本文選題：校園超市數(shù)據(jù)挖掘　切入點(diǎn)：OLAP　出處：《浙江工業(yè)大學(xué)》2016年碩士論文

【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展,互聯(lián)網(wǎng)信息呈現(xiàn)爆發(fā)式的增長(zhǎng),數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)正是在這一背景下發(fā)展起來(lái)的一門(mén)新興網(wǎng)絡(luò)技術(shù),打破了傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析規(guī)則,可以從海量數(shù)據(jù)中快速的挖掘出各種潛在信息,其有效的提高了當(dāng)前互聯(lián)網(wǎng)信息利用效率,對(duì)未來(lái)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進(jìn)一步發(fā)展具有非常重要的意義。校園超市作為校園零售的主體,隨著電子商務(wù)的快速發(fā)展,給校園超市經(jīng)營(yíng)帶來(lái)了巨大的競(jìng)爭(zhēng)和壓力,如何深入了解校園超市零售商品之間的特點(diǎn),發(fā)掘其潛在的有價(jià)值的信息,為客戶提供更加優(yōu)質(zhì)的服務(wù),是未來(lái)校園超市面臨的一個(gè)重要的問(wèn)題,因此,研究數(shù)據(jù)挖掘分析技術(shù),并將其應(yīng)用到校園超市銷(xiāo)售數(shù)據(jù)分析中,具有一定的理論意義和實(shí)用價(jià)值。本文的主要工作如下:1)研究和分析了當(dāng)前數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀以及在超市銷(xiāo)售數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用現(xiàn)狀,在此基礎(chǔ)上對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)和數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)技術(shù)進(jìn)行了研究和分析,詳細(xì)分析了聯(lián)機(jī)分析處理(簡(jiǎn)稱OLAP)和Apriori算法技術(shù),結(jié)合實(shí)例分析對(duì)Apriori算法存在的問(wèn)題進(jìn)行了深入的研究,提出了相應(yīng)的改進(jìn)Apriori算法的設(shè)計(jì),并通過(guò)實(shí)驗(yàn)分析驗(yàn)證了改進(jìn)算法的正確性和可行性;2)結(jié)合校園超市銷(xiāo)售數(shù)據(jù)的特點(diǎn),深入的研究和分析了OLAP和Apriori算法的特點(diǎn),針對(duì)Apriori算法的在時(shí)間和空間上的消耗較大的原因,提出了基于OLAP和Apriori算法的混合挖掘模型的設(shè)計(jì),通過(guò)該模型有效的提高數(shù)據(jù)挖掘分析效率,降低數(shù)據(jù)挖掘分析成本。3)采用先進(jìn)的數(shù)據(jù)挖掘分析平臺(tái)——weka,完成了基于OLAP和改進(jìn)的Apriori算法的挖掘模型的實(shí)現(xiàn),并對(duì)某校園超市的銷(xiāo)售數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析,得出了相關(guān)商品之間的關(guān)聯(lián)性,驗(yàn)證了本文數(shù)據(jù)挖掘模型設(shè)計(jì)的正確性和可靠性。
[Abstract]:With the rapid development of Internet technology and the explosive growth of Internet information, data mining technology is a new network technology developed under this background, which breaks the traditional data analysis rules. It can quickly excavate all kinds of potential information from massive data, which effectively improves the efficiency of Internet information utilization, and has very important significance for the further development of Internet technology. Campus supermarket is the main body of campus retail. With the rapid development of electronic commerce, it brings enormous competition and pressure to the management of campus supermarket. How to deeply understand the characteristics of the retail products of campus supermarket, explore its potential valuable information, and provide better service for customers, It is an important problem that the campus supermarket will face in the future. Therefore, we study the technology of data mining and analysis, and apply it to the analysis of the sales data of campus supermarket. The main work of this paper is as follows: 1) Research and analysis of the current development of data mining technology and its application in supermarket sales data analysis. On this basis, the related technologies of data warehouse and data mining are studied and analyzed, and the on-line analytical processing (OLAP) and Apriori algorithm technology are analyzed in detail. The design of the corresponding improved Apriori algorithm is put forward, and the correctness and feasibility of the improved algorithm are verified by the experimental analysis. (2) combined with the characteristics of the campus supermarket sales data, the characteristics of the OLAP and Apriori algorithms are deeply studied and analyzed. In view of the large consumption of time and space in Apriori algorithm, a hybrid mining model based on OLAP and Apriori algorithm is proposed, which can effectively improve the efficiency of data mining and analysis. To reduce the cost of data mining analysis. 3) the mining model based on OLAP and improved Apriori algorithm is implemented by using the advanced data mining analysis platform, Weka. and the sales data of a campus supermarket are analyzed. The correlation between related commodities is obtained, and the correctness and reliability of the design of data mining model are verified.
【學(xué)位授予單位】：浙江工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：TP311.13

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本文編號(hào)：1669835