数据挖掘在烟草行业质量管理中运用

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摘要：为了顺应时代发展的潮流，牢牢贯彻落实科学发展观的基本理念，烟草行业等有关部门应严格按照国家规定的具体标准，学习国内外其他国家的数据挖掘处理技术，在逐步融入绿色环保的管理思想之后，将数据挖掘处理技术紧密的和烟草行业质量管理结合起来。基于此，本文首先对国内外数据挖掘发展现状的分析进行了介绍；其次从不同角度说明了烟草行业质量的相关内容，同时对数据挖掘技术进行论述；最后结合的情况，说明了数据挖掘在烟草行业质量管理中的相关运用，希望能够给同行带来一定的帮助。

关键词：数据挖掘；烟草行业质量；现状；运用

引言

在科学技术水平迅猛发展的大时代环境背景下，烟草行业的质量直接关系到广大人民群众的生命财产安全，在受到社会各界广泛关注的同时，烟草行业的开发商逐渐看到了商机，投入了大量的建设资金对烟草行业市场进行开拓。为了能够在激烈的市场竞争环境下能够形成发展优势，优化和更新产业结构，管理者应摒弃传统的管理方式，通过运用数据挖掘处理技术来促使企业可以稳定运行。

1国内外数据挖掘发展现状的分析介绍

数据挖掘又可以称为数据储备库的知识发现，它是工作人员利用先进的互联网处理技术，从众多的知识数据库内部寻找能为人们提供的有利信息，这些信息一般呈现潜在性、未知性以及隐藏性等诸多特点[1]。据有关资料显示，数据挖掘这一术语最早是在1989年8月在美国底特律召开的第11届国际人工智能会议第一次被人们引用的，经过相关部门的技术交流和研发，国际智能研究课题小组在多年的探索之下，通过优化数据挖掘处理中的诸多问题，继而取得了显著的研究成果，很多信息软件处理公司为了实现企业可持续发展，都或多或少的应用了挖掘数据处理技术。例如，AngosSoftware根据决策树的基本理论和发展规律建立的knowledgSeeker;国外研究学者利用人体神经网络运行动态所提出的DBProfile等软件，以及加拿大某著名大学提出的DBMinner处理系统[2]。针对我国的挖掘数据处理技术，由于其在国外的应用效果较好，立刻得到了国家数据处理部门的强烈关注。通常情况下，因为数据挖掘处理的涉及面相对较广，我国对其的研究起步较晚，对挖掘的数据技术主要包含以下两个方面，即数据库和KDD（知识发现与数据挖掘）的关联分析、KDD研究工作中的传统统计学应用。在软件研发和应用期间,KDD信息处理软件的架构模式不断进行调整和优化，在合理配置系统内部资源的同时，提高了工作人员的组织效率，资源的可利用率逐渐提高。同时，在大型的国有银行、商业银行以及保险金融类公司内部以及电网处理部门，该类系统软件的使用者明显增多，国内的相关部门和软件公司都基于此课题建立了适量的研发小组，在保证使用效果的基础上，积极推广Platinum、BIM以及BO等处理软件。然而，通过细致的观察可以发现，目前在电信金融等行业的运用相对较多，而在质量监控领域却存在大量的应用空白，特别是在烟草行业中，工作人员没有采用一定的操作技巧来分析型客户关系管理系统和生物数据挖掘，虽然很多烟草企业都具备丰富的烟草质量管理信息，却不能妥善的对挖掘生产期间影响烟草行业的质量因素，在无法准确判定其内部联系的工作环境下，对烟草产品的质量无法进行预测、分析和模拟[3]，使得烟草企业的质量水平得不到有效提升。

2烟草行业质量管理相关内容

2.1烟草行业质量管理的重要意义

烟草行业经过“八五”期间的逐步扩张，许多企业都能够顺应时代发展的潮流，建立一套科学、完整的内部发展体系，在烟草生产规模以及销售范围逐渐扩大的同时，我国烟草行业的平均销售量名列世界销售烟草总量之首。随着科学技术水平的不断发展以及我国加入世界贸易组织的发展趋势，我国的烟草行业逐渐走向国外，对外贸易出口量逐渐增多，在国际组织部门的合理管理之下，进口卷烟关税下调，国内外许多国家在与WTO组织发展原则逐渐相融合的同时，也使得国内烟草企业在激烈的市场环境下产生相关矛盾，尤其是内部质量问题造成了产品竞争力不断下降，不利于国内烟草企业的可持续发展[4]。众所周知，产品的生产质量是企业的成功的决定性因素，它直接关系着企业的经营水平，也是促进企业发展的主要动力，在市场规模逐渐扩大的大时代背景之下，烟草企业的客户满意度是衡量企业烟草质量的主要标准之一，人们生活水平的逐渐提高，也从一定程度上导致了消费需求和消费观念有所改变。

2.2烟草行业质量管理的现状分析

在新中国没有成立之前，国内的卷烟产品主要是通过零散的家庭作坊产生的，烟草产品以卷烟居多，使用效果较差，在传统的烟草企业管理模式下，烟草行业销售范围较为狭窄，随着中华人民共和国的成立以及改革开放的到来，烟草企业管理人员摒弃以往的生产观念，深入基层内部，在全面收集消费者的意见后，改进了烟草产品生产操作的不足之处，在各个部门共同努力之下，提高了卷烟以及其他产品的整体质量。与此同时，国家烟草主管部门和各大烟草生产企业都严格按照国家规定的质量管理标准，根据企业的发展战略和主要经营目标，制定了科学的质量监管方案，并投入适当的建设资金，引进了国内外先进的质量检测设备，在相继配设质量管理部门和优秀的检验人员后，设立了妥善的责任管理制度，使得产品的质量水平有所提升。然而，在实践期间，还暴露了一系列的弊端。直到20世纪90年代，烟草企业积极相应国家倡导的“完善体制机制，优化资源配置，增强竞争实力，全面提升水平”的行业发展总体部署，为了与时代发展契机相吻合，管理部门经过自上而下的技术交流后，推行ISO9000质量管理方案，在许多企业构建合规的卷烟产品质量生产流程后，许多工艺手段也由粗放式经营转变为精细化管理。当然，在具体的生产期间，质量管理人员的自身专业知识还是有限的，加上并不都具有丰富的管理经验，所以还可能产生一定的检验误差，针对此种情况，相关部门可以使用数理统计的方法，借助先进的软件处理系统，快速及时的对烟草产品生产期间的数据信息进行整理，在周密的计算分析之下，“取其精华，去其糟粕”，及时准确的发现烟草产品存在的质量问题，制定有效的解决方案，来优化烟草产品质量[5]。

3数据挖掘技术

3.1数据挖掘概述

计算机处理技术推广和应用给人们的生产和生活带来了诸多便利，许多企业引进先进的互联我网处理技术后，可以准确的对生产信息进行收集和整理，使得工作人员处理数据的能力随之提升，企业积累的经验是通过企业信息来反映的，当积累到一定数量后，会向人们传递一种潜在的发展规律，所以，数据的大量性、复杂性始终贯穿着人们的生产生活，此时，人们必须通过处理软件和有效的解决方法来汲取数据库内部的重要信息，在提炼相关数据后，为企业的决策提供一定的价值参考。另外，相关学者经过反复研究之下，也促使了计算机处理技术的管理水平得到了稳步提升，更高性能的计算机和操作系统、因特网、数据仓库(data及神经网络等新型名词也被人们所熟悉。与此同时，数据挖掘也可以采用相关处理方式对繁杂的数据库信息中寻找有价值的信息，实现数据库知识发现、数据分析、数据融合(Data以及决策支持的全面融合。

3.2数据挖掘的基本任务

3.2.1关联分析。有研究资料显示，关联规则挖掘的相关内容是由RakeshApwal等人首先提出的，一般情况下，在实际的数据分析管理中操作人员对两个或两个以上的变量信息之间的内部联合相关规律表现可以简单的称为关联。而数据关联就是数据储备库内部的常见类型之一，其中，时序关联、简单关联以及因果关联是关联最主要的三种形式，寻找数据知识库的潜在、隐形的关联网络是关联数据分析的主要宗旨[6]，通常用信任度和一般用支持度两个阈值来衡量关联规则的有关信息，在引入兴趣度、相关数据参数性能后，确保后期数据挖掘处理工作能够达到预设的工作要求。3.2.2聚类分析。工作人员将抽象对象和物理数据的集合按照一定的方式进行归类划分，形成具有类似对象组成的多个分析过程就可以简单的被称为聚类分析，其主要的目的就是利用数据的相似性来进行分析处理，主要应用在计算机学科、数学、统计学以及生物研究等诸多领域，在不同的应用领域中，这些聚类处理技术的使用方法可以用于数据描述，对数据分布形式周密分析后，寻找内部联系。3.2.3分类分析。分类是一个广义的概念，它呈现的是一组乃至几组数据的总体信息，工作人员通过信息的内涵描述，借助决策树的分析方式来计算出主要的分类规则，对不同企业进行市场行情分析和信息预测有着一定的参考价值。3.2.4预测分析。预测分析是一种统计或者数据挖掘的解决方案，主要包含非结构化数据和结构化信息，用来确定未来计算结果的计算技术和研究方法，在实际的应用过程中，可以为企业管理者提供全面的优化、预报和模拟信息，为企业未来提供较好的洞察条件，使用者在应用此种挖掘方式后，可以评审和权衡企业决策的主要优势和存在的问题，在分析历史概率和模式的过程中，对企业未来产品经营效果制定科学合理的解决措施。3.2.5时序模式分析。时间序列分析和序列分析是时序模式的主要类型，其主要是描述基于时间或者其他序列经常发生的规律和趋势，并采用合理方式进行建模处理，与回归一样，它也是用已知的数据预测未来的值，但这些数据的区别是变量所处时间的不同。3.2.6偏差分析。在数据挖掘中，探索不同数据发展情况、历史记录以及标准之间的显著偏离和主要变化是偏差分析的主要内容。例如，观察结果与期望偏离，分类中的反常实例、模式的例外等。另外，工作人员对数据库内的异常情况进行判断也是偏差数据分析检验过程中的重要内容。

4数据挖掘在烟草行业质量管理中的相关运用

合理的运用数据挖掘处理技术在烟草行业中，不但可以帮助企业管理者收集有用的市场信息和烟草产品的质量数据，还可以有效的促进产业升级和内部管理模式调整，在实际的工作中，数据挖掘技术在烟草行业主要体现在以下几个方面。

4.1对供应商进行客观评价

烟草企业的采购部门应避免为了谋取企业利益而采购低劣生产材料的情况，应严格按照烟草行业的生产标准，在购买烟草以及其他生产材料时，取得正规检验结果方可大批量购买，同时，生产管理部门还要重视，对产品的生产细节进行层层把关，在烟草生产完毕后，及时的进行施工工艺的总结反馈，并形成书面材料，为日后烟草生产工作的顺利进行奠定夯实的基础。最后，烟草企业在与供应商合作期间，还要对生产材料的质量进行客观评价，确保其满足生产资质后，使得烟草产品整个加工过程符合质量安全生产标准。

4.2对质量进行有效地反馈

烟草产品在市场流通销售之后，企业的管理部门应深入广大人民群众内部，及时收集和了解产品的质量信息，在得到客观的评价结果后，改进生产过程中的相关问题，同时，对出现的问题和烟草行业发展状态进行及时总结和改进，从而确保烟草企业的管理水平有所提升，在得到消费者信任的基础上，树立企业品牌形象。与此同时，工作人员还可以通过利用挖掘处理技术来对内部信息进行判定和分析，在规范的信息化处理后，根据不同性质的客户对于烟草行业的产品所提出的建议和问题进行策略分析和现实性考量[7]，在紧密结合烟草行业发展状况后，完善公司内部的生产管理模式，促进烟草事业的可持续发展。

4.3将数据挖掘应用到生产之中

近年来，数据挖掘处理技术在科研人员的不断应用和探索之下，取得了很好的实践效果。在内部经营过程中，相关部门应根据企业发展战略，制定与企业发展水平相适应的生产管理标准，并根据不同时期企业发展的主要优势，将数据挖掘的方法妥善融入到烟草产品生产中国，在紧密利用信息处理技术的基础上，对有价值的信息进行归档储存，在对烟草工作人员进行统一的技能培训后，提高其工作能力，同时制定一系列的激励措施和绩效考核待遇，提高生产人员的工积极性和工作热情，优秀的员工可以快速找到成就感和归属感，以此来促进整个生产过程更加高效。另外，企业还可以举办一些数据挖掘理论知识测试和实操案例测试，对那些理论知识优秀且实际工作能力较强的员工进行升职加薪的奖励，并为他们提供出国深造的学习机会，反之，对那些理论知识不合格且实际工作能力不达标的员工进行降职减薪处理；对那些不服从安排的人员必要时可以进行开除处分。

5结语

总而言之，数据挖掘技术在烟草行业的实施会受到外界各种环境因素的影响，企业的管理部门首先应做到统筹规划，密切关注烟草行业的动态发展信息，统一规范工作人员的操作方法，避免各种施工风险事件的发生，其次，应投入适当的建设资金，采购一些质量较高的烟草材料，同时聘请优秀的数据挖掘管理人员，科学完整的将使用技巧应用到烟草质量管理工作中；最后，还要定期积极并学习国内外先进的数据处理技术，在因地制宜、具体问题具体分析后，提高生产人员的工作效率，促进社会的和谐与稳定。

参考文献

[1]张利茸.数据挖掘在烟草行业质量管理中的应用[J].2021(2015-24):22-22.

[2]刘岷,孙熠,苗强,等.数据挖掘技术在烟草设备运行管理中的应用[J].2021(2016-3):23-25.

[3]仝新顺.数据挖掘技术在烟草物流管理中的应用[J].2021(2014-8):415-417.

[4]张华健,张武,李晓光,等.数据挖掘分析方法在烟草商业物流工作中的应用研究[J].2021(2019-29):27-29.

[5]康江峰,陈辉.基于数据挖掘的烟草精准营销策略研究[J].2021(2012-7):75-76.

[6]邓可锋.烟草生产过程中的工艺质量管理措施探究[J].科学与财富,2020.

[7]汤林.烟草加工工艺质量管理方法的探索和实践[J].科技经济导刊,2020,v.28;No.705(07):249-249.

作者:李 卓 马 尧 刘育辰 单位:吉林省烟草公司通化市公司