这里小编给大家分享一些数据挖掘在移动通信中的作用论文（共含11篇），方便大家学习。同时，但愿您也能像本文投稿人“他酿春色”一样，积极向本站投稿分享好文章。
摘要:近年来，随着计算机科学技术的发展，人们利用信息技术搜集和生产数据的能力大幅度提升。商业管理、科学研究、政府办公以及工程开发等无数个领域都在使用数据库。这种现象将会持续发展下去，那么，一个新的挑战已经出现:在现如今信息大爆炸的时代，几乎人人都会面对这样一个的问题，即信息过量。数据挖掘就是从这些大量的、未知的数据中，提取出来被隐藏其中的、人们事先并不知道的，但又是在挖掘潜有价值的信息的全过程。本文将详细阐述数据挖掘的一般技术，简单地介绍了数据挖掘技术在移动通信中的应用。
关键词:数据挖掘；移动通信；数据库
1数据挖掘技术概述
在信息大爆炸的时代，如何能够在信息的汪洋大海中挖掘有价值意义的信息，有实用意义的知识，怎样提高信息利用率呢？数据挖掘就像是从矿石中采矿一样，原始数据可以说是形成知识的源泉。其可以是半结构化的，也可以是结构化的，数据库中的各项内容，文本、图像及在网络上显现的异构型数据等都可以称为半结构化的，而数据就是结构化的体现。庞大的数据库资源是一个公司最重要的信息资本，但只有充分利用，发挥数据的价值才能拓展公司自身的业务，数据挖掘技术随之诞生，并得以迅速发展，在众多的领域中越来越表现出蓬勃以及顽强的生命力。在数据仓库成长的基础上，数据挖掘技术逐渐发展起来，且出现数据量增幅迅猛趋势，目前为止，因人们所用工具的局限性而导致无法将其挖掘出来。这样以来，便造成了信息的流失。数据库系统目前只能做到存取数据库中已有的.信息，而此类数据传递出来的信息资料，往往不能看作是整体数据信息系统，如此类数据的发展趋势和整体特点都是隐藏在这些数据背后更具参考价值的信息。要特别指出的是，数据挖掘技术在具体应用方面。其可面向特定数据库，且能够实现检索、查询、调用等简单便捷性功能，同时还要对这些数据进行全方位的分析、综合、推理。发现其中的关联指出，能够联系并指导实际问题，甚至根据已有的数据来对未来未知的活动进行预测。
数据挖掘技术的应用领域都是需要知识进行管理和决策的领域，这些领域所拥有的共同特点是有着丰富的信息含量和多变的环境。数据库技术在移动通信领域的应用研究主要包括数据仓库的建立、决策树技术的应用以及关联规则的应用。
2.1数据仓库的建立
打造一个统一的数据共享平台是移动通信业务数据仓库系统的一个重要建设目标。数据仓库依据客户信息，结合抽取、清洗、加工、整理、加载，进而对数据进行处理，最后在根据主题对数据进行分类并储存。移动运营商再通过数据接口，深层次的挖掘这些数据，发掘自身所需要的数据资源。
2.2决策树技术的应用
遵循决策树的分类技术进行预测，从而导出对应的商品模型。可以帮助企业理解给定销售活动的影响，并且能够帮助企业设计更有效的销售活动。根据决策树的算法，可以区分出用户群体，结合用户群体的消费特点和个人特征要采取不同的销售策略。不仅如此，决策树技术还能够促使移动运营商提高自身的工作效率，并通过管理和维护方式更好地为客户服务。
2.3关联规则的应用
规模大、高度分布和结构复杂是移动通信网络的特点。如此复杂的网络管理起来只会越来越难，在故障的管理方面尤为突出，发生这种现象的原因在于故障管理需要有着丰富经验的工程师，他能够分析告警相关性，并且找出故障原因的告警，只有这样才能检测出故障的原因。利用关联性规则的算法，我们便可以找到告警之间的相互关联之处，在一定程度上，也为维修设备和预示告警提供了便利。不知道网络的拓扑结构关系，同样可以对数据进行挖掘，数据的挖掘技术即使在网拓扑结构发生变化时，也能够通过分析告警的历史记录信息，自动发现新的告警相关性规则。关联性规则的应用大大地提高了工作效率，同时也减轻了网络管理员的工作强度。
3数据挖掘的主题定义
3.1对客户的行为进行分析
通常情况下，会采用聚类和分类分析法对客户的通话行为进行分析，做到要了解客户的消费行为以及习惯、并且了解客户的社会联系以及生活方式。分析客户行为的主要目的是根据客户不同的消费习惯把客户群进行分类规整，移动运营商通过分析每一个客户各自的特征，消费水平的高低和生活通话的特点，就可以根据不同的营销活动和销售方案，更好为客户提供贴心化的服务。区分客户群体的典型应用要求必须做到精准、精确营销。
3.2对优惠策略的仿真预测
就某一个企业而言，盈利是其存在的根本，是公司能够正常运作的根本保障。企业的营销方式通常会采用某种优惠的政策，这种优惠政策存在的目的是给公司带来更大的利润。优惠政策是否能够给公司带来效益，是否能够赢得消费者的青睐是不可预知的。如果优惠政策能够赢得客户青睐，那么此次的营销活动便可以达到预期的效果，反之，如果优惠政策落实不到位，没有达到预期的效果，那么，此次的优惠政策不仅没有给公司带来收益，反而会给企业发展带来极大的威胁，尤其是企业信息等方面。在移动通信中可以实施很多的优惠政策，为了更好地服务客户，移动运营商应该在这些政策推向市场之前，对优惠政策采取仿真预测的方式，以便建立好的客户行为模型。对客户采取仿真测试的方法，可以根据用户在测试中的反应来预测优惠政策的实施效果，做好预案。如果实施效果没有达到预期的期望，可遵循实际情况有效解决。
3.3对反欺诈行为的分析
利用数据挖掘技术来建立客户欺诈消费模型，达到监控客户消费行为的目的。此外，移动运营商还要对符合客户欺诈消费模型的用户给予警告，这样做既可以预测客户欺诈行为的发生，也可以正确分析客户的消费行为，只有这样，移动运营商才能充分做好反欺诈行为的准备，将利益最大化，损失最小化。
3.4对客户忠诚度的分析
通过分析用户的账单支付金额和消费金额，建立客户价值模型，依据上述模型对客户的忠诚度进行分析，做到全面掌握客户需求以及把握好客户的离网倾向。移动运营商的价值所在便是客户，没有客户的评价，就无法彰显移动运营商的价值意义，想要确保移动运营商的市场占有率，就必须在采用低成本的营销方式的同时，为客户进行量身定制需求方案。同时，需要对客户的忠诚度进行分析，挽留有离网倾向的用户，只有这样，才能够对高价值用户提供优质的服务。
3.5对客户流失的分析
通过对数据挖掘技术在移动通信中的应用研究，不难看出客户流失需根据具体情况具体分析，其一般包含客户恶意、自然和竞争等流失类型。其中，客户恶意的流失是指客户在造成SIM卡欠费之后，更换运营商，选择了其他的运营商，进而达到不再交费的目的，客户恶意流失主要是指客户为了逃避所欠费用。针对客户的这种行为，移动运营商为了防止客户的恶意流失，可以对用户信誉管理制度进行加强完善，做好欺诈监测。自然流失的因素有很多，比如用户的工作、住址的变更等，这些都不是人为因素。解决客户的自然流失的方法就是移动通信运营商要建立众多的实体营业厅，并提供网络服务的方式来缓解这种情况的发生概率。客户的竞争流失指的是因市场经济中在竞争对手的影响下，为移动运营商企业带来了客户流失的现象。此时的移动运营商也可以结合市场、合作商、供应商的特征进行分析，并且认真研究竞争对手的营销方案，减少客户流失现象的发生。
4结论
综上所述，伴随社会经济发展速度的不断提升，我国移动通信技术水平也得到了极大地提升。数据挖掘技术会是一个不断发展、不断进步的计算机新型的科学技术，其强大的生命力和广泛的应用，也说明了数据挖掘技术在社会生活和生产过程中的重要性，数据挖掘的发展速度很快，作为一门综合性强的新兴领域，在它的发展过程中会伴随着一定的挑战，但相信在不断发展与进步中，数字挖掘技术能够有效提升信息化建设水平。
参考文献:
[1]李丙春，耿国华.数据仓库与数据挖掘在电信业中的应用[J].新疆大学学报，（19）：358-360.
[2]陈安，陈宁，等.数据挖掘技术及应用[M].北京：科学出版社，.
[3]刘帅.数据挖掘技术在移动通信客户通话行为分析中的应用研究[D].上海：复旦大学，.
移动通信用户数据挖掘分析论文
摘要：科学技术的发展促进了移动通信行业发展迅速，运营商的网络建设规模逐渐完善，移动通信用户数量逐渐增多。在网络运行维护中，运营商积累了大量的数据信息，里面记录着用户的行为信息，加大对数据库中有用信息的挖掘，是当前移动通信行业需要迫切解决的问题，对促进移动通信行业的发展具有重要作用。
关键词：数据挖掘；移动通信；用户行为；应用
一、移动通信用户行为分析方法
在移动通信的角度对用户行为进行分析时，需要对数据源进行确定分析，不能凭空去捏造数据，需要建立在数据源的基础上，拥有强大的数据支撑，能够确保分析结果具有较强的说服力。我们在运用移动通信设备进行通话时，常会出现一方能听到声音，另一方不能听到声音的现象，该种情况会对用户的感知造成较大的影响，产生通话故障。从信令流程上对用户行为进行分析时，由于通话已经建立，但是没有在网络和用户之间建立信令交互，导致无法正确判断产生单通的原因，并且数据的采集、存储工作也存在较大的难度，在有正常信令数据的情况下，没有用户面数据，需要结合用户的行为进行定位。大多数移动通信用户对于出现的单通情况，会选择挂掉电话重新拨号，该项行为属于异常的用户行为，由于一次通话的时间较长，两次通话的时间较短，对用户的该种行为进行分析时，该种方法不具有适用性，导致不同的用户行为之间存在着一定的差异性[1]。
二、移动通信用户行为的数值模型及其应用
（一）用聚类分析方法做好数据的预处理工作。用户行为数值模型在建立前，需要做好样本数据的收集和整理工作，将原始数据作为模型建立的样本，运用聚类分析方法做好数据的预处理工作，确保原始数据操作的平均化，为数值模型的构建提供基础。同时，还需要充分考虑样本点的权重问题，运用聚类分析方法进行数据源压缩，数据分析结果显示不同的聚类点中包含的聚类样本数量存在一定的差异。在不考虑聚类频数的情况下，用户群体的聚类中心会导致整个曲线出现较大的偏差，需要按照权重进行样本点压缩。（二）用户行为建模需要建立在拟合分析的基础上。通过对数值结果进行进一步的研究和分析，是数据挖掘中的一项重要工作内容，通过分析的过程，能够找到数据存在的规律，得到相关的规律经验公式，明确系统参数与输入输出参数之间的关系，明确样本点变量值，通过分析的过程得出数据样本联系函数线，将这一过程称为拟合。所得出的拟合曲线参数值具有准确性特点，能够清晰的反映出语音流量的数量关系[2]。（三）用户行为数值模型。用户曲线的流量截距是区分用户群的重要指标，如果一个用户的基准流量较小，说明具有较大的发展空间。当前市场上大多数运营商套餐主要是采用套餐内产品加上超出部分进行收费的定价方式，价位不同，里面含有的套餐种类不同。客户选择何种套餐，与自身的使用需求有较大关系，在传统的移动设备中，用户消费量最高的是语音通话，而随着多媒体行业的逐渐完善和发展，用户的主要消费内容为流量，展现出了用户消费行为的前卫性，用户流量比重随之增加。（四）用户群分布趋势。在对用户群的分布趋势进行研究，需要建立在所有用户群重心点相同权值的基础上。通过研究分析可知，用户的流量消费还没有养成好的习惯，移动互联网的普及率较低，中等的基准流量用户群使用人数最多，高流量基准和低流量基准用户群使用数量较少。需要将语音和数据两种业务有机的统一起来，将其作为总业务量，明确语音和数据业务所占的比值，明确两者之间的换算关系。需要运用等价值曲线，对用户的等级进行量化式分级，结合用户的.业务总量来判断用户的价值级别，对整体用户的价值贡献进行分析，如果用户的价值贡献增长越快，则代表用户的成长性将越好。
随着科学技术的发展，通信行业用户的数量呈现出飞速增长的趋势，提升了数据信息的传输速率，丰富了用户的行为。互联网时代，用户的需求也在不断革新，更加重视语音通信质量，对数据业务的诉求不断提升，希望能够在任何地点，都能够保持顺畅的通话，用户的使用需求日益多元化。因此，需要加大对数据资源的挖掘力度，优化数据资源流程，运用聚类分析方法进行数据预处理，将用户行为建模建立在拟合分析的基础上，对用户群的分布趋势进行合理有效分析，明确用户出现的各项行为。
参考文献：
[1]胡燕清,周进艳,徐孝娜.数据挖掘在移动用户行为分析系统中的应用[J].现代电信科技,,Z1:86-89.
[2]顾震强.移动网络的用户行为及用户价值区域特征的分析研究[J].移动通信,,05:15-19.
移动自组网络在无人机通信中的应用研究
介绍无人机通信系统的特点,分析基于概率统计的无人机通信系统的生存模型,通过相应的'仿真试验提出使用移动自组网技术来提高无人机通信系统生存概率的方法.
作 者：郭铭 阎昊 韦有平Guo Ming Yan Hao Wei Youping 作者单位：郭铭,阎昊,Guo Ming,Yan Hao(武汉数字工程研究所,武汉,430074)韦有平,Wei Youping(92985部队装备部,厦门,361100)
刊 名：舰船电子工程 英文刊名：SHIP ELECTRONIC ENGINEERING 年，卷(期)： 28(6) 分类号：V279 关键词：无人机 通信系统 移动自组网云计算在移动通信中的应用论文
1了解云计算特点
（1）云计算的统计与储存功能都十分强大。云计算的中心即是互联网。并且在网络结构中都体现出统计和储存的必要性。运营商通过这种办法减轻了网络终端的负载，只有这样才可以通过网络用户提高云计算的使用率，从而快速的得到自己所需要的信息。
（2）云计算的虚拟特点也是非常主要的特点，网络时代虚拟程度不断加强，对于云计算中的虚拟化是指计算机硬件和网络设备服务器等全部虚拟化，对于这种虚拟化来说，其中技术要求更高些。相关工作人员在进行虚拟化技术时，必须要建立一个网络资源共享基地，通过这个共享资源基地的建立实现云计算服务。
（3）云计算的计算能力非常强大，性价比更加合理。超过了普通计算机的几万倍。所以在移动通信统计中，凭借快速的计算，提高了通信效率。云计算的功能可以同超级计算机进行对比。虽然功能和储存都占有非常大的优势，但是云计算的性价比也是非常高的，并且非常合理。往往都是让客户花最少的钱，享受到更加高效率快捷的服务。并且在一些云服务中不收取任何费用。让用户在有网络的地方随时随地享用到优秀的资源与服务。最大限度的方便了用户。
（4）单说云储存功能，其功能是非常强大的，用户可以通过云储备大量的实用资料，并且可以让其作为储存备份管理的移动设备。虽然有许多用户担心储存资料是否会被泄露，其安全是否有保障。其实这一点担心是完全没有必要的，因为云计算运营商的资源安全问题也是工作中重点去做的事情。保护广大用户的利益也是云计算必须要做到的。除非在用户允许的情况才可以将其资源共享给其他人。
2云计算在移动通信网络里的优化
云计算在移动通信网络中，把通信网络环境和个人终端设备进行完美结合，有效的将数据储存云端和个人身份识别系统，以及云内部资源等进行整合。在通信网络优化中，云计算服务像通信运营商提供的是优化的服务。并且运营商可以通过唯一的'用户名获得认证。之后在让客户进行云端服务，进行资源访问和利用。从而获得最佳的优化方案。这样不仅仅使其有了强大的功能，而且通过云计算服务也提高了通信运营商的安全指数。所以在云计算中的通信网络发展前景是非常良好的。
2.1改变移动通信模式
有了云计算服务，改变了移动通信模式，在传统的移动通信网络中，移动通信在处理数据的时候，需要运营商对不同区域进行数据汇总，对于不同的厂家来说，优化难度自然会大大加大，同时，在传统的网络优化中，水平非常有限，对于数据优化结果来说也是非常不理想的。而把云计算加入到移动通信网络优化里，减少了运营商工作量，对于运营商来说工作变得轻松起来。云计算的运用使用，减少了分析、处理等繁琐了工作细节，在移动通信网络中只需要把接受到的数据进行优化即可。总之，不论在工作效率还是在优化水平上，都可以说是为移动通信网络优化提供了便利条件，从而提升了移动通信网络优化工作效率。
2.2投入少，节省资金，服务水平高
以往要想建立一套移动通信网络优化系统，其资金的投入是非常大的。资金投入大最终得到的经济效益自然会少。这就是移动通信网络前期投入的重要性。在使用云计算模式之后，服务水平提升的同时也降低了运营商的前期资金投入。但是有些运营商会考虑投入少会不会影响日后收入效益。而且服务水平是否会降低。这种考虑是周到的，但是云计算的使用完全可以免去后顾之忧。对于网络资源方面更不会减少，相反的还会有所丰富。单从网络资源方面来讲，其资源是来自世界各地的，网络资料非常全面。服务水平是非到位的。
2.3提升优化水平
云端的资源非常巨大，并且包罗万象，所以对于移动网络的优化管理非常重要，在使用了云计算模型之后，运营商就能够对各种政策和信息更加了解，移动通信网络的优化工作也会因此更加顺利。
2.4维护费用少
为了能够更好的促进移动通信网络的优化，相关的维修人员需要不断进行网络优化以及计算机维修，而采用了云计算模型之后，工作人员的工作量就会减少很多，工作也相对便捷，对于计算机的更新问题也不必专门去安排，运营商也节约了很多招聘人才的资金，网络优化的费用也会节约很多。
3结语
综上所述。云计算在移动通信中使用可以提高通信效率和质量。采用云计算技术是适应这种趋势的合理选择，它能够实现更加快捷、准确的计算，从而对移动技术提供巨大支持，新时期应该结合移动通信技术的方向形成对云计算技术的有效应用形成云计算运用于移动通信领域的一整套方案这样才能够提高移动通信技术的效率,满足移动通信客户的个性化需求,进而达到对移动通信事业发展的支持。
作者:江水莲 单位:广东南方通信建设有限公司
数据挖掘在电子商务的应用论文
摘要：数据挖掘就是对潜在的数据及数据关联进行探索和发现。随着信息技术的不断发展，这一技术在电子商务领域逐渐得到普遍应用。基于此，本文就数据挖掘在电子商务中的应用进行研究，首先就数据挖掘中的路径分析技术、关联分析技术、聚类分析技术和分类分析技术进行简要介绍，然后分析数据挖掘在电子商务中的实际应用，从而提高数据挖掘技术的应用水平，增强电子商务的发展实力。
关键词：数据挖掘；电子商务；潜在客户
一、数据挖掘在电子商务中的技术应用
就现阶段电子商务对数据挖掘技术的应用现状来看，主要应用到的技术包括以下几方面内容，分别是路径分析技术、关联分析技术、聚类分析技术和分类分析技术。就路径分析技术来看，主要对客户互联网访问路径的频繁性进行分析，通过大数据采集和处理，了解客户对各种网络页面的喜好程度和特点，从而对自身的设计进行针对性的改进，为客户提供更加人性化的服务；就关联分析技术来看，主要指的是对隐藏数据之间的关联进行分析，并且通过分析掌握其相互关联的规律，并根据这一规律对网络站点的结构进行相应的改进，使电子商务中存在相关性的商品能够一起被搜索出来，既为客户提供便利，同时提高交叉销售的几率；聚类分析技术指的是根据数据的信息，按照一定的'原则对数据进行分类。就分类分析技术而言，主要通过分析数据掌握分类规则，然后按照这一规则对数据进行分类。
二、数据挖掘在电子商务中的实际应用
1.对潜在客户进行挖掘在电子商务中应用数据挖掘技术能够对潜在客户进行挖掘。例如商家可以对网站的日志记录进行分析，探究该记录中存在的规律，从而按照这一规律对网站的访问客户进行相应分类。在分类过程中，商家应该对客户属性和相关关系进行确定，对新客户与老客户之间存在重叠的属性进行识别，从而实现对访问网站新用户快速分类，在分类完毕后，商家可以通过分析新客户的属性特点，从而对新客户进行潜在性判断，如果判断新客户可以被作为商家的潜在客户，就可以为该客户提供个性化的页面服务，从而将新客户发展成为老客户。2.对驻留时间进行延长对于电子商务而言，商家必须提高客户在商品页面的驻留时间，并且使客户的购买兴趣和欲望得到激发。电子商务与传统商务最大的不同在于销售商具有虚拟性的特点，因此客户在购物选择时，对销售商的印象是没有差异的。销售商在不断提升自身服务水平的同时，应该对客户的浏览行为和特点进行分析，从而对客户的兴趣和需求进行进一步的了解，以此为依据调整自身的商品页面，用符合客户需求的广告和商品文案吸引客户的驻留时间，从而提高交易的几率。3.对网络站点进行优化电子商务主要依托于网站，因此网站优化也是提高电子商务发展水平的有效措施。利用数据挖掘技术对网络站点进行优化主要由两方面构成，一方面是对存在相关性的网页进行链接设计。例如对用户浏览页面的几率和特点进行分析，然后找出存在相关性的页面，增加网页链接这一功能，使客户的搜索更加便捷；另一方面是对客户的期望位置进行探索，例如对用户频率较高的访问位置进行分析，从而将频率较高的位置设置为客户的期望位置，并且在实际位置与期望位置间建立链接。另外，可以对用户的网页浏览习惯和信息喜好进行分析，强化用户在网页中的自助服务，例如将网页信息参照超市模式进行摆放，根据相关性分类，使用户能够通过自主浏览选择到心仪的产品，从而提高交易的几率。4.对营销手段进行改进在电子商务的实际运营过程中，很多客户都会在购买一种物品时同时选择具有相关性的其他物品，因此销售商应该对销售方式进行改进，利用数据挖掘技术实现交叉销售，从而提高营销水平。在应用交叉销售这一手段时，主要应该利用数据挖掘技术，对客户的喜好进行分析，从而提供具有针对性的商品。
参考文献：
[1]姜宁,牛永洁.Web数据挖掘在电子商务中的应用——以淘宝网为例[J].计算机时代,(7):49-52.
[2]王红玉.数据挖掘在电子商务中的应用[J].电脑编程技巧与维护,2016(3):49-51.
数据挖掘技术在移动通信网络优化中的运用论文
我国4G网络快速的发展，实现了网络覆盖不断扩大，并且与用户之间的联系更紧密起来。在移动通信网络优化的过程中，在4G环境下，如何应用数据挖掘技术促进移动通信网络优化，成为了我国移动网络发展的重要研究内容。因此，本文主要结合数据挖掘的特点和实际性能，在移动通信网络优化中起到的作用进行分析和阐述，以期待能够让移动通信网络达到更快的速度，满足社会对移动通信网络的要求。
一、数据挖掘技术概述
数据挖掘技术，顾名思义就是在庞大的信息数据库内，找到具有相关性和相似性的数据，并能够建立起相关数学模型的数据技术。这是对具有潜在价值数据的一种挖掘方式，利用不同的分析工具，对数据进行分析，从而找到两者之间的联系和规律，这样可以在移动通信网络优化的过程中，提高网络数据的排列，加快网络的运行。在网络数据具有复杂性的前提下，促进移动通信网络的优化。
二、在4G环境下，数据挖掘技术在移动通信网络优化中的运用
1、利用数据挖掘，对移动通信网络选择科学合理的站点。由于数据挖掘能够在庞大的数据体系中，找到具有相关性的数据，并且对数据进行分析，找到特性。同时运用到移动通网络优化中，能够帮助移动通信网络选择科学合理的站点。从一个初始可行解出发，然后选择一系列的特定方向，进行移动搜索，并且找到能够让特定目标函数值变化最多的移动，从而确定最科学合理的移动站点。这能够有效的降低移动运营商的成本。减少设备维护成本，从而提高移动运营商的经济收益。
2、利用数据挖掘，对移动通信网络有效的干扰分析。使用数据挖掘技术，可以快速的找到4G网络信号干扰项,进行移动通信网络干扰分析。这样可以保证在最短的时间内，找到4G网络中的干扰部位以及干扰源，并且对干扰源进行一定的处理，降低因为干扰源导致的移动通信网络信号不好的情况发生的概率，并且维持网络通信的稳定性。同时需要对干扰源进行进一步的干扰处理，这样才能在移动通信网络优化的过程中，通过数据挖掘技术能够快速的、准确的定位干扰部位和干扰源，为下一步的处理提供了保障。
3、利用数据挖掘，对移动通信网络进行有效的掉话分析。移动通信中，对于掉话分析是最重要的环节。而在4G环境下，对语音进行掉话分析的时候，就需要使用数据挖掘技术，对测试中的数据进行分析，找到具有相关性的数据，以及对掉话有影响的数据，通过整理分析，可以确定掉话形成的主要因素以及解决办法，并制定解决方案。所以，在对语音中的掉话分析的时候，并且在优化网络的时候,可以对数据运行的`规律和变化进行预测。
4、利用数据挖掘，对移动通信网络进行切换分析。移动通信网络优化，首先需要对网络进行切换分析，如果网络切换出现故障，则会导致网络出现延迟和卡死的情况。而利用数据挖掘技术，可以有效的分析出移动通信网络切换数据波动范围，并且对数据进行优化配置，这对移动通信网络的优化局也有帮助作用。这样可以避免移动终端不能切换基站的情况发生。
5、利用数据挖掘，对移动通信网络进行有效的网络覆盖分析。我国4G移动网络已经逐步覆盖到每一个角落，这对移动通信网络的使用和扩大具有重要的意义和作用。而且优化移动通信网络，也能够促进移动通信网络进一步有效的覆盖。而使用数据挖掘技术，能够有效的分析出移动设备与移动网络覆盖面积大小的相关性，从而找到移动通信网络全面覆盖存在的问题，并加以解决，进一步提高网络的质量和覆盖面。
三、结束语
在4G环境下，使用数据挖掘技术，能够使得移动通信网络优化手段更加有效，是目前重要的研究方向。而本文针对数据挖掘技术的特点和性能，对移动通信网络优化中起到的作用进行了阐述和分析，期待能够进一步的发展移动通信网络。
参考文献:
[1]陈孚.4G环境下数据挖掘在移动通信网络优化中的运用[J].通讯世界，（06）：133-138.
[2]张小军，任帅，申丹丹.浅析4G环境下数据挖掘在移动通信网络优化中的运用[J].电子技术与软件工程，（07）：145-149.
[3]陈红霞，张连星，杨业磊，韩静.4G环境下数据挖掘在移动通信网络优化中的运用[J].通讯世界，（06）：122-126.
[4]曾海强.探究4G环境下数据挖掘在通信网络优化中的应用[J].中国新通信，2016（09）：123-126.
风光互补发电系统在移动通信中的工程应用
本文主要分析了风光互补发电系统的应用目的.,分析了移动通信工程建设中使用风光互补电源系统的实际作用,并给出了一些完善风光互补发电系统应用的可行性建议.
作 者：朱振宇 作者单位：浙江水利水电专科学校,浙江杭州,310018 刊 名：科技资讯 英文刊名：SCIENCE & TECHNOLOGY INFORMATION 年，卷(期)： “”(33) 分类号：P2 关键词：风力发电 太阳能发电 风光互补发电系统 移动通信 工程应用数据挖掘技术在WEB的运用论文
一、数据挖掘的背景
互联网、计算机信息技术迅猛的发展势头，数据从结构化存储以及转化为非结构化的存储，数据存储形式的转变，不同数据类型的存储变多，音频、视频等大格式的信息存储在多个应用中实现。行业中的计算机化、信息化和网络化，使计算机和服务器上积累了各种各样海量的数据。传统的人工分析已经不能满足和适应如此大量的数据，各行各业都产生了巨大数据信息，包括生产加工、研究、物流运输、客户、营销、售后等数据，人们却不知道怎么利用这些数据实现价值的增长。如果能将这些数据进行挖掘分析，很可能会产生巨大的商业价值，很多有价值的信息可以被发现。现在，越来越多的公司和企业意识到数据挖掘的重要性，但是怎么能从如此海量的数据中挖掘出有价值有用的信息，已经成为研究的热门话题。在传统的数据分析基础上，相关人员结合新开发人工智能和数据挖掘等相关的技术，数据库孕育而生，让我们能从海量的数据中挖掘出有价值的信息，促使信息化的发展，称之为数据挖掘。
二、数据挖掘的过程
1、数据收集。将要进行数据分析的海量数据资源收集到数据仓库中。把不同来源、格式、特点性质的数据在逻辑上或物理上有机地集中，抽象出分析相关的数据，进行非结构化数据的分类，筛选出不相关或者无价值的数据，减少数据集的容量。
2、数据清洗和转换。数据清洗是为了删除掉无用的数据信息。数据转换的目的最直接的是把所有信息统一化。将完整，有效的信息存入数据仓库。
3、模型建立。模型建立是数据挖掘的核心阶段。首先，要和相关领域的专家组成团队，进行需求分析，明确数据挖掘的目的和具体的数据挖掘任务。根据不同的任务，选择相关算法，利用这些算法来建立模型，再用专业的模型评估工具比较模型的准确度。即使是同一种算法，参数选取的不同，所建模型的'准确度也不一样。
4、模型评估。从商业角度来讲，模型评估是对我们所建立的预测模型的正确性进行价值评估，如若模型中模式无价值，就要重复数据挖掘过程中的2～4步，即数据清洗和转换、模型建立。
5、知识表示。将数据挖掘最后的结果以最直观的方式呈现给用户，通常用数据图形展示工具来表示。
6、应用集成。将数据挖掘集成到现实的实际应用中。例如，CRM中有了数据挖掘功能，就可以对客户进行等级分类。
7、模型管理。根据不同数据模型的生命周期做好数据应用和管理。
三、WEB数据挖掘
基于WEB内容的挖掘就是针对网页内容进行数据挖掘，通过用户对网页访问的交互，留下的数据信息进行收集分类，完成数据挖掘。目前对文本内容的挖掘技术取得了一定的成果，对图像、音频、视频等各种多媒体数据的数据挖掘技术都开始采用非结构化大数据应用技术来完成。基于WEB结构的挖掘是发现页面、文档和WEB的结构，主要是发现WEB潜在的结构模式，利用分析这些结构我们可以得到很多潜在有价值的信息。基于WEB使用的数据挖掘，即针对用户的访问网页的轨迹收集分析。WEB内容的挖掘和结构的挖掘面对的主要挖掘对象是大规模的轨迹数据，对挖掘数据进行分析可以让管理者了解用户的不同需求，从而为用户提供个性化的服务。
四、数据挖掘在WEB中个性化定制的应用
通过网站与用户的交互，可以得到用户访问的内容、时间、方式、频率等，从中发现潜在的商业价值，通过价值数据进行数据挖掘以及算法分析得出商业结论。就可以根据挖掘到的信息对这些客户进行特定的推销策略，进行个性化定制。在商业领域中，通过对相似轨迹数据的客户进行分类，分析他们的共性，帮助管理者发现不同客户的需求和兴趣，提供适宜各类人的服务。按照不同用户的不同兴趣和爱好，向用户提供动态的浏览建议。对大多数用户来说，如果可以访问该网站可以体会到量身定做的服务，那么数据挖掘个性化定制就成功完成了。
五、数据挖掘技术在WEB中的应用
网站的功能设计及其版面的内容直接影响到网站的访问率。相关人员发现用户的需要和兴趣，对需求强烈的地方提供优化，使用数据挖掘去发现页面间的关联，针对不同的用户动态调整网站的设计和链接，使用户可以便捷地访问到自己想要访问的页面。将数据挖掘技术的在WEB中的应用，吸引更多的用户。随着数据挖掘技术在WEB中的应用，用户可以通过分析挖掘的结果了解各种客户的需求和喜好，得到各种定制个性化服务。随着互联网上轨迹数据信息量的急速增长，不断复杂化的数据结构，挖掘技术也面临着一系列新的问题和挑战。
参考文献：
[1]胡继平、数据挖掘技术[J]、景德镇高专学报，
[2]NguyenT，SrinivasanV、AccessingrelationaldatabasesfromtheWorldWideWEB、In：ProcofIEEEDataEngineering[J]、NewOrleansLouisiana，
探究数据挖掘技术在水利工程管理论文
1 引 言
我国长期以来兴建了一大批水利工程，初步形成了具有防洪、排涝、灌溉、供水、发电、养殖、种植、旅游等功能要素的水利工程体系，为国民经济的高速发展发挥了巨大的基础作用和支撑作用。 在水利工程建设取得辉煌成就的同时，人们逐渐意识到我们在水利工程的管理上还存在着手段比较落后，重建轻管、水利资源利用率低等突出问题，致使一大批水利工程不能发挥其价值，或者工程寿命大大缩短。 穆范椭 等分别从制度管理、机制管理、人力资源管理等几个方面对水利工程管理中存在的问题进行了论述，并提出了不少可行性的解决措施。 不可否认，水利工程管理中出现的问题，不少是制度上的问题，但水利工程管理有其特殊性、复杂性，需要广博的知识和高超的技术，单纯靠“软管理”是不能从根本上解决问题的，必须借助一些现代化的信息手段来辅助进行决策和管理， 才能够更好、更科学地解决问题。
近年来，在水利工程信息化的过程中，我国建设了一大批水利工程管理信息系统，对于水利工程的建设和运行管理起到了很好的帮助作用。 但是，这些系统所提供的功能大多是业务型的，很少面向管理决策。 随着水利工程管理向现代化纵深发展， 这些系统远远满足不了人们的需要。 另一方面，水利工程管理信息系统在发展过程中积累了海量的数据，不少是空间类型的数据，而且这些数据还在不断地增长，而相比于数据的生产、运输和累积能力，人类对空间数据的分析能力还很落后 。 人们虽然深知这些海量数据中蕴含了很多有价值的知识，但是不知道如何利用它们， 而依靠传统的信息系统是解决不了这些问题的。数据挖掘技术的出现为这些问题的解决带来了可能。 所谓数据挖掘，就是从海量数据中发现潜在的、有价值的知识的过程。 传统的数据挖掘技术和方法一般作用于非空间数据，而水利工程管理方面的数据不但有非空间数据，还有大量的空间数据。 和非空间数据相比，空间数据除了具备非空间数据的特征外，还有拓扑、方位和距离等非空间特征，因此其挖掘技术的实现有其特殊性。 在武汉大学李德仁院士首次提出空间数据挖掘这一概念后，国内外不少学者为此开展了广泛的研究。
2 空间数据挖掘在水利工程管理中应用需要解决的主要问题
水利工程管理信息系统中存在着大量的空间数据，因此需要采用空间数据挖掘技术。 和一般的空间数据挖掘系统相比，对水利工程数据的挖掘需要考虑其历史发展因素和特殊性。 首先，水利工程是一个系统工程，其有效管理往往需要多领域、多部门的专家相互协作，一项重要决策的做出往往需要对历史数据从各种维度进行分析，反复考虑各种因素，综合各个专家的意见才能形成，而不同的专家和决策者会从不同的角度来分析数据，因此对水利工程数据的挖掘需要交互探查或查询驱动的方法，在技术实现上需要采用数据仓库和数据立方体支持这种探查式的、快速的联机查询和分析。 其次，在用的水利工程信息系统的主体是 GIS (Geographical Information System， 地理信息系统)，大部分的空间数据是由 GIS 系统生成的，空间数据的查询、计算、分析和可视化显示是一种复杂的技术，因此如何利用原有的 GIS 系统中的数据，数据挖掘如何和 GIS 集成以进行复杂的空间数据处理成为一个需要解决的重要问题。最后，要实现水利工程的数据挖掘，需要建立一个数据挖掘系统模型，模型在系统工程的研究、设计和实现中是一个非常重要的问题，一个好的模型对了解系统本质特征、揭示系统的规律起到非常重要的作用，建模也是实现一个工程系统的重要一步。 因此，要想实现空间数据挖掘技术在水利工程管理中的应用，这 3 个问题是我们不可回避的、必须研究的核心问题。
3 空间数据仓库
水利工程信息化的过程中产生了海量的数据，而数据仓库是处理海量数据的关键技术，它可以将不同来源的数据统一到语义上一致的环境下。 在水利工程信息系统中除了有丰富的非空间数据外，还有大量的空间数据，如地图、预处理过的遥感图像、视频等。 空间数据与非空间数据相比，除了具备传统数据库数据的特征外，还携带了空间特征，如拓扑、方位、距离等。 “空间数据仓库是面向主题的、集成的、时变的和非易失性的.非空间数据和空间数据的集合”， 用于支持空间数据挖掘和与空间数据相关的决策过程。 建立空间数据仓库是一个具有挑战性的工作，需要解决两个方面的问题：集成来自异构数据源和系统的空间数据;如何在空间数据仓库中实现快速而灵活的联机分析处理。
影响水利工程建设和管理决策的数据来源是丰富多样的，如气象数据库、蓄滞洪区空间分布式社会经济数据库、雨情和水情数据库、水旱灾情数据库等，它们往往存在于异构的环境中，可能来自于不同的系统，数据格式多种多样。 数据格式不仅与特定的结构有关，如光栅格式和矢量格式，而且与特定的厂家有关。 为了能够进行空间数据的分析和处理， 需要首先对这些异构的数据进行清洗、变换和集成，以清晰一致的格式存放在数据仓库中，然后可以调用相应的数据挖掘算法获取有用的知识。 空间数据仓库已成为联机数据分析处理和数据挖掘必不可缺的平台。利用空间数据仓库技术， 可以对异构的各类信息进行过滤、集中和综合，完成水情信息采集、工情信息采集、防汛抗旱信息等水利工程信息的自动接收、处理等功能，在此基础上可以进行汛情分析、暴雨洪水预报、调度、灾情评估以及旱情预测等知识发现功能。
空间数据仓库、OLAP(On-Line Analytic Process，联机分析处理)和 OLAM(On-Line Analytic Mining，联机分析挖掘)的实现基于多维数据模型，这种模型围绕中心主题组织数据，将数据看作数据立方体的形式。 数据立方体允许从多维对数据建模和观察，它由维和事实来定义。 数据仓库有星型模式、雪花型模式或事实星座型模式。 在这 3 种结构中，星型模式提供了简洁而有组织的仓库结构，便于进行 OLAP 和 OLAM 操作，所以是空间数据仓库建模的好选择。相比于传统的数据立方体，空间数据立方体中存在 3种类型的维：非空间维、空间到非空间维和空间到空间维;有两种不同的度量：数值度量和空间度量 。
4 水利工程
GIS 系统与数据挖掘系统结合的方式水利工程的建设和管理与其所在地的地形、地质、社会、经济以及河流的水文等空间要素有关，而 GIS 善于处理和分析空间信息，因此大多水利工程在信息系统中采用了 GIS 技术。 GIS 是空间数据库发展的主体。 GIS 中含有大量的空间和属性数据，有着比一般关系数据库和事务数据库更加丰富和复杂的语义信息， 隐藏着丰富的知识。
空间数据挖掘和知识发现技术，一方面可使 GIS 查询和分析技术提高到发现知识的新阶段，另一方面从中发现的知识可构成知识库用于建立智能化的 GIS 系统，同时也将促进 3S(GIS/RS/GPS)的智能化集成，因此很有必要探讨GIS 系统与数据挖掘系统的结合方式。 当数据挖掘系统工作在一个需要与其他信息系统成分通信的环境下，可以采用不耦合、松散耦合、半紧密耦合和紧密耦合 4 种方案。 不耦合方案虽然简单，但缺点不少，是一种非常糟糕的设计。 雷宝龙和李春梅提出了 GIS 与空间数据挖掘集成的3 种模式：松散耦合式、嵌入式和混合型空间模型法。在此基础上对上述 3 种模式进行了改进，以适合于水利工程 GIS 系统和空间数据挖掘系统的集成。
4.1 嵌入式
嵌入式是将数据挖掘系统融入到 GIS 中，也就是说系统既是一个 GIS 系统，又是一个数据挖掘系统。 嵌入式的优点是可以充分利用 GIS 系统所提供的空间数据处理和分析功能来开发数据挖掘系统， 减少了开发的工作量，降低了开发的难度;其缺点是数据挖掘功能被限制在特定的GIS 系统中，难以移植到其他的 GIS 系统上，而且这种方式会因为考虑到一种用户的需求，而限制另一部分用户的需求，从而使系统功能的开发受到限制。
4.2 松散耦合式
在松散耦合式下，数据挖掘系统和 GIS 系统实际上是两个独立的系统，数据挖掘系统从 GIS 中获取空间数据和属性数据，经过清洗、过滤和变换后存入自身的数据库或数据仓库中，数据挖掘所进行的其他工作与 GIS 系统没有任何联系。 这种模式的优点是数据挖掘系统不依赖于特殊的 GIS 系统，可以开发出独立的、相对通用的空间数据挖掘系统;缺点是在数据挖掘系统中要融入复杂的空间数据的处理，系统开发的难度很高。 4.3 紧密耦合式紧密耦合式克服了嵌入式和松散耦合式的缺点，既充分利用了原有 GIS 的处理空间数据的强大功能，降低了开发的难度， 又不受制于原有 GIS 系统的用户需求的制约，具有较大的灵活性，提供了相对独立的数据挖掘功能。 其缺点是和原来系统联系密切，开发的数据挖掘系统往往依赖于 GIS 系统。
在这 3 种结合方式中， 紧密耦合式有着明显的优点，是建立水利工程数据挖掘系统优先考虑的方式。
5 水利工程数据挖掘系统模型
文献介绍了国外几个相对比较成熟的空间数据挖掘系统：GeoMiner、MultiMediaMiner、SKICAT 等， 然后提出了作者领导的空间数据挖掘团队研究和开发的两种空间数据挖掘原形系统 GISDBMiner 和 RSImageMiner，并提出了 GIS 空间数据挖掘系统的体系结构。 文献介绍了现有的数据挖掘模型：OLAM 模型和影响域模型，以及 GeoMiner 原型系统的体系结构，最后提出了一个基于空间立方体的数据挖掘模型。 文献提到了 Han 提出的通用数据采掘原型 DBLEARN/DBMINER、Holsheimer 等人提出的并行体系结构，以及 Matheus 等人提出的多组件体系结构，并重点介绍了 Matheus 等人的多组件体系结构。水利工程管理决策大多是复杂的非结构化决策，需要进行探查性或查询驱动型的数据挖掘，以方便不同的决策者和专家从不同的领域或角度进行数据探查和分析。 一般情况下，在挖掘过程中需要进行人机的多次对话，然后结合人类专家的隐性知识，才能够发现有价值的知识。 因此自动化的挖掘方法不适合于水利工程数据挖掘。
模型分为 4 层，分别为数据存储层、多维数据库与数据仓库层、OLAP/OLAM 层、用户界面层。 第一层数据存储层的数据主要来源于水利工程数据库和相关的异构数据库，元数据用于指导数据的清理、过滤和集成，是构建水利工程数据仓库重要的技术手段。 第一层的数据经过变换和集成后，存储到数据仓库和多维数据库中，它们是实现第三层 OLAP/OLAM 分析所需要的重要的数据源。 该模型的核心是 OLAP/OLAM， 它们是支持探查性知识发现的核心技术。 第四层是用户界面层，用来帮助用户实现基于约束的挖掘查询，并将挖掘结果显示给用户。
6 空间挖掘可以采用的方法与发现的知识类型
数据挖掘在水利工程管理上的应用，不仅可以建设智能型的 GIS 系统,促进遥感技术和 GIS 技术的深入应用，还可以从数据中发现潜在的、有价值的知识或规则，用于指导水利工程的建设和管理。 一般来说，传统的数据挖掘方法如统计、分类、聚类等都可用于空间数据挖掘，但我们不能简单地把这些方法直接应用在空间数据的挖掘上 。一方面， 因为空间数据除了具备一般非空间数据的特征外，还具备拓扑、方位、距离等空间特征;另一方面，传统的数据挖掘算法一般假定数据对象统计不相关、相邻的数据对象是独立产生的，而空间数据的相邻对象间存在着关联和相互影响，因此需要对原有的方法进行改进，使得数据挖掘方法适合于地理空间数据的挖掘。 在空间数据挖掘与知识发现中可采用的方法主要有：统计方法、归纳方法、聚类方法、空间分析方法、探测性的数据分析、Rough 集方法、云理论、图像分析和模式识别等。 能发现的知识类型有：(1)普遍的几何知识，如计算和统计出空间目标几何特征量的最小值、最大值、均值、方差、众数等;(2)空间分布规律，如机井、水库的分布规律。 能发现的规则有：(1)空间关联规则，如地下水与降雨量的关系，河水质量与污染企业分布的关系;(2)空间的聚类规则;(3)空间演变规则，如水库泥沙淤积的演变规律， 河道周围生态的演变规律。需要注意的是，为了便于理解空间数据、发现空间联系、发现空间数据与非空间数据之间的关系，应重视可视化的方法在水利工程数据挖掘过程和挖掘结果的使用。
7 结 语
利用空间数据挖掘技术，对具有空间特征的水利工程数据进行分析，能够发现潜在有价值的知识，利用这些知识，能够降低工程管理的成本，有效利用建设和维护资金，更好地发挥水利工程的效益，为水利工程的管理决策提供依据。 要实现数据挖掘技术在水利工程中的应用，必须研究和解决数据仓库和数据立方体的应用、数据挖掘与 GIS集成和水利工程数据挖掘系统模型 3 个核心问题。 本文对这 3 个问题进行了探讨，认为数据仓库是水利工程数据挖掘的基础， 宜采用紧密耦合式结构与 GIS 系统进行集成，在挖掘模型上可以采用基于 OLAP 和 OLAM 的 4 层框架。
数据挖掘在CRM中的应用论文
摘要：对于CRM数据挖掘的应用程序，本文做出了系统性的总结和研究，这包括了面向CRM数据挖掘的体系和结构，立足于客户生命周期的角度，并结合本行业发展的前景，对CRM中的数据挖掘进行了分析。
关键词：数据挖掘；客户关系管理(CRM)；知识发现
如今，经济全球化发展的速度不断加快，在市场经济的背景之下呈现出蓬勃发展的局面，外加互联网技术的日益普及化，促使当前的市场竞争不断加剧。众所周知，客户对于一家企业来说至关重要，因此为了更好的促使现代企业发展顺利，理应不断维护好企业与客户之间的关系。这种关系对于不断增强企业的综合竞争力十分重要，因此企业不断改善客户关系，便成了企业发展中一项重要的任务。客户分析是企业发展中处理好客户关系管理的基本，然而如何做好客户分析呢，这就需要对数据挖掘进行应用，数据挖掘的研究应用在现代企业客户关系管理意义非凡。
1CRM体系结构
客户关系管理(CustomerRelationshipManagement，CRM)起源于上个世纪的八十年代初期，首次提出了接触管理，也就是不断收集客户与企业联系的所有有关信息。到了九十年代初，又增加了电话服务以及客户服务支持数据等相关的分析。经过20多年的发展，如今企业发展中的客户之间的关系其管理的手段和方式逐渐走向成熟化，并且在理论和实践方面不断成熟化。CRM是一个把客户看做中心的营销理念，通过信息化的技术方式，重新设计企业业务单元，优化工作中的每一个环节的过程。它将现代信息技术也就是我们常说的互联网技术、多媒体信息技术、电子商务技术、数据仓库管理信息技术、专家数据管理系统以及人工智能呼叫中心等融合在了一起。CRM具有较强的自动化特点，并且能够处理好销售与客户管理之间的关系。它的目的在于不断的缩短销售的周期以及销售中投入的成本，进而不断增加企业在盈利方面的能力，并且寻找一片新的产品市场，逐渐增加企业的业务领域，从而提高潜在客户以及忠诚客户的满意度，盈利能力以及忠诚度等。
2CRM中数据挖掘的应用研究领域
2.1从客户生命周期角度分析数据挖掘技术的应用
从CRM的广义来看，可以简单化的理解为管理所有的和客户之间的一系列互动。在购买实践的过程中，这就需要运用多种信息对客户之间的多维关系进行预测以及分析。在不同的阶段过程中，客户关系可以看做是客户的生命周期。一般说来，客户的生命周期可以划分为3个主要的过程：其一是寻找到客户，其二是能够提升客户的价值，其三是不断维护好效益客户，使其持续受益。如果实现了各个阶段效益的最大化，便可以在此基础上不断提高企业的利润。其一是借助数据挖掘寻找潜在的新客户：CRM中首先应该做的便是识别那些潜在的客户，寻找到之后就要尽可能使其转变成企业发展中的忠实客户，数据挖掘可以帮助企业实现这一切。其二是不断提升客户的价值：通过客户盈利能力的相关具体化分析，进一步挖掘和预测客户本身所具有的盈利能力以及未来的具体变化；通过对客户购买模式的相关研究，实现客户的细分化，这样一来可以针对性的提供更加具有针对性的个性化服务，从而能够有效的实现多维化的交叉销售。其三是维护好客户，要及时的对客户忠诚度进行分析研究，以防客户流失。借助数据的深入研究和挖掘，及时分析好客户的历史交易记录，提醒消费者行为，并提出相应的对策和建议。
2.2各行业中CRM的应用
(1)零售业CRM中的数据挖掘零售业CRM它是数据挖掘领域中最重要的应用方面，伴随着网络以及电子商务模式的不断发展而呈现出繁荣发展的态势。通过对零售数据的挖掘可以对客户的购买行为进行识别和具体化的分析，并且及时发现客户的购买嗜好以及未来的购买趋势，这样便不断提高了服务的质量，为客户满意度的提高提供了条件。例如，我们可以借助多个特性化的数据进行全面的销售，这样一来便实现了客户与产品之间的多维联系，使用多维、相关化的分析来做好促销的'有效性，借助序列模式我们可以挖掘客户忠诚度，通过相关性分析可以为购买参考提供建设性的意见和建议。(2)电信业CRM中的数据挖掘当前的电信行业，已经从纯粹的市话服务领域不断转向提供一些综合性的电信服务。它能够把互联网、电信网以及其他的各种通信和计算融合在一起，这是时代发展的大潮流。借助数据挖掘等相关技术可以为一些商业化的实践提供条件，确定好电信服务的基本方式，捕捉每一个盗窃，从而更好地借助技术方面的资源，实现颇具人性的服务。电信数据一般具有多维化的分析功能，可以实现数据的识别与比较，更可以实现数据通信与系统负载等。通过量化分析，聚类分析以及异常值分析对盗用、异常模式进行识别和破解。(3)金融业CRM中的数据挖掘如今，大部分的银行以及一些金融性的专业机构能够为客户提供了多种选择，例如最基本的储蓄、投资以及信贷服务等。有时也可以提供一些保险和股票服务。在金融市场中，数据生成已经相对成熟，从整体看来金融领域的数据相对较完整、可靠，它为数据分析提供了基点。下面的几个是平时常见的应用情况：通过多维化的数据分析、挖掘可以做好数据仓库的基本任务；通过特征比较研究做好数据的衡量和计算帮助客户对贷款偿还进行科学化的预测和分析；通过分类以及聚类的方式对客户群体进行识别，对目标市场进行分析；借助数据的可视化以及关联性分析对金融洗钱以及其他的一些金融犯罪进行侦破。
作者:吴 磊 单位:吉林省长春市吉林建筑大学计算机科学与工程学院
参考文献
[1]王一鸿.体检中心CRM构建及数据挖掘的应用研究[D].华东理工大学.2011
[2]潘光强.基于数据挖掘的CRM设计与应用研究[D].安徽工业大学.2011
[3]石彦芳,石建国,周檬.数据挖掘技术在CRM中的应用[J].中国商贸.2010(02)
[4]王芳,杨奕.论数据挖掘技术在客户关系管理(CRM)中的应用[J].现代商贸工业.2009(01)
[5]郑玲,陶红玉,阚守辉.数据挖掘在CRM中的应用[J].中国电力教育.2008(S3)
