內容摘要：資料探勘是商務智慧型技術的重要組成部分，是乙個新的重要的研究領域。本文介紹了商務智慧型技術應用現狀和組成，資料探勘的發展及現狀分析，資料探勘在現代商務智慧型上的應用，以及資料探勘的過程。
：商務智慧型
資料探勘
資料分析
1.
資料探勘的定義
資料探勘
(data mining)
，就是從大量資料中獲取有效的、新穎的、潛在有用的、最終可理解的模式的非平凡過程。資料探勘的廣義觀點：資料探勘就是從存放在資料庫，資料倉儲或其他資訊庫中的大量的資料中「挖掘
」有趣知識的過程。資料探勘，又稱為資料庫中知識發現
(knowledge discovery in database, kdd)
，也有人把資料探勘視為資料庫中知識發現過程的乙個基本步驟。
資料探勘一般由以下幾個步驟組成：（
1）資料清理，（
2）資料整合，（
3）資料選擇，（
4）資料變換，（
5）資料探勘，（
6）模式評估，（
7）知識表示。
2.資料探勘的發展
資料探勘的發展是隨著現代資訊的大**而產生的，眾所周知的，現代社會是乙個資訊急劇產生的時代，每一天都有大量的資料產生，要從這些大量的資料之中找出我們想要的知識，那就需要用到資料探勘的技術。
資料探勘的發展速度是很快的，資料探勘利用了來自如下一些領域的思想：
(1)
來自統計學的抽樣、估計和假設檢驗，
(2)
人工智慧、模式識別和機器學習的搜尋演算法、建模技術和學習理論。資料探勘也接納了很多來自其他領域的思想。並且這些思想為資料探勘奠定了堅實的基礎。起到了很好的支撐作用。這些都為資料探勘的發展奠定了很堅實的基礎。
3.資料探勘的現狀分析
資料探勘從誕生到現在不過十多年的時間，在這短短的十幾年裡，它吸引了各個行業的研究人員、工業界人士的興趣。目前，它已成為最近幾年對人類生活影響最大的幾項
it技術之一。在產業界，湧現出許多新興的資料探勘相關產品**商，資料探勘的應用已取得初步的成功。隨著人們對資訊的重視程度不斷加深，資料探勘的前途必將是光明的。
資料探勘在我國的應用大多還處在初級階段，也就是資料分析的時代。而在國外已經發展到了高階的資料探勘的時代。傳統的報表在廣泛的使用，但是隨著資料量的增加，報表越來越不能滿足企業對於資料的分析需求。它面臨這幾個問題，（1）
.資料太多，而資訊太少。（2）
.難以互動分析，了解各種組合。（3）
. 難以挖掘出潛在的規則。（4）
. 難以追溯歷史，資料形成孤島。值得注意的是，資料分析和資料探勘系統的目的是帶給我們更多的決策支援價值，並不是取代資料包表。報表系統依然有其不可取代的優勢，並且將會長期與資料分析、挖掘系統一起並存下去。
4.商務智慧型現狀簡介
我國加入了
wto，在許多領域，如金融、保險、物流等領域將逐步對外開放，這就意味著許多的企業將面臨來自國際大型跨國物流公司的巨大競爭壓力。國外發達國家各種企業採用商務智慧型的水平已經遠遠超過了我國。美國
palo alto
管理集團公司
1999
年對歐洲、北美和日本
375家大中型企業的商務智慧型技術的採用情況進行了調查。結果顯示，在金融領域，商務智慧型技術的應用水平已經達到或接近
70%，在營銷領域也達到
50%，並且在其他應用領域對該技術的採納水平都提高約
50%。現在，幾乎所有的企業都把資料看成寶貴的財富，紛紛利用商務智慧型發現其中隱藏的資訊，以為公司的發展提供重要的資料支援，和理論應道。
據idc
對歐洲和北美
62家採用了商務智慧型技術的企業的調查分析發現，這些企業的
3年平均投資回報率為
401%
，其中25%
的企業的投資回報率超過
600%
。調查結果還顯示，乙個企業要想在複雜的環境中獲得成功，高層管理者必須能夠控制極其複雜的商業結構，若沒有詳實的事實和資料支援，是很難辦到的。因此，隨著資料探勘技術的不斷改進和日益成熟，它必將被更多的企業所採用，使更多的企業管理者得到更多的商務智慧型，更加充分的應用公司現有的寶貴的資料財富，為公司創造出更多的財富。
5.將資料探勘應用到商務智慧型
資料探勘應用在商務智慧型上的企業一般都應該具備下列幾個特點：（1
）大量的顧客；這樣才能產生足夠多的可供分析的資料。（2
）非常激烈的競爭並有差異化的需要；這些行業一般提供的都是差異化很小的產品，同時行業內的競爭又非常激烈，從而使差異化的服務成為企業必然選擇。（3
）能容易地收集到大量的電子資料。這些行業一般都有較完善的電子交易記錄系統，可以很方便的收集到大量的電子交易資料。
廣義上說，任何從資料庫中挖掘資訊的過程都叫做資料探勘。從這點看來，資料探勘就是
bi。但從技術術語上說，資料探勘
(data mining)
特指的是：源資料經過清洗和轉換等成為適合於挖掘的資料集。資料探勘在這種具有固定形式的資料集上完成知識的提煉，最後以合適的知識模式用於進一步分析決策工作。從這種狹義的觀點上，我們可以定義：資料探勘是從特定形式的資料集中提煉知識的過程。資料探勘往往針對特定的資料、特定的問題，選擇一種或者多種挖掘演算法，找到資料下面隱藏的規律，這些規律往往被用來**、支援決策。
資料探勘橫向上可以分為在直銷、爭取客戶、保留客戶、交叉銷售和趨勢分析、欺詐甄別等。在縱向上可以分為以下幾個領域的應用：
資料探勘在金融分析裡面得到了很廣泛的應用，由於金融投資的風險很大
,在進行投資決策時
,更需要通過對各種投資方向的有關資料進行分析
,以選擇最佳的投資方向。目前國內有很多進行**分析的軟體
,並且定期有專家進行**交易**
,這些人工的**一般是根據自己的經驗再通過對已有的**資料的分析而得到的
,由於是人工處理
,很難對更大量的**資料進行分析。無論是投資評估還是**市場**
,都是對事物發展的一種**
,而且是建立在對資料的分析基礎之上的。資料探勘可以通過對已有資料的處理
,找到資料物件之間的關係
,然後利用學習得到的模式進行合理的**。這方面的系統有
fidelity stock sele ctor,lbs capital management
。前者的任務是使用神經網路模型選擇投資
,後者則使用了專家系統、神經網路和基因演算法技術來輔助管理多達
6億美元的有價**。
6.資料探勘的流程（1
）問題定義：了解相關領域的有關情況，熟悉背景知識，弄清使用者要求。定義要挖掘的目標。（2
）資料提取：根據要求從資料庫中提取相關的資料。（3
）資料預處理：主要對前一階段產生的資料進行再加工，檢查資料的完整性及資料的一致性，對其中的噪音資料進行處理，對丟失的資料進行填補．（4
）知識提取：運用選定的資料探勘的演算法，從資料中提取使用者所需要的知識，這些知識可以用一種特定的方式表示或使用一些常用的表示方式。（5
）評估：將發現的知識以使用者能理解的方式呈現，如某種規則，再根據實際執**況對知識發現過程中的具體處理階段進行優化，直到滿足使用者要求．
7.結論分析
實踐表明，由於人工智慧發展的侷限性，計算機在未來相當長的一段時期內是不可能像人類這樣會進行複雜的思考，它只會按照人的指令工作。但是，計算機擁有海量的資料儲存能力和超強的計算能力，所以，只要我們建立合適的業務模型，設計完善的執行程式，選擇正確的分析演算法，它一定可以更好的為我們服務。
資料探勘技術是乙個年輕且充滿希望的研究領域，利益的強大驅動力將會不停地促進它的發展。每年都有新的資料探勘方法和模型問世，人們對它的研究正日益廣泛和深入。儘管如此，資料探勘技術仍然面臨著許多問題和挑戰：如資料探勘方法的效率亟待提高，尤其是超大規模資料集中資料探勘的效率；開發適應多資料型別的挖掘方法，以解決異質資料集的資料探勘問題；動態資料和知識的資料探勘；網路與分布式環境下的資料探勘等。
參考資料：
商務智慧型 資料倉儲 資料探勘
商務智慧型 資料倉儲 資料探勘 商務智慧型 是通過對大量的資料進行自動地加工 處理 分析，實現資料向資訊，資訊向知識的轉換，並將知識應用與決策的一系列過程的技術。從某種方面來說，商務智慧型是一種解決方案。資料倉儲 是乙個環境，而不是一件產品，提供使用者用於決策支援的當前和歷史資料，這些資料在傳統的操...
商務智慧型的應用前景
企業為迎接市場的挑戰，必須對市場運作有準確的分析。商務智慧型系統的最大好處是可以得到準確 及時的資訊，幫助企業贏得競爭優勢，而這些功能的完成主要依靠資料倉儲 聯機分析處理和資料探勘這三大技術。借助商務智慧型的核心技術，利用企業中長期積累的海量資料，可以實現四方面的應用 客戶分類和特點分析 根據客戶歷...
資料探勘在電子商務中的應用
如何對大量資訊進行有效組織利用，使使用者能夠從大量繁雜的資訊中找出真正有價值的資訊和知識，幫助企業制定更好的營銷策略。資訊處理技術有了新的應用研究課題 資料探勘。1.資料探勘在電子商務中的作用 資料探勘技術之所以可以服務電子商務，是因為它能夠挖掘出活動過程中的潛在資訊以指導電子商務營銷活動。在電子商...