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數據挖掘技術論文范文第1篇

[關鍵詞]數據挖掘客戶關系管理應用步驟

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）

[4]顧桂芳何世友:數據挖掘在客戶關系管理中的應用研究[J].企業管理，2007，（7）

數據挖掘技術論文范文第2篇

要了解web數據挖掘技術，首先就必須要了解數據挖掘技術。數據挖掘是指從大量不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的數據中，提取隱含在其中的、有用的信息和知識的過程。它的表現形式為概念（Concepts）、規則(Rules)、模式(Patterns)等形式。數據挖掘技術是人們長期對數據庫技術進行研究和開發的結果。起初各種商業數據是存儲在計算機的數據庫中的，然后發展到可對數據庫進行查詢和訪問，進而發展到對數據庫的即時遍歷。數據挖掘技術是人們長期對數據庫技術進行研究和開發的結果。起初各種商業數據是存儲在計算機的數據庫中的，然后發展到可對數據庫進行查詢和訪問，進而發展到對數據庫的即時遍歷。Web數據挖掘是一種綜合的技術，它主要是使用數據挖掘技術在互聯網挖掘各種有用的、有趣的、隱藏起來的信息或者是有用的模式。與傳統的數據挖掘相比，web數據挖掘所挖掘的信息更加的海量，這些信息具有異構和分布廣的特點。對于服務器上的日志與用戶信息的挖掘仍然屬于傳統的數據挖掘。Web數據挖掘由于web的邏輯結構其所挖掘到的模式有可能是關于web內容的，也有可能是關于web結構的。同時有些數據挖掘技術也不能直接運用到web數據挖掘中。Web數據挖掘的研究范圍十分廣泛，它的研究主要包括了數據庫技術、信息獲取技術、統計學、神經網絡等。Web數據挖掘根據所處理的對象可以分為三類：web文檔的內容挖掘、web文檔的結構挖掘、web使用的挖掘。Web文檔的內容挖掘指的是從web文檔及對其的描述內容中獲取到有用的信息，即是對web上大量的各種文檔集合的內容進行處理，例如摘要、分類、聚類、關聯分析等。同時內容挖掘還可以對各種多媒體信息進行挖掘。Web上的內容摘要是用簡潔的語言和方式對文檔的內容進行描述和解釋，讓用戶在不用瀏覽全文的情況下就可以對全文的內容和文章寫作的目的有一個總體的了解。文章寫作的目的有一個總體的了解。而web內容挖掘的這種方式非常有用，例如應用到檢索結果的顯示中。Web分類則指的是根據已經確定好的類別，為每一個獲得的web文檔確定一個大類。聚類則是指的在沒有確定類別之前，將相似度高的文檔歸為一類。關聯分析指的是從文檔集合中找出不同語詞之間的具有的關系。Web文檔的結構挖掘指的是從互聯網的整體結構和網頁之間的相互鏈接以及網頁本身的結構中獲取有用的信息和知識。目前為止針對結構的挖掘主要還是鏈式結構模式。對于web結構的挖掘主要源于對引文的分析，引文分析的主要內容就是通過對網頁的鏈接數和被連接數以及對象的分析來建立一個鏈接結構模式，這種模式可以用來對網頁進行歸類，同時還可以獲取網頁之間的相似度和關聯度等信息。

Web使用的挖掘一般情況下指的是對web日志的挖掘。其挖掘的對象是用戶與互聯網交互過程中所抽取出來的各種信息，例如訪問記錄、用戶名、用戶注冊信息以及用戶所進行的操作等。在這一方面的研究已經比較成熟，同時也有很多較為成熟的產品例如NETPERCERPION公司的Netpercerptions，Accrue公司的AccrueInsight和AccrueHitList等都是技術較為成熟的產品。

二、Web數據挖掘技術的工作流程

Web數據挖掘技術的主要工作流程可以分為以下幾個步驟：第一步，確立目標樣本，這一步是用戶選取目標文本，以此來作為提取用戶的特征信息；第二步，提取特征信息，這一步就是根據第一步得到的目標樣本的詞頻分布，從現有的統計詞典中獲取所要挖掘的目標的特征向量，并計算出其相應的權值；第三步，從網絡上獲取信息，這一步是利用通過搜索引擎站點選擇采集站點，然后通過Robot程序采集靜態的web頁面，最后再獲取這些被訪問站點的網絡數據庫中的動態信息，然后生成www資源庫索引；第四步，進行信息特征匹配，通過提取源信息的特征向量，去和目標樣本的特征向量進行匹配，最后將符合閾值條件的信息返回個用戶。

三、Web數據挖掘技術在高校數字圖書館中的應用

1、為開發網絡信息資源提供了工具

數字圖書館需要的是一種可以有效的將信息進行組織管理，同時還能夠對信息進行深層的加工管理，提供多層次的、智能化的信息服務和全方位的知識服務，提供經過加工、分析綜合等處理的高附加值的信息產品和知識產品的工具。目前許多高校數字圖書館的查詢手段還只局限于一些基本的數據操作，對數據只能進行初步的加工，不具有從這些數據中歸納出所隱含的有用信息的功能，也使得這些信息不為人知，從而得不到更好的使用，這些都是對網絡信息資源的一種浪費。而通過web數據挖掘技術科研有效的解決這一問題。這種技術可以用于挖掘文檔的隱含的有用的內容，或者可以在其他工具搜索的基礎上進一步進行處理，得到更為有用和精確的信息。通過web數據挖掘技術科研對數字圖書關注中的信息進行更加有效地整合。

2、為以用戶為中心的服務提供幫助

通過瀏覽器訪問數字圖書館后，可被記載下來的數據有兩類，一類是用戶信息，另一類是用戶訪問記錄。其中用戶信息包括了用戶名，用戶訪問IP地址，用戶的職業、年齡、愛好等。用戶名師用戶登錄圖書館時輸入，用戶訪問IP地址通過程序獲得，其他的信息都是用戶在注冊時所填寫的，訪問記錄則是在用戶登錄時所記錄的，也是由程序獲得。對這些用戶信息進行分析可以更加有效的了解用戶的需求通過分析服務器中用戶請求失敗的數據，結合聚集算法，可以發現信息資源的缺漏，從而指導對信息資源采集的改進，讓高校數字圖書館的信息資源體系建設的更加合理。對數字圖書館系統的在線調查、留言簿、薦書條等的數據進行收集整理，并使之轉化為標準的結構化數據庫，然后在通過數據挖掘，皆可以發現用戶所感興趣的模式，同時還可以預先發現用戶群體興趣的變遷，調整館藏方向，提前做好信息資源的采集計劃。通過web數據挖掘，可以對用戶的信息需求和行為規律進行總結，從而為優化網絡站點的結構提供參考，還可以適當各種資源的配置更加的合理，讓用戶可以用更少的時間找到自己所需要的資源。例如可以通過路徑分析模式采掘捕捉確定用戶頻繁瀏覽訪問的路徑，調整站點結構，并在適當處加上廣告或薦書條。

3、web數據挖掘技術在圖書館采訪工作中的應用

在圖書館的工作中有一步十分的重要，這就是采訪工作，采訪工作的做的好壞程度會直接的對圖書館的服務質量產生影響。通常情況圖書館的工作人員會根據圖書館的性質、服務對象及其任務來決定采訪的內容。但是這種采訪局限性很大，很多時候會受采訪人員的主觀意識的影響，同時這種方式也會顯得死板不靈活。很多時候會出現應該購進的文獻沒有買，不應該買的文獻卻買了很多等與讀者的需求不符的現象。這些現象的產生都是因為缺乏對讀者需求的了解和分析。要解決這些問題就必須對讀者的需求進行全面的了解和分析，而web數據挖掘則為解決該問題提供了一種較好的方法。通過對各種日志文件和采訪時獲得的數據進行分析，可以很清楚的得到讀者需要的是什么樣的書籍、不需要的又是什么樣的書籍，從而為采購提供各種科學合理的分析報告和預測報告。根據對分析還能幫組圖書館管理人員確定各種所需書籍的比例，從而確定哪些文獻應該及時的進行補充，哪些文獻應該進行剔除，對館藏機構進行優化，真正的為高校里的師生提供所需要的文獻和資料。

4、使用web數據挖掘技術提供個性化服務

傳統的信息檢索工具在友好型、可理解性、交互性方面都存在著很大的缺陷。通常情況下都只是將各種查詢結果毫無邏輯的簡單的進行羅列，用戶很難從其中獲取自己需要的信息，通過數據挖掘，可以對圖書館網站上的在線調查、留言簿、讀者調查表等數據進行收集整理，對不需要的冗余信息進行剔除。通過分析可以獲知用戶所喜好的瀏覽模式是哪種，他們常訪問的網站的路徑是什么，他們對圖書館中的那些資源比較有興趣。然后再根據用戶的普遍需求與每個人的個性需求，建立起相應的規則，從而幫助網站設計人員對網站進行設計和優化，使得這些信息檢索變得更加的個性化、智能化，并根據每個用戶的偏好等特征將檢索到的信息排列處理，使得讀者可以用最快的速度獲得想要檢索的文獻信息。通過web數據挖掘技術可以對用戶的特征信息進行總結，將那些從沒有發出過信息的潛在用戶進行歸類，同時還可以免費的為他們提供各種他們所感興趣的信息和資料，把這些潛在的用戶轉變為正式的用戶使用web數據挖掘可以對用戶的檢索日志進行分析，從而得知用戶所感興趣的內容、他們的研究方向，并根據這些內容為用戶指定個性化服務的內容，為用戶提供各種他們所感興趣的各種信息。

數據挖掘技術論文范文第3篇

計算機動態取證技術是利用計算機將取證技術、防火墻技術以及入侵檢測技術有效的結合起來，可以在海量的信息數據中，對取證需要的數據進行提取，這項技術可以提供實時、智能性數據分析，可以保證數據系統的安全性以及保密性，還可以準確的找到相關信息并對其進行保存。計算機動態取證可以全面的獲取數據信息，而且可以掌握不法分析犯罪的動機以及手法，有利于提高案件偵破的概率。計算機動態取證具有較高的安全性，其可以采取有效的措施對黑客入侵進行攔截，對非法入侵進行牽制，從而保證信息數據保存的安全性。

2計算機動態取證技術

2.1采集有效數據

數據采集是動態取證重要的環節之一，只有做好數據采集工作，才能保證取證的質量以及完整性，在當前網絡患者下，為了保證數據庫中數據的充足性，需要提高數據采集的效率。在網絡數據獲取時，需要注意三點內容，首先，要保證數據的完整性，在采集的過程中，不能對數據進行修改或者破壞；其次，數據采集系統不能受到網絡流量的影響；最后，數據采集獲取的過程中，要具有較高的透明度，要保證被檢測的網絡不會受到外界因素的影響。

2.2數據存儲

動態取證技術是公安部門應用比較多的技術，與NIDS技術相比，其不但可以對特殊文字以及詞匯進行摘錄，還可以對數據進行完整性記錄，通過對數據模塊的分析，可以追查到相關內容。利用動態取證技術，可以將需要的報文完整的保存起來，還可以對網絡流量進行詳細的記錄，可以確保系統不會丟失文件，另外，當系統遭到黑客的入侵或者破壞后，動態取證技術還可以進行實時恢復，所以，這項技術具有一定防御以及反擊作用。在應用動態取證技術時，需要保證系統存儲空間的容量。

2.3數據分析

數據分析是動態取證中一項關鍵的環節，通過分析可以辨識不良入侵，是保證數據庫安全的有效措施。在網絡還原或者重建的過程中，利用數據分析技術還可以將損失降到最低。網絡數據分析有兩種方式，一種是基本分析，另一種是深入分析，如果取證問題比較簡單，則利用基本分析方法就可以解決，但是如果取證比較復雜，并且要求比較高，則必須進行深入數據分析。深入分析需要對重組網絡數據以及來源進行分析，還需要對數據間的關聯性進行分析，通過數據分析還可以還原與模擬網絡事件現場。動態取證技術也具有一定缺點，在取證的過程中存在漏報或者誤報的情況。

3數據挖掘技術在動態取證系統中的應用

基于數據挖掘的計算機動態取證技術，與傳統的動態取證技術相比，有著較大的優勢，其可以對海量收集的數據進行實時取證分析，而且準確性比較高，其具有關聯分析的特點，可以對與案件有關的信息或者電子證據進行快速的查找。這一過程需要利用數據分析模塊，在對數據進行分析時，需要對犯罪證據進行篩選，動態分析最大的優點是可以對實時數據進行獲取，在黑客對原始數據進行篡改或者刪除時，這項技術可以對這些犯罪過程詳細的記錄下來。基于數據挖掘的動態取證技術具有高效性以及可擴展性，利用數據挖掘技術，可以對海量的、不完全或者模糊的數據進行潛在價值的分析。基于數據挖掘的計算機動態取證技術主要有：

3.1關聯分析

關聯分析是基于數據挖掘的計算機動態取證技術一大特征，利用關聯規則，可以對相關數據進行深層挖掘，通過關聯分析可以掌握犯罪行為的關聯性特征，這些特征有些已經經過了預處理，所以，相關工作這需要做好審查以及審計工作，要通過相關規則對用戶犯罪特征以及規律進行總結。為了保證數據動態取證的安全性，需要在系統中設置加密軟件，還要將入侵信息反饋到檢測系統中，這樣可以提高數據分析的效率，還可以實現實時動態取證。

3.2分類分析

分類分析就是通過對分析示例數據庫中的相關數據進行分析，準確描述出每個類別的特征，建立分析模型，挖掘出分類的規則，將其它數據庫中的記錄傳送到分類規則中，在動態取證系統的數據采集模塊收集了用戶或程序足夠數據后，在取證的數據分析階段，應用分類的相關規則來判斷用戶或程序是否非法。應用分類樣品數據來訓練數據分析器的學習，還預測一些未知的數據是否具有犯罪證據。

4結語

數據挖掘技術論文范文第4篇

關鍵詞：數據挖掘 客戶關系管理 企業發展

企業管理中客戶關系的管理必不可少，并且良好的管理有利于企業發展，有利于企業獲取更大的財富，有利于企業實現自己的價值，所以保障對企業客戶關系的管理。數據挖掘技術就是一個可以幫助企業對客戶關系進行有效的管理的工具。

一、數據挖掘和客戶關系管理含義

數據挖掘技術（Data Mining可以簡稱為DM），簡單來說，就是一種把隱藏在大型數據庫或者數據倉庫中所需要的有用信息提取出來的新技術，這是一個對數據庫進行研究的非常有價值的領域。數據挖掘技術可以幫助用戶從數據庫中準確的提取出有用的商業信息，為用戶在進行決策時提供重要的支持。

客戶關系管理（Customer Relationship Management可以簡稱為CRM），也有人稱之為“顧客關系管理”，關于客戶關系管理的定義，目前有兩種說法：一，最早的Gartner Group定義為一種商業策略，就是把客戶進行分類，并依據分類情況來對企業的資源進行有效的組織，進而企業的業務流程實施以及經營活動都要以客戶為核心來進行，以此來提高企業的盈利能力以及客戶滿意度，取得最大利潤；二、是由CRMguru．com給出的定義，客戶關系管理就是一個在企業的營銷、銷售以及服務的業務范圍內，把企業現有的客戶以及潛在客戶，還有業務伙伴多渠道進行管理的過程，或者說技術。

二、數據挖掘在客戶關系管理中的應用

隨著社會經濟的不斷發展，市場競爭力也在逐步的增大，商家想要獲得最好的利益，就必須對市場的變化迅速的做出反應，能夠引起市場變化的重要因素就是客戶需求的變化，也就是說，企業必須集中注意力，觀察客戶需求的每一變化，并把這些資料收集在一起，作為企業發展的寶貴資源進行管理。在企業管理客戶信息的過程中，就需要應用到了數據挖掘技術。

數據挖掘技術在客戶關系管理中的應用過程中，主要方法有：神經網絡法、遺傳算法、決策樹法、粗糙決算法以及可視化技術、K—最近鄰技術等，每個公司的客戶關系不同、需求也不同，所以要用到的方法也不同。

數據挖掘技術主要應用于客戶關系管理中的這幾個方面：（1）挖掘新客戶，數據挖掘技術可以對現有的客戶信息和市場環境進行統計總結以及歸納，準確的確定潛在客戶以及市場目標。因為數據挖掘技術具有統計、聚類和關聯的作用，比如說，數據挖掘技術在數據庫中發現了這樣一個信息“某客戶在購買A商品之后，過了一段時間又購買了B商品，最后還購買了C商品”那么數據挖掘技術就會通過次序關聯，把這個信息形成“A—B—C”的行為模式。（2）可以保持優質客戶。現在社會競爭相當激烈，企業客戶更是企業發展的重要因素，優質客戶對每個企業來說就更加的重要。數據挖掘技術可以對數據庫中的流失客戶信息進行分析，并且對流失客戶的特征進行準確的描述，然后利用關聯、近鄰的方式對整個數據庫中的消費客戶信息進行分析，分析出容易流失的客戶，隨后就需要采取相應的措施來減少這些客戶的流失，尤其是那些可能流失的優質客戶，更要采取有力的措施來進行挽留。（3）可以提升客戶價值。目前提升現有客戶的價值的方式有兩個：一是提供特色服務或者產品；二是銷售新產品或者服務。想要準確的提升客戶價值，就需要數據挖掘技術的幫助了，他可以把之前的客戶信息研究分析，并依據新產品或者服務的特征，發現和客戶的已購買產品之間的關聯，因而準確的找到具有最大購買趨勢的客戶。

三、加強客戶關系管理中數據挖掘的意義

應用數據挖掘技術對客戶關系進行管理，可以有效的提高企業的核心競爭力，現代社會的激烈競爭，也就是對客戶的競爭，數據挖掘技術對企業的客戶關系進行詳細的分析，并為企業提供有價值的商業信息，為企業的重大決策提供了重要的參考依據，進而有力的提高了企業的核心競爭力；可以有力的增強企業的執行力，利用信息技術對客戶關系進行管理，降低成本，并簡化執行任務，有效的實現了資源共享，大力的提高了企業的自動化水平，企業職工的執行能力也進一步得到了提高，也就是增強了企業的執行力[3]；可以為企業的下一步戰略發展提供幫助，數據挖掘技術對現今的市場環境進行分析，可以預測到每個業務的發展狀態，以及每個業務與發生過的商業行為之間的關系，有了這些信息，可以準確的制定企業未來的發展戰略，并且可以制定與市場環境相適應的營銷策略。

綜上所述，目前數據挖掘技術是企業進行客戶關系管理的最有效的工具，準確的掌握了客戶信息，就是準確的把握了市場需求，可以為企業制定完全適應于市場的發展方向。數據挖掘技術的關鍵作用就是找出潛在客戶，保留忠誠客戶，并利用企業有限的資源，對這些客戶提供最好的服務，促進企業的不斷發展。

參考文獻：

[1]張榮耀.基于數據挖掘的客戶關系管理研究[D].武漢理工大學, 碩士學位論文,2004,11

數據挖掘技術論文范文第5篇

文獻標識碼：A

計算機領域新技術應用使各行業生成、收集和存儲了大量數據。大量信息數據給社會帶來方便也帶來大堆問題：信息過量，難以消化；信息真假難以辨識；信息安全難以保證；信息形式不一致而難以統一處理。一般數據庫系統可高效實現數據錄入、查詢與統計等功能，卻無法發現數據存在的關系和規則。如何辨析信息和如何不被信息淹沒已經成為現實問題。一、數據挖掘直面數據豐富而知識匱乏的挑戰

面對信息社會帶來的“數據豐富而知識匱乏”的現實挑戰，數據挖掘（Data Mining，DM）和知識發現（Knowledge Discovery，KD）技術應運而生，伴隨計算機新技術和新理論的出現而發展，在電信與銀行，生物及大型超市等領域運用效果顯著。數據挖掘有時又稱作數據庫知識發現（KDD），此術語出現于1989年，從數據集識別有效與新穎的，潛在有用的，最終可理解的模式過程。KDD過程常指多階段處理，包括數據準備與模式搜索，知識評價及反復修改求精；該過程要有智能性和自動性。有效性指發現新數據仍保持可信度，新穎性要求模式應是新的，潛在有用性指發現的知識將來有效用，最終可理解性要求發現模式能被用戶所理解，幾項綜合在一起稱為數據的科學性豍。

數據挖掘的界定。數據挖掘是從存放在數據庫與數據倉庫或其它存儲信息庫中的海量數據挖掘有趣知識過程。一般的定義是：數據挖掘是從大量、不完全、有噪聲、模糊、隨機的數據中抽取隱含其中，事先不為人所知、潛在、有效、新穎、有用和最終可理解知識的過程。研究人工智能學術人員和計算機技術專家通常所說數據挖掘名稱各異但實質一樣。自然世界數據以多種多樣形式存放，除最常見數字與字符等類型，還有許多復雜數據。復雜類型數據挖掘包括：空間數據挖掘和多媒體數據挖掘，時序數據挖掘和文本數據挖掘，Web數據挖掘與流數據挖掘等。數據挖掘與傳統數學統計分析有區別，數據挖掘在沒有明確假設前提下自動建立方程，可采用不同類型如文本、聲音、圖片等的數據挖掘興趣模式；統計數據分析工具側重被動分析，需建立方程或模型來與假設吻合，最終面對數字化數據；數據挖掘是主動發現型與預測型數據分析工具，分析重點在于預測未來未知潛在情況并解釋原因。二、軟件工程的產生與數據實用性

軟件工程概念源自軟件危機，20世紀60年代末的“軟件危機”這個詞語頻繁出現計算機軟件領域，泛指計算機軟件開發和維護所遇到的系列嚴重問題。在軟件開發和維護過程中的軟件危機表現為軟件需求的增長得不到滿足，軟件開發成本和進度無法控制，軟件質量難保證，軟件維護程度非常低，軟件成本不斷提高，軟件開發生產率趕不上計算機硬件發展和各種應用需求增長等。軟件危機產生的宏觀原因是軟件日益深入社會生活，軟件需求增長速度超過軟件生產率提高，具體軟件工程任務的許多困難來源于軟件工程所面臨任務和其他工程之間各種差異以及軟件和其他工業產品的差異，即特殊性。軟件開發和維護過程存在的問題，與計算機軟件本身特點有關，軟件開發過程進度很難衡量，軟件質量難以評價，管理和控制軟件開發過程困難等。計算機軟件專家認真研究解決軟件危機方法，逐步形成軟件工程概念，開辟工程學新領域即軟件工程學。軟件工程用工程、科學和數學原理與方法研制與維護計算機軟件有關技術及管理的方法。

軟件工程針對數據的處理具有系統的規范的系列辦法。1993年IEEE（電氣和電子工程師學會）給軟件工程綜合定義為：將系統化、規范和可度量的方法應用于軟件開發、測試、運行和維護全過程，即將工程化應用于軟件數據等設計中。軟件工程包括方法、工具和過程三個要素，方法是完成軟件工程項目技術手段；工具支持軟件開發、管理與文檔生成；過程支持軟件開發各個環節控制與管理。軟件工程的發展伴隨計算機與數據等相關技術的發展而進步。三、軟件工程的知識庫應用數據挖掘技術

蘊含數據的特殊軟件的生命周期也是一個極其復雜演變過程，各個階段都會產生大量軟件數據。在設計文檔與程序源代碼，交流歷史與Bug報告，軟件運行日志等方面產生的大量數據，必然存在著對軟件開發和維護具有重要價值的信息。如能充分利用數據挖掘技術發現這些數據隱藏的知識，可提高開發效率并避免錯誤，增強軟件系統運行穩定性和可信性。利用數據挖掘技術處理軟件產生大量數據想法在上世紀70年代就出現，但直到最近軟件數據挖掘領域才受到越來越多學者關注豏。軟件工程國際會議出現關于軟件數據挖掘研究工作組，許多數據挖掘會議與期刊陸續出現多篇高質量與軟件工程相關學術論文，軟件數據挖掘已成為越來越關注熱點的研究領域。