在繁忙的花鸟市场中，每一家店铺都希望精准把握顾客的购买行为，从而优化商品布局与促销策略，面对海量且复杂的数据，如何有效利用数据挖掘技术来预测销售趋势成为了一大挑战。
问题提出：
在花鸟市场中，如何利用顾客的购买历史、浏览行为以及季节性因素等数据，构建一个能够准确预测未来销售趋势的模型？
回答：
通过收集顾客的购买记录和浏览数据，我们可以利用聚类分析将顾客群体划分为不同的消费模式，利用时间序列分析技术，结合季节性因素和历史销售数据，可以建立预测模型，通过分析过去几年同一时期的花卉和鸟类销售数据，我们可以预测未来几个月的热门商品和潜在的销售高峰期，利用关联规则挖掘技术，可以发现顾客购买行为的关联性，如哪些商品经常被同时购买，从而优化商品陈列和组合销售策略。
通过这些方法，花鸟市场的经营者可以更加科学地制定营销策略，提高顾客满意度和销售业绩。
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在花鸟市场，通过分析顾客行为如购买频率、偏好及停留时间等数据挖掘技术可精准预测销售趋势。
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