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家庭购买花店植物分析.docx

来源：花匠小妙招时间：2024-11-02 15:21

家庭购买花店植物分析摘要: 随着我国花卉业的迅猛开展，加盟连锁各种条件政策的成熟及颁发，全国各地花市、花店如雨后春笋般地涌现出来。人民群众生活水平的提高，鲜花已渐渐走入寻常百姓家, 鲜花消费也越来越得到普遍市民的认可，花艺开展前景看好。无论是刚开业不久的中小花店，还是经营了十几年的花店，在开展的过程中总会出现一些“问号”。一家花店开得成功与否，市场定位是很重要的。定位包括几个层次，一是服务对象的定位，二是产品的定位，三是价格的定位。而花店的选择和与花店所在城市的类型和所在的地理位置关系很大，大城市的花店更倾向于专业化，因为未来这些城市的很多服务市场都会被细分，一个花店可能只会专注一个领域，如婚礼，开业庆典等。而小城市的花店比拟适于多元化经营。更具体而言，学校周边，居民小区，超市，写字楼周边等不同的地方开花店，主要服务对象和经营模式也有所不同。花店产品和价格的定位也不应该只以简单的高，低，中端来划分，即便是定位高端的花店，也要在细分出高，中，低来。使用Apriori关联规那么算法实现花卉种类分析，发现花店不同花卉之间的关联关系, 并根据花卉种类之间的关联规那么制定销售策略和进货策略。关键字：花卉销售，数据预处理，Apriori关联规那么，FP-Tree算法分析方法与过程: 花卉植物分析是通过发现顾客在一次购买行为中购买不同花卉之间的关联，研究顾客的购买行为，从而辅助花卉企业制定营销策略的一种数据分析方法。通过对花卉市场销售数据进行分析，得到顾客的购买行为特征，并根据发现的规律而采取有效的行动, 制定家庭花卉植物摆放、花卉定价、新花卉采购计划，对增加销量并获取最大利润有重要意义。 2目标构建零售商品的Apriori关联规那么模型，分析花卉之间的关联性。根据模型结果给出销售策略。 3分析方法花卉品种购买规那么挖掘的主要步骤如下： (1)对原始数据进行数据探索性分析，分析花卉的热销情况与商品结构。 ⑵对原始数据进行数据预处理，转换数据形式，使之符合Apriori关联规那么算法要求。 (3)在步骤2得到的建模数据基础上，采用Apriori关联规那么算法调整模型输入参数，完成花卉品种关联性分析。 (4)结合实际业务，对模型结果进行分析，根据分析结果给出进货和摆放建议，最后输出关联规那么结果。一、数据探索性分析 .数据属性查看数据特征以及对花卉热销情况和商品结构进行分析，共收集了 411个数据，它包括三个属性：id, flower, types.属性的具体说明如下：表名属性名称属性说明 Flower Id 花卉所属的编号 Flower 具体的花卉名称 FlowerTypes flower 具体的花卉名称 types 花卉种类 .数据特征探索数据的特征，查看每列属性，最大值，最小值是了解数据的第一步。查看数据销售排行前10的花卉销量及占比花卉名称销量销量占比花卉名称销倍销量占比龙须海棠 39 2.49% 山茶 33 2. 11% 发财树 37 2.36% 橡皮树 31 1.97% 观音莲 36 2. 29% 牵牛花 31 1.97% 芦荟 35 2.23% 草莓 28 1.78% 富贵树 34 2. 16% 四季橘 28 1.78% 花卉的销量T0P10 花卉的销量T0P10 花卉名称销量销量占比花卉名称销售销量占比龙须海棠 39 2.49% 山茶 33 2. 11% 发财树 37 2.36% 橡皮树 31 1.97% 观音莲 36 2. 29% 牵牛花 31 1.97% 芦荟 35 2. 23% 草莓 28 1. 78% 富贵树 34 2. 16% 四季橘 28 1.78% 通过分析热销花卉的结果可知，龙须海棠的销量最高，为39件，占比2.49%；发财树，观音莲，芦荟，富贵竹分别占比2.36%, 2. 29%, 2. 23%, 2. 16%o 2.分析花卉结构对每一类热销花卉进行分析，有利于商家制定花卉的摆放位置和进货数量，假设是花卉为热销，商家可以把此类花卉摆在花卉市场的显眼位置，以便顾客进行购买，以到达热销的地步。原始数据中的花卉本身已经过归处理，但是局部能花卉还存在一定的重叠，故需要再次对其进行归类处理，分析归类后花卉种类的销量及占比后，绘制饼图来显示各类花卉的销量占比情况。每类花卉销量占比观花类花卉观叶类花卉小乔木 16.16%仙人掌类 5. 79%百合科藤木植物番杏科观果植物多肉类各类别商品的销量及占比: 花卉类别销量销量占比花卉类别销量销量占比观叶类花卉 347 22. 14% 多肉类 155 9. 89% 观花类花卉 298 19. 07% 番杏类 96 6. 12% 小乔木 268 17. 10% 百合科 8