"食品销售公司数据库的数据挖掘实验报告——决策树和聚类分析"

本文将对给定的食品销售公司数据库进行数据挖掘实验，主要应用决策树和聚类分析技术。该数据库包含了17张维表和11张事实表，维表包括账目表、类别表、货币表、客户表、星期表、部门表、员工表、工厂位置表、商品信息表、商品类别表、广告表、区域表、储备干部表、分店表、时间表和仓库类表；事实表包括支出表、1997年和1998年库存情况表、每月库存出货比例表、出货库存比例表、薪水表和1997年、1998年及1998.12月销售表。 在使用该数据库进行数据挖掘之前，首先需要对数据进行清洗和预处理。清洗数据是为了去除脏数据、重复数据和缺失数据，确保数据的质量。预处理数据是为了将数据转化为适合挖掘的形式，例如进行数据平滑、数据归一化、数据离散化等操作。 接下来，本文将运用决策树算法来进行数据挖掘。决策树是一种基于树结构的分类模型，通过构建决策树模型来预测新的数据实例的分类。在该实验中，可以根据客户的特征如购买历史、账目信息、所在地区等来构建决策树模型，从而预测客户的购买行为和偏好。 此外，本文还将应用聚类分析技术进行数据挖掘。聚类分析是一种无监督学习方法，通过将相似的数据点分为同一类别来发现数据的内在结构和模式。在该实验中，可以根据客户的特征如购买金额、购买频率和购买时间等来进行聚类分析，从而发现潜在的客户群体和市场细分。 通过对食品销售公司数据库的数据挖掘实验，可以得出一些有价值的结论和发现。通过决策树分析可以了解到客户的购买行为和偏好，并利用这些信息来制定精准的市场营销策略。通过聚类分析可以将客户划分为不同的群体，为企业提供更加全面和细致的客户画像，从而更好地满足不同群体的需求。 总之，本次数据挖掘实验使用了食品销售公司数据库，并应用了决策树和聚类分析技术。通过对数据库进行清洗和预处理后，运用决策树算法和聚类分析方法对客户的购买行为和偏好进行了挖掘和分析，并得出了一些有价值的结论和发现。这些结论和发现对企业制定市场营销策略、了解客户需求等方面具有重要的指导意义。