基于零售业的数据挖掘技术和关联规则算法的改进研究

摘要

随着全球化进程的加速扩展，零售企业面临着来自世界范围内的巨大竞争压力，于是迫切需要利用有价值的商业信息和知识来应付日益激烈的市场挑战。如何有效地开发利用信息资源，成为所有零售企业信息工作的重点。数据挖掘帮助人们从数据的汪洋大海中挖掘出与企业决策相关联的信息，并在此基础上制定有效、针对顾客的销售方案，最终为企业带来更多的利润。数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中、人们事先并不知道、但又是潜在有用的信息和知识的过程。 论文首先分析了数据挖掘的研究与发展状况，在数据挖掘的发展历史、目前存在的问题以及发展方向等方面做了相应的研究和总结工作，并提出了一些自己的看法，为进一步对数据挖掘技术的研究奠定了基础。然后讨论了数据挖掘的基本技术和方法，尤其侧重于基于零售业的数据挖掘技术的分析，进而对其中的关联分析方法进行了详细的研究。在此基础上，以一个超市的销售数据为平台进行了数据挖掘研究，并对Apriori算法做出了相应的改进，取得了较好的效果。