大数据技术下的大型超市数据分析

1、大数据技术下的大型超市数据分析python、图表秀，关于该超市进行销售情况、商品情况以及客户情况三关键词：大数据；超市；销售分析；商品分析；客户分析概述随着大型超市和连锁超市的快速开展12+【3】零售领域是数据挖掘的主要应用领域之一消费额、地区销售额等数据，有针关于性地关于重点区域进行广告投放，助力超市的开展。研究思路2008-2008 年该超市的销售数据，关于该数据进行一个多角度的分析，采用 python、图表秀，关于该超市进行销售情况、商布局、各类商品销售情况、销售数量、超市客户类型占比、客户增长情况等。数据表明数据来源kaggle 平台公开的一家全球超市四年的销售数据类别、产品名称、营业

2、额、数量、折扣、利润、运输费等24 50000 多条数据， 12M。数据预处理在数据表中，存在一些空值、异常值、错误值和无效列等等数据 这一列有不是数值的数据，删除销售额为字符串的数据行。销售情况分析发货情况分析50629 1 7 0 38472 1 一切的 利润分析由图 2 可知，该超市从2008-2008 年的总利润同比上一年相比呈现回升的趋势， 2008-2008 年的下半年利润总体都大于下半年利润，该超市的销售季节性非常鲜明，上半年是销售淡季下半年是销售旺季但上半年中6 月份利润额呈现一个回升的趋势利润偏高， 下半年中 7 月份的利润额较下半年的其他月份偏低。关于于上半年，接合多种原因

3、分析其 6 月份利润额偏高的原因利用这些原因可以进行一些销售活动提高 6 月份的利润额上年半年的其他月份可接合商品的特点制定销售策略还可以举办一些促销活动促销可以刺 激和诱导消费者购置商品。促销主要是汇集人气、吸引客户、提高销售额。而一般情况下, 消费者进入超市，方案性购置仅占30%40%，而激动性购置那么占到 60%70%。超市只有经过发展多种促销活动，才能扩大销售、提高营业额5】关于于下半年，在保持原来的营策略根底上，可以针关于其具有季节性特点的商品，举办活动，加大商品投入。销售地辨别布、欧盟这四个地区就到达了85%以上的销售额占比。根据 图 3 EU 两个地区的每年销售额增长较快，具有巨

4、大的开展潜力，该超市可以将市场重点放在 APAC 和 EU 以参照 APAC 与 EU 的经营模式和策略，将两个地区的超市负责人与其他地区的负责人进行一个交流，将其余地区也做大、做强。商品情况分析各类商品销售额奉献情况：由图4 可以看出：只有桌子的利润为负，表明桌)、储备箱)这几类商品是销售额比拟好的，一共占到了总销售额的一 半以上，这几类商品是该超市主要销售商品。销售额比拟少的几类商品， 、Supplies、Labels 客户情况分析不同类型客户消费情况从图 5 2008-2008 好，可以继续保持该经营模式。每年客户数量变化6 年的订单数量是在逐年增加的，但每年新增的客户呈现一个逐结论及倡

5、议销售情况方面。75%2008-2008 年，订单数量是逐年增2008-2008 年的总利润同比上一年呈现回升的趋势，季节性C 销售额EU EU 两个地区的每年销售APAC EU 上面，加大投入，其余地区可以参照 APACEU 的经营模式和策略，将地区之间进行交流，把其余地区也做大做强。商品情况方面。、Chairs，利润前三的商品是：复印机、手机、书柜， Supplies、Labels 等小商品独自买卖的定价与复印机、书柜这几个销售额较高的办公用品一起销售，或者采用买多少送一些小商品的营销策略。客户情况方面。2008-2008 年各类型客户的销传、营销活动吸引新客户。参考文献【1】肖生苓,牟娌娜,王维,高晓红.鉴于数据挖掘技术的超市顾客群研究.资源开发与市场,2008,27(08):683-685+712+672.【2】孙杰.数据挖掘技术在零售业领域中的应用研究.大连：东北财经大学,2008.【3】李春林,任博雅.鉴于某超市的数据挖掘分析.现代商业，2008(05)：13-14.【4】张红梅