读研的时候有些数据挖掘的理论基础，所以2008年春尝试了一个与商业智能相关的项目，简单回忆一下。

通常数据很容易有，但是“数据–>信息–>知识”的转化过程，现在任何一个系统中做的都远远不够。我做的项目大体上是通过分析网站访客的行为，来给网站拥有者一些决策建议，对应的学术领域：数据挖掘–>Web数据挖掘–>Web用法挖掘–>智能商务。对如下几点做了尝试

Ø  采用专家系统的架构，数据库、规则库、知识库的分库架构，便于增量式迭代改进，如图。

Ø  充分利用阿里大量用户的数据，对用户进行行业与地域的划分，每个细分群体称为“同行”，按照某种算法来评价用户行为，得到同行中做的比较好的公司，建立“同行标准”，作为同行们学习的目标。这里有两个前提：

n  将成熟用户的使用状况抽象出来公布，而不是公开具体数据，不会有“泄露用户秘密”的风险。

n  网上市场对于多数用户来说还是一个发展中子市场，容量急速扩大ing，此消彼长的竞争问题不突出。

Ø  依据访客访问网站的数据，计算出一些特征值（比如访问时长、页面数、访问次数），来评价访客的价值，最终告知用户哪些访客是有效的（转变为客户的可能大、值得关注），哪些访客更像恶意访问的。

总的来说，我们的目标用户（中小企业用户）与个人站长与的特点不同，后者是有专业知识和技能的，可以从详尽的数据中自己分析出一些可以实施的解决方案；而中小企业用户，有钱，但看不懂那些数据，所以如果我们能帮其分析出一些有用的结果，直接以“傻瓜式”的建议给出，指导他们的行为，是极其有意义的一件事情。

最后的愿景：企业所有的生产活动数据都收集到，做整个企业经营状况的分析，做产业链的上下游分析（eg，发现某企业存货不足自动去找哪家有货……），影响整个企业、整个产业发展。

嗯，生态链……

转载于:https://blog.51cto.com/iamsujie/136093

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