| 查看: 2172 | 回复: 10 | |||
| 当前主题已经存档。 | |||
| 当前只显示满足指定条件的回帖，点击这里查看本话题的所有回帖 | |||
[交流]
数据挖掘的关键词和概念
|
|||
|
数据挖掘是从海量数据中提取隐含在其中的有用信息和知识的过程。它可以帮助企业对数据进行微观、中观乃至宏观的统计、分析、综合和推理，从而利用已有数据预测未来，帮助企业赢得竞争优势。例如，利用数据挖掘可以对企业的海量数据进行客户分析，包括客户类型、各类客户的需求倾向、贷款偿还预测和客户信用政策分析、客户流失分析等；进行市场研究，包括商品市场占有率预测、市场拓展计划仿真；进行经营策略研究，包括经营成本与收入分析、风险控制、欺诈行为甄别等。 实现数据挖掘的四个关键 首先，要踏踏实实做好基础数据库的建设。一个企业实现数据挖掘的前提和基础是拥有大量、真实的数据积累。没有数据积累，数据挖掘将无用武之地。 一般用于挖掘的数据有两种来源：数据仓库或数据库。目前，基于数据仓库的数据挖掘逐渐被人们所推崇，它有三点显著优势：一，数据挖掘必须要对数据进行抽取、清洗、转换和装载，这个过程很耗时。如果基于数据仓库，数据仓库已经做好以上工作，就能避免挖掘时每次对数据进行抽取、清洗等。二，数据仓库的数据是按主题组织的，这为数据挖掘选择合适的数据源提供了方便。三，数据库不能存放历史数据，因此直接在数据库中挖掘，许多知识无法挖掘出来，如预测型应用；相反，数据仓库却能。 其次，企业要有比较明确的挖掘目标。盲目的数据挖掘是很难成功的。 再次，数据挖掘必须由来自不同领域的人员共同参与，包括行业专家、数据管理员、数据分析人员、业务分析人员、数据挖掘专家等。大家需要通力合作，寻找一套适合自己企业的开发方法，并逐步建立起挖掘的模型库。 最后，构建数据挖掘系统，不仅需要很高的资金投入，而且挖掘结果是供决策层决策使用的，因此必须得到最高决策管理层的支持、认可和参与。 [ Last edited by 幻影无痕 on 2006-11-3 at 08:02 ] |
回复此楼» 猜你喜欢
导师想让我从独立一作变成了共一第一
已经有9人回复
-
博士读完未来一定会好吗
已经有23人回复
-
到新单位后，换了新的研究方向，没有团队，持续积累2区以上论文，能申请到面上吗
已经有11人回复
-
读博
已经有4人回复
-
JMPT 期刊投稿流程
已经有4人回复
-
心脉受损
已经有5人回复
-
Springer期刊投稿求助
已经有4人回复
-
小论文投稿
已经有3人回复
-
申请2026年博士
已经有6人回复
8楼2006-03-24 08:43:14