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資料探勘–分析你我行為
所謂資料探勘是一種電腦軟體的演算法,可以用來在龐大的資料中探勘分析各種潛在行為及其所代表的可能意義,並找出當中的規則性,再利用這些行為模式做各種應用。
 
 
 
您可知道尿布與啤酒有何關聯嗎?美國一家賣場一到周末就把尿布與啤酒拿出來一起搭售特賣,業績一直很好。原來周末時家中育有小嬰兒的父親,奉太太之命到賣場買完尿布後會同時買啤酒,以便回家後邊看電視節目邊喝啤酒。而周末時有一群消費者買完尿布以後會到酒類區購買啤酒的移動行為,就是賣場行銷人員從資料探勘中分析得到的周末顧客行為,只要適時推出行銷策略,便可一矢中的,皆大歡喜。

所謂資料探勘是一種電腦軟體的演算法,可以用來在龐大的資料中探勘分析各種潛在行為及其所代表的可能意義,並找出當中的規則性,再利用這些行為模式做各種應用。

近年來利用資料探勘技術「預測人的移動行為」的研究與應用頗受重視。交通大學博士後研究員英家慶表示,僅知道現在狀況能做的事不多,如果預先知道下一個可能發生的狀況,就有時間預做準備,可以做的事就非常多。例如,在行銷管理、交通管理或災害發生的行動管理上,若能事先預測某一群人的下一步移動行為,就能適時地推出有高效益的因應對策。

交通大學資訊工程學系教授曾新穆表示,每一個人手機上或汽車上的GPS資料都可以記錄到雲端,雲端內的GPS資料其實就是經緯度數據,也就是資料探勘的龐大資料來源,若再加入時間因素,就可獲得每一個人在不同時間點上移動位置的經緯度。

資料探勘應用的最重要目標是精準度與速度。由於過去的研究只考慮經緯度與時間,未把地理位置的語意關係如金融區、藝文區、風景區等帶有區域性含意的語意關係納入考量,因此精準度不高。曾教授首創把經緯度、時間及地理位置語意關係3種因素同時納入考量,因此預測的精準度很高。

舉例來說,有兩個人,一人住臺北,一人住臺南,他們都喜歡利用假日到藝文場所參觀,如果光看時間與經緯度或許看不出什麼關聯,但是把兩人在經緯度上移動位置所代表的語意關係加上去,就知道這兩人經常在假日到藝文場所參觀的事實。基於他們相似的行為模式,當這位臺南居民到臺北觀光時,可以把住在臺北的人所喜愛去的地點推薦給這位觀光者,如此便能達到較佳的推薦效益。

由於研究時採用樹狀結構搜尋,因此探勘時的搜尋速度很快。對此,參與研究的英家慶解釋道,人的行為模式有許多種,如果一條一條存入,需要龐大的儲存空間,若把相關資料整理成樹狀結構後再做搜尋,速度就能加快很多。

在我們的手機或電子郵件信箱內,經常收到各種活動訊息,這種散彈打鳥式的行銷手法容易讓人反感。若能事先預測客戶的需要,選擇對的時間發送訊息,這樣的行銷模式才算成功。這個時候,利用資料探勘推測被觀察目標下一步會移動到哪裡就是重點。目前的資料探勘研究已從頻繁樣式探勘技術提升到高效益探勘技術,除了可應用於商業、政府服務、資料串流、生物醫學領域外,還可做跨領域應用。也就是說,當預測技術做好之後,可以發展的應用範圍相當廣泛。
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