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天猫用户对其品牌的行为分析,组长：沈哲培组员：郑旭琴徐鸿嘉黄政橙陆佳明李叶宽翁天奇,目录,数据的来源,目录,数据的来源,网址：,阿里巴巴大数据竞赛（天猫用户在4个月对于天猫各品牌的行为日志）,数据属性,为什么选？,数据展示,研究课题,论文展示,参考论文来源：基于数据挖掘的网络购物行为的分析中国期刊网,寻找类似问题关于算法的论文,论文展示,该文献和我们研究主题的相似处和不同处,论文展示,对数据的处理有借鉴之处,在关联规则分析在网络购物行为影响因素分析中的应用这一章节主要介绍了Apriori算法。,第四章,论文展示,在聚类分析在网络购物行为结果分析中的应用这一章节主要应用了K-Means算法和Twostep算法。,在分类/预测方法在网络购物潜在客户挖掘中的应用这一章节主要介绍C5.0、CHAID、QUEST、C&RT算法。,文献中的主要算法,挖掘工具及方法,挖掘工具：sas，excel,简单数据分析,在所给的数据中，天猫购物消费者的点击次数是非常多的。说明这些消费者对天猫是比较关注的。天猫是他们消费的一个场所。购物的次数明显比收藏和放进购物车的次数多，说明大家在网上看到喜欢的东西，购买的欲望比较强烈，特备是淘宝的一些活动，比如聚划算。消费者看到喜欢的，购买的速度会快一点。,简单数据分析,5月开始天气炎热了之后，人们对夏天用的产品需求增加了。比如防晒类的产品，护肤品，遮阳伞等。消暑类的电器，空调，电扇等。因为天气的渐热，导致需求的增加，行为次数也增加了。,图表显示的一个趋势：从5月到7月，行为次数总的在增加。,数据处理,在sas中user_id与新增加的brand_type进行一个关联分析,sas功能运用,源数据集,关联分析,sas功能运用,经过这个处理之后，数据量总共达8342个。,支持度,置信度,关联数,sas功能运用,对应品牌1（购买）2（收藏）3（购物车）操作的一个统计表,sas关联分析的结果,置信度,支持度,关联规则,sas关联分析的结果,既达到了商家插入广告提高效益的需求，也满足了消费者的购物心理。,初步修改,用户品牌-行为,行为重复次数,源数据经过处理取了有购买及收藏操作的记录只要分析，购买-购买，收藏-购买,初步修改,初步修改,分析两个品牌之间的关系,最小置信度,sas关联分析结果,一系列相关规则,待改进,最终修改及结果,源数据经过处理后分析所有操作记录主要分析，点击-购买,最终修改及结果,这是初始设定的一些参数,最终修改及结果,最终修改及结果,最终修改及结果,结果导出到excel中，用公式提取关联规则中最后一个数字。,最终修改及结果,谢谢观看请老师点评,参考文献：1百度图片-相关插图2百度百科-阿里巴巴3阿里巴巴大数据竞赛网4彭剑芳中国期刊网-基于数据挖掘的网络购物行为的分析2011（5）5华尔街
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