基于數據挖掘的行業價值分析在創業教育中的應用

楊舒涵

（江西環境工程職業學院，江西 贛州 341000）

在當今充滿競爭和變革的商業環境中，創業者面臨著巨大的挑戰和機遇[1]。成功創業不僅需要創新的理念和獨特的產品，還需要準確洞察市場趨勢、了解競爭態勢，并做出明智的決策。在這個信息爆炸的時代，大量的數據產生和積累為創業者提供了寶貴的資源和機會。然而，如何從海量的數據中提取有價值的信息，成為創業者們亟待解決的難題[2]。在該背景下，基于數據挖掘的行業價值分析應運而生，為創業教育和創業實踐提供了一種強大的工具和方法[3]。數據挖掘技術通過發掘數據中的隱藏模式、趨勢和關聯性，幫助創業者深入了解行業的現狀、未來發展趨勢以及消費者的需求和行為。基于數據挖掘的行業價值分析在創業教育中的應用具有廣泛的潛力和意義。該文旨在探討基于數據挖掘的行業價值分析在創業教育中的應用，并通過實證研究展示其實際效果。

1 基于數據挖掘的行業價值分析系統總框架設計

基于數據挖掘的行業價值分析系統可以幫助企業更好地了解市場情況、競爭情況和客戶需求等，從而在創業教育中制定更準確和有效的決策。具體的系統框架圖如圖1所示。

圖1 系統總框架設計

數據采集模塊包括數據源識別和選擇、數據獲取和抓取以及數據存儲和管理。確定需要采集的數據來源，如公開數據集、企業數據以及專業機構報告等。通過API、網絡爬蟲等方式獲取數據，并將其存儲在可訪問的數據庫中。

數據預處理模塊需要進行數據清洗，處理缺失值、異常值和重復值等數據質量問題，以確保數據的準確性和一致性。然后對數據進行標準化、歸一化和離散化等處理并進行數據轉換，以便于后續分析。根據分析目標和數據特征的相關性，選擇最相關的特征進行后續分析[4-5]。將數據劃分為訓練集、驗證集和測試集，用于模型訓練、驗證和評估。

決策樹模型構建模塊可根據具體的分析目標，選擇合適的數據挖掘算法，如聚類、分類和關聯規則挖掘。應用選擇的算法對預處理后的數據進行分析和建模，調整算法參數以優化模型性能。評估模型的準確性、泛化能力和可靠性，驗證模型是否符合預期的分析目標。

價值評估和應用模塊對分析結果進行評估，評估其在行業中的價值和可行性。提供相關建議和決策支持，幫助企業和創業者發現商業機會、優化運營策略等。

2 硬件設計

基于數據挖掘的行業價值分析系統的硬件設計采用Dell PowerEdge R740服務器，運用Apache Hadoop集群分布式計算和存儲。使用高性能服務器和大容量的NetApp AFF A220存儲設備，配備NVIDIA Tesla V100型號的GPU加速卡或其他硬件加速器，確保高速網絡連接和數據傳輸設備。采用Cisco Catalyst 9000系列交換機，配置Dell EMC Data Domain DD3300數據備份設備和冗余配置。同時，為了加強安全設備和防護措施，系統選用Fortinet FortiGate防火墻。

3 軟件設計

3.1 數據采集

數據源識別和選擇需要明確分析和決策所需的數據類型及指標，未作出行業價值分析，需要掌握市場數據、銷售數據以及用戶行為數據等。通過調用數據提供商或服務商提供的API接口來獲取數據，使用相關編程語言和工具進行API調用和數據獲取，具體的流程如圖2所示。

圖2 API調用數據獲取流程

編寫爬蟲程序，通過自動化方式從網頁中抓取所需數據。使用Python語言中的BeautifulSoup庫輔助API進行網頁解析和數據抓取。根據數據特點和系統需求選擇適當的數據庫類型，系統選用NoSQL數據庫，數據存儲結構包括表、集合及字段，以滿足數據查詢和分析的需求。使用數據庫管理工具和相應的編程語言庫進行數據的存儲、讀取、更新和管理。

3.2 數據預處理

在基于數據挖掘的行業價值分析系統中，數據預處理模塊需要先對采集的數據進行清洗，具體的清洗步驟如下。

首先，以便處理缺失值，根據缺失值的類型和缺失值的分布情況，采用中位數插值法將缺失值替換為該特征的中位數，以保持數據的整體分布趨勢，有效地避免異常值對結果的影響。

其次，使用Z-score，通過將數據轉換為具有零均值和單位方差的標準正態分布，識別和處理異常值。Z-score異常值檢測如公式（1）所示。

式中：Z是標準化后的值；X是原始值；μ是原始數據的均值；σ是原始數據的標準差。

將原始值減去均值，然后除以標準差，即可得到標準化后的值Z。標準化后的值Z表示原始值與均值之間的偏離程度，單位為標準差。

最后，比較記錄之間的相似度檢測并刪除數據集中的重復記錄，確保數據的唯一性。

數據清洗后進行數據轉換，通過減去均值并除以標準差，將數據轉換為具有零均值和單位方差的標準正態分布。將數據縮放到一個特定的范圍，如[0，1]或[-1，1]，以消除不同特征之間的量綱差異。Min-max歸一化公式如公式（2）所示。

式中：X為原始值；Xmin和Xmax分別為最小值和最大值。

通過設定閾值將連續型數據轉換為離散型數據，進行分組。計算各個特征與目標變量之間的相關性，選擇與目標變量高度相關的特征進行后續分析。對數據集進行劃分，將數據集劃分為訓練集、驗證集和測試集，用于模型的訓練、驗證和評估。

3.3 決策樹模型構建

在基于數據挖掘的行業價值分析系統中，數據挖掘模塊要明確分析預測銷售額、客戶細分及關聯產品推薦等目標，使用決策樹算法進行挖掘，具體的流程如圖3所示。

圖3 決策樹挖掘流程

如圖3所示，獲取經過預處理和特征選擇的數據集，確保數據的可用性和質量。根據分析目標選擇最相關的特征，作為決策樹構建的依據。構建決策樹要根據信息增益或基尼指數計算每個特征的重要性，選擇能夠最好劃分數據的特征。以選定的劃分特征為依據，將數據集劃分為不同的子集。對每個子集重復特征劃分和遞歸構建子樹，直到滿足終止條件，如達到預定義的樹深度或葉節點中的樣本數小于閾值。

當終止條件滿足時，為最后的子集創建葉節點，并將最常見的類別作為葉節點的預測結果。使用評估指標（如準確率、召回率和F1值等）對構建的決策樹模型進行評估，可以使用交叉驗證或獨立的測試數據集。最后使用構建好的決策樹模型對新樣本進行預測，得出分類結果。將數據挖掘的結果應用于實際行業價值分析中，以便為創業教育提供決策支持和行業觀察。

4 實際創業教育應用案例

4.1 應用環境

基于數據挖掘的行業價值分析在創業教育中的應用可以幫助創業者在創業過程中進行市場分析、商業洞察和決策支持。該文應用場景為一個創業者想要開設一家新的餐飲連鎖店，使用系統評估潛在市場的價值和可行性。為了進行數據挖掘和分析，需要使用一臺具備一定計算能力和存儲能力的計算機或服務器。試驗采用Dell PowerEdge R740服務器及NetApp AFF A220存儲設備，并使用相應的NoSQL數據庫管理系統來存儲和管理數據。

4.2 應用步驟

首先，數據收集：收集與餐飲行業相關的數據，包括市場數據、競爭數據以及消費者數據等。數據來源包括公開數據集、企業數據和專業機構報告等。

其次，數據預處理：對收集的數據進行清洗、處理缺失值、異常值和重復值等數據質量問題，確保數據的準確性和一致性。進行數據標準化、歸一化和離散化等處理，以便于后續的分析。

再次，數據挖掘與分析：根據創業目標，選擇適合的數據挖掘算法，如聚類、分類和關聯規則挖掘等。應用選擇的算法對預處理后的數據進行分析和建模，以獲得有關市場、競爭情況及消費者偏好等方面的洞察。

最后，評估和決策支持：根據數據挖掘的結果，評估市場潛力、競爭情況和風險等，為創業者提供決策支持和相應的建議，提供最適合的商業模式、推薦的定位策略以及預測的市場份額等。

4.3 應用結果

為了演示基于數據挖掘的行業價值分析在創業教育中的應用結果，示例的結果對比見表1，并進行了相關數據的分析。假設在餐飲行業中分析了快餐店、咖啡館和高檔餐廳3種不同的餐廳類型，比較了市場份額、平均客流量和平均消費額，以評估其在市場中的潛力和競爭情況。

表1 應用結果

在市場份額方面，快餐店占據了40%的份額，高檔餐廳和咖啡館各占30%的份額，這表明快餐店在市場上具有較大的競爭力。快餐店的平均客流量為100人，高檔餐廳為50人，而咖啡館為80人，這顯示快餐店吸引了更多的顧客，而高檔餐廳則相對較少，并且高檔餐廳的消費額最高，而快餐店的消費額較低。高檔餐廳的顧客評價最高，為4.8分，其次是咖啡館為4.5分，而快餐店的評價為4.2分，可以看出高檔餐廳在服務質量和用戶體驗方面表現出色。系統根據以上數據做出決策，給出的決策報表見表2。

表2 業務預測及決策支持

餐飲行業中，快餐店在市場份額和平均客流量方面具有一定優勢，但消費額較低。高檔餐廳在市場份額方面相對較小，但平均消費額和顧客評價較高，適合追求高品質用餐體驗的消費者。咖啡館在市場份額和平均客流量方面表現穩定，平均消費額適中，適合追求休閑、社交氛圍的消費者。由此可見，通過數據挖掘和分析，系統能夠提供準確、全面的數據支持，幫助企業和創業者基于客觀事實做出決策，避免主觀偏見和憑感覺決策的風險，提高了決策的科學性和準確性。

5 結語

該文研究了基于數據挖掘的行業價值分析在創業教育中的應用。通過對實際案例的分析和實證研究，展示了數據挖掘技術在幫助創業者了解行業趨勢、發現商業機會和優化創業決策方面的潛力。數據挖掘的應用使創業者能夠更全面地了解市場需求、競爭態勢和消費者行為，從而做出更明智的商業決策。建議創業者應用數據挖掘技術時，要結合自身情況，綜合考慮多種因素，并與其他創業教育方法相結合，以提高創業成功的機會。