基于ID3算法的卷烟产品零售客户分类研究

张伟丰

（湖北汽车工业学院 经济管理学院，湖北 十堰442002）

随着计算机数据库管理和MIS在烟草行业的广泛应用，数据库中存储了大量的行业数据，这些数据记录中隐藏着潜在有用的重要信息，使用一定的数据挖掘技术找寻出这些信息和知识，可以为烟草公司制定营销策略提供决策支持。目前，国家实行烟草专卖制度，每一地区的烟草公司实行统一的货源采购与分配，然后由零售客户进行销售。卷烟产品的销售额和烟草公司的利润取决于合理的采购与分配计划，为此，需要对零售客户进行分类，针对不同的卷烟品种，将零售客户划分为某一个类别，进行有针对性的货源分配，从而提高销售量。

要从这些数据中挖掘出具有实际意义的信息，选择合适的数据挖掘算法至关重要，当前运用比较多的有基于关联规则的APriori算法，基于智能计算的分类算法（如进化计算、神经网络等），以及贝叶斯分类、决策树分类算法等。在这种大数据量的情况下，APriori算法需要多趟扫描数据库，运行过程中生成大规模的候选集和频繁集，有相当大的计算量，而智能计算的分类方法具有较高的计算复杂性，计算搜索时间过长，挖掘结果往往也不可靠。ID3算法可以快速的对数据集进行划分而得出分类规则，数据量大的时候也具有很好的实时性，根据数据特点和要挖掘的目的，从实用的角度出发，本文应用ID3算法来对烟草销售系统中的客户资料信息进行分析，构造客户类别的分类器，得到分类规则，进而以此为依据来改进烟草公司现行的货源采购和分配。……