數據挖掘技術應用精選(九篇)

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第1篇：數據挖掘技術應用范文

【關鍵詞】信息時代；數據；利用；挖掘；應用

1.數據挖掘的起源

隨著科學技術的日新月異，信息正在處于爆炸的時代，但是在數據龐大的背后，人們對其利用和提取的價值是有限的，有時候是不能滿足現實的需要。當前大部分只是對所有的數據進行儲存、統計、查詢，很難找出數據背后存在的某種關系和規律，更不能對數據的未來發展進行準確的預測。這也就導致了雖然信息數據非常多但是價值卻占到很少的一部分。正是因為有這種情況的產生，信息挖掘技術才會得到發展和應用。

2.數據挖掘的定義

所謂的信息挖掘通過對一些已有的數據存在不確定性、信息量大、不完整的數據進行分析提取，提取出數據背后存在的一些價值和有用的信息。通過對這些數據的分析提取為一些技術部門和相關的人員的戰略決策提供很大的支持。

3.數據挖掘的過程

數據的挖掘是通過數據挖掘算法提取出數據模型，還有就是針對數據挖掘所采取的一些方法和步驟，一般都是經歷幾次甚至多次的處理過程。最后才會在數據上提取到其存在的潛在價值，整個過程主要包括一下幾個階段。

（1）目標定義階段

做任何事情之前通過對將要做的事情進行計劃分析，然后制定對所做這件事情需要達到的目標，這樣事情就會很容易成功。數據挖掘也不例外，在對數據進行挖掘的時候，需要相關的人員了解和明確對所挖掘的數據要達到的目的，這也很大程度上會決定數據挖掘的成功與否。因此相關人員要在指定明確的目標，然后選擇一定的技術手段和方式對數據進行挖掘。

（2）數據準備階段

根據已有的數據挖掘目標，就應該對所有的數據進行分析處理，大略的挑出能達到目標的一些數據，剔除一些沒有意義的數據。還有就是對數據進行一些變化，主要就是為了能夠在一些有特征的數據找出符合要求的數據，減少在數據挖掘過程中需要考慮的其他因素。

（3）數據挖掘階段

這個階段是整個數據挖掘階段最重要、最核心的階段。相關的工作人員應該在已有的數據挖掘目標的基礎上選擇合理、科學的數據挖掘方法對數據進行挖掘，提取出數據背后隱藏的價值。

（4）數據挖掘結果解釋和評估階段

首先應該對數據挖掘出來的信息進行研究，把最終滿足要求的數據提取出來。因為數據的挖掘的最終目的就是為客戶服務，所以還應該針對客戶的一些特殊要求對挖掘出來的數據進行提煉，經過客戶對所挖掘的數據結果的評估后，將一些不滿足要求的數據剔除。還有就是把挖掘的數據應該進行合理的優化使其更加人性化，給客戶優質的服務。

4.數據挖掘的研究方向

（1）對于數據挖掘系統來說，其不可能對各類型的數據進行數據挖掘，因此應該針對不同類型的數據研究出不同的數據挖掘系統，這樣就可以在數據挖掘時能夠快速、高效的對數據進行挖掘。

（2）數據挖掘系統應該具備能夠對數據進行高效率的挖掘，因為隨著信息化時代的到來，數據會越來越多，越來越復雜。如果其系統不能高效的工作，會很大程度上影響到數據挖掘的整體進度。

（3）數據挖掘結果的準確性、通俗性以及有效性也是數據挖掘所需要達到的，只有這幾方面都能滿足要求，才會能夠很好的服務客戶。

（4）隨著信息時代和科學技術的快速發展，人們也越來越關注到一些個人隱私。所以在對數據挖掘的過程中不應該侵犯到他人的隱私。還有就是對挖掘出來的數據有一定的安全保護措施，防止數據丟失。

（5）挖掘出來的數據也應該能夠及時的和現有的數據進行結合和補充，這樣就能使數據得到更廣泛的應用和利用。

5.數據挖掘的應用領域

隨著科技的不斷發展和信息化時代的到來，數據挖掘技術也取得了一些成就，在許多行業也得到了一定的應用

（1）科學研究

因為許多科學研究的數據的大量性、復雜性使得一般的分析工具很大對數據進行分析、提取，因此數據挖掘技術在這種情況下深受科學研究方面的廣大歡迎，其也在這個行業得到了快速的發展和應用。通過數據挖掘在科學研究的應用，促進了科學的快速發展，使其能夠為社會提供有價值的科學成果，為國家做出貢獻。

（2）風險分析和欺詐辨別

因為許多行業的數據存在具有龐大性、真假難辨性，所以對這些數據進行挖掘分析，分析出有價值、真的數據，防止因為假的數據給我們帶來的不必要的麻煩。還可以經過對數據的挖掘分析提高對風險的分析能力。還有就是一些行業的數據可能被不法分子利用對人們進行欺詐，通過數據挖掘可以對這些數據進行辨別，從而避免了經濟損失。

（3）制造業的應用

數據挖掘一般就是對制造業的制造部件的缺陷進行分析，通過分析挖掘出能夠優化制造部件的數據，從而避免制造部件的缺陷。

（4）學校教育的應用

學校的數據也是非常龐大、復雜的，因此數據挖掘也在學校的各個信息系統得到了一定的應用。學校通過數據挖掘挖掘出對學校、老師、學生有價值的數據，從而讓學校科學的管理，老師更加高效的工作和教學，學生更加高效的學習。

參考文獻：

[1] Jiawei Han.Data Mining：Concepts and Techniques[M].機械工業出版社.2004

[2] 劉同明等.數據挖掘技術及其應用[J].北京：國防工業出版社.2001.（9）

[3] 康曉東.基于數據倉庫的數據挖掘技術[J].北京：機械工業出版社.2004.（1）：131～175

第2篇：數據挖掘技術應用范文

[關鍵詞] 數據挖掘 商業決策 數據分析

一、應用數據挖掘技術支撐商業管理理念的實施

商業管理理論及理念的研究一直沒有停歇，那面是“二八原則”,這面又是“藍平長二”，無論是什么，其宗旨都是為使企業能在激烈的商業競爭中審時度勢，迅速出擊，知己知彼，百戰不殆。任何好的商業決策都必須及時、準確，有真實可靠的事實與數據為依據。商業組織如果感覺不靈敏，很容易陷入“夜半臨深池”的危險境地卻不自知，有先進的管理理念也無濟于事。面對日益復雜的競爭環境，數據挖掘技術應運而生。

數據挖掘技術基于人工智能、機器學習、統計學等技術，可高度自動化地從深層次上分析商業組織在運營過程中積累的海量業務數據，抽取重要信息，使商業組織大大提高認知其組織內外環境的能力，靈活應對突發事件，迅速制定合理決策，使先進的商業管理理念落到實處。

二、數據挖掘功能及其所能解決的典型商業問題

1.關聯分析

關聯分析是從大量的數據中發現項集之間相關關系或因果結構的數據分析方法。通過對大量銷售數據的分析，可以發現兩種或多種商品之間存在的關聯關系，據此可改變商品的擺放位置，制定捆綁銷售等策略。亞馬遜及當當等購物網站在用戶選擇商品后及時給出的其他商品的推介就是利用關聯分析得到的。

2.分類與預測

分類與預測是通過對當前數據集合的描述以識別未知數據的歸屬或預測未來數據的發展趨勢。通過對大量銷售數據的分析，可以確定特定客戶的興趣、消費習慣、消費傾向和消費需求，進而推斷其下一步的消費行為，據此進行定向營銷和推送服務，必將大大節省營銷成本，獲得良好的營銷收益。

3.聚類分析

聚類就是按照事物的某些屬性把事物聚集成類。聚類之前類的數量及類的特征都是未知的。應用聚類技術能發現不同客戶群并刻畫出客戶群的特征，據此制定營銷策略和客戶服務策略，如超市根據客戶聚集地中心點制定班車路線，制定商品宣傳策略等。

4.孤立點分析

數據庫中包含的與其他數據行為或模型不一致的數據對象稱為孤立點，在數據庫中查找識別孤立點的技術即為孤立點分析。在銀行、電信等行業的業務數據中發現的孤立點可能預示著欺詐行為，盡早識別，可以為企業減少不必要的經濟損失。另外可用于網絡的入侵檢測，生態系統的失調檢測，特殊病種檢測等。

5.時序演變分析

時序演變分析是建立事件或對象行為隨時間變化的規律或趨勢的模型。據此方法利用股市交易信息可分析股市的波動趨勢，利用商業交易信息可分析出產品的銷量變化趨勢、目標市場發展趨勢等，利用天氣狀況數據可分析天氣的變化趨勢等。

6.文本信息抽取

文本信息抽取是從非結構化的文本中提取重要信息的過程。利用該技術可獲取競爭情報，可從新聞等文本中動態抽取日期、地點和人物等信息，并借助關聯分析方法進一步識別出產品、企業、人、事件和地點之間的關系，使企業對競爭環境的感知更敏銳。

7.Web挖掘

Web挖掘是指從網絡環境中提取有價值信息的過程。如搜索引擎的應用；如分析網站的參觀者和購買者的高頻率瀏覽路徑，以確定用戶對某產品的需求，發現用戶的個人喜好，發現用戶的去留傾向……據此可改變網頁的設置，為用戶提供個性化服務，改變受歡迎產品的經營和宣傳策略等。

三、數據挖掘流程及所面對的問題

數據挖掘流程可描述為“數據選擇數據預處理數據挖掘模式評估知識表示”。

數據挖掘首先根據分析目標從數據源中選取與業務相關的數據。數據源是存儲業務數據的數據庫或數據倉庫。選取的數據通常會存在不完整、含噪聲(錯誤數據)、不一致等問題，需要預處理數據使數據適合于挖掘。在這一過程中元數據起了非常重要的作用。

數據挖掘之前必須選定數據挖掘模型，即先做出某種假定，關聯分析、聚類分析及分類與預測為不同的挖掘模型。分析商品銷售數據時假定其中某些商品具有相關性，則選擇關聯分析模型，若挖掘的結果找到了產品A的購買帶來產品B的購買則是具體的模式。最終需要評測這種模式是不是真實有效且對商業決策有指導意義（模型評估，利用興趣度度量加人的識別），保留有意義的模型，并用一種用戶容易理解的方式表達出來(知識表示)。

數據的選擇和預處理會直接影響數據挖掘的結果。另外任何一種挖掘模型和挖掘算法都不是萬能的，不同的商業問題需要用不同的方法去解決。對于特定的商業問題和特定數據可能有多種算法，需要評估以選取最佳算法。

四、總結

數據挖掘作為正在興起并得到廣泛應用的信息技術具有巨大的商業價值，特別是在銀行、電信、保險、交通、網上商城、超市等商業領域都有很好的表現。數據挖掘技術可以組織并深層次分析企業積累的海量業務數據，預測客戶行為，預測產品狀況，預測市場走勢，幫助決策者正確判斷即將出現的機會，調整策略，減少風險。因此利用數據挖掘技術必將大大提高商業組織利用信息的能力，使得信息更好地為決策服務。

但數據挖掘不是萬能的，在實際應用中還要受到許多限制。有足夠的合適的數據，選擇恰當的模型和算法，有決策者的支持等都是有效應用數據挖掘技術的必要條件。

參考文獻:

[1]李佩鈺等:藍平長二 商業理論洛陽紙貴，biz.省略

[2]欒世武:數據挖掘給企業應用帶來什么,省略ki.省略

第3篇：數據挖掘技術應用范文

【關鍵詞】數據挖掘 知識獲取 數據庫

數據的迅速增加與數據分析方法的滯后之間的矛盾越來越突出，人們希望在對已有的大量數據分析的基礎上進行科學研究、商業決策或者企業管理，但是目前所擁有的數據分析工具很難對數據進行深層次的處理，使得人們只能望“數”興嘆。數據挖掘正是為了解決傳統分析方法的不足，并針對大規模數據的分析處理而出現的。數據挖掘通過在大量數據的基礎上對各種學習算法的訓練，得到數據對象間的關系模式，這些模式反映了數據的內在特性，是對數據包含信息的更高層次的抽象。

一、數據挖掘

數據挖掘是從數據倉庫中提取出可信的、新穎的、有效的并能被人理解的模式的高級處理過程。所謂模式，可以看作是我們所說的知識，它給出了數據的特性或數據之間的關系，是對數據包含的信息更抽象的描述。如：成績優秀的學生學習都非?？炭?；發燒的人是因為患了感冒等。模式的表示方法很多，可以利用圖形、文字、表達式等方式表示；所謂處理過程是指數據挖掘是一個多步驟的對大量數據進行分析的過程，包括數據預處理、模式提取、知識評估及過程優化。知識提取往往需要經過多次的反復，通過對相關數據的再處理及知識學習算法的優化，不斷提高學習效率。

二、數據挖掘的技術算法

在數據挖掘的處理過程中，數據挖掘引擎是最為關鍵的，而決定數據挖掘引擎的算法主要有以下幾類：

（一）數據挖掘的信息論方法

該類方法是利用信息論原理，計算數據庫中各字段的信息量，建立決策樹或者決策規則樹。比較重要的有ID3方法和IBLE方法。

（二）數據挖掘的集合論方法

粗集方法：在數據庫中將元素看成行對象，列元素看成屬性（分為條件屬性和結論屬性）。等價關系定義為不同對象在某個屬性上相同，這些等價關系的對象組成的集合稱為該等價關系的等價類。條件屬性上的等價類E與結論屬性上的等價類之間有三種關系：下近似，Y包含E；上近似，Y和E的交非空；無關，Y和E的交為空。對下近似建立確定性規則，對上近似建立不確定性規則（含可信度），對無關情況不存在規則。

概念樹方法：數據庫中記錄的屬性字段按歸類方式進行抽象，建立起來的層次結構稱為概念樹。

（三）數據挖掘的仿生物方法

神經網絡方法：神經網絡通過學習待分析數據中的模式來構造模型，一般可對隱類型進行分類，用于非線性的、復雜的數據。神經網絡由“神經元”的互連或按層組織的結點構成。通常，神經模型由三個層次組成：輸入、中間層和輸出。每一神經元求得輸入值，再計算總輸入值，由過濾機制比較總輸入，然后確定其自己的輸出值。可通過連接一組神經元來模型化復雜行為。當修改連接層的“連接度”或參數時，神經網絡就進行了“學習”和“訓練”。這里，神經網絡用恰當的數據倉庫示例來訓練。目前，神經網絡以MP和Hebb學習規則為基礎，建立了三大類多種神經網絡模型。

三、數據挖掘技術的應用

首先介紹一個著名的實例：SKICAT。然后結合實際具體探討數據挖掘技術在Bayesian中的應用。

（一）天文數據分析中的數據挖掘

數據挖掘在天文學上有一個非常著名的應用系統：SKICAT[外3]。它是美國加州理工學院（CIT）與天文科學家合作開發的用于幫助天文學家發現遙遠的類星體的一個工具。SKICAT既是第一個獲得相當成功的數據挖掘應用，也是人工智能技術在天文學和空間科學上第一批成功應用之一。利用SKICAT，天文學家已發現了16個新的極其遙遠的類星體，該項發現能幫助天文工作者更好地研究類星體的形成以及早期宇宙的結構。

（二）Bayesian網絡中的數據挖掘

Bayesian網是由變量及其關聯組成的有向圖。它主要用于處理實際應用中遇到的不確定信息。圖中還帶有各變量的概率分布，定量的概率信息被表示為條件概率表中在決策前對實際問題的先驗的理解與把握。

然而，針對實際問題建立一個應用于決策的Bayesian網絡時存在兩個問題。首先，我們常常是憑個人對問題的經驗與理解來建立模型的，因此建立的模型很難反映問題的客觀實際。其二，在確定Bayesian網中的條件概率表時，我們需要用定量的數值以支持計算，但實際中，人們很難給出一個具體概率值，一般的應用往往是根據經驗，這就要求我們有一個合理的方法，從大量雜亂無序的數據中將它們找到，并填入條件概率表中去。

而數據挖掘技術恰恰為我們提供了一系列有效的方法來尋找隱藏于大規模數據之中的有用數據，以解決以上兩個問題。在Bayesian建模中，我們需要找到各變量之間的關聯，這種關聯與關系數據庫理論中的函數依賴（Functional Dependence）近似，后者表示了關系表中各屬性（Attribute）之間的依賴關系，而前者表示Bayesian網中各變量是關系表中的屬性時，兩者的表示含義是一致而和諧的。因而，只要在關系表的元組中發掘出函數依賴，便可以認清Bayesian網中各變量之間的關系，從而給建模予以理論依據，并且在數量上以具體值作為技術支持。

將數據挖掘中函數依賴的挖掘與Bayesian網技術結合起來[外4]，將帶來以下好處：簡化Bayesian網的結構； 根據所挖掘出的函數依賴的置信度，可以使Bayesian網中各結點關聯更加清晰且有理可尋。

第4篇：數據挖掘技術應用范文

    隨著信息技術的發展,采集的數據量的急劇加大,此時產生了數據挖掘,它就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的數據中,提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。在對大量的數據進行抽取、轉換、分析和其他模型化處理過程中,從而提取得到對一些決策數據的支撐。

    數據挖掘是一個由數理統計到人工智能,進而到機器學習的逐步演變、變化過程。它是一門交叉的學科,是一門涉及廣泛的學科,是一門在社會的發展歷程中不斷前進變化的學科。它所涉及到的內容包括數據庫技術、人機智能、知識庫系統、知識獲取、神經網絡、統計學、模式識別、信息檢索等,并且在跟著發展的需要、學科的進步變化而不斷發展、向前。

    由于數據量之大,傳統的統計分析方法主要是對沒有明確假設的前提下去挖掘信息,只會使得效率低下,同時,對于問題的解決也在大打折扣,處理的結果不理想,傳統的這種方法沒有找到數據之間的內在聯系,這樣只是看到過去,不能很好的預測未來,對所要探索的目標不能得出想要的結論;而數據挖掘是將所得到的信息是對前者的補充,得到未知的潛在的東西,是在原有的基礎上發現那些沒法預料的、不是靠感官所能察覺的,甚至是一些與生活所違背的,它更是人工智能和統計分析的結合,是對傳統技術的進一步拓展,由于對數據分析要求的進一步提高,也正是這一些特征才使得數據挖掘的結果而更加有意義與價值。

    二、數據挖掘的相關技術與在經濟統計中的應用

    正是由于對于數據的大量收集、先進的計算機技術、數據算法的產生、超大規模數據庫的出現、數據訪問速度的提升、對數據進行精深統計方法計算的能力等等一系列東西的出現,從而一步步使得數據挖掘技術的作用越來越廣泛。對于經濟統計準確性與實用性的需要,數據挖掘技術才開始慢慢滲透到經濟統計工作中。數據挖掘技術的主要方法有:

    統計分析方法,數據庫字段項之間存在兩種關系,函數關系和相關關系,即能用函數公式表示的確定性關系與不能用函數公式表示,但仍是相關確定性關系。即利用統計學原理對數據庫中的信息進行分析。

    神經網絡方法,是一種模擬人腦信息加工過程的智能化信息技術。就像人的神經網絡的過程一樣,經過輸入、分析、輸出的過程,而在經濟統計過程中得到實際應用。它為我們提供了一種完整的、準確的處理過程,使得經濟運行模式就像人在接受處理信息的過程一樣而形象化、具體化、實用化,更好地取得經濟過程中各個部分之間的聯系,從而獲得對經濟問題的分析,獲得處理辦法。

    決策樹是一種用于預測模型的算法,是基于統計理論的非參數識別技術,通過對大量數據的有目的分類,找到有價值、潛在的信息。正是由于分類速度快,描述簡單,特別適合對經濟運行過程中出現的大規模數據的處理工作。

    粗集理論的方法,是一種研究不精確、不確定知識的數學工具,是通過對上下近似集來出來不確定問題。它算法簡單,易于操作;不需要給出額外信息;簡化輸入信息的表達空間。對于不確定的經濟因素提供了一種思維方法,正是通過這種近似原則,使得經濟決策更加的與需求所接近,為最大利益化的獲得給予有力支撐。

    遺傳算法,是一種根據生物自然選擇與遺傳機理的隨機搜索算法,其思路是根據社會問題,在指定對象的人群中去采集信息,通過對隱含信息的整合、分析,進而得到結果。它具有隱含性、易于和其它模型結合,可以對隱含數據進行采集,而后把挖掘出的數據加以分析,進而得到應用。經濟問題是一個發展變化的問題,內部有著千絲萬縷的聯系,參照遺傳算法,我們就可以通過源頭開始,一步步向下延伸,去提取數據,進行整體分析,這樣就把經濟問題具體化、直接化、目標化,使得問題的研究更加直觀,把隱性的表現化,促使經濟統計工作更加簡單、直白。

    三、數據挖掘流程在經濟統計中的體現

    定義問題,對于經濟問題,要定義出所要探究的問題,確定數據挖掘的目的。1.數據準備,選擇數據,數據預處理。即對所要探究的經濟問題所涉及到的數據進行采集,做好前期的一些處理工作,使得數據得到簡化,為后續工作的順利進行做準備。2.數據挖掘,根據數據的類型和數據的特點選擇相應的算法,利用人工智能、統計等方法,去發掘出有用的信息。3.結果分析,對上述得到的結果進行分析、評估,進而通過這一步驟去調整上面的方法,使得結果更加貼切。4.知識的運用,將得到的結果應用到實際經濟問題中去,進而實現經濟的良好運行與發展。

第5篇：數據挖掘技術應用范文

關鍵詞：數據挖掘 移動通信 應用

中圖分類號：TP311 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9416（2012）09-0032-01

自20世紀50年代中期開始，計算機及網絡技術的蓬勃發展，將社會前進的步伐帶入了信息時代。當下是一個信息爆炸的時代，每一分鐘都有大量的信息涌現。這大量信息的產生一方面給人們帶來了便利，另一面這種信息爆炸現象的負面作用也愈發明顯：信息量巨大，難以一一消化，同時這其中真偽難辨，給信息安全帶來威脅；由于信息的載體形式多種多樣，也為有效處理信息造成困難。信息爆炸卻知識貧乏，如何從海量的信息中提取有用的知識。不是被信息淹沒，而是有效利用信息。數據挖掘技術因此應運而生，并成為計算機技術發展的熱點。

1、數據挖掘技術概述

所謂數據挖掘是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應用數據中，提取隱含在其中人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程[1]。數據挖掘是一門交叉學科，涉及到數據庫技術、統計學、可視化、機器學習、信息科學等多種學科。數據挖掘技術除了對數據進行基本的查詢，更重要的是從無序的數據中挖掘、整理信息，提取知識，進而提供決策支持。

1.1 數據挖掘的原理

數據挖掘的原理可以簡單概括為6個過程：確定任務目標，熟悉研究領域內的數據及背景情況，明確數據挖掘的目標；建立數據倉庫，即對根據要求對數據進行選擇，選擇與任務目標相關的數據；進行數據預處理，精簡數據，除去冗余的數據信息，并統一形式，便于處理；數據挖掘，根據目標確定算法，并選擇適合參數、建立模型；評估、解釋和應用模型，必要時進行反復提?。恢R評價，將提取的數據知識提供給用戶試用，并進行反饋[2]。

1.2 數據挖掘的常用技術

對數據進行分析的常用技術包括有聚類、分類、回歸分析、關聯原則、偏差分析等等[3]。聚類分析是以相似性、差異性對數據進行分析，同一組數據相似性盡可能大，不同組數據差異性要明顯，分類反之?；貧w分析是分析數據屬性隨時間的變化，探索不同數據間變化的依賴關系。關聯原則即探尋數據間的關聯及相互關系。偏差分析主要是對數據庫中的異常記錄，反常實例進行分析，尋找有意義的差別。

數據挖掘的常用技術主要來自以下相關領域：統計學、決策樹、人工神經網絡、遺傳算法、粗集、模糊邏輯、可視化技術等。數據挖掘的應用十分廣泛，主要有商業應用，多應用于市場營銷、金融、銀行、制造和通信領域；在科學研究方面，對生物、醫學、氣象、水文、地質和考古等學科的科研工作都有積極作用。

2、我國移動通信現狀概述

近年來，移動通信領域迅猛發展，成為人們日常生活中不可或缺的溝通手段。移動通信的服務從最初提供簡單通話服務發展成綜合服務，包括語音、圖像等多種類的信息傳遞。隨著技術的不斷發展和人們需求的多樣化，計算機及網絡等方式綜合應用于通信領域已是大勢所趨。利用數據挖掘技術可以有效利用資源，能夠提高通信領域的工作效率，改善服務質量。1998年我國的移動通信業開始興起，其后的發展速度令人咋舌，為世界之最。中國移動通信業的發展世人側目，而且還具有巨大提升潛力和盈利空間。產業內部的競爭狀態取決于五種基本競爭作用力[4]，即進入威脅、替代威脅、買方侃價能力、供方侃價能力和現有競爭對手的競爭。

3、數據挖掘技術在移動通信中的應用

移動通信業在信息化過程中得到了長足的發展，各類應用系統被廣泛應用，如計費系統、綜合業務系統等，在較為完整的保存歷史數據的同時，也造成的海量數據的冗余，無法有效為使用者提供有用的信息。另一方面，海量數據的存在也為計算機設備的有效運行帶來困擾。如何滿足用戶日益提高的需求的同時降低成本、提高效益，成為移動通信發展的重大課題。

數據挖掘技術成為解決這一問題重要手段，由于日益激勵的競爭、數據電子化程度較高、用戶關系管理系統的建立等多方面原因，中國移動通信等電信企業已經將該技術納入企業的經營中。

3.1 數據挖掘應用的典型技術

數據倉庫的建立，共建一個可以共享移動通信業務數據的平臺，采用合適的算法對數據信息進行挖掘，獲得對有用信息，對運營商的發展提供科學技術支持。

決策樹技術的應用，該技術可對具有不同特性的商品的營銷生成相應的模型，有效區分用戶群體，對不同的群體采取不同的應對策略。關聯規則的應用于告警相關性分析，快捷查出故障點及發生原因。同時APriori算法可確定告警之間的關聯，方便維護及管理，提高工作效率。

3.2 數據挖掘技術應用于移動通信中的作用

業務預測通過分析用戶的歷史信息包括用戶個人數據及使用情況，確定業務發展的關鍵影響因素。通過對相關因素進行合理的預測，確定未來業務發展的可能狀況。從而為下一步業務的開展、制定戰略等提供決策依據。同時可以根據發生的實際情況對預測的算法、模型進行改善。主要應用的算法有時間序列模式、神經網絡預測。

數據挖掘還可以對用戶忠誠度的進行預測和控制，“用戶忠誠度”是指用戶更換運營商的可能性。通過對離網標識、用戶信息資料、呼叫數據、賬戶和付費數據及其他數據的分析對用戶忠誠度進行預測，采取相關措施，從而最大限度的保留用戶量。

通過對分類和聚類算法對用戶群體進行細分，為一對一營銷和相關新產品的開發提供基礎。用戶呼叫模式是通過用戶的通話詳單來進行分析，使得運營商掌握用戶行為特征，以制定不同的營銷策略。數據挖掘技術還可應用于網絡資源管理，大客戶特征識別等，通過對相關數據的分析，為運營商提供決策支持。

數據挖掘系統被開發出來已廣泛應用到社會生活的各個方面，雖然效率方面不盡如人意，但是隨著硬件的改善，算法的改進，數據挖掘技術在移動通信中的應用乃至各行各業都會有迅猛的進展。

參考文獻

[1]陳東鵬.數據倉庫技術在移動通信領域的應用.電信科學，2001，（5）：34-35.

[2]王扶東，朱云龍，薛勁松，李兵.基于數據挖掘的客戶關系分析評價系統.東南大學學報（哲學社會科學版，2002，10（4）：99-102.

第6篇：數據挖掘技術應用范文

關鍵詞：商務智能數據挖掘第三方物流研究

在當今競爭日益激烈的市場環境中，第三方物流企業都希望能夠從浩如煙海的商務數據以及其他相關的物流業務數據中發現帶來巨額利潤的商機。只有那些利用先進的信息技術成功地收集、分析、理解信息并依據信息進行決策的物流企業才能獲得競爭優勢，才是物流市場的贏家。因此，越來越多的物流管理者開始借助商務智能技術來發現物流運營過程中存在的問題，找到有利的物流解決方案。

商務智能技術應用現狀

我國加入了WTO，在許多領域，如金融、保險、物流等領域將逐步對外開放，這就意味著許多第三方物流企業將面臨來自國際大型跨國物流公司的巨大競爭壓力。國外發達國家各種企業采用商務智能的水平已經遠遠超過了我國。美國PaloAlto管理集團公司1999年對歐洲、北美和日本375家大中型企業的商務智能技術的采用情況進行了調查。結果顯示，在金融領域，商務智能技術的應用水平已經達到或接近70%，在營銷領域也達到50%，并且在其他應用領域對該技術的采納水平都提高約50%?，F在，許多第三方物流企業都把數據看成寶貴的財富，紛紛利用商務智能發現其中隱藏的信息，借此獲得巨額的回報。

據IDC對歐洲和北美62家采用了商務智能技術的企業的調查分析發現，這些企業的3年平均投資回報率為401%，其中25%的企業的投資回報率超過600%。調查結果還顯示，一個企業要想在復雜的環境中獲得成功，高層管理者必須能夠控制極其復雜的商業結構，若沒有詳實的事實和數據支持，是很難辦到的。因此，隨著數據挖掘技術的不斷改進和日益成熟，它必將被更多的第三方物流企業采用，使更多的物流管理者得到更多的商務智能。

商務智能技術的組成

具體地說，商務智能技術有數據倉庫(datawarehousing)、聯機分析處理(on-lineanalyticalprocessing，簡稱OLAP)、數據挖掘（datamining），包括這三者在內的用于綜合、探察和分析商務數據的先進的信息技術的統稱就是商務智能技術。

數據倉庫是一個面向主題的、集成的、隨時間變化的主要用于決策支持的數據的集合。一般來說，大的物流公司或企業內存在著各種各樣的信息系統，這些應用驅動的操作型信息系統為企業不同的物流業務系統服務，具有不同接口和不同的數據表示方法，互相孤立。利用數據倉庫技術可以動態地將各個物流企業子系統中的數據抽取集成到一起，進行清洗、轉換等處理之后加載到數據倉庫中，通過周期性的刷新，為物流用戶提供一個統一的干凈的數據視圖，為數據分析提供一個高質量的數據源。

對于數據倉庫中的數據，可以使用一些增強的查詢和報表工具進行復雜的查詢和即時的報表制作，可以利用OLAP技術從多種角度對物流業務數據進行多方面的匯總、統計、計算，還可以利用數據挖掘技術自動發現其中隱含的有用的物流信息。

數據挖掘又稱知識發現（KnowledgeDiscoveryinDatabase，簡稱KDD），是從大量數據中抽取有意義的、隱含的、以前未知的并有潛在使用價值的知識的過程。數據挖掘是一個多學科交叉性學科，它涉及統計學、數據庫、模式識別、可視化以及高性能計算等多個學科。利用數據挖掘技術可以分析各種類型的數據，例如結構化數據、半結構化數據以及非結構化數據、靜態的歷史數據和動態數據流數據等。

數據挖掘技術在第三方物流企業的應用分析

數據挖掘是從大量的、不完全的、模糊的、隨機的數據中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的數據中發現其潛在規律的技術，是當前計算機科學研究的熱點之一。隨著信息技術的高速發展，積累的有關物流行業的數據量劇增，如何從大量的物流數據中提取有用的知識成為第三方物流企業當務之急。數據挖掘就是為順應需要應運而生發展起來的數據處理技術。

數據挖掘的對象

關系數據庫(relationaldatabase)中通常存儲和管理的是結構化的數據，它將一個實體的各方面信息通過離散的屬性進行描述。而文本數據庫（textdatabase）或文檔數據庫（documentdatabase）則通常存儲和管理的是半結構化的數據，例如新聞稿件、研究論文、電子郵件、書籍以及WEB頁面等都屬于半結構化數據?？臻g數據庫、多媒體數據庫中存放的是非結構化數據，例如地圖、圖片、音頻、視頻等都屬于非結構化數據。相對于半結構化和非結構化數據來說，針對結構化數據的數據挖掘技術比較成熟，市場上有很多的商品軟件可以使用，用的較多的包括IBMIntelligentMiner、SASEnterpriseMiner、SGIMineSet、ClementineSPSS以及MicrosoftSQLServer2000等。關于半結構化和非結構化的數據挖掘軟件尚不多，相應的算法相對還較少。從另一個角度來說，數據挖掘的分析對象分為兩種類型：靜態數據和數據流（datastream）數據?，F在的多數數據挖掘算法是用于分析靜態數據的。

數據挖掘的分析

無論要分析的數據對象的類型如何，常用的數據挖掘分析包括關聯分析、序列分析、分類、預測、聚類分析以及時間序列分析等。

關聯分析關聯分析是由RakeshApwal等人首先提出的。兩個或兩個以上變量的取值之間存在某種規律性，就稱為關聯。數據關聯是數據庫中存在的一類重要的、可被發現的知識。關聯分為簡單關聯、時序關聯和因果關聯。關聯分析的目的是找出數據庫中隱藏的關聯網。一般用支持度和可信度兩個閥值來度量關聯規則的相關性，還不斷引入興趣度、相關性等參數，使得所挖掘的規則更符合需求。關聯分析主要用于發現不同事件之間的關聯性，即一個事件發生的同時，另一個事件也經常發生。關聯分析的重點在于快速發現那些有實用價值的關聯發生的事件。其主要依據是事件發生的概率和條件概率應該符合一定的統計意義。對于結構化的數據，以物流客戶的采購習慣數據為例，利用關聯分析，可以發現物流客戶的關聯采購需要。例如，對于第三方物流企業來說，一個托運貨物的貨主很可能同時有貨物的包裝、流通加工等物流業務的需求。利用這種知識可以采取積極的物流運營策略，擴展物流客戶采購物流服務的范圍，吸引更多的物流客戶。通過調整服務的內容便于物流顧客采購到各種物流服務，或者通過降低一種物流業務的價格來促進另一種物流業務的銷售等。

分類分析分類分析是通過分析具有類別的樣本的特點，得到決定樣本屬于各種類別的規則或方法。利用這些規則和方法對未知類別的樣本分類時應該具有一定的準確度。分類分析可以根據顧客的消費水平和基本特征對物流顧客進行分類，找出對第三方物流企業有較大利益貢獻的重要的物流客戶的特征，通過對其進行個性化物流服務，提高他們的忠誠度。

聚類分析聚類分析是根據物以類聚的原理，將本身沒有類別的樣本聚集成不同的組，并且對每一個這樣的組進行描述的過程。其主要依據是聚到同一個組中的樣本應該彼此相似，而屬于不同組的樣本應該足夠不相似。

以第三方物流企業的客戶關系管理為例，利用聚類分析，根據物流客戶的個人特征以及物流業務消費數據，可以將客戶群體進行細分。例如，可以得到這樣的一個物流業務消費群體：生產企業對物流業務中運輸需求占41%，對物流業務中倉儲業務的需求占23%；商業企業對物流業務中運輸需求占59%，對物流業務中倉儲業務需求占77%。針對不同的客戶群，可以實施不同的物流服務方式，從而提高客戶的滿意度。

數據挖掘流程

定義問題：第三方物流企業首先清晰地定義出各種物流業務問題，確定數據挖掘的目的。

數據準備：首先第三方物流企業在大型數據庫和數據倉庫目標中提取數據挖掘的目標數據集進行數據選擇；其次進行數據的預處理，包括檢查數據的完整性及數據的一致性、填補丟失的域，刪除無效數據等。

數據挖掘：第三方物流企業根據數據功能的類型和數據的特點選擇相應的算法，在凈化和轉換過的數據集上進行數據挖掘。

結果分析：第三方物流企業對數據挖掘的結果進行解釋和評價，轉換成為能夠最終被理解的知識。

知識的運用：第三方物流企業將分析所得到的知識集成到物流業務信息系統的組織結構中去。

評價數據挖掘軟件需要考慮的問題

越來越多的軟件供應商加入了數據挖掘這一領域的競爭。第三方物流企業如何正確評價一個商業軟件，選擇合適的軟件成為數據挖掘成功應用的關鍵。評價一個數據挖掘軟件主要應從以下四個主要方面：

計算性能：如該軟件能否在不同的物流業務平臺運行；軟件的架構；能否連接不同的數據源；操作大數據集時，性能變化是線性的還是指數的；算的效率；是否基于組件結構易于擴展；運行的穩定性等；

功能性：如軟件是否提供足夠多樣的算法；能否避免挖掘過程黑箱化；軟件提供的算法能否應用于多種類型的數據；第三方物流企業能否調整算法和算法的參數；軟件能否從數據集隨機抽取數據建立預挖掘模型；能否以不同的形式表現挖掘結果等。

可用性：如用戶界面是否友好；軟件是否易學易用；軟件面對的用戶是初學者、高級用戶還是專家；錯誤報告對用戶調試是否有很大幫助。

第7篇：數據挖掘技術應用范文

【關鍵詞】就業指導；數據挖掘技術；應用

近年來隨著高校畢業生人數的逐年增加，大學生就業壓力也在逐漸增大，如何做好就業指導，促進學生更快更好的就業，已成為目前各大高校研究的重點課題。隨著信息化技術的快速發展和信息搜集能力的日益提高，將數據挖掘技術應用到高校的就業指導工作中，從大量的數據中挖掘發現隱藏的、有價值的信息來指導學生有效的就業，提高學生的就業質量，已成為一個非常值得研究的重要課題。

1數據挖掘技術概念和類型分析

1.1數據挖掘技術概念

信息技術水平的迅速發展，使得一些新技術在教育領域當中得到了廣泛的應用，有效促進了教育教學的快速發展。信息技術的應用會產生大量的數據，對這些數據的處理顯得非常的重要，利用數據挖掘技術不但能發揮數據信息處理的優勢，還能大大提高信息處理的效率。數據挖掘（DataMining）又稱數據庫中的知識發現，是指從大型數據庫或數據倉庫中提取隱含的、未知的、非平凡的、極有潛在應用價值的信息或模式，是數據庫研究中的一個很有應用價值的新領域，是一個涉及到高性能計算、模式識別以及神經網絡等各方面內容的交叉性學科。數據挖掘需要經過數據采集、預處理、數據分析、結果表示等一系列過程，對數據信息進行有效的處理。采用的相關方法有決策樹方法、遺傳算法、粗糙集方法等。

1.2數據挖掘技術類型分析

數據挖掘技術由于涉及到的學科比較多，故此在數據挖掘技術的類型上也比較多樣，根據不同的標準就能分成不同的類型。根據數據庫的類型進行分類，數據挖掘主要是關系數據庫中挖掘知識，在數據庫的類型上會不斷的增加，這樣就出現了不同數據庫數據挖掘，在這些數據挖掘類型當中，歷史數據挖掘以及模糊數據挖掘等都是比較突出的應用技術類型。在數據挖掘技術的類型當中，結合挖掘方法的不同，以及技術應用的不同進行分類，主要方法有統計方法、探索性分析和數據庫方法。除此之外，按照數據挖掘的任務對其進行分類，也能分成不同的類型，主要有時序模式、關聯分析、分類數據挖掘等。對不同的數據挖掘技術類型進行分析與應用，對信息數據的處理效率水平的提高可起到積極作用。

2數據挖掘技術在高校學生就業指導中的應用步驟和具體應用

2.1數據挖掘技術在高校學生就業指導中的應用步驟

將數據挖掘應用到高校學生就業指導當中，能促進就業指導教學的整體質量水平的提高。而對數據挖掘技術的應用，需要遵循相應的步驟，這樣才能有利于發揮其積極的作用。數據挖掘技術的應用要注重過程操作。2.1.1對問題進行分析源數據庫需要評估以及確認是否與數據挖掘的標準相符合，對這一情況結合實際加以分析。2.1.2提取、清洗和校驗數據所提取的數據放在一個結構上和數據模型兼容的數據庫當中，采取統一模式清除不兼容數據，保障數據的完整性。2.1.3選定數據挖掘算法結合其目的，通過DM過程當中的準則選擇一個特定的數據挖掘算法，用于搜索數據當中的模式。2.1.4實施數據挖掘通過數據挖掘方法，產生一個特定的感興趣模式或特定數據集。2.1.5在對數據挖掘之后進行解釋對所發現的模式進行分析，去掉多余的不切題意的模式。2.1.6進行知識評價對知識作用加以查看或證明，采用預先可信知識，檢查以及解決知識當中所存在的矛盾。通過以上一系列的操作，可將數據挖掘技術的作用得到充分發揮。

2.2數據挖掘技術在高校學生就業指導中具體應用

在高校畢業生的就業指導工作中，需要對影響學生就業的因素實施量化分析，為在畢業生就業指導方面提供相應的數據。在數據挖掘技術的應用中，主要就是對學生生源地信息以及學生就業率關聯關系實施挖掘，對學生性別和就業的關聯關系進行挖掘，還有對學生的就業和學業的關聯關系進行挖掘。結合實際情況對數據挖掘技術系統進行設計，并且在該系統中，要和數據挖掘專業知識緊密結合，將其設計成幾個重要的模塊，即：數據預處理，頻繁項挖掘，關聯規則分析。（1）數據挖掘技術的采集以及轉換和預處理操作。在對數據進行采集以及轉換和預處理環節的操作上，先對學生就業情況加以分析，在決策屬性方面明確，然后分析指標數據，如：對學生的實踐能力水平以及計算機等級等進行分析。（2）對相關的指標數據采集充分重視，在數據信息的采集方面，要和開發的成績管理系統進行連接，并能從成績數據庫當中提取學生綜合性的成績。通過Excel表格將學號導入，提供輸入數據界面，管理人員進行手工輸入。對學生工作單位量化標識，將工作單位分成升學、事業單位、企業、個體公司，采用字母a、b、c、d進行表示。（3）數據挖掘技術的應用過程中，對決策樹的應用也比較重要，這是通過離散型變量作為屬性類型的學習方法。通過決策樹當中C4.5算法思想的應用，能夠有效處理描述屬性連續的相關問題。某連續屬性將存儲訓練實例中的不同屬性值進行排序，然后選擇相鄰值中的點，作為離散時區分不同屬性值的標準。（4）數據挖掘技術中決策樹和算法的選擇應用也是比較重要的，如在對算法的選擇方面，就要能先建立真正適合挖掘算法的分析模型，選擇合適的數據挖掘技術和算法，然后采用程序設計語言實現算法，這樣就能獲得有效的數據算法。在數據庫的處理方法方面，就包含著諸多的內容，其中的數據讀取以及查詢操作是比較重要的。根據這些操作應用對學生的相關數據信息的提取查看就比較方便。

3結語

綜上所述，高校畢業生就業指導過程當中對數據挖掘技術的應用，能有效提高就業指導的效率水平，從而為學生的未來就業發展提供有力條件，對教師在為學生就業指導方面能指明方向。希望在此次對數據挖掘技術的應用研究下，有助于實際的就業指導教學發展。

參考文獻

[1]金延軍.數據挖掘技術在高校學生就業指導中的應用[J].黑龍江工程學院學報(自然科學版),2015(01).

[2]蔡麗艷.淺談數據挖掘技術及其在高校就業工作中的應用[J].電腦知識與技術,2015(09).

[3]康艷霞.數據挖掘在學生成績分析中的應用[J].信息與電腦(理論版),2014(09).

[4]馮麗霞.數據挖掘技術在學校教學中的應用研究[J].甘肅科技,2015(20).

第8篇：數據挖掘技術應用范文

[關鍵詞]CRM；數據挖掘；信息技術

[作者簡介]馬凱旋，河南農業大學華豫學院商學院講師，碩士，河南商丘476113

[中圖分類號]F270.7　[文獻標識碼]A　[文章編號]1672-2728(2009)03-0136-03

客戶作為一種企業核心資源，擁有和保持更多的客戶決定著企業今后發展的命運，因此有效地開發和利用客戶資源，發展和鞏固企業同客戶之間的和諧關系，在最大程度上滿足客戶需求的同時實現企業的經濟社會效益最大化，已經成為企業界和學術界關注的焦點。信息經濟環境中企業客戶關系管理是利用IT技術實現對客戶的整合營銷，是以客戶為核心的企業營銷的技術實現和管理實現，并在企業與客戶之間建立一種實時、互動的交流管理系統，最終目的是通過為客戶創造價值，建立個性化、高質量的商品與服務來獲得新客戶，增加原有客戶的忠誠度和提高客戶的贏利能力，進而增強企業的核心競爭力。同時隨著信息技術的迅速發展，特別是數據庫技術和計算機網絡的廣泛應用，企業所面對的客戶數據量、企業內外信息量急劇膨脹，企業如果能夠對這海量的數據進行有效、快速和深入的分析和處理，發現有價值的知識，就能為企業作出正確的經營決策、捕捉稍縱即逝的市場機會提供極大的幫助。

一、數據挖掘技術分析

(一)數據挖掘技術的發展過程。數據挖掘是生產發展的必然結果，最初的數據挖掘僅僅是用一些信息儲存工具儲存一些簡單的信息，人們并不去對這些信息進行分析來提取更深層次的、更有價值的知識，而且使用和獲得信息的速度也很緩慢，隨著生產力水平的極大提高和信息技術的飛速發展，目前已經實現了人們能實時地獲得經過深入提煉的知識與信息。數據挖掘的每一步發展，可以說都是建立在前一階段的基礎上，總的來說，數據挖掘分為四個發展階段：(1)數據收集階段(Data Col-lection)：企業僅僅是簡單地整理儲存信息，并應用一些簡單的運算工具進行數據加工，如對信息的總量計算、平均數計算等；(2)數據追溯階段(DataAccess)企業開始應用關聯模式處理儲存信息，在整個企業范圍內建立起了數據收集和信息管理系統，管理層可以獲得企業的歷史信息；(3)數據導航階段(Data Navigation)、企業內出現了數據倉庫，應用多維數據基的處理和儲存信息，企業不僅能應用信息管理系統獲得企業整體和各個地區經營狀況的信息，而且通過應用在線分析系統(OLAP)等手段進行數據對比；(4)數據挖掘階段(Data Min-ing)：也就是通過使用在線分析工具、先進的信息技術以及統計數學等方法為企業提供實時的信息反饋和與合作伙伴的信息交流。數據挖掘使企業管理者更能獲得存在于信息之中的深層價值，從而為企業的經營戰略決策產生重要幫助作用。

(二)數據挖掘技術的內容。數據挖掘是進行信息處理的系統工具，按照信息處理的流程來分類，一般有三種類型：信息發現(Discovery)、預測模型(Predictive Model)和異常分析(Forensic Analy-山)。信息發現是指單純地對信息進行處理、整理和分析，以發掘出蘊涵在信息之間的潛在的有價值的知識或者聯系，但并不進行對信息處理結果的預測。信息發現包括條件邏輯推理、關聯處理和信息規律趨勢和變化等；預測模型是指通過上一階段的信息處理，利用有價值的知識資源和預測模型對其進行發展趨勢預測，這包括結論預測和發展趨勢展望等；異常分析是指數據挖掘的擴展階段，對發現的異常情況作出分析，包括偏離偵測和關聯分析等?？偟膩碚f，數據挖掘技術通常有六種手段進行信息處理：分類、回歸模型、時間序列、聚類、關聯分析和序列發現。分類和回歸模型一般用于趨勢預測，關聯和序列發現用于分析客戶行為，聚類則可用于以上兩種情況。

數據挖掘技術按對信息的處理方式分為數據保存技術和數據提煉技術兩種方式。數據保存技術主要是能夠方便地為企業決策提供信息幫助，在企業決策中應用案例分析(CBR)來保證經營決策的有效性。但是企業要想獲得蘊涵在信息之中的有價值的知識，就必須使用數據提煉技術，數據提煉技術包括：邏輯方法是運用多維或者OLAP技術對量化的或者非量化的數據進行統一模式的處理，包括規則公式和決策樹；橫向對比主要是對定性數據指標進行類比分析，包括類比中介和可信網絡；程式分析是能夠有效地應用多維模型和數理統計方法對大規模的數據進行處理，包括數理統計方法和神經網絡等。

二、數據挖掘在客戶關系管理中的應用

在客戶關系管理過程中，客戶生命周期對企業來說非常重要，因為它直接關系到企業的客戶收益和客戶利潤，一方面客戶生命周期提供了客戶信息來源，另一方面客戶生命周期使得企業明確了為滿足客戶需求應注重的方面?？蛻羯芷跒閿祿诰蛟诳蛻絷P系管理中的應用提供了基礎，數據挖掘是建立在數據倉庫之上的，通過各種先進的信息技術和數理統計方法挖掘數據倉庫中的潛在的、有價值的客戶信息，通過運用數據挖掘，企業能把大量的客戶記錄變成系統的客戶信息，提供給決策者，這樣不僅解決了企業進行決策時遇到的信息匱乏，也充分發揮了企業實施CRM的效用。

(一)客戶分析。CRM系統主要是面向客戶，因此對客戶數據的分析是極為重要的，通過對客戶數據的分析，發現客戶需求，調整企業戰略并實施相應的措施，客戶分析主要有幾個方面：(1)購買頻率，通過對客戶購買頻率的分析，企業實施相應的營銷活動，可以利用諸如促銷、折扣和優惠等手段來刺激消費者的消費欲望；(2)近期消費，通過對客戶最近消費時間的分析，可以及時發現客戶流失的原因，從而采取相應的措施；(3)客戶忠誠度分析，通過對客戶交易資料的記錄和分析，可以采用序列模式來預測消費者的忠誠度，并據此來調整企業的生產和提供的服務，提高客戶的忠誠度并吸引新客戶；(4)客戶分類，不同的消費者對產品和服務的要求不同，也為企業創造不同的收益，企業根據數據挖掘技術的信息處理分析，對客戶采用聚類的方法進行分類，挖掘客戶群的需求特征和需求趨勢，并發現最有價值和最有盈利潛力的客戶群，對這些客戶實施“一對一”的市場營銷，取得最大的收益；(5)客戶購買相關性分析，通過銷售記錄的信息挖掘，可以發現客戶購買相關性，這也是發現客戶消費偏好、消費特點的重要方法，據此企業可以積極采用各種手段，如推薦、傳單以及網絡推廣等方式幫助消費者選擇商品，增加企業的收益；(6)營銷合理化分析，通過分析營銷活動的有效

性，有助于改善營銷效率，多維分析可以實現這方面分析的要求，即通過比較營銷改變前后銷售狀況。

(二)異常偏離分析。企業在對客戶數據進行分析時，有可能發現異常數據或者無法解釋的現象發生，企業應對此應高度關注，一般的做法是通過使用數據挖掘的各種先進技術，如決策樹、神經網絡、聚類等來及時分析這些異常情況，使企業能作出快速的反應，并針對處理的結果及時調整企業的營銷決策。

(三)趨勢分析和預測。數據挖掘的工具為客戶需求趨勢預測提供了有效的手段，常用的工具是時間序列分析、系統力學和神經網絡。這些工具能為企業提供科學、有效的趨勢分析，并用于企業的生產和營銷決策。具體內容包括：評價產品銷售狀況，企業通過分析客戶數據庫中記錄每一位消費者的交易信息，可以針對不同的產品、不同的區域采取不同的銷售策略，實現盈利最大化；預測銷售狀況，通過準確的預測，發現隱藏的信息，是把握市場動向，滿足客戶需求，調整生產結構和營銷方法，從而使企業在激烈的市場競爭中立于不敗之地。

(四)客戶服務支持?？蛻舴帐荂RM中的重要組成部分，包括客戶信息和服務信息，這些數據既有結構化的也有非結構化的，結構化的數據比較容易分析和整理，如銷售狀況、客戶交易信息等，非結構化的數據如故障信息、故障處理信息以及客戶反饋信息等。對結構化數據挖掘的主要過程是：根據相應數據的特點來選擇規則模板，對數據進行選取和轉換，并應用歸納學習法、決策樹、最鄰近法、人工神經網絡技術等來進行數據挖掘，挖掘得到的結果可以存入數據庫，幫助企業決策，非結構化數據由于存在的形式和性質難以進行標準化分析，但是非結構化所隱藏的價值可以通過兩種途徑來進行挖掘：一是建立全新的數據挖掘算法，直接對非結構化數據進行挖掘，但是由于非結構化的自身特點，使得這樣的全新數據挖掘非常復雜，而且難以評估數據挖掘結果的可靠性；二是通過將非結構化數據結構化，而后采用結構化的數據挖掘技術對其進行挖掘，這就需要建立非結構化數據轉換技術，而且也是非常復雜?？偟膩碚f，結構化數據挖掘技術已經成熟，但是非結構化的數據挖掘尚待進一步發展。

(五)銷售管理。銷售管理自動化是客戶關系管理成長最快的部分，銷售人員與潛在客戶的互動行為、將潛在的客戶發展成真正客戶并提高其忠誠度是使企業盈利的核心因素。在此環節中，數據挖掘可以對多種市場活動的有效性進行實時跟蹤和分析，數據挖掘不僅使銷售人員及時把握銷售機遇、提高工作效率，而且企業管理層也可以隨時掌握市場動態。

(六)數據挖掘和客戶隱私。數據挖掘技術幫助企業能比以往更好地發現客戶信息中的隱性知識，但是這也增加了客戶隱私被企業侵犯的風險。一方面客戶信息挖掘有助于客戶與企業之間建立起親密的關系，另一方面客戶信息如果被企業不正當地利用，則會給客戶本身帶來不利影響。比如客戶信用等級、客戶交易行為等信息如果不當利用，會給消費者帶來推銷騷擾，甚至是某種社會歧視或者失業的威脅?？蛻綦[私按其本質來說，更是一個道德問題而非一個技術問題，關鍵是處理好企業數據挖掘與客戶個人信息保護之間的平衡問題，現在世界上好多企業在處理客戶交易信息時，采用匿名方式，將客戶的個人身份信息隱藏起來，只將交易資料，如客戶偏好、消費等級、需求特點和客戶價值等資料輸入到數據處理模型中。總之，企業在實施客戶關系管理的同時，必須注重客戶隱私的保護，這樣才能給消費者以安全的感覺，才會讓客戶真正地與企業之間進行交流，才能充分發揮數據挖掘在客戶關系管理的作用。

第9篇：數據挖掘技術應用范文

關鍵詞：消防滅火救援；數據挖掘技術；應用

引言

近年來，我國的城市化建設的步伐在逐漸加快，城市規模、各種建筑、車輛、人員都在快速地增長。在此背景下，火災預防工作呈現復雜化和多樣化等特點。不僅火災隱患的數量有所增多，滅火救援的難度也在逐漸的增大。如果不能及時的消除與控制火災隱患，一旦發生火災，將會帶來巨大的損失，威脅著人們的生命財產安全。消防滅火救援工作的有效開展，離不開消防滅火系統的穩定運行。消防滅火系統在運行的過程中，往往會涉及到大量的相關數據。如果應用數據挖掘技術對其進行分析，將有助于提高消防滅火救援的質量與效率。因此，研究消防滅火救援中數據挖掘技術的應用，具有重要的理論意義和現實意義。

1 數據挖掘技術概述

數據挖掘技術是社會經濟發展的成果之一。在數理統計分析、數據庫、模糊數學、人工智能等技術不斷發展的背景下，數據挖掘技術通過融合了各種相關知識，逐漸形成為一項綜合性技術。隨著信息時代的到來，數據挖掘技術更是得到了廣泛的應用與發展。數據挖掘作為一種專門用來分析數據的技術之一，主要的應用原理是：選取恰當的分析技術，在隨機的、模糊的數據中提取有價值的信息。通過實現數據與信息之間的有效轉換，能夠找到沒有意識到的問題、將定性的問題定量化，甚至還能找出未來發展的趨勢，從而為決策提供有效的依據。完整的數據挖掘流程包括多個環節，并且在不同的應用領域中，其包含的步驟也各不相同。文章將其大致分為以下三個階段。（1）數據的準備階段。（2）數據挖掘階段。（3）對數據挖掘的結果進行解釋。

2 數據挖掘技術在消防滅火救援中的主要作用

數據挖掘不僅在商業領域獲得的廣泛的應用，在其它行業中的作用也不容小視。隨著現代城市的發展，消防滅火救援工作的難度也隨之增長。將數據挖掘技術運用于消防滅火救援中，同樣能夠發揮重要的作用，有助于提高效率。數據挖掘技術在消防滅火救援中所能發揮的作用，具體體現為以下幾個方面。

首先，運用數據挖掘技術能夠對城市消防給水系統中的相關信息進行有效處理。在消防滅火救援過程中，充足的水源通常發揮著重要的滅火作用。因此，為了做好城市消防滅火工作，提高消防滅火救援的質量，及時消滅火源，應當對消防給水系統進行合理化設置。在優化消防給水系統的過程中，如果運用數據挖掘技術，有助于設置合理的消防給水系統的覆蓋點，從而進一步提升優化水平。

其次，運用數據挖掘技術，能夠在整理與排查火災源頭和隱患時有效的發揮作用，從而最大限度的避免火災事故的發生，減少人員傷亡。因為，數據挖掘技術，能夠從大量的隨機數據中挖掘出具有潛在利用價值的信息，其應用在整理與排查火災隱患時，有助于提高效率。與此同時，利用數據挖掘技術能夠對未來的發展行為或趨勢做出自動預測。在面對不同情況的建筑分布時，可以利用數據挖掘技術進行細化分類，預測不同程度的火災所必需的水量。

最后，運用數據挖掘技術能夠加快消防滅火救援決策的速度。當發生火災事故時，快速抵達火災事故現場，并采取有效措施展開滅火救援工作，能夠挽回更多的生命與財產損失。一方面，利用數據挖掘技術，對所獲取的路網監控數據、可用消防栓的分布狀況以及消防通道情況等信息進行實時分析，有助于在險情發生時提供一條快速抵達火災事故現場的合理路線方案。另一方面，利用數據挖掘技術，可以根據火災事故現場的條件、化學物質主要物濃度、風速風向等氣象條件進行數據分析，通過建立數據模型，分析可能發生的次生災害，為消防滅火救援決策提供重要的技術支持。

3 消防滅火救援中數據挖掘的應用

通過上文的分析，了解到數據挖掘技術在消防滅火救援中能夠發揮多方面的作用。所以，為了完善消防滅火系統，提高消防滅火救援工作的整體質量，數據挖掘技術在滅火救援中的應用，需要做好以下幾點。

3.1 建立數據模型

在消防滅火救援中，應用數據挖掘技術，首先應當建立數據模型。需要注意的是，數據挖掘技術包含多種方法，每一種方法都有其各自的適用范圍。因此，在建立數據模型的過程中，為了高效地實現數據挖掘任務，提取有價值的信息，應當采用科學合理的數據挖掘方法。盡管方法不同，在建立數據庫時，都應當包括以下幾個方面的功能：火災風險評估功能、消防給水功能以及歷史或再分析功能。要想同時滿足這三個功能，需要對數據倉庫進行分類，構建三層分類模型。分別是概念模型、邏輯模型和物理模型三類。（1）在概念模型的設計過程中，應當以信息包圖為基礎進行。在此期間，需要注意以下兩個方面的內容。其一，要確定信息包圖的指標、維度與類別三大方面。其二，應當對實體對象進行分析，進而完成信息包圖。（2）邏輯模型的基礎是星型圖，它的主要方面是指標實體、維度實體和詳細類別實體三種，用來反映概念模型中實體間的關系。（3）在物理模型的設計過程中，主要以數據庫表為基礎。數據庫表是指，將指標的實體轉化成的數據編成表。

3.2 聯機網絡進行數據的分析

在消防滅火救援中，應用數據挖掘技術，還需要聯機網絡對數據做進一步的分析。運用網絡工具對于所采集的消防滅火救援相關數據進行聯機分析，主要分為以下兩個步驟。首先，定義控制流任務，選用適當的多媒體工具進行數據的提取與轉換。為了提高數據挖掘技術的應用效果，應當確保數據的真實性與時效性。其次，建立多維數據，主要是將數據倉庫中的表轉換為多維化數據。

3.3 分析火災風險

聚類分析屬于數據挖掘技術中一種重要的數據處理方法，有助于增強對客觀現實的認識，其主要原理是將指標量變為數據量。聚類分析的主要步驟是：（1）建立指標體系。（2）確定指標因子的權重。（3）量化指標。（4）實現聚類分析。通過聚類方法分析火災風險，可以對不同地區的火災等級進行分類，評估不同地區的火災隱患嚴重度，從而合理地安排消防給水系統，保障該區域消防滅火工作得以順利的進行，實現對于火災的有效預防與控制。

4 結束語

數據挖掘技術作為社會經濟發展的成果之一，能夠對數據進行有效的統計分析，為相關的決策提供一定的幫助，因此，在各行業中都發揮著不同程度的作用。雖然我國消防工作中涉及到大量的數據，但是由于對數據處理技術的掌握還比較生疏，導致數據挖掘技術的利用率比較低。從長遠來看，為了提高消防滅火救援的效率與效果，數據挖掘技術仍然具有廣闊的應用空間。文章對于消防滅火救援中數據挖掘技術的作用進行了簡要的分析，對數據挖掘技術有了初步了解。隨著我國社會經濟的不斷發展，數據挖掘技術也會逐步的改進與完善，其終將廣泛應用于消防領域中，為我國的消防滅火救援工作貢獻出一份力量。

參考文獻

[1]謝道文.基于數據挖掘的火災分析模型及應用研究[D].中南大學，2014.