挖才网络技术

1. 数据挖掘技术主要包括哪些

数据挖掘技术主要有决策树 、神经网络 、回归 、关联规则 、聚类 、贝叶斯分类6中。

1、决策树技术。

决策树是一种非常成熟的、普遍采用的数据挖掘技术。在决策树里，所分析的数据样本先是集成为一个树根，然后经过层层分枝，最终形成若干个结点，每个结点代表一个结论。

2、神经网络技术。

神经网络是通过数学算法来模仿人脑思维的，它是数据挖掘中机器学习的典型代表。神经网络是人脑的抽象计算模型，数据挖掘中的“神经网络”是由大量并行分布的微处理单元组成的，它有通过调整连接强度从经验知识中进行学习的能力，并可以将这些知识进行应用。

3、回归分析技术。

回归分析包括线性回归，这里主要是指多元线性回归和逻辑斯蒂回归。其中，在数据化运营中更多使用的是逻辑斯蒂回归，它又包括响应预测、分类划分等内容。

4、关联规则技术。

关联规则是在数据库和数据挖掘领域中被发明并被广泛研究的一种重要模型，关联规则数据挖掘的主要目的是找出数据集中的频繁模式，即多次重复出现的模式和并发关系，即同时出现的关系，频繁和并发关系也称作关联。

5、聚类分析技术。

聚类分析有一个通俗的解释和比喻，那就是“物以类聚，人以群分”。针对几个特定的业务指标，可以将观察对象的群体按照相似性和相异性进行不同群组的划分。经过划分后，每个群组内部各对象间的相似度会很高，而在不同群组之间的对象彼此间将具有很高的相异度。

6、贝叶斯分类技术。

贝叶斯分类方法是非常成熟的统计学分类方法，它主要用来预测类成员间关系的可能性。比如通过一个给定观察值的相关属性来判断其属于一个特定类别的概率。贝叶斯分类方法是基于贝叶斯定理的，朴素贝叶斯分类方法作为一种简单贝叶斯分类算法甚至可以跟决策树和神经网络算法相媲美。

2. 网络技术要怎么样才能学好呢

一、如何才能学好网络技术,成为一名合格的网管员? 如果要问:网络是用来做什么的?相信许多人都有基本上一致的答案,但是要问如何才能学习好网络技术,成为一名合格的网络管理员,其实这是个非常难答的问题,也没有一个完全标准的答案,在此笔者只能从一个“过来人”的角度进行分析、总结。 学习网络技术可以有多种途经,如可以在学校接受正规、系统的教育;可以通过各种各样的培训班学习;可以在互联网上查找资料学习;但对于已经工作或者刚进入网管行业的读者朋友来说,更多的是买书自学。虽然说对于哪种方式更好,没有绝对的答案,但就从效率和实用性角度来看,笔者还是认最后一种更有效,更快速。 在学校学的知识并不是说不重要,但基本上不实用,属于纯理论的多,而且版本较旧(一般一本教材都要用上三年以上),很难适应实际的网络维护和管理需求。培训班学习,说句实话是非常必要,但初级的笔者认为没多大必要,因为自学一段时间完全可以自己掌握,高级的培训、认证费太贵(总费用通常在5000元以上),并不是一所有工薪阶层读者朋友所能承受得起的。至于通过在网上查找资料学习也是一种好的学习方法,但要注意,网络上的文章并不保证其正确性,可能会起到误导的作用。现在网络上的文章,特别是一些小站文章质量太差,不要说语句如何精炼,就连基础知识都可能用错。而且单一的文章没有任何系统性可言,很难系统地学习到所需知识。而买书自学,并通过一定的网络环境实践,这才是最经济,最灵活、最有效率的方式,当然这需要在有一定技术基础的前提下,否则很难正确理解书中的内容。但它的优点仍然是最主要的:一方面,自学方式时间安排非常灵活,不受太多限制,另一方面,实践机会可能更多,更真实。当然最重要的就是最经济,无需花太多的钱,只需购买书本的费用。笔者建议在初步阶段,可以采取一些灵活的学习方式,如通过网络、论坛或购买专业报刊、杂志学习。这是一个原始积累阶段,学习面最好广些。而且通过这种方式可以学到许多最新的技术和产品,笔者就是通过这种途经紧跟最新网络技术和产品的。为了巩固这些知识,笔者还为多家国内著名媒体写稿,有近十年写稿经历,稿件数在几千篇。在此阶段,可不必追求太专业,对于一些不理解的技术也可不要刻意求解。等到了自己有一定基础后,想要继续深入学习,这时就得购买专业图书,或者进培训班系统学习了。 二、自学网络技术,应选择什么样的书? 这也是许多读者问到的一个问题,令我很难,甚至无法回答。因为如果不推荐自己写的这套书吧,读者会觉得连自己都认为不好的书一定不好,而且这也违背了我自己的意愿;要推荐吧,又怕读者不相信,认为是自吹自夸。其实,说心里话,我认为我编写的这套书的确要比同类书更适合读者自学。这同时也得到了广大读者朋友、网络专家、学校老师的充分认可。在此只能给出以下几点看法。 具体选用什么图书作这自己的自学教材就要看自己学习的主要目的了,如果是想通过某种资格认证考试,当然是选用各种认证辅导教材了,最好还是指定的,这样可能通过率高些。但要注意,这类图书在编写时就不是从应用角度出发的,所以这些书中介绍的知识基本上是一些理论方面的,有些还非常深奥,很难看得懂。而且缺乏具体应用的指导,在实际网络维护和管理中可能用不上。如果是想从深层次掌握一些网络技术原理,从事某方面的程序开发,则最好选购经典的网络技术教材,最好还是外版的,因为这方面的技术国外的还是要深入许多的。但同样,这类书对于大多数想从事网络维护和管理的朋友来说没有多少实用价值,因为也基本上是纯理论的,而且还可能要结合一些高级数学知识,公式一大堆,学起来比较枯燥。而作为大多数想从事网络维护和管理,真正想提高自己的网络维护和管理水平的朋友来说,我认为,这套“网管员必读”系列丛书是较好的选择,因为写这套书的出发点就是从企业网络维护和管理的实际应用出发,而不是其他同类书的以“理论”为线索。 从我了解的情况看,目前许多读者,特别是刚从学校毕业的大学生读者朋友在求职时就把自己全面学习“网管员必读”系列丛书作为自己求职时的“卖点”在向企业推荐,并有许多成功的案例。也有一些学校采用这套书作为为教学或者培训教材,受到广大学生的一致认可。目前这套书不仅得到国内许多读者朋友的喜爱,还得到国内其他出版社编辑、大学学校的老师和专家的高度评价,而且还版权输出到了台湾,必将在台湾引起同样的热潮。 三、“网管员必读”系列适合国家的网管员资格认证吗? 现在许多读者朋友,特别是刚从学校毕业的大学生,在真正从事网络管理行业前,首先做的就是想获取国家认可的网管员资格证书。在他们得知这套书的价值后,都会问笔者这样一个问题。详句实话,我的这套书并不适合作为认证教材选用,因为我写这套书的出发点就不是为了应付这类资格论证,而是实际网络维护和管理需求。但我要说的是,这套的确可以给想通过网管员,甚至网络工程师资格认证的朋友提供非常大的帮助,这是我在严格对比了网管员和网络工程师考试大纲后得出的。的确,在大纲中有一些知识点我的这套书中没有提到,如各种进制数据的转换、各种城域网接入技术等,因为我们的这套是面对是企业局域网管理。但是绝大部分知识点我们的这套丛书中不仅都已有详细介绍,而且还有非常丰富的实例,比起纯理论性质的考试教材更容易理解和掌握。同时通过具体应用方案的掌握,可以为日后的正式网络维护和管理工作打下坚实的技术基础,而不是像学习其他同类图书那样,理论与实践完全脱节。所以,总的来说,我认为仅*这套书不足以保证您通过网管员或网络工程师认证,但这套书的确是其他认证教材的一个很好补充。 四、 “网管员必读”系列丛书一共有几本?各介绍了什么内容? 这也是许多读者朋友所关心的,也经常问到这样一个问题。目前这套书的总体架构已确定,就是以上这八本了,暂时不会再推出新的单本,只可能出修订版。 “网管员必读”系列八个选题分别从不同角度介绍了不同领域的网络维护和管理技能,整个系列非常系统、全面,基本上全面囊括了一般的大、中小型企业网管员所从事的所有工作。通过对本套全书的学习,读者可以全面掌握网络管理方方面面的技能,全面提高自己的网络维护和管理水平,使自己在较短时间内成为一名合格的网络管理员。 在这套书中,虽然有些看起来与一般的网络类图书没什么差别,如《网管员必读——网络基础》,其中介绍的也主要是一些网络技术基础和网络设备基础,但与其他同类书仍有着本质的区别。许多同类书是全面介绍各种网络技术,包括局域网和广域网,甚至还包括城域网。在这么多技术中,对于绝大多数局域网维护和管理人员来说,真正用得上的并不多。而且因为写作出发点本身就不是基于应用,所以,尽管介绍了一些必需的知识,但读者很难与对应的应用联系上,处于孤立的学习状态,在具体的网络维护和管理中很难用上这些基础理论知识。而本书则是从企业局域网应用角度为出发点,在介绍相应知识前就联系到相应的应用,然后才正式介绍企业局域网维护和管理方面所需的主要网络技术和网络设备理论知识,这样读者就可有针对性地学习,并主动与具体应用联系起来,真正达到“学以致用”的目的。 其余的七本图书则更是全面体现了“应用至上”的原则,专门针对我们在平常的网络维护和管理工作的某一领域介绍了相关技能。 2008-03-27 10:54

3. 文科生可以报哪些互联网专业哪些专业值得考虑

现在的网络普及速度越来越快，会发现互联网专业的薪资待遇是比较好的，所以文科生可以选择一些互联网专业进行报考，并且这个专业的更新速度比较快，也是值得报考，工作之后的福利待遇会比较高。

新闻学也是文科生从事互联网行业的一个信息学科，学生学习的课程比较多，但是就业范围比较广。可以从事媒体行业以及文案工作，还可以进入互联网公司，做新媒体运营，论坛策划和网络编辑等相关工作。电子商务专业也是兴起的专业之一，可以从事商品的营销和网络购物平台的营销从而实现数字化，电子化是对人才的需求比较大的。

4. 什么是基于数据仓库和网络的的数据挖掘技术

这是一句废话。
首先，数据挖掘就是基于数据仓库的，这个不用说，潜台词也是。
再有，任何系统能不联网？除非是单机。这在当下现实吗？所以都是基于网络的。因此这个也是废话。

总之，这就是一句凑字数的话，本来就是简单的一个“数据挖掘技术”，为了凑字数，弄成了“基于数据仓库和网络的的数据挖掘技术”。

5. 对于社交网络的数据挖掘应该如何入手，使用哪些算法

3月13日下午，南京邮电大学计算机学院、软件学院院长、教授李涛在CIO时代APP微讲座栏目作了题为《大数据时代的数据挖掘》的主题分享，深度诠释了大数据及大数据时代下的数据挖掘。

众所周知，大数据时代的大数据挖掘已成为各行各业的一大热点。
一、数据挖掘
在大数据时代，数据的产生和收集是基础，数据挖掘是关键，数据挖掘可以说是大数据最关键也是最基本的工作。通常而言，数据挖掘也称为DataMining，或知识发现Knowledge Discovery from Data，泛指从大量数据中挖掘出隐含的、先前未知但潜在的有用信息和模式的一个工程化和系统化的过程。
不同的学者对数据挖掘有着不同的理解，但个人认为，数据挖掘的特性主要有以下四个方面：
1.应用性（A Combination of Theory and Application）：数据挖掘是理论算法和应用实践的完美结合。数据挖掘源于实际生产生活中应用的需求，挖掘的数据来自于具体应用，同时通过数据挖掘发现的知识又要运用到实践中去，辅助实际决策。所以，数据挖掘来自于应用实践，同时也服务于应用实践，数据是根本，数据挖掘应以数据为导向，其中涉及到算法的设计与开发都需考虑到实际应用的需求，对问题进行抽象和泛化，将好的算法应用于实际中，并在实际中得到检验。
2.工程性（An Engineering Process）：数据挖掘是一个由多个步骤组成的工程化过程。数据挖掘的应用特性决定了数据挖掘不仅仅是算法分析和应用，而是一个包含数据准备和管理、数据预处理和转换、挖掘算法开发和应用、结果展示和验证以及知识积累和使用的完整过程。而且在实际应用中，典型的数据挖掘过程还是一个交互和循环的过程。
3.集合性（A Collection of Functionalities）：数据挖掘是多种功能的集合。常用的数据挖掘功能包括数据探索分析、关联规则挖掘、时间序列模式挖掘、分类预测、聚类分析、异常检测、数据可视化和链接分析等。一个具体的应用案例往往涉及多个不同的功能。不同的功能通常有不同的理论和技术基础，而且每一个功能都有不同的算法支撑。
4.交叉性（An Interdisciplinary Field）：数据挖掘是一门交叉学科，它利用了来自统计分析、模式识别、机器学习、人工智能、信息检索、数据库等诸多不同领域的研究成果和学术思想。同时一些其他领域如随机算法、信息论、可视化、分布式计算和最优化也对数据挖掘的发展起到重要的作用。数据挖掘与这些相关领域的区别可以由前面提到的数据挖掘的3个特性来总结，最重要的是它更侧重于应用。
综上所述，应用性是数据挖掘的一个重要特性，是其区别于其他学科的关键，同时，其应用特性与其他特性相辅相成，这些特性在一定程度上决定了数据挖掘的研究与发展，同时，也为如何学习和掌握数据挖掘提出了指导性意见。如从研究发展来看，实际应用的需求是数据挖掘领域很多方法提出和发展的根源。从最开始的顾客交易数据分析（market basket analysis）、多媒体数据挖掘（multimedia data mining）、隐私保护数据挖掘（privacy-preserving data mining）到文本数据挖掘（text mining）和Web挖掘（Web mining），再到社交媒体挖掘（social media mining）都是由应用推动的。工程性和集合性决定了数据挖掘研究内容和方向的广泛性。其中，工程性使得整个研究过程里的不同步骤都属于数据挖掘的研究范畴。而集合性使得数据挖掘有多种不同的功能，而如何将多种功能联系和结合起来，从一定程度上影响了数据挖掘研究方法的发展。比如，20世纪90年代中期，数据挖掘的研究主要集中在关联规则和时间序列模式的挖掘。到20世纪90年代末，研究人员开始研究基于关联规则和时间序列模式的分类算法（如classification based on association），将两种不同的数据挖掘功能有机地结合起来。21世纪初，一个研究的热点是半监督学习（semi-supervised learning）和半监督聚类（semi-supervised clustering），也是将分类和聚类这两种功能有机结合起来。近年来的一些其他研究方向如子空间聚类（subspace clustering）（特征抽取和聚类的结合）和图分类（graph classification）（图挖掘和分类的结合）也是将多种功能联系和结合在一起。最后，交叉性导致了研究思路和方法设计的多样化。
前面提到的是数据挖掘的特性对研究发展及研究方法的影响，另外，数据挖掘的这些特性对如何学习和掌握数据挖掘提出了指导性的意见，对培养研究生、本科生均有一些指导意见，如应用性在指导数据挖掘时，应熟悉应用的业务和需求，需求才是数据挖掘的目的，业务和算法、技术的紧密结合非常重要，了解业务、把握需求才能有针对性地对数据进行分析，挖掘其价值。因此，在实际应用中需要的是一种既懂业务，又懂数据挖掘算法的人才。工程性决定了要掌握数据挖掘需有一定的工程能力，一个好的数据额挖掘人员首先是一名工程师，有很强大的处理大规模数据和开发原型系统的能力，这相当于在培养数据挖掘工程师时，对数据的处理能力和编程能力很重要。集合性使得在具体应用数据挖掘时，要做好底层不同功能和多种算法积累。交叉性决定了在学习数据挖掘时要主动了解和学习相关领域的思想和技术。
因此，这些特性均是数据挖掘的特点，通过这四个特性可总结和学习数据挖掘。
二、大数据的特征
大数据（bigdata）一词经常被用以描述和指代信息爆炸时代产生的海量信息。研究大数据的意义在于发现和理解信息内容及信息与信息之间的联系。研究大数据首先要理清和了解大数据的特点及基本概念，进而理解和认识大数据。
研究大数据首先要理解大数据的特征和基本概念。业界普遍认为，大数据具有标准的“4V”特征：
1.Volume（大量）：数据体量巨大，从TB级别跃升到PB级别。
2.Variety（多样）：数据类型繁多，如网络日志、视频、图片、地理位置信息等。
3.Velocity（高速）：处理速度快，实时分析，这也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。
4.Value（价值）：价值密度低，蕴含有效价值高，合理利用低密度价值的数据并对其进行正确、准确的分析，将会带来巨大的商业和社会价值。
上述“4V”特点描述了大数据与以往部分抽样的“小数据”的主要区别。然而，实践是大数据的最终价值体现的唯一途径。从实际应用和大数据处理的复杂性看，大数据还具有如下新的“4V”特点：
5.Variability（变化）：在不同的场景、不同的研究目标下数据的结构和意义可能会发生变化，因此，在实际研究中要考虑具体的上下文场景（Context）。
6.Veracity（真实性）：获取真实、可靠的数据是保证分析结果准确、有效的前提。只有真实而准确的数据才能获取真正有意义的结果。
7.Volatility（波动性）/Variance（差异）：由于数据本身含有噪音及分析流程的不规范性，导致采用不同的算法或不同分析过程与手段会得到不稳定的分析结果。
8.Visualization（可视化）：在大数据环境下，通过数据可视化可以更加直观地阐释数据的意义，帮助理解数据，解释结果。
综上所述，以上“8V”特征在大数据分析与数据挖掘中具有很强的指导意义。
三、大数据时代下的数据挖掘
在大数据时代，数据挖掘需考虑以下四个问题：
大数据挖掘的核心和本质是应用、算法、数据和平台4个要素的有机结合。
因为数据挖掘是应用驱动的，来源于实践，海量数据产生于应用之中。需用具体的应用数据作为驱动，以算法、工具和平台作为支撑，最终将发现的知识和信息应用到实践中去，从而提供量化的、合理的、可行的、且能产生巨大价值的信息。
挖掘大数据中隐含的有用信息需设计和开发相应的数据挖掘和学习算法。算法的设计和开发需以具体的应用数据作为驱动，同时在实际问题中得到应用和验证，而算法的实现和应用需要高效的处理平台，这个处理平台可以解决波动性问题。高效的处理平台需要有效分析海量数据，及时对多元数据进行集成，同时有力支持数据化对算法及数据可视化的执行，并对数据分析的流程进行规范。
总之，应用、算法、数据、平台这四个方面相结合的思想，是对大数据时代的数据挖掘理解与认识的综合提炼，体现了大数据时代数据挖掘的本质与核心。这四个方面也是对相应研究方面的集成和架构，这四个架构具体从以下四个层面展开：
应用层（Application）：关心的是数据的收集与算法验证，关键问题是理解与应用相关的语义和领域知识。
数据层（Data）：数据的管理、存储、访问与安全，关心的是如何进行高效的数据使用。
算法层（Algorithm）：主要是数据挖掘、机器学习、近似算法等算法的设计与实现。
平台层（Infrastructure）：数据的访问和计算，计算平台处理分布式大规模的数据。
综上所述，数据挖掘的算法分为多个层次，在不同的层面有不同的研究内容，可以看到目前在做数据挖掘时的主要研究方向，如利用数据融合技术预处理稀疏、异构、不确定、不完整以及多来源数据；挖掘复杂动态变化的数据；测试通过局部学习和模型融合所得到的全局知识，并反馈相关信息给预处理阶段；对数据并行分布化，达到有效使用的目的。
四、大数据挖掘系统的开发
1.背景目标
大数据时代的来临使得数据的规模和复杂性都出现爆炸式的增长，促使不同应用领域的数据分析人员利用数据挖掘技术对数据进行分析。在应用领域中，如医疗保健、高端制造、金融等，一个典型的数据挖掘任务往往需要复杂的子任务配置，整合多种不同类型的挖掘算法以及在分布式计算环境中高效运行。因此，在大数据时代进行数据挖掘应用的一个当务之急是要开发和建立计算平台和工具，支持应用领域的数据分析人员能够有效地执行数据分析任务。
之前提到一个数据挖掘有多种任务、多种功能及不同的挖掘算法，同时，需要一个高效的平台。因此，大数据时代的数据挖掘和应用的当务之急，便是开发和建立计算平台和工具，支持应用领域的数据分析人员能够有效地执行数据分析任务。
2.相关产品
现有的数据挖掘工具
有Weka、SPSS和SQLServer，它们提供了友好的界面，方便用户进行分析，然而这些工具并不适合进行大规模的数据分析，同时，在使用这些工具时用户很难添加新的算法程序。
流行的数据挖掘算法库
如Mahout、MLC++和MILK，这些算法库提供了大量的数据挖掘算法。但这些算法库需要有高级编程技能才能进行任务配置和算法集成。
最近出现的一些集成的数据挖掘产品
如Radoop和BC-PDM，它们提供友好的用户界面来快速配置数据挖掘任务。但这些产品是基于Hadoop框架的，对非Hadoop算法程序的支持非常有限。没有明确地解决在多用户和多任务情况下的资源分配。
3.FIU-Miner
为解决现有工具和产品在大数据挖掘中的局限性，我们团队开发了一个新的平台——FIU-Miner，它代表了A Fast,Integrated,and User-Friendly System for Data Miningin Distributed Environment。它是一个用户友好并支持在分布式环境中进行高效率计算和快速集成的数据挖掘系统。与现有数据挖掘平台相比，FIU-Miner提供了一组新的功能，能够帮助数据分析人员方便并有效地开展各项复杂的数据挖掘任务。
与传统的数据挖掘平台相比，它提供了一些新的功能，主要有以下几个方面：
A.用户友好、人性化、快速的数据挖掘任务配置。基于“软件即服务”这一模式，FIU-Miner隐藏了与数据分析任务无关的低端细节。通过FIU-Miner提供的人性化用户界面，用户可以通过将现有算法直接组装成工作流，轻松完成一个复杂数据挖掘问题的任务配置，而不需要编写任何代码。
B.灵活的多语言程序集成。允许用户将目前最先进的数据挖掘算法直接导入系统算法库中，以此对分析工具集合进行扩充和管理。同时，由于FIU-Miner能够正确地将任务分配到有合适运行环境的计算节点上，所以对这些导入的算法没有实现语言的限制。
C.异构环境中有效的资源管理。FIU-Miner支持在异构的计算环境中（包括图形工作站、单个计算机、和服务器等）运行数据挖掘任务。FIU-Miner综合考虑各种因素（包括算法实现、服务器负载平衡和数据位置）来优化计算资源的利用率。
D.有效的程序调度和执行。
应用架构上包括用户界面层、任务和系统管理层、逻辑资源层、异构的物理资源层。这种分层架构充分考虑了海量数据的分布式存储、不同数据挖掘算法的集成、多重任务的配置及系统用户的交付功能。一个典型的数据挖掘任务在应用之中需要复杂的主任务配置，整合多种不同类型的挖掘算法。因此，开发和建立这样的计算平台和工具，支持应用领域的数据分析人员进行有效的分析是大数据挖掘中的一个重要任务。
FIU-Miner系统用在了不同方面：如高端制造业、仓库智能管理、空间数据处理等，TerraFly GeoCloud是建立在TerraFly系统之上的、支持多种在线空间数据分析的一个平台。提供了一种类SQL语句的空间数据查询与挖掘语言MapQL。它不但支持类SQL语句，更重要的是可根据用户的不同要求，进行空间数据挖掘，渲染和画图查询得到空间数据。通过构建空间数据分析的工作流来优化分析流程，提高分析效率。
制造业是指大规模地把原材料加工成成品的工业生产过程。高端制造业是指制造业中新出现的具有高技术含量、高附加值、强竞争力的产业。典型的高端制造业包括电子半导体生产、精密仪器制造、生物制药等。这些制造领域往往涉及严密的工程设计、复杂的装配生产线、大量的控制加工设备与工艺参数、精确的过程控制和材料的严格规范。产量和品质极大地依赖流程管控和优化决策。因此，制造企业不遗余力地采用各种措施优化生产流程、调优控制参数、提高产品品质和产量，从而提高企业的竞争力。
在空间数据处理方面，TerraFly GeoCloud对多种在线空间数据分析。对传统数据分析而言，其难点在于MapQL语句比较难写，任务之间的关系比较复杂，顺序执行之间空间数据分许效率较低。而FIU-Miner可有效解决以上三个难点。
总结而言，大数据的复杂特征对数据挖掘在理论和算法研究方面提出了新的要求和挑战。大数据是现象，核心是挖掘数据中蕴含的潜在信息，并使它们发挥价值。数据挖掘是理论技术和实际应用的完美结合。数据挖掘是理论和实践相结合的一个例子。
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6. 浅谈数据挖掘技术在企业客户关系管理的应用论文

浅谈数据挖掘技术在企业客户关系管理的应用论文

摘 要：高度开放的中国金融市场，特别是中国银行业市场受到日趋激烈的国外银行冲击和挑战，大多数银行企业都在构建以客户为中心的客户关系管理体系，这一经营体系理念的构建，不仅仅能提高企业的知名度和顾客的满意度，而且能提高企业的经济效益。但是，随着网络技

关键词：客户关系管理毕业论文

高度开放的中国金融市场，特别是中国银行业市场受到日趋激烈的国外银行冲击和挑战，大多数银行企业都在构建以客户为中心的客户关系管理体系，这一经营体系理念的构建，不仅仅能提高企业的知名度和顾客的满意度，而且能提高企业的经济效益。但是，随着网络技术和信息技术的发展，客户关系管理如何能结合数据挖掘技术和数据仓库技术，增强企业的核心竞争力已经成为企业亟待解决的问题。因为，企业的数据挖掘技术的运用能够解决客户的矛盾，为客户设计独立的、拥有个性化的数据产品和数据服务，能够真正意义上以客户为核心，防范企业风险，创造企业财富。

关键词：客户关系管理毕业论文

一、数据挖掘技术与客户关系管理两者的联系

随着时代的发展，银行客户关系管理的发展已经越来越依赖数据挖掘技术，而数据挖掘技术是在数据仓库技术的基础上应运而生的，两者有机的.结合能够收集和处理大量的客户数据，通过数据类型与数据特征，进行整合，挖掘具有特殊意义的潜在客户和消费群体，能够观察市场变化趋势，这样的技术在国外的银行业的客户关系管理广泛使用。而作为国内的银行企业，受到国外银行业市场的大幅度冲击，显得有些捉襟见肘，面对大量的数据与快速发展的互联网金融体系的冲击，银行业缺乏数据分析和存储功能，往往造成数据的流逝，特别是在数据的智能预测与客户关系管理还处于初步阶段。我国的银行业如何能更完善的建立客户关系管理体系与数据挖掘技术相互融合，这样才能使得企业获得更强的企业核心竞争力。

二、数据挖掘技术在企业客户关系管理实行中存在的问题

现今，我国的金融业发展存在着数据数量大，数据信息混乱等问题，无法结合客户关系管理的需要，建立统一而行之有效的数据归纳，并以客户为中心实行客户关系管理。

1.客户信息不健全

在如今的银行企业，虽然已经实行实名制户籍管理制度，但由于实行的年头比较短，特别是以前的数据匮乏。重点体现在，银行的客户信息采集主要是姓名和身份证号码，而对于客户的职业、学历等相关信息一概不知，极大的影响了客户关系管理体系的构建。另外，数据还不能统一和兼容，每个系统都是独立的系统，比如：信贷系统、储蓄系统全部分离。这样存在交叉、就不能掌握出到底拥有多少客户，特别是那些需要服务的目标客户，无法享受到银行给予的高质量的优质服务。

2.数据集中带来的差异化的忧虑

以客户为中心的客户关系管理体系，是建立在客户差异化服务的基础上的，而作为银行大多数以数据集中，全部有总行分配，这样不仅不利于企业的差异化服务，给顾客提供优质得到个性化业务，同时，分行也很难对挖掘潜在客户和分析客户成分提供一手的数据，损失客户的利益，做到数据集中，往往是不明智的选择。

3.经营管理存在弊端

从组织结构上，我国的银行体系设置机构庞杂，管理人员与生产服务人员脱节现象极其普遍，管理人员不懂业务，只是一味的抓市场，而没有有效的营销手段，更别说以市场为导向，以客户为核心，建立客户关系管理体系。大多数的人完全是靠关系而非真正意义上靠能力，另外，业务流程繁琐，不利于客户享受更多的星级待遇，这与数据发掘的运用背道而驰，很难体现出客户关系管理的价值。

三、数据挖掘技术在企业的应用和实施

如何能更好的利用数据挖掘技术与客户关系管理进行合理的搭配和结合是现今我们面临的最大问题。所有我们对客户信息进行分析，利用模糊聚类分析方法对客户进行分类，通过建立个性化的信息服务体系，真正意义的提高客户的价值。

1.优化客户服务

以客户为中心提高服务质量是银行发展的根源。要利用数据挖掘技术的优势，发现信贷趋势，及时掌握客户的需求，为客户提高网上服务，网上交易，网上查询等功能，高度体现互联网的作用，动态挖掘数据，通过智能化的信贷服务，拓宽银行业务水平，保证客户的满意度。

2.利用数据挖掘技术建立多渠道客户服务系统

利用数据挖掘技术整合银行业务和营销环节为客户提供综合性的服务。采用不同的渠道实现信息共享，针对目标客户推荐银行新产品，拓宽新领域，告别传统的柜台服务体系，实行互联网与柜台体系相结合的多渠道服务媒介体系。优化客户关系管理理念，推进营销战略的执行。提高企业的美誉度。

四、数据挖掘技术是银行企业客户关系管理体系构建的基础

随着信息技术的不断发展，网络技术的快速推进，客户关系管理体系要紧跟时代潮流，紧密围绕客户为中心，利用信息优势，自动获取客户需求，打造出更多的个性化、差异化客户服务理念，使得为企业核心竞争能力得到真正意义的提高。

7. 200分信息安全,网络技术,人工智能,数据挖掘

网络技术和数据挖掘都是偏应用方面的,数据挖掘一般都是小公司在做;
网络技术基本就是纯应用的,赚的也不少.Dell配置服务器什么的,那些人每个月还过W呢.
信息安全和加密解密,攻防有关,目前要这方面人才的公司还是要少点.不过如果能吃公家饭也是不错的选择;
人工智能好像偏研究了,如果喜欢进研究所做研究工作也很稳定,

我现在研究生二年级,学的网络和并行计算,选的方向和最后的工作确实没有很大的关系,我现在就在用Java工作的.如果老师没有项目做的话,或者老师允许出去找工作的话,全凭个人爱好去学什么了.不过个人以为信息安全和数据挖掘不如去学习网络容易找工作.毕竟招加密解密的公司不多.人工智能不太了解.