浅析电子政务与数据挖掘

【摘 要】随着通信、互联网技术和计算机技术的发展，电子政务越来越受到人们的关注。本文介绍了电子政务中的数据挖掘的方法和流程，并对数据挖掘在电子政务中的应用进行了探讨。

【关键词】电子政务 数据挖掘 决策支持

【中图分类号】TP311 【文献标识码】A 【文章编号】1006－9682（2011）01－0085－02

【Abstract】With the development of communication、Internet & computer technology, people pay more and more attention to E－government. This paper introduces the methods and process of data mining in E－government are summarized. Finally the applications of knowledge discovered from E－government databases to decision－making support are discussed.

【Key words】E－government Data mining DSS

一、引 言

在当前网络化、信息化、全球经济一体化的趋势中，政府信息化作为国家信息化的基础，直接影响国家的竞争力和社会经济发展进程。政府利用信息技术生产和搜集数据的能力大幅度提高，成千上万的数据库被各级政府部门开发建设起来，数据呈指数级增长，而且数据类型也日趋复杂化。我们一方面制造了海量的数据，但这些数据并没有得到很好的利用，大量的数据被描述为“数据丰富，但信息贫乏”；另一方面，传统的手段已不能分析处理这些大量复杂的数据，数据的丰富带来了对强有力的数据分析工具的需求。这两方面的原因直接导致重要的决定常常不是基于数据库中信息丰富的数据，而是基于决策者的直觉，因为决策者缺乏从海量数据中提取有价值知识的工具。数据和信息之间的鸿沟要求政府使用数据挖掘工具，将数据坟墓转变为政府能够利用的知识“金块”。

二、电子政务

电子政务，目前有很多种说法。例如：电子政府、网络政府、政府信息化管理等。真正的电子政务绝不是简单的“政府上网工程”，更不是为数不多的网页型网站系统。电子政务是指政府机构在其管理和服务职能中运用现代信息技术和通信技术，在网络上实现政府组织结构和工作流程在的重组优化，超越时间、空间和部门分隔的制约，建成一个精简、高效、廉洁、公平的政府。

电子政务建设的主要目的是促进政府信息资源的开发利用和共享，提高行政效率和决策水平，改善公共服务的质量和增加服务内容，增加办事执法的透明度，加强政府有效监管，建立政府与人民直接沟通的渠道，全方位地向社会提供优质、规范、透明的管理和服务，是政府管理手段的变革。

三、数据挖掘

数据挖掘（Data Mining）是一门交叉性学科，已经并且将继续与人工智能、机器学习、模式识别、数据库、数理统计、专家系统知识获取、数据可视化以及高性能计算等领域的交叉研究相联系，以数据库为研究对象，形成的数据挖掘的方法和技术。数据挖掘与传统的数据分析（如查询、报表、联机应用分析）的本质区别是数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识。数据挖掘所得到的信息应具有先未知、有效和可实用三个特征。对于数据挖掘一个比较公认的定义是W. J. Frawley, G. Piatetsky Shapiro等人提出的：数据挖掘就是从大型数据库的数据中提取人们感兴趣的知识，这些知识是隐含的、事先未知的、潜在有用的信息，提取的知识可表示为概念、规则、规律、模式等形式。数据挖掘就是要发现那些不能靠直觉发现的信息或知识，甚至是违背直觉的信息或知识，挖掘出的信息越是出乎意料，就可能越有价值。简单的说，数据挖掘就是从大量数据中提取或“挖掘”知识的过程。挖掘出来的知识可以被用于信息管理、查询优化、决策支持和过程控制等，还可以用于数据自身的维护。因此，数据挖掘把政府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，提供给政府做决策时使用。

四、电子政务中数据挖掘的流程

电子政务中数据挖掘的流程概括起来可以分为以下四个步骤：

1．确定政务对象

清晰地定义出电子政务所关心的问题，认清数据挖掘的目的是电子政务中数据挖掘重要的一步。挖掘的最后结构是不可预测的，但电子政务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，且挖掘出来的数据对政务的执行不会有用，是不成功的数据挖掘。

2．数据准备

数据准备是为电子政务数据挖掘提供挖掘对象的阶段。它包括搜索所有与政务对象有关的数据信息，并从中选择出适用于电子政务数据挖掘应用的数据。然后近一步研究所选数据的质量，为进一步的分析做准备。在数据准备阶段还应该确定将要进行的挖掘操作的类型，然后将数据转换成一个分析模型。这个分析模型是针对挖掘算法建立的，建立一个真正适合挖掘算法的分析模型是在电子政务运用数据挖掘成功的关键。通过数据准备工作，可以为数据挖掘提供干净、准确、简化的数据，减少挖掘算法的数据处理量，提高挖掘效率，提升知识发现的起点和准确度。

3．挖掘操作

挖掘操作是数据挖掘系统的核心，通过数据挖掘引擎对所得到的经过转换的数据进行挖掘，从中发现政务所需知识，在挖掘操作中，使数据聚焦在政府感兴趣的相关政务知识上。

4．结果分析

挖掘结果的分析是数据的最后一个阶段，对挖掘出的结果，即普遍模式进行确认或者解释。在这个阶段可以将挖掘出的模式模拟实际的行为，通过对比分析来评估挖掘结果的有效性。对于挖掘出来的模式和规则，相关决策者也许未必能理解。因此，可以借助可视化技术对挖掘结果进行表示。比如，可以利用图形用户界面，它是实现用户和数据挖掘系统之间的通信渠道，也是实现数据挖掘可视化的工具。图形用户界面允许用户与系统交互，指定挖掘任务，提供信息帮助挖掘，根据数据挖掘的中间结果进行探索式数据挖掘等。最后将数据挖掘所得到的结果反馈给相关专家、政务用户进行评价，根据需要对知识发现过程中的某些处理阶段进行优化，直到满足政务用户的要求。

五、数据挖掘在电子政务中的作用

电子政务位于世界各国积极倡导的“信息高速公路”五个领域（电子政务、电子商务、远程教育、远程医疗、电子娱乐）之首，说明政府信息化是社会信息化的基础。将数据挖掘技术引入电子政务中，可以大大提高政府信息化水平，促进整个社会的信息化。具体而言，数据挖掘在电子政务中的作用主要表现在以下几个方面：①利用数据挖掘可以提高政府在应对社会突发事件、自然灾害等各类发生突然、危害极大的重大事件时的预防、响应、处理等综合能力。②数据挖掘可以有效改善政府形象、拉近与社会公众的距离。数据挖掘能为公务员、管理者、决策者和社会公众提供关于政府部门及其业务状况的有用信息，从而增加整个信息链的一致性。③数据挖掘有利于监督公务员办事流程，有利于提高公务员素质。④数据挖掘可以充分利用日常业务过程中搜集的大量定量资料，并将它们转化为信息和知识来提高管理和决策的质量和效率，使社会公众提出的要求都能有较满意的结果。

政府部门是一个国家最重要的信息机构。在电子政务系统中，最为引人注目的是庞大数据在政府决策上的影响力。而政府数据资源的开发利用也有助于打破各级政府部门对信息的垄断和封闭，推动政务公开的实施，使政务数据资源发挥巨大的社会效益和经济效益。随着分析决策难度的增强，人们对决策分析工作的智能化、自动化要求越来越高，数据挖掘将成为实现政府决策支持的核心技术，以数据挖掘为依托的政府决策支持系统将发挥重要作用。

参考文献

1 李幸丽、杜培军、张华鹏.电子政务中的数据挖掘及其应用［J］.科技资讯，2006（6）

2 苏新宁.数据仓库和数据挖掘［M］.北京：清华大学出版社，2006

3 李云辉、柳炳祥、章义来等.基于数据挖掘的电子政务数据分析系统［J］.福建电脑，2005（1）：36～37

4 王光宏、蒋 平.数据挖掘综述［J］.同济大学学报，2004（2）

5 米平治.试论我国电子政务的价值取向［J］.中国行政管理，2004（2）

6 孙正兴、戚 鲁.电子政务原理与技术［M］.北京：人民邮电出版社，2003.4

7 王浣尘.信息技术与电子政务［M］.北京：北方交通大学出版社，2003.1