基于数据挖掘的连锁超市决策支持系统
商务智能与决策支持——案例及案例分析
商务智能与决策支持——案例及案例分析随着互联网技术的不断发展，大量数据被生产出来，这些数据中蕴含着巨大的商业价值。
商务智能和决策支持系统可以利用这些数据，提供决策制定者与业务分析师期望的数据驱动洞察，以优化业务决策。
以下是几个商务智能和决策支持系统的案例及案例分析。
案例1：超市销售决策支持系统在某家超市中，决策制定者需要决策哪些产品需要采购、以及量级的大小，以及哪些产品需要促销，以达到推广和促进销售的目的。
为了实现这些目的，该超市实现了一个决策支持系统。
决策支持系统采用商务智能数据仓库，从行业数据中导入了大量销售数据，包括每天、每周、每月、甚至每小时的交易、营销、库存和采购等数据。
该系统采用了高级数据可视化来表示销售数据，以帮助决策制定者快速识别有趣的数据趋势。
该系统还使用了预测分析，以辅助决策制定者预测某种产品的销售情况，并为其提供推荐；也使用了关联分析，以查找哪些产品最常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常在一起出售。
通过使用这个决策支持系统，超市看到了显着的效益。
决策支持系统帮助他们预测哪些产品将具有更高的需求，帮助他们采购了更合适的库存量，以及哪些产品需要进行促销以提高销售。
超市转型成了一个以数据为驱动的企业。
案例2：在线零售商的数据分析一家在线零售商使用商务智能、数据挖掘与分析技术来对订单，商品，顾客及销售数据进行分析，以帮助经营者做出更加精准的商业决策。
他们使用了大量的内部和外部数据来源，以建立一个全面的数据仓库，数据包括订单历史、销售历史、客户数据、产品数据和行业趋势等。
他们使用了数据挖掘和预测性分析来发现顾客的需求以及未来销售趋势。
通过分析他们的数据，该在线零售商能够快速识别哪些产品的销售量增加，哪些产品的销售量下降，哪些产品的客户评分较低，并能及时调整库存和价格等策略来优化他们的销售。
此外，经营者能够更好地识别他们的目标客户及其需求，以提供更好的客户服务。
基于数据挖掘的智能决策支持系统
关键词： 数据挖掘； 数据仓库； 智能决策支持系统 中图分类号： ＴＰ ３１１ 文献标识码： Ａ 文章编号： １００９－ ３０４４（２００７）０２－ １０３０３－ ０２
Ｓ ｔｒｕｃｔｕｒｅ ｏｆ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ Ｄｅｃｉｓ ｉｏｎ Ｓ ｕｐｐｏｒｔ Ｓ ｙｓ ｔｅｍ Ｂａｓ ｅｄ ｏｎ Ｄａｔａ Ｍｉｎｉｎｇ ＨＵＡＮＧ Ｚｈｅｎ
（１）必须具有知识表示与处理能力， 能有效地提供关于 模 型 建 造 与 操 纵 的 知 识 、关 于 领 域 的 知 识 以 及 决 策 者 的 经 验 。
（２）提 供 一 般 性 的 模 型 操 纵 方 法 ， 支 持 结 构 化 的 模 型 建 造 ， 同 时提供有效的模型选择策略。
（３）具 有 学 习 和 自 我 演 进 的 能 力 。 （４）提 供 模 型 的 抽 象 与 模 型 的 具 体 相 分 离 的 机 制 。 （６）提 供 模 型 运 行 结 果 的 解 释 机 制 。 ３．５ 方法库管理系统 （Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ Ｂａｓｅ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｓｙｓｔｅｍ ， 简 称 ＡＢＭＳ） 方 法 库（Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ Ｂａｓｅ）类 似 于 程 序 库 ， 包 含 面 向 多 种 应 用 的 程序包或功能程序。 方 法 库 管 理 系 统 （Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ Ｂａｓｅ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｓｙｓｔｅｍ）对 程 序 方法提供多种功能操作。 方法库系统（Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ Ｂａｓｅ Ｓｙｓｔｅｍ）包括方法库和方法库管理 系统。有的人认为， 在宏观上考虑， 可以把模型和方法统一看成是 模型。但把方法库单独作为决策支持系统的一部分， 有其优势所 在， 比较有利于对模型进行管理。一般来说， 可以把方法库看作由 基 本 方 法 和 标 准 算 法 组 成 。它 为 模 型 提 供 基 本 模 块 和 程 序 。方 法 和模型的关系可以有： （１）一 个 模 型 有 多 个 不 同 的 方 法 。这 些 方 法 对 同 一 问 题 的 解 决 效果相同， 但具体求解方法不同， 程序也不会相同； （２）多个方法组成一个模型。例如： 预测模型可以由相 关 分 析 法 和 线 性 回 归 法 两 者 共 同 组 成 。相 关 分 析 法 从 大 量 的 试 验 数 据 中 选择那些相关性显著的因子， 舍弃那些相关性不显著的因子。线 性回归方法是对那些显著因子的变化数据， 利用最小二乘法建立 线性回归方程。之后利用该回归方程来预测今后的情况。 ３．６ 知 识 库 管 理 系 统 （Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ Ｂａｓｅ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｓｙｓｔｅｍ ， 简称 ＫＢＭＳ） 知识库（Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ Ｂａｓｅ）提供知识的表示和存储。
基于DW的连锁超市决策支持系统的研究与设计
顾客信息 、 连锁店信 息、 供货 商信息 、 售信 息 以及 一 销
些外部数据 。其 中销售信息来 自连锁 超市联机业 务管 理信息系统 ， 外部数据 主要包括竞争 数据、 市场 占有率
等 。这些数据通过清理 、 抽取 、 转换后 加载到连锁 超市
方面 ， 管理者与决策者仅能根据 固定 的、 定时的报表系 统获得有限的业务 信息 ， 法从海 量 的业 务数据 中提 无 炼 出决策信 息以适应 当今零售业激烈 的市场竞争 。基 于 Ｄ 的 Ｄ Ｓ较 好地解 决 了这些 问题。笔者 在 连锁 Ｗ Ｓ 超市联机业务 管理信息系统 的基 础上 ， 综合运用 Ｄ Ｗ，
俞 磊 ， 国祥 周
（ 合肥工业大学 计算机与信息学院， 安徽 合肥 ２００ ） ３０ ９
摘 要 ： 中在连锁 超市 原有 的联机 业务 管理信 息系 统 的基础 上 ， 文 综合 运 用 了数 据 仓 库 （ Ｗ ）联机 分 析处 理 （ Ｌ Ｐ 、 Ｄ 、 Ｏ Ａ ）数
据 挖 掘（ Ｍ） Ｄ 等新 兴技术 ， 发了一个 完 整的 连锁超 市决策 支持 系统 。简 明扼要 地介 绍 了 系统 的体 系结 构 和总 体实 现 ， 开 并 对 Ｄ ， Ｌ Ｐ和 Ｄ 等关 键部 件的设 计作 了详尽 的论 述 。 Ｗ ＯＡ Ｍ 关 键词 ： 决策 支持系 统 ； 据仓库 ； 数 联机 分析 处理 ； 数据挖 掘 中图分 类号 ： Ｐ １ ． Ｔ ３６８ 文献标 识码 ： Ａ 文章编 号 ：６ ３ ２ Ｘ ２ ０ ）４ ０ １ ４ １７ —６ ９ （０７０ —０４ —０
连锁超市经营决策支持系统设计
ｐ ｒ ａ ｋ ｔ ｔ ｋ ｆ ｃｉ ｅ ｍａ ｋ ｔ ｇ ｓｒｔ ｇ ｎ ｅ ｓ ｎ ｂ ｅ ｇ ｉ ｅ ｔ ｅ ｃ ｎ ｕ ｔ ｎ ｅ ｍ ｒ ｅ ｏ ｍａ ｅ ｅ ｅ ｔ ｒ ｅｉ ｔ ｅ ｙ ａ ｄ ｒ ａ ｏ ａ ｌ ｕ ｄ ｏ ｔ ｏ ｓ ｍｐ ｉ ． ｓ ｖ ｎ ａ ｈ ｏ
ｍａ ｋ ｔｃ ｍｐ ｔ ｉｎ，ｗｅａ ｅ ｉ ｅ ｄ ｏ ｅ ｉｉ ｎ ｓ ｐ ｒ ｙ ｔ ｍ ｉ ｈ ｃ ｎ ｇ ｔｕ ｅｕ ｎ ｏ ａｉ ｎ ｔ ｒ ｕｇ ａａ ｍｉ — ｒ ｅ ｏ ｅｉ ｏ ｔ ｒ ｎ ｎ ｅ ｆａ ｄ ｃｓｏ ｕ ｐｏｔｓ ｓｅ ｗｈ ｃ ａ ｅ ｓ ｆ ｌｉｆ ｒ ｔ ｈ ｏ ｈ ｄ ｔ ｎ ｍ ｏ ｉｇ ｎ ．Ｔｈ ｙ ｔｍ ｍｐ ｏ ｅ ｅ Ａｐｒｏｉａｇ ｒｔ ｍ ｅ ｎ ｌ ｓ ｓ ｔ ｅ “ｓ ｏ ｐ ｎ ａ ｋ ｔ ｏ ｅ ｃ ｓｏ ｒ． Ｆｉ ｔ ｅ ｓ ｓｅ ｉ ｒ ｖ ｓ ｔ ｈ ｉｒ ｌ ｏ ｈ ｉ ｗｈ ｎ ａ ａｙ ｅ ｈ ｈ ｐ ｉ ｇ ｂ ｓ ｅ ” ｆｔ ｕ ｔ ｍｅ ｓ ｈ ｓ ｙ，ｉ ｒｌ ｔ ｃ ａ ｓｆｅ ｅ ｏ ｌｓ ｉ ｓ ｔ ｃ ｍｍｏ ｉｉ ｓ ｉ ｔ ｏ ｉ ａ ｅ ｏ ｅ ｎ ｅ ｉｈ ｅ ｖ ｌ ｅ ｂ ｔ ｅ ｅ ｉ ｈ ｄ ｔｅ ｎ ｏ ｓ ｍｅ ｂ ｇ ｃ ｔｇ ｒ ｓ ａ ｄ ｓ ｔ ｗｅ ｇ ｔ ｄ ａ ｕ ｅｗｅ ｎ ｔ ｍ． Ｔ ｅ ｔ ｅ ａｕ ｔｓ ｔ ｅ ｉ ｓ ｈ ｈ ｎ ｉ ｖ ｌ ａ ｅ ｈ ｗｅ ｇ ｔ ｄ ｄ ｇ ｅ ｆｃ ｎ ｄ ｎ ｅ，ａ ｎ ｓｏ ｔｔ ｅ ｉ ｔｉ ｓｃ ｌｎ ｓ ａ ｎ ｅ ｃ ｍｍｏ ｉｉｓ ｈ ｕ ｔｈｅｐ ｅ ｃ ａ ｎ Ｓ — ｉｈ ｅ ｅ ｒ ｅ ｏ ｏ ｆ ｅ ｃ ｉ ｎｄｆ ｄ ｕ ｎｒｎ ｉ ｉ ｋ ｍｏ ｇ ｔ ｏ ｉ ｈ ｈ ｄ ｔｅ ．Ｔ ｓ ｉ ｌｓ ｔ ｈ ｉ Ｕ ｈ
基于数据挖掘技术的商业决策支持系统的研究
基于数据挖掘技术的商业决策支持系统的研究文中在数据挖掘技术的基础上，对商业决策支持系统进行了深入地研究。
并简明扼要地介绍了系统的体系结构。
标签：商业决策支持数据挖掘一、概述近些年来，随着商业企业管理信息系统在商业企业中的普及，商业的管理信息系统在许多商业部门中已占有重要地位。
越来越多的商场建造了自己的商业管理信息系统用来管理内部业务，提高竞争实力，这些信息系统已经被用来有效的解决商业企业业务量繁多，数据信息量大，手工处理繁琐缓慢等问题。
但目前国内大多数的商业信息系统仍停留在业务处理为主的POS销售系统和简单的财务处理系统上，仅有极少数商业信息系统提供功能有限的数据分析和决策支持(DSS)。
而一个适应市场竞争的商业信息系统不仅仅要能够处理销售和报表．而且要能提供数据分析和决策支持(DSS)．因此，人们需要建立一个具有强大数据分析和决策支持的商业决策支持系统来满足市场竞争和管理决策的需要。
数据挖掘技术在商业决策支持中的应用主要基于AI、统计学等技术,高度自动化地分析大量的商业原始数据,做出归纳性的推理,从中挖掘出潜在的模式,预测客户的行为,帮助商业决策者调整市场策略,减少风险,做出正确的决策,体现一种决策支持过程。
二、数据挖掘的技术特点数据挖掘是一种很好的知识提取方法。
数据挖掘能通过预先设定的算法自动处理数据库中大量的原始数据，应用各种方法和手段从大量数据中抽取出具有必然性、富有意义的模式，挖掘出对象间的特定关系，找出人们对所需问题的解答，为决策服务。
数据挖掘过程所形成的知识主要有概念、规则、规律、模式和约束等。
取得这些结果采用的主要方法和技术包括统计学、聚类分析和模式识别、决策树分类、人工神经网络和遗传算法、规则归纳以及可视化技术等。
三、商业决策支持系统的结构和功能基于对商品流通环节及其管理要求的分析，可以确定商业企业决策支持系统的结构.如图所示：其中进货管理系统包括对供货商信息、供货商供应商品信息的管理及进货时供货商选择、进货时间、进货周期、进货成本等方面的分析。
基于数据挖掘技术的决策支持系统及应用探讨
基于数据挖掘技术的决策支持系统及应用探讨作者：张泽雅来源：《科技传播》 2015年第19期张泽雅装甲兵工程学院，北京 100072摘要文章介绍了数据挖掘技术的概念，分析了基于数据挖掘技术的决策支持系统，探析了基于数据挖掘技术决策支持系统的应用，以供参考。
关键词数据挖掘技术；决策支持系统；应用中图分类号 TP3 文献标识码 A 文章编号 1674-6708（2015）148-0098-02随着数据库技术的快速发展和广泛应用，人们对数据信息提出了更高层次的需求，但是传统的决策支持系统并不能够满足人们在分析层次、决策层次的实际需求，基于数据挖掘技术的决策支持系统应运而生。
基于数据挖掘技术的决策支持系统，利用数据挖掘技术强大的数据挖掘功能，能够为决策支持系统提供有效、可靠、全面的数据信息，帮助决策人员快速、准确的做出决策，由此可见其重要性。
1 数据挖掘技术的概念分析数据挖掘指的是从随机的、模糊的、有噪声的、不完全的、大量的数据信息中，提取隐含在其中的人们事先不知道，但是又有用、潜在的信息知识。
数据挖掘涵盖了高性能计算、数据可视化、机器学习、统计学、数据仓库以及数据库系统等众多领域，广泛涉及到归纳逻辑变成、信号处理、图像数据库、空间数据分析、模式识别以及人工神经网络等众多学科。
数据挖掘由三层体系结构组成，其体系结构如图1 所示。
2 基于数据挖掘技术的决策支持系统分析基于数据挖掘技术的决策支持系统，能够有效的解决传统决策支持系统存在的问题，基于数据挖掘技术的决策支持系统架构构建表现为以下几个方面。
2.1 创建数据仓库为了满足决策支持系统的实际要求，要求数据仓库的数据具备以下特点：统一性、抽象性以及概括性，并且部门数据库与数据仓库中间还应该设置一个虚拟层，该层的功能是对数据仓库提取的数据进行清洗。
结构设计时数据仓库设计的重点，包括物理设计与逻辑设计两个方面。
1）数据库物理设计。
数据库在物理设备上的存取、储存结构称之为物理结构，良好的物理结构设计能够增大事务吞吐率、提高储存空间利用率、缩短事务相应时间、提高存取效率等，其中存取方法是物理设计的重点，常用的存取方法包括HASH 存取方法、索引存取方法等。
基于数据仓库连锁店决策支持系统模型的研究
《基于数据仓库连锁店决策支持系统模型的研究》摘要：随着连锁经营模式在商业领域的广泛应用，连锁店面临着日益复杂的市场环境和激烈的竞争压力。
为了提高决策的科学性和准确性，基于数据仓库的连锁店决策支持系统应运而生。
本文深入研究了基于数据仓库的连锁店决策支持系统模型，包括数据仓库的设计、数据抽取与转换、联机分析处理（OLAP）和数据挖掘等关键技术。
通过实际案例分析，展示了该系统模型在连锁店经营决策中的应用效果，并对未来的发展趋势进行了展望。
关键词：数据仓库；连锁店；支持系统；模型一、引言在当今竞争激烈的商业环境中，连锁店作为一种重要的商业经营模式，需要不断提高决策的科学性和准确性，以应对市场变化和竞争挑战。
传统的决策支持系统往往依赖于单一的数据库，数据来源有限，分析能力不足，难以满足连锁店的决策需求。
而基于数据仓库的决策支持系统，通过整合多源数据，提供强大的数据分析和挖掘功能，为连锁店的经营决策提供了有力的支持。
二、数据仓库在连锁店决策支持中的作用（一）整合多源数据连锁店通常拥有多个门店，每个门店都有自己的销售数据、库存数据、客户数据等。
数据仓库可以将这些分散的数据整合起来，形成一个统一的数据视图，为决策分析提供全面的数据支持。
（二）提供历史数据分析数据仓库可以存储大量的历史数据，通过对历史数据的分析，连锁店可以了解市场趋势、客户行为、销售规律等，为制定长期的经营策略提供依据。
（三）支持联机分析处理（OLAP）OLAP 技术可以对数据仓库中的数据进行多维度分析，帮助连锁店管理人员从不同角度观察数据，发现问题和机会。
例如，通过分析不同地区、不同时间段、不同产品类别的销售情况，制定针对性的营销策略。
（四）数据挖掘与预测数据挖掘技术可以从数据仓库中发现隐藏的模式和关系，为连锁店提供预测和决策支持。
例如，通过挖掘客户购买行为数据，可以预测客户的需求，进行精准营销；通过分析销售数据和库存数据，可以预测库存需求，优化库存管理。
基于数据挖掘的企业决策支持系统研究
5.决策支持：根据数据挖掘结果生成相关的分析报告和预测结果，为业务决策提供有效支持。
6.系统测试和上线：进行系统测试，并将系统部署到企业内部，供企业管理者使用。
五、总结
基于数据挖掘的企业决策支持系统，可以帮助企业更好地理解市场和顾客需求，提高决策的效率和准确性。未来，随着数据挖掘技术的不断发展，基于数据挖掘的企业决策支持系统也将逐步成为企业智能化发展的一个重要方向和趋势。
1.高效性和准确性：企业决策支持系统可以自动进行数据挖掘和多维分析，提高决策的效率和准确性。
2.实时性：企业决策支持系统可以实时更新数据，根据实时数据进行分析和决策。
3.智能化：企业决策支持系统可以帮助企业根据数据自动智能调整决策策略和方案。
4.可视化：企业决策支持系统可以将数据进行可视化处理，从而更加直观和易于理解，有助于企业管理者快速作出决策。
二、 基于数据挖掘的企业决策支持系统概述
基于数据挖掘的企业决策支持系统是指将企业数据资产利用数据挖掘和决策支持技术构建的一套软件系统，以帮助企业从数据中发现潜在的规律和关系，以达到辅助企业决策的目的。该系统主要包含三个部分：
1.数据挖掘工具模块：包括数据准备、数据挖掘、模型评估等关键步骤，用于从企业海量数据中挖掘出有价值的信息。
数据挖掘技术作为一种从海量数据中提取有用信息的手段，可以在企业决策中发挥极其重要的作用。通过对销售数据、用户反馈数据等多维数据进行分析和挖掘，企业可以深入了解市场的需求和消费者的需求，从而更好地为市场定位和产品研发提供支持。
以电商企业为例，通过数据挖掘技术对用户的购物记录、收藏记录、搜索记录等海量数据进行分析和挖掘，可以帮助企业发现顾客的偏好和需求，进而提供个性化的推荐商品和优化营销策略。此外，在供应链管理、风险控制等各个领域，数据挖掘技术也都有着广泛的应用。
基于数据挖掘的企业决策支持系统设计
基于数据挖掘的企业决策支持系统设计随着信息技术的飞速发展，数据变得越来越重要，企业管理者也越来越关注如何利用数据找出关键信息，更好地支持决策。
数据挖掘作为一种寻找数据内部规律和趋势的技术，成为企业决策支持的重要手段。
本文将探讨基于数据挖掘的企业决策支持系统的设计，重点分析该系统如何实现数据挖掘、数据分析和决策支持。
一、企业决策支持系统的设计原则企业决策支持系统可以帮助企业管理者更好地获取、处理和分析公司内部和外部的数据信息，并根据这些信息作出决策。
在设计企业决策支持系统时，应考虑以下几个原则：1. 定义目标：要明确企业决策支持系统所要解决的问题和实现的目标，例如更好地了解市场趋势、预测销售额等。
2. 数据质量：数据质量是企业决策支持系统的关键因素之一，系统必须利用高质量和准确性的数据，以尽量减少误差和提高决策的准确性。
3. 算法选择：选择适当的算法是实现数据挖掘和分析的关键。
不同的算法适用于不同的数据类型和问题，因此需要根据实际需求选择合适的算法。
4. 用户友好：企业决策支持系统必须易于使用，用户界面应该设计得简单明了，易于理解和操作，以便管理者和员工能够快速了解数据信息。
5. 实时性：随着企业环境的不断变化，企业决策支持系统应该能够及时获取、处理和分析数据，并在最短时间内提供决策所需要的信息。
二、数据挖掘在企业决策支持系统中的作用数据挖掘是寻找有用的模式或规律的过程，从大规模数据中发现隐藏的关系，再把这种关系转换为可以为决策支持所用的信息。
在企业决策支持系统中，数据挖掘可以应用于各种领域，如市场研究、客户分析、销售预测等。
以下是数据挖掘在企业决策支持系统中的一些常见应用：1. 市场分析：通过数据挖掘技术，企业可以了解市场规模、竞争对手、潜在的顾客需求等信息，从而制定有效的市场营销策略。
2. 客户分析：数据挖掘技术可以帮助企业了解客户的偏好和行为模式，从而更好地预测客户需求和行为，提高客户满意度和忠诚度。
基于数据挖掘技术的决策支持系统开发
基于数据挖掘技术的决策支持系统开发第一章：绪论1.1 研究背景随着大数据时代的到来，企业面临着海量的数据，如何从这些数据中获取有用的信息，成为众多企业面临的难题。
由此，数据挖掘技术逐渐应用到企业的经营中，并逐步发展为决策支持系统的重要组成部分。
基于数据挖掘技术的决策支持系统具有提高决策效率、缩短决策周期、减少决策风险等优点，被越来越多的企业所采用。
1.2 研究对象和研究目的本文以某企业为例，探讨基于数据挖掘技术的决策支持系统的开发过程，旨在提供一种可操作性较强的开发方法，为企业的决策实践提供指导意义。
第二章：相关技术分析2.1 数据挖掘技术简介数据挖掘技术是一种从大量数据中（包括结构化数据和非结构化数据）抽取出难以被人类所发现的、潜在的、有用的、新颖的、可理解的知识和信息的技术。
数据挖掘算法包括分类、聚类、关联规则挖掘、时序分析、异常检测等。
2.2 决策支持系统简介决策支持系统（DSS）是利用计算机和其它现代技术，根据人的意愿和管理者的信息需求，进行模拟、分析、推理等一系列过程，以协助他们作出决策，提高决策质量的智能化系统。
第三章：系统设计3.1 系统需求分析需求分析是系统设计的首要任务，主要包括对系统使用者、运行环境、数据源、数据使用规则、系统功能与性能、用户交互界面等进行分析。
3.2 系统整体架构设计基于需求分析，我们可以设计出系统整体框架。
本文所涉及到的基于数据挖掘技术的决策支持系统，主要包括数据仓库、数据预处理、数据挖掘、数据可视化和决策支持等模块。
3.3 数据预处理模块设计数据预处理是数据挖掘工作的重要前提，包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等步骤。
本模块主要负责数据清洗和数据集成。
3.4 数据挖掘模块设计数据挖掘是整个系统的核心，包括分类、聚类、关联规则挖掘、时序分析、异常检测等算法。
本模块主要针对特定问题选择合适的数据挖掘算法进行实现。
3.5 数据可视化模块设计数据可视化模块将通过图表、报表、地图等方式将挖掘出来的信息直观地呈现给用户。
基于数据挖掘的决策支持系统及应用研究
基于数据挖掘的决策支持系统及应用研究基于数据挖掘的决策支持系统及应用研究随着信息技术的快速发展，数据量增加了，但数据价值的开发却并不容易。
为了有效地利用这些数据，并做出更佳的商业决策，决策支持系统（DSS）应运而生。
而数据挖掘技术则是决策支持系统中的重要部分，其作用是从数据中提取出有价值的知识。
本文主要探讨基于数据挖掘的决策支持系统及应用研究。
一、数据挖掘技术数据挖掘技术是一种利用各种算法和方法对数据进行分析和处理的过程。
数据挖掘涉及到一系列的过程，包括数据预处理、数据采样、特征提取、模型建立等等。
首先，数据预处理包括数据清洗、数据转换、数据集成等步骤。
通过数据预处理可以保证原始数据的质量，并能够更好的进行分析。
其次，数据采样是指从大数据集中随机采取一个子集用于分析。
在大数据时代，数据量庞大，如果将全部数据用于分析，则不仅浪费时间和资源，还会影响效率。
数据采样可以缩小数据集，提高分析效率，同时保证数据的代表性和可靠性。
特征提取是指对数据进行降维处理，将数据中的冗余信息去掉，提取出有用的特征信息。
通过特征提取，可以得到更加准确的数据分析结果。
最后，模型建立是数据挖掘的核心环节，其中包括聚类、分类、关联规则发现等多种方法。
二、决策支持系统决策支持系统是一种集成了一系列技术和方法的计算机系统，可以帮助企业做出更加科学的商业决策。
决策支持系统的主要功能是对数据进行分析和处理，并在此基础上提供决策建议。
决策支持系统主要分为三类：基于规则的决策支持系统、基于模型的决策支持系统和基于数据挖掘的决策支持系统。
由于本文的重点在于基于数据挖掘的决策支持系统，因此不在此进行深入介绍。
三、基于数据挖掘的决策支持系统基于数据挖掘的决策支持系统应用了数据挖掘技术，从数据中提取出有价值的知识，进行科学决策。
这种系统不仅可以帮助企业提高效率和利润，还能够发现市场或业务上的潜在机会。
基于数据挖掘的决策支持系统的主要特点是对大数据的处理能力，可以通过一些算法和模型，预测趋势和变化，帮助企业作出更加明智的决策。
面向数据挖掘的决策支持系统设计与实现
面向数据挖掘的决策支持系统设计与实现1. 引言数据挖掘是从大量数据中发现有用的信息和知识的过程，已经成为了现代企业决策的重要手段。
而决策支持系统是帮助人们在特定领域进行决策的计算机程序，其中包括了数据收集、处理、分析和可视化等功能。
本文旨在介绍面向数据挖掘的决策支持系统的设计与实现。
2. 系统架构数据挖掘与决策支持系统有着密不可分的关系，因此系统架构必须考虑两者的特点。
我们将系统设计为一个典型的客户-服务器模型，客户端用于提供用户接口，而服务器端则处理数据挖掘和决策支持的功能。
客户端包括用户界面、数据输入和结果输出，服务器端包括数据预处理、数据分析、模型构建和结果输出。
此外，我们还可以将邮件、短信和语音等机制集成到系统中，以方便用户获取决策结果。
3. 数据预处理在任何数据挖掘活动之前，预处理是必不可少的步骤之一。
本系统需要实现的数据预处理有：去除重复数据、处理缺失值和异常值、数据变换和变量选取。
在这些步骤中，数据变换和变量选择是比较重要的，因为它们决定了最终挖掘的模型的有效性和可移植性。
4. 数据挖掘数据挖掘是这个系统的核心部分，也是最具挑战性的部分。
本系统需要实现的数据挖掘任务有分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等。
数据挖掘需要使用合适的算法和技术，例如决策树、神经网络、支持向量机、朴素贝叶斯、聚类和关联规则等。
5. 模型构建在数据挖掘的过程中，我们获得了一些模型，它们用于预测、分类、聚类和关联规则挖掘等任务。
因此，必须将这些模型进行评估和选择，并根据评估结果选择合适的模型。
对于分类模型，评估方法包括Accuracy、Sensitivity和Specificity等；对于聚类模型，评估方法包括SSE、Silhouette和CH等。
6. 决策支持系统决策支持系统包括了数据分析、决策规则和可视化等模块，这个系统将提供一些工具和机制，帮助用户快速分析和理解数据，进行决策。
其中，决策规则模块可以支持人机交互式决策，用于预测和报告生成等操作；可视化模块可以提供丰富的图表和图形，帮助用户理解各种决策结果。
基于数据挖掘的决策支持系统及应用
在医疗领域，基于数据挖掘的决策支持系统可用 于疾病诊断、治疗方案优化、患者管理等，提高 医疗质量和效率。
在公共安全领域，基于数据挖掘的决策支持系统 可用于犯罪预测、公共卫生事件预警等方面，提 高社会公共安全水平。
02
数据挖掘技术
聚类分析
01
02
03
K-均值聚类
通过指定聚类数目K，将 数据划分为K个簇，使得 同一簇内的数据相似度高 ，不同簇的数据相似度低 。
结果解释与应用
• 系统集成：将数据挖掘模块与决策支持系统集成，实现数据的实时分析和预警等功能。
结果解释与应用
应用领域包括但不限于 金融：信用评分、风险评估、投资策略分析等。 医疗：病患分类、疾病诊断、药物研发等。
结果解释与应用
零售
客户细分、市场预测、价格策略等。
能源
能源消耗预测、设备故障诊断、能效管理等。
参数调整
根据需要调整算法的参数，以提高模型的准确性和性能。
模型训练
使用训练数据集对模型进行训练，通过反复迭代和优化，使模型逐渐 逼近真实情况。
结果解释与应用
结果展示
将挖掘出的模式和规律以可视化方式展示，便于用户 理解和分析。
解释性分析
对模型结果进行解释，揭示数据背后的关系和原因。
决策支持
根据挖掘结果为决策者提供支持，如风险评估、市场 预测、客户细分等。
04
基于数据挖掘的决策支持系统构建方法
数据预处理
数据清洗
去除重复、无效或错误的数据，确保数据质量。
特征提取
从数据中提取与决策相关的特征，如时间、地点、人口统计信息等 。
数据转换
将原始数据转换为适合数据挖掘算法处理的格式。
模型构建
数据挖掘技术在决策支持系统中的应用
数据挖掘技术在决策支持系统中的应用随着信息时代的步伐加快，企业遇到了越来越多的信息化问题。
处理庞杂数据、决策过程复杂、人类思维局限性等问题已日渐突显。
如何有效地处理和利用这些数据，提升决策效率和质量，成为企业发展的重要因素之一。
数据挖掘技术为企业的决策支持系统提供了有力的帮助。
本文将从数据挖掘的定义、决策支持系统及其优势、数据挖掘技术在决策支持系统中的应用等方面展开探讨。
一、数据挖掘的定义数据挖掘是一种从大量数据中发现模式和规律的过程，被广泛应用于商业、医学、教育等领域。
数据挖掘包含多种技术，如聚类分析、决策树、关联规则挖掘等。
数据挖掘技术通过对数据的预处理、模型建立、模型评估和模型应用等步骤，将数据转换为知识。
二、决策支持系统及其优势决策支持系统（DSS）是一种应用于组织决策制定的计算机系统，它结合了人类专家的知识和计算机技术，为企业决策者提供了快速、准确的信息和决策支持。
决策支持系统的优势主要表现在以下几个方面：（一）提高决策效率和质量：决策支持系统能够根据各种因素和数据提供多种方案支持决策制定，在短时间内提供最优决策方案，提高决策效率和质量。
（二）增强决策的科学性和准确性：决策支持系统能够对各种数据进行挖掘和分析，提供多样化的数据可视化呈现，帮助决策者全面了解各种情况，增强决策的科学性和准确性。
（三）提高管理水平和效率：决策支持系统集成了各种先进的计算机技术，能够为企业管理人员提供实时的数据和决策支持，提高管理水平和效率。
三、数据挖掘技术为决策支持系统提供了重要的技术支持和数据支持，应用广泛，主要表现在以下方面：（一）行为分析数据挖掘技术可以通过分析和挖掘大量的用户数据，如购买记录、点击记录、搜索记录等，揭示用户的行为特征和偏好，提供用户画像，为企业提供精准的市场分析和产品销售策略，从而提高销售效率和用户满意度。
（二）风险管理数据挖掘技术可以从大量数据中发现潜在的风险因素和规律，对企业的场景、业务进行全面分析，为企业提供有力的风险管理和决策支持，从而降低企业的风险和损失。
数据挖掘与决策支持系统
数据挖掘与决策支持系统在当今信息爆炸的时代，大量的数据被生成和存储。
如何从这些海量的数据中提取有用的信息，成为了一个重要的问题。
数据挖掘作为一种技术，应运而生。
它通过分析和挖掘数据中的模式、关系和趋势，帮助人们发现隐藏在数据背后的知识和价值。
而决策支持系统则是在数据挖掘的基础上，为决策者提供辅助决策的工具和方法。
数据挖掘可以应用于各个领域，如市场营销、金融、医疗等。
以市场营销为例，通过数据挖掘可以分析消费者的购买行为和偏好，帮助企业制定精准的营销策略。
通过对大量的销售数据进行分析，可以发现哪些产品的销量较高，哪些因素影响了消费者的购买决策，从而为企业的产品定位和市场推广提供指导。
在金融领域，数据挖掘可以用于风险评估和投资决策。
通过对历史交易数据的分析，可以发现不同投资组合的收益和风险之间的关系，帮助投资者制定更加科学的投资策略。
决策支持系统则是在数据挖掘的基础上，将数据与决策过程相结合，为决策者提供决策所需的信息和工具。
决策支持系统可以根据数据的分析结果，为决策者提供不同的决策方案，并对各个方案进行评估和比较。
通过模拟和预测，决策支持系统可以帮助决策者了解不同方案的可能结果和风险，从而做出更加明智的决策。
同时，决策支持系统还可以提供决策过程中所需的各种工具和方法，如决策树、模型建立等，帮助决策者更好地理解和分析问题。
然而，数据挖掘和决策支持系统也面临着一些挑战和问题。
首先，数据的质量和准确性是数据挖掘和决策支持系统的基础。
如果数据存在错误或者缺失，将会对分析结果和决策产生不良影响。
因此，确保数据的质量和准确性是至关重要的。
其次，数据挖掘和决策支持系统需要大量的计算资源和算法支持。
在处理大规模数据和复杂问题时，需要使用高效的算法和技术，以确保分析的准确性和效率。
此外，数据挖掘和决策支持系统还需要考虑数据隐私和安全的问题。
在处理个人敏感信息时，需要采取相应的保护措施，以防止数据泄露和滥用。
为了克服这些挑战，数据挖掘和决策支持系统的研究者和开发者们不断探索和创新。
基于数据挖掘的企业决策支持系统
基于数据挖掘的企业决策支持系统一、引言随着信息化不断发展，企业要维持其竞争力，必须不断地提高其决策效率和质量，这也就需要企业决策支持系统的应用，以满足企业决策过程中对于海量数据的处理和分析需求。
本文就基于数据挖掘的方法，介绍如何实现企业决策支持系统。
二、数据挖掘技术数据挖掘是从大量数据中自动发现有价值的知识的过程。
数据挖掘技术为企业决策支持系统提供了有效的手段。
经过数据挖掘，可以从数据中获取到有用的信息，为企业决策提供依据。
1.数据预处理数据预处理是数据挖掘中的一个重要步骤，其目的是对数据进行清洗、集成、转换、规范化和缺失值处理等，以使得数据适合于分析和建模。
2.分类算法分类是数据挖掘中的一种方法，其目的是将数据集中的数据分为不同的类别。
在分类算法中，常用的方法包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。
3.聚类算法聚类是数据挖掘中的一种方法，其目的是将数据集中的数据划分为不同的组别。
在聚类算法中，常用的方法包括k均值聚类、层次聚类、密度聚类等。
4.关联规则挖掘关联规则挖掘是数据挖掘中的一种方法，其目的是发现事物之间的关联关系，为实现交叉销售和精准广告等业务提供依据。
在关联规则挖掘中，常用的方法包括Apriori算法、FP-Growth算法等。
三、企业决策支持系统架构企业决策支持系统的整体架构应包括前端展示、数据处理和后端数据存储三个重要组成部分。
其中，前端展示是展示分析结果的界面，采用数据可视化技术可以更加直观地展示数据信息；数据处理是对数据进行挖掘和分析的过程，采用上述数据挖掘算法可以提取出有用的数据信息；后端数据存储主要是存储企业的历史数据备份，最终为企业决策提供支持。
四、应用案例假设一家快递公司要优化送货路线，以最小化路程和节省时间，可以采用数据挖掘的方法。
首先，该企业需要采集包裹信息，包括发件人和收件人的位置、大小和重量等。
接着，通过数据预处理处理这些数据，并根据数据分析结果确定合适的路线。
基于数据挖掘的决策支持系统
基于数据挖掘的决策支持系统在市场经济环境下，企业竞争越来越激烈，如何有效地提高企业管理水平和经济效益，挖掘市场潜力，是现代企业面对的一个重要课题。
对此，企业信息化建设是提高企业管理水平的有效方法，而且企业信息化已经从最初的简单整合企业信息资源，发展到现在建立大型的企业信息数据库，并从数据库中发现知识，以提供给决策层应用，从而达到辅助企业管理及决策的目的。
1.基于数据挖掘的决策支持系统构建决策支持系统（DSS）是利用大量信息数据结合众多模型，通过人机交互，辅助各级决策者实现科学决策的系统。
该系统是一个融计算机技术、信息技术、人工智能、管理科学、决策科学等学科和技术于一体的技术继承系统。
在企业没有建立起决策支持系统前，各个部门基本上具备各自的数据信息和独立的信息处理系统，但是各个部门间信息不兼容，即使部门之间有交叉业务，但是由于信息不统一，也无法做到信息的一致性，不能有效地达到共享，造成所谓的信息孤岛。
即使建立了大型的、集成的、信息统一的数据仓库，但怎样才能在大量的数据中发现有用知识呢？这就需要一个全面的解决方案，解决数据的一致性和集成性，并在这些经过处理的数据中发现知识，以协助企业进行有效的决策和管理。
基于数据挖掘的决策支持系统就是把传统的决策支持系统和数据挖掘有机地结合在一起，通过数据挖掘技术来提高系统的智能性，在海量的数据中有效地提取有用数据，发现有用知识。
决策支持系统由两部分组成（见图1.1）：数据仓库、分析系统（即数据挖掘方法）。
1.1 数据仓库数据仓库的设计首先要满足决策支持系统的要求，决策支持系统数据库所要求的数据要具备三方面特点：概括性、抽象性、统一性。
所以在图2.1中数据仓库和部门数据库之间还应有一个虚拟层，用来为数据仓库提取有用数据，这个层的功能实现由数据挖掘的数据清洗过程完成。
数据仓库设计的关键是数据库的结构设计，包括逻辑设计和物理设计。
(1) 数据库逻辑设计逻辑设计前需要首先建立一个涉及企业各个方面的详细商业模型，即概念模型。
基于数据挖掘技术的企业决策支持系统研究
基于数据挖掘技术的企业决策支持系统研究随着信息技术的不断发展，数据变得越来越容易获得和积累。
但是数据的管理和分析是一项复杂的工作。
在商业领域，企业需要根据大量的数据做出决策。
这就需要采用数据挖掘技术来分析和挖掘数据中隐藏的信息，以提升企业的决策能力。
本文将介绍基于数据挖掘技术的企业决策支持系统的研究。
一、企业决策支持系统的定义企业决策支持系统（DSS）是一种应用计算机技术和信息技术的管理信息工具，旨在辅助人类在复杂决策情境下作出理性和有效的决策。
DSS采用各种技术，包括数据挖掘、人工智能、专家系统和模拟，以及其他决策支持工具。
它们可以使用现有的数据和信息，同时也可以利用外部数据来支持决策。
二、数据挖掘技术在企业决策支持系统中的应用数据挖掘是一种从大型数据集中提取知识的过程。
它利用计算机技术来分析数据，揭示数据中隐藏的模式和关系。
数据挖掘技术在DSS中的应用非常广泛，包括以下方面：1. 数据预处理数据预处理是数据挖掘的第一步，目的是将原始数据转换为便于分析的数据。
常见的数据预处理包括数据清理、数据集成、数据转换和数据归约等步骤。
2. 模式识别模式识别是数据挖掘的重要任务之一，主要用于寻找数据集中的异常和规律。
模式识别技术包括聚类、分类、关联规则挖掘和异常检测等。
3. 决策树决策树是一种重要的数据挖掘技术，它可以将决策问题转化为一棵树。
在该树的每个节点上，都是一个决策的结果。
而在每个分支上，都是一个问题的选项。
决策树可以帮助企业管理者以可视化的方式了解决策问题的过程。
4. 聚类分析聚类分析也是企业决策支持系统中的重要技术之一。
它可以将数据集中的对象分成若干个组，使得同一组内的对象具有相似的性质。
聚类分析可以帮助企业管理者在大量的数据中寻找到一些共性和规律，为做出决策提供依据。
5. 关联规则挖掘关联规则挖掘是一种在数据集中查找频繁项集（即一组经常同时出现的项）和关联规则（即一些项之间的关联）的技术。
它可以帮助企业管理者找到产品之间的关系，或是分析市场的趋势和客户的需求信息等。
连锁销售决策支持系统解决方案研究
连锁销售决策支持系统解决方案研究摘要数据仓库、联机分析处理、数据挖掘技术的结合是决策支持系统研究的主流模式，其中数据仓库用于数据的存储管理，联机分析处理集中于数据的多维分析，数据挖掘则致力于知识发现。
本文在数据仓库、联机分析处理、数据挖掘技术的支持下，提出了连锁销售决策支持系统解决方案，即数据仓库＋联机分析处理＋数据挖掘→决策支持系统。
关键词数据仓库；联机分析处理；数据挖掘；连锁销售决策支持系统0引言连锁销售是指流通领域中若干个同行业商店，以共同进货、共同经营同类商品、共享经营理念的方式连结起来，在同一商业形象下共享规模效益的一种经营模式。
要想在竞争中取胜，获得更大的收益，必须利用网络、数据仓库等计算机技术，深层次地挖掘、分析当前和历史的业务数据，以及相关的环境数据，自动快速地获取其中有价值的决策信息，为企业提供快速、准确和方便的决策支持服务[1]。
数据仓库（DW）、联机分析处理(OLAP)、数据挖掘（DM）是20世纪90年代中期发展起来的计算机决策支持技术，现在已经被各行各业，各种领域广泛应用，成为继Internet之后信息科学界的热点研究课题。
连锁销售决策支持系统（CSDSS）就是将三者无缝联接、深度结合，充分利用连锁销售企业内部积累的海量数据，挖掘有价值的知识和规则，将客观详实的数据信息和企业决策者宝贵的自身经验结合起来，支持企业决策的制定。
1连锁销售决策支持系统解决方案1.1 解决方案通过对销售计划和业绩的完成情况及有关环境数据进行多角度多层次的分析，发现在连锁经营战略和策略研究上投入巨大精力，将有利于提高连锁总部的经营水平。
连锁销售决策支持系统研究可以使连锁经营决策者及时掌握销售内部的运行情况和发展趋势，并对制定销售计划和长远规划提供理论指导，提高企业的管理水平和竞争优势[2]。
DW＋OLAP＋DM→DSS架构，是一种新型的DSS系统解决方案，其中数据仓库用于数据的存储和组织，OLAP集中于数据的分析，数据挖掘则致力于知识的自动发现。
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基于数据挖掘的连锁超市决策支持系统作者：铁鑫来源：《电脑知识与技术》2010年第11期摘要:随着信息技术的飞速发展,零售企业积累了大量的历史数据,建立决策支持系统,提高决策者高效的数据分析能力的研究对于大型连锁超市的经营与发展十分重要。
探讨了数据挖掘在超市经营领域中的各种应用,针对连锁超市设计了数据挖掘方案,并对其在销售分析中的应用进行了研究。
关键词:数据挖掘;连锁超市;销售分析中图分类号:TP311文献标识码:A文章编号:1009-3044(2010)11-2573-03Supermarket Chain Decision Support System Based on Data MiningTIE Xin(Electronic Information Department of Changde Vocational Technical College, Changde 415000, China)Abstract: With the rapid development of information technology, retail enterprises have accumulated a lot of historical data, the establishment of decision support system to enhance decision-makers and efficient data analysis of a large supermarket chains for the management and development is very important. Explored the field of data mining in the supermarket business in a variety of applications, designed for the supermarket chain data mining program, and its sales analysis was studied.Key words: data mining; chain supermarkets; sales analysis信息管理系统记录超市经营过程中产生的大量的数据,这些数据蕴含着能指导超市经营决策的信息。
随着业务规模的增长,经营活动中各要素的关系越来越错综复杂,管理人员往往被各种冗长的报表弄得眼花潦乱,靠人工从海量的数据中寻找规律变得越来越困难。
与此同时,行业信息化水平的提高和市场竟争的加剧,正确的决策再不能简单的依赖于主观直觉,而是更多的依赖于事实和数据。
如何使企业数据成为可利用的资源,为自身的业务决策和战略发展服务,已经成为超市经营管理中的重要课题。
营销决策支持系统(MDSS)通过对超市业务数据进行智能分析,从中总结规律、发现知识,以简洁直观的形式为管理者提供决策信息,从而使他们从事低层次信息处理和分析中解放出来,全面、准确、及时的掌握企业运作情况和趋势,提高决策的科学化、合理化水平,最终促进企业核心竞争力的增强、经济效益的提高。
在原有的信息管理系统的软硬件基础上,建立以数据仓库和数据挖掘为核心的决策支持系统,为连锁超市的经营决策提供支持信息。
1 数据挖掘在超市中的应用1.1 数据挖掘在销售中的应用商品分组布局,购买推荐和商品参照分析:在超市经营中,商品的摆放位置对销售起着至关重要的作用。
合理的商品布局不但能节省顾客的购买时间,而且能刺激顾客的购买欲望。
通过合理利用数据挖掘技术,超市管理人员可以了解顾客的购买习惯和偏好,考虑购买者在商店里所穿行的路线、购买时间和地点、货架的使用效率、畅销商品的类别、不同商品一起购买的概率,通过对商品销售品种的活跃性分析和关联性分析,用主成分分析方法,建立商品设置的最佳结构和商品的最佳布局,以提高超市销售额。
促销活动有效性分析:通过对广告、优惠券以及各种打折让利等促销活动和销售业绩的关联分析,对促销活动进行优化,避免企业资源浪费。
了解销售全局:通过系统对数据进行分组,商品种类、销售数量、商店地点、价格和日期等,通过这些分类信息能详细了解销售的变化、库存变动、促销商品对销售的推动等。
1.2 数据挖掘在客户关系管理中的应用客户细分:以不同的消费特征为标准将客户分类。
区别20%与80%客户,便于对不同的客户群区别对待。
1.3 客户忠诚度分析通过对会员卡客户的消费记录的挖掘,把握客户的消费喜好,有针对性的提供销售服务,提高客户的满意度和忠诚度。
1.4 数据挖掘在采购和库存中的应用对商品销售趋势做出预测,判别热销商品、滞销商品,保证不缺货的前提下尽量减少商品的库存。
1.5 数据挖掘在其他方面的应用利用数据挖掘,还可以强化对供货商的信用评估、风险度测量管理,有效地防范和控制经营风险;同时利用数据挖掘技术,能够从超市各应用系统中提取基础绩效指标和关键绩效指标,有利于促进超市的日常管理,这些功能可在开发过程中视需要逐步扩展。
2 业务解决方案针对用户需求,系统的业务解决方案是:应用ORACLE SE1商务智能系统将企业集团内各企业管理信息系统生成的数据,集成到商务智能系统的数据仓库;应用ORACLE SE1商务智能系统的报表查询、多维分析、仪表盘等对企业业务流、物流、资金流、价值流信息进行直观、图形化的结果呈现。
以利企业掌控全局构建数据挖掘系统,就销售、客户关系、采购、库存等进行深入的现状分析,发现差异、测算趋势、制定方案,为管理决策人员进行经营决策提供支持。
图1为这一解决方案的示意图。
由于报表查询、多维分析和仪表盘在ORACLE SE1商务智能平台是非常成熟的应用,因此这里不再赘述,以下着重介绍数据分析和挖掘的业务解决方案。
3 销售分析顾客购买商品的行为是存在某些规律的。
如果超市货架中商品的摆放模式和顾客购买商品的行为模式一致,那么顾客的购买行为就将受到刺激而放大。
这和物理学上的“共振”、“共鸣”现象是一致的:一个振动波的能量可能很小,但如果其振动频率和一个巨型建筑物的固有振动频率相一致,那么这个建筑物很可能将会剧烈振动。
最终这个建筑物可能收到严重损伤,甚至倒塌。
这里的小能量振动波起到了四两拨千斤的作用。
商品的分组布局、超市的货架设计如何才能和顾客购买行为发生“共鸣”呢?除了一些显而易见的常识依靠人的肉眼或者直觉就能发现,更多的不太明显的规律都必须依靠数据挖掘工具的深入分析能力“挖掘”出来。
下面用美国某连锁性零售商的真实案例来说明。
例如,某零售商通过分析其交易数据,发现了如表1规律。
规则1“面包和黄油常常被一起购买”是显而易见的常识,不用采用数据挖掘技术也能发现或“感觉”到。
规则3“马桶和电视偶尔被一起购买”显得非常奇怪,但其发生频率非常低,对零售业务的指导意义不大。
发生频率特别高或者特别低的规则都不是业务分析人员关注的重点。
规则2“啤酒和尿布时常被一起购买”也比较奇怪,其发生频率虽然不高,但也已经达到了能够为商品销售带来明显变化的程度。
因此,规则2是重点关注对象。
暂且不论规则2的内在原因。
零售商应该如何利用它来提高经营业绩呢?零售商可以采取两种措施:1)将啤酒和尿布摆放在靠得很近的位置;2)将啤酒和尿布分开摆放,但处在彼此“目所能及”的位置;在第一种情况下,一个购买啤酒/ 尿布的顾客可能会顺手购买尿布/ 啤酒,因为非常方便;在第二种情况下,一个购买啤酒/ 尿布的顾客可能一抬头或者一转身就发现了通道的另一端摆放着尿布/ 啤酒,他/ 她在走向尿布/ 啤酒的过程中,可能会发现更多感兴趣的商品,这可能促使他/ 她购买更多的商品。
不论采用那种措施,最终的效果都是提高的零售商的销售业绩。
那么规则2的内在原因是什么呢?经过调查发现,主要原因有二:很多年青父亲喜欢一边欣赏体育节目,一边喝啤酒。
他们在欣赏体育节目时经常必须为小孩换尿布。
为了防止尿布不足以至于必须外出购买(这使得他们必须暂时放弃心爱的体育节目),年轻的父亲经常在购买啤酒的同时购买足够多的尿布;很多年青的夫妇周末会带着小孩外出游玩会,他们会在外出之前进行必要的采购。
尿布是给小孩用的,啤酒是被爸爸用的。
因为他们知道,当爸爸喝完一两瓶啤酒之后,妈妈往往必须给小孩换尿布;找到规则的内在原因虽然不会为提高销售业绩带来直接帮助,但证明了规则的合理性,从而也就证明了数据挖掘技术的合理性。
3.1 实现方法由于零售行业交易量巨大,一个普通的超市门店的交易数据中就可能蕴含着成千上万的规则,其中一部分规则发生频率非常高,无需借助复杂分析工具也能发现;还有一部分规则发生频率非常低,即使充分利用这些规则销售业绩也不会有可察觉的变化。
这两种规则的量占据了规则总量的大部分比例。
剩下一小部分规则的发生频率不太高:仅仅依靠人的肉眼无法察觉到这些规则;但也不太低:充分利用这些规则会比较明显地提高销售业绩。
因此业务分析人员关注的重点是第三种规则。
数据挖掘系统可以利用关联规则(Association Rule)算法与序列模式(Sequence Pattern)算法,挖掘出成千上万条规则,并可按需过滤出那些真正能够带来业务价值的规则。
我们的数据挖掘系统可以挖掘出2种不同类型的关联规则:1) 与时间先后顺序无关的规则,需要使用关联规则算法。
2) 与时间先后顺序有关的规则,需要使用序列模式算法。
与时间先后顺序无关的规则的典型呈现方式如表2。
用户可以设置过滤规则:只对发生频率介于2%和20%的规则感兴趣。
因此GDM最终呈现给用户的规则如表3。
拿规则“购买E的客户同时购买D ”来说明“与时间先后顺序无关”:顾客在某次购买行为中,超市并不知道顾客到底是先选了E还是D,但最终顾客在POS旁结账时同时为商品E和D付款。
与时间先后顺序有关的规则的典型呈现方式如表4。
用户可以设置过滤规则:只对发生频率介于2%和20%的规则感兴趣。
因此GDM最终呈现给用户的规则如表5。
拿规则“购买A和C的客户下次会购买D”来说明“与时间先后顺序有关”:顾客在某次购买行为中同时购买了商品A和C,他在下次光顾该超市时购买了商品D。
在这种情况下超市知道购买商品A和C的行为一定发生在购买商品D这一行为之前。
注意:要挖掘出与时间相关规则,超市必须能够识别顾客的身份。
一般有两种方式:1)顾客前后两次都使用信用卡付账;2)顾客前后两次都出示了零售商的会员卡。
因此,为了更清楚地了解客户的行为模式,零售商应该鼓励顾客采用会员卡消费,尤其是应该多发展会员并鼓励顾客每次都出示会员卡。
3.2 如何指导商品分组布局与购买推荐恰当的关联规则可以很好地指导商品分组布局:将经常被同时购买或先后被购买的商品摆放在相近的位置。