浅析数据挖掘技术在零售业中的应用

浅析数据挖掘技术在零售业中的应用

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

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。随着信息时代的到来，信息量在迅速膨胀，如何更好的利用这些数据，就成为零售业面临的一大难题。

商业信息来自市场中的各个渠道，数据信息从各个渠道中被采集，经条件分类，被放到数据库中。这些数据被组合，通过超级计算机、并行处理、神经元网络、模型化算法和其他信息处理技术进行处理，从中得到商家用于向特定消费种群或个体进行定向营销的决策信息。更有甚者，有些发达地区的公司在原有信息系统的基础上通过数据挖掘对业务信息进行深加工，以构筑自己的竞争优势，扩大自己的营业额。

3 数据挖掘技术在零售业中的应用分析

数据挖掘就是透过数据找出人与物间规律的典型，现今它主要应用于以下几个方面：

1）商品摆放、购买推荐和商品参照。通过对顾客购买记录数据分析，从中