chanong 关键词：数据挖掘； 决策树; 珠宝营销； 挖掘模型
自人类诞生以来，珠宝与服装就同时出现，至今已有悠久的历史。 如何将珠宝融入现代文化理念，如何设计出新的珠宝，什么样的设计能够被消费者接受，都是新一代珠宝设计面临的新问题。 信息化的进步让企业积累了大量的数据。 企业必须有效地管理现有的信息，而这些数据通常是分散的、不规范的。 噪声数据、数据空缺、数据不一致等问题都会给领导决策带来问题。 来了烦恼。 当今企业面临的一个普遍问题是企业数据量非常大，但其中真正有价值的信息却很少。 数据挖掘技术的出现给企业决策者带来了辅助决策支持。 企业可以利用先进的数据挖掘和商业智能分析技术来处理信息，企业领导者必须将其商业模式转变为以客户为中心，为客户提供个性化服务。 准确的客户分类是企业有效实施客户关系管理的基础。 客户分类就是根据客户属性划分客户集合，通过得到的客户类别来分析和预测客户消费模式。 建立一对一客户服务体系，实施差异化客户管理[1]。
1 数据挖掘技术
1.1 数据挖掘概念
数据挖掘是一种新兴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提取、转换、分析等模型处理，提取关键数据辅助业务决策[2]。 数据挖掘技术在珠宝营销管理中的应用主要体现在通过数据挖掘分析不同类型顾客的需求特征，发现顾客的购买行为模式和规律，从而为营销策略的制定提供依据。 通过数据挖掘，可以分析营销策略和措施的实施结果，评估营销活动的有效性，为进一步改进营销决策提供参考。
1.2 决策树算法
1.2.1 算法概述
决策树是数据挖掘中应用最广泛的技术之一，是用于分类和预测的主要技术。 决策树学习是一种基于实例的归纳学习算法，侧重于从一组无序且不规则的实例中进行学习。 推断决策树表示的分类规则 [3]。 它是用于分类的树结构。 每个内部节点（非叶子节点）代表某个属性的测试，一条边代表一个测试结果，叶子代表某个类或类的分布，最上面的节点是根节点。 使用决策树分类首先使用训练集建立并细化决策树，建立决策树模型，然后使用生成的决策树对输入数据进行分类，从根节点开始依次测试记录的属性值直到到达某一片叶子。 节点来查找记录所在的类。
1.2.2 决策树构建
基于信息论的原理，信息论中的信息增益是用来寻找数据库中信息量最大的字段，建立决策树的节点，然后根据不同的值建立树的分支的字段，并在每个分支中重复建立树的下层节点和分支。
令 S 为一组训练样本，其中每个样本的类标签已知。 假设有m个类别，集合S中类别Ci的记录条数为Ni，i=1,2,...,m。
假设属性A的值为{a1,...,av}，属性A可用于将S分组为子集S1,...,Sv，其中Sj包含S中值为aj的样本。 令 Sj 包含 Ci 类的 Sij 样本。 根据 A 的这种划分所期望的信息称为属性 A 的熵，即：
熵是衡量系统无序程度的统计量。 熵越大，系统越混乱。 分类的目的是提取系统信息，使系统朝着更加有序、有规律的方向发展。 所以自然地，最好的分裂方案是最大化熵减少。 熵减少的量就是Gain，所以最优的分割就是最大化Gain（A）的分割方案[4]。
根据XG珠宝有限公司的客户数据集D，构建“客户类别”的分类决策树。 根据计算可以得到各属性的Gain值，从而确定决策树各层的属性。 图1显示了决策树的可预测列的属性值。
决策树算法是一种贪心算法，采用自上而下的递归方法，通常分为两个阶段：决策树生成（）和决策树剪枝（）。 构建树的过程就是一个不断划分数据的过程。 一开始，数据在根节点，然后递归地对数据进行分片，生成下一级节点。 每个分段对应一个问题和一个节点。 树修剪会删除一些可能是噪音或异常的数据。 在 的决策树中，树中的每个节点代表特定的案例列。 该节点放置在哪里是由算法计算决定的，与它的兄弟节点不同深度的节点可能代表每一列的不同情况。 树结构节点代表进一步对数据进行分类的各个问题。 以下是二叉树构建算法程序[3]：
(S,Q)
，根节点使用数据集S；
，将Q排队到根节点
当 Q 不为空时，执行{
Q 中的第一个节点 N
如果节点 N 不是 qure 则 {
对于每个 k
N分为N1和N2
N1 和 N2 到 Q } }
2 数据挖掘技术在珠宝营销中的应用
本文项目所依赖的公司目前采取的是相对被动的客户政策，依靠老客户带来新客户，并不主动寻找新客户。 由于各种原因，客户来源非常不稳定，从而失去了很大一部分市场。
客户分类是企业有效销售、营销和服务的基础。 它将大量的客户分为不同的类别。 每个类别的客户属性相似，不同类别的客户属性也不同。 通过分类分析，我们可以推断出哪些客户群最有可能购买，哪些客户群对企业最有价值，以及哪些客户群的特征为企业带来最大的利润。 影响客户分类的因素有很多。 最重要的因素是客户的自然属性（如业务类型、渠道类型、地区、性别、年龄）、销售额等。在谈论客户价值时，需要了解客户的购买力、可信度等指标。 您可以将珠宝的销售情况和客户信息结合起来，通过相关的数据挖掘算法进行分析。
2.1 数据准备
根据客户分类挖掘目标确定数据源。 在数据仓库中，您可以选择客户信息表和销售事实表。 它们提供客户的基本信息和交易信息。 由于交易信息流动性很大，因此仅选取2006年的销售事实表。 年的数据。 客户信息表的属性仅选择客户代码、年龄、客户类型、受教育程度、性别、经营品牌、婚姻状况、拥有汽车数量、年收入； 销售事实表的属性只选择客户代码和销售额。
由于数据挖掘对数据有一些特殊的要求，因此必须对数据进行进一步的处理。 属性的选择基于启发式规则或统计测量。 通常，选择的属性是分类属性。 根据决策树算法对数据的特殊要求，如果属性是连续的，则需要对其进行离散化。 例如客户购买的产品数量。
在数据源视图中，对年龄、年收入等连续数据进行离散化。为 Age 创建命名计算并手动离散化列。 Age的手动离散方法如下：
案件
当[年龄]当[年龄]当[年龄]当[年龄]当[年龄]>=50 那么“年龄>50”
结尾
以同样的方式实现的离散化提供了数据挖掘所需的数据。
根据获得的客户数据，通过信息增益计算，提取出可能对购买力变量产生影响的变量作为数据挖掘的细分变量，包括Age、、、、、、、这些字段。 本文将数据分为两张表，分别作为训练数据集和测试数据集。 训练数据集用于训练模型，表中有2300条记录； 测试数据集用于验证模型的准确性，表中有700条记录。
2.2 模型实现
2.2.1 决策树算法参数设置
决策树算法有很多参数。 这些参数可用于控制树的生长、树的形状和输入/输出属性设置。 通过调整这些参数的设置，可以微调模型的精度。 下面介绍本文涉及的一些参数[4]。
参数：用于控制树的生长。 它是一个浮点型参数，取值范围为0到1。值的设置一般与输入属性的个数有关。 由于本文使用的输入属性少于10个，所以这个值设置得比较小。
参数：用于控制树的形状。 =1表示只能采用二值法进行分裂； =2表示采用完全分裂方式； 当参数设置为3时，决策树会针对实际问题自动选择两种方法中较好的一个。 一种分裂节点的方法。 因此，本文将其设置为3。
2.2.2 构建分类数据挖掘模型
使用此数据挖掘方法可以根据现有数据仓库中的表和列来定义挖掘结构。 使用.dsv作为数据源视图并指定用于分析的表类型，其中变量是键，变量是可预测列。 使用年龄变量作为输入列，使用决策树模型作为数据挖掘模型，并允许对挖掘模型进行下钻操作。
为了做出准确的预测，挖掘模型需要进一步处理。 选择“”作为预测模型和案例表。 此时两个表之间的映射就建立起来了，使用 ([v Card].[Card] 函数作为预测函数对客户的会员卡类型进行分类和预测。
经过挖掘软件分析处理后，可以获得公司客户群的决策树模型。 将背景设置为“”后，将显示“”客户群的决策树模型，如图2所示。节点的底纹颜色越深，该节点的实例数越多。 例如，在级别2中，节点=“低”的底纹颜色较深，表明客户类型为“”=“低”的情况所占比例较大。
通过对决策树模型的分析，可以获得一些有用的信息，为公司管理层提供决策支持：
（1）根据现有数据，利用分类分析推断出哪些客户群最有可能购买，哪些对公司最有价值，以及给公司带来最大利润的客户群的特征是什么。
（2）通过决策树了解影响各类客户的因素，可以随时关注各种潜在客户的动态，扩大自己的客户群。
（3）根据分析的各类客户特征和购买力，协助公司更准确地定位客户。 公司可以为不同类型的客户提供个性化服务，与客户建立持续的个性化关系。 关系，保持对公司和产品的忠诚度，拓展市场，促进销售。
（4）根据各类客户类型的比例，调整公司的生产计划，更好地适应市场，以客户为中心。
2.2.3 使用模型预测客户
该公司采取的销售方式较为灵活，针对不同购买金额的用户采取不同的折扣。 客户类型分为经销商（即签约客户）、零售商和个人客户。 一般地级城市销售额在百万元以上的称为经销商，可以享受相当优惠的条件，而地级市及以下销售额数十万元的称为零售商，普通客户少量的称为“散客”。 公司共有3个品牌的产品，分为内销和外销。 客户可根据自身情况与公司签订合同。 不同的销售方式有不同的优惠政策。 企业根据过去客户的购买行为作为先验知识对每一类用户进行分类，并根据每一类客户的特征来预测当前客户将成为什么类型的客户。
输入一个新的客户属性，通过DMX语句预测该客户类型，如下图：
[v卡].[卡],
([v 卡].[ 卡])
来自[v]
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