第四章数据挖掘应用案例精品PPT课件

第四章 数据挖掘应用案例
4.1 案例一：零售商系统货蓝数据挖掘（续）
为了能够准确了解顾客在其门店的购买习惯， Walmart对其顾客的购物行为进行货蓝分析，想知道顾客 经常一起购买的商品有哪些。商品相关性分析是货蓝分析 中最重要的部分，Walmart数据仓库里集中了其各门店的 具体原始交易数据。在这些原始交易数据的基础上， Walmart利用NCR数据挖掘工具对这些数据进行了分析和 挖掘。Walmart发现了一个令人难以理解的现象：在某些 特定情况下，“啤酒”与“尿布”两件看上去毫无关系的 商品会经常出现在同一个货蓝中，这种独特的销售现象引 起了管理人员的注意。
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4.1 案例一：零售商系统货蓝数据挖掘（续）
按常规思维，尿布与啤酒风马牛不相及，若不是 借助数据挖掘技术对大量数据进行挖掘分析， Walmart是不可能发现数据内在的这一有价值的规律 的。
3、Walmart货蓝数据挖掘的关联分析过程 研究商品关联关系的方法就是货蓝分析，Walmart 强调找出商品之间的关联关系，比如啤酒与尿布。换 句话说，Walmart重点是分析货蓝内商品之间的关联 关系。
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4.1 案例一：零售商系统货蓝数据挖掘（续）
1991年，Walmart年销售额突破400亿美元，成 为全球大型零售企业之一。据1994年5月美国《财富》 杂志公布的全美服务行业分类排行榜，1993年 Walmart销售额高达673.4亿美元，比上一年增长118 亿美元，超过了1992年排名第一位的西尔斯 （Sears），雄踞全美零售业榜首。1995年， Walmart销售额持续增长，并创造了零售业的一项世 界纪录，实现年销售额936亿美元，在《财富》杂志
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4.1 案例一：零售商系统货蓝数据挖掘 4.2 案例二：通信用户满意度指数评测 4.3 案例三：城市环境质量评价
第四章 数据挖掘应用案例
数据挖掘是从海量数据中发现有趣知识的而过程， 这些知识是隐含的、事先未知的潜在有用信息，挖掘的 知识表示形式为概念、规则、规律和模式等，是建立在 数据仓库基础上的高层应用。结合领域知识和数据分析 技术，数据挖掘为许多特定领域提供解决方案，包括金 融、零售和通信、科学与工程、入侵检测和防护等。同 时也会影响人们购物、工作、搜索信息、使用计算机、 保护隐私和数据安全，以及休闲、健康和幸福等日常生 活。随着数据挖掘技术的广泛应用，由此所带来的影响 也将继续。
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4.1 案பைடு நூலகம்一：零售商系统货蓝数据挖掘（续）
当然“尿布与啤酒”的故事必须具有技术方面的 支持。1993年，美国学者Agrawal提出通过分析货蓝 中的商品集合，来找出商品之间关联关系的关联算法， 并根据商品之间的关系，找出客户的购买性为。 Agrawal从数学及计算机算法角度提出了商品关联关 系的计算方法——Aprior算法。Walmart从20世纪90 年代尝试将Aprior算法引入POS机数据分析中，并获 得了成功，于是产生了“尿布与啤酒”的故事。
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4.1 案例一：零售商系统货蓝数据挖掘（续）
如果这个年轻的父亲在卖场只能买到两件商品之一， 则他很有可能会放弃购物而到另一家商店，直到可以 一次同时买到尿布与啤酒为止。Walmart发现了这一 独特的现象，开始在卖场尝试将尿布与啤酒摆放在相 同的区域，让年轻的父亲可以同时找到这两件商品， 并很快地完成购物；而Walmart也可以让这些客户一 次购买两件商品，而不是一件，从而获得了很好的商 品销售收入。
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4.1 案例一：零售商系统货蓝数据挖掘（续）
美国最大企业排行榜上名列第四。事实上，Walmart 的年销售额相当于全美所有百货公司的总合，而且至 今仍保持着强劲的发展势头。至今，Walmart已拥有 2133家Walmart商店、469家山姆会员商店和248家 Walmart购物广场，分布在美国、中国、墨西哥、加 拿大、英国、波多黎各、巴西、阿根廷、南非、哥斯 达黎加、危地马拉、洪都拉斯、沙尔瓦多、尼加拉瓜 14个国家。它在短短几十年中又如此迅猛的发展，不 得不说是零售业的一个奇迹。
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4.1 案例一：零售商系统货蓝数据挖掘
1、Walmart简介 Walmart百货有限公司由美国零售业的传奇人物 山姆.沃尔顿先生于1962年在阿肯色州成立。经过50多 年的发展，Walmart公司已经成为美国最大的私人雇 主和世界上最大的连锁零售企业。目前，Walmart在 全球15个国家开设了超过8000家商场，下设53个品牌， 员工总数210多万人，每周光临Walmart的顾客为2亿 人次。
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4.1 案例一：零售商系统货蓝数据挖掘（续）
这是数据挖掘技术对历史数据进行分析的结果， 反映数据内在的规律。那么这个结果符合现实情况吗？ 是否是一个有用的知识？是否有利用价值？于是
Walmart派出市场调查人员和分析师对这一数据挖掘结果 进行调查分析。经过大量实际调查和分析，揭示了一个隐 藏在“尿布与啤酒”背后的美国人的一种行为模式：在美 国有婴儿的家庭中，一般是母亲在家中照看婴儿，年轻的 父亲前去购买尿布。父亲在购买尿布的同时，30%~40%的 人往往会顺便为自己购买啤酒，这样就会出现啤酒与尿布 这两件看上去不相干的商品经常会出现在一个货蓝的现象。
第四章 数据挖掘应用案例
4.1 案例一：零售商系统货蓝数据挖掘（续）
2、Walmart货蓝数据挖掘内容 Walmart关注客户的货蓝。因为Walmart认为商品销 售量的冲刺只是短期行为，而零售企业的生命力取决于货 蓝。一个小小的货蓝体现了客户的真实消费需求和购物行 为，每一只货蓝里都蕴藏着太多的额客户信息。零售业的 宗旨是服务客户，Walmart认为商店的管理核心应该是以 货蓝为中心的顾客经营模式，商店排名只能体现商店自身 的表现，而货蓝可以体现客户的购买行为及消费需求，关 注货蓝可以使门店随时掌握客户的消费动向，从而使门店 始终与客户保持一致。