基于数据挖掘技术的企业竞争情报系统模型研究
基于数据挖掘技术的企业竞争情报系统的研究的开题报告
基于数据挖掘技术的企业竞争情报系统的研究的开题报告一、选题背景在当前复杂多变的市场竞争环境下，企业竞争情报的重要性日益凸显。
通过收集、分析竞争对手的信息，可以帮助企业更好地进行市场定位、产品创新、营销策略等方面的决策，提高企业的竞争力。
然而，传统的竞争情报采集方式存在诸多局限性，如信息的不全面、反应迟缓等问题，难以满足企业对快速、准确、全面竞争情报的需求。
因此，基于数据挖掘技术的企业竞争情报系统成为了解决该问题的一种有效手段。
二、选题意义基于数据挖掘技术的企业竞争情报系统，能够实现对包括企业、产品、市场等多方面信息的全面、快速、精准的采集和分析。
其具有以下几方面的意义：1、提高企业竞争力：通过竞争情报系统对竞争对手的监测和分析，可以及时了解变化的市场环境和竞争对手的动向，为企业的决策提供有力支持。
2、促进产品创新：通过对竞争对手产品的分析，可以挖掘出其产品创新的优势和不足，为企业创新提供启示。
3、优化营销策略：通过对竞争情报的分析，可以了解市场需求、竞争格局和竞争对手的营销策略等信息，为企业制定更合理有效的营销策略提供参考。
4、掌握未来趋势：通过对市场和竞争的分析，可以预测未来趋势，从而及时调整企业的战略和方向，确保企业在竞争中保持优势。
三、研究内容本次研究计划基于数据挖掘技术，构建一套具有良好性能的企业竞争情报系统，其主要包含以下内容：1、企业数据采集模块：设计一套数据采集器，实现对竞争对手在互联网上的信息采集和整合。
2、数据预处理模块：对采集的数据进行清洗、去重和处理，以提高数据的质量和准确性。
3、数据挖掘算法模块：设计一组数据挖掘算法，包括分类算法、聚类算法、关联规则挖掘算法等，用于对采集的数据进行分析和挖掘。
4、数据可视化模块：采用图表等可视化方式，将挖掘的数据进行呈现和分析，便于用户快速了解竞争情报。
四、研究方法1、文献研究法：对现有的数据挖掘技术和企业竞争情报系统的方法进行梳理和分析，为后续研究提供理论基础。
模糊数据挖掘在竞争情报系统中的应用研究
情报 系统 ． 以处理与 企业竞争 相关 的 各种 情报 。企 业 竞争 情报 系
统（ ＣＩ Ｅ Ｓ．Ｅ ｔｒｒ ｅＣ ｍｐ ｔｉｅＩ ｔｌ ｅ ｃ ｙｔｍ ） ｎｅｐｉ ｏ ｅｉｖ ｎｅｌ ｎ ｅＳ ｓｅ 的研 究 和 应 ｓ ｔ ｉ ｇ
点 、 ｔ ｎｔ ｉ ｅ ｅ资源 、 机数 据库等 平 台并 把 这些 数 据存 放 到竞 争 情 ｎｒ 联 报的数 据仓 库 中 。对 于 企 业 而 言 ． 要 是 内 部 的 人 事 、 务 、 主 财 生 产、 销售 等信 恩 ． 有外 部 的 宏 观 政策 、 场 需 求 、 争 对 手 等 情 还 市 竞 报信息， 这些 情报表现 形 式也多 种多 样 ， 括报 告 、 最 、 包 报 图形 、 声 音、 视频 、 示文 稿等 。不论 对于 何种 形 式 、 种 渠道 收集 的 数据 演 何 和信息， 竞争 情报收 集子 系统都 具备收 集 、 储的 能力。ｃ信 息分 存 析子 系统 。竞争 情 报 的分 析 是 企业 ＣＳ的 核心 。常 规 的分 析 方 Ｉ 法 诸如 Ｓ Ｔ分 析 、Ｃ ＷＯ Ｂ Ｇ产业 矩 阵 、 战略 联盟 、 归分析 法 、 回 核心
手动 向 、 制定 经营 战 略和 竞 争决 策 提供 了客 观 依据 ， 为 企业 取 成
得竞争 优势的 保障 。但 当前 企业 竞争 情报 系统 还有 很 多 的不 足 ． 特别是 对结构 化竞争 情报资 ｛的 挖掘 结果 缺乏 有 效的 评价 措 施 ， Ｉ 《 斗
在竞争对 手分 析方 面 几 乎 没有 应 用【 。本 文介 绍 了 竞争 情报 系 ２ ］ 统和模 糊 数据 挖掘 ， 把 模 糊数 据 挖掘 引入 到 竞 争情 报 系统 ， 并 解 决了企业 竞争对 手分 析 、 评价 、 预测 等同题 。
论企业竞争情报的获得性研究
竞争情 报是企业全面了解竞争对手 的经营状况和优势 ，改善企业 的 经营环境和提高竞争力 的有效手段 ， 发现潜在机会 ， 提高 自己的生存空问 的重要策略。美 国竞争情报专业协会（ＣＰ认 为， Ｓ Ｉ） 企业竞争情报系统是一 个持续演化中的正规和非正规操作流程相结合的企业管理系统， 的主要 它 功能是为组织成员评估行业关键发展趋势 ， 跟踪正在出现的非连续性变 化， 把握行业结构的演化以及分析现有和潜在 的竞争对手的能力和动 向， 从而协助企业１－和发展可持续性 的竞争优势。企业竞 争情报 中心 的运 啊Ｉ ｏ． ￣ ＇ 作紧紧扣住情报产生 和应用的收集、 分析 、 服务几个关键过程 ， 相应成立了 竞争情报收集 、 分析、 服务 ３ 个子系统 。 竞争情报 已经同人才、 物资 、 能源一 样成为影响人类社会发展 的四大因素。企业获得的竞争情报 ９％ ５ 可通过 合法 、 符合道德规范的途径获取 ， 而不是靠非法的经 济问谍 以及挖技术人 才获得 ， 中大部分就潜藏在企业内部 、 其 雇员与外界 的联系中。
最后重点强调 了Ｗｅ ｂ数据挖 掘的作 用。
关键词 ： 竞争情报 ； 网络信息 ； 数据挖 掘
中图分类号：２ ０７ Ｆ７． 文献标识码 ： Ａ
１ 竞争情报的概念
竞 争情 报 （ｏ ｐｔ ｖ Ｉｔｌｅｃ， Ｃｍ ｅｔｅ ｎ ｌｇｎｅ 简称 ｃ） ｉ ｅｉ ｉ ｉ是竞 争 主体 为 了在 激 烈 的市场 竞争中赢得 和保持优 势这一特定需求 ， 争对手 、 对竞 竞争环境 及企 业 自身 的信 息 ， 进行合 法的采集 、 选择 、 价 、 析和综合 ， 评 分 并对其 发展趋 势作 出预测 ， 以形 成新颖 的 、 增值 的 、 为竞 争对手 所知 的 、 不 对 抗性 的信息 ，从而为企业 的战 略和战术决策提供依据 的智 能化活动过 程 。竞争情报 是关于竞争环境 、 竞争对手 、 竞争态 势和竞争策略 的信息 和研究 。世界上关 于竞争理论研究 有影响的应首推美 国哈佛 大学经济 学教授迈克尔 ・ 波特 ， 他从 １８ 年 至今 ， 后发表 了三部经典 性的竞争 ９０ 先 研究专 著 ， ：竞 争战略 》 １８ ）《 即 《 （９０ 、竞争优势 》 １８ ）《 （９５ 、各国 的竞争优 势》 １９ ） 目前 ， 界上对于波特 的竞争 理论 虽有 争议 ， （９０ 。 世 但谁也 不能 否认其研究在竞 争领 域建立 了自己独 特的理论体系 ，为竞争情 报的产 生提供 了可借鉴 的理论 。２ 世纪末 ，全球 竞争情报业 的总 产值达 ７０ Ｏ ０ 亿 美元。 １９ 年 ， ９７ 竞争情报 业对企业 的贡献率 ： 微软为 １％； 托罗拉 ７ 摩 为 ｌ％； Ｍ为 ９ 通用 电器和惠普 为 ７ 可 口可乐和英特 尔为 ５ ｌ Ｉ Ｂ ％； ％； ％。 在 我国 ，航天信息 中心作为北 京市政府竞 争情报示 范工程的主要实施 单 位， 是国内最早涉 足竞 争情报领域 的咨询服 务机构 ， １９ 年起 ， 从 ９６ 航 天信 息 中心 已为 １ 余家 国内外企 业提供 了全方位 的竞争情 报咨询 服 Ｏ 务 ， 索出 了一套适于 中国企 业的经验与方法 ， 国内竞争情报领域具 摸 是
数据挖掘技术在竞争情报系统中的运用研究
数据挖掘技术在竞争情报系统中的应用研究摘要在信息的飞速发展和市场经济的不断改革中，企业对数据或信息的需求日益变大，对其质量也提出了相当高的要求。
企业为了更好的控制和利用这些数据或信息建立了竞争情报系统。
竞争情报系统能够为企业提供具有时效性、价值高、准确有效的情报数据，有利于企业及时调整竞争战略，增强企业竞争优势。
在竞争情报系统中使用数据挖掘技术，有助于竞争情报采集子系统优化信息的获取渠道和升级信息的储备能力，有利于提高数据预处理的灵敏度以及扩大竞争情报的服务范围，能够加快整个系统的运行效率。
因此，建立数据挖掘技术参与的竞争情报系统对企业的发展具有现实意义，企业高层应更多的关注情报系统的建立和运行。
【关键词】数据挖掘竞争情报竞争情报系统Application of data mining technology incompetitive intelligence systemAbstractIn the continuous reform of the rapid development of information and the market economy, the business demand for data or information increasingly becomes larger, their quality also made considerable demands. Companies in order to better control and use of these data or information to establish a competitive intelligence system. Competitive Intelligence System to provide enterprises with timely, high-value, accurate and effective intelligence data, help enterprises to adjust competitive strategy, enhance their competitive advantage. Competitive Intelligence system using data mining techniques to help obtain competitive intelligence collection channels and upgrade information subsystem reserve capacity optimization information, help to improve the sensitivity of the data preprocessing and competitive intelligence to expand the scope of services that can speed up the whole system operating efficiency. Therefore, the establishment of data mining technology to participate in competitive intelligence system has practical significance for the development of enterprises, corporate executives should pay more attention to the establishment and operation of information systems.[Key words]data mining, competitive intelligence, Competitive Intelligence System目录引言 (1)一、国内外应用研究综述 (1)二、理论概述 (1)（一）数据挖掘技术 (2)1.数据挖掘一般过程 (2)2.数据挖掘一般方法及工具 (3)1.竞争情报 (4)2.竞争情报系统 (6)3.传统竞争情报系统与新型竞争情报系统 (6)三、数据挖掘技术集成的竞争情报系统 (7)（一）竞争情报系统中数据挖掘的理论模型 (7)1.数据挖掘参与的企业竞争情报系统 (7)2.竞争情报采集模块 (8)3.数据预处理阶段 (9)4. 竞争情报服务模块 (9)（二）数据挖掘参与的企业竞争情报系统中的实证分析 (10)1.确定产品价格 (10)2.制定销售计划 (11)3.减少成本降低风险 (12)（三）新型竞争情报系统的功能价值 (13)四、总结 (13)参考文献 (14)引言在竞争激烈的当今社会中，企业发展的首要任务就是建立健全引入数据挖掘技术的竞争情报系统，它可以帮助企业及时发现隐藏的竞争对手、预测行业发展新方向和维护客户关系，是企业得以发展的重要因素。
《2024年基于云计算的企业竞争情报服务模式研究》范文
《基于云计算的企业竞争情报服务模式研究》篇一一、引言随着信息化和数字化时代的来临，云计算技术的出现为现代企业带来了新的竞争环境和发展机遇。
在此背景下，基于云计算的企业竞争情报服务模式成为了一个备受关注的研究课题。
本篇论文将通过文献分析、理论探讨以及实例分析等方式，深入研究和探讨该模式。
二、研究背景及意义云计算技术的发展为各行业提供了大量的数据资源以及数据处理和存储能力。
在激烈的市场竞争中，企业对于竞争情报的需求日益增强，而云计算技术的引入，使得企业能够更加高效地获取、处理和利用竞争情报。
因此，基于云计算的企业竞争情报服务模式的研究具有重要的理论和实践意义。
三、理论探讨（一）云计算技术概述云计算技术是一种基于互联网的新型计算方式，通过将计算任务分布在大量计算机上，使得网络用户可以随时随地进行数据访问和共享。
它具有高灵活性、可扩展性、资源共享等优点，为竞争情报的收集、存储、分析和应用提供了有力支持。
（二）企业竞争情报服务概述企业竞争情报服务是指通过收集、分析和利用竞争对手的情报信息，帮助企业制定和调整竞争策略，提高企业的市场竞争力。
它对于企业在激烈的市场竞争中取得优势地位具有重要意义。
（三）基于云计算的企业竞争情报服务模式基于云计算的企业竞争情报服务模式，即利用云计算技术，实现企业竞争情报的收集、存储、分析和共享等环节的信息化和智能化。
该模式能够提高企业竞争情报的获取速度和准确性，降低企业运营成本，提升企业的市场竞争力。
四、研究方法与实例分析（一）研究方法本研究采用文献分析法、实证研究法和案例分析法等方法，对基于云计算的企业竞争情报服务模式进行深入研究。
其中，文献分析法用于梳理和总结相关理论和实践经验；实证研究法用于验证理论假设；案例分析法用于分析实际案例，探讨模式的实际应用效果。
（二）实例分析以某大型企业为例，该企业采用基于云计算的竞争情报服务模式，通过云计算平台实现了竞争情报的收集、存储、分析和共享。
网络信息挖掘在竞争情报工作中的应用
总部位于北京 ， 是 中国最大最全 的网上 综合商城 ，销售图书 、电脑 等 ２ ８大类 ５ ０ ０多万种产品。卓 越网上书店的业务
日志挖掘相关信 息 ， 发 现其 中需要改 善 的页面设计 或页面间关系 ， 采取行之 有
效 的 实施 方 法 优 化 网站 结 构 ， 保 证 顾 客
进 Ｗｅ ｂ服 务 器 的性 能 ， 增 强 对 最 终 用 户
（ ２ ） 卓 越网上 书店 竞争对手信 息的
挖掘 。
参 考文献
【 １ 】 黄君羡 ， 欧薇． 浅谈互联 网信息挖掘技
术【 Ｊ ］ ． 广东交通职业技 术学 院学报 ， ２ ０ ０ ３
（ ４ ） ： ３ ７ — ３ ９ ．
（ ２ ） 网络信息 挖掘在竞争情 报工作
中 的应 用 。
技术 在卓 越 网上 书店 中的应用 主要 体
现 在 以下 几 个 方 面 。
① 充分获取 、 开发和利用竞 争对手 的信息。 在市场 经济条件下 ， 企业 之间 的竞
争 日趋 激 烈 。准 确 判 别 竞 争 对 手并 深 入
户端访 问路径 等私有信息 的方 法 ， 有效 识别竞争对手 ， 保护企业特有信息 。 ３ ． 网络信 息挖掘在竞争情报 工作 中
的应用实例——卓越 网上书店的应 用
（ １ ） 卓越 网上书店客户信息的挖掘。 在网络环境下 ， 网上 书店是个虚拟 社区， 顾客具 有很 大的 自主性 ， 网上 书 店应 该利 用数 据挖 掘技术 对 客户 的消 费信 息进 行挖 掘 ，分析 用户 的购买 习 惯， 对 顾客进 行分 类 ， 同时预 测顾 客需 求， 提高个性化 服务 。卓越 网建 立 了顾 客的数据资料 ， 并按顾 客特 ￣ｘ ｌ ， － 大批顾 客群进行分类 ， 经常 以电话 、 书信 、 礼 品 等手段实施感情 服务 ， 培养 了一 大批 忠 实的用 户 ， 防止客户 流失 。
基于互联网的数据挖掘技术在竞争情报收集中的应用
基于互联网的数据挖掘技术在竞争情报收集中的应用摘要本文主要提出了一个将数据挖掘技术应用到基于互联网的竞争情报收集子系统的框架，这个框架可以让internet竞争情报收集工作变的有条不紊。
关键词数据挖掘；web挖掘；竞争情报中图分类号tp311 文献标识码a 文章编号 1674-6708（2011）39-0206-021 internet情报收集子系统概述一个企业要进行竞争情报的研究，应该建立自己的基于网络环境的竞争情报系统——竞争情报网络系统是围绕企业的经营战略目标，以现代信息技术（尤其是网络技术）为主要手段，对企业内部和外部的竞争要素，竞争环境以及竞争对手的信息进行收集、存储、处理与分析研究的新一代综合性网络系统。
系统有3部分组成：竞争情报收集子系统、竞争情报分析子系统和竞争情报服务子系统。
竞争情报收集子系统是根据事先确立的情报课题，收集、整理各种信息，初步筛选，同时作好文件、记录等资料的保管及定期归档工作。
竞争情报分析子系统是应用恰当的分析方法与技术，深入分析竞争情报收集子系统的信息，生产竞争情报产品。
竞争情报服务子系统是以各种适当的方式包装竞争情报产品，及时将产品传送到情报用户手中去，并为企业决策层提供快捷的浏览、查询服务和情报服务。
以企业现有技术和信息资源为核心，以网络为基础的现代竞争情报系统共分3个层次：第一个层次是企业内部网。
它利用internet技术把企业内部所有的信息资源集成起来，把各子公司、各部门联系起来，实现企业内部的信息共享与协同作业；第二层次是企业外联网，它将internet技术应用于企业间的信息系统，把与企业有业务合作关系的交易伙伴、合作对象、相关公司以及主要客户连成一体；第三层次是因特网，它是覆盖全世界范围的网络，通过它可以使国内外企业、远程用户、异地资源得以联合，实现资源共享，沟通合作。
2 数据挖掘技术在internet情报收集子系统的应用2.1 公共信息挖掘系统随着internet的迅速发展，在internet上储备了大量的信息，这些信息是零散的分布在全球的各个位置上，也就是分布在各个不同的计算机服务器上，那么我们如何来更好的找到并利用这些信息，成为了竞争情报工作中一个非常重要的课题研究。
近十年我国企业竞争情报系统研究热点与趋势
近十年我国企业竞争情报系统研究热点与趋势摘要：本吏首先介绍了国内外关于竞争情报系统定义的主要观点。
随后主要选取了近十年刊登在《情报学报》、《情报科学》和《情报杂志》等学刊上关于竞争情报系统的论文，对其进行归纳总结，找出了近十年来我国竞争情报系统研究的主要几个热点问题及企业竞争情报系统的发展趋势。
关键词：竞争情报；企业竞争情报系统；热点；趋势一、竞争情报系统概述企业竞争在当前日趋激烈，作为企业竞争制胜先导和基础的竞争情报，正愈来愈受到企业和学术理论界的重视，不少的企业正在或将要建立自己的竞争情报系统。
目前我国最流行的竞争情报系统的定义可以归纳为两种。
第一种定义认为竞争情报系统就是计算机系统。
王沙骋等指出，企业竞争情报系统是指将反映企业自身、竞争对手和企业外部环境的时间状态和变化的数据、信息及情报进行收集、存储、处理及分析，并以适当的方式发布给企业有关战略管理人员的计算机应用系统，是基于计算机和网络环境的、由先进的信息技术支持的企业竞争情报辅助分析计算机系统。
我国讨论竞争情报涉及计算机网络的专家多数持这种看法，国外也有很多人持这种看法。
第二种定义把竞争情报系统视为人机系统。
这种观点是我国竞争情报的先驱包昌火先生提出来的：竞争情报系统是以人的智能为主导、信息网络为手段、增强企业竞争力为目标的人机结合的竞争战略决策支持和咨询系统。
按包昌火先生的定义，竞争情报系统核心就是人和计算机。
澳门理工学院社会经济研究所曾忠禄先生分析综合了以上三大类定义的优缺点，他认为，目前竞争情报系统的定义是存在缺陷的，它们都只包括了竞争情报体系的部分内容，除缺乏全面性外，它们还有另外一个缺陷，即忽略了竞争情报系统各构成因素之间的相互联系和互相依赖关系。
缺乏将各部分联系起来的“关系”，它们就不能成为“系统”。
他认为，竞争情报系统是为用户的需要创造情报产品的体系，它由相互联系、相互影响的功能、结构(资源)和方法(流程)组成，各构成部分有机地联系在一起，并随着外部环境的变化而动态发展。
竞争情报的发展走向研究
发展研究工作越来越重视 。竞争情报在未来发展 中，将
详细、全面的分析之后 ，才会挖掘 出其中隐藏的信 息 ， 数据挖掘法作为公开情报信息 收集的重要分析手段 ，通
过对 已知的数据建立数学模型 ，来提取有价值 的、隐含
１ ４ ｏ 信 息 系统 工程 ｛２ ｏ １ ３ ． ６２ ０
标 网站进行 自动跟踪和监测 ，从而获取 网站中企业 的各
１ ． ２ 竞争情报分析方法 。企业 中常见的Ｓ ＷＯ Ｔ 分析 、
回归分析 、战略联盟以及定标 比超分析法等都是常规的
分析方法。竞争情报的分析作为企业竞争情报系统 的核
心具有重要意义 。通过特定 的分析方法来掌握企业 的竞
争地位 和战略方向 ，根据企业 的具体情况来进行定量分 析 ，综合研究各种竞争情报信息。
Ａ Ｃ Ａ ＤＥ ＭＩ Ｃ Ｒ Ｅ Ｓ Ｅ Ａ Ｒ Ｃ Ｈ 学术研究
竞争情报的发展走向研究
◆ 韩 明初 常 成
摘 要 ：在 各个 国家和企业的科技竞 争中，对竞争情况发展 走向的研 究 ，有助 于国家科技综合 实力以及科 学创新体 系的建立并完善 ，能够进 步提 高企业的信 息掌控 能力和技 术竞争力。本文主要针对竞争情报 的
经济效益。所谓人际网络收集法 ，就是搜集情报信息的
人员通过联 系个人交往 和拓展企业 的竞争情报来获取有
大 ，需要采用特定 的收集方法和渠道才能获取信 息 ，非
公 开信息的利用价值也相对较高 。收集公开情报信息 的 方法包含职能监测收集法 、数据库检索法 、现场观察法
价值 的信 息 ，这种方式可 以挖掘到一般方式所不能体 现
成为企业核心业务流程 的重要组成部分 。知识经济的崛
基于数据挖掘技术的企业智能竞争情报系统研究
ｄｔ ｔｎ 、建立依 赖模 型 （ｅｅｄｎｙｍ ｄｌ ｇ ｅ ｃｏ） ｅｉ ｄｐｎｅｃ ｏｅｎ ）和概 括 总 ｉ
结 （ｕ ａ ｚ ｉ ） ｓ ｍｍ ｒａｏ 。在 国外 ，数据挖 掘主要应 用在金 融业 、 ｉ ｔｎ
最优决策 ，赢得竞争 优势 ，就 必须在充分 了解和 分析竞争 环境及竞争对手的基础上 ，制定科学 的竞争 战略。竞 争情
ｅ ｉ ｅ ｏ ｅ ｔｒ ｉｅ ｐ ｔ ｖ ｎｅ ｒｓ ． ｉ ｔ ｆ ｐ
［ ｅ ｏｄ￣ ｄｔ ｍｎ ｇ ｏ ｐｔｉ ｔｈｅｅ ；ｅｔ ｒ ｏ ｐｔｖ ｔｌｅｃ ｓ ｍ Ｋ ｙｗ ｒｓ ａ ａ ／ ｎ ；ｃｍ ｉｖ ｉｄ ｇｎｅ ｎ ｒｉ ｃｍ ｉ ｅｉｅｉ ｎｅｓ ｔ ｉ ｅ ｔｅ ｎ ｅ ｓ ｐｅ ｅ ｔ ｎｌ ｉ ｇ ｙｅ ［ 中图分类号］Ｆ７－５ ［ ２００ 文献标识码］Ａ ［ 文章编号］１０ — ８１（０ ７ １ １７ ０ ０８ ０２ ２Ｏ ）１ —０８ — ３ 现代意义 的企业竞争是经济发展 的动力所在，“ 适者生 存 ，优胜劣汰”这一市 场竞争法则 的客 观存在 迫使企业必 须不断提高 自身的竞争力 。企业想要顺应环 境变化 ，做 出 ｍ ｄ￣ｇ 、分 析 关 联 （ｉ ｎｌ ｓ 、偏 差 检 测 （ｅｉ ｏ ｏｅｎ） １ｋ ａａ ￣ ） ｎ ｙ ｄｖ ｔｎ ａ ｉ
维普资讯
２Ｏ 年 １ 月 第 １ 期 ０ｒ ７ １ １
基于 数据挖 掘 技 术 的企业 智 能竞争 情报 系 ） ５０ １
［ 摘 要］ 现代意义的企业竞争是经济发展的动力所在 ，许 多大中型企业都非常重视 竞争情报策略 的制定 ，纷
［ ｂｔ ｃ］ Ｍｏｅ ｏ ｐｔｉ ｅ ｅｎｅｔｐｉ ｓ ｓｈ ｙａ ｉ ｆｃ ｆ ｃｎｍ ．Ｍ ｎ ｅｅｔ ｒ ｓ Ａ ｓ ａｔ ｒ ｄｍ ｃｍ ｅｔｎｂｔ ｅ ｎ ｒ ｓ ｅｄｎｍ ｃ ｏ ｅｏ ｅｏｏ ｙ ａｙｋｇ ｎ ｒ ｓ ｉｏ ｗ ｅ ｒｅ ｉ ｔ ｒ ｅｉ ｐｅ
竞争情报研究的基本内容讲义
竞争情报研究的基本内容讲义竞争情报研究是一门研究企业竞争力的学科，其目的是通过收集、整理和分析相关信息，为企业提供决策支持，以获得竞争优势。
下面将介绍竞争情报研究的基本内容和讲义。
一、竞争情报研究的定义和意义1. 竞争情报研究的定义：竞争情报研究是指通过大数据技术和情报分析方法，收集、整理和分析与企业竞争有关的信息，为企业制定战略决策提供科学依据的学科。
2. 竞争情报研究的意义：- 帮助企业识别竞争对手的优势和劣势，把握市场动态，制定有效的市场营销策略。
- 帮助企业了解行业发展趋势和变化，为未来产品研发和市场开拓提供预测和规划。
- 帮助企业发现新的竞争对手和替代品，预警市场风险，做出及时的调整和应对。
二、竞争情报研究的基本流程和方法1. 竞争情报研究的基本流程：(1) 确定研究目标：明确企业需要了解的竞争对手和市场等内容。
(2) 收集信息：通过多渠道收集相关信息，包括竞争对手的财务报表、产品或服务信息、市场调查数据等。
(3) 整理和分析信息：对收集的信息进行分类、整理和分析，提取关键指标和发现重要信息。
(4) 生成报告和评估报告：将研究结果进行总结、归纳和分析，并提供决策支持。
(5) 实施策略：根据竞争情报研究的结果，制定战略和具体实施方案。
2. 竞争情报研究的方法：(1) 采用大数据技术：通过大规模数据的收集和分析，识别关键信息和规律，提供更准确的决策支持。
(2) 运用情报分析方法：运用情报分析的方法，比如SWOT分析、竞争优势模型、五力分析等，深入挖掘和理解市场和竞争的本质。
(3) 利用竞争对手调研：通过调查竞争对手，了解其产品、服务、定价、市场份额等情况，从而进行竞争分析。
(4) 进行市场调研：通过市场调查和顾客需求分析，了解市场的需求和变化，确定产品定位和市场战略。
三、竞争情报研究的工具和技术1. 数据收集工具：包括网络爬虫、社交媒体监测工具、调查问卷等，用于收集相关信息。
2. 数据分析工具：包括数据挖掘和数据分析软件，如SPSS、Excel、Python等，用于对数据进行整理、分析和可视化。
数据挖掘在情报分析中的应用
数据挖掘在情报分析中的应用随着信息时代的到来，数据的重要性在各个领域的应用中最为突出。
情报分析作为一项极为重要的工作，也需要根据各种信息数据进行深入的研究和分析。
此时，数据挖掘技术的应用便显得尤为重要。
一、数据挖掘的定义和作用数据挖掘是指从海量数据中挖掘规律、模式、趋势等有用信息的一种技术。
它可以帮助人们发现市场需求、研究用户行为、评估风险、辅助决策等方面。
在情报分析中，数据挖掘技术可以帮助情报分析人员更好的获取和处理情报信息。
比如，它可以通过对大量的情报信息进行分类、分析、过滤、关联等步骤，提供更加准确和详细的情报信息。
二、数据挖掘在情报分析中的应用1. 情报搜索在很多情报分析领域，人们需要快速、准确和全面地搜索情报信息。
这时，数据挖掘技术便可发挥作用。
通过利用信息检索技术和数据挖掘技术相结合，可以在短时间内查找到所需的情报信息。
比如，将情报信息分为多个分类和维度并分别处理，可以快速筛选出与考察目的相关的信息，从而提高工作效率。
2. 关联分析在情报分析过程中，需要将多个维度的情报信息进行关联分析。
比如，在犯罪活动的侦查过程中，需要知道不同个体之间的联系，而数据挖掘技术可以帮助分析个体之间的信息关系。
通过建立网络数据模型，可以获得较准确的监测分析结果，从而提升工作效率。
3. 数据可视化数据可视化是数据挖掘技术的一项重要应用。
它是指通过各种图形化方式来表现数据信息，以便更直观地了解情报信息。
比如，在恐怖袭击事件的分析中，可以通过可视化绘图表现相关的标记和属性信息，帮助分析员更加系统地了解袭击事件的关键信息。
三、数据挖掘技术的优点1. 高效性数据挖掘技术在情报分析中具有高效性。
通过对数据信息进行分类和分析，可以在短时间内提供大量的有用情报信息。
这方面，数据挖掘与其他技术相比有更好的效率。
2. 准确性数据挖掘技术在情报分析领域也具有较高的准确性。
他可以将数据信息按照不同的属性和标准分类和分析，在得到的结果中，有很大概率出现有趣的模式和趋势。
基于数据挖掘技术的企业竞争情报系统研究
２ ０ １ ３ 年 第２ ７ 期』 科技 创新 与应 用
基于数据挖掘 技术的企业竞争情报系统研究
杜 芳 芳
（ ３ ０ ０ ０ ）
摘 要： 数 据挖 掘 作 为 一种 从 海 量 的数 据信 息之 中挖 掘 知 识 和情 报 的技 术 ， 为 构 建和 发展 企业 竞 争情报 系统 提供 了新 的 动力 。 文 章在竞争情报分析 系统 中， 采用投影寻踪文本聚类模 型， 将 高维文本投影到二维空间， 再利用 Ｋ — ｍ ｅ ｎ ｎ ｓ 划分法聚类。最后 给出了 基 于所 选数 据 挖 掘技 术 的 企 业竞 争 情报 系统模 型 。 关键词 ： 数据挖掘 ； 投影寻踪； 遗传 算法 ； 竞争情报 系统 １总体思路 ｘ ＝ （ ｘ ， ｘ ， …ｘ ｎ ｊ ， ｙ ＝ ， Ｙ ， …ｙ ｎ ｊ 均为 Ｉ Ｙ Ｉ 维单位向量（ 即ｌ 『 ｘ Ｊ ｌ ： １ ， ¨ ｙ ¨ ＝ １ ） ， 表示的是 基于数据挖掘技术的企业竞争情报系统是一个基于网络技术的集 向量空 间模 型被投影 到的两个方 向 。则 ｄ ｘ ， 、 ｄ ｙ 分别 是文本 ｄ ｏ ｃ 在方 向 成企业现有信息的资源、 设备资源、 现代管理机制及员工知识于一体的 ｘ ， ｙ 上 的投影特 征值 ， ｃ ｏ ｓ ａ 表 示这两个 方 向的夹 的锐 角或直 角 ，由这 两 有机整体 。通过硬件软件的辅助 ， 引入数据挖掘技术等， 最终实现一个 条单位 向量可确定的一个平面 Ａ 。这样完成了 ｍ维的向量空间到一个 基于 Ｉ ｎ ｔ ｒ ａ ｎ ｅ ｔ 的计 算机辅 助系统 。 本文 在竞争 情报系统 中引入数据 挖掘 平面上的投影。将文本 ｄ ｏ ｅ 。 在两个方向的投影特征值（ ｄ ｘ 、 ｄ ｙ Ｉ ） 看成是文 技术 ， 同时 添入一个 竞争 隋报预 处理 系统 ， 该系 统对数 据采集 器收集 到 本在这个投影平面 Ａ上投影点的坐标值，先通过坐标值来判断投影点 的数据进行合并 、 过滤、 自动分类 ， 文本预处理等 ， 从而为竞争 睛报分析 间 的距离 ， 再 据此对 文本 聚类 。由于 两个投 影方 向不 一定是 直角 坐标 ， 系统更有效率的数据处理提供保障。基于数据挖掘技术的企业竞争情 所以在求投影点间欧式距离时应将其转化为直角坐标系中去求。 报系统由情报数据收集系统、 情报数据预处理系统 、 竞争情报分析系统 第三步： 构造投影指标函数。 投影寻踪指标构造可以使用 Ｌ 信息 和竞争 睛报服务系统构成 。 散度 、 Ｆ ｒ ｉ ｅ ｄ ｍ ａ ｎ － Ｔ ｕ ｋ ｅ ｙ 投影指标 、 Ｆ ｒ ｉ ｅ ｄ ｍａ ｎ 投 影指标 等方法 。由于聚类 ２各子 系统功能及 构建 分析是 对文本 集进行 合理分 类 ，使类 内相关 度大而 类问相关 度小 。为 ２ ． １情报数据采集系统 此， 构造 目标函数既要考虑文本的类内相关度 ， 又要考虑文本类间相关 企业的情报信 息通常分为： 企业外部信息 ， 包括 Ｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ｎ ｅ ｔ 信息、 报刊 度 ， 本文选用 了 Ｆ ｒ ｉ ｅ ｄ ｍ ａ ｎ － Ｔ ｕ ｋ ｅ ｙ 投影指 标法 ， 将 目标 函数 Ｑ （ ａ ） 定 义为类 杂志、 政府文件等； 企业内部信息 ， 如企业生产报告、 市场报告、 结构化数 间距离 ｓ （ ａ ） 与类 内密度 ｄ （ ａ ） 的乘积 ， 即 ： Ｑ （ ａ ） ＝ ｓ （ ａ ） ｄ （ ａ ） 。 ｍ 据、 人际网络消息等； 内外交叉信息。根据信 息 分类 ， 通过网络蜘蛛 自动 聚类 目标 是使 得 Ｑ （ ａ ） 最大 类 间距离 采用 文本 集 的投影 特征 值方 觚 ， Ｑ ● 抓取 Ｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ｎ ｅ ｔ 信息； 通过人工方式对纸质信息、 企业 内部文件等进行采 差计算 ｌ １ 集； 企 业提供 的结构化 数据直 接存 人数 据库 。 第 四步 ： 优 化投影平 面。 投影寻踪 的关键 问题是 寻找最优 的投影平 ＿ ｌ ２ ２情报数 据预处理 系统 面Ａ ， 使得 目 标 函数 Ｑ （ ａ ） 取得最 ＝ 大值 ， 于是 ， 寻找最 优投影平 面 的问题转 本系统的主要功能是将竞争情报系统数据仓库中的信息进行合 化为下面公式所示的优化问题， 可用遗传算法进行求解。 并、 过滤 、 提取 、 自动分类， 进行初步的筛选 、 处理 ， 从而为竞争情报分析 系统 更有效率 的数据 处理提供保 障 。 在将搜集处理之后的中文文本数据转换为适合数据挖掘的中文文 本信 息时， 需要对中文文本进行分词和特征词的过滤。 这样可以使机器 识别 出文本集 中的中文词 组 ， 有益 于文本 的特 征表示 ， 并 将 隐含有较 高 由于标准遗传算法的交叉、 变异 、 选择等操作一般都是在概率意义 文本信 息量 的特 征词保 留下来 。 下随机进行的， 虽保证了种群的群体进化性， 但一定程度上不可避免的 在对文本数据进行挖掘前 ，通常会先为文本内容找到一种合理的 出现退化现象。 为提高遗传算法的全局收敛『 生 和整体算法ｌ 生 能， 本课题 表示方 法口 ， 本文采用 向量空 间模型 （ Ｖ Ｓ Ｍ模 型 ） 。 在计 算权值 时采用 Ｔ Ｆ ． 采用一种改进的遗传算法— 基于实数编码的加速免疫遗传算法。 Ｉ Ｄ Ｆ方法 ， 由于各 个词条 的量纲不尽 相 同或 数值范 围相差 较大 ， 因此 ， 还 第五步： 综合评价分析。根据最优投影平面， 计算反映各评价指标 需要进行规一化处理。如果仅使用 Ｔ Ｆ ． Ｉ Ｄ Ｆ 来计算特征词的权重 ， 忽略 综合信息的投影特征值 ｄ ｘ 。 、 ｄ ｙ ０ ＝ １ ， …， ｎ １ ， 用它们表示文本的特征 ， 根据 了特征词在文本中所处位置和特征词长度这两个重要的信息。那么此 差 异水平对 文本集综 合分析 ， 得 出聚类 结果 。 通过 上面介绍 的投影寻踪 方法计算的权重并不能准确反映特征词在文章中的重要程度。因此本 技术将高维的文本向量空间模型降低到一个二维平面，文本投影点有 文 在确定 每个 特征词 的权值 时采用 改进 的 Ｔ Ｌ Ｉ Ｄ Ｆ 公式， 考 虑特 征词 的 了较好 的聚类效果 。 但是机器却 不能识 别文 本到底被 聚成 了几类 。 因此 位置、 长度 、 包含 信息 。 需要 在二维 的投影 空间上 继续使 用相关 聚类 算 法将文本进 行 聚类 。由 ２ － ３竞争 情报 分析 系统 于通过降维处理后 ，可以在这最优投影平面上识别出文本集中到底包 数据经过 预处理 ， 为数据 挖掘 的实现 准备 了 良好 的数据 环境 ， 开展 含 了几个文 本类 ， 再采用 简单的 Ｋ － ｍ ｅ ａ ｎ ｓ 划 分法对 文本聚类 即可。 数据 挖掘 的条件就 己经成熟 。 ２ ． ４情报服 务系统 本 文在进 行数据挖 掘时 ，首先应 用投影 寻踪技 术对文 本进 行特征 将处理后的情报信息向用户展示， 并提供了多种服务。 分类 隋报实 降维 ， 将高维文本投影到二维空间， 再对已经投影到低维空间的文本集 时浏览是情报服务最基本的功能 ；海量的情报信息需要提供全文检索 采用简单 Ｋ － ｍ ｅ ａ ｎ ｓ 法聚类 ， 从而实现对采集的企业信 息数据的聚类。 服务 的接 口 ，通过用 户提交 的关键 字和相关 信息及 时反馈 给用户最 相 在 投影 寻 踪模 型 中一 般 是将 高 维空 间投 影 到一 维 至 三维 空 间 中 关的检索结果 ； 提供一个情报用户和竞争情报人员的互动平台。 通过情 去。 因为投影 到一维至 三维上 才可 以得 到较为直 观的实验结 果 。 究 竟将 报分析 子系统 中情报分 类分 析技术 ，可 以籽 隋报按构 成要素 分为所需 文本 向量 投影到 几维空 间才较为恰 当 ， 是值得我 们考虑 的一个 问题 。 因 的几类 ， 服务 子系统将 为用户提供 分层次 、 分权 限 、 分 级别 的情 报 。 为不仅需要考虑文本聚类效果 ， 还需要考虑算法的时间 、 空间复杂度。 ３结束语 般 隋况 下 ，利 用投影寻 踪模型都 是将 ｍ维 的向量 空间投影 到一个 一 报系 统的指 导原则 ，针对现有 的企业 竞 维 的向量上去， 即线性投影。但是 ， 高维的文本向量投影到—个一维空 争情报系统存在着分析功能不全面 、 适用范围较小 、更新不方便等缺 间后， 太多的文本特征信 息 将丢失， 影响聚类效果。因此 ， 本课题选择 了 陷， 在 系统 中使用 数据挖 掘技 术 ， 充 分 实现其 分析 功 能 ， 为企 业决 策服 将 多维 的文本 向量利用 投影 寻踪模 型投影 到二维 平 面 ，以期保 留更 多 务。这是一种新的尝试与探索 ， 尽管有一定的理论基础 ， 但仍然有待进 的文本信 息， 实现更好的聚类效果。 步 的深 化与验证 ， 进行 不断的补充 与完善 。 将 多维文 本 向量 投影到 二维平面上 的步骤 如下 ： 参考 文献 第一步 ： 计算特征词矩阵。 每—个文本 ｄ ｏ ｃ ， 生成—个 ｍ维特征向量 ［ １ １ ］ 陈小芳． 基
基于数据挖掘的竞争情报智能获取模型研究
成 ，减 少信息 冗余 和不 一致 性 以及 由于使 用新 系统 带来 的学习 曲线 ；情 报 获取 技术 集成 化 即集成 各类 采集功 能和各 种采集 技 术 ， 成一 体 化的整 合结构 ， 形 将信息选 择 、处理 与分 析技 术融 合 到一个 智能 化采 集平 台上 ， 为企业 提供 深层 次的 情报服务 。
１ “ 智能” 内涵 的
企业 现有 的信息 资源 ．如业 务数据 库或 者数 据 仓 库为企 业决 策提供 了必 要 的数 据来 源 ，而数 据挖 掘则在这 些信 息资 源 的基 础 上提 供决 策所需 要 的高 层 次 的知 识 ，以增 强企业 智 慧 和决策 能力 的智 能化 过 程。 对于竞 争情 报获取 中的“ 能” 可 以从 以下几 智 ， 个 维度来理 解 。
关键 词 竞 争情 报 中 图分 类 号 ： ３ ４ Ｇ ５ 数 据挖 掘 知 识 获 取 文献 标 识 码 ： Ａ 文章 编 号 ：０ ５ ８ ９ （ ０ ９ １ — ０ ２ ０ １０ — ０ ５ ２ ０ ）２ ０６ — ４
４０７ ） ３ ０３
从 方 法 、 术 、 品 、 程 和 用 户五 个 维度 入 手 ， 建 竞 争情 报 智 能 获取 模 型 ， 技 产 过 构 并从 竞 争 情 报 战 略 、 源 输入 单 元 、 资 竞
２０ ０ ９年 １ ２月
情报 探 索
第 １ ２期 （ １ ６期 ） 总 ４
基于数据挖掘的竞争情报智能获取来自型研究 殷 之 明 昊 金 红 （ 美 大 学 图 书馆 福 建 厦 门 ３ １２ ） 武 汉科 技 学 院 经 济 管理 学 院 湖 北 集 ６０ １ （
摘 要 争情 报 获 取 单 元 、 争情 报 价 值 输 出单 元 角度 进 行特 征 分析 。 竞
竞争情报分析及其应用研究
竞争情报分析及其应用研究竞争情报是指公司在市场竞争中收集和分析的有关竞争对手、市场动态等信息。
随着市场竞争的日益激烈，越来越多的企业开始将竞争情报分析作为一项重要的战略工具，以此来改善企业的决策和规划。
本文将探讨竞争情报分析及其应用研究。
一、竞争情报分析的背景和概念在市场经济环境下，企业的市场竞争日趋激烈，企业需要了解竞争对手的经营状况、市场情况以及行业发展趋势等信息，以制定更科学的竞争战略。
这些信息的收集和分析，即是竞争情报。
竞争情报分析是指将收集来的竞争情报信息进行分析、归纳、整合，以寻找竞争优势或发现竞争对手的漏洞，为企业的管理决策提供依据。
竞争情报分析包括商业情报分析、竞争情报分析和情报运营管理。
商业情报分析是指分析市场和消费者信息，以预测市场趋势和发现前所未有的商业机会。
竞争情报分析注重竞争对手的策略和行动，以了解竞争对手的强点和弱点。
情报运营管理则是将收集来的情报信息进行有序的管理和运营，确保信息的及时和准确。
二、竞争情报分析的应用价值竞争情报分析具有重要的应用价值，可以为企业提供以下几个方面的助益。
1. 优化决策竞争情报分析可以帮助企业在制定战略时提供更加全面和准确的信息，并且更好的了解市场的走向，这有助于企业的管理层优化决策，并避免盲目的决策。
例如，某个企业实施了一个营销战略，但是该企业的竞争对手实施了一个更为有效的战略，从而削弱了该企业的市场份额。
这时，竞争情报分析可以帮助企业了解竞争对手的战略和行动。
企业能够了解其竞争对手的真正优势，以及其自己的竞争弱点，并针对这些问题做出优化决策。
2. 市场分析与预测竞争情报分析可以让企业更好地了解市场和消费者，从而能够预测市场的未来走向。
这有助于企业的管理层制定更为科学的营销策略，更好地满足客户需求。
例如，某个企业可以使用竞争情报分析来了解客户需求的变化和趋势，同时也可以了解竞争对手的市场策略和行动。
竞争情报分析的结果可以帮助该企业更好地预测未来的市场动态，为其制定更加科学的营销策略提供依据。
基于数据挖掘的预测决策模型应用与研究
基于数据挖掘的预测决策模型应用与研究［摘要］数据挖掘是一门新兴的数据处理技术，是当前热门的一个研究领域。
本文简要介绍了数据挖掘的概念，论述了基于数据挖掘的预测决策模型建立、实施和效果评估，最后对基于数据挖掘的预测决策模型在电力营销系统中的应用作了实证。
［关键词］数据挖掘；预测决策；电力营销系统1 引言随着数据库、网络等技术的迅速发展，人们积累的数据越来越多，需要有新的、更有效的方法对各种大量的数据进行分析、提取以挖掘其潜能，数据挖掘正是在这样的应用需求环境下产生并迅速发展起来的，它的出现为智能地把海量的数据转化为有用的信息和知识提供了新的思路和手段。
随着电力市场的改革和发展，供电企业越来越需要对用户侧需求、发电侧需求以及第三方需求进行科学预测决策，以便为供电企业运营提供科学依据。
2 数据挖掘技术数据挖掘（Data Mining，DM），就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据库中，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。
数据挖掘也可称为数据库中的知识发现,它是从大量数据中提取出可信的、新颖的、潜在的、有效并能被人理解的模式的一种高级处理过程。
数据挖掘是按照企业既定的业务目标,对大量的企业数据进行探索，揭示隐藏其中的规律性，并进一步将之模型化的先进、有效的方法。
数据挖掘是从数据中发现有用知识的整个过程，如图1所示。
整个数据挖掘过程是由若干挖掘步骤组成,其主要步骤有：数据清洗、数据集成、数据转换、数据挖掘和知识表示。
3 预测决策模型预测决策系统根据历史数据对未来数据进行预测，同时根据天气因素/节假日因素等调整预测结果。
任何一种方法只是数学上的一种理想的模型，很难用一种或几种预测决策模型描述所有的变化规律。
因此建立预测决策的方法库，以尽可能多地预测决策模型，满足事物发展规律多样性的需求，其中既包括被企业预测人员所经常采用的常规方法，也包括一些比较新颖的预测决策方法，如人工神经网络法等。
数据挖掘在智能化企业竞争情报系统的应用研究
数据挖掘 电力市场 智 能化 企业竞争情报 系统
数 据 挖 掘 应 用于 对 企 业 竞争 情 报 分 析 中 ， 掘 出丰 富 的市 场需 挖 求 随着 内外 环境 变 化 的 规则 ， 持 电力 市 场 的 开发 决 策 。 支
数 据 挖 掘是 一 种综 合 了人 工 智 能 、 计 学 等 学 科 的大 数 据 统 量 的信 息 处 理技 术 ， 利用 各 种 分 析 工 具 在 海 量 数 据 中发 现 模 并 型 和数 据 间 关 系 的 过程 。 些 模 型 和 关 系 可 以 用 来 做 出 预 测 。 这 数 据 挖 掘是 从 海量 数 据 中 提 取 隐 含 在 其 中的 有 用 信 息 和 知 识 的过 程 。它 可 以帮 助企 业 对 数据 进 行 微 观 、 中观 乃 至宏 观 的 统
参 数 判 别 等 ） 聚类 分 析 （ 统 聚 类 、 态 聚 类 等 ） 探 索 性 分 析 、 系 动 、
现。 是指从大型数据库或数据仓库中提取隐含的 、 知的 、 未 非平
凡 的及 有 潜在 应 用价 值 的信 息 或 模 式 ， 是 数 据 库 研 究 中 的一 它
（ 主元 分 析 法 、 关 分 析法 等 ） 相 以及 模 糊 集 、 素所构 成的市场环境与 电量 变化之 间的规 律 ， 将数据 仓库技 术、 数据挖掘 技术 和电力企业 竞争
情报 系统结合起 来 ， 探讨 了如何利 用数据挖掘技 术束完善和加强企 业竞争情报 系统 的应 用功能 。 以增强企业在 市场 中
的竞 争 力 。
关键词
等 ）基于范例的推理 Ｃ Ｒ、 、 Ｂ 遗传算法 、 叶斯信念 网络等 ； 贝 神经
网络 方 法 可 细分 为 前 向神 经 网 络 （Ｐ算 法等 ） 自组织 神 经 网络 Ｂ 、 （ 自组 织特 征 映 射 、 争 学 习） 。 竞 等 数 据 库 方法 主 要 是 基 于 可 视 化 的 多 维 数 据 分 析 或 Ｏ Ａ ＬＰ 方法 ， 另外 还 有 面 向属 性 的归 纳方 法 。企 业 应 当 根 据 自己 的实 际条 件 和具 体 目标 ， 择 适 合 自己 的数 据挖 掘 方 法 。 选 ２ 智 能 化 企 业竞 争 情 报 系统 智 能化 企 业 竞争 情 报 系统 是 指 将 反 映企 业 自身 、 争 对 手 竞 和企 业 外 部 环境 的 时 间状 态 和 变 化 的 数 据 、 息 、 报 进 行 收 信 情 集 、 储 、 理 、 析 ， 以 适 当 的方 式 发 布 给 企 业 有 关 战 略 管 存 处 分 并 理人 员 的计 算 机 应用 系统 。它 是 基 于 计 算 机 和 网 络 环 境 的 、 由
《2024年基于云计算的企业竞争情报服务模式研究》范文
《基于云计算的企业竞争情报服务模式研究》篇一一、引言随着信息技术的飞速发展，云计算作为一种新型的计算模式，以其强大的计算能力、灵活的扩展性以及高效的数据处理能力，正逐渐成为企业信息化建设的重要支撑。
在激烈的市场竞争中，企业竞争情报的重要性愈发凸显，而基于云计算的企业竞争情报服务模式则是适应新形势下企业发展的重要需求。
本文将围绕这一主题展开深入研究，探讨基于云计算的企业竞争情报服务模式的发展现状、存在问题以及解决方案。
二、云计算及企业竞争情报概述1. 云计算概念及特点云计算是一种基于互联网的新型计算模式，它以虚拟化技术为基础，通过互联网提供动态可扩展的计算资源服务。
其特点包括高可扩展性、高灵活性、高可用性以及低成本等。
2. 企业竞争情报概念及重要性企业竞争情报是指企业在市场竞争中，通过收集、整理、分析竞争对手的各类信息，以了解竞争对手的实力、优势、劣势以及市场动态等，从而为企业制定科学合理的竞争策略提供依据。
在当今市场竞争激烈的环境下，企业竞争情报对于企业的生存和发展具有重要意义。
三、基于云计算的企业竞争情报服务模式发展现状目前，基于云计算的企业竞争情报服务模式已经得到了广泛应用。
企业通过云计算平台，可以实现对竞争情报的快速收集、处理、分析和共享，从而提高企业的竞争力和决策效率。
然而，在实际应用过程中，仍存在一些问题，如数据安全、隐私保护等。
四、基于云计算的企业竞争情报服务模式存在的问题及分析1. 数据安全问题云计算环境下，企业竞争情报数据的安全性是亟待解决的问题。
由于数据存储在云端，企业的数据安全面临着来自网络攻击、黑客入侵等威胁。
因此，如何保障数据安全是当前基于云计算的企业竞争情报服务模式需要解决的重要问题。
2. 隐私保护问题在收集和处理企业竞争情报的过程中，涉及大量个人和企业隐私信息。
如何保护个人和企业隐私，防止信息泄露和滥用，是另一个亟待解决的问题。
3. 技术标准和规范问题由于云计算技术的发展尚不成熟，目前缺乏统一的技术标准和规范，导致不同云计算平台之间的兼容性和互操作性较差。
大数据分析师如何应用数据挖掘技术进行竞争对手分析
大数据分析师如何应用数据挖掘技术进行竞争对手分析随着互联网的快速发展和数字化时代的到来，大数据在各行各业中的应用日益广泛。
作为大数据分析师，要善于应用数据挖掘技术进行竞争对手分析，以帮助企业更好地了解市场动态、制定有效策略。
本文将探讨大数据分析师如何运用数据挖掘技术进行竞争对手分析。
一、数据收集在进行竞争对手分析之前，大数据分析师首先需要收集相关数据。
这些数据可以包括竞争对手的产品信息、市场份额、营销策略、用户评价等。
数据的收集可以通过数据爬取、问卷调查、市场研究等方式进行。
通过获得大量的原始数据，分析师可以为后续的数据挖掘工作提供充分的素材。
二、数据清洗和准备在进行数据挖掘之前，数据分析师需要对收集到的数据进行清洗和准备工作。
这一步骤主要是去除数据中的噪声和冗余信息，确保数据的质量和准确性。
数据清洗和准备可以通过数据清洗软件、数据处理工具等进行，以保证后续的数据挖掘分析可以基于可靠和高质量的数据展开。
三、特征提取特征提取是数据挖掘的核心环节之一，也是进行竞争对手分析的关键步骤。
在这一步骤中，大数据分析师需要从已清洗的数据中提取有用的特征，以建立竞争对手的数据模型。
特征可以包括产品价格、用户评价等指标，也可以包括企业的市场份额、营销活动等数据。
通过特征提取，分析师可以为后续的数据挖掘建模做好准备。
四、数据挖掘建模数据挖掘建模是利用数据挖掘技术进行竞争对手分析的核心环节。
通过建立数据模型，分析师可以从大量的数据中发现潜在的关联和规律。
数据挖掘建模可以包括聚类分析、关联规则挖掘、决策树等技术和方法。
通过对竞争对手数据的挖掘，分析师可以发现竞争对手的优势、弱点，为企业制定有效的竞争策略提供参考。
五、数据可视化和报告数据可视化是将分析结果以图表或图形的形式展示出来，以更直观地呈现数据分析的结果。
通过数据可视化，大数据分析师可以为企业决策者提供可操作的建议和策略。
数据报告可以包括竞争对手的市场份额、产品竞争力、发展趋势等内容。
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基于数据挖掘的企业竞争情报系统分析
基于数据挖掘的企业竞争情报系统的可行性分析 管理上可行性分析 传统的信息系统是以企业事
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务处理 系 统 （ Transaction Processing System， TPS ） 、 企 业 管理信息系统 （ Management Information System，MIS） 、 企 业决策支持系统 （ Decision Support System， DSS ） 为代表 的信息系统，它们是由业务比较单纯的事务处理操作系统 向管理、控制系统过渡的一系列信息管理系统 。 企业竞争 情报系统与传统信息系统的最大区别就在于对信息资源的 战略认识和应用上。 凡是从竞争情报战略决策需要出发， 能够为企业创造竞争优势或抵消对手竞争优势的信息资源 开发都是企业竞争情报系统的活动 。 CIS 位于企业战略管
ITA
理层，是面向企业整体的、满足战略管理信息需求的企业 级信息系统，它使用 TPS 所提供的数据，MIS 所提供的信 息和 DSS 所提供的分析工具，用以满足企业非结构化决 策的情报信息需求。 由于目前企业竞争情报在数据处理质量上有待进一步 提高，将数据挖掘技术用于企业竞争情报系统的建设中， 有利于企业的高层领导获得更准确的知识，这也是企业领 导层一直希望看到的结果 。 2. 1. 2 技术上可行性分析 手工采集与人工处理竞争情 报的方式，大大降低了采集信息的全面性和情报分析的准 确性，同时也增加了采集情报和分析情报的工作人员的负 担，将大量的时间花费在收集情报的过程当中，而分析数 据只占很少的一部分时间 。随着计算机技术以及网络技术 的普及，使情报工作的质量和效率得到很大的改善 。 计算 机技术飞速发展，带动了与计算机相关技术的发展，数据 库技术、数据仓库技术得到很好的完善，可以被用来为企 业服务。 数据挖掘技术正是在这样的大前提下得到不断发展， 并被企业很好地应用到竞争情报系统中 。例如计算机技术 带动数据仓库技术的发展，数据仓库技术可以将分散的数 据重新组合并加工，这样为数据挖掘技术应用到其中提供 了良好的前提。 用户可以使用数据挖掘技术在数据仓库的基础上进行 更深层次的数据挖掘。现在企业获得的信息源有很多，如 企业内联网、 企业 Web 站点、 内联网资源等。 在情报收 集阶段，可以利用数据挖掘技术在 Web 网站上进行自动 搜索、自动分类，这样可以减少情报分析人员花在情报收 集上的时间，使情报分析人员将大量的时间用在情报分析 过程中，从而更好地保障分析结果的可靠性 。 有了技术作 为前提，数据挖掘技术可以很好地应用在企业竞争情报系 统中。 2. 1. 3 经济上可行性分析 企业经营的目的就是以最小 的成本获得最大的利润，实现经济效益最大化。 基于数据 挖掘技术的企业竞争情报系统是降低投入成本 、 节约投 资、充分利用企业现有资源的有效手段 。 从企业角度看， 使用数据挖掘技术后，系统可以更深层次地对数据进行挖 掘，使挖掘的准确性得到有效提高 。此时系统不需要投入 大量的人力、物力、财力，也不需要做大量的前期准备工 作。它的实现是系统对各个方面的资源进行自动采集与分 类，尤其是对 Web 资源的有效利用。 其不仅增强了企业 的核心竞争力，而且还有效地降低了竞争对手的攻击 。 实践证明，竞争情报和企业信息化领先的企业，在信 息资源管理方面获得了很大的收益 。通过建立基于数据挖 掘技术的企业 CIS，使得企业情报工作制度化 、 规范化，
和冗余，企业为了更好地利用这些数据而逐步建立了自身的竞争情报系统，高效地利用竞争情报系统已经 成为企业的制胜秘笈。将数据挖掘技术应用在竞争情报系统中，可以快速有效地挖掘出海量数据之间的关 联性，根据挖掘出来的关联性帮助企业揭示已知的事实，预测未来可能发生的结果，为企业制定正确的战 略决策作出贡献。 关键词： 数据挖掘； 企业； 竞争情报系统； 模型 Abstract ： In the increasingly competitive market economy，data and information have become the important economic resources of enterprises. Due to the large quantity and redundance of data，many enterprises have gradually set up their own competitive intelligence systems in order to make better use of these data. To effectively use these competitive intelligence systems have become the secret of enterprises to win victory. Applying the data mining technologies in the competitive intelligence systems can excavate the relationships among the massive quantity of data quickly and effectively. The excavated relationships can help the enterprises reveal the known facts and predict the future possible results so as to make contributions to the enterprise in making accurate strategic decisions. Keywords： data mining； enterprise； competitive intelligence system； model 建立和健全企业竞争情报系统是新时期企业自身的发 展要求和整个社会大环境的趋势 。 尤其是金融危机的出 现，更是让很多已经建立并健全企业竞争情报系统的企业 尝到了甜头，在金融危机的风头浪尖上这些企业顶住了生 存压力，并且获得了新的发展。今天的经济是一个数据经 济，很多企业每天都面临着大量需要处理的数据，如果企 业采用人为的技术来分辨数据的优劣是跟不上整个社会发 展的，数据挖掘技术正是从大量数据中发现隐蔽的并且存 在一定潜在规律的有用的数据进而被需求者获取的技术 。 在国外，数据挖掘已经成功应用于客户信用分析 、 客户消 费兴趣分析、客户忠诚度分析以及目标市场分析等领域， 并创造出巨大的社会价值和经济价值 。由于我国实行经济 体制改革的时间比较短，竞争机制尚不成熟，再加上我国 总体的信息化水平不高，与发达国家相比，我国的竞争情 报还有很大的差距。 目前我国企业竞争情报系统在给企业带来收益的同时 也出现了数据冗余大、时效性等问题，因此如何通过数据 挖掘技术来进一步完善竞争情报系统是现阶段研究的主要 问题。
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析子系统、竞争情报服务子系统。 1 ） 竞争情报收集子系统。 它是企业竞争情报系统的
ACKYQ1068ZC。
·情报理论与实践·
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信息系统
重要构成，是企业竞争情报系统的输入系统，是竞争情报 工作的基础。因此，它的工作质量和速度，决定着企业竞 争情报系统的效能和效益 。 2 ） 竞争情报分析子系统。 它是企业竞争情报系统的 ，它以人 的 智 力 为 主 核心，是竞争情报的 “制造车间 ” 导，通过 “黑 箱 ” 操 作 实 行 信 息 的 集 成、 重 组 和 智 化。 企业竞争情报系统及其企业竞争情报中心 （ ECIC ） 的专 职和兼职分析人员采用人工分析与机助分析相结合的手 段，将竞争情报采集子系统所收集的信息有序化 、 系统 化、层次化，将 Information 转化为 Intelligence，生产出真 正有用的竞争性情报。 3 ） 竞争情报服务子系统。 它是企业竞争情报系统的 输出系统，主要功能是面向企业各级决策层和各类用户提 供情报产品和情报服务 。因此，它的高效与否关系到企业 竞争情报系统的形象和成败 。 1. 2 数据挖掘技术概述 随着科学技术的不断发展，企业面对不断变化的竞争 环境需要获取大量的相关数据，但是这些数据的存在并不 是都是有用的，如何利用数据挖掘技术在大量不完全 、 有 杂音、模糊的、随机的数据中发现有用的信息，对企业来 说非常重要，尤其对企业制定竞争计划起到很大的促进 作用。 由于各行业业务自动化的实现，商业领域产生了大量 业务数据，这些数据不是为了简单分析为目的来收集的， 而是由于纯粹的商业运作产生的 。对数据进行分析不是为 了简单研究的需要，更主要是为商业决策提供真正有价值 的数据，进而使企业获取利润，因此很多企业把数据挖掘 。 将数据挖掘技术用在商业 比作在沙子中淘金的 “法宝 ” 领域最大的优点就是，它以一种更自动化的方式对大量的 商业数据进行分析和探索，这样不仅节约了时间，而且也 提高了情报分析的质量 。
本文为安徽财 经 大 学 校 级 青 年 项 目 的 研 究 成 果，项 目 编 号：
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相关理论概述
竞争情报系统理论概述 竞争情报系统的定义 竞争情报 （ Competitive In-
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telligence，CI） 是能够系统地对那些可能影响公司计划 、 决策和运营的外部信息进行采集 、分析和管理所形成的知 识性信息。它主要通过合法手段从公开信息资源中依靠方 法和工具收集和分析竞争对手的能力 、弱点和意图等。 其 主要服务对象是从研发和市场的具体业务到宏观战略决 策等。 竞争情报系统是企业竞争战略管理实践中新出现的概 念。美国竞争情报从业者协会前主席 、匹兹堡大学商学院 ： “企业竞争情报系统是一个持续演 教授普赖斯科特指出 化中的正规化和非正规化操作流程相结合的企业管理子系 统。它的主要功能是为组织成员评估行业关键发展趋势， 把握行业结构的进化，跟踪正在出现的连续性与非连续性 变化，以及分析现有和潜在竞争对手的能力和方向，从而 。 协助企业保持和发展可持续性的竞争优势 ” 1. 1. 2 竞争情报系统的构成 传统企业竞争情报系统主 要由 3 个子系统组成： 竞争情报收集子系统、 竞争情报分