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摘要：隨著信息化時代的到來，數據挖掘技術以其獨特的優勢被廣泛應用在企業信息化管理當中?；谶@種情況，首先介紹了幾種數據挖掘技術和數據挖掘方法，其次對數據挖掘技術應用的必要性以及應用流程進行了詳細的分析，最后詳細研究了數據挖掘技術在企業信息化管理中的應用。

關鍵詞：數據挖掘技術；信息化管理；市場營銷

隨著社會的快速發展，傳統的信息處理技術已無法滿足企業發展的要求。而數據挖掘技術可以通過對數據的收集、分析、加工、處理等，發現其中蘊藏的商業知識，挖掘數據之間的內在聯系，進而為企業的商業決策提供有價值的信息。數據挖掘技術不僅可以從數據中獲取有價值的信息和知識，還可以成為一種機制，讓知識貫穿于企業系統當中，讓其正確運作。

1數據挖掘所應用的技術和方法

1.1決策樹方法

該方法主要是將問題劃分為若干個子問題，根據相關規則將這些子問題分配到分類向導模型的不同結點處，然后對這個模型進行分析。企業在進行分類及預測時經常會用到決策樹這種方法。

1.2神經網絡技術

商業智能系統的相關功能與人的大腦比較相似，通過對神經網絡系統的訓練，這個系統能夠在無人操作的基礎上進行模擬識別，進而解決一些問題。很多企業都會把銷售信息存儲在數據庫當中，最后通過神經網絡技術對信息進行分析并從中找出最佳的銷售模式。

1.3數據挖掘技術中的遺傳算法

遺傳算法多數用于為企業提供相關問題的解決方案，它主要是利用選擇、交叉、變異等相關概念，找到最佳解決方案。選擇是從眾多方案中挑選最好的一個，交叉是將好的方案中一些有價值的內容進行有效組合，而變異指的是將解決方案中的部分內容進行隨機改動，進而為企業找到最合適的解決方案。

1.4智能技術

職能包含了很多先進的軟件技術，可以根據人們的要求進行工作。比如在Web上篩選商品或者是對拍賣進行監測，在商品競價時，可以及時提醒用戶。此外，該項技術還可以進行合作篩選，比如在客戶采購時，企業可以根據其他消費者的購買習慣為其推薦相應產品，更好滿足客戶需求，進而提高企業個性化服務水平[1]。

2數據挖掘技術在企業信息化管理中應用的必要性分析

現階段，大多數企業都認識到了客戶對企業發展的重要性。然而在與客戶進行交易或者是拓展客戶資源過程中，會產生大量的數據信息，如果企業不對其進行及時、有效處理及整合，就不能充分了解客戶的需求，也就不能為其提供相應的產品或服務，降低了企業個性化服務水平。因此，企業應順應時代的發展，對大量數據進行及時處理和整合，充分運用系統集成，建立信息一體化體系，提高處理后的數據資源利用率。企業要想實現上述要求，就必須在信息化管理當中應用數據挖掘技術。這種技術可以對與企業有關的數據進行有效分析和處理，挖掘這些數據潛在的商業知識，研究數據之間的內在聯系，并將這些知識及時反饋給企業管理人員，為他們的科學決策創造便利條件，進而提升企業的核心競爭力，使企業能夠在激烈的市場競爭中處于不敗地位。

3數據挖掘技術在企業信息化管理中的應用流程

第一，企業應清楚數據挖掘目標，并根據這些目標制定商業主題。第二，根據商業主題收集相關數據，并對這些數據進行相應處理，將這些處理過的數據存儲在數據庫中，再利用合理的數據挖掘算法，建立數據挖掘模型，以確保結果的真實性及可靠性。第三，將這些商業信息傳送到企業中的信息化平臺上，根據專家知識和領域規則，在企業進行商業決策時可以通過人機界面為其提供信息支持，確保決策的科學性、合理性[2]。

4數據挖掘技術在企業信息化管理中的應用

數據挖掘技術在企業信息化管理中的應用，增強了企業收集、分析、加工、整合、處理信息的能力，為企業擴大規模、開拓市場、優化資源、調整戰略、提高管理效率、確保管理質量等奠定了良好的基礎。數據挖掘技術的應用，使得企業不再僅僅關注企業產品，還提高對客戶以及服務的重視程度，實現了經營理念的轉變。數據挖掘技術主要為企業的決策提供數據支持，便于企業對客戶進行管理，同時其也在市場競爭力、市場營銷、人力資源管理、企業財務預警等方面得到了廣泛的應用。

4.1企業競爭力的有效分析

企業的市場核心競爭力影響企業的生存和發展，數據挖掘技術可以有效分析企業商品的市場份額。這項技術通過對商品有關市場份額數據的對比，根據數據挖掘技術的函數準則將數據進行分析、處理，挖掘它們的內在規律，重點關注對企業有極大影響的外部數據信息，進而得到一些可以促進企業發展的信息，讓企業根據這些信息了解市場行情、把握市場機遇、完善企業經營戰略。4.2數據挖掘技術在市場營銷中的應用數據挖掘技術在企業市場營銷環節得到了廣泛的應用，并且也取得了一些效果。數據挖掘技術的應用有一個前提條件，即“消費者以往的銷售行為決定了他們在未來一定時期內的消費傾向”。通過對與消費者有關信息的分析、處理、加工、整合等，了解客戶的興趣愛好、消費習慣、產品需求以及消費傾向等，以此作為依據，對消費者接下來的消費行為進行準確判斷。在了解他們的消費行為以及消費需求之后，可以對這些消費者進行合理劃分，分成若干個不同的消費群體，為不同群體提供相應的產品及服務，實現定向營銷策略。與傳統營銷模式相比，數據挖掘技術的應用降低了企業的營銷成本、增強了營銷效果、確保了企業的經濟效益。

4.3數據挖掘技術在人力資源管理中的應用

數據挖掘技術可以自行在人力資源數據庫中挖掘有價值的信息，通過數學知識以及相關技術對數據庫進行統計及管理，為數據庫管理人員創造了便利條件，突破傳統人力資源管理的局限性。人事統計多數情況下只可以提供一些日常數據，但是通過數據挖掘技術可以分析出工作人員的工作表現、工作時間等信息。在人力資源管理方面，企業也可以通過定量分析方法去解決一些實際問題。總而言之，數據挖掘技術在人力資源管理中的應用，能夠為企業的人員調動、人才劃分、人才招聘、績效考核等提供真實、可靠的信息支持。

4.4數據挖掘技術在財務預警中的應用

在企業財務預警中，數據挖掘技術是建立在財務運作資料基礎之上的，并且在這個過程中也充分應用到了決策樹方法，對企業在營銷過程中的一些財務數據進行搜集、分析、加工、整合。比如將搜集到的數據節點進行合理連接，構造評估節點，并以此進行圖形評價，如此一來，就可以充分了解一些財務指標，比如現金流動負債比、資產增長率等。進而對這些指標進行綜合分析，根據項目管理的實際情況，對是否發生預警信號、發生原因、所屬類型等進行準確、合理的判斷，制作危機評估報告，并將其反饋給相關人員，讓其及時采取措施進行有效防范。企業過去的財務管理模式，由于缺少相應方法以及相關技術，因此，不能及時判斷財務危機，更加不能制訂科學、正確的危機處理方案，這更加體現出數據挖掘技術在企業中的重要作用[3]。

5結語

綜上所述，數據挖掘技術以其獨特的優勢，被廣泛應用在企業各個環節當中，并取得了一定效果。數據挖掘技術是企業信息化管理的核心所在。從大量數據中挖掘知識，將知識作為企業決策依據；利用數據預測財務危機，進而制定相關策略；利用數據分析市場的核心競爭力，進而改變經營戰略，以促進企業長期穩定的發展。

參考文獻

[1]劉玉海.數據挖掘技術下的企業信息化管理研究[J].信息系統工程,2015(12):80-81.

[2]安康.基于數據挖掘的商業銀行客戶關系管理研究[D].蘭州:蘭州交通大學,2014:20.

[3]孫少鵬.基于數據倉庫和數據挖掘的企業BOM研究[D].昆明:昆明理工大學,2012:120.

作者：李琛 單位：中國電建集團成都勘測設計研究院有限公司