數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用的困境和展望
一、數(shù)據(jù)挖掘的內(nèi)在局限性 對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)期望過(guò)高，是數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用過(guò)程中經(jīng)常出現(xiàn)的一個(gè)問(wèn)題。企業(yè)管理人員或者業(yè)務(wù)人員抱著美好的愿望，希望數(shù)據(jù)挖掘像“魔杖”一樣解決面臨的棘手問(wèn)題，但是如果要求的結(jié)果與已有的數(shù)據(jù)沒(méi)有關(guān)聯(lián)（或者相關(guān)性太小），數(shù)據(jù)挖掘是無(wú)能為力的。一個(gè)典型的情況是，企業(yè)可能會(huì)要求挖掘出客戶流失的原因。 more...
二、 現(xiàn)代的企業(yè)日常搜集了大量資料.包括市場(chǎng)、客戶、供貨商、競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手以及未來(lái)趨勢(shì)等重要信息。但是信息的超載與無(wú)結(jié)構(gòu)化，使得企業(yè)決策單位無(wú)法有效利用現(xiàn)存的信息，甚至使決策行為產(chǎn)生混亂與誤用。妥善地運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，從巨量的數(shù)據(jù)庫(kù)中發(fā)掘出不同的信息與知識(shí)供決策支持所用，必能產(chǎn)生企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。但是，許多企業(yè)在信息化進(jìn)程中對(duì)數(shù)據(jù)挖掘還存在一定的認(rèn)識(shí)誤區(qū)，對(duì)其角色定位還不甚清晰，這 more...
三、 數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining)，又稱為數(shù)據(jù)庫(kù)中的知識(shí)發(fā)現(xiàn)(Knowledge Discovery in Database, KDD)，就是從大量數(shù)據(jù)中獲取有效的、新穎的、潛在有用的、最終可理解的模式的非平凡過(guò)程，簡(jiǎn)單的說(shuō)，數(shù)據(jù)挖掘就是從大量數(shù)據(jù)中提取或“挖掘”知識(shí)。并非所有的信息發(fā)現(xiàn)任務(wù)都被視為數(shù)據(jù)挖掘。例如，使用數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)查 more...
分析現(xiàn)階段的大數(shù)據(jù)挖掘帶動(dòng)的變遷 隨著數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)業(yè)的膨大，人們對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)已經(jīng)不太滿足了，于是把databases說(shuō)成大數(shù)據(jù)，這便遇到了兩個(gè)不可回避的挑戰(zhàn)，第一個(gè)挑戰(zhàn)是由于關(guān)系代數(shù)的形式化約束過(guò)于苛刻，無(wú)法表示現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù);第二個(gè)挑戰(zhàn)是隨著數(shù)據(jù)量的增大，關(guān)系代數(shù)運(yùn)算性能急劇下降。在這個(gè)時(shí)候，我們的存儲(chǔ)技術(shù)得到了迅猛發(fā)展，人類進(jìn)入了搜索時(shí)代。搜索因?yàn)榇鎯?chǔ)便宜了，存儲(chǔ)的速度大概每9個(gè)月翻一番，所以存儲(chǔ)帶動(dòng)了技術(shù)的腳步，這種搜索時(shí)代經(jīng)過(guò)了 more...
數(shù)據(jù)挖掘?qū)τ谄髽I(yè)實(shí)施CRM系統(tǒng)的重要性 CRM系統(tǒng)是選擇和管理有價(jià)值客戶及其關(guān)系的一種商業(yè)策略，CRM系統(tǒng)要求以客戶為中心的企業(yè)文化來(lái)支持有效的市場(chǎng)營(yíng)銷、銷售與服務(wù)流程。其實(shí)這個(gè)概念簡(jiǎn)單的理解起來(lái)就是充分挖掘客戶的潛力，將客戶一切的資料進(jìn)行一個(gè)規(guī)范性的整理，當(dāng)然面對(duì)眾多的數(shù)據(jù)，就是體現(xiàn)軟件的重要作用，既然企業(yè)決定使用或者實(shí)施CRM軟件，其實(shí)在實(shí)施的過(guò)程中，需要我們關(guān)注數(shù)據(jù)的價(jià)值，甚至是怎么樣獲得好的高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。more...
淺析數(shù)據(jù)中心轉(zhuǎn)型的幾大步驟 （1）打好數(shù)據(jù)中心托管基礎(chǔ) 數(shù)據(jù)中心轉(zhuǎn)型的第一步是確保所有中心服務(wù)基礎(chǔ)知識(shí)很好地覆蓋在托管產(chǎn)品。些包括可靠和靈活的電力和冷卻能力，以幫助確保數(shù)據(jù)中心永遠(yuǎn)在線的正常運(yùn)行時(shí)間和最佳的性能。這也意味著數(shù)據(jù)中心具有先進(jìn)的物理和網(wǎng)絡(luò)安全層次，以保持保護(hù)IT資產(chǎn)和應(yīng)用程序。物理安全需要包括視頻攝像機(jī)，監(jiān)控設(shè)施內(nèi)的所有位置，人員進(jìn)入配有虹膜掃描儀，以防止外人假冒 more...
數(shù)據(jù)挖掘在客戶關(guān)系管理中的應(yīng)用 這些信息是企業(yè)的財(cái)富，它如實(shí)地記錄著企業(yè)運(yùn)作的本質(zhì)狀況，但是面對(duì)如此海量的數(shù)據(jù)，迫使人們不斷尋找新的工具來(lái)對(duì)企業(yè)的運(yùn)營(yíng)規(guī)律進(jìn)行探索，為商業(yè)決策提供有價(jià)值的知識(shí)，使企業(yè)獲得利潤(rùn)，能滿足企業(yè)這一迫切需求的強(qiáng)有力的工具就是數(shù)據(jù)挖掘。在企業(yè)管理客戶生命周期的各個(gè)階段都會(huì)用到數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，數(shù)據(jù)挖掘能夠幫助企業(yè)確定客戶的特點(diǎn)，從而可以為客戶提供有針對(duì)性的服務(wù)。通過(guò)數(shù)據(jù) more...
簡(jiǎn)單介紹挖掘大數(shù)據(jù)價(jià)值體現(xiàn)的幾種模式 隨著互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算的興起以及移動(dòng)智能終端的快速普及，運(yùn)營(yíng)商的網(wǎng)絡(luò)獲得了更完整的用戶數(shù)據(jù)。例如在用戶層面，除了常見(jiàn)的年齡、品牌、資費(fèi)、入網(wǎng)渠道等基本信息外，數(shù)據(jù)還包括上網(wǎng)時(shí)間、上網(wǎng)地點(diǎn)、瀏覽內(nèi)容偏好、各種應(yīng)用的使用時(shí)間等；在終端層面，包括IMEI、MAC、終端品牌、終端類型、終端預(yù)裝了哪些應(yīng)用、終端的操作系統(tǒng)、終端的尺寸等。 運(yùn)營(yíng)商已深刻認(rèn)識(shí)到 more...
數(shù)據(jù)挖掘在企業(yè)當(dāng)中的應(yīng)用 您的企業(yè)適用嗎？當(dāng)今世界，所有行業(yè)都面臨激烈的競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境，及時(shí)做出正確決策是企業(yè)生存與發(fā)展的重要環(huán)節(jié)。隨著競(jìng)爭(zhēng)越來(lái)越激烈，利潤(rùn)的降低使得很多企業(yè)必須從粗放經(jīng)營(yíng)轉(zhuǎn)變到集約經(jīng)營(yíng)。經(jīng)營(yíng)決策需要盡可能多的定量分析，而不是似是而非的定性分析；經(jīng)營(yíng)決策還需要盡可能快的速度，所有這些都需要技術(shù)上的支持。ERP、CRM、OA等信息系統(tǒng)的廣泛應(yīng)用以及互聯(lián)網(wǎng)的蓬勃發(fā)展，使得企業(yè)數(shù)據(jù)量激增，人們希望獲得更高層次的數(shù)據(jù)分 more...
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