基于关联规则Apriori算法进行购物篮分析

关联规则是数据挖掘领域中一个重要的研究课题,广泛应用于各个领域,既可以检验行业内长期形成的知识模式,也能够发现隐藏的新规律。本文利用关联规则进行购物篮分析,首先介绍几种典型的关联规则挖掘算法原理,然后利用Apriori算法构造模型,采用Clementine12.0软件对选取的样本进行关联规则挖掘,最后对挖掘出的规则进行分析和应用。实验结果表明,利用关联规则对购物篮进行挖掘是可行的、有效的,它为企业进行数据挖掘提供了一种新的参考依据,在数据分析及预测方面有广泛的应用前景。     

关联规则挖掘技术在零售业中的应用

简要地介绍数据挖掘和关联规则的概念,关联规则的基本理论,讨论了Apriori算法的核心内容,同时针对Apriori算法的不足,提出了解决方法,描述了几种优化算法。最后分析了关联规则挖掘在零售业中的应用。     

关联规则在ERP销售系统中的应用研究

企业现行的ERP计划(EnterpriseResource Pianning)中蕴藏了海量数据,这些海量数据背后隐藏的价值无法估量.本文运用关联规则中的算法对ERP系统中的销售模块的大量数据进行数据挖掘处理,为企业优化销售行为模式提供依据.     

数据挖掘在天猫商城中的应用

数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。运用数据挖掘中Apriori算法对大量淘宝交易数据进行关联规则挖掘,可以得到商家感兴趣的销售信息,并根据这些信息进行针对性的营销,从而起到促进销售的作用。     

超级市场购物篮分析

<正> 在市场竞争日趋激烈及顾客消费心理日趋成熟的今天,充分了解顾客已成为商家成功经营至关重要的因素。大多数零售企业已认识到这一点,在这方面做了不少努力,如各种常客登记分析、计算机铺助销售、人口统计分析等方法,但仍有不少零售企业并未真正了解他们的顾客。目前,国外出现了一种称之为购物篮分析的方法,已越来越受到零售企业的重视。     

基于超市购物篮分析的布局研究及营销设计

本文所研究的问题是如何通过超市购物篮分析来实现对超市布局及营销活动设计,超市购物篮分析是在行业内是一个比较热的话题,许多零售企业都在业务系统或者ERP之中都有所设计,但是其应用更多停留在数据分析及顾客购买行为分析方面,本文则通过企业的实战案例,摒除繁琐、高深的数据分析,提供一个简单并具有良好的直观意义分析。     

市场营销行为的决策技术研究与应用——购物篮分析

目前,市场营销决策技术已成为商家获得成功的关键因素之一。数据挖掘是一种新的商业信息处理技术,其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其它模型化处理。结合数据挖掘技术,一种称之为购物篮分析方法,对市场营销行为决策具有重要的意义,已越来越受到零售企业的重视。     

基于DM的购物篮分析专家系统设计

数据挖掘技术能够有效地从大量的事务性商业资料和数据中发现新的客户群体、建立客户响应模型、确定交叉销售策略、发现并防止客户的流失、指导将更好的服务提供给更有价值的客户,是购物篮分析的重要手段,同时也是构建专家系统知识库的有效方法.专家系统在购物篮分析中的应用能够有效地发现、预测出客户潜在的购物特性和响应模式.     

基于DM的购物篮分析专家系统设计

数据挖掘技术能够有效地从大量的事务性商业资料和数据中发现新的客户群体、建立客户响应模型、确定交叉销售策略、发现并防止客户的流失、指导将更好的服务提供给更有价值的客户,是购物篮分析的重要手段,同时也是构建专家系统知识库的有效方法。专家系统在购物篮分析中的应用能够有效地发现、预测出客户潜在的购物特性和响应模式。     

基于DM的购物篮分析ES知识库构建

专家系统是基于知识的不确定性问题求解系统,知识库构建的完整性、准确性和合理性是求解问题结论正确性的基本前提。数据挖掘技术能够有效地从大量的商业资料和数据中获取科学的商业知识,是构建购物篮分析专家系统知识库的有效方法。     

基于DM的购物篮分析ES知识库构建

专家系统是基于知识的不确定性问题求解系统,知识库构建的完整性、准确性和合理性是求解问题结论正确性的基本前提.数据挖掘技术能够有效地从大量的商业资料和数据中获取科学的商业知识,是构建购物篮分析专家系统知识库的有效方法.     

数据挖掘在超市大数据中的应用

大数据时代,各行各业汇集了庞大的数据,如何使这些数据得到充分的利用,数据挖掘是最关键也是最基础的工作。在本次研究中,将数据挖掘技术与购物篮思想理念相结合,运用R语言,对南京一家超市五个月内的销售数据进行研究分析。具体有65536条数据,有31869条销售记录,2242种类商品,将这些商品分为192小类商品,基于食品分类规则将该超市食品分为38类。此次研究过程如下:首先,运用R语言,使用编写字典的方式,对所获取的数据进行清洗,生成结构化数据。然后,在三方面对数据挖掘。一,数据描述性统计挖掘。二关联规则挖掘。最后,用图表的形式展示此次研究的成果。此次烟酒店意义:利用初级数据挖掘的理论支持,帮助企业更好地分析、了解客户,最终赢得客户的竞争是该研究的重要的意义和实际应用价值。     

基于图书馆借阅行为数据的关联分析

本文主要介绍了关联规则的基本概念和使用方法,并且对高校图书馆的借阅数据进行挖掘,获得了图书馆之间的一些关联规则以及学生借阅时的偏好,这些结果对于图书馆提高服务质量提供了有力保障。     

一种关联规则Apriori算法的优化

目前,数据挖掘已经成为一个研究热点。关联规则数据挖掘是数据挖掘的一个主要研究内容,关联规则是数据中存在的一类重要的可被发现的知识。其核心问题是如何提高挖掘算法的效率。本文介绍了经典的关联规则挖掘算法Apriori并分析了其优缺点。针对该算法的局限性,本文提出了一种改进算法。相同条件下的实验结果表明,优化后的算法能在一定条件下提高关联规则挖掘的效率。     

关联规则挖掘Apriori算法的一种改进

Apriori算法是关联规则挖掘中的经典算法,但在算法执行中,会多次扫描数据库并产生大量的候选集,导致算法效率降低。在分析Apriori算法的基础上,利用任何一个频繁k+1项集一定可以表示成一个频繁k项集与一个频繁1项集的交集这一性质,产生频繁项集,并减少扫描数据库的次数,提高算法的效率,实验结果也表明,改进算法比Apriori算法有更好的性能。     

超市商品关联规则分析

超市购物日渐成为人们生活中不可或缺的重要组成部分,因此超市购物行为研究也显得较为重要。本文采用Apriori关联规则算法分析超市购物清单中商品之间的关系,通过算法中两个重要指标支持度与置信度之间的关系来衡量商品之间的关联关系,经过算法分析获得具有强相关性的产品组合。该结果可用于指导超市商品放置,超市购买指导等。     

基于Apriori算法的拆零货架储位优化分析

现代电商物流中心虽然引进了各类智能设备,但传统的储位设计有待更新,智能设备与传统储位布局之间的冲突使得仓储作业效率低下、成本高昂。基于Apriori算法对现代电商物流中心的储位优化构建了简单的关联模型,通过挖掘的关联规则对商品储位进行优化,以提高仓储中心的运作效率。     

数据挖掘关联规则技术的应用

数据挖掘是从大量数据中提取有用信息的新技术.本文介绍了数据挖掘的基本概念,重点分析了关联规则Apriori算法.并使用SPSS公司Clementine工具提供的Apriori算法,实现意向购房的数据挖掘.     

数据挖掘关联规则技术的应用

数据挖掘是从大量数据中提取有用信息的新技术。本文介绍了数据挖掘的基本概念,重点分析了关联规则Apriori算法。并使用SPSS公司Clementine工具提供的Apriori算法,实现意向购房的数据挖掘。