0 前言
隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，更多的數(shù)據(jù)往往能夠讓我們獲得更多的信息和知識，但如何從這些數(shù)據(jù)中挖掘其潛在價值來幫助自己解決問題，成為現(xiàn)代人們極度關(guān)注的問題，因而應(yīng)運而生了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。所謂數(shù)據(jù)挖掘指的是從海量的信息數(shù)據(jù)中挖掘那些未知的，具有一定規(guī)律和價值的信息，主要涉及到數(shù)據(jù)庫技術(shù)，人工智能等多種前沿科技，如今發(fā)展已經(jīng)相當(dāng)成熟，在很多企業(yè)里都得到了廣泛的應(yīng)用。其中煤礦企業(yè)涉及到大量的安全數(shù)據(jù)，以及日常的辦公管理數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)都需要依靠數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來提升煤礦企業(yè)的管理和安全水平。本文的重點就是從分析數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)概念開始，探討一下煤礦企業(yè)當(dāng)前在安全和企業(yè)管理上面臨的問題，以及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在煤礦企業(yè)里的一些實踐的應(yīng)用分析。
1 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)概念分析
數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)主要依靠數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)，數(shù)據(jù)的分類和潛在的發(fā)展方向，通過聚類分析、異類分析及演化分析來實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的挖掘，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的潛在規(guī)律，透過數(shù)據(jù)能夠給企業(yè)的管理和安全以及其他科學(xué)技術(shù)的研究帶來一定的參考價值。目前數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)主要包括下面五種技術(shù)：
（1）關(guān)聯(lián)分析技術(shù)
這是目前比較主流的數(shù)據(jù)挖掘分析技術(shù)，關(guān)聯(lián)分析技術(shù)的核心是從數(shù)據(jù)集團里面發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)，而所謂關(guān)聯(lián)則是有兩個或者兩個以上的變量存在著某種規(guī)律，這種規(guī)律可以通過一系列的方法發(fā)現(xiàn)，并且分為簡單關(guān)聯(lián)、因果關(guān)聯(lián)以及時序關(guān)聯(lián)等。通過關(guān)聯(lián)分析就是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集團中所隱藏的關(guān)系網(wǎng)，在這里主要通過支持度和可信度這兩個因素來衡量數(shù)據(jù)的相關(guān)性，然后再引入其他的參數(shù)，比如數(shù)據(jù)之間的興趣度以及相關(guān)性等參數(shù)，從而挖掘出符合需求的數(shù)據(jù)。
（2）分類和預(yù)測的技術(shù)
分類和預(yù)測是一個相輔相成的關(guān)系，通過從數(shù)據(jù)集團中，找到能夠準(zhǔn)確描述數(shù)據(jù)集合的特征函數(shù)，并且根據(jù)這些特征函數(shù)將數(shù)據(jù)識別，并進行歸屬和分類，在這里還需要通過預(yù)測的方式，進行綜合分析，從而更加準(zhǔn)確的實現(xiàn)對數(shù)據(jù)集團中不同模型下的數(shù)據(jù)分類，這個過程實際上又是一個將未知事例映射到看起來非常離散的類別的過程。所謂分類函數(shù)或者是模型指的是通過分類挖掘算法將一組看起來并不很清晰的數(shù)據(jù)集，通過計算和挖掘轉(zhuǎn)變成已知的歸屬。這些分類函數(shù)或者是模型可以通過多種形式進行描述，比如分類規(guī)則、決策樹還有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及數(shù)學(xué)公式等方法。比如在煤礦企業(yè)中在客戶關(guān)系系統(tǒng)中的應(yīng)用，通過對煤礦企業(yè)的客戶信用等級進行預(yù)測和分類，從而實現(xiàn)對客戶的管理。
（3）聚類分析技術(shù)
在數(shù)據(jù)集團里，存在著大量的沒有歸屬的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)往往也會具有某種歸屬，只是因為相對隱蔽，所以這種歸屬不能夠準(zhǔn)確的結(jié)合現(xiàn)有歸屬進行劃分，這時候就可以通過聚類分析技術(shù)來實現(xiàn)對這些未知歸屬的數(shù)據(jù)進行挖掘。聚類分析技術(shù)的基本原則有兩點，其一，將內(nèi)部數(shù)據(jù)相似度比較大的對象進行聚集，這些內(nèi)部數(shù)據(jù)要堅持最大化原則；其二，要保證不同的聚集對象相似度要最小化。這個過程可以使用不同的數(shù)據(jù)計算公式來區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)之間的相似度，通過聚類分析將那些沒有歸屬的數(shù)據(jù)劃分成不同的數(shù)據(jù)組，這些數(shù)據(jù)組之間相似度要最小，而數(shù)據(jù)組內(nèi)部數(shù)據(jù)相似度要最大。
（4）異類分析技術(shù)
數(shù)據(jù)集團中大量的數(shù)據(jù)都是離散的，雖然通過聚類分析以及分類預(yù)測等方法都不能夠?qū)⑺袛?shù)據(jù)分類分析完成，還有很多不符合規(guī)律的數(shù)據(jù)就被稱為異類，這些異類的出現(xiàn)往往都和一些小概率事件有關(guān)。而在煤礦企業(yè)的安全管理中，往往就對于這些小概率事件進行極大的關(guān)注，所以異類分析技術(shù)對于煤礦企業(yè)的安全管理具有十分重要的意義，而且小概率事件往往也體現(xiàn)在煤礦企業(yè)的管理層面。比如在煤礦企業(yè)的CRM客戶關(guān)系管理系統(tǒng)中，如果存在異類，那么就可能存在一些商業(yè)騙局，通過針對異類分析，從某種意義上來說要比那些有規(guī)律性的數(shù)據(jù)挖掘更有意義。
（5）演化分析技術(shù)
數(shù)據(jù)對象還有隨著時間產(chǎn)生變化的屬性，這些變化往往就需要通過演化分析技術(shù)來掌握這些數(shù)據(jù)所反映的趨勢，從而通過這些數(shù)據(jù)來為企業(yè)的管理提供支撐。而演化分析技術(shù)主要通過概念描述，對比概念以及關(guān)聯(lián)，時間相關(guān)數(shù)據(jù)等不同方式進行綜合分析，這個趨勢化分析僅僅提供一些可能，但是是否會真的就向這些方向發(fā)展，這會隨著演化分析技術(shù)的成熟變得接近，但是一致的可能性相對來說就非常困難了。
2 煤礦企業(yè)在安全和管理方面的現(xiàn)狀
在過去的十年里， 我國煤礦企業(yè)大大小小事故超過數(shù)千起，正因為煤礦生產(chǎn)本身存在高危屬性，所以加強煤礦安全建設(shè)已經(jīng)成為業(yè)內(nèi)的共識。近幾年我國不少煤礦企業(yè)已經(jīng)開始引入國外的先進管理技術(shù)，比如引入了安全生產(chǎn)管理系統(tǒng)以及各種先進的企業(yè)管理系統(tǒng)如CRM客戶關(guān)系管理系統(tǒng)，從而有效的改善了我國煤礦企業(yè)的安全和管理水平。最近幾年雖然偶爾也會發(fā)生煤礦瓦斯事故，但是其事故的規(guī)模和死亡人數(shù)已經(jīng)開始減少，特大型事故在最近幾年少有發(fā)生，煤礦企業(yè)在安全生產(chǎn)管理和企業(yè)管理上取得的進步。但是不可否認(rèn)的是我國煤礦企業(yè)的安全管理水平相比還存在著一些問題，主要體現(xiàn)在下面幾個方面：
（1）安全生產(chǎn)管理系統(tǒng)的使用不是很熟悉。雖然不少煤礦企業(yè)結(jié)合企業(yè)現(xiàn)狀，在井下安裝了瓦斯感應(yīng)器、礦井通風(fēng)感應(yīng)器、井下考勤系統(tǒng)等，但是在實際使用中，因為管理的混亂，以及對新的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的掌握不夠透徹導(dǎo)致了一些潛在的隱患并不能夠及時的被發(fā)現(xiàn)，從而釀成一些本可避免的事故。
（2）企業(yè)管理方面的問題。最為常見的問題就是客戶關(guān)系的管理，雖然現(xiàn)在已經(jīng)有很多煤礦企業(yè)已經(jīng)上馬了ERP系統(tǒng)，而在ERP系統(tǒng)中，有一個重要的模塊就是客戶關(guān)系管理系統(tǒng)，這往往能夠有效的對客戶和供應(yīng)商進行管理，從而提升企業(yè)的競爭力。但是由于我國煤礦企業(yè)的改革深化程度不一，有的煤礦企業(yè)的銷售渠道僅僅是運往火力發(fā)電廠，這對于某些煤礦企業(yè)來說，客戶關(guān)系管理系統(tǒng)往往形同虛設(shè)，起不到有效的管理作用。
（3）煤礦企業(yè)的網(wǎng)絡(luò)安全問題，這基本上是目前各類企業(yè)都會面臨的問題之一，不過對于煤礦企業(yè)來說，網(wǎng)絡(luò)安全顯然更加重要，一旦存在安全隱患，將會直接影響到煤礦企業(yè)的安全生產(chǎn)管理，甚至有可能造成嚴(yán)重的安全事故，所以提升煤礦企業(yè)的安全防范能力也是當(dāng)前煤礦企業(yè)必須要面對的一個問題。
3 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在煤礦企業(yè)的實踐應(yīng)用
數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)現(xiàn)在已經(jīng)在煤礦企業(yè)得到了廣泛的應(yīng)用，其中基于計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的煤礦生產(chǎn)安全系統(tǒng)，以及計算機網(wǎng)絡(luò)安全和煤炭企業(yè)的管理系統(tǒng)都普遍使用到了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，下面就從這三個方面具體進行分析。
3.1 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在煤礦企業(yè)的安全生產(chǎn)管理上的應(yīng)用
在煤礦安全生產(chǎn)管理系統(tǒng)里，一般會對有四大基礎(chǔ)系統(tǒng)，分別是井下的瓦斯控制系統(tǒng)；礦井通風(fēng)系統(tǒng)；以及考勤系統(tǒng)和監(jiān)控系統(tǒng)。其中瓦斯控制系統(tǒng)是通過在礦井各重點通道安置瓦斯感應(yīng)器，感應(yīng)器采集數(shù)據(jù)然后通過井下轉(zhuǎn)發(fā)器，再通過傳輸裝置傳輸?shù)降孛娴挠嬎銠C數(shù)據(jù)處理中心；而通風(fēng)系統(tǒng)同樣也是通過通風(fēng)感應(yīng)器將井下數(shù)據(jù)傳輸?shù)降孛娴目刂浦行模记谙到y(tǒng)和監(jiān)控系統(tǒng)也是通過計算機網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)降孛婵刂浦行摹Ｒ虼嗽诘孛婵刂浦行木痛嬖谥罅康牟杉瘮?shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)的處理就需要通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，通過分類和預(yù)測將一些常用的數(shù)據(jù)進行歸屬，從而監(jiān)控這些影響安全的數(shù)據(jù)的變化。而對于存在異類的數(shù)據(jù)則進行重點調(diào)查分析，查看這些異類數(shù)據(jù)時如何產(chǎn)生的，然后再通過演化分析，對這些異類數(shù)據(jù)進一步分析，確保這些數(shù)據(jù)不會出現(xiàn)嚴(yán)重的問題，同時經(jīng)過不斷的巡查將這些異類數(shù)據(jù)控制到最低水平，從根本上提升煤礦企業(yè)的安全生產(chǎn)。實際上地面數(shù)據(jù)中心就是一個巨大的數(shù)據(jù)集，而管理系統(tǒng)則是通過各種基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對這些數(shù)據(jù)進行處理，從而實現(xiàn)的數(shù)據(jù)化現(xiàn)代生產(chǎn)安全的管理。
3.2 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在煤礦企業(yè)網(wǎng)絡(luò)安全方面的應(yīng)用
煤礦企業(yè)的網(wǎng)絡(luò)安全顯然非常重要，對于企業(yè)的網(wǎng)絡(luò)安全的保障往往要通過兩個方面來進行，一方面是對硬件方面的保護，目前而言沒有相關(guān)的系統(tǒng)軟件對硬件數(shù)據(jù)進行分析，需要通過人工的方式進行例行的巡檢，增加一些防護措施。比如在計算機機房鋪用防靜電地板，給服務(wù)器及相關(guān)設(shè)備安裝UPS不間斷電源，提升計算機機房的凈化程度，從而實現(xiàn)對硬件的保護。而另一方面，影響計算機網(wǎng)絡(luò)安全的問題就是計算機病毒和黑客入侵，而且這個問題幾乎是難以避免的，只要系統(tǒng)會通過互聯(lián)網(wǎng)采集數(shù)據(jù)，連接互聯(lián)網(wǎng)就不可能避免，目前主流的防范措施就是通過安裝殺毒軟件，規(guī)范企業(yè)網(wǎng)絡(luò)安全行為的方法。而實際上很多殺毒軟件通過智能化的入侵檢測技術(shù)，通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，已經(jīng)開始對很多未知的病毒有了一定的識別度，從某種意義上來說，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對于提升計算機網(wǎng)絡(luò)安全的能力已經(jīng)得到了廣泛的應(yīng)用。
3.3 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在煤礦企業(yè)CRM系統(tǒng)上的應(yīng)用
現(xiàn)在很多煤礦企業(yè)已經(jīng)不僅僅局限于將產(chǎn)品直接銷售到某個火力發(fā)電廠，現(xiàn)在煤炭的應(yīng)用范圍十分廣泛，所以存在的客戶群體也是非常廣泛的，因此現(xiàn)代煤礦企業(yè)都基本上在使用CRM 客戶關(guān)系管理系統(tǒng)，這個系統(tǒng)被證明對客戶的管理具有十分重要的意義，能夠有效的防止客戶的欺詐行為以及防范企業(yè)應(yīng)收款風(fēng)險。而實現(xiàn)這個功能，從很大的程度上都是依靠數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的異類分析，通過分析客戶關(guān)系管理系統(tǒng)中的異類數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)這些客戶存在的問題，是賬款不能夠及時到賬，還是這些客戶存在流失的風(fēng)險，有效的提升企業(yè)對客戶的服務(wù)水平。
4 結(jié)語
隨著互聯(lián)網(wǎng)和數(shù)據(jù)庫技術(shù)的深入發(fā)展，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)體現(xiàn)出了巨大的效果，能夠幫助煤礦企業(yè)從海量的信息中提取出有知識、有價值的數(shù)據(jù)，對于煤礦企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)層的決策，提升企業(yè)的核心競爭力都具有十分重要的作用。這也是為什么現(xiàn)代煤礦企業(yè)已經(jīng)在各個領(lǐng)域里充分實踐數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的根本原因。
轉(zhuǎn)載請注明出處：拓步ERP資訊網(wǎng)http://www.guhuozai8.cn/
本文標(biāo)題：數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在煤礦企業(yè)中的實踐探索
本文網(wǎng)址：http://www.guhuozai8.cn/html/consultation/10820612333.html
相關(guān)文章
