數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用精選(九篇)

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第1篇：數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用范文

【關(guān)鍵詞】信息時(shí)代；數(shù)據(jù)；利用；挖掘；應(yīng)用

1.數(shù)據(jù)挖掘的起源

隨著科學(xué)技術(shù)的日新月異，信息正在處于爆炸的時(shí)代，但是在數(shù)據(jù)龐大的背后，人們對(duì)其利用和提取的價(jià)值是有限的，有時(shí)候是不能滿足現(xiàn)實(shí)的需要。當(dāng)前大部分只是對(duì)所有的數(shù)據(jù)進(jìn)行儲(chǔ)存、統(tǒng)計(jì)、查詢，很難找出數(shù)據(jù)背后存在的某種關(guān)系和規(guī)律，更不能對(duì)數(shù)據(jù)的未來(lái)發(fā)展進(jìn)行準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)。這也就導(dǎo)致了雖然信息數(shù)據(jù)非常多但是價(jià)值卻占到很少的一部分。正是因?yàn)橛羞@種情況的產(chǎn)生，信息挖掘技術(shù)才會(huì)得到發(fā)展和應(yīng)用。

2.數(shù)據(jù)挖掘的定義

所謂的信息挖掘通過對(duì)一些已有的數(shù)據(jù)存在不確定性、信息量大、不完整的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析提取，提取出數(shù)據(jù)背后存在的一些價(jià)值和有用的信息。通過對(duì)這些數(shù)據(jù)的分析提取為一些技術(shù)部門和相關(guān)的人員的戰(zhàn)略決策提供很大的支持。

3.數(shù)據(jù)挖掘的過程

數(shù)據(jù)的挖掘是通過數(shù)據(jù)挖掘算法提取出數(shù)據(jù)模型，還有就是針對(duì)數(shù)據(jù)挖掘所采取的一些方法和步驟，一般都是經(jīng)歷幾次甚至多次的處理過程。最后才會(huì)在數(shù)據(jù)上提取到其存在的潛在價(jià)值，整個(gè)過程主要包括一下幾個(gè)階段。

（1）目標(biāo)定義階段

做任何事情之前通過對(duì)將要做的事情進(jìn)行計(jì)劃分析，然后制定對(duì)所做這件事情需要達(dá)到的目標(biāo)，這樣事情就會(huì)很容易成功。數(shù)據(jù)挖掘也不例外，在對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘的時(shí)候，需要相關(guān)的人員了解和明確對(duì)所挖掘的數(shù)據(jù)要達(dá)到的目的，這也很大程度上會(huì)決定數(shù)據(jù)挖掘的成功與否。因此相關(guān)人員要在指定明確的目標(biāo)，然后選擇一定的技術(shù)手段和方式對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘。

（2）數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段

根據(jù)已有的數(shù)據(jù)挖掘目標(biāo)，就應(yīng)該對(duì)所有的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，大略的挑出能達(dá)到目標(biāo)的一些數(shù)據(jù)，剔除一些沒有意義的數(shù)據(jù)。還有就是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行一些變化，主要就是為了能夠在一些有特征的數(shù)據(jù)找出符合要求的數(shù)據(jù)，減少在數(shù)據(jù)挖掘過程中需要考慮的其他因素。

（3）數(shù)據(jù)挖掘階段

這個(gè)階段是整個(gè)數(shù)據(jù)挖掘階段最重要、最核心的階段。相關(guān)的工作人員應(yīng)該在已有的數(shù)據(jù)挖掘目標(biāo)的基礎(chǔ)上選擇合理、科學(xué)的數(shù)據(jù)挖掘方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，提取出數(shù)據(jù)背后隱藏的價(jià)值。

（4）數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果解釋和評(píng)估階段

首先應(yīng)該對(duì)數(shù)據(jù)挖掘出來(lái)的信息進(jìn)行研究，把最終滿足要求的數(shù)據(jù)提取出來(lái)。因?yàn)閿?shù)據(jù)的挖掘的最終目的就是為客戶服務(wù)，所以還應(yīng)該針對(duì)客戶的一些特殊要求對(duì)挖掘出來(lái)的數(shù)據(jù)進(jìn)行提煉，經(jīng)過客戶對(duì)所挖掘的數(shù)據(jù)結(jié)果的評(píng)估后，將一些不滿足要求的數(shù)據(jù)剔除。還有就是把挖掘的數(shù)據(jù)應(yīng)該進(jìn)行合理的優(yōu)化使其更加人性化，給客戶優(yōu)質(zhì)的服務(wù)。

4.數(shù)據(jù)挖掘的研究方向

（1）對(duì)于數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)來(lái)說(shuō)，其不可能對(duì)各類型的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，因此應(yīng)該針對(duì)不同類型的數(shù)據(jù)研究出不同的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)，這樣就可以在數(shù)據(jù)挖掘時(shí)能夠快速、高效的對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘。

（2）數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)應(yīng)該具備能夠?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行高效率的挖掘，因?yàn)殡S著信息化時(shí)代的到來(lái)，數(shù)據(jù)會(huì)越來(lái)越多，越來(lái)越復(fù)雜。如果其系統(tǒng)不能高效的工作，會(huì)很大程度上影響到數(shù)據(jù)挖掘的整體進(jìn)度。

（3）數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果的準(zhǔn)確性、通俗性以及有效性也是數(shù)據(jù)挖掘所需要達(dá)到的，只有這幾方面都能滿足要求，才會(huì)能夠很好的服務(wù)客戶。

（4）隨著信息時(shí)代和科學(xué)技術(shù)的快速發(fā)展，人們也越來(lái)越關(guān)注到一些個(gè)人隱私。所以在對(duì)數(shù)據(jù)挖掘的過程中不應(yīng)該侵犯到他人的隱私。還有就是對(duì)挖掘出來(lái)的數(shù)據(jù)有一定的安全保護(hù)措施，防止數(shù)據(jù)丟失。

（5）挖掘出來(lái)的數(shù)據(jù)也應(yīng)該能夠及時(shí)的和現(xiàn)有的數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)合和補(bǔ)充，這樣就能使數(shù)據(jù)得到更廣泛的應(yīng)用和利用。

5.數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用領(lǐng)域

隨著科技的不斷發(fā)展和信息化時(shí)代的到來(lái)，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)也取得了一些成就，在許多行業(yè)也得到了一定的應(yīng)用

（1）科學(xué)研究

因?yàn)樵S多科學(xué)研究的數(shù)據(jù)的大量性、復(fù)雜性使得一般的分析工具很大對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、提取，因此數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在這種情況下深受科學(xué)研究方面的廣大歡迎，其也在這個(gè)行業(yè)得到了快速的發(fā)展和應(yīng)用。通過數(shù)據(jù)挖掘在科學(xué)研究的應(yīng)用，促進(jìn)了科學(xué)的快速發(fā)展，使其能夠?yàn)樯鐣?huì)提供有價(jià)值的科學(xué)成果，為國(guó)家做出貢獻(xiàn)。

（2）風(fēng)險(xiǎn)分析和欺詐辨別

因?yàn)樵S多行業(yè)的數(shù)據(jù)存在具有龐大性、真假難辨性，所以對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘分析，分析出有價(jià)值、真的數(shù)據(jù)，防止因?yàn)榧俚臄?shù)據(jù)給我們帶來(lái)的不必要的麻煩。還可以經(jīng)過對(duì)數(shù)據(jù)的挖掘分析提高對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的分析能力。還有就是一些行業(yè)的數(shù)據(jù)可能被不法分子利用對(duì)人們進(jìn)行欺詐，通過數(shù)據(jù)挖掘可以對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行辨別，從而避免了經(jīng)濟(jì)損失。

（3）制造業(yè)的應(yīng)用

數(shù)據(jù)挖掘一般就是對(duì)制造業(yè)的制造部件的缺陷進(jìn)行分析，通過分析挖掘出能夠優(yōu)化制造部件的數(shù)據(jù)，從而避免制造部件的缺陷。

（4）學(xué)校教育的應(yīng)用

學(xué)校的數(shù)據(jù)也是非常龐大、復(fù)雜的，因此數(shù)據(jù)挖掘也在學(xué)校的各個(gè)信息系統(tǒng)得到了一定的應(yīng)用。學(xué)校通過數(shù)據(jù)挖掘挖掘出對(duì)學(xué)校、老師、學(xué)生有價(jià)值的數(shù)據(jù)，從而讓學(xué)?？茖W(xué)的管理，老師更加高效的工作和教學(xué)，學(xué)生更加高效的學(xué)習(xí)。

參考文獻(xiàn)：

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第2篇：數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用范文

[關(guān)鍵詞] 數(shù)據(jù)挖掘 商業(yè)決策 數(shù)據(jù)分析

一、應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)支撐商業(yè)管理理念的實(shí)施

商業(yè)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(lán)平長(zhǎng)二”，無(wú)論是什么，其宗旨都是為使企業(yè)能在激烈的商業(yè)競(jìng)爭(zhēng)中審時(shí)度勢(shì)，迅速出擊，知己知彼，百戰(zhàn)不殆。任何好的商業(yè)決策都必須及時(shí)、準(zhǔn)確，有真實(shí)可靠的事實(shí)與數(shù)據(jù)為依據(jù)。商業(yè)組織如果感覺不靈敏，很容易陷入“夜半臨深池”的危險(xiǎn)境地卻不自知，有先進(jìn)的管理理念也無(wú)濟(jì)于事。面對(duì)日益復(fù)雜的競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)基于人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)學(xué)等技術(shù)，可高度自動(dòng)化地從深層次上分析商業(yè)組織在運(yùn)營(yíng)過程中積累的海量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，抽取重要信息，使商業(yè)組織大大提高認(rèn)知其組織內(nèi)外環(huán)境的能力，靈活應(yīng)對(duì)突發(fā)事件，迅速制定合理決策，使先進(jìn)的商業(yè)管理理念落到實(shí)處。

二、數(shù)據(jù)挖掘功能及其所能解決的典型商業(yè)問題

1.關(guān)聯(lián)分析

關(guān)聯(lián)分析是從大量的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)項(xiàng)集之間相關(guān)關(guān)系或因果結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)分析方法。通過對(duì)大量銷售數(shù)據(jù)的分析，可以發(fā)現(xiàn)兩種或多種商品之間存在的關(guān)聯(lián)關(guān)系，據(jù)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(dāng)當(dāng)?shù)荣?gòu)物網(wǎng)站在用戶選擇商品后及時(shí)給出的其他商品的推介就是利用關(guān)聯(lián)分析得到的。

2.分類與預(yù)測(cè)

分類與預(yù)測(cè)是通過對(duì)當(dāng)前數(shù)據(jù)集合的描述以識(shí)別未知數(shù)據(jù)的歸屬或預(yù)測(cè)未來(lái)數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢(shì)。通過對(duì)大量銷售數(shù)據(jù)的分析，可以確定特定客戶的興趣、消費(fèi)習(xí)慣、消費(fèi)傾向和消費(fèi)需求，進(jìn)而推斷其下一步的消費(fèi)行為，據(jù)此進(jìn)行定向營(yíng)銷和推送服務(wù)，必將大大節(jié)省營(yíng)銷成本，獲得良好的營(yíng)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(shù)量及類的特征都是未知的。應(yīng)用聚類技術(shù)能發(fā)現(xiàn)不同客戶群并刻畫出客戶群的特征，據(jù)此制定營(yíng)銷策略和客戶服務(wù)策略，如超市根據(jù)客戶聚集地中心點(diǎn)制定班車路線，制定商品宣傳策略等。

4.孤立點(diǎn)分析

數(shù)據(jù)庫(kù)中包含的與其他數(shù)據(jù)行為或模型不一致的數(shù)據(jù)對(duì)象稱為孤立點(diǎn)，在數(shù)據(jù)庫(kù)中查找識(shí)別孤立點(diǎn)的技術(shù)即為孤立點(diǎn)分析。在銀行、電信等行業(yè)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)的孤立點(diǎn)可能預(yù)示著欺詐行為，盡早識(shí)別，可以為企業(yè)減少不必要的經(jīng)濟(jì)損失。另外可用于網(wǎng)絡(luò)的入侵檢測(cè)，生態(tài)系統(tǒng)的失調(diào)檢測(cè)，特殊病種檢測(cè)等。

5.時(shí)序演變分析

時(shí)序演變分析是建立事件或?qū)ο笮袨殡S時(shí)間變化的規(guī)律或趨勢(shì)的模型。據(jù)此方法利用股市交易信息可分析股市的波動(dòng)趨勢(shì)，利用商業(yè)交易信息可分析出產(chǎn)品的銷量變化趨勢(shì)、目標(biāo)市場(chǎng)發(fā)展趨勢(shì)等，利用天氣狀況數(shù)據(jù)可分析天氣的變化趨勢(shì)等。

6.文本信息抽取

文本信息抽取是從非結(jié)構(gòu)化的文本中提取重要信息的過程。利用該技術(shù)可獲取競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)，可從新聞等文本中動(dòng)態(tài)抽取日期、地點(diǎn)和人物等信息，并借助關(guān)聯(lián)分析方法進(jìn)一步識(shí)別出產(chǎn)品、企業(yè)、人、事件和地點(diǎn)之間的關(guān)系，使企業(yè)對(duì)競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境的感知更敏銳。

7.Web挖掘

Web挖掘是指從網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中提取有價(jià)值信息的過程。如搜索引擎的應(yīng)用；如分析網(wǎng)站的參觀者和購(gòu)買者的高頻率瀏覽路徑，以確定用戶對(duì)某產(chǎn)品的需求，發(fā)現(xiàn)用戶的個(gè)人喜好，發(fā)現(xiàn)用戶的去留傾向……據(jù)此可改變網(wǎng)頁(yè)的設(shè)置，為用戶提供個(gè)性化服務(wù)，改變受歡迎產(chǎn)品的經(jīng)營(yíng)和宣傳策略等。

三、數(shù)據(jù)挖掘流程及所面對(duì)的問題

數(shù)據(jù)挖掘流程可描述為“數(shù)據(jù)選擇數(shù)據(jù)預(yù)處理數(shù)據(jù)挖掘模式評(píng)估知識(shí)表示”。

數(shù)據(jù)挖掘首先根據(jù)分析目標(biāo)從數(shù)據(jù)源中選取與業(yè)務(wù)相關(guān)的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)源是存儲(chǔ)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫(kù)或數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。選取的數(shù)據(jù)通常會(huì)存在不完整、含噪聲(錯(cuò)誤數(shù)據(jù))、不一致等問題，需要預(yù)處理數(shù)據(jù)使數(shù)據(jù)適合于挖掘。在這一過程中元數(shù)據(jù)起了非常重要的作用。

數(shù)據(jù)挖掘之前必須選定數(shù)據(jù)挖掘模型，即先做出某種假定，關(guān)聯(lián)分析、聚類分析及分類與預(yù)測(cè)為不同的挖掘模型。分析商品銷售數(shù)據(jù)時(shí)假定其中某些商品具有相關(guān)性，則選擇關(guān)聯(lián)分析模型，若挖掘的結(jié)果找到了產(chǎn)品A的購(gòu)買帶來(lái)產(chǎn)品B的購(gòu)買則是具體的模式。最終需要評(píng)測(cè)這種模式是不是真實(shí)有效且對(duì)商業(yè)決策有指導(dǎo)意義（模型評(píng)估，利用興趣度度量加人的識(shí)別），保留有意義的模型，并用一種用戶容易理解的方式表達(dá)出來(lái)(知識(shí)表示)。

數(shù)據(jù)的選擇和預(yù)處理會(huì)直接影響數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果。另外任何一種挖掘模型和挖掘算法都不是萬(wàn)能的，不同的商業(yè)問題需要用不同的方法去解決。對(duì)于特定的商業(yè)問題和特定數(shù)據(jù)可能有多種算法，需要評(píng)估以選取最佳算法。

四、總結(jié)

數(shù)據(jù)挖掘作為正在興起并得到廣泛應(yīng)用的信息技術(shù)具有巨大的商業(yè)價(jià)值，特別是在銀行、電信、保險(xiǎn)、交通、網(wǎng)上商城、超市等商業(yè)領(lǐng)域都有很好的表現(xiàn)。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以組織并深層次分析企業(yè)積累的海量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)客戶行為，預(yù)測(cè)產(chǎn)品狀況，預(yù)測(cè)市場(chǎng)走勢(shì)，幫助決策者正確判斷即將出現(xiàn)的機(jī)會(huì)，調(diào)整策略，減少風(fēng)險(xiǎn)。因此利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)必將大大提高商業(yè)組織利用信息的能力，使得信息更好地為決策服務(wù)。

但數(shù)據(jù)挖掘不是萬(wàn)能的，在實(shí)際應(yīng)用中還要受到許多限制。有足夠的合適的數(shù)據(jù)，選擇恰當(dāng)?shù)哪Ｐ秃退惴?，有決策者的支持等都是有效應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的必要條件。

參考文獻(xiàn):

[1]李佩鈺等:藍(lán)平長(zhǎng)二 商業(yè)理論洛陽(yáng)紙貴，biz.省略

[2]欒世武:數(shù)據(jù)挖掘給企業(yè)應(yīng)用帶來(lái)什么,省略ki.省略

第3篇：數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用范文

【關(guān)鍵詞】數(shù)據(jù)挖掘 知識(shí)獲取 數(shù)據(jù)庫(kù)

數(shù)據(jù)的迅速增加與數(shù)據(jù)分析方法的滯后之間的矛盾越來(lái)越突出，人們希望在對(duì)已有的大量數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)上進(jìn)行科學(xué)研究、商業(yè)決策或者企業(yè)管理，但是目前所擁有的數(shù)據(jù)分析工具很難對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深層次的處理，使得人們只能望“數(shù)”興嘆。數(shù)據(jù)挖掘正是為了解決傳統(tǒng)分析方法的不足，并針對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)的分析處理而出現(xiàn)的。數(shù)據(jù)挖掘通過在大量數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上對(duì)各種學(xué)習(xí)算法的訓(xùn)練，得到數(shù)據(jù)對(duì)象間的關(guān)系模式，這些模式反映了數(shù)據(jù)的內(nèi)在特性，是對(duì)數(shù)據(jù)包含信息的更高層次的抽象。

一、數(shù)據(jù)挖掘

數(shù)據(jù)挖掘是從數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(jí)處理過程。所謂模式，可以看作是我們所說(shuō)的知識(shí)，它給出了數(shù)據(jù)的特性或數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，是對(duì)數(shù)據(jù)包含的信息更抽象的描述。如：成績(jī)優(yōu)秀的學(xué)生學(xué)習(xí)都非常刻苦；發(fā)燒的人是因?yàn)榛剂烁忻暗取ＤＪ降谋硎痉椒ê芏啵梢岳脠D形、文字、表達(dá)式等方式表示；所謂處理過程是指數(shù)據(jù)挖掘是一個(gè)多步驟的對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的過程，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、模式提取、知識(shí)評(píng)估及過程優(yōu)化。知識(shí)提取往往需要經(jīng)過多次的反復(fù)，通過對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)的再處理及知識(shí)學(xué)習(xí)算法的優(yōu)化，不斷提高學(xué)習(xí)效率。

二、數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)算法

在數(shù)據(jù)挖掘的處理過程中，數(shù)據(jù)挖掘引擎是最為關(guān)鍵的，而決定數(shù)據(jù)挖掘引擎的算法主要有以下幾類：

（一）數(shù)據(jù)挖掘的信息論方法

該類方法是利用信息論原理，計(jì)算數(shù)據(jù)庫(kù)中各字段的信息量，建立決策樹或者決策規(guī)則樹。比較重要的有ID3方法和IBLE方法。

（二）數(shù)據(jù)挖掘的集合論方法

粗集方法：在數(shù)據(jù)庫(kù)中將元素看成行對(duì)象，列元素看成屬性（分為條件屬性和結(jié)論屬性）。等價(jià)關(guān)系定義為不同對(duì)象在某個(gè)屬性上相同，這些等價(jià)關(guān)系的對(duì)象組成的集合稱為該等價(jià)關(guān)系的等價(jià)類。條件屬性上的等價(jià)類E與結(jié)論屬性上的等價(jià)類之間有三種關(guān)系：下近似，Y包含E；上近似，Y和E的交非空；無(wú)關(guān)，Y和E的交為空。對(duì)下近似建立確定性規(guī)則，對(duì)上近似建立不確定性規(guī)則（含可信度），對(duì)無(wú)關(guān)情況不存在規(guī)則。

概念樹方法：數(shù)據(jù)庫(kù)中記錄的屬性字段按歸類方式進(jìn)行抽象，建立起來(lái)的層次結(jié)構(gòu)稱為概念樹。

（三）數(shù)據(jù)挖掘的仿生物方法

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過學(xué)習(xí)待分析數(shù)據(jù)中的模式來(lái)構(gòu)造模型，一般可對(duì)隱類型進(jìn)行分類，用于非線性的、復(fù)雜的數(shù)據(jù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由“神經(jīng)元”的互連或按層組織的結(jié)點(diǎn)構(gòu)成。通常，神經(jīng)模型由三個(gè)層次組成：輸入、中間層和輸出。每一神經(jīng)元求得輸入值，再計(jì)算總輸入值，由過濾機(jī)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(jīng)元來(lái)模型化復(fù)雜行為。當(dāng)修改連接層的“連接度”或參數(shù)時(shí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就進(jìn)行了“學(xué)習(xí)”和“訓(xùn)練”。這里，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用恰當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)示例來(lái)訓(xùn)練。目前，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以MP和Hebb學(xué)習(xí)規(guī)則為基礎(chǔ)，建立了三大類多種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

三、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用

首先介紹一個(gè)著名的實(shí)例：SKICAT。然后結(jié)合實(shí)際具體探討數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在Bayesian中的應(yīng)用。

（一）天文數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)挖掘

數(shù)據(jù)挖掘在天文學(xué)上有一個(gè)非常著名的應(yīng)用系統(tǒng)：SKICAT[外3]。它是美國(guó)加州理工學(xué)院（CIT）與天文科學(xué)家合作開發(fā)的用于幫助天文學(xué)家發(fā)現(xiàn)遙遠(yuǎn)的類星體的一個(gè)工具。SKICAT既是第一個(gè)獲得相當(dāng)成功的數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用，也是人工智能技術(shù)在天文學(xué)和空間科學(xué)上第一批成功應(yīng)用之一。利用SKICAT，天文學(xué)家已發(fā)現(xiàn)了16個(gè)新的極其遙遠(yuǎn)的類星體，該項(xiàng)發(fā)現(xiàn)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(jié)構(gòu)。

（二）Bayesian網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)挖掘

Bayesian網(wǎng)是由變量及其關(guān)聯(lián)組成的有向圖。它主要用于處理實(shí)際應(yīng)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(duì)實(shí)際問題的先驗(yàn)的理解與把握。

然而，針對(duì)實(shí)際問題建立一個(gè)應(yīng)用于決策的Bayesian網(wǎng)絡(luò)時(shí)存在兩個(gè)問題。首先，我們常常是憑個(gè)人對(duì)問題的經(jīng)驗(yàn)與理解來(lái)建立模型的，因此建立的模型很難反映問題的客觀實(shí)際。其二，在確定Bayesian網(wǎng)中的條件概率表時(shí)，我們需要用定量的數(shù)值以支持計(jì)算，但實(shí)際中，人們很難給出一個(gè)具體概率值，一般的應(yīng)用往往是根據(jù)經(jīng)驗(yàn)，這就要求我們有一個(gè)合理的方法，從大量雜亂無(wú)序的數(shù)據(jù)中將它們找到，并填入條件概率表中去。

而數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)恰恰為我們提供了一系列有效的方法來(lái)尋找隱藏于大規(guī)模數(shù)據(jù)之中的有用數(shù)據(jù)，以解決以上兩個(gè)問題。在Bayesian建模中，我們需要找到各變量之間的關(guān)聯(lián)，這種關(guān)聯(lián)與關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)理論中的函數(shù)依賴（Functional Dependence）近似，后者表示了關(guān)系表中各屬性（Attribute）之間的依賴關(guān)系，而前者表示Bayesian網(wǎng)中各變量是關(guān)系表中的屬性時(shí)，兩者的表示含義是一致而和諧的。因而，只要在關(guān)系表的元組中發(fā)掘出函數(shù)依賴，便可以認(rèn)清Bayesian網(wǎng)中各變量之間的關(guān)系，從而給建模予以理論依據(jù)，并且在數(shù)量上以具體值作為技術(shù)支持。

將數(shù)據(jù)挖掘中函數(shù)依賴的挖掘與Bayesian網(wǎng)技術(shù)結(jié)合起來(lái)[外4]，將帶來(lái)以下好處：簡(jiǎn)化Bayesian網(wǎng)的結(jié)構(gòu)； 根據(jù)所挖掘出的函數(shù)依賴的置信度，可以使Bayesian網(wǎng)中各結(jié)點(diǎn)關(guān)聯(lián)更加清晰且有理可尋。

第4篇：數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用范文

    隨著信息技術(shù)的發(fā)展,采集的數(shù)據(jù)量的急劇加大,此時(shí)產(chǎn)生了數(shù)據(jù)挖掘,它就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的數(shù)據(jù)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(shí)的過程。在對(duì)大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取、轉(zhuǎn)換、分析和其他模型化處理過程中,從而提取得到對(duì)一些決策數(shù)據(jù)的支撐。

    數(shù)據(jù)挖掘是一個(gè)由數(shù)理統(tǒng)計(jì)到人工智能,進(jìn)而到機(jī)器學(xué)習(xí)的逐步演變、變化過程。它是一門交叉的學(xué)科,是一門涉及廣泛的學(xué)科,是一門在社會(huì)的發(fā)展歷程中不斷前進(jìn)變化的學(xué)科。它所涉及到的內(nèi)容包括數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)、人機(jī)智能、知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)、知識(shí)獲取、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、模式識(shí)別、信息檢索等,并且在跟著發(fā)展的需要、學(xué)科的進(jìn)步變化而不斷發(fā)展、向前。

    由于數(shù)據(jù)量之大,傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)分析方法主要是對(duì)沒有明確假設(shè)的前提下去挖掘信息,只會(huì)使得效率低下,同時(shí),對(duì)于問題的解決也在大打折扣,處理的結(jié)果不理想,傳統(tǒng)的這種方法沒有找到數(shù)據(jù)之間的內(nèi)在聯(lián)系,這樣只是看到過去,不能很好的預(yù)測(cè)未來(lái),對(duì)所要探索的目標(biāo)不能得出想要的結(jié)論;而數(shù)據(jù)挖掘是將所得到的信息是對(duì)前者的補(bǔ)充,得到未知的潛在的東西,是在原有的基礎(chǔ)上發(fā)現(xiàn)那些沒法預(yù)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(tǒng)計(jì)分析的結(jié)合,是對(duì)傳統(tǒng)技術(shù)的進(jìn)一步拓展,由于對(duì)數(shù)據(jù)分析要求的進(jìn)一步提高,也正是這一些特征才使得數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果而更加有意義與價(jià)值。

    二、數(shù)據(jù)挖掘的相關(guān)技術(shù)與在經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)中的應(yīng)用

    正是由于對(duì)于數(shù)據(jù)的大量收集、先進(jìn)的計(jì)算機(jī)技術(shù)、數(shù)據(jù)算法的產(chǎn)生、超大規(guī)模數(shù)據(jù)庫(kù)的出現(xiàn)、數(shù)據(jù)訪問速度的提升、對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行精深統(tǒng)計(jì)方法計(jì)算的能力等等一系列東西的出現(xiàn),從而一步步使得數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的作用越來(lái)越廣泛。對(duì)于經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)準(zhǔn)確性與實(shí)用性的需要,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)才開始慢慢滲透到經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)工作中。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的主要方法有:

    統(tǒng)計(jì)分析方法,數(shù)據(jù)庫(kù)字段項(xiàng)之間存在兩種關(guān)系,函數(shù)關(guān)系和相關(guān)關(guān)系,即能用函數(shù)公式表示的確定性關(guān)系與不能用函數(shù)公式表示,但仍是相關(guān)確定性關(guān)系。即利用統(tǒng)計(jì)學(xué)原理對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)中的信息進(jìn)行分析。

    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法,是一種模擬人腦信息加工過程的智能化信息技術(shù)。就像人的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的過程一樣,經(jīng)過輸入、分析、輸出的過程,而在經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)過程中得到實(shí)際應(yīng)用。它為我們提供了一種完整的、準(zhǔn)確的處理過程,使得經(jīng)濟(jì)運(yùn)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(shí)用化,更好地取得經(jīng)濟(jì)過程中各個(gè)部分之間的聯(lián)系,從而獲得對(duì)經(jīng)濟(jì)問題的分析,獲得處理辦法。

    決策樹是一種用于預(yù)測(cè)模型的算法,是基于統(tǒng)計(jì)理論的非參數(shù)識(shí)別技術(shù),通過對(duì)大量數(shù)據(jù)的有目的分類,找到有價(jià)值、潛在的信息。正是由于分類速度快,描述簡(jiǎn)單,特別適合對(duì)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行過程中出現(xiàn)的大規(guī)模數(shù)據(jù)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(shí)的數(shù)學(xué)工具,是通過對(duì)上下近似集來(lái)出來(lái)不確定問題。它算法簡(jiǎn)單,易于操作;不需要給出額外信息;簡(jiǎn)化輸入信息的表達(dá)空間。對(duì)于不確定的經(jīng)濟(jì)因素提供了一種思維方法,正是通過這種近似原則,使得經(jīng)濟(jì)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(jù)生物自然選擇與遺傳機(jī)理的隨機(jī)搜索算法,其思路是根據(jù)社會(huì)問題,在指定對(duì)象的人群中去采集信息,通過對(duì)隱含信息的整合、分析,進(jìn)而得到結(jié)果。它具有隱含性、易于和其它模型結(jié)合,可以對(duì)隱含數(shù)據(jù)進(jìn)行采集,而后把挖掘出的數(shù)據(jù)加以分析,進(jìn)而得到應(yīng)用。經(jīng)濟(jì)問題是一個(gè)發(fā)展變化的問題,內(nèi)部有著千絲萬(wàn)縷的聯(lián)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(shù)據(jù),進(jìn)行整體分析,這樣就把經(jīng)濟(jì)問題具體化、直接化、目標(biāo)化,使得問題的研究更加直觀,把隱性的表現(xiàn)化,促使經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)工作更加簡(jiǎn)單、直白。

    三、數(shù)據(jù)挖掘流程在經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)中的體現(xiàn)

    定義問題,對(duì)于經(jīng)濟(jì)問題,要定義出所要探究的問題,確定數(shù)據(jù)挖掘的目的。1.數(shù)據(jù)準(zhǔn)備,選擇數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)預(yù)處理。即對(duì)所要探究的經(jīng)濟(jì)問題所涉及到的數(shù)據(jù)進(jìn)行采集,做好前期的一些處理工作,使得數(shù)據(jù)得到簡(jiǎn)化,為后續(xù)工作的順利進(jìn)行做準(zhǔn)備。2.數(shù)據(jù)挖掘,根據(jù)數(shù)據(jù)的類型和數(shù)據(jù)的特點(diǎn)選擇相應(yīng)的算法,利用人工智能、統(tǒng)計(jì)等方法,去發(fā)掘出有用的信息。3.結(jié)果分析,對(duì)上述得到的結(jié)果進(jìn)行分析、評(píng)估,進(jìn)而通過這一步驟去調(diào)整上面的方法,使得結(jié)果更加貼切。4.知識(shí)的運(yùn)用,將得到的結(jié)果應(yīng)用到實(shí)際經(jīng)濟(jì)問題中去,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)的良好運(yùn)行與發(fā)展。

第5篇：數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用范文

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘 移動(dòng)通信 應(yīng)用

中圖分類號(hào)：TP311 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1007-9416（2012）09-0032-01

自20世紀(jì)50年代中期開始，計(jì)算機(jī)及網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的蓬勃發(fā)展，將社會(huì)前進(jìn)的步伐帶入了信息時(shí)代。當(dāng)下是一個(gè)信息爆炸的時(shí)代，每一分鐘都有大量的信息涌現(xiàn)。這大量信息的產(chǎn)生一方面給人們帶來(lái)了便利，另一面這種信息爆炸現(xiàn)象的負(fù)面作用也愈發(fā)明顯：信息量巨大，難以一一消化，同時(shí)這其中真?zhèn)坞y辨，給信息安全帶來(lái)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(shí)貧乏，如何從海量的信息中提取有用的知識(shí)。不是被信息淹沒，而是有效利用信息。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)因此應(yīng)運(yùn)而生，并成為計(jì)算機(jī)技術(shù)發(fā)展的熱點(diǎn)。

1、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)概述

所謂數(shù)據(jù)挖掘是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)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(shí)的過程[1]。數(shù)據(jù)挖掘是一門交叉學(xué)科，涉及到數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、可視化、機(jī)器學(xué)習(xí)、信息科學(xué)等多種學(xué)科。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)除了對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行基本的查詢，更重要的是從無(wú)序的數(shù)據(jù)中挖掘、整理信息，提取知識(shí)，進(jìn)而提供決策支持。

1.1 數(shù)據(jù)挖掘的原理

數(shù)據(jù)挖掘的原理可以簡(jiǎn)單概括為6個(gè)過程：確定任務(wù)目標(biāo)，熟悉研究領(lǐng)域內(nèi)的數(shù)據(jù)及背景情況，明確數(shù)據(jù)挖掘的目標(biāo)；建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，即對(duì)根據(jù)要求對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行選擇，選擇與任務(wù)目標(biāo)相關(guān)的數(shù)據(jù)；進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，精簡(jiǎn)數(shù)據(jù)，除去冗余的數(shù)據(jù)信息，并統(tǒng)一形式，便于處理；數(shù)據(jù)挖掘，根據(jù)目標(biāo)確定算法，并選擇適合參數(shù)、建立模型；評(píng)估、解釋和應(yīng)用模型，必要時(shí)進(jìn)行反復(fù)提??；知識(shí)評(píng)價(jià)，將提取的數(shù)據(jù)知識(shí)提供給用戶試用，并進(jìn)行反饋[2]。

1.2 數(shù)據(jù)挖掘的常用技術(shù)

對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的常用技術(shù)包括有聚類、分類、回歸分析、關(guān)聯(lián)原則、偏差分析等等[3]。聚類分析是以相似性、差異性對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，同一組數(shù)據(jù)相似性盡可能大，不同組數(shù)據(jù)差異性要明顯，分類反之?；貧w分析是分析數(shù)據(jù)屬性隨時(shí)間的變化，探索不同數(shù)據(jù)間變化的依賴關(guān)系。關(guān)聯(lián)原則即探尋數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)及相互關(guān)系。偏差分析主要是對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)中的異常記錄，反常實(shí)例進(jìn)行分析，尋找有意義的差別。

數(shù)據(jù)挖掘的常用技術(shù)主要來(lái)自以下相關(guān)領(lǐng)域：統(tǒng)計(jì)學(xué)、決策樹、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、粗集、模糊邏輯、可視化技術(shù)等。數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用十分廣泛，主要有商業(yè)應(yīng)用，多應(yīng)用于市場(chǎng)營(yíng)銷、金融、銀行、制造和通信領(lǐng)域；在科學(xué)研究方面，對(duì)生物、醫(yī)學(xué)、氣象、水文、地質(zhì)和考古等學(xué)科的科研工作都有積極作用。

2、我國(guó)移動(dòng)通信現(xiàn)狀概述

近年來(lái)，移動(dòng)通信領(lǐng)域迅猛發(fā)展，成為人們?nèi)粘Ｉ钪胁豢苫蛉钡臏贤ㄊ侄巍Ｒ苿?dòng)通信的服務(wù)從最初提供簡(jiǎn)單通話服務(wù)發(fā)展成綜合服務(wù)，包括語(yǔ)音、圖像等多種類的信息傳遞。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展和人們需求的多樣化，計(jì)算機(jī)及網(wǎng)絡(luò)等方式綜合應(yīng)用于通信領(lǐng)域已是大勢(shì)所趨。利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以有效利用資源，能夠提高通信領(lǐng)域的工作效率，改善服務(wù)質(zhì)量。1998年我國(guó)的移動(dòng)通信業(yè)開始興起，其后的發(fā)展速度令人咋舌，為世界之最。中國(guó)移動(dòng)通信業(yè)的發(fā)展世人側(cè)目，而且還具有巨大提升潛力和盈利空間。產(chǎn)業(yè)內(nèi)部的競(jìng)爭(zhēng)狀態(tài)取決于五種基本競(jìng)爭(zhēng)作用力[4]，即進(jìn)入威脅、替代威脅、買方侃價(jià)能力、供方侃價(jià)能力和現(xiàn)有競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的競(jìng)爭(zhēng)。

3、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在移動(dòng)通信中的應(yīng)用

移動(dòng)通信業(yè)在信息化過程中得到了長(zhǎng)足的發(fā)展，各類應(yīng)用系統(tǒng)被廣泛應(yīng)用，如計(jì)費(fèi)系統(tǒng)、綜合業(yè)務(wù)系統(tǒng)等，在較為完整的保存歷史數(shù)據(jù)的同時(shí)，也造成的海量數(shù)據(jù)的冗余，無(wú)法有效為使用者提供有用的信息。另一方面，海量數(shù)據(jù)的存在也為計(jì)算機(jī)設(shè)備的有效運(yùn)行帶來(lái)困擾。如何滿足用戶日益提高的需求的同時(shí)降低成本、提高效益，成為移動(dòng)通信發(fā)展的重大課題。

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)成為解決這一問題重要手段，由于日益激勵(lì)的競(jìng)爭(zhēng)、數(shù)據(jù)電子化程度較高、用戶關(guān)系管理系統(tǒng)的建立等多方面原因，中國(guó)移動(dòng)通信等電信企業(yè)已經(jīng)將該技術(shù)納入企業(yè)的經(jīng)營(yíng)中。

3.1 數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用的典型技術(shù)

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的建立，共建一個(gè)可以共享移動(dòng)通信業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的平臺(tái)，采用合適的算法對(duì)數(shù)據(jù)信息進(jìn)行挖掘，獲得對(duì)有用信息，對(duì)運(yùn)營(yíng)商的發(fā)展提供科學(xué)技術(shù)支持。

決策樹技術(shù)的應(yīng)用，該技術(shù)可對(duì)具有不同特性的商品的營(yíng)銷生成相應(yīng)的模型，有效區(qū)分用戶群體，對(duì)不同的群體采取不同的應(yīng)對(duì)策略。關(guān)聯(lián)規(guī)則的應(yīng)用于告警相關(guān)性分析，快捷查出故障點(diǎn)及發(fā)生原因。同時(shí)APriori算法可確定告警之間的關(guān)聯(lián)，方便維護(hù)及管理，提高工作效率。

3.2 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于移動(dòng)通信中的作用

業(yè)務(wù)預(yù)測(cè)通過分析用戶的歷史信息包括用戶個(gè)人數(shù)據(jù)及使用情況，確定業(yè)務(wù)發(fā)展的關(guān)鍵影響因素。通過對(duì)相關(guān)因素進(jìn)行合理的預(yù)測(cè)，確定未來(lái)業(yè)務(wù)發(fā)展的可能狀況。從而為下一步業(yè)務(wù)的開展、制定戰(zhàn)略等提供決策依據(jù)。同時(shí)可以根據(jù)發(fā)生的實(shí)際情況對(duì)預(yù)測(cè)的算法、模型進(jìn)行改善。主要應(yīng)用的算法有時(shí)間序列模式、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)。

數(shù)據(jù)挖掘還可以對(duì)用戶忠誠(chéng)度的進(jìn)行預(yù)測(cè)和控制，“用戶忠誠(chéng)度”是指用戶更換運(yùn)營(yíng)商的可能性。通過對(duì)離網(wǎng)標(biāo)識(shí)、用戶信息資料、呼叫數(shù)據(jù)、賬戶和付費(fèi)數(shù)據(jù)及其他數(shù)據(jù)的分析對(duì)用戶忠誠(chéng)度進(jìn)行預(yù)測(cè)，采取相關(guān)措施，從而最大限度的保留用戶量。

通過對(duì)分類和聚類算法對(duì)用戶群體進(jìn)行細(xì)分，為一對(duì)一營(yíng)銷和相關(guān)新產(chǎn)品的開發(fā)提供基礎(chǔ)。用戶呼叫模式是通過用戶的通話詳單來(lái)進(jìn)行分析，使得運(yùn)營(yíng)商掌握用戶行為特征，以制定不同的營(yíng)銷策略。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)還可應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)資源管理，大客戶特征識(shí)別等，通過對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)的分析，為運(yùn)營(yíng)商提供決策支持。

數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)被開發(fā)出來(lái)已廣泛應(yīng)用到社會(huì)生活的各個(gè)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(jìn)，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在移動(dòng)通信中的應(yīng)用乃至各行各業(yè)都會(huì)有迅猛的進(jìn)展。

參考文獻(xiàn)

[1]陳東鵬.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)在移動(dòng)通信領(lǐng)域的應(yīng)用.電信科學(xué)，2001，（5）：34-35.

[2]王扶東，朱云龍，薛勁松，李兵.基于數(shù)據(jù)挖掘的客戶關(guān)系分析評(píng)價(jià)系統(tǒng).東南大學(xué)學(xué)報(bào)（哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版，2002，10（4）：99-102.

第6篇：數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用范文

關(guān)鍵詞：商務(wù)智能數(shù)據(jù)挖掘第三方物流研究

在當(dāng)今競(jìng)爭(zhēng)日益激烈的市場(chǎng)環(huán)境中，第三方物流企業(yè)都希望能夠從浩如煙海的商務(wù)數(shù)據(jù)以及其他相關(guān)的物流業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)帶來(lái)巨額利潤(rùn)的商機(jī)。只有那些利用先進(jìn)的信息技術(shù)成功地收集、分析、理解信息并依據(jù)信息進(jìn)行決策的物流企業(yè)才能獲得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，才是物流市場(chǎng)的贏家。因此，越來(lái)越多的物流管理者開始借助商務(wù)智能技術(shù)來(lái)發(fā)現(xiàn)物流運(yùn)營(yíng)過程中存在的問題，找到有利的物流解決方案。

商務(wù)智能技術(shù)應(yīng)用現(xiàn)狀

我國(guó)加入了WTO，在許多領(lǐng)域，如金融、保險(xiǎn)、物流等領(lǐng)域?qū)⒅鸩綄?duì)外開放，這就意味著許多第三方物流企業(yè)將面臨來(lái)自國(guó)際大型跨國(guó)物流公司的巨大競(jìng)爭(zhēng)壓力。國(guó)外發(fā)達(dá)國(guó)家各種企業(yè)采用商務(wù)智能的水平已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了我國(guó)。美國(guó)PaloAlto管理集團(tuán)公司1999年對(duì)歐洲、北美和日本375家大中型企業(yè)的商務(wù)智能技術(shù)的采用情況進(jìn)行了調(diào)查。結(jié)果顯示，在金融領(lǐng)域，商務(wù)智能技術(shù)的應(yīng)用水平已經(jīng)達(dá)到或接近70%，在營(yíng)銷領(lǐng)域也達(dá)到50%，并且在其他應(yīng)用領(lǐng)域?qū)υ摷夹g(shù)的采納水平都提高約50%?，F(xiàn)在，許多第三方物流企業(yè)都把數(shù)據(jù)看成寶貴的財(cái)富，紛紛利用商務(wù)智能發(fā)現(xiàn)其中隱藏的信息，借此獲得巨額的回報(bào)。

據(jù)IDC對(duì)歐洲和北美62家采用了商務(wù)智能技術(shù)的企業(yè)的調(diào)查分析發(fā)現(xiàn)，這些企業(yè)的3年平均投資回報(bào)率為401%，其中25%的企業(yè)的投資回報(bào)率超過600%。調(diào)查結(jié)果還顯示，一個(gè)企業(yè)要想在復(fù)雜的環(huán)境中獲得成功，高層管理者必須能夠控制極其復(fù)雜的商業(yè)結(jié)構(gòu)，若沒有詳實(shí)的事實(shí)和數(shù)據(jù)支持，是很難辦到的。因此，隨著數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的不斷改進(jìn)和日益成熟，它必將被更多的第三方物流企業(yè)采用，使更多的物流管理者得到更多的商務(wù)智能。

商務(wù)智能技術(shù)的組成

具體地說(shuō)，商務(wù)智能技術(shù)有數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)(datawarehousing)、聯(lián)機(jī)分析處理(on-lineanalyticalprocessing，簡(jiǎn)稱OLAP)、數(shù)據(jù)挖掘（datamining），包括這三者在內(nèi)的用于綜合、探察和分析商務(wù)數(shù)據(jù)的先進(jìn)的信息技術(shù)的統(tǒng)稱就是商務(wù)智能技術(shù)。

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是一個(gè)面向主題的、集成的、隨時(shí)間變化的主要用于決策支持的數(shù)據(jù)的集合。一般來(lái)說(shuō)，大的物流公司或企業(yè)內(nèi)存在著各種各樣的信息系統(tǒng)，這些應(yīng)用驅(qū)動(dòng)的操作型信息系統(tǒng)為企業(yè)不同的物流業(yè)務(wù)系統(tǒng)服務(wù)，具有不同接口和不同的數(shù)據(jù)表示方法，互相孤立。利用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)可以動(dòng)態(tài)地將各個(gè)物流企業(yè)子系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)抽取集成到一起，進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換等處理之后加載到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中，通過周期性的刷新，為物流用戶提供一個(gè)統(tǒng)一的干凈的數(shù)據(jù)視圖，為數(shù)據(jù)分析提供一個(gè)高質(zhì)量的數(shù)據(jù)源。

對(duì)于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)，可以使用一些增強(qiáng)的查詢和報(bào)表工具進(jìn)行復(fù)雜的查詢和即時(shí)的報(bào)表制作，可以利用OLAP技術(shù)從多種角度對(duì)物流業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行多方面的匯總、統(tǒng)計(jì)、計(jì)算，還可以利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)自動(dòng)發(fā)現(xiàn)其中隱含的有用的物流信息。

數(shù)據(jù)挖掘又稱知識(shí)發(fā)現(xiàn)（KnowledgeDiscoveryinDatabase，簡(jiǎn)稱KDD），是從大量數(shù)據(jù)中抽取有意義的、隱含的、以前未知的并有潛在使用價(jià)值的知識(shí)的過程。數(shù)據(jù)挖掘是一個(gè)多學(xué)科交叉性學(xué)科，它涉及統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)據(jù)庫(kù)、模式識(shí)別、可視化以及高性能計(jì)算等多個(gè)學(xué)科。利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以分析各種類型的數(shù)據(jù)，例如結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)以及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、靜態(tài)的歷史數(shù)據(jù)和動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)流數(shù)據(jù)等。

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在第三方物流企業(yè)的應(yīng)用分析

數(shù)據(jù)挖掘是從大量的、不完全的、模糊的、隨機(jī)的數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)其潛在規(guī)律的技術(shù)，是當(dāng)前計(jì)算機(jī)科學(xué)研究的熱點(diǎn)之一。隨著信息技術(shù)的高速發(fā)展，積累的有關(guān)物流行業(yè)的數(shù)據(jù)量劇增，如何從大量的物流數(shù)據(jù)中提取有用的知識(shí)成為第三方物流企業(yè)當(dāng)務(wù)之急。數(shù)據(jù)挖掘就是為順應(yīng)需要應(yīng)運(yùn)而生發(fā)展起來(lái)的數(shù)據(jù)處理技術(shù)。

數(shù)據(jù)挖掘的對(duì)象

關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)(relationaldatabase)中通常存儲(chǔ)和管理的是結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，它將一個(gè)實(shí)體的各方面信息通過離散的屬性進(jìn)行描述。而文本數(shù)據(jù)庫(kù)（textdatabase）或文檔數(shù)據(jù)庫(kù)（documentdatabase）則通常存儲(chǔ)和管理的是半結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，例如新聞稿件、研究論文、電子郵件、書籍以及WEB頁(yè)面等都屬于半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)?？臻g數(shù)據(jù)庫(kù)、多媒體數(shù)據(jù)庫(kù)中存放的是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，例如地圖、圖片、音頻、視頻等都屬于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。相對(duì)于半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)來(lái)說(shuō)，針對(duì)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)比較成熟，市場(chǎng)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(guān)于半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)挖掘軟件尚不多，相應(yīng)的算法相對(duì)還較少。從另一個(gè)角度來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)挖掘的分析對(duì)象分為兩種類型：靜態(tài)數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)流（datastream）數(shù)據(jù)?，F(xiàn)在的多數(shù)數(shù)據(jù)挖掘算法是用于分析靜態(tài)數(shù)據(jù)的。

數(shù)據(jù)挖掘的分析

無(wú)論要分析的數(shù)據(jù)對(duì)象的類型如何，常用的數(shù)據(jù)挖掘分析包括關(guān)聯(lián)分析、序列分析、分類、預(yù)測(cè)、聚類分析以及時(shí)間序列分析等。

關(guān)聯(lián)分析關(guān)聯(lián)分析是由RakeshApwal等人首先提出的。兩個(gè)或兩個(gè)以上變量的取值之間存在某種規(guī)律性，就稱為關(guān)聯(lián)。數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)是數(shù)據(jù)庫(kù)中存在的一類重要的、可被發(fā)現(xiàn)的知識(shí)。關(guān)聯(lián)分為簡(jiǎn)單關(guān)聯(lián)、時(shí)序關(guān)聯(lián)和因果關(guān)聯(lián)。關(guān)聯(lián)分析的目的是找出數(shù)據(jù)庫(kù)中隱藏的關(guān)聯(lián)網(wǎng)。一般用支持度和可信度兩個(gè)閥值來(lái)度量關(guān)聯(lián)規(guī)則的相關(guān)性，還不斷引入興趣度、相關(guān)性等參數(shù)，使得所挖掘的規(guī)則更符合需求。關(guān)聯(lián)分析主要用于發(fā)現(xiàn)不同事件之間的關(guān)聯(lián)性，即一個(gè)事件發(fā)生的同時(shí)，另一個(gè)事件也經(jīng)常發(fā)生。關(guān)聯(lián)分析的重點(diǎn)在于快速發(fā)現(xiàn)那些有實(shí)用價(jià)值的關(guān)聯(lián)發(fā)生的事件。其主要依據(jù)是事件發(fā)生的概率和條件概率應(yīng)該符合一定的統(tǒng)計(jì)意義。對(duì)于結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，以物流客戶的采購(gòu)習(xí)慣數(shù)據(jù)為例，利用關(guān)聯(lián)分析，可以發(fā)現(xiàn)物流客戶的關(guān)聯(lián)采購(gòu)需要。例如，對(duì)于第三方物流企業(yè)來(lái)說(shuō)，一個(gè)托運(yùn)貨物的貨主很可能同時(shí)有貨物的包裝、流通加工等物流業(yè)務(wù)的需求。利用這種知識(shí)可以采取積極的物流運(yùn)營(yíng)策略，擴(kuò)展物流客戶采購(gòu)物流服務(wù)的范圍，吸引更多的物流客戶。通過調(diào)整服務(wù)的內(nèi)容便于物流顧客采購(gòu)到各種物流服務(wù)，或者通過降低一種物流業(yè)務(wù)的價(jià)格來(lái)促進(jìn)另一種物流業(yè)務(wù)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(diǎn)，得到?jīng)Q定樣本屬于各種類別的規(guī)則或方法。利用這些規(guī)則和方法對(duì)未知類別的樣本分類時(shí)應(yīng)該具有一定的準(zhǔn)確度。分類分析可以根據(jù)顧客的消費(fèi)水平和基本特征對(duì)物流顧客進(jìn)行分類，找出對(duì)第三方物流企業(yè)有較大利益貢獻(xiàn)的重要的物流客戶的特征，通過對(duì)其進(jìn)行個(gè)性化物流服務(wù)，提高他們的忠誠(chéng)度。

聚類分析聚類分析是根據(jù)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(duì)每一個(gè)這樣的組進(jìn)行描述的過程。其主要依據(jù)是聚到同一個(gè)組中的樣本應(yīng)該彼此相似，而屬于不同組的樣本應(yīng)該足夠不相似。

以第三方物流企業(yè)的客戶關(guān)系管理為例，利用聚類分析，根據(jù)物流客戶的個(gè)人特征以及物流業(yè)務(wù)消費(fèi)數(shù)據(jù)，可以將客戶群體進(jìn)行細(xì)分。例如，可以得到這樣的一個(gè)物流業(yè)務(wù)消費(fèi)群體：生產(chǎn)企業(yè)對(duì)物流業(yè)務(wù)中運(yùn)輸需求占41%，對(duì)物流業(yè)務(wù)中倉(cāng)儲(chǔ)業(yè)務(wù)的需求占23%；商業(yè)企業(yè)對(duì)物流業(yè)務(wù)中運(yùn)輸需求占59%，對(duì)物流業(yè)務(wù)中倉(cāng)儲(chǔ)業(yè)務(wù)需求占77%。針對(duì)不同的客戶群，可以實(shí)施不同的物流服務(wù)方式，從而提高客戶的滿意度。

數(shù)據(jù)挖掘流程

定義問題：第三方物流企業(yè)首先清晰地定義出各種物流業(yè)務(wù)問題，確定數(shù)據(jù)挖掘的目的。

數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：首先第三方物流企業(yè)在大型數(shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)目標(biāo)中提取數(shù)據(jù)挖掘的目標(biāo)數(shù)據(jù)集進(jìn)行數(shù)據(jù)選擇；其次進(jìn)行數(shù)據(jù)的預(yù)處理，包括檢查數(shù)據(jù)的完整性及數(shù)據(jù)的一致性、填補(bǔ)丟失的域，刪除無(wú)效數(shù)據(jù)等。

數(shù)據(jù)挖掘：第三方物流企業(yè)根據(jù)數(shù)據(jù)功能的類型和數(shù)據(jù)的特點(diǎn)選擇相應(yīng)的算法，在凈化和轉(zhuǎn)換過的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘。

結(jié)果分析：第三方物流企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果進(jìn)行解釋和評(píng)價(jià)，轉(zhuǎn)換成為能夠最終被理解的知識(shí)。

知識(shí)的運(yùn)用：第三方物流企業(yè)將分析所得到的知識(shí)集成到物流業(yè)務(wù)信息系統(tǒng)的組織結(jié)構(gòu)中去。

評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)挖掘軟件需要考慮的問題

越來(lái)越多的軟件供應(yīng)商加入了數(shù)據(jù)挖掘這一領(lǐng)域的競(jìng)爭(zhēng)。第三方物流企業(yè)如何正確評(píng)價(jià)一個(gè)商業(yè)軟件，選擇合適的軟件成為數(shù)據(jù)挖掘成功應(yīng)用的關(guān)鍵。評(píng)價(jià)一個(gè)數(shù)據(jù)挖掘軟件主要應(yīng)從以下四個(gè)主要方面：

計(jì)算性能：如該軟件能否在不同的物流業(yè)務(wù)平臺(tái)運(yùn)行；軟件的架構(gòu)；能否連接不同的數(shù)據(jù)源；操作大數(shù)據(jù)集時(shí)，性能變化是線性的還是指數(shù)的；算的效率；是否基于組件結(jié)構(gòu)易于擴(kuò)展；運(yùn)行的穩(wěn)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(yīng)用于多種類型的數(shù)據(jù)；第三方物流企業(yè)能否調(diào)整算法和算法的參數(shù)；軟件能否從數(shù)據(jù)集隨機(jī)抽取數(shù)據(jù)建立預(yù)挖掘模型；能否以不同的形式表現(xiàn)挖掘結(jié)果等。

可用性：如用戶界面是否友好；軟件是否易學(xué)易用；軟件面對(duì)的用戶是初學(xué)者、高級(jí)用戶還是專家；錯(cuò)誤報(bào)告對(duì)用戶調(diào)試是否有很大幫助。

第7篇：數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用范文

【關(guān)鍵詞】就業(yè)指導(dǎo)；數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)；應(yīng)用

近年來(lái)隨著高校畢業(yè)生人數(shù)的逐年增加，大學(xué)生就業(yè)壓力也在逐漸增大，如何做好就業(yè)指導(dǎo)，促進(jìn)學(xué)生更快更好的就業(yè)，已成為目前各大高校研究的重點(diǎn)課題。隨著信息化技術(shù)的快速發(fā)展和信息搜集能力的日益提高，將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用到高校的就業(yè)指導(dǎo)工作中，從大量的數(shù)據(jù)中挖掘發(fā)現(xiàn)隱藏的、有價(jià)值的信息來(lái)指導(dǎo)學(xué)生有效的就業(yè)，提高學(xué)生的就業(yè)質(zhì)量，已成為一個(gè)非常值得研究的重要課題。

1數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)概念和類型分析

1.1數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)概念

信息技術(shù)水平的迅速發(fā)展，使得一些新技術(shù)在教育領(lǐng)域當(dāng)中得到了廣泛的應(yīng)用，有效促進(jìn)了教育教學(xué)的快速發(fā)展。信息技術(shù)的應(yīng)用會(huì)產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，對(duì)這些數(shù)據(jù)的處理顯得非常的重要，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)不但能發(fā)揮數(shù)據(jù)信息處理的優(yōu)勢(shì)，還能大大提高信息處理的效率。數(shù)據(jù)挖掘（DataMining）又稱數(shù)據(jù)庫(kù)中的知識(shí)發(fā)現(xiàn)，是指從大型數(shù)據(jù)庫(kù)或數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中提取隱含的、未知的、非平凡的、極有潛在應(yīng)用價(jià)值的信息或模式，是數(shù)據(jù)庫(kù)研究中的一個(gè)很有應(yīng)用價(jià)值的新領(lǐng)域，是一個(gè)涉及到高性能計(jì)算、模式識(shí)別以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等各方面內(nèi)容的交叉性學(xué)科。數(shù)據(jù)挖掘需要經(jīng)過數(shù)據(jù)采集、預(yù)處理、數(shù)據(jù)分析、結(jié)果表示等一系列過程，對(duì)數(shù)據(jù)信息進(jìn)行有效的處理。采用的相關(guān)方法有決策樹方法、遺傳算法、粗糙集方法等。

1.2數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)類型分析

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)由于涉及到的學(xué)科比較多，故此在數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的類型上也比較多樣，根據(jù)不同的標(biāo)準(zhǔn)就能分成不同的類型。根據(jù)數(shù)據(jù)庫(kù)的類型進(jìn)行分類，數(shù)據(jù)挖掘主要是關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中挖掘知識(shí)，在數(shù)據(jù)庫(kù)的類型上會(huì)不斷的增加，這樣就出現(xiàn)了不同數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)挖掘，在這些數(shù)據(jù)挖掘類型當(dāng)中，歷史數(shù)據(jù)挖掘以及模糊數(shù)據(jù)挖掘等都是比較突出的應(yīng)用技術(shù)類型。在數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的類型當(dāng)中，結(jié)合挖掘方法的不同，以及技術(shù)應(yīng)用的不同進(jìn)行分類，主要方法有統(tǒng)計(jì)方法、探索性分析和數(shù)據(jù)庫(kù)方法。除此之外，按照數(shù)據(jù)挖掘的任務(wù)對(duì)其進(jìn)行分類，也能分成不同的類型，主要有時(shí)序模式、關(guān)聯(lián)分析、分類數(shù)據(jù)挖掘等。對(duì)不同的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)類型進(jìn)行分析與應(yīng)用，對(duì)信息數(shù)據(jù)的處理效率水平的提高可起到積極作用。

2數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在高校學(xué)生就業(yè)指導(dǎo)中的應(yīng)用步驟和具體應(yīng)用

2.1數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在高校學(xué)生就業(yè)指導(dǎo)中的應(yīng)用步驟

將數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用到高校學(xué)生就業(yè)指導(dǎo)當(dāng)中，能促進(jìn)就業(yè)指導(dǎo)教學(xué)的整體質(zhì)量水平的提高。而對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用，需要遵循相應(yīng)的步驟，這樣才能有利于發(fā)揮其積極的作用。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用要注重過程操作。2.1.1對(duì)問題進(jìn)行分析源數(shù)據(jù)庫(kù)需要評(píng)估以及確認(rèn)是否與數(shù)據(jù)挖掘的標(biāo)準(zhǔn)相符合，對(duì)這一情況結(jié)合實(shí)際加以分析。2.1.2提取、清洗和校驗(yàn)數(shù)據(jù)所提取的數(shù)據(jù)放在一個(gè)結(jié)構(gòu)上和數(shù)據(jù)模型兼容的數(shù)據(jù)庫(kù)當(dāng)中，采取統(tǒng)一模式清除不兼容數(shù)據(jù)，保障數(shù)據(jù)的完整性。2.1.3選定數(shù)據(jù)挖掘算法結(jié)合其目的，通過DM過程當(dāng)中的準(zhǔn)則選擇一個(gè)特定的數(shù)據(jù)挖掘算法，用于搜索數(shù)據(jù)當(dāng)中的模式。2.1.4實(shí)施數(shù)據(jù)挖掘通過數(shù)據(jù)挖掘方法，產(chǎn)生一個(gè)特定的感興趣模式或特定數(shù)據(jù)集。2.1.5在對(duì)數(shù)據(jù)挖掘之后進(jìn)行解釋對(duì)所發(fā)現(xiàn)的模式進(jìn)行分析，去掉多余的不切題意的模式。2.1.6進(jìn)行知識(shí)評(píng)價(jià)對(duì)知識(shí)作用加以查看或證明，采用預(yù)先可信知識(shí)，檢查以及解決知識(shí)當(dāng)中所存在的矛盾。通過以上一系列的操作，可將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的作用得到充分發(fā)揮。

2.2數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在高校學(xué)生就業(yè)指導(dǎo)中具體應(yīng)用

在高校畢業(yè)生的就業(yè)指導(dǎo)工作中，需要對(duì)影響學(xué)生就業(yè)的因素實(shí)施量化分析，為在畢業(yè)生就業(yè)指導(dǎo)方面提供相應(yīng)的數(shù)據(jù)。在數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用中，主要就是對(duì)學(xué)生生源地信息以及學(xué)生就業(yè)率關(guān)聯(lián)關(guān)系實(shí)施挖掘，對(duì)學(xué)生性別和就業(yè)的關(guān)聯(lián)關(guān)系進(jìn)行挖掘，還有對(duì)學(xué)生的就業(yè)和學(xué)業(yè)的關(guān)聯(lián)關(guān)系進(jìn)行挖掘。結(jié)合實(shí)際情況對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)系統(tǒng)進(jìn)行設(shè)計(jì)，并且在該系統(tǒng)中，要和數(shù)據(jù)挖掘?qū)I(yè)知識(shí)緊密結(jié)合，將其設(shè)計(jì)成幾個(gè)重要的模塊，即：數(shù)據(jù)預(yù)處理，頻繁項(xiàng)挖掘，關(guān)聯(lián)規(guī)則分析。（1）數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的采集以及轉(zhuǎn)換和預(yù)處理操作。在對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行采集以及轉(zhuǎn)換和預(yù)處理環(huán)節(jié)的操作上，先對(duì)學(xué)生就業(yè)情況加以分析，在決策屬性方面明確，然后分析指標(biāo)數(shù)據(jù)，如：對(duì)學(xué)生的實(shí)踐能力水平以及計(jì)算機(jī)等級(jí)等進(jìn)行分析。（2）對(duì)相關(guān)的指標(biāo)數(shù)據(jù)采集充分重視，在數(shù)據(jù)信息的采集方面，要和開發(fā)的成績(jī)管理系統(tǒng)進(jìn)行連接，并能從成績(jī)數(shù)據(jù)庫(kù)當(dāng)中提取學(xué)生綜合性的成績(jī)。通過Excel表格將學(xué)號(hào)導(dǎo)入，提供輸入數(shù)據(jù)界面，管理人員進(jìn)行手工輸入。對(duì)學(xué)生工作單位量化標(biāo)識(shí)，將工作單位分成升學(xué)、事業(yè)單位、企業(yè)、個(gè)體公司，采用字母a、b、c、d進(jìn)行表示。（3）數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用過程中，對(duì)決策樹的應(yīng)用也比較重要，這是通過離散型變量作為屬性類型的學(xué)習(xí)方法。通過決策樹當(dāng)中C4.5算法思想的應(yīng)用，能夠有效處理描述屬性連續(xù)的相關(guān)問題。某連續(xù)屬性將存儲(chǔ)訓(xùn)練實(shí)例中的不同屬性值進(jìn)行排序，然后選擇相鄰值中的點(diǎn)，作為離散時(shí)區(qū)分不同屬性值的標(biāo)準(zhǔn)。（4）數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中決策樹和算法的選擇應(yīng)用也是比較重要的，如在對(duì)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(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和算法，然后采用程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)算法，這樣就能獲得有效的數(shù)據(jù)算法。在數(shù)據(jù)庫(kù)的處理方法方面，就包含著諸多的內(nèi)容，其中的數(shù)據(jù)讀取以及查詢操作是比較重要的。根據(jù)這些操作應(yīng)用對(duì)學(xué)生的相關(guān)數(shù)據(jù)信息的提取查看就比較方便。

3結(jié)語(yǔ)

綜上所述，高校畢業(yè)生就業(yè)指導(dǎo)過程當(dāng)中對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用，能有效提高就業(yè)指導(dǎo)的效率水平，從而為學(xué)生的未來(lái)就業(yè)發(fā)展提供有力條件，對(duì)教師在為學(xué)生就業(yè)指導(dǎo)方面能指明方向。希望在此次對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用研究下，有助于實(shí)際的就業(yè)指導(dǎo)教學(xué)發(fā)展。

參考文獻(xiàn)

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第8篇：數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用范文

[關(guān)鍵詞]CRM；數(shù)據(jù)挖掘；信息技術(shù)

[作者簡(jiǎn)介]馬凱旋，河南農(nóng)業(yè)大學(xué)華豫學(xué)院商學(xué)院講師，碩士，河南商丘476113

[中圖分類號(hào)]F270.7　[文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼]A　[文章編號(hào)]1672-2728(2009)03-0136-03

客戶作為一種企業(yè)核心資源，擁有和保持更多的客戶決定著企業(yè)今后發(fā)展的命運(yùn)，因此有效地開發(fā)和利用客戶資源，發(fā)展和鞏固企業(yè)同客戶之間的和諧關(guān)系，在最大程度上滿足客戶需求的同時(shí)實(shí)現(xiàn)企業(yè)的經(jīng)濟(jì)社會(huì)效益最大化，已經(jīng)成為企業(yè)界和學(xué)術(shù)界關(guān)注的焦點(diǎn)。信息經(jīng)濟(jì)環(huán)境中企業(yè)客戶關(guān)系管理是利用IT技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)客戶的整合營(yíng)銷，是以客戶為核心的企業(yè)營(yíng)銷的技術(shù)實(shí)現(xiàn)和管理實(shí)現(xiàn)，并在企業(yè)與客戶之間建立一種實(shí)時(shí)、互動(dòng)的交流管理系統(tǒng)，最終目的是通過為客戶創(chuàng)造價(jià)值，建立個(gè)性化、高質(zhì)量的商品與服務(wù)來(lái)獲得新客戶，增加原有客戶的忠誠(chéng)度和提高客戶的贏利能力，進(jìn)而增強(qiáng)企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力。同時(shí)隨著信息技術(shù)的迅速發(fā)展，特別是數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)和計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的廣泛應(yīng)用，企業(yè)所面對(duì)的客戶數(shù)據(jù)量、企業(yè)內(nèi)外信息量急劇膨脹，企業(yè)如果能夠?qū)@海量的數(shù)據(jù)進(jìn)行有效、快速和深入的分析和處理，發(fā)現(xiàn)有價(jià)值的知識(shí)，就能為企業(yè)作出正確的經(jīng)營(yíng)決策、捕捉稍縱即逝的市場(chǎng)機(jī)會(huì)提供極大的幫助。

一、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析

(一)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的發(fā)展過程。數(shù)據(jù)挖掘是生產(chǎn)發(fā)展的必然結(jié)果，最初的數(shù)據(jù)挖掘僅僅是用一些信息儲(chǔ)存工具儲(chǔ)存一些簡(jiǎn)單的信息，人們并不去對(duì)這些信息進(jìn)行分析來(lái)提取更深層次的、更有價(jià)值的知識(shí)，而且使用和獲得信息的速度也很緩慢，隨著生產(chǎn)力水平的極大提高和信息技術(shù)的飛速發(fā)展，目前已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了人們能實(shí)時(shí)地獲得經(jīng)過深入提煉的知識(shí)與信息。數(shù)據(jù)挖掘的每一步發(fā)展，可以說(shuō)都是建立在前一階段的基礎(chǔ)上，總的來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)挖掘分為四個(gè)發(fā)展階段：(1)數(shù)據(jù)收集階段(Data Col-lection)：企業(yè)僅僅是簡(jiǎn)單地整理儲(chǔ)存信息，并應(yīng)用一些簡(jiǎn)單的運(yùn)算工具進(jìn)行數(shù)據(jù)加工，如對(duì)信息的總量計(jì)算、平均數(shù)計(jì)算等；(2)數(shù)據(jù)追溯階段(DataAccess)企業(yè)開始應(yīng)用關(guān)聯(lián)模式處理儲(chǔ)存信息，在整個(gè)企業(yè)范圍內(nèi)建立起了數(shù)據(jù)收集和信息管理系統(tǒng)，管理層可以獲得企業(yè)的歷史信息；(3)數(shù)據(jù)導(dǎo)航階段(Data Navigation)、企業(yè)內(nèi)出現(xiàn)了數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，應(yīng)用多維數(shù)據(jù)基的處理和儲(chǔ)存信息，企業(yè)不僅能應(yīng)用信息管理系統(tǒng)獲得企業(yè)整體和各個(gè)地區(qū)經(jīng)營(yíng)狀況的信息，而且通過應(yīng)用在線分析系統(tǒng)(OLAP)等手段進(jìn)行數(shù)據(jù)對(duì)比；(4)數(shù)據(jù)挖掘階段(Data Min-ing)：也就是通過使用在線分析工具、先進(jìn)的信息技術(shù)以及統(tǒng)計(jì)數(shù)學(xué)等方法為企業(yè)提供實(shí)時(shí)的信息反饋和與合作伙伴的信息交流。數(shù)據(jù)挖掘使企業(yè)管理者更能獲得存在于信息之中的深層價(jià)值，從而為企業(yè)的經(jīng)營(yíng)戰(zhàn)略決策產(chǎn)生重要幫助作用。

(二)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的內(nèi)容。數(shù)據(jù)挖掘是進(jìn)行信息處理的系統(tǒng)工具，按照信息處理的流程來(lái)分類，一般有三種類型：信息發(fā)現(xiàn)(Discovery)、預(yù)測(cè)模型(Predictive Model)和異常分析(Forensic Analy-山)。信息發(fā)現(xiàn)是指單純地對(duì)信息進(jìn)行處理、整理和分析，以發(fā)掘出蘊(yùn)涵在信息之間的潛在的有價(jià)值的知識(shí)或者聯(lián)系，但并不進(jìn)行對(duì)信息處理結(jié)果的預(yù)測(cè)。信息發(fā)現(xiàn)包括條件邏輯推理、關(guān)聯(lián)處理和信息規(guī)律趨勢(shì)和變化等；預(yù)測(cè)模型是指通過上一階段的信息處理，利用有價(jià)值的知識(shí)資源和預(yù)測(cè)模型對(duì)其進(jìn)行發(fā)展趨勢(shì)預(yù)測(cè)，這包括結(jié)論預(yù)測(cè)和發(fā)展趨勢(shì)展望等；異常分析是指數(shù)據(jù)挖掘的擴(kuò)展階段，對(duì)發(fā)現(xiàn)的異常情況作出分析，包括偏離偵測(cè)和關(guān)聯(lián)分析等?？偟膩?lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)通常有六種手段進(jìn)行信息處理：分類、回歸模型、時(shí)間序列、聚類、關(guān)聯(lián)分析和序列發(fā)現(xiàn)。分類和回歸模型一般用于趨勢(shì)預(yù)測(cè)，關(guān)聯(lián)和序列發(fā)現(xiàn)用于分析客戶行為，聚類則可用于以上兩種情況。

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)按對(duì)信息的處理方式分為數(shù)據(jù)保存技術(shù)和數(shù)據(jù)提煉技術(shù)兩種方式。數(shù)據(jù)保存技術(shù)主要是能夠方便地為企業(yè)決策提供信息幫助，在企業(yè)決策中應(yīng)用案例分析(CBR)來(lái)保證經(jīng)營(yíng)決策的有效性。但是企業(yè)要想獲得蘊(yùn)涵在信息之中的有價(jià)值的知識(shí)，就必須使用數(shù)據(jù)提煉技術(shù)，數(shù)據(jù)提煉技術(shù)包括：邏輯方法是運(yùn)用多維或者OLAP技術(shù)對(duì)量化的或者非量化的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一模式的處理，包括規(guī)則公式和決策樹；橫向?qū)Ρ戎饕菍?duì)定性數(shù)據(jù)指標(biāo)進(jìn)行類比分析，包括類比中介和可信網(wǎng)絡(luò)；程式分析是能夠有效地應(yīng)用多維模型和數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法對(duì)大規(guī)模的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，包括數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。

二、數(shù)據(jù)挖掘在客戶關(guān)系管理中的應(yīng)用

在客戶關(guān)系管理過程中，客戶生命周期對(duì)企業(yè)來(lái)說(shuō)非常重要，因?yàn)樗苯雨P(guān)系到企業(yè)的客戶收益和客戶利潤(rùn)，一方面客戶生命周期提供了客戶信息來(lái)源，另一方面客戶生命周期使得企業(yè)明確了為滿足客戶需求應(yīng)注重的方面?？蛻羯芷跒閿?shù)據(jù)挖掘在客戶關(guān)系管理中的應(yīng)用提供了基礎(chǔ)，數(shù)據(jù)挖掘是建立在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)之上的，通過各種先進(jìn)的信息技術(shù)和數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法挖掘數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的潛在的、有價(jià)值的客戶信息，通過運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘，企業(yè)能把大量的客戶記錄變成系統(tǒng)的客戶信息，提供給決策者，這樣不僅解決了企業(yè)進(jìn)行決策時(shí)遇到的信息匱乏，也充分發(fā)揮了企業(yè)實(shí)施CRM的效用。

(一)客戶分析。CRM系統(tǒng)主要是面向客戶，因此對(duì)客戶數(shù)據(jù)的分析是極為重要的，通過對(duì)客戶數(shù)據(jù)的分析，發(fā)現(xiàn)客戶需求，調(diào)整企業(yè)戰(zhàn)略并實(shí)施相應(yīng)的措施，客戶分析主要有幾個(gè)方面：(1)購(gòu)買頻率，通過對(duì)客戶購(gòu)買頻率的分析，企業(yè)實(shí)施相應(yīng)的營(yíng)銷活動(dòng)，可以利用諸如促銷、折扣和優(yōu)惠等手段來(lái)刺激消費(fèi)者的消費(fèi)欲望；(2)近期消費(fèi)，通過對(duì)客戶最近消費(fèi)時(shí)間的分析，可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)客戶流失的原因，從而采取相應(yīng)的措施；(3)客戶忠誠(chéng)度分析，通過對(duì)客戶交易資料的記錄和分析，可以采用序列模式來(lái)預(yù)測(cè)消費(fèi)者的忠誠(chéng)度，并據(jù)此來(lái)調(diào)整企業(yè)的生產(chǎn)和提供的服務(wù)，提高客戶的忠誠(chéng)度并吸引新客戶；(4)客戶分類，不同的消費(fèi)者對(duì)產(chǎn)品和服務(wù)的要求不同，也為企業(yè)創(chuàng)造不同的收益，企業(yè)根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的信息處理分析，對(duì)客戶采用聚類的方法進(jìn)行分類，挖掘客戶群的需求特征和需求趨勢(shì)，并發(fā)現(xiàn)最有價(jià)值和最有盈利潛力的客戶群，對(duì)這些客戶實(shí)施“一對(duì)一”的市場(chǎng)營(yíng)銷，取得最大的收益；(5)客戶購(gòu)買相關(guān)性分析，通過銷售記錄的信息挖掘，可以發(fā)現(xiàn)客戶購(gòu)買相關(guān)性，這也是發(fā)現(xiàn)客戶消費(fèi)偏好、消費(fèi)特點(diǎn)的重要方法，據(jù)此企業(yè)可以積極采用各種手段，如推薦、傳單以及網(wǎng)絡(luò)推廣等方式幫助消費(fèi)者選擇商品，增加企業(yè)的收益；(6)營(yíng)銷合理化分析，通過分析營(yíng)銷活動(dòng)的有效

性，有助于改善營(yíng)銷效率，多維分析可以實(shí)現(xiàn)這方面分析的要求，即通過比較營(yíng)銷改變前后銷售狀況。

(二)異常偏離分析。企業(yè)在對(duì)客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行分析時(shí)，有可能發(fā)現(xiàn)異常數(shù)據(jù)或者無(wú)法解釋的現(xiàn)象發(fā)生，企業(yè)應(yīng)對(duì)此應(yīng)高度關(guān)注，一般的做法是通過使用數(shù)據(jù)挖掘的各種先進(jìn)技術(shù)，如決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、聚類等來(lái)及時(shí)分析這些異常情況，使企業(yè)能作出快速的反應(yīng)，并針對(duì)處理的結(jié)果及時(shí)調(diào)整企業(yè)的營(yíng)銷決策。

(三)趨勢(shì)分析和預(yù)測(cè)。數(shù)據(jù)挖掘的工具為客戶需求趨勢(shì)預(yù)測(cè)提供了有效的手段，常用的工具是時(shí)間序列分析、系統(tǒng)力學(xué)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這些工具能為企業(yè)提供科學(xué)、有效的趨勢(shì)分析，并用于企業(yè)的生產(chǎn)和營(yíng)銷決策。具體內(nèi)容包括：評(píng)價(jià)產(chǎn)品銷售狀況，企業(yè)通過分析客戶數(shù)據(jù)庫(kù)中記錄每一位消費(fèi)者的交易信息，可以針對(duì)不同的產(chǎn)品、不同的區(qū)域采取不同的銷售策略，實(shí)現(xiàn)盈利最大化；預(yù)測(cè)銷售狀況，通過準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)，發(fā)現(xiàn)隱藏的信息，是把握市場(chǎng)動(dòng)向，滿足客戶需求，調(diào)整生產(chǎn)結(jié)構(gòu)和營(yíng)銷方法，從而使企業(yè)在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中立于不敗之地。

(四)客戶服務(wù)支持?？蛻舴?wù)是CRM中的重要組成部分，包括客戶信息和服務(wù)信息，這些數(shù)據(jù)既有結(jié)構(gòu)化的也有非結(jié)構(gòu)化的，結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)比較容易分析和整理，如銷售狀況、客戶交易信息等，非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)如故障信息、故障處理信息以及客戶反饋信息等。對(duì)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)挖掘的主要過程是：根據(jù)相應(yīng)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)來(lái)選擇規(guī)則模板，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行選取和轉(zhuǎn)換，并應(yīng)用歸納學(xué)習(xí)法、決策樹、最鄰近法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)等來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，挖掘得到的結(jié)果可以存入數(shù)據(jù)庫(kù)，幫助企業(yè)決策，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)由于存在的形式和性質(zhì)難以進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化分析，但是非結(jié)構(gòu)化所隱藏的價(jià)值可以通過兩種途徑來(lái)進(jìn)行挖掘：一是建立全新的數(shù)據(jù)挖掘算法，直接對(duì)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，但是由于非結(jié)構(gòu)化的自身特點(diǎn)，使得這樣的全新數(shù)據(jù)挖掘非常復(fù)雜，而且難以評(píng)估數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果的可靠性；二是通過將非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化，而后采用結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)其進(jìn)行挖掘，這就需要建立非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換技術(shù)，而且也是非常復(fù)雜?？偟膩?lái)說(shuō)，結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)已經(jīng)成熟，但是非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)挖掘尚待進(jìn)一步發(fā)展。

(五)銷售管理。銷售管理自動(dòng)化是客戶關(guān)系管理成長(zhǎng)最快的部分，銷售人員與潛在客戶的互動(dòng)行為、將潛在的客戶發(fā)展成真正客戶并提高其忠誠(chéng)度是使企業(yè)盈利的核心因素。在此環(huán)節(jié)中，數(shù)據(jù)挖掘可以對(duì)多種市場(chǎng)活動(dòng)的有效性進(jìn)行實(shí)時(shí)跟蹤和分析，數(shù)據(jù)挖掘不僅使銷售人員及時(shí)把握銷售機(jī)遇、提高工作效率，而且企業(yè)管理層也可以隨時(shí)掌握市場(chǎng)動(dòng)態(tài)。

(六)數(shù)據(jù)挖掘和客戶隱私。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)幫助企業(yè)能比以往更好地發(fā)現(xiàn)客戶信息中的隱性知識(shí)，但是這也增加了客戶隱私被企業(yè)侵犯的風(fēng)險(xiǎn)。一方面客戶信息挖掘有助于客戶與企業(yè)之間建立起親密的關(guān)系，另一方面客戶信息如果被企業(yè)不正當(dāng)?shù)乩?，則會(huì)給客戶本身帶來(lái)不利影響。比如客戶信用等級(jí)、客戶交易行為等信息如果不當(dāng)利用，會(huì)給消費(fèi)者帶來(lái)推銷騷擾，甚至是某種社會(huì)歧視或者失業(yè)的威脅?？蛻綦[私按其本質(zhì)來(lái)說(shuō)，更是一個(gè)道德問題而非一個(gè)技術(shù)問題，關(guān)鍵是處理好企業(yè)數(shù)據(jù)挖掘與客戶個(gè)人信息保護(hù)之間的平衡問題，現(xiàn)在世界上好多企業(yè)在處理客戶交易信息時(shí)，采用匿名方式，將客戶的個(gè)人身份信息隱藏起來(lái)，只將交易資料，如客戶偏好、消費(fèi)等級(jí)、需求特點(diǎn)和客戶價(jià)值等資料輸入到數(shù)據(jù)處理模型中。總之，企業(yè)在實(shí)施客戶關(guān)系管理的同時(shí)，必須注重客戶隱私的保護(hù)，這樣才能給消費(fèi)者以安全的感覺，才會(huì)讓客戶真正地與企業(yè)之間進(jìn)行交流，才能充分發(fā)揮數(shù)據(jù)挖掘在客戶關(guān)系管理的作用。

第9篇：數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用范文

關(guān)鍵詞：消防滅火救援；數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)；應(yīng)用

引言

近年來(lái)，我國(guó)的城市化建設(shè)的步伐在逐漸加快，城市規(guī)模、各種建筑、車輛、人員都在快速地增長(zhǎng)。在此背景下，火災(zāi)預(yù)防工作呈現(xiàn)復(fù)雜化和多樣化等特點(diǎn)。不僅火災(zāi)隱患的數(shù)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(shí)的消除與控制火災(zāi)隱患，一旦發(fā)生火災(zāi)，將會(huì)帶來(lái)巨大的損失，威脅著人們的生命財(cái)產(chǎn)安全。消防滅火救援工作的有效開展，離不開消防滅火系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行。消防滅火系統(tǒng)在運(yùn)行的過程中，往往會(huì)涉及到大量的相關(guān)數(shù)據(jù)。如果應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)其進(jìn)行分析，將有助于提高消防滅火救援的質(zhì)量與效率。因此，研究消防滅火救援中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用，具有重要的理論意義和現(xiàn)實(shí)意義。

1 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)概述

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的成果之一。在數(shù)理統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)庫(kù)、模糊數(shù)學(xué)、人工智能等技術(shù)不斷發(fā)展的背景下，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)通過融合了各種相關(guān)知識(shí)，逐漸形成為一項(xiàng)綜合性技術(shù)。隨著信息時(shí)代的到來(lái)，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)更是得到了廣泛的應(yīng)用與發(fā)展。數(shù)據(jù)挖掘作為一種專門用來(lái)分析數(shù)據(jù)的技術(shù)之一，主要的應(yīng)用原理是：選取恰當(dāng)?shù)姆治黾夹g(shù)，在隨機(jī)的、模糊的數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息。通過實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)與信息之間的有效轉(zhuǎn)換，能夠找到?jīng)]有意識(shí)到的問題、將定性的問題定量化，甚至還能找出未來(lái)發(fā)展的趨勢(shì)，從而為決策提供有效的依據(jù)。完整的數(shù)據(jù)挖掘流程包括多個(gè)環(huán)節(jié)，并且在不同的應(yīng)用領(lǐng)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(gè)階段。（1）數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備階段。（2）數(shù)據(jù)挖掘階段。（3）對(duì)數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果進(jìn)行解釋。

2 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在消防滅火救援中的主要作用

數(shù)據(jù)挖掘不僅在商業(yè)領(lǐng)域獲得的廣泛的應(yīng)用，在其它行業(yè)中的作用也不容小視。隨著現(xiàn)代城市的發(fā)展，消防滅火救援工作的難度也隨之增長(zhǎng)。將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)運(yùn)用于消防滅火救援中，同樣能夠發(fā)揮重要的作用，有助于提高效率。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在消防滅火救援中所能發(fā)揮的作用，具體體現(xiàn)為以下幾個(gè)方面。

首先，運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠?qū)Τ鞘邢澜o水系統(tǒng)中的相關(guān)信息進(jìn)行有效處理。在消防滅火救援過程中，充足的水源通常發(fā)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(zhì)量，及時(shí)消滅火源，應(yīng)當(dāng)對(duì)消防給水系統(tǒng)進(jìn)行合理化設(shè)置。在優(yōu)化消防給水系統(tǒng)的過程中，如果運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，有助于設(shè)置合理的消防給水系統(tǒng)的覆蓋點(diǎn)，從而進(jìn)一步提升優(yōu)化水平。

其次，運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，能夠在整理與排查火災(zāi)源頭和隱患時(shí)有效的發(fā)揮作用，從而最大限度的避免火災(zāi)事故的發(fā)生，減少人員傷亡。因?yàn)椋瑪?shù)據(jù)挖掘技術(shù)，能夠從大量的隨機(jī)數(shù)據(jù)中挖掘出具有潛在利用價(jià)值的信息，其應(yīng)用在整理與排查火災(zāi)隱患時(shí)，有助于提高效率。與此同時(shí)，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠?qū)ξ磥?lái)的發(fā)展行為或趨勢(shì)做出自動(dòng)預(yù)測(cè)。在面對(duì)不同情況的建筑分布時(shí)，可以利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行細(xì)化分類，預(yù)測(cè)不同程度的火災(zāi)所必需的水量。

最后，運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠加快消防滅火救援決策的速度。當(dāng)發(fā)生火災(zāi)事故時(shí)，快速抵達(dá)火災(zāi)事故現(xiàn)場(chǎng)，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(cái)產(chǎn)損失。一方面，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，對(duì)所獲取的路網(wǎng)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)、可用消防栓的分布狀況以及消防通道情況等信息進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，有助于在險(xiǎn)情發(fā)生時(shí)提供一條快速抵達(dá)火災(zāi)事故現(xiàn)場(chǎng)的合理路線方案。另一方面，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，可以根據(jù)火災(zāi)事故現(xiàn)場(chǎng)的條件、化學(xué)物質(zhì)主要物濃度、風(fēng)速風(fēng)向等氣象條件進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，通過建立數(shù)據(jù)模型，分析可能發(fā)生的次生災(zāi)害，為消防滅火救援決策提供重要的技術(shù)支持。

3 消防滅火救援中數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用

通過上文的分析，了解到數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在消防滅火救援中能夠發(fā)揮多方面的作用。所以，為了完善消防滅火系統(tǒng)，提高消防滅火救援工作的整體質(zhì)量，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在滅火救援中的應(yīng)用，需要做好以下幾點(diǎn)。

3.1 建立數(shù)據(jù)模型

在消防滅火救援中，應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，首先應(yīng)當(dāng)建立數(shù)據(jù)模型。需要注意的是，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)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(shù)據(jù)模型的過程中，為了高效地實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)，提取有價(jià)值的信息，應(yīng)當(dāng)采用科學(xué)合理的數(shù)據(jù)挖掘方法。盡管方法不同，在建立數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)，都應(yīng)當(dāng)包括以下幾個(gè)方面的功能：火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估功能、消防給水功能以及歷史或再分析功能。要想同時(shí)滿足這三個(gè)功能，需要對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)進(jìn)行分類，構(gòu)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(shè)計(jì)過程中，應(yīng)當(dāng)以信息包圖為基礎(chǔ)進(jìn)行。在此期間，需要注意以下兩個(gè)方面的內(nèi)容。其一，要確定信息包圖的指標(biāo)、維度與類別三大方面。其二，應(yīng)當(dāng)對(duì)實(shí)體對(duì)象進(jìn)行分析，進(jìn)而完成信息包圖。（2）邏輯模型的基礎(chǔ)是星型圖，它的主要方面是指標(biāo)實(shí)體、維度實(shí)體和詳細(xì)類別實(shí)體三種，用來(lái)反映概念模型中實(shí)體間的關(guān)系。（3）在物理模型的設(shè)計(jì)過程中，主要以數(shù)據(jù)庫(kù)表為基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)庫(kù)表是指，將指標(biāo)的實(shí)體轉(zhuǎn)化成的數(shù)據(jù)編成表。

3.2 聯(lián)機(jī)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行數(shù)據(jù)的分析

在消防滅火救援中，應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，還需要聯(lián)機(jī)網(wǎng)絡(luò)對(duì)數(shù)據(jù)做進(jìn)一步的分析。運(yùn)用網(wǎng)絡(luò)工具對(duì)于所采集的消防滅火救援相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行聯(lián)機(jī)分析，主要分為以下兩個(gè)步驟。首先，定義控制流任務(wù)，選用適當(dāng)?shù)亩嗝襟w工具進(jìn)行數(shù)據(jù)的提取與轉(zhuǎn)換。為了提高數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用效果，應(yīng)當(dāng)確保數(shù)據(jù)的真實(shí)性與時(shí)效性。其次，建立多維數(shù)據(jù)，主要是將數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的表轉(zhuǎn)換為多維化數(shù)據(jù)。

3.3 分析火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)

聚類分析屬于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中一種重要的數(shù)據(jù)處理方法，有助于增強(qiáng)對(duì)客觀現(xiàn)實(shí)的認(rèn)識(shí)，其主要原理是將指標(biāo)量變?yōu)閿?shù)據(jù)量。聚類分析的主要步驟是：（1）建立指標(biāo)體系。（2）確定指標(biāo)因子的權(quán)重。（3）量化指標(biāo)。（4）實(shí)現(xiàn)聚類分析。通過聚類方法分析火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)，可以對(duì)不同地區(qū)的火災(zāi)等級(jí)進(jìn)行分類，評(píng)估不同地區(qū)的火災(zāi)隱患嚴(yán)重度，從而合理地安排消防給水系統(tǒng)，保障該區(qū)域消防滅火工作得以順利的進(jìn)行，實(shí)現(xiàn)對(duì)于火災(zāi)的有效預(yù)防與控制。

4 結(jié)束語(yǔ)

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)作為社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的成果之一，能夠?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行有效的統(tǒng)計(jì)分析，為相關(guān)的決策提供一定的幫助，因此，在各行業(yè)中都發(fā)揮著不同程度的作用。雖然我國(guó)消防工作中涉及到大量的數(shù)據(jù)，但是由于對(duì)數(shù)據(jù)處理技術(shù)的掌握還比較生疏，導(dǎo)致數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的利用率比較低。從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，為了提高消防滅火救援的效率與效果，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)仍然具有廣闊的應(yīng)用空間。文章對(duì)于消防滅火救援中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的作用進(jìn)行了簡(jiǎn)要的分析，對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)有了初步了解。隨著我國(guó)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)也會(huì)逐步的改進(jìn)與完善，其終將廣泛應(yīng)用于消防領(lǐng)域中，為我國(guó)的消防滅火救援工作貢獻(xiàn)出一份力量。

參考文獻(xiàn)

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