數據挖掘技術在企業經營中的應用研究

張原 龔皓

【摘要】隨著客戶需求的不斷變化，對企業的服務提出了更高的要求。而在企業的經營活動中，每天會產生龐大的數據，如果不做好數據的存儲和管理工作，數據對企業的價值就沒有發揮出來，現階段仍有企業部門之間信息不通暢，不能實時共享，并且沒有將數據轉化為大量的對決策有用的信息，在當前的市場環境下必然會導致在競爭中被淘汰。而數據挖掘技術正是提取有價值的信息，以此給企業決策提供更精準的數據支持。將數據挖掘技術運用到企業經營中去，能夠大大提高企業的競爭力。

【關鍵詞】數據挖掘? 實時共享

一、數據挖掘的概述

從各種媒體表示的信息中，根據不同的需求獲得知識，主要是向使用者屏蔽原始數據的繁瑣細節，從原始數據中提煉出有意義的，簡潔的知識，直接向使用者報告基于數據庫的知識。數據挖掘，可認為是觀察數據中模式或模型的抽取，這是對數據挖掘的一般解釋。

（一）技術角度

數據挖掘主要就是指： 從海量、不完全、有噪聲、模糊以及隨機的數據中，提取出隱含的具備使用和研究價值數據的過程。因此，從數據本身來考慮，數據挖掘通常需要有信息收集、數據集成、數據規約、數據清理、數據變換、數據挖掘實施過程、模式評估和知識表示8個步驟。數據挖掘過程是一個反復循環的過程，每一個步驟如果沒有達到預期目標，都需要回到前面的步驟，重新調整并執行。不是每件數據挖掘的工作都需要這里列出的每一步，例如在某個工作中不存在多個數據源的時候，數據集成步驟便可以省略。

（二）商業角度

由于數據挖掘技術在故在企業經營方面得到了較為廣泛的應用和高度的認可。從企業經營的角度看，數據挖掘技術的最大特點就是能夠從龐大的商業數據庫中有效地提取有價值的信息，并對其進行轉換、分析和模型化處理，確保給企業的決策提供有效支持。此外，從另一個角度來看，數據挖掘還是一種深層次的數據分析方法，通過對大數據的分析，就能獲得有利于商業決策，提高企業競爭力的信息。

二、企業經營中數據挖掘技術的應用現狀

數據挖掘技術在企業經營中的應用變得越來越廣泛，給企業帶來的經濟價值也越來越突出。然而，數據挖掘技術在企業服務中的實際應用還暴露出許多實質性的問題，需要探究。

（1） 企業管理者過多地依賴技術的使用，對于所挖掘出來的信息，沒有通過深入分析，就將其運用到企業的實際管理中去，數據對決策的可靠性有待深思。

（2） 數據挖掘技術中，模型的構建與實際需求存在偏差，直接影響企業的正確決策。

三、數據挖掘技術在企業經營中的應用

（一）市場預測

信息爆炸時代，國內外企業均面臨著巨大的挑戰，企業想要立于不敗之地，就必須及時對本行業作出正確、科學的市場預測，從而制定相應的營銷計劃，如何從大量歷史數據進行分析，從中提取有用信息，為企業提供有價值的決策依據，是一個十分重要的問題。數據挖掘正是運用AI、機器學習、統計學等技術，從大型數據庫中提取隱藏的預測性信息、發掘數據間潛在規律，為企業作出科學預測提供參考意見。

（二）市場營銷

在市場營銷領域，企業生產和銷售模式逐漸從傳統方式向基于訂單生產和基于客戶營銷發展，在營銷策略制定中，為了能盡快從業務累積的海量數據中及時獲取有價值的信息，準確把握市場走向，提高企業市場競爭力，獲取利益最大化，采用數據挖掘技術，將會起到事半功倍的效果。在市場營銷中，采用數據挖掘是營銷發展到一定階段的迫切需求，是現代營銷在信息時代的必然產物，它有助于提高企業的營銷效率，降低營銷成本，數據挖掘技術在市場營銷方面的應用主要表現在： 對消費者過往消費記錄的收集、行為的分析以及處理，以此能更好地幫助企業了解不同消費者的消費需求，確保提供更加具有針對性和個性化的營銷方案。

（三）客戶關系管理

客戶關系管理的一般過程，客戶接觸、收集客戶信息、生成客戶數據庫、統計分析和數據挖掘、客戶挖掘、客戶管理，隨著過程中客戶信息的絕對容量的急劇增大，企業與客戶的相互作用日益復雜，數據挖掘被推到了客戶關系管理的最前端。利用在傳統的數據庫技術基礎上發展起來的數據挖掘等先進的智能化信息技術，利用神經網絡等分析技術，挖掘出潛在的有用信息，用于企業輔助決策。其目的是： 保持老客戶，開發新客戶，可能的基礎下挽回流失客戶，發掘并牢牢地把握住能給企業帶來最大價值的客戶群同時不斷提高客戶的整體價值。因此，從客戶關系管理的角度看， 數據挖掘技術的使用就是給企業提供更有價值的客戶信息，為實現客戶滿意進而實現客戶忠誠奠定基礎。

四、結語

社會、科學和工程、醫學以及日常生活的幾乎所有其他方面，可用數據量的爆炸性增長是我們社會的計算機化和強大的數據收集和存儲工具的快速發展的結果，全球范圍內的企業會產生龐大的數據集，包括公司簡介、產品描述、促銷活動、銷售記錄、股票交易記錄以及客戶反饋，例如像沃爾瑪這樣的大型商店，每周在華盛頓的數千家分店里處理數億筆交易，從遙感、過程測量、科學實驗、系統性能、工程觀測和環境監測等方面產生大量pb級數據。不斷地將數據挖掘技術運用到企業運營中去，對促進企業的可持續穩定發展具有至關重要的意義。

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