基于移动购物篮的商业智能系统设计与实现

摘要

随着科技与经济的发展，群众零售购买渠道的扩展，出现了线上与线下的零售模式。对于线上还是线下零售的经营者，增加销量提高利润都是企业运营的最终目的。商业智能系统可以整合大量多来源数据、灵活多角度分析、从大量数据中挖掘出未知规律的特点可以很好的服务与零售的最终目的。　　对于线下零售业，在POS机及零售系统的大量应用的背景下，各个商家都沉淀了巨量销售相关的存量数据，可通过商业智能进行数据挖掘，给出切实的经营建议。但相对于线上零售，由于线下零售对客户定位追踪的困难，导致商业智能的数据挖掘一直难以应用于线下零售的浏览、购物篮兴趣流程中。　　本文通过改进蓝牙室内定位，使用遮蔽因子方法对室内定位方式精度的提升，使线下线下零售中经营者对用户商品浏览的跟踪与记录得以实现。具体实现方式是将放置电子价格牌在购物车上，通过智能AP收集各移动购物篮的RSSI，在高斯滤波后将各电子价格牌的蓝牙强度以 5 秒为间隔分段上传至移动购物篮定位管理系统，定位系统使用三角定位法对蓝牙精度进行计算，从而获得用户的实时坐标、行进速度等数据。　　为了将用户位置数据进行分析，本文实现了基于移动购物篮的商业智能系统，用于将购物车定位系统、商超POS零售系统、用户管理系统等子系统中的数据进行整合，进行统一分析与挖掘。实现方法是将购物车定位系统中的用户定位点整合为路径数据，并根据数据特征进行清洗，后将路径数据使用 DBSCAN 聚类算法进行分类，与商超 POS 管理系统中的用户购买的商品清单进行组合数据挖掘，使用Apriori算法与FP-Tree算法的使用发掘用户路线类别与购买商品间的关联关系。　　为了将商业智能系统的结果进行分析与展示，本文通过实现移动购物篮的商业智能展示系统，将数据进行分析与挖掘，对结果进行了可视化展示，包括针对用户密度进行热力图展示，根据用户的行进速度与邻近商品类别的比对得出用户兴趣的分析，根据用户购买路径与购买商品及时间的关联分析得出用户的购买习惯与职业年龄推断，并根据相应的场景做出对应的商业建议。

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