數據挖掘論文精品[15篇]
無論是在學校還是在社會中，大家都嘗試過寫論文吧，論文的類型很多，包括學年論文、畢業論文、學位論文、科技論文、成果論文等。還是對論文一籌莫展嗎？下面是小編為大家收集的數據挖掘論文，歡迎大家借鑒與參考，希望對大家有所幫助。
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數據挖掘論文1
[1]劉瑩.基于數據挖掘的商品銷售預測分析[J].科技通報.20xx(07)
[2]姜曉娟,郭一娜.基于改進聚類的電信客戶流失預測分析[J].太原理工大學學報.20xx(04)
[3]李欣海.隨機森林模型在分類與回歸分析中的應用[J].應用昆蟲學報.20xx(04)
[4]朱志勇,徐長梅,劉志兵,胡晨剛.基于貝葉斯網絡的客戶流失分析研究[J].計算機工程與科學.20xx(03)
[5]翟健宏,李偉,葛瑞海,楊茹.基于聚類與貝葉斯分類器的網絡節點分組算法及評價模型[J].電信科學.20xx(02)
[6]王曼,施念,花琳琳,楊永利.成組刪除法和多重填補法對隨機缺失的二分類變量資料處理效果的比較[J].鄭州大學學報(醫學版).20xx(05)
[7]黃杰晟,曹永鋒.挖掘類改進決策樹[J].現代計算機(專業版).20xx(01)
[8]李凈,張范,張智江.數據挖掘技術與電信客戶分析[J].信息通信技術.20xx(05)
[9]武曉巖,李康.基因表達數據判別分析的隨機森林方法[J].中國衛生統計.20xx(06)
[10]張璐.論信息與企業競爭力[J].現代情報.20xx(01)
[11]楊毅超.基于Web數據挖掘的`作物商務平臺分析與研究[D].湖南農業大學20xx
[12]徐進華.基于灰色系統理論的數據挖掘及其模型研究[D].北京交通大學20xx
[13]俞馳.基于網絡數據挖掘的客戶獲取系統研究[D].西安電子科技大學20xx
[14]馮軍.數據挖掘在自動外呼系統中的應用[D].北京郵電大學20xx
[15]于寶華.基于數據挖掘的高考數據分析[D].天津大學20xx
[16]王仁彥.數據挖掘與網站運營管理[D].華東師范大學20xx
[17]彭智軍.數據挖掘的若干新方法及其在我國證券市場中應用[D].重慶大學20xx
[18]涂繼亮.基于數據挖掘的智能客戶關系管理系統研究[D].哈爾濱理工大學20xx
[19]賈治國.數據挖掘在高考填報志愿上的應用[D].內蒙古大學20xx
[20]馬飛.基于數據挖掘的航運市場預測系統設計及研究[D].大連海事大學20xx
[21]周霞.基于云計算的太陽風大數據挖掘分類算法的研究[D].成都理工大學20xx
[22]阮偉玲.面向生鮮農產品溯源的基層數據庫建設[D].成都理工大學20xx
[23]明慧.復合材料加工工藝數據庫構建及數據集成[D].大連理工大學20xx
[24]陳鵬程.齒輪數控加工工藝數據庫開發與數據挖掘研究[D].合肥工業大學20xx
[25]岳雪.基于海量數據挖掘關聯測度工具的設計[D].西安財經學院20xx
[26]丁翔飛.基于組合變量與重疊區域的SVM-RFE方法研究[D].大連理工大學20xx
[27]劉士佳.基于MapReduce框架的頻繁項集挖掘算法研究[D].哈爾濱理工大學20xx
[28]張曉東.全序模塊模式下范式分解問題研究[D].哈爾濱理工大學20xx
[29]尚丹丹.基于虛擬機的Hadoop分布式聚類挖掘方法研究與應用[D].哈爾濱理工大學20xx
[30]王化楠.一種新的混合遺傳的基因聚類方法[D].大連理工大學20xx
[31]楊毅超.基于Web數據挖掘的作物商務平臺分析與研究[D].湖南農業大學20xx
[32]徐進華.基于灰色系統理論的數據挖掘及其模型研究[D].北京交通大學20xx
[33]俞馳.基于網絡數據挖掘的客戶獲取系統研究[D].西安電子科技大學20xx
[34]馮軍.數據挖掘在自動外呼系統中的應用[D].北京郵電大學20xx
[35]于寶華.基于數據挖掘的高考數據分析[D].天津大學20xx
[36]王仁彥.數據挖掘與網站運營管理[D].華東師范大學20xx
[37]彭智軍.數據挖掘的若干新方法及其在我國證券市場中應用[D].重慶大學20xx
[38]涂繼亮.基于數據挖掘的智能客戶關系管理系統研究[D].哈爾濱理工大學20xx
[39]賈治國.數據挖掘在高考填報志愿上的應用[D].內蒙古大學20xx
[ 40]馬飛.基于數據挖掘的航運市場預測系統設計及研究[D].大連海事大學20xx
數據挖掘論文2
題目：大數據挖掘在智游應用中的探究
摘要：大數據和智游都是當下的熱點, 沒有大數據的智游無從談“智慧”, 數據挖掘是大數據應用于智游的核心, 文章探究了在智游應用中, 目前大數據挖掘存在的幾個問題。
關鍵詞：大數據; 智游; 數據挖掘;
1引言
隨著人民生活水平的進一步提高, 旅游消費的需求進一步上升, 在云計算、互聯網、物聯網以及移動智能終端等信息通訊技術的飛速發展下, 智游應運而生。大數據作為當下的熱點已經成了智游發展的有力支撐, 沒有大數據提供的有利信息, 智游無法變得“智慧”。
2大數據與智游
旅游業是信息密、綜合性強、信息依存度高的產業[1], 這讓其與大數據自然產生了交匯。2010年, 江蘇省鎮江市首先提出“智游”的概念, 雖然至今國內外對于智游還沒有一個統一的學術定義, 但在與大數據相關的描述中, 有學者從大數據挖掘在智游中的作用出發, 把智游描述為:通過充分收集和管理所有類型和來源的旅游數據, 并深入挖掘這些數據的潛在重要價值信息, 然后利用這些信息為相關部門或對象提供服務[2]。這一定義充分肯定了在發展智游中, 大數據挖掘所起的至關重要的作用, 指出了在智游的.過程中, 數據的收集、儲存、管理都是為數據挖掘服務, 智游最終所需要的是利用挖掘所得的有用信息。
3大數據挖掘在智游中存在的問題
2011年, 我國提出用十年時間基本實現智游的目標[3], 過去幾年, 國家旅游局的相關動作均為了實現這一目標。但是, 在借助大數據推動智游的可持續性發展中, 大數據所產生的價值卻亟待提高, 原因之一就是在收集、儲存了大量數據后, 對它們深入挖掘不夠, 沒有發掘出數據更多的價值。
3.1 信息化建設
智游的發展離不開移動網絡、物聯網、云平臺。隨著大數據的不斷發展, 國內許多景區已經實現Wi-Fi覆蓋, 部分景區也已實現人與人、人與物、人與景點之間的實時互動, 多省市已建有旅游產業監測平臺或旅游大數據中心以及數據可視化平臺, 從中進行數據統計、行為分析、監控預警、服務質量監督等。通過這些平臺, 已基本能掌握跟游客和景點相關的數據, 可以實現更好旅游監控、產業宏觀監控, 對該地的旅游管理和推廣都能發揮重要作用。
但從智慧化的發展來看, 我國的信息化建設還需加強。雖然通訊網絡已基本能保證, 但是大部分景區還無法實現對景區全面、透徹、及時的感知, 更為困難的是對平臺的建設。在數據共享平臺的建設上, 除了必備的硬件設施, 大數據實驗平臺還涉及大量部門, 如政府管理部門、氣象部門、交通、電子商務、旅行社、旅游網站等。如此多的部門相關聯, 要想建立一個完整全面的大數據實驗平臺, 難度可想而知。
3.2 大數據挖掘方法
大數據時代缺的不是數據, 而是方法。大數據在旅游行業的應用前景非常廣闊, 但是面對大量的數據, 不懂如何收集有用的數據、不懂如何對數據進行挖掘和利用, 那么“大數據”猶如礦山之中的廢石。旅游行業所涉及的結構化與非結構化數據, 通過云計算技術, 對數據的收集、存儲都較為容易, 但對數據的挖掘分析則還在不斷探索中。大數據的挖掘常用的方法有關聯分析, 相似度分析, 距離分析, 聚類分析等等, 這些方法從不同的角度對數據進行挖掘。其中, 相關性分析方法通過關聯多個數據來源, 挖掘數據價值。但針對旅游數據, 采用這些方法挖掘數據的價值信息, 難度也很大, 因為旅游數據中冗余數據很多, 數據存在形式很復雜。在旅游非結構化數據中, 一張圖片、一個天氣變化、一次輿情評價等都將會對游客的旅行計劃帶來影響。對這些數據完全挖掘分析, 對游客“行前、行中、行后”大數據的實時性挖掘都是很大的挑戰。
3.3 數據安全
2017年, 數據安全事件屢見不鮮, 伴著大數據而來的數據安全問題日益凸顯出來。在大數據時代, 無處不在的數據收集技術使我們的個人信息在所關聯的數據中心留下痕跡, 如何保證這些信息被合法合理使用, 讓數據“可用不可見”[4], 這是亟待解決的問題。同時, 在大數據資源的開放性和共享性下, 個人隱私和公民權益受到嚴重威脅。這一矛盾的存在使數據共享程度與數據挖掘程度成反比。此外, 經過大數據技術的分析、挖掘, 個人隱私更易被發現和暴露, 從而可能引發一系列社會問題。
大數據背景下的旅游數據當然也避免不了數據的安全問題。如果游客“吃、住、行、游、娛、購”的數據被放入數據庫, 被完全共享、挖掘、分析, 那游客的人身財產安全將會受到嚴重影響, 最終降低旅游體驗。所以, 數據的安全管理是進行大數據挖掘的前提。
3.4 大數據人才
大數據背景下的智游離不開人才的創新活動及技術支持, 然而與專業相銜接的大數據人才培養未能及時跟上行業需求, 加之創新型人才的外流, 以及數據統計未來3~5年大數據行業將面臨全球性的人才荒, 國內智游的構建還缺乏大量人才。
4解決思路
在信息化建設上, 加大政府投入, 加強基礎設施建設, 整合結構化數據, 抓取非結構化數據, 打通各數據壁壘, 建設旅游大數據實驗平臺;在挖掘方法上, 對旅游大數據實時性數據的挖掘應該被放在重要位置;在數據安全上, 從加強大數據安全立法、監管執法及強化技術手段建設等幾個方面著手, 提升大數據環境下數據安全保護水平。加強人才的培養與引進, 加強產學研合作, 培養智游大數據人才。
參考文獻
[1]翁凱.大數據在智游中的應用研究[J].信息技術, 2015, 24:86-87.
[2]梁昌勇, 馬銀超, 路彩虹.大數據挖掘, 智游的核心[J].開發研究, 2015, 5 (180) :134-139.
[3]張建濤, 王洋, 劉力剛.大數據背景下智游應用模型體系構建[J].企業經濟, 2017, 5 (441) :116-123.
[4]王竹欣, 陳湉.保障大數據, 從哪里入手?[N].人民郵電究, 2017-11-30.
數據挖掘論文3
摘要：主要通過對數據挖掘技術的探討，對職教多年累積的教學數據運用分類、決策樹、關聯規則等技術進行分析，從分析的結果中發現有價值的數據模式，科學合理地實現教學評估，讓教學管理者能夠從中發現教學活動中存在的主要問題以便及時改進，進而輔助管理者決策做好教學管理。
關鍵詞：教學評估;數據挖掘;教學評估體系;層次分析法
1概述
近年來國家對中等職業教育的發展高度重視，在政策扶持與職教工作者的努力下，職業教育獲得了蓬勃的發展。如何提高教學質量、培養合格的高技術人才成為職教工作者研究的課題。各種調查研究結果表明：加強師資隊伍的建設，強化教師教學評估對教學質量的提高尤為重要。
所謂教學評估，就是運用系統科學的方法對教學活動或教育行為的價值、效果作出科學的判斷過程。教學評估方式要靈活多樣,要多途徑、多方位、多形式的發揮評估的導學作用，以鼓勵評估為主，充分發揮評估的激勵功能,促進教學的健康發展。
在中等職業學校多年的教育教學工作中積累了大量的教務管理數據、教師檔案數據等，怎樣從龐雜大量的數據中挖掘出有效提高教學質量的關鍵因素是個難題。數據挖掘技術卻可以從人工智能的角度很好地解決這一課題。通過數據挖掘技術，得到隱藏在教學數據背后的有用信息，在一定程度上為教學部門提供決策支持信息促使更好地開展教學工作，提高教學質量和教學管理水平，使之能在功能上更加清晰地認識教師教與學生學的關系及促進教育教學改革。
2數據挖掘技術
2.1數據挖掘的含義
數據挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的數據中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。數據挖掘應該更正確地命名為“從數據中挖掘知識”。即數據挖掘是對巨大的數據集進行尋找和分析的計算機輔助處理過程，在這一過程中顯現先前未曾發現的模式，然后從這些數據中發掘某些內涵信息，包括描述過去和預測未來趨勢的信息。人工智能領域習慣稱知識發現，而數據庫領域習慣將其稱為數據挖掘。
2.2數據挖掘的基本過程
數據挖掘過程包括對問題的理解和提出、數據收集、數據處理、數據變換、數據挖掘、模式評估、知識表示等過程，以上的過程不是一次完成的，其中某些步驟或者全過程可能要反復進行。對問題的理解和提出在開始數據挖掘之前，最基礎的工作就是理解數據和實際的業務問題，在這個基礎之上提出問題，對目標作出明確的定義。
2.3數據挖掘常用的算法
2.3.1分類分析方法：是通過分析訓練集中的數據，為每個類別做出準確的描述或建立分析模型或挖掘出分類規則，以便以后利用這個分類規則對其它數據庫中的記錄進行分類的方法。2.3.2決策樹算法：是一種常用于分類、預測模型的算法，它通過將大量數據有目的的分類，從而找到一些有價值的、潛在的信息。它的主要優點是描述簡單，分類速度快，特別適合大規模的數據處理。2.3.3聚類算法：聚類分析處理的.數據對象的類是未知的。聚類分析就是將對象集合分組為由類似的對象組成的多個簇的過程。在同一個簇內的對象之間具有較高的相似度，而不同簇內的對象差別較大。2.3.4關聯規則算法：側重于確定數據中不同領域之間的關系，即尋找給定數據集中的有趣聯系。提取描述數據庫中數據項之間所存在的潛在關系的規則，找出滿足給定支持度和置信度閾值的多個域之間的依賴關系。
在以上各種算法的研究中，比較有影響的是關聯規則算法。
3教學評估體系
評價指標體系是教學評估的基礎和依據，對評估起著導向作用，因此制定一個科學全面的評價指標體系就成為改革、完善評價的首要目標。評價指標應以指導教學實踐為目的，通過評價使教師明確教學過程中應該肯定的和需要改進的地方;以及給出設計評價指標的導向問題。
3.1教學評估體系的構建方法
層次分析法(簡稱AHP法)是美國運籌學家T·L·Saaty教授在20世紀70年代初期提出的一種簡便、靈活而又實用的多準則決策的系統分析方法，其原理是把一個復雜問題分解、轉化為定量分析的方法。它需要建立關于系統屬性的各因素多級遞階結構，然后對每一層次上的因素逐一進行比較，得到判斷矩陣，通過計算判斷矩陣的特征值和特征向量，得到其關于上一層因素的相對權重，并可自上而下地用上一層次因素的相對權重加權求和，求出各層次因素關于系統整體屬性(總目標層)的綜合重要度。
3.2構建教學評估指標體系的作用
3.2.1構建的教學評估指標，作為挖掘庫選擇教學信息屬性的依據。
3.2.2通過AHP方法，能篩選出用來評價教學質量的相關重要屬性，從而入選為挖掘庫字段，這樣就減去了挖掘庫中對于挖掘目標來說影響較小的屬性，進而大大減少了挖掘的工作量，提高挖掘效率。3.2.3通過構建教學評估指標，減少了挖掘對象的字段，從而避免因挖掘字段過多，導致建立的決策樹過大，出現過度擬合挖掘對象，進而造成挖掘規則不具有很好的評價效果的現象。3.2.4提高教學質量評估實施工作的效率。
4數據挖掘在教學評估中的應用
4.1學習效果評價學習評價是教育工作者的重要職責之一。評價學生的學習情況，既對學生起到信息反饋和激發學習動機的作用，又是檢查課程計劃、教學程序以至教學目的的手段，也是考查學生個別差異、便于因材施教的途徑。評價要遵循“評價內容要全面、評價方式要多元化、評價次數要多次化，注重自評與互評的有機結合”的原則。利用數據挖掘工具，對教師業務檔案數據庫、行為記錄數據庫、獎勵處罰數據庫等進行分析處理，可以即時得到教師教學的評價結果，對教學過程出現的問題進行及時指正。
另外，這種系統還能夠克服教師主觀評價的不公正、不客觀的弱點，減輕教師的工作量。
4.2課堂教學評價
課堂教學評價不僅對教學起著調節、控制、指導和推動作用，而且有很強的導向性，是學校教學管理的重要組成部分，是評價教學工作成績的主要手段。實現對任課教師及教學組織工作效果做出評價，但是更重要的目的是總結優秀的教學經驗，為教學質量的穩定提高制定科學的規范。學校每學期都要搞課堂教學評價調查，積累了大量的數據。利用數據挖掘技術，從教學評價數據中進行數據挖掘，將關聯規則應用于教師教學評估系統中，探討教學效果的好壞與老師的年齡、職稱、學歷之間的聯系;確定教師的教學內容的范圍和深度是否合適，選擇的教學媒體是否適合所選的教學內容和教學對象;講解的時間是否恰到好處;教學策略是否得當等。從而可以及時地將挖掘出的規則信息反饋給教師。管理部門據此能合理配置班級的上課教師，使學生能夠較好地保持良好的學習態度，從而為教學部門提供了決策支持信息，促使教學工作更好地開展。
結束語
數據挖掘作為一種工具，其技術日趨成熟，在許多領域取得了廣泛的應用。在教育領域里，隨著數據的不斷累積，把數據挖掘技術應用到教學評價系統中，讓領導者能夠從中發現教師教學活動中的主要問題，以便及時改進，進而輔助領導決策做好學校管理，提高學校管理能力和水平，同時通過建立有效的教學激勵機制來達到提高教學質量的目的。這一研究對發展中的職業教育教學管理提出了很好的建議，為教學管理工作的計算機輔助決策增添了新的內容。將數據挖掘技術應用于中職教學評估，設計開發一套行之有效的課堂教學評價系統，是下一步要做的工作，必將有力推動職業教育的快速發展。
數據挖掘論文4
摘要：數據挖掘是一種特殊的數據分析過程，其不僅在功能上具有多樣性，同時還具有著自動化、智能化處理以及抽象化分析判斷的特點，對于計算機犯罪案件中的信息取證有著非常大的幫助。本文結合數據挖掘技術的概念與功能，對其在計算機犯罪取證中的應用進行了分析。
關鍵詞：數據挖掘技術；計算機；犯罪取證
隨著信息技術與互聯網的不斷普及，計算機犯罪案件變得越來越多，同時由于計算機犯罪的隱蔽性、復雜性特點，案件偵破工作也具有著相當的難度，而數據挖掘技術不僅能夠對計算機犯罪案件中的原始數據進行分析并提取出有效信息，同時還能夠實現與其他案件的對比，而這些對于計算機犯罪案件的偵破都是十分有利的。
1數據挖掘技術的功能與應用分析
1.1數據挖掘技術的概念
數據挖掘技術是針對當前信息時代下海量的網絡數據信息而言的，簡單來說，就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的隨機數據中對潛在的有效知識進行自動提取，從而為判斷決策提供有利的信息支持。同時，從數據挖掘所能夠的得到的知識來看，主要可以分為廣義型知識、分類型知識、關聯性知識、預測性知識以及離型知識幾種。
1.2數據挖掘技術的功能
根據數據挖掘技術所能夠提取的不同類型知識，數據挖掘技術也可以在此基礎上進行功能分類，如關聯分析、聚類分析、孤立點分析、時間序列分析以及分類預測等都是數據挖掘技術的重要功能之一，而其中又以關聯分析與分類預測最為主要。大量的數據中存在著多個項集，各個項集之間的取值往往存在著一定的規律性，而關聯分析則正是利用這一點，對各項集之間的關聯關系進行挖掘，找到數據間隱藏的關聯網，主要算法有FP-Growth算法、Apriori算法等。在計算機犯罪取證中，可以先對犯罪案件中的特征與行為進行深度的挖掘，從而明確其中所存在的聯系，同時，在獲得審計數據后，就可以對其中的審計信息進行整理并中存入到數據庫中進行再次分析，從而達到案件樹立的效果，這樣，就能夠清晰的判斷出案件中的行為是否具有犯罪特征[1]。而分類分析則是對現有數據進行分類整理，以明確所獲得數據中的相關性的一種數據挖掘功能。在分類分析的過程中，已知數據會被分為不同的數據組，并按照具體的數據屬性進行明確分類，之后再通過對分組中數據屬性的具體分析，最終就可以得到數據屬性模型。在計算機犯罪案件中，可以將按照這種數據分類、分析的方法得到案件的數據屬性模型，之后將這一數據屬性模型與其他案件的數據屬性模型進行對比，這樣就能夠判斷嫌疑人是否在作案動機、發生規律以及具體特征等方面與其他案件模型相符，也就是說，一旦這一案件的'數據模型屬性與其他案件的數據模型屬性大多相符，那么這些數據就可以被確定為犯罪證據。此外，在不同案件間的共性與差異的基礎上，分類分析還可以實現對于未知數據信息或類似數據信息的有效預測，這對于計算機犯罪案件的處理也是很有幫助的。此外，數據挖掘分類預測功能的實現主要依賴決策樹、支持向量機、VSM、Logisitic回歸、樸素貝葉斯等幾種，這些算法各有優劣，在實際應用中需要根據案件的實際情況進行選擇，例如支持向量機具有很高的分類正確率，因此適合用于特征為線性不可分的案件，而決策樹更容易理解與解釋。
2數據挖掘技術在計算機犯罪取證中的具體應用思路
對于數據挖掘技術，目前的計算機犯罪取證工作并未形成一個明確而統一的應用步驟，因此，我們可以根據數據挖掘技術的特征與具體功能，對數據挖掘技術在計算機犯罪取證中的應用提供一個較為可行的具體思路[2]。首先，當案件發生后，一般能夠獲取到海量的原始數據，面對這些數據，可以利用FP-Growth算法、Apriori算法等算法進行關聯分析，找到案件相關的潛在有用信息，如犯罪嫌疑人的犯罪動機、案發時間、作案嫌疑人的基本信息等等。在獲取這些基本信息后，雖然能夠對案件的基本特征有一定的了解，但犯罪嫌疑人卻難以通過這些簡單的信息進行確定，因此還需利用決策樹、支持向量機等算法進行分類預測分析，通過對原始信息的準確分類，可以得到案件的犯罪行為模式（數據屬性模型），而通過與其他案件犯罪行為模式的對比，就能夠對犯罪嫌疑人的具體特征進行進一步的預測，如經常活動的場所、行為習慣、分布區域等，從而縮小犯罪嫌疑人的鎖定范圍，為案件偵破工作帶來巨大幫助。此外，在計算機犯罪案件處理完畢后，所建立的嫌疑人犯罪行為模式以及通過關聯分析、分類預測分析得到的案件信息仍具有著很高的利用價值，因此不僅需要將這些信息存入到專門的數據庫中，同時還要根據案件的結果對數據進行再次分析與修正，并做好犯罪行為模式的分類與標記工作，為之后的案件偵破工作提供更加豐富、詳細的數據參考。
3結束語
總而言之，數據挖掘技術自計算機犯罪取證中的應用是借助以各種算法為基礎的關聯、分類預測功能來實現的，而隨著技術的不斷提升以及數據庫中的犯罪行為模式會不斷得到完善，在未來數據挖掘技術所能夠起到的作用也必將越來越大。
參考文獻
[1]李艷花.數據挖掘在計算機動態取證技術中的應用[J].信息與電腦（理論版），20xx（02）：174-176.
作者:周永杰 單位:河南警察學院信息安全系
數據挖掘論文5
1、數據挖掘技術的概念和實用價值
1.1 數據挖掘的概念
所謂數據挖掘，其實就是從大量繁雜的數據中找出對自己發展有益的數據、模型及規律。主要依據事先確定好的商業目標，深入分析和研究各種企業數據，發掘里面隱藏的商業內容，還要在工作中不斷提高其科學性。數據挖掘的綜合型較強，需要使用諸多專業理論以及技術工具，主要有數據庫技術、統計學、機器學習、模型識別、人工智能、神經網絡等。
1.1.1 分類
其實質就是對數據進行分門別類。先從數據中挑選出分類完的訓練集，然后將其作為依據來設置一個科學的分類模型，還要將雜亂的數據進行綜合整理。
1.1.2 估值
估值和分類有很多相同點，其差異在于：分散是對離散型變量進行輸出，但估值輸出的是連續值，且分類的類別是有數目規定的，但估值卻是隨意的。
1.1.3 預測
一般情況下，預測要借助分類或估值才能發揮效果，具體說來，就是用分類及估值期間使用的模型來預估未知的變量。檢測的目的與其大同小異，但而其結果必須經時間驗證，也就是說在很長一段時間后，才可以評估其準確性。
1.1.4 相關性分組或關聯規則
要記錄好時間類型及發生日期，這樣可以為后續的施工提供借鑒。
1.1.5 聚類
就是對各種數據進行整理并且分類，以聚集為類別。兩者的主要區別是聚類不需要事先定義好類別，不用借助訓練集。
1.1.6 描述和可視化
用歸約、概括、圖形表示等方式來表示數據。
1.2 數據挖掘在電力企業的使用價值
商業領域對于數據挖掘技術的需求較大，因此數據挖掘在多個商業領域得到了大范圍的應用。下文便依據電力企業的行業特征來論述一下數據挖掘技術在電力企業中的重要作用。
1.2.1 指導設備更新
在發生了下述兩種情況時就要對設備進行更新：首先，電力設施意外毀壞，這便要第一時間更換，一般電力設備監控設施可以檢測出這類故障，這樣也能夠在第一時間進行維修。其次是更換老化的設備，這就需要以經驗為依據，例如檢查設備的使用年限等，但這種方式并不具有多大的科學性，因為很多設備可能由于保養得當而延長使用年限，如果貿然更換會產生巨大的浪費;還有些設備的使用時間可能不長，但是其性能卻已經不滿足標準，若不及時更換也會產生巨大的浪費。一般情況下，我們可以借助故障保修、電力耗費及相關電力參數等各種數據來確定電力設備的故障及老化狀況，最終確定是否更換設備。
1.2.2 業績評估
我國的電力企業一直沒有一套標準的體系來評價集團公司分公司的成績。若只評估其所創造的經濟利潤，則會因各地區的發展有所誤差，并且電力行業是與我們的生產生活息息相關的，安全性及其它性能的重要意義遠大于利潤。但數據挖掘技術卻能夠綜合分析諸多影響因素，通過分析由利潤、利潤增長率、同行對比、投訴舉報、生產成本等數據組成的主題倉庫來研究區域或者是自公司的運營情況，并用圖表等簡潔明了的方式體現出來，為決策提供依據。
1.2.3 指導電力企業的建設規劃
最近，我國的廣東頻繁發生電力供不應求的情況，其主要原因便是沒能很好的掌握市場進步的趨勢，在電廠的建設及電網建設方面都沒能滿足市場的需求，這時數據挖掘工作的重要性便得到了很好的體現。將新增用戶(報裝)、現有用戶、用戶位置、用戶用電量、國家的建設計劃等相關資料實行認真的研究分析便可以制定出電力企業的發展計劃，有此為指導，才能促進電力行業的飛速發展。
1.2.4 指導電力的生產和購買
我國推出電力企業改革方案后，廣東省電力集團便在積極的踐行，到01年底已大體完成廠網分離。改革的逐步深化，而言使得我們面臨了一些新的問題。例如在電力購買方面，傳統的電廠和電網屬一個單位，電廠會供給電網充足的電力。可在如今，電網用電時一定要提前購買，但因為電力的鮮明特征即買多少用多少，使得購買時間和購買量無法準確的確定。而借助數據挖掘技術可以很好的解決這一問題。對有關的主體車庫進行深入挖掘便可確定需購買的電力總量，并對發電企業的生產計劃進行指導。
1.2.5 減少電力損耗，改善電力質量，減少設備損耗
電力產品具有自身的顯著特征，主要體現在它不能進行儲存，只有按需供給。可是，發電和用電是有著很大差異的，要想保證電力的質量，就必須不斷提高設施的安全性，并對其實施科學的調整。現今使用的主要方式是建設蓄能電廠，若電力有多余則要保存起來，等電力供應不足時則用這部分電力，將其進行安排調度并制定合理的疾患，便能實現電力儲存技術的靈活調節，實現降低電力浪費，提高電力質量，避免設備的耗損。
2、使用數據挖掘的必要性和可行性
2.1 我國電力企業信息化現狀使采用數據挖掘技術成為可能
觀察以廣電企業的現狀可以知道，電網的信息化已經有了很大的進步，也就是不再僅僅借助計算機完成統計報表，管理信息也不是單機單項應用工作的時期，其正處在信息化的中級發展環節，企業有自己的局域網，廣電集團也已經實現了光纖網的全省覆蓋，企業完成信息化之后，能夠使內部的管理工作更加高效，如MIS、OA、物資管理、財務管理以及客戶服務中心等。能夠獲得企業的許多基本數據，并使應用平臺更加的科學，而企業在進行數據挖掘工作時，便可以將這眾多數據作為有效依據。
2.2 我國電力企業改革的趨勢使采用數據挖掘技術成為必然
我國黨政領導集團在積極的轉變行業壟斷的現狀，促進競爭方式的合理化。我國電力企業中已經使用了“廠網分家”模式，這使得發電競爭有了科學的模式，廣電集團也已經結束了這部分的工作。接下來便是向電網運轉方向轉變。為在將來的競爭中保持優勢，電力企業一定要盡可能的降低生產經營的成本，這樣有利于更好的為客戶提供服務，并熟悉自己及競爭企業的實際情況。上述的所有事情，都要使用現代信息技術來解決，而數據挖掘技術又起著極其重要的作用。
3、展望
作為智能系統的心臟，信息通信系統在今后電網業的進步中有著非常積極的意義。現今，我國電網業早已設立了在國內、國際都很先進的'集成系統。三地集中式數據也開始慢慢運轉起來，各企業的一級業務面也越來越廣，各種數據中心也都開始運轉起來，我國電網的數據和種類都開始步入正軌。其“量類時”特征，也在海量、實時的電網業務內有了更大的作用，所以必須對其進行深入研究。
現今，我們通常把電網業務數據歸為三種：首先，單位生產的資料，有發電量、電壓穩定性等指標等;其次，單位工作中的數據，包括交易價格、用戶的需求方面的數據等;最后是單位的管理資料，如ERP、一體化平臺、協同辦公等方面的數據。我們要熟練了解這諸多數據的特征，然后開展深入的探究，還能推出很多高附加值的服務，這也能促進電網安全性檢測的順利進行，還可以更好的掌控企業的經營、滿足用戶的需求，使企業的管理水平得到提高。
比如，在設立電力企業的“大營銷”模式時，要以滿足顧客需求為目標，建立各種服務平臺以第一時間滿足客戶各種需求，如：95588、114等。為了完善服務模式，提高服務質量，應該詳細的分析各種數據，使得服務水平和營銷能力得到大幅度的提升和改善;分析型數據是進行服務和開展營銷的必要前提和重要基礎，應該得到足夠的重視，對原有的營銷組織模式進行查漏補缺，通過借鑒其他單位的成功經驗來彌補自己的不不足和缺陷，對各種服務資源進行合理的配置，盡可能讓大多數人滿意，為了更好的利用數據并提高營銷能力，要建立數據監控分析模型;營銷數據之間是存在著隱藏關系的，顯而易見，這些隱藏信息不容易被發現，為了增強分析數據的全面性、系統性、直觀性、便捷性，建立各種系統性算法模型庫不僅是極其有必要的，而且是相當重要的，當然這種系統性的算法模型庫是針對營銷制定的，這樣做可以增強把握市場動態的及時性，我們知道，任何類型的營銷必定離不開市場，市場是開展營銷主要遵循的依據，脫離了市場，營銷就會抓不住頭腦，因而，算法模型庫的建立可以為企業單位創造更多的經濟效益和社會效益，增強企業的核心競爭力，擴大企業單位的市場份額，使企業更穩的立足于競爭激烈的市場之上，甚至是處于領頭羊的地位，促進國民經濟建設，為人民提供更好的服務。
數據有著很好的增值價值，其他的服務也可以通過數據增值價值得到衍生。所以，加大對數據的利用與研究勢在必行。把數據當中重要的依據、基礎甚至是紐帶，沿著這個紐帶進行研究與利用。將數據研究和使用的成果合理的運用起來，例如，將其轉化為新型的支付方式和消費形態，使客戶感受到非同一般的感覺，突破了以往的業務系統僅僅專注于自己內容的方式，電網的生產效率會得到提高，企業的管理水平也會因此得到大幅度的改善與提高。
數據挖掘論文6
摘 要：高度開放的中國金融市場，特別是中國銀行業市場受到日趨激烈的國外銀行沖擊和挑戰，大多數銀行企業都在構建以客戶為中心的客戶關系管理體系，這一經營體系理念的構建，不僅僅能提高企業的知名度和顧客的滿意度，而且能提高企業的經濟效益。但是，隨著網絡技
關鍵詞：客戶關系管理畢業論文
高度開放的中國金融市場，特別是中國銀行業市場受到日趨激烈的國外銀行沖擊和挑戰，大多數銀行企業都在構建以客戶為中心的客戶關系管理體系，這一經營體系理念的構建，不僅僅能提高企業的知名度和顧客的滿意度，而且能提高企業的經濟效益。但是，隨著網絡技術和信息技術的發展，客戶關系管理如何能結合數據挖掘技術和數據倉庫技術，增強企業的核心競爭力已經成為企業亟待解決的問題。因為，企業的數據挖掘技術的運用能夠解決客戶的矛盾，為客戶設計獨立的、擁有個性化的數據產品和數據服務，能夠真正意義上以客戶為核心，防范企業風險，創造企業財富。
關鍵詞：客戶關系管理畢業論文
一、數據挖掘技術與客戶關系管理兩者的聯系
隨著時代的發展，銀行客戶關系管理的發展已經越來越依賴數據挖掘技術，而數據挖掘技術是在數據倉庫技術的基礎上應運而生的，兩者有機的結合能夠收集和處理大量的客戶數據，通過數據類型與數據特征，進行整合，挖掘具有特殊意義的潛在客戶和消費群體，能夠觀察市場變化趨勢，這樣的技術在國外的銀行業的客戶關系管理廣泛使用。而作為國內的銀行企業，受到國外銀行業市場的大幅度沖擊，顯得有些捉襟見肘，面對大量的數據與快速發展的互聯網金融體系的沖擊，銀行業缺乏數據分析和存儲功能，往往造成數據的流逝，特別是在數據的智能預測與客戶關系管理還處于初步階段。我國的銀行業如何能更完善的建立客戶關系管理體系與數據挖掘技術相互融合，這樣才能使得企業獲得更強的企業核心競爭力。
二、數據挖掘技術在企業客戶關系管理實行中存在的問題
現今，我國的金融業發展存在著數據數量大，數據信息混亂等問題，無法結合客戶關系管理的需要，建立統一而行之有效的數據歸納，并以客戶為中心實行客戶關系管理。
1.客戶信息不健全
在如今的銀行企業，雖然已經實行實名制戶籍管理制度，但由于實行的年頭比較短，特別是以前的數據匱乏。重點體現在，銀行的客戶信息采集主要是姓名和身份證號碼，而對于客戶的職業、學歷等相關信息一概不知，極大的影響了客戶關系管理體系的構建。另外，數據還不能統一和兼容，每個系統都是獨立的系統，比如：信貸系統、儲蓄系統全部分離。這樣存在交叉、就不能掌握出到底擁有多少客戶，特別是那些需要服務的目標客戶，無法享受到銀行給予的高質量的優質服務。
2.數據集中帶來的差異化的憂慮
以客戶為中心的客戶關系管理體系，是建立在客戶差異化服務的基礎上的，而作為銀行大多數以數據集中，全部有總行分配，這樣不僅不利于企業的差異化服務，給顧客提供優質得到個性化業務，同時，分行也很難對挖掘潛在客戶和分析客戶成分提供一手的數據，損失客戶的利益，做到數據集中，往往是不明智的選擇。
3.經營管理存在弊端
從組織結構上，我國的銀行體系設置機構龐雜，管理人員與生產服務人員脫節現象極其普遍，管理人員不懂業務，只是一味的`抓市場，而沒有有效的營銷手段，更別說以市場為導向，以客戶為核心，建立客戶關系管理體系。大多數的人完全是靠關系而非真正意義上靠能力，另外，業務流程繁瑣，不利于客戶享受更多的星級待遇，這與數據發掘的運用背道而馳，很難體現出客戶關系管理的價值。
三、數據挖掘技術在企業的應用和實施
如何能更好的利用數據挖掘技術與客戶關系管理進行合理的搭配和結合是現今我們面臨的最大問題。所有我們對客戶信息進行分析，利用模糊聚類分析方法對客戶進行分類，通過建立個性化的信息服務體系，真正意義的提高客戶的價值。
1.優化客戶服務
以客戶為中心提高服務質量是銀行發展的根源。要利用數據挖掘技術的優勢，發現信貸趨勢，及時掌握客戶的需求，為客戶提高網上服務，網上交易，網上查詢等功能，高度體現互聯網的作用，動態挖掘數據，通過智能化的信貸服務，拓寬銀行業務水平，保證客戶的滿意度。
2.利用數據挖掘技術建立多渠道客戶服務系統
利用數據挖掘技術整合銀行業務和營銷環節為客戶提供綜合性的服務。采用不同的渠道實現信息共享，針對目標客戶推薦銀行新產品，拓寬新領域，告別傳統的柜臺服務體系，實行互聯網與柜臺體系相結合的多渠道服務媒介體系。優化客戶關系管理理念，推進營銷戰略的執行。提高企業的美譽度。
四、數據挖掘技術是銀行企業客戶關系管理體系構建的基礎
隨著信息技術的不斷發展，網絡技術的快速推進，客戶關系管理體系要緊跟時代潮流，緊密圍繞客戶為中心，利用信息優勢，自動獲取客戶需求，打造出更多的個性化、差異化客戶服務理念，使得為企業核心競爭能力得到真正意義的提高。
數據挖掘論文7
【摘要】目的：分析HIS數據的挖掘與統計對醫院管理決策的意義。方法：首先對我院的管理人員和臨床一線醫護人員進行調查，并對HIS數據的挖掘統計實施前和實施后的評價進行統計，最后記錄各項數據結果。結果：通過調查后發現，實施HIS數據的挖掘統計后，管理人員對醫院管理的評分較比實施前更高，組間數據經驗檢驗P<0.05差異具有統計學意義。比對工作人員對醫院管理的評分，實施后較比實施前更高，組間數據經驗檢驗P<0.05差異具有統計學意義。另外，比對實施前和實施后的優良率，前者低于后者，組間數據經驗檢驗P<0.05差異具有統計學意義。結論：HIS數據的挖掘統計可以使醫院的管理決策得以改善，醫院整體水平也會明顯提升，可進一步實踐和普及。
【關鍵詞】HIS數據挖掘與統計；醫院管理決策；意義分析
近年來，醫院信息系統被廣泛應用，同時將諸多歷史重要信息進行回顧與收集，這些信息在醫院日常工作中起著舉足輕重的作用，同時也是醫院管理決策的重要資源。通常情況下，人們通過分析大量的數據信息，對其進行整理和歸類，在結果中找出醫院經營與醫療業務的規律，在一定程度上對醫院管理者決策有著重要意義[1]。鑒于此，此研究分析HIS數據的挖掘統計的價值，對我院的管理人員和工作人員進行調查，現將具體流程和研究結果進行以下表述。
1對象與方法
1.1基礎信息選擇20xx年5月至20xx年5月的各部門領導和工作人員作為此次研究調查對象，調查方式以調查問卷為主，20xx年5月至20xx年5月期間為HIS數據的挖掘統計實施前，20xx年6月至20xx年5月為HIS數據的挖掘統計實施后。調查研究人員中，院領導5名，職能科室負責人5名，臨床醫技科室主任6名，臨床醫技科室護士長5名，臨床醫技科室主治醫師職稱20名，護理人員30名。1.2方法HIS數據的挖掘統計主要流程為：①明確挖掘的最終目的，同時對醫學領域和相關知識經驗進行掌握。隨后明確需要處理的問題，利用用戶的角度，制定醫學數據挖掘的最終目的，同時還需將結論的'判定依據進行擬定。②掌握數據挖掘所需的內容，同時將醫院包含對象的基本情況進行查閱，將數據的初步收集過程予以實施。在此期間，還需將原始數據的實施情況予以保留，并對數據的屬性予以明確[2]。③數據的準備。通常情況下，醫學的數據較多，且具有復雜性，因此需事先整理原始數據，隨后進行分析。對數據不同種類實施針對性方法進行預處理，隨后依據數據挖掘的最終目的和自身特征將適宜的模型進行選擇，讓數據之間進行相互轉換。④數據的挖掘。首先分析數據，利用科學合理的算法進行，同時該步驟在醫學相關知識的探索中至關重要。實施該流程需事先描述相關概念，隨后采用關聯分析進行分類和預測，隨后采用聚類分析和趨勢分析，還可以利用孤立點分析和偏差分析等。值的注意的是，需證實挖掘的數據結果，讓其合理性得以保證。⑤總結結果。首先講述搜索到的醫學知識，將其和最初的目標進行比較，這樣可以保證實施期間的合理性。⑥知識的同化和具體應用。首先整理挖掘到的相關結果，并運用到HIS醫學中，在此期間需進行計劃性實施，并加以控制。1.3判定依據[3]將管理人員和臨床一線醫護人員對醫院的管理評分進行評價。結果超過90分，表示評價結果為優，結果介于70至89分之間，表示評價結果為良，結果低于70分，表示評價結果為差。1.4數據檢驗及分析此次研究中涉及的所有數據均選擇（SPSS19.0）進行檢驗和分析，各項管理評分以均數（±）表示，組間行T值檢驗，管理效果以（%）表示，組間行卡方檢驗，組間數據經驗檢驗P<0.05差異具有統計學意義。
2實驗結果
2.1實施前和實施后管理人員對醫院管理的評價結果比對實施前和實施后不同管理人員對醫院管理的評價，實施后的各項評分較比實施前明顯較高，組間數據經驗檢驗P<0.05差異具有統計學意義。2.2臨床工作人員對醫院管理的評價結果比對實施前和實施后臨床一線醫護人員對醫院管理的評價，實施后的各項評分較比實施前明顯較高，組間數據經驗檢驗P<0.05差異具有統計學意義。詳情數據結果由表2所示。2.3實施前和實施后的管理效果評價結果實施前，管理效果評價優良率經統計后為84.5%，實施HIS數據的挖掘統計后，管理效果評價優良率經統計后為98.6%，兩組間數據經驗檢驗P<0.05差異具有統計學意義。詳情數據結果由表3所示。
3討論
近幾年，HIS系統的應運而生，對醫院的管理和工作起到促進作用，不僅使醫院各個崗位的工作效果進行提高，同時加強了衛生資源的使用水平[4]。與此同時，HIS系統還可以使醫療差錯的幾率顯著降低，患者的就醫體檢得以改善，規范醫院的各項管理，從而使百姓對醫院的信任度提升。除此之外，該系統的運用可以優化工作流程，加大醫院管理力度的同時提升管理水平，從而提高醫院核心競爭力[5]。決策系統屬于全新的管理系統，其主要是解決半結構化決策問題，提升管理者的決策能力，使決策的質量進一步加強，將信息資源充分利用后將醫院的整體管理水平得以改善[6]。從此次數據結果可以看出，通過實施HIS數據的挖掘統計后，不同管理人員和臨床一線醫護人員的各項評分較比實施前更高，組間數據經驗檢驗P<0.05差異具有統計學意義。這一研究結果說明，通過實施該系統后，可以將服務措施變得更加針對性，醫院的組織結果也可以進行優化。與此同時，還可以使醫院的工作效率進行提升，有助于和諧醫患關系的構建。另外，從管理效果評價結果來看，實施后的優良率98.6%明顯優于實施前的84.5%，這一研究結果充分體現了HIS數據的挖掘統計的應用可行性和優勢。綜上可知，HIS數據的挖掘統計可以使醫院的管理決策得以改善，醫院水平也會明顯提升，具有較高的實踐意義。
參考文獻
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作者:陳帥 單位:滄州市人民醫院醫務部
數據挖掘論文8
摘要：隨著計算機信息網絡的快速發展，數據挖掘在軟件工程中的地位越來越突出。軟件工程數據挖掘是在冗余的數據中發現有用的數據，從而得到更好地利用。社會的發展，科技的進步使得社會進入了網絡信息熱時代，隨之計算機軟件也不斷增加，人們獲取的信息大部分是人手動操作軟件獲得的，這樣的信息量具有一定的局限性。因此，為了滿足當今社會的需要，必須借助于軟件工程數據挖掘的手段。
關鍵詞：軟件工程；數據挖掘；研究現狀
中圖分類號：TP311 文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044（20xx）26-0020-02
利用數據挖掘技術對大量冗余的數據進行篩選從而得到少量精確的信息。冗余的數據是指既包含有用信息有包含無用信息，利用數據挖掘技術剔除掉多余的無用信息留下有用信息，這樣既可以提高手機數據的質量又可以提高工作效率。所以，數據挖掘技術在當前的軟件工程中起著越來越重要的作用。數據挖掘技術提取、篩選、分析和整理數據比人工操作軟件獲得的數據更精確更高效。同時，使用這種技術為軟件開發者提供了有利的條件，它可以給軟件開發者提供一些對其開發軟件有用的信息。軟件開發者想要更有效率的開發出更高質量的軟件，就必須獲得更多的更有用的數據，而想要收集和整理出有用數據就需要借助數據挖掘技術來實現，進而提高工作效率。
1 數據挖掘的基本概述
軟件工程數據主要是指開發軟件過程中所涉及的各類數據，如需求分析、可行性分析、設計等文檔，開發商通信、軟件注釋、代碼、版本、測試用例和結果、使用說明、用戶反饋等信息數據，一般情況下其是軟件開發者獲取軟件數據的唯一來源；而數據挖掘是指在海量數據中集中發現有用知識或信息的過程。
軟件工程數據挖掘的工作原理 主要包括數據預處理階段、挖掘階段以及評估階段三個方面。在挖掘階段主要是運用分類、統計、關聯、聚類、異常檢測等一系列算法的過程。在評估階段數據挖掘的意義主要在于其結果應易被用戶理解，其結果評估主要有兩個環節分別是模式過濾和模式表示。
數據挖掘在計算機軟件工程中的研究相當多，它是分析數據的一種新穎方式。目前，隨著社會工作的復雜度，需要更加完善的軟件，因此對于軟件代碼的數量也在急劇增加進而導致了數據量的快速增長。而傳統的`數據計算方式已經不能滿足目前對于大量數據進行分析的要求，所以，研究者希望能夠發掘出一種新的數據分析方式更高效的整理出有用的數據信息。軟件開發中會積累大量的數據，比如說文本數據，測試數據，用戶信息數據以及用戶體驗反饋數據等等，軟件開發者為了開發出更好的軟件就必須分析和整理這些數據。但是，目前軟件工程開發的軟件越來越大，其數據越累越復雜對于數據的處理已經超出了人工處理的能力的范疇，所以說繼續使用傳統數據處理的方式來收集，整理和分析數據已經不可能實現。因此，推動了人們對于新的數據處理方式的研究，所以才提出了軟件工程數據挖掘技術。
2 軟件工程數據挖掘的應用
隨著計算機軟件工程的發展，可以發現傳統的數據挖掘技術具有很多的不足，存在一定的缺陷。傳統的數據挖掘技術的定位系統不完善，定位不精確，并沒有體現出數據挖掘技術的高性能，它不足以滿足當代對于數據處理的要求，因此需要對傳統的數據挖掘技術進行改進和完善，這是我們目前的首要任務之一。為了迎合現代化網絡信息技術的快速發展，需要發掘出新的數據處理模式，就是在這樣的背景條件下，誕生了軟件工程數據挖掘技術。相比于存在很多缺陷與不足的傳統軟件工程而言，軟件工程數據挖掘技術更加簡單、方便、高效以及精確。軟件工程數據挖掘技術并不需要特定的技術平臺，體現了其普適性。當前，我國已經開始深入的研究軟件工程數據挖掘技術，但是，仍然需要更深的開發其性能以便更好地滿足社會的需求。
3 軟件工程數據挖掘面臨的挑戰
軟件工程數據相比于普通數據更加復雜，所以對于軟件工程數據進行處理具有很大的挑戰性。處理軟件工程的大量數據具有：軟件工程數據復雜性，軟件工程的數據處理非傳統以及需要嚴格精確的軟件工程數據的分析結果等三方面的困難。
3.1 對數據復雜性的分析
軟件工程數據包括結構化數據和非結構化數據。軟件工程中所產生的缺陷報告以及各種版本信息構成了結構化數據信息；而軟件工程處理過程中所產生的代碼信息和文本文檔信息構成了非結構化數據信息。由于這兩類數據包含的具體內容不同，所以需要分別處理這兩種數據，需要使用不同的算法對他們進行處理。雖然說需要不同方式處理這兩種數據但是并不表示這兩種數據之間沒有任何聯系，事實上，它們之間存在著重要的對應關系。例如：代碼中存在著缺陷報告，版本信息中存在著對應的文檔信息，由于它們之間存在著這樣的對應關系，所以使得人們不能很好地對其進行整體分析，這就促使了人們開發出一種新的算法，新的數據分析技術能夠同時將結構化信息和非結構化信息這兩種對應數據一起挖掘出來。
3.2 對數據處理非傳統的分析
分析和評估軟件工程數據挖掘出來的信息，這是數據挖掘過程的最后一步。客戶是軟件工程數據挖掘數據處理的最后宿體，軟件開發者需要對最終挖掘出來的數據進行轉變，格式轉變是為了滿足廣大客戶對于數據不同的要求。但是，由于需要對數據進行格式轉變，相當于增加了一定的工作量，那么軟件工程數據挖掘的效率則會被大大降低。對于客戶而言，他們需要的信息各種各樣并不單一，比如說客戶可能會同時需要具體的例子和編程代碼等；或者說需要具體例子和缺陷報告等；或者三者皆需要。由此可見，我們仍然需要改進和完善軟件工程數據挖掘技術來提高其效率。怎樣才能做到讓客戶得到滿意的數據挖掘結果呢？那么就需要高效的數據挖掘技術將各類信息進行歸納總結，改變其格式。這樣的技術，不僅僅可以滿足客戶需求而且還可以使軟件開發者從中得到更大的利益。
3.3 對數據挖掘結果好壞的評價標準
對于傳統的數據挖掘技術而言，它也有一套自己的對于數據結果處理好壞的分析標準，而這個標準對于傳統數據挖掘技術數據處理的分析較準確。但是，在當前的軟件工程所要處理的數據量很大，傳統的評價標準已經不能滿足現在的數據分析要求；使用不同的數據結果評價標準來評判不同的數據挖掘結果。然而不同的評價標準之間的聯系并不緊密，因此就需要開發者針對不同的數據類型做出不同的評價分析標準以便滿足客戶需求。想要對數據分析結果是否準確，數據挖掘的信息是否合理等等這些不同的問題進行更加深刻的了解，就要求開發者有獨特的見解，對于數據結果是否精確有一定的判斷能力。總之，獲取準確的信息就是軟件工程數據挖掘的目的。所以，最后獲得的數據是否滿足要求就是評判軟件工程數據挖掘結果是否完美的標準。endprint
4 對軟件工程數據挖掘應用進行分析
4.1 對軟件數據挖掘技術進行分析
在軟件開發的過程中，數據挖掘技術包括兩個方面：（1）程序編寫；（2）程序成果。在這個過程中，程序結構和程序功能技術的主要作用就是檢索出有效的信息。提升信息的有效性需要聯系到客戶的實際需要，同時也需要對程序編寫過程進行智能化培訓。將調用、重載和多重繼承等關系家合起來進行有效的記錄各種相關信息，重視靜態規則的同時利用遞歸測試的方式來分配工作，從而更有效的掌握關聯度之間的可信性。
4.2 做好軟件維護中的軟件工程數據挖掘工作
在軟件維護的過程中，軟件修復和軟件改善工作依賴于數據挖掘技術。數據挖掘技術在軟件缺陷以及軟件結構等也起到了重要的作用。軟件修復即維護者通過依據缺陷分派進行有效的評估并改善缺陷程序進而確定修復級別或者維護者可以選擇缺陷修復方式，無論哪種方式最終目的都是進行軟件修復來保證數據挖掘的高效性。缺陷分派即將缺陷轉化為文本類型，采取有效措施來進行修復。但是，這樣的方式它的實際準確率并不高，因而需要利用強化檢測來完善缺陷報告技術。
4.3 注重高性能數據挖掘技術開發工作
數據挖掘技術體現在軟件開發工作中的創新性不可或缺，在實際的工作過程中，目前的軟件工程數據挖掘更加重視兩個工作：（1）規則分析方式；（2）項目檢索工作。總而言之，想要高效快速地尋找病毒，并對其進行全方位分析和評估得到準確的病毒數據需要高性能數據挖掘技術。只有提升數據分析的可行性，提升軟件開發安全性能，才能更好地實現軟件工程的良好發展。
5 總結
綜上所述，數據挖掘技術的應用非常廣泛，比如說分析代碼、軟件故障檢測以及軟件項目管理等三個方面應用較多。值得關注的是，當前對于數據挖掘技術的研究還不夠成熟。因此，研究者需要對軟件工程數據挖掘技術進行深入的研究，從而能夠促進軟件更好地開發和管理。相信在不久的將來，我們一定可以在數據挖掘方面取得非常好的優化效果。
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數據挖掘論文9
1電子商務中的數據挖掘簡介
電子商務中的數據挖掘即Web挖掘，是利用數據挖掘技術從www的資源(即Web文檔)和行為(即Web服務)中自動發現并提取感興趣的、有用的模式和隱含的信息，它是一項綜合技術，涉及到Internet技術學、人工智能等多個領域。當電子商務在企業中得到應用時，企業信息系統將產生大量數據，并且迫切需要將這些數據轉換成有用的信息，為企業創造更多潛在的利潤，數據挖掘概念就是從這樣的商業角度開發出來的。
2Web數據挖掘的流程
Web數據挖掘是對商業數據庫中的大量業務數據進行抽取、轉換、分析和其他模型化處理，從中提取商業決策的關鍵性數據，可以使企業把數據轉化為有用的信息幫助決策，從而在市場競爭中獲得優勢地位。在電子商務環境下，Web數據挖掘主要分為以下幾步:(1)數據收集。首先數據收集主要針對web數據中的服務器數據、用戶數據。其中服務器數據是Web挖掘中的主要對象。服務器中承載著用戶訪問時產生的對應的服務數據，其中包括了:日志文件、cookie文件、數據流。將這些數據進行初步收集，再針對這些數據進行深度分析挖掘。(2)數據選擇和預處理。通過數據收集將數據進行分類，根據所需的信息主題對收集的數據進行選擇，通過選擇相關的數據項縮小數據處理的范圍，挑選其中的有效數據進行數據預處理。數據預處理能夠提高挖掘效率，為之后的`數據分析提供有效的數據。Web數據中大多數都是半結構或非結構化的，所以對web數據進行直接處理是不可行的。數據預處理能夠把半結構或非結構化的數據處理成標準的數據集方便后期處理。(3)模式發現。模式發現是運用各種方法，發現數據中隱藏的模式和規則。通過模式發現技術對預處理之后的數據進行處理得到相應的事務數據庫，利用模式發現對數據進行初步挖掘，將預處理下的事務數據轉換成可被挖掘的存儲方式，通過數據挖掘模式算法對其中有效的、新奇的、有用的及最終可以理解的信息和知識進行挖掘與總結。(4)模式分析。模式分析主要是采用合適的技術和工具，對挖掘結果進行模式的分析，其目的是根據實際應用，通過觀察和選擇，把發現的統計結果、規則和模型轉換為知識，經過篩選后來指導實際的電子商務行為。
3電子商務中的數據挖掘技術
(1)路徑分析技術。路徑分析主要是對web訪問路徑進行搜索分析，對于頻繁訪問的路徑進行總結。利用Web服務器的日志文件進行數據分析，對訪客次數以及對應路徑進行分析挖掘出頻繁訪問路徑。通過數據可以分析出大多數訪問者的共同喜好，從而能夠幫助電子商務改進web設計以及提供更好更符合客戶的服務。(2)關聯分析技術。關聯技術是通過對數據進行分析尋找出隱藏的數據聯系，關聯分析可是對單純的web數據與對應的電子商務進行聯系。從而可以在web數據挖掘中得到該商務網站的關聯原則和信息。從而更好的使得客戶和網站數據有之間的相互聯系。(3)聚類分析技術。聚類分析是根據對象進行數據分析了之后，對數據的信息和客戶對象之間的關系進行總結。對數據對象進行分組成為多個類或簇，按照數據對象之間的相似度進行劃分。(4)分類分析技術。分類分析是通過對數據庫中樣本數據的分析，對每個類別做出準確的描述或分析模型或挖掘分類規則。分類分析是電子商務中一個非常重要的任務，也是應用最廣泛的技術。通過分類自動推導給定數據的廣義描述，以便對未來數據進行預測。
4Web數據挖掘技術在電子商務中的應用
(1)制定優質個性化服務。電子商務的發展給了人們更多元化的選擇，同時，電商網站經營的商品也在不斷增加，在這樣多元化的網站結構中想要快速找到符合自己的商品必定會是一個繁瑣的過程。然而通過數據挖掘對瀏覽量、購買力、搜索強度進行合理應用，針對數據分析結果對網站進行制定優質的個性化服務設計，更合理的安排網站中的物品擺放，從而為用戶提供更個性化的服務。(2)優化站點設計。Web設計者可通過挖掘用戶的Web日志文件，對Web站點的結構和外觀進行設計和修改。網站網頁的內容設置直接影響網站的訪問效率。網站管理員按照大多數訪問者的瀏覽模式對網站進行組織，盡量為大多數訪問者的瀏覽提供方便，給客戶留下好的印象，增加下次訪問的機率。(3)聚類客戶。在電子商務中，聚類客戶就是主要的運營策略，可以對客戶瀏覽的信息等內容出發，對客戶的共性進行分類，從而讓電子商務的運營者能更加全面的了解客戶的需要，對網頁的內容進行適當的調整，并在多方面滿足客戶的內在需要，盡最大限度的為客戶提供優質的、合適的服務。(4)營銷效益分析。利用web數據挖掘對商品訪問和銷售情況進行有效分析，這樣能夠確定一些營銷及消費的生命周期。再者結合目前的市場變化，針對不同的產品進行定制獨特的營銷策略。數據挖掘能夠有助于提高電商的營銷效益。
5結語
綜上所述，web數據挖掘在電子商務的應用越來越廣泛，web數據挖掘能夠在海量數據里挖掘出有用的信息。通過數據處理把握客戶動態、追蹤市場變化，在激烈的市場競爭中，做出正確的決策。Web數據挖掘在電子商務領域中一定會有廣闊的應用前景，它將帶領電子商務系統走向更加智能化、使客戶服務走向更加個性化。
參考文獻:
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數據挖掘論文10
[摘 要]目前，隨著現代科技的發展，互聯網已成為當代主流，互聯網技術的應用已經是任何一個國家所不能脫離的，經濟全球化已成為一個必然的趨勢，在這樣的一個大數據時代，人民對信息的獲取需求呈直線上升的狀態。21世紀作為一個信息時代，網絡信息的安全防范也顯得尤為重要，而Web數據的數據技術，對于網絡信息安全防范來說，是一個新的技術運用。本文從Web數據挖掘技術的基本概述入手，分析我國企業在網絡信息安全方面存在的問題，最后提出將網絡信息安全防范與Web數據挖掘技術進行整合運用。
[關鍵詞]Web數據挖掘技術；網絡信息；安全防范
doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.20xx.22.091
[中圖分類號]TP393 [文獻標識碼]A [文章編號]1673-0194（20xx）22-0-02
引 言
世界是發展的，事物是不斷變化的，21世紀是一個大數據時代，互聯網技術顯得越來越重要。在科技發展的同時，互聯網也在家家戶戶普及，然而網絡安全問題卻隨之而來，人們在運用科技時也在擔心網絡技術的安全性。鑒于此，本文探討利用Web數據挖掘技術來控制網絡安全，以提高網絡信息安全度。
1 Web數據挖掘技術概述
Web使用記錄挖掘方式是挖掘網絡上的瀏覽記錄，然后進行分析，同時還可以獲取其他企業的信息。通過使用Web數據挖掘技術，企業可以進行復雜的操作，然后從網頁瀏覽記錄分析出自身企業的受關注度，并了解同行競爭企業的詳細信息，尋找自身的不足。
1.1 Web數據挖掘技術的含義
Web數據挖掘技術，指的是通過自身的技術，在獲取網上資源的同時，尋找到企業感興趣的信息資料。圖1為Web數據發掘技術工作流程。
Web數據發掘技術可以涉及多個領域，通過多種數據挖掘方式，為企業找到有用的`信息資源。整體來說，Web挖掘技術有兩種類型，一是建立在人工智能模型的基礎上來實現，類似于決策樹、分類等；二是建立在統計模型基礎上來實現，類似于神經網絡、自然計算法等。
1.2 Web數據挖掘技術的兩種方式
Web數據挖掘技術整體上來說有兩種方式，分別為內容挖掘和使用記錄挖掘。Web內容挖掘指的是企業可以通過Web挖掘技術，自己從網上尋找對企業有用的信息資源，同時對后臺設置進行監控，減少某些重要交易內容的丟失、泄露。企業還可以通過Web挖掘技術，查詢某些用戶的操作記錄，對企業的網絡信息安全進行檢查審核，從而降低企業信息被不法分子竊取的風險。由于其他企業也有同樣的Web數據挖掘技術，因此，企業也不能深入地去探索同行企業的內部信息，但其通過該技術，可以分析其他企業的基本信息資源，然后整合出對自身有用的資源，從而制定企業市場戰略。
2 我國企業在網絡信息安全方面存在的問題
目前，科技的發展，使全球的政治、經濟一體化趨勢越來越明顯，互聯網的進步也使國家企業面臨著更多的挑戰。我國企業在網絡信息安全方面存在的問題也逐步顯現，而網絡信息安全技術人才緊缺是較為明顯的一個問題。
2.1 人才緊缺問題
21世紀是一個互聯網的世紀，我國目前正在積極地吸收、引進人才，同時也在不斷地走出去，各行各業面臨的壓力也在逐漸變大，要想在快速發展的世界潮流中占據一席之地，我國必須積極發展自己的科技產業。目前，我國的計算機信息技術水平，在總體上還落后于其他很多國家，而在該方面的人才緊缺問題，是目前一個很明顯的現象。我國在該領域常常要引進國外技術，受制于人，這也就間接地將自己的弊端暴露于人前，因此，我國要積極培養具有計算機網絡技術的高端人員，從而促進該領域不斷實現創新。
2.2 自身安全技術漏洞問題
除了人才緊缺，我國的網絡產品自身還存在許多的安全技術漏洞。從近幾年的市場經濟發展現狀來看，我國很多的電子產品被國外壟斷，如蘋果、微軟等高端電子產品，在我國占有很大的市場份額。我國要想重新將自己的電子產品推向市場，就目前的形勢來看，還需要很大的努力，國民崇尚國外產品，不是為了標榜自己的地位，更多的是國外產品的性能確實比我國的要好。因此，通過我國網絡產品自身存在的安全技術漏洞可以看出，我國在網絡安全技術方面存在許多的不足。
3 網絡信息安全防范與Web數據挖掘技術的整合
近幾年，網絡信息安全問題一直是國民較為關注的一個話題，我國也在該方面加大了防范力度。國家在發展創新互聯網技術的同時，也不能忽略其安全問題。網絡信息安全，關乎我國企業的發展，是企業重要資料不外漏的重要保護屏障，本文將網絡信息安全防范與Web數據挖掘技術進行整合（見圖2），旨在提高網絡信息環境的安全度，提高我國網絡信息安全防范能力。
本文初探Web數據挖掘技術與網絡信息安全防范的整合，將分別從4個方面來提高我國的網絡信息安全性能。
首先，將存在于網絡數據間的關聯尋找出來，然后整合交給企業進行分析，企業通過這些關聯數據，分析提煉出對自己企業有用的信息，繼而制定企業戰略，防范風險。
其次，使用Web數據挖掘技術對網絡信息進行分類分析。企業應將所有的信息進行綜合，然后按照一定的指標分出類別，并對這些不同類別的信息進行整理，方便后續的檢索。該項功能主要依靠人工智能來完成，以保證資料能夠得到完整的利用。
再次，使用Web數據挖掘技術對網絡信息進行聚類分析。企業應將這些具有共同點的信息進行分類，將這些數據分成各個小組，但每一個小組都要有一個共同的類似點，以便于從整體對局部進行分析。
最后，利用Web數據挖掘技術，根據收集到的資源信息的不同點進行分類，分類后根據這些不同點的特征，分析出對自身企業有用的信息。從整體上說，Web數據挖掘技術通過運用其強大的分析能力，可對網絡信息進行篩選、整合，企業可再根據這些整合出來的資源信息，為自身制定戰略，為企業發展提供一個良好的網絡信息環境。
4 結 語
網絡技術在給用戶帶來便利的同時，也給用戶的信息安全造成了極大的威脅，科技進步，技術也在不斷進步，為了使信息得到最大的保護，網絡信息的安全技術要隨著科技的進步不斷發展，為互聯網的運用提供一個完善安全的網絡系統。本文通過Web數據挖掘技術，將網絡信息安全防范與該技術進行有效整合，提高了我國企業的網絡信息安全度，以為我國企業的發展提供一個良好的環境。
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數據挖掘論文11
進入信息時代以來，世界電子商務呈現飛速發展的勢頭。站在長遠的角度，企業能否在新經濟的背景下生存，關鍵在于企業能否利用電子商務的優勢，但是電子商務在發展的同時也使得企業暴露了一些問題，其中企業的數據量大，而真正有用的信息卻很少。所以現代企業急需解決的問題是如何在大量數據中發現有用數據，獲得利于企業的商業運作的數據，從而提高企業的競爭力。要解決這些問題，傳統的數據分析已經不能適應企業的發展需求，傳統的數據分析工具對數據的內在信息無法提取，而是對指定的數據進行簡單的處理。信息管理系統的運用以及信息量的加大，企業希望有人可以創新及提高數據分析功能，只有擁有了高層次的數據分析功能，才能對企業決策工作提供有效的支持。所以，數據挖掘技術呈現在人們的眼前。
一、數據挖掘技術的發展背景
在近幾十年中，人們在利用信息技術生產和搜集數據的能力上有了很大提升。商業管理、政府辦公以及科學研究等等都應用了大量的數據庫。并且仍在繼續發展，所以人們為此將面臨一個新的挑戰，在信息爆炸的今天，我們都需面對地問題是信息過量，那么我們將如何在大量的信息庫當中獲取有用的知識，提高信息利用率呢？要想讓數據成為企業的有效資源，并使它為企業的戰略發展及業務決策提供有效保障。否則，大量的數據將會阻礙公司的發展。因此，數據挖掘技術在人們被數據淹沒且急需知識的境地中帶來了希望，并在發展過程中顯示了它頑強的生命力。
人們長期對數據庫的技術進行研究和開發而創新出數據挖掘技術，剛開始時商業數據一般存于計算機的數據庫里，然后變成了對數據庫進行訪問并查詢，而數據庫技術進入更高的臺階是由于數據挖掘技術的廣泛應用，數據挖掘技術給企業的運作和發展帶來很大便利，它不僅可以對以往的數據進行查閱，從而可以把各個時期的數據進行對比分析，利于商業水平的提高。商業數據庫正呈現空前發展的態勢，并且在各種行業中數據倉庫得到了廣泛的應用。數據挖掘的`核心包括數據統計、人工智能以及機器學習等等。且歷經了十多年的發展歷程，使得數據挖掘技術趨向于穩定。
二、數據挖掘技術在電子商務中的應用
1.數據挖掘技術在客戶關系管理中的應用
一種把客戶當作核心的經營策略就是客戶關系管理，為了滿足企業的產品開發、市場營銷以及管理的決策，而通過現代技術來滿足。為獲取商業知識而利用客戶的信息，并以此來提高企業在市場當中的競爭力，采用數據挖掘技術，企業可以充分地利用客戶數據資源，并對客戶進行分類分析，這樣不僅有利于企業對客戶的盈利能力進行分析，更有利于尋找有潛力的客戶，為企業帶來發展。另夕卜，為應對商業數據的不斷增多，數據挖掘技術將成為企業立足的關鍵技術，這項技術不僅可以加強企業對客戶的管理及其跟蹤市場活動，預測客戶的消費方向，并依據消費的趨勢開發產品。另外，客戶評價模型對客戶進行評價，并在分析客戶行為對企業收益產生的影響，達到企業與客戶和企業利潤最優化。同時，在客戶數據挖掘技術應用的基礎上，企業可以依據重點客戶和評價市場性能。為擴大企業銷售的渠道，制定個性化的營銷策略。通過呼叫中心優化及暢通溝通的渠道，強化客戶關系管理的智能化并提高服務質量。
2.數據挖掘技術在網站運營中的應用
為提高網站的點擊率，網站的設計者們在設計網站時不再完全根據專家的意見來設計，而是依據訪問者在網站當中留下的痕跡來設計網站，其中包括了網站結構的設計和外觀。在設計網站時，為節約客戶的訪問時間，壓縮網站的開支，網站的設計者會根據訪問者的訪問路徑，并分析這些路徑。如果可以分析并設計出最優化的捷徑，這樣不僅可以讓訪問者很輕松地訪問，還能給訪問者留下好的印象，利于網站長期發展。同時，為降低網站的運營成本，采用數據挖掘技術，可以挖掘有效的市場信息，并預測客戶的下一步行為，這樣有利于提高電子商務營銷活動的成功率。企業為增強廣告的目的性，為公司帶來更大的收益，應依據訪問者瀏覽習慣安排廣告的位置，為企業帶來一定的廣告收益。
3.數據挖掘技術在商業信用評估中的應用
目前，不良的商業秩序受低劣信用狀況影響，網上詐騙的事件屢見不鮮及企業財務中的造價現象也時有發生，這些現象的發生導致了信用危機的產生，嚴重制約著電子商務的發展和繁榮。發達的社會信息水平作為發展電子商務的基礎，通過偏差分析，控制企業數據的統計和歷史記錄的差別，為構建完善的安全體系，采用數據挖掘技術對企業的經營情況進行分析，并對企業進行資產的評估以及收益分析等等。另外，為強化網站中的網上交易行為的安全，應對網絡進行全程的監控。在此基礎上，建立客戶的信譽記錄，這樣不僅可以有效地防止信用危機，更有利于提升企業風險管理的水平和能力。
三、結語
在電子商務點中應用數據挖掘技術，并對這些數據進行挖掘，在挖掘當中找到有價值的數據。所以，將數據挖掘技術應用于電子商務，并建立數據挖掘為核心的客戶管理系統，將使得企業在市場變化中立于不敗之地。
數據挖掘論文12
題目：數據挖掘技術在神經根型頸椎病方劑研究中的優勢及應用進展
關鍵詞：數據挖掘技術; 神經根型頸椎病; 方劑; 綜述;
1 數據挖掘技術簡介
數據挖掘技術[1] (Knowledge Discovery in Datebase, KKD) , 是一種新興的信息處理技術, 它融匯了人工智能、模式別、模糊數學、數據庫、數理統計等多種技術方法, 專門用于海量數據的處理, 從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的數據集中, 提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在的有用的信息和知識, 其目的是發現規律而不是驗證假設。數據挖掘技術主要適用于龐大的數據庫的研究, 其特點在于:基于數據分析方法角度的分類, 其本質屬于觀察性研究, 數據來源于日常診療工作資料, 應用的技術較傳統研究更先進, 分析工具、理論模型與傳統研究區別較大。其操作步驟包括[2]:選擇數據, 數據處理, 挖掘分析, 結果解釋, 其中結果解釋是數據挖掘技術研究的關鍵。其方法包括分類、聚類、關聯、序列、決策樹、貝斯網絡、因子、辨別等分析[3], 其結果通常表示為概念、規則、規律、模式、約束、可視化等形式圖[4]。當今數據挖掘技術的方向主要在于:特定數據挖掘, 高效挖掘算法, 提高結果的有效性、確定性和表達性, 結果的可視化, 多抽象層上的交互式數據挖掘, 多元數據挖掘及數據的安全性和保密性。因其優勢和獨特性被運用于多個領域中, 且結果運用后取得顯著成效, 因此越來越多的中醫方劑研究者將其運用于方劑中藥物的研究。
2 數據挖掘術在神經根型頸椎病治方研究中的優勢
中醫對于神經根型頸椎病的治療準則為辨證論治, 從古至今神經根型頸椎病的中醫證型有很多, 其治方是集中醫之理、法、方、藥為一體的數據集合, 具有以“方-藥-證”為核心的多維結構。方劑配伍本質上表現為方與方、方與藥、藥與藥、藥與劑量, 以及方藥與證、病、癥交叉錯綜的關聯與對應[5], 而中醫方劑講究君臣佐使的配伍, 藥物有升降沉浮, 四氣五味及歸經之別, 對于神經根型頸椎病的治療, 治方中藥物的種類、炮制方法、用量、用法等都是千變萬化的, 而這些海量、模糊、看似隨機的藥物背后隱藏著對臨床有用的信息和規律, 但這些大數據是無法在可承受的時間范圍內可用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的, 是需要一個新處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優化能力, 而數據挖掘技術有可能從這些海量的的數據中發現新知識, 揭示背后隱藏的關系和規則, 并且對未知的情況進行預測[6]。再者, 中醫辨治充滿非線性思維, “方-藥-證”間的多層關聯、序列組合、集群對應, 形成了整體論的思維方式和原則, 而數據挖掘技術數據挖掘在技術線路上與傳統數據處理方法不同在于其能對數據庫內的數據以線性和非線性方式解析, 尤善處理模糊的、非量化的數據。例如趙睿曦等[7]在研究張氏骨傷治療腰椎間盤突出癥的用藥規律時, 選取了100張治方, 因該病病因病機復雜, 證候不一, 骨傷名師張玉柱先生對該病的治則治法、藥物使用是不同的。因此他們利用Excel建立方證數據庫, 采用SPPS Clementine12.0軟件對這些數據的用藥頻次、藥物關聯規則及藥物聚類進行分析, 最后總結出張氏骨傷治療腰椎間盤突出癥遵循病從肝治、病從血治、標本兼治的原則, 也歸納出治療三種不同證型的腰突癥的三類自擬方。由此看出數據挖掘技術在方劑研究中的應用對數據背后信息、規律等的挖掘及名家經驗的推廣具有重大意義, 因此數據挖掘技術在神經根型頸椎病的治方研究中也同樣發揮著巨大的作用。
3 數據挖掘技術在神經根型頸椎治方中的應用進展
神經根型頸椎病在所有頸椎病中最常見, 約占50%~60%[8], 醫家對其治方的研究也是不計其數。近年來數據挖掘技術也被運用于其治方研究中, 筆者通過萬方、中國知網等總共檢索出以下幾篇文獻, 雖數量不多但其優勢明顯。劉向前等[9]在挖掘古方治療神經根型頸椎病的用藥規律時, 通過檢索《中華醫典》并從中篩選以治療頸項肩臂痛為主的古方219首并建立數據庫, 對不同證治古方的用藥類別、總味數、單味藥使用頻數及藥對 (組) 出現頻數進行統計, 總結出風寒濕痹證、痰濕阻痹證、寒濕阻滯證、正虛不足證的用藥特點, 得出解表藥、祛風濕藥、活血化瘀藥、補虛藥是治療頸項肩臂痛古方組成的主要藥物。古為今用, 該研究對于現代醫家在治療該病中有很好的借鑒和參考意義。齊兵獻等[10]檢索CNKI (1980-20xx年) 相關文獻中治療神經根型頸椎病的方劑建立數據庫, 采用SPSS11.5統計軟件這些治方常用藥物使用頻次頻率、性味頻率、歸經頻率分析比較, 治療神經根型頸椎病的中藥共計99味, 使用頻次479味次;所用藥物種類依次以補益藥、活血化瘀藥、祛風濕藥運用最多, 其中藥味以辛、苦為主, 藥性以溫、寒為主, 歸經以肝、脾、心為主, 而本病以肝腎虧虛, 氣血瘀滯為主, 臨床以補益藥、活血化瘀藥、祛風濕藥等中藥運用最多。這對于醫家治療該病選用藥物的性味、歸經等具有指導意義。陳元川等[11]檢索20xx年1月至20xx年3月發表的以單純口服中藥治療神經根型頸椎病的有關文獻, 對其中的方劑和藥物進行統計、歸類、分析, 最終納入32首方劑, 涉及111味中藥, 補氣藥、發散風寒藥、活血止痛藥、補血藥等使用頻次較高;葛根、白芍、黃芪、當歸、桂枝等藥物使用頻次較高, 證實與古方桂枝加葛根湯主藥相同, 且該方扶陽解表的.治法與該研究得出的扶正祛邪的結果相吻合, 同時也證實石氏傷科強調治傷科病當“以氣為主, 以血為先”等正確性。所以大數據背后的規律和關系在很多方面古今是一致的, 同時數據依據的支持也為現代神經根型頸椎病治療提供有力的保障。謝輝等[12]收集20xx至20xx年10月3日的166張治療神經根型頸椎病的治方建立數據庫, 采用關聯規則算法、復雜系統熵聚類等無監督數據挖掘方法, 利用中醫傳承輔助平臺 (TCMISS) 軟件分析處方中各種藥物的使用頻次、藥物之間的關聯規則、核心藥物組合和新處方, 從中挖掘出治療該病中醫中的常用藥物、藥對, 闡明了治療該病以解肌散寒藥、補氣活血藥、祛風勝濕藥和溫經通絡藥為主, 治法主要包括解肌舒筋、益氣活血和補益肝腎, 這一方面很清晰明了地展示了藥物使用頻率、藥物之間的聯系, 證實其與很多古代經典中治療神經根型頸椎病的治則、治法及用藥規律是吻合的, 是臨床用藥的積累和升華, 可有效地指導臨床并提高療效;另一方面也為中藥新藥的創制提供處方來源, 指導新藥研發[13]。
4 小結
數據挖掘技術作為一種新型的研究技術, 在神經根型頸椎病的治方研究中的運用相對于其他領域是偏少的, 并且基本上是研究文獻資料上出現的治方, 在對名老中醫個人治療經驗及用藥規律的總結是缺乏的, 因此研究范圍廣而缺乏針對性, 同時使用該技術的相關軟件種類往往是單一的。現在研究者在研究中醫方劑時往往采用傳統的研究方法, 這就導致在大數據的研究中耗時、耗力甚則無能為力, 同樣也難以精準地提取大數據背后的隱藏的潛在關系和規則及缺乏對未知情況的預測。產生這樣的現狀, 一方面是很多研究者尚未清楚該技術在方劑研究中的優勢所在, 思維模式尚未更新;另一方面是很多研究者尚未清楚該技術的操作技能及軟件種類及其應用范圍。故以后應向更多研究者普及該技術的軟件種類、其中的優勢及操作技能, 讓該技術在臨床中使用更廣, 產生更大的效益。
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數據挖掘論文13
【摘要】企業精準營銷服務是在充分了解客戶的基礎上，針對客戶特點及需求，有針對性地進行產品營銷的行為。大數據時代數據呈現井噴式爆炸性增長，不斷驅動企業大數據精準營銷的應用，數據挖掘成了企業從海量數據中獲取信息知識的必要技術手段。本文主要探討數據挖掘常見方法、挖掘過程及在企業精準營銷服務的應用，以實際案例分析總結企業利用數據挖掘開展精準營銷工作更為合理的方法、流程。
【關鍵詞】數據挖掘；方法論；精準營銷服務；策略
一、引言
大數據時代的來臨，數據呈現井噴式爆炸性增長。在海量數據中，隱藏著無數商業機會，但如何將大數據利用起來卻是一項艱巨的工作。在企業實施精準營銷服務過程中，面臨著客戶在哪？客戶有什么特征？客戶需要什么產品？如何進行有效營銷，提升客戶價值？我們在數據的海洋里淹死了，卻在知識的海洋里渴死了……而從龐大的數據中，借助合適的數據挖掘技術及工具，借助結合實際的數據挖掘方法，以客觀統計分析和挖掘算法挖掘出企業精準營銷服務的潛在目標用戶、用戶特征，同時匹配合適的營銷服務策略，可以顯著提升企業營銷服務精準度與成功率。
二、數據挖掘方法
數據挖掘工作本質上是一個解決實際業務問題的過程，需要有系統、科學的數據挖掘方法論來指導。業內主流的數據挖掘方法論有：歐盟機構聯合起草的CRISP-DM、SAS公司提出的SEMMA。CRISP-DM將數據挖掘分為6個階段，即商業理解（Busi-nessunderstanding）、數據理解（Dataunderstanding）、數據準備（Datapreparation）、建模（Modeling）、評估（Evaluation）、部署（Deployment）。而SEMMA將數據挖掘分為5個階段，即數據取樣（Sample）、數據特征探索、分析和預處理（Explore）、問題明確化、數據調整和技術選擇（Modify）、模型的研發、知識的發現（Model）、模型和知識的綜合解釋和評價（Assess）。從工作流程來看，CRISP-DM是從項目執行角度談的方法論，更關注與商業目標的結合，而SEMMA則是從具體數據探測和挖掘出發談的方法論，更關注數據探索的過程。但從具體工作內容來看，CRISP-DM和SEMMA本質上都是在數據挖掘應用中提出問題、分析問題和解決問題的過程。因此，CRISP-DM和SEMMA互不矛盾，只是強調的重點不同而已。結合企業實施數據挖掘工作的實踐經驗，經常采用PDMA數據挖掘方法。PDMA將數據挖掘分為4個階段，即定義業務問題（Problemdefinition）、數據準備（DataPreparation）、模型構建（ModelCreation）、模型應用（ModelApplication）。與CRISP-DM、SEMMA等相比，PDMA類似CRISP-DM，但又有較大差異。首先，PDMA將CRISP-DM的數據理解、數據準備做了提煉與分解。PDMA的數據準備是在滿足業務目標的前提下，確定挖掘建模的數據范圍，并構建生成寬表數據及核查數據準確性。PDMA的模型構建是在數據準備后，從數據集中采集業務問題相關的樣本數據集，探索數據的規律和趨勢，針對數據建模的數據集數據進行探索，選擇一種或幾種挖掘算法，進行模型構建及從技術和業務兩個角度進行模型評估。可見，PDMA的數據準備只負責建模挖掘寬表準備，數據探索包括衍生變量的生成、選擇等部分數據處理工作在模型構建階段實現，各階段間的工作分工也更為清晰。其次，PDMA的模型應用不僅僅是模型部署，還包括模型評分、模型監控與維護，確保當市場環境、用戶數據發生變化時，能及時判別在用的挖掘模型是否還有效、適用。對于不適用的挖掘模型及時調整優化，實現模型閉環管理。同時，PDMA的模型應用還強調模型輸出目標用戶的細分，及與市場營銷策略的`匹配建議，幫助業務部門更好理解模型輸出及指導后續工作的開展。PDMA數據挖掘方法論是CRISP-DM、SEMMA等方法論的提煉優化。
三、數據挖掘精準營銷應用
隨著三大運營商全業務經營的迅猛發展，寬帶市場競爭激烈、市場日益飽和，越發呈現價格戰的競爭格局。借助大數據分析挖掘可精準識別寬帶營銷服務潛在目標客戶及特征，從而實現營銷服務有的放矢。
1、定義業務問題
（1）基于歷史數據挖掘過往寬帶營銷服務客戶寬帶使用特征、消費水平特征、上網偏好等，剖析營銷服務用戶的主要特征和原因，輸出潛在目標用戶清單。（2）在輸出潛在目標用戶清單的基礎上，對目標客戶進一步深入挖掘分群，剖析出不同人群客戶的寬帶使用、消費行為的典型特點，提出針對性營銷服務策略。（3）針對輸出的潛在目標用戶清單和分群制定具體的銷售策略，進行派單執行，跟蹤效果，做好下次模型迭代優化。
2、數據準備
數據準備是在滿足業務目標前提下，確定數據建模的數據范圍，描述和檢查這些數據，并構建建模寬表。針對寬帶用戶的行為特征，可以選取以下幾個數據維度：上網偏好維度、消費行為維度、產品及終端結構維度。其中，偏好類別數據主要利用DPI數據對用戶訪問的目標URL地址，進行多維度的統計計算后，得出的興趣類別標簽。輸入模型的變量要根據不同區域和每次預測的數據源動態調整。經過數據清洗、整理、派生，最終確定模型輸入變量時，主要依據對于模型輸出結果的影響顯著性選擇。
3、模型構建
模型構建就是在數據準備后，從數據集市中采集業務問題相關的樣本數據集，探索數據的規律和趨勢，針對數據建模的數據集數據進行修正，選擇一種或幾種挖掘方法，進行數據模型構建，從技術和業務兩個層面進行模型評估。通常情況下，主要以邏輯回歸和決策樹等作為建模主要方法，此類模型能輸出具體流失公式和規則。在進行用戶分群時，主要以聚類模型為主要方法，尋找不同類型用戶特征，制定分群針對性維系策略。
4、模型應用
在輸出潛在目標用戶清單的基礎上，對目標客戶進行分群。根據數據挖掘模型結果，寬帶營銷服務用戶可以分為以下5類：低需求型用戶、供給過剩型用戶、供給不足型用戶、長期高需求型用戶、短期高需求型用戶。基于分群后的目標用戶，可以針對性進行營銷服務策略匹配，如低需求型用戶可以采用寬帶資費優惠（如對上網少用戶采取特定的低資費），供給不足型用戶可以采用加快低寬帶客戶向高帶寬的遷移政策。最后進行派單執行，跟蹤效果。
四、結束語
大數據時代，由于信息技術的應用普及，產生了大量的數據，每年都以指數級速度增長。數據量大導致數據應用也會變得越來越困難，而借助合適的數據挖掘技術及工具，結合實際的數據挖掘方法，可以更加有效地提高數據的利用率，更深層次地挖掘出對企業精準營銷有價值的信息，實現對海量信息的掌控，讓企業實現更為精準的營銷服務。
數據挖掘論文14
題目：檔案信息管理系統中的計算機數據挖掘技術探討
摘要：伴隨著計算機技術的不斷進步和發展, 數據挖掘技術成為數據處理工作中的重點技術, 能借助相關算法搜索相關信息, 在節省人力資本的同時, 提高數據檢索的實際效率, 基于此, 被廣泛應用在數據密集型行業中。筆者簡要分析了計算機數據挖掘技術, 并集中闡釋了檔案信息管理系統計算機數據倉庫的建立和技術實現過程, 以供參考。
關鍵詞：檔案信息管理系統; 計算機; 數據挖掘技術; 1 數據挖掘技術概述
數據挖掘技術就是指在大量隨機數據中提取隱含信息, 并且將其整合后應用在知識處理體系的技術過程。若是從技術層面判定數據挖掘技術, 則需要將其劃分在商業數據處理技術中, 整合商業數據提取和轉化機制, 并且建構更加系統化的分析模型和處理機制, 從根本上優化商業決策。借助數據挖掘技術能建構完整的數據倉庫, 滿足集成性、時變性以及非易失性等需求, 整和數據處理和冗余參數, 確保技術框架結構的完整性。
目前, 數據挖掘技術常用的工具, 如SAS企業的Enterprise Miner、IBM企業的Intellient Miner以及SPSS企業的Clementine等應用都十分廣泛。企業在實際工作過程中, 往往會利用數據源和數據預處理工具進行數據定型和更新管理, 并且應用聚類分析模塊、決策樹分析模塊以及關聯分析算法等, 借助數據挖掘技術對相關數據進行處理。
2 檔案信息管理系統計算機數據倉庫的建立
2.1 客戶需求單元
為了充分發揮檔案信息管理系統的優勢, 要結合客戶的實際需求建立完整的處理框架體系。在數據庫體系建立中, 要適應迭代式處理特征, 并且從用戶需求出發整合數據模型, 保證其建立過程能按照整體規劃有序進行, 且能按照目標和分析框架參數完成操作。首先, 要確立基礎性的數據倉庫對象, 由于是檔案信息管理, 因此, 要集中劃分檔案數據分析的主題, 并且有效錄入檔案信息, 確保滿足檔案的數據分析需求。其次, 要對日常工作中的用戶數據進行集中的挖掘處理, 從根本上提高數據倉庫分析的完整性。
(1) 確定數據倉庫的基礎性用戶, 其中, 主要包括檔案工作人員和使用人員, 結合不同人員的工作需求建立相應的數據倉庫。
(2) 檔案工作要利用數據分析和檔案用戶特征分析進行分類描述。
(3) 確定檔案的基礎性分類主題, 一般而言, 要將文書檔案歸檔情況、卷數等基礎性信息作為分類依據。
2.2 數據庫設計單元
在設計過程中, 要針對不同維度建立相應的參數體系和組成結構, 并且有效整合組成事實表的主鍵項目, 建立框架結構。
第一, 建立事實表。事實表是數據模型的核心單元, 主要是記錄相關業務和統計數據的表, 能整合數據倉庫中的信息單元, 并且提升多維空間處理效果, 確保數據儲存過程切實有效。 (1) 檔案管理中文書檔案目錄卷數事實表:事實表主鍵, 字段類型Int, 字段為Id;文書歸檔年份, 字段類型Int, 字段為Gdyear_key;文書歸檔類型, 字段類型Int, 字段為Ajtm_key;文書歸檔單位, 字段類型Int, 字段為Gddw_key;文書檔案生成年份, 字段類型Int, 字段為Ajscsj_key, 以及文書檔案包括的文件數目。 (2) 檔案管理中文書檔案卷數事實表:事實表主鍵, 字段類型Int, 字段為Id;文書歸檔利用日期, 字段類型Int, 字段為Date_key;文書歸檔利用單位, 字段類型Int, 字段為Dw_key;文書歸檔利用類別, 字段類型Int, 字段為Dalb_key;文書歸檔利用年份, 字段類型Int, 字段為Dayear_key等[1]。
第二, 建立維度表, 在實際數據倉庫建立和運維工作中, 提高數據管理效果和水平, 確保建立循環和反饋的系統框架體系, 并且處理增長過程和完善過程, 有效實現數據庫模型設計以及相關維護操作。首先, 要對模式的基礎性維度進行分析并且制作相應的表, 主要包括檔案年度維表、利用方式維表等。其次, 要建構數據庫星型模型體系。最后, 要集中判定數據庫工具, 保證數據庫平臺在客戶管理工作方面具備一定的優勢, 集中制訂商務智能解決方案, 保證集成環境的穩定性和數據倉庫建模的效果, 真正提高數據抽取以及轉換工作的實際水平。需要注意的是, 在全面整合和分析處理數據的過程中, 要分離文書檔案中的數據, 相關操作如下:
from dag gd temp//刪除臨時表中的數據
Ch count=dag 1.importfile (dbo.u wswj) //將文書目錄中數據導出到數據窗口
Dag 1.() //將數據窗口中的數據保存到臨時表
相關技術人員要對數據進行有效處理, 以保證相關數據合并操作、連接操作以及條件性拆分操作等都能按照數據預處理管理要求合理化進行, 從根本上維護數據處理效果。
2.3 多維數據模型建立單元
在檔案多維數據模型建立的過程中, 相關技術人員要判定聯機分析處理項目和數據挖掘方案, 整合信息系統中的數據源、數據視圖、維度參數以及屬性參數等, 保證具體單元能發揮其實際作用, 并且真正發揮檔案維表的穩定性、安全性優勢。
第一, 檔案事實表中的數據穩定, 事實表是加載和處理檔案數據的基本模塊, 按照檔案目錄數據表和檔案利用情況表分析和判定其類別和歸檔時間, 從而提高數據獨立分析水平。一方面, 能追加有效的數據, 保證數據倉庫信息的基本質量, 也能追加時間判定標準, 能在實際操作中減少掃描整個表浪費的時間, 從根本上提高實際效率。另一方面, 能刪除數據, 實現數據更新, 檢索相關關鍵詞即可。并且也能同時修改數據, 維護檔案撤出和檔案追加的動態化處理效果。
第二, 檔案維表的安全性。在維表管理工作中, 檔案參數和數據的安全穩定性十分關鍵, 由于其不會隨著時間的推移出現變化, 因此, 要對其進行合理的處理和協調。維表本身的存儲空間較小, 盡管結構發生變化的概率不大, 但仍會對代表的對象產生影響, 這就會使得數據出現動態的變化。對于這種改變, 需要借助新維生成的方式進行處理, 從而保證不同維表能有效連接, 整合正確數據的同時, 也能對事實表外鍵進行分析[2]。
3 檔案信息管理系統計算機數據倉庫的實現
3.1 描述需求
隨著互聯網技術和數據庫技術不斷進步, 要提高檔案數字化水平以及完善信息化整合機制, 加快數據庫管控體系的更新, 確保設備存儲以及網絡環境一體化水平能滿足需求, 尤其是在檔案資源重組和預測項目中, 只有從根本上落實數據挖掘體系, 才能為后續信息檔案管理項目升級奠定堅實基礎。另外, 在數據表和文書等基礎性數據結構模型建立的基礎上, 要按照規律制定具有個性化的主動性服務機制。
3.2 關聯計算
在實際檔案分析工作開展過程中, 關聯算法描述十分關鍵, 能對某些行為特征進行統籌整合, 從而制定分析決策。在進行關聯規則強度分析時, 要結合支持度和置信度等系統化數據進行綜合衡量。例如, 檔案數據庫中有A和B兩個基礎項集合, 支持度為P (A∪B) , 則直接表述了A和B在同一時間出現的基礎性概率。若是兩者出現的概率并不大, 則證明兩者之間的關聯度較低。若是兩者出現的概率較大, 則說明兩者的關聯度較高。另外, 在分析置信度時, 利用Confidence (A→B) = (A|B) , 也能有效判定兩者之間的關系。在出現置信度A的情況下, B的出現概率則是整體參數關系的關鍵, 若是置信度的數值達到100%, 則直接證明A和B能同一時間出現。
3.3 神經網絡算法
除了要對檔案的實際內容進行數據分析和數據庫建構, 也要對其利用情況進行判定, 目前較為常見的利用率分析算法就是神經網絡算法, 其借助數據分類系統判定和分析數據對象。值得注意的是, 在分類技術結構中, 要結合訓練數據集判定分類模型數據挖掘結構。神經網絡算法類似于人腦系統的運行結構, 能建立完整的信息處理單元, 并且能夠整合非線性交換結構, 確保能憑借歷史數據對計算模型和分類體系展開深度分析[3]。
3.4 實現多元化應用
在檔案管理工作中應用計算機數據挖掘技術, 能對檔案分類管理予以分析, 保證信息需求分類總結工作的完整程度。尤其是檔案使用者在對檔案具體特征進行差異化分析的過程中, 能結合不同的元素對具體問題展開深度調研。一方面, 計算機數據挖掘技術借助決策樹算法處理規則化的檔案分析機制。在差異化訓練體系中, 要對數據集合中的數據進行系統化分析以及處理, 確保構建要求能適應數據挖掘的基本結構[4]。例如, 檔案管理人員借助數據挖掘技術能整合檔案使用人員長期瀏覽與關注的信息, 并且能集中收集和匯總間隔時間、信息查詢停留時間等, 從而建構完整的數據分析機制, 有效向其推送或者是提供便捷化查詢服務, 保證檔案管理數字化水平的提高。另一方面, 在檔案收集管理工作中應用數據挖掘技術, 主要是對數據信息進行分析, 結合基本結果建立概念模型, 保證模型以及測試樣本之間的比較參數符合標準, 從而真正建立更加系統化的分類框架體系。
4 結語
總而言之, 在檔案管理工作中應用數據挖掘技術, 能在準確判定用戶需求的同時, 維護數據處理效果, 并且減少檔案數字化的成本, 為后續工作的進一步優化奠定堅實基礎。并且, 數據庫的建立, 也能節省經費和設備維護成本, 真正實現數字化全面發展的目標, 促進檔案信息管理工作的長效進步。
參考文獻
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數據挖掘論文四： 題目：機器學習算法在數據挖掘中的應用
摘要：隨著科學技術的快速發展, 各種新鮮的事物和理念得到了廣泛的應用。其中機器學習算法就是一則典型案例——作為一種新型的算法, 其廣泛應用于各行各業之中。本篇論文旨在探討機器學習算法在數據挖掘中的具體應用, 我們利用龐大的移動終端數據網絡, 加強了基于GSM網絡的戶外終端定位, 從而提出了3個階段的定位算法, 有效提高了定位的精準度和速度。
關鍵詞：學習算法; GSM網絡; 定位; 數據;
移動終端定位技術由來已久, 其主要是利用各種科學技術手段定位移動物體的精準位置以及高度。目前, 移動終端定位技術主要應用于軍事定位、緊急救援、網絡優化、地圖導航等多個現代化的領域, 由于移動終端定位技術可以提供精準的位置服務信息, 所以其在市場上還是有較大的需求的, 這也為移動終端定位技術的優化和發展, 提供了推動力。隨著通信網絡普及, 移動終端定位技術的發展也得到了一些幫助, 使得其定位的精準度和速度都得到了全面的優化和提升。同時, 傳統的定位方法結合先進的算法來進行精準定位, 目前依舊還是有較大的進步空間。在工作中我選取機器學習算法結合數據挖掘技術對傳統定位技術加以改進, 取得了不錯的效果, 但也遇到了許多問題, 例如:使用機器學習算法來進行精準定位暫時無法滿足更大的區域要求, 還有想要利用較低的設備成本, 實現得到更多的精準定位的要求比較困難。所以本文對機器學習算法進行了深入的研究, 希望能夠幫助其更快速的定位、更精準的定位, 滿足市場的需要。
1 數據挖掘概述
數據挖掘又名數據探勘、信息挖掘。它是數據庫知識篩選中非常重要的一步。數據挖掘其實指的就是在大量的數據中通過算法找到有用信息的行為。一般情況下, 數據挖掘都會和計算機科學緊密聯系在一起, 通過統計集合、在線剖析、檢索篩選、機器學習、參數識別等多種方法來實現最初的目標。統計算法和機器學習算法是數據挖掘算法里面應用得比較廣泛的兩類。統計算法依賴于概率分析, 然后進行相關性判斷, 由此來執行運算。
而機器學習算法主要依靠人工智能科技, 通過大量的樣本收集、學習和訓練, 可以自動匹配運算所需的相關參數及模式。它綜合了數學、物理學、自動化和計算機科學等多種學習理論, 雖然能夠應用的領域和目標各不相同, 但是這些算法都可以被獨立使用運算, 當然也可以相互幫助, 綜合應用, 可以說是一種可以“因時而變”、“因事而變”的算法。在機器學習算法的領域, 人工神經網絡是比較重要和常見的一種。因為它的優秀的數據處理和演練、學習的能力較強。
而且對于問題數據還可以進行精準的識別與處理分析, 所以應用的頻次更多。人工神經網絡依賴于多種多樣的建模模型來進行工作, 由此來滿足不同的數據需求。綜合來看, 人工神經網絡的建模, 它的精準度比較高, 綜合表述能力優秀, 而且在應用的過程中, 不需要依賴專家的輔助力量, 雖然仍有缺陷, 比如在訓練數據的時候耗時較多, 知識的理解能力還沒有達到智能化的標準, 但是, 相對于其他方式而言, 人工神經網絡的優勢依舊是比較突出的。
2 以機器學習算法為基礎的GSM網絡定位
2.1 定位問題的建模
建模的過程主要是以支持向量機定位方式作為基礎, 把定位的位置柵格化, 面積較小的柵格位置就是獨立的一種類別, 在定位的位置內, 我們收集數目龐大的終端測量數據, 然后利用計算機對測量報告進行分析處理, 測量柵格的距離度量和精準度, 然后對移動終端柵格進行預估判斷, 最終利用機器學習進行分析求解。
2.2 采集數據和預處理
本次研究, 我們采用的模型對象是我國某一個周邊長達10千米的二線城市。在該城市區域內, 我們測量了四個不同時間段內的數據, 為了保證機器學習算法定位的精準性和有效性, 我們把其中的三批數據作為訓練數據, 最后一組數據作為定位數據, 然后把定位數據周邊十米內的前三組訓練數據的相關信息進行清除。一旦確定某一待定位數據, 就要在不同的時間內進行測量, 按照測量出的數據信息的經緯度和平均值, 再進行換算, 最終, 得到真實的數據量, 提升定位的速度以及有效程度。
2.3 以基站的經緯度為基礎的初步定位
用機器學習算法來進行移動終端定位, 其復雜性也是比較大的, 一旦區域面積增加, 那么模型和分類也相應增加, 而且更加復雜, 所以, 利用機器學習算法來進行移動終端定位的過程, 會隨著定位區域面積的增大, 而耗費更多的時間。利用基站的經緯度作為基礎來進行早期的定位, 則需要以下幾個步驟:要將邊長為十千米的正方形分割成一千米的小柵格, 如果想要定位數據集內的相關信息, 就要選擇對邊長是一千米的小柵格進行計算, 而如果是想要獲得邊長一千米的大柵格, 就要對邊長是一千米的柵格精心計算。
2.4 以向量機為基礎的二次定位
在完成初步定位工作后, 要確定一個邊長為兩千米的正方形, 由于第一級支持向量機定位的區域是四百米, 定位輸出的是以一百米柵格作為中心點的經緯度數據信息, 相對于一級向量機的定位而言, 二級向量機在定位計算的時候難度是較低的, 更加簡便。后期的預算主要依賴決策函數計算和樣本向量機計算。隨著柵格的變小, 定位的精準度將越來越高, 而由于增加分類的問題數量是上升的, 所以, 定位的復雜度也是相對增加的。
2.5 以K-近鄰法為基礎的三次定位
第一步要做的就是選定需要定位的區域面積, 在二次輸出之后, 確定其經緯度, 然后依賴經緯度來確定邊長面積, 這些都是進行區域定位的基礎性工作, 緊接著就是定位模型的訓練。以K-近鄰法為基礎的三次定位需要的是綜合訓練信息數據, 對于這些信息數據, 要以大小為選擇依據進行篩選和合并, 這樣就能夠減少計算的重復性。當然了, 選擇的區域面積越大, 其定位的速度和精準性也就越低。
3 結語
近年來, 隨著我國科學技術的不斷發展和進步, 數據挖掘技術愈加重要。根據上面的研究, 我們證明了, 在數據挖掘的過程中, 應用機器學習算法具有舉足輕重的作用。作為一門多領域互相交叉的知識學科, 它能夠幫助我們提升定位的精準度以及定位速度, 可以被廣泛的應用于各行各業。所以, 對于機器學習算法, 相關人員要加以重視, 不斷的進行改良以及改善, 切實的發揮其有利的方面, 將其廣泛應用于智能定位的各個領域, 幫助我們解決關于戶外移動終端的定位的問題。
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數據挖掘論文五： 題目：軟件工程數據挖掘研究進展
摘要：數據挖掘是指在大數據中開發出有價值信息數據的過程。計算機技術的不斷進步, 通過人工的方式進行軟件的開發與維護難度較大。而數據挖掘能夠有效的提升軟件開發的效率, 并能夠在大量的數據中獲得有效的數據。文章主要探究軟件工程中數據挖掘技術的任務和存在的問題, 并重點論述軟件開發過程中出現的問題和相關的解決措施。
關鍵詞：軟件工程; 數據挖掘; 解決措施;
在軟件開發過程中, 為了能夠獲得更加準確的數據資源, 軟件的研發人員就需要搜集和整理數據。但是在大數據時代, 人工獲取數據信息的難度極大。當前, 軟件工程中運用最多的就是數據挖掘技術。軟件挖掘技術是傳統數據挖掘技術在軟件工程方向的其中一部分。但是它具有自身的特征, 體現在以下三個方面:
(1) 在軟件工程中, 對有效數據的挖掘和處理;
(2) 挖掘數據算法的選擇問題;
(3) 軟件的開發者該如何選擇數據。
1 在軟件工程中數據挖掘的主要任務
在數據挖掘技術中, 軟件工程數據挖掘是其中之一, 其挖掘的過程與傳統數據的挖掘無異。通常包括三個階段:第一階段, 數據的預處理;第二階段, 數據的挖掘;第三階段, 對結果的評估。第一階段的主要任務有對數據的分類、對異常數據的檢測以及整理和提取復雜信息等。雖然軟件工程的數據挖掘和傳統的數據挖掘存在相似性, 但是也存在一定的差異, 其主要體現在以下三個方面:
1.1 軟件工程的數據更加復雜
軟件工程數據主要包括兩種, 一種是軟件報告, 另外一種是軟件的`版本信息。當然還包括一些軟件代碼和注釋在內的非結構化數據信息。這兩種軟件工程數據的算法是不同的, 但是兩者之間又有一定的聯系, 這也是軟件工程數據挖掘復雜性的重要原因。
1.2 數據分析結果的表現更加特殊
傳統的數據挖掘結果可以通過很多種結果展示出來, 最常見的有報表和文字的方式。但是對于軟件工程的數據挖掘來講, 它最主要的職能是給軟件的研發人員提供更加精準的案例, 軟件漏洞的實際定位以及設計構造方面的信息, 同時也包括數據挖掘的統計結果。所以這就要求軟件工程的數據挖掘需要更加先進的結果提交方式和途徑。
1.3 對數據挖掘結果難以達成一致的評價
我國傳統的數據挖掘已經初步形成統一的評價標準, 而且評價體系相對成熟。但是軟件工程的數據挖掘過程中, 研發人員需要更多復雜而又具體的數據信息, 所以數據的表示方法也相對多樣化, 數據之間難以進行對比, 所以也就難以達成一致的評價標準和結果。不難看出, 軟件工程數據挖掘的關鍵在于對挖掘數據的預處理和對數據結果的表示方法。
2 軟件工程研發階段出現的問題和解決措施
軟件在研發階段主要的任務是對軟件運行程序的編寫。以下是軟件在編碼和結果的提交過程中出現的問題和相應的解決措施。
2.1 對軟件代碼的編寫過程
該過程需要軟件的研發人員能夠對自己需要編寫的代碼結構與功能有充分的了解和認識。并能夠依據自身掌握的信息, 在數據庫中搜集到可以使用的數據信息。通常情況下, 編程需要的數據信息可以分為三個方面:
(1) 軟件的研發人員能夠在已經存在的代碼中搜集可以重新使用的代碼;
(2) 軟件的研發人員可以搜尋可以重用的靜態規則, 比如繼承關系等。
(3) 軟件的開發人員搜尋可以重用的動態規則。
包括軟件的接口調用順序等。在尋找以上信息的過程中, 通常是利用軟件的幫助文檔、尋求外界幫助和搜集代碼的方式實現, 但是以上方式在搜集信息過程中往往會遇到較多的問題, 比如:幫助文檔的準確性較低, 同時不夠完整, 可利用的重用信息不多等。
2.2 對軟件代碼的重用
在對軟件代碼重用過程中, 最關鍵的問題是軟件的研發人員必須掌握需要的類或方法, 并能夠通過與之有聯系的代碼實現代碼的重用。但是這種方式哦足跡信息將會耗費工作人員大量的精力。而通過關鍵詞在代碼庫中搜集可重用的軟件代碼, 同時按照代碼的相關度對搜集到的代碼進行排序, 該過程使用的原理就是可重用的代碼必然模式基本類似, 最終所展現出來的搜索結果是以上下文結構的方式展現的。比如:類與類之間的聯系。其實現的具體流程如下:
(1) 軟件的開發人員創建同時具備例程和上下文架構的代碼庫;
(2) 軟件的研發人員能夠向代碼庫提供類的相關信息, 然后對反饋的結果進行評估, 創建新型的代碼庫。
(3) 未來的研發人員在搜集過程中能夠按照評估結果的高低排序, 便于查詢, 極大地縮減工作人員的任務量, 提升其工作效率。
2.3 對動態規則的重用
軟件工程領域內對動態規則重用的研究已經相對成熟, 通過在編譯器內安裝特定插件的方式檢驗代碼是否為動態規則最適用的, 并能夠將不適合的規則反饋給軟件的研發人員。其操作流程為:
(1) 軟件的研發人員能夠規定動態規則的順序, 主要表現在:使用某一函數是不能夠調用其他的函數。
(2) 實現對相關數據的保存, 可以通過隊列等簡單的數據結構完成。在利用編譯拓展中檢測其中的順序。
(3) 能夠將錯誤的信息反饋給軟件的研發人員。
3 結束語
在軟件工程的數據挖掘過程中, 數據挖掘的概念才逐步被定義, 但是所需要挖掘的數據是已經存在的。數據挖掘技術在軟件工程中的運用能夠降低研發人員的工作量, 同時軟件工程與數據挖掘的結合是計算機技術必然的發展方向。從數據挖掘的過程來講, 在其整個實施過程和周期中都包括軟件工程。而對數據挖掘的技術手段來講, 它在軟件工程中的運用更加普遍。在對數據挖掘技術的研究過程中可以發現, 該技術雖然已經獲得一定的效果, 但是還有更多未被挖掘的空間, 還需要進一步的研究和發現。
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數據挖掘論文15
０引言
隨著我國信息化建設進程的不斷推進，許多高校都已經建立起各類基于業務的數據庫用于日常管理，作為應用廣泛的新興學科，數據挖掘技術在高校教育信息化中的應用前景較好，為高校的管理、建設、服務過程的絕學提供了全新而科學的分析途徑。在新形勢下，高校學生思政管理工作面臨著巨大挑戰，所以適時不斷調整思想工作的途徑，加強先進經驗的交流，可以有效的提高高校思政工作的效果，對此，本文借助數據挖掘技術進行嘗試，通過聚類結果分析，所挖掘到的信息對學生工作具有一定的參考價值。
１數據挖掘技術在思想政治教育中的實際應用
１．１思想政治教育管理隨著高等教育的不斷發展與普及，給高校思想政治教育帶來一定挑戰，在通常情況下，學校相關部門會對教育管理工作進行數據收集，但是目前對這些數據的處理還處于底層的查找與簡單分析階段，不能夠挖掘出其中的價值。為了更加具體的了解思政教育工作者的工作情況，學校每學期會組織學生對輔導員的工作進行評議，填寫輔導員“工作考核量化表”如何從中提取有價值的信息，對高校思想政治教育有非常重要的意義［１］。１．２解決方案數據挖掘屬于一個方案得到肯定的過程，是數據分析研究的深層系手段，將數據挖掘技術運用到輔導員工作考核中具有特別意義。例如：通過數據挖掘技術手段分析“輔導員工作考核量化表”中的數據，可以了解“某所高校思政管理整體水平”，在管理中“哪些方面做得好，哪些方面做得不到位”等相關問題。通過這些結論進一步完善高校思政教育管理。本文提出運用聚類分析的數據挖掘技術對輔導員的工作成效數據進行分析，將大批的數據轉換為聚類結果，從而更好的對數據加以利用。數據挖掘過程.步驟１：明確數據挖掘的對象和主要目的，通過數據挖掘雖然不能預測最終結果，但是可以對所研究的問題進行預測，所以挖掘目標的確定是數據挖掘的關鍵步驟［２］。步驟２：數據采集，該過程的任務比較繁重，并且需要時間比較多。在品勢的教育管理中，要認真的收集數據信息，一部分數據是直接可以拿到的，一部分數據則需要通過調研才能獲得。步驟３：數據預處理，將收集到的數據轉變成可分析的數據模型，該模型是根據算法來準備的，不同的算法對數據模型的要求是不一樣的。步驟４：數據類聚挖掘，通過類聚挖掘能夠將數據模型劃分為相似的多個組，該過程主要為數據模型的輸入過程以及聚類算法的選擇進行實現。步驟５：聚類結果分析，該過程主要分析研究聚類數據挖掘之后得到的多個組屬性。步驟６：知識應用，將研究所得的信息集成到輔導員的管理教育環節中，思政工作者通過該結論促進教學管理，形成良好的管理方針［３］。
２數據挖掘技術在思政教育工作中具體方案實施
２．１確定數據挖掘對象收集并整理某大學２０１７年“輔導員工作考核量化表”，整理其中關于輔導員教育管理的１２０張考核量化表，嘗試解答高校思政教育中存在的問題，經過對有價值數據的挖掘，得出結論為教學管理帶來有效的指導價值。２．２數據采集從學校學生工作處，搜集２０１７年度“輔導員工作考核量化表”。２．３數據預處理“輔導員工作考核量化表”要求輔導員在“堅持標準，獎懲分明，客觀公正的對待每一位學生。”“認真做好勤工助學活動。”“正確分析學生的思想動態”等幾個指標項目中，根據輔導員的實際工作表現，劃分為“優秀、良好、合格、較差、差”五等類型等級。最終獲得比較完整的考核記錄工作考核量化表１１７張。２．４數據轉換在工作考核量化表中考核等級的`項目共１５項，如何將數據合成到一個聚類分析的模式中非常關鍵，按照“管理態度”“管理能力”“管理方法”“管理效果”四方面屬性來對工作考核量化表中的數據進行重新組合：其中“管理態度”＝（堅持標準＋與同學之間感情融洽＋言談得體＋辦事客觀）／４“管理能力”＝（準確掌握貧困生情況＋準確掌握特殊群體＋嚴格教育與查出違紀學生＋勝任工作＋組織學生做好評優工作）／５“管理方法”＝（每周３次以上探入班級宿舍＋積極參加檢查學生早操＋學生獎學金發放到位＋有準備的與學生談話＋檢查宿舍衛生）／５“管理效果”＝（積極參加團活班會＋課下了解學生思想狀況＋評論與建議）／３通過以上處理，可以將工作考核量化表關系到的十五個考評等級統一演化到四個屬性中。然后針對１１７份數據樣本信息的４個屬性采取聚類挖掘的方法進行研究。通過樣本預處理得到數據樣本.２．５數據聚類挖掘數據的聚類挖掘采用劃分方法中的經典算法Ｋ均值以及Ｋ中心點算法，其中Ｋ代表類別個數（Ｋ＝３），主要挖掘思路為：將ｎ個對象劃分為Ｋ個簇，使同一簇中的對象具有較高的相似度，Ｋ均值算法主要是使用簇中對象的平均值作為參考值。Ｋ均值算法的復雜度可以通過進一步計算得出Ｏ（ｎｋｔ），ｎ代表簇的數量，ｔ代表反復迭代的次數，在一般情況下，ｋ與ｔ都會遠小于ｎ。針對所要分析的數據樣本，四類屬性都是通過數據轉換而得到的，所要的數據都是算術平均值，所以產生孤立點的可能性非常小，最終選用Ｋ均值的算法來運用于本研究的數據聚類中。一般情況下，Ｋ均值算法當局部取得最優解時會終止，所以一定要對數據樣本進行改進，考察數據樣本信息的綜合比例分布情況，采取進一步措施對Ｋ均值算法進行改進得到三個等級樣本，３數據挖掘算法流程３．１算法實現的流程算法實現流程。在Ｋ均值算法中，函數ＬｏａｄＰａｔｔｅｒｎｓ的作用主要是將數據信息裝載到程序中，目的是為了從數據庫文件中讀取相關信息，并且將文件中的數據轉換成樣本數組。函數ＲｕｎＫ－Ｍｅａｎｓ（）的作用是算法的主程序，將所有對象同簇中心距離進行對比，然后將對象劃分到最近的簇中。函數Ｓｈｏｗ－Ｃｅｎｔｅｒｓ（）代表算法所描述的聚類中心。函數ＳｈｏｗＣｌｕｓｔｅｒｓ（）表示樣本的標識符號［４］。３．２主控程序ＲｕｎＫＭｅａｎｓ（）的調用從而找到最短距離的簇，然后運用ＤｉｓｔｒｉｂｕｔｅＳａｍ－ｐｌｅｓ（）將所有對象劃分到最近的簇當中，算出所有簇中對象的平均值，作為新的質心，如果所有新的質心不發生改變，則聚類結束。
3聚類結果分析
本文運用Ｋ均值算法對１２０個數據通過數據轉換得到的樣本數據進行分析，對管理態度、管理能力、管理方法、管理效果４個屬性進行數據挖掘聚類，設置初始ｋ值為３，最終挖掘到的結果.根據以上結果，每個簇所包括的數據樣本最后的比例分布范圍如下：簇１（較好）共計３６個樣本，刪除定義樣本，剩余３５個數據樣本，占３５／１１７＝３０％。簇２（中等）共計７４個樣本，刪除一個標準樣本，剩余７３個數據樣本，占７３／１１７＝６２％。簇３（較差）共計１０個樣本，刪除一個標準樣本，剩余９個數據樣本，占９／１１７＝８％“管理態度”＝０．７７＊３０％＋０．６１＊６２％＋０．３１＊８％＝０．６３４“管理能力”＝０．７７＊３０％＋０．５７＊６２％＋０．３１＊８％＝０．６０９２“管理方法”＝０．７４＊３０％＋０．５４＊６２％＋０．２８＊８％＝０．５７９２“管理效果”＝０．７９＊３０％＋０．５６＊６２％＋０．３０＊８％＝０．６０８２從總體得分由高到低排序為：管理態度、管理能力、管理效果、管理方法。總體上證明該校的思政管理水平屬于中等偏上的。
４總結
數據挖掘，主要是通過對原始數據的分析、提煉，找到最優價值的信息的過程，屬于一類深層次的數據分析方法。將數據挖據技術運用在高校思想政治教育中，有利于對思政教育工作者的多項工作指標進行分析，對其綜合能力進行評定，為高校進一步完善思想政治教育管理決策，準確定位人才培養目標，加強教育團隊建設提供有效的數據依據。
參考文獻
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作者:關翠玲 單位:陜西財經職業技術學院
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