数据分类在零售业产品营销中的应用研究
数据分类在零售业产品营销中的应用研究
【摘要】对零售业的目标人群进行了有效分类。提出了使用ID3算法对数据样本进行分类，建立数据描述属性与类别属性之间的决策树模型。使用此模型对客户与是否会购买产品进行分析，缩小目标客户范围，指导营销人员缩小营销范围，提高营销效果，提高产品销售量。通过实例验证了此方法具有一定的可信度。
【关键词】零售业；ID3算法；决策树；营销
1. 引言
企业要生存和发展，就必需了解市场，了解客户，树立“以市场为导向，以客户为中心”的经营理念。[1]随着信息时代的到来，人们收集、存储和访问数据的能力大大增强，快速增长的海量数据不断充斥着我们的生活。为了从海量数据中发现有价值的信息，从而制定正确的决策，数据挖掘技术应运而生，并逐渐显示出强大的生命力。文章使用数据分类方法对海量数据进行分析和挖掘，力求从中找到目标客户，提高客户营销效果，创造更高的客户价值，最后结合实例使用ID3算法分析并检验了方法的有效性。
2. 数据分类过程
数据分类一般经历以下几个步骤：数据准备、数据开采、分类结果的表达和解释。
2.1 数据准备
数据准备主要包括数据的选择、预处理和数据的转换。数据的选择主要是搜索所有与研究对象相关的内部数据和外部数据，并从中选择适用于下一步进行数据分类的数据。同时，为了进一步提高数据质量，为数据分析做准备，还需要对数据进行预处理，即将数据转换成能进行数据挖掘的类型，并进行必要的数据约减。最后，还需要对数据进行转换，即将数据转换成最终的针对挖掘算法建立的分析模型，建立一个真正适合挖掘算法的分析模型。
2.2 数据开采
数据开采需要选择数据挖掘算法。本文使用决策树算法的ID3算法对数据进行分类。决策树算法是在给定已知数据类别属性的情况下采用自顶向下的递归方式产生一个树形结构，树的最顶端称为根结点，最底层结点称为叶子节点，每个叶子结点代表样本数据的类别或类分布。
ID3算法是决策树算法中较为常用的一种算法，主要用来处理离散型描述属性的数据。在分类的过程中，ID3算法采用信息增益作为分类的依据。即每次迭代都从给定的描述属性集中选择一个信息增益值最大的描述属性作为根结点的