利用数据挖掘技术提高饭店竞争力(1)
2014-11-30 01:43
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内容摘要：在日益激烈的业内竞争压力下，饭店是否能制定并执
内容摘要：在日益激烈的业内竞争压力下，饭店是否能制定并执行切实可行的市场战略，关键取决于该饭店管理者对其顾客的偏好、以及影响顾客行为的因素了解得是否正确和全面。数据挖掘技术正可以为饭店管理者提供这样一个全面、深刻了解顾客行为的窗口。有效的运用数据挖掘工具，并将获得的信息转化为切实可行的措施，能够给我们的饭店带来优势明显的竞争力。 关键词：饭店业 数据挖掘 决策树
数据挖掘概述
数据挖掘是指从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。从商业角度，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。
据统计，数据发掘技术能够发现和跟踪数据集合中潜在的模式，因此，有人认为，在数据库中，处理隐藏的知识、不可意料的模式和新规则的发现的所有方法中，数据挖掘是最有效的。如果没有数据挖掘技术，许多数据就很可能停留在未使用的阶段。正是数据挖掘为饭店管理者提供了全面、深入地分析和了解顾客及其行为特征的重要助臂；也正是由于其创造客户价值的能力，数据挖掘技术已经被国外一些饭店作为一个重要的竞争工具使用。比如：Hilton Corporation在它的Beverly Hills总部使用了E.piphany E.4软件，Starwood Corporation也引进了Unica Corp的Affmium软件。
数据挖掘的研究方法和步骤
饭店生存与否的关键，是它是否有能力为顾客提供令其满意的服务和设施，比如饭店的清洁状况、登记入住和结账是否方便快捷、饭店服务员是否有礼貌、价格是否合理等等。
（科教作文网 zw.nseac.com整理）
但是要把这些对顾客偏好的了解转化为有效的竞争力，饭店就需要挖掘有效的客户特征信息。而饭店是否能制定并执行切实可行的市场战略正是取决于饭店对客户偏好和行为特征的了解是否正确和全面。因此，我们首先需要利用数据挖掘技术发掘出详细有效的客户特征信息。
定义目标
开发任何数据挖掘模型，都应该遵守目标同样的规则：明确的目标，恰当的数据准备，合适的工具和技术，严格的处理和全面的验证。常常被忽略也最值得强调的是，数据挖掘模型之间最主要的区别是目标的区别。其处理步骤往往是相同的。所以，我们在具体实施中，不仅要从建模的角度强调定义目标的重要性，还需要从商业的角度强调清晰定义目标的重要性。
数据准备
数据准备是数据挖掘模型开发过程的第一个步骤，也是最重要的步骤之一。虽然数据挖掘的工具也很重要，但是数据是框架（信息库），模型的质量与底层的数据密切相关。数据准备阶段包括这几个部分的工作——数据收集、数据清理、数据集成、数据转换和数据归约。
首先我们必须收集支持模型的有关数据。只有对目标主体和市场有非常透彻的理解，才可能为目标模型选择出最佳的数据。在有了建模所需的完整数据集以后，下一步需要对数据进行清理，即检查数据，找出错误、异常值和缺失值。数据清理是数据准备过程中最花费时间、最乏味，但也是最重要的步骤，因为后面挖掘工作的质量依赖于数据的精确性和正确性。为了使后面的挖掘工作易于进行，我们还需要进行数据集成，即将来自不同数据源的数据整合成一致的数据存储。在拥有明确的目标和干净、准确的数据之后，还需要进行数据转换（将数据转换为适于挖掘的形式）和数据归约，使数据能够发挥最佳效果。
（转载自中国科教评价网http://www.nseac.com）
选择数据挖掘工具和技术
数据挖掘工具有很多，比如：规则归纳、聚类、决策树、遗传算法、神经网络等。每个工具都有它的优点和缺点，不能简单的说哪种工具好，哪种不好。我们需要针对具体的情况和饭店计划的目标来选择最适合的工具。
