第 第 9 9 章章

基本的資料探勘、線上分析基本的資料探勘、線上分析處理、資訊呈現處理、資訊呈現

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資料探勘資料探勘 (( 續續 ))企業常將顧客分類，進行資料探勘，以企業常將顧客分類，進行資料探勘，以便行銷策略可更有效的針對特定群體。便行銷策略可更有效的針對特定群體。典型的例子是以典型的例子是以 RFMRFM 區分顧客，意即最區分顧客，意即最近購買時間、頻率、金額等，這些資料近購買時間、頻率、金額等，這些資料庫取自顧客，可進行量化分析。庫取自顧客，可進行量化分析。

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資料探勘資料探勘倉儲資料儲存室是企業的資源，須完成倉儲資料儲存室是企業的資源，須完成三個基本功能：三個基本功能：

從倉儲資料儲存室中取得資料從倉儲資料儲存室中取得資料資料轉換成資訊資料轉換成資訊資訊呈現給資訊呈現給 CRMCRM 系統的使用者系統的使用者

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資料探勘資料探勘 (( 續續 ))資料探勘是從倉儲中取得資料，有些資料探勘資料探勘是從倉儲中取得資料，有些資料探勘軟體也可作資料轉換與呈現，軟體也可作資料轉換與呈現， OLAP(OLAP( 線上分析線上分析處理處理 )) 系統是針對資料倉儲使用者設計的軟體系統是針對資料倉儲使用者設計的軟體資料探勘並非只是從資料倉儲直接取得資料，資料探勘並非只是從資料倉儲直接取得資料，而是從之前未知的資料中取得資訊。而是從之前未知的資料中取得資訊。資料探勘資料探勘 (data mining)(data mining) 可界定為蒐集資料市可界定為蒐集資料市集之過程，可使使用者了解以前未知的資料型集之過程，可使使用者了解以前未知的資料型態、關係、趨勢等。將其運用於態、關係、趨勢等。將其運用於 CRMCRM ，則是從，則是從顧客資料中，更了解顧客及其行為。顧客資料中，更了解顧客及其行為。

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決策支援決策支援資料倉儲系統並非只是交易處理系統，而是要用資料倉儲系統並非只是交易處理系統，而是要用於決策制定。於決策制定。將電腦運用於將電腦運用於決策支援系統決策支援系統 (DSS)(DSS) 的理念可追溯的理念可追溯至至 GorryGorry 與與 MortonMorton 兩位麻省理工學院教授於兩位麻省理工學院教授於 19711971年發表於史隆管理評論年發表於史隆管理評論 (Sloan Management Revie(Sloan Management Review)w) 的文章，該理念可相對於的文章，該理念可相對於管理資訊系統管理資訊系統 (MIS- (MIS- Management Information System)Management Information System) ，但，但 MISMIS 偏向偏向企業整體資訊之發掘，但運用的結果是，管理者企業整體資訊之發掘，但運用的結果是，管理者不一定知道所需的資訊，而資訊專業人員也不一不一定知道所需的資訊，而資訊專業人員也不一定懂管理。定懂管理。GorryGorry 與與 MortonMorton 將將 MISMIS 觀念與決策支援系統觀念與決策支援系統 (DS(DSS- Decision Support System)S- Decision Support System) 觀念結合，以便針觀念結合，以便針對問題加以解決。對問題加以解決。

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圖表圖表 9.1 9.1 供決策支援之資料探勘供決策支援之資料探勘

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假設驗證與知識發現假設驗證與知識發現資料探勘之使用過程稱為資料探勘之使用過程稱為假設驗證假設驗證 (hypothesi(hypothesis verification)s verification) ，使用者可用，使用者可用 CRMCRM 系統支持系統支持或拒絕其假設。或拒絕其假設。資料探勘也有助於資料探勘也有助於知識發現知識發現 (knowledge disco(knowledge discovery)very) ，使用者透過，使用者透過 CRMCRM 系統之使用，可確認系統之使用，可確認資料中存在之特性，透過資料之發掘予以陳述。資料中存在之特性，透過資料之發掘予以陳述。假設驗證以假設驗證以使用者導向使用者導向 (user-driven)(user-driven) 進行，進行，知識發現則以知識發現則以系統導向系統導向 (system-driven)(system-driven) 之方之方式進行。式進行。

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資料探勘功能資料探勘功能分類分類

許多公司常依顧客行為將顧客分類，以提供許多公司常依顧客行為將顧客分類，以提供較佳之服務較佳之服務

分群分群賣方喜歡依顧客相似特性，將顧客分群，企賣方喜歡依顧客相似特性，將顧客分群，企業可依此資料，對特定分群推出行銷方案。業可依此資料，對特定分群推出行銷方案。資料探勘軟體可結合人口統計變數、地理、資料探勘軟體可結合人口統計變數、地理、活動、心理、行為變數等資料進行分群，活動、心理、行為變數等資料進行分群，計計算程序算程序 (algorithm)(algorithm) 可將資料結合軟體，以可將資料結合軟體，以得到更豐富的資訊。得到更豐富的資訊。

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資料探勘功能資料探勘功能 (( 續續 ))連結連結連結是用於產品之間，賣方可了解連結是否連結是用於產品之間，賣方可了解連結是否存在，及其強度，且基於相關產品而進行決存在，及其強度，且基於相關產品而進行決策。策。例如：早餐之製造商可藉優惠券資料獲知哪例如：早餐之製造商可藉優惠券資料獲知哪些產品被購買，零售商可將常被一起購買之些產品被購買，零售商可將常被一起購買之產品放在一起展示，確認連結之過程稱為產品放在一起展示，確認連結之過程稱為發發現連結現連結 (associations discovery)(associations discovery) 。。

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資料探勘功能資料探勘功能 (( 續續 ))型態或序列型態或序列賣方也會對顧客購買行為之型態或序列有興趣，有賣方也會對顧客購買行為之型態或序列有興趣，有些行為會以某序列方式發生，資料探勘型態稱為些行為會以某序列方式發生，資料探勘型態稱為發發現序列型態現序列型態 (sequential pattern discovery)(sequential pattern discovery) ，包，包含時間為變數，序列的強度可用量化方式加以衡量。含時間為變數，序列的強度可用量化方式加以衡量。另一個發現型態或序列的方法是另一個發現型態或序列的方法是相似時間序列發現相似時間序列發現(similar time sequence discovery) (similar time sequence discovery) ，不僅發現，不僅發現序列型態，也確認相似型態的行為。顧客依序列購序列型態，也確認相似型態的行為。顧客依序列購物，及相似時間序列發現可用於確認其他分群也有物，及相似時間序列發現可用於確認其他分群也有類似的序列，資料探勘軟體系統可完成這些功能。類似的序列，資料探勘軟體系統可完成這些功能。

哈拉博奕公司如何應用此功能哈拉博奕公司如何應用此功能

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知識發現方法知識發現方法

決策樹決策樹決策樹決策樹 (decision tree)(decision tree) 是基於屬性而進行是基於屬性而進行推導的過程，可用一系列的架構進行推論，推導的過程，可用一系列的架構進行推論，通常只有一個起點，但有多個終點通常只有一個起點，但有多個終點決策樹的基礎稱為根部，分枝的盡頭則稱為決策樹的基礎稱為根部，分枝的盡頭則稱為樹葉，通常根部在圖表的上方或左方，邏輯樹葉，通常根部在圖表的上方或左方，邏輯過程是由上而下或由左至右。過程是由上而下或由左至右。

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圖表圖表 9.2 9.2 決策樹決策樹

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圖表圖表 9.2 9.2 決策樹決策樹 (( 續續 ))

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知識發現方法知識發現方法 (( 續續 ))算術推導算術推導算術推導算術推導 (genetic algorithm)(genetic algorithm) 則基於最適則基於最適化之觀念加以推導，圖表化之觀念加以推導，圖表 9.39.3表示廣告策略表示廣告策略之推導，該策略目標是使銷售極大，太少廣之推導，該策略目標是使銷售極大，太少廣告將喪失潛在的收入，太多也對企業不利。告將喪失潛在的收入，太多也對企業不利。

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圖表圖表 9.3 9.3 算術推導之例算術推導之例

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知識發現方法知識發現方法 (( 續續 ))記憶體為基礎之推導記憶體為基礎之推導記憶體為基礎之推導記憶體為基礎之推導 (memory based reason(memory based reasoning)ing) 是指基於已往記憶，預測未來可能發生是指基於已往記憶，預測未來可能發生之事項，運用在行銷上，則是以已往產品之之事項，運用在行銷上，則是以已往產品之購買預測其品牌忠誠度。購買預測其品牌忠誠度。資料探勘的應用中，資料紀錄可得知顧客行資料探勘的應用中，資料紀錄可得知顧客行為，大量購買的顧客可分類為忠誠的顧客，為，大量購買的顧客可分類為忠誠的顧客，也可用於預測未來可能的序列行為。也可用於預測未來可能的序列行為。RFM(RFM( 最近購買時間、頻率、金額等最近購買時間、頻率、金額等 )) 是記憶是記憶體為基礎之推導的例子，可預測其未來行為。體為基礎之推導的例子，可預測其未來行為。

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知識發現方法知識發現方法 (( 續續 ))神經網絡分析神經網絡分析神經網絡分析神經網絡分析 (neural networks)(neural networks) 是基於人是基於人體腦部之基礎，配合電腦輸入、處理、輸出體腦部之基礎，配合電腦輸入、處理、輸出等架構，所形成的分析架構等架構，所形成的分析架構圖表圖表 9.4A9.4A 是分析中的元件要素，包含輸入、是分析中的元件要素，包含輸入、處理、輸出等，為單一方向推導處理、輸出等，為單一方向推導圖表圖表 9.4B9.4B則結合更多來源，形成網絡分析。則結合更多來源，形成網絡分析。圖表圖表 9.59.5則以表列方式呈現四種基本的資料則以表列方式呈現四種基本的資料探勘所能達成之功能。探勘所能達成之功能。

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圖表圖表 9.4 9.4 神經網路分析神經網路分析

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圖表圖表 9.5 9.5 知識發現方法可完成之基本知識發現方法可完成之基本功能功能

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線上分析處理線上分析處理 (OLAP)(OLAP) 之基本概念之基本概念OLAPOLAP 是基於資料倉儲使用者之需求，使其達成是基於資料倉儲使用者之需求，使其達成互動效果，並進行多維度分析及獲得迅速回應。互動效果，並進行多維度分析及獲得迅速回應。使用者可基於使用者可基於網路網路 (Web)(Web)畫面進行互動利用，畫面進行互動利用，且可獲得包含圖形之結果。且可獲得包含圖形之結果。OLAPOLAP 可用於移動平均及時間序列等之運算，可用於移動平均及時間序列等之運算， OOLAPLAP 也支援向下查詢、向上查詢、橫向查詢、也支援向下查詢、向上查詢、橫向查詢、穿越查詢穿越查詢OLAPOLAP 也可將資料加以轉軸，從不同角度看資料，也可將資料加以轉軸，從不同角度看資料，將於圖表將於圖表 9.69.6 討論。討論。

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圖表圖表 9.6 9.6 產品多元分類產品多元分類

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圖表圖表 9.6 9.6 產品多元分類產品多元分類 (( 續續 ))

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圖表圖表 9.6 9.6 產品多元分類產品多元分類 (( 續續 ))

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基本的線上分析處理架構基本的線上分析處理架構OLAPOLAP 的資料可取自關係性或多維度的資料庫，的資料可取自關係性或多維度的資料庫，前者稱為前者稱為 ROLAPROLAP(( 關係性線上分析處理關係性線上分析處理 - Relat- Relational Online Analytical Processing)ional Online Analytical Processing) ，後，後者稱為者稱為 MOLAPMOLAP(( 多維度線上分析處理多維度線上分析處理 - Multidi- Multidimensional Online Analytical Processing)mensional Online Analytical Processing) ，，架構列於圖表架構列於圖表 9.79.7ROLAPROLAP 從關係性資料庫管理系統中取得資料，從關係性資料庫管理系統中取得資料，MOLAPMOLAP 則從多維度資料庫系統中取得資料。則從多維度資料庫系統中取得資料。

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圖表圖表 9.7 ROLAP 9.7 ROLAP 與 與 MOLAP MOLAP 架架構構

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關係性線上分析處理關係性線上分析處理 (ROLAP)(ROLAP)各資料庫以關係性表格組成，採資料庫各資料庫以關係性表格組成，採資料庫常用標準軟體，經證明可不受限於資料常用標準軟體，經證明可不受限於資料規模，但若受資料規模限制，則影響其規模，但若受資料規模限制，則影響其分析能力。分析能力。

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圖表圖表 9.8 ROLAP 9.8 ROLAP 報告之例子報告之例子

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多維度線上分析處理多維度線上分析處理 (MOLAP)(MOLAP)多維度資料庫正在成長，多維度資料庫正在成長， IBMIBM 與微軟已發展與微軟已發展多多維度資料庫管理系統維度資料庫管理系統 (MDBMSs)(MDBMSs)MDBMSsMDBMSs適用於適用於 OLAPOLAP 以完成多維度分析，但資以完成多維度分析，但資料庫規模受限。因此須將料庫規模受限。因此須將 MDDBMDDB 下載至顧客工下載至顧客工作站，作站， MDBMSsMDBMSs 只需管理一部分的資料庫即可。只需管理一部分的資料庫即可。CRMCRM 系統的設計者須決定用系統的設計者須決定用 ROLAPROLAP 或或 MOLAPMOLAP

ROLAPROLAP適用於資料庫很大，而分析為中等適用於資料庫很大，而分析為中等MOLAPMOLAP適用於資料庫較小，而分析較複雜適用於資料庫較小，而分析較複雜須結合須結合 ROLAPROLAP 與與 MOLAPMOLAP 的強勢，則須用的強勢，則須用 HOLAPHOLAP 。。

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圖表圖表 9.9 MOLAP 9.9 MOLAP 報告之例子報告之例子

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OLAPOLAP 軟體軟體OLAPOLAP 軟體系統有兩個例子，一個是微軟軟體系統有兩個例子，一個是微軟 SQL 2SQL 2000000 伺服器，另一個是伺服器，另一個是 IBM DB2IBM DB2。。微軟的產品可提供多維度構面，且將量化數據加以微軟的產品可提供多維度構面，且將量化數據加以彙總，資料可用彈性及迅速報告之方式提供。細節彙總，資料可用彈性及迅速報告之方式提供。細節及彙總資料可用關係性或多維度及彙總資料可用關係性或多維度 OLAPOLAP 資料庫加以資料庫加以儲存，或以複雜結合方式，稱為儲存，或以複雜結合方式，稱為 HOLAPHOLAP (Hybrid On (Hybrid Online Analytical Processing)line Analytical Processing) 。在。在 HOLAPHOLAP ，細節，細節資料儲存在關係性資料庫，而彙總資料儲存在多維資料儲存在關係性資料庫，而彙總資料儲存在多維度資料庫。度資料庫。IBM DB2IBM DB2則可提供假設導向之資料探勘，且迅速回則可提供假設導向之資料探勘，且迅速回應，以假設推導之邏輯加以分析。應，以假設推導之邏輯加以分析。

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資訊呈現資訊呈現資訊使用者資訊使用者初學者初學者 (novice)(novice) 是指沒有受過特別的電腦是指沒有受過特別的電腦訓練，需要訊息，但不須分析，主管是其中訓練，需要訊息，但不須分析，主管是其中一例，他只需彙總的資訊。一例，他只需彙總的資訊。分析人員分析人員 (analyst)(analyst) 是指精通分析之使用，是指精通分析之使用，且應用統計工具，將資訊加以轉換，以供主且應用統計工具，將資訊加以轉換，以供主管使用，主管的幕僚是其中一例。管使用，主管的幕僚是其中一例。有權力者有權力者(power user)(power user) ，他們將資訊分析，且加入其，他們將資訊分析，且加入其他總體資訊，通常是資訊專業人員他總體資訊，通常是資訊專業人員

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資訊呈現資訊呈現 (( 續續 ))資訊傳送軟體資訊傳送軟體報告撰寫報告撰寫資料庫查詢語言資料庫查詢語言決策支援系統決策支援系統線上分析處理線上分析處理

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圖表圖表 9.10 9.10 資訊傳送過程資訊傳送過程