2010年10月15號專題演講心得報告

課程：45101論文研討（一）
日期：99年10月15日
時間：14:00~15:40
地點：S414
作者：資工碩一 – 賴相勳

Discovering RFM Sequential Patterns From Customers' Purchasing Data，這次演講的主題是著重在資料探勘。資料探勘其實在大學時候所學並不深入，所以會利用時間自我研讀。Sequential Pattern是一種資料探勘的方法，用來找尋資料庫中頻繁出現的序列/樣式/值等等，以購物為例，就是找尋相同的購買物品，分析多久買一次，一次買多少，買了哪些類別的商品等的分析。然而，這樣的分析卻只能夠得到顧客有多久才會來買東西，買東西的順序為何，卻無法得知金額，也就是消費者的貢獻度有多少。因此這次演講的主題就是這個，在傳統的Sequential Patterns方式中，加入了RFM，（RFM:Recency、Frequency、Monetary）Recency，近因，指的是最後購買到現在的期間，如果下降，有可能是客戶重複購買。Frequency就是頻率，高就是客戶常來，可視為忠誠客戶。最後的Monetary則是金額，越高，對公司來說，就是金主。透過加入了RFM的的資料探勘，可以根據金額當成購買力，劃定等級來提供不同的服務，滿足顧客的需求跟喜好，作為提昇收入的方法。有點類似重點似的分析然後提供階梯般的服務，這類加入新的條件來分析舊有資訊，並找出新的資料。既然可以運用在商業上，醫療上也可以，可以分析病人多久來拿藥，一次拿多少，然後可以推敲是否真的需要如此多的用藥量，接下來就可以制定一些相關計畫，避免醫療資源的浪費。也許可以制定一些更有效的療程方法，減少病人奔波之苦。

資料探勘涵蓋的領域跟應用的範圍非常廣泛，要怎麼樣從一大堆的資料找出有用的資訊，並且分析整理成對客戶/企業有用的資料是不斷需要新的演算方法/探勘方法來輔助。好比從一大堆資訊中找出對自己研究領域有幫助的資訊也是資料探勘的一種應用，量太大，資料太多，必須去分析是不是這些資料都對自己有用，整理成方便可用的型態。其實無時無刻都會利用資料探勘最基本的精神，再來就是效率問題，快速準確是追求的目標。對個人或企業來說都是一樣的，這次的演講題目讓我對資料探勘的應用有了更深入的瞭解，適當地加入條件可以篩選出更有價值的資料，那要怎麼樣制定條件就是問題了。這方面還是需要努力去思考專研才會有結果。