企业营销决策中数据挖掘技术的应用与探索
时间：2021-04-22 07:52:46 来源：达达文档网 本文已影响 人 
[摘要] 本文阐述了企业营销决策系统的设计思想，数据挖掘的思想和一般技术，并论述了数据挖掘技术在该决策系统中应用的研究，并对该技术的商业应用进行总结和展望。
[关键词] 企业营销 数据挖掘 决策 数据仓库
一、引言
在市场竞争日趋激烈、商业环境发生巨大变化的时代，社会、技术、经济、政治等环境因素变得越来越复杂和难以预测，任何经济个人或企业单位都面临着一个课题，就是如何想办法采取营销策略把自己的商品推销出去。尤其社会是进入信息数字化阶段后，该问题显得更加突出，因此，如何利用数字化信息决定自己的企业决策方案变得非常重要。数据挖掘是解决该问题非常有效的技术。
二、数据挖掘(data mining)思想
数据挖掘是集统计学、人工智能、计算机等结合的交叉技术。数据挖掘也称为知识发现（KDD—Knowledge Discovery in Database），其主要思想是可以从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识，并通过这些知识指导我们将来的工作，以提高效益。目前该技术在企业营销中的应用也是刚刚起步，但是已经暗示了该技术在商业营销活动中的潜在能力，尤其是在企业营销决策系统当中的应用，将会对企业营销活动和决策和发展起到非常重要的作用。
三、数据挖掘技术简介
数据挖掘是一个从存储在数据库、数据仓库或其他介质种中的大量数据中发现人们感兴趣的知识的过程。其的应用过程可以描述为：按照既定目标，对大量的企业数据进行探索和分析，揭示隐藏的、未知的或验证已知的规律性，并进一步将其模型化的先进有效的方法，并且最终将其在实践中应用的过程。
数据挖掘技术大体可以划分成以下四个主要阶段：数据准备、数据挖掘、表示与结果分析、知识应用。其中数据挖掘是很关键的阶段，主要包括：回归分析、统计分析、聚类分析、神经网络、决策树、探索分析等方法，这将决定数据挖掘的思路和最终实现的结果。
四、数据挖掘在企业营销决策中的应用简介
企业营销是企业战略的重要组成部分，营销战略的制定与实施，在企业战略中居于重要地位，是确保企业战略得以实现的重要保证。
市场营销管理，就是由企业市场部门根据战略规划所确定的业务经营范围、目标、业务组合和发展战略，认真识别、分析、评价外部环境等因素。并用其去指导未来的发展战略和计划的过程。
数据挖掘技术在企业营销决策中应用的过程如下：
1.数据准备阶段。数据挖掘的前提是必须要有大量的可靠的数据，这需要企业营销管理者平时对各种数据的积累，所需要的数据包括营销企业内部管理的数据，营销对象的相关信息，影响营销管理和决策的各外界因素及数据。并且对数据要采取分类的方式进行管理，此时数据分类的标准是非常关键的，不但要考虑分类内部数据之间的联系，同时还要考虑各数据之间的关系。
2.数据挖掘阶段。该阶段主要是对存储在数据仓库中的数据进行科学的方法进行分析，关键的数据挖掘方法的使用，常用的数据挖掘方法有：
(1)回归分析，该方法利用一组观测数据之间建立的依赖关系发现数据之间的联系，并作出相关预测的方法。(2)时序分析，该方法注重数据之间时间的前后顺序关系，并找出某事件在某个时间段内发生的频率。例如，某月某顾客在该粮店中购买的大米的次数和数量，这对分析顾客的消费水平和销售数量有着非常大的帮助。(3)分类分析，在前面的数据仓库里，对商品进行准确的描述，包括商品名称，特征，面向顾客，数量等数据项，然后用相应的分类标准将数据进行分类操作和管理。(4)聚类分析，通过分析数据仓库中已经分好类的数据，将其按照预测的结果划分不同的集合，并确定集合划分的标准。
3.表示与结果分析。通过前面的过程，企业营销决策管理者希望通过数据之间的关系得到相互数据的影响和关系，该结果以某种形式表示出来，一般都采用图形、图表或者数据报表的方式表示结果。通过结果进行相应分析，希望得到诸如如何得到最有价值顾客、如何使用组合效果使销售效率最好、如何留住有价值的顾客、以最小的成本发现欺诈行为等结论。
4.知识应用。发现营销规律和知识不是目的，将其应用到企业营销决策中才能够起到真正的作用，并在不断的营销中对所得出的结论进行论证，并不断的修正，使其更加合理，以便更加有利的指导营销行为和决策。
五、未来的展望
数据挖掘是一门新兴的技术，且在商业管理、营销、决策中的应用也刚刚起步，但就目前的形势看，数据挖掘技术在该领域的作用是不可估量的，并且发展的形势呈上升趋势，相信在不久的将来，在数据挖掘技术支持下，企业营销决策将会得到更加完善并有很好的前途。
本文中所涉及到的图表、注解、公式等内容请以PDF格式阅读原文。
