数据挖掘技术应用范文

导语：如何才能写好一篇数据挖掘技术应用，这就需要搜集整理更多的资料和文献，欢迎阅读由公务员之家整理的十篇范文，供你借鉴。

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数据挖掘（DataMining，DM），是随着数据库和人工智能发展起来的新兴的信息处理技术。数据挖掘就是从大量的、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，其主要特点是对数据库中的大量数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，并从中提取辅助决策的关键性数据。它可帮助决策者分析历史数据及当前数据，并从中发现隐藏的关系和模式，进而预测未来可能发生的行为。数据挖掘是一门涉及面很广的交叉性新兴学科，涉及到数据库、人工智能、数理统计、可视化、并行计算等领域。

2、数据挖掘技术

2.1关联规则方法

关联规则是一种简单，实用的分析规则，描述了一个事物中某些属性同时出现的规律和模式，是数据挖掘中最成熟的主要技术之一。大多数关联规则挖掘算法能够无遗漏发现隐藏在所挖掘数据中的所有关联关系，所挖掘出的关联规则量往往非常巨大，但是。并不是所有通过关联得到的属性之间的关系都有实际应用价值，对这些关联规则进行有效的评价。筛选出用户真正感兴趣的。有意义的关联规则尤为重要。

2.2分类和聚类方法

分类就是假定数据库中的每个对象属于一个预先给定的类。从而将数据库中的数据分配到给定的类中。而聚类分析是根据所选样本间关联的标准将其划分成几个组，同组内的样本具有较高的相似度，不同组的则相异。分类和聚类的区别在于分类事先知道类别数和各类的典型特征，而聚类则事先不知道。聚类方法适合于探讨样本间的内部关系，从而对样本结构做出合理的评价。

2.3数据统计方法

使用这些方法一般首先建立一个数据模型或统计模型，然后根据这种模型提取有关的知识。传统的统计学为数据挖掘提供了许多判别和回归分析方法。贝叶斯推理、回归分析、方差分析等技术是许多挖掘应用中有力的工具之一。

2.4神经网络方法

神经元网络，具有非线形映射特性、信息的分布存储、并行处理和全局集体的作用、高度的自学习、自组织和自适应能力的种种优点。这些优点使得神经元网络非常适合解决数据挖掘的问题。因此近年来越来越受到人们的关注。典型的神经网络模型主要分3大类；用于分类、预测和模式识别的前馈式神经网络模型；用于联想记忆和优化计算的反馈式神经网络模型；用于聚类的自组织映射方法。新晨

2.5决策树方法

决策树学习是一种通过逼近离散值日标函数的方法，把实例从根结点排列到某个叶子结点来分类实例。叶子结点即为实例所属的分类，利用信息论中的互信息（信息增益）寻找数据库中具有最大信息量的字段。建立决策树的一个结点，再根据字段的不同取值建立树的分支；在每个分枝子集中，重复建立树的下层结点和分支的过程，即可建立决策树。

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【关键词】数据仓库 数据挖掘 技术 应用

信息时代背景下，传统数据库主要是面向事务并存储在线交易的数据信息，但是无法为人们找到信息中隐藏的重要内容。因此社会发展新形势下，数据仓库与挖掘技术应运而生，并成为企业现代化发展的重要应用技术，不仅能够提高数据信息管理能力，还能够促进企业发展。因此加强对该课题的研究具有积极意义。

1 数据仓库及数据挖掘技术概念

所谓数据仓库技术设计灵感来自于传统数据库技术，其主要是在计算机中实现数据存储的一种技术。但是相比较传统数据库，二者存在本质上的差别。数据仓库的出现并未取代传统数据库，二者共存在信息时代，且发挥自身独特的优势。数据库主要存储在线交易数据，且尽量避免冗余，通常采取符合范式规则设计；而数据仓库在设计过程中有意引入冗余，采取反范式方式实现设计目标。

而数据挖掘技术是在数据集合基础之上，从中抽取隐藏在数据当中的有用信息的非平凡过程。这些信息表现形式呈现多样化，如概念、规则等。它在具体应用过程中，不仅能够帮助决策者分析历史与当前数据信息，还具有预见作用。就本质上来看，数据挖掘过程也是知识发现的过程。数据挖掘技术是多个学科综合的结果，对此其融合了多项技术功能，如聚类、分类及预测等，且这些功能并非独立存在，而是存在相互依存关系。

2 数据仓库与挖掘技术的应用

2.1 数据仓库技术的应用

作为信息提供平台，其从业务处理系统中获得数据，并以星型与雪花模型实现对数据的有效组织。一般情况下，它具体应用主要表现在四个方面：

2.1.1 抽取数据信息

数据仓库具有独立性，在应用中需要从事务处理系统、外部数据源等介质当中获取数据，并设置定时抽取，但需要合理控制操作时间、顺序等，以提高数据信息有效性。

2.1.2 存储和管理数据

作为数据仓库的关键，数据存储及管理模式直接决定其自身特性。因此该方面工作需要从技术特点入手，并积极解决对各项业务并行处理、查询优化等问题。

2.1.3 表现数据

数据表现作为数据仓库的开端，集中在多位分析、数理统计等多个方面。其中多维分析是数据仓库的核心，也是具体表现形式，而通过数据统计能够帮助企业抓住机遇，实现经济效益最大化目标。

2.1.4 技术咨询

数据仓库的出现及应用并不简单，其是一个系统性的解决方案和工程。实施数据仓库时，技术咨询服务十分重要，是一个必不可少的部分，对此在应用中，应加强对技术咨询的关注力度。

2.2 数据挖掘技术在各领域中的应用

不同于传统时代，社会各领域在参与激烈的市场竞争过程中，充分认识到数据对自身长远发展战略实现的重要性。因此数据挖掘技术在当前各行业发展中随处可见。

2.2.1 应用于医学方面，提高诊断准确率

众所周知，人体奥秘无穷无尽，遗传密码、人类疾病等方面都蕴含了海量数据信息。而传统研究模式，单纯依靠人工无法真正探索真正的秘密。而利用数据挖掘技术能够有效解决这些问题，给医疗工作者带来了极大的便利。同时，医疗体制改革背景下，医院内部医疗器具的管理、病人档案资料整理等方面同样涉及数据，引进数据挖掘技术，能够深入分析疾病之间的联系及规律，帮助医生诊断和治疗，以达到诊断事半功倍的目标，且为保障人类健康等提供强大的技术支持。

2.2.2 应用于金融方面，提高工作有效性

银行及金融机构中涉及储蓄、信贷等大量数据信息。利用数据挖掘技术管理和应用这些数据信息，能够帮助金融机构更好地适应互联网金融时代的发展趋势。提高金融数据完整、可靠性，为金融决策提供科学依据。金融市场变幻莫测，要想在竞争中提升自身核心竞争力，需要对数据进行多维分析和研究。在应用中，特别是针对侦破洗黑钱等犯罪活动，可以采取孤立点分析等工具进行分析，为相关工作有序开展奠定坚实的基础。

2.2.3 应用于高校日常管理方面，实现高校信息化建设

当前，针对高校中存在的贫困大学生而言，受到自身家庭等因素的影响，他们学业与生活存在很多困难。而高校给予了贫困生很多帮助。对此将数据挖掘技术引入到贫困生管理工作中，能够将校内贫困生群体作为主要研究对象，采集和存储在校生生活、学习等多方面信息，然后构建贫困生认定模型，并将此作为基础进行查询和统计，为贫困生针对管理工作提供技术支持，从而提高高校学生管理实务效率，促进高校和谐、有序发展。

2.2.4 应用于电信方面，实现经济效益最大化目标

现代社会发展趋势下，电信产业已经不仅限于传统意义上的电话服务提供商、而将语言、电话等有机整合成为一项数据通信综合业务。电信网、因特网等网络融合已经成为必然趋势，并将成为未来发展的主要方向。在大融合影响下，数据挖掘技术应用能够帮助运营商业务运作，如利用多维分析电信数据；或者采取聚类等方法查找异常状态及盗用模式等，不断提高数据资源利用率，更为深入地了解用户行为，促进电信业务的推广及应用，从而实现经济效益最大化目标。

3 结论

根据上文所述，数据仓库与挖掘技术作为一项新型技术，在促进相关产业发展等方面占据十分重要的位置。因此在具体应用中，除了要积极明确数据仓库与传统数据库之间的差别之外，还应切实结合实际情况，积极引入数据挖掘技术，充分挖掘和探索数据信息中的重要内容，为制定科学决策提供支持，同时还应加大对技术的深度研究，不断提高技术应用水平，从而为用户带来更大的利益。

参考文献

[1]陈宏.浅谈数据仓库与数据挖掘技术及应用[J].科技广场，2011，09：90-93.

[2]崔愿星.浅析数据仓库与数据挖掘的应用[J].内江科技，2014，01：141-142.

[3]王慧.数据仓库和数据挖掘在医院信息系统中的应用[J].电脑开发与应用，2014，01：76-78.

[4]靳鑫.浅析数据仓库和数据挖掘[J].中国新通信，2012，11：29-31.

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论文关键词：网络营销，数据，挖掘，技术，应用

（新疆财经大学计算机科学与工程学院新疆乌鲁木齐830012）

0前言

近些年来，已经有越来越多的企业把通信、网络技术和计算机应用引入企业的日常管理工作和业务开发处理当中，企业的各类信息化程度也在不断提高。现代科技信息技术的广泛应用已经显著的提高了企业的工作效率和经济效益。但是，在使用信息技术给企业带来的方便、快捷的同时，也不断的出现了新的问题和需求。企业经过多年积累了大量的历史数据，这些数据对企业当前的日常经营活动几乎没有任何的使用价值，成了留之无用弃之可惜的累赘。而且储藏这些历史数据会对企业造成很大的困难和费用开销。为此数据挖掘技术应用在网络营销中势在必行，全面细致的分析数据库资源并从中提取有价值的信息来对商业决策进行支持，从而来控制运营成本、提高经济效益。本文将从网络营销中数据挖掘技术的几个应用进行探讨和分析。

1客户关系管理

客户关系管理在网络营销，商业竞争是一家以客户为中心的竞技状态的客户，留住客户，扩大客户基础，建立密切的客户关系，客户需求分析和创造客户需求等，是非常关键的营销问题。客户关系管理，营销和信息技术领域是一个新概念，这在90年代初，软件产品在上世纪90年代后期出现的诞生。目前，在国内和国外的此类产品的研究和发展阶段。然而，继续与数据仓库和数据挖掘技术的进步和发展，客户关系管理，也是对实际应用阶段。CRM的目标是管理者与客户的互动，提升客户价值，提高客户满意度，提高客户的忠诚度，还发现，市场营销和销售渠道，然后寻找新客户，提高客户的利润贡献率的最终目的是为了推动社会和经济效益。客户关系管理的目的，应用是改善企业与客户的关系，它是企业和服务本质管理和协调，以满足客户的需求，企业政策支持这项工作，并联系客户服务加强管理，提高客户满意度和品牌忠诚度。

然而，数据挖掘可以应用到很多方面的CRM和不同阶段，包括以下内容：

（1）“一对一”营销的内部工作人员认识到，客户是在这个领域的企业，而不是贸易发展生存的关键。与每一个客户接触的过程，也是了解客户的进程，而且也让客户了解业务流程。

（2）企业与客户之间的销售应该是一种商业关系不断向前发展。客户和营销公司成立这种方式，而且有许多方法可以使这种与客户的关系，往往以改善包括：延长时间，客户关系和维护客户关系，以进一步加强相互交往过程中，公司可以在对方取得联系更多的利润。

（3）客户对客户盈利能力分析。我们的客户盈利能力是非常不同的，如果你不明白客户盈利能力，很难制定有效的营销策略，以获取最有价值的客户，或进一步提高客户的忠诚度的价值。数据挖掘技术可以用来预测客户在市场条件变化不同的盈利能力。它可以找到所有这些行为和使用模型来预测客户行为模式的客户交易盈利水平或新客户找到高利润。

（4）在所有部门维护客户关系的竞争日趋激烈，企业获得新客户的成本上升，因此，保持现有客户的关系变得越来越重要。对于企业客户可分为三大类：没有价值或者低价值的客户，不容易失去宝贵的客户，并不断寻找更多的优惠，更有价值的服务给客户。前两个类型的客户，客户关系管理，现代化，然而，最具潜力的市场活动，是第三个层次的用户，而且还特别需求和营销工具，以保护客户，可以减缓企业经营成本，而且还获得了宝贵的客户。数据挖掘还可以发现，由于客户流失，该公司能够满足这些客户的需要，采取适当措施，保持销售。

（5）客户访问企业业务系统资源，包括能够获得新客户的关键指标。为了提供这些新的资源，包括企业搜索客户谁不知道该产品的客户，可能是竞争对手，服务客户。这些细分客户，潜在客户可以帮助企业完成检查。

2企业经营定位

通过挖掘客户的有关数据，可以对客户进行分类，找出其相同点和不同点，以便为客户提供个性化的产品和服务，使企业和客户之间能够通过网络进行有效的沟通和信息交流。例如，关联分析，客户在购买某种商品时，有可能会连带着购买其他的相关产品，这样购买的某种商品和连带购买的其他相关产品之间就存在着某种关联，企业可以针对这种关联进行分析，分析出规律，已制定有效的营销策略来长效的起到吸引客户连带消费，购买其他产品的营销策略。它能够智能化地从大量的数据中提取出有用的信息和知识，为企业的管理人员提供决策支持。数据挖掘技术使数据库技术进入了一个更高级的阶段，它不仅能对过去的数据进行查询和遍历，并且能够找出过去数据之间的潜在联系，从而促进信息的传递。

客户群体的划分也会用到数据挖掘，没有基于数据挖掘的客户划分，就没有真正的差异化、个性化营销，就没有现代营销的根本。做为企业的领导者，不管你的企业是卖产品的还是卖服务，第一个应该准确把握的商业问题就是你的目标客户群体，他们是谁，有什么特点和行为模式，有那些独特的喜好可以作为营销的突破口，有多大的多长久的赢利价值。这些问题是你整个商业运做的核心和基础，不了解你的客户，下面的路就根本别指望能走下去了。数据挖掘营销应用中的客户群体划分可以科学有效的解决这个问题，也能给企业找到一个合理的营销定位。

3客户信用风险控制

数据挖掘技术在90年代开始应用于信用评估与风险分析中。企业在进行网络营销的过程中会受到各种各样的来自买方的信用风险的威胁，随着市场竞争的加剧，贸易信用已经成为企业成功开发客户和加强客户关系的重要条件。客户信用管理主要是搜集储存客户信息，因为客户既是企业最大的财富来源，也是风险的主要来源。为了让企业在这方面更少的受到威胁，可以利用数据挖掘技术发现企业经常面临的诈骗行为或延付货款行为，进而进行回避。同时尽可能把客户信用风险控制在交易发生之前是成功信用管理的根本。因此，充分获取客户的详细资料并做出安全的决策非常重要。

客户信用风险管理应用数据挖掘技术的优势：

（1）数据挖掘技术，自动总结相对简单的评估模型，数据挖掘应用程序的形式被广泛用于学习技术，它可以自动完成统计归纳和推理机实现的任务数量，系统用户无法理解模型详情及有关统计知识的情况下，它可以很容易地得出结论。这种评价模型在实际应用中降低了成本；

（2）数据挖掘技术更适合描述的财务指标和信贷上的信用评价模型指标为基础的传统方法，非线性特性的情况基本上是线性的基础上适当的方法和实际应用，企业信用状况和财务指标常表现出非线性特性，但在体重指标体系和分配方法来描述这些困难的非线性关系，实现了数据挖掘应用，其中不少是在非线性系统为基础，尤其描述了合适的非线性特性；

（3）数据挖掘技术也可以适应各种形式的数据，数据挖掘可以是连续的数据，离散数据，而其他形式的数据处理，以便在更大的灵活性，在选择指标时，更加符合客观实际的信用风险模型。

（4）数据挖掘技术是优于修正的噪音数据，对那些在特殊阶段或数据的完整性，市场条件可能不准确，有可能是虚假的数据。由数据挖掘的方法可以修改一些在一定程度上，从而提高了模型的准确性进行评估；

（5）数据挖掘在不完全信息的情况下也可以计算，计算信贷风险往往会遇到德国不完整的信息问题，一些指标只能在一个范围的估计。通过粗糙集数据挖掘或分类树方法，可以优化性能的范围，以获取该指标更准确的估计；

为现代信用风险管理方法有两个：第一是所谓的指数法，其基础是信用相关业务的某些特性来企业信用评估；第二类是所谓的结构化方法，根据历史数据和市场数据模拟在企业资产价值变化的动态持续的过程，然后确定其企业信用的位置。

4在网络营销中进行数据挖掘的优势

网络营销作为适应网络经济时代的网络虚拟市场的新营销理论，是市场营销理念在新时期的发展和应用。它能够智能化地从大量的数据中提取出有用的信息和知识，为企业的管理人员提供决策支持。数据挖掘技术使数据库技术进入了一个更高级的阶段，它不仅能对过去的数据进行查询和遍历，并且能够找出过去数据之间的潜在联系，从而促进信息的传递。

1．维护原有客户，挖掘潜在新客户

网络营销中销售商可以通过客户的访问记录来挖掘出客户的潜在信息，跟据客户的兴趣与需求向客户有针对性的做个性化的推荐，制定出客户满意的产品服务。在做好维护原有老客户的基础上，通过对数据的挖掘，利用分类技术，也可以寻找出潜在的客户，通过对web日志的挖掘，可以对已经存在的访问者进行分类，根据这种精细的分类，还可以找到潜在的新客户。

2．制定营销策略，优化促销活动

对于保留的商品访问记录和销售记录进行挖掘，可以发现客户的访问规律，了解客户消费的生命周期，起伏规律，结合市场形势的变化，针对不同的商品和客户群制定不同的营销策略，保证促销活动针对客户群有的放矢，收到意想不到的效果。

3．降低运营成本，提高竞争力

网络营销的管理者可以通过数据挖掘发现市场反馈的可靠信息，预测客户未来的购买行为，有针对性的进行营销活动，还可以根据产品访问者的浏览习惯来觉定产品广告的位置，使广告有针对性的起到宣传的效果。从而提高广告的投资回报率，从而能降低运营成本，提高且的核心竞争力。

4．对客户进行个性化推荐

根据客户采矿活动对网络规则，有针对性的网络营销平台，提供“个性化”服务。个性化服务是在服务策略和服务内容的不同客户的不同，其本质是客户为中心的Web服务的需求。它通过收集和分析客户资料，以了解客户的利益和购买行为，然后采取主动，以达到建议的服务。

5．完善网络营销网站的设计

网站的建设者可以根据对客户交易行为的记录和反馈的情况对站点做出改进，站点的设计者可以根据这些信息进一步优化网站结构，站点导航等功能来提高站点的点击率，为客户提供更为方便的浏览方式。利用关联规则，

参考文献1 冯英健著，《网络营销基础与实践》，清华大学出版社，2002年1月第1版

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引言

一、数据挖掘技术的含义

数据挖掘是从数据当中发现趋势和模式的过程，它融合了现代统计学、知识信息系统、机器学习、决策理论和数据库管理等多学科的知识。它能有效地从大量的、不完全的、模糊的实际应用数据中，提取隐含在其中的潜在有用的信息和知识，揭示出大量数据中复杂的和隐藏的关系，为决策提供有用的参考。

二、数据挖掘的方法和基本步骤

（一）数据挖掘的主要方法

常用的数据挖掘方法主要有决策树（Decision Tree）、遗传算法（Genetic Algorithms）、关联分析（Association Analysis）、聚类分析（Cluster Analysis）、序列模式分析（Sequential Pattern）以及神经网络（Neural Networks）等。

（二）数据挖掘的基本步骤

SAS研究所提出的SEMMA方法是目前最受欢迎的一种数据挖掘方法，其描述的数据挖掘的大致过程包括取样（Sample）、探索（Explore）、修改（Modify）、模型（Model）和评价（Assess）。

1.数据取样

在进行数据挖掘之前，首先要根据数据挖掘的目标选定相关的数据库。通过创建一个或多个数据表进行抽样。所抽取的样本数据量既要大到足以包含有实际意义的信息，同时又不至于大到无法处理。

2.数据探索

数据探索就是对数据进行深入调查的过程，通过对数据进行深入探察以发现隐藏在数据中预期的或未被预期的关系和异常，从而获取对事物的理解和概念。

3.数据调整

在上述两个步骤的基础上对数据进行增删、修改，使之更明确、更有效。

4.建模

使用人工神经网络、回归分析、决策树、时间序列分析等分析工具来建立模型，从数据中发现那些能够对预测结果进行可靠预测的模型。

5.评价

就是对从数据挖掘过程中发现的信息的实用性和可靠性进行评估。

三、数据挖掘在管理会计中的运用

（一）数据挖掘在管理会计中运用的重要意义

1.提供有力的决策支持

面对日益激烈的竞争环境，企业管理者对决策信息的需求也越来越高。管理会计作为企业决策支持系统的重要组成部分，提供更多、更有效的有用信息责无旁贷。因此，从海量数据中挖掘和寻求知识和信息，为决策提供有力支持成为管理会计师使用数据挖掘的强大动力。例如，数据挖掘可以帮助企业加强成本管理，改进产品和服务质量，提高货品销量比率，设计更好的货品运输与分销策略，减少商业成本。

2.赢得战略竞争优势的有力武器

实践证明数据挖掘不仅能明显改善企业内部流程，而且能够从战略的高度对企业的竞争环境、市场、顾客和供应商进行分析，以获得有价值的商业情报，保持和提高企业持续竞争优势。如，对顾客价值分析能够将为企业创造80％价值的20％的顾客区分出来，对其提供更优质的服务，以保持这部分顾客。

3.预防和控制财务风险

利用数据挖掘技术可以建立企业财务风险预警模型。企业财务风险的发生并非一蹴而就，而是一个积累的、渐进的过程，通过建立财务风险预警模型，可以随时监控企业财务状况，防范财务危机的发生。另外，也可以利用数据挖掘技术，对企业筹资和投资过程中的行为进行监控，防止恶意的商业欺诈行为，维护企业利益。尤其是在金融企业，通过数据挖掘，可以解决银行业面临的如信用卡的恶意透支及可疑的信用卡交易等欺诈行为。根据SEC的报告，美国银行、美国第一银行、联邦住房贷款抵押公司等数家银行已采用了数据挖掘技术。

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本文在分析商业网站中使用的数据挖掘技术的基础上，从网站数据挖掘、网站结构设计和网站功能设计这三个方面对数据挖掘技术在商业网站设计中的应用问题展开了探讨，以便为商业网站的设计提供一些指导。

关键词：

数据挖掘；网站设计；应用

就目前来看，受到网络化的影响，很多既有交易型态和商业行为都开始将交易机制转移到网站上。所以，如何设计商业网站，成为了不少企业关注的问题。而利用数据挖掘技术可以完成对商业网站中的大量数据的分析，从而实现网站商品的定向营销。

1数据挖掘技术概念及应用概况

从技术层面上来看，数据挖掘技术就是从大量数据中进行有用数据信息的提取的技术，需要摆脱噪声数据、随机数据和模糊数据的干扰。而从商业角度来看数据挖掘技术是供应商行业处理信息的技术，可以帮助企业从商业数据库中提取大量有用业务数据，并且通过处理和分析这些数据信息实现对关键知识的提取，从而为企业制定决策提供依据。就目前来看，在商业网站中应用的数据挖掘技术有路径分析技术、关联规则的发现技术、序列模式和分类聚类技术等。

2数据挖掘技术在商业网站设计中的应用

2.1在网站数据挖掘中的应用

利用数据挖掘技术充分挖掘商业网站包含的数据，才能合理进行网站内容的设计。而客户背景资料信息是系统需要的数据来源，主要来自于客户填写的登记表和相关单证。完成这些数据的收集后，网站需要将数据传递至后台数据库中，并进行数据的存储。而利用数据挖掘技术进行这些数据的分析和处理，将能得到相应的数据分析报告。利用这些报告，网站管理人员就能进行网站内容的设计或改进，并进行相应数据的存储。但是，出于隐私信息的保密性考虑，客户有时不愿意在网上单证上填写详细的资料信息，以至于将给数据的挖掘和分析带来困难。为此，还需要使用数据挖掘技术分析网站浏览者的行为表现数据，以便根据这些数据进行客户背景资料信息的推测。比如，分析网站浏览者的点击访问情况就能进行客户行为表现的观察，并实现对有用信息的挖掘。就目前来看，在设计商业网站时，可以根据网站日志进行客户这部分信息数据的获取。而通过对这些日志数据进行清洗、过滤和转换，才能将获得的数据存储到网站数据库中。在此基础上，还要将这些数据当成是数据挖掘的数据源，并从数据库中进行数据的调用和抽取，然后完成对数据的模式识别[1]。而在生成多维数据视图后，通过分析就能得到数据挖掘结果和报告。最终，还要将这些内容存储到后台数据库中，以便为网站管理者提供参考。

2.2在网站结构设计中的应用

在设计商业网站时，使用具有商业逻辑基础的数据挖掘商业应用平台才能实现挖掘客户数据信息的目的。所以，需要应用数据挖掘技术设计商业网站结构，以便创建一个与商业逻辑相结合的数据挖掘系统。在设计的过程中，可以围绕着数据存储、数据处理和数据展示这三个方面进行数据库系统的设置。同时，需要将网站用户接入部分当做是客户端，而数据挖掘系统需要为用户接入和交互提供支持。在客户端发出请求后，系统应对请求作出商业逻辑分解，并从数据存储处进行数据的获取，然后再将处理后的结果返还客户端。从总体结构上来看，数据挖掘商业应用平台应该由三部分构成，即客户层、中间层和数据服务层。

2.3在网站功能设计中的应用

2.3.1网站搜索引擎的设计

面对成千上完的商业网站，想要从质量不一的网上站点中选取便宜且适合自己的网站其实并不容易。而设计网站搜索引擎则能较好的解决这一问题，从而为用户选择网站提供便利。从国内来看，8848网站是最早具有中文购物搜索引擎功能的网站，可以面向中国内地提供专用网上购物商品搜索引擎。在设计网站功能时，网站利用了数据挖掘技术进行信息搜索功能的实现。在该网站上，可以为用户提供两种搜索方式，即全网搜索和网上商城搜索。通过在搜索框内输入商品信息，用户就能在短时间内找到互联网上众多商业网站经营的有关商品。同时，在浏览器上，用户还能看到商品的信息介绍，并且得知商品的来源网站。此外，搜索引擎功能还能为用户提供价格比价和商品排序等多种信息显示方式，用户可以直接点击网站链接进行商品网站的访问。

2.3.2网站客户关系管理的设计

利用数据挖掘技术，商业网站还能获得客户关系管理功能。而所谓的客户关系管理，其实就是对企业和客户之间的交互活动进行管理。从设计思想上来看，网站管理者需要以客户为导向，并且尽量满足客户的个性化和多样化需求。而应用数据挖掘技术进行客户信息的挖掘，将能帮助网站管理者了解客户和产品的历史交易信息，从而得知客户的消费倾向和产品的受欢迎程度。所以，数据挖掘技术的应用可以为企业提供更多将商品销售给现有客户的机会，并且也能够为企业制定商品分析决策提供数据依据[2]。此外，利用数据挖掘技术实现对客户关系管理业务数据的共享和自动化管理，也能够帮助企业完成业务分析、供应链整合等工作，从而使商业网站的运营管理以客户为中心。

2.3.3网站个性化服务的设计

商业网站想要取得一定的市场竞争力，还要致力于为客户提供个性化的服务。应用数据挖掘技术可以使消费者利用网站搜索引擎，并根据自己的需求和个性特点选择感兴趣的商店。而在获得符合自己个性要求的资料库后，用户的在线购物过程将更具个性化的特点。同时，通过与用户交流，网站的模拟商店销售人员也能够为用户提供商品推荐，从而帮助用户尽快找到需要的商品。此外，网站也能够根据消费者反馈的信息进行特别服务的提供。具体来讲，就是用户在信息交流区发表看法或建议后，网站可以通过自动服务系统为用户定制个性化服务菜单。而为用户提供个性化服务，显然能够起到防止网站用户流失作用。

3结论

总而言之，商业网站是企业开展电子商务的信息平台，是商家与服务对象联系的沟通渠道。所以，商家能否从网站获取有用的客户信息，网站结构设计是否合理，网络功能是否齐全，将直接关系到网站交易的成败。因此，在设计商业网站时，应该较好的进行数据挖掘技术的应用，以便打造一个能够为客户提供满意服务的网络消费平台。

作者：马宗禹 单位：马鞍山师范高等专科学校

参考文献：

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［关键词］电子商务；数据挖掘；路径分析

随着Internet 的普及，电子商务的兴起，人们的商务理念正在改变， 电子商务的广泛应用使企业产生了大量的业务数据，如何更快、更好地利用各种有效的数据更好地开展电子商务，这是目前电子商务急需解决的问题。

一 、数据挖掘技术

20 世纪 90 年代以来，随着信息技术和数据库技术的迅猛发展，人们可以非常方便地获取和存储大量的数据。面对大规模的海量的数据，传统的数据分析工具（如管理信息系统）只能进行一些表层的处理（如查询、统计等），而不能获得数据之间的内在关系和隐含的信息。为了摆脱“数据丰富，知识贫乏”的困境，人们迫切需要一种能够智能地自动地把数据转换成有用信息和知识的技术和工具，这种对强有力数据分析工具的迫切需求使得数据挖掘技术应运而生。人们认识到数据库中存储的数据量急剧增大，在大量的数据背后隐藏着许多重要的信息，如果能把这些信息从数据库中抽取出来，将为公司创造很多潜在的利润。这种从海量数据库中挖掘信息的技术，就称之为数据挖掘。数据挖掘一般有以下四类主要任务：

（一）数据总结

数据挖掘能够将数据库中的有关数据从较低的个体层次抽象总结到较高的总体层次上，从而实现对原始基本数据的总体把握。

（二）分类

分析数据的各种属性，并找出数据的属性模型，确定哪些数据属于哪些组。这样我们就可以利用该模型来分析已有数据，并预测新数据将属于哪一个组。

（三）关联分析

数据库中的数据一般都存在着关联关系，也就是说，两个或多个变量的取值之间存在某种规律性。通过挖掘数据派生关联规则，可以了解客户的行为。

（四）聚类

聚类分析是按照某种相近程度度量方法，将用户数据分成一系列有意义的子集合。每一个集合中的数据性质相近，不同集合之间的数据性质相差较大。

数据挖掘的特点和性质对于企业而言，有助于发现其企业业务发展的趋势， 揭示已知的事实， 预测未知的结果， 并帮助企业分析出完成任务所需的关键因素， 以达到增加收入， 降低成本， 使企业处于更有利的竞争位置的目的。

二、数据挖掘在电子商务中的作用

数据挖掘技术源于商业的直接需求， 因此它在各种商业领域都存在广泛的使用价值。电子商务是商业领域的一种新兴商务模式，是指利用电子信息技术开展一切商务活动。当电子商务在企业中得到应用时， 企业信息系统将产生大量数据， 这些海量数据使数据挖掘有了丰富的数据基础， 同时高性能计算机和高传输速率网络的使用也给数据挖掘技术提供了坚实的保障。因此数据挖掘技术在电子商务活动中有了更大的用武之地。下面介绍数据挖掘在以下电子商务几个方面的作用:

（一）客户细分

随着“以客户为中心”的经营理念的不断深入人心， 分析客户、了解客户并引导客户的需求已成为企业经营的重要课题。通过对电子商务系统收集的交易数据进行分析， 可以按各种客户指标(如自然属性、收入贡献、交易额、价值度等) 对客户分类， 然后确定不同类型客户的行为模式， 以便采取相应的营销措施， 促使企业利润的最大化。

（二）客户获得

利用数据挖掘可以有效地获得客户。比如通过数据挖掘可以发现购买某种商品的消费者是男性还是女性， 学历、收入如何， 有什么爱好， 是什么职业等等。甚至可以发现不同的人在购买该种商品的相关商品后多长时间有可能购买该种商品， 以及什么样的人会购买什么型号的该种商品等等。也许很多因素表面上看起来和购买该种商品不存在任何联系， 但数据挖掘的结果却证明它们之间有联系。在采用了数据挖掘后， 针对目标客户发送的广告的有效性和回应率将得到大幅度的提高， 推销的成本将大大降低。

（三）客户保持

数据挖掘可以把你大量的客户分成不同的类， 在每个类里的客户拥有相似的属性， 而不同类里的客户的属性也不同。你完全可以做到给不同类的客户提供完全不同的服务来提高客户的满意度。数据挖掘还可以发现具有哪些特征的客户有可能流失， 这样挽留客户的措施将具有针对性， 挽留客户的费用将下降。

（四）交叉销售

交叉销售可以使企业比较容易地得到关于客户的丰富的信息，而这些大量的数据对于数据挖掘的准确性来说是有很大帮助的。在企业所掌握的客户信息， 尤其是以前购买行为的信息中， 可能正包含着这个客户决定他下一个购买行为的关键， 甚至决定因素。这个时候数据挖掘的作用就会体现出来， 它可以帮助企业寻找到这些影响他购买行为的因素。

（五）个

当客户在电子商务网站注册时， 客户将会看到带有客户姓名的欢迎词。根据客户的订单纪录， 系统可以向客户显示那些可能引起客户特殊兴趣的新商品。当客户注意到一件特殊的商品时， 系统会建议一些在购买中可以增加的其他商品。普通的产品目录手册常常简单地按类型对商品进行分组， 以简化客户挑选商品的步骤。然而对于在线商店， 商品分组可能是完全不同的， 它常常以针对客户的商品补充条目为基础。不仅考虑客户看到的条目， 而且还考虑客户购物篮中的商品。使用数据挖掘技术可以使推荐更加个性化。

（六）资源优化

节约成本是企业盈利的关键。通过分析历史的财务数据、库存数据和交易数据， 可以发现企业资源消耗的关键点和主要活动的投入产出比例， 从而为企业资源优化配置提供决策依据， 例如降低库存、提高库存周转率、提高资金使用率等。

（七）异常事件的确定

在许多商业领域中， 异常事件具有显著的商业价值， 如客户流失、银行的信用卡欺诈、电信中移动话费拖欠等。通过数据挖掘中的奇异点分析可以迅速准确地甄别这些异常事件。

由此可见数据挖掘在电子商务中有着重要的作用。在生活中采用数据挖掘的成功的例子很多。例如总部位于美国阿肯色州的WalMart零售商的“尿布与啤酒”的故事。WalMart拥有世界上最大的数据仓库系统，它利用数据挖掘工具对数据仓库中的原始交易数据进行分析，得到了一个意外发现：跟尿布一起购买最多的商品竟然是啤酒。如果不是借助于数据仓库和数据挖掘，商家决不可能发现这个隐藏在背后的事实：在美国，一些年轻的父亲下班后经常要到超市去买婴儿尿布，而他们中有30%～40%的人同时也为自己买一些啤酒。有了这个发现后，超市调整了货架的摆放，把尿布和啤酒放在一起，明显增加了销售额。

三、电子商务中如何应用数据挖掘技术

数据挖掘在电子商务中有广泛的应用。那么在电子商务中是如何应用数据挖掘技术的？

首先，从挖掘过程说，对在线访问客户数据的挖掘主要有两部分：一部分是客户访问信息的挖掘，另一部分是客户登记信息的挖掘。面对大量的访问日志，首先要做的就是对数据进行清洗，即预处理，把无关的数据，不重要的数据等处理掉;接着对数据进行事务识别，通过对事务进行划分后，就可以根据具体的分析需求选择模式发现的技术，如路径分析、兴趣关联规则、聚类等。通过模式分析，找到有用的信息，再通过联机分析(OLAP) 的验证，结合客户登记信息，找出有价值的市场信息，或发现潜在的市场。

其次，挖掘方法主要有以下几种：

1.路径分析

路径分析是一种找寻频繁访问路径的方法，它通过对Web 服务器的日志文件中客户访问站点的访问次数分析，挖掘出频繁访问路径。 例如:一客户从某一站点访问到某一感兴趣的页面后就会经常访问该页面， 通过路径分析确定频繁访问路径， 可以了解客户对哪些页面感兴趣，（下转第78页）（上接第80页）从而更好地改进设计，为客户服务。

2.兴趣关联规则

当客户访问某一网页时，一般会通过兴趣词条找出相关的兴趣网页通过链接继续访问， 这种关联产生的数据如果能够按照某种策略进行挖掘分析， 统计出客户访问某些页面及兴趣关联页面的比率， 就可以很好地组织站点， 实施有效的市场策略。

3.聚类分析

聚类分析是电子商务中很重要的一个方面，通过分组聚类出具有相似浏览行为的客户，并分析客户的共同特征，更好地帮助电子商务的用户了解自己的客户，向客户提供更合适的服务。如通过对众多的浏览“camera”网页的客户分析，发现在该网页上经常花一段时间浏览的客户，再通过对这部分客户的登记资料分析，知道这些客户是潜在要买相机的客户群体。就可以调整“camera”网页的内容和风格，以适应客户的需要。

通过以上几种数据分析的方法可以有效地对电子商务中的信息进行分析，从而更有效地开展电子商务。

目前，数据挖掘技术正以前所未有的速度发展，并且扩大着用户群体，在未来越来越激烈的市场竞争中，拥有数据挖掘技术必将比别人获得更快速的反应，赢得更多的商业机会。现在世界上的主要数据库厂商纷纷开始把数据挖掘功能集成到自己的产品中，加快数据挖掘技术的发展。我国在这一领域正处在研究开发阶段，加快研究数据挖掘技术，并把它应用于电子商务中，应用到更多行业中，势必会有更好的商业机会和更光明的前景。

［参考文献］

篇7

关键词：数据挖掘；CRM；电信企业

Abstract： with the popularity and rapid development of mobile network， the telecom enterprises with a large number of customer data， an urgent need to convert data advantage into enterprise competitive advantage， based on data mining of telecom customer relationship management （CRM） system arises at the historic moment. In this paper， the concept of customer relationship management （CRM） and data mining， and comprehensive application in telecom enterprises are studied.

Key words： data mining； CRM； Telecom enterprise

1 引言

随着经济的发展，营销方式从“以产品为中心”转变为“以客户为中心”，逐步建立以客户和市场为导向的经营战略，主动营销对企业的发展变得异常重要，因此，越来越多的企业都开展了客户关系管理（CRM）。CRM能为企业获得市场竞争优势，树立良好的企业形象。通过客户关系管理系统可建立统一的客户联系渠道和全面的客户服务能力，可为客户提供更好的服务，促使客户购买更多的产品或服务，并建立起对客户的忠诚度，从而增加收人和提高销售利润。因此，企业需要对客户形成更加深刻的理解和认识，而数据挖掘技术可以通过对CRM系统的海量客户数据的深人分析，发现大量潜在的、真正有价值的信息和知识，满足企业对客户关系管理的需求，是当前电信企业提升CRM水平的重要手段。

2 数据挖掘技术

数据挖掘是一门综合性学科，其涉及统计学、人工智能、机器学习、数据库等多方面知识。数据挖掘就是从海量数据中提取或“挖掘”知识，它要从不完全的、大量的、随机的、模糊的历史数据中发掘出人们事先未知的，但是潜在有用的信息和知识。

数据挖掘根据任务的不同主要分为

（1）描述性数据挖掘：包括统计、聚类和关联规则等；

（2）预言性数据挖掘：包括分类、回归和时间序列；

数据挖掘算法有决策树算法、神经网络算法、关联规则算法、粗糙集以及遗传算法等。

数据挖掘的实现过程是一个循环往复的过程，主要分为以下几个步骤：

（1）数据准备

选择计算所需要的合适数据，掌握了解数据分布情况和异常数据，补充和修正缺失的数据，为计算的方便转换数据类型，为提高计算对数据进行合理的分组。

（2）建立模型

选取合适的数据挖掘算法，对预处理过的数据进行计算和挖掘，调试该算法的运行参数，生成该业务的模型。

（3）评估和解释模型

比较和评估上述建立的各个模型，从中选取一个最优模型，并用业务语言解释该模型。

（4）运用和优化模型

在实际操作中，监控该模型的表现和运行情况，若表现不好，则修正和考察该模型，使模型能够真实的放映实际业务的运作规律。

3 数据挖掘技术在电信 CRM 中的应用

数据挖掘技术使用关联分析、偏差分析、聚类分析和预测等方法完成对复杂客户的数据的处理，从数据中将所需的分析结果提取出来。本文对CRM系统中客户群体、客户满意程度、交叉销售、客户盈利能力、客户流失情况应用数据挖掘技术进行分析。

（1）客户群体分类

采用决策树和聚类方法把海量客户分成不同的类型，每类客户拥有相似的属性，不同类的客户具有不同的属性。企业可以针对不同类型的客户，提供完全不同的个性化的服务，以此来提高客户的满意度。

（2） 客户流失的控制与预测

随着行业之间的竞争愈演愈烈，企业获得新客户的难度越来越大，这使得保持原有客户就显得尤为重要。要想从客户身上获得的价值更多，那么必然要做好维护工作。数据挖掘技术可以从客户数据中发现易流失的客户，从而企业可针对客户的需求，采取相应措施保持原有客户。

（3）客户利润回报预测

通过已有的客户数据预测未知的消费趋势和消费领域，使用决策树算法和神经网络算法对数据进行分析，考察哪些客户对产品感兴趣，哪些人是企业的潜在客户，然后根据分析结果采取有针对性的营销，达到企业和客户双赢的目的。

（4）交叉销售

交叉销售是企业向原有客户销售新的产品或服务的过程。在企业所掌握的客户数据信息中，包含着客户下一次购买行为的关键信息，数据挖掘技术可以从这些数据中挖掘出影响客户购买行为的主要因素，这样客户因获得其满意的服务而获益，企业因销售增长而获益。

（5） 产品和服务的关联分析

关联分析是数据挖掘技术的重要算法，是挖掘不同数据之间关系的重要手段。对电信产品或服务作有效的关联分析，可以发掘出电信服务或产品之间的关系，由此可以定制合理的组合套餐，为用户提供贴心服务，从而开发出最受客户欢迎的产品服务组合。

（6） 客户欺诈行为分析

客户欺诈行为是指以不付费的方式拨打移动通信服务。采用决策树算法对客户数据信息进行分析，对客户行为进行研究，根据分析结果判断哪些客户存在欺诈行为。

4 结束语

良好的客户关系管理是电信企业增加利润，提高客户满意度和忠诚度的有效工具，引入数据挖掘技术可以更好地实现客户关系管理的目标，加深企业对客户的理解，建立更准确的客户模型，改进营销策略，提供更好的客户服务，寻找更好的目标市场，使企业获得和保持市场竞争力。而随着数据挖掘技术的不断完善和成熟，基于数据挖拥技术的客户关系管理必将获得越来越广泛的应用。

参考文献

[1] 王辉，基于数据挖掘技术的客户关系管理在电信企业中的应用[J]，中国科技信息，2005（18）：25-16.

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[3] 冉宏坤，赵京辉，李媛，数据仓库和数据挖掘技术在电信CRM中的应用[J]，信息通信，2014（1）：234-234.

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[5] 闫娜娜，刘锋，李锡娟，耿波. 支持CRM分析的数据仓库多维启动模型[J]. 计算机技术与发展. 2008（05）

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[7] 陈加顺. 基于数据挖掘技术的房地产CRM的研究与应用[J]. 中国水运（学术版）. 2007（09）

篇8

为给企业提供更加科学、有效的决策支持，本文叙述了数据挖掘技术在客户关系管理中的应用，首先介绍了数据挖掘技术相关内容，并结合客户关系管理需求将其引入CRM系统设计中，构建了系统体系架构，并在此基础上剖析了数据挖掘技术在其中的具体应用过程和方法，从而为相关研究提供一定的参考。

关键词:

客户关系管理;数据挖掘技术;数据仓库

市场经济竞争的层层升级，倒逼企业开始由产品转向以客户为中心，客户关系管理(CRM)也因此成了企业获取更大市场份额，提升营销快速敏捷性和高效性的重要内容之一，如何挖掘有效的客户信息，实现其背后隐藏的市场价值，是企业提升综合竞争力所面临的首要问题。

1数据挖掘技术应用的原理及方法

数据挖掘技术数据挖掘是一种拥有强大规模数据库、高效计算能力的数据获取和处理技术，“能够从大量的、庞杂的数据信息中挖掘和提取深层次的、有效的、价值性较高的知识和规则”［1］，为营销管理、经营决策、市场预测、发展规划等提供科学、有效的支撑。当前数据挖掘技术已成为一种新型的企业客户关心处理技术，通过对企业数据库、数据仓库或是其他数据库中模糊的、随机的和不完全信息和知识进行抽取分析和模式化处理，获取更具价值的客户数据。数据挖掘应用的方法涉及:决策树和决策规则、关联规则、人工神经网络、聚类分析、粗糙集、统计方法及可视化方法等，在具体应用过程中应结合企业客户关系管理任务和侧重点的差异性，进行合理选择。

2基于数据挖掘的CRM体系结构的构建

本文应用数据挖掘技术所构建的CRM系统旨在改善企业与客户之间的新型管理机制，为实现销售、营销、服务、研发等提供决策支持功能，其体系架构如图1所示。

2.1客户接触该模块是企业与客户之间沟通、交流的主要方式，“用户可通过呼叫中心email、电话、传真等多种形式提出要求、获取所需信息”［2］，这也为企业获取、整合客户资源的、进行决策规划等提供条件，同时，其所涉及的客户包含现有客户、潜在客户、长期客户、短期客户等。

2.2数据存储在经过客户接触之后，系统将利用数据抽取工具对获取的客户数据进行预处理、存储，并形成以前区数据库、后区数据库、客户及产品数据库集、数据仓库等为基础的数据基础，其中企业内外部的即时数据存储于前、后区数据库，其与数据仓库存在双向联动，为应用管理提供支撑。

2.3数据挖掘数据挖掘是该系统的核心，数据挖掘模块从商业应用中提取应用目标，并制定相应的数据需求定义，向数据存储发送数据需求，依需求选取相关数据采用数据挖掘工具进行数据分析、处理，所得结果用于商业应用，以为客户互动渠道提供决策支持，并据此优化以往的商业应用目标定义。

2.4商业应用商业应用是系统的基础内容，涉及销售、营销、生产、管理等内容，其关键在于将CRM思想融入到企业实践中，调动企业全部员工和部门参与其中，通过与客户接触了解客户需求，进而依商业应用定义应用目标，并由数据挖掘进行数据处理，在数据挖掘发现的知识和模型的支持下，实施商业应用，以便在与客户接触中为其提供高品质的产品和服务。

3数据挖掘技术在客户关系管理中应用的具体步骤

本文从以技术为中心的角度来分析数据挖掘技术在客户关系管理中应用的过程和步骤如图1所示，详细分析如下:

3.1数据准备数据准备影响着数据挖掘的精确度和效率，并决定着最终挖掘模型的有效性。“数据集成是将所有的数据进行整合、解释语义模糊性、剔除无用的数据、弥补漏洞等”［3］;数据选择是依据用户需求利用数据存储库对数据进行处理，并从中选取需要挖掘的数据集合;数据预处理是对所选取的数据进行深度处理，检验数据的数据的完整性和一致性，弥补丢失的数据，噪声数据的处理，确定挖掘操作的类型，缩减待处理数据量;数据转换时以数据挖掘需求为准进行的离散数值和连续数值量数据之间的转换。

3.2数据挖掘数据挖掘的主要目的是建立训练数据和测试数据，依据数据特点和系统应用要求选用合适的技术和方法对数据进行分析，构建相对最优的模型，并以业务语言对这一模型进行相应处理，同时，依据应用需求还可能对数据进行预处理。应用模型是不断变化的过程，在搜寻最优模型过程中可能受到新情况的影响需要对重新选择和修改数据，甚至重新定义应用目标，同时，在模型建立之后，需要借助测试数据对其进行实时评估和检测，观察模型的应用效果，以准确判断何种模型对企业客户数据挖掘的业务问题最为适用。

3.3结果表达和解释结果表达和解释主要是在数据挖掘模型正式应用后，将所提取的知识依据最终用户的决策目的进行分心，并区分出来最有价值的信息提交给用户，在这个过程中不仅需要将所获取的知识数据以简单易懂的形式表现出来，还要逐列检查数据的有效性，一旦无法满足用户需求，则应重新进行数据挖掘，构建新的应用模型。

4数据挖掘技术在客户关系管理中的应用实施

数据挖掘技术可应用到以客户为中心的企业决策分析和管理的各个不同领域和阶段，涉及客户细分、客户保持、客户拓展、交叉销售等多方面，但所采用的数据挖掘技术存在差异，本文以下两方面为例来探讨数据挖掘技术的应用实施:

4.1客户细分客户细分多选用数据挖掘中的决策树分类算法来进行模型的构建，并帮助企业依据此客户分类模型策划不同的应用策略，以提升客户服务的针对性，具体应用过程如下:(1)目标变量的确定，本文依据营销学原理，选用客户购买能力作为目标变量，并细化为三类:较高、一般和较低，并以输入属性:客户名称、性别、年龄、职业等为内容建立属性列表，依据其中根据客户信的特定属性按次排序。(2)确定决策书中的最佳分裂点，首先创建根节点，且各个属性列表的数据记录都属于根节点，“依照一定次序计算列表属性的基尼值，选择合适的分裂点，并以此计算他们的GINI值，选取GINI值最小的选为该属性列表的最佳分裂点”［4］，经对比最优属性的最佳分裂点作为根节点的最佳分裂点，并将属性列表划分为两部分，建立数的两分支，并在此基础上对创建的两个子节点进行最佳分裂点的确定，直至属性列表中的数据归属同类或数据个数很少是，则停止划分，此时得到的节点为树的叶子节点，应用MDL算法剪修决策树，生成较为准确的决策树。(3)客户分类模型的建立，以所得决策树种的叶子节点作为一个独立的客户分类，从根节点至叶子节点的一条路径对应一条规则，整个决策树就可以认为是对应着的一组客户分裂表达式规则，由此企业便可很对不同客户指定差异性营销策略，精准寻求目标客户群。

4.2客户保持市场竞争环境的不断能升级，加剧了客户的流失，本文将利用聚类技术中的一平均算法来分析客户保持的应用示例，挖掘过程如下:(1)建立客户服务评价表从数据仓库中提取客户服务数据，该数据主要是有关客户的问卷调查，属性列表中输入:客户ID、服务内容、客户打分，依据服务满意度从1—5分区间选择打分。(2)确定3个点作为簇的中心“依据客户服务内容、层次水准的差异性，依据不同的戏份市场将其构成更加科学、有效的服务组合，并将客户打分数据输入聚类模型”［5］，设定K值为3，得出评分函数，并从中随机提取3各客户的打分向量作为初始的簇中心。(3)分析结果依据上述结果可得出具有类似服务需求的客户ID，进而可将其进行聚类分组，以便提供“一对一营销”的贴心服务，提升客户的忠诚度。

5结束语

本文针对企业客户关系管理的需求，给出了数据挖掘技术在其中的应用、建模、分析等过程和方法，为有效整合、管理客户资源，发现有用信息提供一定的参考，并为提升客户服务能力和企业竞争力奠定基础，但是鉴于企业信息系统封闭性的显著，目前研究内容具有一定的局限性，仍需后续不断完善、发展。

参考文献

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篇9

关键词 数据挖掘；市场；零售；应用方法

中图分类号TP311 文献标识码A 文章编号 1674-6708（2011）34-0117-01

1 数据挖掘的概念阐释

数据挖掘是从大量的数据中挖掘出隐含的、未知的、用户可能感兴趣的和对对策有潜在价值的知识和规则。从商业的角度看，数据挖掘是一种新的商业信息处理技术，其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，从中提取辅助商业决策的关键性数据。简而言之，数据挖掘其实是一种深层次的数据分析方法。数据分析本身已经有很多年的历史，过去数据收集和分析的目的是用于科学研究，现在随着科学技术的发展，它更主要的是为商业决策提供真正有价值的信息，进而获得利润。但所有企业面临的共同问题是，企业的数据量非常大，而其中真正有价值的信息却很少。因此，类似于淘金是“数据挖掘”应运而生。所以，数据挖掘又可以描述为：一种按企业既定业务目标，对大量的企业数据进行探索和分析，揭示隐藏的、未知的或验证已知的规律性，并进一步将其模型化得先进有效的方法。

2 数据挖掘技术在零售业的适用性

数据挖掘技术以市场细分为基础，其基本假定是“消费者过去的行为是其今后消费倾向的最好说明”。零售业是数据挖掘的主要应用领域，这是因为零售业积累了丰富的销售数据。随着信息时代的到来，信息量在迅速膨胀，如何更好的利用这些数据，就成为零售业面临的一大难题。

商业信息来自市场中的各个渠道，数据信息从各个渠道中被采集，经条件分类，被放到数据库中。这些数据被组合，通过超级计算机、并行处理、神经元网络、模型化算法和其他信息处理技术进行处理，从中得到商家用于向特定消费种群或个体进行定向营销的决策信息。更有甚者，有些发达地区的公司在原有信息系统的基础上通过数据挖掘对业务信息进行深加工，以构筑自己的竞争优势，扩大自己的营业额。

3 数据挖掘技术在零售业中的应用分析

数据挖掘就是透过数据找出人与物间规律的典型，现今它主要应用于以下几个方面：

1）商品摆放、购买推荐和商品参照。通过对顾客购买记录数据分析，从中挖掘出商品间的关联规则，将关联规则中的商品在同一货架上摆放，也可以挖掘出商品季节性的销费数据，在商品销售旺盛季节，采取商品推荐等形式进行促销活动；

2）消费者分析。根据顾客的实际购买情况，分析顾客的消费倾向和偏好的变化，对消费者进行分类，确定目标群体，优化营销策略，对老顾客采取调整价格或赠送商品的方式提升顾客的忠诚度，留住老顾客，吸引新顾客；

3）数据仓库的合理设计。设计合理的数据库模型对于商家来说是很有必要的。随着销售业务的增加，数据库的合理性将受到考验。通过数据挖掘系统，将销售数据和库存数据结合起来进行分析，以决定商品库存的增减来尽可能降低成本，提高利润；

4）了解销售全局。通过分类信息，按照商品的分类、销售数量、价格和日期等了解每天的运营和财政状况，对销售的增长，库存的变化以及促销销售额了解清楚对零售商店十分重要。零售商店在销售商品时，要随时检查商品结构是否合理，考虑因素包括季节变化对需求的影响，同行竞争对手的商品结构调整等因素；

5）市场定位和销售趋势分析。利用数据挖掘工具和统计模型对数据库的数据信息仔细研究以分析顾客的消费习惯，广告成功率及其他重要信息。通过对这些信息的挖掘及其分析，预测商品的需求量，库存趋势，确定商品价格等。

4 数据挖掘技术在零售业中应用所面临的问题

1）目前世界上有多种用于解决所有商业模式的数据挖掘系统，但实际上这些系统并不实用，一般用户很难用这些技术解决自己的商业问题。问题在于如何将数据挖掘技术和现有技术很好的结合起来，如果不能将特殊领域的商业逻辑与数据库逻辑结合起来，数据挖掘的分析效果不可能达到峰值。系统的定位，软件供应商和企业互相交流，对系统功能的不断完善和扩充可以在一定程度上解决这个问题；

2）数据挖掘是一门涉及到多个领域的的交叉学科，需要由数据库技术、人工智能技术、数理统计、并行计算等各方面的专家共同参与合作解决问题；其又是一个新兴学科，内容繁复．从数据特征化到挖掘数据的关联规则、数据分类、聚集和偏差检测，每个都有不同的需求。因此数据挖掘语言的设计又是一个巨大的挑战；

3）数据挖掘也会带来一些社会问题如个人隐私、非法数据交易、数据价值评估等问题，这些深层问题会随着数据挖掘技术的不断发展而越来越突出，这还需要商家的自律、法规的完善和客户的共同努力。

参考文献

篇10

关键词：数据挖掘；人工智能；载体；电子商务

中图分类号：TP311.13 文献标识码：A 文章编号：1007-9599 (2011) 23-0000-01

Web Data Mining Technology Applications in Business

Zhang Jing,Zhou Shuchen

(Huanghuai University,International College,Zhumadian 463000,China)

Abstract:Data mining is the most recent years,database technology and artificial intelligence technology with the development and application of the emergence of a new information technology.With a wide range of general computer applications,so as to obtain all aspects of Web information of the most important way.With its excellent Web condition,it occupies a major market.I have Web-based personal computers and relevant information about the introduction of Web data mining through the process of all parties concerned,and the characteristics of the talk,and focused on the technology of Web data mining in the contemporary business applications,especially e-commerce.

Keywords:Data mining;Artificial intelligence;Carrier;E-commerce

一、对Web数据挖掘的综合概述

Web挖掘是从Web资源上抽取所需信息的过程，它是将传统的数据挖掘的思想和方法应用于Web。Web数据挖掘在很多方面都发挥着主导作用，如搜索引擎结构的数据挖掘，搜索引擎的开发，改进和提高搜索引擎的质量和效率，确定权威页面。Web挖掘研究覆盖了多个研究领域，包括数据库技术、信息获取技术等。特别是在电子商务领域，通过对用户特征的理解和分析，如对用户访问行为、频度、内容等的分析，提取出用户的特征，从而为用户定制个性化的界面，有助于开展有针对性的电子商务活动。

二、Web数据挖掘的特点

（一）半结构化数据。Web页面以某种格式呈现的半结构化数据，其数据不完整、结构不规则，复杂程度与普通文本相比远远高于普通的文本文档，其数据结构隐含、模式信息量大、模式变化快。大量的文档无任何排列次序，无分类索引。

（二）Web是一个异质、分布、动态的信息源。Web及其数据无固定的模式且更新、增长速度极快。Web上的信息几乎都是隐藏的、潜在的、未知的，从Web上发现这些未知的信息和有用的模式，仅用传统的基于关键字的检索方式很难实现，现在的搜索引擎尚不具备这些功能。

（三）面对一个非常广泛不同类型的用户群体，不同的用户对访问Web的爱好和使用目的各不相同，根据不同的用户，能否使用户根据自己的爱好兴趣定制网页，甚至能否根据发现的用户自动为用户定制网页，从而提供个性化的信息检索和查询服务。

三、Web数据在电子商务中的挖掘过程

（一）数据预处理。它包括数据清理、用户识别、用户会话识别、访问路径补充和事务识别等步骤。数据清洗的目的是删除Web日志中与数据不相关的冗余项，缩小被挖掘数据对象的范围。在数据净化后就必须确定单一的用户，用户识别的目的就是对用户惟一性的识别。

（二）模式识别。通常对即将处理之后的数据进行处理进而得到相应的事务数据库。在事务数据库的基础上度数据进行挖掘，总的来说需要进行一下两个方面的工作：其一将事务数据库进行整理使之变换成与一定挖掘技术相适应的数据存储形式；其二利用数据挖掘算法挖掘出更加有效的、新奇的、潜在的、有用的且可以进行实际研究的信息和知识。可用于Web的挖掘技术有路径选择、关联、分析、分类规则、聚类分析、序列分析、依靠性建模等。

（三）模式分析。该阶段的主要任务是从上一阶段收集的数据集中过滤掉不喜欢的或无关联的数据及模式，进而发现有趣模式。最常见的模式分析方法是SQL语言知识查询机制，也可以利用存储Web使用数据的数据库进行数据导入，再利用OLAP方法发现数据中的特定模式结果。

（四）可视化。主要是采用可视化的技术以图形界面的方式表示挖掘的成果。

四、Web数据挖掘技术在电子商务中的应用

（一）挽留老顾客。挖掘潜力在于客户通过Web挖掘，电子商务的经营者可以获的每位访问者的个人信息，充分地了解客户各方面的需要，然后根据每一类顾客的独特需求向他们提供特定的产品，并根据需求动态地向客户做页面推荐，从而调整Web页面，提高客户对所需产品的满意度，延长客户在网页的驻留时间，最终达到留住客户的目的。通过Web日志记录的充分挖掘，首先可以对已经存在的访问者进行分类，然后从所分的类别中判定出某个新客户是否是潜在的客户。

（二）制定产品营销策略，优化促销活动。通过对商品访问情况和销售情况进行挖掘，企业能够准确的获得客户的访问规律，确定顾客进行消费的生命周期，然后根据当前市场需求的变化，针对不同的产品制定相应的营销策略。

（三）降低运营成本，提高企业竞争力。电子商务的经营者通过Web数据挖掘，可以获得可靠的客户对产品的反馈信息，认真分析消费者的将来消费动向，进行有针对性的电子商务营销活动，还可以根据客户对某产品浏览模式和访问次数来设置广告的位置，进而增加了广告的针对性，提高广告的投资回收率，从而降低运营成本，提高企业竞争力。

五、结束语

随着计算机技术的迅发展和Internet资源的快速增长，特别是电子商务的兴起，Web挖掘成为二十一世纪的热门研究领域之一，其研究具有更加广阔的应用前景和巨大的现实意义。就目前国内的Web挖掘看还尚处于学习、跟踪和探索阶段，Web挖掘有许多问题有待于进一步的研究和深化，希望未来的发展能更好的服务于社会。

参考文献：

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