关于团购网商品的数据挖掘及应用

关于团购网商品的数据挖掘及应用
摘    要
随着信息时代与网络技术的发展，电子商务平台飞速发展着，一种新兴的电子商务模式－团购在这个时候形成了。团购网站提供的源于生活多方面的实物类或服务类商品为人们的生活增添了许多色彩。当然这些色彩都是信息网络的产物，团购商品必须具有一定的信息特征才能引起人们的关注。那么刚刚起步的团购网站，抓住人们对何种商品的关注而去推出一些更受青睐的商品是至关重要的。
聚类分析是数据挖掘中一种重要的分析方法。它根据对象间的相似性对对象进行分类，使类间相异、类中相似，并由此发现数据中隐含的有用信息或知识。本论文采用聚类算法中基于划分的方法－K-Means算法对数据进行建模并分析应用。SPSS Clementine提供了这一种基于划分的聚类分析方法的数据挖掘工具。本文使用该工具对广州主要团购网上的商品信息进行分析，建立商品类型特征聚类分析模型，对商品类别进行聚类分析；接着分析了商品卖出与商品类别之间的联系；最后将其应用到示例中。本文给出了从分析目标的确定，数据收集，一般统计，挖掘模型的确定到挖掘结果分析应用的全过程。

关键词：团购商品，聚类分析，K-Means算法

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