商业智能系统中的数据挖掘技术研究

商业智能系统中的数据挖掘技术研究随着互联网的迅速发展以及信息化的全面进程，数据已经成为
企业不可或缺的重要资源。

面对爆炸式增长的数据，大多数企业
常常感到困扰，因为数据质量、分析手段、管理技术等问题一直
困扰着企业的管理者和决策者。

商业智能系统充分利用企业内部
和外部的数据资源，通过多维数据分析生成相应的决策支持报告，对企业的日常经营以及未来战略制定都提供了有力的支持。

而数
据挖掘技术则是商业智能系统中最为核心的技术之一，它能够帮
助企业从大量数据中找出可以被利用的模式、趋势以及规律性，
为企业的决策提供有力的支持。

本文将围绕商业智能系统中的数
据挖掘技术展开研究，以期能够对企业信息化建设提供有益的借鉴。

一、商业智能系统的概念与特点
商业智能（Business Intelligence，简称BI）是指将各种内部和
外部数据资源整合起来，通过多维数据分析生成相应的决策支持
报告，为企业的日常经营以及未来战略制定提供有力的支持。

商
业智能系统的本质是帮助企业实现对数据的分析和利用，让企业
管理者和决策者能够更加准确、快速、深入地了解企业的运营情况，同时在运营过程中及时发现问题并给出相应的解决方法。

商
业智能系统具有如下特点：
1. 数据集成性强：商业智能系统可以帮助企业整合内部和外部各种数据源，为企业提供全面的数据支持；
2. 数据可视化程度高：商业智能系统可以通过图表、报表等方式对数据进行可视化呈现，从而使数据更加清晰、直观；
3. 灵活性：商业智能系统可以根据企业的需求和实际情况进行定制，保障企业信息化建设的灵活性；
4. 决策支持：商业智能系统可以通过数据分析、预测和决策支持等功能，帮助企业管理者和决策者快速、准确地做出决策。

二、数据挖掘技术的概念及应用
数据挖掘技术是针对大量数据进行知识发现和模式识别的一种方法，其目的是从数据中提取出隐含的知识。

数据挖掘技术主要包括关联规则挖掘、聚类分析、分类预测、时间序列分析等。

在商业智能系统中，数据挖掘技术主要应用于以下方面：
1. 数据预处理：数据预处理是通过一系列方法对输入数据进行清洗、过滤、规范化等操作，为后续的数据分析提供可靠的数据基础，保证数据的质量和准确性；
2. 数据分析：数据分析是将数据进行模式识别、分类预测、关联规则挖掘等分析，发掘出其中的价值，为企业提供有关经营、市场等决策依据；
3. 信息提取：信息提取是将文本数据转化为结构化数据、分类、提取出信息和实体的过程，为企业透彻了解顾客需求、市场情况、竞争状况提供有价值的信息支持。

三、商业智能系统中的数据挖掘技术应用实践
商业智能系统应用于各自领域，能够取得不同程度的成功，例如，市场营销领域、金融领域、医疗健康领域等。

以下以市场营
销领域为例进行分析。

市场营销领域中的数据挖掘技术主要应用于客户细分、市场划分、市场营销策略、产品定价等方面。

在客户细分中，数据挖掘技术可以帮助企业将客户按照一定的
规则进行分类，确定营销策略，例如长期关注产品的客户、新客户、流失客户等不同分类。

数据挖掘技术相较于传统的卡方分析
和逻辑回归等方法具备数据探索性强、模型能力强等优点。

市场划分方面，数据挖掘技术可以根据某一区域的市场情况、
人口结构、人文环境、经济因素等社会综合因素，划分出该区域
的市场范围和竞争对手，从而为该区域的商业定位和营销策略提
供指导。

在市场营销策略方面，数据挖掘技术可以通过对大量数据的分
析和模式识别，找出引领市场发展和消费者需求的趋势以及规律
性，从而确定营销策略，例如产品定位、营销渠道、促销活动等，改善营销竞争的状况，优化企业经营效益。

四、数据挖掘技术的未来展望
随着数据生产和存储技术的不断发展，企业对于数据挖掘技术
的需求和应用范围也越来越广泛，传统的数据分析手段已经无法
应对越来越复杂的数据分析需求。

数据挖掘技术作为商业智能系
统中的核心技术，其在未来的应用前景及技术发展方向可从以下
几个方面进行探讨：
1. 增加对大数据的分析支持：随着大数据时代的到来，越来越
多的企业需要面对海量数据的分析挖掘，并从中获取有价值的信息，未来的数据挖掘技术需要具备高速处理大数据和海量数据的
能力，为企业提供更全面、精确的分析支持。

2. 提高数据挖掘技术的处理效率：随着数据挖掘技术应用范围
越来越广泛，对其处理效率的要求也越来越高。

未来的数据挖掘
技术需要提高其对数据的处理速度、效率和准确度，使其更加适
用于实际商业应用。

3. 强化数据挖掘技术的多样性：在商业智能系统中，不同的数
据挖掘技术可以产生不同的结果，未来的数据挖掘技术需要支持
更加多样化的挖掘技术，并根据不同的应用场景和需求选择最为
恰当的方法。

4. 数据安全方面的考虑：在大数据和互联网的时代，数据安全性成为企业及用户普遍关注的问题。

未来的数据挖掘技术需要加强对数据隐私性的保护和安全性的考虑。

五、结论
商业智能系统中的数据挖掘技术主要应用于数据的预处理、数据分析、信息提取等方面，在市场营销领域等实践应用中取得了较好的效果。

未来，数据挖掘技术需要结合大数据和互联网技术的发展趋势，加强对数据的快速处理和大数据的分析支持，并注重数据的安全性保护。

商业智能系统的发展将帮助企业在全面了解自己的运营状况和市场变化的同时，有效提升企业的竞争力，实现更高水平的发展。