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数据挖掘技术的应用

数据挖掘是一门新兴学科领域,虽然它的发展的时间不长,却有着广泛的应用,对于它的研究方向从过去的侧重于挖掘算法研究改进的理论研究,逐步转向实际应用研究中去。人们针对许多特定领域例如气象、天文学、生物信息、医学研究、金融、零售业和通信等许多方面开发了专业的数据挖掘工具,有些专业数据挖掘工具和软件己经在各自的领域中得到了应用,并收到了一些良好成效。

      (1) Web挖掘。由于网络技术的不断发展,如今的因特网拥有分布在全球各地上千万台以上的主机和二十几亿的用户,同时形成了一个蕴含着巨大的信息的资源宝库,是目前全世界最有影响力同时也是最大的信息网络。现在由于无线技术的不断发展,各种便携式的无线终端相继出现,使得网络的发展和使用更加便捷。虽然大量的数据信息蕴含在因特网中,但是这些信息的都是非结构化的数据,分布是十分松散,无法形成具有规整性的组织,无法直接有效的利用。因此,为了能更好的利用网络资源,在网络中的文档和服务数据中使用数据挖掘技术,从中自动发现和获取所需要的特定的信息,然后对发现的有用信息进行分析。这个数据挖掘的过程称为Web挖掘,它能为特定的用户挖掘出有针对性的网络信息,这些信息是用户以前不知道,却是有用的、感兴趣的,能为用户提供个性化的网络服务。

      (2)企业应用。随着企业信息化的发展,ERP系统完成了企业口常业务管理的功能,并形成了准确、及时、完整的基础数据数。数据挖掘技术能自动地挖掘分析企业ERP系统的数据库,对这些基本据数进行归纳性推理,找出潜在的模式和规律。在客户关系管理、市场营销、产品制造和决策支持这四个方面得到很好的应用。客户关系管理应用包括各类客户的消费特征分析和客户细分等,提高企业对客户的了解程度,及时满足客户的需求。在市场营销中的应用主要包括发现客户、流失客户分析和保留客户等,帮助企业发现潜在的客户群体,制定有效的促销手段,建立提高客户忠诚度的客户保留管理体系。产品制造的应用主要对产品制造过程中的数据进行分析,可以帮助企业改进产品质量,降低生产成本。目前,数据挖掘只在客户细分、客户流失模型分析等方面有着相对比较成熟的应用。随着研究的不断深入,数据挖掘技术的在企业各个领域的应用将口趋完善。

      (3)科学研究。数据挖掘在科学研究方面有着广泛的应用并己取得了一些重要成果。其应用的领域包括社会科学、考古、化工合成、医药、DNA分子技术、水文地质等等。科研工作者在每天的研究中都要面对大量的资料和实验数据。想要实现对海量的数据进行高效地分析处理,发掘出数据中潜在的知识,保证研究成果的科学性,这必须要借助数据挖掘技术。例如,加州理工学院喷气式推进实验室与天文学家合作开发了使用决策树方法构造星体分类器的系统,利用系统对星体进行分类,结果新方法能分辨出亮度级别更低星体使得识别的星体数量更多,所用的时间却更短,效率比老方法要高出40倍以上。

      (4)在数字图书馆的应用。除了在课堂听讲以外,图书馆是一个高校学生获取知识另外一个重要的途径,对于都在积极提升本校的综合实力的我国各大高校而言,图书馆信息化建设就显得尤为重要。然而从目前的情况来看,图书馆信息化虽然给口常的管理工作来了诸多便利也产生了许多新的困难。如果能利用数据挖掘技术对图书馆大量的数据的分析处理,可以为图书馆的管理人员提供管理和决策的信息参考,为读者提供更优质的个性化服务。