基于数据挖掘技术的零售业精确营销应用研究
零售业中的数据挖掘技术研究
零售业中的数据挖掘技术研究第一章引言数据挖掘技术是数据分析领域中的一种重要技术，它可以帮助组织和企业从大数据中提取信息和知识。
在零售业中应用数据挖掘技术可以帮助企业更好地了解消费者需求，调整产品策略，提升销售业绩。
本文将研究零售业中的数据挖掘技术，探讨其应用。
第二章数据挖掘技术概述数据挖掘技术是一种分析数据的方法，其主要目的是发现隐藏在数据中的关联规律和模式，并且利用这些规律和模式做出决策。
数据挖掘技术包括分类、聚类、关联规则挖掘等多个方面，它们都有各自的算法和应用领域。
在零售业中，常见的应用数据挖掘技术包括聚类分析和关联规则挖掘。
聚类分析可以对客户分组，根据不同的消费习惯和兴趣特征，针对不同的消费族群提供不同的产品定位和服务方式；关联规则挖掘则可以发现不同产品之间的关系，帮助企业制定合理的产品组合销售策略。
第三章零售业中的聚类分析3.1 聚类分析的基本原理聚类分析是将具有相似特征的数据对象自动划分为几个群体的一种方法。
聚类分析有两种基本方法：基于层次的聚类法和基于划分的聚类法。
基于层次的聚类法将聚类的对象归为一个大的类并随后进一步细分，直至每个对象都成为一个单独的类；而基于划分的聚类法则是先将数据集分为几个不相交的子集，然后再进一步细分每个数据子集，以得到最终的聚类结果。
3.2 零售业中聚类分析的应用零售业中聚类分析的应用有很多，例如可以将客户分类为高消费者、低消费者、普通消费者等不同的消费族群，然后根据不同的群体提供不同的促销策略和服务方式，以提升客户忠诚度和增加销售额。
此外，聚类分析也可以帮助零售商对产品定位进行细分，以满足不同群体的需求，并且帮助零售商对新品的上市进行分析和预测，以便更好地控制库存和营销策略。
第四章零售业中的关联规则挖掘4.1 关联规则挖掘的基本原理关联规则挖掘是在商业数据分析领域中非常流行的一种技术，其主要思想是寻找广告、产品定价和其他商业决策方面的关系。
关联规则挖掘算法能够挖掘出在购买某个商品时，同时会购买其他商品的规则。
数据挖掘技术在零售业中的应用研究
数据挖掘技术在零售业中的应用研究第一章引言随着信息化技术的不断发展，数据量的不断增加，如何利用这些数据进行有效的分析和利用已成为企业发展的一个重要课题。
数据挖掘技术能够从大量的数据中找出有关联性的信息和规律，向企业提供有效的决策支持。
零售业作为一个信息密集型的行业，尤其需要借助数据挖掘技术来提高销售额和服务质量。
本文将探讨数据挖掘技术在零售业中的应用研究，分析其现状和未来发展趋势。
第二章数据挖掘技术概述数据挖掘技术是指通过各种数据挖掘算法对大量的数据进行分析和挖掘，从中发现有价值的信息和规律。
主要包括分类、聚类、关联规则挖掘、预测等多种算法。
其中，关联规则挖掘是零售业中最为广泛应用的一种算法，它通过发现不同商品之间的相关性，来帮助零售商进行商品推荐和降低库存成本等方面的决策。
预测算法则通过对历史销售数据的分析预测未来的销售量和销售趋势，从而为零售商提供更为准确的库存规划和订单安排。
第三章零售业中的数据挖掘技术应用案例3.1 商品推荐商品推荐是零售业中比较常用的一种应用场景。
以美国零售业巨头沃尔玛为例，其引入了基于内容过滤(CF)的算法，通过对用户浏览和购买记录进行分析，向用户推荐最符合他们需求的商品，并通过交叉销售提高整体销售额。
此外，还有一些零售商采用基于社交网络的推荐算法，这种算法除了利用用户的购买记录，还会通过社交网络分析用户的兴趣和个性，生成更为准确的推荐结果。
3.2 库存管理通过数据挖掘技术对历史销售数据进行分析，可以得出每个商品在不同季节、节假日、促销活动等情况下的销售量和销售趋势，从而为零售商制定更为合理的库存规划和订单安排。
例如，美国百货公司Macy's公司利用数据挖掘技术的预测算法，对每个店铺的销售情况进行实时监控和预测，从而决定商品的进货数量和进货时间。
3.3 会员管理零售商在与会员互动时，需要了解会员的购买偏好，以及对商品质量、服务质量等方面的需求和反馈。
此时数据挖掘技术可以帮助零售商建立会员画像，即通过对会员购买、浏览和评论记录进行分析，挖掘出会员的购买习惯、偏好和行为特征。
大数据挖掘技术在零售业精准营销中的应用研究
【概述】1. 零售业的发展与挑战随着互联网和移动互联网的快速发展，零售业正在经历前所未有的变革。
传统的零售模式面临着来自电商和新零售的竞争，零售商需要更加精准地了解用户需求，提供个性化的商品和服务，才能在激烈的市场竞争中立于不败之地。
在这样的背景下，大数据挖掘技术成为了零售业实现精准营销的重要工具之一。
【大数据挖掘技术在零售业精准营销中的应用】2. 大数据在零售业的意义大数据指的是在传统数据处理软件无法处理的大规模、高增长率数据集合。
在零售业中，用户在购物过程中产生了大量的数据，包括购物记录、浏览行为、评价意见等等。
通过对这些数据进行收集、整理、分析和挖掘，零售商可以更好地了解用户的喜好和行为习惯，从而更好地满足他们的需求，提高销售额和顾客满意度。
3. 大数据挖掘技术大数据挖掘技术是指通过对大规模数据进行分析和挖掘，发现其中隐藏的规律、趋势和关联性，从而为企业决策提供有力支持的一种技术。
在零售业中，大数据挖掘技术可以帮助零售商更好地了解用户的需求，并为其提供个性化的商品推荐、营销活动和促销策略。
4. 精准营销案例以阿里巴巴集团为例，该公司利用大数据挖掘技术，通过分析用户的购物行为和兴趣偏好，为不同的用户裙体定制个性化的营销方案。
根据用户在评台上的浏览和购物记录，推荐相似的商品；通过对用户的行为轨迹进行分析，提供个性化的促销活动。
这些精准营销策略让用户感受到更好的购物体验，同时也提高了零售商的销售业绩。
【大数据挖掘技术在零售业精准营销中的优势】5. 实时性大数据挖掘技术具有实时分析数据的能力，这使得零售商能够对市场情况做出及时的反应。
当某种商品突然受到用户的追捧时，零售商可以通过大数据分析及时调整库存和促销策略，以满足市场需求。
6. 精准性大数据挖掘技术可以深度挖掘用户的行为和偏好，帮助零售商更准确地推断用户的购物意向，从而实现精准营销。
通过对用户数据的分析，零售商可以个性化推荐商品、定制促销活动，提高销售转化率。
数据挖掘在市场营销中的应用研究
数据挖掘在市场营销中的应用研究在当今竞争激烈的商业环境中，市场营销对于企业的成功至关重要。
企业需要了解消费者的需求、行为和偏好，以便制定有效的营销策略。
数据挖掘作为一种强大的技术手段，为市场营销提供了新的思路和方法。
本文将探讨数据挖掘在市场营销中的应用，包括客户细分、精准营销、市场预测和客户关系管理等方面，并分析其带来的优势和挑战。
一、数据挖掘概述数据挖掘是指从大量的数据中提取出有用的信息和知识的过程。
它综合运用了统计学、机器学习、数据库技术和人工智能等领域的方法和技术，通过对数据的清洗、转换、分析和建模，发现隐藏在数据中的模式、趋势和关系。
数据挖掘的主要任务包括分类、聚类、关联分析、预测等。
二、数据挖掘在市场营销中的应用1、客户细分客户细分是将客户按照某些特征或行为分为不同的群体，以便企业能够针对不同的客户群体制定个性化的营销策略。
通过数据挖掘，可以根据客户的购买历史、人口统计学特征、消费行为等因素，将客户细分为不同的类别，例如高价值客户、潜在客户、流失客户等。
企业可以针对不同细分群体的需求和特点，提供有针对性的产品和服务，提高客户满意度和忠诚度。
例如，一家电商企业通过对客户的购买记录和浏览行为进行分析，发现有一部分客户经常购买高端品牌的商品，对价格不太敏感，注重品质和服务；而另一部分客户则更关注价格，倾向于购买打折商品。
基于这些发现，企业可以将客户细分为高端客户和价格敏感型客户，并分别制定不同的营销方案。
对于高端客户，可以提供专属的会员服务、优先配送和个性化推荐；对于价格敏感型客户，可以发送优惠券、举办促销活动等。
2、精准营销精准营销是指在合适的时间、通过合适的渠道、向合适的客户提供合适的产品或服务。
数据挖掘可以帮助企业实现精准营销，提高营销效果和投资回报率。
通过对客户数据的分析，企业可以了解客户的兴趣爱好、购买意向和消费习惯，从而精准地推送个性化的广告和营销信息。
比如，一家餐饮企业通过分析客户的消费记录和评价数据，发现有一部分客户喜欢川菜，并且经常在周末外出就餐。
数据挖掘技术在零售业中的应用
数据挖掘技术在零售业中的应用随着消费者购物习惯和需求的不断变化，零售业正面临一系列挑战，例如如何提升客户体验、如何更好地管理库存和供应链等等。
在这样的环境下，数据挖掘技术在零售业中扮演着越来越重要的角色。
本文将探讨数据挖掘技术在零售业中的应用，并对其未来发展进行展望。
一、客户行为分析在零售业中，客户是最重要的资产。
数据挖掘技术可以帮助零售商更好地了解客户的行为和需求，从而提高客户满意度和忠诚度。
通过分析消费者的购买记录、搜索和点击行为、社交媒体上的活动等数据，零售商可以更好地了解消费者的兴趣、喜好和需求，进而制定更精准的销售策略和营销计划。
例如，一个拥有大量消费数据的零售商可以通过数据挖掘技术，将客户按照行为分为不同的人群，并为不同的人群制定不同的营销策略。
比如，对于购买某高端化妆品品牌的女性客户，可向她们推荐相同系列的产品；而对于经常购买儿童用品的家庭，可向他们推荐相关的促销活动和优惠券。
二、库存和供应链管理一个高效的库存和供应链管理系统对于零售业来说尤为关键。
数据挖掘技术可以帮助零售商更好地把握市场需求和库存情况，并制定相应的采购和进货计划，从而提高库存周转率和销售收益。
例如，一个某零售企业可通过数据挖掘技术来分析历史销售数据和产品销售趋势，预测未来的销售需求，进而优化库存管理和采购计划。
同时，利用数据挖掘技术对供应链信息进行监控，可以及时发现供应商的质量问题，从而在第一时间采取相应措施，保证产品质量和客户满意度。
三、促销和定价策略促销和定价是零售业中的重要策略和手段。
采用数据挖掘技术可以帮助零售商更加精确地制定促销和定价策略，提高决策的准确性。
例如，通过分析客户购买历史数据、竞争对手的行业动态以及市场需求情况，零售商可以为不同的产品和目标客户制定不同的定价策略。
同时，利用数据挖掘技术探索不同促销策略的效果和影响，可以更好地制定营销计划和活动方案。
四、未来展望随着人工智能、物联网等新技术的不断发展，数据挖掘技术在零售业中的应用前景也越来越广阔。
大数据时代本土零售业精确营销探讨--基于数据挖掘的角度
事 先定 义的值 。聚类中的一组属性是平 等
琳
副教授 （ 郑州航 空 工业 管理 学院
郑州
４ ５ ０ ０ １ ５ ）
对 待的 ，同一聚 类中的对 象或 多或 少具 有 相 同的属性值。应用聚类技术能发现不 同
基金 项 Ｉ ｇ：郑 州航 空工 业管理 学 院青年基 金项 目 “ 基 于数 据挖 掘技 术的零售 业精 确营销应用研 究”（ ２ ０ １ ２ ０ ２ １ ０ ０ ３） ；河南省教 育厅人文 社科 研 究规 划项 目 “ 市场知识 管理视 角下的企 业 营销 动 态能 力构建
必要分 为一个单独 的类。预测 的目的是对
未来未知变量的预测 ，并且需要确 营 销 的
掘来实现 ，数据挖掘是精确营销实现 的工
具 、方法和基础 ，精确营销是 数据 挖掘 的 结 果。 数据 挖掘 与精确营销互 为因果关 系， 两者 紧密结合 。基于 数据 挖掘 的应 用 ，整 合精确 营销元素 ，改变传统 营销模 式 ，在
有针对性的进行群组式的营销。本文引用
客 类管理是将 企业 的顾客进 行分类 ，
把大群体拆分 为小群体 ，在每个群体 中的
顾 客特征是相似 的。应 用数据挖掘 的分 类 分 析和聚类分 析可 以实现这 一管理过程 ，
传达给 正确 的人 ，从 而提 高本 土零 售业的 生产 力和利润率 ，提 高本 土零 售业营销 活 动效率和国际市 场竞争力 ，为提 高本土零 售业经营管理水 平提供坚 实的理论基础 。
莱斯特 ・ 伟门对精确营销的定义，精确营
销是改变 以往的营销渠道及方法 ，以生产 厂商的客户和销售商为 中心 ，通过电子媒 介 、电话访问 、邮寄 、互联 网等方式建立 客户 、 销售商资料库 ， 然后通过科 学分析 ， 确定可能购买的客户 ，从而 引导生产厂商
数据挖掘技术在超市销售中的创新应用探索
数据挖掘技术在超市销售中的创新应用探索超市作为零售行业的主要组成部分，在消费者和商品之间扮演着重要的角色。
随着信息技术的快速发展，数据挖掘技术在超市销售中的应用也得到了广泛关注。
本文将探讨数据挖掘技术在超市销售中的创新应用，并分析其对超市业务决策的影响。
一、市场篮子分析市场篮子分析是数据挖掘技术在超市销售中最常见的应用之一。
通过挖掘顾客购物篮中的商品组合，超市可以了解不同产品之间的关联性，发现潜在的购买规律，并利用这些规律进行营销推广。
例如，当一位顾客购买了牛奶和面包时，超市可以推送优惠券给该顾客购买黄油，从而提高商品的销售量。
二、个性化推荐系统个性化推荐系统是数据挖掘技术在超市销售中的另一个创新应用。
通过对顾客历史购买记录、个人信息和购物偏好进行分析，超市可以为每位顾客提供个性化的商品推荐。
个性化推荐系统不仅有助于提升顾客购物体验，还能增加超市的销售额。
例如，当一位顾客购买了一瓶红酒，超市可以向该顾客推荐相似类型的葡萄酒或配套的美食，以提高交叉销售率。
三、库存管理与预测数据挖掘技术在超市销售中的另一个创新应用是库存管理与预测。
通过对历史销售数据进行分析，超市可以预测不同商品的需求量，并合理安排库存。
这有助于避免库存过剩或缺货的情况，提高超市的运营效率。
同时，超市还可以利用数据挖掘技术对商品进行分类，根据不同商品的销售情况进行定价和促销策略的优化。
四、顾客行为分析数据挖掘技术在超市销售中还可以用于顾客行为分析。
通过对顾客购买行为的挖掘，超市可以分析不同顾客的购买偏好、消费能力和购物习惯等，并据此制定针对不同顾客群体的营销策略。
例如，对于高消费能力的顾客，超市可以提供更高档次的商品和专属的会员服务；对于高频率购买的顾客，超市可以通过积分系统激励他们保持忠诚度。
综上所述，数据挖掘技术在超市销售中的创新应用为超市提供了更多的商业机会和竞争优势。
通过市场篮子分析、个性化推荐系统、库存管理与预测以及顾客行为分析，超市可以更加精细化地管理和运营自己的业务，提高销售效果和顾客满意度。
大数据挖掘技术在零售业销售预测中的应用
大数据挖掘技术在零售业销售预测中的应用随着信息技术的飞速发展，大数据挖掘技术在各行各业的应用也越来越广泛。
零售业作为其中一个重要的行业，也受益于大数据挖掘技术的应用。
本文将探讨大数据挖掘技术在零售业销售预测中的应用。
一、大数据挖掘技术的概述大数据挖掘技术是指通过对大规模数据进行分析、处理和展示来发现非明显模式、关系、异常和趋势的方法和技术。
它通过高效、智能的算法和工具，将庞大的数据转化为有价值的信息和知识。
大数据挖掘技术主要包括数据预处理、数据挖掘、模型评估和模型应用等环节。
二、大数据挖掘技术在零售业销售预测中的应用1. 基于历史销售数据的预测大数据挖掘技术可以通过对零售业的历史销售数据进行挖掘和分析，发现销售趋势、消费偏好和季节性波动等规律，进而进行销售预测。
通过建立销售预测模型，可以帮助零售企业预测销售额、库存需求和上架策略，从而提高销售效益和降低成本。
2. 利用社交媒体数据进行消费者行为分析大数据挖掘技术可以通过对社交媒体数据的挖掘和分析，了解消费者的意见、态度和偏好，从而更好地满足消费者的需求。
例如，通过分析消费者在社交媒体平台上的评论和反馈，零售企业可以及时了解产品的优势和不足之处，进一步改进产品设计和营销策略，提升消费者满意度和忠诚度。
3. 个性化营销策略大数据挖掘技术可以根据消费者的历史购买记录、浏览行为和个人信息等数据，进行个性化的推荐和营销策略。
通过建立用户画像和行为模型，零售企业可以向不同的消费者提供个性化的商品推荐、优惠券和促销活动，从而增加销售额和客户黏性。
4. 库存管理优化大数据挖掘技术可以通过对历史销售数据的分析，进行精确的库存需求预测和优化。
通过建立库存管理模型，零售企业可以根据销售趋势和需求预测，合理安排采购和上架计划，减少库存积压和滞销产品的数量，提高资金利用效率和销售额。
5. 重塑供应链管理模式大数据挖掘技术可以通过对供应链各个环节的数据进行整合和分析，帮助零售企业实现供需平衡、降低成本并提高效率。
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在 于协 助零 售企业 改进原有 的无 目的 的粗 犷 式营销模 式 ，及 时制 定、分析 、跟踪 和 总结 ，以期 达到 拟定的 目标 并解 决具 体的 营销 问题 ，从 而实现精 细化运 营 。
［ 关键词 ］ 数据挖 掘 ；精 确 营销 ；零 售业 ［ 中图分 类号 ］Ｆ １．２ ７３３ ［ 文献标识 码 ］Ａ
［ 文章 编号 ］ １０ — ４２ （００ １ — ０６— ３ ０５ ６３ ２ １） ４ ０ １ ０
１ 引 言
随着零 售业 的迅速 发展 ，市场环 境 １ 成熟 ，营销竞 ３ 益 争趋 向白热 化 ，不 管是产 品或是 服务 ，都试 图在这 个信 息 爆炸 的年代 找到更 大 的发展空 间 ，然 而在产 品供应 大于 消 费需 求 的年 代 ，如何 将各 式各样 的产 品找 到不 同Βιβλιοθήκη 求 的消 参考 文献 ：
［ ］ Ｍｃ ｌｌｎ ．Ｃ ．Ｔｓ ｎ ｒ ｏ ｅ ｎｅＲ ｔｅ ｈｎｆ — １ Ｃｅｌ ｄＤ ． ｅｔ ｇｆ ｍｐｔ ｃ ａｈｒ ａ ｒＩ ａ ｉ ｏＣ ｅ Ｔ ｏ ｎ
筑 施 工 项 目管理 团 队 协 同 胜 任 特 征 模 型 在 研 究 团 队整 体 胜 任 特 征 做 了有 益 的尝 试 。定 义 协 同 胜 任 特 征 概 念 是 对 团 队层 面 胜 任 特 征 研 究 的 基 础 。进 一 步 对 建 筑 施 工 项 目管理 团 队协 同 胜 任 特 征 模 型 的 研 究 表 明该 模 型 包 括 整体 思 维 特 征 、合 作 意 愿 特 征 、积 极 主 动 特 征 和 自主 管理 特 征 等 ４个 维 度 ，与 个 体 层 面胜 任 特 征 有 显
投 资 回报 的 营销沟通 。 数据 库营销 作为 精确 营销 的一 种方式 ，在 国外发 达 国
“ 确 营销 ” 的概 念也应 运而生 。 精 下文将 主要 阐述基 于数据挖 掘技术 的精 确营销 在 国内
外 的发展状况 以及在 零售 业的一 些应用研 究 ，目的在 于协
助零售 企业 改进原有 的无 目的 的粗犷式 营销模 式 ，及 时制 定 、分 析 、跟踪 和总 结 ，以期达 到拟定 的 目标并 解决 具体
的构 建 ，不 仅 可 以 预 测 团 队 未 来 的 绩 效 ， 同 时 对 团 队 的开 发 和 建 设 提 供 有 益 的借 鉴 ，对 提 高 团 队 绩 效 有 积 极 的作 用 。本 文 通 过 定 义 团 队 协 同胜 任 特 征 和 研 究 建
集 ，也可 以研 究 不 同类 型 的 团 队 ，同 时完 善 样 本 采 集 结 构 ，使调查 更为 全面 。
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家 已经有 几 十 年 的 历 史 ，２ ０世 纪 ９ Ｏ年 代 ，数 据 挖 掘 技
术 在西 方 发 达 国家 得 以推 广 运 用 ， 并率 先 在 电子 商 务 、 直
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说 ，粗犷式 的促销 方式 给企业带 来 了较 大 的成 本 ， 没有 也 促进 企业 良好有序 的发展 。在这 种背 景下 ，培养顾 客忠诚
度 和针对 性 营 销 成 了近 几 年来 零 售 业 营 销 的热 门 话 题 ，
解顾客 信息 的基 础上 ，通过 定量 和定性相 结合 的方法 对 目 标 市场 的不 同消费者 进行 细致分 析 ，根据 其不 同 的消 费心 理和行 为特征 ，采用 有针对 性 的现代技 术 、方法 和指 向明 确的策 略 ，实现 对 目标市场 不 同消费者 群体强有 效性 、高
［ 作者简介］ 赵晓霞 （９ ６ ） １５ 一 ，女 ，北京人 ，北 京工业 大学 经 济与管理学院副教授 ，日本东京 大学博士 ，研究 方 向：人力 资源 管 理 ；刘雪川 （ ９ ｌ ） １８ 一 ，男 ，山东人 ，北 京工 业 大学经 济与 管理 学 院企业管理硕士 ，研究方向 ：人力资源 。
企 业 管 理
中国市场 ２１ 第１ ００年 ４期 （ 总第５３期） ７
基 于数 据 挖 掘 技 术 的零 售 业 精 确 营 销 应 用研 究
陈 竞
（ 首都经济 贸易大学 信息学院，北京 １０７ ） ０ ００
［ 摘 要 ］ 本 文主要 阐述 了基 于数据挖 掘技 术 的精 确 营销 在 国 内外 的发展 状 况 以及 在零 售 业的 一 些应 用研 究 ， 目的
ａｅ ｅ ｔ ０ １ （ ） １ ｇ ｍ ｎ ，２ ０ ７ ：１ ７—１ ２ ２．
［ ］盖伊 ・ ３ 拉姆 斯登 ，唐 纳德 ・拉姆 斯登 ．群 体与 团 队沟通 ［ ．冯 云 霞 ，是 文 如 ，笪 鸿 安 ，译 ．北 京 ：机 械 工 业 出版 社 ， Ｍ］
２ ０１ ６ ０ ： ５．
费者 是企业 最关 心的 问题 。但是 对于 目前 国内的零售 业来
的营销问题， 从而实现精细化运营。 ２ 精 确营 销
在 现代社 会 中 ，消费 者 的需 求越来 越分化 ，要求 营销 策略对 各 细分 市 场 更 加具 有 针 对 性 ，也 就是 要 更 加 “ 精
确” 。 “ 精确 营销 ” （ ｒｃｓ ｎＭａｋ ｔ ｇ Ｐｅｉ ｏ ｒｅｉ ）是 建 立 在充 分 了 ｉ ｎ
４ 结
论
究条 件等 限制 ，动态性 方面 考虑不 够深入 。其次 ，本研 究 的样 本取样 的范 围较 窄 ，下一 步研究 可 以更广泛 地大量 采
团 队协 同胜 任 特 征 为 我 们 从 整 体 上 研 究 团 队 提 供 了一 个 新 的 观 察 视 角 和思 维 模 式 。 团 队 胜 任 特 征 模 型
著 的 区别 。
ｔｌ ｅｃ Ｊ ．Ａｍ ｒａ ｓｃｏｏｉ ，１７ （ ８ ：１ ４ ｅ ｉ ｎｅ［ ］ ｌｇ ｅｉ ｎＰｙｈ ｌ ｓ ９ ３ ２ ） —１ ． ｃ ｇｔ ［ ］ Ｃ ａｌｓＭ．Ｔａ ｏ ｅ ｎ ｉ Ｊ ．Ｔ ａ ｅｆｒ ｎｅＭａ— ２ ｈｒ ｅ ｅｍ ｃｍｐｔ ｃｅ ｅ ｓ［ ］ ｅ Ｐ ｒ ｍａｃ ｎ ｍ ｏ