数据挖掘技术在企业经营中的应用研究

张原 龚皓

【摘要】随着客户需求的不断变化，对企业的服务提出了更高的要求。而在企业的经营活动中，每天会产生庞大的数据，如果不做好数据的存储和管理工作，数据对企业的价值就没有发挥出来，现阶段仍有企业部门之间信息不通畅，不能实时共享，并且没有将数据转化为大量的对决策有用的信息，在当前的市场环境下必然会导致在竞争中被淘汰。而数据挖掘技术正是提取有价值的信息，以此给企业决策提供更精准的数据支持。将数据挖掘技术运用到企业经营中去，能够大大提高企业的竞争力。

【关键词】数据挖掘  实时共享

一、数据挖掘的概述

从各种媒体表示的信息中，根据不同的需求获得知识，主要是向使用者屏蔽原始数据的繁琐细节，从原始数据中提炼出有意义的，简洁的知识，直接向使用者报告基于数据库的知识。数据挖掘，可认为是观察数据中模式或模型的抽取，这是对数据挖掘的一般解释。

（一）技术角度

数据挖掘主要就是指： 从海量、不完全、有噪声、模糊以及随机的数据中，提取出隐含的具备使用和研究价值数据的过程。因此，从数据本身来考虑，数据挖掘通常需要有信息收集、数据集成、数据规约、数据清理、数据变换、数据挖掘实施过程、模式评估和知识表示8个步骤。数据挖掘过程是一个反复循环的过程，每一个步骤如果没有达到预期目标，都需要回到前面的步骤，重新调整并执行。不是每件数据挖掘的工作都需要这里列出的每一步，例如在某个工作中不存在多个数据源的时候，数据集成步骤便可以省略。

（二）商业角度

由于数据挖掘技术在故在企业经营方面得到了较为广泛的应用和高度的认可。从企业经营的角度看，数据挖掘技术的最大特点就是能够从庞大的商业数据库中有效地提取有价值的信息，并对其进行转换、分析和模型化处理，确保给企业的决策提供有效支持。此外，从另一个角度来看，数据挖掘还是一种深层次的数据分析方法，通过对大数据的分析，就能获得有利于商业决策，提高企业竞争力的信息。

二、企业经营中数据挖掘技术的应用现状

数据挖掘技术在企业经营中的应用变得越来越广泛，给企业带来的经济价值也越来越突出。然而，数据挖掘技术在企业服务中的实际应用还暴露出许多实质性的问题，需要探究。

（1） 企业管理者过多地依赖技术的使用，对于所挖掘出来的信息，没有通过深入分析，就将其运用到企业的实际管理中去，数据对决策的可靠性有待深思。

（2） 数据挖掘技术中，模型的构建与实际需求存在偏差，直接影响企业的正确决策。

三、数据挖掘技术在企业经营中的应用

（一）市场预测

信息爆炸时代，国内外企业均面临着巨大的挑戰，企业想要立于不败之地，就必须及时对本行业作出正确、科学的市场预测，从而制定相应的营销计划，如何从大量历史数据进行分析，从中提取有用信息，为企业提供有价值的决策依据，是一个十分重要的问题。数据挖掘正是运用AI、机器学习、统计学等技术，从大型数据库中提取隐藏的预测性信息、发掘数据间潜在规律，为企业作出科学预测提供参考意见。

（二）市场营销

在市场营销领域，企业生产和销售模式逐渐从传统方式向基于订单生产和基于客户营销发展，在营销策略制定中，为了能尽快从业务累积的海量数据中及时获取有价值的信息，准确把握市场走向，提高企业市场竞争力，获取利益最大化，采用数据挖掘技术，将会起到事半功倍的效果。在市场营销中，采用数据挖掘是营销发展到一定阶段的迫切需求，是现代营销在信息时代的必然产物，它有助于提高企业的营销效率，降低营销成本，数据挖掘技术在市场营销方面的应用主要表现在： 对消费者过往消费记录的收集、行为的分析以及处理，以此能更好地帮助企业了解不同消费者的消费需求，确保提供更加具有针对性和个性化的营销方案。

（三）客户关系管理

客户关系管理的一般过程，客户接触、收集客户信息、生成客户数据库、统计分析和数据挖掘、客户挖掘、客户管理，随着过程中客户信息的绝对容量的急剧增大，企业与客户的相互作用日益复杂，数据挖掘被推到了客户关系管理的最前端。利用在传统的数据库技术基础上发展起来的数据挖掘等先进的智能化信息技术，利用神经网络等分析技术，挖掘出潜在的有用信息，用于企业辅助决策。其目的是： 保持老客户，开发新客户，可能的基础下挽回流失客户，发掘并牢牢地把握住能给企业带来最大价值的客户群同时不断提高客户的整体价值。因此，从客户关系管理的角度看， 数据挖掘技术的使用就是给企业提供更有价值的客户信息，为实现客户满意进而实现客户忠诚奠定基础。

四、结语

社会、科学和工程、医学以及日常生活的几乎所有其他方面，可用数据量的爆炸性增长是我们社会的计算机化和强大的数据收集和存储工具的快速发展的结果，全球范围内的企业会产生庞大的数据集，包括公司简介、产品描述、促销活动、销售记录、股票交易记录以及客户反馈，例如像沃尔玛这样的大型商店，每周在华盛顿的数千家分店里处理数亿笔交易，从遥感、过程测量、科学实验、系统性能、工程观测和环境监测等方面产生大量pb级数据。不断地将数据挖掘技术运用到企业运营中去，对促进企业的可持续稳定发展具有至关重要的意义。

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