摘要 在信息膨胀的今天，如何快速有效地利用数据挖掘技术“淘”出潜在的有价值的信息，使之有效地在零售业管理和决策中发挥作用，是我国零售业待解决的问题之一。本文对数据挖掘过程进行了介绍，着重分析

　　摘要在信息膨胀的今天，如何快速有效地利用数据挖掘技术“淘”出潜在的有价值的信息，使之有效地在零售业管理和决策中发挥作用，是我国零售业待解决的问题之一。本文对数据挖掘过程进行了介绍，着重分析了该技术在零售业中的应用。

　　关键词数据挖掘；市场；零售；应用方法

　　中图分类号TP311文献标识码A文章编号1674-6708（2011）34-0117-01

　　1数据挖掘的概念阐释

　　数据挖掘是从大量的数据中挖掘出隐含的、未知的、用户可能感兴趣的和对对策有潜在价值的知识和规则。从商业的角度看，数据挖掘是一种新的商业信息处理技术，其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，从中提取辅助商业决策的关键性数据。简而言之，数据挖掘其实是一种深层次的数据分析方法。数据分析本身已经有很多年的历史，过去数据收集和分析的目的是用于科学研究，现在随着科学技术的发展，它更主要的是为商业决策提供真正有价值的信息，进而获得利润。但所有企业面临的共同问题是，企业的数据量非常大，而其中真正有价值的信息却很少。因此，类似于淘金是“数据挖掘”应运而生。所以，数据挖掘又可以描述为：一种按企业既定业务目标，对大量的企业数据进行探索和分析，揭示隐藏的、未知的或验证已知的规律性，并进一步将其模型化得先进有效的方法。

　　2数据挖掘技术在零售业的适用性

　　数据挖掘技术以市场细分为基础，其基本假定是“消费者过去的行为是其今后消费倾向的最好说明”。零售业是数据挖掘的主要应用领域，这是因为零售业积累了丰富的销售数据。随着信息时代的到来，信息量在迅速膨胀，如何更好的利用这些数据，就成为零售业面临的一大难题。

　　商业信息来自市场中的各个渠道，数据信息从各个渠道中被采集，经条件分类，被放到数据库中。这些数据被组合，通过超级计算机、并行处理、神经元网络、模型化算法和其他信息处理技术进行处理，从中得到商