所謂資料採礦是指『從大量資料或大型資料庫中由電腦自動選取一些重要的、潛在有用的資料類型或知識』。目前資料採礦所包含的各種技術已被廣泛的應用在許多領域上，本研究即要利用資料採礦的技術從大量的客戶交易資料中採掘出客戶與商品之間的關聯性知識，並將之應用未來客戶銷售活動。
資料採礦於流通業多為B2C之應用，本研究則嘗試將資料採礦分析應用於B2B之交易分析，並以個案公司與其客戶之實際銷售資料為本研究之資料來源，本研究利用Clementine電腦軟體為資料採礦工具，並依分析目的之不同，運用該軟體提供之各項採礦模組分別對個案公司之交易資料進行分析，如：
*.使用關聯網〈web〉的方式，針對個案資料，尋找商品銷售間的強弱關係，挑出銷售關聯性較高的商品組合，並且利用C5.0決策樹演算法，尋找該交易行為的對象之特性為何。
*.使用Apriori演算法，針對BZ(商圈)、DL(經銷商)、SP(門市)等不同客戶類型在不同的資料期間，找出資料中所有商品之關聯規則。
*.利用Apriori演算法，利用前半年資料，找出IFAKMB(主機板)、IFDDLC(LCD監視器)、IFCOCP(中央處理器)等類別商品的購買規則，並分別以後半年的資料進行驗證，探究此規則之可行性。
接著針對各項資料採礦結果，就個案公司之實際狀況進行解讀，同時更重要的是探討該分析結果應用於銷售實務上之可行性，如：產品銷售規則，行銷策略、促銷戰術之擬定等。最後並以本研究之結果及經驗，對個案公司提出資訊管理系統資料補強之建議及資料採礦於未來可再延伸探討之應用方向。
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CHENGCHI/G0093932504 |
| Creators | 陳炳輝, Chen, Ping-Hui |
| Publisher | 國立政治大學 |
| Source Sets | National Chengchi University Libraries |
| Language | 中文 |
| Detected Language | Unknown |
| Type | text |
| Rights | Copyright © nccu library on behalf of the copyright holders |
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