1 / 2
文档名称:

数据挖掘技术在某零售书店中的应用分析的中期报告.docx

格式:docx   大小:10KB   页数:2页
下载后只包含 1 个 DOCX 格式的文档,没有任何的图纸或源代码,查看文件列表

如果您已付费下载过本站文档,您可以点这里二次下载

分享

预览

数据挖掘技术在某零售书店中的应用分析的中期报告.docx

上传人:niuwk 2024/4/16 文件大小:10 KB

下载得到文件列表

数据挖掘技术在某零售书店中的应用分析的中期报告.docx

相关文档

文档介绍

文档介绍:该【数据挖掘技术在某零售书店中的应用分析的中期报告 】是由【niuwk】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【数据挖掘技术在某零售书店中的应用分析的中期报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。数据挖掘技术在某零售书店中的应用分析的中期报告本报告将介绍数据挖掘技术在某零售书店中的应用分析的中期情况。首先,我们将介绍数据挖掘技术的定义和流程,然后简要介绍了该书店所使用的数据和挖掘目标,接着分别介绍了数据预处理、特征选择、模型构建和模型评估等步骤所取得的成果和发现。最后,我们将总结报告并展望下一步工作。一、数据挖掘技术:数据挖掘技术是一种从大量数据中自动提取隐藏在数据中的模式和知识的过程。数据挖掘技术一般包括以下步骤:数据预处理、特征选择、模型构建和模型评估。二、研究目标:本次研究的目标是利用数据挖掘技术分析该书店的销售数据,深入了解顾客购买行为,了解重要性能指标,如顾客流失率,并帮助书店管理者做出更好的商业决策。三、数据预处理:数据预处理是对原始数据进行清洗、转换和归一化处理的步骤。在书店销售数据中,我们进行了数据去重、数据清洗和缺失值处理。经过预处理,我们得到了一个干净的数据集。四、特征选择:特征选择是指从原始数据中选择最具有代表性和影响力的特征,以便建立更准确和有效的模型。我们使用了相关性分析和主成分分析来选择特征。我们选择了书籍类别、出版社、价格、顾客消费行为等特征。五、模型构建:我们采用了三个不同的算法模型:决策树、逻辑回归和神经网络。通过交叉验证和网格搜索,我们得出了最优的模型参数组合。六、模型评估:我们使用了精度、召回率、F1值和AUC值等评估指标来评估模型的表现。在决策树、逻辑回归和神经网络中,逻辑回归的表现最好,其次是神经网络,决策树表现最差。七、总结和展望:本次中期报告总结了数据挖掘技术在某零售书店中的应用分析情况。通过数据预处理、特征选择、模型构建和模型评估等步骤,我们得出了一些有价值的结论和建议。下一步工作将进一步优化算法模型和评估指标,以提高模型的准确性和可用性。