知网查重论文样例--数据挖掘在零售业销售预测中的应用
企业的市场营销是数据挖掘技术应用最广泛的领域之一，零售业又是最注重市场营销的行业，数据挖掘对当下零售业发展意义重大。与此同时，零售业为数据挖掘提供了大量资源：销售记录、物流信息、顾客购物篮信息等海量数据，由于近年来电商日益流行，数据量也迅速膨胀起来。
1 顾客忠诚度分析
现在，许多超市都采用会员制，通过会员卡信息挖掘顾客购买序列，分析顾客忠诚度及购买趋势，以及同一位顾客不同时期购买的商品，顾客消费和信誉度变化，根据这些数据调整商品价格、类别等，在留住原有客户群的基础上吸引更多的顾客到店购买。
2 产品推荐和商品的交叉推荐
每次走进超市，都可以发现各种各样的广告、宣传单，如果你关注超市官方信息，经常可以看到网页上的宣传：本周热点商品、特价商品、买产品X送产品Y等等，这些活动都是数据挖掘的功劳。分析产品的历史销售数据，我们可以挖掘出关联信息，可以发现顾客在购买一种产品时可能同时购买另一种产品，通过这些信息就可以形成产品推荐，帮助顾客选择商品，从而增加销售额。协同推荐系统（Collaborative Recommender Systems）根据顾客的购买意见，利用数据挖掘技术分析数据，在顾客交易时产生个性化的产品推荐，大大的提升了超市的收益。
