浅谈数据挖掘在零售商品中的应用

《浅谈数据挖掘在零售商品中的应用》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在工程资料-天天文库。

1、浅谈数据挖掘在零售商品中的应用摘要：随着数据技术广泛的被人们注视，使其得到了迅速的应用。本文在基于介绍数据挖掘的发展、概念、目标、简要步骤、任务及影响因素的基础上，通过简要的流程及各个子模块的功能介绍，来体现数据信息在零售商品中的处理过程和知识发现的过程。关键词：数据挖掘；知识发现；零售商品Abstract:Alongwithwidespreadgazing,thedatatechnologyisappliedrapidly.Basedontheintroduction>thedevelopment>theconcept>thegoakth

2、ebriefstep、thedutyandinfluentfactorofdatamining,thisarticlethroughintroducedthebriefflowandeachsub-modulefunctioninordertoincarnatethetreatmentprocessofdatainformationintheretailofgoodsandtheKDD.Keywords:DataMining;KDD;TheRetailofgoodsI引言随着网络技术和数据库技术的成熟，全球传统商务正经历一次重大变革，这种商

3、业电子化的趋势不仅为客户提供了便利的交易方式和广泛的选择，同时也为商家提供了更加深入地了解客户需求信息和购物行为特征的可能性。数据挖掘

4、了实用阶段，并取得了良好的效果。但数据挖掘作为一个新兴领域，在实际应用当中仍存在许多尚未解决的问题。其中最困难的往往在于决定什么情况下釆用哪种数据挖掘技术。为了对数据挖掘技术进行明智的选择，本文结合数据挖掘技术在零售商品中的应用，从挖掘任务和影响数据挖掘技术的因素两个角度进行分析，指岀此种数据挖掘技术适用的场合，以便开发出切实可用的数据挖掘系统。3简述数据挖掘的发展、概念、目的、一般步骤、任务及影响因素XI数据挖掘技术的发展年■月,在美国底特律召开的第II届国际人工智能联合会议的专题讨论会上首次出现KDD^KnowledgeDiscover

5、yinDatabase)这个术语，随后在冷M、IW、巒4年都举行了KDD专题讨论会，集中讨论数据统计、海量数据分析算法、知识表示、知识运用等问题。KDD国际学术大会研究重点逐渐从发现方法转向系统应用，并且注重多种发现策略和技术的集成，以及多种学科之间的相互渗透，数据挖掘和知识发现成为当前计算机科学界的一大热点。祕年在美国纽约举行的第四届知识发现与数据挖掘国际学术会议上有3•多家软件公司展示了数据挖掘软件产品，不少软件已经在北美和欧洲的国家得到应用。METAGroup曾做出这样的评论：“全球重要的企业、组织会发现，至必1世纪数据挖掘技术将是商

6、业成功与否的至关重要的影响因素”。此外，在Internet±还有不少KDD电子出版物，其中以半月刊KnowledgeDiscoveryNuggets最为权威，另一份在线周刊为DSC决策支持》，年开始出版。数据挖掘是数据库和信息决策领域的最前沿的研究方向之一，在我国已经开始进行数据挖掘技术的研究，经过十多年的工作，数据挖掘技术的研究与应用已取得了很大的成果，然而，我们还面临着许多问题：(1)各种数据挖掘问题及挖掘方法基于不同的模型和技术，彼此互相孤立，联系很少;(2)缺少简明精确的问题描述方法，挖掘的语义通常'是由实现方法决定的；(3)数据挖

7、掘系统仅提供孤立的知识发现功能，难于嵌入大型应用；(4)数据挖掘引擎与数据库系统是松散耦合，它没有提供应用独立的操作原语。到冃前为止，数据挖掘行业是高度分散的，公司和研究机构独立开发各自的数据挖掘系统和平台，没有形成开放性的标准；同时数据挖掘本身是一门多学科综合跨度非常大的技术，这两点是上述问题存在的根本原因；这些问题已经引起了国内外学术界的广泛关注,以至于导致了数据挖掘研究的蓬勃发展。2.2数据挖掘的基本概念数据挖掘'■是从大量的、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的过程

8、。随着信息技术的高速发展,人们积累的数据量急剧增长，动辄以TB计，如何从海量的数据中提取有用的知识成为当务之急。数据挖掘就是为顺应这种需要应运而生发展起来的数据处理技术，是知识发