数据挖掘工作计划(经典6篇)
数据挖掘工作计划 篇一
随着信息时代的到来，数据挖掘作为一种重要的技术手段，被广泛应用于各个行业。为了提高企业的竞争力和决策能力，我公司决定开展数据挖掘工作。本文将详细介绍我们的数据挖掘工作计划。
首先，我们将明确数据挖掘的目标和需求。作为一家互联网企业，我们的主要目标是通过挖掘大数据中隐藏的规律和信息，为企业决策提供有力的支持。我们需要从海量的数据中找出对企业有意义的信息，并进行分析和预测，以指导我们的市场策略和产品规划。
其次，我们将进行数据的收集和整理。在数据挖掘的过程中，数据的质量和完整性对结果的影响非常大。我们将与数据分析团队合作，收集和整理各个部门的数据，确保数据的完整性和准确性。同时，我们还将引入外部数据源，以扩大我们的数据范围，提高挖掘的效果。
接下来，我们将进行数据的预处理。在进行数据挖掘之前，我们需要对数据进行清洗和预处理。这包括去除重复数据、处理缺失值和异常值、进行数据转换等操作。通过数据预处理，我们可以提高数据的质量和挖掘的准确性，从而得到更有价值的结果。
然后，我们将选择合适的数据挖掘方法和算法。数据挖掘有多种方法和算法，包括分类、聚类、关联规则挖掘等。我们将根据不同的问题和需求，选择最合适的方法和算法进行挖掘。同时，我们还会结合专家经验和领域知识，提高挖掘的准确性和实用性。
最后，我们将进行数据挖掘的实施和结果分析。在进行数据挖掘之前，我们将对模型进行训练和测试，以确保模型的准确性和稳定性。然后，我们将对挖掘结果进行分析和解释，提取有用的信息，并向决策者提供有针对性的建议和意见。
综上所述，我们的数据挖掘工作计划包括明确目标和需求、数据收集和整理、数据预处理、选择合适的方法和算法、实施和结果分析等步骤。通过这些步骤的有序进行，我们相信我们能够有效地挖掘出有价值的信息，为企业的决策提供支持。
数据挖掘工作计划 篇二
随着大数据时代的到来，数据挖掘作为一种重要的技术手段，被广泛应用于各个领域。为了提高我们公司的决策能力和竞争力，我们决定开展数据挖掘工作。本文将详细介绍我们的数据挖掘工作计划。
首先，我们将明确数据挖掘的目标和背景。我们公司是一家电商企业，我们的目标是通过挖掘海量的用户数据，了解用户的行为和需求，以改进我们的产品和服务，提升用户体验和满意度。同时，我们还希望通过数据挖掘，发现潜在的商机和市场趋势，为企业的战略决策提供支持。
其次，我们将进行数据的收集和整理。数据的质量和完整性对数据挖掘的结果影响非常大。我们将与数据团队和技术团队合作，收集和整理各个渠道和平台的用户数据，确保数据的准确性和完整性。同时，我们还将引入外部数据源，包括市场调研数据和行业数据，以扩大我们的数据范围。
接下来，我们将进行数据预处理和特征工程。在进行数据挖掘之前，我们需要对数据进行清洗、去噪和特征提取等操作。通过数据预处理和特征工程，我们可以提高数据的质量和挖掘的准确性，从而得到更有价值的结果。
然后，我们将选择合适的数据挖掘方法和算法。数据挖掘有多种方法和算法，包括关联规则挖掘、聚类分析、分类预测等。我们将根据不同的问题和需求，选择最合适的方法和算法进行挖掘。同时，我们还会结合业务需求和专家经验，提高挖掘的效果和实用性。
最后，我们将进行数据挖掘的实施和结果分析。在进行数据挖掘之前，我们将对模型进行训练和测试，以确保模型的准确性和稳定性。然后，我们将对挖掘结果进行分析和解释，提取有用的信息，并向决策者提供有针对性的建议和意见。
综上所述，我们的数据挖掘工作计划包括明确目标和背景、数据收集和整理、数据预处理和特征工程、选择合适的方法和算法、实施和结果分析等步骤。通过这些步骤的有序进行，我们相信我们能够有效地挖掘出有价值的信息，为企业的决策提供支持。
数据挖掘工作计划 篇三
数据分析工作总结
数据分析工作总结
在市委、市政府的领导和关心下，在自治区农普办的业务指导下，经过市农普办和县区农普办全体人员的通力合作，我市第二次农业普查数据处理工作接近尾声。现将全市农业普查数据处理工作总结如下：
一、数据处理基本情况
我市共有1602个普查区、17010个普查小区，涉农单位1960家，需要录入的普查表有200多万张。我市农普数据处理工作全部安排在市一级开展，分为光电录入和Apras逻辑审核两个阶段，两个阶段同时进行。市农普办调配二十多台电脑，加上自治区调拨的12台电脑，约有30多台PC机用于农普数据处理工作。
整个普查数据处理工作从准备阶段到数据上报，历时一年半时间，经历了数据处理组组建阶段、清查处理阶段、设备安装调试阶段、培训阶段、光电录入阶段、逻辑审核阶段、数据上报阶段等。我市光电录入工作开始于20XX年4月上旬，采取外聘实习生和市农普办工作人员相结合操作的方式，由实习生进行扫描、校验、审核整个流程的操作，农普办人员在旁监督以保证扫描录入的质量。全面的光电录入工作于6月12日结束，期间共扫描普查表2300579张，平均每天扫描3万张左右，最高一天扫描约7万张的普查表。
Apras逻辑审核开始于4月中旬，采取的方法是由乡镇人员操作对本乡镇的数据进行逻辑审核、改错，市农普办业务组人员控制总体数据质量。为确保数据质量，市农普办多次召开现场培训会，通过制定、执行完整的工作流程，从而对Apras审核进行全程监控。市农普办先后组织了20批约400人次参加了农普Apras逻辑审核工作，整个审核工作于7月下旬结束。市农普办还结合我市的实际，发挥创新能力，在国家下发的Apras程序制度基础上，新增了19条审核公式和10张汇总表用于数据质量控制。8月下旬，我市农普数据顺利通过自治区审核并上报至国家。
数据处理工作总结(2)
二、主要做法
（一）领导重视，为数据处理工作提供强有力的组织保障。
数据处理作为整个农普工作的重要环节，关系到农普工作的好坏，我市农普数据处理工作之所以顺利开展，与市农普办领导密切关心分不开的。农普办领导经常对数据处理工作进行检查指导，及时纠正数据处理工作错误，协调解决数据处理工作遇到的困难。
数据挖掘工作计划 篇四
第四章2节数据分析
泰山出版社第一册下
【教材分析】
本课的教学内容主要是围绕“数据统计”这个主题来展开。学生学习了表中的一些基本的操作方法后，继续学习数据统计中的一些重要的操作，加深学生对数据统计的了解，更能体现数据统计的 “所见即所得”的特点。本课介绍的是数据统计中的“数据排序、筛选、分类汇总”，这一课的内容分两个大层：一是概念的认识；二是知识的应用，包括数据排序、筛选、分类汇总。
【教学目标】
１理解排序、筛选、分类汇总的概念
２学习和掌握如何对数据进行排序、筛选、分类汇总；知道数据统计在日常生活中的作用，培养学生对数据统计的兴趣、提高学生的动手操作能力、协作学习能力和创新探究能力。
【教学重点与难点】
1、数据的排序、筛选、分类汇总；
2、数据统计在学生考试“成绩”表和个人日常生活中消费中的统计应用。
【教学方法】
我采用启发式互动教学，结合现实生活中数据统计多的应用及多媒体课件，讲述与操作相结合的教学方法，从而培养学生获取信息、分析信息和处理信息的能力。学生学习知识则主要是通过一些日常生活中的常识的操作使用形成知识化，系统化，并通过操作将知识应用于实际生活中。
【教学过程】
一、导入新课（情景设置，问题导入）
新授之前，先了解一下学生对数据统计知识了解程度，展示一张学生考试“成绩”表（有学号、姓名、语文、数学、英语、总分和平均分等字段，详细内容见下图），激起学生对这节课的学习兴趣。
二、趁热打铁，学习新知
我从课件演示入手，向学生介绍数据排序、筛选、分类汇总命令格式、功能和参数说明，然后通过对现实生活中有关此方面实际问题应用操作，让学生学会怎样在一张表里给数据排序、筛选、分类汇总。在处理知识点时，注重对教材中所提出的问题进行引导，使学生进行知识的迁移。通过“想一想”，使学生有联想；通过“试一试”，培养学生的自学能力；通过小组讨论，让学生有争议，对解决问题的方法各抒已见。接下来是问题的提出，由学生回答，然后教师引入主题及布置任务。
三、协作学习，培养能力
数据挖掘工作计划 篇五
[摘 要] ERP系统经过几年的运行在后台数据库中积累了大量的数据信息，同时因为系统具有严格的管控手段，所有的业务操作都可追溯，但ERP本身是面向事务处理型的系统，传统的数据分析也无法快速有效的挖掘这些数据的价值。因此，亟待利用大数据分析技术进行ERP数据价值挖掘，以实现业务流程监控、薄弱环节管理、预测企业未来，从而进一步提升管理水平。
[关键词] ERP系统；大数据；数据挖掘
doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2017. 11. 028
[中图分类号] [文献标识码] A [文章编号] 1673 - 0194（2017）11- 0061- 02
0 引 言
ERP系统是公司主要的经营管理系统，目前财务、物资、设备、销售等业务全部纳入系统运行，实现了业务与财务的无缝集成，是公司智慧管理的重要组成部分。系统上线运行以来，结合公司自身的业务管理需要不断进行深化应用，目前正着手开展ERP系统数据价值挖掘的相关工作。
1 ERP系统应用概况
建设成效
ERP的实施规范了业务流程，统一了数据标准，强化了业务管控，推动油田管理理念的提升，给精细管理注入新鲜血液，进一步提高了勘探开发整体效率和整体效益。实现各部门在同一平台上协同工作；实现成本控制与计划执行的实时监控；实现物流、资金流和信息流“三流合一” ；实现全油田各经营管理流程规范统一；实现公司基础数据规范、唯一，经营管理数据来源统一。
2 大数据与ERP的契合
存在问题
ERP系统经过几年的运行，在后台数据库中积累了大量的数据信息，同时因为系统具有严格的管控手段，所有的业务操作都可追溯。但ERP本身是面向事务处理型的系统，满足不了企业对数据挖掘分析的需求。传统的数据分析也无法快速有效的挖掘这些数据的价值。因此，亟待利用大数据分析技术进行ERP数据价值挖掘，以实现业务流程监控、薄弱环节管理、预测企业未来，从而进一步提升管理水平。
ERP数据挖掘流程
ERP数据通过FTP接口推送到本地服务器，针对推送过来的数据进行解析，并存储到本地数据资源池中。利用ETL技术对数据资源池中的数据进行抽取、转换、加载，清洗过的数据放置数据仓库，再通过大数据分析平台对其进行分析建模，最终以图文形式展现分析结果。
ERP数据分析
ERP系统中即累积了大量的业务数据，也记录了用户操作行为的日志数据，对ERP数据的分析，主要从两个方面入手，即用户行为分析和相关业务分析。
ERP用户分析的取数方案
用户行为分析，是指对获得的用户数据进行统计、分析，从中发现用户的活动规律。用户行为分析涉及的数据包括用户登录日志、操作日志和权限配置等相关数据，通过对这些数据的组合分析，让管理者能够直观地了解本单位用户的工作状态，找出工作中的薄弱环节，掌握工作链条中各岗位的工作情况，有针对性地开展岗位培训和管理，合理安排工作计划。
优质用户分析
ERP系统涉及业务多，用户量大，挖掘优质用户将会带动系统整体应用水平的提高。本次分析选取用户量大、业务处理相对集中的供应处为例进行。从ERP服务器中抽取供应处80多名业务人员2014年系统中处理的采购申请、采供订单等10万多条凭证，从业务处理量、准确性两个指标综合考虑进行优质用户的选取。
用户登录习惯分析
抽取系统中2012-2014年三年的100余万条，对所有业务凭证的处理时间进行提取汇总，以此来反映出用户登录系统处理业务的时间，可以直观的反映出在每年的四季度尤其是年底，及每月的15-25日为业务处理集中的时段，给系统的运行带来很大压力。
针对这种集中做业务导致的系统负载均衡高、速度慢的情况，提出了业务处理的理想化状态曲线，为达成这种状态，建议从管理层面和系统层面控制两方面进行优化。 在管理层面：分批次提报计划，加强考核管理，以此实现合理调峰；在系统层面：对系统做增强控制，分流管控业务操作时段，需求计划的提报放在每月的中上旬进行处理。
3 ERP数据深度挖掘
在前期ERP数据分析的基础上，根据业务管理的需要，配合集团公司应用集成项目及决策支持平台、用户访问平台的开展，并与公司管理一体化平台以及其他经营管理系统相结合，充分挖掘数据新价值，对数据进行主题分析、绩效分析、战略分析。
主题分析
主题分析是指对历史数据进行价值挖掘，分析出改善的空间和手段，付诸到业务管理中，以提高管理效益，可以从投资管理分析、项目效益评价、设备维修成本分析、物资计划分析、质量检验分析等方面入手进行。这些需要与业务部门进行充分的沟通，根据业务部门的真正需求开展。
绩效分析
绩效分析指对执行时间长、时效性要求高的业务流程进行监控，分析出影响执行效率的短板岗位或流程节点，进而优化流程，提升业务运行效率。
战略分析
战略分析是根据用户需求的不同，将其最关注的业务指标，以图文并茂的方式呈现出来，使决策者实时掌握经营管理全貌，并根据指标预警信息来判断是否需要干预业务。
4 结 语
数据挖掘工作计划 篇六
基于数据分析的对标、关联等应用越来越多用在企业人才管理，未来CHRO的工作方式会越来越像采用社交和大数据分析做精准营销的CMO。
前几年在某大型跨国公司管理团队时，我意识到“大数据”在HR管理中的作用。在管理团队薪酬时，IT系统不仅处理薪酬流程，还提供对标数据支持决策：调薪周期开始时，公司把调薪预算从上到下分解到各级经理，经理会具体分析每个下属员工应该分配多少预算。一般会考虑：一、员工当期绩效表现，二、目前在公司内同类工作岗位中所处薪酬水平？三、与同行和竞争对手的同类岗位相比处于什么水平？经理根据业务需要确定是否要努力保留一位员工，通过预算分配使员工处于合理的薪酬水平。这个系统不仅提供了公司内按职位角色细分的薪酬分布曲线，同时提供了行业薪酬分布曲线，使管理人员能直观看到员工调薪前后在公司内及市场上的薪酬“分位值”。
公司如果有规范的职位职务体系基础容易统计内部薪酬分布，行业的数据一般来自大型HR咨询公司的薪酬数据库。做跨公司的职位职务对应匹配却是件有挑战性的事情――你怎么知道A公司的八级软件工程师相当于B公司的十级咨询顾问呢？传统上，我服务的那家公司是定向的对标指定，即人工对应到具体同类型公司的同类型岗位。随着技术的发展，现在时髦的基于文本分析的“大数据分析”能够解决更广泛的职位匹配问题，再结合薪酬数据库，能够提供更准确做薪酬对标。可以预计，这种对标方法会成为一种更加普及的应用。
HR部门的价值从后台服务职能，发展到帮助业务部门挖掘、培养、发展人才，成为企业业务的驱动者，人才相关数据的分析为这样的工作方式转型提供了可能性。不仅是薪酬数据分析，从下图所示的HR相关数据可以产生很多分析机会。
例如某些专业岗位招聘如何选择候选细分人群，需要在用人成本、人才质量、使用风险以及细分人群供应量等不同因素中平衡，可以通过数据挖掘方法，根据不同人才寻源策略确定相应的候选人细分对象；又如雇主品牌建设，通常员工敬业度调研结果中薪酬是一个抱怨因素，可是，实际薪酬水平以及期望薪酬水平与员工的敬业度、员工绩效之间有多深的关联？不同的薪酬或者奖金结构方式会对敬业度产生什么影响？再例如提高招聘质量，国外某保险公司对数百例初级销售人员聘用后的实际业绩分析发现，应聘人资质与业绩相关度较高的因素有：简历文本质量（语法准确、表述清楚）、教育经历完整性、高端产品销售的经验、过去类似工作的成功、不确定环境下工作的能力等，并有意思地发现大学档次、大学成绩、推荐人资质等因素与业绩相关度不高。除此之外，在员工保留因素、销售人员绩效、出勤率预测、继任计划、人才管道计划、高潜力人才挖掘等人力资源管理领域，数据分析都有广泛的应用。
HR总监向管理层解释工作计划是件比较麻烦的事情，如果他在预算会上拿出一份人员自然减员率分析、招聘预测、人员管道与业务增长相关性、不同绩效水平的薪酬增长比率和市场对标水平等数据的分析报告，可以设想这会多么有说服力。
在移动、社交和互联的今天，与消费者开展“倾听、理解、使能”循环，加上精准效果评估，是新一代首席营销官（CMO）的工作模式。如果把人才和员工看做HR的营销对象，首席人力资源官（CHRO）的工作方式会越来越像CMO，通过社交媒体的多向信息沟通特点，建立内外部人才协作、目标设定和绩效跟踪、职业生涯管理、人才寻源等，并准确评价HR投入产出效果。
