發布時間：2023-01-22 01:14:41
序言：寫作是分享個人見解和探索未知領域的橋梁，我們為您精選了8篇的數據挖掘論文樣本，期待這些樣本能夠為您提供豐富的參考和啟發，請盡情閱讀。
目前現有的針對煙草營銷策略的研究，多采用數據挖掘的思想，基于數據挖掘的營銷策略是對終端客戶進行分類，根據用戶的銷量和誠信記錄把用戶分為多個等級，但這種分級策略只能反應用戶的銷量信息，把這個分類作為營銷策略依據太單薄，只能起一定的輔助作用。更深入地研究是根據客戶的資料和歷史訂單數據對現有商戶進行聚類，獲取到自主的商戶分類，但盲目的聚類會導致商戶的分類沒有實際意義，或獲取的結果是無助于營銷目的的。
2技術關鍵
本系統采用基于營銷目的的商戶聚類，技術關鍵包括三部分內容：數據預處理中的特征選擇、基于限制目標的商戶精確聚類和基于聚類結果的多層關聯規則算法的研究。
2.1特征選擇
假定獲取的數據的維數為n，通常情況下n是很大的一個數，為簡化模型，也為了防止模型陷入過擬合（維數災難），需要進行降維處理，即僅把對項目改造判定起關鍵作用的因素挑選出來。本系統采用PCA算法來進行降維處理，過程如下：
1)計算標準化后的矩陣Z的樣本的協方差矩陣Cov；
2)計算協方差矩陣Cov的本征向量e1,e2,…,en的本征值。本征值按大到小排序；
3)投影數據
到本征矢張成的空間之中，利用貢獻分析取前m個向量Y1,Y2,…,Ym。
2.2基于營銷目標限制的商戶精確聚類算法
現有聚類算法一般沒有約束條件，只根據相似度來進行聚類，為了能夠體現約束條件，需要在聚類相似度或者樣本距離之間把限制條件增加進去，這樣在樣本聚類的時候即可使得具有相同營銷特性的樣本或者客戶被劃分到同一個類中。煙草終端商戶的大部分屬性是分類屬性，例如：地區、類別等，此外還有數字型屬性、日期型屬性，由于存在不同類型的屬性，常規的聚類算法無法使用，為此，采用把數字屬性和日期屬性劃分區間的思路，這樣可以轉化成分類屬性的方式來進行聚類。進而可建立如下商戶模型：分類對象X∈Ω，X=[A1=x1]∧[A2=x2]∧…∧[Am=xm]，其中xj∈DOM(Aj)，1≤j≤m，為簡便起見，將對象X∈Ω用向量（x1,x2,…,xm）表達，如果屬性Aj的值不存在，則Aj=ε。令Χ={X1,X2,…,Xn}為n個分類對象的集合，用集合方式表達分類對象，則Xi={xi,1,xi,2,…,xi,m}，如果屬性Aj的值不存在，則集合中不出現xi,j，容易得到|Xi|≤m。如果存在Xi,j=Xk,j，1≤j≤m，則Xi=Xk。為方便聚類，利用聚類匯總來壓縮原始數據，從而達到提高算法效率的目的。一個類C可以由如下三元組（n,I,S）來表示。其中n為類C中的對象數量，I={i1,i2,…,iu}是C內所有屬性值的集合，S={s1,s2,…,su}，其中sj為ij在類C中的數量，ij∈I，1≤j≤u。集合S按升序排列，即s1≤s2≤…≤su，這同時也暗示集合I的元素按其在C中的數量按升序排列。三元組（n,I,S）被稱作類C的聚類匯總CS，CS的三個成員分別記作CS.n、CS.I和CS.S；對于CS.I的任一元素ij∈CS.I，則記作CS.I.ij，對于sj∈CS.S，則記作CS.S.sj，其中1≤j≤u。
2.3基于煙草營銷的多層關聯規則的研究
針對本項目，對關聯規則定義進行擴展，對形如：XY的關聯規則，不再限定X和Y為一個項目集，而把X和Y定義為條件的合取范式，每個條件Ai=True/False為布爾表達式。此時的Ai為一個項目集，它的含義與原來的X和Y的含義相同，如果把結果中的條件布爾表達式寫成Cj=True/False，則關聯規則有如下形式：（A1=True/False）∧（A2=True/False）∧…∧（An=True/False）（C1=True/False）∧（C2=True/False）∧…∧（Cm=True/False）關聯規則的開采問題可以分解成以下兩個子問題：
①從數據集合或交易集合D中發現所有的頻繁項目集。
②從頻繁項目集中生成所有置信度不小于用戶定義的最小置信度minconf的關聯規則。即對任一個頻繁項目集F和F的所有非空真子集S，SF，如果sup（F）/sup（F－S）≥minconf，則（F－S）S就是一條有效的關聯規則。按上述方法發現所有類似的規則。這兩個步驟中第2步要相對容易，因此項目的研究將更關注第1步，由于最大頻繁項目集已經隱含了所有頻繁項目集，所以可以把發現頻繁項目集的問題轉化為發現最大頻繁項目集的問題。針對煙草營銷的客戶，進行關聯規則挖掘時，是在上一步的基礎上，即針對每一個商戶群進行規則挖掘。在獲取到最大頻繁項目集后，順序生成頻繁項目集，然后獲取到可用的關聯規則。此時獲取的關聯規則是底層關聯規則，然后再采用概念樹的方法對獲取的底層關聯規則進行匯總。概念樹由煙草領域專家根據屬性的領域知識提供，按特定屬性的概念層次從一般到具體排序。樹的根結點是用any表示最一般的概念，葉結點是最具體的概念即屬性的具體值。
對于一個多種網絡形式并存的復雜網絡，假設復雜網絡作為一個網絡社區，在復雜網絡中存在的網絡類型數即社區數。我們用一個無向遍歷圖GV,E來表示整個網絡社區，如果網絡中有兩個節點有兩條不重合的網絡路徑，則說明這兩個節點處于一個網絡環路當中，網絡中的數據流需要經過網絡環路到達特定的節點。當在某個時間段里需要傳送的數據流個數大于網絡節點數時，則說明該網絡的數據流密度較大，為了能夠準確地在復雜網絡中挖掘出所需的數據流，則需要根據數據流密度來劃分整個網絡社區，尋找數據流處于哪個社區，再確定數據流所在社區的環路。在這里我們通過設計算法確定網絡數據流密度，來對復雜網絡進行社區劃分，再對社區進行無向環路遍歷，并通過遍歷得到該社區網絡的所環路，確定所需查詢的數據流位于哪個環路。以下為復雜網絡中需要用到的符號說明。
2增量子空間數據挖掘算法
為了能夠有效地在復雜網絡中挖掘出目的數據流，使用了復雜網絡數據流密度的分析方法在對復雜網絡進行社區劃分后，通過對社區網絡進行無向環路遍歷并得到社區網絡的所有環路。接下來挖掘算法先后挖掘出目的數據流所屬的社區以及環路，最終確定目的數據流的具置。
2.1基于社區網絡遍歷的數據流挖掘
當數據流i與社區k的相關度最大時，說明數據流i位于社區k的可能性就最大。但是當多個數據流的大小區別不大時，以數據流的大小作為指標來定義相關度會導致挖掘精度較低。這里我們也引入數據流的特征集和數據流中的分組隊列長度來計算相關度。
2.2基于多增量空間的數據流挖掘
在采用基于社區網絡遍歷的數據流挖掘方法得到數據流的所屬社區后，我們接著采用基于多增量空間的數據流挖掘方法來挖掘出數據流的所屬環路。先將社區網絡的環路進行多增量空間擴展，即先得到
目標數據流所經過的環路，再得到數據流所經過的節點與時間的相關系數，這樣就可以在時空上確定目的數據流位于環路的哪個節點中。
3實驗結果
為了驗證本文提出的基于復雜網絡數據流密度的增量子空間數據挖掘算法的效果，我們通過matlab7.0軟件進行算法仿真，其中仿真的復雜網絡由多種網絡形式組成，網絡節點有200個，數據流大小為500bytes，節點的接收能耗為10nJ/bit，發射能耗為50nJ/bit，進行信號處理和功率放大的能耗為10nJ/bit。其他節點干擾而產生的能量消耗為5nJ/bit。在對本文算法進行分析的過程中，我們采用了對比分析的方法，Lopez-Yanez等人提出一種基于時間序列數據挖掘的新的關聯模型，該模型是基于伽瑪分類，是一種監督模式識別模型，目的是為了挖掘已知模式中的時間序列，以預測未知的值。由Negrevergne等人提出的一種PARAMINER算法：一個通用的模式挖掘算法的多核架構。多核架構采用的是一種新的數據集縮減技術（稱之為EL-還原），在算法中通過結合新的技術用于處理多核心架構的并行執行數據集。為了驗證本文算法的挖掘有效性，我們分別在增多節點數量和社區網絡數的情況下獲取算法的數據挖掘精度。實驗采用的精度為NMI[16]，實驗結果如圖3和圖4所示。在不同節點數量下基于復雜網絡數據流密度的增量子空間數據挖掘算法的挖掘精度更高，挖掘精度高于85%，而文獻[14]的挖掘精度在77%以上，挖掘精度在76%以上。因為、提出的關聯模型、提出的多核架構沒有準確把握數據流在不同時間段里與環路位置的相關情況。而本文算法采用社區網絡遍歷和多增量空間的方法可以有效地確定這種相關性。圖4為不同社區數下的算法挖掘精度，從圖中可以看出，當社區網絡的種類增多時，會對算法的挖掘精度造成影響，本文算法的挖掘精度在社區數為10時是95.7%，當社區數增加到50時為87.5%。而基于時間序列數據挖掘方法的挖掘精度在社區數為10時是88.6%，在社區數為50時是77.4%，而PARAMINER算法在社區數為10時是86.7%，社區數為50時是78.2%。因此從數據分析來看，本文算法的數據挖掘精度在社區數增多時仍能保持在較高水平。
4結論
在上述系統設計的基礎之上，我們提出了網店客戶購買數據挖掘系統的模型，該模型由三個層次組成，其邏輯架構如圖一所示。
2、系統設計與實現
2.1系統開發與運行環境硬件環境：CPUIntelI3380M/RAM2G/硬盤320G軟件配置：操作系統：Windows7SP1開發工具：2005/VisualC#數據庫管理系統：MSSQLServer2008輔助軟件：SPSSClementine11.1；SQLServer2008AnalysisServices（SSAS）
2.2主要技術與系統實現通過對上述對客戶購買數據挖掘系統模型的分析可知，該系統主要由用戶接口模塊、數據清洗模塊、數據格式轉換模塊、數據庫生成模塊和數據挖掘引擎模塊等組成。1）用戶接口模塊本系統最終目的還是為為客戶的決策提供支持，因此友好的界面設計是用戶與系統交互的基礎。簡潔而易于理解的界面有利于提高用戶對系統的使用效率。2）數據預處理模塊客戶訪問數據進入數據預處理模塊進行清洗，去除無關的信息，剝離出對數據挖掘有價值的數據。數據預處理模塊對原始訪問數據進行分析，將用戶購買數據記錄逐條的分割成十個字段，分別為：u_id（訪問者編號），u_date（到訪日期），u_time（到訪時間），u_orderid（訂單編號)，u_product（客戶購買的商品），u_bowser（使用的瀏覽器類型），page（首次到訪頁面），place（客戶所在地區），payment（支付方式），logistic（物流方式），同時刪除訪問數據中與以上字段不相干的數據。然后將經過預處理的數據存入中間文件。3）XML轉換模塊該模塊程序使用.NET的相關的方法編寫，主要功能將預處理過的客戶購買數據轉換成標準化XML格式的數據文件進行存儲。該程序的主要實現原理是對經過預處理的中間文件中的數據記錄逐個分割并存入數組，然后將數組的內容按照XML的格式寫入文件，完成轉換。4）數據庫導入模塊利用.NET的相關方法并結合數據庫管理工具建立支持數據挖掘的客戶購買數據庫，編寫相關程序將已經轉換成XML格式的客戶訪問數據逐條的導入到數據庫并形成日志數據表方便進行后續的數據挖掘。5）數據挖掘引擎模塊數據挖掘引擎是實現客戶購買數據挖掘系統的實現關鍵。優秀的數據挖掘算法不僅可以使數據挖掘的結果更加準確，也可以提高數據挖掘的效率。本系統主要用到的算法是該模塊利用數據挖掘算法對數據進行挖掘，主要包括算法的優化、日志數據表的刪除操作以及挖掘結果集的保存與刪除操作等。這里主要用到的算法是K-Means算法。主要是利用該算法發現最相似的客戶聚類，通過對聚類的分析來得出網店眾多的顧客一般的購買行為模式，從而可以適當地調整網站營銷的策略中的來提高網絡營銷的效果，進而增加銷售量。
3、小結
首先要確保數據來源的寬度，及時、準確地從社會獲取盡可能多的外部信息，并建立起穩定的常態交互機制，提供源源不斷的新鮮“原料”，否則相關的模型建立將會非常困難。這些可以通過與社會其它單位協作，資源共用、數據共享加以實現。其次要重視數據的“挖掘加工能力”。在模型的創建過程中，確定各個變量之間的邏輯關系、對結果的影響權重，實現對客戶信用風險的智能研判，保證預判結果的準確性。
2利用數據挖掘技術建立客戶信用評價模型的實現方法
數據挖掘技術是通過分析大量數據，從中尋找其規律的技術，主要有數據準備、規律尋找和規律表示3個步驟。數據準備是從相關的數據源中選取所需的數據并整合成用于數據挖掘的數據集；規律尋找是用某種方法將數據集所含的規律找出來；規律表示是盡可能以用戶可理解的方式將找出的規律表示出來。數據挖掘的任務有關聯分析、聚類分析、分類分析等。（1）數據挖掘方法。根據客戶信用價值評價指標模型要求，在進行綜合評價前，應先確定指標體系中各個指標的評價值，可采用數據挖掘技術中聚類方法加以分析。聚類分析是將個體或對象分類，使得同一類中對象之間的相似性比與其他類的對象的相似性更強。目的在于使類間對象的同質性最大化和類與類間對象的異質性最大化。通過對聚類算法的分析,針對電力客戶信用分類的特征,提出了電力客戶信用評價算法.得到了不同客戶群的聚類中心以及客戶的隸屬度矩陣,為客戶群的特征分析提供了量化依據，從而得到滿意的客戶聚類及分類結果。（2）數據挖掘算法。首先可采用K-means聚類算法對電力客戶樣本進行分類,利用該算法,給定客戶分類個數k,按照樣本間距離最近的原則,將n個電力客戶劃分到k個分類中去。k個聚類中心代表了聚類的結果；進而采用層次分析法將一個復雜的評價系統,按其內在的邏輯關系,以及評價指標為代表構成一個有序的層次結構,然后針對每一層的指標,運用專家或管理人員的專業知識、經驗、信息和價值觀,對同一層次或同一域的指標進行兩兩比較對比,并按規定的標度值構造比較判別矩陣。從而確定指標權重；最后根據聚類以后得出的各個類的中心點，計算得出的k類電力客戶的信用得分,可以判斷其所屬的信用等級。
3數據挖掘技術在電力客戶信用管理中的應用效果和意義
對于風電功率的預估，本文提出了一種短期的用于一至十五分鐘內的預測方法。其中輸入數據來自風力發電機的歷史寄存器，數據種類有電壓、電流、有功功率等。并且對兩種預測方法進行了比較。預測出的風力數據作為風力渦輪機預測模型的輸入值。風力發電機模型是參考了空氣力學、傳動系統、感應發電機等參數，并通過唯像模型建立的。風力渦輪模型則建立于一種現象學模型，這種模型將風的空氣動力學、傳動系統和感應發電機的參數都考慮了進來。另一種預測風電功率方法是使用數據挖掘技術來進行預測。風電發電系統中的數據庫就應用到了這些技術。為了提高算法的效率，使用了風速估計器，以估計空氣分子的布朗運動。并與沒有用風速估計器時平均發電功率進行比較。
二、風功率預測模型和現象學模型
(一)人工神經網絡
每一個人工神經網絡模型都有架構、處理單元和訓練方面的特性。在時間序列預測的人工神經網絡模型中，其中很重要的一種是集中延時神經網絡。它屬于動態神經網絡的一般類型，在這種神經網絡中，動態只出現于靜態的、有多個層級的前饋神經網絡的輸入層中。集中延時神經網絡的一個顯著特征是它不要求有動態反向傳播來計算神經網絡的梯度，原因是抽頭延遲線只在神經網絡輸入數據時才出現。由于這個原因，這種神經網絡比其他動態網絡的訓練進行得更快。
(二)隨機時序
風功率模型和現象模型是使用最多的預測方法。如果假設預測變量Xt是已知值的線性組合，那么自回歸模型則能用于預測未知值。通過查看自相關函數和偏自相關函數，用于找到模型的順序和結構，從而確定模型適當的結構和式子順序。根據赤池信息準則，施瓦茨準則或貝葉斯信息標準以及校正后的決定系數，我們就能選出最好的模型。
三、算例分析
(一)提出的預處理方法
在考慮風速的復雜動態的情況下，為了更好地描述ARMA模型，本文提出了一種新的數據預處理方法。這種方法是以模型的形式呈現的，我們將這種模型稱之為函數的ARMA。
(二)實例仿真
利用SVM工具箱在matlab7．1平臺上完成回歸模型建立的工作，利用我國某風電場連續100個數據(每10s取一個數值)的實測風能功率輸出值，建立訓練和預測樣本。盡管神經網絡在預測風速時誤差已經很小，但由風力渦輪機模型和函數的ARMA模型組成的復合模型在各方面性能更好。導致這一結果的原因是焦點延時神經網絡(以下簡稱FTDNN)預測曲線的高度非線性。
四、結論
事實上，數據挖掘的產生是有其必然性的。隨著信息時代的到來，各種數據收集設備不斷更新，相應的數據庫技術也在不斷地成熟，使得人們積累的信息量不斷增加，為了提高效率，當務之急就是要從海量的數據中找出最有用的信息，這就催生了數據挖掘技術。
2網絡入侵檢測的重要性與必要性分析
網絡入侵檢測，就是對網絡入侵行為的發覺。與其他安全技術相比而言，入侵檢測技術并不是以建立安全和可靠的網絡環境為主，而是以分析和處理對網絡用戶信息構成威脅的行為，進而進行非法控制來確保網絡系統的安全。它的主要目的是對用戶和系統進行檢測與分析，找出系統中存在的漏洞與問題，一旦發現攻擊或威脅就會自動及時地向管理人員報警，同時對各種非法活動或異?；顒舆M行識別、統計與分析。
3數據挖掘在網絡入侵檢測中的應用分析
在使用數據挖掘技術對網絡入侵行為進行檢測的過程中，我們可以通過分析有用的數據或信息來提取用戶的行為特征和入侵規律，進而建立起一個相對完善的規則庫來進行入侵檢測。該檢測過程主要是數據收集——數據預處理——數據挖掘，以下是在對已有的基于數據挖掘的網絡入侵檢測的模型結構圖進行闡述的基礎上進行一些優化。
3.1綜合了誤用檢測和異常檢測的模型
為改進前綜合誤用檢測和異常檢測的模型。從圖2可以看出，它是綜合利用了誤用檢測和異常檢測模型而形成的基于數據挖掘的網絡入侵檢測模型。其優點在于通過結合誤用檢測器和異常檢測器，把所要分析的數據信息減少了很多，大大縮小了數據范圍。其劣勢在于當異常檢測器檢測到新的入侵檢測后，僅僅更新了異常檢測器，而沒有去及時地更新誤用檢測器，這就無形中增加了工作量。對于這一不足之處，筆者提出了以下改進意見。
3.2改進后的誤用檢測和異常檢測模型
筆者進行了一些改進，以形成一種更加有利的基于數據挖掘的入侵檢測模型，基礎上進行了一定的優化。一是把從網絡中獲取的網絡數據包發送到數據預處理器中，由它進行加工處理，然后使用相應的關聯規則找出其中具有代表性的規則，放入關聯規則集中，接下來用聚類規則將關聯規則所得的支持度和可信度進行聚類優化。此后，我們可根據規定的閾值而將一部分正常的數據刪除出去，這就大大減少了所要分析的數據量。此時可以把剩下的那些數據發送到誤用檢測器中進行檢測，如果誤用檢測器也沒有檢測到攻擊行為，則把該類數據發送到異常檢測器中再次進行檢測，與上面的例子一樣，這個異常檢測器實際上也起到了一個過濾的作用，以此來把海量的正常數據過濾出去，相應地數據量就會再一次變少，這就方便了后期的挖掘。這一模型系統的一大特點就是為了避免重復檢測，利用對數據倉庫的更新來完善異常檢測器和誤用檢測器。也就是說，根據異常檢測器的檢測結果來對異常檢測器和誤用檢測器進行更新，若測得該行為是正常行為，那么就會更新異常檢測器，若測得該行為是攻擊行為，那么就更新誤用檢測器來記錄該次的行為，從而方便下次進行重復的檢測。
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剔除舊圖書一般指對破舊、過時的或者失去價值的圖書進行清理。比如因年代久遠變得陳舊或內容滯后而失去參考價值的圖書、有新版或修訂版的圖書、殘缺破損不利于閱讀的圖書、復本過多的圖書、在規定時間內未流通的圖書、借閱率低的圖書，都可以作為剔舊圖書而入藏舊書庫。在實際工作中，對于殘缺破損的或有新版、修訂版的圖書，剔除工作相對簡單，復本過多的圖書和借閱率低的圖書的剔舊工作相對困難。利用數據挖掘技術可以科學地分析圖書的復本數，統計圖書在一定周期內的借閱次數，從而得出借閱率。但單從借閱率低、復本數多等方面考慮剔除舊圖書是不科學的。有些優秀的圖書往往會被反復續借，并長期在某一特定用戶手中，其借閱次數不一定很多，但借閱時間很長。這些圖書并不一定能在借閱次數上體現其優勢，因此，還需要統計圖書的平均借閱時間，并依此設定平均借閱閾值，去掉未達到閾值的圖書，找到館藏中借閱時間較長的圖書。以鎮江高等專科學校圖書館為例，統計中文圖書的借閱率，并進行分析。設定借閱時間為2013年1月至2014年6月，借閱率小于0．3。通過數據挖掘得到如圖1所示的統計結果。在圖1中，我們可以看到，《晨讀十分鐘》復本數為12，借閱次數為2，借閱率低，可以適當降低復本數。同樣，《語文學科知識與教學能力》復本數為6，借閱次數為1，借閱率也比較低，可以降低復本數。
2數據挖掘應用于合理布局館藏書架
圖書排架就是將已經加工整理的圖書按照某種標準和次序陳放在書架上的過程。鎮江高等專科學校圖書館是根據圖書分類號來排架的，其優點是，讀者能夠比較方便準確地找到所需要的圖書，并在查找自己所要的圖書的同時關注相似的圖書。缺點:1)讀者需要準確知道欲借圖書的索書號。2)圖書館必須為各類新進圖書預留合理的書架空間，否則會導致圖書的重新整架甚至倒架，增加圖書管理人員的工作量。3)讀者進入圖書館借書，很可能就在某類自己感興趣的圖書中查閱，很少同時關注其他類別的圖書。因此，需要對圖書館系統中的數據進行挖掘分析，了解各類圖書的利用率和更新指數，統計各類圖書借閱情況?？梢愿鶕D書的利用率合理排架，即將利用率高的圖書陳放在容易查找的書架上?？梢愿鶕D書的更新指數預留書架空間?？梢愿鶕骋粫r期圖書借閱次數排行榜找出最受歡迎的圖書，開設《好書介紹》欄目，甚至可以針對特定群體進行好書介紹和推薦。設立專門的書架為圖書展讀處，最好設立在讀者進入圖書館的必經之地，吸引讀者注意。圖書館也可以主辦各類讀書節活動吸引讀者。以鎮江高等專科學校圖書館為例，圖書利用率統計結果詳見圖2。從圖2可以看出，B類(哲學類)、H類(語言、文字類)、I類(文學類)、K類(歷史、地理類)、Q類(生物科學類)等圖書的利用率高，可以將放置這幾類圖書的書架放在容易查找、方便上架的地方。
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數據挖掘技術在企業的信息化建設中所擔任的角色是實現數據信息到商業知識的轉化。首先需要明確數據挖掘技術的處理對象，明白商業活動的主題；其次，需要對商業的主題進行分析，并搜集與之相關的數據利用各種技術對數據進行整理分析，并載入適合的數據挖據的算法中，建立模型，再從模型中提取出有用的商業信息，再根據分析所得結果調整算法，以數據和信息的可靠性為依據對結果進行判斷；再次，將獲得的商業知識融合到企業的信息平臺，利用人機界面對企業的決策活動予以支持。另外值得注意的是，由于數據挖據技術屬于高層次的技術，又關系到企業的業務機密，因此，需要極為專業的技術人才專業管理。
2如何實現數據挖掘在企業的信息化建設中的應用
在企業進行業務的操作過程中往往會產生大量需要處理的數據，這就為數據挖掘的應用提出了要求，數據挖掘的運用使企業的大量的數據得到了梳理，分析信息的能力提高，在企業今后的市場開拓記憶日常的運行中發揮了重要的作用，促進企業的競爭力的提高，那么，數據挖據具體在企業的信息化建設中如何應用呢，下文將予以介紹。
2.1利用數據挖掘技術實現客戶信息的有效管理
具體來說就是通過對客戶信息進行分析，為客戶建立一個合適的購物模式，以滿足客戶的需求為重，這是處理好企業與客戶之間的關系的關鍵。有相關數據顯示，企業在獲得一個新的客戶過程中所花費的成本比維系一個老客戶的成本高出6倍-9倍之多，一個老客戶的流失是以10個新客戶的獲得為代價的，由此可見，對于企業來說老客戶的維護工作至關重要。通過數據挖掘技術可以得到老客戶的大量的信息，并對其交易記錄、統計信息進行分析后，可以有目的性的對流失的客戶進行分析，找出客戶流失的原因并為新客戶的建立提供模型和經驗，有效地對意向客戶和流失客戶進行判斷，起到企業與客戶的關系的改善的作用。
2.2利用數據挖掘技術進行市場營銷的分析與管理
在市場營銷中，數據挖掘的作用在于可以促進市場的分工，以“客戶過去的消費行為可以說明今后的消費傾向”為假設，然后對客戶的信息進行分析，確定某一群體客戶的消費興趣，消費的趨向于需要，進而對消費者的下一次或者下一步的消費行為作出判斷，然后再以此為基礎，將識別出來的客戶作為一個消費群體，以此制定營銷計劃，這與傳統的不以消費者的實際需求為參考而進行大規模營銷的手段相比較，在成本的節約方面貢獻極大，可以帶給企業更多的利潤。在市場營銷中的應用上，各種數據挖掘算法都得到了廣泛的應用，每種不同的操作手段都可以引導商家做出滿足消費者需求的決策與判斷。
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