题目：基于数据挖掘的数据库营销在消费者市场中的应用研究

数据库营销是现代企业的一种新型营销模式。随着网络的普及和计算机的广泛应用，大部分企业都存储了诸如产品销售、客户信息等大量历史数据，许多企业也尝试开展数据库营销。数据挖掘技术是人工智能和数据库结合的产物，用于发现海量数据库中存在的潜在关系和规则，己经成为一种重要的知识获取途径。数据挖掘的目标是从数据库中发现隐含的、有意义的知识。数据挖掘主要具有数据总结和概念描述、分类与预测、聚类、关联分析等功能。数据挖掘技术的引入，可以解决数据库营销中的关键问题，即如何在已有的海量数据中挖掘出有用的信息和知识，为企业的营销决策以及研究消费者市场提供了技术基础和理论依据。商家在掌握了消费者行为信息和知识的基础上就能够实现个性化营销以及真正的数据库营销，从而有效地满足消费者的需求，获得更高的利润回报,在数据库营销中具有重大的应用研究价值。本文重点探讨在消费者市场中基于数据挖掘技术的数据库营销的运作流程及成功关键，并给出了应用实例研究。首先对于北京大型家电零售企业的实际数据，运用多项分类的Logit模型鉴别消费欺诈行为，得出数学方程用以预测接下来可能发成的欺诈行为，取得了比较好的结果。其次运用关联规则，对北京某大型家居零售企业的销售数据进行了购物篮分析，揭示消费者购买哪些产品组合，以及在产品分层结构中所有层上存在的关系等，给出了具体的购物篮组合。最后结合销售数据以及消费者个人属性数据，运用决策树模型以及神经网络技术对北京某大型家居零售企业的消费者购买倾向进行了研究，分析了消费者针对所要促销的产品的分类模型。期望对数据库营销管理有所裨益。