商业智能中的数据挖掘研究

商业智能中的数据挖掘研究

第２４卷第３期浙江海洋学院学报（自然科学版）Ｖ０１．２４Ｎｏ．３２００５年９月ＪｏｕｒｎａｌｏｆｚｈｅｊｉａｎｇＯｃｅａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅ）Ｓｅｐ．，２００５文章编号：１００８—８３０Ｘ（２００５）０２—０２８１—０３

研究简报

商业智能中的数据挖掘研究

徐妙君 ．一，谭小球ｚ

（１．浙江大学计算机学院浙江杭州３１００２７；２．浙江海洋学院信息学院浙江舟山３１６００４）

摘要：针对商业智能系统的数据挖掘技术进行深入探讨，并就商业智能中的两个关键：客户信息和市场营销中的数据关键词：商业智能；数据挖掘；客户信息：市场营销

中图分类号：ＴＰ３１１文献标识码：Ａ

ＳｔｕｄｙｏｎＤａｔａ．ＭｉｎｉｎｇｉｎＢｕｓｉｎｅｓｓＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ

ＸｕＭｉａｏ－ｊｕｎｌ，２ＴａｎＸｉａｏ—ｑｉｕ２

（１．ＣｏｍｐｕｔｅｒＣｏＨｅｇｅｏｆＺｈｅｊｉａｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｈａｎｇｚｈｏｕ３１００２７；

２．ＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＣｏｌｌｅｇｅｏｆＺｈｅｊｉａｎｇＯｃｅａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｚｈｏｕｓｈａｎ３１６００４，Ｃｈｉｎａ）

Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｉｓａｒｔｉｃｌｅｄｉｓｃｕｓｓｅｓｏｎｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｏｆｄａｔａ—ｍｉｎｉｎｇｉｎＢｕｓｉｎｅｓｓｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ，ａｎｄｓｐｒｅａｄｏｎｄａ—

ｉｎｔｗｏｓｔｉｃｋｉｎｇｐａｒｔｓ：ｃｌｉｅｎｔｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎａｎｄｍａｒｋｅｔｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ．Ａｂａｓｉｃｔｈｏｕ曲ｔｏｎｄａｔａ－ｍｉｎｉｎｇｉｎ

ｔｗｏｐａｒｔｓｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．

Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：Ｂｕｓｉｎｅｓｓｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ；ｄａｔａ—ｍｉｎｎｉｎｇ，ｃｌｉｅｎｔｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ，ｍａｒｋｅｔｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ

信息技术的不断推广应用，将企业带入一个信息爆炸的时代。周围环境的变化直接影响着企业的发１商业智能与数据挖掘

商业智！能（Ｂｕｓｉｎｅｓｓｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）最早由ＧａｒｔｎｅｒＧｒｏｕｐ于１９９６年提出来的．它是一种基于大量信息基它的中心思想是从传统的“以产品为中心”的策略向“以客户为中心”的策略转变。这种处理方法简化了各种与客户相关联的业务流程，并将注意力集中到客户的需求上。现在虽然不同公司对商业智能的具收稿日期：２００５－０５—１３作者简介：绦妙君（１９７４～），女，浙江舟山人．讲师，浙江大学在职研究生，研究方向：数据挖掘

挖掘问题进行展开，提出了在这两个方面中的数据挖掘基本思想。ｔａ－ｍｉｎｎｉｎｇｔｈｉｓ展和生存。如何面对潮水般的信息，如何进行战略上的决策，如何提高自身的竞争能力取决于对信鼠的正确把握。管理者需要将大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据转化为有用的商业智能．从而发现潜在的、有用的信息。问题是如何才能发掘这些知识，传统的信息处理工具已经不能应付这一要求，人们需要一种方法，自动地分析数据、自动地发现和描述数据中隐含的商业发展趋势、自动地标记数据、对数据进行更高层次的分析。础的提炼和重新整合的过程，这个过程与知识共享和知识创造紧密结合，一般我们认为它由数据仓库、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等组成，整个流程见图１。体的理解各有所见，但是在商业智能所进行的活动上却有一致的意见，即客户调查、市场营销、服务和支持三个主要活动。但要从这几个方面来判断是否最大限度地提高了客户的满意度及忠诚度。需要用数据挖

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