淺議數(shù)據(jù)挖掘在軍隊(duì)房地產(chǎn)租賃管理中的應(yīng)用

文/趙 虎

軍隊(duì)房地產(chǎn)租賃作為部隊(duì)后勤管理中涉及錢物等部隊(duì)資產(chǎn)的重要管理工作，歷來(lái)受各級(jí)部門重視。隨著軍隊(duì)信息化建設(shè)的不斷推進(jìn)，后勤管理工作中各項(xiàng)信息管理系統(tǒng)陸續(xù)投入使用，極大地提高了后勤管理的效率。與此同時(shí)，信息化管理所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量也與日俱增，巨大的數(shù)據(jù)量迫切地需要一種強(qiáng)大且通用的工具來(lái)處理它，以此來(lái)發(fā)現(xiàn)人工難以發(fā)現(xiàn)的問(wèn)題。在這種情況下，將時(shí)下普遍應(yīng)用的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于軍隊(duì)房地產(chǎn)管理成為了一種可能。

一、軍隊(duì)房地產(chǎn)租賃管理概述

1.什么是軍隊(duì)房地產(chǎn)租賃

隨著我軍軍事變革的不斷深入，軍隊(duì)信息化程度的不斷提高，軍隊(duì)在經(jīng)歷了幾次大裁軍之后，原有的營(yíng)區(qū)房產(chǎn)、地產(chǎn)就出現(xiàn)了很多空閑，各部隊(duì)在保證軍事需求的前提下，把暫時(shí)空余的房地產(chǎn)依法對(duì)外租賃，不僅有效地保護(hù)和儲(chǔ)備了重要資源，發(fā)揮了資源效益，減輕了國(guó)家負(fù)擔(dān)，而且豐富了當(dāng)?shù)厥袌?chǎng)，具有一舉多得的好處。

2.軍隊(duì)房地產(chǎn)租賃研究現(xiàn)狀

目前國(guó)內(nèi)外、軍內(nèi)外對(duì)于房地產(chǎn)管理研究成果較多，主要集中在針對(duì)地方的房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)公司、針對(duì)市場(chǎng)的研究以及客戶關(guān)系管理（CRM）方面，由于利益的驅(qū)動(dòng)，這些方面的研究比較熱門，成果較多，數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用非常廣泛。但是，專門針對(duì)房地產(chǎn)租賃的研究較少，相應(yīng)的，專門針對(duì)軍隊(duì)房地產(chǎn)這個(gè)特殊資源的研究也就更少。

部隊(duì)目前在房地產(chǎn)租賃領(lǐng)域所作的工作主要有以下幾方面：一是進(jìn)行法律法規(guī)、體制機(jī)制的研究，使租賃管理工作走上正規(guī)化、規(guī)范化的道路。二是積極開(kāi)展管理信息系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的建設(shè)，不斷提高租賃管理工作信息化水平，但部隊(duì)在此方面的研究成果較少，而軍外對(duì)于房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)、租賃等已有諸多成熟的管理信息系統(tǒng)案例。三是積極開(kāi)展房地產(chǎn)租賃項(xiàng)目的清查工作，積累最新的一手?jǐn)?shù)據(jù)，為政策的制定、新項(xiàng)目的實(shí)施提供數(shù)據(jù)支持。但目前這方面的工作只停留在數(shù)據(jù)搜集層面，少有對(duì)數(shù)據(jù)分析處理的研究。

3.為什么將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)引入軍隊(duì)房地產(chǎn)租賃

利用信息管理系統(tǒng)平臺(tái)來(lái)管理軍隊(duì)房地產(chǎn)租賃，最核心的目標(biāo)是提高管理的效率和準(zhǔn)確性，而達(dá)到這個(gè)目標(biāo)的途徑必須由信息系統(tǒng)對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理。針對(duì)文本、多媒體數(shù)據(jù)、空間數(shù)據(jù)等多種類型數(shù)據(jù)的分析處理有很多種方法，包括知識(shí)發(fā)現(xiàn)（KDD）、統(tǒng)計(jì)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)、聯(lián)機(jī)分析處理（OLAP）。知識(shí)發(fā)現(xiàn)主要流行于人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)界；統(tǒng)計(jì)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)都偏重于模式發(fā)現(xiàn)和預(yù)測(cè)，統(tǒng)計(jì)分析往往注重理論的完善，而不注重實(shí)際的效用，機(jī)器學(xué)習(xí)往往不把海量的數(shù)據(jù)作為研究對(duì)象；OLAP是數(shù)據(jù)庫(kù)分析處理的一種早期應(yīng)用，它不能發(fā)現(xiàn)新的知識(shí)，它只是驗(yàn)證用戶提出的假設(shè)。數(shù)據(jù)挖掘是一門覆蓋很廣的綜合學(xué)科，它吸納了以上幾個(gè)學(xué)科的技術(shù)，借助于計(jì)算機(jī)強(qiáng)大的計(jì)算能力來(lái)處理海量的數(shù)據(jù)，能使用戶獲得令人意想不到的洞察力。

二、數(shù)據(jù)挖掘概述

1.什么是數(shù)據(jù)挖掘

數(shù)據(jù)挖掘比較公認(rèn)的定義是由W.J.Frawley、G.Piatetsky-Shapiro等人提出的：數(shù)據(jù)挖掘就是從大型數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)中提取人們感興趣的知識(shí)的過(guò)程，這些知識(shí)是隱含的、事先未知的、但潛在有用的信息，提取的知識(shí)可以表示為概念、規(guī)則、規(guī)律、模式等形式[1]。

這種定義把數(shù)據(jù)挖掘的對(duì)象定義為數(shù)掘庫(kù)。而更廣義的說(shuō)法是：數(shù)據(jù)挖掘意味著在已知的數(shù)據(jù)集中發(fā)現(xiàn)各種模型、概要和導(dǎo)出值的過(guò)程。從數(shù)據(jù)挖掘的定義中可以看出：

(1) 數(shù)據(jù)的來(lái)源：數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)來(lái)源于大型的數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)等各種已存在的數(shù)據(jù)，之所以要對(duì)其進(jìn)行挖掘是因?yàn)樵瓉?lái)的數(shù)據(jù)是粗糙的、未經(jīng)加工的、不能滿足應(yīng)用需求的，而數(shù)據(jù)挖掘就是將“無(wú)效的垃圾數(shù)據(jù)”變?yōu)椤坝行еR(shí)”的過(guò)程。

(2) 強(qiáng)調(diào)發(fā)現(xiàn)：數(shù)據(jù)挖掘有很多方法技術(shù)，但數(shù)據(jù)挖掘絕不僅僅是死板地去套用各種方法技術(shù)，需要人來(lái)與計(jì)算機(jī)進(jìn)行交互，辨別挖掘過(guò)程、挖掘結(jié)果的正確、有效性。

(3) 強(qiáng)調(diào)過(guò)程：根據(jù)經(jīng)驗(yàn)，很少有數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目能夠一次成功，它是一個(gè)不斷反復(fù)、迭代的過(guò)程。一次不僅不能得到有價(jià)值的知識(shí)（很多情況下還會(huì)產(chǎn)生很多不合邏輯的垃圾信息），而且還因?yàn)閺牟煌囊暯桥c分析數(shù)據(jù)可能會(huì)得到不同的、令人意外的結(jié)果。

2.數(shù)據(jù)挖掘能干什么

數(shù)據(jù)挖掘是目前計(jì)算機(jī)行業(yè)中發(fā)展最快的領(lǐng)域之一，它是一門交叉性學(xué)科，它涵蓋了統(tǒng)計(jì)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)、偏差檢測(cè)、模式識(shí)別、數(shù)據(jù)庫(kù)、人工智能、專家系統(tǒng)、數(shù)據(jù)可視化等多個(gè)學(xué)科的相關(guān)技術(shù)。數(shù)據(jù)挖掘的主要任務(wù)是針對(duì)大型的數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中不同類型的（結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、異構(gòu)數(shù)據(jù)）、低質(zhì)量的數(shù)據(jù)，通過(guò)人與計(jì)算機(jī)的不斷交互合作分析，從中獲取有價(jià)值的知識(shí)，并將獲取的知識(shí)應(yīng)用到信息管理、查詢優(yōu)化、決策支持等工作中。數(shù)據(jù)挖掘是面向應(yīng)用的，不同的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以解決不同的問(wèn)題，具體的操作方法也因不同的應(yīng)用而不盡相同。目前，數(shù)據(jù)挖掘已經(jīng)在商業(yè)、金融、生物、醫(yī)療等多方面取得了良好的應(yīng)用效果。

3.如何進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘

數(shù)據(jù)挖掘可以由3個(gè)主要階段組成：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模式發(fā)現(xiàn)（狹義的“數(shù)據(jù)挖掘”）、結(jié)果解釋。數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段是為數(shù)據(jù)挖掘提供合適的數(shù)據(jù)，可分為數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)篩選和預(yù)處理三部分。在軍隊(duì)房地產(chǎn)租賃數(shù)據(jù)挖掘中，數(shù)據(jù)準(zhǔn)備是把房地產(chǎn)租賃信息管理系統(tǒng)所產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)以統(tǒng)一規(guī)范的形式集中存儲(chǔ)在新創(chuàng)建的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)當(dāng)中；模式發(fā)現(xiàn)階段是在已經(jīng)準(zhǔn)備好的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中，提取內(nèi)在的規(guī)律；結(jié)果解釋是根據(jù)已經(jīng)細(xì)化的具體目標(biāo)，結(jié)合行業(yè)實(shí)際，對(duì)挖掘數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)所獲得的模式進(jìn)行評(píng)估和說(shuō)明。需要說(shuō)明的一點(diǎn)是，數(shù)據(jù)挖掘并不是一個(gè)一蹴而就的工程，有時(shí)候可能需要多次的調(diào)整挖掘模型、算法、參數(shù)，經(jīng)過(guò)多次重復(fù)挖掘過(guò)程最終才有可能得到有用的結(jié)果。

三、數(shù)據(jù)挖掘在軍隊(duì)房地產(chǎn)租賃管理中的應(yīng)用

1.需求分析

通過(guò)對(duì)軍隊(duì)房地產(chǎn)租賃管理工作流程、現(xiàn)狀等相關(guān)行業(yè)知識(shí)的研究及與管理人員進(jìn)行交流，我認(rèn)為對(duì)軍隊(duì)房地產(chǎn)租賃數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘的重點(diǎn)主要在以下幾方面：

（1）軍隊(duì)房地產(chǎn)租賃現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢(shì)預(yù)測(cè) 利用統(tǒng)計(jì)分析、聚類分析等技術(shù)可以對(duì)現(xiàn)有租賃項(xiàng)目的地區(qū)（戰(zhàn)區(qū)）分布特征、類別信息等進(jìn)行挖掘，并將結(jié)果通過(guò)可視化展示以方便決策者從總體上把握軍隊(duì)房地產(chǎn)租賃現(xiàn)狀。

（2）房地產(chǎn)租賃意向的決策 利用關(guān)聯(lián)規(guī)則分析方法可以分析區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展?fàn)顩r、受租方的社會(huì)屬性、租賃用途等與房地產(chǎn)租賃的成交率、價(jià)格、使用年限等因素之間的潛在關(guān)系。

（3）承租方及受租方信息分析 通過(guò)對(duì)承租方及受租方的相關(guān)信息進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則分析發(fā)現(xiàn)雙方在租賃項(xiàng)目中的行為模式、特性（例如受租方的可靠性、租賃回報(bào)率等與租賃項(xiàng)目的其他屬性之間的潛在聯(lián)系）等信息。

（4）違規(guī)、異常租賃項(xiàng)目的檢測(cè) 結(jié)合行業(yè)相關(guān)的背景知識(shí)以及偏差、異常檢測(cè)方法，分析數(shù)據(jù)集中的異常數(shù)據(jù)（并非隨機(jī)偏差，而是體制不同造成的異常）進(jìn)行分析，預(yù)測(cè)出某些違法、違規(guī)的，具有潛在的不良傾向的租賃項(xiàng)目。

2.實(shí)施步驟

（1）明確目標(biāo) 找出關(guān)鍵的業(yè)務(wù)問(wèn)題將其映射成可視化數(shù)據(jù)挖掘能夠研究的問(wèn)題定義和目標(biāo)。

（2）數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行ECTL等操作處理，提高其質(zhì)量，確保數(shù)據(jù)挖掘的精確性、有效性。

（3）建立模型 經(jīng)過(guò)反復(fù)的考察，選擇適合解決當(dāng)前問(wèn)題的模型。并選擇一定的訓(xùn)練集來(lái)測(cè)試挖掘模型直至最終建立。

（4）輸出結(jié)果的評(píng)價(jià)和解釋 模型建立好之后，先在小范圍內(nèi)應(yīng)用，取得測(cè)試數(shù)據(jù)，綜合考慮準(zhǔn)確度和成本兩方面因素，覺(jué)得滿意后再推廣。

（5）實(shí)施 模型在建立并經(jīng)驗(yàn)證之后，將其應(yīng)用到不同的數(shù)據(jù)集上。最終得到有價(jià)值的信息，達(dá)到輔助決策的目標(biāo)。

3.需要注意的問(wèn)題

數(shù)據(jù)挖掘是一項(xiàng)系統(tǒng)工程，尤其是遇到大型數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)，需要多方面力量的參與，因此在實(shí)施挖掘時(shí)必須在充分調(diào)研，大量搜集資料，搞清楚軍隊(duì)房地產(chǎn)租賃管理的工作流程、管理方法經(jīng)驗(yàn)、現(xiàn)實(shí)存在的不足等問(wèn)題的基礎(chǔ)上采用局部實(shí)驗(yàn)的辦法進(jìn)行，在明確數(shù)據(jù)挖掘目標(biāo)及相應(yīng)的方法的前提下抽取適量的數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn)性分析處理，以證明數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在軍隊(duì)房地產(chǎn)租賃管理中應(yīng)用的有效性。

[1]石付威.數(shù)據(jù)挖掘在教務(wù)系統(tǒng)中的研究與實(shí)現(xiàn).同濟(jì)大學(xué)碩士學(xué)位論文，20091001.