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數(shù)據(jù)挖掘是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的，但又是潛在有用的信息和知識的過程。數(shù)據(jù)挖掘是一種從大型數(shù)據(jù)庫或數(shù)據(jù)倉庫中提取隱藏的預(yù)測性信息的技術(shù)。將其應(yīng)用到商品銷售領(lǐng)域的主要作用是對商業(yè)數(shù)據(jù)中的大量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取、轉(zhuǎn)換、分析和其他模型化處理，從中提取輔助商品銷售決策的關(guān)鍵性數(shù)據(jù)。為科學(xué)的商業(yè)決策提供幫助。
數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在商品銷售領(lǐng)域得到了越來越廣泛的應(yīng)用。商品銷售者不僅明白搜集顧客數(shù)據(jù)的重要性，而且意識到真正的目的在于能夠針對顧客提出科學(xué)的、前瞻性的商品銷售方案。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能有效地幫助商品銷售工作者透過表面上無關(guān)聯(lián)的顧客層數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的內(nèi)在有意義的聯(lián)系，從而不僅能對顧客需求做出及時反應(yīng)，還能對顧客需求進(jìn)行有效的預(yù)測。
一、數(shù)據(jù)挖掘的基本原理
數(shù)據(jù)挖掘就是利用數(shù)學(xué)模型、統(tǒng)計和人工智能技術(shù)等方法，把一些高深、復(fù)雜的技術(shù)封裝起來，使人們不用自己掌握這些技術(shù)也能完成同樣的功能，因而可專注于自己所要解決的問題。數(shù)據(jù)挖掘按其功能可分為：描述性數(shù)據(jù)挖掘方法和預(yù)測性數(shù)據(jù)挖掘方法。
1描述性數(shù)據(jù)挖掘
在取得大量的數(shù)據(jù)之后，首先要對數(shù)據(jù)進(jìn)行總結(jié)，也即數(shù)據(jù)的泛化;在泛化的基礎(chǔ)上再對數(shù)據(jù)進(jìn)行高層次的處理，包括數(shù)據(jù)的聚集、關(guān)聯(lián)分析等。
(1)數(shù)據(jù)總結(jié)：數(shù)據(jù)總結(jié)的目的是對數(shù)據(jù)進(jìn)行濃縮，給出它們的緊湊描述。數(shù)據(jù)泛化是一種將數(shù)據(jù)庫中的有關(guān)數(shù)據(jù)從低層次抽象到高層次的過程。
(2)聚集：聚集的目的是要盡量縮小屬于同一類別的個體之間的距離，而盡可能擴(kuò)大不同類別個體間的距離。層次法、密度法、網(wǎng)格法、神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)和K-均值是比較常用的聚集算法。
(3)關(guān)聯(lián)分析：關(guān)聯(lián)分析是尋找數(shù)據(jù)的相關(guān)性。關(guān)聯(lián)規(guī)則是尋找在同一個事件中出現(xiàn)的不同項的相關(guān)性，其核心是使用Apriori算法，找出事物的相應(yīng)支持度和置信度，最后找到相應(yīng)的關(guān)聯(lián)規(guī)則。
2預(yù)測型數(shù)據(jù)挖掘
在預(yù)言模型中，把我們要預(yù)測的值或所屬類別稱為響應(yīng)變量、依賴變量或目標(biāo)變量；用于預(yù)測的輸入變量是預(yù)測變量或獨(dú)立變量。主要通過分類、回歸分析、時間序列來建立預(yù)測模型。
二、商品銷售領(lǐng)域數(shù)據(jù)挖掘的依據(jù)
在商品銷售領(lǐng)域采用數(shù)據(jù)挖掘是商品銷售發(fā)展到一定階段的必然要求，它有助于提高商品銷售效率，降低商品銷售成本。其理論依據(jù)有消費(fèi)者消費(fèi)行為、細(xì)分市場理論、顧客關(guān)系、顧客數(shù)據(jù)庫和直接商品銷售。
在制定商品銷售計劃之前，商品銷售者需要研究消費(fèi)者市場和消費(fèi)者行為。在分析消費(fèi)者市場時，公司需要了解市場情況，購買對象，購買目的等因素。通過搜集顧客消費(fèi)數(shù)據(jù)，采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，可以簡潔、明了地得到這些信息。
三、商品銷售中的數(shù)據(jù)挖掘過程
1商品銷售目標(biāo)理解
在進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘之前，必須從商品銷售角度去分析要達(dá)到的目標(biāo)和需求，也即要分析什么商品銷售問題，達(dá)到什么商品銷售目標(biāo)。首先對商品銷售現(xiàn)狀進(jìn)行分析，找出存在的問題，并確定需要實(shí)現(xiàn)的營銷目標(biāo)，再將商品銷售目標(biāo)轉(zhuǎn)換成數(shù)據(jù)挖掘目標(biāo)，然后將這種知識轉(zhuǎn)換成一種數(shù)據(jù)挖掘的問題定義，并設(shè)計一個達(dá)到目標(biāo)的初步計劃。
2數(shù)據(jù)理解
先搜集初步的數(shù)據(jù)，然后進(jìn)行熟悉數(shù)據(jù)的各種活動，包括識別數(shù)據(jù)的質(zhì)量問題，找到對數(shù)據(jù)的基本觀察，或假設(shè)隱含的信息來檢測感興趣的數(shù)據(jù)子集。
3數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
首先進(jìn)行數(shù)據(jù)抽樣，從大量數(shù)據(jù)中篩選出一些相關(guān)的樣板數(shù)據(jù)子集。通過對數(shù)據(jù)樣本的精選，不僅能減少數(shù)據(jù)處理量，節(jié)省系統(tǒng)資源，使數(shù)據(jù)更加具有規(guī)律性。然后，進(jìn)行數(shù)據(jù)探索，通常是所進(jìn)行的對數(shù)據(jù)深入調(diào)查的過程，從樣本數(shù)據(jù)集中找出規(guī)律和趨勢，用聚類分析法區(qū)分類別，最終要達(dá)到的目的就是搞清多因素相互影響的復(fù)雜關(guān)系，發(fā)現(xiàn)因素之間的相關(guān)性。最后，需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)整，通過上述兩個步驟的操作，對數(shù)據(jù)的狀態(tài)和趨勢有了進(jìn)一步的了解，這時要盡可能對解決問題的要求進(jìn)行明確化和進(jìn)一步的量化。
4建模
這一步是數(shù)據(jù)挖掘的核心環(huán)節(jié)。在建模階段，可以選擇和應(yīng)用各種建模技術(shù)，并將其參數(shù)校正到優(yōu)化值。通常，對同一個數(shù)據(jù)挖掘問題類型有幾種可選用的技術(shù)。
5模型評價
從數(shù)據(jù)分析的觀點(diǎn)看，在開始進(jìn)入這個階段時已經(jīng)建立了看上去是高質(zhì)量的模型。但在最終擴(kuò)展模型之前，要更徹底地評價模型，檢查所建模型再次執(zhí)行的步驟，并確信其正確達(dá)到了商品銷售目標(biāo)。這里，一個關(guān)鍵的目的是要確定是否還有某些重要的商品銷售問題還沒有被充分考慮進(jìn)去。在這個階段，應(yīng)該對使用數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果進(jìn)行評判。