DT时代如何挖掘商业数据价值——采购进价大数据挖掘实践

昂捷据：曲晓旭

文章采摘：中国连锁协会(CCFA)

“昂捷数据”公司是“昂捷信息”旗下子公司。致力于实体零售大数据分析，提供深度挖掘及安全的云计算平台，用数据驱动企业决策，帮助客户在大数据浪潮中建立可持续的竞争优势。

技术并非DT时代的主要制约因素，观念、规则等多个方面构成的数据生态才是真正的限制因素。

数据挖掘是一个沙里淘金的过程

数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程，一般数据集是已经存在的或者至少知道如何获得的(访问某个资料库，网上过滤抓取需要的数据，问卷调查手动收集等)。数据集的选取对数据挖掘模式是否有趣起决定作用。一般的数据挖掘模式有频繁模式，用于预测分析的分类和回归模式，聚类分析模式等，代表着数据挖掘的某种目的。

数据挖掘标准流程

1.业务理解(business understanding)确定目标、明确分析需求

2.数据理解(data understanding)收集原始数据、描述数据、探索数据、检验数据质量。

3.数据准备(data preparation)选择数据、清洗数据、构造数据、整合数据、格式化数据。

4.建立模型(modeling)选择建模技术、参数调优、生成测试计划、构建模型。

5.评估模型(evaluation)对模型进行较为全面的评价，评价结果、重审过程6.部署(deployment)分析结果应用数据挖掘标准流程。

数据挖掘算法

1、K-Means聚类

2、KNN近邻

3、Naïve Bayes贝叶斯

4、C4.5决策树

5、Apriori关联规则

数据挖掘揭开商品进价影响因素神秘面纱

卡方检验在统计学中用于统计样本的实际观测值与理论推断值之间的偏离程度，卡方值越大，两者偏差程度越大;反之偏差越小。卡方检验由英国数学家卡尔·皮尔逊于1900年提出决策树给出的部分特征重要性与卡方检验结果基本一致。

1、在不变换结算方式的情况下：最影响价格的是供应商(57.46%)和采购员(30.8%);

2、在不变换采购员的情况下：最影响价格的是供应商(67.63%)和结算方式(20.31%)。

价格问题究竟能否解决?

昂捷数据观

每个企业的圈子都是有限的，正因为如此。。。。。往往把自己的圈子当成了世界，把自己的进价当成了标准，比价宝致力打通零售圈，重构零售“数据观”。

比价报告方法论

比价报告带给企业的不仅是数据价值，还有采购价格管理背后的统计学、博弈论、矩阵图、层别法、检查表、因果图、直方图、排列图、控制图、SWOT、PDCA。。。。。

以顾客为中心，维持低价形象等是供应链管理的方向

随着消费市场规模的壮大，特别是京东、天猫等电商价格政策(在不同区域相同的)的倒逼，超市直采议价能力和直采比例都将上升，区域代理体制将逐渐减弱，现有代理商将转换角色成为厂商货品配送商。

商品价格谈判的本质—合作博弈

A、博弈论既是现代数学的分支，也是运筹学的一个重要学科，合作博弈是指博弈双方的利益都有所增加;

B、合作利益在博弈各方之间如何分配，取决于博弈各方的力量对比和技巧运用，而不是供应商报价即成交：

C、妥协必须经过博弈各方的讨价还价，达成共识，合作利益的分配既是妥协的结果，又是达成妥协的条件：

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