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   很多人在談感情的時候，常常因為愛，所以付出許多；而通常付出越多，這份感情也更珍貴，也越捨不得放棄這段感情。這是基於人們本性上對於損失的厭惡(或者可說是沉沒成本謬誤)，所以當我投入越多的金錢或情感，這個關係也相對更為重要。而消費者與品牌的關係，是不是也會有這樣的聯結呢？

DATA MINING最重要的觀念也是最常用的功能就是集群(Cluster)和關聯(Correlations)。在分析資料時，可以透過消費者(或產品)不同的特性來加以集群或測量關聯，例如35-44歲消費者的消費模式類似的分群，或年紀越高購衣頻次越高這樣的關聯分析。集群或關聯本身操作都很容易，難的事前的準備工作，也就是將消費者(或產品)標上不同的特性。能蒐集的特性越多，能分析的東西也就越多。

  有天老總提了個要求，希望重新設定VP客戶分群，希望將客戶分成幾群來擬定行銷策略。CRM分析一個很重要的精神就是幫客戶分群，於是這個工作理所當然地落到我們的頭上。一般我們都會利用客戶的貢獻程度來將客戶分群，但是傳統上到底要切成幾群，或是要怎麼分一直沒有個依據，所以這次我們就利用很紅的八二法則來將客戶分群。

從這篇文章開始，會陸續帶入一些常用的分析方法，雖然分析方法百百種，但是在頭一次接觸資料時，總會有個先後順序，由淺入深，由外表到內在，由粗糙的細緻。整個資料分析的報告架構就如同說故事般，透過數據引導聽眾建立對於消費者的想像。故事的第一頁通常會描寫時間季節，寫到人物時也只會初步描述人物的年齡長相，資料分析的第一個環節也由這邊展開......

雖然近年來流行將海量資料分析稱為是資料採礦(Data Mining)，但是對我來說，整個資料分析的過程也很像是幾年前很紅的漫畫"鋼之鍊金術師(簡稱鋼煉)"中的煉金術。

         因為剛換工作，想趁記憶猶新的時候，把所有接觸資料庫到分析流程記錄下來，作為將來自己或是其他人的參考。

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