企业信息服务中数据挖掘的应用

董晨阳

DOI：10.19392/j.cnki.16717341.201720051

摘要：隨着新科技的发展，如今的社会成为了大数据时代。然而这些数据又有什么用呢？又为何各个公司都对数据异常看重？因为数据不仅仅是数据，他可以通过一定的途径，被翻译成极具价值的信息。比如大家都在淘宝上购过物，购物记录就组成了数据，系统可以根据你购物的内容来推测您的喜好和即将可能要购买的货物，所以在淘宝首页上展示出来的货物，往往就是你最近搜寻过的并且风格和你相近。由此可见，数据的价值是巨大的，所以任何企业都应该巩固数据挖掘系统，使之为企业带来更大的利润。

关键词：数据挖掘；企业；处理信息；发展

一、数据挖掘的含义

数据挖掘是指企业将隐藏在大量数据中的重要信息搜寻出来一种获取对企业发展有利用价值信息的途径。数据挖掘是从一个焕然一新的角度结合且发展多种信息技术来分析大量的业务数据，并从这些数据中筛选出对企业有利的业务数据，为企业的合理科学决策提供了依据。企业只有掌握市场的行情，深入了解可能影响企业的各方面，才能在竞争激烈的市场中获得一席之地并不断发展。因此，数据挖掘技术对一个企业的发展来说至关重要，企业要加以重视。

二、数据挖掘常用的方法

（一）分类法

海量的数据库当中，数据对象都有其相应的特点，分类法就是根据不同的特点将数据划分为不同的类别，在这样的分类中，数据都有其相应归属的类别。在该种分类中，客户的信息被合理的分类出来，在这些不同的客户类别中，每种类别的客户都具有其各自的特性。企业掌握了客户所属的类别就可以制定更加完善的符合各类客户要求的营销计划，给企业带来更高收益。它还可以根据数据来反应客户对产品的满意程度，甚至能够预测出客户的购买趋势，对这些信息的掌握都有利于企业的发展。

（二）回归分析法

该种方法主要用于企业的市场营销当中，它属于统计学的重要知识。该种方法反映出变量之间的相关关系。当企业掌握了对企业有影响的数据后，通过回归分析可以得出数据之间的关系，并且能够预测出即将可能出现的现象。并该种方法使得企业做出决策拥有足够的数据支持，更具有科学性。

（三）聚类分析法

该种方法主要根据数据之间存在相似之处或着不同特点将众多数据分门别类，最后让同一个类别的数据之间的差异最小化，使不同类别数据之间差异最大化。该种方法分析客户所具备的特征并将客户分类，它能清楚的展现出每一类客户所具备的特征并借助该种分类细化市场，分析预测客户可能再次购买某种产品的可能性。该种方法对客户的类别进行深入研究，从客户的相似和不同之处搜寻到对企业有帮助的信息并将信息加以利用。

（四）关联分析法

数据库中数据之间可能存在某种联系，关联分析法就是对这些数据进行分析。在一个事物当中，如果某些数据出现了，另一些数据也会随之出现。关联分析法就是根据这一特点，当一些数据发生时，就可以推断出另一些数据可能也将随之出现。在管理客户的关系中，该分析法能够在数据库中挖掘出大量的有用信息，通过数据间的关联性，在企业的日常运行中，当掌握了一些数据就可以以此来推测即将可能发生的企业状况。通过对各信息之间的关系的分析来得出有价值的结果，进而找出影响市场营销的关键因素，从而能够依据这些关键因素完善市场营销的不足之处，以提高公司的利益。

（五）特征分析法

该方法是通过对数据库中某一组数据进行分析来得出这些数据的总体特征。它可以对企业客户流失的一系列因素进行分析，从而以掌握企业客户的信息来推测客户即将可能做出的选择。这个方法是企业用来分析客户流失的原因并且为之做出相应的措施来预防更多客户的流失。

（六）偏差分析

一定的偏差会存在于观察结果和参照物之间，可能两者间的差异看起来可能并不大，但往往一点点细微的事物可能意义重大，甚至因为细微的事物让企业为之付出不可描述的代价，所以其可能对企业的发展存在着巨大的价值，这些差异可能对企业将要发生的的危机有着巨大影响。该方法就是对偏差可能会对企业产生哪些影响进行深入分析来预防企业危机的发生。

三、数据挖掘在企业信息服务中的应用

数据只是一个表象，它并不能够告诉企业它所含的内在含义，数据挖掘就是将大量无意义的数据转化成极具价值的信息，并给予企业做出企业决策一定的理论支撑。以下是数据挖掘的几项应用。

（一）在企业客户关系管理过程中的应用

该方法可以根据客户的某些特征进行科学的分析，预测客户与企业之间即将可能出现的关系，从而帮助企业改善与客户之间的关系，最后使得客户关系更加科学。企业在对用户的管理过程中，都有数据挖掘贯穿始终，对于新用户，企业要根据数据挖掘得出的信息获取更多的新用户；对于老用户，要在老用户那里创造更多价值；对于那些可能流失的客户，要尽量用相应的吸引用户的措施来维持用户与公司的关系。该方法有利于增强企业的各方面能力，使企业获得更大利润。

（二）在企业市场营销中的应用

在针对市场营销的方面，数据挖掘根据消费者的消费行为反映出相应的兴趣爱好。针对客户之前消费的经历来预测，以此对未来可能成为企业客户的人员进行预测，并且制定相应的个性化方案，给予客户更高的服务享受，以提高企业的业绩。

（三）数据挖掘在市场预测中的应用

市场具有非常大的不确定性，生活中任何一件事物都可能引起新的产品的出现与发展，数据挖掘就是根据重多数据对将来可能出现的市场前景进行预测，使得企业的商业活动更加具有前沿性。在金融投资行业当中，数据挖掘就显得格外的重要，数据评估可以根据投资人的以往行为分析出投资人的可信性，大大的降低了投资风险。数据挖掘根据数据对象之间存在的关系分析并制定出相应的金融对策。

四、结语

综上所述，各行各业间竞争越发激烈，要想让自己的企业不落人后，就要跟上时代的步伐，掌握数据挖掘以实时掌握各方数据信息，做出正确的企业决策，只有这样才能使企业能够长期居于平稳发展状态。

参考文献：

[1]杨柳.浅析数据挖掘在企业信息服务中的应用[J].通讯世界，2015（16）：200.

[2]张琬笛.企业信息服务中数据挖掘的应用[J].东北林业大学，2017（07）：14.