基于数据挖掘的行业价值分析在创业教育中的应用

杨舒涵

（江西环境工程职业学院，江西 赣州 341000）

在当今充满竞争和变革的商业环境中，创业者面临着巨大的挑战和机遇[1]。成功创业不仅需要创新的理念和独特的产品，还需要准确洞察市场趋势、了解竞争态势，并做出明智的决策。在这个信息爆炸的时代，大量的数据产生和积累为创业者提供了宝贵的资源和机会。然而，如何从海量的数据中提取有价值的信息，成为创业者们亟待解决的难题[2]。在该背景下，基于数据挖掘的行业价值分析应运而生，为创业教育和创业实践提供了一种强大的工具和方法[3]。数据挖掘技术通过发掘数据中的隐藏模式、趋势和关联性，帮助创业者深入了解行业的现状、未来发展趋势以及消费者的需求和行为。基于数据挖掘的行业价值分析在创业教育中的应用具有广泛的潜力和意义。该文旨在探讨基于数据挖掘的行业价值分析在创业教育中的应用，并通过实证研究展示其实际效果。

1 基于数据挖掘的行业价值分析系统总框架设计

基于数据挖掘的行业价值分析系统可以帮助企业更好地了解市场情况、竞争情况和客户需求等，从而在创业教育中制定更准确和有效的决策。具体的系统框架图如图1所示。

图1 系统总框架设计

数据采集模块包括数据源识别和选择、数据获取和抓取以及数据存储和管理。确定需要采集的数据来源，如公开数据集、企业数据以及专业机构报告等。通过API、网络爬虫等方式获取数据，并将其存储在可访问的数据库中。

数据预处理模块需要进行数据清洗，处理缺失值、异常值和重复值等数据质量问题，以确保数据的准确性和一致性。然后对数据进行标准化、归一化和离散化等处理并进行数据转换，以便于后续分析。根据分析目标和数据特征的相关性，选择最相关的特征进行后续分析[4-5]。将数据划分为训练集、验证集和测试集，用于模型训练、验证和评估。

决策树模型构建模块可根据具体的分析目标，选择合适的数据挖掘算法，如聚类、分类和关联规则挖掘。应用选择的算法对预处理后的数据进行分析和建模，调整算法参数以优化模型性能。评估模型的准确性、泛化能力和可靠性，验证模型是否符合预期的分析目标。

价值评估和应用模块对分析结果进行评估，评估其在行业中的价值和可行性。提供相关建议和决策支持，帮助企业和创业者发现商业机会、优化运营策略等。

2 硬件设计

基于数据挖掘的行业价值分析系统的硬件设计采用Dell PowerEdge R740服务器，运用Apache Hadoop集群分布式计算和存储。使用高性能服务器和大容量的NetApp AFF A220存储设备，配备NVIDIA Tesla V100型号的GPU加速卡或其他硬件加速器，确保高速网络连接和数据传输设备。采用Cisco Catalyst 9000系列交换机，配置Dell EMC Data Domain DD3300数据备份设备和冗余配置。同时，为了加强安全设备和防护措施，系统选用Fortinet FortiGate防火墙。

3 软件设计

3.1 数据采集

数据源识别和选择需要明确分析和决策所需的数据类型及指标，未作出行业价值分析，需要掌握市场数据、销售数据以及用户行为数据等。通过调用数据提供商或服务商提供的API接口来获取数据，使用相关编程语言和工具进行API调用和数据获取，具体的流程如图2所示。

图2 API调用数据获取流程

编写爬虫程序，通过自动化方式从网页中抓取所需数据。使用Python语言中的BeautifulSoup库辅助API进行网页解析和数据抓取。根据数据特点和系统需求选择适当的数据库类型，系统选用NoSQL数据库，数据存储结构包括表、集合及字段，以满足数据查询和分析的需求。使用数据库管理工具和相应的编程语言库进行数据的存储、读取、更新和管理。

3.2 数据预处理

在基于数据挖掘的行业价值分析系统中，数据预处理模块需要先对采集的数据进行清洗，具体的清洗步骤如下。

首先，以便处理缺失值，根据缺失值的类型和缺失值的分布情况，采用中位数插值法将缺失值替换为该特征的中位数，以保持数据的整体分布趋势，有效地避免异常值对结果的影响。

其次，使用Z-score，通过将数据转换为具有零均值和单位方差的标准正态分布，识别和处理异常值。Z-score异常值检测如公式（1）所示。

式中：Z是标准化后的值；X是原始值；μ是原始数据的均值；σ是原始数据的标准差。

将原始值减去均值，然后除以标准差，即可得到标准化后的值Z。标准化后的值Z表示原始值与均值之间的偏离程度，单位为标准差。

最后，比较记录之间的相似度检测并删除数据集中的重复记录，确保数据的唯一性。

数据清洗后进行数据转换，通过减去均值并除以标准差，将数据转换为具有零均值和单位方差的标准正态分布。将数据缩放到一个特定的范围，如[0，1]或[-1，1]，以消除不同特征之间的量纲差异。Min-max归一化公式如公式（2）所示。

式中：X为原始值；Xmin和Xmax分别为最小值和最大值。

通过设定阈值将连续型数据转换为离散型数据，进行分组。计算各个特征与目标变量之间的相关性，选择与目标变量高度相关的特征进行后续分析。对数据集进行划分，将数据集划分为训练集、验证集和测试集，用于模型的训练、验证和评估。

3.3 决策树模型构建

在基于数据挖掘的行业价值分析系统中，数据挖掘模块要明确分析预测销售额、客户细分及关联产品推荐等目标，使用决策树算法进行挖掘，具体的流程如图3所示。

图3 决策树挖掘流程

如图3所示，获取经过预处理和特征选择的数据集，确保数据的可用性和质量。根据分析目标选择最相关的特征，作为决策树构建的依据。构建决策树要根据信息增益或基尼指数计算每个特征的重要性，选择能够最好划分数据的特征。以选定的划分特征为依据，将数据集划分为不同的子集。对每个子集重复特征划分和递归构建子树，直到满足终止条件，如达到预定义的树深度或叶节点中的样本数小于阈值。

当终止条件满足时，为最后的子集创建叶节点，并将最常见的类别作为叶节点的预测结果。使用评估指标（如准确率、召回率和F1值等）对构建的决策树模型进行评估，可以使用交叉验证或独立的测试数据集。最后使用构建好的决策树模型对新样本进行预测，得出分类结果。将数据挖掘的结果应用于实际行业价值分析中，以便为创业教育提供决策支持和行业观察。

4 实际创业教育应用案例

4.1 应用环境

基于数据挖掘的行业价值分析在创业教育中的应用可以帮助创业者在创业过程中进行市场分析、商业洞察和决策支持。该文应用场景为一个创业者想要开设一家新的餐饮连锁店，使用系统评估潜在市场的价值和可行性。为了进行数据挖掘和分析，需要使用一台具备一定计算能力和存储能力的计算机或服务器。试验采用Dell PowerEdge R740服务器及NetApp AFF A220存储设备，并使用相应的NoSQL数据库管理系统来存储和管理数据。

4.2 应用步骤

首先，数据收集：收集与餐饮行业相关的数据，包括市场数据、竞争数据以及消费者数据等。数据来源包括公开数据集、企业数据和专业机构报告等。

其次，数据预处理：对收集的数据进行清洗、处理缺失值、异常值和重复值等数据质量问题，确保数据的准确性和一致性。进行数据标准化、归一化和离散化等处理，以便于后续的分析。

再次，数据挖掘与分析：根据创业目标，选择适合的数据挖掘算法，如聚类、分类和关联规则挖掘等。应用选择的算法对预处理后的数据进行分析和建模，以获得有关市场、竞争情况及消费者偏好等方面的洞察。

最后，评估和决策支持：根据数据挖掘的结果，评估市场潜力、竞争情况和风险等，为创业者提供决策支持和相应的建议，提供最适合的商业模式、推荐的定位策略以及预测的市场份额等。

4.3 应用结果

为了演示基于数据挖掘的行业价值分析在创业教育中的应用结果，示例的结果对比见表1，并进行了相关数据的分析。假设在餐饮行业中分析了快餐店、咖啡馆和高档餐厅3种不同的餐厅类型，比较了市场份额、平均客流量和平均消费额，以评估其在市场中的潜力和竞争情况。

表1 应用结果

在市场份额方面，快餐店占据了40%的份额，高档餐厅和咖啡馆各占30%的份额，这表明快餐店在市场上具有较大的竞争力。快餐店的平均客流量为100人，高档餐厅为50人，而咖啡馆为80人，这显示快餐店吸引了更多的顾客，而高档餐厅则相对较少，并且高档餐厅的消费额最高，而快餐店的消费额较低。高档餐厅的顾客评价最高，为4.8分，其次是咖啡馆为4.5分，而快餐店的评价为4.2分，可以看出高档餐厅在服务质量和用户体验方面表现出色。系统根据以上数据做出决策，给出的决策报表见表2。

表2 业务预测及决策支持

餐饮行业中，快餐店在市场份额和平均客流量方面具有一定优势，但消费额较低。高档餐厅在市场份额方面相对较小，但平均消费额和顾客评价较高，适合追求高品质用餐体验的消费者。咖啡馆在市场份额和平均客流量方面表现稳定，平均消费额适中，适合追求休闲、社交氛围的消费者。由此可见，通过数据挖掘和分析，系统能够提供准确、全面的数据支持，帮助企业和创业者基于客观事实做出决策，避免主观偏见和凭感觉决策的风险，提高了决策的科学性和准确性。

5 结语

该文研究了基于数据挖掘的行业价值分析在创业教育中的应用。通过对实际案例的分析和实证研究，展示了数据挖掘技术在帮助创业者了解行业趋势、发现商业机会和优化创业决策方面的潜力。数据挖掘的应用使创业者能够更全面地了解市场需求、竞争态势和消费者行为，从而做出更明智的商业决策。建议创业者应用数据挖掘技术时，要结合自身情况，综合考虑多种因素，并与其他创业教育方法相结合，以提高创业成功的机会。