1. 本选题研究的目的及意义
随着电子商务的迅速发展和普及，零售行业积累了海量的交易数据。
如何从这些数据中挖掘出有价值的信息，成为了企业提高竞争力的关键。
购物篮分析作为一种重要的数据挖掘方法，能够揭示顾客购买行为之间的潜在关联，为企业的商品摆放、促销策略制定、个性化推荐等方面提供决策支持，具有重要的现实意义。
2. 本选题国内外研究状况综述
购物篮分析作为数据挖掘领域的一个经典问题，在过去的几十年中得到了广泛的研究和应用。
1. 国内研究现状
国内学者在购物篮分析方面做了大量研究，并取得了一些成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题的研究主要围绕以下几个方面展开：
1. 主要内容
1.数据收集与预处理：-收集相关购物篮数据，例如顾客交易记录、商品信息等。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用定量研究与定性分析相结合的方法，以数据驱动的研究思路为主线，展开以下研究步骤：
1.文献综述：-查阅国内外相关文献，了解购物篮分析的最新研究进展、主要算法和应用现状。
-重点关注数据挖掘方法在购物篮分析中的应用，以及如何利用分析结果进行决策支持。
2.数据收集与预处理：-从公开数据集、合作企业或网络爬虫等途径获取购物篮数据。
5. 研究的创新点
本研究的创新点体现在以下几个方面：
1.模型改进：针对现有购物篮分析算法的不足，本研究将对其进行改进，以提高模型的准确性和效率。
2.应用场景拓展：本研究将购物篮分析模型应用于商品推荐、促销活动设计等多个实际场景，拓展其应用范围。
3.决策支持：本研究将模型输出结果与零售企业的实际业务相结合，为企业提供更加精准、有效的决策支持。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1.张丽萍,郭宇. 基于Apriori算法的电子商务购物篮分析与推荐系统[J]. 电脑知识与技术,2023,19(01):115-118.
2.张路,谢承进. 基于Python的网络购物篮数据分析与关联规则挖掘[J]. 科技创新与应用,2022,12(35):111-114.
3.彭梦圆,徐静,王浩,等. 基于改进Apriori算法的购物篮分析及个性化推荐[J]. 计算机工程与应用,2022,58(18):259-266.
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