数据挖掘在CRM中的应用研究.

山西煤炭管理干部学院学报

收稿日期:2008-12-02

作者简介:桂蓉芳(1975-,山西警官职业学院助讲。

数据挖掘在CRM中的应用研究

桂蓉芳

(山西警官职业学院信息工程系,山西太原030006

摘要:信息社会中数据的爆炸性增长,使决策者迫切需要将海量数据转换成有价值的信息和知识。客户关系管理(CRM是现代电子商务活动的核心部分,为取得好的客户保持和满意度,挖掘潜在客户,就需要运用数据挖掘技术使企业提供个性化信息服务和开展有针对性的电子商务活动,从而增强企业竞争力。本文讨论了数据挖掘技术在电子商务活动CRM中的应用。

关键词:数据挖掘;CRM;电子商务;

中图分类号:TP311.4文献标识码:A

文章编号:1008-8881(200901-0130-03

信息社会中数据的爆炸性增长,“丰富的数据与贫乏

的知识”问题日渐突出,决策者迫切需要将海量数据转换成有价值的信息和知识,信息在企业发展中的关键地位得

到越来越多的关注,在这个全新的“信息时代”,赢家往往

是那些成功收集、分析、理解信息并根据信息决策的企业。数据挖掘为这一需求提供了强有力的技术支持。

客户关系管理(CRM是现代电子商务活动的核心部

分,对CRM的重视是现代市场营销理念和商业运作方式

转变的结果。客户忠诚度和品牌忠诚度的易变性、客户从一个供应商转向另一个以及降低进入市场代价,要求电子

商务必须比以往任何时候都要更详细地了解客户。谁赢得了与客户持久的合作关系,谁就赢得了竞争。数据挖掘就

是从服务器日志文件和客户交易数据中挖掘有意义的用

户访问模式和潜在的客户群,使企业能够提供个性化信息

服务,开展有针对性的电子商务活动,从而取得更好的客

户保持和满意度,提高企业竞争力。因此,数据挖掘及其在CRM中的应用研究已经成为学术界和企业界共同关注的

领域。

1数据挖掘

1.1数据挖掘概念

数据挖掘包含了一系列旨在从数据集中发现有用而

尚未发现的模式的技术,是通过挖掘数据仓库中存储的大

量数据,从中发现有意义的新的关联模式和趋势的过程。

数据挖掘的目的是为决策建模,即根据过去活动的分析预

测将来的行为。

1.2数据挖掘的数据来源

数据挖掘所依赖的数据来源多种多样,可以是关系数

据库、数据仓库、事务数据库、文本数据库、多媒体数据库等,主要取决于用户的目的及所处的领域。在电子商务

CRM中使用的挖掘数据最直接的来源是Web服务器,此

外还有查询数据、在线市场数据、Web页面、客户登记信息等数据类型,可用于数据挖掘技术产生各种知识模式。

1.3数据挖掘步骤

熟悉数据挖掘的系统实现流程,是成功应用数据挖掘

技术的前提。数据挖掘系统的实现具有一个完整的流程,

一般包括确定业务对象、数据收集与预处理、数据挖掘、分析与评估、结果描述。值得注意的是,这个流程并不是线性的,要取得好的挖掘结果就要不断重复这些步骤。

●问题定义即确定业务对象

数据挖掘是对于具体应用领域的数据分析,需要结合

具体的行业或业务的特点和需求才能有实际意义。清晰地

定义出业务问题,认清数据挖掘的目的是数据挖掘的基础,它贯穿整个数据挖掘的全过程。

●数据收集与预处理

大量全面丰富的数据是数据挖掘的前提,没有数据,

数据挖掘也就无从作起。因此,在确定业务对象以后就要进行必要的数据收集。数据可以来自于现有事务处理系统,也可以从数据仓库中得到。接下来对收集到的数据进行预处理,数据预处理也是数据挖掘的必要环节,因为收集到的数据可能有一定的“污染”,表现为数据可能存在自身的不一致性,或者有缺失数据的存在等。通过数据预处理,可以对数据做简单的泛化处理,从而在原始数据的基础之上得到更为丰富的数据信息,便于下一步数据挖掘的顺利进行。这个阶段又可进一步分成3个子步

(1数据集成:数据挖掘可能涉及到多个数据源,包括

内部的、外部的数据,数据集成将多个数据源中的数据进行合并处理,解决语义模糊性,消除数据中的遗漏和噪声等,并将其统一存放在数据存储中,如数据仓库,以便于数据挖掘操作。

(2数据选择:数据选择的目的是选择所需分析的数

据集合,缩小处理范围,提高数据挖掘的质量。

(3数据变换:将数据转换成适合于挖掘的形式。

●数据挖掘

这是数据挖掘系统的核心部分。它的主要操作是应用

各种数据挖掘技术,从经过预处理的数据中抽取潜在的、有价值的且能被人理解的知识模式。数据挖掘的主要目的是描述和预测。描述型模式是对数据中潜在规则做描述, 或者根据数据的相似性对数据分组。预测型模式是指依据属性的现有数据值找出规律性,进而推测属性的将来取值或取值趋势。

●分析与评估

不是所有被挖掘出的模式都是有意义的,所以需要对

数据挖掘的结果进行可信度评估和有效性分析。如何评估得出的结果是否有用,最简单的方法是直接使用方法对模式进行评价,进而决定是否需要调整挖掘模型并重复以前的操作,以得到最优、最适合的模式。

●结果描述

结果描述是指用适当的可视化技术和知识表示技术

将利用数据挖掘工具从海量数据中挖掘的知识模式表示

出来。数据挖掘在大型数据存储上进行,结果往往不能用

通常的文本、图表等展示,这在很大程度上影响了用户接

受、理解数据挖掘。以一种易于理解的方法描述数据挖掘

结果,有利于用户接受和相互交流。具体包括消除无关的、130

山西煤炭管理干部学院学报

(下转第137页

多余的模式,过滤出要呈现给用户的信息;利用可视化技术将有意义的模式以图形或逻辑可视化的形式表示,转化为用户可以理解的语言。一个成功的数据挖掘系统的应用应该能够将从原始数据挖掘的结果转换为更简洁、更易理解、可明确定义关系的形式。

1.4数据挖掘的应用领域

数据挖掘在商业领域有着广泛的应用,可以帮助企业在商业活动的各个方面作出合理的决策。从CRM 的角度,数据挖掘应用包括但不局限于以下几个方面:

●客户保持:出色的客户保持程序先为转移的客户建模,识别导致他们转移的模式。然后就可以用这些模式找出当前客户中相似的例子,以便采取预防措施。

●销售和客户服务:在当今竞争激烈的环境中,优秀的客户服务能产生出色的销售业绩。

如果能将正确的信息数据发送到前线销售点和服务人员手中,客户服务质量就能大幅提高。只要能得到客户的信息,就可以用基于规则的软件自动向客户推荐产品。

●市场推销:市场推销在很大程度上依赖于正确的信息,这些信息用于客户保持活动、生命周期内的分析,趋势预测和有针对性的促销活动等。实际上,

只有充分了解客户,才能正确定位促销活动,才能提高响应率,降低活动成本。

●风险评估和诈骗检查:有一个可使用的用户库可以明显减少陷入危机的风险。

2

CRM

2.1CR M 概念

CRM (customer relationship management ,客户关系管理是一种以客户为中心的市场营销理念和策略,它以信息技术为手段,对业务功能进行重新设计,并对工作流程进行重组。CRM 的焦点是自动化并改善销售、市场营销、客户服务和支持等领域的与客户关系有关的商业流程。它的目标是缩减销售周期和销售成本、

增加收入、寻找扩展业务所需的新市场和渠道以及提高客户的价值、满意度、盈利性和忠诚度。

2.2CR M 体系结构

CRM 体系结构分为:①操作型CRM :用于自动地集成商业过程,包括对销售、营销和客户服务三部分业务流程的信息化;②分析型CRM :用于操作型CRM 和客户互动产生的信息的分析处理,通过基于数据仓库的数据挖掘产生商业智能以支持企业战略战术的决策,包括客户服务支持、客户市场细分、客户变动分析、交互和垂直销售分析、新客户模型等;③合作型CRM :用于合作的服务,即与客户进行沟通所需要的手段(如呼叫中心、网络、电话、E-mail 等的集成和自动化处理。

2.3CR M 对企业的作用

●提高效率。信息技术使得业务处理流程的自动化和程度大大提高,实现企业范围内的信息共享,提高企业员工的工作能力,有效减少培训需求,使企业内部能高效地运转。

●有助于拓展市场。通过电话、Web 、电子邮件、传真等手段的整合,客户可以选择自己喜欢的方式,同企业进行交流。企业的员工和客户的沟通更加便捷,获取信息更加方便。因此,

CRM 提升了客户满意度和利润贡献度。●对客户互动信息的搜集和加工,产生客户智能,可以帮助企业拓展业务模式,扩大经营范围,及时把握新的市场机会,占领更多的市场份额,帮助企业保留更多的价值客户,并更好地吸引新客户。

3

数据挖掘在CRM 中的应用研究

3.1CR M 中数据挖掘系统结构

CRM 中的数据挖掘就是利用数据挖掘理论和技术创建描述和预测客户行为的模型,优化CRM 流程,以实现企业有效的客户关系管理。

在系统结构中,底层为数据源,包括联系历史、交易历史、

客户数据库、产品数据库及其他外部数据,通过ETL 工具提取数据形成数据仓库和数据集市,以形成面向全局的数据视图,从而形成整个系统的数据基础;在此基础上,通过OLAP 和OLAM 服务器支持数据分析处理,包括查询/报表、OLAP/EIS 分析和数据挖掘分析;将分析结果用于操作型CRM 和客户互动渠道以实现企业客户关系管理中的商业智能和决策支持。

3.2数据挖掘在CR M 中的应用研究

数据分类在数据挖掘中是一个重要的研究领域,分类分析方法可以用于提取描述数据类的模型,以进行数据分类决策。

分类方法有统计方法、机器学习方法、神经网络方法等,统计方法包括贝叶斯法和非参数法,对应的知识表示则为判别函数和原型事例,机器学习方法包括决策树

法和规则归纳法,前者对应的是决策树或判别树,后者一般为产生式规则。神经网络方法主要是BP 算法,本质上是一种非线性判别函数。

单一分类方法在提高分类准确度上有一定的局限性。为了利用各种分类方法的信息互补能力来进一步提高分类的准确度,组合分类方法被提出。其基本思想是在一套训练集上使用一种分类方法定义一个唯一的模型,不同的方法产生不同的模型。一些方法在某些分类任务上性能很好,而在另外一些分类任务上则较差。他们的预测分类错误很可能是分散的,因此可以用组合算法将这些方法综合起来以提高分类精度。

在CRM 中可以采用组合分类方法进行分类分析。通过分类定位模型辅助决策人员定位于他们的最佳客户和潜在客户,通过提高客户满意度和忠诚度最大化客户收益率,以降低成本,增加收入。目前可以应用组合分类方法分析的CRM 问题主要有:

①客户细分。客户细分是指将一个消费群体划分成一个个细分群的过程。同属于一个细分群的消费者彼此相似,而隶属于不同细分群的消费者差异则十分明显。客户细分需要进行客户特征分析,即用数据来描述客户或潜在客户特征的分析过程。常用的客户特征分析方法是RFM 分析。它利用客户购买行为的不同划分客户,主要用

131

山西煤炭管理干部学院学报

于提高客户的销售效率。

②客户获取。在CRM 中,业务发展的主要指标包括新客户的获取能力。数据挖掘技术可以用于对潜在客户群进行筛选,并把潜在客户名单和他们感兴趣的优惠措施进行关联,以增加市场推广活动产生的反馈率。为了有效实施客户获取策略,需要对客户反应行为模式进行分析。对于客户反应行为模式分析,从数据挖掘技术角度可以认为是分类问题,可以用组合分类方法进行处理。

③客户保持。随着行业中的竞争愈来愈激烈,获得一个新客户的开支也愈来愈大,而保持客户比获取新客户更能节约成本,所以保持原有客户的工作也愈来愈有价值。由于客户流失对公司利润有重大的影响,很多公司都有把流失模型作为客户忠诚度计划的主要关注点。组合分类方法可以用于流失模型的建立。

④交叉营销。交叉营销就是向现有的客户提供新的产品和服务的营销过程。使用数据挖掘技术进行交叉营销的分析一般是从分析现有客户的购买行为的数据开始的。具体包含三个步骤:

对个体行为进行建模;用预测模型对数据进行评分;对得分矩阵进行最优选择。组合分类方法可以用于建立交叉营销分类定位模型。

⑤客户风险分析。风险分析是提供产品或服务时存在潜是损失的行业所特有的。组合分类方法可以为风险分析建立分类定位模型。常见的风险类型出现在银行业和保险业。

1.4结束语

CRM 是适应企业从“以产品为中心”到“以客户为中心”的经营模式的战略转移和满足关系营销的需要而迅猛发展起来的新的管理理念。它在以客户为中心的销售、营销、服务和支持应用、自动化的基础上,以提高客户满意度和忠诚度,给企业带来长久利益为目标。数据挖掘技术可以应用于客户关系管理的各个阶段,在每一阶段都可提高企业的收益。数据挖掘及其在CRM 中的应用研究已经成为学术界和企业界共同关注的领域,加快对CRM 及数据挖掘技术在CRM 中的应用研究,对推动我国电子商务的发展具有重要的意义。参考文献:

[1]张吉吉.数据挖掘及其在客户关系管理中的应用[M].上海:复旦大学出版

社,2007.

[2]Michael.A.Berry ,Gordon.Linoff.Data Mining Techniques For

Marketing ,

Sates ,and Customer

R elationship

Management [M].北京:机械工业出版社,2006.

[3]Alex Berson ,贺奇等译.构建面向CR M 的数据挖掘应用[M].北京:人民邮电出版社,2001.

[4]王玉珍.WEB 使用模式挖掘在电子商务中的应用.计算机应用研究[J].2003,

(10.(上接第131页觉感受到每个构成局部的细节,通过这个记号系统,设计师传达出设计意图和设计思想,赋予产品以新的生命;通过这套符号系统消费者了解产品的属性和它的使用操作方法,它是设计师与使用者之间沟通的媒介。产品语义学提出了新的设计思想。要使产品和机器适应人的视觉理解和操作过程。人们在操作使用机器产品时,

是通过产品部件的形状、颜色、质感来理解机器,例如视觉经验认为圆的东西可以转动,红色在工厂里往往表示危险。把产品语义学的思想用于电子产品设计,就是要从人的视觉交流的象征含义出发,使每一种产品、每一个按钮、旋钮、把手都会“说话”,它通过结构、形状、颜色、材料、位置来象征自己的含义,

“讲述”自己的操作目的和准确操作方法。为了更好的实现“以消费者为中心”的人性化设计目标,手机操作界面的设计者要在理解消费者操作心理的基础上,进行合理的按键位置及触感设计,同时确保手机界面信息显示符合消费者的知觉习惯和思维方式,要用简明易理解记忆的图示指导操作。同时在设计中要注意设计符号要与企业的视觉形象识别系统融合的和谐统一,要将企业文化特征渗入到产品的图形用户交互设计中,形成其独特的产品魅力。手机用户界面作为整个产业链的一环是最贴近用户的,从企业文化、经营战略与设计理念、制造水平等方面出发,可以形成产品形象概念的一种抽象化语言,确立产品形象的基本语义特征,一种抽象的符号形式。比如德国产品的坚硬、挺拔、简洁的语意体现着其高超的生产技术水平及其严谨、

理性的思维方式,梅赛德斯-奔驰汽车产品系列和产品线的设置,充分反映了其传统、潮流和社会三大企业价值理论;飞利浦产品和谐的色彩,曲线化的造型,充分考虑的人机形态显现其“以人为本”的理念。产品形象语义的确定以企业文化统领,结合研究经营战略与设计理念、

制造水平等企业状况及趋势,提取简洁、抽象、最本质的符号语言。这种符号语言还要求具有个性特征,以区别于市场上的同类竞争产品。

图形语义在产品设计中有意识地应用毕竟还是非常短的时间,与文字语言根本无法相比,仅仅处在其发展的初级阶段,随着科学技术的进步,产品的丰富,全球一体化的加速,对于人-机沟通的要求会越来越高,产品语义学必然也必将进一步发展。语义学设计也将会在人性化手机界面设计中越运用越广泛。

137

大数据背景下数据挖掘技术的应用

《计算机科学与技术前沿》 课程论文 大数据背景下数据挖掘技术的应用 2016年1月7日 题目 学院 学号 姓名 指导老师 日期

大数据背景下数据挖掘技术的应用 摘要 当今社会是一个信息化社会的时代，同时又是一个大数据时代。随着互联网、物联网、云计算和人工智能等信息技术和计算机产业的不断发展和进步，使得数据的处理成为一个亟待解决的问题。因此在大数据的背景下,如何高效地从大量包含有用数据的库获得有用信息已成为企业和科研工作重点关注的点，而这一工作涉及的关键技术就是数据挖掘技术。总得说，数据处理的需要既给数据挖掘技术带来了机遇，于此同时带来了一系列的挑战。 本文分别从企业、图书管理和情报学领域三个方面阐述数据挖掘技术的应用，同时对它的发展现状、存在的问题和未来的发展趋势进行了一些阐述，从而加深了对数据挖掘技术的理解，以便更好地了解数据挖掘在各个领域的应用，最后对数据挖掘技术的应用进行一个整体的总结。 【关键字】：大数据；数据挖掘；数据挖掘的应用

Application of data mining technology in the context of data Abstract Today is the age of information society,but it is also an age of big data．With development and progress of information technology and the computer industry which include the Internet, the Internet of things, cloud computing and artificial intelligence, data processing has become an urgent problem．Therefore,in the context of big data,how to get useful information from a large library of useful data have become focuses of enterprises and scientific and research work．The work involved is the key technology of data mining．In General spedking, data processing needs for data mining technology, and at the same time poses a series of challenges． The paper aims to account the development present situation,existing problems,and developmenttrend in the future based on companies,library management and the field of information science development,so as to enhance understanding of the data mining technology ,to better understand data mining applications in various fields,and to draw an overall summary of the application of data mining technology． 【Key words】：Large amounts of data；Data mining；Application of data mining

数据挖掘在物流领域的应用

本文来源于网络 综述数据挖掘技术在物流领域中的应用 2007级物流工程一班 200730611470欧阳家文 摘要：本文主要内容是综述数据挖掘技术在物流领域中的应用。文章首先对数据挖掘技术做一个简单的介绍，接着介绍数据挖掘在物流业中的应用过程，最后介绍物流中关于数据挖掘应用的管理问题。 关键词：数据挖掘数据仓库物流领域应用 1，应用背景 物流是现代商品流通系统的重要组成部分，物流业的发展程度，反映了一个国家和地区经济的综合配套能力与社会化服务程度，是其经济发展水平的集中体现。作为继劳动力和自然资源之后的“第三利润源泉”，现代物流产业的发展已经成为拉动我国经济发展的新增长点。与此同时，现代物流系统是一个庞大复杂的系统，特别是全程物流、包括运输、仓储，配送、搬运、包装和再加工等环节，每个环节的信息量非常大，使企业很难对这些数据进行有条理，有选择性的分析。如何将企业中积累的大量的原始客户数据转化成有用的信息为决策者提供决策支持，已经成为数据库研究中一个很有应用价值的新领域，数据挖掘技术由此应运而生。数据挖掘技术能帮助企业在物流信息管理系统中，及时、准确地搜集数据并对其进行分析。对客户的行为及市场趋势进行有效的分析，了解不同客户的爱好，从而为客户提供有针对性的产品和服务。提升企业的客户满意度，对公司的长远发展有着极大的促进作用。 2，什么是数据挖掘技术？ 数据挖掘技术是利用人工智能（AI）和统计分析等技术，在海量数据中发现模型和数据间的关系，自动地帮助决策者分析历史数据和当前的数据，并做出归纳性的推理， 从中挖掘出潜在的模式，从而预测客户的行为，帮助企业的决策者调整市场策略、减少风险、做出正确的决策。结合现代物流的特质和外部环境考虑，数据挖掘技术能够提供 越来越强大的支持功能。从商业的角度考虑，由于在商业行为中存在着大量的信息，而这些信息并不是都是所需要的，也就是，它是有噪声的，模糊的，随机的数据，必须通过某种技术对这些隐含在其中的，人们不知道的，但又是潜在有用的信息和只是的过程。只有通过类似于数据挖掘的这样的技术对商业数据库进行抽取，转换，分析等操作，才可以让这些埋藏着的金子发光发亮。 3，数据挖掘技术的特点 数据挖掘技术具有以下特点: ( 1) 处理的数据规模十分庞大, 达到GB、TB 数据级, 甚至更大。 ( 2) 查询一般是决策制定者提出的即时随机查询, 往往不能形成精确的查询要求, 需要靠系统本身寻找其可能感兴趣的东西。( 3) 在一些应用中( 如商业投资等) , 由于数据变化迅速,因此要求数据挖掘能快速做出相应反应以随时提供决策支持。 ( 4) 数据挖掘中, 规则的发现基于统计规律。因此, 所发现的规则不必适用于所有数据, 而是当达到某一临界值即认为有效。因此, 利用数据挖掘技术可能会发现大量的 规则。 ( 5) 数据挖掘所发现的规则是动态的, 它只找到了当前状态的数据库具有的规则, 随着不断地向数据库中加入新数据,需要随时对其进行更新。

数据挖掘及其应用

数据挖掘及其应用 Revised by Jack on December 14,2020

《数据挖掘论文》 数据挖掘分类方法及其应用 课程名称：数据挖掘概念与技术 姓名 学号： 指导教师： 数据挖掘分类方法及其应用 作者：来煜 摘要：社会的发展进入了网络信息时代，各种形式的数据海量产生，在这些数据的背后隐藏这许多重要的信息，如何从这些数据中找出某种规律，发现有用信息，越来越受到关注。为了适应信息处理新需求和社会发展各方面的迫切需要而发展起来一种新的信息分析技术，这种局势称为数据挖掘。分类技术是数据挖掘中应用领域极其广泛的重要技术之一。各种分类算法有其自身的优劣，适合于不同的领域。目前随着新技术和新领域的不断出现，对分类方法提出了新的要求。 。 关键字：数据挖掘；分类方法；数据分析 引言 数据是知识的源泉。但是，拥有大量的数据与拥有许多有用的知识完全是两回事。过去几年中，从数据库中发现知识这一领域发展的很快。广阔的市场和研究利益促使这一领域的飞速发展。计算机技术和数据收集技术的进步使人们可以从更加广泛的范围和几年前不可想象的速度收集和存储信息。收集数据是为了得到信息，然而大量的数据本身并不意味信息。尽管现代的数据库技术使我们很容易存储大量的数据流，但现在还没有一种成熟的技术帮助我们分析、理解并使数据以可理解的信息表示出来。在过去，我

们常用的知识获取方法是由知识工程师把专家经验知识经过分析、筛选、比较、综合、再提取出知识和规则。然而，由于知识工程师所拥有知识的有局限性，所以对于获得知识的可信度就应该打个折扣。目前，传统的知识获取技术面对巨型数据仓库无能为力，数据挖掘技术就应运而生。 数据的迅速增加与数据分析方法的滞后之间的矛盾越来越突出，人们希望在对已有的大量数据分析的基础上进行科学研究、商业决策或者企业管理，但是目前所拥有的数据分析工具很难对数据进行深层次的处理，使得人们只能望“数”兴叹。数据挖掘正是为了解决传统分析方法的不足，并针对大规模数据的分析处理而出现的。数据挖掘通过在大量数据的基础上对各种学习算法的训练，得到数据对象间的关系模式，这些模式反映了数据的内在特性，是对数据包含信息的更高层次的抽象。目前，在需要处理大数据量的科研领域中，数据挖掘受到越来越多的关注，同时，在实际问题中，大量成功运用数据挖掘的实例说明了数据挖掘对科学研究具有很大的促进作用。数据挖掘可以帮助人们对大规模数据进行高效的分析处理，以节约时间，将更多的精力投入到更高层的研究中，从而提高科研工作的效率。 分类技术是数据挖掘中应用领域极其广泛的重要技术之一。至今已提出了多种分类算法，主要有决策树、关联规则、神经网络、支持向量机和贝叶斯、k－临近法、遗传算法、粗糙集以及模糊逻辑技术等。大部分技术都是使用学习算法确定分类模型，拟合输入数据中样本类别和属性集之间的联系，预测未知样本的类别。训练算法的主要目标是建立具有好的泛化能力的模型，该模型能够准确地预测未知样本的类别。 1．数据挖掘概述 数据挖掘又称库中的知识发现，是目前人工智能和领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平

数据挖掘在大数据时代下的应用

数据挖掘在大数据时代下的应用 【摘要】数据挖掘一直是各个行业的关注的重点。 近几年，数据挖掘伴随着大数据的火热开始迎来更大的机遇。本文介绍了数据挖掘相关的概念，一些常用的数据挖掘的分析方法，最后介绍了数据挖掘技术几个常见的应用领域。 【关键词】数据挖掘分析方法应用 一、基本概念介绍 1、大数据。2011 年5 月，麦肯锡全球研究院在《大数据：创新、竞争和生产力的下一个新领域》中指出，大数据是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域，逐渐成为重要的生产要素；而人们对于大数据的运用预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。据估计，在未来，数据将至少保持每年50%的增长速度。 2、数据挖掘。数据挖掘是一门新兴的学科，它诞生于20 世纪80 年代，主要面向商业应用的人工智能研究领域. 从技术角度看，数据挖掘就是从大量的、复杂的、不规则的、随机的、模糊的数据中获取隐含的、人们事先没有发觉的、

有潜在价值的信息和知识的过程.从商业角度来说，数据挖掘就是从庞大的数据库中抽取、转换、分析一些潜在规律和价值，从中获取辅助商业决策的关键信息和有用知识。 二、数据挖掘的基本分析方法 分析方法是数据挖掘的核心工作，通过科学可靠的算法才能实现数据的挖掘，找出数据中潜在的规律。通过不同的分析方法，将解决不同类型的问题，在现实中针对不同的分析目标，找出相对应的方法。目前常用的分析方法主要有聚类分析、分类和预测、关联分析等。 1、聚类分析。聚类分析就是将物理或抽象对象的集合进行分组，然后组成为由类似或相似的对象组成的多个分类的分析过程，其目的就是通过相似的方法来收集数据分类。它是一种无先前知识，无监督的学习过程，从数据对象中找出有意义的数据，然后将其划分在一个未知的类。这不同于分类，因为它无法获知对象的属性。“物以类聚，人以群分”，通过聚类来分析事物之间类聚的潜在规律。聚类分析广泛运用于心理学、统计学、医学、生物学、市场销售、数据识别、机器智能学习等领域。聚类分析根据隶属度的取值范??可分为硬聚类和模糊聚类两种方法。硬聚类就是将对象划分到距离最近聚类的类，非此即彼，也就是说属于一类，就必然不属于另一类。模糊聚类就是根据隶属度的取值范围的大小差异来划分类。一个样本可能属于多个类。常见的聚类算法主

基于大数据的数据挖掘技术与应用

基于大数据的数据挖掘技术与应用 发表时间：2019-07-17T12:49:19.997Z 来源：《基层建设》2019年第12期作者：汪洋 [导读] 摘要：科技前进的步伐越来越快，数据挖掘与传统行业相结合，在各行各业展现出了十分强大的生命力。 中国联合网络通信有限公司黄石市分公司湖北黄石 435000 摘要：科技前进的步伐越来越快，数据挖掘与传统行业相结合，在各行各业展现出了十分强大的生命力。本文从数据挖掘的基本概念和功能谈起，进一步再分析其在金融和人力资源两个方面的具体运用。 关键词：数据挖掘；大数据；金融；人力资源 一、数据挖掘的概念和功能 （一）数据挖掘概念。数据挖掘是指从庞大繁杂的数据中通过算法搜索隐藏于表面数据背后信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习和模式识别等多种方法来实现上述目标。 （二）数据挖掘的方法和过程。数据挖掘的理论技术一般可分为传统技术和改良技术两支。就传统技术而言，以统计分析为主要代表；就改良技术而言，以决策树理论、类神经网络和规则归纳法等为主要代表。 （三）数据挖掘的主要功能。数据挖掘的功能十分强大，在与各行各业结合之后，都能为各行业带来新的发展契机。一般来说，数据挖掘的功能分为两类：一类是描述性功能，是指对目标数据的属性进行特征描述；另一类是预测性功能，是指对当前数据进行归纳，以进行发展趋势的预测。 二、数据挖掘技术的应用实践 （一）在金融方面的应用。大数据金融以庞大繁杂的数据作为基础，利用如互联网等信息化技术，分析处理对客户的消费数据，将客户及时全面的信息及时地反馈给金融企业，如此一来，使得金融企业给零散化的客户群体提供定制化的服务成为可能。数据挖掘技术在金融领域的表现十分优异，在第三方支付、p2p网络借贷、供应链金融、互联网消费金融等方面均有广泛的运用。 就第三方支付而言，因为其运用场景多样化，使用方便快捷，因而，第三方支付与上下游的交易者联系紧密。当相关数据累积到一定程度时，便可推出更多的增值服务，进一步增加利润来源。在众多增值服务中，近年来，值得一提的是由蚂蚁金服推出的蚂蚁花呗。蚂蚊花呗本质上而言是一款消费信贷产品。蚂蚁花呗利用大数据，以自身的风控模型为基础，结合对消费者在互联网上的各种网购情况、支付习惯、信用风险等的分析结果，对不同的用户根据其近期的消费情况给予不同数额的消费额度。 第三方互联网支付交易规模由于互联网理财等大额交易场景的推动保持高速增长。在2013年，第三方互联网支付交易额仅为6万亿元，但据可靠预测，在2020年，此交易额可到39万亿元。再看第三方移动支付交易额。由于移动支付场景的多样化、用户渗透率越来越高、各种第三方支付企业进军市场等原因，移动交易量不断上升。在2013年，第三方移动支付交易额仅为1万亿元。但据估计，在2020年，第三方移动支付交易额可达144万亿元。 （二）在人力资源管理方面的运用。 （1）数据挖掘与人力资源规划：通过数据挖掘技术，组织管理者可以利用搜集到的每一个员工的组织内外部的信息资料，联系企业的整体战略目标，以事实为依据，制定未来人力资源规划。 （2）数据挖掘与人才的招聘与配置：招聘时，招聘者对于求职者的了解一般都比较肤浅，对于求职者的专业技能掌握情況、工作效率等无法有效进行认知。而新兴的社交网络呈现了—个人各方面的信息，如工作经历、社会关系、工作效率等，从而能助招聘者一臂之力，达到精准的人岗匹配。 （3）数据挖掘与员工的开发：利用数据挖掘，管理者将职业生涯规划建立在员工全方位数据的基础上，如员工的应聘岗位、晋升意愿和期望薪酬等结构化与非结构化的数据信息，从而精准地为员工提供职业培训。 三、注意区分数据挖掘与个人信息侵犯 当今时代，科学技术的不断提高，使得各种数码产品更新换代速度加快，手机、电脑、照相机等电脑产品基本是一年更新换代一次甚至两三次。其中由于手机应用功能随着经济发展而逐渐增加，从原来的按键机发展到如今的触屏手机乃至折叠手机，其功能也从原来的拨打电话、发送短信、彩信功能而增加到如今的视频通话、语音通话以及上网功能。网络的普遍化丰富了人们的生活，使得人们可以便捷广泛的了解、认知自身以外的整个中国乃至整个世界，可以通过网络媒介了解到其他国家的风土民俗、地形地貌，了解自己所喜欢的明星网红的日常喜好，或是通过网络媒介得到想获得的知识、达到一个学习的作用。但网络媒介是一把双刃剑，通过网络世界了解到诸多信息时，也可能因为自己在网络上所说的一句话、所发的一个定位从而导致自身隐私泄露，个人信息被公布在大众眼中。要运用好大数据时代中网络媒体这一把双刃剑，就必须要求到人们提高自我隐私保护意识，规范网络世界中的一言一语。 （一）大数据时代信息量过大导致信息泄露 当今时代是科技不断发展的时代，是大数据时代。在大数据时代里，各种数码产品纷呈展现其自身的广泛性、普遍性，充斥在人类日常生活中。尤其是手机的发展从原始的只能打电话接电话的大哥大，渐渐变成能够发短信、收短信的按键机，为满足人们日常生活中的娱乐要求，在信息传播的同时又增加了照相机、听音乐、玩游戏等等娱乐功能。在科技发展的基础上，为满足人们日常生活中的各种精神需求，仅仅五六年时间内，按键手机逐渐演变成如今的触屏手机、智能手机。如今的手机已不仅是一个只能打电话、接电话的功能机，在满足了人们的基本通讯要求后，增加了上网的功能。如今微博app、微信app、qqapp各种社交app的崛起，使得人们日常生活充满了娱乐性、便捷性、广泛性，所接收的信息不仅来自自身以外的中国各地，而且也可以接触到中国以外其它国家，甚至来自地球以外的各大恒星的知识。如今你将会看到，越来越多的人在超市里、商场中、地铁上、公园里拿起手机刷微博、拍抖音、视频通话、拍照片等等，在大数据时代，由于网络的普遍，人们上一秒在抖音app上传了一段视频、微博上发布了一篇文章、朋友圈发表了几张照片，以网络传播速度快的特点，下一秒这个视频、这篇文章、这些照片就极有可能出现在大众视线中。网络带来便捷性的同时也带来过大的信息量以及一定性的安全隐患，人们通过信息库了解某一样东西的同时，也可能导致自身定位被人知道、自身隐私被泄露出去。 （二）大数据时代侵犯个人信息方法更多 由于科学技术进步速度快，数码产品更新换代的速度也日益加快。当手机硬件设施提高了，相应的各类软件应用层出不穷，给予了人们日常生活中的精神满足，同时也给予了不法分子有机可图的条件。人们隐私安全问题日益堪忧，由于手机等各种数码产品的普遍性，大

数据挖掘技术及其应用

数据挖掘毕业论文 ---------数据挖掘技术及其应用 摘要：随着网络、数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用，人们积累的数据越来越多。数据挖掘(Data Mining)就是从大量的实际应用数据中提取隐含信息和知识，它利用了数据库、人工智能和数理统计等多方面的技术，是一类深层次的数据分析方法。本文介绍了数据库技术的现状、效据挖掘的方法以及它在Bayesian网建网技术中的应用：通过散据挖掘解决Bayesian网络建模过程中所遇到的具体问题，即如何从太规模效据库中寻找各变量之间的关系以及如何确定条件概率问题。 关键字：数据挖掘、知识获取、数据库、函数依赖、条件概率 一、引言： 数据是知识的源泉。但是,拥有大量的数据与拥有许多有用的知识完全是两回事。过去几年中,从数据库中发现知识这一领域发展的很快。广阔的市场和研究利益促使这一领域的飞速发展。计算机技术和数据收集技术的进步使人们可以从更加广泛的范围和几年前不可想象的速度收集和存储信息。收集数据是为了得到信息,然而大量的数据本身并不意味信息。尽管现代的数据库技术使我们很容易存储大量的数据流,但现在还没有一种成熟的技术帮助我们分析、理解并使数据以可理解的信息表示出来。在过去,我们常用的知识获取方法是由知识工程师把专家经验知识经过分析、筛选、比较、综合、再提取出知识和规则。然而,由于知识工程师所拥有知识的有局限性,所以对于获得知识的可信度就应该打个 折扣。目前,传统的知识获取技术面对巨型数据仓库无能为力,数据挖掘技术就应运而生。 数据的迅速增加与数据分析方法的滞后之间的矛盾越来越突出,人们希望在对已有的大量数据分析的基础上进行科学研究、商业决策或者企业管理,但是目前所拥有的数据分析工具很难对数据进行深层次的处理,使得人们只能望“数”兴叹。数据挖掘正是为了解决传统分析方法的不足,并针对大规模数据的分析处理而出现的。数据挖掘通过在大量数据的基础上对各种学习算法的训练,得到数据对象间的关系模式,这些模式反映了数据的内在特性,是对数据包含信息的更高层次的抽象[1]。目前,在需要处理大数据量的科研领域中,数据挖掘受到越来越多

综述数据挖掘技术在物流领域中的应用

综述数据挖掘技术在物流领域中的应用 2007级物流工程一班 200730611470欧阳家文 摘要：本文主要内容是综述数据挖掘技术在物流领域中的应用。文章首先对数据挖掘技术做一个简单的介绍，接着介绍数据挖掘在物流业中的应用过程，最后介绍物流中关于数据挖掘应用的管理问题。 关键词：数据挖掘数据仓库物流领域应用 1，应用背景 物流是现代商品流通系统的重要组成部分，物流业的发展程度，反映了一个国家和地区经济的综合配套能力与社会化服务程度，是其经济发展水平的集中体现。作为继劳动力和自然资源之后的“第三利润源泉”，现代物流产业的发展已经成为拉动我国经济发展的新增长点。与此同时，现代物流系统是一个庞大复杂的系统，特别是全程物流、包括运输、仓储，配送、搬运、包装和再加工等环节，每个环节的信息量非常大，使企业很难对这些数据进行有条理，有选择性的分析。如何将企业中积累的大量的原始客户数据转化成有用的信息为决策者提供决策支持，已经成为数据库研究中一个很有应用价值的新领域，数据挖掘技术由此应运而生。数据挖掘技术能帮助企业在物流信息管理系统中，及时、准确地搜集数据并对其进行分析。对客户的行为及市场趋势进行有效的分析，了解不同客户的爱好，从而为客户提供有针对性的产品和服务。提升企业的客户满意度，对公司的长远发展有着极大的促进作用。 2，什么是数据挖掘技术？ 数据挖掘技术是利用人工智能（AI）和统计分析等技术，在海量数据中发现模型和数据间的关系，自动地帮助决策者分析历史数据和当前的数据，并做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，从而预测客户的行为，帮助企业的决策者调整市场策略、减少风险、做出正确的决策。结合现代物流的特质和外部环境考虑，数据挖掘技术能够提供越来越强大的支持功能。从商业的角度考虑，由于在商业行为中存在着大量的信息，而这些信息并不是都是所需要的，也就是，它是有噪声的，模糊的，随机的数据，必须通过某种技术对这些隐含在其中的，人们不知道的，但又是潜在有用的信息和只是的过程。只有通过类似于数据挖掘的这样的技术对商业数据库进行抽取，转换，分析等操作，才可以让这些埋藏着的金子发光发亮。 3，数据挖掘技术的特点 数据挖掘技术具有以下特点: ( 1) 处理的数据规模十分庞大, 达到GB、TB 数据级, 甚至更大。 ( 2) 查询一般是决策制定者提出的即时随 机查询, 往往不能形成精确的查询要求, 需要靠系统本身寻找其可能感兴趣的东西。( 3) 在一些应用中( 如商业投资等) , 由 于数据变化迅速,因此要求数据挖掘能快速 做出相应反应以随时提供决策支持。 ( 4) 数据挖掘中, 规则的发现基于统计规律。因此, 所发现的规则不必适用于所有数据, 而是当达到某一临界值即认为有效。因此, 利用数据挖掘技术可能会发现大量的 规则。 ( 5) 数据挖掘所发现的规则是动态的, 它 只找到了当前状态的数据库具有的规则, 随着不断地向数据库中加入新数据,需要随 时对其进行更新。 4，数据挖掘的一般过程 数据挖掘过程可以大体分为四个步骤：数据准备，数据挖掘，结果的解释和评价，用户界面。如图1：

客户关系管理-课后习题答案

第一章 2. 谈谈你对客户关系管理定义的理解及认识。 答：（一）.从战略说上看，客户关系管理CRM是代表怎经盈利、收入和客户满意度而设计的企业范围的商业战略。 战略说对CRM的定义侧重点在于强调CRM是一种商业战略而不是一套系统，涉及的是整个企业而不是一个部门，它战略的目标是增进赢利，销售收入和提升客户满意度。策略说认为客户关系管理是为了给企业提供全方位的管理视角，赋予企业更完善的客户交流能力，使客户的收益最大化。 （二）.从策略说上看，客户关系管理CRM是企业的一项商业策略，它按照客户细分情况有效企业资源，培养以客户为中心的经营行为，实施以客户为中心的业务流程，并以此为手段来提高企业的获利能力、收入以及客户的满意度。 策略说这个定义是在战术角度上老阐述的，认为CRM是一种基于企业发展战略上的经营策略，这种经营策略是以客户为中心的，不再是产品导向而是客户需求导向，CRM实现的是重新设计业务流程，对企业进行业务流程重组，这一切都是以客户为中心，以信息技术为手段的。 （三）.客户关系管理(CRM)是一个不断加强与顾客交流，不断了解顾客需求，并不断对产品及服务进行改进和提高以满足顾客的需求的连续的过程。 其内含是企业利用信息技术（IT）和互联网技术实现对客户的整合营销，是以客户为核心的企业营销的技术实现和管理实现。客户关系管理注重的是与客户的交流，企业的经营是以客户为中心，而不是传统的以产品或以市场为中心。为方便与客户的沟通，客户关系管理可以为客户提供多种交流的渠道。 （四）.综合来看企业用CRM来管理与客户之间的关系，CRM是一个获取、保持和增加可获利客户的方法和过程。CRM是选择和管理有价值客户及其关系的一种商业策略，CRM要求以客户为中心的商业哲学和企业文化来支持有效的市场营销、销售与服务流程。如果企业拥有正确的领导、策略和企业文化，CRM应用将为企业实现有效的客户关系管理。 CRM 既是一种崭新的、国际领先的、以客户为中心的企业管理理论、商业理念和商业运作模式，也是一种以信息技术为手段、有效提高企业收益、客户满意度、雇员生产力的具体软件和实现方法。 3.客户关系管理对企业有哪些积极地作用？试举例说明。 答：1提高市场营销效果。2为生产研发提供决策支持。3提供技术支持的重要手段。4为财务金融策略提供决策支持。5为适时调整内部管理提供依据。6使企业的资源得到合理利用。7优化企业业务流程。8提高企业的快速响应和应变能力。9改善企业服务提高客户满意度。10提高企业销售收入。11推动了企业文化的变革。 4.通常有哪些CRM研究视角？如何理解CRM研究的分类？ 答：1基于信息技术的研究是客户关系管理研究的一个重要视角。2组织与管理研究领域的学者从组织结构企业文化战略管理核心竞争力等角度研究客户关系管理。3从营销学和心理学出发研究顾客满意顾客忠诚顾客抱怨等，以后又延伸到服务质量的控制等，这又是客户关系管理研究的一个重要视角。4还有一些学者主要把客户关系作为一种资产来进行研究，即从资产增值的角度研究客户关系管理。 在CRM的研究过程中具有以下现象：1探索性的调查占据了研究的统治地位，很多学

数据挖掘技术与应用

数据挖掘技术与应用 余友波 数据仓库之路原创资料

1.1 第一章数据挖掘介绍 1.1.1 什么是数据挖掘 数据挖掘（Data Mining）是一个利用各种分析工具在海量数据中发现模型和数据之间关系的过程，这些模型和关系可以被企业用来分析风险、进行预测。 “数据挖掘是通过仔细分析大量数据来揭示有意义的新的关系、模式和趋势的过程。它使用模式认知技术、统计技术和数学技术。”（Gartner Group）。 “数据挖掘是一个从大型数据库中提取以前不知道的可操作性信息的知识挖掘过程。”（Aaron Zornes, The META Group）。 数据挖掘能够帮助企业降低成本、减少风险、提高资金回报率。现在很多公司开始采用数据挖掘技术来判断哪些是最有价值客户、重整产品推广策略，以用最小的花费得到最好的销售。电信行业和银行业较先使用数据挖掘，电信公司使用数据挖掘检测话费欺诈行为，银行使用数据挖掘检测信用卡欺诈行为。 数据挖掘模型建立完成后，进行验证和评价非常必要。比如用市场调查得到的客户数据做了一个模型，来预测哪些客户群会对新产品感兴趣。通常情况下还不能用这个模型直接指导行动，更稳妥的做法是，先对一小部分客户做一个实际的测试，得到市场的实际反应情况，然后再大规模的采取市场推广行动。 数据挖掘帮助分析师和决策人员更深入、更容易的分析数据。为了保证数据挖掘结果的价值，用户必须非常了解自己的数据；并且了解数据挖掘工具是如何工作的，了解不同的技术和算法对模型的准确度和模型生成速度的影响。 大部分情况下，数据挖掘的分析数据源可以是数据仓库或数据挖掘数据集市。数据挖掘工具访问数据仓库进行数据挖掘有许多好处。因为导入到数据仓库的数据已经经过了大量的数据清理和转换工作，减少数据挖掘的数据清理过程。

数据挖掘算法摘要

国际权威的学术组织the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法：C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive Bayes, and CART. 不仅仅是选中的十大算法，其实参加评选的18种算法，实际上随便拿出一种来都可以称得上是经典算法，它们在数据挖掘领域都产生了极为深远的影响。 1. C4.5 C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3算法. C4.5算法继承了ID3算法的优点，并在以下几方面对ID3算法进行了改进： 1) 用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足； 2) 在树构造过程中进行剪枝； 3) 能够完成对连续属性的离散化处理； 4) 能够对不完整数据进行处理。 C4.5算法有如下优点：产生的分类规则易于理解，准确率较高。其缺点是：在构造树的过程中，需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序，因而导致算法的低效。 2. The k-means algorithm 即K-Means算法 k-means algorithm算法是一个聚类算法，把n的对象根据他们的属性分为k个分割，k < n。它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似，因为他们都试图找到数据中自然聚类的中心。它假设对象属性来自于空间向量，并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。 3. Support vector machines 支持向量机，英文为Support Vector Machine，简称SV机（论文中一般简称SVM）。它是一种監督式學習的方法，它广泛的应用于统计分类以及回归分析中。支持向量机将向量映射到一个更高维的空间里，在这个空间里建立有一个最大间隔超平面。在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面。分隔超平面使两个平行超平面的距离最大化。假定平行超平面间的距离或差距越大，分类器的总误差越小。一个极好的指南是C.J.C Burges的《模式识别支持向量机指南》。van der Walt 和 Barnard 将支持向量机和其他分类器进行了

第6章习题及答案 客户关系管理

第6章习题及答案_客户关系管理． 第六章练习题 一、选择题： 1.要充分了解客户不断变化的需求，必然要

求企业与客户之间要有双向的沟通，因此拥有丰富多样的是实现良好沟通的必要条件 A 广告宣传 B 营销渠道 C 产品种类 D 服务种类 2.对CRM模型来说，建立一个企业级 是CRM功能全面实现的基础保障 A 数据仓库 B 呼叫中心 C 数据库 D OLAP 3.今天，互联网已经成为企业与外界沟通的重要工具，特别是的迅速发展，促使CRM系统与互联网进一步紧密结合

A e-Mail B 数字证书技术 C 数据库技术 D 电子商务 4.在系统评价中，可作为CRM系统性能评价的重要标准 A 功能范围 B 含化程度 C 易用性 D 售后服务 5.CRM系统中商业智能的实现是以为基础的 A 数据仓库 B OALP

C 数据库 D OLTP 6.一个完整的客户管理系统应不具有以下哪个特征 A 开发性 B 综合性 C 集成性 D 智能性 7.CRM系统中，主要是对商业机遇、销售渠道进行整理 客户B 市场管理A 管理 C 渠道管理 D 销售管理

8.＿对客户和市场进行全面分析，从而对市场进行细分，产生高质量策划活动 A 市场管理 B 客户管理 C 渠道管理 D 销售管理 9. 子系统将销售管理和服务管理的模块结合起来，使一般的业务人员能够向客户提供及时的销售和服务支持 A 数据仓库 B 呼叫中心 D 数据库C OLAP 10.运营型CRM建立在这样一种概念上，在企业成功方面起着很重要的作用。

A 市场管理 B 客户管理 C 渠道管理 D 销售管理 11. 是CRM系统的“躯体”，它是整个CRM系统的基础，可以分析客户和服务提供支持依据 A 运营型 B 生产型 C 分析型 D 企业型 12. CRM是目前及今后一段时间CRM 的主流方向． A 运营型 B 生产型

数据挖掘及其应用

《数据挖掘论文》 数据挖掘分类方法及其应用 课程名称：数据挖掘概念与技术 姓名 学号： 指导教师： 数据挖掘分类方法及其应用 作者：来煜 摘要：社会的发展进入了网络信息时代，各种形式的数据海量产生，在这些数据的背后隐藏这许多重要的信息，如何从这些数据中找出某种规律，发现有用信息，越来越受到关注。为了适应信息处理新需求和社会发展各方面的迫切需要而发展起来一种新的信息分析技术，这种局势称为数据挖掘。分类技术是数据挖掘中应用领域极其广泛的重要技术之一。各种分类算法有其自身的优劣，适合于不同的领域。目前随着新技术和新领域的不断出现，对分类方法提出了新的要求。 。 关键字：数据挖掘；分类方法；数据分析 引言 数据是知识的源泉。但是，拥有大量的数据与拥有许多有用的知识完全是两回事。过去几年中，从数据库中发现知识这一领域发展的很快。广阔的市场和研究利益促使这一领域的飞速发展。计算机技术和数据收集技术的进步使人们可以从更加广泛的范围和几年前不可想象的速度收集和存储信息。收集数据是为了得到信息，然而大量的数据本身并不意味信息。尽管现代的数据库技术使我们很容易存储大量的数据流，但现在还没有一种成熟的技术帮助我们分析、理解并使数据以可理解的信息表示出来。在过去，我们常用的知识获取方法是由知识工程师把专家经验知识经过分析、筛选、比较、综合、再提取出知识和规则。然而，由于知识工程师所拥有知识的有局限性，所以对于获得知识的可信度就应该打个折扣。目前，传统的知识获取技术面对巨型数据仓库无能为力，数据挖掘技术就应运而生。 数据的迅速增加与数据分析方法的滞后之间的矛盾越来越突出，人们希望在对已有的大量数据分析的基础上进行科学研究、商业决策或者企业管理，但是目前所拥有的数据分析工具很难对数据进行深层次的处理，使得人们只能望“数”兴叹。数据挖掘正是

浅谈数据挖掘技术及其应用

１ 数据挖掘的起源 ２数据挖掘的定义 ３数据挖掘的过程 ３．１目标定义阶段 ３．２数据准备阶段 ３．３数据挖掘阶段 ３．４结果解释和评估阶段 面对信息社会中数据和数据库的爆炸式增长，人们分析数据和从中提取有用信息的能力，远远不能满足实际需要。但目前所能做到的只是对数据库中已有的数据进行存储、查询、统计等功能，但它却无法发现这些数据中存在的关系和规则，更不能根据现有的数据预测未来的发展趋势。这种现象产生的主要原因就是缺乏挖掘数据背后隐藏的知识的有力手段，从而导致“数据爆炸但知识贫乏”的现象。数据挖掘就是为迎合这种要求而产生并迅速发展起来的，可用于开发信息资源的一种新的数据处理技术。数据挖掘（ＤａｔａＭｉｎｉｎｇ），又称数据库中的知识发现（ＫｎｏｗｌｅｄｇｅＤｉｓｃｏｖｅｒｙｉｎＤａｔａｂａｓｅ，简称ＫＤＤ），比较公认的定义是由Ｕ．Ｍ．Ｆａｙｙａｄ等人提出的：数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据集中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在的有用的信息和知识的过程，提取的知识表示为概念（Ｃｏｎｃｅｐｔｓ）、规则（Ｒｕｌｅｓ）、规律（Ｒｅｇｕｌａｒｉｔｉｅｓ）、模式（Ｐａｔｔｅｒｎｓ）等形式。数据挖掘是一种决策支持过程，分析各组织原有的数据，做出归纳的推理，从中挖掘出潜在的模式，为管理人员决策提供支持。ＫＤＤ的整个过程包括在指定的数据库中用数据挖掘算法提取模型，以及围绕数据挖掘所进行的预处理和结果表达等一系列的步骤，是一个需要经过反复的多次处理的过程。整个知识发现过程是由若干挖掘步骤组成的，而数据 挖掘仅是其中的一个主要步骤。整个知识发现的主要步骤有以下几点。要求定义出明确的数据挖掘目标。目标定义是否适度将影响到数据挖掘的成败，因此往往需要具有数据挖掘经验的技术人员和具有应用领域知识的专家以及最终用户紧密协作，一方面明确实际工作中对数据挖掘的要求，另一方面通过对各种学习算法的对比进而确定可用的算法。数据准备在整个数据挖掘过程中占的比例最大，通常达到６０％左右。这个阶段又可以进一步划分成三个子步骤：数据选择（ＤａｔａＳｅｌｅｃｔｉｏｎ），数据预处理（ＤａｔａＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ）和数据变换（ＤａｔａＴｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ）。数据选择主要指从已存在的数据库或数据仓库中提取相关数据，形成目标数据（ＴａｒｇｅｔＤａｔａ）。数据预处理对提取的数据进行处理，使之符合数据挖掘的要求。数据变换的主要目的是精减数据维数，即从初始特征中找出真正有用的特征以减少数据挖掘时要考虑的特征或变量个数。这一阶段进行实际的挖掘工作。首先是算法规划，即决定采用何种类型的数据挖掘方法。然后，针对该挖掘方法选择一种算法。完成了上述的准备工作后，就可以运行数据挖掘算法模块了。这个阶段是数据挖掘分析者和相关领域专家最关心的阶段，也可以称之为真正意义上的数据挖掘。 浅谈数据挖掘技术及其应用 舒正渝１、２ （１．西北师范大学数信学院计算机系，甘肃兰州７３００７０；２．兰州理工中等专业学校，甘肃兰州７３００５０）摘要：科技的进步，特别是信息产业的发展，把我们带入了一个崭新的信息时代。数据库管理系统的应用领域涉及到了各行各业，但目前所能做到的只是对数据库中已有的数据进行存储、查询、统计等功能，通过这些数据获得的信息量仅占整个数据库信息量的一小部分，如何才能从中提取有价值的知识，进一步提高信息量利用率，因此需要新的技术来自动、智能和快速地分析海量的原始数据，以使数据得以充分利用，由此引发了一个新的研究方向：数据挖掘与知识发现的理论与技术研究。数据挖掘技术在分析大量数据中具有明显优势，基于数据挖掘的分析技术在金融、保险、电信等有大量数据的行业已有着广泛的应用。关键词：数据挖掘；知识发现 Abstract:Key words:The progress of science and technology,especially the development of the information industry,brings us into a brand-new information age.The application of the data base management system has involved all trades and professions,but only the store,inquire and statistic function can be applied,account a little part of the whole database.How to improve the utilization ratio of the information has initiated a new research direction,the data mining and knowledge found theory and technique.The data mining has the advantage in analyzing a large number of data.The data mining analytical technology has been largely used finance,insurance,telecommunication industry,etc..Data mining;Knowledge discovery 收稿日期：２０１０－０１－１５修回日期：２０１０－０２－１１ 作者简介：舒正渝（１９７４－），女，重庆籍，硕士研究生，研究方向为数据库、多媒体。 中国西部科技２０１０年０２月（中旬）第０９卷第０５期第２０２期 总38

大数据时代下数据挖掘技术与应用

大数据时代下数据挖掘技术与应用 【摘要】人类进入信息化时代以后，短短的数年时间，积累了大量的数据，步入了大数据时代，数据技术也就应运而生，成为了一种新的主流技术。而研究数据挖掘技术的理念、方法以及应用领域，将对我国各个领域的未来带来更多的机遇和挑战。本文就大数据时代下数据挖掘技术与应用进行探究。 【关键词】大数据，数据挖掘，互联网 数据挖掘是一门新兴的学科，它诞生于20世纪80年代，主要面向商业应用的人工只能研究领域。从技术角度来看，数据挖掘就是从大量的复杂的、不规则的、随机的、模糊的数据中获取隐含的、人们事先没有发觉的、有潜在价值和知识的过程。从商业角度来说，数据挖掘就是从庞大的数据库中抽取、转换、分析一些潜在规律和价值，从中获取辅助商业决策的关键信息和有用知识。 1.数据挖掘的基本分析方法 分析方法是数据挖掘的核心工作，通过科学可靠的算法才能实现数据的挖掘，找出数据中潜在的规律，通过不同的分析方法，将解决不同类型的问题。目前常用的方法有聚类分析、特征数据分析法、关联性分析等。 1.1聚类分析法。简单来说聚类分析就是通过将数据对象进行聚类分组，然后形成板块，将毫无逻辑的数据变成了有联系性的分组数据，然后从其中获取具有一定价值的数据内容进行进一步的利用。由于这种分析方法不能够较好的就数据类别、属性进行分类，所以聚类

分析法一般都运用心理学、统计学、数据识别等方面。 1.2特征性数据分析法。网络数据随着信息时代的到来变成了数据爆炸式，其数据资源十分广泛并且得到了一定的普及，如何就网络爆炸式数据进行关于特性的分类就成为了当下数据整理分类的主要内容。此外还有很多方法都是通过计算机来进行虚拟数据的分类，寻找数据之间存在的普遍规律性完成数据的特性分析从而进行进一步分类。 1.3关联性分析法。有时数据本身存在一定的隐蔽性使得很难通过普通的数据分析法进行数据挖掘和利用，这就需要通过关联性分析法完成对于数据信息的关联性识别，来帮助人力完成对于数据分辨的任务，这种数据分析方法通常是带着某种目的性进行的，因此比较适用于对数据精准度相对较高的信息管理工作。 2.数据挖掘技术的应用 数据挖掘技术的具体流程就是先通过对于海量数据的保存，然后就已有数据中进行分析、整理、选择、转换等，数据的准备工作是数据挖掘技术的前提，也是决定数据挖掘技术效率及质量的主要因素。在完成数据准备工作后进一步对数据进行挖掘，然后对数据进行评估，最后实现运用。因此，数据挖掘能够运用到很多方面。如数据量巨大的互联网行业、天文学、气象学、生物技术，以及医疗保健、教育教学、银行、金融、零售等行业。通过数据挖掘技术将大数据融合在各种社会应用中，数据挖掘的结果参与到政府、企业、个人的决策中，发挥数据挖掘的社会价值，改变人们的生活方式，最大化数据挖掘的