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图5-3 POS机数据表
经过初步筛选保留可分析数据列为流水号,商品代码,商品名称,商品规格,销售数量,收银员代码,填单时间,贵宾卡,大类代码,中类代码及小类代码。同时筛选出会员的消费记录数据,非会员的数据暂不分析。
为了能够使用SQL SERVER 2000系统中的 ANALYSIS SERVICES进行挖掘模型构建,需要将EXCEL表数据导入对应的数据库内构建简单的数据仓库星型模式,将POS机数据表中的数据进行了转换,以下是转换后构建的可以直接导入SQL SERVER 2000数据库EXCEL组表:
 
图5-4 商品销售事实表
 
图5-5 商品维表
 
图5-6 收银员维表
 
图5-7 时间维表
 
图5-8 贵宾卡维表
在企业管理器中新建一个数据库命名为“lianhua”,选中该数据库右击选择导入数据进行DTS导入,具体步骤见图5-9——图5-13。成功将EXCEL表中的数据导入到数据库中后,选择本地包右击选择新建包,构建对应的DTS包(见图5-14)以便日后数据的更新。最后在创建该数据库中各表的关系图,以商品销售事实表为事实表,时间维表、商品维表、贵宾卡维表和收银员维表为各维表构建星型模式(见图5-15)。
 
图5-9 选择数据源
 
图5-10 指定表复制
 
图5-11 选择源表
 
图5-12 保存复制包
 
图5-13 导入结果反馈
 
图5-14 构建的本地包
 
图5-15星型模式关系表
二、聚类分析
(一)商品聚类分析
运用SQL SERVER 2000 ANALYSIS SERVICES提供的MICROSOFT 聚集挖掘技术分析在3月份会员客户消费记录数据中商品间的联系。首先构建多维数据集SALE:
 
图5-16 多维数据集SALE架构
 
图5-17 多维数据集SALE数据
其次对多维数据集SALE构建挖掘模型输出结果如下图所示:
 
图5-18 商品聚类输出形式
从输出结果中可以得到,在5组会员所购买的商品组合中,有几种小类商品在组合中出现的概率较其他商品要高出很多,具体数据见下图,从图中发现除了出现平时超市商品常见的关联外,口腔清洁用品类商品同蜜饯、坚果、酸乳类商品同时出现的概率也颇高,可见会员在购买蜜饯、坚果、酸乳类商品的同时很有可能购买口腔清洁类商品。
 
图5-19 5组商品组合中出现概率5%以上的数据
(二)会员忠诚度聚类分析
根据3月份个会员来超市消费的记录数据来聚类分析哪些卡号的会员在该月前来消费的次数最多对超市的忠诚度最高,哪些即将是超市可能流失的会员。由于超市会员信息不足所以只能根据贵宾卡号来划分。
 
图5-20 贵宾卡号聚类输出形式
从上图中可以得出贵宾卡介于42745766与44778008之间的会员是本超市的最忠实消费群体一个月内带来20288.08笔的消费数。贵宾卡介于17331949与22359134间的会员也是忠实度较高的会员,一个月内带来19051.89笔的消费数。贵宾卡号小于等于4876082的会员除了上述贵宾卡号外的带来的消费数为月10419.03笔,以处于流失的边缘将最有可能成为超市即将流失的客户,而其他贵宾卡号的客户已经流失。
三、 决策树分析——商品关联
   (一)数据处理
进行商品关联分析需要将源数据做0—1格式的处理,由于数据量较大做该种格式的处理工作量很大,所以选择源数据数据中2009年3月1号POS机产生的交易数据进行转化分析,将源表中的流水号作为主键,商品的大类名称作为其它列名构建一张商品关联表(见图5-21),其中1表示购买了改商品,0表示没有购买,再将该表以相同的方式导入到‘lianhua’数据库中。
 
图5-21商品关联0-1结构
   (二)决策树构建
运用SQL SERVER 2000 ANALYSIS SERVICES提供的决策树挖掘技术对商品关联表构建决策树,为了找出3月1号来华商店消费的客户所购买的商品之间会产生什么样的关联,所以将所有的大类名称都作为预测列(见图5-22)。
 
图5-22选择可预测列
   (三)查看挖掘结果
1.五金配件同非季节性服饰
图5-23所示,选择预测树:五金配件,使预测树的颜色基于1(购买),观察决策树发现在购买了五金配件的12笔销售记录中有同时购买五金配件同非季节性服饰有2笔。
 
图5-23分析预测结果-1.1
图5-24所示,选择预测树:非季节性服饰,使预测树的颜色基于1(购买),观察决策树发现在购买了非季节性服饰的14笔销售记录中有同时购买非季节性服饰同五金配件有2笔。
 
图5-24分析预测结果-1.2
2.休闲食品同清洁用品
图5-25所示,选择预测树:休闲食品,使预测树的颜色基于1(购买),观察决策树发现在购买了休闲食品的50笔销售记录中有同时购买休闲食品同清洁用品有10笔。
 
图5-25 分析预测结果-2.1
图5-26所示,选择预测树:清洁用品,使预测树的颜色基于1(购买),观察决策树发现在购买了清洁用品的19笔销售记录中有同时购买清洁用品同休闲食品有10笔。
 
图5-26 分析预测结果-2.2
3.家用纺织品同清洁用品
图5-27所示,选择预测树:家用纺织品,使预测树的颜色基于1(购买),观察决策树发现在购买了家用纺织品的2笔销售记录中有同时购买家用纺织品同清洁用品有1笔。
 
图5-27 分析预测结果-3
4.小家电同面包糕点
图5-28所示,选择预测树:小家电,使预测树的颜色基于1(购买),观察决策树发现在购买了小家电的1笔销售记录中有同时购买小家电同面包糕点有1笔。
 
图5-28 分析预测结果-4
5.干性食品同休闲食品
图5-29所示,选择预测树:干性食品,使预测树的颜色基于1(购买),观察决策树发现在购买了干性食品的124笔销售记录中有同时购买干性食品同休闲食品有34笔。
 
图5-29 分析预测结果-5
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