企业信息服务中数据挖掘的应用

《企业信息服务中数据挖掘的应用》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、企业信息服务中数据挖掘的应用　　现阶段，各企业都处于信息化服务大环境之中，海量的数据信息变得愈加密集，市场经济条件下的企业想要获得竞争上的优势，必须要对现代海量的业务数据信息进行深入挖掘分析，将其中有利于企业运营发展的有效信息提取出来，为企业管理者进行重大决策提供一定的依据。本研究在分析了数据挖掘内涵及其分析方法的基础上，阐述了数据挖掘在企业客户关系管理、企业营销及企业市场预测中的应用。　　【关键词】数据挖掘企业信息服务应用　　现阶段，各企业都处于信息化服务大环境之中，海量的数据信息变得愈加密集，市场经济条件下的企业想要获得竞争上的

2、优势，必须要对现代海量的业务数据信息进行深入挖掘分析，将其中有利于企业运营发展的有效信息提取出来，为企业管理者进行重大决策提供一定的依据。市场经济条件下的大部分企业已经意识到历史的、目前的企业业务相关信息对于提高企业市场竞争力的重要性，且已经成为企业在激烈的市场中生存与发展的重要一环。　　1数据挖掘相关概述　　1.1数据挖掘的内涵　　数据挖掘又称为资料勘探，指的是从海量繁杂的数据中将隐藏在其中的具有某种特殊性关系或者特定关系的有关信息自动化搜索出来的整个过程。数据挖掘是由一个崭新的视角为出发点，将各类信息技术进行有效融合并发展而来的

3、可以对海量的业务数据信息进行比较系统的分析和筛查的有效工具，主要是帮助企业从不断更新并积累起来的数据中选择对企业自身有用的信息，数据挖掘将企业制定的业务目标为依据，对整个商业大环境中的海量数据信息进行统计分析，进而提取对自身有价值的数据信息，为企业更好地进行商业决策提供有效的依据。　　1.2数据挖掘的方法分析　　应用数据挖掘对大量数据信息进行挖掘的分析方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征分析、变化和偏差分析、Web网页挖掘等，不同的分析方法分别从不同的视角对数据进行了挖掘。　　1.2.1分类分析法　　该分析方法主要是以分析

4、对象的特性为依据将其分门别类，创建类组，同时利用创建的分类模型，将数据库中的数据项映射到相应的某一个给定的类别之中，其主要用在企业产品或者服务客户的满意度分析、客户的属性分析、客户的特性分析及客户在未来对该企业产品或者服务的购买趋势分析等。　　1.2.2回归分析法　　该方法统计学分析中非常重要的一种，主要是反映变量之间的联系，其研究的主要问题有信息数据序列之间的变化趋势、对数据序列的预测及各个数据之间内在的相关性等，主要被用于企业市场营销方面。　　1.2.3聚类分析　　该方法主要根据数据的形似性或者差异性，将一组数据进行分类，最终使

5、同属一个类别的数据之间相似性最大化，或者不同类中的数据相似性最小化，主要被用于企业客户群体分类分析、客户特征分类分析、市场的进一部细化、客户再产品购买上的趋势分析与预测等等。　　1.2.4关联分析　　关联分析主要是针对数据库中存在的某种关系或者联系的数据项的分析，根据某一个事务中某些项数据的出现推到另一些数据项同样也会出现在事务项目中，也就是分析隐含在数据项之间的内在关联性与内在关系。该分析法主要被用于企业客户关系管理上，通过挖掘企业客户数据库中的大量有用数据信息，发现这些数据信息之间有价值的关联性关系，进而发现市场营销的影响因素，

6、为企业进行更好地产品或者服务定位、产品或者服务定价、产品推销、客户群的定制、营销风险的有效评价等企业重大战略决策提供真实可靠的数据支持。　　1.2.5特征分析　　该方法主要是利用数据库中的某一组数据进行数据特征式的提取，进而利用该特征式表达数据集的总体性特征。该方法主要被用于企业预防客户流失上，相关人员对客户流失因素的特征进行提取，进而推断出客户流失的一系列因素，进而对客户的进一步流失进行有效的预防。　　1.2.6偏差分析　　该方法主要是找寻观察结果和参照量之间存在的有价值的差异。有一大类价值意义较大的知识存在于偏差之中，比如分类过

7、程中出现的反常实例、模式的例外等等。该方法主要被用于企业风险或者危机的管理和预防中。　　2企业信息服务中数据挖掘的应用分析　　在企业信息服务的过程中，数据的挖掘一般是一个信息转化的过程，也就是把数据信息逐步转换为对企业有价值的商业性知识。以下是笔者根据自身工作实践阐述了数据挖掘在企业信息服务过程中的具体应用：　　2.1在企业客户关系管理过程中的应用　　有效??用数据挖掘，对企业客户的行为特征进行科学、合理的描述与分析，进而进行系统化的预测，帮助企业优化客户关系的管理步骤，最终实现客户关系管理的科学化与最优化。在企业进行用户管理的整个

8、过程中，始终都涉及到数据挖掘，比如，企业怎样争取新的客户、企业怎样成功实现自身已有的客户价值的再创造、如何防止企业客户的流失将那些有价值的客户维护下来等。将企业客户关系的管理作为视角，数据挖掘则为其提供了坚实的技术后盾支持及广阔的平台