《數(shù)據挖掘論文優(yōu)秀16篇》
無論在學習或是工作中，大家都接觸過論文吧，論文可以推廣經驗，交流認識。那要怎么寫好論文呢？
數(shù)據挖掘論文 1
一、在對計算機病毒數(shù)據庫的數(shù)據挖掘方面存在的問題和局限
1.1對計算機病毒數(shù)據庫的數(shù)據挖掘技術有限
據有關調查，目前的信息技術行業(yè)對計算機病毒數(shù)據庫的數(shù)據挖掘在技術方面還是存在局限與問題的；從客觀層面上來講，沒有哪一種計算機的技術可以完全杜絕或制止計算機病毒對計算機數(shù)據庫的侵入和威脅，這種糟糕情況的出現(xiàn)，不僅給單個計算機的系統(tǒng)造成損害，而且給整個計算機技術行業(yè)在某些時候也會造成不必要的損失和危害。所以說，開創(chuàng)有關減弱甚至是消滅計算機病毒數(shù)據庫的計算機技術就顯得尤為重要。
1.2對計算機病毒數(shù)據庫的數(shù)據挖掘效率極低
我們都知道，可以利用相應的計算機技術來對計算機病毒數(shù)據庫的數(shù)據進行挖掘，但是就目前而言，單一而又較為簡單的計算機技術很難高效地對數(shù)據進行挖掘，只能夠從具有病毒的數(shù)據庫中挖掘出極少數(shù)數(shù)據甚至是挖掘不出來。所以說，提高計算機病毒數(shù)據庫的數(shù)據挖掘效率也就顯得尤為重要。
1.3對計算機病毒數(shù)據庫的數(shù)據挖掘成本較高
值得注意的是，某些計算機病毒數(shù)據庫中的數(shù)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盡可能采用多種渠道和方法來對有用的數(shù)據進行挖掘和分析，這樣一來，通?；ㄙM的成本就會相對地高，不免也就會給某些企業(yè)造成沉重的負擔。所以說，降低對計算機病毒數(shù)據庫的數(shù)據挖掘成本就顯得尤為重要了。
二、計算機病毒數(shù)據庫的數(shù)據挖掘的策略與方法
2.1實施相應的計算機病毒監(jiān)控技術
如何進一步地減弱計算機病毒對計算機數(shù)據庫的侵入和威脅，我們需要慎重考慮，而實施相應的計算機病毒監(jiān)控技術已成為此時的無疑之策；進一步來說，就是設置多種監(jiān)控技術，例如設置內存監(jiān)控，配備相應的文件監(jiān)控，還有就是注冊不同的表監(jiān)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(shù)據庫的監(jiān)控技術?？傊?，我們通過這些技術，就會盡可能的從計算機病毒數(shù)據庫中挖掘出需要的數(shù)據。
2.2配置適當?shù)挠嬎銠C病毒源的追蹤設備
據有關部門調查，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，它能夠有效地通過相應的消息或指令來對計算機的查詢進行追蹤，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，我們可以進一步開拓思維，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?shù)牟煌挠嬎銠C病毒源的追蹤設備，從而使人們在計算機病毒侵入數(shù)據庫的情況下，仍然能夠得到自己想要的`正常數(shù)據。
2.3設置獨特的計算機反病毒數(shù)據庫
所謂的計算機反病毒數(shù)據庫，就是在計算機操作系統(tǒng)的底部值入反病毒的指令或程序，讓它成為計算機系統(tǒng)內部數(shù)據庫的底層模塊，而不是計算機系統(tǒng)外部的某種軟件。這樣一來，當計算機的病毒侵入系統(tǒng)內數(shù)據庫時，就會被底層的反病毒程序代碼或指令反攻出來，就進一步達到了減弱甚至消除計算機病毒對計算機數(shù)據庫的侵襲和威脅的目的，那么我們這時就可以挖掘出必需的數(shù)據了。
三、結束語
概而言之，就現(xiàn)在的計算機病毒來說，可謂是呈現(xiàn)日益猖獗的態(tài)勢；也就是說，計算機技術迅速發(fā)展了，計算機病毒也就會跟其迅速“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(shù)據庫中挖掘出必需的數(shù)據，對于普通人來說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說，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(shù)據挖掘論文 2
隨著會計現(xiàn)代化的發(fā)展，會計越來越多的運用計算機技術的拓展。
一、數(shù)據挖掘
數(shù)據挖掘是從數(shù)據當中發(fā)現(xiàn)趨勢和模式的過程，它融合了現(xiàn)代統(tǒng)計學、知識信息系統(tǒng)、機器學習、決策理論和數(shù)據庫管理等多學科的知識。它能有效地從大量的、不完全的、模糊的實際應用數(shù)據中，提取隱含在其中的潛在有用的信息和知識，揭示出大量數(shù)據中復雜的和隱藏的關? 數(shù)據挖掘是從數(shù)據當中發(fā)現(xiàn)趨勢和模式的過程，它融合了現(xiàn)代統(tǒng)計學、知識信息系統(tǒng)、機器學習、決策理論和數(shù)據庫管理等多學科的知識。它能有效地從大量的、不完全的、模糊的實際應用數(shù)據中，提取隱含在其中的潛存有用的信息和知識，揭示出大量數(shù)據中復雜的和隱藏的關?
二、數(shù)據挖掘的現(xiàn)代最新方法介紹
常用的數(shù)據挖掘方法主要有決策樹(Decision Tree)、遺傳算法(Genetic Algorithms)、關聯(lián)分析(Association Analysis).聚類分析(C~smr Analysis)、序列模式分析(Sequential Pattern)以及神經網絡(Neural Networks)等。
三、數(shù)據挖掘的實際應用
由于數(shù)據挖掘市場還處于起步的階段，但是發(fā)展很快。在國外有一些著名的大公司對數(shù)據挖掘系統(tǒng)進行了開發(fā)。
1.Intelligent Miner這是IBM公司的數(shù)據挖掘產品，它提供了很多數(shù)據挖掘算法，包括關聯(lián)、分類、回歸、預測模型、偏離檢測、序列模式分析和聚類。有2個特點：一是它的數(shù)據挖掘算法的可伸縮性；二是它與IBM/DB/2關系數(shù)據庫系統(tǒng)緊密地結合在一起。
2.EineSet是由SGI公司開發(fā)的，它也提供了多種數(shù)據挖掘方法，包括關聯(lián)分析和分類以及高級統(tǒng)計和可視化工具。特色是它具有的強大的圖形工具，包括規(guī)則可視化工具、樹可視化工具、地圖可視化工具和多維數(shù)據分散可視化工具，它們用于實現(xiàn)數(shù)據和數(shù)據挖掘結果的可視化。
3.Clementine是由ISL公司開發(fā)的，它為終端用戶和開發(fā)者提供提供了一個集成的數(shù)據挖掘開發(fā)環(huán)境。
4.DBMiner是由DBMiner Technology公司開發(fā)的，它提供多種數(shù)據挖掘算法，包括發(fā)現(xiàn)驅動的OLAP分析、關聯(lián)、分類和聚類。特色是它的基于數(shù)據立方體的聯(lián)機分析挖掘，它包含多種有效的頻繁模式挖掘功能和集成的可視化分類方法
四、數(shù)據挖掘與管理會計
1.提供有力的決策支持
面對日益激烈的競爭環(huán)境，企業(yè)管理者對決策信息的需求也越來越高。管理會計作為企業(yè)決策支持系統(tǒng)的重要組成部分，提供更多、更有效的有用信息責無旁貸。因此，從海量數(shù)據中挖掘和尋求知識和信息，為決策提供有力支持成為管理會計師使用數(shù)據挖掘的強大動力。例如，數(shù)據挖掘可以幫助企業(yè)加強成本管理，改進產品和服務質量，提高貨品銷量比率，設計更好的貨品運輸與分銷策略，減少商業(yè)成本。
2.贏得戰(zhàn)略競爭優(yōu)勢的有力武器
實踐證明數(shù)據挖掘不僅能明顯改善企業(yè)內部流程，而且能夠從戰(zhàn)略的高度對企業(yè)的競爭環(huán)境、市場、顧客和供應商進行分析，以獲得有價值的商業(yè)情報，保持和提高企業(yè)持續(xù)競爭優(yōu)勢。如，對顧客價值分析能夠將為企業(yè)創(chuàng)造80%價值的20%的顧客區(qū)分出來，對其提供更優(yōu)質的服務，以保持這部分顧客。
3.預防和控制財務風險
利用數(shù)據挖掘技術可以建立企業(yè)財務風險預警模型。企業(yè)財務風險的發(fā)生并非一蹴而就，而是一個積累的、漸進的過程，通過建立財務風險預警模型，可以隨時監(jiān)控企業(yè)財務狀況，防范財務危機的發(fā)生。另外，也可以利用數(shù)據挖掘技術，對企業(yè)籌資和投資過程中的行為進行監(jiān)控，防止惡意的商業(yè)欺詐行為，維護企業(yè)利益。尤其是在金融企業(yè)，通過數(shù)據挖掘，可以解決銀行業(yè)面臨的如信用卡的惡意透支及可疑的信用卡交易等欺詐行為。根據SEC的報告，美國銀行、美國第一銀行、聯(lián)邦住房貸款抵押公司等數(shù)家銀行已采用了數(shù)據挖掘技術。
五、數(shù)據挖掘在管理會計中的應用
1.作業(yè)成本和價值鏈分析
作業(yè)成本法以其對成本的精確計算和對資源的充分利用引起了人們的極大興趣，但其復雜的操作使得很多管理者望而卻步。利用數(shù)據挖掘中的回歸分析、分類分析等方法能幫助管理會計師確定成本動因，更加準確計算成本。同時，也可以通過分析作業(yè)與價值之間的關系，確定增值作業(yè)和非增值作業(yè)，持續(xù)改進和優(yōu)化企業(yè)價值鏈。在Thomas G，John J和Il-woon Kim的調查中，數(shù)據挖掘被用在作業(yè)成本管理中僅占3%。
2.預測分析
管理會計師在很多情況下需要對未來進行預測，而預測是建立在大量的歷史數(shù)據和適當?shù)哪Ｐ突A上的。數(shù)據挖掘自動在大型數(shù)據庫中尋找預測性信息，利用趨勢分析、時間序列分析等方法，建立對如銷售、成本、資金等的預測模型，科學準確的預測企業(yè)各項指標，作為決策的依據。例如對市場調查數(shù)據的分析可以幫助預測銷售；根據歷史資料建立銷售預測模型等。
3.投資決策分析
投資決策分析本身就是一個非常復雜的過程，往往要借助一些工具和模型。數(shù)據挖掘技術提供了有效的工具。從公司的財務報告、宏觀的經濟環(huán)境以及行業(yè)基本狀況等大量的數(shù)據資料中挖掘出與決策相關的實質性的信息，保證投資決策的正確性和有效性。如利用時間序列分析模型預測股票價格進行投資；用聯(lián)機分析處理技術分析公司的信用等級，以預防投資風險等。
4.產品和市場預測與分析
品種優(yōu)化是選擇適當?shù)漠a品組合以實現(xiàn)最大的利益的過程，這些利益可以是短期利潤，也可以是長期市場占有率，還可以是構建長期客戶群及其綜合體。為了達到這些目標，管理會計師不僅僅需要價格和成本數(shù)據有時還需要知道替代品的情況，以及在某一市場段位上它們與原產品競爭的狀況。另外企業(yè)也需要了解一個產品是如何刺激另一些產品的銷量的等等。例如，非盈利性產品本身是沒有利潤可言的，但是，如果它帶來了可觀的客戶流量，并刺激了高利潤產品的銷售，那么，這種產品就非常有利可圖，就應該包括在產品清單中。這些信息可根據實際數(shù)據，通過關聯(lián)分析等技術來得到。
5.財務風險預測與評估
管理會計師可以利用數(shù)據挖掘工具來評價企業(yè)的財務風險，建立企業(yè)財務危機預警模型，進行破產預測。破產預測或稱財務危機預警模型能夠幫助管理者及時了解企業(yè)的財務風險，提前采取風險防范措施，避免破產。另外，破產預測模型還能幫助分析破產原因，對企業(yè)管理者意義重大。，數(shù)據挖掘技術包括多維判別式分析、邏輯回歸分析、遺傳算法、神經網絡以及決策樹等方法在管理會計中得到了廣泛的應用。
六、結論
數(shù)據挖掘是個嶄新的領域，對于數(shù)字和信息的處理是非常科學和方便的，也是非常高效率和合理分析的非常好的工具，對于會計管理領域的應用在國際上只是剛剛開始，相信隨著會計的國際化的接軌和計算機科學的進步，在我國的會計領域中的數(shù)據挖掘理論會得到不斷的提升，在管理會計實際應用中的數(shù)據挖掘也越來越多樣化和普及化。
數(shù)據挖掘論文 3
題目：檔案信息管理系統(tǒng)中的計算機數(shù)據挖掘技術探討
摘要：伴隨著計算機技術的不斷進步和發(fā)展， 數(shù)據挖掘技術成為數(shù)據處理工作中的重點技術， 能借助相關算法搜索相關信息， 在節(jié)省人力資本的同時， 提高數(shù)據檢索的實際效率， 基于此， 被廣泛應用在數(shù)據密集型行業(yè)中。筆者簡要分析了計算機數(shù)據挖掘技術， 并集中闡釋了檔案信息管理系統(tǒng)計算機數(shù)據倉庫的建立和技術實現(xiàn)過程， 以供參考。
關鍵詞：檔案信息管理系統(tǒng)； 計算機； 數(shù)據挖掘技術； 1 數(shù)據挖掘技術概述
數(shù)據挖掘技術就是指在大量隨機數(shù)據中提取隱含信息， 并且將其整合后應用在知識處理體系的技術過程。若是從技術層面判定數(shù)據挖掘技術， 則需要將其劃分在商業(yè)數(shù)據處理技術中， 整合商業(yè)數(shù)據提取和轉化機制， 并且建構更加系統(tǒng)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(shù)據挖掘技術能建構完整的數(shù)據倉庫， 滿足集成性、時變性以及非易失性等需求， 整和數(shù)據處理和冗余參數(shù)， 確保技術框架結構的完整性。
目前， 數(shù)據挖掘技術常用的工具， 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)在實際工作過程中， 往往會利用數(shù)據源和數(shù)據預處理工具進行數(shù)據定型和更新管理， 并且應用聚類分析模塊、決策樹分析模塊以及關聯(lián)分析算法等， 借助數(shù)據挖掘技術對相關數(shù)據進行處理。
2 檔案信息管理系統(tǒng)計算機數(shù)據倉庫的建立
2.1 客戶需求單元
為了充分發(fā)揮檔案信息管理系統(tǒng)的優(yōu)勢， 要結合客戶的實際需求建立完整的處理框架體系。在數(shù)據庫體系建立中， 要適應迭代式處理特征， 并且從用戶需求出發(fā)整合數(shù)據模型， 保證其建立過程能按照整體規(guī)劃有序進行， 且能按照目標和分析框架參數(shù)完成操作。首先， 要確立基礎性的數(shù)據倉庫對象， 由于是檔案信息管理， 因此， 要集中劃分檔案數(shù)據分析的主題， 并且有效錄入檔案信息， 確保滿足檔案的數(shù)據分析需求。其次， 要對日常工作中的用戶數(shù)據進行集中的挖掘處理， 從根本上提高數(shù)據倉庫分析的完整性。
(1) 確定數(shù)據倉庫的基礎性用戶， 其中， 主要包括檔案工作人員和使用人員， 結合不同人員的工作需求建立相應的數(shù)據倉庫。
(2) 檔案工作要利用數(shù)據分析和檔案用戶特征分析進行分類描述。
(3) 確定檔案的基礎性分類主題， 一般而言， 要將文書檔案歸檔情況、卷數(shù)等基礎性信息作為分類依據。
2.2 數(shù)據庫設計單元
在設計過程中， 要針對不同維度建立相應的參數(shù)體系和組成結構， 并且有效整合組成事實表的主鍵項目， 建立框架結構。
第一， 建立事實表。事實表是數(shù)據模型的核心單元， 主要是記錄相關業(yè)務和統(tǒng)計數(shù)據的表， 能整合數(shù)據倉庫中的信息單元， 并且提升多維空間處理效果， 確保數(shù)據儲存過程切實有效。 (1) 檔案管理中文書檔案目錄卷數(shù)事實表：事實表主鍵， 字段類型Int, 字段為Id;文書歸檔年份， 字段類型Int, 字段為Gdyear_key;文書歸檔類型， 字段類型Int, 字段為Ajtm_key;文書歸檔單位， 字段類型Int, 字段為Gddw_key;文書檔案生成年份， 字段類型Int, 字段為Ajscsj_key, 以及文書檔案包括的文件數(shù)目。 (2) 檔案管理中文書檔案卷數(shù)事實表：事實表主鍵， 字段類型Int, 字段為Id;文書歸檔利用日期， 字段類型Int, 字段為Date_key;文書歸檔利用單位， 字段類型Int, 字段為Dw_key;文書歸檔利用類別， 字段類型Int, 字段為Dalb_key;文書歸檔利用年份， 字段類型Int, 字段為Dayear_key等[1]。
第二， 建立維度表， 在實際數(shù)據倉庫建立和運維工作中， 提高數(shù)據管理效果和水平， 確保建立循環(huán)和反饋的系統(tǒng)框架體系， 并且處理增長過程和完善過程， 有效實現(xiàn)數(shù)據庫模型設計以及相關維護操作。首先， 要對模式的基礎性維度進行分析并且制作相應的表， 主要包括檔案年度維表、利用方式維表等。其次， 要建構數(shù)據庫星型模型體系。最后， 要集中判定數(shù)據庫工具， 保證數(shù)據庫平臺在客戶管理工作方面具備一定的優(yōu)勢， 集中制訂商務智能解決方案， 保證集成環(huán)境的穩(wěn)定性和數(shù)據倉庫建模的效果， 真正提高數(shù)據抽取以及轉換工作的實際水平。需要注意的是， 在全面整合和分析處理數(shù)據的過程中， 要分離文書檔案中的數(shù)據， 相關操作如下：
from dag gd temp//刪除臨時表中的數(shù)據
Ch count=dag 1.importfile (dbo.u wswj) //將文書目錄中數(shù)據導出到數(shù)據窗口
Dag 1. //將數(shù)據窗口中的數(shù)據保存到臨時表
相關技術人員要對數(shù)據進行有效處理， 以保證相關數(shù)據合并操作、連接操作以及條件性拆分操作等都能按照數(shù)據預處理管理要求合理化進行， 從根本上維護數(shù)據處理效果。
2.3 多維數(shù)據模型建立單元
在檔案多維數(shù)據模型建立的過程中， 相關技術人員要判定聯(lián)機分析處理項目和數(shù)據挖掘方案， 整合信息系統(tǒng)中的數(shù)據源、數(shù)據視圖、維度參數(shù)以及屬性參數(shù)等， 保證具體單元能發(fā)揮其實際作用， 并且真正發(fā)揮檔案維表的穩(wěn)定性、安全性優(yōu)勢。
第一， 檔案事實表中的數(shù)據穩(wěn)定， 事實表是加載和處理檔案數(shù)據的基本模塊， 按照檔案目錄數(shù)據表和檔案利用情況表分析和判定其類別和歸檔時間， 從而提高數(shù)據獨立分析水平。一方面， 能追加有效的數(shù)據， 保證數(shù)據倉庫信息的基本質量， 也能追加時間判定標準， 能在實際操作中減少掃描整個表浪費的時間， 從根本上提高實際效率。另一方面， 能刪除數(shù)據， 實現(xiàn)數(shù)據更新， 檢索相關關鍵詞即可。并且也能同時修改數(shù)據， 維護檔案撤出和檔案追加的動態(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(shù)和數(shù)據的安全穩(wěn)定性十分關鍵， 由于其不會隨著時間的推移出現(xiàn)變化， 因此， 要對其進行合理的處理和協(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， 但仍會對代表的對象產生影響， 這就會使得數(shù)據出現(xiàn)動態(tài)的變化。對于這種改變， 需要借助新維生成的方式進行處理， 從而保證不同維表能有效連接， 整合正確數(shù)據的同時， 也能對事實表外鍵進行分析[2]。
3 檔案信息管理系統(tǒng)計算機數(shù)據倉庫的實現(xiàn)
3.1 描述需求
隨著互聯(lián)網技術和數(shù)據庫技術不斷進步， 要提高檔案數(shù)字化水平以及完善信息化整合機制， 加快數(shù)據庫管控體系的更新， 確保設備存儲以及網絡環(huán)境一體化水平能滿足需求， 尤其是在檔案資源重組和預測項目中， 只有從根本上落實數(shù)據挖掘體系， 才能為后續(xù)信息檔案管理項目升級奠定堅實基礎。另外， 在數(shù)據表和文書等基礎性數(shù)據結構模型建立的基礎上， 要按照規(guī)律制定具有個性化的主動性服務機制。
3.2 關聯(lián)計算
在實際檔案分析工作開展過程中， 關聯(lián)算法描述十分關鍵， 能對某些行為特征進行統(tǒng)籌整合， 從而制定分析決策。在進行關聯(lián)規(guī)則強度分析時， 要結合支持度和置信度等系統(tǒng)化數(shù)據進行綜合衡量。例如， 檔案數(shù)據庫中有A和B兩個基礎項集合， 支持度為P (A∪B) , 則直接表述了A和B在同一時間出現(xiàn)的基礎性概率。若是兩者出現(xiàn)的概率并不大， 則證明兩者之間的關聯(lián)度較低。若是兩者出現(xiàn)的概率較大， 則說明兩者的關聯(lián)度較高。另外， 在分析置信度時， 利用Confidence (A→B) = (A|B) , 也能有效判定兩者之間的關系。在出現(xiàn)置信度A的情況下， B的出現(xiàn)概率則是整體參數(shù)關系的關鍵， 若是置信度的數(shù)值達到100%, 則直接證明A和B能同一時間出現(xiàn)。
3.3 神經網絡算法
除了要對檔案的實際內容進行數(shù)據分析和數(shù)據庫建構， 也要對其利用情況進行判定， 目前較為常見的利用率分析算法就是神經網絡算法， 其借助數(shù)據分類系統(tǒng)判定和分析數(shù)據對象。值得注意的是， 在分類技術結構中， 要結合訓練數(shù)據集判定分類模型數(shù)據挖掘結構。神經網絡算法類似于人腦系統(tǒng)的運行結構， 能建立完整的信息處理單元， 并且能夠整合非線性交換結構， 確保能憑借歷史數(shù)據對計算模型和分類體系展開深度分析[3]。
3.4 實現(xiàn)多元化應用
在檔案管理工作中應用計算機數(shù)據挖掘技術， 能對檔案分類管理予以分析， 保證信息需求分類總結工作的完整程度。尤其是檔案使用者在對檔案具體特征進行差異化分析的過程中， 能結合不同的元素對具體問題展開深度調研。一方面， 計算機數(shù)據挖掘技術借助決策樹算法處理規(guī)則化的檔案分析機制。在差異化訓練體系中， 要對數(shù)據集合中的數(shù)據進行系統(tǒng)化分析以及處理， 確保構建要求能適應數(shù)據挖掘的基本結構[4]。例如， 檔案管理人員借助數(shù)據挖掘技術能整合檔案使用人員長期瀏覽與關注的信息， 并且能集中收集和匯總間隔時間、信息查詢停留時間等， 從而建構完整的數(shù)據分析機制， 有效向其推送或者是提供便捷化查詢服務， 保證檔案管理數(shù)字化水平的提高。另一方面， 在檔案收集管理工作中應用數(shù)據挖掘技術， 主要是對數(shù)據信息進行分析， 結合基本結果建立概念模型， 保證模型以及測試樣本之間的比較參數(shù)符合標準， 從而真正建立更加系統(tǒng)化的分類框架體系。
4 結語
總而言之， 在檔案管理工作中應用數(shù)據挖掘技術， 能在準確判定用戶需求的同時， 維護數(shù)據處理效果， 并且減少檔案數(shù)字化的成本， 為后續(xù)工作的進一步優(yōu)化奠定堅實基礎。并且， 數(shù)據庫的建立， 也能節(jié)省經費和設備維護成本， 真正實現(xiàn)數(shù)字化全面發(fā)展的目標， 促進檔案信息管理工作的長效進步。
[1]曾雪峰。計算機數(shù)據挖掘技術開發(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， (9) :285.
[2]王曉燕。數(shù)據挖掘技術在檔案信息管理中的應用[J].蘭臺世界， 2014 (23) :25-26.
[3]韓吉義?；跀?shù)據挖掘技術的高校圖書館檔案信息管理平臺的構筑[J].山西檔案， 2015 (6) :61-63.
[4]哈立原?；跀?shù)據挖掘技術的高校圖書館檔案信息管理平臺構建[J].山西檔案， 2016 (5) :105-107.
數(shù)據挖掘論文四： 題目：機器學習算法在數(shù)據挖掘中的應用
摘要：隨著科學技術的快速發(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習算法在數(shù)據挖掘中的具體應用， 我們利用龐大的移動終端數(shù)據網絡， 加強了基于GSM網絡的戶外終端定位， 從而提出了3個階段的定位算法， 有效提高了定位的精準度和速度。
關鍵詞：學習算法； GSM網絡； 定位； 數(shù)據；
移動終端定位技術由來已久， 其主要是利用各種科學技術手段定位移動物體的精準位置以及高度。目前， 移動終端定位技術主要應用于軍事定位、緊急救援、網絡優(yōu)化、地圖導航等多個現(xiàn)代化的領域， 由于移動終端定位技術可以提供精準的位置服務信息， 所以其在市場上還是有較大的需求的， 這也為移動終端定位技術的優(yōu)化和發(fā)展， 提供了推動力。隨著通信網絡普及， 移動終端定位技術的發(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， 傳統(tǒng)的定位方法結合先進的算法來進行精準定位， 目前依舊還是有較大的進步空間。在工作中我選取機器學習算法結合數(shù)據挖掘技術對傳統(tǒng)定位技術加以改進， 取得了不錯的效果， 但也遇到了許多問題， 例如：使用機器學習算法來進行精準定位暫時無法滿足更大的區(qū)域要求， 還有想要利用較低的設備成本， 實現(xiàn)得到更多的精準定位的要求比較困難。所以本文對機器學習算法進行了深入的研究， 希望能夠幫助其更快速的定位、更精準的定位， 滿足市場的需要。
數(shù)據挖掘論文 4
摘要：數(shù)據挖掘是一種特殊的數(shù)據分析過程，其不僅在功能上具有多樣性，同時還具有著自動化、智能化處理以及抽象化分析判斷的特點，對于計算機犯罪案件中的信息取證有著非常大的幫助。本文結合數(shù)據挖掘技術的概念與功能，對其在計算機犯罪取證中的應用進行了分析。
關鍵詞：數(shù)據挖掘技術；計算機；犯罪取證
隨著信息技術與互聯(lián)網的不斷普及，計算機犯罪案件變得越來越多，同時由于計算機犯罪的隱蔽性、復雜性特點，案件偵破工作也具有著相當?shù)碾y度，而數(shù)據挖掘技術不僅能夠對計算機犯罪案件中的原始數(shù)據進行分析并提取出有效信息，同時還能夠實現(xiàn)與其他案件的對比，而這些對于計算機犯罪案件的偵破都是十分有利的。
1數(shù)據挖掘技術的功能與應用分析
1.1數(shù)據挖掘技術的概念
數(shù)據挖掘技術是針對當前信息時代下海量的網絡數(shù)據信息而言的，簡單來說，就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的隨機數(shù)據中對潛在的有效知識進行自動提取， 同時，從數(shù)據挖掘所能夠的得到的知識來看，主要可以分為廣義型知識、分類型知識、關聯(lián)性知識、預測性知識以及離型知識幾種。
1.2數(shù)據挖掘技術的功能
根據數(shù)據挖掘技術所能夠提取的不同類型知識，數(shù)據挖掘技術也可以在此基礎上進行功能分類，如關聯(lián)分析、聚類分析、孤立點分析、時間序列分析以及分類預測等都是數(shù)據挖掘技術的重要功能之一，而其中又以關聯(lián)分析與分類預測最為主要。大量的數(shù)據中存在著多個項集，各個項集之間的取值往往存在著一定的規(guī)律性，而關聯(lián)分析則正是利用這一點，對各項集之間的關聯(lián)關系進行挖掘，找到數(shù)據間隱藏的關聯(lián)網，主要算法有FP-Growth算法、Apriori算法等。在計算機犯罪取證中，可以先對犯罪案件中的特征與行為進行深度的挖掘，從而明確其中所存在的聯(lián)系，同時，在獲得審計數(shù)據后，就可以對其中的審計信息進行整理并中存入到數(shù)據庫中進行再次分析，從而達到案件樹立的效果，這樣，就能夠清晰的判斷出案件中的行為是否具有犯罪特征[1]。而分類分析則是對現(xiàn)有數(shù)據進行分類整理，以明確所獲得數(shù)據中的相關性的一種數(shù)據挖掘功能。在分類分析的過程中，已知數(shù)據會被分為不同的數(shù)據組，并按照具體的數(shù)據屬性進行明確分類，之后再通過對分組中數(shù)據屬性的具體分析，最終就可以得到數(shù)據屬性模型。在計算機犯罪案件中，可以將按照這種數(shù)據分類、分析的方法得到案件的數(shù)據屬性模型，之后將這一數(shù)據屬性模型與其他案件的數(shù)據屬性模型進行對比，這樣就能夠判斷嫌疑人是否在作案動機、發(fā)生規(guī)律以及具體特征等方面與其他案件模型相符，也就是說，一旦這一案件的數(shù)據模型屬性與其他案件的數(shù)據模型屬性大多相符，那么這些數(shù)據就可以被確定為犯罪證據。此外，在不同案件間的共性與差異的基礎上，分類分析還可以實現(xiàn)對于未知數(shù)據信息或類似數(shù)據信息的有效預測，這對于計算機犯罪案件的處理也是很有幫助的。此外，數(shù)據挖掘分類預測功能的實現(xiàn)主要依賴決策樹、支持向量機、VSM、Logisitic回歸、樸素貝葉斯等幾種，這些算法各有優(yōu)劣，在實際應用中需要根據案件的實際情況進行選擇，例如支持向量機具有很高的分類正確率，因此適合用于特征為線性不可分的案件，而決策樹更容易理解與解釋。
2數(shù)據挖掘技術在計算機犯罪取證中的具體應用思路
對于數(shù)據挖掘技術，目前的計算機犯罪取證工作并未形成一個明確而統(tǒng)一的應用步驟，因此，我們可以根據數(shù)據挖掘技術的特征與具體功能，對數(shù)據挖掘技術在計算機犯罪取證中的應用提供一個較為可行的具體思路[2]。首先，當案件發(fā)生后，一般能夠獲取到海量的原始數(shù)據，面對這些數(shù)據，可以利用FP-Growth算法、Apriori算法等算法進行關聯(lián)分析，找到案件相關的潛在有用信息，如犯罪嫌疑人的犯罪動機、案發(fā)時間、作案嫌疑人的基本信息等等。在獲取這些基本信息后，雖然能夠對案件的基本特征有一定的了解，但犯罪嫌疑人卻難以通過這些簡單的信息進行確定，因此還需利用決策樹、支持向量機等算法進行分類預測分析，通過對原始信息的準確分類，可以得到案件的犯罪行為模式（數(shù)據屬性模型），而通過與其他案件犯罪行為模式的對比，就能夠對犯罪嫌疑人的具體特征進行進一步的預測，如經常活動的場所、行為習慣、分布區(qū)域等，從而縮小犯罪嫌疑人的鎖定范圍，為案件偵破工作帶來巨大幫助。此外，在計算機犯罪案件處理完畢后，所建立的嫌疑人犯罪行為模式以及通過關聯(lián)分析、分類預測分析得到的案件信息仍具有著很高的利用價值，因此不僅需要將這些信息存入到專門的數(shù)據庫中，同時還要根據案件的結果對數(shù)據進行再次分析與修正，并做好犯罪行為模式的分類與標記工作，為之后的案件偵破工作提供更加豐富、詳細的數(shù)據參考。
3結束語
總而言之，數(shù)據挖掘技術自計算機犯罪取證中的應用是借助以各種算法為基礎的關聯(lián)、分類預測功能來實現(xiàn)的，而隨著技術的不斷提升以及數(shù)據庫中的犯罪行為模式會不斷得到完善，在未來數(shù)據挖掘技術所能夠起到的作用也必將越來越大。
參考文獻
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作者:周永杰 單位:河南警察學院信息安全系
數(shù)據挖掘論文 5
在當前的學校管理中，教學和教務管理工作中積累了大量的數(shù)據信息。但是，由于這些教學中的數(shù)據沒有得到很好地運用，在一定程度上使數(shù)據挖掘沒有得到重視。數(shù)據挖掘，從本質上看，就是從大量和模糊以及不完全的數(shù)據中提取出潛在信息的過程。并且，隨著計算機教學改革的不斷推進，計算機教學系統(tǒng)更加注重計算機網絡無紙化考試，有效地改變傳統(tǒng)教學評價手段。
1關聯(lián)規(guī)則的數(shù)據挖掘分析方法在計算機教學中的作用
數(shù)據挖掘作為一種全新的計算機運用技術，在各個應用領域都發(fā)揮巨大的潛力。通常情況下，數(shù)據挖掘分析方法主要是有關聯(lián)規(guī)則分析、序列模式分析以及分類分析等方法。筆者經過一些分析方法的對比，在系統(tǒng)開發(fā)過程中，選擇關聯(lián)規(guī)則算法進行相應的探討。為了能夠進一步說明關聯(lián)規(guī)則的數(shù)據挖掘方法，同時有效地結合實踐過程，通過對以下兩個案例進行深入分析，希望能更好地了解數(shù)據挖掘方法的運用。例如，在“男同學-高分”的關聯(lián)規(guī)則中，這種表示方法是在考試過程中，男同學和女同學相比得高分的幾率更高，在一個具有一萬條記錄的事物數(shù)據庫中，只有將近300條記錄包括得到高分的男同學，說明這種關聯(lián)支持度為3%，這個支持度相對來說較高。但是，也不能因此來做出這個關聯(lián)的意義，若通過科學的統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)其中有6000條的記錄包含男同學，使可以計算出男同學的置信度為300/6000=5%，從此方面來看，這個關聯(lián)規(guī)則的置信度并不是很高，同時也就不能做出這種關聯(lián)的實際意義。但是，如果是此記錄中只有600個是“男同學”，這樣就可以知道有將近50%的人得到高分，值得關注。又如，可以針對不同類別教師所教學生的成績進行統(tǒng)計。根據圖中數(shù)據顯示，可以假設，甲類教師-學生高分，設置為X-Y，可以知道，其支持度為50/310=16.13%，其置信度則為50/105=47.2%。因此，可以通過這種方法，以此來推導出其他的關聯(lián)支持度以及置信度。
2教師因素對挖掘計算機學生成績數(shù)據的促進作用
當前，我國計算機教學考試主要采用無紙化考試，其閱卷工作可以在計算機上自動完成，其成績也可以由省教育廳逐一下發(fā)，通過這樣的方式，可以更好地開展數(shù)據挖掘工作。例如，可以利用關聯(lián)規(guī)則法研究學生A科成績和B科成績的關聯(lián)：①在對可信度的運行過程中，學生在A科成績?yōu)閮?yōu)秀時，B科也為優(yōu)秀的概率；②在對支持度的運行過程中，可以描述學生A和B科目的成績?yōu)閮?yōu)秀的概率；③在對期望可信度的運用過程中，可以在沒有任何約束的情況下，加強對學生A和B科目成績?yōu)閮?yōu)秀的概率分析；④在作用度的分析上，作為一種可信度和期望可信度的比值，當學生在A類成績?yōu)閮?yōu)秀時，可以對B科目的優(yōu)秀影響進行深入分析。從以上的分析中可以看出，可信度能夠衡量關聯(lián)規(guī)則的準確度，而且在關聯(lián)規(guī)則中，支持度是當前關聯(lián)規(guī)則中最為重要的衡量標準。
3關聯(lián)規(guī)則推導技術的有效運用
數(shù)據挖掘所得出的關聯(lián)規(guī)則只是作為數(shù)據庫中的數(shù)據之間相關性的描述，同時也可 但是，數(shù)據挖掘所得出的結果只是作為一種概率，由于不同探究問題的類型和規(guī)模有所不同，只有靈活地運用數(shù)據挖掘技術才能進行補充。在劃分方法上，可以將數(shù)據庫中分成幾個互不相干的模塊，并且可以單獨考慮到每個分塊生成的所有的頻集，之后可以通過所產生的頻集合并生成所有可能的頻集，計算出這些項集的支持度?？梢葬槍Ψ謮K規(guī)模的大小來選擇被放入的主存，而且在每個階段只需要被掃描一次，有效降低挖掘時間，提高挖掘效率。
4結語
從本質上看，數(shù)據挖掘作為一種全新的數(shù)據分析技術，在關聯(lián)規(guī)則中不僅在檢驗評價數(shù)據可靠性方面發(fā)揮著非常重要的作用，而且更能夠有效地幫助其進行科學預測。為了能夠更好達到相應的計算機教學評價效果，就必須不斷加強對教學評價調查，逐步積累大量數(shù)據，充分利用數(shù)據挖掘技術，挖掘一些科學有效的信息，以此來為教學知識構建提供相應的服務。
數(shù)據挖掘論文 6
數(shù)據挖掘在電力調度自動化系統(tǒng)的運用
關鍵詞：數(shù)據挖掘；電力調度自動化系統(tǒng)；周期性關聯(lián)規(guī)則挖掘算法
摘要：電力調度自動化系統(tǒng)對電力數(shù)據的收集和整理工作質量有著較高要求，而為了滿足這一要求近年來數(shù)據挖掘技術日漸受到電力行業(yè)重視，基于此，文章就數(shù)據挖掘技術進行了簡單介紹，并對數(shù)據挖掘在電力調度自動化系統(tǒng)中的應用進行了深入論述，期望論述資料能夠為相關業(yè)內人士帶來必須啟發(fā)。
前言
電力數(shù)據收集、整理質量直接影響電力調度自動化系統(tǒng)的控制和管理水平，但由于很多價值較高的數(shù)據信息往往位于隱藏的數(shù)據之中，這就使得傳統(tǒng)方法不能較好滿足電力調度自動化系統(tǒng)需要，而為了解決這一問題，正是本文就數(shù)據挖掘在電力調度自動化系統(tǒng)中應用展開具體研究的原因所在。
1數(shù)據挖掘技術
在大數(shù)據時代到來的這天，數(shù)據挖掘技術能夠從海量數(shù)據信息中準確找到所求信息，因此本文將數(shù)據挖掘技術視作“采用有效工具和措施從海量數(shù)據庫中提取數(shù)據和模型關系”的技術，由此企業(yè)的決策能夠得到充足的決定依據。為了更直觀了解數(shù)據挖掘技術，本文將數(shù)據挖掘的過程和步驟概括為以下幾個方面：（1）確定業(yè)務對象。確定業(yè)務對象屬于數(shù)據挖掘過程的基礎工作，這一過程的實質是了解業(yè)務問題。（2）準備數(shù)據。透過選取數(shù)據、數(shù)據預處理、轉換數(shù)據三個層面的工作，即可完成針對于挖掘算法的分析模型構建，并最終完成必須領域的數(shù)據挖掘。
2數(shù)據挖掘在電力調度自動化系統(tǒng)中的應用
2.1應用方式
神經網絡、灰色分析法、關聯(lián)規(guī)則均能夠用于電力調度自動化系統(tǒng)的數(shù)據挖掘，具體應用如下所示。
（1）神經網絡。作為應用較為廣泛的一種人工智能研究方法，神經網絡早已在我國實現(xiàn)了較為廣泛的應用，電力調度自動化系統(tǒng)的數(shù)據挖掘也是其應用的重要領域，由于數(shù)據自行處理、數(shù)據分布存儲、高度容錯性是神經網絡的應用優(yōu)勢所在，這就使得神經網絡較為適用于模糊、不完整、不準確數(shù)據的處理。在電力調度自動化系統(tǒng)的數(shù)據挖掘中，神經網絡主要透過關聯(lián)分析的方式實現(xiàn)數(shù)據邏輯處理，具體處理能夠分為以下幾個方面：a.整合統(tǒng)一基礎數(shù)據。由于電力調度自動化系統(tǒng)包含的數(shù)據具備龐大復雜、種類繁多的特點，因此神經網絡的應用需要透過整合統(tǒng)一使相關數(shù)據構成結構模型，透過神經網絡系統(tǒng)實現(xiàn)數(shù)據統(tǒng)一管理。b.實現(xiàn)不同環(huán)節(jié)電力調度的關聯(lián)。應用數(shù)據挖掘神經網絡方法整理不同環(huán)節(jié)的電流狀態(tài)和參數(shù)，并保證相關數(shù)據信息的整合性，即可實現(xiàn)不同環(huán)節(jié)電力調度的關聯(lián)。c.分析與決策。結合神經網絡整理的整合數(shù)據，即可開展分析、決策以及數(shù)據共享。
（2）灰色分析法。灰色分析法能夠較好分析電力調度過程出現(xiàn)的不完整數(shù)據，但不適用于較為龐大的數(shù)據是該數(shù)據挖掘方法存在的不足。一般狀況下，灰色分析法的應用需要深入了解設備數(shù)據參數(shù)，如用戶用電狀況預測、母線負荷數(shù)據值、電力銷售狀況預測等，結合分析確定電力調度邊界電量，即可提升數(shù)據收集的可靠性，電力調度自動化系統(tǒng)的運行也將由此獲得較為有力的支持。
（3）關聯(lián)規(guī)則。作為數(shù)據挖掘的重要分支，關聯(lián)規(guī)則能夠透過發(fā)覺超多數(shù)據項集之間的搞笑關聯(lián)和相互聯(lián)系實現(xiàn)信息的高質量分析，剛剛提到的神經網絡嚴格好處上也屬于關聯(lián)規(guī)則范疇，但是本文關于關聯(lián)規(guī)則的研究主要圍繞周期性關聯(lián)規(guī)則挖掘算法展開。周期性關聯(lián)規(guī)則挖掘算法具備掃描數(shù)據庫次數(shù)較少、避免掃描數(shù)據庫的時間開銷、連接程序中相同項目的比較次數(shù)較少、數(shù)據項集頻度統(tǒng)計速度較高等優(yōu)勢，由此實現(xiàn)的周期性數(shù)據集挖掘、關聯(lián)規(guī)則挖掘便能夠大大降低電力調度自動化系統(tǒng)的事故發(fā)生概率。值得注意的是，本文研究的周期性關聯(lián)規(guī)則挖掘算法結合了蟻群算法，這是由于原算法使用了超多的搜索操作、分類檢索和路徑檢索，蟻群算法下走過的路上會留下信息素，這就使得較短路徑上的信息素濃度較高，結合負信息素理論，即可保證有信息素的地方螞蟻不能走過。如使用表1所示的事務數(shù)據庫D（部分），即可結合時態(tài)事務數(shù)據庫D分類數(shù)據集改善、每一個分類數(shù)據集周期性數(shù)據集挖掘改善，以數(shù)據項A分類為例，即可求得表2所示的時態(tài)屬性差，由此開展更深入計算則能夠更深入了解周期性關聯(lián)規(guī)則挖掘算法的思想，也能夠認識到蟻群算法的重要性。
2.2應用實踐
為提升研究實踐價值，本文圍繞周期性關聯(lián)規(guī)則挖掘算法建立了基于周期性關聯(lián)規(guī)則挖掘的數(shù)據分析系統(tǒng)，這一系統(tǒng)的建立過程如下所示。
（1）開發(fā)平臺選取。結合系統(tǒng)功能需要，選取了微軟的平臺作為主要系統(tǒng)開發(fā)平臺，該平臺具備的強大數(shù)據庫訪問潛力、擴展豐富等特點，能夠較好滿足系統(tǒng)開發(fā)需要。
（2）基于數(shù)據橋的數(shù)據集成模塊設計。思考到我國當下電力事業(yè)的數(shù)據集成標準較為復雜、混亂，系統(tǒng)設計采用了自己的數(shù)據集成方法，同時應用了清晰數(shù)據清洗策略，由此即可實現(xiàn)不完整數(shù)據、重復數(shù)據、錯誤數(shù)據三類臟數(shù)據的清洗，數(shù)字數(shù)據不完整、日期數(shù)據不完整、錯誤日期型數(shù)據、重復數(shù)據等僅屬于清洗資料，其中除重復數(shù)據不予處理外，其他數(shù)據均采用修補空值和默認值的方式，如數(shù)字數(shù)據不完整采用“補0，補null，默認值”的清洗策略。此外，無類型文件數(shù)據集成、數(shù)據庫數(shù)據集成、異構數(shù)據庫數(shù)據集成也是這一環(huán)節(jié)設計的重要資料[3]。
（3）數(shù)據庫管理模塊設計。采用微軟公司的SQLServer數(shù)據庫系統(tǒng)，由此數(shù)據庫管理被分為層次數(shù)建模、數(shù)據表管理、數(shù)據表導出三部分，其中數(shù)據表管理包含數(shù)據管理、結構管理、刪除三方面功能，而數(shù)據表導出則包括文本文件、Excel文件、Access文件、Xml文件、其他數(shù)據庫五部分資料。
（4）數(shù)據分析功能模塊設計。數(shù)據分析功能模塊由同期數(shù)據分析、周期性數(shù)據分析、數(shù)據預警分析、數(shù)據關聯(lián)分析四部分組成，各部分設計如下所示：a.同期數(shù)據分析模塊設計。該模塊的運行流程主要由負荷數(shù)據、網損數(shù)據、力率數(shù)據、有功總加數(shù)據比較組成，分析流程能夠概括為：“輸入所有比較條件→合法→根據條件生成SQL語句→顯示查詢結果→打印比較圖像”。b.周期性數(shù)據分析模塊設計。圍繞報警周期性、負荷周期性、遙測周期性三方面開展數(shù)據挖掘，即可完成該模塊設計。c.數(shù)據預警分析模塊設計。分析流程為：“初始化數(shù)據集及參數(shù)→輸入預警分析參數(shù)→合法→分析預測→決定預測類型→有無推薦→輸出報警類型和推薦→輸出報警類型”。d.數(shù)據關聯(lián)分析模型設計。采用默認用戶手動輸入數(shù)據集方法，程序流程為：“初始化已有周期性數(shù)據集→輸入參數(shù)→合法？→數(shù)據集交叉？→計算Conf、Sup→計算下一對數(shù)據集→完成”。
3結束語
數(shù)據挖掘能夠較好地服務于電力調度自動化系統(tǒng)。而在此基礎上，本文研究建立的基于周期性關聯(lián)規(guī)則挖掘的數(shù)據分析系統(tǒng)，則證明了研究的實踐價值。因此，在相關領域的理論研究和實踐探索中，本文資料能夠發(fā)揮必須參考作用。
參考文獻：
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作者：何宇雄；苑晉沛；聶宇；羅超；高小芊；寇霄宇；李蔚單位：國網湖北省電力公司武漢供電公司
數(shù)據挖掘論文 7
題目：大數(shù)據挖掘在智慧旅游應用中的探究
摘要：大數(shù)據和智慧旅游都是當下的熱點，沒有大數(shù)據的智慧旅游無從談“智慧”，數(shù)據挖掘是大數(shù)據應用于智慧旅游的核心，文章探究了在智慧旅游應用中，目前大數(shù)據挖掘存在的幾個問題。
關鍵詞：大數(shù)據；智慧旅游；數(shù)據挖掘；
1引言
隨著人民生活水平的進一步提高，旅游消費的需求進一步上升，在云計算、互聯(lián)網、物聯(lián)網以及移動智能終端等信息通訊技術的飛速發(fā)展下，智慧旅游應運而生。大數(shù)據作為當下的熱點已經成了智慧旅游發(fā)展的有力支撐，沒有大數(shù)據帶給的有利信息，智慧旅游無法變得“智慧”。
2大數(shù)據與智慧旅游
旅游業(yè)是信息密、綜合性強、信息依存度高的產業(yè)[1]，這讓其與大數(shù)據自然產生了交匯。20，江蘇省鎮(zhèn)江市首先提出“智慧旅游”的概念，雖然至今國內外對于智慧旅游還沒有一個統(tǒng)一的學術定義，但在與大數(shù)據相關的描述中，有學者從大數(shù)據挖掘在智慧旅游中的作用出發(fā)，把智慧旅游描述為：透過充分收集和管理所有類型和來源的旅游數(shù)據，并深入挖掘這些數(shù)據的潛在重要價值信息，然后利用這些信息為相關部門或對象帶給服務[2]。這必須義充分肯定了在發(fā)展智慧旅游中，大數(shù)據挖掘所起的至關重要的作用，指出了在智慧旅游的過程中，數(shù)據的收集、儲存、管理都是為數(shù)據挖掘服務，智慧旅游最終所需要的是利用挖掘所得的有用信息。
3大數(shù)據挖掘在智慧旅游中存在的問題
，我國提出用十年時間基本實現(xiàn)智慧旅游的目標[3]，過去幾年，國家旅游局的相關動作均為了實現(xiàn)這一目標。但是，在借助大數(shù)據推動智慧旅游的可持續(xù)性發(fā)展中，大數(shù)據所產生的價值卻亟待提高，原因之一就是在收集、儲存了超多數(shù)據后，對它們深入挖掘不夠，沒有發(fā)掘出數(shù)據更多的價值。
3.1信息化建設
智慧旅游的發(fā)展離不開移動網絡、物聯(lián)網、云平臺。隨著大數(shù)據的不斷發(fā)展，國內許多景區(qū)已經實現(xiàn)Wi-Fi覆蓋，部分景區(qū)也已實現(xiàn)人與人、人與物、人與景點之間的實時互動，多省市已建有旅游產業(yè)監(jiān)測平臺或旅游大數(shù)據中心以及數(shù)據可視化平臺，從中進行數(shù)據統(tǒng)計、行為分析、監(jiān)控預警、服務質量監(jiān)督等。透過這些平臺，已基本能掌握跟游客和景點相關的數(shù)據，能夠實現(xiàn)更好旅游監(jiān)控、產業(yè)宏觀監(jiān)控，對該地的旅游管理和推廣都能發(fā)揮重要作用。
但從智慧化的發(fā)展來看，我國的信息化建設還需加強。雖然通訊網絡已基本能保證，但是大部分景區(qū)還無法實現(xiàn)對景區(qū)全面、透徹、及時的感知，更為困難的是對平臺的建設。在數(shù)據共享平臺的建設上，除了必備的硬件設施，大數(shù)據實驗平臺還涉及超多部門，如政府管理部門、氣象部門、交通、電子商務、旅行社、旅游網站等。如此多的部門相關聯(lián)，要想建立一個完整全面的大數(shù)據實驗平臺，難度可想而知。
3.2大數(shù)據挖掘方法
大數(shù)據時代缺的不是數(shù)據，而是方法。大數(shù)據在旅游行業(yè)的應用前景十分廣闊，但是應對超多的數(shù)據，不懂如何收集有用的數(shù)據、不懂如何對數(shù)據進行挖掘和利用，那么“大數(shù)據”猶如礦山之中的廢石。旅游行業(yè)所涉及的結構化與非結構化數(shù)據，透過云計算技術，對數(shù)據的收集、存儲都較為容易，但對數(shù)據的挖掘分析則還在不斷探索中。大數(shù)據的挖掘常用的方法有關聯(lián)分析，相似度分析，距離分析，聚類分析等等，這些方法從不同的角度對數(shù)據進行挖掘。其中，相關性分析方法透過關聯(lián)多個數(shù)據來源，挖掘數(shù)據價值。但針對旅游數(shù)據，采用這些方法挖掘數(shù)據的價值信息，難度也很大，因為旅游數(shù)據中冗余數(shù)據很多，數(shù)據存在形式很復雜。在旅游非結構化數(shù)據中，一張圖片、一個天氣變化、一次輿情評價等都將會對游客的旅行計劃帶來影響。對這些數(shù)據完全挖掘分析，對游客“行前、行中、行后”大數(shù)據的實時性挖掘都是很大的挑戰(zhàn)。
3.3數(shù)據安全
，數(shù)據安全事件屢見不鮮，伴著大數(shù)據而來的數(shù)據安全問題日益凸顯出來。在大數(shù)據時代，無處不在的數(shù)據收集技術使我們的個人信息在所關聯(lián)的數(shù)據中心留下痕跡，如何保證這些信息被合法合理使用，讓數(shù)據“可用不可見”[4]，這是亟待解決的問題。同時，在大數(shù)據資源的開放性和共享性下，個人保密和公民權益受到嚴重威脅。這一矛盾的存在使數(shù)據共享程度與數(shù)據挖掘程度成反比。此外，經過大數(shù)據技術的分析、挖掘，個人保密更易被發(fā)現(xiàn)和暴露，從而可能引發(fā)一系列社會問題。
大數(shù)據背景下的旅游數(shù)據當然也避免不了數(shù)據的安全問題。如果游客“吃、住、行、游、娛、購”的數(shù)據被放入數(shù)據庫，被完全共享、挖掘、分析，那游客的人身財產安全將會受到嚴重影響，最終降低旅游體驗。所以，數(shù)據的安全管理是進行大數(shù)據挖掘的前提。
3.4大數(shù)據人才
大數(shù)據背景下的智慧旅游離不開人才的創(chuàng)新活動及技術支持，然而與專業(yè)相銜接的大數(shù)據人才培養(yǎng)未能及時跟上行業(yè)需求，加之創(chuàng)新型人才的外流，以及數(shù)據統(tǒng)計未來3~5年大數(shù)據行業(yè)將面臨全球性的人才荒，國內智慧旅游的構建還缺乏超多人才。
4解決思路
在信息化建設上，加大政府投入，加強基礎設施建設，整合結構化數(shù)據，抓取非結構化數(shù)據，打通各數(shù)據壁壘，建設旅游大數(shù)據實驗平臺；在挖掘方法上，對旅游大數(shù)據實時性數(shù)據的挖掘就應被放在重要位置；在數(shù)據安全上，從加強大數(shù)據安全立法、監(jiān)管執(zhí)法及強化技術手段建設等幾個方面著手，提升大數(shù)據環(huán)境下數(shù)據安全保護水平。加強人才的培養(yǎng)與引進，加強產學研合作，培養(yǎng)智慧旅游大數(shù)據人才。
參考文獻
[1]翁凱。大數(shù)據在智慧旅游中的應用研究[J].信息技術，2015，24:86-87.
[2]梁昌勇，馬銀超，路彩虹。大數(shù)據挖掘，智慧旅游的核心[J].開發(fā)研究，2015，5(180):134-139.
[3]張建濤，王洋，劉力剛。大數(shù)據背景下智慧旅游應用模型體系構建[J].企業(yè)經濟，2017，5(441):116-123.
[4]王竹欣，陳湉。保障大數(shù)據，從哪里入手[N].人民郵電究，2017-11-30.
數(shù)據挖掘論文 8
數(shù)據挖掘論文
題目：大數(shù)據挖掘在智游應用中的探究
摘要：大數(shù)據和智游都是當下的熱點，沒有大數(shù)據的智游無從談“智慧”，數(shù)據挖掘是大數(shù)據應用于智游的核心，文章探究了在智游應用中，目前大數(shù)據挖掘存在的幾個問題。
關鍵詞：大數(shù)據；智游；數(shù)據挖掘；
1引言
隨著人民生活水平的進一步提高，旅游消費的需求進一步上升，在云計算、互聯(lián)網、物聯(lián)網以及移動智能終端等信息通訊技術的飛速發(fā)展下，智游應運而生。大數(shù)據作為當下的熱點已經成了智游發(fā)展的有力支撐，沒有大數(shù)據提供的有利信息，智游無法變得“智慧”。
2大數(shù)據與智游
旅游業(yè)是信息密、綜合性強、信息依存度高的產業(yè)[1]，這讓其與大數(shù)據自然產生了交匯。，江蘇省鎮(zhèn)江市首先提出“智游”的概念，雖然至今國內外對于智游還沒有一個統(tǒng)一的學術定義，但在與大數(shù)據相關的描述中，有學者從大數(shù)據挖掘在智游中的作用出發(fā)，把智游描述為：通過充分收集和管理所有類型和來源的旅游數(shù)據，并深入挖掘這些數(shù)據的潛在重要價值信息，然后利用這些信息為相關部門或對象提供服務[2]。這一定義充分肯定了在發(fā)展智游中，大數(shù)據挖掘所起的至關重要的作用，指出了在智游的過程中，數(shù)據的收集、儲存、管理都是為數(shù)據挖掘服務，智游最終所需要的是利用挖掘所得的有用信息。
3大數(shù)據挖掘在智游中存在的問題
，我國提出用十年時間基本實現(xiàn)智游的目標[3]，過去幾年，國家旅游局的相關動作均為了實現(xiàn)這一目標。但是，在借助大數(shù)據推動智游的可持續(xù)性發(fā)展中，大數(shù)據所產生的價值卻亟待提高，原因之一就是在收集、儲存了大量數(shù)據后，對它們深入挖掘不夠，沒有發(fā)掘出數(shù)據更多的價值。
3.1信息化建設
智游的發(fā)展離不開移動網絡、物聯(lián)網、云平臺。隨著大數(shù)據的不斷發(fā)展，國內許多景區(qū)已經實現(xiàn)Wi—Fi覆蓋，部分景區(qū)也已實現(xiàn)人與人、人與物、人與景點之間的實時互動，多省市已建有旅游產業(yè)監(jiān)測平臺或旅游大數(shù)據中心以及數(shù)據可視化平臺，從中進行數(shù)據統(tǒng)計、行為分析、監(jiān)控預警、服務質量監(jiān)督等。通過這些平臺，已基本能掌握跟游客和景點相關的數(shù)據，可以實現(xiàn)更好旅游監(jiān)控、產業(yè)宏觀監(jiān)控，對該地的旅游管理和推廣都能發(fā)揮重要作用。
但從智慧化的發(fā)展來看，我國的信息化建設還需加強。雖然通訊網絡已基本能保證，但是大部分景區(qū)還無法實現(xiàn)對景區(qū)全面、透徹、及時的感知，更為困難的是對平臺的建設。在數(shù)據共享平臺的建設上，除了必備的硬件設施，大數(shù)據實驗平臺還涉及大量部門，如政府管理部門、氣象部門、交通、電子商務、旅行社、旅游網站等。如此多的部門相關聯(lián)，要想建立一個完整全面的大數(shù)據實驗平臺，難度可想而知。
3.2大數(shù)據挖掘方法
大數(shù)據時代缺的不是數(shù)據，而是方法。大數(shù)據在旅游行業(yè)的應用前景非常廣闊，但是面對大量的數(shù)據，不懂如何收集有用的數(shù)據、不懂如何對數(shù)據進行挖掘和利用，那么“大數(shù)據”猶如礦山之中的廢石。旅游行業(yè)所涉及的結構化與非結構化數(shù)據，通過云計算技術，對數(shù)據的收集、存儲都較為容易，但對數(shù)據的'挖掘分析則還在不斷探索中。大數(shù)據的挖掘常用的方法有關聯(lián)分析，相似度分析，距離分析，聚類分析等等，這些方法從不同的角度對數(shù)據進行挖掘。其中，相關性分析方法通過關聯(lián)多個數(shù)據來源，挖掘數(shù)據價值。但針對旅游數(shù)據，采用這些方法挖掘數(shù)據的價值信息，難度也很大，因為旅游數(shù)據中冗余數(shù)據很多，數(shù)據存在形式很復雜。在旅游非結構化數(shù)據中，一張圖片、一個天氣變化、一次輿情評價等都將會對游客的旅行計劃帶來影響。對這些數(shù)據完全挖掘分析，對游客“行前、行中、行后”大數(shù)據的實時性挖掘都是很大的挑戰(zhàn)。
3.3數(shù)據安全
，數(shù)據安全事件屢見不鮮，伴著大數(shù)據而來的數(shù)據安全問題日益凸顯出來。在大數(shù)據時代，無處不在的數(shù)據收集技術使我們的個人信息在所關聯(lián)的數(shù)據中心留下痕跡，如何保證這些信息被合法合理使用，讓數(shù)據“可用不可見”[4]，這是亟待解決的問題。同時，在大數(shù)據資源的開放性和共享性下，個人隱私和公民權益受到嚴重威脅。這一矛盾的存在使數(shù)據共享程度與數(shù)據挖掘程度成反比。此外，經過大數(shù)據技術的分析、挖掘，個人隱私更易被發(fā)現(xiàn)和暴露，從而可能引發(fā)一系列社會問題。
大數(shù)據背景下的旅游數(shù)據當然也避免不了數(shù)據的安全問題。如果游客“吃、住、行、游、娛、購”的數(shù)據被放入數(shù)據庫，被完全共享、挖掘、分析，那游客的人身財產安全將會受到嚴重影響，最終降低旅游體驗。所以，數(shù)據的安全管理是進行大數(shù)據挖掘的前提。
3.4大數(shù)據人才
大數(shù)據背景下的智游離不開人才的創(chuàng)新活動及技術支持，然而與專業(yè)相銜接的大數(shù)據人才培養(yǎng)未能及時跟上行業(yè)需求，加之創(chuàng)新型人才的外流，以及數(shù)據統(tǒng)計未來3~5年大數(shù)據行業(yè)將面臨全球性的人才荒，國內智游的構建還缺乏大量人才。
4解決思路
在信息化建設上，加大政府投入，加強基礎設施建設，整合結構化數(shù)據，抓取非結構化數(shù)據，打通各數(shù)據壁壘，建設旅游大數(shù)據實驗平臺；在挖掘方法上，對旅游大數(shù)據實時性數(shù)據的挖掘應該被放在重要位置；在數(shù)據安全上，從加強大數(shù)據安全立法、監(jiān)管執(zhí)法及強化技術手段建設等幾個方面著手，提升大數(shù)據環(huán)境下數(shù)據安全保護水平。加強人才的培養(yǎng)與引進，加強產學研合作，培養(yǎng)智游大數(shù)據人才。
參考文獻
[1]翁凱。大數(shù)據在智游中的應用研究[J].信息技術，2015,24:86-87.
[2]梁昌勇，馬銀超，路彩虹。大數(shù)據挖掘，智游的核心[J].開發(fā)研究，2015,5(180):134-139.
[3]張建濤，王洋，劉力剛。大數(shù)據背景下智游應用模型體系構建[J].企業(yè)經濟，2017,5(441):116-123.
[4]王竹欣，陳湉。保障大數(shù)據，從哪里入手？[N].人民郵電究，2017-11-30.
數(shù)據挖掘論文 9
關于計算機Web數(shù)據及其在電子商務中的應用探析
論文摘要：目前計算機Web數(shù)據挖掘技術被廣泛應用于電子商務活動，它是隨著網絡技術和數(shù)據庫技術的快速發(fā)展而出現(xiàn)的一種新技術，已成為現(xiàn)代電子商務企業(yè)獲取市場信息極為重要的工具。介紹了Web數(shù)據挖掘的含義、特征及類別，重點探究了計算機Web數(shù)據挖掘技術在電子商務中的幾種典型應用。
論文關鍵詞：數(shù)據挖掘；電子商務；Web數(shù)據挖掘
1引言
當前，隨著網絡技術的發(fā)展和數(shù)據庫技術的迅猛發(fā)展，有效推動了商務活動由傳統(tǒng)活動向電子商務變革。電子商務就是利用計算機和網絡技術以及遠程通信技術，實現(xiàn)整個商務活動的電子化、數(shù)字化和網絡化?；贗nternet的電子商務快速發(fā)展，使現(xiàn)代企業(yè)積累了超多的數(shù)據，這些數(shù)據不僅僅能給企業(yè)帶來更多有用信息，同時還使其他現(xiàn)代企業(yè)管理者能夠及時準確的搜集到超多的數(shù)據。訪問客戶帶給更多更優(yōu)質的服務，成為電子商務成敗的關鍵因素，因而受到現(xiàn)代電子商務經營者的高度關注，這也對計算機web數(shù)據技術提出了新的要求，Web數(shù)據挖掘技術應運而生。它是一種能夠從網上獲取超多數(shù)據，并能有效地提取有用信息供企業(yè)決策者分析參考，以便科學合理制定和調整營銷策? 目前，它已成為電子商務活動中不可或缺的重要載體。
2計算機web數(shù)據挖掘概述
2.1計算機web數(shù)據挖掘的由來
計算機Web數(shù)據挖掘是一個在Web資源上將對自己有用的數(shù)據信息進行篩選的過程。Web數(shù)據挖掘是把傳統(tǒng)的數(shù)據挖掘思想和方法移植到Web應用中，即從現(xiàn)有的Web文檔和活動中挑選自己感興趣且有用的模式或者隱藏的數(shù)據信息。計算機Web數(shù)據挖掘能夠在多領域中展示其作用，目前已被廣泛應用于數(shù)據庫技術、信息獲取技術、統(tǒng)計學、人工智能中的機器學習和神經網絡等多個方面，其中對商務活動的變革起到重大的推動作用方面最為明顯。
2.2計算機Web數(shù)據挖掘含義及特征
（1）Web數(shù)據挖掘的含義。
Web數(shù)據挖掘是指數(shù)據挖掘技術在Web環(huán)境下的應用，是一項數(shù)據挖掘技術與WWW技術相結合產生的新技術，綜合運用到了計算機語言、Internet、人工智能、統(tǒng)計學、信息學等多個領域的技術。具體說，就是透過充分利用網絡（Internet），挖掘用戶訪問日志文件、商品信息、搜索信息、購銷信息以及網絡用戶登記信息等資料，從中找出隱性的、潛在有用的和有價值的信息，最后再用于企業(yè)管理和商業(yè)決策。
（2）Web數(shù)據挖掘的特點。
計算機Web數(shù)據挖掘技術具有以下特點：一是用戶不用帶給主觀的評價信息；二是用戶“訪問模式動態(tài)獲取”不會過時；三是能夠處理大規(guī)模的數(shù)據量，并且使用方便；四是與傳統(tǒng)數(shù)據庫和數(shù)據倉庫相比，Web是一個巨大、分布廣泛、全球性的信息服務中心。
（3）計算機web數(shù)據挖掘技術的類別。
web數(shù)據挖掘技術共有三類：第一類是Web使用記錄挖掘。就是透過網絡對Web日志記錄進行挖掘，查找用戶訪問Web頁面的模式及潛在客戶等信息，以此提高其站點所有服務的競爭力。第二類是Web資料挖掘。既是指從Web文檔中抽取知識的過程。第三類是Web結構挖掘。就是透過對Web上超多文檔集合的資料進行小結、聚類、關聯(lián)分析的方式，從Web文檔的組織結構和鏈接關系中預測相關信息和知識。
3計算機web數(shù)據挖掘技術與電子商務的關系
借助計算機技術和網絡技術的日臻成熟，電子商務正以其快速、便捷的特點受到越來越多的企業(yè)和個人的關注。隨著電子商務企業(yè)業(yè)務規(guī)模的不斷擴大，電子商務企業(yè)的商品和客戶數(shù)量也隨之迅速增加，電子商務企業(yè)以此獲得了超多的數(shù)據，這些數(shù)據正成為了電子商務企業(yè)客戶管理和銷售管理的重要信息。為了更好地開發(fā)和利用這些數(shù)據資源，以便給企業(yè)和客戶帶來更多的便利和實惠，各種數(shù)據挖掘技術也逐漸被應用到電子商務網站中。目前，基于數(shù)據挖掘（個性是web數(shù)據挖掘）技術構建的電子商務推薦系統(tǒng)正成為電子商務推薦系統(tǒng)發(fā)展的一種趨勢。
4計算機web數(shù)據挖掘在電子商務中的具體應用
（1）電子商務中的web數(shù)據挖掘的過程。
在電子商務中，web數(shù)據挖掘的過程主要有以下三個階段：既是數(shù)據準備階段、數(shù)據挖掘操作階段、結果表達和解釋階段。如果在結果表達階段中，分析結果不能讓電子商務企業(yè)的決策者滿意，就需要重復上述過程，直到滿意為止。
（2）Web數(shù)據挖掘技術在電子商務中的應用。
目前，電子商務在企業(yè)中得到廣泛應用，極大地促進了電子商務網站的興起，經過分析必須時期內站點上的用戶的訪問信息，便可發(fā)現(xiàn)該商務站點上潛在的客戶群體、相關頁面、聚類客戶等數(shù)據信息，企業(yè)信息系統(tǒng)因此會獲得超多的數(shù)據，如此多的數(shù)據使Web數(shù)據挖掘有了豐富的數(shù)據基礎，使它在各種商業(yè)領域有著更加重要的實用價值。因而，電子商務必將是未來Web數(shù)據挖掘的主攻方向。Web數(shù)據挖掘技術在電子商務中的應用主要包含以下幾方面：
一是尋找潛在客戶。電子商務活動中，企業(yè)的銷售商能夠利用分類技術在Internet上找到潛在客戶，透過挖掘Web日志記錄等信息資源，對訪問者進行分類，尋找訪問客戶共同的特征和規(guī)律，然后從已經存在的分類中找到潛在的客戶。
二是留住訪問客戶。電子商務企業(yè)透過商務網站能夠充分挖掘客戶瀏覽訪問時留下的信息，了解客戶的瀏覽行為，然后根據客戶不同的愛好和要求，及時做出讓訪問客戶滿意的頁面推薦和專屬性產品，以此來不斷提高網站訪問的滿意度，最大限度延長客戶駐留的時間，實現(xiàn)留住老客戶發(fā)掘新客戶的目的。
三是帶給營銷策略參考。透過Web數(shù)據挖掘，電子商務企業(yè)銷售商能夠透過挖掘商品訪問狀況和銷售狀況，同時結合市場的變化狀況，透過聚類分析的方法，推導出客戶訪問的規(guī)律，不同的消費需求以及消費產品的生命周期等狀況，為決策帶給及時而準確的信息參考，以便決策者能夠適時做出商品銷售策略調整，優(yōu)化商品營銷。
四是完善商務網站設計。電子商務網站站點設計者能夠利用關聯(lián)規(guī)則，來了解客戶的行為記錄和反饋狀況，并以此作為改善網站的依據，不斷對網站的組織結構進行優(yōu)化來方便客戶訪問，不斷提高網站的點擊率。
5結語
本文對Web挖掘技術進行了綜述，講述了其在電子商務中廣泛應用。能夠看出，隨著計算機技術和數(shù)據庫技術快速發(fā)展，計算機Web數(shù)據技術的應用將更加廣泛，Web數(shù)據挖掘也將成為十分重要的研究領域，研究前景巨大、好處深遠。目前，我國的Web數(shù)據應用還處于探索和起步階段，還有許多問題值得深入研究。
大數(shù)據時代數(shù)據挖掘技術教學研究論文 10
2.1數(shù)據挖掘技術流程分析
在數(shù)據挖掘教學過程中，其流程主要是以下幾點：首先做好數(shù)據準備工作，主要是在挖掘數(shù)據之前，就引導學生對目標數(shù)據進行準確的定位，在尋找和挖掘數(shù)據之前，必須知道所需數(shù)據類型，才能避免數(shù)據挖掘的盲目性。在數(shù)據準備時，應根據系統(tǒng)的提示進行操作，在數(shù)據庫中輸入檢索條件和目標，對數(shù)據信息資源進行分類和清理，以及編輯和預處理。其次是在數(shù)據挖掘過程中，由于目標數(shù)據信息已經被預處理，所以就需要在挖掘處理過程中將其高效正確的應用到管理機制之中，因而數(shù)據挖掘的過程十分重要，所以必須加強對其的處理。例如在數(shù)據挖掘中，引導學生結合數(shù)據挖掘目標要求，針對性的選取科學而又合適的計算和分析方法，對數(shù)據信息特征與應用價值等進行尋找和歸納。當然，也可以結合程序應用的需要，對數(shù)據區(qū)域進行固定，并在固定的數(shù)據區(qū)域內分類的挖掘數(shù)據，從而得到更具深度和內涵以及價值的數(shù)據信息資源，并就挖掘到的數(shù)據結果進行分析和解釋，從結果中將具有使用價值和意義的規(guī)律進行提取，并還原成便于理解的數(shù)據語言。最后是切實加強管理和計算等專業(yè)知識的應用，將數(shù)據挖掘技術實施中進行的總結和提取所獲得的數(shù)據信息與評估結果在現(xiàn)實之中應用，從而對某個思想、決策是否正確和科學進行判斷，最終體現(xiàn)出數(shù)據挖掘及時的應用價值，在激發(fā)學生學習興趣的同時促進教學成效的提升。
2.2挖掘后的數(shù)據信息資源分析
數(shù)據信息資源在挖掘后，其自身的職能作用將變得更加豐富，所以在信息技術環(huán)節(jié)下的數(shù)據挖掘技術隨著限定條件的變化，而將數(shù)據挖掘信息應用于技術管理和決策管理之中，從而更好地彰顯數(shù)據在經濟活動中的物質性質與價值變化趨勢，并結合數(shù)據變化特點和具體的表現(xiàn)規(guī)律，從而將數(shù)據信息的基本要素、質量特點、管理要求等展示出來，所以其表現(xiàn)的形式十分豐富。因而在數(shù)據挖掘之后的信息在職能范圍和表現(xiàn)形式方式均得到了豐富和拓展，而這也在一定程度上體現(xiàn)了網絡擬定目標服務具有較強的完整性，且屬于特殊的個體物品，同時也是對傳統(tǒng)數(shù)據挖掘技術的創(chuàng)新和發(fā)展，從而更好地滿足當前大數(shù)據時代對信息進行數(shù)據化的處理，并對不同種類業(yè)務進行整合和優(yōu)化，從而促進數(shù)據挖掘技術服務的一體化水平。
2.3大數(shù)據背景下的數(shù)據挖掘技術的應用必須注重信息失真的控制
數(shù)據挖掘技術的信息主要是源于大數(shù)據和社會，所以在當前數(shù)據挖掘技術需求不斷加大的今天，為了更好地促進所挖掘數(shù)據信息的真實性，促進其個性化職能的發(fā)揮，必須在大數(shù)據背景下注重信息失真的控制，切實做好數(shù)據挖掘技術管理的各項工作。這就需要引導學生考慮如何確保數(shù)據挖掘技術在大數(shù)據背景下的職能得到有效的發(fā)揮，盡可能地促進數(shù)據挖掘技術信息資源的升級和轉型，以大數(shù)據背景為載體，促進整個業(yè)務和技術操作流程的一體化，從而更好地將所有數(shù)據資源的消耗和變化以及管理的科學性和有效性，這樣我們就能及時的找到資源的消耗源頭，從而更好地對數(shù)據資源的消耗效益進行評價，最終促進業(yè)務流程的優(yōu)化，并結合大數(shù)據背景對數(shù)據挖掘技術的職能進行拓展，促進其外部信息與內部信息的合作，對數(shù)據挖掘技術信息的職能進行有效的控制，才能更好地促進信息失真的控制[2]。
3數(shù)據挖掘技術在不同行業(yè)中的應用實踐
學習的最終目的是為了更好的。應用，隨著時代的發(fā)展，數(shù)據挖掘技術將在越來越多的行業(yè)中得以應用。這就需要高校教師引導學生結合實際需要強化對其的應用。例如在市場營銷行業(yè)中數(shù)據挖掘技術的應用這主要是因為數(shù)據挖掘能有效的解析消費者的消? 與此同時，通過對購物消? 再如在制造業(yè)中數(shù)據挖掘技術的應用，其目的就在于對產品質量進行檢驗。引導學生深入某企業(yè)實際，對所制造產品的數(shù)據進行研究，從而找出其存在的規(guī)則，并對其生產流程進行分析之后，對其生產的過程進行分析，從而更好地對生產質量的影響因素進行分析，并促進其效率的提升。換言之，主要就是對各種生產數(shù)據進行篩選，從而得出有用的數(shù)據和知識，再采取決策樹算法進行統(tǒng)計決策，并從中選取正確決策，從而更好地對產品在市場中的流行程度，決定生產和轉型的方向。再如在教育行業(yè)中數(shù)據挖掘技術的應用，主要是為了更好地對學習情況、教學評估和心里動向等數(shù)據進行分類和篩選， 比如為了更好地對教學質量進行評估，就需要對教學質量有關項目進行整合與存儲，從而更好地促進其對教學質量的評估，而這一過程中，就需要采取數(shù)據挖掘技術對有關教學項目中的數(shù)據進行挖掘和處理，促進其應用成效的提升[3]。
4結語
綜上所述，在大數(shù)據背景下，數(shù)據挖掘技術已經在各行各業(yè)中得到了廣泛的應用，所以為了更好地滿足應用的需要，在實際教學工作中，我們必須引導學生切實加強對其特點的分析，并結合實際需要，切實注重數(shù)據挖掘技術的應用，才能促進其應用成效的提升，最終達到學以致用的目的。
參考文獻：
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[2]歐陽柏成。大數(shù)據時代的數(shù)據挖掘技術探究[J].電腦知識與技術，15:3-4+9.
[3]孔志文。大數(shù)據時代的數(shù)據挖掘技術與應用[J].電子技術與軟件工程，2015,23:195.
數(shù)據挖掘論文 11
隨著互聯(lián)網技術的迅速發(fā)展，尤其移動互聯(lián)網的爆發(fā)性發(fā)展，越來越多的公司憑借其備受歡迎的系統(tǒng)和APP如雨后春筍般發(fā)展起來，如滴滴打車、共享單車等。海量數(shù)據自此不再是Google等大公司的專利，越來越多的中小型企業(yè)也可以擁有海量數(shù)據。如何從浩如煙海的數(shù)據中挖掘出令人感興趣和有用的知識，成為越來越多的公司急需解決的問題。因此，他們對數(shù)據挖掘分析師求賢若渴。在這一社會需求下，培養(yǎng)出優(yōu)秀的數(shù)據挖掘分析師，是各個高校目前急需完成的一項任務。
一、教學現(xiàn)狀反思
目前，各大高等院校本科階段爭相開設數(shù)據挖掘課程。然而，該課程是一門相對較新的交叉學科，涵蓋了概率統(tǒng)計、機器學習、數(shù)據庫等學科的知識內容，難度較大。因此，大部分高校一般將此課程開設在研究生階段，在本科生中開設此課程的學校相對較少。另外，不同的學校將其歸入不同的專業(yè)中，如計算機專業(yè)、信息管理專業(yè)、統(tǒng)計學、醫(yī)學等。可以說，這一課程基本上處于探索的過程中。我院災害信息系于20xx年在信息管理與信息系統(tǒng)本科學生中首次開設了該課程。通過開設此課程，學生能夠掌握數(shù)據挖掘的基本原理和各種挖掘算法等，掌握數(shù)據分析和處理、高級數(shù)據庫編程等技能，達到數(shù)據聚類、分類、關聯(lián)分析的目的。然而，通過前期教學過程，我們發(fā)現(xiàn)教學效果不理想，存在很多問題。
1、數(shù)據內驅力差
以往數(shù)據挖掘課程重點講授數(shù)據挖掘算法，對數(shù)據源的獲取和處理極少獲取。目前各大教材都在使用一些公共數(shù)據資源，這些數(shù)據資源有些已經非常陳舊了，比如20世紀80年代的加州房價數(shù)據。這些數(shù)據脫離現(xiàn)實，分析這些數(shù)據，學生沒有任何興趣和學習動力，也就無法發(fā)現(xiàn)價值。
2、過于強調學習數(shù)據挖掘理論及算法的學習
大量具有難度的數(shù)據挖掘算法的學習，使學生喪失了學習興趣，學完即忘，不知所用。
3、忽視對數(shù)據預處理過程的學習
以往所使用的公共數(shù)據源或軟件自帶數(shù)據源，數(shù)據量小，需要的預處理工作比較少；這部分內容基本只安排一次理論課、一次實驗課。而實際通過爬蟲獲取的數(shù)據源數(shù)據量大；這部分工作量比較大，需要占到整個數(shù)據挖掘工作量的一半以上。因此，一次理論課和一次實驗課是無法讓學生掌握數(shù)據預處理技能的。
4、算法編程實現(xiàn)難度較大
要求學生學習一門新的編程語言，如R語言、Python語言，對本科非計算機專業(yè)的學生來說難度是非常大的，尤其是課時安排只有48課時。
5、數(shù)據挖掘分析及應用技能較差
學生能夠理解課堂案例，但在實際應用中，無法完成整個數(shù)據分析流程。
二、數(shù)據挖掘課程改革
該課程的教學對象是信息管理與信息系統(tǒng)專業(yè)本科大四學生。因此，培養(yǎng)實際應用人才，使其完成整個實際數(shù)據挖掘分析流程是教師的教學目的。筆者對智聯(lián)招聘、中華英才網、51job等幾個大型招聘網站的幾百個數(shù)據挖掘分析師相關職位進行分析，主要分析了相關職位的工作內容、職位要求以及需求企業(yè)。數(shù)據分析師主要利用數(shù)據挖掘工具對運營數(shù)據等多種數(shù)據源進行預處理、建模、挖掘、分析及優(yōu)化。該職位是受業(yè)務驅動的，特點是將現(xiàn)有數(shù)據與業(yè)務相結合，最大程度地變現(xiàn)數(shù)據價值。該職位對計算機編程等相關技術不作要求，但是需要有深厚的數(shù)據挖掘理論基礎，熟練使用主流的數(shù)據挖掘（或統(tǒng)計分析）工具?；诖?，教師可以采取以下策略進行教學改革。
1、加強對業(yè)務數(shù)據的理解
數(shù)據挖掘分析師是受業(yè)務驅動的，所以要理解實際業(yè)務，明確本次數(shù)據挖掘要解決什么問題。教師可以構建案例庫，包括教師案例庫、學生討論案例庫。教師案例庫由教師構建，可用于課堂講授。學生案例庫由學生分組構建，并安排討論課，由學生講述、討論并提交報告。
2、加強對數(shù)據的獲取
對學生感興趣的數(shù)據源進行挖掘，這樣才能更好地幫助學生理解吸收知識。因此，可以教授學生爬蟲技術，編寫爬蟲程序，使其自主獲取感興趣的數(shù)據。
3、加強對數(shù)據的預處理工作
在數(shù)據挖掘之前使用數(shù)據預處理技術，能夠顯著提高數(shù)據挖掘模式的質量，降低實際挖掘所需要的時間，應將其作為整門課程的重點進行學習。增加理論課程和實驗課時，使學生掌握數(shù)據清理、數(shù)據集成、數(shù)據變換、數(shù)據歸納等數(shù)據預處理技術，并能夠應對各種復雜數(shù)據源，最終利用爬蟲程序獲取的各種數(shù)據源進行預處理工作。
4、強化數(shù)據挖掘分析
教師可以選擇SPSS Modeler這款所見即所得的數(shù)據挖掘軟件作為配套實驗平臺。該軟件具有必需的數(shù)據預處理工具及預設的挖掘算法，學生可以把注意力放在要挖掘的數(shù)據及相關需求上，設定挖掘的主題，然后通過鼠標的點擊拖拉即可完成相關主題的數(shù)據挖掘過程。學生最終可對自己獲取并已處理過的數(shù)據進行挖掘分析。
5、加強教師外出培訓學習
數(shù)據挖掘技術以及大數(shù)據技術是近來比較新穎而且發(fā)展迅速的技術。教師長期身處三尺講臺之上，遠離了新技術，脫離了實際。因此，需派遣教師到知名高校學習數(shù)據挖掘教學技術，到培訓機構進行系統(tǒng)學習，到企業(yè)進行實戰(zhàn)學習。
基于以上分析，形成了新的數(shù)據挖掘理論課程內容和實踐課程內容，安排如表1和表2所示。共安排48學時，其中理論課24學時，實驗課24學時。理論課重點講授數(shù)據的獲取、數(shù)據的理解、數(shù)據的預處理以及常用挖掘算法。實驗課重點學習基于SPSS modeler的數(shù)據挖掘，對理論課的內容進行實踐。整個學習以工程? 學生通過爬蟲程序獲取自己感興趣的數(shù)據源，根據課程進度，逐步完成后續(xù)數(shù)據的理解，再進行預處理，建模分析，評估整個過程。在課程結束時，完成整個項目，并提交報告。
三、結論
在數(shù)字時代，越來越多的企業(yè)急需數(shù)據挖掘分析人才。教師應以培養(yǎng)實際應用人才為目的，充分培養(yǎng)學生對數(shù)據挖掘的學習興趣，以工程? 在教學中，打牢數(shù)據獲取、理解預處理這一基石，加強建模挖掘分析，弱化對晦澀算法的編程學習，使學生真正掌握數(shù)據挖掘技術，滿足社會需求。
參考文獻：
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0 引言
隨著我國利率市場的推進和改革的不斷深入，我國銀行業(yè)面臨的競爭壓力也越來越大，若想在競爭中處于不敗之地，中國金融業(yè)必須改變經營觀念，以客戶需要為中心，以客戶滿意為宗旨，改善企業(yè)與客戶關系，不斷地提高自身的服務水平和決策能力。 由于在銀行日常的業(yè)務處理過程中，收集并積累了大量和客戶有關的業(yè)務數(shù)據，銀行希望能夠對數(shù)據庫中存儲的這些大量數(shù)據信息進行分析和處理，提取潛在的、有應用價值的信息，從而提高銀行的服務和決策水平。 對企業(yè)或銀行而言，能否對客戶相關數(shù)據加以進一步利用，已成為在競爭中取得優(yōu)勢的關鍵和基礎。 數(shù)據挖掘就是對大量的數(shù)據信息進行提取、發(fā)現(xiàn)和獲得有用的知識和規(guī)則的技術，為制定經營策略提供有利的參考依據，進而提高客戶服務水平，加強客戶關系管理[1].
1 客戶關系管理的涵義
客戶關系管理是指企業(yè)為了獲取最大限度的經濟效益，制定以客戶服務為中心的發(fā)展策略，引導客戶的投資行為，最大限度地滿足客戶的需求，建立與客戶持久的關系，企業(yè)也從營銷中獲得利潤，實現(xiàn)雙贏。 客戶是企業(yè)重要的資源，客戶關系也越來越受到關注和重視，應該加強客戶關系的建立和維護，改善企業(yè)和客戶的關系，進而形成長期穩(wěn)定的客戶群體，實現(xiàn)企業(yè)盈利的目的。
2 數(shù)據挖掘技術在銀行客戶關系管理中的應用
數(shù)據挖掘是一種信息處理方法和技術，主要是對大量實際應用的數(shù)據進行提取，并進行深入地分析和處理，從而獲得有用的信息和規(guī)則，為企業(yè)的管理和制定經營策略提供參考依據。 數(shù)據挖掘作為一種新興的技術被廣泛應用到銀行客戶關系管理中，對數(shù)據庫中存儲的大量客戶相關數(shù)據進行深層次的挖掘，提取出來的有用的知識或信息可為管理人員提供參考依據，進而制定出合理的、有利于企業(yè)發(fā)展的決策，提高企業(yè)的競爭能力。 常用的數(shù)據挖掘方法有決策樹、遺傳算法、神經網絡及聚類分析等[2].
2. 1 數(shù)據挖掘技術在銀行客戶關系管理中的重要性
數(shù)據挖掘技術在銀行客戶關系管理中的作用主要體現(xiàn)在以下幾個方面：
（ 1） 客戶盈利能力分析。 不同客戶的價值是不同的，數(shù)據挖掘可以對不同市場活動情況下客戶盈利能力的變化進行分析和預測，進而制定合適的市場策略；（ 2） 客戶獲得、流失和保持分析。 銀行為客戶提供的產品基本都相同，由于企業(yè)間競爭的不斷加劇，發(fā)展新客戶的同時也應重視原有客戶，可以通過不斷地改善現(xiàn)有客戶的服務來避免客戶流失。 利用數(shù)據挖掘技術建立客戶流失的預測模型，可以采取預防措施防止客戶流失；（ 3） 交叉營銷。 銀行為客戶提供新的產品或服務，即進行交叉銷售。 數(shù)據挖掘技術可以提供幫助信息，為不同客戶分析并制定出合理的服務匹配；（ 4） 客戶群體分類分析。 優(yōu)質客戶能夠為銀行帶來客觀利潤，因而為高價值客戶提供優(yōu)質服務很重要。 多數(shù)的中間客戶則處于高價值與低價值中間，也是銀行重要的客戶群體。 通過數(shù)據挖掘技術對大量的客戶進行分類，針對不同的客戶提供不同的產品和服務。
2. 2 數(shù)據挖掘技術方法
數(shù)據挖掘技術主要有聚類、分類和關聯(lián)分析等分析方法，廣泛應用于客戶關系管理。 聚類分析實現(xiàn)對客戶進行分類，利用分類法能夠識別優(yōu)質客戶，通過關聯(lián)分析進行交叉銷售[3].
2. 2. 1 分類分析
假定數(shù)據庫中每條記錄都屬于某一確定的類別，由一個稱作類屬性的值確定。 分類分析就是通過對訓練數(shù)據集中的數(shù)據的分析，對不同類別進行描述并建立分析模型或獲得分類規(guī)則，然后將這個分類規(guī)則應用于其它數(shù)據庫中的記錄。 分類分析有兩步過程： 第一步是建立模型。 通過分析記錄數(shù)據來構造模型； 第二步是使用模型進行分類。 如果模型的預測準確率可以接受，就可以用它對類別未知的數(shù)據對象進行分類。
分類法可將客戶劃分為不同的群體，各個群體有著明顯的行為特征。 企業(yè)可以更好地理解客戶和發(fā)現(xiàn)群體客戶的特點，從而制定相應的市場策略。 同時，通過對不同客戶群的`交叉分析，還可以發(fā)現(xiàn)群間的特點和規(guī)律。 分類方法通常建立的模型以分類規(guī)則、判定樹形式出現(xiàn)，主要包括決策樹、貝葉斯分類、遺傳算法分類等，最為典型的決策樹方法是 ID3 算法和算法 C4. 5.
例如，針對某一產品的營銷，銀行如何在眾多的客戶中識別出相應的客戶。 這里可首先假設類屬性是“是否為優(yōu)質客戶”,然后采用分類法，最后確定出優(yōu)質客戶的評估標準。 分類法可以幫助企業(yè)快速確定相應客戶，進而提供相應服務。 同樣為了防止客戶流失，首先要了解顧客的需求。 首先設類屬性是“顧客是否流失”,再利用數(shù)據挖掘方法對大量的客戶信息進行分析，建立數(shù)據模型，以確定客戶的特點和屬性，為其提供個性化服務。
2. 2. 2 關聯(lián)分析
關聯(lián)分析就是在訓練集的基礎上，通過分析記錄集合，推導出相關性的結果，目的是為了挖掘出隱含在數(shù)據間的相互關系，發(fā)現(xiàn)客戶數(shù)據信息之間的相互依賴或某種規(guī)律性。 交叉銷售是指銀行向客戶推銷新的產品或服務，客戶可以得到相應的服務而受益，銀行也因營業(yè)額的增長而獲得利潤。 關聯(lián)分析法可以在對客戶過去的購買數(shù)據的分析找出影響客戶購買產品的因素，即找出客戶的投資行為與其他屬性如性別、年齡、職位等的關聯(lián)關系，并建立預測模型對客戶以后的購買進行預測，分析哪些用戶對金融產品感興趣，哪些用戶對理財產品感興趣，從而實施有效的營銷[4].
2. 2. 3 聚類分析
與分類分析不同，聚類分析的數(shù)據集合還沒有進行任何分類。 聚類分析是對數(shù)據庫中的記錄數(shù)據進行分析，按照類內相似度最大，類間相似度最小的原則分類。 聚類即平常所說的“物以類聚”,是把一組個體按照相似性分成若干類別。 業(yè)務人員面對服務營銷的特定需要和大量的客戶信息，希望得到有效的幫助和提示，進而對特定的客戶分類群體采取相應措施進行營銷。 通過聚類分析方法，對大量的客戶數(shù)據信息進行處理，對客戶分類劃分，可以發(fā)現(xiàn)每個類別客戶的不同特點，從而提供針對性的服務，為其提供相應的服務和產品，快速準確地找到潛在客戶，提高工作效率，降低營銷成本。
聚類分析主要有統(tǒng)計方法、機器學習方法、神經網絡方法等，在實際應用中經常和分類分析方法結合起來使用。 例如，分析人員可先利用聚類分析對要分析的數(shù)據劃分類別，然后用分類分析方法進一步分析不同類別的數(shù)據集合，挖掘出各類別的分類規(guī)則，最后使用分類規(guī)則對整個數(shù)據集合重新進行劃分，通常能獲得較好的分類結果。 通過兩種方法的結合使用得到滿意的劃分結果。
3 結語
數(shù)據挖掘是客戶關系管理中的關鍵技術，本文主要探討數(shù)據挖掘在客戶關系管理上的應用，對聚類、分類、關聯(lián)分析等挖掘技術進行了詳細的介紹。 數(shù)據挖掘通過對大量的客戶信息進行分析和處理，為銀行管理人員提供客戶分類、盈利能力以及潛在的用戶等有用信息，找出各種數(shù)據之間的關聯(lián)性，從而能夠為客戶提供滿意的服務，加強了客戶關系管理的維護和建設，為決策人員提供準確的指導信息，輔助決策者制定最優(yōu)的營銷策略，降低了運營成本和決策風險。
參 考 文 獻
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摘要：隨著我國社會經濟的不斷發(fā)展，人力資源管理也受到越來越多人們的重視，然而在如今激烈的市場競爭下很多企業(yè)依然不重視人力資源管理，從而使得自身的整體工作效率不高。為此，筆者認為為了提高礦建人力資源管理的質量，應采取數(shù)據挖掘技術來開展工作，從而讓整個企業(yè)在激烈的市場競爭中穩(wěn)定、長久發(fā)展下去。
關鍵詞：數(shù)據挖掘技術；企業(yè)人力資源管理；應用
1、數(shù)據挖掘技術在企業(yè)人力資源管理中應用的現(xiàn)狀
隨著我國人力資源管理體系的不斷發(fā)展，隱藏在管理工作中的問題也被逐漸顯露出來，雖然很多企業(yè)的高層管理者對人力資源管理這塊已經高度重視，但是企業(yè)往往是希望通過運用相關的系統(tǒng)來對人才進行管理，基于我國社會整體經濟實力的不斷發(fā)展以及互聯(lián)網信息時代的到來，數(shù)據挖掘技術也受到越來越多的企業(yè)多關注，并紛紛采用該技術對自身人力資源進行管理，同時也將人力資源管理系統(tǒng)作為整個信息化建設過程中的核心部位，就數(shù)據調查顯示，數(shù)據挖掘技術已經被國外很多軟件開放式引入自身的人力資源管理工作中，并使自身內部逐步形成了一套完整的人力資源管理系統(tǒng)體系。除此之外，數(shù)據挖掘技術也被廣泛應用在企業(yè)的基本人力資源檔案管理工作中，隨著信息技術時代的到來，以往傳統(tǒng)的計算機管理模式對人力資源管理效率往往并不高，為此，數(shù)據挖掘技術對企業(yè)人力資管理工作是百利而無一害的。
2、數(shù)據挖掘技術在企業(yè)人力資源管理中的應用
2、1人才的招聘
任何企業(yè)在發(fā)展過程中都是離不開新鮮血液注入的，隨著目前我國市場經濟競爭趨勢的不斷增長，企業(yè)要想穩(wěn)固發(fā)展必須要引入人力資源管理，只有這樣才能提高企業(yè)經濟效益以及社會收益。為此，企業(yè)應對人才進行招聘，這也是獲取人力資源的重要手段，通過采用數(shù)據挖掘技術來吸引社會中的各類人才，并采取有效的人才管理流程來對人才進行篩選，最終選擇質量最佳的人才資源。與此同時，企業(yè)對人才招聘質量的優(yōu)與良對自身內部的員工、人類資源也會造成一定的影響，換句話來講，人才的招聘往往是企業(yè)人力資源管理工作開展的前期階段，然而在實際人才招聘過程中很多企業(yè)總是找不到合適的人選，同時也有大量的優(yōu)質人才也很難找的適合自身的工作，這也就加大了企業(yè)人才招聘的難度，也進一步加大了招聘的成本，為此，企業(yè)采取數(shù)據挖掘技術可以有效降低人才招聘的成本支出，從而使自身獲得更大的經濟收益與社會利益。
2、2對人才的管理
隨著社會對人才需求量的不斷增加，企業(yè)對員工的數(shù)據記錄和管理方式也逐步優(yōu)化，然而在很多企業(yè)人力資源管理過程中仍然存在著諸多問題，而這些問題的存在對企業(yè)未來發(fā)展也產生阻礙作用。為了企業(yè)在未來發(fā)展道路上穩(wěn)固、長久發(fā)展，應采取數(shù)據挖掘技術來對人才進行管理，以往傳統(tǒng)的管理模式往往是對員工的基本信息以及日常考核進行管理，這種管理方式已經不適應現(xiàn)在時代發(fā)展的趨勢，為此，礦建企業(yè)必要順應當下時代的發(fā)展趨勢來采取有效的措施來對人力資源進行管理，現(xiàn)代化的管理模式主要強調的是對相關數(shù)據的分析和整理能力，通過對數(shù)據的分析來形成具有實際指導作用的總結， 例如，在實際人力資源管理過程中可以利用數(shù)據挖掘技術來對企業(yè)內部員工的薪資水平進行分析，并對企業(yè)的成本控制提出有效的建議，也可以利用數(shù)據挖掘技術對企業(yè)中年紀較大的員工進行分析，并對其進行科學的評判，從而對其提出更有利的參考價值和依據。
2、3實現(xiàn)對企業(yè)人才的合理分配
隨著我國社會經濟的不斷發(fā)展，人才的發(fā)展形勢也變得越來越“多元化”“個體化”。為此，筆者認為為了進一步提高礦建企業(yè)人力資源管理工作的質量，應采取數(shù)據挖掘技術來對人才進行合理分配，并結合內部員工的實際特點以及具體類型進行客觀性的評判，這對企業(yè)的人才資源管理以及未來發(fā)展無疑是百利無一害的。通過采取數(shù)據挖掘技術不僅可以實現(xiàn)對員工的共性以及特點進行分析，使每一位員工的信息資源、崗位職責得到有效劃分，同時也進一步實現(xiàn)對企業(yè)人才的合理分配。通過對數(shù)據信息的管理技術構建實現(xiàn)對人員分組，從而使數(shù)據挖掘技術在企業(yè)人力資源管理中得到有效利用，使其發(fā)揮最大的作用與價值，同時也進一步提高企業(yè)人力資源管理工作的效率和和質量，最終推動企業(yè)穩(wěn)固、長久的發(fā)展。
3、結語
綜上所述，隨著社會經濟的飛速發(fā)展，建設領域也得到逐步提高，然而在人力資源管理工作中依然存在著諸多問題，這些問題的存在也嚴重阻礙我國社會經濟的穩(wěn)固發(fā)展。所以，只有充分采用數(shù)據挖掘技術來開展人力資源管理工作，才能提高企業(yè)的人力資源管理水平。
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數(shù)據挖掘論文 14
題目：軟件工程數(shù)據挖掘研究進展
摘要：數(shù)據挖掘是指在大數(shù)據中開發(fā)出有價值信息數(shù)據的過程。計算機技術的不斷進步，透過人工的方式進行軟件的開發(fā)與維護難度較大。而數(shù)據挖掘能夠有效的提升軟件開發(fā)的效率，并能夠在超多的數(shù)據中獲得有效的數(shù)據。文章主要探究軟件工程中數(shù)據挖掘技術的任務和存在的問題，并重點論述軟件開發(fā)過程中出現(xiàn)的問題和相關的解決措施。
關鍵詞：軟件工程；數(shù)據挖掘；解決措施；
在軟件開發(fā)過程中，為了能夠獲得更加準確的數(shù)據資源，軟件的研發(fā)人員就需要搜集和整理數(shù)據。但是在大數(shù)據時代，人工獲取數(shù)據信息的難度極大。當前，軟件工程中運用最多的就是數(shù)據挖掘技術。軟件挖掘技術是傳統(tǒng)數(shù)據挖掘技術在軟件工程方向的其中一部分。但是它具有自身的特征，體此刻以下三個方面：
(1)在軟件工程中，對有效數(shù)據的挖掘和處理；
(2)挖掘數(shù)據算法的選取問題；
(3)軟件的開發(fā)者該如何選取數(shù)據。
1在軟件工程中數(shù)據挖掘的主要任務
在數(shù)據挖掘技術中，軟件工程數(shù)據挖掘是其中之一，其挖掘的過程與傳統(tǒng)數(shù)據的挖掘無異。通常包括三個階段：第一階段，數(shù)據的預處理；第二階段，數(shù)據的挖掘；第三階段，對結果的評估。第一階段的主要任務有對數(shù)據的分類、對異常數(shù)據的檢測以及整理和提取復雜信息等。雖然軟件工程的數(shù)據挖掘和傳統(tǒng)的數(shù)據挖掘存在相似性，但是也存在必須的差異，其主要體此刻以下三個方面：
1.1軟件工程的數(shù)據更加復雜
軟件工程數(shù)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(shù)據信息。這兩種軟件工程數(shù)據的算法是不同的，但是兩者之間又有必須的聯(lián)系，這也是軟件工程數(shù)據挖掘復雜性的重要原因。
1.2數(shù)據分析結果的表現(xiàn)更加特殊
傳統(tǒng)的數(shù)據挖掘結果能夠透過很多種結果展示出來，最常見的有報表和文字的方式。但是對于軟件工程的數(shù)據挖掘來講，它最主要的職能是給軟件的研發(fā)人員帶給更加精準的案例，軟件漏洞的實際定位以及設計構造方面的信息，同時也包括數(shù)據挖掘的統(tǒng)計結果。所以這就要求軟件工程的數(shù)據挖掘需要更加先進的結果提交方式和途徑。
1.3對數(shù)據挖掘結果難以達成一致的評價
我國傳統(tǒng)的數(shù)據挖掘已經初步構成統(tǒng)一的評價標準，而且評價體系相對成熟。但是軟件工程的數(shù)據挖掘過程中，研發(fā)人員需要更多復雜而又具體的數(shù)據信息，所以數(shù)據的表示方法也相對多樣化，數(shù)據之間難以進行比較，所以也就難以達成一致的評價標準和結果。不難看出，軟件工程數(shù)據挖掘的關鍵在于對挖掘數(shù)據的預處理和對數(shù)據結果的表示方法。
2軟件工程研發(fā)階段出現(xiàn)的問題和解決措施
軟件在研發(fā)階段主要的任務是對軟件運行程序的編寫。以下是軟件在編碼和結果的提交過程中出現(xiàn)的問題和相應的解決措施。
2.1對軟件代碼的編寫過程
該過程需要軟件的研發(fā)人員能夠對自己需要編寫的代碼結構與功能有充分的了解和認識。并能夠依據自身掌握的信息，在數(shù)據庫中搜集到能夠使用的數(shù)據信息。通常狀況下，編程需要的數(shù)據信息能夠分為三個方面：
(1)軟件的研發(fā)人員能夠在已經存在的代碼中搜集能夠重新使用的代碼；
(2)軟件的研發(fā)人員能夠搜尋能夠重用的靜態(tài)規(guī)則，比如繼承關系等。
(3)軟件的開發(fā)人員搜尋能夠重用的動態(tài)規(guī)則。
包括軟件的接口調用順序等。在尋找以上信息的過程中，通常是利用軟件的幫忙文檔、尋求外界幫忙和搜集代碼的方式實現(xiàn)，但是以上方式在搜集信息過程中往往會遇到較多的問題，比如：幫忙文檔的準確性較低，同時不夠完整，可利用的重用信息不多等。
2.2對軟件代碼的重用
在對軟件代碼重用過程中，最關鍵的問題是軟件的研發(fā)人員務必掌握需要的類或方法，并能夠透過與之有聯(lián)系的代碼實現(xiàn)代碼的重用。但是這種方式哦足跡信息將會耗費工作人員超多的精力。而透過關鍵詞在代碼庫中搜集可重用的軟件代碼，同時按照代碼的相關度對搜集到的代碼進行排序，該過程使用的原理就是可重用的代碼必然模式基本類似，最終所展現(xiàn)出來的搜索結果是以上下文結構的方式展現(xiàn)的。比如：類與類之間的聯(lián)系。其實現(xiàn)的具體流程如下：
(1)軟件的開發(fā)人員建立同時具備例程和上下文架構的代碼庫；
(2)軟件的研發(fā)人員能夠向代碼庫帶給類的相關信息，然后對反饋的結果進行評估，建立新型的代碼庫。
(3)未來的研發(fā)人員在搜集過程中能夠按照評估結果的高低排序，便于查詢，極大地縮減工作人員的任務量，提升其工作效率。
2.3對動態(tài)規(guī)則的重用
軟件工程領域內對動態(tài)規(guī)則重用的研究已經相對成熟，透過在編譯器內安裝特定插件的方式檢驗代碼是否為動態(tài)規(guī)則最適用的，并能夠將不適合的規(guī)則反饋給軟件的研發(fā)人員。其操作流程為：
(1)軟件的研發(fā)人員能夠規(guī)定動態(tài)規(guī)則的順序，主要表此刻：使用某一函數(shù)是不能夠調用其他的函數(shù)。
(2)實現(xiàn)對相關數(shù)據的保存，能夠透過隊列等簡單的數(shù)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
在軟件工程的數(shù)據挖掘過程中，數(shù)據挖掘的概念才逐步被定義，但是所需要挖掘的數(shù)據是已經存在的。數(shù)據挖掘技術在軟件工程中的運用能夠降低研發(fā)人員的工作量，同時軟件工程與數(shù)據挖掘的結合是計算機技術必然的發(fā)展方向。從數(shù)據挖掘的過程來講，在其整個實施過程和周期中都包括軟件工程。而對數(shù)據挖掘的技術手段來講，它在軟件工程中的運用更加普遍。在對數(shù)據挖掘技術的研究過程中能夠發(fā)現(xiàn)，該技術雖然已經獲得必須的效果，但是還有更多未被挖掘的空間，還需要進一步的研究和發(fā)現(xiàn)。
參考文獻
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數(shù)據挖掘論文 15
題目：檔案信息管理系統(tǒng)中的計算機數(shù)據挖掘技術探討
摘要：伴隨著計算機技術的不斷進步和發(fā)展， 數(shù)據挖掘技術成為數(shù)據處理工作中的重點技術， 能借助相關算法搜索相關信息， 在節(jié)省人力資本的同時， 提高數(shù)據檢索的實際效率， 基于此， 被廣泛應用在數(shù)據密集型行業(yè)中。筆者簡要分析了計算機數(shù)據挖掘技術， 并集中闡釋了檔案信息管理系統(tǒng)計算機數(shù)據倉庫的建立和技術實現(xiàn)過程， 以供參考。
關鍵詞：檔案信息管理系統(tǒng)； 計算機； 數(shù)據挖掘技術； 1 數(shù)據挖掘技術概述
數(shù)據挖掘技術就是指在大量隨機數(shù)據中提取隱含信息， 并且將其整合后應用在知識處理體系的技術過程。若是從技術層面判定數(shù)據挖掘技術， 則需要將其劃分在商業(yè)數(shù)據處理技術中， 整合商業(yè)數(shù)據提取和轉化機制， 并且建構更加系統(tǒng)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(shù)據挖掘技術能建構完整的數(shù)據倉庫， 滿足集成性、時變性以及非易失性等需求， 整和數(shù)據處理和冗余參數(shù)， 確保技術框架結構的完整性。
目前， 數(shù)據挖掘技術常用的工具， 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)在實際工作過程中， 往往會利用數(shù)據源和數(shù)據預處理工具進行數(shù)據定型和更新管理， 并且應用聚類分析模塊、決策樹分析模塊以及關聯(lián)分析算法等， 借助數(shù)據挖掘技術對相關數(shù)據進行處理。
2 檔案信息管理系統(tǒng)計算機數(shù)據倉庫的建立
2.1 客戶需求單元
為了充分發(fā)揮檔案信息管理系統(tǒng)的優(yōu)勢， 要結合客戶的實際需求建立完整的處理框架體系。在數(shù)據庫體系建立中， 要適應迭代式處理特征， 并且從用戶需求出發(fā)整合數(shù)據模型， 保證其建立過程能按照整體規(guī)劃有序進行， 且能按照目標和分析框架參數(shù)完成操作。首先， 要確立基礎性的數(shù)據倉庫對象， 由于是檔案信息管理， 因此， 要集中劃分檔案數(shù)據分析的主題， 并且有效錄入檔案信息， 確保滿足檔案的數(shù)據分析需求。其次， 要對日常工作中的用戶數(shù)據進行集中的挖掘處理， 從根本上提高數(shù)據倉庫分析的完整性。
(1) 確定數(shù)據倉庫的基礎性用戶， 其中， 主要包括檔案工作人員和使用人員， 結合不同人員的工作需求建立相應的數(shù)據倉庫。
(2) 檔案工作要利用數(shù)據分析和檔案用戶特征分析進行分類描述。
(3) 確定檔案的基礎性分類主題， 一般而言， 要將文書檔案歸檔情況、卷數(shù)等基礎性信息作為分類依據。
2.2 數(shù)據庫設計單元
在設計過程中， 要針對不同維度建立相應的參數(shù)體系和組成結構， 并且有效整合組成事實表的主鍵項目， 建立框架結構。
第一， 建立事實表。事實表是數(shù)據模型的核心單元， 主要是記錄相關業(yè)務和統(tǒng)計數(shù)據的表， 能整合數(shù)據倉庫中的信息單元， 并且提升多維空間處理效果， 確保數(shù)據儲存過程切實有效。 (1) 檔案管理中文書檔案目錄卷數(shù)事實表：事實表主鍵， 字段類型Int, 字段為Id;文書歸檔年份， 字段類型Int, 字段為Gdyear_key;文書歸檔類型， 字段類型Int, 字段為Ajtm_key;文書歸檔單位， 字段類型Int, 字段為Gddw_key;文書檔案生成年份， 字段類型Int, 字段為Ajscsj_key, 以及文書檔案包括的文件數(shù)目。 (2) 檔案管理中文書檔案卷數(shù)事實表：事實表主鍵， 字段類型Int, 字段為Id;文書歸檔利用日期， 字段類型Int, 字段為Date_key;文書歸檔利用單位， 字段類型Int, 字段為Dw_key;文書歸檔利用類別， 字段類型Int, 字段為Dalb_key;文書歸檔利用年份， 字段類型Int, 字段為Dayear_key等[1]。
第二， 建立維度表， 在實際數(shù)據倉庫建立和運維工作中， 提高數(shù)據管理效果和水平， 確保建立循環(huán)和反饋的系統(tǒng)框架體系， 并且處理增長過程和完善過程， 有效實現(xiàn)數(shù)據庫模型設計以及相關維護操作。首先， 要對模式的基礎性維度進行分析并且制作相應的表， 主要包括檔案年度維表、利用方式維表等。其次， 要建構數(shù)據庫星型模型體系。最后， 要集中判定數(shù)據庫工具， 保證數(shù)據庫平臺在客戶管理工作方面具備一定的優(yōu)勢， 集中制訂商務智能解決方案， 保證集成環(huán)境的穩(wěn)定性和數(shù)據倉庫建模的效果， 真正提高數(shù)據抽取以及轉換工作的實際水平。需要注意的是， 在全面整合和分析處理數(shù)據的過程中， 要分離文書檔案中的數(shù)據， 相關操作如下：
from dag gd temp//刪除臨時表中的數(shù)據
Ch count=dag 1.importfile (dbo.u wswj) //將文書目錄中數(shù)據導出到數(shù)據窗口
Dag 1.() //將數(shù)據窗口中的數(shù)據保存到臨時表
相關技術人員要對數(shù)據進行有效處理， 以保證相關數(shù)據合并操作、連接操作以及條件性拆分操作等都能按照數(shù)據預處理管理要求合理化進行， 從根本上維護數(shù)據處理效果。
2.3 多維數(shù)據模型建立單元
在檔案多維數(shù)據模型建立的過程中， 相關技術人員要判定聯(lián)機分析處理項目和數(shù)據挖掘方案， 整合信息系統(tǒng)中的數(shù)據源、數(shù)據視圖、維度參數(shù)以及屬性參數(shù)等， 保證具體單元能發(fā)揮其實際作用， 并且真正發(fā)揮檔案維表的穩(wěn)定性、安全性優(yōu)勢。
第一， 檔案事實表中的數(shù)據穩(wěn)定， 事實表是加載和處理檔案數(shù)據的基本模塊， 按照檔案目錄數(shù)據表和檔案利用情況表分析和判定其類別和歸檔時間， 從而提高數(shù)據獨立分析水平。一方面， 能追加有效的數(shù)據， 保證數(shù)據倉庫信息的基本質量， 也能追加時間判定標準， 能在實際操作中減少掃描整個表浪費的時間， 從根本上提高實際效率。另一方面， 能刪除數(shù)據， 實現(xiàn)數(shù)據更新， 檢索相關關鍵詞即可。并且也能同時修改數(shù)據， 維護檔案撤出和檔案追加的動態(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(shù)和數(shù)據的安全穩(wěn)定性十分關鍵， 由于其不會隨著時間的推移出現(xiàn)變化， 因此， 要對其進行合理的處理和協(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， 但仍會對代表的對象產生影響， 這就會使得數(shù)據出現(xiàn)動態(tài)的變化。對于這種改變， 需要借助新維生成的方式進行處理， 從而保證不同維表能有效連接， 整合正確數(shù)據的同時， 也能對事實表外鍵進行分析[2]。
3 檔案信息管理系統(tǒng)計算機數(shù)據倉庫的實現(xiàn)
3.1 描述需求
隨著互聯(lián)網技術和數(shù)據庫技術不斷進步， 要提高檔案數(shù)字化水平以及完善信息化整合機制， 加快數(shù)據庫管控體系的更新， 確保設備存儲以及網絡環(huán)境一體化水平能滿足需求， 尤其是在檔案資源重組和預測項目中， 只有從根本上落實數(shù)據挖掘體系， 才能為后續(xù)信息檔案管理項目升級奠定堅實基礎。另外， 在數(shù)據表和文書等基礎性數(shù)據結構模型建立的基礎上， 要按照規(guī)律制定具有個性化的主動性服務機制。
3.2 關聯(lián)計算
在實際檔案分析工作開展過程中， 關聯(lián)算法描述十分關鍵， 能對某些行為特征進行統(tǒng)籌整合， 從而制定分析決策。在進行關聯(lián)規(guī)則強度分析時， 要結合支持度和置信度等系統(tǒng)化數(shù)據進行綜合衡量。例如， 檔案數(shù)據庫中有A和B兩個基礎項集合， 支持度為P (A∪B) , 則直接表述了A和B在同一時間出現(xiàn)的基礎性概率。若是兩者出現(xiàn)的概率并不大， 則證明兩者之間的關聯(lián)度較低。若是兩者出現(xiàn)的概率較大， 則說明兩者的關聯(lián)度較高。另外， 在分析置信度時， 利用Confidence (A→B) = (A|B) , 也能有效判定兩者之間的關系。在出現(xiàn)置信度A的情況下， B的出現(xiàn)概率則是整體參數(shù)關系的關鍵， 若是置信度的數(shù)值達到100%, 則直接證明A和B能同一時間出現(xiàn)。
3.3 神經網絡算法
除了要對檔案的實際內容進行數(shù)據分析和數(shù)據庫建構， 也要對其利用情況進行判定， 目前較為常見的利用率分析算法就是神經網絡算法， 其借助數(shù)據分類系統(tǒng)判定和分析數(shù)據對象。值得注意的是， 在分類技術結構中， 要結合訓練數(shù)據集判定分類模型數(shù)據挖掘結構。神經網絡算法類似于人腦系統(tǒng)的運行結構， 能建立完整的信息處理單元， 并且能夠整合非線性交換結構， 確保能憑借歷史數(shù)據對計算模型和分類體系展開深度分析[3]。
3.4 實現(xiàn)多元化應用
在檔案管理工作中應用計算機數(shù)據挖掘技術， 能對檔案分類管理予以分析， 保證信息需求分類總結工作的完整程度。尤其是檔案使用者在對檔案具體特征進行差異化分析的過程中， 能結合不同的元素對具體問題展開深度調研。一方面， 計算機數(shù)據挖掘技術借助決策樹算法處理規(guī)則化的檔案分析機制。在差異化訓練體系中， 要對數(shù)據集合中的數(shù)據進行系統(tǒng)化分析以及處理， 確保構建要求能適應數(shù)據挖掘的基本結構[4]。例如， 檔案管理人員借助數(shù)據挖掘技術能整合檔案使用人員長期瀏覽與關注的信息， 并且能集中收集和匯總間隔時間、信息查詢停留時間等， 從而建構完整的數(shù)據分析機制， 有效向其推送或者是提供便捷化查詢服務， 保證檔案管理數(shù)字化水平的提高。另一方面， 在檔案收集管理工作中應用數(shù)據挖掘技術， 主要是對數(shù)據信息進行分析， 結合基本結果建立概念模型， 保證模型以及測試樣本之間的比較參數(shù)符合標準， 從而真正建立更加系統(tǒng)化的分類框架體系。
4 結語
總而言之， 在檔案管理工作中應用數(shù)據挖掘技術， 能在準確判定用戶需求的同時， 維護數(shù)據處理效果， 并且減少檔案數(shù)字化的成本， 為后續(xù)工作的進一步優(yōu)化奠定堅實基礎。并且， 數(shù)據庫的建立， 也能節(jié)省經費和設備維護成本， 真正實現(xiàn)數(shù)字化全面發(fā)展的目標， 促進檔案信息管理工作的長效進步。
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數(shù)據挖掘論文四： 題目：機器學習算法在數(shù)據挖掘中的`應用
摘要：隨著科學技術的快速發(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習算法在數(shù)據挖掘中的具體應用， 我們利用龐大的移動終端數(shù)據網絡， 加強了基于GSM網絡的戶外終端定位， 從而提出了3個階段的定位算法， 有效提高了定位的精準度和速度。
關鍵詞：學習算法； GSM網絡； 定位； 數(shù)據；
移動終端定位技術由來已久， 其主要是利用各種科學技術手段定位移動物體的精準位置以及高度。目前， 移動終端定位技術主要應用于軍事定位、緊急救援、網絡優(yōu)化、地圖導航等多個現(xiàn)代化的領域， 由于移動終端定位技術可以提供精準的位置服務信息， 所以其在市場上還是有較大的需求的， 這也為移動終端定位技術的優(yōu)化和發(fā)展， 提供了推動力。隨著通信網絡普及， 移動終端定位技術的發(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， 傳統(tǒng)的定位方法結合先進的算法來進行精準定位， 目前依舊還是有較大的進步空間。在工作中我選取機器學習算法結合數(shù)據挖掘技術對傳統(tǒng)定位技術加以改進， 取得了不錯的效果， 但也遇到了許多問題， 例如：使用機器學習算法來進行精準定位暫時無法滿足更大的區(qū)域要求， 還有想要利用較低的設備成本， 實現(xiàn)得到更多的精準定位的要求比較困難。所以本文對機器學習算法進行了深入的研究， 希望能夠幫助其更快速的定位、更精準的定位， 滿足市場的需要。
1 數(shù)據挖掘概述
數(shù)據挖掘又名數(shù)據探勘、信息挖掘。它是數(shù)據庫知識篩選中非常重要的一步。數(shù)據挖掘其實指的就是在大量的數(shù)據中通過算法找到有用信息的行為。一般情況下， 數(shù)據挖掘都會和計算機科學緊密聯(lián)系在一起， 通過統(tǒng)計集合、在線剖析、檢索篩選、機器學習、參數(shù)識別等多種方法來實現(xiàn)最初的目標。統(tǒng)計算法和機器學習算法是數(shù)據挖掘算法里面應用得比較廣泛的兩類。統(tǒng)計算法依賴于概率分析， 然后進行相關性判斷， 由此來執(zhí)行運算。
而機器學習算法主要依靠人工智能科技， 通過大量的樣本收集、學習和訓練， 可以自動匹配運算所需的相關參數(shù)及模式。它綜合了數(shù)學、物理學、自動化和計算機科學等多種學習理論， 雖然能夠應用的領域和目標各不相同， 但是這些算法都可以被獨立使用運算， 當然也可以相互幫助， 綜合應用， 可以說是一種可以“因時而變”、“因事而變”的算法。在機器學習算法的領域， 人工神經網絡是比較重要和常見的一種。因為它的優(yōu)秀的數(shù)據處理和演練、學習的能力較強。
而且對于問題數(shù)據還可以進行精準的識別與處理分析， 所以應用的頻次更多。人工神經網絡依賴于多種多樣的建模模型來進行工作， 由此來滿足不同的數(shù)據需求。綜合來看， 人工神經網絡的建模， 它的精準度比較高， 綜合表述能力優(yōu)秀， 而且在應用的過程中， 不需要依賴專家的輔助力量， 雖然仍有缺陷， 比如在訓練數(shù)據的時候耗時較多， 知識的理解能力還沒有達到智能化的標準， 但是， 相對于其他方式而言， 人工神經網絡的優(yōu)勢依舊是比較突出的。
2 以機器學習算法為基礎的GSM網絡定位
2.1 定位問題的建模
建模的過程主要是以支持向量機定位方式作為基礎， 把定位的位置柵格化， 面積較小的柵格位置就是獨立的一種類別， 在定位的位置內， 我們收集數(shù)目龐大的終端測量數(shù)據， 然后利用計算機對測量報告進行分析處理， 測量柵格的距離度量和精準度， 然后對移動終端柵格進行預估判斷， 最終利用機器學習進行分析求解。
2.2 采集數(shù)據和預處理
本次研究， 我們采用的模型對象是我國某一個周邊長達10千米的二線城市。在該城市區(qū)域內， 我們測量了四個不同時間段內的數(shù)據， 為了保證機器學習算法定位的精準性和有效性， 我們把其中的三批數(shù)據作為訓練數(shù)據， 最后一組數(shù)據作為定位數(shù)據， 然后把定位數(shù)據周邊十米內的前三組訓練數(shù)據的相關信息進行清除。一旦確定某一待定位數(shù)據， 就要在不同的時間內進行測量， 按照測量出的數(shù)據信息的經緯度和平均值， 再進行換算， 最終， 得到真實的數(shù)據量， 提升定位的速度以及有效程度。
2.3 以基站的經緯度為基礎的初步定位
用機器學習算法來進行移動終端定位， 其復雜性也是比較大的， 一旦區(qū)域面積增加， 那么模型和分類也相應增加， 而且更加復雜， 所以， 利用機器學習算法來進行移動終端定位的過程， 會隨著定位區(qū)域面積的增大， 而耗費更多的時間。利用基站的經緯度作為基礎來進行早期的定位， 則需要以下幾個步驟：要將?
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? 后期的預算主要依賴決策函數(shù)計算和樣本向量機計算。隨著柵格的變小， 定位的精準度將越來越高， 而由于增加分類的問題數(shù)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(qū)域面積， 在二次輸出之后， 確定其經緯度， 然后依賴經緯度來確定邊長面積， 這些都是進行區(qū)域定位的基礎性工作， 緊接著就是定位模型的訓練。以K-近鄰法為基礎的三次定位需要的是綜合訓練信息數(shù)據， 對于這些信息數(shù)據， 要以大小為選擇依據進行篩選和合并， 這樣就能夠減少計算的重復性。當然了， 選擇的區(qū)域面積越大， 其定位的速度和精準性也就越低。
3 結語
近年來， 隨著我國科學技術的不斷發(fā)展和進步， 數(shù)據挖掘技術愈加重要。根據上面的研究， 我們證明了， 在數(shù)據挖掘的過程中， 應用機器學習算法具有舉足輕重的作用。作為一門多領域互相交叉的知識學科， 它能夠幫助我們提升定位的精準度以及定位速度， 可以被廣泛的應用于各行各業(yè)。所以， 對于機器學習算法， 相關人員要加以重視， 不斷的進行改良以及改善， 切實的發(fā)揮其有利的方面， 將其廣泛應用于智能定位的各個領域， 幫助我們解決關于戶外移動終端的定位的問題。
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數(shù)據挖掘論文五： 題目：軟件工程數(shù)據挖掘研究進展
摘要：數(shù)據挖掘是指在大數(shù)據中開發(fā)出有價值信息數(shù)據的過程。計算機技術的不斷進步， 通過人工的方式進行軟件的開發(fā)與維護難度較大。而數(shù)據挖掘能夠有效的提升軟件開發(fā)的效率， 并能夠在大量的數(shù)據中獲得有效的數(shù)據。文章主要探究軟件工程中數(shù)據挖掘技術的任務和存在的問題， 并重點論述軟件開發(fā)過程中出現(xiàn)的問題和相關的解決措施。
關鍵詞：軟件工程； 數(shù)據挖掘； 解決措施；
在軟件開發(fā)過程中， 為了能夠獲得更加準確的數(shù)據資源， 軟件的研發(fā)人員就需要搜集和整理數(shù)據。但是在大數(shù)據時代， 人工獲取數(shù)據信息的難度極大。當前， 軟件工程中運用最多的就是數(shù)據挖掘技術。軟件挖掘技術是傳統(tǒng)數(shù)據挖掘技術在軟件工程方向的其中一部分。但是它具有自身的特征， 體現(xiàn)在以下三個方面：
(1) 在軟件工程中， 對有效數(shù)據的挖掘和處理；
(2) 挖掘數(shù)據算法的選擇問題；
(3) 軟件的開發(fā)者該如何選擇數(shù)據。
1 在軟件工程中數(shù)據挖掘的主要任務
在數(shù)據挖掘技術中， 軟件工程數(shù)據挖掘是其中之一， 其挖掘的過程與傳統(tǒng)數(shù)據的挖掘無異。通常包括三個階段：第一階段， 數(shù)據的預處理；第二階段， 數(shù)據的挖掘；第三階段， 對結果的評估。第一階段的主要任務有對數(shù)據的分類、對異常數(shù)據的檢測以及整理和提取復雜信息等。雖然軟件工程的數(shù)據挖掘和傳統(tǒng)的數(shù)據挖掘存在相似性， 但是也存在一定的差異， 其主要體現(xiàn)在以下三個方面：
1.1 軟件工程的數(shù)據更加復雜
軟件工程數(shù)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(shù)據信息。這兩種軟件工程數(shù)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(shù)據挖掘復雜性的重要原因。
1.2 數(shù)據分析結果的表現(xiàn)更加特殊
傳統(tǒng)的數(shù)據挖掘結果可以通過很多種結果展示出來， 最常見的有報表和文字的方式。但是對于軟件工程的數(shù)據挖掘來講， 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， 軟件漏洞的實際定位以及設計構造方面的信息， 同時也包括數(shù)據挖掘的統(tǒng)計結果。所以這就要求軟件工程的數(shù)據挖掘需要更加先進的結果提交方式和途徑。
1.3 對數(shù)據挖掘結果難以達成一致的評價
我國傳統(tǒng)的數(shù)據挖掘已經初步形成統(tǒng)一的評價標準， 而且評價體系相對成熟。但是軟件工程的數(shù)據挖掘過程中， 研發(fā)人員需要更多復雜而又具體的數(shù)據信息， 所以數(shù)據的表示方法也相對多樣化， 數(shù)據之間難以進行對比， 所以也就難以達成一致的評價標準和結果。不難看出， 軟件工程數(shù)據挖掘的關鍵在于對挖掘數(shù)據的預處理和對數(shù)據結果的表示方法。
2 軟件工程研發(fā)階段出現(xiàn)的問題和解決措施
軟件在研發(fā)階段主要的任務是對軟件運行程序的編寫。以下是軟件在編碼和結果的提交過程中出現(xiàn)的問題和相應的解決措施。
2.1 對軟件代碼的編寫過程
該過程需要軟件的研發(fā)人員能夠對自己需要編寫的代碼結構與功能有充分的了解和認識。并能夠依據自身掌握的信息， 在數(shù)據庫中搜集到可以使用的數(shù)據信息。通常情況下， 編程需要的數(shù)據信息可以分為三個方面：
(1) 軟件的研發(fā)人員能夠在已經存在的代碼中搜集可以重新使用的代碼；
(2) 軟件的研發(fā)人員可以搜尋可以重用的靜態(tài)規(guī)則， 比如繼承關系等。
(3) 軟件的開發(fā)人員搜尋可以重用的動態(tài)規(guī)則。
包括軟件的接口調用順序等。在尋找以上信息的過程中， 通常是利用軟件的幫助文檔、尋求外界幫助和搜集代碼的方式實現(xiàn)， 但是以上方式在搜集信息過程中往往會遇到較多的問題， 比如：幫助文檔的準確性較低， 同時不夠完整， 可利用的重用信息不多等。
2.2 對軟件代碼的重用
在對軟件代碼重用過程中， 最關鍵的問題是軟件的研發(fā)人員必須掌握需要的類或方法， 并能夠通過與之有聯(lián)系的代碼實現(xiàn)代碼的重用。但是這種方式哦足跡信息將會耗費工作人員大量的精力。而通過關鍵詞在代碼庫中搜集可重用的軟件代碼， 同時按照代碼的相關度對搜集到的代碼進行排序， 該過程使用的原理就是可重用的代碼必然模式基本類似， 最終所展現(xiàn)出來的搜索結果是以上下文結構的方式展現(xiàn)的。比如：類與類之間的聯(lián)系。其實現(xiàn)的具體流程如下：
(1) 軟件的開發(fā)人員創(chuàng)建同時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的相關信息， 然后對反饋的結果進行評估， 創(chuàng)建新型的代碼庫。
(3) 未來的研發(fā)人員在搜集過程中能夠按照評估結果的高低排序， 便于查詢， 極大地縮減工作人員的任務量， 提升其工作效率。
2.3 對動態(tài)規(guī)則的重用
軟件工程領域內對動態(tài)規(guī)則重用的研究已經相對成熟， 通過在編譯器內安裝特定插件的方式檢驗代碼是否為動態(tài)規(guī)則最適用的， 并能夠將不適合的規(guī)則反饋給軟件的研發(fā)人員。其操作流程為：
(1) 軟件的研發(fā)人員能夠規(guī)定動態(tài)規(guī)則的順序， 主要表現(xiàn)在：使用某一函數(shù)是不能夠調用其他的函數(shù)。
(2) 實現(xiàn)對相關數(shù)據的保存， 可以通過隊列等簡單的數(shù)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
在軟件工程的數(shù)據挖掘過程中， 數(shù)據挖掘的概念才逐步被定義， 但是所需要挖掘的數(shù)據是已經存在的。數(shù)據挖掘技術在軟件工程中的運用能夠降低研發(fā)人員的工作量， 同時軟件工程與數(shù)據挖掘的結合是計算機技術必然的發(fā)展方向。從數(shù)據挖掘的過程來講， 在其整個實施過程和周期中都包括軟件工程。而對數(shù)據挖掘的技術手段來講， 它在軟件工程中的運用更加普遍。在對數(shù)據挖掘技術的研究過程中可以發(fā)現(xiàn)， 該技術雖然已經獲得一定的效果， 但是還有更多未被挖掘的空間， 還需要進一步的研究和發(fā)現(xiàn)。
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數(shù)據挖掘論文 16
摘要：數(shù)據挖掘就是對潛在的數(shù)據及數(shù)據關聯(lián)進行探索和發(fā)現(xiàn)。隨著信息技術的不斷發(fā)展，這一技術在電子商務領域逐漸得到普遍應用?；诖?，本文就數(shù)據挖掘在電子商務中的應用進行研究，首先就數(shù)據挖掘中的路徑分析技術、關聯(lián)分析技術、聚類分析技術和分類分析技術進行簡要介紹，然后分析數(shù)據挖掘在電子商務中的實際應用，從而提高數(shù)據挖掘技術的應用水平，增強電子商務的發(fā)展實力。
關鍵詞：數(shù)據挖掘；電子商務；潛在客戶
一、數(shù)據挖掘在電子商務中的技術應用
就現(xiàn)階段電子商務對數(shù)據挖掘技術的應用現(xiàn)狀來看，主要應用到的技術包括以下幾方面內容，分別是路徑分析技術、關聯(lián)分析技術、聚類分析技術和分類分析技術。就路徑分析技術來看，主要對客戶互聯(lián)網訪問路徑的頻繁性進行分析，通過大數(shù)據采集和處理，了解客戶對各種網絡頁面的喜好程度和特點，從而對自身的設計進行針對性的改進，為客戶提供更加人性化的服務；就關聯(lián)分析技術來看，主要指的是對隱藏數(shù)據之間的關聯(lián)進行分析，并且通過分析掌握其相互關聯(lián)的規(guī)律，并根據這一規(guī)律對網絡站點的結構進行相應的改進，使電子商務中存在相關性的商品能夠一起被搜索出來，既為客戶提供便利，同時提高交叉銷售的幾率；聚類分析技術指的是根據數(shù)據的信息，按照一定的原則對數(shù)據進行分類。就分類分析技術而言，主要通過分析數(shù)據掌握分類規(guī)則，然后按照這一規(guī)則對數(shù)據進行分類。
二、數(shù)據挖掘在電子商務中的實際應用
1.對潛在客戶進行挖掘在電子商務中應用數(shù)據挖掘技術能夠對潛在客戶進行挖掘。例如商家可以對網站的日志記錄進行分析，探究該記錄中存在的規(guī)律，從而按照這一規(guī)律對網站的訪問客戶進行相應分類。在分類過程中，商家應該對客戶屬性和相關關系進行確定，對新客戶與老客戶之間存在重疊的屬性進行識別，從而實現(xiàn)對訪問網站新用戶快速分類，在分類完畢后，商家可以通過分析新客戶的屬性特點，從而對新客戶進行潛在性判斷，如果判斷新客戶可以被作為商家的潛在客戶，就可以為該客戶提供個性化的頁面服務，從而將新客戶發(fā)展成為老客戶。2.對駐留時間進行延長對于電子商務而言，商家必須提高客戶在商品頁面的駐留時間，并且使客戶的購買興趣和欲望得到激發(fā)。電子商務與傳統(tǒng)商務最大的不同在于銷售商具有虛擬性的特點，因此客戶在購物選擇時，對銷售商的印象是沒有差異的。銷售商在不斷提升自身服務水平的同時，應該對客戶的瀏覽行為和特點進行分析，從而對客戶的興趣和需求進行進一步的了解， 3.對網絡站點進行優(yōu)化電子商務主要依托于網站，因此網站優(yōu)化也是提高電子商務發(fā)展水平的有效措施。利用數(shù)據挖掘技術對網絡站點進行優(yōu)化主要由兩方面構成，一方面是對存在相關性的網頁進行鏈接設計。例如對用戶瀏覽頁面的幾率和特點進行分析，然后找出存在相關性的頁面，增加網頁鏈接這一功能，使客戶的搜索更加便捷；另一方面是對客戶的期望位置進行探索，例如對用戶頻率較高的訪問位置進行分析，從而將頻率較高的位置設置為客戶的期望位置，并且在實際位置與期望位置間建立鏈接。另外，可以對用戶的網頁瀏覽習慣和信息喜好進行分析，強化用戶在網頁中的自助服務，例如將網頁信息參照超市模式進行擺放，根據相關性分類，使用戶能夠通過自主瀏覽選擇到心儀的產品，從而提高交易的幾率。4.對營銷手段進行改進在電子商務的實際運營過程中，很多客戶都會在購買一種物品時同時選擇具有相關性的其他物品，因此銷售商應該對銷售方式進行改進，利用數(shù)據挖掘技術實現(xiàn)交叉銷售，從而提高營銷水平。在應用交叉銷售這一手段時，主要應該利用數(shù)據挖掘技術，對客戶的喜好進行分析，從而提供具有針對性的商品。
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