数据挖掘在商业数据分析中的应用
数据挖掘的应用
数据挖掘的应用数据挖掘是一种通过发现、提取和分析大量数据中的潜在模式、关系和趋势来提取实用信息的技术。
它可以匡助企业和组织从海量数据中获取有价值的洞察，以支持决策和战略制定。
以下是数据挖掘在不同领域的应用。
1. 零售业在零售业中，数据挖掘被广泛应用于市场营销和销售预测。
通过分析顾客购买历史和偏好，零售商可以了解消费者的需求，并根据这些信息制定个性化的推荐和促销策略。
此外，数据挖掘还可以匡助预测销售趋势和需求，以优化库存管理和供应链。
例如，一家超市可以通过数据挖掘技术分析顾客购买历史和购物篮组合，发现某些商品之间的关联性。
这样，他们可以将这些商品放在相邻的货架上，以促进交叉销售。
2. 金融领域在金融领域，数据挖掘可以用于信用评分、风险管理和欺诈检测。
通过分析客户的个人信息、交易历史和行为模式，银行和金融机构可以评估客户的信用风险，并制定相应的授信策略。
此外，数据挖掘还可以匡助发现潜在的欺诈行为，以保护金融机构和客户的利益。
举个例子，一家银行可以使用数据挖掘技术分析客户的交易数据，以检测异常交易模式，如大额转账或者频繁的跨国交易，从而及时发现潜在的欺诈行为。
3. 医疗保健在医疗保健领域，数据挖掘可以用于疾病预测、诊断辅助和药物研发。
通过分析患者的病历、生理指标和基因数据，医生和研究人员可以发现疾病的风险因素和早期预警信号，并制定相应的治疗方案。
此外，数据挖掘还可以匡助医药公司发现新的药物靶点和疗效评估。
举个例子，研究人员可以使用数据挖掘技术分析大量的癌症患者数据，以发现不同基因变异与药物疗效的关联性，从而个性化治疗方案。
4. 物流和运输在物流和运输领域，数据挖掘可以用于路线优化、货物跟踪和运输效率提升。
通过分析历史运输数据和实时交通信息，物流公司可以找到最佳的路线和交通模式，以减少运输时间和成本。
此外，数据挖掘还可以匡助预测货物的交付时间和提供实时的货物跟踪服务。
举个例子，一家物流公司可以使用数据挖掘技术分析历史运输数据和交通流量数据，以确定最佳的配送路线和交通模式，从而提高物流效率和客户满意度。
数据挖掘技术的商业智能应用案例
数据挖掘技术的商业智能应用案例在当今信息爆炸的时代，企业面临着海量的数据和信息，如何从中挖掘出有价值的信息成为了商业成功的关键。
数据挖掘技术作为一种有效的分析工具，正在被越来越多的企业所采用。
本文将介绍几个商业智能领域中数据挖掘技术的应用案例，以展示其在商业决策和业务优化中的价值。
案例一：零售业的销售预测零售业一直面临着供应链管理的挑战，如何准确预测需求成为了提高销售效益的关键。
通过数据挖掘技术，零售商可以利用历史销售数据、商品特征和市场趋势等信息，建立销售预测模型。
通过该模型，零售商可以准确预测不同时间段、不同地区的销售情况，并及时调整采购计划和库存管理，从而最大程度地满足客户需求，降低库存成本。
案例二：金融业的风险管理金融业作为高风险和高回报的行业，需要对风险进行有效控制。
数据挖掘技术可以帮助金融机构分析客户行为模式、评估信用风险和检测欺诈行为。
通过分析大量的历史数据和实时交易数据，金融机构可以构建客户信用评级模型、异常检测模型和预测模型，及时发现潜在的风险并采取相应的措施，确保资金安全和业务稳定。
案例三：电子商务的个性化推荐随着电子商务的迅猛发展，用户面临了海量的商品和信息选择。
如何给用户提供个性化的推荐成为了电商企业的竞争优势。
数据挖掘技术可以通过分析用户的历史购买记录、浏览行为和社交网络信息，生成用户画像，并根据用户的个性化需求和行为特征，进行精准的商品推荐。
通过提供个性化的购物体验，电商企业可以提高用户满意度和购买转化率，增加销售额。
案例四：制造业的质量控制在制造业中，产品质量是企业的生命线。
数据挖掘技术可以帮助制造企业分析生产过程中的传感器数据、生产参数和质检数据，发现潜在的质量问题和生产异常。
通过建立质量预测模型和异常检测模型，制造企业可以及时发现和解决质量问题，提高产品质量和生产效率，降低不良品率和成本。
综上所述，数据挖掘技术在商业智能领域中有着广泛的应用。
通过挖掘大数据中隐藏的有价值信息，企业可以实现更精确的销售预测、风险控制、个性化推荐和质量控制，提升业务水平和竞争力。
数据挖掘的应用场景
数据挖掘的应用场景
1 数据挖掘在商业中的应用
数据挖掘是一种从大量数据中针对性地发现有价值规则并应用到实际情景中的一种分析方法。
商业界正积极利用数据挖掘的理念来研究和厘清大数据的价值，从而有效地改善商业运营。
1.1 分析客户偏好
数据挖掘强大的数据分析能力可以帮助企业基于客户的兴趣、行为和偏好，创建有针对性的营销策略。
通过数据分析，企业可以获得客户优先使用的服务和用户数最多的服务，并结合营销策略，提出可以改善客户服务和提升客户满意度的相应建议。
1.2 确定市场定价
数据挖掘可以帮助企业深入分析商品市场情况，包括内部竞争情况，例如价格情况，品牌等等，为定价提供参考依据。
这种定价方法有助于企业在更加客观准确的基础上确定市场价格，帮助企业获得有竞争力的优势。
1.3 提高生产效率
生产企业可以利用数据分析，有效发掘出实时数据，来了解工厂设备及物料原材料等相关信息，灵活调整生产参数，以达到节约物料消耗，提高生产效率的目的。
企业通过对模型的及时更新，建立能够
预测未来的数据仓库，不仅有助于企业更好地改进自身生产运作，也
有助于企业缩短营销过程，实现盈利机会的最大化。
由此可见，数据挖掘在商业中的应用是十分重要的。
企业通过运
用数据挖掘的理念，可以汲取及时准确的大数据信息，科学分析优化
商业活动，丰富企业发展空间，实现企业科学管理，提高市场竞争力。
大数据分析的数据挖掘技术与商业智能应用案例分析
大数据分析的数据挖掘技术与商业智能应用案例分析随着信息技术的迅速发展和智能化水平的提高，大数据分析正逐渐成为企业决策和商业竞争的关键。
在大数据时代，如何通过高效的数据挖掘技术，并充分应用商业智能，对海量数据进行深入分析，成为了企业获取竞争优势的重要手段。
本文将通过几个案例，来分析大数据分析的数据挖掘技术与商业智能的应用。
案例一：零售领域的用户价值分析一个零售企业希望通过数据分析来了解其客户群体的特征和行为习惯，以更好地制定销售策略和优化产品组合。
首先，该企业通过收集大量的销售数据、会员数据和社交媒体数据，建立了一个综合数据库。
然后，利用数据挖掘技术，对这些数据进行分析和挖掘，找出用户的行为模式和购买偏好。
通过对用户进行聚类分析，该企业成功将客户分为不同的群体，并确定每个群体的特征和需求。
最终，该企业能够根据用户群体的特征，针对性地进行产品推荐和促销活动，提高销售额和客户满意度。
案例二：金融领域的风险预测与控制一家金融机构希望通过数据分析来提高风险管理水平，预测和控制贷款违约的风险。
通过收集大量的贷款数据、借款人信用报告和外部市场数据，该机构建立了一个包含多种指标的风险评估模型。
然后，利用数据挖掘技术，对这些数据进行分析和挖掘，识别出影响贷款违约的主要因素。
通过建立预测模型，该机构能够根据借款人的个人特征和市场环境，对贷款违约风险进行准确预测。
通过及时调整贷款策略和风险控制措施，该机构能够有效降低贷款违约率，提高贷款业务的盈利能力。
案例三：物流领域的运输路线优化一家物流公司面临着如何合理规划运输路线、减少运输成本的挑战。
该公司通过收集大量的运输数据、地理信息数据和天气数据，建立了一个运输网络模型。
然后，利用数据挖掘技术，对这些数据进行分析和挖掘，找出影响运输效率和成本的主要因素。
通过建立优化模型，该公司能够根据货物重量、运输距离和道路状况等因素，自动规划最佳的运输路线。
通过优化运输路线，该公司能够提高物流效率，降低运输成本，提升市场竞争力。
数据挖掘技术在商业智能中的应用
数据挖掘技术在商业智能中的应用在当今数字化的商业世界中，数据已成为企业最宝贵的资产之一。
企业每天都会产生大量的数据，这些数据包含了关于客户、市场、销售、运营等各个方面的信息。
然而，如果这些数据只是被存储起来而没有得到有效的分析和利用，那么它们就无法为企业创造价值。
数据挖掘技术的出现，为企业从海量数据中提取有价值的信息提供了强大的工具，在商业智能领域发挥着越来越重要的作用。
数据挖掘技术是一种从大量数据中发现潜在模式、关系和趋势的技术。
它综合运用了统计学、机器学习、数据库技术和人工智能等多个领域的知识和方法，能够帮助企业更好地理解客户需求、优化业务流程、提高决策的科学性和准确性。
在客户关系管理方面，数据挖掘技术可以帮助企业深入了解客户的行为和偏好。
通过对客户的购买历史、浏览记录、投诉反馈等数据进行分析，企业可以将客户分为不同的细分群体，并针对每个群体制定个性化的营销策略。
例如，对于高价值客户，企业可以提供更加优质的服务和专属的优惠；对于潜在流失客户，企业可以及时采取措施进行挽留。
此外，数据挖掘还可以预测客户的未来需求，从而提前做好产品研发和市场推广的准备。
在市场预测方面，数据挖掘技术可以帮助企业分析市场趋势和竞争态势。
通过对市场数据的挖掘，企业可以发现市场的潜在需求和新兴趋势，提前布局新产品和新业务。
同时，数据挖掘还可以对竞争对手的行为进行分析，帮助企业制定更加有效的竞争策略。
例如，通过分析竞争对手的产品特点、价格策略和市场份额变化，企业可以调整自己的产品定位和营销策略，以提高市场竞争力。
在销售预测和库存管理方面，数据挖掘技术也具有重要的应用价值。
通过对销售数据的分析，企业可以预测未来的销售趋势，从而合理安排生产和库存。
这样不仅可以避免库存积压导致的成本增加，还可以减少缺货现象对销售的影响。
例如，一家零售企业通过数据挖掘发现，在特定季节某些商品的销售会出现明显的增长趋势。
基于这一发现，企业提前增加了这些商品的库存，从而在销售旺季满足了客户的需求，提高了销售额和客户满意度。
数据挖掘与分析在商业决策中的应用指南
数据挖掘与分析在商业决策中的应用指南第1章数据挖掘概述 (4)1.1 数据挖掘的定义与价值 (4)1.1.1 提高决策效率：数据挖掘技术能够从海量的数据中快速发觉潜在的规律和趋势，为商业决策提供有力支持，提高决策效率。
(4)1.1.2 增强预测准确性：通过对历史数据的挖掘分析，可以建立预测模型，为未来市场趋势、客户需求等提供更为准确的预测。
(4)1.1.3 优化资源配置：数据挖掘有助于企业了解各业务环节的实际情况，从而合理配置资源，提高运营效率。
(4)1.1.4 提升客户满意度：通过对客户数据进行分析，可以深入了解客户需求，为企业提供个性化服务和精准营销提供依据。
(5)1.2 数据挖掘的主要任务与过程 (5)1.2.1 数据准备：收集并整理数据，进行数据清洗、数据集成、数据变换等操作，为后续挖掘分析提供高质量的数据。
(5)1.2.2 数据挖掘：根据业务需求选择合适的算法和模型进行挖掘，包括分类、回归、聚类、关联规则挖掘等。
(5)1.2.3 模型评估：对挖掘出的模型进行评估，包括准确性、可靠性、泛化能力等方面的评价。
(5)1.2.4 知识表示：将挖掘出的知识以图表、报告等形式展示给决策者，便于理解和应用。
(5)1.3 数据挖掘在商业决策中的应用场景 (5)1.3.1 市场细分：通过对客户数据进行分析，将市场划分为不同细分市场，为企业制定有针对性的市场策略提供依据。
(5)1.3.2 客户关系管理：分析客户行为数据，识别潜在客户、维护现有客户、挽回流失客户，提高客户满意度和忠诚度。
(5)1.3.3 信用评估：利用数据挖掘技术建立信用评估模型，降低信贷风险，提高信贷审批效率。
(5)1.3.4 预测分析：通过对历史销售数据、市场趋势等进行分析，预测未来产品需求，为企业制定生产计划和库存策略提供支持。
(5)1.3.5 优化供应链：分析供应链各环节数据，发觉潜在问题，提高供应链运作效率，降低成本。
如何使用数据挖掘技术进行商业分析
如何使用数据挖掘技术进行商业分析数据挖掘技术在商业分析中的应用越来越受到重视。
随着互联网和大数据时代的到来，企业面临着海量的数据，如何从中提取有用的信息并进行商业分析成为了一个重要的课题。
本文将探讨如何使用数据挖掘技术进行商业分析，并分析其应用场景和优势。
首先，数据挖掘技术可以帮助企业进行市场分析。
通过对大量的市场数据进行挖掘和分析，企业可以了解消费者的需求和偏好，从而制定更加精准的市场营销策略。
例如，企业可以通过分析消费者的购买记录和行为模式，预测他们的购买意愿和购买力，从而为产品定价和促销活动提供参考依据。
其次，数据挖掘技术可以帮助企业进行客户细分。
企业在面对大量的客户时，往往需要将客户进行分类和细分，以便更好地满足客户的需求。
通过数据挖掘技术，企业可以分析客户的特征和行为，将他们划分为不同的细分市场，从而有针对性地开展营销活动。
例如，通过分析客户的购买历史和兴趣偏好，企业可以将客户分为高价值客户、潜在客户和流失客户等不同的细分市场，然后针对不同的细分市场制定相应的营销策略。
此外，数据挖掘技术还可以帮助企业进行供应链优化。
供应链是企业内部和外部各个环节的协同运作，对企业的运营效率和成本控制至关重要。
通过数据挖掘技术，企业可以分析供应链中的各个环节，发现潜在的问题和改进的空间。
例如，通过分析供应链中的物流数据和库存数据，企业可以优化物流路径和库存管理，提高供应链的效率和响应能力。
此外，数据挖掘技术还可以帮助企业进行风险管理。
在商业活动中，企业面临着各种风险，如市场风险、信用风险和操作风险等。
通过数据挖掘技术，企业可以对各种风险进行预测和评估，从而制定相应的风险管理策略。
例如，通过分析市场数据和经济指标，企业可以预测市场的波动和行业的发展趋势，从而及时调整经营策略和风险防范措施。
综上所述，数据挖掘技术在商业分析中的应用是多样化和广泛的。
通过数据挖掘技术，企业可以进行市场分析、客户细分、供应链优化和风险管理等工作，从而提高企业的竞争力和运营效率。
数据挖掘在商业数据分析中的应用
数据挖掘在商业数据分析中的应用数据挖掘是一种从大量数据中提取出有用信息的方法。
在商业领域中，数据挖掘被广泛应用于数据分析，以帮助企业做出更明智的决策和实施更有效的营销策略。
本文将探讨数据挖掘在商业数据分析中的应用，并解析其对企业的重要性。
首先，数据挖掘在商业数据分析中的一个重要应用是市场细分。
通过利用数据挖掘技术，企业可以将广大消费者细分为不同的群体，以更好地了解他们的行为和需求。
这种细分有助于企业确定最有价值的客户群体，并开展有针对性的营销活动，从而提高销售额。
举例来说，在一家电子产品公司中，数据挖掘可以帮助识别出具有购买意愿的潜在客户，并制定个性化的促销计划，从而增加销售量。
其次，数据挖掘在商业数据分析中的另一个应用是预测性分析。
通过分析过去的数据和趋势，企业可以利用数据挖掘技术预测未来的市场发展和趋势。
这种预测性分析不仅可以指导企业在产品开发和市场投资上做出更明智的决策，还可以帮助企业预测客户需求的变化，并及时调整其业务模式。
例如，一家零售企业可以通过数据挖掘技术来预测产品需求的季节性变化，并相应地调整库存和供应链管理，以最大程度地提高效益。
此外，数据挖掘还可以应用于商业数据分析中的异常检测。
通过分析大量的数据，企业可以识别出与其他数据不符合的异常情况。
这些异常可能暗示着潜在的问题或商机。
例如，在网络安全领域，数据挖掘可以用于检测恶意行为或黑客攻击，并及时采取措施防范风险。
在银行业中，数据挖掘可以帮助发现异常的交易模式，以便及早发现并防止欺诈行为。
最后，数据挖掘还可以在商业数据分析中应用于用户行为分析。
通过分析用户的历史购买、浏览和搜索数据，企业可以了解用户兴趣和偏好，并据此调整产品，提供个性化的推荐和服务。
例如，在电子商务中，数据挖掘可以分析用户的购买行为，推荐适合他们的产品和优惠活动，并提供个性化的购物体验。
综上所述，数据挖掘在商业数据分析中的应用是多样而广泛的。
通过市场细分、预测性分析、异常检测和用户行为分析，企业可以更好地理解市场和客户需求，做出更明智的决策，并实施更有效的营销策略。
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期末论文论文题目：数据挖掘在商业数据分析中的应用所属课程名称_____指导教师_____________班级__________学号_________姓名_____________成绩___________________数据挖掘在商业数据分析中的应用【摘要】本文主要介绍数据挖掘在商业数据分析中的应用，文章从数据挖掘的商业内涵、数据挖掘的商业需求分析出发，阐述了数据挖掘在海量信息中提取有效信息的作用。
最后介绍了数据挖掘关于企业客户数据分析、企业财务预警两个方面上的应用及相关案例，说明了数据挖掘给人们带来了便利，给企业带来了新的利润空间以及为企业提供了决策支持，进一步强调了数据挖掘在商业数据分析中存在的必要性。
【关键字】数据挖掘；财务预警；决策支持一、从商业角度看数据挖掘技术数据挖掘从本质上说是一种新的商业信息处理技术。
数据挖掘技术把人们对数据的应用，从低层次的联机查询操作，提高到决策支持、分析预测等更高级应用上。
它通过对这些数据进行微观、中观乃至宏观的统计、分析、综合和推理，发现数据间的关联性、未来趋势以及一般性的概括知识等，这些知识性的信息可以用来指导高级商务活动。
从决策、分析和预测等高级商业目的看，原始数据只是被开采的矿山，需要挖掘和提炼才能获得对商业目的游泳的规律性知识。
这正是数据挖掘这个名字的由来。
所以，从商业角度看，数据挖掘就是按企业的既定业务目标，对大量的企业数据进行深层次分析以揭示隐藏的、未知的规律性并将其模型化，从而支持商业决策活动。
从商业应用角度刻画数据挖掘，可以使我们更全面的了解数据挖掘的真正含义。
它有别于机器学习等其它研究领域，从它的提出之日起就具有很强的商业应用目的。
同时，数据挖掘技术只有面向特定的商业领域才有应用价值。
数据挖掘并不是要求发现放之四海而皆准的真理，所有发现的知识都是相对的，并且对特定的商业行为才有指导意义。
二、数据挖掘技术的商业需求分析数据挖掘之所以吸引专家学者的研究兴趣和引起商业厂家的广泛关注，主要在于大型数据系统的广泛使用和把数据转换成有用知识的迫切需要。
60年代，为了适应信息的电子化要求，信息技术一直从简单的文件处理系统向有效的数据库系统变革。
70年代，数据库系统的三个主要模式——层次、网络和关系型数据库的研究和开发取得了重要进展。
80年代，关系型数据库及其相关的数据模型工具、数据索引及数据组织技术被广泛采用，并且成为了整个数据库市场的主导。
80年代中期开始，关系数据库技术和新型技术的结合成为数据库研究和开发的重要标志。
从数据模型上看，诸如扩展关系、面向对象、对象-关系（Object-Relation）以及演绎模型等被应用到数据库系统中。
从应用的数据类型上看，包括空间、时态、多媒体以及WEB等新型数据成为数据库应用的重要数据源。
同时，事务数据库（Transaction Database）、主动数据库（Active Database）、知识库（Knowledge Base）、办公信息库（Information Base）等技术也得到蓬勃发展。
从数据的分布角度看，分布是数据库（Distributed Database）及其透明性、并发控制、并行处理等成为必须面对的课题。
进入90年代，分布式数据库理论上趋于成熟，分布式数据库技术得到了广泛应用。
目前，由于各种新型技术与数据库技术的有机结合，使数据库领域中的新内容、新应用、新技术层出不穷，形成了庞大的数据库家族。
但是，这些数据库的应用都是以实时查询处理技术为基础的。
从本质上说，查询时对数据库的被动使用。
由于简单查询只是数据库内容的选择性输出，因此它和人们期望的分析预测、决策支持等高级应用仍有很大距离。
新的需求推动新的技术的诞生。
数据挖掘的灵魂是深层次的数据分析方法。
数据分析是科学研究的基础，许多科学研究都是建立在数据收集和分析基础上的。
同时在目前的商业活动中，数据分析总是和一些特殊的人群的高智商行为联系起来，因为并不是每个平常人都能从过去的销售情况预测将来发展趋势或作出正确决策的。
但是，随着一个企业或行业业务数据不断积累，特别是由于数据库的普及，人工去整理和理解如此大的数据源已经存在效率、准确性等问题。
因此，探讨自动化的数据分析技术，为企业提供能带来商业利润的决策信息而成为必然。
事实上，数据（Data）、信息（Information）和知识（Knowledge）可以看作是广义数据表现的不同形式[1]。
毫不夸张地说，人们对于数据的拥有欲是贪婪的，特别是计算机存储技术和网络技术的发展加速了人们收集数据的范围和容量。
这种贪婪的结果导致了“数据丰富而信息贫乏（Data Rich & Information Poor）”现象的产生。
数据库是目前组织和存储数据的最有效方法之一，但是面对日益膨胀的数据，数据库查询技术已表现出它的局限性。
直观上说，信息或称有效信息是指人们又帮助的数据。
例如，在现实社会中，如果人均阅读时间在30分钟的话，一个人一天最快只能浏览一份20版左右的报纸。
如果你订阅了100份报纸，其实你每天也不过只阅读了一份而已。
面对计算机中的海量的数据，人们也处于同样的尴尬境地，缺乏获取有效信息的手段。
知识是一种概念、规则、模式和规律等。
它不会象数据或信息那么具体，但是它却是人们一直不懈追求的目标。
事实上，在我们的生活中，人们只是把数据看作是形成知识的源泉。
我们是通过正面或反面的数据或信息来形成和验证知识的，同时又不断地利用知识来获得新的信息。
因此，随着数据的膨胀和技术环境的进步，人们对联机决策和分析等高级信息处理的要求越来越迫切。
在强大的商业需求的驱动下，商家们开始注意到有效地解决大容量数据的利用问题具有巨大的商机；学者们开始思考如何从大容量数据集中获取有用信息和知识的方法。
因此，在二十世纪八十年代后期，产生了数据仓库和数据挖掘等信息处理思想。
三、数据挖掘在商业数据分析中的应用（一）数据挖掘关于企业客户数据分析的应用1.应用分析数据挖掘是一种从数据集中提取那些隐藏在数据集中的有用数据的非平凡过程[2]。
对于当前经济贸易的高度发展，目前数据挖掘在企业客户数据方面主要有以下几个方面的应用：(1) 获得潜在客户信息。
随着服务行业的竞争加剧，以客户为中心的理念不断加强，客户是服务行业的主要目标，如何挖掘自身客户是每个企业都在考虑的问题。
例如电信、联通这些运营商如何来获取客户信息，哪些客户喜欢用移动号码，哪些客户喜欢用联通号码，他们的年龄分布群是怎样的，收入状况如何。
通过分析挖掘这些数据的潜在规律可以更好地帮助他们获取潜在的客户信息(2) 挖掘客户的潜在需求。
分析客户、了解客户并引导客户需求已成为企业经营的重要课题。
电信业务收据收集了客户交易的所有信息，对客户进行分类，确定不同类型的用户不同潜在行为，然后采取相应的营销策略，使企业产生利润最大化。
(3) 留住自己的客户。
数据挖掘技术可以对大量的客户信息进行一个数据分类，把客户分成不同的类型，不同的客户类型具有不同的属性，企业可以根据不同的客户类型提供不同服务，让客户对企业产生很好的满意度，这样是留住客户的一个因素。
数据挖掘技术还可以从这些数据中发现哪些特质的客户是有可能流失的，这样企业可以采取相应的措施对客户进行挽留。
(4) 聚类客户。
它是通过分析客户的浏览行为来分析客户所属的类别。
提取客户的共同特征，可以有效的帮助产品销售商更好的了解客户，想客户提供更加贴身的服务。
例如，有些客户一直在买“婴儿衣服”，“尿不湿”这些产品，通过分析这个客户的浏览行为，我们可以将这个客户纳入“Parents”客户组，在下次该顾客光顾的时候相应就可以推荐“奶粉”，“玩具”等产品。
2. 案例分析——基于遗传算法（简称GA）的客户购买行为特征提取[3](1)案例说明：本案例采取大型零售超市数据，在该数据集中选取一年销售记录作为原始数据，共110种产品，656个顾客，9535条交易记录。
采取本案例提出特征提取算法，决策者可以对具有相同购买行为目标顾客群体制定有针对性营销策略。
同时，也可以从整体顾客群体购买特征中发现一些关联度很强的产品组合，为产品的选购和服务方面提供决策支持。
(2)算法描述图1 算法整体框架(3)数据预处理本案例选择SQL Server 2005数据仓库中零售超市footmart 的销售数据，从中随机选择656个顾客在1997年的购买商品记录，总计9353个交易记录，原始数据主要包括顾客ID，购买时间（以天为单位），购买商品代码，购买数量，商品销售单价等属性。
我们把数据按照customer_id提取每个顾客在一年内购买的商品，以顾客ID号为索引组成购买商品序列（事务数据库D），处理过程如图2所示。
图2 处理过程(4)结果分析通过一系列遗传策略，我们可以直接找到顾客群体中高支持度和高置信度的规则集，从中我们可以发现顾客群体在购买行为方面特征。
对于全体顾客，我们列举了5 条最优的规则（表1）。
对各个子顾客群，我们列举了3 最优条规则（表2）。
在所列出特征提取中，我们删除了顾客子群体与全体顾客有较强相似性的规则，以体现各个群体主要自身的特点。
表1表2对于整个顾客群体，通过对生成规则集进行分析，我们发现整个顾客群体更喜欢购买烹饪和日常零食类商品。
从最优规则集中可以看出，像FreshVegetables、Fresh Fruit、Cooking Oil、Soup 这样的原料食品购买量较大，与此相关的关联规则支持度和置信度较高。
一些熟食Cookie，Hamburger，Nuts 也是在最优规则集合中出现较多商品种类。
这些商品或商品组合在销售过程中属于“明星商品或商品组合”，零售机构相关分析人员和决策者可以针对这些商品或商品组合，制定有效商品推荐和促销政策。
还有一些就是兴趣度非常高的规则，如一些零食类食品如Bagels 与一些休闲杂志（magazines）具有很强的关联性，这对零售超市等机构为顾客提供商品推荐，以及商品摆放和布局具有辅助作用。
从结果中，我们看到不同顾客子群体也具有各自的一些特征，在不同的子群体内部很多商品之间具有很紧密的关系。
例如在Group 1 中顾客更喜欢购买一些像Batteries、Paper Wipes、Lightbulbs等非饮食类商品（Non-consumableclass）并且这些商品间关联度比较高。
在Group 2 中顾客更倾向于饮品和点心类如Wine、Milk、Soup、Muffins、Cookie、Pizza 等，还有一个有趣的现象是Shampoo在一些强规则出现频率较高，与上述饮料和点心食品有很强关联性。
在Group 3中顾客更多购买的是烹饪调味原料如Fresh Vegetables、Fresh Fruit、Frozen Chicken、Dried Fruit、Soda、Spices 等，并且这些商品组成关联规则支持度和置信度也比较高且具有比较强关联性。