数据挖掘技术在企业中的应用
数据挖掘技术在市场营销中的有效应用案例分析
数据挖掘技术在市场营销中的有效应用案例分析引言：随着信息技术的飞速发展，市场营销领域正日益受益于数据挖掘技术的应用。
数据挖掘技术是一种基于大数据处理和分析的方法，通过从大数据中提取隐藏模式、关联规则和趋势，帮助企业预测市场趋势、优化营销策略、提高销售额。
本文将通过几个实际的案例，探讨数据挖掘技术在市场营销中的有效应用。
案例一：客户细分与个性化推荐在市场营销中，精准的客户细分和个性化推荐是提高销售转化率的关键。
一家电子商务公司尝试使用数据挖掘技术来挖掘客户的行为数据，提供更准确的推荐。
通过分析顾客的购买历史、浏览记录和社交媒体信息，他们建立了一个客户细分模型，并利用推荐算法将推荐产品个性化地展示给每个顾客。
经过实际应用后，该公司的销售额大幅增长，顾客满意度也得到了提高。
案例二：市场趋势预测与产品定位另一个有效的应用案例是市场趋势预测与产品定位。
一家汽车制造商将历史销售数据和市场调查数据输入到数据挖掘模型中，预测市场对不同类型汽车的需求趋势。
通过分析消费者的购买偏好、经济指标和社会人口统计等因素，他们能够更好地理解市场，调整产品定位和开发新产品。
该公司通过数据挖掘技术的应用，成功地抓住市场机会，不断推出受欢迎的汽车型号，取得了持续的增长。
案例三：舆情监控与品牌管理舆情监控和品牌管理是市场营销中至关重要的一环。
一家消费品公司利用数据挖掘技术对社交媒体和新闻网站上的评论和评论进行分析，洞察公众对其产品和品牌的看法。
通过监控用户情绪、关注度和意见，该公司可以及时发现并应对负面舆情，改善产品和提高品牌形象。
由于及时有效地管理舆论，该公司的声誉和市场份额均得到了提升。
案例四：定价策略优化数据挖掘技术还可以用于定价策略优化。
一家零售商通过分析顾客购买行为数据，建立了一个定价模型。
这个模型利用数据挖掘算法对不同价格下的销售额、利润和顾客反应进行预测。
通过不断调整产品定价，他们能够优化销售策略，最大化销售利润。
这种数据驱动的定价策略改进使得该零售商在激烈的市场竞争中保持了竞争优势。
数据挖掘与机器学习在财务管理中的应用
数据挖掘与机器学习在财务管理中的应用数据挖掘与机器学习是当今社会发展的热点领域，广泛应用于各行各业，其中财务管理领域也不例外。
本文将从实际案例出发，探讨数据挖掘与机器学习在财务管理中的应用，旨在为读者介绍这两种技术在财务管理方面的优势和应用场景。
一、数据挖掘在财务管理中的应用1. 风险评估风险评估是财务管理中必不可少的环节。
数据挖掘技术能够从大量数据中抽取有用的信息，揭示企业财务运营中存在的隐性风险。
例如，通过对信贷客户申请信息进行挖掘，可以找出那些申请信贷的客户中，可能存在不良信用记录的个体。
这样贷款机构就能采取更加恰当的风险管理措施，减少不良贷款的风险。
2. 模型预测财务预测是企业日常运营管理中经常遇到的挑战之一。
数据挖掘技术的应用可以帮助企业构建出基于历史数据和现有情况的模型，进而预测未来的财务状况。
例如，通过对过去一段时间内企业销售数据进行挖掘，可以预测今后一段时间内的销售收入情况，从而做出相应的财务决策。
3. 数据可视化数据挖掘还能帮助企业实现数据可视化，让更多的人能够理解和使用数据。
在企业财务管理中，数据可视化能够帮助管理人员更好地理解企业财务状况，并且及时发现财务状况中的异常现象。
例如，通过数据挖掘技术所创建的企业财务报表，可以使企业管理人员对财务状况有更加清晰的认识。
二、机器学习在财务管理中的应用1. 告警监控机器学习技术可以通过对大量数据进行学习，进而建立出模型，可以根据过去的数据对未来的数据进行预测。
在财务管理中，机器学习技术可以用来监控各种财务数据，如账户余额、现金流量等，及时发现可能存在的风险，并告警提示。
2. 自动化预测机器学习技术不仅可以在财务管理中进行风险监控，还可以对财务数据进行分类、回归、聚类等处理，进而预测财务状况。
例如，通过对企业销售数据的机器学习分析，可以预测未来的销售收入情况，为企业的财务预测提供更加准确的依据。
3. 自动化辅助决策机器学习技术还能够应用于企业财务决策的支持，帮助企业管理人员快速地做出恰当的财务决策。
数据挖掘技术在客户关系管理中的应用
数据挖掘技术在客户关系管理中的应用在当今竞争激烈的商业环境中，企业要想取得成功，与客户建立和保持良好的关系至关重要。
客户关系管理（CRM）已经成为企业战略的重要组成部分，而数据挖掘技术的出现为客户关系管理带来了新的机遇和挑战。
本文将探讨数据挖掘技术在客户关系管理中的应用，帮助企业更好地理解客户需求，提高客户满意度和忠诚度。
一、数据挖掘技术概述数据挖掘是从大量的数据中提取出有价值的信息和知识的过程。
它涉及到统计学、机器学习、数据库技术等多个领域的知识和技术。
数据挖掘的主要任务包括数据预处理、分类、聚类、关联分析、预测等。
通过这些任务，数据挖掘可以帮助企业发现隐藏在数据中的模式、趋势和关系，为企业的决策提供支持。
二、客户关系管理中的数据来源在客户关系管理中，数据的来源非常广泛。
企业内部的数据源包括客户的基本信息、购买记录、投诉记录、服务记录等。
此外，企业还可以从外部获取数据，如市场调研数据、社交媒体数据、竞争对手数据等。
这些数据通常是异构的、分散的，需要进行整合和预处理，以便进行数据挖掘。
三、数据挖掘技术在客户细分中的应用客户细分是客户关系管理的重要环节，它可以帮助企业将客户分为不同的群体，针对不同群体制定个性化的营销策略。
数据挖掘技术中的聚类分析可以用于客户细分。
通过对客户的属性、行为等数据进行聚类分析，企业可以将客户分为不同的细分群体，如高价值客户、潜在客户、流失客户等。
然后，企业可以针对不同细分群体的特点和需求，制定相应的营销和服务策略，提高客户满意度和忠诚度。
例如，一家电商企业通过聚类分析发现，有一部分客户购买频率高、购买金额大，属于高价值客户群体；另一部分客户购买频率低、购买金额小，但对价格比较敏感，属于价格敏感型客户群体。
针对高价值客户群体，企业可以提供专属的客服服务、优先配送等特权，以提高他们的满意度和忠诚度；针对价格敏感型客户群体，企业可以定期推出促销活动、发放优惠券等，以吸引他们购买更多的商品。
大数据分析在企业财务中的应用
大数据分析在企业财务中的应用一、引言随着互联网时代的到来，企业的数据量呈现爆炸式增长。
大数据分析技术正应运而生，为企业的决策提供了有效支撑。
财务作为企业的核心部门，更加需要利用大数据分析技术来进行财务管理和预测。
因此，本文将探讨大数据分析在企业财务中的应用。
二、大数据分析在企业财务中的应用1. 数据挖掘首先，采用数据挖掘技术可以为企业提供更为准确的财务数据，以便企业对公司财务状况进行更为精确的分析。
比如说，可以通过数据挖掘发现一些背后的规律，比如公司所在行业的收入和支出的时间规律、公司不同地区的经济指数以及公司内部不同职位对应的薪资等，这些都有助于企业决策者对公司的财务状况进行更为准确的了解。
2. 风险管控大数据分析可以通过对财务数据进行分析，发现其中可能存在的风险。
比如，发现某个关键员工的资金流动异常，或发现公司现金流的比例明显低于同行业平均值等。
通过大数据分析，企业能够及时发现潜在的风险因素，并采取相应的措施予以规避，从而保障企业的财务安全。
3. 预测分析数据分析技术还可以为企业提供更为准确的预测分析，从而帮助企业进行决策。
比如，利用分析技术可以预测销售额、成本、毛利润等指标，从而帮助企业管理者制定相应的战略，以保证企业财务的平稳发展。
4. 异常检测对财务数据进行分析，可以帮助企业快速发现异常情况。
比如，企业可以通过数据分析技术快速发现账目记录或管理记录出现问题的情况，及时采取相应的措施，避免因为财务问题而影响企业的正常经营。
5. 财务报告在进行财务报告时，也可以采用大数据分析技术。
财务报告需要对企业的财务状况进行准确的分析和总结，而大数据分析技术的使用可以使得财务报告更为精准。
采用数据分析技术，企业可以通过财务报告对自身的财务状况进行全面地分析和评估。
三、总结综上所述，在当今大数据时代，采用大数据分析技术来进行企业财务管理和预测分析已成为企业发展的重要手段。
通过利用大数据分析技术，能够更为准确地了解公司的财务状况，发现存在的风险和问题，制定相应的决策，从而为企业发展提供有效支持。
数据挖掘在建筑企业管理中的应用
管理 ，如果供应 单位将 自身利益进行无 限扩大 ，将会导 致建筑企业在经济上遭受 巨大损失 。传统 的管理模 式具 有 较大的潜在风 险 ，不利 于企业管理决策水平的提高 ， 对 于企业 的长期发展 ，存在制约 限制 。
三 、数 据挖 掘 技术 在 工程 中的应 用
行全面的对 比，在数据基础上 ，结合工程的管理需求及实 际隋况 ，对数据进行深入挖掘 ， 从而提取有价值的信息 。
在进行工程造价时，可对图纸上的工程量数据进行提取 ， 并以此作为工程造价的计算依据。
况 、以及施 工进度作 为依据 ，申请 程 的专项资金 ，包
括材料 的购 置及供 应 ，并 以此保证 项 目施工 的顺 利 进 行 。人 工式及粗放式管理看起来较规范 ，实际上存 在较
大 的潜在风 险 ，对 于工程项 目施工负责人以及材料 供应 商过 于信任 ，如果发生人事危机 ，建筑企业 将无法 掌控
工程项 目中的各个环节 ，让企业遭受利益损 失 ，或造成
结束 语
随着 现代科 技 的不 断发展 ，数据信 息也逐 渐 网络 化 ，建 筑企业在市场上的竞争 日益激烈 ，而企业的运 营 风险也逐渐增加 ，为了降低企业的运营风险 ，应加强企
的所有工程数据进行深入分析 ，对工程造价的在各个不同
二 、建 筑企 业 管理 现状
目前 的建 筑企业 主 要采用 人工 式及 粗放式 管理 ， 管理流程为 ：工程项 目部 主要 以施工计划 、实际施工情
阶段的变化趋势进行分析 ，充分预测工程造价的走向。将
各地市场上的实际价格进行充分的储备，并对储备数据进
（ 作者单位 ：南宁市建筑管理处 ）
信息 系统 工程 Ｉ ２ ０ １ ３ ． ９ ． ２ ０
数据仓库及其数据挖掘的应用分析
数据仓库及其数据挖掘的应用分析一、引言数据仓库及其数据挖掘技术在当今信息化社会中扮演着重要的角色。
数据仓库是一个用于集成、存储和管理大量结构化和非结构化数据的系统，而数据挖掘是通过分析大数据集合中的模式、关联和趋势，从中发现有价值的信息。
本文将对数据仓库及其数据挖掘的应用进行分析，探讨其在不同领域的重要性和效果。
二、数据仓库的应用1. 商业智能数据仓库可以帮助企业从大量的交易数据中提取有价值的商业智能。
通过数据仓库，企业可以进行销售分析、市场预测、客户细分等工作，从而指导企业的决策和战略规划。
例如，通过对销售数据的分析，企业可以了解产品的热销情况、客户的购买偏好，从而优化产品组合和推广策略。
2. 金融风险管理在金融领域，数据仓库的应用尤为重要。
通过对大量的金融数据进行分析，可以发现潜在的风险和异常情况。
例如，银行可以通过数据仓库对客户的交易记录进行监控，及时发现可能存在的欺诈行为；保险公司可以通过数据仓库对保单数据进行分析，预测保险赔付的风险。
3. 医疗健康管理数据仓库在医疗健康管理领域的应用也越来越广泛。
通过对大量的医疗数据进行分析，可以提高医疗服务的质量和效率。
例如，医院可以通过数据仓库对患者的病历数据进行分析，发现患者的病情变化趋势，及时调整治疗方案；保险公司可以通过数据仓库对保险人的健康数据进行分析，提供个性化的健康管理建议。
三、数据挖掘的应用1. 市场营销数据挖掘可以帮助企业进行市场营销策略的制定。
通过对大量的市场数据进行分析，可以了解消费者的购买偏好、行为习惯等信息，从而制定个性化的营销策略。
例如，通过数据挖掘，企业可以发现潜在的目标客户群体，针对性地进行广告投放和促销活动。
2. 社交网络分析随着社交网络的兴起，数据挖掘在社交网络分析中也扮演着重要的角色。
通过对社交网络中的用户行为数据进行分析，可以发现用户之间的关联和影响力。
例如，社交媒体平台可以通过数据挖掘对用户的兴趣和喜好进行分析，推荐个性化的内容和广告。
数据挖掘技术在企业决策中的应用
１ 前 言 法 。 数 据 挖 掘 是 一 个 利 用 各 种 分 析 工 具 在 数 据 挖 掘 能 帮 助 企 业 减 少 不 必 要 投 资 海 量 数 据 中 发 现 模 型 和 数 据 间 关 系 的 过
的 同 时 提 高 资 金 回 报 。 数 据 挖 掘 给 企 业 带 程 ，这 些 模 型 和 关 系 可 以用 来 做 出预 测 。 数 据 挖 掘 ， 还 可 以 称 为 数 据 库 中 的 知 识 发 现（ Ｋｎｏ ｅ ｇ Ｄｉｃ ｖ ｒ ｉ Ｄａ ａ ａ ｅ ｗｌｄ ｅ ｓ ｏ ｅｙ ｎ ｔｂ ｓ ，
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不 符 ，难 道 我 们 “ 会 查 询 ” 吗 ？ 所 以就 只
汇 总 函 数 便 可 看 出 。 随 着 数 据 挖 掘 对 查 询 、 归 纳 对 演 绎 需 求 的 进 化 ， 概 率 与 数 理
络 的 知 识 体 现 在 网 络 连 接 的 权 值 上 ， 是 一 个 分 布 式 矩 阵 结 构 ； 神 经 网 络 的 学 习 体 现
人 工 神 经 网络 是 仿 照 生 理 神 经 网 络 结
构 的 非 线 性 预 测 模 型 ， 通 过 学 习 进 行 模 式
识 别 。 神 经 网 络 常 用 于 两 类 问 题 ：分 类 和 回 归 。 在 结 构 上 ， 可 以 把 一 个 神 经 网 络 划 分 为 输 入 层 、 输 出 层 和 隐 含 层 。 而 神 经 网
库技 术的 结合上 ，它可以发挥 重要作用 ， 这 使 得 它 转 向数 据 挖 掘 技 术 。 ２． ３ 概 率 与 数 理 统 计 １．
数据挖掘技术在建筑工程中的应用研究
数据挖掘技术在建筑工程中的应用研究一、引言建筑工程是一项复杂的工程，涉及到多种不同的因素，如场地条件、气候条件、材料性能等。
如何有效地管理和分析这些数据，以便更好地控制建筑工程成本和进度，是建筑行业一直以来所关注的问题。
随着数据挖掘技术的不断发展，建筑工程领域也开始应用这一技术来解决相关问题，本文将对数据挖掘技术在建筑工程中的应用进行研究。
二、建筑工程中的数据挖掘技术1.数据收集建筑工程中涉及到的数据很多，如建筑材料、结构设计、工程进度等。
为了进行数据挖掘，首先需要将这些数据有效地收集起来。
目前，建筑企业普遍采用信息化系统来管理和收集相关数据。
2.数据清洗收集得到的建筑数据可能包含噪声、重复、缺失、错误等问题，需要进行数据清洗。
数据清洗包括去噪、去重、填充缺失值、纠错等步骤，以确保数据质量符合数据挖掘的要求。
3.数据预处理数据预处理是指对数据进行格式化、归一化、标准化、特征选择等处理，以便更好地挖掘出数据中隐藏的规律和信息。
4.数据分析数据分析是数据挖掘的核心步骤，主要包括聚类、分类、关联规则挖掘等方法。
在建筑工程中，可以通过数据分析来探索建筑材料的性能与使用寿命之间的关系，设计结构优化方案，预测工程进度等。
5.数据可视化数据可视化是指将分析得到的数据结果以图表等形式展示出来，以便更好地理解和应用数据分析结果。
数据可视化技术可以将抽象的数据变成具体的信息，有助于建筑企业做出更好的决策。
三、数据挖掘技术在建筑工程中的应用1.建筑材料性能分析建筑工程中涉及到的材料种类繁多，不同材料的性能对建筑工程的质量和使用寿命有着重要的影响。
利用数据挖掘技术，可以挖掘出不同材料性能之间的关系，建立模型来预测材料的使用寿命。
这对于建筑企业选择合适的建筑材料、设计工程方案等方面有着重要的意义。
2.结构优化设计在建筑工程中，结构设计是一个极为重要的环节。
传统的结构设计方法通常需要进行大量的试验和模拟分析，耗费大量的人力和物力。
数据挖掘技术的应用和实践
数据挖掘技术的应用和实践随着互联网和大数据技术的发展，数据挖掘技术被广泛应用于各个领域，成为了当代信息时代的重要工具之一。
数据挖掘技术不仅可以帮助企业了解市场和消费者需求，还可以优化机器学习模型，提高预测准确性和决策能力。
本文将从数据挖掘技术的基本原理、应用场景、实践案例等方面进行探讨。
一、数据挖掘技术的基本原理数据挖掘技术是一种基于数据的预测、检验、分类、聚类等方法的综合应用。
它主要包括数据预处理、数据采集、数据清洗、数据转换、数据建模、模型评估等步骤。
其中，数据预处理是数据挖掘的基础，其主要目的是清洗噪声数据、缺失值、异常值，统一数据格式等操作。
数据采集和清洗主要是为了获取具有代表性的数据集，数据转换则是将数据转换为可处理的数据结构，例如将文字转换为向量、将图像转化为像素等。
数据建模则是针对数据集进行分析，构建合适的机器学习算法，最终评估模型的准确性和可用性。
二、数据挖掘技术的应用场景数据挖掘技术广泛应用于各个领域，例如金融、医疗、零售、广告等。
以零售业为例，数据挖掘技术可以帮助零售商了解消费者的购物习惯、商品偏好，预测消费者的需求，从而优化产品组合和促销策略，提高销售额和客户满意度。
同时，数据挖掘技术还可以帮助零售商优化仓储管理、物流配送等环节，从而提高运营效率和降低成本。
除了零售业，数据挖掘技术还广泛应用于金融领域。
例如，银行可以利用数据挖掘技术识别潜在的信贷风险，筛选出高风险客户并采取相应的措施，同时优化营销策略，提高客户满意度和客户忠诚度。
三、数据挖掘技术的实践案例1. 京东零售京东零售利用大数据分析和机器学习技术，对用户行为进行分析和挖掘，挖掘用户的兴趣和需求，从而推出用户感兴趣的产品，并通过京东APP、PC网站等渠道向用户推送个性化的商品和服务推荐。
此外，京东零售还通过数据挖掘技术来优化仓储管理和物流配送，提高运营效率和降低成本。
2. 上海宝钢上海宝钢利用数据挖掘技术，对生产过程进行监控和预测，优化生产计划和工艺流程，提高生产效率和产品质量。
数据挖掘技术的原理及其应用
数据挖掘技术的原理及其应用随着信息化时代的到来，我们处于一个信息喧嚣的时代，日常生活中涉及到的数据量越来越大，人们逐渐变得难以处理如此庞大的数据量。
如何有效地处理海量的数据成为了人们首要的需求。
数据挖掘技术应运而生，成为了处理海量数据的有效手段。
本文将以“数据挖掘技术的原理及其应用”为主题，从数据挖掘的基本概念、原理及其应用方面进行探讨。
一、基本概念数据挖掘是从数据中挖掘出有价值模式和规律的一种过程。
简单来说，就是通过一定的方法工具，发掘隐藏在数据背后的知识信息，帮助人们更好地实现决策和预测。
其中包括数据预处理、数据探索、特征选择、模型建立与评估等阶段。
数据挖掘技术已广泛应用于金融、医疗、电商等领域，在业务运营和管理决策方面发挥了重要的作用。
二、原理数据挖掘技术包含了数据挖掘模型、数据挖掘算法和数据挖掘流程。
其中，数据挖掘模型是数据挖掘过程中的核心，代表了数据挖掘任务所建立的数学模型，可以是分类、聚类或预测模型。
常用的模型包括决策树、神经网络、支持向量机等。
数据挖掘算法是完成模型训练和推断的算法，通常包括聚类、分类、关联规则挖掘等。
数据挖掘流程是将数据挖掘技术应用于具体业务问题时的流程，包括数据预处理、特征选取、模型训练、模型评估和应用等。
三、应用数据挖掘技术在多个领域中得到广泛应用。
1、医疗领域数据挖掘技术在医疗领域中得到了广泛应用。
如在患者疾病诊断、医生处方和医院管理等方面，数据挖掘技术都发挥了重要的作用。
以慢性病诊断为例，通过数据挖掘可以利用机器学习算法构建模型，进行病人分类和预测，同时提高医疗效率。
2、金融领域数据挖掘技术在金融领域也得到了广泛应用。
如利用银行客户数据进行客户分析，对客户进行“评级”，帮助银行识别哪些客户群体需要更进一步的关注和发展。
此外，数据挖掘技术还能进行风险预测和信用评估等，为银行提供精准决策支持。
3、电商领域数据挖掘技术在电商领域也发挥了重要的作用。
如在商品推荐、用户个性化推荐、市场分析等方面，数据挖掘技术都有着不可替代的应用。
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知识获取 、 信息提取 、 高性能计算、 并行计算、 数据可 视化等多方面知识， 它包括数据库中的知识发现、 信
息抽取、 信息发现等。 早在 １８ 年 ８ 在美国底特 ９９ 月，
（） １关联分析： 从给定的数据集发现频繁 出现的 项集模式知识 （ 又称为关联规则） 关联分析广泛用 ，
于市场营销、 事务分析等应用领域 。 最经典的关联分
掘技术在企业中的应用
Ａ ｐ ｌ ｃ ｔ ｏ ｆ Ｄ ｔ １ ｎ ｉ ｎ ｅ ｐ ｉ ｅ ｐ ｉ ａ ｉ ｎ ｏ ａ ａ Ｍｉ ｉ ｇ ｎ Ｅ ｔ ｒ ｒ ｓ １ ｓ
・数 挖 据
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应
（ 驻马店高级技工学校， 河南 驻马店 ４３ ０） ６ ００
在企业 当中的应用实例 ， 分析 了影响该技术普及的不利 因素， 阐述 了 数据挖掘技术在企业中的应用前景。 关键 词 ： 数据 挖掘 ； 决策 ； 数据 库技术
中图分类 号 ：Ｐ １ Ｔ３１ 文 献标识 码 ： Ａ 文章编 号 ：６ １ ７２（０ １ ．０ １０ １７ ． ９． １） ０４ ．４ ４ ２ ８
抽取挖掘 出未知的、有价值的模式或规律等知识的 复杂过程【 ｌ 】 。它涉及数据库技术 、 人工智能 、 机器学 习、 神经网络 、 数学 、 统计学、 模式识别、 知识库系统 、
得当， 能够给企业带来巨大的经济效益， 对企业经营 管理产生深远的影响。
１ 主要的数据挖掘技术介绍 数据挖掘技术主要包括关联分析 、 分类与预测 、 聚类分析 、 异类分析和演化分析等技术嘲 。
在体育界， Ｂ Ｎ Ａ将数据挖掘用到无处不在 。在
某期的（ （ 体育画报》 里的一篇关于 Ｎ Ａ的文章 中提 Ｂ
型特征的模型 （ 或函数） 以便能够分类识别未知数 到：二十年来，所有年度防守球员退役时都有枚戒 ， “
指带” 在其他报道中，２ａ ｅ． ｍ定义的“ 。 ８ｇｍ ｓ ｏ ｃ 关键时
Ｋｅ ｗｏ ｄ ： ｔ ｉｉｇ ｙ ｒ Ｓ ＤａａＭ ｎｎ ；Ｄｅ ｉ ｏ ａ ｉｇ ｃｓ ｎＭ ｋｎ ；ＤａａＢａｅＴ ｃ ｏ ｏ ｙ ｉ ｔ ｓ ｅ ｈ ｌｇ ｎ
０ 引言 互联 网的飞速发展 让我们拥有了前所未有 的海
律召开的第 １ 届 国际人工智能联合会议 的专题讨 １ 论会上首次出现知识发现 （ｎ ｗｅｇ ｉ ｏｅ Ｋ ｏ ｌ ｅ ｓ ｖｒ ｉ ｄ Ｄ ｃ ｙ ｎ
Ａｂ ｔａ ｔＴ ｅｄ ｖ ｌｐ ｎ ｆ ｏ ｕｅ ｎ ｔｍ ｅ ｒｎ ａ ｎ ｉ ｔ ａａｔ ｎ ｅｐ ｓ ｓ Ｈｏ ｔ ｌ ｘ ｓ ｒ ｃ： ｈ ｅ ｅｏ ｍｅ ｔ ｍｐ ｔｒａ ｄｉ ｅ ｔ ｉｇｍ ｇ ａ ｍｉ ｄ ｔ ｅ ｔｒ ｒ ｅ ． ｗ ｆ ｌ ｅ － ｏ ｃ ｎ ｂ ｎ ｙ ｏ ｉ ｏｕ ｙ
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量数据。 互联网在降低信息壁垒、 辅助管理决策的同
时， 这也带来 了难以消化识记 、 以辨识真假、 难 难以 识贫乏已经成为一个典型难题，而数据挖掘的出现
Ｄ ｔ ａｅ，Ｄ ） ａ ｂｓ Ｋ Ｄ 这个术语。而数据挖掘（Ｍ） ａ ｓ Ｄ 是知
识发现最核心的部分。 经历二十多年的发展， 数据挖 研究和应用受到了学术界 和实业界越 来越 多的重
（ ｄａｃｄ ｅｈ ｉ ｌ ｈ ｍ ｄ ｎ ｃｏ ａＺ ｕ ａｉ ｈｏ， ｅａ ｕ ａｉ ６ ００ Ｔ ｃ ａＳ Ｚ ａ
用
摘 要： 计算机和互联网的飞速发展给企业带来海量数据 ， 如何充分挖掘这些数据隐藏的信息以辅助企
业决策成为 当前企业面临的问题之一。 基于对主要的数据挖掘技术的简介 ， 本文讨论 了 该技术的应用场合和
４１
鬻～
析案例 即“ 啤酒与尿布” 。 （ 分类与预测 ： ２ ） 找出一组能够描述数据集合典 据的归属或类别， 即将未知事例映射到某种离散类 别之一 。分类模型 （ 或函数） 可以通过分类挖掘算法 从一组 训练样本数据 （ 其类别归属 已知） 中学 习获
得 。分类挖掘所获的分类模型可以采用多种形式加
保证安全 、 以统一处理等众多问题。数据丰富、 ．掘已经成为一个 自 难 知 成体系的应用学科 。数据挖掘的
恰好解决该问题 ，让企业能够充分应用生产经营数 视， 成为信息产业最有前途的交叉学科［ ２ ］ 。如果运用 据进行决策。 数据 挖掘 （ａ ｎ ｎ ， Ｍ） Ｄ ｔ Ｍｉ ｇＤ 是从 大量数据 中 ａ ｉ