【摘 要】
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当今时代传统零售业竞争异常激烈且数据量庞大,因此在大数据平台下挖掘异常并让其辅助决策成为企业提高竞争力的有效手段.目前大多数离群点检测方法仅能对具有可比性的数据进
【机 构】
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湖南科技大学 计算机科学与工程学院,湖南 湘潭,411201步步高商业连锁股份有限公司,湖南 湘潭,411201;
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当今时代传统零售业竞争异常激烈且数据量庞大,因此在大数据平台下挖掘异常并让其辅助决策成为企业提高竞争力的有效手段.目前大多数离群点检测方法仅能对具有可比性的数据进行异常挖掘,但销售数据却受到季节性、节假日等因素影响而失去可比性,且管理层的需求并不仅仅是挖掘异常,其最终目的是定位异常、实现责任到人等实用意义,从而针对销售数据的异常发现与定位方法成为一大难题.为此提出了大数据下的销售数据的异常发现与定位模型.该模型利用权重的思想使数据具有可比性,从不同角度的数据进行离群点检测后通过建立概率模型实现异常定位.由于权重思想及独有的异常定位两个特征,该模型在实际应用于步步高商业连锁股份有限公司时获得了相关专业人员的高度认可.
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