关联分析在商家营销决策中的应用

成员

  • 韩义龙
  • 赵佰承
  • 王颖
  • 赵佳晨

问题描述

1、问题背景分析

当今社会已步入信息爆炸时代，大量信息已经成为信息社会最重要的特征。然而如何更好的利用信息，如何从海量数据中发现知识创造价值是人类面对的一个重要课题。

目前，商家对于积累的顾客销售数据未能开展有效的研究分析，较少商家能够利用数据挖掘方法对营销决策提供有价值的帮助。 传统的关联规则的缺点就是没有考虑关联规则的商业价值。如果采用传统的关联规则评价标准，同时销售“一瓶昂贵的红酒和一盒鱼子酱”与销售“一盒牛奶和一袋面包”对于关联规则挖掘过程来说意义相差不大。但事实上，零售商会更倾向推销前者，显然该组合能为企业带来比后者更大的净利润。

2、问题描述：

利用开放出来的超市购物蓝数据进行关联规则分析，因为人们在选择购买商品的时候往往会购买多个商品，如果这些商品摆放在一起，就会增加用户购买的可能性。

  1. 寻找开放数据集确定评测指标。
  2. 数据分析和数据预处理。
  3. 用Apriori算法进行实验，分析利润影响因素。
  4. 编写实验报告。

目标

我们将按照下面流程逐步进行。 image!

项目分工

  • 选题&方案：韩义龙
  • 数据收集：韩义龙
  • 编码实现：赵佰承，王颖
  • 结果报告：赵佳晨