浅谈零售业中的数据挖掘应用.docx

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浅谈零售业中的数据挖掘应用

浅谈零售业中的数据挖掘应用

D

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。

一、数据挖掘在零售业中的应用分析

1、关联规则是数据挖掘中一个重要的问题，它主要研究交易数据库中不同商品之间的联系，根据这些联系规则找出顾客购买行为模式。

由于条形码技术的发展，零售部门可以利用前端收银机收集存储大量的售货数据。

因此，如果对这些历史事务数据进行分析，则可以对顾客的购买行为提供及有价值的信息。

例如，商品摆放、购买推荐和商品参照。

通过对顾客购买记录的分析，从中挖掘出商品间的关联规则，将关联规则中的商品在同一货架上摆放，也可以挖掘出商品季节性的消费数据，在商品销售旺季季节，采取商品推荐等进行促销活动，在这方面，典型代表有“啤酒和尿布”、“蛋挞和飓风”。

2、客户关系管理：

客户关系管理（CRM）是企业与客户之间建立的管理双方接触活动的信息系统，它主要是告诉企业谁是对他有利的客户，并激发其指定保留老客户，吸引新客户的市场策略。

关于CRM中的数据挖掘技术科方法的研究有很多，不同行业不同环境的企业有很大的差异。

在这点上，个人觉得“银泰百货”做得非常好。

3、促销活动的有效性分析：

零售业经常通过广告、优惠券和各种打折及组合购买等让利的方式搞促销活动，以达到促销产品，吸引顾客的目的。

认真分析促销活动的有效性，有助于提高企业利润，多维分析也可以满足这方面分析的需求，方法是通过比较促销期间的销售量和交易数量与促销活动前后对比等有关情况。

此外，关联分析可以找出哪些商品可能随降价商品一同购买，特别是与促销活动前后的销售比较。

4、市场定位和趋势分析：

利用数据挖掘工具盒统计模型对数据库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。

结束语

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，当然它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。

Introductiontodataminingapplicationinretail

（EastChinaInstituteofTechnology,theYangtzerivercollege

Instituteofmathematicsandinformationmanagement

Gonglingling1230060202）

Abstract:

nowadays,theretailtradeisgreatlyaffectstheourdailylife,allsortsofactivitiessuchassupermarkets,departmentstoresstirusconsumptiondesire,causealotofpeoplebelievethatretailisactive,andconsumersisapassiveone.Actuallyotherwise,theconsumeristhegodinretailing,retailpainstakingstudyobject.Today,intheexpansionoftheinformation,howtoquicklyandefficientlyusingdataminingtechnologyto"cleanout"thepotentialvaluableinformation,toeffectivelyplayaroleinretailmanagementanddecisionmaking,isoneoftheimportantproblemstobesolvedretailing.Inthispaper,theprocessofdataminingareintroduced,emphaticallyanalyzesthetechnicalapplicationintheretailindustry.

KeyWord：

Applicationofdatamining,retail,technologyandmethod.

[参考文献]

[1]MHDunham.数据挖掘教程.北京：

清华大学出版社，2005.

[2]贝尔.零售学[M].迟诚，译.大连：

东北财经大学出版社，2006.

[3]朱爱群.客户关系管理与数据挖掘[M].北京：

中国财政经济出版社，2006.

[4]谭建豪，黄耀.数据挖掘技术[M].中国水利水电出版社，2009，1.

[5]刘勇数据挖掘中Apriori算法在零售业中的应用【M】天津：

《数字与技术应用》2014.

《数据仓库与数据挖掘》

论文

题目：

浅谈零售业中的数据挖掘应用

姓名:

龚玲玲

专业：

信息管理与信息系统专业

学号：

201230060202

老师：

刘爱华

日期：

2014.10.20