數據挖掘與bi借數據一雙慧眼(已修改)
2025-06-01 23:56 本頁面
【正文】 數據挖掘與 BI 借數據一雙慧眼 2 月 19 日上午 10 點至 11 點，我刊“數據挖掘與商業(yè)智能在線研討會”于賽迪網網上會議中心如期舉行。北京協(xié)和醫(yī)院信息中心數據挖掘項目負責人閆世方、三九宜工生化股份有限公司信息中心主任劉靈芝、山東煙草專賣局信息中心技術負責人王海寧，人民大學統(tǒng)計與數據挖掘中心匡宏波博士， Sybase 中國、 NCR、石竹軟件等公司的有關人，以及賽迪網網友，登錄網上會議中心進行了研討。探討話題有：數據挖掘、商業(yè)智能的概念由來，如何開展數據挖掘等，以下為此次研討內容的專題報道。 用戶背景鏈接 北京協(xié)和醫(yī)院開展數據挖掘工作的目的是為臨床化醫(yī)療管理，以及醫(yī)院業(yè)務管理等提供支撐，并輔助領導決策。目前開始做數據挖掘方面的研究工作。 三九宜工生化股份有限公司在實施 ERP 后，總感覺 ERP 的作用未能充分發(fā)揮，在以下幾個方面存在不足： 庫存物料儲備量多少、安全庫存值大??； 物料采購的批量值； 產品的計劃成本與實際成本的差異分析； 銷售客戶對象類型分析。因此他們打算開展數據挖掘項目。 山東煙草專賣局現在有開展數據挖掘項目的計劃，但還沒有開始做。他們打算從簡單的分析做起，隨著數據量增加 ，逐步完善挖掘功能。目前主要是想通過對銷售數據和客戶信息的分析，為企業(yè)決策提供參考數據。 專家觀點 “數據挖掘”的確是熱起來了。在 Google 上采用完整模式搜索“數據挖掘”，得到了 27,700 余項查詢結果；若是搜索“ Datamining”，居然得到了 122,000 余項。與此同時，一些關聯詞匯也冒出來了，“數據倉庫”，“商務智能（ BI）”就是其中兩個，大有后來居上之勢。 真是“亂花漸欲迷人眼”。那么，應該如何完整地理解“數據挖掘”？“數據挖掘”的理論基礎是什么？企業(yè)應該如何開展“數 據挖掘”項目？ 統(tǒng)一概念之亂 圖 1 表示的就是：現實中人類的社會和經濟活動，總可以用數據（數字或者符號）來描述和記錄；經過對這些數據的分析，就會產生信息（知識）；用這些信息（知識）來指導實踐，就可以做出相應的決策；這些決策又引發(fā)了新一輪的社會和經濟活動。循環(huán)往復，生息不止。 數據倉庫（ DW）、商務智能（ BI）和知識發(fā)現（ KDD）又分別是什么呢？如圖 2 所示。 為什么圖 2 中的部分線要畫成虛線呢？有兩個含義。第一是因為上述概念誕生初始，在 DM 的價值鏈上還是有所側重的，數據 倉庫重在“建倉”，數據挖掘和知識發(fā)現重在“加工”，商務智能重在“應用”。虛線表示曾經擁有。第二，如果不這樣畫，理論界、應用廠商會不答應，因為不管原來是做數據庫的（ IBM， Sybase， NCR， Oracle，Microsoft， etc），還是做統(tǒng)計分析軟件的（ SAS， Statistica， SPSS，etc），甚至是做報表工具的（ BO， Brio， Cognos， etc），都拼命在延伸自己的價值鏈。 所以，干脆叫數據管理（也就是 DM）好了，一統(tǒng)天下。 至于 ERP， CRM 等，說白了，還是個 DM，只不過 限制在了具體的社會經濟活動上罷了。 六種挖掘武器 數據倉庫的建設和數據挖掘建模是 DM 價值鏈上的兩大技術要點。數據挖掘從狹義的角度講，只管從數據到知識這一段。俗話說：“沒有金剛鉆，不攬瓷器活”。作為一個數據挖掘人員的起碼要求，就是充分掌握各種挖掘工具的性能、局限、應用條件等。 一般說來，數據挖掘有如下六件武器：描述統(tǒng)計、關聯和相關、分類和聚類、預測、優(yōu)化、結構方程模型。簡要說明如下： （ 1）描述統(tǒng)計（ Descriptive statistics） 描述統(tǒng)計是數據挖掘的入 門兵器，直觀、簡單，高手常常用來摘葉飛花。描述統(tǒng)計包括平均數、中位數、眾數、分位數、百分比、求和等。描述統(tǒng)計經常和統(tǒng)計圖（如直方圖，條形圖，線圖，散點圖，莖葉圖等）配合使用。目前應用最為廣泛的 OLAP，究其本質就是針對不同的數據群在做描述統(tǒng)計。 描述統(tǒng)計的應用十分廣泛：比如當月公司利潤總額，比較不同區(qū)域的銷售量等等。 （ 2）關聯和相關（ Association and Correlation） 關聯規(guī)則從本質上講是條件概率： A 發(fā)生時， B 同時也出現的概率是多大？只要 B離 50％較遠，就是有 意義的。 關聯規(guī)則的一個典型的現代應用是“啤酒加尿布”。在應用關聯規(guī)則時還需要多考慮的一個問題是：這條規(guī)則遵循者的數量怎樣？通俗的說就是，如果超市的尿布只有一個人買（假設），但是這人每次買尿布時，一定會買啤酒。盡管這條規(guī)則很可信（ 100％），但是意義卻不大。 在應用關聯規(guī)則時，要注意兩
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