数据挖掘及其在企业管理中的应用.pdf

维普资讯
/ 总第期商业研究
文章编号:———
数据挖掘及其在企业管理中的应用
孙华梅
哈尔滨工业大学管理学院,黑龙江哈尔滨
摘要:企业在管理过程中产生了大量的数据,这些数据的背后隐藏着与企业密切相关的极其重要的知
识。聚类、关联规则、序列模式、统计分析、特征规则等数据挖掘方法能从这些海量数据中发现有用
的知识,使数据真正成为企业的财富,为企业的决策和发展服务。目前数据挖掘已被广泛应用于银
行、电信等行业,用来对客户数据进行正确的分析,挖掘消费模式,预测客户未来的行为,针对客户
的需求提供个性化的服务。
关键词:数据挖掘;聚类;关联规则
中图分类号:. 文献标识码:

. —
,,
: ,,—
,. ,
,,,,.,—
.—
,,
,,—
.
: ;;
一
、引言的、不完全的、有噪声的、模糊的原始数据中抽取隐
随着网络技术和信息技术的迅猛发展,企业在业含的,以前未知的,潜在有用的信息和知识的过程。
务操作、商务管理等过程中产生了大量的数据,这些数据挖掘是一门交叉性学科,它涉及人工智能、
数据背后隐藏着与企业密切相关的极其重要的知识。数据库技术、机器学习、模式识别、信息学、信息检
随着人们对信息技术利用能力的增强,对数据的索、统计学等多个领域。在对数据库技术研究的历程
应用也从低级的查询操作,提升到为企业经营管理提中,相继出现了一些相似的术语,例如数据库中的知
供决策支持。如何从海量数据中发现有用的知识,使识发现、数据融合等。
数据真正成为企业的财富,为企业的决策和发展服是年月在美国底特律召开的第届国际人工
务,这是信息时代极具挑战性的课题。数据挖掘技术智能联合会议的专题讨论会上首次提出的,由
的产生,满足了企业的迫切需求,显示出了强大的生等给出了比较完整的定义』,即“是从大量数
命力,随着研究的不断深入,有关理论和方法将日益据集中识别出有效的,新颖的,潜在有用的以及最终
完善。可理解模式的高级处理过程。”将分为九
二、数据挖掘的基本概念个阶段,即数据准备、数据选择、数据预处理、数据
数据挖掘的概念是年在美缩减、目标确定、挖掘算法确定、数据挖掘、
国计算机学会会议上首次被提出的。目前对于模式解释及评价。在处理过程中,首先需要了
数据挖掘,比较一致的看法是:数据挖掘是从大量解领域的背景知识,分析相关数据或样本,检验数据
收稿/期:——
作者简介:孙华梅一,女,博士,副教授,硕士生导师,研究方向:企业管理,数据挖掘,市场营
销,电子商务等。
基金项目:国家自然科学基金资助,项目编号:。
维普资讯
· · 商业研究/
的完整性和一致性,去除与挖掘无关的数据;然后要的结果,能较好地处理大的数据集合。
选择合适的知识发现算法完成目标,挖掘出用基于密度的方法—的
户所需要的知识;最后要对挖掘出的知识进行解释, 一个显著的特点是:它不是基于各种形式定义的距
并提供给用户并进行正确的评价。离,而是基于密度。鉴于聚类的原则是使类内的相似
随着的迅速发展,上的信息以惊人度尽可能地大,类间的相似度尽可能地小,那么从密
的速度在增长。上的信息资源具有海量、分布、度的角度