超市购物篮分析培训课件分析(ppt74张)
沃尔玛-购物篮分析Wal-mart Market Basket Analysis PPT-6
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购物篮（单位时间内）商品销售报告 Sales by Hour Report
• • • • • • • • • • • • Item Nbr 商品编号 Item Desc 1商品中文描述 Visit Time（60 min ） 按小时来统计销售 Item Sales 商品销售金额 Item Qty 商品销售数量 Avg. Unit Price 平均价格 = Item Sales/ Item Qty Item Cost 销售商品成本 Item GM$ 销售商品产生的毛利金额 Item GM% 销售商品的毛利率 Store Count 商场数量总计 No. of Baskets 购买目标商品的购物篮数量 Count/Baskets 平均每个购物篮购买了多少个目标商品 Basket Qty 购买了目标商品的购物篮的平均购买数量 Basket Sales$ 购买了目标商品的购物篮的平均购买金额 Basket Cost 购买了目标商品的购物篮的平均购买成本 Basket GP$ 购买了目标商品的购物篮所产生的毛利金额 Basket GP% 购买了目标商品购物篮的毛利率
2014-4-11
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购物篮商品数量分析报告 Item Unit Quantity Analysis Report
• 点击Summit 提交运行报告即可
2014-4-11
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购物篮商品数量分析报告 Item Unit Quantity Analysis Report
↑ 有购买 该单品 的购物 篮总数 ↑ 每个购 物篮平 均购买 该单品 的个数 (仅限 有该单 品的购 物篮)
2014-4-11
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商品相关性分析报告 What Sell With My Item Report
便利店购物篮分析
——杨伟
目 录：
一、购物篮的概念
二、购物篮外部分析
三、购物篮内部分析
一、购物篮的概念
什么是购物篮？ 单个客户一次购买商品的总和称为一个购物篮
购物篮能够反映出顾客的购 买规律和购买习惯，对于门 店商品结构确定和日常销售 管理有着重要的作用
购物篮分析
购物篮分析可分为内部分析和外部分析两大方向
1. 通过购物篮的分析能够反映出顾客的购买规 律和购买习惯，有助于老客户的维系，有助 于便利店了解自身的重点商品 2. 购物篮分析，是便利店认识自我的重要手段
谢谢大家！
三、购物篮内部分析
购物篮中的商品性格
4、互斥商品（竞争对手）
互斥商品要 不要放在一 起陈列
三、购物篮内部分析
商品关联性的零售意义
1. 交叉陈列：关联性强的商品陈列在一起
根据大超市经验，交叉陈列能增加几倍甚至几 十倍的销售
2. 捆绑促销：关联性商品捆绑促销
3. 通过关联性找到核心商品 与很多商品都存在关联度商品
方便面 火腿肠 饼1 1
顾客3
顾客4 顾客5 顾客6 1 1 2 1 1 1 1 2 2 1 3 1
1
三、购物篮内部分析
购物篮中的商品性格
1、性格孤僻的商品（光棍） 购买目的性很强 单独陈列 例如 润滑油
三、购物篮内部分析
300 250 200 150 100 50 0 0~2 2~4 4~6 6~8 8~10 10~12 12~14 14~16 16~18 18~20 20~22 22~0 购物篮数 购物篮金额
通过时间变化可以看到便利店的销售高峰和低谷期，可 据此合理安排人员和工作。高峰期之前补足商品陈列 面，高峰期全力销售
第2章 商品零售购物篮分析
大数据挖掘专家
了解Apriori算法的基本原理与使用方法
4. apriori函数及其参数介绍
Apriori算法输出结果的形式一般包含lhs，rhs，support，confidence以及lift。lhs和rhs分别指操作符 “⇒”左边的项和右边的项。 提升度小于1说明前项和后项是负相关的，提升度等于1说明前项和后项没有任何关系，提升度大于1说明 前项和后项是正相关相关的。在本案例中，提升度大于1对模型才有价值，所以需要剔除提升度小于或等 于1的规则。
大数据，成就未来
商品零售购物篮分析
2019/3/19
目录
1
2 3 4
了解购物篮分析 分析商品销售状况 使用Apriori关联规则构建购物篮分析模型 小结
大数据挖掘专家
2
分析商品零售企业现状
现代商品种类繁多，顾客往往会由于需要购买的商品众多而变得疲于选择，且顾客并不会因为商品选择丰 富而选择购买更多的商品。
6
案例目标
综合商品零售行业现状，该商品零售企业提供的数据，本案例需要完成以下分析目标。 分析商品热销情况和商品结构。 分析商品之间的关联性。 根据分析结果给出销售建议。
大数据挖掘专家
7
熟悉购物篮分析的步骤与流程
业务系统 数据抽取 分析与建模 结果反馈
选择性抽取
历 史 数 据
建 模 数 据
水果/蔬菜汁
咖啡 超高温杀菌的牛奶 其他饮料 一般饮料 速溶咖啡 茶 可可饮料
大数据挖掘专家
711
571 329 279 256 73 38 22
0.093627
0.075191 0.043324 0.03674 0.033711 0.009613 0.005004 0.002897
大型超市“购物篮”分析
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 ks 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。
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。
超市商品陈列布局分析ppt课件
2.笼统设计
笼统设计应留意以下几点: 1.一致笼统设计的根本元素:规范字(中英文)、
企业规范色、辅助图形等。 2.一致导入运用方式:比例、规格、格式、尺
度等。 3.根据运营理念定位两者相互关系。 4.根据店与店之间笼统的延展性设计定位。
2.笼统设计
❖ 5.根据国情民俗定位设计。 ❖ 6.根据市场竞争开展与时代的审美定位。 ❖ 7.选择可反复运用的资料降低制造本钱，提高任
4.商品展现与陈列设计
工艺品： 工艺品种类很多，展现方式比较讲究，对灯光的要
求也高，作为背景从颜色到质地都要精心挑选， 反复对比。 展架不能粗糙，各类工艺品不要混合陈列。每一类 工艺品为一组，根据外形、颜色的不同，对灯光 的要求也不同，须参差有序的组合。 展架要由透明度好、构造精巧的资料制成。陈列品 是重点部分，可把它摆放在明显位里衬以名贵织 物，加投光灯，将其质地、工艺及工艺品所具有 的意境价值充分展现出来。
3.综合式的展现陈列——即 互不相联的多种商品的陈 列。
4.商品展现与陈列设计
展现陈列的原那么： 有一定的超市定位特征，陈列商品要有一致性和有
序性，并要及时更新。必需留意灯光的照明，留 意商品间颜色感的搭配，使陈列的商品要能适当 诱惑消费者购买。 陈列时要留意:切忌部分化、平面化，经过生活场景， 使顾客感到亲切自然，产生共鸣，生动化陈列， 使顾客过目不忘。
3.商品展现陈列的一致与变化
详细要求如下: 1.根据商品的质量、价钱及消费者的需求，受欢迎
的商品在展现陈列的排面上应选择1.2一1.6米之 间 2.最受欢迎的、质量优良价钱低、销量较大的商品 应摆放在端头 3.最受青睐的、质量优价钱低、具有季节性的时令 商品应以堆头的方式陈列展现 4.展现陈列时应留意商品的关联性和包装颜色外型 及不同商品的整体协调性
购物篮分析啤酒与尿布专题讲座PPT
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购物篮变化和客户群体
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商品”人气度”-PI值
• PI值高的商品往往是价格敏感商品 • PI值与商品定价、毛利率往往呈反比关系
• 我们？
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购物篮分析实例
附近写字楼的后勤人员 采购并顺便给同事 带冲饮类商品
实地调查
针对性营销…
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RFM分析
• RFM分析（recency, frequency, monetary），用来确定哪些客户是“最好”的。
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1
引子
• 在美国沃尔玛超市的货架上，尿片和啤酒
赫然地摆在一起出售。为啥…？
• 每逢周末，啤酒和尿片的销量都很大 • 有孩子的家庭中，太太经常嘱咐丈夫下班
后要买尿片，而丈夫们在买完尿片以后又 顺手买啤酒
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2
引子
• 搞清原因后，沃尔玛的工作人员打破常规， 尝试将啤酒和尿片摆在一起，结果使得啤 酒和尿片的销量双双激增，为商家带来了 大量的利润
– 最近一次消费日期 – 消费频率 – 消费金额 – 结合这三个指标，我们就可以把顾客分成5＊5
＊5 = 125类，然后制定响应的营销策略。
• “ 你80%的业务来自你20%的客户。”
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RFM分析
• RFM模型是衡量客户价值和客户创利能力的 重要工具和手段。
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RFM分析（客户流失模型）
• R/F<1.0
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好商品or坏商品
• 什么是坏商品？
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好商品or坏商品
• 商品重要度：一个综合指标，根据商品的 作用，综合了销售量、周转率、人气度、 毛利额、毛利率等等指标。
2024版超市ppt培训全新
•超市行业现状及趋势分析•商品陈列与布局优化•营销策略及促销活动设计•供应链管理优化与库存管理目录•员工培训与团队建设方案•财务管理与风险防范国内外超市发展现状国内超市发展概况国际超市发展动态国际超市行业同样面临线上零售的挑战，但许多跨国超市通过多元化经营、精细化管理和创新营销策略保持了竞争优势。
消费者需求与购物行为变化消费者需求变化购物行为变化行业未来发展趋势预测线上线下融合未来超市行业将更加注重线上线下融合，通过数字化、智能化手段提升消费者购物体验。
社区化、便利化随着城市社区化进程的加速，社区便利店将成为超市行业的重要发展方向。
同时，提供便捷、快速的购物服务也是超市竞争的关键。
个性化、定制化为满足消费者个性化、定制化需求，超市将提供更多具有特色、创意的商品和服务。
绿色、环保随着环保意识的普及，绿色、环保将成为超市行业的重要发展趋势。
超市将提供更多环保商品和包装，同时推广绿色消费理念。
加强线上线下融合创新营销策略关注环保和社会责任提升服务质量超市经营策略调整建议按照商品属性分类突出重点商品保持货架整洁030201商品分类与陈列原则空间布局规划与调整合理利用空间营造购物氛围动态调整布局陈列技巧及实例展示关联陈列将相关联的商品放在一起，如将牛奶和麦片放在一起，方便顾客一站式购齐所需商品。
场景化陈列通过搭建具有生活气息的场景，如厨房、客厅等，将商品融入场景中，激发顾客的购买欲望。
季节性陈列根据季节变化调整商品陈列，如夏季突出清凉饮品、冬季突出火锅食材等。
提升顾客购物体验策略提供个性化服务优化购物流程针对不同顾客群体提供个性化服务，如为老年人提供购物指南、为孕妇提供休息区等。
强化售后服务分析客户需求通过市场调研、数据分析等方式，深入了解目标客户的需求、购买习惯及消费心理。
确定目标客户群体根据超市定位、商品种类及市场环境，明确目标客户群体，如家庭主妇、上班族、学生等。
制定针对性策略针对不同客户群体，制定相应的营销策略，如针对家庭主妇推出家庭装商品、针对上班族推出便捷食品等。
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。
超市促销商品陈列规则培训课件PPT(共-72张)精选全文
当商品数量不够时，可使用陈列道具或空箱或其它商品垫底。 垫底必须很牢固。 垫底不可高于80cm。 同一区域内，垫底的底座高度一致，整齐统一。 垫底围布或KT板样式统一，材料一致。喷绘内容与陈列商品一致。
垫底高度不可高于80cm。
垫底必须使用栈板，颜色相同。围布下沿平齐栈板上平面。
每个单品放1张价格卡，价格卡放在约1.2米高的位置上。 价格卡与商品左端对齐。 POP（或价格翻牌）与所对应的商品一致。 有买赠，提示，告知方面的资讯，均采用爆炸牌双面书写。布置如图示，位于POP下方。要清楚简洁。
中央促销区/主通道陈列：商品类别
档期主题商品。 季节性商品。 节庆商品。 重点关注商品 特价“2”商品。 小DM商品。 “三高”商品。 高敏感 高销量 高价值
陈列的种类2：按道具不同划分
端架层板/网架/挂杆陈列 促销台（花车）陈列 折叠笼陈列 斜口笼陈列 国际栈板陈列 挂杆陈列(服装类) 厂商专用陈列架
端架层板/网架/挂杆陈列
层板高度根据不同的商品作调整。层板与商品间隔2～3cm。 层板安装必须牢固。 商品重量不可超过层板的最大承重量。 商品陈列不可超出层板边缘，必要时要加防护栏。 上下层板之商品对整齐。 价格卡放在离地约1.2米高度的层板上。
促销商品陈列规则
陈列的种类1 按陈列的位置不同划分
陈列的种类1：按位置不同划分
端架陈列 中央促销区/主通道陈列 促销墙陈列 货架内凹面/凸出陈列 科内促销区陈列 扶梯陈列 收银线陈列 侧挂陈列 场外展示区
端架陈列：3原则
端架陈列3原则： 分类原则： 广场标超店：与对应的正常货架商品同一大类或相关联。 便利店：不作要求。 品项数原则： 广场店：1～2个单品或系列品项。 标超店：3～4个单品或系列品项。 便利店：品项数不作要求。
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购物篮中的商品性格百态
性格孤僻的商品：购物篮系数平均为1（接纳同类）。
购物篮中形影不离的关联商品
关联关系的两种模式
1、随和的关联关系：可同时出现，也可单独出现（啤 酒和尿布）。
2、铁哥们类型的关联关系：要么同时进入，要么一个 都不进（生鲜类商品与其它商品）。
单纯依靠购物篮数据分析是站不住脚的，必 须结合现场观察，对数据进行实际验证，并 对分析模型不断进行修正，才可以使购物篮 数据分析项目可以“善始善终”。
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如何做？
门店客户观察法 1、门店客户全程跟踪法 ：在跟踪过程中要
记录客户的年龄、性别、职业、衣着、购物 路线、选取商品的过程、选取的商品、购物 时间、心理变化等等 。 2、收款台摄录像观察法 3、门店观察法的副产品——收款台上方的 摄像头与开始守规矩的收教员
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影响商品销售的其他因素
日期因素 门店地点关联因素 特殊事件影响 其它因素：气味、照明等
启发顾客想象力，达到促成商品关联销售的 目的！
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商品相关性的实际意义
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40％品种数，10％销售额---关联商品在卖场 中与其他商品的关系
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购物篮分析
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购物篮方面的差距
1、购物篮的表现形式就是“客单价”，客单价的高低直 接反映了零当企业的经营效益。
2、要想提高商业企业的销售业绩，必须改善企业购物篮， 全面提升客单价，可以说零售企业的购物篮代表了企业 的生存权!
各类零售业客单价对比
客单价（元）
利用关联商品提升销售业绩！！！
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红袄配绿裤---弄巧成拙，起到反效果 大胆预测未来 难以执行的跨类别关联陈列 ---“画地为牢”、
“铁路警察，各管一段”
多动动脑子吧！！！
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购物篮中商品的生存百态
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2、其它销售关联因素---温度、季节 3、顾客结构与商品间的关联 4、商品结构与商品间的关联 5、主食商品与客流量间的关联 6、商品与商品间的关联
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购物篮比例---表示商品之间的关联关系
0905小分类购买次数.xls
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商品相关性的数值代表了什么
1、不要盲目乐观 2、临时因素造成的强关联关系 3、隐藏在微弱特征背后的真相——只有在特定条件下
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关联商品陈列
交叉陈列：在卖场按照商品关联关系在相同的区域、 货架、排面组织不同的商品共同陈列。通过将不同 毛利水平、具有关联关系的商品放在起，既可以满 足客户纳购买要求，同时又可以将商品的毛利互相 进行弥补。
内在关联陈列 外在关联陈列 加大陈列面的重复陈列 搭配销售的陈列法
商品与购物篮之间的七种关系
直接购买 ：按照自己的购买计划，直接购买商品。 促销购买：冲动购买。 替代购买 ：缺货或价格因素导致选择新商品（替
代商品的价格、功能与原商品相似）。 交叉购买 向上购买 ：诱导顾客购买更高档的商品。 被放弃的购买：商品质量低或服务不好造成顾客放
弃购买。 向下购买：降价促销且商品价格始终处于促销价状
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前言
不同的商品决定了不同商店的命运，这点很好理解， 可是不能让大家理解的是开在相同位置的商店，卖 的是同样的商品，甚至销售价格也差不多，为什么 别人能够活得好好的，自已的商店却每况愈下、最 终落得凄凉倒闭的结局?
可怜之人必有可气之处，商店倒闭的原凶很多，不 了解客户手中的购物篮，从而失去客户的信赖。是 这些商店倒闭的致命伤之一。
商品的类型：主力商品、辅助商品、关联商 品 商品结构的比例划分（沃尔玛）
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关联商品陈列
强关联关系 ：在相同或相邻的区域，或者 一同进行促销。
弱关联关系 ：尝试将这些商品在卖场中进 行关联陈列 。
互斥关系 ：对这类商品组织专门的专卖店、 专卖区域。在组织陈列时应该将这些“仇人” 陈列在一起，让客户有更多地选择余地，满 足不同消费者的需求。
购物篮分析
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前言
俗话说：“商场如战场”。那是指商人之问 的争斗，而这种争斗要通过商品这一道具完 成。商品如同它们的主人一样，有不同的个 性及命运，而商店的货架是商品展开“厮杀” 的“战场”。有的商品一帆风顺，成功进入 客户手中的购物篮，帮助自己的主人完成使 命。而有的商品在门店中郁郁寡欢，始终与 客户手中的购物篮无缘，最终落得一个被赶 下货架、扫地出门的悲惨结局。
关联特征才会强化从而被人发现，所以零售专家认 为弱关联最吸引人，从弱关联中找出商品之间的关 联关系，对于根多数据分析人员来说是个极大的挑 战，因此购物篮分析的主要任务是在弱关联的关系 中找出商品之间的相关性。 4、同行是冤家——当商品之间的功能相同时
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注意
案例分析 1、海边7-11便利店的切片面包居然是作为 钓鱼的鱼饵。 2、廉价的火腿肠居然是用来喂宠物的。
同行是冤家---有A则无B，互斥商品之间的敌对关系。
1、同时出现的互斥商品面对了不同的客户群体和消费 行为 ；
2、同时出现的互斥商品代表客户的消费行为出现了游 离。
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购物篮中的商品性格百态
商品在卖场中的七种死法（铁打的货架，流水的货） 1、生不逢时 2、人老珠黄 ---不进行呵护，快速进入衰退 3、被踢出卖场的失败者 ---新的竞争者出现 4、“价格卖穿” ---指商品在经过多次价格促销后， 商品的销售价格无法再回到原来的起点 。 5、客户消费需求发生转移 6、卖场滥杀无辜 7、“××”事件的主角
200 150 100
50 0 外资零售企业
台资企业 不同类型企业
内资企业
平日 公休日
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形成关联商品的原因
商品相关性是指商品在卖场中不是孤立的， 不同商品在销售中会形成相互影响关系(也 称关联关系) 。
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商品销售相关性与关联商品
1、购物篮中的关联商品是商品关联因素的一 部分（就像母鸡与禽类的关系）。