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『簡體書』数海淘金—连锁超市销售数据分析实务

書城自編碼: 2358219
分類:簡體書→大陸圖書→管理市場/營銷
作者: 陈绛平 著
國際書號(ISBN): 9787308099790
出版社: 浙江大学出版社
出版日期: 2014-05-01
版次: 1 印次: 1
頁數/字數: 172/207000
書度/開本: 16开

售價:HK$ 91.0

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編輯推薦:
本书依据一个拥有几十家门店的连锁超市2003-2009年的销售数据,描述了对该超市集团2亿多条销售记录进行数据清理、纠错并建立数据仓库的过程,介绍了运用多种数据挖掘和统计分析的方法,对商品销售额、销售量、商品销售相关性、品牌销售分布、品牌偏好、价格偏好、商品规格偏好、促销效果、销售预测、价格弹性系数等进行分析的方法、过程及商业意义,并且在分析方法上有一定的创新。高勇所著的《啤酒与尿布:神奇的购物篮分析》清华大学出版社,2008年属于通俗读物,难以指导实践应用。本书从营销管理应用的角度出发,依据真实的营销数据,具体介绍进行营销数据分析的方法和过程,具有可读性强、可操作性强的特点。
內容簡介:
导语
《数海淘金连锁超市销售数据分析实务》由陈绛平著,是以“购物篮分析”为切入点,介绍如何分析问题并运用相关工具对实际问题进行计算和分析结果,对零售行业的数据库营销进行研究。该书从零售行业数据库营销角度出发,以消费组合和消费偏好为主要研究对象,详细阐述了数据库营销分析问题的思路,说明了数据分析的过程,并对数据分析结果进行评估评价。在分析方法上,采用了许多数学分析工具,并提出了一些独到分析方法和研究思路。这些成果对超市等连锁零售行业的“大数据”营销研究作出了新的贡献,部分成果填补了国内的空白。
内容提要
《数海淘金连锁超市销售数据分析实务》由陈绛平著,依据一个拥有几十家门店的连锁超市2003-2009年的销售数据,描述了对该超市集团2亿多条销售记录进行数据清理、纠错并建立数据仓库的过程,介绍了运用多种数据挖掘和统计分析的方法,对商品销售额、销售量、商品销售相关性、品牌销售分布、品牌偏好、价格偏好、商品规格偏好、促销效果、销售预测、价格弹性系数等进行分析的方法、过程及商业意义,并且在分析方法上有一定的创新。
《数海淘金连锁超市销售数据分析实务》适合销售数据等相关研究者阅读。
關於作者:
浙江大学城市学院副教授,高级工程师,具有多年的市场营销和电子商务教学、研究和实际工作经历,对大数据商业应用、民营企业管理等方面有较深的研究。
目錄
目录
第一章 数海淘金的由来
第二章 建立数据仓库
一、数据库结构分析
一系统结构分析
二数据库结构分析
三表结构分析
四数据结构调整
二、数据质量检测与纠错
一数据缺失
二数据不匹配
三数据异常
四退货数据
三、数据处理过程
一数据清理执行包
二建立数据仓库执行包
四、讨论
第三章 购物篮构成与商品组合
一、购物篮分析的提出
二、小样本数据分析示例
一购物篮数据来源
二购物篮分析方法
三、其他商品的大样本购物篮分析
一茶饮料
二巧克力
三果汁饮料
四卫生巾
五袜子的购物篮相关性分析
六牙膏
七饮料的组合商品
第四章 口味偏好、价格偏好和规格偏好
一、口味偏好
一调味品
二饼干
三饮料
四茶饮料
五乐事120g薯片的口味分析
六香皂香味分析
二、价格偏好
一洗发水
二酸奶
三茶饮料
四袜子
五饮用水
六膨化食品和碳酸饮料
三、包装规格容量偏好
一洗发水
二果汁饮料
三饮用水
四卫生巾
五膨化食品
四、功能偏好和小类偏好
一洗发水
二袜子
三食用油种类购买比例
第五章 价格弹性和促销效果分析
一、价格弹性函数测算与定价模型
一符号说明
二简单优化模型
三“自价格弹性”需求曲线
四实际问题求解
二、促销效果分析
一促销的概念
二研究方法
第六章 商品销售的季节性和销售预测
一、案例一
一分析步骤
二销售量的时间序列分析
三销售额的时间序列分析
二、案例二
一季节性分析
二预测各主要品牌的销售趋势
三、案例三
四、季节变化对纸制品销售的影响
五、一天内不同时间段的顾客量
第七章 品牌偏好和品牌销售额分布规律
一、牙膏的品牌分布分析
一品牌市场占有率
二牙膏购买偏好分析
二、饼干的品牌分布分析
一市场占有率
二品牌的更新情况
三各品牌的销售策略
三、纸制品品牌分布分析
一品牌纸制品的销售变化
二真真纸制品销售量数据深入分析
四、商品品牌销售额分布的幂次定律
一幂次定律含义
二研究过程
三结论
第八章 关联规则的不定向计算及结果分析
一、关联规则概念
一基本概念
二关联规则挖掘问题分解
三常规算法介绍
四算法性能比较及选择
五Apriori算法详述
二、数据处理过程
一指标解释
二数据预处理
三在SQL语句上运用Apriori算法
三、计算结果分析
第九章 展望未来
附录
一、处理原始数据库的部分sQL语句
二、建立数据仓库的数据包代码
三、查询分析洗发水数据的部分SQL代码
参考文献
关键词索引

 

 

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