財(cái)務(wù)智能倉在上海雙菱空調(diào)的OLAP應(yīng)用示意圖

數(shù)據(jù)挖掘（DM）

數(shù)據(jù)挖掘，也可以稱為數(shù)據(jù)庫中的知識發(fā)現(xiàn)(KDD，Knowledge Discovery in Database)，是從大量數(shù)據(jù)中提取出可信、新穎、有效并能被人理解的模式的高級處理過程。數(shù)據(jù)挖掘是一種決策支持過程，它從大量的數(shù)據(jù)中提取隱含的、潛在的、以前未知的有用信息或模式。它主要基于人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)據(jù)庫等技術(shù)，通過分析大量的原始的數(shù)據(jù)，作出歸納性的推理，挖掘出潛在的模式并預(yù)測客戶的行為，幫助企業(yè)的決策者調(diào)整市場策略，減少風(fēng)險(xiǎn)，做出正確決策。

上海雙菱空調(diào)使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，是希望按照企業(yè)既定的業(yè)務(wù)目標(biāo)，對大量的企業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行探索、揭示隱藏其中的規(guī)律性并進(jìn)一步將之模型化的先進(jìn)、有效的方法。如通過對客戶各種數(shù)據(jù)深入分析，了解客戶的行為，建立模型，并對客戶未來的行為進(jìn)行預(yù)測。多年來，上海雙菱的統(tǒng)計(jì)人員采用手工方式“挖掘”數(shù)據(jù)庫，尋找統(tǒng)計(jì)學(xué)上的重要模式。現(xiàn)在，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)被很好地用于為上海雙菱空調(diào)預(yù)測客戶行為進(jìn)行建模。預(yù)測建模可以對客戶進(jìn)行分類，同時(shí)對客戶的行為進(jìn)行打分，這些信息可以被整合到數(shù)據(jù)倉庫和其他市場營銷應(yīng)用中。

上海雙菱空調(diào)采用的數(shù)據(jù)挖掘分析方法主要有：關(guān)聯(lián)分析、序列模式分析、分類分析和聚類分析等。數(shù)據(jù)挖掘利用人工智能領(lǐng)域中一些已經(jīng)成熟的算法和技術(shù)如：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、決策樹方法、鄰近搜索算法、規(guī)則推理、模糊邏輯、公式發(fā)現(xiàn)等來進(jìn)行數(shù)據(jù)的挖掘。數(shù)據(jù)挖掘是人工智能中的成熟技術(shù)在決策支持系統(tǒng)中的具體應(yīng)用。

OLAP和數(shù)據(jù)挖掘是相輔相成的，但它們的側(cè)重點(diǎn)不同，OLAP側(cè)重于與用戶的交互、快速的響應(yīng)速度及提供數(shù)據(jù)的多維視圖而數(shù)據(jù)挖掘則能自動(dòng)發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)中的模式和有用信息。OLAP的分析結(jié)果可以給數(shù)據(jù)挖掘提供分析信息作為挖掘的依據(jù)，數(shù)據(jù)挖掘可以拓展OLAP分析的深度，可以發(fā)現(xiàn)OLAP所不能發(fā)現(xiàn)的更為復(fù)雜、細(xì)致的信息。從上面的論述可以看出如果將OLAP與數(shù)據(jù)挖掘相結(jié)合將會(huì)發(fā)揮更好的效用，這是OLAP發(fā)展的又一個(gè)新方向。

數(shù)據(jù)挖掘是當(dāng)前業(yè)界的熱門技術(shù)，已經(jīng)在多個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域產(chǎn)生了巨大的效益。數(shù)據(jù)挖掘不一定需要建立在數(shù)據(jù)倉庫的基礎(chǔ)上，但是，如果將數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)倉庫協(xié)同工作，則可以簡化數(shù)據(jù)挖掘過程的某些步驟，從而大大提高數(shù)據(jù)挖掘的工作效率。并且，因?yàn)閿?shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)來源于整個(gè)企業(yè)，保證了數(shù)據(jù)挖掘中數(shù)據(jù)來源于整個(gè)企業(yè)，保證了數(shù)據(jù)挖掘中數(shù)據(jù)來源的廣泛性和完整性，例如，上海雙菱的信息化數(shù)據(jù)包括了財(cái)務(wù)及物流業(yè)務(wù)的管理領(lǐng)域，數(shù)據(jù)來源包括了博科、用友、金蝶的軟件系統(tǒng)，以及自主開發(fā)的軟件系統(tǒng)。

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是數(shù)據(jù)倉庫中應(yīng)用比較重要也是相對獨(dú)立的部分，目前正處在發(fā)展不斷當(dāng)中。數(shù)據(jù)挖掘涉及到數(shù)理統(tǒng)計(jì)、模糊理論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和人工智能等多種技術(shù)，技術(shù)含量比較高，實(shí)現(xiàn)難度較大。此外，上海雙菱還考慮在以后將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與可視化技術(shù)、地理信息系統(tǒng)、統(tǒng)計(jì)分析系統(tǒng)相結(jié)合，豐富數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及工具的功能與性能。