適合市場區隔應用的多維度關聯規則探勘技術之研究

Abstract

根據調查顯示，75%的企業在面臨擬 定策略時，常常無法獲得即時且有根據的 決策資訊。什麼樣的資料、要透過什麼樣 的方法，才能快速且即時的轉變成決策時 有用的資訊，是現代企業所面臨最迫切性 的問題。資料探勘(Data Mining)無疑是解 決這些問題最有效的途徑之一。完整的資 料探勘不單可以做到準確的目標市場行銷 (Target Marketing)，也可以做到大量的客 製化(Customization)。有鑑於此，本研究提 出一個適合市場區隔(Market Segmentation) 應用的多維度關聯規則(Multidimensional Association Rules)探勘技術，利用條件式 資料集(Conditional Dataset)挖掘出包含客 戶特徵與客戶購買行為的多維度關聯規 則。它不需要多次掃瞄目標資料集，並結 合集群(Clustering)技術將數值資料自動離 散化(Discretization)。本研究所提之方法將 產生兩種不同角度的探勘結果：其一是在 不同的客戶特徵下，發掘出經常被購買的 產品組合；另一個則是在不同的產品組合 下，發掘出經常購買該產品組合的客戶特 徵。這兩種探勘結果可以提供決策者做市 場區隔和制訂更為精確的行銷策略。