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        大數(shù)據(jù)時代下數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用分析

        2019-11-14 05:00:28盧文亮中國人民大學(xué)102200
        新生代 2019年6期
        關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)挖掘顧客利用

        盧文亮 中國人民大學(xué) 102200

        在各個領(lǐng)域的發(fā)展過程中,信息資源是最為重要的生產(chǎn)管理因素之一,可以為各領(lǐng)域的發(fā)展提供有效的參考和依據(jù)。云技術(shù)以及互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展為信息資源的存儲和分析提供了堅(jiān)實(shí)有力的技術(shù)基礎(chǔ),因此,各行業(yè)想要獲得更大的發(fā)展,就需要注重對隱藏的數(shù)據(jù)進(jìn)行深入挖掘,將其進(jìn)行有效整合,從中獲取有效的信息。在此過程中,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)就顯的尤為重要,科學(xué)合理的運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)信息的最大化利用,利用對數(shù)據(jù)信息挖掘分析的結(jié)果來指導(dǎo)行業(yè)的發(fā)展。與此同時,也要注重?cái)?shù)據(jù)信息的安全和保密,完善各項(xiàng)數(shù)據(jù)保密技術(shù),有效保護(hù)各項(xiàng)數(shù)據(jù)信息。

        1.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)概述

        數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)顧名思義就是對數(shù)據(jù)信息的深入挖掘,尋找其中有價值的數(shù)據(jù)信息,具體來講就是利用統(tǒng)計(jì)學(xué)、云技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)以及人工智能技術(shù)等高科技技術(shù),在龐大的數(shù)據(jù)庫中發(fā)掘其中隱藏的數(shù)據(jù)信息,以此來為相關(guān)決策提供支持【1】。之所以被稱之為數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),主要是這項(xiàng)技術(shù)所要尋找的信息是之前尚未明確的,但是其具有潛在的價值,因此需要在龐大的數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行挖掘。這項(xiàng)技術(shù)需要以多項(xiàng)高科技技術(shù)為基礎(chǔ),從龐大的數(shù)據(jù)信息中識別具有價值的信息,從而為決策人員進(jìn)行決策提供一定的參考和指導(dǎo),以規(guī)避風(fēng)險(xiǎn),做出合理的判斷。

        數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)是需要龐大的數(shù)據(jù)信息,且數(shù)據(jù)信息的來源必須真實(shí)有效,這樣才能在其中發(fā)掘出一些之前尚未明確的,且具有相應(yīng)的利用價值的信息。被挖掘的數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)可以是多種多樣的,包括未識別的數(shù)據(jù)、隨機(jī)的數(shù)據(jù)、缺損數(shù)據(jù)、不完整數(shù)據(jù)等,但是數(shù)據(jù)量必須要大,只有以龐大的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),才有可能從其中挖掘出有價值的信息。

        數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)并不是一項(xiàng)簡單的技術(shù),而是多種技術(shù)的有機(jī)結(jié)合,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以在挖掘數(shù)據(jù)的過程中實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)的歸納和整理,使這些數(shù)據(jù)信息得到最大化的利用。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以從對數(shù)據(jù)的簡單分析到復(fù)雜演繹,從表面深入到隱藏的部分,通過一個極其復(fù)雜的過程從原始數(shù)據(jù)中尋找出具有利用價值的信息。同時其挖掘數(shù)據(jù)的過程中,其所歸納和整理的數(shù)據(jù)也可以對其加以利用,譬如信息檢索、查詢等。

        2.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的主要方法

        2.1 聚類

        聚類的分析方法主要是針對一組數(shù)據(jù)信息,將其按照數(shù)據(jù)信息的類別以及其相似度將其分為不同的層級,制定出科學(xué)的、覆蓋范圍廣的、詳盡的判斷模型,使這部分?jǐn)?shù)據(jù)信息中,同類別數(shù)據(jù)具備較高的相似性,不同類別數(shù)據(jù)具備較低的相似性,以此為決策人員的決策提供參考。這種方法一般在市場營銷中使用的比較多,譬如對客戶的分類、尋找潛在客戶、預(yù)測銷售狀況、分析商品的周期等【2】。

        2.2 關(guān)聯(lián)

        關(guān)聯(lián)主要指的是原始數(shù)據(jù)中各部分?jǐn)?shù)據(jù)信息之間所存在的聯(lián)系或者關(guān)系,具體來說就是原始數(shù)據(jù)中的這部分?jǐn)?shù)據(jù)信息很可能與另一部分?jǐn)?shù)據(jù)信息之間存在一些隱藏的聯(lián)系,通過對兩部分?jǐn)?shù)據(jù)信息的分析可以發(fā)現(xiàn)其中隱藏的關(guān)聯(lián)性。例如,當(dāng)你在維護(hù)和客戶的關(guān)系的時候,就可以在該企業(yè)的客戶數(shù)據(jù)源中挖掘有效信息,在大量的關(guān)系交流的記錄中挖掘有效信息,挖掘有價值的線索,挖掘出不明顯的影響市場的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn),這對商品價格預(yù)判、銷售走勢、客戶類群分辨、銷售整體方向的規(guī)劃等具有重要的參考價值。

        2.3 回歸分析

        回歸分析主要是利用原始數(shù)據(jù)時間上的分布特征,構(gòu)建一個可以把數(shù)據(jù)信息回歸到預(yù)測變量中的函數(shù)關(guān)系,然后利用相應(yīng)的數(shù)學(xué)理論,分析變量與變量之間的關(guān)系。關(guān)于回歸分析的要點(diǎn)主要有以下幾項(xiàng),一是數(shù)據(jù)信息之間關(guān)系的分析,二是預(yù)判走向的分析,三是數(shù)據(jù)變量的趨勢分析。

        2.4 分類

        分類的方法主要就是在原始數(shù)據(jù)中選擇一組具有相同特點(diǎn)的數(shù)據(jù),依照事先確定的標(biāo)準(zhǔn)對其進(jìn)行相應(yīng)的分類,將原始數(shù)據(jù)中的部分?jǐn)?shù)據(jù)信息歸入到某種既定的類別中。把數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)對象聯(lián)結(jié)到某種特殊的類別當(dāng)中【3】。例如可以把某一組數(shù)據(jù)對象聯(lián)結(jié)到顧客的分類中,然后對顧客的屬性進(jìn)行分析,對顧客的特點(diǎn)進(jìn)行分析,做滿意度調(diào)查、然后評判顧客的購買意向以及購買力.以某一個汽車廠商為例,如果這個汽車廠商把數(shù)據(jù)源中的顧客依據(jù)對汽車的愛好分門別類,這樣一線的銷售人員便可以把握主動,直接向這類顧客銷售相應(yīng)的產(chǎn)品,投其所好,大大提高了效率。

        2.5 變化和偏差分析

        原始數(shù)據(jù)中存在諸多存在偏差的數(shù)據(jù)信息,這其中隱藏著一些有利用價值的信息,譬如模式中的反常現(xiàn)象,數(shù)據(jù)分類當(dāng)中的反?,F(xiàn)象,現(xiàn)實(shí)和期望之間的偏差等,對于這些存在偏差的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行分析,主要是研究現(xiàn)實(shí)中的結(jié)果和參照物之間的差別。在一些大型企業(yè)中,管理人員應(yīng)該對危機(jī)預(yù)警系統(tǒng)中的反?,F(xiàn)象和信息重點(diǎn)關(guān)注,對其進(jìn)行深入挖掘分析,可以有效幫助管理人員挖掘出潛在的危機(jī),從而提前做出應(yīng)對,規(guī)避風(fēng)險(xiǎn),降低危機(jī)造成的損失。

        2.6 特征

        數(shù)據(jù)源也可以根據(jù)特征進(jìn)行數(shù)據(jù)分類,從中提取關(guān)于這些特征的特征式,這類公式可以提現(xiàn)該數(shù)據(jù)源的整體特點(diǎn)【4】。例如在一線的銷售人員在預(yù)防顧客流失的時候就可以先將顧客按照特征進(jìn)行分類,然后再從中提取出顧客流失特征的特征式,就可以很快分找出造成顧客流失的很多原因以及特征了,然后再從特征中找出主要特征和次要特征,通過對這些顧客流失的特征分析就可以提前預(yù)防顧客流失的情況了。

        2.7 Web網(wǎng)頁

        隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了大范圍的普及,人們在生活和工作大量的利用網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行交互,這就使得網(wǎng)絡(luò)中留存了大量的信息。互聯(lián)網(wǎng)中的數(shù)據(jù)包羅萬象,包括金融信息、企業(yè)信息、人力資源信息以及潛在的用戶群體信息等等,通過對互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的挖掘可以找出諸多有利用價值的信息。對于這部分?jǐn)?shù)據(jù)挖掘的重點(diǎn)在于預(yù)期可能會對企業(yè)的發(fā)展造成的影響因素,包括內(nèi)因和外因,或者說是潛在的內(nèi)因和外因,通過對這些影響因素進(jìn)行分析,從而指導(dǎo)企業(yè)的發(fā)展方向,促使管理人員進(jìn)行科學(xué)的決策。

        3.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用

        3.1 教育領(lǐng)域

        在教育領(lǐng)域運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘及時,可以讓老師對學(xué)生產(chǎn)生更深入的認(rèn)識和了解,通過對學(xué)生的基礎(chǔ)信息、興趣愛好、各學(xué)科的學(xué)習(xí)狀況等數(shù)據(jù)信息的挖掘分析,可以從中了解到學(xué)生優(yōu)勢、不足以及在學(xué)習(xí)中存在的薄弱環(huán)節(jié),便于老師進(jìn)行針對性的指導(dǎo)和幫助,從而有效提升教學(xué)質(zhì)量和教學(xué)效率。此外,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的運(yùn)用可以使各項(xiàng)教育資源配置進(jìn)一步優(yōu)化,從而更好的開展教學(xué)。

        3.2 科研領(lǐng)域

        數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在科研領(lǐng)域也有廣泛的應(yīng)用,科研領(lǐng)域所取得的各項(xiàng)科研成果往往依賴于各種實(shí)驗(yàn)以及對于實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的整理、歸納和分析,找出實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)所表明的關(guān)系或者規(guī)律,并對其加以概括和引申。由于一項(xiàng)科研成果的出現(xiàn)往往需要大量的實(shí)驗(yàn),因此就會產(chǎn)生大量的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),如果采用人工對其進(jìn)行整理、歸納和分析,其難度相對較大,工作量也極大,而利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以很輕易的完成,只要構(gòu)建相應(yīng)的數(shù)據(jù)模型,然后依次對實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析,可以更高效的找出其中所隱含的信息,從而對科研方向提高相應(yīng)的參考。

        3.3 電信領(lǐng)域

        電信行業(yè)在人們的生活和工作中發(fā)揮著重要作用,可以讓人們便捷的實(shí)現(xiàn)交流和溝通,時間和空間上的限制極小。由于電信行業(yè)的用戶群體極為龐大,各個用戶群體之間往往所需要的服務(wù)也不盡相同,所以就需要有針對性的為用戶提供相應(yīng)的服務(wù)【5】。這就需要通過挖掘用戶信息,分析用戶的偏好以及所需要的服務(wù)類型,從而為用戶提供更優(yōu)質(zhì)的服務(wù)。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的運(yùn)用可以使電信企業(yè)在對龐大的用戶信息的分析中,明確各個用戶群體的偏好,有根據(jù)的預(yù)判其所需要的服務(wù),并有針對性的為用戶提供其可能需要的服務(wù),從而提升電信企業(yè)的服務(wù)水平。在電信領(lǐng)域用戶的需求就是潛在的、具有利用價值的信息,企業(yè)需要對用戶日常的使用習(xí)慣進(jìn)行分析,挖掘用戶潛在的需求,并最大程度的滿足用戶的需求,這樣才能使電信企業(yè)獲得更大的發(fā)展。

        3.4 市場營銷領(lǐng)域

        數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)最初就是在市場營銷當(dāng)中所使用的,主要是該領(lǐng)域需要記錄龐大的客戶信息,并通過對客戶信息的挖掘和分析,找出客戶的潛在需求,并為其提供相應(yīng)的產(chǎn)品。同時,還需要為客戶推薦其可能感興趣或者需要的產(chǎn)品,從而達(dá)到提升銷售業(yè)績的效果【6】。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在市場營銷領(lǐng)域的使用,一定程度上降低了市場營銷的難度,同時也最大限度的使客戶的需求得到了滿足,形成了一種雙贏的局面。無論是對于銷售人員還是對于客戶,雙方都達(dá)成了各自的目的,各自的需求都得到了極大的滿足。

        3.5 制造業(yè)領(lǐng)域

        近年來,隨著人們物質(zhì)生活水平的不斷提升,人們對于市場上提供的各項(xiàng)產(chǎn)品的要求也逐漸變高。對于制造業(yè)領(lǐng)域而言,如何根據(jù)用戶的喜好拉優(yōu)化自身的產(chǎn)品是一個極為重要的問題。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在制造業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用,可以用客戶的需求信息中發(fā)掘客戶所需要的產(chǎn)品,或者客戶對于產(chǎn)品某一方面的喜好。同時,將這些信息運(yùn)用到產(chǎn)品的升級和研發(fā)當(dāng)中,從而使產(chǎn)品更加符合客戶的需求和喜好,是產(chǎn)品在市場上具備一定的競爭力,從而為企業(yè)創(chuàng)造更大的效益。

        4.數(shù)據(jù)安全

        當(dāng)前,在大數(shù)據(jù)的背景下,各個領(lǐng)域?qū)τ跀?shù)據(jù)信息的重視和利用都達(dá)到了一個前所未有的高度,對于數(shù)據(jù)信息的發(fā)掘和利用一方面促進(jìn)了各個領(lǐng)域更好的發(fā)展,另一方面也最大程度的滿足了人們的需求,產(chǎn)生了極高的經(jīng)濟(jì)效益和社會效益。但是我們在享受大數(shù)據(jù)給我們帶來便利的同時,也要認(rèn)識到其中所存在的安全隱患,比如數(shù)據(jù)安全【7】。數(shù)據(jù)的泄露會對人們的生活和工作帶來極大的影響,尤其是關(guān)于個人隱私信息的泄露,不僅侵犯了人們的隱私權(quán),同時對于人們也造成了一些潛在的威脅。

        此外,部分別有用心之人可能通過對數(shù)據(jù)的分析,得出某些信息,從而進(jìn)行一些危害社會的活動。譬如,通過對人口健康數(shù)據(jù)、基因測序數(shù)據(jù)的挖掘,可以預(yù)判國民身體健康走向;通過對移動消費(fèi)的數(shù)據(jù)挖掘,可以得出國民消費(fèi)的金融數(shù)據(jù);通過對社會文化的分析可以得出國民的文娛喜好和思想文化偏好,這些分析結(jié)果很可能會被不法分子利用,從事某些破壞活動,進(jìn)而影響到國家和人們的安全。

        部分人員受利益的驅(qū)使,從事倒賣信息的活動,目前,甚至已經(jīng)形成了一個龐大的利益鏈條,其中尤其是個人隱私信息的倒賣,使得人們已無隱私可言,對人們的生活是極大的威脅。而目前,我國在這方面的法律機(jī)制尚不完善,加之網(wǎng)絡(luò)追責(zé)的難度較大,使得這種情況很難得到有效治理【8】。

        因此,我們要以辯證的眼光看待大數(shù)據(jù),不僅要積極的利用其優(yōu)勢,從而促進(jìn)社會各個行業(yè)的發(fā)展。與此同時,我們也要認(rèn)識到其中所存在的隱患,并逐步完善相應(yīng)的保護(hù)機(jī)制,確保對于數(shù)據(jù)信息的利用在合理合法的范圍之內(nèi),從而促進(jìn)其良性發(fā)展。

        結(jié)語

        綜上所述,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在各個領(lǐng)域的發(fā)展都發(fā)揮了極大的作用,不僅促進(jìn)了各個領(lǐng)域的發(fā)展,同時也滿足了人們的需求。但是目前我國對于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的運(yùn)用還有極大的提升空間,因此,仍要進(jìn)一步探究數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的價值,使其發(fā)揮更大的作用

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