数据挖掘师的技术要求精选8篇
【参照】优秀的范文能大大的缩减您写作的时间，以下优秀范例“数据挖掘师的技术要求精选8篇”由阿拉漂亮的网友为您精心收集分享，供您参考写作之用，希望下面内容对您有所帮助，喜欢就复制下载吧！
数据挖掘师的技术要求【第一篇】
数据挖掘技术是一门涉及数据处理和分析的学科，旨在从大量的数据中发现隐藏的模式和知识。在我学习和实践数据挖掘技术的过程中，我深感这门技术的重要性和应用广泛性。通过对各种数据挖掘算法的学习和实践，我积累了一些心得体会。
首先，数据挖掘技术的核心是算法的选择和应用。在数据挖掘的过程中，不同的问题和数据类型需要选择合适的算法来进行分析和处理。例如，对于分类问题，常用的算法有决策树、神经网络和支持向量机等；而对于聚类问题，常用的算法有K-means和DBSCAN等。在实际应用中，我们需要根据具体问题的特点，选择最适合的算法进行数据挖掘，以提高分析的准确性和效率。
其次，在应用数据挖掘技术时，数据质量和预处理也十分重要。数据质量的高低直接影响到数据挖掘结果的准确性和可靠性。因此，在进行数据挖掘之前，我们需要对数据进行预处理，包括数据清洗、去除噪声、填充缺失值和处理异常值等。此外，数据的特征选择和降维也是数据预处理的重要步骤，可以提高模型的简洁性和预测能力。
第三，数据挖掘技术可以应用于各个领域，为决策和发现提供支持。无论是科学研究、商业分析还是社交网络，数据挖掘技术都可以发挥重要作用。例如，在医疗领域，通过对大规模的医疗数据进行挖掘，可以发现潜在的疾病风险因素和治疗方案，为临床医生提供决策支持。而在商业领域，通过对用户行为和消费习惯的挖掘，可以为企业提供精准的广告投放和市场推广策略，提高广告效果和销售额。
第四，数据挖掘技术的应用也面临一些挑战和限制。首先，数据的规模和复杂性不断增加，导致挖掘算法的效率和可扩展性成为问题。其次，数据隐私和安全性的要求越来越高，对数据挖掘过程中的隐私保护提出了更高的要求。此外，数据挖掘的结果必须能够解释和理解，以便用户能够信任和使用。因此，数据挖掘技术的发展还需要进一步研究和改进，以应对这些挑战和限制。
最后，学习和实践数据挖掘技术需要不断的实践和思考。仅仅了解理论知识是不够的，需要不断地通过实际问题的解决来提升自己的能力。同时，我们也需要保持对新技术和方法的关注，以保持自己的竞争力和创新能力。数据挖掘技术在不断演变和发展，我们需要紧跟时代的步伐，才能更好地应对未来的挑战和机遇。
综上所述，数据挖掘技术的学习和应用是一个不断积累和提升的过程。在实践的过程中，我们需要选择合适的算法和进行数据预处理，同时了解应用领域的需求和挑战。并且，持续的学习和实践可以帮助我们不断提升自己的能力，为数据挖掘技术的应用做出更大的贡献。
数据挖掘师的技术要求【第二篇】
方剂中药物的研究。
2数据挖掘术在神经根型颈椎病治方研究中的优势。
规律时，选取了100张治方，因该病病因病机复杂，证候不一，骨伤名师张玉柱先生对该病的治则治法、药物使用是不同的。因此他们利用excel建立方证数据库，采用软件对这些数据的用药频次、药物关联规则及药物聚类进行分析，最后总结出张氏骨伤治疗腰椎间盘突出症遵循病从肝治、病从血治、标本兼治的原则，也归纳出治疗三种不同证型的腰突症的三类自拟方。由此看出数据挖掘技术在方剂研究中的应用对数据背后信息、规律等的挖掘及名家经验的推广具有重大好处，因此数据挖掘技术在神经根型颈椎病的治方研究中也同样发挥着巨大的作用。
3数据挖掘技术在神经根型颈椎治方中的应用进展。
经典中治疗神经根型颈椎病的治则、治法及用药规律是吻合的，是临床用药的积累和升华，可有效地指导临床并提高疗效;另一方面也为中药新药的创制带给处方来源，指导新药研发[13]。
4小结。
数据挖掘技术作为一种新型的研究技术，在神经根型颈椎病的治方研究中的运用相对于其他领域是偏少的，并且基本上是研究文献资料上出现的治方，在对名老中医个人治疗经验及用药规律的总结是缺乏的，因此研究范围广而缺乏针对性，同时使用该技术的相关软件种类往往是单一的。此刻研究者在研究中医方剂时往往采用传统的研究方法，这就导致在大数据的研究中耗时、耗力甚则无能为力，同样也难以精准地提取大数据背后的隐藏的潜在关系和规则及缺乏对未知状况的预测。产生这样的现状，一方面是很多研究者尚未清楚该技术在方剂研究中的优势所在，思维模式尚未更新;另一方面是很多研究者尚未清楚该技术的操作技能及软件种类及其应用范围。故以后应向更多研究者普及该技术的软件种类、其中的优势及操作技能，让该技术在临床中使用更广，产生更大的效益。
参考文献。
[2]曹毅，季聪华.临床科研设计与分析[m].杭州:浙江科学技术出版社，:189.
[4]陈丈伟.数据仓库与数据挖掘[m].北京:清华大学出版社，:5.
[5]杨玉珠.数据挖掘技术综述与应用[j].河南科技，，10(19):21.
[8]李曙明，尹战海，王莹.神经根型颈椎病的影像学特点和分型[j].中国矫形外科杂志，，21(1):7-11.
数据挖掘师的技术要求【第三篇】
摘要：随着科学技术的快速发展，各种新鲜的事物和理念得到了广泛的应用。其中机器学习算法就是一则典型案例——作为一种新型的算法，其广泛应用于各行各业之中。本篇论文旨在探讨机器学习算法在数据挖掘中的具体应用，我们利用庞大的移动终端数据网络，加强了基于gsm网络的户外终端定位，从而提出了3个阶段的定位算法，有效提高了定位的精准度和速度。
关键词：学习算法;gsm网络;定位;数据;。
移动终端定位技术由来已久，其主要是利用各种科学技术手段定位移动物体的精准位置以及高度。目前，移动终端定位技术主要应用于军事定位、紧急救援、网络优化、地图导航等多个现代化的领域，由于移动终端定位技术能够带给精准的位置服务信息，所以其在市场上还是有较大的需求的，这也为移动终端定位技术的优化和发展，带给了推动力。随着通信网络普及，移动终端定位技术的发展也得到了一些帮忙，使得其定位的精准度和速度都得到了全面的优化和提升。同时，传统的定位方法结合先进的算法来进行精准定位，目前依旧还是有较大的进步空间。在工作中我选取机器学习算法结合数据挖掘技术对传统定位技术加以改善，取得了不错的效果，但也遇到了许多问题，例如:使用机器学习算法来进行精准定位暂时无法满足更大的区域要求，还有想要利用较低的设备成本，实现得到更多的精准定位的要求比较困难。所以本文对机器学习算法进行了深入的研究，期望能够帮忙其更快速的定位、更精准的定位，满足市场的需要。
数据挖掘又名数据探勘、信息挖掘。它是数据库知识筛选中十分重要的一步。数据挖掘其实指的就是在超多的数据中透过算法找到有用信息的行为。一般状况下，数据挖掘都会和计算机科学紧密联系在一齐，透过统计集合、在线剖析、检索筛选、机器学习、参数识别等多种方法来实现最初的目标。统计算法和机器学习算法是数据挖掘算法里面应用得比较广泛的两类。统计算法依靠于概率分析，然后进行相关性决定，由此来执行运算。
而机器学习算法主要依靠人工智能科技，透过超多的样本收集、学习和训练，能够自动匹配运算所需的相关参数及模式。它综合了数学、物理学、自动化和计算机科学等多种学习理论，虽然能够应用的领域和目标各不相同，但是这些算法都能够被独立使用运算，当然也能够相互帮忙，综合应用，能够说是一种能够“因时而变”、“因事而变”的算法。在机器学习算法的领域，人工神经网络是比较重要和常见的一种。因为它的优秀的数据处理和演练、学习的潜力较强。
而且对于问题数据还能够进行精准的识别与处理分析，所以应用的频次更多。人工神经网络依靠于多种多样的建模模型来进行工作，由此来满足不同的数据需求。综合来看，人工神经网络的建模，它的精准度比较高，综合表述潜力优秀，而且在应用的过程中，不需要依靠专家的辅助力量，虽然仍有缺陷，比如在训练数据的时候耗时较多，知识的理解潜力还没有到达智能化的标准，但是，相对于其他方式而言，人工神经网络的优势依旧是比较突出的。
2以机器学习算法为基础的gsm网络定位。
定位问题的建模。
建模的过程主要是以支持向量机定位方式作为基础，把定位的位置栅格化，面积较小的栅格位置就是独立的一种类别，在定位的位置内，我们收集数目庞大的终端测量数据，然后利用计算机对测量报告进行分析处理，测量栅格的距离度量和精准度，然后对移动终端栅格进行预估决定，最终利用机器学习进行分析求解。
采集数据和预处理。
本次研究，我们采用的模型对象是我国某一个周边长达10千米的二线城市。在该城市区域内，我们测量了四个不同时间段内的数据，为了保证机器学习算法定位的精准性和有效性，我们把其中的三批数据作为训练数据，最后一组数据作为定位数据，然后把定位数据周边十米内的前三组训练数据的相关信息进行清除。一旦确定某一待定位数据，就要在不同的时间内进行测量，按照测量出的数据信息的经纬度和平均值，再进行换算，最终，得到真实的数据量，提升定位的速度以及有效程度。
以基站的经纬度为基础的初步定位。
用机器学习算法来进行移动终端定位，其复杂性也是比较大的，一旦区域面积增加，那么模型和分类也相应增加，而且更加复杂，所以，利用机器学习算法来进行移动终端定位的过程，会随着定位区域面积的增大，而耗费更多的时间。利用基站的经纬度作为基础来进行早期的定位，则需要以下几个步骤:要将边长为十千米的正方形分割成一千米的小栅格，如果想要定位数据集内的相关信息，就要选取对边长是一千米的小栅格进行计算，而如果是想要获得边长一千米的大栅格，就要对边长是一千米的栅格精心计算。
以向量机为基础的二次定位。
在完成初步定位工作后，要确定一个边长为两千米的正方形，由于第一级支持向量机定位的区域是四百米，定位输出的是以一百米栅格作为中心点的经纬度数据信息，相对于一级向量机的定位而言，二级向量机在定位计算的时候难度是较低的，更加简便。后期的预算主要依靠决策函数计算和样本向量机计算。随着栅格的变小，定位的精准度将越来越高，而由于增加分类的问题数量是上升的，所以，定位的复杂度也是相对增加的。
以k-近邻法为基础的三次定位。
第一步要做的就是选定需要定位的区域面积，在二次输出之后，确定其经纬度，然后依靠经纬度来确定边长面积，这些都是进行区域定位的基础性工作，紧之后就是定位模型的训练。以k-近邻法为基础的三次定位需要的是综合训练信息数据，对于这些信息数据，要以大小为选取依据进行筛选和合并，这样就能够减少计算的重复性。当然了，选取的区域面积越大，其定位的速度和精准性也就越低。
3结语。
近年来，随着我国科学技术的不断发展和进步，数据挖掘技术愈加重要。根据上面的研究，我们证明了，在数据挖掘的过程中，应用机器学习算法具有举足轻重的作用。作为一门多领域互相交叉的知识学科，它能够帮忙我们提升定位的精准度以及定位速度，能够被广泛的应用于各行各业。所以，对于机器学习算法，相关人员要加以重视，不断的进行改良以及改善，切实的发挥其有利的方面，将其广泛应用于智能定位的各个领域，帮忙我们解决关于户外移动终端的定位的问题。
参考文献。
[2]李运.机器学习算法在数据挖掘中的应用[d].北京邮电大学，2014.
数据挖掘师的技术要求【第四篇】
客户关系管理首先是一种管理理念，其核心思想是将企业的客户作为重要的资源，通过完善的客户服务和深入的客户分析来满足客户的需求，保证实现客户的终生价值。
crm又是一种旨在改善企业与客户之间关系的新型管理机制，它实现于企业的市场营销、销售、服务与技术支持等与客户相关的领域。通过向企业的销售、市场和客户服务的专业人员提供全面、个性化的客户资料，并强化跟踪服务、信息分析的能力，使他们能够维护一系列与客户和生意伙伴之间卓有成效的“一对一关系”从而使企业得以提供更快捷和周到的优质服务.提高客户的满意度。
crm也是一种管理软件和技术。它将最佳的商业实践与数据挖掘、数据仓库、一对一营销、销售自动化以及其他信息技术紧密结合在一起，为企业的销售、客户服务和决策支持等领域提供了一个业务自动化的解决方案，使企业有了一个基于电子商务的面对客户的前沿，从而顺利实现由传统企业模式到以电子商务为基础的现代企业模式的转化。
crm起源于20世纪80年代初提出的接触管理，即专门收集整理客户与公司联系的所有信息。到20世纪90年代初期则演变成为包括服务中心与支持资料分析的客户服务。经历720余年不断演变发展，crm逐渐形成了一整套管理理论体系和应用技术体系。
从全球的范围看，市场对crm的需求已经比erp高，crm销售量每年的增长率超过了30%，而erp只有10%。的销售额达到了140亿美元之多，企业信息化的重点从后台系统转向了前台。在国内，多数企业将大部分力气投入到企业内部信息系统得建设上，这意味着crm在我国的应用还不成熟。
大量数据的产生和收集导致了信息的爆炸，但信息仅仅停留在这个阶段，未对这些信息进行适时和深层次的分析，致使企业对客户知识的缺乏。数据挖掘可以从繁杂的数据中找出真正有价值的信息知识，提高企业对客户了解程度，时时快捷的发现并满足客户的需求，从而提高企业的竞争力。
1.数据挖掘使市场信息触手可及。
数据库及数据挖掘技术可以扩展企业核心业务过程的信息后勤基础，通过数据挖掘来保证对数据的访问及分析，从而提高业务过程的有效性。当企业通过数据仓库直接向其顾客索取某些信息密集型顾客支持过程的资源时，支持成本会不断地下降，企业的管理成本也就随之降低。
利用信息技术和数据资源，不断地增强对客户的了解程度，使客户感觉好像与企业有一种独一无二的个人关系，具有有效的信息文换和访问能力，与客户打交道变得更容易一些。数据挖掘技术基于事实，利用数据仓库中产品、价格、投资、分配等方面，从浩瀚的信息海洋中提炼出有价值的信息，发现隐含在这些信息中的对等的、不明显的、不可预知的模式、趋势和关系，为企业提供决策的依据。
2.数据挖掘将数据加工成信息和知识。
在crm中，数据仓库将海量复杂的客户行为数据集中起来建立一个整合的、结构化的数据模型，在此基础上对数据进行标准化、抽象化、规范化分类、分析，为企业管理层提供及时的决策信息，为企业业务部门提供有效的反馈数据。数据挖掘对客户资料进行分析，是挖掘客户潜力的基石。
数据挖掘技术的作用在企业管理客户生命周期的各个阶段都会有所体现。数据挖掘帮助企业发现客户的特点，从而可为客户提供有针对性的服务。通过数据挖掘，可以发现购买某一商品的客户的特征，从而可以向那些也同样具有这些特征却没有购买的客户推销这个商品;若找到流失的客户的特征，就可以在那些具有相似特征的客户还未流失之前，采取相应的措施。
数据挖掘师的技术要求【第五篇】
网络的发展为用户提供了多种新的信息服务，因特网以其丰富的内容、强大的功能以及简单的操作，在各种信息服务方式中脱颖而出，成为未来信息服务的主要方向。但当前因特网信息服务中更多的是单向、被动的服务模式，而网上用户信息需求的挖掘，可以改进因特网与用户的交互，使因特网与用户真正融为一体，不再是操作与被操作的关系。数据挖掘技术的应用，使因特网能根据用户的需求采取更主动、更有针对性的服务。并且可以建立一种个性化的信息服务系统，针对不同用户的信息需求，提供不同的信息服务。而个性化服务系统的建立，则依赖于用户信息需求的挖掘。
用户知识包括用户的身份、目标、兴趣、系统经验和用户背景知识等。它可通过用户模型来描述，用户模型可以模型化用户的特点、背景知识和经验，使用特定知识获取方法识别和描述用户的各种特征。用户模型可提高人机交互能力，解释和评价系统的执行，使系统发挥主动作用；改进整个系统的执行性能，如帮助识别用户的信息需求；增强系统的灵活性，适用于各类用户。
用户知识获取有3种基本方式：通过观察获取信息，即观察用户与系统交互中的行为、使用的系统命令和参数；从观察到的事实进行推理，获得未知的信息；从已知实例集合，执行基于实例的推理，激发原型库中的模型，推导出当前用户的初始模型。随着数据挖掘技术的应用，有以下几种常用的知识获取方法。
用户知识的关联分析对用户数据的挖掘有两方面的内容：一是如何提取用户的信息需求；二是获得用户需求的数据后，如何利用数据挖掘技术对这些数据进行处理，以获取潜在知识及为用户所用。关联分析法的一个主要应用是在零售业，比如在超级市场的销售管理中，条码技术的发展使得数据的收集变得更容易、更快捷，从而存储了大量交易资料。关联规则就是辨别在这些交易项目之间是否存在某种关联关系。例如：关联规则可以表示“购买了项目a和b的顾客中有。
95％的人又购买了c和d”。这种关联规则提供的信息可以用作商品销售目录设计、商场布置、生产安排，进行有针对性的市场营销。在搜索页面的设计中也可运用用户的点击率、内容及相关页面，了解用户的偏好和习惯，并用关联分析的方法来获取潜在用户知识，这有助于决定搜索页面的设计和相关知识的链接。
组合分析法由于用户的兴趣是时常变化的，用户行为信息所反映的用户信息需求往往是多条线索混合在一起，这给识别信息需求带来了很大的困难。这种问题的解决，一般需要预先指定一个主题，但这就增加了用户的负担，而且仅用关联法也很难全面获得用户相关信息。人工神经元网络和决策树的方法结合起来能较好地从相关性不强的多变量中选出重要的变量，并从中分析出用户的需求偏好，服务器可根据用户的需求偏好进行主动信息推荐。
分类填表法用户知识可以由用户主动填写表格来获取，用户设定信息需求可以通过设定关键词或主题词来完成。分类填表法可将用户的信息需求较客观地表达出来。表格的设计可以采用预先分类的方法，将用户的记录分配到已定义好的类中去，从而构造出用户信息的分类模型，利用此模型可将用户数据库中的数据映射到相应的子集中，进行数据预测。这是一种简单实用的方法，但不足之处是难以制作一个完整的分类调查表，将用户的真实意图全部表达出来。
智能代理方法现在常用的浏览器中，有一个历史菜单栏，当用户在地址栏中输入网址进行浏览时，系统会自动将这个网址记录下来，作为上网的历史记录存放在系统中，方便用户以后使用。这些浏览历史反映了一定时期内用户在网上的信息利用情况，是用于分析用户的信息偏好，确定用户信息需求的一个很好的依据。
利用智能代理（intelligentagent）监视用户信息查询过程，是自动获取用户信息需求的一种方法。其方法是在用户的终端上运行一个监视的信息代理（informationagent），信息代理将用户和浏览时的相关信息不断传送给远端的服务器，服务器将信息进行数据取样和数据调整，利用强大的搜索能力和遗传算法反复学习找到最优解，使得用户信息的提取更加量化，问题更加明确。利用用户在浏览器上存储的书签（bookmark）获得用户信息需求的方法属于“监视用户”类。在bookmark中存储的信息往往是用户最关心的，需要记录下来以便以后再读。用户还可以对bookmark进行多级目录管理，不同的目录反映其不同的兴趣。相对浏览历史记录而言，bookmark对考查用户的信息需求更有价值。如果说浏览历史只是一种对上网情况的“自然”记录的话，那么bookmark却是用户对历史记录进行比较、筛选后的结果，是用户眼中的网址精华，因而能更有效、更准确地反映用户的需求，而且它的组织性要比浏览历史好得多，更便于进行有效的分析。bookmark系统采用http协议实现信息的自动搜集。系统通过监测用户信息记录获得信息需求，信息分类器对搜索来的信息进行自动分类，装入信息数据库；信息过滤器根据用户提出的信息推荐请求，对数据库中的信息进行过滤并将合适的信息提交给用户；信息评价器根据用户对推荐信息作出的评价对系统进行优化。运行结果表明bookmark系统具有良好的信息记录、推荐和共享功能。
4结束语。
数据挖掘技术及其应用是目前国际上的一个研究热点，并在许多行业中得到了很好的应用，尤其是在市场营销中获得了成功，初步体现了其优越性和发展潜力。在信息管理领域，综合应用数据挖掘技术和人工智能技术，获取用户知识、文献知识等各类知识，将是实现知识检索和知识管理发展的必经之路。
参考文献。
1张玉峰.智能情报系统.武汉：武汉大学出版社，1991。
2冯萍，宣慧玉.数据挖掘技术及其在营销中的应用.北京轻工业学院学报，（1）。
3郝先臣等.数据挖掘工具和应用中的问题.东北大学学报（自然科学版），2001（2）。
4刘海虹，刘伯萤.数据挖掘技术.丹东纺专学报，2001（1）。
5rk――智能化网络信息服务系统.高技术通讯，（6）。
数据挖掘师的技术要求【第六篇】
1.支持滴滴橙心b端业务安全工作，通过深入理解业务模式.商品流通过程和系统架构，挖掘潜在风险点。2.与业务团队紧密配合，通过大数据挖掘，找到风险商户的行为特点，快速形成有效的打击策略，持续迭代优化某个业务或场景的风控效果；3.针对风险场景，协助设计有效的无监督.有监督模型，或挖掘有区分度特征，积极探索前沿人工智能技术在风控场景的应用；4.能够不断进行场景总结，沉淀有效通用的风险特征和风险对抗方案。
任职要求。
1.本科及以上学历，计算机或数学.统计学等相关专业优先；2.具备扎实的编程能力，熟练掌握至少一种编程语言，等，熟悉常用的linux环境编程；3.熟悉大数据生态组件，等大数据计算框架进行数据开发；4.熟悉主流的机器学习问题和算法，包括但不限于无监督聚类.有监督树模型.深度学习等优先；5.思维开阔，有良好的发散思维.逻辑思维和结构化思维。有自驱力，能主动思考和学习。极致执行，能接受挑战和承压。
数据挖掘师的技术要求【第七篇】
古典文学中常见论文这个词，当代，论文常用来指进行各个学术领域的研究和描述学术研究成果的文章，简称为论文。以下就是由编为您提供的。
阿里巴巴成功上市，使马云一时间家喻户晓，同时让更多人看到了电商发展的无限潜力和广阔空间。电子商务是一门交叉性概念，其涉及理论知识和领域极为丰富，譬如：管理学、法学、经济学以及互联网技术等多种领域，是一系列综合性极强的活动。信息技术的进步和社会商业的发展使得经济数字化、竞争全球化、贸易自由化的趋势不断加强。有关电子商务各类的研究如雨后春笋层出不穷，其中物联网技术作为其发展的重要支撑不可忽视。为进一步了解近年来我国基于物联网的电商发展研究热点，笔者通过ki收录的相关文献的进行计量分析就此展开研究。
物联网作为一种新兴技术，自20世纪90年代由美国麻省理工学院首次提出以来，其技术实现及应用引起国内外学术界学者广泛关注。物联网起初是基于物流系统提出的，以射频识别技术作为条码识别的替代品，实现对物流系统进行智能化管理。
在研究物联网技术在电子商务应用中，rfid功不可没。rfid(radiofrequencyidentification)技术作为物联网的重要技术，又称电子标签、无线射频识别，是一种通信技术，可通过无线电讯号识别特定目标并读写相关数据，而无需识别系统与特定目标之间建立机械或光学接触。电子商务利用物联网技术通过把人、财、物、商店等实体联结起来并在网络环境下进行交互。在实现交互时，一个关键技术就是利用rfid技术给各个实体标注独一无二的标签从而将不同实体加以区分。物联网技术不仅承担着标注实体角色而且在记录生产过程、跟踪物流以及防伪查询等方面发挥着重要作用。
随着互联网技术的发展和经济全球化浪潮的推动，电子商务问题及物联网技术成为国内外学术界普遍研究热点。国内学者就电子商务发展进程中涉及到的主要环节并结合物联网技术作出相关研究，并在其研究的基础之上根据我国电子商务发展状况提出了针对性建议，这些环节主要包括基础设施建设、支付环境、信用环境以及发展环境的改善等等。
国内对电子商务的研究热度颇高，然而对物联网技术下电子商务的研究相对匮乏。2017年4月，我们ki上以“主题=电子商务”为检索式进行检索，查得相关记录83605条;以“主题=‘物联网’+‘电子商务’”为检索式得到609条记录，通过筛选共112篇文献与本文研究相关。在112篇文章中，98篇为非基金文献，基金文献仅占1/8。据调查，近年来我国基于物联网技术对电子商务研究集中在物联网技术在各行业电子商务中的应用、物联网对电商的影响以及基于物联网技术新型模式的研讨等方面。因此，围绕物联网环境下电子商务发展动向及趋势并进行相关比较分析对把握电子商务发展中关键问题具有极强的现实意义和指导意义。
数据挖掘师的技术要求【第八篇】
随着我国利率市场的推进和改革的不断深入，我国银行业面临的竞争压力也越来越大，若想在竞争中处于不败之地，中国金融业必须改变经营观念，以客户需要为中心，以客户满意为宗旨，改善企业与客户关系，不断地提高自身的服务水平和决策能力。由于在银行日常的业务处理过程中，收集并积累了大量和客户有关的业务数据，银行希望能够对数据库中存储的这些大量数据信息进行分析和处理，提取潜在的、有应用价值的信息，从而提高银行的服务和决策水平。对企业或银行而言，能否对客户相关数据加以进一步利用，已成为在竞争中取得优势的关键和基础。数据挖掘就是对大量的数据信息进行提取、发现和获得有用的知识和规则的技术，为制定经营策略提供有利的参考依据，进而提高客户服务水平，加强客户关系管理[1].
客户关系管理是指企业为了获取最大限度的经济效益，制定以客户服务为中心的发展策略，引导客户的投资行为，最大限度地满足客户的需求，建立与客户持久的关系，企业也从营销中获得利润，实现双赢。客户是企业重要的资源，客户关系也越来越受到关注和重视，应该加强客户关系的建立和维护，改善企业和客户的关系，进而形成长期稳定的客户群体，实现企业盈利的目的。
数据挖掘是一种信息处理方法和技术，主要是对大量实际应用的数据进行提取，并进行深入地分析和处理，从而获得有用的信息和规则，为企业的管理和制定经营策略提供参考依据。数据挖掘作为一种新兴的技术被广泛应用到银行客户关系管理中，对数据库中存储的大量客户相关数据进行深层次的挖掘，提取出来的有用的知识或信息可为管理人员提供参考依据，进而制定出合理的、有利于企业发展的决策，提高企业的竞争能力。常用的数据挖掘方法有决策树、遗传算法、神经网络及聚类分析等[2].
（1）客户盈利能力分析。不同客户的价值是不同的，数据挖掘可以对不同市场活动情况下客户盈利能力的变化进行分析和预测，进而制定合适的市场策略；（2）客户获得、流失和保持分析。银行为客户提供的产品基本都相同，由于企业间竞争的不断加剧，发展新客户的同时也应重视原有客户，可以通过不断地改善现有客户的服务来避免客户流失。利用数据挖掘技术建立客户流失的预测模型，可以采取预防措施防止客户流失；（3）交叉营销。银行为客户提供新的产品或服务，即进行交叉销售。数据挖掘技术可以提供帮助信息，为不同客户分析并制定出合理的服务匹配；（4）客户群体分类分析。优质客户能够为银行带来客观利润，因而为高价值客户提供优质服务很重要。多数的中间客户则处于高价值与低价值中间，也是银行重要的客户群体。通过数据挖掘技术对大量的客户进行分类，针对不同的客户提供不同的产品和服务。
数据挖掘技术主要有聚类、分类和关联分析等分析方法，广泛应用于客户关系管理。聚类分析实现对客户进行分类，利用分类法能够识别优质客户，通过关联分析进行交叉销售[3].
分类分析。
假定数据库中每条记录都属于某一确定的类别，由一个称作类属性的值确定。分类分析就是通过对训练数据集中的数据的分析，对不同类别进行描述并建立分析模型或获得分类规则，然后将这个分类规则应用于其它数据库中的记录。分类分析有两步过程：第一步是建立模型。通过分析记录数据来构造模型；第二步是使用模型进行分类。如果模型的预测准确率可以接受，就可以用它对类别未知的数据对象进行分类。
分类法可将客户划分为不同的群体，各个群体有着明显的行为特征。企业可以更好地理解客户和发现群体客户的特点，从而制定相应的市场策略。同时，通过对不同客户群的交叉分析，还可以发现群间的特点和规律。分类方法通常建立的模型以分类规则、判定树形式出现，主要包括决策树、贝叶斯分类、遗传算法分类等，最为典型的决策树方法是id3算法和算法
例如，针对某一产品的营销，银行如何在众多的客户中识别出相应的客户。这里可首先假设类属性是“是否为优质客户”,然后采用分类法，最后确定出优质客户的评估标准。分类法可以帮助企业快速确定相应客户，进而提供相应服务。同样为了防止客户流失，首先要了解顾客的需求。首先设类属性是“顾客是否流失”,再利用数据挖掘方法对大量的客户信息进行分析，建立数据模型，以确定客户的特点和属性，为其提供个性化服务。
关联分析。
关联分析就是在训练集的基础上，通过分析记录集合，推导出相关性的结果，目的是为了挖掘出隐含在数据间的相互关系，发现客户数据信息之间的相互依赖或某种规律性。交叉销售是指银行向客户推销新的产品或服务，客户可以得到相应的服务而受益，银行也因营业额的增长而获得利润。关联分析法可以在对客户过去的购买数据的分析找出影响客户购买产品的因素，即找出客户的投资行为与其他属性如性别、年龄、职位等的关联关系，并建立预测模型对客户以后的购买进行预测，分析哪些用户对金融产品感兴趣，哪些用户对理财产品感兴趣，从而实施有效的营销[4].
聚类分析。
与分类分析不同，聚类分析的数据集合还没有进行任何分类。聚类分析是对数据库中的记录数据进行分析，按照类内相似度最大，类间相似度最小的原则分类。聚类即平常所说的“物以类聚”,是把一组个体按照相似性分成若干类别。业务人员面对服务营销的特定需要和大量的客户信息，希望得到有效的帮助和提示，进而对特定的客户分类群体采取相应措施进行营销。通过聚类分析方法，对大量的客户数据信息进行处理，对客户分类划分，可以发现每个类别客户的不同特点，从而提供针对性的服务，为其提供相应的服务和产品，快速准确地找到潜在客户，提高工作效率，降低营销成本。
聚类分析主要有统计方法、机器学习方法、神经网络方法等，在实际应用中经常和分类分析方法结合起来使用。例如，分析人员可先利用聚类分析对要分析的数据划分类别，然后用分类分析方法进一步分析不同类别的数据集合，挖掘出各类别的分类规则，最后使用分类规则对整个数据集合重新进行划分，通常能获得较好的分类结果。通过两种方法的结合使用得到满意的划分结果。
3结语。
数据挖掘是客户关系管理中的关键技术，本文主要探讨数据挖掘在客户关系管理上的应用，对聚类、分类、关联分析等挖掘技术进行了详细的介绍。数据挖掘通过对大量的客户信息进行分析和处理，为银行管理人员提供客户分类、盈利能力以及潜在的用户等有用信息，找出各种数据之间的关联性，从而能够为客户提供满意的服务，加强了客户关系管理的维护和建设，为决策人员提供准确的指导信息，辅助决策者制定最优的营销策略，降低了运营成本和决策风险。
参考文献。