开题报告数据挖掘技术在超市中的运用

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1、数据挖掘技术在超市中的应用毕业设计(论文)开题报告题目名称：数据挖掘技术在超市中的运用题目类别：　　　　　　毕业设计1题目来源社会实际2研究目的和意义伴随超市信息化建设和应用进程的加快，大量信息技术如条码技术,第7页(共9页)数据挖掘技术在超市中的应用电子收款机,POS系统,数据库技术在超市中的普通应用,超市积累的客户交易数据越来越大，但是数据利用率却很低．如何从收集到的大量数据中分析出哪些商品好卖，哪些商品不好卖，哪些客户群适应哪些商品，商品之间如何搭配等这些对企业有价值的信息和知识，解决其所面临的数据爆炸而知识贫乏的困境，一种新的信息技

2、术—数据挖掘技术开始应用与超市管理，利用分析决定未来，使超市信息化管理逐步开始迈向知识管理．利用数据挖掘，各超市对供货商的信誉管理模式可以从定性化逐步走向定量化，通过科学地强化对供应商的信息评估,风险度测量管理，有效地防范和控制超市经营风险；同时利用数据挖掘技术，能够从超市各种应用系统中提取各种基础绩效指标和关键绩效指标，这些应用系统包括销售，市场，客户服务，财务，人力资源等，有利于超市加强日常的经营管理．可以预见，伴随着全球化进程的加快，超市中数据挖掘的应用将会越来越广泛．3阅读的主要参考文献及资料名称[1]JiaweiHanMichei

3、neKamber(范明、孟小峰等译)、数据挖掘概念与技术、机械工业出版社[2]张莉、王强、赵文肪、董莉、SQLSERVER数据库原理及应用教程、清华大学出版社[3]安淑芝、数据仓库与数据挖掘、清华大学出版社[4]杨会志、数据挖掘技术的主要方法和主攻方向、河北科技大学学报[5]伍俊良、Delphi6控件应用实例教程、北京希望电子出版社[6]张增强、刘成、Delphi7数据库开发完全手册、清华大学出版[7]姚泽清、概率统计导学、国防工业出版社[8]萨师煊、王删、数据库系统概论、高等教育出版社[9]洪志全、数据库原理及应用、电子工业出版社[10]

4、陈文伟、赵新翌、数据挖掘技术、北京工业出版社[11]OliviaParrRud、数据挖掘实践、机械工业出版社[12]第7页(共9页)数据挖掘技术在超市中的应用林杰斌、刘明德、陈湘、数据挖掘与OLAP理论与实务、清华大学出版社4国内外现状和发展趋势与研究的主攻方向数据挖掘的发展趋势反映了它面对这些挑战的应对策略。一些数据挖掘的发展如下：1．应用的探索2．可伸缩的数据挖掘方法3．数据挖掘与数据库系统、数据仓库系统和Ｗeb数据库系统的集成4．Ｗeb挖掘5．数据挖掘中的隐私保护与信息安全随着数据挖掘不断发展现在市场上主要研究的方向大致可以归纳为下列

5、主要类型[1]传统主观导向系统    [2]神经元网络技术    [3]决策树    [4]进化式程序设计： [5]基于事例的推理方法[6]基于事例的推理方法[7]遗传算法[8]非线性回归方法5主要研究内容、需重点研究的关键问题及解决思路研究内容:数据的筛选分析总结.关键问题:数据的聚类分析数据仓库的分析5.1数据挖掘的过程数据挖掘的过程可由三个主要阶段组成：数据准备、数据挖掘、结果表达和解释，数据挖掘过程是这三个阶段的反复。详细内容如图1所示：5.1.1数据准备阶段第7页(共9页)数据挖掘技术在超市中的应用数据集成将多文件或多数据库运行环

6、境中的数据进行合并处理，解决语义模糊性、处理数据中的遗漏和清洗脏数据等。数据选择确定需要分析的数据集合，提高数据挖掘的质量。预处理是为了克服目前数据挖掘工具的局限性。5.1.2数据挖掘阶段在本阶段主要有以下4步：a.先决定如何产生假设，是让数据挖掘系统为用户产生假设，还是用户自己对于数据库可能包含的知识提出假设。前一种称为发现型(discovery-driven)的数据挖掘，后一种称为验证(verification-driven)的数据挖掘；b.选择合适的工具；c.数据挖掘操作；d.证实发现的知识。5.1.3结果表述和解释阶段把提取的信息进

7、行分析，通过决策支持工具提交给决策者。这一阶段把结果表达出来（数据挖掘发现的知识通常中用概concepts、规则rules、规律regulations、模式patterns、约束constraints、可视化visualizations的形式给出，这些知识可以真接提供给决策者，也可以提供给领域专家，修正已有知识库，供系统共享）。如果不满意需要重复以上数据挖掘的过程。应用系统开发的大致步骤如下图所示应用系统开发步骤各步骤简单说明如下。第7页(共9页)数据挖掘技术在超市中的应用第1步，确定所需的数据，从数据仓库中确定一个可能用到的数据范围。这是

8、一个度探的过程。第2步，编程抽取数据，根据第1步得到的数据范围，编写抽取程序获得这些数据。为适应分析需求多变的特点，要求所编写的抽取程序应通用、易于修改。第3步，合并数据，当有多