国信威科数据挖掘技术在商业应用中的实践

"数据挖掘应用系统技术白皮书由北京国信威科技术有限公司于2002年12月发布，重点介绍了数据挖掘技术在实际应用中的价值和区别，以及公司的数据挖掘应用系统产品特点。" 数据挖掘是高级数据分析的一种核心技术，它从大量数据中提取出有价值的信息和知识，帮助决策者预测可能发生的事件。与传统的统计技术和在线分析处理（OLAP）相比，数据挖掘更注重效率和智能性。统计技术基于硬统计原则，寻求全局最优解，而数据挖掘则采用软计算，通过智能算法找到可接受的解决方案，对信息完整性要求较低，更侧重于自我探索模式。 数据挖掘技术主要包括分类/聚类、神经网络、决策树、关联规则、回归分析、遗传算法和灰色评估等。这些算法在不同的应用场景中有不同的作用，例如： - 分类/聚类：用于客户细分和群体划分，有助于市场营销策略的制定。 - 神经网络：适用于趋势分析和预测，帮助预测未来的市场动态。 - 决策树：自动化分类和决策判断，简化决策流程。 - 关联规则：发现商品之间的关联性，用于推荐系统和促销策略。 - 回归分析：用于连续数值的预测，如销售额预测。 - 遗传算法：寻找最优化解决方案，如制定捆绑销售策略。 - 灰色评估：用于宏观评价和整体评估，如企业绩效或市场健康度。 国信威科公司的数据挖掘应用系统结合了深厚的理论基础和实践经验，特别是针对电信行业的理解。该系统设计考虑了用户友好性，通过封装复杂参数和数学理论，提供简单易用的界面，便于用户快速获取分析结果。这种专业化和实用性使得国信威科的数据挖掘应用系统能够有效地帮助电信运营商挖掘海量数据中的潜在价值，从而提升业务洞察力和决策质量。