啤酒与尿布读后感

我们正处在一个信息大爆炸的年代，主要表现在大量信息的产生并以数字化的方式被记录下来。信息技术的普及造就了信息大爆炸的年代。大量的信息可以帮助人们更好地决策;但是同时因为信息太多了，如何找到有用的信息又变成了一件难题。这里，啤酒与尿布的故事就给了我们很大的启发。

沃尔玛拥有世界上最大的数据仓库系统，为了能够准确了解顾客在其门店的购买习惯，沃尔玛对其顾客的历史购物行为进行购物篮分析，想知道顾客经常一起购买的商品有哪些。沃尔玛数据仓库集中了其各门店的详细原始交易数据，在这些原始交易数据的基础上，沃尔玛利用数据挖掘方法对这些数据进行分析和挖掘，却有了一个意外的发现：婴儿尿布和啤酒有很高的相关度，即跟尿布一起购买最多的商品竟然是啤酒!这是数据挖掘技术对历史数据进行分析的结果，反映数据内在的规律。接着，沃尔玛派出市场调查人员和分析师对这一数据挖掘结果进行调查分析。经过大量实际调查和分析，揭示了一个隐藏在尿布与啤酒背后的美国人的一种行为模式：在美国，一些年轻的父亲下班后经常要到超市去买婴儿尿布，而他们中有30%~40%的人同时为自己买一些啤酒，产生这样的原因是：美国的太太们常叮嘱她们的丈夫下班后为小孩买尿布，而丈夫们在买尿布后又随手带回了他们喜欢的啤酒。

按常规思维，尿布与啤酒风马牛不相及，若不是借助统计学上的数据挖掘技术对大量交易数据进行挖掘分析，沃尔玛是不可能发现数据内在这一有价值的规律的。

数据挖掘是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。数据挖掘的应用之一就是关联规则，通过对大量数据的分析，找到两个或几个总是同时发生的事件。所以我们可以看到统计学的应用正是用数据挖掘价值的最强有力的工具！

然而，书中还提到了这样的故事，是说关联的时效性：有些关联只发生在特定时间。7-11便利店，某位员工订货错误，酸奶从3瓶变为30瓶，为了完成销售，将酸奶拿到面包盒饭陈列区，销售一空。从此7-11便将酸奶与快餐搭配陈列提高销量。这就是带有时效性的商品关联，如果不及时关注，一天的酸奶销售量很快就

会被一个星期，一个月的销量所平均，从而无法发现规律。

另一个故事是说某海滨地区的7-11便利店发现周末上午切片面包脱销，按照常识，认为是旅游人士购买，或者是家庭当做早餐，便利店应该丰富切片面包种类，实际观察发现，购买者用于钓鱼当做鱼饵，所以便利店特地开发了廉价切片面包。这又为我们阐述了统计学非常有用但不是万能的的重要观点。所以数据挖掘不能替代现场观察，任何时候都要有现场第一的工作态度，眼见为实，不要轻易被数字所欺骗。

另外，我们也可以考虑其他形式的关联，比如天气与商品的关联，温度与商品的关联，

一位资深海外统计学家说过，统计就和柴米油盐酱醋茶一样，存在的时候并不是很突出，一旦不见了，人生就是黑白的。就像我们购物时拿到的购物小票，我们通常会把它丢掉，但这上面的数据对于商场的却是一笔不可忽视的财富。这足以可见统计学的重要性。那么统计学能够为社会带来什么呢？我们可以如何利用统计知识带来更高的效益呢？

首先，就拿我喜欢的篮球来说吧。篮球运动中也可以利用数据挖掘获得效益。NBA 新任总裁亚当-萧华在2014年为每座球馆都装上了摄像机来测量每个球员的每个动作，了解各个球员的优势和薄弱点。这些悬挂在球馆顶部的跟踪摄影机可以捕捉球员场上的移动数据，生成了数千兆的数据资料，这些数据对于录像师和训练师来说就是潜在的至关重要的情报信息，利用这些数据做出最好的决策、打法、球员安排等。通过扩大大数据算法、机器学习技术的应用和新视觉呈现方法的设计，来把数据转化为有价值的信息，让教练甚至普通的观众都能够看懂，最后帮助优秀的团队获得胜利。

另外，我平常会在淘宝上买一些化妆品和服饰。淘宝网店也使用了数据挖掘提高利润。卖家可以在用户的评论中寻找真实有用的信息作为参考，当这样的意见占多数时，卖家就需要考虑对自己的产品等方面进行改善。根据淘宝网庞大的数据库，可以获得会员对各类商品点击量的数据，经分析可以知道买家的偏好，并以此对他们进行这些偏好物品的定时提醒，刺激购买，同时唤醒激活一些沉睡会员，为淘宝平台带来更多用户。淘宝数据帮助店主了解行业状况？目标群体在哪？年龄结构？性别构成？上网时间？购买时间？淘宝店主通过对于自己销售的产品

的特性与这些信息结合，设置首页的滚动宝贝，选择其中的黑马宝贝打造爆款。利用数据关联分析套餐促销。其次，转化率是店铺运营的重要数据指标，让顾客不仅看，还要购买，所以需要优化流量组成来源，提高转化率高的流量。第三，对购买客户的信息资料进行归纳分类，分析客户性别、年龄段、作息时间、购买习惯、购买方式、购买途径、居住地区分析出一般客户、重要客户、黄金客户属性特点，降低促销成本。第四，寻找重复购买的客户，向这些人推销主打品或热销品。以上都是对于卖家在销售过程中的数据分析与利用，然而数据分析并不只能在此处有所利用。通过每一时间段的销售数据，卖家可以预测销售量。库存数量、库存周期以及资金流转周期等，避免货物囤积，资金流转困难等问题。

统计学的数据来源于生活中的每一个小细节，这就要求我们善于观察。就像沃尔玛的创始人一样，不断去发现一些微小却意义重大的细节并对其进行研究。统计学的应用同时也依赖于科学技术。技术工具的发展为统计学的应用提供了可靠有效的技术支持。使得出的信息更可靠，更有利用价值。

最后一点要说的，就是不能盲目模仿。在其他国家成功的案例在我们国家只能够作为参考依赖种种技术，Netflix将巨大的数据池变为生产力，根据数据技术推导出《纸牌屋》的关键要素，喜欢BBC剧、大卫·芬奇和凯文·史派西的用户存在交集，用1亿美元买下一部早在1990年就播出的BBC电视剧《纸牌屋》的版权，请来导演大卫·芬奇（David Fincher），并由老戏骨凯文·史派西（Kevin Spacey）担当男主角。Netflix孤注一掷，最后置之死地而后生，备受关注。它用事实告诉资本市场，数据不是花架子，而是地道的生产力。

Netflix的故事，对于中国视频网站而言着实励志。他们与Netflix所面临的境遇相似。由于版权价格提升，国内知名的视频网站们，诸如优酷土豆、搜狐视频、乐视网、爱奇艺近两年也纷纷打造自制剧。关键是如何制作自制剧？国内视频网站意识到数据的重要性，也积累了大量数据。比如乐视网通过分析用户收看时间，在今年推出午间自制剧场。

此外，即便是有了数据，中国的流媒体公司还不敢像Netflix那样将宝押在一部剧上，因为中国的付费市场尚未成熟，目前还主要依赖广告盈利，无法完全将用户需求作为中心。除此以外，一位视频行业的人士指出，在中国基于用户数

据做出分析的同时，还要考虑广电审核的要素，一些领域与题材类型都要稍微收拢，

啤酒与尿布效应带来不可思议的基础是统计学，大数据时代，各类数据就像是矿藏一样蕴藏无限的价值，但是如果人们不使用工具将其开采提炼，他就失去了价值。

实验二 Clementine12购物篮分析(关联规则)

实验二Clementine12购物篮分析（关联规则）一、[实验目的] 设计关联规则分析模型，通过模型演示如何对购物篮分析，并根据细分结果对采取不同的营销策略。体验以数据驱动的模型计算给科学决策带来的先进性。二、[知识要点] 1、购物蓝分析概念； 2、管来呢规则算法原理； 3、购物蓝分析工具； 4、Clementine12.0关联规则分析流程。三、[实验要求和内容] 1、初步了解使用工作流的方式构建分析模型； 2、理解智能数据分析流程，主要是CRISP-DM工业标准流程； 3、理解关联规则模型原理； 4、设计关联规则分流； 5、运行该流，并将结果可视化展示； 6、得出模型分析结论 7、运行结果进行相关营销策略设计。四、[实验条件] Clementine12.0挖掘软件。五、[实验步骤] 1、启动Clementine12.0软件； 2、在工作区设计管来呢规则挖掘流； 3、执行模型，分析计算结果； 4、撰写实验报告。六、[思考与练习] 1、为什么要进行关联规则分析？它是如何支持客户营销的？

实验内容与步骤一、前言 “啤酒与尿布”的故事是营销届的神话，“啤酒”和“尿布”两个看上去没有关系的商品摆放在一起进行销售、并获得了很好的销售收益，这种现象就是卖场中商品之间的关联性，研究“啤酒与尿布”关联的方法就是购物篮分析，购物篮分析曾经是沃尔玛秘而不宣的独门武器，购物篮分析可以帮助我们在门店的销售过程中找到具有关联关系的商品，并以此获得销售收益的增长！ “啤酒与尿布”的故事产生于20世纪90年代的美国沃尔玛超市中，沃尔玛的超市管理人员分析销售数据时发现了一个令人难于理解的现象：在某些特定的情况下，“啤酒”与“尿布”两件看上去毫无关系的商品会经常出现在同一个购物篮中，这种独特的销售现象引起了管理人员的注意，经过后续调查发现，这种现象出现在年轻的父亲身上。在美国有婴儿的家庭中，一般是母亲在家中照看婴儿，年轻的父亲前去超市购买尿布。父亲在购买尿布的同时，往往会顺便为自己购买啤酒，这样就会出现啤酒与尿布这两件看上去不相干的商品经常会出现在同一个购物篮的现象。如果这个年轻的父亲在卖场只能买到两件商品之一，则他很有可能会放弃购物而到另一家商店，直到可以一次同时买到啤酒与尿布为止。沃尔玛发现了这一独特的现象，开始在卖场尝试将啤酒与尿布摆放在相同的区域，让年轻的父亲可以同时找到这两件商品，并很快地完成购物；而沃尔玛超市也可以让这些客户一次购买两件商品、而不是一件，从而获得了很好的商品销售收入，这就是“啤酒与尿布”故事的由来。当然“啤酒与尿布”的故事必须具有技术方面的支持。1993年美国学者Agrawal （个人翻译--艾格拉沃）提出通过分析购物篮中的商品集合，从而找出商品之间关联关系的关联算法，并根据商品之间的关系，找出客户的购买行为。艾格拉沃从数学及计算机算法角度提出了商品关联关系的计算方法—Aprior算法。沃尔玛从上个世纪90年代尝试将Aprior算法引入到POS机数据分析中，并获得了成功，于是产生了“啤酒与尿布”的故事。 “啤酒和尿布”的故事为什么产生于沃尔玛超市的卖场中？

数据挖掘案例分析--啤酒与尿布讲课稿

前言 “啤酒与尿布”的故事是营销届的神话，“啤酒”和“尿布”两个看上去没有关系的商品摆放在一起进行销售、并获得了很好的销售收益，这种现象就是卖场中商品之间的关联性，研究“啤酒与尿布”关联的方法就是购物篮分析，购物篮分析曾经是沃尔玛秘而不宣的独门武器，购物篮分析可以帮助我们在门店的销售过程中找到具有关联关系的商品，并以此获得销售收益的增长！商品相关性分析是购物篮分析中最重要的部分，购物篮分析英文名为market basket analysis(简称MBA，当然这可不是那个可以用来吓人的学位名称)。在数据分析行业，将购物篮的商品相关性分析称为“数据挖掘算法之王”，可见购物篮商品相关性算法吸引人的地方，这也正是我们小组乐此不疲的围绕着购物篮分析进行着研究和探索的根本原因。购物篮分析的算法很多，比较常用的有A prior/ ?’ p r i ?/算法、FP-tree结构和相应的FP-growth算法等等，上次课我们组的邓斌同学已经详细的演示了购物篮分析的操作流程，因此在这里我不介绍具体的购物篮分析算法，而是在已经获得的结果的基础上剖析一下数据身后潜藏的商业信息。目前购物篮分析的计算方法都很成熟，在进入20世纪90年代后，很多分析软件均将一些成熟的购物篮分析算法打包在自己的软件产品中，成为了软件产品的组成部分，客户购买了这些软件产品后就等于有了购物篮分析的工具，比如我们正在使用的Clementine。缘起 “啤酒与尿布”的故事可以说是营销界的经典段子，在打开Google搜索一下，你会发现很多人都在津津乐道于“啤酒与尿布”，可以说100个人就有100个版本的“啤酒与尿布”的故事。故事的时间跨度从上个世纪80年代到本世纪初，甚至连故事的主角和地点都会发生变化——从美国跨越到欧洲。认真地查了一下资料，我们发现沃尔玛的“啤酒与尿布”案例是正式刊登在1998年的《哈佛商业评论》上面的，这应该算是目前发现的最权威报道。 “啤酒与尿布”的故事产生于20世纪90年代的美国沃尔玛超市中，沃尔玛的超市管理人员分析销售数据时发现了一个令人难于理解的现象：在某些特定的情况下，“啤酒”与“尿布”两件看上去毫无关系的商品会经常出现在同一个购物篮中，这种独特的销售现象引起了管理人员的注意，经过后续调查发现，这种现象出现在年轻的父亲身上。在美国有婴儿的家庭中，一般是母亲在家中照看婴儿，年轻的父亲前去超市购买尿布。父亲在购买尿布的同时，往往会顺便为自己购买啤酒，这样就会出现啤酒与尿布这两件看上去不相干的商品经常会出现在同一个购物篮的现象。如果这个年轻的父亲在卖场只能买到两件商品之一，则他很有可能会放弃购物而到另一家商店，直到可以一次同时买到啤酒与尿布为止。沃尔玛发现了这一独特的现象，开始在卖场尝试将啤酒与尿布摆放在相同的区域，让年轻的父亲可以同时找到这两件商品，并很快地完成购物；而沃尔玛超市也可以让这些客户一次购买两件商品、而不是一件，从而获得了很好的商品销售收入，这就是“啤酒与尿布”故事的由来。当然“啤酒与尿布”的故事必须具有技术方面的支持。1993年美国学者Agrawal （个人翻译--艾格拉沃）提出通过分析购物篮中的商品集合，从而找出商品之间关联关系的关联算法，并根据商品之间的关系，找出客户的购买行为。艾格拉沃从数学及计算机算法角度提出了商品关联关系的计算方法——A prior算法。沃尔玛从上个世纪90年代尝试将A prior算法引入到POS机数据分析中，并获得了成功，于是产生了“啤酒与尿布”的故事。 “啤酒和尿布”的故事为什么产生于沃尔玛超市的卖场中

案例1

案例1 ①尿布和啤酒的故事在一家超市里，有一个有趣的现象：尿布和啤酒赫然摆在一起出售。但是这个奇怪的举措却使尿布和啤酒的销量双双增加了。这不是一个笑话，而是发生在美国沃尔玛连锁店超市的真实案例，并一直为商家所津津乐道。原来，美国的妇女们经常会嘱咐她们的丈夫下班以后要为孩子买尿布。而丈夫在买完尿布之后又要顺手买回自己爱喝的啤酒，因此啤酒和尿布在一起购买的机会还是很多的。是什么让沃尔玛发现了尿布和啤酒之间的关系呢？案例② 美国密执安州有一家名为“阿汉”的小餐馆有个异常奇特的做法：经常光顾该餐馆的顾客，只要愿意，便可报上自己的常住地址，在客户登记簿上注册，开一个“户头”，以后顾客每次到这里来就餐，餐馆都会如实地在其户头上记下用餐款额。每年的9月30日，餐馆便会按客户登记簿上的记载算出每位顾客从上年9月30日以来在餐馆的消费总额，然后再按餐馆纯利10%的比例算出每位顾客应得的利润分发给顾客，这样，餐馆自然就常常门庭若市。阿汉餐馆给顾客分红的方法虽然损失了一部分纯利，但却使顾客感到自己与餐馆的利润息息相关，自己也是餐馆的一员。这样一来，餐馆密切了与消费者的关系，吸引了许多回头客。这种让食客成为“股东”的做法其实也是一种“组合”式的生意之道，不同的是前者是明显的“物质组合”，而后者是隐蔽的“人员组合”，两者都是以消费者心甘情愿地付出而给老板带来了滚滚利润，何乐而不为呢？案例③ 山姆会员店，严格要求顾客购物要出示本人的会员卡，如不是本人的会员卡，不能购买超市的商品。很多人纳闷，山姆大叔为什么有钱不赚，难道山姆大叔仅仅是想赚会员费吗？案例④ 曾有一篇报道，英国有位老先生，因为实在忍受不了老伴40年来始终只给他做

管理学企业分析

管理学企业分析 -------朝日啤酒公司（工商六班刘如月）朝日啤酒公司的历史可追溯到110年前，多年来一直稳居日本啤酒公司品牌前三的位置，是日本唯一年销售量突破一亿箱的产品。在2000年国际啤酒排行榜中位居第四大国际品牌。朝日啤酒公司大胆假设“判断啤酒的美味的标准是随着时代的变迁而改变的”，并认为“顾客不是外行，是能够分辨啤酒味道的”。在其进行多达5000人的市场调查后，推翻了啤酒的美味在于“啤酒的美味“这一理论，于是”醇香可口“这一啤酒新味道的概念就此诞生。啤酒公司此举是在对环境进行扫描之后进行的，环境扫描建立了预测的基础。在预测的过程中，要注意根据特定的情景，针对具体的问题采用科学的预测方法，在进行足够的科学调查后，制定切实可行的计划。不仅在生产观念上，就连在销售理念上，朝日啤酒公司也是利用科学的分析，预测后制定合理的计划，让对方措手不及。在20世纪80年代末，日本的朝日啤酒公司预见到消费者的购买习惯发生变化，它采用以逸待劳的手法，实施自己的先见之明，在新的战场上建立了堡垒，静候战争。其实，朝日一直意在取代日本的领头羊麒麟（Kidn）。但是，想在货架上与麒麟一争高下、占据一席之地非常困难。因为麒麟在酒店的影响力异常大，大多数日本人在酒店里购买啤酒，幸运的是朝日窥见到消费者的购买习惯在改变，买啤酒的女士越来越多，她们更倾向于在超市而不是酒店里购买，超市啤酒销量猛增。朝日啤酒公司主动地了解环境状况，获得了及时准确的环境信息，通过调整自己的目标，选择合适自身发展的方案。在良好的信息沟通，及时准确的感知环境变化，保持结构的灵活性的前提下，朝日啤酒公司制定了合理的销售策略：朝日停止了猛撞酒店大门的做法，而是同杂货商建立了强力推销关系。朝日的预言被证明是正确的，人们去食品杂货店购买啤酒的势头不减，麒麟从超市关系和专长上发现了朝日这个竞争对手。麒麟最后亦步亦趋，试图追随朝日啤酒进入超市，然而朝日的伏兵掀翻了麒麟的桌子，使朝日在日本啤酒中占据了霸主地位。其实，朝日的称霸不仅在于其对市场敏锐的洞察力，还在于其拥有成功的管理者，管理者敏锐的反应能力和机动灵活的应变能力是其成功的强有力的后盾。当然，在制定营销战略之前，管理者必须确定现实的、制定的目标，管理系统还必须保持充分的伸展性，以便及时的适应客观事物的各种可能的变化需求。海因茨·韦里克和哈罗德·孔茨认为：“应该将一个目标作为目标导向，成功导向的管理系统”。朝日集团的目标管理十分有效。朝日集团为了实现“迅速应对激烈变动的经营环境”的目标，也实现适合并经营时代需要“加强集团经营”,加强与各利益人群关系的，“提高企业的社会性的，经营的透明性”的目标，强化着公司的治理，彻底贯彻高透明度的经营和企业行为规范。组织资源一般是指值得正式汇报体系、信息加工和决策体系以及正式或非正式的计划体系，朝日啤酒公司就拥有良好的组织资源。另外，企业的目标是为其利益相关者创造财富和价值，企业是由利益相关者组成的系统，企业的发展离不开利益相关者的支持，因此朝日集团积极加强其与利益相关人群的关系，朝日啤酒集团为了成为受利益相关者信赖的、不断成长的企业，以“提高经营的公正性和透明性”，“缩短决策过程时间”和“彻底贯彻企业伦理规范”为主题，持续加强公司治理。而且，为了实现公正且透明的经营，在确保公司外取缔，公司处监事的监督机能实施的同时，还接受商法的检查。同时，为了确保对董事人事和董事报酬的公正性和透明性，设置了“提名委员会”和“报酬委员会”。为实现决策的迅速化，采用了执行董事制度，将由一般董事从事的经营战略提案，业

“啤酒和尿布”对药店营销的启示

“啤酒和尿布”对药店营销的启示诚然信息治理系统做为医药连锁企业治理手段的最差不多的目的已达到，然而企业的应用信息化系统的层面难道只是仅仅局限在如何降低企业的营运成本那个层面上吗？由此笔者想到多年前看到的一个案例：在美国沃尔玛的一个超级市场的货架上，尿布和啤酒赫然地摆在一起出售，一个是日用品，一个是食品，两个风马牛不相及的物品摆在一起的结果是尿布和啤酒的销量双双激增。沃尔玛超市什么缘故要将这两个商品摆在一起？摆在一起的结果什么缘故会使销量激增？原先，沃尔玛超市对一年多的原始销售交易数据进行详细分析，发觉在美国有小孩的家庭中，太太经常叮嘱他们的夫君下班以后要为小孩买尿布，而夫君们在买完尿布以后又顺手带回了自己爱喝的啤酒，因此啤酒和尿布一起购买的机会是最多的。由此，我们能够看到，信息技术的应用另外一个更要紧的层面――企业的“开源”。我们在专门多企业治理培训或MBA课程中明白，企业利润的来源的实现要紧基于两个部分：“开源”和“节流”。当企业占据市场的主导份额时，企业关注的焦点在“节流”，这时企业靠流程优化或技术革新节约下来的每一分钞票要比从市场上猎取每一分前所付出的成本小的多；然而当企业尚未占据市场的主导份额时，企业关注的焦点在“开源”，如何在销售中挖掘潜力，如何抢夺竞争对手的客户等相关“开源”的战略战术，所猎取的利润远远比现时期靠“节流” 所猎取的利润从企业的经济战略角度讲意义要深远的多的多。纵观现在的医药连锁行业，尚未有哪个企业在市场上占据决定性的主导份额，药店与药店的相互竞争也较为平滑，简单而原始的武器“价格战”大行其道，在毛利率不断下降的今天，企业信息化的关注的焦点如何“开源”也被其下游服务商――软件供应商所忽视，仅仅停留在“开源”层面。这不能不讲是一种误区。那么，医药连锁企业如何利用信息技术进行“开源”呢？在一年多前，我们曾以此为课题进行深入的探讨，结合药理学的相关知识，参照沃尔玛的案例对连锁药店所经营的药品相关性进行分析，并将分析后的结果在昆明某医药连锁企业的某一药店进行实施。其季度销售额与去年同期相比结果如下，如表1所示：单位：元

啤酒与尿布读后感

我们正处在一个信息大爆炸的年代，主要表现在大量信息的产生并以数字化的方式被记录下来。信息技术的普及造就了信息大爆炸的年代。大量的信息可以帮助人们更好地决策;但是同时因为信息太多了，如何找到有用的信息又变成了一件难题。这里，啤酒与尿布的故事就给了我们很大的启发。沃尔玛拥有世界上最大的数据仓库系统，为了能够准确了解顾客在其门店的购买习惯，沃尔玛对其顾客的历史购物行为进行购物篮分析，想知道顾客经常一起购买的商品有哪些。沃尔玛数据仓库集中了其各门店的详细原始交易数据，在这些原始交易数据的基础上，沃尔玛利用数据挖掘方法对这些数据进行分析和挖掘，却有了一个意外的发现：婴儿尿布和啤酒有很高的相关度，即跟尿布一起购买最多的商品竟然是啤酒!这是数据挖掘技术对历史数据进行分析的结果，反映数据内在的规律。接着，沃尔玛派出市场调查人员和分析师对这一数据挖掘结果进行调查分析。经过大量实际调查和分析，揭示了一个隐藏在尿布与啤酒背后的美国人的一种行为模式：在美国，一些年轻的父亲下班后经常要到超市去买婴儿尿布，而他们中有30%~40%的人同时为自己买一些啤酒，产生这样的原因是：美国的太太们常叮嘱她们的丈夫下班后为小孩买尿布，而丈夫们在买尿布后又随手带回了他们喜欢的啤酒。按常规思维，尿布与啤酒风马牛不相及，若不是借助统计学上的数据挖掘技术对大量交易数据进行挖掘分析，沃尔玛是不可能发现数据内在这一有价值的规律的。数据挖掘是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。数据挖掘的应用之一就是关联规则，通过对大量数据的分析，找到两个或几个总是同时发生的事件。所以我们可以看到统计学的应用正是用数据挖掘价值的最强有力的工具！然而，书中还提到了这样的故事，是说关联的时效性：有些关联只发生在特定时间。7-11便利店，某位员工订货错误，酸奶从3瓶变为30瓶，为了完成销售，将酸奶拿到面包盒饭陈列区，销售一空。从此7-11便将酸奶与快餐搭配陈列提高销量。这就是带有时效性的商品关联，如果不及时关注，一天的酸奶销售量很快就

啤酒与纸尿裤

啤酒和尿片齐飞在美国沃尔玛超市的货架上，尿片和啤酒赫然地摆在一起出售。一个是日用品，一个是食品，两者风马牛不相及，这究竟是什么原因？原来，沃尔玛的工作人员在按周期统计产品的销售信息时发现一个希奇的现象：每逢周末，某一连锁超市啤酒和尿片的销量都很大。为了搞清楚这个原因，他们派出工作人员进行调查。通过观察和走访后了解到，在美国有孩子的家庭中，太太经常嘱咐丈夫下班后要为孩子买尿片，而丈夫们在买完尿片以后又顺手带回了自己爱喝的啤酒，因此啤酒和尿片销量一起增长。搞清原因后，沃尔玛的工作人员打破常规，尝试将啤酒和尿片摆在一起，结果使得啤酒和尿片的销量双双激增，为商家带来了大量的利润。在寸土寸金的货架陈列竞争中，为了刺激消费者的购买欲望，商场经常采取按照类别陈列的方式便于消费者选择，比如将文具类商品集中在一起陈列。但是，有些商品之间的关系表面上看并没有什么关联关系（相关性），比如啤酒和尿片，但是他们事实上又存在很强的依靠性。假如能够挖掘出这类隐性产品之间的关联关系，就可以大大提高消费者的随机购买，从而提高超市的利润率。商品间的相关性如何从浩如烟海却又杂乱无章的销售数据中，发现啤酒和尿片这类商品销售之间的联系呢？幸运的是，现代超市都拥有了数据收集处理系统，这给统计带来了一定的便利。但是，要判定数据之间的关系，还是要把握一定的原则和方法。1。三个标准决定这种关联关系是否成立，必须同时考虑三条独立的标准，支持度（普遍度）、置信度（也称猜测度）以及增益。（1）支持度是同时包含关联性左右两边物品的交易次数百分比，即支持该规则的交易次数的百分比；（2）置信度是有了左边商品，同时又有了右边商品的交易次数百分比。换句话说，置信度就是在所有的购买了左边商品的交易中，同时又购买了右边商品的频率。（3）增益是两种可能性的比较。一种是在已知购买了尿片的情况下，购买啤酒的可能性；另一种是在购买了啤酒的情况下，购买尿片的可能性。这个数值越大说明两者之间的促销关系越明显。要注重，孤立地使用上述的标准中的任意一种，都会导致不正确的结果。例如点鱼子酱则点伏特加酒这一个规则的置信度高，但是假如因为很少有人点鱼子酱而使交易支持度降低，则该规则没有什么用处，因为购买率不高，给超市的收益增加贡献没有价值。另外，当常见商品出现在右边的时候，其置信度也轻易产生误导。比如“买花生就买牛奶”、“买面包就买牛奶”置信度都很高，因为牛奶的高购买率误导了对花生、面包购买增益的真实性，因为面包、花生对牛奶起不到明显的促销作用。2。分析过程假设超市的顾客源是稳定的，即一年内来超市消费的顾客数量是一定的。对于尿片与啤酒之间的关联性进行这样分析。（1）首先分析尿片对啤酒的促销增益，即“尿片→啤酒”。用S来表示支持度，表示100S%的顾客同时买尿片和啤酒；C是置信度，表示100C%购买尿片的顾客还会购买啤酒；Q是平均购买量，表示在所有购买啤酒的顾客中，平均每位顾客购买的啤酒数量；P是利润，表示超市每卖出一瓶啤酒的盈利。那么，顾客总数×S可以理解为同时购买尿片和啤酒的顾客人数；顾客总数×S×C可以理解为在尿片的“促销”下，还会购买啤酒的顾客人数；顾客总数×S×C×Q×P表示受尿片“促销”啤酒模式的影响所产生的超市利润。所以对于以赢利为目的的超市而言，顾客总数×S×C×Q×P可以用来评估关联性“尿片→啤酒”中，尿片对啤酒“促销”作用的强弱，数值越大说明尿片对啤酒的“促销”作用越强。（2）分析啤酒对尿片的促销增益，即“啤酒→尿片”要取得明确的促销效果，超市往往把两种商品摆放在一起，因此不仅要考虑尿片对啤酒的“促销”作用，还要充分考虑啤酒对尿片的“促销”增益，就是“啤酒→尿片”。虽然关联性“尿片→啤酒”的反向规则“啤酒→尿片”可能不满足已设定的最小置信度，但是通过对其反向规则“啤酒→尿片”的分析，找出啤酒对尿片的“促销”关系对全面评估啤酒和尿片摆放在一起所能够产生的价值也是有意义的。同“尿片→啤酒”的计算方式可以求得，受啤酒“促销”尿片模式的影响所产生的超市利润可以表示为：顾客总数×S′×C′×Q′×P′（加′为了与上一分析过程表示区别）。（3）判定相互之间的促销增益。由于顾客源是稳定的，可视为常数，所以引入“促销”系数W＝S×C×Q×P+S′×C′×Q′×P′，来衡量两种商品间“促销”关系的强弱。W越大，说明两种商品间的促销作用越明显，把这两种

数据挖掘案例2014.04-10

成功案例： 1，Credilogros改善客户信用评分业务(直接数据挖掘，预测统计分析方法/软件) Credilogros是阿根廷第五大信贷公司，它需要识别与潜在预先付款客户（缺乏充分的信用记录数据）相关的潜在风险，以便将承担的风险最小化。Credilogros选择了SPSS Inc.的数据挖掘软件PASWModeler，因为它能够灵活并轻松地整合到Credilogros 的核心信息系统中。数据挖掘的收益包括： 1)处理信用数据和提供最终信用评分的时间缩短到了8秒以内。平均每月使用PASW Modeler处理35000份申请。这使该组织能够迅速批准或拒绝信贷请求。 2)最小化每个客户必须提供的身份证明文档，某些情况，只需一份身份证明即可批准信贷； 3)风险监控，仅在实施3 个月后就帮助Credilogros 将贷款支付失职减少了20%。 2，中国宝钢集团（直接数据挖掘，分类分析方法）宝钢自1985年投产至今，积累了大量的生产数据，从每一炉钢到每一块板坯到每一个钢圈，各级计算机系统可以把这些数据完整地收集起来。采用数据挖掘技术对钢材生产的全流程进行质量监控和分析（通过全流程实时监控获得了丰富的生产数据），构建故障地图，实时分析产品出现瑕疵的原因，有效提高了产品的优良率。宝钢采用了两个数据挖掘工具，一个是自行研发的基于SAS的practical Miner，另一个是美国SAS公司的Enterprise Miner。在冷轧和热轧的产品质量控制中，仅2001年就取得超过3000万元的经济效益。在配矿优化项目中，通过确定不同铁矿石的合理比例，每年可为宝钢降低成本6000万元。另外，通过分析轧制计划，分析和优化库存结构，降低库存成本和平衡物流成本。 3，DHL实时跟踪货箱温度 DHL每辆车都装有持续记录车速、时间及温度的特制“黑匣子”，拥有全球定位系统，并由随车安保人员实时监控。一旦有偏离路线、超时停车和车内温度异常情况，货车必须重新装货。基于“黑匣子”提供的大量数据进行数据挖掘，可以根据温度控制的目标，制定和优化行车线路、司机配置、提供车况评估等决策支持。

啤酒与尿布

啤酒与尿布 ——营销神话 “啤酒与尿布”是营销届的一个神话，“啤酒”和“尿布”两个看上去没有关系的商品摆放在一起进行销售、并获得了很好的销售收益，这种现象阐述了商品之间的关联性特征，通过商品关联性的布局摆放形成了连带购买、交叉销售，从而使得销售额成倍的提升。研究“啤酒与尿布”关联的方法就是购物篮分析，购物篮分析曾经是沃尔玛秘而不宣的独门武器，购物篮分析可以帮助我们在门店的销售过程中找到具有关联关系的商品，并以此获得销售收益的增长。商品相关性分析是购物篮分析中最重要的部分，而在数据分析行业，将购物篮的商品相关性分析称为“数据挖掘算法之王”可见购物篮商品相关性算法吸引人的地方。 “啤酒与尿布”的案例有很多，但是，认真地查了一下资料，发现沃尔玛的“啤酒与尿布” 案例是正式刊登在 1998 年的《哈佛商业评论》上面的，这应该算是目前发现的最权威报道。“啤酒与尿布”的故事产生于20世纪90年代的美国沃尔玛超市中，沃尔玛的超市管理人员分析销售数据时发现了一个令人难于理解的现象: 在某些特定的情况下，“啤酒”与“尿布”两件看上去毫无关系的商品会经常出现在同一个购物篮中，这种独特的销售现象引起了管理人员的注意，经过后续调查发现，这种现象出现在年轻的父亲身上。在美国有婴儿的家庭中，一般是母亲在家中照看婴儿，年轻的父亲前去超市购买尿布。父亲在购买尿布的同时，往往会顺便为自己购买啤酒，这样就会出现啤酒与尿布这两件看上去不相干的商品经常会出现在同一个购物篮的现象。如果这个年轻的父亲在卖场只能买到两件商品之一，则他很有可能会放弃购物而到另一家商店，直到可以一次同时买到啤酒与尿布为止。沃尔玛发现了这一独特的现象，开始在卖场尝试将啤酒与尿布摆放在相同的区域，让年轻的父亲可以同时找到这两件商品，并很快地完成购物;而

三个常用统计模型的典型应用场景

你们头脑里隐藏的任何念头，都躲不过魔帽的金睛火眼，戴上它试一下吧，我会告诉你们，你们应该分到哪一所学院。你也许属于格兰芬多，那里有埋藏在心底的勇敢，他们的胆识、气魄和豪爽，使格兰芬多出类拔萃；你也许属于赫奇帕奇，那里的人正直忠诚，赫奇帕奇的学子们坚忍诚实，不畏惧艰辛的劳动；如果你头脑精明，或许会进智慧的老拉文克劳，那些睿智博学的人，总会在那里遇见他们的同道；也许你会进斯莱特林，也许你在这里交上真诚的朋友，但那些狡诈阴险之辈却会不惜一切手段，去达到他们的目的。分院帽应用的是个非常典型的决策树模型（什么鬼），在上文的《分院帽之歌（节选）》中，我标粗的每个部分都可以认为是一个特征，帽子往学生头上一扣，读取学生的显著特征，然后分到某个类别里。所以你看，哈利波特一开始表现出来的特征都是格兰芬多的特征，但他毕竟是个魂器，分院帽读取数据时候发现这个人有两类显著特征，于是犹豫不决，最后还是波特自己提出了要求，这就证明应用模型时的人工干预必不可少（大雾）。言归正传，决策树在实际工作中基本应用于给人群分类，最好的应用场景是要把人群分为互斥的两类，并找到两类人群的不同特征。当然，分为多个互斥类别也OK。一个非常典型的场景是流失模型，对电信业来说，通过用户的行为来提前找到哪些人有流失风险，并通过专门优惠等手段挽留，是运营中的重要部分。之前我在转入互联网行业时，第一选择本来是

游戏公司（可惜愿意收的给不起合理工资……），因此研究了一下游戏用户流失模型的内容，发现跟电信业有相通之处。举个例子，对于某款端游，定义超过一周不登录用户为流失，那么做过的任务、拿到的装备、打过的副本、充值金额等等，都可以作为预测用特征，比对流失与非流失用户，找到两者的区别，在关键流失节点上加一些运营策略来减少流失。二、K-means聚类定义：k-means聚类的目的是：把n个点（可以是样本的一次观察或一个实例）划分到k个聚类中，使得每个点都属于离他最近的均值（此即聚类中心）对应的聚类，以之作为聚类的标准。 K-means聚类的好处在于样本量大的时候，可以快速分群，但需要在分群后注意每个群体的可解释性。换句话说，给你一万个人，分成四群，需要能够解释每一群人的突出特征，如果有两群人的特征很相似，那就要重新分群了；或者有一群人的特征不明显，那就要增加分群了。聚类与分类不同，分类的目的是得到可复用的规则，使得训练集以外的个体可以直接分到已知的类别里；聚类属于后验的研究，是对已有个体的辨别。当然聚类可以在一定条件下转化为分类，例如K-means里知道了每类的中心，那么新个体可以依据和每类中心的距离，来判断所属类别。但通常情况下，聚类方法本身仍是用于研究的次数更多。 K-means常用的场景是在不清楚用户有几类时，尝试性的将用户进行分类，并根据每类用户的不同特征，决定下步动作。一个典型的应用场景是CRM管理中的数据库营销。举例，对于一个超市/电商网站/综合零售商，可以根据用户的购买行为，将其分为“年轻白领”、“一家三口”、“家有一老”、”初得子女“等等类型，然后通过邮件、短信、推送通知等，向其发起不同的优惠活动。明尼苏达州一家塔吉特门店被客户投诉，一位中年男子指控塔吉特将婴儿产品优惠券寄给他的女儿——一个高中生。但没多久他却来电道歉，因为女儿经他逼问后坦承自己真的怀孕了。塔吉特百货就是靠着分析用户所有的购物数据，然后通过相关关系分析得出事情的真实状况。这个案例也算是与”啤酒和尿布“知名度差不多的一个案例。在这个案例中，那个高中生少女明显是被聚到了孕妇那一类，因为她的行为模式与孕妇是很相近的。（决策树也可以做这件事，但需要先定义出特征，因此在探索特征未知的领域时，聚类可能更好用一些）

并购分析报告

2010年中国并购市场统计分析报告关键发现 2010年并购市场趋于活跃，宣布并购交易案例数量及披露金额大幅增加。2010年中国并购市场趋于活跃，中国企业宣布并购交易案例2771起，环比上升13.80%；披露交易额1772.1亿美元，环比上升35.87%。 2010年中国并购市场完成交易金额大幅上升。完成案例数量为1798起，环比上升6.14%；披露金额82.02亿美元，环比上升62.57%。 2010年中国并购市场完成交易能源行业案例数量居首。本年度完成并购交易案例涉及20个行业，其中制造业、能源、房地产行业的并购案例数量分列前三位，分别为382、258和229起，分别占并购案例总数量的24%，17%和15%。 2010年中国并购市场出境并购交易案例数量和交易完成金额增加。中国并购市场出境并购共涉及15个行业，完成并购交易案例数量55起，环比增长7.8%；披露金额294.19亿美元，环比上升2.91%。 2010年中国并购市场入境并购交易案例数量和交易完成金额大幅增加。中国并购市场入境并购共涉及13个行业，完成并购交易案例数量30起，环比增长57.89%；披露金额23.91亿美元，环比上升109.37%。 2010年中国并购市场境内完成并购交易案例数量和交易完成金额取得显著增长。中国并购市场境内并购共涉及20个行业，境内并购完成案例数量达1713起，环比增长31.16%；披露金额达502.12亿美元，环比增长23.87%。 2010年VC/PE背景完成并购交易案例数量和披露金额大幅上升，并达到近10年来最高值。2010年共VC/PE背景并购案例披露17起，同比上升70%；披露金额60.91亿美元，同比上升392.3%。 1. 2010年中国企业并购市场综述 2010年中国并购市场趋于活跃，中国企业宣布并购交易案例2771起，环比上升13.80%；披露交易额1772.1亿美元，环比上升35.87%。无论是案例数量还是披露交易金额，2010年宣布的并购交易规模都呈明显上升趋势。 2010年中国企业完成并购交易案例数量为1798起，环比上升6.14%；披露金额82.02亿美元，环比上升62.57%。从2007年以来，中国企业完成并购交易案例数量及披露交易

购物篮分析

购物篮分析说起关联问题，可能要从“啤酒和尿布”说起了。有人说啤酒和尿布是沃尔玛超市的一个经典案例，也有人说，是为了宣传数据挖掘/数据仓库而编造出来的虚构的“托”。不管如何，“啤酒和尿布”给了我们一个启示：世界上的万事万物都有着千丝万缕的联系，我们要善于发现这种关联。关联分析要解决的主要问题是：一群用户购买了很多产品之后，哪些产品同时购买的几率比较高？买了A产品的同时买哪个产品的几率比较高？可能是由于最初关联分析主要是在超市应用比较广泛，所以又叫“购物篮分析”，英文简称为MBA，当然此MBA非彼MBA,意为Market Basket Analysis。如果在研究的问题中，一个用户购买的所有产品假定是同时一次性购买的，分析的重点就是所有用户购买的产品之间关联性；如果假定一个用户购买的产品的时间是不同的，而且分析时需要突出时间先后上的关联，如先买了什么，然后后买什么？那么这类问题称之为序列问题，它是关联问题的一种特殊情况。从某种意义上来说，序列问题也可以按照关联问题来操作。关联分析有三个非常重要的概念，那就是“三度”：支持度、可信度、提升度。假设有10000个人购买了产品，其中购买A产品的人是1000个，购买B产品的人是2000个，AB同时购买的人是800个。支持度指的是关联的产品（假定A产品和B产品关联）同时购买的人数占总人数的比例，即800/10000=8%，有8%的用户同时购买了A和B两个产品；可信度指的是在购买了一个产品之后购买另外一个产品的可能性，例如购买了A产品之后购买B 产品的可信度=800/1000=80%，即80%的用户在购买了A产品之后会购买B产品；提升度就是在购买A产品这个条件下购买B产品的可能性与没有这个条件下购买B产品的可能性之比，没有任何条件下购买B产品可能性=2000/10000=20%，那么提升度=80%/20%=4。

《营销策划案例分析》2021-2022期末试题及答案

《营销策划案例分析》2021-2022期末试题及答案一、单项选择题（每小题1分，共10分。在每小题列出的四个选项中只有一个选项是符合题目要求的，请将正确选项前的字母填在题后的括号内） 1．在营销组合中，最基本的工具是( )。 A．产品 B．价格 C 渠道 D．促销 2．在进行抽样调查时，常用的抽签法属于( )。 A．单纯随机抽样 B．分层随机抽样 C．分群随机抽样 D．系统抽样 3．在春节、中秋节、情人节等节日即将来临的时候，许多商家都大作广告，以促销自己的产品。他们对市场进行细分的方法是( )。 A．地理细分 B．人口细分 C．心理细分 D．行为细分 4．在市场定位方法中，有一种方法是使用本民族的一种文化特征标志与本商品品牌结合起来实现差别来定位，这种定位方法是指( )。 A．根据产品的使用人定位 B．根据产品使用场合定位 C．根据产品的竞争地位定位 D．根据文化象征定位 5．市场保护者保护阵地最有效的途径是( )。 A. 追随 B．进攻 C．防御 D。进行市场宣传 6．某品牌笔记本电脑广泛宣传一款只卖4999元的经济型号电脑，而它的高档产品售价高达20000多元，宣传这一款经济型号可以影响顾客购买其他高档电脑。这一产品组合策略为( )。 A．扩大产品组合策略 B．产品线延伸策略 C．产品线现代化策略 D．产品线号召策略 7．在进行产品定价时，企业针对消费者的求廉心理，在商品定价时有意定一个与整数有一定差额的价格，这种定价策略是( )。 A．整数定价策略 B．尾数定价策略 C 习惯性定价策略 D．招徕定价策略 8．以下各项中，不属于促销策划活动中事前评估需要测定的内容的是( )。 A．所选促销工具是否合适 B．要使得促销获得成功，最低限度的刺激是多少

大数据应用案例-啤酒与尿布的故事

早在1980年，著名未来学家托夫勒在其所著的《第三次浪潮》中就热情地将“大数据”称颂为“第三次浪潮的华彩乐章”。这是大数据概念的首次提出。而大数据最经典应用则是20世纪90年代美国沃尔玛超市的啤酒与尿布的故事，被称为营销界的神话。 “啤酒与尿布”的故事产生于20世纪90年代的美国沃尔玛超市中，沃尔玛的超市管理人员分析销售数据时发现了一个令人难于理解的现象：在某些特定的情况下，“啤酒”与“尿布”两件看上去毫无关系的商品会经常出现在同一个购物篮中，这种独特的销售现象引起了管理人员的注意，经过后续调查发现，这种现象出现在年轻的父亲身上。在“啤酒与尿布”的故事产生于20世纪90年代的美国沃尔玛超市中，沃尔玛的超市管理人员分析销售数据时发现了一个令人难于理解的现象：在某些特定的情况下，“啤酒”与“尿布”两件看上去毫无关系的商品会经常出现在同一个购物篮中，这种独特的销售现象引起了管理人员的注意，经过后续调查发现，这种现象出现在年轻的父亲身上。在美国有婴儿的家庭中，一般是母亲在家中照看婴儿，年轻的父亲前去超市购买尿布。父亲在购买尿布的同时，往往会顺便为自己购买啤酒，这样就会出现啤酒与尿布这两件看上去不相干的商品经常会出现在同一个购物篮的现象。如果这个年轻的父亲在卖场只能买到两件商品之一，则他很有可能会放弃购物而到另一家商店，直到可以一次同时买到啤酒与尿布为止。沃尔玛发现了这一独特的现象，开始在卖场尝试将啤酒与尿布摆放在相同的区域，让年轻的父亲可以同时找到这两件商品，并很快地完成购物；而沃尔玛超市也可以让这些客户一次购买两件商品、而不是一件，从而获得了很好的商品销售收入，这就是“啤酒与尿布”故事的由来。当然“啤酒与尿布”的故事必须具有技术方面的支持。1993年美国学者Agrawal （个人翻译--艾格拉沃）提出通过分析购物篮中的商品集合，从而找出商品之间关联关系的关联算法，并根据商品之间的关系，找出客户的购买行为。艾格拉沃从数学及计算机算法角度提

跨国公司案例

跨国公司管理案例材料课堂案例：朝日啤酒“曲线”收购青啤？全球最大的啤酒商英博，近日将其所持有的青岛啤酒部分股权转让给日本著名的啤酒制造厂商朝日啤酒，舆论称朝日介入的下一步，便是为控股青岛啤酒。“朝日将持有青岛啤酒 26.99%股份，英博只要再卖给朝日 3.99%的股份，朝日便掌握控股权，而青啤或将丧失民族品牌地位成为日系公司。” 日本朝日啤酒收购了中国青岛啤酒近二成股权，由此，在中国国内要保护民族品牌的声音逐渐升高。部分中国网友表示，日本大量收购中国著名企业青岛啤酒的股权，其实质是鲸吞民族品牌。新华社等中国媒体5月7日报道，青岛啤酒第二大股东比利时的英博啤酒集团最近决定把所持19.9%青岛啤酒股权以6.67亿美元出售给日本朝日啤酒。由此，朝日啤酒持有的青岛啤酒股权由7.09%骤增至26.99%，其持股比例与青岛啤酒最大股东青岛集团(30.89%)仅差3.9个百分点。这意味着，当朝日啤酒在股市上增持4%的股份时，就会跃居为青岛啤酒的最大股东。中国国内出现了应大力保护民族品牌的疾呼。随着中国成为世界最大的内需市场，全球各国的跨国企业已相继收购中国企业。部分被收购的民族品牌现状美加净：该品牌原占有国内市场近20%的份额。1990年，上海家化与庄臣合资，“美加净”商标被搁置。上海家化于1994年出5亿元收回美加净商标，但已失去了宝贵时机。中华牙膏：1994年初，联合利华取得上海牙膏厂的控股权，并采用品牌租赁的方式经营上海牙膏厂“中华”牙膏，如今，中华牙膏在市场上的份额已少得可怜。活力28：1996年，与德国美洁时公司合资后，双方规定的合资公司洗衣粉产量的50%使用“活力28”品牌的承诺没有兑现，前3年共投入1.84亿元用于“活力28”宣传的广告费用也成了一纸空文。

《物流案例与实践》课程标准

《物流案例与实践》课程标准一、前言（一）课程性质关键词：课程地位、主要功能、与其他课程关系本课程是物流管理专业的一门专业核心课程。实践性强、综合性强、能力培养突出、案例教学，是本课程的主要特点。通过本课程的教学，使物流管理专业的学生能够了解、把握包括物流战略与规划、采购与生产物流、销售物流、配送与供应链管理、物流信息化以及客户服务与服务质量在内的物流活动的全貌；学会运用所学的专业知识，在一特定环境中，分析某一经济活动，从而体味到现代物流的真谛。为将来在物流领域工作奠定坚实的理论和实践基础。（二）设计思路关键词：课程设置依据、课程目标定位、课程内容选择标准、项目设计思路、学习程度用语说明、课程学时和学分本课程是依据高职院校物流管理专业学生提高实践能力和综合分析能力的要求而设置的。我国传统的商务、物流活动在管理理念、组织方式、管理制度、业务流程、信息处理手段及作业方式等诸多方面已不能适应现代商务、物流行业发展的需要，因此培养具有现代管理思维方式、组织管理方法和现代技术手段的物流行业专业技术人才和管理人才显得尤为必要。本课程采用案例教学的方法，用典型的案例讲解有关的理论与技术的具体操作方法，使学生易于接受和领会，为此很有必要设置这门课。本课程的教学目的和任务是培养学生了解、把握物流活动的全貌，学会运用所学的专业知识，在一特定环境中，分析某一经济活动，既有物流操作的技能，又有综合分析问题的能力，从而为解决以后在实际工作中遇到的物流问题树立良好的基础。具体来说，就是希望学生能够初步运用经济学、物流学、市场学、管理学、行为学、社会学、商品学、财务学、信息科学等诸多学科的相关知识，分析企业所面临的环境中，物流战略与规划、采购与生产物流、销售物流、配送与供应链管理、物流信息化、物流客户服务与服务质量等方面的实际运作与发展方向。在课程内容的编排和组织上，考虑到物流活动的复杂性，从国内外经典物流案例中选取了61个能从不同角度反映物流活动的典型案例,分编为7篇,内容包

数据挖掘测试题

1.某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖掘的哪类问题？A A. 关联规则发现 B. 聚类 C. 分类 D. 自然语言处理 2.以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准？A (a)警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 (b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。 A. Precision, Recall B. Recall, Precision C. Precision, ROC D. Recall, ROC 3.将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务？C A. 频繁模式挖掘 B. 分类和预测 C. 数据预处理 D. 数据流挖掘 4.当不知道数据所带标签时，可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数据相分离？B A. 分类 B. 聚类 C. 关联分析 D. 隐马尔可夫链 5. 什么是KDD？A A. 数据挖掘与知识发现 B. 领域知识发现 C. 文档知识发现 D. 动态知识发现 6.使用交互式的和可视化的技术，对数据进行探索属于数据挖掘的哪一类任务？A A. 探索性数据分析 B. 建模描述 C. 预测建模 D. 寻找模式和规则 7.为数据的总体分布建模；把多维空间划分成组等问题属于数据挖掘的哪一类任务？B A. 探索性数据分析 B. 建模描述 C. 预测建模 D. 寻找模式和规则 8.建立一个模型，通过这个模型根据已知的变量值来预测其他某个变量值属于数据挖掘的哪一类任务？C A. 根据内容检索

B. 建模描述 C. 预测建模 D. 寻找模式和规则 9.用户有一种感兴趣的模式并且希望在数据集中找到相似的模式，属于数据挖掘哪一类任务？ A. 根据内容检索 B. 建模描述 C. 预测建模 D. 寻找模式和规则 10.下面哪种不属于数据预处理的方法？D A变量代换 B离散化 C聚集 D估计遗漏值 11.假设12个销售价格记录组已经排序如下：5, 10, 11, 13, 15,35, 50, 55, 72, 92, 204, 215 使用如下每种方法将它们划分成四个箱。等频（等深）划分时，15在第几个箱子内？B A 第一个 B 第二个 C 第三个 D 第四个 12.上题中，等宽划分时（宽度为50），15又在哪个箱子里？A A 第一个 B 第二个 C 第三个 D 第四个 13.下面哪个不属于数据的属性类型：D A 标称 B 序数 C 区间 D相异 14. 在上题中，属于定量的属性类型是：C A 标称 B 序数 C 区间 D 相异 15. 只有非零值才重要的二元属性被称作：C A 计数属性 B 离散属性 C非对称的二元属性 D 对称属性 16. 以下哪种方法不属于特征选择的标准方法：D A 嵌入 B 过滤 C 包装