数据挖掘技术在超市营销系统中的应用研究

论文摘要

零售行业经营过程中积累了大量的历史数据,由于缺乏有效的分析工具,这些数据没有得到很好利用,决策的制定往往只凭决策者的直觉。因此,零售行业建立一个决策辅助分析系统,是十分必要,也是十分重要的。数据挖掘技术是一种数据组织和分析的技术,它可以从海量数据中提取和发现知识,如何将数据挖掘技术应用于商品管理正是本课题的研究重点。本文在研究数据仓库技术、数据挖掘相关技术的基础上,为“惠家超市”构建了“超市辅助决策系统”。该系统综合应用了统计算法、关联规则算法、粗糙集算法对超市数据进行了挖掘,并得到了结果。管理者根据挖掘结果对超市的经营管理进行了一定的调整,取得了相应的经济效益。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 引言
• 1.1 问题的提出
• 1.2 课题选题背景及其意义
• 1.3 国内外研究现状
• 1.3.1 国外研究现状
• 1.3.2 国内研究现状
• 1.4 课题主要研究内容
• 1.5 本文结构
• 第2章 数据挖掘技术综述
• 2.1 数据仓库技术
• 2.1.1 数据仓库定义以及特征
• 2.1.2 数据仓库相关概念介绍
• 2.2 数据挖掘技术
• 2.2.1 数据挖掘的概念及模型
• 2.2.2 数据挖掘的常用技术
• 2.2.3 数据挖掘的当前研究方向
• 第3章 “惠家超市营销系统”应用现状
• 3.1 “惠家超市”简介
• 3.1.1 “惠家超市”简介
• 3.1.2 超市卖场结构图
• 3.2 “惠家超市”营销系统现状
• 3.3 “惠家超市”营销系统中数据挖掘应用及研究现状
• 第4章 数据挖掘技术在超市营销系统中的应用研究
• 4.1 超市辅助决策系统的实现
• 4.2 数据仓库
• 4.2.1 数据的描述
• 4.2.2 数据的处理与准备
• 4.3 数据挖掘算法在超市营销系统中的应用
• 4.3.1 统计算法的简介及应用
• 4.3.2 关联规则算法的基本概念
• 4.3.3 Apriori 算法简介
• 4.3.4 Apriori 算法的应用
• 4.3.5 粗糙集算法
• 4.3.6 粗糙集算法的应用
• 4.3.7 其它策略
• 4.4 辅助决策系统的整体评价
• 第5章 结论
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间发表的学术论文和其它成果
• 致谢
• 作者简介
• 详细摘要