2010.10.15 書報討論演講心得

課程：45101 論文研討(一）

日期：99年10月15日

時間：13:50~15:40

地點：S414

作者：資工產碩一 張振欣

由於本學期有修李御璽老師的資料探勘課程，因此對於中央大學資管系的陳彥良教授本次的主題 Discovering RFM sequential patterns from customers' purchasing data 有了很深的體會與了解，也讓我深深的體會到，原來資料探勘的領域和應用，可以做到比我想像中的多更多。

從李御璽老師平常教授的內容，資料探勘在企業對商業的行銷，有非常大的利益貢獻，節省不必要的成本支出，以最小的投資而達到最大的經濟效益，李老師以銀行界導入資料探勘的效益為例，可以得知在消費者群中，從龐大的統計資料利用資料探勘的技術，進一步篩選出容易成為卡奴的人，或者容易償還的人等，有了如此的概念後，再聽過陳教授本次的授課，便有了更深一層的認識，也體驗到資料探勘在實務上有許多做法，攸關著結果的精準度。

例如依消費者購買物品的頻率而統計的資料，再依資料結果來做探勘，其結果可能有限；但若是加入購買時間的因素，其結果可能精準許多，因為在人的購買習性上，雖然可能會有重複購買相同、或者同類型的商品機會，但購買時間可能相差甚大，也許相差幾個月、這樣的消費者對商家而言的，能夠賺取的利潤恐怕不多；在另外一個角度思考，若某消費者購買頻率多，購買時間也很相近，但是購買金額卻非常少，恐怕也無法帶給商家太多利潤，也因此，若加入消費金額的因素，其資料探勘出來的結果，相信對於商家在行銷上便有相當大的幫助；因此總結：最近的消費行為(Recency)，以及消費的頻率(Frequency)，搭配購買的金額(Monetary)，組成的資料探勘方式，也是本次的主題 RFM Sequential Patterns。

另外陳教授也補充了幾種衍伸性的資料探勘方式，例如加入了時間週期的因素，讓探勘結果可以預測在多久時間內發生的行為的Time Interval Sequential Patterns, 還有Interval Temporal Patterns、Hybrid Temporal Patterns等方式，用意在於能夠更深層面的探討資料分析的結果，經過這一小時半的課程，讓我受益良多。