【關(guān)鍵詞】數(shù)據(jù)挖掘 企業(yè)信息化 建設(shè)

 

自上世紀80年代以來，計算機的普及程度驚人，在企業(yè)的管理與公文的處理中發(fā)揮著重要的作用，企業(yè)在計算機時代已經(jīng)逐漸進入了全民計算機時代，信息化建設(shè)工作越發(fā)完善，時至今日，企業(yè)為了提高自身的管理能力、提高競爭力，各類數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)成為其日常工作不可或缺的部分。但隨著電子商務(wù)的發(fā)展，在Internet的媒介作用原有的數(shù)據(jù)管理技術(shù)已經(jīng)無法滿足人們的需要。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)作為一種新的處理信息的工具，可以幫助企業(yè)管理者發(fā)現(xiàn)大量數(shù)據(jù)中隱藏的商機，一方面將已有數(shù)據(jù)所隱藏的信息顯現(xiàn)出來，一方面將獲得的有用信息再次融進企業(yè)的運營系統(tǒng)中，促進企業(yè)的運作。

 

1 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)概要

 

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)所采用的主要技術(shù)包括四種，分別是決策樹、遺傳算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和智能代理方法。

 

決策樹法是一種在分類向?qū)Ｐ偷囊龑?，使模型呈現(xiàn)出樹的形狀，也就是說將問題分成若干個小的問題，再按照一定的規(guī)則將其分配到不同的節(jié)點上，在對樹進行分解。

 

遺傳算法是一種以適者生存理念為指導的算法，旨在求得最優(yōu)解。通過選擇、交叉和變異的方法找到解決問題的最佳辦法，交叉是指將所有的好的方案中的優(yōu)異的因素進行重組形成更好的解決方案，變異法則是隨機的對解決問題的方案加以調(diào)整，是解決方案趨于多樣化。

 

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)是一種具有學習能力的商業(yè)系統(tǒng)，與大腦相類似，經(jīng)過一段時間的培訓之后系統(tǒng)可以在沒有人為操作的狀態(tài)下完成模擬信息的識別進而實現(xiàn)特定問題的分析與處理，許多企業(yè)應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的方式是將大量的銷售信息存入數(shù)據(jù)庫中，再利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的軟件分析功能分析出最佳的銷售方案。

 

智能代理方法是經(jīng)計算機中的重復性的內(nèi)容羅列出來，自動的適應(yīng)人們的工作習慣然后按照人類的要求融合多種軟件完成相應(yīng)的任務(wù)。應(yīng)用的典型范例是WEB上監(jiān)測競價商品的價格并對客戶進行實時提示。

 

2 企業(yè)信息化建設(shè)中數(shù)據(jù)挖據(jù)的應(yīng)用流程

 

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在企業(yè)的信息化建設(shè)中所擔任的角色是實現(xiàn)數(shù)據(jù)信息到商業(yè)知識的轉(zhuǎn)化。首先需要明確數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的處理對象，明白商業(yè)活動的主題；其次，需要對商業(yè)的主題進行分析，并搜集與之相關(guān)的數(shù)據(jù)利用各種技術(shù)對數(shù)據(jù)進行整理分析，并載入適合的數(shù)據(jù)挖據(jù)的算法中，建立模型，再從模型中提取出有用的商業(yè)信息，再根據(jù)分析所得結(jié)果調(diào)整算法，以數(shù)據(jù)和信息的可靠性為依據(jù)對結(jié)果進行判斷；再次，將獲得的商業(yè)知識融合到企業(yè)的信息平臺，利用人機界面對企業(yè)的決策活動予以支持。另外值得注意的是，由于數(shù)據(jù)挖據(jù)技術(shù)屬于高層次的技術(shù)，又關(guān)系到企業(yè)的業(yè)務(wù)機密，因此，需要極為專業(yè)的技術(shù)人才專業(yè)管理。