淺談零售業(yè)中的數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用

淺談零售業(yè)中的數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用龔玲玲（東華理工大學(xué)長(zhǎng)江學(xué)院數(shù)學(xué)與信息管理系1230060202）摘要：現(xiàn)如今，零售業(yè)正在大大影響這我們的日常生活，超市、百貨等各種活動(dòng)騷動(dòng)著我們的消費(fèi)欲望，致使許多人都認(rèn)為零售業(yè)是主動(dòng)的一方，而消費(fèi)者卻是被動(dòng)的一方。其實(shí)不然，消費(fèi)者才是零售業(yè)的上帝，是零售業(yè)苦心鉆研的對(duì)象。在信息膨脹的今天，如何快速有效地利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)“淘”出潛在的有價(jià)值的信息，使之有效地在零售業(yè)管理和決策中發(fā)揮作用，是零售業(yè)待解決的重要問(wèn)題之一。本文對(duì)數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程進(jìn)行了介紹，著重分析了該技術(shù)在零售業(yè)中的應(yīng)用。關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘、零售業(yè)、應(yīng)用技術(shù)與方法零售業(yè)與數(shù)據(jù)挖掘零售業(yè)是把商品或者勞務(wù)直接出售給最終消費(fèi)者的銷售活動(dòng)，該行業(yè)的對(duì)象更多的是消費(fèi)者而不是批發(fā)商或者生產(chǎn)廠家，這也就決定了零售業(yè)主要有一下特點(diǎn)：1、就顧客而言，他們是來(lái)消費(fèi)的，與零售商之間的關(guān)系是斷續(xù)的。2、就商品而言，零售商采取的銷售方式有經(jīng)銷、代銷和聯(lián)銷等，與其聯(lián)系的供應(yīng)商數(shù)目也十分大。3、就利潤(rùn)而言，零售商的毛利和制造商相比，毛利率要低一些。4、還有一個(gè)重要的特點(diǎn)是，零售業(yè)是一種銷售行為，銷售活動(dòng)，不僅受季節(jié)、節(jié)假日以及其他外部影響因素較大，而且自身的促銷、降價(jià)等行為也會(huì)硬氣很大的作用。而數(shù)據(jù)挖掘（DataMining）是指從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的，擔(dān)憂潛在有用的信息和知識(shí)的過(guò)程。從商業(yè)的角度看，數(shù)據(jù)挖掘是一種新的商業(yè)信息處理技術(shù)，其主要特點(diǎn)是對(duì)商業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)中的大量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取、轉(zhuǎn)換、分析和其他模型化處理，從中提取輔助商業(yè)決策的關(guān)鍵性數(shù)據(jù)。簡(jiǎn)而言之，數(shù)據(jù)挖掘其實(shí)是一種深層次的數(shù)據(jù)分析方法。數(shù)據(jù)分析本身已經(jīng)有很多年的歷史，過(guò)去數(shù)據(jù)收集和分析的目的是用于科學(xué)研究，現(xiàn)在隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，它更主要的是為商業(yè)決策提供真正有價(jià)值的信息，進(jìn)而獲得利潤(rùn)。但所有企業(yè)面臨的共同問(wèn)題是，企業(yè)的數(shù)據(jù)量非常大，而其中真正有價(jià)值的信息卻很少。因此，類似于淘金是“數(shù)據(jù)挖掘”應(yīng)運(yùn)而生。所以，數(shù)據(jù)挖掘又可以描述為：一種按企業(yè)既定業(yè)務(wù)目標(biāo)，對(duì)大量的企業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行探索和分析，揭示隱藏的、未知的或驗(yàn)證已知的規(guī)律性，并進(jìn)一步將其模型化得先進(jìn)有效的方法。數(shù)據(jù)挖掘在零售業(yè)中的應(yīng)用分析1、關(guān)聯(lián)規(guī)則是數(shù)據(jù)挖掘中一個(gè)重要的問(wèn)題，它主要研究交易數(shù)據(jù)庫(kù)中不同商品之間的聯(lián)系，根據(jù)這些聯(lián)系規(guī)則找出顧客購(gòu)買行為模式。由于條形碼技術(shù)的發(fā)展，零售部門可以利用前端收銀機(jī)收集存儲(chǔ)大量的售貨數(shù)據(jù)。因此，如果對(duì)這些歷史事務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，則可以對(duì)顧客的購(gòu)買行為提供及有價(jià)值的信息。例如，商品擺放、購(gòu)買推薦和商品參照。通過(guò)對(duì)顧客購(gòu)買記錄的分析，從中挖掘出商品間的關(guān)聯(lián)規(guī)則，將關(guān)聯(lián)規(guī)則中的商品在同一貨架上擺放，也可以挖掘出商品季節(jié)性的消費(fèi)數(shù)據(jù)，在商品銷售旺季季節(jié)，采取商品推薦等進(jìn)行促銷活動(dòng)，在這方面，典型代表有“啤酒和尿布”、“蛋撻和颶風(fēng)”。2、客戶關(guān)系管理：客戶關(guān)系管理（CRM）是企業(yè)與客戶之間建立的管理雙方接觸活動(dòng)的信息系統(tǒng)，它主要是告訴企業(yè)誰(shuí)是對(duì)他有利的客戶，并激發(fā)其指定保留老客戶，吸引新客戶的市場(chǎng)策略。關(guān)于CRM中的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)科方法的研究有很多，不同行業(yè)不同環(huán)境的企業(yè)有很大的差異。在這點(diǎn)上，個(gè)人覺得“銀泰百貨”做得非常好。3、促銷活動(dòng)的有效性分析：零售業(yè)經(jīng)常通過(guò)廣告、優(yōu)惠券和各種打折及組合購(gòu)買等讓利的方式搞促銷活動(dòng)，以達(dá)到促銷產(chǎn)品，吸引顧客的目的。認(rèn)真分析促銷活動(dòng)的有效性，有助于提高企業(yè)利潤(rùn)，多維分析也可以滿足這方面分析的需求，方法是通過(guò)比較促銷期間的銷售量和交易數(shù)量與促銷活動(dòng)前后對(duì)比等有關(guān)情況。此外，關(guān)聯(lián)分析可以找出哪些商品可能隨降價(jià)商品一同購(gòu)買，特別是與促銷活動(dòng)前后的銷售比較。4、市場(chǎng)定位和趨勢(shì)分析：利用數(shù)據(jù)挖掘工具盒統(tǒng)計(jì)模型對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)信息仔細(xì)研究以分析顧客的消費(fèi)習(xí)慣，廣告成功率及其他重要信息。通過(guò)對(duì)這些信息的挖掘及其分析，預(yù)測(cè)商品的需求量，庫(kù)存趨勢(shì)，確定商品價(jià)格等。結(jié)束語(yǔ)數(shù)據(jù)挖掘是一門涉及到多個(gè)領(lǐng)域的的交叉學(xué)科，需要由數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)、人工智能技術(shù)、數(shù)理統(tǒng)計(jì)、并行計(jì)算等各方面的專家共同參與合作解決問(wèn)題；其又是一個(gè)新興學(xué)科，內(nèi)容繁復(fù)．從數(shù)據(jù)特征化到挖掘數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)規(guī)則、數(shù)據(jù)分類、聚集和偏差檢測(cè)，每個(gè)都有不同的需求。因此數(shù)據(jù)挖掘語(yǔ)言的設(shè)計(jì)又是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)，當(dāng)然它也會(huì)帶來(lái)一些社會(huì)問(wèn)題如個(gè)人隱私、非法數(shù)據(jù)交易、數(shù)據(jù)價(jià)值評(píng)估等問(wèn)題,這些深層問(wèn)題會(huì)隨著數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的不斷發(fā)展而越來(lái)越突出,這還需要商家的自律、法規(guī)的完善和客戶的共同努力。Introductiontodataminingapplicationinretail(EastChinaInstituteofTechnology,