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天地化育万物, 内心涌现泉源
小组成员： 工商13-4 朱金凤 1258082
工商13-4 赵月苓 1258009
工商13-4 曾 洁 1255085
工商13-4 曾 婕 1258107
一、 目的
通过按人口统计学方式（如按年龄、收入等）预测出目标群体，并对客户群体进行分析研究。最终得出商品关联性最高的三种产品。
二、 过程
1.将数据集与“变量文件”节点连接
2.将类型节点连接到数据源，再将该节点连接表节点
3.编辑类型节点，将所有产品类别设置为双向；并将所有其他方向设置为无
4.将GRI节点附加到类型节点，选择选项只显示值为真的标志变量，然后执行节点
5.将Web节点附加到类型节点，编辑Web节点，选择所有字段并选择仅显示true标志，然后执行
6.在执行页面点击购买鱼和果蔬客户之间的了连接线，单击鼠标右键或点击工具栏选择生成连接的导出节点并修改其名称
然后购买酒和粮果；啤酒冻肉和罐装蔬菜方法同上
7.在每个生成链接的导出节点添加一个类型节点，并将除以下字段外的所有字段的方向都设置为无：value、pmethod、sex、homeown、income和age，以及相关的客户群。附加 C5.0 节点，将输出类型设置为规则集，然后执行它。
8.查看各客户群的决策树，以得出结果。
三、结 果
所有顾客共1000人，购买客户群比例14.6％,购买客户群人数146人。收入大于16950元5人，收入小于等于16950元141人。其中女性2人，男性139人。男性年龄大于25.5岁96人，小于等于20.5岁27人，20.5～25.5之间16人。
三组最佳搭配组合，分别是鱼和果蔬； 酒和粮果；啤酒、豆类和比萨。
在回答问题之前，先向大家介绍Clementine的作用。
SPSS Clenmentines提供众多的预测模型，这使得它们可以应用在多种商业领域中：如超市商品如何摆放可以提高销量；分析商场营销的打折方案，以制定新的更为有效的方案；保险公司分析以往的理赔案例，以推出新的保险品种等等，具有很强的商业价值。
————————以下是原答案——————————
●问题1：Clementine中的购物篮案例要解决什么问题？
运用统计学的方法，通过分析所售商品间的关联度，寻找目标客户群，且对目标客户群的特征进行分析。
●问题2：解决过程中的重要步骤。
重要步骤之一：
设置第一个类型节点时，由于cardid不在所有类型的范围内（它只是一个编号项），要注意把cardid的类型设置为无类型；由于从cardid段到age段的项目不属于商品，故要将方向设置为无；由于要计算所有商品间的关联度，故要将他们的方向设置为双向。
重要步骤之二：
执行web节点后，要注意将浮标最低值设置为大于50，因为只有如此才能显示关联度最强的几组商品，如图。
重要步骤之三：
由于关联度最强的三组产品显示为“fish及fruitveg”“confectionery和wine”“beer及cannedveg及frozenmeal”，故右击它们之间的连线，生成链接的导出节点，注意“beer及cannedveg及frozenmeal”这一组要按住shift连续选中。此步骤是生成的是三个关联度最强的目标客户群。如图所示。
重要步骤之四：
最后生成决策树的时候编辑C5.0节点，“输出类型”选项可以决定生成决策树或规则集。
重要解释：
理解整个数据流及数据流上的节点是本案例中的重点。
A节点是原始数据节点，也是源头节点，之后的数据分流全部依赖于此；
A节点之后的类型节点起到分流的作用；
B节点是GRI节点，显示的数据之间的置信度和支持度；
C节点是网络节点，也是整个流程中比较关键的节点，它直接对数据进行具体的分析，找到商品之间的关联度；
D节点是表节点，用于显示最直观的客户信息和数据；
E是一个特殊的数据流，是根据C节点分析得出，最后找到beer_beans_pizza客户群是目标客户群，并对目标客户群进行特征分析。
●问题3：目的实现后得到了什么样的结果？
如图：
决策树清楚地告诉我们，目标客户群的总人数为146人，其中收入大于16900的人数为5人；收入小于等于16900的141人中，男性占139人，女性2人。该结果显示出，收入小于16900的男性是主要目标客户群。
因此可以将啤酒和冻肉、罐装蔬菜放在一起销售，这也正好和前面的网络节点图的显示相一致。
————————我是华丽丽分割线——————————
为了让新手能看懂且自行完成整个流程，在此分享两个该案例的链接：
市场购物篮分析（规则归纳/C5.0）+apriori
SPSS Clementines 预测分析模型—-啤酒+尿片故事的实现机理（使用11版本实现）
————————我还是华丽丽分割线——————————
小组成员：（一班）
刘治禹 120107130125
刘永顺 1289066
李玲玲 12304070112
刘瑶 120106130242
小组成员
蔺静 工商管理2013—3班
201310811307
罗健 工商管理2013—3班
201310811328
李佳桧 工商管理2013—3班 201310811306
陈玉敏 工商管理2013—3班 201310811310
顾祖芬 工商管理2013—3班 201310811305
王玉珠 工商管理2013—3班 201310811308
购物篮问题分析
一:解决问题
1、找出关联性最强的前3种产品组合
2、通过产品组合找出客户群
3、利用人口特征推测出最佳客户群
二:大概步骤
1：建模，进行一般规则归纳
2：建立web节点，建立产品间的联系
3：运用软件，筛选关联性较强的产品组合，并为其突出显示命名
4：选出关联性最强的产品组合，并找出其人口特征
三:结论
A、鱼和果蔬
B、酒和粮果
C、啤酒、冻肉、罐装蔬菜
A、鱼和果蔬——健康食客
B、酒和粮果——休闲食客
C、啤酒、冻肉、罐装蔬菜——快速食客
3、通过对人口特征分析，得出最佳客户群及其人口特征
最佳客户群：啤酒、冻肉、罐装蔬菜
人口特征： 总人数:1000人
收入《=16900性别：男
最佳客户群人数：136人
再细分：年龄：25—50岁
最佳客户群人数：96人
营销方案
产品组合（啤酒、冻肉、罐装蔬菜）
一、消费者分析
1、消费人群特征： 年龄在25—50岁之间的男性，收入在16900美元以下
2、购买人群预测：
单身男性：主要是未婚或没有孩子的男性，工作时间量大，无暇做饭
家庭男性：休闲时享用，比如：哥们一起看球赛
3、购买渠道：K/A类商超、零售店、休闲场所、餐厅、饭店、公园、车站、小区连锁超市
二、市场分析
简介：根据购物篮分析，得知1000名顾客中有136名目标客户群。市场占有率大概是14%
分析方法：SWOT分析
1、优势：产品组合，满足消费者快捷、方便的需求
2、劣势：不健康
3、机会：利于市场快速扩张，增大市场份额
4、威胁：进入壁垒低，模仿性性强
三、竞争者分析
分析方法：波特五力竞争分析模型
1、新进入者易进入
2、顾客讨价议价的能力不强
3、同行竞争者竞争能力不强。通过数据分析，找出关联性最强的产品组合，而同行竞争者一般是单一产品
4、供应商讨价议价的能力较低，供应厂商特别多
5、替代品的替代能力较弱
四、营销策略（4P方法）
一）产品（product）
1、产品定位：根据分析，定位为快速消费食品，满足中下层消费的男性
2、产品架构：因为该产品具有很强的关联性，把这3个食物进行产品组合销售
二）价格（price）
因为是产品组合，捆绑销售，而且产品不具有差异化，所以采取相对低价的价格策略
三）、渠道
1、销售地点：K/A类商超、零售店、休闲场所、餐厅、饭店、公园、车站、小区连锁超市
2、销售方法：
a.将组合产品陈列在卖场之“食品区”门店端架特殊位置（即利于顾客选择的最佳位置）
b.将组合产品陈列在卖场收银的促销区
c.在客流量较大卖场可实施免费品尝促销推广活动，时间段在周一至周五：下午17：00～21：00，周六周日
d.和相应的食品网商进行合作，实行网上促销，并且送货上门等
四）促销（沟通）
1.在公交，地铁里的电视广告宣传
2. 体育网站、新闻手机APP等插入产品组合促销广告
3.在卖场贴宣传海报，易拉宝支架宣传
4.在大型卖场可以聘请相应的促销人员，进行叫卖活动
5.对小型体育活动进行赞助宣传等
市场购物篮分析报告
小组成员：
谢晶晶 工商管理2013—3班 1258049
向桂花 工商管理2013—3班 1289074
徐亚兰 工商管理2013—3班 1258143
严俊榕 工商管理2013—3班120106130132
一、需要解决的问题
1.一些用户买了一种产品后,买那些产品的概率相对比较高？
2.寻找购买这一类产品客户群体的年龄、收入、性别等特征，确定目标顾客群体。
3.找出关联性较高的产品，形成产品组合，制定营销策略。
二、研究过程
1.建模，导入消费者的购物信息和产品信息。
2.使用GRI模型了解各个信息之间的关联
3.利用WEB模型产生的各个类别组合，分析出各个组合之间的强弱联系。
4. 根据产品联系的强度确定产品的目标顾客群。
顾客共1000人，购买客户群146人，收入大于16950元5人，收入小于等于16950元141人。其中女性两人，男性139人。男性年龄大于25.5岁96人，小于等于20.5岁27人，20.5～25.5之间16人。
三、结论
关联性最强的三种产品组合为：
1.鱼和果蔬 ——健康客户
2.酒和粮果 ——稳健客户
3.啤酒、冻肉和罐装蔬菜——消耗型客户
目标顾客群体为：
收入在16950以下，年龄大于25.5岁的男性顾客。主要购买的产品是：啤酒冻肉和罐装蔬菜，鱼和果蔬，酒和粮果。
四、相应的营销方案
1.把鱼和果蔬类产品，酒和粮果，啤酒、冻肉和罐装蔬菜分别陈列在一个区域，增加顾客的购买次数。
2.进行捆绑性销售，把相关联的产品进行组合包装，组合定价，增加顾客购买数量。
3.分时在下班、周末、节假日进行分时段的促销活动。
4.在休闲场所、上下班必经路的公共交通上做宣传，如地铁、公交车、公园等。
购物篮分析总结报告
成员：胡翠，何林洋，谢鑫，吴南芳，叶桂英，廖梅琳，彭湘媛，张越
购物篮分析教程需要解决的问题
• 一群用户购买了很多产品之后，哪些产品同时购买的几率比较高？
• 买了A产品的同时，买哪个产品的几率比较高？
• 找相应产品的收入年龄性别的客户群
• 针对以上客户群制定相应的营销策划方案
解决问题的过程
• 解决问题所需要的技术：数据挖掘
• 数据挖掘的两个阶段：
• 关联规则建模和一个解释所购买商品之间联系的web显示 ,C5.0规则归纳（描绘已标识产品组的购买者的特征）
• 通过该实验我们掌握了如何使用 Clementine 通过建模（使用 GRI）和直观化（使用 Web 显示）发现数据库中的关系（即链接）。这些链接与数据中的案例组相对应，并且，通过建模（使用 C5.0 规则集）可详细研究这些组并描绘其特征。
最终成果
• 最佳产品搭配：啤酒、冻肉、罐装蔬菜
• 其次是：酒和粮果，鱼和蔬菜
• 所有顾客共一千人，购买客户群146人，收入大于16950元5人，收入小于等于16950元141人。其中女性两人，男性139人。男性年龄大于25.5岁96人，小于等于20.5岁27人，20.5～25.5之间16人。
• 最佳人口特征：收入小于等于16950，性别为男性，年龄大于25.5岁的人群
购物篮分析成员：
赵倩201310811110工商管理一班
赵杨201310811118工商管理一班
万华利201310811114班级同上
购物篮分析的目的：
☆ 对超级市场的购物篮数据以及购买者的相关信息进行数据挖掘
☆ 消除购买关联性强的产品的相关客户群
☆ 细分市场，制定营销方案
实验过程：
Ⅰ导入并整理数据集，用GRI建模算法分析数据
Ⅱ整理出GRI无法识别的派生客户群
Ⅲ通过web显示已分析整理出的数据信息
Ⅳ用GRI找出关联性强的商品，然后根据客户购买的产品类型添加标识，通过规则归纳来描绘这些标识的特征
实验结果：
☞得出关联性强的三种产品组合
＃鱼和蔬菜＃
＃酒和粮果＃
＃啤酒和冻肉还有罐装蔬菜＃
☞而且决策树中可以看到，总人数有1000人，目标客户群有146人。
其中，从收入来看，收入大于16900的人数有5人，收入小于或等于16900的人有141人，男性139，女性2人
从年龄来看，大于25小于50的人有96人
则，目标客户群基本为收入小于16900，年龄大于25小于50的男性
建议：
⒈
把关联性强的相关产品摆放在一起，比如鱼和蔬菜摆在一起，酒和粮果摆在一起。
⒉
对年龄25到50岁年龄段的男性进行重点宣传销售，并不时举行打折促销活动以吸引消费者
艾永均 201310811416
赵艳萍 201310811428
吴艾玲 201310811429
刘楚楚 201310811430
一、购物篮分析要实现什么目的？
1、寻找购买相似产品，并且可按年龄、收入等刻画其特征的客户群；
2、得出事物之间二者的相互关系,找出关联性最强的产品。
二、实现目的的重要步骤
step1：建造图表，分出产品特征、人的特征以及购物篮特征。
step2：运用GRI建模，进行一般规则归纳
step3：建立web节点，建立产品的联系。筛选出关联性强的产品组合，并为其突出显示命名。
三、目的实现后得到的结果
结果显示
1、通过购物篮分析可以得出事物之间联系强弱关系。这样便于企业商家利用这样的联系改善商品的摆放位置、搭配，提高商品销售量，最终达到盈利。
2、具有同特征的人与事之间的联系，便于企业确定目标客户群。可以对客户进行分类营销。
小组成员：杨晨博 201310811130
胡浩 201310811112
雷佳鑫201310811113
郭鑫 201310811115
一、购物篮分析目的
商品的相关性指的是商品销售中不是孤立的，不同的商品在销售中会形成相互因影响的关系，由于这种关系背后往往隐藏着数量庞大的客户群，通过“购物篮”分析，可以明确商品间这种“相互爱恋”的关系，发现商品间的相互联系，找出利益最大化（置信度）商品组合组合，从而做出有利于最大化提升商品销售量的产品组合决策。
分析后，得到具体的顾客群特征，并通过分析，得到产品组合销售中的目标客户群特征，从而进行有效、针对性的销售，达到最大利润。
二、具体实施办法
1）对商品实行购物篮分析，通过采取数据挖掘软件Clementine的手段进行分析。
具体数据类型：
购物篮摘要：
• cardid.购买此篮商品的客户的忠诚卡标识符。
• value.购物篮的总购买价格。
• pmethod.购物篮的支付方法。
卡持有者的个人详细信息：
• sex
• homeown.卡持有者是否拥有住房。
• 收入
• age
购物篮内容—产品类别的出现标志：
• fruitveg
• freshmeat
• dairy
• cannedveg
• cannedmeat
• frozenmeal
• beer
• wine
• softdrink
• fish
• confectionery
2）对于数据信息，利用软件进行对数据的具体分析：
软件操作过程中的具体步骤：
《1》选取可变数据源，各类字段（表），进行建模，将其连接，并对其进行各类属性设置；《2》具体步骤设置完成后，对整个分析流程进行那个执行。利用web绘图功能进行做图，得出结果(如下）；
3》通过图像对商品的关系强度进行分析，了解各类商品的购买组合群体，即同时购买同一群体内的产品组合。并采用GRI关联模型得到结果；
《4》通过分析，利用web得到的绘图结果与利用GRI得到的表数据结果基本一致。的出下列结果：
利用web 绘图与GRI模型的数据可得出结果：
在此购物篮中，各类产品组合相关程度排名高前三项的如下：
前项 后项 支持度% 置信度
• cannedveg • freshmeat 3.0 96.67
• frozenmeal • cannedveg 3.1 93.55
• cannedveg • cannedmeat 4.0 90.0
三、得出产品组合置信度决策树得出产品组合置信度决策树
四、结论
1.最佳产品组合为：啤酒.冻肉.罐装蔬菜；
2.所有顾客共有1000人，购买的客户组合群为146人，其中收入大于16900元的有5人，收入小于16900的有141人，其中女性2人，男性139人；
3.男性年龄大于25.5岁的有96人，小于等于20.5岁的有27人，20.5—25.5岁之间有16人；
4.在所有的目标客户群中，最佳的人口特征为收入小于等于16900，年龄25.5岁的男性人群。
蒋国琳 201310811311
吴帆 201310811313
李林玲 201310811315
成茜 201310811316
陈旭 201310811318
吴莹 201310811323
一、解决什么问题
发现商品与商品之间，消费者与商品之间的联系，并根据这些联系寻找目标客户群，并根据研究内容和结果制定相应的营销策略，达到营销目的。
二、解决问题的过程
1.将数据导入进行建模分析，建立相关性
2.建立web节点，分析相关性，筛选相关性较强的组合
3.选出相关性最强的产品组合并分析目标顾客群
1.关联性较强的前三种组合
鱼——果蔬
酒——粮果
啤酒—冻肉—蔬菜
2.分析顾客特征
健康食客
休闲食客
快速食客
3.得出客户群特征
总人数：1000人
购买客户群146人：收入＞16950元 5人
收入≤16950元 141人
其中女性2人，男性139人。
男性年龄＞25.5岁96人，≤20.5岁27人，20.5～25.5之间16人。
最佳人口特征：年龄大于25.5岁，收入小于等于16950的男性顾客
四、营销策略
产品组合放置，进行组合促销
购物篮数据分析
工商13-3
欧涛 刘闻 万芳 袁茂峰
购物篮数据分析目的
l 发现购物篮内购买各种物品之间的人的特征联系。
l 一群用户购买了很多产品之后，哪些产品同时购买的几率比较高。
具体步骤
l 步骤1：输入购物篮数据
l 步骤2：分析理解整理数据
l 步骤3：插入模型并执行
l 步骤4：利用web工具，决策树工具，GRI模型挖掘数据信息。
l 步骤5：解读结果，找出关联最强关系组合。
输入整理阶段
l 1打开baskrule>BASKETS1n 文件。添加type节点，编辑type节点以剔除一些干扰信息，例如cardid等，我们将其方向设置为无，其他有用的购物篮字段我们设置为双向。
l 插入web节点以显示所有商品组合，通过设置找出三个最强关联组合
l 插入GRI模型（关联规则归纳）以归纳整理人口特征。使用c5.0算法并执行，添加决策树节点以显示结果，得出结果。
购物篮数据分析结果
l 从web和GRI分析结果来看，可以找出三组联系较强的组合：
l 1、啤酒、罐装蔬菜、冻肉
l 2、酒类、甜食
l 3、水果、鱼
l 其中最佳组合为第一组
l 购买啤酒、罐装蔬菜、冻肉用户群特征
l 年龄处于25-50岁之间，年收入低于16900美元的男性。
l 目标客户群特征：年收入16900美元以下，年龄在25——50岁之间，男性。
l 策略
l 1、价格
l 产品主要满足于年收入水平中下的消费群，所以产品定价不宜太高，一般为平民价
l 采取产品组合定价的方式
l 促销定价，如买满3件打8折
2、销售渠道
大多处于销售终端，大型商超、超市连锁店、菜市场等消费者生活用品购买场所。
3、宣传
在超市内有专门的售卖区域，并有鲜明的促销提示牌
在商场内安排销售人员进行促销
在地铁、公交等公共场所广告推广
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2016-3-15
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小组成员： 工商13-4 朱金凤 1258082
工商13-4 赵月苓 1258009
工商13-4 曾 洁 1255085
工商13-4 曾 婕 1258107
一、
目的
通过按人口统计学方式（如按年龄、收入等）预测出目标群体，并对客户群体进行分析研究。最终得出商品关联性最高的三种产品。
二、 过程
1.将数据集与“变量文件”节点连接
2.将类型节点连接到数据源，再将该节点连接表节点
3.编辑类型节点，将所有产品类别设置为双向；并将所有其他方向设置为无
4.将GRI节点附加到类型节点，选择选项只显示值为真的标志变量，然后执行节点
5.将Web节点附加到类型节点，编辑Web节点，选择所有字段并选择仅显示true标志，然后执行
6.在执行页面点击购买鱼和果蔬客户之间的了连接线，单击鼠标右键或点击工具栏选择生成连接的导出节点并修改其名称
然后购买酒和粮果；啤酒冻肉和罐装蔬菜方法同上
7.在每个生成链接的导出节点添加一个类型节点，并将除以下字段外的所有字段的方向都设置为无：value、pmethod、sex、homeown、income和age，以及相关的客户群。附加 C5.0 节点，将输出类型设置为规则集，然后执行它。
8.查看各客户群的决策树，以得出结果。
三、结 果
所有顾客共1000人，购买客户群比例14.6％,购买客户群人数146人。收入大于16950元5人，收入小于等于16950元141人。其中女性2人，男性139人。男性年龄大于25.5岁96人，小于等于20.5岁27人，20.5～25.5之间16人。
三组最佳搭配组合，分别是鱼和果蔬； 酒和粮果；啤酒、豆类和比萨。
在回答问题之前，先向大家介绍Clementine的作用。
SPSS Clenmentines提供众多的预测模型，这使得它们可以应用在多种商业领域中：如超市商品如何摆放可以提高销量；分析商场营销的打折方案，以制定新的更为有效的方案；保险公司分析以往的理赔案例，以推出新的保险品种等等，具有很强的商业价值。
————————以下是原答案——————————
●问题1：Clementine中的购物篮案例要解决什么问题？
运用统计学的方法，通过分析所售商品间的关联度，寻找目标客户群，且对目标客户群的特征进行分析。
●问题2：解决过程中的重要步骤。
重要步骤之一：
设置第一个类型节点时，由于cardid不在所有类型的范围内（它只是一个编号项），要注意把cardid的类型设置为无类型；由于从cardid段到age段的项目不属于商品，故要将方向设置为无；由于要计算所有商品间的关联度，故要将他们的方向设置为双向。
重要步骤之二：
执行web节点后，要注意将浮标最低值设置为大于50，因为只有如此才能显示关联度最强的几组商品，如图。
重要步骤之三：
由于关联度最强的三组产品显示为“fish及fruitveg”“confectionery和wine”“beer及cannedveg及frozenmeal”，故右击它们之间的连线，生成链接的导出节点，注意“beer及cannedveg及frozenmeal”这一组要按住shift连续选中。此步骤是生成的是三个关联度最强的目标客户群。如图所示。
重要步骤之四：
最后生成决策树的时候编辑C5.0节点，“输出类型”选项可以决定生成决策树或规则集。
重要解释：
理解整个数据流及数据流上的节点是本案例中的重点。
A节点是原始数据节点，也是源头节点，之后的数据分流全部依赖于此；
A节点之后的类型节点起到分流的作用；
B节点是GRI节点，显示的数据之间的置信度和支持度；
C节点是网络节点，也是整个流程中比较关键的节点，它直接对数据进行具体的分析，找到商品之间的关联度；
D节点是表节点，用于显示最直观的客户信息和数据；
E是一个特殊的数据流，是根据C节点分析得出，最后找到beer_beans_pizza客户群是目标客户群，并对目标客户群进行特征分析。
●问题3：目的实现后得到了什么样的结果？
如图：
决策树清楚地告诉我们，目标客户群的总人数为146人，其中收入大于16900的人数为5人；收入小于等于16900的141人中，男性占139人，女性2人。该结果显示出，收入小于16900的男性是主要目标客户群。
因此可以将啤酒和冻肉、罐装蔬菜放在一起销售，这也正好和前面的网络节点图的显示相一致。
————————我是华丽丽分割线——————————
为了让新手能看懂且自行完成整个流程，在此分享两个该案例的链接：
市场购物篮分析（规则归纳/C5.0）+apriori
SPSS Clementines 预测分析模型—-啤酒+尿片故事的实现机理（使用11版本实现）
————————我还是华丽丽分割线——————————
小组成员：（一班）
刘治禹 120107130125
刘永顺 1289066
李玲玲 12304070112
刘瑶 120106130242
小组成员
蔺静 工商管理2013—3班
201310811307
罗健 工商管理2013—3班
201310811328
李佳桧 工商管理2013—3班 201310811306
陈玉敏 工商管理2013—3班 201310811310
顾祖芬 工商管理2013—3班 201310811305
王玉珠 工商管理2013—3班 201310811308
购物篮问题分析
一:解决问题
1、找出关联性最强的前3种产品组合
2、通过产品组合找出客户群
3、利用人口特征推测出最佳客户群
二:大概步骤
1：建模，进行一般规则归纳
2：建立web节点，建立产品间的联系
3：运用软件，筛选关联性较强的产品组合，并为其突出显示命名
4：选出关联性最强的产品组合，并找出其人口特征
三:结论
1、找出关联性最强的前3种产品组合
A、鱼和果蔬
B、酒和粮果
C、啤酒、冻肉、罐装蔬菜
2、通过产品组合找出客户群
A、鱼和果蔬——健康食客
B、酒和粮果——休闲食客
C、啤酒、冻肉、罐装蔬菜——快速食客
3、通过对人口特征分析，得出最佳客户群及其人口特征
最佳客户群：啤酒、冻肉、罐装蔬菜
人口特征： 总人数:1000人
收入《=16900性别：男
最佳客户群人数：136人
再细分：年龄：25—50岁
最佳客户群人数：96人![]()
营销方案
产品组合（啤酒、冻肉、罐装蔬菜）
一、消费者分析
1、消费人群特征： 年龄在25—50岁之间的男性，收入在16900美元以下
2、购买人群预测：
单身男性：主要是未婚或没有孩子的男性，工作时间量大，无暇做饭
家庭男性：休闲时享用，比如：哥们一起看球赛
3、购买渠道：K/A类商超、零售店、休闲场所、餐厅、饭店、公园、车站、小区连锁超市
二、市场分析
简介：根据购物篮分析，得知1000名顾客中有136名目标客户群。市场占有率大概是14%
分析方法：SWOT分析
1、优势：产品组合，满足消费者快捷、方便的需求
2、劣势：不健康
3、机会：利于市场快速扩张，增大市场份额
4、威胁：进入壁垒低，模仿性性强
三、竞争者分析
分析方法：波特五力竞争分析模型
1、新进入者易进入
2、顾客讨价议价的能力不强
3、同行竞争者竞争能力不强。通过数据分析，找出关联性最强的产品组合，而同行竞争者一般是单一产品
4、供应商讨价议价的能力较低，供应厂商特别多
5、替代品的替代能力较弱
四、营销策略（4P方法）
一）产品（product）
1、产品定位：根据分析，定位为快速消费食品，满足中下层消费的男性
2、产品架构：因为该产品具有很强的关联性，把这3个食物进行产品组合销售
二）价格（price）
因为是产品组合，捆绑销售，而且产品不具有差异化，所以采取相对低价的价格策略
三）、渠道
1、销售地点：K/A类商超、零售店、休闲场所、餐厅、饭店、公园、车站、小区连锁超市
2、销售方法：
a.将组合产品陈列在卖场之“食品区”门店端架特殊位置（即利于顾客选择的最佳位置）
b.将组合产品陈列在卖场收银的促销区
c.在客流量较大卖场可实施免费品尝促销推广活动，时间段在周一至周五：下午17：00～21：00，周六周日
d.和相应的食品网商进行合作，实行网上促销，并且送货上门等
四）促销（沟通）
1.在公交，地铁里的电视广告宣传
2. 体育网站、新闻手机APP等插入产品组合促销广告
3.在卖场贴宣传海报，易拉宝支架宣传
4.在大型卖场可以聘请相应的促销人员，进行叫卖活动
5.对小型体育活动进行赞助宣传等
市场购物篮分析报告
小组成员：
谢晶晶 工商管理2013—3班 1258049
向桂花 工商管理2013—3班 1289074
徐亚兰 工商管理2013—3班 1258143
严俊榕 工商管理2013—3班120106130132
一、需要解决的问题
1.一些用户买了一种产品后,买那些产品的概率相对比较高？
2.寻找购买这一类产品客户群体的年龄、收入、性别等特征，确定目标顾客群体。
3.找出关联性较高的产品，形成产品组合，制定营销策略。
二、研究过程
1.建模，导入消费者的购物信息和产品信息。
2.使用GRI模型了解各个信息之间的关联
3.利用WEB模型产生的各个类别组合，分析出各个组合之间的强弱联系。
4. 根据产品联系的强度确定产品的目标顾客群。
顾客共1000人，购买客户群146人，收入大于16950元5人，收入小于等于16950元141人。其中女性两人，男性139人。男性年龄大于25.5岁96人，小于等于20.5岁27人，20.5～25.5之间16人。
三、结论
关联性最强的三种产品组合为：
1.鱼和果蔬 ——健康客户
2.酒和粮果 ——稳健客户
3.啤酒、冻肉和罐装蔬菜——消耗型客户
目标顾客群体为：
收入在16950以下，年龄大于25.5岁的男性顾客。主要购买的产品是：啤酒冻肉和罐装蔬菜，鱼和果蔬，酒和粮果。
四、相应的营销方案
1.把鱼和果蔬类产品，酒和粮果，啤酒、冻肉和罐装蔬菜分别陈列在一个区域，增加顾客的购买次数。
2.进行捆绑性销售，把相关联的产品进行组合包装，组合定价，增加顾客购买数量。
3.分时在下班、周末、节假日进行分时段的促销活动。
4.在休闲场所、上下班必经路的公共交通上做宣传，如地铁、公交车、公园等。
购物篮分析总结报告
成员：胡翠，何林洋，谢鑫，吴南芳，叶桂英，廖梅琳，彭湘媛，张越
购物篮分析教程需要解决的问题
• 一群用户购买了很多产品之后，哪些产品同时购买的几率比较高？
• 买了A产品的同时，买哪个产品的几率比较高？
• 找相应产品的收入年龄性别的客户群
• 针对以上客户群制定相应的营销策划方案
解决问题的过程
• 解决问题所需要的技术：数据挖掘
• 数据挖掘的两个阶段：
• 关联规则建模和一个解释所购买商品之间联系的web显示 ,C5.0规则归纳（描绘已标识产品组的购买者的特征）
• 通过该实验我们掌握了如何使用 Clementine 通过建模（使用 GRI）和直观化（使用 Web 显示）发现数据库中的关系（即链接）。这些链接与数据中的案例组相对应，并且，通过建模（使用 C5.0 规则集）可详细研究这些组并描绘其特征。
最终成果
• 最佳产品搭配：啤酒、冻肉、罐装蔬菜
• 其次是：酒和粮果，鱼和蔬菜
• 所有顾客共一千人，购买客户群146人，收入大于16950元5人，收入小于等于16950元141人。其中女性两人，男性139人。男性年龄大于25.5岁96人，小于等于20.5岁27人，20.5～25.5之间16人。
• 最佳人口特征：收入小于等于16950，性别为男性，年龄大于25.5岁的人群
购物篮分析成员：
赵倩201310811110工商管理一班
赵杨201310811118工商管理一班
万华利201310811114班级同上
购物篮分析的目的：
☆ 对超级市场的购物篮数据以及购买者的相关信息进行数据挖掘
☆ 消除购买关联性强的产品的相关客户群
☆ 细分市场，制定营销方案
实验过程：
Ⅰ导入并整理数据集，用GRI建模算法分析数据
Ⅱ整理出GRI无法识别的派生客户群
Ⅲ通过web显示已分析整理出的数据信息
Ⅳ用GRI找出关联性强的商品，然后根据客户购买的产品类型添加标识，通过规则归纳来描绘这些标识的特征
实验结果：
☞得出关联性强的三种产品组合
＃鱼和蔬菜＃
＃酒和粮果＃
＃啤酒和冻肉还有罐装蔬菜＃
☞而且决策树中可以看到，总人数有1000人，目标客户群有146人。
其中，从收入来看，收入大于16900的人数有5人，收入小于或等于16900的人有141人，男性139，女性2人
从年龄来看，大于25小于50的人有96人
则，目标客户群基本为收入小于16900，年龄大于25小于50的男性
建议：
⒈
把关联性强的相关产品摆放在一起，比如鱼和蔬菜摆在一起，酒和粮果摆在一起。
⒉
对年龄25到50岁年龄段的男性进行重点宣传销售，并不时举行打折促销活动以吸引消费者
小组成员：
艾永均 201310811416
赵艳萍 201310811428
吴艾玲 201310811429
刘楚楚 201310811430
一、购物篮分析要实现什么目的？
1、寻找购买相似产品，并且可按年龄、收入等刻画其特征的客户群；
2、得出事物之间二者的相互关系,找出关联性最强的产品。
二、实现目的的重要步骤
step1：建造图表，分出产品特征、人的特征以及购物篮特征。
step2：运用GRI建模，进行一般规则归纳
step3：建立web节点，建立产品的联系。筛选出关联性强的产品组合，并为其突出显示命名。
三、目的实现后得到的结果
结果显示
1、通过购物篮分析可以得出事物之间联系强弱关系。这样便于企业商家利用这样的联系改善商品的摆放位置、搭配，提高商品销售量，最终达到盈利。
2、具有同特征的人与事之间的联系，便于企业确定目标客户群。可以对客户进行分类营销。
小组成员：杨晨博 201310811130
胡浩 201310811112
雷佳鑫201310811113
郭鑫 201310811115
一、购物篮分析目的
商品的相关性指的是商品销售中不是孤立的，不同的商品在销售中会形成相互因影响的关系，由于这种关系背后往往隐藏着数量庞大的客户群，通过“购物篮”分析，可以明确商品间这种“相互爱恋”的关系，发现商品间的相互联系，找出利益最大化（置信度）商品组合组合，从而做出有利于最大化提升商品销售量的产品组合决策。
分析后，得到具体的顾客群特征，并通过分析，得到产品组合销售中的目标客户群特征，从而进行有效、针对性的销售，达到最大利润。
二、具体实施办法
1）对商品实行购物篮分析，通过采取数据挖掘软件Clementine的手段进行分析。
具体数据类型：
购物篮摘要：
• cardid.购买此篮商品的客户的忠诚卡标识符。
• value.购物篮的总购买价格。
• pmethod.购物篮的支付方法。
卡持有者的个人详细信息：
• sex
• homeown.卡持有者是否拥有住房。
• 收入
• age
购物篮内容—产品类别的出现标志：
• fruitveg
• freshmeat
• dairy
• cannedveg
• cannedmeat
• frozenmeal
• beer
• wine
• softdrink
• fish
• confectionery
2）对于数据信息，利用软件进行对数据的具体分析：
软件操作过程中的具体步骤：
《1》选取可变数据源，各类字段（表），进行建模，将其连接，并对其进行各类属性设置；《2》具体步骤设置完成后，对整个分析流程进行那个执行。利用web绘图功能进行做图，得出结果(如下）；
3》通过图像对商品的关系强度进行分析，了解各类商品的购买组合群体，即同时购买同一群体内的产品组合。并采用GRI关联模型得到结果；
《4》通过分析，利用web得到的绘图结果与利用GRI得到的表数据结果基本一致。的出下列结果：
利用web
绘图与GRI模型的数据可得出结果：
在此购物篮中，各类产品组合相关程度排名高前三项的如下：
前项 后项 支持度% 置信度
• cannedveg • freshmeat 3.0
96.67
• frozenmeal
• beer
• frozenmeal • cannedveg
3.1
93.55
• freshmeat
• beer
• cannedveg • cannedmeat 4.0
90.0
• frozenmeal
• beer
三、得出产品组合置信度决策树得出产品组合置信度决策树
1.最佳产品组合为：啤酒.冻肉.罐装蔬菜；
2.所有顾客共有1000人，购买的客户组合群为146人，其中收入大于16900元的有5人，收入小于16900的有141人，其中女性2人，男性139人；
3.男性年龄大于25.5岁的有96人，小于等于20.5岁的有27人，20.5—25.5岁之间有16人；
4.在所有的目标客户群中，最佳的人口特征为收入小于等于16900，年龄25.5岁的男性人群。
蒋国琳 201310811311
吴帆 201310811313
李林玲 201310811315
成茜 201310811316
陈旭 201310811318
吴莹 201310811323
一、解决什么问题
发现商品与商品之间，消费者与商品之间的联系，并根据这些联系寻找目标客户群，并根据研究内容和结果制定相应的营销策略，达到营销目的。
二、解决问题的过程
1.将数据导入进行建模分析，建立相关性
2.建立web节点，分析相关性，筛选相关性较强的组合
3.选出相关性最强的产品组合并分析目标顾客群
三、结论
1.关联性较强的前三种组合
鱼——果蔬
酒——粮果
啤酒—冻肉—蔬菜
2.分析顾客特征
健康食客
休闲食客
快速食客
3.得出客户群特征
总人数：1000人
购买客户群146人：收入＞16950元 5人
收入≤16950元 141人
其中女性2人，男性139人。
男性年龄＞25.5岁96人，≤20.5岁27人，20.5～25.5之间16人。
最佳人口特征：年龄大于25.5岁，收入小于等于16950的男性顾客
四、营销策略
产品组合放置，进行组合促销
购物篮数据分析
工商13-3
欧涛 刘闻 万芳 袁茂峰
购物篮数据分析目的
l 发现购物篮内购买各种物品之间的人的特征联系。
l 一群用户购买了很多产品之后，哪些产品同时购买的几率比较高。
具体步骤
l 步骤1：输入购物篮数据
l 步骤2：分析理解整理数据
l 步骤3：插入模型并执行
l 步骤4：利用web工具，决策树工具，GRI模型挖掘数据信息。
l 步骤5：解读结果，找出关联最强关系组合。
输入整理阶段
l 1打开baskrule>BASKETS1n 文件。添加type节点，编辑type节点以剔除一些干扰信息，例如cardid等，我们将其方向设置为无，其他有用的购物篮字段我们设置为双向。
l 插入web节点以显示所有商品组合，通过设置找出三个最强关联组合
l 插入GRI模型（关联规则归纳）以归纳整理人口特征。使用c5.0算法并执行，添加决策树节点以显示结果，得出结果。
购物篮数据分析结果
l 从web和GRI分析结果来看，可以找出三组联系较强的组合：
l 1、啤酒、罐装蔬菜、冻肉
l 2、酒类、甜食
l 3、水果、鱼
l 其中最佳组合为第一组
l 购买啤酒、罐装蔬菜、冻肉用户群特征
l 年龄处于25-50岁之间，年收入低于16900美元的男性。
营销方案
l 目标客户群特征：年收入16900美元以下，年龄在25——50岁之间，男性。
l 策略
l 1、价格
l 产品主要满足于年收入水平中下的消费群，所以产品定价不宜太高，一般为平民价
l 采取产品组合定价的方式
l 促销定价，如买满3件打8折
2、销售渠道
大多处于销售终端，大型商超、超市连锁店、菜市场等消费者生活用品购买场所。
3、宣传
在超市内有专门的售卖区域，并有鲜明的促销提示牌
在商场内安排销售人员进行促销
在地铁、公交等公共场所广告推广
谢谢观看
欧涛 刘闻 万芳 袁茂峰
2016-3-15