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项目题目

利用超市历史购物数据分析商品摆放规则

成员

张聪尧 3120181066 邓涵洋 3120180986 张晟 3120181071

问题描述

1、问题背景分析

当今社会已经步入大数据时代，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。由于庞大的客流量，商家往往不能及时根据累计的顾客购物信息获取有效的研究信息。本次实验的研究重点在于发现顾客购买不同商品之间的关联，分析顾客的购物习惯，从而帮助商家开发更好的营销策略。

当今社会已经步入大数据时代，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。由于庞大的客流量，商家往往不能及时根据累计的顾客购物信息获取有效的研究信息。本次实验的研究重点在于发现顾客购买不同商品之间的关联，分析顾客的购物习惯，从而帮助商家开发更好的营销策略。

2、问题描述

2.1 数据准备

数据集是取自Kaggle的Black Friday，来源于Analytics Vidhya举办的竞赛，内容为零售商店中进行交易的条款，还包含了部分顾客信息。

2.2 模型建立

拟采用Aprior算法实现，基本思想是首先是找出所有大于最小支持度的频繁项集，然后由频繁项集产生关联规则，这些规则必须满足最小支持度和最小可信度。

2.3 预期的结果

通过频繁模式挖掘了解顾客的购物习惯，提出有助于商品销售的摆放方式。

项目分工

张聪尧 数据获取，数据预处理，编写文档 邓涵洋 算法设计与实现 张晟 可视化，数据分析，结果整理