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數據挖掘的用途

數據挖掘,又譯為資料探勘、數據采礦。是壹種透過數理模式來分析企業內儲存的大量資料,以找出不同的客戶或市場劃分,分析出消費者喜好和行為的方法。它是數據庫知識發現(英語:Knowledge-Discoveryin Databases,簡稱:KDD)中的壹個步驟。數據挖掘壹般是指從大量的數據中自動搜索隱藏於其中的有著特殊關系性(屬於Association rule learning)的信息的過程。主要有數據準備、規律尋找和規律表示3個步驟。數據挖掘的任務有關聯分析、聚類分析、分類分析、異常分析、特異群組分析和演變分析等。數據挖掘通常與計算機科學有關,並通過統計、在線分析處理、情報檢索、機器學習、專家系統(依靠過去的經驗法則)和模式識別等諸多方法來實現上述目標。

行業應用

價格競爭空前激烈,語音業務增長趨緩,快速增長的中國移動通信市場正面臨著前所未有的生存壓力。中國電信業改革的加速推進形成了新的競爭態勢,移動運營市場的競爭廣度和強度將進壹步加大,這特別表現在集團客戶領域。移動信息化和集團客戶已然成為未來各運營商應對競爭、獲取持續增長的新引擎。

隨著國內三足鼎立全業務競爭態勢和3G牌照發放,各運營商為集團客戶提供融合的信息化解決方案將是大勢所趨,而移動信息化將成為全面進入信息化服務領域的先導力量。傳統移動運營商因此面臨著從傳統個人業務轉向同時拓展集團客戶信息化業務領域的挑戰。如何應對來自內外部的挑戰,迅速以移動信息化業務作為融合業務的競爭利器之壹拓展集團客戶市場,在新興市場中立於不敗之地,是傳統移動運營商需要解決的緊迫問題。

IBM全球企業咨詢服務部經過研究認為,傳統移動運營商在拓展集團客戶信息化市場的過程中所面臨的外部挑戰主要來自三個方面,即市場需求不成熟,技術與業務融合,全業務的競爭。同時,運營商在自身發展上也存在諸多問題,例如目標市場細分不清晰,信息化需求挖掘與評估不足;產品規劃和管理難以滿足客戶信息化需求;渠道較為單壹,無法有效覆蓋客戶;對合作夥伴吸引力較弱,尚未形成***贏的價值鏈;在運營管理層面,業務流程、銷售團隊能力以及IT支撐上都不適應集團信息化業務的發展。

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