基于本体的数据挖掘技术在商务智能中的应用
大数据分析与数据挖掘在电子商务中的应用
大数据分析与数据挖掘在电子商务中的应用随着互联网技术的发展和普及，电子商务已经成为人们生活中不可或缺的一部分。
在这个越来越竞争激烈的市场中，企业需要更加高效地利用大量的数据来做出更明智的决策和更有效的营销策略。
因此，大数据分析和数据挖掘成为了电子商务领域中非常重要的工具。
一、大数据分析在电子商务中的应用大数据分析是指从大规模数据集中提取和分析数据，以发现有用的信息和模式。
大数据分析可以帮助企业更好地了解自己的客户、市场和业务运营情况，从而更好地做出决策和制定策略。
下面是大数据分析在电子商务中的一些应用：1. 客户行为分析客户行为分析是指对客户的购买行为、访问记录、搜索记录、点击量等数据进行分析，以确定客户的兴趣、偏好和需求。
企业可以通过分析客户行为数据，了解客户需求的主要特点和趋势，并基于这些信息来开展销售和营销活动。
例如，一些电商平台利用大数据分析技术，分析用户搜索和购买记录，为用户提供更加个性化的推荐商品和服务，从而提高用户体验和忠诚度。
2. 业务运营分析电子商务平台经营业务需要不断地优化和提升。
通过大数据分析技术，企业可以深入了解自身的业务运营情况，找到提高经营效率和优化成本的方法和策略。
例如，基于大数据分析的精细化管理模型可以帮助企业监控库存、订单和用户信息，优化供应链管理过程，减少库存积压和缺货现象，并提高运营效率和利润率。
二、数据挖掘在电子商务中的应用数据挖掘是指从大量数据中自动探索有价值的模式或规律。
与大数据分析不同，数据挖掘强调的是对大数据中的隐藏特征进行发现和利用。
下面是数据挖掘在电子商务中的一些应用：1. 市场营销数据挖掘可以帮助企业分析市场趋势和客户需求，找到最有效的营销策略。
例如，对商品销售数据进行分析，可以找到最受欢迎的商品类别、销售季节和促销策略，从而制定更加精准的促销活动。
2. 客户分类数据挖掘可以帮助企业对客户进行分类，根据不同的需求和兴趣，制定不同的营销策略。
例如，基于大数据分析和数据挖掘技术，企业可以将客户分为不同的群体，并根据群体的消费习惯、收入水平和地理位置等信息，提供相应的优惠、服务和建议。
数据挖掘技术在电商领域中的应用
数据挖掘技术在电商领域中的应用随着互联网技术的不断发展，电商行业迅速崛起并得到广泛发展，这也推动了数据挖掘技术在电商领域中的应用。
电商平台大量积累了用户的订单、浏览记录等各种数据，这些数据随着电商平台的发展也不断增加，如何对这些数据进行有效的挖掘和处理，成为了电商企业进行竞争的重要手段。
一、数据挖掘技术在电商领域中的应用1. 个性化推荐系统电商企业通常会按照用户的浏览、搜索、购买行为等数据对用户进行分类，并将用户划分到相应的群组中，然后针对不同的用户群体，通过个性化推荐系统向用户推荐最适合他们的商品，并为他们提供更好的购物体验。
这其中，数据挖掘技术起到了关键的作用。
在个性化推荐系统中，通常会采用协同过滤算法、基于内容的过滤算法、基于规则的过滤算法等多种算法结合的方式实现数据挖掘。
其中，协同过滤算法是目前电商企业中使用最广泛、效果最好的推荐算法之一，它可以根据用户的历史行为数据，通过计算不同用户之间的相似度，找到与当前用户行为行为最相似的其他用户，从而向当前用户推荐相同或相似的商品。
同时，为了提升个性化推荐的准确性，电商企业还可以结合深度学习技术对数据进行处理、分析和学习，以实现更加精准、细致的推荐。
2. 营销分析在电商企业的营销和决策过程中，数据挖掘技术也发挥着极其重要的作用。
电商企业通常会利用大数据分析、数据挖掘、机器学习等技术对顾客的浏览行为、购买行为、评论等数据进行分析和挖掘，实现对营销策略的优化和调整。
通过对顾客行为数据的分析和挖掘，企业可以更好地了解消费者的需求和行为模式，从而开展精准、个性化的营销活动。
比如，通过对不同用户的年龄、性别、地域、购买偏好、购物时间等数据进行分析，企业可以采取不同的营销策略，制定不同的方案以吸引不同类型的用户。
3. 风控管理在电商交易过程中，安全问题一直是企业关注的一个重要问题。
为了防止欺诈、虚假交易等风险，电商企业需要建立完善的风控系统，使用数据挖掘和机器学习技术对交易风险进行分析和识别。
大数据分析的数据挖掘技术与商业智能应用案例分析
大数据分析的数据挖掘技术与商业智能应用案例分析随着信息技术的迅速发展和智能化水平的提高，大数据分析正逐渐成为企业决策和商业竞争的关键。
在大数据时代，如何通过高效的数据挖掘技术，并充分应用商业智能，对海量数据进行深入分析，成为了企业获取竞争优势的重要手段。
本文将通过几个案例，来分析大数据分析的数据挖掘技术与商业智能的应用。
案例一：零售领域的用户价值分析一个零售企业希望通过数据分析来了解其客户群体的特征和行为习惯，以更好地制定销售策略和优化产品组合。
首先，该企业通过收集大量的销售数据、会员数据和社交媒体数据，建立了一个综合数据库。
然后，利用数据挖掘技术，对这些数据进行分析和挖掘，找出用户的行为模式和购买偏好。
通过对用户进行聚类分析，该企业成功将客户分为不同的群体，并确定每个群体的特征和需求。
最终，该企业能够根据用户群体的特征，针对性地进行产品推荐和促销活动，提高销售额和客户满意度。
案例二：金融领域的风险预测与控制一家金融机构希望通过数据分析来提高风险管理水平，预测和控制贷款违约的风险。
通过收集大量的贷款数据、借款人信用报告和外部市场数据，该机构建立了一个包含多种指标的风险评估模型。
然后，利用数据挖掘技术，对这些数据进行分析和挖掘，识别出影响贷款违约的主要因素。
通过建立预测模型，该机构能够根据借款人的个人特征和市场环境，对贷款违约风险进行准确预测。
通过及时调整贷款策略和风险控制措施，该机构能够有效降低贷款违约率，提高贷款业务的盈利能力。
案例三：物流领域的运输路线优化一家物流公司面临着如何合理规划运输路线、减少运输成本的挑战。
该公司通过收集大量的运输数据、地理信息数据和天气数据，建立了一个运输网络模型。
然后，利用数据挖掘技术，对这些数据进行分析和挖掘，找出影响运输效率和成本的主要因素。
通过建立优化模型，该公司能够根据货物重量、运输距离和道路状况等因素，自动规划最佳的运输路线。
通过优化运输路线，该公司能够提高物流效率，降低运输成本，提升市场竞争力。
数据挖掘技术在商业智能中的应用
数据挖掘技术在商业智能中的应用在当今数字化的商业世界中，数据已成为企业最宝贵的资产之一。
企业每天都会产生大量的数据，这些数据包含了关于客户、市场、销售、运营等各个方面的信息。
然而，如果这些数据只是被存储起来而没有得到有效的分析和利用，那么它们就无法为企业创造价值。
数据挖掘技术的出现，为企业从海量数据中提取有价值的信息提供了强大的工具，在商业智能领域发挥着越来越重要的作用。
数据挖掘技术是一种从大量数据中发现潜在模式、关系和趋势的技术。
它综合运用了统计学、机器学习、数据库技术和人工智能等多个领域的知识和方法，能够帮助企业更好地理解客户需求、优化业务流程、提高决策的科学性和准确性。
在客户关系管理方面，数据挖掘技术可以帮助企业深入了解客户的行为和偏好。
通过对客户的购买历史、浏览记录、投诉反馈等数据进行分析，企业可以将客户分为不同的细分群体，并针对每个群体制定个性化的营销策略。
例如，对于高价值客户，企业可以提供更加优质的服务和专属的优惠；对于潜在流失客户，企业可以及时采取措施进行挽留。
此外，数据挖掘还可以预测客户的未来需求，从而提前做好产品研发和市场推广的准备。
在市场预测方面，数据挖掘技术可以帮助企业分析市场趋势和竞争态势。
通过对市场数据的挖掘，企业可以发现市场的潜在需求和新兴趋势，提前布局新产品和新业务。
同时，数据挖掘还可以对竞争对手的行为进行分析，帮助企业制定更加有效的竞争策略。
例如，通过分析竞争对手的产品特点、价格策略和市场份额变化，企业可以调整自己的产品定位和营销策略，以提高市场竞争力。
在销售预测和库存管理方面，数据挖掘技术也具有重要的应用价值。
通过对销售数据的分析，企业可以预测未来的销售趋势，从而合理安排生产和库存。
这样不仅可以避免库存积压导致的成本增加，还可以减少缺货现象对销售的影响。
例如，一家零售企业通过数据挖掘发现，在特定季节某些商品的销售会出现明显的增长趋势。
基于这一发现，企业提前增加了这些商品的库存，从而在销售旺季满足了客户的需求，提高了销售额和客户满意度。
数据挖掘与商务智能
数据挖掘与商务智能数据挖掘与商务智能是现代商业领域中不可或缺的重要技术。
随着大数据时代的到来，企业对于数据的挖掘和分析需求日益迫切。
本文将从数据挖掘和商务智能的定义、关键技术和应用场景等方面进行论述，旨在探讨数据挖掘与商务智能在商业领域的重要性和应用潜力。
一、数据挖掘与商务智能的定义数据挖掘是指利用统计学、机器学习等方法，并借助计算机的高性能处理能力，从大规模的数据集中发现潜在的模式、关联、规律和趋势的过程。
商务智能则是指将数据挖掘的结果与企业的商业决策过程相结合，提供有价值的商业见解和决策支持的信息系统。
二、数据挖掘与商务智能的关键技术1. 数据预处理：包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等过程，旨在将原始数据整理成适合挖掘的数据集。
2. 数据挖掘算法：包括分类、聚类、关联规则和预测等算法，用于从数据集中发现隐藏在数据中的潜在模式和规律。
3. 可视化技术：通过图表、图像和地图等方式，将数据挖掘的结果以直观、易懂的形式展示给决策者和用户。
4. 数据仓库和OLAP：用于集成、存储和管理海量的数据，并通过在线分析处理技术，提供快速、灵活的数据查询和分析功能。
三、数据挖掘与商务智能的应用场景1. 客户关系管理：通过分析客户的行为和偏好，实现精准营销和个性化服务，提升客户满意度和忠诚度。
2. 营销分析：通过挖掘市场需求和竞争环境，制定有效的市场推广策略。
3. 风险管理：通过挖掘历史数据和模型预测，识别潜在的风险和机会，为企业决策提供支持。
4. 经营决策：通过分析销售数据、库存数据和供应链数据，优化企业的产品定价、供应链管理和库存控制等决策。
5. 在线广告优化：通过分析用户行为、广告点击率和转化率等数据，优化在线广告投放的效果，提高投资回报率。
四、数据挖掘与商务智能的挑战与前景数据挖掘与商务智能在商业领域的应用无疑带来了巨大的商机和价值，但也面临着一些挑战。
首先是数据质量和数据安全的问题，大规模数据的管理和保护成为了业界的难题。
数据挖掘和商业智能
患者群体分析
根据病人的医疗数据和生活习 惯，分析病情变化规律 为个性化治疗和健康管理提供 依据
制造业
生产优化
01 利用数据分析技术，优化生产流程，降低生产成本
设备故障预测
02 基于设备传感器数据，实现故障预测和预防性维护
质量管理
03 通过数据监控和分析，提高产品质量，减少次品率
总结
以上是商业智能在不同行业的应用案例，通 过数据挖掘和分析，企业可以更好地理解市 场和客户需求，优化业务流程，提升决策效 率，实现商业智能的应用和价值。未来随着 技术的不断进步，商业智能将在更多领域发 挥重要作用，为企业持续创新和发展提供支 持。
02 准确的销售预测和成本控制，帮助企业增加利润。
提升客户体验
03 通过个性化推荐和客户行为分析，优化客户体验，增强客户忠 诚度。
数据挖掘和商业智能的发展趋势
人工智能的整合
数据挖掘算法与人工智能技术 的结合，实现更智能的数据分 析和决策支持。
云计算的发展
云计算技术提供了更高效的 数据存储和计算能力，为数 据挖掘和商业智能提供更好 的支持。
大数据的应用
利用大数据技术处理海量数据， 挖掘更深层次的商业价值和成 本效益。
结语
数据挖掘和商业智能在当今商业领域扮演着 至关重要的角色，随着技术的不断发展和应 用场景的拓展，它们将继续推动企业的发展 和竞争力提升。
●02
第2章 数据预处理
数据清洗
数据清洗是数据预处理的重要步骤之一，主要 包括缺失值处理、重复值处理和异常值处理。 在数据分析过程中，有效的数据清洗可以提高 模型的准确性和稳定性。
朴素贝叶斯
朴素
01 独立性假设
贝叶斯
02 概率推断
基于本体的数据挖掘在电子商务安全中的应用研究
端 ， 出 了基 于 本体 的数 据 挖 掘 模 型 ， 用此 模 型 实现 了高精 度 的语 义挖 掘 ， 据挖 掘 结果 提 供 了预 警 防 范服 务 。 提 利 根
【 ｂ ｔａｔＡ ｔ ａａｙｉｇｅ ｃｍｍ ｒｅｓｃ ｒｙｔｃｎ ｌ ｙｏ ｒｗ ｌ ｉｔ ｓｏ ｅｅｔ ｎ Ｃ ｍｐ ｔｒｏｅｓ ｓａｄ ｉｔ ｓ ｎ ｄｔｃｉ ａｉｇ Ａ ｓｒｃ 】ｆ ｒ ｎ ｌｚ —ｏ ｅｃ ｅｕｉ ｈ ｏｏ ｆｆｅ ａｌ ｎｒ ｉｎｄ ｔ ｉ ， ｏ ｕｅ ｒｎｉ ｎ ｎｒ ｉ ｅ ｔ ｎｈ ｖｎ ｅ ｎ ｔ ｅ ｇ ｉ ， ｕ ｃｏ ｆ ｃ ｕ ｏ ｅ ｏ
一
目前 ， 何 保 障 电 子 商 务 活动 的安 全 ， 直 是 电 子 商研 究 的核 心 ， ２ 如 一 由于 非 法 入 侵 者 的 侵 入 ， 成 商 务 信 息 被 篡 改 、 窃 或 丢 失 的案 例 近 造 盗
基 于本 体 的 数 据 挖掘
不 同 域 间 的 操 作 变 得 简 单 ｌ 而 Ｒ Ａ Ｒ ｌ Ｂ ｓ ｄ Ａ ｃ ｓ ｏ ｔ １ ， １ ｌ ， Ｂ Ｃ（ ｏｅ ａｅ ｃ ｅｓＣ ｎｒ ） 这 ｏ 面 、 确 。 少 了 可 能 由 主观 因素 和 人 为 失 误所 带 来 的 不 良后 果 。 同 准 减 种基 于 角 色 的访 问 控制 模 型 过 角 色作 为用 户 和 权 限 之 间的 中介 ． 效 有 时 数 据 挖 掘 和 本 体 结合 可 以利 用 关 联 规 则 和本 体 属性 的 相似 性 ， 好 极 地 实现 对 权 限 管 理 数据 的层 次 抽 象 ． 实现 一 种 安 全 有 效 的模 型 访 问控 地 推 断 数 据 问 的关 联 成 都 ， 据 关 联 程 度对 入 侵信 息 进行 分 析并 作 出 根 制体 制 ， 体 和 Ｒ ＡＣ的结 合 为 解 决 跨域 安全 互 操 作 提 供 了一 个 新 的 本 Ｂ 防御 决 策 。 方法 日 。
数据挖掘技术在电商中的应用及优化
数据挖掘技术在电商中的应用及优化随着电商业务的不断扩张，数据挖掘技术在电商中的应用也变得越来越广泛。
数据挖掘技术可以帮助企业更好地了解用户需求，优化产品和服务，提高用户体验和盈利能力。
本文将从数据挖掘技术的优势和应用、电商中的数据挖掘案例以及优化策略等方面进行探讨。
一、数据挖掘技术的优势和应用数据挖掘技术是指利用计算机和数学方法，在大量数据中发掘有用的信息。
数据挖掘技术包括了机器学习、图像、语音、信息检索等多个领域的技术，并具有以下特点：1.高效性：数据挖掘技术基于大数据量，快速准确地处理数据。
2.精度：数据挖掘技术利用算法可以精确地分析数据。
3.自动化：数据挖掘技术可以自动化的解析与分析大量的数据，从而更好地发现数据之间的关系，降低人为的失误率。
4.可扩展性：数据挖掘技术可以适用于各个行业，扩展应用方便。
基于以上特点，数据挖掘技术在电商中的应用具有广泛的优势。
数据挖掘技术可以帮助企业更好地了解顾客需求和喜好，并根据顾客反馈来优化产品和服务，避免不必要的损失。
数据挖掘技术还可以预测市场趋势和预测顾客的购买行为，从而更好地制定营销策略和价格策略。
二、电商中的数据挖掘案例1.推荐系统数据挖掘电商中最常见的数据挖掘技术就是推荐系统。
推荐系统是通过分析消费者偏好，推荐出适合消费者的商品或服务。
推荐系统的用途十分广泛，不仅可以用于电商平台上的商品推荐，也可以用于网站、APP的推荐系统中。
推荐系统的算法分为多种，如基于热门商品的算法、基于物品相似度的算法等。
2.数据挖掘对用户行为的分析企业可以通过数据挖掘，了解用户的行为以及消费模式等数据。
这种数据可以帮助企业制定更好的产品策略和服务策略，也可以为企业提供更好的引流手段。
通过分析用户的行为模式，企业可以针对性地推出更好的创意，从而引起消费者的关注。
3.销售预测和库存管理企业可以通过数据挖掘来预测销售趋势，进而制定更好的商业决策。
通过销售预测，企业可以减少不必要的库存，避免浪费，减少损失。
数据挖掘技术在电子商务中的应用
数据挖掘技术在电子商务中的应用随着电子商务的发展，交易数据越来越丰富，数据挖掘技术越来越成为电子商务的核心竞争力之一。
数据挖掘技术通过对大量数据进行分析、挖掘和建模，能够挖掘出一些潜在的商业价值，为企业提供决策依据，从而提升营收和效率。
1. 推荐系统推荐系统是电子商务中最为常见的一种数据挖掘技术。
其目的是基于用户的历史数据和行为数据，预测用户的兴趣和需求，给用户推荐符合其个性化需求的产品或服务。
例如，淘宝的推荐系统可以根据用户的购买历史、搜索历史和浏览历史，推荐相关的商品或店铺，提高用户购物体验，并提升企业的销售额。
2. 价格优化价格优化是指根据历史销售数据和市场需求，对产品价格进行优化调整，以达到更好的销售效果。
数据挖掘技术可以对历史销售数据进行分析，发现价格与销售量之间的关系，预测价格对销售量的影响，并据此制定价格策略。
3. 营销策略制定营销策略制定是企业利用数据挖掘技术来制定营销计划和渠道布局的过程。
数据挖掘技术可以通过挖掘用户数据和市场数据，分析消费者行为和需求，发掘潜在用户和市场机会，制定更为精准的推广计划和营销策略，提升企业的品牌知名度和销售业绩。
4. 库存管理库存管理是一项关键的业务活动。
通过数据挖掘技术，可以对库存数据进行分析，预测未来销售趋势和需求变化，从而制定合理的库存策略，避免过多或过少的库存，减少库存成本。
5. 反欺诈数据挖掘技术可以应用于反欺诈领域，通过监控用户行为数据和账户数据，发现不正常的行为模式，及时发现欺诈行为并采取相应措施。
总之，数据挖掘技术可以帮助企业更好地理解和分析市场、管理业务、优化策略，为企业提供更精确的决策支持，提高销售额和效率，增强竞争优势。
人工智能在商业智能中的应用
在商业智能中的应用随着科技的不断发展，逐渐成为各行各业关注的焦点。
商业智能（Business Intelligence, BI）作为企业提高运营效率、优化决策过程的重要工具，与的结合日益紧密。
本文将详细探讨在商业智能中的应用，并分析其为企业带来的价值。
1. 数据挖掘与分析数据挖掘与分析是商业智能的核心功能，通过对海量数据的挖掘与分析，为企业提供有价值的信息。
在这一过程中发挥着重要作用，通过机器学习、深度学习等技术，对数据进行自动化处理，挖掘出潜在的价值信息。
此外，还可以实现对数据的实时分析，帮助企业快速应对市场变化。
2. 预测分析预测分析是商业智能的重要组成部分，通过对历史数据的分析，预测未来趋势，为企业决策提供依据。
在预测分析中的应用，主要体现在提高预测的准确性和实时性。
例如，零售行业可以通过对销售数据进行实时分析，预测未来商品的销量，从而实现库存优化。
3. 个性化推荐个性化推荐是商业智能在电商、金融等领域的重要应用。
通过技术，企业可以根据用户的历史行为、兴趣爱好等信息，为用户提供个性化的产品和服务。
例如，电商平台可以通过对用户浏览和购买记录进行分析，推荐用户感兴趣的商品，提高用户体验和转化率。
4. 自然语言处理自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是的一个重要分支，其在商业智能中的应用日益广泛。
例如，企业可以通过对客户反馈进行情感分析，了解客户满意度，从而改进产品和服务。
此外，还可以实现对企业的内部沟通数据进行分析，提高团队协作效率。
5. 机器人流程自动化（RPA）机器人流程自动化（Robotic Process Automation, RPA）是在商业智能中的应用之一，通过模拟人类操作，实现对企业日常重复性任务的自动化处理。
例如，企业可以通过自动化财务报销流程，提高工作效率，降低人力成本。
6. 智能决策支持智能决策支持是商业智能的最高层次，通过技术，为企业提供智能化、自动化的决策支持。
数据挖掘技术在电商中的应用分析
数据挖掘技术在电商中的应用分析电子商务（E-commerce）是指使用互联网技术开展商品和服务交易的商业活动。
随着互联网技术的不断发展，电商交易规模越来越大，电商平台数据量也在不断增加。
如何利用这些数据成为了电商平台运营的重要问题。
在此背景下，数据挖掘技术应运而生，成为了电商平台运营的重要工具。
本文将详细介绍数据挖掘技术在电商中的应用分析。
一、数据挖掘技术的基本概念数据挖掘技术（Data Mining），又称知识发现于数据库（KDD），指从大量数据中提取有效、未知且可理解的信息的过程。
它主要使用机器学习、统计学、神经网络等技术来实现数据的分析，从而帮助人们发现数据中的规律和趋势，探索数据中的隐含知识，提供决策支持和预测分析。
二、1. 用户行为分析数据挖掘技术可以对用户在电商平台上的行为进行分析，如浏览记录、购买记录、收藏记录等。
通过对这些行为的分析，可以了解用户的兴趣爱好、购买习惯以及消费能力等，从而为电商平台提供有针对性的服务和产品。
例如，通过对购买记录的分析，电商平台可以为用户推荐类似的商品，提高用户的购买率和满意度。
2. 商品趋势预测数据挖掘技术可以实现对商品的趋势预测。
通过对历史销售数据和市场需求的分析，可以对商品的销售情况进行预测。
例如，通过对销售数据的分析，可以预测热门商品的销售高峰期，从而调整商品上架时间，提高销售效益。
3. 价格优化策略数据挖掘技术可以实现对商品价格的优化策略。
通过对市场竞争数据和用户购买数据的分析，可以制定最佳价格策略，提高商品的销售量和盈利水平。
例如，通过对竞争对手的价格策略进行分析，可以确定自己的价格分区，从而占据市场份额。
4. 营销策略优化数据挖掘技术可以实现对营销策略的优化。
通过对用户购买历史记录、社交媒体互动情况、搜索行为等数据进行分析，可以制定更为精准的广告投放和促销策略，提高转化率和销售额。
例如，通过对用户搜索关键词的分析，可以决定广告的投放内容和位置。
数据挖掘技术在电子商务中的应用
数据挖掘技术在电子商务中的应用随着互联网的迅猛发展，电子商务已经成为现代商业领域中不可或缺的一部分。
为了更好地满足消费者需求、提高市场竞争力以及优化运营决策，企业纷纷借助数据挖掘技术来进行电子商务的分析和应用。
本文将探讨数据挖掘技术在电子商务中的应用。
一、消费者行为预测与个性化推荐数据挖掘技术可以分析大量的用户数据，从中挖掘出潜在的购买模式和消费行为规律，以帮助企业更好地预测消费者的购买意愿和需求。
通过对用户的历史购买记录、浏览行为以及社交媒体数据的挖掘，企业可以生成个性化的推荐列表，为用户提供更加精准的商品推荐，从而提高转化率和用户满意度。
二、市场营销策略优化通过数据挖掘技术，企业可以分析市场数据、竞争信息和用户反馈，帮助企业制定更加精准的市场营销策略。
比如，通过对用户的购买偏好和购买频次的数据分析，企业可以识别出具有潜力的用户群体，重点关注并为他们提供个性化的服务和优惠，从而提高用户留存率和用户忠诚度。
此外，数据挖掘技术还可以帮助企业分析用户流失的原因，并提出相应策略来挽回流失用户。
三、风险评估与欺诈检测在电子商务中，存在各种各样的风险和欺诈行为。
借助数据挖掘技术，企业可以通过分析用户的行为数据、交易记录以及外部数据源，建立风险评估模型，及时发现可能存在的风险以及欺诈行为，并采取相应措施进行预警或阻止。
这样可以保护企业的利益，维护用户的权益，提高电子商务的安全性和可信度。
四、库存管理与供应链优化数据挖掘技术在电子商务中的另一个重要应用是库存管理与供应链优化。
通过分析销售数据、供应链数据以及市场需求数据，企业可以更加准确地预测商品的需求量和销售趋势，从而合理安排库存和供应链。
这样可以避免库存积压和缺货的情况，降低运营成本，提高供应链的效率和响应能力。
结论数据挖掘技术在电子商务中具有广泛的应用前景。
通过对大数据的挖掘和分析，企业可以更好地了解用户需求、制定营销策略、风险评估和库存管理，从而提高运营效率、降低成本、提升用户体验。
电子商务中的数据挖掘技术
电子商务中的数据挖掘技术在当今的信息时代，数据已经成为企业赖以生存和发展的重要资源，而电子商务业更是如此。
有了越来越多的电子商务交易数据，企业如何有效地从中挖掘出有用的信息并进行分析？这就需要借助数据挖掘技术。
一、数据挖掘技术的基本概念数据挖掘技术是一种利用计算机技术和统计学方法，自动探查大量数据集以发现其中隐含的、以前未知的、有意义的模式和规律的过程。
通过数据挖掘技术，企业可以从丰富多彩的交易数据中提取出有用的信息，如顾客群体、消费习惯、产品趋势等，以加强市场营销和经营决策。
常用的数据挖掘技术包括聚类分析、关联规则挖掘、分类模型、异常检测等。
二、电子商务中的数据挖掘技术电子商务业作为一个高度信息化的行业，拥有着丰富的数据资源。
通过数据挖掘技术的应用，企业可以更好地了解市场和消费者，从而更加精准地制定产品和营销策略，提升企业的竞争力。
1. 顾客群体挖掘企业可以通过数据挖掘技术，对顾客的消费行为、购买偏好等进行分析，以识别出顾客群体的特征和消费习惯。
例如，通过聚类分析可以将顾客分为不同的群体，进一步了解他们的消费行为和需求，并为企业提供个性化的营销服务。
2. 产品趋势分析通过对大量的销售数据进行分析，企业可以预测市场的需求趋势和产品热度，以制定相应的产品策略。
例如，通过关联规则挖掘，可以找出哪些产品经常一起购买，以进一步推动促销活动。
3. 营销策略优化通过分析顾客的购买行为和偏好，企业可以制定更加个性化、准确和有效的营销策略。
例如，通过分类模型可以识别出哪些顾客有购买某种产品的潜在意向，从而定向推送相关产品广告，并将其纳入营销活动的目标客户群。
三、数据挖掘技术在电子商务中的应用案例1. 京东零售京东零售作为中国规模最大的B2C电商企业之一，通过数据挖掘技术，实现了从顾客、供应链、商家等多个角度的数据采集和分析，以推动产品优化和营销策略制定。
例如，京东通过在系统中设置关键词识别技术，实现了对售前、售中、售后等多个环节的顾客反馈信息的收集和分析，并向相关部门提供有效的参考意见。
应用数据挖掘技术的商业智能系统开发
应用数据挖掘技术的商业智能系统开发第一章：引言随着信息技术的飞速发展，企业对数据的需求也越来越多。
商业智能（Business Intelligence，简称BI）作为一个信息化的概念，因其可以从企业各个角度获取关键信息并进行分析，而在企业中广受欢迎。
在商业智能系统开发中，数据挖掘技术是一个非常重要的组成部分。
本文将探讨应用数据挖掘技术的商业智能系统开发。
第二章：商业智能系统商业智能系统是一种能够帮助用户进行数据分析、发现趋势和模式，以及支持业务决策的信息系统。
商业智能系统能够从各种数据源中汇集和组织数据，并将处理后的数据展现给用户。
商业智能系统的关键目标是为企业提供必要的信息，帮助企业对其进行分析和预测，以便做出更好的商业决策。
商业智能系统的主要组成部分包括数据仓库、数据分析、报表生成与呈现、数据挖掘以及预测建模等。
数据仓库是商业智能系统最重要的组成部分之一，它是一个集成了企业各种数据的容器。
BI系统通过数据仓库可以汇集数据和元数据（如数据的定义、描述、语义等），并对其进行管理和加工。
第三章：数据挖掘技术数据挖掘技术是商业智能系统中的关键技术之一。
数据挖掘是从大量数据中自动或半自动提取大量数据中有用信息和知识的过程。
数据挖掘技术可以处理不同类型的数据（如结构化数据、半结构化数据和非结构化数据），可以通过检测模式来发现数据中隐藏的规律和规则，以支持商业决策。
数据挖掘技术主要包括聚类分析、分类分析、关联规则分析等技术。
聚类分析是将相似的数据分组，将数据划分为不同的类别。
分类分析是将数据分类为不同的类别，以便进行预测和决策。
关联规则分析是查找数据中不同变量之间的关系，并以此为依据更好地了解数据。
除此之外，数据挖掘技术还有异常检测、时间序列预测和机器学习等技术。
这些技术可以将分析结果呈现在图形化界面上进行展示。
在商业智能系统中，数据挖掘技术主要用于发现隐藏数据的价值，为企业提供更好的决策支持。
第四章：应用数据挖掘技术的商业智能系统开发商业智能系统中数据挖掘技术的应用远远不止上述技术，企业根据自身需求在数据挖掘领域中可以挖掘出许多业务价值。
数据挖掘在电子商务中的应用与实现
数据挖掘在电子商务中的应用与实现数据挖掘技术作为解决“数据爆炸”时代出现的最有效手段之一，受到了企业界的极大关注。
如何最大限度地利用企业各个部门多年来在数据库系统上积累下来的大量数据进行整合及二次开发，本文针对数据库营销系统，研究了数据挖掘工具、统计分析工具和客户关系管理工具的协同运用，以及对数据挖掘所采用的技术框架、数据资源等进行了深入的分析。
近十几年来，无数个数据库被用于商业管理、政府办公、科学研究和工程开发等，这一势头仍将持续发展下去。
于是，一个新的挑战被提了出来：在这被称之为信息爆炸的时代，如何才能不被信息的汪洋大海所淹没，从中及时发现有用的知识，提高信息的有效利用率呢要想使数据真正成为一个公司的资源，只有充分利用它为公司自身的业务决策和战略发展服务才行，否则大量的数据将可能成为包袱，甚至成为垃圾。
因此，面对“人们被数据淹没，却饥饿于知识”的挑战，数据挖掘和知识发现(DMKD)技术应运而生，并得以蓬勃发展，越来越显示出其强大的生命力。
同时在日常生活中我们经常会遇到这样的情况：超市的经营者希望将经常被同时购买的商品放在一起，以增加销售；保险公司想知道购买保险的客户一般具有哪些特征；医学研究人员希望从已有的成千上万份病历中找出患某种疾病的病人的共同特征，从而为治愈这种疾病提供一些帮助。
对于以上问题，现有信息管理系统中的数据分析工具无法给出答案。
因为无论是查询、统计还是报表，其处理方式都是对指定的数据进行简单的数字处理，而不能对这些数据所包含的内在信息进行提取。
随着信息管理系统的广泛应用和数据量激增，人们希望能够提供更高层次的数据分析功能，从而更好地对决策或科研工作提供支持。
正是为了满足这种要求，从大量数据中提取出隐藏在其中的有用信息，将机器学习应用于大型数据库的数据挖掘(DataMining)技术得到了长足的发展。
一、数据挖掘技术和电子商务的概念数据挖掘(DataMining)就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的原始数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。
数据挖掘技术在电子商务领域的应用
数据挖掘技术在电子商务领域的应用数据挖掘技术在电子商务领域具有重要的作用，能够帮助企业提高效率和利润。
数据挖掘是指从大量的原始数据中提取出对企业有意义的信息，以实现相应的商业战略和目标。
电子商务行业正在呈现出前所未有的增长潜力，得益于新的技术，企业可以利用数据挖掘来发掘宝贵的商业情报，以把握市场机遇，同时降低风险。
电子商务企业可以运用数据挖掘技术来提取有价值的、有效的信息，以帮助企业和机构发现潜在的客户群体和消费者，分析已知动机，并根据此进行市场营销与推广。
此外，数据挖掘还可以帮助企业发现新的商业机会，例如定义新的产品细分，开发新的运营策略和营销活动，以提高企业在市场上的竞争力。
数据挖掘的另一个重要应用是支持数字化营销。
企业通过数据挖掘技术掌握客户的行为特征，并将其分析结果用于定制消费者的推荐和行为分析，以便于把握客户的需求，为其提供准确的信息，提升销售额和收入。
同时，数据挖掘也可以帮助企业对网站流量和产品分析进行监测，定位客户潜在问题，提高客户满意度和忠诚度，促进客户保留。
数据挖掘在电子商务领域的应用使得企业可以有效的把握市场机遇，减少风险，挖掘客户的消费行为和偏好，为企业提供有价值的数据，从而实现合理利用市场资源，实现最大客户价值，最大限度地提高企业的利润。
数据挖掘技术在电子商务行业中的应用越来越多，它可以提供深度的数据分析，帮助企业获得更多有用的信息，改进其商业模式。
数据挖掘可以帮助电子商务企业从巨量数据中提取有价值的信息，如用户习惯、市场变化、增长趋势等，从而有效地改善企业的运营策略，提升竞争优势，创造更大的商业价值。
1. 产品推荐：企业通过数据挖掘技术，根据用户的历史行为记录，结合对相关商品的点击量、搜索引擎聚焦度等参数，向消费者推荐更加精准的商品，提高消费者的购买积极性，有效降低由于不确定性而出现的损失。
2. 市场分析：数据挖掘技术可以帮助电子商务企业识别市场的变化，掌握行业发展趋势，用以制定更加合理的市场投入和运营动作，同时还能够预测行业内竞争对手的变化和战略调整。
数据挖掘技术在商务智能方面的应用
数据挖掘技术在商务智能方面的应用随着互联网和大数据的快速发展，商务智能已经成为企业管理和决策的重要工具。
商务智能系统可以帮助企业从庞杂的数据中发掘有价值的信息和知识，提供给决策者进行分析和决策支持。
而数据挖掘技术作为商务智能系统的重要组成部分，具有很好的应用前景，尤其是在数据分析、预测和决策方面。
首先，数据挖掘技术在商务智能中的应用可以帮助企业发现潜在的商机和趋势。
数据挖掘技术可以在大量的历史数据中寻找规律和趋势，为企业提供更准确的市场预测和商业决策。
如在零售行业，数据挖掘技术可以分析客户的购物模式和购买行为，发现客户的偏好和购物习惯，并根据这些信息制定更有效的促销活动和产品推广策略。
其次，数据挖掘技术可以帮助企业识别潜在的风险和安全问题。
在金融和保险行业，数据挖掘可以用于检测欺诈行为、识别网络安全风险、分析客户信用状况等。
数据挖掘技术可以自动化分析复杂数据模式，识别异常行为和潜在风险，并提供基于数据的决策支持。
此外，数据挖掘技术还可以为企业提供更好的客户关系管理。
在客户服务和营销领域，企业可以通过数据挖掘技术分析客户的喜好、行为和需求，并根据这些信息制定精细化的客户策略。
例如，利用数据挖掘技术可以对客户进行分类，挖掘出客户的需求和偏好，然后通过针对性的宣传和营销策略，提高客户满意度和忠诚度。
最后，数据挖掘技术也可以为企业提供更好的生产管理。
企业可以通过对生产过程中的数据分析，获取生产线上的效率、质量等各方面的数据，然后通过数据挖掘技术进行建模，分析出生产过程中的瓶颈问题或者是异常波动，帮助企业进行生产流程的优化，提高生产效益。
综上所述，随着商务智能技术的不断发展和数据挖掘技术的不断完善，数据挖掘技术在商务智能中的应用迎来了具有广阔前景的市场。
通过数据挖掘技术的运用，企业可以更好地理解复杂的市场环境和客户需求、发掘更大的商业机遇、规避风险、提高效率和降低成本，从而提高企业的核心竞争力。
数据挖掘技术在电商中的应用
数据挖掘技术在电商中的应用随着互联网的普及，电商行业也在迅速发展。
作为数字时代的标志性产物，电商的流量和数据日益庞大，因此电商企业也开始尝试通过数据挖掘技术，快速处理数据，深入挖掘数据背后的价值。
数据挖掘技术在电商中发挥着越来越重要的作用，成为电商企业重要的竞争手段。
1. 数据挖掘在电商中的应用数据挖掘可以分为多个阶段：选取数据源、清洗数据、数据预处理、建模、模型评估和调整等。
在电商中，数据挖掘技术可以用于以下应用领域：（1）商品推荐系统商品推荐是电商企业最常见的应用场景之一，熟悉电商平台的用户都会注意到，在登录后的电商平台上，经常会看到各种推荐的商品，此时就是通过商品推荐系统实现的。
商品推荐系统的工作原理是，通过历史购买、搜索、浏览、收藏等用户行为数据，构建用户画像，预测用户对商品的喜好，并通过排序算法将其推送给用户。
这种推荐系统在电商中十分常见，例如，淘宝、京东、亚马逊等，都将推荐系统应用于商品推荐中。
（2）用户画像和精细化运营用户画像是通过数据挖掘中的用户行为数据，为用户建立一个完整的个人档案，该档案包含用户的基本信息、购买偏好、行为数据等，通过分析这些数据，电商企业可以知道用户的购买力、购买习惯和购买需求，从而制定个性化的运营策略。
例如，大众点评对外表示，“早午餐”是一类消费者特别喜欢的消费场景，因此在用户画像中增加了这个标签，将一些满足早午餐场景的店铺推荐给用户。
这类推荐并不是简单地以用户搜索关键词为依据，而是要通过研究用户的行为，判断用户对于“早午餐”这个场景是否喜爱。
（3）广告推荐与商品推荐有直接关联的是广告推荐，而广告推荐的推荐逻辑与商品推荐几乎一致，都是基于用户的历史行为数据来推荐相对应的商品。
与商品推荐不同的是，广告推荐不仅只与用户的购买行为有关，也与用户的搜索、点击行为有关，因此，建立有针对性的广告推荐，可以更好的满足用户的需求，从而提高广告的转化率。
（4）预测销售数据挖掘技术可以通过对历史销售数据和客户行为数据的分析，建立预测销售模型，并通过该模型识别市场需求和生产需要。
论数据挖掘技术在商业分析中的应用
论数据挖掘技术在商业分析中的应用随着信息技术的快速发展，商业数据的储存和管理越来越便捷，然而，对于海量商业数据的快速处理和分析，却远未达到理想状态。
因此，商业领域逐渐开始引入数据挖掘技术来加速数据分析速度以及提高分析效果。
本文将着重分析数据挖掘技术在商业领域中的应用，并探讨其带来的意义与优势。
一、数据挖掘技术的介绍数据挖掘技术是一种从大量的数据中，自动地发掘出有效信息的技术。
它将数据挖掘技术、机器学习、人工智能等相关技术有机结合在一起，根据业务需求，快速分析数据，发现潜在的联系。
在商业领域中，数据挖掘技术可以帮助企业在庞大的商业数据基础上进行精细分析，提供有价值的决策支持，以便企业能够更快更准地抓住市场机遇。
二、数据挖掘技术在商业领域的应用1. 市场营销分析数据挖掘技术可以通过对市场情况的分析，提供有价值的营销策略。
比如一个企业可以通过使用数据挖掘技术对市场调研结果进行分析，快速了解消费者对产品的需求，从而针对性地改进或开发新的产品线。
同时，通过对消费者行为模式的挖掘，制定与消费者行为模式相适应的销售策略，使企业更好地销售产品，并实现营销目标。
2. 供应链管理分析数据挖掘技术可以对企业的供应链管理进行深入分析，使企业能够更好地操作整个采购供应链。
企业可以通过对供应商的挖掘和比对来选择最优的供应商，并控制其交货时间和质量。
此外还可以通过货物流通时间、库存报损率等数据挖掘方法来优化仓库管理和物流管理。
可以使企业的采购、库存和销售能够有流畅的联系，以及更好的协同。
3. 客户关系管理分析数据挖掘技术可以帮助企业更好地了解客户的需求和消费习惯，从而提高客户忠诚度。
通过分析客户和产品关系，挖掘潜在的购买意向，企业可以制定更加准确的营销策略，定制个性化的产品，推动消费者建立客观、稳定的关系。
同时，数据挖掘技术还可以通过对客户价值、消费模式等信息的分析，进行客户分类，以便企业更好地针对不同群体的客户，制定相应的服务策略和销售策略。
商业智能与数据挖掘
商业智能与数据挖掘随着信息技术的不断发展，数据已经成为企业管理和决策的核心资源。
商业智能和数据挖掘技术作为数据分析和管理的核心工具，已经被越来越多的企业所采用。
本文将从商业智能和数据挖掘的概念、应用、技术和未来趋势等方面进行探讨。
一、商业智能和数据挖掘的概念商业智能（Business Intelligence，BI）是一种基于数据分析和管理的应用系统，主要用于提供决策支持和业务分析服务。
商业智能通过数据仓库、数据挖掘和报表等技术，将企业数据变成可视化的图表和报告，帮助企业管理者更好地了解企业的经营状况，发现问题和机会，优化决策和管理。
数据挖掘（Data Mining）是指通过一定的数据分析方法，将大量数据中挖掘出有价值的信息和规律性的知识，用于增加企业竞争优势和创造商业价值。
数据挖掘技术主要包括聚类分析、分类分析、关联规则挖掘和时间序列分析等，通常用于市场营销、客户分析、产品设计、风险评估等领域。
二、商业智能和数据挖掘的应用1. 市场营销商业智能和数据挖掘技术可以帮助企业更好地了解市场和客户需求，提高市场竞争力。
通过挖掘客户消费习惯、偏好和需求，企业可以针对性地进行产品推广和销售。
2. 客户分析商业智能和数据挖掘技术可以帮助企业更好地了解客户，提高客户满意度和忠诚度。
通过挖掘客户行为、反馈和意见，企业可以针对性地改善产品、服务和沟通方式，提高客户体验和口碑。
3. 产品设计商业智能和数据挖掘技术可以帮助企业更好地了解产品市场和用户需求，提高产品的质量和竞争力。
通过挖掘产品使用数据和反馈，企业可以更好地了解用户需求和意见，优化产品设计和功能，提高用户满意度和忠诚度。
4. 风险评估商业智能和数据挖掘技术可以帮助企业更好地了解市场风险和运营风险，提高企业的风险管理能力。
通过挖掘市场数据、行业动态和公司内部的数据，企业可以更好地了解市场和运营风险，预测未来趋势和变化，提高决策的精准度和可靠性。
三、商业智能和数据挖掘的技术1. 数据仓库数据仓库是商业智能和数据挖掘技术的重要基础，它是一个专门用于存储大量企业数据和信息的数据库系统，用于支持复杂的数据分析和决策支持。
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收稿日期:2008-05-07基金项目:国家自然科学基金(70771077)作者简介:宋远芳(1984-),女,硕士研究生,研究方向为本体与数据挖掘;导师:向 阳,教授,研究方向为本体与自然语言理解。
基于本体的数据挖掘技术在商务智能中的应用宋远芳(同济大学,上海201804)摘 要:在阐述了商务智能及数据挖掘的基础上,阐明了数据挖掘在商务智能中的重要意义。
鉴于本体在数据挖掘中的应用,提出了一种基于本体的数据挖掘技术在商务智能中的应用,并从理论上阐述了该技术的可行性。
在数据挖掘过程中引入本体,挖掘来的信息更加全面、准确,减少了可能由主观因素和人为失误所带来的不良后果。
关键词:本体;数据挖掘;商务智能中图分类号:T P311 文献标识码:A 文章编号:1673-629X(2009)01-0184-03Application of Data Mining Based on Ontology in Business IntelligenceSONG Yuan -fang(T ongji U niversit y,Shanghai 201804,China)Abstract:Introduces the i m portant meaning of data mining in business intelligence on the basis of i ntroduction of business i ntelligence and data mining.On consideration of the application of ontology in data mini ng,puts forw ard a kind of technology of the application of th e da -ta mini ng in business intelli gen ce based on ontology,an d elaborates the feasibi lity of this technology on theory.Introducing ontology to the process of data mining make the information dug out more overall and more accurate,and decrease the ill consequences caused by sub -jective factors and man-made misplay.Key words:ontology;data mini ng;busi n ess intelligence0 引 言随着信息技术的不断推广应用,企业进入一个信息爆炸的时代,空前的信息量使得企业决策过程越来越复杂,严重影响了企业对市场的快速响应,因此,在这个全球经济步入信息分析的时代,管理者需要将大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据转化成有用的商业信息,问题是如何才能从这些海量信息中发现其中存在的关系和规则,根据现有的数据预测未来的发展趋势,以辅助决策的智能化从而带来各种巨大的信息价值。
传统的信息处理工具已经不能满足这一要求,管理者需要一种自动分析数据、自动发现和描述数据中隐含的商业发展趋势、对数据进行更高层次分析的方法[1]。
1 商务智能商务智能(Business Intelligence)1989年由Gart herGroup 的Howard Dresner 首次提出,他将商务智能定义为一类由数据仓库(或数据集市)、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成,以帮助企业决策为目的的技术及其应用。
它是一种汇集了来自机器学习、模式识别、数据库、统计学,以现代管理理论为指导,信息技术为支撑核心的集成系统;描述了一系列的概念和方法,通过应用基于事实的支持系统,来辅助商业决策的制定;是对数据仓库(Dat aWarehouse)、联机分析处理(OnLine Analyt ical Processing,OLAP)、数据挖掘(DataM ining)的综合运用。
如图1所示。
BI 技术提供帮助企业迅速分析数据的技术和方法,包括收集、管理和分析数据,将这些数据转化为有用的信息,然后分发到企业各处,供决策者使用。
商务智能的实现过程也就是数据的存储与流动过程,智能商务系统的数据流程(如图2所示)有以下几个部分:1)数据获取:即源数据采集、筛选、整理、转换及存储。
2)数据管理:主要负责数据仓库的内部维护和管理,它涵盖了数据存储的组织、数据的维护、数据的分发、数据安全、数据提取、数据清晰、数据转换等,通过第19卷 第1期2009年1月 计算机技术与发展COM PUT ER TECHNOLOGY AND DEVELOPM ENTV ol.19 No.1Jan. 2009数据管理实现数据的提取、净化、过滤及数据标准化等。
3)数据分析:这个阶段是实现商务智能系统真正智能化的阶段,主要利用联机分析处理和数据挖掘技术,对从数据仓库中提取的数据进行汇总和多维分析,挖掘出数据背后隐藏的知识。
4)信息展现:是将以上数据分析所得到的决策知识展现在用户或者是企业管理者面前,支持管理和决策。
2 数据挖掘随着数据库技术的不断发展及数据库管理系统的广泛应用,数据库中存储的数据量急剧增大(呈超指图1商务智能概念图2 商务智能系统技巧与处理数上升),数据理解和数据产生之间出现了越来越大的距离。
数据挖掘(Da -t a M ining)就是为解决这一矛盾而出现的一种新型数据分析技术。
数据挖掘旨在能从大型数据库中提取隐藏的预测性信息。
它能发掘数据间潜在的模式,找出企业经营者可能忽视的信息,以便以理解和观察的形式反映给用户,并为企业做出有预见性的、基于知识的决策参考意见[2,3]。
为了充分利用企业内外流动的大量商业数据,企业商业智能系统必须采用数据挖掘技术实现商务知识的发现。
数据挖掘是从大量数据中挖掘出隐含的、未知的、用户可能感兴趣的和对决策有价值的知识和规则[4]。
数据挖掘的任务需要利用聚类和分类作为基本分析手段,将大规模异种类别的数据按属性相似划分为子集,有利于减小数据处理的规模,简化分析和建造模型的复杂性[5]。
如图3所示。
图3 数据挖掘在商务智能中的位置一般地,DM 的基本原理可用如下的处理过程加以说明[8](如图4所示):1)数据选择根据用户要求,从数据库中提取与DM 相关的数据,DM 将主要从这些数据中进行数据提取;2)数据预处理与转换从与DM 相关的数据集合中除去明显错误的数据和冗余的数据,进一步精减所选数据中的有用部分,并将数据转换成为有效形式,以使数据开采更有效;3)数据挖掘(DM )根据任务的要求,选择合适的数据开采算法(包括选取合适的模型和参数),在数据库中寻求感兴趣的模型,并用一定的方法表达成某种易于理解的形式;4)模式解释对发现的模式进行解释和评估,必要时需要返回前面处理中的某些步骤以反复提取;图4 数据挖掘过程5)知识评价将发现的知识以用户能理解的方式提供给用户,并试用之。
但当前企业知识管理中存在着以下典型问题,严重影响了数据挖掘过程:1)缺乏统一的知识模型,容易造成对同一知识的描述各不相同,影响用户对这一知识的理解和共享[6]。
#185#第1期 宋远芳:基于本体的数据挖掘技术在商务智能中的应用2)缺乏统一的知识存储形式,这就造成各个知识的存储形式各不相同,妨碍了人们对于知识的应用和交流,从而形成知识孤岛。
3)知识检索和查全率、查准率性,检索到的知识缺少语义和上下文支持。
而本体(Ont ology)的引入可以很好地解决这些问题。
3 本 体本体(Ont ology)最早是一个哲学的范畴,后来随着人工智能的发展,被人工智能界给予了新的定义[7]。
本体是共享概念模型的形式化规范说明,本体的最大好处可能是明确了概念与概念之间的关系,有比较健全的约束,数据的集成以及软件的重用在本体的思想下将变得容易实现[8]。
因此在网络知识管理中引入本体,使知识对象化,必定会给知识的集成和重用也带来益处,而且通过将与之匹配的知识也对象化,可以使与之匹配的知识对象的关系和属性得到完整和清晰的描述;通过这些关系和属性,用户可以获取更适合自己需求的知识,从而避免在知识获取时大量无关信息的混入[9]。
建立某个领域的本体,从这个本体为出发点去引导数据挖掘过程,从而完善数据挖掘的进程,提高获取知识的效率和质量。
文中提出了一种基于本体的数据挖掘方法,如图5所示。
首先,利用领域知识或背景知识,可在高层次上进行数据挖掘,产生高层次或多层次的规则,甚至是具有语义意义的规则,这些规则由高层次的抽象概念组成,其次,该系统能够自动进行数据挖掘,利用本体进行数据预处理及后处理。
图5 基于本体的数据挖掘高层次概念的数据挖掘比低层次数据挖掘有以下优点:首先,高层次规则能提供数据更清晰的概括,一般,数据挖掘系统以低层次形式的信息产生数据库的概要,高层次规则可认为是低层规则的概括。
当可能会产生许多形式和内容相似的低层规则时,高层次规则提取就特别有用。
其次,高层次抽取的规则数量远少于低层次的数据挖掘,假定使用相似的搜索策略。
低层概念一般化成高层概念,从而得到较少的规则,相应的,内容和形式相似的低层次规则将被单个高层次规则所代替。
最后,这些发现可在不同层次上泛化及对某个属性的抽象,多层次泛化的数据挖掘导致更有意义的结果,揭示更一般的概念[10]。
4 结束语许多数据挖掘方法仅仅在数据内容上产生规则,然而,背景知识的利用可以补充发现过程,从而产生具有语义的规则。
提出了基于本体概念的数据挖掘,能在多层次泛化基础上引导挖掘过程,并裁剪规则空间,能产生高层次,甚至是具有语义的规则上产生挖掘结果。
数据挖掘中本体的应用具有很好的应用前景,今后的工作主要是不断完善本体库内容,建立可表示且可操作的、粒度足够细的本体知识库,实现智能的人机交互、计算机系统之间的互操作和计算机系统中的知识重用,其次是将知识库与数据库的无缝结合,使该系统能更有效地发现更有意义的信息[7]。
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