数据挖掘论文
在日常学习、工作生活中，大家都写过论文吧，通过论文写作可以提高我们综合运用所学知识的能力。你知道论文怎样才能写的好吗？以下是小编帮大家整理的数据挖掘论文，仅供参考，欢迎大家阅读。
数据挖掘论文1
摘 要：高度开放的中国金融市场，特别是中国银行业市场受到日趋激烈的国外银行冲击和挑战，大多数银行企业都在构建以客户为中心的客户关系管理体系，这一经营体系理念的构建，不仅仅能提高企业的知名度和顾客的满意度，而且能提高企业的经济效益。但是，随着网络技
关键词：客户关系管理毕业论文
高度开放的中国金融市场，特别是中国银行业市场受到日趋激烈的国外银行冲击和挑战，大多数银行企业都在构建以客户为中心的客户关系管理体系，这一经营体系理念的构建，不仅仅能提高企业的知名度和顾客的满意度，而且能提高企业的经济效益。但是，随着网络技术和信息技术的发展，客户关系管理如何能结合数据挖掘技术和数据仓库技术，增强企业的核心竞争力已经成为企业亟待解决的问题。因为，企业的数据挖掘技术的运用能够解决客户的矛盾，为客户设计独立的、拥有个性化的数据产品和数据服务，能够真正意义上以客户为核心，防范企业风险，创造企业财富。
关键词：客户关系管理毕业论文
一、数据挖掘技术与客户关系管理两者的联系
随着时代的发展，银行客户关系管理的发展已经越来越依赖数据挖掘技术，而数据挖掘技术是在数据仓库技术的基础上应运而生的，两者有机的结合能够收集和处理大量的客户数据，通过数据类型与数据特征，进行整合，挖掘具有特殊意义的潜在客户和消费群体，能够观察市场变化趋势，这样的技术在国外的银行业的客户关系管理广泛使用。而作为国内的银行企业，受到国外银行业市场的大幅度冲击，显得有些捉襟见肘，面对大量的数据与快速发展的互联网金融体系的冲击，银行业缺乏数据分析和存储功能，往往造成数据的流逝，特别是在数据的智能预测与客户关系管理还处于初步阶段。我国的银行业如何能更完善的建立客户关系管理体系与数据挖掘技术相互融合，这样才能使得企业获得更强的企业核心竞争力。
二、数据挖掘技术在企业客户关系管理实行中存在的问题
现今，我国的金融业发展存在着数据数量大，数据信息混乱等问题，无法结合客户关系管理的需要，建立统一而行之有效的数据归纳，并以客户为中心实行客户关系管理。
1.客户信息不健全
在如今的银行企业，虽然已经实行实名制户籍管理制度，但由于实行的年头比较短，特别是以前的数据匮乏。重点体现在，银行的客户信息采集主要是姓名和身份证号码，而对于客户的职业、学历等相关信息一概不知，极大的影响了客户关系管理体系的构建。另外，数据还不能统一和兼容，每个系统都是独立的系统，比如：信贷系统、储蓄系统全部分离。这样存在交叉、就不能掌握出到底拥有多少客户，特别是那些需要服务的目标客户，无法享受到银行给予的高质量的优质服务。
2.数据集中带来的差异化的忧虑
以客户为中心的客户关系管理体系，是建立在客户差异化服务的基础上的，而作为银行大多数以数据集中，全部有总行分配，这样不仅不利于企业的差异化服务，给顾客提供优质得到个性化业务，同时，分行也很难对挖掘潜在客户和分析客户成分提供一手的'数据，损失客户的利益，做到数据集中，往往是不明智的选择。
3.经营管理存在弊端
从组织结构上，我国的银行体系设置机构庞杂，管理人员与生产服务人员脱节现象极其普遍，管理人员不懂业务，只是一味的抓市场，而没有有效的营销手段，更别说以市场为导向，以客户为核心，建立客户关系管理体系。大多数的人完全是靠关系而非真正意义上靠能力，另外，业务流程繁琐，不利于客户享受更多的星级待遇，这与数据发掘的运用背道而驰，很难体现出客户关系管理的价值。
三、数据挖掘技术在企业的应用和实施
如何能更好的利用数据挖掘技术与客户关系管理进行合理的搭配和结合是现今我们面临的最大问题。所有我们对客户信息进行分析，利用模糊聚类分析方法对客户进行分类，通过建立个性化的信息服务体系，真正意义的提高客户的价值。
1.优化客户服务
以客户为中心提高服务质量是银行发展的根源。要利用数据挖掘技术的优势，发现信贷趋势，及时掌握客户的需求，为客户提高网上服务，网上交易，网上查询等功能，高度体现互联网的作用，动态挖掘数据，通过智能化的信贷服务，拓宽银行业务水平，保证客户的满意度。
2.利用数据挖掘技术建立多渠道客户服务系统
利用数据挖掘技术整合银行业务和营销环节为客户提供综合性的服务。采用不同的渠道实现信息共享，针对目标客户推荐银行新产品，拓宽新领域，告别传统的柜台服务体系，实行互联网与柜台体系相结合的多渠道服务媒介体系。优化客户关系管理理念，推进营销战略的执行。提高企业的美誉度。
四、数据挖掘技术是银行企业客户关系管理体系构建的基础
随着信息技术的不断发展，网络技术的快速推进，客户关系管理体系要紧跟时代潮流，紧密围绕客户为中心，利用信息优势，自动获取客户需求，打造出更多的个性化、差异化客户服务理念，使得为企业核心竞争能力得到真正意义的提高。
数据挖掘论文2
［摘要］处于大数据时代这一环境内，数据生成在方方面面，教育这一行业也囊括其内，大量原本无法紧抓、量化的教学讯息均变换成了数据施以储藏与处理。新时期起始，是否可以发掘与运用潜藏在教学相关数据中还没有挖掘出来的价值，促使开放型教育或是成人型教育这类行业得以革新，关联到教学相关工作中对于大数据与其潜藏的各类价值与作用的认知、心态和数据发掘层次。
［关键词］开放教育;大数据思维;数据挖掘
大数据思维即借助大数据相关的思想、理念以思索并清除问题的一类方式。大数据相应的思想与理念即借助大数据以凸显出事物发展进程中的各类步骤、因素等，处于这一前提之下，借助构建各式模型、方法施以把控，进而达成精确清除各式问题这一目标。同时，数据能够凸显出问题，数据还能够引导问题得以清除。借用大数据相关的理念，开放型教育相关的工作者可以全方位紧依并发掘教学本身的潜藏实际，调研教学相应的革新及进步。
一、开放型教育行业内部教学相关数据的运用问题
虽然开放型教育这一行业早就生成了“大数据库存”，不过，学校内部缺少对于数据本身的汇集监管及科学运用，对于数据相应的运用极为狭隘，许多数据仅储藏在数据库内，极难自其内找出具备规律与价值的一类讯息，这类状况大体上囊括了如下几大模块:
(一)业务机构较难予以数据相应的正确需要
学校内部的业务机构对于数据本身的搜集、归整、调研大多由于业务驱使，业务进程完成过后，数据就会被潜藏，数据调研处在被动这一状况内。另外，许多业务机构并未知晓大数据相应的运用价值与区域，还没有生成大数据这一观念以引领各项工作的实施，处于具体的工作内，极难予以大数据相应的正确需要:要想改良某一业务，所需哪类数据，这类数据要从哪类渠道内获得，搜集的数据应依据怎样的规范施以归整、发掘与调研，数据本身的可视化操作要开展至哪种程度等，均不具备明晰的规范。
(二)对数据开展运用被渠道与技术所约束
学校内部各个层级与各个种类的学习体系、讯息监管体系的数据总量极多，然而，对于数据本身的储存与运用却较低。就数据相应的储藏与归整而言，存在数据种类多元化、数据读取受限、储藏负担、体系特性受限、数据调研成效较低、数据不够安全等问题。例如，开放型教育相关的教务监管体系，大量的学习成绩有关数据已经大于原本体系本身的储藏与调研一类能力，使得对数据相应的归整留存在简易的查阅、归整、打印等步骤内，没有对数据施以深层次调研，也没有收获对教学一类工作具备益处的讯息。
(三)现行的数据调研极为分散与分裂
处于大数据这一时代内，要着眼于生成部门本身各大模块数据、数据库存、多媒体数据、各大渠道数据、各大讯息媒介数据间的关联性，力争最大程度地运用数据。然而，现存的教育相关数据依旧存在机构化、部门化一类问题，数据体现出分裂、分散等状况，数据调研也极少注重数据间的关联性。例如。教务处会定期归整每个学期相应的.在籍生总量、各大专业学生总量、设立科目明细、学期选课学生总量、学生上课率、按时毕业率、学位获得率、退学率、终结性考试合格率一类数据，然而，却较少发掘这类数据间的关联性与干涉关系，也没有发掘各个机构数据间的关联性。
(四)不具备专业的数据调研岗位与人才
大数据这一时代予以了大量新兴的观念与技术，具备与原本全然不一的数据储藏与归整方法，然而，现存的体系监管者、数据库监管者依旧会运用原本的数据库监管体系，短时间内极难配备面对今后的数据调研技艺。其原因:其一，学校本身对于数据调研有关人才与岗位相应的需要态度还没有明晰;其二，新兴技术的运用条件极为繁杂，与大量数据相关的技术在成熟程度与可查看性方面比原数据库和数据监管配备更差，能够运用到辅助体系的监管者也极少。
二、大数据相关思维对于开放型教育各式数据发掘的启迪
(一)从高至低生成与教学监管相应的数据思维
现阶段，广播电视大学等正朝着开放型大学进行转变，成人学校的办学类型、办学面积、专业构造与总量、师生资源及其所处的环境均会发生变化。对于开放型教育相关的数据施以发掘及调研，能够辅助成人一类学校获取办学定位信息，提升教学、监管本身的合理性，还给学校改良并增强宏观方面的监管予以了有价值的监测方法与评测技术。大数据相关思维获得推行与运用，规定学校内部的监管方法、构造、技术都要与大数据这一时代相符。所以，应在地区或是学校内部生成总体的大数据相关战略，并把此当作学校本身的关键目标，借助大数据相关的思维把讯息化教学、讯息化监管、远端教育扶持服务及学校平日的各类工作加以归整，借助调节化的方法，全部机构一同训练并提升搜集、储藏、监管、调研与共享大量数据需要的技术及思维，逐渐促使数据监管本身的常态化、时时化、开放化与网络化得以实现。
(二)以智慧型校园助推教学监管智能化
现如今，物联网与云计算得以生成，校园内部的讯息化构建要尽早从数字型校园朝智慧型校园转变。构建智慧型校园，需将传感器融汇至校园内部的各类体系内，把校园监管的各式软件体系渠道融汇至校园云，促使网络、物联网、云得以关联与联通，据此能够促使校园内部时时数据的收获、储藏与调研得以实现，进而给学校本身的进步与教学运用予以科学的决策凭据，智慧型校园即教育讯息化构建的一大实体，对于践行大数据本身的价值来说不可或缺。另外，智慧型校园还囊括了大数据相关的规范系统、校园内部的数字化生态条件与相关的讯息化组织监管系统等模块的构建。从基本设备构建着手，逐渐实施基于云计算的大数据运用，促使教师自身的教学动作、学生远端的学习动作、学生本身的特性特点等得以调研与评测，给促使学生身心进步予以适宜的引领与辅助，予以学校运作所需的时时动态数据，助推教学监管得以合理化与智能化。
(三)全方位发掘并调研现存的各类数据
处于大数据这一时代，数据种类多元，不单具备构造化数据，还掺杂了许多半构造化与非构造化数据。把握、调研半构造化与非构造化数据本身的能力对于许多学校而言是一项极大的挑战。学校要把构造化数据发掘当作大数据相关思维运用的着眼点，关注搜集并储藏用户讯息与动作数据，为今后各式运用做好全方位的准备。同时，借用现存的数据调研方法，凭借数据引领开放型教育本身的进步。处于初始运用时期，应自教学数据、监管数据以对教育数据施以发掘。1．网络教学这一渠道相关的数据发掘。学习者自身特点辨别:辨别学习者本身的特点，尤其是学习者群体相应的特点，并凭借某类核心特点对学习者群体施以区分，促使前阶段的教学相关设计得以全方位践行，并给个体化学习的开展予以凭据。例如，“学生总量归整及趋向评测”“学生自身的特点归类及调研”等。学习者在线开展学习动作调研:在网络教学这一渠道内师生开展学习期间的各类数据，对教师与学生自身的动作方法，如登入、查阅资源、发帖、训练一类动作与动作生成的时间，加上各式资源、教学模块的运用状况施以归整、可视化与发掘。例如，“学生登入动作调研”“学生资源查阅方法调研”“师生互动渠道调研”“学生动作干涉要素调研”等等。师生互动调研:对网络教学相关渠道互动论坛内的数据施以调研，辅助教师评判学生对于教学目的的把握状况，方便对学生随时施以回馈与引导。2．教育监管讯息这一体系相关的数据发掘。教师相关的监管:从人事讯息有关的数据库、后勤讯息体系、教师监管与评测相关体系内发掘现存数据，对学校处于人才引用、教师成绩评测、教师进步、职业计划、后勤监管、教育决策扶持体系一类模块予以迅速、正确的决策辅助。学生方面的监管:鉴于学籍相关的数据库、招生相关的数据库实施数据发掘，改良学生方面的监管工作，给学校内部的就业引导、毕业生跟踪、科目设立、招生决策等予以优良的辅助。例如，发掘学生自身的修业成果数据、对毕业生自身的特点施以调研、毕业成果干涉要素与毕业时间干涉要素调研、毕业成果评测规定与毕业时间评测规定等。
(四)全方位开展数据式人才准备
处于大数据这一时代内，学校内部的监管决策、教学相关的决策与对成人学习者相应的学习扶持决策均要依靠大量数据的调研成果，数据调研及发掘会逐步变成学校自身的常规工作，不单应关注增强各大机构相关工作者自身的数据调研能力，成人学校还应训练并准备如下人才:一是大数据监管方面的人才。处于大数据相关教育运用的初始时期，学校对于大数据监管方面人才需要的急迫性大于对于技术型人才的需要。讯息技术的全方位进步，原本的教学与监管相关经历有可能变成现阶段的约束。为了应对新时期的各式挑战，成人学校不单应设定专业的数据监管岗位，监管者还务必要自行变换思维方法，知晓借助数据开展思索与监管;务必知晓借助大数据相关的方式，以寻求适宜的解决方法。二是大数据技术方面的人才。想要对教育相关的数据施以全方位发掘，成人学校就要知晓大数据，还要有擅长调研大数据、深层次发掘大数据的各式专家。这类人才应总体把握数据调研、统计学、数学、机械学习与自然语言操作一类模块的知识。具体人才包括:数据方面的科学家，即具备数据调研能力，擅长各式算法，可以精准地处理数据;数据方面的架构者，即擅长各类开放型教育相关的业务，把握业务需要与业务总体构造，可以将数据与业务施以衔接;数据方面的工程者，即可以构建数据储藏、监管与处理的一类渠道，并扶持数据方面的科学家予以数学相关模型或是算法的运转。
三、结语
大数据时代对开放型教育与成人型教育相应的理念革新与教学革新予以了大量的机遇。大数据不单是一类实用工具，还是一类思维方式。开放型教育务必要自原本的小数据相关思维更快地变换成大数据相应的思维，进而与这一迅速的革新相符。借助对数据本身的收获、调研与智能化讯息发掘，给学校内部的监管、教学、服务予以具备价值的一类数据讯息，辅助学校生成合理的决策，给教学相关活动的改良施以客观的凭据。
参考文献:
［1］吕苏越．基于大数据思维的银行监管数据应用初探———以3种数据挖掘技术为例［J］．金融科技时代，20xx(5):32-36．
［2］孙力，程玉霞．大数据时代网络教育学习成绩预测的研究与实现———以本科公共课程统考英语为例［J］．开放教育研究，20xx(3):74-80．
［3］吕海燕，周立军，张杰．大数据背景下教育数据挖掘在学生在线学习行为分析中的应用研究［J］．计算技术与自动化，20xx，36(1):136-140．
［4］舒晓灵，陈晶晶．重新认识“数据驱动”及因果关系———知识发现图谱中的数据挖掘研究［J］．中国社会科学评价，20xx(3):28-38．
数据挖掘论文3
从现状看，数据挖掘范畴内的技术，惯常用于金融、大规模特性的商业之中。然而，企业预设的职员培训，较少采纳这一技术。对于搜集得来的培训信息，仍停留于建构某一数据库、单一情形下的数据查验。数据信息特有的决策价值，没能充分被发觉。本文依循数据挖掘的本源原理，创设了新颖情形下的数据库。采纳挖掘手段，予以深入调研。数据挖掘得来的适宜结论，能为后续时段的培训规划，提供最佳指引。
1新颖技术的特性
搜集得来的初始数据通常数目偏多，数据表征出来的不完整倾向应当被注重。原初的数据夹带着噪声，且带有模糊特性及随机特性。数据挖掘依托着的手段，是从搜集得来的最初数据以内提炼出潜藏着的、不被知晓的、带有高层级价值这样的信息、关联着的知识等。惯用的挖掘方式包含关联规则、建构好的决策树、神经网络及特有的贝叶斯、建构的粗糙集、对应着的模糊集、挖掘流程内的聚类分析。细分出来的挖掘步骤整合了初始时段的数据预备、数值的选取、预处理特有的流程、侧重的挖掘流程、模型更替及转变、后续时段的挖掘评价。
数据挖掘概念。数据挖掘是从大量的、不完整的、有噪声的、模糊的和随即的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、潜在的和有价值的信息和知识的过程。数据挖掘的技术最常用的数据挖掘技术主要有决策树、关联规则、贝叶斯、神经网络、聚类分析、模糊集和粗糙集等。数据挖掘的步骤数据的挖掘过程主要包括5个阶段:数据准备、数据选择、数据预处理、数据挖掘、转换模型及模式评价。
2构建数据库
数据挖掘特性的新颖技术不能脱离建构起来的数据库。它能从数目偏多的信息之内提炼得来可用的数值。职员培训特有的领域以内，数据库可以归整在册范畴的一切职员，对于获取到的关联结果予以辨识解析。数据库存留着的信息之内涵盖基础数据、培训得来的真正结果。
2. 1拟定物理框架
职员培训特有的数据库，应设定适宜情形下的物理模型。拟定好的物理模型是数据特有的存留方式、多层级的数据组织。例如:某企业筛选出来的数据库，带有关系型这样的特性。搭配的管理系统设定成SQL架构下的server。
2. 2拟定概念模型
职员培训关涉的概念模型能够明晰预设的系统界限，拟定根本主题。数据库涵盖着的根本信息是职员固有的自身信息、这一时段的培训成绩。归整好的这些信息凸显了单一性，但又潜藏着某些关联。采纳数据仓库，提炼并归整这样的数值，以便提炼得来决策依凭的可用信息。依循细分出来的职员特性、建构的主题，把总体范畴内的培训结果，分成多个层级，并归入数据库。
3选出来的运用实例
3. 1采纳的关联规则
依循的评判指标，是体系架构中的置信度、对应着的支持度。必备的概率信息包含物品集特有的出现频次。最小数值的支持度表征着筛选出来的这一项目，在统计之中凸显了最低层级的重要价值。最小数值的置信度表征着设定好的这类规则，凸显了不可靠的倾向。采纳关联规则，建构精准模型，以便解析某一时段的培训状态。
3. 2采纳的模型
抽取出来的数值涵盖固有的职员信息、测试得来的成绩等。采纳预设的规则，操作这些数值。这样做能够明晰数值潜藏着的彼此关联，抽取得来的字段含有单位称呼、职员个体姓名、微机处理特有的等级。
3. 3具体的挖掘步骤
预处理特有的时段中，为了辨识设定好的关联规则，对于初始数据予以概念化。采纳A这样的符号来表征职员固有的年龄。这种情形之下，A (1)特有的信J息，表T年龄没能达到25岁;A (2)表征着年龄涵盖在25岁至35岁;A (3)表征着年龄超出了35岁。采纳H这一符号，表明测试特有的通过状态。H (1)涵盖着没能通过的.职员，H (2)涵盖着通过的职员。经山离散化特有的处理以后，得来最终结果。
3. 4后续的挖掘步骤
在测试之中，职员特有的通过人数，总和5910;没能通过的人数，总和1810。没能通过的概率，占到了22%。采纳预定的关联规则来挖掘这样的数据。体系范畴内的每类行为都设定了这一规则。这就表明输入数值及对应着的输出之间带有偏强的关联。
3. 5解析得来的结论
数据特有的重要性，也即兴趣度，能够辨识频繁项、设定好的规则等。依循降序排列可以获取明晰的规则列表。例如某次解析得来这种结论:年龄超出50这样的职员、工龄超出25这样的职员或者高级别范畴内的职员通过培训概率还是偏大的。与此同时，学历层级偏低的职员，通过等级与特有的学历，凸显了相关的倾向，这样的对应符合惯常的认知。
由此可见，学历层级偏低这样的职员在接纳新认知时能力是偏弱的。针对企业以内的这类职员，在接续的培训之中应多加注重。设定出来的培训形式，应符合带有差异特性的职员群体;划分的培训时段应倾向于认知偏弱的职工。例如:可以添加课时，调整预设的培训时段，保障体系以内的这些职员，能参与拟定好的培训规划。此外，对于接纳能力偏强这样的职工，可适当缩减原有的课时，缩减设定好的多样科目。这样做可缩减耗费掉的培训经费，并创设最优情形下的整体效益。离散化情形下的数值处理验证了归结出来的这一结论。
4结语
数据库建构依循的根本原理不能脱离数据挖据。企业培训之中，借助挖掘得来的多重信息，能够解析各时段的培训成果。连续值固有的属性，在设定好的挖掘流程内得以离散化，这就为接续的深入挖掘提供了基础。调整拟定好的培训规划，确保预设的新规划，符合职员培训特有的真实状态。
数据挖掘论文4
摘要：随着科学技术的不断发展，数据挖掘技术也应运而生。为了高效有序的医疗信息管理，需要加强数据挖掘技术在医疗信息管理中的实际应用，从而提升医院的管理水平，为医院的管理工作及资源的合理配置提供多样化发展的可能性。笔者将针对数据挖掘技术在医疗信息管理中的应用这一课题进行相应的探究，从而提出合理的改进建议。
关键词：挖掘技术；医疗信息管理；应用方式
数据挖掘作为一种数据信息再利用的有效技术，能够有效地为医院的管理决策提供重要信息。它以数据库、人工智能以及数理统计为主要技术支柱进行技术管理与决策。而在医疗信息管理过程之中应用数据挖掘技术能够较好地针对医疗卫生信息进行整理与归类来建立管理模型，形成有效的总结数据的同时能够为医疗工作的高效进行提供有价值的信息。所以笔者将以数据挖掘技术在医疗信息管理中的应用为着手点，从而针对其应用现状进行探究，以此提出加强数据挖掘技术在医疗信息管理中应用的具体措施，希望能够在理论层面上推动医疗信息管理工作的飞跃。
1在医疗信息管理中应用数据挖掘技术的基本内涵
数据挖掘是结合信息收集技术、人工智能处理技术以及分析检测技术等所形成的功能强大的技术。它能够实现对于数据的收集、问题的定义与处理，并且能够较好地对于结果进行解释与评估。在医疗信息管理工作进行的过程之中，应用数据挖掘技术可以较好地加强医疗信息数据模型的建立，同时以多种形式出现，例如文字信息、基本信号信息、图像收集等，也能够用来进行医疗信息的科普与宣传。并且，数据挖掘技术在医疗信息中所体现出的应用方式有所不同，在数据挖掘技术应用过程之中，既可以针对同一类的实物反应出共同性质的基本特征，同时也能够根据具有一定关联性的事物信息来探究差异。这些功能不仅仅能够在医疗信息的管理层面上给予医疗人员较大的信息管理指导，同时在实际的医疗诊断过程之中，也可以向医生提供患者的患病信息，并且辅助治疗的进行[1]。所以，在医疗信息管理中应用数据挖掘技术不仅仅能够推动医疗信息管理水平的提升，也是医院实现现代化、信息化建设的重要体现，需要从根本上明确医疗信息管理应用数据挖掘技术的必要性与基本内涵，从而针对医院的管理现状实现其管理方式与技术应用的转变与优化。
2在医疗信息管理过程之中加强数据挖掘技术应用的重要措施
2.1实现建模环节以及数据收集环节的优化
在应用数据挖掘技术的过程之中，必须基于数据库信息的基础之上，其数据挖掘技术才能够进行相应的规律探究与信息分析，所以需要在源头处加强数据收集环节以及建模环节的优化。以医院中医部门为例，在对于中医处方经验的挖掘方法使用过程之中，需要针对不同的药物进行关联性建模，比如数据库中有基础性药物，针对药物进行频数和次数的统计，然后以此类推，将所有药物都按照出现的频数进行降数排列，从而探究参考价值。建模环节以及数据收集环节是医疗信息管理过程的根本，所以需要做好对于建模环节以及数据收集环节的优化，才能够为数据挖掘技术的应用奠定相应的`基础[2]。
2.2细化数据挖掘技术应用类别
想要在医疗信息管理过程之中，加强对于数据挖掘技术的有效应用，就需要从数据挖掘技术应用类别处进行着手，从而提升技术应用的针对性与有效性。常见的技术应用类别有：医院资源配置方面、病患区域管理方面、医疗卫生质量管理方面、医疗急诊管理方面、医院经济管理方面以及医疗卫生常见病宣传方面等，数据挖掘技术都可以在这些类别之中实现应用，但是在应用的过程之中也有所不同。以病房区域管理为例，在应用数据挖掘技术之前，首先需要明确不同的科室状况以及病房区域分配状况等，加强病患区域的指标分析，因为病房管理不仅仅影响到科室的工作效率与工作效果，同时也是医疗物资分配与人员编制的主要参考标准。其次利用数据挖掘技术能够较好地实现不同科室工作效率、质量管理质量以及经济收益等多种指标的评估，建立其科室的运营模型，从而实现科室的又好又快发展。比如使用数据挖掘技术建立其病区管理的标准模型以及统计指标，从而计算出科室动态的工作模型以及病床动态的周转次数等[3]。另外在医疗质量管理过程之中，数据挖掘技术提供的不仅仅是资料数据的参考以及疾病的诊断，也能够针对临床的治疗效果进行分析与评价，并且能够预测治疗状况：可以利用医院的医疗数据库，对于病人的基本患病信息进行分类，从而比对死亡率、治愈率等多个数据，实现治疗方案的制订。而在医疗质量管理过程之中也有很多的影响因素，例如基础医疗设备、病床周转次数、病种治愈记录等，所以也可以利用数据挖掘技术来进一步加强其多种数据之间的关联性，从而为提升医院的社会效益与经济效益提出合理的参考性建议。
2.3明确数据挖掘技术的应用方向
医院加强数据挖掘技术应用方向的探索上，可以从客户拓展这个角度出发实现对于医疗信息管理。例如通过数据挖掘技术多方进行患者信息比对，同时制订完善的医疗服务影响策略方式，加强对于客户行为的分析；在数据挖掘的基础之上，增强其技术应用的实用性，在分析的基础之上比对自身的竞争优势，实现医院资源的合理规划与合理配置，例如药品、资金以及疾病诊断等，从而实现经营状况的优化。目前医院也逐步向现代化、信息化方向发展，无论是信息管理还是医疗技术方面，医院都已经成为了一个信息化的综合行业体系，所以在加强数据挖掘应用的过程之中，还需要加强数据信息的管理，实现数据挖掘结果的维护，从而提升医院的决策能力，实现数据挖掘技术的高效应用。
3结语
医院在目前的医疗信息管理过程之中，还有很大的发展空间，需要综合利用数据挖掘技术，实现其信息管理水平的提升。通过明确数据挖掘技术的应用方向、应用类别以及建模数据环节的优化等，促进医院管理水平的提升，实现数据挖掘技术应用效果的提升.
参考文献：
[1]郑胜前.数据挖掘技术在社区医疗服务系统中的应用与研究[J].数字技术与应用,20xx(09):81-82.
[2]廖亮.数据挖掘技术在医疗信息管理中的应用[J].中国科技信息,20xx(11):54,56.
[3]牟勇.数据挖掘技术在医院信息化系统中应用[J].电子测试,20xx(11):23-24,22.
数据挖掘论文5
摘要：本文主要以电力调度自动化系统中数据挖掘技术运用分析为重点进行阐述，结合当下数据挖掘概述为主要依据，从神经网络法、灰色分析法、模糊分析法、线路故障专家系统、负荷管理专家系统、状态检修专家系统这六方面进行深入探索与研究，其目的在于提升电力调度自动化系统中数据挖掘技术运用效率，为加强电力调度自动化系统的实效性做铺垫。
关键词：数据挖掘；电力调度自动化；数据仓库
0引言
对于电力调度自动化系统来讲合理应用数据挖掘技术十分重要，其是确保电力调度自动化系统效用充分发挥的基础，也是推动现代化社会持续稳定发展的关键。基于此，相关人员需给予数据挖掘技术高度重视，促使其存在的价值与效用在电力调度自动化系统中发挥出最大，为提高我国国民生活水平奠定基础。本文主要分析电力调度自动化系统中数据挖掘技术运用，具体如下。
1数据挖掘相关概述
从技术层面讲，数据挖掘便是在诸多数据中，利用多种分析工具探寻数据同模型间的关系，并通过此种关系的发现为决策提供有效依据。由于数据挖掘的飞速发展，随着出现了许多多元化的技术与方法，基于此便形成了多种不同的分类。通俗的讲，能够把数据挖掘分为验证驱动性和发现驱动型这两种知识发现。验证驱动型指的是客户利用多元化工具对自己所提的假设进行查询与检索，来否定或是验证假设的一个过程；而发现驱动型是通过统计或是机器学习等技术来研究新的假设。
2数据挖掘技术在电力调度自动化系统中的运用
（1）灰色分析法。在对时间线上相关联的数据进行分析时会应用到灰色分析法，通过应用一定的数学方法，把数据中的白色部分当作主要依据，找出它同黑色部分有关联的地方，进而实现数据灰色化。在挖掘电力数据时，灰色分析法为最普遍的利用方法之一，主要把其应用到电力数据预测及分析中。它的优点为尽管数据不完整或是数据有限皆能够应用与分析，但其不足为不能将大数据的使用价值充分的发挥出。
（2）神经网络法。所谓神经网络法指的是合理应用计算机的计算机能力的前提下，对离散数据展开逻辑处理的一种方式，为专家系统中应用的基础方式。通过对计算机云计算的能力合理应用，这些专家系统能够对电力数据进行深度分析、充分挖掘，其对电力数据预测与整理具有不可或缺的作用，事实上，神经网络法属于人工智能法，其能够实现对诸多数列展开联动分析，并明确每个数列间的关系，让其逻辑性得到有效发挥。
（3）模糊分析法。此种方法为聚类分析法的一种，是最常应用聚类方法，其主要是对已知数列进行聚类与分析，让数据能够展开全面、综合的分类。同灰色分析法差异点为，利用模糊分析法能够合理应用大数据优势，满足对其的实质性需求。
3电力调度自动化对数据挖掘技术的具体需求
目前，我国数据挖掘技术，因五防系统等技术还处于发展的初级阶段，对应的管理措施还未完全构成，所以，尽管说数据挖掘的专家系统以能够在多方面展现出优势，但若想实现遥控系统和专家系统是一件不可能实现的事。
（1）负荷管理系统。电力负荷管理为电力调度自动化系统中的主要环节。依据冗余回路间的负荷分布，电能能够自动对负荷的上级节点进行连续与切换。另外，当其中有一个节点出现故障，符合管理系统则能够充分发挥效用，让该故障节点在事故出现以后被自动切除。负荷管理系统的实际工作原理为依据对各线路的负荷状态进行全面监测，并通过合理应用数据挖掘技术，对满足这些状态表现出的数据进行预测，并分析、判断、整理这些数据变化形式，基于此来对负荷进行道闸分配。目前，在我国电力调度中，负荷管理系统已投入应用，但因有关技术的滞后性，不能实现同电网远控系统完美对接，所以还没有实现广泛应用，对于调度系统中所发布的命令皆由人工来实现。
（2）线路故障系统。传统的电力线路检修，一般都是在线路出现严重故障以后，才开展利用相应方法对电力线路进行巡查，并且探寻出存在其中的故障。但若是把线路故障系统利用到其中，那么该系统会依据电力线路两端产生故障形式，在电力线路产生故障以后自动且及时的判断出电力线路受损的部位。相比于较完善的线路故障系统而言，还能够同时判断多个故障点。通过将线路故障系统利用到电力调动自动化系统之中，不但能够将冗杂的.线路切除掉，还能减小电力线路故障发生率，以及停电检修率，并且还能在很大程度上监督电力线路巡查力度，让电力维修人员能够有足够的实践对线路出现故障的部位分析、判断，并制定与之对应的补救措施。特别是一些地埋线路等，利用此种能够定位的线路故障系统具有积极作用。
（3）状态检修系统。对变压器、电缆、开关等设施的具体运行状态进行充分分析，外加对互感器、集中器等设备的运行状况进行判断，状态检修系统能够以此来对电力调度自动化系统的运行状态进行检查，探究其是否健康，并深入规划故障设备切除方案，自动的把故障设备切除掉。合理利用状态检修系统是电力检修的前提条件，为实现对全部设备充分管理的关键点，并且其利用价值为能够自动化更换再用设备，使倒阀变成检修的状态，并朝着调动系统进行报警。当然，因有关技术的不成熟，导致状态检修系统在部分企业依旧处于闲置的状态，致使其含有的效用无法充分的发挥出。
4结束语
综上所述，若想电力调度自动化系统存在的价值发挥出最大，有关人员加强数据挖掘技术应用势在必行。因其是保证电力调度自动化系统稳定性的根本要素，还是推动电力调度自动化系统效用发挥的关键点。为此，有关部门需合理应用数据挖掘技术，让其包含的作用都利用到电力调度自动化系统中，为进一步提高社会公众生活水平提供有效依据。
参考文献：
[1]聂宇,罗超,高小芊,寇霄宇,何宇雄,苑晋沛,李蔚.基于电力调度自动化系统中数据挖掘技术的应用[J].科技创新与应用,20xx(03):143-144.
[2]周洋.数据挖掘在电力调度自动化系统中的应用解析[J].科技创新与应用,20xx(35):149-150.
[3]刘雅铭.解析电力调度自动化系统中数据挖掘技术应用[J].低碳世界,20xx(33):66-67.
[4]朱维佳,曹坚.电力调度自动化系统中数据挖掘技术的应用[J].电气时代,20xx(07):108-111.
数据挖掘论文6
计算机技术的不断发展，信息技术不断加强，在社会新的发展趋势下，以往的传统管理模式落后于现代化发展的管理水平。为了创新档案管理的模式，提高档案管理的质量，在现代档案信息管理系统中引入数据挖掘技术。
1、信息挖掘技术
1.1数据挖掘技术概述
数据挖掘技术是一种基于统计学、人工智能等等技术基础上，能够自动分析原有数据，从而做出归纳整理，并对其潜在的模式进行挖掘的决策支持过程，简单来说就是从一系列复杂的数据中提取人们需要的潜在性信息。
1.2数据挖掘技术的方法
二十世纪末，计算机挖掘技术产生。其一般用到的方法有：
（1）孤立点分析。孤立点分析法主要用于对于特殊信息的挖掘。
（2）聚类分析。聚类分析方法是在指定的对象中，对其价值联系进行搜索。
（3）分类分析。分类分析就是找出具有一定特点的数据，对需要解读的数据进行识别。
（4）关联性分析。关联性分析方法是对指定数据中出现频繁的数据进行挖掘。
（5）序列分析。与关联性分析法一样，由数据之间内在的联系得出潜在的关联。
1.3计算机挖掘技术的形式分析
计算机挖掘技术在使用过程中，收集到的数据不同，数据收集的方法也就不同。在对数据挖掘技术进行形式分析的时候，主要用到：分类形式、粗糙集形式、相关规则形式。
2、计算机数据挖掘技术在档案信息管理
系统中的应用计算机挖掘技术，能够将隐藏的信息挖掘出来并进行总结和利用，运用到档案管理中来，在充分发挥挖掘技术作用的同时，极大的提高了档案数据的利用价值。数据挖掘技术在档案管理系统中，一般用到的方法为：
2.1收集法
该方法在对数据库中的数据进行分析的基础上，建立对已知数据详细描述的概念模型。然后将每个测试的样本与此模型进行比较，若有一个模型在测试中被认可，就可以以此模型对管理的对象分类。例如，档案管理员就某事向客户进行问卷调查并将答案输入到数据库中。在该数据库中，对客户的回答进行具体属性描述，当有新的'回答内容输入的时候，系统会自动对该客户需求分类，在减轻管理员工作压力的同时，提高了档案管理的效率。
2.2保留法
该方法是防止老客户档案丢失并将客户留住的过程。对于任何一个企业来说，发展一个新的客户的成本要远远高于留住一个来客户的成本。在客户保留的过程中，对客户档案流失原因的分析至关重要，因此，采用挖掘技术对其进行分析是必要的。
2.3分类法
通过计算机挖掘技术对档案进行分类，按照不同的性质进行系统的划分，将所有相似或相通的档案进行整理，在人们需要的时候，能够快速的被提取出来，提高了检索的效率和分类的专业性。
3、档案管理引入计算机挖掘技术的必要性
计算机挖掘技术的应用，对档案管理方式的不断完善有着极其重要的意义，其重要性主要体现在：
3.1对档案的保护更全面
一部分具有历史意义的档案，随着保存的时间不断增加，其年代感加强，意义和价值增大。相应的，利用的频率会随着利用的价值增加，也更容易被损坏从而导致档案信息寿命折损，此外，管理不当造成泄密，使档案失去了原本的利用价值，这种存在于档案管理和利用之间的矛盾，使得档案管理面临着巨大的难题。挖掘技术的运用，缓解了这种矛盾，在档案管理工作中具有重要的意义。
3.2提升档案管理的质量
在档案信息管理系统中引入计算机挖掘技术，使得档案信息管理打破了传统的模式，通过挖掘技术，对管理的模式有了极大的创新，工作人员以往繁重的工作压力得到释放，时间和精力更加丰富，在对档案管理的细节方面也就更加注意，同时也加快了对档案的数据信息进行处理的速度，提升档案管理的整体质量。
4、结语
综上所述，计算机数据挖掘技术涉及的内容很广，对挖掘技术的运用，使得各行各业的发展水平得到了很大的提高，推动社会经济的发展，带动社会发展模式的创新。在档案管理中使用计算机挖掘技术，使得档案信息保存的方法及安全性有了很大的提高。同时，也需要档案信息管理人员在进行档案信息管理的时候，能合理利用计算机信息挖掘技术，在提高工作效率的同时，促进管理模式的不断创新，以适应时代发展的要求。
数据挖掘论文7
网络的发展带动了电子商务市场的繁华，大量的商品、信息在现有的网络平台上患上以交易，大大简化了传统的交易方式，节俭了时间，提高了效力，但电子市场繁华违后暗藏的问题，同样成为人们关注的焦点，凸起表现在海量信息的有效应用上，如何更为有效的管理应用潜伏信息，使他们的最大功效患上以施展，成为人们现在钻研的重点，数据发掘技术的发生，在必定程度上解决了这个问题，但它也存在着问题，需要不断改善。
数据发掘（Data Mining）就是从大量的、不完整的、有噪声的、隐约的、随机的原始数据中，提取隐含在其中的、人们事前不知道的、但又是潜伏有用的信息以及知识的进程。或者者说是从数据库中发现有用的知识（KDD），并进行数据分析、数据融会（Data Fusion）和决策支撑的进程。数据发掘是1门广义的交叉学科，它汇聚了不同领域的钻研者，特别是数据库、人工智能、数理统计、可视化、并行计算等方面的学者以及工程技术人员。
数据发掘技术在电子商务的利用
一 找到潜伏客户
在对于 Web 的客户走访信息的发掘中， 应用分类技术可以在Internet 上找到未来的潜伏客户。使用者可以先对于已经经存在的走访者依据其行动进行分类，并依此分析老客户的1些公共属性， 抉择他们分类的症结属性及互相间瓜葛。对于于1个新的走访者， 通过在Web 上的分类发现， 辨认出这个客户与已经经分类的老客户的1些公共的描写， 从而对于这个新客户进行正确的分类。然后从它的分类判断这个新客户是有益可图的客户群仍是无利可图的客户群，抉择是不是要把这个新客户作为潜伏的客户来对于待。客户的类型肯定后， 可以对于客户动态地展现 Web 页面， 页面的内容取决于客户与销售商提供的产品以及服务之间的关联。若为潜伏客户， 就能够向这个客户展现1些特殊的、个性化的页面内容。
二 实现客户驻留
在电子商务中， 传统客户与销售商之间的空间距离已经经不存在， 在 Internet 上， 每一1个销售商对于于客户来讲都是1样的， 那末使客户在自己的销售站点上驻留更长的时间， 对于销售商来讲则是1个挑战。为了使客户在自己的网站上驻留更长的时间， 就应当全面掌握客户的阅读行动， 知道客户的兴致及需求所在， 并依据需求动态地向客户做页面举荐， 调剂 Web 页面， 提供独有的1些商品信息以及广告， 以使客户满意， 从而延长客户在自己的网站上的驻留的时间。
三 改良站点的设计
数据发掘技术可提高站点的效力， Web 设计者再也不完整依托专家的定性指点来设计网站， 而是依据走访者的信息特征来修改以及设计网站结构以及外观。站点上页面内容的支配以及连接就如超级市场中物品的货架左右1样， 把拥有必定支撑度以及信任度的相干联的物品摆放在1起有助于销售。网站尽量做到让客户等闲地走访到想走访的页面， 给客户留下好的印象， 增添下次走访的机率。
四 进行市场预测
通过 Web 数据发掘， 企业可以分析顾客的将来行动， 容易评测市场投资回报率， 患上到可靠的市场反馈信息。不但大大降低公司的'运营本钱， 而且便于经营决策的制订。
数据发掘在利用中面临的问题
一数据发掘分析变量的选择
数据发掘的基本问题就在于数据的数量以及维数，数据结构显的无比繁杂，数据分析变量即是在数据发掘中技术利用中发生的，选择适合的分析变量，将提高数据发掘的效力，尤其合用于电子商务中大量商品和用户信息的处理。
针对于这1问题，咱们完整可以用分类的法子，分析出不同信息的属性和呈现频率进而抽象出变量，运用到所选模型中，进行分析。
二数据抽取的法子的选择
数据抽取的目的是对于数据进行浓缩，给出它的紧凑描写，如乞降值、平均值、方差值、等统计值、或者者用直方图、饼状图等图形方式表示，更主要的是他从数据泛化的角度来讨论数据总结。数据泛化是1种把最原始、最基本的信息数据从低层次抽象到高层次上的进程。可采取多维数据分析法子以及面向属性的归纳法子。
在电子商务流动中，采取维数据分析法子进行数据抽取，他针对于的是电子商务流动中的客户数据仓库。在数据分析中时常要用到诸如乞降、共计、平均、最大、最小等汇集操作，这种操作的计算量尤其大，可把汇集操作结果预先计算并存储起来，以便用于决策支撑系统使用
三数据趋势的预测
数据是海量的，那末数据中就会隐含必定的变化趋势，在电子商务中对于数据趋势的预测尤为首要，尤其是对于客户信息和商品信息公道的预测，有益于企业有效的决策，取得更多地利润。但如何对于这1趋势做出公道的预测，现在尚无统1标准可寻，而且在进行数据发掘进程中大量数据构成文本后格式的非标准化，也给数据的有效发掘带来了难题。
针对于这1问题的发生，咱们在电子商务中可以利用聚类分析的法子，把拥有类似阅读模式的用户集中起来，对于其进行详细的分析，从而提供更合适、更令用户满意的服务。聚类分析法子的优势在于便于用户在查看日志时对于商品及客户信息有全面及清晰的把握，便于开发以及执行未来的市场战略，包含自动给1个特定的顾客聚类发送销售邮件，为1个顾客聚类动态地扭转1个特殊的站点等，这不管对于客户以及销售商来讲都是成心义。
四数据模型的可靠性
数据模型包含概念数据模型、逻辑数据模型、物理模型。数据发掘的模型目前也有多种，包含采集模型、处理模型及其他模型，但不管哪一种模型都不是很成熟存在缺点，对于数据模型不同采取不同的方式利用。可能发生不同的结果，乃至差异很大，因而这就触及到数据可靠性的问题。数据的可靠性对于于电子商务来讲尤为首要作用。
针对于这1问题，咱们要保障数据在发掘进程中的可靠性，保证它的准确性与实时性，进而使其在最后的结果中的准确度到达最高，同时在利用模型进程中要尽可能全面的分析问题，防止片面，而且分析结果要由多人进行评价，从而最大限度的保证数据的可靠性。
五数据发掘触及到数据的私有性以及安全性
大量的数据存在着私有性与安全性的问题，尤其是电子商务中的各种信息，这就给数据发掘造成为了必定的阻碍，如何解决这1问题成了技术在利用中的症结。
为此相干人员在进行数据发掘进程中必定要遵照职业道德，保障信息的秘要性。
六数据发掘结果的不肯定性
数据发掘结果拥有不肯定性的特征，由于发掘的目的不同所以最后发掘的结果自然也会千差万别，以因而这就需要咱们与所要发掘的目的相结合，做出公道判断，患上出企业所需要的信息，便于企业的决策选择。进而到达提高企业经济效益，取得更多利润的目的。
数据发掘可以发现1些潜伏的用户，对于于电子商务来讲是1个不可或者缺的技术支撑，数据发掘的胜利请求使用者对于指望解决问题的领域有深入的了解，数据发掘技术在必定程度上解决了电子商务信息不能有效应用的问题，但它在运用进程中呈现的问题也亟待人们去解决。相信数据发掘技术的改良将推动电子商务的深刻发展。
参考文献：
[一]胡迎松，宁海霞。 1种新型的Web发掘数据采集模型[J]。计算机工程与科学，二00七
[二] 章寒雁，杨瑞珍。数据发掘技术在电子商务中的钻研与利用[J]。计算机与网络，二00七
[三]董德民。 面向电子商务的Web使用发掘及其利用钻研[J]。中国管理信息化，二00六
[四] 尹中强。电子商务中的 Web 数据发掘技术利用[J]。计算机与信息技术，二00七
数据挖掘论文8
摘要：数据挖掘就是对潜在的数据及数据关联进行探索和发现。随着信息技术的不断发展，这一技术在电子商务领域逐渐得到普遍应用。基于此，本文就数据挖掘在电子商务中的应用进行研究，首先就数据挖掘中的路径分析技术、关联分析技术、聚类分析技术和分类分析技术进行简要介绍，然后分析数据挖掘在电子商务中的实际应用，从而提高数据挖掘技术的应用水平，增强电子商务的发展实力。
关键词：数据挖掘；电子商务；潜在客户
一、数据挖掘在电子商务中的技术应用
就现阶段电子商务对数据挖掘技术的应用现状来看，主要应用到的技术包括以下几方面内容，分别是路径分析技术、关联分析技术、聚类分析技术和分类分析技术。就路径分析技术来看，主要对客户互联网访问路径的频繁性进行分析，通过大数据采集和处理，了解客户对各种网络页面的喜好程度和特点，从而对自身的设计进行针对性的改进，为客户提供更加人性化的服务；就关联分析技术来看，主要指的是对隐藏数据之间的关联进行分析，并且通过分析掌握其相互关联的规律，并根据这一规律对网络站点的结构进行相应的改进，使电子商务中存在相关性的商品能够一起被搜索出来，既为客户提供便利，同时提高交叉销售的几率；聚类分析技术指的是根据数据的信息，按照一定的原则对数据进行分类。就分类分析技术而言，主要通过分析数据掌握分类规则，然后按照这一规则对数据进行分类。
二、数据挖掘在电子商务中的实际应用
1.对潜在客户进行挖掘在电子商务中应用数据挖掘技术能够对潜在客户进行挖掘。例如商家可以对网站的日志记录进行分析，探究该记录中存在的规律，从而按照这一规律对网站的访问客户进行相应分类。在分类过程中，商家应该对客户属性和相关关系进行确定，对新客户与老客户之间存在重叠的属性进行识别，从而实现对访问网站新用户快速分类，在分类完毕后，商家可以通过分析新客户的属性特点，从而对新客户进行潜在性判断，如果判断新客户可以被作为商家的潜在客户，就可以为该客户提供个性化的页面服务，从而将新客户发展成为老客户。2.对驻留时间进行延长对于电子商务而言，商家必须提高客户在商品页面的驻留时间，并且使客户的购买兴趣和欲望得到激发。电子商务与传统商务最大的不同在于销售商具有虚拟性的特点，因此客户在购物选择时，对销售商的印象是没有差异的。销售商在不断提升自身服务水平的同时，应该对客户的.浏览行为和特点进行分析，从而对客户的兴趣和需求进行进一步的了解，以此为依据调整自身的商品页面，用符合客户需求的广告和商品文案吸引客户的驻留时间，从而提高交易的几率。3.对网络站点进行优化电子商务主要依托于网站，因此网站优化也是提高电子商务发展水平的有效措施。利用数据挖掘技术对网络站点进行优化主要由两方面构成，一方面是对存在相关性的网页进行链接设计。例如对用户浏览页面的几率和特点进行分析，然后找出存在相关性的页面，增加网页链接这一功能，使客户的搜索更加便捷；另一方面是对客户的期望位置进行探索，例如对用户频率较高的访问位置进行分析，从而将频率较高的位置设置为客户的期望位置，并且在实际位置与期望位置间建立链接。另外，可以对用户的网页浏览习惯和信息喜好进行分析，强化用户在网页中的自助服务，例如将网页信息参照超市模式进行摆放，根据相关性分类，使用户能够通过自主浏览选择到心仪的产品，从而提高交易的几率。4.对营销手段进行改进在电子商务的实际运营过程中，很多客户都会在购买一种物品时同时选择具有相关性的其他物品，因此销售商应该对销售方式进行改进，利用数据挖掘技术实现交叉销售，从而提高营销水平。在应用交叉销售这一手段时，主要应该利用数据挖掘技术，对客户的喜好进行分析，从而提供具有针对性的商品。
参考文献：
[1]姜宁,牛永洁.Web数据挖掘在电子商务中的应用——以淘宝网为例[J].计算机时代,20xx(7):49-52.
[2]王红玉.数据挖掘在电子商务中的应用[J].电脑编程技巧与维护,20xx(3):49-51.
数据挖掘论文9
【摘要】企业精准营销服务是在充分了解客户的基础上，针对客户特点及需求，有针对性地进行产品营销的行为。大数据时代数据呈现井喷式爆炸性增长，不断驱动企业大数据精准营销的应用，数据挖掘成了企业从海量数据中获取信息知识的必要技术手段。本文主要探讨数据挖掘常见方法、挖掘过程及在企业精准营销服务的应用，以实际案例分析总结企业利用数据挖掘开展精准营销工作更为合理的方法、流程。
【关键词】数据挖掘；方法论；精准营销服务；策略
一、引言
大数据时代的来临，数据呈现井喷式爆炸性增长。在海量数据中，隐藏着无数商业机会，但如何将大数据利用起来却是一项艰巨的工作。在企业实施精准营销服务过程中，面临着客户在哪？客户有什么特征？客户需要什么产品？如何进行有效营销，提升客户价值？我们在数据的海洋里淹死了，却在知识的海洋里渴死了……而从庞大的数据中，借助合适的数据挖掘技术及工具，借助结合实际的数据挖掘方法，以客观统计分析和挖掘算法挖掘出企业精准营销服务的潜在目标用户、用户特征，同时匹配合适的营销服务策略，可以显著提升企业营销服务精准度与成功率。
二、数据挖掘方法
数据挖掘工作本质上是一个解决实际业务问题的过程，需要有系统、科学的数据挖掘方法论来指导。业内主流的数据挖掘方法论有：欧盟机构联合起草的CRISP-DM、SAS公司提出的SEMMA。CRISP-DM将数据挖掘分为6个阶段，即商业理解（Busi-nessunderstanding）、数据理解（Dataunderstanding）、数据准备（Datapreparation）、建模（Modeling）、评估（Evaluation）、部署（Deployment）。而SEMMA将数据挖掘分为5个阶段，即数据取样（Sample）、数据特征探索、分析和预处理（Explore）、问题明确化、数据调整和技术选择（Modify）、模型的研发、知识的发现（Model）、模型和知识的综合解释和评价（Assess）。从工作流程来看，CRISP-DM是从项目执行角度谈的方法论，更关注与商业目标的结合，而SEMMA则是从具体数据探测和挖掘出发谈的方法论，更关注数据探索的过程。但从具体工作内容来看，CRISP-DM和SEMMA本质上都是在数据挖掘应用中提出问题、分析问题和解决问题的过程。因此，CRISP-DM和SEMMA互不矛盾，只是强调的重点不同而已。结合企业实施数据挖掘工作的实践经验，经常采用PDMA数据挖掘方法。PDMA将数据挖掘分为4个阶段，即定义业务问题（Problemdefinition）、数据准备（DataPreparation）、模型构建（ModelCreation）、模型应用（ModelApplication）。与CRISP-DM、SEMMA等相比，PDMA类似CRISP-DM，但又有较大差异。首先，PDMA将CRISP-DM的数据理解、数据准备做了提炼与分解。PDMA的数据准备是在满足业务目标的前提下，确定挖掘建模的数据范围，并构建生成宽表数据及核查数据准确性。PDMA的模型构建是在数据准备后，从数据集中采集业务问题相关的样本数据集，探索数据的规律和趋势，针对数据建模的数据集数据进行探索，选择一种或几种挖掘算法，进行模型构建及从技术和业务两个角度进行模型评估。可见，PDMA的数据准备只负责建模挖掘宽表准备，数据探索包括衍生变量的生成、选择等部分数据处理工作在模型构建阶段实现，各阶段间的工作分工也更为清晰。其次，PDMA的模型应用不仅仅是模型部署，还包括模型评分、模型监控与维护，确保当市场环境、用户数据发生变化时，能及时判别在用的挖掘模型是否还有效、适用。对于不适用的挖掘模型及时调整优化，实现模型闭环管理。同时，PDMA的模型应用还强调模型输出目标用户的细分，及与市场营销策略的匹配建议，帮助业务部门更好理解模型输出及指导后续工作的开展。PDMA数据挖掘方法论是CRISP-DM、SEMMA等方法论的提炼优化。
三、数据挖掘精准营销应用
随着三大运营商全业务经营的迅猛发展，宽带市场竞争激烈、市场日益饱和，越发呈现价格战的竞争格局。借助大数据分析挖掘可精准识别宽带营销服务潜在目标客户及特征，从而实现营销服务有的放矢。
1、定义业务问题
（1）基于历史数据挖掘过往宽带营销服务客户宽带使用特征、消费水平特征、上网偏好等，剖析营销服务用户的主要特征和原因，输出潜在目标用户清单。（2）在输出潜在目标用户清单的基础上，对目标客户进一步深入挖掘分群，剖析出不同人群客户的宽带使用、消费行为的.典型特点，提出针对性营销服务策略。（3）针对输出的潜在目标用户清单和分群制定具体的销售策略，进行派单执行，跟踪效果，做好下次模型迭代优化。
2、数据准备
数据准备是在满足业务目标前提下，确定数据建模的数据范围，描述和检查这些数据，并构建建模宽表。针对宽带用户的行为特征，可以选取以下几个数据维度：上网偏好维度、消费行为维度、产品及终端结构维度。其中，偏好类别数据主要利用DPI数据对用户访问的目标URL地址，进行多维度的统计计算后，得出的兴趣类别标签。输入模型的变量要根据不同区域和每次预测的数据源动态调整。经过数据清洗、整理、派生，最终确定模型输入变量时，主要依据对于模型输出结果的影响显著性选择。
3、模型构建
模型构建就是在数据准备后，从数据集市中采集业务问题相关的样本数据集，探索数据的规律和趋势，针对数据建模的数据集数据进行修正，选择一种或几种挖掘方法，进行数据模型构建，从技术和业务两个层面进行模型评估。通常情况下，主要以逻辑回归和决策树等作为建模主要方法，此类模型能输出具体流失公式和规则。在进行用户分群时，主要以聚类模型为主要方法，寻找不同类型用户特征，制定分群针对性维系策略。
4、模型应用
在输出潜在目标用户清单的基础上，对目标客户进行分群。根据数据挖掘模型结果，宽带营销服务用户可以分为以下5类：低需求型用户、供给过剩型用户、供给不足型用户、长期高需求型用户、短期高需求型用户。基于分群后的目标用户，可以针对性进行营销服务策略匹配，如低需求型用户可以采用宽带资费优惠（如对上网少用户采取特定的低资费），供给不足型用户可以采用加快低宽带客户向高带宽的迁移政策。最后进行派单执行，跟踪效果。
四、结束语
大数据时代，由于信息技术的应用普及，产生了大量的数据，每年都以指数级速度增长。数据量大导致数据应用也会变得越来越困难，而借助合适的数据挖掘技术及工具，结合实际的数据挖掘方法，可以更加有效地提高数据的利用率，更深层次地挖掘出对企业精准营销有价值的信息，实现对海量信息的掌控，让企业实现更为精准的营销服务。
数据挖掘论文10
摘要：该文通过介绍电子商务及数据挖掘基本知识，分别从几个方面分析了电子商务中WEB数据挖掘技术的应用。
关键词：电子商务；数据挖掘；应用
1概述
电子商务是指企业或个人以网络为载体，应用电子手段，利用现代信息技术进行商务数据交换和开展商务业务的活动。随着互联网的迅速发展，电子商务比传统商务具有更明显的优势，由于电子商务具有方便、灵活、快捷的特点，使它已逐渐成为人们生活中不可缺少的活动。目前电子商务平台网站多，行业竞争强，为了获得更多的客户资源，电子商务网站必须加强客户关系管理、改善经营理念、提升售后服务。数据挖掘是从数据集中识别出隐含的、潜在有用的、有效的，新颖的、能够被理解的信息和知识的过程。由数据集合做出归纳推理，从中挖掘并进行商业预判，能够帮助电子商务企业决策层依据预判，对市场策略调整，将企业风险降低,从而做出正确的决策，企业利润将最大化。随着电子商务的应用日益广泛，电子商务活动中会产生大量有用的数据，如何能够数据挖掘出数据的参考价值？研究客户的兴趣和爱好，对客户分门别类，将客户心仪的商品分别推荐给相关客户。因此,如何在电子商务平台上进行数据挖掘成为研究的热点问题。
2数据挖掘技术概述
数据挖掘（DataMining），也称数据库中的知识发现（KnowledgeDiscoveryinDatabase，KDD）。数据挖掘一般是指从海量数据中应用算法查找出隐藏的、未知的信息的过程。数据挖掘是一个在大数据资源中利用分析工具发现模型与数据之间关系的一个过程，数据挖掘对决策者寻找数据间潜在的某种关联，发现隐藏的因素起着关键作用。这些模式是有潜在价值的、并能够被理解的。数据挖掘将人工智能、机器学习、数据库、统计、可视化、信息检索、并行计算等多个领域的理论与技术融合在一起的一门多学科交叉学问，这些学科也对数据挖掘提供了很大的技术支撑。
3Web数据挖掘特点
Web数据挖掘就是数据挖掘在Web中的应用。Web数据挖掘的目的是从万维网的网页的内容、超链接的结构及使用日志记录中找到有价值的数据或信息。依据挖掘过程中使用的数据类别，Web数据挖掘任务可分为：Web内容挖掘、Web结构挖掘、Web使用记录挖掘。
1）Web内容挖掘指从网页中提取文字、图片或其他组成网页内容的信息，挖掘对象通常包含文本、图形、音视频、多媒体以及其他各种类型数据。
2）Web结构挖掘是对Web页面之间的结构进行挖掘，挖掘描述内容是如何组织的，从Web的超链接结构中寻找Web结构和页面结构中的有价值模式。例如从这些链接中，我们可以找出哪些是重要的网页，依据网页的主题，进行自动的聚类和分类，为了不同的目的从网页中根据模式获取有用的信息，从而提高检索的质量及效率。
3）Web使用记录挖掘是根据对服务器上用户访问时的访问记录进行挖掘的方法。Web使用挖掘将日志数据映射为关系表并采用相应的数据挖掘技术来访问日志数据，对用户点击事件的搜集和分析发现用户导航行为。它用来提取关于客户如何浏览和使用访问网页的链接信息。如访问了哪些页面？在每个页面中所停留的时间？下一步点击了什么？在什么样的路线下退出浏览的？这些都是Web使用记录挖掘所关心要解决的问题。
4电子商务中Web挖掘中技术的应用分析
1）电子商务中序列模式分析的应用
序列模式数据挖掘就是要挖掘基于时间或其他序列的模式。如在一套按时间顺序排列的会话或事务中一个项目有存在跟在另一个项目后面。通过这个方法，WEB销售商可以预测未来的访问模式，以帮助针对特定用户组进行广告排放设置。发现序列模式容易使客户的行为被电子商务的组织者预测，当用户浏览站点时，尽可能地迎合每个用户的浏览习惯并根据用户感兴趣的内容不断调整网页，尽可能地使每个用户满意。使用序列模式分析挖掘日志，可以发现客户的访问序列模式。在万维网使用记录挖掘应用中，序列模式挖掘可以用于捕捉用户路径之中常用的导航路径。当用户访问电子商务网站时，网站管理员能够搜索出这个访问者的对该网站的访问序列模式，将访问者感兴趣但尚未浏览的页面推荐给他。序列模式分析还能分析出商品购买的前后顺序，从而向客户提出推荐。例如在搜索引擎是发出查询请求、浏览网页信息等，会弹出与这些信息相关的广告。例如购买了打印机的用户，一般不久就会购买如打印纸、硒鼓等打印耗材。优秀的推荐系统将为客户建立一个专属商店,由每个客户的特征来调整网站的内容。也能由挖掘出的一些序列模式分析网站及产品促销的效果。
2）电子商务中关联规则的应用
关联规则是揭示数据之间隐含的相互关系，关联分析的任务是发现事物间的关联规则或相关程序。关联规则挖掘的目标是在数据项目中找出每一个数据信息的内在关系。关联规则挖掘就是要搜索出用户在服务器上访问的内容、页面、文件之间的联系，从而改进电子商务网站设计。可以更好在组织站点，减少用户过滤网站信息的负担，哪些商品顾客会可能在一次购物时同时购买？关联规则技术能够通过购物篮中的不同商品之间的联系，分析顾客的购物习惯。例如购买牛奶的顾客90%会同时还购买面包，这就是一条关联规则，如果商店或电子商务网站将这两种商品放在一起销售，将会提高它们的销量。关联规则挖掘目标是利用工具分析出顾客购买商品间的联系，也即典型购物篮数据分析应用。关联规则是发现同类事件中不同项目的相关性，例如手机加充电宝，鼠标加鼠标垫等购买习惯就属于关联分析。关联规则挖掘技术可以用相应算法找出关联规则，例如在上述例子中，商家可以依据商品间的关联改进商品的摆放，如果顾客购买了手机则将充电宝放入推荐的商品中，如果一些商品被同时购买的概率较大，说明这些商品存在关联性，商家可以将这些有关联的商品链接放在一起推荐给客户,有利于商品的销售，商家也根据关联有效搭配进货，提升商品管理水平。如买了灯具的顾客，多半还会购买开关插座，因此，一般会将灯具与开关插座等物品放在一个区域供顾客选购。依据分析找出顾客所需要的商品的关联规则，由挖掘分析结果向顾客推荐所需商品，也即向顾客提出可能会感兴趣的商品推荐，将会大大提高商品的销售量。
3）电子商务中路径分析技术的应用
路径分析技术通过对Web服务器的日志文件中客户访问站点的访问次数的分析，用来发现Web站点中最经常访问的路径来调整站点结构，从而帮助使用用户以最快的速度找到其所需要的产品或是信息。例如在用户访问某网站时，如果有很多用户不感兴趣的`页面存在，就会影响用户的网页浏览速度，从而降低用户的浏览兴趣，同时也会使整个站点的维护成本提高。而利用路径分析技术能够全面地掌握网站各个页面之间的关联以及超链接之间的联系，通过分析得出访问频率最高的页面，从而改进网站结构及页面的设计。
4）电子商务中分类分析的应用
分类技术在根据各种预定义规则进行用户建模的Web分析应用中扮演着很重要的角色。例如，给出一组用户事务，可以计算每个用户在某个期间内购买记录总和。基于这些数据，可以建立一个分类模型，将用户分成有购买倾向和没有购买倾向两类，考虑的特征如用户统计属性以及他们的导航活动。分类技术既可以用于预测哪些购买客户对于哪类促销手段感兴趣，也可以预测和划分顾客类别。在电子商务中通过分类分析，可以得知各类客户的兴趣爱好和商品购买意向，因而发现一些潜在的购买客户，从而为每一类客户提供个性化的网络服务及开展针对性的商务活动。通过分类定位模型辅助决策人员定位他们的最佳客户和潜在客户，提高客户满意度及忠诚度，最大化客户收益率，以降低成本，增加收入。
5）电子商务中聚类分析的应用
聚类技术可以将具有相同特征的数据项聚成一类。聚类分析是对数据库中相关数据进行对比并找出各数据之间的关系，将不同性质特征的数据进行分类。聚类分析的目标是在相似的基础上收集数据来分类。根据具有相同或相似的顾客购买行为和顾客特征，利用聚类分析技术将市场有效地细分，细分后应可每类市场都制定有针对性的市场营销策略。聚类分别有页面聚类和用户聚类两种。用户聚类是为了建立拥有相同浏览模式的用户分组，可以在电子中商务中进行市场划分或给具有相似兴趣的用户提供个性化的Web内容，更多在用户分组上基于用户统计属性（如年龄、性别、收入等）的分析可以发现有价值的商业智能。在电子商务中将市场进行细化的区分就是运用聚类分析技术。聚类分析可根据顾客的购买行为来划分不同顾客特征的不同顾客群，通过聚类具有类似浏览行为的客户，让市场人员对顾客进行类别细分，能够给顾客提供更人性化的贴心服务。比如通过聚类技术分析，发现一些顾客喜欢访问有关汽车配件网页内容，就可以动态改变站点内容，让网络自动地给这些顾客聚类发送有关汽车配件的新产品信息或邮件。分类和聚类往往是相互作用的。在电子商务中通过聚类行为或习性相似的顾客，给顾客提供更满意的服务。技术人员在分析中先用聚类分析将要分析的数据进行聚类细分，然后用分类分析对数据集合进行分类标记，再将该标记重新进行分类，一直如此循环两种分析方法得到相对满意的结果。
5结语
随着互联网的飞速发展，大数据分析应用越来越广。商业贸易中电子商务所占比例越来越大，使用web挖掘技术对商业海量数据进行挖掘处理，分析客户购买喜好、跟踪市场变化，调整销售策略，对决策者做出有效决策及提高企业的市场竞争力有重要意义。
参考文献：
[1]庞英智.Web数据挖掘技术在电子商务中的应用[J].情报科学,20xx,29(2):235-240.
[2]马宗亚,张会彦.Web数据挖掘技术在电子商务中的应用研究[J].现代经济信息,20xx(6):23-24.
[3]徐剑彬.Web数据挖掘技术在电子商务中的应用[J].时代金融，20xx(4):234-235.208
[4]周世东.Web数据挖掘在电子商务中的应用研究[D].北京交通大学,20xx.
[5]段红英.Web数据挖掘技术在电子商务中的应用[J].陇东学院学报,20xx(3):32-34.
数据挖掘论文11
随着会计现代化的发展，会计越来越多的运用计算机技术的拓展。
一、数据挖掘
数据挖掘是从数据当中发现趋势和模式的过程，它融合了现代统计学、知识信息系统、机器学习、决策理论和数据库管理等多学科的知识。它能有效地从大量的、不完全的、模糊的实际应用数据中，提取隐含在其中的潜在有用的信息和知识，揭示出大量数据中复杂的和隐藏的关系，为决策提供有用的参考。数据挖掘是从数据当中发现趋势和模式的过程，它融合了现代统计学、知识信息系统、机器学习、决策理论和数据库管理等多学科的知识。它能有效地从大量的、不完全的、模糊的实际应用数据中，提取隐含在其中的潜存有用的信息和知识，揭示出大量数据中复杂的和隐藏的关系，为决策提供有用的参考。
二、数据挖掘的现代最新方法介绍
常用的数据挖掘方法主要有决策树(Decision Tree)、遗传算法(Genetic Algorithms)、关联分析(Association Analysis).聚类分析(C~smr Analysis)、序列模式分析(Sequential Pattern)以及神经网络(Neural Networks)等。
三、数据挖掘的实际应用
由于数据挖掘市场还处于起步的阶段，但是发展很快。在国外有一些著名的大公司对数据挖掘系统进行了开发。
1.Intelligent Miner这是IBM公司的数据挖掘产品，它提供了很多数据挖掘算法，包括关联、分类、回归、预测模型、偏离检测、序列模式分析和聚类。有2个特点：一是它的数据挖掘算法的可伸缩性；二是它与IBM/DB/2关系数据库系统紧密地结合在一起。
2.EineSet是由SGI公司开发的，它也提供了多种数据挖掘方法，包括关联分析和分类以及高级统计和可视化工具。特色是它具有的强大的图形工具，包括规则可视化工具、树可视化工具、地图可视化工具和多维数据分散可视化工具，它们用于实现数据和数据挖掘结果的可视化。
3.Clementine是由ISL公司开发的，它为终端用户和开发者提供提供了一个集成的数据挖掘开发环境。
4.DBMiner是由DBMiner Technology公司开发的，它提供多种数据挖掘算法，包括发现驱动的OLAP分析、关联、分类和聚类。特色是它的基于数据立方体的联机分析挖掘，它包含多种有效的频繁模式挖掘功能和集成的可视化分类方法
四、数据挖掘与管理会计
1.提供有力的决策支持
面对日益激烈的竞争环境，企业管理者对决策信息的需求也越来越高。管理会计作为企业决策支持系统的重要组成部分，提供更多、更有效的有用信息责无旁贷。因此，从海量数据中挖掘和寻求知识和信息，为决策提供有力支持成为管理会计师使用数据挖掘的强大动力。例如，数据挖掘可以帮助企业加强成本管理，改进产品和服务质量，提高货品销量比率，设计更好的货品运输与分销策略，减少商业成本。
2.赢得战略竞争优势的有力武器
实践证明数据挖掘不仅能明显改善企业内部流程，而且能够从战略的高度对企业的竞争环境、市场、顾客和供应商进行分析，以获得有价值的商业情报，保持和提高企业持续竞争优势。如，对顾客价值分析能够将为企业创造80%价值的20%的顾客区分出来，对其提供更优质的服务，以保持这部分顾客。
3.预防和控制财务风险
利用数据挖掘技术可以建立企业财务风险预警模型。企业财务风险的发生并非一蹴而就，而是一个积累的、渐进的过程，通过建立财务风险预警模型，可以随时监控企业财务状况，防范财务危机的发生。另外，也可以利用数据挖掘技术，对企业筹资和投资过程中的行为进行监控，防止恶意的商业欺诈行为，维护企业利益。尤其是在金融企业，通过数据挖掘，可以解决银行业面临的如信用卡的恶意透支及可疑的信用卡交易等欺诈行为。根据SEC的报告，美国银行、美国第一银行、联邦住房贷款抵押公司等数家银行已采用了数据挖掘技术。
五、数据挖掘在管理会计中的应用
1.作业成本和价值链分析
作业成本法以其对成本的精确计算和对资源的充分利用引起了人们的极大兴趣，但其复杂的操作使得很多管理者望而却步。利用数据挖掘中的回归分析、分类分析等方法能帮助管理会计师确定成本动因，更加准确计算成本。同时，也可以通过分析作业与价值之间的关系，确定增值作业和非增值作业，持续改进和优化企业价值链。在Thomas G，John J和Il-woon Kim的调查中，数据挖掘被用在作业成本管理中仅占3%。
2.预测分析
管理会计师在很多情况下需要对未来进行预测，而预测是建立在大量的历史数据和适当的模型基础上的。数据挖掘自动在大型数据库中寻找预测性信息，利用趋势分析、时间序列分析等方法，建立对如销售、成本、资金等的预测模型，科学准确的预测企业各项指标，作为决策的依据。例如对市场调查数据的分析可以帮助预测销售；根据历史资料建立销售预测模型等。
3.投资决策分析
投资决策分析本身就是一个非常复杂的过程，往往要借助一些工具和模型。数据挖掘技术提供了有效的工具。从公司的`财务报告、宏观的经济环境以及行业基本状况等大量的数据资料中挖掘出与决策相关的实质性的信息，保证投资决策的正确性和有效性。如利用时间序列分析模型预测股票价格进行投资；用联机分析处理技术分析公司的信用等级，以预防投资风险等。
4.产品和市场预测与分析
品种优化是选择适当的产品组合以实现最大的利益的过程，这些利益可以是短期利润，也可以是长期市场占有率，还可以是构建长期客户群及其综合体。为了达到这些目标，管理会计师不仅仅需要价格和成本数据有时还需要知道替代品的情况，以及在某一市场段位上它们与原产品竞争的状况。另外企业也需要了解一个产品是如何刺激另一些产品的销量的等等。例如，非盈利性产品本身是没有利润可言的，但是，如果它带来了可观的客户流量，并刺激了高利润产品的销售，那么，这种产品就非常有利可图，就应该包括在产品清单中。这些信息可根据实际数据，通过关联分析等技术来得到。
5.财务风险预测与评估
管理会计师可以利用数据挖掘工具来评价企业的财务风险，建立企业财务危机预警模型，进行破产预测。破产预测或称财务危机预警模型能够帮助管理者及时了解企业的财务风险，提前采取风险防范措施，避免破产。另外，破产预测模型还能帮助分析破产原因，对企业管理者意义重大。，数据挖掘技术包括多维判别式分析、逻辑回归分析、遗传算法、神经网络以及决策树等方法在管理会计中得到了广泛的应用。
六、结论
数据挖掘是个崭新的领域，对于数字和信息的处理是非常科学和方便的，也是非常高效率和合理分析的非常好的工具，对于会计管理领域的应用在国际上只是刚刚开始，相信随着会计的国际化的接轨和计算机科学的进步，在我国的会计领域中的数据挖掘理论会得到不断的提升，在管理会计实际应用中的数据挖掘也越来越多样化和普及化。
数据挖掘论文12
1.软件工程数据的挖掘测试技术
1.1代码编写
通过对软件数据进行分类整理，在进行缺陷软件的排除工作以后，根据软件开发过程中的各种信息进行全新的代码编写。基于代码编写人员的编写经验，在一般情况，对结构功能与任务类似的模块进行重新编写，这些重新编写的模块应遵循特定的编写规则，这样才能保证代码编写的合理有效性。
1.2错误重现
代码编写完成以后开发者会将这些代码进行版本的确认，然后将正确有效的代码实际应用到适当版本的软件中去。而对于存在缺陷的代码，开发者需要针对代码产生缺陷的原因进行分析，通过不但调整代码内的输入数据，直到代码内的数据与程序报告中的描述接近为止。存在缺陷的代码往往会以缺陷报告的形式对开发者予以说明，由于缺陷报告的模糊性，常常会误导开发者，进而造成程序设计混乱。
1.3理解行为
软件开发者在设计软件的过程中需要明确自己设计软件中每一个代码的内容，同时还需要理解其他开发者编写的代码，这样才能有效地完善软件开发者的编写技术。同时，软件开发者在进行代码编写的过程中，需要对程序行为进行准确的理解，以此保证软件内文档和注释的准确性。
1.4设计推究
开发者在准备对软件进行完善设计的过程中，首先需要彻底了解软件的总体设计，对软件内部复杂的系统机构进行详细研究与分析，充分把握软件细节，这有这样才能真正实现软件设计的合理性与准确性。
2.软件工程数据挖掘测试的有效措施
2.1进行软件工程理念和方法上的创新
应通过实施需求分析，将数据挖据逐渐演变成形式化、规范化的需求工程，在软件开发理念上，加强对数据挖掘的重视，对软件工程的架构进行演化性设计与创新，利用新技术，在软件开发的过程中添加敏捷变成与间件技术，由此，提高软件编写水平。
2.2利用人工智能
随着我国科学技术的不断发展与创新，机器学习已经逐渐被我国各个领域所广泛应用，在进行软件工程数据挖掘技术创新的过程中，可以将机器学习及数据挖掘技术实际应用于软件工程中，以此为我国软件研发提供更多的便捷。人工智能作为我国先进生产力的重要表现，在实际应用于软件工程数据的挖掘工作时，应该利用机器较强的'学习能力与运算能力，将数据统计及数据运算通过一些较为成熟的方法进行解决。在软件工程数据挖掘的工作中，合理化的将人工智能实际应用于数据挖掘，以此为数据挖掘提供更多的开发测试技术。
2.3针对数据挖掘结果进行评价
通过分析我国传统的软件工程数据挖掘测试工作，在很多情况下，传统的数据挖掘测试技术无法做到对发掘数据的全面评价与实际应用研究，这一问题致使相应的软件数据在被发掘出来以后无法得到有效地利用，进而导致我国软件开发工作受到严重的抑制影响。针对这一问题，数据开发者应该利用挖掘缺陷检验报告，针对缺陷检验的结果，制定相应的挖掘结构报告。同时，需要结合软件用户的体验评价，对挖掘出的数据进行系统化的整理与分析，建立一整套严谨、客观的服务体系，运用CodeCity软件，让用户在的体验过后可以对软件进行评价。考虑到软件的服务对象是人，因此，在软件开发的过程中要将心理学与管理学应用于数据挖掘，建立数据挖掘系统和数据挖掘评价系统。
3.结束语
综上所述，由于软件工程数据挖掘测试技术广阔的应用前景，我国相关部门已经加大了对软件技术的投资与开发力度，当下，国内已经实现了软件工程的数据挖掘、人工智能、模式识别等多种领域上的发展。
数据挖掘论文13
【摘 要】主要研究客户关系管理中的客户细分的数据挖掘，对客户关系管理、客户细分以及数据挖掘的内涵与相关理论进行了认真学习，并对客户细分的数据挖掘方法进行了研究，对客户关系为中心的企业管理模式提供了技术支持。
【关键词】客户关系管理；客户细分；数据挖掘
市场经济给企业发展带来了日益激烈的竞争环境，企业开始重视客户资源的发掘与分析企业的工作重心逐渐从产品转移到客户。客户关系管理是客户细分的有效工具，而数据挖掘技术就是客户细分有力的技术支撑。
一、理论研究
1.客户关系管理
客户关系管理的目标是依靠高效优质的服务吸引客户，同时通过对业务流程的全面优化和管理控制企业运行成本。客户关系管理是一种管理理念，将企业客户视作企业发展最重要的企业资源，采用企业服务优化等手段来管理客户关系。但是客户管理管理同样是一种管理技术将最佳商业实践和数据挖掘、数据仓库、销售自动化以及信息技术结合起来，为企业销售、客户服务等提供了一整套业务自动化解决方案，为企业实现从电子商务现代化企业模式提出了明确的方法。客户关系管理并不是单纯的信息技术或者管理技术，也是一种企业生物战略，通过对企业客户的分段充足，强化客户满意的行为，优化企业可盈利性，将客户处理工作上升到企业级别，不同部门负责和客户进行交互，但是整个企业都需要向客户负责，在信息技术的支持下实现企业和客户连接环节的自动化管理。
2.客户细分
客户细分由美国学者温德尔?史密斯在上世纪50年代提出，认为客户细分是根据客户属性将客户分成集合。现代营销学中的客户细分是按照客户特征和共性讲客户群分为不同等级或者子群体，寻找相同要素，对不同类别客户心理与需求急性研究和评估，从而指导进行企业服务资源的分配，为企业获得客户价值的一种理论与方法。
因此我们注意到，客户细分其实是一个分类问题，但是却有着显著的特点。
（1）客户细分是动态的。企业不断发展变化，用户数据不断积累，市场因素的变化，都会造成客户细分的变化。所以客户细分工作需要根据客户情况的变化进行动态调整，减少错误分类，提高多次细分中至少有一次是正确分类的可能性。
（2）受众多因素影响。随着时间的推移，客户行为和心理会发生变化，所以不同时间的数据会反映出不同的规律，客户细分方法需要在变化过程中准确掌握客户行为的规律性。
（3）客户细分有不同的分类标准。一般分类问题强调准确性，客户关系管理则强调有用性，讲求在特定限制条件下实现特定目标。
3.数据挖掘
数据挖掘就是从大型数据库数据中提取有价值的，隐含的，事前未知的，潜在有用信息。数据挖掘技术不断发展，挖掘对象不再是单一数据库，已经逐渐发展到文件系统、数据集合以及数据仓库的挖掘分析。
二、客户细分的数据挖掘
1.逻辑模型
显然RB是一个等价关系，经RB可分类属性空间为若干等价类，每个等价类都是一个概念累，建立客户细分，就是客户属性空间和概念空间映射关系的建立过程。
2.客户细分数据挖掘实施
通过数据库已知概念类客户数据进行样本学习和数据挖掘，进行客户属性空间与概念空间映射的自动归纳。首先确定一组概念类已知客户集合。首先确定一个映射：p：C→L，使cC，如果cLi，则p（c）=Li。cC，求p（c）确定所属概念类。
数据部分有客户数据存储和概念维数据构成，客户数据存储有企业全部内在属性、外在属性以及行为属性等数据，方法则主要有关联规则分析、深井网络分类、决策树、实例学习等数据挖掘方法，通过对客户数据存储数据学习算法来建立客户数据和概念维之间的映射关系。
3.客户细分数据分析
建立客户动态行为描述模型，满足客户行为非确定性和非一致性要求，客户中心的`管理体制下，客户细分影响企业战术和战略级别决策的生成，所以数据挖掘要能够弥补传统数据分析方法在可靠性方面的缺陷。
（1）客户外在属性。外在属性有客户地理分布、客户组织归属情况和客户产品拥有情况等。客户的组织归属是可数社会组织类型，客户产品拥有情况是客户是否拥有或者拥有哪些与其他企业或者其他企业相关产品。
（2）内在属性。内在属性有人口因素和心理因素等，人口因素是消费者市场细分的重要变量。相比其他变量，人口因素更加容易测量。心理因素则主要有客户爱好、性格和信用情况以及价值取向等因素。
（3）消费行为。消费行为属性则重点关注客户购买前对产品的了解情况，是客户细分中最客观和重要的因素。
三、结束语
从工业营销中的客户细分观点出发，在数据挖掘、客户关系管理等理论基础上，采用统计学、运筹学和数据挖掘技术，对客户细分的数据挖掘方法进行了研究，建立了基于决策树的客户细分模型，是一种效率很高的管理工具。
数据挖掘论文14
[摘要] 本文立足于web数据挖掘技术，从个性化网站的设计、crm中的应用和推荐系统中的应用三个角度，分析了电子商务中的web数据挖掘应用。
[关键词] 电子商务 web 数据挖掘
电子商务改变了人们传统的商务模式，同时，也改变了商家与顾客之间的关系。客户选择余地的扩大使得他们更加关注商品的价值，而不象以前首先考虑品牌和地理因素。因此对销售商而言尽可能的了解客户的爱好、价值取向，才能在竞争中立于不败之地。数据挖掘技术可以有效地帮助销售商理解客户行为，提高站点的效率。在电子商务网站的设计、客户关系管理(crm)、网络营销等方面得到广泛的应用。
一、数据挖掘在电子商务网站设计中的应用
数据挖掘可以得出诸如：什么客户喜欢这个站点、客户通过什么访问路径达成交易,以及客户访问站点的频率等信息，从而优化网站的结构提高网站的访问量，吸引更多的客户。对于改进网站设计、定制个性化页面、判断站点效率有着重要帮助。
利用web数据挖掘技术，个性化电子商务系统的实现过程包括信息采集、信息分析和个性化服务三个主要步骤：
1.信息采集。收集客户个人信息是提供个性化服务的基础。收集个人信息主要有两种方式。第一种方式是通过客户注册来获得，这种方式可以得到客户的性别、出生日期、最高学历、家庭收入、婚姻状况、职业等；第二种是通过客户在网站上的行为来判断个人的兴趣爱好等特点，从而获得客户个人信息。如果客户经常浏览某类产品或相关广告，我们就可以知道客户对这类产品感兴趣。Www.133229.CoM
2.信息分析。一个成功和完善的个性化电子商务网站应该能够在对客户透明的情况下，对客户的资料、行为进行分析，并尽量不影响客户的页面处理时间，对于耗时较多的分析、分类处理应放在系统相对空闲和客户退出网站等时间处理，减少客户等待时间。信息分析过程如下:(1)将网站客户群进行分类，然后按照客户群兴趣特点进行内容设计，并且将内容相应归类;(2)定义客户类别所对应的内容，即某类客户最需要看到什么内容;(3)分析客户的行为和登录资料，判别客户所属的类别;(4)客户浏览网站不同页面时，以及提交购买定单时，修改相应行为资料。
3.个性化服务。根据客户类别显示相应的内容给客户，达到个性化服务的目的。为了使分类更具有可信性和稳定性，对注册时间较长，浏览及购买行为相对稳定的客户优先抽样。
二、数据挖掘在crm中的应用
1.客户的获取。在大多数的商业领域中，业务发展的主要指标包括新客户的获取能力。企业的市场部门人员可以采用传统的方法来发展新客户，如开展大规模广告活动；也可以根据所了解的目标客户群，将他们分类，然后进行直销活动。但是当数据量增大时，即使有丰富经验的市场人员想要选择出相关的人口调查属性的筛选条件也会变得很困难，随客户数量不断增长和每位客户的细节因素增多，要得出这样的行为模式的复杂度也同样增大。而数据挖掘技术可以帮助完成潜在客户的筛选工作。首先从一份潜在的客户名单开始，列出可能对企业的产品或服务感兴趣的消费者的信息，通过调查和处理对这些信息进行数据扩展，并和一些外部信息匹配，使之更适合数据挖掘分析。然后进行市场试验活动，根据所需要预测的客户行为在一定范围内对客户进行试验，记录下客户的反馈，称之为“反应行为模式”。剔除无反应行为和反应行为类别中重复的数据后，在确定细节粒度的基础上，利用数据挖掘技术构建出n元反应行为预测模型。根据这个模型，可以将潜在的客户排序，以便找出那些对企业的产品或服务最感兴趣的客户。
2.客户的保持。随着行业中的竞争愈来愈激烈和获得一个新客户的开支愈来愈大，保持原有客户的工作也愈来愈有价值。在crm的实施中，企业通过预测，找出可能会流失的客户，并分析出主要有哪些因素导致他们想要离开，在此基础上，有针对性地挽留那些有离开倾向的'客户。
利用数据挖掘技术，可以通过挖掘大量的客户信息来构建预测模型，较准确地找出易流失客户群，并制定相应的方案，最大程度地保持住老客户。数据挖掘技术中的决策树技术能够较好地应用在这一方面。
3.客户的细分。细分是指将一个大的消费群体划分为一个个细分群体的动作，同属一个细分群的消费者彼此相似，而隶属于不同细分群的消费者被视为不同的。通过crm的实施，将产生细分的客户群，企业根据客户提出的要求和实际所做的不断地改善产品和服务，从而使企业不断提高使该客户群满意的能力。
数据挖掘技术中的聚类分析技术能够被运用来从客户信息数据库中发现不同的客户群，并且用购买模式来刻画不同客户群的特征，达到细分客户群的目的。根据客户数据特点，一般可采用聚类技术中的k平均算法来进行划分。其原理为将含原始客户信息的数据库划分成k个聚簇，然后采用一定的算法使得同一簇中的对象是“相似的”，而不同簇中的是“相异的”。
三、推荐系统中的数据挖掘技术
1.贝叶斯网络。贝叶斯网络技术利用训练集创建相应的模型，模型用决策树表示，节点和边表示客户信息。模型的建立可以离线进行，一般需要数小时或数天，得到的模型非常小，对模型的使用非常快，这种方法适合客户的兴趣爱好变化比较慢的场合，推荐精度和最近邻技术差不多。
2.关联规则。关联规则既可用来分析商品间的参考模式，也可以向客户推荐商品，提高交叉销售能力。关联规则的发现可以离线进行，随着商品数目的增加，规则的数量呈指数增加，但通过决策者对支持度和置信度的选择，感兴趣模式以及算法的选取，也可以高效实现。推荐精度比最近邻技术略差。
3.聚类分析。该技术将具有相似爱好、购物兴趣的客户分配到相同的族中，聚类产生之后，根据该族中其他客户对某商品的评价就可以得到系统对该商品的评价，聚类过程可以离线进行，聚类产生之后，性能比较好，但如果某客户处于一个聚类的边缘，则对该客户的推荐精度比较低，推荐精度比最近邻技术略差。
4.推荐系统要兼顾准确性和实时性。一个好的系统可能是多种方法和技术的结合，取长补短。譬如，可以把聚类分析作为最临近算法的预处理，即通过聚类分析来减小候选集，最临近算法就可以在一个较小的数据集合中进行，从而提高了实时性。
参考文献:
[1]周彦晖:电子商务与web数据挖掘.计算机应用.20xx(5)
[2]董逸生:web挖掘研究综述.计算机科学，20xx(11)
数据挖掘论文15
题目：档案信息管理系统中的计算机数据挖掘技术探讨
摘要：伴随着计算机技术的不断进步和发展, 数据挖掘技术成为数据处理工作中的重点技术, 能借助相关算法搜索相关信息, 在节省人力资本的同时, 提高数据检索的实际效率, 基于此, 被广泛应用在数据密集型行业中。笔者简要分析了计算机数据挖掘技术, 并集中阐释了档案信息管理系统计算机数据仓库的建立和技术实现过程, 以供参考。
关键词：档案信息管理系统; 计算机; 数据挖掘技术; 1 数据挖掘技术概述
数据挖掘技术就是指在大量随机数据中提取隐含信息, 并且将其整合后应用在知识处理体系的技术过程。若是从技术层面判定数据挖掘技术, 则需要将其划分在商业数据处理技术中, 整合商业数据提取和转化机制, 并且建构更加系统化的分析模型和处理机制, 从根本上优化商业决策。借助数据挖掘技术能建构完整的数据仓库, 满足集成性、时变性以及非易失性等需求, 整和数据处理和冗余参数, 确保技术框架结构的完整性。
目前, 数据挖掘技术常用的工具, 如SAS企业的Enterprise Miner、IBM企业的Intellient Miner以及SPSS企业的Clementine等应用都十分广泛。企业在实际工作过程中, 往往会利用数据源和数据预处理工具进行数据定型和更新管理, 并且应用聚类分析模块、决策树分析模块以及关联分析算法等, 借助数据挖掘技术对相关数据进行处理。
2 档案信息管理系统计算机数据仓库的建立
2.1 客户需求单元
为了充分发挥档案信息管理系统的优势, 要结合客户的实际需求建立完整的处理框架体系。在数据库体系建立中, 要适应迭代式处理特征, 并且从用户需求出发整合数据模型, 保证其建立过程能按照整体规划有序进行, 且能按照目标和分析框架参数完成操作。首先, 要确立基础性的数据仓库对象, 由于是档案信息管理, 因此, 要集中划分档案数据分析的主题, 并且有效录入档案信息, 确保满足档案的数据分析需求。其次, 要对日常工作中的用户数据进行集中的挖掘处理, 从根本上提高数据仓库分析的完整性。
(1) 确定数据仓库的基础性用户, 其中, 主要包括档案工作人员和使用人员, 结合不同人员的工作需求建立相应的数据仓库。
(2) 档案工作要利用数据分析和档案用户特征分析进行分类描述。
(3) 确定档案的基础性分类主题, 一般而言, 要将文书档案归档情况、卷数等基础性信息作为分类依据。
2.2 数据库设计单元
在设计过程中, 要针对不同维度建立相应的参数体系和组成结构, 并且有效整合组成事实表的主键项目, 建立框架结构。
第一, 建立事实表。事实表是数据模型的核心单元, 主要是记录相关业务和统计数据的表, 能整合数据仓库中的信息单元, 并且提升多维空间处理效果, 确保数据储存过程切实有效。 (1) 档案管理中文书档案目录卷数事实表:事实表主键, 字段类型Int, 字段为Id;文书归档年份, 字段类型Int, 字段为Gdyear_key;文书归档类型, 字段类型Int, 字段为Ajtm_key;文书归档单位, 字段类型Int, 字段为Gddw_key;文书档案生成年份, 字段类型Int, 字段为Ajscsj_key, 以及文书档案包括的文件数目。 (2) 档案管理中文书档案卷数事实表:事实表主键, 字段类型Int, 字段为Id;文书归档利用日期, 字段类型Int, 字段为Date_key;文书归档利用单位, 字段类型Int, 字段为Dw_key;文书归档利用类别, 字段类型Int, 字段为Dalb_key;文书归档利用年份, 字段类型Int, 字段为Dayear_key等[1]。
第二, 建立维度表, 在实际数据仓库建立和运维工作中, 提高数据管理效果和水平, 确保建立循环和反馈的系统框架体系, 并且处理增长过程和完善过程, 有效实现数据库模型设计以及相关维护操作。首先, 要对模式的基础性维度进行分析并且制作相应的表, 主要包括档案年度维表、利用方式维表等。其次, 要建构数据库星型模型体系。最后, 要集中判定数据库工具, 保证数据库平台在客户管理工作方面具备一定的优势, 集中制订商务智能解决方案, 保证集成环境的稳定性和数据仓库建模的效果, 真正提高数据抽取以及转换工作的实际水平。需要注意的是, 在全面整合和分析处理数据的过程中, 要分离文书档案中的数据, 相关操作如下:
from dag gd temp//删除临时表中的数据
Ch count=dag 1.importfile (dbo.u wswj) //将文书目录中数据导出到数据窗口
Dag 1.() //将数据窗口中的数据保存到临时表
相关技术人员要对数据进行有效处理, 以保证相关数据合并操作、连接操作以及条件性拆分操作等都能按照数据预处理管理要求合理化进行, 从根本上维护数据处理效果。
2.3 多维数据模型建立单元
在档案多维数据模型建立的过程中, 相关技术人员要判定联机分析处理项目和数据挖掘方案, 整合信息系统中的数据源、数据视图、维度参数以及属性参数等, 保证具体单元能发挥其实际作用, 并且真正发挥档案维表的稳定性、安全性优势。
第一, 档案事实表中的数据稳定, 事实表是加载和处理档案数据的基本模块, 按照档案目录数据表和档案利用情况表分析和判定其类别和归档时间, 从而提高数据独立分析水平。一方面, 能追加有效的数据, 保证数据仓库信息的基本质量, 也能追加时间判定标准, 能在实际操作中减少扫描整个表浪费的时间, 从根本上提高实际效率。另一方面, 能删除数据, 实现数据更新, 检索相关关键词即可。并且也能同时修改数据, 维护档案撤出和档案追加的动态化处理效果。
第二, 档案维表的安全性。在维表管理工作中, 档案参数和数据的安全稳定性十分关键, 由于其不会随着时间的推移出现变化, 因此, 要对其进行合理的处理和协调。维表本身的存储空间较小, 尽管结构发生变化的概率不大, 但仍会对代表的对象产生影响, 这就会使得数据出现动态的变化。对于这种改变, 需要借助新维生成的方式进行处理, 从而保证不同维表能有效连接, 整合正确数据的同时, 也能对事实表外键进行分析[2]。
3 档案信息管理系统计算机数据仓库的实现
3.1 描述需求
随着互联网技术和数据库技术不断进步, 要提高档案数字化水平以及完善信息化整合机制, 加快数据库管控体系的更新, 确保设备存储以及网络环境一体化水平能满足需求, 尤其是在档案资源重组和预测项目中, 只有从根本上落实数据挖掘体系, 才能为后续信息档案管理项目升级奠定坚实基础。另外, 在数据表和文书等基础性数据结构模型建立的基础上, 要按照规律制定具有个性化的主动性服务机制。
3.2 关联计算
在实际档案分析工作开展过程中, 关联算法描述十分关键, 能对某些行为特征进行统筹整合, 从而制定分析决策。在进行关联规则强度分析时, 要结合支持度和置信度等系统化数据进行综合衡量。例如, 档案数据库中有A和B两个基础项集合, 支持度为P (A∪B) , 则直接表述了A和B在同一时间出现的基础性概率。若是两者出现的概率并不大, 则证明两者之间的关联度较低。若是两者出现的概率较大, 则说明两者的关联度较高。另外, 在分析置信度时, 利用Confidence (A→B) = (A|B) , 也能有效判定两者之间的关系。在出现置信度A的情况下, B的出现概率则是整体参数关系的关键, 若是置信度的数值达到100%, 则直接证明A和B能同一时间出现。
3.3 神经网络算法
除了要对档案的实际内容进行数据分析和数据库建构, 也要对其利用情况进行判定, 目前较为常见的利用率分析算法就是神经网络算法, 其借助数据分类系统判定和分析数据对象。值得注意的是, 在分类技术结构中, 要结合训练数据集判定分类模型数据挖掘结构。神经网络算法类似于人脑系统的运行结构, 能建立完整的信息处理单元, 并且能够整合非线性交换结构, 确保能凭借历史数据对计算模型和分类体系展开深度分析[3]。
3.4 实现多元化应用
在档案管理工作中应用计算机数据挖掘技术, 能对档案分类管理予以分析, 保证信息需求分类总结工作的完整程度。尤其是档案使用者在对档案具体特征进行差异化分析的过程中, 能结合不同的元素对具体问题展开深度调研。一方面, 计算机数据挖掘技术借助决策树算法处理规则化的档案分析机制。在差异化训练体系中, 要对数据集合中的数据进行系统化分析以及处理, 确保构建要求能适应数据挖掘的基本结构[4]。例如, 档案管理人员借助数据挖掘技术能整合档案使用人员长期浏览与关注的信息, 并且能集中收集和汇总间隔时间、信息查询停留时间等, 从而建构完整的数据分析机制, 有效向其推送或者是提供便捷化查询服务, 保证档案管理数字化水平的提高。另一方面, 在档案收集管理工作中应用数据挖掘技术, 主要是对数据信息进行分析, 结合基本结果建立概念模型, 保证模型以及测试样本之间的比较参数符合标准, 从而真正建立更加系统化的分类框架体系。
4 结语
总而言之, 在档案管理工作中应用数据挖掘技术, 能在准确判定用户需求的同时, 维护数据处理效果, 并且减少档案数字化的成本, 为后续工作的进一步优化奠定坚实基础。并且, 数据库的建立, 也能节省经费和设备维护成本, 真正实现数字化全面发展的目标, 促进档案信息管理工作的长效进步。
参考文献
[1]曾雪峰.计算机数据挖掘技术开发及其在档案信息管理中的运用研究[J].科技创新与应用, 20xx (9) :285.
[2]王晓燕.数据挖掘技术在档案信息管理中的应用[J].兰台世界, 20xx (23) :25-26.
[3]韩吉义.基于数据挖掘技术的高校图书馆档案信息管理平台的构筑[J].山西档案, 20xx (6) :61-63.
[4]哈立原.基于数据挖掘技术的高校图书馆档案信息管理平台构建[J].山西档案, 20xx (5) :105-107.
数据挖掘论文四： 题目：机器学习算法在数据挖掘中的应用
摘要：随着科学技术的快速发展, 各种新鲜的事物和理念得到了广泛的应用。其中机器学习算法就是一则典型案例——作为一种新型的算法, 其广泛应用于各行各业之中。本篇论文旨在探讨机器学习算法在数据挖掘中的具体应用, 我们利用庞大的移动终端数据网络, 加强了基于GSM网络的户外终端定位, 从而提出了3个阶段的定位算法, 有效提高了定位的精准度和速度。
关键词：学习算法; GSM网络; 定位; 数据;
移动终端定位技术由来已久, 其主要是利用各种科学技术手段定位移动物体的精准位置以及高度。目前, 移动终端定位技术主要应用于军事定位、紧急救援、网络优化、地图导航等多个现代化的领域, 由于移动终端定位技术可以提供精准的位置服务信息, 所以其在市场上还是有较大的需求的, 这也为移动终端定位技术的优化和发展, 提供了推动力。随着通信网络普及, 移动终端定位技术的发展也得到了一些帮助, 使得其定位的精准度和速度都得到了全面的优化和提升。同时, 传统的定位方法结合先进的算法来进行精准定位, 目前依旧还是有较大的进步空间。在工作中我选取机器学习算法结合数据挖掘技术对传统定位技术加以改进, 取得了不错的效果, 但也遇到了许多问题, 例如:使用机器学习算法来进行精准定位暂时无法满足更大的区域要求, 还有想要利用较低的设备成本, 实现得到更多的精准定位的要求比较困难。所以本文对机器学习算法进行了深入的研究, 希望能够帮助其更快速的定位、更精准的定位, 满足市场的需要。
1 数据挖掘概述
数据挖掘又名数据探勘、信息挖掘。它是数据库知识筛选中非常重要的一步。数据挖掘其实指的就是在大量的数据中通过算法找到有用信息的行为。一般情况下, 数据挖掘都会和计算机科学紧密联系在一起, 通过统计集合、在线剖析、检索筛选、机器学习、参数识别等多种方法来实现最初的目标。统计算法和机器学习算法是数据挖掘算法里面应用得比较广泛的两类。统计算法依赖于概率分析, 然后进行相关性判断, 由此来执行运算。
而机器学习算法主要依靠人工智能科技, 通过大量的样本收集、学习和训练, 可以自动匹配运算所需的相关参数及模式。它综合了数学、物理学、自动化和计算机科学等多种学习理论, 虽然能够应用的领域和目标各不相同, 但是这些算法都可以被独立使用运算, 当然也可以相互帮助, 综合应用, 可以说是一种可以“因时而变”、“因事而变”的算法。在机器学习算法的领域, 人工神经网络是比较重要和常见的一种。因为它的优秀的数据处理和演练、学习的能力较强。
而且对于问题数据还可以进行精准的识别与处理分析, 所以应用的频次更多。人工神经网络依赖于多种多样的建模模型来进行工作, 由此来满足不同的数据需求。综合来看, 人工神经网络的建模, 它的精准度比较高, 综合表述能力优秀, 而且在应用的过程中, 不需要依赖专家的辅助力量, 虽然仍有缺陷, 比如在训练数据的时候耗时较多, 知识的理解能力还没有达到智能化的标准, 但是, 相对于其他方式而言, 人工神经网络的优势依旧是比较突出的。
2 以机器学习算法为基础的GSM网络定位
2.1 定位问题的建模
建模的过程主要是以支持向量机定位方式作为基础, 把定位的位置栅格化, 面积较小的栅格位置就是独立的一种类别, 在定位的位置内, 我们收集数目庞大的终端测量数据, 然后利用计算机对测量报告进行分析处理, 测量栅格的距离度量和精准度, 然后对移动终端栅格进行预估判断, 最终利用机器学习进行分析求解。
2.2 采集数据和预处理
本次研究, 我们采用的模型对象是我国某一个周边长达10千米的二线城市。在该城市区域内, 我们测量了四个不同时间段内的数据, 为了保证机器学习算法定位的精准性和有效性, 我们把其中的三批数据作为训练数据, 最后一组数据作为定位数据, 然后把定位数据周边十米内的前三组训练数据的相关信息进行清除。一旦确定某一待定位数据, 就要在不同的时间内进行测量, 按照测量出的数据信息的经纬度和平均值, 再进行换算, 最终, 得到真实的数据量, 提升定位的速度以及有效程度。
2.3 以基站的经纬度为基础的初步定位
用机器学习算法来进行移动终端定位, 其复杂性也是比较大的, 一旦区域面积增加, 那么模型和分类也相应增加, 而且更加复杂, 所以, 利用机器学习算法来进行移动终端定位的过程, 会随着定位区域面积的增大, 而耗费更多的时间。利用基站的经纬度作为基础来进行早期的定位, 则需要以下几个步骤:要将边长为十千米的正方形分割成一千米的小栅格, 如果想要定位数据集内的相关信息, 就要选择对边长是一千米的小栅格进行计算, 而如果是想要获得边长一千米的`大栅格, 就要对边长是一千米的栅格精心计算。
2.4 以向量机为基础的二次定位
在完成初步定位工作后, 要确定一个边长为两千米的正方形, 由于第一级支持向量机定位的区域是四百米, 定位输出的是以一百米栅格作为中心点的经纬度数据信息, 相对于一级向量机的定位而言, 二级向量机在定位计算的时候难度是较低的, 更加简便。后期的预算主要依赖决策函数计算和样本向量机计算。随着栅格的变小, 定位的精准度将越来越高, 而由于增加分类的问题数量是上升的, 所以, 定位的复杂度也是相对增加的。
2.5 以K-近邻法为基础的三次定位
第一步要做的就是选定需要定位的区域面积, 在二次输出之后, 确定其经纬度, 然后依赖经纬度来确定边长面积, 这些都是进行区域定位的基础性工作, 紧接着就是定位模型的训练。以K-近邻法为基础的三次定位需要的是综合训练信息数据, 对于这些信息数据, 要以大小为选择依据进行筛选和合并, 这样就能够减少计算的重复性。当然了, 选择的区域面积越大, 其定位的速度和精准性也就越低。
3 结语
近年来, 随着我国科学技术的不断发展和进步, 数据挖掘技术愈加重要。根据上面的研究, 我们证明了, 在数据挖掘的过程中, 应用机器学习算法具有举足轻重的作用。作为一门多领域互相交叉的知识学科, 它能够帮助我们提升定位的精准度以及定位速度, 可以被广泛的应用于各行各业。所以, 对于机器学习算法, 相关人员要加以重视, 不断的进行改良以及改善, 切实的发挥其有利的方面, 将其广泛应用于智能定位的各个领域, 帮助我们解决关于户外移动终端的定位的问题。
参考文献
[1]陈小燕, CHENXiaoyan.机器学习算法在数据挖掘中的应用[J].现代电子技术, 20xx, v.38;No.451 (20) :11-14.
[2]李运.机器学习算法在数据挖掘中的应用[D].北京邮电大学, 20xx.
[3]莫雪峰.机器学习算法在数据挖掘中的应用[J].科教文汇, 20xx (07) :175-178.
数据挖掘论文五： 题目：软件工程数据挖掘研究进展
摘要：数据挖掘是指在大数据中开发出有价值信息数据的过程。计算机技术的不断进步, 通过人工的方式进行软件的开发与维护难度较大。而数据挖掘能够有效的提升软件开发的效率, 并能够在大量的数据中获得有效的数据。文章主要探究软件工程中数据挖掘技术的任务和存在的问题, 并重点论述软件开发过程中出现的问题和相关的解决措施。
关键词：软件工程; 数据挖掘; 解决措施;
在软件开发过程中, 为了能够获得更加准确的数据资源, 软件的研发人员就需要搜集和整理数据。但是在大数据时代, 人工获取数据信息的难度极大。当前, 软件工程中运用最多的就是数据挖掘技术。软件挖掘技术是传统数据挖掘技术在软件工程方向的其中一部分。但是它具有自身的特征, 体现在以下三个方面:
(1) 在软件工程中, 对有效数据的挖掘和处理;
(2) 挖掘数据算法的选择问题;
(3) 软件的开发者该如何选择数据。
1 在软件工程中数据挖掘的主要任务
在数据挖掘技术中, 软件工程数据挖掘是其中之一, 其挖掘的过程与传统数据的挖掘无异。通常包括三个阶段:第一阶段, 数据的预处理;第二阶段, 数据的挖掘;第三阶段, 对结果的评估。第一阶段的主要任务有对数据的分类、对异常数据的检测以及整理和提取复杂信息等。虽然软件工程的数据挖掘和传统的数据挖掘存在相似性, 但是也存在一定的差异, 其主要体现在以下三个方面:
1.1 软件工程的数据更加复杂
软件工程数据主要包括两种, 一种是软件报告, 另外一种是软件的版本信息。当然还包括一些软件代码和注释在内的非结构化数据信息。这两种软件工程数据的算法是不同的, 但是两者之间又有一定的联系, 这也是软件工程数据挖掘复杂性的重要原因。
1.2 数据分析结果的表现更加特殊
传统的数据挖掘结果可以通过很多种结果展示出来, 最常见的有报表和文字的方式。但是对于软件工程的数据挖掘来讲, 它最主要的职能是给软件的研发人员提供更加精准的案例, 软件漏洞的实际定位以及设计构造方面的信息, 同时也包括数据挖掘的统计结果。所以这就要求软件工程的数据挖掘需要更加先进的结果提交方式和途径。
1.3 对数据挖掘结果难以达成一致的评价
我国传统的数据挖掘已经初步形成统一的评价标准, 而且评价体系相对成熟。但是软件工程的数据挖掘过程中, 研发人员需要更多复杂而又具体的数据信息, 所以数据的表示方法也相对多样化, 数据之间难以进行对比, 所以也就难以达成一致的评价标准和结果。不难看出, 软件工程数据挖掘的关键在于对挖掘数据的预处理和对数据结果的表示方法。
2 软件工程研发阶段出现的问题和解决措施
软件在研发阶段主要的任务是对软件运行程序的编写。以下是软件在编码和结果的提交过程中出现的问题和相应的解决措施。
2.1 对软件代码的编写过程
该过程需要软件的研发人员能够对自己需要编写的代码结构与功能有充分的了解和认识。并能够依据自身掌握的信息, 在数据库中搜集到可以使用的数据信息。通常情况下, 编程需要的数据信息可以分为三个方面:
(1) 软件的研发人员能够在已经存在的代码中搜集可以重新使用的代码;
(2) 软件的研发人员可以搜寻可以重用的静态规则, 比如继承关系等。
(3) 软件的开发人员搜寻可以重用的动态规则。
包括软件的接口调用顺序等。在寻找以上信息的过程中, 通常是利用软件的帮助文档、寻求外界帮助和搜集代码的方式实现, 但是以上方式在搜集信息过程中往往会遇到较多的问题, 比如:帮助文档的准确性较低, 同时不够完整, 可利用的重用信息不多等。
2.2 对软件代码的重用
在对软件代码重用过程中, 最关键的问题是软件的研发人员必须掌握需要的类或方法, 并能够通过与之有联系的代码实现代码的重用。但是这种方式哦足迹信息将会耗费工作人员大量的精力。而通过关键词在代码库中搜集可重用的软件代码, 同时按照代码的相关度对搜集到的代码进行排序, 该过程使用的原理就是可重用的代码必然模式基本类似, 最终所展现出来的搜索结果是以上下文结构的方式展现的。比如:类与类之间的联系。其实现的具体流程如下:
(1) 软件的开发人员创建同时具备例程和上下文架构的代码库;
(2) 软件的研发人员能够向代码库提供类的相关信息, 然后对反馈的结果进行评估, 创建新型的代码库。
(3) 未来的研发人员在搜集过程中能够按照评估结果的高低排序, 便于查询, 极大地缩减工作人员的任务量, 提升其工作效率。
2.3 对动态规则的重用
软件工程领域内对动态规则重用的研究已经相对成熟, 通过在编译器内安装特定插件的方式检验代码是否为动态规则最适用的, 并能够将不适合的规则反馈给软件的研发人员。其操作流程为:
(1) 软件的研发人员能够规定动态规则的顺序, 主要表现在:使用某一函数是不能够调用其他的函数。
(2) 实现对相关数据的保存, 可以通过队列等简单的数据结构完成。在利用编译拓展中检测其中的顺序。
(3) 能够将错误的信息反馈给软件的研发人员。
3 结束语
在软件工程的数据挖掘过程中, 数据挖掘的概念才逐步被定义, 但是所需要挖掘的数据是已经存在的。数据挖掘技术在软件工程中的运用能够降低研发人员的工作量, 同时软件工程与数据挖掘的结合是计算机技术必然的发展方向。从数据挖掘的过程来讲, 在其整个实施过程和周期中都包括软件工程。而对数据挖掘的技术手段来讲, 它在软件工程中的运用更加普遍。在对数据挖掘技术的研究过程中可以发现, 该技术虽然已经获得一定的效果, 但是还有更多未被挖掘的空间, 还需要进一步的研究和发现。
参考文献
[1]王艺蓉.试析面向软件工程数据挖掘的开发测试技术[J].电子技术与软件工程, 20xx (18) :64.
[2]吴彦博.软件工程中数据挖掘技术的运用探索[J].数字通信世界, 20xx (09) :187.
[3]周雨辰.数据挖掘技术在软件工程中的应用研究[J].电脑迷, 20xx (08) :27-28.
[4]刘桂林.分析软件工程中数据挖掘技术的应用方式[J].中国新通信, 20xx, 19 (13) :119.
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