基于数据挖掘的超市经营模型

本文通过对超市商品的销售数据以天为周期进行采集,搭建数学运算模型,对超市的销量趋势进行分析。参照滚动周期内的销售数量自动计算出建议进货量。经营人员可按进货建议合理进货,避免进货过多,造成资源浪费、产品滞销过期、占用大量现金流。该数学模型还可判定在这个滚动周期下,商品是否滞销,是否断货,极大地方便经营人员合理运营。同时还为经营者提供一个赢利情况分析模型,以方便经营人员更好地制定促销战略,达到利益最大化。     

连锁超市品类优化管理特征及关键点分析

近年来,海外零售企业纷纷抢滩登陆中国,抢占国内市场,给我国的零售企业带来从未有过的竞争压力,零售企业要生存发展,就必须提升自己的核心竞争能力,奠定自己在市场中的地位。明确了品类优化管理的概念,分析了连锁超市推行品类优化管理的特征,指出了目前我国连锁超市品类优化管理的关键所在,以期为品类优化管理的实施铺平道路,从而快速有效地提升连锁超市的综合竞争力     

数据挖掘技术在超市中的应用研究

伴随超市信息化建设和应用进程的加快,大量信息技术如条码技术﹑电子收款机﹑POS系统﹑数据库技术在超市中的普遍应用,超市积累的客户交易数据越来越庞大,但数据利用率却很低。如何从收集到的大量数据中分析出哪些商品好卖,哪些商品不好卖,哪些客户群适应哪些商品,商品之间如何搭配等这些对企业有价值的信息和知识,解决其所面临的数据爆炸而知识贫乏的困境,一种新的信息技术——数据挖掘技术开始应用于超市管理,利用分析决定未来,使超市信息化管理逐步开始迈向知识管理。     

数据挖掘技术在超市中的应用研究

伴随超市信息化建设和应用进程的加快,大量信息技术如条码技术电子收款机 POS系统数据库技术在超市中的普遍应用,超市积累的客户交易数据越来越庞大,但数据利用率却很低.如何从收集到的大量数据中分析出哪些商品好卖,哪些商品不好卖,哪些客户群适应哪些商品,商品之间如何搭配等这些对企业有价值的信息和知识,解决其所面临的数据爆炸而知识贫乏的困境,一种新的信息技术--数据挖掘技术开始应用于超市管理,利用分析决定未来,使超市信息化管理逐步开始迈向知识管理.     

国内超市品类管理应用现状分析

超市在完成跑马圈的运动之后,如何提升自身的核心竞争力,实现精细化的管理,提升门店的利润方式,可以从品类管理中来寻找答案。本文从品类管理的定义出发,分析了当前超市实施品类管理的意义和应用现状,最后以消费者购买{亍为为导向,挖掘系统数据和与供应商建立长期关系两个角度提出解决措施。     

进一步加强农村连锁超市品类优化管理

品类优化管理是农村连锁超市经营管理的薄弱环节,也是提高业绩能力亟待解决的重要问题。本文从品牌优化、货架优化、商品优化三个方面提出了农村连锁超市品类优化管理的基本内容和方法。     

解析超市品类管理的现状及优化对策

随着中国经济的发展,国内零售业出现异常激烈的市场竞争。当代零售的主要方式是以超市或大卖场的形式出现的,作为一个超市来说怎样在残酷的市场竞争中生存并发展下来,做好品类管理的工作是非常重要的,本文就是针对于超市中品类管理的现状以及优化对策进行探讨。     

数据挖掘技术在连锁超市经营企业的应用

以决策树算法为例,从算法和实例两方面介绍了数据挖掘技术在连锁经营领域的应用,展示了数据挖掘技术在提高连锁超市决策水平、提升核心竞争力方面的重大价值。     

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。     

进一步加强连锁超市品类管理

在产品同质化的今天,连锁企业面临的最大挑战就是培养忠诚的顾客。推广品类管理将有助于提高顾客满意度,只有不断提高顾客的满意度,才能建立起消费者对企业的忠诚度,才能具有长久的竞争力。     

品类管理在北辰超市的应用

品类管理是ECR(高效消费者回应)的重要策略之一,是扩大需求,最大化店内资源的主要手段.品类管理作为零售企业的核心管理方法,正在被越来越多的超市应用.北辰超市通过方便面品类管理的试点成功,将科学化、专业化的管理方法引入到企业中来,实现经验式管理向科学化管理的转变.通过科学管理,提升企业形象,提高顾客忠诚度,从而提高企业核心竞争力,增加企业销售,为连锁经营发展奠定坚实的基础.     

基于数据挖掘技术的超市商品陈列概述

在超市的经营中,合理地陈列商品可以起到展示商品、刺激销售、方便购买、节约空间、美化购物环境等各种重要作用。但是目前商品陈列缺乏科学的指导理论,多半是被动的根据店面布置手册或是店长的个人经验进行布置和调整,有必要对该领域进行规范的实证研究,而数据挖掘技术作为从海量的不同结构的数据中挖掘出可能有潜在价值的信息的定量分析方法非常适合用于超市商品陈列的研究,本文先简单介绍下商品陈列和数据挖掘技术,并介绍目前研究进展。     

基于数据挖掘技术的公司财务管理策略分析

如何提高管理的专业性和安全性,现已经成为了当代公司重点关注的问题,越来越多的公司选择在财务管理中应用数据挖掘技术,以此来满足日渐增多的财务管理要求。为此,首先阐述了数据挖掘的定义及方法,其次从财务信息利用率、财务管理工作效率、公司财务数据挖掘要求等方面分析了数据挖掘技术在公司财务管理中的应用价值,最后从大数据云处理平台、财务风险控制体系、公司盈利能力、公司发展方向、财务数据安全、数据挖掘技术功能、筹资投资及资产管理等方面总结了基于数据挖掘技术的公司财务管理策略,以期为数据挖掘技术在公司财务管理中的应用提供参考。     

超市收银管理系统的分析和设计

超市收银管理系统是利用计算机管理超市库存进出和收银工作的一种计算机应用技术的创新,用于帮助管理员进行更有效的超市管理工作。本文详细地介绍了超市收银系统从设计开发到实现中的各个环节,包括系统开发的背景、系统分析、系统总体设计和系统测试。     

基于SWOT模型的赞比亚建材连锁超市可行性分析

本文对中国建材连锁超市"走出去"进行了概述,并基于SWOT模型对赞比亚建材连锁超市模型的优势劣势,面对的内外环境机会威胁进行了分析,为在赞比亚筹建建材连锁超市提供了可行性参考方案.     

基于数据挖掘技术的客户获取分析

本文介绍了客户获取的概念,并对数据挖掘的概念做了简要说明,最后着重介绍了如何利用数据挖掘技术做客户获取分析的过程。     

客户关系管理中数据挖掘的应用

客户关系管理在企业管理决策中起到了关键作用,而数据挖掘技术为客户关系管理的实施提供了良好的技术支持。在对数据挖掘技术于客户关系管理中的价值和应用范畴进行分析,将数据挖掘应用于客户流失分析,进而从这些信息中挖掘出客户偏好的商品组合、消费习性或流失客户特征。     

基于ECR的超市供应链管理研究

超市之间的竞争激烈化程度开始加剧,纯粹在销售方式变革的超市开始感觉到了强大的市场竞争的压力和危机。人们开始认识到在销售业态进行变革的同时,还应在物流方式上进行变革,物流组织模式、物流采购技术、物流配送技术、门店物流技术、物流信息技术成为了超市经营的焦点,并认为物流是提升企业利润的最后一道门槛。而ECR的最终目标是供应商与零售商组成联盟,建立一个敏捷的、消费者驱动的系统,实现精确的信息系统和高效的实务流,在整个供应链内部有序流动。     

基于数据挖掘的客户关系管理

随着信息化进程的快速推进,企业数据量急剧膨胀,数据挖掘技术为提取海量数据背后隐藏的价值提供了有效支持。本文通过对数据挖掘技术和方法的介绍,分析了基于数据挖掘的客户关系管理的特征,探讨了CRM系统数据仓库的构建和基于数据挖掘的CRM系统的应用。     

基于DEA模型的城乡连锁超市效率分析——以江苏省南通市圣水连锁超市为样本

我国正加大力度改善农村消费环境,相继推出了"万村千乡工程"、"新网工程"等措施。农村地区消费人口多,消费市场广阔,但关于农村流通组织的经营效率问题,至今仍没有学者进行过研究。本文通过对江苏省南通市圣水连锁超市的实地考察,基于DEA模型方法确定了系列的评价指标后,评价了城乡连锁超市的效率问题,提出了相应的推动农村超市发展建议,具有实践指导意义。