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基于知識發(fā)現(xiàn)的零售業(yè)CRM應用設計研究
1 知識發(fā)現(xiàn)概述
1.1 知識發(fā)現(xiàn)的定義
基于數(shù)據(jù)庫的知識發(fā)現(xiàn)(KDD)一詞首次出現(xiàn)在1989年舉行的第十一屆國際聯(lián)合人工智能學術會議上,此后KDD的研究工作逐步成為熱點。人們給KDD下過很多定義,內涵也各不相同。為了統(tǒng)一認識,在1996年出版的權威論文集《知識發(fā)現(xiàn)與數(shù)據(jù)進展》中,F(xiàn)ayyd等給出了KDD和數(shù)據(jù)挖掘的最新定義,將二者加以區(qū)分。所謂基于數(shù)據(jù)庫的知識發(fā)現(xiàn)(KDD)是指從大量數(shù)據(jù)中提取有效的、新穎的、潛在有用的、最終可被理解的模式的非平凡過程,而數(shù)據(jù)挖掘是KDD中通過特定的算法在可接受的計算效率限制內生成特定模式的一個步驟。這種觀點得到大多數(shù)學者的認同,另外,定義還表明了,KDD是一個包括有多個步驟的處理過程,而不是僅僅指其中的“數(shù)據(jù)挖掘”算法。
1.2 知識發(fā)現(xiàn)過程
KDD是一個反復迭代的人機交互處理過程,該過程需要經(jīng)歷多個步驟,并且很多需要由用戶提供。從宏觀上看,KDD過程主要由3個部分組成,即數(shù)據(jù)整理、數(shù)據(jù)挖掘和結果的解釋評估,KDD的工作步驟可以用圖1來解釋。
1)數(shù)據(jù)準備:了解KDD應用領域的有關情況,包括熟悉相關的背景知識,搞清用戶需求,確定挖掘的總體目標和方法。
2)數(shù)據(jù)選擇:根據(jù)用戶的需求從原始數(shù)據(jù)庫中提取與KDD目標相關的數(shù)據(jù),在此過程中,KDD系統(tǒng)將從備選的源數(shù)據(jù)中進行知識提取。
3)數(shù)據(jù)預處理:對上一階段中選取的數(shù)據(jù)進行再處理,檢查數(shù)據(jù)的完整性及數(shù)據(jù)一致性,消除噪聲等。
4)數(shù)據(jù)縮減:根據(jù)知識發(fā)現(xiàn)的任務對經(jīng)過預處理的數(shù)據(jù)進行再處理,主要是通過投影或利用數(shù)據(jù)庫的其他操作減少數(shù)據(jù)量。
5)確定KDD目標:根據(jù)用戶的要求,確定KDD要發(fā)現(xiàn)的知識類型。
6)選擇算法:根據(jù)上一階段確定的模式,選擇合適的數(shù)據(jù)挖掘算法。
7)數(shù)據(jù)挖掘:運用前面選擇的算法,從數(shù)據(jù)庫中提取用戶感興趣的知識,并以一定的方式表示出來。
8)模式解釋:對發(fā)現(xiàn)的模式(知識)進行解釋。
9)知識評價:將發(fā)現(xiàn)的知識以用戶能了解的方式呈現(xiàn)給用戶。
這種模型主要是根據(jù)數(shù)據(jù)應用的需要而提出的,它主要強調KDD需要領域專家的參與。由領域專家的專業(yè)知識指導KDD的各個階段,并對發(fā)現(xiàn)的知識進行評價。
2 零售業(yè)CRM的系統(tǒng)構架
零售業(yè)CRM中真正耗費時間的環(huán)節(jié)不在客戶信息的采集,而在企業(yè)內部各部門的處理和分析環(huán)節(jié)。如何科學地設計出企業(yè)內部各部門對客戶關系數(shù)據(jù)的業(yè)務處理流程,建立起企業(yè)的信息分析數(shù)據(jù)模型,對加快企業(yè)對信息的響應速度,充分發(fā)揮CRM的功能,具有至關重要的意義。根據(jù)對零售業(yè)客戶關系管理的問題及要求的分析,結合一般的CRM系統(tǒng)架構,本文提出符合我國零售業(yè)特點的CRM架構,如圖2所示。
客戶分析系統(tǒng)主要利用數(shù)據(jù)挖掘、OLAP和商業(yè)智能工具對顧客數(shù)據(jù)進行分析,了解顧客行為模式和購買規(guī)律,對營銷和服務提出建議。客戶管理系統(tǒng)則通過客戶服務中心、會員卡管理、網(wǎng)站負責與顧客的聯(lián)系與溝通,處理客戶投訴和反饋意見,安排和監(jiān)督客戶服務工作,保持和發(fā)展忠誠客戶。
3 基于知識發(fā)現(xiàn)的零售業(yè)CRM應用設計研究
隨著商品經(jīng)濟的發(fā)展,零售業(yè)逐漸走向了成熟和理智,經(jīng)營觀念也發(fā)生了根本的改變。一旦一個人或一個團體成為企業(yè)的客戶,就要竭力使這種客戶關系趨于完善。在這種情況下,對顧客信息的跟蹤、分析顧客的特征、對未來的經(jīng)營趨勢進行預測,就顯得尤為重要。從大量的數(shù)據(jù)中挖掘出有用的知識,對隱藏的總體特征進行描述,對發(fā)展趨勢進行預測,這正是KDD所要解決的任務。
首先要了解該領域的相關知識。如果領域知識沒有考慮好,數(shù)據(jù)挖掘的剩余幾個步驟將會產生無關的或扭曲的知識,對商業(yè)活動毫無價值或產生誤導。在了解該領域的相關知識后,再設置數(shù)據(jù)挖掘的目標。每一個CRM應用都會有一個或多個商業(yè)目標,根據(jù)CRM的具體目標來設置數(shù)據(jù)挖掘的目標。企業(yè)定時或隨時對上述的目標數(shù)據(jù)集進行知識發(fā)現(xiàn)操作,挖掘用戶感興趣的模式,即知識。在零售業(yè)CRM中設置要挖掘的目標是通過對交易數(shù)據(jù)庫的分析,來發(fā)現(xiàn)哪些商品被顧客一起購買,利用該結果來制定相應的策略,從而提高商場的銷售收入。在把交易數(shù)據(jù)轉變成數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)之前,首先要進行數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)組織和數(shù)據(jù)字典準備,使數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)滿足分析的需求。最后利用相關的數(shù)據(jù)挖掘算法來挖掘出用戶感興趣的知識,從而采取一定的措施。
在我國的零售業(yè)CRM中建立KDD系統(tǒng),其處理過程可以分為以下4個步驟。
1)收集數(shù)據(jù)。需要收集的數(shù)據(jù)包括顧客信息、商品信息、以及顧客的消費情況。商品信息的收集比較容易實現(xiàn)。所需要的域的數(shù)量與知識發(fā)現(xiàn)任務的要求緊密相關,所要發(fā)現(xiàn)的模式越復雜、種類越多,則域的數(shù)量就要越多。最后,還要對這些顧客的消費情況進行跟蹤記錄。
2)數(shù)據(jù)的預處理。這一步驟可能包括對數(shù)據(jù)的完整性約束、一致性約束的檢查、檢查是否有錯誤數(shù)據(jù)并對其進行處理、對數(shù)據(jù)的表述方式進行轉換等,最后得到目標數(shù)據(jù)集。
3)知識發(fā)現(xiàn)。企業(yè)定時或隨時對上述的目標數(shù)據(jù)集進行知識發(fā)現(xiàn)操作,挖掘用戶感興趣的模式,即知識。
4)產生輸出。輸出結果的方式可以有很多種,這要根據(jù)用戶的需要而定,它可以只是一個統(tǒng)計報表,也可以是對未來趨勢的文字描述、圖線圖表。
4 結 語
數(shù)據(jù)庫中的知識發(fā)現(xiàn)(KDD)能自動地對海量的數(shù)據(jù)進行分析,從而發(fā)現(xiàn)有用的知識。因此,將數(shù)據(jù)庫知識發(fā)現(xiàn)應用于我國的零售業(yè)CRM,將有助于企業(yè)管理者及時、準確地把握銷售過程中各因素(如顧客、商品等)的總體特征和發(fā)展趨勢,從而改善企業(yè)的運行狀況,提高自身的競爭力。
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