零售场所的业态关联规则与数据挖掘方法
更新时间：2021-06-03 11:00:17
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序言
第一章 零售场所的商业生态圈、业态关联规则以及表现形式
第一节 自然界生物圈的基本特征
第二节 零售场所的商业生态圈构成及特征
第三节 事务之间的关联规则与相关性表现
第四节 业态之间的正向关联
第五节 业态之间的无关关联
第六节 业态依存、业态聚集的关联形式
第七节 业态之间的中介关联
第八节 业态之间的寄生关联
第九节 业态之间的冲突关系、排斥关系
第十节 业态组合的动态平衡、结构模式及其稳定性的相关指标衡量
第二章 零售场所业态组合的模式及要素
第一节 业态组合与业态种群的关系
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第二节 业态组合中的角色划分
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第三节 业态组合的消费者能量耗散与时间规划
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第四节 业态组合的空间规划与业态关联规则
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第五节 业态的时间属性与业态关联规则
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第六节 业态组合中的客流来源与客流交叉计算方式
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第七节 业态组合中的主力店作用、重心分配及处理
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第三章 业态关联规则的数据分析方法
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第一节 零售场所的单店铺数据分析方法
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第二节 单体店铺的数据分析模型 ——以波士顿竞争力分析模型为例
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第三节 业态关联规则数据挖掘的步骤、要点及商业逻辑解读
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第四节 业态关联规则的数据分析方法
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第五节 关联规则的方向性及关联规则的角色、关联规则的赋值、关联规则的多级传导方式
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第六节 业态关联规则与图数据库技术
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第七节 业态关联规则分析的数据类型与数据来源
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第八节 业态关联规则分析的数据维度选择与数据维度的调整方式
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第九节 业态关联规则分析的数据预处理
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第十节 业态关联规则的量化分析法
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第十一节 业态关联规则分析的报表体系示例
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第十二节 Retail Link的商品关联交叉与店铺关联交叉报表示例
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第四章 皮尔森相关系数与相关性分析
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第一节 皮尔森相关系数简介
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第二节 皮尔森相关系数与相关性分析示例
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第三节 皮尔森相关系数与空间地理相关性分析
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第四节 利用皮尔森相关系数进行关联规则分析的注意事项
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第五节 某购物中心的业态关联规则数据分析实例
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第五章 Apriori算法与关联规则挖掘
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第一节 Apriori算法基本概念及主要指标
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第二节 Apriori算法在零售业的应用困境及问题所在
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第三节 Apriori算法的零售业关联规则应用示例
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第四节 采用Apriori算法进行关联规则挖掘的注意事项
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第六章 零售场所几大关联模型与应用实例
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第一节 零售场所的OD模型
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第二节 业态组合与消费者之间的关联规则以及POI、IOI关联模型
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第三节 业态关联规则与促销反应模型
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第四节 大悦城的“曼哈顿计划”与大数据应用实例
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第七章 零售场所的动线分析与热点解读技术
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第一节 业态关联规则与动线规划
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第二节 动线分析与消费者行为轨迹分析
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第三节 动线的流量分配机制与空间句法
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第四节 店铺热力图的热点解读与节点划分技术
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参考文献
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