数据挖掘在商务智能决策与CRM中的应用-PowerPoi
客户关系管理06--CRM与数据挖掘幻灯片PPT
2021/5/5
6.1.3 数据挖掘技术
• 数据挖掘的方法很多，大致可分为：统计方法、机器 学习方法、神经网络方法和数据库方法。其中，统计 方法可细分为：回归分析（多元回归、自回归等）、 判别分析（贝叶斯判别、费歇尔判别、非参数判别等 ）、聚类分析（系统聚类、动态聚类等）、探索性分 析（主元分析法、相关分析法等）、以及模糊集、粗 糙集、支持向量机等。机器学习中，可细分为：归纳 学习方法（决策树、规则归纳等）、基于范例的推理 CBR、遗传算法、贝叶斯信念网络等。神经网络方法 ，可细分为：前向神经网络（BP算法等）、自组织神 经网络（自组织特征映射、竞争学习等）等。数据库 方法主要是基于可视化的多维数据分析或OLAP方法， 另外还有面向属性的归纳方法。
2021/5/5
决策树图
2021/5/5
决策树应用
• 决策树也是分析消耗(流线性生产)、发 现交叉销售机会、进行促销、信用风险 或破产分析和发觉欺诈行为的得力工具 。
2021/5/5
聚类分析
• 聚类如同通常所说的“物以类聚”，是把一组 个体按照相似性归成若干类别。
• 它的目的是使属于同一类别的个体之间的距离 尽可能的小，而不同类别上的个体间的距离尽 可能的大。它反映同类事物共同性质的特征型 知识和不同事物之间的差异性质的特征型知识 。
数据挖掘与智能决策技术简介(ppt 57页)
数据挖掘定义
商业角度的定义
数据挖掘是一种新的商业信息处理技术，其 主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行 抽取、转换、分析和其他模型化处理，从中提取 辅助商业决策的关键性信息。
Age: 40 - 60 80% VIP
Attributes = {Outlook, Temperature, Humidity, Wind} PlayTennis = {yes, no}
Outlook
sunny
rain
overcast
Humidity
yes
high
normal
Wind
strong
statutory holidays
<=10
wage increase first year
<= 4
>4
bad good
图 公司福利条件决策树示例
根据加薪百分比、工作时长、法定节假日、及医疗 保险三个属性来判断一个企业的福利状况(good或bad)。
网络分析
对象 关系 网络
角色 强弱
缺失
小群体
路径
CURE算法－Data Partitioning and Clustering
s = 50 p=2 s/p = 25
y
x
y
y
s/pq = 5
y
y
x x
x x
CHAMELEON算法
Construct Sparse Graph
Partition the Graph
决策管理-数据挖掘在商业管理与决策分析之实例应用课件(PPT57页)
• 类神经网络、模糊逻辑、基因算法、基因规画、 案例库 推理法、规则库推理、统计回归等
• 知识表现
• 决策树 、法则、定量数学公式、黑箱公式 等
Data mining主要功能与技术
功能
技术
适用领域
关联性 (Association) 案例库推理/集合理论/统计
菜篮分析
时间序列 (Sequence) 类神经网络/统计
Integer
年齡
Integer
職業別
List
郵遞區號
Integer
儲蓄率
Integer
購買潛力
Character
(predicted outcome)
F: Female; M: Male Y: Married; N: Single: U: Unknown Range: [1..8] Range: [1..70] Range: [1..10] Three-digits zip code Range: [1..27] Y: Yes; N: No
• 调查 ( Investigation ) – 分析提供者的分数和详细的赔偿数据
買 6 日 RSI
入 6 日 股價BIAS
規 6 日 成交量BIAS
則 13 日 心理線
持有期間
買
投資次數
入
投資率
結
正確數
果
正確率
每筆報酬率
總報酬率
傳統判斷
GA
買 1 買 2 買 3 買 4 買 5 訓練 測試
84.1.5
85.1.4 84.1.5 85.1.4
84.12.30
85.8.31 84.12.30 85.8.31
0
4
商业智能与数据挖掘技术案例培训ppt与应用
03
案例分析：电商行业应用实践
电商行业背景分析及挑战
01
02
03
行业规模与增长
电商行业规模逐年扩大， 用户数量及交易额持续增 长，竞争激烈。
用户行为变化
用户购物行为呈现多样化 、个性化趋势，对电商平 台的商品推荐、用户体验 等提出更高要求。
数据驱动决策
电商平台积累了大量用户 数据，需要通过数据挖掘 和分析实现精细化运营和 个性化服务。
01
数据挖掘技术在信用评分中的应用
数据挖掘技术可以通过对大量历史数据的分析和挖掘，发现影响信用评
分的关键因素和潜在规律，为信用评分模型的构建提供有力支持。
02
信用评分模型构建流程
包括数据准备、特征选择、模型训练、模型评估等步骤，其中数据挖掘
技术主要应用于特征选择和模型训练环节。
03
案例分享
某银行基于数据挖掘技术构建了信用评分模型，通过对客户历史交易数
商业智能在企业中应用价值
提高决策效率
提升客户满意度
商业智能能够快速提供准确、全面的 数据信息，帮助企业决策者更好地了 解市场和业务情况，提高决策效率。
商业智能可以分析客户需求和行为， 帮助企业更好地了解客户，提供个性 化的产品和服务，提升客户满意度。
优化业务流程
通过对业务数据的分析，商业智能可 以发现业务流程中的瓶颈和问题，提 出优化建议，从而提高企业运营效率 。
风险预警系统设计原则
包括实时性、准确性、可解释性、灵活性等原则 ，确保风险预警系统能够及时、准确地发现和报 告潜在风险。
案例分享
某证券公司基于数据挖掘技术构建了风险预警系 统，通过对市场数据、客户交易数据等多维度数 据的实时监测和分析，实现了对市场异常波动和 客户异常行为的及时预警和处置。
商业智能与数据挖掘技术案例培训ppt与应用
预测模型
总结词
预测模型是利用数据挖掘技术对未来事件进行预测的一种模型，通过对历史数据 的分析，发现数据之间的关联和规律，建立预测模型，对未来事件进行预测。
智能化决策支持
基于人工智能和机器学习 的数据挖掘技术将为企业 提供更加智能化、个性化 的决策支持。
数据可视化技术的进步
1 2 3
可视化效果的丰富
数据可视化技术将进一步发展，提供更加丰富、 生动的可视化效果，帮助用户更好地理解和分析 数据。
可视化工具的普及
随着可视化技术的进步，将出现更多易于使用、 功能强大的可视化工具，降低数据可视化的门槛 。
服务质量监控
实时监控服务质量，及时发现和处理问题，确保 服务质量和稳定性的提高。
03
商业智能与数据挖掘技术应用
客户细分
总结词
客户细分是商业智能和数据挖掘的重要应用之一，通过对客 户数据进行分类和聚类，将客户划分为具有相似特征和需求 的群体，有助于企业更好地理解客户需求，制定更精准的市 场策略。
详细描述
数据安全问题
数据泄露风险
在数据采集、存储和使用过程中，如 果缺乏足够的安全措施，可能导致敏 感数据的泄露，给企业带来损失和风 险。
数据访问控制
数据备份和恢复
需要建立完善的数据备份和恢复机制 ，以应对数据丢失或损坏的情况，保 证数据的可用性和完整性。
需要合理地控制数据访问权限，避免 未经授权的数据泄露和滥用，同时保 证合法用户的正常使用。
详细描述
关联规则挖掘可以帮助企业发现隐藏在大量数据中的有趣关系，例如在超市购 物篮分析中，发现购买尿布的顾客通常还会购买啤酒。这种关联规则可以帮助 企业制定更有针对性的营销策略，提高销售业绩。
电子商务平台数据挖掘技术在CRM中的应用
电子商务平台数据挖掘技术在CRM中的应用电子商务平台是近年来迅速发展的商业模式，通过电子商务平台，企业可以将产品或服务推向更广泛的市场，并吸引更多的顾客。
然而，随着电子商务行业的增长和竞争的加剧，企业需要找到更好的方式来分析和满足顾客的需求，这就需要引入客户关系管理系统，即CRM。
现在，随着数据挖掘技术的进一步发展，企业可以通过CRM改善客户满意度、提高销售额，这种技术已经得到广泛的应用。
电子商务平台中的数据挖掘技术在电子商务平台中，数据挖掘技术是分析和处理大量数据的有力工具，可以帮助企业识别出潜在的市场机会，发现客户需求并制定相关的产品或服务。
数据挖掘技术可以帮助企业实现以下目标：1、预测客户需求数据挖掘技术可以分析客户的购买历史、浏览历史和搜索历史等，从而预测客户未来可能购买的产品或服务。
预测能力大大提高了企业的销售量，因为当企业能够预测客户需求时，就可以提前准备相关的产品或服务，从而更好地满足客户的需求。
2、发现客户需求数据挖掘技术可以使企业发现客户之前未曾发现的需求，并引导企业开发相关的产品或服务。
数据挖掘技术可以分析客户搜索词和购买历史等行为，从而找到新的市场机会。
通过满足潜在的客户需求，企业可以扩大自己的市场份额，并提高业务发展的速度。
3、提高精准营销通过数据挖掘技术，企业可以识别出最可能成为忠实客户的人群，从而提高精准营销的效率。
企业可以针对这些客户推出个性化的广告和宣传策略，从而提高销售量和客户的满意度。
数据挖掘技术与CRM的结合数据挖掘技术与CRM的结合可以帮助企业更好地满足客户需求，提高销售量和客户满意度。
通过CRM系统，企业可以收集和储存顾客信息，并进行客户分析。
结合数据挖掘技术，企业可以更精准地分析顾客信息，并向客户提供更好的服务。
具体来说，数据挖掘技术与CRM的结合可以帮助企业实现以下目标：1、个性化营销结合数据挖掘技术，企业可以识别出对于企业最有价值的客户，分析这些客户的购买行为、兴趣爱好和偏好等，从而提供更精准的个性化服务。
《数据挖掘应用》课件
《数据挖掘应用》PPT课 件
欢迎来到《数据挖掘应用》PPT课件！本课程将介绍数据挖掘的概念、任务、 流程、算法以及应用实例，并展望其发展趋势和应用前景。让我们一起深入 探索数据挖掘的奥秘。
一、介绍数据挖掘的定义
数据挖掘是指从大量数据中发现隐藏在其中有价值的信息和模式的过程。了解数据挖掘的基本概念、优势和局 限性。
二、数据挖掘的主要任务
数据挖掘可以分为不同的任务，例如关联规则挖掘、分类算法、聚类算法以及异常检测算法。了解这些任务及 其应用。
三、数据挖掘的流程
数据挖掘的流程包括数据预处理、数据选择和变换、模型选择和建模以及模型评价和应用。了解每个步骤的重 要性和操作方法。
四、常见的数据挖掘算法
掌握一些常见的数据挖掘算法，例如关联规则挖掘、分类算法、聚类算法和 异常检测算法。了解它们的原理和适用场景。五、Fra bibliotek据挖掘的应用实例
数据挖掘在各个领域都有广泛的应用，包括金融、零售、健康管理等。了解 这些实际应用案例，展示数据挖掘的价值。
六、总结与展望
数据挖掘正处于不断发展的阶段，了解数据挖掘的现状和发展趋势，以及其在未来的应用前景。
致谢
感谢您聆听和支持《数据挖掘应用》PPT课件。希望本课程对您有所启发，祝您在数据挖掘的领域取得巨大成 功！ +
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在当今数字化的时代，电子商务已经成为商业领域中不可或缺的一部分。
随着电子商务平台上积累的大量数据不断增加，如何有效地利用这些数据来获取有价值的信息和洞察，成为了企业在激烈竞争中脱颖而出的关键。
数据挖掘技术作为一种强大的数据分析工具，正逐渐在电子商务中发挥着重要作用。
数据挖掘技术是从大量的数据中，通过算法和模型发现隐藏的模式、关系和趋势的过程。
它能够帮助电子商务企业更好地理解消费者的行为、偏好和需求，从而优化业务流程、提高营销效果、改善客户体验以及增强竞争力。
在电子商务中，客户关系管理是一个重要的方面。
数据挖掘可以用于客户细分，将客户根据其购买行为、消费习惯、地理位置等因素划分为不同的群体。
例如，通过分析客户的购买历史和浏览记录，可以将客户分为频繁购买者、偶尔购买者、潜在购买者等类别。
针对不同的客户群体，企业可以制定个性化的营销策略和服务方案。
对于频繁购买者，可以提供会员专属优惠和个性化推荐，以增强其忠诚度；对于潜在购买者，可以通过精准的营销活动吸引他们进行购买。
另外，数据挖掘在产品推荐方面也具有显著的应用价值。
当消费者在电子商务平台上浏览商品时，系统会根据其历史购买记录、浏览行为以及其他相似用户的偏好，为其推荐相关的产品。
这不仅能够提高消费者的购物体验，帮助他们快速找到感兴趣的商品，还能够增加销售额。
例如，亚马逊就是一个成功运用产品推荐系统的典范，其推荐的准确性和相关性很大程度上提高了客户的购买转化率。
除了客户关系管理和产品推荐，数据挖掘还可以用于市场预测和趋势分析。
通过对历史销售数据、市场动态以及宏观经济因素的分析，企业可以预测产品的需求趋势，提前做好库存管理和供应链规划。
这有助于避免库存积压或缺货的情况发生，降低运营成本。
例如，一家服装电商企业可以通过分析历年的销售数据和季节变化，预测下一季的流行款式和颜色，提前安排生产和采购。
在价格优化方面，数据挖掘也能发挥作用。
大数据时代的数据挖掘与商务智能(一)ppt课件
科学正在进入一类个崭新发的阶展段。史上最大的产业。
第七、面对“大数据”所带来的不断增加的数据量要求，需要对传统的数据传输工具ETL（提取、转换和加载）流程进行重新设计。
《中第文四 版范图式书:数据生密集命型的科科学发学现》已进入大科学、大数据时代，基因资 源是源头。如何去储存这些资源，为未来研究 高频数据：金融市场中的逐笔交易数据和逐秒交易数据。
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第八、大量历史客户支付行为数据的信用风险预测 模型正在零售与公司贷款催收中得到大量应用，通 过该技术，银行可以通过对不同客户违约和还款资 料进行分析，对催收次序进行优化。
第九、随着以平板电脑和和智能手机为代表的移动 应用和互联网工具的迅速普及，技术基础设施和网 络在对不同来源、不同标准数据进行处理、编索和 整合方面的压力不断增大。
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第一部分
大数据的时代背景
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大数据的时代背景
从数据谈起 大数据现象与新信息世界观 产业界与学术界的关注 “大数据”对社会发展的影响
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“大数据”的时代背景
从数据谈起
数据无所不在
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无所不在的数据（1） 第八、大量历史客户支付行为数据的信用风险预测模型正在零售与公司贷款催收中得到大量应用，通过该技术，银行可以通过对不同
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无所不在的数据（5）
生物信息学（人类基因组计划）
神经信息学（人类脑计划）
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生命科学的大数据时代来临
网络数据是指用户浏览万维网所产生的日志信息，是等待分析和挖掘的信息宝库。 大数据的价值（Value）
要解决当前生命科学的问题，需要从时空状态 微软公司于2009年10月发布了《The Fourth Paradigm: Data-Intensive Scientific》，首次全面地描述了快速兴起的数据密集型科学研究。
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信息技术的不断发展，数据挖掘技术在商务智能方面的应用越来越广泛。
商务智能是指通过对企业内部和外部的数据进行分析和挖掘，帮助企业做出更加明智的决策，提高企业的竞争力和效益。
而数据挖掘技术则是商务智能的重要组成部分，它可以帮助企业从大量的数据中发现隐藏的规律和趋势，为企业提供更加准确的决策支持。
数据挖掘技术在商务智能方面的应用主要包括以下几个方面：1.市场分析市场分析是企业决策的重要环节，通过对市场数据的分析和挖掘，企业可以了解市场的需求和趋势，制定更加科学的市场策略。
数据挖掘技术可以帮助企业从大量的市场数据中发现潜在的客户群体、产品需求和竞争对手等信息，为企业提供更加准确的市场分析和预测。
2.客户关系管理客户关系管理是企业管理的重要环节，通过对客户数据的分析和挖掘，企业可以了解客户的需求和行为，提高客户满意度和忠诚度。
数据挖掘技术可以帮助企业从大量的客户数据中发现客户的偏好、购买行为和反馈信息等，为企业提供更加个性化的客户服务和营销策略。
3.供应链管理供应链管理是企业管理的重要环节，通过对供应链数据的分析和挖掘，企业可以了解供应链的效率和风险，优化供应链的运作和管理。
数据挖掘技术可以帮助企业从大量的供应链数据中发现供应商的质量、交货时间和成本等信息，为企业提供更加科学的供应链管理和优化方案。
4.风险管理风险管理是企业管理的重要环节，通过对风险数据的分析和挖掘，企业可以了解风险的来源和影响，制定更加有效的风险管理策略。
数据挖掘技术可以帮助企业从大量的风险数据中发现潜在的风险因素、风险等级和风险控制措施等信息，为企业提供更加科学的风险管理和预警方案。
数据挖掘技术在商务智能方面的应用具有广泛的应用前景和重要的意义。
企业应该积极采用数据挖掘技术，从大量的数据中发现隐藏的规律和趋势，为企业的决策提供更加准确的支持，提高企业的竞争力和效益。
数据挖掘技术在分析型CRM中的应用研究ppt课件
据挖掘和CRM的结合客户关系管理作为一种先进的管理 模式，其实施要取得成功，必须有强大的技术和工具支 持。而数据挖掘技术要想得到长足的发展
4
，必须要和实际应用结合起来才能体现其强大的生命力。 完整的数据挖掘不单可以做到准确的目标市场行销，当 分析的工具和技术成熟时，加上数据仓库
5
提供大量的储存顾客数据的能力，可让数据挖掘做到大 量针对个人的数据定制，从而准确地对顾客作一对一的 行销。企业对顾客有充分的了解，才能有效
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下几个方面：
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odoo https://cdn.openerp.hk
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的选择和实现，根据实际问题就能决定选择的数据的质 量和数量。在建立CRM系统时，数据挖掘所占的比例往 往不是很多，但却是实现CRM的关键技
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术，因此整个数据挖掘过程可能需要不断地反复进行以 达到最优。三、数据挖掘在CRM中的应用CRM系统从客 户所得到的数据日益增长，积累了大量
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的客户和产品销售数据，这些海量的数据己使得原来的 查询和分析工具往往不能返回更好的信息，不能提供营 销策略的支持。根据数据挖掘所能完成的任
CRM中的数据挖掘指通过高等统计工具等的使用，利用 分类、关联性、序列分析、群集分析、机器自我学习及 其他统计方法，从数据库中庞大的数据中
1
，收集与顾客相关的数据，对这些数据进行筛选、推演 与模型建造等程序，找出隐藏的、未知的、但却对企业 经营十分有用的信息，或者说是在数据与模
2
式中的可把原始数据转换成商机并成为决策依据的新知 识。从CRM的整体结构来说，数据挖掘是整个CRM的核 心，也是构成商业智能的基础。一、数
9Leabharlann 挖掘的功能数据挖掘是一个利用各种分析工具在海量数 据中发现模型和数据间关系的过程，这些模型和关系可 以用来做出预测。在实施数据挖掘之前，先
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在线帮助子系统 模型定位子系统
决策者 用户接口 问题解释子系统
自检子系统 （指令与测试指标传输）
分级诊断子系统
综合知识库 （问答集，KDD*知识，推理知识）
基于推理机制的 知识发现子系统
基于双库协同机制 的知识发现子系统
WEB 知识库
基于 WEB 挖掘 的知识发现子系统
国内研究动态
我们编制了了软件对中国期刊网上1994年至 今的论文进行了分类与统计。
1、历年发表文章数分类汇总图示如下(含所 有的类别共11707篇)
3000 2500 2000 1500 1000 500
0 1994年 1995年 1996年 1997年 1998年 1999年 2000年 2001年 2002年 2003年 2004年
知识发现的新定义：
在现实世界中，针对客观存在 的具有海量性、不确定性、不完全 性的量的、质的、复杂形态的知识 源，挖掘其中潜在的、先前未知的、 用户感兴趣的、最终可被用户理解 的模式的非平凡提取过程。
二、挖掘知识类型的扩展
关联规则、分类、聚类、相似模式、 混沌模式、时序模式、预测等
扩展
文本、客户访问路径、音频、视频……
2、按照数据挖掘、决策支持系统、专家系统 方面的文章统计图示如下：(评价)
800 600 400 200
0 1994年
1995年
1996年
1997年
1998年
1999年
2000年
2001年
2002年
2003年
2004年
发展的基本特征
（1）原有理论方法的深化与拓展
如： 1）网络数据挖掘；流数据;混合数据。 2）基于神经网络的的时序数据、相似序列、快速挖掘算
法的研究等。 3）粗糙集与支持向量机模型与方法的扩展。
4）凸分析与数据包络分析方法的运用。 5）增强（强化）学习模型与方法的运用。
（2）复杂类型（系统）数据挖掘成为热点
如：1） 生物信息挖掘。
Knowledge Discovery for Promoter Structure Analysis Study of Motif Correlation in Proteins by Data Mining （用数据挖掘技术进行蛋白质中启动子的结构分析）
方法特征： 智能系统内在的使用了人工智能方法与软 计算方法，知识发现方法寻求新颖的知识 类型，因而所发现的知识与数据状况密切 相关。在未作实际挖掘前难以确定其明确 主题。
知识库
数据库
方法库
模型库
文本库
日志库
知识获取子系统
专家知识
书本知识
多库管理子系统
IDSSIM 总体结构模型
Internet
其理论基础是我们提出的基于双库协同机制的知识发现系统 KDD*和WEB数据挖掘过程，它以多个知识源的知识融合、多 抽象级与不同知识层次的结构，以及使数据库、知识库、方 法库、模型库、文本库、日志库六库协同运作为特征，形成 了极其丰富的动态知识库系统与相应的集成推理机制，为解 决决策系统构造中的核心技术提供了一条有效的途径，也从 根本上提高了决策支持系统的实用化程度。
客户端：
硬件：普通PC、网卡、INTERNET 网络链接 软件：BRIO CLIENT EXPLORER、通用浏览器
2. KDD*
问题域 计算模式与开发工具 总体设计流程图
KDD*问题域说明
预 想： 就采购价值链方面内容，展开数据挖掘，重点 对国内采购现状，抽取相关关联规则，提供领 导决策信息。
二、商务部国际商务中心项目简介
在与国家商务部国际商务中心的合作中，构造了基 于我们专利技术的“面向加工贸易基于竞争情报的 智能决策支持系统” 。针对外贸加工中国内采购与 供应链系统进行深入分析，通过数据挖掘、WEB挖 掘、案例推理与OLAP等技术，挖掘出一些平时很 难靠直观或凭借经验发现的规则，发现了若干新的 知识。对领导战略决策与企业经营决策管理有一定 的参考价值。
数据挖掘在商务智能 决策与CRM中的应用
北京科技大学 杨炳儒 教授
数据挖掘（知识发现）新进展 数据挖掘在商务智能决策中的应用 数据挖掘在CRM中的应用
第一部分数据挖掘（知识发现）新进展
一、数据挖掘(知识发现)概念内涵与外延的发展 二、挖掘知识类型的扩展 三、挖掘技术方法的扩展 四、应用的扩展 五、研究动态与趋向
再次，基于推理机制的知识发现子系统（KDRM）,包括用一 种或多种知识表示方法描述的已知问题及其解法的描述集合 的知识库和需要求解的问题集；通过Fuzzy推理、演绎推理、 广义综合归纳推理和基于案例的推理等，构造规则集和发现 新知识。来自WEB的信息首先被存储在文本库和日志库中， 并由基于WEB的知识发现子系统挖掘关于访问信息、文本和 结构方面的知识，并将挖掘结果存入WEB知识库。
KnowledgeSEEKER、等等
实例和软件的扩展
MSMiner、KDD*、KDK*、 KD(D&K)等等
五、研究动态与趋向
目前国际上KDD的研究主要是以知识 发现的任务描述、知识评价与知识表示为 主线，有效的知识发现算法为中心。这是 在相当长的一段时间内保持的主流 与基调。
国外研究动态
2003年8月27日在华盛顿召开了第九届知识 发现与数据挖掘国际会议，参与讨论的专家 一致认为：
利用商务部国际商务中心长期积累的对外加工贸 易的数据，充分运用我们的创新性信息处理技术和 数据挖掘技术，开展研发工作。目前已通过验收， 并将对国家的对外贸易和商务活动产生较大影响。 概括起来有如下几点： 1）为对外贸易企业“请进 来，走出去”提供决策支持 ；2）为领导关注的热 点问题，提供决策支持；3）为外商投资提供咨询指 导；4）为国家和地方招商引资提供科学的建议。
3）分布式数据挖掘系统。
4）动态、在线数据挖掘系统。
5）流数据、混合数据与不完备数据挖掘系统。
（3）新技术与方法的引入（其它学科领域的 渗透）
如：人工免疫系统方法；协同验算方法;模拟退火算法；保 角变换方法；黎曼几何方法等。
（4）理论融合交叉性研究
如：基于RoughSet的证据推理算法；模糊关系数据模型与 粗集结合算法等。认知心理学、认知物理学、认知生物学等。
系统的核心是“源于信息的知识发现KDBI”（Knowledge Discovery Based on Information），它在模块实现上主要 包含三个部分：基于双库协同机制的知识发现子系统 （KDD*）、基于推理机制的知识发现子系统（KDRM）和基于 WEB挖掘的知识发现子系统（KDWM）。可粗略地表示为： KDBI ＝ KDD*+KDRM+KDWM。
效的教给其他人。而这种形势与从业者以及对应用 感兴趣的人们的巨大的热情同时存在，这些人来自 不同的领域，但是没有科学根基以及持续的学术发 展，本领域不可能得到发展与巩固。
R.Uthurusamy认为WEB的使用和生产厂家的大肆
宣传等都会在短期内影响本领域的发展，它们会使 得我们将更多的精力投向数据库营销、CRM和 OLAP等方面，而不是致力于使KDD从根本上或科 学上有大的进步。KDD的基础研究界必须消除这些 干扰而去努力解决KDD的真正的根本的问题。
为此，我们提出了基于信息挖掘的智能决策支持系统IDSSIM， 这里的信息挖掘区别于通常的数据挖掘，是从结构化数据或 复杂类型数据（文本、日志、音频、视频、图像等）中提取 新颖、潜在有用知识的非平凡抽取过程。所形成的IDSSIM结 构模型可广泛应用于各行各业在管理信息系统的基础上所提 升的辅助决策支持系统中。
主观Bayes方法、信息扩散等
四、应用的扩展
金融、医疗保健、市场业、零售业、 制造业、工程与科学、经纪业和安全交易、 证券交易、瑕疵分析、政府和防卫、电信、
司法、企业经营管理等等
应用领域扩展
Internet、农业、气象、远程教育、 天文学、生物信息、地理信息等等
Байду номын сангаас
Marksman、Think Machine、 DataMind、Intelligent Miner、
一、数据挖掘(知识发现)概念内涵与外延的发展
结构化数据挖掘 DM(KDD)
多媒体数据构成的大型异 质异构数据库，称为复杂 数据类型挖掘CDM [动态(在线)-分布式-并行 系统]
基于知识库的知识发现 KDK
Web: 1、以文本为主的页面内容 挖掘 2、以客户访问信息为主 3、以Web结构为主
多媒体：音频、视频、 图像、图形、时序、空 间等
项目主页应用窗口
三、软件系统实现整体说明
1、OLAP
问题域 运行环境与开发工具
OLAP问题域
1、经营企业信息分析 2、国产料件分析 3、进口料件分析 4、加工行业分析 5、外商分析 6、进出口币种分析 7、工缴费分析 8、口岸与海关分析 9、出口成品分析
OLAP运行环境与工具
服务器端： 硬件：性能较好的服务器、网络链接 软件：ORACLE数据库服务器及数据、BRIO INTELLIGENCE SERVER、BRIO CLIENT DESIGNER
扩展
生物信息挖掘、游戏信息挖掘、 XML文档、多语言文本挖掘、 图表数据库、分子结构数据库等
三、挖掘技术方法的扩展
统计学（数理统计）、证据理论、 机器学习、神经网络、粗糙集、
近似推理、小波、分形、概念格、 概念树提升、决策树等
扩展
Hilbert空间、信息融合与 神经网络结合、距离测度函数、 数据立方体、隐马尔可夫模型、信息熵、
但是，传统的决策支持系统尚存在着推理技术单调，自学习 能力较差，形成知识库中的知识不足够丰富这一新的“瓶颈” 现象。近年来Internet迅速发展，网上信息极大丰富而知识 却相对缺乏，并且这些信息和以往决策支持系统所处理的信 息不同，是非结构化的，这就使其处理方式也必然有所不同。 所以新一代决策支持系统的发展方向是高度智能化，以多种 知识表示、自组织协同工作、自动知识获取和自适应能力较 强等为特征。