基于决策树算法的烟草零售户定价方法

摘要

本发明提供一种基于决策树算法的烟草零售户定价方法，属于数据挖掘技术领域，本发明通过分析烟草的零售户端的数据，通过数据规整化，将数据清理、转换、合并、重塑生成挖掘宽表。然后针对卷烟规格建立“烟草公司经营行为‑零售户销售策略”之间的数据挖掘模型。因此用来指导烟草公司对卷烟的经营调整，以保证其能有良好的市场表现。

主权项

基于决策树算法的烟草零售户定价方法，其特征在于，通过使用Python的Pandas包，根据烟草行业特有的数据结构，进行清除噪音数据，然后通过数据归一化方法将数值型数据转换成离散型数据；然后通过合并组成的挖掘宽表，通过使用决策树算法，设置相关参数；找到零售价格和客户、商品名称、周期、订单量、满足率、销量、销额、平均库存量和存销占比之间的关系；首先按照数据挖掘流程，对烟草数据进行分析，根据各类样本数据确定各个样本的初始阈值，然后通过迭代对各个样本的权重值进行修改，最终得到各个样本的最终权重值，最后根据样本权重值找出少数类边界区域的样本和多数类中心区域的样本，并使用基于聚类的过抽样算法对样本进行过抽样。