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當(dāng)前,全球零售業(yè)發(fā)展勢(shì)頭迅猛。在信息流通先于商品流通的時(shí)代,零售企業(yè)必須依靠企業(yè)的信息化來(lái)可持續(xù)發(fā)展。很多零售企業(yè)已采用了一系列信息技術(shù)。在信息化進(jìn)程加快同時(shí),也帶來(lái)海量的、分布的、異構(gòu)的數(shù)據(jù)信息。如果數(shù)據(jù)不能及時(shí)的轉(zhuǎn)化為知識(shí),那么零售企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策的正確性和時(shí)效性將大打折扣。于是,近幾年來(lái)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在零售業(yè)得到了的應(yīng)用。利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,可以幫助零售企業(yè)進(jìn)行科學(xué)的決策。 數(shù)據(jù)挖掘是從大量、不完全、有噪聲、模糊、隨機(jī)的實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)中抽取隱含在其中的、有意義、未知的但有潛在使用價(jià)值的知識(shí)和信息過(guò)程。從商業(yè)角度看,數(shù)據(jù)挖掘是新型的商業(yè)分析處理技術(shù)。它是從大型數(shù)據(jù)庫(kù)中現(xiàn)并提取隱藏在其中信息的一種新技術(shù),幫助決策者尋找數(shù)據(jù)間潛在的關(guān)聯(lián),發(fā)現(xiàn)被忽略的因素。數(shù)據(jù)挖掘涉及的學(xué)科領(lǐng)域和方法很多,包括統(tǒng)計(jì)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)庫(kù)、模式識(shí)別、可視化以及高性能計(jì)算等多個(gè)學(xué)科。根據(jù)任務(wù)可分為:關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)、分類(lèi)或預(yù)測(cè)模型發(fā)現(xiàn)、序列模式發(fā)現(xiàn)、數(shù)據(jù)總結(jié)、聚類(lèi)、依賴(lài)關(guān)系或依賴(lài)模型發(fā)現(xiàn)、異常和趨勢(shì)發(fā)現(xiàn)等;線上零售數(shù)據(jù)挖掘哪幾種挖掘不同因素之間的關(guān)聯(lián)性和耦合性。
該問(wèn)題典型的應(yīng)用有推薦系統(tǒng), 個(gè)性化搜索結(jié)果, 和定向廣告。 此外還有一些其他重要的應(yīng)用: 廠商贊助折扣可以歸為這類(lèi)問(wèn)題,因?yàn)榱闶凵虒?duì)激勵(lì)的成本不關(guān)心(由廠商覆蓋這部分成本), 他們關(guān)心有效的定向。廠商贊助的活動(dòng)被的應(yīng)用在很多零售細(xì)分領(lǐng)域,如雜貨店或者百貨商店,因?yàn)檫@些廠商市場(chǎng)份額的提升有很重的依賴(lài)。交叉銷(xiāo)售的營(yíng)銷(xiāo)能也夠從推薦模型中獲益,因?yàn)橐恍┩扑]技術(shù)能夠揭示出客戶(hù)畫(huà)像中的隱含維度,如生活方式。這些能力對(duì)于跨類(lèi)之間的推薦是特別有用的,可以基于客戶(hù)服飾方面的消費(fèi)行為向客戶(hù)推薦家居或者廚具。推薦系統(tǒng)可以將用戶(hù)的購(gòu)買(mǎi)和瀏覽歷史概括為心心理學(xué)畫(huà)像,因此乏味的著裝品味或者運(yùn)動(dòng)型的生活方式能夠量化測(cè)量。同樣的技術(shù)也可以根據(jù)競(jìng)爭(zhēng)者銷(xiāo)售產(chǎn)品的來(lái)對(duì)競(jìng)爭(zhēng)者畫(huà)像,就像根據(jù)客戶(hù)購(gòu)買(mǎi)來(lái)對(duì)客戶(hù)畫(huà)像。
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