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《寒食》是一首七言绝句的讽喻诗，全诗用白描手法写实，刻画皇室的气派，充溢着对皇都春*的陶醉和对盛世承平的歌咏。从当时皇帝到一般朝士，都偏爱该诗，历来评价也很高。
此诗前两句写的是白昼风光，描写了整个长安柳絮飞舞，落红无数的迷人春景和皇宫园林中的风光；后两句则是写夜晚景象，生动地画出了一幅夜晚走马传烛图，使人如见蜡烛之光，如闻轻烟之味。
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“格律”就那么难吗？真的那么可怕吗？指导小学生写格律诗，从何处着眼呢？清朝彭端淑的《为学》作了坚定的回答“天下事有难易乎？为之，则难者亦易；不为，则易者亦难矣。”我认为，格律诗启蒙教育，写作实践是核心，循序渐进是关键。小学生正处在语言发展的起步阶段，此时如果引导孩子写二言诗、三言诗、五言诗和七言诗，字数逐步增加，符合他们语言发展的规律。循序渗透一些格律知识，他们也是完全可以接受的。孩子的身体一天天长高，孩子笔下的格律诗一天天变长，格律诗可以伴随小学生一同生长。
一、“二言绝句”，从低年级起航
纵观我国文化发展的历史，诗歌起源于生产劳动。劳动者在生产劳动中发出有节奏的“吭唷”“吭唷”之声便是最早的诗歌，如有文字可考的最早的《弹歌》：“断竹，续竹，飞土，逐肉。”这首诗对我们很有启发：原始社会的人类在语言系统还不够完备的情况下可以创作诗歌，那么低年级的孩子在学会汉语拼音、词汇还不丰富的情况下也可以有适合他们自己的诗歌，二言诗就是不错的选择。当然，我们现在教一年级的孩子写二言诗，不能等同于原始的“吭唷”之声，要把目光投向未来完美的“格律诗”，要讲究押韵和平仄。这样的符合格律的二言诗暂且就称它为“二言绝句”吧。“油菜，蜜蜂。绿草，春浓。”就是我尝试创作的“二言绝句”，它的平仄样式来源于七言平起首句不入韵式：“平平仄仄平平仄，仄仄平平仄仄平。仄仄平平平仄仄，平平仄仄仄平平。”是通过截取对七言平起首句不入韵式末尾平仄的保留，具体平仄就是“平仄，仄平。仄仄，平平。”再如，“水流，鱼游。捉蟹，荡舟。”则是从七言仄起首句入韵式的截取并对末尾平仄的保留，它的平仄样式是“仄平，平平。平仄，仄平。”
“二言绝句”的平仄是否有规律可循呢？回答当然是肯定的。“二言绝句”的平仄来源于律诗。律诗的格律既然有规律可循，“二言绝句”的格律当然是有规律的。“二言绝句”和律诗一样，偶数句最后一个字全部是押韵的，第一句最后一个字可押韵，可不押韵，凡是押韵的字的平仄是一致的，不押韵的字的平仄与押韵的字的平仄相对。“二言绝句”的第一个字的平仄要符合格律诗的“对”和“粘”规则：第一句、第二句的第一个字平仄要相“对”，即相反；第二句、第三句的第一个字平仄要相“粘”，即相同；第三句、第四句第一个字平仄也要相“对”。
二、“三言绝句”，在中年级承前启后
掌握了“二言绝句”的平仄类型，学会了写“二言绝句”，再写“三言绝句”就简单多了。“三言”就是在“二言”前面加一个字。“二言绝句”若要变成“三言绝句”，所加的这个字的平仄规律更简单。如果“二言绝句”某句诗两个字平仄是相同的，则在前面加一个平仄相对的字，如“平平”前加“仄”变成“仄平平”，“仄仄”前加“平”变成“平仄仄”；如果“二言绝句”某句诗两个字平仄是不同的，则在前面加一个和前一个字平仄相同的字。如，“平仄”前面加“平”变成“平平仄”，“仄平”前面加“仄”变成“仄仄平”。对于“三言绝句”的平仄规律，也可以更简洁地理解为：每句诗第一个字的平仄要与最后一个字的平仄相反。如，“仄平，平平。平仄，仄平”变化为“仄仄平，仄平平。平平仄，仄仄平”即变成了“三言绝句”的一种平仄类型。依此方法，“三言绝句”的所有平仄类型都可以轻松掌握。
目前，许多学校都提倡学生诵读《三字经》、《弟子规》等三言诗，为学生写“三言绝句”提供了丰富的文化营养，再加上小学生进入了中年级，知识面拓宽了，词汇丰富了，这让写“三言绝句”更加可行。“蝴蝶舞，小鸟飞。田野里，竞芳菲。”就是一首正格的“三言律诗”。
三、五绝七绝，在高年级开花结果
有了中年级“三言绝句”的基础创作，高年级的孩子再写五言绝句和七言绝句其实也不难。“三言绝句”的平仄只有“仄平平”、“平仄仄”、“平平仄”和仄仄平”这四种类型。“五言绝句就是在“三言绝句”每句诗的前面增加两个字，只不过这两个字的平仄是有讲究的。如果“三言绝句”句末两个在平仄相同，在句首添上平仄与之相反的两个字即成；如果句末两个字的平仄不同，则在句首添两个与句末那个字平仄相同的字即可。比如，“三言绝句”正格之一“仄仄平，仄平平。平平仄，仄仄平”，按上面所说的方法，很容易就改成了五言绝句的仄起首句入韵式：“平平仄仄平，仄仄仄平平。仄仄平平仄，平平仄仄平。”学会了五言绝句正格，如果再引入“一三五不论，二四六分明”规则，“三言律诗”每句诗第一个字平仄放宽，五言绝句的常格学生就轻松掌握了。学生创作的障碍将大大降低，当然，这时必须强调避免“三平调”和”三仄脚”。
源自需求
数据挖掘是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术，主要有数据准备、规律寻找和规律表示3个步骤。数据准备是从相关的数据源中选取所需的数据并整合成用于数据挖掘的数据集；规律寻找是用某种方法将数据集所含的规律找出来；规律表示是尽可能以用户可理解的方式（如可视化）将找出的规律表示出来。
需要是发明之母。近年来，数据挖掘引起了信息产业界的极大关注，其主要原因是存在大量数据，可以广泛使用，并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识。获取的信息和知识可以广泛用于各种应用，包括商务管理，生产控制，市场分析，工程设计和科学探索等。
数据挖掘利用了来自如下一些领域的思想：来自统计学的抽样、估计和假设检验；人工智能、模式识别和机器学习的搜索算法、建模技术和学习理论。数据挖掘也迅速地接纳了来自其他领域的思想，这些领域包括最优化、进化计算、信息论、信号处理、可视化和信息检索。一些其他领域也起到重要的支撑作用。特别地，需要数据库系统提供有效的存储、索引和查询处理支持。源于高性能计算的技术在处理海量数据集方面常常是重要的。分布式技术也能帮助处理海量数据，并且当数据不能集中到一起处理时更是至关重要。
应用广泛
数据挖掘在各领域的应用非常广泛，只要该产业拥有具分析价值与需求的数据仓储或数据库，皆可利用Mining工具进行有目的的挖掘分析。一般较常见的应用案例多发生在零售业、直效行销界、制造业、财务金融保险、通讯业以及医疗服务等。
于销售数据中发掘顾客的消费习性，并可藉由交易纪录找出顾客偏好的产品组合，包括找出流失顾客的特征与推出新产品的时机点等等都是零售业常见的实例；直效行销强调的分众概念与数据库行销方式在导入数据挖掘的技术后，使直效行销的发展性更为强大；制造业对数据挖掘的需求多运用在品质控管方面，由制造过程中找出影响产品品质最重要的因素，以期提高作业流程的效率。
近来电话公司、信用卡公司、保险公司以及股票交易商对于诈欺行为的侦测都很有兴趣，这些行业每年因为诈欺行为而造成的损失都非常可观，数据挖掘可以从一些信用不良的客户数据中找出相似特征并预测可能的诈欺交易，达到减少损失的目的。财务金融业可以利用 数据挖掘来分析市场动向，并预测个别公司的营运以及股价走向。数据挖掘的另一个独特的用法是在医疗业，用来预测手术、用药、诊断、或是流程控制的效率。
啤酒与尿布
在网络上有一句经典的话叫“哪儿有数据挖掘哪儿就有啤酒与尿布”，说的就是数据挖掘的经典案例。“啤酒与尿布”的故事可以说是营销界的经典段子。故事的时间跨度从上个世纪80年代到本世纪初，甚至连故事的主角和地点都会发生变化――从美国跨越到欧洲。其实，沃尔玛的 “啤酒与尿布”案例是正式刊登在1998年的《哈佛商业评论》上面的，这应该算是目前发现的最权威报道。
“啤酒与尿布”的故事产生于20世纪90年代的美国沃尔玛超市中，沃尔玛的超市管理人员分析销售数据时发现了一个令人难于理解的现象：在某些特定的情况下，“啤酒”与“尿布”两件看上去毫无关系的商品会经常出现在同一个购物篮中，这种独特的销售现象引起了管理人员的注意，经过后续调查发现，这种现象出现在年轻的父亲身上。
在美国有婴儿的家庭中，一般是母亲在家中照看婴儿，年轻的父亲前去超市购买尿布。父亲在购买尿布的同时，往往会顺便为自己购买啤酒，这样就会出现啤酒与尿布这两件看上去不相干的商品经常会出现在同一个购物篮的现象。如果这个年轻的父亲在卖场只能买到两件商品之一，则他很有可能会放弃购物而到另一家商店，直到可以一次同时买到啤酒与尿布为止。
由此，沃尔玛发现了这一独特的现象，开始在卖场尝试将啤酒与尿布摆放在相同的区域，让年轻的父亲可以同时找到这两件商品，并很快地完成购物；而沃尔玛超市也可以让这些客户一次购买两件商品、而不是一件，从而获得了很好的商品销售收入。
我国数据挖掘仍处初级阶段
就目前而言，关联规则挖掘技术已经被广泛应用在西方金融行业企业中，它可以成功预测银行客户需求。一旦获得了这些信息，银行就可以改善自身营销。现在银行天天都在开发新的沟通客户的方法。各银行在自己的ATM机上就捆绑了顾客可能感兴趣的本行产品信息，供使用本行ATM机的用户了解。如果数据库中显示，某个高信用限额的客户更换了地址，这个客户很有可能新近购买了一栋更大的住宅，因此会有可能需要更高信用限额，更高端的新信用卡，或者需要一个住房改善贷款，这些产品都可以通过信用卡账单邮寄给客户。当客户打电话咨询的时候，数据库可以有力地帮助电话销售代表。销售代表的电脑屏幕上可以显示出客户的特点，同时也可以显示出顾客会对什么产品感兴趣。
同时，一些知名的电子商务站点也从强大的关联规则挖掘中的受益。这些电子购物网站使用关联规则中规则进行挖掘，然后设置用户有意要一起购买的捆绑包。也有一些购物网站使用它们设置相应的交叉销售，也就是购买某种商品的顾客会看到相关的另外一种商品的广告。
但是目前在我国，“数据海量，信息缺乏”是商业银行在数据大集中之后普遍所面对的尴尬。目前金融业实施的大多数数据库只能实现数据的录入、查询、统计等较低层次的功能，却无法发现数据中存在的各种有用的信息，譬如对这些数据进行分析，发现其数据模式及特征，然后可能发现某个客户、消费群体或组织的金融和商业兴趣，并可观察金融市场的变化趋势。可以说，关联规则挖掘的技术在我国的研究与应用并不是很广泛深入。
相关链接
发展阶段
第一阶段 电子邮件阶段
这个阶段可以认为是从70年代开始，平均的通讯量以每年几倍的速度增长。
第二阶段 信息阶段
从1995年起，以Web技术为代表的信息系统，爆炸式地成长起来，成为目前Internet的主要应用。中小企业如何把握好从“粗放型”到“精准型”营销时代的电子商务。
第三阶段 EC（Electronic Commerce），即电子商务阶段
EC在美国也才刚刚开始，之所以把EC列为一个划时代的东西，是因为Internet的最终主要商业用途，就是电子商务。同时反过来也可以说，若干年后的商业信息，主要是通过Internet传递。Internet即将成为我们这个商业信息社会的神经系统。1997年底在加拿大温哥华举行的第五次亚太经合组织非正式首脑会议（APEC）上美国总统克林顿提出敦促各国共同促进电子商务发展的议案，其引起了全球首脑的关注，IBM、HP和Sun等国际著名的信息技术厂商已经宣布1998年为电子商务年。
先是，有友题曰：“田家春”，吾作一五言绝句。今复观，有兴，各添二字，作七言绝句，权作玩赏。——序
桑叶芽新萌，麦苗破土生。
风吹尘满面，处处忙早耕。
12/01/07
改为：桑叶芽新萌未已，麦苗破土生不息。
原文：折戟沉沙铁未销，
自将磨洗认前朝。
东风不与周郎便，
1、学习诗歌朗读的节奏，朗读与背诵前两首诗。
2、体味分析两首诗的意蕴，体会其中流露出的作者感情。
3、学习诗人豁达的心胸和对友情的珍惜。
〖教学重点
目标1、2
〖教学难点
目标2
预习指导：
1.自读五首诗，自己解决生字词，初步解决节奏的问题。
2.尽量能背诵，至少熟读。
〖教学过程
[三分钟演讲]内容以心里话为主
一、创设情境，导入 新课：
由学生自由说出学过的描写朋友之间友情的诗，教师做简要总结：我国古代描写很多写朋友之间亲密友情的诗歌，而且非常优秀，至今仍然是人们交友的一笔宝贵财富。今天先来学习一首：《送杜少府之任蜀州》
二、学习《送杜少府之任蜀州》
1、简要介绍王勃，侧重于其年少有才和英年早逝。
2、教师范读，学生齐读，抽三个学生试读，教师纠正(注意节奏)后学生自读三分钟准备背诵。
3.抽查背诵三人后齐背。
4、理解诗意：(学生思考后交流，教师抽样回答：)
A、根据注释试描述一二句的景象。
B、作者是什么方式安慰自己的朋友的?(豁达)
C、谈谈你对“海内存知巳，天涯若比邻”两句的体会。(友情)
5、自由发言：学过本诗后你有何感受?(根据学生情况，有话则长，无话则短，进行一下说话训练。)
6.小结节奏和押韵。
7.齐背一次结束本诗。
三、学习《黄鹤楼》
1、齐背孟浩然的《黄鹤楼送孟浩然之广陵》创设情境，导入 ，简介崔颢。
2、学生齐读后教师范读，抽三个学生读，后学生自读三分钟准备背诵。
3.抽查背诵三人后男女分别对背(一方一句)。
4、理解诗意：
1).教师简析诗的意思，要求学生用自己的话描述本诗所写的景色和作者当时的心情。
(学生先列稿，100字左右)
2).抽查优生答后再抽中等生答。
3).教师针对好的评析。
5、点拨七言绝句的节奏：点到即止，着重让学生通过朗读体会。
6.自由发言：作者的心情可以用哪个字来概括?他为什么会有这样的心情?
(多少不限合理即可)
7、总结：此诗写诗人赌物思人的感受。
四、默写两首诗：
抽查上黑板写。由同学批评。
五、布置作业
1、A类：巩固背诵两首诗并会默写名句并抄写两诗各二次; 预习下三首。
2、B类：熟练默写两首诗。不要有错误字。
3、C类：课后练2两道题。
[说课精要]以诵读为主,通过反复的朗读和背诵,来理解诗的意境,体会作者的感情。为了训练优生的赏析能力，同时训练说话能力，也安排了对诗的感受的分析。
[教学后记]______________________________________________________________________________
诗五首(第二课时)
〖教学目标
1、继续学习诗歌朗读的节奏，朗读与背诵后三首诗。
2、体味分析两首诗的意蕴，体会其中流露出的作者感情。
3、学习诗人对境遇的乐观理解和忧国的思想。
〖教学重点
目标1、2
〖教学难点
目标2
〖教学过程
[三分钟演讲]内容以心里话为主
一、创设情境，导入 新课：
请一学生解释名句：沉舟侧畔千帆过，病树前头万木春的含义，由此创设情境，导入 新课。
二、学习《酬乐天扬州初逢席上见赠》
1、简要介绍刘禹锡，侧重于其独特的思想。
2、教师范读，学生齐读，抽三个学生试读，教师纠正后学生自读三分钟准备背诵。
3.抽查背诵三人后齐背。(以上注意纠正学生的节奏和读音)
4、理解诗意：(学生思考后交流，教师抽样回答：)
A、根据注释试描述一二句情境。
B、作者是什么方式提醒自己的?
C、谈谈你对五六两句的体会。
5、自由发言：学过本诗后你有何感受?(根据学生情况，有话则长，无话则短，进行一下说话训练。)
6.小结节奏和押韵。
7.齐背一次结束本诗。
三、学习《泊秦淮》
1、齐读，创设情境，导入 ，简介杜牧
2、教师范读，抽三个学生读，后学生自读三分钟准备背诵。
3.抽查背诵三人后男女分别对背(一方一句)。
4、理解诗意：
1).教师简析诗的意思，要求学生用自己的话描述本诗前两句的写景和后两句的叙事。
(学生先列稿，100字左右)
2).抽查优生答后再抽中等生答。
3).教师针对好的评析。
5、点拨七言绝句的节奏：点到即止，着重让学生通过朗读体会。
6.自由发言：从本诗中可见作者什么样的思想和心情?你有什么看法?
(多少不限合理即可)(国家兴亡，匹夫有责)
7、总结：
四、学习《夜雨寄北》
1、由学生熟悉的诗句猪八戒的“ 多情自古空余恨 ”(原句是李商的多情自古伤离别)导入 ，创设情境，，简介李商隐
2、教师范读，学生齐读后抽三个学生读，后学生自读三分钟准备背诵。
3.抽查背诵三人后男女分别对背(一方一句)。
4、理解诗意：
1).教师简析诗的意思，要求学生用自己的话描述本诗内容(。
(学生先列稿，100字左右，老师指导)
2).抽查优生答后再抽中等生答。
3).教师针对好的评析。
5、点拨七言绝句的节奏：点到即止，着重让学生通过朗读体会。
6.自由发言：从本诗中可见作者什么样的思想和心情?你有什么看法?
(多少不限合理即可)(怀人)
7、总结：
五、默写三首诗：
抽查上黑板写。由同学批评。
六、布置作业
1、A类：巩固背诵三首诗并会默写名句并抄写三诗各二次，并准备单元测试。
1、早晨才辞别了五彩云霞映照中的白帝城。
2、清晨，朝霞满天，我就要踏上归程。
3、《早发白帝城》是唐代伟大诗人李白在流放途中遇赦返回时所创作的一首七言绝句，是李白诗作中流传最广的名篇之一。诗人是把遇赦后愉快的心情和江山的壮丽多姿、顺水行舟的流畅轻快融为一体来表达的。全诗不无夸张和奇想，写得流丽飘逸，惊世骇俗，但又不假雕琢，随心所欲，自然天成。
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关键词：数据挖掘；企业；决策支持系统
中图分类号：TP18 文献标识码：A 文章编号：1007-9599 （2013） 02-0000-02
1 引言
现代管理理论认为：“现代管理的核心是经营，经营的重点在于决策”。决策已经成为现代企业管理的核心与重点。传统的、凭借个人经验和知识的管理理论、管理方法已经无法满足企业实际发展的需要。只有将现代企业决策理论、科学的决策方法和决策工具有机结合，才能保证企业迅速并正确做出决策。充分利用现代信息技术，为企业决策提供快速准确的决策支持，已成为众多成功企业的共识。
2 传统决策支持系统分析
2.1 决策支持系统。决策支持系统（decision support system，DSS）的概念是美国人在70年代提出来的，它是辅助决策者通过数据库、模型库和知识库，以及人机交互方式进行半结构化或非结构化决策的计算机应用系统。如果说管理信息系统是有效为企业中下层管理者提供决策信息，那么决策支持系统则是向企业的高层管理者提供决策的支持。因此，决策支持系统是管理信息系统（MIS）向更高级发展而产生的。决策支持系统的发展经历了从单机向网络、分布式平台发展的过程，在这个发展过程中，对DSS的开发提出了可重用、分布式应用以及模型跨平台调用等新要求。
2.2 传统决策支持系统的不足。随着企业所面临的市场竞争的加剧，正确而迅速的对市场环境变化做出决策，从海量的数据中有效的提取企业最需要的信息，并进行整合，是所有企业迫切需要的。而传统的决策支持系统不能提供联机服务，使用的数据库系统处理能力低，当数据库中的存档数据信息量大、数据信息跨部门跨系统时，大量辅助于决策的数据不能得到高效的结构化处理。
另外，现有的比较常见的大型数据库系统ORACLE、SYBASE、INFORMIX等虽然都支持多平台，大量访问数据，对于决策支持系统的海量数据数值计算能力还是显得力不从心，因此制约了DSS的持续发展与应用。
随着信息技术飞跃式发展，用于管理和处理信息的技术不断完善。数据仓库发展和应用，OLAP技术以及数据挖掘技术的出现，为解决传统DSS存在的问题提供了“利器”。可以辅助、部分代替甚至为拓展人的智能和决策提供了技术上的支持，完善DSS的应用与发展。
3 数据挖掘在企业DSS中的应用
3.1 数据挖掘。数据挖掘（Data Mining）是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含其中的、人们事先不知的、潜在有用的信息和知识的过程。它可以帮助企业对海量数据进行统计、分析、综合和推理，从而利用现有数据预测未来。数据挖掘过程一般主要分为三个主要阶段：数据准备、挖掘操作、结果分析与处理。
3.2 数据挖掘在企业应用领域。目前，数据挖掘在企业应用的领域主要有市场销售分析与预测、生产过程优化、金融风险分析、股票分析和预测、气象预报等。例如针对企业的人力资源管理需求，可以构建本企业的人力资源数据仓，并利用选择树分类器对其进行数据挖掘；针对旅游企业的管理需要，构建旅游企业的数据仓库，并利用决策树分类器挖掘；针对零售连锁业的发展需要，构建连锁超市数据仓库，并通过对其进行数据挖掘实现。
3.3 数据挖掘在企业级的应用分析。企业的经营决策者很关注其客户对企业销售收益的贡献度，通过数据仓库中的客户信息结构化分析，可以将客户进行划分，对不同客户实施不同的优惠政策。给贡献度高的优质客户特殊的待遇或服务，固化这部分客户。
如果通过决策支持系统能够从企业的客户信息和销售信息中分析统计出对企业的销售收入贡献度最高的客户锁定在某一行业，企业便可以对这个行业的客户进行深度挖掘，研究客户的需求，对这一特定的人群提供针对性的优惠政策，开展适合的推广活动来获取更多的相关客户，提高产品的销量，使企业销售收益递增。
数据挖掘的企业级应用目标便是挖掘企业客户的基本需求、偏好、地域等信息与其对企业销售收益贡献之间的直接联系与相关联系。下面将对数据挖掘在企业市场销售预测中的实际应用为例进行分析。
3.3.1 数据准备阶段。在某企业的数据仓库中存储着大量的客户信息和销售信息（以二维表的形式），这些二维表中可以提取和查询客户基本信息和购买信息。通常情况下，客户信息表中主要存放以下信息：客户编号、客户姓名、客户性别、客户地址、客户等级。销售信息表中主要存放客户编号、商品编号、购买时间、购买地点、购买数量、购买单价等相关信息。这也为数据挖掘的进行提供了基本的数据来源。
在数据挖掘前，要对表中的数据进行处理，数据处理的具体工作主要包括以下几个方面：（1）汇总客户的总消费金额。（2）对消费金额进行等级化处理。（3）生成最终的客户购买表。
3.3.2 数据挖掘模型建立阶段。选择数据挖掘工具时，要全面考虑多方面的因素，Ms Analysis Service的数据挖掘工具是个不错的选择，包含了Microsoft决策树和聚集两种数据挖掘算法。针对不同系统的特点应使用不同的数据挖掘算法建模。本例将基于Microsoft决策树算法进行客户消费金额预测。
Microsoft决策树算法是基于分类概念的，用于对离散和连续属性进行预测性建模。算法根据培训集中的数据构造决策树， 特定事例在决策树中构成一个节点，算法也决定了节点所放的位置。
基于Microsoft决策树算法，在构建客户消费金额预测模型时的具体步骤如下：（1）选择业务数据集。本例的业务数据集就是数据准备后得到的成果――“客户消费金额表”。（2）选择关键事例。通常将能够标识不同事例的属性作为关键事例，本例将“客户编号”作为关键事例，用以区分不同客户。（3）选择输入列和可预测列。可以选取结构化的信息作为输入列，本例选择：客户编号、客户性别、客户地址、客户等级等信息作为输入列。而选取消费金额等级作为预测列。（4）生成决策树。对数据进行处理，决策树算法将根据已有数据自上而下生成相应的决策树。决策树算法能够从一个或多个预测变量中，针对类别因变量，预测出个例的趋势变化关系。
3.3.3 结果解释、评价和应用阶段。本例是针对某企业提供的客户相关数据信息，进行客户消费金额挖掘，企业将客户从高到低分为“五级、四级、三级、二级、一级”，通过系统挖掘分析得出以下企业客户和销售收益贡献之间存在的关联关系：（1）客户性别为“女”的，其消费金额要高于男性客户。（2）客户地址为“本市”的，其消费金额远多余非“本市”的客户。（3）信誉等级为“五级”的客户，其消费金额要高于其他等级的客户。
通过观察分析这棵决策树，企业能够更好的抓住客户，赢得客户。
4 结束语
数据挖掘技术为企业决策支持系统的开发、设计、升级更新提供了有效的途径。基于数据挖掘的决策支持系统在技术上有效解决了企业决策难以进行预测和分析的问题。实践表明，数据挖掘技术在企业级的应用给企业带来了巨大的社会效益和经济效益。基于数据挖掘的企业决策支持系统是更高层次上的系统整合，数据来源更广泛，集成度更高，挖掘目标更细化。
1、村晚这首诗题目的意思是村子里的晚上。
2、《村晚》是南宋诗人雷震创作的一首七言绝句。这是一首描写农村晚景的诗：形象描绘了一幅有着四周长满青草的池塘、似被山咬住的红红落日以及放牛回家的孩子横坐在牛背，用短笛随便地吹奏着不成调的曲子。诗人即景而写，构成了一幅饶有生活情趣的农村晚景图，抒发了诗人对乡村晚景的喜爱和赞美之情。
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