企業(yè)服務中數(shù)據(jù)挖掘技術的應用研究

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摘要：隨著經(jīng)濟水平的不斷提升，對企業(yè)的服務質量提出了更高的要求。而企業(yè)作為一種集體性組織，每天需要產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，倘若不做好對數(shù)據(jù)的管理與存儲工作，就會給企業(yè)發(fā)展帶來巨大的經(jīng)濟損失。而數(shù)據(jù)挖掘技術的使用，給數(shù)據(jù)管理帶來了新的發(fā)展契機，使得數(shù)據(jù)管理更加規(guī)范化和合理化，以此給企業(yè)決策提供了更精準的數(shù)據(jù)支持，確保給企業(yè)贏得更多的商業(yè)機會。將數(shù)據(jù)挖掘技術高效地運用到企業(yè)服務中，確保提高企業(yè)的發(fā)展競爭力。

關鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘技術；企業(yè)服務；應用

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術的不斷更新，數(shù)據(jù)挖掘技術應運而生。而企業(yè)在發(fā)展過程中，由于每天所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量較為龐大，一些有用的信息被隱藏了起來，這樣就會給企業(yè)的長期發(fā)展帶來影響。而將數(shù)據(jù)挖掘技術運用到企業(yè)服務中，就能從龐大的數(shù)據(jù)量中挖掘出更有效的數(shù)據(jù)信息，以此就能給企業(yè)的抉擇提供便利，確保促進企業(yè)的長期穩(wěn)定發(fā)展。就針對數(shù)據(jù)挖掘技術在企業(yè)服務中的應用展開具體的分析與討論。

1數(shù)據(jù)挖掘的相關概述

通過對數(shù)據(jù)挖掘的分析與了解，可更好地將其運用到企業(yè)服務中，確保充分地發(fā)揮出其的應用優(yōu)勢，及時地發(fā)現(xiàn)并掌握數(shù)據(jù)所存在的規(guī)律，以此就能給企業(yè)的長期發(fā)展提供更精準的數(shù)據(jù)支持。下面，就針對數(shù)據(jù)挖掘的相關概述展開具體的分析與討論。

1．1技術角度的定義

數(shù)據(jù)挖掘主要就是指：從大量、不完全、有噪聲、模糊以及隨機的實際數(shù)據(jù)中，有效地提取隱含的、人們不知道的，但是又具備使用和研究價值數(shù)據(jù)的過程。因此，數(shù)據(jù)挖掘技術一般包含：數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)交換、數(shù)據(jù)挖掘實施過程、模式評估等8個步驟。數(shù)據(jù)挖掘技術的使用是一個反復的過程，倘若其中任何一個步驟沒有達到預期的目標，就需要重新回到前面的步驟，重新進行調整。此外，數(shù)據(jù)挖掘技術還包含多種算法，而具體使用哪種算法，就需根據(jù)實際應用情況來進行決定[1]。

1．2商業(yè)角度的定義

由于數(shù)據(jù)挖掘技術具備較強的應用優(yōu)勢，故在商業(yè)方面也得到了較為廣泛的應用。其中，從商業(yè)的角度來看，數(shù)據(jù)挖掘技術的最大特點就是能夠從龐大的商業(yè)數(shù)據(jù)庫中有效地提取有價值的業(yè)務信息，并對其進行轉換、分析和模型化處理，確保給企業(yè)的商務性決策提供支持。此外，從另一個角度來看，數(shù)據(jù)挖掘還是一種深層次的數(shù)據(jù)分析方法，通過對大數(shù)據(jù)的分析，就能獲得有利于商業(yè)運作，提高企業(yè)競爭力的信息。因此，數(shù)據(jù)挖掘就類似于從礦石中淘金，都需要在龐大的東西中找出富含價值的信息。而為了提高企業(yè)的發(fā)展競爭力，幫助企業(yè)做好科學化和合理化的決策，提高企業(yè)的服務水平，就應實現(xiàn)對數(shù)據(jù)挖掘技術的合理運用，確保從大量的數(shù)據(jù)信息中，能夠有效地分析和揭示出有規(guī)律性的數(shù)據(jù)，并形成一種模型化的方法，以此就能更好地為企業(yè)的發(fā)展指引方向[2]。

2數(shù)據(jù)挖掘技術的分析方法

分析方法是數(shù)據(jù)挖掘技術應用的核心，只有選擇合適的分析方法，才能實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的精準分析，才能更好地解決不同種類的問題。下面，就針對數(shù)據(jù)挖掘技術的分析方法展開具體的分析與討論。

2．1聚類

聚類分析主要就是將龐大的數(shù)據(jù)進行分類。其中，相近性的數(shù)據(jù)分為一類，而相異性的數(shù)據(jù)分為一類，目的是將同一種類型數(shù)據(jù)之間的相近性發(fā)展到最大化，盡量地降低不同種類數(shù)據(jù)之間的相近性。由于該種方法的特殊性，故其常常運用到分析客戶背景、預測客戶購買行為以及細分市場等多個方面。此外，聚類分析在醫(yī)學以及心理學等方面也得到了較為廣泛的應用。

2．2分類及事先推測

分類與聚類不同的是：其主要就是將數(shù)據(jù)按照某種相同點分為一類，并將不同種類的數(shù)據(jù)劃分為不同類型。通過對數(shù)據(jù)進行分類，就能將數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)有效地反射到一個類型，以此也就能實現(xiàn)對客戶信息的精準分類，并且還能調查客戶對于商品的滿意程度。而事先預測主要就是依托連續(xù)值函數(shù)模型，通過采用回歸分析法、時間序列法等方法，實現(xiàn)對企業(yè)未來服務狀況的精準性預測[3]。

2．3關聯(lián)分析

每個事物之間都存在或多或少的聯(lián)系，一旦出現(xiàn)某個事件，就會在不同程度上影響著另一個事件的發(fā)生。而關聯(lián)分析就主要利用了不同事物之間所存在的關聯(lián)性和依賴性的規(guī)律，來實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的分析。而企業(yè)數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)量一般都較為龐大，數(shù)據(jù)項之間肯定會存在著某種關聯(lián)，而關聯(lián)分析工作的進行，就能及時地找出數(shù)據(jù)之間的關聯(lián)性，確保能夠精準地掌握龐大數(shù)據(jù)之間的規(guī)律性，以此就能實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的高效化管理。因此，在將數(shù)據(jù)挖掘技術運用到企業(yè)服務中，就能找出企業(yè)在服務過程中所存在的問題，確保企業(yè)能夠采取更科學的管控措施，來提升企業(yè)的整體服務質量[4]。

2．4特征

特征分析法主要就是指：從數(shù)據(jù)中抽取一組數(shù)據(jù)，并找出這組數(shù)據(jù)所具備的特征，這樣就能給有關問題的解決提供解決思路。譬如：對于企業(yè)發(fā)展而言，通過運用特征分析法，就能幫助企業(yè)找到企業(yè)服務質量下降的主要原因，這樣企業(yè)就能更好地提高服務水平，確保挽留更多的客戶。

3企業(yè)服務中數(shù)據(jù)挖掘技術的應用現(xiàn)狀

數(shù)據(jù)挖掘技術在企業(yè)服務中的應用變得越來越廣泛，給企業(yè)的發(fā)展帶來了巨大的經(jīng)濟利益。但是，數(shù)據(jù)挖掘技術作為一種新型的技術，其在企業(yè)服務中的實際應用還暴露出許多實質性的問題，需要有關人員加大對其的研究力度，采取更加合理化的措施，這樣才能真正地發(fā)揮出數(shù)據(jù)挖掘技術的應用價值。其中，數(shù)據(jù)挖掘技術在企業(yè)服務中應用所存在的問題主要表現(xiàn)為：第一，企業(yè)管理者過多地依賴數(shù)據(jù)挖掘技術的使用，對于所挖掘出來的具有價值的信息，沒有對其展開具體的分析，就將其運用到企業(yè)的實際管理過程中，這樣就會給企業(yè)的穩(wěn)定發(fā)展帶來一定的影響。而有些人員在使用數(shù)據(jù)挖掘技術時，只是將其當成一個機械性的數(shù)據(jù)管理工具，并沒有做到理論與實踐的有效結合，以此也就無法提高數(shù)據(jù)挖掘技術使用的有效性。第二，數(shù)據(jù)挖掘技術自身也存在一定的使用問題。在構建數(shù)據(jù)預測模型時，由于軟件使用存在問題，就會給模型的構建帶來一定的影響，導致模型的構建與實際需求存在偏差，這樣也就會影響企業(yè)的正確決策。因此，在將數(shù)據(jù)挖掘技術運用到企業(yè)服務中時，就應注重以上兩種問題，要認識到數(shù)據(jù)挖掘技術不是萬能的，而是應充分地發(fā)揮出其的積極作用。在實際運用中，還應注重與企業(yè)實際發(fā)展狀況的有效結合，以此才能更好地實現(xiàn)對企業(yè)的科學化管理，才能更好地提升企業(yè)的整體服務水平[5]。

4數(shù)據(jù)挖掘技術在企業(yè)服務中的應用

4．1管理企業(yè)客戶關系

數(shù)據(jù)挖掘技術在企業(yè)客戶關系管理方面的應用主要表現(xiàn)為：科學而細致地描述客戶的行為，并對其進行系統(tǒng)性的預測，確保能夠更全面地掌握客戶行為信息。在管理過程中，還能有效地優(yōu)化客戶關系的管理流程，提升客戶的滿意度，以此也就能達到科學管理客戶的目的。此外，數(shù)據(jù)挖掘技術的應用，不只是運用到某一方面，而是貫穿于整個客戶管理始終，目的是：如何更好地利用老客戶的使用價值，爭取更多的新客戶，并且如何將客戶的使用價值發(fā)揮到最大化。因此，從企業(yè)服務角度來看，數(shù)據(jù)挖掘技術的使用就給企業(yè)的發(fā)展提供了更加開放的平臺，提供了更精準的技術支持，使得企業(yè)的創(chuàng)新能力和管理能力都得到了有效的提升，這樣就能更好地提高企業(yè)的服務水平，提高企業(yè)的發(fā)展競爭力。

4．2市場營銷

數(shù)據(jù)挖掘技術在市場營銷方面的應用主要表現(xiàn)在：對消費者行為的收集、加工以及處理，以此就能更好地幫助企業(yè)了解消費者的不同消費需求，確保提供更加針對性和個性化的營銷方案。此外，通過數(shù)據(jù)挖掘技術，還能合理地預測出消費者的消費傾向，并根據(jù)所得出的預測結果，就能更針對性地給具有發(fā)展?jié)摿Φ目蛻籼峁﹥?yōu)質化服務，這樣就能幫助企業(yè)挽留更多的客戶。譬如：對于零售業(yè)而言，條碼技術的使用，就給客戶信息的有效搜集提供了方便。而將條碼技術與數(shù)據(jù)挖掘技術進行有效結合，就能有效地挖掘出客戶的購買趨勢和購買模式，以此也就能有效地提升零售業(yè)的銷售利潤[6]。

4．3市場預測

數(shù)據(jù)挖掘技術的應用，對于預測企業(yè)的未來發(fā)展狀況以及幫助企業(yè)制定更科學的管理措施都具有十分重要的作用。譬如：對于金融投資性行業(yè)，運用數(shù)據(jù)挖掘技術，就能合理地評估出股票交易的風險，并且還能及時地識別企業(yè)資金交易所存在的問題，這樣就能避免給企業(yè)發(fā)展帶來較大的經(jīng)濟損失。此外，數(shù)據(jù)挖掘技術的應用，通過降低企業(yè)的風險性，就能增強客戶對于企業(yè)的信任度，以此也就能更好地促進企業(yè)的可持續(xù)穩(wěn)定發(fā)展。隨著信息技術的不斷更新與發(fā)展，網(wǎng)絡詐騙以及金融詐騙事件層出不窮，給客戶的實際利益以及企業(yè)的整體發(fā)展帶來了嚴重的影響。而通過使用數(shù)挖掘技術，就能幫助金融性企業(yè)正確地識別出詐騙行為，以此就能實現(xiàn)低風險的合理控制。

5結語

不斷地將數(shù)據(jù)挖掘技術運用到企業(yè)服務中，對于有效地提高企業(yè)的服務質量，提升客戶的滿意度以及有效地提高企業(yè)的經(jīng)濟收入，促進企業(yè)的可持續(xù)穩(wěn)定發(fā)展都具有至關重要的作用。因此，應首先認識與了解數(shù)據(jù)挖掘的相關概述以及數(shù)據(jù)挖掘技術的分析方法，進而從數(shù)據(jù)挖掘技術在管理企業(yè)客戶關系方面的應用、數(shù)據(jù)挖掘技術在市場營銷方面的應用以及數(shù)據(jù)挖掘技術在市場預測方面的應用3個方面將數(shù)據(jù)挖掘技術高效地運用到企業(yè)服務中，確保充分地發(fā)揮出其的應用價值，有效地提升企業(yè)的決策效率，滿足企業(yè)的發(fā)展需求。

參考文獻

[1]陳志泰.大數(shù)據(jù)挖掘技術在企業(yè)ERP中的應用分析[J].商訊,2020,(03):100-101.

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[3]趙亮.數(shù)據(jù)挖掘技術在企業(yè)信息化中的應用[J].電腦迷,2017,(08):219.

[4]何瑞娟.大數(shù)據(jù)時代下數(shù)據(jù)挖掘技術在企業(yè)中的應用[J].網(wǎng)絡安全技術與應用,2016,(12):90-91.

[5]楊柳.淺析數(shù)據(jù)挖掘在企業(yè)信息服務中的應用[J].通訊世界,2015,(16):200.

[6]胡青,王娟.數(shù)據(jù)挖掘技術在企業(yè)中的應用[J].廣東自動化與信息工程,2003,(03):34-36.

作者：方晶晶 劉佳峰 單位：杭州科諾知識產(chǎn)權服務有限公司