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数据仓库及其挖掘技术在企业CRM中的应用研究

数据仓库及其挖掘技术在企业CRM中的应用研究
数据仓库及其挖掘技术在企业CRM中的应用研究

数据仓库与数据挖掘课后习题答案

数据仓库与数据挖掘 第一章课后习题 一:填空题 1)数据库中存储的都是数据,而数据仓库中的数据都是一些历史的、存档的、归纳的、计算的数据。 2)数据仓库中的数据分为四个级别:早起细节级、当前细节级、轻度综合级、高度综合级。3)数据源是数据仓库系统的基础,是整个系统的数据源泉,通常包括业务数据和历史数据。4)元数据是“关于数据的数据”。根据元数据用途的不同将数据仓库的元数据分为技术元数据和业务元数据两类。 5)数据处理通常分为两大类:联机事务处理和联机事务分析 6)Fayyad过程模型主要有数据准备,数据挖掘和结果分析三个主要部分组成。 7)如果从整体上看数据挖掘技术,可以将其分为统计分析类、知识发现类和其他类型的数据挖掘技术三大类。 8)那些与数据的一般行为或模型不一致的数据对象称做孤立点。 9)按照挖掘对象的不同,将Web数据挖掘分为三类:web内容挖掘、web结构挖掘和web 使用挖掘。 10)查询型工具、分析型工具盒挖掘型工具结合在一起构成了数据仓库系统的工具层,它们各自的侧重点不同,因此适用范围和针对的用户也不相同。 二:简答题 1)什么是数据仓库?数据仓库的特点主要有哪些? 数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合,用于支

持管理决策。 主要特点:面向主题组织的、集成的、稳定的、随时间不断变化的、数据的集合性、支持决策作用 2)简述数据挖掘的技术定义。 从技术角度看,数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际数据中,提取隐含在其中的、人们不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。 3)什么是业务元数据? 业务元数据从业务角度描述了数据仓库中的数据,它提供了介于使用者和实际系统之间的语义层,使得不懂计算机技术的业务人员也能够读懂数据仓库中的数据 4)简述数据挖掘与传统分析方法的区别。 本质区别是:数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识。数据挖掘所得到的信息应具有先前未知、有效和实用三个特征。 5)简述数据仓库4种体系结构的异同点及其适用性。 a.虚拟的数据仓库体系结构 b.单独的数据仓库体系结构 c.单独的数据集市体系结构 d.分布式数据仓库结构

客户关系管理简答整理

客户关系管理简答整理 1.客户关系管理的内涵?客户关系管理对企业有哪些积极地作用? 答:CRM的内涵是企业利用IT技术和互联网技术实现对客户的整合营销,是以客户为核心的企业营销的技术实现和管理实现。 作用:CRM的根本的作用是提高“客户满意度” ①提高效率:提高业务处理流程的自动化程度,实现企业范围内的信息共享,提高企业员工 的工作能力,并有效减少培训需求,使企业内部能够更高效的运转。 ②拓展市场:通过新的业务模式(电话、网络)扩大企业经营活动范围,及时把握新的市场机会,占领更多的市场份额。 ③保留客户:客户可以自己选择喜欢的方式,同企业进行交流,方便的获取信息得到更好的 服务,客户的满意度得到提高。可帮助企业保留更多的老客户,并更好的吸引新客户。 2.客户关系有哪些基本类型及其特征?企业如何选择客户关系管 理? 企业选择客户关系类型示意图 客户数熾

边际利润水平 如果企业在面对少量客户时,提供的产品或服务边际利润水平非常高,那么他应该采用伙伴型的客户关系,力争显现客户成功的同时,自己也获得丰厚的回报;但如果产品或服务边际利润水平很低,客户数量极其庞大,那么企业会倾向于采用基本型的客户关系,否则他可能因为售后服务的较高成本而出现亏损;其余的类型则可由企业自行选择或组合。因此一般来说,企业对客户关系进行管理或改进的趋势应当朝着为每个客户提供满意服务并提高产品的边际利润水平的方向转变。 3.客户满意度指数测评模型包括哪些潜在变量及其因果关系的构 成? 预期质量:消费者在购买该产品或服务前对其质量的预期; 感知质量:消费者购买和使用该产品或服务后对其质量的评价; 感知价格:消费者通过购买和使用该产品或服务对其提供价值的感受; 顾客满意度:消费者对该产品或服务的总体满意度; 顾客报怨:消费者对该产品或服务不满的正式表示; 顾客忠诚度:消费者继续选购该产品或服务的可能性。

大数据仓库与大数据挖掘技术复习资料

数据仓库与数据挖掘技术复习资料 一、单项选择题 1.数据挖掘技术包括三个主要的部分( C ) A.数据、模型、技术 B.算法、技术、领域知识 C.数据、建模能力、算法与技术 D.建模能力、算法与技术、领域知识 2.关于基本数据的元数据是指: ( D ) A.基本元数据与数据源,数据仓库,数据集市和应用程序等结构相关的信息; B.基本元数据包括与企业相关的管理方面的数据和信息; C.基本元数据包括日志文件和简历执行处理的时序调度信息; D.基本元数据包括关于装载和更新处理,分析处理以及管理方面的信息。 3.关于OLAP和OLTP的说法,下列不正确的是: ( A) A.OLAP事务量大,但事务内容比较简单且重复率高 B.OLAP的最终数据来源与OLTP不一样 C.OLTP面对的是决策人员和高层管理人员 D.OLTP以应用为核心,是应用驱动的 4.将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务?( C ) A. 频繁模式挖掘 B. 分类和预测 C. 数据预处理 D. 数据流挖掘5.下面哪种不属于数据预处理的方法? ( D ) A.变量代换 B.离散化 C. 聚集 D. 估计遗漏值 6.在ID3 算法中信息增益是指( D ) A.信息的溢出程度 B.信息的增加效益 C.熵增加的程度最大 D.熵减少的程度最大 7.以下哪个算法是基于规则的分类器 ( A ) A. C4.5 B. KNN C. Bayes D. ANN 8.以下哪项关于决策树的说法是错误的( C ) A.冗余属性不会对决策树的准确率造成不利的影响 B.子树可能在决策树中重复多次 C.决策树算法对于噪声的干扰非常敏感 D.寻找最佳决策树是NP完全问题 9.假设收入属性的最小与最大分别是10000和90000,现在想把当前值30000映射到区间[0,1],若采用最大-最小数据规范方法,计算结果是( A )

数据仓库与数据挖掘试题

武汉大学计算机学院 20XX级研究生“数据仓库和数据挖掘”课程期末考试试题 要求:所有的题目的解答均写在答题纸上,需写清楚题目的序号。每张答题纸都要写上姓名和学号。 一、单项选择题(每小题2分,共20分) 1. 下面列出的条目中,()不是数据仓库的基本特征。B A.数据仓库是面向主题的 B.数据仓库是面向事务的 C.数据仓库的数据是相对稳定的 D.数据仓库的数据是反映历史变化的 2. 数据仓库是随着时间变化的,下面的描述不正确的是()。 A.数据仓库随时间的变化不断增加新的数据内容 B.捕捉到的新数据会覆盖原来的快照 C.数据仓库随事件变化不断删去旧的数据内容C D.数据仓库中包含大量的综合数据,这些综合数据会随着时间的变化不断地进行重新综合 3. 以下关于数据仓库设计的说法中()是错误的。A A.数据仓库项目的需求很难把握,所以不可能从用户的需求出发来进行数据仓库的设计,只能从数据出发进行设计 B.在进行数据仓库主题数据模型设计时,应该按面向部门业务应用的方式来设计数据模型 C.在进行数据仓库主题数据模型设计时要强调数据的集成性 D.在进行数据仓库概念模型设计时,需要设计实体关系图,给出数据表的划分,并给出每个属性的定义域 4. 以下关于OLAP的描述中()是错误的。A A.一个多维数组可以表示为(维1,维2,…,维n) B.维的一个取值称为该维的一个维成员 C.OLAP是联机分析处理 D.OLAP是数据仓库进行分析决策的基础 5. 多维数据模型中,下列()模式不属于多维模式。D A.星型模式 B.雪花模式 C.星座模式 D.网型模式 6. 通常频繁项集、频繁闭项集和最大频繁项集之间的关系是()。C A.频繁项集?频繁闭项集?最大频繁项集 B.频繁项集?最大频繁项集?频繁闭项集 C.最大频繁项集?频繁闭项集?频繁项集 D.频繁闭项集?频繁项集?最大频繁项集

数据仓库与数据挖掘-教学大纲

《数据仓库与数据挖掘》教学大纲 一、课程概况 课程名称:数据仓库与数据挖掘 英文名称:Data warehousing and data mining 课程性质:选修 课程学时:32 课程学分:2 授课对象:信息类的大学本科高年级学生 开课时间:三年级下学期 讲课方式:课堂+实验 主讲老师: 二、教学目的 本课程把数据视为基础资源,根据软件工程的思想,总结了数据利用的历程,讲述了数据仓库的基础知识和工具,研究了数据挖掘的任务及其挑战,给出了经典的数据挖掘算法,介绍了数据挖掘的产品,剖析了税务数据挖掘的案例,探索了大数据的管理和应用问题。 三、教学任务 完成《数据仓库与数据挖掘》教材内容,及教学计划中的互动实践内容,另有学生自主选题的大作业、选作的论文报告。32学时:课堂24、实验2、课外2、研讨4学时。 四、教学内容的结构 课程由9个教学单元组成,对应于《数据仓库与数据挖掘》的内容。 第1章数据仓库和数据挖掘概述 1.1概述1 1.2数据中心4 1.2.1关系型数据中心 1.2.2非关系型数据中心

1.2.3混合型数据中心(大数据平台)1.3混合型数据中心参考架构 第2章数据 2.1数据的概念 2.2数据的内容 2.2.1实时数据与历史数据 2.2.2时态数据与事务数据 2.2.3图形数据与图像数据 2.2.4主题数据与全部数据 2.2.5空间数据 2.2.6序列数据和数据流 2.2.7元数据与数据字典 2.3数据属性及数据集 2.4数据特征的统计描述22 2.4.1集中趋势22 2.4.2离散程度23 2.4.3数据的分布形状25 2.5数据的可视化26 2.6数据相似与相异性的度量29 2.7数据质量32 2.8数据预处理32 2.8.1被污染的数据33 2.8.2数据清理35 2.8.3数据集成36 2.8.4数据变换37 2.8.5数据规约38 第3章数据仓库与数据ETL基础39 3.1从数据库到数据仓库39 3.2数据仓库的结构39 3.2.1两层体系结构41 3.2.2三层体系结构41 3.2.3组成元素42 3.3数据仓库的数据模型43 3.3.1概念模型43 3.3.2逻辑模型43 3.3.3物理模型46 3.4 ETL46 3.4.1数据抽取47 3.4.2数据转换48 3.4.3数据加载49 3.5 OLAP49 3.5.1维49 3.5.2 OLAP与OLTP49 3.5.3 OLAP的基本操作50

第7章习题及答案_客户关系管理

第七章练习题 一、选择题: 1.在数据仓库中,所有数据都是围绕一定的进行组织的 A 主题 B 主键 C 外键 D 视图 2.对于DSS,是非常重要的 A 最新数据 B 历史数据 C 分析数据 D 多媒体数据 3. 是从外部数据中收据数据,它是数据仓库中数据综合的一种类型 A 数据提取 B 数据清洗 C 数据抽取 D 数据切割 4. 是关于数据的数据 A 外部数据 B 内部数据 C 元数据 D 纯数据 5.数据粒度有两种形式,其中一种形式的数据粒度是面向的 A OLTP B CRM C OLAP D ERP 6. 数据集市的数据直接来源于中央数据仓库 A 独立的 B 依赖的 C 内部的 D 中央的 7.数据仓库的是具有层次性的 A 主键 B 变量 C 维 D 索引 8.由各维度的取值和变量值构成 A 维成员 B 维 C 事实 D 索引 9. 技术的核心是多维分析 A OLAP B CRM C OLTP D ERP 10.三种多维数据模型中,最为流行 A 星型模型 B 雪花型模型 C 星座模型 D 网型模型 11.由于的应用,数据需要定期的从数据仓库中导入多维数据库中 A OLAP B OLTP C CRM D ERP 12.由类和类之间的关系构成的模型称为 A 关系模型 B 类模型 C ER模型 D 对象模型 13. 的设计是数据仓库模型设计的第一步 A 部门模型 B 类模型 C 企业模型 D 对象模型 14. 的选取是模型设计中极为重要的一部分 A 主题 B 类

C 变量 D 对象 15.无论数据仓库以怎样的数据模型组织数据,最终还是以各种来完成的 A 表空间 B 类 C 变量 D 表 16.在中,只有一个事实表,每个维表都与事实表直接连接 A 星型模型 B 雪花型模型 C 星座模型 D 网型模型 17. 中的数据是最丰富的、最详细的 A 事实数据库 B 关系数据库 C 高级数据库 D 数据仓库 18.数据挖掘的基础是 A OLAP B OLTP C 人工智能 D 数据仓库 19.对一组数据的集合分组成为有类似的对象组成的多个类的过程称为 A 分类 B 汇集 C 类分析 D 聚类 20. 也常常作为数据挖掘的第一部,对数据进行预处理 A 分类分析 B 关联分析 C 聚类分析 D 孤立点分析 二、填空 1.数据仓库(data warehouse)是一个面向主题的(subject oriented)、集成的(integrated)、非易失的(non-volatile)、随时间变化的(time variant)数据集合,用于。 2在数据仓库中涉及两个非常重要的概念,即和。 3.常见的数据分割有以下几种形式:、和。 4. 是用于支持企业日常的、全局应用的数据集合。 5. 是共享多维信息的、针对特定问题的联机数据访问和分析的快速软件技术。 6.用户分析问题的角度或决策分析的出发点构成了数据仓库中的。 7.OLAP技术的核心是。 8.从数据仓库的最终用户看,可以将用户分为和两类。 9.在CRM系统中实现,是CRM系统成败的关键之一。 10.数据主要有四个方面的来源:、客户行为、和其他相关数据。 11.数据仓库的就是逻辑模型在数据仓库中的实现模式。 12.对于数据仓库的应用效益,一般有两种分析方法:和。 13. ROI的计算公式是:。 14. 是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中提取人们感兴趣的知识,这些知识是隐含的、事先未知的、潜在有用的信息。 15. 中的数据是最丰富、最详细的。 16. 和关联分析相似,其目的也是为了挖掘出数据间的联系,但序列模式分析的侧重点在于分析数据间的前后(因果)关系。 17.孤立点又叫,是数据库中与数据的一般模式不一致的数据对象。 18.数据挖掘的第一步是。 19. 是指将所有的客户分成不同的类的过程。 20. 是提高企业客户关系管理的一个重要目标。

数据挖掘及其应用

数据挖掘及其应用 Revised by Jack on December 14,2020

《数据挖掘论文》 数据挖掘分类方法及其应用 课程名称:数据挖掘概念与技术 姓名 学号: 指导教师: 数据挖掘分类方法及其应用 作者:来煜 摘要:社会的发展进入了网络信息时代,各种形式的数据海量产生,在这些数据的背后隐藏这许多重要的信息,如何从这些数据中找出某种规律,发现有用信息,越来越受到关注。为了适应信息处理新需求和社会发展各方面的迫切需要而发展起来一种新的信息分析技术,这种局势称为数据挖掘。分类技术是数据挖掘中应用领域极其广泛的重要技术之一。各种分类算法有其自身的优劣,适合于不同的领域。目前随着新技术和新领域的不断出现,对分类方法提出了新的要求。 。 关键字:数据挖掘;分类方法;数据分析 引言 数据是知识的源泉。但是,拥有大量的数据与拥有许多有用的知识完全是两回事。过去几年中,从数据库中发现知识这一领域发展的很快。广阔的市场和研究利益促使这一领域的飞速发展。计算机技术和数据收集技术的进步使人们可以从更加广泛的范围和几年前不可想象的速度收集和存储信息。收集数据是为了得到信息,然而大量的数据本身并不意味信息。尽管现代的数据库技术使我们很容易存储大量的数据流,但现在还没有一种成熟的技术帮助我们分析、理解并使数据以可理解的信息表示出来。在过去,我

们常用的知识获取方法是由知识工程师把专家经验知识经过分析、筛选、比较、综合、再提取出知识和规则。然而,由于知识工程师所拥有知识的有局限性,所以对于获得知识的可信度就应该打个折扣。目前,传统的知识获取技术面对巨型数据仓库无能为力,数据挖掘技术就应运而生。 数据的迅速增加与数据分析方法的滞后之间的矛盾越来越突出,人们希望在对已有的大量数据分析的基础上进行科学研究、商业决策或者企业管理,但是目前所拥有的数据分析工具很难对数据进行深层次的处理,使得人们只能望“数”兴叹。数据挖掘正是为了解决传统分析方法的不足,并针对大规模数据的分析处理而出现的。数据挖掘通过在大量数据的基础上对各种学习算法的训练,得到数据对象间的关系模式,这些模式反映了数据的内在特性,是对数据包含信息的更高层次的抽象。目前,在需要处理大数据量的科研领域中,数据挖掘受到越来越多的关注,同时,在实际问题中,大量成功运用数据挖掘的实例说明了数据挖掘对科学研究具有很大的促进作用。数据挖掘可以帮助人们对大规模数据进行高效的分析处理,以节约时间,将更多的精力投入到更高层的研究中,从而提高科研工作的效率。 分类技术是数据挖掘中应用领域极其广泛的重要技术之一。至今已提出了多种分类算法,主要有决策树、关联规则、神经网络、支持向量机和贝叶斯、k-临近法、遗传算法、粗糙集以及模糊逻辑技术等。大部分技术都是使用学习算法确定分类模型,拟合输入数据中样本类别和属性集之间的联系,预测未知样本的类别。训练算法的主要目标是建立具有好的泛化能力的模型,该模型能够准确地预测未知样本的类别。 1.数据挖掘概述 数据挖掘又称库中的知识发现,是目前人工智能和领域研究的热点问题,所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平

数据仓库与数据挖掘习题

数据仓库与数据挖掘习题 1.1什么是数据挖掘?在你的回答中,强调以下问题: (a) 它是又一个骗局吗? (b) 它是一种从数据库,统计学和机器学习发展的技术的简单转换吗? (c) 解释数据库技术发展如何导致数据挖掘 (d) 当把数据挖掘看作知识发现过程时,描述数据挖掘所涉及的步骤。 1.2 给出一个例子,其中数据挖掘对于一种商务的成功至关重要的。这种商务需要什么数据挖掘功能?他们能够由数据查询处理或简单的统计分析来实现吗? 1.3 假定你是Big-University的软件工程师,任务是设计一个数据挖掘系统,分析学校课程数据库。该数据库包括如下信息:每个学生的姓名,地址和状态(例如,本科生或研究生),所修课程,以及他们累积的GPA(学分平均)。描述你要选取的结构。该结构的每个成分的作用是什么? 1.4 数据仓库和数据库有何不同?它们有那些相似之处? 1.5简述以下高级数据库系统和应用:面向对象数据库,空间数据库,文本数据库,多媒体数据库和WWW。 1.6 定义以下数据挖掘功能:特征化,区分,关联,分类,预测,聚类和演变分析。使用你熟悉的现实生活中的数据库,给出每种数据挖掘的例子。 1.7 区分和分类的差别是什么?特征化和聚类的差别是什么?分类和预测呢?对于每一对任务,它们有何相似之处? 1.8 根据你的观察,描述一种可能的知识类型,它需要由数据挖掘方法发现,但未在本章中列出。它需要一种不同于本章列举的数据挖掘技术吗? 1. 9 描述关于数据挖掘方法和用户交互问题的三个数据挖掘的挑战。 1. 10 描述关于性能问题的两个数据挖掘的挑战。 2.1 试述对于多个异种信息源的集成,为什么许多公司宁愿使用更新驱动的方法(构造使用数据仓库),而不愿使用查询驱动的方法(使用包装程序和集成程序)。描述一些情况,其中查询驱动方法比更新驱动方法更受欢迎。 2.2 简略比较以下概念,可以用例子解释你的观点 (a)雪花模式、事实星座、星型网查询模型 (b)数据清理、数据变换、刷新 (c)发现驱动数据立方体、多特征方、虚拟仓库 2.3 假定数据仓库包含三个维time,doctor和patient,两个度量count 和charge,其中charge 是医生对一位病人的一次诊治的收费。 (a)列举三种流行的数据仓库建模模式。 (b)使用(a)列举的模式之一,画出上面数据仓库的模式图。 (c)由基本方体[day,doctor,patient]开始,为列出2000年每位医生的收费总数,应当执行哪些OLAP操作? (d)为得到同样的结果,写一个SQL查询。假定数据存放在关系数据库中,其模式如下:fee(day,month,year,doctor,hospital,patient,count,charge) 2.4 假定Big_University的数据仓库包含如下4个维student, course, semester和instructor,2个度量count和avg_grade。在最低的概念层(例如对于给定的学生、课程、学期和教师的组合),度量avg_grade存放学生的实际成绩。在较高的概念层,avg_grade存放给定组合的

数据仓库与数据挖掘学习心得

数据仓库与数据挖掘学习心得 通过数据仓库与数据挖掘的这门课的学习,掌握了数据仓库与数据挖掘的一些基础知识和基本概念,了解了数据仓库与数据库的区别。下面谈谈我对数据仓库与数据挖掘学习心得以及阅读相关方面的论文的学习体会。 《浅谈数据仓库与数据挖掘》这篇论文主要是介绍数据仓库与数据挖掘的的一些基本概念。数据仓库是支持管理决策过程的、面向主题的、集成的、稳定的、不同时间的数据集合。主题是数据数据归类的标准,每个主题对应一个客观分析的领域,他可为辅助决策集成多个部门不同系统的大量数据。数据仓库包含了大量的历史数据,经集成后进入数据仓库的数据极少更新的。数据仓库内的数据时间一般为5年至10年,主要用于进行时间趋势分析。数据仓库的数据量很大。 数据仓库的特点如下: 1、数据仓库是面向主题的; 2、数据仓库是集成的,数据仓库的数据有来自于分散的操作型数据,将所需数据从原来的数据中抽取出来,进行加工与集成,统一与综合之后才能进入数据仓库; 3、数据仓库是不可更新的,数据仓库主要是为决策分析提供数据,所涉及的操作主要是数据的查询; 4、数据仓库是随时间而变化的,传统的关系数据库系统比较适合处理格式化的数据,能够较好的满足商业商务处理的需求,它在商业领域取得了巨大的成功。

作为一个系统,数据仓库至少包括3个基本的功能部分:数据获取:数据存储和管理;信息访问。 数据挖掘的定义:数据挖掘从技术上来说是从大量的、不完全的、有噪音的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在的有用的信息和知识的过程。 数据开采技术的目标是从大量数据中,发现隐藏于其后的规律或数据间的的关系,从而服务于决策。数据挖掘的主要任务有广义知识;分类和预测;关联分析;聚类。 《数据仓库与数据挖掘技术在金融信息化中的应用》论文主要通过介绍数据额仓库与数据挖掘的起源、定义以及特征的等方面的介绍引出其在金融信息化中的应用。在金融信息化的应用方面,金融机构利用信息技术从过去积累的、海量的、以不同形式存储的数据资料里提取隐藏着的许多重要信息,并对它们进行高层次的分析,发现和挖掘出这些数据间的整体特征描述及发展趋势预测,找出对决策有价值的信息,以防范银行的经营风险、实现银行科技管理及银行科学决策。 现在银行信息化正在以业务为中心向客户为中心转变6银行信息化不仅是数据的集中整合,而且要在数据集中和整合的基础上向以客为中心的方向转变。银行信息化要适应竞争环境客户需求的变化,创造性地用信息技术对传统过程进行集成和优化,实现信息共享、资源整合综合利用,把银行的各项作用统一起来,优势互补统一调配各种资源,为银行的客户开发、服务、综理财、管理、风险防范创立坚实的基础,从而适应日益发展的数据技术需要,全面提高银行竞争力,为金融创新和提高市场反映能力

客户关系管理CRM系统设计报告

客户关系管理(CRM)系统设计报告 摘要 通过CRM系统分析、本公司需求分析及考察CRM的一般系统与实际业务流程关系,确定本公司CRM系统设计定位于基于部门应用、运营与分析并重。并在此系统设计目标定位下,确定系统流程,设计功能模块,并努力面向部门协作与数据挖掘。 针对系统,本文模拟了使用过程,预测运行效益,证实了系统的可行性。因已立项,本报告不作项目可行性分析。 目录 第一部份系统分析和需求分析 一、基本需求分析-------------------------------------------2. 二、CRM 一般系统-------------------------------------------3. 三、系统设计定位-------------------------------------------7. 第二部份系统设计 一般技术需求-------------------------------------------7. 流程设计及功能菜单设计---------------------------------8. 三、数据表设计---------------------------------------------11. 四、界面设计-----------------------------------------------16. 五、功能模块设计-------------------------------------------16. 六、系统策略-----------------------------------------------17. 第三部份可行性预测 一、使用描述-----------------------------------------------17. 二、效益分析-----------------------------------------------18. 第四部份其他信息 词汇注解-----------------------------------------------19. 参考模型-----------------------------------------------19. 系统设计流程图-----------------------------------------20. 设计说明-----------------------------------------------20.

基于大数据的数据挖掘技术与应用

基于大数据的数据挖掘技术与应用 发表时间:2019-07-17T12:49:19.997Z 来源:《基层建设》2019年第12期作者:汪洋 [导读] 摘要:科技前进的步伐越来越快,数据挖掘与传统行业相结合,在各行各业展现出了十分强大的生命力。 中国联合网络通信有限公司黄石市分公司湖北黄石 435000 摘要:科技前进的步伐越来越快,数据挖掘与传统行业相结合,在各行各业展现出了十分强大的生命力。本文从数据挖掘的基本概念和功能谈起,进一步再分析其在金融和人力资源两个方面的具体运用。 关键词:数据挖掘;大数据;金融;人力资源 一、数据挖掘的概念和功能 (一)数据挖掘概念。数据挖掘是指从庞大繁杂的数据中通过算法搜索隐藏于表面数据背后信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关,并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习和模式识别等多种方法来实现上述目标。 (二)数据挖掘的方法和过程。数据挖掘的理论技术一般可分为传统技术和改良技术两支。就传统技术而言,以统计分析为主要代表;就改良技术而言,以决策树理论、类神经网络和规则归纳法等为主要代表。 (三)数据挖掘的主要功能。数据挖掘的功能十分强大,在与各行各业结合之后,都能为各行业带来新的发展契机。一般来说,数据挖掘的功能分为两类:一类是描述性功能,是指对目标数据的属性进行特征描述;另一类是预测性功能,是指对当前数据进行归纳,以进行发展趋势的预测。 二、数据挖掘技术的应用实践 (一)在金融方面的应用。大数据金融以庞大繁杂的数据作为基础,利用如互联网等信息化技术,分析处理对客户的消费数据,将客户及时全面的信息及时地反馈给金融企业,如此一来,使得金融企业给零散化的客户群体提供定制化的服务成为可能。数据挖掘技术在金融领域的表现十分优异,在第三方支付、p2p网络借贷、供应链金融、互联网消费金融等方面均有广泛的运用。 就第三方支付而言,因为其运用场景多样化,使用方便快捷,因而,第三方支付与上下游的交易者联系紧密。当相关数据累积到一定程度时,便可推出更多的增值服务,进一步增加利润来源。在众多增值服务中,近年来,值得一提的是由蚂蚁金服推出的蚂蚁花呗。蚂蚊花呗本质上而言是一款消费信贷产品。蚂蚁花呗利用大数据,以自身的风控模型为基础,结合对消费者在互联网上的各种网购情况、支付习惯、信用风险等的分析结果,对不同的用户根据其近期的消费情况给予不同数额的消费额度。 第三方互联网支付交易规模由于互联网理财等大额交易场景的推动保持高速增长。在2013年,第三方互联网支付交易额仅为6万亿元,但据可靠预测,在2020年,此交易额可到39万亿元。再看第三方移动支付交易额。由于移动支付场景的多样化、用户渗透率越来越高、各种第三方支付企业进军市场等原因,移动交易量不断上升。在2013年,第三方移动支付交易额仅为1万亿元。但据估计,在2020年,第三方移动支付交易额可达144万亿元。 (二)在人力资源管理方面的运用。 (1)数据挖掘与人力资源规划:通过数据挖掘技术,组织管理者可以利用搜集到的每一个员工的组织内外部的信息资料,联系企业的整体战略目标,以事实为依据,制定未来人力资源规划。 (2)数据挖掘与人才的招聘与配置:招聘时,招聘者对于求职者的了解一般都比较肤浅,对于求职者的专业技能掌握情況、工作效率等无法有效进行认知。而新兴的社交网络呈现了—个人各方面的信息,如工作经历、社会关系、工作效率等,从而能助招聘者一臂之力,达到精准的人岗匹配。 (3)数据挖掘与员工的开发:利用数据挖掘,管理者将职业生涯规划建立在员工全方位数据的基础上,如员工的应聘岗位、晋升意愿和期望薪酬等结构化与非结构化的数据信息,从而精准地为员工提供职业培训。 三、注意区分数据挖掘与个人信息侵犯 当今时代,科学技术的不断提高,使得各种数码产品更新换代速度加快,手机、电脑、照相机等电脑产品基本是一年更新换代一次甚至两三次。其中由于手机应用功能随着经济发展而逐渐增加,从原来的按键机发展到如今的触屏手机乃至折叠手机,其功能也从原来的拨打电话、发送短信、彩信功能而增加到如今的视频通话、语音通话以及上网功能。网络的普遍化丰富了人们的生活,使得人们可以便捷广泛的了解、认知自身以外的整个中国乃至整个世界,可以通过网络媒介了解到其他国家的风土民俗、地形地貌,了解自己所喜欢的明星网红的日常喜好,或是通过网络媒介得到想获得的知识、达到一个学习的作用。但网络媒介是一把双刃剑,通过网络世界了解到诸多信息时,也可能因为自己在网络上所说的一句话、所发的一个定位从而导致自身隐私泄露,个人信息被公布在大众眼中。要运用好大数据时代中网络媒体这一把双刃剑,就必须要求到人们提高自我隐私保护意识,规范网络世界中的一言一语。 (一)大数据时代信息量过大导致信息泄露 当今时代是科技不断发展的时代,是大数据时代。在大数据时代里,各种数码产品纷呈展现其自身的广泛性、普遍性,充斥在人类日常生活中。尤其是手机的发展从原始的只能打电话接电话的大哥大,渐渐变成能够发短信、收短信的按键机,为满足人们日常生活中的娱乐要求,在信息传播的同时又增加了照相机、听音乐、玩游戏等等娱乐功能。在科技发展的基础上,为满足人们日常生活中的各种精神需求,仅仅五六年时间内,按键手机逐渐演变成如今的触屏手机、智能手机。如今的手机已不仅是一个只能打电话、接电话的功能机,在满足了人们的基本通讯要求后,增加了上网的功能。如今微博app、微信app、qqapp各种社交app的崛起,使得人们日常生活充满了娱乐性、便捷性、广泛性,所接收的信息不仅来自自身以外的中国各地,而且也可以接触到中国以外其它国家,甚至来自地球以外的各大恒星的知识。如今你将会看到,越来越多的人在超市里、商场中、地铁上、公园里拿起手机刷微博、拍抖音、视频通话、拍照片等等,在大数据时代,由于网络的普遍,人们上一秒在抖音app上传了一段视频、微博上发布了一篇文章、朋友圈发表了几张照片,以网络传播速度快的特点,下一秒这个视频、这篇文章、这些照片就极有可能出现在大众视线中。网络带来便捷性的同时也带来过大的信息量以及一定性的安全隐患,人们通过信息库了解某一样东西的同时,也可能导致自身定位被人知道、自身隐私被泄露出去。 (二)大数据时代侵犯个人信息方法更多 由于科学技术进步速度快,数码产品更新换代的速度也日益加快。当手机硬件设施提高了,相应的各类软件应用层出不穷,给予了人们日常生活中的精神满足,同时也给予了不法分子有机可图的条件。人们隐私安全问题日益堪忧,由于手机等各种数码产品的普遍性,大

数据仓库与数据挖掘课后习题答案

数据仓库与数据挖掘课后习 题答案 -标准化文件发布号:(9456-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII

数据仓库与数据挖掘 第一章课后习题 一:填空题 1)数据库中存储的都是数据,而数据仓库中的数据都是一些历史的、存档的、归纳的、计算的数据。 2)数据仓库中的数据分为四个级别:早起细节级、当前细节级、轻度综合级、高度综合级。 3)数据源是数据仓库系统的基础,是整个系统的数据源泉,通常包括业务数据和历史数据。 4)元数据是“关于数据的数据”。根据元数据用途的不同将数据仓库的元数据分为技术元数据和业务元数据两类。 5)数据处理通常分为两大类:联机事务处理和联机事务分析 6)Fayyad过程模型主要有数据准备,数据挖掘和结果分析三个主要部分组成。 7)如果从整体上看数据挖掘技术,可以将其分为统计分析类、知识发现类和其他类型的数据挖掘技术三大类。 8)那些与数据的一般行为或模型不一致的数据对象称做孤立点。 9)按照挖掘对象的不同,将Web数据挖掘分为三类:web内容挖掘、web结构挖掘和web使用挖掘。 10)查询型工具、分析型工具盒挖掘型工具结合在一起构成了数据仓库系统的工具层,它们各自的侧重点不同,因此适用范围和针对的用户也不相同。 二:简答题 1)什么是数据仓库数据仓库的特点主要有哪些 2) 数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合,用于支持管理决策。 主要特点:面向主题组织的、集成的、稳定的、随时间不断变化的、数据的集合性、支持决策作用 3)简述数据挖掘的技术定义。 从技术角度看,数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际数据中,提取隐含在其中的、人们不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。 4)什么是业务元数据? 业务元数据从业务角度描述了数据仓库中的数据,它提供了介于使用者和实际系统之间的语义层,使得不懂计算机技术的业务人员也能够读懂数据仓库中的数据 5)简述数据挖掘与传统分析方法的区别。 本质区别是:数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识。数据挖掘所得到的信息应具有先前未知、有效和实用三个特征。 6)简述数据仓库4种体系结构的异同点及其适用性。 a.虚拟的数据仓库体系结构 b.单独的数据仓库体系结构

分析型客户关系管理_CRM_的数据仓库模型

分析型客户关系管理(CR M)的数据仓库模型 张玉颖,姚家奕X (北京交通大学经济与工商管理学院,北京海淀100044) 摘要:随着Internet的飞速发展,CRM已经成为企业在竞争中获胜的重要资源。而CR M的设计与实现又是以数据仓库为核心技术的。在主要介绍了CRM的内涵以及数据仓库技术的概念的基础上,并进一步阐述了数据仓库在CR M系统中的重要作用。 关键词:CRM;数据仓库;数据挖掘 中图分类号:F27017文献标识码:A文章编号:1671-1181(2003)04-0025-04 任何一个企业追求利润无非有三种方式:降低企业内部的生产管理成本、挖掘现有客户的潜力、寻找新客户。随着信息社会的发展,客户拥有了比以往任何时候都多的对产品和服务进行选择和比较的机会与权利,以客户为主导的牵拉型市场已经形成。无疑,一个企业要想增加利润并获得竞争优势,良好的客户关系至关重要。也正是如此,客户关系管理(Customer Relationship Management,简称CRM)将具有很好的应用前景。 一CRM的基本内涵 CRM在国内外已经引起广泛关注,然而迄今为止对于CRM本身却没有一个统一的定义。一方面,不能把CRM单纯的理解为一种营销理念,/以客户为中心0的思想形成已久,而CRM的真正提出是在Internet迅猛发展以后。另一方面,不能把C RM等同于客户管理信息系统,这样将会抹煞掉CR M的很多重要价值。 事实上,CRM是一种经营理念,但它的产生与发展却与互联网技术息息相关。在某种程度上可以这样理解:CRM=管理理念+信息技术+计算机应用系统。首先,CRM的核心思想是将企业的客户视为最重要的企业资产,根据客户利润贡献能力的大小,充分调动可用资源以有效建立、维护和发展客户的长期互利合作关系。这种理念本身与信息技术没有直接联系,但它却是引导C RM的灵魂。其次,没有信息技术的发展,CRM还只停留在/以客户为中心0的阶段。正是由于网络通讯的发展和数据仓库及其相关技术的成熟,企业才有能力整合各种客户联系渠道,建立一致的企业全局数据并实现CRM中的商业智能。可以说信息技术是CRM的基础,脱离信息技术谈CRM将是空中楼阁。最后,CRM作为一种解决方案,要最终体现为一套计算机应用系统。一套CRM系统大都具备市场管理、销售管理、销售支持和服务功能,也要具备对象记录与分析的功能。但由于目前CR M系统远不如ERP成熟,还很难定义系统的界限,只是将若干功能模块集成起来,有利于系统的扩展和移植。 目前,业内人士倾向于将C RM系统分为三类:操作性(Operational)、分析型(Analyticai)和协作型(Colla bo-ra tive)。一个CR M系统的体系结构如图1所示。 操作型CRM,即所谓的前端办公室应用,包括销售自动化、营销自动化和服务自动化等,实现前端办公和后端办公的无缝集成。操作型C RM的主要目的是让各个部门的业务人员在日常工作中能共享客户资源,减少信息流动的滞留点。客户在同企业打交道时只需要把企业当作一个整体而不必为单独处理同企业各个部门之间的关系而烦恼。操作型CRM是客户关系管理中最基本的应用模块。 分析型CRM不直接与客户打交道,主要工作是将操作型CRM中有价值的数据提取并进行分析和预测。分析型CRM以数据库为基础,将交易操作所累计的大量数据过滤,抽取到数据仓库,再利用数据 第13卷第4期2003年12月 湖南工程学院学报 Journal of Hunan Institute of Engineering Vo1.13.No.4 Dec.2003 X收稿日期:2003-09-17 作者简介:张玉颖(1980-),女,硕士研究生,研究方向:信息管理。

数据挖掘技术及其应用

数据挖掘毕业论文 ---------数据挖掘技术及其应用 摘要:随着网络、数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用,人们积累的数据越来越多。数据挖掘(Data Mining)就是从大量的实际应用数据中提取隐含信息和知识,它利用了数据库、人工智能和数理统计等多方面的技术,是一类深层次的数据分析方法。本文介绍了数据库技术的现状、效据挖掘的方法以及它在Bayesian网建网技术中的应用:通过散据挖掘解决Bayesian网络建模过程中所遇到的具体问题,即如何从太规模效据库中寻找各变量之间的关系以及如何确定条件概率问题。 关键字:数据挖掘、知识获取、数据库、函数依赖、条件概率 一、引言: 数据是知识的源泉。但是,拥有大量的数据与拥有许多有用的知识完全是两回事。过去几年中,从数据库中发现知识这一领域发展的很快。广阔的市场和研究利益促使这一领域的飞速发展。计算机技术和数据收集技术的进步使人们可以从更加广泛的范围和几年前不可想象的速度收集和存储信息。收集数据是为了得到信息,然而大量的数据本身并不意味信息。尽管现代的数据库技术使我们很容易存储大量的数据流,但现在还没有一种成熟的技术帮助我们分析、理解并使数据以可理解的信息表示出来。在过去,我们常用的知识获取方法是由知识工程师把专家经验知识经过分析、筛选、比较、综合、再提取出知识和规则。然而,由于知识工程师所拥有知识的有局限性,所以对于获得知识的可信度就应该打个 折扣。目前,传统的知识获取技术面对巨型数据仓库无能为力,数据挖掘技术就应运而生。 数据的迅速增加与数据分析方法的滞后之间的矛盾越来越突出,人们希望在对已有的大量数据分析的基础上进行科学研究、商业决策或者企业管理,但是目前所拥有的数据分析工具很难对数据进行深层次的处理,使得人们只能望“数”兴叹。数据挖掘正是为了解决传统分析方法的不足,并针对大规模数据的分析处理而出现的。数据挖掘通过在大量数据的基础上对各种学习算法的训练,得到数据对象间的关系模式,这些模式反映了数据的内在特性,是对数据包含信息的更高层次的抽象[1]。目前,在需要处理大数据量的科研领域中,数据挖掘受到越来越多

数据挖掘技术与应用

数据挖掘技术与应用 余友波 数据仓库之路原创资料

1.1 第一章数据挖掘介绍 1.1.1 什么是数据挖掘 数据挖掘(Data Mining)是一个利用各种分析工具在海量数据中发现模型和数据之间关系的过程,这些模型和关系可以被企业用来分析风险、进行预测。 “数据挖掘是通过仔细分析大量数据来揭示有意义的新的关系、模式和趋势的过程。它使用模式认知技术、统计技术和数学技术。”(Gartner Group)。 “数据挖掘是一个从大型数据库中提取以前不知道的可操作性信息的知识挖掘过程。”(Aaron Zornes, The META Group)。 数据挖掘能够帮助企业降低成本、减少风险、提高资金回报率。现在很多公司开始采用数据挖掘技术来判断哪些是最有价值客户、重整产品推广策略,以用最小的花费得到最好的销售。电信行业和银行业较先使用数据挖掘,电信公司使用数据挖掘检测话费欺诈行为,银行使用数据挖掘检测信用卡欺诈行为。 数据挖掘模型建立完成后,进行验证和评价非常必要。比如用市场调查得到的客户数据做了一个模型,来预测哪些客户群会对新产品感兴趣。通常情况下还不能用这个模型直接指导行动,更稳妥的做法是,先对一小部分客户做一个实际的测试,得到市场的实际反应情况,然后再大规模的采取市场推广行动。 数据挖掘帮助分析师和决策人员更深入、更容易的分析数据。为了保证数据挖掘结果的价值,用户必须非常了解自己的数据;并且了解数据挖掘工具是如何工作的,了解不同的技术和算法对模型的准确度和模型生成速度的影响。 大部分情况下,数据挖掘的分析数据源可以是数据仓库或数据挖掘数据集市。数据挖掘工具访问数据仓库进行数据挖掘有许多好处。因为导入到数据仓库的数据已经经过了大量的数据清理和转换工作,减少数据挖掘的数据清理过程。

(数据仓)数据仓库与数据挖掘分析

Adventure Works分销商销售数据分析 ---Women’s Tights 一、概述 Women’s Tights型号共三种产品,分别为“Women’s Tights,L”、“omen’s Tights,M”和“omen’s Tights,S”。这三种商品在拿大、法国和英国均有销售。 在Adventure WorksDW数据库中查询得知三种产品的总销售额如下: 表 1 三种商品销量对比 English Product Name Sales Amount Women's Tights, L$93,554.46 Women's Tights, M$17,727.64 Women's Tights, S$90,550.91 总计$201,833.01 查询命令为: SELECT DimProduct.EnglishProductName AS产品, SUM(FactResellerSales.SalesAmount)AS销售额 FROM DimProduct INNER JOIN FactResellerSales ON DimProduct.ProductKey = FactResellerSales.ProductKey GROUP BY DimProduct.EnglishProductName, DimProduct.ModelName HAVING(DimProduct.ModelName ='Women''s Tights') 从上表可以看出,[Women's Tights, L]与[Women's Tights, S]的销量相当,而[Women's Tights, M]的销量明显低于另两种,其销量只占总销量的9%。会有如此大的差距呢?下面运用OLAP技术进行分析。 为叙述方便,下文用“M”简称[Women's Tights, M],用“L”表示[Women's Tights, L],用“S”表示[Women's Tights, S]。 二、多维数据集的设计

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