用数据挖掘实现决策支持
数据分析与决策支持方案
数据分析与决策支持方案随着信息技术的快速发展，大量的数据被产生和存储。
这些数据包含着丰富的信息和价值，在企业的决策过程中能够为决策者提供有效的支持。
为了更好地利用这些数据，企业需要建立一个数据分析与决策支持方案，以帮助他们做出明智的决策。
本文将介绍一个高质量的数据分析与决策支持方案，包括数据采集与处理、数据分析与挖掘、决策支持和方案评估等几个方面。
1. 数据采集与处理在数据分析与决策支持方案中，数据采集与处理是一个关键的环节。
首先，企业需要确定需要采集的数据种类和来源。
常见的数据来源有企业内部系统、第三方数据提供商和市场调研等。
企业需要根据自身的需求选择数据采集方式，并确保数据的准确性和完整性。
采集到的数据需要进行处理和清洗，以保证数据的可用性和一致性。
这包括数据去重、缺失值处理、异常值检测和数据标准化等步骤。
数据的处理和清洗需要使用相应的工具和技术，如数据清洗软件和数据挖掘算法，以确保处理后的数据质量。
2. 数据分析与挖掘数据分析与挖掘是数据分析与决策支持方案的核心环节。
通过使用各种数据分析技术和算法，企业可以从海量的数据中发现隐藏的规律和趋势，为决策者提供决策依据。
常见的数据分析和挖掘技术包括统计分析、机器学习、数据可视化和文本挖掘等。
根据企业的需求和具体情况，选择合适的技术和算法进行数据分析和挖掘。
例如，如果企业需要分析销售数据，可以使用统计分析方法来计算销售额、销售增长率等指标；如果企业需要挖掘用户行为数据，可以使用机器学习算法来构建用户行为模型。
在数据分析与挖掘的过程中，需要对数据进行可视化处理，以便更好地理解和展现数据之间的关系和趋势。
常用的可视化工具包括数据可视化软件和图表生成工具，如Tableau和Excel。
3. 决策支持数据分析与决策支持方案的最终目的是为决策者提供决策支持。
在数据分析的基础上，企业可以制定相应的决策策略，并给出明确的决策建议。
决策支持需要将数据分析的结果与企业的实际情况相结合，进行综合考虑。
数据仓库与数据挖掘技术在企业决策支持系统中的应用
数据仓库与数据挖掘技术在企业决策支持系统中的应用第一章：引言随着信息时代的到来，企业面临着海量数据的挑战以及信息的快速发展。
为了更好地利用数据为企业决策提供支持，数据仓库和数据挖掘技术应运而生。
本文将就数据仓库和数据挖掘技术在企业决策支持系统中的应用进行探讨。
第二章：数据仓库的概念和特点2.1 数据仓库的定义和目标数据仓库是指一个用于存储和管理企业数据的集中化数据系统。
它将多个异构数据源中的数据进行集成和转换，并提供给决策者进行分析和查询。
数据仓库的目标是帮助企业更好地理解业务过程和市场情况，从而支持企业决策的制定。
2.2 数据仓库的特点数据仓库具有以下特点：(1) 面向主题：数据仓库以企业的业务主题为核心，将数据按照不同主题进行分类和组织，方便决策者进行查询和分析。
(2) 集成的：数据仓库可以将来自多个数据源的数据进行集成和转换，提供给决策者一个一致的数据视图。
(3) 非易失的：数据仓库一旦存储了数据，就会成为企业不可或缺的资产，不会因为临时的故障而导致数据的丢失。
第三章：数据仓库的架构和设计原则3.1 数据仓库的架构数据仓库通常采用三层架构，包括源数据层、数据存储层和应用层。
源数据层用于采集和清洗原始数据，数据存储层用于存储和管理数据，应用层用于查询和分析数据，并将结果展示给决策者。
3.2 数据仓库的设计原则数据仓库的设计应遵循以下原则：(1) 数据模型的设计：数据仓库的数据模型应以企业的业务需求为导向，充分体现业务过程和相关指标。
(2) 数据集成和转换：数据仓库需要对不同数据源的数据进行集成和转换，确保数据的一致性和准确性。
(3) 数据的存储和管理：数据仓库需要选择合适的存储结构和数据管理技术，提高数据的检索效率和可靠性。
第四章：数据挖掘技术的概念和方法4.1 数据挖掘的定义和目标数据挖掘是指从大量的数据中发现隐藏的规律和模式，并将其应用于决策支持和业务优化。
数据挖掘的目标是帮助企业提高决策的准确性和效率，增强企业竞争力。
大智慧DDE深度数据挖掘决策系统
大智慧DDE深度数据挖掘决策系统
大智慧DDE深度数据挖掘决策系统，是一个基于大数据分析和机器学
习技术的决策支持平台，支持企业创造性地探索洞察决策机会，解析和提
炼决策信息，为即时决策提供支持。
它使企业能够收集数据，在其上运行
机器学习算法，了解数据的深层次内容，从而有效的改善决策质量。
大智慧DDE深度数据挖掘决策系统的核心核心组件包括：高效的数据
收集模块，支持企业从多种数据源轻松收集数据；无缝的深度学习模块，
以及支持多种机器学习技术的综合处理模块；高效灵活的数据可视化的组件，可以让企业清楚看到数据的深层次时序变化趋势。
大智慧DDE深度数据挖掘决策系统支持企业决策支持过程的数据收集，以及数据分析和建模，从而为决策者提供依据。
在数据采集阶段，使用的
技术包括多种数据源的采集，如文本数据，结构化数据，图片，视频，语音；企业自定义信息的添加；以及丰富的数据统计和分析功能，如关联分析，聚类分析，夏普指数计算等。
在数据分析和建模阶段。
如何通过人工智能开发技术实现智能决策支持系统
如何通过人工智能开发技术实现智能决策支持系统智能决策支持系统是一种基于人工智能技术的创新系统，通过分析和处理大量的数据，提供决策过程中的信息和建议，帮助决策者做出更加明智和合理的决策。
本文将探讨如何通过人工智能开发技术实现智能决策支持系统，并介绍其应用价值和未来发展趋势。
一、智能决策支持系统的基本原理和技术智能决策支持系统是以人工智能技术为基础，通过机器学习、数据挖掘、自然语言处理、知识表示和推理等技术实现的。
其基本原理是将人工智能模型应用于决策问题，并通过对大量数据进行特征提取、模式识别、数据分析和决策建模，生成合适的决策方案。
例如，在金融领域，智能决策支持系统可以通过分析海量的金融数据和市场信息，快速识别交易机会和风险因素，并给出相应的决策建议。
在医疗领域，智能决策支持系统可以根据患者的病情状况、医学知识和临床实践，辅助医生进行诊断和治疗决策。
为了实现智能决策支持系统的功能，需要使用多种人工智能技术：1. 机器学习：通过训练大量数据，建立决策模型，实现对未知数据的预测和分类，提供决策建议。
2. 数据挖掘：通过挖掘数据中的模式和规律，发现隐藏的信息，为决策提供参考依据。
3. 自然语言处理：通过处理和理解人类语言，实现对文本信息的分析和理解，以及与用户的交互。
4. 知识表示和推理：将专业知识和规则表示成计算机可处理的形式，以支持推理和决策过程。
二、智能决策支持系统的应用价值智能决策支持系统在各个领域都具有重要的应用价值。
首先，它可以提高决策的准确性和效率。
通过大数据分析和机器学习算法，智能决策支持系统可以快速处理复杂的信息，并给出令人信服的决策建议，避免了人工决策过程中的主观因素和偏差。
其次，智能决策支持系统可以帮助决策者更好地理解和把握决策环境。
通过对市场、消费者、竞争和其他因素的深入分析，系统可以帮助决策者发现潜在机会、预测风险和规避问题，从而制定出更加明智和可行的决策策略。
此外，智能决策支持系统还可以提高决策的创造性和创新性。
高级决策支持系统中的数据挖掘技术
、
兰
高级 决 策支 持 系统 中 的数 据 挖 掘技 术
杜 鹃
（ 黄河 水 利 职 业 技 术学 院信 息 工 程 系 ， 封 ４ ５ ０ ） 开 ７ ０ ４
．
摘
要 ： 决策 支持 系统是 一 个基 于计 算机 的人 机 交 互 决 策 制 定 系统 ，其技 术 已从 早 期 的 以数 据 、 信 息 为 中心发 展 到 现 代 的 以知识 和 智能 为 中心 的 高级 决 策 支持 系统 。 决策 支持 系统 中采 用 以 的 数 据挖 掘 技 术作 为 考 察 角度 ， 讨数 据 挖 掘 和 决 策 支持 系统 之 间的 关 系。 探
ｔ ｎＣ ａ ｎｌ） ｉ ｈ ｎ ｅ 网络 ． ｏ ｓ 网络 中的每个 节点是 一个 信 息 阀
（ ａｖ ）信 息 阀有 两个 状 态 ： 动 和 非 活 动 ， 且 信 息 Ｖｌ ； ｅ 活 并
阀可 以与噪音信息频道相连 信息只能从 活动的信息
阀 中 流过 现 假 设 两 个 节 点 Ｘ． Ｙ在 当前 的 网络 结 构 中
ＸｃＩＹｃＩ 且 Ｘｆ Ｙ： ． 并 ３ ，规则 Ｘ Ｙ 在交 易 集 Ｄ中 的 支 持 度 （ ｕ ｐ ｒ） 交 易 集 Ｄ 中包 含 ｘ 和 Ｙ 的 交 易 数 Ｓ ｐ ｏｔ是 与所 有 交 易 数 之 比 ， 为 ｓ ｐ ｏ （ 记 ｕ ｐ ｒ Ｘ￣Ｙ） 即 ： ｔ ，
ｓ ｐ Ｘ￣ Ｙ） ｌＴＸＵＹ Ｔ， ｕ（ ＝｛： ∈Ｄ｝ Ｉ ＩＤＩ ／ （） ５
图 中 的每 一 个 结 点 均 表 示 一 个 随机 变 量． 中两 结 点 问 图
若 存 在 着 一 条 弧 ．则 表 示 这 两 结 点 相 对 应 的 随 机 变 量 是 概 率 相 依 的 ．反 之 则 说 明 这 两 个 随 机 变 量 是 条 件 独 立 的 应 用 贝 叶斯 网络 分 类 器 进 行 分 类 主要 分 成 两 阶 段 第 一 阶段 是 贝 叶斯 网络 分 类 器 的学 习 ： 二 阶 段 是 第
简述决策支持系统的功能和结构
简述决策支持系统的功能和结构随着信息技术的快速发展和各种复杂的经济和管理问题的出现，决策支持系统（DSS）成为解决这些问题的重要工具之一。
本文将简述决策支持系统的功能和结构。
决策支持系统的功能决策支持系统是为了帮助决策者做出准确、可靠、及时的决策而设计的。
它可以提供以下三种决策支持：数据支持决策支持系统提供具有丰富信息量的数据，这些数据是从不同来源获得的。
可以在数据仓库中存储、管理和分析来自不同的部门和系统的结构化和非结构化数据。
这让决策者有更好的了解其决策对象，可以更好地在其经济、社会和政治环境中作决策。
分析支持决策支持系统可以在数据仓库中使用数据挖掘技术来自动提取和分析数据，以发现数据中的模式和异常，这可以用来支持决策者的决策过程。
数据挖掘技术包括分类、聚类、关联规则和预测分析。
数据挖掘帮助决策者识别和使用并加强因果关系，以实现精准而符合规律的决策。
交互支持决策支持系统使用交互技术，如图形用户界面、报告和查询，在决策制定过程中促进决策者与系统和决策过程的交互。
这能够帮助决策者快速访问信息，并能够更加了解决策背后的原因和影响。
通过与决策支持系统的交互，能够让决策者快速地了解决策的风险和影响，并帮助决策者做出更符合要求的决策方案。
决策支持系统的结构决策支持系统分为三层：数据层、分析层和应用层。
每一层都有不同的组件来支持决策制定。
数据层数据层是决策支持系统的最下层，用来存储和组织数据，包括传统的关系型数据库、现代数据存储系统和数据仓库。
数据仓库是数据层的核心部件，用于组织和存储大量的历史数据。
分析层在数据层之上，分析层可以从数据仓库中提取和处理数据，以进行挖掘或分析。
分析层包括数据挖掘、统计分析和决策建模工具。
这一层的主要目的是获取更深入的理解决策对象，并以此为基础做出决策。
应用层应用层是检索和展现决策支持系统生成的结果的最上层。
这一层面向用户，提供各种可视化和操作工具，让用户能够查看决策支持系统的结果，并将结果与他们的经验和知识相结合，以做出自己的最终决策。
数据挖掘的应用案例
数据挖掘的应用案例在当今信息化时代，数据挖掘成为了一项重要的技术，它可以帮助我们挖掘数据中隐藏的有价值的信息，从而为决策提供支持。
在各个领域，数据挖掘都发挥着重要的应用作用。
本文将通过对几个数据挖掘的应用案例进行分析，帮助读者进一步了解数据挖掘技术的价值和应用场景。
案例一：销售预测对于拥有大量销售数据的企业，如何利用这些数据提升销售业绩是一个重要的问题。
利用数据挖掘技术，可以从历史销售数据中发现销售规律和趋势，进而进行销售预测。
通过对不同因素（如促销活动、季节因素、天气等）与销售额之间的关系进行建模，企业可以根据销售预测结果进行库存管理、生产计划等决策，从而提高销售效益。
案例二：客户细分客户细分是企业市场营销中的重要任务之一。
利用数据挖掘技术，可以对客户进行细分和分类，从而实现个性化营销。
例如，在电商行业中，通过对客户购买历史、浏览行为、关注信息等进行分析，可以将客户划分为不同的细分群体，并对每个群体采取针对性的营销策略，提高市场响应率和转化率。
案例三：航空公司飞机维修优化对于航空公司来说，维修是一个关键的环节。
如何合理安排飞机的维修计划，以降低维修成本和提高维修质量，是航空公司面临的挑战。
利用数据挖掘技术，可以对飞机故障数据、维修记录等进行分析和挖掘，发现不同故障之间的关联性和规律，从而优化维修计划。
例如，通过对飞机故障数据的挖掘，可以对飞机进行预防性维修，及时更换故障率较高的零部件，提高飞机的可靠性和安全性。
案例四：肺癌早期诊断肺癌是一种常见的恶性肿瘤，早期诊断对于提高治愈率至关重要。
利用数据挖掘技术，可以对肺癌相关的病例数据进行分析和挖掘，发现肺癌病例中的共同特征和规律。
例如，通过对肺癌病例的CT影像数据进行挖掘，可以基于影像特征建立肺癌分类模型，实现对肺癌的自动诊断。
这一技术的应用，不仅可以提高肺癌的早期诊断率，还可以减轻医生的工作负担。
从以上几个案例可以看出，数据挖掘在各个领域都拥有广泛的应用。
基于Excel数据挖掘实现制造企业的决策支持
０ 引言
随 着 信 息 化 技 术 的普 及 ， 制造 企 业 的 管 理 层
基 本 掌 握 了一 定 的 办 公 软 件 知 识 ，但 对 于 电子 表
造 企 业 中如何 使 用Ｅ ｘ ｃ ｅ ｌ 进 行数 据 挖 掘 ，为今 后制
造企 业 的智能 化办公 与决 策支 持提供 参考 与指导 。
作者简介 ： 欧 阳浩 （ １ ９ ７ ９ 一 ），讲师 ，硕士 ，研究方 向为数据挖 掘和 人工智能 。
摘
要：以往对于制造企业的数据挖掘研究 ，大多停留于理论和概念的介绍，很少有与具体应用软件 结合 的。Ｅ ｘ ｃ ｅ ｌ 是最常用 的电子表格 软件 ，已被各制造 企业普遍使 用 ，从 ２ ０ ０ ７ 版 以后的Ｅ ｘ ｃ ｅ ｌ
软件增加 了数 据挖掘插件 ， 使 用Ｅ ｘ ｃ ｅ ｌ 实现 数据挖掘 ，投入和学 习成本极低 。本文介绍了如何 使用Ｅ ｘ ｃ ｅ ｌ 软件 的数据挖掘功 能 ，来实现制 造企业的智 能办公 与决策支持 。使 用此数据挖掘功
利 用 各 种 分 析 技 术 与 方 法 ，对 以往 的大 量 繁 杂 的 数 据 进 行分 析 、 归纳 等工 作 ，从 而 提 取 出有 价 值
础 上 ，增 加 了数 据 挖 掘 的 智 能 化 分 析 插 件 ，为 企
业 的决 策提 供 了帮助 。 数 据 挖 掘 可 以被 广 泛 应 用 于 各个 领域 。特 别 是 近 年 来 ，其 应 用 范 围 更 是 不 断 扩 大 。文 献 ［ １ ０ 】 将 数 据 挖 掘 中技 术 应 用 于 信 用 卡 客 户 的 可 信 度 分 析 。文 献【 ｌ １ 】 将 数 据挖 掘 中技 术应 用 于 生物技 术 的
欧阳浩’ ，王智文’ ，陈 波’ ，王 萌’ ，韦 灵
基于数据挖掘的项目管理与决策模型研究
基于数据挖掘的项目管理与决策模型研究近年来，随着数字化与信息化的不断深入，数据挖掘技术的应用越来越广泛，尤其在项目管理与决策中的作用被越来越多的企业所重视。
数据挖掘可以帮助企业通过大量的数据，挖掘相关信息，对于项目管理和决策带来极大的帮助。
本文将对基于数据挖掘的项目管理与决策模型进行研究和探讨。
一、数据挖掘在项目管理中的应用在项目管理中，数据挖掘可以通过分析历史数据，识别并预测一些重要的成功因素，以实现项目目标的实现和管理。
具体来说，数据挖掘可以帮助企业在以下方面：1.风险预测和管理。
通过对过去的项目数据进行挖掘和分析，可以发现潜在的风险，并预测未来的风险。
同时，可以对已知的风险进行分析，以制定更好的风险管理策略。
2.成本管理和预测。
通过数据挖掘分析，可以对项目成本进行预测，发现成本波动的原因，进而对成本进行合理化管理，减少成本浪费。
3.资源分配和管理。
通过大数据分析，可以了解每项任务所需要的资源，以及在整个项目过程中各个阶段所需的资源，实现更好的资源分配，以及得到更高的资源利用率。
二、数据挖掘在决策中的应用数据挖掘可以在决策中提供数据支持，通过分析大量数据并识别有用信息，以全面的数据来协助决策制定。
以下是数据挖掘在决策中的应用：1.预测市场趋势和消费者需求。
数据挖掘可以预测市场趋势和消费者需求，进而制定相应的营销策略，以达到最大付出和回报之间的平衡。
2.决策优化。
通过分析周期性数据和历史数据，可以对决策进行优化，获得最佳决策结果。
这使得企业可以利用数据和信息，制定更好的业务策略。
3.异常检测。
数据挖掘可以帮助企业识别在财务分析中异常的数据，包括财务欺诈和数据丢失等问题，从而为决策提供更完整和准确的数据。
三、四重数据挖掘模型基于前两个方面，我们可以为项目管理和决策制定一个名为“四重数据挖掘模型”。
此模型包括四个部分：数据预处理、数据挖掘、模型构建和模型验证。
1.数据预处理。
数据挖掘的第一步是数据预处理，即数据的选择、清洗、整合和转换。
基于数据挖掘技术的决策支持系统设计
１ 决策 系统 的基 本结构
首先 ，需要将不 同部门级系统 中的数据综合、归类 ，并进行必要 的 抽象 ，即建立数据仓库 （ ａ ａｅｏｓ ，Ｄ ），以Ｄ ｄｔ ｗ ｒｈｕｅ Ｗ ａ Ｗ为基础进行联 机 分析处理 （ｎｉｅｏａ ｓ ｒｃｓ ｎ ，Ｏ Ａ ｏｌ ｎｌ ｉｐｏｅｓ ｇ Ｌ Ｐ）和数据挖掘 （ ａａｍｎｎ ， ｎ ． ｙｓ ｉ ｄ ｔ ｉｉｇ Ｄ Ｍ），为科学决策提供依据支持。 Ｄ Ｗ、Ｏ Ａ 和Ｄ Ｌ Ｐ Ｍ是 三种相互独立 又相互关联的技术。ＤＷ是从数据 库技术发展中出现的一种 为决策服务 的数据组织 、存储技术 。Ｄ Ｗ由基 本数据 、历史数据 、综合数据和元数据组成 ，能提供综合分析 、时问趋 势分析等决策信息。０Ｌ Ｐ Ａ 是对多维数据进行分析的技术。由于大量数据 集中于多维空 间中 ，Ｏ Ｐ 技术提供从多视角分析途径获取用户所需要的 辅助决策的分析数据 。Ｄ 对数据库或Ｄ Ｍ Ｗ中的数据使用一系列方法进行 挖掘 、分析 ，从中识别和抽取隐含 的潜存的有用信息 ，并利用这 技术 进行辅助决策 ，如图ｌ 。
１ ）分类模 式 ：分类模式是一个分类 函数 ，能够把数据集 中的数据 项映射到某个给定的类 上。分类 模式往往表现为一棵分类树 ，根据数据 值从树根开始搜索 ．沿 着数据满足的分 支往上走 ，走到树叶就能确定类 别 。２）回归模式 ：回归模 式的函数定义与分类模式相似 ，它们的差别 在于分类模式的预测值是离散的 ，回归模式 的预测值是连续 的。３）时 间序列模式 ：时间序列模式根据数据随时间变化 的趋势预测将来 的值 ， 这 里 要考 虑 到 时 间 的特 殊 性 质 ，像 一些 周 期性 的 时间 定 义 如星 期 、月 、 季节 、年等 ，不同的 日子如节假 日可能造成的影响 ，日期本身 的计算方 法 ，还有一 需要特殊考虑的地方 如时间前后 的相关性等。只有充分考 虑 时 间 因素 ，利用 现有 数 据 随 时 间变 化 的 一 系 列 的值 ，才 能更 好 地 预测 将 来的值 。４）聚类模式 ：聚类模式把数据划分到不同的组中 ，组之 间 的差别尽可能大 ，组 内的差别尽可能小 ． ．与分类模式不同，进行聚类前 并 不 知 道 将 要划 分 成 几个 组 和什 么 样 的 组 ，也 不 知 道 根据 哪一 个 数据 项 来定 义组 。一般来说 ，业务知识丰 富的人应该 可以理解这些组的含义， 如果产生的模式无法理解或不可用 ，则该模式 可能是无 意义的 ，需要 回 到 上 阶段 重 新 组织 数 据 。
大数据与数据挖掘
大数据与数据挖掘大数据与数据挖掘是当今信息时代的重要技术领域，它们的应用范围广泛，对于企业决策、市场分析、个性化推荐等方面都具有重要意义。
本文将详细介绍大数据与数据挖掘的定义、应用、技术和发展趋势。
一、大数据与数据挖掘的定义大数据是指规模庞大、种类繁多且速度快的数据集合，这些数据无法通过传统的数据处理工具进行处理和分析。
数据挖掘是从大数据中发现隐藏在其中的模式、关联和趋势的过程。
通过运用统计学、机器学习、人工智能等技术，数据挖掘可以帮助企业发现潜在的商机、优化业务流程、提高决策效果。
二、大数据与数据挖掘的应用1. 企业决策支持：大数据与数据挖掘可以帮助企业从海量数据中提取有价值的信息，为决策者提供准确的数据支持。
例如，通过分析销售数据和市场趋势，企业可以预测产品需求、制定合理的定价策略和优化供应链管理。
2. 市场分析与营销：大数据与数据挖掘可以帮助企业了解消费者的需求、喜好和购买行为，从而制定精准的市场营销策略。
例如，通过分析社交媒体数据和用户行为数据，企业可以实现个性化推荐和精准广告投放，提高营销效果。
3. 金融风控：大数据与数据挖掘在金融领域的应用尤为重要。
通过分析大量的交易数据和用户行为数据，可以发现异常交易和欺诈行为，提高风险控制能力。
同时，数据挖掘还可以帮助银行和保险公司进行客户信用评估和风险预测，提供更好的金融服务。
4. 医疗健康：大数据与数据挖掘在医疗健康领域的应用也非常广泛。
通过分析大量的病历数据和基因组数据，可以发现疾病的风险因素和潜在治疗方案，提供个性化的医疗服务。
此外，数据挖掘还可以帮助医院进行资源调配和病房管理，提高医疗效率。
三、大数据与数据挖掘的技术1. 数据采集与清洗：大数据分析的第一步是采集和清洗数据。
数据可以来自各种渠道，如传感器、社交媒体、日志文件等。
在采集和清洗过程中，需要注意数据的完整性、准确性和一致性，确保后续分析的可靠性。
2. 数据存储与管理：大数据需要存储在可扩展和高性能的数据库中。
大数据的应用实践：财务数据分析与决策支持
大数据的应用实践：财务数据分析与决策支持文/童艺平 厦门兴才职业技术学院随着信息技术的迅猛发展和数据规模的不断增长，大数据技术已成为许多行业及领域发展的关键驱动力。
企业面临越发庞大和复杂的财务数据，如何从这些海量数据中提取有价值的信息，并将其转化为决策支持工具，已成为企业发展需要面对的重要课题。
传统的财务数据分析主要依赖人工处理和既定方法，但随着大数据技术的兴起，利用这些技术进行财务数据分析已成为新趋势。
在财务数据处理与分析方面，大数据技术因其具有高效、智能和灵活的特点，展现出巨大的潜力。
大数据技术在财务领域的应用互联网、物联网等技术不断发展，产生的数据量已达到了惊人水平，而大数据技术正是利用这些数据，分析和挖掘有效信息。
大数据技术包括数据采集、存储、处理和分析等一系列步骤，具有高效、灵活、智能等特点，可以帮助企业更好地理解市场趋势、管理风险并进行高质量决策。
分析财务报表。
财务报表能够反映企业的财务状况，对外公开的财务报表必须符合相关法律法规和会计准则的要求。
由于财务报表数据量庞大且复杂，传统的人工处理方法已经难以满足实际需求。
利用大数据技术分析财务报表，可以帮助企业更加全面地了解自身财务状况，从而更好地为决策提供支持。
参与风险评估。
风险评估是企业决策必不可少的一环，主要依赖人工进行分析判断，但随着数据量持续增长和风险成因日渐复杂，这种方法已经无法满足发展需要。
利用大数据技术进行风险评估可以更好地分析数据、识别风险，以便及时采取对策，降低风险发生概率。
支持投资决策。
投资决策是企业重要的决策之一，投资决策通常需要考虑市场前景、竞争环境、产品特点等多方面因素。
利用大数据技术对这些数据进行分析，可以为企业提供全面、准确的信息，为其投资决策提供更加有效的支持。
挖掘财务数据。
基于大数据技术开展财务数据分析，可以揭示隐藏在财务数据中的高价值信息。
以下是几种常用的数据挖掘方法：聚类分析。
聚类分析是根据财务数据的相似性，将企业内部划分为不同的组别或簇。
数据挖掘在政府决策中的应用与效果评估
数据挖掘在政府决策中的应用与效果评估随着信息技术的快速发展，大数据和数据挖掘逐渐成为政府决策的重要工具。
政府部门利用数据挖掘技术，能够从庞大的数据中获取有价值的信息，为政府决策提供了科学的依据。
本文将着重探讨数据挖掘在政府决策中的应用，并对其效果进行评估。
一、数据挖掘在政府决策中的应用1. 政策制定支持政府制定政策需要充分了解公众需求、问题症结和趋势变化。
数据挖掘可以帮助政府从大数据中发现潜在问题，并预测未来可能发生的情况。
政府可以通过对数据进行聚类、分类、关联等分析，提取出关键信息，为政策制定提供决策依据。
2. 社会风险预警与管理政府需要及时了解并应对社会风险，以维护社会稳定和安全。
数据挖掘可以分析社交媒体、新闻报道等海量数据，发现舆情风险、犯罪趋势等，并给出预警。
政府可以根据这些预警信息采取相应的应对措施，提前化解潜在风险，保障社会的稳定运行。
3. 公共资源优化配置政府需要根据公众需求和资源状况，合理配置公共资源。
数据挖掘可以通过分析公众需求、资源利用情况等数据，为政府提供资源配置方案。
比如，通过分析市民出行数据，政府可以合理规划公共交通线路，优化交通网络，提高出行效率。
二、数据挖掘在政府决策中的效果评估1. 提高政策制定的科学性和针对性数据挖掘能够准确提取政策制定所需的信息和分析结果，降低了政策制定的盲目性。
通过数据挖掘，政府可以深入了解公众需求、社会问题等，确保政策具有针对性和实施可行性。
科学的政策制定能够推动社会进步，有效解决社会问题。
2. 提升社会风险管理能力数据挖掘可以帮助政府发现社会风险，并提前做出预警。
及时、有效的社会风险应对可以化解潜在危机，保障社会的稳定运行。
通过数据挖掘，政府可以快速发现风险因素，制定相应的预防和处理措施，提高社会风险管理的能力。
3. 优化公共资源配置效果数据挖掘可以深入分析公共资源的使用情况和公众需求，为政府提供科学的资源配置方案。
合理配置公共资源能够提高资源利用效率，满足公众的需求。
《如何通过数据挖掘提高决策能力》
《如何通过数据挖掘提高决策能力》如何通过数据挖掘提高决策能力在如今信息化和数字化的时代，数据已经成为了企业存储的一项重要财富，它们可以帮助企业探讨市场机会，寻找利润丰厚的交易和提高效率，促进创新。
同时，数据采集和分析是决策制定过程中不可或缺的一环。
数据挖掘作为一种数据分析技术，可以通过发现潜在的关系和模式，来帮助企业管理者更好地做出决策。
在本文中，我们将探讨如何通过数据挖掘来提高决策能力。
1. 数据挖掘是什么数据挖掘是计算机科学和统计学中的一门交叉学科，它使用计算机算法，自动分析大型数据集，并提取闪光点信息。
数据挖掘的输入是数据集，它的输出是行业相关的模式、关系和模型。
这些分析结果可以帮助企业发现新的商机和关键业务趋势，提供良好的实践启示，从而提高企业的决策制定水平。
2. 如何使用数据挖掘来提高决策能力下面是如何使用数据挖掘来提高决策能力的几个方面：2.1 数据源准备众所周知，数据源是数据挖掘的重要基础，获取数据源质量的高低直接影响后续的数据挖掘效果。
因此，数据质量的关键，如何从大量数据源中精选出特定数据，去除数据中的噪声和数据缺失的质量很重要。
2.2 数据变量的定义在数据挖掘开始之前，我们需要先定义数据变量，确定使用的指标和数据类型。
这样可以减少无用的数据处理，提高数据挖掘工作的效率。
2.3 数据预处理在数据挖掘之前，我们需要对数据进行预处理，去除缺失或者异常值。
数据预处理可以帮助我们在后续数据分析的过程中，量化标准化和标签注记等操作。
此外，在数据预处理过程中，我们还需要进行数据清洗，去掉数据中的重复项和不良数据，增强数据的完整性和稳定性。
2.4 数据分析在数据预处理完成之后，就可以使用数据挖掘算法来分析数据了。
数据分析可以帮助我们发现数据集中的闪光点，比如数据中的关联规则、异常点等。
利用数据挖掘的算法和模型，可以将分析内容概括出来，从而更好地理解数据。
2.5 提取知识数据挖掘最终目的是提取知识。
“如何用数据分析为决策提供支持”
“如何用数据分析为决策提供支持”在现代企业管理中，决策是一个非常重要的环节。
而现代企业所面临的经营环境则是越来越复杂多变，要把握市场脉搏，把握商机，就需要更多的信息和数据支持。
因此，对数据的运用和分析成为了企业管理中的重要环节。
数据分析是一种能够在数据中获得有用信息的技术，是将大量的数据进行收集、处理、评估、解释并得出结论的过程。
而在企业的决策过程中，数据分析为决策提供了可靠的依据，因为通过数据分析，可以了解当前市场的现状、需求和趋势；同时，可以评估企业所有的管控流程及绩效水平，并为未来的方向提供指引。
因此，数据分析对于企业未来的发展至关重要。
那么，在企业中如何用数据分析为决策提供支持呢？以下五个方面提供一些思路：一、设立指标和目标数据分析的前提是数据收集和指标制定。
所以在进行数据分析之前，必须设立指标和目标。
设立好的目标要严谨而明确，既可以考虑企业自身现状，也要考虑市场环境和客户需求等因素。
在制定指标时，要确保指标数量适中，指标之间的相关性分析以及指标权重的确定都应该注意到。
只有确定了明确的目标和指标，收集的数据才能更有目的性，更有意义。
二、收集数据接下来是数据的收集，可以从多个角度和途径获得数据。
企业可以从业务系统中提取数据，也可以从市场调研获得数据；可以通过社交媒体监控、客户关系管理系统和数据挖掘工具等多种方式累积数据。
但不同的数据来源往往具有各自特点，因此数据的收集应根据具体情况加以选择。
三、数据分析对于数据分析，重点在于数据的挖掘和分析。
可以使用Excel等常见的办公软件，也可以使用专业的BI软件或数据科学家使用的Python等工具进行分析。
数据分析包括数据处理、数据清洗、数据挖掘和数据建模等过程。
在进行数据分析时，应注意加强数据可视化以及对数据分析结果的优化。
四、数据呈现在数据分析的基础上，也需要将数据结果转化成可视化的呈现形式。
对于数据呈现，可以通过图表、报告、演示等多种形式进行。
人工智能技术如何实现智能决策
人工智能技术如何实现智能决策随着人工智能技术的不断发展和应用，智能决策作为其中的核心的一项技术，已经成为了企业管理和决策制定的关键。
在复杂的商业环境下，通过人工智能技术实现智能决策可以提升企业的效率和竞争力。
然而，不同的企业有不同的需求，要实现智能决策需要选择不同的技术和算法，并采取相应的策略。
一、人工智能实现智能决策的基础技术1.1 数据挖掘技术数据是人工智能实现智能决策的基础和关键，而数据挖掘技术是处理海量数据和从中挖掘有用信息的核心技术。
数据挖掘技术可以应用于多个领域，如自然语言处理、图形图像识别和模式识别等。
在智能决策中，数据挖掘技术可以通过分析数据，找到数据之间的关系和规律，并生成预测模型，为决策提供基础。
1.2 机器学习技术机器学习技术是人工智能实现智能决策的核心技术之一，通过训练算法，可以提高决策的预测准确率。
许多机器学习算法可以应用于智能决策，如支持向量机、决策树和神经网络等。
通过机器学习技术，可以自动发现和学习数据中的特征和模式，实现自动化的预测和决策。
1.3 自然语言处理技术自然语言处理技术是智能决策中的一个重要技术，可以实现对自然语言进行理解和分析。
在商业环境下，人们使用自然语言进行交流和沟通，因此自然语言处理技术可以更好地理解和处理商业数据。
通过自然语言处理技术，可以提高决策的准确性和效率，减少决策过程中的误解和沟通障碍。
二、实现智能决策需要遵循的策略2.1 选择适合的技术和算法不同的企业有不同的需求，需要选择适合自己的技术和算法。
选择正确的技术和算法可以提高决策的准确性和效率，并为企业带来更好的经济效益。
在选择技术和算法的过程中，需要考虑现有的数据和技术环境，同时也要考虑未来的发展和升级。
2.2 改进数据质量和完整性数据是实现智能决策的关键，因此改进数据质量和完整性可以提高决策的准确性和效率。
在实践中，数据可能存在着不完整、不准确和不一致的问题。
通过清洗和标准化数据，可以大大提高数据的质量和准确性，并为决策提供更可靠的依据。
智能决策支持方法
智能决策支持方法是一种利用人工智能和数据分析技术来辅助决策过程的方法。
它可以帮助决策者更好地理解和分析复杂的问题，并提供有针对性的建议和决策方案。
以下是一些常见的智能决策支持方法：
1. 数据挖掘：通过对大量数据的分析和挖掘，发现数据中的模式、趋势和关联，为决策者提供有关决策问题的信息。
2. 机器学习：利用机器学习算法对历史数据进行训练，构建模型来预测未来的情况和结果，为决策者提供决策的依据。
3. 专家系统：基于专家知识和规则的推理机制，模拟专家的决策过程，为决策者提供专业的建议和解决方案。
4. 模拟仿真：通过建立模型和进行仿真实验，模拟决策问题的各种情况和结果，帮助决策者评估不同决策方案的效果和风险。
5. 多目标优化：考虑多个决策目标和约束条件，利用优化算法寻找最优的决策方案，帮助决策者在多个目标之间做出权衡和决策。
6. 决策树：通过构建决策树模型，将决策问题分解为一系列的决策节点和结果节点，帮助决策者理清决策过程和选择路径。
以上是一些常见的智能决策支持方法，不同的方法适用于不同的决策问题和场景，决策者可以根据具体情况选择合适的方法来辅助决策。
数据挖掘的目标
数据挖掘的目标数据挖掘的目标是通过发现和提取数据中的信息和知识，为决策支持和业务发展提供有力的依据和指导。
1. 揭示隐藏的信息和模式：数据挖掘的首要目标是发现数据中潜在的模式和规律。
这些模式和规律往往是人工无法察觉的，但对于业务分析和预测非常重要。
通过数据挖掘技术，可以帮助企业揭示出隐藏在海量数据中的有价值的信息，例如市场趋势、消费者行为、产品需求等。
2. 预测和分类：数据挖掘的另一个重要目标是进行预测和分类。
通过对现有数据的分析和挖掘，可以建立预测模型和分类模型，用于预测未来的趋势和结果，或将数据分组为不同的类别。
这些预测和分类结果可以帮助企业做出决策，制定战略，并优化业务流程。
3. 客户细分和个性化推荐：利用数据挖掘技术，可以将客户细分为不同的群体和类型，并基于个体的特征和行为，为客户提供个性化的产品和服务推荐。
这种个性化推荐可以增加客户的满意度和忠诚度，促进销售和业绩的增长。
4. 异常检测和风险评估：数据挖掘可以用来检测数据中的异常和异常模式，帮助企业及时发现潜在的问题和风险，并采取相应的措施进行处理和防范。
例如，金融机构可以通过数据挖掘来检测异常的交易，预防欺诈行为；制造业可以通过数据挖掘来检测设备的异常，防止故障和事故的发生。
5. 优化决策和资源分配：数据挖掘技术可以帮助企业从海量数据中提取关键信息，辅助决策和资源分配的过程。
通过数据挖掘，企业可以根据数据的支持，做出更准确、更科学的决策，使资源得到更合理的分配，提高企业的效益和竞争力。
总之，数据挖掘的目标是通过挖掘数据中的信息和模式，为决策支持和业务发展提供有力的依据和指导。
通过数据挖掘，企业可以揭示隐藏的信息和规律，进行预测和分类，客户细分和个性化推荐，检测异常和评估风险，优化决策和资源分配，进而提升企业的竞争力和效益。
数据分析与决策支持：利用数据洞察提供决策依据
数据分析与决策支持：利用数据洞察提供决策依据引言在现代社会中，数据的重要性越来越受到重视。
从我们的日常生活到商业环境，数据分析的应用已经深入到各个领域。
随着科技的进步和大数据的普及，数据分析成为了提高决策质量和效率的重要工具。
本文将探讨数据分析与决策支持的关系，以及如何利用数据洞察提供决策的依据。
数据分析的定义与作用数据分析是通过收集、整理、处理和解释数据，挖掘潜在信息的过程。
它将大量的数据转化为有用的见解和决策支持。
数据分析在各个领域都有广泛的应用，包括市场营销、金融、医疗、教育等。
通过数据分析，人们能够发现隐藏在数据背后的规律和趋势，帮助企业做出正确的决策，提高竞争力。
数据分析与决策支持的关系数据分析和决策支持紧密相连。
数据分析为决策提供了重要的支持和依据。
通过对数据的分析，我们可以识别和理解问题的本质，找到最佳解决方案。
数据分析不仅可以为决策者提供必要的信息，还可以为他们提供全面的了解问题背后的原因和影响因素。
在做出决策之前，数据分析可以帮助决策者从全面、客观的角度考虑问题，减少决策的盲目性和主观性。
利用数据洞察提供决策的依据数据洞察是指通过数据分析得到的深入洞察和理解。
利用数据洞察，我们能够更好地了解和把握问题，从而为决策提供更有力的依据。
以下是一些利用数据洞察提供决策依据的方法：1. 数据的收集与整理首先，要进行数据分析，我们需要收集和整理大量的数据。
这包括搜集各种来源的数据，如市场调研、用户反馈、销售数据等。
同时，也需要将数据进行整理和清理，以确保数据的准确性和完整性。
2. 数据的可视化和解读对于大量的数据来说，直接分析是一项非常困难的任务。
因此，利用数据可视化工具可以将数据转化为易于理解和解读的图表和图像。
通过数据可视化，我们可以更清晰地看到数据之间的关系和趋势。
3. 数据的分析和挖掘在数据可视化的基础上，我们可以进行更深入的数据分析和挖掘。
这包括统计分析、机器学习、数据挖掘等方法。
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科技信息
０计算机与信息技术 ０
Ｓ Ｉ Ｎ Ｅ Ｉ Ｆ ＭＡ Ｉ Ｃ Ｅ Ｃ ＯＲ Ｔ ＯＮ Ｎ
２０ ０６年
第 １ 期 １
用数据挖掘实现决策支持
李 晔 明 （ 广州市商业银行科技部 广东 广州 ５ 不断发展 ， 银行之 问的竞争 更加激烈 ， 科技 为能够更好 的对经营提供服 务就必须转变思路 ， 从传统的业务 支持模式 转 变为决笨支持模 式， 经营的关注点从产品转移的客户。作为银行 采说 ， 把 大量 的历 史业务数 据是 一个巨大的资源库 ， 这些资源可以为经营决
策提 供 数 据 基 础 。 而数 据 挖 掘 技 术 为如 何 利 用这 些 数 据 提供 了解 决 方 掌 。
关 键 词 ： 策 支持 ； 据 挖掘 决 数
通过挖掘找到流失的客 我国金融业的科技建设 ， 伴随着我 国改革开发 的步伐和金融体制 详细分 析来 鉴别哪些是银行希望保持 的客 户； 就 改革的深入发展 ， 经过“ 五” 六 时期 的准备 、七五 ” “ 时期的基础建设 和 户的共同特征， 可以在那些具有相似特征 的客户还未流失之 前进行 “ 五 ” 间 的 大 规模 建 设 ． 国 主要 金 融 行 业 已基 本 完成 了基 础 的科 针 对 性 地 弥 补 。 八 期 我 ３ 客户行 为分析 ． 技建设 。 侗 是 长期 以 来 我 国 金 融企 业 的 科 技 建 设 一 直 是 朝 着 业 务 支 持 的 找到重点客户之 后 ， 可对其进行 客户 行为分析 ， 发现客户 的行 为 方 向在发展 ， 也就是说 先有 了业 务品种 ， 再进行科技支持。 经过 几年 偏好 ． 为客户度身定制特色服务。客户行 为分析叉分 为整体行 为分析 的经 营。 企业已经积累 了大 量的业务数据 。 些数据反映 了金 融客户 和群 体 行 为 分 析 整 体 行 为 分 析 用 来 发 现 企 业 现 有 客 户 的 行为 规 律 。 这 企业可以制定相 应的市场 的所有业务往来动作 ， 可以让我们充分 的了解 客户的情 况。如果还是 通过对客户的理解 和客户行为规律的发现 ， 只以业 务支持的方式发展科技 ． 那么对 已有 的数据将是很大的浪费。 策略 随 着 中 国进 入 后 ＷＴ Ｏ时 期 ．金 融 服 务 业 对 外 开 放 的 进 程 将 逐 步 ４业 务 关联 分 析 ． 加 快 。对 于 我 国 处 于 发展 中 的 相对 优 质 的金 融体 系来 说 。 险 与 机 遇 风 通过关联分析 可找 出数据库中隐藏的关联网 ， 利用银行存储 的大 并存 ， 险 大 于机 遇 。 为 了在 激 烈 的 竞争 中 防 止金 融 危机 并 取 得 领 先 量的客户交易信息， 风 可对 客户 的收入水平 、 消费习惯 、 购买物 种等指标 地位 。 中国商业银行系统面临的五个 战略性 为题是 ： 客户至上 、 风险防 进行挖掘分析 。 找出客户的潜在需求 ； 通过挖掘对公客户信息 。 银行可 与厂商 联手 ， 在掌握消费 者需求 的 范、 管理集 中、 接轨 国际和面向未来。我们认 为 。 本土银行业的核心竞 以作 为厂商 和消费者之间的 中介 ， 发 更 争 力应该体现为对客户关系的理解 和客户资源 的掌握上的优势 。 如何 基 础 上 ． 展 中 间 业务 。 好 的为 客 户 服 务 。 更好 的掌摁客户资源呢？ 那么就要需用到现有的大量的历史业务数据 ５优 化 资 源 配置 ． 低 经 蕾 风 脸 ， 降 了 通过借鉴发达国家和地区商业 银行 的成功经验 ， 把现有的数据建 通过分析 客户的帐户分布状况 、 账面金额 、 对不 同银行 产品的利 设 数 据 仓 库 。应用 数 据 挖 掘 。推 行 Ｃ Ｍ （ ｕｔｍ ｒＲ ｌｔ ｎｈｐ 用 、 Ｒ Ｃ ｓ ｅ ｅａｉ ｓｉ ｏ ｏ 资金 流动等情况 。 可以挖 掘分析金融网络的利用率 、 效率和客户行 Ｍａａｅ ｅｔ客 户 关 系 管 理 ） 体 化 ． 立 客 户 信 息 的 分 析 、 理 决 策 为。 如分析每天的现金流人 、 ｎｇ ｍ ｎ， 一 建 管 例 流出状况以及引起变化 的原 因． 以便及 和业 务支持 的完整体系 ． 贯彻“ 客户至上” 的观念并提供更加个性化的 时诃动 资金 。 更好的安排 网点服务和资金头寸管理。同时还可以发现 服务 ； 采用战略管理 系统 以加强“ 风险防范” 全面提 升中国商业银行 ． 些 异常行为 ， 防止金融犯罪的经营风险 。 竞争 力 ， 以迎 接 加 人 世 贸 而 带 来 的 挑 战 和 防 范 金融 风 险 。 ６ 自动 预 测 趋势 和 行 为 ． 金 融产 业 发 展 到 今 天 ． 融 企 业 的 竞 争 环 境 发 生 了天 翻 地 覆 的变 金 数据挖掘 自动在大型的数据库 中寻找预测性信息 ， 以往需要进行 化， 逐渐 由过去 的以产品和服务为中心 。 转变为以客户为中心 。 客户 ｌ 大量手 工分析 的问题如今可以迅速直接 由数据本身得出结论 。 关 一个典 系管 理 （ Ｒ 逐渐 成 为注 目的焦 点 Ｃ Ｍ） 型的例 子是市场预测问题 ， 数据挖掘使用过去有关营销数据来寻找未 客 户 关 系 管 理 耍 解 决 ３个 基 本 问 题 ， 如 何 得 到 客 户 ． 何 留住 来投资 中回报最大的用户 ， 即 如 其他可预测的问题包括预报破产 以及认 定 客户和如何极大化客户价值 。Ｃ Ｍ 的指导思想就是对客户进行系统 对 指 定 事 件 最 可 能 作 出 反应 的群 体 。 Ｒ 化的动 态研究 ， 从传统的 以产品为中心的观念转变到现在的 以客户为 根据美 国 ＭＥ Ａ集团 的调查 ， 据挖 掘技术在美 国金 融业 、 Ｔ 数 制造 中心的观念 。 以便改进对客户的服务水平 ， 提高客户的忠诚度 ， 因此 业 、 并 商贸业以及社会服务等方 面都 得到广泛的应用 。 已经采 用数据仓 为企业 带来 更多的利润。 现代的以客户为中心的解决方案是设置集 中 库及数据挖掘技术的企业的投资回报率均在 柏 ％以上 ， 部分企业高达 的 客 户 数 据 和 服 务 中心 ， 过 产 品 分 版 本 和 组 合 以 及 差 别 定 价 ， 以 每 年 ６０ 通 可 ０ ％。 实 现 一 对 一 的 个性 化 服 务 和 收 费 策 略 。 这 就 要 求 ＣＲ 系 统 要 能 够 有 Ｍ 美 国第一银行应用数据挖掘技术实现 业务快速发展 的案例 ， 中 对 效地 获取客户的各种信息 ， 识别所有客户 与银行间的 中介关 系 ． 并且 国银行业县有相当的参考价值 。作为世界上最大的 ＶＩＡ信 用卡发卡 Ｓ 了解 客户与银行之间进行的所有交互操 作 ； 同时对客户的行为方式进 行 ， 拥有超过 ５０ ６ ０万信用 卡用户 的美国第一银行 的核心理念是“ 成为 行深入分析 ， 寻找其 中的规律 ． 客户提 供个性化服务 的同时也更好 客户信任 的代理人” 采用一种被称之为“Ｃ Ｅ 的要诀来联 系客户 ： 为 ， ＩＡＲ ” 的识别 风险 ． 为银行决第提供支持。 ＩＩｑ ｊ ） （ｎ ｕｒ —— 向客户询问并明确其 需求； ｅ 在 商业银行推行 Ｃ Ｍ， Ｒ 需要管 理和分析 大量 、 庞杂的客 户信息 ， Ｃ（ ０ ｕ ｉ ） Ｃ ｍｍ ｎｃ —— 向客户保证将尽快满足其需求 ： ｅ 从 而找 出对银行管理决策有价值的知识。 而数据挖掘 等新必技术 的出 Ａ（ ｍｒ１——使客户确信有完成服务 工作 的能力和愿望 ： Ａ 丌） 现 ， Ｃ Ｍ 的实 施 提 供 了 良好 的 支 持 。 可 以 进 行 以 下几 个 方 面 的应 为 Ｒ 它 Ｒ（ ｅｏ ｍｅｄ — — 向客 户 提 出一 系 列 服 务 的 选 择 ； Ｒ ｃｍ ｎ ） 用： Ｅ（ ｘｒｓ） Ｅ ｐｅｓ——使银行接受单个窖户的委托。 １客户 群 体 分 类 和 聚 类 ： ． 在 “Ｃ Ｒ 的基 础 上 ， 国第 一银 行 发展 了一 项名 为 “ ｔＹ ｕ ＩＡ Ｅ” 美 Ａ ｏｒ 通 过对 数 据 仓 库 的 分 类 和 聚 类 分析 ， 发 现 群 体 客 户 的 行 为 规 律 Ｒ ｑｅｔ如你所愿） 的客户服务 ， 可 ｅ ｕｓ（ ” 赢得 了客户的信任 ． 获得商业成功 。 的 行 为 规 律 ， 群 客 户 在 行 为 模 式 上 的 相 似 性 。 按 照 客 户 的行 为划 为 支持 该项 服 务 ． 一 银 行 在 业 务后 台 开发 ｒ庞 大 而 先进 的 数 据 仓 库 即一 第 分为不 同的群体 ， 实现 Ｃ Ｍ行为分组 ． Ｒ 进而实现客户的差别 划服 务。 系统 ， 从每一笔信用卡交易中提取大范 围的 、 十分宝贵的数据。 在银行 ２客 户 价 值 分 析 ． 看来 ， 大多数使用 信用 卡的客 户． 都可 以从其业 务记录中“ 发现 ” 他虽 客 户 群体 划 分 之 后 ． 据 “ 根 ＝八 原 则 ” 找 出 重 点 客 户 ． 对 银 行 创 感兴趣 和最不感兴趣的商品或服务。利用 掌握 的交易数据 ， ． 即 第一银行 造 了 ８ ％价 值 的 ２ ％客 户 实 施 最 优 质 的 服 务 。 重 点 客 户 的 发 现 通 常 建立 了高度准确 、 ０ ０ 按等级分类 的单 个客户实 际偏好 记录 。 当然也能分 采用 、１人工智能等数据挖掘技术 来实现 通过分析客户对 金融产 品 析群体 客户