哈尔滨人民同泰医药连锁店 150000
【摘 要】目的：为求证数据挖掘技术在药品零售经营决策支持中的应用价值，以便促进零售药业的可持续发展。方法：根据资料查找法和文献分析法，对某药房零售经营工作中应用了微软数据工作库，同时运用关联规则法对药品销售环节所产生的数据进行挖掘，经过数据处理后，有关人员再进行分析。结果：夏季清热类型的药品销售额较高；销售钙片等产品后再购买骨类药品的概率较大；心血管药品购买的多为老年患者。结论：数据挖掘技术在药品零售经营决策支持中起着关键的作用，能够帮助工作人员进行科学的分析，进而得出准确性很高的结论，有利于判定药品销售的基本走势，体现数据挖掘技术的真正价值，促进药品零售业的可持续发展，所以这项技术值得推广和应用。
【关键词】药品零售；数据挖掘技术；经营决策支持
健康，一直是人们的基本需求之一，随着现代化进程的不断加快，人们的平均寿命也越来越高，这和医院等医疗机构的建立有着极大的关系。但是由于生活节奏的加快，人们普遍是不愿意直接就医的，因为会耽误时间，可能有些患者忙于工作就直接去买药，这已经成为了一种很常见的现象，这就促进了零售药业的发展，导致了零售药店数量的不断增多，而药品零售业的竞争也就越来越激烈，而如何能够提升经济利益已经成为了经营者普遍思考的问题。这就要求有关的经营者能够注意利用经营决策与销售业绩之间的关系，只有进行科学的经营决策才能实现利润的增长，为商家获取经济效益。而数据挖掘技术的出现正好满足了人们的这一需求，人们能够利用这项技术记录一些关键的数据，通过系统的分析，得出药品销售的规律和结果，进而有助于经营者进行科学的决策，以提高药店的竞争力度和在市场中的地位。在经营决策的过程中，数据发掘技术起到了关键的作用，事实表明，数据挖掘技术在药品的零售经营决策中也确实具有重要的应用意义。因此，这种技术值得人们进行大力推广，以促进我国零售药业的稳定发展。
1资料与方法
1．1数据来源
本研究选取了我店药品日常销售产生的数据作为主要研究对象。按照数据类型划分，包括有日常进货明细、销售数据以及库存数据，其中销售数据含销售数量、金额、药品ID、交易时间、顾客信息、业务员信息。进货明细包括药品信息(名称、规格、分类、单价、生产单位、生产批号、剂型及OTC类别等)及进货时间。
1．2数据挖掘方法
1．2．1数据预处理：对所有日常销售产生的数据进行预处理，重点针对不完整、以及不一致的数据，主要预处理步骤分为数据清洗-数据集成一数据转换一数据消减，同时删除销售记录显示为“空”的数据记录，修改错误归类药品的类别，统一El期格式。
1．2．2数据挖掘：在药房的经营管理中应用数据挖掘技术，建立一个数据工作库，然后按照药品的说明书以及相关规定等进行合理的分类，再将这些信息导入到有关的药物信息表之中，本次实验共选取了多达8万条数据做关联规则的数据挖掘，因此在精确率上能够更为科学、有价值。做完这些工作之后也就生成了药品代码。能够记录药物的详细情况，包括有效期、出厂日期、价格等等，还需要注意的是，对于已经出售的药品要建立一个销售事实表，这样才能有助于接下来的数据分析工作顺利进行。最后数据的原视图中应该有相对应的药物代码，这样就能运用关联规则的算法进行数据的挖掘。
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1．3数据统计指标
根据关联规则算法，对不同用途药物的关联规则概率、重要性进行分析。关联规则是根据顾客“购物单”中既有的项目来推断其可能感兴趣的项目，概率表示出现规则对应结果的可能性大小；重要性用于衡量对应规则的用途，重要性越高表示规则越重要。
2结果统计
关联规则算法下药店零售数据挖掘结果(见表1)。由此得出的规则结果为：①顾客购入抗眩晕及维生素药物后，再购入理血药物的可能性大。②顾客同时购入解毒消炎药及清热解毒类药物饮片后，再购入五官科用药的几率大。③购入心脑血管药物、消化系统药物的顾客主要为中老年患者，再购入理血药物的可能性大。④夏秋季节清热解毒类中药饮片的销售额较高，顾客在购入咽喉含片时，有较大的可能性购入清热解毒类中药饮片。⑤顾客购入补益药、祛风湿药物之后，再购入骨伤科用药的几率较大。
3讨论
数据挖掘技术是一种先进的应用技术，具有一定的价值，能够通过数据库中的数据进行分析、处理，进而挖掘出有价值的信息，尤其在识别消费者的购买行为上，具有重要的作用。而零售药业的发展也离不开这项技术的应用，零售药业在社会的发展中具有重要的影响，对于人们的健康影响最大，而经营者想要获取一定的经济利益，就要先从经营决策上入手，因此，对于数据挖掘技术的应用需求就更为迫切。通过在零售药业中应用这项技术，能够帮助经营者分析消费者的行为，总结客户购买趋势并分析其购买模式，从而为维持客户购买力、提高客户满意度，进而为提高药品销量提供有价值的决策依据。传统进销存管理模式虽然在管理销售数据方面有一定的作用，但是仅仅便利于记录查询，不能为药店零售的经营决策提供有用的信息支持。本次研究通过建立数据工作库，对药品日常销售产生的数据作数据挖掘和相关分析，研究结果显示，顾客购入抗眩晕及维生素药物后，再购入理血药物的可能性大，是因为服用抗眩晕药物者多为血虚生风证，合用理血药物更加符合用药规律。夏秋季节清热解毒类中药饮片的销售额较高，顾客在购入咽喉含片时，有较大的可能性购入清热解毒类中药饮片，需注意的是，清热解毒中药饮片虽然能够缓解症状，但需结合病症分型对症用药，销售过程中药师要加强用药指导。顾客购入补益药、祛风湿药物之后，再购入骨伤科用药的几率较大，是因为风湿病患者多为老年人，需外擦或外敷骨伤科药物以缓解局部疼痛。研究证实，运用关联规则对药品日常销售数据进行挖掘，能够将获得的规则用于药店经营决策中，如根据规则结果出现的概率确定进货数量，在考察规则结果中购买行为是否科学后，按照规则重要性指导患者合理用药，并在不同季节调整药品的进货量等。综上所述，在药品销售经营中，运用数据挖掘技术有利于判断顾客的购买规律及购物趋势，从而为销售经营决策提供有用的信息支持，以提高顾客的用药科学性、规范性，增加药品销售额。
参考文献
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[3]郑银生. 药品批发销售管理信息系统的设计与实现[D]. 厦门大学, 2014.
论文作者:赵霞
论文发表刊物:《世界复合医学》2018年第08期
论文发表时间:2018/10/30
标签：数据论文; 药品论文; 药物论文; 数据挖掘论文; 规则论文; 技术论文; 顾客论文; 《世界复合医学》2018年第08期论文;