資料探勘的概念
顧客的購買行為多種多樣，過去只能依賴店員的經驗來預測其模式。然而，資料探勘（data mining） 的出現使得我們可以通過客觀的數據來進行預測。理解並利用資料探勘，我們可以將從顧客購買行為中累積的數據轉化為資訊，再通過分析來制定更有效的行銷策略。
資料探勘的定義
資料探勘 是一種從大量數據中找出特定模式和相關性，以幫助解決問題的分析方法。正如在礦山中採掘有價值的礦物一樣，它是從海量數據中挖掘有用資訊的過程。
隨著電腦處理速度的不斷提高，資料探勘工具可以自動化分析、實時分析，還可以根據不同條件進行細緻的模擬。
資料探勘所得的知識
資料探勘所得的知識可以分為以下四類：
- 數據（Data）：未整理的數據和素材。
- 資訊（Information）：經過整理和分類的數據。
- 知識（Knowledge）：通過資訊分析得出的趨勢和見解。
- 智慧（Wisdom）：利用知識進行判斷的能力。
資料探勘的三大要素
將資料探勘應用於商業需要熟練運用 「分類」、「相關」和「預測」 三要素：
- 分類：例如市場定位和卡片行銷，分群與聚類分析。
- 相關：如購物籃分析，分析哪些產品一起被購買。
- 預測：根據分析結果制定未來策略，例如購買預測。
資料探勘需要統計學知識嗎？
負責數據報告的人可能已經在無意識中使用了統計學知識。理解統計學可以讓資料探勘的應用範圍更廣。
記述統計
記述統計主要針對數據進行分類和整理，使用表格和圖表展示數據的全貌和趨勢。
推計統計
推計統計則是利用樣本數據推斷整體數據，利用變數來進行分析，如分散分析、相關分析和回歸分析。
相關關係與因果關係
理解相關關係與因果關係的區別尤為重要。相關關係指變數之間同步變化，而因果關係則是因果連鎖的結果。
如何將資料探勘應用於行銷？
現代的資料探勘工具讓沒有專業統計學知識的人也能夠進行詳細的分析並節省時間。即使沒有專業工具，也可以利用 Excel 進行基本的分析和傾向掌握。
使用資料探勘的具體例子
- 天氣預報：利用歷史數據來預測天氣。
- 流通和零售業：調整產品庫存，基於顧客喜好推送通知。
- 製造業：分析銷售趨勢及各地區特性。
- 保險業：計算保險費用，預測災害發生機率。
- 銀行和信用卡：檢測卡片盜刷和非法使用。
- 教育：分析學生學習進度，提升教學效果。
結論
資料探勘可以將傳統依靠經驗的作業轉變為基於數據的客觀決策。在合適的工具支持下，可以更迅速和準確地制定行銷策略和預測未來趨勢。善用資料探勘的力量，將能夠更好地應對瞬息萬變的市場需求。