数据挖掘小论文
《数据挖掘的算法》论文
写一篇《数据挖掘的算法》论文
数据挖掘是一种采用计算机技术来从大量数据中发掘有用信息的过程。
它的目的是为了从海量的数据中发现新的信息、规律，并将其应用于商业、管理、工程和社会等领域，从而进行决策和控制。
数据挖掘的算法是数据挖掘的核心，它们具有非常重要的意义。
现在，有三种常见的数据挖掘算法，即关联法、分类法和聚类法。
关联法是指利用统计技术，从大量数据中发现不同事物之间的关联性，从而进行复杂数据集的分析和探索。
它具有快速、精准、可靠等优点，可以帮助我们找出特定的数据属性之间的关联关系，帮助决策者做出正确的判断。
分类法是指基于特征值，将目标对象归类到特定的类别或群体中，常见的分类算法包括逻辑回归、决策树和支持向量机等。
它可以帮助我们快速地划分类别和数据，使我们了解特定类别数据的分布情况，以便进行更好的分析和挖掘。
聚类法是指根据目标对象的特征值，将其分为不同的聚类，从而获得聚类之间的相似性和差异性。
层次聚类分析、K-均值
聚类等是常见的聚类方法。
通过这种方式，我们可以有效地发现数据集中的隐藏规律和特征，它有助于我们掌握数据的空间构成和特征分布，从而为后续的操作提供备选方案或策略。
以上就是数据挖掘的三种算法的基本介绍。
它们在数据挖掘中
扮演着重要的角色，我们可以根据实际需要，利用合适的方法，从海量数据中获取有用的信息，为后续决策提供可靠的支持。
数据挖掘技术应用论文
数据挖掘技术应用论文随着互联网和信息技术的高速发展，各种数据量急剧增长，数据分析和挖掘技术成为了企业做出战略决策必不可少的技术手段。
相对于传统的数据分析方法，数据挖掘技术不仅可以更加高效地处理海量的复杂数据，更可以从中挖掘出更多的潜在价值和商业价值。
而在数据挖掘技术的应用中，论文是一种重要的研究形式，可以帮助企业、学术机构或个人更加深入地了解数据挖掘技术。
I. 引言数据挖掘技术是一种通过各种算法和技术来发掘、分析、提炼和挖掘隐藏在数据中的模式或关系的计算机技术。
相对于传统的数据采集、清洗和存储方法，数据挖掘技术可以更加高效地处理大型数据，更能够在数据中发掘出潜在的商业价值和预测性信息。
在企业决策、市场分析、社会调查等各个领域，数据挖掘技术都发挥着重要的作用。
本文旨在介绍数据挖掘技术应用论文的相关内容。
II. 数据挖掘技术应用论文在数据挖掘技术的应用中，论文是一种重要的研究形式，可以帮助企业、学术机构或个人更加深入地了解数据挖掘技术。
数据挖掘技术应用论文主要包括以下几方面：1. 研究目的在数据挖掘技术应用论文中，研究目的是非常重要的。
研究目的可以针对具体的问题或挑战，也可以是为了增加知识积累或业务拓展。
研究目的的明确不仅有助于论文的撰写，还可以帮助读者更好地理解和应用论文中介绍的技术方法。
2. 数据来源作为数据挖掘技术的应用者，数据源的选择和获取是至关重要的。
数据来源可以来自多种渠道，例如公共数据、知识库、社交媒体、企业自有数据等。
对于企业来说，自有数据是最宝贵的资源之一。
论文应该详细介绍数据来源、数据采集和预处理的方法和步骤。
3. 数据分析和挖掘方法在数据挖掘技术的应用论文中，数据分析和挖掘方法往往是关键的内容。
这些方法可以是基本的统计方法、机器学习方法、神经网络方法等等。
研究者不仅需要准确、详尽地介绍各种方法的理论和应用，还需要说明这些方法的优缺点及适应范围等内容。
同时，还需要说明对于不同的研究目的和数据集，如何根据不同的问题进行合理的选择和运用。
数据挖掘论文
数据挖掘论文数据挖掘是一种通过自动化方法从大量数据中提取有价值的信息和知识的过程。
这些信息和知识能够用于描述、识别和预测数据模式，以便用于决策制定、数据分析和预测等领域。
在现代的信息技术时代，数据挖掘技术已经成为人们对于大数据处理和分析中不可或缺的工具之一。
本篇论文将从以下几个方面开始介绍数据挖掘：1. 数据挖掘的定义和重要性数据挖掘是在处理具有多个属性的数据时提取有用信息的一个过程。
其目标是发现与一定参数相关的特征或规律性，同时也需要避免对噪声的敏感。
数据挖掘的过程包括以下几个方面：•数据清理：删除和修改不相关、重复或不完整的数据。
•数据集成：将多个来源的数据整合到一个数据库中。
•数据转换：将数据从原始格式转换为可处理的格式。
•数据挖掘：使用机器学习算法等工具发现模式和规律。
数据挖掘对于企业和商业来说非常重要，因为数据挖掘可以帮助企业从庞大的数据中发现并利用有价值的信息和知识，这些信息和知识可以用于提高产品和服务质量、提高客户满意度、优化业务流程等方面。
2. 数据挖掘的应用领域数据挖掘广泛应用于以下领域：•金融：在金融领域，数据挖掘技术可以帮助银行发现欺诈行为、评估信用风险、建立预测模型等。
•零售：在零售领域，数据挖掘技术可以帮助商家理解顾客行为、提高产品销量、发现新兴市场等。
•健康：在医疗保健领域，数据挖掘技术可以帮助医师发现疾病早期症状、制定更准确的治疗方案等。
•电信：在电信领域，数据挖掘技术可以帮助运营商优化网络性能、提高客户满意度、预测客户流失率等。
3. 数据挖掘的方法和技术数据挖掘的方法和技术可以分为以下几类：•分类：根据已知变量推测未知变量的值，通常用于分类和预测分析。
•聚类：将数据分组，使得同一组内的数据相似性较大，不同组之间距离较远。
•关联规则挖掘：从数据中发现频繁出现的组合或关联的模式。
•异常检测：通过发现不正常的模式或行为，帮助识别异常或故障现象。
常用的数据挖掘工具包括Python、R、SAS、Weka等。
数据挖掘毕业论文
数据挖掘毕业论文数据挖掘毕业论文随着信息时代的到来，数据的产生和积累呈现出爆炸式增长的趋势。
如何从这些海量数据中提取有价值的信息，成为了当今科学研究和商业应用领域亟待解决的问题。
数据挖掘作为一门交叉学科，旨在通过运用统计学、机器学习、人工智能等技术，从大规模数据集中发现隐藏的模式、规律和知识，以支持决策和预测。
在我的毕业论文中，我选择了数据挖掘作为研究的主题。
我将从以下几个方面展开论述。
首先，我将介绍数据挖掘的基本概念和方法。
数据挖掘包括数据预处理、特征选择、模型构建和模型评估等步骤。
其中，数据预处理是数据挖掘的关键环节，它包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等过程。
特征选择是从原始数据中选择最具代表性的特征，以提高模型的准确性和可解释性。
模型构建是指选择合适的算法和模型来进行数据挖掘任务，如分类、聚类、关联规则挖掘等。
模型评估是对构建的模型进行性能评估和优化，以确保模型的有效性和可靠性。
其次，我将介绍数据挖掘在实际应用中的案例研究。
数据挖掘在各个领域都有广泛的应用，如金融、医疗、电商等。
以金融领域为例，数据挖掘可以用于信用评估、风险管理、欺诈检测等方面。
通过对大量的金融数据进行挖掘，可以发现客户的消费习惯、信用记录等信息，从而为银行和金融机构提供更准确的决策支持。
在医疗领域，数据挖掘可以用于疾病诊断、药物研发等方面。
通过对患者的病历、症状等数据进行挖掘，可以提高医生的诊断准确性，为患者提供更好的治疗方案。
接着，我将探讨数据挖掘的挑战和未来发展方向。
随着数据量的不断增大和数据类型的多样化，数据挖掘面临着许多挑战，如数据质量不高、算法效率低下等。
为了应对这些挑战，研究者们提出了许多解决方案，如集成多个算法、优化算法效率等。
此外，随着人工智能的快速发展，数据挖掘与机器学习、深度学习等领域的结合将成为未来的发展方向。
通过将数据挖掘与其他技术相结合，可以进一步提高模型的准确性和预测能力。
最后，我将总结我的研究成果和对数据挖掘的思考。
数据挖掘论文(最新范文6篇)
数据挖掘论文（最新范文6篇）数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际数据中，提取隐含在其中的、人们所不知道的、但又是潜在有用信息和知识的过程。
希望你在阅读了以下数据挖掘论文后对这个内容有更深入的了解。
数据挖掘论文一题目：基于数据挖掘的企业营销管理应用实证摘要：随着市场竞争的日益激烈，以及信息化、移动化和智能化时代的来临，越来越多的企业开始注重借助现代数据挖掘技术，提高企业的营销效果，降低营销成本，并提升企业在市场中的竞争力。
从数据挖掘与企业营销管理的关系入手，得出数据挖掘应用给现代企业营销管理带来的优势，然后构建精确营销平台，将其应用到电信业的营销管理中，以期为数据挖掘技术在现代企业营销中的具体应用提供参考。
关键词：数据挖掘；市场细分；竞争优势随着电子商务的不断发展，使得企业通过网络即可与来自全世界的企业进行商务活动。
而企业的大量交易，也给企业积累了很多业务数据，并以此使得企业的数据信息库越来越大。
而在这些数据中，清晰地记录了企业每年的运作及效益情况。
而要想让这些数据为企业未来的战略和决策服务，就需要充分加强对这些数据的规律、暴露出的问题的分析。
因此，数据挖掘技术进入了人们的视野，并成为人们关注的重点。
通过数据挖掘工具，可以对大量的数据进行分析，并提取其中有用的信息，为企业的决策提供参考，进而提升决策的正确率，达到提升竞争力的目的。
一、数据挖掘与企业营销管理的关系在生产销售中，生产者和消费者一般存在着单一的购买销售关系，而企业营销管理就是运用各种方法将上述单一关系转变为多重关系。
这样就在生产者和消费者之间加入营销者这一角色，三种角色之间也就必然会产生多种联系，这些关系往往牵涉众多，十分复杂。
要想处理好这些关系，就需要企业营销管理人员进行分析论证，找出可以联系的关键桥梁，也就是本文所介绍的"数据挖掘";.数据挖掘是企业营销管理中常用的一种方法，也越来越得到人们的认可。
2023年旅游管理下数据挖掘运用论文4篇(完整文档)
2023年旅游管理下数据挖掘运用论文4篇（完整文档）文章搜索无论在学习或是工作中，大家都经常接触到论文吧，论文写作的过程是人们获得直接经验的过程。
你知道论文怎样才能写的好吗？这次漂亮的小编为亲带来了4篇《旅游管理下数据挖掘运用论文》，希望能为您的思路提供一些参考。
旅游管理下数据挖掘运用论文篇一一、深入旅游企业顶岗实践工作期间的主要工作学习任务与酒店中西餐厅的主管和经理座谈了解我校实习生的工作状态，了解酒店企业专业用人需求特点，学习酒店中西餐厅服务与管理工作经验。
在酒店中西餐厅营业运营期间，以实习主管的身份留意观察酒店不同岗位的员工服务用餐客人的方式以及灵活处理客人纠纷的技巧。
深入旅行社企业顶岗实践工作期间的主要工作学习任务：与总经理座谈，学习旅行社经营与管理的行业经验，为高职“旅行社经营与管理”课程提供教学建议。
与旅游计调业务总监座谈，学习如何依据旅游客人的需求计调制作旅游线路，并学习组团计调如何向地接社询问目的地的旅游信息和价格，然后再把完整的报价和完整的线路行程汇报给旅游客人，从而为旅行社计调业务的教学提供真实的案例和完善的思路。
与会议计调业务总监座谈，学习旅行社如何向会议主办方提供完善的会议接待方案，具体而言包括酒店会议场地布置、参会人员的酒店住宿安排以及参会人员接送服务的车辆安排。
与公司财务总监座谈，学习了解旅行社在经营上的办公费用开支情况和税收缴纳情况，从而为“旅行社经营与管理”课程在财务方面的教学提供行业经验和建议。
参与旅游客人和参会客人的接送服务接待工作，学习旅行社在接送服务环节的接待要求和服务流程，为旅行社接送服务环节的教学积累真实的教学案例。
参与单位团队京山鸳鸯溪漂流一日游活动的跟团实习活动，了解学习旅行社在一日游旅游活动的旅游安排情况和旅游费用的支出情况与公司利润的获取情况。
参加公司每周日早上的例会，听取公司各位同事对旅游业务的执行情况和公司总经理对上周工作的总结和本周工作计划的安排，依据自身的顶岗实践情况谈收获与体会，对公司的发展提出中肯的建议。
数据挖掘结课论文_袁博
数据挖掘课程论文题目：数据挖掘中 神经网络方法综述学 号：专 业： 工业工程名：目录一、引言 (3)(一)数据挖掘的定义 (3)(二)神经网络简述 (3)二、神经网络技术基础理论 (3)(一)神经元节点模型 (3)(二)神经网络的拓扑结构 (4)(三)神经网络学习算法 (4)(四)典型神经网络模型 (5)三、基于神经网络的数据挖掘过程 (6)(一)数据准备 (6)(二)规则提取 (7)(三)规则评估 (8)四、总结 (8)一、引言(一)数据挖掘的定义关于数据挖掘的定义不少，其中被广泛接受的定义是：数据挖掘是一个从不完整的、不明确的、大量的并且包含噪声，具有很大随机性的实际应用数据中，提取出隐含其中、事先未被人们获知、却潜在实用的知识或者模式的过程。
该定义包含了一下几个含义： (1)数据源必须为大量的、真正的并且包含噪声的；(2) 挖掘到的新知识必须为用户需求的、感兴趣的； (3)挖掘到的知识为易理解的、可接受的、有效并且可运用的； (4)挖掘出的知识并不要求合用于所有领域，可以仅支持某个特定的应用发现问题。
[1]这个定义准确的叙述了数据挖掘的作用，即对海量、杂乱无章的数据进行处理和分析，并发现隐藏在这些数据中的实用的知识，为决策提供支持。
(二)神经网络简述神经网络是摹拟人类的形象直觉思维，在生物神经网络研究的基础上，根据生物神经元和神经网络的特点，通过简化、归纳，提炼总结出来的一类并行处理网络，利用其非线性映射的思想和并行处理的方法，用神经网络本身的结构来表达输入和输出的关联知识。
[2]起初，神经网络在数据挖掘中的应用并未被看好，其主要原因是神经网络具有结构复杂、可解释性差、训练时间长等缺陷。
但其对噪声数据的高承受能力和低错误率的优点，以及各种网络训练算法的陆续提出与优化，特别是各种网络剪枝算法和规则提取算法的不断提出与完善，使得神经网络在数据挖掘中的应用越来越为泛博使用者所青睐。
二、神经网络技术基础理论(一) 神经元节点模型生物神经元，也成神经细胞，是构成神经系统的基本单元。
数据挖掘技术论文（2）
数据挖掘技术论文(2)数据挖掘技术论文篇二数据挖掘技术研究[摘要] 本文主要介绍了数据挖掘的基本概念，以及数据挖掘的方法。
[关键词] 数据挖掘数据挖掘方法随着信息技术迅速发展，数据库的规模不断扩大，产生了大量的数据。
但大量的数据往往无法辨别隐藏在其中的能对决策提供支持的信息，而传统的查询、报表工具无法满足挖掘这些信息的需求。
因此，需要一种新的数据分析技术处理大量数据，并从中抽取有价值的潜在知识，数据挖掘(Data Mining)技术由此应运而生。
一、数据挖掘的定义数据挖掘是指从数据集合中自动抽取隐藏在数据中的那些有用信息的非平凡过程，这些信息的表现形式为：规则、概念、规律及模式等。
它可帮助决策者分析历史数据及当前数据，并从中发现隐藏的关系和模式，进而预测未来可能发生的行为。
数据挖掘的过程也叫知识发现的过程。
二、数据挖掘的方法1.统计方法。
传统的统计学为数据挖掘提供了许多判别和回归分析方法，常用的有贝叶斯推理、回归分析、方差分析等技术。
贝叶斯推理是在知道新的信息后修正数据集概率分布的基本工具，处理数据挖掘中的分类问题，回归分析用来找到一个输入变量和输出变量关系的最佳模型，在回归分析中有用来描述一个变量的变化趋势和别的变量值的关系的线性回归，还有用来为某些事件发生的概率建模为预测变量集的对数回归、统计方法中的方差分析一般用于分析估计回归直线的性能和自变量对最终回归的影响，是许多挖掘应用中有力的工具之一。
2.关联规则。
关联规则是一种简单，实用的分析规则，它描述了一个事物中某些属性同时出现的规律和模式，是数据挖掘中最成熟的主要技术之一。
关联规则在数据挖掘领域应用很广泛适合于在大型数据集中发现数据之间的有意义关系，原因之一是它不受只选择一个因变量的限制。
大多数关联规则挖掘算法能够无遗漏发现隐藏在所挖掘数据中的所有关联关系，但是，并不是所有通过关联得到的属性之间的关系都有实际应用价值，要对这些规则要进行有效的评价，筛选有意义的关联规则。
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先机证券一、证券行业是数据挖掘技术应用的一个重要领域数据挖掘是从数据中发现知识，数据密集型行业如证券、银行、电信等经过多年运营沉淀了大量的数据，挖掘、开发和利用这些数据可以使企业进行最适合的定位，将使企业长期的积累得以充分发挥，从而树立竞争优势。
证券市场是国家经济的情雨表，受多方面因素影响，券商的经营对数据正确、实时、安全性要求极高。
长期以来各券商的交易系统一直走在IT技术应用革新的前列，同时也积累了丰富的数据。
整个运营系统产生的数据主要分为两大类：股票行情数据与客户交易数据。
股票行情数据由交易所产生，广泛分布，是实时共享信息。
一些现有的实时行情接收分析系统例如（钱龙、胜龙、金融家、指南针等等）都能够对其进行从简单到复杂的分析；客户交易数据在各个证券公司的营业部产生，分布于证券公司的营业部及证券交易所，属于相对私有数据。
这些数据反映了客户的资金状况，交易状况，持仓状况等，对证券公司和交易所而言具有极高的分析价值。
数据挖掘技术已有了应用的空间。
随着国内证券行业政策的逐步开放，证券行业的竞争越来越激烈，券商分析决策时对数据的依赖性和敏感度也越来越高。
数据挖掘技术作为分析与辅助决策工具已经越来越得到国内券商的重视。
即该应用空间亦急需数据挖掘技术。
二、数据挖掘技术可以为证券行业解决哪些问题目前，国内证券行业的外部经营环境发生了较大变化，证券市场由卖方市场变为买方市场，市场开始细分，券商对其传统的业务如经纪业务、投行业务和自营业务都在进行不同程度的调整，以期建立自己的核心竞争力，树立竞争优势。
如何形成差别化优势是各券商应考虑的重点，形成差别化优势的主要依赖于券商提供的咨询服务与附加服务。
数据挖掘在此过程中将发挥重要作用，其技术应用的方向主要有：客户分析、客户管理、财务指标分析、交易数据分析、风险分析、投资组合分析等。
从业务角度看，经纪业务是目前国内券商竞争的焦点，它仍是券商利润的主要来源，据统计从事经纪业务获得的收入占各主要券商利润来源的80%以上，而中小证券公司90%的利润主要来自证券营业部。
从营销角度看，证券经纪业务是为满足客户需要而提供的一种金融服务活动，营销战略贯穿在证券经纪业务整个活动过程中，分析型客户关系管理（CRM）是国内券商（特别是各营业部）尤其关注的技术，而数据挖掘技术作为分析型CRM的核心技术将扮演重要角色。
营业部是否真正了解自己的客户，知道他们的特征、分布和习性？谁是真正的有价值的客户，谁在为证券营业部贡献利润？谁带来了当期的利润，谁又有潜在的价值？传统的按资金量大小来区分大、中、小、散客户价值的方法是否真正反映了客户对营业部利润的贡献？凡此种种问题可以通过客户价值分析来解决。
它不仅让我们从投入产出角度去看待客户，而且还为营业部的经营方针提供了决策依据。
市场竞争的关键在于对“有价值的客户群”的争夺，“如何抓住客户”是一个永恒不变的主题。
毫无疑问谁能够了解客户的属性，预测客户的投资心理变化，谁就能真正地把握证券市场的发展动向，获得市场竞争的优势。
客户忠诚度分析正是通过对有价值客户的流失和沉寂客户的分析，寻求有针对性的营销方法和服务，进行客户的拓展和客户的保持。
证券行业对划分客户的传统方法是按资金量的大小区分为机构客户、个人大户、中户和散户。
几乎所有的证券公司都是将机构客户和大客户视为自己的衣食父母，营业部的组织架构、产品配置，甚至考核指标均是围绕着这部分客户展开。
久而久之，这种划分客户的方法似乎已经成为证券行业公认的标准。
但从长远观点来看，是否更应该注意客户的平均盈利率，即是否应维持一定的客户盈利率（或适度的客户平均亏损率）才能够使证券营业部获得利润的最大化，使营业部得以长远的发展。
客户帐户分析计算了客户的各种盈利率和资金周转率，通过这些指标的分析，并与营业部的当期总体收入相比较，将会发现其中有价值的规律。
几乎每一个证券营业部都有相当数量的沉寂客户，他们主要由于亏损和深度套牢而形成。
一些营业部沉寂客户的规模竟达到总客户数的1/4—1/3，如能将这些客户唤醒，将会给营业部带来可观的收入。
持仓分析的目的就是发现各种程度被套人群，并通过对他们持仓品种和比率的分析，有针对性地提供各种交易建议等咨询服务，使他们可以快速解套，保持一定的活跃度。
例如对于套牢的客户，在股票趋势的判断下，给予平仓操作的建议，并在价格底部将该股票买回，这不仅给客户带来了现实的利益，更重要的是将一个可能会沦为沉寂的客户，转变成了活跃的客户，单从本次的一买一卖，营业部就可以获得相当的手续费收入，再考虑到整个套牢的人群，其价值是不言而喻的。
随着市场竞争格局的形成，证券营业部客户的随意流动性正在逐步降低，券商的竞争方式也从向着深层次的智能型转变。
通过深层次、智能化的服务营销来提升客户的价值，从而使营业部获得最大的收益正成为行业的共识。
然而提供个性化的智能营销不能单纯地依赖于有价值客户的自然属性和简单的投资行为，而要结合他们持股的习惯、对行业板块的爱好、持仓比例、交易方式的选择等指标的科学统计和分析。
这种深层次的分析要求服务措施的执行者——经纪人必须具备丰富的专业知识、高超的交际能力、以及高度的责任心。
这些经纪人不仅是营业部策略的实施人，更是沟通证券营业部和有价值的客户之间的桥梁。
以人为本是服务行业的基础，人的价值在证券行业更加得到充分的体现。
良好的客户关系是靠长久的感情投资建立的，优秀的经纪人是靠营业部长期培养而成的。
简单的奖勤罚懒是法真正地评估经纪人对营业部所能和将要产生的价值。
通过对各经纪人小组所辖客户群的盈利状况、资金流失情况、周转情况等历史和实时数据的比较，使营业部对经纪人的管理和奖惩在具有充分说服力的同时，既富人情味，又不失偏颇。
既如何管理高水平的经纪人和如何避免由于经纪人的流失而带来的营业部有价值客户的流失，又是摆在营业部管理层的急需解决的课题。
上述所有问题及其解决方案都只是证券营业部现代化管理的手段，其结果将最终体现于营业部在激烈的市场竞争环境中的竞争能力是否得以提高？营业部的市场份额是否在持续扩大？营业部的经营成本是否得到有效的控制？营业部的利润是否大幅度地增长？做为证券营业部的最高决策人，以及分析型CRM的最终受益人，营业部的管理者将可以从总体交易状况、现金流动情况、客户总体状况和他们的资产变化情况等方面，对系统的实施效果进行综合的评估和考核。
并通过系统对外部报表的自动收集，了解本营业部的市场份额和排名的变化，从而加强管理的力度，制定行之有效的市场营销策略，拓展盈利的空间，实现最大化的投资回报。
其典型应用包括有：1、客户分析建立数据仓库来存放对全体客户、预定义客户群、某个客户的信息和交易数据，并通过对这些数据进行挖掘和关联分析，实现面向主题的信息抽取。
★对客户的需求模式和盈利价值进行分类，找出最有价值和盈利潜力的客户群，以及他们最需要的服务，更好地配置资源，改进服务，牢牢抓住最有价值的客户。
★通过对客户资源信息进行多角度挖掘，了解客户各项指标（如资产贡献、忠诚度、盈利率、持仓比率等），掌握客户投诉、客户流失等信息，从而在客户离开券商之前，捕获信息，及时采取措施挽留客户。
2、咨询服务根据采集行情和交易数据，结合行情分析，预测未来大盘走势，并发现交易情况随着大盘变化的规律，并根据这些规律做出趋势分析，对客户针对性进行咨询。
3、风险防范通过对资金数据的分析，可以控制营业风险，同时可以改变公司总部原来的资金控制模式，并通过横向比较及时了解资金情况，起到风险预警的作用。
4、经营状况分析通过数据挖掘，可以及时了解营业状况、资金情况、利润情况、客户群分布等重要的信息。
并结合大盘走势，提供不同行情条件下的最大收益经营方式。
同时，通过对各营业部经营情况的横向比较，以及对本营业部历史数据的纵向比较，对营业部的经营状况作出分析，提出经营建议。
此外，从券商角度看，增加经纪业务总量、提高市场占有率是目前营销与客户关系管理的主要目标，券商经纪业务总量可由下式表示：券商经纪业务总量＝客户数量×客户平均资产量×客户交易换手率从上式看，营业部经纪业务的实际目标可以归结为以最低的成本来扩大客户群、增加客户投资量与促进客户交易。
数据挖掘的CRM应用系统应解决上述主要商业问题。
三、创智“先机证券”产品目前有哪些功能创智“先机证券”是分析型CRM证券行业应用产品，其应用对象是证券公司营业部。
系统以经纪业务为主线，以增加营业部盈利为目的，从客户角度与经营角度，可进行如下主题应用：A、客户分析主题通过对客户状态、交易行为、自然属性和其他信息的综合分析，细分客户群，确定核心客户。
同时通过对其进行关联分析，可为协助制定各种有效的营销方案，开展针对性的个性化服务。
B、经纪人小组管理主题通过对经纪人小组工作业绩的分析和评价，发现问题提取成因，以便采取相应的措施，实现业绩的提升。
C、经营分析主题通过对营业部每日、周、月、季、半年、年交易总体状况、市场占有率、发展水平等的分析、总结和评价，及时获得准确数据，辅助经营决策。
产品有四大主要业务功能，即客户分析、客户管理、经纪小组管理、营业部经营分析。
这其中，客户分析是整个系统的核心模块，它不仅提供了客户价值、忠诚度、属性、帐户、持仓和交易的分析，更重要的是，它提供了属性指标之间，特别是不同客户群之间的相关分析，这对于发现客户交易的内在规律，为营业部提高经营管理水平、增强获利能力，提供了有力的决策依据。
功能详细介绍请参阅《创智先机证券产品白皮书》。
四、今后“先机证券”产品的发展策略与前景从经纪业务角度看，系统最终将以问题为导引，同时进一步导入营业部智能决策和智能管理、智能营销、咨询服务等功能，使证券咨询与营销、咨询服务完美结合，使不同的证券公司营业部形成自己独特的市场定位和核心竞争力。
从数据挖掘分析技术角度看，“先机证券”仅在数据描述、数据可视化、聚类分析、分类等方面进行了探索，今后还应继续采用预测、相关、关联等技术，挖掘更深层次的规律。
从系统角度看，“先机证券”目前仅为单个营业部服务，将进一步扩展为地区总部系统和券商总部系统，以适应券商整体营销的需求。
从业务流程角度看，“先机证券”应逐步将分型型CRM、操作型CRM与协作型CRM整合。
从而使系统真正能以客户为中心，以盈利为目的，将市场需求、决策分析与操作实施结合形成闭环控制。
从经营角度看，“先机证券”将进一步丰富品种，综合考虑除经纪业务外的其他业务如投行业务、自营业务等，以适应券商业务的拓展需求。
此外，由于国内证券行业发展迅速，交易系统不断更迭、交易品种一直在扩展、交易代码、交易规则也一直在变化之中，使得源数据异常复杂，产品应对产品数据预处理功能的特殊要求，增强产品源数据处理能力，提高产品的实施速度。