企业门户网站中的数据挖掘研究
数据库设计和数据挖掘技术研究
数据库设计和数据挖掘技术研究引言伴随着信息技术的快速发展，数据库设计与数据挖掘技术成为了当今企业信息化建设重要的组成部分。
有效地规划好数据库，有效地存储数据，并仔细地分析数据对于企业管理的决策带来了重大的影响。
本文旨在探讨数据库设计与数据挖掘技术。
一、数据库设计1.数据模型在数据库设计的过程中，需要建立合适的数据模型。
传统上，数据库的三个重要模型是关系模型、层次模型和网状模型。
其中，关系模型是目前使用最广泛的，因为它有很多优点，如数据结构简单、容易管理、易于扩展等。
同时，也有许多优秀的关系数据库软件可供选择。
2.数据库规范化数据库的规范化是数据库设计过程中的重要一步。
规范化可以消除数据冗余、提高数据存储效率和数据约束。
数据库规范化的目的是为了设计出符合第一范式、第二范式和第三范式等标准的数据库。
这些标准遵循了数据库设计的最佳实践，保证了数据库的高效性、稳定性、易用性和可维护性。
3.数据安全随着企业的发展，数据的保密性和安全性变得尤为重要。
对于确保数据安全的方法，目前采用的方法包括密码保护、访问控制、备份和恢复等。
但随着信息化水平的提高，网络和系统的安全问题变得越来越重要。
数据库管理员需要注意这些问题并采取适当的措施，以确保数据的安全性和完整性。
二、数据挖掘技术1.数据预处理数据在挖掘过程中通常需要进行数据预处理。
数据预处理的目的是将数据转换成可供挖掘的格式。
主要包括数据清洗、数据结构化、数据采样等步骤。
其中最重要的是数据清洗，清洗数据可以消除孤立点、噪声数据、重复数据等无用数据，从而提高挖掘效果。
2.挖掘算法挖掘算法是数据挖掘过程中最重要的部分之一。
常见的挖掘算法包括：关联规则挖掘、分类、聚类、异常检测和预测。
每个算法都有其独特的应用领域。
对于一般情况，不同的算法的结果需要平衡考虑，并综合分析，从而能够挖掘足够有意义的代表性信息。
3.模式评估和评价数据挖掘的目的是发现数据的模式和规律。
在挖掘过程结束后，需要对挖掘结果进行评估和评价。
企业信息化调研报告范文
企业信息化调研报告企业信息化调研报告范文随着社会一步步向前发展，报告的使用频率呈上升趋势，报告具有语言陈述性的特点。
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企业信息化调研报告1我国的企业信息化建设从20世纪90年代中、后期进入了快速发展阶段，通过对我市的十余家大型企业信息化建设现状和发展趋势进行了深入的调查发现，企业信息化建设步伐逐步加快，企业也逐渐认识到信息化管理的高效率，企业的信息化建设已经为企业带来了举足轻重的回报，很多中小型企业也在试图尝试信息化管理，逐步加大对信息化的投资。
信息技术的发展也有了突破性进展，信息技术与管理的结合也有了很大的进步。
然而，我国企业在信息化建设的过程中，也存在着一系列问题。
主要包括以下几点：1、管理模式落后，重硬轻软、重建轻管信息系统是以人为核心的综合性人机系统，它的运行基础是科学的、先进的管理模式，然而我国大多数企业还停留在传统的经验管理阶段，信息系统上马后并没有发挥其最大效能，很多功能无法实现无法运用，可以用计算机完成的工作很多都还在手工完成。
高资金投入的信息系统没有给企业带来相应的回报。
许多企业信息化建设中还存在明显的“重硬轻软”现象，主要表现为不少单位重视对硬件设备的投资却忽视软件系统的建设与管理，更多的单位将信息化建设简单地理解为软硬件系统的构建，而忽视了信息的收集、整理与利用这一信息化建设的基础性工作，致使耗费巨资构建的系统形同虚设。
2、需求不明确，求全求大企业信息化建设存在着一哄而上的混乱局面，许多企业建设目的不明确，对通过信息化到底能给企业带来什么样的经济和社会效益的目标不明确，只是为了信息化而进行信息化，以企业信息化门户网站为例，很多企业都在积极兴建本企业的门户网站，但是绝大多数企业网站起到的作用仅仅是停留在媒体的简单扩充上，没有充分利用网络资源进行深层的挖掘，也不知道目标客户是谁，通过网站的建立能给企业或客户带来什么样的价值增值，网站也不能反映出企业的形象，功能简陋，用户找不到自己需要的信息，用户的咨询也常常得不到回复，甚至有些网站自成立之后相当长的时间都没有更新，始终只提供主页，没有什么实际内容，形同虚设。
基于数据挖掘技术的电商数据分析研究
基于数据挖掘技术的电商数据分析研究随着电子商务的不断发展和普及，企业在电商平台上的销售数据也日渐丰富。
这些数据在规模化和复杂化的同时，常常难以被企业直接化解和分析。
因此，如何利用数据挖掘技术帮助企业更好地解析电商数据，成为了当前企业智能决策的重要方向之一。
一、电商数据的现状电商数据的数量及其质量是决定数据分析和挖掘结果的关键因素。
如今，大型电商平台的数据往往呈现出数量庞大、更新频繁、交互性强、多维化等特点。
具体来说，这些数据可以包括商品销售数据、用户行为数据、物流配送数据、支付结算数据等多种类型的数据。
在现实中，电商平台数据的采集常常存在诸多挑战。
例如，平台内部可能涉及到多种业务部门与系统，数据格式也不统一而且容易出现错误；平台外部因数据格式和种类的不同，需要渠道合作才能获得更多的数据；同时，质量问题和数据误差也是数据挖掘的重要问题。
二、数据挖掘与电商数据分析数据挖掘是一种从大量数据中发现规律、模式和信息的过程，它在当前的信息时代中得到了广泛的应用和推广。
在电商领域中，数据挖掘技术可以有效地帮助企业更好地理解和处理电商数据。
数据挖掘技术基本上包含数据预处理、数据分析和数据可视化这三个步骤。
数据预处理包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等一系列处理操作。
数据分析将数据挖掘工具应用于已准备好的数据集中，通过选择合适的挖掘算法来寻找数据集中的规律、模式和知识等。
数据可视化则是将挖掘出的模式和知识表达出来，让普通人能够直观地理解。
在电商领域中，数据挖掘技术可以应用到诸多方面。
例如，通过对用户行为数据进行分析，可以发现用户喜好、品味和兴趣，从而精准地推荐商品。
通过对产品销售数据和用户评论进行分析，可以优化产品设计、改进服务品质，并持续提高用户满意度。
通过对物流配送数据和支付结算数据进行分析，可以实现更优秀的配送方案和更精细的管理流程，从而更好地控制运营成本。
三、主要的电商数据分析方法1. 关联规则挖掘关联规则挖掘是一种发掘数据集中事务之间频繁关系的方法。
基于大数据的数据挖掘和分析方法研究
基于大数据的数据挖掘和分析方法研究在信息时代，数据积累迅速，对于数据处理的需求也变得越来越强烈。
数据挖掘和分析就是一种利用数学、计算机科学、统计学等方法，从大规模的数据中提取出有用的信息的技术。
而基于大数据的数据挖掘和分析方法更是为数据挖掘和分析提供了更广阔的空间和更精密的工具。
近年来，随着互联网的不断发展，产生了海量的数据，传统的数据分析方法显得无能为力。
此时，基于大数据的数据挖掘和分析方法应运而生。
大数据技术可以挖掘数据的真实价值，协助企业或个人进行更加精确地决策。
而在大数据技术的支持下，数据挖掘和分析的应用场景也在不断拓展。
一、基于大数据的数据挖掘和分析方法大数据技术一般包括数据处理和分析两个方面。
数据处理主要是指从数据源中提取数据，并进行清洗、预处理和存储。
而数据分析则是针对数据进行一系列的分析操作，提取出有用信息。
在大数据技术支持下，数据挖掘和分析的方法有以下几种类型：1.关联规则挖掘：通过发现数据集中的相互关联和依赖关系，以及研究这些关联和依赖关系，从而识别出有趣的关联规则。
2.聚类分析：聚类分析是将一组具有相似特征的数据对象划分到同一组中，同时将不同组之间具有较大差异的数据对象分开，通过研究分类结果进行对数据的理解与解释。
3.分类分析：是通过训练样本，来创建分类模型，然后通过实时数据的判断，将某个数据对象划分到分类模型中。
4.时间序列分析：是通过分析某个数据对象在时间上的变化，确定该数据对象的走势和变化规律，同时借此预测未来的发展趋势。
二、数据挖掘和分析的应用场景基于大数据的数据挖掘和分析可以应用于各种领域。
在商业领域，可以通过大数据挖掘和分析实现更加精准的营销策略，帮助企业快速发现市场机会。
在金融领域，可以通过数据挖掘和分析实现比传统方法更准确的风险控制和投资建议。
在医疗领域，可以通过数据挖掘和分析实现更加精准的疾病诊断和治疗方案。
例如，在金融领域，大数据技术已经成为了风险控制的重要工具。
《基于数据挖掘的移动设备使用情况分析的研究》范文
《基于数据挖掘的移动设备使用情况分析的研究》篇一一、引言随着移动互联网的快速发展，移动设备已成为人们日常生活中不可或缺的一部分。
为了更好地理解用户行为，提升服务质量，基于数据挖掘的移动设备使用情况分析显得尤为重要。
本文旨在探讨如何通过数据挖掘技术对移动设备使用情况进行深入分析，以便更好地理解用户需求、提升用户体验，并为企业决策提供数据支持。
二、数据挖掘概述数据挖掘是一种从大量数据中提取有用信息的过程，通过分析数据间的关系、模式和趋势，为决策提供支持。
在移动设备使用情况分析中，数据挖掘主要涉及对用户行为数据、设备信息、网络环境等数据的处理和分析。
三、移动设备使用情况数据的收集与处理在移动设备使用情况分析中，数据的收集与处理是关键的一环。
首先，需要收集用户的设备信息、使用行为、网络环境等数据。
这些数据通常来源于移动运营商、应用商店、社交媒体等渠道。
其次，需要对数据进行清洗和预处理，包括去除重复数据、处理异常值、转换数据格式等。
最后，将处理后的数据存储到数据库中，以便后续的数据分析和挖掘。
四、基于数据挖掘的移动设备使用情况分析方法基于数据挖掘的移动设备使用情况分析方法主要包括以下几个方面：1. 用户行为分析：通过分析用户的设备使用时间、使用频率、应用使用情况等数据，了解用户的兴趣爱好、消费习惯等信息。
这有助于企业更好地了解用户需求，提供更符合用户需求的产品和服务。
2. 设备信息分析：通过分析设备的型号、品牌、操作系统等信息，了解不同设备的性能、用户群体等特点。
这有助于企业针对不同设备进行优化，提高用户体验。
3. 网络环境分析：通过分析用户在不同网络环境下的使用情况，了解不同网络环境的优缺点，为企业提供网络优化建议。
4. 关联规则挖掘：通过挖掘用户行为、设备信息、网络环境等数据之间的关联规则，发现潜在的用户需求和市场机会。
这有助于企业制定更有效的营销策略和产品开发计划。
5. 聚类分析：通过聚类分析将用户或设备进行分类，了解不同类别用户或设备的共同特点和行为模式。
面向电子商务的数据挖掘技术研究与实现的开题报告
面向电子商务的数据挖掘技术研究与实现的开题报告一、选题背景随着互联网技术的飞速发展，电子商务已经成为了商业活动的重要形式。
在电子商务中，每个用户的行为、点击、购买等数据都可以被收集和存储下来。
这些数据不仅可以帮助企业了解用户的需求和喜好，还可以帮助企业进行精准营销，提高销售效率和利润。
因此，数据挖掘技术在电子商务中愈发重要。
二、研究目的本次研究旨在探索针对电子商务数据的数据挖掘技术，并以实现一个面向电子商务的推荐系统为例，对其进行实现。
三、研究内容1. 电子商务数据挖掘技术的概述2. 用户行为分析与模型建立3. 商品特征提取与模型建立4. 推荐算法的选择与实现5. 推荐系统的性能优化与评估四、研究方法1. 对电子商务数据进行采集、清洗和预处理，以获取高质量的数据2. 使用Python等编程语言实现推荐系统3. 运用数据挖掘算法和技术对电子商务数据进行建模和分析4. 对推荐系统的性能进行评估和优化五、研究意义本次研究旨在探索电子商务数据的挖掘方法和技术，通过实现一个推荐系统，提高电子商务企业的销售效率，提高用户的满意度和忠诚度。
同时，也可以对电子商务行业的数据挖掘发展进行一定的探索与推动。
六、预期成果1. 一份完整的面向电子商务的数据挖掘技术研究报告2. 一个基于数据挖掘的电子商务推荐系统3. 应用文献若干七、进度安排第一周：选题、确定研究思路和目标方向、搜集相关资料和文献第二周：对电子商务数据进行采集、清洗和预处理第三周：实现推荐系统的基础功能第四周：选择合适的挖掘算法和技术，并进行模型建立第五周：对推荐系统的性能进行优化第六周：对推荐系统进行测试和评估第七周：论文撰写与完善八、参考文献[1] 施勇,陆汝钦,丁辉. 基于用户行为的电子商务推荐系统设计[J]. 电子工程师,2016,42(01):127-131.[2] Han J, Pei J, Yin Y. Mining frequent patterns without candidate generation[C]//ACM SIGMOD Record. ACM, 2000: 1-12.[3] Zhang Y, Chen D, Lu J. Sequential click prediction for sponsored search with recurrent neural networks[C]//Proceedings ofthe 24th ACM International on Conference on Information and Knowledge Management. ACM, 2015: 1143-1152.。
基于数据挖掘的购物网站用户行为画像研究
基于数据挖掘的购物网站用户行为画像研究购物网站作为现代人们购买商品的主要渠道之一，收集和分析用户的行为数据对于电商企业来说至关重要。
基于数据挖掘的购物网站用户行为画像研究可以帮助企业更好地了解用户的消费需求，并为用户提供个性化的推荐和服务。
本文将介绍数据挖掘在购物网站用户行为画像研究中的应用，包括用户行为数据的收集与处理、用户行为特征的分析与建模以及个性化推荐的实现。
首先，购物网站用户行为数据的收集与处理是构建用户行为画像的基础。
为了准确获取用户的行为数据，购物网站需要部署合适的数据采集工具，例如通过购物平台的用户行为跟踪、浏览器Cookie等方式。
同时，为了保护用户的隐私和数据安全，购物网站需要明确告知用户数据收集的目的和方式，并征得用户的同意。
收集到的用户行为数据可以包括用户在购物平台上的浏览记录、点击行为、购买记录等。
在数据收集之后，需要对数据进行清洗和预处理，去除无效数据和异常值，以提高后续数据挖掘的准确性和效率。
其次，用户行为特征的分析与建模是购物网站用户行为画像研究的核心内容。
通过分析用户的行为数据，可以从多个维度对用户进行建模，揭示用户的消费偏好、购买周期、购买能力等特征。
其中常用的数据挖掘技术包括关联规则挖掘、聚类分析和分类算法等。
关联规则挖掘可以挖掘出用户购买商品的关联规律，例如“购买商品A的用户也常购买商品B”，有助于购物网站进行交叉销售和推荐。
聚类分析可以将用户分成不同的群组，有助于购物网站定制个性化的推荐和服务。
分类算法可以根据用户的行为特征对用户进行分类，例如新用户与老用户、高价值用户与低价值用户等，有助于购物网站制定不同的营销策略和服务计划。
最后，个性化推荐是基于数据挖掘的购物网站用户行为画像研究的重要应用。
通过分析用户的行为数据和行为特征，可以为用户提供个性化的商品推荐和服务。
购物网站可以根据用户的购买历史和浏览行为，利用协同过滤算法、内容-based推荐等技术来预测用户的兴趣和需求，为用户提供个性化的商品推荐。
数据仓库与数据挖掘技术研究与应用
数据仓库与数据挖掘技术研究与应用1. 引言数据是当今社会的核心资源之一，企业需要从海量数据中提取有价值的信息以支持业务决策和发展。
数据仓库和数据挖掘技术是处理和分析大规模企业数据的重要手段。
本文将探讨数据仓库和数据挖掘技术的研究与应用。
2. 数据仓库技术2.1 数据仓库定义和特点数据仓库是一个面向主题、集成、历史和稳定的数据存储库。
数据仓库的主要特点包括：面向主题，即聚焦于特定业务领域的数据集合；集成，即从不同数据源中提取数据，转换为一致的格式和编码；历史，即保留不同时间点的数据快照以分析趋势和历史演变；稳定，即数据仓库结构和内容相对稳定，不随源系统而改变。
2.2 数据仓库架构数据仓库架构包括数据源层、ETL层、存储层和应用层。
数据源层包括企业各个应用系统、数据文件和传感器等各种数据来源。
ETL层负责数据的提取、转换和加载，将数据转换为适合数据仓库的格式。
存储层为数据提供持久化存储，包括数据仓库、数据集市和数据清单等不同层次的存储结构。
应用层提供多种用户界面和分析工具，以供用户查询和分析数据。
2.3 数据仓库建设数据仓库建设需要遵循一些基本原则，如需求驱动、迭代开发、数据治理和数据质量保障等。
实施建设的流程包括：需求分析、设计规划、技术实现和运营管理。
在规避风险和提高效率方面，可采用敏捷开发、自动化测试和基础设施自动化等现代开发技术。
3. 数据挖掘技术3.1 数据挖掘定义和技术分类数据挖掘是指从大量数据中提取有用信息的技术。
数据挖掘技术可分为分类、聚类、关联规则和最优化等多种类型。
分类是明确将数据分为不同类别，如预测客户流失或判断股票波动等；聚类是将相似的数据分为同一类别，如在销售数据中识别消费者购买偏好；关联规则是寻找数据项之间的联系和规律，如在购物篮数据中识别购物行为模式；最优化则是寻求最佳状态或解决方案，如关于生产效率和资源利用的优化问题。
3.2 数据挖掘流程数据挖掘流程包括问题定义、数据准备、建模、评估和应用等阶段。
油田企业门户网站建设研究与探讨
３ ＿ 车 五 星
Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ Ｃ ｈ ｅ ｍ ｉ ｃ ａ ｌ Ｔ ｒ ａ ｄ ｅ
信息捷术
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油 田企业门户 网站建设研 究与探讨
王 千 飞
（ 大 庆钻 探工程 公司地 质录 井一公 司信 息中心 ，黑龙 江大庆 １ ６ ３ ４ ０ ０ ） 摘 要：随着 网络和计算机信 息技 术的迅 速发展 ，一流的 ｔ ＇ ｌ 户网站 已成 为树 立一流企业品牌的 关键环 节。网络世界纷繁 芜杂。变化 多端 。网站 管理者面临着越来越大的挑 战。如何立足企业主 营业务 ，建设满足企业级应 用的门户网站，需要 综合利用各方面的 资源 。网站是 明 确网 站的使 用 者 、建 设 网站 的 目的 、核 心 的商 务流 程 、网 站建 设的 技术 条件 、用 户群 之 间 的关 系等 。 网站 潜 在 的用 户种类 较多 ．主要 有企业 客户 、商业伙伴 、求 职者 、社会 团体 、 管 理员 等 。从 用 户群 体 划分 ，网站功 能 的需求 可概 括 为企 业基 本信 息 展 示 。如企业 简介 、机 构 设置 ，用 以展 示 企业 文化 、发 展 理念 ，树 立 良好的 企业形 象 ；企业 客 户利 益信 息展 示 ，用 以为 客 户提 供合 作利 益 的产 品 、服务 信息 ；网站 交互 信息 ，如 在 线客 服 、 电子 商 务 、投 资 者 关 系等 ；此外 ，网站还 需 要具 有友 好 的管 理后 台 ，它直 接关 系 到网 站 访 问量 的持续 提高 和后 台功能 的完 善 。从软 件 设计 角度 考虑 ，需求 分 析 所使 用 的工作 量需 大 于网站 建设 总工 作量 的 ３ ０ ％。企业 网站 具有 一 定 的严 肃性 ，建 设 者必 须从 各个 细 节考 虑较 大 的需求 变化 对 企业 网站 的影响 ，并尽 可能地 减少 这种变 化带来 的 网站整体 结构 的改变 。 ３ ． 可 行性分 析
数据挖掘技术在网络广告投放中的应用研究
数据挖掘技术在网络广告投放中的应用研究当前，随着互联网的快速发展和智能手机的普及，网络广告以其便捷、实时和精准的特点成为企业推广产品和服务的重要渠道。
然而，仅仅发起广告并不足以实现预期的效果，如何在众多的广告投放中找到正确的受众和精准传递信息成为企业面临的挑战。
数据挖掘技术的出现为网络广告投放提供了更加智能和高效的解决方案。
首先，数据挖掘技术能够通过分析用户行为和兴趣特点，实现广告的精准投放。
通过采集用户在互联网上的浏览历史、点击记录、搜索习惯等数据，利用数据挖掘技术对用户进行分类，可以将用户细分为不同的群体，从而使广告商能够按照不同的目标群体进行定向投放。
例如，一个用户在网上搜索旅游方案并点击了相关链接，数据挖掘技术可以发现他对旅游感兴趣，广告商可以将与旅游相关的广告推送给这个用户。
通过精准投放广告，提高了用户的点击率和购买意愿，进一步提升了广告的效果。
其次，数据挖掘技术可以帮助广告商挖掘潜在的需求和市场趋势。
通过对广告投放数据进行分析，可以发现用户的偏好和需求趋势，为广告商提供洞察力和决策依据。
例如，一家婴儿用品企业可以通过数据挖掘技术分析婴儿相关商品的搜索和购买记录，将用户细分为孕育期、新生儿期和婴儿期等不同阶段的父母群体，并根据他们的需求推送相应的广告。
同时，对广告投放数据进行趋势分析，广告商可以及时调整推广策略和产品定位，抓住市场的机会，提前迎接市场变化。
此外，数据挖掘技术可以帮助广告商评估广告的效果和ROI（投资回报率）。
通过对广告投放数据和用户反馈进行分析，可以了解广告的点击率、转化率和购买率等，帮助广告商评估广告是否达到了预期的效果，从而优化广告内容和投放方式。
同时，数据挖掘技术还可以帮助广告商发现广告的热点和问题所在，及时进行调整和改进。
通过不断地改进和优化广告，可以提升广告的效果和投资回报率。
然而，数据挖掘技术在网络广告投放中的应用也面临一些挑战。
首先，隐私问题是数据挖掘技术所面临的一个重要问题。
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收稿日期:2002年4月12日作者简介:邓三鸿,男,1975年生,南京大学信息管理系情报学博士生,研究方向为信息处理、数据挖掘等。
杨建林,男,南京大学信息管理系情报学博士生。
潘有能,男,南京大学信息管理系情报学博士生。
任皓,男,南京大学信息管理系情报学博士生。
1) 本研究受以下基金项目资助:江苏省哲学、社会科学研究“十五”规划重点基金项目(M22006);教育部人文社会科学研究“十五”规划博士点基金项目(01JB870003)。
企业门户网站中的数据挖掘研究1)邓三鸿 杨建林 潘有能 任 皓(南京大学信息管理系,南京210093)摘要 本文从管理企业外部知识资源的角度出发,讨论了企业门户网站的功能和分类。
并从竞争情报的角度讨论了企业分析竞争对手门户的重要性。
针对Web 挖掘的特点,指出适合对企业门户网站挖掘的Web 挖掘方法。
文章给出了Web 结构挖掘分析的一般方法,同时在Web 内容挖掘方面比较了现在比较成熟的数据挖掘方法,并最终以竞争情报分析为目的建立了一个企业门户网站数据挖掘的系统模型。
关键词 知识管理 企业 门户网站 Web 数据挖掘 竞争情报Data Mining in E nterprise PortalDeng Sanhong ,Y ang Jianlin ,Pan Y ouneng and Ren Hao(Department o f Information Management ,Nanjing University ,Nanjing 21993))Abstract This paper discusses the function and classification of the enterprise portal from the view of managing the outside knowledge res ource of enterprise ,shows the importance of analyzing the rival ’s portal in terms of CI ,points out the suitable method for Web mining.As a result ,the paper creates a new m odel for EP mining after comparing many kinds of method.K eyw ords knowledge management ,enterprise portal ,Web ,mining ,competitive intelligence.1 前 言知识的重要性很早以前就已有所讨论,直到上世纪90年代彼得・杜拉克、安妮・布鲁金[1]等编写了一系列企业知识管理的专著以后,知识管理以及知识资源的管理才逐渐被企业界所真正接受,大家都认识到知识是一种最重要的资源或资本,也是迫切需要管理的一种资源。
尽管现在有的企业在管理上和技术上都对知识及其资源的管理给予了足够的重视,然而如何有效地进行知识管理却仍然存在误区[2]。
就技术的作用而言,知识管理同以前的信息管理有着很大的不同。
目前许多知识管理专家认为,知识管理80%是技术以外的,而技术则只占很少一部分作用,即组织管理好企业内外的各种知识资源及其链接,包括各种内部数据库、Internet 、各种经验等,以满足企业不同人员对知识的需求。
在内部信息管理方面,目前的ERP 、SC M 、CRM 等已经为企业提供了大量数据,而本文则试图从Internet 上各有关企业门户站点的数据挖掘着手,从另一个侧面来辅助企业进行知识资源的管理。
第22卷 第1期2003年2月情 报 学 报V ol.22,№1February ,2003不管是知识管理还是技术革新,提高竞争优势是企业长期发展的前提。
所谓竞争优势,就是企业在特定业务的经营中能够向顾客提供超过竞争对手的价值,这些顾客愿意购买的较高价值源于以低于竞争对手的价格向顾客提供的同等利益,或是提供远远超出较高价格的独特利益[3]。
在目前的形势下,提高企业的信息化水平是提高企业竞争优势的一个有效手段。
继前几年热衷建设MIS、企业内部网后,近两年,建立合适的企业门户(Enterprise P ortal,或企业信息门户Enterprise In formation P ortal)开始被各企业重视。
企业门户,简单讲就是引导用户了解企业Web 站点,它主要是企业利用一些资源来提供企业信息发布、产品介绍、信息收集以及电于商务等功能,成为客户、职员、供应商等之间的一个纽带。
因此,企业门户同普通的门户网站(如Y ahoo、AO L等)存在根本区别,后者是面向互联网所有用户的。
早在1998年,Merrill Lynch集团就预测到2002年,企业在门户上的投资可达148亿美元[4]。
2001年初,I DC(国际数据公司)调查显示,在1999年建立门户网站的多是通讯领域的企业和服务类企业以及政府机构,在2000年,制造领域和商业、法律领域的机构也开始建立互联网门户网站。
自2001年起,采矿、农业、建筑、卫生、工程、管理等领域的机构也开始积极地建立互联网门户网站[5]。
I DC还进一步指出,理想的企业门户网站应该提供三类内容:应用、信息(内部和外部的)和专家建议。
除了用户界面统一外,门户网站还应该支持对数据和资料处理过程的扩展。
因此我们认为,一个完整的门户可能由以下几部分组成:●内部信息的浏览与管理。
这是针对企业内部员工的,一般可能涉及企业秘密,所以很少对外发布。
●Web新闻。
包括企业介绍、新闻、宣传以及产品开发、股票行情等等。
●产品/服务介绍。
对企业经营的产品或所提供的服务进行说明,起到广告的作用。
包括一些软件或资料的下载等。
●电子商务。
提供在线交易功能。
●客户管理区。
包括客户交互,客户关系管理等。
●邮件服务等。
为企业或用户提供附加的网络功能。
●其他。
如人员引进等等。
此外,当前的企业门户不单单是一个简单的主页,它已经和企业电子商务、管理信息系统等紧密结合在一起,成为企业信息化过程中不可或缺的一部分。
从上面的内容我们可以看出,一个企业的信息门户具有两个显著的特点:一是大大提高了信息传播的效率。
企业门户可以整合企业各种系统数据,各类人员可以随时随地迅速地在许可的范围内查阅到自己需要的信息,甚至可以用订阅的方式来获取感兴趣的信息。
而企业与客户、合作伙伴的交流也更为快捷,而且这种方式出错的概率也小得多。
二是降低了信息传播的成本,大大减少了用纸质文件、电话、会谈等方式带来的物质、时间和金钱上的浪费。
正因为如此,国内外许多公司纷纷发布EIP的解决方案,如国外Sybase公司的EP210、I BM公司的Websphere UE V410,Oracle公司的Oracle9i AS P ortal 以及国内蓝帆公司的E—Center[5]等等。
目前,这些产品均能提供整合企业信息、开放接口、安全易用的解决方案。
EIP的出现也给情报收集处理带来了便利。
企业的门户站点上可能出现很多对其竞争对手或者咨询公司感兴趣的信息,如可以从产品信息里分析该公司技术发展方向,从人才信息里分析该公司人才结构,从客户留言中分析该公司的优势和劣势等等。
目前Web挖掘技术多限于企业对本身门户站点的Web日志等进行信息挖掘处理,而对竞争对手门户网站进行竞争情报方面的挖掘则相对较少。
由此可见,如能有效地从企业门户的信息中挖掘有用资料,将是对企业管理外部知识资源的一项重大补充。
2 Web数据挖掘的特点和方法数据挖掘(DM,Data Mining)是近十余年来信息处理方面的一个热点,与之相近的概念还有知识挖掘,或知识发现(K DD,K nowledge Discovery in Database)。
这是一个交叉学科,吸引了数学、管理决策、人工智能、数据库等方面的技术人员投入到这一新兴学科中来。
K DD最早出现是在第十一届国际联合人工智能学术会议(1989)上[5]。
由美国人工智能协会主办的K DD国际研讨会也由原来的专题讨论会发展到国际学术大会,其研究热点也逐渐从理论探讨转向系统应用,注重多种发现策略和技术的141期企业门户网站中的数据挖掘研究集成,以及多种学科之间的相互渗透。
目前数据挖掘指用程序从大容量数据库中发现新的规则、模型等信息点,主要有规则发现、分类分析、聚类分析三种技术[6]。
文献[6]中还提到第四种方法:顺序模式。
我们认为这可以归属于规则发现这一类。
在这三种技术基础上,已经建立起缺失值处理、文本分词、属性离散化、采样、决策树、神经网络、关联规则分析、概念格分析、粗糙集、线性回归、Bases网络、组合学习、简单统计等多种处理方法[7]。
这些方法优缺点各不一样,但都可以用于对企业门户的知识挖掘中。
目前,Web挖掘一般分为Web页面内容分析、Web结构分析和Web访问日志分析。
尽管分析Web日志可以得到许多重要情报[8],从中可以分析用户的测览模式,重新设计页面来吸引更多客户,可以从电子商务记录中发现用户的级别从而提供个性化的服务等等,然而Web日志一般只有门户的管理员可见,因此我们在对对手企业门户进行挖掘时只能做Web页面结构分析和内容分析。
通过Web结构分析,我们可以了解对方门户的用户接口、标记语言、连接与响应速度等有关信息结构(In formation Architecture)的内容。
从这里一般可以了解该企业对网站的重视程度,企业的信息化水平等。
信息结构是企业门户设计的基础,它体现了该企业建立门户的意图。
用户设计网站时,要做的第一件事是确立门户I A。
对比不同竞争对手以及自己的门户站点的I A,就可以从一个侧面来分析自己和其他对手的相对竞争力。
对于这种分析,我们可以竞争情报分析中常用的定标比超法(Benchmarking)[9]。
首先,我们可以选择一些指标参数(如技术应用、用户交互等)作为行,然后选择不同的竞争对手(同时还包括自身门户,如果有的话)作为列。
这种选择可以由人工给定,也可以由软件代理来完成,它可以在一些站点上检索判断。
然后由一个或数个Web S pider进行工作,根据一定规则,建立一个可以动态调整的评价体系,进行评价(表1),最后给出一个合适的结果报表提供给企业决策者。
通过这样的比较后,可以初步判断哪个门户具有较大的竞争优势,自身的门户有哪些参数需要改进。
每当一个监测对象发生变化,都要重新进行分析,同时还有必要记录每次变更的过程来发现对方的意图和想法。
当然,就企业门户的竞争情报分析而言,更大的情报来源在于对企业门户的内容挖掘。
表1 I A分析表示例比较参数门户A门户B……自身门户普通参数(30)用户交互(20)应用服务(20)反应速度(5)软件系统(8)……用户反馈(10)页面导航(5)……电子商务(8)文件下载(5)…………3 基于超文本的数据挖掘Web挖掘的基础是文本挖掘,但Web挖掘和文本挖掘又有一些区别,主要在于文本挖掘的对象是非结构化的数据,而Web文档却是半结构化数据。