數據挖掘論文匯總十篇

序論：好文章的創作是一個不斷探索和完善的過程，我們為您推薦十篇數據挖掘論文范例，希望它們能助您一臂之力，提升您的閱讀品質，帶來更深刻的閱讀感受。

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1.2IBMSPSSModelerIBMSPSSModeler是一個數據挖掘工作臺，用于幫助用戶快速直觀地構建預測模型，而無需進行編程。其精密的數據挖掘技術使用戶能夠對結果進行建模，了解哪些因素會對結果產生影響。它還能可提供數據挖掘相關的數據提取、轉換、分析建模、評估、部署等全過程的功能[3]。通常，SPSSModeler將數據以一條條記錄的形式讀入，然后通過對數據進行一系列操作，最后將其發送至某個地方（可以是模型，或某種格式的數據輸出）[3]。使用SPSSModeler處理數據的三個步驟：（1）將數據讀入SPSSModeler；（2）通過一系列操縱運行數據；（3）將數據發送到目標位置。

2客戶流失預測分析

2.1數據預處理數據預處理[6]，將需要的客戶投保數據按照業務預測分析的要求，將數據抽取到中間數據中，同時對數據清洗和轉換，滿足業務預測分析要求。每日凌晨調用存儲過程將核心業務系統數據提取到中間數據庫，壽險業務數據與其他數據一樣，存在不安全和不一致時，數據清洗與轉換可以幫助提升數據質量，進而提升數據挖掘進程的有效性和準確性。數據清洗主要包括：遺漏數據清洗，錯誤數據處理，垃圾數據處理[1]。

2.2數據選取數據預處理后，可以從中得到投保人的投保信息，包括投保人姓名，投保年齡（有效保單為當前年齡，無效保單為退保年齡），保費，投保年期，保單狀態等。數據如圖1所示。

2.3客戶流失預測模型建立壽險業務按渠道來分可分為個人保險、團體保險、銀行保險、網銷保險、經代保險五類。由于團體保險在壽險公司發展比較緩慢，團險業務基本屬于停滯階段。結合壽險公司的營銷特點，選定個人保單作為分析的對象，通過IBMSPSSModeler預測模型工具[3]，使用決策樹預測模型對客戶流失進行預測分析。

2.4結果分析通過使用IBMSPSSModeler決策類預測模型分析某壽險公司2013年個人客戶承保情況來看有以下規則:（1）投保年數在1年以內，首期保費在0～2000元或大于9997.130保費的客戶比較容易流失。（2）保單終止保單中，女性客戶較男性客戶容易流失。（3）投保年數在2年以上,湖北及河北分支機構客戶流失率比較容易流失。（4）分紅壽險相對傳統壽險，健康壽險的客戶比較容易流失[1]。

篇（2）

2系統數據

2.1系統數據結構系統采用MicrosoftSQLServer,創建了WPGUI與WPCHQ數據庫來管理3萬余口油井數據采集、處理及存儲等,建設數據表65張(見主要數據表的關系圖2),主要包括生產井的完井數據、靜態數據、動態數據、采集數據、原油物性數據、機桿管泵等技術數據,同時系統保存了油井近兩年功圖電參數據(每天每口井到少100張),以及根據這些數據分析計算出來的結果和匯總生成的數據。

3數據挖掘應用

數據挖掘是從大量數據集中發現可行信息的過程,是統計分析技術、數據庫技術及人工智能技術的綜合。面對油井工況實時分析及功圖計產系統大量的油井生產完備數據,長慶油田充分利用數據挖掘技術,對數據進一步清理、集成、轉換、挖掘應用,深化功圖系統數據分析,先后開展了動液面計算,系統效率在線實時監測、區塊動態分析研究等,并應用于油田現場,取得了較好的效果,既節約了生產成本,又方便了現場管理應用,進一步提升系統在長慶油田數字化前端的核心地位。

3.1區塊動態分析

油井生產中,每天都會獲得大量的實時生產數據,目前系統主要對單井完成工況分析及產液量計算,如何通過分析和處理這些數據,及時全面了解油田區塊產油量、壓力、含水等變化規律是數據挖掘應用又一問題。長慶油田開展了基于油井工況診斷及功圖計產系統的區塊動態分析,從空間和歷史角度,對油井分類、分級、分層次進行統計分析,挖掘生產數據里有用的信息,提煉區塊共性問題,并按照設計的模板(區塊指標統計圖表、供液能力分析、產量分析、故障井分析等)每月30日自動生成全面及時的區塊油井生產動態分析,從而指導區塊生產管理,實現油田的精細管理,為油田開發決策提供依據。

4結束語

隨著長慶油田數字化建設的不斷深入,各種生產、研究、管理等數據庫不斷增加,如何深化數據應用,準確迅速從數據庫是提取有用信息,已成為是數字油田生產管理的迫切需求。在基于油井工況實時分析及功圖計產系統數據挖掘應用中我們積累了不少經驗,拓展了系統功能,提升系統在長慶油田數字化前端的核心地位。在今后應用中,油田數據挖掘應用注意幾個問題:

(1)數據是數字油田的血液,為了保證數據挖掘效率,在數據庫建設中要規范數據存儲格式,保證數據源及數據類型的統一,同時加強數據審核,注重數據入庫的質量;

篇（3）

1.1數據庫環境的異構型

Web上的每個站點就是一個數據源，數據源之間是異構的，外加上各個站點的信息和組織的不同，Web網站就構成了一個巨大的異構數據庫環境。要對這些數據進行挖掘，首先，要解決各個站點之間的異構數據集成，提供用戶統一界面，從復雜的數據源中取得所需的有用的信息知識。其次，有關Web上的數據查詢。

1.2數據結構的半結構化

Web上的數據比較復雜，各個站點的數據都獨立設計，具有動態可變性。雖然Web上的數據形成半結構化數據。這些問題是進行Web數據挖掘所面臨的最大困難。

2XML技術在Web數據挖掘中的優勢

Web數據的異構使Web數據挖掘變得十分困難,通過XML可以解決這個問題。因為XML文檔具有很好的自我描述性，他的元素、子元素、屬性結構樹可以表達極為豐富的語義信息，能夠很好的描述半結構化的數據，因此在網絡數據集成、發送、處理和顯示的方面。開發人員能夠用XML的格式標記和交換數據。XML在三層架構上為數據的處理提供了有用的途徑。利用XML，Web設計人員能夠構建文檔類型定義的多層次互相關聯的系統、元數據、數據樹、樣式表和超鏈接結構。基于XML的Web數據挖掘技術，能夠使不同來源的結構化的數據很容易地結合在一起，解決Web數據挖掘的難題。

2.1XML技術在Web數據挖掘中具體作用利用XML技術我們在Web數據挖掘中可以完成以下幾點：

2.1.1集成異構數據源

XML是一種半結構化的數據模型，可以完成和關系數據庫中的屬性一一對應，從而實施精確地查詢與模型抽取。XML可以搜索多個不同數據庫的問題，以實現集成。

2.1.2和異構數據進行交換

在Web數據挖掘程中，用戶需要和異構數據源進行數據交換，XML通過自定義性及可擴展性來標識各種數據，從而描述從各站點搜集到的Web頁中的數據。XML的出現解決了數據查詢的統一接口。

2.1.3過濾信息并顯示

XML描述數據本身，可以使得定義的數據以不同的方式顯示，對獲取的信息進行裁減和編輯以適應不同用戶的需求。以不同的瀏覽形式提供給不同的用戶。

3基于XML的Web數據挖掘模型

我們通過對XML及Web數據挖掘的分析，設計了一個基于XML的Web數據挖掘模型通過提供一個Web數據挖掘的集成環境，提高數據挖掘系統的整體性能。工作流程如下：系統根據用戶要求搜集Web資源，經數據轉換器處理成相應的XML數據存儲，提供給挖掘器使用；挖掘器則根據要求從選取相應的算法挖掘，輸出挖掘結果；用戶根據自己的滿意度，獲得需要的挖掘結果，調整挖掘要求進入新一輪數據挖掘。通過系統的維護我們可以加入新的挖掘算法，實現升級。

3.1各模塊具體功能

3.1.1數據收集

從Web站點上采集數據并存儲，獲得挖掘內容。針對異構數據源，可以多種方式提出相關需求，挖掘的重點是Web內容和Web使用的數據。把用戶訪問網站留下原始日志數據進行清洗、過濾和轉換處理，轉變成統一處理的數據結構，構建日志數據庫。

3.1.2轉換器

對檢索得到的數據用XML技術進行預處理，建立半結構化數據模型，抽取其特征的元數據，用結構化的形式保存，為挖掘模塊提供所需的數據。

3.1.3挖掘器

不同的挖掘算法有不同適用情況，挖掘綜合器根據具體的需求和挖掘方法的不同選擇策略到挖掘算法庫中去選擇挖掘算法或種組合算法執行挖掘任務。隨著應用的深入，知識庫中的算法和規則不斷的豐富。挖掘算法庫是挖掘分析方法的綜合庫，以插拔的形式組織存放各種挖掘算法。314結果生成與評估以直觀的方式提交挖掘結果，便于用戶的評估。通過模式分析和興趣度度量，若結果使得用戶滿意，數據挖掘結束，輸出用戶感興趣的內容；否則可以在此重新提出挖掘要求，重新挖掘。

3.2系統各模塊實現方法

3.2.1數據收集

數據的收集也涉及數據挖掘的技術，其過程是：通過人工輸入辦法，給出查詢主題，找到相關的Web頁,然后,通過相應的數據挖掘的算法對訓練數據集提煉，利用提煉出的數據模式,進行更大范圍的搜索，以獲取更多的數據源。最終形成較新和有效XML文檔。

3.2.2數據的轉換處理

數據抽取轉換是模型實現一個重要環節,其主要方法是把現有的Web頁面轉換成XML格式,并使用相關工具處理XML結構數據檢要把HTML中含有的與主題無關的標記過濾掉,然后轉化到XML的格式存儲。目前Web頁面到XML文檔的轉換,有兩部分數據構成:一是XML數據，二是非XML數據。XML數據,可以直接將它們提交給下一個模塊。對于非XML數據,本文的實現方法是用到Tidy以改正HTML文檔中的常見錯誤并生成格式編排良好的等價文檔，還可以使用Tidy生成XHTML(XML的子集)格式的文檔。通過構造相應的Java類完成將數據從HTML到XML的轉換。

3.2.3挖掘方法

（1）文本分類：文本分類是指按預先定義的主題類別，把集合中的每個文檔確定一個所屬類別。這樣，用戶能夠方便地瀏覽文檔，并限制搜索范圍來使查找更為容易。利用文本分類技術對大量文檔進行快速、有效地自動分類。有關的算法通常采用TFIDF和NaiveBayes等方法。

（2）文本聚類：文本聚類與分類的不同之處在于，聚類不需要預先定義好的主題類別，它是將把文檔集合分成若干個簇，要求同簇內文檔內容相似度最大，而不同簇間的相似度最小。Hearst等人研究表明聚類假設，即與用戶查詢相關的文檔通常會聚類比較靠近，而遠離與用戶查詢不相關文檔。可以利用文本聚類技術把搜索引擎檢索結果分成若干個簇，用戶只要考慮那些相關的簇，就能夠縮小所需要瀏覽的結果數量。目前，常用的文本聚類算法,分為兩種：以G-HAC等算法為代表的層次凝聚法，以k-means等算法為代表的平面劃分法。

（3）關聯分析：關聯分析是指從文檔集合中發現不同詞語之間關系Brin提出一種從大量文檔中查找一對詞語出現模式算法，在Web上尋找作者和書名的模式，從而發現數千本在Amazon網站上查找不到的新書。

（4）模式評價：Web數據挖掘中十分重要的過程就是模式評價。常用的方法有預留法和交叉實驗法，將數據分成訓練集和測試集兩部分，學習和測試反復進行，最后用一個平均質量模型來確定模型質量的好壞。

（5）預留法：從數據集合隨機抽取預定大小一個子集作為測試集，其他數據則作為訓練集。

（6）交叉驗證法：把整個數據集合按照所要進行的學習測試循環次數分成一定數目的子集，在每次循環中，選取其一個子集作為測試集，其它子集并集則作為訓練集。

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一、客戶關系管理（CRM）

CRM是一種旨在改善企業與客戶之間關系的新型管理方法。它是企業通過富有意義的交流和溝通,理解并影響客戶行為,最終實現提高客戶獲取、客戶保留、客戶忠誠和客戶創利的目的。它包括的主要內容有客戶識別、客戶關系的建立、客戶保持、客戶流失控制和客戶挽留。通過客戶關系管理能夠提高企業銷售收入，改善企業的服務，提高客戶滿意度，同時能提高員工的生產能力。

二、數據挖掘（DM）

數據挖掘(DataMining，簡稱DM)，簡單的講就是從大量數據中挖掘或抽取出知識。數據挖掘概念的定義描述有若干版本。一個通用的定義是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應用數據中提取人們感興趣的知識，這些知識是隱諱的、事先未知的、潛在有用的信息。

常用的數據挖掘方法有：(1)關聯分析。即從給定的數據集中發現頻繁出現的項集模式知識。例如，某商場通過關聯分析，可以找出若干個客戶在本商場購買商品時，哪些商品被購置率較高，進而可以發現數據庫中不同商品的聯系，進而反映客戶的購買習慣。(2)序列模式分析。它與關聯分析相似，其目的也是為了控制挖掘出的數據間的聯系。但序列模式分析的側重點在于分析數據間的前后(因果)關系。例如，可以通過分析客戶在購買A商品后，必定(或大部分情況下)隨著購買B商品，來發現客戶潛在的購買模式。(3)分類分析。是找出一組能夠描述數據集合典型特征的模型，以便能夠分類識別未知數據的歸屬或類別。例如，銀行可以根據客戶的債務水平、收入水平和工作情況，可對給定用戶進行信用風險分析。(4)聚類分析。是從給定的數據集中搜索數據對象之間所存在的有價值聯系。在商業上，聚類可以通過顧客數據將顧客信息分組，并對顧客的購買模式進行描述，找出他們的特征，制定針對性的營銷方案。(5)孤立點分析。孤立點是數據庫中與數據的一般模式不一致的數據對象，它可能是收集數據的設備出現故障、人為輸入時的輸入錯誤等。孤立點分析就是專門挖掘這些特殊信息的方法。例如，銀行可以利用孤立點分析發現信用卡詐騙，電信部門可以利用孤立點分析發現電話盜用等。

三、數據挖掘在客戶關系管理中的應用

1.進行客戶分類

客戶分類是將大量的客戶分成不同的類別，在每一類別里的客戶具有相似的屬性，而不同類別里的客戶的屬性不同。數據挖掘可以幫助企業進行客戶分類，針對不同類別的客戶，提供個性化的服務來提高客戶的滿意度，提高現有客戶的價值。細致而可行的客戶分類對企業的經營策略有很大益處。例如，保險公司在長期的保險服務中，積累了很多的數據信息，包括對客戶的服務歷史、對客戶的銷售歷史和收入，以及客戶的人口統計學資料和生活方式等。保險公司必須將這些眾多的信息資源綜合起來，以便在數據庫里建立起一個完整的客戶背景。在客戶背景信息中，大批客戶可能在保險種類、保險年份和保險金額上具有極高的相似性，因而形成了具有共性的客戶群體。經過數據挖掘的聚類分析，可以發現他們的共性，掌握他們的保險理念，提供有針對性的服務，提高保險公司的綜合服務水平，并可以降低業務服務成本，取得更高的收益。

2.進行客戶識別和保留

(1)在CRM中,首先應識別潛在客戶,然后將他們轉化為客戶

這時可以采用DM中的分類方法。首先是通過對數據庫中各數據進行分析，從而建立一個描述已知數據集類別或概念的模型，然后對每一個測試樣本，用其已知的類別與學習所獲模型的預測類別做比較，如果一個學習所獲模型的準確率經測試被認可，就可以用這個模型對未來對象進行分類。例如，圖書發行公司利用顧客郵件地址數據庫，給潛在顧客發送用于促銷的新書宣傳冊。該數據庫內容有客戶情況的描述，包括年齡、收入、職業、閱讀偏好、訂購習慣、購書資金、計劃等屬性的描述，顧客被分類為是或否會成為購買書籍的顧客。當新顧客的信息被輸入到數據庫中時，就對該新顧客的購買傾向進行分類，以決定是否給該顧客發送相應書籍的宣傳手冊。

(2)在客戶保留中的應用

客戶識別是獲取新客戶的過程，而客戶保留則是留住老顧客、防止客戶流失的過程。對企業來說，獲取一個新顧客的成本要比保留一個老顧客的成本高。在保留客戶的過程中，非常重要的一個工作就是要找出顧客流失的原因。例如，某專科學校的招生人數在逐漸減少，那么就要找出減少的原因，經過廣泛的搜集信息，發現原因在于本學校對技能培訓不夠重視，學生只能學到書本知識，沒有實際的技能，在就業市場上找工作很難。針對這種情況，學校應果斷的抽取資金，購買先進的、有針對性的實驗實訓設備，同時修改教學計劃，加大實驗實訓課時和考核力度，培訓相關專業的教師。

(3)對客戶忠誠度進行分析

客戶的忠誠意味著客戶不斷地購買公司的產品或服務。數據挖掘在客戶忠誠度分析中主要是對客戶持久性、牢固性和穩定性進行分析。比如大型超市通過會員的消費信息，如最近一次消費、消費頻率、消費金額三個指標對數據進行分析,可以預測出顧客忠誠度的變化，據此對價格、商品的種類以及銷售策略加以調整和更新，以便留住老顧客，吸引新顧客。

(4)對客戶盈利能力分析和預測

對于一個企業而言，如果不知道客戶的價值，就很難做出合適的市場策略。不同的客戶對于企業而言，其價值是不同的。研究表明，一個企業的80%的利潤是由只占客戶總數的20%的客戶創造的，這部分客戶就是有價值的優質客戶。為了弄清誰才是有價值的客戶，就需要按照客戶的創利能力來劃分客戶，進而改進客戶關系管理。數據挖掘技術可以用來分析和預測不同市場活動情況下客戶盈利能力的變化，幫助企業制定合適的市場策略。商業銀行一般會利用數據挖掘技術對客戶的資料進行分析，找出對提高企業盈利能力最重要的客戶，進而進行針對性的服務和營銷。

篇（5）

根據波特的影響企業的利益相關者理論，企業有五個利益相關者，分別是客戶、競爭對手、供應商、分銷商和政府等其他利益相關者。其中，最重要的利益相關者就是客戶。現代企業的競爭優勢不僅體現在產品上，還體現在市場上，誰能獲得更大的市場份額，誰就能在競爭中占據優勢和主動。而對市場份額的爭奪實質上是對客戶的爭奪，因此，企業必須完成從“產品”導向向“客戶”導向的轉變，對企業與客戶發生的各種關系進行管理。進行有效的客戶關系管理，就要通過有效的途徑，從儲存大量客戶信息的數據倉庫中經過深層分析，獲得有利于商業運作，提高企業市場競爭力的有效信息。而實現這些有效性的關鍵技術支持就是數據挖掘，即從海量數據中挖掘出更有價值的潛在信息。正是有了數據挖掘技術的支持，才使得客戶關系管理的理念和目標得以實現，滿足現代電子商務時代的需求和挑戰。

一、客戶關系管理（CRM）

CRM是一種旨在改善企業與客戶之間關系的新型管理方法。它是企業通過富有意義的交流和溝通,理解并影響客戶行為,最終實現提高客戶獲取、客戶保留、客戶忠誠和客戶創利的目的。它包括的主要內容有客戶識別、客戶關系的建立、客戶保持、客戶流失控制和客戶挽留。通過客戶關系管理能夠提高企業銷售收入，改善企業的服務，提高客戶滿意度，同時能提高員工的生產能力。

二、數據挖掘（DM）

數據挖掘（DataMining，簡稱DM），簡單的講就是從大量數據中挖掘或抽取出知識。數據挖掘概念的定義描述有若干版本。一個通用的定義是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應用數據中提取人們感興趣的知識，這些知識是隱諱的、事先未知的、潛在有用的信息。

常用的數據挖掘方法有：（1）關聯分析。即從給定的數據集中發現頻繁出現的項集模式知識。例如，某商場通過關聯分析，可以找出若干個客戶在本商場購買商品時，哪些商品被購置率較高，進而可以發現數據庫中不同商品的聯系，進而反映客戶的購買習慣。（2）序列模式分析。它與關聯分析相似，其目的也是為了控制挖掘出的數據間的聯系。但序列模式分析的側重點在于分析數據間的前后（因果）關系。例如，可以通過分析客戶在購買A商品后，必定（或大部分情況下）隨著購買B商品，來發現客戶潛在的購買模式。（3）分類分析。是找出一組能夠描述數據集合典型特征的模型，以便能夠分類識別未知數據的歸屬或類別。例如，銀行可以根據客戶的債務水平、收入水平和工作情況，可對給定用戶進行信用風險分析。（4）聚類分析。是從給定的數據集中搜索數據對象之間所存在的有價值聯系。在商業上，聚類可以通過顧客數據將顧客信息分組，并對顧客的購買模式進行描述，找出他們的特征，制定針對性的營銷方案。（5）孤立點分析。孤立點是數據庫中與數據的一般模式不一致的數據對象，它可能是收集數據的設備出現故障、人為輸入時的輸入錯誤等。孤立點分析就是專門挖掘這些特殊信息的方法。例如，銀行可以利用孤立點分析發現信用卡詐騙，電信部門可以利用孤立點分析發現電話盜用等。

三、數據挖掘在客戶關系管理中的應用

1.進行客戶分類

客戶分類是將大量的客戶分成不同的類別，在每一類別里的客戶具有相似的屬性，而不同類別里的客戶的屬性不同。數據挖掘可以幫助企業進行客戶分類，針對不同類別的客戶，提供個性化的服務來提高客戶的滿意度，提高現有客戶的價值。細致而可行的客戶分類對企業的經營策略有很大益處。例如，保險公司在長期的保險服務中，積累了很多的數據信息，包括對客戶的服務歷史、對客戶的銷售歷史和收入，以及客戶的人口統計學資料和生活方式等。保險公司必須將這些眾多的信息資源綜合起來，以便在數據庫里建立起一個完整的客戶背景。在客戶背景信息中，大批客戶可能在保險種類、保險年份和保險金額上具有極高的相似性，因而形成了具有共性的客戶群體。經過數據挖掘的聚類分析，可以發現他們的共性，掌握他們的保險理念，提供有針對性的服務，提高保險公司的綜合服務水平，并可以降低業務服務成本，取得更高的收益。

2.進行客戶識別和保留

(1)在CRM中,首先應識別潛在客戶,然后將他們轉化為客戶

這時可以采用DM中的分類方法。首先是通過對數據庫中各數據進行分析，從而建立一個描述已知數據集類別或概念的模型，然后對每一個測試樣本，用其已知的類別與學習所獲模型的預測類別做比較，如果一個學習所獲模型的準確率經測試被認可，就可以用這個模型對未來對象進行分類。例如，圖書發行公司利用顧客郵件地址數據庫，給潛在顧客發送用于促銷的新書宣傳冊。該數據庫內容有客戶情況的描述，包括年齡、收入、職業、閱讀偏好、訂購習慣、購書資金、計劃等屬性的描述，顧客被分類為“是”或“否”會成為購買書籍的顧客。當新顧客的信息被輸入到數據庫中時，就對該新顧客的購買傾向進行分類，以決定是否給該顧客發送相應書籍的宣傳手冊。

(2)在客戶保留中的應用

客戶識別是獲取新客戶的過程，而客戶保留則是留住老顧客、防止客戶流失的過程。對企業來說，獲取一個新顧客的成本要比保留一個老顧客的成本高。在保留客戶的過程中，非常重要的一個工作就是要找出顧客流失的原因。例如，某專科學校的招生人數在逐漸減少，那么就要找出減少的原因，經過廣泛的搜集信息，發現原因在于本學校對技能培訓不夠重視，學生只能學到書本知識，沒有實際的技能，在就業市場上找工作很難。針對這種情況，學校應果斷的抽取資金，購買先進的、有針對性的實驗實訓設備，同時修改教學計劃，加大實驗實訓課時和考核力度，培訓相關專業的教師。

(3)對客戶忠誠度進行分析

客戶的忠誠意味著客戶不斷地購買公司的產品或服務。數據挖掘在客戶忠誠度分析中主要是對客戶持久性、牢固性和穩定性進行分析。比如大型超市通過會員的消費信息，如最近一次消費、消費頻率、消費金額三個指標對數據進行分析,可以預測出顧客忠誠度的變化，據此對價格、商品的種類以及銷售策略加以調整和更新，以便留住老顧客，吸引新顧客。

(4)對客戶盈利能力分析和預測

對于一個企業而言，如果不知道客戶的價值，就很難做出合適的市場策略。不同的客戶對于企業而言，其價值是不同的。研究表明，一個企業的80%的利潤是由只占客戶總數的20%的客戶創造的，這部分客戶就是有價值的優質客戶。為了弄清誰才是有價值的客戶，就需要按照客戶的創利能力來劃分客戶，進而改進客戶關系管理。數據挖掘技術可以用來分析和預測不同市場活動情況下客戶盈利能力的變化，幫助企業制定合適的市場策略。商業銀行一般會利用數據挖掘技術對客戶的資料進行分析，找出對提高企業盈利能力最重要的客戶，進而進行針對性的服務和營銷。

(5)交叉銷售和增量銷售

交叉銷售是促使客戶購買尚未使用的產品和服務的營銷手段，目的是可以拓寬企業和客戶間的關系。增量銷售是促使客戶將現有產品和服務升級的銷售活動，目的在于增強企業和客戶的關系。這兩種銷售都是建立在雙贏的基礎上的，客戶因得到更多更好符合其需求的服務而獲益，公司也因銷售增長而獲益。數據挖掘可以采用關聯性模型或預測性模型來預測什么時間會發生什么事件，判斷哪些客戶對交叉銷售和增量銷售很有意向，以達到交叉銷售和增量銷售的目的。例如，保險公司的交叉營銷策略：保險公司對已經購買某險種的客戶推薦其它保險產品和服務。這種策略成功的關鍵是要確保推銷的保險險種是用戶所感興趣的，否則會造成用戶的反感。

四、客戶關系管理應用數據挖掘的步驟

1.需求分析

只有確定需求，才有分析和預測的目標，然后才能提取數據、選擇方法，因此，需求分析是數據挖掘的基礎條件。數據挖掘的實施過程也是圍繞著這個目標進行的。在確定用戶的需求后,應該明確所要解決的問題屬于哪種應用類型,是屬于關聯分析、分類、聚類及預測，還是其他應用。應對現有資源如已有的歷史數據進行評估，確定是否能夠通過數據挖掘技術來解決用戶的需求，然后將進一步確定數據挖掘的目標和制定數據挖掘的計劃。

2.建立數據庫

這是數據挖掘中非常重要也非常復雜的一步。首先,要進行數據收集和集成，其次,要對數據進行描述和整合。數據主要有四個方面的來源：客戶信息、客戶行為、生產系統和其他相關數據。這些數據通過抽取、轉換和裝載，形成數據倉庫，并通過OLAP和報表，將客戶的整體行為結果分析等數據傳遞給數據庫用戶。

3.選擇合適的數據挖掘工具

如果從上一步的分析中發現，所要解決的問題能用數據挖掘比較好地完成，那么需要做的第三步就是選擇合適的數據挖掘技術與方法。將所要解決的問題轉化成一系列數據挖掘的任務。數據挖掘主要有五種任務：分類，估值預測，關聯規則，聚集，描述。前三種屬于直接的數據挖掘。在直接數據挖掘中，目標是應用可得到的數據建立模型，用其它可得到的數據來描述感興趣的變量。后兩種屬于間接數據挖掘。在間接數據挖掘中，沒有單一的目標變量，目標是在所有變量中發現某些聯系。

4.建立模型

建立模型是選擇合適的方法和算法對數據進行分析，得到一個數據挖掘模型的過程。一個好的模型沒必要與已有數據完全相符，但模型對未來的數據應有較好的預測。需要仔細考察不同的模型以判斷哪個模型對所需解決的問題最有用。如決策樹模型、聚類模型都是分類模型，它們將一個事件或對象歸類。回歸是通過具有已知值的變量來預測其它變量的值。時間序列是用變量過去的值來預測未來的值。這一步是數據挖掘的核心環節。建立模型是一個反復進行的過程，它需要不斷地改進或更換算法以尋找對目標分析作用最明顯的模型，最后得到一個最合理、最適用的模型。

5.模型評估

為了驗證模型的有效性、可信性和可用性，從而選擇最優的模型，需要對模型進行評估。我們可以將數據中的一部分用于模型評估，來測試模型的準確性，模型是否容易被理解模型的運行速度、輸入結果的速度、實現代價、復雜度等。模型的建立和檢驗是一個反復的過程，通過這個階段階段的工作，能使數據以用戶能理解的方式出現，直至找到最優或較優的模型。

6.部署和應用

將數據挖掘的知識歸檔和報告給需要的群體，根據數據挖掘發現的知識采取必要的行動，以及消除與先前知識可能存在的沖突，并將挖掘的知識應用于應用系統。在模型的應用過程中，也需要不斷地對模型進行評估和檢驗，并做出適當的調整，以使模型適應不斷變化的環境。

參考文獻:

[1]羅納德．S．史威福特．客戶關系管理[M]．楊東龍譯．北京：中國經濟出版社，2002

[2]馬剛:客戶關系管理[M]大連：東北財經大學出版社，2008

[3]朱美珍:以數據挖掘提升客戶關系管理[J]．高科技產業技術與創新管理，2006，（27）

篇（6）

由于信息技術的迅速發展，現代的檔案管理模式與過去相比，也有了很大的變化，也讓如今的檔案管理模式有了新的挑戰。讓人們對信息即時、大量地獲取是目前檔案管理工作和檔案管理系統急切需要解決的問題。

一、數據挖掘概述

（一）數據挖掘技術。數據挖掘是指從大量的、不規則、亂序的數據中，進行分析歸納，得到隱藏的，未知的，但同時又含有較大價值的信息和知識。它主要對確定目標的有關信息，使用自動化和統計學等方法對信息進行預測、偏差分析和關聯分析等，從而得到合理的結論。在檔案管理中使用數據挖掘技術，能夠充分地發揮檔案管理的作用，從而達到良好的檔案管理工作效果。（二）數據挖掘技術分析。數據挖掘技術分析的方法是多種多樣的，其主要方法有以下幾種：1.關聯分析。指從已經知道的信息數據中，找到多次展現的信息數據，由信息的說明特征，從而得到具有相同屬性的事物特征。2.分類分析。利用信息數據的特征，歸納總結相關信息數據的數據庫，建立所需要的數據模型，從而來識別一些未知的信息數據。3.聚類分析。通過在確定的數據中，找尋信息的價值聯系，得到相應的管理方案。4.序列分析。通過分析信息的前后因果關系，從而判斷信息之間可能出現的聯系。

二、數據挖掘的重要性

在進行現代檔案信息處理時，傳統的檔案管理方法已經不能滿足其管理的要求，數據挖掘技術在這方面確有著顯著的優勢。首先，檔案是較為重要的信息記錄，甚至有些檔案的重要性大到無價，因此對于此類的珍貴檔案，相關的檔案管理人員也是希望檔案本身及其價值一直保持下去。不過越是珍貴的檔案，其使用率自然也就越高，所以其安全性就很難得到保障，在檔案管理中運用數據挖掘技術，可以讓檔案的信息數據得到分析統計，歸納總結，不必次次實物查閱，這樣就極大地提升了檔案相關內容的安全性，降低檔案的磨損率。并且可以對私密檔案進行加密，進行授權查閱，進一步提高檔案信息的安全性。其次，對檔案進行鑒定與甄別，這也是檔案工作中較困難的過程，過去做好這方面的工作主要依靠管理檔案管理員自己的能力和水平，主觀上的因素影響很大，但是數據挖掘技術可以及時對檔案進行編碼和收集，對檔案進行數字化的管理和規劃，解放人力資源，提升檔案利用的服務水平。第三，數據挖掘技術可以減少檔案的收集和保管成本，根據檔案的特點和規律建立的數據模型能為之后的工作人員建立一種標準，提升了檔案的鑒定效率。

三、檔案管理的數據挖掘運用

（一）檔案信息的收集。在實施檔案管理工作時，首先需要對檔案信息數據的收集。可以運用相關檔案數據庫的數據資料，進行科學的分析，制定科學的說明方案，對確定的數據集合類型和一些相關概念的模型進行科學說明，利用這些數據說明，建立準確的數據模型，并以此數據模型作為標準，為檔案信息的快速分類以及整合奠定基礎。例如，在體育局的相關網站上提供問卷，利用問卷來得到的所需要的信息數據，導入數據庫中，讓數據庫模型中保有使用者的相關個人信息，通過對使用者的信息數據進行說明，從而判斷使用者可能的類型，提升服務的準確性。因此，數據挖掘技術為檔案信息的迅速有效收集，為檔案分類以及后續工作的順利展開，提供了有利條件，為個性化服務的實現提供了保證。（二）檔案信息的分類。數據挖掘技術具有的屬性分析能力，可以將數據庫中的信息進行分門別類，將信息的對象通過不同的特征，規劃為不同的分類。將數據挖掘技術運用到檔案管理中時，可以簡單快速地找到想要的檔案數據，能根據數據中使用者的相關數據，找尋使用者在數據庫中的信息，使用數據模型的分析能力，分析出使用者的相關特征。利如，在使用者上網使用網址時，數據挖掘技術可以充分利用使用者的搜索數據以及網站的訪問記錄，自動保存用戶的搜索信息、搜索內容、下載次數、時間等，得到用戶的偏好和特征，對用戶可能存在的需求進行預測和分類，更加迅速和準確的，為用戶提供個性化的服務。（三）檔案信息的整合。數據挖掘技術可以對新舊檔案的信息進行整合處理，可以較為簡單地將“死檔案”整合形成為“活檔案”，提供良好的檔案信息和有效的檔案管理。例如，對于企事業單位而言，培訓新員工的成本往往比聘請老員工的成本要高出很多。對老員工的檔案信息情況進行全體整合，使檔案資源充分發揮作用，將檔案數據進行總結和規劃，根據數據之間的聯系確定老員工流失的原因，然后建立清晰、明白的數據庫，這樣可以防止人才流失，也能大大提高檔案管理的效率。

四、結語

綜上所述，在這個信息技術迅速跳躍發展的時代，將數據挖掘技術運用到檔案管理工作中是時展的需求與必然結果。利用數據挖掘技術，可以使檔案管理工作的效率大大提升，不僅減少了搜索檔案信息的時間，節省人力物力，避免資源的浪費，還能幫助用戶在海量的信息數據中，快速找到所需的檔案數據信息。數據挖掘技術的運用，使靜態的檔案信息變成了可以“主動”為企事業單位的發展，提供有效的個性化服務的檔案管家，推動了社會的快速發展。

作者:于然 單位:揚州市體育局辦公室

【參考文獻】

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1.2代碼開發現階段，JAVA應用中廣泛應用著基于開源框架的編程，此時配置的邏輯控制是借助XML配置文件實現的，但現有的JAVA應用為單機版，同時框架的邏輯具有復雜性，開源框架的文檔化相對較差。在此情況下，程序員在對框架使用與配置缺少正確性。為了實現上述問題的有效解決，提出了基于應用代碼庫中的XML配置文件及代碼關聯結構挖掘的XML配置片段推薦方法，將此方法應用到軟件開發中，促進了程序員對配置文件的編輯。上述方法的核心為頻繁子樹挖掘，通過實驗分析可知，該方法具有一定的有效性，特別是在XML配置片段中扮演著重要的角色，因此，它促進了軟件的開發。目前，在軟件開發構建新系統過程中，程序員需要利用編程框架從而實現編程，此時不僅利于通用性作用的發揮，還利于程序機構的清晰。在框架編程時，開發人員要對編程進行擴展，同時還要構建XML配置文件。框架編程有著一定的優勢，但在實際應用過程中仍存在不足，邏輯缺陷極易被應用，在此基礎上，程序員對框架的使用缺乏有效性與正確性。在此背景下，配置代碼推薦被應用，它具有較強的可用性，分別體現在數據與方法兩方面。

1.3回歸測試在軟件應用開發后，客戶將對其進行使用，但使用前與使用過程中，均會出現代碼修改的情況，造成此情況的原因為代碼缺陷與功能更新。在代碼更新后，重新前，要對代碼進行測試，此時的測試便是回歸測試。它主要是為了驗證修改軟件，使軟件的功能得到有效的發揮。因此，回歸測試對于軟件來說是重要的，它直接保證著軟件的質量[3]。

篇（8）

2數據挖掘技術在網上銀行促銷活動中的運用

隨著商業銀行的快速發展，網上銀行受到人們的廣泛關注。網上銀行系統以計算機網絡為交易平臺，各種新型的促銷策略，使網上銀行業務得到迅速拓展。但是，和四大行相比，一些商業銀行的網上銀行業務仍然存在很大的差距。同時，近年來，網上銀行市場競爭日益激烈，某些網上銀行業務在應用過程中出現了促銷成本不斷增加，而促銷效果不理想的狀況，數據挖掘技術在網上銀行促銷活動中的運用，要積極解決這些問題。

2.1提高營銷質量當前，很多銀行都逐漸加大了網上銀行促銷力度，但是促銷活動的效果卻不明顯，單純的依靠贈送禮品或者各種優惠措施，在很大程度上會提升促銷成本，并且難以真正地吸引客戶。在網上銀行促銷活動中應用數據挖掘技術，分析不同促銷活動的特點，根據網上銀行系統自身的特點和優化，對不同客戶進行組合促銷，將不同的網上銀行業務或者產品聯系起來，有針對性地對有意向的客戶進行促銷，合理安排網上銀行促銷活動內容和時間，盡量在電子商務交易高峰時段之前，實現網上銀行促銷活動的目標。

2.2優化客戶結構一些商業銀行不了解客戶的真實需求，在發展潛在客戶時，缺乏針對性，網上銀行促銷活動的交易需求較弱。因此要應用數據挖掘技術挖掘一些隱含的信息，明確哪些客戶對網上銀行的哪些產品或者業務有需求，挖掘潛在的、有實力的客戶，將這些客戶作為網上銀行促銷活動的重點客戶。

2.3優化促銷活動流程在網上銀行促銷活動中運用數據挖掘技術，采用運用關聯分析，挖掘傳統銀行渠道重點產品和網上銀行系統重點產品的業務數據，挖掘非網絡銀行系統和網絡銀行系統業務以及網絡銀行系統不同業務或者產品之間的關聯關系，通過數據挖掘技術尋找符合網上銀行系統運營條件的關聯關系，探索網上銀行系統不同產品和業務之間的依存性或者相似性[2]，由此將網上銀行系統的某一項業務或者產品作為重點促銷產品來拉動其他業務和產品的銷售，并且可以將一些業務或者產品組合起來進行有針對性的促銷，提高網上銀行促銷活動效果。另外，挖掘優質、有潛力客戶特征，優質客戶可以銀行提供大量的業務收入和交易量，因此可以通過數據挖掘技術的聚類方法分析銀行系統的客戶構成，挖掘優質客戶的共同特征，為網上銀行促銷活動提供重要的依據。

篇（9）

二、最小二乘法擬合直線

最小二乘法是一種數學優化技術。它以某一社會、經濟或自然現象為對象，尋找一擬合曲線，以滿足給定對象系統的一組觀測數據。通常要求選擇的擬合曲線會使各觀測數據到擬合曲線的誤差的平方和最小。

本文研究銷售企業(如商場)異常客戶的性質。設一段時期內客戶的累計消費金額為y，對應的消費時期為x。假定測得客戶的n個數據(x1,y1)，…,(xn,yn)，則在XOY平面上可以得到n個實驗點:Pi(xi,yi)（i=1，…n)，這種圖形稱為“散點圖”(如圖1，圖2）。在利用最小二乘法進行分析時，各種非線性關系的擬合曲線均可線性化，因此此處選擇直線y=ax+b作為擬合直線，尋求x與y之間近似線性關系時的經驗公式。其中a為直線的斜率，b為直線在y軸上的截距。

如果Pi(i=1，…n)全部位于同一條直線上，則可認為變量之間的關系為y=ax+b，但一般情況下不會如此。記估計值=axi+b，則各實驗點與擬合直線之間的誤差為εi=-yi=（axi+b）-yi，它反映了用直線y=ax+b來描述(xi,yi)時,估計值與觀測值yi之間的偏差大小。則有：

要求偏差越小越好。但由于εi可正可負，簡單求和可能將很大的誤差抵消掉，只有平方和才能反映二者在總體上的接近程度，這就是最小二乘原則。于是問題歸結為根據這一要求來確定y=ax+b中的a和b，使得最小。因為F(a,b)是關于a、b的二次函數并且非負，所以其極小值總是存在的。根據羅彼塔法則，F取最小值時，有：

于是得到了符合最小二乘原則的相應解：

三、基于斜率的異常客戶挖掘算法

1.問題描述

本文的目的是研究某一消費時期內,異常客戶的消費傾向。取異常客戶一年內各月份的累計消費金額為參考，記錄的數據如下（表1，表2）。根據其散點圖（圖1，圖2）可以看出，客戶的累計消費金額隨時間都呈上升趨勢，所以難以觀察出該客戶是否對商場保持持久的忠誠度，是否有轉向競爭對手的可能。基于斜率的異常客戶挖掘算法正是要解決識別客戶性質這一問題。

2.算法描述

算法:Outlier_Analysis。根據輸出的a值來判斷異常客戶的性質:積極的或消極的。

輸入:客戶數據,即參考點，由有序點對(xi，yi)表示；參考點的個數n。

輸出:a(直線的斜率），b(直線在y軸上的截距）。

方法:

（1)初始化a、b。

（2)對客戶的n個觀測數據(即n個記錄點)進行相關數據計算：

（3)ifa<0then

客戶購買金額呈減少趨勢，為消極客戶

else

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云計算是并行計算和分布計算以及網格計算的發展，是一種在海量數據大規模的集合中能動態處理各種服務器數據資源的一類計算平臺，在電子商務、商業金融、科研開發等領域能得到廣泛的應用。它具有大規模、虛擬化、高效率、通用性、廉價等特點，能針對不同的用戶的不同需求，動態透明地提供其所需的虛擬化計算和資源儲存，并能及時動態回收當前用戶暫不利用的數據資源以提供給其他用戶，而其廉價、通用的特點，使得一般用戶實現大規模的數據操作成為可能。目前來說，云計算的平臺已得到良好的發展，日益成熟，基于云計算的應用已經可以相當方便的部署和操作其數據資源。

1.2數據挖掘

數據挖掘技術是現代知識發現領域的一個重要技術，它是指一個從隨機的大量而不完整的模糊的實際數據中提取其中某些隱含著的具有潛在價值的實用知識與信息的過程。其具體技術有特征化、聚類、關聯和預測分析等等，涉及到的高級技術領域有統計學、機器學習、模式識別、人工智能等方面。

2基于云計算的數據挖掘平臺構架

網絡云的發展給數據挖掘提出了新的問題和時代的挑戰，同時，也為數據挖掘提供了新的計算平臺和發展機遇。基于云計算的數據挖掘系統平臺的發現，解決了傳統的數據挖掘技術出現的時代滯慢、效率較低、功能落后、成本高昂等問題。云計算是一種商業計算模式，是網格計算與并行計算及分布式計算在一定程度上的商業實現，其動態、可伸縮的計算基于云計算的數據挖掘平臺架構及其關鍵技術探討文/張瑤劉輝云計算是一種在互聯網時代中應運而生的新興的網絡技術，具有高效率、高容量、動態處理的特點，在社會的商業領域和科研領域表現出了其相當高的應用價值。將云計算應用于數據挖掘平臺的構架之中后，將能在很大程度上為現代社會中越來越海量的數據挖掘提供一個高效率的技術平臺。本文將結合云計算和數據挖掘的基本概念和現代意義，對數據挖掘的平臺構架和相應的關鍵技術做出簡要的分析探討。摘要能力使得進行高效的海量數據挖掘的目標不再遙遠。同時，云計算SaaS功能日益被理解和標準化，使得基于云計算SaaS化的數據挖掘有了理論和技術的指導，并具有了企業化與大眾化的發展趨勢。

2.1數據挖掘平臺構架

建立在關系型數據庫之上的傳統的數據挖掘技術構架在現時代數據急劇膨脹和分析需求漸增的發展下已經難以應付社會的數據處理問題。而云計算的分布式存儲與計算形式則接受了當代的數據挖掘難題，促成了適應時代的云計算數據挖掘平臺構架的形成。其包含了面向組件的設計理念和分層設計的思想方法。其構架自下向上總共分為3層，分別為底層的云計算支撐平臺層、中間的數據挖掘能力層和上層的數據挖掘云服務層。

2.2基于云計算的數據挖掘平臺構架各層意義

云計算支撐平臺層：顧名思義，該平臺層是云計算數據挖掘平臺的基礎處理平臺，其主要具有的功能是對分布式文件存儲與數據庫提供資源存儲，以及實行對數據的有關處理和計算功能。數據挖掘能力層：該平臺結構層主要是提供挖掘的基礎能力，是數據挖掘的核心支撐平臺，并對數據挖掘云服務層提供能力支撐。該平臺層包含了算法數據并行處理、調度引起和服務管理的框架，該平臺層可以提供系統內部的數據挖掘處理和推薦算法庫，亦支持第三方的數據挖掘算法工具的進入。數據挖掘云服務層：數據挖掘云服務層的主要功能是對外提供數據挖掘操作的云服務，同時也能提供基于結構化查詢的語言語句訪問，提供相關的解析引擎，以便于自動調用云服務。對外數據挖掘云服務能力封裝的接口形式多樣，包含了基于簡單對象訪問協議下的Webservice、XML、HTTP以及本地應用程序的編程接口等多種形式。另外，在必要的時候，云服務層的各個業務系統可以進行數據挖掘云服務的調用和組裝。

3基于云計算的數據挖掘平臺構架的關鍵技術探討

基于云計算的數據挖掘平臺構架的形成，離不開現代先進的科技技術，其中幾項關鍵的技術應用將在這里進行簡要的闡述：

3.1云計算技術

3.1.1分布式儲存技術

通過采用分布式存儲的方式來存儲數據，是云計算技術保證數據處理高可靠性和經濟性的重要保證。用可靠的軟件來彌補硬件的不足，是分布式存儲技術提供廉價而又海量的數據挖掘支持的重要途徑。

3.1.2虛擬化技術

在云計算的環境下，數據挖掘能實現對大量的可用的虛擬化技術的應用、整合，發展出一套全面虛擬化的運行戰略。云計算和虛擬化的共同組合，使數據挖掘實現了跨系統下的資源調度，將海量的來源數據進行IT資源匯合，動態地實現對用戶的虛擬化資源的供給，從而以高效率、海量動態的特點完成服務任務。

3.1.3并行云計算技術

并行云計算技術是一種對于高效執行數據挖掘計算任務極其重要的技術，并且它對云計算的某些技術細節做出了封裝，例如任務并行、任務調度、任務容錯和系統容錯以及數據分布等。該功能代替了用戶對這些細節的考慮，使得研發效率得到了提高。

3.2數據匯集調度中心

數據匯集調度中心的功能主要是完成對不同類型的數據進行匯集。它實現了對接入該云計算數據挖掘平臺的業務數據收集匯合，能夠解決與不同數據的相關規約問題，并能支持多樣的源數據格式。

3.3服務調度與管理技術

對于基于云計算的數據挖掘平臺，為了使不同業務系統能夠使用本計算平臺，必須要提供相應的服務調度與管理功能。服務調度解決云服務下的并行互斥以及隔離等問題，以保證安全、可靠的平臺的云服務。服務管理功能要實現統一的服務注冊與服務暴露功能，并且支持接入第三方的數據挖掘，以更好地擴展平臺的服務能力。