數據挖掘技術應用范文

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數據挖掘（DataMining，DM），是隨著數據庫和人工智能發展起來的新興的信息處理技術。數據挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應用數據中，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的過程，其主要特點是對數據庫中的大量數據進行抽取、轉換、分析和其他模型化處理，并從中提取輔助決策的關鍵性數據。它可幫助決策者分析歷史數據及當前數據，并從中發現隱藏的關系和模式，進而預測未來可能發生的行為。數據挖掘是一門涉及面很廣的交叉性新興學科，涉及到數據庫、人工智能、數理統計、可視化、并行計算等領域。

2、數據挖掘技術

2.1關聯規則方法

關聯規則是一種簡單，實用的分析規則，描述了一個事物中某些屬性同時出現的規律和模式，是數據挖掘中最成熟的主要技術之一。大多數關聯規則挖掘算法能夠無遺漏發現隱藏在所挖掘數據中的所有關聯關系，所挖掘出的關聯規則量往往非常巨大，但是。并不是所有通過關聯得到的屬性之間的關系都有實際應用價值，對這些關聯規則進行有效的評價。篩選出用戶真正感興趣的。有意義的關聯規則尤為重要。

2.2分類和聚類方法

分類就是假定數據庫中的每個對象屬于一個預先給定的類。從而將數據庫中的數據分配到給定的類中。而聚類分析是根據所選樣本間關聯的標準將其劃分成幾個組，同組內的樣本具有較高的相似度，不同組的則相異。分類和聚類的區別在于分類事先知道類別數和各類的典型特征，而聚類則事先不知道。聚類方法適合于探討樣本間的內部關系，從而對樣本結構做出合理的評價。

2.3數據統計方法

使用這些方法一般首先建立一個數據模型或統計模型，然后根據這種模型提取有關的知識。傳統的統計學為數據挖掘提供了許多判別和回歸分析方法。貝葉斯推理、回歸分析、方差分析等技術是許多挖掘應用中有力的工具之一。

2.4神經網絡方法

神經元網絡，具有非線形映射特性、信息的分布存儲、并行處理和全局集體的作用、高度的自學習、自組織和自適應能力的種種優點。這些優點使得神經元網絡非常適合解決數據挖掘的問題。因此近年來越來越受到人們的關注。典型的神經網絡模型主要分3大類；用于分類、預測和模式識別的前饋式神經網絡模型；用于聯想記憶和優化計算的反饋式神經網絡模型；用于聚類的自組織映射方法。新晨

2.5決策樹方法

決策樹學習是一種通過逼近離散值日標函數的方法，把實例從根結點排列到某個葉子結點來分類實例。葉子結點即為實例所屬的分類，利用信息論中的互信息（信息增益）尋找數據庫中具有最大信息量的字段。建立決策樹的一個結點，再根據字段的不同取值建立樹的分支；在每個分枝子集中，重復建立樹的下層結點和分支的過程，即可建立決策樹。

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【關鍵詞】數據倉庫 數據挖掘 技術 應用

信息時代背景下，傳統數據庫主要是面向事務并存儲在線交易的數據信息，但是無法為人們找到信息中隱藏的重要內容。因此社會發展新形勢下，數據倉庫與挖掘技術應運而生，并成為企業現代化發展的重要應用技術，不僅能夠提高數據信息管理能力，還能夠促進企業發展。因此加強對該課題的研究具有積極意義。

1 數據倉庫及數據挖掘技術概念

所謂數據倉庫技術設計靈感來自于傳統數據庫技術，其主要是在計算機中實現數據存儲的一種技術。但是相比較傳統數據庫，二者存在本質上的差別。數據倉庫的出現并未取代傳統數據庫，二者共存在信息時代，且發揮自身獨特的優勢。數據庫主要存儲在線交易數據，且盡量避免冗余，通常采取符合范式規則設計；而數據倉庫在設計過程中有意引入冗余，采取反范式方式實現設計目標。

而數據挖掘技術是在數據集合基礎之上，從中抽取隱藏在數據當中的有用信息的非平凡過程。這些信息表現形式呈現多樣化，如概念、規則等。它在具體應用過程中，不僅能夠幫助決策者分析歷史與當前數據信息，還具有預見作用。就本質上來看，數據挖掘過程也是知識發現的過程。數據挖掘技術是多個學科綜合的結果，對此其融合了多項技術功能，如聚類、分類及預測等，且這些功能并非獨立存在，而是存在相互依存關系。

2 數據倉庫與挖掘技術的應用

2.1 數據倉庫技術的應用

作為信息提供平臺，其從業務處理系統中獲得數據，并以星型與雪花模型實現對數據的有效組織。一般情況下，它具體應用主要表現在四個方面：

2.1.1 抽取數據信息

數據倉庫具有獨立性，在應用中需要從事務處理系統、外部數據源等介質當中獲取數據，并設置定時抽取，但需要合理控制操作時間、順序等，以提高數據信息有效性。

2.1.2 存儲和管理數據

作為數據倉庫的關鍵，數據存儲及管理模式直接決定其自身特性。因此該方面工作需要從技術特點入手，并積極解決對各項業務并行處理、查詢優化等問題。

2.1.3 表現數據

數據表現作為數據倉庫的開端，集中在多位分析、數理統計等多個方面。其中多維分析是數據倉庫的核心，也是具體表現形式，而通過數據統計能夠幫助企業抓住機遇，實現經濟效益最大化目標。

2.1.4 技術咨詢

數據倉庫的出現及應用并不簡單，其是一個系統性的解決方案和工程。實施數據倉庫時，技術咨詢服務十分重要，是一個必不可少的部分，對此在應用中，應加強對技術咨詢的關注力度。

2.2 數據挖掘技術在各領域中的應用

不同于傳統時代，社會各領域在參與激烈的市場競爭過程中，充分認識到數據對自身長遠發展戰略實現的重要性。因此數據挖掘技術在當前各行業發展中隨處可見。

2.2.1 應用于醫學方面，提高診斷準確率

眾所周知，人體奧秘無窮無盡，遺傳密碼、人類疾病等方面都蘊含了海量數據信息。而傳統研究模式，單純依靠人工無法真正探索真正的秘密。而利用數據挖掘技術能夠有效解決這些問題，給醫療工作者帶來了極大的便利。同時，醫療體制改革背景下，醫院內部醫療器具的管理、病人檔案資料整理等方面同樣涉及數據，引進數據挖掘技術，能夠深入分析疾病之間的聯系及規律，幫助醫生診斷和治療，以達到診斷事半功倍的目標，且為保障人類健康等提供強大的技術支持。

2.2.2 應用于金融方面，提高工作有效性

銀行及金融機構中涉及儲蓄、信貸等大量數據信息。利用數據挖掘技術管理和應用這些數據信息，能夠幫助金融機構更好地適應互聯網金融時代的發展趨勢。提高金融數據完整、可靠性，為金融決策提供科學依據。金融市場變幻莫測，要想在競爭中提升自身核心競爭力，需要對數據進行多維分析和研究。在應用中，特別是針對偵破洗黑錢等犯罪活動，可以采取孤立點分析等工具進行分析，為相關工作有序開展奠定堅實的基礎。

2.2.3 應用于高校日常管理方面，實現高校信息化建設

當前，針對高校中存在的貧困大學生而言，受到自身家庭等因素的影響，他們學業與生活存在很多困難。而高校給予了貧困生很多幫助。對此將數據挖掘技術引入到貧困生管理工作中，能夠將校內貧困生群體作為主要研究對象，采集和存儲在校生生活、學習等多方面信息，然后構建貧困生認定模型，并將此作為基礎進行查詢和統計，為貧困生針對管理工作提供技術支持，從而提高高校學生管理實務效率，促進高校和諧、有序發展。

2.2.4 應用于電信方面，實現經濟效益最大化目標

現代社會發展趨勢下，電信產業已經不僅限于傳統意義上的電話服務提供商、而將語言、電話等有機整合成為一項數據通信綜合業務。電信網、因特網等網絡融合已經成為必然趨勢，并將成為未來發展的主要方向。在大融合影響下，數據挖掘技術應用能夠幫助運營商業務運作，如利用多維分析電信數據；或者采取聚類等方法查找異常狀態及盜用模式等，不斷提高數據資源利用率，更為深入地了解用戶行為，促進電信業務的推廣及應用，從而實現經濟效益最大化目標。

3 結論

根據上文所述，數據倉庫與挖掘技術作為一項新型技術，在促進相關產業發展等方面占據十分重要的位置。因此在具體應用中，除了要積極明確數據倉庫與傳統數據庫之間的差別之外，還應切實結合實際情況，積極引入數據挖掘技術，充分挖掘和探索數據信息中的重要內容，為制定科學決策提供支持，同時還應加大對技術的深度研究，不斷提高技術應用水平，從而為用戶帶來更大的利益。

參考文獻

[1]陳宏.淺談數據倉庫與數據挖掘技術及應用[J].科技廣場，2011，09：90-93.

[2]崔愿星.淺析數據倉庫與數據挖掘的應用[J].內江科技，2014，01：141-142.

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[4]靳鑫.淺析數據倉庫和數據挖掘[J].中國新通信，2012，11：29-31.

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論文關鍵詞：網絡營銷，數據，挖掘，技術，應用

（新疆財經大學計算機科學與工程學院新疆烏魯木齊830012）

0前言

近些年來，已經有越來越多的企業把通信、網絡技術和計算機應用引入企業的日常管理工作和業務開發處理當中，企業的各類信息化程度也在不斷提高。現代科技信息技術的廣泛應用已經顯著的提高了企業的工作效率和經濟效益。但是，在使用信息技術給企業帶來的方便、快捷的同時，也不斷的出現了新的問題和需求。企業經過多年積累了大量的歷史數據，這些數據對企業當前的日常經營活動幾乎沒有任何的使用價值，成了留之無用棄之可惜的累贅。而且儲藏這些歷史數據會對企業造成很大的困難和費用開銷。為此數據挖掘技術應用在網絡營銷中勢在必行，全面細致的分析數據庫資源并從中提取有價值的信息來對商業決策進行支持，從而來控制運營成本、提高經濟效益。本文將從網絡營銷中數據挖掘技術的幾個應用進行探討和分析。

1客戶關系管理

客戶關系管理在網絡營銷，商業競爭是一家以客戶為中心的競技狀態的客戶，留住客戶，擴大客戶基礎，建立密切的客戶關系，客戶需求分析和創造客戶需求等，是非常關鍵的營銷問題?？蛻絷P系管理，營銷和信息技術領域是一個新概念，這在90年代初，軟件產品在上世紀90年代后期出現的誕生。目前，在國內和國外的此類產品的研究和發展階段。然而，繼續與數據倉庫和數據挖掘技術的進步和發展，客戶關系管理，也是對實際應用階段。CRM的目標是管理者與客戶的互動，提升客戶價值，提高客戶滿意度，提高客戶的忠誠度，還發現，市場營銷和銷售渠道，然后尋找新客戶，提高客戶的利潤貢獻率的最終目的是為了推動社會和經濟效益。客戶關系管理的目的，應用是改善企業與客戶的關系，它是企業和服務本質管理和協調，以滿足客戶的需求，企業政策支持這項工作，并聯系客戶服務加強管理，提高客戶滿意度和品牌忠誠度。

然而，數據挖掘可以應用到很多方面的CRM和不同階段，包括以下內容：

（1）“一對一”營銷的內部工作人員認識到，客戶是在這個領域的企業，而不是貿易發展生存的關鍵。與每一個客戶接觸的過程，也是了解客戶的進程，而且也讓客戶了解業務流程。

（2）企業與客戶之間的銷售應該是一種商業關系不斷向前發展。客戶和營銷公司成立這種方式，而且有許多方法可以使這種與客戶的關系，往往以改善包括：延長時間，客戶關系和維護客戶關系，以進一步加強相互交往過程中，公司可以在對方取得聯系更多的利潤。

（3）客戶對客戶盈利能力分析。我們的客戶盈利能力是非常不同的，如果你不明白客戶盈利能力，很難制定有效的營銷策略，以獲取最有價值的客戶，或進一步提高客戶的忠誠度的價值。數據挖掘技術可以用來預測客戶在市場條件變化不同的盈利能力。它可以找到所有這些行為和使用模型來預測客戶行為模式的客戶交易盈利水平或新客戶找到高利潤。

（4）在所有部門維護客戶關系的競爭日趨激烈，企業獲得新客戶的成本上升，因此，保持現有客戶的關系變得越來越重要。對于企業客戶可分為三大類：沒有價值或者低價值的客戶，不容易失去寶貴的客戶，并不斷尋找更多的優惠，更有價值的服務給客戶。前兩個類型的客戶，客戶關系管理，現代化，然而，最具潛力的市場活動，是第三個層次的用戶，而且還特別需求和營銷工具，以保護客戶，可以減緩企業經營成本，而且還獲得了寶貴的客戶。數據挖掘還可以發現，由于客戶流失，該公司能夠滿足這些客戶的需要，采取適當措施，保持銷售。

（5）客戶訪問企業業務系統資源，包括能夠獲得新客戶的關鍵指標。為了提供這些新的資源，包括企業搜索客戶誰不知道該產品的客戶，可能是競爭對手，服務客戶。這些細分客戶，潛在客戶可以幫助企業完成檢查。

2企業經營定位

通過挖掘客戶的有關數據，可以對客戶進行分類，找出其相同點和不同點，以便為客戶提供個性化的產品和服務，使企業和客戶之間能夠通過網絡進行有效的溝通和信息交流。例如，關聯分析，客戶在購買某種商品時，有可能會連帶著購買其他的相關產品，這樣購買的某種商品和連帶購買的其他相關產品之間就存在著某種關聯，企業可以針對這種關聯進行分析，分析出規律，已制定有效的營銷策略來長效的起到吸引客戶連帶消費，購買其他產品的營銷策略。它能夠智能化地從大量的數據中提取出有用的信息和知識，為企業的管理人員提供決策支持。數據挖掘技術使數據庫技術進入了一個更高級的階段，它不僅能對過去的數據進行查詢和遍歷，并且能夠找出過去數據之間的潛在聯系，從而促進信息的傳遞。

客戶群體的劃分也會用到數據挖掘，沒有基于數據挖掘的客戶劃分，就沒有真正的差異化、個性化營銷，就沒有現代營銷的根本。做為企業的領導者，不管你的企業是賣產品的還是賣服務，第一個應該準確把握的商業問題就是你的目標客戶群體，他們是誰，有什么特點和行為模式，有那些獨特的喜好可以作為營銷的突破口，有多大的多長久的贏利價值。這些問題是你整個商業運做的核心和基礎，不了解你的客戶，下面的路就根本別指望能走下去了。數據挖掘營銷應用中的客戶群體劃分可以科學有效的解決這個問題，也能給企業找到一個合理的營銷定位。

3客戶信用風險控制

數據挖掘技術在90年代開始應用于信用評估與風險分析中。企業在進行網絡營銷的過程中會受到各種各樣的來自買方的信用風險的威脅，隨著市場競爭的加劇，貿易信用已經成為企業成功開發客戶和加強客戶關系的重要條件。客戶信用管理主要是搜集儲存客戶信息，因為客戶既是企業最大的財富來源，也是風險的主要來源。為了讓企業在這方面更少的受到威脅，可以利用數據挖掘技術發現企業經常面臨的詐騙行為或延付貨款行為，進而進行回避。同時盡可能把客戶信用風險控制在交易發生之前是成功信用管理的根本。因此，充分獲取客戶的詳細資料并做出安全的決策非常重要。

客戶信用風險管理應用數據挖掘技術的優勢：

（1）數據挖掘技術，自動總結相對簡單的評估模型，數據挖掘應用程序的形式被廣泛用于學習技術，它可以自動完成統計歸納和推理機實現的任務數量，系統用戶無法理解模型詳情及有關統計知識的情況下，它可以很容易地得出結論。這種評價模型在實際應用中降低了成本；

（2）數據挖掘技術更適合描述的財務指標和信貸上的信用評價模型指標為基礎的傳統方法，非線性特性的情況基本上是線性的基礎上適當的方法和實際應用，企業信用狀況和財務指標常表現出非線性特性，但在體重指標體系和分配方法來描述這些困難的非線性關系，實現了數據挖掘應用，其中不少是在非線性系統為基礎，尤其描述了合適的非線性特性；

（3）數據挖掘技術也可以適應各種形式的數據，數據挖掘可以是連續的數據，離散數據，而其他形式的數據處理，以便在更大的靈活性，在選擇指標時，更加符合客觀實際的信用風險模型。

（4）數據挖掘技術是優于修正的噪音數據，對那些在特殊階段或數據的完整性，市場條件可能不準確，有可能是虛假的數據。由數據挖掘的方法可以修改一些在一定程度上，從而提高了模型的準確性進行評估；

（5）數據挖掘在不完全信息的情況下也可以計算，計算信貸風險往往會遇到德國不完整的信息問題，一些指標只能在一個范圍的估計。通過粗糙集數據挖掘或分類樹方法，可以優化性能的范圍，以獲取該指標更準確的估計；

為現代信用風險管理方法有兩個：第一是所謂的指數法，其基礎是信用相關業務的某些特性來企業信用評估；第二類是所謂的結構化方法，根據歷史數據和市場數據模擬在企業資產價值變化的動態持續的過程，然后確定其企業信用的位置。

4在網絡營銷中進行數據挖掘的優勢

網絡營銷作為適應網絡經濟時代的網絡虛擬市場的新營銷理論，是市場營銷理念在新時期的發展和應用。它能夠智能化地從大量的數據中提取出有用的信息和知識，為企業的管理人員提供決策支持。數據挖掘技術使數據庫技術進入了一個更高級的階段，它不僅能對過去的數據進行查詢和遍歷，并且能夠找出過去數據之間的潛在聯系，從而促進信息的傳遞。

1．維護原有客戶，挖掘潛在新客戶

網絡營銷中銷售商可以通過客戶的訪問記錄來挖掘出客戶的潛在信息，跟據客戶的興趣與需求向客戶有針對性的做個性化的推薦，制定出客戶滿意的產品服務。在做好維護原有老客戶的基礎上，通過對數據的挖掘，利用分類技術，也可以尋找出潛在的客戶，通過對web日志的挖掘，可以對已經存在的訪問者進行分類，根據這種精細的分類，還可以找到潛在的新客戶。

2．制定營銷策略，優化促銷活動

對于保留的商品訪問記錄和銷售記錄進行挖掘，可以發現客戶的訪問規律，了解客戶消費的生命周期，起伏規律，結合市場形勢的變化，針對不同的商品和客戶群制定不同的營銷策略，保證促銷活動針對客戶群有的放矢，收到意想不到的效果。

3．降低運營成本，提高競爭力

網絡營銷的管理者可以通過數據挖掘發現市場反饋的可靠信息，預測客戶未來的購買行為，有針對性的進行營銷活動，還可以根據產品訪問者的瀏覽習慣來覺定產品廣告的位置，使廣告有針對性的起到宣傳的效果。從而提高廣告的投資回報率，從而能降低運營成本，提高且的核心競爭力。

4．對客戶進行個性化推薦

根據客戶采礦活動對網絡規則，有針對性的網絡營銷平臺，提供“個性化”服務。個性化服務是在服務策略和服務內容的不同客戶的不同，其本質是客戶為中心的Web服務的需求。它通過收集和分析客戶資料，以了解客戶的利益和購買行為，然后采取主動，以達到建議的服務。

5．完善網絡營銷網站的設計

網站的建設者可以根據對客戶交易行為的記錄和反饋的情況對站點做出改進，站點的設計者可以根據這些信息進一步優化網站結構，站點導航等功能來提高站點的點擊率，為客戶提供更為方便的瀏覽方式。利用關聯規則，

參考文獻1 馮英健著，《網絡營銷基礎與實踐》，清華大學出版社，2002年1月第1版

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引言

一、數據挖掘技術的含義

數據挖掘是從數據當中發現趨勢和模式的過程，它融合了現代統計學、知識信息系統、機器學習、決策理論和數據庫管理等多學科的知識。它能有效地從大量的、不完全的、模糊的實際應用數據中，提取隱含在其中的潛在有用的信息和知識，揭示出大量數據中復雜的和隱藏的關系，為決策提供有用的參考。

二、數據挖掘的方法和基本步驟

（一）數據挖掘的主要方法

常用的數據挖掘方法主要有決策樹（Decision Tree）、遺傳算法（Genetic Algorithms）、關聯分析（Association Analysis）、聚類分析（Cluster Analysis）、序列模式分析（Sequential Pattern）以及神經網絡（Neural Networks）等。

（二）數據挖掘的基本步驟

SAS研究所提出的SEMMA方法是目前最受歡迎的一種數據挖掘方法，其描述的數據挖掘的大致過程包括取樣（Sample）、探索（Explore）、修改（Modify）、模型（Model）和評價（Assess）。

1.數據取樣

在進行數據挖掘之前，首先要根據數據挖掘的目標選定相關的數據庫。通過創建一個或多個數據表進行抽樣。所抽取的樣本數據量既要大到足以包含有實際意義的信息，同時又不至于大到無法處理。

2.數據探索

數據探索就是對數據進行深入調查的過程，通過對數據進行深入探察以發現隱藏在數據中預期的或未被預期的關系和異常，從而獲取對事物的理解和概念。

3.數據調整

在上述兩個步驟的基礎上對數據進行增刪、修改，使之更明確、更有效。

4.建模

使用人工神經網絡、回歸分析、決策樹、時間序列分析等分析工具來建立模型，從數據中發現那些能夠對預測結果進行可靠預測的模型。

5.評價

就是對從數據挖掘過程中發現的信息的實用性和可靠性進行評估。

三、數據挖掘在管理會計中的運用

（一）數據挖掘在管理會計中運用的重要意義

1.提供有力的決策支持

面對日益激烈的競爭環境，企業管理者對決策信息的需求也越來越高。管理會計作為企業決策支持系統的重要組成部分，提供更多、更有效的有用信息責無旁貸。因此，從海量數據中挖掘和尋求知識和信息，為決策提供有力支持成為管理會計師使用數據挖掘的強大動力。例如，數據挖掘可以幫助企業加強成本管理，改進產品和服務質量，提高貨品銷量比率，設計更好的貨品運輸與分銷策略，減少商業成本。

2.贏得戰略競爭優勢的有力武器

實踐證明數據挖掘不僅能明顯改善企業內部流程，而且能夠從戰略的高度對企業的競爭環境、市場、顧客和供應商進行分析，以獲得有價值的商業情報，保持和提高企業持續競爭優勢。如，對顧客價值分析能夠將為企業創造80％價值的20％的顧客區分出來，對其提供更優質的服務，以保持這部分顧客。

3.預防和控制財務風險

利用數據挖掘技術可以建立企業財務風險預警模型。企業財務風險的發生并非一蹴而就，而是一個積累的、漸進的過程，通過建立財務風險預警模型，可以隨時監控企業財務狀況，防范財務危機的發生。另外，也可以利用數據挖掘技術，對企業籌資和投資過程中的行為進行監控，防止惡意的商業欺詐行為，維護企業利益。尤其是在金融企業，通過數據挖掘，可以解決銀行業面臨的如信用卡的惡意透支及可疑的信用卡交易等欺詐行為。根據SEC的報告，美國銀行、美國第一銀行、聯邦住房貸款抵押公司等數家銀行已采用了數據挖掘技術。

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本文在分析商業網站中使用的數據挖掘技術的基礎上，從網站數據挖掘、網站結構設計和網站功能設計這三個方面對數據挖掘技術在商業網站設計中的應用問題展開了探討，以便為商業網站的設計提供一些指導。

關鍵詞：

數據挖掘；網站設計；應用

就目前來看，受到網絡化的影響，很多既有交易型態和商業行為都開始將交易機制轉移到網站上。所以，如何設計商業網站，成為了不少企業關注的問題。而利用數據挖掘技術可以完成對商業網站中的大量數據的分析，從而實現網站商品的定向營銷。

1數據挖掘技術概念及應用概況

從技術層面上來看，數據挖掘技術就是從大量數據中進行有用數據信息的提取的技術，需要擺脫噪聲數據、隨機數據和模糊數據的干擾。而從商業角度來看數據挖掘技術是供應商行業處理信息的技術，可以幫助企業從商業數據庫中提取大量有用業務數據，并且通過處理和分析這些數據信息實現對關鍵知識的提取，從而為企業制定決策提供依據。就目前來看，在商業網站中應用的數據挖掘技術有路徑分析技術、關聯規則的發現技術、序列模式和分類聚類技術等。

2數據挖掘技術在商業網站設計中的應用

2.1在網站數據挖掘中的應用

利用數據挖掘技術充分挖掘商業網站包含的數據，才能合理進行網站內容的設計。而客戶背景資料信息是系統需要的數據來源，主要來自于客戶填寫的登記表和相關單證。完成這些數據的收集后，網站需要將數據傳遞至后臺數據庫中，并進行數據的存儲。而利用數據挖掘技術進行這些數據的分析和處理，將能得到相應的數據分析報告。利用這些報告，網站管理人員就能進行網站內容的設計或改進，并進行相應數據的存儲。但是，出于隱私信息的保密性考慮，客戶有時不愿意在網上單證上填寫詳細的資料信息，以至于將給數據的挖掘和分析帶來困難。為此，還需要使用數據挖掘技術分析網站瀏覽者的行為表現數據，以便根據這些數據進行客戶背景資料信息的推測。比如，分析網站瀏覽者的點擊訪問情況就能進行客戶行為表現的觀察，并實現對有用信息的挖掘。就目前來看，在設計商業網站時，可以根據網站日志進行客戶這部分信息數據的獲取。而通過對這些日志數據進行清洗、過濾和轉換，才能將獲得的數據存儲到網站數據庫中。在此基礎上，還要將這些數據當成是數據挖掘的數據源，并從數據庫中進行數據的調用和抽取，然后完成對數據的模式識別[1]。而在生成多維數據視圖后，通過分析就能得到數據挖掘結果和報告。最終，還要將這些內容存儲到后臺數據庫中，以便為網站管理者提供參考。

2.2在網站結構設計中的應用

在設計商業網站時，使用具有商業邏輯基礎的數據挖掘商業應用平臺才能實現挖掘客戶數據信息的目的。所以，需要應用數據挖掘技術設計商業網站結構，以便創建一個與商業邏輯相結合的數據挖掘系統。在設計的過程中，可以圍繞著數據存儲、數據處理和數據展示這三個方面進行數據庫系統的設置。同時，需要將網站用戶接入部分當做是客戶端，而數據挖掘系統需要為用戶接入和交互提供支持。在客戶端發出請求后，系統應對請求作出商業邏輯分解，并從數據存儲處進行數據的獲取，然后再將處理后的結果返還客戶端。從總體結構上來看，數據挖掘商業應用平臺應該由三部分構成，即客戶層、中間層和數據服務層。

2.3在網站功能設計中的應用

2.3.1網站搜索引擎的設計

面對成千上完的商業網站，想要從質量不一的網上站點中選取便宜且適合自己的網站其實并不容易。而設計網站搜索引擎則能較好的解決這一問題，從而為用戶選擇網站提供便利。從國內來看，8848網站是最早具有中文購物搜索引擎功能的網站，可以面向中國內地提供專用網上購物商品搜索引擎。在設計網站功能時，網站利用了數據挖掘技術進行信息搜索功能的實現。在該網站上，可以為用戶提供兩種搜索方式，即全網搜索和網上商城搜索。通過在搜索框內輸入商品信息，用戶就能在短時間內找到互聯網上眾多商業網站經營的有關商品。同時，在瀏覽器上，用戶還能看到商品的信息介紹，并且得知商品的來源網站。此外，搜索引擎功能還能為用戶提供價格比價和商品排序等多種信息顯示方式，用戶可以直接點擊網站鏈接進行商品網站的訪問。

2.3.2網站客戶關系管理的設計

利用數據挖掘技術，商業網站還能獲得客戶關系管理功能。而所謂的客戶關系管理，其實就是對企業和客戶之間的交互活動進行管理。從設計思想上來看，網站管理者需要以客戶為導向，并且盡量滿足客戶的個性化和多樣化需求。而應用數據挖掘技術進行客戶信息的挖掘，將能幫助網站管理者了解客戶和產品的歷史交易信息，從而得知客戶的消費傾向和產品的受歡迎程度。所以，數據挖掘技術的應用可以為企業提供更多將商品銷售給現有客戶的機會，并且也能夠為企業制定商品分析決策提供數據依據[2]。此外，利用數據挖掘技術實現對客戶關系管理業務數據的共享和自動化管理，也能夠幫助企業完成業務分析、供應鏈整合等工作，從而使商業網站的運營管理以客戶為中心。

2.3.3網站個性化服務的設計

商業網站想要取得一定的市場競爭力，還要致力于為客戶提供個性化的服務。應用數據挖掘技術可以使消費者利用網站搜索引擎，并根據自己的需求和個性特點選擇感興趣的商店。而在獲得符合自己個性要求的資料庫后，用戶的在線購物過程將更具個性化的特點。同時，通過與用戶交流，網站的模擬商店銷售人員也能夠為用戶提供商品推薦，從而幫助用戶盡快找到需要的商品。此外，網站也能夠根據消費者反饋的信息進行特別服務的提供。具體來講，就是用戶在信息交流區發表看法或建議后，網站可以通過自動服務系統為用戶定制個性化服務菜單。而為用戶提供個性化服務，顯然能夠起到防止網站用戶流失作用。

3結論

總而言之，商業網站是企業開展電子商務的信息平臺，是商家與服務對象聯系的溝通渠道。所以，商家能否從網站獲取有用的客戶信息，網站結構設計是否合理，網絡功能是否齊全，將直接關系到網站交易的成敗。因此，在設計商業網站時，應該較好的進行數據挖掘技術的應用，以便打造一個能夠為客戶提供滿意服務的網絡消費平臺。

作者：馬宗禹 單位：馬鞍山師范高等?？茖W校

參考文獻：

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［關鍵詞］電子商務；數據挖掘；路徑分析

隨著Internet 的普及，電子商務的興起，人們的商務理念正在改變， 電子商務的廣泛應用使企業產生了大量的業務數據，如何更快、更好地利用各種有效的數據更好地開展電子商務，這是目前電子商務急需解決的問題。

一 、數據挖掘技術

20 世紀 90 年代以來，隨著信息技術和數據庫技術的迅猛發展，人們可以非常方便地獲取和存儲大量的數據。面對大規模的海量的數據，傳統的數據分析工具（如管理信息系統）只能進行一些表層的處理（如查詢、統計等），而不能獲得數據之間的內在關系和隱含的信息。為了擺脫“數據豐富，知識貧乏”的困境，人們迫切需要一種能夠智能地自動地把數據轉換成有用信息和知識的技術和工具，這種對強有力數據分析工具的迫切需求使得數據挖掘技術應運而生。人們認識到數據庫中存儲的數據量急劇增大，在大量的數據背后隱藏著許多重要的信息，如果能把這些信息從數據庫中抽取出來，將為公司創造很多潛在的利潤。這種從海量數據庫中挖掘信息的技術，就稱之為數據挖掘。數據挖掘一般有以下四類主要任務：

（一）數據總結

數據挖掘能夠將數據庫中的有關數據從較低的個體層次抽象總結到較高的總體層次上，從而實現對原始基本數據的總體把握。

（二）分類

分析數據的各種屬性，并找出數據的屬性模型，確定哪些數據屬于哪些組。這樣我們就可以利用該模型來分析已有數據，并預測新數據將屬于哪一個組。

（三）關聯分析

數據庫中的數據一般都存在著關聯關系，也就是說，兩個或多個變量的取值之間存在某種規律性。通過挖掘數據派生關聯規則，可以了解客戶的行為。

（四）聚類

聚類分析是按照某種相近程度度量方法，將用戶數據分成一系列有意義的子集合。每一個集合中的數據性質相近，不同集合之間的數據性質相差較大。

數據挖掘的特點和性質對于企業而言，有助于發現其企業業務發展的趨勢， 揭示已知的事實， 預測未知的結果， 并幫助企業分析出完成任務所需的關鍵因素， 以達到增加收入， 降低成本， 使企業處于更有利的競爭位置的目的。

二、數據挖掘在電子商務中的作用

數據挖掘技術源于商業的直接需求， 因此它在各種商業領域都存在廣泛的使用價值。電子商務是商業領域的一種新興商務模式，是指利用電子信息技術開展一切商務活動。當電子商務在企業中得到應用時， 企業信息系統將產生大量數據， 這些海量數據使數據挖掘有了豐富的數據基礎， 同時高性能計算機和高傳輸速率網絡的使用也給數據挖掘技術提供了堅實的保障。因此數據挖掘技術在電子商務活動中有了更大的用武之地。下面介紹數據挖掘在以下電子商務幾個方面的作用:

（一）客戶細分

隨著“以客戶為中心”的經營理念的不斷深入人心， 分析客戶、了解客戶并引導客戶的需求已成為企業經營的重要課題。通過對電子商務系統收集的交易數據進行分析， 可以按各種客戶指標(如自然屬性、收入貢獻、交易額、價值度等) 對客戶分類， 然后確定不同類型客戶的行為模式， 以便采取相應的營銷措施， 促使企業利潤的最大化。

（二）客戶獲得

利用數據挖掘可以有效地獲得客戶。比如通過數據挖掘可以發現購買某種商品的消費者是男性還是女性， 學歷、收入如何， 有什么愛好， 是什么職業等等。甚至可以發現不同的人在購買該種商品的相關商品后多長時間有可能購買該種商品， 以及什么樣的人會購買什么型號的該種商品等等。也許很多因素表面上看起來和購買該種商品不存在任何聯系， 但數據挖掘的結果卻證明它們之間有聯系。在采用了數據挖掘后， 針對目標客戶發送的廣告的有效性和回應率將得到大幅度的提高， 推銷的成本將大大降低。

（三）客戶保持

數據挖掘可以把你大量的客戶分成不同的類， 在每個類里的客戶擁有相似的屬性， 而不同類里的客戶的屬性也不同。你完全可以做到給不同類的客戶提供完全不同的服務來提高客戶的滿意度。數據挖掘還可以發現具有哪些特征的客戶有可能流失， 這樣挽留客戶的措施將具有針對性， 挽留客戶的費用將下降。

（四）交叉銷售

交叉銷售可以使企業比較容易地得到關于客戶的豐富的信息，而這些大量的數據對于數據挖掘的準確性來說是有很大幫助的。在企業所掌握的客戶信息， 尤其是以前購買行為的信息中， 可能正包含著這個客戶決定他下一個購買行為的關鍵， 甚至決定因素。這個時候數據挖掘的作用就會體現出來， 它可以幫助企業尋找到這些影響他購買行為的因素。

（五）個

當客戶在電子商務網站注冊時， 客戶將會看到帶有客戶姓名的歡迎詞。根據客戶的訂單紀錄， 系統可以向客戶顯示那些可能引起客戶特殊興趣的新商品。當客戶注意到一件特殊的商品時， 系統會建議一些在購買中可以增加的其他商品。普通的產品目錄手冊常常簡單地按類型對商品進行分組， 以簡化客戶挑選商品的步驟。然而對于在線商店， 商品分組可能是完全不同的， 它常常以針對客戶的商品補充條目為基礎。不僅考慮客戶看到的條目， 而且還考慮客戶購物籃中的商品。使用數據挖掘技術可以使推薦更加個性化。

（六）資源優化

節約成本是企業盈利的關鍵。通過分析歷史的財務數據、庫存數據和交易數據， 可以發現企業資源消耗的關鍵點和主要活動的投入產出比例， 從而為企業資源優化配置提供決策依據， 例如降低庫存、提高庫存周轉率、提高資金使用率等。

（七）異常事件的確定

在許多商業領域中， 異常事件具有顯著的商業價值， 如客戶流失、銀行的信用卡欺詐、電信中移動話費拖欠等。通過數據挖掘中的奇異點分析可以迅速準確地甄別這些異常事件。

由此可見數據挖掘在電子商務中有著重要的作用。在生活中采用數據挖掘的成功的例子很多。例如總部位于美國阿肯色州的WalMart零售商的“尿布與啤酒”的故事。WalMart擁有世界上最大的數據倉庫系統，它利用數據挖掘工具對數據倉庫中的原始交易數據進行分析，得到了一個意外發現：跟尿布一起購買最多的商品竟然是啤酒。如果不是借助于數據倉庫和數據挖掘，商家決不可能發現這個隱藏在背后的事實：在美國，一些年輕的父親下班后經常要到超市去買嬰兒尿布，而他們中有30%～40%的人同時也為自己買一些啤酒。有了這個發現后，超市調整了貨架的擺放，把尿布和啤酒放在一起，明顯增加了銷售額。

三、電子商務中如何應用數據挖掘技術

數據挖掘在電子商務中有廣泛的應用。那么在電子商務中是如何應用數據挖掘技術的？

首先，從挖掘過程說，對在線訪問客戶數據的挖掘主要有兩部分：一部分是客戶訪問信息的挖掘，另一部分是客戶登記信息的挖掘。面對大量的訪問日志，首先要做的就是對數據進行清洗，即預處理，把無關的數據，不重要的數據等處理掉;接著對數據進行事務識別，通過對事務進行劃分后，就可以根據具體的分析需求選擇模式發現的技術，如路徑分析、興趣關聯規則、聚類等。通過模式分析，找到有用的信息，再通過聯機分析(OLAP) 的驗證，結合客戶登記信息，找出有價值的市場信息，或發現潛在的市場。

其次，挖掘方法主要有以下幾種：

1.路徑分析

路徑分析是一種找尋頻繁訪問路徑的方法，它通過對Web 服務器的日志文件中客戶訪問站點的訪問次數分析，挖掘出頻繁訪問路徑。 例如:一客戶從某一站點訪問到某一感興趣的頁面后就會經常訪問該頁面， 通過路徑分析確定頻繁訪問路徑， 可以了解客戶對哪些頁面感興趣，（下轉第78頁）（上接第80頁）從而更好地改進設計，為客戶服務。

2.興趣關聯規則

當客戶訪問某一網頁時，一般會通過興趣詞條找出相關的興趣網頁通過鏈接繼續訪問， 這種關聯產生的數據如果能夠按照某種策略進行挖掘分析， 統計出客戶訪問某些頁面及興趣關聯頁面的比率， 就可以很好地組織站點， 實施有效的市場策略。

3.聚類分析

聚類分析是電子商務中很重要的一個方面，通過分組聚類出具有相似瀏覽行為的客戶，并分析客戶的共同特征，更好地幫助電子商務的用戶了解自己的客戶，向客戶提供更合適的服務。如通過對眾多的瀏覽“camera”網頁的客戶分析，發現在該網頁上經?；ㄒ欢螘r間瀏覽的客戶，再通過對這部分客戶的登記資料分析，知道這些客戶是潛在要買相機的客戶群體。就可以調整“camera”網頁的內容和風格，以適應客戶的需要。

通過以上幾種數據分析的方法可以有效地對電子商務中的信息進行分析，從而更有效地開展電子商務。

目前，數據挖掘技術正以前所未有的速度發展，并且擴大著用戶群體，在未來越來越激烈的市場競爭中，擁有數據挖掘技術必將比別人獲得更快速的反應，贏得更多的商業機會?，F在世界上的主要數據庫廠商紛紛開始把數據挖掘功能集成到自己的產品中，加快數據挖掘技術的發展。我國在這一領域正處在研究開發階段，加快研究數據挖掘技術，并把它應用于電子商務中，應用到更多行業中，勢必會有更好的商業機會和更光明的前景。

［參考文獻］

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關鍵詞：數據挖掘；CRM；電信企業

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

隨著經濟的發展，營銷方式從“以產品為中心”轉變為“以客戶為中心”，逐步建立以客戶和市場為導向的經營戰略，主動營銷對企業的發展變得異常重要，因此，越來越多的企業都開展了客戶關系管理（CRM）。CRM能為企業獲得市場競爭優勢，樹立良好的企業形象。通過客戶關系管理系統可建立統一的客戶聯系渠道和全面的客戶服務能力，可為客戶提供更好的服務，促使客戶購買更多的產品或服務，并建立起對客戶的忠誠度，從而增加收人和提高銷售利潤。因此，企業需要對客戶形成更加深刻的理解和認識，而數據挖掘技術可以通過對CRM系統的海量客戶數據的深人分析，發現大量潛在的、真正有價值的信息和知識，滿足企業對客戶關系管理的需求，是當前電信企業提升CRM水平的重要手段。

2 數據挖掘技術

數據挖掘是一門綜合性學科，其涉及統計學、人工智能、機器學習、數據庫等多方面知識。數據挖掘就是從海量數據中提取或“挖掘”知識，它要從不完全的、大量的、隨機的、模糊的歷史數據中發掘出人們事先未知的，但是潛在有用的信息和知識。

數據挖掘根據任務的不同主要分為

（1）描述性數據挖掘：包括統計、聚類和關聯規則等；

（2）預言性數據挖掘：包括分類、回歸和時間序列；

數據挖掘算法有決策樹算法、神經網絡算法、關聯規則算法、粗糙集以及遺傳算法等。

數據挖掘的實現過程是一個循環往復的過程，主要分為以下幾個步驟：

（1）數據準備

選擇計算所需要的合適數據，掌握了解數據分布情況和異常數據，補充和修正缺失的數據，為計算的方便轉換數據類型，為提高計算對數據進行合理的分組。

（2）建立模型

選取合適的數據挖掘算法，對預處理過的數據進行計算和挖掘，調試該算法的運行參數，生成該業務的模型。

（3）評估和解釋模型

比較和評估上述建立的各個模型，從中選取一個最優模型，并用業務語言解釋該模型。

（4）運用和優化模型

在實際操作中，監控該模型的表現和運行情況，若表現不好，則修正和考察該模型，使模型能夠真實的放映實際業務的運作規律。

3 數據挖掘技術在電信 CRM 中的應用

數據挖掘技術使用關聯分析、偏差分析、聚類分析和預測等方法完成對復雜客戶的數據的處理，從數據中將所需的分析結果提取出來。本文對CRM系統中客戶群體、客戶滿意程度、交叉銷售、客戶盈利能力、客戶流失情況應用數據挖掘技術進行分析。

（1）客戶群體分類

采用決策樹和聚類方法把海量客戶分成不同的類型，每類客戶擁有相似的屬性，不同類的客戶具有不同的屬性。企業可以針對不同類型的客戶，提供完全不同的個性化的服務，以此來提高客戶的滿意度。

（2） 客戶流失的控制與預測

隨著行業之間的競爭愈演愈烈，企業獲得新客戶的難度越來越大，這使得保持原有客戶就顯得尤為重要。要想從客戶身上獲得的價值更多，那么必然要做好維護工作。數據挖掘技術可以從客戶數據中發現易流失的客戶，從而企業可針對客戶的需求，采取相應措施保持原有客戶。

（3）客戶利潤回報預測

通過已有的客戶數據預測未知的消費趨勢和消費領域，使用決策樹算法和神經網絡算法對數據進行分析，考察哪些客戶對產品感興趣，哪些人是企業的潛在客戶，然后根據分析結果采取有針對性的營銷，達到企業和客戶雙贏的目的。

（4）交叉銷售

交叉銷售是企業向原有客戶銷售新的產品或服務的過程。在企業所掌握的客戶數據信息中，包含著客戶下一次購買行為的關鍵信息，數據挖掘技術可以從這些數據中挖掘出影響客戶購買行為的主要因素，這樣客戶因獲得其滿意的服務而獲益，企業因銷售增長而獲益。

（5） 產品和服務的關聯分析

關聯分析是數據挖掘技術的重要算法，是挖掘不同數據之間關系的重要手段。對電信產品或服務作有效的關聯分析，可以發掘出電信服務或產品之間的關系，由此可以定制合理的組合套餐，為用戶提供貼心服務，從而開發出最受客戶歡迎的產品服務組合。

（6） 客戶欺詐行為分析

客戶欺詐行為是指以不付費的方式撥打移動通信服務。采用決策樹算法對客戶數據信息進行分析，對客戶行為進行研究，根據分析結果判斷哪些客戶存在欺詐行為。

4 結束語

良好的客戶關系管理是電信企業增加利潤，提高客戶滿意度和忠誠度的有效工具，引入數據挖掘技術可以更好地實現客戶關系管理的目標，加深企業對客戶的理解，建立更準確的客戶模型，改進營銷策略，提供更好的客戶服務，尋找更好的目標市場，使企業獲得和保持市場競爭力。而隨著數據挖掘技術的不斷完善和成熟，基于數據挖擁技術的客戶關系管理必將獲得越來越廣泛的應用。

參考文獻

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篇8

為給企業提供更加科學、有效的決策支持，本文敘述了數據挖掘技術在客戶關系管理中的應用，首先介紹了數據挖掘技術相關內容，并結合客戶關系管理需求將其引入CRM系統設計中，構建了系統體系架構，并在此基礎上剖析了數據挖掘技術在其中的具體應用過程和方法，從而為相關研究提供一定的參考。

關鍵詞:

客戶關系管理;數據挖掘技術;數據倉庫

市場經濟競爭的層層升級，倒逼企業開始由產品轉向以客戶為中心，客戶關系管理(CRM)也因此成了企業獲取更大市場份額，提升營銷快速敏捷性和高效性的重要內容之一，如何挖掘有效的客戶信息，實現其背后隱藏的市場價值，是企業提升綜合競爭力所面臨的首要問題。

1數據挖掘技術應用的原理及方法

數據挖掘技術數據挖掘是一種擁有強大規模數據庫、高效計算能力的數據獲取和處理技術，“能夠從大量的、龐雜的數據信息中挖掘和提取深層次的、有效的、價值性較高的知識和規則”［1］，為營銷管理、經營決策、市場預測、發展規劃等提供科學、有效的支撐。當前數據挖掘技術已成為一種新型的企業客戶關心處理技術，通過對企業數據庫、數據倉庫或是其他數據庫中模糊的、隨機的和不完全信息和知識進行抽取分析和模式化處理，獲取更具價值的客戶數據。數據挖掘應用的方法涉及:決策樹和決策規則、關聯規則、人工神經網絡、聚類分析、粗糙集、統計方法及可視化方法等，在具體應用過程中應結合企業客戶關系管理任務和側重點的差異性，進行合理選擇。

2基于數據挖掘的CRM體系結構的構建

本文應用數據挖掘技術所構建的CRM系統旨在改善企業與客戶之間的新型管理機制，為實現銷售、營銷、服務、研發等提供決策支持功能，其體系架構如圖1所示。

2.1客戶接觸該模塊是企業與客戶之間溝通、交流的主要方式，“用戶可通過呼叫中心email、電話、傳真等多種形式提出要求、獲取所需信息”［2］，這也為企業獲取、整合客戶資源的、進行決策規劃等提供條件，同時，其所涉及的客戶包含現有客戶、潛在客戶、長期客戶、短期客戶等。

2.2數據存儲在經過客戶接觸之后，系統將利用數據抽取工具對獲取的客戶數據進行預處理、存儲，并形成以前區數據庫、后區數據庫、客戶及產品數據庫集、數據倉庫等為基礎的數據基礎，其中企業內外部的即時數據存儲于前、后區數據庫，其與數據倉庫存在雙向聯動，為應用管理提供支撐。

2.3數據挖掘數據挖掘是該系統的核心，數據挖掘模塊從商業應用中提取應用目標，并制定相應的數據需求定義，向數據存儲發送數據需求，依需求選取相關數據采用數據挖掘工具進行數據分析、處理，所得結果用于商業應用，以為客戶互動渠道提供決策支持，并據此優化以往的商業應用目標定義。

2.4商業應用商業應用是系統的基礎內容，涉及銷售、營銷、生產、管理等內容，其關鍵在于將CRM思想融入到企業實踐中，調動企業全部員工和部門參與其中，通過與客戶接觸了解客戶需求，進而依商業應用定義應用目標，并由數據挖掘進行數據處理，在數據挖掘發現的知識和模型的支持下，實施商業應用，以便在與客戶接觸中為其提供高品質的產品和服務。

3數據挖掘技術在客戶關系管理中應用的具體步驟

本文從以技術為中心的角度來分析數據挖掘技術在客戶關系管理中應用的過程和步驟如圖1所示，詳細分析如下:

3.1數據準備數據準備影響著數據挖掘的精確度和效率，并決定著最終挖掘模型的有效性?！皵祿墒菍⑺械臄祿M行整合、解釋語義模糊性、剔除無用的數據、彌補漏洞等”［3］;數據選擇是依據用戶需求利用數據存儲庫對數據進行處理，并從中選取需要挖掘的數據集合;數據預處理是對所選取的數據進行深度處理，檢驗數據的數據的完整性和一致性，彌補丟失的數據，噪聲數據的處理，確定挖掘操作的類型，縮減待處理數據量;數據轉換時以數據挖掘需求為準進行的離散數值和連續數值量數據之間的轉換。

3.2數據挖掘數據挖掘的主要目的是建立訓練數據和測試數據，依據數據特點和系統應用要求選用合適的技術和方法對數據進行分析，構建相對最優的模型，并以業務語言對這一模型進行相應處理，同時，依據應用需求還可能對數據進行預處理。應用模型是不斷變化的過程，在搜尋最優模型過程中可能受到新情況的影響需要對重新選擇和修改數據，甚至重新定義應用目標，同時，在模型建立之后，需要借助測試數據對其進行實時評估和檢測，觀察模型的應用效果，以準確判斷何種模型對企業客戶數據挖掘的業務問題最為適用。

3.3結果表達和解釋結果表達和解釋主要是在數據挖掘模型正式應用后，將所提取的知識依據最終用戶的決策目的進行分心，并區分出來最有價值的信息提交給用戶，在這個過程中不僅需要將所獲取的知識數據以簡單易懂的形式表現出來，還要逐列檢查數據的有效性，一旦無法滿足用戶需求，則應重新進行數據挖掘，構建新的應用模型。

4數據挖掘技術在客戶關系管理中的應用實施

數據挖掘技術可應用到以客戶為中心的企業決策分析和管理的各個不同領域和階段，涉及客戶細分、客戶保持、客戶拓展、交叉銷售等多方面，但所采用的數據挖掘技術存在差異，本文以下兩方面為例來探討數據挖掘技術的應用實施:

4.1客戶細分客戶細分多選用數據挖掘中的決策樹分類算法來進行模型的構建，并幫助企業依據此客戶分類模型策劃不同的應用策略，以提升客戶服務的針對性，具體應用過程如下:(1)目標變量的確定，本文依據營銷學原理，選用客戶購買能力作為目標變量，并細化為三類:較高、一般和較低，并以輸入屬性:客戶名稱、性別、年齡、職業等為內容建立屬性列表，依據其中根據客戶信的特定屬性按次排序。(2)確定決策書中的最佳分裂點，首先創建根節點，且各個屬性列表的數據記錄都屬于根節點，“依照一定次序計算列表屬性的基尼值，選擇合適的分裂點，并以此計算他們的GINI值，選取GINI值最小的選為該屬性列表的最佳分裂點”［4］，經對比最優屬性的最佳分裂點作為根節點的最佳分裂點，并將屬性列表劃分為兩部分，建立數的兩分支，并在此基礎上對創建的兩個子節點進行最佳分裂點的確定，直至屬性列表中的數據歸屬同類或數據個數很少是，則停止劃分，此時得到的節點為樹的葉子節點，應用MDL算法剪修決策樹，生成較為準確的決策樹。(3)客戶分類模型的建立，以所得決策樹種的葉子節點作為一個獨立的客戶分類，從根節點至葉子節點的一條路徑對應一條規則，整個決策樹就可以認為是對應著的一組客戶分裂表達式規則，由此企業便可很對不同客戶指定差異性營銷策略，精準尋求目標客戶群。

4.2客戶保持市場競爭環境的不斷能升級，加劇了客戶的流失，本文將利用聚類技術中的一平均算法來分析客戶保持的應用示例，挖掘過程如下:(1)建立客戶服務評價表從數據倉庫中提取客戶服務數據，該數據主要是有關客戶的問卷調查，屬性列表中輸入:客戶ID、服務內容、客戶打分，依據服務滿意度從1—5分區間選擇打分。(2)確定3個點作為簇的中心“依據客戶服務內容、層次水準的差異性，依據不同的戲份市場將其構成更加科學、有效的服務組合，并將客戶打分數據輸入聚類模型”［5］，設定K值為3，得出評分函數，并從中隨機提取3各客戶的打分向量作為初始的簇中心。(3)分析結果依據上述結果可得出具有類似服務需求的客戶ID，進而可將其進行聚類分組，以便提供“一對一營銷”的貼心服務，提升客戶的忠誠度。

5結束語

本文針對企業客戶關系管理的需求，給出了數據挖掘技術在其中的應用、建模、分析等過程和方法，為有效整合、管理客戶資源，發現有用信息提供一定的參考，并為提升客戶服務能力和企業競爭力奠定基礎，但是鑒于企業信息系統封閉性的顯著，目前研究內容具有一定的局限性，仍需后續不斷完善、發展。

參考文獻

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關鍵詞 數據挖掘；市場；零售；應用方法

中圖分類號TP311 文獻標識碼A 文章編號 1674-6708（2011）34-0117-01

1 數據挖掘的概念闡釋

數據挖掘是從大量的數據中挖掘出隱含的、未知的、用戶可能感興趣的和對對策有潛在價值的知識和規則。從商業的角度看，數據挖掘是一種新的商業信息處理技術，其主要特點是對商業數據庫中的大量業務數據進行抽取、轉換、分析和其他模型化處理，從中提取輔助商業決策的關鍵性數據。簡而言之，數據挖掘其實是一種深層次的數據分析方法。數據分析本身已經有很多年的歷史，過去數據收集和分析的目的是用于科學研究，現在隨著科學技術的發展，它更主要的是為商業決策提供真正有價值的信息，進而獲得利潤。但所有企業面臨的共同問題是，企業的數據量非常大，而其中真正有價值的信息卻很少。因此，類似于淘金是“數據挖掘”應運而生。所以，數據挖掘又可以描述為：一種按企業既定業務目標，對大量的企業數據進行探索和分析，揭示隱藏的、未知的或驗證已知的規律性，并進一步將其模型化得先進有效的方法。

2 數據挖掘技術在零售業的適用性

數據挖掘技術以市場細分為基礎，其基本假定是“消費者過去的行為是其今后消費傾向的最好說明”。零售業是數據挖掘的主要應用領域，這是因為零售業積累了豐富的銷售數據。隨著信息時代的到來，信息量在迅速膨脹，如何更好的利用這些數據，就成為零售業面臨的一大難題。

商業信息來自市場中的各個渠道，數據信息從各個渠道中被采集，經條件分類，被放到數據庫中。這些數據被組合，通過超級計算機、并行處理、神經元網絡、模型化算法和其他信息處理技術進行處理，從中得到商家用于向特定消費種群或個體進行定向營銷的決策信息。更有甚者，有些發達地區的公司在原有信息系統的基礎上通過數據挖掘對業務信息進行深加工，以構筑自己的競爭優勢，擴大自己的營業額。

3 數據挖掘技術在零售業中的應用分析

數據挖掘就是透過數據找出人與物間規律的典型，現今它主要應用于以下幾個方面：

1）商品擺放、購買推薦和商品參照。通過對顧客購買記錄數據分析，從中挖掘出商品間的關聯規則，將關聯規則中的商品在同一貨架上擺放，也可以挖掘出商品季節性的銷費數據，在商品銷售旺盛季節，采取商品推薦等形式進行促銷活動；

2）消費者分析。根據顧客的實際購買情況，分析顧客的消費傾向和偏好的變化，對消費者進行分類，確定目標群體，優化營銷策略，對老顧客采取調整價格或贈送商品的方式提升顧客的忠誠度，留住老顧客，吸引新顧客；

3）數據倉庫的合理設計。設計合理的數據庫模型對于商家來說是很有必要的。隨著銷售業務的增加，數據庫的合理性將受到考驗。通過數據挖掘系統，將銷售數據和庫存數據結合起來進行分析，以決定商品庫存的增減來盡可能降低成本，提高利潤；

4）了解銷售全局。通過分類信息，按照商品的分類、銷售數量、價格和日期等了解每天的運營和財政狀況，對銷售的增長，庫存的變化以及促銷銷售額了解清楚對零售商店十分重要。零售商店在銷售商品時，要隨時檢查商品結構是否合理，考慮因素包括季節變化對需求的影響，同行競爭對手的商品結構調整等因素；

5）市場定位和銷售趨勢分析。利用數據挖掘工具和統計模型對數據庫的數據信息仔細研究以分析顧客的消費習慣，廣告成功率及其他重要信息。通過對這些信息的挖掘及其分析，預測商品的需求量，庫存趨勢，確定商品價格等。

4 數據挖掘技術在零售業中應用所面臨的問題

1）目前世界上有多種用于解決所有商業模式的數據挖掘系統，但實際上這些系統并不實用，一般用戶很難用這些技術解決自己的商業問題。問題在于如何將數據挖掘技術和現有技術很好的結合起來，如果不能將特殊領域的商業邏輯與數據庫邏輯結合起來，數據挖掘的分析效果不可能達到峰值。系統的定位，軟件供應商和企業互相交流，對系統功能的不斷完善和擴充可以在一定程度上解決這個問題；

2）數據挖掘是一門涉及到多個領域的的交叉學科，需要由數據庫技術、人工智能技術、數理統計、并行計算等各方面的專家共同參與合作解決問題；其又是一個新興學科，內容繁復．從數據特征化到挖掘數據的關聯規則、數據分類、聚集和偏差檢測，每個都有不同的需求。因此數據挖掘語言的設計又是一個巨大的挑戰；

3）數據挖掘也會帶來一些社會問題如個人隱私、非法數據交易、數據價值評估等問題，這些深層問題會隨著數據挖掘技術的不斷發展而越來越突出，這還需要商家的自律、法規的完善和客戶的共同努力。

參考文獻

篇10

關鍵詞：數據挖掘；人工智能；載體；電子商務

中圖分類號：TP311.13 文獻標識碼：A 文章編號：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、對Web數據挖掘的綜合概述

Web挖掘是從Web資源上抽取所需信息的過程，它是將傳統的數據挖掘的思想和方法應用于Web。Web數據挖掘在很多方面都發揮著主導作用，如搜索引擎結構的數據挖掘，搜索引擎的開發，改進和提高搜索引擎的質量和效率，確定權威頁面。Web挖掘研究覆蓋了多個研究領域，包括數據庫技術、信息獲取技術等。特別是在電子商務領域，通過對用戶特征的理解和分析，如對用戶訪問行為、頻度、內容等的分析，提取出用戶的特征，從而為用戶定制個性化的界面，有助于開展有針對性的電子商務活動。

二、Web數據挖掘的特點

（一）半結構化數據。Web頁面以某種格式呈現的半結構化數據，其數據不完整、結構不規則，復雜程度與普通文本相比遠遠高于普通的文本文檔，其數據結構隱含、模式信息量大、模式變化快。大量的文檔無任何排列次序，無分類索引。

（二）Web是一個異質、分布、動態的信息源。Web及其數據無固定的模式且更新、增長速度極快。Web上的信息幾乎都是隱藏的、潛在的、未知的，從Web上發現這些未知的信息和有用的模式，僅用傳統的基于關鍵字的檢索方式很難實現，現在的搜索引擎尚不具備這些功能。

（三）面對一個非常廣泛不同類型的用戶群體，不同的用戶對訪問Web的愛好和使用目的各不相同，根據不同的用戶，能否使用戶根據自己的愛好興趣定制網頁，甚至能否根據發現的用戶自動為用戶定制網頁，從而提供個性化的信息檢索和查詢服務。

三、Web數據在電子商務中的挖掘過程

（一）數據預處理。它包括數據清理、用戶識別、用戶會話識別、訪問路徑補充和事務識別等步驟。數據清洗的目的是刪除Web日志中與數據不相關的冗余項，縮小被挖掘數據對象的范圍。在數據凈化后就必須確定單一的用戶，用戶識別的目的就是對用戶惟一性的識別。

（二）模式識別。通常對即將處理之后的數據進行處理進而得到相應的事務數據庫。在事務數據庫的基礎上度數據進行挖掘，總的來說需要進行一下兩個方面的工作：其一將事務數據庫進行整理使之變換成與一定挖掘技術相適應的數據存儲形式；其二利用數據挖掘算法挖掘出更加有效的、新奇的、潛在的、有用的且可以進行實際研究的信息和知識。可用于Web的挖掘技術有路徑選擇、關聯、分析、分類規則、聚類分析、序列分析、依靠性建模等。

（三）模式分析。該階段的主要任務是從上一階段收集的數據集中過濾掉不喜歡的或無關聯的數據及模式，進而發現有趣模式。最常見的模式分析方法是SQL語言知識查詢機制，也可以利用存儲Web使用數據的數據庫進行數據導入，再利用OLAP方法發現數據中的特定模式結果。

（四）可視化。主要是采用可視化的技術以圖形界面的方式表示挖掘的成果。

四、Web數據挖掘技術在電子商務中的應用

（一）挽留老顧客。挖掘潛力在于客戶通過Web挖掘，電子商務的經營者可以獲的每位訪問者的個人信息，充分地了解客戶各方面的需要，然后根據每一類顧客的獨特需求向他們提供特定的產品，并根據需求動態地向客戶做頁面推薦，從而調整Web頁面，提高客戶對所需產品的滿意度，延長客戶在網頁的駐留時間，最終達到留住客戶的目的。通過Web日志記錄的充分挖掘，首先可以對已經存在的訪問者進行分類，然后從所分的類別中判定出某個新客戶是否是潛在的客戶。

（二）制定產品營銷策略，優化促銷活動。通過對商品訪問情況和銷售情況進行挖掘，企業能夠準確的獲得客戶的訪問規律，確定顧客進行消費的生命周期，然后根據當前市場需求的變化，針對不同的產品制定相應的營銷策略。

（三）降低運營成本，提高企業競爭力。電子商務的經營者通過Web數據挖掘，可以獲得可靠的客戶對產品的反饋信息，認真分析消費者的將來消費動向，進行有針對性的電子商務營銷活動，還可以根據客戶對某產品瀏覽模式和訪問次數來設置廣告的位置，進而增加了廣告的針對性，提高廣告的投資回收率，從而降低運營成本，提高企業競爭力。

五、結束語

隨著計算機技術的迅發展和Internet資源的快速增長，特別是電子商務的興起，Web挖掘成為二十一世紀的熱門研究領域之一，其研究具有更加廣闊的應用前景和巨大的現實意義。就目前國內的Web挖掘看還尚處于學習、跟蹤和探索階段，Web挖掘有許多問題有待于進一步的研究和深化，希望未來的發展能更好的服務于社會。

參考文獻：

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[2]郝先臣.基于電子商務中的數據挖掘技術研究[M].小型微型計算機系統,2007

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