基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)信息系統(tǒng)的研究.pdf

1、分析家們預(yù)言，數(shù)據(jù)挖掘的運(yùn)用在21世紀(jì)將維持平方指數(shù)增長(zhǎng)。在當(dāng)今主流的大中型商業(yè)組織、制造業(yè)和公共機(jī)構(gòu)已經(jīng)把數(shù)據(jù)挖掘作為一種重要的途徑來(lái)挖掘出“隱藏”在交易數(shù)據(jù)里面的規(guī)律，而且這些規(guī)律通常是不易察覺(jué)或是極度復(fù)雜的，因而不容易只通過(guò)運(yùn)用一種預(yù)測(cè)模型技術(shù)如回歸分析、決策樹(shù)來(lái)揭示。通常是針對(duì)不同的主題，選擇不同的挖掘技術(shù)。本論文討論了功能強(qiáng)大運(yùn)用廣泛的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)：關(guān)聯(lián)規(guī)則。尤其是在市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)領(lǐng)域中制定產(chǎn)品組合銷(xiāo)售和進(jìn)行市場(chǎng)細(xì)分，它們運(yùn)用相當(dāng)廣

2、泛，在大多數(shù)情況下隱藏在數(shù)據(jù)里的規(guī)律將被發(fā)現(xiàn)。 全文首先闡明目前國(guó)內(nèi)外數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)理論的研究進(jìn)展，基于此提出了本文的研究?jī)?nèi)容、研究方法。介紹數(shù)據(jù)挖掘基本概念和相關(guān)知識(shí)，為全文工作打下基礎(chǔ)。其中重點(diǎn)介紹了常用的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。即是基于數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的關(guān)聯(lián)規(guī)則，主要論述關(guān)聯(lián)規(guī)則中的布爾關(guān)聯(lián)規(guī)則，并對(duì)布爾關(guān)聯(lián)規(guī)則的核心算法Apriori進(jìn)行描述。 論文主要部分是闡述數(shù)據(jù)挖掘在零售業(yè)中的應(yīng)用。在企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)中對(duì)銷(xiāo)售產(chǎn)品信息運(yùn)用關(guān)聯(lián)規(guī)則，發(fā)

3、現(xiàn)了具有強(qiáng)關(guān)聯(lián)性的數(shù)據(jù)后，便可以這些數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)完成對(duì)企業(yè)產(chǎn)品的組合銷(xiāo)售?？梢?jiàn)，關(guān)聯(lián)規(guī)則用來(lái)分析企業(yè)產(chǎn)品，制定組合銷(xiāo)售有著獨(dú)特的優(yōu)勢(shì). 論文特別分析討論了作者在Apriori算法基礎(chǔ)上提出的兩種優(yōu)化算法，一種是通過(guò)對(duì)參與候選集的元素計(jì)數(shù)的方法來(lái)減少產(chǎn)生候選集的組合和減少數(shù)據(jù)庫(kù)的掃描次數(shù)來(lái)達(dá)到要求。這有利于提高挖掘的速度和減少數(shù)據(jù)庫(kù)的I/O操作時(shí)間的開(kāi)銷(xiāo)。另一種是基于臨時(shí)表的規(guī)模壓縮挖掘算法采用及時(shí)刪除數(shù)據(jù)庫(kù)中無(wú)用的事務(wù)記錄的方法減