數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)智能解決方案作業(yè)指導(dǎo)書

數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)智能解決方案作業(yè)指導(dǎo)書TOC\o"1-2"\h\u8790第一章數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ) 352701.1數(shù)據(jù)挖掘概述 3126241.2數(shù)據(jù)挖掘過程 380971.3數(shù)據(jù)挖掘常用算法 427234第二章商業(yè)智能概述 4244392.1商業(yè)智能定義 4319692.2商業(yè)智能體系結(jié)構(gòu) 5308702.3商業(yè)智能的關(guān)鍵技術(shù) 527598第三章數(shù)據(jù)預(yù)處理 6308623.1數(shù)據(jù)清洗 648023.1.1空值處理 6265533.1.2異常值處理 639163.1.3數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換 6126993.1.4數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化 667313.2數(shù)據(jù)集成 6249203.2.1數(shù)據(jù)源識(shí)別 6309813.2.2數(shù)據(jù)抽取 6232803.2.3數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換 6112753.2.4數(shù)據(jù)加載 7161453.3數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換 7292293.3.1數(shù)據(jù)聚合 7222083.3.2數(shù)據(jù)透視 7102423.3.3數(shù)據(jù)歸一化 733833.3.4數(shù)據(jù)編碼 743143.4數(shù)據(jù)降維 7290823.4.1特征選擇 7153763.4.2特征提取 7182963.4.3聚類分析 74630第四章數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù) 892654.1數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)概念 8119504.2數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì) 8186204.3數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建模 867064.4數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)管理 98798第五章數(shù)據(jù)挖掘算法 9168605.1決策樹算法 9292635.2支持向量機(jī)算法 9203185.3聚類算法 10234005.4關(guān)聯(lián)規(guī)則算法 1016986第六章商業(yè)智能工具與應(yīng)用 10200356.1商業(yè)智能工具概述 106316.1.1數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具 10203546.1.2數(shù)據(jù)集成工具 1059156.1.3數(shù)據(jù)分析工具 11125606.1.4數(shù)據(jù)可視化工具 11230726.2商業(yè)智能工具的選擇與評(píng)價(jià) 11242136.2.1功能需求 11258476.2.2數(shù)據(jù)源兼容性 1178066.2.3可擴(kuò)展性 11133326.2.4功能 11297606.2.5易用性 1168166.2.6成本 11301496.2.7技術(shù)支持和服務(wù) 11124756.3商業(yè)智能應(yīng)用案例 11135986.3.1企業(yè)績(jī)效管理 11309356.3.2客戶關(guān)系管理 12104826.3.3供應(yīng)鏈管理 1274196.3.4財(cái)務(wù)分析 1244236.3.5人力資源分析 12273606.3.6市場(chǎng)分析 12908第七章數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)智能項(xiàng)目實(shí)施 12118567.1項(xiàng)目規(guī)劃與管理 12246017.1.1項(xiàng)目目標(biāo)與范圍 12172037.1.2項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)組織 12175287.1.3項(xiàng)目進(jìn)度與風(fēng)險(xiǎn)管理 12176957.1.4項(xiàng)目溝通與協(xié)作 13269367.2數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目實(shí)施流程 13124047.2.1業(yè)務(wù)理解 1338667.2.2數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 13105677.2.3模型建立 13324677.2.4模型評(píng)估 13324217.2.5模型部署與優(yōu)化 13306537.2.6項(xiàng)目總結(jié)與成果展示 13299467.3商業(yè)智能項(xiàng)目實(shí)施流程 1333697.3.1需求分析 13308757.3.2數(shù)據(jù)集成 13120857.3.3數(shù)據(jù)建模 1386517.3.4數(shù)據(jù)分析 13172287.3.5報(bào)表設(shè)計(jì)與展示 13321747.3.6項(xiàng)目部署與運(yùn)維 1445467.3.7培訓(xùn)與推廣 1427655第八章數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)智能在企業(yè)中的應(yīng)用 14146298.1企業(yè)決策支持系統(tǒng) 1481178.2企業(yè)數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用案例分析 1474808.3企業(yè)商業(yè)智能應(yīng)用案例分析 1573第九章數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)智能的安全與隱私 15140099.1數(shù)據(jù)挖掘中的隱私問題 15238589.1.1隱私問題的提出 1547019.1.2隱私保護(hù)技術(shù) 15100579.2商業(yè)智能系統(tǒng)的安全性 161709.2.1安全威脅分析 16194019.2.2安全防護(hù)措施 16178119.3數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)智能的法律法規(guī) 16255899.3.1法律法規(guī)概述 16199699.3.2法律法規(guī)遵循 1718167第十章數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)智能的未來發(fā)展趨勢(shì) 172527110.1數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì) 171427510.2商業(yè)智能技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì) 181924210.3數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)智能的融合與創(chuàng)新 18第一章數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)1.1數(shù)據(jù)挖掘概述數(shù)據(jù)挖掘（DataMining）是指從大量數(shù)據(jù)中通過算法和統(tǒng)計(jì)分析方法，挖掘出有價(jià)值的信息和知識(shí)的過程。信息技術(shù)的飛速發(fā)展，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)逐漸成為商業(yè)智能領(lǐng)域的重要組成部分。數(shù)據(jù)挖掘涉及多個(gè)學(xué)科領(lǐng)域，如統(tǒng)計(jì)學(xué)、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)等。其主要目的是通過分析大量數(shù)據(jù)，為企業(yè)或組織提供決策支持。數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用范圍廣泛，包括但不限于市場(chǎng)分析、客戶關(guān)系管理、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、生產(chǎn)優(yōu)化等。通過數(shù)據(jù)挖掘，企業(yè)可以更好地了解市場(chǎng)動(dòng)態(tài)、客戶需求，提高經(jīng)營(yíng)效益和競(jìng)爭(zhēng)力。1.2數(shù)據(jù)挖掘過程數(shù)據(jù)挖掘過程通常包括以下幾個(gè)步驟：（1）數(shù)據(jù)清洗：對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，消除噪聲、填補(bǔ)缺失值、去除重復(fù)記錄等，以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。（2）數(shù)據(jù)集成：將來自不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，形成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)集，為后續(xù)分析提供基礎(chǔ)。（3）數(shù)據(jù)選擇：根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)的需求，從數(shù)據(jù)集中選擇與任務(wù)相關(guān)的數(shù)據(jù)。（4）數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換：將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成適合數(shù)據(jù)挖掘算法處理的形式，如數(shù)值化、標(biāo)準(zhǔn)化等。（5）數(shù)據(jù)挖掘算法：運(yùn)用各種數(shù)據(jù)挖掘算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，挖掘出有價(jià)值的信息和知識(shí)。（6）模型評(píng)估：對(duì)挖掘結(jié)果進(jìn)行評(píng)估，驗(yàn)證模型的有效性。（7）知識(shí)表示：將挖掘出的知識(shí)以易于理解和應(yīng)用的形式進(jìn)行表示。1.3數(shù)據(jù)挖掘常用算法數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域有許多常用算法，以下簡(jiǎn)要介紹幾種：（1）決策樹（DecisionTree）：一種樹形結(jié)構(gòu)分類算法，通過構(gòu)造決策樹來對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。常見的決策樹算法有ID3、C4.5等。（2）支持向量機(jī)（SupportVectorMachine，SVM）：一種基于最大間隔的分類算法，通過尋找最優(yōu)分割超平面來實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分類。（3）樸素貝葉斯（NaiveBayes）：一種基于貝葉斯定理的分類算法，假設(shè)特征之間相互獨(dú)立，適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集。（4）K最近鄰（KNearestNeighbor，KNN）：一種基于距離的分類算法，通過計(jì)算數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的距離來預(yù)測(cè)未知數(shù)據(jù)的類別。（5）聚類算法：一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，將數(shù)據(jù)分為若干個(gè)類別，常用的聚類算法有KMeans、層次聚類等。（6）關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘：一種尋找數(shù)據(jù)集中關(guān)聯(lián)關(guān)系的算法，如Apriori算法、FPgrowth算法等。（7）時(shí)間序列分析：一種對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的方法，用于預(yù)測(cè)未來趨勢(shì)，如ARIMA模型、狀態(tài)空間模型等。（8）文本挖掘：一種針對(duì)文本數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的方法，包括文本預(yù)處理、特征提取、主題模型等。第二章商業(yè)智能概述2.1商業(yè)智能定義商業(yè)智能（BusinessIntelligence，簡(jiǎn)稱BI）是指運(yùn)用現(xiàn)代數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)、在線分析處理（OLAP）技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)以及數(shù)據(jù)可視化技術(shù)，對(duì)企業(yè)的運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理，從而為決策者提供有價(jià)值的信息支持。商業(yè)智能的目的是通過高效的數(shù)據(jù)分析和決策支持，提高企業(yè)運(yùn)營(yíng)效率，優(yōu)化資源配置，增強(qiáng)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。2.2商業(yè)智能體系結(jié)構(gòu)商業(yè)智能體系結(jié)構(gòu)主要包括以下幾個(gè)層次：（1）數(shù)據(jù)源層：數(shù)據(jù)源層是商業(yè)智能體系結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)，主要包括企業(yè)內(nèi)部各種業(yè)務(wù)系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫(kù)以及外部數(shù)據(jù)源。這些數(shù)據(jù)源為商業(yè)智能系統(tǒng)提供豐富的數(shù)據(jù)資源。（2）數(shù)據(jù)集成層：數(shù)據(jù)集成層主要負(fù)責(zé)將來自不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換和整合，形成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)格式，為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和處理提供基礎(chǔ)。（3）數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層：數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層主要包括數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)湖。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)用于存儲(chǔ)經(jīng)過整合的企業(yè)歷史數(shù)據(jù)，而數(shù)據(jù)湖則用于存儲(chǔ)大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。（4）數(shù)據(jù)分析與處理層：數(shù)據(jù)分析與處理層是商業(yè)智能系統(tǒng)的核心，主要包括在線分析處理（OLAP）、數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)。通過對(duì)數(shù)據(jù)的分析處理，為決策者提供有價(jià)值的信息。（5）數(shù)據(jù)可視化層：數(shù)據(jù)可視化層將數(shù)據(jù)分析結(jié)果以圖表、報(bào)表等形式展示給用戶，便于用戶理解和決策。（6）應(yīng)用層：應(yīng)用層主要包括各種商業(yè)智能應(yīng)用，如報(bào)表系統(tǒng)、儀表板、移動(dòng)應(yīng)用等，用戶可以通過這些應(yīng)用獲取所需的信息。2.3商業(yè)智能的關(guān)鍵技術(shù)商業(yè)智能的關(guān)鍵技術(shù)主要包括以下幾個(gè)方面：（1）數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是商業(yè)智能系統(tǒng)的基礎(chǔ)，用于存儲(chǔ)和管理大量的企業(yè)數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)主要包括數(shù)據(jù)的采集、清洗、轉(zhuǎn)換、加載等。（2）在線分析處理（OLAP）技術(shù)：OLAP技術(shù)是一種多維數(shù)據(jù)分析方法，通過對(duì)數(shù)據(jù)的切片、切塊、旋轉(zhuǎn)等操作，幫助用戶從多個(gè)維度對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析。（3）數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)：數(shù)據(jù)挖掘是從大量數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值信息的過程。商業(yè)智能中的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)主要包括關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、聚類分析、分類預(yù)測(cè)等。（4）數(shù)據(jù)可視化技術(shù)：數(shù)據(jù)可視化技術(shù)將數(shù)據(jù)分析結(jié)果以圖形、圖表等形式展示，使決策者能夠直觀地了解數(shù)據(jù)信息。（5）機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)：機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在商業(yè)智能中的應(yīng)用越來越廣泛，如預(yù)測(cè)分析、異常檢測(cè)等。通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法，可以自動(dòng)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)規(guī)律，為決策者提供更加精準(zhǔn)的預(yù)測(cè)和建議。（6）大數(shù)據(jù)技術(shù)：大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，商業(yè)智能系統(tǒng)需要處理的數(shù)據(jù)量越來越大。大數(shù)據(jù)技術(shù)包括分布式存儲(chǔ)、分布式計(jì)算、流處理等，為商業(yè)智能系統(tǒng)提供了高效的數(shù)據(jù)處理能力。第三章數(shù)據(jù)預(yù)處理3.1數(shù)據(jù)清洗數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)預(yù)處理的重要環(huán)節(jié)，旨在保證數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性。數(shù)據(jù)清洗主要包括以下步驟：3.1.1空值處理在數(shù)據(jù)集中，空值會(huì)導(dǎo)致分析結(jié)果的不準(zhǔn)確。因此，需要對(duì)空值進(jìn)行處理。常見的處理方法有：刪除含有空值的記錄、填充空值、插值等。3.1.2異常值處理異常值是指數(shù)據(jù)集中不符合正常分布的值。異常值可能是由數(shù)據(jù)錄入錯(cuò)誤、數(shù)據(jù)采集設(shè)備故障等原因?qū)е碌摹．惓Ｖ堤幚矸椒òǎ簞h除異常值、替換異常值、限制異常值范圍等。3.1.3數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換是指將數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換為適合分析的數(shù)據(jù)類型。例如，將字符串類型轉(zhuǎn)換為數(shù)值類型，以便進(jìn)行數(shù)值計(jì)算。3.1.4數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化是指將數(shù)據(jù)集中的數(shù)值進(jìn)行統(tǒng)一處理，使其具有可比性。常見的標(biāo)準(zhǔn)化方法有：最小最大標(biāo)準(zhǔn)化、Zscore標(biāo)準(zhǔn)化等。3.2數(shù)據(jù)集成數(shù)據(jù)集成是將來自不同來源、格式和結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，形成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)集。數(shù)據(jù)集成主要包括以下步驟：3.2.1數(shù)據(jù)源識(shí)別需要識(shí)別和確定所需的數(shù)據(jù)源，包括內(nèi)部數(shù)據(jù)源和外部數(shù)據(jù)源。3.2.2數(shù)據(jù)抽取從各個(gè)數(shù)據(jù)源中抽取所需的數(shù)據(jù)，并將其轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一的格式。3.2.3數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換在數(shù)據(jù)集成過程中，需要對(duì)抽取的數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換，以滿足數(shù)據(jù)分析和應(yīng)用的需求。3.2.4數(shù)據(jù)加載將轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)加載到目標(biāo)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)或數(shù)據(jù)庫(kù)中，形成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)集。3.3數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換是指對(duì)數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)進(jìn)行格式、類型或結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)換，以滿足數(shù)據(jù)分析和應(yīng)用的需求。以下為常見的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換方法：3.3.1數(shù)據(jù)聚合數(shù)據(jù)聚合是將數(shù)據(jù)集中的多個(gè)數(shù)據(jù)項(xiàng)合并為一個(gè)數(shù)據(jù)項(xiàng)，以降低數(shù)據(jù)的粒度。例如，將每日銷售額合并為每月銷售額。3.3.2數(shù)據(jù)透視數(shù)據(jù)透視是指將數(shù)據(jù)集中的行和列進(jìn)行交換，以展示數(shù)據(jù)的不同維度。數(shù)據(jù)透視有助于發(fā)覺數(shù)據(jù)之間的關(guān)系。3.3.3數(shù)據(jù)歸一化數(shù)據(jù)歸一化是指將數(shù)據(jù)集中的數(shù)值進(jìn)行線性變換，使其位于一個(gè)固定的范圍內(nèi)。常見的歸一化方法有：最小最大歸一化、Zscore歸一化等。3.3.4數(shù)據(jù)編碼數(shù)據(jù)編碼是將數(shù)據(jù)集中的文本信息轉(zhuǎn)換為數(shù)值或類別標(biāo)簽，以便進(jìn)行數(shù)值計(jì)算或分類。3.4數(shù)據(jù)降維數(shù)據(jù)降維是指在不損失重要信息的前提下，減少數(shù)據(jù)集中的變量數(shù)量。數(shù)據(jù)降維主要包括以下方法：3.4.1特征選擇特征選擇是指從原始特征中篩選出對(duì)目標(biāo)變量有顯著影響的特征，以降低數(shù)據(jù)的維度。3.4.2特征提取特征提取是指通過數(shù)學(xué)模型將原始特征轉(zhuǎn)換為新的特征，以降低數(shù)據(jù)的維度。常見的特征提取方法有：主成分分析（PCA）、因子分析等。3.4.3聚類分析聚類分析是將數(shù)據(jù)集中的樣本分為若干個(gè)類別，使同類樣本之間的相似度較高，不同類樣本之間的相似度較低。聚類分析有助于發(fā)覺數(shù)據(jù)中的潛在規(guī)律。第四章數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)4.1數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)概念數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)（DataWarehouse）是一個(gè)面向主題的、集成的、反映歷史變化的、可供決策支持的數(shù)據(jù)集合。它將來自多個(gè)源的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，為決策者提供統(tǒng)一、準(zhǔn)確、及時(shí)的信息支持。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的目的是將分散在企業(yè)內(nèi)部和外部的數(shù)據(jù)集中起來，形成一個(gè)全面、可靠的信息源，為企業(yè)決策提供有力支持。4.2數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì)是構(gòu)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)過程中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，其目標(biāo)是創(chuàng)建一個(gè)能夠滿足用戶需求、易于管理和擴(kuò)展的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì)主要包括以下幾個(gè)方面：（1）需求分析：了解企業(yè)業(yè)務(wù)需求，明確數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的主題、數(shù)據(jù)來源、數(shù)據(jù)范圍等。（2）數(shù)據(jù)建模：根據(jù)需求分析結(jié)果，設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的邏輯結(jié)構(gòu)，包括事實(shí)表、維度表、關(guān)聯(lián)表等。（3）數(shù)據(jù)集成：將來自不同源的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換、整合，形成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)格式。（4）數(shù)據(jù)存儲(chǔ)：選擇合適的存儲(chǔ)技術(shù)，如關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)、列式數(shù)據(jù)庫(kù)、分布式文件系統(tǒng)等，存儲(chǔ)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)。（5）數(shù)據(jù)索引與查詢優(yōu)化：設(shè)計(jì)合理的索引策略，提高數(shù)據(jù)查詢效率。4.3數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建模數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建模是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì)過程中的核心環(huán)節(jié)，它涉及將業(yè)務(wù)需求轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)模型的過程。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建模主要包括以下幾種方法：（1）星型模式：以事實(shí)表為中心，周圍連接多個(gè)維度表，形成類似星型的結(jié)構(gòu)。（2）雪花模式：在星型模式的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步對(duì)維度表進(jìn)行分解，形成多個(gè)層級(jí)。（3）星座模式：將多個(gè)星型模式或雪花模式組合在一起，形成一個(gè)完整的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)模型。（4）實(shí)體關(guān)系模型：以實(shí)體和關(guān)系為基礎(chǔ)，構(gòu)建數(shù)據(jù)模型。4.4數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)管理數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)管理是保證數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)穩(wěn)定、高效運(yùn)行的重要環(huán)節(jié)。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)管理主要包括以下幾個(gè)方面：（1）數(shù)據(jù)質(zhì)量管理：對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)控、評(píng)估和改進(jìn)，保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、完整性和一致性。（2）數(shù)據(jù)安全與權(quán)限管理：設(shè)置合理的數(shù)據(jù)訪問權(quán)限，保障數(shù)據(jù)安全。（3）數(shù)據(jù)備份與恢復(fù)：定期對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)進(jìn)行備份，保證數(shù)據(jù)不丟失。（4）數(shù)據(jù)維護(hù)與優(yōu)化：定期對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)進(jìn)行維護(hù)，如清理過期數(shù)據(jù)、更新索引等，以提高系統(tǒng)功能。（5）數(shù)據(jù)監(jiān)控與功能分析：實(shí)時(shí)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的運(yùn)行狀態(tài)，分析系統(tǒng)功能，為系統(tǒng)優(yōu)化提供依據(jù)。第五章數(shù)據(jù)挖掘算法5.1決策樹算法決策樹算法是一種常見的分類算法，它通過構(gòu)建一棵樹來進(jìn)行決策。該算法的核心思想是將數(shù)據(jù)集遞歸地劃分為子集，直到滿足特定條件為止。決策樹算法具有較高的可解釋性和易于理解的特點(diǎn)。在決策樹算法中，選擇最優(yōu)的特征進(jìn)行劃分是關(guān)鍵步驟。常見的劃分方法包括信息增益、增益率和基于基尼指數(shù)的方法。決策樹算法的主要優(yōu)點(diǎn)是計(jì)算復(fù)雜度較低，適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集。但是決策樹算法也存在過擬合的風(fēng)險(xiǎn)，可以通過剪枝技術(shù)進(jìn)行優(yōu)化。5.2支持向量機(jī)算法支持向量機(jī)（SVM）算法是一種基于最大間隔的分類算法。其主要思想是通過找到一個(gè)最優(yōu)的超平面，將不同類別的數(shù)據(jù)點(diǎn)分開。SVM算法在處理線性可分問題時(shí)具有較高的準(zhǔn)確率。SVM算法的核心是求解一個(gè)凸二次規(guī)劃問題，以找到最優(yōu)的超平面。對(duì)于非線性問題，可以通過核函數(shù)將數(shù)據(jù)映射到高維空間，然后在高維空間中尋找最優(yōu)超平面。SVM算法具有較好的泛化能力和魯棒性，適用于小樣本數(shù)據(jù)集。5.3聚類算法聚類算法是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，用于將數(shù)據(jù)集劃分為若干個(gè)類別。聚類算法的目標(biāo)是將相似的數(shù)據(jù)點(diǎn)歸為一組，使得組內(nèi)的數(shù)據(jù)點(diǎn)盡可能相似，而組間的數(shù)據(jù)點(diǎn)盡可能不同。常見的聚類算法包括Kmeans算法、層次聚類算法和DBSCAN算法等。Kmeans算法通過迭代更新聚類中心和類別標(biāo)簽，直至收斂。層次聚類算法通過逐步合并相似度較高的類別，形成一棵聚類樹。DBSCAN算法基于密度聚類，能夠識(shí)別出任意形狀的聚類。5.4關(guān)聯(lián)規(guī)則算法關(guān)聯(lián)規(guī)則算法是一種尋找數(shù)據(jù)集中潛在關(guān)聯(lián)關(guān)系的算法。關(guān)聯(lián)規(guī)則算法的核心任務(wù)是找出頻繁項(xiàng)集，即數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)頻率較高的項(xiàng)集。常見的關(guān)聯(lián)規(guī)則算法包括Apriori算法和FPgrowth算法。Apriori算法通過逐層候選項(xiàng)集，然后剪枝得到頻繁項(xiàng)集。FPgrowth算法利用頻繁模式增長(zhǎng)的思想，直接頻繁項(xiàng)集，具有較高的計(jì)算效率。關(guān)聯(lián)規(guī)則算法在商業(yè)智能領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用，如購(gòu)物籃分析、產(chǎn)品推薦等。通過分析關(guān)聯(lián)規(guī)則，企業(yè)可以了解顧客的購(gòu)物習(xí)慣，優(yōu)化商品布局和營(yíng)銷策略。第六章商業(yè)智能工具與應(yīng)用6.1商業(yè)智能工具概述商業(yè)智能（BusinessIntelligence，BI）工具是指一系列用于支持企業(yè)決策制定、數(shù)據(jù)分析和報(bào)告的軟件應(yīng)用。這些工具能夠從企業(yè)內(nèi)外部數(shù)據(jù)源中收集、整合、分析和展示數(shù)據(jù)，幫助決策者快速準(zhǔn)確地理解業(yè)務(wù)狀況，從而制定有效的戰(zhàn)略和策略。以下是幾種常見的商業(yè)智能工具概述：6.1.1數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具用于構(gòu)建、管理和維護(hù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，為商業(yè)智能分析提供統(tǒng)一、可靠的數(shù)據(jù)源。例如：OracleWarehouseBuilder、MicrosoftSQLServerAnalysisServices、SAPBusinessWarehouse等。6.1.2數(shù)據(jù)集成工具數(shù)據(jù)集成工具負(fù)責(zé)將不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，為商業(yè)智能分析提供全面、一致的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。例如：IBMInfoSphereDataStage、InformaticaPowerCenter、Talend等。6.1.3數(shù)據(jù)分析工具數(shù)據(jù)分析工具用于對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深入挖掘和分析，幫助用戶發(fā)覺數(shù)據(jù)背后的規(guī)律和趨勢(shì)。例如：SPSS、SAS、R等。6.1.4數(shù)據(jù)可視化工具數(shù)據(jù)可視化工具將數(shù)據(jù)分析結(jié)果以圖表、報(bào)表等形式直觀地展示出來，便于用戶理解和使用。例如：Tableau、PowerBI、QlikView等。6.2商業(yè)智能工具的選擇與評(píng)價(jià)在選擇商業(yè)智能工具時(shí)，企業(yè)需要考慮以下因素：6.2.1功能需求根據(jù)企業(yè)的業(yè)務(wù)需求，選擇具備相應(yīng)功能的商業(yè)智能工具。例如：數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)挖掘等。6.2.2數(shù)據(jù)源兼容性商業(yè)智能工具應(yīng)能支持企業(yè)現(xiàn)有的數(shù)據(jù)源，如數(shù)據(jù)庫(kù)、文件、API等。6.2.3可擴(kuò)展性商業(yè)智能工具應(yīng)具備良好的可擴(kuò)展性，以滿足企業(yè)未來業(yè)務(wù)發(fā)展的需求。6.2.4功能商業(yè)智能工具應(yīng)具備較高的數(shù)據(jù)處理和分析功能，以滿足大量數(shù)據(jù)處理的需求。6.2.5易用性商業(yè)智能工具應(yīng)易于使用，降低用戶的學(xué)習(xí)成本。6.2.6成本考慮商業(yè)智能工具的購(gòu)買、部署和維護(hù)成本。6.2.7技術(shù)支持和服務(wù)選擇具備良好技術(shù)支持和服務(wù)能力的商業(yè)智能工具供應(yīng)商。6.3商業(yè)智能應(yīng)用案例以下是一些典型的商業(yè)智能應(yīng)用案例：6.3.1企業(yè)績(jī)效管理企業(yè)通過商業(yè)智能工具對(duì)各項(xiàng)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控，評(píng)估業(yè)務(wù)績(jī)效，發(fā)覺問題和改進(jìn)點(diǎn)。6.3.2客戶關(guān)系管理企業(yè)利用商業(yè)智能工具分析客戶數(shù)據(jù)，了解客戶需求，優(yōu)化產(chǎn)品和服務(wù)，提高客戶滿意度。6.3.3供應(yīng)鏈管理企業(yè)通過商業(yè)智能工具對(duì)供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，優(yōu)化庫(kù)存管理，降低成本，提高供應(yīng)鏈效率。6.3.4財(cái)務(wù)分析企業(yè)運(yùn)用商業(yè)智能工具對(duì)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析，評(píng)估經(jīng)營(yíng)狀況，制定財(cái)務(wù)策略。6.3.5人力資源分析企業(yè)利用商業(yè)智能工具分析人力資源數(shù)據(jù)，優(yōu)化招聘、培訓(xùn)、薪酬等人力資源管理策略。6.3.6市場(chǎng)分析企業(yè)通過商業(yè)智能工具分析市場(chǎng)數(shù)據(jù)，了解市場(chǎng)動(dòng)態(tài)，制定市場(chǎng)戰(zhàn)略。第七章數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)智能項(xiàng)目實(shí)施7.1項(xiàng)目規(guī)劃與管理項(xiàng)目規(guī)劃與管理是保證數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)智能項(xiàng)目順利實(shí)施的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。以下為項(xiàng)目規(guī)劃與管理的主要內(nèi)容：7.1.1項(xiàng)目目標(biāo)與范圍在項(xiàng)目啟動(dòng)階段，需明確項(xiàng)目目標(biāo)、預(yù)期成果及項(xiàng)目范圍。項(xiàng)目目標(biāo)應(yīng)具有可衡量性、可實(shí)現(xiàn)性和明確性。項(xiàng)目范圍包括數(shù)據(jù)源、分析工具、團(tuán)隊(duì)組成、時(shí)間安排等方面。7.1.2項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)組織項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)?wèi)?yīng)具備多學(xué)科背景，包括業(yè)務(wù)分析師、數(shù)據(jù)工程師、數(shù)據(jù)科學(xué)家等。項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)組織結(jié)構(gòu)需明確，分工合理，保證項(xiàng)目高效推進(jìn)。7.1.3項(xiàng)目進(jìn)度與風(fēng)險(xiǎn)管理制定項(xiàng)目進(jìn)度計(jì)劃，明確各階段任務(wù)和時(shí)間節(jié)點(diǎn)。在項(xiàng)目實(shí)施過程中，需密切關(guān)注項(xiàng)目進(jìn)度，對(duì)可能出現(xiàn)的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行識(shí)別、評(píng)估和應(yīng)對(duì)。7.1.4項(xiàng)目溝通與協(xié)作項(xiàng)目溝通與協(xié)作是保證項(xiàng)目順利進(jìn)行的重要手段。應(yīng)建立有效的溝通機(jī)制，保證項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)成員之間、與業(yè)務(wù)部門之間、與高層領(lǐng)導(dǎo)之間的信息傳遞暢通。7.2數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目實(shí)施流程數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目實(shí)施流程主要包括以下幾個(gè)階段：7.2.1業(yè)務(wù)理解深入了解業(yè)務(wù)背景，明確數(shù)據(jù)挖掘的目標(biāo)和需求，為后續(xù)工作提供指導(dǎo)。7.2.2數(shù)據(jù)準(zhǔn)備對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換和整合，形成適用于數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)集。7.2.3模型建立根據(jù)業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)特點(diǎn)，選擇合適的算法和模型進(jìn)行訓(xùn)練。7.2.4模型評(píng)估對(duì)建立的模型進(jìn)行評(píng)估，驗(yàn)證模型的準(zhǔn)確性和泛化能力。7.2.5模型部署與優(yōu)化將模型應(yīng)用于實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景，對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化和調(diào)整，提高模型功能。7.2.6項(xiàng)目總結(jié)與成果展示對(duì)項(xiàng)目實(shí)施過程進(jìn)行總結(jié)，展示數(shù)據(jù)挖掘成果，為業(yè)務(wù)決策提供支持。7.3商業(yè)智能項(xiàng)目實(shí)施流程商業(yè)智能項(xiàng)目實(shí)施流程主要包括以下幾個(gè)階段：7.3.1需求分析深入了解業(yè)務(wù)部門的需求，明確商業(yè)智能項(xiàng)目的目標(biāo)和范圍。7.3.2數(shù)據(jù)集成將分散的數(shù)據(jù)源進(jìn)行整合，構(gòu)建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。7.3.3數(shù)據(jù)建模根據(jù)業(yè)務(wù)需求，構(gòu)建適用于數(shù)據(jù)分析和報(bào)表的數(shù)據(jù)模型。7.3.4數(shù)據(jù)分析運(yùn)用數(shù)據(jù)分析方法，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深入挖掘，提取有價(jià)值的信息。7.3.5報(bào)表設(shè)計(jì)與展示根據(jù)業(yè)務(wù)需求，設(shè)計(jì)直觀、易讀的報(bào)表，展示數(shù)據(jù)分析結(jié)果。7.3.6項(xiàng)目部署與運(yùn)維將商業(yè)智能系統(tǒng)部署到生產(chǎn)環(huán)境，進(jìn)行運(yùn)維管理，保證系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行。7.3.7培訓(xùn)與推廣對(duì)業(yè)務(wù)部門進(jìn)行商業(yè)智能系統(tǒng)的培訓(xùn)，提高業(yè)務(wù)人員的數(shù)據(jù)分析和應(yīng)用能力，推動(dòng)項(xiàng)目成果的廣泛應(yīng)用。第八章數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)智能在企業(yè)中的應(yīng)用8.1企業(yè)決策支持系統(tǒng)企業(yè)決策支持系統(tǒng)（DecisionSupportSystem，DSS）是一種基于數(shù)據(jù)、模型和用戶交互的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，旨在輔助企業(yè)決策者進(jìn)行有效決策。企業(yè)決策支持系統(tǒng)利用數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)智能技術(shù)，為企業(yè)提供實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)支持，從而提高決策效率和準(zhǔn)確性。企業(yè)決策支持系統(tǒng)主要包括以下幾方面：（1）數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)：通過將企業(yè)內(nèi)外部數(shù)據(jù)集成到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中，為決策支持系統(tǒng)提供統(tǒng)一、規(guī)范的數(shù)據(jù)源。（2）在線分析處理（OLAP）：利用多維數(shù)據(jù)分析技術(shù)，對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行快速、靈活的查詢和分析。（3）數(shù)據(jù)挖掘：運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，從大量數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息和模式，為決策提供依據(jù)。（4）模型庫(kù)：存儲(chǔ)各類預(yù)測(cè)、優(yōu)化和評(píng)價(jià)模型，為決策者提供決策支持。8.2企業(yè)數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用案例分析以下是一些企業(yè)數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用的案例分析：案例一：某零售企業(yè)客戶細(xì)分某零售企業(yè)通過收集顧客購(gòu)買記錄、消費(fèi)習(xí)慣等數(shù)據(jù)，運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行客戶細(xì)分。通過對(duì)客戶細(xì)分結(jié)果的分析，企業(yè)可以制定有針對(duì)性的營(yíng)銷策略，提高客戶滿意度。案例二：某銀行信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估某銀行利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，對(duì)客戶信用記錄、財(cái)務(wù)狀況等數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，構(gòu)建信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型。該模型有助于銀行在信貸審批過程中，降低風(fēng)險(xiǎn)，提高貸款收益。案例三：某電商平臺(tái)商品推薦某電商平臺(tái)運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，對(duì)用戶瀏覽記錄、購(gòu)買行為等數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，為用戶推薦相關(guān)性高的商品。這一策略提高了用戶購(gòu)買率，增加了平臺(tái)收益。8.3企業(yè)商業(yè)智能應(yīng)用案例分析以下是一些企業(yè)商業(yè)智能應(yīng)用的案例分析：案例一：某制造企業(yè)生產(chǎn)優(yōu)化某制造企業(yè)通過部署商業(yè)智能系統(tǒng)，實(shí)時(shí)監(jiān)控生產(chǎn)數(shù)據(jù)，分析設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)、生產(chǎn)效率等指標(biāo)。通過對(duì)數(shù)據(jù)的可視化展示和分析，企業(yè)可以及時(shí)發(fā)覺生產(chǎn)過程中的問題，并進(jìn)行優(yōu)化。案例二：某航空公司航班優(yōu)化某航空公司利用商業(yè)智能技術(shù)，對(duì)航班數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，優(yōu)化航線布局、航班時(shí)刻等。通過數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方式，提高航班運(yùn)營(yíng)效率，降低運(yùn)營(yíng)成本。案例三：某餐飲企業(yè)門店管理某餐飲企業(yè)通過商業(yè)智能系統(tǒng)，對(duì)門店銷售數(shù)據(jù)、客流量等進(jìn)行分析。企業(yè)可以根據(jù)數(shù)據(jù)結(jié)果，調(diào)整菜單結(jié)構(gòu)、優(yōu)化門店布局，提升顧客就餐體驗(yàn)。第九章數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)智能的安全與隱私9.1數(shù)據(jù)挖掘中的隱私問題9.1.1隱私問題的提出信息技術(shù)的飛速發(fā)展，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在商業(yè)、醫(yī)療、金融等眾多領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。但是數(shù)據(jù)挖掘過程中涉及到的隱私問題逐漸引起人們的關(guān)注。隱私問題主要源于以下幾個(gè)方面：（1）數(shù)據(jù)收集：在數(shù)據(jù)挖掘過程中，收集的數(shù)據(jù)可能包含個(gè)人隱私信息，如姓名、身份證號(hào)、手機(jī)號(hào)等。（2）數(shù)據(jù)處理：數(shù)據(jù)挖掘算法在處理數(shù)據(jù)時(shí)，可能對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換等操作，這些操作可能涉及對(duì)個(gè)人隱私的泄露。（3）數(shù)據(jù)發(fā)布：數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果可能被用于商業(yè)決策、政策制定等，如果數(shù)據(jù)發(fā)布過程中未能有效保護(hù)個(gè)人隱私，可能導(dǎo)致隱私泄露。9.1.2隱私保護(hù)技術(shù)針對(duì)數(shù)據(jù)挖掘中的隱私問題，研究者提出了多種隱私保護(hù)技術(shù)，主要包括以下幾種：（1）數(shù)據(jù)匿名化：通過對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行匿名處理，使得數(shù)據(jù)中的個(gè)人隱私信息無法被識(shí)別。（2）數(shù)據(jù)脫敏：對(duì)數(shù)據(jù)中的敏感信息進(jìn)行脫敏處理，使其無法直接關(guān)聯(lián)到個(gè)人。（3）差分隱私：通過引入一定的噪聲，使得數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果在保證一定隱私保護(hù)水平的前提下，仍具有較高的可用性。9.2商業(yè)智能系統(tǒng)的安全性9.2.1安全威脅分析商業(yè)智能系統(tǒng)在為企業(yè)提供決策支持的同時(shí)也面臨著諸多安全威脅。以下是一些常見的安全威脅：（1）數(shù)據(jù)泄露：攻擊者通過非法手段獲取商業(yè)智能系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，可能導(dǎo)致企業(yè)機(jī)密泄露。（2）數(shù)據(jù)篡改：攻擊者對(duì)商業(yè)智能系統(tǒng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行篡改，可能導(dǎo)致決策失誤。（3）系統(tǒng)入侵：攻擊者通過漏洞入侵商業(yè)智能系統(tǒng)，可能導(dǎo)致系統(tǒng)癱瘓或數(shù)據(jù)丟失。（4）惡意代碼：攻擊者通過植入惡意代碼，實(shí)現(xiàn)對(duì)商業(yè)智能系統(tǒng)的控制。9.2.2安全防護(hù)措施為保障商業(yè)智能系統(tǒng)的安全性，企業(yè)應(yīng)采取以下措施：（1）訪問控制：設(shè)置嚴(yán)格的訪問控制策略，保證授權(quán)用戶才能訪問商業(yè)智能系統(tǒng)。（2）數(shù)據(jù)加密：對(duì)商業(yè)智能系統(tǒng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行加密存儲(chǔ)，防止數(shù)據(jù)泄露。（3）安全審計(jì)：定期進(jìn)行安全審計(jì)，發(fā)覺并修復(fù)系統(tǒng)漏洞。（4）系統(tǒng)監(jiān)控：實(shí)時(shí)監(jiān)控商業(yè)智能系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)，發(fā)覺異常行為及時(shí)報(bào)警。9.3數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)智能的法律法規(guī)9.3.1法律法規(guī)概述數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)智能的法律法規(guī)主要包括以下幾個(gè)方面：（1）數(shù)據(jù)保護(hù)法律法規(guī)：如《中華人民共和國(guó)網(wǎng)絡(luò)安全法》、《歐盟通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例》等。（2）個(gè)人隱私保護(hù)法律法規(guī)：如《中華人民共和國(guó)個(gè)人信息保護(hù)法》、《中華人民共和國(guó)民法典》等。（3）商業(yè)秘密保護(hù)法律法規(guī)：如《中華人民共和國(guó)反不正當(dāng)競(jìng)爭(zhēng)法》、《中華人民共和國(guó)商業(yè)秘密法》等。9.3.2法律法規(guī)遵循企業(yè)在開展數(shù)據(jù)挖掘與商