数据挖掘技术应用精选(九篇)

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第1篇：数据挖掘技术应用范文

【关键词】信息时代；数据；利用；挖掘；应用

1.数据挖掘的起源

随着科学技术的日新月异，信息正在处于爆炸的时代，但是在数据庞大的背后，人们对其利用和提取的价值是有限的，有时候是不能满足现实的需要。当前大部分只是对所有的数据进行储存、统计、查询，很难找出数据背后存在的某种关系和规律，更不能对数据的未来发展进行准确的预测。这也就导致了虽然信息数据非常多但是价值却占到很少的一部分。正是因为有这种情况的产生，信息挖掘技术才会得到发展和应用。

2.数据挖掘的定义

所谓的信息挖掘通过对一些已有的数据存在不确定性、信息量大、不完整的数据进行分析提取，提取出数据背后存在的一些价值和有用的信息。通过对这些数据的分析提取为一些技术部门和相关的人员的战略决策提供很大的支持。

3.数据挖掘的过程

数据的挖掘是通过数据挖掘算法提取出数据模型，还有就是针对数据挖掘所采取的一些方法和步骤，一般都是经历几次甚至多次的处理过程。最后才会在数据上提取到其存在的潜在价值，整个过程主要包括一下几个阶段。

（1）目标定义阶段

做任何事情之前通过对将要做的事情进行计划分析，然后制定对所做这件事情需要达到的目标，这样事情就会很容易成功。数据挖掘也不例外，在对数据进行挖掘的时候，需要相关的人员了解和明确对所挖掘的数据要达到的目的，这也很大程度上会决定数据挖掘的成功与否。因此相关人员要在指定明确的目标，然后选择一定的技术手段和方式对数据进行挖掘。

（2）数据准备阶段

根据已有的数据挖掘目标，就应该对所有的数据进行分析处理，大略的挑出能达到目标的一些数据，剔除一些没有意义的数据。还有就是对数据进行一些变化，主要就是为了能够在一些有特征的数据找出符合要求的数据，减少在数据挖掘过程中需要考虑的其他因素。

（3）数据挖掘阶段

这个阶段是整个数据挖掘阶段最重要、最核心的阶段。相关的工作人员应该在已有的数据挖掘目标的基础上选择合理、科学的数据挖掘方法对数据进行挖掘，提取出数据背后隐藏的价值。

（4）数据挖掘结果解释和评估阶段

首先应该对数据挖掘出来的信息进行研究，把最终满足要求的数据提取出来。因为数据的挖掘的最终目的就是为客户服务，所以还应该针对客户的一些特殊要求对挖掘出来的数据进行提炼，经过客户对所挖掘的数据结果的评估后，将一些不满足要求的数据剔除。还有就是把挖掘的数据应该进行合理的优化使其更加人性化，给客户优质的服务。

4.数据挖掘的研究方向

（1）对于数据挖掘系统来说，其不可能对各类型的数据进行数据挖掘，因此应该针对不同类型的数据研究出不同的数据挖掘系统，这样就可以在数据挖掘时能够快速、高效的对数据进行挖掘。

（2）数据挖掘系统应该具备能够对数据进行高效率的挖掘，因为随着信息化时代的到来，数据会越来越多，越来越复杂。如果其系统不能高效的工作，会很大程度上影响到数据挖掘的整体进度。

（3）数据挖掘结果的准确性、通俗性以及有效性也是数据挖掘所需要达到的，只有这几方面都能满足要求，才会能够很好的服务客户。

（4）随着信息时代和科学技术的快速发展，人们也越来越关注到一些个人隐私。所以在对数据挖掘的过程中不应该侵犯到他人的隐私。还有就是对挖掘出来的数据有一定的安全保护措施，防止数据丢失。

（5）挖掘出来的数据也应该能够及时的和现有的数据进行结合和补充，这样就能使数据得到更广泛的应用和利用。

5.数据挖掘的应用领域

随着科技的不断发展和信息化时代的到来，数据挖掘技术也取得了一些成就，在许多行业也得到了一定的应用

（1）科学研究

因为许多科学研究的数据的大量性、复杂性使得一般的分析工具很大对数据进行分析、提取，因此数据挖掘技术在这种情况下深受科学研究方面的广大欢迎，其也在这个行业得到了快速的发展和应用。通过数据挖掘在科学研究的应用，促进了科学的快速发展，使其能够为社会提供有价值的科学成果，为国家做出贡献。

（2）风险分析和欺诈辨别

因为许多行业的数据存在具有庞大性、真假难辨性，所以对这些数据进行挖掘分析，分析出有价值、真的数据，防止因为假的数据给我们带来的不必要的麻烦。还可以经过对数据的挖掘分析提高对风险的分析能力。还有就是一些行业的数据可能被不法分子利用对人们进行欺诈，通过数据挖掘可以对这些数据进行辨别，从而避免了经济损失。

（3）制造业的应用

数据挖掘一般就是对制造业的制造部件的缺陷进行分析，通过分析挖掘出能够优化制造部件的数据，从而避免制造部件的缺陷。

（4）学校教育的应用

学校的数据也是非常庞大、复杂的，因此数据挖掘也在学校的各个信息系统得到了一定的应用。学校通过数据挖掘挖掘出对学校、老师、学生有价值的数据，从而让学校科学的管理，老师更加高效的工作和教学，学生更加高效的学习。

参考文献：

[1] Jiawei Han.Data Mining：Concepts and Techniques[M].机械工业出版社.2004

[2] 刘同明等.数据挖掘技术及其应用[J].北京：国防工业出版社.2001.（9）

[3] 康晓东.基于数据仓库的数据挖掘技术[J].北京：机械工业出版社.2004.（1）：131～175

第2篇：数据挖掘技术应用范文

[关键词] 数据挖掘 商业决策 数据分析

一、应用数据挖掘技术支撑商业管理理念的实施

商业管理理论及理念的研究一直没有停歇，那面是“二八原则”,这面又是“蓝平长二”，无论是什么，其宗旨都是为使企业能在激烈的商业竞争中审时度势，迅速出击，知己知彼，百战不殆。任何好的商业决策都必须及时、准确，有真实可靠的事实与数据为依据。商业组织如果感觉不灵敏，很容易陷入“夜半临深池”的危险境地却不自知，有先进的管理理念也无济于事。面对日益复杂的竞争环境，数据挖掘技术应运而生。

数据挖掘技术基于人工智能、机器学习、统计学等技术，可高度自动化地从深层次上分析商业组织在运营过程中积累的海量业务数据，抽取重要信息，使商业组织大大提高认知其组织内外环境的能力，灵活应对突发事件，迅速制定合理决策，使先进的商业管理理念落到实处。

二、数据挖掘功能及其所能解决的典型商业问题

1.关联分析

关联分析是从大量的数据中发现项集之间相关关系或因果结构的数据分析方法。通过对大量销售数据的分析，可以发现两种或多种商品之间存在的关联关系，据此可改变商品的摆放位置，制定捆绑销售等策略。亚马逊及当当等购物网站在用户选择商品后及时给出的其他商品的推介就是利用关联分析得到的。

2.分类与预测

分类与预测是通过对当前数据集合的描述以识别未知数据的归属或预测未来数据的发展趋势。通过对大量销售数据的分析，可以确定特定客户的兴趣、消费习惯、消费倾向和消费需求，进而推断其下一步的消费行为，据此进行定向营销和推送服务，必将大大节省营销成本，获得良好的营销收益。

3.聚类分析

聚类就是按照事物的某些属性把事物聚集成类。聚类之前类的数量及类的特征都是未知的。应用聚类技术能发现不同客户群并刻画出客户群的特征，据此制定营销策略和客户服务策略，如超市根据客户聚集地中心点制定班车路线，制定商品宣传策略等。

4.孤立点分析

数据库中包含的与其他数据行为或模型不一致的数据对象称为孤立点，在数据库中查找识别孤立点的技术即为孤立点分析。在银行、电信等行业的业务数据中发现的孤立点可能预示着欺诈行为，尽早识别，可以为企业减少不必要的经济损失。另外可用于网络的入侵检测，生态系统的失调检测，特殊病种检测等。

5.时序演变分析

时序演变分析是建立事件或对象行为随时间变化的规律或趋势的模型。据此方法利用股市交易信息可分析股市的波动趋势，利用商业交易信息可分析出产品的销量变化趋势、目标市场发展趋势等，利用天气状况数据可分析天气的变化趋势等。

6.文本信息抽取

文本信息抽取是从非结构化的文本中提取重要信息的过程。利用该技术可获取竞争情报，可从新闻等文本中动态抽取日期、地点和人物等信息，并借助关联分析方法进一步识别出产品、企业、人、事件和地点之间的关系，使企业对竞争环境的感知更敏锐。

7.Web挖掘

Web挖掘是指从网络环境中提取有价值信息的过程。如搜索引擎的应用；如分析网站的参观者和购买者的高频率浏览路径，以确定用户对某产品的需求，发现用户的个人喜好，发现用户的去留倾向……据此可改变网页的设置，为用户提供个性化服务，改变受欢迎产品的经营和宣传策略等。

三、数据挖掘流程及所面对的问题

数据挖掘流程可描述为“数据选择数据预处理数据挖掘模式评估知识表示”。

数据挖掘首先根据分析目标从数据源中选取与业务相关的数据。数据源是存储业务数据的数据库或数据仓库。选取的数据通常会存在不完整、含噪声(错误数据)、不一致等问题，需要预处理数据使数据适合于挖掘。在这一过程中元数据起了非常重要的作用。

数据挖掘之前必须选定数据挖掘模型，即先做出某种假定，关联分析、聚类分析及分类与预测为不同的挖掘模型。分析商品销售数据时假定其中某些商品具有相关性，则选择关联分析模型，若挖掘的结果找到了产品A的购买带来产品B的购买则是具体的模式。最终需要评测这种模式是不是真实有效且对商业决策有指导意义（模型评估，利用兴趣度度量加人的识别），保留有意义的模型，并用一种用户容易理解的方式表达出来(知识表示)。

数据的选择和预处理会直接影响数据挖掘的结果。另外任何一种挖掘模型和挖掘算法都不是万能的，不同的商业问题需要用不同的方法去解决。对于特定的商业问题和特定数据可能有多种算法，需要评估以选取最佳算法。

四、总结

数据挖掘作为正在兴起并得到广泛应用的信息技术具有巨大的商业价值，特别是在银行、电信、保险、交通、网上商城、超市等商业领域都有很好的表现。数据挖掘技术可以组织并深层次分析企业积累的海量业务数据，预测客户行为，预测产品状况，预测市场走势，帮助决策者正确判断即将出现的机会，调整策略，减少风险。因此利用数据挖掘技术必将大大提高商业组织利用信息的能力，使得信息更好地为决策服务。

但数据挖掘不是万能的，在实际应用中还要受到许多限制。有足够的合适的数据，选择恰当的模型和算法，有决策者的支持等都是有效应用数据挖掘技术的必要条件。

参考文献:

[1]李佩钰等:蓝平长二 商业理论洛阳纸贵，biz.省略

[2]栾世武:数据挖掘给企业应用带来什么,省略ki.省略

第3篇：数据挖掘技术应用范文

【关键词】数据挖掘 知识获取 数据库

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。

一、数据挖掘

数据挖掘是从数据仓库中提取出可信的、新颖的、有效的并能被人理解的模式的高级处理过程。所谓模式，可以看作是我们所说的知识，它给出了数据的特性或数据之间的关系，是对数据包含的信息更抽象的描述。如：成绩优秀的学生学习都非常刻苦；发烧的人是因为患了感冒等。模式的表示方法很多，可以利用图形、文字、表达式等方式表示；所谓处理过程是指数据挖掘是一个多步骤的对大量数据进行分析的过程，包括数据预处理、模式提取、知识评估及过程优化。知识提取往往需要经过多次的反复，通过对相关数据的再处理及知识学习算法的优化，不断提高学习效率。

二、数据挖掘的技术算法

在数据挖掘的处理过程中，数据挖掘引擎是最为关键的，而决定数据挖掘引擎的算法主要有以下几类：

（一）数据挖掘的信息论方法

该类方法是利用信息论原理，计算数据库中各字段的信息量，建立决策树或者决策规则树。比较重要的有ID3方法和IBLE方法。

（二）数据挖掘的集合论方法

粗集方法：在数据库中将元素看成行对象，列元素看成属性（分为条件属性和结论属性）。等价关系定义为不同对象在某个属性上相同，这些等价关系的对象组成的集合称为该等价关系的等价类。条件属性上的等价类E与结论属性上的等价类之间有三种关系：下近似，Y包含E；上近似，Y和E的交非空；无关，Y和E的交为空。对下近似建立确定性规则，对上近似建立不确定性规则（含可信度），对无关情况不存在规则。

概念树方法：数据库中记录的属性字段按归类方式进行抽象，建立起来的层次结构称为概念树。

（三）数据挖掘的仿生物方法

神经网络方法：神经网络通过学习待分析数据中的模式来构造模型，一般可对隐类型进行分类，用于非线性的、复杂的数据。神经网络由“神经元”的互连或按层组织的结点构成。通常，神经模型由三个层次组成：输入、中间层和输出。每一神经元求得输入值，再计算总输入值，由过滤机制比较总输入，然后确定其自己的输出值。可通过连接一组神经元来模型化复杂行为。当修改连接层的“连接度”或参数时，神经网络就进行了“学习”和“训练”。这里，神经网络用恰当的数据仓库示例来训练。目前，神经网络以MP和Hebb学习规则为基础，建立了三大类多种神经网络模型。

三、数据挖掘技术的应用

首先介绍一个著名的实例：SKICAT。然后结合实际具体探讨数据挖掘技术在Bayesian中的应用。

（一）天文数据分析中的数据挖掘

数据挖掘在天文学上有一个非常著名的应用系统：SKICAT[外3]。它是美国加州理工学院（CIT）与天文科学家合作开发的用于帮助天文学家发现遥远的类星体的一个工具。SKICAT既是第一个获得相当成功的数据挖掘应用，也是人工智能技术在天文学和空间科学上第一批成功应用之一。利用SKICAT，天文学家已发现了16个新的极其遥远的类星体，该项发现能帮助天文工作者更好地研究类星体的形成以及早期宇宙的结构。

（二）Bayesian网络中的数据挖掘

Bayesian网是由变量及其关联组成的有向图。它主要用于处理实际应用中遇到的不确定信息。图中还带有各变量的概率分布，定量的概率信息被表示为条件概率表中在决策前对实际问题的先验的理解与把握。

然而，针对实际问题建立一个应用于决策的Bayesian网络时存在两个问题。首先，我们常常是凭个人对问题的经验与理解来建立模型的，因此建立的模型很难反映问题的客观实际。其二，在确定Bayesian网中的条件概率表时，我们需要用定量的数值以支持计算，但实际中，人们很难给出一个具体概率值，一般的应用往往是根据经验，这就要求我们有一个合理的方法，从大量杂乱无序的数据中将它们找到，并填入条件概率表中去。

而数据挖掘技术恰恰为我们提供了一系列有效的方法来寻找隐藏于大规模数据之中的有用数据，以解决以上两个问题。在Bayesian建模中，我们需要找到各变量之间的关联，这种关联与关系数据库理论中的函数依赖（Functional Dependence）近似，后者表示了关系表中各属性（Attribute）之间的依赖关系，而前者表示Bayesian网中各变量是关系表中的属性时，两者的表示含义是一致而和谐的。因而，只要在关系表的元组中发掘出函数依赖，便可以认清Bayesian网中各变量之间的关系，从而给建模予以理论依据，并且在数量上以具体值作为技术支持。

将数据挖掘中函数依赖的挖掘与Bayesian网技术结合起来[外4]，将带来以下好处：简化Bayesian网的结构； 根据所挖掘出的函数依赖的置信度，可以使Bayesian网中各结点关联更加清晰且有理可寻。

第4篇：数据挖掘技术应用范文

    随着信息技术的发展,采集的数据量的急剧加大,此时产生了数据挖掘,它就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中,提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。在对大量的数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理过程中,从而提取得到对一些决策数据的支撑。

    数据挖掘是一个由数理统计到人工智能,进而到机器学习的逐步演变、变化过程。它是一门交叉的学科,是一门涉及广泛的学科,是一门在社会的发展历程中不断前进变化的学科。它所涉及到的内容包括数据库技术、人机智能、知识库系统、知识获取、神经网络、统计学、模式识别、信息检索等,并且在跟着发展的需要、学科的进步变化而不断发展、向前。

    由于数据量之大,传统的统计分析方法主要是对没有明确假设的前提下去挖掘信息,只会使得效率低下,同时,对于问题的解决也在大打折扣,处理的结果不理想,传统的这种方法没有找到数据之间的内在联系,这样只是看到过去,不能很好的预测未来,对所要探索的目标不能得出想要的结论;而数据挖掘是将所得到的信息是对前者的补充,得到未知的潜在的东西,是在原有的基础上发现那些没法预料的、不是靠感官所能察觉的,甚至是一些与生活所违背的,它更是人工智能和统计分析的结合,是对传统技术的进一步拓展,由于对数据分析要求的进一步提高,也正是这一些特征才使得数据挖掘的结果而更加有意义与价值。

    二、数据挖掘的相关技术与在经济统计中的应用

    正是由于对于数据的大量收集、先进的计算机技术、数据算法的产生、超大规模数据库的出现、数据访问速度的提升、对数据进行精深统计方法计算的能力等等一系列东西的出现,从而一步步使得数据挖掘技术的作用越来越广泛。对于经济统计准确性与实用性的需要,数据挖掘技术才开始慢慢渗透到经济统计工作中。数据挖掘技术的主要方法有:

    统计分析方法,数据库字段项之间存在两种关系,函数关系和相关关系,即能用函数公式表示的确定性关系与不能用函数公式表示,但仍是相关确定性关系。即利用统计学原理对数据库中的信息进行分析。

    神经网络方法,是一种模拟人脑信息加工过程的智能化信息技术。就像人的神经网络的过程一样,经过输入、分析、输出的过程,而在经济统计过程中得到实际应用。它为我们提供了一种完整的、准确的处理过程,使得经济运行模式就像人在接受处理信息的过程一样而形象化、具体化、实用化,更好地取得经济过程中各个部分之间的联系,从而获得对经济问题的分析,获得处理办法。

    决策树是一种用于预测模型的算法,是基于统计理论的非参数识别技术,通过对大量数据的有目的分类,找到有价值、潜在的信息。正是由于分类速度快,描述简单,特别适合对经济运行过程中出现的大规模数据的处理工作。

    粗集理论的方法,是一种研究不精确、不确定知识的数学工具,是通过对上下近似集来出来不确定问题。它算法简单,易于操作;不需要给出额外信息;简化输入信息的表达空间。对于不确定的经济因素提供了一种思维方法,正是通过这种近似原则,使得经济决策更加的与需求所接近,为最大利益化的获得给予有力支撑。

    遗传算法,是一种根据生物自然选择与遗传机理的随机搜索算法,其思路是根据社会问题,在指定对象的人群中去采集信息,通过对隐含信息的整合、分析,进而得到结果。它具有隐含性、易于和其它模型结合,可以对隐含数据进行采集,而后把挖掘出的数据加以分析,进而得到应用。经济问题是一个发展变化的问题,内部有着千丝万缕的联系,参照遗传算法,我们就可以通过源头开始,一步步向下延伸,去提取数据,进行整体分析,这样就把经济问题具体化、直接化、目标化,使得问题的研究更加直观,把隐性的表现化,促使经济统计工作更加简单、直白。

    三、数据挖掘流程在经济统计中的体现

    定义问题,对于经济问题,要定义出所要探究的问题,确定数据挖掘的目的。1.数据准备,选择数据,数据预处理。即对所要探究的经济问题所涉及到的数据进行采集,做好前期的一些处理工作,使得数据得到简化,为后续工作的顺利进行做准备。2.数据挖掘,根据数据的类型和数据的特点选择相应的算法,利用人工智能、统计等方法,去发掘出有用的信息。3.结果分析,对上述得到的结果进行分析、评估,进而通过这一步骤去调整上面的方法,使得结果更加贴切。4.知识的运用,将得到的结果应用到实际经济问题中去,进而实现经济的良好运行与发展。

第5篇：数据挖掘技术应用范文

关键词：数据挖掘 移动通信 应用

中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2012）09-0032-01

自20世纪50年代中期开始，计算机及网络技术的蓬勃发展，将社会前进的步伐带入了信息时代。当下是一个信息爆炸的时代，每一分钟都有大量的信息涌现。这大量信息的产生一方面给人们带来了便利，另一面这种信息爆炸现象的负面作用也愈发明显：信息量巨大，难以一一消化，同时这其中真伪难辨，给信息安全带来威胁；由于信息的载体形式多种多样，也为有效处理信息造成困难。信息爆炸却知识贫乏，如何从海量的信息中提取有用的知识。不是被信息淹没，而是有效利用信息。数据挖掘技术因此应运而生，并成为计算机技术发展的热点。

1、数据挖掘技术概述

所谓数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程[1]。数据挖掘是一门交叉学科，涉及到数据库技术、统计学、可视化、机器学习、信息科学等多种学科。数据挖掘技术除了对数据进行基本的查询，更重要的是从无序的数据中挖掘、整理信息，提取知识，进而提供决策支持。

1.1 数据挖掘的原理

数据挖掘的原理可以简单概括为6个过程：确定任务目标，熟悉研究领域内的数据及背景情况，明确数据挖掘的目标；建立数据仓库，即对根据要求对数据进行选择，选择与任务目标相关的数据；进行数据预处理，精简数据，除去冗余的数据信息，并统一形式，便于处理；数据挖掘，根据目标确定算法，并选择适合参数、建立模型；评估、解释和应用模型，必要时进行反复提取；知识评价，将提取的数据知识提供给用户试用，并进行反馈[2]。

1.2 数据挖掘的常用技术

对数据进行分析的常用技术包括有聚类、分类、回归分析、关联原则、偏差分析等等[3]。聚类分析是以相似性、差异性对数据进行分析，同一组数据相似性尽可能大，不同组数据差异性要明显，分类反之。回归分析是分析数据属性随时间的变化，探索不同数据间变化的依赖关系。关联原则即探寻数据间的关联及相互关系。偏差分析主要是对数据库中的异常记录，反常实例进行分析，寻找有意义的差别。

数据挖掘的常用技术主要来自以下相关领域：统计学、决策树、人工神经网络、遗传算法、粗集、模糊逻辑、可视化技术等。数据挖掘的应用十分广泛，主要有商业应用，多应用于市场营销、金融、银行、制造和通信领域；在科学研究方面，对生物、医学、气象、水文、地质和考古等学科的科研工作都有积极作用。

2、我国移动通信现状概述

近年来，移动通信领域迅猛发展，成为人们日常生活中不可或缺的沟通手段。移动通信的服务从最初提供简单通话服务发展成综合服务，包括语音、图像等多种类的信息传递。随着技术的不断发展和人们需求的多样化，计算机及网络等方式综合应用于通信领域已是大势所趋。利用数据挖掘技术可以有效利用资源，能够提高通信领域的工作效率，改善服务质量。1998年我国的移动通信业开始兴起，其后的发展速度令人咋舌，为世界之最。中国移动通信业的发展世人侧目，而且还具有巨大提升潜力和盈利空间。产业内部的竞争状态取决于五种基本竞争作用力[4]，即进入威胁、替代威胁、买方侃价能力、供方侃价能力和现有竞争对手的竞争。

3、数据挖掘技术在移动通信中的应用

移动通信业在信息化过程中得到了长足的发展，各类应用系统被广泛应用，如计费系统、综合业务系统等，在较为完整的保存历史数据的同时，也造成的海量数据的冗余，无法有效为使用者提供有用的信息。另一方面，海量数据的存在也为计算机设备的有效运行带来困扰。如何满足用户日益提高的需求的同时降低成本、提高效益，成为移动通信发展的重大课题。

数据挖掘技术成为解决这一问题重要手段，由于日益激励的竞争、数据电子化程度较高、用户关系管理系统的建立等多方面原因，中国移动通信等电信企业已经将该技术纳入企业的经营中。

3.1 数据挖掘应用的典型技术

数据仓库的建立，共建一个可以共享移动通信业务数据的平台，采用合适的算法对数据信息进行挖掘，获得对有用信息，对运营商的发展提供科学技术支持。

决策树技术的应用，该技术可对具有不同特性的商品的营销生成相应的模型，有效区分用户群体，对不同的群体采取不同的应对策略。关联规则的应用于告警相关性分析，快捷查出故障点及发生原因。同时APriori算法可确定告警之间的关联，方便维护及管理，提高工作效率。

3.2 数据挖掘技术应用于移动通信中的作用

业务预测通过分析用户的历史信息包括用户个人数据及使用情况，确定业务发展的关键影响因素。通过对相关因素进行合理的预测，确定未来业务发展的可能状况。从而为下一步业务的开展、制定战略等提供决策依据。同时可以根据发生的实际情况对预测的算法、模型进行改善。主要应用的算法有时间序列模式、神经网络预测。

数据挖掘还可以对用户忠诚度的进行预测和控制，“用户忠诚度”是指用户更换运营商的可能性。通过对离网标识、用户信息资料、呼叫数据、账户和付费数据及其他数据的分析对用户忠诚度进行预测，采取相关措施，从而最大限度的保留用户量。

通过对分类和聚类算法对用户群体进行细分，为一对一营销和相关新产品的开发提供基础。用户呼叫模式是通过用户的通话详单来进行分析，使得运营商掌握用户行为特征，以制定不同的营销策略。数据挖掘技术还可应用于网络资源管理，大客户特征识别等，通过对相关数据的分析，为运营商提供决策支持。

数据挖掘系统被开发出来已广泛应用到社会生活的各个方面，虽然效率方面不尽如人意，但是随着硬件的改善，算法的改进，数据挖掘技术在移动通信中的应用乃至各行各业都会有迅猛的进展。

参考文献

[1]陈东鹏.数据仓库技术在移动通信领域的应用.电信科学，2001，（5）：34-35.

[2]王扶东，朱云龙，薛劲松，李兵.基于数据挖掘的客户关系分析评价系统.东南大学学报（哲学社会科学版，2002，10（4）：99-102.

第6篇：数据挖掘技术应用范文

关键词：商务智能数据挖掘第三方物流研究

在当今竞争日益激烈的市场环境中，第三方物流企业都希望能够从浩如烟海的商务数据以及其他相关的物流业务数据中发现带来巨额利润的商机。只有那些利用先进的信息技术成功地收集、分析、理解信息并依据信息进行决策的物流企业才能获得竞争优势，才是物流市场的赢家。因此，越来越多的物流管理者开始借助商务智能技术来发现物流运营过程中存在的问题，找到有利的物流解决方案。

商务智能技术应用现状

我国加入了WTO，在许多领域，如金融、保险、物流等领域将逐步对外开放，这就意味着许多第三方物流企业将面临来自国际大型跨国物流公司的巨大竞争压力。国外发达国家各种企业采用商务智能的水平已经远远超过了我国。美国PaloAlto管理集团公司1999年对欧洲、北美和日本375家大中型企业的商务智能技术的采用情况进行了调查。结果显示，在金融领域，商务智能技术的应用水平已经达到或接近70%，在营销领域也达到50%，并且在其他应用领域对该技术的采纳水平都提高约50%。现在，许多第三方物流企业都把数据看成宝贵的财富，纷纷利用商务智能发现其中隐藏的信息，借此获得巨额的回报。

据IDC对欧洲和北美62家采用了商务智能技术的企业的调查分析发现，这些企业的3年平均投资回报率为401%，其中25%的企业的投资回报率超过600%。调查结果还显示，一个企业要想在复杂的环境中获得成功，高层管理者必须能够控制极其复杂的商业结构，若没有详实的事实和数据支持，是很难办到的。因此，随着数据挖掘技术的不断改进和日益成熟，它必将被更多的第三方物流企业采用，使更多的物流管理者得到更多的商务智能。

商务智能技术的组成

具体地说，商务智能技术有数据仓库(datawarehousing)、联机分析处理(on-lineanalyticalprocessing，简称OLAP)、数据挖掘（datamining），包括这三者在内的用于综合、探察和分析商务数据的先进的信息技术的统称就是商务智能技术。

数据仓库是一个面向主题的、集成的、随时间变化的主要用于决策支持的数据的集合。一般来说，大的物流公司或企业内存在着各种各样的信息系统，这些应用驱动的操作型信息系统为企业不同的物流业务系统服务，具有不同接口和不同的数据表示方法，互相孤立。利用数据仓库技术可以动态地将各个物流企业子系统中的数据抽取集成到一起，进行清洗、转换等处理之后加载到数据仓库中，通过周期性的刷新，为物流用户提供一个统一的干净的数据视图，为数据分析提供一个高质量的数据源。

对于数据仓库中的数据，可以使用一些增强的查询和报表工具进行复杂的查询和即时的报表制作，可以利用OLAP技术从多种角度对物流业务数据进行多方面的汇总、统计、计算，还可以利用数据挖掘技术自动发现其中隐含的有用的物流信息。

数据挖掘又称知识发现（KnowledgeDiscoveryinDatabase，简称KDD），是从大量数据中抽取有意义的、隐含的、以前未知的并有潜在使用价值的知识的过程。数据挖掘是一个多学科交叉性学科，它涉及统计学、数据库、模式识别、可视化以及高性能计算等多个学科。利用数据挖掘技术可以分析各种类型的数据，例如结构化数据、半结构化数据以及非结构化数据、静态的历史数据和动态数据流数据等。

数据挖掘技术在第三方物流企业的应用分析

数据挖掘是从大量的、不完全的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的数据中发现其潜在规律的技术，是当前计算机科学研究的热点之一。随着信息技术的高速发展，积累的有关物流行业的数据量剧增，如何从大量的物流数据中提取有用的知识成为第三方物流企业当务之急。数据挖掘就是为顺应需要应运而生发展起来的数据处理技术。

数据挖掘的对象

关系数据库(relationaldatabase)中通常存储和管理的是结构化的数据，它将一个实体的各方面信息通过离散的属性进行描述。而文本数据库（textdatabase）或文档数据库（documentdatabase）则通常存储和管理的是半结构化的数据，例如新闻稿件、研究论文、电子邮件、书籍以及WEB页面等都属于半结构化数据。空间数据库、多媒体数据库中存放的是非结构化数据，例如地图、图片、音频、视频等都属于非结构化数据。相对于半结构化和非结构化数据来说，针对结构化数据的数据挖掘技术比较成熟，市场上有很多的商品软件可以使用，用的较多的包括IBMIntelligentMiner、SASEnterpriseMiner、SGIMineSet、ClementineSPSS以及MicrosoftSQLServer2000等。关于半结构化和非结构化的数据挖掘软件尚不多，相应的算法相对还较少。从另一个角度来说，数据挖掘的分析对象分为两种类型：静态数据和数据流（datastream）数据。现在的多数数据挖掘算法是用于分析静态数据的。

数据挖掘的分析

无论要分析的数据对象的类型如何，常用的数据挖掘分析包括关联分析、序列分析、分类、预测、聚类分析以及时间序列分析等。

关联分析关联分析是由RakeshApwal等人首先提出的。两个或两个以上变量的取值之间存在某种规律性，就称为关联。数据关联是数据库中存在的一类重要的、可被发现的知识。关联分为简单关联、时序关联和因果关联。关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。一般用支持度和可信度两个阀值来度量关联规则的相关性，还不断引入兴趣度、相关性等参数，使得所挖掘的规则更符合需求。关联分析主要用于发现不同事件之间的关联性，即一个事件发生的同时，另一个事件也经常发生。关联分析的重点在于快速发现那些有实用价值的关联发生的事件。其主要依据是事件发生的概率和条件概率应该符合一定的统计意义。对于结构化的数据，以物流客户的采购习惯数据为例，利用关联分析，可以发现物流客户的关联采购需要。例如，对于第三方物流企业来说，一个托运货物的货主很可能同时有货物的包装、流通加工等物流业务的需求。利用这种知识可以采取积极的物流运营策略，扩展物流客户采购物流服务的范围，吸引更多的物流客户。通过调整服务的内容便于物流顾客采购到各种物流服务，或者通过降低一种物流业务的价格来促进另一种物流业务的销售等。

分类分析分类分析是通过分析具有类别的样本的特点，得到决定样本属于各种类别的规则或方法。利用这些规则和方法对未知类别的样本分类时应该具有一定的准确度。分类分析可以根据顾客的消费水平和基本特征对物流顾客进行分类，找出对第三方物流企业有较大利益贡献的重要的物流客户的特征，通过对其进行个性化物流服务，提高他们的忠诚度。

聚类分析聚类分析是根据物以类聚的原理，将本身没有类别的样本聚集成不同的组，并且对每一个这样的组进行描述的过程。其主要依据是聚到同一个组中的样本应该彼此相似，而属于不同组的样本应该足够不相似。

以第三方物流企业的客户关系管理为例，利用聚类分析，根据物流客户的个人特征以及物流业务消费数据，可以将客户群体进行细分。例如，可以得到这样的一个物流业务消费群体：生产企业对物流业务中运输需求占41%，对物流业务中仓储业务的需求占23%；商业企业对物流业务中运输需求占59%，对物流业务中仓储业务需求占77%。针对不同的客户群，可以实施不同的物流服务方式，从而提高客户的满意度。

数据挖掘流程

定义问题：第三方物流企业首先清晰地定义出各种物流业务问题，确定数据挖掘的目的。

数据准备：首先第三方物流企业在大型数据库和数据仓库目标中提取数据挖掘的目标数据集进行数据选择；其次进行数据的预处理，包括检查数据的完整性及数据的一致性、填补丢失的域，删除无效数据等。

数据挖掘：第三方物流企业根据数据功能的类型和数据的特点选择相应的算法，在净化和转换过的数据集上进行数据挖掘。

结果分析：第三方物流企业对数据挖掘的结果进行解释和评价，转换成为能够最终被理解的知识。

知识的运用：第三方物流企业将分析所得到的知识集成到物流业务信息系统的组织结构中去。

评价数据挖掘软件需要考虑的问题

越来越多的软件供应商加入了数据挖掘这一领域的竞争。第三方物流企业如何正确评价一个商业软件，选择合适的软件成为数据挖掘成功应用的关键。评价一个数据挖掘软件主要应从以下四个主要方面：

计算性能：如该软件能否在不同的物流业务平台运行；软件的架构；能否连接不同的数据源；操作大数据集时，性能变化是线性的还是指数的；算的效率；是否基于组件结构易于扩展；运行的稳定性等；

功能性：如软件是否提供足够多样的算法；能否避免挖掘过程黑箱化；软件提供的算法能否应用于多种类型的数据；第三方物流企业能否调整算法和算法的参数；软件能否从数据集随机抽取数据建立预挖掘模型；能否以不同的形式表现挖掘结果等。

可用性：如用户界面是否友好；软件是否易学易用；软件面对的用户是初学者、高级用户还是专家；错误报告对用户调试是否有很大帮助。

第7篇：数据挖掘技术应用范文

【关键词】就业指导；数据挖掘技术；应用

近年来随着高校毕业生人数的逐年增加，大学生就业压力也在逐渐增大，如何做好就业指导，促进学生更快更好的就业，已成为目前各大高校研究的重点课题。随着信息化技术的快速发展和信息搜集能力的日益提高，将数据挖掘技术应用到高校的就业指导工作中，从大量的数据中挖掘发现隐藏的、有价值的信息来指导学生有效的就业，提高学生的就业质量，已成为一个非常值得研究的重要课题。

1数据挖掘技术概念和类型分析

1.1数据挖掘技术概念

信息技术水平的迅速发展，使得一些新技术在教育领域当中得到了广泛的应用，有效促进了教育教学的快速发展。信息技术的应用会产生大量的数据，对这些数据的处理显得非常的重要，利用数据挖掘技术不但能发挥数据信息处理的优势，还能大大提高信息处理的效率。数据挖掘（DataMining）又称数据库中的知识发现，是指从大型数据库或数据仓库中提取隐含的、未知的、非平凡的、极有潜在应用价值的信息或模式，是数据库研究中的一个很有应用价值的新领域，是一个涉及到高性能计算、模式识别以及神经网络等各方面内容的交叉性学科。数据挖掘需要经过数据采集、预处理、数据分析、结果表示等一系列过程，对数据信息进行有效的处理。采用的相关方法有决策树方法、遗传算法、粗糙集方法等。

1.2数据挖掘技术类型分析

数据挖掘技术由于涉及到的学科比较多，故此在数据挖掘技术的类型上也比较多样，根据不同的标准就能分成不同的类型。根据数据库的类型进行分类，数据挖掘主要是关系数据库中挖掘知识，在数据库的类型上会不断的增加，这样就出现了不同数据库数据挖掘，在这些数据挖掘类型当中，历史数据挖掘以及模糊数据挖掘等都是比较突出的应用技术类型。在数据挖掘技术的类型当中，结合挖掘方法的不同，以及技术应用的不同进行分类，主要方法有统计方法、探索性分析和数据库方法。除此之外，按照数据挖掘的任务对其进行分类，也能分成不同的类型，主要有时序模式、关联分析、分类数据挖掘等。对不同的数据挖掘技术类型进行分析与应用，对信息数据的处理效率水平的提高可起到积极作用。

2数据挖掘技术在高校学生就业指导中的应用步骤和具体应用

2.1数据挖掘技术在高校学生就业指导中的应用步骤

将数据挖掘应用到高校学生就业指导当中，能促进就业指导教学的整体质量水平的提高。而对数据挖掘技术的应用，需要遵循相应的步骤，这样才能有利于发挥其积极的作用。数据挖掘技术的应用要注重过程操作。2.1.1对问题进行分析源数据库需要评估以及确认是否与数据挖掘的标准相符合，对这一情况结合实际加以分析。2.1.2提取、清洗和校验数据所提取的数据放在一个结构上和数据模型兼容的数据库当中，采取统一模式清除不兼容数据，保障数据的完整性。2.1.3选定数据挖掘算法结合其目的，通过DM过程当中的准则选择一个特定的数据挖掘算法，用于搜索数据当中的模式。2.1.4实施数据挖掘通过数据挖掘方法，产生一个特定的感兴趣模式或特定数据集。2.1.5在对数据挖掘之后进行解释对所发现的模式进行分析，去掉多余的不切题意的模式。2.1.6进行知识评价对知识作用加以查看或证明，采用预先可信知识，检查以及解决知识当中所存在的矛盾。通过以上一系列的操作，可将数据挖掘技术的作用得到充分发挥。

2.2数据挖掘技术在高校学生就业指导中具体应用

在高校毕业生的就业指导工作中，需要对影响学生就业的因素实施量化分析，为在毕业生就业指导方面提供相应的数据。在数据挖掘技术的应用中，主要就是对学生生源地信息以及学生就业率关联关系实施挖掘，对学生性别和就业的关联关系进行挖掘，还有对学生的就业和学业的关联关系进行挖掘。结合实际情况对数据挖掘技术系统进行设计，并且在该系统中，要和数据挖掘专业知识紧密结合，将其设计成几个重要的模块，即：数据预处理，频繁项挖掘，关联规则分析。（1）数据挖掘技术的采集以及转换和预处理操作。在对数据进行采集以及转换和预处理环节的操作上，先对学生就业情况加以分析，在决策属性方面明确，然后分析指标数据，如：对学生的实践能力水平以及计算机等级等进行分析。（2）对相关的指标数据采集充分重视，在数据信息的采集方面，要和开发的成绩管理系统进行连接，并能从成绩数据库当中提取学生综合性的成绩。通过Excel表格将学号导入，提供输入数据界面，管理人员进行手工输入。对学生工作单位量化标识，将工作单位分成升学、事业单位、企业、个体公司，采用字母a、b、c、d进行表示。（3）数据挖掘技术的应用过程中，对决策树的应用也比较重要，这是通过离散型变量作为属性类型的学习方法。通过决策树当中C4.5算法思想的应用，能够有效处理描述属性连续的相关问题。某连续属性将存储训练实例中的不同属性值进行排序，然后选择相邻值中的点，作为离散时区分不同属性值的标准。（4）数据挖掘技术中决策树和算法的选择应用也是比较重要的，如在对算法的选择方面，就要能先建立真正适合挖掘算法的分析模型，选择合适的数据挖掘技术和算法，然后采用程序设计语言实现算法，这样就能获得有效的数据算法。在数据库的处理方法方面，就包含着诸多的内容，其中的数据读取以及查询操作是比较重要的。根据这些操作应用对学生的相关数据信息的提取查看就比较方便。

3结语

综上所述，高校毕业生就业指导过程当中对数据挖掘技术的应用，能有效提高就业指导的效率水平，从而为学生的未来就业发展提供有力条件，对教师在为学生就业指导方面能指明方向。希望在此次对数据挖掘技术的应用研究下，有助于实际的就业指导教学发展。

参考文献

[1]金延军.数据挖掘技术在高校学生就业指导中的应用[J].黑龙江工程学院学报(自然科学版),2015(01).

[2]蔡丽艳.浅谈数据挖掘技术及其在高校就业工作中的应用[J].电脑知识与技术,2015(09).

[3]康艳霞.数据挖掘在学生成绩分析中的应用[J].信息与电脑(理论版),2014(09).

[4]冯丽霞.数据挖掘技术在学校教学中的应用研究[J].甘肃科技,2015(20).

第8篇：数据挖掘技术应用范文

[关键词]CRM；数据挖掘；信息技术

[作者简介]马凯旋，河南农业大学华豫学院商学院讲师，硕士，河南商丘476113

[中图分类号]F270.7　[文献标识码]A　[文章编号]1672-2728(2009)03-0136-03

客户作为一种企业核心资源，拥有和保持更多的客户决定着企业今后发展的命运，因此有效地开发和利用客户资源，发展和巩固企业同客户之间的和谐关系，在最大程度上满足客户需求的同时实现企业的经济社会效益最大化，已经成为企业界和学术界关注的焦点。信息经济环境中企业客户关系管理是利用IT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，并在企业与客户之间建立一种实时、互动的交流管理系统，最终目的是通过为客户创造价值，建立个性化、高质量的商品与服务来获得新客户，增加原有客户的忠诚度和提高客户的赢利能力，进而增强企业的核心竞争力。同时随着信息技术的迅速发展，特别是数据库技术和计算机网络的广泛应用，企业所面对的客户数据量、企业内外信息量急剧膨胀，企业如果能够对这海量的数据进行有效、快速和深入的分析和处理，发现有价值的知识，就能为企业作出正确的经营决策、捕捉稍纵即逝的市场机会提供极大的帮助。

一、数据挖掘技术分析

(一)数据挖掘技术的发展过程。数据挖掘是生产发展的必然结果，最初的数据挖掘仅仅是用一些信息储存工具储存一些简单的信息，人们并不去对这些信息进行分析来提取更深层次的、更有价值的知识，而且使用和获得信息的速度也很缓慢，随着生产力水平的极大提高和信息技术的飞速发展，目前已经实现了人们能实时地获得经过深入提炼的知识与信息。数据挖掘的每一步发展，可以说都是建立在前一阶段的基础上，总的来说，数据挖掘分为四个发展阶段：(1)数据收集阶段(Data Col-lection)：企业仅仅是简单地整理储存信息，并应用一些简单的运算工具进行数据加工，如对信息的总量计算、平均数计算等；(2)数据追溯阶段(DataAccess)企业开始应用关联模式处理储存信息，在整个企业范围内建立起了数据收集和信息管理系统，管理层可以获得企业的历史信息；(3)数据导航阶段(Data Navigation)、企业内出现了数据仓库，应用多维数据基的处理和储存信息，企业不仅能应用信息管理系统获得企业整体和各个地区经营状况的信息，而且通过应用在线分析系统(OLAP)等手段进行数据对比；(4)数据挖掘阶段(Data Min-ing)：也就是通过使用在线分析工具、先进的信息技术以及统计数学等方法为企业提供实时的信息反馈和与合作伙伴的信息交流。数据挖掘使企业管理者更能获得存在于信息之中的深层价值，从而为企业的经营战略决策产生重要帮助作用。

(二)数据挖掘技术的内容。数据挖掘是进行信息处理的系统工具，按照信息处理的流程来分类，一般有三种类型：信息发现(Discovery)、预测模型(Predictive Model)和异常分析(Forensic Analy-山)。信息发现是指单纯地对信息进行处理、整理和分析，以发掘出蕴涵在信息之间的潜在的有价值的知识或者联系，但并不进行对信息处理结果的预测。信息发现包括条件逻辑推理、关联处理和信息规律趋势和变化等；预测模型是指通过上一阶段的信息处理，利用有价值的知识资源和预测模型对其进行发展趋势预测，这包括结论预测和发展趋势展望等；异常分析是指数据挖掘的扩展阶段，对发现的异常情况作出分析，包括偏离侦测和关联分析等。总的来说，数据挖掘技术通常有六种手段进行信息处理：分类、回归模型、时间序列、聚类、关联分析和序列发现。分类和回归模型一般用于趋势预测，关联和序列发现用于分析客户行为，聚类则可用于以上两种情况。

数据挖掘技术按对信息的处理方式分为数据保存技术和数据提炼技术两种方式。数据保存技术主要是能够方便地为企业决策提供信息帮助，在企业决策中应用案例分析(CBR)来保证经营决策的有效性。但是企业要想获得蕴涵在信息之中的有价值的知识，就必须使用数据提炼技术，数据提炼技术包括：逻辑方法是运用多维或者OLAP技术对量化的或者非量化的数据进行统一模式的处理，包括规则公式和决策树；横向对比主要是对定性数据指标进行类比分析，包括类比中介和可信网络；程式分析是能够有效地应用多维模型和数理统计方法对大规模的数据进行处理，包括数理统计方法和神经网络等。

二、数据挖掘在客户关系管理中的应用

在客户关系管理过程中，客户生命周期对企业来说非常重要，因为它直接关系到企业的客户收益和客户利润，一方面客户生命周期提供了客户信息来源，另一方面客户生命周期使得企业明确了为满足客户需求应注重的方面。客户生命周期为数据挖掘在客户关系管理中的应用提供了基础，数据挖掘是建立在数据仓库之上的，通过各种先进的信息技术和数理统计方法挖掘数据仓库中的潜在的、有价值的客户信息，通过运用数据挖掘，企业能把大量的客户记录变成系统的客户信息，提供给决策者，这样不仅解决了企业进行决策时遇到的信息匮乏，也充分发挥了企业实施CRM的效用。

(一)客户分析。CRM系统主要是面向客户，因此对客户数据的分析是极为重要的，通过对客户数据的分析，发现客户需求，调整企业战略并实施相应的措施，客户分析主要有几个方面：(1)购买频率，通过对客户购买频率的分析，企业实施相应的营销活动，可以利用诸如促销、折扣和优惠等手段来刺激消费者的消费欲望；(2)近期消费，通过对客户最近消费时间的分析，可以及时发现客户流失的原因，从而采取相应的措施；(3)客户忠诚度分析，通过对客户交易资料的记录和分析，可以采用序列模式来预测消费者的忠诚度，并据此来调整企业的生产和提供的服务，提高客户的忠诚度并吸引新客户；(4)客户分类，不同的消费者对产品和服务的要求不同，也为企业创造不同的收益，企业根据数据挖掘技术的信息处理分析，对客户采用聚类的方法进行分类，挖掘客户群的需求特征和需求趋势，并发现最有价值和最有盈利潜力的客户群，对这些客户实施“一对一”的市场营销，取得最大的收益；(5)客户购买相关性分析，通过销售记录的信息挖掘，可以发现客户购买相关性，这也是发现客户消费偏好、消费特点的重要方法，据此企业可以积极采用各种手段，如推荐、传单以及网络推广等方式帮助消费者选择商品，增加企业的收益；(6)营销合理化分析，通过分析营销活动的有效

性，有助于改善营销效率，多维分析可以实现这方面分析的要求，即通过比较营销改变前后销售状况。

(二)异常偏离分析。企业在对客户数据进行分析时，有可能发现异常数据或者无法解释的现象发生，企业应对此应高度关注，一般的做法是通过使用数据挖掘的各种先进技术，如决策树、神经网络、聚类等来及时分析这些异常情况，使企业能作出快速的反应，并针对处理的结果及时调整企业的营销决策。

(三)趋势分析和预测。数据挖掘的工具为客户需求趋势预测提供了有效的手段，常用的工具是时间序列分析、系统力学和神经网络。这些工具能为企业提供科学、有效的趋势分析，并用于企业的生产和营销决策。具体内容包括：评价产品销售状况，企业通过分析客户数据库中记录每一位消费者的交易信息，可以针对不同的产品、不同的区域采取不同的销售策略，实现盈利最大化；预测销售状况，通过准确的预测，发现隐藏的信息，是把握市场动向，满足客户需求，调整生产结构和营销方法，从而使企业在激烈的市场竞争中立于不败之地。

(四)客户服务支持。客户服务是CRM中的重要组成部分，包括客户信息和服务信息，这些数据既有结构化的也有非结构化的，结构化的数据比较容易分析和整理，如销售状况、客户交易信息等，非结构化的数据如故障信息、故障处理信息以及客户反馈信息等。对结构化数据挖掘的主要过程是：根据相应数据的特点来选择规则模板，对数据进行选取和转换，并应用归纳学习法、决策树、最邻近法、人工神经网络技术等来进行数据挖掘，挖掘得到的结果可以存入数据库，帮助企业决策，非结构化数据由于存在的形式和性质难以进行标准化分析，但是非结构化所隐藏的价值可以通过两种途径来进行挖掘：一是建立全新的数据挖掘算法，直接对非结构化数据进行挖掘，但是由于非结构化的自身特点，使得这样的全新数据挖掘非常复杂，而且难以评估数据挖掘结果的可靠性；二是通过将非结构化数据结构化，而后采用结构化的数据挖掘技术对其进行挖掘，这就需要建立非结构化数据转换技术，而且也是非常复杂。总的来说，结构化数据挖掘技术已经成熟，但是非结构化的数据挖掘尚待进一步发展。

(五)销售管理。销售管理自动化是客户关系管理成长最快的部分，销售人员与潜在客户的互动行为、将潜在的客户发展成真正客户并提高其忠诚度是使企业盈利的核心因素。在此环节中，数据挖掘可以对多种市场活动的有效性进行实时跟踪和分析，数据挖掘不仅使销售人员及时把握销售机遇、提高工作效率，而且企业管理层也可以随时掌握市场动态。

(六)数据挖掘和客户隐私。数据挖掘技术帮助企业能比以往更好地发现客户信息中的隐性知识，但是这也增加了客户隐私被企业侵犯的风险。一方面客户信息挖掘有助于客户与企业之间建立起亲密的关系，另一方面客户信息如果被企业不正当地利用，则会给客户本身带来不利影响。比如客户信用等级、客户交易行为等信息如果不当利用，会给消费者带来推销骚扰，甚至是某种社会歧视或者失业的威胁。客户隐私按其本质来说，更是一个道德问题而非一个技术问题，关键是处理好企业数据挖掘与客户个人信息保护之间的平衡问题，现在世界上好多企业在处理客户交易信息时，采用匿名方式，将客户的个人身份信息隐藏起来，只将交易资料，如客户偏好、消费等级、需求特点和客户价值等资料输入到数据处理模型中。总之，企业在实施客户关系管理的同时，必须注重客户隐私的保护，这样才能给消费者以安全的感觉，才会让客户真正地与企业之间进行交流，才能充分发挥数据挖掘在客户关系管理的作用。

第9篇：数据挖掘技术应用范文

关键词：消防灭火救援；数据挖掘技术；应用

引言

近年来，我国的城市化建设的步伐在逐渐加快，城市规模、各种建筑、车辆、人员都在快速地增长。在此背景下，火灾预防工作呈现复杂化和多样化等特点。不仅火灾隐患的数量有所增多，灭火救援的难度也在逐渐的增大。如果不能及时的消除与控制火灾隐患，一旦发生火灾，将会带来巨大的损失，威胁着人们的生命财产安全。消防灭火救援工作的有效开展，离不开消防灭火系统的稳定运行。消防灭火系统在运行的过程中，往往会涉及到大量的相关数据。如果应用数据挖掘技术对其进行分析，将有助于提高消防灭火救援的质量与效率。因此，研究消防灭火救援中数据挖掘技术的应用，具有重要的理论意义和现实意义。

1 数据挖掘技术概述

数据挖掘技术是社会经济发展的成果之一。在数理统计分析、数据库、模糊数学、人工智能等技术不断发展的背景下，数据挖掘技术通过融合了各种相关知识，逐渐形成为一项综合性技术。随着信息时代的到来，数据挖掘技术更是得到了广泛的应用与发展。数据挖掘作为一种专门用来分析数据的技术之一，主要的应用原理是：选取恰当的分析技术，在随机的、模糊的数据中提取有价值的信息。通过实现数据与信息之间的有效转换，能够找到没有意识到的问题、将定性的问题定量化，甚至还能找出未来发展的趋势，从而为决策提供有效的依据。完整的数据挖掘流程包括多个环节，并且在不同的应用领域中，其包含的步骤也各不相同。文章将其大致分为以下三个阶段。（1）数据的准备阶段。（2）数据挖掘阶段。（3）对数据挖掘的结果进行解释。

2 数据挖掘技术在消防灭火救援中的主要作用

数据挖掘不仅在商业领域获得的广泛的应用，在其它行业中的作用也不容小视。随着现代城市的发展，消防灭火救援工作的难度也随之增长。将数据挖掘技术运用于消防灭火救援中，同样能够发挥重要的作用，有助于提高效率。数据挖掘技术在消防灭火救援中所能发挥的作用，具体体现为以下几个方面。

首先，运用数据挖掘技术能够对城市消防给水系统中的相关信息进行有效处理。在消防灭火救援过程中，充足的水源通常发挥着重要的灭火作用。因此，为了做好城市消防灭火工作，提高消防灭火救援的质量，及时消灭火源，应当对消防给水系统进行合理化设置。在优化消防给水系统的过程中，如果运用数据挖掘技术，有助于设置合理的消防给水系统的覆盖点，从而进一步提升优化水平。

其次，运用数据挖掘技术，能够在整理与排查火灾源头和隐患时有效的发挥作用，从而最大限度的避免火灾事故的发生，减少人员伤亡。因为，数据挖掘技术，能够从大量的随机数据中挖掘出具有潜在利用价值的信息，其应用在整理与排查火灾隐患时，有助于提高效率。与此同时，利用数据挖掘技术能够对未来的发展行为或趋势做出自动预测。在面对不同情况的建筑分布时，可以利用数据挖掘技术进行细化分类，预测不同程度的火灾所必需的水量。

最后，运用数据挖掘技术能够加快消防灭火救援决策的速度。当发生火灾事故时，快速抵达火灾事故现场，并采取有效措施展开灭火救援工作，能够挽回更多的生命与财产损失。一方面，利用数据挖掘技术，对所获取的路网监控数据、可用消防栓的分布状况以及消防通道情况等信息进行实时分析，有助于在险情发生时提供一条快速抵达火灾事故现场的合理路线方案。另一方面，利用数据挖掘技术，可以根据火灾事故现场的条件、化学物质主要物浓度、风速风向等气象条件进行数据分析，通过建立数据模型，分析可能发生的次生灾害，为消防灭火救援决策提供重要的技术支持。

3 消防灭火救援中数据挖掘的应用

通过上文的分析，了解到数据挖掘技术在消防灭火救援中能够发挥多方面的作用。所以，为了完善消防灭火系统，提高消防灭火救援工作的整体质量，数据挖掘技术在灭火救援中的应用，需要做好以下几点。

3.1 建立数据模型

在消防灭火救援中，应用数据挖掘技术，首先应当建立数据模型。需要注意的是，数据挖掘技术包含多种方法，每一种方法都有其各自的适用范围。因此，在建立数据模型的过程中，为了高效地实现数据挖掘任务，提取有价值的信息，应当采用科学合理的数据挖掘方法。尽管方法不同，在建立数据库时，都应当包括以下几个方面的功能：火灾风险评估功能、消防给水功能以及历史或再分析功能。要想同时满足这三个功能，需要对数据仓库进行分类，构建三层分类模型。分别是概念模型、逻辑模型和物理模型三类。（1）在概念模型的设计过程中，应当以信息包图为基础进行。在此期间，需要注意以下两个方面的内容。其一，要确定信息包图的指标、维度与类别三大方面。其二，应当对实体对象进行分析，进而完成信息包图。（2）逻辑模型的基础是星型图，它的主要方面是指标实体、维度实体和详细类别实体三种，用来反映概念模型中实体间的关系。（3）在物理模型的设计过程中，主要以数据库表为基础。数据库表是指，将指标的实体转化成的数据编成表。

3.2 联机网络进行数据的分析

在消防灭火救援中，应用数据挖掘技术，还需要联机网络对数据做进一步的分析。运用网络工具对于所采集的消防灭火救援相关数据进行联机分析，主要分为以下两个步骤。首先，定义控制流任务，选用适当的多媒体工具进行数据的提取与转换。为了提高数据挖掘技术的应用效果，应当确保数据的真实性与时效性。其次，建立多维数据，主要是将数据仓库中的表转换为多维化数据。

3.3 分析火灾风险

聚类分析属于数据挖掘技术中一种重要的数据处理方法，有助于增强对客观现实的认识，其主要原理是将指标量变为数据量。聚类分析的主要步骤是：（1）建立指标体系。（2）确定指标因子的权重。（3）量化指标。（4）实现聚类分析。通过聚类方法分析火灾风险，可以对不同地区的火灾等级进行分类，评估不同地区的火灾隐患严重度，从而合理地安排消防给水系统，保障该区域消防灭火工作得以顺利的进行，实现对于火灾的有效预防与控制。

4 结束语

数据挖掘技术作为社会经济发展的成果之一，能够对数据进行有效的统计分析，为相关的决策提供一定的帮助，因此，在各行业中都发挥着不同程度的作用。虽然我国消防工作中涉及到大量的数据，但是由于对数据处理技术的掌握还比较生疏，导致数据挖掘技术的利用率比较低。从长远来看，为了提高消防灭火救援的效率与效果，数据挖掘技术仍然具有广阔的应用空间。文章对于消防灭火救援中数据挖掘技术的作用进行了简要的分析，对数据挖掘技术有了初步了解。随着我国社会经济的不断发展，数据挖掘技术也会逐步的改进与完善，其终将广泛应用于消防领域中，为我国的消防灭火救援工作贡献出一份力量。

参考文献

[1]谢道文.基于数据挖掘的火灾分析模型及应用研究[D].中南大学，2014.