基于数据挖掘的消费倾向分析

黄孟璘

（西南科技大学，四川 绵阳 621000）

一、前言

随着物联网、社交网络、云计算等技术不断融入我们的生活以及现有的计算能力、存储空间、网络带宽的高速发展，人类积累的数据在互联网、通信、金融、商业、医疗等诸多领域不断地增长和累积。

因而，如何将消费者的具体购买行为与本人匹配是首要问题。在此可以借鉴淘宝京东所采用的合法的先根据消费者所浏览过的记录进行多次收集，为保证其时效性和准确性结合物联网和大数据在第一时间内做出相应推送。

CRISP-DM标准分析

图2 项目生命周期六阶段

其采集分析数据过程如下阐述。就实体店而言的话，先更新收费仪器，对于数据的采集其可以分为两部分，特点如下表1。

表1 数据采集部分分类及功能特点

综上在开发这类商业统计软件时结合SPSS和SAS商业统计软件以及火车采集器的共同积极作用，然后将之植入此类仪器后进行调试和更改，将之取得调用JAVA和百度数据库的部分使用权限（目前依据行业内和相关法律法规，可以申请使用）进行综合设计的收费扫码机。

数据理解阶段：将上述开发的仪器投入消费扫码收费使用时，当消费者在购买物品后进行用该仪器计价付钱时，仪器收录该物品信息后顾客大都使用微信或者支付宝进行支付，那么就可以更便捷地绑定物品与对应消费者的信息，当其使用的为现金或者银行卡支付时，若消费群体大都为本地居民时则会推荐办理相关会员卡，一方面使其能有效确定顾客来源，另一方面便于收集其信息；若消费群体大都为流动人口如旅游文化城市中的消费者其占比很大，在收集时可以只需要统计各类物品在目前的需求量和种类，当然若其能有效收集和匹配对应信息，将其传入到数据库中去，那么无疑将对结果的准确性提高更大的保障。

数据准备、建模、评估阶段：在收集数据后需要对数据进行有效地分析然后进行建模。首先采用指标对比分析法和分组分析法，通过指标分析法的静态比较、动态比较、横纵向比较后因统计总体的各单位具有多种特征，不仅要求对总体特征和数量关系进行分析，还要深入总体内部进行分组分析，其关键在于正确选择分组标值和划分各组界限。

在上述工作完成后采用时间数列及动态分析法和预测分析法。其方法使用如表2。

表2 分析使用方法

宏观经济决策和微观经济决策，不仅需要了解经济运行中已经发生了的实际情况，而且更需要预见未来将发生的情况。根据已知的过去和现在推测未来。在预测过程中，统计预测属于定量预测：以数据分析为主，方法大致可分为时间数列分析和回归分析，将之结合定性分析，即可做出有效分析。

评估与部署阶段：在依照前述阶段进行后，反观其流程和功能。首先能有效地收集消费者目前的购买行为并与消费者对应联系起来，采用有效的数据分析和处理方法结合大数据和物联网能较准确的推测该消费者的消费趋向，不仅对实体店的走向和盈利有莫大的帮助，还对网络平台的盈利和推送推广有巨大的作用。

以测BMI系数的扫码免费测体重为例，在我们量了身高测完体重在一起上选取性别后需要扫描二维码关注微信公众号后才可获取你的测量信息。当我们完成测量以后其信息存储于仪器的记忆芯片中，其摆放的位置可以从侧面反应我们会沿途经过的某些地方，门店扫码机可以收集购买的物品的信息，加上你于附近的门店进行扫码支付，这样就可以一方面收集你的信息后再用大数据来推测你的近期购买趋向。这样能确保收集的数据的准确性和实效性。

二、 结论

在大数据、物联网、互联网飞速发展的当代，数据的有效挖掘与利用将很大程度上影响个人、社会、国家的经济。例如希腊的财政赤字、美国的战略性国债，其都与数据的利用有着莫大关系。

就本国内大数据、物联网应用于消费者而言，首先研究与开发收集系统已经相对较简单和成熟，在研究成本上相对投入较少。在实际投产于实际而言，总体所需人力物力财力已经很低很低，其设备的性能优良，稳定性高，维护较容易成本也较低。在市场方面而言，国内的市场开发程度较低，具有很大的市场空间和很好的市场前景。效益方面而言，其收集的信息一方面可以合法地卖给当地实体店主，他们会乐于掌握消费者的购买倾向，便于他们掌握市场动向，稳定经济收入；另一方面与网络平台合作，将开发形成的信息库作为技术股份可以达成股份制。