無(wú)論是身處學(xué)校還是步入社會(huì),，大家都嘗試過(guò)寫作吧,，借助寫作也可以提高我們的語(yǔ)言組織能力。寫范文的時(shí)候需要注意什么呢,？有哪些格式需要注意呢,？下面我給大家整理了一些優(yōu)秀范文,，希望能夠幫助到大家，我們一起來(lái)看一看吧,。

數(shù)據(jù)挖掘論文篇一

數(shù)據(jù)挖掘的概念和應(yīng)用已經(jīng)滲透到社會(huì)生活和工業(yè)生產(chǎn)的各個(gè)領(lǐng)域,。作為數(shù)據(jù)挖掘的實(shí)踐者，本人在讀數(shù)學(xué)專業(yè)的同時(shí),，也興趣盎然地涉足了數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域,。在一次數(shù)據(jù)挖掘課程中，我完成了一篇論文,，能讓我對(duì)數(shù)據(jù)挖掘這個(gè)領(lǐng)域有更深入的認(rèn)識(shí)和體驗(yàn),。這篇論文讓我深入了解了數(shù)據(jù)挖掘的思路，技術(shù)和應(yīng)用,，并且讓我體會(huì)到寫論文不僅僅是理論知識(shí),更需要實(shí)踐的動(dòng)手能力,，思維的掌握能力，和成果演示的表達(dá)能力,。在這篇心得體會(huì)中,，我想分享我的經(jīng)驗(yàn)，和大家一起探究數(shù)據(jù)挖掘的獨(dú)特之處,。

數(shù)據(jù)挖掘作為一個(gè)復(fù)雜的技術(shù)領(lǐng)域,，它的研究對(duì)象可以是已有的數(shù)據(jù)集合，經(jīng)修正的數(shù)據(jù)對(duì)象或者真實(shí)的數(shù)據(jù),。要想在這個(gè)領(lǐng)域獲得成功,，首先需要有學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘的信念。學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘,，不僅需要具有信息學(xué),、數(shù)學(xué),、統(tǒng)計(jì)、計(jì)算機(jī)等領(lǐng)域的基本素養(yǎng),還要具備探索,、創(chuàng)新,、思維、推理能力等本質(zhì)要素,。當(dāng)我們深入學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)時(shí),，我們不僅需要明``確各項(xiàng)技術(shù)特征，還需要全面了解不同類型的數(shù)據(jù)分析流程,。

一般來(lái)說(shuō),，學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘的方法包括:學(xué)習(xí)關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘的各種知識(shí)點(diǎn),、探索分享“開源”資源,、通過(guò)訓(xùn)練理論模型以及掌握不同實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景下的數(shù)據(jù)挖掘流程等。這些方法都非常必要,，同時(shí)也大大豐富了我們的數(shù)據(jù)挖掘知識(shí)儲(chǔ)備,。

第三段：論文的核心內(nèi)容。

在畢業(yè)論文寫作之中,我寫了一篇關(guān)于“基于樹模型的數(shù)據(jù)挖掘方法研究與應(yīng)用”的論文,。本文利用樹形神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,，并通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)源進(jìn)行預(yù)處理和特征選擇，把語(yǔ)音呼叫數(shù)據(jù)與樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配,，并提出了樹形神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的性能檢驗(yàn),。同時(shí)，本文探討了該模型的實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景以及對(duì)未來(lái)語(yǔ)音識(shí)別的發(fā)展具有重要的參考價(jià)值,。該論文的相關(guān)資料,、數(shù)據(jù)等都經(jīng)過(guò)了極為詳盡的研究和討論。通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘的方法,，該論文配備有附錄和數(shù)據(jù)模型的詳細(xì)數(shù)據(jù)分析,。

第四段：論文的收獲。

通過(guò)這篇論文的寫作,，我除了掌握數(shù)據(jù)挖掘的基本技能,，如預(yù)處理、分析等,更重要的是鍛煉了自己的學(xué)習(xí)能力,、團(tuán)隊(duì)溝通協(xié)作能力和美術(shù)設(shè)計(jì)等多方面的能力,。通過(guò)論文的撰寫和演示,我更加深入地認(rèn)識(shí)了數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用的深度、挑戰(zhàn)和前景,。

第五段：未來(lái)展望,。

在未來(lái)的學(xué)習(xí)和工作中,我希望能夠不斷強(qiáng)化自己數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域方面的知識(shí)儲(chǔ)備,加速自身的魅力和資質(zhì)提升,成為引領(lǐng)行業(yè)的新一代人才,并在日后的實(shí)踐中不斷總結(jié)經(jīng)驗(yàn),挖掘新的理論問(wèn)題，依托技術(shù)優(yōu)勢(shì)和網(wǎng)絡(luò)平臺(tái),，推動(dòng)數(shù)據(jù)挖掘與科技創(chuàng)新的合理發(fā)展,并為行業(yè)的創(chuàng)新與發(fā)展做出重要的貢獻(xiàn),。

數(shù)據(jù)挖掘論文篇二

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在金融業(yè),、醫(yī)療保健業(yè)、市場(chǎng)業(yè),、零售業(yè)和制造業(yè)等很多領(lǐng)域都得到了很好的應(yīng)用,。針對(duì)交通安全領(lǐng)域中交通事故數(shù)據(jù)利用率低的現(xiàn)狀，可以通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘?qū)ο嚓P(guān)交通事故數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,，從而發(fā)現(xiàn)其中的關(guān)聯(lián),，這對(duì)提升交通安全水平具有非常重要的意義。

數(shù)據(jù)挖掘（datamining）即對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的分類統(tǒng)計(jì),，從而整理出有規(guī)律的,、有價(jià)值的、潛在的未知信息,。一般來(lái)講,，這些數(shù)據(jù)存在極大的隨機(jī)性和不完全性，其包括各行各業(yè)各個(gè)方面的數(shù)據(jù),。數(shù)據(jù)挖掘是一個(gè)結(jié)合了數(shù)據(jù)庫(kù),、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)的學(xué)科,，涉及統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和技術(shù)理論等領(lǐng)域,。

關(guān)聯(lián)分析作為數(shù)據(jù)挖掘中的重要組成部分，其主要作用就是通過(guò)數(shù)據(jù)之間的相互關(guān)聯(lián)從而發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中某種未知的聯(lián)系,。關(guān)聯(lián)分析最初是在20世紀(jì)90年代初被提出來(lái)的,，一直備受關(guān)注。已被廣泛應(yīng)用于各行各業(yè),，包括醫(yī)療體檢,、電子商務(wù)、商業(yè)金融等各個(gè)領(lǐng)域,。關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘一般可分成兩個(gè)步驟[1]：

（1）找出頻繁項(xiàng)集,，不小于最小支持度的項(xiàng)集；

（2）生成強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則,，不小于最小置信度的關(guān)聯(lián)規(guī)則,。相對(duì)于生成強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則，找出頻繁項(xiàng)集這一步比較麻煩,。l等人在1994年提出的apriori算法是生成頻繁項(xiàng)集的經(jīng)典算法[2],。apriori算法使用了level-wise搜索的迭代方法，即用k-項(xiàng)集探索（k+1）-項(xiàng)集,。apriori算法在整體上可分為兩個(gè)部分,。

（1）發(fā)現(xiàn)頻集。這個(gè)部分是最重要的，開銷相繼產(chǎn)生了各種各樣的頻集算法,，專門用于發(fā)現(xiàn)頻集,，以降低其復(fù)雜度、提高發(fā)現(xiàn)頻集的效率,。

（2）利用所獲得的頻繁項(xiàng)集各種算法主要致力產(chǎn)生強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則,。當(dāng)然頻集構(gòu)成的聯(lián)規(guī)則未必是強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則，還要檢驗(yàn)構(gòu)成的關(guān)聯(lián)規(guī)則的支持度和支持度是否超過(guò)它們的閾值,。apriori算法找出頻繁項(xiàng)集分為兩步：連接和剪枝,。

（1）連接。集合lk-1為頻繁k-1項(xiàng)集的集合,，它通過(guò)與自身連接就可以生成候選k項(xiàng)集的集合,，記作ck。

（2）剪枝,。頻繁k項(xiàng)集的集合lk是ck的子集,。剪枝首先利用apriori算法的性質(zhì)（頻繁項(xiàng)集的所有非空子集都是頻繁的，如果不滿足這個(gè)條件,，就從候選集合ck中刪除）對(duì)ck進(jìn)行壓縮,；然后,，通過(guò)掃描所有的事務(wù),，確定壓縮后ck中的每個(gè)候選的支持度；最后與設(shè)定的最小支持度進(jìn)行比較,，如果支持度不小于最小支持度,，則認(rèn)為該候選項(xiàng)是頻繁的。目前,，在互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)及科學(xué)技術(shù)的快速發(fā)展下,，人工智能、機(jī)器識(shí)別等技術(shù)興起,，關(guān)聯(lián)分析也被越來(lái)越多應(yīng)用其中,，并在不斷發(fā)展中提出了大量的改進(jìn)算法。

近年來(lái),，我國(guó)越來(lái)越多的學(xué)者將數(shù)據(jù)挖掘關(guān)聯(lián)分析應(yīng)用于道路交通事故的研究中,，主要是分析道路、車輛,、行人以及環(huán)境等因素與交通事故之間的某種聯(lián)系,。pande和abdel-aty[3]通過(guò)關(guān)聯(lián)分析研究了美國(guó)佛羅里達(dá)州20xx年非交叉口發(fā)生的道路交通事故，重點(diǎn)分析了各個(gè)不同的影響因素與交通事故之間的內(nèi)在聯(lián)系,，通過(guò)研究得出如下結(jié)論,，道路照明條件不足是引發(fā)道路交通事故的主要因素，除此之外,，還發(fā)現(xiàn)天氣惡劣的環(huán)境下道路彎道的直線段也極易發(fā)生交通事故,。graves[4]利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的關(guān)聯(lián)規(guī)則對(duì)歐洲道路交通事故進(jìn)行了分析,，主要研究了交通事故與道路設(shè)施狀況之間的關(guān)聯(lián)，通過(guò)研究發(fā)現(xiàn)了易導(dǎo)致交通事故發(fā)生的各個(gè)道路設(shè)施狀況因素,，此研究為歐洲路面建設(shè)及投資提供了強(qiáng)大的決策支持,。我國(guó)學(xué)者董立巖在研究道路交通事故數(shù)據(jù)的文獻(xiàn)中，將粗糙集與關(guān)聯(lián)分析進(jìn)行了融合,，提出了基于偏好信息的決策規(guī)則簡(jiǎn)約算法并將其應(yīng)用其中,，通過(guò)分析發(fā)現(xiàn)了道路交通事故的未知規(guī)律。王艷玲通過(guò)關(guān)聯(lián)分析中的因子關(guān)聯(lián)樹模型重點(diǎn)分析了影響道路交通事故最重要的因子,，發(fā)現(xiàn)在道路交通事故常見(jiàn)的誘因人,、車、路及環(huán)境中對(duì)事故影響最大的因子是環(huán)境,。許卉瑩等利用關(guān)聯(lián)分析,、聚類分析以及決策樹分析三種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)道路交通事故數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，最終得出了科學(xué)的道路交通事故預(yù)防和交通安全管理決策依據(jù),。尚威等在研究中,，對(duì)大量的道路交通數(shù)據(jù)進(jìn)行了有效整合，并在此基礎(chǔ)上按照交通事故相關(guān)因素的不同特點(diǎn)整理出與事故發(fā)生有關(guān)的字段數(shù)據(jù),，形成新的事故數(shù)據(jù)記錄表,，然后再根據(jù)多維關(guān)聯(lián)規(guī)則對(duì)記錄的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，從而發(fā)現(xiàn)了事故誘導(dǎo)因素記錄字段值和事故結(jié)果字段值組成的道路交通事故頻繁字段的組合,。張聽(tīng)等在充分掌握聚類數(shù)據(jù)挖掘理論與方法的基礎(chǔ)上,，提出了多目標(biāo)聚類分析框架和一個(gè)啟發(fā)式的聚類算法k-wanmi，并將其用在道路交通事故的聚類研究中對(duì)不同權(quán)重的屬性進(jìn)行了多目標(biāo)分析,。同樣,，許宏科也利用該方法對(duì)公路隧道交通流數(shù)據(jù)進(jìn)行了聚類分析，其在研究中不僅明確了隧道交通流的峰值規(guī)律,，而且還根據(jù)這種規(guī)律制訂了隧道監(jiān)控設(shè)備的不同控制方案,，對(duì)提高隧道交通安全的水平做了極大的貢獻(xiàn)。徐磊和方源敏在研究中,，提出了由簡(jiǎn)化信息熵構(gòu)造的改進(jìn)c4.5決策樹算法,，并將其應(yīng)用在交通事故數(shù)據(jù)的研究中，對(duì)交通數(shù)據(jù)進(jìn)行了正確分類,，發(fā)現(xiàn)了一些隱藏的規(guī)則和知識(shí),，為交通管理提供了依據(jù)。劉軍,、艾力斯木吐拉,、馬曉松運(yùn)用多維關(guān)聯(lián)規(guī)則分析交通事故記錄，從而找到導(dǎo)致交通事故發(fā)生次數(shù)多的主要原因，并且指導(dǎo)相關(guān)部門作出相應(yīng)的決策,。楊希剛運(yùn)用關(guān)聯(lián)規(guī)則為現(xiàn)實(shí)中的交通事故的預(yù)防提供依據(jù),。吉林大學(xué)的吳昊等人，基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的理論基礎(chǔ),，定義了公路交通事故屬性模型,，并結(jié)合改進(jìn)后的apriori算法，分析了交通事故歷史數(shù)據(jù)信息,，為有關(guān)單位和用戶尋找道路黑點(diǎn)（即事故多發(fā)點(diǎn)）提供了技術(shù)支援和決策幫助,。

通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘中的關(guān)聯(lián)分析方法雖然能夠?qū)Φ缆方煌ㄊ鹿实南嚓P(guān)因素進(jìn)行清晰的分析，但是目前在這一方面的研究仍有不足之處,。因?yàn)殛P(guān)聯(lián)分析在道路交通事故的研究中往往只能片面發(fā)現(xiàn)某一種或幾種因素影響交通事故的規(guī)律,，很難將所有影響因素結(jié)合起來(lái)進(jìn)行全面系統(tǒng)的分析。然而道路交通事故的發(fā)生通常都是由相應(yīng)因素導(dǎo)致,，而后事故當(dāng)事人意識(shí)到危險(xiǎn)源的存在并采取措施,，直到事故發(fā)生的連續(xù)過(guò)程，整體來(lái)看體現(xiàn)了時(shí)序性,。也就是說(shuō),，道路交通事故是受到一系列按照時(shí)間先后順序排列的影響因素組合共同作用而發(fā)生的，從整體的角度出發(fā)研究事故發(fā)生機(jī)理更加科學(xué),。

數(shù)據(jù)挖掘論文篇三

摘要：人類利用圖書館產(chǎn)生信息活動(dòng)時(shí)所表現(xiàn)出的最基礎(chǔ),、最平常、最通用的一種關(guān)系,，便是用戶資源和圖書館之間的關(guān)系,。從這種關(guān)系出發(fā),，分析嫁接起這一簡(jiǎn)單聯(lián)系的規(guī)律,，便是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。本文認(rèn)為對(duì)圖書館用戶資源分析研究應(yīng)以數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)為邏輯起點(diǎn),，從云計(jì)算,、信息共享、數(shù)據(jù)排查,、智能搜索,、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)等對(duì)圖書館用戶資源進(jìn)行整合和建設(shè)。應(yīng)對(duì)信息資源日益豐富的這天,，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)管理圖書館信息資源技術(shù)帶給了巨大便利,。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘；用戶資源,。

數(shù)據(jù)挖掘,，即數(shù)據(jù)系統(tǒng)中的信息發(fā)現(xiàn)。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)，個(gè)性是云計(jì)算,、大數(shù)據(jù)記憶技術(shù)的快速發(fā)展,，傳統(tǒng)的手動(dòng)查找信息模式被大數(shù)據(jù)智能檢索替代。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)廣泛應(yīng)用于市場(chǎng),、工業(yè),、金融行業(yè)、科學(xué)界,、互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)以及醫(yī)療業(yè),。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在圖書館的應(yīng)用，能夠?qū)⒑Ａ康挠脩糍Y源進(jìn)行聚類,、關(guān)聯(lián),、整合，能夠?qū)τ脩羲阉饔涗?、圖書流通記錄,、用戶借閱信息等數(shù)據(jù)進(jìn)行精確預(yù)判，發(fā)現(xiàn)一些隱蔽的聯(lián)系,，為圖書館采購(gòu)圖書,、淘汰文獻(xiàn)資料帶給科學(xué)推薦，也能夠?yàn)橛脩魩Ыo個(gè)性化訂閱服務(wù),，創(chuàng)新用戶服務(wù)模式,，為圖書館建設(shè)整個(gè)信息網(wǎng)絡(luò)帶給有力支撐。

1大數(shù)據(jù)下的圖書館用戶資源特征,。

圖書館用戶資源是透過(guò)數(shù)字技術(shù)進(jìn)行組織和管理的：（1）經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析,，把數(shù)據(jù)庫(kù)中存在的兩個(gè)或兩個(gè)以上用戶之間的相同性提取出來(lái)，提高支持度和說(shuō)服力,；（2）把用戶信息按照相似性歸納成幾個(gè)類別,，建立宏觀概念，發(fā)現(xiàn)其間的相互關(guān)系,；其次定義這些相互關(guān)系,，概念產(chǎn)生以后，即等同于這些相互關(guān)系的整體信息,，用于建構(gòu)分類規(guī)則或者數(shù)據(jù)模型,；其次利用以上數(shù)據(jù)找出變化規(guī)律，對(duì)此規(guī)律進(jìn)行模型化處理,，并由數(shù)據(jù)模型對(duì)未知信息進(jìn)行預(yù)判,；（3）把用戶資源進(jìn)行時(shí)序排序，檢索出高重復(fù)率的模型,；（4）進(jìn)行偏差比對(duì),，檢查數(shù)據(jù)之中的異常狀況,。圖書館利用超多的用戶訪問(wèn)信息獲取用戶興趣，發(fā)現(xiàn)用戶群體,，為不同的群體定制信息,，還能夠建立一個(gè)共享信息平臺(tái)，讓不同用戶建立網(wǎng)絡(luò)交流,。

1.1數(shù)據(jù)量大并且分布更廣,。

大數(shù)據(jù)形勢(shì)下，圖書館能夠獲取的用戶資源不僅僅限于用戶個(gè)人信息和搜索記錄,，也包括檔案,、學(xué)術(shù)研究、教學(xué)模式,、用戶評(píng)價(jià)和反饋等,，數(shù)據(jù)豐富。同時(shí),，數(shù)據(jù)分布廣泛,，在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，可從圖書館應(yīng)用系統(tǒng),、數(shù)據(jù)系統(tǒng)記錄以及各種網(wǎng)頁(yè),、移動(dòng)終端的信息獲取，顯示出用戶資源的分散性,。

1.2數(shù)據(jù)資料多元化,，形式靈活化。

數(shù)據(jù)系統(tǒng)里的存儲(chǔ)方式不同,，服務(wù)器不同,，系統(tǒng)開發(fā)平臺(tái)不同，致使許多用戶資源無(wú)法交流互換,。圖書館用戶資源有半模型化,、模型化和非模型化之分。傳統(tǒng)的圖書館用戶資源中,，用戶只是圖書資源的使用者,，與圖書館之間只是點(diǎn)對(duì)點(diǎn)單線互動(dòng)，用戶之間不存在交流,，而在大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)下，用戶之間能夠建立資料共享互動(dòng)平臺(tái),，使得用戶資源的資料更加多元化,。

2圖書館用戶資源利用。

2.1有助于利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)建立用戶資源圖書館,。

用戶資源圖書館具備信息量大的特點(diǎn),，用戶可獲得各方各面的信息,，且從服務(wù)的個(gè)性化和全方位化而言，圖書館可根據(jù)社會(huì)熱點(diǎn)或用戶需求定制服務(wù),。一方面,，建立用戶資源圖書館，使各類用戶信息在同一界面統(tǒng)一呈現(xiàn),，方便用戶的選取和檢索,。另一方面，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)建立的用戶資源圖書館,，服務(wù)器眾多,，具有較強(qiáng)的計(jì)算潛力和存儲(chǔ)潛力，擁有較高的數(shù)據(jù)處理潛力,，能同時(shí)容納多數(shù)用戶,。因數(shù)據(jù)量大所導(dǎo)致的硬件費(fèi)用和后期運(yùn)行費(fèi)用劇增，可透過(guò)構(gòu)建用戶資源圖書館平臺(tái)以及應(yīng)用服務(wù)得到解決,。為應(yīng)付不斷提高的用戶資源存儲(chǔ)方面的壓為,，目前亟需的就是投入超多資金以擴(kuò)容存儲(chǔ)設(shè)備，無(wú)疑,，建立用戶資源平臺(tái)能夠解決此問(wèn)題,。

2.2加速圖書館資源的數(shù)字化。

強(qiáng)大的互聯(lián)網(wǎng)呈現(xiàn)功能和用戶信息保存的可靠性功能,，用戶資源存儲(chǔ)的復(fù)雜性問(wèn)題可得到很好的解決,。其次，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)于資源整合方面具有優(yōu)勢(shì),，透過(guò)分布式的存儲(chǔ)模式整合超多信息資源帶給給用戶檢索,。不同的數(shù)據(jù)之間的互相操作以及全方位的互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)得以實(shí)現(xiàn)，很好的解決了資源重復(fù)建設(shè)的問(wèn)題,。因此,，利用數(shù)據(jù)挖掘使得圖書館資源數(shù)字化具備可行性。從這個(gè)好處上來(lái)看,，資源的館藏?cái)?shù)字化將會(huì)加快發(fā)展,，而不只是圖書書目的劇增。

2.3降低人力資源成本,，使圖書館各類資源得以整合和優(yōu)化,。

隨著各類用戶資源利用步伐的加快，加之依靠因特網(wǎng)的用戶對(duì)服務(wù)的可行性和效率性要求更高,，超多不同體系的服務(wù)器布置在機(jī)房,，系統(tǒng)維護(hù)人員的壓力也相應(yīng)増大。透過(guò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),，可有效進(jìn)行資源整合和優(yōu)化,，無(wú)需透過(guò)人力進(jìn)行,。

2.4有利于分析用戶心理和提升用戶體驗(yàn)。

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠利用用戶資源計(jì)算出用戶模型,，這是研究用戶需求,、偏好、行為的一種常規(guī)方式,，一般認(rèn)為用戶模型是對(duì)用戶在某段時(shí)間內(nèi)相對(duì)穩(wěn)定的信息需求的記錄,。用戶模型反過(guò)來(lái)對(duì)獲取用戶資源有十分重要的作用，建構(gòu)用戶模型,，能夠使圖書館更加精深,、準(zhǔn)確地掌握當(dāng)前用戶資源。透過(guò)對(duì)用戶資源的處理來(lái)預(yù)測(cè)用戶需求,，進(jìn)而到達(dá)持續(xù)提高服務(wù)質(zhì)量和用戶滿意度的目的,。一方面，預(yù)判用戶心理是利用圖書館用戶資源更加深入的表現(xiàn),。隨著用戶環(huán)境與圖書館環(huán)境的不斷變化,，這種預(yù)判力覆蓋范圍已經(jīng)不單單是用戶信息行為的某個(gè)過(guò)程或某幾個(gè)過(guò)程，相反,，用戶心理能夠?qū)τ脩粜枨蟮膹?qiáng)弱,、層次、方向產(chǎn)生極為重要的影響,，同時(shí)也能夠?qū)Λ@取用戶資源全部過(guò)程產(chǎn)生重要影響,。另一方面，最先研究用戶體驗(yàn)研究當(dāng)屬企業(yè)營(yíng)銷活動(dòng),，主要用來(lái)研究用戶與企業(yè),、產(chǎn)品或服務(wù)之間的互動(dòng)。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠更精準(zhǔn)預(yù)測(cè)用戶的實(shí)際感受,，透過(guò)研究用戶情感體驗(yàn)與用戶行為動(dòng)作,，提高用戶的滿意度，滿足用戶需求,。

3結(jié)語(yǔ),。

在數(shù)據(jù)大爆發(fā)時(shí)代，重視圖書館用戶資源,，透過(guò)多渠道,、多方式匯聚用戶資源，采用數(shù)據(jù)挖掘,、數(shù)據(jù)歸檔分析等技術(shù),，掌握用戶資源特征，有助于圖書館精準(zhǔn)定位用戶群體,，對(duì)調(diào)整圖書館運(yùn)營(yíng)策略有重要前置作用,，更能創(chuàng)新圖書館服務(wù)的資料和形式，實(shí)現(xiàn)圖書館資源的有效利用,。

參考文獻(xiàn),。

[1]陳文偉等.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)[m].北京:北京工業(yè)出版社，2002.

[2]郭崇慧等.北京數(shù)據(jù)挖掘教程[m].北京:清華大學(xué)出版社,，2005.

[3]徐永麗等.網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中用戶信息需求障礙分析[j].圖書館理論與實(shí)踐,，2004.

數(shù)據(jù)挖掘論文篇四

根據(jù)20xx年4月國(guó)家教育部等五部關(guān)于印發(fā)《職業(yè)學(xué)校學(xué)生實(shí)習(xí)管理規(guī)定》的通知（教職成[20xx]3號(hào)）精神，針對(duì)旅游管理專業(yè)頂崗實(shí)習(xí)企業(yè)的實(shí)際情況以及頂崗實(shí)習(xí)現(xiàn)狀,，多角度分析新《職業(yè)學(xué)校學(xué)生頂崗實(shí)習(xí)管理規(guī)定》（以下簡(jiǎn)稱新《規(guī)定》）對(duì)旅游管理專業(yè)頂崗實(shí)習(xí)的新要求,，探索可操作的改進(jìn)辦法，為旅游管理專業(yè)實(shí)施頂崗實(shí)習(xí)教學(xué)課程提供借鑒和幫助,。

（1）實(shí)習(xí)企業(yè)較多,，大部分企業(yè)需求人數(shù)少，實(shí)習(xí)生分布零散,，跟蹤管理難度大,。

（2）由學(xué)校安排實(shí)習(xí)的，大多是由學(xué)校和實(shí)習(xí)企業(yè)簽訂雙方協(xié)議,，實(shí)習(xí)生簽閱《實(shí)習(xí)生管理守則》,。

（3）中職學(xué)校旅游管理專業(yè)頂崗實(shí)習(xí)學(xué)生大多未滿18周歲。

（4）實(shí)習(xí)評(píng)價(jià)體系不完善,，對(duì)實(shí)習(xí)生的考核主觀成分多,，量化標(biāo)準(zhǔn)少。

（5）實(shí)習(xí)期仍以學(xué)生平安險(xiǎn)作為學(xué)生意外傷害保險(xiǎn),，尚未為學(xué)生購(gòu)買專門的實(shí)習(xí)責(zé)任險(xiǎn),。

2.新《規(guī)定》對(duì)頂崗實(shí)習(xí)的影響及改進(jìn)方法。

（1）新《規(guī)定》再次強(qiáng)調(diào)對(duì)實(shí)習(xí)過(guò)程的全程指導(dǎo),，并明確提出,，對(duì)自行安排實(shí)習(xí)的學(xué)生也要進(jìn)行跟蹤管理（新《規(guī)定》第七條、第八條）,。而旅游管理專業(yè)實(shí)習(xí)企業(yè)特別是旅行社,，企業(yè)多，規(guī)模小,，需求人數(shù)少,，實(shí)習(xí)生分布零散，甚至一個(gè)企業(yè)只有一個(gè)實(shí)習(xí)生,，管理和指導(dǎo)難度大,。調(diào)查資料顯示，旅游專業(yè)實(shí)習(xí)企業(yè)中90%是旅行社,，而實(shí)習(xí)生中只有50%在旅行社實(shí)習(xí),。這種情況實(shí)習(xí)指導(dǎo)教師如果要實(shí)現(xiàn)對(duì)每個(gè)實(shí)習(xí)生的指導(dǎo)管理,，那么大部分時(shí)間都在外跑實(shí)習(xí)點(diǎn)，學(xué)校對(duì)專業(yè)教師的教學(xué)任務(wù),、科研任務(wù)及其他工作都很難完成,。針對(duì)這一現(xiàn)狀，結(jié)合新《規(guī)定》要求,，可從以下方面著手改進(jìn)：

1）建立校企生聯(lián)動(dòng)實(shí)習(xí)管理制度,。在學(xué)校數(shù)字化平臺(tái)增加實(shí)習(xí)管理模塊，將實(shí)習(xí)操作流程,、標(biāo)準(zhǔn)分單元錄入模塊內(nèi),，實(shí)習(xí)生定期在平臺(tái)上提交單元作業(yè)，企業(yè)指導(dǎo)教師和學(xué)校指導(dǎo)教師定期在平臺(tái)上提交實(shí)習(xí)生單元成績(jī),，最后的實(shí)習(xí)總成績(jī)由單元成績(jī)按比例匯總而成,。這樣既可參與和掌控實(shí)習(xí)過(guò)程，又能優(yōu)化實(shí)習(xí)考核體系,，增加量化標(biāo)準(zhǔn),。如數(shù)字平臺(tái)無(wú)法立即實(shí)施，可先采用電子文檔或紙質(zhì)文檔方式,。

2）實(shí)習(xí)面試結(jié)束后,，組織召開實(shí)習(xí)指導(dǎo)教師動(dòng)員會(huì)，由學(xué)校安排的指導(dǎo)教師和各企業(yè)安排的指導(dǎo)教師參加,，共同學(xué)習(xí)和調(diào)整實(shí)習(xí)計(jì)劃,、操作標(biāo)準(zhǔn)、達(dá)標(biāo)考核,、指導(dǎo)流程等,。

3）實(shí)習(xí)收尾階段，組織召開實(shí)習(xí)總結(jié)會(huì),，對(duì)實(shí)習(xí)工作進(jìn)行交流分享,，對(duì)實(shí)際工作中遇到的問(wèn)題提出改進(jìn)建議，為即將開展的新一輪實(shí)習(xí)工作做好鋪墊,。

（2）新《規(guī)定》第十二條,、第十三條要求，頂崗實(shí)習(xí)前學(xué)校,、企業(yè),、學(xué)生須簽訂三方協(xié)議，這對(duì)制約企業(yè),、約束學(xué)生有了明確依據(jù),。旅游企業(yè)淡旺季明顯，一些企業(yè)到了淡季就將學(xué)生解聘；學(xué)生實(shí)習(xí)中無(wú)法適應(yīng)而中途離職的也時(shí)有發(fā)生,，所以協(xié)議內(nèi)容除新《規(guī)定》列示內(nèi)容外,，還應(yīng)增加實(shí)習(xí)生到崗后應(yīng)遵守的相關(guān)管理制度、學(xué)生違反規(guī)定的處理辦法等內(nèi)容,。

（3）新《規(guī)定》第十四條要求,，未滿18周歲的學(xué)生參加頂崗實(shí)習(xí),，須由監(jiān)護(hù)人簽閱知情同意書,。大部分中職學(xué)校學(xué)生在實(shí)習(xí)時(shí)都未達(dá)到該年齡標(biāo)準(zhǔn),，因此中職學(xué)校在實(shí)習(xí)前應(yīng)按戶口登記年齡進(jìn)行一次篩選，將“頂崗實(shí)習(xí)學(xué)生監(jiān)護(hù)人知情同意書”以統(tǒng)一格式發(fā)放給未滿18周歲學(xué)生，并告知監(jiān)護(hù)人,，請(qǐng)監(jiān)護(hù)人簽閱?！爸橥鈺苯粚W(xué)校后方可參加實(shí)習(xí)面試,。

（4）新《規(guī)定》第三十五條要求，職業(yè)學(xué)?；?qū)嵙?xí)單位應(yīng)為實(shí)習(xí)學(xué)生投保實(shí)習(xí)責(zé)任保險(xiǎn),。實(shí)習(xí)責(zé)任險(xiǎn)是指學(xué)生在實(shí)習(xí)期間，因?qū)W校的管理疏忽對(duì)學(xué)生造成的身體,、心理傷害應(yīng)由學(xué)校承擔(dān)責(zé)任的保險(xiǎn),。據(jù)調(diào)查，保險(xiǎn)公司目前尚未推出專門的實(shí)習(xí)責(zé)任險(xiǎn),，但可先為實(shí)習(xí)生購(gòu)買一年期限的意外險(xiǎn),。但意外險(xiǎn)與實(shí)習(xí)責(zé)任險(xiǎn)在投保范圍、價(jià)格等方面還有差異,，所以,，職業(yè)學(xué)校也應(yīng)同時(shí)與保險(xiǎn)行業(yè)接觸，積極推進(jìn)實(shí)習(xí)責(zé)任險(xiǎn)的設(shè)計(jì)出臺(tái),。

總之,，旅游管理專業(yè)頂崗實(shí)習(xí)在實(shí)施過(guò)程中還存在一些問(wèn)題和困難，如企業(yè)與學(xué)校的需求差異,、旅游行業(yè)淡旺季與實(shí)習(xí)期的時(shí)間矛盾,、實(shí)習(xí)生生活管理和心理疏導(dǎo)問(wèn)題等，有待在《新規(guī)定》的要求和指導(dǎo)下,，與企業(yè)深度合作,，探索出一套有效的、可操作的頂崗實(shí)習(xí)實(shí)施標(biāo)準(zhǔn),。

數(shù)據(jù)挖掘論文篇五

古典文學(xué)中常見(jiàn)論文這個(gè)詞,，當(dāng)代，論文常用來(lái)指進(jìn)行各個(gè)學(xué)術(shù)領(lǐng)域的研究和描述學(xué)術(shù)研究成果的文章，簡(jiǎn)稱為論文,。以下就是由編為您提供的,。

阿里巴巴成功上市，使馬云一時(shí)間家喻戶曉,，同時(shí)讓更多人看到了電商發(fā)展的無(wú)限潛力和廣闊空間,。電子商務(wù)是一門交叉性概念，其涉及理論知識(shí)和領(lǐng)域極為豐富,，譬如：管理學(xué),、法學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)以及互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)等多種領(lǐng)域,，是一系列綜合性極強(qiáng)的活動(dòng),。信息技術(shù)的進(jìn)步和社會(huì)商業(yè)的發(fā)展使得經(jīng)濟(jì)數(shù)字化、競(jìng)爭(zhēng)全球化,、貿(mào)易自由化的趨勢(shì)不斷加強(qiáng),。有關(guān)電子商務(wù)各類的研究如雨后春筍層出不窮，其中物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)作為其發(fā)展的重要支撐不可忽視,。為進(jìn)一步了解近年來(lái)我國(guó)基于物聯(lián)網(wǎng)的電商發(fā)展研究熱點(diǎn),，筆者通過(guò)對(duì)cnki收錄的相關(guān)文獻(xiàn)的進(jìn)行計(jì)量分析就此展開研究。

物聯(lián)網(wǎng)作為一種新興技術(shù),，自20世紀(jì)90年代由美國(guó)麻省理工學(xué)院首次提出以來(lái),，其技術(shù)實(shí)現(xiàn)及應(yīng)用引起國(guó)內(nèi)外學(xué)術(shù)界學(xué)者廣泛關(guān)注。物聯(lián)網(wǎng)起初是基于物流系統(tǒng)提出的,，以射頻識(shí)別技術(shù)作為條碼識(shí)別的替代品,，實(shí)現(xiàn)對(duì)物流系統(tǒng)進(jìn)行智能化管理。

在研究物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在電子商務(wù)應(yīng)用中,，rfid功不可沒(méi),。rfid(radiofrequencyidentification)技術(shù)作為物聯(lián)網(wǎng)的重要技術(shù)，又稱電子標(biāo)簽,、無(wú)線射頻識(shí)別,，是一種通信技術(shù)，可通過(guò)無(wú)線電訊號(hào)識(shí)別特定目標(biāo)并讀寫相關(guān)數(shù)據(jù),，而無(wú)需識(shí)別系統(tǒng)與特定目標(biāo)之間建立機(jī)械或光學(xué)接觸,。電子商務(wù)利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)通過(guò)把人、財(cái),、物,、商店等實(shí)體聯(lián)結(jié)起來(lái)并在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下進(jìn)行交互。在實(shí)現(xiàn)交互時(shí),，一個(gè)關(guān)鍵技術(shù)就是利用rfid技術(shù)給各個(gè)實(shí)體標(biāo)注獨(dú)一無(wú)二的標(biāo)簽從而將不同實(shí)體加以區(qū)分,。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)不僅承擔(dān)著標(biāo)注實(shí)體角色而且在記錄生產(chǎn)過(guò)程、跟蹤物流以及防偽查詢等方面發(fā)揮著重要作用。

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展和經(jīng)濟(jì)全球化浪潮的推動(dòng),，電子商務(wù)問(wèn)題及物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)成為國(guó)內(nèi)外學(xué)術(shù)界普遍研究熱點(diǎn),。國(guó)內(nèi)學(xué)者就電子商務(wù)發(fā)展進(jìn)程中涉及到的主要環(huán)節(jié)并結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)作出相關(guān)研究，并在其研究的基礎(chǔ)之上根據(jù)我國(guó)電子商務(wù)發(fā)展?fàn)顩r提出了針對(duì)性建議,，這些環(huán)節(jié)主要包括基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),、支付環(huán)境、信用環(huán)境以及發(fā)展環(huán)境的改善等等,。

國(guó)內(nèi)對(duì)電子商務(wù)的研究熱度頗高,，然而對(duì)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)下電子商務(wù)的研究相對(duì)匱乏。2017年4月,，我們?cè)赾nki上以“主題=電子商務(wù)”為檢索式進(jìn)行檢索,，查得相關(guān)記錄83605條;以“主題=‘物聯(lián)網(wǎng)’+‘電子商務(wù)’”為檢索式得到609條記錄，通過(guò)篩選共112篇文獻(xiàn)與本文研究相關(guān),。在112篇文章中，98篇為非基金文獻(xiàn),，基金文獻(xiàn)僅占1/8,。據(jù)調(diào)查，近年來(lái)我國(guó)基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)對(duì)電子商務(wù)研究集中在物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在各行業(yè)電子商務(wù)中的應(yīng)用,、物聯(lián)網(wǎng)對(duì)電商的影響以及基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)新型模式的研討等方面,。因此，圍繞物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下電子商務(wù)發(fā)展動(dòng)向及趨勢(shì)并進(jìn)行相關(guān)比較分析對(duì)把握電子商務(wù)發(fā)展中關(guān)鍵問(wèn)題具有極強(qiáng)的現(xiàn)實(shí)意義和指導(dǎo)意義,。

數(shù)據(jù)挖掘論文篇六

：數(shù)據(jù)挖掘是一種特殊的數(shù)據(jù)分析過(guò)程,，其不僅在功能上具有多樣性，同時(shí)還具有著自動(dòng)化,、智能化處理以及抽象化分析判斷的特點(diǎn),，對(duì)于計(jì)算機(jī)犯罪案件中的信息取證有著非常大的幫助。本文結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的概念與功能,，對(duì)其在計(jì)算機(jī)犯罪取證中的應(yīng)用進(jìn)行了分析,。

：數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)；計(jì)算機(jī),；犯罪取證,。

隨著信息技術(shù)與互聯(lián)網(wǎng)的不斷普及，計(jì)算機(jī)犯罪案件變得越來(lái)越多,，同時(shí)由于計(jì)算機(jī)犯罪的隱蔽性,、復(fù)雜性特點(diǎn)，案件偵破工作也具有著相當(dāng)?shù)碾y度,，而數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)不僅能夠?qū)τ?jì)算機(jī)犯罪案件中的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行分析并提取出有效信息,，同時(shí)還能夠?qū)崿F(xiàn)與其他案件的對(duì)比，而這些對(duì)于計(jì)算機(jī)犯罪案件的偵破都是十分有利的。

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是針對(duì)當(dāng)前信息時(shí)代下海量的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)信息而言的,，簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō),，就是從大量的、不完全的,、有噪聲的,、模糊的隨機(jī)數(shù)據(jù)中對(duì)潛在的有效知識(shí)進(jìn)行自動(dòng)提取，從而為判斷決策提供有利的信息支持,。同時(shí),，從數(shù)據(jù)挖掘所能夠的得到的知識(shí)來(lái)看，主要可以分為廣義型知識(shí),、分類型知識(shí),、關(guān)聯(lián)性知識(shí)、預(yù)測(cè)性知識(shí)以及離型知識(shí)幾種,。

根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)所能夠提取的不同類型知識(shí),，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)也可以在此基礎(chǔ)上進(jìn)行功能分類，如關(guān)聯(lián)分析,、聚類分析,、孤立點(diǎn)分析、時(shí)間序列分析以及分類預(yù)測(cè)等都是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的重要功能之一,，而其中又以關(guān)聯(lián)分析與分類預(yù)測(cè)最為主要,。大量的數(shù)據(jù)中存在著多個(gè)項(xiàng)集，各個(gè)項(xiàng)集之間的取值往往存在著一定的規(guī)律性,，而關(guān)聯(lián)分析則正是利用這一點(diǎn),，對(duì)各項(xiàng)集之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系進(jìn)行挖掘，找到數(shù)據(jù)間隱藏的關(guān)聯(lián)網(wǎng),，主要算法有fp-growth算法,、apriori算法等。在計(jì)算機(jī)犯罪取證中,，可以先對(duì)犯罪案件中的特征與行為進(jìn)行深度的挖掘,，從而明確其中所存在的聯(lián)系，同時(shí),，在獲得審計(jì)數(shù)據(jù)后,，就可以對(duì)其中的審計(jì)信息進(jìn)行整理并中存入到數(shù)據(jù)庫(kù)中進(jìn)行再次分析，從而達(dá)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(duì)現(xiàn)有數(shù)據(jù)進(jìn)行分類整理,，以明確所獲得數(shù)據(jù)中的相關(guān)性的一種數(shù)據(jù)挖掘功能,。在分類分析的過(guò)程中,，已知數(shù)據(jù)會(huì)被分為不同的數(shù)據(jù)組，并按照具體的數(shù)據(jù)屬性進(jìn)行明確分類,，之后再通過(guò)對(duì)分組中數(shù)據(jù)屬性的具體分析,，最終就可以得到數(shù)據(jù)屬性模型。在計(jì)算機(jī)犯罪案件中,，可以將按照這種數(shù)據(jù)分類,、分析的方法得到案件的數(shù)據(jù)屬性模型，之后將這一數(shù)據(jù)屬性模型與其他案件的數(shù)據(jù)屬性模型進(jìn)行對(duì)比,，這樣就能夠判斷嫌疑人是否在作案動(dòng)機(jī),、發(fā)生規(guī)律以及具體特征等方面與其他案件模型相符，也就是說(shuō),，一旦這一案件的數(shù)據(jù)模型屬性與其他案件的數(shù)據(jù)模型屬性大多相符,，那么這些數(shù)據(jù)就可以被確定為犯罪證據(jù)。此外,，在不同案件間的共性與差異的基礎(chǔ)上,，分類分析還可以實(shí)現(xiàn)對(duì)于未知數(shù)據(jù)信息或類似數(shù)據(jù)信息的有效預(yù)測(cè)，這對(duì)于計(jì)算機(jī)犯罪案件的處理也是很有幫助的,。此外,，數(shù)據(jù)挖掘分類預(yù)測(cè)功能的實(shí)現(xiàn)主要依賴決策樹、支持向量機(jī),、vsm、logisitic回歸,、樸素貝葉斯等幾種,，這些算法各有優(yōu)劣，在實(shí)際應(yīng)用中需要根據(jù)案件的實(shí)際情況進(jìn)行選擇,，例如支持向量機(jī)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,。

對(duì)于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),，目前的計(jì)算機(jī)犯罪取證工作并未形成一個(gè)明確而統(tǒng)一的應(yīng)用步驟，因此,，我們可以根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的特征與具體功能,，對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在計(jì)算機(jī)犯罪取證中的應(yīng)用提供一個(gè)較為可行的具體思路[2]。首先,，當(dāng)案件發(fā)生后,，一般能夠獲取到海量的原始數(shù)據(jù)，面對(duì)這些數(shù)據(jù),，可以利用fp-growth算法,、apriori算法等算法進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析,，找到案件相關(guān)的潛在有用信息，如犯罪嫌疑人的犯罪動(dòng)機(jī),、案發(fā)時(shí)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?qū)Π讣幕咎卣饔幸欢ǖ牧私?，但犯罪嫌疑人卻難以通過(guò)這些簡(jiǎn)單的信息進(jìn)行確定，因此還需利用決策樹,、支持向量機(jī)等算法進(jìn)行分類預(yù)測(cè)分析,，通過(guò)對(duì)原始信息的準(zhǔn)確分類，可以得到案件的犯罪行為模式（數(shù)據(jù)屬性模型）,，而通過(guò)與其他案件犯罪行為模式的對(duì)比,，就能夠?qū)Ψ缸锵右扇说木唧w特征進(jìn)行進(jìn)一步的預(yù)測(cè)，如經(jīng)?；顒?dòng)的場(chǎng)所,、行為習(xí)慣、分布區(qū)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(lái)巨大幫助。此外,，在計(jì)算機(jī)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(guò)關(guān)聯(lián)分析、分類預(yù)測(cè)分析得到的案件信息仍具有著很高的利用價(jià)值,，因此不僅需要將這些信息存入到專門的數(shù)據(jù)庫(kù)中,，同時(shí)還要根據(jù)案件的結(jié)果對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行再次分析與修正，并做好犯罪行為模式的分類與標(biāo)記工作,，為之后的案件偵破工作提供更加豐富,、詳細(xì)的數(shù)據(jù)參考。

總而言之,，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)自計(jì)算機(jī)犯罪取證中的應(yīng)用是借助以各種算法為基礎(chǔ)的關(guān)聯(lián),、分類預(yù)測(cè)功能來(lái)實(shí)現(xiàn)的，而隨著技術(shù)的不斷提升以及數(shù)據(jù)庫(kù)中的犯罪行為模式會(huì)不斷得到完善,，在未來(lái)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)所能夠起到的作用也必將越來(lái)越大,。

作者:周永杰單位:河南警察學(xué)院信息安全系。

數(shù)據(jù)挖掘論文篇七

對(duì)很多培養(yǎng)機(jī)構(gòu)而言,，目前急需解決的問(wèn)題主要有：如何根據(jù)不同成員需求設(shè)置合理的課程,、如何通過(guò)教學(xué)方式提高成員學(xué)習(xí)積極性、如何提高成員培訓(xùn)效果,、如何通過(guò)考核檢驗(yàn)成員學(xué)習(xí)成果等,，都是培養(yǎng)機(jī)構(gòu)發(fā)展過(guò)程中必須面對(duì)的問(wèn)題,。隨著我國(guó)信息化進(jìn)程的加快，一些培養(yǎng)機(jī)構(gòu)也開始進(jìn)行信息化建設(shè),，通過(guò)信息系統(tǒng)對(duì)培訓(xùn)相關(guān)事宜進(jìn)行管理,。但目前在針對(duì)培養(yǎng)機(jī)構(gòu)的信息系統(tǒng)中，所實(shí)現(xiàn)的功能和模塊是進(jìn)行簡(jiǎn)單的查詢,、統(tǒng)計(jì),。在了解培訓(xùn)評(píng)估效果時(shí)，目前的信息系統(tǒng)中,，學(xué)員通過(guò)系統(tǒng)對(duì)不同課程的教師進(jìn)行打分,，系統(tǒng)自對(duì)進(jìn)行匯總、統(tǒng)計(jì),，得出教師評(píng)價(jià),。但這種匯總、統(tǒng)計(jì)是最簡(jiǎn)單的,，對(duì)教師評(píng)價(jià)也缺乏全面性和深度,。

大數(shù)據(jù)時(shí)代下，數(shù)據(jù)信息呈現(xiàn)出海量特點(diǎn),。如何從海量,、不完全的信息中尋找到真正有用的信息，是大數(shù)據(jù)時(shí)代中重要的問(wèn)題,。由此便利用到數(shù)據(jù)挖掘,，顧名思義，數(shù)據(jù)挖掘就是從眾多數(shù)據(jù)信息中尋找到有用,、有價(jià)值的信息,。大數(shù)據(jù)時(shí)代下，教育行業(yè)中,，信息量也是海量的，要想提高教學(xué)質(zhì)量就需要運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘找尋到有用的教育信息,，并運(yùn)用到實(shí)際教學(xué)中,。信息系統(tǒng)通過(guò)一段實(shí)際應(yīng)用后，里面存儲(chǔ)了大量數(shù)據(jù),，相應(yīng)的,，學(xué)習(xí)管理系統(tǒng)也是如此，里面蘊(yùn)含了大量數(shù)據(jù)信息,。如在線課程等功能中藏有大量師生應(yīng)用過(guò)程中的數(shù)據(jù)資料,。如圖1為數(shù)據(jù)挖掘在培訓(xùn)管理中的流程圖。

2.1初步探索,。

培訓(xùn)管理系統(tǒng)中一般具有數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)功能,，將相關(guān)事宜進(jìn)行統(tǒng)計(jì),。如網(wǎng)絡(luò)課程開展過(guò)程中，數(shù)據(jù)挖掘在培訓(xùn)管理系統(tǒng)中的應(yīng)用文/張宏亮在大數(shù)據(jù)時(shí)代,，如何使用現(xiàn)有的數(shù)據(jù)對(duì)學(xué)員進(jìn)行培訓(xùn)管理，從而提高培訓(xùn)效率是當(dāng)前培訓(xùn)管理中所面臨的問(wèn)題,。本文分析了數(shù)據(jù)挖掘在培訓(xùn)管理中的`應(yīng)用主要表現(xiàn)在初步探索,、數(shù)據(jù)預(yù)處理以及數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程。其中數(shù)據(jù)預(yù)處理和數(shù)據(jù)挖掘是培訓(xùn)系統(tǒng)的核心功能,。

2.2數(shù)據(jù)預(yù)期處理,。

數(shù)據(jù)預(yù)處理時(shí)，原始數(shù)據(jù)庫(kù)會(huì)發(fā)生轉(zhuǎn)變,，以適應(yīng)數(shù)據(jù)挖掘,、數(shù)據(jù)挖掘算法等的要求。在處理結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)時(shí),，數(shù)據(jù)預(yù)處理需要完成兩項(xiàng)任務(wù),，即消除數(shù)據(jù)缺陷現(xiàn)象的存在和為數(shù)據(jù)挖掘奠定良好基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)處理是對(duì)現(xiàn)有的數(shù)據(jù)進(jìn)行前期處理,，方便后期數(shù)據(jù)挖掘,。如圖2為培訓(xùn)管理系統(tǒng)中數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊。

2.3數(shù)據(jù)挖掘,。

wangj開發(fā)了一個(gè)將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與基于模擬的培訓(xùn)相結(jié)合的混合框架,，以提高培訓(xùn)評(píng)估的有效性。以信仰為基礎(chǔ)的學(xué)習(xí)概念,，用于從知識(shí)/技能水平和信心水平的兩個(gè)維度來(lái)評(píng)估學(xué)員的學(xué)習(xí)成果,。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)用于分析受訓(xùn)人員的個(gè)人資料和基于模擬的培訓(xùn)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，以評(píng)估學(xué)員的表現(xiàn)和學(xué)習(xí)行為,。提出的方法論以臺(tái)灣基于模擬的步兵射擊訓(xùn)練的實(shí)例為例,。結(jié)果表明，提出的方法可以準(zhǔn)確地評(píng)估學(xué)員的表現(xiàn)和學(xué)習(xí)行為,，并且可以發(fā)現(xiàn)潛在的知識(shí)來(lái)提高學(xué)員的學(xué)習(xí)成果,。bodeacn使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行了培訓(xùn)學(xué)習(xí)管理，用于分析參加在線兩年制碩士學(xué)位課程項(xiàng)目管理的學(xué)生的表現(xiàn),。系統(tǒng)數(shù)據(jù)來(lái)源是收集學(xué)生意見(jiàn)的調(diào)查數(shù)據(jù),，學(xué)生記錄的操作數(shù)據(jù)和電子學(xué)習(xí)的平臺(tái)記錄的學(xué)生活動(dòng)數(shù)據(jù)。

3,、總結(jié),。

目前培訓(xùn)機(jī)構(gòu)在進(jìn)行教學(xué)評(píng)估時(shí)，所選擇的指標(biāo)都是參考其他機(jī)構(gòu)的,，并沒(méi)有真正從自身實(shí)際出發(fā)進(jìn)行評(píng)估,，因此教學(xué)評(píng)估時(shí)存在諸多問(wèn)題,。其中最明顯的兩個(gè)問(wèn)題是：第一教學(xué)評(píng)估方式單一化嚴(yán)重，只以數(shù)字評(píng)估為主,；第二評(píng)估時(shí)容易受各種主觀因素影響,。

參考文獻(xiàn)。

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數(shù)據(jù)挖掘論文篇八

摘要：主要通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的探討，對(duì)職教多年累積的教學(xué)數(shù)據(jù)運(yùn)用分類,、決策樹,、關(guān)聯(lián)規(guī)則等技術(shù)進(jìn)行分析，從分析的結(jié)果中發(fā)現(xiàn)有價(jià)值的數(shù)據(jù)模式,，科學(xué)合理地實(shí)現(xiàn)教學(xué)評(píng)估,，讓教學(xué)管理者能夠從中發(fā)現(xiàn)教學(xué)活動(dòng)中存在的主要問(wèn)題以便及時(shí)改進(jìn)，進(jìn)而輔助管理者決策做好教學(xué)管理,。

關(guān)鍵詞：教學(xué)評(píng)估,；數(shù)據(jù)挖掘；教學(xué)評(píng)估體系,；層次分析法,。

1概述。

近年來(lái)國(guó)家對(duì)中等職業(yè)教育的發(fā)展高度重視,，在政策扶持與職教工作者的努力下,，職業(yè)教育獲得了蓬勃的發(fā)展。如何提高教學(xué)質(zhì)量,、培養(yǎng)合格的高技術(shù)人才成為職教工作者研究的課題,。各種調(diào)查研究結(jié)果表明：加強(qiáng)師資隊(duì)伍的建設(shè)，強(qiáng)化教師教學(xué)評(píng)估對(duì)教學(xué)質(zhì)量的提高尤為重要,。

所謂教學(xué)評(píng)估,，就是運(yùn)用系統(tǒng)科學(xué)的方法對(duì)教學(xué)活動(dòng)或教育行為的價(jià)值、效果作出科學(xué)的判斷過(guò)程,。教學(xué)評(píng)估方式要靈活多樣,，要多途徑、多方位,、多形式的發(fā)揮評(píng)估的導(dǎo)學(xué)作用，以鼓勵(lì)評(píng)估為主,，充分發(fā)揮評(píng)估的激勵(lì)功能,，促進(jìn)教學(xué)的健康發(fā)展。

在中等職業(yè)學(xué)校多年的教育教學(xué)工作中積累了大量的教務(wù)管理數(shù)據(jù),、教師檔案數(shù)據(jù)等,，怎樣從龐雜大量的數(shù)據(jù)中挖掘出有效提高教學(xué)質(zhì)量的關(guān)鍵因素是個(gè)難題,。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)卻可以從人工智能的角度很好地解決這一課題。通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),，得到隱藏在教學(xué)數(shù)據(jù)背后的有用信息,，在一定程度上為教學(xué)部門提供決策支持信息促使更好地開展教學(xué)工作，提高教學(xué)質(zhì)量和教學(xué)管理水平,，使之能在功能上更加清晰地認(rèn)識(shí)教師教與學(xué)生學(xué)的關(guān)系及促進(jìn)教育教學(xué)改革,。

數(shù)據(jù)挖掘就是從大量的、不完全的,、有噪聲的,、模糊的、隨機(jī)的數(shù)據(jù)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(shí)的過(guò)程,。數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)該更正確地命名為“從數(shù)據(jù)中挖掘知識(shí)”,。即數(shù)據(jù)挖掘是對(duì)巨大的數(shù)據(jù)集進(jìn)行尋找和分析的計(jì)算機(jī)輔助處理過(guò)程，在這一過(guò)程中顯現(xiàn)先前未曾發(fā)現(xiàn)的模式,，然后從這些數(shù)據(jù)中發(fā)掘某些內(nèi)涵信息,，包括描述過(guò)去和預(yù)測(cè)未來(lái)趨勢(shì)的信息。人工智能領(lǐng)域習(xí)慣稱知識(shí)發(fā)現(xiàn),，而數(shù)據(jù)庫(kù)領(lǐng)域習(xí)慣將其稱為數(shù)據(jù)挖掘,。

數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程包括對(duì)問(wèn)題的理解和提出、數(shù)據(jù)收集,、數(shù)據(jù)處理,、數(shù)據(jù)變換、數(shù)據(jù)挖掘,、模式評(píng)估,、知識(shí)表示等過(guò)程，以上的過(guò)程不是一次完成的,，其中某些步驟或者全過(guò)程可能要反復(fù)進(jìn)行,。對(duì)問(wèn)題的理解和提出在開始數(shù)據(jù)挖掘之前，最基礎(chǔ)的工作就是理解數(shù)據(jù)和實(shí)際的業(yè)務(wù)問(wèn)題,，在這個(gè)基礎(chǔ)之上提出問(wèn)題,，對(duì)目標(biāo)作出明確的定義。

2.3.1分類分析方法：是通過(guò)分析訓(xùn)練集中的數(shù)據(jù),，為每個(gè)類別做出準(zhǔn)確的描述或建立分析模型或挖掘出分類規(guī)則,，以便以后利用這個(gè)分類規(guī)則對(duì)其它數(shù)據(jù)庫(kù)中的記錄進(jìn)行分類的方法。2.3.2決策樹算法：是一種常用于分類、預(yù)測(cè)模型的算法,，它通過(guò)將大量數(shù)據(jù)有目的的分類,，從而找到一些有價(jià)值的、潛在的信息,。它的主要優(yōu)點(diǎn)是描述簡(jiǎn)單,，分類速度快，特別適合大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理,。2.3.3聚類算法：聚類分析處理的數(shù)據(jù)對(duì)象的類是未知的,。聚類分析就是將對(duì)象集合分組為由類似的對(duì)象組成的多個(gè)簇的過(guò)程。在同一個(gè)簇內(nèi)的對(duì)象之間具有較高的相似度,，而不同簇內(nèi)的對(duì)象差別較大,。2.3.4關(guān)聯(lián)規(guī)則算法：側(cè)重于確定數(shù)據(jù)中不同領(lǐng)域之間的關(guān)系，即尋找給定數(shù)據(jù)集中的有趣聯(lián)系,。提取描述數(shù)據(jù)庫(kù)中數(shù)據(jù)項(xiàng)之間所存在的潛在關(guān)系的規(guī)則,，找出滿足給定支持度和置信度閾值的多個(gè)域之間的依賴關(guān)系。

在以上各種算法的研究中,，比較有影響的是關(guān)聯(lián)規(guī)則算法,。

3教學(xué)評(píng)估體系。

評(píng)價(jià)指標(biāo)體系是教學(xué)評(píng)估的基礎(chǔ)和依據(jù),，對(duì)評(píng)估起著導(dǎo)向作用,，因此制定一個(gè)科學(xué)全面的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系就成為改革、完善評(píng)價(jià)的首要目標(biāo),。評(píng)價(jià)指標(biāo)應(yīng)以指導(dǎo)教學(xué)實(shí)踐為目的,，通過(guò)評(píng)價(jià)使教師明確教學(xué)過(guò)程中應(yīng)該肯定的和需要改進(jìn)的地方；以及給出設(shè)計(jì)評(píng)價(jià)指標(biāo)的導(dǎo)向問(wèn)題,。

3.1教學(xué)評(píng)估體系的構(gòu)建方法,。

層次分析法（簡(jiǎn)稱ahp法）是美國(guó)運(yùn)籌學(xué)家t·l·saaty教授在20世紀(jì)70年代初期提出的一種簡(jiǎn)便、靈活而又實(shí)用的多準(zhǔn)則決策的系統(tǒng)分析方法,，其原理是把一個(gè)復(fù)雜問(wèn)題分解,、轉(zhuǎn)化為定量分析的方法。它需要建立關(guān)于系統(tǒng)屬性的各因素多級(jí)遞階結(jié)構(gòu),，然后對(duì)每一層次上的因素逐一進(jìn)行比較,，得到判斷矩陣，通過(guò)計(jì)算判斷矩陣的特征值和特征向量,，得到其關(guān)于上一層因素的相對(duì)權(quán)重,，并可自上而下地用上一層次因素的相對(duì)權(quán)重加權(quán)求和，求出各層次因素關(guān)于系統(tǒng)整體屬性（總目標(biāo)層）的綜合重要度,。

3.2構(gòu)建教學(xué)評(píng)估指標(biāo)體系的作用,。

3.2.1構(gòu)建的教學(xué)評(píng)估指標(biāo),，作為挖掘庫(kù)選擇教學(xué)信息屬性的依據(jù)。

3.2.2通過(guò)ahp方法,，能篩選出用來(lái)評(píng)價(jià)教學(xué)質(zhì)量的相關(guān)重要屬性，從而入選為挖掘庫(kù)字段,，這樣就減去了挖掘庫(kù)中對(duì)于挖掘目標(biāo)來(lái)說(shuō)影響較小的屬性,，進(jìn)而大大減少了挖掘的工作量，提高挖掘效率,。3.2.3通過(guò)構(gòu)建教學(xué)評(píng)估指標(biāo),，減少了挖掘?qū)ο蟮淖侄危瑥亩苊庖蛲诰蜃侄芜^(guò)多,，導(dǎo)致建立的決策樹過(guò)大,，出現(xiàn)過(guò)度擬合挖掘?qū)ο螅M(jìn)而造成挖掘規(guī)則不具有很好的評(píng)價(jià)效果的現(xiàn)象,。3.2.4提高教學(xué)質(zhì)量評(píng)估實(shí)施工作的效率,。

4.1學(xué)習(xí)效果評(píng)價(jià)學(xué)習(xí)評(píng)價(jià)是教育工作者的重要職責(zé)之一。評(píng)價(jià)學(xué)生的學(xué)習(xí)情況,，既對(duì)學(xué)生起到信息反饋和激發(fā)學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)的作用,，又是檢查課程計(jì)劃、教學(xué)程序以至教學(xué)目的的手段,，也是考查學(xué)生個(gè)別差異,、便于因材施教的途徑。評(píng)價(jià)要遵循“評(píng)價(jià)內(nèi)容要全面,、評(píng)價(jià)方式要多元化,、評(píng)價(jià)次數(shù)要多次化，注重自評(píng)與互評(píng)的有機(jī)結(jié)合”的原則,。利用數(shù)據(jù)挖掘工具,，對(duì)教師業(yè)務(wù)檔案數(shù)據(jù)庫(kù)、行為記錄數(shù)據(jù)庫(kù),、獎(jiǎng)勵(lì)處罰數(shù)據(jù)庫(kù)等進(jìn)行分析處理,，可以即時(shí)得到教師教學(xué)的評(píng)價(jià)結(jié)果，對(duì)教學(xué)過(guò)程出現(xiàn)的問(wèn)題進(jìn)行及時(shí)指正,。

另外,，這種系統(tǒng)還能夠克服教師主觀評(píng)價(jià)的不公正、不客觀的弱點(diǎn),，減輕教師的工作量,。

4.2課堂教學(xué)評(píng)價(jià)。

課堂教學(xué)評(píng)價(jià)不僅對(duì)教學(xué)起著調(diào)節(jié),、控制,、指導(dǎo)和推動(dòng)作用，而且有很強(qiáng)的導(dǎo)向性，是學(xué)校教學(xué)管理的重要組成部分,，是評(píng)價(jià)教學(xué)工作成績(jī)的主要手段,。實(shí)現(xiàn)對(duì)任課教師及教學(xué)組織工作效果做出評(píng)價(jià)，但是更重要的目的是總結(jié)優(yōu)秀的教學(xué)經(jīng)驗(yàn),，為教學(xué)質(zhì)量的穩(wěn)定提高制定科學(xué)的規(guī)范,。學(xué)校每學(xué)期都要搞課堂教學(xué)評(píng)價(jià)調(diào)查，積累了大量的數(shù)據(jù),。利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),，從教學(xué)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)中進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，將關(guān)聯(lián)規(guī)則應(yīng)用于教師教學(xué)評(píng)估系統(tǒng)中,，探討教學(xué)效果的好壞與老師的年齡,、職稱、學(xué)歷之間的聯(lián)系,；確定教師的教學(xué)內(nèi)容的范圍和深度是否合適,，選擇的教學(xué)媒體是否適合所選的教學(xué)內(nèi)容和教學(xué)對(duì)象；講解的時(shí)間是否恰到好處,；教學(xué)策略是否得當(dāng)?shù)?。從而可以及時(shí)地將挖掘出的規(guī)則信息反饋給教師。管理部門據(jù)此能合理配置班級(jí)的上課教師,，使學(xué)生能夠較好地保持良好的學(xué)習(xí)態(tài)度,，從而為教學(xué)部門提供了決策支持信息，促使教學(xué)工作更好地開展,。

結(jié)束語(yǔ),。

數(shù)據(jù)挖掘作為一種工具,，其技術(shù)日趨成熟,，在許多領(lǐng)域取得了廣泛的應(yīng)用,。在教育領(lǐng)域里，隨著數(shù)據(jù)的不斷累積,，把數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用到教學(xué)評(píng)價(jià)系統(tǒng)中，讓領(lǐng)導(dǎo)者能夠從中發(fā)現(xiàn)教師教學(xué)活動(dòng)中的主要問(wèn)題,，以便及時(shí)改進(jìn)，進(jìn)而輔助領(lǐng)導(dǎo)決策做好學(xué)校管理,，提高學(xué)校管理能力和水平,，同時(shí)通過(guò)建立有效的教學(xué)激勵(lì)機(jī)制來(lái)達(dá)到提高教學(xué)質(zhì)量的目的。這一研究對(duì)發(fā)展中的職業(yè)教育教學(xué)管理提出了很好的建議,，為教學(xué)管理工作的計(jì)算機(jī)輔助決策增添了新的內(nèi)容,。將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于中職教學(xué)評(píng)估,，設(shè)計(jì)開發(fā)一套行之有效的課堂教學(xué)評(píng)價(jià)系統(tǒng)，是下一步要做的工作，必將有力推動(dòng)職業(yè)教育的快速發(fā)展,。

數(shù)據(jù)挖掘論文篇九

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在各行業(yè)都有廣泛運(yùn)用，是一種新興信息技術(shù),。而在線考試系統(tǒng)中存在著很多的數(shù)據(jù)信息，數(shù)據(jù)挖掘技在在線考試系統(tǒng)有著重要的意義,，和良好的應(yīng)用前景,，從而在眾多技術(shù)中脫穎而出,。本文從對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的初步了解，簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在在線考試系統(tǒng)中成績(jī)分析,，以及配合成績(jī)分析,，完善教學(xué)。

隨著計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的快速發(fā)展,，計(jì)算機(jī)輔助教育的不斷普及,，在線考試是一種利用網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的重要輔助教育手段，其改革有著重要的意義,。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)作為一種新興的信息技術(shù),，其包括了人工智能、數(shù)據(jù)庫(kù),、統(tǒng)計(jì)學(xué)等學(xué)科的內(nèi)容,，是一門綜合性的技術(shù)。這種技術(shù)的主要特點(diǎn)是對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)中大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取,、轉(zhuǎn)換和分析,，從中提取出能夠?qū)處熡凶饔玫年P(guān)鍵性數(shù)據(jù),。將其運(yùn)用于在線考試系統(tǒng)中，能夠很好的處理在線考試中涉及到的數(shù)據(jù),，讓在線考試的實(shí)用性和高效性得到進(jìn)一步的增強(qiáng),，幫助教師更加快速,、完整的統(tǒng)計(jì)考試信息,，完善教學(xué)。

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是從大量數(shù)據(jù)中"挖掘"出對(duì)使用者有用的知識(shí),，即從大量的,、隨機(jī)的、有噪聲的,、模糊的,、不完全的實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)中，"挖掘"出隱含在其中但人們事先卻不知道的,，而又是對(duì)人們潛在有用的信息與知識(shí)的整個(gè)過(guò)程,。

目前主要的商業(yè)數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)有sas公司的enterpriseminer，spss公司的clementine,，sybas公司的warehousestudio,，minersgi公司的mineset，rulequestresearch公司的see5,，ibm公司的intelligent,，還有coverstory，knowledgediscovery,，quest,，explora，dbminer,，workbench等,。

2.1數(shù)據(jù)分類。

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,，把數(shù)據(jù)按照相似性歸納成若干類別,，然后做出分類，并能夠?yàn)槊恳粋€(gè)類別都做出一個(gè)準(zhǔn)確的描述,，挖掘出分類的規(guī)則或建立一個(gè)分類模型。

2.2數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析,。

數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)是一項(xiàng)非常重要,，并可以發(fā)現(xiàn)的知識(shí)。數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)就是兩組或兩組以上的數(shù)據(jù)之間有著某種規(guī)律性的聯(lián)系,。數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析的作用就是找出數(shù)據(jù)庫(kù)中隱藏的聯(lián)系,，從中得到一些對(duì)學(xué)校教學(xué)工作管理者有用的信息,。就像是在購(gòu)物中，就可以通過(guò)顧客的購(gòu)買物品的聯(lián)系,，從中得到顧客的購(gòu)買習(xí)慣,。

2.3預(yù)測(cè)。

預(yù)測(cè)是根據(jù)已經(jīng)得到的數(shù)據(jù),，從而對(duì)未來(lái)的情況做出一個(gè)可能性的分析,。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能自動(dòng)在大型的數(shù)據(jù)庫(kù)中做出一個(gè)較為準(zhǔn)確的分析。就像是在市場(chǎng)投資中,，可以通過(guò)各種商品促銷的數(shù)據(jù)來(lái)做出一個(gè)未來(lái)商品的促銷走勢(shì),。從而在投資中得到最大的回報(bào)。

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)融合了多個(gè)學(xué)科,、多個(gè)領(lǐng)域的知識(shí)與技術(shù)，因此數(shù)據(jù)挖掘的方法也呈現(xiàn)出很多種類的形式。就目前的統(tǒng)計(jì)分析類的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的角度來(lái)講，光統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)中所用到的數(shù)據(jù)挖掘模型就回歸分析,、邏輯回歸分析,、有線性分析、非線性分析,、單變量分析,、多變量分析、最近鄰算法,、最近序列分析,、聚類分析和時(shí)間序列分析等多種方法。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)利用這些方法對(duì)那些異常形式的數(shù)據(jù)進(jìn)行檢查,，然后通過(guò)各種數(shù)據(jù)模型和統(tǒng)計(jì)模型對(duì)這些數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行解釋,，并從這些數(shù)據(jù)中找出隱藏在其中的商業(yè)機(jī)會(huì)和市場(chǎng)規(guī)律。另外還有知識(shí)發(fā)現(xiàn)類數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),，這種和統(tǒng)計(jì)分析類的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)完全不同，其中包括了支持向量機(jī),、人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò),、遺傳算法、決策樹,、粗糙集,、關(guān)聯(lián)順序和規(guī)則發(fā)現(xiàn)等多種方法。

4.1運(yùn)用關(guān)聯(lián)規(guī)則分析教師的年齡對(duì)學(xué)生考試成績(jī)的影響,。

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的關(guān)聯(lián)分析在教學(xué)分析中,，是一種使用頻繁,，行之有效的方法，它能挖掘出大量數(shù)據(jù)中項(xiàng)集之間之間有意義的關(guān)聯(lián)聯(lián)系,，幫助知道教師的教學(xué)過(guò)程,。例如在如今的一些高職院校中，就往往會(huì)把學(xué)生的英語(yǔ)四六級(jí)過(guò)級(jí)率,，計(jì)算機(jī)等級(jí)等,，以這些為依據(jù)來(lái)評(píng)價(jià)教師的教學(xué)效果。將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的關(guān)聯(lián)規(guī)則運(yùn)用于考試的成績(jī)分析當(dāng)中,，就能夠挖掘出一些對(duì)學(xué)生過(guò)級(jí)率產(chǎn)生影響的因素,，對(duì)教師的教學(xué)過(guò)程進(jìn)行重要的指導(dǎo)，讓教師的教學(xué)效率更高,，作用更強(qiáng),。

還可以通過(guò)關(guān)聯(lián)規(guī)則算法，先設(shè)定一個(gè)最小可信度和支持度,，得到初步的關(guān)聯(lián)規(guī)則,，根據(jù)相關(guān)規(guī)則，分析出教師的組成結(jié)構(gòu)和過(guò)級(jí)率的影響,，從來(lái)進(jìn)行教師隊(duì)伍的結(jié)構(gòu)調(diào)整,，讓教師隊(duì)伍更加合理。

4.2采用分類算法探討對(duì)考試成績(jī)有影響的因素,。

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的分類算法就是對(duì)一組對(duì)象或一個(gè)事件進(jìn)行歸類，然后通過(guò)這些數(shù)據(jù),，可以進(jìn)行分類模型的建立和未來(lái)的預(yù)測(cè),。分類算法可以進(jìn)行考試中得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，然后通過(guò)學(xué)生的一些基本情況進(jìn)行探討一些對(duì)考試成績(jī)有影響的因素,。分類算法可以用一下步驟實(shí)施：

4.2.1數(shù)據(jù)采集,。

這種方法首先要進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，需要這幾方面的數(shù)據(jù),，學(xué)生基本信息（姓名,、性別,、學(xué)號(hào),、籍貫、所屬院系,、專業(yè),、班級(jí)等）、學(xué)生調(diào)查信息（比如學(xué)習(xí)前的知識(shí)掌握情況,、學(xué)習(xí)興趣,、課堂學(xué)習(xí)效果、課后復(fù)習(xí)時(shí)間量等）,、成績(jī)（學(xué)生平常學(xué)習(xí)成績(jī),，平常考試成績(jī),，各種大型考試成績(jī)等）、學(xué)生多次考試中出現(xiàn)的易錯(cuò)點(diǎn)（本次考試中出現(xiàn)的易錯(cuò)點(diǎn),，以往考試中出現(xiàn)的易錯(cuò)點(diǎn)）,。

4.2.2數(shù)據(jù)預(yù)處理。

（1）數(shù)據(jù)集成,。把數(shù)據(jù)采集過(guò)程中得到的多種信息,，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)生產(chǎn)相應(yīng)的學(xué)生考試成績(jī)分析基本數(shù)據(jù)庫(kù),。（2）數(shù)據(jù)清理,。在學(xué)生成績(jī)分析數(shù)據(jù)庫(kù)中，肯定會(huì)出現(xiàn)一些情況缺失,，對(duì)于這些空缺處,，就需要使用數(shù)據(jù)清理技術(shù)來(lái)進(jìn)行這些數(shù)據(jù)庫(kù)中數(shù)據(jù)的填補(bǔ)遺漏。例如,，可以采用忽略元組的方法來(lái)刪除那些沒(méi)有參加考試的學(xué)生考試數(shù)據(jù)已經(jīng)在學(xué)生填寫的調(diào)查數(shù)據(jù)中村中的空缺項(xiàng),。（3）數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換主要功能是進(jìn)行進(jìn)行數(shù)據(jù)的離散化操作,。在這個(gè)過(guò)程中可以根據(jù)實(shí)際需要進(jìn)行分類,，比如把考試成績(jī)從0~59的分到較差的一類，將60到80分為中等類,，81到100分為優(yōu)秀等,。（4）數(shù)據(jù)消減。數(shù)據(jù)消減的功能就是把所需挖掘的數(shù)據(jù)庫(kù),，在消減的過(guò)程又不能影響到最終的數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果,。比如在分析學(xué)生的基本學(xué)習(xí)情況的影響因素情況中，學(xué)生信息表中中出現(xiàn)的字段很多,，可以選擇性的刪除班別,、籍貫等引述，形成一份新的學(xué)生基本成績(jī)分析數(shù)據(jù)表。

4.2.3利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),，得出結(jié)論,。

通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在在線考試中的應(yīng)用，得出這些學(xué)生數(shù)據(jù)的相關(guān)分析,，比如說(shuō)學(xué)生考試中的易錯(cuò)點(diǎn)在什么地方,，學(xué)生考試成績(jī)的自身原因，學(xué)生考試成績(jī)的環(huán)境原因,，教師隊(duì)伍的搭配情況等等,，從中得出如何調(diào)整學(xué)校教學(xué)資源，教師的教學(xué)方案調(diào)整等等,，從而完善學(xué)校對(duì)學(xué)生的教學(xué),。

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在社會(huì)各行各業(yè)中都有一定程度的使用，基于其在數(shù)據(jù)組織,、分析能力,、知識(shí)發(fā)現(xiàn)和信息深層次挖掘的能力，在使用中取得了顯著的成效,，但數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中還存在著一些問(wèn)題,，例如數(shù)據(jù)的挖掘算法、預(yù)處理,、可視化問(wèn)題,、模式識(shí)別和解釋等等。對(duì)于這些問(wèn)題,，學(xué)校教學(xué)管理工作者要清醒的認(rèn)識(shí),，在在線考試系統(tǒng)中對(duì)數(shù)據(jù)挖掘信息做出合理的使用，讓數(shù)字挖掘技術(shù)在在線考試系統(tǒng)中能夠更加有效的發(fā)揮其長(zhǎng)處,，避免其在在線考試系統(tǒng)中的的缺陷,。

[1]胡玉榮?；诖植诩碚摰臄?shù)據(jù)挖掘技術(shù)在高校學(xué)生成績(jī)分析中的作用[j]。荊門職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報(bào),，20xx,12(22):12.

[2][加]韓家煒,，堪博（kamberm.）。數(shù)據(jù)挖掘：概念與技術(shù)（第2版）[m]范明,，譯,。北京:機(jī)械工業(yè)出版社，20xx.

[3]王潔,?！对诰€考試系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與開發(fā)》[j]。山西師范大學(xué)學(xué)報(bào)，20xx(2),。

[4]王長(zhǎng)娥,。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在教育中的應(yīng)用[j]。計(jì)算機(jī)與信息技術(shù),，20xx(11),。

數(shù)據(jù)挖掘論文篇十

摘要：隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)也應(yīng)運(yùn)而生,。為了高效有序的醫(yī)療信息管理,，需要加強(qiáng)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在醫(yī)療信息管理中的實(shí)際應(yīng)用，從而提升醫(yī)院的管理水平,，為醫(yī)院的管理工作及資源的合理配置提供多樣化發(fā)展的可能性,。筆者將針對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在醫(yī)療信息管理中的應(yīng)用這一課題進(jìn)行相應(yīng)的探究，從而提出合理的改進(jìn)建議,。

關(guān)鍵詞：挖掘技術(shù),；醫(yī)療信息管理；應(yīng)用方式,。

數(shù)據(jù)挖掘作為一種數(shù)據(jù)信息再利用的有效技術(shù),，能夠有效地為醫(yī)院的管理決策提供重要信息。它以數(shù)據(jù)庫(kù),、人工智能以及數(shù)理統(tǒng)計(jì)為主要技術(shù)支柱進(jìn)行技術(shù)管理與決策,。而在醫(yī)療信息管理過(guò)程之中應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠較好地針對(duì)醫(yī)療衛(wèi)生信息進(jìn)行整理與歸類來(lái)建立管理模型，形成有效的總結(jié)數(shù)據(jù)的同時(shí)能夠?yàn)獒t(yī)療工作的高效進(jìn)行提供有價(jià)值的信息,。所以筆者將以數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在醫(yī)療信息管理中的應(yīng)用為著手點(diǎn),，從而針對(duì)其應(yīng)用現(xiàn)狀進(jìn)行探究，以此提出加強(qiáng)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在醫(yī)療信息管理中應(yīng)用的具體措施,，希望能夠在理論層面上推動(dòng)醫(yī)療信息管理工作的飛躍,。

數(shù)據(jù)挖掘是結(jié)合信息收集技術(shù)、人工智能處理技術(shù)以及分析檢測(cè)技術(shù)等所形成的功能強(qiáng)大的技術(shù),。它能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)于數(shù)據(jù)的收集,、問(wèn)題的定義與處理，并且能夠較好地對(duì)于結(jié)果進(jìn)行解釋與評(píng)估,。在醫(yī)療信息管理工作進(jìn)行的過(guò)程之中,，應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以較好地加強(qiáng)醫(yī)療信息數(shù)據(jù)模型的建立，同時(shí)以多種形式出現(xiàn),，例如文字信息,、基本信號(hào)信息、圖像收集等,，也能夠用來(lái)進(jìn)行醫(yī)療信息的科普與宣傳,。并且，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在醫(yī)療信息中所體現(xiàn)出的應(yīng)用方式有所不同,，在數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用過(guò)程之中，既可以針對(duì)同一類的實(shí)物反應(yīng)出共同性質(zhì)的基本特征,，同時(shí)也能夠根據(jù)具有一定關(guān)聯(lián)性的事物信息來(lái)探究差異。這些功能不僅僅能夠在醫(yī)療信息的管理層面上給予醫(yī)療人員較大的信息管理指導(dǎo),，同時(shí)在實(shí)際的醫(yī)療診斷過(guò)程之中,，也可以向醫(yī)生提供患者的患病信息，并且輔助治療的進(jìn)行[1],。所以,，在醫(yī)療信息管理中應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)不僅僅能夠推動(dòng)醫(yī)療信息管理水平的提升，也是醫(yī)院實(shí)現(xiàn)現(xiàn)代化,、信息化建設(shè)的重要體現(xiàn),，需要從根本上明確醫(yī)療信息管理應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的必要性與基本內(nèi)涵，從而針對(duì)醫(yī)院的管理現(xiàn)狀實(shí)現(xiàn)其管理方式與技術(shù)應(yīng)用的轉(zhuǎn)變與優(yōu)化,。

2.1實(shí)現(xiàn)建模環(huán)節(jié)以及數(shù)據(jù)收集環(huán)節(jié)的優(yōu)化,。

在應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的過(guò)程之中，必須基于數(shù)據(jù)庫(kù)信息的基礎(chǔ)之上,，其數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)才能夠進(jìn)行相應(yīng)的規(guī)律探究與信息分析,，所以需要在源頭處加強(qiáng)數(shù)據(jù)收集環(huán)節(jié)以及建模環(huán)節(jié)的優(yōu)化。以醫(yī)院中醫(yī)部門為例,，在對(duì)于中醫(yī)處方經(jīng)驗(yàn)的挖掘方法使用過(guò)程之中,，需要針對(duì)不同的藥物進(jìn)行關(guān)聯(lián)性建模，比如數(shù)據(jù)庫(kù)中有基礎(chǔ)性藥物,，針對(duì)藥物進(jìn)行頻數(shù)和次數(shù)的統(tǒng)計(jì),，然后以此類推，將所有藥物都按照出現(xiàn)的頻數(shù)進(jìn)行降數(shù)排列,，從而探究參考價(jià)值,。建模環(huán)節(jié)以及數(shù)據(jù)收集環(huán)節(jié)是醫(yī)療信息管理過(guò)程的根本，所以需要做好對(duì)于建模環(huán)節(jié)以及數(shù)據(jù)收集環(huán)節(jié)的優(yōu)化,，才能夠?yàn)閿?shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用奠定相應(yīng)的基礎(chǔ)[2],。

想要在醫(yī)療信息管理過(guò)程之中，加強(qiáng)對(duì)于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的有效應(yīng)用,，就需要從數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用類別處進(jìn)行著手,，從而提升技術(shù)應(yīng)用的針對(duì)性與有效性。常見(jiàn)的技術(shù)應(yīng)用類別有：醫(yī)院資源配置方面,、病患區(qū)域管理方面,、醫(yī)療衛(wèi)生質(zhì)量管理方面,、醫(yī)療急診管理方面,、醫(yī)院經(jīng)濟(jì)管理方面以及醫(yī)療衛(wèi)生常見(jiàn)病宣傳方面等，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)都可以在這些類別之中實(shí)現(xiàn)應(yīng)用，但是在應(yīng)用的過(guò)程之中也有所不同,。以病房區(qū)域管理為例,，在應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)之前，首先需要明確不同的科室狀況以及病房區(qū)域分配狀況等,，加強(qiáng)病患區(qū)域的指標(biāo)分析,，因?yàn)椴》抗芾聿粌H僅影響到科室的工作效率與工作效果，同時(shí)也是醫(yī)療物資分配與人員編制的主要參考標(biāo)準(zhǔn),。其次利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠較好地實(shí)現(xiàn)不同科室工作效率,、質(zhì)量管理質(zhì)量以及經(jīng)濟(jì)收益等多種指標(biāo)的評(píng)估，建立其科室的運(yùn)營(yíng)模型,，從而實(shí)現(xiàn)科室的又好又快發(fā)展,。比如使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)建立其病區(qū)管理的標(biāo)準(zhǔn)模型以及統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，從而計(jì)算出科室動(dòng)態(tài)的工作模型以及病床動(dòng)態(tài)的周轉(zhuǎn)次數(shù)等[3],。另外在醫(yī)療質(zhì)量管理過(guò)程之中,，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)提供的不僅僅是資料數(shù)據(jù)的參考以及疾病的診斷，也能夠針對(duì)臨床的治療效果進(jìn)行分析與評(píng)價(jià),，并且能夠預(yù)測(cè)治療狀況：可以利用醫(yī)院的醫(yī)療數(shù)據(jù)庫(kù),，對(duì)于病人的基本患病信息進(jìn)行分類，從而比對(duì)死亡率,、治愈率等多個(gè)數(shù)據(jù),，實(shí)現(xiàn)治療方案的制訂。而在醫(yī)療質(zhì)量管理過(guò)程之中也有很多的影響因素,，例如基礎(chǔ)醫(yī)療設(shè)備,、病床周轉(zhuǎn)次數(shù)、病種治愈記錄等,，所以也可以利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來(lái)進(jìn)一步加強(qiáng)其多種數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性,，從而為提升醫(yī)院的社會(huì)效益與經(jīng)濟(jì)效益提出合理的參考性建議。

醫(yī)院加強(qiáng)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用方向的探索上,，可以從客戶拓展這個(gè)角度出發(fā)實(shí)現(xiàn)對(duì)于醫(yī)療信息管理,。例如通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)多方進(jìn)行患者信息比對(duì)，同時(shí)制訂完善的醫(yī)療服務(wù)影響策略方式,，加強(qiáng)對(duì)于客戶行為的分析,；在數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)之上，增強(qiáng)其技術(shù)應(yīng)用的實(shí)用性,，在分析的基礎(chǔ)之上比對(duì)自身的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì),，實(shí)現(xiàn)醫(yī)院資源的合理規(guī)劃與合理配置，例如藥品,、資金以及疾病診斷等,，從而實(shí)現(xiàn)經(jīng)營(yíng)狀況的優(yōu)化,。目前醫(yī)院也逐步向現(xiàn)代化、信息化方向發(fā)展,，無(wú)論是信息管理還是醫(yī)療技術(shù)方面,，醫(yī)院都已經(jīng)成為了一個(gè)信息化的綜合行業(yè)體系，所以在加強(qiáng)數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用的過(guò)程之中,，還需要加強(qiáng)數(shù)據(jù)信息的管理,，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果的維護(hù)，從而提升醫(yī)院的決策能力,，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的高效應(yīng)用,。

3結(jié)語(yǔ)。

醫(yī)院在目前的醫(yī)療信息管理過(guò)程之中,，還有很大的發(fā)展空間,，需要綜合利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，實(shí)現(xiàn)其信息管理水平的提升,。通過(guò)明確數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用方向,、應(yīng)用類別以及建模數(shù)據(jù)環(huán)節(jié)的優(yōu)化等，促進(jìn)醫(yī)院管理水平的提升,，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用效果的提升.

參考文獻(xiàn)：

[2]廖亮.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在醫(yī)療信息管理中的應(yīng)用[j].中國(guó)科技信息,20xx(11):54,56.

數(shù)據(jù)挖掘論文篇十一

近些年來(lái),，已經(jīng)有越來(lái)越多的企業(yè)把通信、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和計(jì)算機(jī)應(yīng)用引入企業(yè)的日常管理工作和業(yè)務(wù)開發(fā)處理當(dāng)中,，企業(yè)的各類信息化程度也在不斷提高?，F(xiàn)代科技信息技術(shù)的廣泛應(yīng)用已經(jīng)顯著的提高了企業(yè)的工作效率和經(jīng)濟(jì)效益。但是,，在使用信息技術(shù)給企業(yè)帶來(lái)的方便,、快捷的同時(shí)，也不斷的出現(xiàn)了新的問(wèn)題和需求,。企業(yè)經(jīng)過(guò)多年積累了大量的歷史數(shù)據(jù),，這些數(shù)據(jù)對(duì)企業(yè)當(dāng)前的日常經(jīng)營(yíng)活動(dòng)幾乎沒(méi)有任何的使用價(jià)值，成了留之無(wú)用棄之可惜的累贅,。而且儲(chǔ)藏這些歷史數(shù)據(jù)會(huì)對(duì)企業(yè)造成很大的困難和費(fèi)用開銷,。為此數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用在網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷中勢(shì)在必行，全面細(xì)致的分析數(shù)據(jù)庫(kù)資源并從中提取有價(jià)值的信息來(lái)對(duì)商業(yè)決策進(jìn)行支持,，從而來(lái)控制運(yùn)營(yíng)成本,、提高經(jīng)濟(jì)效益。本文將從網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的幾個(gè)應(yīng)用進(jìn)行探討和分析,。

1客戶關(guān)系管理,。

客戶關(guān)系管理在網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷，商業(yè)競(jìng)爭(zhēng)是一家以客戶為中心的競(jìng)技狀態(tài)的客戶,，留住客戶,，擴(kuò)大客戶基礎(chǔ),，建立密切的客戶關(guān)系，客戶需求分析和創(chuàng)造客戶需求等,，是非常關(guān)鍵的營(yíng)銷問(wèn)題?？蛻絷P(guān)系管理,，營(yíng)銷和信息技術(shù)領(lǐng)域是一個(gè)新概念，這在90年代初,，軟件產(chǎn)品在上世紀(jì)90年代后期出現(xiàn)的誕生,。目前，在國(guó)內(nèi)和國(guó)外的此類產(chǎn)品的研究和發(fā)展階段,。然而,，繼續(xù)與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的進(jìn)步和發(fā)展，客戶關(guān)系管理,，也是對(duì)實(shí)際應(yīng)用階段,。crm的目標(biāo)是管理者與客戶的互動(dòng)，提升客戶價(jià)值,，提高客戶滿意度,，提高客戶的忠誠(chéng)度，還發(fā)現(xiàn),，市場(chǎng)營(yíng)銷和銷售渠道,，然后尋找新客戶，提高客戶的利潤(rùn)貢獻(xiàn)率的最終目的是為了推動(dòng)社會(huì)和經(jīng)濟(jì)效益,?？蛻絷P(guān)系管理的目的，應(yīng)用是改善企業(yè)與客戶的關(guān)系,，它是企業(yè)和服務(wù)本質(zhì)管理和協(xié)調(diào),，以滿足客戶的需求，企業(yè)政策支持這項(xiàng)工作,，并聯(lián)系客戶服務(wù)加強(qiáng)管理,，提高客戶滿意度和品牌忠誠(chéng)度。

然而,，數(shù)據(jù)挖掘可以應(yīng)用到很多方面的crm和不同階段,，包括以下內(nèi)容：

（1）“一對(duì)一”營(yíng)銷的內(nèi)部工作人員認(rèn)識(shí)到，客戶是在這個(gè)領(lǐng)域的企業(yè),，而不是貿(mào)易發(fā)展生存的關(guān)鍵,。與每一個(gè)客戶接觸的過(guò)程，也是了解客戶的進(jìn)程,，而且也讓客戶了解業(yè)務(wù)流程,。

（2）企業(yè)與客戶之間的銷售應(yīng)該是一種商業(yè)關(guān)系不斷向前發(fā)展,。客戶和營(yíng)銷公司成立這種方式,，而且有許多方法可以使這種與客戶的關(guān)系,，往往以改善包括：延長(zhǎng)時(shí)間，客戶關(guān)系和維護(hù)客戶關(guān)系,，以進(jìn)一步加強(qiáng)相互交往過(guò)程中,，公司可以在對(duì)方取得聯(lián)系更多的利潤(rùn)。

（3）客戶對(duì)客戶盈利能力分析,。我們的客戶盈利能力是非常不同的,，如果你不明白客戶盈利能力，很難制定有效的營(yíng)銷策略,，以獲取最有價(jià)值的客戶,，或進(jìn)一步提高客戶的忠誠(chéng)度的價(jià)值。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以用來(lái)預(yù)測(cè)客戶在市場(chǎng)條件變化不同的盈利能力,。它可以找到所有這些行為和使用模型來(lái)預(yù)測(cè)客戶行為模式的客戶交易盈利水平或新客戶找到高利潤(rùn),。

（4）在所有部門維護(hù)客戶關(guān)系的競(jìng)爭(zhēng)日趨激烈，企業(yè)獲得新客戶的成本上升,，因此,，保持現(xiàn)有客戶的關(guān)系變得越來(lái)越重要。對(duì)于企業(yè)客戶可分為三大類：沒(méi)有價(jià)值或者低價(jià)值的客戶,，不容易失去寶貴的客戶,，并不斷尋找更多的優(yōu)惠，更有價(jià)值的服務(wù)給客戶,。前兩個(gè)類型的`客戶,，客戶關(guān)系管理，現(xiàn)代化,，然而,，最具潛力的市場(chǎng)活動(dòng)，是第三個(gè)層次的用戶,，而且還特別需求和營(yíng)銷工具,，以保護(hù)客戶，可以減緩企業(yè)經(jīng)營(yíng)成本,，而且還獲得了寶貴的客戶,。數(shù)據(jù)挖掘還可以發(fā)現(xiàn)，由于客戶流失,，該公司能夠滿足這些客戶的需要,，采取適當(dāng)措施，保持銷售。

（5）客戶訪問(wèn)企業(yè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)資源,，包括能夠獲得新客戶的關(guān)鍵指標(biāo),。為了提供這些新的資源，包括企業(yè)搜索客戶誰(shuí)不知道該產(chǎn)品的客戶,，可能是競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手,，服務(wù)客戶。這些細(xì)分客戶,，潛在客戶可以幫助企業(yè)完成檢查,。

2企業(yè)經(jīng)營(yíng)定位。

通過(guò)挖掘客戶的有關(guān)數(shù)據(jù),，可以對(duì)客戶進(jìn)行分類，找出其相同點(diǎn)和不同點(diǎn),，以便為客戶提供個(gè)性化的產(chǎn)品和服務(wù),，使企業(yè)和客戶之間能夠通過(guò)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行有效的溝通和信息交流。例如,，關(guān)聯(lián)分析,，客戶在購(gòu)買某種商品時(shí)，有可能會(huì)連帶著購(gòu)買其他的相關(guān)產(chǎn)品,，這樣購(gòu)買的某種商品和連帶購(gòu)買的其他相關(guān)產(chǎn)品之間就存在著某種關(guān)聯(lián),，企業(yè)可以針對(duì)這種關(guān)聯(lián)進(jìn)行分析，分析出規(guī)律,，已制定有效的營(yíng)銷策略來(lái)長(zhǎng)效的起到吸引客戶連帶消費(fèi),，購(gòu)買其他產(chǎn)品的營(yíng)銷策略。它能夠智能化地從大量的數(shù)據(jù)中提取出有用的信息和知識(shí),，為企業(yè)的管理人員提供決策支持,。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)使數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)進(jìn)入了一個(gè)更高級(jí)的階段，它不僅能對(duì)過(guò)去的數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢和遍歷,，并且能夠找出過(guò)去數(shù)據(jù)之間的潛在聯(lián)系,，從而促進(jìn)信息的傳遞。

客戶群體的劃分也會(huì)用到數(shù)據(jù)挖掘,，沒(méi)有基于數(shù)據(jù)挖掘的客戶劃分,，就沒(méi)有真正的差異化、個(gè)性化營(yíng)銷,，就沒(méi)有現(xiàn)代營(yíng)銷的根本,。做為企業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)者，不管你的企業(yè)是賣產(chǎn)品的還是賣服務(wù),，第一個(gè)應(yīng)該準(zhǔn)確把握的商業(yè)問(wèn)題就是你的目標(biāo)客戶群體,，他們是誰(shuí)，有什么特點(diǎn)和行為模式,，有那些獨(dú)特的喜好可以作為營(yíng)銷的突破口,，有多大的多長(zhǎng)久的贏利價(jià)值,。這些問(wèn)題是你整個(gè)商業(yè)運(yùn)做的核心和基礎(chǔ)，不了解你的客戶,，下面的路就根本別指望能走下去了,。數(shù)據(jù)挖掘營(yíng)銷應(yīng)用中的客戶群體劃分可以科學(xué)有效的解決這個(gè)問(wèn)題，也能給企業(yè)找到一個(gè)合理的營(yíng)銷定位,。

3客戶信用風(fēng)險(xiǎn)控制,。

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在90年代開始應(yīng)用于信用評(píng)估與風(fēng)險(xiǎn)分析中。企業(yè)在進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷的過(guò)程中會(huì)受到各種各樣的來(lái)自買方的信用風(fēng)險(xiǎn)的威脅,，隨著市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的加劇,，貿(mào)易信用已經(jīng)成為企業(yè)成功開發(fā)客戶和加強(qiáng)客戶關(guān)系的重要條件?？蛻粜庞霉芾碇饕撬鸭瘍?chǔ)存客戶信息,，因?yàn)榭蛻艏仁瞧髽I(yè)最大的財(cái)富來(lái)源，也是風(fēng)險(xiǎn)的主要來(lái)源,。為了讓企業(yè)在這方面更少的受到威脅,，可以利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)發(fā)現(xiàn)企業(yè)經(jīng)常面臨的詐騙行為或延付貨款行為，進(jìn)而進(jìn)行回避,。同時(shí)盡可能把客戶信用風(fēng)險(xiǎn)控制在交易發(fā)生之前是成功信用管理的根本,。因此，充分獲取客戶的詳細(xì)資料并做出安全的決策非常重要,。

（3）數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)也可以適應(yīng)各種形式的數(shù)據(jù),，數(shù)據(jù)挖掘可以是連續(xù)的數(shù)據(jù)，離散數(shù)據(jù),，而其他形式的數(shù)據(jù)處理,，以便在更大的靈活性，在選擇指標(biāo)時(shí),，更加符合客觀實(shí)際的信用風(fēng)險(xiǎn)模型,。

為現(xiàn)代信用風(fēng)險(xiǎn)管理方法有兩個(gè)：第一是所謂的指數(shù)法，其基礎(chǔ)是信用相關(guān)業(yè)務(wù)的某些特性來(lái)企業(yè)信用評(píng)估,；第二類是所謂的結(jié)構(gòu)化方法,，根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和市場(chǎng)數(shù)據(jù)模擬在企業(yè)資產(chǎn)價(jià)值變化的動(dòng)態(tài)持續(xù)的過(guò)程，然后確定其企業(yè)信用的位置,。

網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷作為適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)時(shí)代的網(wǎng)絡(luò)虛擬市場(chǎng)的新?tīng)I(yíng)銷理論,，是市場(chǎng)營(yíng)銷理念在新時(shí)期的發(fā)展和應(yīng)用。它能夠智能化地從大量的數(shù)據(jù)中提取出有用的信息和知識(shí),，為企業(yè)的管理人員提供決策支持,。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)使數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)進(jìn)入了一個(gè)更高級(jí)的階段，它不僅能對(duì)過(guò)去的數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢和遍歷，并且能夠找出過(guò)去數(shù)據(jù)之間的潛在聯(lián)系,，從而促進(jìn)信息的傳遞,。

1．維護(hù)原有客戶，挖掘潛在新客戶,。

網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷中銷售商可以通過(guò)客戶的訪問(wèn)記錄來(lái)挖掘出客戶的潛在信息,，跟據(jù)客戶的興趣與需求向客戶有針對(duì)性的做個(gè)性化的推薦，制定出客戶滿意的產(chǎn)品服務(wù),。在做好維護(hù)原有老客戶的基礎(chǔ)上,，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的挖掘，利用分類技術(shù),，也可以尋找出潛在的客戶,，通過(guò)對(duì)web日志的挖掘，可以對(duì)已經(jīng)存在的訪問(wèn)者進(jìn)行分類,，根據(jù)這種精細(xì)的分類,，還可以找到潛在的新客戶。

2．制定營(yíng)銷策略,，優(yōu)化促銷活動(dòng),。

對(duì)于保留的商品訪問(wèn)記錄和銷售記錄進(jìn)行挖掘,，可以發(fā)現(xiàn)客戶的訪問(wèn)規(guī)律,，了解客戶消費(fèi)的生命周期，起伏規(guī)律,，結(jié)合市場(chǎng)形勢(shì)的變化,，針對(duì)不同的商品和客戶群制定不同的營(yíng)銷策略，保證促銷活動(dòng)針對(duì)客戶群有的放矢,，收到意想不到的效果,。

3．降低運(yùn)營(yíng)成本，提高競(jìng)爭(zhēng)力,。

網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷的管理者可以通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘發(fā)現(xiàn)市場(chǎng)反饋的可靠信息,，預(yù)測(cè)客戶未來(lái)的購(gòu)買行為，有針對(duì)性的進(jìn)行營(yíng)銷活動(dòng),，還可以根據(jù)產(chǎn)品訪問(wèn)者的瀏覽習(xí)慣來(lái)覺(jué)定產(chǎn)品廣告的位置,，使廣告有針對(duì)性的起到宣傳的效果。從而提高廣告的投資回報(bào)率,，從而能降低運(yùn)營(yíng)成本,，提高且的核心競(jìng)爭(zhēng)力。

4．對(duì)客戶進(jìn)行個(gè)性化推薦,。

根據(jù)客戶采礦活動(dòng)對(duì)網(wǎng)絡(luò)規(guī)則,，有針對(duì)性的網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷平臺(tái)，提供“個(gè)性化”服務(wù)。個(gè)性化服務(wù)是在服務(wù)策略和服務(wù)內(nèi)容的不同客戶的不同,，其本質(zhì)是客戶為中心的web服務(wù)的需求,。它通過(guò)收集和分析客戶資料，以了解客戶的利益和購(gòu)買行為,，然后采取主動(dòng),，以達(dá)到建議的服務(wù)。

5．完善網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷網(wǎng)站的設(shè)計(jì),。

參考文獻(xiàn),。

1馮英健著,《網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷基礎(chǔ)與實(shí)踐》,清華大學(xué)出版社,1月第1版。

2.,and.sky-shairoh,esinknowledgediscoveryanddatamining.aaai/mitpress,menlopark,ca.:,。

數(shù)據(jù)挖掘論文篇十二

數(shù)據(jù)挖掘又名數(shù)據(jù)探勘,、信息挖掘。它是數(shù)據(jù)庫(kù)知識(shí)篩選中非常重要的一步,。數(shù)據(jù)挖掘其實(shí)指的就是在大量的數(shù)據(jù)中通過(guò)算法找到有用信息的行為,。一般情況下,數(shù)據(jù)挖掘都會(huì)和計(jì)算機(jī)科學(xué)緊密聯(lián)系在一起,通過(guò)統(tǒng)計(jì)集合、在線剖析,、檢索篩選,、機(jī)器學(xué)習(xí)、參數(shù)識(shí)別等多種方法來(lái)實(shí)現(xiàn)最初的目標(biāo),。統(tǒng)計(jì)算法和機(jī)器學(xué)習(xí)算法是數(shù)據(jù)挖掘算法里面應(yīng)用得比較廣泛的兩類,。統(tǒng)計(jì)算法依賴于概率分析,然后進(jìn)行相關(guān)性判斷,由此來(lái)執(zhí)行運(yùn)算。

而機(jī)器學(xué)習(xí)算法主要依靠人工智能科技,通過(guò)大量的樣本收集,、學(xué)習(xí)和訓(xùn)練,可以自動(dòng)匹配運(yùn)算所需的相關(guān)參數(shù)及模式,。它綜合了數(shù)學(xué)、物理學(xué),、自動(dòng)化和計(jì)算機(jī)科學(xué)等多種學(xué)習(xí)理論,雖然能夠應(yīng)用的領(lǐng)域和目標(biāo)各不相同,但是這些算法都可以被獨(dú)立使用運(yùn)算,當(dāng)然也可以相互幫助,綜合應(yīng)用,可以說(shuō)是一種可以“因時(shí)而變”,、“因事而變”的算法。在機(jī)器學(xué)習(xí)算法的領(lǐng)域,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是比較重要和常見(jiàn)的一種,。因?yàn)樗膬?yōu)秀的數(shù)據(jù)處理和演練,、學(xué)習(xí)的能力較強(qiáng)。

而且對(duì)于問(wèn)題數(shù)據(jù)還可以進(jìn)行精準(zhǔn)的識(shí)別與處理分析,所以應(yīng)用的頻次更多,。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)依賴于多種多樣的建模模型來(lái)進(jìn)行工作,由此來(lái)滿足不同的數(shù)據(jù)需求,。綜合來(lái)看,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建模,它的精準(zhǔn)度比較高,綜合表述能力優(yōu)秀,而且在應(yīng)用的過(guò)程中,不需要依賴專家的輔助力量,雖然仍有缺陷,比如在訓(xùn)練數(shù)據(jù)的時(shí)候耗時(shí)較多,知識(shí)的理解能力還沒(méi)有達(dá)到智能化的標(biāo)準(zhǔn),但是,相對(duì)于其他方式而言,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢(shì)依舊是比較突出的。

2以機(jī)器學(xué)習(xí)算法為基礎(chǔ)的gsm網(wǎng)絡(luò)定位,。

2.1定位問(wèn)題的建模,。

建模的過(guò)程主要是以支持向量機(jī)定位方式作為基礎(chǔ),把定位的位置柵格化,面積較小的柵格位置就是獨(dú)立的一種類別,在定位的位置內(nèi),我們收集數(shù)目龐大的終端測(cè)量數(shù)據(jù),然后利用計(jì)算機(jī)對(duì)測(cè)量報(bào)告進(jìn)行分析處理,測(cè)量柵格的距離度量和精準(zhǔn)度,然后對(duì)移動(dòng)終端柵格進(jìn)行預(yù)估判斷,最終利用機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行分析求解。

2.2采集數(shù)據(jù)和預(yù)處理,。

本次研究,我們采用的模型對(duì)象是我國(guó)某一個(gè)周邊長(zhǎng)達(dá)10千米的二線城市,。在該城市區(qū)域內(nèi),我們測(cè)量了四個(gè)不同時(shí)間段內(nèi)的數(shù)據(jù),為了保證機(jī)器學(xué)習(xí)算法定位的精準(zhǔn)性和有效性,我們把其中的三批數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù),最后一組數(shù)據(jù)作為定位數(shù)據(jù),然后把定位數(shù)據(jù)周邊十米內(nèi)的前三組訓(xùn)練數(shù)據(jù)的相關(guān)信息進(jìn)行清除,。一旦確定某一待定位數(shù)據(jù),就要在不同的時(shí)間內(nèi)進(jìn)行測(cè)量,按照測(cè)量出的數(shù)據(jù)信息的經(jīng)緯度和平均值,再進(jìn)行換算,最終,得到真實(shí)的數(shù)據(jù)量,提升定位的速度以及有效程度。

2.3以基站的經(jīng)緯度為基礎(chǔ)的初步定位,。

用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來(lái)進(jìn)行移動(dòng)終端定位,其復(fù)雜性也是比較大的,一旦區(qū)域面積增加,那么模型和分類也相應(yīng)增加,而且更加復(fù)雜,所以,利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來(lái)進(jìn)行移動(dòng)終端定位的過(guò)程,會(huì)隨著定位區(qū)域面積的增大,而耗費(fèi)更多的時(shí)間,。利用基站的經(jīng)緯度作為基礎(chǔ)來(lái)進(jìn)行早期的定位,則需要以下幾個(gè)步驟:要將邊長(zhǎng)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(shù)據(jù)集內(nèi)的相關(guān)信息,就要選擇對(duì)邊長(zhǎng)是一千米的小柵格進(jìn)行計(jì)算,而如果是想要獲得邊長(zhǎng)一千米的大柵格,就要對(duì)邊長(zhǎng)是一千米的柵格精心計(jì)算。

2.4以向量機(jī)為基礎(chǔ)的二次定位,。

在完成初步定位工作后,要確定一個(gè)邊長(zhǎng)為兩千米的正方形,由于第一級(jí)支持向量機(jī)定位的區(qū)域是四百米,定位輸出的是以一百米柵格作為中心點(diǎn)的經(jīng)緯度數(shù)據(jù)信息,相對(duì)于一級(jí)向量機(jī)的定位而言,二級(jí)向量機(jī)在定位計(jì)算的時(shí)候難度是較低的`,更加簡(jiǎn)便,。后期的預(yù)算主要依賴決策函數(shù)計(jì)算和樣本向量機(jī)計(jì)算。隨著柵格的變小,定位的精準(zhǔn)度將越來(lái)越高,而由于增加分類的問(wèn)題數(shù)量是上升的,所以,定位的復(fù)雜度也是相對(duì)增加的,。

2.5以k-近鄰法為基礎(chǔ)的三次定位,。

第一步要做的就是選定需要定位的區(qū)域面積,在二次輸出之后,確定其經(jīng)緯度,然后依賴經(jīng)緯度來(lái)確定邊長(zhǎng)面積,這些都是進(jìn)行區(qū)域定位的基礎(chǔ)性工作,緊接著就是定位模型的訓(xùn)練。以k-近鄰法為基礎(chǔ)的三次定位需要的是綜合訓(xùn)練信息數(shù)據(jù),對(duì)于這些信息數(shù)據(jù),要以大小為選擇依據(jù)進(jìn)行篩選和合并,這樣就能夠減少計(jì)算的重復(fù)性,。當(dāng)然了,選擇的區(qū)域面積越大,其定位的速度和精準(zhǔn)性也就越低,。

3結(jié)語(yǔ)。

近年來(lái),隨著我國(guó)科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展和進(jìn)步,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)愈加重要,。根據(jù)上面的研究,我們證明了,在數(shù)據(jù)挖掘的過(guò)程中,應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法具有舉足輕重的作用,。作為一門多領(lǐng)域互相交叉的知識(shí)學(xué)科,它能夠幫助我們提升定位的精準(zhǔn)度以及定位速度,可以被廣泛的應(yīng)用于各行各業(yè)。所以,對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)算法,相關(guān)人員要加以重視,不斷的進(jìn)行改良以及改善,切實(shí)的發(fā)揮其有利的方面,將其廣泛應(yīng)用于智能定位的各個(gè)領(lǐng)域,幫助我們解決關(guān)于戶外移動(dòng)終端的定位的問(wèn)題,。

參考文獻(xiàn),。

[2]李運(yùn).機(jī)器學(xué)習(xí)算法在數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用[d].北京郵電大學(xué),.

數(shù)據(jù)挖掘論文五：題目：軟件工程數(shù)據(jù)挖掘研究進(jìn)展。

摘要：數(shù)據(jù)挖掘是指在大數(shù)據(jù)中開發(fā)出有價(jià)值信息數(shù)據(jù)的過(guò)程,。計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷進(jìn)步,通過(guò)人工的方式進(jìn)行軟件的開發(fā)與維護(hù)難度較大,。而數(shù)據(jù)挖掘能夠有效的提升軟件開發(fā)的效率,并能夠在大量的數(shù)據(jù)中獲得有效的數(shù)據(jù)。文章主要探究軟件工程中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的任務(wù)和存在的問(wèn)題,并重點(diǎn)論述軟件開發(fā)過(guò)程中出現(xiàn)的問(wèn)題和相關(guān)的解決措施,。

關(guān)鍵詞：軟件工程;數(shù)據(jù)挖掘;解決措施;,。

在軟件開發(fā)過(guò)程中,為了能夠獲得更加準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)資源,軟件的研發(fā)人員就需要搜集和整理數(shù)據(jù),。但是在大數(shù)據(jù)時(shí)代,人工獲取數(shù)據(jù)信息的難度極大,。當(dāng)前,軟件工程中運(yùn)用最多的就是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。軟件挖掘技術(shù)是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)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(xiàn)在以下三個(gè)方面:,。

(1)在軟件工程中,對(duì)有效數(shù)據(jù)的挖掘和處理;。

(2)挖掘數(shù)據(jù)算法的選擇問(wèn)題;,。

(3)軟件的開發(fā)者該如何選擇數(shù)據(jù),。

1在軟件工程中數(shù)據(jù)挖掘的主要任務(wù)。

在數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中,軟件工程數(shù)據(jù)挖掘是其中之一,其挖掘的過(guò)程與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的挖掘無(wú)異,。通常包括三個(gè)階段:第一階段,數(shù)據(jù)的預(yù)處理;第二階段,數(shù)據(jù)的挖掘;第三階段,對(duì)結(jié)果的評(píng)估,。第一階段的主要任務(wù)有對(duì)數(shù)據(jù)的分類、對(duì)異常數(shù)據(jù)的檢測(cè)以及整理和提取復(fù)雜信息等,。雖然軟件工程的數(shù)據(jù)挖掘和傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘存在相似性,但是也存在一定的差異,其主要體現(xiàn)在以下三個(gè)方面:,。

1.1軟件工程的數(shù)據(jù)更加復(fù)雜,。

軟件工程數(shù)據(jù)主要包括兩種,一種是軟件報(bào)告,另外一種是軟件的版本信息。當(dāng)然還包括一些軟件代碼和注釋在內(nèi)的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)信息,。這兩種軟件工程數(shù)據(jù)的算法是不同的,但是兩者之間又有一定的聯(lián)系,這也是軟件工程數(shù)據(jù)挖掘復(fù)雜性的重要原因,。

1.2數(shù)據(jù)分析結(jié)果的表現(xiàn)更加特殊。

傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果可以通過(guò)很多種結(jié)果展示出來(lái),最常見(jiàn)的有報(bào)表和文字的方式,。但是對(duì)于軟件工程的數(shù)據(jù)挖掘來(lái)講,它最主要的職能是給軟件的研發(fā)人員提供更加精準(zhǔn)的案例,軟件漏洞的實(shí)際定位以及設(shè)計(jì)構(gòu)造方面的信息,同時(shí)也包括數(shù)據(jù)挖掘的統(tǒng)計(jì)結(jié)果,。所以這就要求軟件工程的數(shù)據(jù)挖掘需要更加先進(jìn)的結(jié)果提交方式和途徑。

1.3對(duì)數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果難以達(dá)成一致的評(píng)價(jià),。

我國(guó)傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘已經(jīng)初步形成統(tǒng)一的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn),而且評(píng)價(jià)體系相對(duì)成熟,。但是軟件工程的數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程中,研發(fā)人員需要更多復(fù)雜而又具體的數(shù)據(jù)信息,所以數(shù)據(jù)的表示方法也相對(duì)多樣化,數(shù)據(jù)之間難以進(jìn)行對(duì)比,所以也就難以達(dá)成一致的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)和結(jié)果。不難看出,軟件工程數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)鍵在于對(duì)挖掘數(shù)據(jù)的預(yù)處理和對(duì)數(shù)據(jù)結(jié)果的表示方法,。

2軟件工程研發(fā)階段出現(xiàn)的問(wèn)題和解決措施,。

軟件在研發(fā)階段主要的任務(wù)是對(duì)軟件運(yùn)行程序的編寫。以下是軟件在編碼和結(jié)果的提交過(guò)程中出現(xiàn)的問(wèn)題和相應(yīng)的解決措施,。

2.1對(duì)軟件代碼的編寫過(guò)程,。

該過(guò)程需要軟件的研發(fā)人員能夠?qū)ψ约盒枰帉懙拇a結(jié)構(gòu)與功能有充分的了解和認(rèn)識(shí)。并能夠依據(jù)自身掌握的信息,在數(shù)據(jù)庫(kù)中搜集到可以使用的數(shù)據(jù)信息,。通常情況下,編程需要的數(shù)據(jù)信息可以分為三個(gè)方面:,。

(1)軟件的研發(fā)人員能夠在已經(jīng)存在的代碼中搜集可以重新使用的代碼;。

(2)軟件的研發(fā)人員可以搜尋可以重用的靜態(tài)規(guī)則,比如繼承關(guān)系等,。

(3)軟件的開發(fā)人員搜尋可以重用的動(dòng)態(tài)規(guī)則,。

包括軟件的接口調(diào)用順序等。在尋找以上信息的過(guò)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(shí)現(xiàn),但是以上方式在搜集信息過(guò)程中往往會(huì)遇到較多的問(wèn)題,比如:幫助文檔的準(zhǔn)確性較低,同時(shí)不夠完整,可利用的重用信息不多等,。

2.2對(duì)軟件代碼的重用。

在對(duì)軟件代碼重用過(guò)程中,最關(guān)鍵的問(wèn)題是軟件的研發(fā)人員必須掌握需要的類或方法,并能夠通過(guò)與之有聯(lián)系的代碼實(shí)現(xiàn)代碼的重用,。但是這種方式哦足跡信息將會(huì)耗費(fèi)工作人員大量的精力,。而通過(guò)關(guān)鍵詞在代碼庫(kù)中搜集可重用的軟件代碼,同時(shí)按照代碼的相關(guān)度對(duì)搜集到的代碼進(jìn)行排序,該過(guò)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(xiàn)出來(lái)的搜索結(jié)果是以上下文結(jié)構(gòu)的方式展現(xiàn)的。比如:類與類之間的聯(lián)系,。其實(shí)現(xiàn)的具體流程如下:,。

(1)軟件的開發(fā)人員創(chuàng)建同時(shí)具備例程和上下文架構(gòu)的代碼庫(kù);。

(2)軟件的研發(fā)人員能夠向代碼庫(kù)提供類的相關(guān)信息,然后對(duì)反饋的結(jié)果進(jìn)行評(píng)估,創(chuàng)建新型的代碼庫(kù),。

(3)未來(lái)的研發(fā)人員在搜集過(guò)程中能夠按照評(píng)估結(jié)果的高低排序,便于查詢,極大地縮減工作人員的任務(wù)量,提升其工作效率,。

2.3對(duì)動(dòng)態(tài)規(guī)則的重用。

軟件工程領(lǐng)域內(nèi)對(duì)動(dòng)態(tài)規(guī)則重用的研究已經(jīng)相對(duì)成熟,通過(guò)在編譯器內(nèi)安裝特定插件的方式檢驗(yàn)代碼是否為動(dòng)態(tài)規(guī)則最適用的,并能夠?qū)⒉贿m合的規(guī)則反饋給軟件的研發(fā)人員,。其操作流程為:,。

(1)軟件的研發(fā)人員能夠規(guī)定動(dòng)態(tài)規(guī)則的順序,主要表現(xiàn)在:使用某一函數(shù)是不能夠調(diào)用其他的函數(shù)。

(2)實(shí)現(xiàn)對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)的保存,可以通過(guò)隊(duì)列等簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)完成,。在利用編譯拓展中檢測(cè)其中的順序,。

(3)能夠?qū)㈠e(cuò)誤的信息反饋給軟件的研發(fā)人員,。

3結(jié)束語(yǔ)。

在軟件工程的數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程中,數(shù)據(jù)挖掘的概念才逐步被定義,但是所需要挖掘的數(shù)據(jù)是已經(jīng)存在的,。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在軟件工程中的運(yùn)用能夠降低研發(fā)人員的工作量,同時(shí)軟件工程與數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)合是計(jì)算機(jī)技術(shù)必然的發(fā)展方向,。從數(shù)據(jù)挖掘的過(guò)程來(lái)講,在其整個(gè)實(shí)施過(guò)程和周期中都包括軟件工程。而對(duì)數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)手段來(lái)講,它在軟件工程中的運(yùn)用更加普遍,。在對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的研究過(guò)程中可以發(fā)現(xiàn),該技術(shù)雖然已經(jīng)獲得一定的效果,但是還有更多未被挖掘的空間,還需要進(jìn)一步的研究和發(fā)現(xiàn),。

參考文獻(xiàn)。

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數(shù)據(jù)挖掘論文篇十三

隨著城市化建設(shè)步伐的加快,，城市中人口的集中,，產(chǎn)生了許多安全隱患，尤其是火災(zāi)隱患,，所以消防滅火工作變成了現(xiàn)今城市建設(shè)中的重要工作,。消防滅火救援中最重要的是對(duì)水的需求，做好城市消防滅火工作的基礎(chǔ)是有效設(shè)置好城市給水系統(tǒng)的合理設(shè)置,。數(shù)據(jù)挖掘就是將大量的隨機(jī)化數(shù)據(jù)編程課被理解的智慧的過(guò)程,，使用數(shù)據(jù)挖掘等相關(guān)知識(shí)可以對(duì)城市消防及水系統(tǒng)中的相關(guān)信息進(jìn)行有效處理。本文通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行分析,，從而得出其在消防滅火救援工作中的作用,，從而分析消防滅火救援中數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用。

數(shù)據(jù)挖掘是20世紀(jì)80年代產(chǎn)生的一種用來(lái)分析信息數(shù)據(jù)的一種專業(yè)技術(shù),，常常用來(lái)決策或者解決商業(yè)方面的問(wèn)題,。數(shù)據(jù)挖掘的操作方法是對(duì)一些大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行提純，運(yùn)用一定的手段對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,，將數(shù)據(jù)中的有效信息提取出來(lái),，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)和信息的有效轉(zhuǎn)化。數(shù)據(jù)挖掘就是將大量的隨機(jī)化數(shù)據(jù)編程課被理解的智慧的過(guò)程,。數(shù)據(jù)挖掘的過(guò)程主要可以分為以下幾步：首先是數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備,，將被挖掘的數(shù)據(jù)進(jìn)行詳細(xì)羅列，其次是數(shù)據(jù)挖掘,，也就是從數(shù)據(jù)樣本中提取有效信息,，最后是對(duì)挖掘結(jié)果的解釋,。數(shù)據(jù)挖掘是一項(xiàng)十分綜合性的技術(shù),，他是數(shù)理統(tǒng)計(jì)、數(shù)據(jù)庫(kù),、模糊數(shù)學(xué)等相關(guān)技術(shù)的綜合體,，是一項(xiàng)多種數(shù)學(xué)學(xué)科交叉的綜合性學(xué)科，數(shù)據(jù)挖掘的價(jià)值主要表現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：可視化,、估值與預(yù)測(cè),、分類與聚類,、關(guān)聯(lián)分析以及異類分析幾種。

數(shù)據(jù)挖掘作為綜合性的統(tǒng)計(jì)技術(shù),，在各行業(yè)的作用不容小視,，其中運(yùn)用于消防滅火救援過(guò)程中也是十分有效的。而數(shù)據(jù)挖掘在消防滅火救援中被應(yīng)用的優(yōu)勢(shì)也就是其發(fā)揮的作用主要表現(xiàn)在以下幾點(diǎn)：首先是使用數(shù)據(jù)挖掘等相關(guān)知識(shí)可以對(duì)城市消防及水系統(tǒng)中的相關(guān)信息進(jìn)行有效處理,。其處理步驟為：（1）根據(jù)消防滅火救援中的供水需求進(jìn)行分析,，在現(xiàn)有的數(shù)據(jù)庫(kù)中尋找相關(guān)數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)進(jìn)行整合,。（2）運(yùn)用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)分析技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行初步處理,，粗略計(jì)算出積水系統(tǒng)的供水量。（3）采用聚類分析方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類,，有效規(guī)劃好城市消防給水系統(tǒng)的大框架,。其次，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中所涉及的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)能夠有效解決當(dāng)前消防數(shù)據(jù)庫(kù)中信息利用率低的缺點(diǎn),，能夠有效整合多個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)建立專門的數(shù)據(jù)庫(kù),，并能夠?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行分析，對(duì)現(xiàn)有的消防滅火救援工作提供便利,。此外,，我國(guó)現(xiàn)有的地面水源的有效利用率還不是很高，江河湖海中的'水大部分都是火災(zāi)的時(shí)候臨時(shí)抽取,，難免有些處理不當(dāng),，數(shù)據(jù)挖掘能夠有效整理消防供水系統(tǒng)，將地面水源規(guī)劃到消防供水的庫(kù)存中,，提高地面水源利用率,，也有效降低管理成本。最后,，數(shù)據(jù)挖掘中的聚類分析方法能夠有效對(duì)城市中所發(fā)生的活在源頭和隱患進(jìn)行整理和排查,，有效防止火災(zāi)的發(fā)生，也能夠進(jìn)一步優(yōu)化城市消防系統(tǒng),，擴(kuò)大消防供水系統(tǒng)的覆蓋點(diǎn),，完善城市消防滅火系統(tǒng)，而且數(shù)據(jù)挖掘還能夠?qū)Σ煌慕ㄖ植竭M(jìn)行細(xì)化分類,，對(duì)不同程度的火災(zāi)所需要的水量進(jìn)行預(yù)測(cè),，從而能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)城市消火栓的分布情況進(jìn)行科學(xué)性處理。

消防滅火救援中最重要的是對(duì)水的需求,，做好城市消防滅火工作的基礎(chǔ)是有效設(shè)置好城市給水系統(tǒng)的合理設(shè)置,。所以消防滅火救援中數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用要從消防的供水需求出發(fā)，對(duì)現(xiàn)有的數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行分析和整合,，確定需水狀況,，進(jìn)一步對(duì)事實(shí)表和維度進(jìn)行劃分,，建立新的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，為消防給水系統(tǒng)的運(yùn)行提供決策方面的支持,。步驟如下：

（一）建立數(shù)據(jù)模型,。

從上文分析來(lái)看，建立新的數(shù)據(jù)庫(kù)要具有以下功能：火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估功能,、消防給水功能以及歷史或再分析功能,。而要做到這三點(diǎn)，就要對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)進(jìn)行分類,，建立三層分類模型,，分別是概念模型、邏輯模型和物理模型三類,。概念模型的設(shè)計(jì)主要以信息包圖為基礎(chǔ)進(jìn)行,，首先要確定信息包圖的指標(biāo)、維度和類別三大方面,，然后再對(duì)實(shí)體對(duì)象進(jìn)行分析,，從而完成信息包圖；邏輯模型的基礎(chǔ)是星型圖,，它的主要方面是指標(biāo)實(shí)體,、維度實(shí)體和詳細(xì)類別實(shí)體三種，主要反映概念模型中涉及的實(shí)體間的關(guān)系,；物理模型的基礎(chǔ)是數(shù)據(jù)庫(kù)表,，主要是將指標(biāo)的實(shí)體轉(zhuǎn)化成的數(shù)據(jù)編成表，主要內(nèi)容的是星型圖中各種中心和邊角上的數(shù)據(jù)信息,，能夠有效形成火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)防控的星星模式結(jié)構(gòu),。

（二）聯(lián)機(jī)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)一步分析。

這一步是運(yùn)用網(wǎng)絡(luò)工具進(jìn)行聯(lián)機(jī)分析,，主要的步驟為：首先定義控制流任務(wù),，運(yùn)用合適的多媒體工具進(jìn)行數(shù)據(jù)的提取和轉(zhuǎn)換，而且還要確保數(shù)據(jù)的時(shí)效性,；其次是建立對(duì)微數(shù)據(jù),，將數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的事實(shí)表和維表從而為表轉(zhuǎn)換為多維化數(shù)據(jù)。

（三）聚類方法分析火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn),。

聚類分析是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中一種重要的數(shù)據(jù)處理方法,，主要原理是將指標(biāo)量變?yōu)閿?shù)據(jù)量，主要步驟是：建立指標(biāo)體系――確定指標(biāo)因子的權(quán)重――量化指標(biāo)――實(shí)現(xiàn)聚類分析,。通過(guò)聚類分析可以對(duì)不同地區(qū)的火災(zāi)等級(jí)進(jìn)行分類,，評(píng)估不同地區(qū)的火災(zāi)隱患嚴(yán)重度，從而進(jìn)行供水系統(tǒng)的有效安排,，保障該區(qū)域的消防滅火工作的進(jìn)行,，也能夠?qū)馂?zāi)進(jìn)行有效的防控。結(jié)語(yǔ)綜上所述,，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是時(shí)代發(fā)展的成果,，是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)的重要技術(shù)，在各行業(yè)的應(yīng)用都很廣泛,。本文通過(guò)分析消防滅火救援中數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用,，對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)有了初步了解。雖然我國(guó)消防工作中設(shè)計(jì)了大量數(shù)據(jù),，對(duì)于數(shù)據(jù)處理的技術(shù)還很生疏使得數(shù)據(jù)的利用率比較低,，本文將消防工作和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)聯(lián)系起來(lái)，能夠?qū)ο拦ぷ髦械臄?shù)據(jù)處理起到一些參考作用,，相信隨著時(shí)間發(fā)展,，數(shù)據(jù)挖掘終將運(yùn)用于消防領(lǐng)域中，為我國(guó)未來(lái)的建設(shè)貢獻(xiàn)一份力量,。

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數(shù)據(jù)挖掘論文篇十四

摘要：數(shù)據(jù)挖掘是指在大數(shù)據(jù)中開發(fā)出有價(jià)值信息數(shù)據(jù)的過(guò)程。計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷進(jìn)步,，透過(guò)人工的方式進(jìn)行軟件的開發(fā)與維護(hù)難度較大,。而數(shù)據(jù)挖掘能夠有效的提升軟件開發(fā)的效率，并能夠在超多的數(shù)據(jù)中獲得有效的數(shù)據(jù),。文章主要探究軟件工程中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的任務(wù)和存在的問(wèn)題,，并重點(diǎn)論述軟件開發(fā)過(guò)程中出現(xiàn)的問(wèn)題和相關(guān)的解決措施。

關(guān)鍵詞：軟件工程;數(shù)據(jù)挖掘;解決措施;,。

在軟件開發(fā)過(guò)程中,，為了能夠獲得更加準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)資源，軟件的研發(fā)人員就需要搜集和整理數(shù)據(jù),。但是在大數(shù)據(jù)時(shí)代,，人工獲取數(shù)據(jù)信息的難度極大。當(dāng)前,，軟件工程中運(yùn)用最多的就是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),。軟件挖掘技術(shù)是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在軟件工程方向的其中一部分。但是它具有自身的特征,，體此刻以下三個(gè)方面:,。

(1)在軟件工程中，對(duì)有效數(shù)據(jù)的挖掘和處理;。

(2)挖掘數(shù)據(jù)算法的選取問(wèn)題;,。

(3)軟件的開發(fā)者該如何選取數(shù)據(jù),。

1在軟件工程中數(shù)據(jù)挖掘的主要任務(wù)。

在數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中,，軟件工程數(shù)據(jù)挖掘是其中之一,，其挖掘的過(guò)程與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的挖掘無(wú)異。通常包括三個(gè)階段:第一階段,，數(shù)據(jù)的預(yù)處理;第二階段,，數(shù)據(jù)的挖掘;第三階段，對(duì)結(jié)果的評(píng)估,。第一階段的主要任務(wù)有對(duì)數(shù)據(jù)的分類,、對(duì)異常數(shù)據(jù)的檢測(cè)以及整理和提取復(fù)雜信息等。雖然軟件工程的數(shù)據(jù)挖掘和傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘存在相似性,，但是也存在必須的差異,，其主要體此刻以下三個(gè)方面:。

1.1軟件工程的數(shù)據(jù)更加復(fù)雜,。

軟件工程數(shù)據(jù)主要包括兩種,，一種是軟件報(bào)告，另外一種是軟件的版本信息,。當(dāng)然還包括一些軟件代碼和注釋在內(nèi)的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)信息,。這兩種軟件工程數(shù)據(jù)的算法是不同的，但是兩者之間又有必須的聯(lián)系,，這也是軟件工程數(shù)據(jù)挖掘復(fù)雜性的重要原因,。

1.2數(shù)據(jù)分析結(jié)果的表現(xiàn)更加特殊。

傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果能夠透過(guò)很多種結(jié)果展示出來(lái),，最常見(jiàn)的有報(bào)表和文字的方式,。但是對(duì)于軟件工程的數(shù)據(jù)挖掘來(lái)講，它最主要的職能是給軟件的研發(fā)人員帶給更加精準(zhǔn)的案例,，軟件漏洞的實(shí)際定位以及設(shè)計(jì)構(gòu)造方面的信息,，同時(shí)也包括數(shù)據(jù)挖掘的統(tǒng)計(jì)結(jié)果。所以這就要求軟件工程的數(shù)據(jù)挖掘需要更加先進(jìn)的結(jié)果提交方式和途徑,。

1.3對(duì)數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果難以達(dá)成一致的評(píng)價(jià),。

我國(guó)傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘已經(jīng)初步構(gòu)成統(tǒng)一的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，而且評(píng)價(jià)體系相對(duì)成熟,。但是軟件工程的數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程中,，研發(fā)人員需要更多復(fù)雜而又具體的數(shù)據(jù)信息，所以數(shù)據(jù)的表示方法也相對(duì)多樣化,，數(shù)據(jù)之間難以進(jìn)行比較,，所以也就難以達(dá)成一致的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)和結(jié)果。不難看出，軟件工程數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)鍵在于對(duì)挖掘數(shù)據(jù)的預(yù)處理和對(duì)數(shù)據(jù)結(jié)果的表示方法,。

2軟件工程研發(fā)階段出現(xiàn)的問(wèn)題和解決措施,。

軟件在研發(fā)階段主要的任務(wù)是對(duì)軟件運(yùn)行程序的編寫。以下是軟件在編碼和結(jié)果的提交過(guò)程中出現(xiàn)的問(wèn)題和相應(yīng)的解決措施,。

2.1對(duì)軟件代碼的編寫過(guò)程,。

該過(guò)程需要軟件的研發(fā)人員能夠?qū)ψ约盒枰帉懙拇a結(jié)構(gòu)與功能有充分的了解和認(rèn)識(shí),。并能夠依據(jù)自身掌握的信息,，在數(shù)據(jù)庫(kù)中搜集到能夠使用的數(shù)據(jù)信息。通常狀況下,，編程需要的數(shù)據(jù)信息能夠分為三個(gè)方面:,。

(1)軟件的研發(fā)人員能夠在已經(jīng)存在的代碼中搜集能夠重新使用的代碼;。

(2)軟件的研發(fā)人員能夠搜尋能夠重用的靜態(tài)規(guī)則,，比如繼承關(guān)系等,。

(3)軟件的開發(fā)人員搜尋能夠重用的動(dòng)態(tài)規(guī)則。

包括軟件的接口調(diào)用順序等,。在尋找以上信息的過(guò)程中,，通常是利用軟件的幫忙文檔、尋求外界幫忙和搜集代碼的方式實(shí)現(xiàn),，但是以上方式在搜集信息過(guò)程中往往會(huì)遇到較多的問(wèn)題,，比如:幫忙文檔的準(zhǔn)確性較低，同時(shí)不夠完整,，可利用的重用信息不多等,。

2.2對(duì)軟件代碼的重用。

在對(duì)軟件代碼重用過(guò)程中,，最關(guān)鍵的問(wèn)題是軟件的研發(fā)人員務(wù)必掌握需要的類或方法,，并能夠透過(guò)與之有聯(lián)系的代碼實(shí)現(xiàn)代碼的重用。但是這種方式哦足跡信息將會(huì)耗費(fèi)工作人員超多的精力,。而透過(guò)關(guān)鍵詞在代碼庫(kù)中搜集可重用的軟件代碼,，同時(shí)按照代碼的相關(guān)度對(duì)搜集到的代碼進(jìn)行排序，該過(guò)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(xiàn)出來(lái)的搜索結(jié)果是以上下文結(jié)構(gòu)的方式展現(xiàn)的,。比如:類與類之間的聯(lián)系。其實(shí)現(xiàn)的具體流程如下:,。

(1)軟件的開發(fā)人員建立同時(shí)具備例程和上下文架構(gòu)的代碼庫(kù);,。

(2)軟件的研發(fā)人員能夠向代碼庫(kù)帶給類的相關(guān)信息，然后對(duì)反饋的結(jié)果進(jìn)行評(píng)估,，建立新型的代碼庫(kù),。

(3)未來(lái)的研發(fā)人員在搜集過(guò)程中能夠按照評(píng)估結(jié)果的高低排序，便于查詢，極大地縮減工作人員的任務(wù)量,，提升其工作效率,。

2.3對(duì)動(dòng)態(tài)規(guī)則的重用。

軟件工程領(lǐng)域內(nèi)對(duì)動(dòng)態(tài)規(guī)則重用的研究已經(jīng)相對(duì)成熟,，透過(guò)在編譯器內(nèi)安裝特定插件的方式檢驗(yàn)代碼是否為動(dòng)態(tài)規(guī)則最適用的,，并能夠?qū)⒉贿m合的規(guī)則反饋給軟件的研發(fā)人員。其操作流程為:,。

(1)軟件的研發(fā)人員能夠規(guī)定動(dòng)態(tài)規(guī)則的順序,，主要表此刻:使用某一函數(shù)是不能夠調(diào)用其他的函數(shù)。

(2)實(shí)現(xiàn)對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)的保存,，能夠透過(guò)隊(duì)列等簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)完成,。在利用編譯拓展中檢測(cè)其中的順序。

(3)能夠?qū)㈠e(cuò)誤的信息反饋給軟件的研發(fā)人員,。

3結(jié)束語(yǔ),。

在軟件工程的數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程中，數(shù)據(jù)挖掘的概念才逐步被定義,，但是所需要挖掘的數(shù)據(jù)是已經(jīng)存在的,。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在軟件工程中的運(yùn)用能夠降低研發(fā)人員的工作量，同時(shí)軟件工程與數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)合是計(jì)算機(jī)技術(shù)必然的發(fā)展方向,。從數(shù)據(jù)挖掘的過(guò)程來(lái)講,，在其整個(gè)實(shí)施過(guò)程和周期中都包括軟件工程。而對(duì)數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)手段來(lái)講,，它在軟件工程中的運(yùn)用更加普遍,。在對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的研究過(guò)程中能夠發(fā)現(xiàn)，該技術(shù)雖然已經(jīng)獲得必須的效果,，但是還有更多未被挖掘的空間,，還需要進(jìn)一步的研究和發(fā)現(xiàn)。

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數(shù)據(jù)挖掘論文篇十五

科研是科學(xué)研究的簡(jiǎn)稱,，具體是指為認(rèn)識(shí)客觀事物在內(nèi)在本質(zhì)及其運(yùn)動(dòng)規(guī)律，而借助某些技術(shù)手段和設(shè)備,，開展調(diào)查研究,、實(shí)驗(yàn)等活動(dòng)，并為發(fā)明和創(chuàng)造新產(chǎn)品提供理論依據(jù),?？蒲泄芾硎菍?duì)科研項(xiàng)目全過(guò)程的管理,，如課題管理、經(jīng)費(fèi)管理,、成果管理等等。由于科學(xué)研究中涉及的內(nèi)容較多,，從而給科研管理工作增添了一定的難度,。為進(jìn)一步提升科研管理水平，可在不同的管理環(huán)節(jié)中,，對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行應(yīng)用,。下面就此展開詳細(xì)論述。

2．1在立項(xiàng)及可行性評(píng)估中的應(yīng)用,。

科研管理工作的開展需要以相關(guān)的科研課題作為依托,，當(dāng)課題選定之后,，需要對(duì)其可行性及合理性進(jìn)行全面系統(tǒng)地評(píng)估,，由此使得科研課題的立項(xiàng)及評(píng)估成為科研管理的主要工作內(nèi)容?，F(xiàn)階段，國(guó)內(nèi)的科研課題立項(xiàng)采用的是申請(qǐng)審批制,，具體的流程是:由科研機(jī)構(gòu)的相關(guān)人員負(fù)責(zé)提出申請(qǐng),，然后再由科技主管部門從申請(qǐng)中進(jìn)行篩選，經(jīng)過(guò)業(yè)內(nèi)專家的評(píng)審論證之后,，擇優(yōu)選取科研項(xiàng)目的承接單位,。在進(jìn)行科研課題立項(xiàng)的過(guò)程中,，涉及諸多方面的內(nèi)容,，具體包括申請(qǐng)單位、課題的研究領(lǐng)域,、經(jīng)費(fèi)安排,、主管單位以及評(píng)審專家等。通過(guò)調(diào)查發(fā)現(xiàn),，由于國(guó)家宏觀調(diào)控政策的缺失,，導(dǎo)致科研立項(xiàng)中存在低水平、重復(fù)性研究的情況,，從而造成大量的研究經(jīng)費(fèi)浪費(fèi),，所取得的研究成果也不顯著,。科研管理部門雖然建立了相對(duì)完善的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng),，并且系統(tǒng)也涵蓋與項(xiàng)目申請(qǐng),、審評(píng)等方面有關(guān)的基本操作流程，如上傳項(xiàng)目申報(bào)文件,、將文件發(fā)給相關(guān)的評(píng)審專家,、對(duì)評(píng)審結(jié)果進(jìn)行自動(dòng)統(tǒng)計(jì)等。從本質(zhì)的角度上講,，數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)所完成的.這些工作流程,，就是將傳統(tǒng)管理工作轉(zhuǎn)變?yōu)樾畔⒒９蚀?，?yīng)當(dāng)對(duì)已有的數(shù)據(jù)進(jìn)行深入挖掘,，從而找出其中更具利用價(jià)值的信息，據(jù)此對(duì)科研立項(xiàng)進(jìn)行指導(dǎo),，這樣不但能夠使有限的科技資源得到最大限度地利用,，而且還能使科研經(jīng)費(fèi)的使用效益獲得全面提升。在科研立項(xiàng)階段,，可對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行合理運(yùn)用,，借此來(lái)對(duì)課題申請(qǐng)中涉及的各種因素進(jìn)行挖掘，找出其中潛在的規(guī)則,，為指標(biāo)體系的構(gòu)建和遴選方法的選擇提供可靠依據(jù),，最大限度地降低不合理因素對(duì)課題立項(xiàng)帶來(lái)的影響，對(duì)確需資助的科研項(xiàng)目進(jìn)行準(zhǔn)確選擇,，并給予相應(yīng)的資助,。在科研立項(xiàng)環(huán)節(jié)中，對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行應(yīng)用時(shí),，可以借助改進(jìn)后的apriori算法進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘,，從中找出關(guān)聯(lián)規(guī)則，在對(duì)該規(guī)則進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上,，對(duì)立項(xiàng)的合理性進(jìn)行評(píng)價(jià),。

項(xiàng)目管理是科研管理的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，為提高項(xiàng)目管理的效率和水平,，可對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行合理運(yùn)用,。在信息時(shí)代到來(lái)的今天，計(jì)算機(jī)技術(shù),、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的普及程度越來(lái)越高,，國(guó)內(nèi)很多科研機(jī)構(gòu)都紛紛構(gòu)建起了相關(guān)的管理信息系統(tǒng)，其中涵蓋了諸多的信息,，如課題,、科研人員,、研究條件等等，而在這些信息當(dāng)中,，隱藏著諸多具有特定意義的規(guī)則,，為找出這些規(guī)則，需要借助數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),，對(duì)信息進(jìn)行深入分析,，進(jìn)而獲取對(duì)科研項(xiàng)目有幫助的信息。由于大部分科研管理部門建立的科研管理信息系統(tǒng)時(shí)間較早,，從而使得系統(tǒng)本身的功能比較單一,，如信息刪減、修改,、查詢,、統(tǒng)計(jì)等等，雖然這些功能可以滿足對(duì)科研課題進(jìn)展,、經(jīng)費(fèi)使用等方面的管理,，但其面向的均為數(shù)據(jù)庫(kù)管理人員，處理的也都是常規(guī)事務(wù),。而從科研課題的管理者與決策者的角度上看,，管理信息系統(tǒng)這些功能顯然是有所不足的，因?yàn)樗麄冃枰獙?duì)歷史進(jìn)行分析和提煉,，從中獲取相應(yīng)的數(shù)據(jù)，為決策和管理工作的開展提供支撐,。對(duì)此,，可應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的olap，即數(shù)據(jù)庫(kù)聯(lián)機(jī)分析處理,，由此能夠幫助管理者從不同的方面對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行觀察,，進(jìn)而深入了解數(shù)據(jù)并獲取所需的信息。利用olap可以發(fā)現(xiàn)多種于科研課題有關(guān)信息之間的內(nèi)在聯(lián)系,，這樣管理者便能及時(shí)發(fā)現(xiàn)其中存在的相關(guān)問(wèn)題,，并針對(duì)問(wèn)題采取有效的方法和措施加以應(yīng)對(duì)。運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠?qū)蒲许?xiàng)目的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,，找出其中存在的矛盾,，從而使管理工作的開展更具針對(duì)性。

3結(jié)論,。

綜上所述,，科研管理是一項(xiàng)較為復(fù)雜且系統(tǒng)的工作，其中涵蓋的信息相對(duì)較多,。為此,，可將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在科研管理中進(jìn)行合理應(yīng)用,，對(duì)相關(guān)信息進(jìn)行深入分析，從中挖掘出有利用價(jià)值的信息,，為科研管理工作的開展提供可靠的依據(jù),，由此除了能夠確保科研項(xiàng)目順利進(jìn)行之外,，還能提高科研管理水平,。

參考文獻(xiàn):。

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數(shù)據(jù)挖掘論文篇十六

網(wǎng)絡(luò)輿情是在各種事件的刺激下,網(wǎng)民通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)來(lái)表達(dá)和傳播的各種不同情感、認(rèn)知,、態(tài)度和行為交錯(cuò)的總和[7],。隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展,網(wǎng)民的公共空間得到了極大的拓展,網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)為網(wǎng)民提供發(fā)表意見(jiàn)和參與議事的捷徑。

網(wǎng)絡(luò)輿情危機(jī)是指社會(huì)事件發(fā)生出現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)上,在短時(shí)間內(nèi)產(chǎn)生大量信息,網(wǎng)民的個(gè)人意見(jiàn)在眾多觀點(diǎn)的碰撞下,最終形成占據(jù)主導(dǎo)性的意見(jiàn),同時(shí)就可能使得事件變得更為敏感,、甚至尖銳,。

網(wǎng)絡(luò)輿情危機(jī)的管理需職能部門建立敏捷的反應(yīng)機(jī)制和推出較為妥善的解決策略。而在計(jì)算機(jī)技術(shù)呈現(xiàn)蓬勃發(fā)展的時(shí)代背景下,相關(guān)部門對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情的積極應(yīng)對(duì)就需要借助信息化管理,。本次研究即對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)輿情危機(jī)管理中的應(yīng)用展開如下的分析與闡述,。

(1)對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情危機(jī)應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。在整個(gè)網(wǎng)絡(luò)輿情應(yīng)對(duì)事例系統(tǒng)中,基礎(chǔ)性的關(guān)鍵部分就是輿情危機(jī)應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù),。因而,就可以使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),對(duì)輿情應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)中危機(jī)的發(fā)生頻率和種類的'規(guī)律進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和分析,從這些網(wǎng)絡(luò)輿情危機(jī)的種類中提取得到危機(jī)發(fā)生頻率最高的事件,在此基礎(chǔ)上,就可根據(jù)這些統(tǒng)計(jì)結(jié)果與數(shù)據(jù)申報(bào)專項(xiàng)研究課題,進(jìn)而同步增加該方面研究投入,。

(2)對(duì)整體危機(jī)管理水平進(jìn)行評(píng)價(jià)。在網(wǎng)絡(luò)輿情危機(jī)管理系統(tǒng)中,可以利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)整體的危機(jī)管理水平實(shí)現(xiàn)綜合性的預(yù)估和評(píng)價(jià),?？偟卣f(shuō)來(lái),數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以對(duì)已有的網(wǎng)絡(luò)輿情危機(jī)應(yīng)對(duì)處理信息進(jìn)行分析和篩選,進(jìn)而對(duì)該類危機(jī)處理質(zhì)量、服務(wù)質(zhì)量,、網(wǎng)絡(luò)輿情危機(jī)系統(tǒng)的使用情況等形成全局性的認(rèn)知和了解,如此將不僅有利于改善現(xiàn)實(shí)危機(jī)應(yīng)對(duì)水平,也有助于對(duì)未來(lái)的非常規(guī)突發(fā)情況在第一時(shí)間調(diào)動(dòng)應(yīng)急部署,做出合理規(guī)劃,。

(3)對(duì)管理效果進(jìn)行分析。在網(wǎng)絡(luò)輿情危機(jī)管理中,應(yīng)該對(duì)常見(jiàn)的同類網(wǎng)絡(luò)輿情危機(jī)的管理效果進(jìn)行分析,。以在網(wǎng)絡(luò)輿情危機(jī)中職能部門直接或間接地參與到事件數(shù)據(jù)為依據(jù),通過(guò)應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以對(duì)危機(jī)處理過(guò)的具體情況,、應(yīng)對(duì)危機(jī)時(shí)采用的方法、危機(jī)處理后的結(jié)果引入過(guò)濾,、分析等優(yōu)化集成環(huán)節(jié),從而制定出針對(duì)該類網(wǎng)絡(luò)輿情突發(fā)事件的處理方案,為未來(lái)危機(jī)發(fā)生時(shí)的迅捷應(yīng)對(duì)增加了可供參照的應(yīng)用范例,。

研究可知,職能部門可以通過(guò)應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),對(duì)影響其應(yīng)對(duì)輿情危機(jī)數(shù)量的相關(guān)因素進(jìn)行分析和歸類提取描述,有助于該部門及時(shí)對(duì)現(xiàn)有工作人員按需實(shí)施及時(shí)變動(dòng)與合理調(diào)整。

職能部門關(guān)于應(yīng)對(duì)的工作量指標(biāo)與該部門應(yīng)對(duì)危機(jī)的工作質(zhì)量有著直接的關(guān)系,而其關(guān)注和參與的危機(jī)數(shù)量則能直接體現(xiàn)該部門工作量的執(zhí)行情況,。在對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和分析時(shí),部門工作人員還應(yīng)注意靈活運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)辨識(shí)各類輿情危機(jī)數(shù)量的增減態(tài)勢(shì),從而為政府未來(lái)危機(jī)的爆發(fā)預(yù)測(cè)積累第一手的豐富素材與依據(jù),。

2.3對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情進(jìn)行分組聚類方面的應(yīng)用。

在應(yīng)對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情危機(jī)系統(tǒng)數(shù)據(jù)的挖掘中,比較常見(jiàn)的就是聚類分析技術(shù),。在實(shí)際的工作中,根據(jù)職能部門的特點(diǎn)和工作要求,將各類網(wǎng)絡(luò)輿情危機(jī)數(shù)據(jù)信息建立起不同的特征獨(dú)具的模型倉(cāng)庫(kù),對(duì)輿情危機(jī)事件信息進(jìn)行深度挖掘,。在此過(guò)程中,可以將輿情危機(jī)信息作為基礎(chǔ),以輿情危機(jī)事件的爆發(fā)時(shí)間作為標(biāo)識(shí),使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在各類網(wǎng)絡(luò)輿情事件全程涌現(xiàn)的描述性信息,、關(guān)鍵詞匯等因子中找出不同輿情危機(jī)時(shí)間之間的聯(lián)系,再依據(jù)這些聯(lián)系節(jié)點(diǎn)就能得出不同分組事件的輿情信息和處理結(jié)果。至此,可以把這些規(guī)律和輿情事件進(jìn)行有機(jī)緊密結(jié)合,再對(duì)輿情危機(jī)的運(yùn)用方法施以適當(dāng)調(diào)整,即可達(dá)到良好的危機(jī)應(yīng)對(duì)效果,。

2.4在提供個(gè)性化服務(wù)中的應(yīng)用,。

在所有的服務(wù)行業(yè)中,個(gè)性化服務(wù)是最高的標(biāo)準(zhǔn),同時(shí)也是公共服務(wù)發(fā)展的終極目標(biāo)[8]。網(wǎng)絡(luò)輿情的爆發(fā)往往是信息的不對(duì)稱導(dǎo)致的事態(tài)走向趨于嚴(yán)峻,。職能部門對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情危機(jī)的應(yīng)對(duì)處理需要在專門的系統(tǒng)平臺(tái)上向網(wǎng)民做出透明化公示,。網(wǎng)民希望在最短時(shí)間里找到對(duì)自己有價(jià)值的信息,由部門定制的個(gè)性化服務(wù)即能從根本上解決這一問(wèn)題。個(gè)性化服務(wù)的核心是培養(yǎng)網(wǎng)民的個(gè)人習(xí)慣,利用科學(xué)的方式引導(dǎo)網(wǎng)民的使用習(xí)慣朝著科學(xué)方向轉(zhuǎn)變,在大數(shù)據(jù)技術(shù)下就能達(dá)到這一預(yù)設(shè)性目標(biāo),。

數(shù)據(jù)挖據(jù)技術(shù)在設(shè)計(jì)衍生個(gè)性化服務(wù)時(shí)主要體現(xiàn)在2個(gè)方面,研究要點(diǎn)可闡析如下,。

(1)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以滿足職能部門工作人員和網(wǎng)民的實(shí)際需求,助其及時(shí)找到對(duì)自己有價(jià)值的信息。

(2)職能部門可以根據(jù)輿情危機(jī)事件和網(wǎng)民的實(shí)際情況,運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)提供具有針對(duì)性,、多樣性的信息和服務(wù),。

實(shí)際上,前者主要強(qiáng)調(diào)的是部門工作人員和網(wǎng)民需發(fā)揮主觀能動(dòng)性,而后者則著重強(qiáng)調(diào)了智慧政府的建設(shè)。在一定程度上,智慧政府即是未來(lái)社會(huì)的潮流發(fā)展趨勢(shì),。

3結(jié)束語(yǔ),。

隨著信息化技術(shù)的快速發(fā)展,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域日趨廣泛。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在職能部門輿情危機(jī)應(yīng)對(duì)的信息化和決策支持中具有重要作用,。通過(guò)運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以最大限度地發(fā)揮數(shù)字化優(yōu)勢(shì),對(duì)輿情危機(jī)的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行深入的挖掘和分析,進(jìn)而提高社會(huì)整體的網(wǎng)絡(luò)輿情危機(jī)應(yīng)對(duì)能力,。

參考文獻(xiàn)。

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數(shù)據(jù)挖掘論文篇十七

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在企業(yè)客戶行為分析中起著關(guān)鍵的作用,，企業(yè)可用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)已有的客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行一系列分析,，找出其中蘊(yùn)涵的知識(shí)，以采取有效的措施和策略,。

（1）企業(yè)客戶進(jìn)行細(xì)分,。企業(yè)的資源是有限的，根據(jù)市場(chǎng)的狀況劃分客戶的消費(fèi)行為,，采取有效的營(yíng)銷策略細(xì)分客戶，然后讓企業(yè)認(rèn)識(shí)客戶,，針對(duì)不同的客戶群提供個(gè)性化服務(wù),。根據(jù)地理環(huán)境和產(chǎn)品利潤(rùn)，對(duì)企業(yè)的客戶進(jìn)行劃分,，選擇適當(dāng)?shù)耐诰蚣夹g(shù)在客戶群體的分類標(biāo)準(zhǔn)情況下,，可以挖掘出聚類的技術(shù)，劃分客戶群,，這種采用分析聚類方法得到的結(jié)果,，能夠?qū)γ總€(gè)客戶群進(jìn)行未來(lái)狀況的預(yù)測(cè)，同時(shí),，可采用挖掘的概念描述,，在高的抽象層次上對(duì)每個(gè)客戶群進(jìn)行理解和不同的客戶群間進(jìn)行比較,。根據(jù)客戶的要求進(jìn)行個(gè)性化服務(wù)，雙方在產(chǎn)品的利潤(rùn)以及品牌的使用率和購(gòu)買品牌的.忠誠(chéng)度上,，進(jìn)行細(xì)致劃分,，根據(jù)企業(yè)的營(yíng)銷戰(zhàn)略對(duì)企業(yè)的客戶進(jìn)行適當(dāng)挖掘，如果對(duì)客戶群體的分類能夠聚類,，并可根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行劃分,，則挖掘的分類和客戶群的未來(lái)狀況、給企業(yè)帶來(lái)的利潤(rùn)率將被精確地預(yù)測(cè),。每個(gè)客戶的概念描述將被具體地挖掘出來(lái),，每個(gè)客戶群都能在高的層次上進(jìn)行比較，如圖2所示,。

（2）客戶的盈利能力與企業(yè)的利潤(rùn)相關(guān),。當(dāng)知道了客戶的盈利能力后，企業(yè)才能采取有效的營(yíng)銷策略,，根據(jù)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行技術(shù)的挖掘,，如果某個(gè)客戶的盈利能力能夠達(dá)到度量標(biāo)準(zhǔn)，就可以成為企業(yè)的黃金客戶,，企業(yè)可以向這些客戶提供特殊的服務(wù)和經(jīng)營(yíng)的策略,，將其的滿意度和忠誠(chéng)度不斷提高，保證企業(yè)的盈利,。同時(shí)可采取分類挖掘的技術(shù),，將客戶分成不同的客戶群，然后對(duì)他們的相近特征進(jìn)行考慮,，采用交叉營(yíng)銷的方式,，對(duì)這些客戶發(fā)送電子郵件，推薦有興趣的產(chǎn)品或者服務(wù),。針對(duì)結(jié)果進(jìn)行營(yíng)銷策略的制定,，提高客戶可盈利的水平。

（3）對(duì)客戶進(jìn)行獲取和保持,。要對(duì)現(xiàn)有客戶的生命周期進(jìn)行核算,，隨著業(yè)務(wù)擴(kuò)大，時(shí)間的流逝,，客戶需要不斷補(bǔ)充,，企業(yè)的發(fā)展需要新客戶的加盟。對(duì)于新客戶,，企業(yè)可以通過(guò)不同的營(yíng)銷手段,，獲取每個(gè)客戶對(duì)營(yíng)銷手段的不同反應(yīng)，通過(guò)多樣化的交流渠道，獲得更多的信息,。營(yíng)銷的渠道有很多,，有郵件、電話,、網(wǎng)站等,，反饋的數(shù)據(jù)量不斷擴(kuò)大，營(yíng)銷者難以把握,，要充分利用數(shù)據(jù)分析的方法,，將客戶的概念從整體上加以描述和概括。運(yùn)用數(shù)據(jù)發(fā)掘的辦法,，將客戶的興趣進(jìn)行關(guān)聯(lián),，得到盈利判斷標(biāo)準(zhǔn)，為對(duì)客戶的盈利能力進(jìn)行預(yù)測(cè),、分類和處理,、得到有價(jià)值的知識(shí)，發(fā)掘出有效的營(yíng)銷方法,。商品的增多使客戶和企業(yè)的接觸渠道多樣化,，客戶的流失是由于客戶的選擇性在增多。進(jìn)行與客戶流失的關(guān)聯(lián)分析,，能夠?qū)⒘魇У目蛻魯?shù)據(jù)進(jìn)行重建,，做好現(xiàn)有客戶不再被流失的防范措施。例如通過(guò)對(duì)客戶群進(jìn)行細(xì)分,，提供個(gè)性化服務(wù),，實(shí)行一對(duì)一營(yíng)銷，提高客戶的滿意度,。一個(gè)服務(wù)提供商要運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)將客戶保留,。企業(yè)要根據(jù)人力資源專家給出的相關(guān)因素選擇適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)源，運(yùn)用決策樹的方法進(jìn)行分類,，可根據(jù)是否有流失傾向進(jìn)行劃分,，然后運(yùn)用季節(jié)取向模型對(duì)客戶的業(yè)務(wù)規(guī)律進(jìn)行建模，得到歷史數(shù)據(jù),，運(yùn)用偏差檢測(cè)方法對(duì)影響性較高的數(shù)據(jù)進(jìn)行檢測(cè),，經(jīng)過(guò)檢測(cè)閾值進(jìn)行預(yù)警，對(duì)每個(gè)客戶的興趣度進(jìn)行選擇和處理,，做好防范措施，在有業(yè)務(wù)聯(lián)系的客戶群里,，引發(fā)“鏈條效應(yīng)”,，采用多層關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘方法將客戶的相關(guān)性進(jìn)行挖掘。分析不同的概念層，預(yù)防鏈條效應(yīng)的發(fā)生,，避免企業(yè)客戶群的流失,。

（4）實(shí)際應(yīng)用中，對(duì)數(shù)據(jù)模型運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)路的方法,，對(duì)合法交易的記錄和欺詐記錄的集合進(jìn)行計(jì)算,，以選擇相應(yīng)的規(guī)則，對(duì)有欺詐行為的客戶進(jìn)行判斷,，提高信用度,。企業(yè)營(yíng)銷的重點(diǎn)將隨著市場(chǎng)的變化而變化，數(shù)據(jù)挖掘發(fā)揮的作用是相互利用而不是分開的,。在細(xì)分客戶群時(shí)如果發(fā)現(xiàn)了特殊的客戶,，企業(yè)需要對(duì)這些特殊客戶進(jìn)行發(fā)掘，進(jìn)行盈利能力分析,，然后根據(jù)盈利和成本的差額進(jìn)行選擇,，將潛在客戶的數(shù)據(jù)加以挖掘和應(yīng)用，針對(duì)具體問(wèn)題進(jìn)行具體分析,，并加以靈活運(yùn)用,。

3結(jié)語(yǔ)。

隨著全球化企業(yè)營(yíng)銷管理競(jìng)爭(zhēng)的加劇,，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在挖掘語(yǔ)言的形式化和標(biāo)準(zhǔn)化,、挖掘過(guò)程的可視化、網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的數(shù)據(jù)挖掘,、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)挖掘,、知識(shí)的維護(hù)更新等方面不斷取得新進(jìn)展，對(duì)企業(yè)信息化建設(shè)具有推進(jìn)作用,。當(dāng)今越來(lái)越多的企業(yè)建立屬于自己的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)將會(huì)取得廣泛和深入的應(yīng)用，屆時(shí),，誰(shuí)運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)掌握了客戶資源,，誰(shuí)將更具競(jìng)爭(zhēng)力。

參考文獻(xiàn),。

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數(shù)據(jù)挖掘論文篇十八

近幾年,，中國(guó)經(jīng)濟(jì)建設(shè)的快速發(fā)展也帶動(dòng)了水利這些基礎(chǔ)建設(shè)的發(fā)展，水利工程的增多正在逐漸改善我國(guó)的水利體系,，如防洪,、排水、灌溉,、發(fā)電,、養(yǎng)殖,、旅游等，同時(shí)也反過(guò)來(lái)促進(jìn)國(guó)民經(jīng)濟(jì)更加穩(wěn)健發(fā)展,。此外,，為了能加快水利工程建設(shè)的發(fā)展，需要在水利工程管理上做出新的調(diào)整,，以給水利工程注入新鮮血液,，使水利工程起到更巨大的作用。因此,，本文通過(guò)闡述數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的一些實(shí)施要點(diǎn),，探討了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在水利工程中的可行性和應(yīng)用情況。

從另一個(gè)角度看,，數(shù)據(jù)挖掘是資料收集,、信息化采礦等。在水利工程項(xiàng)目管理過(guò)程中,，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用對(duì)水利工程項(xiàng)目的管理起著重要的推動(dòng)作用,。同時(shí)，數(shù)據(jù)挖掘是從數(shù)據(jù)庫(kù)中發(fā)掘信息的過(guò)程(數(shù)據(jù)庫(kù)知識(shí)發(fā)現(xiàn)),。數(shù)據(jù)挖掘的主要應(yīng)用于大量的數(shù)據(jù)的采集整理,，通過(guò)搜索算法來(lái)隱藏信息的過(guò)程。同樣,，在當(dāng)今的信息時(shí)代,，數(shù)據(jù)挖掘與計(jì)算機(jī)和先進(jìn)的科學(xué)技術(shù)密切相關(guān)，通過(guò)計(jì)算機(jī),、互聯(lián)網(wǎng)搜索,、統(tǒng)計(jì)、分析,、和其他方面的發(fā)展,，可服務(wù)于許多行業(yè)和許多項(xiàng)目，本文借助于某市的水利工程,，詳細(xì)的闡述了其在現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)管理中的應(yīng)用情況,。

數(shù)據(jù)挖掘是以現(xiàn)有的海量數(shù)據(jù)為重要資源，采用數(shù)據(jù)挖掘引擎技術(shù),，通過(guò)分析數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù),，提取出最有價(jià)值的信息。

2.1相關(guān)性分析,。

通過(guò)數(shù)據(jù)源之間的相關(guān)性，找到所需的目標(biāo)數(shù)據(jù)和擴(kuò)展的信息,，通過(guò)數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系找到規(guī)律,，以便更好地分析數(shù)據(jù)的使用情況,。

2.2數(shù)據(jù)的分類與整合,。

為了達(dá)到對(duì)更多的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類和整合的目的,，對(duì)于沒(méi)有規(guī)律和類型的標(biāo)記數(shù)據(jù)按照相關(guān)的分類規(guī)則,，以同一規(guī)則將信息匯總在一起,，方便查找和應(yīng)用數(shù)據(jù)，提高工作效率。

2.3堅(jiān)持預(yù)測(cè)分析,。

在數(shù)據(jù)源中堅(jiān)持預(yù)測(cè)分析,，通過(guò)對(duì)重要數(shù)據(jù)進(jìn)行建模,，對(duì)信息進(jìn)行綜合有效的分析和預(yù)測(cè)，從而得出數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢(shì),。讓數(shù)據(jù)本身通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)得出必要的結(jié)論,。

2.4把握概念,。

通過(guò)了解數(shù)據(jù)源中所需信息的含義，總結(jié)主要特點(diǎn),，并給出概念描述,，使數(shù)據(jù)具有高度的清晰度。

2.5把握據(jù)偏差,。

數(shù)據(jù)在輸入和輸出時(shí)不可避免地會(huì)出現(xiàn)差錯(cuò),，通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)檢測(cè)數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性是必要的，要找出參考值與結(jié)果之間是否存在差異，尋找一些潛在的信息，以減少數(shù)據(jù)誤差。

3.1部門專家觀點(diǎn)之間存在差異。

在水利工程管理中使用了大量的數(shù)據(jù)，特別是采煤工藝在處理大空間問(wèn)題上，加之水利部門普遍較大,，且越來(lái)越多,，需要與各部門協(xié)調(diào)配合工作,。但不同的部門通常只負(fù)責(zé)溝通、交流的時(shí)間少,，再加上數(shù)據(jù)分析技術(shù)落后于實(shí)踐,，各部門使用的儀器不一樣,，在數(shù)據(jù)點(diǎn)的分析上各專家持不同意見(jiàn),，這將阻礙數(shù)據(jù)處理,，從而影響部門之間的合作,，數(shù)據(jù)非常容易干擾,，從而影響整個(gè)項(xiàng)目進(jìn)展情況,。

3.2與gis系統(tǒng)聯(lián)系不密切,。

gis在水利工程信息系統(tǒng)中占有很大的比重，是水利工程信息系統(tǒng)中不可缺少的一部分,，它的主要功能是產(chǎn)生大量的空間數(shù)據(jù),，空間數(shù)據(jù)的.計(jì)算、查詢和分析,，以及空間數(shù)據(jù)可視化是非常復(fù)雜的,，單純的依靠手工和一般信息系統(tǒng)是無(wú)法解決的,，所以我們應(yīng)該充分利用gis系統(tǒng)。然而,，在現(xiàn)實(shí)中,，由于在這方面缺乏專業(yè)人才，充分利用原有的數(shù)據(jù)和gis系統(tǒng)以進(jìn)行有效結(jié)合,，兩者一起處理復(fù)雜的空間數(shù)據(jù),，現(xiàn)在還有很多事情要解決。

3.3數(shù)據(jù)挖掘模型建立不夠完善,。

我國(guó)的水利工程雖然已經(jīng)開展多年,，但水利工程信息系統(tǒng)的應(yīng)用還處于起步階段。如今,，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)模型可以幫助水利工程數(shù)據(jù)挖掘的人員可以預(yù)見(jiàn)在工程設(shè)計(jì)和施工過(guò)程中存在的差距等問(wèn)題,，確保水利工程項(xiàng)目按照原先設(shè)定好的方向進(jìn)展。

4實(shí)例分析,。

4.1概況,。

某水電站于1963開始建設(shè)，于1975年完工,，其位于黃河中游的陜西境內(nèi),，裝機(jī)容量122萬(wàn)5000kw，是新中國(guó)成立以來(lái)為數(shù)不多的達(dá)到百萬(wàn)千瓦的大型水利水電項(xiàng)目,。大壩主體結(jié)構(gòu)為混凝土結(jié)構(gòu),，大壩高度為147m，其電站總存儲(chǔ)容量為57億8000萬(wàn)m3,。其水利項(xiàng)目主要管理內(nèi)容包括水庫(kù)管理,、水閘管理、堤防管理,、引水工程管理,、水利工程管理等。

數(shù)據(jù)模型主要功能包括水利工程防洪,、除澇,、灌溉、運(yùn)輸,、發(fā)電,、水產(chǎn)養(yǎng)殖等,，電站周邊區(qū)域的社會(huì)經(jīng)濟(jì)和農(nóng)業(yè)發(fā)展受其影響尤為巨大,。在過(guò)去的發(fā)展過(guò)程中,，某市的水利工程在管理和決策中，這些都是比較復(fù)雜的非結(jié)構(gòu)化決策。因此,，構(gòu)建一個(gè)探索性或查詢驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)挖掘模型會(huì)給水電站的工作人員和專家在數(shù)據(jù)檢索和專業(yè)分析的工作上提供方便,，使管理者在管理工作上更加的科學(xué)合理。

庫(kù)和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)olap和olam層(數(shù)據(jù)挖掘的核心內(nèi)容),，用戶界面層,。用戶界面層主要功能是管理員或用戶進(jìn)行人際對(duì)話、挖掘數(shù)據(jù)查詢,、挖掘結(jié)果顯示以及數(shù)據(jù)結(jié)果輸出,。

該水利工程項(xiàng)目管理的內(nèi)容主要包括：管理水庫(kù)，水閘管理,、堤防管理,、南水北調(diào)工程管理、項(xiàng)目管理,、灌溉等方面,。雖然數(shù)據(jù)挖掘有助于這個(gè)過(guò)程的開展，水給利工程的管理提供了科學(xué)依據(jù),，但如果該水利工程管理只是單單的進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘,，這是不符合數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)理論的基本思想。因此,，只有在現(xiàn)有的,、成熟的國(guó)內(nèi)水利工程項(xiàng)目管理成果的基礎(chǔ)上，結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng),，這才是開發(fā)水電站管理種數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的最佳方式。

國(guó)內(nèi)許多水利工程在管理和施工過(guò)程中,，最常用的是gis技術(shù)軟件,。gis軟件具有分析處理功能、空間數(shù)據(jù)查詢功能,。gis技術(shù)軟件本身蘊(yùn)含著多樣的數(shù)據(jù)信息,，如當(dāng)?shù)氐囊恍┥鐣?huì)經(jīng)濟(jì)、地形地貌,、地質(zhì),、水文環(huán)境等。所以,，對(duì)于水利工程管理數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的未來(lái)發(fā)展,，首先要考慮的應(yīng)該是如何實(shí)現(xiàn)gis系統(tǒng)和數(shù)據(jù)挖掘理論系統(tǒng)完美銜接。

5總結(jié),。

綜上所述,，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在水利工程管理中的應(yīng)用使我們能夠分析水利工程的數(shù)據(jù)更加的全面，這樣我們就可以充分挖掘潛在的、有價(jià)值的信息,，使項(xiàng)目管理更加有效率,，使工程的投入資金能被合理的利用，從而提高水電工程質(zhì)量和工作效率,，降低項(xiàng)目管理成本,，使水電工程發(fā)揮出最大的社會(huì)效益和經(jīng)濟(jì)效益。雖然在挖掘數(shù)據(jù)方面還存在很多問(wèn)題,，但我們希望能在今后的水電工程管理中更多的去采用這種技術(shù),，為項(xiàng)目管理提供更多的幫助，促進(jìn)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,。