摘要
随着信息技术的飞速发展和零售行业竞争的日益激烈，超市零售业积累了海量的交易数据。
如何有效地利用这些数据，挖掘潜在的商业价值，已成为超市提升竞争力的关键。
数据挖掘技术作为从海量数据中提取有用信息的关键技术，为超市零售业的精细化运营和智能化决策提供了新的机遇。
本文首先介绍了数据挖掘的概念、主要技术以及一般流程，并分析了超市零售业数据的特征。
然后，本文重点探讨了数据挖掘技术在超市零售中的应用场景，包括商品销售预测、客户细分与精准营销、库存管理优化和供应链协同等方面。
此外，本文还通过具体案例分析，展示了数据挖掘技术在解决实际问题中的有效性。
最后，本文总结了数据挖掘技术在超市零售应用中面临的挑战，并展望了未来的发展趋势。
关键词：数据挖掘，超市零售，应用研究，商品销售预测，客户细分
近年来，随着信息技术的快速发展和互联网的普及，全球零售行业正在经历着一场前所未有的数字化变革。
超市零售作为零售业的重要组成部分，也面临着来自电商平台的巨大冲击和消费者需求日益个性化、多元化的挑战。
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