商業(yè)智能軟件在汽車銷售中的應(yīng)用

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商業(yè)智能軟件在汽車銷售中的應(yīng)用

一 、 引言

在激烈的市場競爭環(huán)境中，一個(gè)企業(yè)如果要生存和發(fā)展，就必需了解市場.了解客戶樹立“以市場為導(dǎo)向，以客戶為中心”的經(jīng)營理念。汽車銷售企業(yè)作為服務(wù)業(yè)尤其如此面對(duì)瞬息萬變的市場，多變的客戶，應(yīng)用信息技術(shù)為營銷服務(wù)，建立客戶關(guān)系管理系統(tǒng)等不失為有效途徑。而數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在客戶分析方面有優(yōu)勢，在營銷過程中市場調(diào)查是十分重要的。市場調(diào)查將為營銷策略，廣告的投放提供依據(jù)面對(duì)市場調(diào)查取得的大量紛雜、無序的數(shù)據(jù)，利用商業(yè)智能軟件的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行處理，將會(huì)起到良好的結(jié)果。

二、 商業(yè)智能軟件

商業(yè)智能 (BI,BusinessIn telligence)又稱商務(wù)智能，就是一種將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)樾畔?、信息轉(zhuǎn)變成知識(shí)的工具，并且這種工具能夠在恰當(dāng)?shù)臅r(shí)候通過恰當(dāng)?shù)姆绞桨亚‘?dāng)?shù)男畔鬟f給恰當(dāng)?shù)娜?。商業(yè)智能定義為下列軟件工具的集合。

1.簡單的查詢和報(bào)告工具。專門用來支持初級(jí)用戶的原始數(shù)據(jù)訪問.不包括適用于專業(yè)人士的成品報(bào)告生成工具。在這一層次，商業(yè)智能僅僅是把信息進(jìn)行粗加工。

2.在線分析處理。提供多維數(shù)據(jù)管理環(huán)境，其典型的應(yīng)用是對(duì)商業(yè)問題的建模與商業(yè)數(shù)據(jù)分析。

3.經(jīng)理信息系統(tǒng)。這類系統(tǒng)的用戶希望能夠在不太費(fèi)力的情況下.從系統(tǒng)中獲取大多數(shù)信息。

4.數(shù)據(jù)集 市和數(shù)據(jù)倉庫產(chǎn)品。包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換、載入、數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)存取等方面的軟件。

5.數(shù)據(jù)挖掘(DataM ining)軟件。使用諸如決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、規(guī)則歸納等技術(shù)r用來發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，做出基于數(shù)據(jù)的推斷。數(shù)據(jù)挖掘是通過仔細(xì)分析大量數(shù)據(jù)來揭示有意義的新的關(guān)系、模式和趨勢的過程。它使用模式認(rèn)知技術(shù)、統(tǒng)計(jì)技術(shù)和數(shù)學(xué)技術(shù)。數(shù)據(jù)挖掘的目的是為決策建模即根據(jù)過去活動(dòng)的分析預(yù)測將來的行為。比較常見的數(shù)據(jù)挖掘算法有:聚類分析、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、規(guī)則歸納。一般比較好的數(shù)據(jù)挖掘工具都會(huì)支持這幾種算法。

三、 決策樹與IBM DB2 Intelligent Miner

決策樹方法起源于概念學(xué)習(xí)系統(tǒng)，然后發(fā)展了ID3方法并達(dá)到高峰最后又演化為能處理C4.5。

連續(xù)屬性的決策樹構(gòu)造的輸入是一組帶有類別標(biāo)記的數(shù)據(jù)，構(gòu)造的結(jié)果是一棵二叉或多叉樹。二叉樹的內(nèi)部節(jié)點(diǎn)(非葉子節(jié)點(diǎn))一般表示為一個(gè)邏輯判斷如形式為(ai=vi)的邏輯判斷，其中ai是屬性v.是該屬性的某個(gè)屬性值;樹的邊是邏輯判斷的分支結(jié)果。多叉樹的內(nèi)部節(jié)點(diǎn)是屬性.邊是該屬性的所有取值有幾個(gè)屬性值，就有幾條邊。樹的葉子節(jié)點(diǎn)都是類別標(biāo)記。構(gòu)造 決 策 樹的方法是采用自上而下的遞歸構(gòu)造。以多叉樹為例它的構(gòu)造思路是如果訓(xùn)練數(shù)據(jù)集合中的所有數(shù)據(jù)是同類的，則將之作為葉子節(jié)點(diǎn)，節(jié)點(diǎn)內(nèi)容即是該類別標(biāo)記否則，根據(jù)某種策略選擇一個(gè)屬性按照屬性的各個(gè)取值把數(shù)據(jù)集合劃分為若干子集合使得每個(gè)子集上的所有數(shù)據(jù)在該屬性上具有同樣的屬性值;然后再依次遞歸處理各個(gè)子集。這種思路實(shí)際上就是“分而治之“(Divide一and一conquer)的道理。二叉樹的原理與此的差別僅在于要選擇一個(gè)好的邏輯判斷。在生成的決策樹中可以建立一個(gè)規(guī)則基。一個(gè)規(guī)則基包含一組規(guī)則.每一條規(guī)則對(duì)應(yīng)決策樹的一條不同路徑這條路徑代表它經(jīng)過節(jié)點(diǎn)所表示的條件的一條連接。IBM 的 Intenlligent M ine:是市場上最強(qiáng)大和最有可伸縮性的工具之一正在競爭數(shù)據(jù)挖掘工具市場的領(lǐng)導(dǎo)地位，它提供了最廣泛的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和算法在數(shù)據(jù)規(guī)模和計(jì)算性能方面具有非常高的可伸縮性Intellligent Miner支持分類、預(yù)測、關(guān)聯(lián)規(guī)則、聚類、順序模式偵測和時(shí)間序列分析的算法。Intenlligent Miner支持DB2關(guān)系數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，并集成了大量復(fù)雜的數(shù)據(jù)操縱函數(shù)。根據(jù) ID C 的統(tǒng)計(jì)IntelligentM iner目前是數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域最先進(jìn)的產(chǎn)品。大多數(shù)算法是由舊M研究所研發(fā)出的，是IBM的專有技術(shù).并只存在于Intelligent Mine。中。決策樹使用的是CAU算法的二種變種，用以產(chǎn)生一個(gè)分類模型并且能夠處理離散和連續(xù)數(shù)據(jù)。