数据挖掘技术在超市营销系统中的应用,本文是一篇关于数据挖掘论文范文，可作为相关选题参考,和写作参考文献。
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摘 要：针对大数据时代背景下中小型超市面临的挑战及数据分析应用于中小型超市辅助决策的现状,提出了适时调整货架位置及动态预测商品销售趋势的营销策略,建立了数据管理、分析、决策模型,综合应用数据挖掘算法Apriori及Vague集求解该模型,在此基础上设计并实现了超市营销系统.利用中小型超市的实际销售数据实验,结果表明该系统的应用不仅使得超市日常经营管理更加便捷、高效,其数据分析功能为管理者提供了决策支持,为超市带来约8%的利润提升.
关键词：数据挖掘；营销策略；关联规则
中图分类号：TP399 文献标识码：A
Abstract：In view of the challenge for the all and medium-sized supermarkets in the era of big data,and the present situation of the application of data analysis in all and medium-sized supermarket to auxiliary decision making,proposed the marketing strategy：timely adjust the shelf location and dynamically predict the tendency of the merchandise sales,established a model for data management,analysis,decision-making and used the data mining algorithms such as Apriori and Vague set to solve the model,on this basis,designed and implemented a supermarket marketing system.Then use the actual sales data of all and medium-sized supermarket for experiments,the results show that the application of this system not only makes the supermarket daily operation and management more convenient and efficient,its data analysis function provides decision support for manager,for the supermarket produce about 8% of the profits.
Keywords：data mining；marketing strategy；association rules
1 引言（Introduction）
近年来,各大型企业均将大数据时代的到来作为企业发展过程中的新机遇,进行了综合性的市场营销的研究[1,2].而中小型超市目前在其行业中所处的地位比较特殊,大型连锁超市有着其独特的经营模式,占据大部分的市场份额,同时,小型的便利店由于其准确的市场定位,竞争力不容小觑.在这样激烈的竞争环境中,中小型超市急需分析自身的优势及劣势,及时调整其营销策略,才能在市场中发掘盈利的空间.
数据挖掘技术在国外零售行业得到了广泛应用,经营管理者采用数据挖掘工具进行决策分析,最为经典的就是美国超市沃尔玛的“啤酒与尿布”的案例,找出了客户购买商品的潜在规律.而国内对数据挖掘的研究较晚,当前国内零售业的数据挖掘工作还处在探索阶段.
本文主要研究对象为中小型零售超市,中小型超市在其经营过程中积累存储了大量的商品销售数据,但是由于其人力、财力等因素,缺乏有效的数据分析工具,这些海量数据没有得到较好利用,决策者制定营销策略通常只依靠自身积累的经验,而没有科学的统计分析作为数据支持[3,4].因此,本文研究构建一个中小型超市的营销系统,综合应用了统计算法、关联规则算法、粗糙集算法,对纷繁复杂的数据进行系统的统计与分析,决策者可根据数据挖掘后的结果,改变超市的经营策略与管理,以达到提高经济效益的目的.
2 超市营销系统构建（Build the supermarket marketing system）
现今中小型超市越来越多,在大数据的营销环境中,为提高竞争力,必须建立与客户的密切关系[5],以客户的需求为中心,进行经营策略的调整：
（1）超市的货物摆放结构要合理,满足大多数客户的购买习惯
于超市而言,商品位置如何摆放对销售有着举足轻重的影响,只有商品合理进行布局,才能节约消费者的购买时间,并且能刺激消费者的购买[6].超市营销系统应具备强大的统计分析功能,通过对销售数据的分析,了解到客户的购买习惯,从而有针对性地进行库存管理以及货架商品位置的调整.
（2）通过分析超市商品的详细销售情况,进一步细化商品的摆放
超市管理者应分析顾客在超市购买商品的时间区间,习惯穿行的路径,不同的商品被一起购买的概率,何种类别的商品比较畅销,货架的使用效率如何,进而使货架商品不仅简单按商品种类摆放,可能需要将不同种类、看似无关的商品摆放到一起,从而增加购买量.超市营销系统应具备挖掘这种潜在模式的功能.
（3）能预测新产品是否会被顾客接受
当超市新进某种商品时,超市管理者希望能预测该商品是否会被顾客接受,将投资风险降至最低,避免不必要的人力、物力资源.超市系统应提供预测功能,给超市管理者进行决策提供一定的依据.
（4）合理设计一些优惠政策
结论：关于数据挖掘方面的的相关大学硕士和相关本科毕业论文以及相关数据挖掘论文开题报告范文和职称论文写作参考文献资料下载。
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