[摘要] 本文主要研究了数据挖掘技术及其在零售业领域的具体应用，深入探讨了数据挖掘技术和数据挖掘技术在零售业领域的应用形式及我国零售企业如何利用数据挖掘技术提高自身竞争力，在激烈的市场竞争中立于不败之地。
[关键词] 数据挖掘 零售业 应用
一、引言
近年来，数据挖掘技术引起了信息产业界的极大关注。主要原因是人们利用信息技术生产和搜集数据的能力大幅度提高，数千万个数据库被用于商业管理、政府办公、科学研究和工程开发等等，并且这一势头仍将持续发展下去。一个新的挑战被提了出来:如何将这些数据转换成有用的信息，提高数据利用率呢?要使数据真正成为一个公司的资源，只有充分利用它为公司自身的业务决策和战略发展服务才行，否则大量的数据可能成为包袱，甚至成为垃圾。因此，数据挖掘和知识发现技术应运而生，并得以蓬勃发展，越来越显示出其强大的生命力。随着数据量的日益积累和计算机的广泛应用，数据挖掘将在中国形成一个新型的产业。
二、数据挖掘技术及常用方法
数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际数据中，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。从商业角度来看数据挖掘是一种新的商业信息处理技术，其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，从中提取辅助商业决策的信息。
数据挖掘常用方法有：
1.传统统计方法
(1)抽样技术:我们面对的是大量的数据，对所有的数据进行分析是不可能的也是没有必要的，就要在理论的指导下进行合理的抽样。(2)多元统计分析:因子分析，聚类分析等。(3)统计预测方法:时间序列分析等。
2.可视化技术
用图表等方式把数据特征直观地表述出来，如直方图等，这其中运用了许多描述统计的方法。可视化技术面对的一个难题是高维数据的可视化。
3.决策树
利用一系列规则划分，建立树状图，可用于分类和预测。常用的算法有：CART, CHAID, ID3、C4.5、C5.0等。
4.神经网络
模拟人的神经元功能，经过输入层，隐藏层，输出层等，对数据进行调整，计算，最后得到结果，用于分类和回归。
5.遗传算法
基于自然进化理论，模拟基因联合、突变、选择等过程的一种优化技术。
6.关联规则挖掘算法
关联规则是描述数据之间存在关系的规则。一般分为两个步骤:(1)求出大数据项集。(2)用大数据项集产生关联规则。
除了上述常用方法外，还有粗集方法，模糊集合方法，Bayesian Belief Netords ,最邻近算法(k-nearest neighbors method(KNN))等。
三、数据挖掘技术在零售业中的应用
数据挖掘技术从产生到现在己经应用在多种行业中，在零售业领域应用更为深入，通过数据挖掘可以更透彻地了解企业的客户和活动，为企业争取更大的竞争优势。一般说来,数据挖掘技术在零售业领域中的典型应用主要有:
1.了解销售全局
通过分类信息——按商品种类、销售数量、商店地点、价格和日期等了解每天的运营和财政情况，对销售的每一点增长、库存的变化以及通过促销而提高的销售额都可了如指掌。零售商店在销售商品时，随时检查商品结构是否合理十分重要，如每类商品的经营比例是否大体相当。调整商品结构时需考虑季节变化导致的需求变化、同行竞争对手的商品结构调整等因素。
2.降低库存成本
通过数据挖掘系统，将销售数据和库存数据集中起来，通过数据分析，以决定对各个商品、各色货物进行增减，确保正确的库存。数据挖掘系统还可以将库存信息和商品销售预测信息，通过电子数据交换(FDI)直接送到供应商那里，这样省去零售业中介，而且供应商负责定期补充库存，零售商可减少自身负担。
3.商品分组布局、购买推荐和商品参照分析
通过从代销记录中挖掘相关信息，可以发现购买某一种商品的顾客可能购买其他商品。这类信息可用于形成一定的购买推荐，或者保持一定的最佳商品分组布局，以帮助客户选择商品，刺激顾客的购买欲望从而达到增加销售额，节省顾客购买时间的目的。
4.促销活动的有效性分析
零售业常常通过广告、优惠券、各种折扣和让利的方式搞促销活动，以达到促销产品，吸引顾客的目的。只有充分了解客户，才能定位促销活动，提高客户响应率，降低促销活动成木。利用数据挖掘技术可以分析出应该在什么时间、在什么地点、以何种方式和对什么样的人搞促销活动，能真正达到促销目的，避免企业资源的不必要浪费。同时，数据挖掘也可以使用过去有关促销的数据来寻找未来投资中回报最大的用户。
5.市场和趋势分析
利用数据挖掘工具和统计模型对数据库的数据仔细研究，以分析顾客的购买习惯、广告成功率和其他战略性信息。利用数据库通过检索数据库中近年来的销售数据，做分析和数据挖掘，可预测出季节性、月销售量，对商品品种和库存的趋势进行分析。还可确定降价商品，并对数量和运作做出决策。
6.客户细分
客户细分是指将一个人的消费群体划分为若干小的细分群体，同属一个细分群的消费者彼此相似。客户细分可以使商家以不同的方式区别对待处于不同细分群中的客户。
四、结束语
目前，数据挖掘技术正以前所未有的速度发展，在未来越来越激烈的市场竞争中，拥有数据挖掘技术必将比别人获得更快速的反应，赢得更多的商业机会，带来更光明的前景。
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