【导语】“江湖骗子的江湖骗子”通过精心收集，向本站投稿了11篇数据网在电力通信中的应用与前景论文，下面小编为大家带来整理后的数据网在电力通信中的应用与前景论文，希望大家能够受用!
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篇1：数据网在电力通信中的应用与前景论文
摘 要 当前电力企业的生产向集成化、智能化、高效化的方向发展，如要完成这样的电力生产，必须建立一张高效的数据传输网络，确保电力通讯的质量，现说明数据网在电力通信中的应用方法与技术实现前景。
关键词 数据网 电力通信 信息技术
随着电力生产向集成化、智能化、无人化的方向发展，人们必须建立一张数据网，强化化电力W络的通信效果。
篇2：数据网在电力通信中的应用与前景论文
随着科学技术的发展，电力通信提出数据网建设的要求。电力通信的需求如下：第一，高效通信的需求，在现代信息化的环境中，人们要求通讯向高效化的方向发展，故障后，电力企业必须实时给出响应，此时如果数据传输出现问题，则企业不能给用户即时响应。第二，能应用数据网实时监控电力传输的情况，电子力网监控的数据可成为电力企业规划电力网的数据依据。第三，为智能控制电力网打好基础，当前电力企业应用智能控制的方法传输电力，中央集成系统需要实时接收监控数据，给出决策判断，如果数据网信息不通畅，智能系统就缺乏判断的依据。
篇3：数据网在电力通信中的应用与前景论文
2.1提高通信传输的可靠性
电力企业的数据内容包括语音、视频、文本等，如果要让信息传输通畅，就必须提高网络数据传输的可靠性。电力企业要科学设计拓扑网。比如骨干层的`网络，可选择双机组网。双机组网的原理为两台服务器配置相同，共享一个磁盘阵列，两台服务器与磁盘阵列通过SCSI控制线与光纤网连接，两台服务器各自配置两块网卡。如果其中一台计算机出现故障，则自动切换到备用服务器中。在易出故障的节点也要配置双机组网。应用核心和骨干双机机制后，便可以应用双平面的原理对称业务组织模式，让上行、下行数据传输速率均衡，避免某些时候，部分网络过于拥堵。
2.2提高网络数据恢复速度
语音、视频数据的体积非常大，如果发生了网络拥堵现象，娄和据便不能高速传输。如果网络发生了故障问题，必须能快速切换网络，确保通信的通畅。双机组网方案中，本地双机群集要求群集系统所有的节点距离不得大于5km使节点与节点之间可共享数据资源，如果某节点发生故障，则立刻切换节点，不间断的提供数据监控和传输服务。除此之外，电力企业还要应用异地双机群集技术，这一技术要求不能因为一台服务器出现了故障，系统便瘫痪，数据库不可访问；而要求两台计算机上的数据相互实时备份，同步更新，如果一台计算机出现故障，则切换到另一台计算机。
2.3业务安全隔离
电力系统在运营的时候，如果互联网的非法用户入侵电力企业的局域网，可能会造成安全事故。当前利用MPLS VPN技术可满足业务安全隔离的需求。从当前各电力企业实践的案例说明这一技术可满足业务隔离的需求。这一技术的应用原理如下：第一，它严格限制内线与外线的接入，避免互联网入侵局域网。第二，建立严格的用户分级制度，非法用户不得进入局域网络内，否则安全机制将立即响应。第三，重要的信息传输相走特殊通道，这一通道被重点保护，并且数据包用特殊的方式加密。
篇4：数据网在电力通信中的应用与前景论文
3.1现代化的分布技术
如果要让双机组网、双机热备份技术实现，就要应用分布式体系。分布式体系，是指数据库可自动采集各地的数据，应用集成化的方式来来管理。人们在应用数据库的时候，获得的是集成化数据库中的数据资源，在采集及应用资源的时候，不影响分布在异地的实体数据资源。如果某一异地服务器出现问题，则异地服务器可切换备用服务器；即使异地服务器未能成功切换到备用服务器，也只需隔离该服务器，而不影响集成化数据库的正常使用。
3.2高品质的数据传输控制技术
为了让数据传输变得通常，电力企业要对VPN用户的数据流进入骨干网时接受QoS设置，即MPLS报文标签头的EXP字段存储COS值中，依数据传输的规则，在校验数据时，需对照COS值与PHB值。应用QoS设置，将数据分成上行、下行通道，让每个通道的数据只能单行，避免出现数据传输的错误。应用这种技术，能限制上行、下行通道的速率，加强数据传输的稳定性，比如它能计算突发速率与平均速率，此时，如果发现网络拥堵，数据传输速率小于突发速率而超过平均传输速率，那么流量将应用BF类型重点标记，超过突发速率的数据包将丢弃。
3.3高效的数据管理技术
电力企业应用MPLS VPN技术，让以建构电力企业专用的IP网，让电力企业的内部数据可高效、稳定、安全的传输；又可让内部网络与外部网络结合起来，发挥公网拓展性的优势。MPLS VPN技术需要传输各种数据，如果没有一套高效管理数据传输的方法，则MPLS VPN技术将无法顺利实施。应用B/S网络结构可开展高效化的数据管理。B/S结构，是将核心的业务全部集中到服务器上，进行集成化管理的方式，应用这种方式可以发挥双机组网的优势，加强网络的稳定性。应用ClusterEngine节能组件可以让待机的服务器呈空闲待机状态，减少应用成本，保护服务器设施。应用ClusterEngine图形界面，可以让管理员直观的了解服务器运行的情况，并生成报表，为日后做好集群优化提供数据理论依据。
4总结
电力企业要建立一张拓扑分布合理、可确保数据传输安全、可实现业务隔离的网络，应用现代化的数据分布技术、数据传输控制技术、数据结构优化技术可实现数据网的建设。
参考文献
[1] 李永亮，张涛，雒宏礼，王倩. 无线专网在宁夏330kV输电线路监控的应用[J]. 电气自动化. 2014（02）.
[2] 王成林. 智能电网信息和通信技术关键问题探讨[J]. 科技风. 2013（18）.
篇5：大数据在我国房地产开发与营销中的应用论文
1 引言
电子计算机和互联网技术的迅速发展带来了数据量的爆发：百度每天约需处理几十拍字节的数据；淘宝网平均每天产生约20太字节的数据；平均每一秒钟就有一段长于1小时的视频发布在xx上；Facebook有超过10亿的注册用户，每天上传的照片数量约1000万张，点赞或评论次数高达几十亿。“如今，一个大规模生产、分享和应用数据的时代正在开启”.
麦肯锡公司最先提出大数据概念：“数据已经成为重要的生产因素渗透到当今各个行业和业务职能领域。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来”.牛津大学著名网络和数据科学家维克托？迈尔-舍恩伯格认为预测是大数据的核心；大数据时代应对纷繁复杂的数据进行取舍，构建积极而安全的未来。国际顶级期刊Nature和Science分别专刊了大数据，阐述了大数据的潜在价值及处理技术上的困难。我国“十二五”规划中重点强调了信息处理技术等四项与大数据概念密切相关的关键技术创新工程；著名学者李国杰和程学旗曾系统阐述了大数据的研究进展和实践应用中所面临的困难与挑战，探讨了大数据的科学问题和研究意义。
在大数据时代，数据资源的战略价值毋庸置疑，许多企业通过大数据挖掘出有效信息，提高了决策能力和经济效益，比如某些颇具胆识的房企已经在大数据应用方面取得了相当的成功。相较于已经开始实践应用的房地产企业而言，学术研究方面却相对滞后。陈大川等人以及严娟分别做了大数据技术在住房信息系统中的应用研究以及基于大数据的房地产企业精确营销研究。然而总体上，对房地产大数据的价值评估和应用研究仍有待进一步深入。
篇6：大数据在我国房地产开发与营销中的应用论文
大数据时代的到来必将为一些掌握大数据资源并能充分挖掘其价值的产业带来更为广阔的发展空间。这种情况下，如何应用大数据做好开发运营是我国房地产企业提高自身竞争力的关键。大数据纷繁复杂的特点使得无论是房地产开发企业还是房地产中介服务企业或者是物业管理企业，其业务范围都趋向于多样化和综合性，开发运营、中介服务和物业管理往往密不可分。本文主要从房地产开发和营销两方面分析大数据在我国房地产企业中的应用现状。
2.1 大数据在房地产开发中的应用分析
大数据为房地产企业理性开发提供了有力的数据支持；通过对现有数据潜在价值的挖掘，房地产企业还可以进行多元化投资；个人信息的数据化以及房地产业的思维变革，使得大数据条件下的创新性投资成为房地产企业新的利润增长点。
2.1.1 理性投资，多元化开发
我国不同地区房价不同，投资热度迥异。虽然近年来房地产业总体呈现或升或稳的良好势头，但也同样出现了“鬼城”、“空城”等背离开发商预期的情况。我国房地产业的兴起与繁荣已有相当长的时期，在开发投资方面拥有大量历史数据，包括城市地理位置，经济发展情况，城市规划和政策导向，投资在建和供地情况等。房地产企业可以定量分析这些大数据，预测未来的供需情况，评估项目投资价值，合理开发。Google公司就曾通过分析海量的搜索词，低成本高效率地预测了美国住房市场供需和价格等相关指数。
土地资源对房地产企业尤为重要，大数据的出现为土地市场的准确预测提供了可能。房地产企业要重视大数据背景下的土地市场，敏锐洞察土地资源市场走向。万科集团土地资源数据基本来自第三方，面对不断攀升的地价，万科集团借助于大数据分析，通过二手市场交易和“三旧”改造土地以及保障性住房用地来应对。
除了利用大数据进行住房供求分析、理性拿地之外，房地产企业在业务范围内的多样化投资也提高了盈利能力。万达和绿地等房地产企业已开始利用大数据先机，大力拓展旅游和酒店项目等多元化投资，发掘出住房市场以外的盈利空间。正如维克托所言，数据的再利用不会使数据的价值量折损，反而数据的价值就体现在潜在的收益中，大数据可以挖掘出计划外的收益空间。
2.1.2创新性投资
对以往的投资和销售数据进行挖掘有利于企业合理开发，多元化投资；然而房地产企业所拥有的数据远不止这些，尤其是大型企业，他们所掌握的信息不再局限于户主姓名、家庭结构、收入情况以及购房意向等，计算机技术的发展和互联网的普及使得越来越多购房者的个人信息变得更易捕捉和存取。这些大数据经过专业分析，便可以从中发掘出一些看似与房地产企业不相关的信息，比如购房者的日常消费习惯或者是他们偏爱的出行路线等。多数情况下这些数据的结构性较差，但其潜在价值却很大，是房地产业开发投资的新机遇，是盈利的新突破点。
万科和花样年在应用大数据进行创新性投资方面的经验值得分析。上千万的购房者数据使得花样年具备充分的优势，从居民需求出发，以手机APP的形式将商户与居民联系起来，构建“社区电子商务”平台，在方便快捷的基础上实现精准营销。除了社区电商，花样年控股集团有限公司还构建了金融服务、酒店服务以及文化旅游等八大领域基于移动互联网的大数据业务布局，远远超越了传统意义上的房企业务范围。
同样，万科集团日臻完善的大数据处理技术也为之带来了商机。通过对其所掌握的480万业主数据进行挖掘，将社区商业、社区物流、社区医疗和养老等与业主的大数据信息相结合，万科集团提出构建“城市配套服务商”的理念，应用大数据避免了危机。
相比较万科和花样年，世茂集团在投资方面的创新更值得关注。其经营理念认为，“未来购房者买的不仅是一幢房子，更是一种生活体验”;据此推出了向业主提供健康监控和咨询服务的“健康云”管理业务。通过手机、手表等一些移动设备，适时监控业主健康状况相关数据，并进行分析处理，构建健康方案，为业主做好疾病预防、保持身心健康提供咨询建议，或者为其直接链接实体医疗。其他一些房地产企业比如金地和绿地也开始利用大数据开拓新的业务，相继推出了“智慧城市”、“云服务”等概念；不再单纯为购房者提供一个遮风挡雨的地方，更侧重服务于消费者的心理需求和精神需求。
国外房地产企业运用自身数据优势进行业务创新的案例同样屡见不鲜。常被用来作为美国大学教学案例的Windermere房地产就是其中的经典之一。该公司通过分析近1亿名驾驶员行车GPS导航信息，为潜在购房者在不同时间段上下班行车线路和时间进行了缜密的规划，切实满足顾客需求，提升服务质量。表1呈现了相关企业利用大数据技术辅助房地产投资与开发决策情况。
2.2 大数据在房地产营销中的应用分析
近年来，在我国某些中小城市，俨然出现了房地产过度开发投资的情况。房屋本来是一种消费品，但是行业看似稳定而高昂的收益率使得大量投资者趋之若鹜。实际上这些城市的吸引力远不如一二线城市，大量开发的结果只能是空置。因此，对这些地方来说，房地产企业如何利用手中的数据促进库存消化才是关键。另外，由于电子商务的普及，人们消费方式的转变使得对商业地产的传统营销模式难以发挥作用。
要解决上述问题，关键是在大数据时代如何做好房地产营销。数据资源是房地产企业提升竞争力的关键之一，庞大的数据来源保证了精准的客户定位，为房地产企业成功营销提供了可能。首先房地产企业可以通过信息系统实现精确营销。凭借房地产商自身的数据优势，建立客户信息系统，将客户进行分类，通过挖掘大数据，提炼出客户信息，有针对性地实现精确营销（见图1）。
此外，也有些大型房企主动转向了电商，对营销模式进行变革。新峰地产规划了五个大数据应用系统，其中房谱网可以根据需求为客户筛选出中意的房产；自动评估系统通过大数据处理技术实现了对房产价格自动评估的功能，用户只需将房产相关数据输入系统，系统会自动评估出房价，并为用户提供相应的贷款和税费等信息。类似于万达集团的电商运营模式，新峰地产也同样采取线上线下相结合的方式，线下的营销部也会根据客户的线上信息与客户取得联系。这种营销方式需要企业自身既是大数据拥有者又是数据处理技术的领先者，对房地产企业的数据搜集、存储和数据挖掘能力要求很高。
上述营销方式，都是房地产商将原本的业务范围主动拓宽的做法，基本不需要第三方平台（见表2）。而维克托认为，如果房地产商共享数据资源，还可以通过与第三方合作的方式将开发商、家居服务等市场参与方与消费者联系起来，使得大数据的优势更加明显。比如CNFS房地产大数据系统中就包含了从政府到房地产开发商再到二手房交易市场覆盖中国289个城市的房地产数据，有些城市甚至记录了长达十年的庞大数据量。美国著名的众筹公司RealtyMogul也属于这样的第三方平台。Realty Mogul通过互联网众筹的方式搭建起房地产商和投资者之间的桥梁，为那些小规模投资者提供了机会；而它所提供给投资者的充分的房产信息和分析结果则来自于其掌握的大量数据。宜居中国是轻资产运营的典型代表，它最早提出中国的房地产流通服务商这一理念。借助先进的IT技术，易居推出了独立的“克而瑞房价分析系统”,为超过100万置业用户提供服务。好屋中国通过大量吸收个人购房者信息，整合建立起大数据资源库，通过一定的算法找到购房者需求与房产项目之间的匹配，进而提高房地产交易成交量。凤凰房产网拥有超过160万的访问量，通过对海量数据的有效分析，这些网站可以更好地了解到客户的需求，为房地产商的营销准确定位，以大数据的思维推动房地产业更好发展。自腾讯公司推出即时聊天工具以来，其用户数据量相当可观。去年3月份，腾讯大粤房产与碧桂园山河城的合作就是大数据时代房地产业成功营销的范例。而在此之前，依托于腾讯社交平台和大数据平台，碧桂园十里银滩成功营销，开盘当日即创下了3300套房源的奇迹。在营销方面类似的第三方平台还有很多，他们拥有先进的互联网和数据处理技术，为更好地利用大数据提供了保证。表2呈现了相关企业利用大数据技术来改变或发展营销的模式。
篇7：大数据在我国房地产开发与营销中的应用论文
大数据虽然是新事物，但是房地产企业在运用大数据思维进行开发和营销的同时也不能忽略潜在的挑战和威胁：大数据出现在隐私保护上的问题总是难以协调，所要求的海量数据处理能力是目前许多房地产企业并不具备的；另外房地产企业本身具有的一些特点也使我们在发展大数据应用时面临的挑战。
3.1 来自大数据的问题和应对
房地产企业应用大数据为客户量身定制的服务，必然建立在对其资料充分了解的.基础上，甚至当不包含个人信息的数据大到一定程度的时候，对个人身份的识别率也能达到99%以上。这些大量的信息不可避免地包含了许多个人隐私，以当前的道德伦理观不可能对之不予理会。
应对这种情况，维克托提出可以通过让数据使用者承担隐私保护的责任，而不是遵循本人许可方可使用这种传统的方式来保护个人隐私；或者将个人信息数据进行模糊处理，牺牲掉一些精确性来保护个人隐私。这些方法在房地产业的大数据道路上究竟能否可行还有待进一步实践。
大数据的优势不仅仅是在数量上，而是在其涵盖的复杂多样的信息。庞大的非结构化数据在搜集、存储和处理上都不是常规算法或软件能够轻易实现的。大量数据持续快速生成，其价值密度却在降低，如何从中分离出有效的信息对每个房地产企业来讲都是一个不小的挑战。针对这种情况，一方面可以通过制定大数据国家战略，切实推进我国大数据学术研究进程，加快科技成果转化为生产力，增强我国房地产企业大数据处理能力；另一方面，房地产企业可以将数据委托给第三方处理。不同类型的企业在大数据时代的角色定位不同，目前有许多企业具备专门的大数据处理技术，房地产企业通过类似外包的形式将数据委托给专门的公司处理，而自身专注于信息的使用从而实现纵深发展。
大数据时代既要注重国际交流，又要避免国外先进的数据挖掘技术对我国大数据应用造成冲击。目前，已有一些做数据研究的国外公司看到了我国市场上的海量数据，希望进入中国市场做大数据业务，而目前我国还没有实力相当的企业能够与之抗衡。在这种情况下，可以先与国际企业进行友好合作，带动我国房地产企业大数据业务的发展继而走向国际化。但是在此过程中应注意盈利模式的选择和双方的角色定位。国外的公司应定位于数据中间商，而我国房地产业在数据授权时应注意保留所有权及其潜在价值。
3.2 房地产企业自身的困境和应对
房地产业既是实体经济的支柱又具有一些虚拟经济的特点，比如复杂性、介稳性和高风险性等。这些特点使得房地产企业在应用大数据时的未知数增多：虚拟经济体系对心理预期的变化较为敏感，大数据时代数据的公开和共享有可能影响人们对房地产业的心理预期，对投资需求造成冲击。考虑到房地产虚拟经济的介稳性，一旦受到冲击，房地产业的稳定性就会遭到破坏，影响国民经济发展。因此，房地产企业在应用大数据时既要抓住机遇，勇于创新，又要纵观全局，不能盲目变革。
相比电子商务，房地产业在大数据方面的优势并不突出，目前还存在严重的数据结构不平衡，信息不对称情况。因此，迫切需要一个房地产大数据共享平台，对房地产数据进行备案，并结合房产估价师的努力构建出一个庞大而真实的房地产大数据库。比如住房信息系统的建立和完善，可以对住房监测、公积金和住房保障等相关数据进行统一管理。通过对数据采集方案、数据库系统方案以及数据查询方案的设计，建立一个安全、完整、时效、独立的系统，实现政府部门、企事业单位和个人之间的数据共享。
当前房地产企业发展的趋势是，业务内容综合性越来越强，地域延伸越来越广，企业集团化趋势加强。在这种情况下，如何实现房地产企业有效运营本身就是一个大数据问题。房地产企业需要建立一个大数据库，将企业集团的人、财、物和信息等资源统筹规划，通过数据挖掘进行分析预测，实现一体化运营管理。
篇8：数据挖掘在CRM中的应用论文
数据挖掘在CRM中的应用论文
摘要：对于CRM数据挖掘的应用程序，本文做出了系统性的总结和研究，这包括了面向CRM数据挖掘的体系和结构，立足于客户生命周期的角度，并结合本行业发展的前景，对CRM中的数据挖掘进行了分析。
关键词：数据挖掘；客户关系管理(CRM)；知识发现
如今，经济全球化发展的速度不断加快，在市场经济的背景之下呈现出蓬勃发展的局面，外加互联网技术的日益普及化，促使当前的市场竞争不断加剧。众所周知，客户对于一家企业来说至关重要，因此为了更好的促使现代企业发展顺利，理应不断维护好企业与客户之间的关系。这种关系对于不断增强企业的综合竞争力十分重要，因此企业不断改善客户关系，便成了企业发展中一项重要的任务。客户分析是企业发展中处理好客户关系管理的基本，然而如何做好客户分析呢，这就需要对数据挖掘进行应用，数据挖掘的研究应用在现代企业客户关系管理意义非凡。
1CRM体系结构
客户关系管理(CustomerRelationshipManagement，CRM)起源于上个世纪的八十年代初期，首次提出了接触管理，也就是不断收集客户与企业联系的所有有关信息。到了九十年代初，又增加了电话服务以及客户服务支持数据等相关的分析。经过20多年的发展，如今企业发展中的客户之间的关系其管理的手段和方式逐渐走向成熟化，并且在理论和实践方面不断成熟化。CRM是一个把客户看做中心的营销理念，通过信息化的技术方式，重新设计企业业务单元，优化工作中的每一个环节的过程。它将现代信息技术也就是我们常说的互联网技术、多媒体信息技术、电子商务技术、数据仓库管理信息技术、专家数据管理系统以及人工智能呼叫中心等融合在了一起。CRM具有较强的自动化特点，并且能够处理好销售与客户管理之间的关系。它的目的在于不断的缩短销售的周期以及销售中投入的成本，进而不断增加企业在盈利方面的能力，并且寻找一片新的产品市场，逐渐增加企业的业务领域，从而提高潜在客户以及忠诚客户的满意度，盈利能力以及忠诚度等。
2CRM中数据挖掘的应用研究领域
2.1从客户生命周期角度分析数据挖掘技术的应用
从CRM的广义来看，可以简单化的理解为管理所有的和客户之间的一系列互动。在购买实践的过程中，这就需要运用多种信息对客户之间的多维关系进行预测以及分析。在不同的阶段过程中，客户关系可以看做是客户的生命周期。一般说来，客户的生命周期可以划分为3个主要的过程：其一是寻找到客户，其二是能够提升客户的价值，其三是不断维护好效益客户，使其持续受益。如果实现了各个阶段效益的最大化，便可以在此基础上不断提高企业的利润。其一是借助数据挖掘寻找潜在的新客户：CRM中首先应该做的便是识别那些潜在的客户，寻找到之后就要尽可能使其转变成企业发展中的忠实客户，数据挖掘可以帮助企业实现这一切。其二是不断提升客户的价值：通过客户盈利能力的相关具体化分析，进一步挖掘和预测客户本身所具有的盈利能力以及未来的具体变化；通过对客户购买模式的相关研究，实现客户的细分化，这样一来可以针对性的提供更加具有针对性的个性化服务，从而能够有效的实现多维化的交叉销售。其三是维护好客户，要及时的对客户忠诚度进行分析研究，以防客户流失。借助数据的深入研究和挖掘，及时分析好客户的历史交易记录，提醒消费者行为，并提出相应的对策和建议。
2.2各行业中CRM的应用
(1)零售业CRM中的数据挖掘零售业CRM它是数据挖掘领域中最重要的应用方面，伴随着网络以及电子商务模式的不断发展而呈现出繁荣发展的态势。通过对零售数据的挖掘可以对客户的购买行为进行识别和具体化的分析，并且及时发现客户的购买嗜好以及未来的购买趋势，这样便不断提高了服务的质量，为客户满意度的提高提供了条件。例如，我们可以借助多个特性化的数据进行全面的销售，这样一来便实现了客户与产品之间的多维联系，使用多维、相关化的分析来做好促销的'有效性，借助序列模式我们可以挖掘客户忠诚度，通过相关性分析可以为购买参考提供建设性的意见和建议。(2)电信业CRM中的数据挖掘当前的电信行业，已经从纯粹的市话服务领域不断转向提供一些综合性的电信服务。它能够把互联网、电信网以及其他的各种通信和计算融合在一起，这是时代发展的大潮流。借助数据挖掘等相关技术可以为一些商业化的实践提供条件，确定好电信服务的基本方式，捕捉每一个盗窃，从而更好地借助技术方面的资源，实现颇具人性的服务。电信数据一般具有多维化的分析功能，可以实现数据的识别与比较，更可以实现数据通信与系统负载等。通过量化分析，聚类分析以及异常值分析对盗用、异常模式进行识别和破解。(3)金融业CRM中的数据挖掘如今，大部分的银行以及一些金融性的专业机构能够为客户提供了多种选择，例如最基本的储蓄、投资以及信贷服务等。有时也可以提供一些保险和股票服务。在金融市场中，数据生成已经相对成熟，从整体看来金融领域的数据相对较完整、可靠，它为数据分析提供了基点。下面的几个是平时常见的应用情况：通过多维化的数据分析、挖掘可以做好数据仓库的基本任务；通过特征比较研究做好数据的衡量和计算帮助客户对贷款偿还进行科学化的预测和分析；通过分类以及聚类的方式对客户群体进行识别，对目标市场进行分析；借助数据的可视化以及关联性分析对金融洗钱以及其他的一些金融犯罪进行侦破。
作者:吴 磊 单位:吉林省长春市吉林建筑大学计算机科学与工程学院
参考文献
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[4]王芳,杨奕.论数据挖掘技术在客户关系管理(CRM)中的应用[J].现代商贸工业.2009(01)
[5]郑玲,陶红玉,阚守辉.数据挖掘在CRM中的应用[J].中国电力教育.2008(S3)
篇9：数据挖掘在电子商务中的应用论文
1数据挖掘的概念及其过程
1.1数据挖掘
数据挖掘，即在数据库中的信息发现，是指在大量的、不完整的、模糊的、有噪音的和随机的数据中，提取出潜在的、不为人知的、同时又是非常有用的知识和信息的过程。数据挖掘是一项应用技术广泛的交叉学科，它聚集了众多不同领域的知识，例如人工智能、可视化、数据库、数理统计等。从始至终数据挖掘技术都是面向应用领域，不仅是对于特定数据库的简单检索查询，还包括对数据的不同层面、不同角度的统计、分析、推理和综合，以此得到问题的求解，以及发现事件之间的联系，还有对未发生活动的预测。另外数据挖掘技术在存在大量数据积累的电子商务行业有着广泛的应用，是现代商务企业发展的不二选择。
1.2数据挖掘的过程
1.2.1数据预处理
在实际情况中，企业获得的数据具有不完整性、模糊性和冗余性，所以数据挖掘技术针对的不是已得到的数据，而是潜在的数据信息，并通过预处理技术获得简洁、准确的数据。预处理的工作分为三步，数据合并、数据选择和数据清洗。先将多个数据库和文件中的数据进行合并，然后选择适合分析的数据信息集合，最后剔除无关记录，并将各个文件转换成方便数据挖掘的格式。
1.2.2模式发现
这个阶段就是利用挖掘计算技术挖掘出有用的、潜在的、新颖的、可以理解的知识和信息。像关联分析、聚类分析、路径选择、序列分析等都可以用于Web的挖掘技术。
1.2.3模式分析
这个阶段是将模式发现中没有用的模式和规则过滤掉。通过技术分析，得到有效的结论。常用关联规则、序列等手段。
2数据挖掘技术的方法
2.1关联分析
所谓的关联分析，就是利用数据间相互关联的规则进行数据挖掘，为的是挖掘数据间潜在的联系规则。比如，在进行关联分析时，能发现类似哪些产品更受客户的欢迎、为什么、产品优势有哪些、有多少客户会再次购买等问题。
2.2序列模式分析
这个过程和第一个关联分析有些类似，但主要任务是发现数据间的`前后顺序联系，比如在这段时间里，企业先销售出x产品，随后销售y产品，然后是z产品，所以就形成x-y-z的销售序列，出现频率较高，进而对其进行分析。序列模式分析工作方向是：在指定的交易数据库中，找出按照时间排布的交易集，发现其中的高频序列，从而进行下一个步骤。
2.3分类分析
假设有一个数据库和一组互相区别的标记，利用特殊标记数据库中的每一个数据，这样的数据库被叫做训练集或者实例数据库。分类分析就是利用分析标记数据库中的每一个数据，对每个类别建立分析模型或做出精准的描述或者挖掘出分析模型，然后利用分类模式对数据库中的数据进行分类分析。
2.4聚类分析
聚类分析所根据的分类规则主要取决于聚类分析工具。不同的聚类方法，对于同样的记录集合会有不同的划分结果。聚类分析针对的未分类的记录，而且所有记录适合分成几类，事先也不知情，然后依据一定的分类规则，分析记录数据，确定每一个数据所对应的类别。
篇10：数据挖掘在电子商务中的应用论文
3.1优化企业资源
企业盈利的关键是节约成本，利用数据挖掘技术可以找到企业消耗资源的关键点和各种活动的投入与产出比例，进而为企业提供科学合理的调整方案，例如资源循环利用、降低库存等方法。通过数据挖掘技术，企业可以预先知道市场上的商业信息，使企业把握市场动态，创造更多的盈利。
3.2管理客户资料
俗话说知己知彼，百战不殆。对于企业来说，了解客户是至关重要的，比如客户是男是女、爱好是什么、职业是什么等，从而根据不同客户需求，改善网络结构，推出个性化网页，吸引更多的客户对本企业的关注。例如对电子商务网站的网站流量进行分析。人们在点击或者是访问某一个网站的同时，就将个人对网站内容的反馈信息反映了出来，用户点击了哪一个链接，在哪个网页中停留的时间最长，采用了哪个搜索的项目或者是总共使用的浏览时间等信息都会被保存在网站中，将这些信息保存下来，进行数据分析，能够有效的确定用户的访问特点以及产品特征，从而提高电子商务信息提供的精确性。
3.3评估商业信誉
一个企业若是没有良好的商业信誉做基础，一切都是空口说白话。所以建立有效的商业评估制度就成了重中之重。利用数据挖掘技术对企业营销进行追踪，开展资产评估、发展潜力预测以及利润收益分析，建立完善的安全系统，对企业商誉安全进行保障，可以有效的预防和解决信用风险，提高企业信誉度。例如，商品售卖出去，要进行科学有效的跟踪，了解客户用后体验，对客户使用产品情况进行追踪式分析，开展科学合理的资产评估，不断发展潜在用户体验，通过客户的反馈信息进行综合性分析，提高客户满意度，提高商家的信用。
3.4确定异常事件
在商业领域中，确定异常事件具有十分重要的商业价值。在企业经营时间里，经常会有异常事件发生，例如话费拖欠、客户流失、信用卡欺诈等，通过数据挖掘技术中的异常点分析可以十分准确快速地发现异常点，使企业及时修整系统，减少不必要损失。例如，当客户将商品加入购物车后，对没有付款的原因进行科学合理的分析，从而确定要催付的客户群体。这种催付的行为在一定程度上可能会打扰到客户，所以需要准确的分析其真正的原因。例如客户没有付款的主要原因为：遗忘、冲动消费不想买了、货比三家，发现更好地商品、支付发生故障等。这个时候就需要商家对号入座，确定是否要进行客户催付。这就需要数据挖掘技术发挥自身的优势，进行数据分析，提出相应的解决方案。在催付时间的选择上，根据数据挖掘技术的分析通常情况下理论上在第三天进行催付是最为合理的，因为在第二天有不少会自发付款的客户。同时还需要考虑到女性消费者冲动购物的习惯，过了这个冲动期就不容易再购买。所以实际上要在客户下单的第二天进行催付最为合理。在拟定催付内容的时候需要科学分析客户一天各个时间段的情绪变化，减少客户对商家的排斥与厌烦的心理。
4结语
随着网络技术的不断发展，电子商务已经成为现如今经济发展的主要方式。数据挖掘技术是电子商务发展的重要手段。利用数据挖掘可以帮助企业从大量的繁杂的数据中发现潜在的规律，找到有效的信息，以此指导企业调整经营策略，提高企业声誉，获得更有利的竞争能力。
篇11：大数据在知识管理中的应用论文
大数据在知识管理中的应用论文
摘要：大数据作为一项包容性较强的全新概念，对各行业领域以及学科均有着十分重要的影响。知识管理是一项同信息与数据紧密相连的学科与行业，对于大数据的兴起相对较为敏感。如何于大数据背景下对知识管理进行全新的定位与认识，针对增强知识管理所占据的学科地位与学科能力均具有非常关键的作用。
关键词：大数据；知识管理；知识管理系统
大数据的全面兴起是计算机科学发展与进步的主要产物，计算机科学的发展与进步，使人们可以实现对于具体实物的全面详细描画，因此产生的庞大数据孕育出大数据向相关概念，以及基于大数据而出现的各项数据技术。大数据背景下的知识管理，具有同之前存在差异的较多新特性，并成为知识管理完成改革创新的必要基础，同时也成为嫁接大数据技术而产生的知识管理革命。
一、大数据概述
大数据，并非单纯形式的数量的提高，而是由量变演化到质变，大数据已然彰显出多种全新特点，因此要求人们运用全新视角与思维重新认识并运用大数据。通常而言，大数据是指所涵盖的数据量规模庞大，无法采用普通软件工具对信息与数据进行有效处理。大数据特点主要涵盖大量、高速、多样、价值四大特点。面对庞大的数据，大数据同样要求较高的处理速度，甚至要求进行实时分析。大数据价值密度相对较低，不过通过数据挖掘技术处理之后，所形成的数据价值得以提高，所形成的外部效应同小数据时代存在较大差异。
二、大数据背景下知识管理主要技术
（一）云计算
云计算为同大数据共同衍生而出的概念，云计算的主要计算对象则为大数据。云计算给企业知识管理系统内部的大数据提供相应的存储空间以及计算能力，从而推动中小型企业能够同大型企业同样运用大数据技术完成对知识管理系统的建立并使其良好运行。云计算拥有较为多样的计算模式，计算资源十分巨大，能够为异构系统众多的各个行业类型企业提供科学合理的处理方式。
（二）可视化
数据同信息实现可视化，且技术逐渐成熟并步入快速发展阶段。可视化成为加速知识传播同转化的关键方法，因此可视化技术成为知识管理系统十分必要的技术基础。可视化技术能够使知识的表现形式更为丰富，并减小知识的难度便于吸收理解，加速知识于组织内部的高效传播，便于对知识库内的知识采取有效掌控，推动知识的发展与更新。
（三）数据挖掘
面对冗杂的数据信息，传统形式的知识管理系统单纯借助人工进行知识的发掘，大数据背景下，数据挖掘技术的进步使得人们能够使用该项技术从冗杂的数据信息之中挖掘具有重要价值的知识，进而推动知识库的发展建设。
三、大数据与知识管理的应用
（一）知识管理系统更加智能化
传统形式的知识管理系统，无论是知识库的构建还是拓展方面，一定程度上需要借助人的智慧与力量。对于大数据背景下知识管理系统而言，不但可以取代人工自行构建知识库，还同人工一样具备智慧进行智能化思考与逻辑推理，同时生产并组织知识。知识管理系统的系统化智能化发展，将人类从知识管理的初始起步阶段进行改革创新发展，进而更加专注于对高层级高级别知识的系统化生产与有效应用。这将成为大数据背景下知识管理系统针对传统形式的知识管理系统的改革与创新。
（二）知识管理系统运行速率提高
随着科学技术的不断提升，知识管理系统所具备的处理与更新速率得到质的提升，不过大数据背景下对知识管理系统所具备的处理与更新速率有了更为严格要求，并且同之前知识管理系统采用的逻辑负荷以及提速方法存在较大差异，务必按照全新的大数据技术对全部业务流程进行重新安排。首先，知识管理处理数据与信息数量快速提高，因此知识管理系统自身运行速率需同步提高，方可使知识管理系统能够得到及时更新并具备流畅处理能力。其次，针对企业运行而言，知识管理担任的角色需要具备及时性。知识管理既包括收集整理隐形知识的慢节奏目的，尤其是现代企业之间竞争较为激烈，要求企业具备较强的知识更新速率，同时要求知识管理系统拥有较高的运行速率。最后，计算机同互联网技术，尤其是大数据处理技术的不断发展，为知识管理系统自身运行速率的提升奠定技术基础，促进企业有效开展大数据规划战略。现代企业所具备的智能化程度不断提升，企业生产运营的'全过程均可以被知识管理系统详细收录，从而形成庞大的数据。在此过程内，数据与信息的收集整理速率为以上时期的最高阶段，企业的全部信息数据均会被有效收集整理到数据库，数据总量与流量相对更加庞大。
（三）知识管理面对的数据与信息更为多样化
传统形式的知识管理系统管理的信息同数据格式多为结构化数据，针对企业数据而言，非结构化数据与半结构形式的数据占比较大，结构化数据占比相对较小。占比较小的结构化数据尽管价值相对较大，不过基于价值总量而言，非结构化数据与半结构形式的数据占据的价值总量同样十分重要。随着大数据技术的进步与发展，企业的数据库以及知识管理系统能力与水平不断提高，对复杂多样格式不同的数据同信息能够做到高效处理，不但涵盖传统形式的文章，还有快速发展的图像与视频等形式的数据同信息。
（四）知识管理系统价值总量提升与价值密度减小
同传统形式的知识管理系统相比较，大数据背景下的知识管理系统所具有的价值密度出现减小的情况。一方面是由于知识管理系统内部数据同信息总量不断提升，另一方面是由于大数据背景下知识管理系统大多数数据同信息均为系统自动进行收集整理，同传统形式的人工操作相比较而言，价值密度势必减小。不过价值密度的减小，并非表示大数据的应用导致知识管理系统的整体价值出现降低。知识管理类系统虽具备的价值密度减小的同时，航天的数据与信息总量呈现出几何级数形式的快速提高，庞大的数据所蕴含的价值总量十分巨大，大大超过价值密度减小所造成负面影响。
（五）知识管理系统处理分析的数据与信息总量提高
知识管理主要是构建于对信息同数据的收集整理分析前期下，不论何种形式的知识管理系统均为最基本的数据同信息共同组建而成，之后则为对知识的转化以及抽取的全部过程。知识管理开始兴起初期，所分析处理的数据同信息总量还不是十分巨大，在初代知识管理时期，企业知识管理主要为办公业务有关的自动化管理，通常为邮件或是文档数据库为主要基础核心，重点则为文档管理。在初代时期，即使针对规模巨大的企业而言，其存储的文档总量同如今相比还算不上数量庞大。一方面是由于当时的存储能力以及数据生产水平相对有限，使得企业生产、收集与存储数据与信息的能力受到约束限制，当时的生产还处于较为落后的水平，无法完全实现电子化，无法采用如今种类各异的各种类型传感器对企业整体运行采取实时监控，因此无法积累庞大的数据信息量。除此之外，当时的数据存储水平与技术还不是十分先进，数据存储付出的代价相对较高，使得企业存储庞大的信息数据受到一定约束限制。另一方面，当时的数据处理水平与技术还存在一定的不足，企业存储的庞大信息数据并不能及时高效的获得有效的分析处理，导致企业失去对存储庞大信息数据的主观意愿。21世纪以来，不论是数据的生产还是信息数据的存储与分析处理技术，均获得快速提升，互联网科学与计算机发展形势十分迅猛，知识企业没有足够的能力对产生的巨大任务进行有效处理。IDC发布有关德国存储实际情况的分析调查有关报告，针对德国众多企业的抽样调查，并对未来企业数据信息总量的快速增长进行分析预测。企业数据信息总量的提升，并不是企业内部知识管理系统的功能拓展就可以有效解决的，量变势必导致质变，企业数据信息总量的提升已然给企业数据管理以全新特点，采用之前企业知识管理的有关概念与技术不能有效处理庞大的数据信息总量，企业务必通过全新的知识管理理念以及先进技术有效处理所面对的庞大数据信息。企业务必通过全新的知识管理理念以及先进技术对企业的知识管理系统进行创新，以此有效处理解决大数据所面对的全新挑战。
结论
大数据作为同知识管理紧密相连的重要概念，知识管理唯有紧密围绕大数据，并运用大数据进行改革创新，方可在大数据背景下寻找立足之处。需要对知识管理的业务步骤以及学科原理进行全新的认识与定位，还需有效运用大数据所涵盖的各项实用技术，使知识管理能够从内涵方面以及实践方面成为大树背景下的佼佼者。
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