數(shù)據(jù)挖掘項目總報告課件

1、數(shù) 據(jù) 挖 掘 彩電 項 目 總 報 告蘿卜網(wǎng)數(shù)據(jù)分析資料之彩電銷售的盈利趨勢分析與預(yù)測一、項目概述二、項目實施三、數(shù)據(jù)分析四、最終結(jié)論一、項目概述1.項目安排本項目實施時間為四個星期，安排如下：第一周（4月10日-4月16日） 尋找數(shù)據(jù)源，確定課題研究內(nèi)容和方向，人員分工，完成計劃書。第二周（4月17日-4月23日） 按分工計劃進(jìn)行各自工作（數(shù)據(jù)清理，模型設(shè)計，程序設(shè)計等）第三周（4月24日-4月30日） 周中完成統(tǒng)計結(jié)果分析，周末集中討論報告初稿。第四周（5月8日-5月13日） 報告定稿1、問題的提出家電零售業(yè)的激烈競爭 上海市場三足鼎立：國美、永樂、蘇寧，三大連鎖集團(tuán)占據(jù)絕大多數(shù)市場份額

2、。 其余企業(yè)如一百、華聯(lián)。由于自身原因，難以進(jìn)一步擴(kuò)展規(guī)模。 三大連鎖集團(tuán)都在積極增加門店數(shù)量、加大廣告投入。多年的激烈競爭，才達(dá)到今天的市場地位。家電銷售早已進(jìn)入微利時代 激烈的競爭，導(dǎo)致家電零售企業(yè)都把市場占有率，作為首要考慮的問題，甚至優(yōu)于盈利。因此，價格戰(zhàn)成為最主要的手段，無利潤，甚至虧本銷售現(xiàn)象普遍存在。家電零售業(yè)通過擴(kuò)大銷售，以此來要求生產(chǎn)廠家提供更低的供貨價格。市場信息對家電零售業(yè)的意義 家電零售企業(yè)都采用了計算機管理進(jìn)、銷、存數(shù)據(jù)，因面對的是家電產(chǎn)品的最終消費者。因此，在海量的銷售記錄中，存在大量有價值的信息。若能提取這些信息，提供給管理部門作為決策時的依據(jù)，有助于提高管理部門

3、決策的準(zhǔn)確性。 2、目標(biāo)的確定數(shù)據(jù)資源的選取 本次項目，選用國美電器某門店的進(jìn)銷存系統(tǒng)數(shù)據(jù)作為分析對象。 該系統(tǒng)使用SQL Server作為數(shù)據(jù)庫平臺，包括財務(wù)、商品信息、銷售記錄等大量數(shù)據(jù)。 2、目標(biāo)的確定系統(tǒng)初步分析 數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)包含21個表。 商品分類信息存儲在Item和ItemList兩個表中。 商品銷售信息存儲在Out和OutDetail兩個表中 下圖為數(shù)據(jù)庫關(guān)系圖（部分）：2、目標(biāo)的確定作簡單查詢，該系統(tǒng)定義350種大類，共10539種家電商品信息，其中1713種為經(jīng)銷或代銷的彩色電視機品種。是最多品種的分類，也考慮到彩色電視機在家電中占有最大比重，我們本次項目將其定為研究的對象。系

4、統(tǒng)記錄的是從2001年3月15日到2002年4月27日的銷售記錄。2、目標(biāo)的確定我們從系統(tǒng)中提取有關(guān)彩色電視機的商品品牌、規(guī)格、銷售價格、銷售數(shù)量、毛利等相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。應(yīng)用Microsoft SQL Server 2000 Enterprise 的Analysis Server OLAP/Data Mining作為分析和挖掘工具。采用的數(shù)據(jù)挖掘的理論（聚類、決策樹） 目標(biāo)的確定最終目標(biāo) 根據(jù)彩色電視機的品牌、規(guī)格、型號、屏幕尺寸及銷售價格等特征，通過一定的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和方法，找出這些特征與彩電銷售是否盈利間存在的關(guān)聯(lián)。二、項目實施1、數(shù)據(jù)清理2、多維數(shù)據(jù)集建立3、挖掘模型設(shè)計及決策樹處理1

5、、數(shù)據(jù)清理對系統(tǒng)原有信息的分析 原系統(tǒng)對商品分類采用兩級分類的方式：其中，F(xiàn)Name列存儲商品大類信息，F(xiàn)Specification存儲商品品牌和型號信息。結(jié)構(gòu)不大合理。1、數(shù)據(jù)清理 為便于數(shù)據(jù)挖掘，將商品相關(guān)信息合理存儲，采用細(xì)化分類的思想，針對本次分析的商品為彩電，將其改為4級分類，依次為： *銷售類別（經(jīng)銷和代銷兩種） *屏幕尺寸 *品牌 *型號 1、數(shù)據(jù)清理 為此，在Itemlist表中加入兩列：Brand和Size，存儲彩電品牌和屏幕尺寸信息。新列數(shù)據(jù)從FSpecification列中提?。?、數(shù)據(jù)清理無關(guān)數(shù)據(jù)的清除 新建一個TV_Item表，只存儲與彩電有關(guān)的商品信息： 列名意義I

6、d自動編號Brand_Name品牌FItemCode商品編碼FName銷售類別FSpecification型號Tv_Size屏幕尺寸1、數(shù)據(jù)清理 從Itemlist表中導(dǎo)出與彩電相關(guān)數(shù)據(jù)項到TV_Item表中：1、數(shù)據(jù)清理銷售記錄的清理 建一TV_Sales表，用于存儲相關(guān)彩電的銷售信息，表中只保留本次項目用到的信息： 列名意義Id自動編號FMonth銷售月份FItemCode商品編碼FQuanty銷售數(shù)量FProfit毛利FSalePrice銷售價格FYear銷售年份1、數(shù)據(jù)清理 根據(jù)TV_Item表中存在的彩電編碼列，將OutDetail表中與彩電相關(guān)條目倒入TV_Sales表：1、數(shù)據(jù)清

7、理其余清理工作 商品編碼的規(guī)范 無銷售記錄的彩電條目的清除（包括：北京、上海、牡丹、孔雀等品牌） 錯誤銷售數(shù)據(jù)的清除（如因抵消價格輸入錯誤的單據(jù)，而輸入付銷售數(shù)量的銷售記錄） 1、數(shù)據(jù)清理結(jié)果 僅將相關(guān)數(shù)據(jù)集中在僅兩個表中，大大減少數(shù)據(jù)量，有利于下一階段工作。 規(guī)范了信息存儲形式，為進(jìn)一步挖掘打好基礎(chǔ)。 2、多維數(shù)據(jù)集建立利用SQL Server企業(yè)版所帶的Analysis Manager 工具建立多維數(shù)據(jù)集 事實數(shù)據(jù)表：TV_Sales 度量值： FQuanty（銷售數(shù)量） FProfit （毛利）2、多維數(shù)據(jù)集建立維度的建立 *時間維度:2、多維數(shù)據(jù)集建立 *品牌和尺寸維度:3、挖掘模型設(shè)

8、計及決策樹處理采用的技術(shù)： Microsoft決策樹數(shù)據(jù)預(yù)處理： 原因：SQL Server不支持自定義挖掘模型 為適應(yīng)Microsoft決策樹運算要求，減小數(shù)據(jù)范圍，將銷售記錄中每筆銷售的毛利值，按其值為正、零和負(fù)，劃分為盈利、無利和虧損（銷售）三類。 將每筆銷售記錄的銷售單價劃歸入以下幾類：0-￥999￥1000￥1499￥1500-￥1999￥2000-￥2499￥2500-￥2999￥3000-￥3499￥3500-￥3999￥4000-￥4999￥50003、挖掘模型設(shè)計及決策樹處理挖掘模型建立 四個挖掘模型： 時間、價格、品牌、屏幕尺寸價格模型圖片三、數(shù)據(jù)分析為便于觀察，將挖掘結(jié)果

9、倒入EXCEL表中分析 除2001年3月門店新開張時虧損銷售幅度較大，以及2002年4月數(shù)據(jù)不完整外，其余月份波動較小，無明顯變化趨勢。 在2月、5月、10月進(jìn)行的降價促銷活動，對整體盈利情況無明顯影響彩電屏幕尺寸和銷售價格間有對應(yīng)關(guān)系，放在一起分析雖然14寸彩電有非常好的盈利能力，但并非消費主流隨著彩電銷售價格增加（或屏幕增大），虧損銷售的比例也在增加，所以并非越高檔的彩電，越能給銷售企業(yè)帶來利潤。盈利情況較好品牌：三洋、海爾、廈華盈利情況較差品牌：東芝中外品牌對比： 國產(chǎn)品牌以無利銷售占主流，國外品牌中無利銷售大多占小部分比例 。造成此現(xiàn)象，是因為國產(chǎn)彩電銷售以跑量為主，達(dá)到一定銷量后，可要求廠家提供返利。形成另外的利潤來源。而國外品牌大多無返利提供，利潤僅來自銷售毛利。 四、最終結(jié)論從能否創(chuàng)造正利潤的角度看，中低端彩電品種比高端品種