閉英權

摘要：該文通過對所調(diào)研的廣西電力職業(yè)技術學院中現(xiàn)有的四年多大學生實驗超市的銷售數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)挖掘，從數(shù)據(jù)中挖掘出關聯(lián)規(guī)則來指導超市的營銷工作，使其能更現(xiàn)實地進行營銷決策。

關鍵詞：大學生實驗超市；關聯(lián)規(guī)則；數(shù)據(jù)預處理

中圖分類號：TP311文獻標識碼：A文章編號：1009-3044(2012)16-4019-02

當今中國高職高專的教育都往企業(yè)市場化發(fā)展，即企業(yè)需要什么樣的人才，我們就培養(yǎng)具備企業(yè)上崗能力的人才。在這樣的職業(yè)化教育背景下，2007年，我所在學院建立了以“融、教、學、做”為一體的校內(nèi)經(jīng)營性實訓基地——大學生實驗超市。該超市完全模擬真實的超市來經(jīng)營，且經(jīng)營的主體全部是學生，服務的對象是校內(nèi)的6000多師生。到現(xiàn)如今，四年的超市經(jīng)營效益卻不盡如意。由于大學生超市的數(shù)據(jù)庫已有四年多的數(shù)據(jù)量，為了提高學生實驗的效率，從這些海量的數(shù)據(jù)中挖掘出有用的信息從而輔助超市的營銷理念，筆者運用數(shù)據(jù)挖掘的關聯(lián)規(guī)則的知識，以大學生實驗超市的數(shù)據(jù)為依托，挖掘出在校師生的購買規(guī)則，并針對在校師生的個人喜好及消費行為作出相應的商業(yè)促銷及調(diào)整，從而提高大學生實驗超市的盈利及利用率。

1關聯(lián)規(guī)則的概念

Rakesh Agrawal等人于1993年首先提出了關聯(lián)規(guī)則的數(shù)據(jù)挖掘概念[1]，就是給定一個記錄集合及集合內(nèi)的項（Item），通過分析記錄集合，推導出項間的相關性。其最一般的表現(xiàn)形式為：購買尿布的顧客中，有70%的顧客同時也會購買啤酒。關聯(lián)規(guī)則就是從海量的數(shù)據(jù)挖掘出隱藏在數(shù)據(jù)間的相互關系，從而促進信息的顯化[2]。關聯(lián)規(guī)則可以用四個屬性來描述：

1）可信度：在規(guī)則A出現(xiàn)的前提下，規(guī)則B出現(xiàn)的概率。

2）支持度：在規(guī)則A、B同時出現(xiàn)的概率。用S表示。

3）置信度：在數(shù)據(jù)庫中存在C比例的交易記錄滿足“若包含A就包含B”條件，稱規(guī)則A=>B具有C置信度。

4）數(shù)據(jù)項的集合稱為項集（Itemset），包含K個數(shù)據(jù)項的項集稱為K-項集。如果一個項集在數(shù)據(jù)庫D中的出現(xiàn)頻率大于設定的最小支持度min-sup與交易數(shù)據(jù)庫D記錄總數(shù)的乘積，則該項集滿足最小支持度閥值，稱該項集為頻繁K－項集[3]。

由于關聯(lián)規(guī)則是通過頻繁項集直接產(chǎn)生的，因此關聯(lián)規(guī)則所涉及的所有項集均滿足最小支持度閥值。

2關聯(lián)規(guī)則在超市數(shù)據(jù)的應用分析

1)原始數(shù)據(jù)收集

為了說明關聯(lián)規(guī)則的數(shù)據(jù)挖掘方法，結(jié)合實踐過程，筆者隨機抽取了本校學生近兩年的購買情況表500份，并提取以下數(shù)據(jù)：姓名，性別，班級，宿舍號，購買清單，日期。因為數(shù)據(jù)比較離散化，所以數(shù)據(jù)進入挖掘前必須經(jīng)過數(shù)據(jù)預處理。即將數(shù)據(jù)按照一定的規(guī)則影射到某個區(qū)間，填補空缺值，去除孤立點，糾正不一致，平滑噪聲等操作，從而形成語法一致的數(shù)據(jù)[4]。如：由于超市面積較小，分片區(qū)管理，我們可根據(jù)片區(qū)對購買物品進行數(shù)據(jù)預處理，即分成幾大類：食品類（固性），日用品類，學習用品類，飲料類（液體）。分別用1，2，3，4表示。部分預處理后的數(shù)據(jù)如表1所示。

2)挖掘關聯(lián)規(guī)則

用于關聯(lián)規(guī)則挖掘的主要對象是事務型數(shù)據(jù)庫（Transactional databases）,一個事務一般由如下部分組成：事務標識符，事務中包含的項目集。則采用關聯(lián)規(guī)則的經(jīng)典算法APriori算法，得到如下表2的關聯(lián)規(guī)則結(jié)果。

表2關聯(lián)規(guī)則結(jié)果表

3)規(guī)則的理解及應用

由表2我們可以挖掘出以下幾個規(guī)律：

①同學們在購買食品類的同時，比較喜歡再購買飲料類的東西。且男同學表現(xiàn)比女同學更符合這個規(guī)律。

②班級相同的學生，購買物也比較相同。

因為我們下一步超市工作的重點是開通校園超市網(wǎng)購，從上述規(guī)律，我們可以指導我們的下一步網(wǎng)購營銷工作。諸如在陳列貨品的時候，可以把食品類的貨物與飲料類的貨物擺放相近位置。班級相同的學生宿舍相同或是相近，若有同學網(wǎng)購食品類，我們送貨人員則可以順帶飲料類上門，促進飲料的銷售。特別是對于男同學銷售時。且一個宿舍的學生網(wǎng)上申請購買物品，需要我們送貨上門時，根據(jù)規(guī)則②我們可多備幾份送到宿舍，以擴大銷售量。需要特別的指出來的是，學校教師在校超市購買的支持率相當?shù)?，說明教師們很少在校超市購買商品。再進一步調(diào)查，發(fā)現(xiàn)符合教師購買的商品也比較偏少。如何在教師中打開銷路，也是超市以后要考慮的問題。

3結(jié)論

利用關聯(lián)規(guī)則來促進超市營銷是一種科學的決策方法，在一定程度上可以避免主觀或經(jīng)難決策中的一些盲點，同時也鍛煉學生的分析實踐能力?；跀?shù)據(jù)挖掘技術的決策系統(tǒng)將會在超市的數(shù)據(jù)分析中得到更加廣泛的認可。但我們也看到我們的不足，如學生兩年內(nèi)就要到外校實習，同一學生的數(shù)據(jù)量不夠；數(shù)據(jù)范圍太廣，如購買的貨物上百種，我們只影射到4類貨物太直觀。因此，需要改進原有算法或者提出新算法來解決多維、多層次的數(shù)據(jù)挖掘問題。數(shù)據(jù)挖掘過程中，也會伴隨著大量無效或是眾人皆知的規(guī)則產(chǎn)生。因為需要引入額外的變量或者模式來地挖掘出來的關聯(lián)規(guī)則有效性進行判斷，從而產(chǎn)生出有現(xiàn)實指導意義的關聯(lián)規(guī)則。

參考文獻：

[1] Han Jiawei, Kamber M.數(shù)據(jù)挖掘概念與技術[M].范明.孟小峰,譯.北京:機械工業(yè)出版社,2007.

[2]陳玉婷,王斌,劉博.關聯(lián)規(guī)則挖掘算法介紹[J].計算機技術與發(fā)展,2009(5):21-25.

[3]陸召連,郭嗣宗.關聯(lián)規(guī)則在化妝品銷售分析中的應用[J].科技和產(chǎn)業(yè),2008(10):19-21.

[4]劉莉,徐玉生.數(shù)據(jù)挖掘中數(shù)據(jù)預處理技術綜述[J].甘肅科學學報,2007(3):117-118.