摘要：在时代发展的潮流中，充分运用互联网技术和大数据分析、将线上线下相结合的购物方式，已经成为当下零售行业发展的主流和中坚力量，这也给新时代消费者带来了他们所期望的更舒适方便的消费体验。在这一不可逆的发展潮流之中，传统实体超市所面临的竞争威胁愈演愈烈。如何在消费者的流失中自处，如何将更迎合消费者心理的销售策略和实体销售模式的现实结合以增强竞争力，这成为商超企业度过危机的生命线。本文通过分析超市销售管理的现状，基于当前关键性的相关数据，运用数据挖掘技术及设计改进相关算法，对未来四个月的商品销量进行预测、分析、挖掘。预测模型的建立，不仅关乎企业高层决策时的科学性层面支持，而且也将影响企业接下来的战略发展。本文将从数据挖掘技术在零售业商品预测最新研究状况出发，逐步阐述研究内容、研究路线和研究方法，并得出了通过数据挖掘技术应用的超市商品销量预测的研究结论。

关键词   数据挖掘；超市销量；预测

目录

摘要

Abstract

1 绪论-1

1.1 背景概述和研究目的-1

1.2 国内外研究现状-1

1.3 研究内容和方法-2

2 数据挖掘及销售管理-3

2.1 数据挖掘原理-3

2.1.1 数据挖掘概念和分类-3

2.1.2 数据挖掘的步骤-4

2.2 超市销售管理-5

3 数据挖掘在超市中的应用-6

3.1 我国超市发展的现状-6

3.2 目标超市的现状分析-6

3.3 目标超市的数据预处理-6

3.3.1 数据预处理技术-7

3.3.2 数据清洗-8

3.3.3 数据的规约与集成-8

3.3.4 数据的统计汇总-9

3.3.5 数据可视化分析-11

4 预测模型-14

4.1 模型选择-14

4.2 模型预测结果验证分析及建议-16

4.2.1 预测结果分析-16

4.2.2 改进建议-17

结论-19

致谢-20

参考文献-21