企业服务中数据挖掘技术的应用研究

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摘要：随着经济水平的不断提升，对企业的服务质量提出了更高的要求。而企业作为一种集体性组织，每天需要产生大量的数据，倘若不做好对数据的管理与存储工作，就会给企业发展带来巨大的经济损失。而数据挖掘技术的使用，给数据管理带来了新的发展契机，使得数据管理更加规范化和合理化，以此给企业决策提供了更精准的数据支持，确保给企业赢得更多的商业机会。将数据挖掘技术高效地运用到企业服务中，确保提高企业的发展竞争力。

关键词：数据挖掘技术；企业服务；应用

随着互联网技术的不断更新，数据挖掘技术应运而生。而企业在发展过程中，由于每天所产生的数据量较为庞大，一些有用的信息被隐藏了起来，这样就会给企业的长期发展带来影响。而将数据挖掘技术运用到企业服务中，就能从庞大的数据量中挖掘出更有效的数据信息，以此就能给企业的抉择提供便利，确保促进企业的长期稳定发展。就针对数据挖掘技术在企业服务中的应用展开具体的分析与讨论。

1数据挖掘的相关概述

通过对数据挖掘的分析与了解，可更好地将其运用到企业服务中，确保充分地发挥出其的应用优势，及时地发现并掌握数据所存在的规律，以此就能给企业的长期发展提供更精准的数据支持。下面，就针对数据挖掘的相关概述展开具体的分析与讨论。

1．1技术角度的定义

数据挖掘主要就是指：从大量、不完全、有噪声、模糊以及随机的实际数据中，有效地提取隐含的、人们不知道的，但是又具备使用和研究价值数据的过程。因此，数据挖掘技术一般包含：数据清理、数据交换、数据挖掘实施过程、模式评估等8个步骤。数据挖掘技术的使用是一个反复的过程，倘若其中任何一个步骤没有达到预期的目标，就需要重新回到前面的步骤，重新进行调整。此外，数据挖掘技术还包含多种算法，而具体使用哪种算法，就需根据实际应用情况来进行决定[1]。

1．2商业角度的定义

由于数据挖掘技术具备较强的应用优势，故在商业方面也得到了较为广泛的应用。其中，从商业的角度来看，数据挖掘技术的最大特点就是能够从庞大的商业数据库中有效地提取有价值的业务信息，并对其进行转换、分析和模型化处理，确保给企业的商务性决策提供支持。此外，从另一个角度来看，数据挖掘还是一种深层次的数据分析方法，通过对大数据的分析，就能获得有利于商业运作，提高企业竞争力的信息。因此，数据挖掘就类似于从矿石中淘金，都需要在庞大的东西中找出富含价值的信息。而为了提高企业的发展竞争力，帮助企业做好科学化和合理化的决策，提高企业的服务水平，就应实现对数据挖掘技术的合理运用，确保从大量的数据信息中，能够有效地分析和揭示出有规律性的数据，并形成一种模型化的方法，以此就能更好地为企业的发展指引方向[2]。

2数据挖掘技术的分析方法

分析方法是数据挖掘技术应用的核心，只有选择合适的分析方法，才能实现对数据的精准分析，才能更好地解决不同种类的问题。下面，就针对数据挖掘技术的分析方法展开具体的分析与讨论。

2．1聚类

聚类分析主要就是将庞大的数据进行分类。其中，相近性的数据分为一类，而相异性的数据分为一类，目的是将同一种类型数据之间的相近性发展到最大化，尽量地降低不同种类数据之间的相近性。由于该种方法的特殊性，故其常常运用到分析客户背景、预测客户购买行为以及细分市场等多个方面。此外，聚类分析在医学以及心理学等方面也得到了较为广泛的应用。

2．2分类及事先推测

分类与聚类不同的是：其主要就是将数据按照某种相同点分为一类，并将不同种类的数据划分为不同类型。通过对数据进行分类，就能将数据库中的数据有效地反射到一个类型，以此也就能实现对客户信息的精准分类，并且还能调查客户对于商品的满意程度。而事先预测主要就是依托连续值函数模型，通过采用回归分析法、时间序列法等方法，实现对企业未来服务状况的精准性预测[3]。

2．3关联分析

每个事物之间都存在或多或少的联系，一旦出现某个事件，就会在不同程度上影响着另一个事件的发生。而关联分析就主要利用了不同事物之间所存在的关联性和依赖性的规律，来实现对数据的分析。而企业数据库中数据量一般都较为庞大，数据项之间肯定会存在着某种关联，而关联分析工作的进行，就能及时地找出数据之间的关联性，确保能够精准地掌握庞大数据之间的规律性，以此就能实现对数据的高效化管理。因此，在将数据挖掘技术运用到企业服务中，就能找出企业在服务过程中所存在的问题，确保企业能够采取更科学的管控措施，来提升企业的整体服务质量[4]。

2．4特征

特征分析法主要就是指：从数据中抽取一组数据，并找出这组数据所具备的特征，这样就能给有关问题的解决提供解决思路。譬如：对于企业发展而言，通过运用特征分析法，就能帮助企业找到企业服务质量下降的主要原因，这样企业就能更好地提高服务水平，确保挽留更多的客户。

3企业服务中数据挖掘技术的应用现状

数据挖掘技术在企业服务中的应用变得越来越广泛，给企业的发展带来了巨大的经济利益。但是，数据挖掘技术作为一种新型的技术，其在企业服务中的实际应用还暴露出许多实质性的问题，需要有关人员加大对其的研究力度，采取更加合理化的措施，这样才能真正地发挥出数据挖掘技术的应用价值。其中，数据挖掘技术在企业服务中应用所存在的问题主要表现为：第一，企业管理者过多地依赖数据挖掘技术的使用，对于所挖掘出来的具有价值的信息，没有对其展开具体的分析，就将其运用到企业的实际管理过程中，这样就会给企业的稳定发展带来一定的影响。而有些人员在使用数据挖掘技术时，只是将其当成一个机械性的数据管理工具，并没有做到理论与实践的有效结合，以此也就无法提高数据挖掘技术使用的有效性。第二，数据挖掘技术自身也存在一定的使用问题。在构建数据预测模型时，由于软件使用存在问题，就会给模型的构建带来一定的影响，导致模型的构建与实际需求存在偏差，这样也就会影响企业的正确决策。因此，在将数据挖掘技术运用到企业服务中时，就应注重以上两种问题，要认识到数据挖掘技术不是万能的，而是应充分地发挥出其的积极作用。在实际运用中，还应注重与企业实际发展状况的有效结合，以此才能更好地实现对企业的科学化管理，才能更好地提升企业的整体服务水平[5]。

4数据挖掘技术在企业服务中的应用

4．1管理企业客户关系

数据挖掘技术在企业客户关系管理方面的应用主要表现为：科学而细致地描述客户的行为，并对其进行系统性的预测，确保能够更全面地掌握客户行为信息。在管理过程中，还能有效地优化客户关系的管理流程，提升客户的满意度，以此也就能达到科学管理客户的目的。此外，数据挖掘技术的应用，不只是运用到某一方面，而是贯穿于整个客户管理始终，目的是：如何更好地利用老客户的使用价值，争取更多的新客户，并且如何将客户的使用价值发挥到最大化。因此，从企业服务角度来看，数据挖掘技术的使用就给企业的发展提供了更加开放的平台，提供了更精准的技术支持，使得企业的创新能力和管理能力都得到了有效的提升，这样就能更好地提高企业的服务水平，提高企业的发展竞争力。

4．2市场营销

数据挖掘技术在市场营销方面的应用主要表现在：对消费者行为的收集、加工以及处理，以此就能更好地帮助企业了解消费者的不同消费需求，确保提供更加针对性和个性化的营销方案。此外，通过数据挖掘技术，还能合理地预测出消费者的消费倾向，并根据所得出的预测结果，就能更针对性地给具有发展潜力的客户提供优质化服务，这样就能帮助企业挽留更多的客户。譬如：对于零售业而言，条码技术的使用，就给客户信息的有效搜集提供了方便。而将条码技术与数据挖掘技术进行有效结合，就能有效地挖掘出客户的购买趋势和购买模式，以此也就能有效地提升零售业的销售利润[6]。

4．3市场预测

数据挖掘技术的应用，对于预测企业的未来发展状况以及帮助企业制定更科学的管理措施都具有十分重要的作用。譬如：对于金融投资性行业，运用数据挖掘技术，就能合理地评估出股票交易的风险，并且还能及时地识别企业资金交易所存在的问题，这样就能避免给企业发展带来较大的经济损失。此外，数据挖掘技术的应用，通过降低企业的风险性，就能增强客户对于企业的信任度，以此也就能更好地促进企业的可持续稳定发展。随着信息技术的不断更新与发展，网络诈骗以及金融诈骗事件层出不穷，给客户的实际利益以及企业的整体发展带来了严重的影响。而通过使用数挖掘技术，就能帮助金融性企业正确地识别出诈骗行为，以此就能实现低风险的合理控制。

5结语

不断地将数据挖掘技术运用到企业服务中，对于有效地提高企业的服务质量，提升客户的满意度以及有效地提高企业的经济收入，促进企业的可持续稳定发展都具有至关重要的作用。因此，应首先认识与了解数据挖掘的相关概述以及数据挖掘技术的分析方法，进而从数据挖掘技术在管理企业客户关系方面的应用、数据挖掘技术在市场营销方面的应用以及数据挖掘技术在市场预测方面的应用3个方面将数据挖掘技术高效地运用到企业服务中，确保充分地发挥出其的应用价值，有效地提升企业的决策效率，满足企业的发展需求。

参考文献

[1]陈志泰.大数据挖掘技术在企业ERP中的应用分析[J].商讯,2020,(03):100-101.

[2]孙津.数据挖掘技术在企业客户关系管理中的应用[J].统计与管理,2017,(12):155-156.

[3]赵亮.数据挖掘技术在企业信息化中的应用[J].电脑迷,2017,(08):219.

[4]何瑞娟.大数据时代下数据挖掘技术在企业中的应用[J].网络安全技术与应用,2016,(12):90-91.

[5]杨柳.浅析数据挖掘在企业信息服务中的应用[J].通讯世界,2015,(16):200.

[6]胡青,王娟.数据挖掘技术在企业中的应用[J].广东自动化与信息工程,2003,(03):34-36.

作者：方晶晶 刘佳峰 单位：杭州科诺知识产权服务有限公司