【摘要】針對(duì)房產(chǎn)銷售困難問題，提出了采用離群數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)從客戶信息集中提取隱含知識(shí)的方案，該方案具有效率高、成本低的特點(diǎn)。方案利用LOF挖掘算法發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有客戶集中具有潛在購(gòu)房意向者，并對(duì)試驗(yàn)結(jié)果質(zhì)量進(jìn)行評(píng)價(jià). 算例結(jié)果驗(yàn)證了方案的可行性。

【關(guān)鍵詞】 數(shù)據(jù)挖掘；離群數(shù)據(jù)；基于密度；房產(chǎn)銷售；潛在客戶

1、引言

隨著房地產(chǎn)銷售行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)加劇，房地產(chǎn)商的資金回籠率降低，這直接影響到房產(chǎn)業(yè)的健康發(fā)展。

根據(jù)Gartner的HPC研究表明，“隨著數(shù)據(jù)捕獲、傳輸和存儲(chǔ)技術(shù)的快速發(fā)展，用戶將更多的需要采用新技術(shù)來挖掘市場(chǎng)值，采用更為廣闊的并行處理系統(tǒng)來創(chuàng)建新的商業(yè)增長(zhǎng)點(diǎn)”。數(shù)據(jù)挖掘[1]技術(shù)（Data Mining， DM）將在未來的商業(yè)領(lǐng)域中扮演越來越重要的角色。在房產(chǎn)銷售客戶數(shù)據(jù)庫(kù)中，知識(shí)發(fā)現(xiàn)（Knowledge Discovery from Database， KDD）可以從日常經(jīng)營(yíng)的海量客戶信息中發(fā)現(xiàn)潛在的、有成交意向的客戶，從而促進(jìn)成交，必然能取得更好的經(jīng)營(yíng)效果，增強(qiáng)企業(yè)自身的核心競(jìng)爭(zhēng)力。

2、離群數(shù)據(jù)挖掘算法的關(guān)鍵技術(shù)

數(shù)據(jù)集中明顯偏離大部分?jǐn)?shù)據(jù)，不滿足數(shù)據(jù)的一般行為或模式，通常被稱為離群數(shù)據(jù)。該數(shù)據(jù)一開始并沒有受到人們的重視，通常以為是錄入錯(cuò)誤或者測(cè)量錯(cuò)誤等造成的噪聲。然而，部分離群數(shù)據(jù)可能比正常數(shù)據(jù)更有價(jià)值，它背后可能蘊(yùn)藏著更多新穎的知識(shí)。Hawkins在80年代給出了一個(gè)關(guān)于離群點(diǎn)[2]的定義，該定義在一定程度上揭示了離群數(shù)據(jù)點(diǎn)的本質(zhì)，他說：“離群點(diǎn)與其他數(shù)據(jù)是如此的不同，以至于讓人們懷疑它是不同的機(jī)制產(chǎn)生的?！?/p>

2.1 離群數(shù)據(jù)挖掘算法

離群數(shù)據(jù)挖掘[3-4]在國(guó)外已經(jīng)獲得了廣泛的應(yīng)用，代表性的有MM Breunig的Optics、D Yu的Findout、T Johnson的DEEPHLOC、Hp knegel的Lof、M Joshi的prule、E Knorr的FindAllouts D等方法。從選取數(shù)據(jù)集種類上可以分為：

基于統(tǒng)計(jì)的方法、基于深度的方法、基于偏離的方法、基于聚類的方法、基于距離的方法和基于密度的方法。其中，基于統(tǒng)計(jì)的方法只能在那些只有一個(gè)屬性值的數(shù)據(jù)中檢測(cè)離群點(diǎn)，無(wú)法對(duì)實(shí)際中的多維數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘。而基于深度的方法需要復(fù)雜的幾何運(yùn)算，對(duì)于高維數(shù)據(jù)的計(jì)算效率低下。再者，基于偏離的方法尚處于理論研究階段，實(shí)際中較少采用。最后，基于密度的離群挖掘算法[5-9]無(wú)需獲取過多的數(shù)據(jù)集的先驗(yàn)知識(shí)，只需要專注于離群特性本身，在局部范圍內(nèi)挖掘，這樣既避免參數(shù)選取困難，又可最大限度的避免離群數(shù)據(jù)漏檢。

例如圖1是一個(gè)二維數(shù)據(jù)集，數(shù)據(jù)集中有兩個(gè)聚類，分別是C1和C2，可以看出C1和C2的密度有很大不同，其中C1稀疏，C2稠密，依照Hawkins的離群點(diǎn)定義，對(duì)象O1和O2是離群點(diǎn)，但如果按基于距離的方法，O1能被輕易的挖掘出來，但要挖掘O2卻很困難。假如設(shè)定參數(shù)p和d的值，使得O2是離群點(diǎn)，那么C1中的某些點(diǎn)都變成了離群點(diǎn)。為了能夠避免以上情況發(fā)生，Breunig在2000年就提出了局部離群因子---LOF（Local Outlier Factor）。加入LOF的算法中解決了局部離群程度的度量和挖掘問題。算法的基本過程如下：

定義1 對(duì)象p的k距離：p與它的k個(gè)最近鄰居中相距最遠(yuǎn)的點(diǎn)的距離，計(jì)為k-distance（p）。計(jì)算p的k距離是為了檢測(cè)哪些數(shù)據(jù)是p的鄰居。對(duì)象p的k距離是p與數(shù)據(jù)集中對(duì)象的o的距離d（p，o），其中對(duì)象滿足兩個(gè)條件：（1）至少有k個(gè)對(duì)象o’∈D＼{p}，滿足d（p，o’）≤d（p，o）；至多有k-1個(gè)對(duì)象o” ∈D＼{p}，使得d（p，o”）

對(duì)于任意兩個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象，xi，yj 有xi={Vi1，Vi2，…Vim} 和Yj={Vj1，

Vj2，…Vjm}。則歐幾里徳距離為：

如果數(shù)據(jù)對(duì)象屬于標(biāo)度區(qū)間類型，其應(yīng)為曼哈頓距離：

總之，其距離可以表示為明考斯距離：

其中，h=1表示曼哈頓距離，h=2表示歐幾里得距離。

從公式可以看出，p的LOF函數(shù)為p的所有k距離鄰居的局部可達(dá)密度與p的局部可達(dá)密度的比值的平均值。p的局部可達(dá)密度相比于它的k鄰居越小，則LOF的值就會(huì)越高，p的離群程度就會(huì)越高，從此證明了LOF離群因子的有效性。

3、密度離群挖掘算法的指標(biāo)評(píng)價(jià)

我們可以通過準(zhǔn)確度（Precision）、召回率（Recall）和排序度（Rankpower）來評(píng)價(jià)信息系統(tǒng)質(zhì)量，當(dāng)然也可以通過對(duì)這三個(gè)指標(biāo)適當(dāng)裁剪，用以評(píng)價(jià)LOF算法的基于密度的離群數(shù)據(jù)挖掘有效性。假設(shè)數(shù)據(jù)D=D0∪Dn，在這里，D0表示數(shù)據(jù)集中離群數(shù)據(jù)的集合，Dn表示數(shù)據(jù)集中正常數(shù)據(jù)的集合。當(dāng)m≥1（m為正整數(shù)），Dm表示該算法中排在前m的離群點(diǎn)的集合，且n（n∈m）個(gè)離群點(diǎn)構(gòu)成的集合為R0。三個(gè)指標(biāo)可以表示為：

4、算法實(shí)現(xiàn)

本數(shù)據(jù)源采用杭州某房產(chǎn)公司（2013-2014年度新增客戶）統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)集有550條數(shù)據(jù)，16個(gè)屬性。根據(jù)相關(guān)知識(shí)，我們先對(duì)屬性集進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)化和裁剪，取出來訪次數(shù)、年齡、家庭年收入、職業(yè)，四項(xiàng)數(shù)據(jù)進(jìn)行研究。針對(duì)該房產(chǎn)項(xiàng)目排屋項(xiàng)目的單套房總價(jià)格區(qū)間[900萬(wàn)-1400萬(wàn)]，采用LOF算法來挖掘數(shù)據(jù)集中的離群數(shù)據(jù)，根據(jù)以往經(jīng)驗(yàn)最近鄰居個(gè)數(shù)取值為14，另外，為了保護(hù)個(gè)人信息，本研究對(duì)客戶姓名用英文字母來代替，圖2為運(yùn)算結(jié)果的前6條記錄：

從以上結(jié)果分析，離群度高的C先生，來訪4次，民營(yíng)企業(yè)主，年收入較高，對(duì)于總價(jià)千萬(wàn)的排屋項(xiàng)目，購(gòu)買意向較大，是可以爭(zhēng)取的對(duì)象。D女士，來訪次數(shù)5次，收入較高，金融工作者，離群度較高，成交的幾率較大。

結(jié)論：

營(yíng)銷管理中采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，能有效地從大量營(yíng)銷數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間有價(jià)值的模式或規(guī)律，從而幫助企業(yè)管理層做出精準(zhǔn)且及時(shí)的反應(yīng)，并能為企業(yè)可持續(xù)發(fā)展注入新活力。

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作者簡(jiǎn)介：

呂圣軍（1975-），男，碩士，講師，主要研究方向： 數(shù)據(jù)挖掘及其應(yīng)用