| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-12页 |
| 1.1 课题背景与问题的提出 | 第7-8页 |
| 1.2 研究的目的与意义 | 第8页 |
| 1.3 国内外的研究现状 | 第8-10页 |
| 1.3.1 国外研究现状 | 第8-9页 |
| 1.3.2 国内研究现状 | 第9-10页 |
| 1.4 研究的内容与方法 | 第10-12页 |
| 1.4.1 研究的内容 | 第10页 |
| 1.4.2 研究的方法 | 第10-12页 |
| 第二章 相关理论知识 | 第12-22页 |
| 2.1 数据挖掘与SQL数据库概述 | 第12-17页 |
| 2.1.1 数据挖掘产生背景 | 第12-13页 |
| 2.1.2 数据挖掘的概念与任务 | 第13-15页 |
| 2.1.3 CRISP-DM方法论介绍 | 第15-16页 |
| 2.1.4 SQL数据库概述 | 第16-17页 |
| 2.2 IBM SPSS Modeler软件概述 | 第17-18页 |
| 2.2.1 IBM SPSS Modeler发展史 | 第17页 |
| 2.2.2 IBM SPSS Modeler窗口简介 | 第17-18页 |
| 2.3 市场营销学在超市经营中的理论研究 | 第18-20页 |
| 2.3.1 市场营销学的发展过程 | 第18-19页 |
| 2.3.2 市场营销学在超市营销中的应用 | 第19-20页 |
| 2.4 消费行为学在超市营销中的理论研究 | 第20-22页 |
| 2.4.1 消费行为学的发展历程 | 第20页 |
| 2.4.2 消费行为学对超市营销的影响 | 第20-22页 |
| 第三章 样本数据预处理以及探索性数据分析 | 第22-31页 |
| 3.1 数据准备 | 第22-23页 |
| 3.1.1 样本数据来源 | 第22页 |
| 3.1.2 原始数据描述 | 第22-23页 |
| 3.2 数据预处理 | 第23-26页 |
| 3.2.1 导入数据 | 第24页 |
| 3.2.2 数据预处理过程 | 第24-26页 |
| 3.3 超市数据的探索性分析 | 第26-31页 |
| 3.3.1 数据预处理后的结果 | 第26页 |
| 3.3.2 超市中各类商品的销售情况 | 第26-28页 |
| 3.3.3 超市数据每日销售情况描述分析 | 第28-30页 |
| 3.3.4 顾客对超市的贡献分布 | 第30-31页 |
| 第四章 关联规则挖掘的超市营销模型 | 第31-44页 |
| 4.1 关联规则挖掘在超市营销模型中的应用现状 | 第31页 |
| 4.2 关联规则挖掘在超市营销模型中的应用 | 第31-33页 |
| 4.2.1 基于关联规则利润的布局优化 | 第31-32页 |
| 4.2.2 基于关联规则的捆绑销售模型 | 第32-33页 |
| 4.3 IBM SPSS Modeler的关联分析 | 第33-38页 |
| 4.3.1 简单关联规则的有效性和适用性 | 第33-35页 |
| 4.3.2 IBM SPSS Modeler的Apriori算法 | 第35-38页 |
| 4.4 关联规则挖掘在超市营销模型中的实现过程 | 第38-44页 |
| 4.4.1 数据格式的转化 | 第38-41页 |
| 4.4.2 商品购买的关联分析实现过程 | 第41-44页 |
| 第五章 超市商品购买关联性结果分析 | 第44-52页 |
| 5.1 超市的货架摆放分析 | 第44-48页 |
| 5.2 捆绑销售模型及促销方案的设计 | 第48-50页 |
| 5.3 快速商品推荐 | 第50-52页 |
| 第六章 总结与展望 | 第52-54页 |
| 6.1 总结 | 第52-53页 |
| 6.2 展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 致谢 | 第58页 |
