超市购物篮设计分析
购物篮分析MarketBasketAnaly

案例二:在线购物的推荐系统
总结词
在线购物网站利用购物篮分析的结果, 为用户提供个性化的商品推荐,提高 转化率和用户满意度。
详细描述
某在线购物网站通过购物篮分析,发 现购买了A商品的顾客往往对B商品也 有兴趣。基于这一发现,该网站为购 买A商品的顾客推荐B商品,从而提高 了转化率。
案例三:信用卡交易的欺诈检测
支持度计数
频繁项集挖掘算法
常见的频繁项集挖掘算法有Apriori算 法和FP-Growth算法。这些算法通过 迭代和剪枝,高效地挖掘出频繁项集。
支持度计数是衡量项集在购物篮中出 现的频率的指标。通过设定最小支持 度阈值,可以筛选出频繁项集。
关联规则生成
关联规则
关联规则是指根据频繁项集 挖掘出的商品组合之间的关 联关系。例如,购买商品A的 顾客同时购买商品B的概率较
相似度等。
客户特征
根据客户数据提取客户特征, 如购买频率、购买偏好等。
时间特征
提取与时间相关的特征,如购 买时间、季节性等。
交易特征
提取与交易相关的特征,如交 易金额、交易数量等。
03
关联规则挖掘
频繁项集挖掘
频繁项集
在购物篮分析中,频繁项集是指频繁 地出现在多个购物篮中的商品组合。 通过挖掘频繁项集,可以发现商品之 间的关联关系。
个性化推荐系统
结合购物篮分析和人工智能技术,构建更精准的个性化推 荐系统,提高消费者购物体验和商家销售额。
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THANKS
购物篮分析 marketbasketanaly
目录
• 引言 • 数据准备 • 关联规则挖掘 • 购物篮分析的应用 • 案例分析 • 结论与展望
01
引言
定义与目的
超级市场零售商品的购物篮分析_王汉生

超级市场零售商品的购物篮分析王汉生1、江明华1、曹丽娜2、金英11北京大学光华管理学院,2中央电视台广告部摘要 本文利用国内某中型城市中,处于垄断地位的一个大型超市的26天的销售流水数据对消费者的购物篮中商品的相关性进行了探索性研究。
具体地说,我们首先介绍了一个基于0-1变量的聚类方法,可以被用来做典型的菜篮子分析;然后,我们用此方法详细分析某中等城市的一个大型连锁超市数据。
对消费者购物篮中商品的相关心进行了探索性的研究。
关键词:消费者行为、购物篮分析、0-1变量、聚类分析0问题提出首先,现代零售商品种类极端丰富,消费者需要处理的信息量急剧增加。
消费者平均要以每秒33件的速度从5万件商品中挑选出17件商品。
Phillips(2005)的研究表明,当消费者面对种类繁多的商品时,并不会应为可选择的丰富多样性而得到满足。
但是,消费者却能够因为超市对其商品选择的引导而感到满意。
超市引导的一个办法就是通过商品的布货,也即,哪些商品可以摆放在一起,而哪些商品又应当分别摆放。
问题是,超市进行布货的依据是什么?其次,我们可以观察到商场和超市经常进行各种促销,其中最常见的促销方式是打折,而且,常常是全场打折。
这样的打折往往不是超市最优的选择。
因为,消费者在购买某些商品的时候,会同时购买另一些商品,而不管它们是否是在打折。
在这种情况下,只要这两种商品之一处于打折状态,往往会刺激消费者购买两种商品。
这样,超市只需要对一种商品打折就可以达到促销两种商品的目的,从而可以大大提高超市的效益。
问题是,超市安排商品打折的依据是什么?因此,基于上述原因,了解消费者究竟如何在多商品类目间进行同时选择(Simultaneous Selection)对于超市如何有效地引导消费者和提高效益意义重大。
所以,本文的目的有二。
第一、介绍一个简单而有效的数量方法,可以被用来做典型的菜篮子分析;第二、用此方法详细分析某中等城市的一个大型连锁超市数据,从而探索大陆消费者的相关行为特征。
大型超市“购物篮”分析

题 目 大型超市“购物篮”分析摘 要本文根据顾客购买记录,通过“购物篮”分析,运用多种模型得出结果,并给出促销方案。
问题一要求构建能表达多种商品关联程度的数学模型。
根据4717个顾客对999中商品的购买记录,先用Matlab 对数据进行预处理,将其转化为0-1模型,然后求出购买j 商品的集合j s 和购买k 商品的集合k s ,考虑到同时购买两种商品占购买人数的频率,即相关性,存在购买人数少但相关性大的缺陷。
在改进的模型中,因为存在购买商品数少但也会使相关性大的情况,所以对两种情况进行综合考虑,得出最优模型:j k i k i k s s s s p n s s ⋂⋂=⨯⋃用Matlab 求解0-1矩阵,求出两商品间关联系数较大的前八位,有相关系数的值在0-1范围之内,与所得模型函数的范围一致,可知,该模型是准确可靠的。
问题二要求出有效方法来找出最频繁被购买的商品记录,且越多越好。
根据问题一所得0-1矩阵,将其代入Excel 运用Aprior 模型,先算出单项商品的频繁项集,将支持度较小的数据剔除后,最后选取被购买次数最多的前18个商品,其中最畅销的为368号商品。
根据这18个畅销品,运用同样方法将其转化为两两商品的组合,得到被同时购买次数200次以上的商品;根据此算法依次迭代,得到同时购买3种商品和同时购买4种商品的数据,更多商品被同时购买次数较少因此不予考虑,最后得出:两件商品被同时购买次数最高的是368和529号;三件商品被同时购买次数最高的是368、489和682;四件商品被同时购买次数最高的是68、937、895和413。
问题三要求给出方案使效益最大。
根据问题一中0-1模型和问题二中Aprior 模型,将得到的购买次数最多的商品信息和题中所给利润表相比较,将利润小数量多的商品作为赠品和利润大数量多的商品一同销售;将共同购买次数多且利润大的两商品组合作为促销品进行销售,以进一步提高超市的综合效益。
《购物篮分析》课件

数据处理和数据清洗
• 数据预处理:去除重复数据、处理缺失值,转化数据格式等 • 数据清洗:过滤无关数据、纠正错误数据,处理异常值等 • 数据转换:将数据转化为适合购物篮分析算法的格式
购物篮分析算法
1 Apriori算法
通过生成候选项集和剪枝来发现频繁项集, 进而生成关联规则。
2 FPGrowth算法
购物篮分析PPT课件
购物篮分析是一种数据挖掘技术,通过分析顾客购物篮中的商品组合,了解 顾客购买行为并制定相应的营销策略。
什么是购物篮分析?
1 定义
购物篮分析是指对顾客购买行为进行挖掘和分析的一种技术,通过发现顾客购买商品之 间的关联关系,帮助企业做出更准确的决来发现商品之间的相关性,并 生成频繁项集。
购物篮分析的优势和劣势
优势
• 深入洞察消费者购买行为 • 提供个性化的市场营销策略 • 优化商品摆放和促销活动
劣势
• 需要大量的数据支持 • 数据处理和清洗的复杂性 • 结果的解释和落地实施的挑战
购物篮分析的核心概念
• 支持度:商品组合出现的频率 • 置信度:购买A商品后,同时购买B商品的概率 • 频繁项集:支持度大于预设阈值的商品组合 • 关联规则:具有一定置信度的商品之间的关系
3 目的
购物篮分析的目标是提供对消费者购买行为的深入洞察,为企业的市场营销策略提供决 策依据。
购物篮分析的应用场景
电商行业
通过购物篮分析识别潜在的交叉销售机会,提供个性化推荐,优化促销活动。
超市零售
优化货物摆放位置,提高商品陈列的吸引力,制定合适的促销策略。
餐饮业
通过购物篮分析了解顾客需求,调整菜单组合,提供个性化推荐。
通过构建FP树来挖掘频繁项集,减少了候选 项集的生成和扫描。
2024年购物篮市场分析报告

2024年购物篮市场分析报告1. 介绍购物篮分析是一种通过分析消费者在购物时所购买的商品组合来了解消费者行为和市场趋势的方法。
本报告旨在对购物篮市场进行分析,为商家提供决策支持和市场发展策略。
2. 数据来源本次分析所使用的数据来自于一家超市的购物篮交易记录。
数据包括交易时间、购买商品、商品数量等信息。
3. 分析结果3.1 常见商品组合通过分析购物篮数据,我们可以发现一些常见的商品组合,这些组合可以帮助商家优化商品陈列和促销策略。
以下是一些常见的商品组合示例: - 牛奶、面包、黄油 - 水果、蔬菜、肉类 - 可乐、薯片、巧克力商家可以将这些商品组合放置在一起,以便提高销售量。
3.2 促销策略根据购物篮数据,我们可以了解不同商品之间的搭配关系,进而制定针对性的促销策略。
以下是一些建议: - 如果顾客购买了牛奶,可以为其推荐面包或黄油,以增加销售额。
- 针对购买蔬菜的顾客,可以提供肉类或水果的优惠券,促使他们购买更多商品。
3.3 市场趋势通过对购物篮数据的分析,我们可以了解市场的趋势和消费者偏好。
以下是一些发现: - 周末购物篮的商品数量较平日要高,这可能是因为消费者在周末有更多的时间进行购物。
- 某些特定商品在特定日期有较高的销售量,如糖果在万圣节前夕的销售量会增加。
4. 总结购物篮分析是一种了解消费者行为和市场趋势的重要工具。
通过分析购物篮数据,我们可以发现商品组合、制定促销策略以及了解市场趋势。
商家可以根据这些分析结果来优化商品陈列、制定促销策略,并提高销售额。
随着数据科学的发展,购物篮分析将在市场研究领域发挥更大的作用。
购物篮分析

购物篮分析购物篮分析是一种经济学上的方法,用于了解消费者在购物过程中的偏好和行为。
通过分析购物篮内的商品组合,我们可以揭示出消费者的购买习惯和决策过程,从而为商家提供参考和决策依据。
本文将通过介绍购物篮分析的概念、方法和应用,探讨其在商业决策中的作用和意义。
一、购物篮分析的概念和方法购物篮分析是一种基于数据挖掘的分析技术,通过对消费者购物篮内商品组合的统计和关联分析,寻找不同商品之间的关联关系和规律。
其基本思想是假设消费者购买商品的行为是有一定规律可循的,通过挖掘这些规律,可以了解消费者的购买动机、偏好和需求,帮助企业做出更好的决策。
购物篮分析的方法主要包括频繁项集挖掘和关联规则挖掘。
频繁项集挖掘是指在购物篮数据中找出频繁出现的商品组合,通过计算其出现的频率和支持度来衡量其重要性。
关联规则挖掘则是通过计算不同商品之间的关联度,寻找出消费者购买商品之间的关联关系,并生成相关的规则。
在购物篮分析中,我们还需要定义一些基本的概念和指标来衡量不同商品之间的关联关系。
支持度是指某个商品组合在所有购物篮中出现的频率,用来衡量商品组合的普遍程度;置信度是指在购买了一种商品的情况下,同时购买另一种商品的概率,用来衡量两种商品之间的关联程度;提升度是指购买了一种商品后,同时购买另一种商品的概率相对于两种商品独立购买的概率的比值,用来衡量两种商品之间的依赖关系。
二、购物篮分析的应用领域购物篮分析广泛应用于零售业、快消品行业和电商平台等领域。
通过分析消费者购物篮内的商品组合,企业可以了解消费者的购买习惯和决策过程,从而精准推荐商品、优化营销策略,提高销售额和顾客满意度。
在零售业,购物篮分析可以帮助商家了解消费者的购买偏好和需求,优化商品陈列和促销策略。
例如,通过挖掘频繁项集,商家可以发现某些商品之间的关联关系,进而将它们放在相邻的货架上,提高销售量。
关联规则挖掘可以帮助商家发现购买某种商品的顾客还经常购买什么其他商品,从而进行精准的个性化推荐,提高销售成功率。
大型超市“购物篮”分析

大型超市“购物篮”分析题目大型超市“购物篮”分析摘要本文根据顾客购买记录,通过“购物篮”分析,运用多种模型得出结果,并给出促销方案。
问题一要求构建能表达多种商品关联程度的数学模型。
根据4717个顾客对999中商品的购买记录,先用Matlab 对数据进行预处理,将其转化为0-1模型,然后求出购买j 商品的集合j s 和购买k 商品的集合k s ,考虑到同时购买两种商品占购买人数的频率,即相关性,存在购买人数少但相关性大的缺陷。
在改进的模型中,因为存在购买商品数少但也会使相关性大的情况,所以对两种情况进行综合考虑,得出最优模型:j k i k i ks s s s p n s s ??=?? 用Matlab 求解0-1矩阵,求出两商品间关联系数较大的前八位,有相关系数的值在0-1范围之内,与所得模型函数的范围一致,可知,该模型是准确可靠的。
问题二要求出有效方法来找出最频繁被购买的商品记录,且越多越好。
根据问题一所得0-1矩阵,将其代入Excel 运用Aprior 模型,先算出单项商品的频繁项集,将支持度较小的数据剔除后,最后选取被购买次数最多的前18个商品,其中最畅销的为368号商品。
根据这18个畅销品,运用同样方法将其转化为两两商品的组合,得到被同时购买次数200次以上的商品;根据此算法依次迭代,得到同时购买3种商品和同时购买4种商品的数据,更多商品被同时购买次数较少因此不予考虑,最后得出:两件商品被同时购买次数最高的是368和529号;三件商品被同时购买次数最高的是368、489和682;四件商品被同时购买次数最高的是68、937、895和413。
问题三要求给出方案使效益最大。
根据问题一中0-1模型和问题二中Aprior 模型,将得到的购买次数最多的商品信息和题中所给利润表相比较,将利润小数量多的商品作为赠品和利润大数量多的商品一同销售;将共同购买次数多且利润大的两商品组合作为促销品进行销售,以进一步提高超市的综合效益。
基于超市购物篮分析的布局研究及营销设计

ห้องสมุดไป่ตู้
营销
、
超市购物篮分析介绍
局。
购物 篮指 的是 超市 内供 顾 客选 购商 品时装 商 品篮 子或购 物车 ,
是 一种 比较广 泛 的购物 工 具 ,当顾客 购 买商 品时 ,购物 篮 内的商 品 被 收银 员通过 收银 机一 一 扫描 并加 以记录 ,一 买~ 卖 因为这 个扫 描
销售 单 ,其 中乌江 牌榨 菜 与康 师傅 桶面 鲜虾 鱼板面 同时 出现 在 一张 小 票上 的单 数 为2 3 单 ,则这 两 种单 品 的 同篮率 为2 .6 86 83 %。 如 以 某 一单 品 为主导 ,将 同 时出现 在销 售单 上的 所有 单 品的 同篮率 进行 小 票 中 ,某 一 商 品类 别/ 品的销 售单 数 与 另一 商 品小 类/ 品的 销 排序 ,可 以了解 这段 时 间内 与其 同篮频 率最 高的 其他 商 品。其 计算 商 商 售单 数 的 比率 。 关联 度 的 大小 反 映 同时/ 同篮 购 买的 强 弱 关系 ,是 与应 用 方式 与类别 同篮 原理相 同 ,比如 下图 :
誉 }
7 。
l
二 、布 局 研 究
超 市 布 局 主 要 是指 商 品类 别 的衔 接 顺 序 及 布局 位 置 ,是 零 售 业 比较 核 心 的经 营 技 术 ,为 了较 好 的 进行 布 局 研 究 了 ,我 们 引 出 本例 中 ,图 中几个 单 品 的关联 性进 行解析 :作 为饮 料 ,天 地壹 了类 别 关联 度 的概 念 :某 超市 一 段 时 间 内 的销 售 小 票 中 ,某 一 商 号 、 椰树 椰 汁和 王 老 吉对 益 力 多的 同篮 率 分别 是 1 ,3 、79 % o0 % 4 品小 类 的销 售 单 数 与另 一 商 品小 类 的销 售单 数 的 比率 。 例 如2 0 和 59 ,即 顾 客 同 时 购 买 天 地 壹 号 和 益 力 多 的 机 率 较 大 ;鉴 于 09 .% 年1 1 月 日至 2 0 年 1 1 日 ,某 超市 泰 国 香米 ( 市类 别 )共 有 此 , 当益力 多进 行促 销 时 ,可 适 当在益 力多 附近 陈列一 些 天地壹 号 09 月 5 超 1 0 0 ,日用卫 生 巾 ( 市类 别 ) 0 0单 超 共有 8 0 单 ;其 中同时 购买 两 00 类 商 品的销 售 单 有4 0 单 ,则这 段 时 间 的 日用 卫生 巾对泰 国 香 米 50 的类 别关 联度 为4 % ( / 5 C A,即购 买泰 国香 米 的顾 客 中有4 %的人 5 同 时购 买 日用卫 生 巾 ) 泰 国香 米 对 日用 卫 生 巾的 类别 关 联 度 为 、 5 5 ( / , 即购 买 日用卫 生 巾的 顾客 中同 时有5 5 62 % C B 62 %的 人 同 时购 买泰 国香 米 ) 。依 表1 某 类别 度 : 超市 关联 举例 以提 高 关联购 买金 额。
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人 因 工 程 论 文超市购物篮设计指导教师 孙林岩班 级 工硕51学 号 05083005姓 名 刘民婷日 期 2007年11月17日超市购物篮的设计问题及改进摘要:如今,超市已经成为了人们生活中重要的一部分,越来越多的人选择到超市购买家庭必需用品,而超市里的购物篮则是人们在购物时的主要工具。
人们在使用现在超市普遍提供的购物篮时是否感到舒适呢?本文对超市普遍提供的购物篮进行了一些分析,同时对其从适合消费者使用的方面做些改进,提出一些方案。
关键词:超市购物篮正文一、 超市购物篮的简要介绍随着我国经济的发展,“超市”这一种模式自引进后,成为了人们生活中重要的一部分,人们已经习惯于到超市中选购自己需要的各种生活用品。
在购物过程中,购物篮则成为了大家必不可少的工具。
尤其是家庭主妇,到超市购物已经成为了她们当中很多人的“固定工作”。
然而,在多次使用过程中,我发现不同超市所提供的购物篮在样式上都差不多,就如以下几幅图所展示的:从上图我们可以看出,大部分的超市都喜欢选用这种体积较大、形状近似长方体的购物篮。
或许这是从成本以及消费者的购物数量角度来考虑的:这样的购物篮能装入比较多的商品,两个提手的设计,使消费者在提的时候购物篮不容易摇晃。
二、 超市购物篮存在的问题现在超市提供的购物篮虽然在很大程度上方便了消费者,但仍然存在一些问题:1、很多购物篮的提手比较细,手掌受压较大,如果消费者购买比较多的商品,提着就会觉得手掌疼。
2、购物篮的体积比较大,消费者在提的时候为了避免购物篮磕着腿,总得把手伸出一段距离,手臂会很累。
并且,手腕必须向外旋转一定的角度,才能抓稳购物篮的提手。
如下图所示:3、消费者购物的时候往往购买不同的商品,比如食品、日用品等等,而购物篮里没有分格,这些东西往往都得放在一起。
一些消费者买了现做的食物,往往会弄脏别的东西。
有的消费者则不喜欢将食品和别的东西混在一起,觉得不太卫生。
基于购物篮存在的上述问题,我根据人手的结构等相关知识,对其从以上三个方面进行了一些改进。
三、 改进原则及原理(一) 改进原则根据以上存在的问题,在对购物篮进行改进的时候,应该以消费者使用时感到舒适为基本原则。
1、尽量使使用者手掌在抓提手的时候手掌和手指感到舒服。
2、尽量使使用者的手在提购物篮的时候保持自然的姿势,即手臂不需要往外伸出比较大的距离,手腕不需要向外旋转比较大的角度。
否则在提购物篮时间过久的时候,容易造成手臂肌肉、手腕酸痛。
3、尽量满足顾客的不同需要。
(二)改进原理人在提东西的时候,主要是使用到了手指关节、手腕关节、小臂和大臂之间的肘关节的运动,以及大臂、小臂上肌肉的力量。
下面是人体关于关节和肌肉这两方面的一些基本内容[注1]:1、关节。
骨与骨之间的连接组织中有腔隙,失去连续性,此即动关节。
人的手指关节、手腕关节、小臂和大臂之间关节的运动都属于动关节。
人体关节的所有运动可总结为四种运动:滑动运动、角度运动、旋转运动、环转运动。
(1) 滑动运动。
一种最简单的运动,相对关节面的形态基本一致,活动量微小。
(2) 角度运动。
是一种临近的两骨绕轴离开或收拢,可产生角度的增大或减小的运动。
通常有屈伸和收展两种形式。
①屈、伸运动。
关节沿矢状面运动,使相邻关节的两骨互相接近,角度减小时为屈,反之为伸。
如健身的人拿着哑铃上下运动,小臂绕着关节的运动即为屈、伸运动。
②内收、外展运动。
关节沿冠状面运动,骨向正中面者称为“内收”,反之称为“外展”。
(3) 旋转运动。
骨环绕垂直轴运动时成为旋转运动。
骨由前向内侧旋转时,称为“旋内”;向外侧旋转时则称为“旋外”。
就如同消费者提购物篮时,小臂和大臂之间的肘关节的运动,便为“旋外”。
(4) 环转运动。
骨的上端在原位转动,下端则做圆周运动,全骨活动的结果犹如描绘一个圆锥体的图形,这样的运动称为“环转运动”。
比如,小臂绕着小臂和大臂之间的肘关节做圆周运动,即为环转运动。
凡具有进行冠状和矢状两轴活动能力的关节,都能做环转运动。
通过分析可以看出,人在提购物篮的时候,主要的关节活动是肘关节和手腕腕关节的旋转运动,以及手指指关节的屈、伸运动。
而成年人各关节的活动范围和人体保持舒适姿势时的关节调节范围如下表所示:身体部位 关节 活动情况 最大角度 最大范围 舒适调节范围 下臂对上臂 肘关节 弯曲、伸展 +145~0 145 +85~+10手对下臂 腕关节 外摆、内摆弯曲、伸展 +30~-20+75~-60501350①注①:拇指向下,全手对横轴的角度为12º。
从表中可以看出,人手在保持舒适姿态时,调节范围为0º,也就是说,尽量不要使腕关节摆动过大的角度。
2、肌肉。
人体的运动必然会引起骨骼肌的收缩或伸展。
骨骼肌具有以下四种物理特性:收缩性、伸展性、弹性、黏滞性。
(1) 收缩性。
收缩性表现为肌肉纤维长度的缩短和张力的变化,肌肉有静止状态和运动状态。
处于静止状态的肌肉并不是完全休息放松的,其中少数运动部位的肌肉保持轻微的收缩,即保持一定的紧张度,用以维持人体的一定姿势;处于运动状态的肌肉,肌纤维明显缩短,肌肉周径增大,肌肉收缩时肌纤维长度比静止时缩短1/3~1/2。
(2) 伸展性。
骨骼肌与弹性橡皮相似,不但可以收缩,在受外力作用时还会伸长,这种特性为伸展性。
当外力解除后,被拉长的肌肉纤维又可复原。
(3) 弹性。
肌肉有受压变形、外力解除即可复原的特性。
(4) 黏滞性。
这是原生质的普遍特性,主要是由于其内部含有胶状物的缘故。
肌纤维的这种特性,在肌肉收缩时产生阻力,为此需要消耗一定的能量。
气候寒冷时,肌肉的黏滞性增加;气温升高后,可减小肌肉的黏滞性。
这可保证人动作的灵活性,避免肌肉拉伤。
由肌肉的特点可看出,在提购物篮的时候,手臂的肌肉长时间保持伸展性,容易造成肌肉疲劳。
肌肉疲劳是体力劳动中作业负荷的结果,也称生理疲劳。
此种疲劳又分为个别器官疲劳和全身疲劳。
个别器官疲劳常发生于仅需要个别器官或肢体参与的作业。
在提购物篮的时候,需要用到的是手臂的力量,因此常常在手臂处产生酸痛感。
这对经常到超市购买商品的消费者,尤其是那些家庭主妇们来说,是很不好的。
而现在的购物篮在设计上,使得消费者在使用的时候需要向外伸出一段距离,因此手臂肌肉受到的拉力更大,也更容易疲劳。
在一般作业和生活中,包括静态施力和动态施力两种。
静态施力的作业方式易于导致肌肉过早疲劳,比如长时间手持或抓握物体。
静态肌肉施力会加速肌肉疲劳过程,引起肌肉酸痛。
若长期受静态肌肉施力影响,酸痛可由肌肉扩展到腱、关节和其他组织,并损伤这些组织,引起永久性疼痛。
同时,不自然地抓握工具,也可能导致前臂疼痛、腱部炎症。
那么,造成现在人们在提购物篮时手臂容易酸痛的原因是什么呢?我们可以根据下图进行一个简单的受力分析:以手掌为研究对象,它主要受到两个方向的力,一个是购物篮给它的向下的拉力F1,等于购物篮的重力;此外,还受到手臂肌肉对它的拉力F2以及其他的力(此处省略)。
这两个力之间有一个角度а,使得F2=F1/sinα,当α增大时,sinα增大,这样手臂肌肉对手掌的拉力F2便减小。
这也就解释了为什么人们在手自然下垂的方向上提东西时感觉是最舒适的,而一旦需要向外伸展提东西,便容易感到手臂酸痛。
通过对人手关节和肌肉特点的一些分析,可以总结出在设计购物篮时应注意的一些问题:(1)避免单肢承重,以免负荷不平衡。
尤其是消费者购物较多的时候,应采用推车等形式。
(2)避免不协调的腕部方位。
腕部偏离其中位后,手的握持力将有减损。
而且,别扭的手部方位将导致腕部疼痛,如果时间过长,还会导致腕道综合症、腱鞘炎等。
使手腕部处于平直状态,便可以解决该问题。
(3)避免掌部组织受压。
应适当设计工具把手,加大其与手部的接触面积,分散压力。
把手的直径大小直接与使用者的手部尺寸和作业要求相关。
对于方盒物体上的把手,31mm 至38mm的直径有利于保持最大握力。
此外,把手长度一般应保持四个手指能够握持,至少应有100mm,120mm时能舒服地握持。
适当的把手角度设计也有利于保持腕部平直,避免损伤。
四、改进方案及评价1、购物车这是超市里另一种常见的工具。
如果人们购买较多的商品,便需要手推车来搬运,这样不但省事,也使人们避免了提过重的物品,加重手的负担。
2、改变购物篮提手的方向上图是我自己设计的购物篮。
这个购物篮在靠近人腿部的内侧是往外凸的,这样可以避免在使用的时候,手臂向外伸出一段距离。
同时,由于提手的方向与手腕自然状态下的方向一致,也避免了手腕的转动。
此外,由于购物篮内侧中部的内凹,消费者可以将食品和生活用品分别放在前部和后部,以免混在一起。
同时,购物篮的前后部以及提手的位置设计应能使购物篮在使用过程中保持稳定,不至于摇晃。
除此之外,也可以在内凹的部分铺上一层质软的材料,这样在购物篮与腿部接触时,减轻购物篮对腿部的压力。
购物篮的高度、长度以及宽度都应根据人体测量的数据来进行设计。
在设计购物篮内凹宽度及长度时,还应考虑到人走一步所迈出距离,否则腿在走动过程中很容易碰到购物篮,这样的设计反而会变成累赘。
提手中部应加上一圈软质胶圈,直径以及长度应根据人手的大小来设计,这样便能减轻手掌受压的大小。
购物篮的四个棱也应该设计成圆角,这样如果不小心被棱碰到,也不会很疼。
3、使用小手推车在网上我看到这样的一幅图片:这是一个顾客自己“设计”的小推车。
这样在购买不是特别多、但提着又比较重的物品时,也能方便地使用。
类似这样的小推车,已经有人设计了出来,下图是根据网页上的图片画出的:像这样的手推车把柄可以设计成可伸缩性的,以适应不同身高的人使用。
五、结语在生活中人们常常会感觉到使用的一些工具用起来不是很舒服,这就需要我们自己多观察、多思考,以改进我们所使用的工具。
而这也是人因工程所希望达到的目的。
在对购物篮进行改造的时候,我翻阅了一些书籍,对人手的结构和姿势作了分析,同时观察了大部分消费者在使用购物篮时所做出的手部动作,再结合自己的一些感受,总结出了上述三个方案。
其实,还有其他类型的购物工具,比如将童车与购物篮相结合等等。
在分析过程中,我也遇到了一些困难。
因为能找到的资料不是很多,所以就得将找到的知识加以分析。
而在原理中的受力分析,则是根据自己以前所学的物理知识来进行的,因此不一定具有说服力。
这也是原理分析中的一个缺点。
总之,工具的设计需要相关理论的说明,以及对工具的了解,才能对工具进行更好的改进。
[注1]:部分内容引自《人因工程》(孙林岩)参考文献:【1】人因工程孙林岩中国科学出版社2005.01 【2】工业工程手册汪应洛东北大学出版社1999【3】工业工程手册王恩亮机械工业出版社2006【4】人机工程学应用刘春荣上海人民美术出版社 2004.07。