零售行业POS数据的数据挖掘
2008年3月28日
目录
背景介绍
方案设想
小组构成
背景介绍
现代零售业近5年来保持两位数的高速增长,一举超过传统零售渠道的市场份额
以大卖场、大型连锁超市为代表的现代零售形态成为主力,其特点是面积大、品种多
POS设备在现代零售渠道非常普及,可以方便的获得零售数据
背景介绍
方案设想
小组构成
立题依据
POS记录了每笔交易的金额,但是海量的数据使我们难以从中归纳出有用的市场销售信息
如何通过POS数据发现产品的销售特性及消费者购买的相关性来推测销售趋势
背景介绍
方案设想
小组构成
方案设想
以零售商的POS数据为基础,通过数据挖掘的方法,如:Classification, Clustering归纳不同品类在零售渠道所表现出的销售特征,消费者购买行为及相关性;
POS数据
数据挖掘
销售特征
背景介绍
方案设想
小组构成
方案设想 – 流程
数据整理
数据挖掘
论文撰写
模型建立
编写程序
结果回顾
背景介绍
方案设想
小组构成
小组构成
本小组的成员共8人
整体协调、沟通:徐毅豪
数据建模:刘长龙、徐毅豪
数据分析及整理:范晓光 尹勤 、张俊
相关资料收集:范晓光 尹勤 、张俊
程序编写:翁一磊、孙健
论文撰写:徐毅豪、陈中骏
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方案设想
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