数据挖掘技术在公共管理领域的应用

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1、42行政论坛2010年第2期（第17卷，总第98期）XINGZHENGLUNTAN行政改革数据挖掘技术在公共管理领域的应用刘典文（厦门大学公共事务学院，福建厦门361005）摘要：数据挖掘技术业已成为提高组织竞争力及组织绩效和服务水平的非常有力的工具。公共管理的诸多领域如电子政府、政府绩效管理和公共危机管理等，同样亟待引入数据挖掘技术，其意义在于：公共管理领域导入数据挖掘技术是政府决策的需要，可以为政府信息共享提供技术支持，是政府信息化的重要保障。在公共管理领城应用数据挖掘技术面临诸多挑战：数据挖掘专业人才的缺乏

2、、政府数据来源及其应用存在的问题、数据挖掘技术自身的问题等。关键词：数据挖掘；公共管理；可行性中图分类号：C931.6文献标志码：A文章编号：1005-460X（2010）02-0042-05生成过程中具有重要的参考价值，从而可以很好地一、数据挖掘技术概述支持人们的决策，回答“为什么”。（一）数据挖掘的内涵和过程2.数据挖掘过程。数据挖掘过程是由多个步数据挖掘(DataMining，简称DM)是最近几年发骤相互连接、反复进行的人机交互过程，一个完整展起来的一门新兴技术，其内容涉及人工智能领域的数据挖掘过程包括问题

3、描述、数据选择、数据预中的机器学习、知识发现及数据库领域的数据仓库、处理、数据转换、运行数据挖掘算法和结果评价等联机分析处理、多维数据库等方面，被认为是解决目环节［3］。如下图所示：前企业信息系统中普遍面临的“数据丰富”而“知识贫乏”问题最有效的手段之一。1.数据挖掘内涵。数据挖掘是从数据集中提取隐含在其中人们事先未知的、但又是潜在有用的信息和知识，并将其表示成最终能被人理解的模式的非平凡过程［1］。数据挖掘不但能够从大量不完全、有噪声、模糊、随机的数据中学习已有的知识，而且能够发现未知的新知识，所得到的知识既能

4、为人所数据挖掘过程图理解，又便于存储和应用，这些知识可以用在信息管（二）数据挖掘的功能及常用方法理、查询响应、决策支持、过程控制等许多领域［2］。1.数据挖掘的功能。数据挖掘功能的任务是从总之，数据挖掘的出发点是代替专家从大量的数据大量的数据中发现模式，以帮助管理者获得决策所中挖掘出隐含于其中的知识，它使数据存储技术进需的多种知识。在大多数的情况下，用户并不知道数入了一个更高级的阶段，不仅利用了数据库的存储据存在哪些有价值的信息知识，因此，数据挖掘系统功能，对历史数据进行查询和辨认，回答“是什么”；的目标应该能够

5、同时搜索发现多种模式的知识，以而且能够找出历史数据之间的潜在联系，挖掘出其满足用户的期望和实际需要［4］。数据挖掘出来的模背后隐藏着的许多重要信息，而这些信息是关于数式可以分为描述型模式和预测型模式，描述型模式据的整体特征的描述及对发展趋势的预测，在决策是对数据中存在的规则作出一种陈述，或者根据数收稿日期：2009-07-07基金项目：国家自然科学基金资助项目《基于数据挖掘的地方政府绩效评估指标设计研究》（10873100）作者简介：刘典文（1984－），男，江西赣州人，行政管理专业博士研究生，从事政府绩效管理研

6、究。43行政改革ADMINISTRATIVETRIBUNEVol17.No2.2010（SerialNo98）行政论坛据间的相似性把数据分组；而预测型模式则能够根2．孤立点分析。孤立点分析就是从数据集中找据已有的数据集，预测某些未知的数据项的值。数据出和期望值有显著变化的离群数据，传统的数据挖挖掘的功能模式主要有关联规则、泛化模式、分类模掘方法都是针对关联规则而设计的，支持度和置信式、聚类模式、时间序列模式和孤立点模式等。度大，常用于预测，而且这些规则也是专家所能够理2.数据挖掘的常用方法。数据挖掘是从数据库解的

7、规则，而孤立点分析得出的意外规则虽然也有的大量数据中抽取出潜在的、先前未知的、有价值的较高的置信度，但由于支持度小，常常被用户所忽知识、模型或规则的非平凡过程，作为一种决策支持略，但这些规则往往是出乎专家意料的规则。在一些过程，主要是基于人工智能、机器学习、统计学等技公共管理事务中，人们更感兴趣的是挖掘出那些意术，高度自动化地分析政府的数据，作出归纳性的推外规则。如对各种欺诈行为进行分析时，通过独立点理，从中挖掘出潜在的模式，预测行为，帮助决策者分析可以发现正常行为与欺诈行为之间的关系，从制定出行之有效的战略。数

8、据挖掘常用的方法和技中得到欺诈行为的一些特征，为管理者进行各种诈术有几十种，它们分别从不同的角度进行数据挖掘，骗行为的预警和防范提供决策支持。主要有统计分析方法、决策树方法、神经网络方法、3．聚类分析。典型的聚类分析例证是我国的民案例推理方法、遗传算法和粗糙集方法等。族区域自治，即在少数民族聚居的地区实行这种制（三）数据挖掘技术应用概述度；再如公共政策制定也要用到聚类分析