1、基于数据挖掘技术的企业信息化管理的研究 李琛 中国电建集团成都勘测设计研究院有限公司 摘 要： 随着信息化时代的到来, 数据挖掘技术以其独特的优势被广泛应用在企业信息化管理当中。基于这种情况, 首先介绍了几种数据挖掘技术和数据挖掘方法, 其次对数据挖掘技术应用的必要性以及应用流程进行了详细的分析, 最后详细研究了数据挖掘技术在企业信息化管理中的应用。关键词： 数据挖掘技术; 信息化管理; 市场营销; 作者简介：李琛 (1981-) , 女, 四川成都人, 本科, 工程师。研究方向:计算机科学与技术。Research on Enterprise Information Management ba
2、sed on Data Mining TechnologyLi Chen Chengdu Engineering Corporation Limited, Power Construction Corporation of China; Abstract： With the advent of the information age, data mining technology has been widely used in enterprise information management because of its unique advantages. Based on this si
3、tuation, firstly, several data mining techniques and data mining methods are introduced. Secondly, the necessity of application of data mining technology and the application process are analyzed in detail. Finally, the data mining techniques are studied in detail in the enterprise information manage
4、ment application.Keyword： data mining technology; information management; marketing; 随着社会的快速发展, 传统的信息处理技术已无法满足企业发展的要求。而数据挖掘技术可以通过对数据的收集、分析、加工、处理等, 发现其中蕴藏的商业知识, 挖掘数据之间的内在联系, 进而为企业的商业决策提供有价值的信息。数据挖掘技术不仅可以从数据中获取有价值的信息和知识, 还可以成为一种机制, 让知识贯穿于企业系统当中, 让其正确运作。1 数据挖掘所应用的技术和方法1.1 决策树方法该方法主要是将问题划分为若干个子问题, 根据相关规
5、则将这些子问题分配到分类向导模型的不同结点处, 然后对这个模型进行分析。企业在进行分类及预测时经常会用到决策树这种方法。1.2 神经网络技术商业智能系统的相关功能与人的大脑比较相似, 通过对神经网络系统的训练, 这个系统能够在无人操作的基础上进行模拟识别, 进而解决一些问题。很多企业都会把销售信息存储在数据库当中, 最后通过神经网络技术对信息进行分析并从中找出最佳的销售模式。1.3 数据挖掘技术中的遗传算法遗传算法多数用于为企业提供相关问题的解决方案, 它主要是利用选择、交叉、变异等相关概念, 找到最佳解决方案。选择是从众多方案中挑选最好的一个, 交叉是将好的方案中一些有价值的内容进行有效组合
6、, 而变异指的是将解决方案中的部分内容进行随机改动, 进而为企业找到最合适的解决方案。1.4 智能代理技术职能代理包含了很多先进的软件技术, 可以根据人们的要求进行工作。比如在Web 上筛选商品或者是对拍卖进行监测, 在商品竞价时, 可以及时提醒用户。此外, 该项技术还可以进行合作筛选, 比如在客户采购时, 企业可以根据其他消费者的购买习惯为其推荐相应产品, 更好满足客户需求, 进而提高企业个性化服务水平1。2 数据挖掘技术在企业信息化管理中应用的必要性分析现阶段, 大多数企业都认识到了客户对企业发展的重要性。然而在与客户进行交易或者是拓展客户资源过程中, 会产生大量的数据信息, 如果企业不对
7、其进行及时、有效处理及整合, 就不能充分了解客户的需求, 也就不能为其提供相应的产品或服务, 降低了企业个性化服务水平。因此, 企业应顺应时代的发展, 对大量数据进行及时处理和整合, 充分运用系统集成, 建立信息一体化体系, 提高处理后的数据资源利用率。企业要想实现上述要求, 就必须在信息化管理当中应用数据挖掘技术。这种技术可以对与企业有关的数据进行有效分析和处理, 挖掘这些数据潜在的商业知识, 研究数据之间的内在联系, 并将这些知识及时反馈给企业管理人员, 为他们的科学决策创造便利条件, 进而提升企业的核心竞争力, 使企业能够在激烈的市场竞争中处于不败地位。3 数据挖掘技术在企业信息化管理中
8、的应用流程第一, 企业应清楚数据挖掘目标, 并根据这些目标制定商业主题。第二, 根据商业主题收集相关数据, 并对这些数据进行相应处理, 将这些处理过的数据存储在数据库中, 再利用合理的数据挖掘算法, 建立数据挖掘模型, 以确保结果的真实性及可靠性。第三, 将这些商业信息传送到企业中的信息化平台上, 根据专家知识和领域规则, 在企业进行商业决策时可以通过人机界面为其提供信息支持, 确保决策的科学性、合理性2。4 数据挖掘技术在企业信息化管理中的应用数据挖掘技术在企业信息化管理中的应用, 增强了企业收集、分析、加工、整合、处理信息的能力, 为企业扩大规模、开拓市场、优化资源、调整战略、提高管理效率
9、、确保管理质量等奠定了良好的基础。数据挖掘技术的应用, 使得企业不再仅仅关注企业产品, 还提高对客户以及服务的重视程度, 实现了经营理念的转变。数据挖掘技术主要为企业的决策提供数据支持, 便于企业对客户进行管理, 同时其也在市场竞争力、市场营销、人力资源管理、企业财务预警等方面得到了广泛的应用。4.1 企业竞争力的有效分析企业的市场核心竞争力影响企业的生存和发展, 数据挖掘技术可以有效分析企业商品的市场份额。这项技术通过对商品有关市场份额数据的对比, 根据数据挖掘技术的函数准则将数据进行分析、处理, 挖掘它们的内在规律, 重点关注对企业有极大影响的外部数据信息, 进而得到一些可以促进企业发展的
10、信息, 让企业根据这些信息了解市场行情、把握市场机遇、完善企业经营战略。4.2 数据挖掘技术在市场营销中的应用数据挖掘技术在企业市场营销环节得到了广泛的应用, 并且也取得了一些效果。数据挖掘技术的应用有一个前提条件, 即“消费者以往的销售行为决定了他们在未来一定时期内的消费倾向”。通过对与消费者有关信息的分析、处理、加工、整合等, 了解客户的兴趣爱好、消费习惯、产品需求以及消费倾向等, 以此作为依据, 对消费者接下来的消费行为进行准确判断。在了解他们的消费行为以及消费需求之后, 可以对这些消费者进行合理划分, 分成若干个不同的消费群体, 为不同群体提供相应的产品及服务, 实现定向营销策略。与传
11、统营销模式相比, 数据挖掘技术的应用降低了企业的营销成本、增强了营销效果、确保了企业的经济效益。4.3 数据挖掘技术在人力资源管理中的应用数据挖掘技术可以自行在人力资源数据库中挖掘有价值的信息, 通过数学知识以及相关技术对数据库进行统计及管理, 为数据库管理人员创造了便利条件, 突破传统人力资源管理的局限性。人事统计多数情况下只可以提供一些日常数据, 但是通过数据挖掘技术可以分析出工作人员的工作表现、工作时间等信息。在人力资源管理方面, 企业也可以通过定量分析方法去解决一些实际问题。总而言之, 数据挖掘技术在人力资源管理中的应用, 能够为企业的人员调动、人才划分、人才招聘、绩效考核等提供真实、
12、可靠的信息支持。4.4 数据挖掘技术在财务预警中的应用在企业财务预警中, 数据挖掘技术是建立在财务运作资料基础之上的, 并且在这个过程中也充分应用到了决策树方法, 对企业在营销过程中的一些财务数据进行搜集、分析、加工、整合。比如将搜集到的数据节点进行合理连接, 构造评估节点, 并以此进行图形评价, 如此一来, 就可以充分了解一些财务指标, 比如现金流动负债比、资产增长率等。进而对这些指标进行综合分析, 根据项目管理的实际情况, 对是否发生预警信号、发生原因、所属类型等进行准确、合理的判断, 制作危机评估报告, 并将其反馈给相关人员, 让其及时采取措施进行有效防范。企业过去的财务管理模式, 由于
13、缺少相应方法以及相关技术, 因此, 不能及时判断财务危机, 更加不能制订科学、正确的危机处理方案, 这更加体现出数据挖掘技术在企业中的重要作用3。5 结语综上所述, 数据挖掘技术以其独特的优势, 被广泛应用在企业各个环节当中, 并取得了一定效果。数据挖掘技术是企业信息化管理的核心所在。从大量数据中挖掘知识, 将知识作为企业决策依据;利用数据预测财务危机, 进而制定相关策略;利用数据分析市场的核心竞争力, 进而改变经营战略, 以促进企业长期稳定的发展。参考文献1刘玉海.数据挖掘技术下的企业信息化管理研究J.信息系统工程, 2015 (12) :80-81. 2安康.基于数据挖掘的商业银行客户关系管理研究D.兰州:兰州交通大学, 2014:20. 3孙少鹏.基于数据仓库和数据挖掘的企业 BOM 研究D.昆明:昆明理工大学, 2012:120.
