浅析数据挖掘技术在零售业中的应用|数据挖掘算法

　　摘要在信息膨胀的今天，如何快速有效地利用数据挖掘技术“淘”出潜在的有价值的信息，使之有效地在零售业管理和决策中发挥作用，是我国零售业待解决的问题之一。本文对数据挖掘过程进行了介绍，着重分析了该技术在零售业中的应用。

　　关键词数据挖掘；市场；零售；应用方法

　　中图分类号TP311文献标识码A文章编号1674-6708（2011）34-0117-01

　　1数据挖掘的概念阐释

　　数据挖掘是从大量的数据中挖掘出隐含的、未知的、用户可能感兴趣的和对对策有潜在价值的知识和规则。从商业的角度看，数据挖掘是一种新的商业信息处理技术，其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，从中提取辅助商业决策的关键性数据。简而言之，数据挖掘其实是一种深层次的数据分析方法。数据分析本身已经有很多年的历史，过去数据收集和分析的目的是用于科学研究，现在随着科学技术的发展，它更主要的是为商业决策提供真正有价值的信息，进而获得利润。但所有企业面临的共同问题是，企业的数据量非常大，而其中真正有价值的信息却很少。因此，类似于淘金是“数据挖掘”应运而生。所以，数据挖掘又可以描述为：一种按企业既定业务目标，对大量的企业数据进行探索和分析，揭示隐藏的、未知的或验证已知的规律性，并进一步将其模型化得先进有效的方法。

　　2数据挖掘技术在零售业的适用性

　　数据挖掘技术以市场细分为基础，其基本假定是“消费者过去的行为是其今后消费倾向的最好说明”。零售业是数据挖掘的主要应用领域，这是因为零售业积累了丰富的销售数据。 ……此处隐藏1955个字…… 商品结构调整等因素；

　　5）市场定位和销售趋势分析。利用数据挖掘工具和统计模型对数据库的数据信息仔细研究以分析顾客的消费习惯，广告成功率及其他重要信息。通过对这些信息的挖掘及其分析，预测商品的需求量，库存趋势，确定商品价格等。

　　4数据挖掘技术在零售业中应用所面临的问题

　　1）目前世界上有多种用于解决所有商业模式的数据挖掘系统，但实际上这些系统并不实用，一般用户很难用这些技术解决自己的商业问题。问题在于如何将数据挖掘技术和现有技术很好的结合起来，如果不能将特殊领域的商业逻辑与数据库逻辑结合起来，数据挖掘的分析效果不可能达到峰值。系统的定位，软件供应商和企业互相交流，对系统功能的不断完善和扩充可以在一定程度上解决这个问题；

　　2）数据挖掘是一门涉及到多个领域的的交叉学科，需要由数据库技术、人工智能技术、数理统计、并行计算等各方面的专家共同参与合作解决问题；其又是一个新兴学科，内容繁复．从数据特征化到挖掘数据的关联规则、数据分类、聚集和偏差检测，每个都有不同的需求。因此数据挖掘语言的设计又是一个巨大的挑战；

　　3）数据挖掘也会带来一些社会问题如个人隐私、非法数据交易、数据价值评估等问题，这些深层问题会随着数据挖掘技术的不断发展而越来越突出，这还需要商家的自律、法规的完善和客户的共同努力。

　　参考文献

　　[1]谭建豪，黄耀.数据挖掘技术[M].中国水利水电出版社，2009，1.

　　[2]GordonS.LinoffMichaelJ.A.Berry..American，2004，3.