在现实的学习、工作中，许多人都写过论文吧，通过论文写作可以培养我们独立思考和创新的能力。你知道论文怎样写才规范吗？为大家精心整理了数据挖掘论文（5篇），希望能够给予您一些参考与帮助。
随着互联网技术的快速发展，学术研究环境较以前更加开放，对传统的科技出版业提出了开放性、互动性和快速性的要求； 因此，以信息技术为基础的现代数字化出版方式对传统的科技出版业产生着深刻的影响。为了顺应这一趋势，不少科技期刊都进行了数字化建设，构建了符合自身情况、基于互联网B /S 结构的稿件处理系统。
以中华医学会杂志社为代表的部分科技期刊出版集团均开发使用了发行系统、广告登记系统、在线销售系统以及站。这些系统虽然积累了大量的原始用户业务数据； 但从工作系统来看，由于数据本身只属于编辑部的业务数据，因此一旦相关业务工作进行完毕，将很少再对这些数据进行分析使用。
随着目前人工智能和机器学习技术的发展，研究人员发现利用最新的数据挖掘方法可以对原始用户业务数据进行有效分析和学习，找出其中数据背后隐含的内在规律。这些有价值的规律和宝贵的经验将对后续科技期刊经营等工作提供巨大的帮助。
姚伟欣等指出，从STM 期刊出版平台的技术发展来看，利用数据存取、数据管理、关联数据分析、海量数据分析等数据挖掘技术将为科技期刊的出版和发行提供有力的帮助。通过使用数据挖掘（ data mining） 等各种数据处理技术，人们可以很方便地从大量不完全且含有噪声或相对模糊的实际数据中，提取隐藏在其中有价值的信息，从而对后续科技期刊出版工作起到重要的知识发现和决策支持的作用。
1 数据挖掘在科技期刊中应用的现状
传统的数据库对数据的处理功能包括增、删、改、查等。这些技术均无法发现数据内在的关联和规则，更无法根据现有数据对未来发展的趋势进行预测。现有数据挖掘的任务可以分为对数据模型进行分类或预测、数据总结、数据聚类、关联规则发现、序列模式发现、依赖关系发现、异常或例外点检测以及趋势发现等，但目前国内科技期刊行业利用数据挖掘方法进行大规模数据处理仍处在起步阶段。张品纯等对中国科协所属的科技期刊出版单位的现状进行分析后发现，中国科协科技期刊出版单位多为单刊独立经营，单位的规模较小、实力较弱，多数出版单位不具备市场主体地位。这样就导致国内大部分科技期刊既没有能力进行数据挖掘，也没有相应的数据资源准备。以数据挖掘技术应用于期刊网站为例，为了进行深入的数据分析，期刊经营人员需要找到稿件与读者之间、读者群体之间隐藏的内在联系。目前，数据挖掘的基本步骤为: 1) 明确数据挖掘的对象与目标；2) 确定数据源； 3) 建立数据模型； 4) 建立数据仓库； 5)数据挖掘分析； 6) 对象与目标的数据应用和反馈。
2 期刊数据的资源整合
编辑部从稿件系统、发行系统、广告系统、站等各个系统中将相关数据进行清洗、转换和整理，然后加载到数据仓库中。进一步，根据业务应用的范围和紧密度，建立相关数据集市。期刊数据资源的整合过程从数据体系上可分为数据采集层、数据存储处理层和数据展现层。
要获得能够适合企业内部多部门均可使用、挖掘和分析的数据，可以从业务的关联性分析数据的准确性、一致性、有效性和数据的内在关联性。
3 期刊数据的信息挖掘
信息挖掘为了从不同种类和形式的业务进行抽取、变换、集成数据，最后将其存储到数据仓库，并要对数据的质量进行维护和管理。数据挖掘可以有效地识别读者的阅读行为，发现读者的阅读模式和趋势，对网站改进服务质量、取得更好的用户黏稠度和满意度、提高科技期刊经营能力有着重要的意义。作为一个分析推荐系统，我们将所分析的统计结果存储于服务器中，在用户或决策者需要查询时，只需输入要找寻的用户信息，系统将从数据库中抽取其个人信息，并处理返回到上网时间分布、兴趣点所在、适配业务及他对于哪些业务是有价值客户，甚至包括他在什么时段对哪类信息更感兴趣等。只有这些信息才是我们的使用对象所看重和需要的。
网站结构挖掘是挖掘网站中潜在的链接结构模式。通过分析一个网页的链接、链接数量以及链接对象，建立网站自身的链接结构模式。在此过程中，如果发现某一页面被较多链接所指向，则说明该页面信息是有价值的，值得期刊工作人员做更深层次的挖掘。网站结构挖掘在具体应用时采用的结构和技术各不相同； 但主要过程均包括预处理、模式发现和模式分析3 部分。为了反映读者兴趣取向，就需要对数据库中的数据按用户进行抽样分析，得到兴趣点的统计结果，而个人的兴趣分析也可基于此思路进行。下面以《中华医学杂志》为例做一介绍。
预处理预处理是网站结构挖掘最关键的一个环节，其处理得到的数据质量直接关系到使用数据挖掘和模式分析方法进行分析的结果。预处理步骤包括数据清洗、用户识别、会话识别、路径补充和事件识别。以《中华医学杂志》网站www. nmjc. net. 的日志分析为例。首先给出一条已有的Log，其内容为“20xx-03-04 12: 13: 47 W3SVC80003692 172. 22. 4. 3GET /index. asp-80-123. 185. 247. 49Mozilla /5. 0 +（ Windows + NT + 6. 1; + WOW64 ） + AppleWebKit /537. 36 + （ KHTML，+ like + Gecko） + Chrome /28. 0.1500. 95 + Safari /537. 36 + SE + 2. X + MetaSr + 1. 0200 0 0”。从Log 的内容，工作人员可以得到相关信息，如用户IP、用户访问页面事件、用户访问的页面、用户请求的方法、返回HTTP 状态以及用户浏览的上一页面等内容。
由于服务器同时部署了多个编辑部网站，这就要求工作人员必须对得到的访问www. nmjc. net. 日志，去除由爬虫软件产生的记录。这些记录一般都会在日志结尾包含“Spider”的字样。同时，还需要去除不是由GET 请求产生的日志以及请求资源不是页面类型的日志。最后，工作人员还需要去除访问错误的请求，可以根据日志中请求的状态进行判断。一般认为，请求状态在（ 200， 300） 范围内是访问正确的日志，其他如403、400 和500 等都是访问错误的日志。用户识别可以根据用户的IP 地址和用户的系统信息来完成。只有在IP 地址和系统信息都完全一致的情况下，才识别为一个用户。会话识别是利用面向时间的探索法，根据超时技术来识别一个用户的多次会话。如果用户在一段时间内没有任何操作，则认为会话结束。用户在规定时间后重新访问，则被认为不属于此次会话，而是下次会话的开始。
利用WebLogExplore 分析日志、用户和网页信息在获得了有效的日志数据后，工作人员可以利用一些有效数据挖掘算法进行模式发现。目前，主要的数据挖掘方法有统计分析、关联规则、分类、聚类以及序列模式等技术。本文主要讨论利用Apriori 算法来发现科技期刊日志数据中的关联规则。本质上数据挖掘不是用来验证某个假定的模式的正确性，而是在数据库中自己寻找模型，本质是一个归纳的过程。支持度（ Support） 的公式定义为: Support （ A≥B） = P（ A ∪B） 。支持度可以用于度量事件A 与B 同时出现的概率。如果事件A 与B 同时出现的概率较小，说明事件A 与B 的关系不大； 如果事件A 与B 同时出现非常频繁，则说明事件A 与B 总是相关的。置信度（ Confidence） 的公式定义为: Confidence（ A≥B） = P（ A | B） 。置信度揭示了事件A 出现时，事件B 是否也会出现或有多大概率出现。如果置信度为100%，则事件A 必然会导致事件B 出现。置信度太低，说明事件A 的出现与事件B 是否出现关系不大。
对所有的科技期刊日志数据进行预处理后，利用WebLogExplore 软件可得到日志汇总表。表中存储了所有用户访问网站页面的详细信息，工作人员可将其导入数据库中。以查看到所选择用户访问期刊页面的详细信息。
同样，在WebLogExplore 软件中选择感兴趣的页面，可以查看所有用户访问该页面的统计信息，如该页面的访问用户数量等。工作人员可以对用户访问排名较高的页面进行进一步的模式分析。
步骤1: 将图2 日志信息汇总表中的数据导入数据库中，建立日志总表。
步骤2: 在数据库中建立一个新表命名为tj。
步骤3: 通过查询程序得到日志总表中每一个用户访问的页面，同时做distinct 处理。
步骤4: 将查询得到的用户访问页面记录进行判断。如果用户访问过排名前20 位的某个页面，则在数据库中写入true，否则写入false。依次循环判断写入数据库中。
步骤5: 统计每个访问排名靠前页面的支持度，设置一维项目集的最小阀值（ 10%） 。
步骤6: 统计大于一维阀值的页面，写入数组，并对数组内部页面进行两两组合，统计每个组合2 个页面值均为true 时的二维项目集的支持度。
步骤7: 设置二维项目集支持度的阀值，依次统计三维项目集支持度和置信度（ A≥B） ，即当A 页面为true 时，统计B 页面为true 的数量，除以A 为true 的数量。设置相应的置信度阀值，找到访问排名靠前页面之间较强的关联规则。
4 数据挖掘技术应用的意义
1) 对频繁访问的用户，可以使用用户识别技术分析此用户的历史访问记录，得到他经常访问的页面。当该用户再次登录系统时，可以对其进行个性化提示或推荐。这样，既方便用户使用，也可将系统做得更加友好。很多OA 期刊网站，不具备历史浏览记录的功能； 但浏览记录对用户来讲其实十分重要，隐含了用户对文章的筛选过程，所以对用户经常访问的页面需要进行优化展示，不能仅仅提供链接地址，需要将文章题名、作者、关键词等信息以列表的方式予以显示。
2) 由数据挖掘技术而产生的频繁项目集的分析，可以对网站的结构进行改进。支持度很高的页面，说明该页面的用户访问量大。为了方便用户以及吸引更多的读者，可以将这些页面放置在更容易被访问的位置，科技期刊的网站内容一般以年、卷、期的形式展示。用户如果想查看某一篇影响因子很高的文章，也必须通过年卷期的方式来查看，非常不方便而且页面友好性不高。通过数据挖掘的分析，编辑部可以把经常被访问或者高影响因子的文章放在首页展示。
3) 对由数据挖掘技术产生的频繁项目集的分析，可以发现用户的关注热点。若某些页面或项目被用户频繁访问，则可以用这些数据对用户进行分析。一般来说科技期刊的读者，每个人的专业和研究方向都是不同的，编辑部可以通过数据挖掘技术来判断读者的研究方向和感兴趣的热点，对每一个用户进行有针对性的内容推送和消息发送。
4) 网站管理者可以根据在不同时间内频繁项目集的变化情况对科技期刊网站进行有针对性的调整，比如加入更多关于该热点的主题资源。目前大多数科技期刊网站首页的内容，均为编辑部工作人员后台添加、置顶、高亮来吸引用户的； 通过数据挖掘技术，完全可以摈弃这种展示方式。编辑部网站的用户访问哪些页面频繁，系统便会自动将这些页面的文章推向首页，不需要编辑部的人工干预，整个网站实现自动化运行。
5 后记
本文重点讨论了数据挖掘技术与科技期刊网站页面之间的关系。其实我们还可以从很多方面进行数据挖掘，比如可以对网站的用户和内容进行数据挖掘，通过分析可以为后期的期刊经营做好铺垫。
有一点很重要，没有一种数据挖掘的分析方法可以应付所有的需求。对于某一种问题，数据本身的特性会影响你的选择，需要用到许多不同的数据挖掘方法以及技术从数据中找到最佳的模型。
在目前深化文化体制改革，推动社会主义文化大发展、大繁荣的政治形势下，利用数据挖掘技术从中进行提取、分析和应用，能有效地帮助企业了解客户、改进系统、制订合理的市场策略、提高企业的销售水平和利润。通过利用数据挖掘技术准确定位优质客户，向客户提供更精确、更有价值的个性化服务。这将成为未来科技期刊经营十分重要的突破点和增长点。
摘要：在电子商务中运用数据挖掘技术，对服务器上的日志数据、用户信息和访问链接信息进行数据挖掘，有效了解客户的购买欲望，从而调整电子商务平台，最终实现利益更大化。本文旨在了解电子商务中的数据源有哪些，发掘数据挖掘在电子商务中的具体作用，从而为数据挖掘的具体设计奠定基础。
关键词：数据挖掘电子商务数据源
一、电子商务中数据挖掘的数据源
1、服务器日志数据客户在访问网站时，就会在服务器上产生相应的服务器数据，这些文件主要是日志文件。而日志文件又可分为Ser-vicelogs、Errorlogs、Cookielogs。其中Servicelogs文件格式是最常用的标准公用日志文件格式，也是标准组合日志文件格式。标准公用日志文件的格式存储关于客户连接的物理信息。标准组合日志文件格式主要包含关于日志文件元信息的指令，如版本号，会话监控开始和结束的日期等。在日志文件中，Cookielogs日志文件是很重要的日志文件，是服务器为了自动追踪网站访问者，为单个客户浏览器生成日志[1]。
2、客户登记信息
客户登记信息是指客户通过Web页输入的、并提交给服务器的相关用户信息，这些信息通常是关于用户的常用特征。
在Web的数据挖掘中，客户登记信息需要和访问日志集成，以提高数据挖掘的准确度，使之能更进一步的了解客户。
3.web页面的超级链接
辅之以监视所有到达服务器的数据，提取其中的HTTP请求信息。此部分数据主要来自浏览者的点击流，用于考察用户的行为表现。网络底层信息监听过滤指监听整个网络的所有信息流量，并根据信息源主机、目标主机、服务协议端口等信息过滤掉垃圾数据，然后进行进一步的处理，如关键字的搜索等，最终将用户感兴趣的数据发送到给定的数据接受程序存储到数据库中进行分析统计。
二、Web数据挖掘在电子商务中的应用通过对数据源的原始积累、仔细分析，再利用数据发掘技术，最终达到为企业为用户服务的目的，而这些服务主要有以下几种。
1、改进站点设计，提高客户访问的兴趣对客户来说，传统客户与销售商之间的空间距离在电子商务中已经不存在了，在Internet上，每一个销售商对于客户来说都是一样的，那么如何使客户在自己的销售站点上驻留更长的时间，对销售商来说将是一个挑战。为了使客户在自己的网站上驻留更长的时间，就应该对客户的访问信息进行挖掘，通过挖掘就能知道客户的浏览行为，从而了解客户的兴趣及需求所在，并根据需求动态地调整页面，向客户展示一个特殊的页面，提供特有的一些商品信息和广告，以使客户能继续保持对访问站点的兴趣。
2、发现潜在客户
在对web的客户访问信息的挖掘中，利用分类技术可以在Internet上找到未来的潜在客户。获得这些潜在的客户通常的市场策略是：先对已经存在的访问者进行分类。对于一个新的访问者，通过在Web上的分类发现，识别出这个客户与已经分类的老客户的一些公共的描述，从而对这个新客户进行正确的归类。然后从它所属类判断这个新客户是否为潜在的购买者，决定是否要把这个新客户作为潜在的客户来对待。
客户的类型确定后，就可以对客户动态地展示Web页面，页面的内容取决于客户与销售商提供的产品和服务之间的关联。
对于一个新的客户，如果花了一段时间浏览市场站点，就可以把此客户作为潜在的客户并向这个客户展示一些特殊的页面内容。
3、个性化服务
根据网站用户的访问情况，为用户提供个性化信息服务，这是许多互联网应用，尤其是互联网信息服务或电子商务（网站）所追求的目标。根据用户的访问行为和档案向使用者进行动态的推荐，对许多应用都有很大的吸引力。Web日志挖掘是一个能够出色地完成这个目标的方式。通过Web数据挖掘，可以理解访问者的动态行为，据此优化电子商务网站的经营模式。通过把所掌握的大量客户分成不同的类，对不同类的客户提供个性化服务来提高客户的满意度，从而保住老客户；通过对具有相似浏览行为的客户进行分组，提取组中客户的共同特征，从而实现客户的聚类，这可以帮助电子商务企业更好地了解客户的兴趣、消费习惯和消费倾向，预测他们的需求，有针对性地向他们推荐特定的商品并实现交叉销售，可以提高交易成功率和交易量，提高营销效果。
例如全球最大中文购物网站淘宝网。当你购买一件商品后，淘宝网会自动提示你“购买过此商品的人也购买过……”类似的信息，这就是个性化服务的代表。
4、交易评价
现在几乎每一个电子商务网站都增加了交易评价功能，交易评价功能主要就是为了降低交易中的信息不对称问题。
电子商务交易平台设计了在线信誉评价系统，对买卖双方的交易历史及其评价进行记录。在声誉效应的影响下，卖家也更加重视买家的交易满意度，并且也形成了为获取好评减少差评而提高服务质量的良好风气。交易中的不满意（或者成为纠纷）是产生非好评（包括中评和差评）的直接原因。那么，交易中一般会产生哪些交易纠纷，这些交易纠纷的存在会如何影响交易评价结果，这些问题的解决对卖家的经营具有重要的指导价值。
总结
数据挖掘是当今世界研究的热门领域，其研究具有广阔的应用前景和巨大的现实意义。借助数据挖掘可以改进企业的电子商务平台，增加企业的经营业绩，拓宽企业的经营思路，最终提高企业的竞争力。
参考文献：
[1]。赵东东。电子商务中的web数据挖掘系统设计[J]。微计算机信息20xx,23（10-3）:168[2]。刘晔。Web数据挖掘在电子商务中的应用[J]。中国市场20xx,39（9）:178
摘要：随着科学技术的不断发展，计算机的使用也愈来愈广泛，他已经发展到各个行业，现如今保险行业也就相应的业务引进了计算机业务系统，而在20xx年8月，我国也出台了《国务院关于加快发展现代保险服务业的若干意见》这一举措的有效实施，从政策上为保险行业的快速发展提供相应了保障。而如何在这些被积累下来的宝贵数据中，分析挖掘出新的商机及财富，就成为了我国当前保险行业发展的重要突破口。本篇文章就从数据挖掘技术的应用方面、概念、必要性，以及方法手段进行了深入探讨与分析其对财产保险应用的意义。
关键词：数据挖掘技术；财产保险；应用；分析
在最近几年中，我国对于保险行业给予了高度的关注与重视并出台了许多与之相对应的相关政策，这些政策的发行对于我国的保险行业带来的极大程度的发展空间。而我国的保险行业也开始了转型，正在从粗放型经营向集约化经营管理进行过度，最明显的改变就是之前只注重新客户的开发而忘记顾忌老客户的需求与发展，但是现在是同时注重新老客户的需求与发展，从根本上实现“两手抓”的政策，所以这种新的形式背景下，计算机中保险行业所留的数据就成为极为重要的挖掘资源。
一、解析数据挖掘技术在财产保险分析中的应用
（一）提升财险客户服务能力
对于任何一个公司来说没有客户所有的产品经营都是纸上谈兵，这对于服务行业的财产保险公司更是如此，所以对此所以财产保险行业就面临着转型升级的事情财产行业的转型就意味着面临着面向客户的服务质量的提升。在现如今的经济情况下，保险消费者对于保险行业知识的了解日益增加，保险意识也是越发的加强。客户对于保险行业也出现了个性化与差异化的需求。从这里就要求保险公司通过数据挖掘技术对客户的需求进行更深一层的分析与探索，通过探究与分析的结果明确而客户的需要，并为有更高需求的客户提供更适合他的保险产品，从而提高业务服务水平，吸引更多的优质客源，来增强市场的竞争力。例如，在对客户进行细分的时候，可以通过数据挖掘技术中的“二八定律”，对客户进行细分。通过细分得出结果，参照数据根据每个客户群体的风险偏好、特点以及需求为他们量身定制适合他们自身的新产品，并制定对应适合的费照新差旅费管理办法正确规范填写市内交通补助、伙食补助、城市间交通费、和住宿费金额。并填写上合计金额，不得出现多报的行为，从而提高差旅费报销工作的质量。
（二）风险管理和合规经营
每个保险公司的生命底线就是合规经营以及对风险的管理，所以每个保险公司必须在运营生产中严格的遵守国家的法律法规，不许做出违反法律底线的事情，而风险管理对于保险公司来说具有两层含义，其实并不简单，一方面是需要对于企业自身的风险进行管理；另一方面是对于客户所带来的风险进行管理。对于保险公司来说这两方面的风险是相互作用、相辅相成的，第一个方面的风险管理出现问题后者的风险管理就会成为空谈，反之第二方面的风险管理没有得到很好的管理，极大可能会引起前者管理出现问题。而恰恰数据挖掘技术的应用，就可以为财产保险企业规避风险起到很大的帮助。保险公司可以以计算机为使用的工具，通过数据挖掘的技术，可以对数据内大量的信息进行查找并比对分析，高效的识别出在计算机内不符合正常业务逻辑的数据，这样管理者就可以及时就这些风险数据和业务漏洞进行监测与管控，以减少违法乱纪的事情发生，逐步消除或减少隐藏的风险。保障保险业健康有序的发展，为市场经济持续健康的进一步发展保驾护航。
（三）开发新产品
新的保险产品的开发对于增强保险公司的公司收益、内容、满足消费者的需求以及竞争力等方面起着重要的作用，这也是经营保险公司的首要内容。新产品的开发是指保险公司针对当前市场的需求、想要达到的效果与自身情况相结合的产物，而在原有的产品上加以重新的组合与设计的创造与改良，来满足市场的需求，进而提高公司自身的竞争力的过程与行为。后者自不必说，基于我国财产保险公司数据库信息方面已经积累了很多，而后通过对信息的数据进行发掘，使实现新产品的开发成为可能。譬如，通过数据挖掘技术，我们可以使用现有产品进行进一步的完善、修正或者拆分、组合的，使其变成一全新的保险产品，他会更接近客户的需求，满足客户的真实所需，同时也能够增加市场的销量，增强市场竞争力。就以原有的普通财产保险为例子，在保险有效期内未出现任何对客户的产才造成损失的情况下，客户所缴纳的保险费用是不予以退还的，在财产保险的有效期过后，客户所缴纳的保险费是由保险公司所拥有的。这样的保险产品是不被大多数客户所看好与接受的，即使有客户在第一次购买了此保险，但之后是不会在对本产品进行第二次的投资的。而现在通过数据挖掘的技术，保险公司可以根据对客户信息的了解进行分析，保险公司推出了一款新的家庭财产两全保险保险，这是一种全新的保险类别。全新的家庭财产保险，他所需要交纳的是保险储备金，比如每份保险金额为50000元的家庭财产两全保险，则保险储金为5000元，投保人必须根据保险金额一次性交纳保险储备金，保险人可以将保险储备金的利息作为保险费。在保险期满后，无论是不是在保险期内发生赔付的情况，保险公司都会将保险人的全部的保险储金如数退还。自从出现了这种投保方式，客户的接受度得到了大大的提高，全新的家庭财产保险，一方面使保险人保险中得到了应得的利益，另一方面投保人的财产也得到了保险，从而在市场的销售份额上面也得到了迅速提升。
二、保险业数据挖掘技术及应用的必要性
（一）保险业数据挖掘技术的含义
什么是保险行业的数据挖掘技术，就是从客户管理的角度出发，针对保险行业数据库系统内大量的保险单，对客户的信用数据进行属性变量提取，进而采用自动化或半自动化等多种挖掘技巧和方法来对客户的数据进行分析，找到潜在的有价值的信息。
（二）数据挖掘的过程及方法
数据挖掘是一个跨越多种学科的交叉技术，主要的用途是利用各种数据为商业上存在的问题提供切实可行的方法与数据。数据挖掘的过程有以下几个步骤：业务理解→数据准备→数据理解→构建模型→测试设计→做出评价→实施应用。在数据挖掘方面有三个常用的方法：DM、SEMMA以及CRISP等分析方法。同时我们需要根据实际情况来运用数据挖掘技术，选择最适当的方法，要想将数据挖掘技术达到最佳的效果必须针对具体的流程做出相应的调节。
（三）保险行业应用数据挖掘技术的必要性
在保险行业的运营中，常常会出现一下的几个问题：例如，细分客户的问题：对于不同的社会收入阶层、不同年龄段、不同的行业的客户，该怎么样去确定其的保险金额呢？客户的成长问题：如何把握时机对客户进行交叉销售；险种关联分析问题：在对购买某种保险的客户进行分析与探查，观察其是否在同一时间购买另一种保险产品，客户的获取问题：如何在付出最小的成本获得最有价值的客户的挽留及索赔优化的问题：如何对索赔受理的过程进行优化，挽留住有价值的投保人。保险公司在完成数据的汇总后，所获取的业务及大量客户信息，不过是对公司当前所处的市场环境、企业经营情况及客户基本资料的记录及反映。而进行数据集中的信息系统，也只能是对数据库中的这部分数据进行简单的操作处理，并不能从中发现并提取这些数据中蕴含的具有深层次价值的信息。所以，如若想在决策层面给出解决答案，是不可能实现的。而如果采用数据挖掘技术来对数据库中所存在的大量的数据进行高水平而深层次的分析，就能够为实现保险公司的决策及科学经营提供切实可行的依据，因此此技术的出现从而得到了许多保险公司的应用与重视。
三、结论
我国经济的发展正在向新常态的方向进行转变，而我国财产保险市场的竞争也日益激烈。为了面对这些挑战，各个保险公司都复出了努力在积极的面向转型，由传统的粗放式经营向集约化经营的方式进行过度，面向客户的营销模式也是在这之中产生出来的。在这种转型过度的过程中，财产保险公司对于数据挖掘技术进行充分的利用，使公司的风险管理能力、产品创新能力经营能力、盈利能力、客户服务能力、和业务发展潜力都得到了全面的大幅度提升。在对我国经济建设的繁荣以及促进财产保险公司自身的长远发展，都做出了不可磨灭的贡献，也是对国家的号召积极的响应，进而对市场经济持续发展也做出了不少的贡献。
参考文献：
[1]高文文。数据挖掘技术在财产保险分析中的应用[D]。河北科技大学，20xx.
[2]杨杉，何跃。数据仓库和数据挖掘技术在保险公司中的应用[J]。计算机技术与发展，20xx.
[3]葛春燕。数据挖掘技术在保险公司客户评估中的应用研究[J]。软件，20xx.
[4]陈庆文。数据挖掘在财产保险公司应用研究——以人保财险公司为例[D]。对外经济贸易大学，20xx.
摘 要：高度开放的中国金融市场，特别是中国银行业市场受到日趋激烈的国外银行冲击和挑战，大多数银行企业都在构建以客户为中心的客户关系管理体系，这一经营体系理念的构建，不仅仅能提高企业的知名度和顾客的满意度，而且能提高企业的经济效益。但是，随着网络技
关键词：客户关系管理毕业论文
高度开放的中国金融市场，特别是中国银行业市场受到日趋激烈的国外银行冲击和挑战，大多数银行企业都在构建以客户为中心的客户关系管理体系，这一经营体系理念的构建，不仅仅能提高企业的知名度和顾客的满意度，而且能提高企业的经济效益。但是，随着网络技术和信息技术的发展，客户关系管理如何能结合数据挖掘技术和数据仓库技术，增强企业的核心竞争力已经成为企业亟待解决的问题。因为，企业的数据挖掘技术的运用能够解决客户的矛盾，为客户设计独立的、拥有个性化的数据产品和数据服务，能够真正意义上以客户为核心，防范企业风险，创造企业财富。
关键词：客户关系管理毕业论文
一、数据挖掘技术与客户关系管理两者的联系
随着时代的发展，银行客户关系管理的发展已经越来越依赖数据挖掘技术，而数据挖掘技术是在数据仓库技术的基础上应运而生的，两者有机的结合能够收集和处理大量的客户数据，通过数据类型与数据特征，进行整合，挖掘具有特殊意义的潜在客户和消费群体，能够观察市场变化趋势，这样的技术在国外的银行业的客户关系管理广泛使用。而作为国内的银行企业，受到国外银行业市场的大幅度冲击，显得有些捉襟见肘，面对大量的数据与快速发展的互联网金融体系的冲击，银行业缺乏数据分析和存储功能，往往造成数据的流逝，特别是在数据的智能预测与客户关系管理还处于初步阶段。我国的银行业如何能更完善的建立客户关系管理体系与数据挖掘技术相互融合，这样才能使得企业获得更强的企业核心竞争力。
二、数据挖掘技术在企业客户关系管理实行中存在的问题
现今，我国的金融业发展存在着数据数量大，数据信息混乱等问题，无法结合客户关系管理的需要，建立统一而行之有效的数据归纳，并以客户为中心实行客户关系管理。
1、客户信息不健全
在如今的银行企业，虽然已经实行实名制户籍管理制度，但由于实行的年头比较短，特别是以前的数据匮乏。重点体现在，银行的客户信息采集主要是姓名和身份证号码，而对于客户的职业、学历等相关信息一概不知，极大的影响了客户关系管理体系的构建。另外，数据还不能统一和兼容，每个系统都是独立的系统，比如：信贷系统、储蓄系统全部分离。这样存在交叉、就不能掌握出到底拥有多少客户，特别是那些需要服务的目标客户，无法享受到银行给予的高质量的优质服务。
2、数据集中带来的差异化的忧虑
以客户为中心的客户关系管理体系，是建立在客户差异化服务的基础上的，而作为银行大多数以数据集中，全部有总行分配，这样不仅不利于企业的差异化服务，给顾客提供优质得到个性化业务，同时，分行也很难对挖掘潜在客户和分析客户成分提供一手的数据，损失客户的利益，做到数据集中，往往是不明智的选择。
3、经营管理存在弊端
从组织结构上，我国的银行体系设置机构庞杂，管理人员与生产服务人员脱节现象极其普遍，管理人员不懂业务，只是一味的抓市场，而没有有效的营销手段，更别说以市场为导向，以客户为核心，建立客户关系管理体系。大多数的人完全是靠关系而非真正意义上靠能力，另外，业务流程繁琐，不利于客户享受更多的星级待遇，这与数据发掘的运用背道而驰，很难体现出客户关系管理的价值。
三、数据挖掘技术在企业的应用和实施
如何能更好的利用数据挖掘技术与客户关系管理进行合理的搭配和结合是现今我们面临的最大问题。所有我们对客户信息进行分析，利用模糊聚类分析方法对客户进行分类，通过建立个性化的信息服务体系，真正意义的提高客户的价值。
1、优化客户服务
以客户为中心提高服务质量是银行发展的根源。要利用数据挖掘技术的优势，发现信贷趋势，及时掌握客户的需求，为客户提高网上服务，网上交易，网上查询等功能，高度体现互联网的作用，动态挖掘数据，通过智能化的信贷服务，拓宽银行业务水平，保证客户的满意度。
2、利用数据挖掘技术建立多渠道客户服务系统
利用数据挖掘技术整合银行业务和营销环节为客户提供综合性的服务。采用不同的渠道实现信息共享，针对目标客户推荐银行新产品，拓宽新领域，告别传统的柜台服务体系，实行互联网与柜台体系相结合的多渠道服务媒介体系。优化客户关系管理理念，推进营销战略的执行。提高企业的美誉度。
四、数据挖掘技术是银行企业客户关系管理体系构建的基础
随着信息技术的不断发展，网络技术的快速推进，客户关系管理体系要紧跟时代潮流，紧密围绕客户为中心，利用信息优势，自动获取客户需求，打造出更多的个性化、差异化客户服务理念，使得为企业核心竞争能力得到真正意义的提高。
网络的发展带动了电子商务市场的繁华，大量的商品、信息在现有的网络平台上患上以交易，大大简化了传统的交易方式，节俭了时间，提高了效力，但电子市场繁华违后暗藏的问题，同样成为人们关注的焦点，凸起表现在海量信息的有效应用上，如何更为有效的管理应用潜伏信息，使他们的最大功效患上以施展，成为人们现在钻研的重点，数据发掘技术的发生，在必定程度上解决了这个问题，但它也存在着问题，需要不断改善。
数据发掘（Data Mining）就是从大量的、不完整的、有噪声的、隐约的、随机的原始数据中，提取隐含在其中的、人们事前不知道的、但又是潜伏有用的信息以及知识的进程。或者者说是从数据库中发现有用的知识（KDD），并进行数据分析、数据融会（Data Fusion）和决策支撑的进程。数据发掘是1门广义的交叉学科，它汇聚了不同领域的钻研者，特别是数据库、人工智能、数理统计、可视化、并行计算等方面的学者以及工程技术人员。
数据发掘技术在电子商务的利用
一 找到潜伏客户
在对于 Web 的客户走访信息的发掘中， 应用分类技术可以在Internet 上找到未来的潜伏客户。使用者可以先对于已经经存在的走访者依据其行动进行分类，并依此分析老客户的1些公共属性， 抉择他们分类的症结属性及互相间瓜葛。对于于1个新的走访者， 通过在Web 上的分类发现， 辨认出这个客户与已经经分类的老客户的1些公共的描写， 从而对于这个新客户进行正确的分类。然后从它的分类判断这个新客户是有益可图的客户群仍是无利可图的客户群，抉择是不是要把这个新客户作为潜伏的客户来对于待。客户的类型肯定后， 可以对于客户动态地展现 Web 页面， 页面的内容取决于客户与销售商提供的产品以及服务之间的关联。若为潜伏客户， 就能够向这个客户展现1些特殊的、个性化的页面内容。
二 实现客户驻留
在电子商务中， 传统客户与销售商之间的空间距离已经经不存在， 在 Internet 上， 每一1个销售商对于于客户来讲都是1样的， 那末使客户在自己的销售站点上驻留更长的时间， 对于销售商来讲则是1个挑战。为了使客户在自己的网站上驻留更长的时间， 就应当全面掌握客户的阅读行动， 知道客户的兴致及需求所在， 并依据需求动态地向客户做页面举荐， 调剂 Web 页面， 提供独有的1些商品信息以及广告， 以使客户满意， 从而延长客户在自己的网站上的驻留的时间。
三 改良站点的设计
数据发掘技术可提高站点的效力， Web 设计者再也不完整依托专家的定性指点来设计网站， 而是依据走访者的信息特征来修改以及设计网站结构以及外观。站点上页面内容的支配以及连接就如超级市场中物品的货架左右1样， 把拥有必定支撑度以及信任度的相干联的物品摆放在1起有助于销售。网站尽量做到让客户等闲地走访到想走访的页面， 给客户留下好的印象， 增添下次走访的机率。
四 进行市场预测
通过 Web 数据发掘， 企业可以分析顾客的将来行动， 容易评测市场投资回报率， 患上到可靠的市场反馈信息。不但大大降低公司的运营本钱， 而且便于经营决策的制订。
数据发掘在利用中面临的问题
一数据发掘分析变量的选择
数据发掘的基本问题就在于数据的数量以及维数，数据结构显的无比繁杂，数据分析变量即是在数据发掘中技术利用中发生的，选择适合的分析变量，将提高数据发掘的效力，尤其合用于电子商务中大量商品和用户信息的处理。
针对于这1问题，咱们完整可以用分类的法子，分析出不同信息的属性和呈现频率进而抽象出变量，运用到所选模型中，进行分析。
二数据抽取的法子的选择
数据抽取的目的是对于数据进行浓缩，给出它的紧凑描写，如乞降值、平均值、方差值、等统计值、或者者用直方图、饼状图等图形方式表示，更主要的是他从数据泛化的角度来讨论数据总结。数据泛化是1种把最原始、最基本的信息数据从低层次抽象到高层次上的进程。可采取多维数据分析法子以及面向属性的归纳法子。
在电子商务流动中，采取维数据分析法子进行数据抽取，他针对于的是电子商务流动中的客户数据仓库。在数据分析中时常要用到诸如乞降、共计、平均、最大、最小等汇集操作，这种操作的计算量尤其大，可把汇集操作结果预先计算并存储起来，以便用于决策支撑系统使用
三数据趋势的。预测
数据是海量的，那末数据中就会隐含必定的变化趋势，在电子商务中对于数据趋势的预测尤为首要，尤其是对于客户信息和商品信息公道的预测，有益于企业有效的决策，取得更多地利润。但如何对于这1趋势做出公道的预测，现在尚无统1标准可寻，而且在进行数据发掘进程中大量数据构成文本后格式的非标准化，也给数据的有效发掘带来了难题。
针对于这1问题的发生，咱们在电子商务中可以利用聚类分析的法子，把拥有类似阅读模式的用户集中起来，对于其进行详细的分析，从而提供更合适、更令用户满意的服务。聚类分析法子的优势在于便于用户在查看日志时对于商品及客户信息有全面及清晰的把握，便于开发以及执行未来的市场战略，包含自动给1个特定的顾客聚类发送销售邮件，为1个顾客聚类动态地扭转1个特殊的站点等，这不管对于客户以及销售商来讲都是成心义。
四数据模型的可靠性
数据模型包含概念数据模型、逻辑数据模型、物理模型。数据发掘的模型目前也有多种，包含采集模型、处理模型及其他模型，但不管哪一种模型都不是很成熟存在缺点，对于数据模型不同采取不同的方式利用。可能发生不同的结果，乃至差异很大，因而这就触及到数据可靠性的问题。数据的可靠性对于于电子商务来讲尤为首要作用。
针对于这1问题，咱们要保障数据在发掘进程中的可靠性，保证它的准确性与实时性，进而使其在最后的结果中的准确度到达最高，同时在利用模型进程中要尽可能全面的分析问题，防止片面，而且分析结果要由多人进行评价，从而最大限度的保证数据的可靠性。
五数据发掘触及到数据的私有性以及安全性
大量的数据存在着私有性与安全性的问题，尤其是电子商务中的各种信息，这就给数据发掘造成为了必定的阻碍，如何解决这1问题成了技术在利用中的症结。
为此相干人员在进行数据发掘进程中必定要遵照职业道德，保障信息的秘要性。
六数据发掘结果的不肯定性
数据发掘结果拥有不肯定性的特征，由于发掘的目的不同所以最后发掘的结果自然也会千差万别，以因而这就需要咱们与所要发掘的目的相结合，做出公道判断，患上出企业所需要的信息，便于企业的决策选择。进而到达提高企业经济效益，取得更多利润的目的。
数据发掘可以发现1些潜伏的用户，对于于电子商务来讲是1个不可或者缺的技术支撑，数据发掘的胜利请求使用者对于指望解决问题的领域有深入的了解，数据发掘技术在必定程度上解决了电子商务信息不能有效应用的问题，但它在运用进程中呈现的问题也亟待人们去解决。相信数据发掘技术的改良将推动电子商务的深刻发展。
参考文献：
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[二] 章寒雁，杨瑞珍。数据发掘技术在电子商务中的钻研与利用[J]。计算机与网络，二00七
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