烟草行业是国民经济体系中的一个重要的产业部门,同时也是一个特殊行业。在控烟的背景下,常常会出现卷烟紧俏、供不应求的状况,不仅影响公司与零售户的客户关系,而且影响了卷烟的销售量。货品分配问题应运而生,如何科学合理地进行货品分配,对于满足零售户的需求,满足消费者的需求,进而提升卷烟销售量具有重要意义。本文系统地研究了数据挖掘中聚类分析方法在烟草行业货品分配问题上的应用,分析了聚类分析理论研究,并通过对比分析,选择出较为合理的聚类方法。在吸收和借鉴现有的研究成果的基础上,对烟草公司提供的货品品类及9179个零售户的卷烟销售量数据,构建了烟草行业货品分配模型,利用层次聚类和K-MEANS聚类分析技术,首先对变量(品类)进行层次聚类分析,然后在变量(品类)的分类基础上对样本(零售户)进行K-MEANS聚类分析,再综合分析得出烟草行业不同品类下零售户的分类结果,最后根据分类结果计算各类零售户在各个货品品类销售量的贡献度。由贡献度和预配送货品的品类及数量求出每类零售户的分配数,从而实现对预配送货品数量的合理公平的分配。货品分配结果表明,该烟草公司货品品类共分为8类,且每类品类下零售户的分类结果又不相同。把各个品类下零售户的分类结果融入到烟草行业的物流系统中去,当给某个零售户进行配货时,根据标准的配货数和它的实际需求给出最大限度地配货,这样能在很大程度上避免紧俏、供不应求的状况出现,更能提高销售量,做到“精准营销”。