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摘要：在大數據背景下，為了更好地對數據做分析和利用，需要使用數據挖掘這一手段。從現實利用來看，數據挖掘能夠有效地找出隱藏在數據背后的相互關系，而基于這種關系，無論是行業發展還是企業管理都會更具方向性和目的性。從通信企業的具體發展來看，在市場大環境下其要想獲得競爭優勢必須要實現自我管理的提升，而管理要走什么道路，該往什么方向發展，這是企業管理需要討論的重要問題?；跀祿诰蜻@一手段的利用，通信企業能夠在已知信息資源的基礎上通過關系探尋找到管理變化的具體影響趨向，這可以為管理調整提供參考，因此文章就數據挖掘在通信企業管理系統中的具體應用做分析，旨在指導實踐。
關鍵詞：數據挖掘；數據分析；通信企業；管理系統
通信企業的管理系統建設對企業本身的管理實效有重要的影響，所以目前的通信企業十分重視自身管理系統的創新和升級[1]。就當前的實踐分析來看，通信企業的管理系統固然需要創新和升級，但是其創新升級必須要和企業的未來發展相一致，否則即使實現了管理創新，也未必會幫助企業發展壯大?；诖?，通信企業在管理系統創新和升級的過程中必須要以現實管理為基礎，所以利用數據挖掘技術將現實信息資料背后所隱藏的相互關系和變化規律進行明確，這可以更好地指導企業做管理系統的改善?；诖耍唧w分析數據挖掘在通信企業管理系統中的應用便有了突出的意義。
1數據挖掘概述
在大數據背景下，數據利用的普遍性在明顯地提升，為了更有效地利用數據信息的價值，需要在數據基礎上做數據的關系分析，因此會涉及到數據挖掘。所謂的數據挖掘其實就是一種數據利用手段，其具體指的是對大量數據進行分析、篩選從而確定數據關系模型以及規則的一個過程。從近年來的數據利用來看，數據挖掘的利用普遍性在明顯提升，而且有關數據挖掘的研究也在持續的深入，這使得數據挖掘形成了一個具有廣泛性的交叉學科。從數據挖掘的具體利用來看，方法的科學與否直接影響數據挖掘的效果，因此在利用數據挖掘技術做數據信息利用的時候，需要掌握科學的方法。在當前的數據挖掘實踐中比較常用的方法主要有四個，分別是關聯規則、分類、聚類、序列模式[2]。在這四種方法中，現實中利用最為廣泛的是關聯規則分析法，其通過對數據庫當中的數據信息分析能夠找到數據的關聯項目，而基于關聯項目，其能夠推導出數據背后所體現的相互關聯規則。除去關聯規則這種方法，分類和聚類在當前的數據利用實踐中應用也具有廣泛性。
2基于數據挖掘技術的分析型CRM構建分析
數據挖掘技術在目前的社會實踐中有著廣泛的應用，對具體應用作分析可知該技術在應用的時候會構建分析型CRM，換言之就是所有的數據挖掘都是在CRM基礎上進行的，所以組好做好關于CRM的具體分析和討論有重要的現實意義，以下是關于CRM的分類、應用以及結構方面的討論。
2.1CRM類型分析研究
現階段的數據利用實踐中，數據挖掘技術有著較為豐富的利用，而對具體的數據挖掘利用做分析發現圍繞數據挖掘的基本使用方法，形成了不同種類的CRM產品，這些產品為數據挖掘的標準化和規范化利用提供了基本的模型。具體研究當前社會實踐中的CRM產品，按照功能對其作劃分可以分為三類：其中最為典型的一類是操作性CRM，此類型的產品重視的是內部信息的自動化，具體的實現表現出了較強的技術性，所以在通信企業的管理實踐中，利用此類型的產品能夠將企業內部各方面的數據關系做分析，從而協調信息的利用，實現綜合業務管理系統的整體性構建提升。另外的兩類分別為協作性CRM和分析型CRM，前者在企業中的具體利用主要是實現信息管理系統的集成于企業管理交互渠道構建，而后者主要是基于數據倉庫和數據挖掘對海量的數據信息做處理，進而使數據在管理分類以及管理價值判斷方面顯現效果[3]。
2.2分析型CRM當中的數據挖掘技術應用
對通信企業的管理實踐做資料研究和調查分析，發現通信企業在管理系統的構建中主要依賴的是分析型CRM產品，所以為了更好地推進數據挖掘技術在企業管理實踐中的應用，需要深入了解分析型產品中數據挖掘技術的具體利用。就資料研究的結果來看，數據挖掘技術在分析型CRM產品當中的利用體現在三個方面：一是實現了對管理的細致劃分[4]。通信企業的管理內容較多，不同的管理涉及的要素不同，具體管理價值也不同，基于分析型CRM，通信企業能夠將自身管理的內容以及內容價值等做更為準確的判斷，從而劃分出更為細致的管理結構。二是基于分析型CRM，企業能夠更加準確地了解到各方面管理的交叉內容，而交叉管理的內容明確對于企業管理結構的組織和優化能夠起到指導作用，所以說在通信企業的管理實踐中，交叉管理的明確界定于企業管理優化有重要的價值。三是能夠實現對管理的有效性分析。利用分析型CRM可以確定具體管理所產生的影響，基于影響可以判斷其有效性，這對通信企業的管理措施制定和執行有指導意義[5]。
2.3分析型CRM系統的框架結構
從上面分析可知，分析型CRM產品充分地利用了數據挖掘理念和方法，所以該產品在企業的管理實踐中能夠發揮出比較顯著的效果，簡單來講，分析型CRM產品為企業管理系統構建實踐中的數據挖掘技術利用提供了標準化參考，基于分析型CRM產品做數據挖掘技術利用的模型框架，數據挖掘技術的實現效果會更加突出。對當前利用的分析型CRM產品做系統結構解析，發現其包括了五個重要的部分：一是總控程序，該程序負責數據的整體處理。二是圖形用戶界面，該界面主要負責顯示[6]。三是任務模塊組建。四是數據挖掘算法的函數庫等。五是數據準備模塊。這五項內容構成了完整的分析型CRM產品，基于該框架結構，通信企業實現數據的分析和利用，數據信息表象和背后的關系構建會更加明確。
3基于決策樹的通信企業管理有效性分析
企業管理的構建合理性和科學性需要從企業實踐的角度做分析，如果在實踐中發現管理系統的有效性突出，那么該系統的構建科學性顯著，反之，其科學性存在問題，所以在通信企業的管理系統建設中需要對管理是否有效做重點的討論[7]。
3.1需求分析和模型的選擇
通信企業的管理系統構建有其目標，也就是說管理要實現何種目的，在管理確認中會有預期，所以基于通信企業的管理有效性分析，實際上就是基于數據挖掘技術判斷數據關系背后各方面影響的方向以及程度?？傊谄髽I的具體需要做分析，然后確定核心要素并選擇模式，這樣可以更好地構建與企業管理更具針對性的有效管理模式。
3.2數據準備
在數據挖掘工作開展之前的重要工作內容是進行數據的準備。從現實分析來看，數據準備的充分性與否會直接影響到數據挖掘的效果，也會涉及企業資源的合理利用問題，所以在數據挖掘進行之前需要基于數據挖掘的目的做海量信息的準備，這樣，數據挖掘利用的整體成效才會更加突出。就當前社會實踐分析來看，一般有價值的數據挖掘，其涉及的數據量十分龐大，所以數據準備需要占據整個數據挖掘過程的60%，由此可見準備工作的重要性。總之，數據準備的重要價值顯著，所以重視數據挖掘中的準備工作十分有必要。
3.3核心算法與模型評估
基于決策樹的通信企業管理有效性構建，最后一項重要的內容是進行核心算法的確定并做模型評估。核心算法決定著數據挖掘的最終效果，如果算法出現問題，基于算法的數據挖掘必然也會受影響，所以在數據準備的基礎上科學選擇算法十分的必要。在核心算法確定后，對基于核心算法的模型做評估，這樣可以更好地利用模型分析通信企業管理的有效性。
4數據挖掘技術對于通信企業管理系統構建的價值
企業管理對于企業的市場競爭能力提升有重要的影響，所以構建基于市場發展現狀的管理體系有非常重要的現實價值?？偟膩碇v，市場是變化發展的，所以基于市場表象構建管理系統，系統的科學性和發展性有待商榷，但是在利用數據挖掘技術之后，通過數據背后的關系分析能夠有效地解讀出數據表象之后的發展關系以及各要素影響關系，基于各要素的影響關系和數據表現出來的發展趨勢確定管理系統的構建目標，管理系統與市場發展的大趨勢會有更強的適應性，如此，企業的管理成效會有更進一步的提升?？傊?，在通信企業的管理系統構建中，積極地利用數據挖掘技術找到與管理有關的因素與關系，可以使管理系統的構建更加完善，因此說數據挖掘技術與通信企業的管理構建有重要價值。
5結束語
綜上所述，通信企業在目前的社會環境中要贏得競爭，不僅要做技術創新，還要強調管理創新，所以分析研究提升管理的方法和理論有重要的意義。從實踐分析的結果來看，數據挖掘對通信企業的管理創新和完善有重要的意義，其能夠使管理的有效性更加顯著，對管理的專業性、針對性也有明顯的強化，因此重視數據挖掘技術并在管理實踐中做應用現實意義顯著。
參考文獻：
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作者:郭健斌 單位:江西省通信產業服務有限公司
