数据挖掘实验报告 超市商品销售分析及数据挖掘
数据挖掘技术在超市销售中的创新应用案例
数据挖掘技术在超市销售中的创新应用案例随着社会信息化的快速发展，数据挖掘技术在各行各业的应用也越来越广泛。
超市作为零售行业的重要一环，积累了大量的销售数据，如何利用这些数据以提升销售效益成为了超市经营者的重要课题。
本文将介绍数据挖掘技术在超市销售中的一些创新应用案例，以期为读者提供一些思路和启示。
1. 基于购物篮分析的商品搭配推荐超市销售的商品种类繁多，消费者在购物时经常遇到选择困难。
通过数据挖掘技术，超市可以根据消费者的购物篮分析出商品之间的关联性，从而向消费者推荐适合搭配购买的商品。
例如，通过分析购买了牛奶的顾客常常同时购买面包，超市可以在牛奶货架附近放置面包，以刺激消费者的购买欲望。
2. 客户细分与个性化推荐超市通过分析顾客的购买行为和偏好，可以将顾客分为不同的细分群体。
例如，通过聚类算法可以将消费者分为对价格敏感的群体和对品牌敏感的群体。
超市可以根据不同群体的特点，采取不同的营销策略，提供个性化的推荐和服务，以提高销售和顾客忠诚度。
3. 库存预测与供应链优化数据挖掘技术可以帮助超市预测商品的销售趋势，从而合理安排库存，并与供应商进行良好的合作和拓展。
通过分析历史销售数据、季节性变化、促销活动等因素，超市可以预测未来商品的需求量，避免库存积压或断货现象的发生，提高库存周转率和利润。
4. 欺诈侦测与风险管理超市在销售过程中也常常面临诸如退货欺诈、偷盗等问题。
数据挖掘技术可以通过对大量数据的分析，识别出异常行为模式，并及时采取相应措施。
例如，通过对顾客购买行为的模式分析，可以发现频繁退货的消费者，从而减少退货造成的损失。
5. 营销活动效果评估与优化超市为了促进销售，常常进行各种营销活动，如打折、促销等。
通过数据挖掘技术，超市可以对不同活动的效果进行评估与分析，优化营销策略。
例如，可以通过对促销活动的销售数据进行分析，了解该促销活动对销售额、顾客流量等的影响，以便调整活动方案，提高活动的效果。
总结：数据挖掘技术在超市销售中的应用呈现出了丰富的创新案例。
超市销售数据分析报告范文
超市销售数据分析报告范文引言本报告旨在对某超市的销售数据进行分析，并通过对数据的细致剖析，为超市管理团队提供有关业务运营的关键洞察和决策支持。
通过深入了解超市的销售情况和消费趋势，我们可以探索潜在的市场机会，并制定相应的策略来提高超市的销售业绩。
数据来源与方法本报告的数据来源于某超市过去一年的销售记录。
我们收集了包括销售额、销售量、销售日期、商品品类、商品定价等关键信息的数据。
为了对该数据进行分析，我们采用了常用的数据分析方法，其中包括基本统计分析、趋势分析和市场细分等。
销售额分析首先对超市的总销售额进行分析。
根据数据统计，超市在过去一年的销售额为XX万元。
我们进一步将销售额按月进行分析，结果显示超市的销售额呈现出明显的季节性变化。
特别是在假日季节，如圣诞节和感恩节，超市销售额明显增加。
此外，我们还发现周末的销售额较工作日更高，这可能与人们在休闲时间购物的趋势有关。
对销售额按品类进行分析，我们发现食品类和家居用品类是超市的主要销售项。
尤其是食品类的销售额占总销售额的XX%。
通过对销售额的细致分析，超市可进一步优化食品类产品的布局和促销策略，以提高整体销售额。
销售量分析除了销售额，我们还分析了超市的销售量。
销售量的分析可以帮助我们确定哪些商品在超市中销售量较高，以及销售量的趋势和变化。
根据数据统计，某超市在过去一年中总计销售了XX万件商品。
我们进一步将销售量按照不同的时间维度进行分析。
结果显示，超市的销售量呈现出明显的周末和假日效应，与销售额趋势相一致。
此外，我们还发现某些商品在特定季节或假日的销售量明显增加，超市管理团队可以根据这些趋势制定相应的促销计划。
顾客购买行为分析为了更好地了解顾客的购买行为，我们对超市的数据进行了进一步的分析。
根据数据，我们可以确定顾客的购买频次、购买力度以及购买时间段。
这些洞察对于制定精确的市场策略至关重要。
通过对顾客的购买频次进行分析，我们发现超市拥有一大批忠实顾客，他们会经常光顾超市进行购物。
超市收银数据挖掘分析与应用研究
超市收银数据挖掘分析与应用研究随着科技的不断发展和进步，数码化时代的到来，大数据已经成为当代经济社会运行最重要的资源之一，超市收银数据作为其中的一种典型数据，在经营分析、营销策略等方面具有重要意义。
本文将探讨超市收银数据的挖掘分析与应用研究。
一、超市收银数据的重要意义在超市日常经营过程中，收银数据是不可避免的一种数据形式，经过收银机扫描，可以清晰准确地记录下每个顾客的消费信息，包括商品品类、数量、单价等信息，这些数据对于超市的经营管理和市场营销具有较重要的作用。
首先，超市收银数据可以帮助经营者了解顾客购物行为，比如顾客购买力、购买偏好、购买力度等，这些信息可以为经营者提供商业选择和调整商品结构的依据。
例如，顾客对某些商品有较大的购买兴趣，同类商品应进行重点推广和营销。
同时，通过挖掘超市收银数据，可以基于历史数据构建商品购买预测模型，以此为基础推断出未来某一时间段内的销售需求，从而进行合理的备货和安排。
此外，利用数据挖掘技术可以优化超市商品布局，使得商品摆放更加合理，便于顾客更好地了解、选购商品并提高顾客满意度。
二、超市收银数据的挖掘方法超市收银数据一般包括消费者信息、商品名称、数量、价格等关键信息。
针对这些数据，可以通过梳理、清洗和整合等过程，提取出有效数据，建立相应的数学模型，进行数据挖掘和分析。
1.数据梳理和清洗对于超市收银数据而言，最基础的工作就是通过数据机读或数据输入的方式归纳整理出原始数据。
通过横向比较和纵向归类，初步筛选出有用数据和无用数据。
之后，对数据进行清洗操作，如去掉冗余数据、数据填补、数据衍生、数据合并等，从而得到可用于建模的数据集。
2.数据建模基于准备好的数据集，建立数据模型。
常用的建模方法有聚类分析、关联规则挖掘、分类、预测建模等。
其中，聚类分析是将相似项聚集在一起的一种方法，关联规则挖掘是寻找数据中的相关性，分类是将数据按照规定的标准分组，预测建模是基于历史数据预测未来的行为和趋势。
数据挖掘超市案例
数据挖掘超市案例本文通过数据挖掘超市案例的实际操作，介绍了数据挖掘在超市运营中的应用。
该超市拥有大量销售数据，其中包括了客户的购买记录、商品的销售情况以及顾客的信息等。
通过对这些数据进行处理和分析，可以发现一些规律和特点，从而为超市的运营管理提供有力的支持。
数据挖掘步骤一、数据预处理该超市的销售数据包括购买记录、商品信息和顾客信息等，但数据之间存在冗余、缺失或者错误等问题，因此需要进行数据预处理。
数据预处理的步骤包括：1、数据清洗：排除异常数据和错误数据，通过统计分析和可视化技术发现缺失数据。
2、数据变换：将数据转换成可处理的形式，比如将类别数据转换成数值型数据。
3、数据集成：将多个数据源中的数据整合到一个数据集中，以便进行分析。
4、数据采样：对数据集进行采样以达到更好的分析速度和准确度。
二、数据分析1、关联规则分析关联规则分析是一种有效的方法，用于识别销售数据中的有用关系。
在该超市的销售数据中，例如一个客户买了 A 和 B，那么他有多大的可能会买 C？这些统计结果可以帮助超市了解哪些商品相互配合销售得最好，进而优化商品陈列和促销策略。
2、分类分析分类分析是一种用于将数据分类为不同类别的技术，比如根据客户购买历史和偏好将客户分类。
基于这些分类结果，超市可以定制促销和广告策略，有针对性的推销相关商品，从而提高销售额。
聚类分析是一种将数据分为相似群组的技术，在该超市的销售数据中，可以帮助将顾客分为不同群组，从而更好地理解顾客的需求。
聚类分析还可以用于发现商品之间的关联关系，为商品组合和定价提供参考。
三、预测分析预测分析可以为超市预测未来的销售趋势，识别潜在的规律和影响因素，比如商品的时令性和周边环境的变化等。
预测分析可以为超市提供制定未来发展方向的重要指导，有助于提高超市产品的竞争力。
综上所述，通过数据挖掘技术，超市可以更好地理解客户需求，优化商品陈列和促销策略，提高销售额，并为未来的发展提供有力支持。
数据挖掘实验报告结论(3篇)
第1篇一、实验概述本次数据挖掘实验以Apriori算法为核心，通过对GutenBerg和DBLP两个数据集进行关联规则挖掘，旨在探讨数据挖掘技术在知识发现中的应用。
实验过程中，我们遵循数据挖掘的一般流程，包括数据预处理、关联规则挖掘、结果分析和可视化等步骤。
二、实验结果分析1. 数据预处理在实验开始之前，我们对GutenBerg和DBLP数据集进行了预处理，包括数据清洗、数据集成和数据变换等。
通过对数据集的分析，我们发现了以下问题：（1）数据缺失：部分数据集存在缺失值，需要通过插补或删除缺失数据的方法进行处理。
（2）数据不一致：数据集中存在不同格式的数据，需要进行统一处理。
（3）数据噪声：数据集中存在一些异常值，需要通过滤波或聚类等方法进行处理。
2. 关联规则挖掘在数据预处理完成后，我们使用Apriori算法对数据集进行关联规则挖掘。
实验中，我们设置了不同的最小支持度和最小置信度阈值，以挖掘出不同粒度的关联规则。
以下是实验结果分析：（1）GutenBerg数据集在GutenBerg数据集中，我们以句子为篮子粒度，挖掘了林肯演讲集的关联规则。
通过分析挖掘结果，我们发现：- 单词“the”和“of”在句子中频繁出现，表明这两个词在林肯演讲中具有较高的出现频率。
- “and”和“to”等连接词也具有较高的出现频率，说明林肯演讲中句子结构较为复杂。
- 部分单词组合具有较高的置信度，如“war”和“soldier”，表明在林肯演讲中提到“war”时，很可能同时提到“soldier”。
（2）DBLP数据集在DBLP数据集中，我们以作者为单位，挖掘了作者之间的合作关系。
实验结果表明：- 部分作者之间存在较强的合作关系，如同一研究领域内的作者。
- 部分作者在多个研究领域均有合作关系，表明他们在不同领域具有一定的学术影响力。
3. 结果分析和可视化为了更好地展示实验结果，我们对挖掘出的关联规则进行了可视化处理。
通过可视化，我们可以直观地看出以下信息：（1）频繁项集的分布情况：通过柱状图展示频繁项集的分布情况，便于分析不同项集的出现频率。
数据挖掘技术在超市销售中的创新应用探索
数据挖掘技术在超市销售中的创新应用探索超市作为零售行业的主要组成部分，在消费者和商品之间扮演着重要的角色。
随着信息技术的快速发展，数据挖掘技术在超市销售中的应用也得到了广泛关注。
本文将探讨数据挖掘技术在超市销售中的创新应用，并分析其对超市业务决策的影响。
一、市场篮子分析市场篮子分析是数据挖掘技术在超市销售中最常见的应用之一。
通过挖掘顾客购物篮中的商品组合，超市可以了解不同产品之间的关联性，发现潜在的购买规律，并利用这些规律进行营销推广。
例如，当一位顾客购买了牛奶和面包时，超市可以推送优惠券给该顾客购买黄油，从而提高商品的销售量。
二、个性化推荐系统个性化推荐系统是数据挖掘技术在超市销售中的另一个创新应用。
通过对顾客历史购买记录、个人信息和购物偏好进行分析，超市可以为每位顾客提供个性化的商品推荐。
个性化推荐系统不仅有助于提升顾客购物体验，还能增加超市的销售额。
例如，当一位顾客购买了一瓶红酒，超市可以向该顾客推荐相似类型的葡萄酒或配套的美食，以提高交叉销售率。
三、库存管理与预测数据挖掘技术在超市销售中的另一个创新应用是库存管理与预测。
通过对历史销售数据进行分析，超市可以预测不同商品的需求量，并合理安排库存。
这有助于避免库存过剩或缺货的情况，提高超市的运营效率。
同时，超市还可以利用数据挖掘技术对商品进行分类，根据不同商品的销售情况进行定价和促销策略的优化。
四、顾客行为分析数据挖掘技术在超市销售中还可以用于顾客行为分析。
通过对顾客购买行为的挖掘，超市可以分析不同顾客的购买偏好、消费能力和购物习惯等，并据此制定针对不同顾客群体的营销策略。
例如，对于高消费能力的顾客，超市可以提供更高档次的商品和专属的会员服务；对于高频率购买的顾客，超市可以通过积分系统激励他们保持忠诚度。
综上所述，数据挖掘技术在超市销售中的创新应用为超市提供了更多的商业机会和竞争优势。
通过市场篮子分析、个性化推荐系统、库存管理与预测以及顾客行为分析，超市可以更加精细化地管理和运营自己的业务，提高销售效果和顾客满意度。
foodmart数据挖掘文档
Foodmart数据挖掘实验报告组员：胡海 2007215016雷海 2007215056张娟 2007215032余星 2007215006田竞波 2007215068彭锐 2007215064实验环境：OS:windows7 RAM:2G目录1.为什么要进行数据挖掘 02.实验对象 03.挖掘方法 04.挖掘的详细过程 (1)5.挖掘的结果 (1)总结 (6)1.为什么要进行数据挖掘通过对foodmart数据库的挖掘，掌握基本的数据挖掘方法；大部分的企业营销问题能够通过数据挖掘获得帮助；从海量数据中发掘出有助于销售的规则、模式或者概念；能为商业决策提供关键性数据；根据挖掘出的结果进行精细化的营销。
2.实验对象Foodmart数据库，里面包含了一家超市3年的详细销售记录。
在这个数据库中包含了以下表顾客详细信息表、种类表、货币表、顾客账户表、星期表、公司部门表、职员表、消费表？、存货清单表、产品详细信息表、产品类别表、促销表、地区表、后备员工详细信息表、工资表、销售事实表、仓库表、时间表（以天做单位）、商店表、仓库等级表。
3.挖掘方法找出购买产品总价值排名前20%的人，并对他们进行分析。
从地址、收入、性别、家中小孩数、教育水平、职业中找出占比例最大的共同特点。
其中找出排名前20%的人的方法是对1997年的销售数据进行汇总，从高到低进行排列。
数据库的执行语句是：SELECT TOP (20) PERCENT SUM(store_sales) AS 总消费, customer_id FROM dbo.sales_fact_1997GROUP BY customer_idORDER BY 总消费 DESC4.挖掘的详细过程新建项目→创建数据源→新建数据源→选择数据源视图→建立挖掘结构→选择聚类分析挖掘技术→根据系统的建议选择相关的列→选择“提供相关建议”中分数大于0.1的列→完成向导→运行数据挖掘模型.5.挖掘的结果图1分类关系图：由该图可以看出分类1、4、2、3、5、7关系逐渐减弱图2：分类关系图图3：分类剖面图2图4：分类特征图图5：分类特征图2图6：分类对比图1图7：分类对比图2在第一挖掘的基础上，我们选择了出现几率较大的几种特征再次进行挖掘图8：分类关系图图9：分类剖面图图10：分类特征图11：分类对比图总结分类剖面图：占比重最大的是学士以上的教育水平，绝大多数的人是住房的拥有者，几乎都没有小孩，职业中为专家和技术工人最多，年收入集中在3万-5万美元分类特征图：显示了总体和个体的特征概率分布总体的概率分布前几位是1、拥有住房2、年收入3万-5万的高收入人群3、职业为专家4、教育水平为：partial school degree此外还可以对每个分类的概率进行查看分类对比图：分类特征图里面的结果不一定能准确的反应结果，在分类对比里面可以查看对应分类和非对应分类的对比情况、这样就更能说明结论。
数据分析与挖掘实验报告
数据分析与挖掘实验报告1 引言1.1 实验背景及意义随着信息技术的飞速发展，数据已经渗透到各行各业，成为企业的核心资产之一。
如何从海量的数据中提取有价值的信息，为决策提供支持，成为当前研究的热点问题。
数据分析与挖掘作为一门跨学科的技术，旨在通过数学、统计、计算机等技术手段，从大量复杂的数据中发现潜在的规律和知识。
本实验通过对某企业销售数据的分析与挖掘，旨在为企业提供销售预测和客户分群，为市场策略制定提供科学依据。
1.2 实验目的本实验的主要目的如下：1.掌握数据分析与挖掘的基本方法和流程；2.应用描述性统计分析和探索性数据分析，揭示数据的内在规律；3.利用分类和聚类算法进行数据挖掘，为企业提供有价值的业务洞察；4.分析实验结果，为企业市场策略制定提供依据。
1.3 实验数据来源及预处理本实验所采用的数据来源于某企业的销售数据，包括客户基本信息、购买行为、商品信息等。
为保护企业隐私，数据已经过脱敏处理。
数据预处理主要包括以下步骤：1.数据清洗：去除数据中的空值、重复值和异常值，保证数据质量；2.数据整合：将不同来源的数据进行合并，形成可用于分析的数据集；3.数据转换：将数据转换为适当的格式和类型，便于后续分析。
经过预处理，数据集共包含10000条客户记录，200种商品信息，时间跨度为2019年至2021年。
接下来，我们将基于这些数据展开深入的数据分析与挖掘。
2 数据分析方法与工具2.1 数据分析方法概述2.1.1 描述性统计分析描述性统计分析是数据分析的基础，通过对数据进行汇总和描述，揭示数据的中心趋势和离散程度。
在本实验中，我们采用了均值、中位数、标准差等统计量来描述数据的基本特征，以便对数据集有初步的了解。
2.1.2 探索性数据分析探索性数据分析（EDA）旨在挖掘数据中的潜在规律和关系。
我们通过绘制散点图、直方图、箱线图等，观察数据分布、异常值以及变量之间的关系，为后续的分析和建模提供依据。
2.2 数据挖掘算法介绍2.2.1 分类算法分类算法是基于已有的数据集，通过建立分类模型，对新数据进行分类预测。
数据挖掘在超市中的应用与分析
数据挖掘在超市中的应用与分析摘要：随着我国经济高速发展，人们生活水平的提高，超市在社会中的普及范围越来越广，极大的方便了人们的生活和工作的同时快速的促进了我国社会经济的发展，尤其是近年来的各类大型超市在城市中所占的比例越来越高，其中不乏国外的一些大型超市企业入驻我国，但正因为国内外超市在我国所占的比例和数量在不断的增加，导致目前我国超市行业的竞争程度日益激烈，顾客在各个超市的选择上有了比较对比，顾客有了更多的选择，导致各个超市的利润空间在不断的压缩，为了解决在如此激烈的社会竞争环境下获得更好的发展，需求新的突破问题，目前超市的运营模式从货物的采购到运输、管理、营销、服务等方面进行了创新和完善，期望从中数据方面发现一些关联规则，利用这些关联规则来提高超市的销量，为此本文就主要对数据中的关联规则算法进行分析，建立起关联规则算法模型，再结合实例进一步的研究数据挖掘对于超市的作用。
关键词：超市；数据挖掘；关联规则算法；数据模型1.前言1.1研究目的和研究意义随着信息技术的不断进步和计算机的不断普及，人们所收集和积累的数据急剧增加。
在海量的数据中提取有用的信息、发现隐含的规则，成为人们研究的重点。
本文通过对超市运营中存在的问题现状进行分析，再结合以往某大型超市的销售数据，期望从中去发现数据中的一些关联规则，主要采用关联规则算法对数据进行建模分析，利用商品之间的关联关系合理的设置货架摆放、合理的进行商品捆绑销售以及对竞争商品进行合理的促销，从而提高超市的销售量，使超市能够健康的发展。
由于超市所面对的竞争环境越来越严峻，使得很多超市的管理人员和决策人员逐渐的认识到超市在信息时代要想获得更好的发展空间，数据支持是一项必不可少的手段，尤其是近10年来商品条码技术、收银POS系统等在超市中广泛运用，这为超市企业积累了大量的销售以及库存等方面的数据，这为超市的数据分析提供了很庞大的数据资源，由于以往超市很少对这些数据资源进行完整的分析和应用，使得超市在进货选择的类型、数量、厂家等都有一定的盲目性，同时对顾客的购买行为、购买趋势以及客户的关系没有进行透彻分析和研究，导致这些方面都基本缺乏较为科学的数据进行支持，这对提高超市核心竞争力和超市以后的发展极为不利。
数据挖掘技术在超市销售中的创新应用
数据挖掘技术在超市销售中的创新应用在信息时代的背景下，超市销售领域也逐渐意识到数据对于业务发展的重要性。
数据挖掘技术作为一种有效的数据分析方法，日益在超市销售中得到广泛应用。
本文将从数据挖掘技术的定义和原理出发，探讨数据挖掘技术在超市销售中的创新应用。
一、数据挖掘技术的定义和原理数据挖掘技术是一种从大量、复杂、杂乱无章的数据中提取出有用信息和知识的计算方法。
其主要过程包括数据预处理、特征选择与构造、模型选择与构造以及模型评估等环节。
数据挖掘技术通过分析大数据集中的关联规则、聚类、分类等信息，可以为超市销售提供有效的决策依据。
二、客户分析与消费者行为预测数据挖掘技术在超市销售中可以帮助进行客户分析，挖掘出消费者的行为模式和购买偏好。
通过分析购买记录、人口统计学数据以及其他相关信息，超市可以了解到客户的购买需求、消费能力以及购买行为等。
利用数据挖掘技术，超市可以实施精准营销策略，根据不同客户群体的特点进行个性化的推荐和促销活动。
此外，通过对历史数据的挖掘，超市还可以预测客户的未来消费行为，进一步提高销售效果。
三、库存管理与供应链优化数据挖掘技术在超市销售中还可以应用于库存管理和供应链优化。
通过分析销售数据、进货数据以及库存数据，超市可以预测销售趋势，合理安排商品的采购和销售计划，避免库存积压和断货现象的发生。
同时，通过数据挖掘技术的帮助，超市还可以优化供应链，实现高效的物流和流通。
四、价格策略与营销策略优化数据挖掘技术在超市销售中可以帮助优化价格策略和营销策略。
通过分析市场竞争、销售数据以及消费者的反馈，超市可以调整产品定价，并且针对不同群体的消费者制定不同的价格策略，实现利润最大化。
此外，数据挖掘技术还可以帮助超市发现产品组合推荐的规律，提供更准确的搭配推荐，引导消费者购买更多的商品。
五、风险预警与安全监测数据挖掘技术还可以在超市销售中用于风险预警和安全监测。
通过对销售数据的分析，超市可以识别出异常交易行为，如盗窃、欺诈等，及时采取措施减少损失。
商超数据分析总结报告(3篇)
第1篇一、报告概述随着大数据时代的到来，数据分析在商业领域的应用越来越广泛。
本报告旨在通过对商超销售数据的深入分析，总结商超运营的现状、存在的问题以及改进措施，为商超企业提供数据驱动的决策支持。
二、数据来源与处理1. 数据来源本报告所使用的数据来源于某大型商超集团，数据涵盖了近一年的销售数据、客户数据、库存数据等。
数据来源于商超集团内部管理系统，保证了数据的真实性和准确性。
2. 数据处理在数据预处理阶段，我们对原始数据进行清洗，包括去除重复数据、填补缺失值、统一数据格式等。
在数据探索阶段，我们对数据进行了描述性统计分析，包括计算销售总额、平均客单价、销售增长率等指标。
在数据建模阶段，我们运用了回归分析、聚类分析、时间序列分析等方法，对数据进行了深入挖掘。
三、数据分析结果1. 销售情况分析（1）销售额分析从销售额分析来看，本年度商超销售额同比增长10%，其中线上销售额占比达到30%，线下销售额占比为70%。
线上销售额增长迅速，说明商超在数字化转型方面取得了显著成效。
（2）客单价分析客单价方面，本年度平均客单价为200元，同比增长5%。
客单价增长表明商超在商品结构优化和消费者需求挖掘方面取得了一定成果。
（3）销售增长率分析销售增长率方面，本年度销售额增长率最高的品类为食品类，同比增长15%；其次是家电类，同比增长12%。
这说明商超在热销品类上的布局较为合理。
2. 客户分析（1）客户构成分析从客户构成来看，本年度商超客户以女性为主，占比达到60%，男性占比为40%。
年龄方面，18-35岁的年轻客户群体占比最高，达到50%。
（2）客户消费习惯分析客户消费习惯方面，本年度商超客户主要在上午10点到下午2点之间进行购物，占比达到60%。
此外，客户在购物时倾向于购买多个品类，平均购买品类数为3个。
3. 库存分析（1）库存周转率分析本年度商超库存周转率为1.5，较去年同期提高0.2。
库存周转率提高说明商超在库存管理方面取得了较好成效。
提升超市销售效果的数据挖掘技术解析
提升超市销售效果的数据挖掘技术解析随着科技的发展和数据的大量积累，数据挖掘技术在各个行业中的应用越来越广泛。
超市作为零售行业的重要组成部分，也可以通过数据挖掘技术来优化管理和提升销售效果。
本文将从市场细分、商品定价和促销策略这三个方面，探讨数据挖掘技术在超市销售中的应用。
一、市场细分市场细分是超市销售中的一个重要环节，通过对消费者进行细分，可以根据不同群体的需求和购买偏好，有针对性地进行商品推荐和促销活动。
数据挖掘技术可以通过对超市历史销售记录的分析，找出顾客的消费行为模式和偏好。
比如，可以通过对商品购买记录的关联分析，确定一些常一起购买的商品组合，进而挖掘出一些销售潜力大的商品组合，对这些组合进行联合销售，提高销售额。
此外，可以通过聚类分析将顾客划分成几个相似的群体，然后根据每个群体的特点，进行精确的市场细分和营销策略定制。
二、商品定价商品的定价是超市销售中的一个重要决策，直接影响到超市的盈利能力和市场竞争力。
数据挖掘技术可以通过分析超市的销售数据和竞争对手的定价信息，找出商品的市场竞争力和市场需求弹性，进而确定合理的定价策略。
通过数据挖掘技术，可以对大量销售数据进行回归分析，确定商品价格与销售量之间的关系，并建立相应的定价模型。
通过这种模型，超市可以根据自身的成本和市场需求，确定每个商品的最佳定价，从而提高销售量和利润率。
三、促销策略超市经常采用促销活动来吸引消费者和提升销售额。
但是如何选择合适的促销策略，提高促销效果，是超市管理者需要思考的问题。
数据挖掘技术可以通过对超市历史销售数据和促销活动的记录进行分析，找出不同促销策略对销售量的影响，进而指导超市制定更有效的促销策略。
比如，通过对超市销售数据的时间序列分析，可以找出一些商品销售量的季节性或周期性规律，然后根据这些规律来调整促销活动的时间和力度，达到最佳的促销效果。
此外，可以通过关联规则挖掘，找出一些商品购买的关联模式，比如购买商品A的顾客更有可能购买商品B，超市可以利用这些关联模式，制定搭配销售或捆绑销售的促销策略。
利用数据挖掘技术提升超市和杂货店的销售效果
利用数据挖掘技术提升超市和杂货店的销售效果随着科技的不断发展，数据挖掘技术在各个行业中的应用越来越广泛。
在销售领域，利用数据挖掘技术可以帮助超市和杂货店提升销售效果，实现更好的业绩。
本文将探讨如何利用数据挖掘技术来优化销售策略、提高客户满意度以及增加销售额。
一、分析销售数据数据挖掘技术可以帮助超市和杂货店分析销售数据，了解产品销售情况以及顾客购买行为。
通过对销售数据的挖掘，可以发现一些隐藏的规律和趋势，从而为销售策略的制定提供有力的支持。
首先，可以通过数据挖掘技术对销售数据进行分类和聚类分析。
通过对销售数据进行分类，可以了解不同产品的销售情况，找出畅销产品和滞销产品。
同时，聚类分析可以将顾客划分为不同的群体，了解他们的购买偏好和需求，从而有针对性地制定销售策略。
其次，可以利用数据挖掘技术进行关联规则挖掘。
通过挖掘销售数据中的关联规则，可以了解不同产品之间的关联性，从而进行交叉销售和捆绑销售。
例如，如果发现很多顾客在购买牛奶的同时也会购买麦片，那么可以将这两个产品放在一起展示，提高销售额。
二、个性化推荐数据挖掘技术可以帮助超市和杂货店进行个性化推荐，提供更好的购物体验。
通过分析顾客的购买历史和偏好，可以为他们推荐符合其口味和需求的产品，提高购买率和客户满意度。
个性化推荐可以通过协同过滤和内容过滤来实现。
协同过滤是通过分析顾客的购买行为和偏好，找出与其相似的其他顾客，然后向其推荐这些相似顾客喜欢的产品。
内容过滤则是根据顾客的购买历史和偏好，为其推荐与其喜好相符的产品。
通过个性化推荐，可以提高顾客的购买率和忠诚度，增加销售额。
三、预测销售趋势数据挖掘技术可以帮助超市和杂货店预测销售趋势，为销售策略的制定提供参考。
通过对历史销售数据的挖掘和分析，可以预测未来的销售情况，从而合理安排库存和采购计划，避免库存积压和断货现象的发生。
利用数据挖掘技术进行销售趋势预测可以采用时间序列分析、回归分析和神经网络等方法。
超市营销数据挖掘模型的研究与应用
超市营销数据挖掘模型的研究与应用近年来，随着大数据技术的不断发展和应用，数据挖掘也逐渐成为各个领域的热门话题。
超市行业也不例外，通过对消费者购买行为和偏好的分析，可以帮助超市更好地进行营销策略的制定和优化。
本文将介绍超市营销数据挖掘模型的研究与应用。
一、背景介绍超市作为零售业的主要形式之一，其规模庞大，客户基数广泛，经营理念转变较为迅速。
在消费者需求日益多样化的当下，超市也需要通过整合自身的资源和数据来更好地满足市场需求。
而数据挖掘作为一项基于大数据的技术，可以通过对海量数据的分析，发挥其较高的应用价值。
二、超市营销数据挖掘模型超市营销数据挖掘模型主要包括客户分群、关联规则挖掘和推荐算法等几个部分。
1. 客户分群客户分群是指按照一定规则对客户进行区分和分类。
其目的是为了更好地了解各个客户群体的消费水平、消费偏好、消费频率等相关信息，并根据不同的客户类型制定不同的策略。
客户分群的实现方式有很多，最常见的是基于聚类算法的分群方法。
假设有一组客户数据，通过数据挖掘技术可以将这些客户分成若干类，每一类的客户具有相似的消费行为和偏好。
在此基础上，商家可以针对不同的客户类型制定不同的营销策略，以达到更好的经营效果。
2. 关联规则挖掘关联规则挖掘是指根据客户消费历史数据，发现商品之间的关联关系，并通过建立关联规则模型来挖掘出商品之间的搭配关系。
这种挖掘技术可以帮助商家发现之前未发现的商品关联性，从而针对关联性推广和销售相关商品。
例如，如果客户在购买牛奶的同时会更倾向于购买麦片，商家可以将这两种商品放在同一陈列柜中，以提高其销售量。
关联规则挖掘可以为商家提供宝贵的商品营销策略。
3. 推荐算法推荐算法是指通过对用户个体的消费行为和偏好进行分析，为用户提供符合其需求的个性化推荐服务。
通过推荐算法，商家可以更准确地推荐商品给消费者，并帮助消费者降低购物时间和成本，提升购物省钱省力的享受度。
例如，当消费者购买了一件羽绒服后，推荐算法可以将其他有关羽绒服的商品推荐给消费者，从而提高羽绒服这一品类的销售量。
超市销售数据挖掘分析研究
超市销售数据挖掘分析研究随着现代信息技术的发展，数据分析在各个领域中被广泛应用。
超市销售数据是其中的重要部分。
通过数据分析可以了解不同商品的销售情况，进而优化超市的运营策略，提高运营效率。
本文将从超市销售数据的采集、预处理和分析三个方面进行讨论。
一、超市销售数据采集超市销售数据是指在超市中产生的各类商品销售数据。
为获得准确的销售数据，需要进行正确的销售数据采集。
在超市销售数据的采集中，最重要的是确认数据关键维度。
数据关键维度是指影响销售数据的因素，如时间、商品、售价、销量、库存、顾客等。
只有确认了关键维度，才能确定采集数据的途径以及采集的数据内容。
当前，超市销售数据采集主要有三个方法：营业员手工填写销售记录、超市系统自动记录销售数据、智能终端记录销售数据。
手工填写销售记录是传统的数据采集方法，这种方法容易出现数据错误，且不够准确。
超市系统自动记录销售数据是当前超市普遍采用的方法，这种方法可以在不干扰营业员的工作的同时，准确记录销售数据。
智能终端记录销售数据是新兴的数据采集方法，它可以通过RFID等技术自动采集销售数据。
二、超市销售数据预处理超市销售数据预处理是将采集的数据进行加工转化的一个过程。
预处理包括数据清洗、数据转换、数据集成和数据规约。
首先，数据清洗是去除数据中的异常值和不一致值，使得数据集合中不包含噪声、错误和不完整的数据。
其次，数据转换包括对数据进行操作，例如将商品名称进行转换为商品序号，将时间数据进行转化为标准时间格式等，以便于数据的分析和建模。
数据集成是将来自不同数据源的数据进行集成，并消除冗余数据。
最后，数据规约是将数据集缩小到项目需要的范围，而过大或者过小的数据集都无法满足数据分析的需求。
三、超市销售数据分析超市销售数据分析是指对预处理后的数据进行分析，从而得出更加深入的结论。
数据分析的过程包括数据描述、数据探索、数据预测和数据决策。
首先，数据描述是指对数据进行总体性的概述，包括数据规模、数据类型、数据分布等。
数据分析与挖掘实验报告
数据分析与挖掘实验报告1. 引言数据分析与挖掘是一门应用广泛且不断发展的技术领域，在各个行业中都有着重要的应用。
本实验旨在通过应用数据分析与挖掘技术解决一个实际问题，并探索不同方法的效果与应用场景。
2. 实验背景我们的实验对象是一家电商平台，该平台积累了大量的用户购买记录、搜索记录、浏览记录等数据。
为了提升销售量与用户粘性，平台希望能够通过数据分析与挖掘技术，对用户行为和购买偏好进行深入分析，从而制定更加精准的推荐策略和营销方案。
3. 数据采集与预处理首先，我们从电商平台的数据库中导出了一份包含大量用户购买记录和相关信息的数据集。
由于数据量较大且存在一定的噪声，为了方便后续分析与挖掘，我们进行了数据预处理工作。
包括清洗数据、去除重复记录、处理缺失值、筛选有效特征等。
4. 数据探索与可视化在数据预处理完成后，我们进行了数据探索与可视化的工作，旨在通过对数据的观察和分析，了解用户的消费行为模式和潜在特征。
通过使用统计分析方法和数据可视化工具，我们得到了一系列有意义的结论。
首先，我们对用户的购买行为进行了分析。
通过统计每个用户的购买频次和购买金额，我们发现了一部分高价值用户和潜在的忠实用户。
这对于电商平台的个性化推荐和定制化营销策略具有重要指导意义。
其次，我们对用户的搜索行为进行了分析。
通过对用户搜索关键词、搜索次数以及搜索时间等数据进行统计，我们发现了用户的购买偏好和需求特征。
这些信息可以用于电商平台的商品推荐、搜索引擎优化和广告投放等方面。
最后，我们对用户的浏览行为进行了分析。
通过统计浏览商品的页面停留时间、浏览量等数据，我们发现了用户的兴趣爱好和潜在需求。
这对于电商平台的内容推荐和广告精准投放有着重要意义。
5. 数据挖掘与模型构建在数据探索阶段，我们获得了大量关于用户行为和购买偏好的信息，为了进一步发掘数据的潜在价值，我们进行了数据挖掘与建模工作。
我们首先应用了关联规则挖掘算法，通过分析购买记录，发现了一些具有关联关系的商品，如牛奶和麦片、沐浴露和洗发水等。
数据挖掘实验报告(两篇)2024
引言概述：数据挖掘是一项广泛应用于各个行业的技术，通过对大数据的处理和分析，可以发现隐藏在数据中的有价值信息。
本文是数据挖掘实验报告（二），将对具体的数据挖掘实验进行详细的阐述和分析。
本实验主要聚焦于数据预处理、特征选择、模型建立和评估等关键步骤，以增加对实验过程和结果的理解，提高实验的可靠性和准确性。
通过实验结果的分析和总结，可以帮助读者更好地理解数据挖掘的方法和技术，并为实际应用提供参考和指导。
正文内容：1. 数据预处理在进行数据挖掘之前，首先需要对原始数据进行预处理。
数据预处理的目的是清洗数据、处理缺失值和异常值等数据问题，以确保数据的质量和准确性。
在本实验中，我们采用了多种方法对数据进行预处理。
其中包括数据清洗、缺失值处理和异常值检测等。
具体的操作包括了数据去重、数据标准化、缺失值的填补和异常值的处理等。
2. 特征选择特征选择是数据挖掘的关键步骤之一，它的目的是从原始数据中选择出对问题解决有价值的特征。
在本实验中，我们通过使用相关性分析、方差选择和递归特征消除等方法，对原始数据进行特征选择。
通过分析特征与目标变量之间的关系，我们可以得出最有价值的特征，从而减少计算复杂度和提高模型准确性。
3. 模型建立模型建立是数据挖掘实验的核心步骤之一。
在本实验中，我们采用了多种模型进行建立，包括决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等。
具体而言，我们使用了ID3决策树算法、支持向量机算法和朴素贝叶斯算法等进行建模，并通过交叉验证和网格搜索等方法选择最佳的模型参数。
4. 模型评估模型评估是对建立的模型进行准确性和可靠性评估的过程。
在本实验中，我们采用了多种评估指标进行模型评估，包括准确率、召回率、F1分数等。
通过对模型的评估，我们可以得出模型的准确性和可靠性，并进一步优化模型以达到更好的效果。
5. 结果分析与总结总结：本文是对数据挖掘实验进行详细阐述和分析的实验报告。
通过对数据预处理、特征选择、模型建立和评估等关键步骤的分析和总结，我们得出了对数据挖掘方法和技术的深入理解。
应用数据挖掘技术的超市商品销售分析
应用数据挖掘技术的超市商品销售分析超市是我们日常购物必不可少的一部分，而且超市的商品种类繁多，消费者往往会面临选择困难。
超市作为商家，要想提高销售额就需要充分了解消费者的需求和购物行为，制定更为合理的销售策略。
但如何快速了解消费者的需求与购物习惯呢？这里，我们可以应用数据挖掘技术对超市的商品销售情况进行分析。
一、数据收集首先需要收集超市的商品销售数据。
这些数据可以包括：商品种类、品牌、分类、价格、销售时间、用户购买时的IP地址、购买数量、交易金额等。
如果有会员系统，还可以收集到用户的基本信息如年龄、性别、所在地等。
这些数据可以从超市的销售系统、会员系统、POS系统等渠道中获取。
当然，为了保护用户隐私，我们可以去除掉用户名和电话等敏感信息。
二、数据预处理收集到数据之后，需要对数据进行预处理。
可能会存在一些数据缺失、错误或异常值，需要将其去除或填充。
同时，需要将数据进行格式化、归一化，以方便后面的数据分析。
例如，将不同地区单位不同的价格数据都转化为人民币元/千克的标准格式，计算每个商品的平均价格和标准差等。
三、数据分析完成数据预处理后，即可进行数据分析。
这一过程中，可以采用各种数据分析方法，如聚类分析、关联规则挖掘、回归分析等模型进行数据分析。
下面，我们以聚类分析和关联规则挖掘为例进行简单分析。
聚类分析聚类分析可以将不同商品进行分类，划分出有一定相似性的目录，以便超市对其商品进行更好的分类展示。
聚类分析需要先确定合适的分类数，然后根据不同商品的属性进行计算，比如价格、销量、用户在购买某一种商品时同时购买其他商品的类型等。
计算后，即可将商品进行聚类划分。
这一过程通常需要使用Python、R等编程语言和相应的库进行计算和分析。
关联规则挖掘关联规则挖掘是另一个应用数据挖掘技术的方式。
这一方法可以找出一些常常同时出现的商品，比如牛奶和面包的组合。
通过这样的关联，可以帮助超市确定潜在的销售机会，比如将牛奶和面包放在同一个货架上展示，提高用户的购买数量等。
基于数据挖掘的百货商场购物行为分析
基于数据挖掘的百货商场购物行为分析百货商场是一个充满诱惑和选择的地方，消费者可以在这里购买各种商品，包括化妆品、服装、配件、食品等。
为了更好地了解消费者的购物行为，百货商场可以采用数据挖掘技术进行实时和离线分析。
一、数据收集首先，百货商场需要使用各种传感器和监控设备收集有关消费者购买行为的数据。
这些数据包括消费者的购买历史记录、所在位置、付款方式等。
如果商场使用会员卡，还可以收集消费者的个人信息，如年龄、性别、地理位置等。
百货商场可以使用Big Data和Hadoop等技术来处理大数据量，并将数据存储在云端数据库中。
二、数据分析接下来，百货商场需要使用数据挖掘和机器学习技术来分析收集到的数据。
在这个过程中，商场可以使用分类、聚类、关联规则等技术来发现有关消费者购物行为的模式和趋势，并预测未来的购物趋势。
例如，商场可以使用分类技术来了解消费者偏好，如品牌、颜色、款式等，并将这些信息应用于商品的定价和营销策略中。
三、实时推荐当消费者进入商场时，商场可以使用无线网络设备和传感器来检测他们的到达，并实时推荐相关商品和促销活动。
商场可以使用推荐算法来针对每个消费者制定个性化的推荐方案。
例如，对于年轻女性，商场可以推荐最新的化妆品和配饰，而对于老年人，则可以推荐健康食品和医疗器械。
这样，商场可以实现提高消费者的购买率和忠诚度。
四、营销策略最后，商场可以使用数据挖掘和机器学习技术来了解市场趋势和消费者需求，并将这些信息应用于营销策略中。
例如，商场可以使用关联规则来发现消费者喜欢哪些商品组合，并将这些商品组合为销售套餐。
商场也可以使用情感分析技术来监控消费者的反馈和评论，并及时改进产品和服务。
这样，商场可以提高销售额和利润率，同时也可以提升消费者满意度和忠诚度。
总体而言，采用数据挖掘来分析消费者购物行为，可以帮助百货商场更好地了解消费者需求和趋势，并制定更加精准的营销策略。
同时，随着物联网和大数据技术的发展，商场可以更加细致地进行数据分析和推荐，为消费者提供更加个性化和优质的购物体验。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
通信与信息工程学院
课程设计说明书
课程名称: 数据仓库与数据挖掘课程设计题目: 超市商品销售分析及数据挖掘专业/班级: 电子商务（理）
组长:
学号:
组员/学号:
开始时间: 2011 年12 月29 日完成时间: 2012 年01 月 3 日
目录
1．绪论 (1)
1.1项目背景 (1)
1.2提出问题 (1)
2．数据仓库与数据集市的概念介绍 (1)
2.1数据仓库介绍 (1)
2.2数据集市介绍 (2)
3．数据仓库 (3)
3.1数据仓库的设计 (3)
3.1.1数据仓库的概念模型设计 (4)
3.1.2数据仓库的逻辑模型设计 (5)
3.2 数据仓库的建立 (5)
3.2.1数据仓库数据集成 (5)
3.2.2建立维表 (8)
4.OLAP操作 (10)
5.数据预处理 (12)
5.1描述性数据汇总 (12)
5.2数据清理与变换 (13)
6.数据挖掘操作 (13)
6.1关联规则挖掘 (13)
6.2 分类和预测 (17)
6.3决策树的建立 (18)
6.4聚类分析 (22)
7.总结 (25)
8.任务分配 (26)
数据挖掘实验报告
1.绪论
1.1项目背景
在商业领域中使用计算机科学与技术是当今商业的发展方向，而数据挖掘是商业领域与计算机领域的乔梁。
在超市的经营中,应用数据挖掘技术分析顾客的购买习惯和不同商品之间的关联，并借由陈列的手法,和合适的促销手段将商品有魅力的展现在顾客的眼前, 可以起到方便购买、节约空间、美化购物环境、激发顾客的购买欲等各种重要作用。
1.2提出问题
那么超市应该对哪些销售信息进行挖掘？怎样挖掘？具体说，超市如何运用OLAP操作和关联规则了解顾客购买习惯和商品之间的关联，正确的摆放商品位置以及如何运用促销手段对商品进行销售呢？如何判断一个顾客的销售水平并进行推荐呢？本次实验为解决这一问题提出了解决方案。
2.数据仓库与数据集市的概念介绍
2.1数据仓库介绍
数据仓库，英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH，是在数据库已经大量存在的情况下，为了进一步挖掘数据资源、为了决策需要而产生的，它并不是所谓的“大型数据库”。
........
2.2数据集市介绍
数据集市，也叫数据市场，是一个从操作的数据和其他的为某个特殊的专业人员团体服务的数据源中收集数据的仓库。
.......
3.数据仓库
3.1数据仓库的设计
3.1.1数据库的概念模型
3.1.2数据仓库的模型
数据仓库的模型主要包括数据仓库的星型模型图，我们创建了四个
维表和一个事实表。
四个维表为：item维表，time维表,branch维表，location维表。
事实表为：sales事实表。
其中，
3.2数据仓库的建立
3.2.1数据仓库数据集成
我们小组粗略的统计了超市一年的销售记录，并建立了数据库。
其....
当然，这只是最初的表，后面还要进行数据清理与转换，对其进一步改进，以便于数据挖掘。
3.2.2建立维表
item维表
branch维表
location维表
sales事实表
4．OLAP操作
按时间上卷：
切块：
按片查询：
整个数据立方体：
5.数据预处理
5.1描述性数据汇总
【saleID】S*：销售号（笔数）
【customerID】C*:顾客编号
【productID】P*：购买的商品号
【timeID】T*：时间号（月）
5.2数据清理与变换
数据清理:(1)初始表格在前面已经给出，每笔交易中购买的商品不止一
....
数据变换:对不同的数据类型做不同的变换。
比如男女分别用1,0表示；高中档商品用1,0表示；收入统一除以10000。
6．数据挖掘操作
6.1关联规则挖掘
6．1.1频繁一项集筛选
I1支持度的代码及结果为：
输出结果为：24
其他一项候选集同理
6.1.2、频繁二项集筛选
频繁二项集候选集为(I1，I18),(I1，I2),(I1，,I3),(I1，I4),(I1，I5),(I1，I7),
(I18，I2),(I18，I3),(I18，I4),(I18，I5),(I18，I7),
(I2，I3),(I2，I4),(I2，I5),(I2，I7),
(I3，I4),(I3，I4),(I3，I5),(I3，I7),
(I4，I5),(I4，I7),
(I5，I7)
(I1，I18)的支持度代码和结果为：
输出结果为：15
I3和I18支持度的代码和结果为：
输出结果为：14
I1和I3支持度的代码和结果为：
输出结果为：18
同理可得：
6.1.3、频繁三项集筛选
频繁三项集候选集为：(I1,I3,I18)
(I1,I3,I18)的支持度代码和结果为：
输出结果为：13
综上可得I1、I3和I18的支持度和置信度为：
[]c s
(
)1
,
)2
(
,
(
∀
∈
∧
,⇒
)3
,
X
buys
item
buys
X
item
item
X
transcatio
x,
buys
n
[]%
buys
I
X
buys
buys
I
X
∧
∀
X
∈
x⇒
transcatio
n
%,
18
,
)
12
93
(
)3
,
(
)1
(
,
,I
[]%
I
X
buys
X
buys
I
buys
n
∈
X
∧
x⇒
transcatio
∀
%,
,
(
)3
12
87
)
18
,
(
)1
(
,
,I
[]%
buys
I
X
I
X
buys
X
buys
∧
∈
x⇒
transcatio
n
∀
,I
)1
,
12
%,
72
(
)
)3
,
(
,
18
(
由上可知：1.顾客习惯一起购买商品I1,I3,I18,即牛奶面包和电视机
2.所以超市可以将牛奶面包电视机摆放在一起
6.2分类和预测
预测的结果可以用关联规则的结果和OLAP的结果来说明。
预测结果如下：1．根据OLAP从日到月上卷操作，1月为销售旺季，商店可以在此期间加大供应量，以获得更大利润。
2．顾客对牛奶的需求很大，且为蒙牛牛奶
3．顾客对面包的需求也很大，且为安琪面包
4. 对步步高电视机的需求也很大。
6.3决策树的建立：
通过研究顾客的属性，分析这些属性对顾客购买商品档次的影响，建立决策树，预测顾客购买商品的档次。
6.3.1.选择最佳分裂点：
1）源数据：（部分展示）
数据转换后数据：（部分展示）
2）选取过程具体操作：
3）经比较gain（）的值得出，选取sex。
6.3.2.继续寻找下一个分裂点：
1）源数据：（部分展示）（按sex分类）
F:(49条记录)
M:（51条记录）
2）选取过程具体操作：
F：
M：
M中找到的分裂点为income
6.3.3.分裂的数据结果部分如图：
F：
M的操作以此类推，得到的结果如下：
由此可得出决策树为：
6.4 聚类分析
6.4.1原始数据：
6.4.2数据转换：
6.4.3使用欧几里得距离，K=3,K均值：第一次聚类分析：
第二次聚类分析：
第三次聚类分析：
（4）三次聚类分析结果：
第一次聚类结果为：
new1:C1,C3,C5,C8,C9,C10,C11,C15,C16,C18,C20 new2:C2,C4,C6,C9,C14,C19
new3:C7,C12,C13,C17
平方误差：8.82
第二次聚类结果为：
n1:C1,C7,C8,C10,C11,C15,C16,C20
n2:C2,C3,C4,C5,C6,C9,C14,C18,C19
n3:C12,C13,C17
平方误差：6.25
第三次聚类结果为：
n1:C1,C7,C8,C10,C11,C15,C16,C20
大体为年轻、收入低，买中等品的一类人群
n2:C2,C3,C4,C5,C6,C9,C14,C18,C19
大体为年龄、收入于购买商品成反向的人群
n3:C12,C13,C17
其他人群
平方误差：4.79
7.总结
8.任务分配。