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数据挖掘 营销应用

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日志

 
 

数据挖掘与应用实践(42,美军优化军装型号,大大减低库存)  

2009-07-06 08:04:29|  分类: 数据挖掘的实践应 |  标签: |举报 |字号 订阅

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本文翻译自Michael J. A. Berry <<Data Mining Techniques for Marketing, Sales, and CRM>> 。

背景介绍:有趣味、有启发、有借鉴是本博客有关数据挖掘案例分析的主要追求点和关注点。本期实践案例来自美军后勤保障部门利用数据挖掘技术对于美军女式军服的规格进行重新的科学的分析划分,突破传统服装规格制订的缺点和桎梏,这种数据挖掘新技术的应用被随后的实践证明对美军的后勤部门带来了两个最大的改善和提升,第一就是相比传统的女式军装规格而言,新军装的规格(尺寸)更加精简更加科学更加合理,由此普遍反应穿着更加舒适得体;第二,大幅下降了因为不合适所造成的服装积压以及带来的管理和库存的压力。原文并没有给出具体的数据分析,所以在这里主要分享本案例的思路(一种创新的思路),这其实已经给了我们足够的借鉴和启发了。

上世纪九十年代,美军后勤管理部门牵头了一个关于重新设计女兵军服的研究课题。军方的目标就是最大限度降低目前女兵军服的规格(号码)数量(由此可以降低库存),并且让女兵穿上新军服后能明显感觉到新的设计更加合身更加得体。

我们每个人如果曾经逛过女装卖场的都能想起女装尺寸、规格的繁多和复杂。且不说很多品牌都有各自不同的规格尺寸,就是从常规的分类来讲也有诸如均码、特型、加大、加加大、加加加大、特大、中号、小号、细号,等等。美军的研究课题就是避免这种普通的民用的尺寸规格。来自Cornell University的Susan Ashdown 和Beatrix Paal两位数据挖掘专家带领课题组承担了该项研究。

传统服装规格号码的划分有个最大的缺点,就是从最小号码到最大号码,每个号码所包含的各个尺寸都是统一递增的(比如一件女式衬衣有五个主要指标(尺寸)分别是肩宽、臂长、胸围、颈围、衣长,从小号到中号到大号,对应的五个尺寸都是按同一个方向逐步加长的)。但是每个人身材有各自特点,更多的人并不是遵循这个“随着身高的加长,上面五个尺寸都是对应加长”的潜规则,比如有的人胸是大号,肩是小号;有的人手臂短,但是脖子粗;这样分析我们就知道传统的服装规格划分有太多的不合适的地方,所以真正能买到尺寸都合适的衣服并不容易。Susan Ashdown 和Beatrix Paal两位数据挖掘专家带领课题组经过讨论决定利用数据挖掘中最常用的聚类技术,挖掘出比较合理的规格以及相应尺寸。研究所分析的数据样本来自美军随机抽出的3000名女兵,每个女兵测量并记录多达100个身体不同部位的尺寸(也就是对应的100个指标Variables)。通过聚类技术分析发现,3000名女兵基本上可以组成4个不同的群体,每个群体都有几个不同的关键尺寸在本群体里各个样本身上都比较一致,不同群体之间差异比较大(也体现在不同的一些关键尺寸)。比如,其中有一个群体,其主要特征基本可以用下列几个关键尺寸来确定(腿比较短、腰细、胸大、身长、手臂中等、肩宽、脖子细、具体尺寸原文没有给出,但这几个尺寸都有具体的数值,并且是这个群体的关键尺寸);而另外一个群体的关键尺寸是另外的一些指标(比如腿长、胸小、腰中等、肩窄等等,根据具体样本数据来支持结论)。最后研究结果表明,尽管刚开始是收集了每个女兵的100个身体尺寸数据,但是从聚类结果上看,能对军服规格尺寸制订有帮助的只有十几个指标而已。并且根据这四个不同规格制定的新的美军女兵军服不仅明显提高了女兵所感到的军服的舒适度,更是明显改善了过去军服规格过多所带来的库存压力。

原文到此嘎然而止,但是我觉得该说的都说到了,从思路到步骤到效果,对我启发很大。数据挖掘就是这样比较奇妙,能明显颠覆传统的一些方法和规则,带来让人眼前一亮的启发和借鉴。

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