數(shù)據(jù)挖掘技術在商務智能中的運用

前言：想要寫出一篇引人入勝的文章？我們特意為您整理了數(shù)據(jù)挖掘技術在商務智能中的運用范文，希望能給你帶來靈感和參考，敬請閱讀。

摘要：隨著信息技術的迅猛發(fā)展，人們已經(jīng)進入信息時代，信息的類別和數(shù)量不斷增多，這在一定程度上加大了企業(yè)決策的難度，導致很多企業(yè)無法緊跟時展步伐。在信息時代，企業(yè)管理者必須具備信息處理能力，能夠從大量信息中篩選出有價值的信息，并轉(zhuǎn)換為商業(yè)信息。在新形勢下，基于本體的數(shù)據(jù)挖掘技術被廣泛應用于商務智能中，該技術可以實現(xiàn)信息的自動化處理，滿足企業(yè)管理和發(fā)展需求。

關鍵詞：本體數(shù)據(jù)挖掘技術商務智能

數(shù)據(jù)挖掘技術屬于全新數(shù)據(jù)處理技術，在商務智能中的作用不可小視，受到越來越多人的關注。如今，企業(yè)的數(shù)量不斷增多，企業(yè)的規(guī)模也在不斷擴大，大量信息的處理必定會浪費很多時間，影響工作效率。在新形勢下，數(shù)據(jù)挖掘技術的應用可以幫助企業(yè)進行決策，而且能夠預測企業(yè)未來的發(fā)展方向和趨勢，推動企業(yè)發(fā)展。

1本體和數(shù)據(jù)挖掘技術分析

本體實際上在最早屬于哲學概念，但是隨著社會的不斷進步，本體有了全新的含義。在商務智能領域，本體實際上就是數(shù)字模型和資源的結(jié)合，可以更加形象生動的說明多個概念之間的關系。相比而言，本體的約束力非常強，能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)的自動化集成。本體思想在商務智能中的應用能夠使知識對象描述更加具體，明確知識關系的屬性和特點，在短時間內(nèi)找到所需要的信息，避免浪費時間，降低數(shù)據(jù)分析成本。數(shù)據(jù)挖掘技術是社會進步的重要體現(xiàn)，數(shù)據(jù)挖掘技術實際上就是從大量模糊不清的信息中挖掘出真正有價值的數(shù)據(jù)信息。數(shù)據(jù)挖掘需要經(jīng)過以下幾個過程：一是信息收集，二是數(shù)據(jù)集成，三是數(shù)據(jù)規(guī)約，四是數(shù)據(jù)清理，五是數(shù)據(jù)變換，六是數(shù)據(jù)挖掘，七是模擬評估，八是知識表示。數(shù)據(jù)挖掘主要完成以下任務：一是關聯(lián)數(shù)據(jù)分析，二是聚類分析，三是分類，四是預測，五是時序模式，六是偏差分析等。如今，各個企業(yè)業(yè)務范圍不斷擴大，業(yè)務類別也在不斷增多，這也就導致數(shù)據(jù)量的不斷增多，數(shù)據(jù)挖掘技術的應用不僅可以提高工作效率，還可以更好的保證工作質(zhì)量。如今，數(shù)據(jù)庫技術快速發(fā)展，數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)不斷完善，數(shù)據(jù)庫中有大量信息等待處理。數(shù)據(jù)挖掘技術的應用能夠幫助企業(yè)管理者找到極易忽視的重要信息，增強企業(yè)的風險意識，提高企業(yè)管理者的預見能力。

2商務智能

商務智能在1989年被首次提出，商務智能由以下幾個部分組成：一是數(shù)據(jù)倉庫，二是查詢報表，三是數(shù)據(jù)分析，四是數(shù)據(jù)挖掘，五是數(shù)據(jù)備份，六是數(shù)據(jù)恢復等。商務智能是把以下技術結(jié)合在一起：一是機器學習，二是模擬識別，三是數(shù)據(jù)庫，四是統(tǒng)計學，五是信息技術。商務智能包括以下數(shù)據(jù)流程：一是數(shù)據(jù)獲取，二是數(shù)據(jù)管理，三是數(shù)據(jù)分析，四是信息展現(xiàn)。其中，數(shù)據(jù)獲取包括：一是數(shù)據(jù)采集，二是數(shù)據(jù)篩選，三是數(shù)據(jù)整理，四是數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，五是數(shù)據(jù)存儲。數(shù)據(jù)管理包括：一是數(shù)據(jù)存儲組織，二是數(shù)據(jù)維護，三是數(shù)據(jù)分發(fā)，四是數(shù)據(jù)安全，五是數(shù)據(jù)提取，六是數(shù)據(jù)清晰。數(shù)據(jù)分析主要利用信息技術對數(shù)據(jù)進行匯總和研究，最終找到數(shù)據(jù)所隱藏的內(nèi)容和知識。信息展現(xiàn)是商務智能的最后一個流程，也就是把匯總的信息呈現(xiàn)在企業(yè)管理者眼前，為企業(yè)管理者決策提供依據(jù)和支持。

3本體數(shù)據(jù)挖掘技術在商務智能中的應用原理

在應用數(shù)據(jù)挖掘技術之前，企業(yè)需要了解用戶的實際需求，并根據(jù)用戶的需求來挖掘數(shù)據(jù)信息，提高數(shù)據(jù)挖掘效率。數(shù)據(jù)挖掘技術的應用可以從大量信息中去除掉錯誤的或者是多余的信息，篩選出有價值的信息，并把這些信息轉(zhuǎn)換成企業(yè)需要的信息。數(shù)據(jù)挖掘技術主要通過建立數(shù)據(jù)模型來篩選信息。但是，從數(shù)據(jù)挖掘技術應用現(xiàn)狀來看，該技術在應用過程中還存在一些問題，體現(xiàn)在以下幾點：一是數(shù)據(jù)挖掘模型不統(tǒng)一，這就導致該技術對相同數(shù)據(jù)的描述存在差異，影響企業(yè)管理者的認識和理解。二是缺乏統(tǒng)一的數(shù)據(jù)儲存形式。三是知識的查全率比較低，相互關聯(lián)的知識缺乏上下支持。

4基于本體的數(shù)據(jù)挖掘技術在商務智能中的實際應用

4.1數(shù)據(jù)挖掘技術與商務智能系統(tǒng)相結(jié)合

如今，企業(yè)業(yè)務量不斷增多，數(shù)據(jù)庫內(nèi)的信息量快速增加，導致數(shù)據(jù)理解和數(shù)據(jù)產(chǎn)出之間出現(xiàn)差距，需要運用數(shù)據(jù)挖掘技術來解決現(xiàn)存的問題。新時期，數(shù)據(jù)挖掘技術的應用范圍不斷擴大，該技術具有一定的預見性，能夠從大量數(shù)據(jù)中挖掘出比較隱蔽的信息，并及時反饋給企業(yè)管理者，推動企業(yè)發(fā)展。企業(yè)在發(fā)展的過程中，要想發(fā)揮出數(shù)據(jù)庫內(nèi)數(shù)據(jù)的作用，就必須把數(shù)據(jù)挖掘技術和商務智能系統(tǒng)結(jié)合在一起，通過分類的方法來對數(shù)據(jù)進行匯總，歸類。數(shù)據(jù)挖掘技術的應用簡化了數(shù)據(jù)處理程序，縮短了數(shù)據(jù)處理的時間。雖然數(shù)據(jù)挖掘技術被廣泛應用于商務智能中，但是很多因素會影響數(shù)據(jù)挖掘，進而影響整個商務智能系統(tǒng)的運行狀態(tài)。對此，企業(yè)必須從本體出發(fā)，在本體的基礎上進行數(shù)據(jù)挖掘。數(shù)據(jù)挖掘分為以下幾種：一是低層次數(shù)據(jù)挖掘，二是高層次數(shù)據(jù)挖掘。其中，高層次數(shù)據(jù)挖掘具有一定的優(yōu)勢，體現(xiàn)在以下幾個方面：一是高層次數(shù)據(jù)挖掘能夠更加明確數(shù)據(jù)分類，并對數(shù)據(jù)進行分析和總結(jié)。當然，高層次數(shù)據(jù)挖掘不是獨立存在的，需要建立在低層次數(shù)據(jù)挖掘基礎之上，并發(fā)揮出其獨特的作用。二是高層次數(shù)據(jù)挖掘方法更加豐富，數(shù)據(jù)挖掘的規(guī)則會相應減少。

4.2加強商務智能系統(tǒng)管理

要想真正發(fā)揮出數(shù)據(jù)挖掘技術的作用，企業(yè)必須加強對商務智能系統(tǒng)的管理，設置專門的管理人員，設置系統(tǒng)內(nèi)部用戶權限，只有擁有訪問權限的用戶才能進入商務智能系統(tǒng)，避免重要數(shù)據(jù)的丟失。當然，相同的用戶可以有不同的身份，但是不同的身份所擁有的權限不同。商務智能系統(tǒng)可以為用戶提供以下功能：一是日志管理，二是密碼修改，而系統(tǒng)管理員可以驗證每位用戶的操作，保證操作的合理性。信息查詢也是商務智能系統(tǒng)的功能之一，用戶可以根據(jù)自己的需求來查詢信息。商務智能系統(tǒng)管理員需要定期升級系統(tǒng)，這樣才能保證系統(tǒng)內(nèi)數(shù)據(jù)的完整性和時效性。商務智能系統(tǒng)具備數(shù)據(jù)交互能力，提高了數(shù)據(jù)資源的利用率，給合作者帶來相應利益。新時期，企業(yè)對數(shù)據(jù)質(zhì)量和反饋速度的要求不斷提高，數(shù)據(jù)挖掘技術在商務智能系統(tǒng)中的應用恰好可以滿足企業(yè)的需求，實現(xiàn)信息的流通和共享。事實上，數(shù)據(jù)挖掘還會涉及到隱私問題，比如一些用戶通過訪問醫(yī)院的醫(yī)療記錄來減少保險支出等。國家相關部門必須結(jié)合國內(nèi)實際情況出臺數(shù)據(jù)挖掘相關的管理辦法和條例，把數(shù)據(jù)挖掘控制在合法的范圍內(nèi)。

4.3提升數(shù)據(jù)挖掘人員的專業(yè)性

數(shù)據(jù)挖掘不是一步完成的，需要分為多個步驟，不同的步驟需要不同的專業(yè)人員操作。目前，數(shù)據(jù)挖掘人員可以分為以下幾類：一是業(yè)務分析人員，這部分人員必須熟悉企業(yè)的各項業(yè)務，而且能夠根據(jù)業(yè)務項目來確定數(shù)據(jù)挖掘的對象和范圍。二是數(shù)據(jù)分析人員，這部分人員不僅需要掌握數(shù)據(jù)分析技術，還需要掌握統(tǒng)計學知識，能夠把企業(yè)的實際需求轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)挖掘內(nèi)容。三是數(shù)據(jù)管理人員，這部分人員要掌握管理技能。數(shù)據(jù)挖掘需要技術和資金支持，通過反復操作來接近事物的本質(zhì)，不斷提出問題，解決問題，實現(xiàn)可視化操作。在數(shù)據(jù)挖掘的過程中，挖掘人員的專業(yè)性直接關系到數(shù)據(jù)挖掘的效率和質(zhì)量。對此，數(shù)據(jù)挖掘人員必須不斷完善自我，學習新知識和新技能，提升自身的專業(yè)性和綜合素養(yǎng)。新時期，企業(yè)數(shù)據(jù)庫往往包含以下數(shù)據(jù)：一是整合性數(shù)據(jù)，二是詳細數(shù)據(jù)，三是匯總數(shù)據(jù)，四是歷史數(shù)據(jù)，五是解釋數(shù)據(jù)等，數(shù)據(jù)挖掘人員需要明確不同數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系和區(qū)別，合理構(gòu)建數(shù)據(jù)挖掘模型。數(shù)據(jù)挖掘技術的應用不能盲目，需要遵循一定的規(guī)則，關聯(lián)性規(guī)則包括以下階段：一是數(shù)據(jù)挖掘人員需要先從大量原始數(shù)據(jù)中挖掘出數(shù)據(jù)項目組，二是分析數(shù)據(jù)項目組之間的關聯(lián)性。

4.4豐富數(shù)據(jù)挖掘方法

事實上，數(shù)據(jù)挖掘方法比較多，主要分為以下幾種：一是神經(jīng)網(wǎng)絡，二是遺傳算法，三是決策樹方法，四是粗集方法，五是統(tǒng)計分析法，六是模糊集方法。其中，神經(jīng)網(wǎng)絡實際上就是在挖掘數(shù)據(jù)之前建立神經(jīng)網(wǎng)絡模型，并對數(shù)據(jù)進行預測和模式識別。神經(jīng)網(wǎng)絡的適應性非常強，但是掌握難度比較大。遺傳算法實際上就是利用遺傳機理對數(shù)據(jù)進行挖掘，刪掉多余的數(shù)據(jù)單元，從網(wǎng)絡中找到數(shù)據(jù)挖掘的規(guī)則。決策樹方法屬于比較常見的數(shù)據(jù)挖掘方法，該方法就是從眾多數(shù)據(jù)項目中利用變量決策來找出有價值的信息。粗集方法也是一種數(shù)學工具，利用集合理論，分析數(shù)據(jù)之間的關聯(lián)性。粗集方法的操作比較簡單，而且算法比較容易掌握，應用成本低。統(tǒng)計分析方法主要是利用數(shù)據(jù)的函數(shù)關系和相關關系來挖掘數(shù)據(jù)信息，統(tǒng)計出數(shù)據(jù)的最大值，平均值等，分析數(shù)據(jù)之間的差異性。模糊集方法對商務智能系統(tǒng)的要求比較高，系統(tǒng)越復雜，模糊性也就越強。雖然數(shù)據(jù)挖掘技術的種類比較多，但是數(shù)據(jù)挖掘人員需要結(jié)合商務智能系統(tǒng)和企業(yè)的實際情況來選擇數(shù)據(jù)挖掘技術，真正發(fā)揮出數(shù)據(jù)挖掘技術的作用。

5結(jié)語

如今，數(shù)據(jù)挖掘技術被廣泛應用于商務智能中，數(shù)據(jù)挖掘技術能夠快速在大量原始數(shù)據(jù)中提取出有價值的信息，并對數(shù)據(jù)進行分類匯總，為企業(yè)管理者作出決策提供依據(jù)。如今，企業(yè)的規(guī)模不斷擴大，企業(yè)的發(fā)展步伐不斷加快，企業(yè)對數(shù)據(jù)處理速度和質(zhì)量都提出了較高的要求，數(shù)據(jù)挖掘技術的應用可以滿足企業(yè)的發(fā)展需求，推動企業(yè)的發(fā)展。但是，由于我國應用數(shù)據(jù)挖掘技術的時間比較短，還存在一定的缺陷，需要不斷探索和完善，才能真正發(fā)揮出數(shù)據(jù)挖掘技術在商務智能中的作用。雖然數(shù)據(jù)挖掘技術的應用給企業(yè)發(fā)展帶來便利，但是數(shù)據(jù)挖掘也會涉及到一定的隱私，需要國家相關部門加強監(jiān)督和管理，把數(shù)據(jù)挖掘控制在合法的范圍內(nèi)。不同的企業(yè)對數(shù)據(jù)挖掘的需求不同，所選用的數(shù)據(jù)挖掘方法也會有所不同，這就要求數(shù)據(jù)挖掘人員具備豐富的實踐經(jīng)驗，并不斷提升自身的專業(yè)性，保證數(shù)據(jù)挖掘的合理性，為企業(yè)發(fā)展指明方向和目標，推動企業(yè)發(fā)展。

參考文獻

[1]穆俊.基于本體的數(shù)據(jù)挖掘技術應用于商務智能中的實際應用[J].微型電腦應用,2014,30(12).

[2]何超.基于數(shù)據(jù)挖掘的企業(yè)競爭情報智能分析研究[D].武漢大學,2014.

[3]宋遠芳.基于本體的數(shù)據(jù)挖掘技術在商務智能中的應用[J].計算機技術與發(fā)展,2009,19(1).

作者：黃飛 單位：對外經(jīng)濟貿(mào)易大學統(tǒng)計學院