范文一：数据挖掘与商业智能

智能电网中电力负荷短期预测数据挖掘模型 摘要 :依据数据挖掘理论对数据进行收集、整合,运用改进型 BP 神经网络模型处理数据, 建立电力负荷模型进行短期预测. 通 过不同精度下的实验分析, 结果表明, 改进型神经网络负荷预测 模型在高精度下预测结果优于低精度下预测结果, 最大误差同比 降低 80%,适用实际负荷预测.

关键词 :数据挖掘;改进 BP 算法;人工神经网络;电力负荷预 测; L — M 法

IBM高级电力专家 MartinHauske 解释智能电网有 3个层面的 含义:首先是利用传感器对发电、输电、配电、供电等关键设备 的运行状况进行实时监控; 然后把获得的数据通过网络系统进行 收集、整合;最后通过对数据的分析、挖掘,达到对整个电力系 统运行的优化管理. 笔者对电力负荷数据进行数据挖掘, 达到负 荷准确预测的目的 .

1、数据挖掘

数据挖掘在人工智能领域习惯上又称为数据库中知识发现 (Knowledge Discovery in Database, KDD) ,也有人把数据挖掘 视为数据库中知识发现过程的一个基本步骤. 知识发现过程由以 下 3个阶段组成:数据准备;数据挖掘;结果表达和解释. 以住的数据挖掘中多采用以时间序列法为代表的各种经典 负荷预测方法, 该法很难找出负荷与影响因素之间呈高度非线性 化的量化关系.采用 BP 神经网络算法可以任意逼近非线性系统,

能很好地对历史负荷曲线进行拟合 .

2、 BP 神经网络

BP 网络也称误差回传神经网络,是一种无反馈的前向网络, 网络中的神经元分层排列. 每一层内神经元的输出均传送到下一 层,由联接权来达到抑制、减弱或增强这些输出的作用,输出层 和隐层神经元的净输入是前一层神经元输出的加权和. 每个神经 元均由它的输入、 阈值和活化函数来决定神经网络自身的活化程 度.

2. 1 传统 BP 神经网络

2. 1. 1 传统 BP 神经网络模型

传统的 3层网络中,假定 net 为输出, 0为输入,输入神经元 有 i 个,隐层神经元有 j 个,输出层神经元有 k 个.隐层第 j 个神经 元的输人为 netj=,输出为 oj=tan(netj);输出层第 k 个 神经元的输入为 netk= ,输出为 g(x) = 。其中, lg 为 S 型对数函数; tan 为 S 型正切函数.

2. 1. 2 传统算法 BP 神经网络的缺点

BP 神经网络学习过程中的误差反向传播过程是通过使目标 函数最小化来完成的. 传统算法使用的是梯度下降法. 梯度下降 法的缺点是,在最初几步下降较快,但随着接近最优值,由于梯 度趋于零,致使误差函数下降缓慢,容易陷入局部极小值等问 题.

对此问题的解决出现了很多新的方法比如累计误差校正算法

等.

2. 2 改进型 BP 神经网络

改进型 BP 神经网络利用非线性阻尼最小二乘法 (Levenberg— Marquardt , L — M) 来完成网络训练, Levenberg — Marquardt 法实际上是牛顿法和梯度下降法的结合. L — M 的学习规则为

式中:e 为误差矢量; J 为网络

误差对权值导数的雅可比 (Jacobian).当

很大时,上式就接 近于梯度法;当 很小时,上式就变成牛顿迭代法.它的优点 在于网络权值数目较少时收敛非常迅速.应用 Levenberg — Marquardt 优化的 BP 算法比传统的 BP 神经网络算法及其它改进算 法 (如共轭梯度法、附加动量法、自适应调整法及拟牛顿法等 ) 有迭代次数少、收敛速度快、精确度高等优点 。

2. 3 数据挖掘架构下的 BP 神经网络预测

根据设计的 BP 神经网络预测模型, 采用改进型 BP 算法进行电 力负荷预测.

2. 3. 1 数据准备阶段

收集整合历史负荷数据, 初始化样本矩阵. 将输入层节点所 描述的负荷值、 温度数据组成一个 12行 15列的 BP 神经网络训练样 本矩阵. 为了使输入样本数据易于修改且简捷, 将样本数据存放 在文本文件中, 利用 MATLAB 神经网络编程工具箱中的函数读取数 据,然后初始化样本矩阵.

将样本矩阵中存在的负荷数据进行预处理. SCADA

系统提供

负荷预测所需的历史负荷数据, 考虑采集数据时由于各种干扰导 致概率性地存在误差很大的错误数据, 若以这些数据作为神经网 络的输入, 则预测结果会出现较大误差. 故需对历史负荷数据进 行预处理:

a .对因通信通道中断而缺少负荷数据和因电力系统故障而 存在异常负荷时, 参照正常负荷曲线进行修正或剔除相应异常样 本;

b .对因采样错误带来的负荷异常值,采用数据横向对比的 方法消除, 即将某一时刻的负荷与其前后时刻的负荷比较, 如果 差值大于某一阈值,则认为有干扰,要采用软件滤波加以修正.

将一周中的每一天都看做一种日期类型,即共有 7种类型, 以此提高预测精度.

以北方某城市的 7月 10 Et 至 20日负荷整点负荷值为样本,预 测 7月 21日的负荷值.为避免出现神经元饱和现象,将样本中的 实际负荷数据进行归一化处理, 其中负荷样本和温度的归一化处 理采用如下公式

2. 3. 2 建立并训练 BP 神经网络

采用 Newff 函数神经网络结构创建一个 3层 BP 网络, 网络隐含 层神经元的激励函数为 s 型函数.然后训练 BP 神经网络.其过程 是根据样本矩阵找出一个新的 BP 神经网络拟合原始负荷曲线,

尽

可能地使预测负荷曲线和实际负荷曲线相吻合, 从而达到较好韵 预测效果.训练前需要设定一些参数,如学习规则、误差指标、 学习速率. 采用 L — M 学习规则训练网络, 就要运用 trainlm 函数; 设定误差指标是设定预测负荷曲线和实际负荷曲线的逼近程度; 设定学习速率是设定神经网络训练的速度, 采用 L — M 优化算法可 以通过多次试验得到较好的效果来获得 .

2. 4 负荷预测和分析

2. 4. 1 实例结果预测 1

训练目标定为 0. O1的实验结果输出为 {0. 235 8, 0. 108 7, 0. 142 8, 0. 219 1, 0. 533 9, 0. 679 7, 0. 704 0, 0. 717 7, 0. 778 3, 0. 742, 0. 806 9}.训练结果和预报误差分别如 图 1和图 2所示.

2. 4. 2 实例结果预测 2

训练目标定为 0. 000 000 01的实验结果输出为 {0. 2l1 8

,

0. 132 3, 0. 148 8, 0. 242 3, 0. 587 3, 0. 593 2, 0. 693 2, 0. 723 3, 0. 731 1, 0. 724 8, 0. 815 0, 0. 831 6},训 练结果和预报误差分别如图 3和图 4所示.

由表 1看出,利用改进的 BP 神经网络预测模型的预测数据质 量已达到系统所需,精度为 0. 000 000 0l时,预测最小相对误 差为 0. 000 1,最大相对误差为 0. 029 8,达到实用标准。

3、结语

利用改进的 BP 神经网络进行了电力短期负荷不同精度下的 预测.预测结果表明:此方法具有较高的预测精度,能够为电力 系统提供有效的决策依据.

参 考 文 献

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数 据 挖 掘 与 商 业 智 能 论 文 姓名:

范文二：数据挖掘与商务智能实验

数据挖掘与商务智能实验

（共两个实验，3课时/实验，共6课时）

实验一 分析历年双十一“11.11”经营数据及产生原因

实验要求：

1. 简单介绍双十一“11.11”

2. 整理自2009至2015年双十一各项经营数据

3. 分析双十一获得成功原因及产生的商业效果

一、双十一简介 “双十一”即指每年的11月11日（光棍节），是指由电子商务为代表的，在全中国范围内兴起的大型购物促销狂欢日。自从2009年10月1日和中秋节一起双节同过开始，每年的11月11号，以天猫、京东、苏宁易购为代表的大型电子商务网站一般会利用这一天来进行一些大规模的打折促销活动，以提高销售额度，逐渐成为中国互联网最大规模的商业促销狂欢活动。

双十一网购狂欢节源于淘宝商城（天猫）2009年11月11日举办的促销活动，当时参与的商家数量和促销力度均是有限，但营业额远超预想的效果，于是11月11日成为天猫举办大规模促销活动的固定日期。近年来双十一已成为中国电子商务行业的年度盛事，并且逐渐影响到国际电子商务行业。

“双十一”不仅让电商热衷于促销，就连运营商也开始搞促销活动了。阿里巴巴集团控股有限公司于2011年11月1日向国家商标局提出了“双十一”商标注册申请，2012年12月28日取得该商标的专用权，2014年10月末，阿里发出通告函，称阿里集团已经取得了“双十一”注册商标。2015年11月9日至11月19日，中国联通在联通网上营业厅、手机营业厅、天猫旗舰店及京东商城等多个平台同时开展“11.11沃4G 狂欢节”活动。 2015年11月12日，第七个天猫双11全球狂欢节落下帷幕，全天交易额达912.17亿元，其中无线交易额为626.42亿元，无线成交占比68.67%。

二、经营数据

经过搜集，得2009-2015销售额表和阿里巴巴双十一2009-2015销售额表2009-2015销售额表。

表1 阿里2009-2015销售额表 年份

2009

2010

2011

2012

2013

2014

2015

销售额（亿元） 0.5 9.36 52 191 362 571 912 商城 天猫 天猫 天猫、淘宝 阿里 阿里

图1 阿里双十一成交额图

三、成功原因

3.1 社会环境因素分析

21世纪，人类社会已经迈入电子信息时代，网络的快速普及与信息技术高速发展的环境带来了人们生活方式的不断变化。

3.1.1 社会节奏加快，快捷高效消费成为消费者新宠 我国经济发展呈现大好趋势，发展迅速，随之社会的节奏逐渐加快。处于现代快节奏社会里，应快节奏生活的需要，人们忙碌的时间越来越多，快捷高效消费成为消费者心中的呼唤。在每天的辛苦工作之后，大大多数人喜欢宅在家，以此获得身心的放松。特别对于爱购物的消费者来说，能够下班后不用外出就宅能看看商城的服装，没有时间、天气的限制，琳琅满目的商品就能尽显眼前，可谓是一种享受。

3.1.2 电子商务异军突起 电子商务作为现代服务业中的重要产业，有“朝阳产业、绿色产业”之称。自2005年以来，我国电子商务市场交易额稳定增长，2007 年我国电子商务市场规模突破17000亿元。我国为推动电子商务的发展，在2007年颁布了国家“十一五”电子商务发展规划，标志着政府推动电子商务的总体布局已经形成，同时，电子商务在企业的应用成效以及对经济、社会发展的推动作用已日益明显。

3.1.3 网络消费以年轻人为主 随着科学技术日新月异地发展，电视、电话、互联网等技术日益成熟，社会信息传播速度加快，通过媒介的传播量增大，信息爆炸时代让世界范围的距离似乎逐渐缩小，成为了一个地球村，人们通过网络获取信息成为主要途径。随着电子商务的兴起，网络消费成为新一代年轻人的选择。这群年轻人，多以中低收入为主。在中国人口中，中低收入者居多，是消费的主要群体，据统计，全国15~30岁的年轻人约为3亿。庞大的消费者人群易形成“强有力”的大众传播观，会引起人际接触中“劣势意见的沉默”和“优势意见的大声疾呼”的螺旋式扩展过程。诺依曼的沉默的螺旋理论认为，在现代社会，人们判断周围意见的主要信息源之一是所处的社会群体。这一群有个性的主要消费群体引领着时代的消费潮流，是这一时代消费的意见领袖。

3.1.4 对非主流文化的追捧

所谓的非主流文化是相对于主流文化而言的。在一定的时代、一定的范围内，在社会基础和非主流文化上层建筑领域中形成占主导地位的文化。非主流文化总能表现出一种个性。 光棍节就是最近兴起于校园中的非主流文化，通过网络等媒介传播，逐渐形成了一种独具特色的光棍节文化。正如“沉默的螺旋”理论所体现的，经大众传媒强调提示的意见由于具有公开性和传播的广泛性，容易被当做“多数”或“优势”意见所认知。 同时，光棍节与网

上购物背后的宅文化相符合。“宅文化”，是指一种现代流行的热衷于待在家里的文化浪潮，是一种在全球化发展形势下出现的亚文化现象，以消费文化的一定发展水平为前提而出现的新文化现象。网购人群有很多人都是偏爱宅的生活方式，而这正是许多光棍们的生活方式。因为宅，所以光棍，所以网购。

3.2淘宝天猫网自身分析

3.2.1 造节营销的应用 如今的商品社会，各种各样的营销形式层出不穷，节假日营销成为商家促销 的必选时期，随着市场经济竞争的激烈，传统的为数不多的的节假日已不能满足商家的需要，人造节便随之兴起。那么天猫淘宝为何选择在11月11日光棍节促销？首先，纵观全年，适合商家促销的节日中，1月有元旦节、2月春节、3月妇女节、4月愚人节、5月劳动节合母亲节、6月儿童节、端午节和父亲节、8月七夕和爸爸节、9月教师节和中秋节、10月国庆节、12月圣诞节，只有7月和11月无适合促销的节日，在这之间，唯独“十一”国庆促销与十二底圣诞节这段时长将近两个月的时间，处于节日促销的空档期，所以天猫淘宝留意到了11月11日时下正处于婴儿期的光棍节，同时也旨在避开十二月圣诞节传统线下商家大促销时节。双十一就是打着光棍节名号的购物节，天猫淘宝意在把促销活动与一个网络节日绑定在一起，为的就是深入人心，赋予“双十一”光棍节这个能指以网购促销的所指，将它们联系在一起，让消费者想到“双十一”时就易联想到天猫淘宝的全场半价促销活动，就像把中秋节与月饼、端午节与粽子联系起来，不同的是光棍与网购都是有着网络虚拟基因的产物。

3.2.2 利用光棍节草根娱乐性质与半价促销结合，刺激消费

光棍节是年轻人用以自嘲的具有草根娱乐精神的体现。现代青年群体自尊、自爱、自信、自强意识突出，他们拥有群体自嘲、纠结的矛盾心理，光棍节不仅凸显现代社会个性自由、多元化、时尚化和享受等理念，也符合人们生存、享受、发展的多重人生层次。现在的社会文化也展现出多元性、包容性、草根性，仲富兰认为，“光棍节是市民趣味和戏谑的产儿，它与生俱来就是一个轻松、有趣的概念。”新节日本来就由追求新鲜时尚的年轻人所创，而这个群体恰恰是网络购物的主力军，嗅觉灵敏的天猫淘宝网络商家自然不会放过如此良机。相对于传统节日，新生节日在传播和价值已经大有不同，它更加重视节日的过程而不是意义，注重节日的消费而不是精神，同时草根的广泛性与相对社会精英层面的弱势，是天猫淘宝的半价包邮极具吸引力，所以光棍节天猫淘宝成功地借光棍节的名刺激了网购消费。

3.2.3 “双十一”活动策划全面，影响广泛

首先，活动前期通过站内的专题展示与广告宣传，招募了众多的品牌进行打折促销的预热；通过站外在重点时期投放在优酷土豆的全行业创新的富媒体贴片+overlay的全覆盖打法进行广告宣传；通过在十月到“双十一”当天这段时间内，分时段设置一系列活动，营造活动氛围。其次，活动中期的分时段的抢购，让消费者持续关注活动新况；微博内容的不断更新, 将更多促销信息广为宣传以及媒体第一时间的报道, 在活动期间让更多的人知道这个活动。最后在活动结束后，12日的凌晨，天猫公布了11日单日销售额，创行业新高，引起了社会的广泛讨论，媒介大肆地报道博得众多眼球，同时增加了天猫淘宝的名气。

3.3媒介议程设置

3.3.1 网络议程设置

在新媒介时代下，网络议程设置有自己的独特优势，它目前虽不及传统媒介影响范围之广，但对媒介受众中网络人群的影响力是不可估量的。从天猫的十一国庆促销高潮过后，“双十一”光棍节的优惠信息充斥着微博和天猫淘宝站内网页，这种有目的地媒介宣传环境所产生的效果逐日累计，为“双十一”促销活动的到来铺好路。

3.3.2 大众媒介的议程设置

随着国庆中秋长假的余热逐渐退去，京东、苏宁易购、国美网上商城、1号店、易迅网等电商纷纷奋战“双十一”，欲从中分得一杯羹。电商行业一个多月里的激战成为众多媒介报道的话题，影响社会成员的环境认知，媒介所营造出来的“拟态环境”，促使消费者头脑中形成关于电商双十一优惠促销的图像，并由此影响人们的行为，开始关注这个活动，甚至“双十一”当天，中央台新闻报道了关于天猫的促销活动，“双十一”过后，各路媒介对活动当天天猫淘宝惊人的销售额报道与评论又掀起一股活动过后的余热，让受众形成更为深刻的印象。

3.4商城卖家分析

3.4.1 十一月正值服装换季与年底大促销时期

天猫淘宝有四成交易来自于服装鞋帽，其中年末三个月的冬装销量占全年服 装销量一半左右，而十一月可以算是一年中中国服装商家销售的一个重要时机。首先，这是秋冬平稳过渡季，气温逐渐降低，秋装开始甩货下市，冬装新品上市；其次，商家为了减少年底库存积压，完成全年销售计划，同时加快资金回笼，开始进行甩货大促销。所以商家应抓住这个时机，一是完成清仓甩货，同时借新品上市时的高价格，趁机打折促销，同样能赚得高利润。

3.4.2 通过“双十一”活动吸引受众，聚集人气

网络希望能够借助活动吸引人气，拉动销售，现在许多商家都利用节日开展促销活动，这种频繁的促销行为让消费者也开始疲劳，所以，现在对于许多商家来说，节日促销聚集人气的意义远大于刺激销售增长。聚集人气能够提供品牌知名度，对某些产品来说，品牌知名度可以影响顾客的认知和口味，知名度就是购买的驱动力。暂时获得的销售利润是不长久的，不利于品牌的长期发展，而提升品牌知名度是企业的无形资产，能为企业日后的发展铺平道路，占领消费者市场，有利于企业健康发展，实现品牌价值优化。

3.5消费者分析

3.5.1 在社会环境影响下的认同心理

根据马斯洛需求层次理论，人们都有对情感和归属的需求，当受众身处于网络媒体对“双十一”光棍节的大肆宣传、天猫淘宝全场半价包邮促销的环境下，网络受众本身具有的草根活力和娱乐精神就会得到充分彰显，这个节日的商业价值也就得到完全释放，他们或许疯狂网购，在社会文化心理层面上产生一种“同形确认”，即认同媒介环境所呈现的生活状态。

3.5.2 消费者需求受促销价格的影响 当消费者愿意支付的价格与销售者愿意接受的价格相一致或相近时，消费者对商品或劳务的需求才能得以实现，这时的消费者需求才是有效的。因此，消费者需求是需要具备一定客观条件的，是受到收入因素和价格等因素制约的。由于当下中国，最大的消费群体还是中低端收入人群，天猫淘宝借节日促销，通过全场五折包邮、抢红包、赠送优惠券、限时秒杀、限时限量购买、一元秒杀、支付宝充值送钱、抽奖等一系列优惠活动刺激消费者消费。同时也也在一定程度上拉动了消费人群的网购习惯。

3.5.3 宅男宅女生活方式的人群增多

在处于经济不景气的环境下，让不少往日习惯于出入高档餐厅、商场、夜店 的人更多地呆在家里，“宅男”、“宅女”们的队伍迅速发展壮大。这种“宅”起来的生活方式，具有低成本、高效率以及参与者年轻化等特点。他们足不出户，但并不意味着不消费。在网络异常发达的今天，他们在家会通过网络进行各种形式的交易，消费产品和享受服务。显然，快捷、高效、不受时空限制的网购能满足宅男宅女们对高性价比的追求。

四、商业效果

阿里巴巴在2009年点了星星之火，又称“双十一”的光棍节如今已成燎原之势——俨然成了从电器和服装到化妆品和食品，所有东西都大打折扣的巨型营销活动。在今年双十一

结束的第二天，各个平台都秀出了牛轰的销售数据。虽然事后有一些因退货率引起的涮单讨论声音，但总体来说双十一在一片皆大欢喜中画上了句号。

随着订单纷纷落地，检验双十一各厂商疯狂营销的时刻也到来了。与往年相比，今年双十一的营销战更加激烈，可以说是历年双十一的升级版，互撕、办晚会、抢头条、发福利、抢红包、微电影??等一切有爆点的资源统统被利用起来，明星卖力吆喝，为品牌豁出去拼关注，方式一年比一年奇葩。话题关注度高的同时也难免出现负面口碑的情况。

乱花渐欲迷人眼，拨开那些华丽数字外表的光环、抛开喧嚣吵杂的市场声音去探究其背后，或许会给这项声称至少要办100年的双十一全民购物狂欢节一些启示。为此，广告主采访了今年亲历战况的楚楚街副总裁蒙克、酒仙网公关部总监范晋宇、小狗电器资深饲养员闵农、良品铺子营销副总裁赵刚、格格家营销总监江勇以及首次参战双十一就成为一匹黑马的麦本本营销总监黄泰淇以探究他们今年在双十一中的实战体验，小编总结了不得不看的八大启示。

4.1 价格，仍然是电商竞争的重要手段

疯狂打折的这种做法，在中国零售业近30年历史中不断上演。其表象与实质，都是价格战。京东当年以打价格战著称，2012年的京东苏宁大战，以及刘强东多次放话要全线低于苏宁等等。而今年，就连每年烧钱支撑着自己帝国的京东也不打价格战了。价格战虽说不能作为长久之计，却仍然是电商竞争的重要手段。

今年双11，是楚楚街转型独立平台后的首次大战，公司上下都十分重视，进行了充分的筹备和规划。楚楚街双十一主题“购狂欢”，不说物流，也不说股价，“抢好货”、“购过瘾”，直击消费者的痛点。相比一些电商平台高呼着“平京战役”、“平X 战役”，楚楚街在双十一中，回归电商本身，深挖消费者的诉求——价格，产品的质量和品质，购买体验（包括了售前，售中，售后的体验）。为了给消费者呈现最具吸引力的好货，楚楚街在双十一招商中明确要求：未报名其他平台双11的商品，活动期间在楚楚街价格不得高于原价5折，且不高于30天内历史最低价的9折；而同时报名天猫、京东等其他平台的商品，楚楚街价格必须是全渠道最低。

此外，楚楚街通过线热门综艺节目中的植入，线下铺天盖地双十一广告的覆盖为双十一造势。并且结合了今年“8.09”、“9.9楚楚节”等数次大促热销的经验，在多个热销品类上都有紧急补货预案，在这次的双十一中成功突围。

4.2 平台间竞争有助于强化专业品牌

今年的双十一大战，平台间的竞争尤其突出，这就是互联网和传统行业不一样的地方。现在的经济强调把权利还给市场，而互联网就是这样一个把权利还给市场的地方，这种竞争对于平台是种推动力，也会触发品牌不断对产品、服务的审视，从而不断的提升。而对所有用户来说，平台间的良性竞争所产生的效应，从一定程度上提升了用户的体验，他们与平台间的粘度加强，这种良性循环对于市场和消费者都是非常有利的。

已经参与6个双十一的小狗电器今年借助双十一这个契机，通过从产品、服务、营销等多个维度的精雕细琢，进一步的强化专业品牌，提升带给消费者的体验。与往年相比较，今年的重心在社交媒体端的流量入口和用户互动。所以，可以看到小狗今年在社会化媒体、传统媒体做用户互动之外，还专门匹配一部分预算做了朋友圈广告的投放，这次的朋友圈广告覆盖了微信上亿用户，通过数据分析，无论从传播的广度和精准度来说对品牌的拉升效果都是非常好的。

这次的朋友圈广告，小狗电器选择在双十一前一天的11月10日开始投放，从目前的数据反馈来看效果是很好的，实际上也为销售做出了贡献。但是由于投放时间比较短，没有形成持续传播。如果把朋友圈广告投放作为一个源头，配合其他渠道的广告投放发酵，形成一波品牌传播攻势，做后续的借力传播，也许效果会更加明显。

4.3 成功借势，营销最会玩儿

双十一是天猫的主战场，天猫首次推出的双十一晚会也是话题十足，收视占有率高峰时更是达到29.6694%。最机智的营销当属良品铺子将借势营销到了极致。

良品铺子受邀参加了天猫发起的“All in”19大品牌商家双十一联合活动。通过湖南卫视、东方卫视、浙江卫视、江苏卫视等四大卫视联合广告投放、南方都市报广告投放、地下迷宫活动、天猫站内广告资源处投放，为双十一造势；还受邀参加了天猫发起的“万店同庆”，线下1700家门店同步进行双十一的活动，日均客单可达到20万单；随后，良品铺子成为天猫唯一的合作商家，承包了水立方主会场外围的广告位，在通往主会场的路上，沿路都可以看到大红色的良品铺子门店，免费派发零食，吸引了无数游人围观。与此同时，奥林匹克体育中心园区内所有的电瓶车车身，也换上了良品铺子的LOGO ；紧接着，在今年阿里巴巴的首场“双11”线下晚会中，有四段插播广告，而良品铺子的广告就在其中露出。

巧借热点，成功借势让良品铺子在北京的首次露脸，即取得了轰动效应，自媒体大V 、媒体争相报道。据良品铺子营销副总裁赵刚介绍：“天猫双十一晚会第一支广告晚上9点40分钟播出后，良品铺子天猫旗舰店的流量比平时增长了5倍。”

4.4 发力营销背后是企业独特的品牌理念

双十一之所以各家发力营销，是与电商的特性分不开的。电商企业需要借助双十一的营销盛宴，提高影响力和产品销量，达成基本的品牌诉求，另外，这个过程也是将企业独特的品牌理念更广泛地传递给消费者。

今年酒仙网在双十一的营销上，做了大量的创新形式及传播，力度也比往年大。举例来说，比如酒仙网拿出亿元红包疯狂让利消费者；酒仙网赞助天猫双11晚会，有四个时段的广告露出，并且开启了实时双屏互动摇红包；酒仙网也是国内电商首创，通过酷六视频网站来直播双11实时战况，让消费者清楚的看到酒仙网双11背后的故事；微信上传播酒仙网董事长郝鸿峰来电的H5游戏，让消费者摇摇手机就能得到“老郝”发来的红包；发起“全民‘约酒’求脱单”的线上线下结合的社会化营销活动。

范晋宇告诉《广告主》：“不同于其他电商惯用的撕逼、举报、口水战等手段，对于酒仙网而言，消费者永远是第一位的，包括传播也是如此，我们将更多的精力放在消费者身上，通过传播的沟通，让消费者对酒仙网产生更多好感。”

4.5 危机预案，警惕百密一疏

今年首次参加双十一的互联网品牌麦本本，最终双11一天销量额27974336元，8963台笔记本电脑，买家数排名第2，绝对算得上是今年双11笔记本电脑类目跑出的一匹黑马。 为了在今年双十一中有一个精彩的亮相，麦本本做了充分的准备。早在今年8月，麦本本就开始全面备战双11，并就今年双11来指定人员的招聘计划，并经过完整的培训体系之后上岗。截止双11前，麦本本的客服、营销、仓库等部门团队已经保质保量扩军完毕，确保了双11当天能一对一从售前到售后的所有跟进工作，为客户提供优质的服务体验，并迅速消化双11巨大的订单物流，保障产品快速送达客户手上。

据黄泰淇介绍，麦本本目标8000台，实现近9000，成绩不错，但在营销上还是有许多致命缺陷。比如没有提前模拟购物流程，导致活动参与方式的相关问题咨询量大，部分活动有漏洞，后期投诉率高。模拟参与活动流程，营销人要在活动预热期亲自接待客户，从中发现问题。

“第一个因为‘双十一’订单太多而宣布倒闭的电商：某某天猫专营店。这个品牌可是中国排名第一的某类品牌”，2104年双十一电商大战过后，这样的一条消息在朋友圈里不胫而走，瞬间引发热议。为警惕在双十一期间品牌所遇到的尴尬，提前预警十分重要。

楚楚街今年选择错过双十一当天的高峰，从11月9日0点便拉开了大促的序幕，在双十一之前成功截流，避开了与巨头们的火并。并且在天猫的服务窗不断提醒“被挤爆，稍后重试”时，楚楚街迅速推出应急预案，“楚楚街依旧坚挺，专场来嗨”、“紧急补货，必买清单”等预案来应对双十一正日的促销高峰，不失为明智的决策。

4.6 全球化成为主题，跨境电商方兴未艾

“今年双十一没过亿都不好意思说自己有数据”，“全球化”是今年最大的主题，本次天猫只花了11小时50分钟就打破了2014年571亿的全天交易额，交易额TOP 榜内国产品牌仍是绝对主角，但进口海外食品也并非没有任何可玩儿的。

格格家作为进口食品免税店一个独立的APP 平台，以海淘食品为主。本次双十一以全球抢食为主题，为消费者主推全球26个国家和地区的美食，在售有超过80多个国家，覆盖全球5大洲。通过国家馆巡展进行预热 ，让用户在双11之前可以提前了解和关注自己喜欢的品牌和产品，瞄准双十一当天抢购。双11当天格格家1小时突破了100万销售额，打破了

8.19近24小时才完成的销售额； 97%纯手机APP 交易另外的3%通过手机WEB 版完成；90%都是进口食品，近40%海外直邮；订单支付率创单日新高突破90%。格格家本次双十一表现最为抢眼的就是一些时效性短的海外稀缺货品，如royce 生巧克力，整个赏味期就30天。在预售的时候就被订购一空，双十一单天的订单全部日本当地紧急备货。明年双十一将会重点加强这批产品的备货。

所以说，双十一并不只是国内品牌的狂欢，跨境电商的重要也在逐渐显露出来。相较动辄百亿的耀眼数据，跨境电商虽然还有很长一段路要走，但前途不可限量。

4.7 最互联网的晚会帮助电商开拓电视媒体流量

今年要办双十一晚会的时候，京东的双十一大型竞歌晚会也接踵而至。今年的双十一晚会，T2O 模式得到了最大规模的一次全民参与，最互联网的晚会，也让T2O 模式终于迈出了实质性的一步。

据狂欢夜总策划应宏介绍， 此次“天猫双11狂欢夜”，堪称“最互联网的晚会”。晚会将融综艺内容、明星游戏、移动购物于一体，消费者可以通过电视、网络、手机等平台，实现边看边玩边买，通过多场景互动，让全球亿万双11粉丝共同参与到这场狂欢中来。而这种多屏互动的创新尝试，极有可能重构“消费+娱乐”模式。

而在江勇看来，双十一七年之痒今年比以往更加升级，把电视媒体也结合起来了，实现互联网传播的全媒体联动，把流量最大化引进是一个创举。同时近年来其它互联网引流渠道

的流量下滑，微博及微信公众号的影响力在不断降低，要想整体有所大突破，结合还有未被电商开拓的电视媒体流量也是必走的一步。

4.8 撕逼预示电商企业们对于“双十一”的焦虑

今年上双十一情理之中的“猫狗大战”转瞬变成意料之外的“鸡鸭同池”，迎接一年一度的消费风暴。11月3日，京东商城向国家工商总局举报阿里巴巴，称其逼迫商家二选一。阿里巴巴方面则对媒体回应称，今天的局面是，鸡实名举报了鸭，说鸭垄断了湖面；此外双十一之前，苏宁正式发起“平京战役”，不仅自家的送货面包车围了京东大楼，更是安装了价格雷达，每五分钟跟京东做一次对比，只要价格比京东贵，立刻降价。京东自然也不会认输，网上传言京东的三蹦子送货车也围了苏宁。

今年是“双十一”落地以来的第七个年头，迷信数字的底线、供需压放的艰难、用户好奇的消退、商户热情的降低、行业竞争的无序??都加剧了电商企业们对于“双十一”的焦虑，电商撕逼大战轮番上演。

江勇认为，在总流量有限的情况下，另外大平台之间“生死战”谁能更博得眼球谁就有可能获得更多流量 ，这也是几大平台互撕的根本原因。范晋宇也认为，对于电商的双方撕逼，通常发生的背景是发难方为弱势一方，需要通过以小博大制造话题来吸引消费者眼球。被发难方如果回应，最终的结局基本就是被媒体各打五十大板。近年来撕逼似乎成了电商企业的家常便饭，结果是消费者也产生了审美疲劳，此种做法不可取。

实验二 商务智能软件学习分析

实验要求：

1. 简单介绍商务智能软件国内外市场发展状况

2. 介绍3种商务智能软件

3.. 分析我国商务智能软件使用状况

一、商务智能发展 商务智能（Bussiness Intelligence，以下简称BI ）已经成为目前搜索最热门的关键词之一。Gartner Group 于1996年最早提出了BI 的概念，BI 就是通过使用数据或基于数据的体系以改进商务决策的一套理念与方法。微软创始人比尔·盖茨曾指出，如何收集，管理并使用信息，将决定一个企业最终的成败。近几年来，商务智能的发展迅猛，在我国更是保持着高增长率的发展势头。其应用领域逐渐渗透到电信、银行、金融业、保险业、制造业等各个领域。

商业智能出现于20 世纪末期, 20 世纪90 年代后期有了突飞猛进的发展, 越来越多的企业提出了他们对商务智能的需求, 把商务智能作为帮助企业达到经营目标的一种有效手段; 另一方面, 计算机界很多著名公司已经认识到商务智能巨大的发展潜力, 纷纷加入商务智能研究和软件开发的行列, 比如IBM 、Oracle 、Microsoft 、SAS 、Business Objects等著名的软件厂商纷纷推出支持商务智能开发与应用的软件系统。

随着商业智能市场的日益成熟，商务智能将呈现新的发展趋势。

目前，商务智能市场是十分动荡不安的。除了大公司的并购交易外，还有很多小公司互相合并或者被并购。这些被并购的公司主要包括数据质量服务厂商、企业信息集成厂商和小厂商。特别是Oracle 和IBM 这类公司趋向于收购一些富有创新解决方案的小厂商。这些收购让大公司具有主数据管理(MDM)或者客户数据集成(CDI)应用的快速解决方案。

近年来商业智能市场规模日益扩大，且增长较快,2007年全球商务智能软件销售增长率13%。根据Gartner 公司的预测, 在软件销售的前沿阵地, 市场规模已经达到50亿美元的商务智能(BI)销售从现在起到2011年, 将以复合增长率8.6%的速度继续增长。

随着企业对商务智能软件要求的提高，商务智能软件将向平台化发展。目前，单一的BI 产品很难满足用户的所有需求，而不同的产品之间又很难做到信息共享和互融互通。向

平台化发展可以很好的解决这个问题，同时可以降低企业对单一BI 产品的依赖性，降低用户成本。

在我国，商务智能发展速度迅猛。我国商务智能市场规模增长率从2003年到2006年一直呈上升趋势，2003年年增长率33.33％，而到了2006年年增长率已经超过了58％，2007年我国BI 市场开始理性，市场规模比2006年增长25.3%，仍然保持增长态势。未来5年中国商业智能软件市场将呈现高速增长的势头, 年复合增长率将达到 39.0%。

除此之外，我国BI 市场规模的扩大和发展刺激了国外BI 企业大规模入驻我国，也激励了国内BI 企业的发展。目前，世界著名BI 企业已经进入我国，像法国的BussinessObjects 、美国MicroStategy 、Oracle 、IBM 等，他们通过与国内代理商合作进行市场开发，竞争十分激烈。重组并购频繁进行，从07年初的Oracle 收购Hperion ，到IBM 收购Cognos ，再到SAP 收购了商务智能软件行业的领头羊BussinessObjects ，可见商务智能厂商争夺市场份额的激烈。当然，我国商务智能企业也开始发展，出现了唯智、博科等知名厂商。07年7月，重庆宏光公司开发的具有自主知识产权的商务智能软件“极光商智”出口美国，标志着我国商务智能发展登上了一个新的台阶。

二、三种商务智能软件

2.1 管易软件

管易软件，中国电子商务ERP 软件品牌， 长期专注于研发具有自主知识产权的电子商务软件，已为几千家高中端电商提供电子商务整体IT 解决方案·

管易与阿里巴巴、淘宝、拍拍、当当、乐酷天、京东、支付宝、财付通、快钱、用友、金蝶、SAP 、安德仓、酷武仓等众多电子商务企业建立合作，为电商创造更优质的服务。

管易始终秉承”做中国最好的电子商务软件”的使命, 引领电子商务软件技术创新方向, 引导电子商务行业模式创新思路, 开发了EC-ERP , WShop 管易旺店,EC-FX 分销平台,EC-CRM 客户关系管理,EC-KPI 绩效考核管理等一系列电子商务软件产品，产品涵盖了电商的C2C 店铺管理（淘宝、拍拍等），B2C 网站管理，网络分销管理，采购管理，物流仓储管理，财务管理，KA 客户管理，CRM 管理，KPI 管理，呼叫中心，数据分析等全部业务流程，深受广大电商的信赖。

2.2 Power-BI

Power-BI 是一款（BI ）商业智能软件，是珠海奥威软件科技有限公司自主研发的软件产品，全称是：Power-BI 决策分析系统。

2.2.1 Power-BI目前分为两个产品体系：

（1）Power-BI 标准解决方案 For 金蝶（EAS 、K3、KIS 专业版）/ 用友（NC 、U9、U8、T6、T3）/ 神码（易拓、易飞）/ SAPB1等主流ERP 版本，预设丰富实用的分析模型，安装即可用，降低BI 技术门槛，向全民普及BI 应用。

（2）Power-BI 绿色开发平台 是一个平台性产品，通过数据视图管理、数据转换管理、OLAP 数据库管理、多维报表设计、即席报表设计等一系列功能，可快速帮助企业IT 人员在现有ERP/CRM等信息系统基础之上，构建多维分析模型，制作即席报表、制作分析报告，发布管理驾驶舱等BI 的应用。

企业在应用信息化软件后，随着管理需求的进一步深入，新的信息化需求也随之诞生。鼎捷软件未来在满足

这样需求时不仅以开发新的技术领先的产品为核心竞争优势，而且要采用单一软件产品加技术元件整合为解决方案的方式，以ERP 为核心应用平台，重新构建为服务型组合、行业型组合和规模型组合。大多数本土软件公司依然停留在单一软件产品的优势上，面对市场瓶颈，软件厂商往往希望通过构建新的商业模式或概念，让企业直接快捷的享受信息化成果，而不需要相关积累，这样失败的风险将会大大增加。

2.3 鼎卓

深圳市鼎卓科技有限公司(简称“鼎卓科技”) 是一家以ERP 管理软件开发、销售和咨询服务为一体的专业ERP 软件供应商和企业信息化解决方案的服务商，总部位于中国上海。经过近十年的发展，如今鼎捷集团已在台北、上海和南京成立三大产品研究开发中心。鼎捷集团有上千名高技术人才，其中研究开发人员占鼎捷集团总人数的30%。而有ERP 管理软件开发经验5年以上的中高级开发工程师占开发人员的68%，成为鼎捷软件产品开发的中坚力量，也为鼎捷集团在两岸三地的产品开发、技术服务奠定了更加完善的技术基础。鼎卓科技有限公司在以ERP 为主要信息平台的基础上，可以针对不同客户需求，做出不同产品组合和延伸，满足企业快速、敏捷的需求。

企业在应用信息化软件后，随着管理需求的进一步深入，新的信息化需求也随之诞生。鼎捷软件未来在满足这样需求时不仅以开发新的技术领先的产品为核心竞争优势，而且要采

用单一软件产品加技术元件整合为解决方案的方式，以ERP 为核心应用平台，重新构建为服务型组合、行业型组合和规模型组合。大多数本土软件公司依然停留在单一软件产品的优势上，面对市场瓶颈，软件厂商往往希望通过构建新的商业模式或概念，让企业直接快捷的享受信息化成果，而不需要相关积累，这样失败的风险将会大大增加。

鼎卓科技有限公司在以ERP 为主要信息平台的基础上，可以针对不同客户需求，做出不同产品组合和延伸，满足企业快速、敏捷的需求。

三、国内发展 在我国，商务智能发展速度迅猛。据赛迪顾问报告，我国商务智能市场规模增长率从2003年到2006年一自呈上升趋势，2003年年增长率33.33，而到了2006年年增长率已经超过了58%,2007年我国H 丁市场开始理性，市场规模比2006年增长25.3%，仍然保持增长态势。未来5年中国商业智能软件市场将呈现高速增长的势头，年复介增长率将达到39. 0%o

除此之外，我国H 丁市场规模的扩大和发展刺激了国外H 丁企业大规模入驻我国，也激励了国内H 丁企业的发展。目前，世界著名H 丁企业已经进入我国，像法国的

HussinessObjects 、美国MicroStategy, Oracle、丁HM, SAS等，他们通过与国内代理商介作进行市场开发，竞争l 一分激烈。重组并购频繁进行，从07年初的Oracle 收购Hperion ，到丁HM 收购Cognos ，再到SAP 收购了商务智能软件行业的领头羊HussinessObjects}可见商务智能厂商争夺市场份额的激烈。当然，我国商务智能企业也开始发展，出现了唯智、博科等知名厂商。07年7月，重庆宏光公司开发的具有自主知识产权的商务智能软件“极光商智”出自美国，标志着我国商务智能发展登上了一个新的台阶。

范文三：人工智能与数据挖掘

机器学习与数据挖掘

姓名：xxx 班级：计xxx 学号：xxxxx

机器学习与数据挖掘

随着互联网突飞猛进的发展，数据总量呈爆炸式增长，数据量从TB 级别升到ZB 级别别IDC 报告称，未来10年数据总量将会增加50倍，应对如此的数据总量，相应管理数据仓库的服务器将增加10倍。目前主流的软件已经无法在合理的时间内针对如此数量级别的数据进行撷取、管理、处理并整理成能为决策提供帮助的信息。美国政府率先提出并启动了“大数据研究和发展计划”，标志着大数据已上升到国家意志，大数据时代到来。

数据挖掘（英语：Data mining），又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现（英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD) 中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。

机器学习”是人工智能的核心研究领域之一，其最初的研究动机是为了让计算机系统具有人的学习能力以便实现人工智能，因为众所周知，没有学习能力的系统很难被认为是具有智能的。目前被广泛采用的机器学习的定义是“利用经验来改善计算机系统自身的性能”。事实上，由于“经验”在计算机系统中主要是以数据的形式存在的，因此机器学习需要设法对数据进行分析，这就使得它逐渐成为智能数据分析技术的创新源之一，并且为此而受到越来越多的关注。

“数据挖掘”和“知识发现”通常被相提并论，并在许多场合被认为是可以相互替代的术语。对数据挖掘有多种文字不同但含义接近的定义，例如“识别出巨量数据中有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程”。其实顾名思义，数据挖掘就是试图从海量数据中找出有用的知识。大体上看，数据挖掘可以视为机器学习和数据库的交叉，它主要利用机器学习界提供的技术来分析海量数据，利用数据库界提供的技术来管理海量数据。数据挖掘与机器学习的关系如图一所示：

图一数据挖掘与机器学习的关系

实际上，机器学习和数据挖掘技术已经开始在多媒体、计算机图形学、计算机网络乃至

操作系统、软件工程等计算机科学的众多领域中发挥作用，特别是在计算机视觉和自然语言处理领域，机器学习和数据挖掘已经成为最流行、最热门的技术，以至于在这些领域的顶级会议上相当多的论文都与机器学习和数据挖掘技术有关。总的来看，引入机器学习和数据挖掘技术在计算机科学的众多分支领域中都是一个重要趋势。

正因为机器学习和数据挖掘技术的进展对计算机科学乃至整个科学技术领域都有重要意义，美国NASA-JPL 实验室的科学家2001年9月在《Science 》上专门撰文指出，机器学习对科学研究的整个过程正起到越来越大的支持作用，并认为该领域将稳定而快速地发展，并将对科学技术的发展发挥更大的促进作用。NASA-JPL 实验室的全名是美国航空航天局喷气推进实验室，位于加州理工学院，是美国尖端技术的一个重要基地，著名的“勇气”号和“机遇”号火星机器人正是在这个实验室完成的。从目前公开的信息来看，机器学习和数据挖掘技术在这两个火星机器人上有大量的应用。

除了在科学研究中发挥重要作用，机器学习和数据挖掘技术和普通人的生活也息息相关。例如，在天气预报、地震预警、环境污染检测等方面，有效地利用机器学习和数据挖掘技术对卫星传递回来的大量数据进行分析，是提高预报、预警、检测准确性的重要途径；在商业营销中，对利用条形码技术获得的销售数据进行分析，不仅可以帮助商家优化进货、库存，还可以对用户行为进行分析以设计有针对性的营销策略；其中最为经典的案例是关于市场营销方面的“啤酒与尿布”，这是数据挖掘中较为成功的案例。

范文四：(数据挖掘与商务智能)

数据挖掘与商务智能 Data Mining and Business Intelligence

自我介绍

? 王星，中国人民大学统计学院副教授，2003年毕业于中国 人民大学统计学院，获经济学博士学位。 ? 中国人民大学统计学院数据挖掘中心主任，

? ? 2002年曾赴台湾辅仁大学管理学院进修3个月。 2006年1月-2007年1月在美国加利福利亚伯克利大学统计学系和 电子工程系访问。

? 擅长STATISTICA、SPSS\Clementine、SAS\EM等统计分析 软件的使用，具备较强的市场研究和数据分析咨询经验。 ? 《数据挖掘-客户关系管理的科学与艺术》（高管商学院 数据挖掘——中国劳动保障出版社）的译者，该书于2004 年1月出版，中国财政金融出版社。

课程目标

1. 2. 3. 4. 5. 数据挖掘的产生与发展 数据挖掘与企业决策支持的关系 数据挖掘的一些基本工具与算法 数据挖掘流程 数据挖掘软件

1.数据挖掘的产生与发展

数据挖掘技术的由来

à 从技术的角度来看：数据挖掘被称为继网

络之后的下一个技术热点； à 从生产的角度来看：由于人工费用提升， 产品和服务成本降低，管理和服务过程的 信息化是必然的。 à 从数据的管理和利用来看：单纯的存取功 能不再适应，待管理的数据量正在以指数 增长。

– 《纽约时报》由60年代的10～20版扩张至现 在的100～200版，最高曾达1572版；《北京 青年报》也已是16～48版； – 国家图书馆有1000万册图书，一个公司就可 能拥有这些数据； – 统计流程控制通过成千上万个传感器不断读 取和记录数据； – 电话系统，网络系统几个月的记录可能需要 1012条记录超过1000gigabyte 。

产生的问题

à 信息过量； à 信息真假难以辨识； à 信息安全难以保证； à 信息形式不一致，难以统一处理。

进化 阶段

(60年代) 数据搜集

商业 问题 “过去十年 中企业的 总收入是 多少？”

“ 广州分公司 去年三月的 销售额是多 少？”

支持 技术 计算机、 磁带和磁 盘 关系数据 库 RDBMS， 结构化查 询 语 言 SQL） ODBC 联机分析 处 理 OLAP 多维数据 库、数据 仓库 高级算法、 多处理器 计算机、 海量数据 库

产品 厂家 IBM,CDC

产品 特点 提供 性的 态的 信息 在记 提供 性的 态数 息 历史 、静 数据 录 历 、 据 级 史 动 信

数据访问

(80年代)

Oracle、 Sybase、 Informix、 IBM、 Microsoft

Pilot、 Comshare、 Arbor、 Cognos、 Microstrateg y

数 据 仓 库；决策 支持

(90年代)

“ 去年三月深 圳的销售是 多少？广州 据此可得出 什么结论？”

在各种 次上提 回溯的 动态的 据信息 预测 模式

层 供 、 数

数据挖掘

正在流行…

“ 下个月广州 的销售会怎 么样？为什 么？”

Pilot、 Lockheed、 IBM、SGI、 其他初创 公司

数据挖掘的定义

. Data mining is the non-trivial process of identifying valid,novel, potentially useful, and ultimately understandable patterns in data. —Fayyad 数据挖掘是从数据中，将隐含的、潜在有用及不 .

清楚的数据，挖掘、淬取出來的过程。也就是說从数 据中挖掘潜在未知的知识。

Data mining is the process of extracting previously unknown, comprehensible, and actionable information form large databases and using it to make crucial business decisions. —Zekulin

远古至今即存在数据挖掘

à 月晕?知风 à 晚上起雾?第二天晴天 à 看到妈妈拿鞭子?逃跑 à 這些在我們的传统用法称之为：

–经验法则

数据挖掘-数据挖掘 从大量数据中寻找规律 技术，是统计学、数据库技术和人工智 能技术等的综合。

数据挖掘的演变过程

数据挖掘

知识发现 类神经网络 机器学习

60年代 70年代 80年代 90年代

数据挖掘的功能

à 分类: Decision Tree, Neural Network etc. à 推估: Regression & Neural Network etc. à 预测: Decision Tree, Neural Network etc. à 关联分组: GRI, Apriori etc. à 聚类: K-means & Kohonen Network

数据挖掘与数据查询

à 表面知识（Shallow Knowledge）：可以利用数据

库查询语言找到

– 所有使用信用卡购买烤箱的某大型商场的客户列表。

à 多维的知识（Multidimensional knowledge）：多

表的连接操作

– 跨国电信公司的客户呼叫模式分析：话费清单，客户 帐户数据等。

à 隐藏的知识（Hidden knowledge） – 将不良风险的人和能按时还贷的人区分开来。 à 地下知识（Deep knowledge）

?基因序列 ?基因表达谱 ?信用卡 ?基因功能 ?基因制药 零售客户 ?储蓄卡 人类基因 电信客户 ………... ?按揭 植物基因 银行客户 基 因 ?借贷 分析 分 à 网流峰值的预测，故 户 证券客户 析 障预测 客 数据 网络 à 文档的自动分类 保险客户 à 帮助寻找用户感兴趣 挖掘 挖掘

其他

的新闻 à 设计电子新闻和垃圾 邮件过滤系统

数据挖掘与专家系统

专家系统

知识，规则

数据

数据挖掘工具

2.数据挖掘的应用

数据挖掘与决策支持

业务数据

Marketing

应用系统

数据分析

顾客分析 产品分析 挑选客户名册 行销管理

交易数据 数据 仓库 外部数据

Phone Center

sales

IVR

(MDBMS)

客服行销

决策支持系统

3.数据挖掘的流程（6步法）

数据挖掘流程与美食制作

六步之一：商业理解

à 商业目标 à 问题范围 à 可能的解决方案以及各自

花费时间：70%~80% 重要性:

的优缺点

企业问题汇总

问题 BQ1 说明 目标/困难

如何有效降低客户流 原有客户于优惠期满或合约 希望月流失率由 3%降低至 1.5% 。 失率 ? 到期后不再续约。

BQ2

如何提升客户服务品 1. 客户满意度调查反映本 1. 希望

将客户分级，以使提供 质 ? 公司服务品质有待提升 个别化及差异性服务。

2. 业务及客服人员无法有 2. 建议建立电话客服中心 效掌握客户信息 （Call Center） 。 3. 建议导入客户关系管理系统 （CRM） 。

六步之二：数据理解

花费时间：20%~30%

à 数据概念描述； à 收集数据； à 数据探索性研究；

重要性:

六步之三：数据准备

花费时间：50%~70%

à 数据清理； à 数据转换； à 数据整合； à 格式化数据

重要性:

六步之四：建立模型与模式

à 数据的描述与汇总 à 细分 à 分类 à 预测 à 关联

六步之五：模型评价

à 累计增益图 à ROC曲线

六步之六：结果发布

à 发布结果计划 à 监测和维护模型

计划 à 报表发布

4. 目录直销的例子

RFM分析

à R:Recency à F:Frequency à M:Monetary

5.数据挖掘的基本算法

决策树 Decision Trees

Income>$40K

Yes NO

序列分析 Sequence Analysis

Open Accn’t Add New Product Decrease Usage ???

? 倾向性分析

Debt

Debt=0%

Yes

Time ? ? ? ? 客户保留 客户生命周期管理 目标市场 价格弹性分析

Good Credit Risks

聚类分析 Clustering

? 客户细分 ? 市场细分

关联分析 Association

? ? ? ? 市场组合分析 套装产品分析 目录设计 交叉销售

神经网络 Neural Networks

? ? ? ?

4

Θ Θ

5 6

倾向性分析 客户保留 目标市场 欺诈检测

Θ

3

Θ

I

2

factor n factor 1 factor 2

I

1

1）决策树模型

实例用“属性-值”对表示的； 目标函数有离散的输出值：分类问题； 有完整的规则表达式，解释性强； 训练数据可以允许有错误或缺失存在；

例：垃圾邮件的识别问题

Y

?!+& 等字 符出 现的 频数

Y

N N

N Y N

N

Y Y Y N

N

N Y

N N

Y Y Y N

N N

N Y Y Y

Y

￥%#^*~等字符出现的频数

2） 关联规则（Association

Rule）

à 同一个交易中，一个item 出现也会引起

另一个item 的出现

à Association rule 例子 –若顾客购买面包，则他很可能也会购买牛 奶 – Association rule: 面包 => 牛奶 –P(牛奶|面包) 的概率值高

关联规则的可信度(Confidence)

à 可信度为: 在A出现的条件下出现B的概率

à

可信度= P(B|A) =P(A,B)/P(A)

例如：数据库中的交易纪录 – t1: (…,面包,…,牛奶,…) – t2: (…,面包,…………..) – t3: (…,面包,…,牛奶,…) – t4: (……………………)

P(牛奶|面包) =

P(面包 ,牛奶) P(面包)

=

N(面包 ,牛奶) N(面包)

关联规则的支持度

à 关联规则 A => B

(Support)

à 支持度为: A 与 B 同时出现的概率P(A,B) à 例子: 数据库中的交易纪录如下:

t1: t2: t3: t4:

(…,面包,…,牛奶,…) (…,面包,…………..) (…,面包,…,牛奶,…) (……………………)

à 请问：面包 => 牛奶的支持度为多少?

3）序列模式

à 顾客通常在购买某类

商品后，经过一段时 间，会再购买另一类 商品 à 例如: 买过“棉被、 枕头、床单”之后， 经过一段时间 ，通常 会再购买“纸尿裤、 奶粉”

序列模式例

顾客代号 1 1 2 2 2 3 4 4 4 5 交易时间 90/7/25 90/7/30 90/7/10 90/7/15 90/7/20 90/7/25 90/7/25 90/7/30 90/8/25 90/7/12 购买物品代号 30 90 60,

10, 20 30 40, 60, 70 30, 50, 70 30 40, 70 90 90

例如: 先买20 再买30 再买60,70 20?30? 60,70

4）.聚类

序列模式例

顾客代号 1 1 2 2 2 3 4 4 4 5 交易时间 90/7/25 90/7/30 90/7/10 90/7/15 90/7/20 90/7/25 90/7/25 90/7/30 90/8/25 90/7/12 购买物品代号 30 60, 90 10, 20 30 40, 60, 70 30, 50, 70 30 40, 70 90 90 例如: 先买20 再买30 再买60, 70 20 ? 30? 60, 70

5).类神经网络

à 好处

– 对问题的假定、要求较少。 – 可以实现特征空间较为复 杂的划分 à 缺点 – 训练速度慢 – 需要更多的训练数据 – 无法对结果进行透彻的理 解

6.数据挖掘软件发展现状

数据挖掘软件的发展

Gregory Piatetsky-Shapiro 的观点

数据挖掘软件发展经历了三个阶段 à 独立的数据挖掘软件 à 横向的数据挖掘工具集 à 纵向的数据挖掘解决方案

独立的数据挖掘软件（95年以前）

à 特点

– 独立的数据挖掘软件对应第一代系统，出现在数据 挖掘技术发展早期，研究人员开发出一种新型的数 据挖掘算法，就形成一个软件。 – 这类软件要求用户对具体的算法和数据挖掘技术有 相当的了解，还要负责大量的数据预处理工作。比 如C4.5决策树，平行坐标可视化（parallelcoordinate visualization）。

通用数据挖掘工具集(95年开始)

à 特点

– 提供多种数据挖掘算法 – 包括数据的转换和可视化 – 典型的横向工具有

? ? ? ? ? IBM Intelligent Miner SPSS的Clementine SAS的Enterprise Miner SGI的MineSet Oracle Darwin等

第二代数据挖掘软件DBMiner

第二代软件SAS Enterprise Miner

第三代软件 SPSS Clementine

以PMML的格式提供与预言模型系统的接口

纵向的数据挖掘解决方案（99年开始）

à 在证券系统中嵌入神经网络预测功能 à 在欺诈检测系统中嵌入欺诈行为的分类/识别模型 à 在客户关系管理系统中嵌入客户成簇/分类功能或客户行 à à à à à

为分析功能 在机器维护系统中嵌入监/检测或识别难以定性的设备故 障功能 在数据库营销中嵌入选择最可能购买产品的客户功能 在机场管理系统中嵌入旅客人数预测、货运优化功能 在基因分析系统中嵌入DNA识别功能 在制造/生产系统中嵌入质量控制功能等

第四代数据挖掘软件

à 特点

– 目前移动计算越发显得重要，将数据挖掘和移动计算相 结合是当前的一个研究领域。 – 第四代软件能够挖掘嵌入式系统、移动系统

、和普遍存 在（ubiquitous）计算设备产生的各种类型的数据 第四代数据挖掘原型或商业系统尚未见报导， PKDD2001上Kargupta发表了一篇在移动环境下挖掘决 策树的论文，Kargupta是马里兰巴尔的摩州立大学 （University of Maryland Baltimore County）正在研制 的CAREER数据挖掘项目的负责人，该项目研究期限是 2001年4月到2006年4月，目的是开发挖掘分布式和异质 数据（Ubiquitous设备）的第四代数据挖掘系统。

综合的数据挖掘解决方案

行 业 应 用 层 商 业 逻 辑 层 算 法 层

银行 电信 零售 保险 制药 生物信息 科学研究 。。。 基因挖掘

各行业电子商务网站

相关 行业 商业 应用

CRM

产品推荐 客户细分 客户流失 客户利润 客户响应

WEB挖掘 网站结构优化 网页推荐 商品推荐 。。。

基因表达路径分析 基因表达相似性分析 商业 基因表达共发生分析 模型 。。。

关联规则、序列模式、分类、聚集、神经元网络、偏差分析…

挖掘 算法

三、数据挖掘软件的现状

2001/5/14——2001/5/24（实际） 2001/11/26——2001/12/9（预测）

调查报告（2002.6.3-6.16）

三、数据挖掘软件的现状（国内情况）

à 大部分处于科研阶段

– 各大学和科研机构从事数据挖掘算法的研究 – 国内著作的数据挖掘方面的书较少（翻译的有） à 有一些公司在国外产品基础上开发的特定的应用 – IBM Intelligent Miner – SAS Enterprise Miner

à 国内应该有自主知识产权的数据挖掘软件

谢谢大家

范文五：商务智能与数据挖掘

伴随着以电子商务为特征的新经济逐步走向成熟，企业需要处理的数据量越来越多，数据库应用的规模、范围和深度不断扩大，已经从点(单台机器)，线(局域网)发展到面(网络)，甚至到因特网全球信息系统。近年来商业条码的推广，企业和政府交易的管理，以及数据采集工具的发展，都提供了巨大规模的数据，在商业管理，政府部门和工业数据处理等领域中应用了数以百万计的数据库。

对于企业来源，这些数据一方面来自与客户间的交易记录，另外，还可能来自企业内部的管理或生产系统，以及从其他途径搜集到的市场信息、协作伙伴和竞争对手的信息等。企业急切地希望通过快速处理这些数据获得有利于企业进一步发展的决策依据，而是否能够最大限度地使用信息资源来管理和影响企业决策流程，将决定企业是否能拥有最大程度的竞争优势。

比如:从吸引新客户和保持老的客户角度来说，您将可以针对以下情况作出正确的决策:

哪一类顾客给企业带来最大的利润，企业应该怎样加强和这类顾客的联系,

怎样才能提高顾客整体满意程度,

哪一类产品与服务结合得最成功，而他所面向的客户群又是哪些,

事实上，很多企业具备了回答以上问题的数据积累，但是从这些数据中发现规律以回答以上问题却是很困难的事，企业面临的真正挑战是如何从中挖掘出潜在的商机。

目前，大多数企业只利用了很少的数据资源用于统计汇总，而余下的数据资源则不断随时间增长，成为一座含金量很高、但是被忽略了的矿山。而商务智能(BI)则可以通过对这些数据的分析提出企业战略性决策的依据。使得您手头掌握的有关商务、顾客、合作伙伴以及运作的有用情报越多，您就越能做出明智的决策，提高竞争能力。

商务智能(BI)是指将存储于各种商业信息系统中的数据转换成有用信息的技术。它允许用户查询和分析数据库可以得出影响商业活动的关键因素，最终帮助用户做出更好、更合理的决策。其中的报告、在线分析处理和数据挖掘等工具从不同的层面帮助企业实现这个目标。

从数据分析的角度看，商务智能是为了解决商业活动中遇到的各种问题，利用各种信息系统进行的高质量和有价值的信息收集、分析、处理过程，其基本功能包括个性化的信息分析、预测、辅助决策。

一般地，商务智能有以下的几个主要流程:

明确需求—信息收集—数据采样—清除转换—分析提炼—信息归档—信息发送—使用反馈。

最后，决策者通过正确运用商务智能，将使用结果加以反馈。通过反馈，可以暴露出潜在的问题，同时，也可以根据情况变化，表达新的需求，提高商务智能流程内在质量的提高。

商务智能是在计算机软硬件、网络、通讯、决策等多种技术成熟的基础上出现的，用于处理海量数据的一项技术。它需要从来源多样的数据资源(数据库、数据仓库、Web等)中发现规律，而这将主要依赖数据挖掘技术来实现。因为数据挖掘就是要从大量的数据中挖掘出隐含的、未知的、可能感兴趣的、对决策有价值的知识和规则。这些规则蕴含了数据库中一组对象之间的特定关系，揭示出一些有用的信息，为经营决策、市场策划、金融预测等方面提供依据。

数据挖掘大体上有两种功能:预测/验证功能和描述功能。前者指用数据库的若干已知属性预测或验证其它未知属性值;后者指找到描述数据的可理解模式。具体地说，数据挖掘的任务主要包括:

(1)数据分类(Classification):发现每一数据与既定类别间的映像函数的过程，在市场调查、信用评估等领域应用广泛，常用的方法有决策树、神经网络、遗传算法、Rough集等。

(2)回归分析(Regression):发现变量和属性间的依赖关系。

(3)聚类分析(Clustering):根据对象之间的相似性把对象分组。

(4)概括(Summarization):寻找数据集合的描述。

(5)构造依赖模式(Dependency Pattern):构造变量间函数依赖关系或相关关系的模型。

(6)偏差分析(DeviationDetection):探测数据现状和历史记录或标准之间的差别，例如结果与期望的偏离，反常实例等。

商务智能的应用行业:

制造业:可以在销售/营销方面采取更主动的行动以吸引客户，也可以通过扫描数据预测需求，进行及时的订货和补货，通过采购/供应商分析实时了解供应商之间的成本差异和代理商的情况，并优化调度、配送和运输过程，实现低库存水平。

保险业:根据投保品种、投保人、险种等历史数据，使保险公司合理设定储备金数额，分析赔偿金的标准;分析保险客户的需求、消费特征;进行风险分析和损益判断;根据客户的心理提供个性化的服务等等。

银行、金融和证券行业:分析客户的当前和长期整体收益，并能根据一年或更长时间的成本和销售数据调整市场活动，为高利润销售和银行合作打下基础;按客户等级和类型建立信贷发放模型;提供早期警告避免客户出现信贷危机，提供信贷情形好转或恶化时的信贷管理方法，提供更精确的组合业务评估。预测信贷政策变化造成的影响，以减少信贷损失;提高客户忠诚度。

电信行业:用于客户描述和定位及需求预测等方面。

在我国加入世界贸易组织后，企业不仅要市场扩大到了全球，同时也要面对来自全球的更多更强的竞争对手，企业必须采用快速的智能分析手段来实现对市场的定位、细分，对客户的更深层次的研究，以更强的姿态迎接挑战。

作者:中国科学院科技政策与管理科学研究所 陈 安 博士

名句赏析～～～～～

不限

主题

不限抒情四季山水天气人物人生生活节日动物植物食物

山有木兮木有枝，心悦君兮君不知。____佚名《越人歌》

人生若只如初见，何事秋风悲画扇。____纳兰性德《木兰词?拟古决绝词柬友》 十年生死两茫茫，不思量，自难忘。____苏轼《江城子?乙卯正月二十日夜记梦》 只愿君心似我心，定不负相思意。____李之仪《卜算子?我住长江头》

玲珑骰子安红豆，入骨相思知不知。____温庭筠《南歌子词二首 / 新添声杨柳枝词》 曾经沧海难为水，除却巫山不是云。____元稹《离思五首?其四》

愿得一心人，白头不相离。____卓文君《白头吟》

去年今日此门中，人面桃花相映红。____崔护《题都城南庄》

平生不会相思，才会相思，便害相思。____徐再思《折桂令?春情》

入我相思门，知我相思苦。____李白《三五七言 / 秋风词》

山无陵，江水为竭。冬雷震震，夏雨雪。天地合，乃敢与君绝。____佚名《上邪》 人生自是有情痴，此恨不关风与月。____欧阳修《玉楼春?尊前拟把归期说》 一往情深深几许,深山夕照深秋雨。____纳兰性德《蝶恋花?出塞》

两情若是久长时，又岂在朝朝暮暮。____秦观《鹊桥仙?纤云弄巧》

执子之手，与子偕老。____佚名《击鼓》

花自飘零水自流。一种相思，两处闲愁。____李清照《一剪梅?红藕香残玉簟秋》 问世间，情为何物，直教生死相许,____元好问《摸鱼儿?雁丘词 / 迈陂塘》 一日不见兮，思之如狂。____司马相如《凤求凰 / 琴歌》

人生如逆旅，我亦是行人。____苏轼《临江仙?送钱穆父》

世间无限丹青手，一片伤心画不成。____高蟾《金陵晚望》

林花谢了春红，太匆匆。无奈朝来寒雨，晚来风。____李煜《相见欢?林花谢了春红》 独立寒秋，湘江北去，橘子洲头。____**《沁园春?长沙》

身无彩凤双飞翼，心有灵犀一点通。____李商隐《无题?昨夜星辰昨夜风》 滚滚长江东逝水，浪花淘尽英雄。____杨慎《临江仙?滚滚长江东逝水》 怕相思，已相思，轮到相思没处辞，眉间露一丝。____俞彦《长相思?折花枝》 此情可待成追忆,只是当时已惘然。____李商隐《锦瑟》

思悠悠，恨悠悠，恨到归时方始休。____白居易《长相思?汴水流》 取次花丛懒回顾，半缘修道半缘君。____元稹《离思五首?其四》 若是前生未有缘，待重结、来生愿。____乐婉《卜算子?答施》

雨打梨花深闭门，忘了青春，误了青春。____唐寅《一剪梅?雨打梨花深闭门》 少年不识愁滋味，爱上层楼。爱上层楼。为赋新词强说愁。____辛弃疾《丑奴儿?书博山道中壁》

自在飞花轻似梦，无边丝雨细如愁。____秦观《浣溪沙?漠漠轻寒上小楼》 近水楼台先得月，向阳花木易为春。____苏麟《断句》

一骑红尘妃子笑，无人知是荔枝来。____杜牧《过华清宫绝句三首》 抽刀断水水更流，举杯消愁愁更愁。____李白《宣州谢脁楼饯别校书叔云 / 陪侍御叔华登楼歌》

疏影横斜水清浅，暗香浮动月黄昏。____林逋《山园小梅?其一》 人面不知何处去，桃花依旧笑春风。____崔护《题都城南庄》

时光只解催人老，不信多情，长恨离亭，泪滴春衫酒易醒。____晏殊《采桑子?时光只解催人老》

一生大笑能几回，斗酒相逢须醉倒。____岑参《凉州馆中与诸判官夜集》 天涯地角有穷时，只有相思无尽处。____晏殊《玉楼春?春恨》

问君能有几多愁,恰似一江春水向东流。____李煜《虞美人?春花秋月何时了》 似此星辰非昨夜，为谁风露立中宵。____黄景仁《绮怀》

菩提本无树，明镜亦非台。____惠能《菩提偈》

溪云初起日沉阁，山雨欲来风满楼。____许浑《咸阳城东楼 / 咸阳城西楼晚眺 / 西门》 春风得意马蹄疾，一日看尽长安花。____孟郊《登科后》

枯藤老树昏鸦，小桥流水人家，古道西风瘦马。____马致远《天净沙?秋思》 空山新雨后，天气晚来秋。____王维《山居秋暝》

人到情多情转薄，而今真个悔多情。____纳兰性德《山花子?风絮飘残已化萍》 同是天涯沦落人，相逢何必曾相识～____马致远《杂剧?江州司马青衫泪》 浮云一别后，流水十年间。____韦应物《淮上喜会梁川故人 / 淮上喜会梁州故人》

名句赏析～～～～～

不限

主题不限抒情四季山水天气人物人生生活节日动物植物食物

山有木兮木有枝，心悦君兮君不知。____佚名《越人歌》

人生若只如初见，何事秋风悲画扇。____纳兰性德《木兰词?拟古决绝词柬友》 十年生死两茫茫，不思量，自难忘。____苏轼《江城子?乙卯正月二十日夜记梦》 只愿君心似我心，定不负相思意。____李之仪《卜算子?我住长江头》 玲珑骰子安红豆，入骨相思知不知。____温庭筠《南歌子词二首 / 新添声杨柳枝词》 曾经沧海难为水，除却巫山不是云。____元稹《离思五首?其四》 愿得一心人，白头不相离。____卓文君《白头吟》

去年今日此门中，人面桃花相映红。____崔护《题都城南庄》

平生不会相思，才会相思，便害相思。____徐再思《折桂令?春情》 入我相思门，知我相思苦。____李白《三五七言 / 秋风词》

山无陵，江水为竭。冬雷震震，夏雨雪。天地合，乃敢与君绝。____佚名《上邪》 人生自是有情痴，此恨不关风与月。____欧阳修《玉楼春?尊前拟把归期说》 一往情深深几许,深山夕照深秋雨。____纳兰性德《蝶恋花?出塞》 两情若是久长时，又岂在朝朝暮暮。____秦观《鹊桥仙?纤云弄巧》 执子之手，与子偕老。____佚名《击鼓》

花自飘零水自流。一种相思，两处闲愁。____李清照《一剪梅?红藕香残玉簟秋》 问世间，情为何物，直教生死相许,____元好问《摸鱼儿?雁丘词 / 迈陂塘》 一日不见兮，思之如狂。____司马相如《凤求凰 / 琴歌》

人生如逆旅，我亦是行人。____苏轼《临江仙?送钱穆父》

世间无限丹青手，一片伤心画不成。____高蟾《金陵晚望》

林花谢了春红，太匆匆。无奈朝来寒雨，晚来风。____李煜《相见欢?林花谢了春红》 独立寒秋，湘江北去，橘子洲头。____**《沁园春?长沙》

身无彩凤双飞翼，心有灵犀一点通。____李商隐《无题?昨夜星辰昨夜风》 滚滚长江东逝水，浪花淘尽英雄。____杨慎《临江仙?滚滚长江东逝水》 怕相思，已相思，轮到相思没处辞，眉间露一丝。____俞彦《长相思?折花枝》 此情可待成追忆,只是当时已惘然。____李商隐《锦瑟》

思悠悠，恨悠悠，恨到归时方始休。____白居易《长相思?汴水流》 取次花丛懒回顾，半缘修道半缘君。____元稹《离思五首?其四》 若是前生未有缘，待重结、来生愿。____乐婉《卜算子?答施》

雨打梨花深闭门，忘了青春，误了青春。____唐寅《一剪梅?雨打梨花深闭门》 少年不识愁滋味，爱上层楼。爱上层楼。为赋新词强说愁。____辛弃疾《丑奴儿?书博山道中壁》

自在飞花轻似梦，无边丝雨细如愁。____秦观《浣溪沙?漠漠轻寒上小楼》 近水楼台先得月，向阳花木易为春。____苏麟《断句》

一骑红尘妃子笑，无人知是荔枝来。____杜牧《过华清宫绝句三首》 抽刀断水水更流，举杯消愁愁更愁。____李白《宣州谢脁楼饯别校书叔云 / 陪侍御叔华登楼歌》

疏影横斜水清浅，暗香浮动月黄昏。____林逋《山园小梅?其一》 人面不知何处去，桃花依旧笑春风。____崔护《题都城南庄》

时光只解催人老，不信多情，长恨离亭，泪滴春衫酒易醒。____晏殊《采桑子?时光只解催人老》

一生大笑能几回，斗酒相逢须醉倒。____岑参《凉州馆中与诸判官夜集》 天涯地角有穷时，只有相思无尽处。____晏殊《玉楼春?春恨》

问君能有几多愁,恰似一江春水向东流。____李煜《虞美人?春花秋月何时了》 似此星辰非昨夜，为谁风露立中宵。____黄景仁《绮怀》

菩提本无树，明镜亦非台。____惠能《菩提偈》

溪云初起日沉阁，山雨欲来风满楼。____许浑《咸阳城东楼 / 咸阳城西楼晚眺 / 西门》 春风得意马蹄疾，一日看尽长安花。____孟郊《登科后》

枯藤老树昏鸦，小桥流水人家，古道西风瘦马。____马致远《天净沙?秋思》 空山新雨后，天气晚来秋。____王维《山居秋暝》

人到情多情转薄，而今真个悔多情。____纳兰性德《山花子?风絮飘残已化萍》 同是天涯沦落人，相逢何必曾相识～____马致远《杂剧?江州司马青衫泪》 浮云一别后，流水十年间。____韦应物《淮上喜会梁川故人 / 淮上喜会梁州故人》

论诗三十首?其四

(53人评分) 8.7

朝代:金朝

作者:元好问

原文:

一语天然万古新，豪华落尽见真淳。

南窗白日羲皇上，未害渊明是晋人。

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译文

陶渊明的诗语言平淡、自然天成，摒弃纤丽浮华的敷饰，露出真朴淳厚的美质，令人读来万古常新。陶渊明自谓自己是上古时代的人，但并未妨碍他仍然是个晋人。? 参考赏析

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赏析

这首诗是元好问评晋代诗人陶渊明。出于对当时诗坛雕琢粉饰、矫揉造作诗风的反感，元好问评论晋代诗人陶渊明时前两句说:“一语天然万古新，豪华落尽见真淳。”元好问崇尚陶渊明诗歌自然天成而无人工痕迹，清新真淳而无雕琢之弊。陶渊明的诗句自然质朴不假修饰，剥尽铅华腻粉，独见真率之情志，具有真淳隽永、万古常新的永恒?

作者介绍

元好问

元好问 元好问，字裕之，号遗山，太原秀容(今山西忻州)人;系出北魏鲜卑族拓跋氏，元好问过继叔父元格;七岁能诗，十四岁从学郝天挺，六载而业成;兴定五年(1221)进士，不就选;正大元年(1224 )，中博学宏词科，授儒林郎，充国史院编修，历镇平、南阳、内乡县令。八年(1231)秋，受诏入都，除尚书省掾、左司都事，转员外郎;金亡不仕，元宪宗七年卒于获鹿寓舍;工诗文，在金元之际颇负重望;诗词风格沉郁，并多伤时感事之作。其《论诗》绝句三十首在中国文学批评史上颇有地位;作有《遗山集》又名《遗山先生文集》，编有《中州集》。...

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