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第一章 数海淘金的由来1

第二章 建立数据仓库4

一、数据库结构分析4

（一）系统结构分析4

（二）数据库结构分析4

（三）表结构分析5

（四）数据结构调整5

二、数据质量检测与纠错6

（一）数据缺失6

（二）数据不匹配7

（三）数据异常7

（四）退货数据7

三、数据处理过程8

（一）数据清理执行包8

（二）建立数据仓库执行包8

四、讨论10

第三章 购物篮构成与商品组合12

一、购物篮分析的提出12

二、小样本数据分析示例12

（一）购物篮数据来源12

（二）购物篮分析方法13

三、其他商品的大样本购物篮分析23

（一）茶饮料23

（二）巧克力24

（三）果汁饮料25

（四）卫生巾27

（五）袜子的购物篮相关性分析28

（六）牙膏33

（七）饮料的组合商品34

第四章 口味偏好、价格偏好和规格偏好35

一、口味偏好35

（一）调味品35

（二）饼干37

（三）饮料40

（四）茶饮料42

（五）乐事120g薯片的口味分析43

（六）香皂香味分析43

二、价格偏好44

（一）洗发水44

（二）酸奶47

（三）茶饮料48

（四）袜子49

（五）饮用水50

（六）膨化食品和碳酸饮料51

三、包装规格（容量）偏好52

（一）洗发水52

（二）果汁饮料52

（三）饮用水53

（四）卫生巾55

（五）膨化食品57

四、功能偏好和小类偏好58

（一）洗发水58

（二）袜子58

（三）食用油种类购买比例60

第五章 价格弹性和促销效果分析62

一、价格弹性函数测算与定价模型62

（一）符号说明62

（二）简单优化模型62

（三）“自价格弹性”需求曲线64

（四）实际问题求解65

二、促销效果分析66

（一）促销的概念66

（二）研究方法66

第六章 商品销售的季节性和销售预测82

一、案例一82

（一）分析步骤82

（二）销售量的时间序列分析82

（三）销售额的时间序列分析87

二、案例二91

（一）季节性分析91

（二）预测各主要品牌的销售趋势95

三、案例三97

四、季节变化对纸制品销售的影响100

五、一天内不同时间段的顾客量101

第七章 品牌偏好和品牌销售额分布规律102

一、牙膏的品牌分布分析102

（一）品牌市场占有率102

（二）牙膏购买偏好分析106

二、饼干的品牌分布分析108

（一）市场占有率109

（二）品牌的更新情况113

（三）各品牌的销售策略117

三、纸制品品牌分布分析118

（一）品牌纸制品的销售变化119

（二）真真纸制品销售量数据深入分析122

四、商品品牌销售额分布的幂次定律122

（一）幂次定律含义123

（二）研究过程124

（三）结论132

第八章 关联规则的不定向计算及结果分析133

一、关联规则概念133

（一）基本概念133

（二）关联规则挖掘问题分解133

（三）常规算法介绍134

（四）算法性能比较及选择135

（五）Apriori算法详述135

二、数据处理过程136

（一）指标解释136

（二）数据预处理137

（三）在SQL语句上运用Apriori算法137

三、计算结果分析140

第九章 展望未来142

附录143

一、处理原始数据库的部分SQL语句143

二、建立数据仓库的数据包代码145

三、查询分析洗发水数据的部分SQL代码168

参考文献171

关键词索引173