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数据挖掘实验报告--超市商品销售分析及

数据挖掘

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通信与信息工程学院

课程设计说明书

课程名称:数据仓库与数据挖掘课程设计题目:超市商品销售分析及数据挖掘

专业/班级:电子商务（理）

组长:

学号:

组员/学号:

开始时间:2011年12月29日完成时间:2012年01月3日

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数据挖掘实验报告

1.绪论

1.1项目背景

在商业领域中使用计算机科学与技术是当今商业的发展方向，而数据挖掘是商业

领域与计算机领域的乔梁。在超市的经营中,应用数据挖掘技术分析顾客的购买

习惯和不同商品之间的关联，并借由陈列的手法,和合适的促销手段将商品有魅

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力的展现在顾客的眼前,可以起到方便购买、节约空间、美化购物环境、激发顾

客的购买欲等各种重要作用。

1.2提出问题

那么超市应该对哪些销售信息进行挖掘？怎样挖掘？具体说，超市如何运用

OLAP操作和关联规则了解顾客购买习惯和商品之间的关联，正确的摆放商品位

置以及如何运用促销手段对商品进行销售呢？如何判断一个顾客的销售水平并

进行推荐呢？本次实验为解决这一问题提出了解决方案。

2.数据仓库与数据集市的概念介绍

2.1数据仓库介绍

数据仓库，英文名称为DataWarehouse，可简写为DW或DWH，是在数据库已经

大量存在的情况下，为了进一步挖掘数据资源、为了决策需要而产生的，它并不

是所谓的“大型数据库”。

2.2数据集市介绍

数据集市，也叫数据市场，是一个从操作的数据和其他的为某个特殊的专业人员

团体服务的数据源中收集数据的仓库。

3.数据仓库

3.1数据仓库的设计

3.1.1数据库的概念模型

3.1.2数据仓库的模型

数据仓库的模型主要包括数据仓库的星型模型图，我们创建了四个

维表和一个事实表。四个维表为：item维表，time维表,branch维表，

location维表。事实表为：sales事实表。其中，

3.2数据仓库的建立

3.2.1数据仓库数据集成

我们小组粗略的统计了超市一年的销售记录，并建立了数据库。其

当然，这只是最初的表，后面还要进行数据清理与转换，对其进一步改进，以便

于数据挖掘。

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3.2.2建立维表

item维表

branch维表

location维表

sales事实表

4．OLAP操作

按时间上卷：

切块：

按片查询：

整个数据立方体：

5.数据预处理

5.1描述性数据汇总

【saleID】S*：销售号（笔数）

【customerID】C*:顾客编号

【productID】P*：购买的商品号

【timeID】T*：时间号（月）

5.2数据清理与变换

数据清理:(1)初始表格在前面已经给出，每笔交易中购买的商品不止一

数据变换:对不同的数据类型做不同的变换。比如男女分别用1,0表示；高中档

商品用1,0表示；收入统一除以10000。

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