数据挖掘技术在超市客户关系管理系统中的应用

南京理工大学硕士学位论文数据挖掘技术在超市客户关系管理系统中的应用姓名：徐金宝申请学位级别：硕士专业：计算机技术指导教师：王树梅;高建平20071001数据挖掘技术在超市客户关系管理系统中的应用作者：徐金宝学位授予单位：南京理工大学相似文献(10条)1.期刊论文陶颖.刘万军.TAOYing.LIUWan-jun数据挖掘在超市管理中的应用-辽宁工程技术大学学报（自然科学版）2005,24(z2)针对当前在大型连锁超市中采购、存储、销售的庞大数据需要合理的存储、分析、查询的实际问题,采用了数据挖掘的方法,在理论上介绍了数据挖掘技术的相关知识及其在超市管理中的应用,以超市营销管理作为实例,详细描述了数据挖掘的整个分析、设计及应用过程,并对国内数据挖掘应用的现状进行了分析.结果对数据挖掘在实践应用上的一个理论指导,配合特定算法后将在实践中有着一定的应用前景.2.学位论文耿晓中超市管理系统及数据挖掘技术在其上的应用2004本文主要介绍了“超市管理系统”的需求分析与具体设计，以及基于“超市管理系统”上的数据挖掘。近十几年来，数据挖掘技术有了长足的进步。数据挖掘已成为数据库研究、开发和应用最活跃的分支之一，数据挖掘(DataMining)就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。微薄的利润使零售商们比其他行业更早进入数据仓库阶段.零售商们看到提高决策支持过程就能直接提高存货管理和财政预测的效率.零售商们早期采用数据仓库让他们有更好的机会运用数据挖掘.由于零售业搜集大量的销售数据、顾客购物记录、货物运送、消费模式和服务记录等等，它是数据挖掘的主要应用领域。尤其是由于Web或电子商务实用性和流行性的增加，搜集数据的量迅速增长。如今，很多商店都有自己的Web站点，顾客可以在线购买。零售数据的大量来源和类型为数据挖掘提供了丰富的数据源。在这种情况下，零售商如何找到自己最有效的客户，如何开发有竞争力的业务，如何提高经营效率，都是需要颇费一番脑筋的。在这样的背景下，零售商纷纷求助于IT技术，希望从中找到竞争制胜的良方。本文首先介绍了“超市管理系统”的具体分析与设计，本系统分为两个子系统：后台管理员端和前台收银端。其中，前台收银系统负责超市的日常销售工作，具有界面简洁，反应快速，运行安全可靠的特征，主要功能有：支持多种付款模式；支持各种商品销售、退货，打折处理；销售数据的挂起，恢复功能；销售小票的打印功能；收银机锁定功能；销售数据查询，统计功能；更改登陆密码；严格而灵活的用户权限管理。后台管理系统对商场货物流转进行全面管理，货物的任何流转均有相应的单据。它可以实现各种单据的电脑化；销售数据的及时统计；仓库的严格管理；完备的会员管理系统储存会员的所有个人及购物信息；完善的供应商管理机制；以及完整的财务管理。后台管理系统又分为以下子系统：1.商品管理2.供应商管理3.价格管理4.库存控制5.报表6.汇总7.财务控制8.月结9.年结10.清算11.历史数据12.会员管理13.用户管理在使用的过程中，随着数据的不断增加、业务的不断发展，如何从中及时发现有用的知识，提高信息利用率，这成为目前零售商急需解决的问题。面对“数据丰富，但信息贫乏”，重要的决定常常不是基于数据库中信息丰富的数据，而是基于决策者的直觉的现状，要想使数据真正成为一个我们可利用的资源，为我们自身的业务决策和战略发展服务，我们决定通过数据挖掘对数据进行分析，以便为我们的决策服务，从而提高零售业的竞争能力。近几年来，零售超市面对的市场竞争压力日益增加。能否拥有一套迅速灵敏、功能强大的市场分析系统，有针对性地制定政策，适时根据市场需求排放货物，显得越来越重要，从而基于“超市管理系统”其上的数据挖掘应运而生。本文介绍了运用数据挖掘中的关联规则，挖掘“超市管理系统”数据库中各种货物的排放，避免了脱离市场、脱离需求，盲目排放货物所造成的损失，节省了资金，提高了效益。关联规则(AssociationRules)的挖掘是数据挖掘中一个重要的问题。关联规则可以发现交易数据库中不同商品(项)之间的联系，这些规则找出顾客购买行为模式，如购买了某一商品对购买其他商品的影响。发现这样的规则可以应用于商品货架设计、货存安排以及根据购买模式对用户进行分类。本文主要运用FP-tree方法寻找数据库中的关联规则，关联规则在数据挖掘是一个重要的研究内容，而产生频繁集则是寻找关联规则的第一步。本文分析并且实现了FP-growth算法。FP-growth算法的优点是节省时间和空间，对大规模数据采用分治的办法以避免规模巨大难以接受。FP-growth算法主要通过FP-tree来构造频繁集。FP-tree是一个数据库里跟产生频繁集有关的信息的压缩表示。在具体的实现中，我通过了一系列的从低到高的数据结构来实现它，并进而实现整个算法。3.学位论文胡建武家润多超市管理信息系统的应用研究20062004年底，我国零售业开始全面对外开放，外国零售业的疯狂进入让长期以来受国家保护的零售业显得手足无措。当代的零售业早已不再是传统的“整买零卖，贱进贵出”的简单商业行为，它是行业间科学管理和高科技应用的竞争。我国零售业信息化尚停留在初级物流管理阶段，并没有利用信息化工具去发掘销售数据中的相关规律，而外资零售企业显然已经走在了技术的前端。因此，国内零售企业欲在激烈的竞争中存活就必须进一步优化物流配置，引入先进的数据分析技术，真正建立以市场调查为基础、以消费者为中心的经营方式。本文分析了我国零售行业的发展现状，探讨了我国零售行业信息化的背景，依据国内外零售业信息化的研究现状与发展方向，总结了我国零售业信息化发展的瓶颈并提出了解决的途径。文章以湖南家润多超市为例，首先对超市现有的管理信息系统进行分析，并依据家润多超市的组织结构与其管理信息系统的结构对比，来判断系统中存在的问题，继而提出系统的改进方案——从采购与销售两个方面入手建立决策支持系统，最后对该决策支持系统的实施及绩效进行评价。该决策支持系统应用数据挖掘工具对数据库中的历史数据进行分析，增加了传统信息系统所缺乏的客户信息分析，可分析客户的消费倾向，预测商品的市场走势，辅助采购部门制定出最佳的采购计划。4.期刊论文齐文数据仓库在中小型超市管理中的应用研究-福建电脑2008,(2)本文介绍了数据仓库的典型架构,并通过分析国内中小型超市对数据仓库的需求,探讨了数据仓库和数据挖掘技术在超市等零售业能发挥的作用、构建模式和应用前景.5.学位论文赵谦数据挖掘技术在大型超市中的应用研究2007随着中国加入WTO，市场经济逐步发展和完善，零售行业内的竞争也越来越激烈，尤其是各个大型超市之间。在日趋激烈的市场竞争中，如何充分应用企业的各种经营信息，从而使企业更具有竞争力，成为各家超市企业关注的重点。因此，对超市经营信息、数据的整理、挖掘，从中得出对经营有用的信息，增强超市的竞争能力，已经成为各家超市企业面临的一个紧迫课题。论文介绍了我国超市行业的发展背景，分析了超市发展目前所面临的问题，提出了引入数据挖掘技术来增强大型超市市场竞争能力的思路。文章对数据仓库和数据挖掘技术进行了理论阐述，结合超市行业特点提出了超市数据特性，从商品、顾客、销售等角度对数据挖掘技术在超市中的可用性进行了分析。以超市数据特性和数据挖掘、数据仓库理论为基础，对超市中适用的数据挖掘模型进行了分析设计。文章提出建立基于数据挖掘的超市管理系统，具体分析了系统实施的总体模型、功能设计、层次模型以及数据挖掘模型在其中的应用，并针对系统的核心——数据仓库的建立进行了进一步分析设计。文章最后一部分针对数据挖掘模型的应用进行实证研究，以一个大型超市的实践为背景，应用数据挖掘模型对超市数据进行分析，挖掘出一些有用的信息，为超市经营决策提供辅助支持。本课题的研究为提升大型超市市场竞争能力提供了新的思路，为数据挖掘技术在超市行业的实用化做出了有益的尝试，从而对超市数据进行更有效深层次上的挖掘。6.学位论文李友成连锁超市销售决策支持技术的研究与应用2008由于现代社会进入信息化时代,连锁超市赖以生存的市场环境正在发生深刻的变化,市场竞争日益激烈,它促使连锁超市在信息系统的建设上不仅仅需要对业务流程的支持,同时需要从信息系统中获得从客户、营销、企业的运营状况到供应渠道的通畅与否等高层次的分析决策信息,并且将决策结果运用于日常业务以提高企业整体效益。而传统的连锁超市管理信息系统(MIS)已经越来越无法满足决策者对信息的需求。那么如何更好地利用这些信息帮助企业预测和把握未来?本文提出在研究开发连锁超市管理信息系统的基础上建立销售决策支持系统的一种方案。改造传统的业务系统和技术系统,建立一个强大的、高起点的销售决策支持系统,加强经营分析,已经成为历史的必然。在该方案上采用决策支持系统发展的最新技术--数据仓库(DW)+联机分析处理(OLAP)+数据挖掘(DM)。利用数据仓库的特点,将连锁超市管理信息系统中产生的业务数据经过归类汇总,并有组织的存储到数据仓库中,以便于数据查询和检索。在此基础上,利用联机分析处理(OLAP)和数据挖掘(DM)技术,对数据仓库中的数据进行各种复杂的分析,从而为连锁超市发展的决策提供重要的依据。在我国,与决策支持系统相关的数据仓库、联机分析处理、数据挖掘等技术在连锁超市应用还处于初步阶段,还有很多问题需要在实践中去发现和解决。本文从数据仓库构建、OLAP应用和数据挖掘算法等几个方面对销售决策支持系统的构建过程进行了有益的尝试和探索。7.期刊论文数据挖掘技术在超市中的应用研究-商场现代化2005,(6)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电子收款机POS系统数据库技术在超市中的普遍应用,超市积累的客户交易数据越来越庞大,但数据利用率却很低.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,一种新的信息技术--数据挖掘技术开始应用于超市管理,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.8.学位论文王艳超级市场决策支持系统设计与实现2005本文介绍了数据仓库和数据挖掘的相关技术，关联规则挖掘的相关概念，并对关联算法进行了进一步的分析，在算法的实现过程中，对于实现算法的多种可行的数据结构进行了对比，实现了一种高效的FP-tree关联规则挖掘算法。并将该算法在超级市场决策支持系统的实践中运用得恰到好处。数据挖掘和OLAP技术是决策支持系统实施的两种方法。本文将两种技术融合于万家福超市决策支持系统之中，以提高系统的工作效率。并在此基础上创建了适合于零售业的高效可行的数据挖掘模型。文中探讨了数据挖掘系统的多层体系结构，利用多层结构实现了超市决策支持系统的开发，同时为了提高访问速度使用了OLAP对象池技术，大大节省了系统资源。最后，结合实际的项目“万家福超市管理系统”，利用数据挖掘技术和文中提出的数据仓库、数据挖掘模型，设计和开发了超市决策支持子系统。通过.NET技术，使用公共语言运行库和.NET框架类库实现对数据的安全访问，应用一种快速关联规则挖掘算法，实现在不同的粒度层对数据进行挖掘，并通过OWC实现对挖掘结果的展现。9.期刊论文刘平.冯爱兰零售行业的关联挖掘实施方案探讨-商场现代化2009,(13)数据挖掘作为一种超市营销的新型促进手段,越来越受到广大超市管理人员的追捧,但是,由于超市原始数据的繁杂,没有一个统一的格式,数据预处理缓慢,效率低下,原本简单的挖掘从一开始就受到阻碍,本文就以解决此问题为出发点,探讨一种能够快速实现数据预处理、提高挖掘结果的有效性.10.学位论文罗晨基于时态数据库双向关联规则挖掘的研究2009时间是现实世界的固有属性，许多数据库都存在时态语义问题，增加了时间因素的关联规则研究是非常有意义的。增加了时间因素也使数据库变得复杂。本章对时态事件空间给出定义，给出时态事件的一种表示方法，在关联