工单系统数据挖掘（工单系统数据库设计）

本篇文章给大家谈谈工单系统数据挖掘，以及工单系统数据库设计对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享工单系统数据挖掘的知识，其中也会对工单系统数据库设计进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、IT管理领域的大数据运维、数据处理和数据挖掘应该怎么做？
• 2、请问常用数据挖掘工具有哪些？
• 3、请问什么是数据挖掘?
• 4、什么叫数据挖掘？
• 5、十三种常用的数据挖掘的技术
• 6、数据挖掘技术在CRM系统中的应用有哪些方面

IT管理领域的大数据运维、数据处理和数据挖掘应该怎么做？

IT监控类或者IT运维流程类工单系统数据挖掘的产品工具上线运行一段时间之后工单系统数据挖掘，一年会产生十几万、甚至几十万的海量数据工单系统数据挖掘，包括告警数据、工单数据等IT运维大数据工单系统数据挖掘，需要从这些海量数据中获取更有效、更直接、更有价值的分析数据，更快速、有效的提取有意义的决策依据同样需要工具系统来满足运维大数据的IT数据挖掘、IT数据钻取需求。
RIIL Insight目前是国内首款定位于IT管理领域的大数据决策分析系统产品，通过建立多维数据分析模型进行信息提取、统计分析并提出决策依据

请问常用数据挖掘工具有哪些？

你所谓的常用是什么意思？市场份额？个人还是公司常用？
新版本的spss确实可以挖掘了。也是IBM的了。。。。
Clementine是IBM的
SAP
还有基于各个数据库的，IBM 的db2有Iminer，Teradata有TWM。。。。
开源的有Weka，R，Orange。。。
云的有Mahout（现在在研究，没有头绪。。。）

请问什么是数据挖掘?

数据挖掘是从大量工单系统数据挖掘的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。

数据挖掘流程：

定义问题：清晰地定义出业务问题工单系统数据挖掘，确定数据挖掘的目的。

数据准备：数据准备包括：选择数据–在大型数据库和数据仓库目标中 提取数据挖掘的目标数据集;数据预处理–进行数据再加工，包括检查数据的完整性及数据的一致性、去噪声，填补丢失的域，删除无效数据等。

数据挖掘：根据数据功能的类型和和数据的特点选择相应的算法，在净化和转换过的数据集上进行数据挖掘。

结果分析：对数据挖掘的结果进行解释和评价，转换成为能够最终被用户理解的知识。

什么叫数据挖掘？

数据挖掘（Data Mining）是指通过大量数据集进行分类的自动化过程，以通过数据分析来识别趋势和模式，建立关系来解决业务问题。换句话说，数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。

原则上讲，数据挖掘可以应用于任何类型的信息存储库及瞬态数据（如数据流），如数据库、数据仓库、数据集市、事务数据库、空间数据库（如地图等）、工程设计数据（如建筑设计等）、多媒体数据（文本、图像、视频、音频）、网络、数据流、时间序列数据库等。也正因如此，数据挖掘存在以下特点：

（1）数据集大且不完整
数据挖掘所需要的数据集是很大的，只有数据集越大，得到的规律才能越贴近于正确的实际的规律，结果也才越准确。除此以外，数据往往都是不完整的。
（2）不准确性
数据挖掘存在不准确性，主要是由噪声数据造成的。比如在商业中用户可能会提供假数据；在工厂环境中，正常的数据往往会收到电磁或者是辐射干扰，而出现超出正常值的情况。这些不正常的绝对不可能出现的数据，就叫做噪声，它们会导致数据挖掘存在不准确性。
（3）模糊的和随机的
数据挖掘是模糊的和随机的。这里的模糊可以和不准确性相关联。由于数据不准确导致只能在大体上对数据进行一个整体的观察，或者由于涉及到隐私信息无法获知到具体的一些内容，这个时候如果想要做相关的分析操作，就只能在大体上做一些分析，无法精确进行判断。
而数据的随机性有两个解释，一个是获取的数据随机；我们无法得知用户填写的到底是什么内容。第二个是分析结果随机。数据交给机器进行判断和学习，那么一切的操作都属于是灰箱操作。

十三种常用的数据挖掘的技术

十三种常用工单系统数据挖掘的数据挖掘工单系统数据挖掘的技术
一、前 沿
数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘的任务是从数据集中发现模式，可以发现的模式有很多种，按功能可以分为两大类：预测性(Predictive)模式和描述性(Descriptive)模式。在应用中往往根据模式的实际作用细分为以下几种：分类，估值，预测，相关性分析，序列，时间序列，描述和可视化等。
数据挖掘涉及的学科领域和技术很多，有多种分类法。根据挖掘任务分，可分为分类或预测模型发现、数据总结、聚类、关联规则发现、序列模式发现、依赖关系或依赖模型发现、异常和趋势发现等等；根据挖掘对象分，有关系数据库、面向对象数据库、空间数据库、时态数据库、文本数据源、多媒体数据库、异质数据库、遗产数据库以及环球网Web；根据挖掘方法分，可粗分为：机器学习方法、统计方法、神经网络方法和数据库方法。机器学习中，可细分为：归纳学习方法(决策树、规则归纳等)、基于范例学习、遗传算法等。统计方法中，可细分为：回归分析(多元回归、自回归等)、判别分析(贝叶斯判别、费歇尔判别、非参数判别等)、聚类分析(系统聚类、动态聚类等)、探索性分析(主元分析法、相关分析法等)等。神经网络方法中，可细分为：前向神经网络(BP算法等)、自组织神经网络(自组织特征映射、竞争学习等)等。数据库方法主要是多维数据分析或OLAP方法，另外还有面向属性的归纳方法等等。
二、数据挖掘技术简述
数据挖掘的技术有很多种，按照不同的分类有不同的分类法。下面着重讨论一下数据挖掘中常用的一些技术：统计技术，关联规则，基于历史的分析，遗传算法，聚集检测，连接分析，决策树，神经网络，粗糙集，模糊集，回归分析，差别分析，概念描述等十三种常用的数据挖掘的技术。
1、统计技术
数据挖掘涉及的科学领域和技术很多，如统计技术。统计技术对数据集进行挖掘的主要思想是：统计的方法对给定的数据集合假设工单系统数据挖掘了一个分布或者概率模型(例如一个正态分布)然后根据模型采用相应的方法来进行挖掘。
2、关联规则
数据关联是数据库中存在的一类重要的可被发现的知识。若两个或多个变量的取值之I司存在某种规律性，就称为关联。关联可分为简单关联、时序关联、因果关联。关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。有时并不知道数据库中数据的关联函数，即使知道也是不确定的，因此关联分析生成的规则带有可信度。
3、基于历史的MBR(Memory-based Reasoning)分析
先根据经验知识寻找相似的情况，然后将这些情况的信息应用于当前的例子中。这个就是MBR(Memory Based Reasoning)的本质。MBR首先寻找和新记录相似的邻居，然后利用这些邻居对新数据进行分类和估值。使用MBR有三个主要问题，寻找确定的历史数据；决定表示历史数据的最有效的方法；决定距离函数、联合函数和邻居的数量。
4、遗传算法GA(Genetic Algorithms)
基于进化理论，并采用遗传结合、遗传变异、以及自然选择等设计方法的优化技术。主要思想是：根据适者生存的原则，形成由当前群体中最适合的规则组成新的群体，以及这些规则的后代。典型情况下，规则的适合度(Fitness)用它对训练样本集的分类准确率评估。
5、聚集检测
将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的过程被称为聚类。由聚类所生成的簇是一组数据对象的集合，这些对象与同一个簇中的对象彼此相似，与其它簇中的对象相异。相异度是根据描述对象的属眭值来计算的，距离是经常采用的度量方式。
6、连接分析
连接分析，Link analysis，它的基本理论是图论。图论的思想是寻找一个可以得出好结果但不是完美结果的算法，而不是去寻找完美的解的算法。连接分析就是运用了这样的思想：不完美的结果如果是可行的，那么这样的分析就是一个好的分析。利用连接分析，可以从一些用户的行为中分析出一些模式；同时将产生的概念应用于更广的用户群体中。
7、决策树
决策树提供了一种展示类似在什么条件下会得到什么值这类规则的方法。
8、神经网络
在结构上，可以把一个神经网络划分为输入层、输出层和隐含层。输入层的每个节点对应—个个的预测变量。输出层的节点对应目标变量，可有多个。在输入层和输出层之间是隐含层(对神经网络使用者来说不可见)，隐含层的层数和每层节点的个数决定了神经网络的复杂度。
除了输入层的节点，神经网络的每个节点都与很多它前面的节点(称为此节点的输入节点)连接在一起，每个连接对应一个权重Wxy，此节点的值就是通过它所有输入节点的值与对应连接权重乘积的和作为—个函数的输入而得到，工单系统数据挖掘我们把这个函数称为活动函数或挤压函数。
9、粗糙集
粗糙集理论基于给定训练数据内部的等价类的建立。形成等价类的所有数据样本是不加区分的，即对于描述数据的属性，这些样本是等价的。给定现实世界数据，通常有些类不能被可用的属性区分。粗糙集就是用来近似或粗略地定义这种类。
10、模糊集
模糊集理论将模糊逻辑引入数据挖掘分类系统，允许定义“模糊”域值或边界。模糊逻辑使用0.0和1.0之间的真值表示一个特定的值是一个给定成员的程度，而不是用类或集合的精确截断。模糊逻辑提供了在高抽象层处理的便利。
11、回归分析
回归分析分为线性回归、多元回归和非线性同归。在线性回归中，数据用直线建模，多元回归是线性回归的扩展，涉及多个预测变量。非线性回归是在基本线性模型上添加多项式项形成非线性同门模型。
12、差别分析
差别分析的目的是试图发现数据中的异常情况，如噪音数据，欺诈数据等异常数据，从而获得有用信息。
13、概念描述
概念描述就是对某类对象的内涵进行描述，并概括这类对象的有关特征。概念描述分为特征性描述和区别性描述，前者描述某类对象的共同特征，后者描述不同类对象之间的区别，生成一个类的特征性描述只涉及该类对象中所有对象的共性。
三、结束语
由于人们急切需要将存在于数据库和其工单系统数据挖掘他信息库中的数据转化为有用的知识，因而数据挖掘被认为是一门新兴的、非常重要的、具有广阔应用前景和富有挑战性的研究领域，并应起了众多学科(如数据库、人工智能、统计学、数据仓库、在线分析处理、专家系统、数据可视化、机器学习、信息检索、神经网络、模式识别、高性能计算机等)研究者的广泛注意。作为一门新兴的学科，数据挖掘是由上述学科相互交叉、相互融合而形成的。随着数据挖掘的进一步发展，它必然会带给用户更大的利益。

数据挖掘技术在CRM系统中的应用有哪些方面

目前，关于CRM中应用的数据挖掘技术和方法的研究有很多，不同行业、不同环境下企业的CRM应用差异很大，应用到的具体数据挖掘技术和方法也会不同。数据挖掘技术和方法层出不穷，在这里也难以涵盖全部的技术和方法。虽然，不同的CRM应用到的数据挖掘技术很多，也很复杂、但是CRM应用数据挖掘的目的主要在于以下四个方面:客户细分、获取新客户、提升客户价值和保持客户以防止流失等方面。数据挖掘在零售业CRM中主要应用在以下几方面。 一、CRM实施的前提--客户细分 客户细分就是把客户根据其性别、收入、交易行为特征等属性细分为具有不同需求和交易习惯的群体，同一群体中的客户对产品的需求的及交易心理等方面具有相似性，而不同群体间差异较大。客户群体细分可以使企业在市场营销中制定正确的营销策略，通过对不同类别客户提供有针对性的产品和服务，提高客户对企业和产品的满意度，以获取更大的利润。 客户细分可以采用分类的方法，也可以采用聚类的方法。比如，可以将客户分为高价值和低价值的客户，然后确定对分类有影响的因素，再将拥有相关属性的客户数据提取出来，选择合适的算法对数据进行处理得到分类规则。使用聚类的方法，则在之前并不知道客户可以分为几类，在将数据聚类后，再对结果数据进行分析，归纳出相似性和共性。 每一类别的客户具有相似性的属性，而不同类别客户的属性也不同，从而确定特定消费群体或个体的兴趣、消费习惯、消费倾向和消费需求，进而推断出相应消费群体或个体下一步的消费行为。细分可以让用户从比较高的层次上来察看整个数据库中的数据，也使得企业可以针对不同的客户群采取不同的营销策略，有效地利用有限的资源。合理的客户细分是实施客户关系管理的基础。 二、获取新客户--客户响应分析 在大多数商业领域中，业务发展的主要指标里都包括新客户的获取能力。新客户的获取包括发现那些对你的产品不了解的顾客，他们可能是你的产品的潜在消费者，也可能是以前接受你的竞争对手服务的顾客。在寻找新客户之前，企业应该确定哪些客户是可能的潜在客户、哪些客户容易获得、哪些客户较难获得，从而使企业有限的营销资源得到最合理的利用。因此，预测潜在客户对企业销售推广活动的反应情况是客户获得的前提，由于潜在客户的数量日益庞大，如何提高市场促销活动的针对性和效果成为获取新客户的关键问题。数据挖掘可以帮助企业识别出潜在的客户群，提高客户对市场营销活动的相应率，使企业做到心中有数、有的放矢。根据企业给定的一系列客户资料及其他输入，数据挖掘工具可以建立一个“客户反应”预测模型，利用这个模型可以计算出客户对某个营销活动的反应指标，企业根据这些指标就可以找出那些对企业所提供的服务感兴趣的客户，进而达到获取客户的目的。数据挖掘技术中的关联分析、聚类和分类功能可以很好地完成这种分析。 三、提升客户价值--交叉销售 交叉销售是指企业向原有客户销售新的产品或服务的营销过程，它不仅是通过对现有客户扩大销售来增加利润的一个有效手段，而且还是提升企业形象、培养客户忠诚度、保障企业可持续发展的重要战略。 公司与其客户之间的商业关系是一种持续的、不断发展的关系。在客户与公司建立起这种双向的商业关系之后，可以有很多种方法来优化这种关系，延长这种关系的时间。在维持这种关系期间，增加互相的接触，努力在每一次互相接触中获得更多的利润。而交叉销售就是这种工具，即向现有的客户提供新的产品和服务的过程。 在交叉销售活动中，数据挖掘可以帮助企业分析出最优的销售匹配方式。在企业所掌握的客户信息，尤其是以前购买行为的信息中，可能正包含着这个客户决定他下一个购买行为的关键，甚至决定因素。通过相关分析，数据挖掘可以帮助分析出最优的、最合理的销售匹配。一般过程是这样，首先分析现有客户的购买行为和消费习惯数据，然后用数据挖掘的一些算法对不同销售方式下的个体行为进行建模;其次是用建立的预测模型对客户将来的消费行为进行预测分析，对每一种销售方式进行评价;最后用建立的分析模型对新的客户数据进行分析，以决定向客户提供哪一种交叉销售方式最合适。有几种数据挖掘方法可以应用于交叉销售。关联规则分析，能够发现顾客倾向于关联购买哪些商品;聚类分析，能够发现对特定产品感兴趣的用户群;神经网络、回归等方法，能够预测顾客购买该新产品的可能性。 相关分析的结果可以用在交叉销售的两个方面:一方面是对于购买频率较高的商品组合，找出那些购买了组合中大部分商品的顾客，向他们推销“遗漏的”商品;另一方面是对每个顾客找出比较适用的相关规律，向他们推销对应的商品系列。 四、保持客户--客户流失分析 随着企业竞争越来越激烈，企业获取新客户的成本不断上升。对大多数企业而言，获取一个新客户的花费大大超过保持一个已有客户的费用，保持原有客户的工作越来越有价值，这已经成为大多数企业的共识。你保留一个客户的时间越长，收取你在这个客户身上所花的初期投资和获取费用的时间也越长，你从客户身上获得的利润就越多。但由于各种因素的不确定性和市场的不断增长，以及一些竞争对手的存在，很多客户为了寻求更低的费用和其他服务商为新客户提供比你更多的额外优惠条件，不断地从你这里转向另一个服务商。我们把客户从一个服务商转向到另一个服务商的行为称之为客户转移。为了分析出是哪些主要因素导致客户转移，并可以有针对性地挽留那些有离开倾向的客户，我们可以通过使用数据挖掘工具为已经流失的客户建模，识别导致他们转移的模式，然后用这些找出当前客户中可能流失的客户，以便企业针对客户的需要，采取相应的措施防止客户的流失，进而达到保持原有客户的目的。 解决客户流失问题，首先需要明确流失的客户是什么样的客户。如果流失的是劣质客户，企业求之不得;如果流失的是优质客户，企业则损失巨大。如果企业优质客户的稳定期越长，企业与其维持关系的成本越低，获得的收益越大。因此，为保持优质客户，需要先辨识优质客户。这通过前面的客户细分就可以完成这项工作，分析出客户盈利能力，辨识和预测客户的优劣。当能够辨识出客户的优劣时，首先，根据已流失客户数据，可以利用决策树，神经网络等进行分析挖掘，发现流失客户特征;然后，对现有客户消费行为进行分析，以确定每类客户流失的可能性，其中着重于发现那些具有高风险转移可能性并具有较高商业价值的客户，在这些客户转移到同行业其他服务商那里之前，采取相应的商业活动措施来保持住这些有价值的客户。我们把这个过程叫做客户保留或客户保持。 在选择数据挖掘工具时，若希望能够对客户进行细分，并且能够对客户流失的原因有比较清晰的了解，那么决策树工具是比较好的选择。尽管其他的一些数据挖掘技术，如神经元网络也可以产生很好的预测模型，但是这些模型很难理解。当用这些模型做预测分析时，很难对客户的流失原因有深入的了解，更得不到对付客户流失的任何线索。在这种情况下，也可使用细分技术和聚类技术来得到深入的了解，但用这些技术生成预测模型就相对复杂得多。一般来说，在客户保持中，大多使用分类回归决策树来生成预测模型。 综上所述，数据挖掘在CRM中有着广泛的应用，从某个角度可以说它是CRM的灵魂。通过运用数据挖掘的相关技术，发现数据中存在的关系与规则，为管理者提供重要的决策参考，用来制定准确地市场策略。并且，通过销售和服务等部门与客户交流，争取最优化的满足客户的需求，提高客户忠诚度和满意度、提升客户价值、提高企业收益，达到企业与客户的“双赢”局面。正是这一点，使得CRM得到了很大成功。 目前，关于CRM中应用的数据挖掘技术和方法的研究有很多，不同行业、不同环境下企业的CRM应用差异很大，应用到的具体数据挖掘技术和方法也会不同。数据挖掘技术和方法层出不穷，在这里也难以涵盖全部的技术和方法。 关于工单系统数据挖掘和工单系统数据库设计的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。 工单系统数据挖掘的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于工单系统数据库设计、工单系统数据挖掘的信息别忘了在本站进行查找喔。