大型超市购物篮问题
2024年超市购物篮市场规模分析
2024年超市购物篮市场规模分析1. 引言超市购物篮是指在购物超市中提供给消费者用于装载和携带商品的篮子或购物车。
随着人们对便利性和舒适性的要求不断提高，购物篮在超市购物中扮演着重要的角色。
本文将对超市购物篮市场规模进行分析，探讨其发展趋势与影响因素。
2. 市场规模分析2024年超市购物篮市场规模分析主要从以下几个方面展开：2.1 市场概况超市购物篮市场的发展受到人们购物行为和超市发展状况等多方面因素的影响。
当前，随着城市化进程的加速和人们消费水平的提高，购物超市逐渐成为民众购买生活必需品的主要场所，进一步推动了超市购物篮市场的发展。
2.2 市场规模及增长趋势超市购物篮市场规模可以通过销售额、销售数量、增长率等指标进行衡量。
根据市场调研数据，过去几年超市购物篮市场呈现稳步增长的态势。
预计未来几年内，随着超市业态的升级和消费需求的不断增长，该市场规模将继续扩大。
2.3 地区分布超市购物篮市场在全国范围内都有着广泛的影响。
大中城市由于人口数量庞大且经济发达，超市购物篮市场规模较大。
此外，一些新兴城市和乡村地区也不断涌现出新的超市，推动了超市购物篮市场的进一步发展。
3. 影响因素分析超市购物篮市场规模的发展受到多个因素的影响，主要包括：3.1 经济因素经济因素是影响超市购物篮市场规模的重要因素之一。
经济的稳定与发展能够提升人们的购买力，促使他们在超市购物时更倾向于使用购物篮。
因此，经济的繁荣与超市购物篮市场规模的增长密切相关。
3.2 消费者需求消费者对于购物体验和便利性的要求也对超市购物篮市场规模产生重要影响。
超市购物篮的设计和功能能够满足消费者在购物过程中的需求，提升其购物体验和便利性，进而推动市场规模的增长。
3.3 超市布局与管理超市购物篮市场规模还受到超市布局和管理的影响。
合理的超市布局能够提高购物篮的使用率，进而促使市场规模扩大。
同时，超市管理的规范和效率也能够增加购物篮的需求量，并推动市场规模的增长。
超级市场零售商品的购物篮分析_王汉生
超级市场零售商品的购物篮分析王汉生1、江明华1、曹丽娜2、金英11北京大学光华管理学院，2中央电视台广告部摘要 本文利用国内某中型城市中，处于垄断地位的一个大型超市的26天的销售流水数据对消费者的购物篮中商品的相关性进行了探索性研究。
具体地说，我们首先介绍了一个基于0-1变量的聚类方法，可以被用来做典型的菜篮子分析；然后，我们用此方法详细分析某中等城市的一个大型连锁超市数据。
对消费者购物篮中商品的相关心进行了探索性的研究。
关键词：消费者行为、购物篮分析、0-1变量、聚类分析0问题提出首先，现代零售商品种类极端丰富，消费者需要处理的信息量急剧增加。
消费者平均要以每秒33件的速度从5万件商品中挑选出17件商品。
Phillips（2005）的研究表明，当消费者面对种类繁多的商品时，并不会应为可选择的丰富多样性而得到满足。
但是，消费者却能够因为超市对其商品选择的引导而感到满意。
超市引导的一个办法就是通过商品的布货，也即，哪些商品可以摆放在一起，而哪些商品又应当分别摆放。
问题是，超市进行布货的依据是什么？其次，我们可以观察到商场和超市经常进行各种促销，其中最常见的促销方式是打折，而且，常常是全场打折。
这样的打折往往不是超市最优的选择。
因为，消费者在购买某些商品的时候，会同时购买另一些商品，而不管它们是否是在打折。
在这种情况下，只要这两种商品之一处于打折状态，往往会刺激消费者购买两种商品。
这样，超市只需要对一种商品打折就可以达到促销两种商品的目的，从而可以大大提高超市的效益。
问题是，超市安排商品打折的依据是什么？因此，基于上述原因，了解消费者究竟如何在多商品类目间进行同时选择（Simultaneous Selection）对于超市如何有效地引导消费者和提高效益意义重大。
所以，本文的目的有二。
第一、介绍一个简单而有效的数量方法，可以被用来做典型的菜篮子分析；第二、用此方法详细分析某中等城市的一个大型连锁超市数据，从而探索大陆消费者的相关行为特征。
大型超市“购物篮”分析
题 目 大型超市“购物篮”分析摘 要本文根据顾客购买记录，通过“购物篮”分析，运用多种模型得出结果，并给出促销方案。
问题一要求构建能表达多种商品关联程度的数学模型。
根据4717个顾客对999中商品的购买记录，先用Matlab 对数据进行预处理，将其转化为0-1模型，然后求出购买j 商品的集合j s 和购买k 商品的集合k s ，考虑到同时购买两种商品占购买人数的频率，即相关性，存在购买人数少但相关性大的缺陷。
在改进的模型中，因为存在购买商品数少但也会使相关性大的情况，所以对两种情况进行综合考虑，得出最优模型：j k i k i k s s s s p n s s ⋂⋂=⨯⋃用Matlab 求解0-1矩阵，求出两商品间关联系数较大的前八位，有相关系数的值在0-1范围之内，与所得模型函数的范围一致，可知，该模型是准确可靠的。
问题二要求出有效方法来找出最频繁被购买的商品记录，且越多越好。
根据问题一所得0-1矩阵，将其代入Excel 运用Aprior 模型，先算出单项商品的频繁项集，将支持度较小的数据剔除后，最后选取被购买次数最多的前18个商品，其中最畅销的为368号商品。
根据这18个畅销品，运用同样方法将其转化为两两商品的组合，得到被同时购买次数200次以上的商品；根据此算法依次迭代，得到同时购买3种商品和同时购买4种商品的数据，更多商品被同时购买次数较少因此不予考虑，最后得出：两件商品被同时购买次数最高的是368和529号；三件商品被同时购买次数最高的是368、489和682；四件商品被同时购买次数最高的是68、937、895和413。
问题三要求给出方案使效益最大。
根据问题一中0-1模型和问题二中Aprior 模型，将得到的购买次数最多的商品信息和题中所给利润表相比较，将利润小数量多的商品作为赠品和利润大数量多的商品一同销售；将共同购买次数多且利润大的两商品组合作为促销品进行销售，以进一步提高超市的综合效益。
超市中存在的问题分析与改进
超市中存在的问题分析与改进超市作为现代人日常生活中不可或缺的一部分，在为人们提供便利的同时，也存在着一些问题。
本文将从货架摆放不合理、服务不周到、商品质量监管不严等几个方面，对超市中存在的问题进行分析，并提出相应的改进措施。
一、货架摆放不合理货架摆放不合理是超市中常见的问题之一。
很多超市为了追求陈列面积最大化，会将货架摆放得过于拥挤或者过于高低不平，导致顾客购物时难以找到需要的商品。
此外，一些商品摆放方式不对，如将需要连续取用的商品分散摆放，给顾客带来不便。
为解决这一问题，超市应根据商品的品类和使用频率，进行分类摆放和合理布局。
商品可以按照分类排列，同时可采用合理的标志和标识，方便顾客快速找到目标商品。
此外，货架的高度应合适，避免过高或者过低造成的不舒适。
二、服务不周到超市作为零售业的一部分，优质的服务是吸引顾客的重要因素。
然而，一些超市的员工服务意识不强，对顾客不够热情和耐心，导致顾客购物体验不佳。
服务不周到表现在不主动帮助顾客解决问题，不提供必要的帮助和建议，以及处理顾客投诉不果断等方面。
为改善服务不周到的问题，超市应加强员工培训，提高员工对服务意识的认知。
员工需要接受专业的销售培训，学习解答常见问题的技巧和方法，并且加强与顾客的沟通和互动。
此外，超市可以设立专门的客服人员负责顾客咨询和投诉处理，及时解决顾客的问题。
三、商品质量监管不严超市销售的商品的质量一直是消费者关注的焦点。
然而，一些超市在商品采购和检验方面投入不足，导致有些商品质量不过关。
比如，超市未能及时清理过期食品、没有有效控制商品质量、没有标明生产日期等。
为提升商品质量监管水平，超市应加强对供应商的审核和评估，确保供应商提供的商品符合相关质量标准。
同时，超市应建立严格的商品质量抽检制度，并及时清理和下架过期或质量不合格的商品。
此外，超市还应加大对员工的培训力度，提高员工对商品质量的关注和了解。
四、结账过程不便捷超市的结账过程通常是人们购物过程中的最后一环，然而，一些超市的结账流程却存在问题。
大连市超市购物用具卫生情况调查
大连市超市购物用具卫生情况调查为了解大连市超市购物用具污染状况,并为制订超市购物用具卫生管理法规以及超市购物用具消毒制度和标准提供科学依据。
方法抽取大连市比较大型的10家超市购物篮及推车各5件,检测其细菌总数、大肠菌群、霉菌的污染状况。
结果超市购物用车（篮）把手细菌总数、大肠菌群的阳性率分别为34.88%和3.45%;而车（篮）体上周边缘细菌总数、大肠菌群的阳性率分别为46.15%、5.13%;车（篮）体底部的霉菌阳性率为:15.38%。
结论大连市超市购物车（篮）都受到了不同程度的污染,超市及卫生主管部门应采取有效措施,确保消费者购物卫生。
随着社会经济的发展，人们生活水平的日益提高，城市的超市也越来越多。
宽松、舒适的购物环境吸引了越来越多的人选择到超市购物。
大型超市的确给消费者提供了诸多便利,但大型超市里面隐含的许多卫生问题不容忽视。
为了解超市购物用具的污染状况,并为制订准提供科学依据，于2009-09调查了大连市比较大型的10家超市购物篮及推车的污染状况,调查结果如下。
1对象与方法1.1对象选取大连市10家大型的超市为调查对象。
1.2方法1.2 .1采样方法调查超市购物用具的清洗消毒情况以及检测超市购物篮（车）的把手、购物篮（车）体上周边缘及购物篮（车）体底部共242份,采样面积都为50cm2,采样用灭菌棉拭子蘸无菌生理盐水,在5cm×5cm表面内作涂抹采样，然后将棉拭子头剪入10ml无菌生理盐水管内。
1.2 .2检验方法购物篮（车）把手、购物篮（车）体上周边缘参照GB/T18204.11，12-2000公共场所浴盆、脸（脚）盆微生物检验方法[1]以活菌计数法检验样本细菌总数,用乳糖胆盐发酵管法检验大肠菌群,购物篮（车）体底部参照GB/T18204.8-2000公共场所拖鞋霉菌和酵母菌测定[2]做霉菌测定。
1.2 .3判定标准参照GB9663 -1996公共场所《公共用品清洗消毒判定标准》,以细菌总数小于300 cfu /25 cm2 ,霉菌小于50 cfu /25 cm2，大肠菌群不得检出为合格。
在超市里有多少个购物篮？
在超市里有多少个购物篮？
超市是一个提供商品销售和购物服务的场所，在超市中购物篮
是必不可少的工具。
购物篮方便顾客携带商品，使购物更加轻松和
有序。
那么，在超市里到底有多少个购物篮呢？
超市的购物篮数量取决于超市的规模和顾客的需求。
大型超市
通常拥有大量的购物篮，以满足顾客的购物需求。
这些超市会根据
自己的经验和预测来决定购买多少购物篮。
购物篮的数量通常会根
据超市的大小调整，以确保顾客在购物过程中不会遇到缺乏购物篮
的困扰。
购物篮的数量还可能受到超市的管理策略和顾客行为的影响。
有些超市可能会限制购物篮的数量，以控制顾客购物的规模和速度。
这样可以避免超市过度拥挤和购物篮的滥用。
另外，顾客可能会不
经意地将购物篮带走或遗失，这也会影响超市购物篮的总量。
总而言之，在超市里的购物篮数量是根据超市规模、顾客需求
和管理策略等因素来决定的。
具体的数字因超市而异，不能给出准
确的统计数据。
不过，超市通常会根据实际情况确保购物篮的数量能够满足顾客的需求，使他们可以便利地进行购物。
大型超市购物篮问题分析_数学建模推荐
⼤型超市购物篮问题分析_数学建模推荐⼤型超市“购物篮”分析摘要本⽂是针对如何充分利⽤顾客购物习惯问题，通过对题⽬的分析，运⽤运筹学的知识，为超市经理提供⼀个能使利润最⼤化的促销⽅案。
⾸先运⽤10-变量的⽅法对数据进⾏预处理，将顾客有意愿购买的商品记为1，没有意愿购买的商品记为0.针对问题⼀：根据10-变量的聚类⽅法，建⽴模型⼀：定量模型，利⽤Matlab 编程，得出{}{}∑∑==>+==n i ik ij n i ik ij jk x xI x x I s 110是表达超市中多种商品间的关联关系的密切程度的定量模型。
针对问题⼆：⾸先根据apriori 计算⽅法，建⽴模型⼆：最畅销商品模型，运⽤Matlab 编程，得出当假设认为⼤于700为购买频繁时得出这些被最频繁购买的商品每2种和每3种商品被同时购买的次数，观察发现其结论与问题⼀得出的商品种类基本⼀致，则说明apriori 计算⽅法是是⼀种快速有效的能从购买记录中分析出哪些商品是最频繁被同时购买的⽅法。
同时通过对运⽤apriori 计算⽅法计算出的结果的观察，发现当产品数量增⼤时商品被同时购买的次数急剧下降。
所以商品数量再增加已经没有研究意义，故只讨论商品数量为2和3的情况。
最终得出最频繁被同时购买的商品组合共有37组，其中商品数量为2的商品组合数有33组且被同时购买时次数最多的是368和529两种商品的组合，次数为334次。
商品数量为3的商品组合数有4组且被同时购买时次数最多的是368，489，682三种商品的组合，次数为124次。
针对问题三：基于消费者理性消费的原则，建⽴模型三：最优促销⽅案模型，运⽤Matlab 编程商品进⾏筛选，将其分为畅销⾼利润G ，畅销低利润D ，⾮畅销⾼利润g ，⾮畅销低利润d 四类，然后通过分析得出可以购买368，956，529，368，692等G 商品分别送106，954，425，761等d 商品。
将g 类商品进⾏打折，最后将G 和D 类商品⽤问题⼆得出的组合⽅案进⾏商品组合然后直接放在同⼀货架中进⾏出售。
大型超市购物篮分析
题目大型超市“购物篮”问题分析摘要本文对于大超市商品的关联度以及商品最频繁同时购买问题进行分析，构建合理的数学模型，并给出可操作的商品销售方案。
问题一要求统计处理4717个顾客对999中商品的购买记录数据，建立数学模型，定量表达超市中多种商品间的关联关系的密切程度。
首先建立遗传算法，利用SPSS统计得出各个商品购买数量，并计算出标准差。
再对影响关联度的另一度量指标进行分析，将数据分类利用Matlab处理数据，得出商品间的欧氏距离。
最后加上实际影响因素，建品572，商品797，购买次数最高,102次，组合利润最高1485.399，总利润最高151510.698。
因此，将这组商品作为最优组合。
问题三要求根据问题1、问题2中建立的模型，对附件2中999种商品的利润进行分析，给出一种初步的促销方案。
对数据运用Matlab进行拟合，得出商品利润与商品之间的关联度符合线性关系。
对附件2中利润数据分类，分别计算结果。
最后，给出促销方案。
关键词遗传算法欧氏距离关联度贪婪算法一、问题背景和重述1.1问题背景超市购物属于日常生活，而每天来超市购物的顾客和购买的商品都具有不稳定性。
商品的销量会因顾客的喜好或时间的影响不断变化，又因商品购买存在随机性、多元性等特点，必须估测好每种商品的需求量。
如处理不当，很可能造成仓库囤积量增多，甚至造成超市利润损失过大。
商品购买是不确定的，但某种或某些商品会获得大多数人的认可，被顾客频繁购买。
在大型超市中，商品繁多、复杂，正确分析并估算顾客对某种或某些商品的喜好，将为超市经理合理设计进货方案、处理仓库、获得最大利润、搞推销、促销活动和购物赠送活动等提供理论依据。
商品市场分析和顾客购物习惯分析，作为超市一项基础性任务，不仅可以确定超市进货合理模式及合理促销方式，还可以为各大型超市确定今后整体规划、超市规模、商品购买后评估等提供更为科学的理论依据。
1.2问题重述现给出超市进一个星期的所有顾客购买物品的清单和相应商品的价格，分析所给数据，研究以下问题，并建立合理的数学模型：1、附件1 中的表格数据显示了该超市在一个星期内的4717 个顾客对999 种商品的购买记录，表格中每一行代表一个顾客的购买记录，数字代表了其购买商品的超市内部编号。
大型超市购物篮
大型超市购物篮一：摘要本题是关于对大型超市“购物篮”的分析问题，并根据分析的结果来设计出实际的实施方案以达到最大限度的赢利。
由于本题中假设了题目中的数据真实有效，而且各个问题的解决都是以它们为准，所以对数据的处理方法很重要。
本题包含了三个题目，题目都是递进的，后一个问题接着上一个问题来思考的，最后一个问题就接近了实际的应用目的了。
问题一，我们把商品的组合情况作为了未知因素，通过从一般情况出发，找出了商品的组合中商品间的关联密切程度的函数关系式，它是一个只与商品组合A(k,l)有关的函数。
只要给出任何商品组合，就可以找出它的密切程度即概率。
问题三：除了考虑该商品本身所产生的独立利润外，同时也应考虑由于交叉销售时带来的额外。
利用Apriori 算法或其改进算法可以求得所给数据库的频繁项目集，再根据频繁项目集中各个项目的加权利润之和来表示交叉销售的利润。
以此对超市经理提供一个促销计划的初步方案二．问题重述作为超市的经理，经常关心的问题是顾客的购物习惯，他们想知道：“什么商品组成集合顾客多半会在一次购物时间同时购买？”。
现在假设你是某超市的市场分析员，已经掌握了该超市近一个星期的所有顾客购买物品的清单和相应商品的价格，需要对超市经理一个合理的“购买篮”分析报告，并提供一个促销计划的初步方案。
具体的说，完成如下任务：1）附件的表格数据显示了在一个星期内的1024个顾客对999中商品的购买记录。
表格中每一行代表了一个顾客的购买记录，数字代表了其购买的商品的超市内部的编号。
试建立一种数学模型，该模型能定量的表达超市中多种商品间的关联关系的密切程度。
2）根据在问题1）中建立的模型，寻找一种快速有效的方法能从附件1中的购买记录中分析出那些商品是最频繁被同时购买的。
超市经理希望得到尽可能的多的商品被频繁的同时购买的信息，所以需要找到的最频繁被同时购买的商品数量越多越好。
例如：如果商品1，商品2，商品3在1024个购物记录中同时出现了200次，则可以以为这三个商品同时频繁出现了200次，商品数量是3.3）附件2给出了这999种商品的对应的利润，试根据在1）.2）.问建立的模型，给出一种初步的促销方案，使超市的效益进一步增大。
购物车筐的管理规定
购物车筐的管理规定
1、超市购物车筐由服务台统一管理，每天按固定位置，固定高度摆放，定期清点数量, 各商品部使用购物车筐必须向服务台主管打借条，私自使用者按违纪处理。
2、每日闭店时，各商场主管须安排员工把散落在本区的购物车、筐统一送至指定存放区，每发现一例车筐遗留本区，无人送回现象，将对责任区主管进行处罚，营业中所需用的购物筐，次日早开门前由服务台统一放置。
3、购物筐一律不允许带出卖场，收银员负责顾客购物筐的回收工作，（所有至款台结帐商品分类装袋，若商品太多无法拿取的，可用购物车推出卖场）发现一例购物筐未收回的，对责任人进行处罚。
4、超市出口保安员要严把购物筐第二道关，若有顾客，员工携带购物筐出卖场，应及时制止并回收。
5、超市广场处外保人员对购物车筐负有监督回收责任，每在广场发现一个购物筐，将对相关责任人进行处罚。
大型超市购物篮分析数学建模
大型超市购物篮分析数学建模近年来，随着人们消费水平的提高，大型超市的购物篮成为了人们生活中不可或缺的一部分。
购物篮的设计对于提高超市的运营效率和顾客购物体验至关重要。
因此，对购物篮进行数学建模和分析，能够帮助超市优化购物篮的设计和使用。
首先，我们可以从购物篮的大小和容量入手。
购物篮的大小应当适中，既方便顾客携带，又能容纳其购买的商品。
在数学建模中，我们可以通过统计超市的顾客购买商品的重量和体积数据，确定购物篮的最佳尺寸和容量。
这个问题可以转化为一个多元线性回归问题，通过拟合顾客购买商品的重量和体积与购物篮大小之间的关系来找到最佳的购物篮尺寸和容量。
其次，我们可以从购物篮的构造材料和结构入手。
购物篮应该具备足够的强度和稳定性，以承受顾客购买商品的重量和保证商品不会倒塌或损坏。
在数学建模中，我们可以考虑购物篮的材料强度和结构设计对购物篮的影响。
这个问题可以转化为一个结构力学问题，通过建立购物篮的有限元模型和应力分析，来确定购物篮的最佳构造材料和结构设计。
此外，我们还可以从购物篮的堆叠和存放方式入手。
购物篮的堆叠和存放方式应当便于顾客取放和超市管理。
在数学建模中，我们可以考虑购物篮的堆叠高度和存放方向对超市运营效率的影响。
这个问题可以转化为一个运筹学问题，通过建立购物篮堆叠和存放模型，来确定最佳的堆叠高度和存放方向，以提高超市运营效率。
最后，我们还可以从购物篮的预测和配备入手。
购物篮的预测和配备应当能够满足顾客购物的需求，避免购物篮紧张或闲置过多。
在数学建模中，我们可以利用统计学方法和时间序列分析，通过分析历史购物篮使用数据，来预测未来购物篮的需求。
这个问题可以转化为一个预测问题，通过建立购物篮需求预测模型，来确定最佳的购物篮配备方案。
综上所述，大型超市购物篮的分析数学建模可以从购物篮的大小和容量、构造材料和结构、堆叠和存放方式以及预测和配备等方面入手。
通过建立合适的数学模型，可以帮助超市优化购物篮的设计和使用，提高超市的运营效率和顾客购物体验。
大型超市购物篮问题
大型超市“购物篮”分析摘要本文通过对大型超市“购物篮”的分析，运用Apriori算法的思想，做出相应的改进，利用支持度和置信度的大小进行一定程度的筛选，结合商品的利润大小，引入促销系数，通过促销系数的比较，得到科学的商品组合情况，设计一定的商品促销手段，实现超市效益的进一步增大。
对于问题一，我们参考了一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法——Apriori算法。
用matlab编程，得到每两个商品同时出现的个数，并求得它们的支持度和相互的置信度，设定最低支持度为5%，得到符合的两种商品组合数为17组。
设定最低置信度为20%，对17组数据进行筛选，得到12组商品组合。
最后通过关联密切系数的大小，得到了12组商品组合彼此关联关系的密切程度。
对于问题二，仅考虑商品支持度的大小，求得在一定最小支持度下被频繁地同时购买的商品组合。
用matlab编程，设置最小支持度为2.12%，筛选两个商品组合时，我们得到了1391种组合方式，在此基础上筛选三个商品组合时，我们得到了40种组合方式；再继续筛选四个商品组合得到35种，最后筛选五个商品得到一种组合，六个商品组合时则没有出现大于最小支持度的组合方式。
因此，我们得到了尽可能多的商品被频繁同时购买的信息。
对于问题三，在结合商品利润的条件下，引入促销系数H，考虑1391个两种商品组合中各商品的利润、支持度和置信度，分别计算出三者的乘积之和进行比较。
选取促销系数H较高的组合商品采取就近摆放、打折促销、消费送礼等捆绑销售方式得到一种促销方案，使得超市的效益进一步增大。
关键词：购物篮分析、Apriori算法、促销系数作为超市的经理，经常关心的问题是顾客的购物习惯。
他们想知道：“什么商品组或集合顾客多半会在一次购物时同时购买？”。
现在假设你们是某超市的市场分析员，已经掌握了该超市近一个星期的所有顾客购买物品的清单和相应商品的价格，需要你们给超市经理一个合理的“购物篮”分析报告，并提供一个促销计划的初步方案。
2024年超市购物篮市场需求分析
2024年超市购物篮市场需求分析1. 引言超市购物篮是超市的必备设施之一，用于顾客购物时携带商品。
随着超市行业的发展，超市购物篮市场需求也呈现出一定的变化。
本文将通过对超市购物篮市场需求的分析，探讨超市购物篮的市场前景和发展趋势。
2. 市场概况超市购物篮作为一种必需品，市场需求量和规模相对稳定。
随着城市化进程的加快，超市数量不断增加，进而推动了超市购物篮市场的发展。
此外，随着人们消费观念的不断提升，购物篮的样式、功能以及材质等方面的要求也不断提高，推动了超市购物篮市场的创新和发展。
3. 市场需求分析超市购物篮市场的需求主要由以下几个方面构成：3.1 容量需求超市购物篮的容量需求与超市的经营规模和顾客购物习惯密切相关。
大型超市需要更大容量的购物篮以应对高流量的顾客。
而一些小型超市则更适合提供轻便小巧的购物篮。
因此，超市购物篮市场需求中存在对容量多样化的需求。
3.2 轻便性需求购物篮的轻便性对顾客来说至关重要。
顾客在超市内需要频繁携带购物篮，如果购物篮过重，将给顾客带来不便。
因此，超市购物篮市场需求中存在对轻便、易携带的购物篮的需求。
3.3 耐用性需求购物篮的耐用性是顾客关注的重要因素之一。
耐用的购物篮可以节约超市的运营成本，同时也减少了顾客的购物成本。
由于购物篮在使用中会频繁受力，因此超市购物篮市场需求中存在对耐用材质的需求，如塑料购物篮和金属购物篮等。
3.4 设计需求购物篮的设计也是超市购物篮市场中的重要需求。
购物篮的外观设计和功能设计需要符合顾客的审美和使用习惯。
一些超市还会根据不同节日或活动进行特殊的购物篮设计，以吸引顾客并提升购物体验。
因此，超市购物篮市场需求中存在对创新设计的需求。
4. 市场发展趋势4.1 环保型购物篮随着人们环保意识的提升，市场对环保型购物篮的需求将逐渐增加。
环保型购物篮通常采用可降解材料或可循环利用材料制造，减少了对环境的影响，符合可持续发展的要求。
4.2 智能购物篮随着物联网技术的不断发展，智能购物篮也逐渐走入市场。
超市购物篮也是食物污染源头!
如对您有帮助，可购买打赏，谢谢超市购物篮也是食物污染源头！
导语：超市购物篮你有考虑过它干净与否吗？如果不注意，超市购物篮（车）很可能就是一个很严重的食物污染源头。
去超市的时候，一定要多注意，才能保证最后餐桌上的健康哦。
超市购物篮也是食物污染源头！
在超市里左挑右选，比价格，看新鲜，以为终于买了放心安全的食物回家了。
但是，还有一些安全事项可能被你忽略了，注意到以下事项，你才能吃得更放心。
超市购物篮也是食物污染源头
走进超市，随手拎起一个购物篮，或推上一辆购物车，已成了不少人的“习惯动作”。
可是超市购物篮你有考虑过它干净与否吗？如果不注意，超市购物篮（车）很可能就是一个很严重的食物污染源头。
蔬菜、水果和肉类及商品包装上都可能有细菌，主要是肠道病原菌，如大肠杆菌等。
另外，顾客打喷嚏、说话时，有飞沫喷出，病原体也
生活中的小知识分享，对您有帮助可购买打赏。
大型超市“购物篮”分析
题目庞大超市“买物篮”分解之阳早格格创做戴要本文根据主瞅买买记录，通过“买物篮”分解，使用多种模型得出截止，并给出促销筹备.问题一央供建坐能表白多种商品闭联程度的数教模型.根据4717个主瞅对付999中商品的买买记录，先用Matlab对付数据举止预处理，将其转移为0-1模型，而后供出买买j商品的集中s战j买买k商品的集中s，思量到共时买买二种商品占买买人数的频k次，即相闭性，存留买买人数少然而相闭性大的缺陷.正在矫正的模型中，果为存留买买商品数少然而也会使相闭性大的情况，所以对付二种情况举止概括思量，得出最劣模型：用Matlab供解0-1矩阵，供出二商品间闭通联数较大的前八位，有相闭系数的值正在0-1范畴之内，与所得模型函数的范畴普遍，可知，该模型是准确稳当的.问题二央供出灵验要收去找出最一再被买买的商品记录，且越多越好.根据问题一所得0-1矩阵，将其代进Excel使用Aprior模型，先算出单项商品的一再项集，将支援度较小的数据剔除后，末尾采用被买买次数最多的前18个商品，其中最滞销的为368号商品.根据那18个滞销品，使用共样要收将其转移为二二商品的拉拢，得到被共时买买次数200次以上的商品；根据此算法依次迭代，得到共时买买3种商品战共时买买4种商品的数据，更多商品被共时买买次数较少果此不予思量，末尾得出：二件商品被共时买买次数最下的是368战529号；三件商品被共时买买次数最下的是368、489战682；四件商品被共时买买次数最下的是68、937、895战413.问题三央供给出筹备使效用最大.根据问题一中0-1模型战问题二中Aprior模型，将得到的买买次数最多的商品疑息战题中所给成本表相比较，将成本小数量多的商品动做赠品战成本大数量多的商品一共出卖；将共共买买次数多且成本大的二商品拉拢动做促销品举止出卖，以进一步普及超市的概括效用.闭键词汇 0-1模型Aprior模型数据预处理相闭系数一、问题背景战沉述随着疑息技能的死少，通太过解洪量履历数据去创制模式战利用程序的数据掘掘技能应运而死，然而大普遍商家本去不是数据掘掘技能范畴的博家，怎么样使数据掘掘技能仄民化，成为当代很多教者钻研的热面之一.买物篮分解是数据掘掘技能应用正在整卖业中的一种灵验办法，其手段便是正在主瞅的买买贸易中分解不妨共时买买一类产品或者一组产品的大概性，好处商品的晃搁，也好处普及促销活动的效验.随着人们死计火仄的普及，特天是皆会，基础物量死计已谦脚，人们有更下的探供并浮现百般性，从企业角度瞅，相识战掌握主瞅消耗的特性战程序，有好处普及企业成本，共时也能普及消耗者的谦意度.本文以一个里背庞大超市的买物篮问题，建坐数教模型.动做超市的经理，时常闭心的问题是主瞅的买物习惯.他们念知讲：“什么商品组或者集中主瞅多数会正在一次买物时共时买买？”.当前假设咱们是某超市的商场分解员，已经掌握了该超市近一个星期的所有主瞅买买东西的浑单战相映商品的代价，需要给超市经理一个合理的“买物篮”分解报告，并提供一个促销计划的收端筹备.问题1：题目中表格数据隐现了该超市正在一个星期内的4717 个主瞅对付999 种商品的买买记录，表格中每一止代表一个主瞅的买买记录，数字代表了其买买商品的超市里里编号.建坐一种数教模型，该模型能定量表白超市中多种商品间的闭联闭系的稀切程度.问题2：根据正在问题1中建坐的模型，觅找一种赶快灵验的要收能从表格的买买记录中分解出哪些商品是最一再被共时买买的.超市经理期视得到尽大概多的商品被一再共时买买的疑息，所以找到的最一再被共时买买的商品数量越多越好.比圆：如果商品1、商品2、商品3正在4717 个买物记录中共时出现了200次，则不妨认为那三个商品共时一再出现了200次，商品数量是3.问题3：题目给出了那999中商品的对付应的成本，根据正在问题1、问题2中建坐的模型，给出一种收端的促销筹备，使超市的效用进一步删大.二、问题分解2.1问题一的分解央供建坐模型定量表白超市多种商品间的闭联闭系的稀切程度，根据4717个主瞅对付999种商品的买买记录，令x表示第ii个主瞅的买买情况，当第i个主瞅买物篮里有第j个商品，1x=；ij不买买，则0x=.那便把搀纯繁琐的数据化为了简朴易供的0-1模ij型.根据买买记录，供出买买j商品的主瞅集中战买买k商品的主瞅集中，二集中的接集（共时买买）所代表的人数与买买人数的比值即为频次，此频次表示二商品的相闭程度，思量到买买人数较少也会制成频次较大的情况，对付模型举止矫正，将共时买买的人数与起码买一种商品的人数的比值动做相闭系数，转移后的模型仍存留缺陷，买买次数较少时也会制成系数较大然而不克不迭反映商品相闭性的问题.综上二种思量，将二个模型分离起去，得到最劣模型，用此模型去定量表白商品间的闭联闭系的稀切程度.由题目可知，此模型所得截止肯定大于0小于1，为考证模型的稳当性，本文使用Matlab对付数据举止预处理，将数据转移为0-1矩阵后，再根据公式编程筛选出二商品相闭系数较大的前八位，由所得系数与函数大于0小于1的本量相比，若切合，则模型是稳当的；若不切合，则再供新的定量模型.2.2问题二的分解央供咱们觅找一种赶快灵验的要收从买买记录中找出被最一再买买的商品，而且被共时买买的数量越多越好.根据问题一Matlab对付数据举止的0-1矩阵处理，并正在Excel中对付数据举止供战以及排序处理，得到一次买买一次商品的次数最多的前18个商品.由于数量的繁琐，咱们将从那18种商品中供出二件被共时买买以及三件、四件商品被共时买买的疑息.果此咱们调出那18种商品的0-1矩阵，并用Matlab编程得到二件商品共时被买买的频数，并用Apriori算法的本理提出支援度s，用其去筛选得到的稠稀数据，建改步调以得到三件商品、四件商品被共时买买的数据.对付于问题三，央供根据问题一战问题的模型给出一种促销的筹备，督促效用进一步删大.最先咱们定义f为超市的支益，商品的数量为n，商品的成本为w.则f w n=⋅.咱们思量将数据中出卖数量多的商品且成本大的商品附赠以出卖商品数量多然而是支益较小的商品去进一步普及它们出卖的数量以赢得更大的成本.而对付于那些出卖数量以及不妨赢得的成本皆适中的商品，根据问题二供得的二件商品被共时买买的数量将它们搁正在所有促销，那样也会赢得较下成本.三、模型假设1、超市货源充脚最大极限谦脚主瞅需要；2、短时期内，商品的出卖情况脆持稳定；3、每位主瞅的买物止为皆是理性的，真正在反映当天的消耗情况；4、假设二商品共时被买买次数大于200的为下销量商品；5、假设商品支益只思量出卖所得支进，不思量商品成本；四、标记证明战名词汇阐明1、布我量：本题中所指的是买买或者已买买，买买时布我量=1，已买买布我量=0；五、模型建坐与供解5问题一模型的准备由于本题是针对付庞大超市买物篮的问题，数据繁琐，且只思量主瞅的买买记录，即买或者不买，并以此钻研商品间的闭联程度，果此本题先对付所给数据举止预处理，将4717位主瞅对付999种商品的买买转移为0-1模型，便当问题的供解.最先以i x 表示第i 个消耗者的某次买物止为，如果正在消耗者的买物篮中创制了第j 种商品，则有1ij x =，可则0ij x =（共时ik x 表示第i 个消耗者买买第k 种商品）.5.2问题一模型的建坐与供解 5.2.1模型的建坐本题消耗者买买惟有二种情况，即买买或者不买买，果此不妨用到0-1模型.为表白超市中多种商品间的稀切闭联程度，本题建坐了定量模型.最先，用i x 去形貌第i 个消耗者的买物情况，1ij x =表示第i 个消耗者买买了第j 个商品，反之，0ij x =表示已买买.果为是根据主瞅对付商品的买买记录去供解，果此本文对付买买某种商品的主瞅举止分类，设买买j 的人的集中为j s ，买买k的人的集中为k s ，则j k s s ⋂表示共时买买j 商品战k 商品的主瞅.由此可将二种商品的相闭联程度表示为：此公式表示共时买买二种商品的频次，频次越下，相闭性越大，然而若买买人数少，也会引导频次值较大，隐然那样的表白不克不迭准确反映二商品间的闭联程度，果此对付此模型还应进一步矫正.对付买买人数n 举止矫正，思量到有主瞅正在二种商品中起码买买一种的情况，将n 化为kj s s ⋃，则二种商品的相闭联程度转移为：此公式表示二种商品皆买的情况占起码买买一种情况的比值，即频次，也能反映二商品间的闭联程度，然而其共第一个公式类似，存留买买商品次数少然而引导频次较大，而不克不迭反映二商品相闭性的缺陷，果此，概括二种情况，得到最劣模型：p 表示二商品的相闭性，若p 较大，剔除买买次数较小的情况，即可反映当消耗者买买一种商品时，对付另一种商品的买买大概性很大，二种商品的闭联相闭性稀切. 5.2.2模型的供解对付上述模型举止简曲供解，其中i k s s ⋂表示共时买买j 商品战k 商品的人数，公式为：i k s s ⋃表示二种商品中起码买买一种商品的人数，其简曲公式为：j ks s ⋂小于买买人数n ，共时小于起码买买一种商品的人数，所以p 小与1.将题目中所给数据使用Matlab 举止预处理，将其转移为0-1矩阵，由于数据过多，则将所得矩阵搁正在附录中，详睹附录1.根据所得闭联函数公式，用Matlab 编程供出二商品间闭通联数较大的前八位，如下图所示：表 二商品间的相闭系数从图中可知，228战398二种商品的闭联相闭性最稀切.共时有相闭系数的值正在0-1范畴之内，与所得模型函数的范畴普遍，可知，该模型是准确稳当的. 5.3问题二模型的建坐与供解分解最一再被共时买买的商品，且越多越好.最先咱们要找出单独一项商品被买买的频数，根据频数较下的单项商品集，通过筛选得出二种商品被共时买买的频数，以此类推，层层迭代，找出多种商品被共时买买的频数.Aprior 算法使用一再项集的先验本量，通过逐层搜索的迭代要收，先扫描数据库，再乏积每个项的计数，并支集谦脚最小支援度的项，找出一再项集的集中，曲到所供条件.果此本文使用Aprior 算法，对付此题做出分解并供出最好截止.其简曲算法历程如下：此算法体现出假如A 一个一再项集,则A 的每一身材集皆是一个一再项集.最先咱们提出支援度s 的观念，支援度是D 中包罗A 战B 的工做数与总的工做数的比值.不妨利用支援度的大小去筛选数据.设n L 是共时买买n 项商品的人员集中.先从999中商品中找出单项一再项集1L ，根据n 项一再项集n L ，找出下一一再项集即1n L ，并算出其中的支援度，将支援度较小的元素简略，最后得到截止.5.3.1对付单项商品的买买要给出尽大概多的商品被共时买买的疑息，由所给买买记录，不妨先由简朴的单项商品启初，供出它们的被买买次数.根据问题一所得预处理后附件1中的买买记录，详睹附录1，用Excel对付单项商品买买次数举止供战.由于题目只央供给出一再被买买的商品，频数较少的给予剔除，果此通过排序后得到买买次数最多的前十八个数据如下：表前18个被买买次数最多的商品从表中咱们不妨瞅出368号商品被买买次数最多，851商品被买买次数相对付较少，然而那18种商品皆不妨动做最一再买买的商品被经理采与，去钻研商品买物篮问题.5共时对付二项商品的买买上述18个单项商品被共时买买的次数较为一再，证明那18项商品最为滞销，以那18项商品为一个一再项集，根据Aprior算法，建坐0-1矩阵，对付每一个商品皆不妨用一个布我量去表示是可被买买，由于18种商品二二拉拢数据较多，且咱们只需要被共时买买较一再的商品，本文以200次动做二商品共时被买买的频数界限，大于200次，则表示二商品共时被买买的次数一再.找出那18个商品的0-1矩阵，由于矩阵数量较大，那里不予仔细列出，并用matlab对付数据举止编程筛选，筛选不妨得到二商品被共时买买的200以上次数的数据：表：二件商品被共时买买的次数表根据以上表格，不妨瞅出，368、529二商品被共时买买的次数最多，二商品不妨动做最滞销品搁正在所有出卖.5共时对付三项商品的买买根据二件商品被共时买买的步调，建改出三件商品被共时买买的步调，筛选供得次数大于110的三种商品被共时买买的次数如下表所示：有上表可知，368、489、682三件商品被共时买买的次数最多，956、797、572被共时买买的次数相对付较少，然而每组商品被买买次数皆大于100次，可瞅出那几种商品拉拢销量较好.共时对付四项商品的买买共时，咱们也不妨建改出四件商品被共时买买的步调，继承筛选出次数较大的前五位表格如下所示表：四件商品被共时买买表从上述表格中得出论断如下：1、二件商品被共时买买的频数最下的是368战529，总合被买买了313次；2、三件商品被共时买买的频数最下的是368、489战682，总合被买买了124次；3、四件商品被共时买买的频数最下的是368、937、895战413，总合被买买了72次.从分歧商品共时被买买次数不妨知讲，随着商品种类的删加，被共时买买次数渐渐缩小，四种商品以去共时买买次数绝大数小于47，频数较少，果此不再仔细计划.从以上钻研不妨瞅出Aprior不妨使用层层递进的迭代算法，赶快将庞大超市繁琐的买物记录简化，进而找出多种商品共时被一再买买的疑息，给出卖经理简朴明白的主瞅买物记录.5.4问题三模型的建坐与供解5.4.1模型的建坐超市的效用有很大程度上体当前超市的总的支益上，果此用f表示超市最后支益，设商品的数量为n，商品的成本为w.则：对付于商品数量央供下且成本大的商品，咱们不妨通过附赠以数量央供下且成本小的商品；对付于数量央供战成本央供皆中等的商品，不妨思量共时买买二种频次较下的商品，将二者搁正在所有搞促.5思量赠品的闭系普遍将出卖量较好且成本较大的商品动做主要出卖种类，对付于那些数量需要多且成本较小的商品，将其动做主出卖品的赠品，既能促进主商品的出卖，又能戴动小商品的出卖，进而最大程度的普及超市成本，而且正在普及企业的服务效用的共时，大大谦脚了主瞅的需要，普及了主瞅谦意度.将题目所给成本表战正在第二问供得的数量表搁正在所有思量，成本大且数量多的商品（那里与单买数量排名前十位的，成本大于270的商品）为：表成本大且数量多的商品从表中可得到368号商品总成本最大，其次为529号战417号商品，不妨瞅出以那些商品为主要出卖品，并将其集结晃搁正在比较隐眼的位子，便当主瞅找到自己所需商品，也为超市留出更大的空间.表成本小然而数量多的商品成本小然而数量多的商品，相对付于其余商品去道，它们总的成本大概较小，然而不妨瞅出主瞅对付其的需要却相称大.将其动做赠品促进其余商品的出卖，虽然是搁弃了那部分商品的成本，然而它所戴动商品的出卖份额所得成本近下于它们分别出卖所得成本.成本大数量多的商品果为能戴去更大将数量央供以及成本央供，所以思量从其中提与出商品以及他们的赠品，可得到如下表从表中咱们不妨瞅出，将368、529、417商品动做主要出卖的商品，将217、489、682商品分别动做赠品，既不妨普及主要商品的出卖量，又不妨吸引主瞅，从深刻瞅，此出卖办法对付总效用普及有极大助闲，共时咱们提议将那三组商品晃搁正在隐眼的位子，更便当主瞅的买买.5．4．2再思量促销的闭系由问题一可知，共时买买某种商品频数相共可知该种商品共另一商品相闭性较大，正在本量出卖中，将二种闭联性大的商品搁正在一齐女，有好处普及商品出卖量，进而普及概括效用.正在第二问中，咱们得到二种商品共时被买买的次数，利用第二问供出的数据，找出被共时买买次数较多的商品，并去掉上述已促销的商品，其余的如下表所示：表二商品共时买买成本及次数买买次数多本去纷歧定支益下，若央供出能使概括支益达到最大的商品拉拢，需要根据上表算出二商品拉拢后总成本最大的情况.正在思量成本战共买买次数的情况下，不妨搁所有促销以便普及最大效用的是：表共时促销的二商品拉拢从表中不妨瞅出，419战829二种商品，692战829二种商品被共时买买次数最多且成本最大，将那二种商品拉拢动做促销筹备，既谦脚了主瞅对付二商品的需要，又正在出卖一种商品的共时，戴动了另一商品的出卖.所以提议将419、829二商品搁正在所有出卖，将692、829二种商品搁正在所有出卖.六、模型考验问题一的考验央供出商品间的闭联稀切程度，根据题目干出模型：为考证模型的准确稳当性，本文用Matlab干出0-1矩阵后，供出相闭系数较大的前八种，由相闭系数的值皆与模型函数的值大于0小于1的本量相切合，可知模型是稳当的.七、模型评介战矫正7.1模型的评介7模型的便宜1、0-1模型将搀纯繁琐的数据简朴化，便于问题供解；2、多种定量模型相互比较，找出最能反映商品闭联程度的模型，有好处咱们采用更好的筹备；3、aprior算法从稠稀数据中分解出切合央供的数据，并进一步深进，层层迭代，使问题简朴化，得出合理论断.7模型的缺面1、aprior算法会爆收洪量候选及候选集，引导算法的效用较矮；2、不思量成本对付总效用的做用.7.2模型的矫正第二问中，使用只买买一件商品的18个数据，相对付于给出的数据，虽具备代表性，然而是截止不那么准确.如果使用数据超出18个，将会使后里的数据趋于多项化，那样一去数据便越收准确，给出的提议也会越收的合理.八、模型推广0-1模型具备广大的应用背景，比圆经济管制中的本量问题的解必须谦脚逻辑条件战程序央供等一些特殊的拘束条件，此时往往需要引出0-1变量去表白“是”与“非”.别的，线路安排，工厂选址，死产计划安插，旅止买物、背包问题、人员安插等人们所闭心的诸多问题皆不妨化为0-1模型供解.正是由于0-1模型具备深刻的背景战广大的应用，所以钻研它的算法具备格中要害的意思.Aprior模型使用逐层搜索的迭代要收，该算法明白简朴，估计简单，且是不妨对付多种准则举止掘掘.正在电力企业决接应用中，将Aprior模型的数据掘掘技能应用于企业管制计划，通过深进掘掘产死企业管制计划库，真真正在企业管制历程中，特天是正在更搀纯的经管环境中提供强盛的计划支援.九、参照文件[1]薛白聂筹备，鉴于闭联准则分解的“买物篮分解”模型的钻研，北京工商大教教报， 2008-7-18；[2] 孙细明龚成芳，闭联准则正在买物篮分解中的应用，估计机与数字工程，；[3]下怯，买物篮里的“潜准则” 商界（评论），；[4] 谭浩强，C步调安排（第三版），北京:浑华大教出版社，2005.附录附录1（1）0-1矩阵:A=textread('C:\Users\Administrator\Desktop\data.txt');B=zeros(4718,999);for i=1:4718for j=1:73if A(i,j)>0B(i,A(i,j))=1;endendend（2）自相闭系数函数:o=corr(A)（3）推断语句:N=textread('C:\Users\Administrator\Desktop\tmd.txt');for i=1:999for j=1:999if N(i,j)>=0.7&&i~=jfprintf('µÚ%dºÅÉÌÆ·ºÍ',i);fprintf('µÚ%dºÅÉÌÆ·µÄÏà¹Ø¶ÈΪ',j);fprint f('%d ',N(i,j));endendend附录2问题二中供一个商品被买买次数的代码a=textread('C:\Users\Administrator\Desktop\data.txt');b=cell(1,length(a));for i=1:length(a)b{i}=a(i,:);endfor i=1:length(a)b{i}(find(b{i}==0))=[]; endgm=zeros(length(a),999); for i=1:length(a)c=[];c=b{i};[m n]=size(c);for j=1:ngm(i,c(m,j))=1;endendcs=[];for j=1:999cs=sum(gm);endb=find(cs>700s);[m n]=size(b);z=zeros(n,n);for i=1:length(a)for j=1:length(b)for k=1:length(b)z(j,k)=z(j,k)+gm(i,b(j))*gm(i,b(k)); endendendfor j=1:length(b)for k=1:length(b)if z(j,k)<200;z(j,k)=0;else z(j,k)=z(j,k);endendendx=[];v=[];x=[b;z];v=[0 b;x'];for i=1:length(b)+1v(i,i)=0;endv问题二中二个商品被共时买买的代码A=textread('C:\Users\Administrator\Desktop\10.txt'); z=0;for i=1:4718if A(i,1) == A(i,2)if A(i,1) == 1;z=z+1;endendendprint z。
沃尔玛的购物篮分析现状
沃尔玛的购物篮分析现状沃尔玛的购物篮分析在运营体系中占据了非常重要的地位.购物篮分析的结果不仅为门店的商品陈列/促销提供了有力的依据,更重要的是,沃尔玛充分了解了客户的真实需求,并帮助供应商开发了很多新的产品(这一点日本7-11便利店也做得很出色)1. 沃尔玛的购物篮分析应用领域*商品配置分析:哪些商品可以一起购买,关联商品如何陈列/促销*客户需求分析:分析顾客的购买习惯/顾客购买商品的时间/地点等*销售趋势分析:利用数据仓库对品种和库存的趋势进行分析,选定需要补充的商品,研究顾客购买趋势,分析季节性购买模式,确定降价商品*帮助供应商改进老产品及开发新品:通过购物篮分析,根据客户的需求,开发新的产品/改进老产品及产品包装2.沃尔玛对于关联商品及二次陈列的管理购物篮分析的结果会对商品在卖场中的陈列产生重大的影响,由于很多具有相关性的商品属于不同的部门管理,因此必然会产生商品的交叉陈列问题(即商品跨部门陈列或称为二次陈列)在出现二次陈列时,必然会打破商品的归属,为此沃尔玛会设置专门的商品交叉关联委员会,一般由非食品主管直接管理.这个组由一名交叉陈列主管和一到两名员工组成,负责门店所有交叉商品的陈列规划,管理和协商各个部门(尤其是出现二次陈列的情况),组织这些商品的订货/补货/上架,陈列,对交叉商品的销售进行统计对比分析.交叉陈列主管也同时肩负促销主管的职责(说明在沃尔玛的二次陈列都是针对促销),负责监督促销/追踪促销信息是否及时有效地输入到计算机系统中,协调卖场是否达到陈列标准,销售贡献度是否达到公司预期.根据沃尔玛的经验,交叉中以使商品单品的销售额提升几倍甚至几十倍,对低毛利商品与高毛利的商品进行交叉陈列,可以提升商店的整体毛利率.沃尔玛利用购物篮分析获得丰厚收益的故事很多,我们在这里简单介绍几个.沃尔玛的采购人员在对一种礼品包装的婴儿护肤品购物篮分析时发现,该礼品的购买者基本都是一些商务卡客户,进一步了解才知道,商品都是作为礼品买来送人的,而不是原先预想的”母亲”客户买给自己的孩子.因此该商品的购买目的才得以明确,这样的购买目的的信息对于商品的进一步改进提供极大的帮助.通过对购物篮分析,沃尔玛发现,在购买沐浴用品时,很多客户都会同时购买沐浴露一类商品.这条信息提示,可以针对这种需求,将毛巾/沐浴球/洗澡用品与沐浴露等沐浴主题商品进行捆绑销售或进行相关沐浴用品主题陈列.在对PLAYTEX(倍得适:美国著名婴儿用品品牌)商品进行购物篮分析时发现,一种带吸管的不溢水杯与婴儿用的套在肚子上的游泳圈商品之间具有关联关系.这种商品关联关系提示沃尔玛的卖场可以将这两件商品在夏季一起陈列,从中获得了很好的商业机会.沃尔玛帮助美国著名饮料制造商Welch’s(中文名为淳果蓝)通过购物篮分析发现,客户在举行聚会时,购买的购物篮中会同时出现大量小猪肉熏肠/奶油起司/脆饼等商品(当然也有WELCH’S的果汁饮料),这样的购物篮信息给了Welch’s 的商品组合很大的启发.在沃尔玛还有过这样的案例,美国著名饮料制造商Welch’s 有一种专门为情人节订制的果汁饮料,但是如何展示/陈列这种情人节专用饮料始终是个难题.通过购物篮分析有关商品展示人员发现,这种商品与情人节专用的糖果(如巧克力)/贺卡具有商品关联关系.因此这种饮料在情人节前与情人节专用季节性通道的糖果货架/贺卡放在一起,并成为情人节商品整体规划的一部分.沃尔玛经研究发现,在中国的卖场中,存在如下的商品交叉关联关系,因此在组合商品陈列时,会考虑将这些商品进行相关陈列及促销:洗衣粉-洗衣袋/毛巾-牙刷/儿童用品-温度计/烤鸭-啤酒/尿布-啤酒/尿布-奶嘴/遥控玩具-电池/牙膏-旅行盒/面粉-擀面杖/床上用品-樟脑球/酱油-抹布/方便面-火腿肠/红茶-领带/保健品-健身球/白酒-袋装花生/脸盆-毛巾/被子-晾衣绳/CD唱片-雪碧等；上述商品的关联关系适用于沃尔玛的卖场,并不一定适用其他卖场.国内零售企业应根据自己卖场的实际情况,研究及发现自己卖场中的关联商品列表.。
超市货架陈列管理中存在的问题及改进对策
超市货架陈列管理中存在的问题及改进对策问题描述超市货架陈列是指在超市内设立特定的位置和展示方式，用于摆放各种商品的陈列方式。
然而，在实际的超市运营中，存在着以下几个问题：1. 混乱的陈列布局：部分超市的货架陈列布局不合理，缺乏统一的设计风格和规划。
这导致顾客在购物过程中难以找到目标商品，增加了购物时间和不便。
混乱的陈列布局：部分超市的货架陈列布局不合理，缺乏统一的设计风格和规划。
这导致顾客在购物过程中难以找到目标商品，增加了购物时间和不便。
2. 产品过度陈列：一些超市存在过度陈列的问题，即将大量相同品类的商品摆放在同一个货架上，导致货架过于拥挤。
这不仅影响了产品的可见性，也使得顾客难以辨认和选择商品。
产品过度陈列：一些超市存在过度陈列的问题，即将大量相同品类的商品摆放在同一个货架上，导致货架过于拥挤。
这不仅影响了产品的可见性，也使得顾客难以辨认和选择商品。
3. 货架空间利用不充分：某些超市货架利用不充分，导致一些货架上商品摆放稀疏，造成货架空间的浪费。
这不仅增加了超市的运营成本，也给顾客带来了不好的购物体验。
货架空间利用不充分：某些超市货架利用不充分，导致一些货架上商品摆放稀疏，造成货架空间的浪费。
这不仅增加了超市的运营成本，也给顾客带来了不好的购物体验。
4. 标识不清晰：部分超市在商品陈列时，标识不够清晰明确。
缺乏商品的价格标示、促销信息等，给顾客选择购买产生了困扰。
标识不清晰：部分超市在商品陈列时，标识不够清晰明确。
缺乏商品的价格标示、促销信息等，给顾客选择购买产生了困扰。
5. 缺乏变动性：部分超市的陈列布局和商品组合缺乏变动性，长期保持一致的陈列方式和商品组合，降低了顾客购买的新鲜感和兴趣。
缺乏变动性：部分超市的陈列布局和商品组合缺乏变动性，长期保持一致的陈列方式和商品组合，降低了顾客购买的新鲜感和兴趣。
改进对策针对上述问题，推荐以下改进对策来优化超市货架陈列管理：1. 优化陈列布局：设计合理的陈列布局，根据不同商品的特点和需求，将商品分区陈列，提升顾客的购物体验。
大型超市“购物篮”分析
大型超市“购物篮”分析背景大型超市是一个现代化的零售业形态，大多数人都会选择在超市购买生活必需品和日用品。
在超市购物体验良好的同时，超市也通过购物数据分析来识别客户的购物行为模式和购物偏好。
对于超市的经营管理者来说，了解和分析购物篮数据是必不可少的。
目的本文旨在介绍超市购物篮分析的概述，并提供一些常见的购物篮分析技术。
购物篮分析是什么在超市购物过程中，大多数客户会选择将不同的物品放在一个购物篮中进行结账。
购物篮数据分析是针对客户购买行为进行统计分析和挖掘的过程。
通过购物篮分析，超市可以了解消费者的购物行为和购买偏好以及购买模式，进而调整产品、服务、价格和营销策略，以增加超市的销售收入。
常见的购物篮分析技术关联规则分析关联规则分析是一种基于关联性度量，来寻找交易数据库中频繁出现的项集的数据挖掘技术。
例如，如果许多顾客购买了酱油和面条，那么这两个商品的组合就是一个频繁项集。
通过识别这些频繁项集，超市可以了解到哪些商品的组合很常见，而哪些不常见，再据此来开展一些针对性的打折促销活动，以吸引更多的消费者。
基于聚类算法的购物篮分析聚类算法是一种机器学习技术，用于将数据分成不同的类别。
在购物篮数据中，可以根据商品的属性、市场销售策略、购买行为和顾客属性等因素来对购物篮数据进行聚类。
通过聚类分析得出的不同类别，超市便可以将其应用于商品陈列、新品推荐和促销策略等方面，提高超市的经营效益。
基于决策树的购物篮分析决策树是一种监督学习算法，通过迭代的方式对数据进行分类和预测。
在购物篮数据中，可以利用决策树算法对顾客所购买的商品进行分类和预测，从而获得更精准的顾客购买模式。
通过对顾客购买模式的分析，超市便可以制定更为精准的营销策略，提高商品的销售和超市的经营效益。
结论购物篮分析是超市促进销售和提高经营效益的重要手段。
通过分析顾客购买数据，超市可以更好地了解顾客的购买行为以及购买偏好，在此基础上实施更加精准的产品优化、服务提升和价格策略等措施，加强与顾客的互动，从而实现超市的可持续发展。
超市购物篮设计分析
人 因 工 程 论 文超市购物篮设计指导教师 孙林岩班 级 工硕51学 号 05083005姓 名 刘民婷日 期 2007年11月17日超市购物篮的设计问题及改进摘要：如今，超市已经成为了人们生活中重要的一部分，越来越多的人选择到超市购买家庭必需用品，而超市里的购物篮则是人们在购物时的主要工具。
人们在使用现在超市普遍提供的购物篮时是否感到舒适呢？本文对超市普遍提供的购物篮进行了一些分析，同时对其从适合消费者使用的方面做些改进，提出一些方案。
关键词：超市购物篮正文一、 超市购物篮的简要介绍随着我国经济的发展，“超市”这一种模式自引进后，成为了人们生活中重要的一部分，人们已经习惯于到超市中选购自己需要的各种生活用品。
在购物过程中，购物篮则成为了大家必不可少的工具。
尤其是家庭主妇，到超市购物已经成为了她们当中很多人的“固定工作”。
然而，在多次使用过程中，我发现不同超市所提供的购物篮在样式上都差不多，就如以下几幅图所展示的：从上图我们可以看出，大部分的超市都喜欢选用这种体积较大、形状近似长方体的购物篮。
或许这是从成本以及消费者的购物数量角度来考虑的：这样的购物篮能装入比较多的商品，两个提手的设计，使消费者在提的时候购物篮不容易摇晃。
二、 超市购物篮存在的问题现在超市提供的购物篮虽然在很大程度上方便了消费者，但仍然存在一些问题：1、很多购物篮的提手比较细，手掌受压较大，如果消费者购买比较多的商品，提着就会觉得手掌疼。
2、购物篮的体积比较大，消费者在提的时候为了避免购物篮磕着腿，总得把手伸出一段距离，手臂会很累。
并且，手腕必须向外旋转一定的角度，才能抓稳购物篮的提手。
如下图所示：3、消费者购物的时候往往购买不同的商品，比如食品、日用品等等，而购物篮里没有分格，这些东西往往都得放在一起。
一些消费者买了现做的食物，往往会弄脏别的东西。
有的消费者则不喜欢将食品和别的东西混在一起，觉得不太卫生。
基于购物篮存在的上述问题，我根据人手的结构等相关知识，对其从以上三个方面进行了一些改进。
超市购物篮污染的调查报告作文
超市购物篮污染的调查报告作文心看一下篮子是否卫生洁净，间或有看到篮子不洁净的，也只是换一个相对洁净的购物篮。
在候家塘“新一佳”超市，这里人声鼎沸，人群川流不息，在密不透风的房子里，你吸进去的是我呼出的气，我吸进的是你呼出的气，声音嘈杂，空气污染很严峻。
在超市里，我看到一位先生从冷藏柜里取下一盒冷冻食品，顺手丢进购物篮里，之后他又选择了其他一些商品，由于超市温度较高，冷冻食品很快就化冻了，从塑料盒内漏出的血水流满了篮底。
这位先生发觉后，把篮内的东西换进另一个购物篮，把污染后的篮子顺手放到一边。
我看到没过多久，这只篮子就被另一位老人拿走了。
“家润多”超市由于是建在地下的商场，所以这里没有白天、晚上之分，大白天的也亮着灯，根本呼吸不到新奇的空气，学校六班级作文《关于超市购物篮污染的调查报告作文》。
在超市里，我看到一位小姐将放进购物篮的袜子取出来又放回货架，然后仍下篮子离开。
我走近一看，购物篮内很不洁净，油腻腻的，而被她放回原处的袜子的外包装上，明显被污染了。
正在购物的王先生介绍，有一次他从超市为女儿买了两只毛绒玩具熊，当时看没有什么问题，可拿回家后发觉一只白色的玩具熊上有很多污点，后来想那是被购物篮污染后造成的。
从调查状况来看，超市的购物篮污染状况严峻，针对这个问题，我询问了一些超市里工作的阿姨，得到的解释是，超市里有近千个购物车和购物篮，清洗起来有肯定的难度，每天有很多顾客会接触购物篮，即使每天一次清洗，也解决不了污染问题，只有发觉篮子的确赃了，才会收起来进行清洁。
我在妈妈的关心下，到卫生部门查阅了有关资料，了解到，对于超市购物工具的污染问题，国家还没有明确的规定，因此卫生部门还没有将超市购物篮列入卫生检查标准之中。
因此，超市是否对购物篮进行清洗和消毒，只能是超市经营者自觉自愿的行为，有关部门没有法律依据对这一问题进行管理。
超市是与我们生活息息相关的一个地方，是我们不行缺少的一个“家”，为了我们有一个更好的购物环境，盼望商家能够实行相应的措施，比如组织人员随时对购物工具进行检查，一旦进展不洁净的立刻收回进行清洗等，以确保人们在超市里购物平安、放心、健康。
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模式识别期中作业 --挖掘布尔关联规则频繁项集的算法——Apriori算法作为超市的经理，经常关心的问题是顾客的购物习惯。
他们想知道：“什么商品组或集合顾客多半会在一次购物时同时购买？”。
现在假设你们是某超市的市场分析员，已经掌握了该超市近一个星期的所有顾客购买物品的清单和相应商品的价格，需要你们给超市经理一个合理的“购物篮”分析报告，并提供一个促销计划的初步方案。
问题一：附件1中的表格数据显示了该超市在一个星期的4717个顾客对999种商品的购买记录，对数据进行分析，试建立一种数学模型，使该模型能定量表达超市中多种商品间的关联关系的密切程度。
问题二：根据问题1建立的模型，通过一种快速有效的方法从附件1中的购买记录中分析出哪些商品是最频繁被同时购买的，找到的最频繁被同时购买的商品数量越多越好。
问题三：附件2给出了这999中商品的对应的利润，根据在问题1、问题2中建立的模型，设定一种初步的促销方案，使超市的效益进一步增大。
二、模型的假设1、假设各个商品的利润保持不变。
2、假设表格中的数据能真实地反映当地消费者的购物情况。
3、假设短时间商品的销售情况维持稳定，不会出现大幅波动。
三、符号说明符号解释说明s i组合i的支持度c(A=>B)规则A=>B的置信度c(B=>A)规则B=>A的置信度c i组合i的平均置信度s min最小支持度c min最小置信度μ关联密切系数H促销系数本题是关于大型超市“购物篮”的分析问题，涉及到数据挖掘、关联规则等相关问题。
本题的三个问题是层层递进的关系，要求通过对商品购买数据的分析，找到关联程度较高且购买次数较高的商品，最后设计出合理的超市促销方案。
问题一，由于购物篮分析是关联规则挖掘的一个典型案例，因此我们采用一种最有影响的挖掘布尔关联规则[1]频繁项集的算法——Apriori算法[2-3]。
利用其基本思想，进行了商品两种之间的支持度和置信度计算，在定义最小支持度和最小置信度后，进行筛选得到关联规则集。
为定量地表达超市中多种商品间的关联关系的密切程度，本文引入一个关联密切系数进行衡量分别对12个组合求解平均置信度,进而得到该组的关联密切系数。
由此认为，关联密切系数越大的商品组合，其关联关系密切程度较高。
问题二，在得到商品两种关联数据的基础上，仅考虑商品支持度的大小，求得在一定最小支持度下被频繁地同时购买的商品组合。
同时为使商品数量尽量多，我们在两种组合的情况下延伸至三种组合，四种组合……以此得到尽可能多的商品被频繁同时购买的信息，尽量靠近最频繁被同时购买且商品数量越多的双重目标。
问题三，在结合商品利润的条件下，考虑两种组合中各商品的利润、支持度和置信度，分别计算出三者的乘积再求和，记为促销系数H，并以此作为衡量此组合商品是否进行促销的标准。
当结果较高时，我们就采取就近摆放、打折促销、消费送礼等捆绑销售方式式得到一种促销方案，在方便顾客的购买的同时，增加消费者对该超市的有好感和信任度，最终使得超市的效益进一步增大。
五、模型的建立和求解模型一：基于Apriori算法的关联规则挖掘[4]模型1.模型的准备设: I={ i1,i2......,im }是所有项目的集合. D是所有事务的集合(即数据库), 每个事务T是一些项目的集合, T包含在D中, 每个事务可以用唯一的标识符TID来标识.设X为某些项目的集合,如果X包含在T中,则称事务T包含X,关联规则则表示为如下形式(X包含在T)=>(Y包含在T)的蕴涵式,这里X包含在I中, Y包含在I中,并且X∧Y=Φ.其意义在于一个事务中某些项的出现,可推导出另一些项在同一事务中也出现(为简单化,将(X包含在T)=>(Y包含在T)表示为X=>Y,这里,‘=>’称为‘关联’操作，X称为关联规则的先决条件,Y称为关联规则的结果).事务数据库D中的规则X=>Y是由支持度s（support）和置信度c(confidence)约束,置信度表示规则的强度, 支持度表示在规则中出现的频度。
数据项集X的支持度s(X)是D中包含X的事务数量与D的总事务数量之比, 但为下文便于叙述, 数据项集X的支持度是用数据库D中包含X的数量来表示;规则X=>Y的支持度s定义为: 在D中包含X∪Y的事务所占比例为s%, 表示同时包含X和Y的事务数量与D的总事务量之比。
用该项集出现的次数除以TID总数即可得到，用如下公式表示：Support(X)=Count(X)/Count(TID)规则X=>Y的置信度c定义为: 在D中,c%的事务包含X的同时也包含Y, 表示D中包含X的事务中有多大可能性包含Y. 依据所求的频繁项集，及所求得的支持度，运用如下公式求解：Confidence(X=>Y)=Support(X∪Y)/Support(X) 最小支持度阈值minsupport表示数据项集在统计意义上的最低主要性. 最小置信度阈值mincontinence表示规则的最低可靠性. 如果数据项集X满足X.support>=minsupport, 则X是大数据项集. 一般由用户给定最小置信度阈值和最小支持度阈值.置信度和支持度大于相应阈值的规则称为强关联规则, 反之称为弱关联规则. 发现关联规则的任务就是从数据库中发现那些置信度、支持度大小等于给定值的强壮规则.基于上述概念，我们可以很容易得到一些基本结论:(1)K维数据项集XK是频繁项集的必要条件是它所有K-1维子项集也为频繁项集，记为XK-1（2）如果K维数据项集XK的任意一个K-1维子集XK-1，不是频繁项集，则K 维数据项集XK本身也不是最大数据项集。
(3)XK是K维频繁项集，如果所有K-1维频繁项集集合XK-1中包含XK的K-1维子项集的个数小于K，则XK不可能是K维最大频繁数据项集。
证明:很明显，数据项集XK-1:的K-1维子项集的个数为K-1。
如果高频繁数据项集XK-1，中包含XK的K-1.维子项集的个数小于K，则存在XK的K-1维子项集不是频繁数据项集，由结论(2)知K维数据项集本身也不是高频繁数据项集。
2、模型的建立（1）求关联规则集第一步：从事务数据库D中找出所有支持度不小于指定的最小支持度阈值的频繁项集。
第二步：使用频繁项集产生所期望的关联规则，产生关联规则的基本原则是其置信度不小于指定的最小置信度阈值。
第一步的任务是迅速高效地找出D中全部的频繁项集，这是关联规则挖掘的核心问题，是衡量关联规则挖掘算法的标准。
对此，我们运用Matlab进行编程得出计算结果。
第二步的求解比较容易和直接，先分别计算出不小于最小支持度的商品组合对应的置信度，降序后进行筛选。
最后只留下支持度和置信度都较高的商品组合。
此建模过程可以表示为：图1 关联规则挖掘模型示意图（2）关联关系的密切程度表示对商品组合数据的挖掘结果进行整理，得到关联规则表格，再利用表格中各商品组合对应的支持度和平均置信度表示组合的关联关系。
例如：在组合i 中，有两个编号分别为i A 、i B 的两个商品，其支持度为i s ，平均置信度为])A ()(A [21c i i i i i B c B c =>+=>=，则该组合的关联关系可以表示为（i i c s ,）.为定量表达超市中多种商品间的关联关系的密切程度，我们引入一个关联密切系数[5]来衡量，我们认为当支持度和置信度分别大于距离最低支持度和最低置信度时，其距离越远，关联程度越高，于是得到其公式为：2min 2min )(c c s s i i -+-=）（μ其中，i s 为组合i 的支持度，i c 为该组合的平均置信度,m in s 和m in c 分别为该类组合的最小支持度和最小置信度。
用图表示为：图2 关联密切系数示意图将12组商品组合的支持度和平均置信度带入关联密切系数的公式中进行计算，将所得数据列表降序排列，关联系数越大的商品组合的关联关系的密切程度越大。
3、模型的求解对于问题1：（1）将最小支持度设定为5%，从4717个原始数据项中得到个数为17的频繁项集。
按支持度降序排列后，依次编号，整理得到表1：表1 两种组合频繁项集表组合i编号A编号B支持度13685290.07079270923688290.0663416732173680.06167867743684890.06167867753686820.06125476963684190.05701568573689370.05553200583686920.05532005193685100.055108097103689140.054896142115296920.054472234125298290.054048326133687200.0527766144385290.051716829152175290.051292921166928290.051080967174198290.05023315对由上表得到的数据，分别计算各个组合相互的置信度，并将最小置信度设定为20%，剔除部分数据后得到关联规则集。
再对数据列表的s(A=>B)进行降序处理，重新编号后得到表2：表2 关联规则表组合i编号A编号B支持度s置信度c(A=>B)置信度c(B=>A)1 2173680.0616786770.3112299470.2174887892 6928290.0510809670.2960687960.2184950143 4385290.0517168290.2867215040.224058774 2175290.0512929210.2588235290.2222222225 4198290.050233150.2513255570.214868546 3685290.0707927090.2496263080.3067033987 5296920.0544722340.2359963270.3157248168 5298290.0540483260.234159780.231187679 3688290.066341670.2339312410.28377153210 3684890.0616786770.2174887890.32844243811 3686820.0612547690.2159940210.352869353个组合求解平均置信度,进而得到该组的关联密切系数。
如表3所示：表3 关联密切评定表组合i编号A编号B支持度平均置信度关联密切系数1 2173680.0616786770.2643593680.0654103952 6928290.0510809670.2572819050.0572921033 4385290.0517168290.2553901370.0554167374 2175290.0512929210.2405228760.0405434975 4198290.050233150.2330970490.033097876 3685290.0707927090.2781648530.0808831317 5296920.0544722340.2758605710.0759922848 5298290.0540483260.2326737250.0329235679 3688290.066341670.2588513860.06107811310 3684890.0616786770.2729656140.07389433211 3686820.0612547690.2844316870.08517851612 3684190.0570156850.2431530730.043719648对于问题2：本题要求最频繁被同时购买、商品数量越多越好的商品组合。