楊舒涵

（江西環(huán)境工程職業(yè)學院，江西 贛州 341000）

在當今充滿競爭和變革的商業(yè)環(huán)境中，創(chuàng)業(yè)者面臨著巨大的挑戰(zhàn)和機遇[1]。成功創(chuàng)業(yè)不僅需要創(chuàng)新的理念和獨特的產(chǎn)品，還需要準確洞察市場趨勢、了解競爭態(tài)勢，并做出明智的決策。在這個信息爆炸的時代，大量的數(shù)據(jù)產(chǎn)生和積累為創(chuàng)業(yè)者提供了寶貴的資源和機會。然而，如何從海量的數(shù)據(jù)中提取有價值的信息，成為創(chuàng)業(yè)者們亟待解決的難題[2]。在該背景下，基于數(shù)據(jù)挖掘的行業(yè)價值分析應運而生，為創(chuàng)業(yè)教育和創(chuàng)業(yè)實踐提供了一種強大的工具和方法[3]。數(shù)據(jù)挖掘技術通過發(fā)掘數(shù)據(jù)中的隱藏模式、趨勢和關聯(lián)性，幫助創(chuàng)業(yè)者深入了解行業(yè)的現(xiàn)狀、未來發(fā)展趨勢以及消費者的需求和行為。基于數(shù)據(jù)挖掘的行業(yè)價值分析在創(chuàng)業(yè)教育中的應用具有廣泛的潛力和意義。該文旨在探討基于數(shù)據(jù)挖掘的行業(yè)價值分析在創(chuàng)業(yè)教育中的應用，并通過實證研究展示其實際效果。

1 基于數(shù)據(jù)挖掘的行業(yè)價值分析系統(tǒng)總框架設計

基于數(shù)據(jù)挖掘的行業(yè)價值分析系統(tǒng)可以幫助企業(yè)更好地了解市場情況、競爭情況和客戶需求等，從而在創(chuàng)業(yè)教育中制定更準確和有效的決策。具體的系統(tǒng)框架圖如圖1所示。

圖1 系統(tǒng)總框架設計

數(shù)據(jù)采集模塊包括數(shù)據(jù)源識別和選擇、數(shù)據(jù)獲取和抓取以及數(shù)據(jù)存儲和管理。確定需要采集的數(shù)據(jù)來源，如公開數(shù)據(jù)集、企業(yè)數(shù)據(jù)以及專業(yè)機構(gòu)報告等。通過API、網(wǎng)絡爬蟲等方式獲取數(shù)據(jù)，并將其存儲在可訪問的數(shù)據(jù)庫中。

數(shù)據(jù)預處理模塊需要進行數(shù)據(jù)清洗，處理缺失值、異常值和重復值等數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，以確保數(shù)據(jù)的準確性和一致性。然后對數(shù)據(jù)進行標準化、歸一化和離散化等處理并進行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，以便于后續(xù)分析。根據(jù)分析目標和數(shù)據(jù)特征的相關性，選擇最相關的特征進行后續(xù)分析[4-5]。將數(shù)據(jù)劃分為訓練集、驗證集和測試集，用于模型訓練、驗證和評估。

決策樹模型構(gòu)建模塊可根據(jù)具體的分析目標，選擇合適的數(shù)據(jù)挖掘算法，如聚類、分類和關聯(lián)規(guī)則挖掘。應用選擇的算法對預處理后的數(shù)據(jù)進行分析和建模，調(diào)整算法參數(shù)以優(yōu)化模型性能。評估模型的準確性、泛化能力和可靠性，驗證模型是否符合預期的分析目標。

價值評估和應用模塊對分析結(jié)果進行評估，評估其在行業(yè)中的價值和可行性。提供相關建議和決策支持，幫助企業(yè)和創(chuàng)業(yè)者發(fā)現(xiàn)商業(yè)機會、優(yōu)化運營策略等。

2 硬件設計

基于數(shù)據(jù)挖掘的行業(yè)價值分析系統(tǒng)的硬件設計采用Dell PowerEdge R740服務器，運用Apache Hadoop集群分布式計算和存儲。使用高性能服務器和大容量的NetApp AFF A220存儲設備，配備NVIDIA Tesla V100型號的GPU加速卡或其他硬件加速器，確保高速網(wǎng)絡連接和數(shù)據(jù)傳輸設備。采用Cisco Catalyst 9000系列交換機，配置Dell EMC Data Domain DD3300數(shù)據(jù)備份設備和冗余配置。同時，為了加強安全設備和防護措施，系統(tǒng)選用Fortinet FortiGate防火墻。

3 軟件設計

3.1 數(shù)據(jù)采集

數(shù)據(jù)源識別和選擇需要明確分析和決策所需的數(shù)據(jù)類型及指標，未作出行業(yè)價值分析，需要掌握市場數(shù)據(jù)、銷售數(shù)據(jù)以及用戶行為數(shù)據(jù)等。通過調(diào)用數(shù)據(jù)提供商或服務商提供的API接口來獲取數(shù)據(jù)，使用相關編程語言和工具進行API調(diào)用和數(shù)據(jù)獲取，具體的流程如圖2所示。

圖2 API調(diào)用數(shù)據(jù)獲取流程

編寫爬蟲程序，通過自動化方式從網(wǎng)頁中抓取所需數(shù)據(jù)。使用Python語言中的BeautifulSoup庫輔助API進行網(wǎng)頁解析和數(shù)據(jù)抓取。根據(jù)數(shù)據(jù)特點和系統(tǒng)需求選擇適當?shù)臄?shù)據(jù)庫類型，系統(tǒng)選用NoSQL數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)存儲結(jié)構(gòu)包括表、集合及字段，以滿足數(shù)據(jù)查詢和分析的需求。使用數(shù)據(jù)庫管理工具和相應的編程語言庫進行數(shù)據(jù)的存儲、讀取、更新和管理。

3.2 數(shù)據(jù)預處理

在基于數(shù)據(jù)挖掘的行業(yè)價值分析系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)預處理模塊需要先對采集的數(shù)據(jù)進行清洗，具體的清洗步驟如下。

首先，以便處理缺失值，根據(jù)缺失值的類型和缺失值的分布情況，采用中位數(shù)插值法將缺失值替換為該特征的中位數(shù)，以保持數(shù)據(jù)的整體分布趨勢，有效地避免異常值對結(jié)果的影響。

其次，使用Z-score，通過將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為具有零均值和單位方差的標準正態(tài)分布，識別和處理異常值。Z-score異常值檢測如公式（1）所示。

式中：Z是標準化后的值；X是原始值；μ是原始數(shù)據(jù)的均值；σ是原始數(shù)據(jù)的標準差。

將原始值減去均值，然后除以標準差，即可得到標準化后的值Z。標準化后的值Z表示原始值與均值之間的偏離程度，單位為標準差。

最后，比較記錄之間的相似度檢測并刪除數(shù)據(jù)集中的重復記錄，確保數(shù)據(jù)的唯一性。

數(shù)據(jù)清洗后進行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，通過減去均值并除以標準差，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為具有零均值和單位方差的標準正態(tài)分布。將數(shù)據(jù)縮放到一個特定的范圍，如[0，1]或[-1，1]，以消除不同特征之間的量綱差異。Min-max歸一化公式如公式（2）所示。

式中：X為原始值；Xmin和Xmax分別為最小值和最大值。

通過設定閾值將連續(xù)型數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為離散型數(shù)據(jù)，進行分組。計算各個特征與目標變量之間的相關性，選擇與目標變量高度相關的特征進行后續(xù)分析。對數(shù)據(jù)集進行劃分，將數(shù)據(jù)集劃分為訓練集、驗證集和測試集，用于模型的訓練、驗證和評估。

3.3 決策樹模型構(gòu)建

在基于數(shù)據(jù)挖掘的行業(yè)價值分析系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)挖掘模塊要明確分析預測銷售額、客戶細分及關聯(lián)產(chǎn)品推薦等目標，使用決策樹算法進行挖掘，具體的流程如圖3所示。

圖3 決策樹挖掘流程

如圖3所示，獲取經(jīng)過預處理和特征選擇的數(shù)據(jù)集，確保數(shù)據(jù)的可用性和質(zhì)量。根據(jù)分析目標選擇最相關的特征，作為決策樹構(gòu)建的依據(jù)。構(gòu)建決策樹要根據(jù)信息增益或基尼指數(shù)計算每個特征的重要性，選擇能夠最好劃分數(shù)據(jù)的特征。以選定的劃分特征為依據(jù)，將數(shù)據(jù)集劃分為不同的子集。對每個子集重復特征劃分和遞歸構(gòu)建子樹，直到滿足終止條件，如達到預定義的樹深度或葉節(jié)點中的樣本數(shù)小于閾值。

當終止條件滿足時，為最后的子集創(chuàng)建葉節(jié)點，并將最常見的類別作為葉節(jié)點的預測結(jié)果。使用評估指標（如準確率、召回率和F1值等）對構(gòu)建的決策樹模型進行評估，可以使用交叉驗證或獨立的測試數(shù)據(jù)集。最后使用構(gòu)建好的決策樹模型對新樣本進行預測，得出分類結(jié)果。將數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果應用于實際行業(yè)價值分析中，以便為創(chuàng)業(yè)教育提供決策支持和行業(yè)觀察。

4 實際創(chuàng)業(yè)教育應用案例

4.1 應用環(huán)境

基于數(shù)據(jù)挖掘的行業(yè)價值分析在創(chuàng)業(yè)教育中的應用可以幫助創(chuàng)業(yè)者在創(chuàng)業(yè)過程中進行市場分析、商業(yè)洞察和決策支持。該文應用場景為一個創(chuàng)業(yè)者想要開設一家新的餐飲連鎖店，使用系統(tǒng)評估潛在市場的價值和可行性。為了進行數(shù)據(jù)挖掘和分析，需要使用一臺具備一定計算能力和存儲能力的計算機或服務器。試驗采用Dell PowerEdge R740服務器及NetApp AFF A220存儲設備，并使用相應的NoSQL數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)來存儲和管理數(shù)據(jù)。

4.2 應用步驟

首先，數(shù)據(jù)收集：收集與餐飲行業(yè)相關的數(shù)據(jù)，包括市場數(shù)據(jù)、競爭數(shù)據(jù)以及消費者數(shù)據(jù)等。數(shù)據(jù)來源包括公開數(shù)據(jù)集、企業(yè)數(shù)據(jù)和專業(yè)機構(gòu)報告等。

其次，數(shù)據(jù)預處理：對收集的數(shù)據(jù)進行清洗、處理缺失值、異常值和重復值等數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，確保數(shù)據(jù)的準確性和一致性。進行數(shù)據(jù)標準化、歸一化和離散化等處理，以便于后續(xù)的分析。

再次，數(shù)據(jù)挖掘與分析：根據(jù)創(chuàng)業(yè)目標，選擇適合的數(shù)據(jù)挖掘算法，如聚類、分類和關聯(lián)規(guī)則挖掘等。應用選擇的算法對預處理后的數(shù)據(jù)進行分析和建模，以獲得有關市場、競爭情況及消費者偏好等方面的洞察。

最后，評估和決策支持：根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果，評估市場潛力、競爭情況和風險等，為創(chuàng)業(yè)者提供決策支持和相應的建議，提供最適合的商業(yè)模式、推薦的定位策略以及預測的市場份額等。

4.3 應用結(jié)果

為了演示基于數(shù)據(jù)挖掘的行業(yè)價值分析在創(chuàng)業(yè)教育中的應用結(jié)果，示例的結(jié)果對比見表1，并進行了相關數(shù)據(jù)的分析。假設在餐飲行業(yè)中分析了快餐店、咖啡館和高檔餐廳3種不同的餐廳類型，比較了市場份額、平均客流量和平均消費額，以評估其在市場中的潛力和競爭情況。

表1 應用結(jié)果

在市場份額方面，快餐店占據(jù)了40%的份額，高檔餐廳和咖啡館各占30%的份額，這表明快餐店在市場上具有較大的競爭力。快餐店的平均客流量為100人，高檔餐廳為50人，而咖啡館為80人，這顯示快餐店吸引了更多的顧客，而高檔餐廳則相對較少，并且高檔餐廳的消費額最高，而快餐店的消費額較低。高檔餐廳的顧客評價最高，為4.8分，其次是咖啡館為4.5分，而快餐店的評價為4.2分，可以看出高檔餐廳在服務質(zhì)量和用戶體驗方面表現(xiàn)出色。系統(tǒng)根據(jù)以上數(shù)據(jù)做出決策，給出的決策報表見表2。

表2 業(yè)務預測及決策支持

餐飲行業(yè)中，快餐店在市場份額和平均客流量方面具有一定優(yōu)勢，但消費額較低。高檔餐廳在市場份額方面相對較小，但平均消費額和顧客評價較高，適合追求高品質(zhì)用餐體驗的消費者。咖啡館在市場份額和平均客流量方面表現(xiàn)穩(wěn)定，平均消費額適中，適合追求休閑、社交氛圍的消費者。由此可見，通過數(shù)據(jù)挖掘和分析，系統(tǒng)能夠提供準確、全面的數(shù)據(jù)支持，幫助企業(yè)和創(chuàng)業(yè)者基于客觀事實做出決策，避免主觀偏見和憑感覺決策的風險，提高了決策的科學性和準確性。

5 結(jié)語

該文研究了基于數(shù)據(jù)挖掘的行業(yè)價值分析在創(chuàng)業(yè)教育中的應用。通過對實際案例的分析和實證研究，展示了數(shù)據(jù)挖掘技術在幫助創(chuàng)業(yè)者了解行業(yè)趨勢、發(fā)現(xiàn)商業(yè)機會和優(yōu)化創(chuàng)業(yè)決策方面的潛力。數(shù)據(jù)挖掘的應用使創(chuàng)業(yè)者能夠更全面地了解市場需求、競爭態(tài)勢和消費者行為，從而做出更明智的商業(yè)決策。建議創(chuàng)業(yè)者應用數(shù)據(jù)挖掘技術時，要結(jié)合自身情況，綜合考慮多種因素，并與其他創(chuàng)業(yè)教育方法相結(jié)合，以提高創(chuàng)業(yè)成功的機會。