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clementine神经网路应用-我该选择哪些产品做促销活动 - 数据挖掘2010-06-30版权声明：转载时请以超链接形式标明文章原始出处和作者信息及本声明/logs/67573202.html假如公司在某季度要冲业绩销量，准备进行大型促销活动。业务部门经理找到你：小P，我该选哪些产品做促销，才能使销量最大化？当然你完全可以说东西卖得好与不好管我什么事，那是采购和市场该管的。但作为有着高度职业责任心和团队合作精神的你和我来说，这点互助精神还是有的。我将从数据挖掘角度出发，阐述促销产品选型的一般思路，希望各位多多指点。哪些产品适合做促销，肯定是那些促销后销量增加最明显的产品。基于这样一个思路，根据以往促销活动的历史数据，字段大致如下：产品ID，品类，成本，推广促销费用，促销前销售额，促销后销售额等，建立预测模型来预测目前产品的促销效果。（1、字段类型根据业务不同也相应会有所不同2、如果以前没做过促销，这个思路也就不能继续下去，只能根据产品经理自己的经验了）。预测模型过程如下：以促销前后的销售变化比率为输出变量（因变量），影响其变化的因素（产品类别、成本、促销费、促销前销售额等）为输入变量（自变量），采用神经网络或回归分析（自变量都为数值型时）算法。本例采用神经网络（自变量中有名义变量），具体操作过程如下：数据整理基础数据文件GOODS1N（clementin自带）Class产品类别 cost成本 promotion促销费 before促销前销售额 afer促销后销售额Class cost promotion before afterConfection23.991467114957122762Drink79.291745123378137097Luxury81.991426135246141172Confection74.181098231389244456Confection90.091968235648261940Meat69.851486148885156232Meat100.151248123760128441Luxury21.011364251072268134Luxury87.321585287043310857。增加一个increase字段，即输出字段，产品促销后的销量增加比例。数据类型采用神经网络算法建模这块完全可以按照系统默认，为防止样本过度训练，系统默认样本比例为50%。结果如下：变量重要性模型分析模型预测应用然后根据模型，对现有产品数据进行预测，根绝预测的销量增长比例倒序排列，排在前
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