基于数据挖掘技术的企业智能竞争情报系统研究
基于大数据的企业竞争力分析研究
基于大数据的企业竞争力分析研究随着互联网及信息技术的高速发展，大数据已成为企业竞争力分析的重要工具之一，成为企业制定营销策略、产品设计、市场研究、分析客户等方面的重要来源。
本文将重点探讨如何基于大数据进行企业竞争力分析研究，以帮助企业在市场竞争中获得更多的优势。
一、大数据与企业竞争力分析大数据是指数字化信息在数量、速度和种类上超过常规数据处理能力的数据集合。
它包括千万、亿级别的数据，以及由多种来源采集的信息、影像、声音等形式的数据。
企业竞争力分析是指对企业在市场竞争中的整体竞争能力进行分析，以评估企业的市场地位、产品竞争力、销售策略和客户需求等方面的综合能力。
大数据与企业竞争力分析的结合，可以在以下方面发挥作用：1. 改善企业的产品设计：企业可以通过采集消费者行为数据、营销数据、使用数据等大量数据，分析出消费者行为、喜好和需求等信息，然后根据这些信息来改进产品设计，提高产品的竞争力。
2. 分析市场竞争：企业可以利用大数据分析工具来分析市场竞争情况，了解市场上各产品、品牌的优势和劣势，确定企业的竞争策略和市场定位，提高企业的市场竞争力。
3. 优化运营效率：通过收集和分析大量数据，企业可以及时掌握销售情况、库存量、供应链情况等运营数据，从而进行数据比对、模型分析，发现运营瓶颈与问题，优化企业运营效率，提高企业的生产力和创造力。
4. 提升客户服务质量：企业可以通过大数据采集客户反馈、行为数据等信息，深入了解客户需求、偏好，可针对性改善产品、服务和客户服务等方面，优化客户体验，提升客户服务质量，提高客户满意度和忠诚度。
二、基于大数据的企业竞争力分析实践之路1. 大数据采集、分析和应用大数据采集、分析和应用是实施基于大数据企业竞争力分析的基础。
企业可以利用现有的数据采集技术或者第三方数据采集平台进行数据采集，如百度指数、微博指数、电商数据、营销数据等，获取海量的实时数据和历史数据，以支持分析与应用。
数据分析工具一般都带有数据的建模、数据的探索与预处理、数据挖掘与分析、数据可视化分析等方面的功能，并可根据业务需求进行优化和定制。
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 。
我国企业竞争情报系统研究综述
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数量 （ ） １ 篇
比例 （ ） ３２ ６ ５ ２９ ３ ． １．１ ２ ８ ．８ ％ ．２ ． １．１ ２２ ２９ ２ ． ９６ ４ ５ ５
由表 １ 以看 出 。ｏ ２ ２ ０ 可 ２ ０ ～ ０ ９年 期 间 共 收 录 了 ３ １篇关 于 “ 企业 竞 争情 报 系统 ” 的学位 论文 （ 由于 系 年 来 我 国 企 业竞 争 情 报 系 统研 究的 统计 分析 ， 通 综述 了企 业 竞 争情 报 系统 研 究 的 主要 内容 ， 归纳 出 了企 业 竞
随 着全球 经济 发展一 体化 的 到来 ，企业 面对 的 各方 面 竞争越来 越 激烈 ，企业 对竞 争情 报 的需求 也 与 日俱增 。竞争 情报 的获 取 、 传递 、 应用 等一 系列 过 程需 要竞 争情报 系统 （ Ｉ ） Ｃ Ｓ 的支持 。 争情报 系统 主 竞 要是 通过 对竞争 环境 、 争对 手 、 争策 略等 的研 究 竞 竞 分 析 ， 到对 内知 己、 外知 彼 ， 企 业更 好 地 掌握 做 对 使 市场 发展动 向， 握发展 机遇 。 把
争情 报 系统 的含义 ， 内外 发展 情 况 ， 建原 则 、 国 构 指 导 思想 、 步骤 ， 其 功能作 用 。 同时也对 竞争 情报 系 及 统 模式 、信 息平 台和各 子系统 的 功能进行 了详细 的 阐述 。 后对竞 争情报 系统 的发 展趋势 进行 了探讨 。 最 学 位论文 共有 ３ 篇 ， １ 全部 为硕 士论文 。其 主要 内容 涉及 到 以下方 面 ：竞 争情 报系 统 的技 术应 用研 究。 包括 基于 数据库 的 企业 竞争 情报 研究 、 于 内容 基 管理 的企业竞 争 情报研 究 、 于 Ｕ 基 ＭＬ的企 业竞 争情 报研 究 、 于 面 向对 象 技术 的企 业竞 争情 报研究 、 基 基
《企业竞争情报》讲义大纲
7。1。2弱联系优势理论和结构洞理论
7.1.3强联系效应
7.1.4社会资本负债理论
7。2行为科学理论在人际竞争情报中的拓展
7。2。1人格特质理论
7.2.2人际吸引理论
7.2.3群体结构理论
7.2.4群体过程理论
7。3人际竞争情报研究基本方法——网络建模
7.3.1人际竞争情报网络建模对象确定原则
3．5．4研究结果
习题
第四章企业竞争情报活动模式与规划
4．1常规模式
4．1．1美国竞争情报循环模式
4．1．2科特勒的竞争对手分析链
4．1．3包昌火教授模式
4．2竞争情报活动规划
4．2．1确定竞争情报目标
4．2．2确定情报搜集主题
4．3主要情报源
4．3．1信息源分类
4．3．2竞争情报常用的信息源
4．3．3国内主要的竞争情报服务提供商
7.3。2人际竞争情报网络模型描述
7．3．3人际竞争情报网络模型分析
7.3。4人际竞争情报网络动态研究
7。4基于人际网络节点中心度的竞争对手分析
7．4．1度中心程度对竞争对手分析的意义
7．4．2接近中心对竞争对手分析的意义
7．4．3节点的中介中心指标对竞争对手分析的意义
7。5基于链接的企业网络人际竞争情报分析
9．1．2其他相关评价
9．2国内竞争情报软件的发展评价
9．3竞争情报软件发展趋势分析
9．3．1竞争情报软件规划功能的展望
9．3．2竞争情报软件信息搜集功能的展望
9．3．3竞争情报软件分析功能的展望
9．3．4竞争情报软件发布功能的展望
9。4基于综合集成研讨厅的企业竞争情报系统研究
9．4．1从定性到定量竞争情报综合集成方法
基于数据挖掘技术的企业决策支持系统研究
基于数据挖掘技术的企业决策支持系统研究随着信息技术的不断发展，数据变得越来越容易获得和积累。
但是数据的管理和分析是一项复杂的工作。
在商业领域，企业需要根据大量的数据做出决策。
这就需要采用数据挖掘技术来分析和挖掘数据中隐藏的信息，以提升企业的决策能力。
本文将介绍基于数据挖掘技术的企业决策支持系统的研究。
一、企业决策支持系统的定义企业决策支持系统（DSS）是一种应用计算机技术和信息技术的管理信息工具，旨在辅助人类在复杂决策情境下作出理性和有效的决策。
DSS采用各种技术，包括数据挖掘、人工智能、专家系统和模拟，以及其他决策支持工具。
它们可以使用现有的数据和信息，同时也可以利用外部数据来支持决策。
二、数据挖掘技术在企业决策支持系统中的应用数据挖掘是一种从大型数据集中提取知识的过程。
它利用计算机技术来分析数据，揭示数据中隐藏的模式和关系。
数据挖掘技术在DSS中的应用非常广泛，包括以下方面：1. 数据预处理数据预处理是数据挖掘的第一步，目的是将原始数据转换为便于分析的数据。
常见的数据预处理包括数据清理、数据集成、数据转换和数据归约等步骤。
2. 模式识别模式识别是数据挖掘的重要任务之一，主要用于寻找数据集中的异常和规律。
模式识别技术包括聚类、分类、关联规则挖掘和异常检测等。
3. 决策树决策树是一种重要的数据挖掘技术，它可以将决策问题转化为一棵树。
在该树的每个节点上，都是一个决策的结果。
而在每个分支上，都是一个问题的选项。
决策树可以帮助企业管理者以可视化的方式了解决策问题的过程。
4. 聚类分析聚类分析也是企业决策支持系统中的重要技术之一。
它可以将数据集中的对象分成若干个组，使得同一组内的对象具有相似的性质。
聚类分析可以帮助企业管理者在大量的数据中寻找到一些共性和规律，为做出决策提供依据。
5. 关联规则挖掘关联规则挖掘是一种在数据集中查找频繁项集（即一组经常同时出现的项）和关联规则（即一些项之间的关联）的技术。
它可以帮助企业管理者找到产品之间的关系，或是分析市场的趋势和客户的需求信息等。
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。
大数据时代企业竞争情报研究的创新与发展
大数据时代企业竞争情报研究的创新与发展作者：黄晓斌钟辉新来源：《图书与情报》2012年第06期摘要：文章概述了大数据的主要特征，分析了大数据对企业竞争情报研究的影响，包括企业竞争力的提升需要大数据的支持，现有企业竞争情报数据处理面临的一些新问题，企业竞争情报分析方法亟待创新，提出在大数据时代企业竞争情报研究的发展方向，应重视数据和信息的集成、注意对数据的清洗与过滤、关注新的数据类型的挖掘分析方法、促进数据分析的可视化、探索大数据新的分析技术和工具的应用等。
关键词：大数据企业竞争情报数据挖掘中图分类号： G250.2 文献标识码：Ａ文章编号： 1003-69３８（２０12）０6－0009-061 引言随着信息技术的不断发展，互联网的普及利用，各种终端设备记录了人类社会复杂频繁的信息行为从而产生了惊人的数据量。
据国际数据公司（IDC）的研究报告称，2011年全球被创建和被复制的数据总量为1.8ZB，并预测到2020年，全球将拥有35ZB（1ZB=10亿TB）的数据量［1］。
大数据已经渗透到每一个行业和领域，被视为“未来的新石油” ，逐渐成为重要的生产因素。
随着消费者、企业、各个经济领域不断挖掘大数据的潜力，我们正处在一个巨大浪潮的尖峰，这个浪潮就是大数据驱动的技术创新、生产率提高、经济增长以及新的竞争形势和新价值的产生［2］。
近年来，大数据技术研究和应用迅速发展，许多国家已经意识到了大数据的重要性，并作为战略性技术大力推动其发展，大数据时代已悄然而至。
2 大数据的含义与特征目前对大数据还没有标准的定义，通常认为它是一种数据量很大、数据形式多样化的非结构化数据。
亚马逊网络服务、数据科学家John Rauser曾提到一个简单的定义：大数据是任何超过了一台计算机处理能力的庞大数据量［3］。
维基百科定义为：大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合［4］。
百度百科定义为：大数据通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。
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
基于大数据的竞争对手情报分析研究
基于大数据的竞争对手情报分析研究近年来，大数据技术的兴起和普及，为企业提供了全新的竞争优势。
大数据技术运用于企业竞争对手情报分析，可以极大地提高企业对市场行情、行业趋势以及对手动态的洞察力，帮助企业实现资源配置的最优化，掌握市场的主动权。
因此，基于大数据的竞争对手情报分析，已经成为企业竞争中不可或缺的重要手段。
一、竞争对手情报分析的概念竞争对手情报分析，是指企业利用相关的技术，获取并分析竞争对手的各种信息，以便在市场中竞争中获得优势。
这些信息包括：竞争对手的产品信息、市场份额、新品开发计划、销售策略、广告宣传以及最新的市场动态等。
通过这些信息的获取和分析，企业可以更好的了解竞争对手的行业地位、市场策略和发展方向，以便在市场中抢占先机、实现企业资源的优化配置和市场增量的开拓。
二、基于大数据技术的竞争对手情报分析的优势1、精细化的信息筛选基于大数据技术的竞争对手情报分析，可以通过对大量数据的分析筛选和挖掘，精准地获取有价值的信息，以帮助企业更好的理解市场和竞争对手。
同时，基于大数据技术的分析工具，可以从海量信息中，筛选出符合企业需求的信息，这些信息具有更高的准确性和可靠性，方便企业做出更科学、更合理的决策。
2、实时的信息更新基于大数据技术的竞争对手情报分析，可以实现对竞争对手的即时监测和分析。
企业通过采集竞争对手的信息数据，并且实时地分析竞争对手的新动态，至关重要。
基于大数据技术的情报分析工具，可以快速获取海量的数据，包括竞争对手的舆情和新动向，从而让企业了解市场变化，随时做出调整。
3、全面的信息分析竞争对手情报分析，需要结合各种信息指标，如市场份额、客户满意度、产品创新能力等综合指标的分析，才能更好地了解竞争对手。
基于大数据技术的竞争对手情报分析，可以从多个方面综合分析竞争对手，如社交媒体、销售数据、网络搜索、客户调查等，不仅能够更好地把握市场动态，也可以为企业竞争提供更为全面的数据支持。
三、基于大数据技术的竞争对手情报分析的方法1、网络爬虫技术基于大数据技术的竞争对手情报分析，需要采集大量的数据信息，网络爬虫技术能够实现快速而准确地抓取和搜索信息。
基于人工智能的数据挖掘技术研究
基于人工智能的数据挖掘技术研究一、引言人工智能和数据挖掘技术是当今世界最为热门的领域之一，它不仅可以为企业提供更为准确的数据预测、深度分析，同时也为传统的数据分析领域带来了一次革命性的突破。
本文将主要从人工智能与数据挖掘技术的相关概念、原理、方法以及应用实践等方面进行深入探讨。
二、相关概念1. 人工智能人工智能（Artificial Intelligence，AI）是指计算机技术实现人的智能行为的理论、方法、技术和应用系统的总称。
人工智能技术不断发展，总体而言，它能够模拟人类大脑神经活动，使计算机具备类似人类智能的感知、判断、推理和语言等功能。
2. 数据挖掘技术数据挖掘技术（Data Mining）是从大量的复杂、无序的数据中，通过一系列数据处理手段和算法来挖掘并发现有效信息、规律模式，从而为决策提供支持和指导的一种计算机处理技术。
其目的在于快速发现数据中的信息，并利用这些信息为企业、客户和市场上的商业机会提供指导性建议。
三、相关原理1. 机器学习机器学习 (Machine Learning) 是一种从数据中自动学习规律和知识的技术。
通过在大量数据中训练模型，使计算机能够自动学习数据中的特征和规律。
机器学习可以应用于各种领域，例如图像识别、语音识别以及数据挖掘等。
2. 神经网络神经网络（Neural Network）是指一种计算机模型，它模拟生物神经元之间的连接，具有神经活动的能力。
神经网络中的每一层可以接受来自前一层的信号，通过参数优化的方式进行学习，从而逐步提高模型的准确率和泛化能力。
3. 数据挖掘算法数据挖掘算法是指从数据中提取出有用信息的算法。
常见的数据挖掘算法包括聚类分析、分类分析、关联规则和序列模式等。
通过不同的算法，在数据处理中提取有用信息，发现关键性的数据特征，帮助企业做出更为准确的决策。
四、相关方法1. 数据清洗在进行数据挖掘之前，需要对数据进行清洗。
通过数据清洗，可以去除数据集中的脏数据、重复数据、缺失数据等，使数据集更为规范、完整和高质量，从而提升数据挖掘的效果和准确率。
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
信息管理与信息系统专业毕业论文选题(几百个题目任你选哦)
第一部分一、毕业论文指导题目1、信息安全管理方向（具体题目学生自报,反导老师审阅)2、数字图书馆技术方向（具体题目学生自拟，指导教师审阅）3、中小企业信息管理方向(具体题目学生自拟，指导教师审阅）二、（信息系统方向）1 学生订票管理系统的分析与设计2 企业合同管理系统的分析与设计3 汽配管理系统的分析与设计4 客户资源管理系统的分析与设计5 大厦监控系统的分析与设计6 酒店客房管理系统的分析与设计7 中小型库存管理系统分析与设计8 小区物业管理系统的分析与设计三、论文参考题目1中小企业电子商务运用现状及对策研究-————以辽宁鞍山市为例2 基于物联网的仓储管理系统的研究3物联网关键技术及发展研究4浅析我国电子商务物流瓶颈问题及对策5我国移动电子商务安全问题探析6搜索引擎营销及其在XX公司的应用研究7．XXX企业库存管理系统分析与设计8. XXX公司人力资源管理系统四、论文参考题目（信息化与企业战略方向）1、辽宁装备制造业跨企业协同信息管理竞争力绩效评价体系研究2、跨企业协同战略中信息化应用研究3、基于价值链思想的信息管理再集中化战略中的应用4、基于汽车产业集群的信息化战略研究5、基于装备制造业的信息化协同战略研究6、基于产业集群的企业知识管理体系研究7、辽宁装备制造业跨企业协同信息管理竞争力绩效评价体系研究8、辽宁装备制造业跨企业协同信息管理竞争力的行为构架研究9、信息系统外包与企业战略研究10、辽宁装备制造业跨企业协同平台模型研究五、论文参考题目1、高校学籍管理系统的构建2、超市管理系统的设计与实现3、社区居民管理系统的设计与实现4、餐饮行业无线点菜系统的构建5、高校人事管理系统的研究与设计6、高校分布式选课系统的研究与设计六、论文参考题目1、基于ＷＥＢ的会计信息系统安全体系构建2、网络财务信息系统的案例机制探讨3、基于事项法的AIS体系构建4、IT环境下会计数据采集研究5、我国现行网络财务报告模式分析6、试析ERP对会计信息系统的影响7、供应链管理理念下对ＡＩＳ的再认识8、试析基于ＸＢＲＬ的财务报告9、数字签名及其在电子支付中的应用10、云计算环境下的中小企业管理信息系统构建11、中小企业管理信息化实施探讨12、试析电子商务安全构成及其保障技术第二部分一、管理信息系统设计与开发1、IT行业市场情报管理信息系统设计与开发2、某工业企业生产业务处理信息系统设计与开发3、某产品质量管理信息系统设计与开发4、某工业企业设备管理信息系统设计与开发5、大中型企业人力资源管理信息系统设计与开发6、某企业会计核算信息系统设计与开发7、某企业财务管理信息系统设计与开发8、某地区工业企业经济效益综合评价系统设计与开发9、某贸易批发企业进销存管理信息系统设计与开发10、某贸易企业经济效益综合评价信息系统设计与开发11、某超市进销存管理信息系统设计与开发12、某书店进销存管理信息系统设计与开发13、某石油加油站进销存管理信息系统设计与开发14、某酒店客房管理信息系统设计与开发15、某酒店综合管理信息系统设计与开发16、某旅行社旅游管理信息系统设计与开发17、某火车站售票管理信息系统设计与开发18、某民航售票管理信息系统设计与开发19、某汽车站售票管理信息系统设计与开发20、某海关进出口管理信息系统设计与开发21、某房地产管理信息系统设计与开发22、商业银行存、取款管理信息系统设计与开发23、某银行信贷管理信息系统设计与开发24、某工业企业产品营销管理信息系统设计与开发25、某高校学生学籍管理信息系统设计与开发26、某高校教师管理信息系统设计与开发27、某高校教材管理信息系统设计与开发28、某高校图书馆管理信息系统设计与开发29、某高校教学设备管理信息系统设计与开发30、某高校宿舍管理信息系统设计与开发31、某高校科研管理信息系统设计与开发32、某高校招生就业管理信息系统设计与开发33、某高校排课管理信息系统设计与开发34、某医院收费管理信息系统设计与开发35、某市人口户籍管理信息系统设计与开发36、某工业企业生产管理信息系统设计与开发37、某行业统计信息系统设计与开发38、某税务管理信息系统设计与开发39、某保险管理信息系统设计与开发40、某县级政务公开信息系统设计与开发41、某企业风险管理信息系统设计与开发42、某企业代理商(经销商）管理信息系统设计与开发43、某第三方物流企业管理信息系统设计与开发44、某行业客户关系管理信息系统设计与开发45、某证券股票管理信息系统设计与开发46、某银行外汇交易管理信息系统设计与开发47、某房地产公司房屋租赁管理信息系统设计与开发48、高速公路收费管理信息系统设计与开发49、某医院药房药品管理信息系统设计与开发50、某住宅小区物业管理信息系统设计与开发51、某高校招生管理信息系统设计与开发52、某高校就业管理信息系统设计与开发53、某运输企业管理信息系统设计与开发54、某进出口公司业务管理信息系统设计与开发55、某公安局治安管理信息系统设计与开发56、某高校数字图书馆中借阅推荐子系统设计与开发二、综合统计信息系统设计与开发1、工商行政管理综合统计信息系统设计与开发2、企业名录综合统计信息系统设计与开发3、某地级市GDP综合统计信息系统设计与开发4、人口综合统计信息系统设计与开发5、农业综合统计信息系统设计与开发6、工业综合统计信息系统设计与开发7、建筑业综合统计信息系统设计与开发8、运输业综合统计信息系统设计与开发9、邮电通信业综合统计信息系统设计与开发10、贸易业综合统计信息系统设计与开发11、餐饮业综合统计信息系统设计与开发12、固定资产投资综合统计信息系统设计与开发13、劳动工资综合统计信息系统设计与开发14、原材料、能源综合统计信息系统设计与开发15、财务综合统计信息系统设计与开发16、财政收支综合统计信息系统设计与开发17、城镇居民生活收支综合统计信息系统设计与开发18、农村住户收支综合统计信息系统设计与开发19、外贸进出口综合统计信息系统设计与开发20、科技统计综合统计信息系统设计与开发21、对外经济贸易综合统计信息系统设计与开发22、金融保险综合统计信息系统设计与开发23、教育综合统计信息系统设计与开发24、文化事业综合统计信息系统设计与开发25、卫生医疗综合统计信息系统设计与开发26、社会福利综合统计信息系统设计与开发27、劳动力资源综合统计信息系统设计与开发28、自然资源综合统计信息系统设计与开发29、企事业单位人力资源综合统计信息系统设计与开发30、企事业单位设备综合统计信息系统设计与开发31、企事业单位资产负债综合统计信息系统设计与开发32、企事业单位财务收支（损益表)综合统计信息系统设计与开发33、高校教师教学科研综合统计信息系统设计与开发34、贸易企业商品采购综合统计信息系统设计与开发35、贸易企业商品销售综合统计信息系统设计与开发36、工业产品数据库设计与开发37、高校招生信息检索系统设计与开发38、大学生就业信息检索系统设计与开发39、人才需求信息检索系统设计与开发40、专业文献信息检索系统设计与开发41、报刊信息检索系统设计与开发42、商业银行存取款信息系统分析与设计43、某医院门诊预约系统设计与开发45、某课程网上考试系统设计与开发46、某医院床位安排系统设计与开发三、电子商务/电子政务系统设计与开发1、工商行政管理电子政务系统设计与开发2、税务管理电子政务系统设计与开发3、社区管理电子政务系统设计与开发4、食品/药品监管电子政务系统设计与开发5、高等/中等/初等教育行政管理电子政务系统设计与开发6、房屋租赁管理电子政务系统设计与开发7、流动人口管理电子政务系统设计与开发8、知识产权管理电子政务系统设计与开发9、工业园区管理电子政务系统设计与开发10、政府机关（公安/民政/交通等部门）电子政务系统设计与开发11、图书在线销售电子商务系统设计与开发12、汽车在线销售电子商务系统设计与开发13、电脑在线销售电子商务系统设计与开发14、药品在线销售电子商务系统设计与开发15、网上主题超市(饰品/工艺品/鲜花等)电子商务系统设计与开发16、旅游电子商务系统设计与开发17、证券电子商务系统设计与开发18、金融电子商务系统设计与开发19、教育培训电子商务系统设计与开发20、房产电子商务系统设计与开发21、某学院期末考试安排系统设计与开发第三部分1 数据挖掘技术在竞争情报系统中的应用研究2 竞争情报在＊**行业中的应用研究3 试论竞争情报对企业竞争力的影响4 因特网信息组织模式研究5 因特网的负面影响及其克服对策研究6 中外数据库产业比较研究7 用户信息需求研究8 联机检索与网络检索的比较研究9 现代主要信息检索技术比较研究10 计算机信息检索系统分析与设计11 因特网搜索引擎的搜索技巧研究12 基于XML格式存储的动态网页分析与设计13 基于XML格式存储的学生管理信息系统分析与设计14 基于XML格式存储的应用研究15 知识产权保护和社会环境关系研究16 我省民间文学艺术作品保护策略研究17 数字图书馆中知识产权保护策略研究18 公共秩序保留对知识产权制度的影响研究19 网络作品与传统出版物的著作权属性比较研究20 试论信息技术对企业组织模式的影响21 知识管理与企业核心竞争力的培养研究22 电子商务信息流的优化模式研究23 试论大学生信息素质的培养24 论政府信息公开制度25 论数字鸿沟26 论网吧管理政策27 图书管理信息系统的分析与设计(用VB或VF实现）28 虚拟书店分析与设计（用ASP实现）29 搜索引擎的功能及其局限性分析30 学生信息管理系统的设计与实现（要求写一个具体的管理信息系统的设计与实现，如学籍管理信息系统、客户信息管理系统的设计等，可结合实习单位的实际工作来确定）31 浅谈知识管理的内容与任务32 客户关系管理系统在企业中的应用研究33 中国知识管理软件的现状与趋势探讨34 竞争情报系统的应用现状与趋势研究35 论防火墙技术36 基于复杂系统理论的Internet模型研究37 结构化布线标准与结构化布线实践38 电子商务中的信息安全问题研究39 基于电子政务的信息数字化理论与技术研究40 试论电子商务的应用现状与前景41 试论数字图书馆的研究现状与应用前景42 计算机档案管理的研究及其应用第四部分1、学校综合管理系统2、企业管理信息系统3、机关办公自动化系统4、物资的购、销、存管理5、电子商务管理系统6、库存与成本核算管理7、人事综合管理系统8、交通管理系统9、超市管理系统10、高校学生管理系统11、计算机网络应用软件12、基于C/S或B/S的事务查询系统13、计算机动态网页的制作14、基于网络的客运售票系统15、高校科研与技术开发管理16、高校教学与课表制作管理17、城市居民户籍管理18、商品销售与市场预测管理19、电信业务管理20、工商税务管理21、计量标准化管理22、银行储蓄业务管理23、城市供电管理24、餐饮业管理25、房地产管理26、股票行情分析管理27、大中型医院管理28、数字图书馆管理29、辅助决策系统30、生产过程管理系统31、贷款业务管理32、财务管理33、计算机网络的设计与实现34、信息系统开发工具的设计与研究1、电子商务下的市场营销2、电子商务税收问题3、电子商务对国际贸易的影响及有关对策4、经济全区化与中国经济发展分析5、电子商务安全问题研究6、电子商务的发展趋势和对社会的影响7、我国电子商务发展中存在的问题及其对策8、电子商务条件下的物流问题研究9、电子商务的诚信研究10、浅谈电子商务对未来市场营销方式的影响11、论知识经济与电子商务12、电子商务与现代企业管理创新13、网络伦理道德研究14、手机商务-电子商务发展新趋势研究15、电子商务时代会计信息的地位和作用16、 B2C模式电子商务发展的新现状与前景分析17、以物流为基础的电子商务供应链系统设计问题探讨18、论目前我国电子商务发展面临的机遇鱼挑战19、 CRM与电子商务20、论电子商务的发展框架1、识经济时代的中小企业发展与竞争战略2、知识型企业的人力资源管理的战略3、论营销成本的管理4、供应链管理；企业信息管理的战略5、我国企业品牌战略实施研究6、论产品功能创新的原则、思路和方法7、知识经济对无形资产影响的探析8、产品多生命周期工程-背景、现状和展望9、论企业产品经营和资本运营的结合运用10、对我国有企业及时创新管理的认识与思考11、品牌区域市场资源竞争及品牌分布规律12、我国企业无形资产管理的现状及对策13、全球信息化与我国企业生产模式14、名牌产品形成机理及其影响因素分析15、企业新产品开发分析及其防范16、高技术产品特征与产品策略探究17、浅仪企业改制过程中无形资产的剥离18、论企业建立综合管理体系19、浅谈全面质量管理和质量体系建设有机结合的对策20、企业标准化在企业管理中的作用21、论生产管理模式、企业文化与质量管理的关系22、论我国企业管理范式的转换1、企业文化与技术创新2、企业技术创新的特点与策略3、推动企业技术创新的对策思考、4、市场经济条件下企业的技术开发5、企业技术创新与信息资源开发6、浅论企业管理信息化的发展趋势7、企业管理系统；概念、发展、问题、研究及研究方向8、现代企业信息管理创新研究9、知识经济时代下的信息管理与沟通10、基于TCP/IP协议的网络聊天软件的设计与实现11、多层影像在A TM网上的实时传输12、基于ASP技术和MS-SQL SERVER的动态网页留言板实现13、VRML（虚拟现实建模语言)及其控制开发技术14、网上书店电子商务软件平台的研制与应用15、虚拟现实技术在多媒体课件设计与开发16、多媒体课件开发过程研究17、基于FLASH的多媒体课件设计与开发18、计算机最新技术发展趋势19、FRONTPAGE 2000在网页制作中的应用20、交互式动态物体建模及其OPENGL的实现1、学校综合管理系统2、企业管理信息系统3、机关办公自动化系统4、物资的购、销、存管理5、电子商务管理系统6、库存与成本核算管理7、人事综合管理系统8、交通管理系统9、超市管理系统10、高校学管理系统11、计算机网络应用软件12、基于C/S或B/S的事务查询系统13、计算机动态网页的制作14、基于网络的客运售票系统15、高校科研与技术开发管理16、高校教学与课表制作管理17、城市居民户籍管理18、商品销售与市场预测管理19、电信业务管理20、工商税务管理21、计量标准化管理22、银行储蓄业务管理23、城市供电管理24、餐饮业管理25、房地产管理26、股票行情分析管理27、大中型医院管理28、数字图书馆管理29、辅助决策系统30、生产过程管理系统31、贷款业务管理32、财务管理33、计算机网络的设计与实现34、信息系统开发工具的设计与研究基于Web的XXXX系统设计与实现利用多媒体技术设计一个产品模型利用Flash技术制作某个产品的推销广告利用3DMax技术设计制作一段三维动画网上购物系统网上图书馆企业网建设旅游网站应用同学录的设计与实现网络聊天室Photoshop视频教程制作C语言多媒体教学课件制作Authoreware益智游戏制作DV城市宣传片制作Flash游戏制作旅游网站的设计与实现多媒体学习网站的设计与实现多媒体课件制作flash中游戏的制作计算机辅助儿童智力训练《多媒体技术与应用》教学课件的制作花店管理系统的设计Premiere制作MTVFlash 制作mtv《多媒体技术与应用》课程网站建设《计算机信息技术基础》多媒体课件制作photoshop作品制作视频教程旅游网站的设计与实现小型企业网站的设计与实现校园网站的设计与实现个人网站的设计与实现小型网上商城的设计与实现政府宣传网站的设计与实现2008北京奥运会对外宣传网站的设计与实现多媒体课件制作旅游网站的设计与实现校园网站的设计与实现个人网站的设计与实现程序设计网站的设计与实现用FLASH制作MTV汽车销售网站的设计与实现室内装潢效果图制作广告的设计与实现Flash游戏的设计与实现3D游戏建模premiere制作影片剪辑人事管理信息系统的设计与实现数字签名的设计与实现用加密技术构建安全网站多媒体远程教育网站构建自荐光盘制作教学课件制作信息工程系介绍视频制作Flash MTV制作Flash游戏制作3D场景设计3D动画设计制作个人网站设计在线购物网站网上图书系统旅游网站建设校园网站建设企业网址建设留言版设计旅游网站在线报名系统设计网络个人空间建设医院药品网上报价系统校友网上交流空间建设特色产品网上介绍综合多媒体宣传作品制作基于EXCEL服务器的宾馆信息管理系统基于EXCEL服务器的企业人事管理系统基于EXCEL服务器的企业人事工作流设计基于EXCEL服务器的宾馆业务工作流设计图书管理信息系统宾馆管理信息系统仓库管理信息系统民航售票管理信息系统使用Imail架构邮件系统使用Vlan技术优化局域网学生奖学金计算系统设计project在工程管理中的应用邮件客户端程序编写在线点播系统之服务器配置在线点播系统之网站建设电子商务供应链管理中小企业信息化存在的问题及对策数字化信息资源搜索引擎研究企业人事管理系统学生信息管理系统学生选课管理系统汽车销售管理系统企业员工考核管理系统第十部分1．工业企业信息安全风险评估模型的构建与应用研究2．工业企业信息安全风险管理的框架研究3．信息安全风险评估模型及方法研究4．我国电子商务信用体系建设的探讨5．电子商务市场中的信息不对称与对策研究6．B2B电子商务信用评价模型的研究7．C2C电子商务信用管理研究8．某企业电子商务平台建设构建模式研究9．电子商务风险管理研究10．基于电子商务的企业信息系统安全研究11．电子商务下物流信息管理模式的研究12。
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。
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
数据挖掘在企业决策中的应用研究
数据挖掘在企业决策中的应用研究一、绪论数据挖掘作为一种重要的信息技术手段，在企业决策中的应用日益广泛。
数据挖掘技术可以通过挖掘海量数据中的隐藏信息和规律，为企业提供有价值的参考和决策支持。
因此，本文将对数据挖掘在企业决策中的应用进行研究和探讨。
二、数据挖掘的概念与方法数据挖掘又称为知识发现，是从大量的数据中提取出有用的信息、模式和规律。
数据挖掘的应用主要包括分类、聚类、回归和关联规则挖掘等。
其中，分类是将数据分成不同的类别；聚类是将数据划分成多个不同群体；回归是根据已有数据建立模型，并进行预测；关联规则挖掘是挖掘不同数据之间的相关性。
数据挖掘的方法主要包括人工智能、统计学和机器学习。
其中，人工智能主要是基于专家系统和神经网络等方法；统计学是基于数理统计等方法；机器学习则是基于计算机科学和人工智能等领域的交叉学科。
三、数据挖掘在企业决策中的应用1.市场营销数据挖掘可以对大量的数据进行分析，挖掘出潜在客户的行为和需求特征，并进一步对不同的潜在客户进行分类和聚类。
这样可以更好地制定市场营销策略，提高市场竞争力。
2.风险管理数据挖掘可以对企业内部和外部的大量数据进行分析，挖掘出潜在的风险因素和隐患，进一步制定风险管理策略，预防和控制风险。
如银行可以通过对客户信息和交易数据进行分析，识别出潜在的信用风险，进而制订出相应的风险管理策略，减少贷款损失。
3.生产管理数据挖掘可以对企业的生产数据进行分析和挖掘，发现生产过程中的优化空间，进一步提高生产效率和质量。
如工厂可以通过对生产数据进行分析，优化工艺流程，提高生产效率。
4.客户服务数据挖掘可以对大量的客户数据进行分析，挖掘出客户的需求和行为特征，进一步提供更好的客户服务和体验。
如电商网站可以通过对用户历史购买记录的分析，提供个性化的产品推荐和优惠活动。
四、数据挖掘在企业决策中的问题与挑战1.数据质量数据质量问题是数据挖掘在企业决策中的首要问题。
数据挖掘结果的准确性和可靠性取决于原始数据的质量，数据质量不好会影响决策的质量。
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收稿日期:2007 07 12基金项目:本文是河南省教育厅自然科学基金项目(编号:200787003)的研究成果之一。
作者简介:闫晓妍(1985 ),女,郑州大学信息管理系06级硕士研究生,研究方向:网络信息资源管理,已发表论文1篇。
基于数据挖掘技术的企业智能竞争情报系统研究闫晓妍(郑州大学,郑州450001)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,纷纷建立企业竞争情报系统,以提高企业竞争力。
随着网络技术、数据库技术的不断发展,将数据挖掘技术引入企业竞争情报系统是一个崭新的、有重要意义的课题。
本文从数据挖掘的含义和一般过程入手,分析了数据挖掘的相关技术及数据挖掘在企业竞争情报系统中的应用,重点探讨如何构建基于数据挖掘技术的企业竞争情报系统。
关键词! 数据挖掘;竞争情报;企业竞争情报系统Abstract ! Modern competition between en terprises is the dynamic force of economy.Many large enterpri ses pay more attention to information strategy,and they build enterp r i se competi tion intelli gence systems in order to enhance their competitive abili ty.Along with the development of network technology and data base technology ,enterprise com petition intelligence systems based on data mining is a new and i mportant topic.T his paper introduces the concep t of da ta mining and the general process,analyzes relevant technologies and its applications in the enterprise competition intel li gence system,then discusses how to build enterprise competiti on system based on data mining to strengthen the com petitive of enterprise.Key words ! data mining;competi tive intelli gence;enterprise competitive in telligence system中图分类号!F270 05文献标识码!A文章编号!1008-0821(2007)11-0187-03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。
竞争情报可以说是企业赖以生存的继人才、资金、技术之后的第四种要素,是现代企业竞争战略的关键部分。
1 企业竞争情报与竞争情报系统∀竞争情报#是从英文Competiti ve Intelligence 翻译过来的,简称CI 。
关于竞争情报,国际上有来自不同领域、不同研究方向的学者的多种解释,如Cottrill 和Kotler 、斯丹文∃德迪约的过程说,认为竞争情报是一种过程,即情报的采集、加工和分析过程;也有不少学者认为竞争情报是一种产品,是上述过程的产物,德迪约∃伯恩哈特、戈登都持有此观点。
我国学者包昌火认为:∀竞争情报是关于竞争环境、竞争对手和竞争策略的信息和研究。
它既是一种过程,又是一种产品。
过程是对竞争情报的搜集和分析;产品是指由此形成的情报或策略。
#竞争情报的目的是为企业经营决策提供情报保障,提高企业的核心竞争力。
企业竞争情报系统是企业为了增强竞争力而建立起来的,以人工智能为主导、信息网络为手段,人机结合的战略决策系统和咨询系统。
竞争情报系统通过对竞争对手的追踪分析及企业自身和外部竞争环境的相关竞争性情报的收集、存储、处理、分析,并以适当方式为企业决策者提供信息支持。
数据挖掘过程主要通过聚类分析(clustering/segmentation )、可视化(visualization)、预测模型(predictivemodeling)、分析关联(link analysis)、偏差检测(deviationdetection)、建立依赖模型(dependency modeling)和概括总结(summarization)。
在国外,数据挖掘主要应用在金融业、零售业等行业,涉及市场营销、风险管理、欺诈侦测(Fraud detection)、客户关系的建立和维护等过程。
2 数据挖掘数据挖掘(Data Mining)是指从大型数据库或数据仓库中的大量数据中提取辅助决策的关键性知识,这些知识是隐含的、未知的、非平凡的及潜在有用的信息或模式,其目的是为了提高市场决策能力、环境监视、风险预警、在经验模型基础上预测未来趋势等,把握行业结构的进化,跟踪正在出现的连续性和非连续性变化,以及分析现有和潜在竞争对手的能力和方向,从而帮助企业赢得竞争优势。
这些知识的表现形式可以是概念(Concepts )、规则(Rules)、规律(Regulari ties)、模式(Partems)、约束(Con straints)、可视化(Visualizations)等。
2 1 数据挖掘的一般过程数据挖掘是一种新的信息处理技术,其主要特点是对数据库中的大量数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理,并从中提取辅助决策的关键性数据。
数据挖掘过程包括数据准备、挖掘过程和模式的解释和评价等几个阶段。
数据挖掘的一般过程如图1所示。
2 1 1 数据准备阶段数据准备对于数据挖掘的成功应用至关重要,数据准备阶段需要进行数据集成、数据选择、数据缩减和转化。
数据集成从多个文件、异构数据库中提取并集成数据,需187 2007年11月第11期November 2007No.11现代情报%企业情报工作图1 数据挖掘的一般过程要解决语义二义性,规范数据格式,消除冗余、重复的数据,同时对数据进行清洗,消除噪声数据、异常数据及不完整数据;数据选择是在相关领域专家知识的指导下,辨别出需要进行分析的数据,缩小处理范围,提高数据挖掘的效率和质量;另外在数据在经过挖掘前,必须要加以精炼处理,降低复杂数据的维数,减少有效变量的个数,以减轻数据挖掘工作的复杂性。
2 1 2 挖掘知识和信息挖掘知识和信息是数据挖掘过程的重要环节,包括确定挖掘的任务类型,即首先提出数据挖掘的假设,并通过数据挖掘过程来验证这个假设。
在确定挖掘任务的基础上,选择合适的挖掘技术,不同类型的数据有不同的特点,特定的用户有特定的需求,数据挖掘应该选用与之相关的算法来实现,如分类模型常用决策树来实现,聚类常使用聚类分析技术,关联发现和序列发现常用来挖掘数据间的依赖关系。
然后根据选定的算法,确定适当的模型和参数集合,在模式空间进行反复迭代搜索,直至从数据集合中抽取出隐藏的、新颖的模式。
2 1 3 模式的解释和评价根据用户的决策目标,对数据挖掘的模式进行解释和评价,过滤出有用的知识。
数据挖掘阶段发现的模式可能不满足用户要求,这些模式需要经过进一步处理,包括消除无关的、多余的模式,过滤出支持企业决策的关键信息,利用可视化技术将有潜在有用的模式以图形或逻辑可视化的形式表示,转化为用户可理解的语言。
此外还包括解决发现结果与以前知识的冲突,利用统计方法对模式进行评价,可通过反复多次的挖掘,重新选取数据,调整参数,以得到最优、最适合的模式。
2 2 数据挖掘的关键技术数据挖掘是综合运用统计学、数据库、机器学习、神经网络、经济计量学等多门学科的技术,尤其是近几年来,自然语言理解、语义关联分析、词频分布统计、语料学研究等可以用于进行情报分析的技术方法和工具,已经成为数据挖掘技术的重要研究方向,并形成了大量软件产品。
2 2 1 关联规则分析法关联规则是指在数据库的记录中挖掘出满足一定条件的依赖关系,它揭示出数据间未知的依赖关系,实际上就是数据对象之间相关性的确定,用关联找出所有能将一组数据项和另一组数据项相联系的规则,这种规则的建立通常并不是确切的关系,而是具有一定置信度的可能值,一般用∀支持度#和∀可信度#来测度以淘汰那些无用的关联规则。
关联规则分析法可用于超市的货架摆放和库存预警以及潜在顾客发现。
2 2 2 决策树分析法决策树是一种树型结构的预测模型,决策树分析首先利用决策树算法寻找数据库中具有最大信息量的属性作为训练集建立决策树的根节点,再根据属性值大于或小于根节点的属性值建立树的分支,直至所有的属性都被归入树型结构中,然后对决策树进行剪枝处理,最后把决策树转化为规则,即从每一个叶节点得出决策规则。
其中树的非终端节点表示属性,叶节点表示所属的不同类别。
与神经元网络最大的不同在于其决策制定的过程是可见的,其输出结果较为直观、易于理解。
决策树方法主要用于分类挖掘,通常用于市场细分、产品定位、贷款风险分析等。
2 2 3 最近相邻技术最近相邻技术就是依据∀Do as your neighbors do #原则,相邻的数据必然有相近的属性或行为的规律,通过发现那些接近新情况的旧情况,并假设新情况的结果将于那些旧情况(已知案例)的大多数一致,即通过K 个与之最相近的历史记录的组合来辨别新的记录,有时也称这种技术为与K 最近邻方法。
最近相邻技术可以用于聚类、偏差分析等任务。
2 2 4 人工神经网络人工神经网络是一种通过训练来学习的非线性预测模型,具有对非线性系统数据的快速拟合能力,可以完成分类、聚类、特征提取等多种数据挖掘任务。
其最大特点在于它具有学习能力,可以通过学习大量样本数据,来获取输入、输出之间的函数关系。
人工神经网络采用信息分布式存储方式,具有很强的联想能力,而且识别速度快,很适合处理大量的数据,进行海量数据挖掘。
人工神经网络在事务数据库的分析和建模方面应用广泛。
2 2 5 可视化采用直观的图形方式将信息模式、数据的关联或趋势呈现给决策者,决策者可以通过可视化技术交互的分析数据。
这是一类辅助方法,数据可视化极大的扩展了数据表达能力和人们对数据的理解能力,这在数据挖掘中是非常重要的。