・２０８・ 信息技术 浅谈数据挖掘技术及其商业应用 王侃 （常州工程职业技术学院，江苏常州２１３１６４） 摘要：数据挖掘是指把数据有目的有组织地收集起来，对这些数据进行分析使之成为有用信息，从而找出了海量数据的技术形态 规则或知识的潜在规则的一种技术。本文概述了数据挖掘的含义、发展和解决的典型商业问题，并从数据挖掘的商业应用实例出发，介绍 了如何利用数据挖掘技术来解决现实中出现的实际问题。 关键词：数据挖掘；商业应用；营销 近年来，数据挖掘在信息产业领域引起了的极大关注，存在大 到模型预测市场，选择最佳的投资方向，驱动业务运营，减少金融投 量的数据并可以广泛使用是其得到关注的主要原因，并从这些大量 资的风险。数据提取出和转换成有用的信息和知识。从中获取的信息和知识在 ３数据挖掘在商业中的具体应用 ３．１尿不湿和啤酒。尿不湿和啤酒的故事家喻户晓，这个故事被 各个领域都得到了广泛应用，如市场分析，商业营销，生产管理，工 程设计和科学探索等。 认为是商业领域中数据挖掘的诞生。这是沃尔玛的一个经典案例， １数据挖掘概述 在ＩＴ业界里，几乎是数据挖掘的同义词。为了能够准确了解顾客在 数据挖掘也可称为资料探勘、资料采矿、数据采矿等。数据挖掘 超市的购买习惯，沃尔玛对他们的顾客的购物行为进行了分析，一 通常是指从海量的数据中通过算法揭示出隐藏于其中的、并有价值 个令人惊讶和意想不到的结果出现了：“跟尿不湿一起购买最多的 的信息的非平凡过程。数据挖掘往往与计算机科学有关，主要基于 商品竟是啤酒”！原因其实很简单，就是妻子让先生下楼买尿不湿的 人工智能、统计学、自动在线分析处理、信息提取、机器学习、可视化 时候，男生们一般都会再买两听啤酒。所以尿不湿和啤酒一起购买 技术、专家系统（取决于以往的经验法则）和模式识别等诸多方法， 的机会是最大的。按照传统的思维，尿不湿与啤酒几乎没有关联，如 做出归纳和推理，帮助决策者减少风险，做出决策调整。 果不是利用数据挖掘技术对大量数据进行挖掘分析，沃尔玛是不可 数据挖掘至今经历了四个发展阶段。第一阶段是认为从二十世 能从大量数据中发现这一有价值的规律的。这是一个现代化的购物 纪七十年代开始的电子邮件阶段，平均的通讯量每年以几倍的速度 商场信息智能分析系统发现的秘密。这是数据挖掘技术分析历史数 增长。第二阶段是从二十世纪九十年代中期起的信息发布阶段，互 据的结果，反映了数据的内在规律。 联网的主要应用是以网络技术为代表的信息发布系统，并呈现爆炸 ３．２农夫山泉。基于数据挖掘的应用，企业又从中学到了什么 式地增长。第三阶段是电子商务阶段，目前互联网最主要的商业用 呢？我国过内也有这样一个真实案例。农夫山泉的业务员每天来到 途就是电子商务，所以电子商务是一种划时代的事情。同时，几年后 超市，拍摄十张照片：水是的怎么摆放、位置有没有变化、高度如何 的商业信息主要是通过网络传输。互联网将成为信息社会的神经系 每个业务员一天要跑十五个这样的点，按规定在下班之前将一 统。第四阶段为全程电子商务阶段，随着软件服务模式的出现，互联 百五十张照片传回总部，每天照片就如雪片般飞进机房，数据就这 网中软件接入，电子商务链的延伸，形成了新的“全球电子商务”概 样被收集起来。数据挖掘技术在这些非关系型数据分析中的应用， 念模型。从而形成了一门独立的学科体系，数据挖掘与客户关系管 利用数据信息流导向物流和资金流，根据不同的因素变量因素控制 理硕士。 自己的物流成本。第一是解决了生产与销售的不平衡，准确告诉该 ２数据挖掘解决的典型商业问题 生产多少送多少；其次让四百个办事处，三十个配送中心纳入到系 数据挖掘技术从开始之初便是面向应用的，目前数据挖掘在很 统中来，行成一个动态的网络结构，而不是一个简单的树型结构；最 多领域都得到了广泛应用，尤其是在零售、保险、银行、培训机构等 后让退货、缺陷和其他问题与生产基地实时连接。在强大的数据分 商业领域。能用数据挖掘来解决的典型商业问题包括：数据库营销、 析能力做支持之下，农夫山泉近年有了３０％Ｎ ４０％的年增长率，占 客户群体分析划分、背景分析、交叉销售等市场分析行为，以及客户 有了３４．８％饮用水领域的市场份额。如果不是基于海量用户交易数 流失分析、客户信用评价、欺诈发现等等。 据的数据挖掘事先，不可能实现如此精确营销。 数据挖掘技术已被广泛应用于企业的市场营销，它是以市场营 ３．３银行和精准营销。加拿大历史最为悠久的银行之一蒙特利 销学的市场分割原理为基础，基本假设为“消费者过去的行为是其 尔银行，在二十世纪九十年代中期，行业竞争导致该银行需通过交 未来消费趋势的最好的解释”。其主要应用领域在零售业，如超市。 叉销售来锁定一千八百万的客户。银行该知道到客户需要什么样的 收集大量销售数据，如顾客的购买地点、时间、感兴趣的商品或服 产品和如何推销这些产品，而不是等着人们去排队买。为此银行需 务、支付方式和能力等。销售的目的就是为了获取最大的利润，通过 要开展相应的商品和市场营销活动，以满足这些需求。蒙特利尔银 数据挖掘，可以帮助识别顾客的购买行为，发现顾客购买的模式和 行的数据挖掘工具为管理者提供了丰富的信息，如个人客户消费能 趋势，确定特定消费群体或个体利益、消费习惯、消费倾向和消费需 力的数据、感兴趣的数据、风险偏好等，企业客户的是生产、流通、业 求，进而推导出相应消费群体或个人消费行为的下一步，有助于设 务、财务和销售数据等，并结合社会外部数据以获得更为完整的客 计更好的货物运输来降低成本，以及在此基础之上，以确定消费群 户端拼图，银行根据这些数据对客户群进行精准定位，分析出其潜 体的特定内容的定向营销，用满意的服务质量来提高顾客的支持 在的金融服务需求，从而帮助他们对于从市场营销到产品设计的任 率，从而提高商品销量的比例，促进利润最大化，与传统的大众营销 何决策。 相比，节约了大量的营销成本，提高营销效果，使企业利润得到最大 参考文献 化。 ［１】孙华梅．数据挖掘及其在企业管理中的应用［Ｊ】．商业研究，２００８， 数据挖掘技术同样也广泛应用于金融投资领域。大多数的银行 （５）． 和金融机构，都可提供如用于商业或个人用户的存款、支票等各种 【２】徐君，张凯．基于数据挖掘的企业竞争力的提升ｆＪ１．软科学， 银行服务，也提供交易、抵押贷款和各种货款等信贷业务和基金等 ２００８，２２（１０）． 其他投资服务，有些还提供保险服务和证券投资服务。商业银行业 ［３】洪光英．数据挖掘与商业决策［Ｊ］．中国科技信息，２００９，（３）． 务的利润与风险并存。为了保证利润的最大化和风险的最小化，必 【４］刘振东．企业电子商务中数据挖掘分析及方法论『Ｊ１．煤炭技术， 须以科学的分析对客户进行归类和信用评价。对现有的数据使用数 ２０１２，３１（３）． 据挖掘，发现数据模型及其特点，然后会发现客户、消费群体或组织 ［５】傅俊．数据挖掘技术及其在商业银行中的应用［Ｊ］．软件导刊，２０１４， 的个性特征、风险偏好等，并可观察金融市场的变化趋势。通过挖掘 （２）． ……作者简介：王侃（１９７５，６一），女，汉族，讲师，主要教学计算机基础及软件编程。