超市商品购买关联分析

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1、课程论文题目：超市商品购买关联分析学院：统计学院专业：应用统计班级：15级统计硕学号：15080100016学生姓名：卞起鹏指导教师：徐雪琪二○一六年六月摘要购物篮分析是数据挖掘技术应用在零售业中的一种有效方式，其目的就是在顾客的购买交易中分析出能够，同时购买一类产品或一组产品的可能性，利于商品的摆放，也利于提高促销活动的效果。以一个面向小型超市的购物篮分析应用实例为背景，利用Apriori算法找出满足最小支持度阈值和最小置信度阈值的强关联规则，并运用此强关联规则给超市物品摆放提供建议性的意见。关键词：数

2、据挖掘；购物篮；关联规则；Apriori1绪论1.1研究的背景超市通常以快速消费品的销售为主，具有和百货、电子商务等不同的特征，比如消费者在购买决策和购买过程上就自身的特点。快速消费品大都是日常用品，在采购时常出现即兴的情形，可能由于某些因素引发冲突购物。并且在购物时，可能对周围其他人的建议不敏感，更多取决于个人偏好，同时商品的外观、包装、广告、促销、价格、销售点等均对销售起着至关重要作用。在国内的快速消费品市场，商品品种的差异性不大，价格竞争的空间也很小。如何对商品进行合理布局，如何设计受欢迎的促销方案

3、就成了超市竞争客户的一个关键点，而布局、广告和促销的设计必须贴近消费者，这就要求超市分析消费者购物的个人偏好，并且找到共性。超市在运营中保存了交易明细账数据，我们考虑根据顾客购买商品的情况，分析商品购买之间的关联，从而为超市提供合理的建议。具体的分析思路包含以下两个方面：（1）分析商品之间的潜在联系。顾客在选购商品时，经常会同时选购若干商品，这些商品之间存在一定关联。（2）分析顾客可能还会购买的商品。根据已经选购商品的情况，预测顾客还可能选购的商品。1.2研究的意义关联规则挖掘的一个典型例子是购物篮分析。

4、市场分析员要从大量的数据中发现顾客放入其购物篮中的不同商品之间的关系。如果顾客买牛奶，他也购买面包的可能性有多大？什么商品组或集合顾客多半会在一次购物时同时购买？例如，买牛奶的顾客有80%也同时买面包，或买铁锤的顾客中有70%的人同时也买铁钉，这就是从购物篮数据中提取的关联规则。分析结果可以帮助经理设计不同的商店布局。一种策略是：经常一块购买的商品可以放近一些，以便进一步刺激这些商品的一起销售，例如，如果顾客购买计算机又倾向于同时购买财务软件，那么将硬件摆放离软件陈列近一点，可能有助于增加两者的销售。另一

5、种策略是：将硬件和软件放在商店的两端，可能诱发购买这些商品的顾客一路挑选其他商品。2关联规则理论综述数据关联是数据库中存在的一类重要的可被发现的知识。若两个或是多个变量的取值之间存在某种规律性，就称为关联。这种关联体现了事物及事物之间的规律，掌握这些规律，可以对人们的行为进行有效地指导。因此，关联规则挖掘成为了数据挖掘中的一项重要内容。关联可分为简单关联、时序关联、因果关联。关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联，并以规则的形式表达出来，这就是关联规则。有时并不知道数据库中数据的关联函数，即使知道也不是确

6、定的，因此关联分析生成的规则带有置信度（可信度）。关联规则挖掘发现大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系。2.1关联规则的分类按照不同的情况，关联规则可以进行分类如下：（1）基于规则中处理的变量的类别关联规则处理的变量可以分为布尔型和数值型。布尔型关联规则处理的值都是离散的、种类化的，它显示了这些变量之间的关系；而数值型关联规则可以和多维关联或多层关联规则结合起来，对数值型字段进行处理，将其进行动态的分割，或者直接对原始的数据进行处理，当然数值型关联规则中也可以包含种类变量。例如：性别=“女”=>职业=“

7、秘书”，是布尔型关联规则；性别=“女”=>avg（收入）=2300，涉及的收入是数值类型，所以是一个数值型关联规则。（2）基于规则中数据的抽象层次基于规则中数据的抽象层次，可以分为单层关联规则和多层关联规则。在单层的关联规则中，所有的变量都没有考虑到现实的数据是具有多个不同的层次的；而在多层的关联规则中，对数据的多层性已经进行了充分的考虑。例如：IBM台式机=>Sony打印机，是一个细节数据上的单层关联规则；台式机=>Sony打印机，是一个较高层次和细节层次之间的多层关联规则。（3）基于规则中涉及到的数据

8、的维数关联规则中的数据，可以分为单维的和多维的。在单维的关联规则中，我们只涉及到数据的一个维，如用户购买的物品；而在多维的关联规则中，要处理的数据将会涉及多个维。换成另一句话，单维关联规则是处理单个属性中的一些关系；多维关联规则是处理各个属性之间的某些关系。例如：啤酒=>尿布，这条规则只涉及到用户的购买的物品；性别=“女”=>职业=“秘书”，这条规则就涉及到两个字段的信息，是两个维上的一条关联规则。2.2几种典型关联算法介绍2