零售销售预测：空间数据挖掘决策树模型应用

本篇研究论文深入探讨了"零售销售预测的空间数据挖掘"这一主题，它将空间数据挖掘（SDM）与商业智能相结合，特别关注于零售行业的商业决策支持。SDM作为一种特殊的数据挖掘方法，其核心在于识别和分析数据中的空间关联，如拓扑结构和距离关系，这对于理解零售店布局、消费者行为以及市场潜力至关重要。 论文的目的是开发一个模型，通过利用现有商店的销售数据和描述交易区域及顾客特征的经济指标，预测潜在零售店的可能营业额。这种预测模型对于零售商来说具有重要的战略意义，因为它可以帮助他们优化选址，提升业绩。 作者们依托微软SQL Server 2008作为数据库平台，并采用了决策树算法来进行数据挖掘。决策树算法在此背景下被选择，因为其易于理解和解释，能够处理分类和回归问题，有助于找出影响销售额的关键因素。通过设计数据库，模型的构建过程自动化，这不仅提高了效率，也确保了模型的一致性和准确性。 模型的普遍适用性体现在其可移植性上，无论哪个零售组织，只要提供相应的销售数据和区域经济特征，都可以应用这个模型进行预测分析。这表明，这项研究不仅局限于特定案例，而是具有广泛的商业价值和实践意义。 论文的电子版可在 SSRN网站上获取，链接为：http://ssrn.com/abstract=2060272。作者团队来自 Lagos State University，分别来自计算机科学和地理与规划部门，强调了跨学科合作在解决实际商业问题上的重要性。 这篇论文不仅介绍了空间数据挖掘在零售销售预测中的具体应用，还展示了如何通过结合现代数据库技术和数据挖掘算法来提升零售业的决策效能。这是一项实用且有深度的研究，对于零售业者和数据科学家来说，提供了有价值的学习资源和实践经验。