数据挖掘与企业知识管理.ppt

数据挖掘与企业知识管理 阿尔茨海默症防治相关知识埃及的金字塔有建造方法动画艾司洛尔在神经外科重症中的应用二级二班防溺水等安全教育 数据挖掘与企业知识管理 杨江 592715190 什么是企业知识管理？ 企业知识管理是指企业利用现代信息技术，开发企业知识资源，调动人力资源学习潜能，并建立与之相适应的组织模式，推进企业现代化进程，提高企业核心竞争力和经济效益的过程。并对知识管理的内涵做了进一步的解释。 企业知识管理是以知识为核心的不同于信息管理的通过知识共享来实现的企业管理活动 企业知识管理 通过项目团队及企业整体之间的相互配合和合作，完成对企业知识的收集、分类、存储和查询，实现企业知识的共享、再利用和创新，进一步提高企业决策的科学性机器企业快速反应能力和管理能力，实现企业的智能运营 企业知识管理的核心：人本管理 知识对企业的重要性 以前企业间的竞争主要是技术、产品、人才的竞争。随着知识经济的到来和互联网管理系统的发展，知识作为一种重要的经济资源可以提升企业的竞争力，大部分企业成功的关键因素是知识 如何从海量数据中获取知识？ 数据、信息与知识 数据 信息 知识 知识可划分为显性知识和隐性知识。 显性知识是已经或可以文本化并易于传播的知识； 隐性知识是需要进行大量分析、总结和展现的经验、决窍、价值体系等。 数据挖掘与知识管理之间的关系 数据挖掘流程是建立在企业知识管理的基础上，从数据中获取能够指导决策和心动的知识，并将挖掘结果按一定规则存储成知识库的形式。 企业拥有实现数据挖掘的前提是做好基础数据库的建设。数据挖掘帮助企业形成自己的知识库 基于数据挖掘技术的企业知识管理 数据挖掘技术可以从企业数据中挖掘出有价值的知识，增强企业商务智能。信息化的推进让企业积累了大量的数据，建立充分利用这些数据的意识，从凌乱的数据中挖掘有用知识，这意味着企业开始向知识管理迈进。数据挖掘通过数据总结、数据分类、数据聚类和关联规则来发现企业中的显性知识和隐式知识。 数据挖掘的基本技术 数据挖掘的任务就是要寻找模式类型。一般而言，它可以分为描述式挖掘和预测式挖掘两类。 1．概念，类描述 2．关联分析 3．分类分析 4．聚类分析、5．异常性分析 6．预测、7．演变分析 知识管理与数据挖掘技术的融合 从企业实际操作来看，知识管理实际上代表的是一种具有知识库管理能力和协同能力的软件工具。 从信息到知识的转化则需借助知识管理系统(KMS )这一平台来加以实现 知识管理系统层次结构 企业知识管理中数据挖掘技术的应用 数据挖掘技术本身并不能直接为企业创造价值，要将数据挖掘所发现的信息与知识转变为企业的竞争优势，必须将其放在企业的管理实践中加以考虑，并且通过数据挖掘所得的结果要经过评价，只有这样才能有效地解决实际问题，为企业的预测和决策提供科学依据。 数据挖掘企业知识管理流程 数据挖掘在企业知识管理中的应用 一、数据准备 二、数据挖掘过程 三、知识门户系统 一、数据准备 一般用于数据挖掘的数据有知识仓库和数据仓库，主要包括产品服务，制造产品和提供服务的技术、流程和模式，存于数据可、电子文档中的各种数据，有关供应商、竞争者和客户的信息等。并对所选择的数据源进行处理，包括数据集成和数据筛选 二、数据挖掘过程 从数据源收集提取显性知识和隐形知识，并对取进行概念描述，归纳相关的特征，通过聚类分析，按照相似性和差异性形成不同的需求分类模型 通过需求分类模型与用户信息的结合，进行差异分析和偏差检测，排除大量不相关的数据，形成挖掘结果 数据挖掘与企业知识管理 阿尔茨海默症防治相关知识埃及的金字塔有建造方法动画艾司洛尔在神经外科重症中的应用二级二班防溺水等安全教育