本报告为《商务数据研究报告》，深入分析了当前商业环境中的关键数据趋势，并提供了详实的数据支持与见解，旨在为企业决策者提供有价值的参考信息。
本科学生综合性实验报告
项目组长：张梦瑶
学号：0141262
成员专业：国际经贸 班级：国贸142
实验项目名称：商务数据分析报告
指导教师及职称：李虹来
开课学期：2015 至 2016 学年 下 学期
上课时间：2016 年 6 月 16 日
### 商务数据分析报告（第一页）
网上销售与传统店面销售不同，没有售货员提供现场咨询服务。然而，互联网的优势使得企业能够为用户提供更优质的服务。由于服务器记录了用户在浏览电子商务网站时的所有行为数据，因此可以轻易收集用户的浏览记录、交易信息及偏好数据。
个性化推荐技术中的关联规则分析最典型的例子是购物篮分析（Basket Analysis），其目标在于发现交易数据库中不同商品之间的联系强度，并挖掘潜在购买模式，从而为用户提供参考服务，提高用户满意度和购买率。
### 数据理解阶段
本案例采用淘宝网的用户交易数据进行分析。每条记录包括唯一标识用户的交易号、购买的商品名及其数量和单价等信息。
表1展示了原始数据集中各属性的信息：
| 属性名 | 说明 |
| --- | --- |
| ID | 每次交易的唯一识别码 |
| 商品名称 | 用户所购商品的名字|
| 数量 | 购买的每种商品的数量|
| 单价 | 所购买的商品的价格|
表2展示了部分实例数据：
```
ID 商品名 数量 单价
1 女装T恤 2 79
短裙 2 118
休闲男装 1 99
连衣裙 1 35
...
```
### 数据准备阶段
原始数据集可能包含冗余信息、空值和零值，这些需要在关联规则分析之前被处理掉。本案例中过滤掉了商品数量及单价属性，并为了保护用户隐私去除了用户名字段。
经过预处理后的部分数据如表3所示：
| 交易号 | 商品1 | 商品2 | ... |
| ------ | ------- | ---------- | ---|
| ID | 女装T恤 | 短裙 |
同时，将这些信息转换为布尔矩阵格式和事务处理格式用于Apriori算法输入。
### 数据建模
利用Clementine中的Apriori算法进行关联规则分析。设定最小支持度1%，置信度50%作为阈值，并基于表4的交易数据得出商品之间的相关性，如“高跟鞋”与“洗发水”，以及其它组合等。
### 模型评估
根据模型输出结果选取以下几条向顾客推荐：
- 规则1：玩具和文具=>童装
- 规则2：洗发水=>高跟鞋
- 规则3：玩具=>童装
- 其他规则...
进一步结合实际经验，优化这些关联规则。例如可以将规则1与规则3合并。
### 模型发布
通过建模分析得出的关联规则，企业可以获得商品销售的一系列有用信息，并据此制定相应的营销策略和推荐系统。
5星
