【摘 要】
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摘要：本文首先介绍了论文的研究背景和数据挖掘中聚类分析的发展现状。然后从用户群体分析出发，采用RFM、k-means、决策树进行建模。建立了会员信息的相关表格，根据所建的不同维表分析需求商品，对每个群体进行细分，分析与其最有关联的商品。通过决策树从时间和金额两个角度对超市销售商品的需求进行了详细的分析。最后对高价值顾客、忠实顾客、潜力顾客、流失顾客分别进行相应的改进措施及建议。 关键词：数据挖掘
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摘要：本文首先介绍了论文的研究背景和数据挖掘中聚类分析的发展现状。然后从用户群体分析出发，采用RFM、k-means、决策树进行建模。建立了会员信息的相关表格，根据所建的不同维表分析需求商品，对每个群体进行细分，分析与其最有关联的商品。通过决策树从时间和金额两个角度对超市销售商品的需求进行了详细的分析。最后对高价值顾客、忠实顾客、潜力顾客、流失顾客分别进行相应的改进措施及建议。
关键词：数据挖掘;超市客群营销;决策树;K-Means;RFM
中图分类号 TP301.6
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