北检（北京）检测技术研究院

注意：因业务调整，暂不接受个人委托测试，望见谅。

检测信息（部分）

检测项目（部分）

• 支持度：表示商品组合出现的频率
• 置信度：表示购买A商品后购买B商品的概率
• 提升度：衡量商品关联性的强度指标
• 频繁项集：经常一起购买的商品组合
• 关联规则：商品之间的购买关联性
• 购物篮大小：单次购买商品数量
• 购买时间模式：特定时段的购买习惯
• 季节性变化：不同季节的购买偏好
• 价格敏感度：消费者对价格变化的反应
• 品牌忠诚度：对特定品牌的偏好程度
• 跨品类关联：不同类别商品间的购买关系
• 促销响应度：对促销活动的敏感程度
• 客户细分：不同消费群体的购买特征
• 购物路径：消费者在店内的移动轨迹
• 重复购买率：商品被重复购买的频率
• 新品接受度：对新上市商品的反应
• 替代品分析：可互相替代的商品关系
• 互补品分析：常被一起购买的商品组合
• 购物时长：消费者在店内的停留时间
• 支付方式偏好：不同支付方式的使用比例

检测范围（部分）

• 超市购物篮
• 便利店购物篮
• 百货商场购物篮
• 电商平台购物车
• 生鲜超市购物篮
• 药店购物篮
• 家居建材购物篮
• 电子产品购物篮
• 服装鞋帽购物篮
• 母婴用品购物篮
• 化妆品购物篮
• 图书音像购物篮
• 体育用品购物篮
• 办公用品购物篮
• 汽车用品购物篮
• 宠物用品购物篮
• 礼品购物篮
• 食品饮料购物篮
• 酒类购物篮
• 烟草购物篮

检测仪器（部分）

• POS系统
• RFID读取设备
• 客流统计系统
• 热力图分析系统
• 视频分析服务器
• 数据采集终端
• 大数据处理平台
• 云计算服务器
• 移动支付终端
• 会员管理系统

检测方法（部分）

• Apriori算法：经典的关联规则挖掘算法
• FP-growth算法：高效的频繁模式挖掘方法
• 聚类分析：将相似购物行为分组的方法
• 时间序列分析：研究购买行为随时间变化的规律
• 决策树分析：预测消费者购买决策的方法
• 神经网络：模拟人脑处理购物数据的算法
• 协同过滤：基于用户相似性的推荐方法
• 文本挖掘：分析购物评价和反馈的技术
• 生存分析：研究商品生命周期的方法
• 回归分析：量化变量间关系的统计方法
• 因子分析：简化购物行为数据的维度
• 主成分分析：提取购物数据主要特征的方法
• 马尔可夫链：预测消费者购买转移概率
• 贝叶斯网络：概率图模型分析方法
• 关联规则可视化：直观展示商品关联的技术
• 购物路径分析：追踪消费者在店内的移动路线
• 购物篮相似度计算：衡量不同购物篮相似程度
• 异常检测：识别异常购物行为的方法
• 实时分析：即时处理购物数据的技术
• 增量更新：动态更新关联规则的方法

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