摘要:随着经济的发展,许多大型零售企业纷纷崛起,各个大型超市每天都积累了海量的数据,导致“数据丰富,知识贫乏”,利用数据挖掘技术可以帮助超市的高级管理人员及时、准确地了解顾客的需求模式,并预测未来,从而获得巨大的利润,提高自身的竞争力。
数据挖掘技术是互联网之后出现的信息技术新热点,有助于企业从爆炸性增长着的数据中,挖掘出经营决策相关的信息与知识,提高决策的针对性和有效性,日益受到了企业界的关注。论文首先介绍了我国超级市场的发展背景，其次对数据挖掘技术的基本概念，数据挖掘的主要技术，以及数据挖掘的主要研究内容进行了简要的概述，分析了超市发展过程中存在的问题，根据数据挖掘的知识，提出了引入数据挖掘技术能够增强大型超市市场竞争力的思路，文章运用关联规则利用了SPSS数据挖掘工具对沃尔玛超市中适用的数据挖掘模型进行了数据描述，模型建立，数据分析和数据预测。最终得出结论利用数据挖掘技术可以帮助超市发掘客户信息，辅助超市的日常经营管理，提高市场竞争力。
关键词 数据挖掘技术；关联规则；沃尔玛超级市场；数据挖掘工具SPSS
目录
摘要
Abstract
1 绪论-1
1.1课题研究的背景和意义-1
1.2国内外研究现状-1
1.3研究方法与内容-2
2数据挖掘概述-3
2.1数据挖掘概念-3
2.2数据挖掘的主要方法-4
2.3数据挖掘技术主要模式-5
2.3.1关联模式-5
2.3.2分类模式-6
2.3.3聚类模式-6
2.3.4回归模式-7
2.3.5偏差模式-7
2.4数据挖掘工具SPSS-7
3数据挖掘技术在沃尔玛超级市场的应用现状-8
3.1沃尔玛超级市场简介-8
3.2数据挖掘技术在沃尔玛超级市场的应用现状-8
3.2.1沃尔玛超级市场的数据特点-8
3.2.2数据挖掘技术在沃尔玛超级市场的运用状况-9
3.2.3数据挖掘技术运用于沃尔玛超级市场中的优势与不足-11
3.3 数据挖掘技术在沃尔玛超级市场中的运用意义-11
4关联规则在沃尔玛超级市场的具体运用-12
4.1 数据描述-12
4.2 模型建立-15
4.3 数据分析-17
4.4 数据预测-18
结论-21
致谢-22
参考文献-23
