大數據數據挖掘

1、大數據數據挖掘 大數據數據挖掘2.1.1 2.1.1尿不濕和啤酒 尿不濕和啤酒很多人會問，究竟數據挖掘能夠為企業(yè)做些什么？下面我們通過一個在數據挖掘中最經 典的案例來解釋這個問題一一個關于尿不濕與啤酒的故事。超級商業(yè)零售連鎖巨無霸沃爾瑪公司（WalMart）擁有世界上最大的數據倉庫系統(tǒng)之一。 為了能夠準確了解顧客在其門店的購買習慣，沃爾瑪對其顧客的購物行為進行了購物籃關聯 規(guī)則分析，從而知道顧客經常一起購買的商品有哪些。在沃爾瑪龐大的數

2、據倉庫里集合了其 所有門店的詳細原始交易數據，在這些原始交易數據的基礎上，沃爾瑪利用數據挖掘工具對 這些數據進行分析和挖掘。一個令人驚奇和意外的結果出現了： 〃跟尿不濕一起購買最多的 商品竟是啤酒“！這是數據挖掘技術對歷史數據進行分析的結果，反映的是數據的內在規(guī)律。 那么這個結果符合現實情況嗎？是否是一個有用的知識？是否有利用價值？為了驗證這一結果，沃爾瑪派出市場調查人員和分析師對這一結果進行調查分析。經過 大量實際調查和分析，他們揭示

3、了一個隱藏在〃尿不濕與啤酒〃背后的美國消費者的一種行為 模式：在美國，到超市去買嬰兒尿不濕是一些年輕的父親下班后的日常工作，而他們中有 30%?40%的人同時也會為自己買一些啤酒。產生這一現象的原因是：美國的太太們常叮囑她 們的丈夫不要忘了下班后為小孩買尿不濕，而丈夫們在買尿不濕后又隨手帶回了他們喜歡的 啤酒。另一種情況是丈夫們在買啤酒時突然記起他們的責任，又去買了尿不濕。既然尿不濕 與啤酒一起被購買的機會很多，那么沃爾瑪就在他們所有的

4、門店里將尿不濕與啤酒并排擺放 在一起，結果是得到了尿不濕與啤酒的銷售量雙雙增長。按常規(guī)思維，尿不濕與啤酒風馬牛不相及，若不是借助數據挖掘技術對大量交易數據進 行挖掘分析，沃爾瑪是不可能發(fā)現數據內這一有價值的規(guī)律的。2.1.2 2.1.2 Target Target和懷孕預測指數 和懷孕預測指數關于數據挖掘的應用，最近還有這樣一個真實案例在數據挖掘和營銷挖掘領域廣為流 傳。美國一名男子闖入他家附近的一家美國零售連鎖超市Target店鋪（美

5、國第三大零售商 刻向來者承認錯誤，但是其實該經理并不知道這一行為是總公司運行數據挖掘的結果。如圖 2-1所示。一個月后，這位父親來道歉，因為這時他才知道他的女兒的確懷孕了。Target 比這位父親知道他女兒懷孕的時間足足早了一個月。圖2-1 Target懷孕預測指數示意圖卜Target能夠通過分析女性客戶購買記錄，〃猜出〃哪些是孕婦。他們從Target的數據倉 庫中挖掘出25項與懷孕高度相關的商品，制作〃懷孕預測〃指數。比如他們發(fā)現女

6、性會在懷 孕四個月左右，大量購買無香味乳液。以此為依據推算出預產期后，就搶先一步將孕婦裝、 嬰兒床等折扣券寄給客戶來吸引客戶購買。如果不是在擁有海量的用戶交易數據基礎上實施數據挖掘，Target不可能做到如此精 準的營銷。我們將會在第10章具體分析Target的精準營銷案例。美國超市Target基于數據挖掘的精準銷售案例消費者每一次進行消費，其實都將自己的消費模式細節(jié)透露給銷售方?，F在銷售商、尤 其是電子商務銷售公司，致力于利用數據挖掘

7、分析出消費者的個人偏好、需求、對不同優(yōu)惠 券的反應等，進行客戶信息管理，向客戶精準推銷，提高銷售效率。Target是美國最大的 連鎖超市之一，該公司使用數據挖掘極其有效地提高營銷精準率，能做到在事情顯現之前就 預測到它的發(fā)生，旨在“提供最專業(yè)的建議”。有一個經典案例是該超市基于數據挖掘系統(tǒng) 分析結果給一位高中女生寄去嬰兒用品優(yōu)惠券，其父親發(fā)現后投訴Target誤導未成年人， 但卻在之后了解到他女兒已經懷孕的事實。原來Target超市的數