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论利用数据挖掘技术提升商务解析能力
　　摘 要：通过数据挖掘技术和商务解析方法之间的关系入手，说明二者之间的隶属关系。介绍数据挖掘技术的数据准备、寻找模式、数据解释和建模和依据结果制定计划的运作步骤，并指出各步骤的关键事项。讨论了数据挖掘和文本挖掘技术在商务解析中的作用和应用现状和进一步发展商务解析能力的促进因素，更多的了解商务解析能力在企业中应用的潜力和限制。说明了商务解析在企业实际制定计划和决策时的关键作用，利用商务解析能力能够提升企业的业绩和竞争能力。
　　关键词：数据挖掘；商务解析；文本挖掘；电子商务
　　中图分类号：F27
　　文献标识码：A
　　文章编号：16723198（2015）03011903
　　推荐系统出现改变了顾客的选购模式，系统自动记录顾客的购买偏好，在下次购买时，将相关商品自动推荐给顾客，推荐系统的出现减少了顾客选购时间，增加了公司获利可能性，得到双赢效果。系统背后的基础是数据整理能力，收集好商业活动中数据并加工出能够准确有效的信息，提升企业竞争力和商业效率。新商务模式也为消费者带来便利，增加了消费者生活多样性，消费者的购买已经主要发生在因特网上。因此，在庞大的网络交易中，如何增加企业利润，发现业务市场潜力，都要以数据为基础来挖掘有效信息，提升企业分析和决策能力。夏国恩等以SCI、EI、CNKI相关数据库为基础，系统的分析了商务智能的研究趋势和研究进展，并集中研究了商务智能在我国的研究现状并提出建议。张巧从商务智能的核心概念和框架入手，分析我们商务智能的发展现状，介绍主流软件产品和厂商，并对未来的发展做了预测。胡翠华等以商务智能为研究视角，分析适合发展的行业和在我国的市场规模，针对发展趋势制定了相关政策。夏维力等从战略管理的角度讨论商务智能在战略决策中的作用，分析了战略决策中信息获取及处理方法和决策者洞察力等问题，介绍SWOT专家系统和智能网的情况。叶琼伟等介绍了商务智能在我国电子商务企业中的应用，从时间、价值信息和技术三个维度对商务智能进行了分析，并结合案例讨论其应用的好处。李振国等介绍了商务智能的含义和技术，讨论商务智能在供应链管理中的具体应用，指出了应用应遵循的原则和指导。田新等介绍了BPM的历史背景，BPM和BI之间的关系，描述了基于商务智能平台的企业绩效管理框架。
　　国内研究数据挖掘和商务智能的文献已有很多，但是针对商务解析的研究较少。商务解析过程的表现形式为商务智能，商务智能化需要了解商务解析过程和数据挖掘能力。分析企业已有数据，理解企业所处的商业环境，提高企业的竞争力，都要以商务解析能力为基础。商务解析是利用技术、规则、技能和实践经验分析和开发过去商业数据，在此基础上得出洞察力和有效商业机会。商务解析是基于数据和统计方法来了解企业过去的绩效、建立一种新的洞察力。商务解析广泛利用大数据、统计和计量方法、预测模型等来实现决策。
　　1 数据挖掘与商务解析的关系
　　从技术角度来看，在很多应用领域都将数据挖掘和商务解析等同，因为商务解析现在大多依靠数据挖掘技术来实现其功能。但是，在理论上两者有本质的区别。
　　数据挖掘技术为在企业数据库中将大量数据中隐含的、未知的、有价值的信息挖掘出来的技术。数据挖掘也是一个价值发现过程，主要利用统计方法、智能优化、人工智能、