张晴　高广银　贾波

摘 要：针对大数据时代背景下中小型超市面临的挑战及数据分析应用于中小型超市辅助决策的现状，提出了适时调整货架位置及动态预测商品销售趋势的营销策略，建立了数据管理、分析、决策模型，综合应用数据挖掘算法Apriori及Vague集求解该模型，在此基础上设计并实现了超市营销系统。利用中小型超市的实际销售数据实验，结果表明该系统的应用不仅使得超市日常经营管理更加便捷、高效，其数据分析功能为管理者提供了决策支持，为超市带来约8%的利润提升。

关键词：数据挖掘；营销策略；关联规则

中图分类号：TP399 文献标识码：A

Abstract：In view of the challenge for the small and medium-sized supermarkets in the era of big data，and the present situation of the application of data analysis in small and medium-sized supermarket to auxiliary decision making，proposed the marketing strategy：timely adjust the shelf location and dynamically predict the tendency of the merchandise sales，established a model for data management，analysis，decision-making and used the data mining algorithms such as Apriori and Vague set to solve the model，on this basis，designed and implemented a supermarket marketing system.Then use the actual sales data of small and medium-sized supermarket for experiments，the results show that the application of this system not only makes the supermarket daily operation and management more convenient and efficient，its data analysis function provides decision support for manager，for the supermarket produce about 8% of the profits.

Keywords：data mining；marketing strategy；association rules

1 引言（Introduction）

近年来，各大型企业均将大数据时代的到来作为企业发展过程中的新机遇，进行了綜合性的市场营销的研究[1，2]。而中小型超市目前在其行业中所处的地位比较特殊，大型连锁超市有着其独特的经营模式，占据大部分的市场份额，同时，小型的便利店由于其准确的市场定位，竞争力不容小觑。在这样激烈的竞争环境中，中小型超市急需分析自身的优势及劣势，及时调整其营销策略，才能在市场中发掘盈利的空间。

数据挖掘技术在国外零售行业得到了广泛应用，经营管理者采用数据挖掘工具进行决策分析，最为经典的就是美国超市沃尔玛的“啤酒与尿布”的案例，找出了客户购买商品的潜在规律。而国内对数据挖掘的研究较晚，当前国内零售业的数据挖掘工作还处在探索阶段。……