数据挖掘技术在企业决策中的应用

【前言】数据挖掘技术在企业决策中的应用由文秘帮小编整理而成，但愿对你的学习工作带来帮助。2 数据挖掘概述 数据挖掘是一种决策支持过程,是一类深层次的数据分析方法。它主要基于AI、机器学习、统计学等技术,高度自动化地分析企业原有的数据,作出归纳性地推理,从中挖掘出潜在的模式,预测客户行为,帮助企业的决策者调整市场策略,减少风险,做出正确的决策。数据...

[摘 要]近十几年来,人们利用信息技术生产和搜集数据的能力大幅度提高,千万万个数据库被用于商业管理、政府办公、科学研究和工程开发等等,这一势头仍将持续发展下去。海量数据的利用成为当前数据处理的关键问题。数据挖掘就是在此时应运而生的,如何跟充分的利用企业积累的大量数据,如何让他们发挥跟大的作用,成了企业生存和发展的关键之关键。

[关键词]数据挖掘 企业 应用

[中图分类号]TP[文献标识码]A[文章编号]1007-9416(2010)02-0079-02

1 前言

数据挖掘能帮助企业减少不必要投资的同时提高资金回报。数据挖掘给企业带来的潜在的投资回报几乎是无止境的。世界范围内具有创新性的公司都开始采用数据挖掘技术来判断哪些是他们的最有价值客户、重新制定他们的产品推广策略,以用最小的花费得到最好的销售。

2 数据挖掘概述

数据挖掘是一种决策支持过程,是一类深层次的数据分析方法。它主要基于AI、机器学习、统计学等技术,高度自动化地分析企业原有的数据,作出归纳性地推理,从中挖掘出潜在的模式,预测客户行为,帮助企业的决策者调整市场策略,减少风险,做出正确的决策。数据挖掘的商业应用可以描述为:按企业既定业务目标,对大量的企业数据进行探索和分析,揭示隐藏的、未知的或验证已知的规律性,并进一步将其模型化的先进有效的方法。数据挖掘是一个利用各种分析工具在海量数据中发现模型和数据间关系的过程,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(Knowledge Discovery in Database, KDD),是从大量数据中提取出可信、新颖、有效并能被人理解的信息的高级处理过程。

2.1 数据挖掘是在数据库技术、人工智能技术、概率与数理统计的基础上发展起来的一种的技术。

2.1.1 数据库技术

SQL统治数据库查询语言标准三十多年这一事实本身就与现在 IT 发展的节拍不符,难道我们“只会查询”吗?所以就有很多专家纷纷转向数据仓库与数据挖掘技术,从数据查询转向数据挖掘、从数据演绎转向数据归纳。传统的数据库系统的体系结构也过于瘦少,只有不协调的两层,这样的结构就造成了只有程序员能编程,老板只能求助于这些“专家”。

2.1.2 人工智能技术

人工智能技术的三大难题:“知识获取、知识表示、缺乏常识”直接制约了它在现实技术市场上的作为。而在与数据仓库技术的结合上,它可以发挥重要作用,这使得它转向数据挖掘技术。

2.1.3 概率与数理统计

数理统计技术是应用数学中最重要、最活跃的学科。但在与数据库技术的结合上作为有限,这从 SQL 中那可怜的几条汇总函数便可看出。随着数据挖掘对查询、归纳对演绎需求的进化,概率与数理统计将获得新的生命力。

2.2 数据挖掘中最常用的技术:

2.2.1 工神经网络(Artificial Neural Networks)

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在神经网络权值的逐步计算上,为的是防止训练过度和控制训练的速度,如图1所示:

2.2.2 决策树 (Decision Tree)

决策树方法是利用信息论中的互信息(信息增益)寻找数据库中具有最大信息量的属性字段,建立决策树的一个节点,再根据概述性字段的不同取值建立树的分支;在每个分支子集中重复建立树的下层节点和分支过程。决策树的基本组成部分:决策节点、分支和叶子。比如,在贷款申请中,要对申请的风险大小做出判断,为了解决这个问题而建立的一棵决策树,如图2所示:

2.2.3 临近搜索方法(Nearest Neighbor Method)

临近搜索方法将数据集合中每一个记录进行分类的方法。

2.2.4 规则推理(Rule Induction)

从统计意义上对数据中的“如果-那么”规则进行寻找和推导。

2.3 数据挖掘步骤

数据挖掘的数据分析过程可以分为三个步骤:

2.3.1 确定业务对象

清晰地定义出业务问题,认清数据挖掘的目的是数据挖掘的重要一步,挖掘的最后结构是不可预测的,但要探索的问题应是有预见的,为了数据挖掘而数据挖掘则带有盲目性,是不会成功的。

2.3.2 数据准备(Data Preparation)

本阶段又可进一步细分为两步:数据集成、数据选择和预分析。

(1)集成(Integration)。在这一步中,将从操作型环境中提取并集成数据,解决语义二义问题,消除脏数据等等。很明显,数据集成的目的和所利用的技术与数据仓库的数据集成完全一致,都是为了建立统一的数据视图。数据挖掘不一定需要建立在数据仓库的基础上,但如果数据挖掘与数据仓库能协同工作,则必将大大地提高数据挖掘的工作效率。

(2)数据选择和预分析(Data Selection and Pre-Analysis)。这一步将负责缩小数据范围,提高数据挖掘的质量,前面提到的验证型工具长于对数据的细致,深入地观察和表述,在这一步中可以发挥相当的作用。

2.3.3 挖掘(Mining)

数据挖掘(Data Mining processor)综合利用前面提到的四种数据挖掘方法分析数据库中的数据。

2.3.4 表述(Presentation)

与验证型工具一样,数据挖掘将获取的信息以便于用户理解和观察的方式反映给用户,这时可以利用可视化工具。由于用户要求的不同,DM分析的数据的范围会有所不同,这样DM系统会得出不同的结论。这些基于不同数据集合的分析结果除了通过可视化工具提供给用户外还可以存储在知识库中,供日后进一步分析和比较。

2.3.5 评价(Assess)

如果分析人员对分析结果不满意,可以递归的执行上述三个过程,直到满意为止。

3 数据挖掘在企业决策过程中的作用

3.1 数据挖掘的功能

数据挖掘(Data Mining)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。数据挖掘就是对海量数据进行精加工。严格地说,数据挖掘是一种技术,从大量的数据中抽取出潜在的、不为人知的有价值信息、模式和趋势,然后以易于理解的可视化形式表达出来,其目的是为了提高市场决策能力、检测异常模式、控制可预见风险、在经验模型基础上预言未来趋势等。数据挖掘技术在商业领域已经不是一个新名词,最早成功应用于高投入、高风险、高回报的金融领域,正在不断向电信、保险、零售等客户资源信息密集的行业拓展。美国财富杂志500强之一的第一数据公司(First Data Corp.)就在为第一国家银行(First National Bank)、美国在线交易(Ameritrade holding Co.)、奥马哈保险公司(Mutual of Omaha Co.)等著名的金融证券和保险公司提供数据挖掘的产品服务,这些企业在风险控制、挖掘客户、降低成本方面的年收益数以亿计。

3.2 在企业决策过程中利用数据挖掘的作用

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目前,商业数据挖掘的应用重点集中在对企业内部信息资源的加工处理,指导企业运营的战术策略的实施。具体地说,就是在以客户需求为价值源泉、进销存为价值链的各环节进行数据增值分析,并将分析结果迅速向链条的上一环节传递,调整链条上游的执行达到改善下游环节执行结果的目的,最终形成以客户终端需求为导向的价值增值。

部分企业资源计划软件中集成了对计划、生产、产品销售进行数据挖掘的模块,能够提供商业智能的分析结果;另外,客户需求的价值链终端是另一个数据挖掘技术应用的重点,客户关系管理的目的就是创造、挽留客户并不断升级对客户的服务,以保证企业利润的持续增长。“以客户为中心”的数据挖掘内容涵盖了客户需求分析、客户忠诚度分析、客户等级评估分析等三部分,有些还包括产品销售。

客户需求分析包括:消费习惯、消费频度、产品类型、服务方式、交易历史记录、需求变化趋势等因素分析。

客户忠诚度分析包括:客户服务持续时间、交易总数、客户满意程度、客户地理位置分布、客户消费心理等因素分析。

客户等级评估分析包括:客户消费规模、消费行为、客户履约情况、客户信用度等因素分析。

产品销售分析包括:区域市场、渠道市场、季节销售等因素分析。

然而,数据挖掘不仅仅用于客户关系管理,ERP更不能够完全覆盖数据挖掘的整个内涵。企业数据挖掘的内容不仅包括企业的内部信息资源,更包括大量的企业外部信息资源。商业数据挖掘的下一个应用热点将建立在两类信息资源充分整合的基础上。

相对于内部信息资源而言,企业外部的宏观政策环境、市场需求动向和竞争对手情报等信息资源左右着企业战略决策与宏观发展规划,也直接决定企业市场战术策略的实施,所以对信息资源的整合利用以及竞争情报分析将成为企业级数据挖掘应用的重点。

以IBM为例,为了导正企业战略决策方向,IBM于1993年提出三项竞争策略:立即加强对竞争对手的研究、建立一个协调统一的竞争情报运行机制以及将可操作的竞争情报运用于公司战略、市场计划及销售策略。其新的竞争策略通过研究市场格局和竞争对手的状况、合理定位并改善自身的产品和服务两个途径有效地提升了企业核心竞争力,采用的竞争情报运行机制及竞争情报规划能够把全公司的竞争情报力量集中于主要的竞争对手和主要威胁,不断地优化现有的情报资源。

随着企业市场竞争的日益加剧,企业竞争情报已经不限于原有意义上的数据采集、整理、分类、的概念,“在线”需求逐步超越“离线”需求,“受动式服务”正为“主动式、自助式”服务所取代,数据挖掘技术已经成为“信息分析”这个企业竞争情报系统中核心模块的技术支撑。“数据在线服务”和“竞争情报个性化服务”将成为企业级数据挖掘应用的新热点需求,也将成为知识经济下新兴的数据服务模式。

4 结语

数据挖掘的核心技术是人工智能、机器学习、统计学等,但一个DM系统不是多项技术的简单组合,而是一个完整的整体,它还需要其他辅助技术的支持,才能完成数据采集、预处理、数据分析、结果表述这一系列任务,最后将分析结果呈现在用户面前。

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