第一篇：高校管理中數(shù)據(jù)挖掘技術的研究論文

摘要：近年來，數(shù)據(jù)庫挖掘技術的普遍應用，使數(shù)據(jù)價值實現(xiàn)最大化，在我國金融、商業(yè)、市場營銷等領域得到廣泛應用。然而在我國高校管理中并沒有得到推廣，為使高校管理系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)充分發(fā)揮應有價值，在該系統(tǒng)中使用數(shù)據(jù)庫挖掘技術意義深遠。本文首先介紹了數(shù)據(jù)挖掘技術的流程，然后在教師教學質量評估中應用數(shù)據(jù)庫挖掘技術，充分證明數(shù)據(jù)庫挖掘技術在高校管理中能發(fā)揮重大作用。

關鍵詞：管理；決策樹；數(shù)據(jù)挖掘技術

當前，大部分高校都擁有配套的管理系統(tǒng)，該系統(tǒng)具備海量數(shù)據(jù)儲存和管理功能，徹底告別了手工記錄信息和數(shù)據(jù)的年代。不但節(jié)約了紙張，更有效提高了高校管理數(shù)據(jù)和信息的效率。然而我國高校沒有有效利用應用數(shù)據(jù)挖掘技術，因此研究數(shù)據(jù)庫挖掘技術在高校管理中的應用十分必要。

1數(shù)據(jù)挖掘技術的流程

數(shù)據(jù)挖掘技術能夠將海量數(shù)據(jù)展開分析和處理，再把整體數(shù)據(jù)庫中存在規(guī)律的數(shù)據(jù)整合起來，實施該技術主要包括以下五個環(huán)節(jié)。目標定義：該環(huán)節(jié)中要與有關領域的背景知識相結合，清晰、精確的定義出數(shù)據(jù)挖掘目標。數(shù)據(jù)準備：在該環(huán)節(jié)中要搜集、選取數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)，處理已選數(shù)據(jù)，將其轉換為適合數(shù)據(jù)挖掘的形態(tài)。數(shù)據(jù)挖掘：該環(huán)節(jié)是數(shù)據(jù)挖掘技術的核心，即采用關聯(lián)規(guī)則法、分類分析法等各種數(shù)據(jù)挖掘方法把數(shù)據(jù)中隱藏的知識和規(guī)律發(fā)掘出來。結果表示：在該環(huán)節(jié)中可以以用戶需求為依據(jù)，將挖掘出來的知識和規(guī)律轉變?yōu)橛脩裟芙邮芎屠斫獾男螒B(tài)。知識吸收：該環(huán)節(jié)中，主要是把挖掘結果與指定領域中的需求相結合，在該領域中應用發(fā)掘出來的結果，為決策者提供知識，是數(shù)據(jù)挖掘的終極目標。

2數(shù)據(jù)挖掘技術在教學質量評估中的應用

2.1運用關聯(lián)規(guī)則法挖掘數(shù)據(jù)庫中的信息

評估老師教學質量不但是評定教學效果的重要部分，也是評定教師職稱的重要根據(jù)，因此是高校管理工作中不可或缺的部分。目前評估教學質量的主要措施是搜集、統(tǒng)計學生的成績和以及對老師的評價，然后加權算出老師的總得分，作為評估該老師教學質量指標。這種方法非但不科學，其權威性也較低，因此需要深挖數(shù)據(jù)的相關性，本文采用了數(shù)據(jù)挖掘技術中的關聯(lián)規(guī)法挖掘數(shù)據(jù)中的規(guī)律和知識，為評估老師教學質量提供有力根據(jù)。運用關聯(lián)規(guī)則法挖掘數(shù)據(jù)，其規(guī)則方法為“XY，置信度為c%，支持度為s%”。關聯(lián)規(guī)則中置信度為c%：在整體事件D集合中，如果既能夠符合事件X中擁有c%的需求，也能夠符合Y的要求。那么就用置信度來表示關聯(lián)規(guī)則的強度，被記錄為confidence（XY），置信度最小值用minConf來表示，通常置信度最小數(shù)值由客戶提供。關聯(lián)規(guī)則中置信度為s%：在整體事件D集合中，如果既能夠符合事件Y中的s%的需求，又能夠符合X要求。用支持度來表示關聯(lián)規(guī)則的頻度，把支持度的最小數(shù)記錄用minsup（X）來表示，通常支持度最小數(shù)值由客戶提供。頻繁項集合：當X項集的支持度大于等于用戶設定好的最小支持度時，那么頻繁項集是X。通常關聯(lián)規(guī)則包含兩個環(huán)節(jié)：①把全部頻繁項集從整體事件集中選出；②運用頻繁項集產(chǎn)生關聯(lián)規(guī)則。在這兩個環(huán)節(jié)中關聯(lián)規(guī)則效果和性能是否良好取決于第一個環(huán)節(jié)。

2.2關聯(lián)規(guī)則分析在評估教學質量中的運用

第一步是準備數(shù)據(jù)期，在某大學的教學管理系統(tǒng)中將五百條與教學評價有關的記錄從數(shù)據(jù)庫中隨機抽取，并挑選出老師編號、學歷、性別、教齡、評估分和職稱這六個屬性，并將相關數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)庫中提取。比如把講師、副教授和教授等職稱轉化成11、01、00等編碼，表1就是制定的評價教師教學記錄表。第二步采用關聯(lián)規(guī)則分析法把90分以上評價分數(shù)作為檢索目標和判斷標準，也就是將≥90分作為判斷是否是高教學質量闕值。通過檢索有143條記錄符合標準，即設定最小的支持度為10%，置信度則為15%，得出下表2的關聯(lián)規(guī)則。最后一步評價本次實驗的結果。由上表得知，學生喜歡男老師和女老師的程度大致相同；學歷愈高的老師，給予他們的教學評價也就愈高，即學歷和教學評價成正比，這也說明了學歷高的老師其基本功與學歷低的老師相比，前者基本功更為穩(wěn)固，也有較高的科學研究水平；有較長教齡和較高職稱的老師，其教學質量也越高；此外，在支持度中可以看出，高校教授和高學歷人才越多，說明其辦學能力也就越高。

3結語

高校管理系統(tǒng)作為教學信息化的重要舉措，只是起到搜集和儲存海量教學信息的作用，并沒有挖掘出海量數(shù)據(jù)之間的相關性，而在本文中把關聯(lián)規(guī)則法運用在教師教學質量評估中，在數(shù)據(jù)中挖掘有價值的知識和規(guī)律，使評估教師教學質量更具有科學性，因此在高校管理中全面應用數(shù)據(jù)挖掘技術，能為高校深化教學改革提供新的契機。

參考文獻

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第二篇：數(shù)據(jù)挖掘論文

數(shù)據(jù)挖掘論文

在現(xiàn)實的學習、工作中，許多人都有過寫論文的經(jīng)歷，對論文都不陌生吧，論文是一種綜合性的文體，通過論文可直接看出一個人的綜合能力和專業(yè)基礎。那么你知道一篇好的論文該怎么寫嗎？下面是小編整理的數(shù)據(jù)挖掘論文，希望能夠幫助到大家。

數(shù)據(jù)挖掘論文1

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數(shù)據(jù)挖掘論文2

摘要:文章首先對數(shù)據(jù)挖掘技術及其具體功能進行簡要分析，在此基礎上對科研管理中數(shù)據(jù)挖掘技術的應用進行論述。期望通過本文的研究能夠對科研管理水平的進一步提升有所幫助。

關鍵詞:科研管理;數(shù)據(jù)挖掘;技術應用

1數(shù)據(jù)挖掘技術及其具體功能分析

所謂的數(shù)據(jù)挖掘具體是指通過相關的算法在大量的數(shù)據(jù)當中對隱藏的、有利用價值的信息進行搜索的過程。數(shù)據(jù)挖掘是一門綜合性較強的科學技術，其中涉及諸多領域的知識，如人工智能、機器學習、數(shù)據(jù)庫、數(shù)理統(tǒng)計等等。數(shù)據(jù)挖掘技術具有如下幾個方面的功能:1．1關聯(lián)規(guī)則分析。這是數(shù)據(jù)挖掘技術較為重要的功能之一，可從給定的數(shù)據(jù)集當中，找到出現(xiàn)比較頻繁的項集，該項集具體是指行形如X-＞Y，在數(shù)據(jù)庫當中，X和Y所代表的均為屬性取值。在關聯(lián)規(guī)則下，只要數(shù)據(jù)滿足X條件，就一定滿足Y條件，數(shù)據(jù)挖掘技術的這個功能在商業(yè)金融等領域中的應用較為廣泛。1．2回歸模式分析回歸模式主要是通過對連續(xù)數(shù)值的預測，來達到挖掘數(shù)據(jù)的目的。例如，已知企業(yè)某個人的教育背景、工作年限等條件，可對其年薪的范圍進行判定，整個分析過程是利用回歸模型予以實現(xiàn)的。在該功能中，已知的條件越多，可進行挖掘的信息就越多。1．3聚類分析聚類具體是指將相似程度較高的數(shù)據(jù)歸為同一個類別，通過聚類分析能夠從數(shù)據(jù)集中找出類似的數(shù)據(jù)，并組成不同的組。在聚類分析的過程中，需要使用聚類算法，借助該算法對數(shù)據(jù)進行檢測后，可以判斷其隱藏的屬性，并將數(shù)據(jù)庫分為若干個相似的組。

2科研管理中數(shù)據(jù)挖掘技術的應用

科研是科學研究的簡稱，具體是指為認識客觀事物在內在本質及其運動規(guī)律，而借助某些技術手段和設備，開展調查研究、實驗等活動，并為發(fā)明和創(chuàng)造新產(chǎn)品提供理論依據(jù)。科研管理是對科研項目全過程的管理，如課題管理、經(jīng)費管理、成果管理等等。由于科學研究中涉及的內容較多，從而給科研管理工作增添了一定的難度。為進一步提升科研管理水平，可在不同的管理環(huán)節(jié)中，對數(shù)據(jù)挖掘技術進行應用。下面就此展開詳細論述。

2．1在立項及可行性評估中的應用

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

2．2在項目管理中的應用

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

3結論

綜上所述，科研管理是一項較為復雜且系統(tǒng)的工作，其中涵蓋的信息相對較多。為此，可將數(shù)據(jù)挖掘技術在科研管理中進行合理應用，對相關信息進行深入分析，從中挖掘出有利用價值的信息，為科研管理工作的開展提供可靠的依據(jù)，由此除了能夠確?？蒲许椖宽樌M行之外，還能提高科研管理水平。

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數(shù)據(jù)挖掘論文3

進入信息時代以來，世界電子商務呈現(xiàn)飛速發(fā)展的勢頭。站在長遠的角度，企業(yè)能否在新經(jīng)濟的背景下生存，關鍵在于企業(yè)能否利用電子商務的優(yōu)勢，但是電子商務在發(fā)展的同時也使得企業(yè)暴露了一些問題，其中企業(yè)的數(shù)據(jù)量大，而真正有用的信息卻很少。所以現(xiàn)代企業(yè)急需解決的問題是如何在大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有用數(shù)據(jù)，獲得利于企業(yè)的商業(yè)運作的數(shù)據(jù)，從而提高企業(yè)的競爭力。要解決這些問題，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析已經(jīng)不能適應企業(yè)的發(fā)展需求，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析工具對數(shù)據(jù)的內在信息無法提取，而是對指定的數(shù)據(jù)進行簡單的處理。信息管理系統(tǒng)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(shù)據(jù)分析功能，只有擁有了高層次的數(shù)據(jù)分析功能，才能對企業(yè)決策工作提供有效的支持。所以，數(shù)據(jù)挖掘技術呈現(xiàn)在人們的眼前。

一、數(shù)據(jù)挖掘技術的發(fā)展背景

在近幾十年中，人們在利用信息技術生產(chǎn)和搜集數(shù)據(jù)的能力上有了很大提升。商業(yè)管理、政府辦公以及科學研究等等都應用了大量的數(shù)據(jù)庫。并且仍在繼續(xù)發(fā)展，所以人們?yōu)榇藢⒚媾R一個新的挑戰(zhàn)，在信息爆炸的今天，我們都需面對地問題是信息過量，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(shù)據(jù)成為企業(yè)的有效資源，并使它為企業(yè)的戰(zhàn)略發(fā)展及業(yè)務決策提供有效保障。否則，大量的數(shù)據(jù)將會阻礙公司的發(fā)展。因此，數(shù)據(jù)挖掘技術在人們被數(shù)據(jù)淹沒且急需知識的境地中帶來了希望，并在發(fā)展過程中顯示了它頑強的生命力。

人們長期對數(shù)據(jù)庫的技術進行研究和開發(fā)而創(chuàng)新出數(shù)據(jù)挖掘技術，剛開始時商業(yè)數(shù)據(jù)一般存于計算機的數(shù)據(jù)庫里，然后變成了對數(shù)據(jù)庫進行訪問并查詢，而數(shù)據(jù)庫技術進入更高的臺階是由于數(shù)據(jù)挖掘技術的廣泛應用，數(shù)據(jù)挖掘技術給企業(yè)的運作和發(fā)展帶來很大便利，它不僅可以對以往的數(shù)據(jù)進行查閱，從而可以把各個時期的數(shù)據(jù)進行對比分析，利于商業(yè)水平的提高。商業(yè)數(shù)據(jù)庫正呈現(xiàn)空前發(fā)展的態(tài)勢，并且在各種行業(yè)中數(shù)據(jù)倉庫得到了廣泛的應用。數(shù)據(jù)挖掘的核心包括數(shù)據(jù)統(tǒng)計、人工智能以及機器學習等等。且歷經(jīng)了十多年的發(fā)展歷程，使得數(shù)據(jù)挖掘技術趨向于穩(wěn)定。

二、數(shù)據(jù)挖掘技術在電子商務中的應用

1.數(shù)據(jù)挖掘技術在客戶關系管理中的應用

一種把客戶當作核心的經(jīng)營策略就是客戶關系管理，為了滿足企業(yè)的產(chǎn)品開發(fā)、市場營銷以及管理的決策，而通過現(xiàn)代技術來滿足。為獲取商業(yè)知識而利用客戶的信息，并以此來提高企業(yè)在市場當中的競爭力，采用數(shù)據(jù)挖掘技術，企業(yè)可以充分地利用客戶數(shù)據(jù)資源，并對客戶進行分類分析，這樣不僅有利于企業(yè)對客戶的盈利能力進行分析，更有利于尋找有潛力的客戶，為企業(yè)帶來發(fā)展。另夕卜，為應對商業(yè)數(shù)據(jù)的不斷增多，數(shù)據(jù)挖掘技術將成為企業(yè)立足的關鍵技術，這項技術不僅可以加強企業(yè)對客戶的管理及其跟蹤市場活動，預測客戶的消費方向，并依據(jù)消費的趨勢開發(fā)產(chǎn)品。另外，客戶評價模型對客戶進行評價，并在分析客戶行為對企業(yè)收益產(chǎn)生的影響，達到企業(yè)與客戶和企業(yè)利潤最優(yōu)化。同時，在客戶數(shù)據(jù)挖掘技術應用的基礎上，企業(yè)可以依據(jù)重點客戶和評價市場性能。為擴大企業(yè)銷售的渠道，制定個性化的營銷策略。通過呼叫中心優(yōu)化及暢通溝通的渠道，強化客戶關系管理的智能化并提高服務質量。

2.數(shù)據(jù)挖掘技術在網(wǎng)站運營中的應用

為提高網(wǎng)站的點擊率，網(wǎng)站的設計者們在設計網(wǎng)站時不再完全根據(jù)專家的意見來設計，而是依據(jù)訪問者在網(wǎng)站當中留下的痕跡來設計網(wǎng)站，其中包括了網(wǎng)站結構的設計和外觀。在設計網(wǎng)站時，為節(jié)約客戶的訪問時間，壓縮網(wǎng)站的開支，網(wǎng)站的設計者會根據(jù)訪問者的訪問路徑，并分析這些路徑。如果可以分析并設計出最優(yōu)化的捷徑，這樣不僅可以讓訪問者很輕松地訪問，還能給訪問者留下好的印象，利于網(wǎng)站長期發(fā)展。同時，為降低網(wǎng)站的運營成本，采用數(shù)據(jù)挖掘技術，可以挖掘有效的市場信息，并預測客戶的下一步行為，這樣有利于提高電子商務營銷活動的成功率。企業(yè)為增強廣告的目的性，為公司帶來更大的收益，應依據(jù)訪問者瀏覽習慣安排廣告的位置，為企業(yè)帶來一定的廣告收益。

3.數(shù)據(jù)挖掘技術在商業(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)上詐騙的事件屢見不鮮及企業(yè)財務中的造價現(xiàn)象也時有發(fā)生，這些現(xiàn)象的發(fā)生導致了信用危機的產(chǎn)生，嚴重制約著電子商務的發(fā)展和繁榮。發(fā)達的社會信息水平作為發(fā)展電子商務的基礎，通過偏差分析，控制企業(yè)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計和歷史記錄的差別，為構建完善的安全體系，采用數(shù)據(jù)挖掘技術對企業(yè)的經(jīng)營情況進行分析，并對企業(yè)進行資產(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)絡進行全程的監(jiān)控。在此基礎上，建立客戶的信譽記錄，這樣不僅可以有效地防止信用危機，更有利于提升企業(yè)風險管理的水平和能力。

三、結語

在電子商務點中應用數(shù)據(jù)挖掘技術，并對這些數(shù)據(jù)進行挖掘，在挖掘當中找到有價值的數(shù)據(jù)。所以，將數(shù)據(jù)挖掘技術應用于電子商務，并建立數(shù)據(jù)挖掘為核心的客戶管理系統(tǒng)，將使得企業(yè)在市場變化中立于不敗之地。

數(shù)據(jù)挖掘論文4

[摘 要]目前，隨著現(xiàn)代科技的發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)已成為當代主流，互聯(lián)網(wǎng)技術的應用已經(jīng)是任何一個國家所不能脫離的，經(jīng)濟全球化已成為一個必然的趨勢，在這樣的一個大數(shù)據(jù)時代，人民對信息的獲取需求呈直線上升的狀態(tài)。21世紀作為一個信息時代，網(wǎng)絡信息的安全防范也顯得尤為重要，而Web數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)技術，對于網(wǎng)絡信息安全防范來說，是一個新的技術運用。本文從Web數(shù)據(jù)挖掘技術的基本概述入手，分析我國企業(yè)在網(wǎng)絡信息安全方面存在的問題，最后提出將網(wǎng)絡信息安全防范與Web數(shù)據(jù)挖掘技術進行整合運用。

[關鍵詞]Web數(shù)據(jù)挖掘技術；網(wǎng)絡信息；安全防范

doi：10.3969/j.issn.1673-0194.20xx.22.091

[中圖分類號]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世紀是一個大數(shù)據(jù)時代，互聯(lián)網(wǎng)技術顯得越來越重要。在科技發(fā)展的同時，互聯(lián)網(wǎng)也在家家戶戶普及，然而網(wǎng)絡安全問題卻隨之而來，人們在運用科技時也在擔心網(wǎng)絡技術的安全性。鑒于此，本文探討利用Web數(shù)據(jù)挖掘技術來控制網(wǎng)絡安全，以提高網(wǎng)絡信息安全度。Web數(shù)據(jù)挖掘技術概述

Web使用記錄挖掘方式是挖掘網(wǎng)絡上的瀏覽記錄，然后進行分析，同時還可以獲取其他企業(yè)的信息。通過使用Web數(shù)據(jù)挖掘技術，企業(yè)可以進行復雜的操作，然后從網(wǎng)頁瀏覽記錄分析出自身企業(yè)的受關注度，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(shù)據(jù)挖掘技術的含義

Web數(shù)據(jù)挖掘技術，指的是通過自身的技術，在獲取網(wǎng)上資源的同時，尋找到企業(yè)感興趣的信息資料。圖1為Web數(shù)據(jù)發(fā)掘技術工作流程。

Web數(shù)據(jù)發(fā)掘技術可以涉及多個領域，通過多種數(shù)據(jù)挖掘方式，為企業(yè)找到有用的信息資源。整體來說，Web挖掘技術有兩種類型，一是建立在人工智能模型的基礎上來實現(xiàn)，類似于決策樹、分類等；二是建立在統(tǒng)計模型基礎上來實現(xiàn)，類似于神經(jīng)網(wǎng)絡、自然計算法等。

1.2 Web數(shù)據(jù)挖掘技術的兩種方式

Web數(shù)據(jù)挖掘技術整體上來說有兩種方式，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Web挖掘技術，自己從網(wǎng)上尋找對企業(yè)有用的信息資源，同時對后臺設置進行監(jiān)控，減少某些重要交易內容的丟失、泄露。企業(yè)還可以通過Web挖掘技術，查詢某些用戶的操作記錄，對企業(yè)的網(wǎng)絡信息安全進行檢查審核，從而降低企業(yè)信息被不法分子竊取的風險。由于其他企業(yè)也有同樣的Web數(shù)據(jù)挖掘技術，因此，企業(yè)也不能深入地去探索同行企業(yè)的內部信息，但其通過該技術，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)市場戰(zhàn)略。我國企業(yè)在網(wǎng)絡信息安全方面存在的問題

目前，科技的發(fā)展，使全球的政治、經(jīng)濟一體化趨勢越來越明顯，互聯(lián)網(wǎng)的進步也使國家企業(yè)面臨著更多的挑戰(zhàn)。我國企業(yè)在網(wǎng)絡信息安全方面存在的問題也逐步顯現(xiàn)，而網(wǎng)絡信息安全技術人才緊缺是較為明顯的一個問題。

2.1 人才緊缺問題

21世紀是一個互聯(lián)網(wǎng)的世紀，我國目前正在積極地吸收、引進人才，同時也在不斷地走出去，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(jù)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題，是目前一個很明顯的現(xiàn)象。我國在該領域常常要引進國外技術，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(yǎng)具有計算機網(wǎng)絡技術的高端人員，從而促進該領域不斷實現(xiàn)創(chuàng)新。

2.2 自身安全技術漏洞問題

除了人才緊缺，我國的網(wǎng)絡產(chǎn)品自身還存在許多的安全技術漏洞。從近幾年的市場經(jīng)濟發(fā)展現(xiàn)狀來看，我國很多的電子產(chǎn)品被國外壟斷，如蘋果、微軟等高端電子產(chǎn)品，在我國占有很大的市場份額。我國要想重新將自己的電子產(chǎn)品推向市場，就目前的形勢來看，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)品的性能確實比我國的要好。因此，通過我國網(wǎng)絡產(chǎn)品自身存在的安全技術漏洞可以看出，我國在網(wǎng)絡安全技術方面存在許多的不足。網(wǎng)絡信息安全防范與Web數(shù)據(jù)挖掘技術的整合近幾年，網(wǎng)絡信息安全問題一直是國民較為關注的一個話題，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)技術的同時，也不能忽略其安全問題。網(wǎng)絡信息安全，關乎我國企業(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)絡信息安全防范與Web數(shù)據(jù)挖掘技術進行整合（見圖2），旨在提高網(wǎng)絡信息環(huán)境的安全度，提高我國網(wǎng)絡信息安全防范能力。

本文初探Web數(shù)據(jù)挖掘技術與網(wǎng)絡信息安全防范的整合，將分別從4個方面來提高我國的網(wǎng)絡信息安全性能。

首先，將存在于網(wǎng)絡數(shù)據(jù)間的關聯(lián)尋找出來，然后整合交給企業(yè)進行分析，企業(yè)通過這些關聯(lián)數(shù)據(jù)，分析提煉出對自己企業(yè)有用的信息，繼而制定企業(yè)戰(zhàn)略，防范風險。

其次，使用Web數(shù)據(jù)挖掘技術對網(wǎng)絡信息進行分類分析。企業(yè)應將所有的信息進行綜合，然后按照一定的指標分出類別，并對這些不同類別的信息進行整理，方便后續(xù)的檢索。該項功能主要依靠人工智能來完成，以保證資料能夠得到完整的利用。

再次，使用Web數(shù)據(jù)挖掘技術對網(wǎng)絡信息進行聚類分析。企業(yè)應將這些具有共同點的信息進行分類，將這些數(shù)據(jù)分成各個小組，但每一個小組都要有一個共同的類似點，以便于從整體對局部進行分析。

最后，利用Web數(shù)據(jù)挖掘技術，根據(jù)收集到的資源信息的不同點進行分類，分類后根據(jù)這些不同點的特征，分析出對自身企業(yè)有用的信息。從整體上說，Web數(shù)據(jù)挖掘技術通過運用其強大的分析能力，可對網(wǎng)絡信息進行篩選、整合，企業(yè)可再根據(jù)這些整合出來的資源信息，為自身制定戰(zhàn)略，為企業(yè)發(fā)展提供一個良好的網(wǎng)絡信息環(huán)境。結 語

網(wǎng)絡技術在給用戶帶來便利的同時，也給用戶的信息安全造成了極大的威脅，科技進步，技術也在不斷進步，為了使信息得到最大的保護，網(wǎng)絡信息的安全技術要隨著科技的進步不斷發(fā)展，為互聯(lián)網(wǎng)的運用提供一個完善安全的網(wǎng)絡系統(tǒng)。本文通過Web數(shù)據(jù)挖掘技術，將網(wǎng)絡信息安全防范與該技術進行有效整合，提高了我國企業(yè)的網(wǎng)絡信息安全度，以為我國企業(yè)的發(fā)展提供一個良好的環(huán)境。

主要參考文獻

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數(shù)據(jù)挖掘論文5

1.軟件工程數(shù)據(jù)的挖掘測試技術

1.1代碼編寫

通過對軟件數(shù)據(jù)進行分類整理，在進行缺陷軟件的排除工作以后，根據(jù)軟件開發(fā)過程中的各種信息進行全新的代碼編寫?；诖a編寫人員的編寫經(jīng)驗，在一般情況，對結構功能與任務類似的模塊進行重新編寫，這些重新編寫的模塊應遵循特定的編寫規(guī)則，這樣才能保證代碼編寫的合理有效性。

1.2錯誤重現(xiàn)

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

1.3理解行為

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

1.4設計推究

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

2.軟件工程數(shù)據(jù)挖掘測試的有效措施

2.1進行軟件工程理念和方法上的創(chuàng)新

應通過實施需求分析，將數(shù)據(jù)挖據(jù)逐漸演變成形式化、規(guī)范化的需求工程，在軟件開發(fā)理念上，加強對數(shù)據(jù)挖掘的重視，對軟件工程的架構進行演化性設計與創(chuàng)新，利用新技術，在軟件開發(fā)的過程中添加敏捷變成與間件技術，由此，提高軟件編寫水平。

2.2利用人工智能

隨著我國科學技術的不斷發(fā)展與創(chuàng)新，機器學習已經(jīng)逐漸被我國各個領域所廣泛應用，在進行軟件工程數(shù)據(jù)挖掘技術創(chuàng)新的過程中，可以將機器學習及數(shù)據(jù)挖掘技術實際應用于軟件工程中，以此為我國軟件研發(fā)提供更多的便捷。人工智能作為我國先進生產(chǎn)力的重要表現(xiàn)，在實際應用于軟件工程數(shù)據(jù)的挖掘工作時，應該利用機器較強的學習能力與運算能力，將數(shù)據(jù)統(tǒng)計及數(shù)據(jù)運算通過一些較為成熟的方法進行解決。在軟件工程數(shù)據(jù)挖掘的工作中，合理化的將人工智能實際應用于數(shù)據(jù)挖掘，以此為數(shù)據(jù)挖掘提供更多的開發(fā)測試技術。

2.3針對數(shù)據(jù)挖掘結果進行評價

通過分析我國傳統(tǒng)的軟件工程數(shù)據(jù)挖掘測試工作，在很多情況下，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘測試技術無法做到對發(fā)掘數(shù)據(jù)的全面評價與實際應用研究，這一問題致使相應的軟件數(shù)據(jù)在被發(fā)掘出來以后無法得到有效地利用，進而導致我國軟件開發(fā)工作受到嚴重的抑制影響。針對這一問題，數(shù)據(jù)開發(fā)者應該利用挖掘缺陷檢驗報告，針對缺陷檢驗的結果，制定相應的挖掘結構報告。同時，需要結合軟件用戶的體驗評價，對挖掘出的數(shù)據(jù)進行系統(tǒng)化的整理與分析，建立一整套嚴謹、客觀的服務體系，運用CodeCity軟件，讓用戶在的體驗過后可以對軟件進行評價。考慮到軟件的服務對象是人，因此，在軟件開發(fā)的過程中要將心理學與管理學應用于數(shù)據(jù)挖掘，建立數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)和數(shù)據(jù)挖掘評價系統(tǒng)。

3.結束語

綜上所述，由于軟件工程數(shù)據(jù)挖掘測試技術廣闊的應用前景，我國相關部門已經(jīng)加大了對軟件技術的投資與開發(fā)力度，當下，國內已經(jīng)實現(xiàn)了軟件工程的數(shù)據(jù)挖掘、人工智能、模式識別等多種領域上的發(fā)展。

數(shù)據(jù)挖掘論文6

題目：檔案信息管理系統(tǒng)中的計算機數(shù)據(jù)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(jù)挖掘技術成為數(shù)據(jù)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(jù)檢索的實際效率, 基于此, 被廣泛應用在數(shù)據(jù)密集型行業(yè)中。筆者簡要分析了計算機數(shù)據(jù)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(jù)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(jù)挖掘技術;1 數(shù)據(jù)挖掘技術概述

數(shù)據(jù)挖掘技術就是指在大量隨機數(shù)據(jù)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(jù)挖掘技術, 則需要將其劃分在商業(yè)數(shù)據(jù)處理技術中, 整合商業(yè)數(shù)據(jù)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(jù)挖掘技術能建構完整的數(shù)據(jù)倉庫, 滿足集成性、時變性以及非易失性等需求, 整和數(shù)據(jù)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(jù)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(jù)源和數(shù)據(jù)預處理工具進行數(shù)據(jù)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(jù)挖掘技術對相關數(shù)據(jù)進行處理。檔案信息管理系統(tǒng)計算機數(shù)據(jù)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(jù)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(jù)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(jù)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(jù)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(jù)分析需求。其次, 要對日常工作中的用戶數(shù)據(jù)進行集中的挖掘處理, 從根本上提高數(shù)據(jù)倉庫分析的完整性。

(1)確定數(shù)據(jù)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(jù)倉庫。

(2)檔案工作要利用數(shù)據(jù)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(jù)。

2.2 數(shù)據(jù)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(jù)模型的核心單元, 主要是記錄相關業(yè)務和統(tǒng)計數(shù)據(jù)的表, 能整合數(shù)據(jù)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(jù)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(jù)倉庫建立和運維工作中, 提高數(shù)據(jù)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(jù)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, 主要包括檔案維表、利用方式維表等。其次, 要建構數(shù)據(jù)庫星型模型體系。最后, 要集中判定數(shù)據(jù)庫工具, 保證數(shù)據(jù)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(jù)倉庫建模的效果, 真正提高數(shù)據(jù)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(jù)的過程中, 要分離文書檔案中的數(shù)據(jù), 相關操作如下:

from dag gd temp//刪除臨時表中的數(shù)據(jù)

Ch count=dag 1.importfile(dbo.u wswj)//將文書目錄中數(shù)據(jù)導出到數(shù)據(jù)窗口

Dag 1.()//將數(shù)據(jù)窗口中的數(shù)據(jù)保存到臨時表

相關技術人員要對數(shù)據(jù)進行有效處理, 以保證相關數(shù)據(jù)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(jù)預處理管理要求合理化進行, 從根本上維護數(shù)據(jù)處理效果。

2.3 多維數(shù)據(jù)模型建立單元

在檔案多維數(shù)據(jù)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(jù)挖掘方案, 整合信息系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)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(jù)穩(wěn)定, 事實表是加載和處理檔案數(shù)據(jù)的基本模塊, 按照檔案目錄數(shù)據(jù)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(jù)獨立分析水平。一方面, 能追加有效的數(shù)據(jù), 保證數(shù)據(jù)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(jù), 實現(xiàn)數(shù)據(jù)更新, 檢索相關關鍵詞即可。并且也能同時修改數(shù)據(jù), 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(jù)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(chǎn)生影響, 這就會使得數(shù)據(jù)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(jù)的同時, 也能對事實表外鍵進行分析[2]。檔案信息管理系統(tǒng)計算機數(shù)據(jù)倉庫的實現(xiàn)

3.1 描述需求

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術和數(shù)據(jù)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(jù)庫管控體系的更新, 確保設備存儲以及網(wǎng)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(jù)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(jù)表和文書等基礎性數(shù)據(jù)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(jù)進行綜合衡量。例如, 檔案數(shù)據(jù)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(jīng)網(wǎng)絡算法

除了要對檔案的實際內容進行數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)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(jīng)網(wǎng)絡算法, 其借助數(shù)據(jù)分類系統(tǒng)判定和分析數(shù)據(jù)對象。值得注意的是, 在分類技術結構中, 要結合訓練數(shù)據(jù)集判定分類模型數(shù)據(jù)挖掘結構。神經(jīng)網(wǎng)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(jù)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(jù)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(jù)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(jù)集合中的數(shù)據(jù)進行系統(tǒng)化分析以及處理, 確保構建要求能適應數(shù)據(jù)挖掘的基本結構[4]。例如, 檔案管理人員借助數(shù)據(jù)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(jù)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(jù)挖掘技術, 主要是對數(shù)據(jù)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。結語

總而言之, 在檔案管理工作中應用數(shù)據(jù)挖掘技術, 能在準確判定用戶需求的同時, 維護數(shù)據(jù)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(jù)庫的建立, 也能節(jié)省經(jīng)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。

參考文獻

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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(jù)挖掘中的具體應用, 我們利用龐大的移動終端數(shù)據(jù)網(wǎng)絡, 加強了基于GSM網(wǎng)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(wǎng)絡;定位;數(shù)據(jù);

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(wǎng)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(wǎng)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(jù)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(jù)挖掘概述

數(shù)據(jù)挖掘又名數(shù)據(jù)探勘、信息挖掘。它是數(shù)據(jù)庫知識篩選中非常重要的一步。數(shù)據(jù)挖掘其實指的就是在大量的數(shù)據(jù)中通過算法找到有用信息的行為。一般情況下, 數(shù)據(jù)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(jù)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(jīng)網(wǎng)絡是比較重要和常見的一種。因為它的優(yōu)秀的數(shù)據(jù)處理和演練、學習的能力較強。

而且對于問題數(shù)據(jù)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(jīng)網(wǎng)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(jù)需求。綜合來看, 人工神經(jīng)網(wǎng)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(jù)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(jīng)網(wǎng)絡的優(yōu)勢依舊是比較突出的。以機器學習算法為基礎的GSM網(wǎng)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(jù), 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(jù)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(jù), 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(jù)作為訓練數(shù)據(jù), 最后一組數(shù)據(jù)作為定位數(shù)據(jù), 然后把定位數(shù)據(jù)周邊十米內的前三組訓練數(shù)據(jù)的相關信息進行清除。一旦確定某一待定位數(shù)據(jù), 就要在不同的時間內進行測量, 按照測量出的數(shù)據(jù)信息的經(jīng)緯度和平均值, 再進行換算, 最終, 得到真實的數(shù)據(jù)量, 提升定位的速度以及有效程度。

2.3 以基站的經(jīng)緯度為基礎的初步定位

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(jīng)緯度作為基礎來進行早期的定位, 則需要以下幾個步驟:要將邊長為十千米的正方形分割成一千米的小柵格, 如果想要定位數(shù)據(jù)集內的相關信息, 就要選擇對邊長是一千米的小柵格進行計算, 而如果是想要獲得邊長一千米的大柵格, 就要對邊長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, 要確定一個邊長為兩千米的正方形, 由于第一級支持向量機定位的區(qū)域是四百米, 定位輸出的是以一百米柵格作為中心點的經(jīng)緯度數(shù)據(jù)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候難度是較低的, 更加簡便。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(jīng)緯度, 然后依賴經(jīng)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(jù), 對于這些信息數(shù)據(jù), 要以大小為選擇依據(jù)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。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(jù)挖掘技術愈加重要。根據(jù)上面的研究, 我們證明了, 在數(shù)據(jù)挖掘的過程中, 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。

參考文獻

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摘要：數(shù)據(jù)挖掘是指在大數(shù)據(jù)中開發(fā)出有價值信息數(shù)據(jù)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(jù)挖掘能夠有效的提升軟件開發(fā)的效率, 并能夠在大量的數(shù)據(jù)中獲得有效的數(shù)據(jù)。文章主要探究軟件工程中數(shù)據(jù)挖掘技術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(jù)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(jù)資源, 軟件的研發(fā)人員就需要搜集和整理數(shù)據(jù)。但是在大數(shù)據(jù)時代, 人工獲取數(shù)據(jù)信息的難度極大。當前, 軟件工程中運用最多的就是數(shù)據(jù)挖掘技術。軟件挖掘技術是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)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(jù)的挖掘和處理;

(2)挖掘數(shù)據(jù)算法的選擇問題;

(3)軟件的開發(fā)者該如何選擇數(shù)據(jù)。在軟件工程中數(shù)據(jù)挖掘的主要任務

在數(shù)據(jù)挖掘技術中, 軟件工程數(shù)據(jù)挖掘是其中之一, 其挖掘的過程與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的挖掘無異。通常包括三個階段:第一階段, 數(shù)據(jù)的預處理;第二階段, 數(shù)據(jù)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(jù)的分類、對異常數(shù)據(jù)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(jù)挖掘和傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘存在相似性, 但是也存在一定的差異, 其主要體現(xiàn)在以下三個方面:

1.1 軟件工程的數(shù)據(jù)更加復雜

軟件工程數(shù)據(jù)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(jù)信息。這兩種軟件工程數(shù)據(jù)的算法是不同的, 但是兩者之間又有一定的聯(lián)系, 這也是軟件工程數(shù)據(jù)挖掘復雜性的重要原因。

1.2 數(shù)據(jù)分析結果的表現(xiàn)更加特殊

傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)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(jù)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(jù)挖掘的統(tǒng)計結果。所以這就要求軟件工程的數(shù)據(jù)挖掘需要更加先進的結果提交方式和途徑。

1.3 對數(shù)據(jù)挖掘結果難以達成一致的評價

我國傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘已經(jīng)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(jù)挖掘過程中, 研發(fā)人員需要更多復雜而又具體的數(shù)據(jù)信息, 所以數(shù)據(jù)的表示方法也相對多樣化, 數(shù)據(jù)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(jù)挖掘的關鍵在于對挖掘數(shù)據(jù)的預處理和對數(shù)據(jù)結果的表示方法。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(jù)自身掌握的信息, 在數(shù)據(jù)庫中搜集到可以使用的數(shù)據(jù)信息。通常情況下, 編程需要的數(shù)據(jù)信息可以分為三個方面:

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

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

(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(jīng)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(jù)的保存, 可以通過隊列等簡單的數(shù)據(jù)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。結束語

在軟件工程的數(shù)據(jù)挖掘過程中, 數(shù)據(jù)挖掘的概念才逐步被定義, 但是所需要挖掘的數(shù)據(jù)是已經(jīng)存在的。數(shù)據(jù)挖掘技術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(jù)挖掘的結合是計算機技術必然的發(fā)展方向。從數(shù)據(jù)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(jù)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(jù)挖掘技術的研究過程中可以發(fā)現(xiàn), 該技術雖然已經(jīng)獲得一定的效果, 但是還有更多未被挖掘的空間, 還需要進一步的研究和發(fā)現(xiàn)。

參考文獻

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數(shù)據(jù)挖掘論文7

1電子商務中的數(shù)據(jù)挖掘簡介

電子商務中的數(shù)據(jù)挖掘即Web挖掘，是利用數(shù)據(jù)挖掘技術從004km.cnKI(1980-20xx年)相關文獻中治療神經(jīng)根型頸椎病的方劑建立數(shù)據(jù)庫, 采用SPSS11.5統(tǒng)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;所用藥物種類依次以補益藥、活血化瘀藥、祛風濕藥運用最多, 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、祛風濕藥等中藥運用最多。這對于醫(yī)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)根型頸椎病的有關文獻, 對其中的方劑和藥物進行統(tǒng)計、歸類、分析, 最終納入32首方劑, 涉及111味中藥, 補氣藥、發(fā)散風寒藥、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, 證實與古方桂枝加葛根湯主藥相同, 且該方扶陽解表的治法與該研究得出的扶正祛邪的結果相吻合, 同時也證實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(shù)據(jù)背后的規(guī)律和關系在很多方面古今是一致的, 同時數(shù)據(jù)依據(jù)的支持也為現(xiàn)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(shù)據(jù)庫, 采用關聯(lián)規(guī)則算法、復雜系統(tǒng)熵聚類等無監(jiān)督數(shù)據(jù)挖掘方法, 利用中醫(yī)傳承輔助平臺(TCMISS)軟件分析處方中各種藥物的使用頻次、藥物之間的關聯(lián)規(guī)則、核心藥物組合和新處方, 從中挖掘出治療該病中醫(yī)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、祛風勝濕藥和溫經(jīng)通絡藥為主, 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(guī)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)制提供處方來源, 指導新藥研發(fā)[13]。小結

數(shù)據(jù)挖掘技術作為一種新型的研究技術, 在神經(jīng)根型頸椎病的治方研究中的運用相對于其他領域是偏少的, 并且基本上是研究文獻資料上出現(xiàn)的治方, 在對名老中醫(yī)個人治療經(jīng)驗及用藥規(guī)律的總結是缺乏的, 因此研究范圍廣而缺乏針對性, 同時使用該技術的相關軟件種類往往是單一的。現(xiàn)在研究者在研究中醫(yī)方劑時往往采用傳統(tǒng)的研究方法, 這就導致在大數(shù)據(jù)的研究中耗時、耗力甚則無能為力, 同樣也難以精準地提取大數(shù)據(jù)背后的隱藏的潛在關系和規(guī)則及缺乏對未知情況的預測。產(chǎn)生這樣的現(xiàn)狀, 一方面是很多研究者尚未清楚該技術在方劑研究中的優(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的操作技能及軟件種類及其應用范圍。故以后應向更多研究者普及該技術的軟件種類、其中的優(yōu)勢及操作技能, 讓該技術在臨床中使用更廣, 產(chǎn)生更大的效益。

參考文獻

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數(shù)據(jù)挖掘論文9

摘要：隨著科學技術的不斷發(fā)展，計算機的使用也愈來愈廣泛，他已經(jīng)發(fā)展到各個行業(yè)，現(xiàn)如今保險行業(yè)也就相應的業(yè)務引進了計算機業(yè)務系統(tǒng)，而在20xx年8月，我國也出臺了《國務院關于加快發(fā)展現(xiàn)代保險服務業(yè)的若干意見》這一舉措的有效實施，從政策上為保險行業(yè)的快速發(fā)展提供相應了保障。而如何在這些被積累下來的寶貴數(shù)據(jù)中，分析挖掘出新的商機及財富，就成為了我國當前保險行業(yè)發(fā)展的重要突破口。本篇文章就從數(shù)據(jù)挖掘技術的應用方面、概念、必要性，以及方法手段進行了深入探討與分析其對財產(chǎn)保險應用的意義。

關鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘技術；財產(chǎn)保險；應用；分析

在最近幾年中，我國對于保險行業(yè)給予了高度的關注與重視并出臺了許多與之相對應的相關政策，這些政策的發(fā)行對于我國的保險行業(yè)帶來的極大程度的發(fā)展空間。而我國的保險行業(yè)也開始了轉型，正在從粗放型經(jīng)營向集約化經(jīng)營管理進行過度，最明顯的改變就是之前只注重新客戶的開發(fā)而忘記顧忌老客戶的需求與發(fā)展，但是現(xiàn)在是同時注重新老客戶的需求與發(fā)展，從根本上實現(xiàn)“兩手抓”的政策，所以這種新的形式背景下，計算機中保險行業(yè)所留的數(shù)據(jù)就成為極為重要的挖掘資源。

一、解析數(shù)據(jù)挖掘技術在財產(chǎn)保險分析中的應用

（一）提升財險客戶服務能力

對于任何一個公司來說沒有客戶所有的產(chǎn)品經(jīng)營都是紙上談兵，這對于服務行業(yè)的財產(chǎn)保險公司更是如此，所以對此所以財產(chǎn)保險行業(yè)就面臨著轉型升級的事情財產(chǎn)行業(yè)的轉型就意味著面臨著面向客戶的服務質量的提升。在現(xiàn)如今的經(jīng)濟情況下，保險消費者對于保險行業(yè)知識的了解日益增加，保險意識也是越發(fā)的加強?？蛻魧τ诒ｋU行業(yè)也出現(xiàn)了個性化與差異化的需求。從這里就要求保險公司通過數(shù)據(jù)挖掘技術對客戶的需求進行更深一層的分析與探索，通過探究與分析的結果明確而客戶的需要，并為有更高需求的客戶提供更適合他的保險產(chǎn)品，從而提高業(yè)務服務水平，吸引更多的優(yōu)質客源，來增強市場的競爭力。例如，在對客戶進行細分的時候，可以通過數(shù)據(jù)挖掘技術中的“二八定律”，對客戶進行細分。通過細分得出結果，參照數(shù)據(jù)根據(jù)每個客戶群體的風險偏好、特點以及需求為他們量身定制適合他們自身的新產(chǎn)品，并制定對應適合的費照新差旅費管理辦法正確規(guī)范填寫市內交通補助、伙食補助、城市間交通費、和住宿費金額。并填寫上合計金額，不得出現(xiàn)多報的行為，從而提高差旅費報銷工作的質量。

（二）風險管理和合規(guī)經(jīng)營

每個保險公司的生命底線就是合規(guī)經(jīng)營以及對風險的管理，所以每個保險公司必須在運營生產(chǎn)中嚴格的遵守國家的法律法規(guī)，不許做出違反法律底線的事情，而風險管理對于保險公司來說具有兩層含義，其實并不簡單，一方面是需要對于企業(yè)自身的風險進行管理；另一方面是對于客戶所帶來的風險進行管理。對于保險公司來說這兩方面的風險是相互作用、相輔相成的，第一個方面的風險管理出現(xiàn)問題后者的風險管理就會成為空談，反之第二方面的風險管理沒有得到很好的管理，極大可能會引起前者管理出現(xiàn)問題。而恰恰數(shù)據(jù)挖掘技術的應用，就可以為財產(chǎn)保險企業(yè)規(guī)避風險起到很大的幫助。保險公司可以以計算機為使用的工具，通過數(shù)據(jù)挖掘的技術，可以對數(shù)據(jù)內大量的信息進行查找并比對分析，高效的識別出在計算機內不符合正常業(yè)務邏輯的數(shù)據(jù)，這樣管理者就可以及時就這些風險數(shù)據(jù)和業(yè)務漏洞進行監(jiān)測與管控，以減少違法亂紀的事情發(fā)生，逐步消除或減少隱藏的風險。保障保險業(yè)健康有序的發(fā)展，為市場經(jīng)濟持續(xù)健康的進一步發(fā)展保駕護航。

（三）開發(fā)新產(chǎn)品

新的保險產(chǎn)品的開發(fā)對于增強保險公司的公司收益、內容、滿足消費者的需求以及競爭力等方面起著重要的作用，這也是經(jīng)營保險公司的首要內容。新產(chǎn)品的開發(fā)是指保險公司針對當前市場的需求、想要達到的效果與自身情況相結合的產(chǎn)物，而在原有的產(chǎn)品上加以重新的組合與設計的創(chuàng)造與改良，來滿足市場的需求，進而提高公司自身的競爭力的過程與行為。后者自不必說，基于我國財產(chǎn)保險公司數(shù)據(jù)庫信息方面已經(jīng)積累了很多，而后通過對信息的數(shù)據(jù)進行發(fā)掘，使實現(xiàn)新產(chǎn)品的開發(fā)成為可能。譬如，通過數(shù)據(jù)挖掘技術，我們可以使用現(xiàn)有產(chǎn)品進行進一步的完善、修正或者拆分、組合的，使其變成一全新的保險產(chǎn)品，他會更接近客戶的需求，滿足客戶的真實所需，同時也能夠增加市場的銷量，增強市場競爭力。就以原有的普通財產(chǎn)保險為例子，在保險有效期內未出現(xiàn)任何對客戶的產(chǎn)才造成損失的情況下，客戶所繳納的保險費用是不予以退還的，在財產(chǎn)保險的有效期過后，客戶所繳納的保險費是由保險公司所擁有的。這樣的保險產(chǎn)品是不被大多數(shù)客戶所看好與接受的，即使有客戶在第一次購買了此保險，但之后是不會在對本產(chǎn)品進行第二次的投資的。而現(xiàn)在通過數(shù)據(jù)挖掘的技術，保險公司可以根據(jù)對客戶信息的了解進行分析，保險公司推出了一款新的家庭財產(chǎn)兩全保險保險，這是一種全新的保險類別。全新的家庭財產(chǎn)保險，他所需要交納的是保險儲備金，比如每份保險金額為50000元的家庭財產(chǎn)兩全保險，則保險儲金為5000元，投保人必須根據(jù)保險金額一次性交納保險儲備金，保險人可以將保險儲備金的利息作為保險費。在保險期滿后，無論是不是在保險期內發(fā)生賠付的情況，保險公司都會將保險人的全部的保險儲金如數(shù)退還。自從出現(xiàn)了這種投保方式，客戶的接受度得到了大大的提高，全新的家庭財產(chǎn)保險，一方面使保險人保險中得到了應得的利益，另一方面投保人的財產(chǎn)也得到了保險，從而在市場的銷售份額上面也得到了迅速提升。

二、保險業(yè)數(shù)據(jù)挖掘技術及應用的必要性

（一）保險業(yè)數(shù)據(jù)挖掘技術的含義

什么是保險行業(yè)的數(shù)據(jù)挖掘技術，就是從客戶管理的角度出發(fā)，針對保險行業(yè)數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)內大量的保險單，對客戶的信用數(shù)據(jù)進行屬性變量提取，進而采用自動化或半自動化等多種挖掘技巧和方法來對客戶的數(shù)據(jù)進行分析，找到潛在的有價值的信息.（二）數(shù)據(jù)挖掘的過程及方法

數(shù)據(jù)挖掘是一個跨越多種學科的交叉技術，主要的用途是利用各種數(shù)據(jù)為商業(yè)上存在的問題提供切實可行的方法與數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)挖掘的過程有以下幾個步驟：業(yè)務理解→數(shù)據(jù)準備→數(shù)據(jù)理解→構建模型→測試設計→做出評價→實施應用。在數(shù)據(jù)挖掘方面有三個常用的方法：DM、SEMMA以及CRISP等分析方法。同時我們需要根據(jù)實際情況來運用數(shù)據(jù)挖掘技術，選擇最適當?shù)姆椒?，要想將?shù)據(jù)挖掘技術達到最佳的效果必須針對具體的流程做出相應的調節(jié)。

（三）保險行業(yè)應用數(shù)據(jù)挖掘技術的必要性

在保險行業(yè)的運營中，常常會出現(xiàn)一下的幾個問題：例如，細分客戶的問題：對于不同的社會收入階層、不同年齡段、不同的行業(yè)的客戶，該怎么樣去確定其的保險金額呢？客戶的成長問題：如何把握時機對客戶進行交叉銷售；險種關聯(lián)分析問題：在對購買某種保險的客戶進行分析與探查，觀察其是否在同一時間購買另一種保險產(chǎn)品，客戶的獲取問題：如何在付出最小的成本獲得最有價值的客戶的挽留及索賠優(yōu)化的問題：如何對索賠受理的過程進行優(yōu)化，挽留住有價值的投保人。保險公司在完成數(shù)據(jù)的匯總后，所獲取的業(yè)務及大量客戶信息，不過是對公司當前所處的市場環(huán)境、企業(yè)經(jīng)營情況及客戶基本資料的記錄及反映。而進行數(shù)據(jù)集中的信息系統(tǒng)，也只能是對數(shù)據(jù)庫中的這部分數(shù)據(jù)進行簡單的操作處理，并不能從中發(fā)現(xiàn)并提取這些數(shù)據(jù)中蘊含的具有深層次價值的信息。所以，如若想在決策層面給出解決答案，是不可能實現(xiàn)的。而如果采用數(shù)據(jù)挖掘技術來對數(shù)據(jù)庫中所存在的大量的數(shù)據(jù)進行高水平而深層次的分析，就能夠為實現(xiàn)保險公司的決策及科學經(jīng)營提供切實可行的依據(jù)，因此此技術的出現(xiàn)從而得到了許多保險公司的應用與重視。

三、結論

我國經(jīng)濟的發(fā)展正在向新常態(tài)的方向進行轉變，而我國財產(chǎn)保險市場的競爭也日益激烈。為了面對這些挑戰(zhàn)，各個保險公司都復出了努力在積極的面向轉型，由傳統(tǒng)的粗放式經(jīng)營向集約化經(jīng)營的方式進行過度，面向客戶的營銷模式也是在這之中產(chǎn)生出來的。在這種轉型過度的過程中，財產(chǎn)保險公司對于數(shù)據(jù)挖掘技術進行充分的利用，使公司的風險管理能力、產(chǎn)品創(chuàng)新能力經(jīng)營能力、盈利能力、客戶服務能力、和業(yè)務發(fā)展?jié)摿Χ嫉玫搅巳娴拇蠓忍嵘?。在對我國?jīng)濟建設的繁榮以及促進財產(chǎn)保險公司自身的長遠發(fā)展，都做出了不可磨滅的貢獻，也是對國家的號召積極的響應，進而對市場經(jīng)濟持續(xù)發(fā)展也做出了不少的.貢獻。

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數(shù)據(jù)挖掘論文10

摘要：數(shù)據(jù)挖掘是指從海量數(shù)據(jù)中找到人們未知、可能有用的、隱藏的規(guī)則，可以通過關聯(lián)分析、聚類分析、時序分析等各種算法發(fā)現(xiàn)一些無法通過觀察圖表得出的深層次原因。將計算機數(shù)據(jù)挖掘技術應用于高校學籍預警機制的研究中，在大量以往的教學管理數(shù)據(jù)庫中挖掘出未知、可能有用的、隱藏的規(guī)則，促進教育的改革和發(fā)展。

關鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘;DataMining;學籍預警機制

本文針對學分制背景下高校學籍預警機制存在的問題和現(xiàn)狀，用計算機數(shù)據(jù)挖掘（DataMining）技術對學籍預警機制進行分析，通過數(shù)據(jù)挖掘有關方法對搜集到的學生學籍數(shù)據(jù)進行分析和處理，以求能夠挖掘出大量的隱含在學籍信息系統(tǒng)中的有價值的資源，用以預測可能發(fā)生的預警事件，為教學管理者進行危機管理提供幫助。隨著高校招生規(guī)模不斷擴大，如何保證高校的教學質量最終完成人才培養(yǎng)方案，成為一個重要的問題，具有重要研究價值。

一、高校學籍預警機制的現(xiàn)狀及問題

20xx年8月教育部對“學籍預警”這一詞語做出了解釋：是一種高等教育管理方式。普通高校學籍的預警方式一般采用學校和院系雙向管理，學校負責統(tǒng)一制定學籍預警標準，通過學習進度推進的不同階段劃分學分預警標準，在達到一定學分線開始預警，分為考勤預警、選課預警、成績預警、學籍異動預警、畢業(yè)預警。根據(jù)高校教學管理系統(tǒng)，對缺課達到一定數(shù)目的學生進行提醒教育，期末統(tǒng)計學生完成的學分來評估學生學習情況，并預測學生是否能夠完成培養(yǎng)方案，通過教師提供的學生考勤記錄、作業(yè)情況以及課堂表現(xiàn)等，針對學生的具體情況對其預警。教學考核工作與學生思想政治工作在學生管理方面相對獨立，主要是事先警示教育、事后跟蹤管理。目前的學籍預警主要是單方向的，原有的學籍管理制度大都是傳統(tǒng)的事后處理型，具有延遲性。只有出現(xiàn)嚴重的學籍異常后，才會觸發(fā)預警機制，采取相應的對策解決問題，家長對學生的在校學習情況了解不清，了解不及時，比如之前學期表現(xiàn)良好的學生本學期出現(xiàn)網(wǎng)癮狀態(tài)而不能及時發(fā)現(xiàn)，往往會錯過對該生的最佳教育期。傳統(tǒng)的學籍預警機制無法做到提前預知，對學生的學習和生活狀況無法實時監(jiān)管，問題的根源也無法追蹤。

二、數(shù)據(jù)挖掘技術

數(shù)據(jù)挖掘（DataMining）是指從海量數(shù)據(jù)中找到人們未知的、可能有用的、隱藏的規(guī)則，可以通過關聯(lián)分析、聚類分析、時序分析等各種算法發(fā)現(xiàn)一些無法通過觀察圖表得出的深層次原因。因此，將計算機數(shù)據(jù)挖掘技術應用于高校學籍預警機制的研究中，在大量以往的教學管理數(shù)據(jù)庫中挖掘出未知的、可能有用的、隱藏的規(guī)則，促進教育的改革和發(fā)展。將計算機數(shù)據(jù)挖掘技術和傳統(tǒng)的人力管理相結合，以學生為本，建立健全全方位學籍預警構架，做到“防微杜漸”，為學校順利完成教育目標起到促進作用。

三、數(shù)據(jù)挖掘在學籍預警機制里的應用

隨著計算機技術的進步，各大高校逐步建立了日益完善的學籍信息管理系統(tǒng)，累積了大量學籍信息數(shù)據(jù)庫。目前，這些數(shù)據(jù)主要用來向各級管理部門上報和學校自行查看存檔，但對于這些數(shù)據(jù)后面隱藏的價值并沒有進行深度挖掘和利用，十分可惜。所以，應以高校學生信息管理系統(tǒng)為對象，研究深度數(shù)據(jù)挖掘的方法，“透過現(xiàn)象看本質”，綜合分析出有價值的學籍預警信息，為管理提供參考。例如，學校發(fā)現(xiàn)高等數(shù)學等主干課的不及格率有逐年上升的趨勢，一般認為是學習不認真所致，但做了很多工作效果并不明顯，這時通過數(shù)據(jù)挖掘分析挖掘最近10年所有有過不及格課程的學生的成績，發(fā)現(xiàn)有較高比例的學生來自西部地區(qū)，而且還發(fā)現(xiàn)有較高比例的學生家庭收入非常高或者非常低（生源地和經(jīng)濟情況問題）。針對此可以在學生管理上提前采取有針對性的管理措施。制定好目標標準，挖掘學生的學習習慣及學習特長，輔助教師指導學生，指導學生改正自己的不當行為，提高學習能力。從教學管理系統(tǒng)中所記載的學生基本資料、學習成績、學習經(jīng)歷、學習喜好以及知識體系結構等內容，發(fā)現(xiàn)學生學習習慣，輔助學生改正自身學習行為。提高學生各方面綜合素質。利用數(shù)據(jù)挖掘的關聯(lián)分析輔助師生行為預警干預。各高校學籍管理系統(tǒng)中記載著各院系各專業(yè)學生與教師的學習工作，社會活動，獎勵處罰情況，可從中分析出師生各種活動之間的內在聯(lián)系，假定有規(guī)則“A∪B∈C”，那么當在實際活動中，某學生已有A和B行為，馬上可以分析出產(chǎn)生下個行為的概率，可即時預警，提前制止C行為的發(fā)生。利用數(shù)據(jù)挖掘為課程設置提供合理依據(jù)。高校學生的課程安排設置是循序漸進的，每門課程之間都有一定的關聯(lián)和前后順序，在學習一門專業(yè)課程之前必須先修一門基礎課程，基礎知識沒學好勢必影響專業(yè)課程的學習。而且，同一年級不同專業(yè)學生之間，由于教師或教師專業(yè)背景知識不同，各個學生總體成績相差有時會很大。數(shù)據(jù)庫中記載著以往各專業(yè)學生各學科考試成績，使用數(shù)據(jù)挖掘的關聯(lián)分析與時序分析技術，能分析出原因，在此基礎上對課程進行合理設置。

綜上所述，將基于計算機數(shù)據(jù)挖掘技術應用于高校的教學管理，以提高教學管理的預知性，增加教法選擇的參考性，加強教學過程的指導性，提高教學質量。

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數(shù)據(jù)挖掘論文11

摘要：隨著我國社會經(jīng)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(jù)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(jù)挖掘技術；企業(yè)人力資源管理；應用

1、數(shù)據(jù)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(jīng)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(jīng)濟實力的不斷發(fā)展以及互聯(lián)網(wǎng)信息時代的到來，數(shù)據(jù)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(jù)調查顯示，數(shù)據(jù)挖掘技術已經(jīng)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(jù)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(jù)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(jù)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(jīng)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(jīng)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(jù)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(jù)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(jīng)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(jù)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(chǎn)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(jù)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(jīng)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(jù)的分析和整理能力，通過對數(shù)據(jù)的分析來形成具有實際指導作用的總結，從而為企業(yè)人力資源管理工作提供有價值的參考依據(jù)。例如，在實際人力資源管理過程中可以利用數(shù)據(jù)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(jù)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(jù)。

2、3實現(xiàn)對企業(yè)人才的合理分配

隨著我國社會經(jīng)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(jù)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(jù)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(jù)信息的管理技術構建實現(xiàn)對人員分組，從而使數(shù)據(jù)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(jīng)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(jīng)濟的穩(wěn)固發(fā)展。所以，只有充分采用數(shù)據(jù)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。

參考文獻：

［1］曾巍、數(shù)據(jù)挖掘在人力資源市場中的應用與研究［D］.吉林大學，20xx

［2］賴華強，王三銀，仲崇高、人力資源管理領域的數(shù)據(jù)挖掘應用展望———以基于灰色關聯(lián)模型的離職管理實證分析為例［J］.江蘇商論.20xx（08）：42—47

［3］馬秦，張江、數(shù)據(jù)挖掘技術在企業(yè)人力資源管理中應用的研究［J］.中國新通信，20xx.20（15）：232

［4］孫明標、基于大數(shù)據(jù)挖掘技術下的企業(yè)人力資源管理研究［J］.現(xiàn)代營銷（下旬刊）.20xx（01）：166

數(shù)據(jù)挖掘論文12

摘要：隨著計算機信息網(wǎng)絡的快速發(fā)展，數(shù)據(jù)挖掘在軟件工程中的地位越來越突出。軟件工程數(shù)據(jù)挖掘是在冗余的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有用的數(shù)據(jù)，從而得到更好地利用。社會的發(fā)展，科技的進步使得社會進入了網(wǎng)絡信息熱時代，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，為了滿足當今社會的需要，必須借助于軟件工程數(shù)據(jù)挖掘的手段。

關鍵詞：軟件工程；數(shù)據(jù)挖掘；研究現(xiàn)狀

中圖分類號：TP311 文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044（20xx）26-0020-02

利用數(shù)據(jù)挖掘技術對大量冗余的數(shù)據(jù)進行篩選從而得到少量精確的信息。冗余的數(shù)據(jù)是指既包含有用信息有包含無用信息，利用數(shù)據(jù)挖掘技術剔除掉多余的無用信息留下有用信息，這樣既可以提高手機數(shù)據(jù)的質量又可以提高工作效率。所以，數(shù)據(jù)挖掘技術在當前的軟件工程中起著越來越重要的作用。數(shù)據(jù)挖掘技術提取、篩選、分析和整理數(shù)據(jù)比人工操作軟件獲得的數(shù)據(jù)更精確更高效。同時，使用這種技術為軟件開發(fā)者提供了有利的條件，它可以給軟件開發(fā)者提供一些對其開發(fā)軟件有用的信息。軟件開發(fā)者想要更有效率的開發(fā)出更高質量的軟件，就必須獲得更多的更有用的數(shù)據(jù)，而想要收集和整理出有用數(shù)據(jù)就需要借助數(shù)據(jù)挖掘技術來實現(xiàn)，進而提高工作效率。數(shù)據(jù)挖掘的基本概述

軟件工程數(shù)據(jù)主要是指開發(fā)軟件過程中所涉及的各類數(shù)據(jù)，如需求分析、可行性分析、設計等文檔，開發(fā)商通信、軟件注釋、代碼、版本、測試用例和結果、使用說明、用戶反饋等信息數(shù)據(jù)，一般情況下其是軟件開發(fā)者獲取軟件數(shù)據(jù)的唯一來源；而數(shù)據(jù)挖掘是指在海量數(shù)據(jù)中集中發(fā)現(xiàn)有用知識或信息的過程。

軟件工程數(shù)據(jù)挖掘的工作原理 主要包括數(shù)據(jù)預處理階段、挖掘階段以及評估階段三個方面。在挖掘階段主要是運用分類、統(tǒng)計、關聯(lián)、聚類、異常檢測等一系列算法的過程。在評估階段數(shù)據(jù)挖掘的意義主要在于其結果應易被用戶理解，其結果評估主要有兩個環(huán)節(jié)分別是模式過濾和模式表示。

數(shù)據(jù)挖掘在計算機軟件工程中的研究相當多，它是分析數(shù)據(jù)的一種新穎方式。目前，隨著社會工作的復雜度，需要更加完善的軟件，因此對于軟件代碼的數(shù)量也在急劇增加進而導致了數(shù)據(jù)量的快速增長。而傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)計算方式已經(jīng)不能滿足目前對于大量數(shù)據(jù)進行分析的要求，所以，研究者希望能夠發(fā)掘出一種新的數(shù)據(jù)分析方式更高效的整理出有用的數(shù)據(jù)信息。軟件開發(fā)中會積累大量的數(shù)據(jù)，比如說文本數(shù)據(jù)，測試數(shù)據(jù)，用戶信息數(shù)據(jù)以及用戶體驗反饋數(shù)據(jù)等等，軟件開發(fā)者為了開發(fā)出更好的軟件就必須分析和整理這些數(shù)據(jù)。但是，目前軟件工程開發(fā)的軟件越來越大，其數(shù)據(jù)越累越復雜對于數(shù)據(jù)的處理已經(jīng)超出了人工處理的能力的范疇，所以說繼續(xù)使用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理的方式來收集，整理和分析數(shù)據(jù)已經(jīng)不可能實現(xiàn)。因此，推動了人們對于新的數(shù)據(jù)處理方式的研究，所以才提出了軟件工程數(shù)據(jù)挖掘技術。軟件工程數(shù)據(jù)挖掘的應用

隨著計算機軟件工程的發(fā)展，可以發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘技術具有很多的不足，存在一定的缺陷。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘技術的定位系統(tǒng)不完善，定位不精確，并沒有體現(xiàn)出數(shù)據(jù)挖掘技術的高性能，它不足以滿足當代對于數(shù)據(jù)處理的要求，因此需要對傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘技術進行改進和完善，這是我們目前的首要任務之一。為了迎合現(xiàn)代化網(wǎng)絡信息技術的快速發(fā)展，需要發(fā)掘出新的數(shù)據(jù)處理模式，就是在這樣的背景條件下，誕生了軟件工程數(shù)據(jù)挖掘技術。相比于存在很多缺陷與不足的傳統(tǒng)軟件工程而言，軟件工程數(shù)據(jù)挖掘技術更加簡單、方便、高效以及精確。軟件工程數(shù)據(jù)挖掘技術并不需要特定的技術平臺，體現(xiàn)了其普適性。當前，我國已經(jīng)開始深入的研究軟件工程數(shù)據(jù)挖掘技術，但是，仍然需要更深的開發(fā)其性能以便更好地滿足社會的需求。軟件工程數(shù)據(jù)挖掘面臨的挑戰(zhàn)

軟件工程數(shù)據(jù)相比于普通數(shù)據(jù)更加復雜，所以對于軟件工程數(shù)據(jù)進行處理具有很大的挑戰(zhàn)性。處理軟件工程的大量數(shù)據(jù)具有：軟件工程數(shù)據(jù)復雜性，軟件工程的數(shù)據(jù)處理非傳統(tǒng)以及需要嚴格精確的軟件工程數(shù)據(jù)的分析結果等三方面的困難。

3.1 對數(shù)據(jù)復雜性的分析

軟件工程數(shù)據(jù)包括結構化數(shù)據(jù)和非結構化數(shù)據(jù)。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(shù)據(jù)信息；而軟件工程處理過程中所產(chǎn)生的代碼信息和文本文檔信息構成了非結構化數(shù)據(jù)信息。由于這兩類數(shù)據(jù)包含的具體內容不同，所以需要分別處理這兩種數(shù)據(jù)，需要使用不同的算法對他們進行處理。雖然說需要不同方式處理這兩種數(shù)據(jù)但是并不表示這兩種數(shù)據(jù)之間沒有任何聯(lián)系，事實上，它們之間存在著重要的對應關系。例如：代碼中存在著缺陷報告，版本信息中存在著對應的文檔信息，由于它們之間存在著這樣的對應關系，所以使得人們不能很好地對其進行整體分析，這就促使了人們開發(fā)出一種新的算法，新的數(shù)據(jù)分析技術能夠同時將結構化信息和非結構化信息這兩種對應數(shù)據(jù)一起挖掘出來。

3.2 對數(shù)據(jù)處理非傳統(tǒng)的分析

分析和評估軟件工程數(shù)據(jù)挖掘出來的信息，這是數(shù)據(jù)挖掘過程的最后一步?？蛻羰擒浖こ虜?shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)處理的最后宿體，軟件開發(fā)者需要對最終挖掘出來的數(shù)據(jù)進行轉變，格式轉變是為了滿足廣大客戶對于數(shù)據(jù)不同的要求。但是，由于需要對數(shù)據(jù)進行格式轉變，相當于增加了一定的工作量，那么軟件工程數(shù)據(jù)挖掘的效率則會被大大降低。對于客戶而言，他們需要的信息各種各樣并不單一，比如說客戶可能會同時需要具體的例子和編程代碼等；或者說需要具體例子和缺陷報告等；或者三者皆需要。由此可見，我們仍然需要改進和完善軟件工程數(shù)據(jù)挖掘技術來提高其效率。怎樣才能做到讓客戶得到滿意的數(shù)據(jù)挖掘結果呢？那么就需要高效的數(shù)據(jù)挖掘技術將各類信息進行歸納總結，改變其格式。這樣的技術，不僅僅可以滿足客戶需求而且還可以使軟件開發(fā)者從中得到更大的利益。

3.3 對數(shù)據(jù)挖掘結果好壞的評價標準

對于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘技術而言，它也有一套自己的對于數(shù)據(jù)結果處理好壞的分析標準，而這個標準對于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘技術數(shù)據(jù)處理的分析較準確。但是，在當前的軟件工程所要處理的數(shù)據(jù)量很大，傳統(tǒng)的評價標準已經(jīng)不能滿足現(xiàn)在的數(shù)據(jù)分析要求；使用不同的數(shù)據(jù)結果評價標準來評判不同的數(shù)據(jù)挖掘結果。然而不同的評價標準之間的聯(lián)系并不緊密，因此就需要開發(fā)者針對不同的數(shù)據(jù)類型做出不同的評價分析標準以便滿足客戶需求。想要對數(shù)據(jù)分析結果是否準確，數(shù)據(jù)挖掘的信息是否合理等等這些不同的問題進行更加深刻的了解，就要求開發(fā)者有獨特的見解，對于數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)挖掘的目的。所以，最后獲得的數(shù)據(jù)是否滿足要求就是評判軟件工程數(shù)據(jù)挖掘結果是否完美的標準。endprint對軟件工程數(shù)據(jù)挖掘應用進行分析

4.1 對軟件數(shù)據(jù)挖掘技術進行分析

在軟件開發(fā)的過程中，數(shù)據(jù)挖掘技術包括兩個方面：（1）程序編寫；（2）程序成果。在這個過程中，程序結構和程序功能技術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)系到客戶的實際需要，同時也需要對程序編寫過程進行智能化培訓。將調用、重載和多重繼承等關系家合起來進行有效的記錄各種相關信息，重視靜態(tài)規(guī)則的同時利用遞歸測試的方式來分配工作，從而更有效的掌握關聯(lián)度之間的可信性。

4.2 做好軟件維護中的軟件工程數(shù)據(jù)挖掘工作

在軟件維護的過程中，軟件修復和軟件改善工作依賴于數(shù)據(jù)挖掘技術。數(shù)據(jù)挖掘技術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依據(jù)缺陷分派進行有效的評估并改善缺陷程序進而確定修復級別或者維護者可以選擇缺陷修復方式，無論哪種方式最終目的都是進行軟件修復來保證數(shù)據(jù)挖掘的高效性。缺陷分派即將缺陷轉化為文本類型，采取有效措施來進行修復。但是，這樣的方式它的實際準確率并不高，因而需要利用強化檢測來完善缺陷報告技術。

4.3 注重高性能數(shù)據(jù)挖掘技術開發(fā)工作

數(shù)據(jù)挖掘技術體現(xiàn)在軟件開發(fā)工作中的創(chuàng)新性不可或缺，在實際的工作過程中，目前的軟件工程數(shù)據(jù)挖掘更加重視兩個工作：（1）規(guī)則分析方式；（2）項目檢索工作。總而言之，想要高效快速地尋找病毒，并對其進行全方位分析和評估得到準確的病毒數(shù)據(jù)需要高性能數(shù)據(jù)挖掘技術。只有提升數(shù)據(jù)分析的可行性，提升軟件開發(fā)安全性能，才能更好地實現(xiàn)軟件工程的良好發(fā)展?？偨Y

綜上所述，數(shù)據(jù)挖掘技術的應用非常廣泛，比如說分析代碼、軟件故障檢測以及軟件項目管理等三個方面應用較多。值得關注的是，當前對于數(shù)據(jù)挖掘技術的研究還不夠成熟。因此，研究者需要對軟件工程數(shù)據(jù)挖掘技術進行深入的研究，從而能夠促進軟件更好地開發(fā)和管理。相信在不久的將來，我們一定可以在數(shù)據(jù)挖掘方面取得非常好的優(yōu)化效果。

參考文獻：

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數(shù)據(jù)挖掘論文13

計算機技術的不斷發(fā)展，信息技術不斷加強，在社會新的發(fā)展趨勢下，以往的傳統(tǒng)管理模式落后于現(xiàn)代化發(fā)展的管理水平。為了創(chuàng)新檔案管理的模式，提高檔案管理的質量，在現(xiàn)代檔案信息管理系統(tǒng)中引入數(shù)據(jù)挖掘技術。

1、信息挖掘技術

1.1數(shù)據(jù)挖掘技術概述

數(shù)據(jù)挖掘技術是一種基于統(tǒng)計學、人工智能等等技術基礎上，能夠自動分析原有數(shù)據(jù)，從而做出歸納整理，并對其潛在的模式進行挖掘的決策支持過程，簡單來說就是從一系列復雜的數(shù)據(jù)中提取人們需要的潛在性信息。

1.2數(shù)據(jù)挖掘技術的方法

二十世紀末，計算機挖掘技術產(chǎn)生。其一般用到的方法有：

（1）孤立點分析。孤立點分析法主要用于對于特殊信息的挖掘。

（2）聚類分析。聚類分析方法是在指定的對象中，對其價值聯(lián)系進行搜索。

（3）分類分析。分類分析就是找出具有一定特點的數(shù)據(jù)，對需要解讀的數(shù)據(jù)進行識別。

（4）關聯(lián)性分析。關聯(lián)性分析方法是對指定數(shù)據(jù)中出現(xiàn)頻繁的數(shù)據(jù)進行挖掘。

（5）序列分析。與關聯(lián)性分析法一樣，由數(shù)據(jù)之間內在的聯(lián)系得出潛在的關聯(lián)。

1.3計算機挖掘技術的形式分析

計算機挖掘技術在使用過程中，收集到的數(shù)據(jù)不同，數(shù)據(jù)收集的方法也就不同。在對數(shù)據(jù)挖掘技術進行形式分析的時候，主要用到：分類形式、粗糙集形式、相關規(guī)則形式。

2、計算機數(shù)據(jù)挖掘技術在檔案信息管理

系統(tǒng)中的應用計算機挖掘技術，能夠將隱藏的信息挖掘出來并進行總結和利用，運用到檔案管理中來，在充分發(fā)揮挖掘技術作用的同時，極大的提高了檔案數(shù)據(jù)的利用價值。數(shù)據(jù)挖掘技術在檔案管理系統(tǒng)中，一般用到的方法為：

2.1收集法

該方法在對數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進行分析的基礎上，建立對已知數(shù)據(jù)詳細描述的概念模型。然后將每個測試的樣本與此模型進行比較，若有一個模型在測試中被認可，就可以以此模型對管理的對象分類。例如，檔案管理員就某事向客戶進行問卷調查并將答案輸入到數(shù)據(jù)庫中。在該數(shù)據(jù)庫中，對客戶的回答進行具體屬性描述，當有新的回答內容輸入的時候，系統(tǒng)會自動對該客戶需求分類，在減輕管理員工作壓力的同時，提高了檔案管理的效率。

2.2保留法

該方法是防止老客戶檔案丟失并將客戶留住的過程。對于任何一個企業(yè)來說，發(fā)展一個新的客戶的成本要遠遠高于留住一個來客戶的成本。在客戶保留的過程中，對客戶檔案流失原因的分析至關重要，因此，采用挖掘技術對其進行分析是必要的。

2.3分類法

通過計算機挖掘技術對檔案進行分類，按照不同的性質進行系統(tǒng)的劃分，將所有相似或相通的檔案進行整理，在人們需要的時候，能夠快速的被提取出來，提高了檢索的效率和分類的專業(yè)性。

3、檔案管理引入計算機挖掘技術的必要性

計算機挖掘技術的應用，對檔案管理方式的不斷完善有著極其重要的意義，其重要性主要體現(xiàn)在：

3.1對檔案的保護更全面

一部分具有歷史意義的檔案，隨著保存的時間不斷增加，其年代感加強，意義和價值增大。相應的，利用的頻率會隨著利用的價值增加，也更容易被損壞從而導致檔案信息壽命折損，此外，管理不當造成泄密，使檔案失去了原本的利用價值，這種存在于檔案管理和利用之間的矛盾，使得檔案管理面臨著巨大的難題。挖掘技術的運用，緩解了這種矛盾，在檔案管理工作中具有重要的意義。

3.2提升檔案管理的質量

在檔案信息管理系統(tǒng)中引入計算機挖掘技術，使得檔案信息管理打破了傳統(tǒng)的模式，通過挖掘技術，對管理的模式有了極大的創(chuàng)新，工作人員以往繁重的工作壓力得到釋放，時間和精力更加豐富，在對檔案管理的細節(jié)方面也就更加注意，同時也加快了對檔案的數(shù)據(jù)信息進行處理的速度，提升檔案管理的整體質量。

4、結語

綜上所述，計算機數(shù)據(jù)挖掘技術涉及的內容很廣，對挖掘技術的運用，使得各行各業(yè)的發(fā)展水平得到了很大的提高，推動社會經(jīng)濟的發(fā)展，帶動社會發(fā)展模式的創(chuàng)新。在檔案管理中使用計算機挖掘技術，使得檔案信息保存的方法及安全性有了很大的提高。同時，也需要檔案信息管理人員在進行檔案信息管理的時候，能合理利用計算機信息挖掘技術，在提高工作效率的同時，促進管理模式的不斷創(chuàng)新，以適應時代發(fā)展的要求。

數(shù)據(jù)挖掘論文14

摘要：在電子商務中運用數(shù)據(jù)挖掘技術，對服務器上的日志數(shù)據(jù)、用戶信息和訪問鏈接信息進行數(shù)據(jù)挖掘，有效了解客戶的購買欲望，從而調整電子商務平臺，最終實現(xiàn)利益更大化。本文旨在了解電子商務中的數(shù)據(jù)源有哪些，發(fā)掘數(shù)據(jù)挖掘在電子商務中的具體作用，從而為數(shù)據(jù)挖掘的具體設計奠定基礎。

關鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘電子商務數(shù)據(jù)源

一、電子商務中數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)源

1.服務器日志數(shù)據(jù)客戶在訪問網(wǎng)站時，就會在服務器上產(chǎn)生相應的服務器數(shù)據(jù)，這些文件主要是日志文件。而日志文件又可分為Ser-vicelogs、Errorlogs、Cookielogs。其中Servicelogs文件格式是最常用的標準公用日志文件格式，也是標準組合日志文件格式。標準公用日志文件的格式存儲關于客戶連接的物理信息。標準組合日志文件格式主要包含關于日志文件元信息的指令，如版本號，會話監(jiān)控開始和結束的日期等。在日志文件中，Cookielogs日志文件是很重要的日志文件，是服務器為了自動追蹤網(wǎng)站訪問者，為單個客戶瀏覽器生成日志[1]。

2.客戶登記信息

客戶登記信息是指客戶通過Web頁輸入的、并提交給服務器的相關用戶信息，這些信息通常是關于用戶的常用特征。

在Web的數(shù)據(jù)挖掘中，客戶登記信息需要和訪問日志集成，以提高數(shù)據(jù)挖掘的準確度，使之能更進一步的了解客戶。

3.web頁面的超級鏈接

輔之以監(jiān)視所有到達服務器的數(shù)據(jù)，提取其中的HTTP請求信息。此部分數(shù)據(jù)主要來自瀏覽者的點擊流，用于考察用戶的行為表現(xiàn)。網(wǎng)絡底層信息監(jiān)聽過濾指監(jiān)聽整個網(wǎng)絡的所有信息流量，并根據(jù)信息源主機、目標主機、服務協(xié)議端口等信息過濾掉垃圾數(shù)據(jù)，然后進行進一步的處理，如關鍵字的搜索等，最終將用戶感興趣的數(shù)據(jù)發(fā)送到給定的數(shù)據(jù)接受程序存儲到數(shù)據(jù)庫中進行分析統(tǒng)計。

二、Web數(shù)據(jù)挖掘在電子商務中的應用通過對數(shù)據(jù)源的原始積累、仔細分析，再利用數(shù)據(jù)發(fā)掘技術，最終達到為企業(yè)為用戶服務的目的，而這些服務主要有以下幾種。

1.改進站點設計，提高客戶訪問的興趣對客戶來說，傳統(tǒng)客戶與銷售商之間的空間距離在電子商務中已經(jīng)不存在了，在Internet上，每一個銷售商對于客戶來說都是一樣的，那么如何使客戶在自己的銷售站點上駐留更長的時間，對銷售商來說將是一個挑戰(zhàn)。為了使客戶在自己的網(wǎng)站上駐留更長的時間，就應該對客戶的訪問信息進行挖掘，通過挖掘就能知道客戶的瀏覽行為，從而了解客戶的興趣及需求所在，并根據(jù)需求動態(tài)地調整頁面，向客戶展示一個特殊的頁面，提供特有的一些商品信息和廣告，以使客戶能繼續(xù)保持對訪問站點的興趣。

2.發(fā)現(xiàn)潛在客戶

在對web的客戶訪問信息的挖掘中，利用分類技術可以在Internet上找到未來的潛在客戶。獲得這些潛在的客戶通常的市場策略是：先對已經(jīng)存在的訪問者進行分類。對于一個新的訪問者，通過在Web上的分類發(fā)現(xiàn)，識別出這個客戶與已經(jīng)分類的老客戶的一些公共的描述，從而對這個新客戶進行正確的歸類。然后從它所屬類判斷這個新客戶是否為潛在的購買者，決定是否要把這個新客戶作為潛在的客戶來對待。

客戶的類型確定后，就可以對客戶動態(tài)地展示W(wǎng)eb頁面，頁面的內容取決于客戶與銷售商提供的產(chǎn)品和服務之間的關聯(lián)。

對于一個新的客戶，如果花了一段時間瀏覽市場站點，就可以把此客戶作為潛在的客戶并向這個客戶展示一些特殊的頁面內容。

3.個性化服務

根據(jù)網(wǎng)站用戶的訪問情況，為用戶提供個性化信息服務，這是許多互聯(lián)網(wǎng)應用，尤其是互聯(lián)網(wǎng)信息服務或電子商務(網(wǎng)站)所追求的目標。根據(jù)用戶的訪問行為和檔案向使用者進行動態(tài)的推薦，對許多應用都有很大的吸引力。Web日志挖掘是一個能夠出色地完成這個目標的方式。通過Web數(shù)據(jù)挖掘，可以理解訪問者的動態(tài)行為，據(jù)此優(yōu)化電子商務網(wǎng)站的經(jīng)營模式。通過把所掌握的大量客戶分成不同的類，對不同類的客戶提供個性化服務來提高客戶的滿意度，從而保住老客戶；通過對具有相似瀏覽行為的客戶進行分組，提取組中客戶的共同特征，從而實現(xiàn)客戶的聚類，這可以幫助電子商務企業(yè)更好地了解客戶的興趣、消費習慣和消費傾向，預測他們的需求，有針對性地向他們推薦特定的商品并實現(xiàn)交叉銷售，可以提高交易成功率和交易量，提高營銷效果。

例如全球最大中文購物網(wǎng)站淘寶網(wǎng)。當你購買一件商品后，淘寶網(wǎng)會自動提示你“購買過此商品的人也購買過……”類似的信息，這就是個性化服務的代表。

4.交易評價

現(xiàn)在幾乎每一個電子商務網(wǎng)站都增加了交易評價功能，交易評價功能主要就是為了降低交易中的信息不對稱問題。

電子商務交易平臺設計了在線信譽評價系統(tǒng)，對買賣雙方的交易歷史及其評價進行記錄。在聲譽效應的影響下，賣家也更加重視買家的交易滿意度，并且也形成了為獲取好評減少差評而提高服務質量的良好風氣。交易中的不滿意（或者成為糾紛）是產(chǎn)生非好評（包括中評和差評）的直接原因。那么，交易中一般會產(chǎn)生哪些交易糾紛，這些交易糾紛的存在會如何影響交易評價結果，這些問題的解決對賣家的經(jīng)營具有重要的指導價值。

總結

數(shù)據(jù)挖掘是當今世界研究的熱門領域，其研究具有廣闊的應用前景和巨大的現(xiàn)實意義。借助數(shù)據(jù)挖掘可以改進企業(yè)的電子商務平臺，增加企業(yè)的經(jīng)營業(yè)績，拓寬企業(yè)的經(jīng)營思路，最終提高企業(yè)的競爭力。

參考文獻：

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數(shù)據(jù)挖掘論文15

一、旅游業(yè)數(shù)據(jù)挖掘國內外研究現(xiàn)狀

隨著我國的旅游業(yè)的迅猛發(fā)展，旅游產(chǎn)業(yè)正邁向國際化的軌道,傳統(tǒng)旅游業(yè)積累的海量數(shù)據(jù),沒有被有效利用,資源被極大浪費。將數(shù)據(jù)挖掘引入到旅游產(chǎn)業(yè)是大勢所趨。當前數(shù)據(jù)挖掘在旅游信息化建設中的應用與研究情況主要集中在高校理論界的研究,大多數(shù)研究僅僅是學術研究,真正運用到旅游行業(yè)的文章多是從某個具體的方面出發(fā),針對個別應用進行數(shù)據(jù)挖掘的融合。筆者主要研究決策樹方法在旅游信息化建設中的應用。目前,決策樹算法有CLS算法、ID3算法、C4.5算法、CART算法、SLIQ算法、Z統(tǒng)計算法、并行決策樹算法和SPRINT算法等。不同算法在執(zhí)行效率、輸出結果、可擴容性、可理解性、預測的準確性等方面各不相同。總的來說,這么多決策樹算法各有優(yōu)缺點，真正將數(shù)據(jù)挖掘運用到整個旅游信息化建設中還有很多問題需要解決。

二、旅游業(yè)數(shù)據(jù)挖掘算法選擇

數(shù)據(jù)挖掘中常用的基本分類算法有決策樹、貝葉斯、基于規(guī)則的算法等等。其中，決策樹是目前主流的分類技術,己經(jīng)成功的應用于更多行業(yè)的數(shù)據(jù)分析。在關聯(lián)規(guī)則挖掘研究中,最重要的是Apriori算法,這個算法后來成為絕大多數(shù)關聯(lián)規(guī)則分類的基礎。聚類算法也是數(shù)據(jù)挖掘技術中極為重要的組成部分。與分類技術不同的是,聚類不要求對數(shù)據(jù)進行事先標定,就數(shù)據(jù)挖掘功能而言,聚類能夠可以針對數(shù)據(jù)的相異度來分析評估數(shù)據(jù),可以作為其他對發(fā)現(xiàn)的簇運行的數(shù)據(jù)挖掘算法的預處理步驟。各種算法分類模型建立有所不同,但原理是大致相同的。筆者考慮決策樹算法結構簡單,便于理解,且很擅長處理非數(shù)值型數(shù)據(jù),建模效率高,分類速度快,特別適合大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理的優(yōu)點,結合旅游產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)特點,故作重點分析。

三、旅游業(yè)數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)需求分析

旅游業(yè)數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的基本特點如下：統(tǒng)計旅游興趣；購物消費趨向；推薦其感興趣的旅游景點；在后臺管理中,通過決策樹算法對游客數(shù)量、平均年齡、景點收費、游客來自地區(qū)等進行分析總結,為旅游消費者和旅游管理者提供服務：為消費者提供吃住行購娛樂天氣各方面信息查詢、機票、車船票、酒店、景區(qū)門票、餐飲等方面的預定與現(xiàn)金支付、第三方支付、消費者評價、在線咨詢等方面的便利、快捷服務。為管理者提供推薦、游客管理、線路管理、景點管理、特色服務管理、機票管理、在線咨詢管理、旅游客戶關系管理等服務，提高整體服務效率和水平。

四、旅游業(yè)數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的實現(xiàn)

旅游業(yè)信息管理系統(tǒng)包括游客信息管理與游客信息分析兩個子模塊。根據(jù)系統(tǒng)日常運行出現(xiàn)的問題及時對系統(tǒng)進行維護,如添加或者刪除某個模塊功能,系統(tǒng)整體運行速度的更近等。系統(tǒng)運用數(shù)據(jù)庫層、持久化層、業(yè)務邏輯層、表示層四層體系結構,主要利用ID3算法達到旅游數(shù)據(jù)信息的快速、準確分類?？紤]了游客與酒店之間的關系、游客與旅游路線之間的關系、游客與旅游景點之間的關系、游客與機票、車票之間的關系、管理員與游客之間的關系、邏輯結構設計。程序之間的獨立性增加,易于擴展,規(guī)范化得到保證的同時提高了系統(tǒng)的安全性。詳細功能設計包括：用戶登錄、用戶查詢、預定及支付、后臺管理、旅游客戶管理和數(shù)據(jù)分析等方面。本系統(tǒng)中主要運用Java語言就行邏輯上的處理。系統(tǒng)主要使用Struts2和Hibernate這兩個框架來進行整個系統(tǒng)的搭建。其中Struts2主要處理業(yè)務邏輯,而Hibernate主要是處理數(shù)據(jù)存儲、查詢等操作。系統(tǒng)采用Tomcat服務器。系統(tǒng)模塊需要實現(xiàn)酒店推薦實現(xiàn)、景點推薦實現(xiàn)、天氣預報實現(xiàn)、旅游線路實現(xiàn)、特產(chǎn)推薦、數(shù)據(jù)分析展現(xiàn)功能、報表數(shù)據(jù)獲取、景區(qū)客流量變化分析實現(xiàn)等。需要進行后臺信息管理等功能測試以及時間測試、數(shù)據(jù)測試等性能測試。

五、旅游業(yè)數(shù)據(jù)挖掘算法方案中存在的一般性問題及其改進

在對數(shù)據(jù)挖掘的基本方法與技術進行總結的基礎上，結合當今數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)展方向和研究熱點，可以發(fā)現(xiàn)旅游業(yè)數(shù)據(jù)挖掘算法系統(tǒng)有待進一步完善之處：訂票系統(tǒng)尚待完善。界面美化需要進一步改進。數(shù)據(jù)表之間的結構關系需要優(yōu)化，以提高數(shù)據(jù)處理能力和效率。數(shù)據(jù)挖掘工具及算法有待精細化改進。

作者：朱暉 單位：河南職業(yè)技術學院

第三篇：數(shù)據(jù)挖掘在培訓管理中的應用論文

1、引言

對很多培養(yǎng)機構而言，目前急需解決的問題主要有：如何根據(jù)不同成員需求設置合理的課程、如何通過教學方式提高成員學習積極性、如何提高成員培訓效果、如何通過考核檢驗成員學習成果等，都是培養(yǎng)機構發(fā)展過程中必須面對的問題。隨著我國信息化進程的加快，一些培養(yǎng)機構也開始進行信息化建設，通過信息系統(tǒng)對培訓相關事宜進行管理。但目前在針對培養(yǎng)機構的信息系統(tǒng)中，所實現(xiàn)的功能和模塊是進行簡單的查詢、統(tǒng)計。在了解培訓評估效果時，目前的信息系統(tǒng)中，學員通過系統(tǒng)對不同課程的教師進行打分，系統(tǒng)自對進行匯總、統(tǒng)計，得出教師評價。但這種匯總、統(tǒng)計是最簡單的，對教師評價也缺乏全面性和深度。

2、數(shù)據(jù)挖掘在培訓管理系統(tǒng)中的應用

大數(shù)據(jù)時代下，數(shù)據(jù)信息呈現(xiàn)出海量特點。如何從海量、不完全的信息中尋找到真正有用的信息，是大數(shù)據(jù)時代中重要的問題。由此便利用到數(shù)據(jù)挖掘，顧名思義，數(shù)據(jù)挖掘就是從眾多數(shù)據(jù)信息中尋找到有用、有價值的信息。大數(shù)據(jù)時代下，教育行業(yè)中，信息量也是海量的，要想提高教學質量就需要運用數(shù)據(jù)挖掘找尋到有用的教育信息，并運用到實際教學中。信息系統(tǒng)通過一段實際應用后，里面存儲了大量數(shù)據(jù)，相應的，學習管理系統(tǒng)也是如此，里面蘊含了大量數(shù)據(jù)信息。如在線課程等功能中藏有大量師生應用過程中的數(shù)據(jù)資料。如圖1為數(shù)據(jù)挖掘在培訓管理中的流程圖。

2.1初步探索

培訓管理系統(tǒng)中一般具有數(shù)據(jù)統(tǒng)計功能，將相關事宜進行統(tǒng)計。如網(wǎng)絡課程開展過程中，數(shù)據(jù)挖掘在培訓管理系統(tǒng)中的應用文/張宏亮在大數(shù)據(jù)時代，如何使用現(xiàn)有的數(shù)據(jù)對學員進行培訓管理，從而提高培訓效率是當前培訓管理中所面臨的問題。本文分析了數(shù)據(jù)挖掘在培訓管理中的應用主要表現(xiàn)在初步探索、數(shù)據(jù)預處理以及數(shù)據(jù)挖掘過程。其中數(shù)據(jù)預處理和數(shù)據(jù)挖掘是培訓系統(tǒng)的核心功能。

2.2數(shù)據(jù)預期處理

數(shù)據(jù)預處理時，原始數(shù)據(jù)庫會發(fā)生轉變，以適應數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)挖掘算法等的要求。在處理結構化的數(shù)據(jù)時，數(shù)據(jù)預處理需要完成兩項任務，即消除數(shù)據(jù)缺陷現(xiàn)象的存在和為數(shù)據(jù)挖掘奠定良好基礎。數(shù)據(jù)處理是對現(xiàn)有的數(shù)據(jù)進行前期處理，方便后期數(shù)據(jù)挖掘。如圖2為培訓管理系統(tǒng)中數(shù)據(jù)預處理模塊。

2.3數(shù)據(jù)挖掘

WangJ開發(fā)了一個將數(shù)據(jù)挖掘技術與基于模擬的培訓相結合的混合框架，以提高培訓評估的有效性。以信仰為基礎的學習概念，用于從知識/技能水平和信心水平的兩個維度來評估學員的學習成果。數(shù)據(jù)挖掘技術用于分析受訓人員的個人資料和基于模擬的培訓產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，以評估學員的表現(xiàn)和學習行為。提出的方法論以臺灣基于模擬的步兵射擊訓練的實例為例。結果表明，提出的方法可以準確地評估學員的表現(xiàn)和學習行為，并且可以發(fā)現(xiàn)潛在的知識來提高學員的學習成果。BodeaCN使用數(shù)據(jù)挖掘技術進行了培訓學習管理，用于分析參加在線兩年制碩士學位課程項目管理的學生的表現(xiàn)。系統(tǒng)數(shù)據(jù)來源是收集學生意見的調查數(shù)據(jù)，學生記錄的操作數(shù)據(jù)和電子學習的平臺記錄的學生活動數(shù)據(jù)。

3、總結

目前培訓機構在進行教學評估時，所選擇的指標都是參考其他機構的，并沒有真正從自身實際出發(fā)進行評估，因此教學評估時存在諸多問題。其中最明顯的兩個問題是：第一教學評估方式單一化嚴重，只以數(shù)字評估為主；第二評估時容易受各種主觀因素影響。

參考文獻

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第四篇：公共管理論文--將數(shù)據(jù)挖掘技術應用在客戶關系管理中

[摘要] 在客戶關系管理中，企業(yè)將面臨大量的來自于客戶和市場的數(shù)據(jù)和信息，這些數(shù)據(jù)是大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的，但同時又是非常有用的。數(shù)據(jù)挖掘技術可以將這些數(shù)據(jù)有效的分析、整理，從而給數(shù)據(jù)使用者提供有效、及時的信息。本文就數(shù)據(jù)挖掘技術在客戶關系管理中如何應用做了粗淺的探討。

[關鍵詞] 數(shù)據(jù)挖掘 客戶關系管理 應用 步驟

根據(jù)波特的影響企業(yè)的利益相關者理論，企業(yè)有五個利益相關者，分別是客戶、競爭對手、供應商、分銷商和政府等其他利益相關者。其中，最重要的利益相關者就是客戶?，F(xiàn)代企業(yè)的競爭優(yōu)勢不僅體現(xiàn)在產(chǎn)品上，還體現(xiàn)在市場上，誰能獲得更大的市場份額，誰就能在競爭中占據(jù)優(yōu)勢和主動。而對市場份額的爭奪實質上是對客戶的爭奪，因此，企業(yè)必須完成從“產(chǎn)品”導向向“客戶”導向的轉變，對企業(yè)與客戶發(fā)生的各種關系進行管理。進行有效的客戶關系管理，就要通過有效的途徑，從儲存大量客戶信息的數(shù)據(jù)倉庫中經(jīng)過深層分析，獲得有利于商業(yè)運作，提高企業(yè)市場競爭力的有效信息。而實現(xiàn)這些有效性的關鍵技術支持就是數(shù)據(jù)挖掘，即從海量數(shù)據(jù)中挖掘出更有價值的潛在信息。正是有了數(shù)據(jù)挖掘技術的支持，才使得客戶關系管理的理念和目標得以實現(xiàn)，滿足現(xiàn)代電子商務時代的需求和挑戰(zhàn)。

一、客戶關系管理（CRM）

CRM是一種旨在改善企業(yè)與客戶之間關系的新型管理方法。它是企業(yè)通過富有意義的交流和溝通,理解并影響客戶行為,最終實現(xiàn)提高客戶獲取、客戶保留、客戶忠誠和客戶創(chuàng)利的目的。它包括的主要內容有客戶識別、客戶關系的建立、客戶保持、客戶流失控制和客戶挽留。通過客戶關系管理能夠提高企業(yè)銷售收入，改善企業(yè)的服務，提高客戶滿意度，同時能提高員工的生產(chǎn)能力。

二、數(shù)據(jù)挖掘（DM）

數(shù)據(jù)挖掘（Data Mining，簡稱DM），簡單的講就是從大量數(shù)據(jù)中挖掘或抽取出知識。數(shù)據(jù)挖掘概念的定義描述有若干版本。一個通用的定義是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應用數(shù)據(jù)中提取人們感興趣的知識，這些知識是隱諱的、事先未知的、潛在有用的信息。

常用的數(shù)據(jù)挖掘方法有：（1）關聯(lián)分析。即從給定的數(shù)據(jù)集中發(fā)現(xiàn)頻繁出現(xiàn)的項集模式知識。例如，某商場通過關聯(lián)分析，可以找出若干個客戶在本商場購買商品時，哪些商品被購置率較高，進而可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫中不同商品的聯(lián)系，進而反映客戶的購買習慣。（2）序列模式分析。它與關聯(lián)分析相似，其目的也是為了控制挖掘出的數(shù)據(jù)間的聯(lián)系。但序列模式分析的側重點在于分析數(shù)據(jù)間的前后（因果）關系。例如，可以通過分析客戶在購買A商品后，必定（或大部分情況下）隨著購買B商品，來發(fā)現(xiàn)客戶潛在的購買模式。（3）分類分析。是找出一組能夠描述數(shù)據(jù)集合典型特征的模型，以便能夠分類識別未知數(shù)據(jù)的歸屬或類別。例如，銀行可以根據(jù)客戶的債務水平、收入水平和工作情況，可對給定用戶進行信用風險分析。（4）聚類分析。是從給定的數(shù)據(jù)集中搜索數(shù)據(jù)對象之間所存在的有價值聯(lián)系。在商業(yè)上，聚類可以通過顧客數(shù)據(jù)將顧客信息分組，并對顧客的購買模式進行描述，找出他們的特征，制定針對性的營銷方案。（5）孤立點分析。孤立點是數(shù)據(jù)庫中與數(shù)據(jù)的一般模式不一致的數(shù)據(jù)對象，它可能是收集數(shù)據(jù)的設備出現(xiàn)故障、人為輸入時的輸入錯誤等。孤立點分析就是專門挖掘這些特殊信息的方法。例如，銀行可以利用孤立點分析發(fā)現(xiàn)信用卡詐騙，電信部門可以利用孤立點分析發(fā)現(xiàn)電話盜用等。

三、數(shù)據(jù)挖掘在客戶關系管理中的應用

1.進行客戶分類

客戶分類是將大量的客戶分成不同的類別，在每一類別里的客戶具有相似的屬性，而不同類別里的客戶的屬性不同。數(shù)據(jù)挖掘可以幫助企業(yè)進行客戶分類，針對不同類別的客戶，提供個性化的服務來提高客戶的滿意度，提高現(xiàn)有客戶的價值。細致而可行的客戶分類對企業(yè)的經(jīng)營策略有很大益處。例如，保險公司在長期的保險服務中，積累了很多的數(shù)據(jù)信息，包括對客戶的服務歷史、對客戶的銷售歷史和收入，以及客戶的人口統(tǒng)計學資料和生活方式等。保險公司必須將這些眾多的信息資源綜合起來，以便在數(shù)據(jù)庫里建立起一個完整的客戶背景。在客戶背景信息中，大批客戶可能在保險種類、保險年份和保險金額上具有極高的相似性，因而形成了具有共性的客戶群體。經(jīng)過數(shù)據(jù)挖掘的聚類分析，可以發(fā)現(xiàn)他們的共性，掌握他們的保險理念，提供有針對性的服務，提高保險公司的綜合服務水平，并可以降低業(yè)務服務成本，取得更高的收益。

2.進行客戶識別和保留

(1)在CRM中,首先應識別潛在客戶,然后將他們轉化為客戶

這時可以采用DM中的分類方法。首先是通過對數(shù)據(jù)庫中各數(shù)據(jù)進行分析，從而建立一個描述已知數(shù)據(jù)集類別或概念的模型，然后對每一個測試樣本，用其已知的類別與學習所獲模型的預測類別做比較，如果一個學習所獲模型的準確率經(jīng)測試被認可，就可以用這個模型對未來對象進行分類。例如，圖書發(fā)行公司利用顧客郵件地址數(shù)據(jù)庫，給潛在顧客發(fā)送用于促銷的新書宣傳冊。該數(shù)據(jù)庫內容有客戶情況的描述，包括年齡、收入、職業(yè)、閱讀偏好、訂購習慣、購書資金、計劃等屬性的描述，顧客被分類為“是”或“否”會成為購買書籍的顧客。當新顧客的信息被輸入到數(shù)據(jù)庫中時，就對該新顧客的購買傾向進行分類，以決定是否給該顧客發(fā)送相應書籍的宣傳手冊。

(2)在客戶保留中的應用

客戶識別是獲取新客戶的過程，而客戶保留則是留住老顧客、防止客戶流失的過程。對企業(yè)來說，獲取一個新顧客的成本要比保留一個老顧客的成本高。在保留客戶的過程中，非常重要的一個工作就是要找出顧客流失的原因。例如，某?？茖W校的招生人數(shù)在逐漸減少，那么就要找出減少的原因，經(jīng)過廣泛的搜集信息，發(fā)現(xiàn)原因在于本學校對技能培訓不夠重視，學生只能學到書本知識，沒有實際的技能，在就業(yè)市場上找工作很難。針對這種情況，學校應果斷的抽取資金，購買先進的、有針對性的實驗實訓設備，同時修改教學計劃，加大實驗實訓課時和考核力度，培訓相關專業(yè)的教師。

(3)對客戶忠誠度進行分析

客戶的忠誠意味著客戶不斷地購買公司的產(chǎn)品或服務。數(shù)據(jù)挖掘在客戶忠誠度分析中主要是對客戶持久性、牢固性和穩(wěn)定性進行分析。比如大型超市通過會員的消費信息，如最近一次消費、消費頻率、消費金額三個指標對數(shù)據(jù)進行分析,可以預測出顧客忠誠度的變化，據(jù)此對價格、商品的種類以及銷售策略加以調整和更新，以便留住老顧客，吸引新顧客。

(4)對客戶盈利能力分析和預測

對于一個企業(yè)而言，如果不知道客戶的價值，就很難做出合適的市場策略。不同的客戶對于企業(yè)而言，其價值是不同的。研究表明，一個企業(yè)的80%的利潤是由只占客戶總數(shù)的20%的客戶創(chuàng)造的，這部分客戶就是有價值的優(yōu)質客戶。為了弄清誰才是有價值的客戶，就需要按照客戶的創(chuàng)利能力來劃分客戶，進而改進客戶關系管理。數(shù)據(jù)挖掘技術可以用來分析和預測不同市場活動情況下客戶盈利能力的變化，幫助企業(yè)制定合適的市場策略。商業(yè)銀行一般會利用數(shù)據(jù)挖掘技術對客戶的資料進行分析，找出對提高企業(yè)盈利能力最重要的客戶，進而進行針對性的服務和營銷。

(5)交叉銷售和增量銷售

交叉銷售是促使客戶購買尚未使用的產(chǎn)品和服務的營銷手段，目的是可以拓寬企業(yè)和客戶間的關系。增量銷售是促使客戶將現(xiàn)有產(chǎn)品和服務升級的銷售活動，目的在于增強企業(yè)和客戶的關系。這兩種銷售都是建立在雙贏的基礎上的，客戶因得到更多更好符合其需求的服務而獲益，公司也因銷售增長而獲益。數(shù)據(jù)挖掘可以采用關聯(lián)性模型或預測性模型來預測什么時間會發(fā)生什么事件，判斷哪些客戶對交叉銷售和增量銷售很有意向，以達到交叉銷售和增量銷售的目的。例如，保險公司的交叉營銷策略：保險公司對已經(jīng)購買某險種的客戶推薦其它保險產(chǎn)品和服務。這種策略成功的關鍵是要確保推銷的保險險種是用戶所感興趣的，否則會造成用戶的反感。

四、客戶關系管理應用數(shù)據(jù)挖掘的步驟

1.需求分析

只有確定需求，才有分析和預測的目標，然后才能提取數(shù)據(jù)、選擇方法，因此，需求分析是數(shù)據(jù)挖掘的基礎條件。數(shù)據(jù)挖掘的實施過程也是圍繞著這個目標進行的。在確定用戶的需求后,應該明確所要解決的問題屬于哪種應用類型,是屬于關聯(lián)分析、分類、聚類及預測，還是其他應用。應對現(xiàn)有資源如已有的歷史數(shù)據(jù)進行評估，確定是否能夠通過數(shù)據(jù)挖掘技術來解決用戶的需求，然后將進一步確定數(shù)據(jù)挖掘的目標和制定數(shù)據(jù)挖掘的計劃。

2.建立數(shù)據(jù)庫

這是數(shù)據(jù)挖掘中非常重要也非常復雜的一步。首先,要進行數(shù)據(jù)收集和集成，其次,要對數(shù)據(jù)進行描述和整合。數(shù)據(jù)主要有四個方面的來源：客戶信息、客戶行為、生產(chǎn)系統(tǒng)和其他相關數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)通過抽取、轉換和裝載，形成數(shù)據(jù)倉庫，并通過OLAP和報表，將客戶的整體行為結果分析等數(shù)據(jù)傳遞給數(shù)據(jù)庫用戶。

3.選擇合適的數(shù)據(jù)挖掘工具

如果從上一步的分析中發(fā)現(xiàn)，所要解決的問題能用數(shù)據(jù)挖掘比較好地完成，那么需要做的第三步就是選擇合適的數(shù)據(jù)挖掘技術與方法。將所要解決的問題轉化成一系列數(shù)據(jù)挖掘的任務。數(shù)據(jù)挖掘主要有五種任務：分類，估值預測，關聯(lián)規(guī)則，聚集，描述。前三種屬于直接的數(shù)據(jù)挖掘。在直接數(shù)據(jù)挖掘中，目標是應用可得到的數(shù)據(jù)建立模型，用其它可得到的數(shù)據(jù)來描述感興趣的變量。后兩種屬于間接數(shù)據(jù)挖掘。在間接數(shù)據(jù)挖掘中，沒有單一的目標變量，目標是在所有變量中發(fā)現(xiàn)某些聯(lián)系。

4.建立模型

建立模型是選擇合適的方法和算法對數(shù)據(jù)進行分析，得到一個數(shù)據(jù)挖掘模型的過程。一個好的模型沒必要與已有數(shù)據(jù)完全相符，但模型對未來的數(shù)據(jù)應有較好的預測。需要仔細考察不同的模型以判斷哪個模型對所需解決的問題最有用。如決策樹模型、聚類模型都是分類模型，它們將一個事件或對象歸類。回歸是通過具有已知值的變量來預測其它變量的值。時間序列是用變量過去的值來預測未來的值。這一步是數(shù)據(jù)挖掘的核心環(huán)節(jié)。建立模型是一個反復進行的過程，它需要不斷地改進或更換算法以尋找對目標分析作用最明顯的模型，最后得到一個最合理、最適用的模型。

5.模型評估

為了驗證模型的有效性、可信性和可用性，從而選擇最優(yōu)的模型，需要對模型進行評估。我們可以將數(shù)據(jù)中的一部分用于模型評估，來測試模型的準確性，模型是否容易被理解模型的運行速度、輸入結果的速度、實現(xiàn)代價、復雜度等。模型的建立和檢驗是一個反復的過程，通過這個階段階段的工作，能使數(shù)據(jù)以用戶能理解的方式出現(xiàn)，直至找到最優(yōu)或較優(yōu)的模型。

6.部署和應用

將數(shù)據(jù)挖掘的知識歸檔和報告給需要的群體，根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘發(fā)現(xiàn)的知識采取必要的行動，以及消除與先前知識可能存在的沖突，并將挖掘的知識應用于應用系統(tǒng)。在模型的應用過程中，也需要不斷地對模型進行評估和檢驗，并做出適當?shù)恼{整，以使模型適應不斷變化的環(huán)境。

參考文獻:

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第五篇：電子商務數(shù)據(jù)挖掘方法論文

摘要： 電子商務是現(xiàn)代商業(yè)的主流趨勢，如何充分利用網(wǎng)絡技術和數(shù)據(jù)庫技術發(fā)揮企業(yè)優(yōu)勢，成為企業(yè)制勝的法寶。本文介紹了常用的數(shù)據(jù)挖掘方法，以及在電子商務領域的應用，分析了利用數(shù)據(jù)挖掘技術建設動態(tài)、高效電子商務的可行性。

關鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘 電子商務 數(shù)據(jù)庫

一、引言

電子商務是指以Internet網(wǎng)絡為載體、利用數(shù)字化電子方式開展的商務活動。隨著網(wǎng)絡技術和數(shù)據(jù)庫技術的飛速發(fā)展，電子商務正顯示越來越強大的生命力。電子商務的發(fā)展促使公司內部收集了大量的數(shù)據(jù)，并且迫切需要將這些數(shù)據(jù)轉換成有用的信息和知識，為公司創(chuàng)造更多潛在的利潤。利用數(shù)據(jù)挖掘技術可以有效地幫助企業(yè)分析從網(wǎng)上獲取的大量數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)隱藏在其后的規(guī)律性，提取出有效信息，進而指導企業(yè)調整營銷策略，給客戶提供動態(tài)的個性化的高效率服務。

二、數(shù)據(jù)挖掘技術

1.數(shù)據(jù)挖掘

數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining)，又稱數(shù)據(jù)庫中的知識發(fā)現(xiàn)(Knowledge Discovery in Database, KDD)，是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的和隨機的數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的，但又是潛在有用的信息和知識的過程。數(shù)據(jù)挖掘是一門廣義的交叉學科，它匯聚了不同領域尤其是數(shù)據(jù)庫、人工智能、數(shù)理統(tǒng)計、可視化、并行計算等方面的知識。數(shù)據(jù)挖掘技術從一開始就是面向應用領域，它不僅是面向特定數(shù)據(jù)庫的簡單檢索查詢調用，而且，要對數(shù)據(jù)進行微觀、中觀乃至宏觀的統(tǒng)計、分析、綜合和推理，以指定實際問題的求解，企圖發(fā)現(xiàn)事件間的相互關聯(lián)，甚至利用已有的數(shù)據(jù)對未來的活動進行預測。數(shù)據(jù)挖掘技術在金融、保險、電信、大型超市等積累有大量數(shù)據(jù)的電子商務行業(yè)有著廣泛的應用，如信用分析、風險分析、欺詐檢驗、用戶聚類分析、消費者習慣分析等。

2.數(shù)據(jù)挖掘過程

挖掘數(shù)據(jù)過程可以分為3個步驟：數(shù)據(jù)預處理、模式發(fā)現(xiàn)、模式分析。

(1)數(shù)據(jù)預處理。實際系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)一般都具有不完全性、冗余性和模糊性。因此，數(shù)據(jù)挖掘一般不對原始數(shù)據(jù)進行挖掘，要通過預處理提供準確、簡潔的數(shù)據(jù)。預處理主要完成以下工作：包括合并數(shù)據(jù)，將多個文件或多個數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進行合并處理；選擇數(shù)據(jù)，提取出適合分析的數(shù)據(jù)集合；數(shù)據(jù)清洗、過濾，剔除一些無關記錄，將文件、圖形、圖像及多媒體等文件轉換成可便于數(shù)據(jù)挖掘的格式等。

(2)模式發(fā)現(xiàn)。模式發(fā)現(xiàn)階段就是利用挖掘算法挖掘出有效的、新穎的、潛在的、有用的以及最終可以理解的信息和知識?？捎糜赪eb的挖掘技術有路徑選擇、關聯(lián)分析、分類規(guī)則、聚類分析、序列分析、依賴性建模等等。

(3)模式分析。模式分析是從模式發(fā)現(xiàn)階段獲得的模式、規(guī)則中過濾掉不感興趣的規(guī)則和模式。通過技術手段，對得到的模式進行數(shù)據(jù)分析，得出有意義的結論。常用的技術手段有：關聯(lián)規(guī)則、分類、聚類、序列模式等。

三、電子商務中幾種常用的數(shù)據(jù)挖掘方法

1.關聯(lián)規(guī)則

關聯(lián)規(guī)則是數(shù)據(jù)挖掘研究的主要模式之一，側重于確定數(shù)據(jù)中不同領域之間的關系，找出滿足給定條件下的多個域間的依賴關系。關聯(lián)規(guī)則挖掘對象一般是大型數(shù)據(jù)庫，該規(guī)則一般表示式為：A1∧A2∧…Am=>B1∧B2∧…Bm，其中，Ak(k=1,2,…, m)，Bj(j=1,2,…,n)是數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)項。有Support(A=>B)=p(A∪B)，Confidence(A=>B)=p(A|B)。數(shù)據(jù)項之間的關聯(lián)，即根據(jù)一個事務中某些數(shù)據(jù)項的出現(xiàn)可以導出另一些數(shù)據(jù)項在同一事務中的出現(xiàn)。關聯(lián)分析的目的是挖掘出隱藏在數(shù)據(jù)間的相互關系。關聯(lián)規(guī)則用于尋找在同一個事件中出現(xiàn)的不同項的相關性，比如在一次購買活動中所買不同商品的相關性。關聯(lián)分析的典型例子是購物籃分析，描述顧客的購買行為，可以幫助零售商決定商品的擺放和捆綁銷售策略。如著名的(面包+黃油→牛奶)例子就屬于關聯(lián)分析：在超市中，90%的顧客在購買面包和黃油的同時，也會購買牛奶。直觀的意義是：顧客在購買某種商品時有多大的傾向會購買另外一些商品。找出所有類似的關聯(lián)規(guī)則，對于企業(yè)確定生產(chǎn)銷售、產(chǎn)品分類設計、市場分析等多方面是有價值的。

2.聚類分析方法

類聚分析就是直接比較樣本中各事物之間的性質，將性質相近的歸為一類，而將性質差別較大的分在不同的類。對變量聚類計算變量之間的距離，對樣本聚類則計算樣本之間的距離。它的目的是使得屬于同一類別的個體之間的距離盡可能小，而不同類別上的個體間的距離盡可能大。

聚類分析用于把有相似特性的客戶、數(shù)據(jù)項集合到一起。在電子商務中, 聚類分析常用于市場細分。根據(jù)已有客戶的數(shù)據(jù)，利用聚類技術將市場按客戶消費模式的相似性分為若干細分市場，以進行有針對性的市場營銷，提供更適合、更滿意的服務。如自動給一個特定的客戶聚類發(fā)送銷售郵件，為一個客戶聚類動態(tài)地改變一個特殊的站點等。通過對聚類的客戶特征的提取，電子商務網(wǎng)站還可以為客戶提供個性化的服務。

3.分類分析

分類系統(tǒng)是基于遺傳算法的機器學習中的一類，它包括一個簡單的基于串規(guī)則的并行生成子系統(tǒng)、規(guī)則評價子系統(tǒng)和遺傳算法子系統(tǒng)。分類系統(tǒng)正在被人們越來越多地應用于科學、工程和經(jīng)濟領域中，是目前遺傳算法研究領域中一個非?；钴S的領域。

分類分析是數(shù)據(jù)挖掘中應用最多的方法。分類要解決的問題是為一個事件或對象歸類，既可以用于分析已有的數(shù)據(jù)，也可以用來預測未來的數(shù)據(jù)。分類通過分析已知分類信息的歷史數(shù)據(jù)，總結出一個預測模型，預測哪些人可能會對郵寄廣告、產(chǎn)品目錄等有反應，可以針對這一類客戶的特點展開商務活動，提供個性化的信息服務。

4.序列模式

序列模式挖掘就是要挖掘出交易集之間有時間序列關系的模式。它挖掘的側重點在于分析數(shù)據(jù)間的前后或因果關系，找到那些“一些項跟隨另一些項”，以預測未來的訪問模式。序列模式分析和關聯(lián)分析類似，其目的也是為了挖掘數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系，但序列模式分析的側重點在于分析數(shù)據(jù)間的前后序列關系。它能發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫中形如“在某一段時間內，顧客購買商品A，接著購買商品B，而后購買商品C，即序列A-B-C出現(xiàn)的頻率較高”之類的知識。序列模式分析描述的問題是：在給定交易序列數(shù)據(jù)庫中，每個序列是按照交易時間排列的一組交易集，挖掘序列函數(shù)作用在這個交易序列數(shù)據(jù)庫上，返回該數(shù)據(jù)庫中出現(xiàn)的高頻序列。在進行序列模式分析時，同樣也需要有用戶輸入最小置信度C和最小支持度S。

序列模式便于進行電子商務的組織，預測客戶的訪問模式，對客戶開展有針對性的廣告服務或者主動推薦客戶感興趣的頁面，以滿足訪問者的特定要求。

四、結束語

電子商務是現(xiàn)代信息技術發(fā)展的必然結果，也是未來商業(yè)運作模式的必然選擇。利用數(shù)據(jù)挖掘技術來分析大量的數(shù)據(jù)，可以挖掘出商品的消費規(guī)律與客戶的訪問模式，幫助企業(yè)制定有效的營銷策略，充分發(fā)揮企業(yè)的獨特優(yōu)勢，促進管理創(chuàng)新和技術創(chuàng)新，提高企業(yè)競爭力。

隨著電子商務發(fā)展的勢頭越來越強勁, 面向電子商務的數(shù)據(jù)挖掘將是一個非常有前景的領域。它能自動預測客戶的消費趨勢、市場走向，指導企業(yè)建設個性化智能網(wǎng)站，帶來巨大的商業(yè)利潤，可以為企業(yè)創(chuàng)建新的商業(yè)增長點。但是在面向電子商務的數(shù)據(jù)挖掘中也存在很多問題急需解決，比如怎樣將服務器的日志數(shù)據(jù)轉化成適合某種數(shù)據(jù)挖掘技術的數(shù)據(jù)格式，怎樣解決分布性、異構性數(shù)據(jù)源的挖掘，如何控制整個Web上知識發(fā)現(xiàn)過程等。隨著硬件環(huán)境、挖掘算法的深入研究及應用經(jīng)驗的積累，數(shù)據(jù)挖掘技術及在電子商務中的應用必將取得長足的進展。