高勇，大学毕业后在某汽车制造企业从事MRPII 项目研发，1993年开始从事零售企业的信息化工作，历经程序员、产品经理项目经理、事业部负责人、研发团队带头人、咨询师、数据分析师、商业地产负责人等多种角色，期间服务过数百家大型商业零售企业、*草企业、商业地产项目，曾经为多家大型连锁零售企业提供大数据分析服务及咨询服务。
具有丰富零售企业、商业地产项目的软件开发、项目管理、项目运营、数据分析等实战经验。
曾任北京四通集团公司商业机器事业部副总经理、上海通方商用机器事业部总经理，某房地产公司商业地产总经理等职位，现在从事零售企业解决方案工作。
擅长零售企业数据分析，尤其是零售数据中的关联规则理论、算法及应用，
2008年撰写了《啤酒与尿布—神奇的购物篮分析》一书，该书为清华大学出版社出版，共计17万字，该书是迄今为止国内唯一一本全面阐述零售企业购物篮数据分析理论及实践的专著。
2008年至2013年从事某购物中心的业态规划、招商、运营管理，自此开始研究商业地产项目业态组合中的业态规则数据分析以及应用，擅长商业综合体的商业空间分析、业态关联关系挖掘、客流及动线洞察等，本书即为相关领域的研究结果。

在一个实体商业场所中，比如一个购物中心、或者是一条商业街，可能会同时存在几百家商业实体店铺，这些商业实体店铺共同生存在同一个建筑空间中，店铺之间并不是相互无关、独立生存，而是会相互影响、彼此融合、相互排斥，形成一个极其复杂的商业业态生态圈，这种商业业态之间的相互关系，就是本书中提及的实体商业业态关联关系。
处理好实体商业场所的业态关联关系，对于有效提升实体商业场所的经营效益，具有极其重大意义。那么商业业态之间存在着哪些关联形式、相互的影响又是什么？如何发现商业业态之间的关联关系？如何采取数据分析方法发现以及量化这些关联规则？进行业态数据分析时需要组织哪些数据，在关联分析中的皮尔森相关性分析、Apriori算法使用方法、apriori算法存在的问题及解决方案又是什么？在实体商业场所数据分析中会有哪些数学模型、商业场所中的动线与客流之间的关系又是什么？等等以上内容都是本书重点讲述的内容。

2008年，清华大学出版社出版了笔者的《啤酒与尿布——神奇的购物篮分析》一书，这本书是笔者从事多年零售业数据分析的经验之作，讲述的是在超市消费者手中的购物篮里，有一些商品之间会存在关联规则，典型案例就是“啤酒与尿布”。
“啤酒与尿布”案例讲述的是，通过数据挖掘，沃尔玛发现在某个特定时间，啤酒与尿布这两种看上去毫无关系的商品，会经常共同出现在某些门店的购物篮中，这种奇特的商品关联性对应了一种特定的消费行为，发现商品之间的这种关联规则后，沃尔玛会在特定时间将啤酒与尿布进行关联陈列，据说获得了良好的销售收益。
“啤酒与尿布”揭示了商品之间在购物篮中的关联规则，这种关联规则是可以用数据分析方法予以挖掘及描述的，掌握商品之间的关联规则对零售业的品类组织、商品促销、卖场陈列有重大意义，是零售业经营中的最高级手段。
在进入大数据时代的今天，揭示商品之间的关联规则有了更新的技术手段、更佳的算法及更合理的商业诠释，不仅可以应用于超市等传统零售业，还可以应用于其他领域，目前关联规则多应用于电商平台的推荐算法。
2009年，笔者由于某种机缘，进入了购物中心行业，从事购物中心的业态规划、店铺招商、运营等具体工作，接触到了大量的业内人士，学到了很多全新的购物中心相关知识。
零售场所的业态关联规则与数据挖掘方法序言在后续四五年的工作中，笔者逐渐发现，购物中心的店铺之间，同样存在类似于“啤酒与尿布”的关联规则，这种店铺之间的关联规则，可以体现为店铺之间的正向关联、负向关联、无关关联等，同时还可以增加或减少购物中心的客流以及相关店铺的销售额。此外，这些关联规则可以用数据分析手段予以挖掘、发现、量化、描述，并形成数学经济模型，从而为购物中心的业态组合及业态调整提供依据。
了解到购物中心的业态组合之间的相互影响后，就需要合理地规划购物中心中不同业态之间的空间布局及组织形式，加强或弱化业态之间的正面或负面影响，这就是所谓的购物中心的业态规划。
另外，在商业地产行业中，也存在与购物中心类似的业态组合。这些业态组合会形成一个商业生态圈，业态之间同样存在完全相同的业态关联规则，具体表现如下：
第一，很多店铺在特定的物理空间范围内可以构成一个相对闭合的商业生态圈，如购物中心的业态组合形成的商业生态圈。在这些独立的商业生态圈中存在大量独立运行的商业个体，这些商业个体就是本书提及的业态或具体的店铺。业态可以具有各种具体的功能，如店铺具有销售功能，或者餐饮店具有服务功能；也可以是某种设施，如购物中心的公共空间等。
第二，在一个商业生态圈的内部，业态之间并不是无关联的，而是具有各种形式的关联规则，如业态之间存在正向、反向、独立无关等不同类型的关联规则，这些业态之间的关联规则影响了商业生态圈的性质。
第三，按照系统论的思路，一个生态系统中的整体属性不等于个体的总和，不同的个体组合方法决定了系统的整体性质。业态之间的关联规则不是凭空产生的，而是由业态自身的特征、业态之间的空间形式决定的，同时这些关联规则不是一成不变的，而是可以采取空间手段、时间手法予以改变。
第四，业态之间的关联规则可以通过各种技术手段采集数据、挖掘规律、予以知识表达，对业态之间的关联规则进行揭示。
因此，本书从购物中心的业态组合入手，详细讲述零售场所的商业生态圈特征、商业生态圈之间关联规则、相互影响方式、改变关联规则的方法、关联规则的数据挖掘手段、零售场所几个主要关联模型，以及当前最受关注的动线分析技术及热点解读方式等。
尽管本书案例多取自购物中心，但本书的应用范围并不局限于购物中心行业，而是覆盖了实体商业中的商业街、自然形成的商圈以及所有包含业态组合的零售场所，本书中探讨的业态关联规则同样存在于这些零售领域。
本书的重点是从商业逻辑层面揭示零售场所的业态关联规则，但是对于具体的算法不会涉及太多，本书的着力点是关联规则的知识表示层面。
在此感谢在本书写作过程中，所有支持过、鼓励过、帮助过笔者的人士。
本书从酝酿到撰写，再到最终定稿，前后间隔10年，拖了这么长时间，不是因为笔者太懒，而是因为很多问题始终困扰着笔者，又不想复制他人成果。直到2019年，笔者思路逐渐成熟，稿中几大问题得以解决，于是加快写作进程，最终写成本书。
由于能力有限，本书中部分内容可能会引发读者的争议，在此欢迎大家交流、提出不同甚至相反的意见，与笔者共同完善有关零售场所的业态关联规则的相关理论及实践。

第一章零售场所的商业生态圈、业态关联规则以及表现形式
第一节自然界生物圈的基本特征2
第二节零售场所的商业生态圈构成及特征3
第三节事务之间的关联规则与相关性表现5
第四节业态之间的正向关联9
第五节业态之间的无关关联11
第六节业态依存、业态聚集的关联形式14
第七节业态之间的中介关联18
第八节业态之间的寄生关联20
第九节业态之间的冲突关系、排斥关系23
第十节业态组合的动态平衡、结构模式及其稳定性的
相关指标衡量26

第二章零售场所业态组合的模式及要素
第一节业态组合与业态种群的关系32
第二节业态组合中的角色划分34
第三节业态组合的消费者能量耗散与时间规划36
第四节业态组合的空间规划与业态关联规则42
第五节业态的时间属性与业态关联规则48
第六节业态组合中的客流来源与客流交叉计算方式54
第七节业态组合中的主力店作用、重心分配及处理65

第三章业态关联规则的数据分析方法
第一节零售场所的单店铺数据分析方法76
零售场所的业态关联规则与数据挖掘方法目录第二节单体店铺的数据分析模型
——以波士顿竞争力分析模型为例79
第三节业态关联规则数据挖掘的步骤、要点及商业逻辑解读81
第四节业态关联规则的数据分析方法85
第五节关联规则的方向性及关联规则的角色、关联规则的赋值、
关联规则的多级传导方式90
第六节业态关联规则与图数据库技术95
第七节业态关联规则分析的数据类型与数据来源100
第八节业态关联规则分析的数据维度选择与数据维度的
调整方式105
第九节业态关联规则分析的数据预处理107
第十节业态关联规则的量化分析法113
第十一节业态关联规则分析的报表体系示例116
第十二节Retail Link的商品关联交叉与店铺
关联交叉报表示例118

第四章皮尔森相关系数与相关性分析
第一节皮尔森相关系数简介126
第二节皮尔森相关系数与相关性分析示例127
第三节皮尔森相关系数与空间地理相关性分析130
第四节利用皮尔森相关系数进行关联规则分析的注意事项131
第五节某购物中心的业态关联规则数据分析实例133

第五章Apriori算法与关联规则挖掘
第一节Apriori算法基本概念及主要指标142
第二节Apriori算法在零售业的应用困境及问题所在146
第三节Apriori算法的零售业关联规则应用示例158
第四节采用Apriori算法进行关联规则挖掘的注意事项165

第六章零售场所几大关联模型与应用实例
第一节零售场所的OD模型167
第二节业态组合与消费者之间的关联规则以及
POI、IOI关联模型171
第三节业态关联规则与促销反应模型175
第四节大悦城的“曼哈顿计划”与大数据应用实例181

第七章零售场所的动线分析与热点解读技术
第一节业态关联规则与动线规划187
第二节动线分析与消费者行为轨迹分析191
第三节动线的流量分配机制与空间句法196
第四节店铺热力图的热点解读与节点划分技术199

参考文献206