文档介绍：.
&A药財俺火摩
本科学生综合性实验报告
项目组长张梦瑶
学号 0141262
专业
国际经贸班级国贸142
商务数据分析报告
指导教师及职称
李虹来
开课学期
2015 至
2016学年
下学期
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&A药財俺火摩
本科学生综合性实验报告
项目组长张梦瑶
学号 0141262
专业
国际经贸班级国贸142
商务数据分析报告
指导教师及职称
李虹来
开课学期
2015 至
2016学年
下学期
上课时间
2016
年 6 月
16日
1. 商业理解阶段
网上销售与传统的店面销售不同，没有售货员提供现场咨询服务。但是，网上销售可以利用互联网的优势，为用户提供更优质的服务。由于服务器会记录用户在浏览电子商务网站时的所有行为，因此，企业很容易收集用户的浏览记录、交易信息及偏好数据。
在个性化推荐技术的关联规则分析中，最典型的例子是购物篮分析，其目标是发现交易数据库中
不同商品之间的联系强度，挖掘用户潜在购买模式，并将这些模式所对应的服务或产品展示给用户，为其提供参考，从而提高用户的满意度及购买率。
2. 数据理解阶段
本案例采用淘宝网的用户交易数据进行分析，每条交易记录包括记录号和顾客购买的商品，表给出了数据集中各属性名及意义，表 2为部分交易实例数据示例。
表1数据集属性信息
属性名
属性意义
交易号ID
唯一标识每一次用户的交易
商品名
购买的商品名
数量
购买的每一样商品的数量
单价
购买商品的单价
表2部分数据实例
ID
商品名
数量
单价
商品名
数量
单价
商品名
数量
单价
商名
品
数量
单价
1
女装T恤
2
79
短裙
2
118
休闲男装
1
99
连裙
衣
1
35
2
女装T恤
1
79
短裙
1
118
伞
1
15
3
女装T恤
1
79
短裙
2
55
高跟鞋
1
63
连裙
衣
1
35
4
女装T恤
1
119
短裙
1
55
高跟鞋
1
63
5
女装T恤
2
119
短裙
1
45
高跟鞋
1
63
6
女装T恤
1
119
短裙
1
45
高跟鞋
2
63
洗水
发
2
85
3. 数据准备阶段
原始数据集可能包含了一些冗余的数据、空值和零值等，这种格式不能作为关联规则分析算法的
输入，需要对数据进行预处理。属性。同时为了保护顾客的隐私, 处理后的数据集如表 3所示。
本案例的预处理中包括过滤掉原始数据集中的商品数量和单价这两个
过滤了用户名属性，并且用交易号来唯一表示顾客的每一次交易。
表3部分预处理后的数据
交易号
商品1
商品2
商品名3
商品名4
1
女装T恤
短裙
休闲男装
连衣裙
2
女装T恤
短裙
伞
3