數(shù)據(jù)挖掘應用的困境和展望
一、數(shù)據(jù)挖掘的內在局限性 對數(shù)據(jù)挖掘技術期望過高，是數(shù)據(jù)挖掘應用過程中經常出現(xiàn)的一個問題。企業(yè)管理人員或者業(yè)務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題，但是如果要求的結果與已有的數(shù)據(jù)沒有關聯(lián)（或者相關性太�。瑪�(shù)據(jù)挖掘是無能為力的。一個典型的情況是，企業(yè)可能會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、客戶、供貨商、競爭對手以及未來趨勢等重要信息。但是信息的超載與無結構化，使得企業(yè)決策單位無法有效利用現(xiàn)存的信息，甚至使決策行為產生混亂與誤用。妥善地運用數(shù)據(jù)挖掘技術，從巨量的數(shù)據(jù)庫中發(fā)掘出不同的信息與知識供決策支持所用，必能產生企業(yè)的競爭優(yōu)勢。但是，許多企業(yè)在信息化進程中對數(shù)據(jù)挖掘還存在一定的認識誤區(qū)，對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)庫中的知識發(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程，簡單的說，數(shù)據(jù)挖掘就是從大量數(shù)據(jù)中提取或“挖掘”知識。并非所有的信息發(fā)現(xiàn)任務都被視為數(shù)據(jù)挖掘。例如，使用數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)查 more...
分析現(xiàn)階段的大數(shù)據(jù)挖掘帶動的變遷 隨著數(shù)據(jù)庫產業(yè)的膨大，人們對數(shù)據(jù)庫已經不太滿足了，于是把databases說成大數(shù)據(jù)，這便遇到了兩個不可回避的挑戰(zhàn)，第一個挑戰(zhàn)是由于關系代數(shù)的形式化約束過于苛刻，無法表示現(xiàn)實數(shù)據(jù);第二個挑戰(zhàn)是隨著數(shù)據(jù)量的增大，關系代數(shù)運算性能急劇下降。在這個時候，我們的存儲技術得到了迅猛發(fā)展，人類進入了搜索時代。搜索因為存儲便宜了，存儲的速度大概每9個月翻一番，所以存儲帶動了技術的腳步，這種搜索時代經過了 more...
數(shù)據(jù)挖掘對于企業(yè)實施CRM系統(tǒng)的重要性 CRM系統(tǒng)是選擇和管理有價值客戶及其關系的一種商業(yè)策略，CRM系統(tǒng)要求以客戶為中心的企業(yè)文化來支持有效的市場營銷、銷售與服務流程。其實這個概念簡單的理解起來就是充分挖掘客戶的潛力，將客戶一切的資料進行一個規(guī)范性的整理，當然面對眾多的數(shù)據(jù)，就是體現(xiàn)軟件的重要作用，既然企業(yè)決定使用或者實施CRM軟件，其實在實施的過程中，需要我們關注數(shù)據(jù)的價值，甚至是怎么樣獲得好的高質量的數(shù)據(jù)。more...
淺析數(shù)據(jù)中心轉型的幾大步驟 （1）打好數(shù)據(jù)中心托管基礎 數(shù)據(jù)中心轉型的第一步是確保所有中心服務基礎知識很好地覆蓋在托管產品。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)中心永遠在線的正常運行時間和最佳的性能。這也意味著數(shù)據(jù)中心具有先進的物理和網(wǎng)絡安全層次，以保持保護IT資產和應用程序。物理安全需要包括視頻攝像機，監(jiān)控設施內的所有位置，人員進入配有虹膜掃描儀，以防止外人假冒 more...
數(shù)據(jù)挖掘在客戶關系管理中的應用 這些信息是企業(yè)的財富，它如實地記錄著企業(yè)運作的本質狀況，但是面對如此海量的數(shù)據(jù)，迫使人們不斷尋找新的工具來對企業(yè)的運營規(guī)律進行探索，為商業(yè)決策提供有價值的知識，使企業(yè)獲得利潤，能滿足企業(yè)這一迫切需求的強有力的工具就是數(shù)據(jù)挖掘。在企業(yè)管理客戶生命周期的各個階段都會用到數(shù)據(jù)挖掘技術，數(shù)據(jù)挖掘能夠幫助企業(yè)確定客戶的特點，從而可以為客戶提供有針對性的服務。通過數(shù)據(jù) more...
簡單介紹挖掘大數(shù)據(jù)價值體現(xiàn)的幾種模式 隨著互聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、云計算的興起以及移動智能終端的快速普及，運營商的網(wǎng)絡獲得了更完整的用戶數(shù)據(jù)。例如在用戶層面，除了常見的年齡、品牌、資費、入網(wǎng)渠道等基本信息外，數(shù)據(jù)還包括上網(wǎng)時間、上網(wǎng)地點、瀏覽內容偏好、各種應用的使用時間等；在終端層面，包括IMEI、MAC、終端品牌、終端類型、終端預裝了哪些應用、終端的操作系統(tǒng)、終端的尺寸等。 運營商已深刻認識到 more...
數(shù)據(jù)挖掘在企業(yè)當中的應用 您的企業(yè)適用嗎？當今世界，所有行業(yè)都面臨激烈的競爭環(huán)境，及時做出正確決策是企業(yè)生存與發(fā)展的重要環(huán)節(jié)。隨著競爭越來越激烈，利潤的降低使得很多企業(yè)必須從粗放經營轉變到集約經營。經營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；經營決策還需要盡可能快的速度，所有這些都需要技術上的支持。ERP、CRM、OA等信息系統(tǒng)的廣泛應用以及互聯(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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