數據挖掘在校園超市商品銷售中的應用

謝瑾

摘要：為了提高超市的銷售率，對校園超市POS系統的數據做了調查分析。首先介紹了關聯規則挖掘算法的相關概念，其次運用條件概率等方法，分析了大學生日常在超市購買多種商品時的選擇概率，最后得出相應的關聯規則及營銷策略。

關鍵詞：數據挖掘;關聯規則;條件概率;營銷策略

中圖分類號：TP311 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9416（2020）09-0043-03

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隨著科技的發展，運用現代技術將掌握的資料轉變為數據，通過存儲及分析后，為相關部門或企業給出正確的決策方案。在購物籃分析（Market Basket Analysis）中，“關聯規則是比較重要的一種規則模式，也是知識模式最活躍的分支之一”[1]。關聯規則反映事物之間的相互依存性和關聯性，用于從大量數據中挖掘出有價值的數據項之間的相關關系。

隨著超市的信息技術如條形碼、電子收款機和POS系統在超市的應用，POS系統在大學校園超市中的收款、倉儲等方面的應用已經非常普及，同時POS系統也積存了大量的商業運行數據，利用每天有效銷售數據得到的準確信息，利用數據挖掘分析出大學生消費的購物習慣和行為，挖掘商品之間隱含的關聯性。為校園超市的管理者提供科學的營銷策略，提高決策的高效性和科學性。

購物籃分析的主要目的是在購買交易中分析出能夠同時購買一類產品或一組產品的可能性（相互關聯），通過商品銷售記錄的關聯規則，挖掘學生經常購買商品的規律。利用得到的規律采取不同的銷售策略，例如商品的放置區域以及布局設置，利用物理空間提高學生逗留時間和購買其它商品的概率。……