数据挖掘的背景分析_精品文档Word文档下载推荐.doc
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对商业而言,有价值主要表现在三个方面:
降低开销;
提高收入;
增加股票价格。
在商业运营中,数据挖掘主要用作以下四种工具:
1)数据挖掘作为研究工具(Research)
2)数据挖掘提高过程控制(ProcessImprovement)
3)数据挖掘作为市场营销工具(Marketing)
4)数据挖掘作为客户关系管理CRM工具(CustomerRelationshipManagement)
二、数据挖掘的技术背景
数据挖掘是八十年代,投资人工智能研究项目失败后,人工智能转入实际应用时提出的。
它是一个新兴的,面向商业应用的人工智能研究。
选择数据挖掘这一术语,表明了与统计、精算、长期从事预言模型的经济学家之间没有技术的重叠。
数据挖掘技术包括三个主要部分:
算法和技术;
数据;
建模能力。
与数据挖掘密切相关的技术包括:
1)机器学习
机器学习是计算机科学和人工智能发展的产物,机器学习分为两种学习方式:
自组织学习(如神经网络)和从例子中归纳出规则(如决策树)。
2)统计
统计本包括预言算法(回归)、抽样、基于经验的设计等,现在也开始支持数据挖掘。
3)决策支持系统
4)数据仓库
5)OLAP(联机分析处理)、DataMart(数据集市)、多维数据库等
将数据仓库、OLAP、数据挖掘等技术融合在一起,即构成企业决策分析环境。
三、数据挖掘的社会背景
数据挖掘与个人预言:
数据挖掘号称能通过历史数据的分析,预测客户的行为,而事实上,客户自己可能都不明确自己下一步要作什么。
所以,数据挖掘的结果,没有人们想象中神秘,它不可能是完全正确的。
客户的行为是与社会环境相关联的,所以数据挖掘本身也受社会背景的影响。
比如说,在美国对银行信用卡客户信用评级的模型运行得非常成功,但是,它可能不适合中国。
(海脉编译:
继尧)
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