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內(nèi)容簡介

　　在一個實(shí)體商業(yè)場所中，比如一個購物中心、或者是一條商業(yè)街，可能會同時存在幾百家商業(yè)實(shí)體店鋪，這些商業(yè)實(shí)體店鋪共同生存在同一個建筑空間中，店鋪之間并不是相互無關(guān)、獨(dú)立生存，而是會相互影響、彼此融合、相互排斥，形成一個極其復(fù)雜的商業(yè)業(yè)態(tài)生態(tài)圈，這種商業(yè)業(yè)態(tài)之間的相互關(guān)系，就是本書中提及的實(shí)體商業(yè)業(yè)態(tài)關(guān)聯(lián)關(guān)系。處理好實(shí)體商業(yè)場所的業(yè)態(tài)關(guān)聯(lián)關(guān)系，對于有效提升實(shí)體商業(yè)場所的經(jīng)營效益，具有極其重大意義。那么商業(yè)業(yè)態(tài)之間存在著哪些關(guān)聯(lián)形式、相互的影響又是什么？如何發(fā)現(xiàn)商業(yè)業(yè)態(tài)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系？如何采取數(shù)據(jù)分析方法發(fā)現(xiàn)以及量化這些關(guān)聯(lián)規(guī)則？進(jìn)行業(yè)態(tài)數(shù)據(jù)分析時需要組織哪些數(shù)據(jù)，在關(guān)聯(lián)分析中的皮爾森相關(guān)性分析、Apriori算法使用方法、apriori算法存在的問題及解決方案又是什么？在實(shí)體商業(yè)場所數(shù)據(jù)分析中會有哪些數(shù)學(xué)模型、商業(yè)場所中的動線與客流之間的關(guān)系又是什么？等等以上內(nèi)容都是本書重點(diǎn)講述的內(nèi)容。

作者簡介

　　高勇，大學(xué)畢業(yè)后在某汽車制造企業(yè)從事MRPII 項(xiàng)目研發(fā)，1993年開始從事零售企業(yè)的信息化工作，歷經(jīng)程序員、產(chǎn)品經(jīng)理項(xiàng)目經(jīng)理、事業(yè)部負(fù)責(zé)人、研發(fā)團(tuán)隊(duì)帶頭人、咨詢師、數(shù)據(jù)分析師、商業(yè)地產(chǎn)負(fù)責(zé)人等多種角色，期間服務(wù)過數(shù)百家大型商業(yè)零售企業(yè)、*草企業(yè)、商業(yè)地產(chǎn)項(xiàng)目，曾經(jīng)為多家大型連鎖零售企業(yè)提供大數(shù)據(jù)分析服務(wù)及咨詢服務(wù)。具有豐富零售企業(yè)、商業(yè)地產(chǎn)項(xiàng)目的軟件開發(fā)、項(xiàng)目管理、項(xiàng)目運(yùn)營、數(shù)據(jù)分析等實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)。曾任北京四通集團(tuán)公司商業(yè)機(jī)器事業(yè)部副總經(jīng)理、上海通方商用機(jī)器事業(yè)部總經(jīng)理，某房地產(chǎn)公司商業(yè)地產(chǎn)總經(jīng)理等職位，現(xiàn)在從事零售企業(yè)解決方案工作。擅長零售企業(yè)數(shù)據(jù)分析，尤其是零售數(shù)據(jù)中的關(guān)聯(lián)規(guī)則理論、算法及應(yīng)用， 2008年撰寫了《啤酒與尿布—神奇的購物籃分析》一書，該書為清華大學(xué)出版社出版，共計(jì)17萬字，該書是迄今為止國內(nèi)唯一一本全面闡述零售企業(yè)購物籃數(shù)據(jù)分析理論及實(shí)踐的專著。 2008年至2013年從事某購物中心的業(yè)態(tài)規(guī)劃、招商、運(yùn)營管理，自此開始研究商業(yè)地產(chǎn)項(xiàng)目業(yè)態(tài)組合中的業(yè)態(tài)規(guī)則數(shù)據(jù)分析以及應(yīng)用，擅長商業(yè)綜合體的商業(yè)空間分析、業(yè)態(tài)關(guān)聯(lián)關(guān)系挖掘、客流及動線洞察等，本書即為相關(guān)領(lǐng)域的研究結(jié)果。

圖書目錄

第一章零售場所的商業(yè)生態(tài)圈、業(yè)態(tài)關(guān)聯(lián)規(guī)則以及表現(xiàn)形式
第一節(jié)自然界生物圈的基本特征2
第二節(jié)零售場所的商業(yè)生態(tài)圈構(gòu)成及特征3
第三節(jié)事務(wù)之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則與相關(guān)性表現(xiàn)5
第四節(jié)業(yè)態(tài)之間的正向關(guān)聯(lián)9
第五節(jié)業(yè)態(tài)之間的無關(guān)關(guān)聯(lián)11
第六節(jié)業(yè)態(tài)依存、業(yè)態(tài)聚集的關(guān)聯(lián)形式14
第七節(jié)業(yè)態(tài)之間的中介關(guān)聯(lián)18
第八節(jié)業(yè)態(tài)之間的寄生關(guān)聯(lián)20
第九節(jié)業(yè)態(tài)之間的沖突關(guān)系、排斥關(guān)系23
第十節(jié)業(yè)態(tài)組合的動態(tài)平衡、結(jié)構(gòu)模式及其穩(wěn)定性的
相關(guān)指標(biāo)衡量26

第二章零售場所業(yè)態(tài)組合的模式及要素
第一節(jié)業(yè)態(tài)組合與業(yè)態(tài)種群的關(guān)系32
第二節(jié)業(yè)態(tài)組合中的角色劃分34
第三節(jié)業(yè)態(tài)組合的消費(fèi)者能量耗散與時間規(guī)劃36
第四節(jié)業(yè)態(tài)組合的空間規(guī)劃與業(yè)態(tài)關(guān)聯(lián)規(guī)則42
第五節(jié)業(yè)態(tài)的時間屬性與業(yè)態(tài)關(guān)聯(lián)規(guī)則48
第六節(jié)業(yè)態(tài)組合中的客流來源與客流交叉計(jì)算方式54
第七節(jié)業(yè)態(tài)組合中的主力店作用、重心分配及處理65

第三章業(yè)態(tài)關(guān)聯(lián)規(guī)則的數(shù)據(jù)分析方法
第一節(jié)零售場所的單店鋪數(shù)據(jù)分析方法76
零售場所的業(yè)態(tài)關(guān)聯(lián)規(guī)則與數(shù)據(jù)挖掘方法目錄第二節(jié)單體店鋪的數(shù)據(jù)分析模型
——以波士頓競爭力分析模型為例79
第三節(jié)業(yè)態(tài)關(guān)聯(lián)規(guī)則數(shù)據(jù)挖掘的步驟、要點(diǎn)及商業(yè)邏輯解讀81
第四節(jié)業(yè)態(tài)關(guān)聯(lián)規(guī)則的數(shù)據(jù)分析方法85
第五節(jié)關(guān)聯(lián)規(guī)則的方向性及關(guān)聯(lián)規(guī)則的角色、關(guān)聯(lián)規(guī)則的賦值、
關(guān)聯(lián)規(guī)則的多級傳導(dǎo)方式90
第六節(jié)業(yè)態(tài)關(guān)聯(lián)規(guī)則與圖數(shù)據(jù)庫技術(shù)95
第七節(jié)業(yè)態(tài)關(guān)聯(lián)規(guī)則分析的數(shù)據(jù)類型與數(shù)據(jù)來源100
第八節(jié)業(yè)態(tài)關(guān)聯(lián)規(guī)則分析的數(shù)據(jù)維度選擇與數(shù)據(jù)維度的
調(diào)整方式105
第九節(jié)業(yè)態(tài)關(guān)聯(lián)規(guī)則分析的數(shù)據(jù)預(yù)處理107
第十節(jié)業(yè)態(tài)關(guān)聯(lián)規(guī)則的量化分析法113
第十一節(jié)業(yè)態(tài)關(guān)聯(lián)規(guī)則分析的報表體系示例116
第十二節(jié)Retail Link的商品關(guān)聯(lián)交叉與店鋪
關(guān)聯(lián)交叉報表示例118

第四章皮爾森相關(guān)系數(shù)與相關(guān)性分析
第一節(jié)皮爾森相關(guān)系數(shù)簡介126
第二節(jié)皮爾森相關(guān)系數(shù)與相關(guān)性分析示例127
第三節(jié)皮爾森相關(guān)系數(shù)與空間地理相關(guān)性分析130
第四節(jié)利用皮爾森相關(guān)系數(shù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則分析的注意事項(xiàng)131
第五節(jié)某購物中心的業(yè)態(tài)關(guān)聯(lián)規(guī)則數(shù)據(jù)分析實(shí)例133

第五章Apriori算法與關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘
第一節(jié)Apriori算法基本概念及主要指標(biāo)142
第二節(jié)Apriori算法在零售業(yè)的應(yīng)用困境及問題所在146
第三節(jié)Apriori算法的零售業(yè)關(guān)聯(lián)規(guī)則應(yīng)用示例158
第四節(jié)采用Apriori算法進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的注意事項(xiàng)165

第六章零售場所幾大關(guān)聯(lián)模型與應(yīng)用實(shí)例
第一節(jié)零售場所的OD模型167
第二節(jié)業(yè)態(tài)組合與消費(fèi)者之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則以及
POI、IOI關(guān)聯(lián)模型171
第三節(jié)業(yè)態(tài)關(guān)聯(lián)規(guī)則與促銷反應(yīng)模型175
第四節(jié)大悅城的“曼哈頓計(jì)劃”與大數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)例181

第七章零售場所的動線分析與熱點(diǎn)解讀技術(shù)
第一節(jié)業(yè)態(tài)關(guān)聯(lián)規(guī)則與動線規(guī)劃187
第二節(jié)動線分析與消費(fèi)者行為軌跡分析191
第三節(jié)動線的流量分配機(jī)制與空間句法196
第四節(jié)店鋪熱力圖的熱點(diǎn)解讀與節(jié)點(diǎn)劃分技術(shù)199

參考文獻(xiàn)206