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數(shù)據(jù)挖掘是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的，但又是潛在有用的信息和知識(shí)的過(guò)程。數(shù)據(jù)挖掘是一種從大型數(shù)據(jù)庫(kù)或數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中提取隱藏的預(yù)測(cè)性信息的技術(shù)。將其應(yīng)用到商品銷(xiāo)售領(lǐng)域的主要作用是對(duì)商業(yè)數(shù)據(jù)中的大量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取、轉(zhuǎn)換、分析和其他模型化處理，從中提取輔助商品銷(xiāo)售決策的關(guān)鍵性數(shù)據(jù)。為科學(xué)的商業(yè)決策提供幫助。
數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在商品銷(xiāo)售領(lǐng)域得到了越來(lái)越廣泛的應(yīng)用。商品銷(xiāo)售者不僅明白搜集顧客數(shù)據(jù)的重要性，而且意識(shí)到真正的目的在于能夠針對(duì)顧客提出科學(xué)的、前瞻性的商品銷(xiāo)售方案。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能有效地幫助商品銷(xiāo)售工作者透過(guò)表面上無(wú)關(guān)聯(lián)的顧客層數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的內(nèi)在有意義的聯(lián)系，從而不僅能對(duì)顧客需求做出及時(shí)反應(yīng)，還能對(duì)顧客需求進(jìn)行有效的預(yù)測(cè)。
一、數(shù)據(jù)挖掘的基本原理
數(shù)據(jù)挖掘就是利用數(shù)學(xué)模型、統(tǒng)計(jì)和人工智能技術(shù)等方法，把一些高深、復(fù)雜的技術(shù)封裝起來(lái)，使人們不用自己掌握這些技術(shù)也能完成同樣的功能，因而可專注于自己所要解決的問(wèn)題。數(shù)據(jù)挖掘按其功能可分為：描述性數(shù)據(jù)挖掘方法和預(yù)測(cè)性數(shù)據(jù)挖掘方法。
1描述性數(shù)據(jù)挖掘
在取得大量的數(shù)據(jù)之后，首先要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行總結(jié)，也即數(shù)據(jù)的泛化;在泛化的基礎(chǔ)上再對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行高層次的處理，包括數(shù)據(jù)的聚集、關(guān)聯(lián)分析等。
(1)數(shù)據(jù)總結(jié)：數(shù)據(jù)總結(jié)的目的是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行濃縮，給出它們的緊湊描述。數(shù)據(jù)泛化是一種將數(shù)據(jù)庫(kù)中的有關(guān)數(shù)據(jù)從低層次抽象到高層次的過(guò)程。
(2)聚集：聚集的目的是要盡量縮小屬于同一類(lèi)別的個(gè)體之間的距離，而盡可能擴(kuò)大不同類(lèi)別個(gè)體間的距離。層次法、密度法、網(wǎng)格法、神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)和K-均值是比較常用的聚集算法。
(3)關(guān)聯(lián)分析：關(guān)聯(lián)分析是尋找數(shù)據(jù)的相關(guān)性。關(guān)聯(lián)規(guī)則是尋找在同一個(gè)事件中出現(xiàn)的不同項(xiàng)的相關(guān)性，其核心是使用Apriori算法，找出事物的相應(yīng)支持度和置信度，最后找到相應(yīng)的關(guān)聯(lián)規(guī)則。
2預(yù)測(cè)型數(shù)據(jù)挖掘
在預(yù)言模型中，把我們要預(yù)測(cè)的值或所屬類(lèi)別稱為響應(yīng)變量、依賴變量或目標(biāo)變量；用于預(yù)測(cè)的輸入變量是預(yù)測(cè)變量或獨(dú)立變量。主要通過(guò)分類(lèi)、回歸分析、時(shí)間序列來(lái)建立預(yù)測(cè)模型。
二、商品銷(xiāo)售領(lǐng)域數(shù)據(jù)挖掘的依據(jù)
在商品銷(xiāo)售領(lǐng)域采用數(shù)據(jù)挖掘是商品銷(xiāo)售發(fā)展到一定階段的必然要求，它有助于提高商品銷(xiāo)售效率，降低商品銷(xiāo)售成本。其理論依據(jù)有消費(fèi)者消費(fèi)行為、細(xì)分市場(chǎng)理論、顧客關(guān)系、顧客數(shù)據(jù)庫(kù)和直接商品銷(xiāo)售。
在制定商品銷(xiāo)售計(jì)劃之前，商品銷(xiāo)售者需要研究消費(fèi)者市場(chǎng)和消費(fèi)者行為。在分析消費(fèi)者市場(chǎng)時(shí)，公司需要了解市場(chǎng)情況，購(gòu)買(mǎi)對(duì)象，購(gòu)買(mǎi)目的等因素。通過(guò)搜集顧客消費(fèi)數(shù)據(jù)，采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，可以簡(jiǎn)潔、明了地得到這些信息。
三、商品銷(xiāo)售中的數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程
1商品銷(xiāo)售目標(biāo)理解
在進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘之前，必須從商品銷(xiāo)售角度去分析要達(dá)到的目標(biāo)和需求，也即要分析什么商品銷(xiāo)售問(wèn)題，達(dá)到什么商品銷(xiāo)售目標(biāo)。首先對(duì)商品銷(xiāo)售現(xiàn)狀進(jìn)行分析，找出存在的問(wèn)題，并確定需要實(shí)現(xiàn)的營(yíng)銷(xiāo)目標(biāo)，再將商品銷(xiāo)售目標(biāo)轉(zhuǎn)換成數(shù)據(jù)挖掘目標(biāo)，然后將這種知識(shí)轉(zhuǎn)換成一種數(shù)據(jù)挖掘的問(wèn)題定義，并設(shè)計(jì)一個(gè)達(dá)到目標(biāo)的初步計(jì)劃。
2數(shù)據(jù)理解
先搜集初步的數(shù)據(jù)，然后進(jìn)行熟悉數(shù)據(jù)的各種活動(dòng)，包括識(shí)別數(shù)據(jù)的質(zhì)量問(wèn)題，找到對(duì)數(shù)據(jù)的基本觀察，或假設(shè)隱含的信息來(lái)檢測(cè)感興趣的數(shù)據(jù)子集。
3數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
首先進(jìn)行數(shù)據(jù)抽樣，從大量數(shù)據(jù)中篩選出一些相關(guān)的樣板數(shù)據(jù)子集。通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)樣本的精選，不僅能減少數(shù)據(jù)處理量，節(jié)省系統(tǒng)資源，使數(shù)據(jù)更加具有規(guī)律性。然后，進(jìn)行數(shù)據(jù)探索，通常是所進(jìn)行的對(duì)數(shù)據(jù)深入調(diào)查的過(guò)程，從樣本數(shù)據(jù)集中找出規(guī)律和趨勢(shì)，用聚類(lèi)分析法區(qū)分類(lèi)別，最終要達(dá)到的目的就是搞清多因素相互影響的復(fù)雜關(guān)系，發(fā)現(xiàn)因素之間的相關(guān)性。最后，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)整，通過(guò)上述兩個(gè)步驟的操作，對(duì)數(shù)據(jù)的狀態(tài)和趨勢(shì)有了進(jìn)一步的了解，這時(shí)要盡可能對(duì)解決問(wèn)題的要求進(jìn)行明確化和進(jìn)一步的量化。
4建模
這一步是數(shù)據(jù)挖掘的核心環(huán)節(jié)。在建模階段，可以選擇和應(yīng)用各種建模技術(shù)，并將其參數(shù)校正到優(yōu)化值。通常，對(duì)同一個(gè)數(shù)據(jù)挖掘問(wèn)題類(lèi)型有幾種可選用的技術(shù)。
5模型評(píng)價(jià)
從數(shù)據(jù)分析的觀點(diǎn)看，在開(kāi)始進(jìn)入這個(gè)階段時(shí)已經(jīng)建立了看上去是高質(zhì)量的模型。但在最終擴(kuò)展模型之前，要更徹底地評(píng)價(jià)模型，檢查所建模型再次執(zhí)行的步驟，并確信其正確達(dá)到了商品銷(xiāo)售目標(biāo)。這里，一個(gè)關(guān)鍵的目的是要確定是否還有某些重要的商品銷(xiāo)售問(wèn)題還沒(méi)有被充分考慮進(jìn)去。在這個(gè)階段，應(yīng)該對(duì)使用數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果進(jìn)行評(píng)判。