SQL Server数据挖掘经典案例-网上书店关联销售、客户类别销售分析.docx
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2022-11-17
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SQL Server 数据挖掘经典案例—— 网上书
店关联销售、客户类别销售分析
转自 http://www.cnblogs.com/wrtandy/articles/591170.html
当前，市场竞争异常激烈，各商家企业为了能在竞争中占据优势，费劲心思。使用过OLAP
技术的企业都知道，OLAP 技术能给企业带来新的生机和活力。OLAP 技术把企业大量的数
据变成了客户需要的信息，把这些信息变成了价值，提高了企业的产值和效益，增强了客户
自身的竞争实力。
“啤酒与尿布”的故事家喻户晓，在 IT 界里，几乎是数据挖掘的代名词，那么各商家企业受
了多少启发，数据挖掘又给他们带来了多少价值呢？
客户需求
客户面对大量的信息，用 OLAP 进行多维分析。如：一个网上书店，用 OLAP 技术可以浏
览到什么时间，那个类别的客户买了多少书等信息，如果想动态的获得深层次的信息，比如：
哪些书籍可以打包推荐，哪些书籍可以在销售中关联推出等等，就要用到数据挖掘技术了。
当客户在使用 OLAＰ技术进行数据的多维分析的时候，联想到“啤酒与尿布”的故事，客户
不禁会有疑问，能不能通过数据挖掘来对数据进行深层次的分析呢，能不能将数据挖掘和
OLAP 结合起来进行分析呢？
SQL Server 2005数据挖掘：
SQL Server 2005 的 Data Mining 是 SQL Server2005 分析服务（Analysis Services）中的一部
分。数据挖掘通常被称为“从大型数据库提取有效、可信和可行信息的过程”。换言之，数据
挖掘派生数据中存在的模式和趋势。这些模式和趋势可以被收集在一起并定义为挖掘模型。
挖掘模型可以应用于特定的业务方案，例如：预测销售额、向特定客户发送邮件、确定可能
需要搭售的产品、查找客户将产品放入购物车的顺序序列。
Microsoft 决策树算法、Microsoft Naive Bayes 算法、Microsoft 聚类分析算法、Microsoft 神
经网络算法 (SSAS)，可以预测离散属性，例如，预测目标邮件活动的收件人是否会购买某
个产品。
Microsoft 决策树算法、Microsoft 时序算法可以预测连续属性，预测连续属性，例如，预测
下一年的销量。
Microsoft 顺序分析和聚类分析算法预测顺序，例如，执行公司网站的点击流分析。
Microsoft 关联算法、Microsoft 决策树算法查找交易中的常见项的组，例如，使用市场篮分
析来建议客户购买其他产品。
Microsoft 聚类分析算法、Microsoft 顺序分析和聚类分析算法，查找相似项的组，例如，将
人口统计数据分割为组以便更好地理解属性之间的关系。
巅峰之旅之案例一：网上书店关联销售
提出问题
网上书店现在有了很强的市场和比较固定的大量的客户。为了促进网上书店的销售量的增
长，各网上书店采取了各种方式，给客户提供更多更丰富的书籍，提供更优质服务，等方式
吸引更多的读者。
是不是这样就够了呢？这里，给众多网上书店的商家们提供一种非常好的促进销售量增长，
吸引读者的方法，就是关联销售分析。这种方法就是给客户提供其他的相关书籍，也就是在
客户购买了一种书籍之后，推荐给客户其他的相关的书籍。这种措施的运用给他们带来了可
观的效益。
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m0_616863452022-12-31资源很不错，内容和描述一致，值得借鉴，赶紧学起来！
