1.3 课题研究内容
1.3 课题研究内容：
首先，建立购物篮中单品同时交叉出现的次数的矩阵模型，建立分层交叉列联表。方法中延用了Apriori算法中置信度——支持度的模型，并在此基础上加入提升度（lift值），以避免产生Apriori算法中可能会出现的“伪关联”规则。
其次，考虑到数据分布具有分散性，故数据很难在最细节的层次上发现一些强关联规则，为了可以在较高的层次上进行挖掘，我们在构建商品分类的同时，加入了分层的概念。
再次，引入多维的概念，即OLAP多维模型，不仅在商品维内分析商品与商品的关联，还实现了商品维与顾客维的交互分析，从而研究顾客行为。
此外，根据实际数据分析中存在的问题提出一种交叉列联表与Apriori组合模型。最后，将此多维分层交叉列联表的方法延伸到顾客分层，根据Pareto法则以消费额为指标对顾客进行了分类。
1.2 数据挖掘购物篮分析的方法
1.2 数据挖掘购物篮分析的方法
数据挖掘是指从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中、人们事先并不知道、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘涉及的学科领域和方法很多，其中购物篮分析是数据挖掘在流通业领域的一个重要分析方法。购物篮分析即对顾客购买数据的挖掘的过程，根据挖掘任务可分为分类、预测、聚类和关联规则发现等等；根据挖掘方法可分为:机器学习方法、统计方法和数据库方法。机器学习方法包括归纳学习方法、遗传算法等；统计方法包括回归分析、聚类分析等；数据库方法主要包括多维数据分析（OLAP）。
本文主要通过建立列联表、OLAP多维分析的方法进行商品间的关联分析、商品与顾客间的交叉分析。
第一章 引言（顧客識別マーケティング）
1.1 课题研究的背景
随着经济、技术的不断发展，零售业面临着重大变革：具有竞争优势的零售商不但要知道客户信息、购买信息，还要能够根据这些信息抓住顾客的行为动向，实施有针对性的措施。数据挖掘作为一种新兴商业信息处理技术,通过对数据库中的大量数据进行抽取、转换、分析和其它模型化处理，帮助人们从数据的汪洋大海中挖掘出与企业决策相关联的信息，并在此基础上制定有效、针对顾客的销售方案，最终为企业带来更多的利润。结合数据挖掘技术,一种面向零售业称之为购物篮分析的方法诞生了,这对零售业的市场营销决策行为具有重要的意义,已越來越受到国内外流通业的广泛重视。
従来のチラシやテレビCMを用いたマスマーケティングと違い、CRM/顧客識別マーケティングでは顧客一人ひとりの特徴に合わせてアプローチを行います。 この手法がマスマーケティングを超えて実績を残し始めている事は、アメリカにおいてウォールマートを始めとする数多くの会社にて既に立証されています。従来のマスマーケティングにおいて優良顧客をしっかり囲い込むのは困難であり、 安売り・値引きなどの販促キャンペーンを繰り返すだけでは今後の戦略としては不十分と弊社では考えます。
そこで弊社は 貴社、店舗経営様への顧客創造支援として顧客識別マーケティング「 J-COMs 」 をご提案いたします。
目录（顾客购买数据分析方法）
目 录
摘 要 ...................................................ⅰ
Abstract
...................................................ⅱ
第一章
引言
1.1
课题研究的背景 .........................................
1
1.2
数据挖掘的购物篮分析方法 ...............................
1
1.3
课题研究内容 ...........................................
3
1.4
本文的创新 .............................................
3
1.5
文章组织结构 ...........................................
3
第二章 数据挖掘之购物篮分析及相关技术概述
2.1 面向购物篮分析之挖掘手段——关联分析
...................
2.1.1 Apriori关联规则算法 ................................
2.1.2 频集算法的几种优化方法 .............................
2.1.3 其他的频集挖掘方法
.................................
2.2 多维分析工具——OLAP ...................................
2.2.1 OLAP立方体结构(cube)
...............................
2.2.2 关系型联机分析处理的具体实施方法ROLAP ..............
2.2.3 oracle数据仓库中OLAP的实现模型
——星形模式和雪花模式 ...........
第三章 基于列联表模型的关联分析
3.1 商品的多维分层交叉列联表分析方法 .......................
3.1.1 商品数据分层 .......................................
3.1.2 分层交叉列联表
.....................................
3.1.3 如何避免产生伪关联规则——衡量相关性的指标：lift值 ..
3.1.4 分层列联表的两种分析模式——有hint与无hint .........
3.1.5 多维分析
...........................................
第四章 真实数据分析
4.1数据处理
.................................................
4.2 数据分析
................................................
4.2.1 交叉列联表的SQL实现
.................................
4.2.2 无假设分析
..........................................
4.2.3 有假设分析——牛奶与其他商品的关联
...................
4.3 列联表与Apriori结合的挖掘模型
............................
4.4 多维分析——顾客维的引入
.................................
第五章 分层列联表的推广
——Pareto
chart选取优良客户 .................
致谢
...................................................... 20
参考文献 .................................................. 21
中国研修生論文～その１
今回の研修生は主に、弊社の「個客識別マーケティングJ-COMs」
この製品を研究しました。
J-COMsという武器で消費者に有効なアプローチのご提供することで、
One to One Maeketingの実現、固定ファンを創造できます。
その研究論文は弊社の分析したデータをベースにし、
研究したものです。弊社指導者：陳 海亭
彼女の研究は、日本でやっているものは何れか中国にも適用することで、
有意義な研究になると思います。
論文は中国語になります。
基于对顾客购买数据挖掘的多维交叉分层列联表分析方法
摘 要
本文介绍一种分层交叉列联表的购物篮分析方法，通过建立购物篮中单品同时交叉出现的次数的矩阵模型，快速找到交叉的商品及商品背后反应的顾客行为。模型延用Apriori算法中置信度——支持度原则，并加入提升度（lift）、分层、多维（OLAP）等概念，不但避免产生Apriori算法中可能会出现的“伪关联”现象，且分析前无需进行假设，还可以在较高的层次上进行挖掘，同时有效避免了Apriori算法中可能会筛选掉“低频却有价值”商品的行为，并实现了商品与顾客行为的多维交互分析。
文中采用日本千葉县千葉药品YACS八叶市场FSP店2011年8月到2012年1月的购买数据作为实验数据，在对数据经过处理（包括数据转换与建立OLAP模型）后，进行上述分析。一系列的数据分析实验结果表明，分层交叉列联表方法能够快速、有效地在海量数据中发现商品与商品间的关联知识、顾客与商品间的行为知识，从而有效的掌握了消费者的行为动态，其模型的推广也有广泛的应用。
企業は消費者との関係をどのように築いていくのか？
- 消費者へ有効なアプローチをするにはどうすれば良いのか？
- 未来の自社にとって真のお客様をどのように作り出すのか？
何でも興味津々中国大学研修生
最近中国南京航天航空大学、数学専攻の大学4年生が
ジャンガ・テックに就職体験として、3か月滞在する予定です。
実は、彼女は16歳大学に入り、4年生と言っても、
小大学生です。
どんなことにも、興味津々で、隣にいって、刺激を受けるぐらいです。
日本の温泉に入りました
日本の温泉が有名です。行きたいです。
また、論文、仕事などのことありますので、毎日会社に行きます。
今日は土曜日です。本当の日本の温泉にきました。
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畳上でのうどん
中国大学4年生の実習生、多麗娜です。
次の写真は私が体験した畳です。
「郷に入れば、郷に従う」とのことで、
できるだけ、日本の生活習慣を沢山味わって、
大学に戻って卒業したいと思います。
宜しくお願いします。
日本にくる前、たたみでの生活はなに？
よく分からなかった。
また、日本のうどん、ラーメンも食べたいと思いました。
今回はたたみの上で、うどんを食べました。
聞いた通りに、たたみでの生活は便利と思いました。
うどんも美味しかったです。
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ぱぱぱっぱ！凄い！
こんにちは。
中国大学4年生の実習生 多麗娜です。
1月16日、ある団体の新年賀詞会に参加しました。
乾杯は中国とおなじです。
終了するとき、「ぱぱぱーぱ？」三本締めはすご～い！
大勢の人が同じリズムで「ぱぱぱーぱぱぱーぱぱぱ？」できるのは
日本人の団結のシンポルですね。
その年で働いているのは素敵だわ！
自分のお祖母ちゃんと同じぐらい年齢で、
目の前で自分が頼んだ料理を調理してくれている風景を感動しているようです。
その感動さを話したら、可愛がって、一緒に写真を撮れました。
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大きな瓶酒！
中国南京航天航空大学から来た大学4年生、
驚いたこと、大きなお酒瓶です。
実は彼女はモンゴル人です。
モンゴル人もお酒が好きな民族ですが、
このような大きな瓶のお酒には驚いています。
すご～い瓶酒？
普通の酒瓶と並び幾つ写真を撮りました。
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