摘要:近年来，随着改革开放的推进以及适合我国国情的政策的不断完善，我国的经济实力和综合国力得以快速提升，行业内的竞争变得尤为激烈。在这样的大环境下，各超市经营者为了获得忠实的消费群体，开始通过对销售数据的研究来发现顾客的消费习惯，调整经营策略，从而取得更大的利益。面对大量的数据，如何在其中发现有用的信息是相关研究人员面对的一个重要课题。数据挖掘是通过算法搜索隐藏于大量的数据中的信息的过程。其中，关联规则算法是最早被应用到超市营销之中的，也是目前在零售业中发展的比较完善的算法之一。

本文根据收集到的一家上海华联超市的实际销售数据，结合超市经营更注重商品利润这一特点，研究关联规则在超市营销中的具体应用。本文首先研究的是商品大类之间的关联规则，利用各类商品销售所得的利润来评价关联规则的价值，据此提出基于关联规则利润的布局优化模型，为超市如何进行货架摆放提出建议；在研究了各商品大类的关联性问题后，本文继续对各商品进行关联分析，提出能够给超市带来更多利润的捆绑销售策略。本文通过对超市布局优化模型和商品捆绑销售模型的具体研究，提出可行的超市营销建议。相比于传统的关联规则挖掘，本文提供的方法更具有可行性和实用性，在实际的超市经营中具有一定的推广价值。

关键词：数据挖掘；关联规则；超市营销

目录

摘要

Abstract

1绪论-1

1.1研究背景及意义-1

1.2国内外的研究现状-1

1.3研究内容与方法-2

2数据挖掘与营销-3

2.1数据挖掘理论-3

2.2关联规则介绍-4

2.3超市经营中的市场营销学理论-4

3上海华联超市营销模型选择-6

3.1基于关联规则的超市营销模型-6

3.1.1基于关联规则利润的布局优化模型-6

3.1.2快速商品推荐模型-6

3.1.3基于关联规则的捆绑销售模型-6

3.1.4超市竞争商品分析模型-7

3.2上海华联超市营销模型选择-7

4上海华联超市的关联规则挖掘-8

4.1数据准备-8

4.2数据预处理-9

4.2.1数据预处理过程-9

4.2.2数据预处理的结果-9

4.2.3超市中各类商品的销售情况-10

4.3关联规则挖掘的实现过程-10

4.3.1数据格式的转化-10

4.3.2商品购买的关联规则挖掘过程-12

5上海华联超市关联规则挖掘的结果分析-13

5.1超市货架摆放分析-13

5.2超市捆绑销售分析-15

结论-17

致谢-18

参考文献-19