商務(wù)智能方法與應(yīng)用

1、1數(shù)據(jù)挖掘概述1.1數(shù)據(jù)挖掘的概念數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining)是一個利用各種分析工具在海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)模型和數(shù)據(jù) 間關(guān)系的過程，這些模型和關(guān)系可以用來做出預(yù)測。它是一個多步驟的對大量數(shù)據(jù)進(jìn)行 分析的過程，它在自身發(fā)展的過程中，吸收了數(shù)據(jù)庫、數(shù)理統(tǒng)計和人工智能中的大量技 術(shù)，是一種利用信息資源的有效方法。數(shù)據(jù)挖掘的功能用于指定數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)中要找的模式類型。一般來說數(shù)據(jù)挖掘任務(wù) 可被分成描述和預(yù)測兩類：“描述性挖掘任務(wù)刻劃數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)的一般特性；預(yù)測性任 務(wù)則在當(dāng)前數(shù)據(jù)上進(jìn)行推斷，以進(jìn)行預(yù)測?！币话阃ㄟ^概念分類描述、關(guān)聯(lián)分析、分類 和預(yù)測、聚類分析等方法去實現(xiàn)。1.2數(shù)據(jù)挖掘的方法利用數(shù)據(jù)挖掘

2、進(jìn)行數(shù)據(jù)分析常用的方法主要有分類、回歸分析、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則、 特征、變化和偏差分析、Web頁挖掘等，它們分別從不同的角度對數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘。1.2.1分類分類是找出數(shù)據(jù)庫中一組數(shù)據(jù)對象的共同特點并按照分類模式將其劃分為不同的 類，其目的是通過分類模型，將數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)項映射到某個給定的類別。它可以應(yīng)用 到客戶的分類、客戶的屬性和特征分析、客戶滿意度分析、客戶的購買趨勢預(yù)測等，如 一個汽車零售商將客戶按照對汽車的喜好劃分成不同的類，這樣營銷人員就可以將新型 汽車的廣告手冊直接郵寄到有這種喜好的客戶手中，從而大大增加了商業(yè)機會。1.2.2回歸分析回歸分析方法反映的是事務(wù)數(shù)據(jù)庫中屬性值在時間上的特征，產(chǎn)

3、生一個將數(shù)據(jù)項映 射到一個實值預(yù)測變量的函數(shù)，發(fā)現(xiàn)變量或?qū)傩蚤g的依賴關(guān)系，其主要研究問題包括數(shù) 據(jù)序列的趨勢特征、數(shù)據(jù)序列的預(yù)測以及數(shù)據(jù)間的相關(guān)關(guān)系等。它可以應(yīng)用到市場營銷 的各個方面，如客戶尋求、保持和預(yù)防客戶流失活動、產(chǎn)品生命周期分析、銷售趨勢預(yù) 測及有針對性的促銷活動等。1.2.3聚類分析聚類分析是把一組數(shù)據(jù)按照相似性和差異性分為幾個類別，其目的是使得屬于同一 類別的數(shù)據(jù)間的相似性盡可能大，不同類別中的數(shù)據(jù)間的相似性盡可能小。它可以應(yīng)用 到客戶群體的分類、客戶背景分析、客戶購買趨勢預(yù)測、市場的細(xì)分等。1.2.4關(guān)聯(lián)規(guī)則關(guān)聯(lián)規(guī)則是描述數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)項之間所存在的關(guān)系的規(guī)則，即根據(jù)一個事務(wù)中某

4、些 項的出現(xiàn)可導(dǎo)出另一些項在同一事務(wù)中也出現(xiàn)，即隱藏在數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)或相互關(guān)系。在 客戶關(guān)系管理中，通過對企業(yè)的客戶數(shù)據(jù)庫里的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，可以從大量的記錄 中發(fā)現(xiàn)有趣的關(guān)聯(lián)關(guān)系，找出影響市場營銷效果的關(guān)鍵因素，為產(chǎn)品定位、定價與定制 客戶群，客戶尋求、細(xì)分與保持，市場營銷與推銷，營銷風(fēng)險評估和詐騙預(yù)測等決策支 持提供參考依據(jù)。1.2.5特征分析特征分析是從數(shù)據(jù)庫中的一組數(shù)據(jù)中提取出關(guān)于這些數(shù)據(jù)的特征式，這些特征式表 達(dá)了該數(shù)據(jù)集的總體特征。如營銷人員通過對客戶流失因素的特征提取，可以得到導(dǎo)致 客戶流失的一系列原因和主要特征，利用這些特征可以有效地預(yù)防客戶的流失。1.2.6變化和偏差分析偏差

5、包括很大一類潛在有趣的知識，如分類中的反常實例，模式的例外，觀察結(jié)果 對期望的偏差等，其目的是尋找觀察結(jié)果與參照量之間有意義的差別。在企業(yè)危機管理 及其預(yù)警中，管理者更感興趣的是那些意外規(guī)則。意外規(guī)則的挖掘可以應(yīng)用到各種異常 信息的發(fā)現(xiàn)、分析、識別、評價和預(yù)警等方面。1.2.7 Web 挖掘隨著Internet的迅速發(fā)展及Web的全球普及，使得Web上的信息量無比豐富，通 過對Web的挖掘，可以利用Web的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，收集政治、經(jīng)濟(jì)、政策、科技、 金融、各種市場、競爭對手、供求信息、客戶等有關(guān)的信息，集中精力分析和處理那些 對企業(yè)有重大或潛在重大影響的外部環(huán)境信息和內(nèi)部經(jīng)營信息，并根據(jù)分

6、析結(jié)果找出企 業(yè)管理過程中出現(xiàn)的各種問題和可能引起危機的先兆，對這些信息進(jìn)行分析和處理，以 便識別、分析、評價和管理危機。2數(shù)據(jù)挖掘在企業(yè)中的應(yīng)用2.1數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在營銷管理中的應(yīng)用根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘在企業(yè)營銷管理中的現(xiàn)實與到目前為止的理論研究成果，認(rèn)為數(shù)據(jù)挖掘在 營銷管理中的應(yīng)用已滲透到從產(chǎn)品銷售關(guān)聯(lián)、潛在客戶分析、客戶關(guān)系管理到廣告投放 決策等等方面，主要應(yīng)用介紹如下：2.1.1尋找潛在客戶數(shù)據(jù)挖掘在尋找替在客戶主要工作是識別好的潛在客戶、為接近潛在客戶選擇溝通 渠道、信息簡檔的匹配等。不像傳統(tǒng)的僅靠營銷部門的經(jīng)驗去選擇一部分人群，數(shù)據(jù)挖 掘技術(shù)提供了許多效果顯著的更為精確的定量方法。如在利用簡

7、檔匹配定義替在客戶 時，我們可以用距離度量評價替在客戶的得分、計算匹配度等，從而更為精準(zhǔn)地知道那 些人有可能是企業(yè)或公司的客戶。2.1.2定向市場營銷活動企業(yè)在選擇了一部分人群作為替在客戶后，要使這部隊部人群成為企業(yè)的人現(xiàn)實客 戶，需要開展許多營銷活動。如何開展?fàn)I銷活動、合理安排預(yù)算等都是企業(yè)迫切需要知 道的情報，否則容易造成預(yù)算分配不合理、強度與止目標(biāo)群錯位等。數(shù)據(jù)挖掘在改進(jìn)市 場營活動時主要是采取響應(yīng)度建模，進(jìn)而計算固定預(yù)算的響應(yīng)率、從而達(dá)到優(yōu)化營銷活 的收益。例如，公司想給大量的替在客戶發(fā)郵件，但每客戶的響應(yīng)度不一樣，在不同的 普及底線、穿透度要求下利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)我們可以計算出響應(yīng)度的

8、排位，從而為合理 安排定向營銷活動提供決策。2.1.3產(chǎn)品關(guān)聯(lián)分析數(shù)據(jù)挖掘在零售企業(yè)對于產(chǎn)品關(guān)聯(lián)的分析大大地促進(jìn)產(chǎn)品的銷售，傳統(tǒng)的做法是按 產(chǎn)品分類擺放，但這樣企只能獲得簡單的銷量數(shù)據(jù)并不能獲得如購買習(xí)慣、捆邦銷售等 信息。通過關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘可經(jīng)挖掘到所有支持度和軒信度分別大于等于預(yù)定的最小支持 度和最小置信度的規(guī)則，并找出其中的規(guī)律。在做此類分析時，常用APRIORI算法去 實現(xiàn)。目前，大部分大超市都開始使用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘幫助其決策，為企業(yè)的交叉售銷、 提升銷售、銷售推薦提供支持，更好地為顧客的服務(wù)，實現(xiàn)企業(yè)與顧客雙贏。2.1.4客戶關(guān)系管理在產(chǎn)品高度同質(zhì)化、客戶需求多樣化的今天，如何進(jìn)行有效地

9、客戶關(guān)系管理已是企 業(yè)競爭能力提升的的重要基礎(chǔ)。以前，人們認(rèn)為客戶關(guān)系管理就是“以客戶為中心”對 客戶進(jìn)行管理，這種觀點雖然有一定的道理，但只是概念性描述，沒有具體的量化指導(dǎo) 措施。只是片面強調(diào)表面現(xiàn)象，沒有深層次的分析。如無法精準(zhǔn)地辯別出那些客戶最有 價值，對如何保持客戶和流失客戶分析缺少令人信服的方案。2.2數(shù)據(jù)挖掘在人力資源管理中的應(yīng)用2.2.1基于關(guān)聯(lián)規(guī)則分析的應(yīng)用關(guān)聯(lián)規(guī)則是行如X-Y的蘊涵表達(dá)式，其中X和Y是不相交的項集。關(guān)聯(lián)規(guī)則的 強度可以用他的支持度和置信度度量。支持度確定規(guī)則可以用于給定數(shù)據(jù)集的頻繁程 度，而置信度確定Y包含X的事物中出現(xiàn)的頻繁程度。最有名的簡單的例子就是啤酒

10、和尿布。而在人力資源管理的六大模塊中，同樣的可以使用到關(guān)聯(lián)規(guī)則分析，例如人力 資源規(guī)劃可以與崗位的設(shè)計相聯(lián)系，人員培訓(xùn)管理在一定程度上也影響效績管理等等。 有了這一系列的分析后，我們會得出企業(yè)需要招聘什么樣的人才。2.2.2基于聚類分析的應(yīng)用聚類分析師根據(jù)在數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)的描述對象及其關(guān)系的信息，將數(shù)據(jù)對象分組。其 目標(biāo)是，組內(nèi)的對象相互之間是相似或相關(guān)的，而不同組中的對象是不同的。組內(nèi)的相 似性越大，組間差別就越大，聚類就越好。在人員招聘中，我們將人力資源看做是一個 簇，則人員信息為多個子簇。對應(yīng)聘者的不同信息將其進(jìn)行分類，劃分到某一個字簇， 從而形成一個層次聚類。企業(yè)只需根據(jù)自己的職位需求在這

11、個層次聚類中尋找自己所需 的人才。2.3數(shù)據(jù)挖掘在客戶關(guān)系管理中的應(yīng)用通過使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，企業(yè)能從大量的客戶信息中挖掘出有價值的信息，提供給 決策者，為企業(yè)提供決策支持，也充分發(fā)揮了企業(yè)實施CRM的效用。2.3.1交叉銷售交叉銷售是指企業(yè)向老客戶銷售新的產(chǎn)品或服務(wù)的營銷過程。通過對企業(yè)銷售數(shù)據(jù) 庫中的數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，挖掘出客戶的各種特征與購買的商品之間的聯(lián)系，從而為企 業(yè)制定合理的銷售策略、提高客戶的購買積極性。2.3.2客戶流失分析分析客戶行業(yè)，防止客戶流失。隨著市場競爭越來越激烈，獲得一個新客戶的開銷 越來越大，通常是設(shè)法留住一個老客戶開銷的幾倍，因此保持老客戶就顯得更有價值。 所以企

12、業(yè)利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析客戶行為是十分有必要的。找出當(dāng)前客戶中可能流失的 客戶，采取相應(yīng)的措施防止客戶的流失，達(dá)到保持老客戶的目的。2.3.3客戶信用分析客戶的信用分析是非常重要的，因為一旦發(fā)生信用風(fēng)險和欺詐行為，企業(yè)將面臨巨 大的損失。采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，可以從客戶數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)分析預(yù)測出客戶欺詐發(fā)生的 可能性，使得企業(yè)可以準(zhǔn)確、及時地對各種欺詐風(fēng)險進(jìn)行監(jiān)視和預(yù)警，盡可能的降低自 己的風(fēng)險成本。2.3.4客戶類別分析在分析型CRM系統(tǒng)中，可以利用挖掘方法對客戶群體進(jìn)行分類，以便于企業(yè)及時 地發(fā)現(xiàn)高價值的客戶，或?qū)F(xiàn)有的其他類型客戶轉(zhuǎn)化為高價值的客戶。這樣企業(yè)就可以 針對有價值的客戶提供更有特色的

13、、個性化的服務(wù)，提高客戶的滿意度和企業(yè)的競爭力， 為企業(yè)創(chuàng)造更多的利潤。使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，企業(yè)可以從收集的大量的客戶數(shù)據(jù)信息中，挖掘出隱藏在其中 的，有價值的客戶信息，從而更好地了解和洞察客戶，并制定出相應(yīng)的、有效的市場營 銷和客戶服務(wù)等決策。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在CRM中具有非常關(guān)鍵的作用，正是有了數(shù)據(jù)挖 掘技術(shù)的支持，CRM的目標(biāo)才可以更好的實現(xiàn)。3數(shù)據(jù)挖掘?qū)ζ髽I(yè)發(fā)展的意義隨著數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的不斷發(fā)展和企業(yè)越來越重視從營銷數(shù)據(jù)中獲得知識，數(shù)據(jù)挖掘 技術(shù)的在企業(yè)營銷數(shù)據(jù)管理中將扮演著更為重要的角色。同時企業(yè)信息化的加強和營銷 定量分析的俱增，數(shù)據(jù)挖掘技在企業(yè)營銷管理的中應(yīng)用將越來越廣。充分利用數(shù)據(jù)挖據(jù) 技術(shù)為企業(yè)的營銷管理服務(wù)，提高從營銷數(shù)據(jù)庫中發(fā)現(xiàn)知識的能力，從而使企業(yè)在競爭 中處于有利位置。商業(yè)