数据仓库与数据挖掘在企业管理中的应用
数据挖掘的应用场景
数据挖掘的应用场景
1 数据挖掘在商业中的应用
数据挖掘是一种从大量数据中针对性地发现有价值规则并应用到实际情景中的一种分析方法。
商业界正积极利用数据挖掘的理念来研究和厘清大数据的价值，从而有效地改善商业运营。
1.1 分析客户偏好
数据挖掘强大的数据分析能力可以帮助企业基于客户的兴趣、行为和偏好，创建有针对性的营销策略。
通过数据分析，企业可以获得客户优先使用的服务和用户数最多的服务，并结合营销策略，提出可以改善客户服务和提升客户满意度的相应建议。
1.2 确定市场定价
数据挖掘可以帮助企业深入分析商品市场情况，包括内部竞争情况，例如价格情况，品牌等等，为定价提供参考依据。
这种定价方法有助于企业在更加客观准确的基础上确定市场价格，帮助企业获得有竞争力的优势。
1.3 提高生产效率
生产企业可以利用数据分析，有效发掘出实时数据，来了解工厂设备及物料原材料等相关信息，灵活调整生产参数，以达到节约物料消耗，提高生产效率的目的。
企业通过对模型的及时更新，建立能够
预测未来的数据仓库，不仅有助于企业更好地改进自身生产运作，也
有助于企业缩短营销过程，实现盈利机会的最大化。
由此可见，数据挖掘在商业中的应用是十分重要的。
企业通过运
用数据挖掘的理念，可以汲取及时准确的大数据信息，科学分析优化
商业活动，丰富企业发展空间，实现企业科学管理，提高市场竞争力。
大数据分析知识：数据存储与管理——数据仓库、云计算和数据库
大数据分析知识：数据存储与管理——数据仓库、云计算和数据库随着技术的不断发展，越来越多的数据产生并蓄积，如何进行有效管理和利用已成为人们关注的焦点之一。
本文将从数据存储和管理的角度出发，分别介绍数据仓库、云计算和数据库的概念、特点及其在大数据领域的应用。
一、数据仓库数据仓库（Data Warehouse）是指从各个数据源中提取数据并经过处理后存储到一个统一且独立的数据集合中，以方便用户进行分析和决策的系统。
数据仓库通过将数据分析和查询分离，实现了数据决策支持系统的高效运行，从而提高数据的利用率。
数据仓库的特点：1.面向主题：数据仓库是面向主题的，即数据集中一般针对某个主体领域或数据分析任务。
例如，销售数据仓库、人力资源数据仓库等。
2.集成性：数据仓库具有集成性，可以将不同类型的数据源通过ETL（Extract-Transform-Load）的方式进行标准化、转换和加载，并保证数据之间的一致性和完整性。
3.时间性：数据仓库关注历史数据的存储和分析，并提供不同时间维度的数据展示方式，为决策者提供多样化的选择。
数据仓库在大数据领域的应用：1.数据分析和挖掘：通过数据仓库中的数据进行多维分析和数据挖掘，为决策者提供全面的数据支持。
2.企业级统一视图：数据仓库可以实现企业级统一视图，使决策者可以获得一份全面的数据报告。
3.交互式查询：数据仓库提供交互式的查询功能，用户可以根据需要自定义查询条件和维度，获得满足自己需求的数据结果。
二、云计算云计算（Cloud Computing）是指通过网络以服务方式提供计算资源的一种模式。
云计算基于分布式计算、虚拟化技术和自动化管理，通过网络实现数据处理和存储，通过服务模式进行资源使用和计费。
云计算的特点：1.弹性伸缩：云计算可以根据需求进行弹性伸缩，为企业和个人提供更加灵活的资源使用方式，从而降低IT成本、提高效率。
2.服务化：云计算基于服务的方式提供资源，用户可以根据需要选择提供商和服务类型，并根据实际使用量进行计费，降低了技术和资金门槛。
数据仓库与数据挖掘第一章 数据仓库和数据挖掘概述
③ 采用事件驱动和主动推送的方式为业务系统提供分析能力，例如银行的信 贷风险管理员，当审批某人的贷款请求时，关于该申请人的相关风险评级 等信息就会被主动推送过来。
1.1.2 发展历程4——数据中心
通过数据中心的构建，企业从 传统的交易系统（记录系统） 和各种差分系统（Different System）逐渐转向构建创新系 统，通过使用分析技术创造独 特的竞争优势，将分析技术慢 慢融入到企业的核心战略制定 和日常运营管理中。
1.1.1 数据仓库和数据挖掘的目标
构建数据仓库和应用数据挖掘的共同目标：
（7）构建数据治理体系，保证数据的一致性，消除信息的冗余、冲突和缺失等问题；
（8）提供高效、实时和准确的多维数据分析、报表统计、即时查询、广告版、多媒体分析、流 分析和内容分析等功能，为企业运营分析提供全面支持；
（9）提供简洁易用的数据挖掘和预测分析支撑，为企业分析提供全面支持；
。。。。。。
1.1.2 发展历程1——报表查询系统
• 随着时间的推移，这些报表查询系统越来越不能满足企业的需求。 • 例如：
① 查询访问性能比较慢 ② 报表统计相对固定难以满足企业灵活的业务需求 ③ 无法进行多维分析等
1.1.2 发展历程2——传统数据仓库技术
• 使用ETL（Extract，Transform，Load ）或ETCL（Extract， Transform，Clean，Load ）工具实现数据的导出、转换、清洗和装 入工具，使用操作型数据存储（Operational Data Store，ODS）存储 明细数据，使用数据集市和数据仓库技术实现面向主题的历史数据存 储，使用多维分析工具进行前端展现，以及使用数据仓库工具提供的 挖掘引擎或基于单独的数据挖掘工具进行预测分析等。相比之前的报 表查询系统。
浅谈数据挖掘与数据仓库
的数据 。 数据 集市是为了特 定的应用 目的或应 用范围， ③ 而从
也可称为部门数据或 主题 分类是确 定数 目的， 估计是不 确定 的。（ ） ３ 聚类 ： 是对 记录分 数据 仓库 中独立 出来的一部分数据 ， 几组数据集市可以组 成一个Ｅ Ｗ Ｄ。 组。 聚类和分类 的区别是聚集不依 赖于预先定义好 的类 ， 不需 数据 。
１２数 据挖 掘的应 用价 值 ．
多种企业领域上 的战略或 战术上 的决策。 ②操作型数据库既可
又可用做 将数据加载到数 （） １ 分类 ： 首先 从数据 中选 出已经 分好 类的训练集， 在该 以被用来针对工作数据做决策支持 ， 与Ｅ ｗ ＯＳ 训练集 上运用数据挖 掘分类 的技术 ， 建立分类模 型， 于没有 据仓库 时的过 渡区域 。 Ｄ 相 比， Ｄ 是面向主题 和面向综 合 对 分类 的数据 进行分类 。（ ） ２ 估计： 与分类类似 ， 同之处在于， 不 分类 描述的是离 散型变量的输出， 而估值处理连续值的输出； 的， 易变的， 仅含有 目前的、 详细的数据， 不含有累计的、 历史 Ｉ 生
． 析 的本质区别是数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信 ２２数据 仓库 的类 型 数据 仓 库 的类型 根据 数 据仓 库所 管 理 的数据 类 型和 它 息、 发现 知识 。 数据挖掘所得到的信息应具有先前未知、 有效和
一般 可将 数据 仓库分 为下 列 ３种 实用三个特 征。 即数据挖掘 是要发现那些不能靠直觉 发现 的信 们 所解 决 的企业 问题范 围， 类 型： 企业数据仓库 （Ｄ ）、 Ｅ Ｗ 操作型数据库 （Ｄ ） Ｏ Ｓ 和数 据集市 息或 知识， 甚至是违背直觉 的信息或 知识， 挖掘 出的信 息越 出 乎意料就可能越有价值。 而传统 的数据分析趋 势为从大型数据 （ ａ ａ Ｍ ｒ ｓ ① 企业数据仓库 为通用数 据仓库， Ｄ ｔ ａ ｔ ）。 它既含有 也含有大 量累赘 的或聚集的数据， 这些 数据 库抓取所需数据并使 用专属计 算机分析软件。 因此数据挖掘 与 大量详细 的数据 ， 具有不易改变性和面 向历史性。 此种 数据仓库被用来进行涵盖 传 统 分 析方 法 有 很 大 的不 同。
数据仓库功能
数据仓库功能数据仓库在客户关系管理中起着重要的作用。
首先，数据仓库将客户行为数据和其他相关的客户数据进行集成，为市场分析提供依据。
其次，数据仓库将对客户行为的分析以OLAP、报表等形式传递给市场专家。
市场专家利用这些分析结果，制定准确、有效的市场策略。
同时，利用数据仓库、数据挖掘技术，发现增加销售、保持客户和发展潜在客户的方法，并将这些分析结果转化为市场机会。
最后，数据仓库将客户的市场机会的反应行为，集中到数据仓库中，作为评价市场策略的依据。
在客户关系管理中，数据仓库主要有以下几方面功能：1）保留客户目前，公司都面临着客户流失的问题，保留客户也就成了市场竞争的一个重要内容。
在客户中，并不是所有的客户都有保留的价值。
因此，要通过数据仓库中的数据，分析出最具价值的客户，并针对这些客户制定相应的客户保留政策。
2）降低管理成本对于企业来说，管理大量的客户数据也是一项工作量庞大的工作，数据仓库的应用使数据的统一、规范管理成为可能，同时提供了快速、准确的查询工具。
这可以大大降低企业的管理成本。
3）分析利润的增长数据仓库不但记录当前数据，还记录了大量的历史数据。
可以通过历史趋势发现产品销售与客户关系管理的关系以及利润增长同客户关系管理的关系。
分析利润增长的最终目的还是促进利润增长。
4）增强竞争优势数据仓库的应用使得企业有更强的市场适应能力。
企业通过历史数据分析市场变化趋势，特别是客户需求的变化趋势，可以及时改变产品性能以适应客户需要，这有助于企业抢占先机，巩固并增强企业的竞争优势。
5）性能评估根据客户行为分析，企业可以准确地制定市场策略和市场活动。
然而，这些市场活动是否能够达到预定的目标，是评价改进市场策略的重要依据。
同样，重点客户的发现过程，也需要对其性能进行分析，在此基础上修改重点客户发现过程。
这些性能评估都建立在客户对市场反馈的基础上。
数据仓库与数据挖掘课程设计论文正稿
一、需求分析：一、应用背景：运输业是国家经济的一个重要的组成部分，其发展水平已经成为一个国家和地区综合实力的重要体现。
随着经济全球化，我国对物流的需求将大幅度的增加，物流将呈现跳跃式发展趋势。
企业开始改变那种以商品为导向的观念，开始注重发掘，通过收集整理繁多的信息，量化分析需求，提供优质的售后服务，保持稳定的关系等措施，来加强对客户关系的管理。
CRM的主要含义就是通过对详细资料的深入分析，来提高满意程度，从而提高企业的竞争力的一种手段，CRM最大程度地改善、提高了整个关系生命周期的绩效。
CRM整合了、公司、员工等资源，对资源有效地、结构化地进行分配和重组，便于在整个关系生命周期及时了解、使用有关资源和知识；简化、优化了各项业务流程，使得公司和员工在销售、服务、市场营销活动中，能够把注意力集中到改善关系、提升绩效的重要方面与核心业务上，提高员工对的快速反应和反馈能力；也为带来了便利，能够根据需求迅速获得个性化的商品、方案和服务。
要在激烈的市场竞争中获得主动，越来越多的民航企业把保持客户作为企业的重要任务，谁能留住那些能给企业带来丰厚利润的关键客户，并获得他们长久的信任和支持，谁就能获得满意的回报，进而赢得持续的竞争优势。
在航空业，客户关系管理的应用有其特别的原因。
面对航空公司的管理需求，急需引入先进的客户关系管理理念。
在航空公司引入电子商务后，公司关注的重点由提高部效率向尊重外部转移。
而CRM理念正是基于对客户的尊重，要求公司完整地认识整个客户生命周期，提供与客户沟通的统一平台，提高员工与接触的效率和反馈率。
随着“以客户为中心"的客户关系管理技术在航空业的不断应用和发展，航空服务质量的改善提高的同时，产生了大量的客户数据，充分挖掘这些数据中隐藏的有用信息可以为航空公司的经营决策带来极大的帮助。
二、应用价值与意义：概括来讲，数据仓库与数据挖掘在航空公司CRM中的商业价值主要体现在以下三个方面：1、有助于航空公司提高收益一个成功的CRM系统可以给航空公司带来明显的收益增长，在客户的整个生命周期，最大化利润贡献。
数据挖掘在企业历史数据中的应用
【 要］ 摘 企业应用系统在长时问使用后， 都会出现数据量增大和应用系统性能下降的现象。本文针对这一状况。 出在清除历史 提
数据 前或对 历史数 据进行 归档前 。 对其进 行转 移和 复制 并在 可能 的情 况下构 建数 据仓 库 ， 企业历 史数 据进行 挖掘 的 方法 。详细 对 介绍 了数据挖 掘技 术的概 念 、 数据挖 掘 流程和 常用 的模 型 ． 以及 数据 挖掘在 企业 历史数据 中的主要应 用 。
２数 包 信 息 化 的必 要 补 充 。这 些 应 用 系 统 规 模 大 小 不 一 系 统 架 构 各 （ ） 据 准 备 ， 括 选 择 数 据 — — 在 大 型 数 据 库 和 数 据 仓 库 目标 中提 取 数 据 挖 掘 的 目标 数 据 集 ：数 据 预处 理— — 进 行 数 据 再 加 异 ， 使 用 的 数 据 库 也 不 尽 相 同 ， 以 是 Ｏ Ａ Ｌ Ｓ ＬＳｒｅ ， 所 可 Ｒ Ｃ Ｅ。Ｑ ｅｖｒ 包 去 填 Ｄ ２ ＭＹ Ｑ Ｂ ， Ｓ Ｌ等 主流 数 据 库 ， 至也 包 含 Ｄ ａｅ Ｅ ｃｌ 数 据 源 。 工 ， 括 检 查数 据 的 完整 性 及 数 据 的一 致 性 、 噪 声 ， 补 丢 失 的 甚 ｂｓ ，ｘｅ 等 域 ， 除无 效 数 据 等 。 （ ） 删 ３ 数据 挖 掘 ， 净 化 和转 换 的数 据 集 上 根 在 另 外 ， 种 应 用 的 功 能 模 块 也 不 相 同 ， 的 多 而 全 ， 的小 而 单 各 有 有
２ １ 年 １月 ０１
中 国 管 理 信 息 化
Ｃｈ ｎ ａ ａ ｅ ｎ ｎｏ ｍａ ｉｎｚ ｔ ｎ ｉ ａＭ ｎ ｇ ｍｅ ｔ ｆ ｒ ｔ ｉａｉ Ｉ ｏ ｏ
数据仓库与数据挖掘
事实表。
数据仓库与数据挖掘
1.2 数据挖掘
– 数据挖掘，在人工智能领域，习惯上又称为数据库中知识发现（Knowledge Discovery in Database，KDD），也有人把数据挖掘视为数据库中知识发现过程的一个基本步骤。知识发现 过程由以下三个阶段组成：数据准备，数据挖掘，结果表达和解释。
• 数据仓库是决策支持系统和联机分析应用数据源的结构化数据环境，研究和解决 从数据库中获取信息的问题，具有面向主题、集成性、稳定性和时变性。
• 数据仓库之父Bill Inmon在1991年出版的《Building the Data Warehouse》一书 中所提出的定义被广泛接受——数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的 （Subject Oriented）、集成的（Integrated）、相对稳定的（Non-Volatile） 、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策（Decision Making Support）。
数据仓库与数据挖掘
1.1 数据仓库
– 2．特点
• 1）面向主题。操作型数据库的数据组织面向事务处理任务，各个业务系 统之间各自分离，而数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织的 。
• 2）集成性。数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据抽取、清理 的基础上经过系统加工、汇总和整理得到的，从而消除源数据中的不一 致性，以保证数据仓库内的信息是关于整个企业的一致的全局信息。
• 3）相对稳定。数据仓库的数据主要供企业决策分析之用，所涉及的数据 操作主要是数据查询，一旦某个数据进入数据仓库以后，一般情况下将 被长期保留。数据仓库中一般有大量的查询操作，但修改和删除操作很 少，通常只需要定期的加载、刷新。
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数据仓库与数据挖掘在企业管理中的应用
在当今的信息化时代，企业管理面对的信息量越来越大，以至于常规的管理方式已经无法满足企业的需求。
于是数据仓库和数据挖掘这两项技术成为了许多企业探索的方向。
这两项技术的应用，可以让企业对于已有的大数据进行深度挖掘，进一步利用现有资源，提升管理水平，这也成为了企业不得不关注的一个领域。
一、数据仓库的定义和作用
数据仓库是企业利用数据挖掘技术所建立的一个面向主题的、集成的、相对稳定的数据集合，用于支持企业决策。
其目的是为了能够协助企业进行宏观分析，明晰未来的趋势发展和判断现在的应对策略是否正确。
数据仓库所包含的数据内容是企业日常运营和业务中的所有数据，包括会计数据、销售数据、顾客信息、市场趋势、工厂产能等。
数据仓库的建立能够提高企业管理的效率，降低企业的风险，为企业发展提供更多的可能性。
与传统数据库相比，数据仓库具有以下几个特点：
1. 面向主题
数据仓库主要面向企业管理者和决策者，具有清晰的主题和目的。
相比之下，传统的数据库则更多地依赖于操作系统及其接口。
2. 集成性
数据仓库包含了企业运营中所有的数据，可以有效地减少数据碎片化，整合不同的数据来源，使数据更加稳定、完整、方便加工分析。
3. 冗余性
冗余是数据仓库的一个重要特点。
数据仓库通过冗余来减轻对源数据库的访问压力，同时降低复杂数据处理的复杂度。
4. 历史性
数据仓库之所以被称为数据仓库，是因为它集成了历史数据。
这为企业管理者
和决策者提供了更为准确和完整的数据信息，使得决策更加客观可靠。
二、数据挖掘的定义和作用
数据挖掘，是指通过计算机技术从大量数据中寻找出一些数据之间有意思的关
系和规律，用来帮助企业做出正确决策。
它能够直接帮助企业发现、分析、处理那些隐藏在海量数据背后的关系和知识。
在企业管理中，数据挖掘能够帮助企业进行追踪顾客，建立销售模型，统计客流等多个方面的工作。
在数据挖掘的应用过程中，需要进行数据的预处理、特征选择等技术，才能提取出准确的信息。
数据挖掘的应用场景主要有以下几个方面：
1. 预测分析
通过对过往数据的挖掘、分析和建模，可以预测未来的趋势发展、确定有效的
投资计划或市场营销策略等，从而更好地预判未来的商机。
2. 关联分析
关联分析是指分析数据之间的关联关系，发现数据之间的有意义的关联规律。
通过挖掘出数据之间的关系，能够帮助企业建立更为精炼的销售模型。
3. 聚类分析
聚类分析是指将海量、复杂、高维数据分成若干类，在没有先验知识和假设的
前提下，通过计算来确定各个类别的代表性特征及其关联规则。
在企业管理中，聚类分析可以有效地对客户进行分类，从而更好地满足不同用户群体的需求，提升客户忠诚度。
三、数据仓库和数据挖掘在企业管理中的应用
数据仓库和数据挖掘作为企业管理的重要工具之一，为企业决策提供了更加精
确的数据支持。
在现代化商业管理的背景下，企业需要充分利用现有的数据资源，以获得更多的信息，并从中派生出新的商机。
在企业中，数据仓库和数据挖掘的应用场景主要有以下几个方面：
1. 企业决策
数据仓库和数据挖掘技术能够帮助企业决策者分析现有数据，制定更加客观和
可靠的业务计划，以便更好地实现业务拓展和成长。
2. 顾客管理
通过挖掘顾客数据和行为，企业可以建立更加精细的客户画像，并据此制定更
为有效的市场营销和销售策略，增强客户忠诚度。
3. 生产管理
利用数据仓库和数据挖掘技术，企业能够从大量的生产销售数据中发掘问题和
机遇，减少生产瓶颈，提升生产效率，最大化企业效益。
4. 市场分析
通过数据仓库和数据挖掘分析，企业能够更好地掌握市场动态、了解市场需求，为企业的商业决策提供更加精确和直观的参考信息。
综上所述，数据仓库和数据挖掘这两项技术，正成为企业管理中重要的研究方向。
通过其在顾客管理、生产管理、市场分析和企业决策等多个方面的应用，使企业能够更好地利用已有的数据资源，从而提升企业的核心竞争力，实现可持续发展。