數(shù)海淘金：連鎖超市銷售數(shù)據(jù)分析實務

第一章 數(shù)海淘金的由來
第二章 建立數(shù)據(jù)倉庫
一、數(shù)據(jù)庫結構分析
（一）系統(tǒng)結構分析
（二）數(shù)據(jù)庫結構分析
（三）表結構分析
（四）數(shù)據(jù)結構調(diào)整
二、數(shù)據(jù)質(zhì)量檢測與糾錯
（一）數(shù)據(jù)缺失
（二）數(shù)據(jù)不匹配
（三）數(shù)據(jù)異常
（四）退貨數(shù)據(jù)
三、數(shù)據(jù)處理過程
（一）數(shù)據(jù)清理執(zhí)行包
（二）建立數(shù)據(jù)倉庫執(zhí)行包
四、討論
第三章 購物籃構成與商品組合
一、購物籃分析的提出
二、小樣本數(shù)據(jù)分析示例
（一）購物籃數(shù)據(jù)來源
（二）購物籃分析方法
三、其他商品的大樣本購物籃分析
（一）茶飲料
（二）巧克力
（三）果汁飲料
（四）衛(wèi)生巾
（五）襪子的購物籃相關性分析
（六）牙膏
（七）飲料的組合商品
第四章 口味偏好、價格偏好和規(guī)格偏好
一、口味偏好
（一）調(diào)味品
（二）餅干
（三）飲料
（四）茶飲料
（五）樂事120g薯片的口味分析
（六）香皂香味分析
二、價格偏好
（一）洗發(fā)水
（二）酸奶
（三）茶飲料
（四）襪子
（五）飲用水
（六）膨化食品和碳酸飲料
三、包裝規(guī)格（容量）偏好
（一）洗發(fā)水
（二）果汁飲料
（三）飲用水
（四）衛(wèi)生巾
（五）膨化食品
四、功能偏好和小類偏好
（一）洗發(fā)水
（二）襪子
（三）食用油種類購買比例
第五章 價格彈性和促銷效果分析
一、價格彈性函數(shù)測算與定價模型
（一）符號說明
（二）簡單優(yōu)化模型
（三）“自價格彈性”需求曲線
（四）實際問題求解
二、促銷效果分析
（一）促銷的概念
（二）研究方法
第六章 商品銷售的季節(jié)性和銷售預測
一、案例一
（一）分析步驟
（二）銷售量的時間序列分析
（三）銷售額的時間序列分析
二、案例二
（一）季節(jié)性分析
（二）預測各主要品牌的銷售趨勢
三、案例三
四、季節(jié)變化對紙制品銷售的影響
五、一天內(nèi)不同時間段的顧客量
第七章 品牌偏好和品牌銷售額分布規(guī)律
一、牙膏的品牌分布分析
（一）品牌市場占有率
（二）牙膏購買偏好分析
二、餅干的品牌分布分析
（一）市場占有率
（二）品牌的更新情況
（三）各品牌的銷售策略
三、紙制品品牌分布分析
（一）品牌紙制品的銷售變化
（二）真真紙制品銷售量數(shù)據(jù)深入分析
四、商品品牌銷售額分布的冪次定律
（一）冪次定律含義
（二）研究過程
（三）結論
第八章 關聯(lián)規(guī)則的不定向計算及結果分析
一、關聯(lián)規(guī)則概念
（一）基本概念
（二）關聯(lián)規(guī)則挖掘問題分解
（三）常規(guī)算法介紹
（四）算法性能比較及選擇
（五）Apriori算法詳述
二、數(shù)據(jù)處理過程
（一）指標解釋
（二）數(shù)據(jù)預處理
（三）在SQL語句上運用Apriori算法
三、計算結果分析
第九章 展望未來
附錄
一、處理原始數(shù)據(jù)庫的部分sQL語句
二、建立數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)包代碼
三、查詢分析洗發(fā)水數(shù)據(jù)的部分SQL代碼
參考文獻
關鍵詞索引