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數據挖掘論文精品[15篇]
無(wú)論是在學(xué)校還是在社會(huì )中，大家都嘗試過(guò)寫(xiě)論文吧，論文的類(lèi)型很多，包括學(xué)年論文、畢業(yè)論文、學(xué)位論文、科技論文、成果論文等。還是對論文一籌莫展嗎？下面是小編為大家收集的數據挖掘論文，歡迎大家借鑒與參考，希望對大家有所幫助。
![數據挖掘論文精品[15篇]](https://p.9136.com/00/l/c2dbcec45_2.jpg)
數據挖掘論文1
[1]劉瑩.基于數據挖掘的商品銷(xiāo)售預測分析[J].科技通報.20xx(07)
[2]姜曉娟,郭一娜.基于改進(jìn)聚類(lèi)的電信客戶(hù)流失預測分析[J].太原理工大學(xué)學(xué)報.20xx(04)
[3]李欣海.隨機森林模型在分類(lèi)與回歸分析中的應用[J].應用昆蟲(chóng)學(xué)報.20xx(04)
[4]朱志勇,徐長(cháng)梅,劉志兵,胡晨剛.基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò )的客戶(hù)流失分析研究[J].計算機工程與科學(xué).20xx(03)
[5]翟健宏,李偉,葛瑞海,楊茹.基于聚類(lèi)與貝葉斯分類(lèi)器的網(wǎng)絡(luò )節點(diǎn)分組算法及評價(jià)模型[J].電信科學(xué).20xx(02)
[6]王曼,施念,花琳琳,楊永利.成組刪除法和多重填補法對隨機缺失的二分類(lèi)變量資料處理效果的比較[J].鄭州大學(xué)學(xué)報(醫學(xué)版).20xx(05)
[7]黃杰晟,曹永鋒.挖掘類(lèi)改進(jìn)決策樹(shù)[J].現代計算機(專(zhuān)業(yè)版).20xx(01)
[8]李凈,張范,張智江.數據挖掘技術(shù)與電信客戶(hù)分析[J].信息通信技術(shù).20xx(05)
[9]武曉巖,李康.基因表達數據判別分析的隨機森林方法[J].中國衛生統計.20xx(06)
[10]張璐.論信息與企業(yè)競爭力[J].現代情報.20xx(01)
[11]楊毅超.基于Web數據挖掘的`作物商務(wù)平臺分析與研究[D].湖南農業(yè)大學(xué)20xx
[12]徐進(jìn)華.基于灰色系統理論的數據挖掘及其模型研究[D].北京交通大學(xué)20xx
[13]俞馳.基于網(wǎng)絡(luò )數據挖掘的客戶(hù)獲取系統研究[D].西安電子科技大學(xué)20xx
[14]馮軍.數據挖掘在自動(dòng)外呼系統中的應用[D].北京郵電大學(xué)20xx
[15]于寶華.基于數據挖掘的高考數據分析[D].天津大學(xué)20xx
[16]王仁彥.數據挖掘與網(wǎng)站運營(yíng)管理[D].華東師范大學(xué)20xx
[17]彭智軍.數據挖掘的若干新方法及其在我國證券市場(chǎng)中應用[D].重慶大學(xué)20xx
[18]涂繼亮.基于數據挖掘的智能客戶(hù)關(guān)系管理系統研究[D].哈爾濱理工大學(xué)20xx
[19]賈治國.數據挖掘在高考填報志愿上的應用[D].內蒙古大學(xué)20xx
[20]馬飛.基于數據挖掘的航運市場(chǎng)預測系統設計及研究[D].大連海事大學(xué)20xx
[21]周霞.基于云計算的太陽(yáng)風(fēng)大數據挖掘分類(lèi)算法的研究[D].成都理工大學(xué)20xx
[22]阮偉玲.面向生鮮農產(chǎn)品溯源的基層數據庫建設[D].成都理工大學(xué)20xx
[23]明慧.復合材料加工工藝數據庫構建及數據集成[D].大連理工大學(xué)20xx
[24]陳鵬程.齒輪數控加工工藝數據庫開(kāi)發(fā)與數據挖掘研究[D].合肥工業(yè)大學(xué)20xx
[25]岳雪.基于海量數據挖掘關(guān)聯(lián)測度工具的設計[D].西安財經(jīng)學(xué)院20xx
[26]丁翔飛.基于組合變量與重疊區域的SVM-RFE方法研究[D].大連理工大學(xué)20xx
[27]劉士佳.基于MapReduce框架的頻繁項集挖掘算法研究[D].哈爾濱理工大學(xué)20xx
[28]張曉東.全序模塊模式下范式分解問(wèn)題研究[D].哈爾濱理工大學(xué)20xx
[29]尚丹丹.基于虛擬機的Hadoop分布式聚類(lèi)挖掘方法研究與應用[D].哈爾濱理工大學(xué)20xx
[30]王化楠.一種新的混合遺傳的基因聚類(lèi)方法[D].大連理工大學(xué)20xx
[31]楊毅超.基于Web數據挖掘的作物商務(wù)平臺分析與研究[D].湖南農業(yè)大學(xué)20xx
[32]徐進(jìn)華.基于灰色系統理論的數據挖掘及其模型研究[D].北京交通大學(xué)20xx
[33]俞馳.基于網(wǎng)絡(luò )數據挖掘的客戶(hù)獲取系統研究[D].西安電子科技大學(xué)20xx
[34]馮軍.數據挖掘在自動(dòng)外呼系統中的應用[D].北京郵電大學(xué)20xx
[35]于寶華.基于數據挖掘的高考數據分析[D].天津大學(xué)20xx
[36]王仁彥.數據挖掘與網(wǎng)站運營(yíng)管理[D].華東師范大學(xué)20xx
[37]彭智軍.數據挖掘的若干新方法及其在我國證券市場(chǎng)中應用[D].重慶大學(xué)20xx
[38]涂繼亮.基于數據挖掘的智能客戶(hù)關(guān)系管理系統研究[D].哈爾濱理工大學(xué)20xx
[39]賈治國.數據挖掘在高考填報志愿上的應用[D].內蒙古大學(xué)20xx
[ 40]馬飛.基于數據挖掘的航運市場(chǎng)預測系統設計及研究[D].大連海事大學(xué)20xx
數據挖掘論文2
題目：大數據挖掘在智游應用中的探究
摘要：大數據和智游都是當下的熱點(diǎn), 沒(méi)有大數據的智游無(wú)從談“智慧”, 數據挖掘是大數據應用于智游的核心, 文章探究了在智游應用中, 目前大數據挖掘存在的幾個(gè)問(wèn)題。
關(guān)鍵詞：大數據; 智游; 數據挖掘;
1引言
隨著(zhù)人民生活水平的進(jìn)一步提高, 旅游消費的需求進(jìn)一步上升, 在云計算、互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)以及移動(dòng)智能終端等信息通訊技術(shù)的飛速發(fā)展下, 智游應運而生。大數據作為當下的熱點(diǎn)已經(jīng)成了智游發(fā)展的有力支撐, 沒(méi)有大數據提供的有利信息, 智游無(wú)法變得“智慧”。
2大數據與智游
旅游業(yè)是信息密、綜合性強、信息依存度高的產(chǎn)業(yè)[1], 這讓其與大數據自然產(chǎn)生了交匯。2010年, 江蘇省鎮江市首先提出“智游”的概念, 雖然至今國內外對于智游還沒(méi)有一個(gè)統一的學(xué)術(shù)定義, 但在與大數據相關(guān)的描述中, 有學(xué)者從大數據挖掘在智游中的作用出發(fā), 把智游描述為:通過(guò)充分收集和管理所有類(lèi)型和來(lái)源的旅游數據, 并深入挖掘這些數據的潛在重要價(jià)值信息, 然后利用這些信息為相關(guān)部門(mén)或對象提供服務(wù)[2]。這一定義充分肯定了在發(fā)展智游中, 大數據挖掘所起的至關(guān)重要的作用, 指出了在智游的.過(guò)程中, 數據的收集、儲存、管理都是為數據挖掘服務(wù), 智游最終所需要的是利用挖掘所得的有用信息。
3大數據挖掘在智游中存在的問(wèn)題
2011年, 我國提出用十年時(shí)間基本實(shí)現智游的目標[3], 過(guò)去幾年, 國家旅游局的相關(guān)動(dòng)作均為了實(shí)現這一目標。但是, 在借助大數據推動(dòng)智游的可持續性發(fā)展中, 大數據所產(chǎn)生的價(jià)值卻亟待提高, 原因之一就是在收集、儲存了大量數據后, 對它們深入挖掘不夠, 沒(méi)有發(fā)掘出數據更多的價(jià)值。
3.1 信息化建設
智游的發(fā)展離不開(kāi)移動(dòng)網(wǎng)絡(luò )、物聯(lián)網(wǎng)、云平臺。隨著(zhù)大數據的不斷發(fā)展, 國內許多景區已經(jīng)實(shí)現Wi-Fi覆蓋, 部分景區也已實(shí)現人與人、人與物、人與景點(diǎn)之間的實(shí)時(shí)互動(dòng), 多省市已建有旅游產(chǎn)業(yè)監測平臺或旅游大數據中心以及數據可視化平臺, 從中進(jìn)行數據統計、行為分析、監控預警、服務(wù)質(zhì)量監督等。通過(guò)這些平臺, 已基本能掌握跟游客和景點(diǎn)相關(guān)的數據, 可以實(shí)現更好旅游監控、產(chǎn)業(yè)宏觀(guān)監控, 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(lái)看, 我國的信息化建設還需加強。雖然通訊網(wǎng)絡(luò )已基本能保證, 但是大部分景區還無(wú)法實(shí)現對景區全面、透徹、及時(shí)的感知, 更為困難的是對平臺的建設。在數據共享平臺的建設上, 除了必備的硬件設施, 大數據實(shí)驗平臺還涉及大量部門(mén), 如政府管理部門(mén)、氣象部門(mén)、交通、電子商務(wù)、旅行社、旅游網(wǎng)站等。如此多的部門(mén)相關(guān)聯(lián), 要想建立一個(gè)完整全面的大數據實(shí)驗平臺, 難度可想而知。
3.2 大數據挖掘方法
大數據時(shí)代缺的不是數據, 而是方法。大數據在旅游行業(yè)的應用前景非常廣闊, 但是面對大量的數據, 不懂如何收集有用的數據、不懂如何對數據進(jìn)行挖掘和利用, 那么“大數據”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據, 通過(guò)云計算技術(shù), 對數據的收集、存儲都較為容易, 但對數據的挖掘分析則還在不斷探索中。大數據的挖掘常用的方法有關(guān)聯(lián)分析, 相似度分析, 距離分析, 聚類(lèi)分析等等, 這些方法從不同的角度對數據進(jìn)行挖掘。其中, 相關(guān)性分析方法通過(guò)關(guān)聯(lián)多個(gè)數據來(lái)源, 挖掘數據價(jià)值。但針對旅游數據, 采用這些方法挖掘數據的價(jià)值信息, 難度也很大, 因為旅游數據中冗余數據很多, 數據存在形式很復雜。在旅游非結構化數據中, 一張圖片、一個(gè)天氣變化、一次輿情評價(jià)等都將會(huì )對游客的旅行計劃帶來(lái)影響。對這些數據完全挖掘分析, 對游客“行前、行中、行后”大數據的實(shí)時(shí)性挖掘都是很大的挑戰。
3.3 數據安全
2017年, 數據安全事件屢見(jiàn)不鮮, 伴著(zhù)大數據而來(lái)的數據安全問(wèn)題日益凸顯出來(lái)。在大數據時(shí)代, 無(wú)處不在的數據收集技術(shù)使我們的個(gè)人信息在所關(guān)聯(lián)的數據中心留下痕跡, 如何保證這些信息被合法合理使用, 讓數據“可用不可見(jiàn)”[4], 這是亟待解決的問(wèn)題。同時(shí), 在大數據資源的開(kāi)放性和共享性下, 個(gè)人隱私和公民權益受到嚴重威脅。這一矛盾的存在使數據共享程度與數據挖掘程度成反比。此外, 經(jīng)過(guò)大數據技術(shù)的分析、挖掘, 個(gè)人隱私更易被發(fā)現和暴露, 從而可能引發(fā)一系列社會(huì )問(wèn)題。
大數據背景下的旅游數據當然也避免不了數據的安全問(wèn)題。如果游客“吃、住、行、游、娛、購”的數據被放入數據庫, 被完全共享、挖掘、分析, 那游客的人身財產(chǎn)安全將會(huì )受到嚴重影響, 最終降低旅游體驗。所以, 數據的安全管理是進(jìn)行大數據挖掘的前提。
3.4 大數據人才
大數據背景下的智游離不開(kāi)人才的創(chuàng )新活動(dòng)及技術(shù)支持, 然而與專(zhuān)業(yè)相銜接的大數據人才培養未能及時(shí)跟上行業(yè)需求, 加之創(chuàng )新型人才的外流, 以及數據統計未來(lái)3~5年大數據行業(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, 整合結構化數據, 抓取非結構化數據, 打通各數據壁壘, 建設旅游大數據實(shí)驗平臺;在挖掘方法上, 對旅游大數據實(shí)時(shí)性數據的挖掘應該被放在重要位置;在數據安全上, 從加強大數據安全立法、監管執法及強化技術(shù)手段建設等幾個(gè)方面著(zhù)手, 提升大數據環(huán)境下數據安全保護水平。加強人才的培養與引進(jìn), 加強產(chǎn)學(xué)研合作, 培養智游大數據人才。
參考文獻
[1]翁凱.大數據在智游中的應用研究[J].信息技術(shù), 2015, 24:86-87.
[2]梁昌勇, 馬銀超, 路彩虹.大數據挖掘, 智游的核心[J].開(kāi)發(fā)研究, 2015, 5 (180) :134-139.
[3]張建濤, 王洋, 劉力剛.大數據背景下智游應用模型體系構建[J].企業(yè)經(jīng)濟, 2017, 5 (441) :116-123.
[4]王竹欣, 陳湉.保障大數據, 從哪里入手?[N].人民郵電究, 2017-11-30.
數據挖掘論文3
摘要：主要通過(guò)對數據挖掘技術(shù)的探討，對職教多年累積的教學(xué)數據運用分類(lèi)、決策樹(shù)、關(guān)聯(lián)規則等技術(shù)進(jìn)行分析，從分析的結果中發(fā)現有價(jià)值的數據模式，科學(xué)合理地實(shí)現教學(xué)評估，讓教學(xué)管理者能夠從中發(fā)現教學(xué)活動(dòng)中存在的主要問(wèn)題以便及時(shí)改進(jìn)，進(jìn)而輔助管理者決策做好教學(xué)管理。
關(guān)鍵詞：教學(xué)評估;數據挖掘;教學(xué)評估體系;層次分析法
1概述
近年來(lái)國家對中等職業(yè)教育的發(fā)展高度重視，在政策扶持與職教工作者的努力下，職業(yè)教育獲得了蓬勃的發(fā)展。如何提高教學(xué)質(zhì)量、培養合格的高技術(shù)人才成為職教工作者研究的課題。各種調查研究結果表明：加強師資隊伍的建設，強化教師教學(xué)評估對教學(xué)質(zhì)量的提高尤為重要。
所謂教學(xué)評估，就是運用系統科學(xué)的方法對教學(xué)活動(dòng)或教育行為的價(jià)值、效果作出科學(xué)的判斷過(guò)程。教學(xué)評估方式要靈活多樣,要多途徑、多方位、多形式的發(fā)揮評估的導學(xué)作用，以鼓勵評估為主，充分發(fā)揮評估的激勵功能,促進(jìn)教學(xué)的健康發(fā)展。
在中等職業(yè)學(xué)校多年的教育教學(xué)工作中積累了大量的教務(wù)管理數據、教師檔案數據等，怎樣從龐雜大量的數據中挖掘出有效提高教學(xué)質(zhì)量的關(guān)鍵因素是個(gè)難題。數據挖掘技術(shù)卻可以從人工智能的角度很好地解決這一課題。通過(guò)數據挖掘技術(shù)，得到隱藏在教學(xué)數據背后的有用信息，在一定程度上為教學(xué)部門(mén)提供決策支持信息促使更好地開(kāi)展教學(xué)工作，提高教學(xué)質(zhì)量和教學(xué)管理水平，使之能在功能上更加清晰地認識教師教與學(xué)生學(xué)的關(guān)系及促進(jìn)教育教學(xué)改革。
2數據挖掘技術(shù)
2.1數據挖掘的含義
數據挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的數據中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過(guò)程。數據挖掘應該更正確地命名為“從數據中挖掘知識”。即數據挖掘是對巨大的數據集進(jìn)行尋找和分析的計算機輔助處理過(guò)程，在這一過(guò)程中顯現先前未曾發(fā)現的模式，然后從這些數據中發(fā)掘某些內涵信息，包括描述過(guò)去和預測未來(lái)趨勢的信息。人工智能領(lǐng)域習慣稱(chēng)知識發(fā)現，而數據庫領(lǐng)域習慣將其稱(chēng)為數據挖掘。
2.2數據挖掘的基本過(guò)程
數據挖掘過(guò)程包括對問(wèn)題的理解和提出、數據收集、數據處理、數據變換、數據挖掘、模式評估、知識表示等過(guò)程，以上的過(guò)程不是一次完成的，其中某些步驟或者全過(guò)程可能要反復進(jìn)行。對問(wèn)題的理解和提出在開(kāi)始數據挖掘之前，最基礎的工作就是理解數據和實(shí)際的業(yè)務(wù)問(wèn)題，在這個(gè)基礎之上提出問(wèn)題，對目標作出明確的定義。
2.3數據挖掘常用的算法
2.3.1分類(lèi)分析方法：是通過(guò)分析訓練集中的數據，為每個(gè)類(lèi)別做出準確的描述或建立分析模型或挖掘出分類(lèi)規則，以便以后利用這個(gè)分類(lèi)規則對其它數據庫中的記錄進(jìn)行分類(lèi)的方法。2.3.2決策樹(shù)算法：是一種常用于分類(lèi)、預測模型的算法，它通過(guò)將大量數據有目的的分類(lèi)，從而找到一些有價(jià)值的、潛在的信息。它的主要優(yōu)點(diǎn)是描述簡(jiǎn)單，分類(lèi)速度快，特別適合大規模的數據處理。2.3.3聚類(lèi)算法：聚類(lèi)分析處理的.數據對象的類(lèi)是未知的。聚類(lèi)分析就是將對象集合分組為由類(lèi)似的對象組成的多個(gè)簇的過(guò)程。在同一個(gè)簇內的對象之間具有較高的相似度，而不同簇內的對象差別較大。2.3.4關(guān)聯(lián)規則算法：側重于確定數據中不同領(lǐng)域之間的關(guān)系，即尋找給定數據集中的有趣聯(lián)系。提取描述數據庫中數據項之間所存在的潛在關(guān)系的規則，找出滿(mǎn)足給定支持度和置信度閾值的多個(gè)域之間的依賴(lài)關(guān)系。
在以上各種算法的研究中，比較有影響的是關(guān)聯(lián)規則算法。
3教學(xué)評估體系
評價(jià)指標體系是教學(xué)評估的基礎和依據，對評估起著(zhù)導向作用，因此制定一個(gè)科學(xué)全面的評價(jià)指標體系就成為改革、完善評價(jià)的首要目標。評價(jià)指標應以指導教學(xué)實(shí)踐為目的，通過(guò)評價(jià)使教師明確教學(xué)過(guò)程中應該肯定的和需要改進(jìn)的地方;以及給出設計評價(jià)指標的導向問(wèn)題。
3.1教學(xué)評估體系的構建方法
層次分析法(簡(jiǎn)稱(chēng)AHP法)是美國運籌學(xué)家T·L·Saaty教授在20世紀70年代初期提出的一種簡(jiǎn)便、靈活而又實(shí)用的多準則決策的系統分析方法，其原理是把一個(gè)復雜問(wèn)題分解、轉化為定量分析的方法。它需要建立關(guān)于系統屬性的各因素多級遞階結構，然后對每一層次上的因素逐一進(jìn)行比較，得到判斷矩陣，通過(guò)計算判斷矩陣的特征值和特征向量，得到其關(guān)于上一層因素的相對權重，并可自上而下地用上一層次因素的相對權重加權求和，求出各層次因素關(guān)于系統整體屬性(總目標層)的綜合重要度。
3.2構建教學(xué)評估指標體系的作用
3.2.1構建的教學(xué)評估指標，作為挖掘庫選擇教學(xué)信息屬性的依據。
3.2.2通過(guò)AHP方法，能篩選出用來(lái)評價(jià)教學(xué)質(zhì)量的相關(guān)重要屬性，從而入選為挖掘庫字段，這樣就減去了挖掘庫中對于挖掘目標來(lái)說(shuō)影響較小的屬性，進(jìn)而大大減少了挖掘的工作量，提高挖掘效率。3.2.3通過(guò)構建教學(xué)評估指標，減少了挖掘對象的字段，從而避免因挖掘字段過(guò)多，導致建立的決策樹(shù)過(guò)大，出現過(guò)度擬合挖掘對象，進(jìn)而造成挖掘規則不具有很好的評價(jià)效果的現象。3.2.4提高教學(xué)質(zhì)量評估實(shí)施工作的效率。
4數據挖掘在教學(xué)評估中的應用
4.1學(xué)習效果評價(jià)學(xué)習評價(jià)是教育工作者的重要職責之一。評價(jià)學(xué)生的學(xué)習情況，既對學(xué)生起到信息反饋和激發(fā)學(xué)習動(dòng)機的作用，又是檢查課程計劃、教學(xué)程序以至教學(xué)目的的手段，也是考查學(xué)生個(gè)別差異、便于因材施教的途徑。評價(jià)要遵循“評價(jià)內容要全面、評價(jià)方式要多元化、評價(jià)次數要多次化，注重自評與互評的有機結合”的原則。利用數據挖掘工具，對教師業(yè)務(wù)檔案數據庫、行為記錄數據庫、獎勵處罰數據庫等進(jìn)行分析處理，可以即時(shí)得到教師教學(xué)的評價(jià)結果，對教學(xué)過(guò)程出現的問(wèn)題進(jìn)行及時(shí)指正。
另外，這種系統還能夠克服教師主觀(guān)評價(jià)的不公正、不客觀(guān)的弱點(diǎn)，減輕教師的工作量。
4.2課堂教學(xué)評價(jià)
課堂教學(xué)評價(jià)不僅對教學(xué)起著(zhù)調節、控制、指導和推動(dòng)作用，而且有很強的導向性，是學(xué)校教學(xué)管理的重要組成部分，是評價(jià)教學(xué)工作成績(jì)的主要手段。實(shí)現對任課教師及教學(xué)組織工作效果做出評價(jià)，但是更重要的目的是總結優(yōu)秀的教學(xué)經(jīng)驗，為教學(xué)質(zhì)量的穩定提高制定科學(xué)的規范。學(xué)校每學(xué)期都要搞課堂教學(xué)評價(jià)調查，積累了大量的數據。利用數據挖掘技術(shù)，從教學(xué)評價(jià)數據中進(jìn)行數據挖掘，將關(guān)聯(lián)規則應用于教師教學(xué)評估系統中，探討教學(xué)效果的好壞與老師的年齡、職稱(chēng)、學(xué)歷之間的聯(lián)系;確定教師的教學(xué)內容的范圍和深度是否合適，選擇的教學(xué)媒體是否適合所選的教學(xué)內容和教學(xué)對象;講解的時(shí)間是否恰到好處;教學(xué)策略是否得當等。從而可以及時(shí)地將挖掘出的規則信息反饋給教師。管理部門(mén)據此能合理配置班級的上課教師，使學(xué)生能夠較好地保持良好的學(xué)習態(tài)度，從而為教學(xué)部門(mén)提供了決策支持信息，促使教學(xué)工作更好地開(kāi)展。
結束語(yǔ)
數據挖掘作為一種工具，其技術(shù)日趨成熟，在許多領(lǐng)域取得了廣泛的應用。在教育領(lǐng)域里，隨著(zhù)數據的不斷累積，把數據挖掘技術(shù)應用到教學(xué)評價(jià)系統中，讓領(lǐng)導者能夠從中發(fā)現教師教學(xué)活動(dòng)中的主要問(wèn)題，以便及時(shí)改進(jìn)，進(jìn)而輔助領(lǐng)導決策做好學(xué)校管理，提高學(xué)校管理能力和水平，同時(shí)通過(guò)建立有效的教學(xué)激勵機制來(lái)達到提高教學(xué)質(zhì)量的目的。這一研究對發(fā)展中的職業(yè)教育教學(xué)管理提出了很好的建議，為教學(xué)管理工作的計算機輔助決策增添了新的內容。將數據挖掘技術(shù)應用于中職教學(xué)評估，設計開(kāi)發(fā)一套行之有效的課堂教學(xué)評價(jià)系統，是下一步要做的工作，必將有力推動(dòng)職業(yè)教育的快速發(fā)展。
數據挖掘論文4
摘要：數據挖掘是一種特殊的數據分析過(guò)程，其不僅在功能上具有多樣性，同時(shí)還具有著(zhù)自動(dòng)化、智能化處理以及抽象化分析判斷的特點(diǎn)，對于計算機犯罪案件中的信息取證有著(zhù)非常大的幫助。本文結合數據挖掘技術(shù)的概念與功能，對其在計算機犯罪取證中的應用進(jìn)行了分析。
關(guān)鍵詞：數據挖掘技術(shù)；計算機；犯罪取證
隨著(zhù)信息技術(shù)與互聯(lián)網(wǎng)的不斷普及，計算機犯罪案件變得越來(lái)越多，同時(shí)由于計算機犯罪的隱蔽性、復雜性特點(diǎn)，案件偵破工作也具有著(zhù)相當的難度，而數據挖掘技術(shù)不僅能夠對計算機犯罪案件中的原始數據進(jìn)行分析并提取出有效信息，同時(shí)還能夠實(shí)現與其他案件的對比，而這些對于計算機犯罪案件的偵破都是十分有利的。
1數據挖掘技術(shù)的功能與應用分析
1.1數據挖掘技術(shù)的概念
數據挖掘技術(shù)是針對當前信息時(shí)代下海量的網(wǎng)絡(luò )數據信息而言的，簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的隨機數據中對潛在的有效知識進(jìn)行自動(dòng)提取，從而為判斷決策提供有利的信息支持。同時(shí)，從數據挖掘所能夠的得到的知識來(lái)看，主要可以分為廣義型知識、分類(lèi)型知識、關(guān)聯(lián)性知識、預測性知識以及離型知識幾種。
1.2數據挖掘技術(shù)的功能
根據數據挖掘技術(shù)所能夠提取的不同類(lèi)型知識，數據挖掘技術(shù)也可以在此基礎上進(jìn)行功能分類(lèi)，如關(guān)聯(lián)分析、聚類(lèi)分析、孤立點(diǎn)分析、時(shí)間序列分析以及分類(lèi)預測等都是數據挖掘技術(shù)的重要功能之一，而其中又以關(guān)聯(lián)分析與分類(lèi)預測最為主要。大量的數據中存在著(zhù)多個(gè)項集，各個(gè)項集之間的取值往往存在著(zhù)一定的規律性，而關(guān)聯(lián)分析則正是利用這一點(diǎn)，對各項集之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系進(jìn)行挖掘，找到數據間隱藏的關(guān)聯(lián)網(wǎng)，主要算法有FP-Growth算法、Apriori算法等。在計算機犯罪取證中，可以先對犯罪案件中的特征與行為進(jìn)行深度的挖掘，從而明確其中所存在的聯(lián)系，同時(shí)，在獲得審計數據后，就可以對其中的審計信息進(jìn)行整理并中存入到數據庫中進(jìn)行再次分析，從而達到案件樹(shù)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(lèi)分析則是對現有數據進(jìn)行分類(lèi)整理，以明確所獲得數據中的相關(guān)性的一種數據挖掘功能。在分類(lèi)分析的過(guò)程中，已知數據會(huì )被分為不同的數據組，并按照具體的數據屬性進(jìn)行明確分類(lèi)，之后再通過(guò)對分組中數據屬性的具體分析，最終就可以得到數據屬性模型。在計算機犯罪案件中，可以將按照這種數據分類(lèi)、分析的方法得到案件的數據屬性模型，之后將這一數據屬性模型與其他案件的數據屬性模型進(jìn)行對比，這樣就能夠判斷嫌疑人是否在作案動(dòng)機、發(fā)生規律以及具體特征等方面與其他案件模型相符，也就是說(shuō)，一旦這一案件的'數據模型屬性與其他案件的數據模型屬性大多相符，那么這些數據就可以被確定為犯罪證據。此外，在不同案件間的共性與差異的基礎上，分類(lèi)分析還可以實(shí)現對于未知數據信息或類(lèi)似數據信息的有效預測，這對于計算機犯罪案件的處理也是很有幫助的。此外，數據挖掘分類(lèi)預測功能的實(shí)現主要依賴(lài)決策樹(shù)、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(shí)際應用中需要根據案件的實(shí)際情況進(jìn)行選擇，例如支持向量機具有很高的分類(lèi)正確率，因此適合用于特征為線(xiàn)性不可分的案件，而決策樹(shù)更容易理解與解釋。
2數據挖掘技術(shù)在計算機犯罪取證中的具體應用思路
對于數據挖掘技術(shù)，目前的計算機犯罪取證工作并未形成一個(gè)明確而統一的應用步驟，因此，我們可以根據數據挖掘技術(shù)的特征與具體功能，對數據挖掘技術(shù)在計算機犯罪取證中的應用提供一個(gè)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據，面對這些數據，可以利用FP-Growth算法、Apriori算法等算法進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，找到案件相關(guān)的潛在有用信息，如犯罪嫌疑人的犯罪動(dòng)機、案發(fā)時(shí)間、作案嫌疑人的基本信息等等。在獲取這些基本信息后，雖然能夠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(guò)這些簡(jiǎn)單的信息進(jìn)行確定，因此還需利用決策樹(shù)、支持向量機等算法進(jìn)行分類(lèi)預測分析，通過(guò)對原始信息的準確分類(lèi)，可以得到案件的犯罪行為模式（數據屬性模型），而通過(guò)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(jìn)行進(jìn)一步的預測，如經(jīng)�；顒�(dòng)的場(chǎng)所、行為習慣、分布區域等，從而縮小犯罪嫌疑人的鎖定范圍，為案件偵破工作帶來(lái)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(guò)關(guān)聯(lián)分析、分類(lèi)預測分析得到的案件信息仍具有著(zhù)很高的利用價(jià)值，因此不僅需要將這些信息存入到專(zhuān)門(mén)的數據庫中，同時(shí)還要根據案件的結果對數據進(jìn)行再次分析與修正，并做好犯罪行為模式的分類(lèi)與標記工作，為之后的案件偵破工作提供更加豐富、詳細的數據參考。
3結束語(yǔ)
總而言之，數據挖掘技術(shù)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(guān)聯(lián)、分類(lèi)預測功能來(lái)實(shí)現的，而隨著(zhù)技術(shù)的不斷提升以及數據庫中的犯罪行為模式會(huì )不斷得到完善，在未來(lái)數據挖掘技術(shù)所能夠起到的作用也必將越來(lái)越大。
參考文獻
[1]李艷花.數據挖掘在計算機動(dòng)態(tài)取證技術(shù)中的應用[J].信息與電腦（理論版），20xx（02）：174-176.
作者:周永杰 單位:河南警察學(xué)院信息安全系
數據挖掘論文5
1、數據挖掘技術(shù)的概念和實(shí)用價(jià)值
1.1 數據挖掘的概念
所謂數據挖掘，其實(shí)就是從大量繁雜的數據中找出對自己發(fā)展有益的數據、模型及規律。主要依據事先確定好的商業(yè)目標，深入分析和研究各種企業(yè)數據，發(fā)掘里面隱藏的商業(yè)內容，還要在工作中不斷提高其科學(xué)性。數據挖掘的綜合型較強，需要使用諸多專(zhuān)業(yè)理論以及技術(shù)工具，主要有數據庫技術(shù)、統計學(xué)、機器學(xué)習、模型識別、人工智能、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )等。
1.1.1 分類(lèi)
其實(shí)質(zhì)就是對數據進(jìn)行分門(mén)別類(lèi)。先從數據中挑選出分類(lèi)完的訓練集，然后將其作為依據來(lái)設置一個(gè)科學(xué)的分類(lèi)模型，還要將雜亂的數據進(jìn)行綜合整理。
1.1.2 估值
估值和分類(lèi)有很多相同點(diǎn)，其差異在于：分散是對離散型變量進(jìn)行輸出，但估值輸出的是連續值，且分類(lèi)的類(lèi)別是有數目規定的，但估值卻是隨意的。
1.1.3 預測
一般情況下，預測要借助分類(lèi)或估值才能發(fā)揮效果，具體說(shuō)來(lái)，就是用分類(lèi)及估值期間使用的模型來(lái)預估未知的變量。檢測的目的與其大同小異，但而其結果必須經(jīng)時(shí)間驗證，也就是說(shuō)在很長(cháng)一段時(shí)間后，才可以評估其準確性。
1.1.4 相關(guān)性分組或關(guān)聯(lián)規則
要記錄好時(shí)間類(lèi)型及發(fā)生日期，這樣可以為后續的施工提供借鑒。
1.1.5 聚類(lèi)
就是對各種數據進(jìn)行整理并且分類(lèi)，以聚集為類(lèi)別。兩者的主要區別是聚類(lèi)不需要事先定義好類(lèi)別，不用借助訓練集。
1.1.6 描述和可視化
用歸約、概括、圖形表示等方式來(lái)表示數據。
1.2 數據挖掘在電力企業(yè)的使用價(jià)值
商業(yè)領(lǐng)域對于數據挖掘技術(shù)的需求較大，因此數據挖掘在多個(gè)商業(yè)領(lǐng)域得到了大范圍的應用。下文便依據電力企業(yè)的行業(yè)特征來(lái)論述一下數據挖掘技術(shù)在電力企業(yè)中的重要作用。
1.2.1 指導設備更新
在發(fā)生了下述兩種情況時(shí)就要對設備進(jìn)行更新：首先，電力設施意外毀壞，這便要第一時(shí)間更換，一般電力設備監控設施可以檢測出這類(lèi)故障，這樣也能夠在第一時(shí)間進(jìn)行維修。其次是更換老化的設備，這就需要以經(jīng)驗為依據，例如檢查設備的使用年限等，但這種方式并不具有多大的科學(xué)性，因為很多設備可能由于保養得當而延長(cháng)使用年限，如果貿然更換會(huì )產(chǎn)生巨大的浪費;還有些設備的使用時(shí)間可能不長(cháng)，但是其性能卻已經(jīng)不滿(mǎn)足標準，若不及時(shí)更換也會(huì )產(chǎn)生巨大的浪費。一般情況下，我們可以借助故障保修、電力耗費及相關(guān)電力參數等各種數據來(lái)確定電力設備的故障及老化狀況，最終確定是否更換設備。
1.2.2 業(yè)績(jì)評估
我國的電力企業(yè)一直沒(méi)有一套標準的體系來(lái)評價(jià)集團公司分公司的成績(jì)。若只評估其所創(chuàng )造的經(jīng)濟利潤，則會(huì )因各地區的發(fā)展有所誤差，并且電力行業(yè)是與我們的生產(chǎn)生活息息相關(guān)的，安全性及其它性能的重要意義遠大于利潤。但數據挖掘技術(shù)卻能夠綜合分析諸多影響因素，通過(guò)分析由利潤、利潤增長(cháng)率、同行對比、投訴舉報、生產(chǎn)成本等數據組成的主題倉庫來(lái)研究區域或者是自公司的運營(yíng)情況，并用圖表等簡(jiǎn)潔明了的方式體現出來(lái)，為決策提供依據。
1.2.3 指導電力企業(yè)的建設規劃
最近，我國的廣東頻繁發(fā)生電力供不應求的情況，其主要原因便是沒(méi)能很好的掌握市場(chǎng)進(jìn)步的趨勢，在電廠(chǎng)的建設及電網(wǎng)建設方面都沒(méi)能滿(mǎn)足市場(chǎng)的需求，這時(shí)數據挖掘工作的重要性便得到了很好的體現。將新增用戶(hù)(報裝)、現有用戶(hù)、用戶(hù)位置、用戶(hù)用電量、國家的建設計劃等相關(guān)資料實(shí)行認真的研究分析便可以制定出電力企業(yè)的發(fā)展計劃，有此為指導，才能促進(jìn)電力行業(yè)的飛速發(fā)展。
1.2.4 指導電力的生產(chǎn)和購買(mǎi)
我國推出電力企業(yè)改革方案后，廣東省電力集團便在積極的踐行，到01年底已大體完成廠(chǎng)網(wǎng)分離。改革的逐步深化，而言使得我們面臨了一些新的問(wèn)題。例如在電力購買(mǎi)方面，傳統的電廠(chǎng)和電網(wǎng)屬一個(gè)單位，電廠(chǎng)會(huì )供給電網(wǎng)充足的電力�？稍谌缃�，電網(wǎng)用電時(shí)一定要提前購買(mǎi)，但因為電力的鮮明特征即買(mǎi)多少用多少，使得購買(mǎi)時(shí)間和購買(mǎi)量無(wú)法準確的確定。而借助數據挖掘技術(shù)可以很好的解決這一問(wèn)題。對有關(guān)的主體車(chē)庫進(jìn)行深入挖掘便可確定需購買(mǎi)的電力總量，并對發(fā)電企業(yè)的生產(chǎn)計劃進(jìn)行指導。
1.2.5 減少電力損耗，改善電力質(zhì)量，減少設備損耗
電力產(chǎn)品具有自身的顯著(zhù)特征，主要體現在它不能進(jìn)行儲存，只有按需供給�？墒�，發(fā)電和用電是有著(zhù)很大差異的，要想保證電力的質(zhì)量，就必須不斷提高設施的安全性，并對其實(shí)施科學(xué)的調整�，F今使用的主要方式是建設蓄能電廠(chǎng)，若電力有多余則要保存起來(lái)，等電力供應不足時(shí)則用這部分電力，將其進(jìn)行安排調度并制定合理的疾患，便能實(shí)現電力儲存技術(shù)的靈活調節，實(shí)現降低電力浪費，提高電力質(zhì)量，避免設備的耗損。
2、使用數據挖掘的必要性和可行性
2.1 我國電力企業(yè)信息化現狀使采用數據挖掘技術(shù)成為可能
觀(guān)察以廣電企業(yè)的現狀可以知道，電網(wǎng)的信息化已經(jīng)有了很大的進(jìn)步，也就是不再僅僅借助計算機完成統計報表，管理信息也不是單機單項應用工作的時(shí)期，其正處在信息化的中級發(fā)展環(huán)節，企業(yè)有自己的局域網(wǎng)，廣電集團也已經(jīng)實(shí)現了光纖網(wǎng)的全省覆蓋，企業(yè)完成信息化之后，能夠使內部的管理工作更加高效，如MIS、OA、物資管理、財務(wù)管理以及客戶(hù)服務(wù)中心等。能夠獲得企業(yè)的許多基本數據，并使應用平臺更加的科學(xué)，而企業(yè)在進(jìn)行數據挖掘工作時(shí)，便可以將這眾多數據作為有效依據。
2.2 我國電力企業(yè)改革的趨勢使采用數據挖掘技術(shù)成為必然
我國黨政領(lǐng)導集團在積極的轉變行業(yè)壟斷的現狀，促進(jìn)競爭方式的合理化。我國電力企業(yè)中已經(jīng)使用了“廠(chǎng)網(wǎng)分家”模式，這使得發(fā)電競爭有了科學(xué)的模式，廣電集團也已經(jīng)結束了這部分的工作。接下來(lái)便是向電網(wǎng)運轉方向轉變。為在將來(lái)的競爭中保持優(yōu)勢，電力企業(yè)一定要盡可能的降低生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)的成本，這樣有利于更好的為客戶(hù)提供服務(wù)，并熟悉自己及競爭企業(yè)的實(shí)際情況。上述的所有事情，都要使用現代信息技術(shù)來(lái)解決，而數據挖掘技術(shù)又起著(zhù)極其重要的作用。
3、展望
作為智能系統的心臟，信息通信系統在今后電網(wǎng)業(yè)的進(jìn)步中有著(zhù)非常積極的意義�，F今，我國電網(wǎng)業(yè)早已設立了在國內、國際都很先進(jìn)的'集成系統。三地集中式數據也開(kāi)始慢慢運轉起來(lái)，各企業(yè)的一級業(yè)務(wù)面也越來(lái)越廣，各種數據中心也都開(kāi)始運轉起來(lái)，我國電網(wǎng)的數據和種類(lèi)都開(kāi)始步入正軌。其“量類(lèi)時(shí)”特征，也在海量、實(shí)時(shí)的電網(wǎng)業(yè)務(wù)內有了更大的作用，所以必須對其進(jìn)行深入研究。
現今，我們通常把電網(wǎng)業(yè)務(wù)數據歸為三種：首先，單位生產(chǎn)的資料，有發(fā)電量、電壓穩定性等指標等;其次，單位工作中的數據，包括交易價(jià)格、用戶(hù)的需求方面的數據等;最后是單位的管理資料，如ERP、一體化平臺、協(xié)同辦公等方面的數據。我們要熟練了解這諸多數據的特征，然后開(kāi)展深入的探究，還能推出很多高附加值的服務(wù)，這也能促進(jìn)電網(wǎng)安全性檢測的順利進(jìn)行，還可以更好的掌控企業(yè)的經(jīng)營(yíng)、滿(mǎn)足用戶(hù)的需求，使企業(yè)的管理水平得到提高。
比如，在設立電力企業(yè)的“大營(yíng)銷(xiāo)”模式時(shí)，要以滿(mǎn)足顧客需求為目標，建立各種服務(wù)平臺以第一時(shí)間滿(mǎn)足客戶(hù)各種需求，如：95588、114等。為了完善服務(wù)模式，提高服務(wù)質(zhì)量，應該詳細的分析各種數據，使得服務(wù)水平和營(yíng)銷(xiāo)能力得到大幅度的提升和改善;分析型數據是進(jìn)行服務(wù)和開(kāi)展營(yíng)銷(xiāo)的必要前提和重要基礎，應該得到足夠的重視，對原有的營(yíng)銷(xiāo)組織模式進(jìn)行查漏補缺，通過(guò)借鑒其他單位的成功經(jīng)驗來(lái)彌補自己的不不足和缺陷，對各種服務(wù)資源進(jìn)行合理的配置，盡可能讓大多數人滿(mǎn)意，為了更好的利用數據并提高營(yíng)銷(xiāo)能力，要建立數據監控分析模型;營(yíng)銷(xiāo)數據之間是存在著(zhù)隱藏關(guān)系的，顯而易見(jiàn)，這些隱藏信息不容易被發(fā)現，為了增強分析數據的全面性、系統性、直觀(guān)性、便捷性，建立各種系統性算法模型庫不僅是極其有必要的，而且是相當重要的，當然這種系統性的算法模型庫是針對營(yíng)銷(xiāo)制定的，這樣做可以增強把握市場(chǎng)動(dòng)態(tài)的及時(shí)性，我們知道，任何類(lèi)型的營(yíng)銷(xiāo)必定離不開(kāi)市場(chǎng)，市場(chǎng)是開(kāi)展營(yíng)銷(xiāo)主要遵循的依據，脫離了市場(chǎng)，營(yíng)銷(xiāo)就會(huì )抓不住頭腦，因而，算法模型庫的建立可以為企業(yè)單位創(chuàng )造更多的經(jīng)濟效益和社會(huì )效益，增強企業(yè)的核心競爭力，擴大企業(yè)單位的市場(chǎng)份額，使企業(yè)更穩的立足于競爭激烈的市場(chǎng)之上，甚至是處于領(lǐng)頭羊的地位，促進(jìn)國民經(jīng)濟建設，為人民提供更好的服務(wù)。
數據有著(zhù)很好的增值價(jià)值，其他的服務(wù)也可以通過(guò)數據增值價(jià)值得到衍生。所以，加大對數據的利用與研究勢在必行。把數據當中重要的依據、基礎甚至是紐帶，沿著(zhù)這個(gè)紐帶進(jìn)行研究與利用。將數據研究和使用的成果合理的運用起來(lái)，例如，將其轉化為新型的支付方式和消費形態(tài)，使客戶(hù)感受到非同一般的感覺(jué)，突破了以往的業(yè)務(wù)系統僅僅專(zhuān)注于自己內容的方式，電網(wǎng)的生產(chǎn)效率會(huì )得到提高，企業(yè)的管理水平也會(huì )因此得到大幅度的改善與提高。
數據挖掘論文6
摘 要：高度開(kāi)放的中國金融市場(chǎng)，特別是中國銀行業(yè)市場(chǎng)受到日趨激烈的國外銀行沖擊和挑戰，大多數銀行企業(yè)都在構建以客戶(hù)為中心的客戶(hù)關(guān)系管理體系，這一經(jīng)營(yíng)體系理念的構建，不僅僅能提高企業(yè)的知名度和顧客的滿(mǎn)意度，而且能提高企業(yè)的經(jīng)濟效益。但是，隨著(zhù)網(wǎng)絡(luò )技
關(guān)鍵詞：客戶(hù)關(guān)系管理畢業(yè)論文
高度開(kāi)放的中國金融市場(chǎng)，特別是中國銀行業(yè)市場(chǎng)受到日趨激烈的國外銀行沖擊和挑戰，大多數銀行企業(yè)都在構建以客戶(hù)為中心的客戶(hù)關(guān)系管理體系，這一經(jīng)營(yíng)體系理念的構建，不僅僅能提高企業(yè)的知名度和顧客的滿(mǎn)意度，而且能提高企業(yè)的經(jīng)濟效益。但是，隨著(zhù)網(wǎng)絡(luò )技術(shù)和信息技術(shù)的發(fā)展，客戶(hù)關(guān)系管理如何能結合數據挖掘技術(shù)和數據倉庫技術(shù)，增強企業(yè)的核心競爭力已經(jīng)成為企業(yè)亟待解決的問(wèn)題。因為，企業(yè)的數據挖掘技術(shù)的運用能夠解決客戶(hù)的矛盾，為客戶(hù)設計獨立的、擁有個(gè)性化的數據產(chǎn)品和數據服務(wù)，能夠真正意義上以客戶(hù)為核心，防范企業(yè)風(fēng)險，創(chuàng )造企業(yè)財富。
關(guān)鍵詞：客戶(hù)關(guān)系管理畢業(yè)論文
一、數據挖掘技術(shù)與客戶(hù)關(guān)系管理兩者的聯(lián)系
隨著(zhù)時(shí)代的發(fā)展，銀行客戶(hù)關(guān)系管理的發(fā)展已經(jīng)越來(lái)越依賴(lài)數據挖掘技術(shù)，而數據挖掘技術(shù)是在數據倉庫技術(shù)的基礎上應運而生的，兩者有機的結合能夠收集和處理大量的客戶(hù)數據，通過(guò)數據類(lèi)型與數據特征，進(jìn)行整合，挖掘具有特殊意義的潛在客戶(hù)和消費群體，能夠觀(guān)察市場(chǎng)變化趨勢，這樣的技術(shù)在國外的銀行業(yè)的客戶(hù)關(guān)系管理廣泛使用。而作為國內的銀行企業(yè)，受到國外銀行業(yè)市場(chǎng)的大幅度沖擊，顯得有些捉襟見(jiàn)肘，面對大量的數據與快速發(fā)展的互聯(lián)網(wǎng)金融體系的沖擊，銀行業(yè)缺乏數據分析和存儲功能，往往造成數據的流逝，特別是在數據的智能預測與客戶(hù)關(guān)系管理還處于初步階段。我國的銀行業(yè)如何能更完善的建立客戶(hù)關(guān)系管理體系與數據挖掘技術(shù)相互融合，這樣才能使得企業(yè)獲得更強的企業(yè)核心競爭力。
二、數據挖掘技術(shù)在企業(yè)客戶(hù)關(guān)系管理實(shí)行中存在的問(wèn)題
現今，我國的金融業(yè)發(fā)展存在著(zhù)數據數量大，數據信息混亂等問(wèn)題，無(wú)法結合客戶(hù)關(guān)系管理的需要，建立統一而行之有效的數據歸納，并以客戶(hù)為中心實(shí)行客戶(hù)關(guān)系管理。
1.客戶(hù)信息不健全
在如今的銀行企業(yè)，雖然已經(jīng)實(shí)行實(shí)名制戶(hù)籍管理制度，但由于實(shí)行的年頭比較短，特別是以前的數據匱乏。重點(diǎn)體現在，銀行的客戶(hù)信息采集主要是姓名和身份證號碼，而對于客戶(hù)的職業(yè)、學(xué)歷等相關(guān)信息一概不知，極大的影響了客戶(hù)關(guān)系管理體系的構建。另外，數據還不能統一和兼容，每個(gè)系統都是獨立的系統，比如：信貸系統、儲蓄系統全部分離。這樣存在交叉、就不能掌握出到底擁有多少客戶(hù)，特別是那些需要服務(wù)的目標客戶(hù)，無(wú)法享受到銀行給予的高質(zhì)量的優(yōu)質(zhì)服務(wù)。
2.數據集中帶來(lái)的差異化的憂(yōu)慮
以客戶(hù)為中心的客戶(hù)關(guān)系管理體系，是建立在客戶(hù)差異化服務(wù)的基礎上的，而作為銀行大多數以數據集中，全部有總行分配，這樣不僅不利于企業(yè)的差異化服務(wù)，給顧客提供優(yōu)質(zhì)得到個(gè)性化業(yè)務(wù)，同時(shí)，分行也很難對挖掘潛在客戶(hù)和分析客戶(hù)成分提供一手的數據，損失客戶(hù)的利益，做到數據集中，往往是不明智的選擇。
3.經(jīng)營(yíng)管理存在弊端
從組織結構上，我國的銀行體系設置機構龐雜，管理人員與生產(chǎn)服務(wù)人員脫節現象極其普遍，管理人員不懂業(yè)務(wù)，只是一味的`抓市場(chǎng)，而沒(méi)有有效的營(yíng)銷(xiāo)手段，更別說(shuō)以市場(chǎng)為導向，以客戶(hù)為核心，建立客戶(hù)關(guān)系管理體系。大多數的人完全是靠關(guān)系而非真正意義上靠能力，另外，業(yè)務(wù)流程繁瑣，不利于客戶(hù)享受更多的星級待遇，這與數據發(fā)掘的運用背道而馳，很難體現出客戶(hù)關(guān)系管理的價(jià)值。
三、數據挖掘技術(shù)在企業(yè)的應用和實(shí)施
如何能更好的利用數據挖掘技術(shù)與客戶(hù)關(guān)系管理進(jìn)行合理的搭配和結合是現今我們面臨的最大問(wèn)題。所有我們對客戶(hù)信息進(jìn)行分析，利用模糊聚類(lèi)分析方法對客戶(hù)進(jìn)行分類(lèi)，通過(guò)建立個(gè)性化的信息服務(wù)體系，真正意義的提高客戶(hù)的價(jià)值。
1.優(yōu)化客戶(hù)服務(wù)
以客戶(hù)為中心提高服務(wù)質(zhì)量是銀行發(fā)展的根源。要利用數據挖掘技術(shù)的優(yōu)勢，發(fā)現信貸趨勢，及時(shí)掌握客戶(hù)的需求，為客戶(hù)提高網(wǎng)上服務(wù)，網(wǎng)上交易，網(wǎng)上查詢(xún)等功能，高度體現互聯(lián)網(wǎng)的作用，動(dòng)態(tài)挖掘數據，通過(guò)智能化的信貸服務(wù)，拓寬銀行業(yè)務(wù)水平，保證客戶(hù)的滿(mǎn)意度。
2.利用數據挖掘技術(shù)建立多渠道客戶(hù)服務(wù)系統
利用數據挖掘技術(shù)整合銀行業(yè)務(wù)和營(yíng)銷(xiāo)環(huán)節為客戶(hù)提供綜合性的服務(wù)。采用不同的渠道實(shí)現信息共享，針對目標客戶(hù)推薦銀行新產(chǎn)品，拓寬新領(lǐng)域，告別傳統的柜臺服務(wù)體系，實(shí)行互聯(lián)網(wǎng)與柜臺體系相結合的多渠道服務(wù)媒介體系。優(yōu)化客戶(hù)關(guān)系管理理念，推進(jìn)營(yíng)銷(xiāo)戰略的執行。提高企業(yè)的美譽(yù)度。
四、數據挖掘技術(shù)是銀行企業(yè)客戶(hù)關(guān)系管理體系構建的基礎
隨著(zhù)信息技術(shù)的不斷發(fā)展，網(wǎng)絡(luò )技術(shù)的快速推進(jìn)，客戶(hù)關(guān)系管理體系要緊跟時(shí)代潮流，緊密?chē)@客戶(hù)為中心，利用信息優(yōu)勢，自動(dòng)獲取客戶(hù)需求，打造出更多的個(gè)性化、差異化客戶(hù)服務(wù)理念，使得為企業(yè)核心競爭能力得到真正意義的提高。
數據挖掘論文7
【摘要】目的：分析HIS數據的挖掘與統計對醫院管理決策的意義。方法：首先對我院的管理人員和臨床一線(xiàn)醫護人員進(jìn)行調查，并對HIS數據的挖掘統計實(shí)施前和實(shí)施后的評價(jià)進(jìn)行統計，最后記錄各項數據結果。結果：通過(guò)調查后發(fā)現，實(shí)施HIS數據的挖掘統計后，管理人員對醫院管理的評分較比實(shí)施前更高，組間數據經(jīng)驗檢驗P<0.05差異具有統計學(xué)意義。比對工作人員對醫院管理的評分，實(shí)施后較比實(shí)施前更高，組間數據經(jīng)驗檢驗P<0.05差異具有統計學(xué)意義。另外，比對實(shí)施前和實(shí)施后的優(yōu)良率，前者低于后者，組間數據經(jīng)驗檢驗P<0.05差異具有統計學(xué)意義。結論：HIS數據的挖掘統計可以使醫院的管理決策得以改善，醫院整體水平也會(huì )明顯提升，可進(jìn)一步實(shí)踐和普及。
【關(guān)鍵詞】HIS數據挖掘與統計；醫院管理決策；意義分析
近年來(lái)，醫院信息系統被廣泛應用，同時(shí)將諸多歷史重要信息進(jìn)行回顧與收集，這些信息在醫院日常工作中起著(zhù)舉足輕重的作用，同時(shí)也是醫院管理決策的重要資源。通常情況下，人們通過(guò)分析大量的數據信息，對其進(jìn)行整理和歸類(lèi)，在結果中找出醫院經(jīng)營(yíng)與醫療業(yè)務(wù)的規律，在一定程度上對醫院管理者決策有著(zhù)重要意義[1]。鑒于此，此研究分析HIS數據的挖掘統計的價(jià)值，對我院的管理人員和工作人員進(jìn)行調查，現將具體流程和研究結果進(jìn)行以下表述。
1對象與方法
1.1基礎信息選擇20xx年5月至20xx年5月的各部門(mén)領(lǐng)導和工作人員作為此次研究調查對象，調查方式以調查問(wèn)卷為主，20xx年5月至20xx年5月期間為HIS數據的挖掘統計實(shí)施前，20xx年6月至20xx年5月為HIS數據的挖掘統計實(shí)施后。調查研究人員中，院領(lǐng)導5名，職能科室負責人5名，臨床醫技科室主任6名，臨床醫技科室護士長(cháng)5名，臨床醫技科室主治醫師職稱(chēng)20名，護理人員30名。1.2方法HIS數據的挖掘統計主要流程為：①明確挖掘的最終目的，同時(shí)對醫學(xué)領(lǐng)域和相關(guān)知識經(jīng)驗進(jìn)行掌握。隨后明確需要處理的問(wèn)題，利用用戶(hù)的角度，制定醫學(xué)數據挖掘的最終目的，同時(shí)還需將結論的'判定依據進(jìn)行擬定。②掌握數據挖掘所需的內容，同時(shí)將醫院包含對象的基本情況進(jìn)行查閱，將數據的初步收集過(guò)程予以實(shí)施。在此期間，還需將原始數據的實(shí)施情況予以保留，并對數據的屬性予以明確[2]。③數據的準備。通常情況下，醫學(xué)的數據較多，且具有復雜性，因此需事先整理原始數據，隨后進(jìn)行分析。對數據不同種類(lèi)實(shí)施針對性方法進(jìn)行預處理，隨后依據數據挖掘的最終目的和自身特征將適宜的模型進(jìn)行選擇，讓數據之間進(jìn)行相互轉換。④數據的挖掘。首先分析數據，利用科學(xué)合理的算法進(jìn)行，同時(shí)該步驟在醫學(xué)相關(guān)知識的探索中至關(guān)重要。實(shí)施該流程需事先描述相關(guān)概念，隨后采用關(guān)聯(lián)分析進(jìn)行分類(lèi)和預測，隨后采用聚類(lèi)分析和趨勢分析，還可以利用孤立點(diǎn)分析和偏差分析等。值的注意的是，需證實(shí)挖掘的數據結果，讓其合理性得以保證。⑤總結結果。首先講述搜索到的醫學(xué)知識，將其和最初的目標進(jìn)行比較，這樣可以保證實(shí)施期間的合理性。⑥知識的同化和具體應用。首先整理挖掘到的相關(guān)結果，并運用到HIS醫學(xué)中，在此期間需進(jìn)行計劃性實(shí)施，并加以控制。1.3判定依據[3]將管理人員和臨床一線(xiàn)醫護人員對醫院的管理評分進(jìn)行評價(jià)。結果超過(guò)90分，表示評價(jià)結果為優(yōu)，結果介于70至89分之間，表示評價(jià)結果為良，結果低于70分，表示評價(jià)結果為差。1.4數據檢驗及分析此次研究中涉及的所有數據均選擇（SPSS19.0）進(jìn)行檢驗和分析，各項管理評分以均數（±）表示，組間行T值檢驗，管理效果以（%）表示，組間行卡方檢驗，組間數據經(jīng)驗檢驗P<0.05差異具有統計學(xué)意義。
2實(shí)驗結果
2.1實(shí)施前和實(shí)施后管理人員對醫院管理的評價(jià)結果比對實(shí)施前和實(shí)施后不同管理人員對醫院管理的評價(jià)，實(shí)施后的各項評分較比實(shí)施前明顯較高，組間數據經(jīng)驗檢驗P<0.05差異具有統計學(xué)意義。2.2臨床工作人員對醫院管理的評價(jià)結果比對實(shí)施前和實(shí)施后臨床一線(xiàn)醫護人員對醫院管理的評價(jià)，實(shí)施后的各項評分較比實(shí)施前明顯較高，組間數據經(jīng)驗檢驗P<0.05差異具有統計學(xué)意義。詳情數據結果由表2所示。2.3實(shí)施前和實(shí)施后的管理效果評價(jià)結果實(shí)施前，管理效果評價(jià)優(yōu)良率經(jīng)統計后為84.5%，實(shí)施HIS數據的挖掘統計后，管理效果評價(jià)優(yōu)良率經(jīng)統計后為98.6%，兩組間數據經(jīng)驗檢驗P<0.05差異具有統計學(xué)意義。詳情數據結果由表3所示。
3討論
近幾年，HIS系統的應運而生，對醫院的管理和工作起到促進(jìn)作用，不僅使醫院各個(gè)崗位的工作效果進(jìn)行提高，同時(shí)加強了衛生資源的使用水平[4]。與此同時(shí)，HIS系統還可以使醫療差錯的幾率顯著(zhù)降低，患者的就醫體檢得以改善，規范醫院的各項管理，從而使百姓對醫院的信任度提升。除此之外，該系統的運用可以?xún)?yōu)化工作流程，加大醫院管理力度的同時(shí)提升管理水平，從而提高醫院核心競爭力[5]。決策系統屬于全新的管理系統，其主要是解決半結構化決策問(wèn)題，提升管理者的決策能力，使決策的質(zhì)量進(jìn)一步加強，將信息資源充分利用后將醫院的整體管理水平得以改善[6]。從此次數據結果可以看出，通過(guò)實(shí)施HIS數據的挖掘統計后，不同管理人員和臨床一線(xiàn)醫護人員的各項評分較比實(shí)施前更高，組間數據經(jīng)驗檢驗P<0.05差異具有統計學(xué)意義。這一研究結果說(shuō)明，通過(guò)實(shí)施該系統后，可以將服務(wù)措施變得更加針對性，醫院的組織結果也可以進(jìn)行優(yōu)化。與此同時(shí)，還可以使醫院的工作效率進(jìn)行提升，有助于和諧醫患關(guān)系的構建。另外，從管理效果評價(jià)結果來(lái)看，實(shí)施后的優(yōu)良率98.6%明顯優(yōu)于實(shí)施前的84.5%，這一研究結果充分體現了HIS數據的挖掘統計的應用可行性和優(yōu)勢。綜上可知，HIS數據的挖掘統計可以使醫院的管理決策得以改善，醫院水平也會(huì )明顯提升，具有較高的實(shí)踐意義。
參考文獻
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作者:陳帥 單位:滄州市人民醫院醫務(wù)部
數據挖掘論文8
摘要：隨著(zhù)計算機信息網(wǎng)絡(luò )的快速發(fā)展，數據挖掘在軟件工程中的地位越來(lái)越突出。軟件工程數據挖掘是在冗余的數據中發(fā)現有用的數據，從而得到更好地利用。社會(huì )的發(fā)展，科技的進(jìn)步使得社會(huì )進(jìn)入了網(wǎng)絡(luò )信息熱時(shí)代，隨之計算機軟件也不斷增加，人們獲取的信息大部分是人手動(dòng)操作軟件獲得的，這樣的信息量具有一定的局限性。因此，為了滿(mǎn)足當今社會(huì )的需要，必須借助于軟件工程數據挖掘的手段。
關(guān)鍵詞：軟件工程；數據挖掘；研究現狀
中圖分類(lèi)號：TP311 文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044（20xx）26-0020-02
利用數據挖掘技術(shù)對大量冗余的數據進(jìn)行篩選從而得到少量精確的信息。冗余的數據是指既包含有用信息有包含無(wú)用信息，利用數據挖掘技術(shù)剔除掉多余的無(wú)用信息留下有用信息，這樣既可以提高手機數據的質(zhì)量又可以提高工作效率。所以，數據挖掘技術(shù)在當前的軟件工程中起著(zhù)越來(lái)越重要的作用。數據挖掘技術(shù)提取、篩選、分析和整理數據比人工操作軟件獲得的數據更精確更高效。同時(shí)，使用這種技術(shù)為軟件開(kāi)發(fā)者提供了有利的條件，它可以給軟件開(kāi)發(fā)者提供一些對其開(kāi)發(fā)軟件有用的信息。軟件開(kāi)發(fā)者想要更有效率的開(kāi)發(fā)出更高質(zhì)量的軟件，就必須獲得更多的更有用的數據，而想要收集和整理出有用數據就需要借助數據挖掘技術(shù)來(lái)實(shí)現，進(jìn)而提高工作效率。
1 數據挖掘的基本概述
軟件工程數據主要是指開(kāi)發(fā)軟件過(guò)程中所涉及的各類(lèi)數據，如需求分析、可行性分析、設計等文檔，開(kāi)發(fā)商通信、軟件注釋、代碼、版本、測試用例和結果、使用說(shuō)明、用戶(hù)反饋等信息數據，一般情況下其是軟件開(kāi)發(fā)者獲取軟件數據的唯一來(lái)源；而數據挖掘是指在海量數據中集中發(fā)現有用知識或信息的過(guò)程。
軟件工程數據挖掘的工作原理 主要包括數據預處理階段、挖掘階段以及評估階段三個(gè)方面。在挖掘階段主要是運用分類(lèi)、統計、關(guān)聯(lián)、聚類(lèi)、異常檢測等一系列算法的過(guò)程。在評估階段數據挖掘的意義主要在于其結果應易被用戶(hù)理解，其結果評估主要有兩個(gè)環(huán)節分別是模式過(guò)濾和模式表示。
數據挖掘在計算機軟件工程中的研究相當多，它是分析數據的一種新穎方式。目前，隨著(zhù)社會(huì )工作的復雜度，需要更加完善的軟件，因此對于軟件代碼的數量也在急劇增加進(jìn)而導致了數據量的快速增長(cháng)。而傳統的`數據計算方式已經(jīng)不能滿(mǎn)足目前對于大量數據進(jìn)行分析的要求，所以，研究者希望能夠發(fā)掘出一種新的數據分析方式更高效的整理出有用的數據信息。軟件開(kāi)發(fā)中會(huì )積累大量的數據，比如說(shuō)文本數據，測試數據，用戶(hù)信息數據以及用戶(hù)體驗反饋數據等等，軟件開(kāi)發(fā)者為了開(kāi)發(fā)出更好的軟件就必須分析和整理這些數據。但是，目前軟件工程開(kāi)發(fā)的軟件越來(lái)越大，其數據越累越復雜對于數據的處理已經(jīng)超出了人工處理的能力的范疇，所以說(shuō)繼續使用傳統數據處理的方式來(lái)收集，整理和分析數據已經(jīng)不可能實(shí)現。因此，推動(dòng)了人們對于新的數據處理方式的研究，所以才提出了軟件工程數據挖掘技術(shù)。
2 軟件工程數據挖掘的應用
隨著(zhù)計算機軟件工程的發(fā)展，可以發(fā)現傳統的數據挖掘技術(shù)具有很多的不足，存在一定的缺陷。傳統的數據挖掘技術(shù)的定位系統不完善，定位不精確，并沒(méi)有體現出數據挖掘技術(shù)的高性能，它不足以滿(mǎn)足當代對于數據處理的要求，因此需要對傳統的數據挖掘技術(shù)進(jìn)行改進(jìn)和完善，這是我們目前的首要任務(wù)之一。為了迎合現代化網(wǎng)絡(luò )信息技術(shù)的快速發(fā)展，需要發(fā)掘出新的數據處理模式，就是在這樣的背景條件下，誕生了軟件工程數據挖掘技術(shù)。相比于存在很多缺陷與不足的傳統軟件工程而言，軟件工程數據挖掘技術(shù)更加簡(jiǎn)單、方便、高效以及精確。軟件工程數據挖掘技術(shù)并不需要特定的技術(shù)平臺，體現了其普適性。當前，我國已經(jīng)開(kāi)始深入的研究軟件工程數據挖掘技術(shù)，但是，仍然需要更深的開(kāi)發(fā)其性能以便更好地滿(mǎn)足社會(huì )的需求。
3 軟件工程數據挖掘面臨的挑戰
軟件工程數據相比于普通數據更加復雜，所以對于軟件工程數據進(jìn)行處理具有很大的挑戰性。處理軟件工程的大量數據具有：軟件工程數據復雜性，軟件工程的數據處理非傳統以及需要嚴格精確的軟件工程數據的分析結果等三方面的困難。
3.1 對數據復雜性的分析
軟件工程數據包括結構化數據和非結構化數據。軟件工程中所產(chǎn)生的缺陷報告以及各種版本信息構成了結構化數據信息；而軟件工程處理過(guò)程中所產(chǎn)生的代碼信息和文本文檔信息構成了非結構化數據信息。由于這兩類(lèi)數據包含的具體內容不同，所以需要分別處理這兩種數據，需要使用不同的算法對他們進(jìn)行處理。雖然說(shuō)需要不同方式處理這兩種數據但是并不表示這兩種數據之間沒(méi)有任何聯(lián)系，事實(shí)上，它們之間存在著(zhù)重要的對應關(guān)系。例如：代碼中存在著(zhù)缺陷報告，版本信息中存在著(zhù)對應的文檔信息，由于它們之間存在著(zhù)這樣的對應關(guān)系，所以使得人們不能很好地對其進(jìn)行整體分析，這就促使了人們開(kāi)發(fā)出一種新的算法，新的數據分析技術(shù)能夠同時(shí)將結構化信息和非結構化信息這兩種對應數據一起挖掘出來(lái)。
3.2 對數據處理非傳統的分析
分析和評估軟件工程數據挖掘出來(lái)的信息，這是數據挖掘過(guò)程的最后一步�？蛻�(hù)是軟件工程數據挖掘數據處理的最后宿體，軟件開(kāi)發(fā)者需要對最終挖掘出來(lái)的數據進(jìn)行轉變，格式轉變是為了滿(mǎn)足廣大客戶(hù)對于數據不同的要求。但是，由于需要對數據進(jìn)行格式轉變，相當于增加了一定的工作量，那么軟件工程數據挖掘的效率則會(huì )被大大降低。對于客戶(hù)而言，他們需要的信息各種各樣并不單一，比如說(shuō)客戶(hù)可能會(huì )同時(shí)需要具體的例子和編程代碼等；或者說(shuō)需要具體例子和缺陷報告等；或者三者皆需要。由此可見(jiàn)，我們仍然需要改進(jìn)和完善軟件工程數據挖掘技術(shù)來(lái)提高其效率。怎樣才能做到讓客戶(hù)得到滿(mǎn)意的數據挖掘結果呢？那么就需要高效的數據挖掘技術(shù)將各類(lèi)信息進(jìn)行歸納總結，改變其格式。這樣的技術(shù)，不僅僅可以滿(mǎn)足客戶(hù)需求而且還可以使軟件開(kāi)發(fā)者從中得到更大的利益。
3.3 對數據挖掘結果好壞的評價(jià)標準
對于傳統的數據挖掘技術(shù)而言，它也有一套自己的對于數據結果處理好壞的分析標準，而這個(gè)標準對于傳統數據挖掘技術(shù)數據處理的分析較準確。但是，在當前的軟件工程所要處理的數據量很大，傳統的評價(jià)標準已經(jīng)不能滿(mǎn)足現在的數據分析要求；使用不同的數據結果評價(jià)標準來(lái)評判不同的數據挖掘結果。然而不同的評價(jià)標準之間的聯(lián)系并不緊密，因此就需要開(kāi)發(fā)者針對不同的數據類(lèi)型做出不同的評價(jià)分析標準以便滿(mǎn)足客戶(hù)需求。想要對數據分析結果是否準確，數據挖掘的信息是否合理等等這些不同的問(wèn)題進(jìn)行更加深刻的了解，就要求開(kāi)發(fā)者有獨特的見(jiàn)解，對于數據結果是否精確有一定的判斷能力�？傊�，獲取準確的信息就是軟件工程數據挖掘的目的。所以，最后獲得的數據是否滿(mǎn)足要求就是評判軟件工程數據挖掘結果是否完美的標準。endprint
4 對軟件工程數據挖掘應用進(jìn)行分析
4.1 對軟件數據挖掘技術(shù)進(jìn)行分析
在軟件開(kāi)發(fā)的過(guò)程中，數據挖掘技術(shù)包括兩個(gè)方面：（1）程序編寫(xiě)；（2）程序成果。在這個(gè)過(guò)程中，程序結構和程序功能技術(shù)的主要作用就是檢索出有效的信息。提升信息的有效性需要聯(lián)系到客戶(hù)的實(shí)際需要，同時(shí)也需要對程序編寫(xiě)過(guò)程進(jìn)行智能化培訓。將調用、重載和多重繼承等關(guān)系家合起來(lái)進(jìn)行有效的記錄各種相關(guān)信息，重視靜態(tài)規則的同時(shí)利用遞歸測試的方式來(lái)分配工作，從而更有效的掌握關(guān)聯(lián)度之間的可信性。
4.2 做好軟件維護中的軟件工程數據挖掘工作
在軟件維護的過(guò)程中，軟件修復和軟件改善工作依賴(lài)于數據挖掘技術(shù)。數據挖掘技術(shù)在軟件缺陷以及軟件結構等也起到了重要的作用。軟件修復即維護者通過(guò)依據缺陷分派進(jìn)行有效的評估并改善缺陷程序進(jìn)而確定修復級別或者維護者可以選擇缺陷修復方式，無(wú)論哪種方式最終目的都是進(jìn)行軟件修復來(lái)保證數據挖掘的高效性。缺陷分派即將缺陷轉化為文本類(lèi)型，采取有效措施來(lái)進(jìn)行修復。但是，這樣的方式它的實(shí)際準確率并不高，因而需要利用強化檢測來(lái)完善缺陷報告技術(shù)。
4.3 注重高性能數據挖掘技術(shù)開(kāi)發(fā)工作
數據挖掘技術(shù)體現在軟件開(kāi)發(fā)工作中的創(chuàng )新性不可或缺，在實(shí)際的工作過(guò)程中，目前的軟件工程數據挖掘更加重視兩個(gè)工作：（1）規則分析方式；（2）項目檢索工作�？偠灾�，想要高效快速地尋找病毒，并對其進(jìn)行全方位分析和評估得到準確的病毒數據需要高性能數據挖掘技術(shù)。只有提升數據分析的可行性，提升軟件開(kāi)發(fā)安全性能，才能更好地實(shí)現軟件工程的良好發(fā)展。
5 總結
綜上所述，數據挖掘技術(shù)的應用非常廣泛，比如說(shuō)分析代碼、軟件故障檢測以及軟件項目管理等三個(gè)方面應用較多。值得關(guān)注的是，當前對于數據挖掘技術(shù)的研究還不夠成熟。因此，研究者需要對軟件工程數據挖掘技術(shù)進(jìn)行深入的研究，從而能夠促進(jìn)軟件更好地開(kāi)發(fā)和管理。相信在不久的將來(lái)，我們一定可以在數據挖掘方面取得非常好的優(yōu)化效果。
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數據挖掘論文9
1電子商務(wù)中的數據挖掘簡(jiǎn)介
電子商務(wù)中的數據挖掘即Web挖掘，是利用數據挖掘技術(shù)從www的資源(即Web文檔)和行為(即Web服務(wù))中自動(dòng)發(fā)現并提取感興趣的、有用的模式和隱含的信息，它是一項綜合技術(shù)，涉及到Internet技術(shù)學(xué)、人工智能等多個(gè)領(lǐng)域。當電子商務(wù)在企業(yè)中得到應用時(shí)，企業(yè)信息系統將產(chǎn)生大量數據，并且迫切需要將這些數據轉換成有用的信息，為企業(yè)創(chuàng )造更多潛在的利潤，數據挖掘概念就是從這樣的商業(yè)角度開(kāi)發(fā)出來(lái)的。
2Web數據挖掘的流程
Web數據挖掘是對商業(yè)數據庫中的大量業(yè)務(wù)數據進(jìn)行抽取、轉換、分析和其他模型化處理，從中提取商業(yè)決策的關(guān)鍵性數據，可以使企業(yè)把數據轉化為有用的信息幫助決策，從而在市場(chǎng)競爭中獲得優(yōu)勢地位。在電子商務(wù)環(huán)境下，Web數據挖掘主要分為以下幾步:(1)數據收集。首先數據收集主要針對web數據中的服務(wù)器數據、用戶(hù)數據。其中服務(wù)器數據是Web挖掘中的主要對象。服務(wù)器中承載著(zhù)用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)時(shí)產(chǎn)生的對應的服務(wù)數據，其中包括了:日志文件、cookie文件、數據流。將這些數據進(jìn)行初步收集，再針對這些數據進(jìn)行深度分析挖掘。(2)數據選擇和預處理。通過(guò)數據收集將數據進(jìn)行分類(lèi)，根據所需的信息主題對收集的數據進(jìn)行選擇，通過(guò)選擇相關(guān)的數據項縮小數據處理的范圍，挑選其中的有效數據進(jìn)行數據預處理。數據預處理能夠提高挖掘效率，為之后的`數據分析提供有效的數據。Web數據中大多數都是半結構或非結構化的，所以對web數據進(jìn)行直接處理是不可行的。數據預處理能夠把半結構或非結構化的數據處理成標準的數據集方便后期處理。(3)模式發(fā)現。模式發(fā)現是運用各種方法，發(fā)現數據中隱藏的模式和規則。通過(guò)模式發(fā)現技術(shù)對預處理之后的數據進(jìn)行處理得到相應的事務(wù)數據庫，利用模式發(fā)現對數據進(jìn)行初步挖掘，將預處理下的事務(wù)數據轉換成可被挖掘的存儲方式，通過(guò)數據挖掘模式算法對其中有效的、新奇的、有用的及最終可以理解的信息和知識進(jìn)行挖掘與總結。(4)模式分析。模式分析主要是采用合適的技術(shù)和工具，對挖掘結果進(jìn)行模式的分析，其目的是根據實(shí)際應用，通過(guò)觀(guān)察和選擇，把發(fā)現的統計結果、規則和模型轉換為知識，經(jīng)過(guò)篩選后來(lái)指導實(shí)際的電子商務(wù)行為。
3電子商務(wù)中的數據挖掘技術(shù)
(1)路徑分析技術(shù)。路徑分析主要是對web訪(fǎng)問(wèn)路徑進(jìn)行搜索分析，對于頻繁訪(fǎng)問(wèn)的路徑進(jìn)行總結。利用Web服務(wù)器的日志文件進(jìn)行數據分析，對訪(fǎng)客次數以及對應路徑進(jìn)行分析挖掘出頻繁訪(fǎng)問(wèn)路徑。通過(guò)數據可以分析出大多數訪(fǎng)問(wèn)者的共同喜好，從而能夠幫助電子商務(wù)改進(jìn)web設計以及提供更好更符合客戶(hù)的服務(wù)。(2)關(guān)聯(lián)分析技術(shù)。關(guān)聯(lián)技術(shù)是通過(guò)對數據進(jìn)行分析尋找出隱藏的數據聯(lián)系，關(guān)聯(lián)分析可是對單純的web數據與對應的電子商務(wù)進(jìn)行聯(lián)系。從而可以在web數據挖掘中得到該商務(wù)網(wǎng)站的關(guān)聯(lián)原則和信息。從而更好的使得客戶(hù)和網(wǎng)站數據有之間的相互聯(lián)系。(3)聚類(lèi)分析技術(shù)。聚類(lèi)分析是根據對象進(jìn)行數據分析了之后，對數據的信息和客戶(hù)對象之間的關(guān)系進(jìn)行總結。對數據對象進(jìn)行分組成為多個(gè)類(lèi)或簇，按照數據對象之間的相似度進(jìn)行劃分。(4)分類(lèi)分析技術(shù)。分類(lèi)分析是通過(guò)對數據庫中樣本數據的分析，對每個(gè)類(lèi)別做出準確的描述或分析模型或挖掘分類(lèi)規則。分類(lèi)分析是電子商務(wù)中一個(gè)非常重要的任務(wù)，也是應用最廣泛的技術(shù)。通過(guò)分類(lèi)自動(dòng)推導給定數據的廣義描述，以便對未來(lái)數據進(jìn)行預測。
4Web數據挖掘技術(shù)在電子商務(wù)中的應用
(1)制定優(yōu)質(zhì)個(gè)性化服務(wù)。電子商務(wù)的發(fā)展給了人們更多元化的選擇，同時(shí)，電商網(wǎng)站經(jīng)營(yíng)的商品也在不斷增加，在這樣多元化的網(wǎng)站結構中想要快速找到符合自己的商品必定會(huì )是一個(gè)繁瑣的過(guò)程。然而通過(guò)數據挖掘對瀏覽量、購買(mǎi)力、搜索強度進(jìn)行合理應用，針對數據分析結果對網(wǎng)站進(jìn)行制定優(yōu)質(zhì)的個(gè)性化服務(wù)設計，更合理的安排網(wǎng)站中的物品擺放，從而為用戶(hù)提供更個(gè)性化的服務(wù)。(2)優(yōu)化站點(diǎn)設計。Web設計者可通過(guò)挖掘用戶(hù)的Web日志文件，對Web站點(diǎn)的結構和外觀(guān)進(jìn)行設計和修改。網(wǎng)站網(wǎng)頁(yè)的內容設置直接影響網(wǎng)站的訪(fǎng)問(wèn)效率。網(wǎng)站管理員按照大多數訪(fǎng)問(wèn)者的瀏覽模式對網(wǎng)站進(jìn)行組織，盡量為大多數訪(fǎng)問(wèn)者的瀏覽提供方便，給客戶(hù)留下好的印象，增加下次訪(fǎng)問(wèn)的機率。(3)聚類(lèi)客戶(hù)。在電子商務(wù)中，聚類(lèi)客戶(hù)就是主要的運營(yíng)策略，可以對客戶(hù)瀏覽的信息等內容出發(fā)，對客戶(hù)的共性進(jìn)行分類(lèi)，從而讓電子商務(wù)的運營(yíng)者能更加全面的了解客戶(hù)的需要，對網(wǎng)頁(yè)的內容進(jìn)行適當的調整，并在多方面滿(mǎn)足客戶(hù)的內在需要，盡最大限度的為客戶(hù)提供優(yōu)質(zhì)的、合適的服務(wù)。(4)營(yíng)銷(xiāo)效益分析。利用web數據挖掘對商品訪(fǎng)問(wèn)和銷(xiāo)售情況進(jìn)行有效分析，這樣能夠確定一些營(yíng)銷(xiāo)及消費的生命周期。再者結合目前的市場(chǎng)變化，針對不同的產(chǎn)品進(jìn)行定制獨特的營(yíng)銷(xiāo)策略。數據挖掘能夠有助于提高電商的營(yíng)銷(xiāo)效益。
5結語(yǔ)
綜上所述，web數據挖掘在電子商務(wù)的應用越來(lái)越廣泛，web數據挖掘能夠在海量數據里挖掘出有用的信息。通過(guò)數據處理把握客戶(hù)動(dòng)態(tài)、追蹤市場(chǎng)變化，在激烈的市場(chǎng)競爭中，做出正確的決策。Web數據挖掘在電子商務(wù)領(lǐng)域中一定會(huì )有廣闊的應用前景，它將帶領(lǐng)電子商務(wù)系統走向更加智能化、使客戶(hù)服務(wù)走向更加個(gè)性化。
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數據挖掘論文10
[摘 要]目前，隨著(zhù)現代科技的發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)已成為當代主流，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的應用已經(jīng)是任何一個(gè)國家所不能脫離的，經(jīng)濟全球化已成為一個(gè)必然的趨勢，在這樣的一個(gè)大數據時(shí)代，人民對信息的獲取需求呈直線(xiàn)上升的狀態(tài)。21世紀作為一個(gè)信息時(shí)代，網(wǎng)絡(luò )信息的安全防范也顯得尤為重要，而Web數據的數據技術(shù)，對于網(wǎng)絡(luò )信息安全防范來(lái)說(shuō)，是一個(gè)新的技術(shù)運用。本文從Web數據挖掘技術(shù)的基本概述入手，分析我國企業(yè)在網(wǎng)絡(luò )信息安全方面存在的問(wèn)題，最后提出將網(wǎng)絡(luò )信息安全防范與Web數據挖掘技術(shù)進(jìn)行整合運用。
[關(guān)鍵詞]Web數據挖掘技術(shù)；網(wǎng)絡(luò )信息；安全防范
doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.20xx.22.091
[中圖分類(lèi)號]TP393 [文獻標識碼]A [文章編號]1673-0194（20xx）22-0-02
引 言
世界是發(fā)展的，事物是不斷變化的，21世紀是一個(gè)大數據時(shí)代，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)顯得越來(lái)越重要。在科技發(fā)展的同時(shí)，互聯(lián)網(wǎng)也在家家戶(hù)戶(hù)普及，然而網(wǎng)絡(luò )安全問(wèn)題卻隨之而來(lái)，人們在運用科技時(shí)也在擔心網(wǎng)絡(luò )技術(shù)的安全性。鑒于此，本文探討利用Web數據挖掘技術(shù)來(lái)控制網(wǎng)絡(luò )安全，以提高網(wǎng)絡(luò )信息安全度。
1 Web數據挖掘技術(shù)概述
Web使用記錄挖掘方式是挖掘網(wǎng)絡(luò )上的瀏覽記錄，然后進(jìn)行分析，同時(shí)還可以獲取其他企業(yè)的信息。通過(guò)使用Web數據挖掘技術(shù)，企業(yè)可以進(jìn)行復雜的操作，然后從網(wǎng)頁(yè)瀏覽記錄分析出自身企業(yè)的受關(guān)注度，并了解同行競爭企業(yè)的詳細信息，尋找自身的不足。
1.1 Web數據挖掘技術(shù)的含義
Web數據挖掘技術(shù)，指的是通過(guò)自身的技術(shù)，在獲取網(wǎng)上資源的同時(shí)，尋找到企業(yè)感興趣的信息資料。圖1為Web數據發(fā)掘技術(shù)工作流程。
Web數據發(fā)掘技術(shù)可以涉及多個(gè)領(lǐng)域，通過(guò)多種數據挖掘方式，為企業(yè)找到有用的`信息資源。整體來(lái)說(shuō)，Web挖掘技術(shù)有兩種類(lèi)型，一是建立在人工智能模型的基礎上來(lái)實(shí)現，類(lèi)似于決策樹(shù)、分類(lèi)等；二是建立在統計模型基礎上來(lái)實(shí)現，類(lèi)似于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )、自然計算法等。
1.2 Web數據挖掘技術(shù)的兩種方式
Web數據挖掘技術(shù)整體上來(lái)說(shuō)有兩種方式，分別為內容挖掘和使用記錄挖掘。Web內容挖掘指的是企業(yè)可以通過(guò)Web挖掘技術(shù)，自己從網(wǎng)上尋找對企業(yè)有用的信息資源，同時(shí)對后臺設置進(jìn)行監控，減少某些重要交易內容的丟失、泄露。企業(yè)還可以通過(guò)Web挖掘技術(shù)，查詢(xún)某些用戶(hù)的操作記錄，對企業(yè)的網(wǎng)絡(luò )信息安全進(jìn)行檢查審核，從而降低企業(yè)信息被不法分子竊取的風(fēng)險。由于其他企業(yè)也有同樣的Web數據挖掘技術(shù)，因此，企業(yè)也不能深入地去探索同行企業(yè)的內部信息，但其通過(guò)該技術(shù)，可以分析其他企業(yè)的基本信息資源，然后整合出對自身有用的資源，從而制定企業(yè)市場(chǎng)戰略。
2 我國企業(yè)在網(wǎng)絡(luò )信息安全方面存在的問(wèn)題
目前，科技的發(fā)展，使全球的政治、經(jīng)濟一體化趨勢越來(lái)越明顯，互聯(lián)網(wǎng)的進(jìn)步也使國家企業(yè)面臨著(zhù)更多的挑戰。我國企業(yè)在網(wǎng)絡(luò )信息安全方面存在的問(wèn)題也逐步顯現，而網(wǎng)絡(luò )信息安全技術(shù)人才緊缺是較為明顯的一個(gè)問(wèn)題。
2.1 人才緊缺問(wèn)題
21世紀是一個(gè)互聯(lián)網(wǎng)的世紀，我國目前正在積極地吸收、引進(jìn)人才，同時(shí)也在不斷地走出去，各行各業(yè)面臨的壓力也在逐漸變大，要想在快速發(fā)展的世界潮流中占據一席之地，我國必須積極發(fā)展自己的科技產(chǎn)業(yè)。目前，我國的計算機信息技術(shù)水平，在總體上還落后于其他很多國家，而在該方面的人才緊缺問(wèn)題，是目前一個(gè)很明顯的現象。我國在該領(lǐng)域常常要引進(jìn)國外技術(shù)，受制于人，這也就間接地將自己的弊端暴露于人前，因此，我國要積極培養具有計算機網(wǎng)絡(luò )技術(shù)的高端人員，從而促進(jìn)該領(lǐng)域不斷實(shí)現創(chuàng )新。
2.2 自身安全技術(shù)漏洞問(wèn)題
除了人才緊缺，我國的網(wǎng)絡(luò )產(chǎn)品自身還存在許多的安全技術(shù)漏洞。從近幾年的市場(chǎng)經(jīng)濟發(fā)展現狀來(lái)看，我國很多的電子產(chǎn)品被國外壟斷，如蘋(píng)果、微軟等高端電子產(chǎn)品，在我國占有很大的市場(chǎng)份額。我國要想重新將自己的電子產(chǎn)品推向市場(chǎng)，就目前的形勢來(lái)看，還需要很大的努力，國民崇尚國外產(chǎn)品，不是為了標榜自己的地位，更多的是國外產(chǎn)品的性能確實(shí)比我國的要好。因此，通過(guò)我國網(wǎng)絡(luò )產(chǎn)品自身存在的安全技術(shù)漏洞可以看出，我國在網(wǎng)絡(luò )安全技術(shù)方面存在許多的不足。
3 網(wǎng)絡(luò )信息安全防范與Web數據挖掘技術(shù)的整合
近幾年，網(wǎng)絡(luò )信息安全問(wèn)題一直是國民較為關(guān)注的一個(gè)話(huà)題，我國也在該方面加大了防范力度。國家在發(fā)展創(chuàng )新互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的同時(shí)，也不能忽略其安全問(wèn)題。網(wǎng)絡(luò )信息安全，關(guān)乎我國企業(yè)的發(fā)展，是企業(yè)重要資料不外漏的重要保護屏障，本文將網(wǎng)絡(luò )信息安全防范與Web數據挖掘技術(shù)進(jìn)行整合（見(jiàn)圖2），旨在提高網(wǎng)絡(luò )信息環(huán)境的安全度，提高我國網(wǎng)絡(luò )信息安全防范能力。
本文初探Web數據挖掘技術(shù)與網(wǎng)絡(luò )信息安全防范的整合，將分別從4個(gè)方面來(lái)提高我國的網(wǎng)絡(luò )信息安全性能。
首先，將存在于網(wǎng)絡(luò )數據間的關(guān)聯(lián)尋找出來(lái)，然后整合交給企業(yè)進(jìn)行分析，企業(yè)通過(guò)這些關(guān)聯(lián)數據，分析提煉出對自己企業(yè)有用的信息，繼而制定企業(yè)戰略，防范風(fēng)險。
其次，使用Web數據挖掘技術(shù)對網(wǎng)絡(luò )信息進(jìn)行分類(lèi)分析。企業(yè)應將所有的信息進(jìn)行綜合，然后按照一定的指標分出類(lèi)別，并對這些不同類(lèi)別的信息進(jìn)行整理，方便后續的檢索。該項功能主要依靠人工智能來(lái)完成，以保證資料能夠得到完整的利用。
再次，使用Web數據挖掘技術(shù)對網(wǎng)絡(luò )信息進(jìn)行聚類(lèi)分析。企業(yè)應將這些具有共同點(diǎn)的信息進(jìn)行分類(lèi)，將這些數據分成各個(gè)小組，但每一個(gè)小組都要有一個(gè)共同的類(lèi)似點(diǎn)，以便于從整體對局部進(jìn)行分析。
最后，利用Web數據挖掘技術(shù)，根據收集到的資源信息的不同點(diǎn)進(jìn)行分類(lèi)，分類(lèi)后根據這些不同點(diǎn)的特征，分析出對自身企業(yè)有用的信息。從整體上說(shuō)，Web數據挖掘技術(shù)通過(guò)運用其強大的分析能力，可對網(wǎng)絡(luò )信息進(jìn)行篩選、整合，企業(yè)可再根據這些整合出來(lái)的資源信息，為自身制定戰略，為企業(yè)發(fā)展提供一個(gè)良好的網(wǎng)絡(luò )信息環(huán)境。
4 結 語(yǔ)
網(wǎng)絡(luò )技術(shù)在給用戶(hù)帶來(lái)便利的同時(shí)，也給用戶(hù)的信息安全造成了極大的威脅，科技進(jìn)步，技術(shù)也在不斷進(jìn)步，為了使信息得到最大的保護，網(wǎng)絡(luò )信息的安全技術(shù)要隨著(zhù)科技的進(jìn)步不斷發(fā)展，為互聯(lián)網(wǎng)的運用提供一個(gè)完善安全的網(wǎng)絡(luò )系統。本文通過(guò)Web數據挖掘技術(shù)，將網(wǎng)絡(luò )信息安全防范與該技術(shù)進(jìn)行有效整合，提高了我國企業(yè)的網(wǎng)絡(luò )信息安全度，以為我國企業(yè)的發(fā)展提供一個(gè)良好的環(huán)境。
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數據挖掘論文11
進(jìn)入信息時(shí)代以來(lái)，世界電子商務(wù)呈現飛速發(fā)展的勢頭。站在長(cháng)遠的角度，企業(yè)能否在新經(jīng)濟的背景下生存，關(guān)鍵在于企業(yè)能否利用電子商務(wù)的優(yōu)勢，但是電子商務(wù)在發(fā)展的同時(shí)也使得企業(yè)暴露了一些問(wèn)題，其中企業(yè)的數據量大，而真正有用的信息卻很少。所以現代企業(yè)急需解決的問(wèn)題是如何在大量數據中發(fā)現有用數據，獲得利于企業(yè)的商業(yè)運作的數據，從而提高企業(yè)的競爭力。要解決這些問(wèn)題，傳統的數據分析已經(jīng)不能適應企業(yè)的發(fā)展需求，傳統的數據分析工具對數據的內在信息無(wú)法提取，而是對指定的數據進(jìn)行簡(jiǎn)單的處理。信息管理系統的運用以及信息量的加大，企業(yè)希望有人可以創(chuàng )新及提高數據分析功能，只有擁有了高層次的數據分析功能，才能對企業(yè)決策工作提供有效的支持。所以，數據挖掘技術(shù)呈現在人們的眼前。
一、數據挖掘技術(shù)的發(fā)展背景
在近幾十年中，人們在利用信息技術(shù)生產(chǎn)和搜集數據的能力上有了很大提升。商業(yè)管理、政府辦公以及科學(xué)研究等等都應用了大量的數據庫。并且仍在繼續發(fā)展，所以人們?yōu)榇藢⒚媾R一個(gè)新的挑戰，在信息爆炸的今天，我們都需面對地問(wèn)題是信息過(guò)量，那么我們將如何在大量的信息庫當中獲取有用的知識，提高信息利用率呢？要想讓數據成為企業(yè)的有效資源，并使它為企業(yè)的戰略發(fā)展及業(yè)務(wù)決策提供有效保障。否則，大量的數據將會(huì )阻礙公司的發(fā)展。因此，數據挖掘技術(shù)在人們被數據淹沒(méi)且急需知識的境地中帶來(lái)了希望，并在發(fā)展過(guò)程中顯示了它頑強的生命力。
人們長(cháng)期對數據庫的技術(shù)進(jìn)行研究和開(kāi)發(fā)而創(chuàng )新出數據挖掘技術(shù)，剛開(kāi)始時(shí)商業(yè)數據一般存于計算機的數據庫里，然后變成了對數據庫進(jìn)行訪(fǎng)問(wèn)并查詢(xún)，而數據庫技術(shù)進(jìn)入更高的臺階是由于數據挖掘技術(shù)的廣泛應用，數據挖掘技術(shù)給企業(yè)的運作和發(fā)展帶來(lái)很大便利，它不僅可以對以往的數據進(jìn)行查閱，從而可以把各個(gè)時(shí)期的數據進(jìn)行對比分析，利于商業(yè)水平的提高。商業(yè)數據庫正呈現空前發(fā)展的態(tài)勢，并且在各種行業(yè)中數據倉庫得到了廣泛的應用。數據挖掘的`核心包括數據統計、人工智能以及機器學(xué)習等等。且歷經(jīng)了十多年的發(fā)展歷程，使得數據挖掘技術(shù)趨向于穩定。
二、數據挖掘技術(shù)在電子商務(wù)中的應用
1.數據挖掘技術(shù)在客戶(hù)關(guān)系管理中的應用
一種把客戶(hù)當作核心的經(jīng)營(yíng)策略就是客戶(hù)關(guān)系管理，為了滿(mǎn)足企業(yè)的產(chǎn)品開(kāi)發(fā)、市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)以及管理的決策，而通過(guò)現代技術(shù)來(lái)滿(mǎn)足。為獲取商業(yè)知識而利用客戶(hù)的信息，并以此來(lái)提高企業(yè)在市場(chǎng)當中的競爭力，采用數據挖掘技術(shù)，企業(yè)可以充分地利用客戶(hù)數據資源，并對客戶(hù)進(jìn)行分類(lèi)分析，這樣不僅有利于企業(yè)對客戶(hù)的盈利能力進(jìn)行分析，更有利于尋找有潛力的客戶(hù)，為企業(yè)帶來(lái)發(fā)展。另夕卜，為應對商業(yè)數據的不斷增多，數據挖掘技術(shù)將成為企業(yè)立足的關(guān)鍵技術(shù)，這項技術(shù)不僅可以加強企業(yè)對客戶(hù)的管理及其跟蹤市場(chǎng)活動(dòng)，預測客戶(hù)的消費方向，并依據消費的趨勢開(kāi)發(fā)產(chǎn)品。另外，客戶(hù)評價(jià)模型對客戶(hù)進(jìn)行評價(jià)，并在分析客戶(hù)行為對企業(yè)收益產(chǎn)生的影響，達到企業(yè)與客戶(hù)和企業(yè)利潤最優(yōu)化。同時(shí)，在客戶(hù)數據挖掘技術(shù)應用的基礎上，企業(yè)可以依據重點(diǎn)客戶(hù)和評價(jià)市場(chǎng)性能。為擴大企業(yè)銷(xiāo)售的渠道，制定個(gè)性化的營(yíng)銷(xiāo)策略。通過(guò)呼叫中心優(yōu)化及暢通溝通的渠道，強化客戶(hù)關(guān)系管理的智能化并提高服務(wù)質(zhì)量。
2.數據挖掘技術(shù)在網(wǎng)站運營(yíng)中的應用
為提高網(wǎng)站的點(diǎn)擊率，網(wǎng)站的設計者們在設計網(wǎng)站時(shí)不再完全根據專(zhuān)家的意見(jiàn)來(lái)設計，而是依據訪(fǎng)問(wèn)者在網(wǎng)站當中留下的痕跡來(lái)設計網(wǎng)站，其中包括了網(wǎng)站結構的設計和外觀(guān)。在設計網(wǎng)站時(shí)，為節約客戶(hù)的訪(fǎng)問(wèn)時(shí)間，壓縮網(wǎng)站的開(kāi)支，網(wǎng)站的設計者會(huì )根據訪(fǎng)問(wèn)者的訪(fǎng)問(wèn)路徑，并分析這些路徑。如果可以分析并設計出最優(yōu)化的捷徑，這樣不僅可以讓訪(fǎng)問(wèn)者很輕松地訪(fǎng)問(wèn)，還能給訪(fǎng)問(wèn)者留下好的印象，利于網(wǎng)站長(cháng)期發(fā)展。同時(shí)，為降低網(wǎng)站的運營(yíng)成本，采用數據挖掘技術(shù)，可以挖掘有效的市場(chǎng)信息，并預測客戶(hù)的下一步行為，這樣有利于提高電子商務(wù)營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)的成功率。企業(yè)為增強廣告的目的性，為公司帶來(lái)更大的收益，應依據訪(fǎng)問(wèn)者瀏覽習慣安排廣告的位置，為企業(yè)帶來(lái)一定的廣告收益。
3.數據挖掘技術(shù)在商業(yè)信用評估中的應用
目前，不良的商業(yè)秩序受低劣信用狀況影響，網(wǎng)上詐騙的事件屢見(jiàn)不鮮及企業(yè)財務(wù)中的造價(jià)現象也時(shí)有發(fā)生，這些現象的發(fā)生導致了信用危機的產(chǎn)生，嚴重制約著(zhù)電子商務(wù)的發(fā)展和繁榮。發(fā)達的社會(huì )信息水平作為發(fā)展電子商務(wù)的基礎，通過(guò)偏差分析，控制企業(yè)數據的統計和歷史記錄的差別，為構建完善的安全體系，采用數據挖掘技術(shù)對企業(yè)的經(jīng)營(yíng)情況進(jìn)行分析，并對企業(yè)進(jìn)行資產(chǎn)的評估以及收益分析等等。另外，為強化網(wǎng)站中的網(wǎng)上交易行為的安全，應對網(wǎng)絡(luò )進(jìn)行全程的監控。在此基礎上，建立客戶(hù)的信譽(yù)記錄，這樣不僅可以有效地防止信用危機，更有利于提升企業(yè)風(fēng)險管理的水平和能力。
三、結語(yǔ)
在電子商務(wù)點(diǎn)中應用數據挖掘技術(shù)，并對這些數據進(jìn)行挖掘，在挖掘當中找到有價(jià)值的數據。所以，將數據挖掘技術(shù)應用于電子商務(wù)，并建立數據挖掘為核心的客戶(hù)管理系統，將使得企業(yè)在市場(chǎng)變化中立于不敗之地。
數據挖掘論文12
題目：數據挖掘技術(shù)在神經(jīng)根型頸椎病方劑研究中的優(yōu)勢及應用進(jìn)展
關(guān)鍵詞：數據挖掘技術(shù); 神經(jīng)根型頸椎病; 方劑; 綜述;
1 數據挖掘技術(shù)簡(jiǎn)介
數據挖掘技術(shù)[1] (Knowledge Discovery in Datebase, KKD) , 是一種新興的信息處理技術(shù), 它融匯了人工智能、模式別、模糊數學(xué)、數據庫、數理統計等多種技術(shù)方法, 專(zhuān)門(mén)用于海量數據的處理, 從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的數據集中, 提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在的有用的信息和知識, 其目的是發(fā)現規律而不是驗證假設。數據挖掘技術(shù)主要適用于龐大的數據庫的研究, 其特點(diǎn)在于:基于數據分析方法角度的分類(lèi), 其本質(zhì)屬于觀(guān)察性研究, 數據來(lái)源于日常診療工作資料, 應用的技術(shù)較傳統研究更先進(jìn), 分析工具、理論模型與傳統研究區別較大。其操作步驟包括[2]:選擇數據, 數據處理, 挖掘分析, 結果解釋, 其中結果解釋是數據挖掘技術(shù)研究的關(guān)鍵。其方法包括分類(lèi)、聚類(lèi)、關(guān)聯(lián)、序列、決策樹(shù)、貝斯網(wǎng)絡(luò )、因子、辨別等分析[3], 其結果通常表示為概念、規則、規律、模式、約束、可視化等形式圖[4]。當今數據挖掘技術(shù)的方向主要在于:特定數據挖掘, 高效挖掘算法, 提高結果的有效性、確定性和表達性, 結果的可視化, 多抽象層上的交互式數據挖掘, 多元數據挖掘及數據的安全性和保密性。因其優(yōu)勢和獨特性被運用于多個(gè)領(lǐng)域中, 且結果運用后取得顯著(zhù)成效, 因此越來(lái)越多的中醫方劑研究者將其運用于方劑中藥物的研究。
2 數據挖掘術(shù)在神經(jīng)根型頸椎病治方研究中的優(yōu)勢
中醫對于神經(jīng)根型頸椎病的治療準則為辨證論治, 從古至今神經(jīng)根型頸椎病的中醫證型有很多, 其治方是集中醫之理、法、方、藥為一體的數據集合, 具有以“方-藥-證”為核心的多維結構。方劑配伍本質(zhì)上表現為方與方、方與藥、藥與藥、藥與劑量, 以及方藥與證、病、癥交叉錯綜的關(guān)聯(lián)與對應[5], 而中醫方劑講究君臣佐使的配伍, 藥物有升降沉浮, 四氣五味及歸經(jīng)之別, 對于神經(jīng)根型頸椎病的治療, 治方中藥物的種類(lèi)、炮制方法、用量、用法等都是千變萬(wàn)化的, 而這些海量、模糊、看似隨機的藥物背后隱藏著(zhù)對臨床有用的信息和規律, 但這些大數據是無(wú)法在可承受的時(shí)間范圍內可用常規軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的, 是需要一個(gè)新處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優(yōu)化能力, 而數據挖掘技術(shù)有可能從這些海量的的數據中發(fā)現新知識, 揭示背后隱藏的關(guān)系和規則, 并且對未知的情況進(jìn)行預測[6]。再者, 中醫辨治充滿(mǎn)非線(xiàn)性思維, “方-藥-證”間的多層關(guān)聯(lián)、序列組合、集群對應, 形成了整體論的思維方式和原則, 而數據挖掘技術(shù)數據挖掘在技術(shù)線(xiàn)路上與傳統數據處理方法不同在于其能對數據庫內的數據以線(xiàn)性和非線(xiàn)性方式解析, 尤善處理模糊的、非量化的數據。例如趙睿曦等[7]在研究張氏骨傷治療腰椎間盤(pán)突出癥的用藥規律時(shí), 選取了100張治方, 因該病病因病機復雜, 證候不一, 骨傷名師張玉柱先生對該病的治則治法、藥物使用是不同的。因此他們利用Excel建立方證數據庫, 采用SPPS Clementine12.0軟件對這些數據的用藥頻次、藥物關(guān)聯(lián)規則及藥物聚類(lèi)進(jìn)行分析, 最后總結出張氏骨傷治療腰椎間盤(pán)突出癥遵循病從肝治、病從血治、標本兼治的原則, 也歸納出治療三種不同證型的腰突癥的三類(lèi)自擬方。由此看出數據挖掘技術(shù)在方劑研究中的應用對數據背后信息、規律等的挖掘及名家經(jīng)驗的推廣具有重大意義, 因此數據挖掘技術(shù)在神經(jīng)根型頸椎病的治方研究中也同樣發(fā)揮著(zhù)巨大的作用。
3 數據挖掘技術(shù)在神經(jīng)根型頸椎治方中的應用進(jìn)展
神經(jīng)根型頸椎病在所有頸椎病中最常見(jiàn), 約占50%~60%[8], 醫家對其治方的研究也是不計其數。近年來(lái)數據挖掘技術(shù)也被運用于其治方研究中, 筆者通過(guò)萬(wàn)方、中國知網(wǎng)等總共檢索出以下幾篇文獻, 雖數量不多但其優(yōu)勢明顯。劉向前等[9]在挖掘古方治療神經(jīng)根型頸椎病的用藥規律時(shí), 通過(guò)檢索《中華醫典》并從中篩選以治療頸項肩臂痛為主的古方219首并建立數據庫, 對不同證治古方的用藥類(lèi)別、總味數、單味藥使用頻數及藥對 (組) 出現頻數進(jìn)行統計, 總結出風(fēng)寒濕痹證、痰濕阻痹證、寒濕阻滯證、正虛不足證的用藥特點(diǎn), 得出解表藥、祛風(fēng)濕藥、活血化瘀藥、補虛藥是治療頸項肩臂痛古方組成的主要藥物。古為今用, 該研究對于現代醫家在治療該病中有很好的借鑒和參考意義。齊兵獻等[10]檢索CNKI (1980-20xx年) 相關(guān)文獻中治療神經(jīng)根型頸椎病的方劑建立數據庫, 采用SPSS11.5統計軟件這些治方常用藥物使用頻次頻率、性味頻率、歸經(jīng)頻率分析比較, 治療神經(jīng)根型頸椎病的中藥共計99味, 使用頻次479味次;所用藥物種類(lèi)依次以補益藥、活血化瘀藥、祛風(fēng)濕藥運用最多, 其中藥味以辛、苦為主, 藥性以溫、寒為主, 歸經(jīng)以肝、脾、心為主, 而本病以肝腎虧虛, 氣血瘀滯為主, 臨床以補益藥、活血化瘀藥、祛風(fēng)濕藥等中藥運用最多。這對于醫家治療該病選用藥物的性味、歸經(jīng)等具有指導意義。陳元川等[11]檢索20xx年1月至20xx年3月發(fā)表的以單純口服中藥治療神經(jīng)根型頸椎病的有關(guān)文獻, 對其中的方劑和藥物進(jìn)行統計、歸類(lèi)、分析, 最終納入32首方劑, 涉及111味中藥, 補氣藥、發(fā)散風(fēng)寒藥、活血止痛藥、補血藥等使用頻次較高;葛根、白芍、黃芪、當歸、桂枝等藥物使用頻次較高, 證實(shí)與古方桂枝加葛根湯主藥相同, 且該方扶陽(yáng)解表的.治法與該研究得出的扶正祛邪的結果相吻合, 同時(shí)也證實(shí)石氏傷科強調治傷科病當“以氣為主, 以血為先”等正確性。所以大數據背后的規律和關(guān)系在很多方面古今是一致的, 同時(shí)數據依據的支持也為現代神經(jīng)根型頸椎病治療提供有力的保障。謝輝等[12]收集20xx至20xx年10月3日的166張治療神經(jīng)根型頸椎病的治方建立數據庫, 采用關(guān)聯(lián)規則算法、復雜系統熵聚類(lèi)等無(wú)監督數據挖掘方法, 利用中醫傳承輔助平臺 (TCMISS) 軟件分析處方中各種藥物的使用頻次、藥物之間的關(guān)聯(lián)規則、核心藥物組合和新處方, 從中挖掘出治療該病中醫中的常用藥物、藥對, 闡明了治療該病以解肌散寒藥、補氣活血藥、祛風(fēng)勝濕藥和溫經(jīng)通絡(luò )藥為主, 治法主要包括解肌舒筋、益氣活血和補益肝腎, 這一方面很清晰明了地展示了藥物使用頻率、藥物之間的聯(lián)系, 證實(shí)其與很多古代經(jīng)典中治療神經(jīng)根型頸椎病的治則、治法及用藥規律是吻合的, 是臨床用藥的積累和升華, 可有效地指導臨床并提高療效;另一方面也為中藥新藥的創(chuàng )制提供處方來(lái)源, 指導新藥研發(fā)[13]。
4 小結
數據挖掘技術(shù)作為一種新型的研究技術(shù), 在神經(jīng)根型頸椎病的治方研究中的運用相對于其他領(lǐng)域是偏少的, 并且基本上是研究文獻資料上出現的治方, 在對名老中醫個(gè)人治療經(jīng)驗及用藥規律的總結是缺乏的, 因此研究范圍廣而缺乏針對性, 同時(shí)使用該技術(shù)的相關(guān)軟件種類(lèi)往往是單一的�，F在研究者在研究中醫方劑時(shí)往往采用傳統的研究方法, 這就導致在大數據的研究中耗時(shí)、耗力甚則無(wú)能為力, 同樣也難以精準地提取大數據背后的隱藏的潛在關(guān)系和規則及缺乏對未知情況的預測。產(chǎn)生這樣的現狀, 一方面是很多研究者尚未清楚該技術(shù)在方劑研究中的優(yōu)勢所在, 思維模式尚未更新;另一方面是很多研究者尚未清楚該技術(shù)的操作技能及軟件種類(lèi)及其應用范圍。故以后應向更多研究者普及該技術(shù)的軟件種類(lèi)、其中的優(yōu)勢及操作技能, 讓該技術(shù)在臨床中使用更廣, 產(chǎn)生更大的效益。
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數據挖掘論文13
【摘要】企業(yè)精準營(yíng)銷(xiāo)服務(wù)是在充分了解客戶(hù)的基礎上，針對客戶(hù)特點(diǎn)及需求，有針對性地進(jìn)行產(chǎn)品營(yíng)銷(xiāo)的行為。大數據時(shí)代數據呈現井噴式爆炸性增長(cháng)，不斷驅動(dòng)企業(yè)大數據精準營(yíng)銷(xiāo)的應用，數據挖掘成了企業(yè)從海量數據中獲取信息知識的必要技術(shù)手段。本文主要探討數據挖掘常見(jiàn)方法、挖掘過(guò)程及在企業(yè)精準營(yíng)銷(xiāo)服務(wù)的應用，以實(shí)際案例分析總結企業(yè)利用數據挖掘開(kāi)展精準營(yíng)銷(xiāo)工作更為合理的方法、流程。
【關(guān)鍵詞】數據挖掘；方法論；精準營(yíng)銷(xiāo)服務(wù)；策略
一、引言
大數據時(shí)代的來(lái)臨，數據呈現井噴式爆炸性增長(cháng)。在海量數據中，隱藏著(zhù)無(wú)數商業(yè)機會(huì )，但如何將大數據利用起來(lái)卻是一項艱巨的工作。在企業(yè)實(shí)施精準營(yíng)銷(xiāo)服務(wù)過(guò)程中，面臨著(zhù)客戶(hù)在哪？客戶(hù)有什么特征？客戶(hù)需要什么產(chǎn)品？如何進(jìn)行有效營(yíng)銷(xiāo)，提升客戶(hù)價(jià)值？我們在數據的海洋里淹死了，卻在知識的海洋里渴死了……而從龐大的數據中，借助合適的數據挖掘技術(shù)及工具，借助結合實(shí)際的數據挖掘方法，以客觀(guān)統計分析和挖掘算法挖掘出企業(yè)精準營(yíng)銷(xiāo)服務(wù)的潛在目標用戶(hù)、用戶(hù)特征，同時(shí)匹配合適的營(yíng)銷(xiāo)服務(wù)策略，可以顯著(zhù)提升企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)服務(wù)精準度與成功率。
二、數據挖掘方法
數據挖掘工作本質(zhì)上是一個(gè)解決實(shí)際業(yè)務(wù)問(wèn)題的過(guò)程，需要有系統、科學(xué)的數據挖掘方法論來(lái)指導。業(yè)內主流的數據挖掘方法論有：歐盟機構聯(lián)合起草的CRISP-DM、SAS公司提出的SEMMA。CRISP-DM將數據挖掘分為6個(gè)階段，即商業(yè)理解（Busi-nessunderstanding）、數據理解（Dataunderstanding）、數據準備（Datapreparation）、建模（Modeling）、評估（Evaluation）、部署（Deployment）。而SEMMA將數據挖掘分為5個(gè)階段，即數據取樣（Sample）、數據特征探索、分析和預處理（Explore）、問(wèn)題明確化、數據調整和技術(shù)選擇（Modify）、模型的研發(fā)、知識的發(fā)現（Model）、模型和知識的綜合解釋和評價(jià)（Assess）。從工作流程來(lái)看，CRISP-DM是從項目執行角度談的方法論，更關(guān)注與商業(yè)目標的結合，而SEMMA則是從具體數據探測和挖掘出發(fā)談的方法論，更關(guān)注數據探索的過(guò)程。但從具體工作內容來(lái)看，CRISP-DM和SEMMA本質(zhì)上都是在數據挖掘應用中提出問(wèn)題、分析問(wèn)題和解決問(wèn)題的過(guò)程。因此，CRISP-DM和SEMMA互不矛盾，只是強調的重點(diǎn)不同而已。結合企業(yè)實(shí)施數據挖掘工作的實(shí)踐經(jīng)驗，經(jīng)常采用PDMA數據挖掘方法。PDMA將數據挖掘分為4個(gè)階段，即定義業(yè)務(wù)問(wèn)題（Problemdefinition）、數據準備（DataPreparation）、模型構建（ModelCreation）、模型應用（ModelApplication）。與CRISP-DM、SEMMA等相比，PDMA類(lèi)似CRISP-DM，但又有較大差異。首先，PDMA將CRISP-DM的數據理解、數據準備做了提煉與分解。PDMA的數據準備是在滿(mǎn)足業(yè)務(wù)目標的前提下，確定挖掘建模的數據范圍，并構建生成寬表數據及核查數據準確性。PDMA的模型構建是在數據準備后，從數據集中采集業(yè)務(wù)問(wèn)題相關(guān)的樣本數據集，探索數據的規律和趨勢，針對數據建模的數據集數據進(jìn)行探索，選擇一種或幾種挖掘算法，進(jìn)行模型構建及從技術(shù)和業(yè)務(wù)兩個(gè)角度進(jìn)行模型評估�？梢�(jiàn)，PDMA的數據準備只負責建模挖掘寬表準備，數據探索包括衍生變量的生成、選擇等部分數據處理工作在模型構建階段實(shí)現，各階段間的工作分工也更為清晰。其次，PDMA的模型應用不僅僅是模型部署，還包括模型評分、模型監控與維護，確保當市場(chǎng)環(huán)境、用戶(hù)數據發(fā)生變化時(shí)，能及時(shí)判別在用的挖掘模型是否還有效、適用。對于不適用的挖掘模型及時(shí)調整優(yōu)化，實(shí)現模型閉環(huán)管理。同時(shí)，PDMA的模型應用還強調模型輸出目標用戶(hù)的細分，及與市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)策略的`匹配建議，幫助業(yè)務(wù)部門(mén)更好理解模型輸出及指導后續工作的開(kāi)展。PDMA數據挖掘方法論是CRISP-DM、SEMMA等方法論的提煉優(yōu)化。
三、數據挖掘精準營(yíng)銷(xiāo)應用
隨著(zhù)三大運營(yíng)商全業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)的迅猛發(fā)展，寬帶市場(chǎng)競爭激烈、市場(chǎng)日益飽和，越發(fā)呈現價(jià)格戰的競爭格局。借助大數據分析挖掘可精準識別寬帶營(yíng)銷(xiāo)服務(wù)潛在目標客戶(hù)及特征，從而實(shí)現營(yíng)銷(xiāo)服務(wù)有的放矢。
1、定義業(yè)務(wù)問(wèn)題
�。�1）基于歷史數據挖掘過(guò)往寬帶營(yíng)銷(xiāo)服務(wù)客戶(hù)寬帶使用特征、消費水平特征、上網(wǎng)偏好等，剖析營(yíng)銷(xiāo)服務(wù)用戶(hù)的主要特征和原因，輸出潛在目標用戶(hù)清單。（2）在輸出潛在目標用戶(hù)清單的基礎上，對目標客戶(hù)進(jìn)一步深入挖掘分群，剖析出不同人群客戶(hù)的寬帶使用、消費行為的典型特點(diǎn)，提出針對性營(yíng)銷(xiāo)服務(wù)策略。（3）針對輸出的潛在目標用戶(hù)清單和分群制定具體的銷(xiāo)售策略，進(jìn)行派單執行，跟蹤效果，做好下次模型迭代優(yōu)化。
2、數據準備
數據準備是在滿(mǎn)足業(yè)務(wù)目標前提下，確定數據建模的數據范圍，描述和檢查這些數據，并構建建模寬表。針對寬帶用戶(hù)的行為特征，可以選取以下幾個(gè)數據維度：上網(wǎng)偏好維度、消費行為維度、產(chǎn)品及終端結構維度。其中，偏好類(lèi)別數據主要利用DPI數據對用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)的目標URL地址，進(jìn)行多維度的統計計算后，得出的興趣類(lèi)別標簽。輸入模型的變量要根據不同區域和每次預測的數據源動(dòng)態(tài)調整。經(jīng)過(guò)數據清洗、整理、派生，最終確定模型輸入變量時(shí)，主要依據對于模型輸出結果的影響顯著(zhù)性選擇。
3、模型構建
模型構建就是在數據準備后，從數據集市中采集業(yè)務(wù)問(wèn)題相關(guān)的樣本數據集，探索數據的規律和趨勢，針對數據建模的數據集數據進(jìn)行修正，選擇一種或幾種挖掘方法，進(jìn)行數據模型構建，從技術(shù)和業(yè)務(wù)兩個(gè)層面進(jìn)行模型評估。通常情況下，主要以邏輯回歸和決策樹(shù)等作為建模主要方法，此類(lèi)模型能輸出具體流失公式和規則。在進(jìn)行用戶(hù)分群時(shí)，主要以聚類(lèi)模型為主要方法，尋找不同類(lèi)型用戶(hù)特征，制定分群針對性維系策略。
4、模型應用
在輸出潛在目標用戶(hù)清單的基礎上，對目標客戶(hù)進(jìn)行分群。根據數據挖掘模型結果，寬帶營(yíng)銷(xiāo)服務(wù)用戶(hù)可以分為以下5類(lèi)：低需求型用戶(hù)、供給過(guò)剩型用戶(hù)、供給不足型用戶(hù)、長(cháng)期高需求型用戶(hù)、短期高需求型用戶(hù)�；诜秩汉蟮哪繕擞脩�(hù)，可以針對性進(jìn)行營(yíng)銷(xiāo)服務(wù)策略匹配，如低需求型用戶(hù)可以采用寬帶資費優(yōu)惠（如對上網(wǎng)少用戶(hù)采取特定的低資費），供給不足型用戶(hù)可以采用加快低寬帶客戶(hù)向高帶寬的遷移政策。最后進(jìn)行派單執行，跟蹤效果。
四、結束語(yǔ)
大數據時(shí)代，由于信息技術(shù)的應用普及，產(chǎn)生了大量的數據，每年都以指數級速度增長(cháng)。數據量大導致數據應用也會(huì )變得越來(lái)越困難，而借助合適的數據挖掘技術(shù)及工具，結合實(shí)際的數據挖掘方法，可以更加有效地提高數據的利用率，更深層次地挖掘出對企業(yè)精準營(yíng)銷(xiāo)有價(jià)值的信息，實(shí)現對海量信息的掌控，讓企業(yè)實(shí)現更為精準的營(yíng)銷(xiāo)服務(wù)。
數據挖掘論文14
題目：檔案信息管理系統中的計算機數據挖掘技術(shù)探討
摘要：伴隨著(zhù)計算機技術(shù)的不斷進(jìn)步和發(fā)展, 數據挖掘技術(shù)成為數據處理工作中的重點(diǎn)技術(shù), 能借助相關(guān)算法搜索相關(guān)信息, 在節省人力資本的同時(shí), 提高數據檢索的實(shí)際效率, 基于此, 被廣泛應用在數據密集型行業(yè)中。筆者簡(jiǎn)要分析了計算機數據挖掘技術(shù), 并集中闡釋了檔案信息管理系統計算機數據倉庫的建立和技術(shù)實(shí)現過(guò)程, 以供參考。
關(guān)鍵詞：檔案信息管理系統; 計算機; 數據挖掘技術(shù); 1 數據挖掘技術(shù)概述
數據挖掘技術(shù)就是指在大量隨機數據中提取隱含信息, 并且將其整合后應用在知識處理體系的技術(shù)過(guò)程。若是從技術(shù)層面判定數據挖掘技術(shù), 則需要將其劃分在商業(yè)數據處理技術(shù)中, 整合商業(yè)數據提取和轉化機制, 并且建構更加系統化的分析模型和處理機制, 從根本上優(yōu)化商業(yè)決策。借助數據挖掘技術(shù)能建構完整的數據倉庫, 滿(mǎn)足集成性、時(shí)變性以及非易失性等需求, 整和數據處理和冗余參數, 確保技術(shù)框架結構的完整性。
目前, 數據挖掘技術(shù)常用的工具, 如SAS企業(yè)的Enterprise Miner、IBM企業(yè)的Intellient Miner以及SPSS企業(yè)的Clementine等應用都十分廣泛。企業(yè)在實(shí)際工作過(guò)程中, 往往會(huì )利用數據源和數據預處理工具進(jìn)行數據定型和更新管理, 并且應用聚類(lèi)分析模塊、決策樹(shù)分析模塊以及關(guān)聯(lián)分析算法等, 借助數據挖掘技術(shù)對相關(guān)數據進(jìn)行處理。
2 檔案信息管理系統計算機數據倉庫的建立
2.1 客戶(hù)需求單元
為了充分發(fā)揮檔案信息管理系統的優(yōu)勢, 要結合客戶(hù)的實(shí)際需求建立完整的處理框架體系。在數據庫體系建立中, 要適應迭代式處理特征, 并且從用戶(hù)需求出發(fā)整合數據模型, 保證其建立過(guò)程能按照整體規劃有序進(jìn)行, 且能按照目標和分析框架參數完成操作。首先, 要確立基礎性的數據倉庫對象, 由于是檔案信息管理, 因此, 要集中劃分檔案數據分析的主題, 并且有效錄入檔案信息, 確保滿(mǎn)足檔案的數據分析需求。其次, 要對日常工作中的用戶(hù)數據進(jìn)行集中的挖掘處理, 從根本上提高數據倉庫分析的完整性。
(1) 確定數據倉庫的基礎性用戶(hù), 其中, 主要包括檔案工作人員和使用人員, 結合不同人員的工作需求建立相應的數據倉庫。
(2) 檔案工作要利用數據分析和檔案用戶(hù)特征分析進(jìn)行分類(lèi)描述。
(3) 確定檔案的基礎性分類(lèi)主題, 一般而言, 要將文書(shū)檔案歸檔情況、卷數等基礎性信息作為分類(lèi)依據。
2.2 數據庫設計單元
在設計過(guò)程中, 要針對不同維度建立相應的參數體系和組成結構, 并且有效整合組成事實(shí)表的主鍵項目, 建立框架結構。
第一, 建立事實(shí)表。事實(shí)表是數據模型的核心單元, 主要是記錄相關(guān)業(yè)務(wù)和統計數據的表, 能整合數據倉庫中的信息單元, 并且提升多維空間處理效果, 確保數據儲存過(guò)程切實(shí)有效。 (1) 檔案管理中文書(shū)檔案目錄卷數事實(shí)表:事實(shí)表主鍵, 字段類(lèi)型Int, 字段為Id;文書(shū)歸檔年份, 字段類(lèi)型Int, 字段為Gdyear_key;文書(shū)歸檔類(lèi)型, 字段類(lèi)型Int, 字段為Ajtm_key;文書(shū)歸檔單位, 字段類(lèi)型Int, 字段為Gddw_key;文書(shū)檔案生成年份, 字段類(lèi)型Int, 字段為Ajscsj_key, 以及文書(shū)檔案包括的文件數目。 (2) 檔案管理中文書(shū)檔案卷數事實(shí)表:事實(shí)表主鍵, 字段類(lèi)型Int, 字段為Id;文書(shū)歸檔利用日期, 字段類(lèi)型Int, 字段為Date_key;文書(shū)歸檔利用單位, 字段類(lèi)型Int, 字段為Dw_key;文書(shū)歸檔利用類(lèi)別, 字段類(lèi)型Int, 字段為Dalb_key;文書(shū)歸檔利用年份, 字段類(lèi)型Int, 字段為Dayear_key等[1]。
第二, 建立維度表, 在實(shí)際數據倉庫建立和運維工作中, 提高數據管理效果和水平, 確保建立循環(huán)和反饋的系統框架體系, 并且處理增長(cháng)過(guò)程和完善過(guò)程, 有效實(shí)現數據庫模型設計以及相關(guān)維護操作。首先, 要對模式的基礎性維度進(jìn)行分析并且制作相應的表, 主要包括檔案年度維表、利用方式維表等。其次, 要建構數據庫星型模型體系。最后, 要集中判定數據庫工具, 保證數據庫平臺在客戶(hù)管理工作方面具備一定的優(yōu)勢, 集中制訂商務(wù)智能解決方案, 保證集成環(huán)境的穩定性和數據倉庫建模的效果, 真正提高數據抽取以及轉換工作的實(shí)際水平。需要注意的是, 在全面整合和分析處理數據的過(guò)程中, 要分離文書(shū)檔案中的數據, 相關(guān)操作如下:
from dag gd temp//刪除臨時(shí)表中的數據
Ch count=dag 1.importfile (dbo.u wswj) //將文書(shū)目錄中數據導出到數據窗口
Dag 1.() //將數據窗口中的數據保存到臨時(shí)表
相關(guān)技術(shù)人員要對數據進(jìn)行有效處理, 以保證相關(guān)數據合并操作、連接操作以及條件性拆分操作等都能按照數據預處理管理要求合理化進(jìn)行, 從根本上維護數據處理效果。
2.3 多維數據模型建立單元
在檔案多維數據模型建立的過(guò)程中, 相關(guān)技術(shù)人員要判定聯(lián)機分析處理項目和數據挖掘方案, 整合信息系統中的數據源、數據視圖、維度參數以及屬性參數等, 保證具體單元能發(fā)揮其實(shí)際作用, 并且真正發(fā)揮檔案維表的穩定性、安全性?xún)?yōu)勢。
第一, 檔案事實(shí)表中的數據穩定, 事實(shí)表是加載和處理檔案數據的基本模塊, 按照檔案目錄數據表和檔案利用情況表分析和判定其類(lèi)別和歸檔時(shí)間, 從而提高數據獨立分析水平。一方面, 能追加有效的數據, 保證數據倉庫信息的基本質(zhì)量, 也能追加時(shí)間判定標準, 能在實(shí)際操作中減少掃描整個(gè)表浪費的時(shí)間, 從根本上提高實(shí)際效率。另一方面, 能刪除數據, 實(shí)現數據更新, 檢索相關(guān)關(guān)鍵詞即可。并且也能同時(shí)修改數據, 維護檔案撤出和檔案追加的動(dòng)態(tài)化處理效果。
第二, 檔案維表的安全性。在維表管理工作中, 檔案參數和數據的安全穩定性十分關(guān)鍵, 由于其不會(huì )隨著(zhù)時(shí)間的推移出現變化, 因此, 要對其進(jìn)行合理的處理和協(xié)調。維表本身的存儲空間較小, 盡管結構發(fā)生變化的概率不大, 但仍會(huì )對代表的對象產(chǎn)生影響, 這就會(huì )使得數據出現動(dòng)態(tài)的變化。對于這種改變, 需要借助新維生成的方式進(jìn)行處理, 從而保證不同維表能有效連接, 整合正確數據的同時(shí), 也能對事實(shí)表外鍵進(jìn)行分析[2]。
3 檔案信息管理系統計算機數據倉庫的實(shí)現
3.1 描述需求
隨著(zhù)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和數據庫技術(shù)不斷進(jìn)步, 要提高檔案數字化水平以及完善信息化整合機制, 加快數據庫管控體系的更新, 確保設備存儲以及網(wǎng)絡(luò )環(huán)境一體化水平能滿(mǎn)足需求, 尤其是在檔案資源重組和預測項目中, 只有從根本上落實(shí)數據挖掘體系, 才能為后續信息檔案管理項目升級奠定堅實(shí)基礎。另外, 在數據表和文書(shū)等基礎性數據結構模型建立的基礎上, 要按照規律制定具有個(gè)性化的主動(dòng)性服務(wù)機制。
3.2 關(guān)聯(lián)計算
在實(shí)際檔案分析工作開(kāi)展過(guò)程中, 關(guān)聯(lián)算法描述十分關(guān)鍵, 能對某些行為特征進(jìn)行統籌整合, 從而制定分析決策。在進(jìn)行關(guān)聯(lián)規則強度分析時(shí), 要結合支持度和置信度等系統化數據進(jìn)行綜合衡量。例如, 檔案數據庫中有A和B兩個(gè)基礎項集合, 支持度為P (A∪B) , 則直接表述了A和B在同一時(shí)間出現的基礎性概率。若是兩者出現的概率并不大, 則證明兩者之間的關(guān)聯(lián)度較低。若是兩者出現的概率較大, 則說(shuō)明兩者的關(guān)聯(lián)度較高。另外, 在分析置信度時(shí), 利用Confidence (A→B) = (A|B) , 也能有效判定兩者之間的關(guān)系。在出現置信度A的情況下, B的出現概率則是整體參數關(guān)系的關(guān)鍵, 若是置信度的數值達到100%, 則直接證明A和B能同一時(shí)間出現。
3.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )算法
除了要對檔案的實(shí)際內容進(jìn)行數據分析和數據庫建構, 也要對其利用情況進(jìn)行判定, 目前較為常見(jiàn)的利用率分析算法就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )算法, 其借助數據分類(lèi)系統判定和分析數據對象。值得注意的是, 在分類(lèi)技術(shù)結構中, 要結合訓練數據集判定分類(lèi)模型數據挖掘結構。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )算法類(lèi)似于人腦系統的運行結構, 能建立完整的信息處理單元, 并且能夠整合非線(xiàn)性交換結構, 確保能憑借歷史數據對計算模型和分類(lèi)體系展開(kāi)深度分析[3]。
3.4 實(shí)現多元化應用
在檔案管理工作中應用計算機數據挖掘技術(shù), 能對檔案分類(lèi)管理予以分析, 保證信息需求分類(lèi)總結工作的完整程度。尤其是檔案使用者在對檔案具體特征進(jìn)行差異化分析的過(guò)程中, 能結合不同的元素對具體問(wèn)題展開(kāi)深度調研。一方面, 計算機數據挖掘技術(shù)借助決策樹(shù)算法處理規則化的檔案分析機制。在差異化訓練體系中, 要對數據集合中的數據進(jìn)行系統化分析以及處理, 確保構建要求能適應數據挖掘的基本結構[4]。例如, 檔案管理人員借助數據挖掘技術(shù)能整合檔案使用人員長(cháng)期瀏覽與關(guān)注的信息, 并且能集中收集和匯總間隔時(shí)間、信息查詢(xún)停留時(shí)間等, 從而建構完整的數據分析機制, 有效向其推送或者是提供便捷化查詢(xún)服務(wù), 保證檔案管理數字化水平的提高。另一方面, 在檔案收集管理工作中應用數據挖掘技術(shù), 主要是對數據信息進(jìn)行分析, 結合基本結果建立概念模型, 保證模型以及測試樣本之間的比較參數符合標準, 從而真正建立更加系統化的分類(lèi)框架體系。
4 結語(yǔ)
總而言之, 在檔案管理工作中應用數據挖掘技術(shù), 能在準確判定用戶(hù)需求的同時(shí), 維護數據處理效果, 并且減少檔案數字化的成本, 為后續工作的進(jìn)一步優(yōu)化奠定堅實(shí)基礎。并且, 數據庫的建立, 也能節省經(jīng)費和設備維護成本, 真正實(shí)現數字化全面發(fā)展的目標, 促進(jìn)檔案信息管理工作的長(cháng)效進(jìn)步。
參考文獻
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數據挖掘論文四： 題目：機器學(xué)習算法在數據挖掘中的應用
摘要：隨著(zhù)科學(xué)技術(shù)的快速發(fā)展, 各種新鮮的事物和理念得到了廣泛的應用。其中機器學(xué)習算法就是一則典型案例——作為一種新型的算法, 其廣泛應用于各行各業(yè)之中。本篇論文旨在探討機器學(xué)習算法在數據挖掘中的具體應用, 我們利用龐大的移動(dòng)終端數據網(wǎng)絡(luò ), 加強了基于GSM網(wǎng)絡(luò )的戶(hù)外終端定位, 從而提出了3個(gè)階段的定位算法, 有效提高了定位的精準度和速度。
關(guān)鍵詞：學(xué)習算法; GSM網(wǎng)絡(luò ); 定位; 數據;
移動(dòng)終端定位技術(shù)由來(lái)已久, 其主要是利用各種科學(xué)技術(shù)手段定位移動(dòng)物體的精準位置以及高度。目前, 移動(dòng)終端定位技術(shù)主要應用于軍事定位、緊急救援、網(wǎng)絡(luò )優(yōu)化、地圖導航等多個(gè)現代化的領(lǐng)域, 由于移動(dòng)終端定位技術(shù)可以提供精準的位置服務(wù)信息, 所以其在市場(chǎng)上還是有較大的需求的, 這也為移動(dòng)終端定位技術(shù)的優(yōu)化和發(fā)展, 提供了推動(dòng)力。隨著(zhù)通信網(wǎng)絡(luò )普及, 移動(dòng)終端定位技術(shù)的發(fā)展也得到了一些幫助, 使得其定位的精準度和速度都得到了全面的優(yōu)化和提升。同時(shí), 傳統的定位方法結合先進(jìn)的算法來(lái)進(jìn)行精準定位, 目前依舊還是有較大的進(jìn)步空間。在工作中我選取機器學(xué)習算法結合數據挖掘技術(shù)對傳統定位技術(shù)加以改進(jìn), 取得了不錯的效果, 但也遇到了許多問(wèn)題, 例如:使用機器學(xué)習算法來(lái)進(jìn)行精準定位暫時(shí)無(wú)法滿(mǎn)足更大的區域要求, 還有想要利用較低的設備成本, 實(shí)現得到更多的精準定位的要求比較困難。所以本文對機器學(xué)習算法進(jìn)行了深入的研究, 希望能夠幫助其更快速的定位、更精準的定位, 滿(mǎn)足市場(chǎng)的需要。
1 數據挖掘概述
數據挖掘又名數據探勘、信息挖掘。它是數據庫知識篩選中非常重要的一步。數據挖掘其實(shí)指的就是在大量的數據中通過(guò)算法找到有用信息的行為。一般情況下, 數據挖掘都會(huì )和計算機科學(xué)緊密聯(lián)系在一起, 通過(guò)統計集合、在線(xiàn)剖析、檢索篩選、機器學(xué)習、參數識別等多種方法來(lái)實(shí)現最初的目標。統計算法和機器學(xué)習算法是數據挖掘算法里面應用得比較廣泛的兩類(lèi)。統計算法依賴(lài)于概率分析, 然后進(jìn)行相關(guān)性判斷, 由此來(lái)執行運算。
而機器學(xué)習算法主要依靠人工智能科技, 通過(guò)大量的樣本收集、學(xué)習和訓練, 可以自動(dòng)匹配運算所需的相關(guān)參數及模式。它綜合了數學(xué)、物理學(xué)、自動(dòng)化和計算機科學(xué)等多種學(xué)習理論, 雖然能夠應用的領(lǐng)域和目標各不相同, 但是這些算法都可以被獨立使用運算, 當然也可以相互幫助, 綜合應用, 可以說(shuō)是一種可以“因時(shí)而變”、“因事而變”的算法。在機器學(xué)習算法的領(lǐng)域, 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )是比較重要和常見(jiàn)的一種。因為它的優(yōu)秀的數據處理和演練、學(xué)習的能力較強。
而且對于問(wèn)題數據還可以進(jìn)行精準的識別與處理分析, 所以應用的頻次更多。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )依賴(lài)于多種多樣的建模模型來(lái)進(jìn)行工作, 由此來(lái)滿(mǎn)足不同的數據需求。綜合來(lái)看, 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的建模, 它的精準度比較高, 綜合表述能力優(yōu)秀, 而且在應用的過(guò)程中, 不需要依賴(lài)專(zhuān)家的輔助力量, 雖然仍有缺陷, 比如在訓練數據的時(shí)候耗時(shí)較多, 知識的理解能力還沒(méi)有達到智能化的標準, 但是, 相對于其他方式而言, 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的優(yōu)勢依舊是比較突出的。
2 以機器學(xué)習算法為基礎的GSM網(wǎng)絡(luò )定位
2.1 定位問(wèn)題的建模
建模的過(guò)程主要是以支持向量機定位方式作為基礎, 把定位的位置柵格化, 面積較小的柵格位置就是獨立的一種類(lèi)別, 在定位的位置內, 我們收集數目龐大的終端測量數據, 然后利用計算機對測量報告進(jìn)行分析處理, 測量柵格的距離度量和精準度, 然后對移動(dòng)終端柵格進(jìn)行預估判斷, 最終利用機器學(xué)習進(jìn)行分析求解。
2.2 采集數據和預處理
本次研究, 我們采用的模型對象是我國某一個(gè)周邊長(cháng)達10千米的二線(xiàn)城市。在該城市區域內, 我們測量了四個(gè)不同時(shí)間段內的數據, 為了保證機器學(xué)習算法定位的精準性和有效性, 我們把其中的三批數據作為訓練數據, 最后一組數據作為定位數據, 然后把定位數據周邊十米內的前三組訓練數據的相關(guān)信息進(jìn)行清除。一旦確定某一待定位數據, 就要在不同的時(shí)間內進(jìn)行測量, 按照測量出的數據信息的經(jīng)緯度和平均值, 再進(jìn)行換算, 最終, 得到真實(shí)的數據量, 提升定位的速度以及有效程度。
2.3 以基站的經(jīng)緯度為基礎的初步定位
用機器學(xué)習算法來(lái)進(jìn)行移動(dòng)終端定位, 其復雜性也是比較大的, 一旦區域面積增加, 那么模型和分類(lèi)也相應增加, 而且更加復雜, 所以, 利用機器學(xué)習算法來(lái)進(jìn)行移動(dòng)終端定位的過(guò)程, 會(huì )隨著(zhù)定位區域面積的增大, 而耗費更多的時(shí)間。利用基站的經(jīng)緯度作為基礎來(lái)進(jìn)行早期的定位, 則需要以下幾個(gè)步驟:要將邊長(cháng)為十千米的正方形分割成一千米的小柵格, 如果想要定位數據集內的相關(guān)信息, 就要選擇對邊長(cháng)是一千米的小柵格進(jìn)行計算, 而如果是想要獲得邊長(cháng)一千米的大柵格, 就要對邊長(cháng)是一千米的柵格精心計算。
2.4 以向量機為基礎的二次定位
在完成初步定位工作后, 要確定一個(gè)邊長(cháng)為兩千米的正方形, 由于第一級支持向量機定位的區域是四百米, 定位輸出的是以一百米柵格作為中心點(diǎn)的經(jīng)緯度數據信息, 相對于一級向量機的定位而言, 二級向量機在定位計算的時(shí)候難度是較低的, 更加簡(jiǎn)便。后期的預算主要依賴(lài)決策函數計算和樣本向量機計算。隨著(zhù)柵格的變小, 定位的精準度將越來(lái)越高, 而由于增加分類(lèi)的問(wèn)題數量是上升的, 所以, 定位的復雜度也是相對增加的。
2.5 以K-近鄰法為基礎的三次定位
第一步要做的就是選定需要定位的區域面積, 在二次輸出之后, 確定其經(jīng)緯度, 然后依賴(lài)經(jīng)緯度來(lái)確定邊長(cháng)面積, 這些都是進(jìn)行區域定位的基礎性工作, 緊接著(zhù)就是定位模型的訓練。以K-近鄰法為基礎的三次定位需要的是綜合訓練信息數據, 對于這些信息數據, 要以大小為選擇依據進(jìn)行篩選和合并, 這樣就能夠減少計算的重復性。當然了, 選擇的區域面積越大, 其定位的速度和精準性也就越低。
3 結語(yǔ)
近年來(lái), 隨著(zhù)我國科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展和進(jìn)步, 數據挖掘技術(shù)愈加重要。根據上面的研究, 我們證明了, 在數據挖掘的過(guò)程中, 應用機器學(xué)習算法具有舉足輕重的作用。作為一門(mén)多領(lǐng)域互相交叉的知識學(xué)科, 它能夠幫助我們提升定位的精準度以及定位速度, 可以被廣泛的應用于各行各業(yè)。所以, 對于機器學(xué)習算法, 相關(guān)人員要加以重視, 不斷的進(jìn)行改良以及改善, 切實(shí)的發(fā)揮其有利的方面, 將其廣泛應用于智能定位的各個(gè)領(lǐng)域, 幫助我們解決關(guān)于戶(hù)外移動(dòng)終端的定位的問(wèn)題。
參考文獻
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數據挖掘論文五： 題目：軟件工程數據挖掘研究進(jìn)展
摘要：數據挖掘是指在大數據中開(kāi)發(fā)出有價(jià)值信息數據的過(guò)程。計算機技術(shù)的不斷進(jìn)步, 通過(guò)人工的方式進(jìn)行軟件的開(kāi)發(fā)與維護難度較大。而數據挖掘能夠有效的提升軟件開(kāi)發(fā)的效率, 并能夠在大量的數據中獲得有效的數據。文章主要探究軟件工程中數據挖掘技術(shù)的任務(wù)和存在的問(wèn)題, 并重點(diǎn)論述軟件開(kāi)發(fā)過(guò)程中出現的問(wèn)題和相關(guān)的解決措施。
關(guān)鍵詞：軟件工程; 數據挖掘; 解決措施;
在軟件開(kāi)發(fā)過(guò)程中, 為了能夠獲得更加準確的數據資源, 軟件的研發(fā)人員就需要搜集和整理數據。但是在大數據時(shí)代, 人工獲取數據信息的難度極大。當前, 軟件工程中運用最多的就是數據挖掘技術(shù)。軟件挖掘技術(shù)是傳統數據挖掘技術(shù)在軟件工程方向的其中一部分。但是它具有自身的特征, 體現在以下三個(gè)方面:
(1) 在軟件工程中, 對有效數據的挖掘和處理;
(2) 挖掘數據算法的選擇問(wèn)題;
(3) 軟件的開(kāi)發(fā)者該如何選擇數據。
1 在軟件工程中數據挖掘的主要任務(wù)
在數據挖掘技術(shù)中, 軟件工程數據挖掘是其中之一, 其挖掘的過(guò)程與傳統數據的挖掘無(wú)異。通常包括三個(gè)階段:第一階段, 數據的預處理;第二階段, 數據的挖掘;第三階段, 對結果的評估。第一階段的主要任務(wù)有對數據的分類(lèi)、對異常數據的檢測以及整理和提取復雜信息等。雖然軟件工程的數據挖掘和傳統的數據挖掘存在相似性, 但是也存在一定的差異, 其主要體現在以下三個(gè)方面:
1.1 軟件工程的數據更加復雜
軟件工程數據主要包括兩種, 一種是軟件報告, 另外一種是軟件的`版本信息。當然還包括一些軟件代碼和注釋在內的非結構化數據信息。這兩種軟件工程數據的算法是不同的, 但是兩者之間又有一定的聯(lián)系, 這也是軟件工程數據挖掘復雜性的重要原因。
1.2 數據分析結果的表現更加特殊
傳統的數據挖掘結果可以通過(guò)很多種結果展示出來(lái), 最常見(jiàn)的有報表和文字的方式。但是對于軟件工程的數據挖掘來(lái)講, 它最主要的職能是給軟件的研發(fā)人員提供更加精準的案例, 軟件漏洞的實(shí)際定位以及設計構造方面的信息, 同時(shí)也包括數據挖掘的統計結果。所以這就要求軟件工程的數據挖掘需要更加先進(jìn)的結果提交方式和途徑。
1.3 對數據挖掘結果難以達成一致的評價(jià)
我國傳統的數據挖掘已經(jīng)初步形成統一的評價(jià)標準, 而且評價(jià)體系相對成熟。但是軟件工程的數據挖掘過(guò)程中, 研發(fā)人員需要更多復雜而又具體的數據信息, 所以數據的表示方法也相對多樣化, 數據之間難以進(jìn)行對比, 所以也就難以達成一致的評價(jià)標準和結果。不難看出, 軟件工程數據挖掘的關(guān)鍵在于對挖掘數據的預處理和對數據結果的表示方法。
2 軟件工程研發(fā)階段出現的問(wèn)題和解決措施
軟件在研發(fā)階段主要的任務(wù)是對軟件運行程序的編寫(xiě)。以下是軟件在編碼和結果的提交過(guò)程中出現的問(wèn)題和相應的解決措施。
2.1 對軟件代碼的編寫(xiě)過(guò)程
該過(guò)程需要軟件的研發(fā)人員能夠對自己需要編寫(xiě)的代碼結構與功能有充分的了解和認識。并能夠依據自身掌握的信息, 在數據庫中搜集到可以使用的數據信息。通常情況下, 編程需要的數據信息可以分為三個(gè)方面:
(1) 軟件的研發(fā)人員能夠在已經(jīng)存在的代碼中搜集可以重新使用的代碼;
(2) 軟件的研發(fā)人員可以搜尋可以重用的靜態(tài)規則, 比如繼承關(guān)系等。
(3) 軟件的開(kāi)發(fā)人員搜尋可以重用的動(dòng)態(tài)規則。
包括軟件的接口調用順序等。在尋找以上信息的過(guò)程中, 通常是利用軟件的幫助文檔、尋求外界幫助和搜集代碼的方式實(shí)現, 但是以上方式在搜集信息過(guò)程中往往會(huì )遇到較多的問(wèn)題, 比如:幫助文檔的準確性較低, 同時(shí)不夠完整, 可利用的重用信息不多等。
2.2 對軟件代碼的重用
在對軟件代碼重用過(guò)程中, 最關(guān)鍵的問(wèn)題是軟件的研發(fā)人員必須掌握需要的類(lèi)或方法, 并能夠通過(guò)與之有聯(lián)系的代碼實(shí)現代碼的重用。但是這種方式哦足跡信息將會(huì )耗費工作人員大量的精力。而通過(guò)關(guān)鍵詞在代碼庫中搜集可重用的軟件代碼, 同時(shí)按照代碼的相關(guān)度對搜集到的代碼進(jìn)行排序, 該過(guò)程使用的原理就是可重用的代碼必然模式基本類(lèi)似, 最終所展現出來(lái)的搜索結果是以上下文結構的方式展現的。比如:類(lèi)與類(lèi)之間的聯(lián)系。其實(shí)現的具體流程如下:
(1) 軟件的開(kāi)發(fā)人員創(chuàng )建同時(shí)具備例程和上下文架構的代碼庫;
(2) 軟件的研發(fā)人員能夠向代碼庫提供類(lèi)的相關(guān)信息, 然后對反饋的結果進(jìn)行評估, 創(chuàng )建新型的代碼庫。
(3) 未來(lái)的研發(fā)人員在搜集過(guò)程中能夠按照評估結果的高低排序, 便于查詢(xún), 極大地縮減工作人員的任務(wù)量, 提升其工作效率。
2.3 對動(dòng)態(tài)規則的重用
軟件工程領(lǐng)域內對動(dòng)態(tài)規則重用的研究已經(jīng)相對成熟, 通過(guò)在編譯器內安裝特定插件的方式檢驗代碼是否為動(dòng)態(tài)規則最適用的, 并能夠將不適合的規則反饋給軟件的研發(fā)人員。其操作流程為:
(1) 軟件的研發(fā)人員能夠規定動(dòng)態(tài)規則的順序, 主要表現在:使用某一函數是不能夠調用其他的函數。
(2) 實(shí)現對相關(guān)數據的保存, 可以通過(guò)隊列等簡(jiǎn)單的數據結構完成。在利用編譯拓展中檢測其中的順序。
(3) 能夠將錯誤的信息反饋給軟件的研發(fā)人員。
3 結束語(yǔ)
在軟件工程的數據挖掘過(guò)程中, 數據挖掘的概念才逐步被定義, 但是所需要挖掘的數據是已經(jīng)存在的。數據挖掘技術(shù)在軟件工程中的運用能夠降低研發(fā)人員的工作量, 同時(shí)軟件工程與數據挖掘的結合是計算機技術(shù)必然的發(fā)展方向。從數據挖掘的過(guò)程來(lái)講, 在其整個(gè)實(shí)施過(guò)程和周期中都包括軟件工程。而對數據挖掘的技術(shù)手段來(lái)講, 它在軟件工程中的運用更加普遍。在對數據挖掘技術(shù)的研究過(guò)程中可以發(fā)現, 該技術(shù)雖然已經(jīng)獲得一定的效果, 但是還有更多未被挖掘的空間, 還需要進(jìn)一步的研究和發(fā)現。
參考文獻
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數據挖掘論文15
０引言
隨著(zhù)我國信息化建設進(jìn)程的不斷推進(jìn)，許多高校都已經(jīng)建立起各類(lèi)基于業(yè)務(wù)的數據庫用于日常管理，作為應用廣泛的新興學(xué)科，數據挖掘技術(shù)在高校教育信息化中的應用前景較好，為高校的管理、建設、服務(wù)過(guò)程的絕學(xué)提供了全新而科學(xué)的分析途徑。在新形勢下，高校學(xué)生思政管理工作面臨著(zhù)巨大挑戰，所以適時(shí)不斷調整思想工作的途徑，加強先進(jìn)經(jīng)驗的交流，可以有效的提高高校思政工作的效果，對此，本文借助數據挖掘技術(shù)進(jìn)行嘗試，通過(guò)聚類(lèi)結果分析，所挖掘到的信息對學(xué)生工作具有一定的參考價(jià)值。
１數據挖掘技術(shù)在思想政治教育中的實(shí)際應用
�。保彼枷胝谓逃芾黼S著(zhù)高等教育的不斷發(fā)展與普及，給高校思想政治教育帶來(lái)一定挑戰，在通常情況下，學(xué)校相關(guān)部門(mén)會(huì )對教育管理工作進(jìn)行數據收集，但是目前對這些數據的處理還處于底層的查找與簡(jiǎn)單分析階段，不能夠挖掘出其中的價(jià)值。為了更加具體的了解思政教育工作者的工作情況，學(xué)校每學(xué)期會(huì )組織學(xué)生對輔導員的工作進(jìn)行評議，填寫(xiě)輔導員“工作考核量化表”如何從中提取有價(jià)值的信息，對高校思想政治教育有非常重要的意義［１］。１．２解決方案數據挖掘屬于一個(gè)方案得到肯定的過(guò)程，是數據分析研究的深層系手段，將數據挖掘技術(shù)運用到輔導員工作考核中具有特別意義。例如：通過(guò)數據挖掘技術(shù)手段分析“輔導員工作考核量化表”中的數據，可以了解“某所高校思政管理整體水平”，在管理中“哪些方面做得好，哪些方面做得不到位”等相關(guān)問(wèn)題。通過(guò)這些結論進(jìn)一步完善高校思政教育管理。本文提出運用聚類(lèi)分析的數據挖掘技術(shù)對輔導員的工作成效數據進(jìn)行分析，將大批的數據轉換為聚類(lèi)結果，從而更好的對數據加以利用。數據挖掘過(guò)程.步驟１：明確數據挖掘的對象和主要目的，通過(guò)數據挖掘雖然不能預測最終結果，但是可以對所研究的問(wèn)題進(jìn)行預測，所以挖掘目標的確定是數據挖掘的關(guān)鍵步驟［２］。步驟２：數據采集，該過(guò)程的任務(wù)比較繁重，并且需要時(shí)間比較多。在品勢的教育管理中，要認真的收集數據信息，一部分數據是直接可以拿到的，一部分數據則需要通過(guò)調研才能獲得。步驟３：數據預處理，將收集到的數據轉變成可分析的數據模型，該模型是根據算法來(lái)準備的，不同的算法對數據模型的要求是不一樣的。步驟４：數據類(lèi)聚挖掘，通過(guò)類(lèi)聚挖掘能夠將數據模型劃分為相似的多個(gè)組，該過(guò)程主要為數據模型的輸入過(guò)程以及聚類(lèi)算法的選擇進(jìn)行實(shí)現。步驟５：聚類(lèi)結果分析，該過(guò)程主要分析研究聚類(lèi)數據挖掘之后得到的多個(gè)組屬性。步驟６：知識應用，將研究所得的信息集成到輔導員的管理教育環(huán)節中，思政工作者通過(guò)該結論促進(jìn)教學(xué)管理，形成良好的管理方針［３］。
２數據挖掘技術(shù)在思政教育工作中具體方案實(shí)施
�。玻贝_定數據挖掘對象收集并整理某大學(xué)２０１７年“輔導員工作考核量化表”，整理其中關(guān)于輔導員教育管理的１２０張考核量化表，嘗試解答高校思政教育中存在的問(wèn)題，經(jīng)過(guò)對有價(jià)值數據的挖掘，得出結論為教學(xué)管理帶來(lái)有效的指導價(jià)值。２．２數據采集從學(xué)校學(xué)生工作處，搜集２０１７年度“輔導員工作考核量化表”。２．３數據預處理“輔導員工作考核量化表”要求輔導員在“堅持標準，獎懲分明，客觀(guān)公正的對待每一位學(xué)生�！薄罢J真做好勤工助學(xué)活動(dòng)�！薄罢_分析學(xué)生的思想動(dòng)態(tài)”等幾個(gè)指標項目中，根據輔導員的實(shí)際工作表現，劃分為“優(yōu)秀、良好、合格、較差、差”五等類(lèi)型等級。最終獲得比較完整的考核記錄工作考核量化表１１７張。２．４數據轉換在工作考核量化表中考核等級的`項目共１５項，如何將數據合成到一個(gè)聚類(lèi)分析的模式中非常關(guān)鍵，按照“管理態(tài)度”“管理能力”“管理方法”“管理效果”四方面屬性來(lái)對工作考核量化表中的數據進(jìn)行重新組合：其中“管理態(tài)度”＝（堅持標準＋與同學(xué)之間感情融洽＋言談得體＋辦事客觀(guān)）／４“管理能力”＝（準確掌握貧困生情況＋準確掌握特殊群體＋嚴格教育與查出違紀學(xué)生＋勝任工作＋組織學(xué)生做好評優(yōu)工作）／５“管理方法”＝（每周３次以上探入班級宿舍＋積極參加檢查學(xué)生早操＋學(xué)生獎學(xué)金發(fā)放到位＋有準備的與學(xué)生談話(huà)＋檢查宿舍衛生）／５“管理效果”＝（積極參加團活班會(huì )＋課下了解學(xué)生思想狀況＋評論與建議）／３通過(guò)以上處理，可以將工作考核量化表關(guān)系到的十五個(gè)考評等級統一演化到四個(gè)屬性中。然后針對１１７份數據樣本信息的４個(gè)屬性采取聚類(lèi)挖掘的方法進(jìn)行研究。通過(guò)樣本預處理得到數據樣本.２．５數據聚類(lèi)挖掘數據的聚類(lèi)挖掘采用劃分方法中的經(jīng)典算法Ｋ均值以及Ｋ中心點(diǎn)算法，其中Ｋ代表類(lèi)別個(gè)數（Ｋ＝３），主要挖掘思路為：將ｎ個(gè)對象劃分為Ｋ個(gè)簇，使同一簇中的對象具有較高的相似度，Ｋ均值算法主要是使用簇中對象的平均值作為參考值。Ｋ均值算法的復雜度可以通過(guò)進(jìn)一步計算得出Ｏ（ｎｋｔ），ｎ代表簇的數量，ｔ代表反復迭代的次數，在一般情況下，ｋ與ｔ都會(huì )遠小于ｎ。針對所要分析的數據樣本，四類(lèi)屬性都是通過(guò)數據轉換而得到的，所要的數據都是算術(shù)平均值，所以產(chǎn)生孤立點(diǎn)的可能性非常小，最終選用Ｋ均值的算法來(lái)運用于本研究的數據聚類(lèi)中。一般情況下，Ｋ均值算法當局部取得最優(yōu)解時(shí)會(huì )終止，所以一定要對數據樣本進(jìn)行改進(jìn)，考察數據樣本信息的綜合比例分布情況，采取進(jìn)一步措施對Ｋ均值算法進(jìn)行改進(jìn)得到三個(gè)等級樣本，３數據挖掘算法流程３．１算法實(shí)現的流程算法實(shí)現流程。在Ｋ均值算法中，函數ＬｏａｄＰａｔｔｅｒｎｓ的作用主要是將數據信息裝載到程序中，目的是為了從數據庫文件中讀取相關(guān)信息，并且將文件中的數據轉換成樣本數組。函數ＲｕｎＫ－Ｍｅａｎｓ（）的作用是算法的主程序，將所有對象同簇中心距離進(jìn)行對比，然后將對象劃分到最近的簇中。函數Ｓｈｏｗ－Ｃｅｎｔｅｒｓ（）代表算法所描述的聚類(lèi)中心。函數ＳｈｏｗＣｌｕｓｔｅｒｓ（）表示樣本的標識符號［４］。３．２主控程序ＲｕｎＫＭｅａｎｓ（）的調用從而找到最短距離的簇，然后運用ＤｉｓｔｒｉｂｕｔｅＳａｍ－ｐｌｅｓ（）將所有對象劃分到最近的簇當中，算出所有簇中對象的平均值，作為新的質(zhì)心，如果所有新的質(zhì)心不發(fā)生改變，則聚類(lèi)結束。
3聚類(lèi)結果分析
本文運用Ｋ均值算法對１２０個(gè)數據通過(guò)數據轉換得到的樣本數據進(jìn)行分析，對管理態(tài)度、管理能力、管理方法、管理效果４個(gè)屬性進(jìn)行數據挖掘聚類(lèi)，設置初始ｋ值為３，最終挖掘到的結果.根據以上結果，每個(gè)簇所包括的數據樣本最后的比例分布范圍如下：簇１（較好）共計３６個(gè)樣本，刪除定義樣本，剩余３５個(gè)數據樣本，占３５／１１７＝３０％。簇２（中等）共計７４個(gè)樣本，刪除一個(gè)標準樣本，剩余７３個(gè)數據樣本，占７３／１１７＝６２％。簇３（較差）共計１０個(gè)樣本，刪除一個(gè)標準樣本，剩余９個(gè)數據樣本，占９／１１７＝８％“管理態(tài)度”＝０．７７＊３０％＋０．６１＊６２％＋０．３１＊８％＝０．６３４“管理能力”＝０．７７＊３０％＋０．５７＊６２％＋０．３１＊８％＝０．６０９２“管理方法”＝０．７４＊３０％＋０．５４＊６２％＋０．２８＊８％＝０．５７９２“管理效果”＝０．７９＊３０％＋０．５６＊６２％＋０．３０＊８％＝０．６０８２從總體得分由高到低排序為：管理態(tài)度、管理能力、管理效果、管理方法�？傮w上證明該校的思政管理水平屬于中等偏上的。
４總結
數據挖掘，主要是通過(guò)對原始數據的分析、提煉，找到最優(yōu)價(jià)值的信息的過(guò)程，屬于一類(lèi)深層次的數據分析方法。將數據挖據技術(shù)運用在高校思想政治教育中，有利于對思政教育工作者的多項工作指標進(jìn)行分析，對其綜合能力進(jìn)行評定，為高校進(jìn)一步完善思想政治教育管理決策，準確定位人才培養目標，加強教育團隊建設提供有效的數據依據。
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作者:關(guān)翠玲 單位:陜西財經(jīng)職業(yè)技術(shù)學(xué)院
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