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1、大数据数据挖掘2.1.1尿不湿和啤酒很多人会问，究竟数据挖掘能够为企业做些什么？下面我们通过一个在数据挖掘中最经 典的案例来解释这个问题一一个关于尿不湿与啤酒的故事。超级商业零售连锁巨无霸沃尔玛公司（WalMart）拥有世界上最大的数据仓库系统之一。 为了能够准确了解顾客在其门店的购买习惯，沃尔玛对其顾客的购物行为进行了购物篮关联 规则分析，从而知道顾客经常一起购买的商品有哪些。在沃尔玛庞大的数据仓库里集合了其 所有门店的详细原始交易数据，在这些原始交易数据的基础上，沃尔玛利用数据挖掘工具对 这些数据进行分析和挖掘。一个令人惊奇和意外的结果出现了： 跟尿不湿一起购买最多的 商品竟是啤酒！这是数
2、据挖掘技术对历史数据进行分析的结果，反映的是数据的内在规律。 那么这个结果符合现实情况吗？是否是一个有用的知识？是否有利用价值？为了验证这一结果，沃尔玛派出市场调查人员和分析师对这一结果进行调查分析。经过 大量实际调查和分析，他们揭示了一个隐藏在尿不湿与啤酒背后的美国消费者的一种行为 模式：在美国，到超市去买婴儿尿不湿是一些年轻的父亲下班后的日常工作，而他们中有 30%40%的人同时也会为自己买一些啤酒。产生这一现象的原因是：美国的太太们常叮嘱她 们的丈夫不要忘了下班后为小孩买尿不湿，而丈夫们在买尿不湿后又随手带回了他们喜欢的 啤酒。另一种情况是丈夫们在买啤酒时突然记起他们的责任，又去买了尿不
3、湿。既然尿不湿 与啤酒一起被购买的机会很多，那么沃尔玛就在他们所有的门店里将尿不湿与啤酒并排摆放 在一起，结果是得到了尿不湿与啤酒的销售量双双增长。按常规思维，尿不湿与啤酒风马牛不相及，若不是借助数据挖掘技术对大量交易数据进 行挖掘分析，沃尔玛是不可能发现数据内这一有价值的规律的。2.1.2 Target和怀孕预测指数关于数据挖掘的应用，最近还有这样一个真实案例在数据挖掘和营销挖掘领域广为流 传。美国一名男子闯入他家附近的一家美国零售连锁超市Target店铺（美国第三大零售商 塔吉特）进行抗议：你们竟然给我17岁的女儿发婴儿尿片和童车的优惠券。店铺经理立刻向来者承认错误，但是其实该经理并不知道
4、这一行为是总公司运行数据挖掘的结果。如图 2-1所示。一个月后，这位父亲来道歉，因为这时他才知道他的女儿的确怀孕了。Target 比这位父亲知道他女儿怀孕的时间足足早了一个月。图2-1Target怀孕预测指数示意图卜Target能够通过分析女性客户购买记录，猜出哪些是孕妇。他们从Target的数据仓 库中挖掘出25项与怀孕高度相关的商品，制作怀孕预测指数。比如他们发现女性会在怀 孕四个月左右，大量购买无香味乳液。以此为依据推算出预产期后，就抢先一步将孕妇装、 婴儿床等折扣券寄给客户来吸引客户购买。如果不是在拥有海量的用户交易数据基础上实施数据挖掘，Target不可能做到如此精 准的营销。我们将
5、会在第10章具体分析Target的精准营销案例。美国超市Target基于数据挖掘的精准销售案例消费者每一次进行消费，其实都将自己的消费模式细节透露给销售方。现在销售商、尤 其是电子商务销售公司，致力于利用数据挖掘分析出消费者的个人偏好、需求、对不同优惠 券的反应等，进行客户信息管理，向客户精准推销，提高销售效率。Target是美国最大的 连锁超市之一，该公司使用数据挖掘极其有效地提高营销精准率，能做到在事情显现之前就 预测到它的发生，旨在“提供最专业的建议”。有一个经典案例是该超市基于数据挖掘系统 分析结果给一位高中女生寄去婴儿用品优惠券，其父亲发现后投诉Target误导未成年人， 但却在之后
6、了解到他女儿已经怀孕的事实。原来Target超市的数据库系统给每个顾客分配一个Target Guest ID,在该条目下详细记录顾客的信用卡信息、网上注册信、在Target 官网浏览的每一个页面和停留时间长短、每次的购买行为等信息，数据挖掘团队专门分析这 些收集到的历史信息，预测顾客将来的购物行为和需求甚至生活方式，然后发邮件给顾客。 例如判断一个女性怀孕，线索是该顾客已经发生了的消费行为，她可能购买了维生素补给、 大量的专用乳液、无水洗手液等典型的孕妇会购买的一些商品，在孕妇、婴儿用品页面停留 较长时间等。由于美国人非常注重隐私，为了避免上述早于父亲发现女儿怀孕这种尴尬事件 发生，Target针对性地改变营销策略，把母婴系列产品的优惠券和信息混合在其他产品的 信息里发给顾客，掩人耳目，结果是Target的母婴产品销量猛增。
