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利用互联网挖掘并记录你的企业构思的答案

1、先谋篇布局，后细枝末节。 大多数中小企业是先生存后发展，在发展的过程中不断调整经营思路，逐渐形成企业的格局、战略。不过，随着市场化经济的推进改革，以及人员素质的提高。部分少数创业者、企业家也会先对企业有个全局构思，形成一个蓝图，统筹把握后才实施建立企业组织。

2、调查地区环境、调查地区企业情况等。企业构思就是指用语言精确描述的、创办企业的基本计划，企业在进行挖掘企业构思的时候可以使用调查地区环境、调查地区企业情况、利用互联网、头脑风暴法四种方法进行挖掘。企业构思，必须以顾客的需求为出发点，并且具备满足顾客需求的个人要素。

3、挖掘企业构思的途径有从生产专长出发、从顾客需要出发。小企业创办的原则：志向要大。要有努力的大目标，要有成长为大企业的雄心，很多大企业都是由小企业发展起来的。计算要精。要精确计算自己的资金和资源，量力而行和进行量化管理，小心无数量危险和数字陷井。规模要小。

4、**市场调研**：这是挖掘企业构思的最基本途径之一。通过市场调研，你可以了解目标市场的需求、趋势、竞争状况等信息。这有助于你发现尚未满足的需求，找到你的企业构思的市场空间。 **创新思维**：创新思维是挖掘企业构思的重要途径。

5、我认为现在最适合创办最有可能成功的企业构思，也就是餐饮行业，因为现在的话，谁的疫情的发展，随着人们消费观念的变革越来越多的年轻人喜欢在外面吃饭。这样就为餐饮行业提供了一个很好的机会。它能够让餐饮行业蓬勃的发展，只要你选择了这个行业的话，你就应该有一个充分的准备。

6、从而形成了系统。思维从平面到三维。这时你就可以退休了，创业者就有了现金流系统（赚钱机器），它是24小时为你工作的，这就是许多创业者梦想达到的理想状态。第四阶段 这是创业者的最高境界，集团总部阶段，是一种无国界的经营，也就是俗称跨国公司。

数据仓库与数据挖掘问题

数据仓库的类型根据数据仓库所管理的数据类型和它们所解决的企业问题范围，一般可将数据仓库分为下列3种类型：企业数据仓库（EDW）、操作型数据库（ODS）和数据集市（Data Marts）。

数据挖掘就是从大量数据中提取数据的过程。数据仓库是汇集所有相关数据的一个过程。数据挖掘和数据仓库都是商业智能工具集合。数据挖掘是特定的数据收集。数据仓库是一个工具来节省时间和提高效率，将数据从不同的位置不同区域组织在一起。数据仓库三层，即分段、集成和访问。

数据挖掘对数据仓库的数据组织提出了更高的要求。（6） 数据挖掘还为数据仓库提供了广泛的技术支持。数据仓库与数据挖掘的差别 （1） 数据仓库是一种数据存储和数据组织技术， 提供数据源。（2） 数据挖掘是一种数据分析技术， 可针对数据仓库中的数据进行分析。

数据挖掘和统计 统计也开始支持数据挖掘。统计本包括预言算法（回归）、抽样、基于经验的设计等 4）数据挖掘和决策支持系统 数据仓库 OLAP（联机分析处理）、DataMart（数据集市）、多维数据库 决策支持工具融合 将数据仓库、OLAP，数据挖掘融合在一起，构成企业决策分析环境。

【答案】：（1）数据仓库是基础：无论是数据挖掘还是OLAP分析，他们成功的关键之一是能够访问正确的、完整的和集成的数据。这也是对数据仓库的要求。

数据挖掘的经典算法

聚类分析是把一组数据按照相似性和差异性分为几个类别，其目的是使得属于同一类别的数据间的相似性尽可能大，不同类别中的数据间的相似性尽可能小。根据定义可以把其分为四类：基于层次的聚类方法；分区聚类算法；基于密度的聚类算法；网格的聚类算法。常用的经典聚类方法有K-mean，K-medoids，ISODATA等。

最近邻算法KNN KNN即最近邻算法，其主要过程为：计算训练样本和测试样本中每个样本点的距离（常见的距离度量有欧式距离，马氏距离等）；对上面所有的距离值进行排序；选前k个最小距离的样本；根据这k个样本的标签进行投票，得到最后的分类类别；如何选择一个最佳的K值，这取决于数据。

用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足；2） 在树构造过程中进行剪枝；3） 能够完成对连续属性的离散化处理；4） 能够对不完整数据进行处理。

大数据挖掘的算法：朴素贝叶斯，超级简单，就像做一些数数的工作。如果条件独立假设成立的话，NB将比鉴别模型收敛的更快，所以你只需要少量的训练数据。即使条件独立假设不成立，NB在实际中仍然表现出惊人的好。 Logistic回归，LR有很多方法来对模型正则化。

数据仓库与数据挖掘实验_数据挖掘实验指导书

实验完成后，学生按要求完成实验报告。整个教学和实验中，我们强调学生切实培养动手实践能力，掌握数据挖掘的基本方法。 实验一 K-Means聚类算法实现 实验目的 通过分析K-Means 聚类算法的聚类原理，利用Vc 编程工具编程实现K-Means 聚类算法，并通过对样本数据的聚类过程，加深对该聚类算法的理解与应用过程。

本书详尽阐述了数据仓库与数据挖掘技术，分为十个部分，旨在深入探讨商务智能的核心概念。首先，第一章介绍了商务智能的基础知识，为后续章节打下坚实的基础。接着，第二章详细探讨了数据仓库的开发模型，为实际项目提供了框架指导。

首先，第一章介绍了商务智能的基础理论，为后续章节奠定了基础。接着，第二章至第四章分别探讨了数据仓库的开发模型和应用过程，以及在线分析的原理和技术。第五章特别关注了数据挖掘的基本原理和技术，以及相关的应用工具。第六章转向电子商务的智能化，展示如何将这些技术应用到实际的商业环境中。

无论你是学术研究者，还是寻求提升业务智能能力的从业者，这本书都能为你提供丰富的理论知识和实践案例，帮助你理解和掌握数据仓库与数据挖掘的核心技术。无论是理论学习还是实际项目应用，都能在其中找到相应的支持和指导。

数据仓库与数据挖掘技术（第2版）目录概览本章节首先介绍商务智能的基础概念，包括商务智能的定义，其发展与应用以及体系结构。商务智能从传统数据库演变为数据仓库，着重阐述了数据仓库的定义、特性、发展历程及其各种结构，如概念结构、虚拟数据仓库、数据集市和分布式结构等。

本书的ISBN号码为9787121093982，便于读者在书店或网络上查找。书的物理尺寸为26厘米宽、14厘米高、8厘米厚，重量约为739克，携带和存放都很方便。