[實(shí)用]數據挖掘論文15篇

　　在日常學(xué)習、工作生活中，大家都寫(xiě)過(guò)論文吧，論文是我們對某個(gè)問(wèn)題進(jìn)行深入研究的文章。那么，怎么去寫(xiě)論文呢？以下是小編為大家收集的數據挖掘論文，歡迎閱讀，希望大家能夠喜歡。

數據挖掘論文1

　　1電子商務(wù)中的數據挖掘簡(jiǎn)介

　　電子商務(wù)中的數據挖掘即Web挖掘，是利用數據挖掘技術(shù)從www的資源(即Web文檔)和行為(即Web服務(wù))中自動(dòng)發(fā)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(shù)，涉及到Internet技術(shù)學(xué)、人工智能等多個(gè)領(lǐng)域。當電子商務(wù)在企業(yè)中得到應用時(shí)，企業(yè)信息系統將產(chǎn)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(yè)創(chuàng )造更多潛在的利潤，數據挖掘概念就是從這樣的商業(yè)角度開(kāi)發(fā)出來(lái)的。

　　2Web數據挖掘的流程

　　Web數據挖掘是對商業(yè)數據庫中的大量業(yè)務(wù)數據進(jìn)行抽取、轉換、分析和其他模型化處理，從中提取商業(yè)決策的關(guān)鍵性數據，可以使企業(yè)把數據轉化為有用的信息幫助決策，從而在市場(chǎng)競爭中獲得優(yōu)勢地位。在電子商務(wù)環(huán)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(wù)器數據、用戶(hù)數據。其中服務(wù)器數據是Web挖掘中的主要對象。服務(wù)器中承載著(zhù)用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)時(shí)產(chǎn)生的對應的服務(wù)數據，其中包括了:日志文件、cookie文件、數據流。將這些數據進(jìn)行初步收集，再針對這些數據進(jìn)行深度分析挖掘。(2)數據選擇和預處理。通過(guò)數據收集將數據進(jìn)行分類(lèi)，根據所需的信息主題對收集的數據進(jìn)行選擇，通過(guò)選擇相關(guān)的數據項縮小數據處理的范圍，挑選其中的有效數據進(jìn)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(jìn)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(fā)現。模式發(fā)現是運用各種方法，發(fā)現數據中隱藏的模式和規則。通過(guò)模式發(fā)現技術(shù)對預處理之后的數據進(jìn)行處理得到相應的事務(wù)數據庫，利用模式發(fā)現對數據進(jìn)行初步挖掘，將預處理下的事務(wù)數據轉換成可被挖掘的存儲方式，通過(guò)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(jìn)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(shù)和工具，對挖掘結果進(jìn)行模式的分析，其目的是根據實(shí)際應用，通過(guò)觀(guān)察和選擇，把發(fā)現的統計結果、規則和模型轉換為知識，經(jīng)過(guò)篩選后來(lái)指導實(shí)際的電子商務(wù)行為。

　　3電子商務(wù)中的數據挖掘技術(shù)

　　(1)路徑分析技術(shù)。路徑分析主要是對web訪(fǎng)問(wèn)路徑進(jìn)行搜索分析，對于頻繁訪(fǎng)問(wèn)的路徑進(jìn)行總結。利用Web服務(wù)器的日志文件進(jìn)行數據分析，對訪(fǎng)客次數以及對應路徑進(jìn)行分析挖掘出頻繁訪(fǎng)問(wèn)路徑。通過(guò)數據可以分析出大多數訪(fǎng)問(wèn)者的共同喜好，從而能夠幫助電子商務(wù)改進(jìn)web設計以及提供更好更符合客戶(hù)的服務(wù)。(2)關(guān)聯(lián)分析技術(shù)。關(guān)聯(lián)技術(shù)是通過(guò)對數據進(jìn)行分析尋找出隱藏的數據聯(lián)系，關(guān)聯(lián)分析可是對單純的web數據與對應的電子商務(wù)進(jìn)行聯(lián)系。從而可以在web數據挖掘中得到該商務(wù)網(wǎng)站的關(guān)聯(lián)原則和信息。從而更好的使得客戶(hù)和網(wǎng)站數據有之間的相互聯(lián)系。(3)聚類(lèi)分析技術(shù)。聚類(lèi)分析是根據對象進(jìn)行數據分析了之后，對數據的信息和客戶(hù)對象之間的關(guān)系進(jìn)行總結。對數據對象進(jìn)行分組成為多個(gè)類(lèi)或簇，按照數據對象之間的相似度進(jìn)行劃分。(4)分類(lèi)分析技術(shù)。分類(lèi)分析是通過(guò)對數據庫中樣本數據的分析，對每個(gè)類(lèi)別做出準確的描述或分析模型或挖掘分類(lèi)規則。分類(lèi)分析是電子商務(wù)中一個(gè)非常重要的任務(wù)，也是應用最廣泛的技術(shù)。通過(guò)分類(lèi)自動(dòng)推導給定數據的廣義描述，以便對未來(lái)數據進(jìn)行預測。

　　4Web數據挖掘技術(shù)在電子商務(wù)中的應用

　　(1)制定優(yōu)質(zhì)個(gè)性化服務(wù)。電子商務(wù)的發(fā)展給了人們更多元化的選擇，同時(shí)，電商網(wǎng)站經(jīng)營(yíng)的商品也在不斷增加，在這樣多元化的網(wǎng)站結構中想要快速找到符合自己的商品必定會(huì )是一個(gè)繁瑣的.過(guò)程。然而通過(guò)數據挖掘對瀏覽量、購買(mǎi)力、搜索強度進(jìn)行合理應用，針對數據分析結果對網(wǎng)站進(jìn)行制定優(yōu)質(zhì)的個(gè)性化服務(wù)設計，更合理的安排網(wǎng)站中的物品擺放，從而為用戶(hù)提供更個(gè)性化的服務(wù)。(2)優(yōu)化站點(diǎn)設計。Web設計者可通過(guò)挖掘用戶(hù)的Web日志文件，對Web站點(diǎn)的結構和外觀(guān)進(jìn)行設計和修改。網(wǎng)站網(wǎng)頁(yè)的內容設置直接影響網(wǎng)站的訪(fǎng)問(wèn)效率。網(wǎng)站管理員按照大多數訪(fǎng)問(wèn)者的瀏覽模式對網(wǎng)站進(jìn)行組織，盡量為大多數訪(fǎng)問(wèn)者的瀏覽提供方便，給客戶(hù)留下好的印象，增加下次訪(fǎng)問(wèn)的機率。(3)聚類(lèi)客戶(hù)。在電子商務(wù)中，聚類(lèi)客戶(hù)就是主要的運營(yíng)策略，可以對客戶(hù)瀏覽的信息等內容出發(fā)，對客戶(hù)的共性進(jìn)行分類(lèi)，從而讓電子商務(wù)的運營(yíng)者能更加全面的了解客戶(hù)的需要，對網(wǎng)頁(yè)的內容進(jìn)行適當的調整，并在多方面滿(mǎn)足客戶(hù)的內在需要，盡最大限度的為客戶(hù)提供優(yōu)質(zhì)的、合適的服務(wù)。(4)營(yíng)銷(xiāo)效益分析。利用web數據挖掘對商品訪(fǎng)問(wèn)和銷(xiāo)售情況進(jìn)行有效分析，這樣能夠確定一些營(yíng)銷(xiāo)及消費的生命周期。再者結合目前的市場(chǎng)變化，針對不同的產(chǎn)品進(jìn)行定制獨特的營(yíng)銷(xiāo)策略。數據挖掘能夠有助于提高電商的營(yíng)銷(xiāo)效益。

　　5結語(yǔ)

　　綜上所述，web數據挖掘在電子商務(wù)的應用越來(lái)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(guò)數據處理把握客戶(hù)動(dòng)態(tài)、追蹤市場(chǎng)變化，在激烈的市場(chǎng)競爭中，做出正確的決策。Web數據挖掘在電子商務(wù)領(lǐng)域中一定會(huì )有廣闊的應用前景，它將帶領(lǐng)電子商務(wù)系統走向更加智能化、使客戶(hù)服務(wù)走向更加個(gè)性化。

　　參考文獻:

　�。�1］袁鴻雁．Web數據挖掘技術(shù)在電子商務(wù)中的應用研究［J］．電腦與電信，20xx(3):23～24．

　�。�2］葉小榮．WEB數據挖掘技術(shù)在電子商務(wù)中的應用研究［J］．北京電力高等專(zhuān)科學(xué)校學(xué)報，20xx．

　�。�3］馬宗亞，張會(huì )彥．Web數據挖掘技術(shù)在電子商務(wù)中的應用研究［J］．現代經(jīng)濟信息，20xx(6X):395．

　�。�4］邰宇．Web數據挖掘技術(shù)在電子商務(wù)中的應用研究［J］．中國新技術(shù)新產(chǎn)品，20xx(2):21．

數據挖掘論文2

　　[1]劉瑩.基于數據挖掘的商品銷(xiāo)售預測分析[J].科技通報.20xx(07)

　　[2]姜曉娟,郭一娜.基于改進(jìn)聚類(lèi)的電信客戶(hù)流失預測分析[J].太原理工大學(xué)學(xué)報.20xx(04)

　　[3]李欣海.隨機森林模型在分類(lèi)與回歸分析中的應用[J].應用昆蟲(chóng)學(xué)報.20xx(04)

　　[4]朱志勇,徐長(cháng)梅,劉志兵,胡晨剛.基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò )的客戶(hù)流失分析研究[J].計算機工程與科學(xué).20xx(03)

　　[5]翟健宏,李偉,葛瑞海,楊茹.基于聚類(lèi)與貝葉斯分類(lèi)器的網(wǎng)絡(luò )節點(diǎn)分組算法及評價(jià)模型[J].電信科學(xué).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(lèi)變量資料處理效果的比較[J].鄭州大學(xué)學(xué)報(醫學(xué)版).20xx(05)

　　[7]黃杰晟,曹永鋒.挖掘類(lèi)改進(jìn)決策樹(shù)[J].現代計算機(專(zhuān)業(yè)版).20xx(01)

　　[8]李凈,張范,張智江.數據挖掘技術(shù)與電信客戶(hù)分析[J].信息通信技術(shù).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(yè)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(wù)平臺分析與研究[D].湖南農業(yè)大學(xué)20xx

　　[12]徐進(jìn)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(xué)20xx

　　[13]俞馳.基于網(wǎng)絡(luò )數據挖掘的客戶(hù)獲取系統研究[D].西安電子科技大學(xué)20xx

　　[14]馮軍.數據挖掘在自動(dòng)外呼系統中的應用[D].北京郵電大學(xué)20xx

　　[15]于寶華.基于數據挖掘的高考數據分析[D].天津大學(xué)20xx

　　[16]王仁彥.數據挖掘與網(wǎng)站運營(yíng)管理[D].華東師范大學(xué)20xx

　　[17]彭智軍.數據挖掘的若干新方法及其在我國證券市場(chǎng)中應用[D].重慶大學(xué)20xx

　　[18]涂繼亮.基于數據挖掘的智能客戶(hù)關(guān)系管理系統研究[D].哈爾濱理工大學(xué)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(xué)20xx

　　[20]馬飛.基于數據挖掘的航運市場(chǎng)預測系統設計及研究[D].大連海事大學(xué)20xx

　　[21]周霞.基于云計算的太陽(yáng)風(fēng)大數據挖掘分類(lèi)算法的研究[D].成都理工大學(xué)20xx

　　[22]阮偉玲.面向生鮮農產(chǎn)品溯源的基層數據庫建設[D].成都理工大學(xué)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(xué)20xx

　　[24]陳鵬程.齒輪數控加工工藝數據庫開(kāi)發(fā)與數據挖掘研究[D].合肥工業(yè)大學(xué)20xx

　　[25]岳雪.基于海量數據挖掘關(guān)聯(lián)測度工具的設計[D].西安財經(jīng)學(xué)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(xué)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(xué)20xx

　　[28]張曉東.全序模塊模式下范式分解問(wèn)題研究[D].哈爾濱理工大學(xué)20xx

　　[29]尚丹丹.基于虛擬機的Hadoop分布式聚類(lèi)挖掘方法研究與應用[D].哈爾濱理工大學(xué)20xx

　　[30]王化楠.一種新的混合遺傳的基因聚類(lèi)方法[D].大連理工大學(xué)20xx

　　[31]楊毅超.基于Web數據挖掘的作物商務(wù)平臺分析與研究[D].湖南農業(yè)大學(xué)20xx

　　[32]徐進(jìn)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(xué)20xx

　　[33]俞馳.基于網(wǎng)絡(luò )數據挖掘的客戶(hù)獲取系統研究[D].西安電子科技大學(xué)20xx

　　[34]馮軍.數據挖掘在自動(dòng)外呼系統中的應用[D].北京郵電大學(xué)20xx

　　[35]于寶華.基于數據挖掘的高考數據分析[D].天津大學(xué)20xx

　　[36]王仁彥.數據挖掘與網(wǎng)站運營(yíng)管理[D].華東師范大學(xué)20xx

　　[37]彭智軍.數據挖掘的若干新方法及其在我國證券市場(chǎng)中應用[D].重慶大學(xué)20xx

　　[38]涂繼亮.基于數據挖掘的智能客戶(hù)關(guān)系管理系統研究[D].哈爾濱理工大學(xué)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(xué)20xx

　　[ 40]馬飛.基于數據挖掘的航運市場(chǎng)預測系統設計及研究[D].大連海事大學(xué)20xx

數據挖掘論文3

　　摘要:文章首先對數據挖掘技術(shù)及其具體功能進(jìn)行簡(jiǎn)要分析，在此基礎上對科研管理中數據挖掘技術(shù)的應用進(jìn)行論述。期望通過(guò)本文的研究能夠對科研管理水平的進(jìn)一步提升有所幫助。

　　關(guān)鍵詞:科研管理;數據挖掘;技術(shù)應用

　　1數據挖掘技術(shù)及其具體功能分析

　　所謂的數據挖掘具體是指通過(guò)相關(guān)的算法在大量的數據當中對隱藏的、有利用價(jià)值的信息進(jìn)行搜索的過(guò)程。數據挖掘是一門(mén)綜合性較強的科學(xué)技術(shù)，其中涉及諸多領(lǐng)域的知識，如人工智能、機器學(xué)習、數據庫、數理統計等等。數據挖掘技術(shù)具有如下幾個(gè)方面的功能:1．1關(guān)聯(lián)規則分析。這是數據挖掘技術(shù)較為重要的功能之一，可從給定的數據集當中，找到出現比較頻繁的項集，該項集具體是指行形如X-＞Y，在數據庫當中，X和Y所代表的均為屬性取值。在關(guān)聯(lián)規則下，只要數據滿(mǎn)足X條件，就一定滿(mǎn)足Y條件，數據挖掘技術(shù)的這個(gè)功能在商業(yè)金融等領(lǐng)域中的應用較為廣泛。1．2回歸模式分析回歸模式主要是通過(guò)對連續數值的預測，來(lái)達到挖掘數據的目的。例如，已知企業(yè)某個(gè)人的教育背景、工作年限等條件，可對其年薪的范圍進(jìn)行判定，整個(gè)分析過(guò)程是利用回歸模型予以實(shí)現的。在該功能中，已知的條件越多，可進(jìn)行挖掘的信息就越多。1．3聚類(lèi)分析聚類(lèi)具體是指將相似程度較高的.數據歸為同一個(gè)類(lèi)別，通過(guò)聚類(lèi)分析能夠從數據集中找出類(lèi)似的數據，并組成不同的組。在聚類(lèi)分析的過(guò)程中，需要使用聚類(lèi)算法，借助該算法對數據進(jìn)行檢測后，可以判斷其隱藏的屬性，并將數據庫分為若干個(gè)相似的組。

　　2科研管理中數據挖掘技術(shù)的應用

　　科研是科學(xué)研究的簡(jiǎn)稱(chēng)，具體是指為認識客觀(guān)事物在內在本質(zhì)及其運動(dòng)規律，而借助某些技術(shù)手段和設備，開(kāi)展調查研究、實(shí)驗等活動(dòng)，并為發(fā)明和創(chuàng )造新產(chǎn)品提供理論依據�？蒲泄芾硎菍�科研項目全過(guò)程的管理，如課題管理、經(jīng)費管理、成果管理等等。由于科學(xué)研究中涉及的內容較多，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)節中，對數據挖掘技術(shù)進(jìn)行應用。下面就此展開(kāi)詳細論述。

　　2．1在立項及可行性評估中的應用

　　科研管理工作的開(kāi)展需要以相關(guān)的科研課題作為依托，當課題選定之后，需要對其可行性及合理性進(jìn)行全面系統地評估，由此使得科研課題的立項及評估成為科研管理的主要工作內容�，F階段，國內的科研課題立項采用的是申請審批制，具體的流程是:由科研機構的相關(guān)人員負責提出申請，然后再由科技主管部門(mén)從申請中進(jìn)行篩選，經(jīng)過(guò)業(yè)內專(zhuān)家的評審論證之后，擇優(yōu)選取科研項目的承接單位。在進(jìn)行科研課題立項的過(guò)程中，涉及諸多方面的內容，具體包括申請單位、課題的研究領(lǐng)域、經(jīng)費安排、主管單位以及評審專(zhuān)家等。通過(guò)調查發(fā)現，由于國家宏觀(guān)調控政策的缺失，導致科研立項中存在低水平、重復性研究的情況，從而造成大量的研究經(jīng)費浪費，所取得的研究成果也不顯著(zhù)�？蒲泄芾聿块T(mén)雖然建立了相對完善的數據庫系統，并且系統也涵蓋與項目申請、審評等方面有關(guān)的基本操作流程，如上傳項目申報文件、將文件發(fā)給相關(guān)的評審專(zhuān)家、對評審結果進(jìn)行自動(dòng)統計等。從本質(zhì)的角度上講，數據庫管理系統所完成的這些工作流程，就是將傳統管理工作轉變?yōu)樾畔⒒�。故此，應當對已有的數據進(jìn)行深入挖掘，從而找出其中更具利用價(jià)值的信息，據此對科研立項進(jìn)行指導，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)費的使用效益獲得全面提升。在科研立項階段，可對數據挖掘技術(shù)進(jìn)行合理運用，借此來(lái)對課題申請中涉及的各種因素進(jìn)行挖掘，找出其中潛在的規則，為指標體系的構建和遴選方法的選擇提供可靠依據，最大限度地降低不合理因素對課題立項帶來(lái)的影響，對確需資助的科研項目進(jìn)行準確選擇，并給予相應的資助。在科研立項環(huán)節中，對數據挖掘技術(shù)進(jìn)行應用時(shí)，可以借助改進(jìn)后的Apriori算法進(jìn)行數據挖掘，從中找出關(guān)聯(lián)規則，在對該規則進(jìn)行分析的基礎上，對立項的合理性進(jìn)行評價(jià)。

　　2．2在項目管理中的應用

　　項目管理是科研管理的關(guān)鍵環(huán)節，為提高項目管理的效率和水平，可對數據挖掘技術(shù)進(jìn)行合理運用。在信息時(shí)代到來(lái)的今天，計算機技術(shù)、網(wǎng)絡(luò )技術(shù)的普及程度越來(lái)越高，國內很多科研機構都紛紛構建起了相關(guān)的管理信息系統，其中涵蓋了諸多的信息，如課題、科研人員、研究條件等等，而在這些信息當中，隱藏著(zhù)諸多具有特定意義的規則，為找出這些規則，需要借助數據挖掘技術(shù)，對信息進(jìn)行深入分析，進(jìn)而獲取對科研項目有幫助的信息。由于大部分科研管理部門(mén)建立的科研管理信息系統時(shí)間較早，從而使得系統本身的功能比較單一，如信息刪減、修改、查詢(xún)、統計等等，雖然這些功能可以滿(mǎn)足對科研課題進(jìn)展、經(jīng)費使用等方面的管理，但其面向的均為數據庫管理人員，處理的也都是常規事務(wù)。而從科研課題的管理者與決策者的角度上看，管理信息系統這些功能顯然是有所不足的，因為他們需要對歷史進(jìn)行分析和提煉，從中獲取相應的數據，為決策和管理工作的開(kāi)展提供支撐。對此，可應用數據挖掘技術(shù)的OLAP，即數據庫聯(lián)機分析處理，由此能夠幫助管理者從不同的方面對數據進(jìn)行觀(guān)察，進(jìn)而深入了解數據并獲取所需的信息。利用OLAP可以發(fā)現多種于科研課題有關(guān)信息之間的內在聯(lián)系，這樣管理者便能及時(shí)發(fā)現其中存在的相關(guān)問(wèn)題，并針對問(wèn)題采取有效的方法和措施加以應對。運用數據挖掘技術(shù)能夠對科研項目的相關(guān)數據進(jìn)行分析，找出其中存在的矛盾，從而使管理工作的開(kāi)展更具針對性。

　　3結論

　　綜上所述，科研管理是一項較為復雜且系統的工作，其中涵蓋的信息相對較多。為此，可將數據挖掘技術(shù)在科研管理中進(jìn)行合理應用，對相關(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(kāi)展提供可靠的依據，由此除了能夠確�？蒲许椖宽樌�進(jìn)行之外，還能提高科研管理水平。

　　參考文獻:

　�。�1］劉占波，王立偉，王曉麗．大數據環(huán)境下基于數據挖掘技術(shù)的高�？蒲泄芾硐到y的設計［J］．電子測試，20xx(1):21-22．

　�。�2］史子靜．高�？蒲泄芾硐到y中計算機數據挖掘技術(shù)的運用研究［J］．科技資訊，20xx(6):65-66．

　�。�3］丁磊．數據挖掘技術(shù)在高校教師科研管理中的應用研究［D］．大連海事大學(xué)，20xx．

數據挖掘論文4

　　引言 數據挖掘是指從數據集合中自動(dòng)抽取隱藏在數據中的那些有用信息的非平凡過(guò)程,這些信息的表現形式為:規則、概念、規律及模式等。它可幫助決策者分析歷史數據及當前數據,并從中發(fā)現隱藏的關(guān)系和模式,進(jìn)而預測未來(lái)可能發(fā)生的行為。數據挖掘的過(guò)程也叫知識發(fā)現的過(guò)程。

　　一、數據挖掘技術(shù) 數據挖掘就是指

　　從數據庫中發(fā)現知識的過(guò)程。包括存儲和處理數據,選擇處理大量數據集的算法、解釋結果、使結果可視化。整個(gè)過(guò)程中支持人機交互的模式。數據挖掘從許多交叉學(xué)科中得到發(fā)展,并有很好的前景。這些學(xué)科包括數據庫技術(shù)、機器學(xué)習、人工智能、模式識別、統計學(xué)、模糊推理、專(zhuān)家系統、數據可視化、空間數據分析和高性能計算等。數據挖掘綜合以上領(lǐng)域的理論、算法和方法,已成功應用在超市、金融、銀行、生產(chǎn)企業(yè)和電信,并有很好的表現。

　　二、數據挖掘的過(guò)程

　　挖掘數據過(guò)程可以分為3個(gè)步驟:數據預處理、模式發(fā)現、模式分析。

　　(1)數據預處理。實(shí)際系統中的數據一般都具有不完全性、冗余性和模糊性。因此,數據挖掘一般不對原始數據進(jìn)行挖掘,要通過(guò)預處理提供準確、簡(jiǎn)潔的數據。預處理主要完成以下工作:包括合并數據,將多個(gè)文件或多個(gè)數據庫中的數據進(jìn)行合并處理;選擇數據,提取出適合分析的數據集合;數據清洗、過(guò)濾,剔除一些無(wú)關(guān)記錄,將文件、圖形、圖像及多媒體等文件轉換成可便于數據挖掘的格式等。

　　(2)模式發(fā)現。模式發(fā)現階段就是利用挖掘算法挖掘出有效的、新穎的、潛在的、有用的以及最終可以理解的信息和知識�？捎糜赪eb的挖掘技術(shù)有路徑選擇、關(guān)聯(lián)分析、分類(lèi)規則、聚類(lèi)分析、序列分析、依賴(lài)性建模等等。

　　(3)模式分析。模式分析是從模式發(fā)現階段獲得的模式、規則中過(guò)濾掉不感興趣的規則和模式。通過(guò)技術(shù)手段,對得到的模式進(jìn)行數據分析,得出有意義的結論。常用的技術(shù)手段有:關(guān)聯(lián)規則、分類(lèi)、聚類(lèi)、序列模式等。

　　三、數據挖掘在電力系統負荷預測中的應用

　　電力負荷預測是能量管理系統及配電管理系統的重要組成部分,是電力系統規劃和運行調度的依據,也是電力市場(chǎng)化商業(yè)運營(yíng)所必需的基本內容。負荷預測工作的關(guān)鍵在于收集大量的歷史數據,建立科學(xué)有效的預測模型,采用有效的算法,以歷史數據為基礎,進(jìn)行大量試驗性研究,總結經(jīng)驗,不斷修正模型和算法,以真正反映負荷變化規律。其過(guò)程為:

　　(1) 調查和選擇歷史負荷數據資料

　　多方面調查收集資料,包括電力企業(yè)內部資料和外部資料,從眾多的.資料中挑選出有用的一小部分,即把資料濃縮到最小量。挑選資料時(shí)的標準要直接、可靠并且是最新的資料。如果資料的收集和選擇得不好,會(huì )直接影響負荷預測的質(zhì)量。通過(guò)建立計算機數據管理系統,利用計算機軟件系統來(lái)自動(dòng)管理數據。

　　(2) 負載數據預處理

　　經(jīng)過(guò)初步整理,還用于數據分析的預處理,平滑異常值的歷史數據和缺失數據的異常數據主要是水平的,垂直的方法附錄。正在分析數據之前和之后的兩個(gè)時(shí)間的負載數據作為基準,來(lái)設置要處理的數據時(shí),要處理的數據的范圍中最大的變化的數據的處理的水平超過(guò)該范圍時(shí),它被認為是壞的數據,使用平均法平滑變化;垂直負載數據預處理中的數據處理的考慮其24小時(shí)的小循環(huán),即,相同的時(shí)間的日期不同的負載應具有相似的,同時(shí)負載值應保持在一定范圍內,校正外的范圍內的數據進(jìn)行處理,在最近幾天的壞數據,力矩載荷的意思。

　　(3) 歷史資料的整理

　　一般來(lái)說(shuō),由于預測的質(zhì)量不會(huì )超過(guò)所用資料的質(zhì)量,所以要對所收集的與負荷有關(guān)的統計資料進(jìn)行審核和必要的加工整理,來(lái)保證資料的質(zhì)量,從而為保證預測質(zhì)量打下基礎,即要注意資料的完整無(wú)缺,數字準確無(wú)誤,反映的都是正常狀態(tài)下的水平,資料中沒(méi)有異常的“分離項”,還要注意資料的補缺,并對不可靠的資料加以核實(shí)調整。通過(guò)建立數據完整性、一致性約束模型,來(lái)建立海量數據集為后面的數據挖掘做好充分的準備。

　　(4) 建立負荷預測模型

　　負荷預測模型是統計資料軌跡的概括,預測模型是多種多樣的,因此,對于具體資料要選擇恰當的預測模型,這是負荷預測過(guò)程中至關(guān)重要的一步。當由于模型選擇不當而造成預測誤差過(guò)大時(shí),就需要改換模型,必要時(shí),還可同時(shí)采用幾種數學(xué)模型進(jìn)行運算,以便對比、選擇。

　　(5) 選擇算法

　　選擇聚類(lèi)法又稱(chēng)聚類(lèi)分析法,它是對一組負荷影響因素數據進(jìn)行聚類(lèi)的方法,聚類(lèi)后的數據即構成了一組分類(lèi)。聚類(lèi)的標準是以數據的表象(即數據屬性 值)為依據的,聚類(lèi)的工具是將一組數據按表象而將相近的歸并成類(lèi),最終形成若干個(gè)類(lèi),在類(lèi)內數據具有表象的相似性,而類(lèi)間的數據具有表象的相異性。聚類(lèi)的算法也有很多,有遺傳算法,劃分法,層次法,基于密度方法,基于網(wǎng)格方法等。 四、CURE算法在負荷預測中的應用 CURE算法是一種分層聚類(lèi)算法。典型的數據點(diǎn)來(lái)表示一個(gè)具有固定數目的聚類(lèi)。的CURE算法需要作為參數輸入的群集數?。由于CURE聚類(lèi)的代表點(diǎn)的某些有代表性的,可以發(fā)現具有任何尺寸和形狀的聚類(lèi)。同時(shí),在一個(gè)集群代表點(diǎn)的選擇方式的中心“縮水”排除“噪音”。

　　歷史上第一個(gè)數據庫負荷預測,數據提取樣品。的數據樣本聚類(lèi),可以分為兩種方法:一個(gè)是所有樣本數據進(jìn)行聚類(lèi),這個(gè)方法會(huì )使主內存容量是遠遠不夠的,系統無(wú)法掃描一次完成。我們使用所有的樣本數據被分成多個(gè)區域,每個(gè)區域的數據進(jìn)行聚類(lèi),使每個(gè)分區可以品嘗到所有的數據加載到主內存。然后,針對每個(gè)分區,使用分層算法的聚類(lèi)。

　　電力系統的應用SCADA系統中的數據測量、記錄、轉換、傳輸、收集數據,并可能導致故障和負載數據丟失或異常。異常數據的生成是隨機的,因此,在數據庫中的不確定性的分布,不同類(lèi)型的異常數據出現單獨或在一個(gè)特定的時(shí)刻,或交叉混合發(fā)生在同一天連續,或在相同的連續天期的橫分布,以及許多其他場(chǎng)合。異常數據的處理的關(guān)鍵影響的預測結果的準確性。使用兩種不同的技術(shù),以刪除異常。第一種技術(shù)是要刪除的集群增長(cháng)緩慢。當簇的數量低于某一閾值,將只包含一個(gè)或兩個(gè)集群成員的刪除,第二種方法是在集群的最后階段,非常小的集群中刪除。

　　最后對樣本中的全部數據進(jìn)行聚類(lèi),為了保證可以在內存中處理,輸入只包括各個(gè)分區獨自聚類(lèi)時(shí)發(fā)現的簇的代表性點(diǎn)。使用c個(gè)點(diǎn)代表每個(gè)簇,對磁盤(pán)上的整個(gè)數據庫進(jìn)行聚類(lèi)。數據庫中的數據項被分配到與最近的代表性點(diǎn)表示的簇中。代表性點(diǎn)的集合必須足夠小以適應主存的大小。

　　結束語(yǔ)

　　數據挖掘技術(shù)雖然得到了一定程度的應用,并取得了顯著(zhù)成效,但仍存在著(zhù)許多尚未解決的問(wèn)題。隨著(zhù)人們對數據挖掘技術(shù)的深人研究,數據挖掘技術(shù)必將更加成熟,并取得更加顯著(zhù)的效果。

數據挖掘論文5

　　題目：檔案信息管理系統中的計算機數據挖掘技術(shù)探討

　　摘要：伴隨著(zhù)計算機技術(shù)的不斷進(jìn)步和發(fā)展, 數據挖掘技術(shù)成為數據處理工作中的重點(diǎn)技術(shù), 能借助相關(guān)算法搜索相關(guān)信息, 在節省人力資本的同時(shí), 提高數據檢索的實(shí)際效率, 基于此, 被廣泛應用在數據密集型行業(yè)中。筆者簡(jiǎn)要分析了計算機數據挖掘技術(shù), 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(shù)實(shí)現過(guò)程, 以供參考。

　　關(guān)鍵詞：檔案信息管理系統; 計算機; 數據挖掘技術(shù); 1 數據挖掘技術(shù)概述

　　數據挖掘技術(shù)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(shù)過(guò)程。若是從技術(shù)層面判定數據挖掘技術(shù), 則需要將其劃分在商業(yè)數據處理技術(shù)中, 整合商業(yè)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(yōu)化商業(yè)決策。借助數據挖掘技術(shù)能建構完整的數據倉庫, 滿(mǎn)足集成性、時(shí)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(shù)框架結構的完整性。

　　目前, 數據挖掘技術(shù)常用的工具, 如SAS企業(yè)的Enterprise Miner、IBM企業(yè)的Intellient Miner以及SPSS企業(yè)的Clementine等應用都十分廣泛。企業(yè)在實(shí)際工作過(guò)程中, 往往會(huì )利用數據源和數據預處理工具進(jìn)行數據定型和更新管理, 并且應用聚類(lèi)分析模塊、決策樹(shù)分析模塊以及關(guān)聯(lián)分析算法等, 借助數據挖掘技術(shù)對相關(guān)數據進(jìn)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(hù)需求單元

　　為了充分發(fā)揮檔案信息管理系統的優(yōu)勢, 要結合客戶(hù)的實(shí)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(hù)需求出發(fā)整合數據模型, 保證其建立過(guò)程能按照整體規劃有序進(jìn)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(mǎn)足檔案的數據分析需求。其次, 要對日常工作中的用戶(hù)數據進(jìn)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(hù), 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(hù)特征分析進(jìn)行分類(lèi)描述。

　　(3) 確定檔案的基礎性分類(lèi)主題, 一般而言, 要將文書(shū)檔案歸檔情況、卷數等基礎性信息作為分類(lèi)依據。

　　2.2 數據庫設計單元

　　在設計過(guò)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(shí)表的主鍵項目, 建立框架結構。

　　第一, 建立事實(shí)表。事實(shí)表是數據模型的核心單元, 主要是記錄相關(guān)業(yè)務(wù)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(guò)程切實(shí)有效。 (1) 檔案管理中文書(shū)檔案目錄卷數事實(shí)表:事實(shí)表主鍵, 字段類(lèi)型Int, 字段為Id;文書(shū)歸檔年份, 字段類(lèi)型Int, 字段為Gdyear_key;文書(shū)歸檔類(lèi)型, 字段類(lèi)型Int, 字段為Ajtm_key;文書(shū)歸檔單位, 字段類(lèi)型Int, 字段為Gddw_key;文書(shū)檔案生成年份, 字段類(lèi)型Int, 字段為Ajscsj_key, 以及文書(shū)檔案包括的文件數目。 (2) 檔案管理中文書(shū)檔案卷數事實(shí)表:事實(shí)表主鍵, 字段類(lèi)型Int, 字段為Id;文書(shū)歸檔利用日期, 字段類(lèi)型Int, 字段為Date_key;文書(shū)歸檔利用單位, 字段類(lèi)型Int, 字段為Dw_key;文書(shū)歸檔利用類(lèi)別, 字段類(lèi)型Int, 字段為Dalb_key;文書(shū)歸檔利用年份, 字段類(lèi)型Int, 字段為Dayear_key等[1]。

　　第二, 建立維度表, 在實(shí)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(huán)和反饋的系統框架體系, 并且處理增長(cháng)過(guò)程和完善過(guò)程, 有效實(shí)現數據庫模型設計以及相關(guān)維護操作。首先, 要對模式的基礎性維度進(jìn)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(hù)管理工作方面具備一定的優(yōu)勢, 集中制訂商務(wù)智能解決方案, 保證集成環(huán)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(shí)際水平。需要注意的是, 在全面整合和分析處理數據的過(guò)程中, 要分離文書(shū)檔案中的數據, 相關(guān)操作如下:

　　from dag gd temp//刪除臨時(shí)表中的數據

　　Ch count=dag 1.importfile (dbo.u wswj) //將文書(shū)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(shí)表

　　相關(guān)技術(shù)人員要對數據進(jìn)行有效處理, 以保證相關(guān)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(jìn)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(guò)程中, 相關(guān)技術(shù)人員要判定聯(lián)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(fā)揮其實(shí)際作用, 并且真正發(fā)揮檔案維表的穩定性、安全性?xún)?yōu)勢。

　　第一, 檔案事實(shí)表中的數據穩定, 事實(shí)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(lèi)別和歸檔時(shí)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(zhì)量, 也能追加時(shí)間判定標準, 能在實(shí)際操作中減少掃描整個(gè)表浪費的時(shí)間, 從根本上提高實(shí)際效率。另一方面, 能刪除數據, 實(shí)現數據更新, 檢索相關(guān)關(guān)鍵詞即可。并且也能同時(shí)修改數據, 維護檔案撤出和檔案追加的動(dòng)態(tài)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(guān)鍵, 由于其不會(huì )隨著(zhù)時(shí)間的推移出現變化, 因此, 要對其進(jìn)行合理的處理和協(xié)調。維表本身的存儲空間較小, 盡管結構發(fā)生變化的概率不大, 但仍會(huì )對代表的對象產(chǎn)生影響, 這就會(huì )使得數據出現動(dòng)態(tài)的變化。對于這種改變, 需要借助新維生成的方式進(jìn)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(shí), 也能對事實(shí)表外鍵進(jìn)行分析[2]。

　　3 檔案信息管理系統計算機數據倉庫的實(shí)現

　　3.1 描述需求

　　隨著(zhù)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和數據庫技術(shù)不斷進(jìn)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(wǎng)絡(luò )環(huán)境一體化水平能滿(mǎn)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(shí)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(shí)基礎。另外, 在數據表和文書(shū)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(gè)性化的主動(dòng)性服務(wù)機制。

　　3.2 關(guān)聯(lián)計算

　　在實(shí)際檔案分析工作開(kāi)展過(guò)程中, 關(guān)聯(lián)算法描述十分關(guān)鍵, 能對某些行為特征進(jìn)行統籌整合, 從而制定分析決策。在進(jìn)行關(guān)聯(lián)規則強度分析時(shí), 要結合支持度和置信度等系統化數據進(jìn)行綜合衡量。例如, 檔案數據庫中有A和B兩個(gè)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(shí)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(guān)聯(lián)度較低。若是兩者出現的概率較大, 則說(shuō)明兩者的關(guān)聯(lián)度較高。另外, 在分析置信度時(shí), 利用Confidence (A→B) = (A|B) , 也能有效判定兩者之間的關(guān)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(guān)系的關(guān)鍵, 若是置信度的數值達到100%, 則直接證明A和B能同一時(shí)間出現。

　　3.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )算法

　　除了要對檔案的實(shí)際內容進(jìn)行數據分析和數據庫建構, 也要對其利用情況進(jìn)行判定, 目前較為常見(jiàn)的利用率分析算法就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )算法, 其借助數據分類(lèi)系統判定和分析數據對象。值得注意的是, 在分類(lèi)技術(shù)結構中, 要結合訓練數據集判定分類(lèi)模型數據挖掘結構。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )算法類(lèi)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(xiàn)性交換結構, 確保能憑借歷史數據對計算模型和分類(lèi)體系展開(kāi)深度分析[3]。

　　3.4 實(shí)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(shù), 能對檔案分類(lèi)管理予以分析, 保證信息需求分類(lèi)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(jìn)行差異化分析的過(guò)程中, 能結合不同的元素對具體問(wèn)題展開(kāi)深度調研。一方面, 計算機數據挖掘技術(shù)借助決策樹(shù)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(jìn)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(shù)能整合檔案使用人員長(cháng)期瀏覽與關(guān)注的信息, 并且能集中收集和匯總間隔時(shí)間、信息查詢(xún)停留時(shí)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(xún)服務(wù), 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(shù), 主要是對數據信息進(jìn)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(lèi)框架體系。

　　4 結語(yǔ)

　　總而言之, 在檔案管理工作中應用數據挖掘技術(shù), 能在準確判定用戶(hù)需求的同時(shí), 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(jìn)一步優(yōu)化奠定堅實(shí)基礎。并且, 數據庫的建立, 也能節省經(jīng)費和設備維護成本, 真正實(shí)現數字化全面發(fā)展的目標, 促進(jìn)檔案信息管理工作的長(cháng)效進(jìn)步。

　　參考文獻

　　[1]曾雪峰.計算機數據挖掘技術(shù)開(kāi)發(fā)及其在檔案信息管理中的運用研究[J].科技創(chuàng )新與應用, 20xx (9) :285.

　　[2]王曉燕.數據挖掘技術(shù)在檔案信息管理中的應用[J].蘭臺世界, 20xx (23) :25-26.

　　[3]韓吉義.基于數據挖掘技術(shù)的高校圖書(shū)館檔案信息管理平臺的構筑[J].山西檔案, 20xx (6) :61-63.

　　[4]哈立原.基于數據挖掘技術(shù)的高校圖書(shū)館檔案信息管理平臺構建[J].山西檔案, 20xx (5) :105-107.

　　數據挖掘論文四： 題目：機器學(xué)習算法在數據挖掘中的應用

　　摘要：隨著(zhù)科學(xué)技術(shù)的快速發(fā)展, 各種新鮮的事物和理念得到了廣泛的應用。其中機器學(xué)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(yè)之中。本篇論文旨在探討機器學(xué)習算法在數據挖掘中的具體應用, 我們利用龐大的移動(dòng)終端數據網(wǎng)絡(luò ), 加強了基于GSM網(wǎng)絡(luò )的戶(hù)外終端定位, 從而提出了3個(gè)階段的定位算法, 有效提高了定位的精準度和速度。

　　關(guān)鍵詞：學(xué)習算法; GSM網(wǎng)絡(luò ); 定位; 數據;

　　移動(dòng)終端定位技術(shù)由來(lái)已久, 其主要是利用各種科學(xué)技術(shù)手段定位移動(dòng)物體的精準位置以及高度。目前, 移動(dòng)終端定位技術(shù)主要應用于軍事定位、緊急救援、網(wǎng)絡(luò )優(yōu)化、地圖導航等多個(gè)現代化的領(lǐng)域, 由于移動(dòng)終端定位技術(shù)可以提供精準的位置服務(wù)信息, 所以其在市場(chǎng)上還是有較大的需求的, 這也為移動(dòng)終端定位技術(shù)的優(yōu)化和發(fā)展, 提供了推動(dòng)力。隨著(zhù)通信網(wǎng)絡(luò )普及, 移動(dòng)終端定位技術(shù)的發(fā)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(yōu)化和提升。同時(shí), 傳統的定位方法結合先進(jìn)的算法來(lái)進(jìn)行精準定位, 目前依舊還是有較大的進(jìn)步空間。在工作中我選取機器學(xué)習算法結合數據挖掘技術(shù)對傳統定位技術(shù)加以改進(jìn), 取得了不錯的效果, 但也遇到了許多問(wèn)題, 例如:使用機器學(xué)習算法來(lái)進(jìn)行精準定位暫時(shí)無(wú)法滿(mǎn)足更大的區域要求, 還有想要利用較低的設備成本, 實(shí)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(xué)習算法進(jìn)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(mǎn)足市場(chǎng)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(shí)指的就是在大量的數據中通過(guò)算法找到有用信息的行為。一般情況下, 數據挖掘都會(huì )和計算機科學(xué)緊密聯(lián)系在一起, 通過(guò)統計集合、在線(xiàn)剖析、檢索篩選、機器學(xué)習、參數識別等多種方法來(lái)實(shí)現最初的目標。統計算法和機器學(xué)習算法是數據挖掘算法里面應用得比較廣泛的兩類(lèi)。統計算法依賴(lài)于概率分析, 然后進(jìn)行相關(guān)性判斷, 由此來(lái)執行運算。

　　而機器學(xué)習算法主要依靠人工智能科技, 通過(guò)大量的樣本收集、學(xué)習和訓練, 可以自動(dòng)匹配運算所需的相關(guān)參數及模式。它綜合了數學(xué)、物理學(xué)、自動(dòng)化和計算機科學(xué)等多種學(xué)習理論, 雖然能夠應用的領(lǐng)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(shuō)是一種可以“因時(shí)而變”、“因事而變”的算法。在機器學(xué)習算法的領(lǐng)域, 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )是比較重要和常見(jiàn)的一種。因為它的優(yōu)秀的數據處理和演練、學(xué)習的能力較強。

　　而且對于問(wèn)題數據還可以進(jìn)行精準的識別與處理分析, 所以應用的頻次更多。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )依賴(lài)于多種多樣的建模模型來(lái)進(jìn)行工作, 由此來(lái)滿(mǎn)足不同的數據需求。綜合來(lái)看, 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的建模, 它的精準度比較高, 綜合表述能力優(yōu)秀, 而且在應用的過(guò)程中, 不需要依賴(lài)專(zhuān)家的輔助力量, 雖然仍有缺陷, 比如在訓練數據的時(shí)候耗時(shí)較多, 知識的理解能力還沒(méi)有達到智能化的標準, 但是, 相對于其他方式而言, 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的優(yōu)勢依舊是比較突出的。

　　2 以機器學(xué)習算法為基礎的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(lèi)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(jìn)行分析處理, 測量柵格的距離度量和精準度, 然后對移動(dòng)終端柵格進(jìn)行預估判斷, 最終利用機器學(xué)習進(jìn)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(gè)周邊長(cháng)達10千米的二線(xiàn)城市。在該城市區域內, 我們測量了四個(gè)不同時(shí)間段內的數據, 為了保證機器學(xué)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(guān)信息進(jìn)行清除。一旦確定某一待定位數據, 就要在不同的時(shí)間內進(jìn)行測量, 按照測量出的`數據信息的經(jīng)緯度和平均值, 再進(jìn)行換算, 最終, 得到真實(shí)的數據量, 提升定位的速度以及有效程度。

　　2.3 以基站的經(jīng)緯度為基礎的初步定位

　　用機器學(xué)習算法來(lái)進(jìn)行移動(dòng)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(lèi)也相應增加, 而且更加復雜, 所以, 利用機器學(xué)習算法來(lái)進(jìn)行移動(dòng)終端定位的過(guò)程, 會(huì )隨著(zhù)定位區域面積的增大, 而耗費更多的時(shí)間。利用基站的經(jīng)緯度作為基礎來(lái)進(jìn)行早期的定位, 則需要以下幾個(gè)步驟:要將邊長(cháng)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(guān)信息, 就要選擇對邊長(cháng)是一千米的小柵格進(jìn)行計算, 而如果是想要獲得邊長(cháng)一千米的大柵格, 就要對邊長(cháng)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(gè)邊長(cháng)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(diǎn)的經(jīng)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(shí)候難度是較低的, 更加簡(jiǎn)便。后期的預算主要依賴(lài)決策函數計算和樣本向量機計算。隨著(zhù)柵格的變小, 定位的精準度將越來(lái)越高, 而由于增加分類(lèi)的問(wèn)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(jīng)緯度, 然后依賴(lài)經(jīng)緯度來(lái)確定邊長(cháng)面積, 這些都是進(jìn)行區域定位的基礎性工作, 緊接著(zhù)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(jìn)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(yǔ)

　　近年來(lái), 隨著(zhù)我國科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展和進(jìn)步, 數據挖掘技術(shù)愈加重要。根據上面的研究, 我們證明了, 在數據挖掘的過(guò)程中, 應用機器學(xué)習算法具有舉足輕重的作用。作為一門(mén)多領(lǐng)域互相交叉的知識學(xué)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(yè)。所以, 對于機器學(xué)習算法, 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, 將其廣泛應用于智能定位的各個(gè)領(lǐng)域, 幫助我們解決關(guān)于戶(hù)外移動(dòng)終端的定位的問(wèn)題。

　　參考文獻

　　[1]陳小燕, CHENXiaoyan.機器學(xué)習算法在數據挖掘中的應用[J].現代電子技術(shù), 20xx, v.38;No.451 (20) :11-14.

　　[2]李運.機器學(xué)習算法在數據挖掘中的應用[D].北京郵電大學(xué), 20xx.

　　[3]莫雪峰.機器學(xué)習算法在數據挖掘中的應用[J].科教文匯, 20xx (07) :175-178.

　　數據挖掘論文五： 題目：軟件工程數據挖掘研究進(jìn)展

　　摘要：數據挖掘是指在大數據中開(kāi)發(fā)出有價(jià)值信息數據的過(guò)程。計算機技術(shù)的不斷進(jìn)步, 通過(guò)人工的方式進(jìn)行軟件的開(kāi)發(fā)與維護難度較大。而數據挖掘能夠有效的提升軟件開(kāi)發(fā)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(shù)的任務(wù)和存在的問(wèn)題, 并重點(diǎn)論述軟件開(kāi)發(fā)過(guò)程中出現的問(wèn)題和相關(guān)的解決措施。

　　關(guān)鍵詞：軟件工程; 數據挖掘; 解決措施;

　　在軟件開(kāi)發(fā)過(guò)程中, 為了能夠獲得更加準確的數據資源, 軟件的研發(fā)人員就需要搜集和整理數據。但是在大數據時(shí)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(shù)。軟件挖掘技術(shù)是傳統數據挖掘技術(shù)在軟件工程方向的其中一部分。但是它具有自身的特征, 體現在以下三個(gè)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(wèn)題;

　　(3) 軟件的開(kāi)發(fā)者該如何選擇數據。

　　1 在軟件工程中數據挖掘的主要任務(wù)

　　在數據挖掘技術(shù)中, 軟件工程數據挖掘是其中之一, 其挖掘的過(guò)程與傳統數據的挖掘無(wú)異。通常包括三個(gè)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(wù)有對數據的分類(lèi)、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(gè)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(lián)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(guò)很多種結果展示出來(lái), 最常見(jiàn)的有報表和文字的方式。但是對于軟件工程的數據挖掘來(lái)講, 它最主要的職能是給軟件的研發(fā)人員提供更加精準的案例, 軟件漏洞的實(shí)際定位以及設計構造方面的信息, 同時(shí)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(jìn)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(jià)

　　我國傳統的數據挖掘已經(jīng)初步形成統一的評價(jià)標準, 而且評價(jià)體系相對成熟。但是軟件工程的數據挖掘過(guò)程中, 研發(fā)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(jìn)行對比, 所以也就難以達成一致的評價(jià)標準和結果。不難看出, 軟件工程數據挖掘的關(guān)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(fā)階段出現的問(wèn)題和解決措施

　　軟件在研發(fā)階段主要的任務(wù)是對軟件運行程序的編寫(xiě)。以下是軟件在編碼和結果的提交過(guò)程中出現的問(wèn)題和相應的解決措施。

　　2.1 對軟件代碼的編寫(xiě)過(guò)程

　　該過(guò)程需要軟件的研發(fā)人員能夠對自己需要編寫(xiě)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(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)規則, 比如繼承關(guān)系等。

　　(3) 軟件的開(kāi)發(fā)人員搜尋可以重用的動(dòng)態(tài)規則。

　　包括軟件的接口調用順序等。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, 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 對軟件代碼的重用

　　在對軟件代碼重用過(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(lèi)或方法, 并能夠通過(guò)與之有聯(lián)系的代碼實(shí)現代碼的重用。但是這種方式哦足跡信息將會(huì )耗費工作人員大量的精力。而通過(guò)關(guān)鍵詞在代碼庫中搜集可重用的軟件代碼, 同時(shí)按照代碼的相關(guān)度對搜集到的代碼進(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(lèi)似, 最終所展現出來(lái)的搜索結果是以上下文結構的方式展現的。比如:類(lèi)與類(lèi)之間的聯(lián)系。其實(shí)現的具體流程如下:

　　(1) 軟件的開(kāi)發(fā)人員創(chuàng )建同時(shí)具備例程和上下文架構的代碼庫;

　　(2) 軟件的研發(fā)人員能夠向代碼庫提供類(lèi)的相關(guān)信息, 然后對反饋的結果進(jìn)行評估, 創(chuàng )建新型的代碼庫。

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

　　2.3 對動(dòng)態(tài)規則的重用

　　軟件工程領(lǐng)域內對動(dòng)態(tài)規則重用的研究已經(jīng)相對成熟, 通過(guò)在編譯器內安裝特定插件的方式檢驗代碼是否為動(dòng)態(tài)規則最適用的, 并能夠將不適合的規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)人員能夠規定動(dòng)態(tài)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(shí)現對相關(guān)數據的保存, 可以通過(guò)隊列等簡(jiǎn)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(fā)人員。

　　3 結束語(yǔ)

　　在軟件工程的數據挖掘過(guò)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(jīng)存在的。數據挖掘技術(shù)在軟件工程中的運用能夠降低研發(fā)人員的工作量, 同時(shí)軟件工程與數據挖掘的結合是計算機技術(shù)必然的發(fā)展方向。從數據挖掘的過(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。而對數據挖掘的技術(shù)手段來(lái)講, 它在軟件工程中的運用更加普遍。在對數據挖掘技術(shù)的研究過(guò)程中可以發(fā)現, 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。

　　參考文獻

　　[1]王藝蓉.試析面向軟件工程數據挖掘的開(kāi)發(fā)測試技術(shù)[J].電子技術(shù)與軟件工程, 20xx (18) :64.

　　[2]吳彥博.軟件工程中數據挖掘技術(shù)的運用探索[J].數字通信世界, 20xx (09) :187.

　　[3]周雨辰.數據挖掘技術(shù)在軟件工程中的應用研究[J].電腦迷, 20xx (08) :27-28.

　　[4]劉桂林.分析軟件工程中數據挖掘技術(shù)的應用方式[J].中國新通信, 20xx, 19 (13) :119.

數據挖掘論文6

　　1理論研究

　　1.1客戶(hù)關(guān)系管理

　　客戶(hù)關(guān)系管理的目標是依靠高效優(yōu)質(zhì)的服務(wù)吸引客戶(hù)，同時(shí)通過(guò)對業(yè)務(wù)流程的全面優(yōu)化和管理，控制企業(yè)運行成本�？蛻�(hù)關(guān)系管理是一種管理理念，將企業(yè)客戶(hù)視作企業(yè)發(fā)展最重要的企業(yè)資源，采用企業(yè)服務(wù)優(yōu)化等手段來(lái)管理客戶(hù)關(guān)系�？蛻�(hù)關(guān)系管理并不是單純的信息技術(shù)或者管理技術(shù)，而是一種企業(yè)生物戰略，通過(guò)對企業(yè)客戶(hù)的分段充足，強化客戶(hù)滿(mǎn)意的行為，優(yōu)化企業(yè)可盈利性，將客戶(hù)處理工作上升到企業(yè)級別，不同部門(mén)負責與客戶(hù)進(jìn)行交互，但是整個(gè)企業(yè)都需要向客戶(hù)負責，在信息技術(shù)的支持下實(shí)現企業(yè)和客戶(hù)連接環(huán)節的自動(dòng)化管理。

　　1.2客戶(hù)細分

　　客戶(hù)細分由美國學(xué)者溫德?tīng)柺访芩乖?0世紀50年代提出，認為客戶(hù)細分是根據客戶(hù)屬性將客戶(hù)分成集合�，F代營(yíng)銷(xiāo)學(xué)中的客戶(hù)細分是按照客戶(hù)特征和共性將客戶(hù)群分為不同等級或者子群體，尋找相同要素，對不同類(lèi)別客戶(hù)心理與需求急性研究和評估，從而指導進(jìn)行企業(yè)服務(wù)資源的分配，是企業(yè)獲得客戶(hù)價(jià)值的一種理論與方法。因此我們注意到，客戶(hù)細分其實(shí)是一個(gè)分類(lèi)問(wèn)題，但是卻有著(zhù)顯著(zhù)的特點(diǎn)。

　　1.2.1客戶(hù)細分是動(dòng)態(tài)的企業(yè)不斷發(fā)展變化，用戶(hù)數據不斷積累，市場(chǎng)因素的變化，都會(huì )造成客戶(hù)細分的變化。所以客戶(hù)細分工作需要根據客戶(hù)情況的變化進(jìn)行動(dòng)態(tài)調整，

　　減少錯誤分類(lèi)，提高多次細分中至少有一次是正確分類(lèi)的可能性。

　　1.2.2受眾多因素影響

　　隨著(zhù)時(shí)間的推移，客戶(hù)行為和心理會(huì )發(fā)生變化，所以不同時(shí)間的數據會(huì )反映出不同的規律，客戶(hù)細分方法需要在變化過(guò)程中準確掌握客戶(hù)行為的規律性。

　　1.2.3客戶(hù)細分有不同的分類(lèi)標準

　　一般分類(lèi)問(wèn)題強調準確性，客戶(hù)關(guān)系管理則強調有用性，講求在特定限制條件下實(shí)現特定目標。

　　1.3數據挖掘

　　數據挖掘就是從大型數據庫數據中提取有價(jià)值的、隱含的、事前未知的潛在有用信息。數據挖掘技術(shù)不斷發(fā)展，挖掘對象不再是單一數據庫，已經(jīng)逐漸發(fā)展到文件系統、數據集合以及數據倉庫的挖掘分析。

　　2客戶(hù)細分的數據挖掘

　　2.1邏輯模型

　　客戶(hù)數據中有著(zhù)若干離散客戶(hù)屬性和連續客戶(hù)屬性，每個(gè)客戶(hù)屬性為一個(gè)維度，客戶(hù)作為空間點(diǎn)，全部客戶(hù)都能夠形成多為空間，作為客戶(hù)的屬性空間，假設A={A1，A2,…Am}是一組客戶(hù)屬性，屬性可以是連續的，也可以離散型，這些屬性就形成了客戶(hù)m維屬性空間。同時(shí)設g是一個(gè)描述客戶(hù)屬性的一個(gè)指標，f(g)是符合該指標的客戶(hù)集合，即為概率外延，則任一確定時(shí)刻都是n個(gè)互不相交集合。在客戶(hù)價(jià)值概念維度上，可分為“有價(jià)值客戶(hù)”“潛在價(jià)值客戶(hù)”“無(wú)價(jià)值客戶(hù)”三種類(lèi)型，定義RB如下：(1)顯然RB是一個(gè)等價(jià)關(guān)系，經(jīng)RB可分類(lèi)屬性空間為若干等價(jià)類(lèi)，每個(gè)等價(jià)類(lèi)都是一個(gè)概念類(lèi)，建立客戶(hù)細分，就是客戶(hù)屬性空間和概念空間映射關(guān)系的建立過(guò)程。

　　2.2客戶(hù)細分數據挖掘實(shí)施

　　通過(guò)數據庫已知概念類(lèi)客戶(hù)數據進(jìn)行樣本學(xué)習和數據挖掘，進(jìn)行客戶(hù)屬性空間與概念空間映射的自動(dòng)歸納。首先確定一組概念類(lèi)已知客戶(hù)集合。首先確定一個(gè)映射：p：C→L，使，如果，則。，求p(c)確定所屬概念類(lèi)。數據部分有客戶(hù)數據存儲和概念維數據構成，客戶(hù)數據存儲有企業(yè)全部?jì)仍趯傩�、外在屬性以及行為屬性等數據，方法則主要有關(guān)聯(lián)規則分析、深井網(wǎng)絡(luò )分類(lèi)、決策樹(shù)、實(shí)例學(xué)習等數據挖掘方法，通過(guò)對客戶(hù)數據存儲數據學(xué)習算法來(lái)建立客戶(hù)數據和概念維之間的映射關(guān)系。

　　2.3客戶(hù)細分數據分析

　　建立客戶(hù)動(dòng)態(tài)行為描述模型，滿(mǎn)足客戶(hù)行為非確定性和非一致性要求，客戶(hù)中心的管理體制下，客戶(hù)細分影響企業(yè)戰術(shù)和戰略級別決策的生成，所以數據挖掘要能夠彌補傳統數據分析方法在可靠性方面的缺陷。

　　2.3.1客戶(hù)外在屬性

　　外在屬性有客戶(hù)地理分布、客戶(hù)組織歸屬情況和客戶(hù)產(chǎn)品擁有情況等�？蛻�(hù)的組織歸屬是客戶(hù)社會(huì )組織類(lèi)型，客戶(hù)產(chǎn)品擁有情況是客戶(hù)是否擁有或者擁有哪些與其他企業(yè)或者其他企業(yè)相關(guān)產(chǎn)品。

　　2.3.2內在屬性

　　內在屬性有人口因素和心理因素等，人口因素是消費者市場(chǎng)細分的重要變量。相比其他變量，人口因素更加容易測量。心理因素則主要有客戶(hù)愛(ài)好、性格、信用情況以及價(jià)值取向等因素。

　　2.3.3消費行為

　　消費行為屬性則重點(diǎn)關(guān)注客戶(hù)購買(mǎi)前對產(chǎn)品的了解情況，是客戶(hù)細分中最客觀(guān)和重要的因素。

　　2.4數據挖掘算法

　　2.4.1聚類(lèi)算法

　　按照客戶(hù)價(jià)值標記聚類(lèi)結果，通過(guò)分類(lèi)功能，建立客戶(hù)特征模型，準確描述高價(jià)值客戶(hù)的一些特有特征，使得企業(yè)在之后的市場(chǎng)活動(dòng)中能夠迅速發(fā)現并抓住類(lèi)似的高價(jià)值客戶(hù)，全面提高客戶(hù)的整體價(jià)值水平。通常都采用中心算法進(jìn)行客戶(hù)的聚類(lèi)分析，分析涉及的`字段主要有客戶(hù)的基本信息以及與客戶(hù)相關(guān)業(yè)務(wù)信息，企業(yè)采用中心算法，按照企業(yè)自身的行業(yè)性質(zhì)以及商務(wù)環(huán)境，選擇不同的聚類(lèi)分析策略，有主屬性聚類(lèi)分析和全屬性聚類(lèi)分析兩類(lèi)。主屬性聚類(lèi)分析是企業(yè)根據在企業(yè)標度變量中選擇主要弧形作為聚類(lèi)分析變量。通常區間標度變量選用的度量單位會(huì )對聚類(lèi)分析結果產(chǎn)生很大影響，選擇的度量單位越小，就會(huì )獲得越大的可能值域，對聚類(lèi)結果的影響也就越大。

　　2.4.2客戶(hù)分析預測

　　行業(yè)競爭愈加激烈，新客戶(hù)的獲得成本越來(lái)越高，在保持原有工作價(jià)值的同時(shí)，客戶(hù)的流失也受到了企業(yè)的重視。為了控制客戶(hù)流失，就需要對流失客戶(hù)的數據進(jìn)行認真分析，找尋流失客戶(hù)的根本原因，防止客戶(hù)的持續流失。數據挖掘聚類(lèi)功能同樣能夠利用在客戶(hù)流失數據分析工作中，建立基于流失客戶(hù)數據樣本庫的分類(lèi)函數以及分類(lèi)模式，通過(guò)模型分析客戶(hù)流失因素，能夠獲得一個(gè)最有可能流失的客戶(hù)群體，同時(shí)編制一個(gè)有針對性的挽留方案。之后對數據進(jìn)行分析并利用各種數據挖掘技術(shù)和方法在多個(gè)可供選擇的模型中找出最佳模型。初始階段，模型的擬合程度可能不理想，但是隨著(zhù)模型的不斷更換和優(yōu)化，最終就有可能找出合適的模型進(jìn)行數據描述并挖掘出流失數據規律。通常模擬模型都通過(guò)數據分析專(zhuān)業(yè)和業(yè)務(wù)專(zhuān)家協(xié)作完成，采用決策樹(shù)、貝葉斯網(wǎng)絡(luò )、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )等流失分析模型，實(shí)現客戶(hù)行為的預測分析。

　　3結語(yǔ)

　　從工業(yè)營(yíng)銷(xiāo)中的客戶(hù)細分觀(guān)點(diǎn)出發(fā)，在數據挖掘、客戶(hù)關(guān)系管理等理論基礎上，采用統計學(xué)、運籌學(xué)和數據挖掘技術(shù)，對客戶(hù)細分的數據挖掘方法進(jìn)行了研究，建立了基于決策樹(shù)的客戶(hù)細分模型，是一種效率很高的管理工具。

　　作者:區嘉良 呂淑儀 單位:中國石化廣東石油分公司

數據挖掘論文7

　　摘要：橡膠是一種重要的戰略物資, 其種植受到土地資源、地理環(huán)境、橡膠機械化的影響, 產(chǎn)量波動(dòng)很大。本文對農墾橡膠產(chǎn)業(yè)種植、生產(chǎn)加工引入數據挖掘技術(shù)的必要性進(jìn)行了初步探究, 指出通過(guò)提取土壤圖像的特征, 用支持向量機的算法可以發(fā)現橡膠種植、生產(chǎn)加工的規律, 進(jìn)而制定精準的橡膠產(chǎn)業(yè)相關(guān)策略, 以提高橡膠產(chǎn)量、節約成本、提高利潤。

　　關(guān)鍵詞：橡膠種植; 數據挖掘; 特征提取; 支持向量機.

　　基金：廣東農工商職業(yè)技術(shù)學(xué)院校級課題“基于數據挖掘技術(shù)的橡膠產(chǎn)業(yè)的數字化研究” (xykt1601)橡膠是一種重要的戰略物資, 與石油、鋼鐵、煤炭并稱(chēng)為四大工業(yè)原料。我國是全球最大的天然橡膠消費國和進(jìn)口國, 國內天然橡膠長(cháng)期處于缺口狀態(tài), 需求的2/3依賴(lài)進(jìn)口來(lái)滿(mǎn)足[1]。天然橡膠產(chǎn)業(yè)屬于資源約束型、勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè), 相對其他農作物來(lái)說(shuō), 具有周期長(cháng)、收益長(cháng)等特點(diǎn)。農墾橡膠業(yè)的產(chǎn)生、發(fā)展與壯大實(shí)際上是中國橡膠業(yè)發(fā)展的一個(gè)縮影, 一直是學(xué)術(shù)界研究的熱點(diǎn)。根據農墾橡膠產(chǎn)業(yè)種植、生產(chǎn)加工的歷史數據進(jìn)行數據挖掘, 發(fā)現其種植、生產(chǎn)加工的規律, 進(jìn)而制定精準的橡膠產(chǎn)業(yè)相關(guān)策略, 以提高橡膠產(chǎn)量、節約成本、提高利潤的數字化研究, 目前國內還比較少。

　　1 引入數據挖掘技術(shù)的必要性

　　天然橡膠以其獨具的高彈性、高強度、高伸長(cháng)率、耐磨、耐撕裂、耐沖擊、耐酸堿、耐油、耐腐蝕、耐高低溫和絕緣性好、粘合性、密封性強等特點(diǎn), 始終處于不可替代的地位。我國天然橡膠需求量大, 近幾年一直處于供不應求的狀態(tài)。造成這種局面的原因主要有以下兩點(diǎn):一、國內輪胎工業(yè)迅猛發(fā)展;二、天然橡膠的種植條件苛刻。其種植條件苛刻主要體現在對種植地要求高, 如對土地的含碳、含氮、濕度等要求都很?chē)栏?容易受到寒害、蟲(chóng)害、臺風(fēng)的襲擊。橡膠的供應不足阻礙了我國經(jīng)濟 (特別是輪胎行業(yè)) 的發(fā)展�；�于此背景下, 本文通過(guò)數據挖掘技術(shù)對橡膠樹(shù)生長(cháng)地的土壤進(jìn)行評價(jià)研究, 為尋找出最適合橡膠樹(shù)生長(cháng)的.土壤和尋找橡膠樹(shù)種植地提供依據, 一方面可以降低種植橡膠的成本, 另一方面可以讓新的橡膠農更容易掌握種植橡膠技巧, 讓更多的人加入種植橡膠的隊伍中。

　　2 數字化流程圖

　　2.1 樣本采集

　　研究的橡膠林可以分為4種不同林齡膠林:幼林早期 (0~2齡) 、幼林晚期 (2~7齡) 、開(kāi)割數 (7~16齡) 、老齡即將更新數 (>16齡) 。取土壤樣本的時(shí)間要在晴天上午, 如果遇雨天, 則等2個(gè)晴天后再進(jìn)行取樣。每個(gè)林齡段中隨機設置n個(gè)樣地:每個(gè)樣地的面積a (m) ×b (m) , 分0~15cm、15~30cm、30~45cm、45~60cm4個(gè)層次拍攝土壤樣品, 每個(gè)層次拍攝m張。每張土壤樣品圖片的命名規則為“膠林-層次.jpg”。

　　2.2 特征提取

　　通過(guò)拍攝得到的土壤圖像, 由于圖像的維度過(guò)大, 不容易分析, 需要從中提取土樣圖像的特征, 提取反應圖像本質(zhì)的一些關(guān)鍵指標, 以達到自動(dòng)進(jìn)行圖像識別的目的。

　　圖像的特征主要包括顏色特征、紋理特征、形狀特征等。本文主要運用圖片的顏色特征和紋理特征建立圖片自動(dòng)識別模型。

　　2.2.1 顏色特征

　　圖片的顏色特征用顏色矩表示�；�于顏色矩提取圖像特征的數學(xué)基礎在于圖像中任何的顏色分布均可以用它的矩來(lái)表示。顏色的矩包含各個(gè)顏色通道的一階矩、二階矩和三階矩, 對于一幅RGB顏色空間的圖像, 具有R、G和B三個(gè)顏色通道, 共有9個(gè)分量。

　　2.2.2 紋理特征

　　圖片的紋理特征主要灰度共生矩陣里面中提取。因為紋理是由灰度分布在空間位置上反復交替變化而形成的, 因而在圖像空間中相隔某距離的兩個(gè)像素間一定存在一定的灰度關(guān)系, 稱(chēng)為是圖像中灰度的空間相關(guān)特性。

　　其中L表示圖像的灰度級, i, j分別表示像素的灰度。d表示兩個(gè)像素間的空間位置關(guān)系。不同的d決定了兩個(gè)像素間的距離和方向。元素Pd (1, 0) 代表了圖像上位置關(guān)系為d的兩個(gè)像素灰度分別為1和0的情況出現的次數。

　　在建模中一般不直接用圖片的灰度共生矩陣建模, 往往要從灰度共生矩陣中提取它的特征參數用戶(hù)建模�；叶裙采�矩陣的特征參數有二階距、對比度、相關(guān)、熵。

　　3 模型構建

　　特征提取完之后, 用支持向量機算法對圖像進(jìn)行圖片識別。根據識別出的結果就可以有針對性的對土壤做些有利于橡膠樹(shù)生長(cháng)的干預工作, 如:如果識別出土壤缺少氮元素, 可以給土壤適當的施些氮肥;如果識別出土壤的水分較少, 就要給土壤澆水, 給農墾橡膠產(chǎn)業(yè)提供數學(xué)指導意義。

　　4 結論

　　本文分析了橡膠種植中引入數據挖掘技術(shù)的必要性, 對橡膠種植數字化研究做了初步闡述�？梢越o橡膠業(yè)提供一定的參考意義。

　　參考文獻

　　[1]黃冠, 吳紅宇.廣東農墾天然橡膠種植現狀及“走出去”戰略實(shí)踐.中國熱帶農業(yè), 20xx, 3 (4) , 18-21.

　　[2]李煒.廣東農墾“走出去”做強做大橡膠產(chǎn)業(yè).今日熱作, 20xx, 19 (1) , 52-53.

　　[3]Rapepun Wititsuwannakul, Piyaporn Pasitkul, et.al.Hevea latex lectin binding protein in C-serum as an anti-latex coagulating factor and its role in a proposed new model for latex coagulation, Phytochemistry 20xx, 69 (1) , 656–662.

　　[4]勒碧.數據挖掘算法及其生產(chǎn)優(yōu)化應用中的研究.浙江大學(xué)碩士學(xué)位論文, 20xx.

數據挖掘論文8

　　［摘要］處于大數據時(shí)代這一環(huán)境內，數據生成在方方面面，教育這一行業(yè)也囊括其內，大量原本無(wú)法緊抓、量化的教學(xué)訊息均變換成了數據施以?xún)Σ嘏c處理。新時(shí)期起始，是否可以發(fā)掘與運用潛藏在教學(xué)相關(guān)數據中還沒(méi)有挖掘出來(lái)的價(jià)值，促使開(kāi)放型教育或是成人型教育這類(lèi)行業(yè)得以革新，關(guān)聯(lián)到教學(xué)相關(guān)工作中對于大數據與其潛藏的各類(lèi)價(jià)值與作用的認知、心態(tài)和數據發(fā)掘層次。

　�。�關(guān)鍵詞］開(kāi)放教育;大數據思維;數據挖掘

　　大數據思維即借助大數據相關(guān)的思想、理念以思索并清除問(wèn)題的一類(lèi)方式。大數據相應的思想與理念即借助大數據以凸顯出事物發(fā)展進(jìn)程中的各類(lèi)步驟、因素等，處于這一前提之下，借助構建各式模型、方法施以把控，進(jìn)而達成精確清除各式問(wèn)題這一目標。同時(shí)，數據能夠凸顯出問(wèn)題，數據還能夠引導問(wèn)題得以清除。借用大數據相關(guān)的理念，開(kāi)放型教育相關(guān)的工作者可以全方位緊依并發(fā)掘教學(xué)本身的潛藏實(shí)際，調研教學(xué)相應的革新及進(jìn)步。

　　一、開(kāi)放型教育行業(yè)內部教學(xué)相關(guān)數據的運用問(wèn)題

　　雖然開(kāi)放型教育這一行業(yè)早就生成了“大數據庫存”，不過(guò)，學(xué)校內部缺少對于數據本身的匯集監管及科學(xué)運用，對于數據相應的運用極為狹隘，許多數據僅儲藏在數據庫內，極難自其內找出具備規律與價(jià)值的一類(lèi)訊息，這類(lèi)狀況大體上囊括了如下幾大模塊:

　　(一)業(yè)務(wù)機構較難予以數據相應的正確需要

　　學(xué)校內部的業(yè)務(wù)機構對于數據本身的搜集、歸整、調研大多由于業(yè)務(wù)驅使，業(yè)務(wù)進(jìn)程完成過(guò)后，數據就會(huì )被潛藏，數據調研處在被動(dòng)這一狀況內。另外，許多業(yè)務(wù)機構并未知曉大數據相應的運用價(jià)值與區域，還沒(méi)有生成大數據這一觀(guān)念以引領(lǐng)各項工作的實(shí)施，處于具體的工作內，極難予以大數據相應的正確需要:要想改良某一業(yè)務(wù)，所需哪類(lèi)數據，這類(lèi)數據要從哪類(lèi)渠道內獲得，搜集的數據應依據怎樣的規范施以歸整、發(fā)掘與調研，數據本身的可視化操作要開(kāi)展至哪種程度等，均不具備明晰的規范。

　　(二)對數據開(kāi)展運用被渠道與技術(shù)所約束

　　學(xué)校內部各個(gè)層級與各個(gè)種類(lèi)的學(xué)習體系、訊息監管體系的數據總量極多，然而，對于數據本身的儲存與運用卻較低。就數據相應的儲藏與歸整而言，存在數據種類(lèi)多元化、數據讀取受限、儲藏負擔、體系特性受限、數據調研成效較低、數據不夠安全等問(wèn)題。例如，開(kāi)放型教育相關(guān)的教務(wù)監管體系，大量的學(xué)習成績(jì)有關(guān)數據已經(jīng)大于原本體系本身的儲藏與調研一類(lèi)能力，使得對數據相應的歸整留存在簡(jiǎn)易的查閱、歸整、打印等步驟內，沒(méi)有對數據施以深層次調研，也沒(méi)有收獲對教學(xué)一類(lèi)工作具備益處的訊息。

　　(三)現行的數據調研極為分散與分裂

　　處于大數據這一時(shí)代內，要著(zhù)眼于生成部門(mén)本身各大模塊數據、數據庫存、多媒體數據、各大渠道數據、各大訊息媒介數據間的關(guān)聯(lián)性，力爭最大程度地運用數據。然而，現存的教育相關(guān)數據依舊存在機構化、部門(mén)化一類(lèi)問(wèn)題，數據體現出分裂、分散等狀況，數據調研也極少注重數據間的關(guān)聯(lián)性。例如。教務(wù)處會(huì )定期歸整每個(gè)學(xué)期相應的在籍生總量、各大專(zhuān)業(yè)學(xué)生總量、設立科目明細、學(xué)期選課學(xué)生總量、學(xué)生上課率、按時(shí)畢業(yè)率、學(xué)位獲得率、退學(xué)率、終結性考試合格率一類(lèi)數據，然而，卻較少發(fā)掘這類(lèi)數據間的關(guān)聯(lián)性與干涉關(guān)系，也沒(méi)有發(fā)掘各個(gè)機構數據間的關(guān)聯(lián)性。

　　(四)不具備專(zhuān)業(yè)的數據調研崗位與人才

　　大數據這一時(shí)代予以了大量新興的觀(guān)念與技術(shù)，具備與原本全然不一的數據儲藏與歸整方法，然而，現存的體系監管者、數據庫監管者依舊會(huì )運用原本的數據庫監管體系，短時(shí)間內極難配備面對今后的數據調研技藝。其原因:其一，學(xué)校本身對于數據調研有關(guān)人才與崗位相應的需要態(tài)度還沒(méi)有明晰;其二，新興技術(shù)的運用條件極為繁雜，與大量數據相關(guān)的技術(shù)在成熟程度與可查看性方面比原數據庫和數據監管配備更差，能夠運用到輔助體系的監管者也極少。

　　二、大數據相關(guān)思維對于開(kāi)放型教育各式數據發(fā)掘的啟迪

　　(一)從高至低生成與教學(xué)監管相應的數據思維

　　現階段，廣播電視大學(xué)等正朝著(zhù)開(kāi)放型大學(xué)進(jìn)行轉變，成人學(xué)校的辦學(xué)類(lèi)型、辦學(xué)面積、專(zhuān)業(yè)構造與總量、師生資源及其所處的環(huán)境均會(huì )發(fā)生變化。對于開(kāi)放型教育相關(guān)的數據施以發(fā)掘及調研，能夠輔助成人一類(lèi)學(xué)校獲取辦學(xué)定位信息，提升教學(xué)、監管本身的合理性，還給學(xué)校改良并增強宏觀(guān)方面的監管予以了有價(jià)值的監測方法與評測技術(shù)。大數據相關(guān)思維獲得推行與運用，規定學(xué)校內部的監管方法、構造、技術(shù)都要與大數據這一時(shí)代相符。所以，應在地區或是學(xué)校內部生成總體的大數據相關(guān)戰略，并把此當作學(xué)校本身的關(guān)鍵目標，借助大數據相關(guān)的思維把訊息化教學(xué)、訊息化監管、遠端教育扶持服務(wù)及學(xué)校平日的各類(lèi)工作加以歸整，借助調節化的方法，全部機構一同訓練并提升搜集、儲藏、監管、調研與共享大量數據需要的技術(shù)及思維，逐漸促使數據監管本身的常態(tài)化、時(shí)時(shí)化、開(kāi)放化與網(wǎng)絡(luò )化得以實(shí)現。

　　(二)以智慧型校園助推教學(xué)監管智能化

　　現如今，物聯(lián)網(wǎng)與云計算得以生成，校園內部的訊息化構建要盡早從數字型校園朝智慧型校園轉變。構建智慧型校園，需將傳感器融匯至校園內部的各類(lèi)體系內，把校園監管的各式軟件體系渠道融匯至校園云，促使網(wǎng)絡(luò )、物聯(lián)網(wǎng)、云得以關(guān)聯(lián)與聯(lián)通，據此能夠促使校園內部時(shí)時(shí)數據的收獲、儲藏與調研得以實(shí)現，進(jìn)而給學(xué)校本身的進(jìn)步與教學(xué)運用予以科學(xué)的決策憑據，智慧型校園即教育訊息化構建的一大實(shí)體，對于踐行大數據本身的價(jià)值來(lái)說(shuō)不可或缺。另外，智慧型校園還囊括了大數據相關(guān)的規范系統、校園內部的數字化生態(tài)條件與相關(guān)的訊息化組織監管系統等模塊的構建。從基本設備構建著(zhù)手，逐漸實(shí)施基于云計算的大數據運用，促使教師自身的教學(xué)動(dòng)作、學(xué)生遠端的學(xué)習動(dòng)作、學(xué)生本身的特性特點(diǎn)等得以調研與評測，給促使學(xué)生身心進(jìn)步予以適宜的引領(lǐng)與輔助，予以學(xué)校運作所需的時(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)數據，助推教學(xué)監管得以合理化與智能化。

　　(三)全方位發(fā)掘并調研現存的各類(lèi)數據

　　處于大數據這一時(shí)代，數據種類(lèi)多元，不單具備構造化數據，還摻雜了許多半構造化與非構造化數據。把握、調研半構造化與非構造化數據本身的能力對于許多學(xué)校而言是一項極大的挑戰。學(xué)校要把構造化數據發(fā)掘當作大數據相關(guān)思維運用的著(zhù)眼點(diǎn)，關(guān)注搜集并儲藏用戶(hù)訊息與動(dòng)作數據，為今后各式運用做好全方位的準備。同時(shí)，借用現存的數據調研方法，憑借數據引領(lǐng)開(kāi)放型教育本身的進(jìn)步。處于初始運用時(shí)期，應自教學(xué)數據、監管數據以對教育數據施以發(fā)掘。1．網(wǎng)絡(luò )教學(xué)這一渠道相關(guān)的數據發(fā)掘。學(xué)習者自身特點(diǎn)辨別:辨別學(xué)習者本身的特點(diǎn)，尤其是學(xué)習者群體相應的特點(diǎn)，并憑借某類(lèi)核心特點(diǎn)對學(xué)習者群體施以區分，促使前階段的教學(xué)相關(guān)設計得以全方位踐行，并給個(gè)體化學(xué)習的開(kāi)展予以憑據。例如，“學(xué)生總量歸整及趨向評測”“學(xué)生自身的特點(diǎn)歸類(lèi)及調研”等。學(xué)習者在線(xiàn)開(kāi)展學(xué)習動(dòng)作調研:在網(wǎng)絡(luò )教學(xué)這一渠道內師生開(kāi)展學(xué)習期間的各類(lèi)數據，對教師與學(xué)生自身的動(dòng)作方法，如登入、查閱資源、發(fā)帖、訓練一類(lèi)動(dòng)作與動(dòng)作生成的時(shí)間，加上各式資源、教學(xué)模塊的運用狀況施以歸整、可視化與發(fā)掘。例如，“學(xué)生登入動(dòng)作調研”“學(xué)生資源查閱方法調研”“師生互動(dòng)渠道調研”“學(xué)生動(dòng)作干涉要素調研”等等。師生互動(dòng)調研:對網(wǎng)絡(luò )教學(xué)相關(guān)渠道互動(dòng)論壇內的數據施以調研，輔助教師評判學(xué)生對于教學(xué)目的的把握狀況，方便對學(xué)生隨時(shí)施以回饋與引導。2．教育監管訊息這一體系相關(guān)的數據發(fā)掘。教師相關(guān)的監管:從人事訊息有關(guān)的數據庫、后勤訊息體系、教師監管與評測相關(guān)體系內發(fā)掘現存數據，對學(xué)校處于人才引用、教師成績(jì)評測、教師進(jìn)步、職業(yè)計劃、后勤監管、教育決策扶持體系一類(lèi)模塊予以迅速、正確的決策輔助。學(xué)生方面的監管:鑒于學(xué)籍相關(guān)的數據庫、招生相關(guān)的`數據庫實(shí)施數據發(fā)掘，改良學(xué)生方面的監管工作，給學(xué)校內部的就業(yè)引導、畢業(yè)生跟蹤、科目設立、招生決策等予以?xún)?yōu)良的輔助。例如，發(fā)掘學(xué)生自身的修業(yè)成果數據、對畢業(yè)生自身的特點(diǎn)施以調研、畢業(yè)成果干涉要素與畢業(yè)時(shí)間干涉要素調研、畢業(yè)成果評測規定與畢業(yè)時(shí)間評測規定等。

　　(四)全方位開(kāi)展數據式人才準備

　　處于大數據這一時(shí)代內，學(xué)校內部的監管決策、教學(xué)相關(guān)的決策與對成人學(xué)習者相應的學(xué)習扶持決策均要依靠大量數據的調研成果，數據調研及發(fā)掘會(huì )逐步變成學(xué)校自身的常規工作，不單應關(guān)注增強各大機構相關(guān)工作者自身的數據調研能力，成人學(xué)校還應訓練并準備如下人才:一是大數據監管方面的人才。處于大數據相關(guān)教育運用的初始時(shí)期，學(xué)校對于大數據監管方面人才需要的急迫性大于對于技術(shù)型人才的需要。訊息技術(shù)的全方位進(jìn)步，原本的教學(xué)與監管相關(guān)經(jīng)歷有可能變成現階段的約束。為了應對新時(shí)期的各式挑戰，成人學(xué)校不單應設定專(zhuān)業(yè)的數據監管崗位，監管者還務(wù)必要自行變換思維方法，知曉借助數據開(kāi)展思索與監管;務(wù)必知曉借助大數據相關(guān)的方式，以尋求適宜的解決方法。二是大數據技術(shù)方面的人才。想要對教育相關(guān)的數據施以全方位發(fā)掘，成人學(xué)校就要知曉大數據，還要有擅長(cháng)調研大數據、深層次發(fā)掘大數據的各式專(zhuān)家。這類(lèi)人才應總體把握數據調研、統計學(xué)、數學(xué)、機械學(xué)習與自然語(yǔ)言操作一類(lèi)模塊的知識。具體人才包括:數據方面的科學(xué)家，即具備數據調研能力，擅長(cháng)各式算法，可以精準地處理數據;數據方面的架構者，即擅長(cháng)各類(lèi)開(kāi)放型教育相關(guān)的業(yè)務(wù)，把握業(yè)務(wù)需要與業(yè)務(wù)總體構造，可以將數據與業(yè)務(wù)施以銜接;數據方面的工程者，即可以構建數據儲藏、監管與處理的一類(lèi)渠道，并扶持數據方面的科學(xué)家予以數學(xué)相關(guān)模型或是算法的運轉。

　　三、結語(yǔ)

　　大數據時(shí)代對開(kāi)放型教育與成人型教育相應的理念革新與教學(xué)革新予以了大量的機遇。大數據不單是一類(lèi)實(shí)用工具，還是一類(lèi)思維方式。開(kāi)放型教育務(wù)必要自原本的小數據相關(guān)思維更快地變換成大數據相應的思維，進(jìn)而與這一迅速的革新相符。借助對數據本身的收獲、調研與智能化訊息發(fā)掘，給學(xué)校內部的監管、教學(xué)、服務(wù)予以具備價(jià)值的一類(lèi)數據訊息，輔助學(xué)校生成合理的決策，給教學(xué)相關(guān)活動(dòng)的改良施以客觀(guān)的憑據。

　　參考文獻:

　�。�1］呂蘇越．基于大數據思維的銀行監管數據應用初探———以3種數據挖掘技術(shù)為例［J］．金融科技時(shí)代，20xx(5):32-36．

　�。�2］孫力，程玉霞．大數據時(shí)代網(wǎng)絡(luò )教育學(xué)習成績(jì)預測的研究與實(shí)現———以本科公共課程統考英語(yǔ)為例［J］．開(kāi)放教育研究，20xx(3):74-80．

　�。�3］呂海燕，周立軍，張杰．大數據背景下教育數據挖掘在學(xué)生在線(xiàn)學(xué)習行為分析中的應用研究［J］．計算技術(shù)與自動(dòng)化，20xx，36(1):136-140．

　�。�4］舒曉靈，陳晶晶．重新認識“數據驅動(dòng)”及因果關(guān)系———知識發(fā)現圖譜中的數據挖掘研究［J］．中國社會(huì )科學(xué)評價(jià)，20xx(3):28-38．

數據挖掘論文9

　　摘要：本文簡(jiǎn)述如何將數據挖掘技術(shù)應用于圖書(shū)館各部門(mén)管理中，幫助圖書(shū)館管理者依據數據挖掘技術(shù)更好地為讀者提供科學(xué)化和人性化的服務(wù)，促進(jìn)圖書(shū)館事業(yè)的創(chuàng )新與發(fā)展。

　　關(guān)鍵詞：高校圖書(shū)館；數據挖掘；創(chuàng )新；發(fā)展。

　　隨著(zhù)網(wǎng)絡(luò )技術(shù)、計算機技術(shù)的快速發(fā)展，高校圖書(shū)館事業(yè)也順應時(shí)變，不斷向高科技、高水平領(lǐng)域進(jìn)展，尤其是當今處于數字信息發(fā)展的時(shí)代。如果利用圖書(shū)館現有以及收集的數據資源，通過(guò)數據挖掘技術(shù)來(lái)分析、篩選對圖書(shū)館有用的數據信息，依據提煉的數據資源來(lái)指導、推進(jìn)圖書(shū)館事業(yè)的創(chuàng )新與發(fā)展，是當今信息時(shí)代圖書(shū)館亟待研究、探討的一個(gè)問(wèn)題。本文將簡(jiǎn)述如何將數據挖掘技術(shù)應用于圖書(shū)館各部門(mén)管理之中，幫助圖書(shū)館管理者依據數據挖掘技術(shù)更好地為讀者提供科學(xué)化和人性化的服務(wù)，促進(jìn)圖書(shū)館的事業(yè)創(chuàng )新與發(fā)展。

　　一、數據挖掘技術(shù)綜述。

　　數據挖掘定義。數據挖掘（Data Mining，DM）是一種新的信息處理技術(shù)，其主要特點(diǎn)是對單位、企業(yè)數據庫中的大量業(yè)務(wù)數據進(jìn)行抽取、轉換分析和其他模型化處理，以從中提取輔助管理決策的關(guān)鍵性數據。數據挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的和隨機的數據中，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(guò)程。換句話(huà)說(shuō)，數據挖掘技術(shù)就是從收集的大量、繁雜的數據中挖掘出其隱含的、未知的、對決策有潛在價(jià)值的關(guān)系、模式和趨勢，并用這些知識和規則建立用于決策支持的模型，提供預測性決策支持的方法、工具和過(guò)程。

　　數據挖掘的意義。在當今的競爭時(shí)代社會(huì )中，隨著(zhù)計算機的飛速發(fā)展，計算機強大的數據處理能力、內存儲存容量和網(wǎng)絡(luò )寬帶等價(jià)格的持續快速下降，因此大型的數據分析、提取技術(shù)不再是一個(gè)障礙。面對圖書(shū)館每天接收的龐大數據源，管理者必須學(xué)會(huì )從所擁有的大量數據信息源中提取并利用隱含在這些數據中的有用價(jià)值以及有用新信息，從而獲取對圖書(shū)館事業(yè)研究領(lǐng)域的本質(zhì)認知和未來(lái)認知，幫助圖書(shū)館管理者從傳統的經(jīng)驗管理、主觀(guān)管理提升為理性管理和科學(xué)管理。

　　數據挖掘的應用分類(lèi)。目前較常用的一般有分類(lèi)與回歸、關(guān)聯(lián)規則、聚類(lèi)分析、時(shí)序模式等。

　　二、數據挖掘技術(shù)對圖書(shū)館事業(yè)創(chuàng )新與發(fā)展的影響。

　　面對大量數據，如何去存儲和收集數據，如何利用數據挖掘技術(shù)將圖書(shū)館海量信息數據中提取供管理者決策的有價(jià)值的數據，提取并利用隱藏在這些數據中的有用知識的能力變得越來(lái)越重要。運用數據挖掘技術(shù)從數據中獲得有用的知識，這在圖書(shū)館管理方面顯得尤為重要，本文將簡(jiǎn)述如何將數據挖掘技術(shù)應用于圖書(shū)館各部門(mén)工作，為今后各部門(mén)的創(chuàng )新與發(fā)展提供策略分析。

　　流通部門(mén)。流通部門(mén)作為圖書(shū)館的一線(xiàn)服務(wù)崗位，對圖書(shū)館功能的發(fā)揮起著(zhù)舉足輕重的作用。作為窗口形象崗位，直接體現了圖書(shū)館的整體工作狀態(tài)。

　　要實(shí)現從以往的經(jīng)驗管理、主觀(guān)管理提升為科學(xué)管理和理性管理，數據挖掘技術(shù)將利用現代技術(shù)展現其獨天得厚的優(yōu)勢。圖書(shū)館每天都會(huì )產(chǎn)生大量的圖書(shū)流通數據，這些數據包含進(jìn)、出館讀者人數，借、還書(shū)數量，檢索查詢(xún)次數以及網(wǎng)上咨詢(xún)等大量繁雜的數據。在流通部門(mén)最為常用的數據就是借書(shū)、還書(shū)量，通過(guò)借書(shū)、還書(shū)數據的統計，可獲取讀者信息行為、借閱書(shū)興趣導向，充分利用數據挖掘技術(shù)如關(guān)聯(lián)規則、分類(lèi)、聚類(lèi)、時(shí)間序列分析等，對圖書(shū)館蘊含的大量豐富的用戶(hù)行為進(jìn)行建模，從而挖掘出有用的或有興趣的信息和知識。如可利用這些有價(jià)值的信息，借鑒“啤酒與尿布”的經(jīng)典商業(yè)案例，嘗試在流通部開(kāi)辟一塊試驗田地――搭檔書(shū)架，即通過(guò)借、還書(shū)數據挖掘，將讀者感興趣、組合搭檔頻率高的書(shū)籍挑選出來(lái)，開(kāi)辟一塊搭檔書(shū)架，方便讀者在借用專(zhuān)業(yè)書(shū)籍的同時(shí)順便也借閱自己感興趣的圖書(shū)，既學(xué)習了自己的專(zhuān)業(yè)知識，同時(shí)也順便閱讀了自己感興趣的書(shū)籍，充分實(shí)現了圖書(shū)館“第二課堂”的育人價(jià)值。

　　采編部門(mén)。傳統的采編部門(mén)在采集書(shū)籍時(shí)大多數情況是依據采集經(jīng)驗或是依據各院系、讀者反饋的需求書(shū)籍進(jìn)行征訂。大部分購買(mǎi)的圖書(shū)還是比較適合讀者所用的，但也會(huì )存在一些盲目性，有時(shí)會(huì )造成采集的偏差，這是采編部門(mén)一直比較困惑的問(wèn)題。如何既將購書(shū)經(jīng)費合理利用好，同時(shí)又能滿(mǎn)足讀者借閱所需，是采編部門(mén)長(cháng)期探索、研究的問(wèn)題。如果將數據挖掘技術(shù)運用到采編部門(mén)，通過(guò)一線(xiàn)的文獻借閱數據，分析、挖掘、提煉讀者借、還書(shū)的信息量，且一直追蹤這些信息數源的變化，即可獲得可被部門(mén)利用的有價(jià)值數據，并匯總出讀者借、還書(shū)的規律。依據這些一線(xiàn)信息數源的價(jià)值，加之網(wǎng)上薦購及讀者書(shū)面薦購等信息，匯總出哪些是讀者專(zhuān)業(yè)常用書(shū)籍，哪些是讀者感興趣的書(shū)籍，哪些又是常年被冷落的書(shū)籍，從中提煉出書(shū)籍采集的方向；合理化的采集方案繼續延用，不合理的采集要進(jìn)行科學(xué)化的數據分析，及時(shí)理清思路，盡可能做到書(shū)籍采集的合理化、科學(xué)化。

　　技術(shù)部門(mén)。在信息飛速發(fā)展的時(shí)代，作為圖書(shū)館負責信息網(wǎng)絡(luò )技術(shù)的部門(mén)，其肩上的重量顯得格外沉重。技術(shù)部門(mén)不但肩負著(zhù)網(wǎng)絡(luò )技術(shù)的責任，當今也要肩負起圖書(shū)館所有數據的收集、存儲、挖掘及分析技術(shù)。數據挖掘及分析技術(shù)在技術(shù)部十分重要，技術(shù)部應將圖書(shū)館各部門(mén)所產(chǎn)生的相關(guān)數據進(jìn)行長(cháng)期性、系統性的收集和科學(xué)分析，并將研究數據的.挖掘及分析作為當前和今后技術(shù)部研究及發(fā)展的方向，承擔起“數據監護員”的角色，通過(guò)實(shí)踐為圖書(shū)館提供數據監護操作技能及策略。注意將可獲得的數據及時(shí)進(jìn)行收集，并通過(guò)收集數據使用案例，分析并總結用戶(hù)需求及使用規律，為數據監護提供基礎資料。

　　學(xué)科部門(mén)。學(xué)科部門(mén)作為一個(gè)新興的部門(mén)，目前已在全國各高校圖書(shū)館廣泛推廣運用。學(xué)科館員的主要任務(wù)是派專(zhuān)人與對口院系或學(xué)科專(zhuān)業(yè)搭建合作、交流平臺，并利用圖書(shū)館信息檢索的技術(shù)優(yōu)勢，為研究者開(kāi)展長(cháng)期追蹤、收集、傳遞文獻信息的科技服務(wù)。當前大部分學(xué)科館員關(guān)注的是如何為院系教學(xué)提供良好的信息傳遞幫助，而忽略了在當前信息飛速發(fā)展的時(shí)代，科研與教學(xué)走向數字化的趨勢。學(xué)者所做的所有工作，包括教案、論文、實(shí)驗、畢業(yè)設計等等工作，基本上都是以電子信息的方式進(jìn)行編輯、存儲的。雖然極大地方便了學(xué)者們的工作，但同時(shí)也面臨這些電子數據的丟失風(fēng)險，一旦電子數據丟失，其損失的學(xué)術(shù)價(jià)值是不可估量的。為盡量避免這些事件的發(fā)生，學(xué)科部門(mén)可依托技術(shù)部門(mén)的支撐，利用數據挖掘技術(shù)，開(kāi)展學(xué)者數據監護服務(wù)，保存這些非紙質(zhì)信息。這樣學(xué)科部門(mén)不僅為學(xué)者提供了科研信息的前沿追蹤，同時(shí)也提供了科學(xué)數據保存平臺；既為學(xué)者科研開(kāi)辟道路，也為學(xué)者預防丟失科研數據提供保障，可謂雙保險。數據挖掘技術(shù)還可以幫助學(xué)科部通過(guò)數據挖掘、分析出讀者關(guān)注以及咨詢(xún)較多的問(wèn)題，從中歸納出重點(diǎn)并分門(mén)別類(lèi)，作為圖書(shū)館工作的重要依據。

　　三、結語(yǔ)。

　　數據挖掘技術(shù)在當今大數據時(shí)代，已成為一個(gè)相對成熟的學(xué)科，融入到社會(huì )的各行各業(yè)。利用數據挖掘技術(shù)對圖書(shū)館數據庫進(jìn)行數據挖掘已經(jīng)成為圖書(shū)館需要開(kāi)展的一項重要工作。圖書(shū)館事業(yè)已全部進(jìn)入電子信息化，由此產(chǎn)生的大量業(yè)務(wù)數據和信息資源是圖書(shū)館行業(yè)的一筆寶貴財富，它較真實(shí)地反映了讀者對圖書(shū)館事業(yè)運作以及提供的服務(wù)是否到位。因此，通過(guò)數據挖掘分析，能夠幫助圖書(shū)館管理者分析并發(fā)現現有管理的不足之處，通過(guò)已知的現象預測未來(lái)的發(fā)展趨勢。數據挖掘技術(shù)已成為今后圖書(shū)館事業(yè)保持競爭力的必備法寶。

　　參考文獻：

　　【1】顧倩.數據挖掘應用于高校圖書(shū)館個(gè)性化服務(wù)的探討[J].圖書(shū)館雜志,20xx,8:63-65.。

　　【2】王偉.基于數據挖掘的圖書(shū)館用戶(hù)行為分析與偏好研究情報科學(xué),20xx,30(3):391-394.。

　　【3】楊海燕.大數據時(shí)代的圖書(shū)館服務(wù)淺析[J].圖書(shū)與情報。

　　【4】程蓮娟.美國高校圖書(shū)館數據監護的實(shí)踐及其啟示[J].圖書(shū)館雜志,20xx,1(31):76-78.。

數據挖掘論文10

　　【摘要】企業(yè)精準營(yíng)銷(xiāo)服務(wù)是在充分了解客戶(hù)的基礎上，針對客戶(hù)特點(diǎn)及需求，有針對性地進(jìn)行產(chǎn)品營(yíng)銷(xiāo)的行為。大數據時(shí)代數據呈現井噴式爆炸性增長(cháng)，不斷驅動(dòng)企業(yè)大數據精準營(yíng)銷(xiāo)的應用，數據挖掘成了企業(yè)從海量數據中獲取信息知識的必要技術(shù)手段。本文主要探討數據挖掘常見(jiàn)方法、挖掘過(guò)程及在企業(yè)精準營(yíng)銷(xiāo)服務(wù)的應用，以實(shí)際案例分析總結企業(yè)利用數據挖掘開(kāi)展精準營(yíng)銷(xiāo)工作更為合理的方法、流程。

　　【關(guān)鍵詞】數據挖掘；方法論；精準營(yíng)銷(xiāo)服務(wù)；策略

　　一、引言

　　大數據時(shí)代的來(lái)臨，數據呈現井噴式爆炸性增長(cháng)。在海量數據中，隱藏著(zhù)無(wú)數商業(yè)機會(huì )，但如何將大數據利用起來(lái)卻是一項艱巨的工作。在企業(yè)實(shí)施精準營(yíng)銷(xiāo)服務(wù)過(guò)程中，面臨著(zhù)客戶(hù)在哪？客戶(hù)有什么特征？客戶(hù)需要什么產(chǎn)品？如何進(jìn)行有效營(yíng)銷(xiāo)，提升客戶(hù)價(jià)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(shù)及工具，借助結合實(shí)際的數據挖掘方法，以客觀(guān)統計分析和挖掘算法挖掘出企業(yè)精準營(yíng)銷(xiāo)服務(wù)的潛在目標用戶(hù)、用戶(hù)特征，同時(shí)匹配合適的營(yíng)銷(xiāo)服務(wù)策略，可以顯著(zhù)提升企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)服務(wù)精準度與成功率。

　　二、數據挖掘方法

　　數據挖掘工作本質(zhì)上是一個(gè)解決實(shí)際業(yè)務(wù)問(wèn)題的過(guò)程，需要有系統、科學(xué)的數據挖掘方法論來(lái)指導。業(yè)內主流的數據挖掘方法論有：歐盟機構聯(lián)合起草的CRISP-DM、SAS公司提出的SEMMA。CRISP-DM將數據挖掘分為6個(gè)階段，即商業(yè)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(gè)階段，即數據取樣（Sample）、數據特征探索、分析和預處理（Explore）、問(wèn)題明確化、數據調整和技術(shù)選擇（Modify）、模型的研發(fā)、知識的發(fā)現（Model）、模型和知識的綜合解釋和評價(jià)（Assess）。從工作流程來(lái)看，CRISP-DM是從項目執行角度談的方法論，更關(guān)注與商業(yè)目標的結合，而SEMMA則是從具體數據探測和挖掘出發(fā)談的方法論，更關(guān)注數據探索的過(guò)程。但從具體工作內容來(lái)看，CRISP-DM和SEMMA本質(zhì)上都是在數據挖掘應用中提出問(wèn)題、分析問(wèn)題和解決問(wèn)題的過(guò)程。因此，CRISP-DM和SEMMA互不矛盾，只是強調的重點(diǎn)不同而已。結合企業(yè)實(shí)施數據挖掘工作的實(shí)踐經(jīng)驗，經(jīng)常采用PDMA數據挖掘方法。PDMA將數據挖掘分為4個(gè)階段，即定義業(yè)務(wù)問(wèn)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(lèi)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(mǎn)足業(yè)務(wù)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(yè)務(wù)問(wèn)題相關(guān)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(jìn)行探索，選擇一種或幾種挖掘算法，進(jìn)行模型構建及從技術(shù)和業(yè)務(wù)兩個(gè)角度進(jìn)行模型評估�？梢�(jiàn)，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(shí)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(chǎng)環(huán)境、用戶(hù)數據發(fā)生變化時(shí)，能及時(shí)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(shí)調整優(yōu)化，實(shí)現模型閉環(huán)管理。同時(shí)，PDMA的模型應用還強調模型輸出目標用戶(hù)的細分，及與市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)策略的匹配建議，幫助業(yè)務(wù)部門(mén)更好理解模型輸出及指導后續工作的開(kāi)展。PDMA數據挖掘方法論是CRISP-DM、SEMMA等方法論的提煉優(yōu)化。

　　三、數據挖掘精準營(yíng)銷(xiāo)應用

　　隨著(zhù)三大運營(yíng)商全業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)的迅猛發(fā)展，寬帶市場(chǎng)競爭激烈、市場(chǎng)日益飽和，越發(fā)呈現價(jià)格戰的競爭格局。借助大數據分析挖掘可精準識別寬帶營(yíng)銷(xiāo)服務(wù)潛在目標客戶(hù)及特征，從而實(shí)現營(yíng)銷(xiāo)服務(wù)有的放矢。

　　1、定義業(yè)務(wù)問(wèn)題

　�。�1）基于歷史數據挖掘過(guò)往寬帶營(yíng)銷(xiāo)服務(wù)客戶(hù)寬帶使用特征、消費水平特征、上網(wǎng)偏好等，剖析營(yíng)銷(xiāo)服務(wù)用戶(hù)的主要特征和原因，輸出潛在目標用戶(hù)清單。（2）在輸出潛在目標用戶(hù)清單的基礎上，對目標客戶(hù)進(jìn)一步深入挖掘分群，剖析出不同人群客戶(hù)的寬帶使用、消費行為的典型特點(diǎn)，提出針對性營(yíng)銷(xiāo)服務(wù)策略。（3）針對輸出的潛在目標用戶(hù)清單和分群制定具體的銷(xiāo)售策略，進(jìn)行派單執行，跟蹤效果，做好下次模型迭代優(yōu)化。

　　2、數據準備

　　數據準備是在滿(mǎn)足業(yè)務(wù)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(hù)的行為特征，可以選取以下幾個(gè)數據維度：上網(wǎng)偏好維度、消費行為維度、產(chǎn)品及終端結構維度。其中，偏好類(lèi)別數據主要利用DPI數據對用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)的目標URL地址，進(jìn)行多維度的統計計算后，得出的興趣類(lèi)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(dòng)態(tài)調整。經(jīng)過(guò)數據清洗、整理、派生，最終確定模型輸入變量時(shí)，主要依據對于模型輸出結果的影響顯著(zhù)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(yè)務(wù)問(wèn)題相關(guān)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(jìn)行修正，選擇一種或幾種挖掘方法，進(jìn)行數據模型構建，從技術(shù)和業(yè)務(wù)兩個(gè)層面進(jìn)行模型評估。通常情況下，主要以邏輯回歸和決策樹(shù)等作為建模主要方法，此類(lèi)模型能輸出具體流失公式和規則。在進(jìn)行用戶(hù)分群時(shí)，主要以聚類(lèi)模型為主要方法，尋找不同類(lèi)型用戶(hù)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(hù)清單的基礎上，對目標客戶(hù)進(jìn)行分群。根據數據挖掘模型結果，寬帶營(yíng)銷(xiāo)服務(wù)用戶(hù)可以分為以下5類(lèi)：低需求型用戶(hù)、供給過(guò)剩型用戶(hù)、供給不足型用戶(hù)、長(cháng)期高需求型用戶(hù)、短期高需求型用戶(hù)�；�于分群后的目標用戶(hù)，可以針對性進(jìn)行營(yíng)銷(xiāo)服務(wù)策略匹配，如低需求型用戶(hù)可以采用寬帶資費優(yōu)惠（如對上網(wǎng)少用戶(hù)采取特定的低資費），供給不足型用戶(hù)可以采用加快低寬帶客戶(hù)向高帶寬的遷移政策。最后進(jìn)行派單執行，跟蹤效果。

　　四、結束語(yǔ)

　　大數據時(shí)代，由于信息技術(shù)的應用普及，產(chǎn)生了大量的數據，每年都以指數級速度增長(cháng)。數據量大導致數據應用也會(huì )變得越來(lái)越困難，而借助合適的數據挖掘技術(shù)及工具，結合實(shí)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(yè)精準營(yíng)銷(xiāo)有價(jià)值的信息，實(shí)現對海量信息的掌控，讓企業(yè)實(shí)現更為精準的營(yíng)銷(xiāo)服務(wù)。

數據挖掘論文11

　　1.軟件工程數據的挖掘測試技術(shù)

　　1.1代碼編寫(xiě)

　　通過(guò)對軟件數據進(jìn)行分類(lèi)整理，在進(jìn)行缺陷軟件的排除工作以后，根據軟件開(kāi)發(fā)過(guò)程中的各種信息進(jìn)行全新的代碼編寫(xiě)�；�于代碼編寫(xiě)人員的編寫(xiě)經(jīng)驗，在一般情況，對結構功能與任務(wù)類(lèi)似的模塊進(jìn)行重新編寫(xiě)，這些重新編寫(xiě)的模塊應遵循特定的編寫(xiě)規則，這樣才能保證代碼編寫(xiě)的合理有效性。

　　1.2錯誤重現

　　代碼編寫(xiě)完成以后開(kāi)發(fā)者會(huì )將這些代碼進(jìn)行版本的確認，然后將正確有效的代碼實(shí)際應用到適當版本的軟件中去。而對于存在缺陷的代碼，開(kāi)發(fā)者需要針對代碼產(chǎn)生缺陷的原因進(jìn)行分析，通過(guò)不但調整代碼內的輸入數據，直到代碼內的數據與程序報告中的描述接近為止。存在缺陷的代碼往往會(huì )以缺陷報告的形式對開(kāi)發(fā)者予以說(shuō)明，由于缺陷報告的模糊性，常常會(huì )誤導開(kāi)發(fā)者，進(jìn)而造成程序設計混亂。

　　1.3理解行為

　　軟件開(kāi)發(fā)者在設計軟件的過(guò)程中需要明確自己設計軟件中每一個(gè)代碼的內容，同時(shí)還需要理解其他開(kāi)發(fā)者編寫(xiě)的.代碼，這樣才能有效地完善軟件開(kāi)發(fā)者的編寫(xiě)技術(shù)。同時(shí)，軟件開(kāi)發(fā)者在進(jìn)行代碼編寫(xiě)的過(guò)程中，需要對程序行為進(jìn)行準確的理解，以此保證軟件內文檔和注釋的準確性。

　　1.4設計推究

　　開(kāi)發(fā)者在準備對軟件進(jìn)行完善設計的過(guò)程中，首先需要徹底了解軟件的總體設計，對軟件內部復雜的系統機構進(jìn)行詳細研究與分析，充分把握軟件細節，這有這樣才能真正實(shí)現軟件設計的合理性與準確性。

　　2.軟件工程數據挖掘測試的有效措施

　　2.1進(jìn)行軟件工程理念和方法上的創(chuàng )新

　　應通過(guò)實(shí)施需求分析，將數據挖據逐漸演變成形式化、規范化的需求工程，在軟件開(kāi)發(fā)理念上，加強對數據挖掘的重視，對軟件工程的架構進(jìn)行演化性設計與創(chuàng )新，利用新技術(shù)，在軟件開(kāi)發(fā)的過(guò)程中添加敏捷變成與間件技術(shù)，由此，提高軟件編寫(xiě)水平。

　　2.2利用人工智能

　　隨著(zhù)我國科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展與創(chuàng )新，機器學(xué)習已經(jīng)逐漸被我國各個(gè)領(lǐng)域所廣泛應用，在進(jìn)行軟件工程數據挖掘技術(shù)創(chuàng )新的過(guò)程中，可以將機器學(xué)習及數據挖掘技術(shù)實(shí)際應用于軟件工程中，以此為我國軟件研發(fā)提供更多的便捷。人工智能作為我國先進(jìn)生產(chǎn)力的重要表現，在實(shí)際應用于軟件工程數據的挖掘工作時(shí)，應該利用機器較強的學(xué)習能力與運算能力，將數據統計及數據運算通過(guò)一些較為成熟的方法進(jìn)行解決。在軟件工程數據挖掘的工作中，合理化的將人工智能實(shí)際應用于數據挖掘，以此為數據挖掘提供更多的開(kāi)發(fā)測試技術(shù)。

　　2.3針對數據挖掘結果進(jìn)行評價(jià)

　　通過(guò)分析我國傳統的軟件工程數據挖掘測試工作，在很多情況下，傳統的數據挖掘測試技術(shù)無(wú)法做到對發(fā)掘數據的全面評價(jià)與實(shí)際應用研究，這一問(wèn)題致使相應的軟件數據在被發(fā)掘出來(lái)以后無(wú)法得到有效地利用，進(jìn)而導致我國軟件開(kāi)發(fā)工作受到嚴重的抑制影響。針對這一問(wèn)題，數據開(kāi)發(fā)者應該利用挖掘缺陷檢驗報告，針對缺陷檢驗的結果，制定相應的挖掘結構報告。同時(shí)，需要結合軟件用戶(hù)的體驗評價(jià)，對挖掘出的數據進(jìn)行系統化的整理與分析，建立一整套嚴謹、客觀(guān)的服務(wù)體系，運用CodeCity軟件，讓用戶(hù)在的體驗過(guò)后可以對軟件進(jìn)行評價(jià)�？紤]到軟件的服務(wù)對象是人，因此，在軟件開(kāi)發(fā)的過(guò)程中要將心理學(xué)與管理學(xué)應用于數據挖掘，建立數據挖掘系統和數據挖掘評價(jià)系統。

　　3.結束語(yǔ)

　　綜上所述，由于軟件工程數據挖掘測試技術(shù)廣闊的應用前景，我國相關(guān)部門(mén)已經(jīng)加大了對軟件技術(shù)的投資與開(kāi)發(fā)力度，當下，國內已經(jīng)實(shí)現了軟件工程的數據挖掘、人工智能、模式識別等多種領(lǐng)域上的發(fā)展。

數據挖掘論文12

　　題目：數據挖掘技術(shù)在神經(jīng)根型頸椎病方劑研究中的優(yōu)勢及應用進(jìn)展

　　關(guān)鍵詞：數據挖掘技術(shù); 神經(jīng)根型頸椎病; 方劑; 綜述;

　　1 數據挖掘技術(shù)簡(jiǎn)介

　　數據挖掘技術(shù)[1] (Knowledge Discovery in Datebase, KKD) , 是一種新興的信息處理技術(shù), 它融匯了人工智能、模式別、模糊數學(xué)、數據庫、數理統計等多種技術(shù)方法, 專(zhuān)門(mén)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(fā)現規律而不是驗證假設。數據挖掘技術(shù)主要適用于龐大的數據庫的研究, 其特點(diǎn)在于:基于數據分析方法角度的分類(lèi), 其本質(zhì)屬于觀(guān)察性研究, 數據來(lái)源于日常診療工作資料, 應用的技術(shù)較傳統研究更先進(jìn), 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(shù)研究的關(guān)鍵。其方法包括分類(lèi)、聚類(lèi)、關(guān)聯(lián)、序列、決策樹(shù)、貝斯網(wǎng)絡(luò )、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(shù)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(yōu)勢和獨特性被運用于多個(gè)領(lǐng)域中, 且結果運用后取得顯著(zhù)成效, 因此越來(lái)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(shù)在神經(jīng)根型頸椎病治方研究中的優(yōu)勢

　　中醫對于神經(jīng)根型頸椎病的治療準則為辨證論治, 從古至今神經(jīng)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(zhì)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(guān)聯(lián)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(jīng)之別, 對于神經(jīng)根型頸椎病的治療, 治方中藥物的種類(lèi)、炮制方法、用量、用法等都是千變萬(wàn)化的, 而這些海量、模糊、看似隨機的藥物背后隱藏著(zhù)對臨床有用的信息和規律, 但這些大數據是無(wú)法在可承受的時(shí)間范圍內可用常規軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的, 是需要一個(gè)新處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優(yōu)化能力, 而數據挖掘技術(shù)有可能從這些海量的的數據中發(fā)現新知識, 揭示背后隱藏的關(guān)系和規則, 并且對未知的情況進(jìn)行預測[6]。再者, 中醫辨治充滿(mǎn)非線(xiàn)性思維, “方-藥-證”間的.多層關(guān)聯(lián)、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(shù)數據挖掘在技術(shù)線(xiàn)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(xiàn)性和非線(xiàn)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(pán)突出癥的用藥規律時(shí), 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(guān)聯(lián)規則及藥物聚類(lèi)進(jìn)行分析, 最后總結出張氏骨傷治療腰椎間盤(pán)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(lèi)自擬方。由此看出數據挖掘技術(shù)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(jīng)驗的推廣具有重大意義, 因此數據挖掘技術(shù)在神經(jīng)根型頸椎病的治方研究中也同樣發(fā)揮著(zhù)巨大的作用。

　　3 數據挖掘技術(shù)在神經(jīng)根型頸椎治方中的應用進(jìn)展

　　神經(jīng)根型頸椎病在所有頸椎病中最常見(jiàn), 約占50%~60%[8], 醫家對其治方的研究也是不計其數。近年來(lái)數據挖掘技術(shù)也被運用于其治方研究中, 筆者通過(guò)萬(wàn)方、中國知網(wǎng)等總共檢索出以下幾篇文獻, 雖數量不多但其優(yōu)勢明顯。劉向前等[9]在挖掘古方治療神經(jīng)根型頸椎病的用藥規律時(shí), 通過(guò)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(lèi)別、總味數、單味藥使用頻數及藥對 (組) 出現頻數進(jìn)行統計, 總結出風(fēng)寒濕痹證、痰濕阻痹證、寒濕阻滯證、正虛不足證的用藥特點(diǎn), 得出解表藥、祛風(fēng)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(guān)文獻中治療神經(jīng)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(jīng)頻率分析比較, 治療神經(jīng)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(lèi)依次以補益藥、活血化瘀藥、祛風(fēng)濕藥運用最多, 其中藥味以辛、苦為主, 藥性以溫、寒為主, 歸經(jīng)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(fēng)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(jīng)等具有指導意義。陳元川等[11]檢索20xx年1月至20xx年3月發(fā)表的以單純口服中藥治療神經(jīng)根型頸椎病的有關(guān)文獻, 對其中的方劑和藥物進(jìn)行統計、歸類(lèi)、分析, 最終納入32首方劑, 涉及111味中藥, 補氣藥、發(fā)散風(fēng)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(shí)與古方桂枝加葛根湯主藥相同, 且該方扶陽(yáng)解表的治法與該研究得出的扶正祛邪的結果相吻合, 同時(shí)也證實(shí)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(guān)系在很多方面古今是一致的, 同時(shí)數據依據的支持也為現代神經(jīng)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(jīng)根型頸椎病的治方建立數據庫, 采用關(guān)聯(lián)規則算法、復雜系統熵聚類(lèi)等無(wú)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(guān)聯(lián)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(fēng)勝濕藥和溫經(jīng)通絡(luò )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(lián)系, 證實(shí)其與很多古代經(jīng)典中治療神經(jīng)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(chuàng )制提供處方來(lái)源, 指導新藥研發(fā)[13]。

　　4 小結

　　數據挖掘技術(shù)作為一種新型的研究技術(shù), 在神經(jīng)根型頸椎病的治方研究中的運用相對于其他領(lǐng)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(gè)人治療經(jīng)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(shí)使用該技術(shù)的相關(guān)軟件種類(lèi)往往是單一的�，F在研究者在研究中醫方劑時(shí)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(shí)、耗力甚則無(wú)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(guān)系和規則及缺乏對未知情況的預測。產(chǎn)生這樣的現狀, 一方面是很多研究者尚未清楚該技術(shù)在方劑研究中的優(yōu)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(shù)的操作技能及軟件種類(lèi)及其應用范圍。故以后應向更多研究者普及該技術(shù)的軟件種類(lèi)、其中的優(yōu)勢及操作技能, 讓該技術(shù)在臨床中使用更廣, 產(chǎn)生更大的效益。

　　參考文獻

　　[1]舒正渝.淺談數據挖掘技術(shù)及應用[J].中國西部科技, 20xx, 9 (5) :38-39.

　　[2]曹毅, 季聰華.臨床科研設計與分析[M].杭州:浙江科學(xué)技術(shù)出版社, 20xx:189.

　　[3]王靜, 崔蒙.數據挖掘技術(shù)在中醫方劑學(xué)研究中的應用[J].中國中醫藥信息雜志, 20xx, 15 (3) :103-104.

　　[4]陳丈偉.數據倉庫與數據挖掘[M].北京:清華大學(xué)出版社, 20xx:5.

　　[5]楊玉珠.數據挖掘技術(shù)綜述與應用[J].河南科技, 20xx, 10 (19) :21.

　　[6]余侃侃.數據挖掘技術(shù)在方劑配伍中的研究現狀及研究方法[J].中國醫藥指南, 20xx, 6 (24) :310-312.

　　[7]趙睿曦.方證數據挖掘分析張氏骨傷對腰椎間盤(pán)突出癥的辨證用藥規律[J].陜西中醫藥大學(xué)學(xué)報, 20xx, 39 (6) :44-46.

　　[8]李曙明, 尹戰海, 王瑩.神經(jīng)根型頸椎病的影像學(xué)特點(diǎn)和分型[J].中國矯形外科雜志, 20xx, 21 (1) :7-11.

　　[9]劉向前, 陳民, 黃廣平等.頸項肩臂痛內治古方常用藥物的統計分析[J].中華中醫藥學(xué)刊, 20xx, 30 (9) :42-44.

　　[10]齊兵獻, 樊成虎, 李兆和.神經(jīng)根型頸椎病中醫用藥規律的文獻研究[J].河南中醫, 20xx, 32 (4) :518-519.

　　[11]陳元川, 王翔, 龐堅, 等.單純口服中藥治療神經(jīng)根型頸椎病用藥分析[J].上海中醫藥雜志, 20xx, 48 (6) :78-80.

　　[12]謝輝, 劉軍, 潘建科, 等.基于數據挖掘方法的神經(jīng)根型頸椎病用藥規律研究[J].世界中西醫結合雜志, 20xx, 10 (6) :849-852.

　　[13]唐仕歡, 楊洪軍.中醫組方用藥規律研究進(jìn)展述評[J].中國實(shí)驗方劑學(xué)雜志, 20xx (5) :359-363.

數據挖掘論文13

　　一、在對計算機病毒數據庫的數據挖掘方面存在的問(wèn)題和局限

　　1.1對計算機病毒數據庫的數據挖掘技術(shù)有限

　　據有關(guān)調查，目前的信息技術(shù)行業(yè)對計算機病毒數據庫的數據挖掘在技術(shù)方面還是存在局限與問(wèn)題的；從客觀(guān)層面上來(lái)講，沒(méi)有哪一種計算機的技術(shù)可以完全杜絕或制止計算機病毒對計算機數據庫的侵入和威脅，這種糟糕情況的出現，不僅給單個(gè)計算機的系統造成損害，而且給整個(gè)計算機技術(shù)行業(yè)在某些時(shí)候也會(huì )造成不必要的損失和危害。所以說(shuō)，開(kāi)創(chuàng )有關(guān)減弱甚至是消滅計算機病毒數據庫的計算機技術(shù)就顯得尤為重要。

　　1.2對計算機病毒數據庫的數據挖掘效率極低

　　我們都知道，可以利用相應的計算機技術(shù)來(lái)對計算機病毒數據庫的數據進(jìn)行挖掘，但是就目前而言，單一而又較為簡(jiǎn)單的計算機技術(shù)很難高效地對數據進(jìn)行挖掘，只能夠從具有病毒的數據庫中挖掘出極少數數據甚至是挖掘不出來(lái)。所以說(shuō)，提高計算機病毒數據庫的數據挖掘效率也就顯得尤為重要。

　　1.3對計算機病毒數據庫的數據挖掘成本較高

　　值得注意的`是，某些計算機病毒數據庫中的數據是值得使用和發(fā)揮作用的，所以，計算機行業(yè)的某些操作人員就會(huì )盡可能采用多種渠道和方法來(lái)對有用的數據進(jìn)行挖掘和分析，這樣一來(lái)，通�；ㄙM的成本就會(huì )相對地高，不免也就會(huì )給某些企業(yè)造成沉重的負擔。所以說(shuō)，降低對計算機病毒數據庫的數據挖掘成本就顯得尤為重要了。

　　二、計算機病毒數據庫的數據挖掘的策略與方法

　　2.1實(shí)施相應的計算機病毒監控技術(shù)

　　如何進(jìn)一步地減弱計算機病毒對計算機數據庫的侵入和威脅，我們需要慎重考慮，而實(shí)施相應的計算機病毒監控技術(shù)已成為此時(shí)的無(wú)疑之策；進(jìn)一步來(lái)說(shuō)，就是設置多種監控技術(shù)，例如設置內存監控，配備相應的文件監控，還有就是注冊不同的表監控等等，這些都是有效地減弱甚至是防止計算機病毒侵襲數據庫的監控技術(shù)�？傊�，我們通過(guò)這些技術(shù)，就會(huì )盡可能的從計算機病毒數據庫中挖掘出需要的數據。

　　2.2配置適當的計算機病毒源的追蹤設備

　　據有關(guān)部門(mén)調查，目前使用較為有效的計算機病毒源的追蹤設備就是郵件追蹤設備，它能夠有效地通過(guò)相應的消息或指令來(lái)對計算機的查詢(xún)進(jìn)行追蹤，這樣就能夠高效地檢測出是否有計算機病毒侵入。依據這種情況，我們可以進(jìn)一步開(kāi)拓思維，尤其是計算機行業(yè)的管理員和操作人員，更應該為計算機設計出以及配置適當的不同的計算機病毒源的追蹤設備，從而使人們在計算機病毒侵入數據庫的情況下，仍然能夠得到自己想要的正常數據。

　　2.3設置獨特的計算機反病毒數據庫

　　所謂的計算機反病毒數據庫，就是在計算機操作系統的底部值入反病毒的指令或程序，讓它成為計算機系統內部數據庫的底層模塊，而不是計算機系統外部的某種軟件。這樣一來(lái)，當計算機的病毒侵入系統內數據庫時(shí)，就會(huì )被底層的反病毒程序代碼或指令反攻出來(lái)，就進(jìn)一步達到了減弱甚至消除計算機病毒對計算機數據庫的侵襲和威脅的目的，那么我們這時(shí)就可以挖掘出必需的數據了。

　　三、結束語(yǔ)

　　概而言之，就現在的計算機病毒來(lái)說(shuō)，可謂是呈現日益猖獗的態(tài)勢；也就是說(shuō)，計算機技術(shù)迅速發(fā)展了，計算機病毒也就會(huì )跟其迅速“發(fā)展”。我們想要有效地遏制住計算機病毒，從計算機病毒數據庫中挖掘出必需的數據，對于普通人來(lái)說(shuō)就應該多多了解一些預防計算機病毒侵入的知識；而對于計算機行業(yè)的管理員或操作人員來(lái)說(shuō)，就應該多設計出一些遏制計算機病毒侵襲的軟件或方案，從而使我們的計算機環(huán)境更干凈，更安全。

數據挖掘論文14

　　網(wǎng)絡(luò )經(jīng)濟的關(guān)鍵在于能夠為商品的供應商及其合作者之間提供一個(gè)交流的平臺，但是即便是最權威的搜索引擎也只能夠搜索到三分之一的web網(wǎng)頁(yè)，并且這些Web都是沒(méi)有結構的、動(dòng)態(tài)的、復雜的形式出現。人們要從各種各樣的文本網(wǎng)站中尋找自己想要的信息進(jìn)而變得更加困難。網(wǎng)絡(luò )數據挖掘技術(shù)就是用來(lái)解決這一問(wèn)題的好辦法，利用數據挖掘技術(shù)能夠有效發(fā)現在web網(wǎng)頁(yè)中隱藏著(zhù)的對用戶(hù)有力的數據信息，在對數據的分析中總結出規律。如何實(shí)現用戶(hù)對于Web上的有效數據的深度挖掘，使其成為工商管理領(lǐng)域中的重要應用，成為了當代許多網(wǎng)絡(luò )工作者所關(guān)注的話(huà)題。

　　一、數據挖掘概述

　�。ㄒ唬�數據挖掘

　　數據挖掘(DataMining)指的是，在大量的、不規則的、隨機的、復雜的、有噪聲的實(shí)際應用數據中，獲得一些信息和知識，能夠對用戶(hù)祈禱潛在作用的效果的過(guò)程。將數據挖掘用通俗的話(huà)來(lái)描述就是在數據庫中發(fā)現潛在有用的知識發(fā)現(KDDKnowledgeDiscoveryinDatabase)。在這個(gè)定義中主要包含了以下幾方面的含義：首先數據源的特性是大量、隨機、不規則、噪聲；信息是客戶(hù)所感興趣的對象；選取的知識必須是在可接受、可理解、可運用的范圍內的，并不是全部符合要求的都可以，對于問(wèn)題要有一定的針對性。也就是說(shuō)對于所發(fā)現的知識的篩選是有一定的約束和限制條件的，同時(shí)也要符合用戶(hù)的理解和學(xué)習能力，最好還能夠用通俗的語(yǔ)言來(lái)表達最終的結果。

　�。ǘ�）Web數據挖掘

　　Web數據挖掘實(shí)際上是屬于數據挖掘的范疇的。概括的來(lái)說(shuō)，Web數據挖掘的數據庫特定的就是Web服務(wù)器上的數據文件，從中發(fā)現用戶(hù)感興趣并有所應用潛能的知識。Web數據挖掘主要針對的就是頁(yè)面內容、頁(yè)面之間的結構、用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)信息、電子商務(wù)等內在信息，通過(guò)數據挖掘技術(shù)來(lái)獲得有價(jià)值的信息。Web數據和傳統數據庫存在著(zhù)很大的差異，傳統的數據庫都是在一定的數學(xué)模型范圍之內的，通過(guò)模型來(lái)描述其中的數據；但是web數據庫相對來(lái)講就要復雜許多，沒(méi)有通用的模型來(lái)描述數據，每個(gè)網(wǎng)頁(yè)都有其獨特的數據描述方式，丙炔數據自身都是可變的、動(dòng)態(tài)的。因而，Web數據雖然具有一定的結構性，不能用架構化的形式來(lái)表達，也可以稱(chēng)其為半結構化的數據。Web數據的最大特點(diǎn)就是半結構化，加上Web數據的信息量極大，導致整一個(gè)數據庫成為一個(gè)巨大的異構數據庫。

　　二、網(wǎng)絡(luò )數據挖掘的類(lèi)型

　�。ㄒ唬┚W(wǎng)絡(luò )內容挖掘

　　網(wǎng)絡(luò )內容挖掘的對象是網(wǎng)頁(yè)的內容、數據、文檔,這通常也是網(wǎng)頁(yè)在急性搜索的時(shí)候需要考察的訪(fǎng)問(wèn)對象。由于網(wǎng)絡(luò )信息繁多，按照信息源的不同可以劃分為Gopher、FTP、Usenet等已經(jīng)隱藏到WWW形式之后的資源,我們稱(chēng)之為WWW信息資源,存儲于數據庫管理信息系統中的數據,以及不能直接訪(fǎng)問(wèn)的私人數據。按照網(wǎng)絡(luò )資源的形式又可以劃分為文本、圖像、音頻、視頻等數據。

　�。ǘ�）網(wǎng)絡(luò )結構挖掘

　　網(wǎng)絡(luò )結構挖掘的對象就是Web潛在的鏈接結構模式。這種類(lèi)型最早出現在引文分析,在建立web自身的鏈接結構模型的時(shí)候借鑒了網(wǎng)頁(yè)鏈接和被鏈接數量以及對象。在網(wǎng)頁(yè)歸類(lèi)的時(shí)候往往會(huì )采用這種模式,還能夠得到不同網(wǎng)頁(yè)間相似度及關(guān)聯(lián)度的相關(guān)數據。網(wǎng)絡(luò )結構挖掘能夠幫助用戶(hù)在相關(guān)領(lǐng)域中找到最有分量的網(wǎng)站。

　�。ㄈ�）網(wǎng)絡(luò )用法挖掘

　　網(wǎng)絡(luò )用法挖掘的目的在于掌握用戶(hù)的一系列網(wǎng)絡(luò )行為數據。網(wǎng)絡(luò )內容挖掘、網(wǎng)絡(luò )結構挖掘針對的都是網(wǎng)上的原始數據,而網(wǎng)絡(luò )用法挖掘針對的是用戶(hù)在上網(wǎng)過(guò)程中的人機交互的第二手數據,主要有用戶(hù)的網(wǎng)頁(yè)游覽記錄、代理服務(wù)器日志記錄、網(wǎng)頁(yè)維護信息、用戶(hù)簡(jiǎn)介、注冊信息、聊天記錄、交易信息等等。

　　三、網(wǎng)絡(luò )經(jīng)濟環(huán)境下數據挖掘在工商管理中的運用步驟

　�。ㄒ唬┳R別網(wǎng)站訪(fǎng)問(wèn)者的特征信息

　　企業(yè)對電子商務(wù)網(wǎng)站的`數據進(jìn)行挖掘的第一步，就是要明確訪(fǎng)問(wèn)者的特點(diǎn)，找出訪(fǎng)問(wèn)者使用的條款特征。訪(fǎng)問(wèn)者特征主要有入口統計、心理狀態(tài)和技術(shù)手段等要素。人口統計并不是一成不變的，比如家庭地址、收入、購買(mǎi)力等因素都會(huì )不斷改變。心理狀態(tài)指的是在心理調研中展現出的個(gè)性類(lèi)型，比如對商品的選擇去世、價(jià)格優(yōu)惠心理、技術(shù)興趣等。隨著(zhù)訪(fǎng)問(wèn)者數量的增加，相關(guān)數據也會(huì )不斷累積。條款的交互信息主要包括購買(mǎi)歷史、廣告歷史和優(yōu)選信息。網(wǎng)站統計信息是指每次會(huì )話(huà)的相關(guān)要素。公司信息主要包括訪(fǎng)問(wèn)者對接的服務(wù)器所包含的一系列要素信息。

　�。ǘ�）制定目標

　　開(kāi)展網(wǎng)上交易的最大優(yōu)勢在于企業(yè)對于訪(fǎng)問(wèn)者的反應有著(zhù)更好的前瞻性。當廠(chǎng)商的目標是明確且具象的時(shí)候，就能夠通過(guò)數據挖掘技術(shù)得到較好的效果。企業(yè)通�？梢栽O定以下的目標:網(wǎng)頁(yè)訪(fǎng)問(wèn)者的增加量；類(lèi)此網(wǎng)頁(yè)訪(fǎng)問(wèn)的瀏覽時(shí)間增加；每次結賬的平均利潤;退換貨的減少；品牌知名度效應；回頭客的數量等等。

　�。ㄈ�）問(wèn)題描述

　　開(kāi)展電子商務(wù)的企業(yè)最關(guān)鍵要面對的一個(gè)問(wèn)題就是如何進(jìn)行商品的傳播，要實(shí)現網(wǎng)頁(yè)的個(gè)性化又要將商品的信息完整的展現給顧客，就需要了解同一類(lèi)訪(fǎng)問(wèn)者的共有特征、估計貨物丟失的數據并預測未來(lái)行為。所有這一切都涉及尋找并支持各種不同的隱含模式。

　�。ㄋ模╆P(guān)聯(lián)分析

　　對顧客大量的交易數據進(jìn)行關(guān)聯(lián)規則分析，能夠發(fā)現顧客購買(mǎi)組合商品的趨勢。關(guān)聯(lián)分析指的是在一次瀏覽或者會(huì )話(huà)中所涉及到的商品，也叫做市場(chǎng)分析。若電子商務(wù)網(wǎng)站能夠將這些商品放在同一個(gè)網(wǎng)頁(yè)中，就能夠提高顧客同時(shí)購買(mǎi)這些商品的概率。如果在關(guān)聯(lián)的一組商品中有某一項商品正在進(jìn)行促銷(xiāo)，就能夠帶動(dòng)其他組合產(chǎn)品的銷(xiāo)量。關(guān)聯(lián)也能夠用在靜態(tài)的網(wǎng)站目錄網(wǎng)頁(yè)。在這種情況下，網(wǎng)站排序的主要依據是廠(chǎng)商選擇的且是網(wǎng)站所要查看的第一頁(yè)內容，將其以及其相關(guān)的商品信息放在網(wǎng)頁(yè)的首頁(yè)。

　�。ㄎ澹┚垲�(lèi)

　　聚類(lèi)指的是將具有相同特征的商品歸為一類(lèi)，將特征平均，以形成一個(gè)“特征矢量”。聚類(lèi)技術(shù)能夠確定一組數據有多少類(lèi)，并用其中一個(gè)聚類(lèi)來(lái)表示其余大多數數據。通常在企業(yè)分析訪(fǎng)問(wèn)者類(lèi)型的時(shí)候使用聚類(lèi)技術(shù)。

　�。�六）決策樹(shù)

　　決策樹(shù)描繪的是都想決定在做出的一系列過(guò)程中的問(wèn)題或數據點(diǎn)。比如做出購買(mǎi)電視機這一決定就要經(jīng)歷對于電視機的需求、電視機的品牌、尺寸等等問(wèn)題，最終確定好買(mǎi)哪一臺電視機為止。決策樹(shù)能夠較一個(gè)決策過(guò)程進(jìn)行系統的排序，以便選出最優(yōu)的路徑來(lái)盡可能減少決策的步驟，提高決定的質(zhì)量和速度。許多企業(yè)將決策樹(shù)體系添加到自己的產(chǎn)品選擇系統中，能夠幫助訪(fǎng)問(wèn)者解決特定問(wèn)題。

　�。ㄆ撸┕烙嫼皖A測

　　估計是對未知量的判斷，預測是根據當前的趨勢做出將來(lái)的判斷。估計和預測使用的算法類(lèi)似。估計能夠對客戶(hù)空白的項目做到預判。如果網(wǎng)站想知道某個(gè)訪(fǎng)問(wèn)者的收入，就可以通過(guò)與收入密切相關(guān)的量估計得到，最后通過(guò)與其有相同特征的訪(fǎng)問(wèn)者的收入來(lái)衡量這個(gè)訪(fǎng)問(wèn)者的收入和信用值。預測是對未來(lái)事項的判斷。尤其是在某些個(gè)性化網(wǎng)頁(yè)中顯得尤為重要。企業(yè)通過(guò)數據的匯總增進(jìn)對客戶(hù)的了解。即使是對以往事件的分析中也可以得到有效的信息。預測能夠對訪(fǎng)問(wèn)者的特征作出總結和匯總，以便企業(yè)能夠找出更有針對性的組合商品來(lái)滿(mǎn)足客戶(hù)的需求。Web數據和傳統數據庫存在著(zhù)很大的差異，最大特點(diǎn)就是半結構化，加上Web數據的信息量極大，導致整一個(gè)數據庫成為一個(gè)巨大的異構數據庫。能夠幫助用戶(hù)在特性是大量、隨機、不規則、噪聲的信息中發(fā)現感興趣的對象。

數據挖掘論文15

　　1、大數據概述

　　大數據用來(lái)描述和定義信息爆炸時(shí)代所產(chǎn)生的海量數據，它是計算機和互聯(lián)網(wǎng)互相結合的產(chǎn)物，計算機實(shí)現了信息的數字化，互聯(lián)網(wǎng)實(shí)現了信息的網(wǎng)絡(luò )共享化。隨之興起的則是從海量數據中挖掘預測出對人類(lèi)行為有效的方法和結果，即數據挖掘技術(shù)[1]。數據挖掘（Datamining）指從大量的數據中通過(guò)算法搜索隱藏于其中的信息的過(guò)程，是一門(mén)跨多個(gè)領(lǐng)域的交叉學(xué)科，通常與人工智能、模式識別及計算機科學(xué)有關(guān)，并通過(guò)統計、在線(xiàn)分析處理、情報檢索、機器學(xué)習、專(zhuān)家系統（依靠過(guò)去的經(jīng)驗法則）和模式識別等諸多方法來(lái)實(shí)現上述目標。其特點(diǎn)為：海量數據尋知識、集成變換度量值、分析模式評效果、圖形界面來(lái)展示[2]。

　　2、大數據時(shí)代下的高校機房現狀

　　順應時(shí)代潮流的發(fā)展，各高校都開(kāi)設有計算機專(zhuān)業(yè)，非計算機專(zhuān)業(yè)也在大一或大二時(shí)期開(kāi)設公共計算機課程，計算機成為教育領(lǐng)域內不可或缺的教學(xué)設備，隨著(zhù)高校的進(jìn)一步擴招，教育事業(yè)的不斷更新發(fā)展，學(xué)校的機房建設也隨之增多，其任務(wù)由原來(lái)的面向計算機專(zhuān)業(yè)發(fā)展到面向全校的所有專(zhuān)業(yè)開(kāi)設公共計算機教學(xué)、承擔各種計算機考試等多項任務(wù)。因此機房管理系統在日常教學(xué)和考試任務(wù)中積累了海量數據，一般這些數據都保存在主服務(wù)器上僅供查詢(xún)使用[3]。利用數據挖掘技術(shù)，對學(xué)校機房信息管理系統所積累的大量學(xué)生上機數據進(jìn)行深入分析與挖掘，將挖掘得到的預測結果輔助學(xué)生成績(jì)管理決策，能合理利用機房資源，提高學(xué)生成績(jì)管理質(zhì)量。本文利用關(guān)聯(lián)規則，從現有的機房信息管理系統中收集到的海量學(xué)生上機記錄數據中挖掘出隱藏在數據中的學(xué)生上機規律和上機效率，進(jìn)而預測學(xué)生的期末考試成績(jì)，提前告知，學(xué)生可以在隨后的學(xué)習中通過(guò)人為干預學(xué)習過(guò)程：比如挖掘預測出某生成績(jì)將會(huì )較差，則可以在其后的學(xué)習中調整學(xué)習方式和學(xué)習態(tài)度，以修正期末考試結果，提高學(xué)習效率和考試通過(guò)率，為以后的就業(yè)做好鋪墊，因此不管是對于當前利益還是長(cháng)遠利益，都有深遠的意義。

　　3、數據挖掘階段

　　1)定義問(wèn)題：明確數據挖掘的預期目標。本次挖掘目標旨在從海量機房學(xué)生登錄信息中找出能預測成績(jì)的相關(guān)規則。

　　2)數據準備：提取數據挖掘的目標數據集，并進(jìn)行預處理[4]。本次挖掘數據對象為吉首大學(xué)設備中心六樓公共計算機機房的學(xué)生上機信息表，并檢查數據的有效性、一致性、完整性，并去除噪聲，進(jìn)行預處理。

　　3)數據挖掘：根據上個(gè)步驟所提取數據的特點(diǎn)和類(lèi)型選擇相應合適的算法，并在預處理過(guò)的數據集上進(jìn)行數據挖掘。根據問(wèn)題定義，本次選擇關(guān)聯(lián)規則算法Apriori算法，進(jìn)行關(guān)聯(lián)規則發(fā)現并預測。

　　4)分析挖掘結果：解釋評價(jià)數據挖掘的結果，并將其轉換成能被用戶(hù)所理解的規則。

　　5)運用規則：通過(guò)分析挖掘結果，可以適當進(jìn)行人工干預，修正學(xué)習行為，使得最終結果達到理想學(xué)習效率。

　　4、數據挖掘在機房管理系統中的應用

　　4.1關(guān)聯(lián)規則算法

　　Apriori算法采用逐層搜索的迭代方法，不需要復雜的理論推導，易于實(shí)現，是利用挖掘布爾關(guān)聯(lián)規則頻繁項集的一種算法�；�本思想是：首先找出所有的頻集，這些項集出現的頻繁性至少和預定義的最小支持度一樣。然后由頻集產(chǎn)生強關(guān)聯(lián)規則，這些規則必須滿(mǎn)足最小支持度和最小可信度。然后使用第1步找到的頻集產(chǎn)生期望的規則，產(chǎn)生只包含集合的項的所有規則，其中每一條規則的右部只有一項，這里采用的'是中規則的定義。一旦這些規則被生成，那么只有那些大于用戶(hù)給定的最小可信度的規則才被留下來(lái)[5]。

　　4.2關(guān)聯(lián)結果分析

　　以吉首大學(xué)實(shí)驗室與設備管理中心為例，吉首大學(xué)實(shí)驗室與設備管理中心下設置的公共計算機實(shí)驗教學(xué)中心，負責學(xué)校公共計算機實(shí)驗室建設與管理，組織實(shí)施公共計算機實(shí)驗教學(xué)與開(kāi)放，完成基于計算機平臺進(jìn)行的計算機等級考試、普通話(huà)測試、各類(lèi)社會(huì )化考試等測試工作。其中承擔公共計算機教學(xué)的機房共有7間，每個(gè)機房平均配置95臺學(xué)生用計算機和一臺教師教學(xué)用計算機，每臺電腦上都安裝有奧易機房管理軟件，學(xué)生每次上機都必須通過(guò)奧易軟件登錄界面輸入自己的學(xué)號和密碼才能進(jìn)入系統使用計算機，從而收集到學(xué)生的上機登錄時(shí)間、離開(kāi)時(shí)間，教師端可以利用奧易軟件對任意學(xué)生電腦端進(jìn)行調換、抓屏、控制屏幕、考試、答疑等操作，所有數據存儲在機房管理端的后臺數據庫中，通過(guò)調用后臺數據庫中的學(xué)生上機情況數據，進(jìn)行挖掘分析。由于數據量龐大，所以采用從起始順序抽樣的方法，抽取出20xx年11月5日的部分學(xué)生上機的相關(guān)數據，去除不完整、不一致、有缺失的數據，進(jìn)行預處理，為達到預測挖掘目標提供正確的數據源。表1中的數據前六列是從奧易軟件后臺數據庫中提取到的原始數據，我們設置第二、三、五列數據與學(xué)習情況有關(guān)聯(lián)。將這些數據存在于整合表中，剔除學(xué)號異常的記錄，即只要是學(xué)號異常，強制設定其上機情況為較差（異常學(xué)號學(xué)生，應為重修生，是學(xué)習重點(diǎn)關(guān)注對象），為了方便系統分析，將關(guān)聯(lián)整合后的數據轉化為布爾類(lèi)型。登錄時(shí)間：S1：10：00；S2：遲到五分鐘；S3：遲到十分鐘；S4：遲到十分鐘以上。學(xué)號：N1：正常學(xué)號；N2：異常學(xué)號。下課時(shí)間：E1：正常下課時(shí)間；E2：提前五分鐘下課；E3：提前五至十分鐘下課；E4：提前十分鐘以上下課。利用關(guān)聯(lián)算法產(chǎn)生頻繁項集情況分析Q：Q1：優(yōu)秀；Q2：良好；Q3：一般；Q4：較差。利用Apriori算法挖掘關(guān)聯(lián)規則，可以得到學(xué)生上機情況規律：S1，E1→Q1；（S2，E2)/（S1，E2)→Q2/Q3；S4，E4→Q4評價(jià)結果：按照正常上課時(shí)間上機并且堅持不早退的同學(xué)學(xué)習情況為優(yōu)秀；上課準時(shí)但是提前五分鐘之內下課的同學(xué)學(xué)習情況為良好；上課遲到五分鐘以?xún)惹蚁抡n也提前五分鐘的同學(xué)學(xué)習情況為一般；上課遲到十分鐘以上并且下課早退十分鐘以上的同學(xué)學(xué)習評估為較差。如果利用關(guān)聯(lián)算法得出某個(gè)學(xué)生的學(xué)習情況有三次為較差，就啟動(dòng)成績(jì)預警，提示并干預該生以后的上機學(xué)習，督促其學(xué)習態(tài)度，提高學(xué)習效率，以避免期末考試掛科現象。

　　5、結束語(yǔ)

　　借數據挖掘促進(jìn)治理主體多元化[6]，借關(guān)聯(lián)分析實(shí)現決策科學(xué)化[7].，本文利用關(guān)聯(lián)規則思路和算法，將吉首大學(xué)設備中心機房中存在的大量學(xué)生上機情況數據進(jìn)行分析挖掘，嘗試從學(xué)生上機相關(guān)數據中預測其學(xué)習情況，并根據預測結果有效提示學(xué)生的期末考試成績(jì)走向，引導該生在隨后的學(xué)習應該更加有效，以達到避免出現最壞結果，從而提高期末考試通過(guò)率。

　　參考文獻：

　　[1]李濤,曾春秋,周武柏,等.大數據時(shí)代的數據挖掘——從應用的角度看大數據挖掘[J].大數據,20xx(4):57-80.

　　[2]王夢(mèng)雪.數據挖掘綜述[J].軟件導刊,20xx(10):135-137.

　　[3]袁露,王映龍,楊珺.關(guān)于高校計算機機房管理與維護的探討[J].電腦知識與技術(shù),20xx(18):4334-4335.

　　[4]李明江,唐穎,周力軍.數據挖掘技術(shù)及應用[J].中國新通信,20xx(22):66-67+74.

　　[5]胡文瑜,孫志揮,吳英杰.數據挖掘取樣方法研究[J].計算機研究與發(fā)展,20xx(1):45-54.

　　[6]黃夢(mèng)橋,李杰.因素挖掘法在投資學(xué)課程中的教學(xué)實(shí)踐[J].吉首大學(xué)學(xué)報：自然科學(xué)版,20xx(4):80-83.

　　[7]尹鵬飛,歐云.基于決策樹(shù)算法的銀行客戶(hù)分類(lèi)模型[J].吉首大學(xué)學(xué)報：自然科學(xué)版,20xx(5):29-32.

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