在现实的学习、工作中，许多人都写过论文吧，通过论文写作可以培养我们独立思考和创新的能力。你知道论文怎样写才规范吗？分享了10篇数据挖掘论文，希望对于您更好的写作数据挖掘论文有一定的参考作用。
数据挖掘论文 篇一
摘 要：高度开放的中国金融市场，特别是中国银行业市场受到日趋激烈的国外银行冲击和挑战，大多数银行企业都在构建以客户为中心的客户关系管理体系，这一经营体系理念的构建，不仅仅能提高企业的知名度和顾客的满意度，而且能提高企业的经济效益。但是，随着网络技
关键词：客户关系管理毕业论文
高度开放的中国金融市场，特别是中国银行业市场受到日趋激烈的国外银行冲击和挑战，大多数银行企业都在构建以客户为中心的客户关系管理体系，这一经营体系理念的构建，不仅仅能提高企业的知名度和顾客的满意度，而且能提高企业的经济效益。但是，随着网络技术和信息技术的发展，客户关系管理如何能结合数据挖掘技术和数据仓库技术，增强企业的核心竞争力已经成为企业亟待解决的问题。因为，企业的数据挖掘技术的运用能够解决客户的矛盾，为客户设计独立的、拥有个性化的数据产品和数据服务，能够真正意义上以客户为核心，防范企业风险，创造企业财富。
关键词：客户关系管理毕业论文
一、数据挖掘技术与客户关系管理两者的联系
随着时代的发展，银行客户关系管理的发展已经越来越依赖数据挖掘技术，而数据挖掘技术是在数据仓库技术的基础上应运而生的，两者有机的结合能够收集和处理大量的客户数据，通过数据类型与数据特征，进行整合，挖掘具有特殊意义的潜在客户和消费群体，能够观察市场变化趋势，这样的技术在国外的银行业的客户关系管理广泛使用。而作为国内的银行企业，受到国外银行业市场的大幅度冲击，显得有些捉襟见肘，面对大量的数据与快速发展的互联网金融体系的冲击，银行业缺乏数据分析和存储功能，往往造成数据的流逝，特别是在数据的智能预测与客户关系管理还处于初步阶段。我国的银行业如何能更完善的建立客户关系管理体系与数据挖掘技术相互融合，这样才能使得企业获得更强的企业核心竞争力。
二、数据挖掘技术在企业客户关系管理实行中存在的问题
现今，我国的金融业发展存在着数据数量大，数据信息混乱等问题，无法结合客户关系管理的需要，建立统一而行之有效的数据归纳，并以客户为中心实行客户关系管理。
1.客户信息不健全
在如今的银行企业，虽然已经实行实名制户籍管理制度，但由于实行的年头比较短，特别是以前的数据匮乏。重点体现在，银行的客户信息采集主要是姓名和身份证号码，而对于客户的职业、学历等相关信息一概不知，极大的影响了客户关系管理体系的构建。另外，数据还不能统一和兼容，每个系统都是独立的系统，比如：信贷系统、储蓄系统全部分离。这样存在交叉、就不能掌握出到底拥有多少客户，特别是那些需要服务的目标客户，无法享受到银行给予的高质量的优质服务。
2.数据集中带来的差异化的忧虑
以客户为中心的客户关系管理体系，是建立在客户差异化服务的基础上的，而作为银行大多数以数据集中，全部有总行分配，这样不仅不利于企业的差异化服务，给顾客提供优质得到个性化业务，同时，分行也很难对挖掘潜在客户和分析客户成分提供一手的数据，损失客户的利益，做到数据集中，往往是不明智的选择。
3.经营管理存在弊端
从组织结构上，我国的银行体系设置机构庞杂，管理人员与生产服务人员脱节现象极其普遍，管理人员不懂业务，只是一味的抓市场，而没有有效的营销手段，更别说以市场为导向，以客户为核心，建立客户关系管理体系。大多数的人完全是靠关系而非真正意义上靠能力，另外，业务流程繁琐，不利于客户享受更多的星级待遇，这与数据发掘的运用背道而驰，很难体现出客户关系管理的价值。
三、数据挖掘技术在企业的应用和实施
如何能更好的利用数据挖掘技术与客户关系管理进行合理的搭配和结合是现今我们面临的最大问题。所有我们对客户信息进行分析，利用模糊聚类分析方法对客户进行分类，通过建立个性化的信息服务体系，真正意义的提高客户的价值。
1.优化客户服务
以客户为中心提高服务质量是银行发展的根源。要利用数据挖掘技术的优势，发现信贷趋势，及时掌握客户的需求，为客户提高网上服务，网上交易，网上查询等功能，高度体现互联网的作用，动态挖掘数据，通过智能化的信贷服务，拓宽银行业务水平，保证客户的满意度。
2.利用数据挖掘技术建立多渠道客户服务系统
利用数据挖掘技术整合银行业务和营销环节为客户提供综合性的服务。采用不同的渠道实现信息共享，针对目标客户推荐银行新产品，拓宽新领域，告别传统的柜台服务体系，实行互联网与柜台体系相结合的多渠道服务媒介体系。优化客户关系管理理念，推进营销战略的执行。提高企业的美誉度。
四、数据挖掘技术是银行企业客户关系管理体系构建的基础
随着信息技术的不断发展，网络技术的快速推进，客户关系管理体系要紧跟时代潮流，紧密围绕客户为中心，利用信息优势，自动获取客户需求，打造出更多的个性化、差异化客户服务理念，使得为企业核心竞争能力得到真正意义的提高。
数据挖掘论文 篇二
1理论研究
1.1客户关系管理
客户关系管理的目标是依靠高效优质的服务吸引客户，同时通过对业务流程的全面优化和管理，控制企业运行成本。客户关系管理是一种管理理念，将企业客户视作企业发展最重要的企业资源，采用企业服务优化等手段来管理客户关系。客户关系管理并不是单纯的信息技术或者管理技术，而是一种企业生物战略，通过对企业客户的分段充足，强化客户满意的行为，优化企业可盈利性，将客户处理工作上升到企业级别，不同部门负责与客户进行交互，但是整个企业都需要向客户负责，在信息技术的支持下实现企业和客户连接环节的自动化管理。
1.2客户细分
客户细分由美国学者温德尔史密斯在20世纪50年代提出，认为客户细分是根据客户属性将客户分成集合。现代营销学中的客户细分是按照客户特征和共性将客户群分为不同等级或者子群体，寻找相同要素，对不同类别客户心理与需求急性研究和评估，从而指导进行企业服务资源的分配，是企业获得客户价值的一种理论与方法。因此我们注意到，客户细分其实是一个分类问题，但是却有着显著的特点。
1.2.1客户细分是动态的企业不断发展变化，用户数据不断积累，市场因素的变化，都会造成客户细分的变化。所以客户细分工作需要根据客户情况的变化进行动态调整，
减少错误分类，提高多次细分中至少有一次是正确分类的可能性。
1.2.2受众多因素影响
随着时间的推移，客户行为和心理会发生变化，所以不同时间的数据会反映出不同的规律，客户细分方法需要在变化过程中准确掌握客户行为的规律性。
1.2.3客户细分有不同的分类标准
一般分类问题强调准确性，客户关系管理则强调有用性，讲求在特定限制条件下实现特定目标。
1.3数据挖掘
数据挖掘就是从大型数据库数据中提取有价值的、隐含的、事前未知的潜在有用信息。数据挖掘技术不断发展，挖掘对象不再是单一数据库，已经逐渐发展到文件系统、数据集合以及数据仓库的挖掘分析。
2客户细分的数据挖掘
2.1逻辑模型
客户数据中有着若干离散客户属性和连续客户属性，每个客户属性为一个维度，客户作为空间点，全部客户都能够形成多为空间，作为客户的属性空间，假设A={A1，A2,…Am}是一组客户属性，属性可以是连续的，也可以离散型，这些属性就形成了客户m维属性空间。同时设g是一个描述客户属性的一个指标，f(g)是符合该指标的客户集合，即为概率外延，则任一确定时刻都是n个互不相交集合。在客户价值概念维度上，可分为“有价值客户”“潜在价值客户”“无价值客户”三种类型，定义RB如下：(1)显然RB是一个等价关系，经RB可分类属性空间为若干等价类，每个等价类都是一个概念类，建立客户细分，就是客户属性空间和概念空间映射关系的建立过程。
2.2客户细分数据挖掘实施
通过数据库已知概念类客户数据进行样本学习和数据挖掘，进行客户属性空间与概念空间映射的自动归纳。首先确定一组概念类已知客户集合。首先确定一个映射：p：C→L，使，如果，则。，求p(c)确定所属概念类。数据部分有客户数据存储和概念维数据构成，客户数据存储有企业全部内在属性、外在属性以及行为属性等数据，方法则主要有关联规则分析、深井网络分类、决策树、实例学习等数据挖掘方法，通过对客户数据存储数据学习算法来建立客户数据和概念维之间的映射关系。
2.3客户细分数据分析
建立客户动态行为描述模型，满足客户行为非确定性和非一致性要求，客户中心的管理体制下，客户细分影响企业战术和战略级别决策的生成，所以数据挖掘要能够弥补传统数据分析方法在可靠性方面的缺陷。
2.3.1客户外在属性
外在属性有客户地理分布、客户组织归属情况和客户产品拥有情况等。客户的组织归属是客户社会组织类型，客户产品拥有情况是客户是否拥有或者拥有哪些与其他企业或者其他企业相关产品。
2.3.2内在属性
内在属性有人口因素和心理因素等，人口因素是消费者市场细分的重要变量。相比其他变量，人口因素更加容易测量。心理因素则主要有客户爱好、性格、信用情况以及价值取向等因素。
2.3.3消费行为
消费行为属性则重点关注客户购买前对产品的了解情况，是客户细分中最客观和重要的因素。
2.4数据挖掘算法
2.4.1聚类算法
按照客户价值标记聚类结果，通过分类功能，建立客户特征模型，准确描述高价值客户的一些特有特征，使得企业在之后的市场活动中能够迅速发现并抓住类似的高价值客户，全面提高客户的整体价值水平。通常都采用中心算法进行客户的聚类分析，分析涉及的字段主要有客户的基本信息以及与客户相关业务信息，企业采用中心算法，按照企业自身的行业性质以及商务环境，选择不同的聚类分析策略，有主属性聚类分析和全属性聚类分析两类。主属性聚类分析是企业根据在企业标度变量中选择主要弧形作为聚类分析变量。通常区间标度变量选用的度量单位会对聚类分析结果产生很大影响，选择的度量单位越小，就会获得越大的可能值域，对聚类结果的影响也就越大。
2.4.2客户分析预测
行业竞争愈加激烈，新客户的获得成本越来越高，在保持原有工作价值的同时，客户的流失也受到了企业的重视。为了控制客户流失，就需要对流失客户的数据进行认真分析，找寻流失客户的根本原因，防止客户的持续流失。数据挖掘聚类功能同样能够利用在客户流失数据分析工作中，建立基于流失客户数据样本库的分类函数以及分类模式，通过模型分析客户流失因素，能够获得一个最有可能流失的客户群体，同时编制一个有针对性的挽留方案。之后对数据进行分析并利用各种数据挖掘技术和方法在多个可供选择的模型中找出最佳模型。初始阶段，模型的拟合程度可能不理想，但是随着模型的不断更换和优化，最终就有可能找出合适的模型进行数据描述并挖掘出流失数据规律。通常模拟模型都通过数据分析专业和业务专家协作完成，采用决策树、贝叶斯网络、神经网络等流失分析模型，实现客户行为的预测分析。
3结语
从工业营销中的客户细分观点出发，在数据挖掘、客户关系管理等理论基础上，采用统计学、运筹学和数据挖掘技术，对客户细分的数据挖掘方法进行了研究，建立了基于决策树的客户细分模型，是一种效率很高的管理工具。
作者：区嘉良 吕淑仪 单位：中国石化广东石油分公司
数据挖掘论文 篇三
1数据挖掘技术和过程
1.1数据挖掘技术概述
发现的是用户感兴趣的知识；发现的知识应当能够被接受、理解和运用。也就是发现全部相对的知识，是具有特定前提与条件，面向既定领域的，同时还容易被用户接受。数据挖掘属于一种新型的商业信息处理技术，其特点为抽取、转化、分析商业数据库中的大规模业务数据，从中获得有价值的商业数据。简单来说，其实数据挖掘是一种对数据进行深入分析的方法。因此，可以描述数据挖掘为：根据企业设定的工作目标，探索与分析企业大量数据，充分揭示隐藏的、未知的规律性，并且将其转变为科学的方法。数据挖掘发现的最常见知识包括：
1.1.1广义知识体现相同事物共同性质的知识，是指类别特点的概括描述知识。按照数据的微观特点对其表征的、具有普遍性的、极高概念层次的知识积极发现，是对数据的高度精炼与抽象。发现广义知识的方法与技术有很多，例如数据立方体和归约等。
1.1.2关联知识体现一个事件与其他事件之间形成的关联知识。假如两项或者更多项之间形成关联，则其中一项的属性数值就能够借助其他属性数值实行预测。
1.1.3分类知识体现相同事物共同特点的属性知识与不同事物之间差异特点知识。
1.2数据挖掘过程
1.2.1明确业务对象对业务问题清楚定义，了解数据挖掘的第一步是数据挖掘目的。挖掘结果是无法预测的，但是研究的问题是可预见的，仅为了数据挖掘而数据挖掘一般会体现出盲目性，通常也不会获得成功。基于用户特征的电子商务数据挖掘研究刘芬（惠州商贸旅游高级职业技术学校，广东惠州516025）摘要：随着互联网的出现，全球范围内电子商务正在迅速普及与发展，在这样的环境下，电子商务数据挖掘技术应运而生。电子商务数据挖掘技术是近几年来数据挖掘领域中的研究热点，基于用户特征的电子商务数据挖掘技术研究将会解决大量现实问题，为企业确定目标市场、完善决策、获得最大竞争优势，其应用前景广阔，促使电子商务企业更具有竞争力。主要分析了电子商务内容、数据挖掘技术和过程、用户细分理论，以及基于用户特征的电子商务数据挖掘。
1.2.2数据准备第一选择数据：是按照用户的挖掘目标，对全部业务内外部数据信息积极搜索，从数据源中获取和挖掘有关数据。第二预处理数据：加工选取的数据，具体对数据的完整性和一致性积极检查，并且处理数据中的噪音，找出计算机丢失的数据，清除重复记录，转化数据类型等。假如数据仓库是数据挖掘的对象，则在产生数据库过程中已经形成了数据预处理。
1.2.3变换数据转换数据为一个分析模型。这一分析模型是相对于挖掘算法构建的。构建一个与挖掘算法适合的分析模型是数据挖掘获得成功的重点。可以利用投影数据库的相关操作对数据维度有效降低，进一步减少数据挖掘过程中数据量，提升挖掘算法效率。
1.2.4挖掘数据挖掘获得的经济转化的数据。除了对选择科学挖掘算法积极完善之外，其余全部工作都自行完成。整体挖掘过程都是相互的，也就是用户对某些挖掘参数能够积极控制。
1.2.5评价挖掘结果这个过程划分为两个步骤：表达结果和评价结果。第一表达结果：用户能够理解数据挖掘得到的模式，可以通过可视化数据促使用户对挖掘结果积极理解。第二评价结果：用户与机器对数据挖掘获得的模式有效评价，对冗余或者无关的模式及时删除。假如用户不满意挖掘模式，可以重新挑选数据和挖掘算法对挖掘过程科学执行，直到获得用户满意为止。
2用户细分理论
用户细分是指按照不同用户的属性划分用户集合。目前学术界和企业界一般接受的是基于用户价值的细分理论，其不仅包含了用户为企业贡献历史利润，还包含未来利润，也就是在未来用户为企业可能带来的利润总和。基于用户价值的细分理论选择客户当前价值与客户潜在价值两个因素评价用户。用户当前价值是指截止到目前用户对企业贡献的总体价值；用户潜在价值是指未来用户可能为企业创造的价值总和。每个因素还能够划分为两个高低档次，进一步产生一个二维的矩阵，把用户划分为4组，价值用户、次价值用户、潜在价值用户、低价值用户。企业在推广过程中根据不同用户应当形成对应的方法，投入不同的资源。很明显对于企业来说价值用户最重要，被认为是企业的玉质用户；其次是次价值用户，被认为是金质用户，虽然数量有限，却为企业创造了绝大部分的利润；其他则是低价值用户，对企业来说价值最小，成为铅质用户，另外一类则是潜在价值用户。虽然这两类用户拥有较多的数量，但是为企业创造的价值有限，甚至很小。需要我们注意的是潜在价值用户利用再造用户关系，将来极有可能变成价值用户。从长期分析，潜在价值用户可以是企业的隐形财富，是企业获得利润的基础。将采用数据挖掘方法对这4类用户特点有效挖掘。
3电子商务数据挖掘分析
3.1设计问卷
研究的关键是电子商务用户特征的数据挖掘，具体包含了价值用户特征、次价值用户特征、潜在价值用户特征，对电子商务用户的认知度、用户的需求度分析。问卷内容包括3部分：其一是为被调查者介绍电子商务的概念与背景；其二是具体调查被调查对象的个人信息，包含了性别、年龄、学历、感情情况、职业、工作、生活地点、收入、上网购物经历；其三是问卷主要部分，是对用户对电子商务的了解、需求、使用情况的指标设计。
3.2调查方式
本次调查的问卷主体是电脑上网的人群，采用随机抽象的方式进行网上访问。一方面采用大众聊天工具，利用电子邮件和留言的方式发放问卷，另一方面在大众论坛上邀请其填写问卷。
3.3数据挖掘和结果
（1）选择数据挖掘的算法利用Clementine数据挖掘软件，采用C5.O算法挖掘预处理之后数据。
（2）用户数据分析
1）电子商务用户认知度分析按照调查问卷的问题“您知道电子商务吗？”得到对电子商务用户认知情况的统计，十分了解20.4%，了解30.1%，听过但不了解具体使用方法40.3%，从未听过8.9%。很多人仅听过电子商务，但是并不清楚具体的功能与应用方法，甚至有一小部分人没有听过电子商务。对调查问卷问题“您听过电子商务的渠道是什么？”，大部分用户是利用网了解电子商务的，占40.2%；仅有76人是利用纸质报刊杂志上知道电子商务的并且对其进行应用；这也表明相较于网络宣传纸质媒体推广电子商务的方法缺乏有效性。
2）电子商务用户需求用户希求具体是指使用产品服务人员对应用产品或服务形成的需求或者期望。按照问题“假如你曾经使用电子商务，你觉得其用途怎样，假如没有使用过，你觉得其对自己有用吗？”得到了认为需要和十分需要的数据，觉得电子商务有用的用户为40.7%，不清楚是否对自己有用的用户为56.7%，认为不需要的仅有2.4%。
3）电子商务用户应用意愿应用意愿是指消费者对某一产品服务进行应用或者购买的一种心理欲望。按照问题“假如可以满足你所关心的因素，未来你会继续应用电子商务吗？”获得的数据可知，在满足各种因素时，将来一年之内会应用电子商务的用户为78.2%，一定不会应用电子商务的用户为1.4%。表明用户形成了较为强烈的应用电子商务欲望，电子商务发展前景很好。基于用户特征的电子商务数据研究，电子商务企业通过这一结果能够更好地实行营销和推广，对潜在用户积极定位，提高用户体验，积极挖掘用户价值。分析为企业准确营销和推广企业提供了一个有效的借鉴。
4结语
互联网中数据是最宝贵的资源之一，大量数据中包含了很大的潜在价值，对这些数据深入挖掘对互联网商务、企业推广、传播信息发挥了巨大的作用。近些年来，数据挖掘技术获得了信息产业的极大重视，具体原因是出现了大量的数据，能够广泛应用，并且需要转化数据成为有价值的信息知识。通过基于用户特征的电子商务数据挖掘研究，促使电子商务获得巨大发展机会，发现潜在用户，促使电子商务企业精准营销。
数据挖掘论文 篇四
网络的发展带动了电子商务市场的繁华，大量的商品、信息在现有的网络平台上患上以交易，大大简化了传统的交易方式，节俭了时间，提高了效力，但电子市场繁华违后暗藏的问题，同样成为人们关注的焦点，凸起表现在海量信息的有效应用上，如何更为有效的管理应用潜伏信息，使他们的最大功效患上以施展，成为人们现在钻研的重点，数据发掘技术的发生，在必定程度上解决了这个问题，但它也存在着问题，需要不断改善。
数据发掘（Data Mining）就是从大量的、不完整的、有噪声的、隐约的、随机的原始数据中，提取隐含在其中的、人们事前不知道的、但又是潜伏有用的信息以及知识的进程。或者者说是从数据库中发现有用的知识（KDD），并进行数据分析、数据融会（Data Fusion）和决策支撑的进程。数据发掘是1门广义的交叉学科，它汇聚了不同领域的钻研者，特别是数据库、人工智能、数理统计、可视化、并行计算等方面的学者以及工程技术人员。
数据发掘技术在电子商务的利用
一 找到潜伏客户
在对于 Web 的客户走访信息的发掘中， 应用分类技术可以在Internet 上找到未来的潜伏客户。使用者可以先对于已经经存在的走访者依据其行动进行分类，并依此分析老客户的1些公共属性， 抉择他们分类的症结属性及互相间瓜葛。对于于1个新的走访者， 通过在Web 上的分类发现， 辨认出这个客户与已经经分类的老客户的1些公共的描写， 从而对于这个新客户进行正确的分类。然后从它的分类判断这个新客户是有益可图的客户群仍是无利可图的客户群，抉择是不是要把这个新客户作为潜伏的客户来对于待。客户的类型肯定后， 可以对于客户动态地展现 Web 页面， 页面的内容取决于客户与销售商提供的产品以及服务之间的关联。若为潜伏客户， 就能够向这个客户展现1些特殊的、个性化的页面内容。
二 实现客户驻留
在电子商务中， 传统客户与销售商之间的空间距离已经经不存在， 在 Internet 上， 每一1个销售商对于于客户来讲都是1样的， 那末使客户在自己的销售站点上驻留更长的时间， 对于销售商来讲则是1个挑战。为了使客户在自己的网站上驻留更长的时间， 就应当全面掌握客户的阅读行动， 知道客户的兴致及需求所在， 并依据需求动态地向客户做页面举荐， 调剂 Web 页面， 提供独有的1些商品信息以及广告， 以使客户满意， 从而延长客户在自己的网站上的驻留的时间。
三 改良站点的设计
数据发掘技术可提高站点的效力， Web 设计者再也不完整依托专家的定性指点来设计网站， 而是依据走访者的信息特征来修改以及设计网站结构以及外观。站点上页面内容的支配以及连接就如超级市场中物品的货架左右1样， 把拥有必定支撑度以及信任度的相干联的物品摆放在1起有助于销售。网站尽量做到让客户等闲地走访到想走访的页面， 给客户留下好的印象， 增添下次走访的机率。
四 进行市场预测
通过 Web 数据发掘， 企业可以分析顾客的将来行动， 容易评测市场投资回报率， 患上到可靠的市场反馈信息。不但大大降低公司的运营本钱， 而且便于经营决策的制订。
数据发掘在利用中面临的问题
一数据发掘分析变量的选择
数据发掘的基本问题就在于数据的数量以及维数，数据结构显的无比繁杂，数据分析变量即是在数据发掘中技术利用中发生的，选择适合的分析变量，将提高数据发掘的效力，尤其合用于电子商务中大量商品和用户信息的处理。
针对于这1问题，咱们完整可以用分类的法子，分析出不同信息的属性和呈现频率进而抽象出变量，运用到所选模型中，进行分析。
二数据抽取的法子的选择
数据抽取的目的是对于数据进行浓缩，给出它的紧凑描写，如乞降值、平均值、方差值、等统计值、或者者用直方图、饼状图等图形方式表示，更主要的是他从数据泛化的角度来讨论数据总结。数据泛化是1种把最原始、最基本的信息数据从低层次抽象到高层次上的进程。可采取多维数据分析法子以及面向属性的归纳法子。
在电子商务流动中，采取维数据分析法子进行数据抽取，他针对于的是电子商务流动中的客户数据仓库。在数据分析中时常要用到诸如乞降、共计、平均、最大、最小等汇集操作，这种操作的计算量尤其大，可把汇集操作结果预先计算并存储起来，以便用于决策支撑系统使用
三数据趋势的。预测
数据是海量的，那末数据中就会隐含必定的变化趋势，在电子商务中对于数据趋势的预测尤为首要，尤其是对于客户信息和商品信息公道的预测，有益于企业有效的决策，取得更多地利润。但如何对于这1趋势做出公道的预测，现在尚无统1标准可寻，而且在进行数据发掘进程中大量数据构成文本后格式的非标准化，也给数据的有效发掘带来了难题。
针对于这1问题的发生，咱们在电子商务中可以利用聚类分析的法子，把拥有类似阅读模式的用户集中起来，对于其进行详细的分析，从而提供更合适、更令用户满意的服务。聚类分析法子的优势在于便于用户在查看日志时对于商品及客户信息有全面及清晰的把握，便于开发以及执行未来的市场战略，包含自动给1个特定的顾客聚类发送销售邮件，为1个顾客聚类动态地扭转1个特殊的站点等，这不管对于客户以及销售商来讲都是成心义。
四数据模型的可靠性
数据模型包含概念数据模型、逻辑数据模型、物理模型。数据发掘的模型目前也有多种，包含采集模型、处理模型及其他模型，但不管哪一种模型都不是很成熟存在缺点，对于数据模型不同采取不同的方式利用。可能发生不同的结果，乃至差异很大，因而这就触及到数据可靠性的问题。数据的可靠性对于于电子商务来讲尤为首要作用。
针对于这1问题，咱们要保障数据在发掘进程中的可靠性，保证它的准确性与实时性，进而使其在最后的结果中的准确度到达最高，同时在利用模型进程中要尽可能全面的分析问题，防止片面，而且分析结果要由多人进行评价，从而最大限度的保证数据的可靠性。
五数据发掘触及到数据的私有性以及安全性
大量的数据存在着私有性与安全性的问题，尤其是电子商务中的各种信息，这就给数据发掘造成为了必定的阻碍，如何解决这1问题成了技术在利用中的症结。
为此相干人员在进行数据发掘进程中必定要遵照职业道德，保障信息的秘要性。
六数据发掘结果的不肯定性
数据发掘结果拥有不肯定性的特征，由于发掘的目的不同所以最后发掘的结果自然也会千差万别，以因而这就需要咱们与所要发掘的目的相结合，做出公道判断，患上出企业所需要的信息，便于企业的决策选择。进而到达提高企业经济效益，取得更多利润的目的。
数据发掘可以发现1些潜伏的用户，对于于电子商务来讲是1个不可或者缺的技术支撑，数据发掘的胜利请求使用者对于指望解决问题的领域有深入的了解，数据发掘技术在必定程度上解决了电子商务信息不能有效应用的问题，但它在运用进程中呈现的问题也亟待人们去解决。相信数据发掘技术的改良将推动电子商务的深刻发展。
参考文献：
[一]胡迎松，宁海霞。 1种新型的Web发掘数据采集模型[J]。计算机工程与科学，二00七
[二] 章寒雁，杨瑞珍。数据发掘技术在电子商务中的钻研与利用[J]。计算机与网络，二00七
[三]董德民。 面向电子商务的Web使用发掘及其利用钻研[J]。中国管理信息化，二00六
[四] 尹中强。电子商务中的 Web 数据发掘技术利用[J]。计算机与信息技术，二00七
数据挖掘论文 篇五
数据挖掘技术在金融业、医疗保健业、市场业、零售业和制造业等很多领域都得到了很好的应用。针对交通安全领域中交通事故数据利用率低的现状，可以通过数据挖掘对相关交通事故数据进行统计分析，从而发现其中的关联，这对提升交通安全水平具有非常重要的意义。
1数据挖掘技术概述
数据挖掘（DataMining）即对大量数据进行有效的分类统计，从而整理出有规律的、有价值的、潜在的未知信息。一般来讲，这些数据存在极大的随机性和不完全性，其包括各行各业各个方面的数据。数据挖掘是一个结合了数据库、人工智能、机器学习的学科，涉及统计数据和技术理论等领域。
2数据挖掘关联分析研究
关联分析作为数据挖掘中的重要组成部分，其主要作用就是通过数据之间的相互关联从而发现数据集中某种未知的联系。关联分析最初是在20世纪90年代初被提出来的，一直备受关注。已被广泛应用于各行各业，包括医疗体检、电子商务、商业金融等各个领域。关联规则的挖掘一般可分成两个步骤[1]：
（1）找出频繁项集，不小于最小支持度的项集；
（2）生成强关联规则，不小于最小置信度的关联规则。相对于生成强关联规则，找出频繁项集这一步比较麻烦。由R.Agrawal等人在1994年提出的Apriori算法是生成频繁项集的经典算法[2]。Apriori算法使用了Level-wise搜索的迭代方法，即用k-项集探索（k+1）-项集。Apriori算法在整体上可分为两个部分。
（1）发现频集。这个部分是最重要的，开销相继产生了各种各样的频集算法，专门用于发现频集，以降低其复杂度、提高发现频集的效率。
（2）利用所获得的频繁项集各种算法主要致力产生强关联规则。当然频集构成的联规则未必是强关联规则，还要检验构成的关联规则的支持度和支持度是否超过它们的阈值。Apriori算法找出频繁项集分为两步：连接和剪枝。
（1）连接。集合Lk-1为频繁k-1项集的集合，它通过与自身连接就可以生成候选k项集的集合，记作Ck。
（2）剪枝。频繁k项集的集合Lk是Ck的子集。剪枝首先利用Apriori算法的性质（频繁项集的所有非空子集都是频繁的，如果不满足这个条件，就从候选集合Ck中删除）对Ck进行压缩；然后，通过扫描所有的事务，确定压缩后Ck中的每个候选的支持度；最后与设定的最小支持度进行比较，如果支持度不小于最小支持度，则认为该候选项是频繁的。目前，在互联网技术及科学技术的快速发展下，人工智能、机器识别等技术兴起，关联分析也被越来越多应用其中，并在不断发展中提出了大量的改进算法。
3数据挖掘关联分析在道路交通事故原因分析当中的应用
近年来，我国越来越多的学者将数据挖掘关联分析应用于道路交通事故的研究中，主要是分析道路、车辆、行人以及环境等因素与交通事故之间的某种联系。Pande和Abdel-Aty[3]通过关联分析研究了美国佛罗里达州20xx年非交叉口发生的道路交通事故，重点分析了各个不同的影响因素与交通事故之间的内在联系，通过研究得出如下结论，道路照明条件不足是引发道路交通事故的主要因素，除此之外，还发现天气恶劣的环境下道路弯道的直线段也极易发生交通事故。Graves[4]利用数据挖掘技术中的关联规则对欧洲道路交通事故进行了分析，主要研究了交通事故与道路设施状况之间的关联，通过研究发现了易导致交通事故发生的各个道路设施状况因素，此研究为欧洲路面建设及投资提供了强大的决策支持。我国学者董立岩在研究道路交通事故数据的文献中，将粗糙集与关联分析进行了融合，提出了基于偏好信息的决策规则简约算法并将其应用其中，通过分析发现了道路交通事故的未知规律。王艳玲通过关联分析中的因子关联树模型重点分析了影响道路交通事故最重要的因子，发现在道路交通事故常见的诱因人、车、路及环境中对事故影响最大的因子是环境。许卉莹等利用关联分析、聚类分析以及决策树分析三种数据挖掘技术对道路交通事故数据进行分析，最终得出了科学的道路交通事故预防和交通安全管理决策依据。尚威等在研究中，对大量的道路交通数据进行了有效整合，并在此基础上按照交通事故相关因素的不同特点整理出与事故发生有关的字段数据，形成新的事故数据记录表，然后再根据多维关联规则对记录的相关数据进行分析，从而发现了事故诱导因素记录字段值和事故结果字段值组成的道路交通事故频繁字段的组合。张听等在充分掌握聚类数据挖掘理论与方法的基础上，提出了多目标聚类分析框架和一个启发式的聚类算法k-WANMI，并将其用在道路交通事故的聚类研究中对不同权重的属性进行了多目标分析。同样，许宏科也利用该方法对公路隧道交通流数据进行了聚类分析，其在研究中不仅明确了隧道交通流的峰值规律，而且还根据这种规律制订了隧道监控设备的不同控制方案，对提高隧道交通安全的水平做了极大的贡献。徐磊和方源敏在研究中，提出了由简化信息熵构造的改进C4.5决策树算法，并将其应用在交通事故数据的研究中，对交通数据进行了正确分类，发现了一些隐藏的规则和知识，为交通管理提供了依据。刘军、艾力斯木吐拉、马晓松运用多维关联规则分析交通事故记录，从而找到导致交通事故发生次数多的主要原因，并且指导相关部门作出相应的决策。杨希刚运用关联规则为现实中的交通事故的预防提供依据。吉林大学的吴昊等人，基于关联规则的理论基础，定义了公路交通事故属性模型，并结合改进后的Apriori算法，分析了交通事故历史数据信息，为有关单位和用户寻找道路黑点（即事故多发点）提供了技术支援和决策帮助。
4结语
通过数据挖掘中的关联分析方法虽然能够对道路交通事故的相关因素进行清晰的分析，但是目前在这一方面的研究仍有不足之处。因为关联分析在道路交通事故的研究中往往只能片面发现某一种或几种因素影响交通事故的规律，很难将所有影响因素结合起来进行全面系统的分析。然而道路交通事故的发生通常都是由相应因素导致，而后事故当事人意识到危险源的存在并采取措施，直到事故发生的连续过程，整体来看体现了时序性。也就是说，道路交通事故是受到一系列按照时间先后顺序排列的影响因素组合共同作用而发生的，从整体的角度出发研究事故发生机理更加科学。
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数据挖掘论文 篇六
摘要：随着科学技术的不断发展，计算机的使用也愈来愈广泛，他已经发展到各个行业，现如今保险行业也就相应的业务引进了计算机业务系统，而在20xx年8月，我国也出台了《国务院关于加快发展现代保险服务业的若干意见》这一举措的有效实施，从政策上为保险行业的快速发展提供相应了保障。而如何在这些被积累下来的宝贵数据中，分析挖掘出新的商机及财富，就成为了我国当前保险行业发展的重要突破口。本篇文章就从数据挖掘技术的应用方面、概念、必要性，以及方法手段进行了深入探讨与分析其对财产保险应用的意义。
关键词：数据挖掘技术；财产保险；应用；分析
在最近几年中，我国对于保险行业给予了高度的关注与重视并出台了许多与之相对应的相关政策，这些政策的发行对于我国的保险行业带来的极大程度的发展空间。而我国的保险行业也开始了转型，正在从粗放型经营向集约化经营管理进行过度，最明显的改变就是之前只注重新客户的开发而忘记顾忌老客户的需求与发展，但是现在是同时注重新老客户的需求与发展，从根本上实现“两手抓”的政策，所以这种新的形式背景下，计算机中保险行业所留的数据就成为极为重要的挖掘资源。
一、解析数据挖掘技术在财产保险分析中的应用
（一）提升财险客户服务能力
对于任何一个公司来说没有客户所有的产品经营都是纸上谈兵，这对于服务行业的财产保险公司更是如此，所以对此所以财产保险行业就面临着转型升级的事情财产行业的转型就意味着面临着面向客户的服务质量的提升。在现如今的经济情况下，保险消费者对于保险行业知识的了解日益增加，保险意识也是越发的加强。客户对于保险行业也出现了个性化与差异化的需求。从这里就要求保险公司通过数据挖掘技术对客户的需求进行更深一层的分析与探索，通过探究与分析的结果明确而客户的需要，并为有更高需求的客户提供更适合他的保险产品，从而提高业务服务水平，吸引更多的优质客源，来增强市场的竞争力。例如，在对客户进行细分的时候，可以通过数据挖掘技术中的“二八定律”，对客户进行细分。通过细分得出结果，参照数据根据每个客户群体的风险偏好、特点以及需求为他们量身定制适合他们自身的新产品，并制定对应适合的费照新差旅费管理办法正确规范填写市内交通补助、伙食补助、城市间交通费、和住宿费金额。并填写上合计金额，不得出现多报的行为，从而提高差旅费报销工作的质量。
（二）风险管理和合规经营
每个保险公司的生命底线就是合规经营以及对风险的管理，所以每个保险公司必须在运营生产中严格的遵守国家的法律法规，不许做出违反法律底线的事情，而风险管理对于保险公司来说具有两层含义，其实并不简单，一方面是需要对于企业自身的风险进行管理；另一方面是对于客户所带来的风险进行管理。对于保险公司来说这两方面的风险是相互作用、相辅相成的，第一个方面的风险管理出现问题后者的风险管理就会成为空谈，反之第二方面的风险管理没有得到很好的管理，极大可能会引起前者管理出现问题。而恰恰数据挖掘技术的应用，就可以为财产保险企业规避风险起到很大的帮助。保险公司可以以计算机为使用的工具，通过数据挖掘的技术，可以对数据内大量的信息进行查找并比对分析，高效的识别出在计算机内不符合正常业务逻辑的数据，这样管理者就可以及时就这些风险数据和业务漏洞进行监测与管控，以减少违法乱纪的事情发生，逐步消除或减少隐藏的风险。保障保险业健康有序的发展，为市场经济持续健康的进一步发展保驾护航。
（三）开发新产品
新的保险产品的开发对于增强保险公司的公司收益、内容、满足消费者的需求以及竞争力等方面起着重要的作用，这也是经营保险公司的首要内容。新产品的开发是指保险公司针对当前市场的需求、想要达到的效果与自身情况相结合的产物，而在原有的产品上加以重新的组合与设计的创造与改良，来满足市场的需求，进而提高公司自身的竞争力的过程与行为。后者自不必说，基于我国财产保险公司数据库信息方面已经积累了很多，而后通过对信息的数据进行发掘，使实现新产品的开发成为可能。譬如，通过数据挖掘技术，我们可以使用现有产品进行进一步的完善、修正或者拆分、组合的，使其变成一全新的保险产品，他会更接近客户的需求，满足客户的真实所需，同时也能够增加市场的销量，增强市场竞争力。就以原有的普通财产保险为例子，在保险有效期内未出现任何对客户的产才造成损失的情况下，客户所缴纳的保险费用是不予以退还的，在财产保险的有效期过后，客户所缴纳的保险费是由保险公司所拥有的。这样的保险产品是不被大多数客户所看好与接受的，即使有客户在第一次购买了此保险，但之后是不会在对本产品进行第二次的投资的。而现在通过数据挖掘的技术，保险公司可以根据对客户信息的了解进行分析，保险公司推出了一款新的家庭财产两全保险保险，这是一种全新的保险类别。全新的家庭财产保险，他所需要交纳的是保险储备金，比如每份保险金额为50000元的家庭财产两全保险，则保险储金为5000元，投保人必须根据保险金额一次性交纳保险储备金，保险人可以将保险储备金的利息作为保险费。在保险期满后，无论是不是在保险期内发生赔付的情况，保险公司都会将保险人的全部的保险储金如数退还。自从出现了这种投保方式，客户的接受度得到了大大的提高，全新的家庭财产保险，一方面使保险人保险中得到了应得的利益，另一方面投保人的财产也得到了保险，从而在市场的销售份额上面也得到了迅速提升。
二、保险业数据挖掘技术及应用的必要性
（一）保险业数据挖掘技术的含义
什么是保险行业的数据挖掘技术，就是从客户管理的角度出发，针对保险行业数据库系统内大量的保险单，对客户的信用数据进行属性变量提取，进而采用自动化或半自动化等多种挖掘技巧和方法来对客户的数据进行分析，找到潜在的有价值的信息。
（二）数据挖掘的过程及方法
数据挖掘是一个跨越多种学科的交叉技术，主要的用途是利用各种数据为商业上存在的问题提供切实可行的方法与数据。数据挖掘的过程有以下几个步骤：业务理解→数据准备→数据理解→构建模型→测试设计→做出评价→实施应用。在数据挖掘方面有三个常用的方法：DM、SEMMA以及CRISP等分析方法。同时我们需要根据实际情况来运用数据挖掘技术，选择最适当的方法，要想将数据挖掘技术达到最佳的效果必须针对具体的流程做出相应的调节。
（三）保险行业应用数据挖掘技术的必要性
在保险行业的运营中，常常会出现一下的几个问题：例如，细分客户的问题：对于不同的社会收入阶层、不同年龄段、不同的行业的客户，该怎么样去确定其的保险金额呢？客户的成长问题：如何把握时机对客户进行交叉销售；险种关联分析问题：在对购买某种保险的客户进行分析与探查，观察其是否在同一时间购买另一种保险产品，客户的获取问题：如何在付出最小的成本获得最有价值的客户的挽留及索赔优化的问题：如何对索赔受理的过程进行优化，挽留住有价值的投保人。保险公司在完成数据的汇总后，所获取的业务及大量客户信息，不过是对公司当前所处的市场环境、企业经营情况及客户基本资料的记录及反映。而进行数据集中的信息系统，也只能是对数据库中的这部分数据进行简单的操作处理，并不能从中发现并提取这些数据中蕴含的具有深层次价值的信息。所以，如若想在决策层面给出解决答案，是不可能实现的。而如果采用数据挖掘技术来对数据库中所存在的大量的数据进行高水平而深层次的分析，就能够为实现保险公司的决策及科学经营提供切实可行的依据，因此此技术的出现从而得到了许多保险公司的应用与重视。
三、结论
我国经济的发展正在向新常态的方向进行转变，而我国财产保险市场的竞争也日益激烈。为了面对这些挑战，各个保险公司都复出了努力在积极的面向转型，由传统的粗放式经营向集约化经营的方式进行过度，面向客户的营销模式也是在这之中产生出来的。在这种转型过度的过程中，财产保险公司对于数据挖掘技术进行充分的利用，使公司的风险管理能力、产品创新能力经营能力、盈利能力、客户服务能力、和业务发展潜力都得到了全面的大幅度提升。在对我国经济建设的繁荣以及促进财产保险公司自身的长远发展，都做出了不可磨灭的贡献，也是对国家的号召积极的响应，进而对市场经济持续发展也做出了不少的贡献。
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数据挖掘论文 篇七
摘要：在电子商务中运用数据挖掘技术，对服务器上的日志数据、用户信息和访问链接信息进行数据挖掘，有效了解客户的购买欲望，从而调整电子商务平台，最终实现利益更大化。本文旨在了解电子商务中的数据源有哪些，发掘数据挖掘在电子商务中的具体作用，从而为数据挖掘的具体设计奠定基础。
关键词：数据挖掘电子商务数据源
一、电子商务中数据挖掘的数据源
1.服务器日志数据客户在访问网站时，就会在服务器上产生相应的服务器数据，这些文件主要是日志文件。而日志文件又可分为Ser-vicelogs、Errorlogs、Cookielogs。其中Servicelogs文件格式是最常用的标准公用日志文件格式，也是标准组合日志文件格式。标准公用日志文件的格式存储关于客户连接的物理信息。标准组合日志文件格式主要包含关于日志文件元信息的指令，如版本号，会话监控开始和结束的日期等。在日志文件中，Cookielogs日志文件是很重要的日志文件，是服务器为了自动追踪网站访问者，为单个客户浏览器生成日志[1]。
2.客户登记信息
客户登记信息是指客户通过Web页输入的、并提交给服务器的相关用户信息，这些信息通常是关于用户的常用特征。
在Web的数据挖掘中，客户登记信息需要和访问日志集成，以提高数据挖掘的准确度，使之能更进一步的了解客户。
3.web页面的超级链接
辅之以监视所有到达服务器的数据，提取其中的HTTP请求信息。此部分数据主要来自浏览者的点击流，用于考察用户的行为表现。网络底层信息监听过滤指监听整个网络的所有信息流量，并根据信息源主机、目标主机、服务协议端口等信息过滤掉垃圾数据，然后进行进一步的处理，如关键字的搜索等，最终将用户感兴趣的数据发送到给定的数据接受程序存储到数据库中进行分析统计。
二、Web数据挖掘在电子商务中的应用通过对数据源的原始积累、仔细分析，再利用数据发掘技术，最终达到为企业为用户服务的目的，而这些服务主要有以下几种。
1.改进站点设计，提高客户访问的兴趣对客户来说，传统客户与销售商之间的空间距离在电子商务中已经不存在了，在Internet上，每一个销售商对于客户来说都是一样的，那么如何使客户在自己的销售站点上驻留更长的时间，对销售商来说将是一个挑战。为了使客户在自己的网站上驻留更长的时间，就应该对客户的访问信息进行挖掘，通过挖掘就能知道客户的浏览行为，从而了解客户的兴趣及需求所在，并根据需求动态地调整页面，向客户展示一个特殊的页面，提供特有的一些商品信息和广告，以使客户能继续保持对访问站点的兴趣。
2.发现潜在客户
在对web的客户访问信息的挖掘中，利用分类技术可以在Internet上找到未来的潜在客户。获得这些潜在的客户通常的市场策略是：先对已经存在的访问者进行分类。对于一个新的访问者，通过在Web上的分类发现，识别出这个客户与已经分类的老客户的一些公共的描述，从而对这个新客户进行正确的归类。然后从它所属类判断这个新客户是否为潜在的购买者，决定是否要把这个新客户作为潜在的客户来对待。
客户的类型确定后，就可以对客户动态地展示Web页面，页面的内容取决于客户与销售商提供的产品和服务之间的关联。
对于一个新的客户，如果花了一段时间浏览市场站点，就可以把此客户作为潜在的客户并向这个客户展示一些特殊的页面内容。
3.个性化服务
根据网站用户的访问情况，为用户提供个性化信息服务，这是许多互联网应用，尤其是互联网信息服务或电子商务(网站)所追求的目标。根据用户的访问行为和档案向使用者进行动态的推荐，对许多应用都有很大的吸引力。Web日志挖掘是一个能够出色地完成这个目标的方式。通过Web数据挖掘，可以理解访问者的动态行为，据此优化电子商务网站的经营模式。通过把所掌握的大量客户分成不同的类，对不同类的客户提供个性化服务来提高客户的满意度，从而保住老客户；通过对具有相似浏览行为的客户进行分组，提取组中客户的共同特征，从而实现客户的聚类，这可以帮助电子商务企业更好地了解客户的兴趣、消费习惯和消费倾向，预测他们的需求，有针对性地向他们推荐特定的商品并实现交叉销售，可以提高交易成功率和交易量，提高营销效果。
例如全球最大中文购物网站淘宝网。当你购买一件商品后，淘宝网会自动提示你“购买过此商品的人也购买过……”类似的信息，这就是个性化服务的代表。
4.交易评价
现在几乎每一个电子商务网站都增加了交易评价功能，交易评价功能主要就是为了降低交易中的信息不对称问题。
电子商务交易平台设计了在线信誉评价系统，对买卖双方的交易历史及其评价进行记录。在声誉效应的影响下，卖家也更加重视买家的交易满意度，并且也形成了为获取好评减少差评而提高服务质量的良好风气。交易中的不满意（或者成为纠纷）是产生非好评（包括中评和差评）的直接原因。那么，交易中一般会产生哪些交易纠纷，这些交易纠纷的存在会如何影响交易评价结果，这些问题的解决对卖家的经营具有重要的指导价值。
总结
数据挖掘是当今世界研究的热门领域，其研究具有广阔的应用前景和巨大的现实意义。借助数据挖掘可以改进企业的电子商务平台，增加企业的经营业绩，拓宽企业的经营思路，最终提高企业的竞争力。
参考文献：
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数据挖掘论文的参考文献 篇八
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拓展阅读
什么是大数据？
“大数据”到底有多大？根据研究机构统计，仅在2011年，全球数据增量就达到了1.8ZB(即1.8万亿GB)，相当于全世界每个人产生200GB以上的数据。这种增长趋势仍在加速，据保守预计，接下来几年中，数据将始终保持每年50%的增长速度。
纵观人类历史，每一次划时代的变革都是以新工具的出现和应用为标志的。蒸汽机把人们从农业时代带入了工业时代，计算机和互联网把人们从工业时代带入了信息时代，而如今大数据时代已经到来，它源自信息时代，又是信息时代全方位的深化应用与延伸。大数据时代的生产原材料是数据，生产工具则是大数据技术，是对信息时代所产生的海量数据的挖掘和分析，从而快速地获取有价值信息的技术和应用。
概括来讲，大数据有三个特征，可总结归纳为“3V”，即量(Volume)、类(Variety)、时(Velocity)。量，数据容量大，现在数据单位已经跃升至ZB级别。类，数据种类多，主要来自业务系统，例如社交网络、电子商务和物联网应用。时，处理速度快，时效性要求高，从传统的事务性数据到实时或准实时数据。
什么是数据挖掘？
数据挖掘，又称为知识发现(Knowledge Discovery)，是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术。知识发现过程通常由数据准备、规律寻找和规律表示3个阶段组成。数据准备是从数据中心存储的数据中选取所需数据并整合成用于数据挖掘的数据集；规律寻找是用某种方法将数据集所含规律找出来；规律表示则是尽可能以用户可理解的方式(如可视化)将找出的规律表示出来。
“数据海量、信息缺乏”是相当多企业在数据大集中之后面临的尴尬问题。目前，大多数事物型数据库仅实现了数据录入、查询和统计等较低层次的功能，无法发现数据中存在的有用信息，更无法进一步通过数据分析发现更高的价值。如果能够对这些数据进行分析，探寻其数据模式及特征，进而发现某个客户、群体或组织的兴趣和行为规律，专业人员就可以预测到未来可能发生的变化趋势。这样的数据挖掘过程，将极大拓展企业核心竞争力。例如，在网上购物时遇到的提示“浏览了该商品的人还浏览了如下商品”，就是在对大量的购买者“行为轨迹”数据进行记录和挖掘分析的基础上，捕捉总结购买者共性习惯行为，并针对性地利用每一次购买机会而推出的销售策略。
数据挖掘在供电企业的应用前景
随着社会的进步和信息通信技术的发展，信息系统在各行业、各领域快速拓展。这些系统采集、处理、积累的数据越来越多，数据量增速越来越快，以至用“海量、爆炸性增长”等词汇已无法形容数据的增长速度。
2011年5月，全球知名咨询公司麦肯锡全球研究院发布了一份题为《大数据：创新、竞争和生产力的。下一个新领域》的报告。报告中指出，数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域，逐渐成为重要的生产因素；而人们对于大数据的运用预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。2012年3月29日，美国政府在白宫网站上发布了《大数据研究和发展倡议》，表示将投资2亿美元启动“大数据研究和发展计划”，增强从大数据中分析萃取信息的能力。
在电力行业，坚强智能电网的迅速发展使信息通信技术正以前所未有的广度、深度与电网生产、企业管理快速融合，信息通信系统已经成为智能电网的“中枢神经”，支撑新一代电网生产和管理发展。目前，国家电网公司已初步建成了国内领先、国际一流的信息集成平台。随着三地集中式数据中心的陆续投运，一级部署业务应用范围的拓展，结构化和非结构化数据中心的上线运行，电网业务数据从总量和种类上都已初具规模。随着后续智能电表的逐步普及，电网业务数据将从时效性层面进一步丰富和拓展。大数据的“量类时”特性，已在海量、实时的电网业务数据中进一步凸显，电力大数据分析迫在眉睫。
当前，电网业务数据大致分为三类：一是电力企业生产数据，如发电量、电压稳定性等方面的数据；二是电力企业运营数据，如交易电价、售电量、用电客户等方面的数据；三是电力企业管理数据，如ERP、一体化平台、协同办公等方面的数据。如能充分利用这些基于电网实际的数据，对其进行深入分析，便可以提供大量的高附加值服务。这些增值服务将有利于电网安全检测与控制(包括大灾难预警与处理、供电与电力调度决策支持和更准确的用电量预测)，客户用电行为分析与客户细分，电力企业精细化运营管理等等，实现更科学的需求侧管理。
例如，在电力营销环节，针对“大营销”体系建设，以客户和市场为导向，省级集中的95598客户服务、计量检定配送业务属地化管理的营销管理体系和24小时面向客户的营销服务系统，可通过数据分析改善服务模式，提高营销能力和服务质量；以分析型数据为基础，优化现有营销组织模式，科学配置计量、收费和服务资源，构建营销稽查数据监控分析模型；建立各种针对营销的系统性算法模型库，发现数据中存在的隐藏关系， 为各级决策者提供多维的、直观的、全面的、深入的分析预测性数据， 进而主动把握市场动态，采取适当的营销策略，获得更大的企业效益，更好地服务于社会和经济发展。此外，还可以考虑在电力生产环节，利用数据挖掘技术，在线计算输送功率极限，并考虑电压等因素对功率极限的影响，从而合理设置系统输出功率，有效平衡系统的安全性和经济性。
公司具备非常好的从数据运维角度实现更大程度信息、知识发现的条件和基础，完全可以立足数据运维服务，创造数据增值价值，提供并衍生多种服务。以数据中心为纽带，新型数据运维的成果将有可能作为一种新的消费形态与交付方式，给客户带来全新的使用体验，打破传统业务系统间各自为阵的局面，进一步推动电网生产和企业管理，从数据运维角度对企业生产经营、管理以及坚强智能电网建设提供更有力、更长远、更深入的支撑。
数据挖掘专业就业方向
1.数据挖掘主要是做算法还是做应用？分别都要求什么？
这个问题太笼统，基本上算法和应用是两个人来做的，可能是数据挖掘职位。做算法的比较少，也比较高级。
其实所谓做算法大多数时候都不是设计新的算法(这个可以写论文了)，更多的是技术选型，特征工程抽取，最多是实现一些已经有论文但是还没有开源模块的算法等，还是要求扎实的算法和数据结构功底，以及丰富的分布式计算的知识的，以及不错的英文阅读和写作能力。但即使是这样也是百里挑一的，很难找到。
绝大读书数据挖掘岗位都是做应用，数据清洗，用现成的库建模，如果你自己不往算法或者架构方面继续提升，和其他的开发岗位的性质基本没什么不同，只要会编程都是很容易入门的。
2.北上广以外的普通公司用的多吗？待遇如何？
实际情况不太清楚，由于数据挖掘和大数据这个概念太火了，肯定到处都有人招聘响应的岗位，但是二线城市可能仅仅是停留在概念上，很多实际的工作并没有接触到足够大的数据，都是生搬硬套框架(从我面试的人的工作经验上看即使是在北上广深这种情况也比较多见)。
只是在北上广深，可能接触到大数据的机会多一些。而且做数据挖掘现在热点的技术比如Python，Spark，Scala，R这些技术除了在一线城市之外基本上没有足够的市场(因为会的人太少了，二线城市的公司找不到掌握这些技术的人，不招也没人学)。
所以我推测二线城市最多的还是用JAVA+Hadoop，或者用JAVA写一些Spark程序。北上广深和二线城市程序员比待遇是欺负人，就不讨论了。
3.和前端后端程序员比有什么区别？有什么优缺点？
和传统的前后端程序员相比，最主要的去别就是对编程水平的要求。从我招聘的情况来看，做数据挖掘的人编程水平要求可以降低一个档次，甚至都不用掌握面向对象。
但是要求技术全面，编程、SQL，Linux，正则表达式，Hadoop，Spark，爬虫，机器学习模型等技术都要掌握一些。前后端可能是要求精深，数据挖掘更强调广博，有架构能力更好。
4.目前在学习机器学习，如果想找数据挖掘方面的工作应该学习哪些内容？
打基础是最重要的，学习一门数据挖掘常用的语言，比如Python，Scala，R;学习足够的Linux经验，能够通过awk，grep等Linux命令快速的处理文本文件。掌握SQL，MySQL或者PostgreSQL都是比较常用的关系型数据库，搞数据的别跟我说不会用数据库。
补充的一些技能，比如NoSQL的使用，Elasticsearch的使用，分词(jieba等模块的使用)，算法的数据结构的知识。
5.hadoop,hive之类的需要学习吗？
我觉得应当学习，首先Hadoop和Hive很简单(如果你用AWS的话你可以开一台EMR，上面直接就有Hadoop和Hive，可以直接从使用学起)。
我觉得如果不折腾安装和部署，还有Linux和MySQL的经验，只要半天到一天就能熟悉Hadoop和Hive的使用(当然你得有Linux和MySQL的基础，如果没有就先老老实实的学Linux和MySQL，这两个都可以在自己的PC上安装，自己折腾)。
Spark对很多人来说才是需要学习的，如果你有JAVA经验大可以从JAVA入门。如果没有那么还是建议从Scala入门，但是实际上如果没有JAVA经验，Scala入门也会有一定难度，但是可以慢慢补。
所以总的来说Spark才足够难，以至于需要学习。
最后的最后我有一些建议。第一要对自己有一个系统的认知，自己的编程水平够么，SQL会用么，Linux会用么，能流畅的看英文文档么？
如果上面任何一个问题的答案是No，我都不建议直接转行或者申请高级的数据挖掘职位(因为你很难找到一个正经的数据挖掘岗位，顶多是一些打擦边球的岗位，无论是实际干的工作还是未来的成长可能对你的帮助都不大)。
无论你现在是学生还是已经再做一些前段后端、运维之类的工作你都有足够的时间补齐这些基础知识。
补齐了这些知识之后，第一件事就是了解大数据生态，Hadoop生态圈，Spark生态圈，机器学习，深度学习(后两者需要高等数学和线性代数基础，如果你的大学专业学这些不要混)。
数据挖掘论文 篇九
摘要：随着我国社会经济的不断发展，人力资源管理也受到越来越多人们的重视，然而在如今激烈的市场竞争下很多企业依然不重视人力资源管理，从而使得自身的整体工作效率不高。为此，笔者认为为了提高矿建人力资源管理的质量，应采取数据挖掘技术来开展工作，从而让整个企业在激烈的市场竞争中稳定、长久发展下去。
关键词：数据挖掘技术；企业人力资源管理；应用
1、数据挖掘技术在企业人力资源管理中应用的现状
随着我国人力资源管理体系的不断发展，隐藏在管理工作中的问题也被逐渐显露出来，虽然很多企业的高层管理者对人力资源管理这块已经高度重视，但是企业往往是希望通过运用相关的系统来对人才进行管理，基于我国社会整体经济实力的不断发展以及互联网信息时代的到来，数据挖掘技术也受到越来越多的企业多关注，并纷纷采用该技术对自身人力资源进行管理，同时也将人力资源管理系统作为整个信息化建设过程中的核心部位，就数据调查显示，数据挖掘技术已经被国外很多软件开放式引入自身的人力资源管理工作中，并使自身内部逐步形成了一套完整的人力资源管理系统体系。除此之外，数据挖掘技术也被广泛应用在企业的基本人力资源档案管理工作中，随着信息技术时代的到来，以往传统的计算机管理模式对人力资源管理效率往往并不高，为此，数据挖掘技术对企业人力资管理工作是百利而无一害的。
2、数据挖掘技术在企业人力资源管理中的应用
2、1人才的招聘
任何企业在发展过程中都是离不开新鲜血液注入的，随着目前我国市场经济竞争趋势的不断增长，企业要想稳固发展必须要引入人力资源管理，只有这样才能提高企业经济效益以及社会收益。为此，企业应对人才进行招聘，这也是获取人力资源的重要手段，通过采用数据挖掘技术来吸引社会中的各类人才，并采取有效的人才管理流程来对人才进行筛选，最终选择质量最佳的人才资源。与此同时，企业对人才招聘质量的优与良对自身内部的员工、人类资源也会造成一定的影响，换句话来讲，人才的招聘往往是企业人力资源管理工作开展的前期阶段，然而在实际人才招聘过程中很多企业总是找不到合适的人选，同时也有大量的优质人才也很难找的适合自身的工作，这也就加大了企业人才招聘的难度，也进一步加大了招聘的成本，为此，企业采取数据挖掘技术可以有效降低人才招聘的成本支出，从而使自身获得更大的经济收益与社会利益。
2、2对人才的管理
随着社会对人才需求量的不断增加，企业对员工的数据记录和管理方式也逐步优化，然而在很多企业人力资源管理过程中仍然存在着诸多问题，而这些问题的存在对企业未来发展也产生阻碍作用。为了企业在未来发展道路上稳固、长久发展，应采取数据挖掘技术来对人才进行管理，以往传统的管理模式往往是对员工的基本信息以及日常考核进行管理，这种管理方式已经不适应现在时代发展的趋势，为此，矿建企业必要顺应当下时代的发展趋势来采取有效的措施来对人力资源进行管理，现代化的管理模式主要强调的是对相关数据的分析和整理能力，通过对数据的分析来形成具有实际指导作用的总结，从而为企业人力资源管理工作提供有价值的参考依据。例如，在实际人力资源管理过程中可以利用数据挖掘技术来对企业内部员工的薪资水平进行分析，并对企业的成本控制提出有效的建议，也可以利用数据挖掘技术对企业中年纪较大的员工进行分析，并对其进行科学的评判，从而对其提出更有利的参考价值和依据。
2、3实现对企业人才的合理分配
随着我国社会经济的不断发展，人才的发展形势也变得越来越“多元化”“个体化”。为此，笔者认为为了进一步提高矿建企业人力资源管理工作的质量，应采取数据挖掘技术来对人才进行合理分配，并结合内部员工的实际特点以及具体类型进行客观性的评判，这对企业的人才资源管理以及未来发展无疑是百利无一害的。通过采取数据挖掘技术不仅可以实现对员工的共性以及特点进行分析，使每一位员工的信息资源、岗位职责得到有效划分，同时也进一步实现对企业人才的合理分配。通过对数据信息的管理技术构建实现对人员分组，从而使数据挖掘技术在企业人力资源管理中得到有效利用，使其发挥最大的作用与价值，同时也进一步提高企业人力资源管理工作的效率和和质量，最终推动企业稳固、长久的发展。
3、结语
综上所述，随着社会经济的飞速发展，建设领域也得到逐步提高，然而在人力资源管理工作中依然存在着诸多问题，这些问题的存在也严重阻碍我国社会经济的稳固发展。所以，只有充分采用数据挖掘技术来开展人力资源管理工作，才能提高企业的人力资源管理水平。
参考文献：
［1］曾巍、数据挖掘在人力资源市场中的应用与研究［D］.吉林大学，20xx
［2］赖华强，王三银，仲崇高、人力资源管理领域的数据挖掘应用展望———以基于灰色关联模型的离职管理实证分析为例［J］.江苏商论。20xx（08）：42—47
［3］马秦，张江、数据挖掘技术在企业人力资源管理中应用的研究［J］.中国新通信，20xx.20（15）：232
［4］孙明标、基于大数据挖掘技术下的企业人力资源管理研究［J］.现代营销（下旬刊）.20xx（01）：166
数据挖掘论文 篇十
随着互联网技术的快速发展，学术研究环境较以前更加开放，对传统的科技出版业提出了开放性、互动性和快速性的要求； 因此，以信息技术为基础的现代数字化出版方式对传统的科技出版业产生着深刻的影响。为了顺应这一趋势，不少科技期刊都进行了数字化建设，构建了符合自身情况、基于互联网B /S 结构的稿件处理系统。
以中华医学会杂志社为代表的部分科技期刊出版集团均开发使用了发行系统、广告登记系统、在线销售系统以及站。这些系统虽然积累了大量的原始用户业务数据； 但从工作系统来看，由于数据本身只属于编辑部的业务数据，因此一旦相关业务工作进行完毕，将很少再对这些数据进行分析使用。
随着目前人工智能和机器学习技术的发展，研究人员发现利用最新的数据挖掘方法可以对原始用户业务数据进行有效分析和学习，找出其中数据背后隐含的内在规律。这些有价值的规律和宝贵的经验将对后续科技期刊经营等工作提供巨大的帮助。
姚伟欣等指出，从STM 期刊出版平台的技术发展来看，利用数据存取、数据管理、关联数据分析、海量数据分析等数据挖掘技术将为科技期刊的出版和发行提供有力的帮助。通过使用数据挖掘( data mining) 等各种数据处理技术，人们可以很方便地从大量不完全且含有噪声或相对模糊的实际数据中，提取隐藏在其中有价值的信息，从而对后续科技期刊出版工作起到重要的知识发现和决策支持的作用。
1 数据挖掘在科技期刊中应用的现状
传统的数据库对数据的处理功能包括增、删、改、查等。这些技术均无法发现数据内在的关联和规则，更无法根据现有数据对未来发展的趋势进行预测。现有数据挖掘的任务可以分为对数据模型进行分类或预测、数据总结、数据聚类、关联规则发现、序列模式发现、依赖关系发现、异常或例外点检测以及趋势发现等，但目前国内科技期刊行业利用数据挖掘方法进行大规模数据处理仍处在起步阶段。张品纯等对中国科协所属的科技期刊出版单位的现状进行分析后发现，中国科协科技期刊出版单位多为单刊独立经营，单位的规模较小、实力较弱，多数出版单位不具备市场主体地位。这样就导致国内大部分科技期刊既没有能力进行数据挖掘，也没有相应的数据资源准备。以数据挖掘技术应用于期刊网站为例，为了进行深入的数据分析，期刊经营人员需要找到稿件与读者之间、读者群体之间隐藏的内在联系。目前，数据挖掘的基本步骤为： 1) 明确数据挖掘的对象与目标；2) 确定数据源； 3) 建立数据模型； 4) 建立数据仓库； 5)数据挖掘分析； 6) 对象与目标的数据应用和反馈。
2 期刊数据的资源整合
编辑部从稿件系统、发行系统、广告系统、站等各个系统中将相关数据进行清洗、转换和整理，然后加载到数据仓库中。进一步，根据业务应用的范围和紧密度，建立相关数据集市。期刊数据资源的整合过程从数据体系上可分为数据采集层、数据存储处理层和数据展现层。
要获得能够适合企业内部多部门均可使用、挖掘和分析的数据，可以从业务的关联性分析数据的准确性、一致性、有效性和数据的内在关联性。
3 期刊数据的信息挖掘
信息挖掘为了从不同种类和形式的业务进行抽取、变换、集成数据，最后将其存储到数据仓库，并要对数据的质量进行维护和管理。数据挖掘可以有效地识别读者的阅读行为，发现读者的阅读模式和趋势，对网站改进服务质量、取得更好的用户黏稠度和满意度、提高科技期刊经营能力有着重要的意义。作为一个分析推荐系统，我们将所分析的统计结果存储于服务器中，在用户或决策者需要查询时，只需输入要找寻的用户信息，系统将从数据库中抽取其个人信息，并处理返回到上网时间分布、兴趣点所在、适配业务及他对于哪些业务是有价值客户，甚至包括他在什么时段对哪类信息更感兴趣等。只有这些信息才是我们的使用对象所看重和需要的。
网站结构挖掘是挖掘网站中潜在的链接结构模式。通过分析一个网页的链接、链接数量以及链接对象，建立网站自身的链接结构模式。在此过程中，如果发现某一页面被较多链接所指向，则说明该页面信息是有价值的，值得期刊工作人员做更深层次的挖掘。网站结构挖掘在具体应用时采用的结构和技术各不相同； 但主要过程均包括预处理、模式发现和模式分析3 部分。为了反映读者兴趣取向，就需要对数据库中的数据按用户进行抽样分析，得到兴趣点的统计结果，而个人的兴趣分析也可基于此思路进行。下面以《中华医学杂志》为例做一介绍。
预处理预处理是网站结构挖掘最关键的一个环节，其处理得到的数据质量直接关系到使用数据挖掘和模式分析方法进行分析的结果。预处理步骤包括数据清洗、用户识别、会话识别、路径补充和事件识别。以《中华医学杂志》网站www. nmjc. net. cn 的日志分析为例。首先给出一条已有的Log，其内容为“20xx-03-04 12: 13: 47 W3SVC80003692 172. 22. 4. 3GET /index. asp-80-123. 185. 247. 49Mozilla /5. 0 +( Windows + NT + 6. 1; + WOW64 ) + AppleWebKit /537. 36 + ( KHTML，+ like + Gecko) + Chrome /28. 0.1500. 95 + Safari /537. 36 + SE + 2. X + MetaSr + 1. 0200 0 0”。从Log 的内容，工作人员可以得到相关信息，如用户IP、用户访问页面事件、用户访问的页面、用户请求的方法、返回HTTP 状态以及用户浏览的上一页面等内容。
由于服务器同时部署了多个编辑部网站，这就要求工作人员必须对得到的访问www. nmjc. net. cn 日志，去除由爬虫软件产生的记录。这些记录一般都会在日志结尾包含“Spider”的字样。同时，还需要去除不是由GET 请求产生的日志以及请求资源不是页面类型的日志。最后，工作人员还需要去除访问错误的请求，可以根据日志中请求的状态进行判断。一般认为，请求状态在( 200， 300) 范围内是访问正确的日志，其他如403、400 和500 等都是访问错误的日志。用户识别可以根据用户的IP 地址和用户的系统信息来完成。只有在IP 地址和系统信息都完全一致的情况下，才识别为一个用户。会话识别是利用面向时间的探索法，根据超时技术来识别一个用户的多次会话。如果用户在一段时间内没有任何操作，则认为会话结束。用户在规定时间后重新访问，则被认为不属于此次会话，而是下次会话的开始。
利用WebLogExplore 分析日志、用户和网页信息在获得了有效的日志数据后，工作人员可以利用一些有效数据挖掘算法进行模式发现。目前，主要的数据挖掘方法有统计分析、关联规则、分类、聚类以及序列模式等技术。本文主要讨论利用Apriori 算法来发现科技期刊日志数据中的关联规则。本质上数据挖掘不是用来验证某个假定的模式的正确性，而是在数据库中自己寻找模型，本质是一个归纳的过程。支持度( Support) 的公式定义为： Support ( A≥B) = P( A ∪B) 。支持度可以用于度量事件A 与B 同时出现的概率。如果事件A 与B 同时出现的概率较小，说明事件A 与B 的关系不大； 如果事件A 与B 同时出现非常频繁，则说明事件A 与B 总是相关的。置信度( Confidence) 的公式定义为： Confidence( A≥B) = P( A | B) 。置信度揭示了事件A 出现时，事件B 是否也会出现或有多大概率出现。如果置信度为100%，则事件A 必然会导致事件B 出现。置信度太低，说明事件A 的出现与事件B 是否出现关系不大。
对所有的科技期刊日志数据进行预处理后，利用WebLogExplore 软件可得到日志汇总表。表中存储了所有用户访问网站页面的详细信息，工作人员可将其导入数据库中。以查看到所选择用户访问期刊页面的详细信息。
同样，在WebLogExplore 软件中选择感兴趣的页面，可以查看所有用户访问该页面的统计信息，如该页面的访问用户数量等。工作人员可以对用户访问排名较高的页面进行进一步的模式分析。
步骤1: 将图2 日志信息汇总表中的数据导入数据库中，建立日志总表。
步骤2: 在数据库中建立一个新表命名为tj。
步骤3: 通过查询程序得到日志总表中每一个用户访问的页面，同时做distinct 处理。
步骤4: 将查询得到的用户访问页面记录进行判断。如果用户访问过排名前20 位的某个页面，则在数据库中写入true，否则写入false。依次循环判断写入数据库中。
步骤5: 统计每个访问排名靠前页面的支持度，设置一维项目集的最小阀值( 10%) 。
步骤6: 统计大于一维阀值的页面，写入数组，并对数组内部页面进行两两组合，统计每个组合2 个页面值均为true 时的二维项目集的支持度。
步骤7: 设置二维项目集支持度的阀值，依次统计三维项目集支持度和置信度( A≥B) ，即当A 页面为true 时，统计B 页面为true 的数量，除以A 为true 的数量。设置相应的置信度阀值，找到访问排名靠前页面之间较强的关联规则。
4 数据挖掘技术应用的意义
1) 对频繁访问的用户，可以使用用户识别技术分析此用户的历史访问记录，得到他经常访问的页面。当该用户再次登录系统时，可以对其进行个性化提示或推荐。这样，既方便用户使用，也可将系统做得更加友好。很多OA 期刊网站，不具备历史浏览记录的功能； 但浏览记录对用户来讲其实十分重要，隐含了用户对文章的筛选过程，所以对用户经常访问的页面需要进行优化展示，不能仅仅提供链接地址，需要将文章题名、作者、关键词等信息以列表的方式予以显示。
2) 由数据挖掘技术而产生的频繁项目集的分析，可以对网站的结构进行改进。支持度很高的页面，说明该页面的用户访问量大。为了方便用户以及吸引更多的读者，可以将这些页面放置在更容易被访问的位置，科技期刊的网站内容一般以年、卷、期的形式展示。用户如果想查看某一篇影响因子很高的文章，也必须通过年卷期的方式来查看，非常不方便而且页面友好性不高。通过数据挖掘的分析，编辑部可以把经常被访问或者高影响因子的文章放在首页展示。
3) 对由数据挖掘技术产生的频繁项目集的分析，可以发现用户的关注热点。若某些页面或项目被用户频繁访问，则可以用这些数据对用户进行分析。一般来说科技期刊的读者，每个人的专业和研究方向都是不同的，编辑部可以通过数据挖掘技术来判断读者的研究方向和感兴趣的热点，对每一个用户进行有针对性的内容推送和消息发送。
4) 网站管理者可以根据在不同时间内频繁项目集的变化情况对科技期刊网站进行有针对性的调整，比如加入更多关于该热点的主题资源。目前大多数科技期刊网站首页的内容，均为编辑部工作人员后台添加、置顶、高亮来吸引用户的； 通过数据挖掘技术，完全可以摈弃这种展示方式。编辑部网站的用户访问哪些页面频繁，系统便会自动将这些页面的文章推向首页，不需要编辑部的人工干预，整个网站实现自动化运行。
5 后记
本文重点讨论了数据挖掘技术与科技期刊网站页面之间的关系。其实我们还可以从很多方面进行数据挖掘，比如可以对网站的用户和内容进行数据挖掘，通过分析可以为后期的期刊经营做好铺垫。
有一点很重要，没有一种数据挖掘的分析方法可以应付所有的需求。对于某一种问题，数据本身的特性会影响你的选择，需要用到许多不同的数据挖掘方法以及技术从数据中找到最佳的模型。
在目前深化文化体制改革，推动社会主义文化大发展、大繁荣的政治形势下，利用数据挖掘技术从中进行提取、分析和应用，能有效地帮助企业了解客户、改进系统、制订合理的市场策略、提高企业的销售水平和利润。通过利用数据挖掘技术准确定位优质客户，向客户提供更精确、更有价值的个性化服务。这将成为未来科技期刊经营十分重要的突破点和增长点。
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