数据挖掘在商务中的核心价值与关键技术应用

数据挖掘

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在西安交通大学计算机专业的数据挖掘作业中，学生被要求深入探讨数据挖掘在商务环境中的关键作用。数据挖掘不仅限于基础的数据查询和统计分析，而是商务智能不可或缺的部分。它帮助企业在复杂的信息海洋中提取有价值的知识，以支持决策制定。首先，数据挖掘对于商务成功至关重要，它能够提供关于顾客行为、市场趋势、供应链管理以及竞争情报的深入洞察。例如，企业可以通过数据挖掘发现顾客群体之间的关联规则，如顾客购买计算机的同时可能也会购买软件，这种关联规则有助于个性化营销和库存管理。序列模式分析则揭示了消费者的购物习惯，如顾客可能先购买手机后购买配件，这对优化产品推荐和销售策略有显著影响。分类技术在商务中用于建立预测模型，比如决策树可以根据消费者的年龄和收入水平对客户进行细分，帮助企业定制精准的市场策略。聚类分析则能帮助企业识别不同类型的消费者群体，如针对不同的购物兴趣或行为特征进行分组，这有助于制定针对性的服务和促销活动。孤立点分析在欺诈检测中发挥重要作用，通过对异常交易行为的识别，可以有效预防信用卡欺诈。在大数据时代，数据挖掘面临的挑战包括如何处理海量数据的可扩展性和高维性问题。随着数据规模的爆炸性增长，算法需要具备高效处理大规模数据的能力，并且能够在高维度数据中挖掘出有价值的信息。数据挖掘不仅仅是简单的查询和分析，它是一种强大的商业智能工具，通过深入挖掘数据中的潜在规律和模式，为企业提供竞争优势，驱动业务增长和创新。在现代商业环境中，理解和掌握数据挖掘技术已经成为企业竞争力提升的重要手段。

数据挖掘概念与技术

班级：计算机 16 姓名：李佳学号：2110505129

1.给出一个例子，其中数据挖掘对于商务的成功是至关重要的。该商务需要

什么数据挖掘功能？它们能够由数据查询处理或简单的统计分析来实现吗？

解：对于商务而言，较好地理解它的诸如顾客、市场、供应和资源以及竞

争对手等商务背景是至关重要的。商务智能技术提供商务运作的历史、现状和

预测视图。没有数据挖掘，许多工商企业都不能进行有效的市场分析，比较类

似产品的顾客反馈，发现其竞争对手的优势和缺点，留住具有高价值的顾客，

做出聪明的商务决策。

数据挖掘是商务智能的核心。商务智能的联机分析处理工具依赖于数据仓

库和多位数据挖掘。分类和预测技术黑丝商务智能预测分析的核心，在分析市

场、供应和销售方面存在很多应用。此外，在客户关系管理方面，聚类起主要

作用，它根据顾客的相似性把顾客分组。使用特征挖掘技术，可以更好地理解

每组顾客的特征，并开发性质的顾客奖励计划。

这些功能不能由简单的数据查询处理或简单的统计分析来实现。

2.使用你熟悉的生活中的数据库，给出关联规则挖掘、序列模式分析、分类、

聚类、孤立点分析等数据挖掘功能的例子。

解：

关联规则挖掘：作为市场部经理，想知道哪些商品经常一块被购买，则

从数据库中挖掘出来的规则例子为：

buy（X，“ computer”）buy（X，“ software”）[support=1%,confidence=50%],X

代表顾客。则可知如果一位顾客购买计算机则购买软件的可能性是 50%，所有

事务中的 1%显示计算机与软件一起被购买。

序列模式分析：顾客购物时，倾向于先购买手机，再购买内存卡这样的模

式就是一个序列模式。

分类：找出描述和区分数据类或概念的模型，以便使用模型预测类标号未

知对象的类标号。例如决策树的使用，根据人群的收入，年龄从而划分出等级。

聚类：聚类分析的数据对象不考虑已知的类标号。例如超市里的顾客，识

别顾客的同类子群，可以明显看出特定的购物目标群。

孤立点：通过检测一个账号的正常付费与数额巨大的付款相比，可以发现

信用卡的欺骗使用。

3.与挖掘少量数据相比，挖掘海量数据的挑战有哪些？

解：（1）可伸缩：由于数据产生和收集技术的进步，数吉字节、数太字节

甚至数拍字节的数据集越来越普遍。如果数据挖掘算法要处理这些海量数据集，

则算法必须是可伸缩的。

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