《数据挖掘论文-数据挖掘技术：企业网络营销的助推器》.doc

数据挖掘论文-数据挖掘技术:企业网络营销的助推器       数据挖掘是一门交叉学科,能从数据中挖掘知识,提供决策支持。网络营销是适应网络经济时代的网络虚拟市场的新营销理论,数据挖掘技术同样能在网络营销中得到广泛的应用,成为网络营销的助推器,为企业带来效益。       计算机网络与数据库技术的发展和广泛应用,信息日益成为企业的一种重要资源,人们利用信息技术生产和搜集数据的能力大幅度提高,在这些数据背后隐藏着极为重要的商业知识,但是这些商业知识是隐含的、事先未知的。面对“人们被数据淹没,人们却饥饿于知识”的挑战,数据挖掘技术应运而生,越来越显示出其强大的生命力。       1数据挖掘技术数据挖掘(DataMining)就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中,提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。还有很多和这一术语相近的术语,如从数据库中发现知识、数据分析、数据融合以及决策支持等。数据挖掘是一门交叉学科,它把人们对数据的应用从低层次的简单查询,提升到从数据中挖掘知识,提供决策支持。常用的数据挖掘技术主要有以下几种:       ,主要由“神经元”的互联,或按层组织的节点构成,通常由输入层、中间层和输出层三个层次组成,在每个神经元求得输入值后,再汇总计算输入值;由过滤机制比较输入值,确定网络的输出值。       ,其中每个内部节点表示在一个属性上的测试,每个分枝代表1个测试输出,而每个树叶点代表类或类分布。树的最顶层节点是根节点。目前,在数据挖掘中使用的决策树方法有多种,典型的在国际上影响较大的决策树方法是Quinlan研制的ID3算法。       ,是自然遗传学与计算机科学相互结合渗透的计算方法。遗传分析应用搜索技术,先找出两个合适的父样本,通过“交叉”“变异”等带有生物遗传特点的操作产生下一代样本,对子样本反复“交叉”“变异”操作直到子样本收敛为此,再找另外两个合适的父样本重复上述过程,就能得到下一代的样本集。由此得到当前样本集较可能的发展方向。       “接近”的对象具有相似的预测值。如果知道其中一个对象的预测值后,可以预测其最近的邻居对象。       “如果条件怎么样、怎么样,那么结果或情况就怎么样”,对给定的一组项目和一个记录集合,通过分析记录集合,推导出项目间的相关性。       ,它是不需要预定义知识而直接发现一些有意义的结构与模式。可采用拓扑结构分析、空间缓冲区及距离分析、覆盖分析等方法,旨在发现目标在空间上的相连、相邻和共生等关联关系。       ,它能够帮助人们进行快速直观地分析数据。利用可视化方法,很容易找到数据之间可能存在的模式、关系和异常情况等。       2数据挖掘技术在营销中应用的理论假设随着数据量的急剧增长,现在的用户很难再像以前那样,自己根据数据的分布找出规律,并根据此规律进行