企業服務中數據挖掘技術的應用研究

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

關鍵詞：數據挖掘技術；企業服務；應用

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

1數據挖掘的相關概述

通過對數據挖掘的分析與了解，可更好地將其運用到企業服務中，確保充分地發揮出其的應用優勢，及時地發現并掌握數據所存在的規律，以此就能給企業的長期發展提供更精準的數據支持。下面，就針對數據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

數據挖掘主要就是指：從大量、不完全、有噪聲、模糊以及隨機的實際數據中，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據的過程。因此，數據挖掘技術一般包含：數據清理、數據交換、數據挖掘實施過程、模式評估等8個步驟。數據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，數據挖掘技術還包含多種算法，而具體使用哪種算法，就需根據實際應用情況來進行決定[1]。

1．2商業角度的定義

由于數據挖掘技術具備較強的應用優勢，故在商業方面也得到了較為廣泛的應用。其中，從商業的角度來看，數據挖掘技術的最大特點就是能夠從龐大的商業數據庫中有效地提取有價值的業務信息，并對其進行轉換、分析和模型化處理，確保給企業的商務性決策提供支持。此外，從另一個角度來看，數據挖掘還是一種深層次的數據分析方法，通過對大數據的分析，就能獲得有利于商業運作，提高企業競爭力的信息。因此，數據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。而為了提高企業的發展競爭力，幫助企業做好科學化和合理化的決策，提高企業的服務水平，就應實現對數據挖掘技術的合理運用，確保從大量的數據信息中，能夠有效地分析和揭示出有規律性的數據，并形成一種模型化的方法，以此就能更好地為企業的發展指引方向[2]。

2數據挖掘技術的分析方法

分析方法是數據挖掘技術應用的核心，只有選擇合適的分析方法，才能實現對數據的精準分析，才能更好地解決不同種類的問題。下面，就針對數據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據進行分類。其中，相近性的數據分為一類，而相異性的數據分為一類，目的是將同一種類型數據之間的相近性發展到最大化，盡量地降低不同種類數據之間的相近性。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：其主要就是將數據按照某種相同點分為一類，并將不同種類的數據劃分為不同類型。通過對數據進行分類，就能將數據庫中的數據有效地反射到一個類型，以此也就能實現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值函數模型，通過采用回歸分析法、時間序列法等方法，實現對企業未來服務狀況的精準性預測[3]。

2．3關聯分析

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

2．4特征

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

3企業服務中數據挖掘技術的應用現狀

數據挖掘技術在企業服務中的應用變得越來越廣泛，給企業的發展帶來了巨大的經濟利益。但是，數據挖掘技術作為一種新型的技術，其在企業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，這樣才能真正地發揮出數據挖掘技術的應用價值。其中，數據挖掘技術在企業服務中應用所存在的問題主要表現為：第一，企業管理者過多地依賴數據挖掘技術的使用，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，就將其運用到企業的實際管理過程中，這樣就會給企業的穩定發展帶來一定的影響。而有些人員在使用數據挖掘技術時，只是將其當成一個機械性的數據管理工具，并沒有做到理論與實踐的有效結合，以此也就無法提高數據挖掘技術使用的有效性。第二，數據挖掘技術自身也存在一定的使用問題。在構建數據預測模型時，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的正確決策。因此，在將數據挖掘技術運用到企業服務中時，就應注重以上兩種問題，要認識到數據挖掘技術不是萬能的，而是應充分地發揮出其的積極作用。在實際運用中，還應注重與企業實際發展狀況的有效結合，以此才能更好地實現對企業的科學化管理，才能更好地提升企業的整體服務水平[5]。

4數據挖掘技術在企業服務中的應用

4．1管理企業客戶關系

數據挖掘技術在企業客戶關系管理方面的應用主要表現為：科學而細致地描述客戶的行為，并對其進行系統性的預測，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，數據挖掘技術的應用，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揮到最大化。因此，從企業服務角度來看，數據挖掘技術的使用就給企業的發展提供了更加開放的平臺，提供了更精準的技術支持，使得企業的創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的服務水平，提高企業的發展競爭力。

4．2市場營銷

數據挖掘技術在市場營銷方面的應用主要表現在：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，通過數據挖掘技術，還能合理地預測出消費者的消費傾向，并根據所得出的預測結果，就能更針對性地給具有發展潛力的客戶提供優質化服務，這樣就能幫助企業挽留更多的客戶。譬如：對于零售業而言，條碼技術的使用，就給客戶信息的有效搜集提供了方便。而將條碼技術與數據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的銷售利潤[6]。

4．3市場預測

數據挖掘技術的應用，對于預測企業的未來發展狀況以及幫助企業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，運用數據挖掘技術，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資金交易所存在的問題，這樣就能避免給企業發展帶來較大的經濟損失。此外，數據挖掘技術的應用，通過降低企業的風險性，就能增強客戶對于企業的信任度，以此也就能更好地促進企業的可持續穩定發展。隨著信息技術的不斷更新與發展，網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的整體發展帶來了嚴重的影響。而通過使用數挖掘技術，就能幫助金融性企業正確地識別出詐騙行為，以此就能實現低風險的合理控制。

5結語

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

參考文獻

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

[2]孫津.數據挖掘技術在企業客戶關系管理中的應用[J].統計與管理,2017,(12):155-156.

[3]趙亮.數據挖掘技術在企業信息化中的應用[J].電腦迷,2017,(08):219.

[4]何瑞娟.大數據時代下數據挖掘技術在企業中的應用[J].網絡安全技術與應用,2016,(12):90-91.

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

[6]胡青,王娟.數據挖掘技術在企業中的應用[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：杭州科諾知識產權服務有限公司