数据挖掘技术和企业生存发展

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1、数据挖掘技术和企业生存发展　　【摘要】指出数据挖掘技术对企业提高经营管理水平具有重要的促进作用。简要介绍了数据挖掘的主要技术和功能，分析了该技术在帮助企业提高经营管理决策水平，增强企业生存发展能力方面的应用价值。【关键词】数据挖掘技术；企业；生存与发展【中图分类号】G623，58【文献标识码】A【文章编号】1672-5158（2012）12-0065-011引言随着计算机技术、网络技术迅速发展和电子商务、管理信息系统的普及等，企业业务操作流程日益自动化，经营过程中产生了大量的数据。这些数据和由此蕴涵的知识是企业的宝贵财富，它记录着企业经营的真实状况，同时记录着企业经营

2、管理的成败得失。面对海量的存储数据，传统的数据分析方法难以获得其内在的、深层次的信息，管理者面临着数据丰富而信息贫乏的困境，渴望从中获得潜在的经营管理决策依据。本文介绍了数据挖掘（DataMining）技术，分析了其在提高企业生存发展能力方面的重要作用。2数据挖掘技术6数据挖掘是从大量数据中挖掘有用知识的过程。这些知识可以在不同的概念层次上被发现。随着概念树的提升，从微观到宏观，可以满足不同用户、不同层次决策的需要。2.1数据挖掘方法数据挖掘从一个新的角度把数据库技术、人工智能、统计学等领域结合起来，从更深层次分析存在于数据内部新颖、有效、具有潜在效用的乃至最终可理解

3、的模式。数据挖掘有以下几种常用方法：1关联规则挖掘1993年，R.Agrawal等人首先提出了关联规则挖掘问题，它描述的是数据库中一组数据项之间某种潜在关联关系的规则。关联规则侧重于确定数据中不同领域之间的关系，找出满足给定条件下的多个域问的依赖关系。2决策树方法决策树起源于概念学习系统（ConceptionLearningSystem），其思路是找出最有分辨能力的属性把数据库划分为多个子集（对应树的一个分枝），构成一个分枝过程，然后对每一个子集递归调用分枝过程，直到所有子集包含同一类型的数据。最后得到的决策树能对新的例子进行分类。此外数据挖掘还有聚类分析、神经网络方

4、法、粗糙集方法、遗传算法等技术。2.2数据挖掘的功能6数据挖掘通过预测未来趋势及行为，做出有价值的决策判断，目标是从数据库中发现隐含的、有意义的知识，主要有以下几类功能。1预测趋势数据挖掘自动在大型数据库中进行分类和预测，自动地提出描述重要数据类的模型或预测未来的数据趋势。这样以往需要进行大量手工分析的问题如今可以迅速直接由数据本身得出结论。2关联分析数据关联是数据库中存在的一类重要的可被发现的知识。关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网，即两个或多个变量的值之间存在某种规律性知识，比较常见的两类知识为关联规则和序列模式。关联规则是一个事物与其他事物的相互关联性或相

5、互依赖性，其最为著名的典型应用就是超市客户购物篮分析；序列模式分析将重点放在分析数据之间的前因后果关系，可以用来挖掘各类与时间关联的有关规律性知识。3聚类分析聚类就是按一定的规则将数据划分为合理的集合，即将对象分组为多个类或簇，使得在同一个簇中的对象之间具有较高的相似度，而在不同簇中的对象差别很大。聚类增强了人们对客观现实的认识，是概念描述和偏差分析的先决条件。聚类技术主要包括传统的模式识别方法和数学分类学。63数据挖掘技术对企业生存发展的作用企业要生存要发展，必须对内实现压缩生产周期、降低库存、减少资金占用、降低产品成本、提高交货准时率，对外实现企业与供应商、客户的

6、信息交互，提高整个采购环节和客户关系管理的效率。这些都需要数据挖掘技术帮助提供经营管理决策。3.1快速响应市场变化利用数据挖掘技术，可以对企业外部环境信息包括政治、经济、政策、科技、金融、市场、竞争对手、供求信息、消费者等与企业发展有关信息进行收集、整理、分析和处理，抓住那些对企业发展有重大或潜在重大影响的外部环境信息，使企业抓住转瞬即逝的市场机遇，及时调整经营战略和经营目标，为客户提供高质量的产品和服务，以满足客户的需求为导向来组织协调企业的所有活动，进而建立和保持企业的竞争优势。3.2提高企业管理效益6利用数据挖掘技术、数据仓库技术和联机分析技术，管理者能够充分利

7、用企业数据仓库中的海量数据进行分析，并根据分析结果找出企业经营过程中出现的各种问题和可能引起经营危机的先兆，及时做出正确的决策，调整经营战略，对生产工艺、生产设备乃至生产方式进行改造，提高企业现有管理水平，合理改造和规范业务流程，实现多部门、多生产点协同工作的机制，以提高企业内部的管理效率，节约管理成本。3.3改善客户关系管理由于电子商务的快速兴起，利用计算机和网络作为企业开发市场的工具，已被越来越多的企业看好并实施，但有些企业在这方面做的很不够。目前大多数企业为客户提供的网络服务功能仅仅局限于向外界推销自己，仅有少数企业达到了能够与客户或供应商交互