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