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數據挖掘是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的數據中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的，但又是潛在有用的信息和知識的過程。數據挖掘是一種從大型數據庫或數據倉庫中提取隱藏的預測性信息的技術。將其應用到商品銷售領域的主要作用是對商業數據中的大量業務數據進行抽取、轉換、分析和其他模型化處理，從中提取輔助商品銷售決策的關鍵性數據。為科學的商業決策提供幫助。

數據挖掘技術在商品銷售領域得到了越來越廣泛的應用。商品銷售者不僅明白搜集顧客數據的重要性，而且意識到真正的目的在于能夠針對顧客提出科學的、前瞻性的商品銷售方案。數據挖掘技術能有效地幫助商品銷售工作者透過表面上無關聯的顧客層數據，發現數據之間的內在有意義的聯系，從而不僅能對顧客需求做出及時反應，還能對顧客需求進行有效的預測。

一、數據挖掘的基本原理

數據挖掘就是利用數學模型、統計和人工智能技術等方法，把一些高深、復雜的技術封裝起來，使人們不用自己掌握這些技術也能完成同樣的功能，因而可專注于自己所要解決的問題。數據挖掘按其功能可分為：描述性數據挖掘方法和預測性數據挖掘方法。

1描述性數據挖掘

在取得大量的數據之后，首先要對數據進行總結，也即數據的泛化;在泛化的基礎上再對數據進行高層次的處理，包括數據的聚集、關聯分析等。

(1)數據總結：數據總結的目的是對數據進行濃縮，給出它們的緊湊描述。數據泛化是一種將數據庫中的有關數據從低層次抽象到高層次的過程。

(2)聚集：聚集的目的是要盡量縮小屬于同一類別的個體之間的距離，而盡可能擴大不同類別個體間的距離。層次法、密度法、網格法、神經元網絡和K-均值是比較常用的聚集算法。

(3)關聯分析：關聯分析是尋找數據的相關性。關聯規則是尋找在同一個事件中出現的不同項的相關性，其核心是使用Apriori算法，找出事物的相應支持度和置信度，最后找到相應的關聯規則。

2預測型數據挖掘

在預言模型中，把我們要預測的值或所屬類別稱為響應變量、依賴變量或目標變量；用于預測的輸入變量是預測變量或獨立變量。主要通過分類、回歸分析、時間序列來建立預測模型。

二、商品銷售領域數據挖掘的依據

在商品銷售領域采用數據挖掘是商品銷售發展到一定階段的必然要求，它有助于提高商品銷售效率，降低商品銷售成本。其理論依據有消費者消費行為、細分市場理論、顧客關系、顧客數據庫和直接商品銷售。

在制定商品銷售計劃之前，商品銷售者需要研究消費者市場和消費者行為。在分析消費者市場時，公司需要了解市場情況，購買對象，購買目的等因素。通過搜集顧客消費數據，采用數據挖掘技術，可以簡潔、明了地得到這些信息。

三、商品銷售中的數據挖掘過程

1商品銷售目標理解

在進行數據挖掘之前，必須從商品銷售角度去分析要達到的目標和需求，也即要分析什么商品銷售問題，達到什么商品銷售目標。首先對商品銷售現狀進行分析，找出存在的問題，并確定需要實現的營銷目標，再將商品銷售目標轉換成數據挖掘目標，然后將這種知識轉換成一種數據挖掘的問題定義，并設計一個達到目標的初步計劃。

2數據理解

先搜集初步的數據，然后進行熟悉數據的各種活動，包括識別數據的質量問題，找到對數據的基本觀察，或假設隱含的信息來檢測感興趣的數據子集。

3數據準備

首先進行數據抽樣，從大量數據中篩選出一些相關的樣板數據子集。通過對數據樣本的精選，不僅能減少數據處理量，節省系統資源，使數據更加具有規律性。然后，進行數據探索，通常是所進行的對數據深入調查的過程，從樣本數據集中找出規律和趨勢，用聚類分析法區分類別，最終要達到的目的就是搞清多因素相互影響的復雜關系，發現因素之間的相關性。最后，需要對數據進行調整，通過上述兩個步驟的操作，對數據的狀態和趨勢有了進一步的了解，這時要盡可能對解決問題的要求進行明確化和進一步的量化。

4建模

這一步是數據挖掘的核心環節。在建模階段，可以選擇和應用各種建模技術，并將其參數校正到優化值。通常，對同一個數據挖掘問題類型有幾種可選用的技術。

5模型評價

從數據分析的觀點看，在開始進入這個階段時已經建立了看上去是高質量的模型。但在最終擴展模型之前，要更徹底地評價模型，檢查所建模型再次執行的步驟，并確信其正確達到了商品銷售目標。這里，一個關鍵的目的是要確定是否還有某些重要的商品銷售問題還沒有被充分考慮進去。在這個階段，應該對使用數據挖掘結果進行評判。