第一篇：基于數(shù)據(jù)挖掘的高校教務(wù)系統(tǒng)設(shè)計(jì)論文

摘 要：筆者對(duì)現(xiàn)有高校所采用的教務(wù)系統(tǒng)進(jìn)行研究，以聯(lián)機(jī)分析與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)為依托來(lái)構(gòu)建決策支持系統(tǒng)。針對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)構(gòu)建中采用的邏輯模型及其構(gòu)建策略等進(jìn)行深入分析，并對(duì)基于四層架構(gòu)的教學(xué)決策支持系統(tǒng)進(jìn)行了設(shè)計(jì)，充分展示了決策支持系統(tǒng)在高校教務(wù)管理中的應(yīng)用前景。

關(guān)鍵詞：

關(guān)鍵詞：決策支持系統(tǒng)；數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)；多維分析

在現(xiàn)有的教學(xué)信息化系統(tǒng)中，存儲(chǔ)了包括學(xué)生的學(xué)籍信息、學(xué)生的選課數(shù)據(jù)、各科成績(jī)數(shù)據(jù)等在內(nèi)的大量數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)的條數(shù)動(dòng)輒上百萬(wàn)條，信息和數(shù)據(jù)量都比較大，同時(shí)這些數(shù)據(jù)中通常能夠挖掘出有用的規(guī)律信息。不過(guò)，通過(guò)對(duì)現(xiàn)有應(yīng)用現(xiàn)狀分析可以發(fā)現(xiàn)，人們更多的是將各種表單數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算機(jī)管理，沒(méi)有利用計(jì)算機(jī)的數(shù)據(jù)挖掘能力對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，更沒(méi)有從中找到潛在海量數(shù)據(jù)中的規(guī)律。教學(xué)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)

1.1 總體結(jié)構(gòu) 在對(duì)現(xiàn)有教學(xué)管理系統(tǒng)的決策需求進(jìn)行深入和一線調(diào)研的基礎(chǔ)上，筆者給出了基于教學(xué)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的決策系統(tǒng)，并對(duì)系統(tǒng)中經(jīng)過(guò)結(jié)構(gòu)化的四層教學(xué)決策支持系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)進(jìn)行了設(shè)計(jì)。具體如圖1中所示。圖1教學(xué)決策支持系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)圖

1.1.1 源數(shù)據(jù)層 該層是構(gòu)建教學(xué)系統(tǒng)的最低層，也是實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的關(guān)鍵。在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中所包含的數(shù)據(jù)，主要來(lái)自于學(xué)校現(xiàn)有的與教學(xué)相關(guān)的各種信息庫(kù)。而在這些信息數(shù)據(jù)庫(kù)中，存儲(chǔ)了學(xué)校教學(xué)過(guò)程中所積累的主要數(shù)據(jù)，也是學(xué)校在制定各項(xiàng)政策和決策中必須參考的主要數(shù)據(jù)。這樣設(shè)計(jì)，也更好的說(shuō)明一個(gè)成熟的教學(xué)決策系統(tǒng)應(yīng)該具備廣泛的數(shù)據(jù)來(lái)源。

1.1.2 引擎數(shù)據(jù)的處理層 該層的功能主要從現(xiàn)有的教學(xué)信息系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的抽取，然后對(duì)抽取得到的各種數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，最后才能夠?qū)⑦@些數(shù)據(jù)都添加到教學(xué)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中。所以，這就使得數(shù)據(jù)處理層成為數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)構(gòu)建的關(guān)鍵層。

1.1.3 信息層 信息層的作用就是為數(shù)據(jù)訪問(wèn)層和源數(shù)據(jù)層提供聯(lián)通的橋梁，為數(shù)據(jù)提供特定處理過(guò)程，得到經(jīng)過(guò)處理后的不同層次信息。這樣分析層就可以在這些數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上進(jìn)行建模。在信息層中，其關(guān)鍵為教學(xué)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，這主要是由于該倉(cāng)庫(kù)能夠完成各種數(shù)據(jù)的收集、篩選和抽取等多種操作，進(jìn)而最終形成能夠?yàn)閷W(xué)校的政策制定和日常教學(xué)決策提供參考與支持的包含了多個(gè)粒度等級(jí)的數(shù)據(jù)庫(kù)，結(jié)果就是順利完成對(duì)各種數(shù)據(jù)源的統(tǒng)一管理與信息提取。

1.1.4 數(shù)據(jù)訪問(wèn)層 該層主要作為整個(gè)高校決策支持系統(tǒng)的為用戶(hù)所提供的操作接口，可以讓用戶(hù)非常方便的進(jìn)行內(nèi)容的查詢(xún)、報(bào)表、OLAP等多種應(yīng)用。不僅如此，為了能夠很好地服務(wù)高等院校的日常教學(xué)決策需求，該層還為用戶(hù)提供了多種基于多維分析的手段，和一下相對(duì)簡(jiǎn)單的分析模型?；谶@些模型和分析方式，用戶(hù)可以在實(shí)際使用過(guò)程中構(gòu)建專(zhuān)用的分析系統(tǒng)，從而有效保證所研發(fā)的教學(xué)決策支持系統(tǒng)能夠具有較高的靈活性。之所以采用結(jié)構(gòu)化的四層體系結(jié)構(gòu)，主要是考慮到這種結(jié)構(gòu)能夠很好的契合高校在日常決策中的方式。不僅如此，還可以通過(guò)教學(xué)倉(cāng)庫(kù)來(lái)實(shí)現(xiàn)不同系統(tǒng)的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)。在這種結(jié)構(gòu)中，修改、刪除或者添加任何一層，給整個(gè)系統(tǒng)所帶來(lái)的影響都非常小。

1.2 ETL工具設(shè)計(jì)解釋 基于ETL工具完成設(shè)計(jì)，就是從各種數(shù)據(jù)源中提取數(shù)據(jù)，并在此基礎(chǔ)上對(duì)獲得的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換等處理的多個(gè)步驟后，將數(shù)據(jù)加載到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的過(guò)程。筆者通過(guò)代碼的手工編寫(xiě)，來(lái)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換與抽取，并最終實(shí)現(xiàn)教學(xué)倉(cāng)庫(kù)的ETL工具的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。在對(duì)標(biāo)準(zhǔn)ETL數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取操作的過(guò)程中，存在于原系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題有可能暴露出來(lái)。同時(shí)，所采用數(shù)據(jù)的質(zhì)量能夠給倉(cāng)庫(kù)的可信度帶來(lái)直接影響，并對(duì)最后的多維分析結(jié)果產(chǎn)生影響。所以應(yīng)該重點(diǎn)提供所提取數(shù)據(jù)的質(zhì)量。因此，在各種數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理過(guò)程中，應(yīng)確保所涉及數(shù)據(jù)的完整性，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)質(zhì)量的檢驗(yàn)，以及數(shù)據(jù)的去噪與凈化處理。

1.3 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的構(gòu)建 以作者所在學(xué)校的實(shí)際情況為基礎(chǔ)，確保了所構(gòu)建的教學(xué)決策和教學(xué)管理系統(tǒng)能夠適應(yīng)實(shí)際的情況，而引入的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)也能夠很好地服務(wù)于決策系統(tǒng)。就需要在構(gòu)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的過(guò)程中，采用更加合適的策略來(lái)構(gòu)建，也就是通過(guò)自底向上的方式先構(gòu)建現(xiàn)有決策分析所需要的學(xué)籍主體、教學(xué)工作主題等，通過(guò)這些數(shù)據(jù)集合就可以實(shí)現(xiàn)和構(gòu)建更加完善的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。高校的教學(xué)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)作為一個(gè)多粒度集的數(shù)據(jù)集合，是整個(gè)高校教學(xué)決策系統(tǒng)信息層的核心與關(guān)鍵。此外，所采用的粒度層次也可以反映不同細(xì)節(jié)，使得在多種層次數(shù)據(jù)的細(xì)節(jié)被抽象提取的基礎(chǔ)上，可以完成各種原始數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換，最終得到有用信息。高校教務(wù)決策系統(tǒng)的設(shè)計(jì) 在文中的教學(xué)決策系統(tǒng)中，其關(guān)鍵部分為OLAP子系統(tǒng)，該子系統(tǒng)的設(shè)計(jì)目的是為了確保學(xué)校的所有管理決策人員，可以針對(duì)不同的視角，對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的各種與教學(xué)和學(xué)校運(yùn)行相關(guān)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，然后進(jìn)行多維分析處理；同時(shí)，還可以通過(guò)更加直觀的方式將查詢(xún)和處理結(jié)果反饋給管理和決策人員。

第二篇：數(shù)據(jù)挖掘論文

數(shù)據(jù)挖掘論文

在現(xiàn)實(shí)的學(xué)習(xí)、工作中，許多人都有過(guò)寫(xiě)論文的經(jīng)歷，對(duì)論文都不陌生吧，論文是一種綜合性的文體，通過(guò)論文可直接看出一個(gè)人的綜合能力和專(zhuān)業(yè)基礎(chǔ)。那么你知道一篇好的論文該怎么寫(xiě)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

[1]劉瑩.基于數(shù)據(jù)挖掘的商品銷(xiāo)售預(yù)測(cè)分析[J].科技通報(bào).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(yù)測(cè)分析[J].太原理工大學(xué)學(xué)報(bào).20xx(04)

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

[4]朱志勇,徐長(zhǎng)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(jì)算機(jī)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(jié)點(diǎn)分組算法及評(píng)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(bǔ)法對(duì)隨機(jī)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(bào)(醫(yī)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(xiàn)代計(jì)算機(jī)(專(zhuān)業(yè)版).20xx(01)

[8]李凈,張范,張智江.數(shù)據(jù)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(dá)數(shù)據(jù)判別分析的隨機(jī)森林方法[J].中國(guó)衛(wèi)生統(tǒng)計(jì).20xx(06)

[10]張璐.論信息與企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力[J].現(xiàn)代情報(bào).20xx(01)

[11]楊毅超.基于Web數(shù)據(jù)挖掘的作物商務(wù)平臺(tái)分析與研究[D].湖南農(nóng)業(yè)大學(xué)20xx

[12]徐進(jìn)華.基于灰色系統(tǒng)理論的數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)挖掘的客戶(hù)獲取系統(tǒng)研究[D].西安電子科技大學(xué)20xx

[14]馮軍.數(shù)據(jù)挖掘在自動(dòng)外呼系統(tǒng)中的應(yīng)用[D].北京郵電大學(xué)20xx

[15]于寶華.基于數(shù)據(jù)挖掘的高考數(shù)據(jù)分析[D].天津大學(xué)20xx

[16]王仁彥.數(shù)據(jù)挖掘與網(wǎng)站運(yùn)營(yíng)管理[D].華東師范大學(xué)20xx

[17]彭智軍.數(shù)據(jù)挖掘的若干新方法及其在我國(guó)證券市場(chǎng)中應(yīng)用[D].重慶大學(xué)20xx

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

[19]賈治國(guó).數(shù)據(jù)挖掘在高考填報(bào)志愿上的應(yīng)用[D].內(nèi)蒙古大學(xué)20xx

[20]馬飛.基于數(shù)據(jù)挖掘的航運(yùn)市場(chǎng)預(yù)測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)及研究[D].大連海事大學(xué)20xx

[21]周霞.基于云計(jì)算的太陽(yáng)風(fēng)大數(shù)據(jù)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(nóng)產(chǎn)品溯源的基層數(shù)據(jù)庫(kù)建設(shè)[D].成都理工大學(xué)20xx

[23]明慧.復(fù)合材料加工工藝數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建及數(shù)據(jù)集成[D].大連理工大學(xué)20xx

[24]陳鵬程.齒輪數(shù)控加工工藝數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)發(fā)與數(shù)據(jù)挖掘研究[D].合肥工業(yè)大學(xué)20xx

[25]岳雪.基于海量數(shù)據(jù)挖掘關(guān)聯(lián)測(cè)度工具的設(shè)計(jì)[D].西安財(cái)經(jīng)學(xué)院20xx

[26]丁翔飛.基于組合變量與重疊區(qū)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(xiàng)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(jī)的Hadoop分布式聚類(lèi)挖掘方法研究與應(yīng)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(shù)據(jù)挖掘的作物商務(wù)平臺(tái)分析與研究[D].湖南農(nóng)業(yè)大學(xué)20xx

[32]徐進(jìn)華.基于灰色系統(tǒng)理論的數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)挖掘的客戶(hù)獲取系統(tǒng)研究[D].西安電子科技大學(xué)20xx

[34]馮軍.數(shù)據(jù)挖掘在自動(dòng)外呼系統(tǒng)中的應(yīng)用[D].北京郵電大學(xué)20xx

[35]于寶華.基于數(shù)據(jù)挖掘的高考數(shù)據(jù)分析[D].天津大學(xué)20xx

[36]王仁彥.數(shù)據(jù)挖掘與網(wǎng)站運(yùn)營(yíng)管理[D].華東師范大學(xué)20xx

[37]彭智軍.數(shù)據(jù)挖掘的若干新方法及其在我國(guó)證券市場(chǎng)中應(yīng)用[D].重慶大學(xué)20xx

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

[39]賈治國(guó).數(shù)據(jù)挖掘在高考填報(bào)志愿上的應(yīng)用[D].內(nèi)蒙古大學(xué)20xx

[ 40]馬飛.基于數(shù)據(jù)挖掘的航運(yùn)市場(chǎng)預(yù)測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)及研究[D].大連海事大學(xué)20xx

數(shù)據(jù)挖掘論文2

摘要:文章首先對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及其具體功能進(jìn)行簡(jiǎn)要分析，在此基礎(chǔ)上對(duì)科研管理中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用進(jìn)行論述。期望通過(guò)本文的研究能夠?qū)蒲泄芾硭降倪M(jìn)一步提升有所幫助。

關(guān)鍵詞:科研管理;數(shù)據(jù)挖掘;技術(shù)應(yīng)用

1數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及其具體功能分析

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

2科研管理中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用

科研是科學(xué)研究的簡(jiǎn)稱(chēng)，具體是指為認(rèn)識(shí)客觀事物在內(nèi)在本質(zhì)及其運(yùn)動(dòng)規(guī)律，而借助某些技術(shù)手段和設(shè)備，開(kāi)展調(diào)查研究、實(shí)驗(yàn)等活動(dòng)，并為發(fā)明和創(chuàng)造新產(chǎn)品提供理論依據(jù)?？蒲泄芾硎菍?duì)科研項(xiàng)目全過(guò)程的管理，如課題管理、經(jīng)費(fèi)管理、成果管理等等。由于科學(xué)研究中涉及的內(nèi)容較多，從而給科研管理工作增添了一定的難度。為進(jìn)一步提升科研管理水平，可在不同的管理環(huán)節(jié)中，對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行應(yīng)用。下面就此展開(kāi)詳細(xì)論述。

2．1在立項(xiàng)及可行性評(píng)估中的應(yīng)用

科研管理工作的開(kāi)展需要以相關(guān)的科研課題作為依托，當(dāng)課題選定之后，需要對(duì)其可行性及合理性進(jìn)行全面系統(tǒng)地評(píng)估，由此使得科研課題的立項(xiàng)及評(píng)估成為科研管理的主要工作內(nèi)容?，F(xiàn)階段，國(guó)內(nèi)的科研課題立項(xiàng)采用的是申請(qǐng)審批制，具體的流程是:由科研機(jī)構(gòu)的相關(guān)人員負(fù)責(zé)提出申請(qǐng)，然后再由科技主管部門(mén)從申請(qǐng)中進(jìn)行篩選，經(jīng)過(guò)業(yè)內(nèi)專(zhuān)家的評(píng)審論證之后，擇優(yōu)選取科研項(xiàng)目的承接單位。在進(jìn)行科研課題立項(xiàng)的過(guò)程中，涉及諸多方面的內(nèi)容，具體包括申請(qǐng)單位、課題的研究領(lǐng)域、經(jīng)費(fèi)安排、主管單位以及評(píng)審專(zhuān)家等。通過(guò)調(diào)查發(fā)現(xiàn)，由于國(guó)家宏觀調(diào)控政策的缺失，導(dǎo)致科研立項(xiàng)中存在低水平、重復(fù)性研究的情況，從而造成大量的研究經(jīng)費(fèi)浪費(fèi)，所取得的研究成果也不顯著。科研管理部門(mén)雖然建立了相對(duì)完善的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)，并且系統(tǒng)也涵蓋與項(xiàng)目申請(qǐng)、審評(píng)等方面有關(guān)的基本操作流程，如上傳項(xiàng)目申報(bào)文件、將文件發(fā)給相關(guān)的評(píng)審專(zhuān)家、對(duì)評(píng)審結(jié)果進(jìn)行自動(dòng)統(tǒng)計(jì)等。從本質(zhì)的角度上講，數(shù)據(jù)庫(kù)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(zhuǎn)變?yōu)樾畔⒒?。故此，?yīng)當(dāng)對(duì)已有的數(shù)據(jù)進(jìn)行深入挖掘，從而找出其中更具利用價(jià)值的信息，據(jù)此對(duì)科研立項(xiàng)進(jìn)行指導(dǎo)，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(fèi)的使用效益獲得全面提升。在科研立項(xiàng)階段，可對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行合理運(yùn)用，借此來(lái)對(duì)課題申請(qǐng)中涉及的各種因素進(jìn)行挖掘，找出其中潛在的規(guī)則，為指標(biāo)體系的構(gòu)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(duì)課題立項(xiàng)帶來(lái)的影響，對(duì)確需資助的科研項(xiàng)目進(jìn)行準(zhǔn)確選擇，并給予相應(yīng)的資助。在科研立項(xiàng)環(huán)節(jié)中，對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行應(yīng)用時(shí)，可以借助改進(jìn)后的Apriori算法進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，從中找出關(guān)聯(lián)規(guī)則，在對(duì)該規(guī)則進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上，對(duì)立項(xiàng)的合理性進(jìn)行評(píng)價(jià)。

2．2在項(xiàng)目管理中的應(yīng)用

項(xiàng)目管理是科研管理的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，為提高項(xiàng)目管理的效率和水平，可對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行合理運(yùn)用。在信息時(shí)代到來(lái)的今天，計(jì)算機(jī)技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的普及程度越來(lái)越高，國(guó)內(nèi)很多科研機(jī)構(gòu)都紛紛構(gòu)建起了相關(guān)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(dāng)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(shù)，對(duì)信息進(jìn)行深入分析，進(jìn)而獲取對(duì)科研項(xiàng)目有幫助的信息。由于大部分科研管理部門(mén)建立的科研管理信息系統(tǒng)時(shí)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(xún)、統(tǒng)計(jì)等等，雖然這些功能可以滿(mǎn)足對(duì)科研課題進(jìn)展、經(jīng)費(fèi)使用等方面的管理，但其面向的均為數(shù)據(jù)庫(kù)管理人員，處理的也都是常規(guī)事務(wù)。而從科研課題的管理者與決策者的角度上看，管理信息系統(tǒng)這些功能顯然是有所不足的，因?yàn)樗麄冃枰獙?duì)歷史進(jìn)行分析和提煉，從中獲取相應(yīng)的數(shù)據(jù)，為決策和管理工作的開(kāi)展提供支撐。對(duì)此，可應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的OLAP，即數(shù)據(jù)庫(kù)聯(lián)機(jī)分析處理，由此能夠幫助管理者從不同的方面對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行觀察，進(jìn)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(guān)信息之間的內(nèi)在聯(lián)系，這樣管理者便能及時(shí)發(fā)現(xiàn)其中存在的相關(guān)問(wèn)題，并針對(duì)問(wèn)題采取有效的方法和措施加以應(yīng)對(duì)。運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠?qū)蒲许?xiàng)目的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，找出其中存在的矛盾，從而使管理工作的開(kāi)展更具針對(duì)性。

3結(jié)論

綜上所述，科研管理是一項(xiàng)較為復(fù)雜且系統(tǒng)的工作，其中涵蓋的信息相對(duì)較多。為此，可將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在科研管理中進(jìn)行合理應(yīng)用，對(duì)相關(guān)信息進(jìn)行深入分析，從中挖掘出有利用價(jià)值的信息，為科研管理工作的開(kāi)展提供可靠的依據(jù)，由此除了能夠確?？蒲许?xiàng)目順利進(jìn)行之外，還能提高科研管理水平。

參考文獻(xiàn):

［1］劉占波，王立偉，王曉麗．大數(shù)據(jù)環(huán)境下基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的高?？蒲泄芾硐到y(tǒng)的設(shè)計(jì)［J］．電子測(cè)試，20xx(1):21-22．

［2］史子靜．高?？蒲泄芾硐到y(tǒng)中計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的運(yùn)用研究［J］．科技資訊，20xx(6):65-66．

［3］丁磊．?dāng)?shù)據(jù)挖掘技術(shù)在高校教師科研管理中的應(yīng)用研究［D］．大連海事大學(xué)，20xx．

數(shù)據(jù)挖掘論文3

進(jìn)入信息時(shí)代以來(lái)，世界電子商務(wù)呈現(xiàn)飛速發(fā)展的勢(shì)頭。站在長(zhǎng)遠(yuǎn)的角度，企業(yè)能否在新經(jīng)濟(jì)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(shì)，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(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(wèn)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(yùn)作的數(shù)據(jù)，從而提高企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力。要解決這些問(wèn)題，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析已經(jīng)不能適應(yīng)企業(yè)的發(fā)展需求，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析工具對(duì)數(shù)據(jù)的內(nèi)在信息無(wú)法提取，而是對(duì)指定的數(shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)單的處理。信息管理系統(tǒng)的運(yùn)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(duì)企業(yè)決策工作提供有效的支持。所以，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)呈現(xiàn)在人們的眼前。

一、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的發(fā)展背景

在近幾十年中，人們?cè)诶眯畔⒓夹g(shù)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(xué)研究等等都應(yīng)用了大量的數(shù)據(jù)庫(kù)。并且仍在繼續(xù)發(fā)展，所以人們?yōu)榇藢⒚媾R一個(gè)新的挑戰(zhàn)，在信息爆炸的今天，我們都需面對(duì)地問(wèn)題是信息過(guò)量，那么我們將如何在大量的信息庫(kù)當(dāng)中獲取有用的知識(shí)，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(wù)決策提供有效保障。否則，大量的數(shù)據(jù)將會(huì)阻礙公司的發(fā)展。因此，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在人們被數(shù)據(jù)淹沒(méi)且急需知識(shí)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(qiáng)的生命力。

人們長(zhǎng)期對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的技術(shù)進(jìn)行研究和開(kāi)發(fā)而創(chuàng)新出數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，剛開(kāi)始時(shí)商業(yè)數(shù)據(jù)一般存于計(jì)算機(jī)的數(shù)據(jù)庫(kù)里，然后變成了對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行訪問(wèn)并查詢(xún)，而數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)進(jìn)入更高的臺(tái)階是由于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的廣泛應(yīng)用，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)給企業(yè)的運(yùn)作和發(fā)展帶來(lái)很大便利，它不僅可以對(duì)以往的數(shù)據(jù)進(jìn)行查閱，從而可以把各個(gè)時(shí)期的數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比分析，利于商業(yè)水平的提高。商業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)正呈現(xiàn)空前發(fā)展的態(tài)勢(shì)，并且在各種行業(yè)中數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)得到了廣泛的應(yīng)用。數(shù)據(jù)挖掘的核心包括數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、人工智能以及機(jī)器學(xué)習(xí)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(shù)趨向于穩(wěn)定。

二、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電子商務(wù)中的應(yīng)用

1.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在客戶(hù)關(guān)系管理中的應(yīng)用

一種把客戶(hù)當(dāng)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(xiàn)代技術(shù)來(lái)滿(mǎn)足。為獲取商業(yè)知識(shí)而利用客戶(hù)的信息，并以此來(lái)提高企業(yè)在市場(chǎng)當(dāng)中的競(jìng)爭(zhēng)力，采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，企業(yè)可以充分地利用客戶(hù)數(shù)據(jù)資源，并對(duì)客戶(hù)進(jìn)行分類(lèi)分析，這樣不僅有利于企業(yè)對(duì)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(yīng)對(duì)商業(yè)數(shù)據(jù)的不斷增多，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)將成為企業(yè)立足的關(guān)鍵技術(shù)，這項(xiàng)技術(shù)不僅可以加強(qiáng)企業(yè)對(duì)客戶(hù)的管理及其跟蹤市場(chǎng)活動(dòng)，預(yù)測(cè)客戶(hù)的消費(fèi)方向，并依據(jù)消費(fèi)的趨勢(shì)開(kāi)發(fā)產(chǎn)品。另外，客戶(hù)評(píng)價(jià)模型對(duì)客戶(hù)進(jìn)行評(píng)價(jià)，并在分析客戶(hù)行為對(duì)企業(yè)收益產(chǎn)生的影響，達(dá)到企業(yè)與客戶(hù)和企業(yè)利潤(rùn)最優(yōu)化。同時(shí)，在客戶(hù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用的基礎(chǔ)上，企業(yè)可以依據(jù)重點(diǎn)客戶(hù)和評(píng)價(jià)市場(chǎng)性能。為擴(kuò)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(qiáng)化客戶(hù)關(guān)系管理的智能化并提高服務(wù)質(zhì)量。

2.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在網(wǎng)站運(yùn)營(yíng)中的應(yīng)用

為提高網(wǎng)站的點(diǎn)擊率，網(wǎng)站的設(shè)計(jì)者們?cè)谠O(shè)計(jì)網(wǎng)站時(shí)不再完全根據(jù)專(zhuān)家的意見(jiàn)來(lái)設(shè)計(jì)，而是依據(jù)訪問(wèn)者在網(wǎng)站當(dāng)中留下的痕跡來(lái)設(shè)計(jì)網(wǎng)站，其中包括了網(wǎng)站結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)和外觀。在設(shè)計(jì)網(wǎng)站時(shí)，為節(jié)約客戶(hù)的訪問(wèn)時(shí)間，壓縮網(wǎng)站的開(kāi)支，網(wǎng)站的設(shè)計(jì)者會(huì)根據(jù)訪問(wèn)者的訪問(wèn)路徑，并分析這些路徑。如果可以分析并設(shè)計(jì)出最優(yōu)化的捷徑，這樣不僅可以讓訪問(wèn)者很輕松地訪問(wèn)，還能給訪問(wèn)者留下好的印象，利于網(wǎng)站長(zhǎng)期發(fā)展。同時(shí)，為降低網(wǎng)站的運(yùn)營(yíng)成本，采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，可以挖掘有效的市場(chǎng)信息，并預(yù)測(cè)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(qiáng)廣告的目的性，為公司帶來(lái)更大的收益，應(yīng)依據(jù)訪問(wèn)者瀏覽習(xí)慣安排廣告的位置，為企業(yè)帶來(lái)一定的廣告收益。

3.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在商業(yè)信用評(píng)估中的應(yīng)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(cái)務(wù)中的造價(jià)現(xiàn)象也時(shí)有發(fā)生，這些現(xiàn)象的發(fā)生導(dǎo)致了信用危機(jī)的產(chǎn)生，嚴(yán)重制約著電子商務(wù)的發(fā)展和繁榮。發(fā)達(dá)的社會(huì)信息水平作為發(fā)展電子商務(wù)的基礎(chǔ)，通過(guò)偏差分析，控制企業(yè)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)和歷史記錄的差別，為構(gòu)建完善的安全體系，采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)企業(yè)的經(jīng)營(yíng)情況進(jìn)行分析，并對(duì)企業(yè)進(jìn)行資產(chǎn)的評(píng)估以及收益分析等等。另外，為強(qiáng)化網(wǎng)站中的網(wǎng)上交易行為的安全，應(yīng)對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行全程的監(jiān)控。在此基礎(chǔ)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(jī)，更有利于提升企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理的水平和能力。

三、結(jié)語(yǔ)

在電子商務(wù)點(diǎn)中應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，并對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，在挖掘當(dāng)中找到有價(jià)值的數(shù)據(jù)。所以，將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于電子商務(wù)，并建立數(shù)據(jù)挖掘?yàn)楹诵牡目蛻?hù)管理系統(tǒng)，將使得企業(yè)在市場(chǎng)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(dāng)代主流，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的應(yīng)用已經(jīng)是任何一個(gè)國(guó)家所不能脫離的，經(jīng)濟(jì)全球化已成為一個(gè)必然的趨勢(shì)，在這樣的一個(gè)大數(shù)據(jù)時(shí)代，人民對(duì)信息的獲取需求呈直線上升的狀態(tài)。21世紀(jì)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(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)技術(shù)，對(duì)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(yùn)用。本文從Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的基本概述入手，分析我國(guó)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(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行整合運(yùn)用。

[關(guān)鍵詞]Web數(shù)據(jù)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(hào)]TP393 [文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼]A [文章編號(hào)]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(jì)是一個(gè)大數(shù)據(jù)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?cè)谶\(yùn)用科技時(shí)也在擔(dān)心網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的安全性。鑒于此，本文探討利用Web數(shù)據(jù)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。Web數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，企業(yè)可以進(jìn)行復(fù)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(jìng)爭(zhēng)企業(yè)的詳細(xì)信息，尋找自身的不足。

1.1 Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的含義

Web數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)發(fā)掘技術(shù)工作流程。

Web數(shù)據(jù)發(fā)掘技術(shù)可以涉及多個(gè)領(lǐng)域，通過(guò)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(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(chǔ)上來(lái)實(shí)現(xiàn)，類(lèi)似于決策樹(shù)、分類(lèi)等；二是建立在統(tǒng)計(jì)模型基礎(chǔ)上來(lái)實(shí)現(xiàn)，類(lèi)似于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自然計(jì)算法等。

1.2 Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的兩種方式

Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)整體上來(lái)說(shuō)有兩種方式，分別為內(nèi)容挖掘和使用記錄挖掘。Web內(nèi)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(duì)企業(yè)有用的信息資源，同時(shí)對(duì)后臺(tái)設(shè)置進(jìn)行監(jiān)控，減少某些重要交易內(nèi)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(duì)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(xiǎn)。由于其他企業(yè)也有同樣的Web數(shù)據(jù)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(nèi)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(duì)自身有用的資源，從而制定企業(yè)市場(chǎng)戰(zhàn)略。我國(guó)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(jì)一體化趨勢(shì)越來(lái)越明顯，互聯(lián)網(wǎng)的進(jìn)步也使國(guó)家企業(yè)面臨著更多的挑戰(zhàn)。我國(guó)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(xiàn)，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(jì)是一個(gè)互聯(lián)網(wǎng)的世紀(jì)，我國(guó)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(jù)一席之地，我國(guó)必須積極發(fā)展自己的科技產(chǎn)業(yè)。目前，我國(guó)的計(jì)算機(jī)信息技術(shù)水平，在總體上還落后于其他很多國(guó)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(xiàn)象。我國(guó)在該領(lǐng)域常常要引進(jìn)國(guó)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(guó)要積極培養(yǎng)具有計(jì)算機(jī)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(xiàn)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(guó)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(jì)發(fā)展現(xiàn)狀來(lái)看，我國(guó)很多的電子產(chǎn)品被國(guó)外壟斷，如蘋(píng)果、微軟等高端電子產(chǎn)品，在我國(guó)占有很大的市場(chǎng)份額。我國(guó)要想重新將自己的電子產(chǎn)品推向市場(chǎng)，就目前的形勢(shì)來(lái)看，還需要很大的努力，國(guó)民崇尚國(guó)外產(chǎn)品，不是為了標(biāo)榜自己的地位，更多的是國(guó)外產(chǎn)品的性能確實(shí)比我國(guó)的要好。因此，通過(guò)我國(guó)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(guó)在網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)方面存在許多的不足。網(wǎng)絡(luò)信息安全防范與Web數(shù)據(jù)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(guó)民較為關(guān)注的一個(gè)話題，我國(guó)也在該方面加大了防范力度。國(guó)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(guó)企業(yè)的發(fā)展，是企業(yè)重要資料不外漏的重要保護(hù)屏障，本文將網(wǎng)絡(luò)信息安全防范與Web數(shù)據(jù)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(guó)網(wǎng)絡(luò)信息安全防范能力。

本文初探Web數(shù)據(jù)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(guó)的網(wǎng)絡(luò)信息安全性能。

首先，將存在于網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)，分析提煉出對(duì)自己企業(yè)有用的信息，繼而制定企業(yè)戰(zhàn)略，防范風(fēng)險(xiǎn)。

其次，使用Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)信息進(jìn)行分類(lèi)分析。企業(yè)應(yīng)將所有的信息進(jìn)行綜合，然后按照一定的指標(biāo)分出類(lèi)別，并對(duì)這些不同類(lèi)別的信息進(jìn)行整理，方便后續(xù)的檢索。該項(xiàng)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(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)信息進(jìn)行聚類(lèi)分析。企業(yè)應(yīng)將這些具有共同點(diǎn)的信息進(jìn)行分類(lèi)，將這些數(shù)據(jù)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(duì)局部進(jìn)行分析。

最后，利用Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，根據(jù)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(jù)這些不同點(diǎn)的特征，分析出對(duì)自身企業(yè)有用的信息。從整體上說(shuō)，Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)通過(guò)運(yùn)用其強(qiáng)大的分析能力，可對(duì)網(wǎng)絡(luò)信息進(jìn)行篩選、整合，企業(yè)可再根據(jù)這些整合出來(lái)的資源信息，為自身制定戰(zhàn)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。結(jié) 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(hù)，網(wǎng)絡(luò)信息的安全技術(shù)要隨著科技的進(jìn)步不斷發(fā)展，為互聯(lián)網(wǎng)的運(yùn)用提供一個(gè)完善安全的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。本文通過(guò)Web數(shù)據(jù)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(guó)企業(yè)的網(wǎng)絡(luò)信息安全度，以為我國(guó)企業(yè)的發(fā)展提供一個(gè)良好的環(huán)境。

主要參考文獻(xiàn)

[1]劉波.淺談數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在臨床醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中的應(yīng)用[J].電子世界，20xx（12）.[2]趙炬紅，陳坤彥.基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的茶葉營(yíng)銷(xiāo)策略分析[J].福建茶葉，20xx（5）.[3]崔道江，陳琳，李勇.智能檢索引擎中的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)優(yōu)化研究[J].計(jì)算機(jī)測(cè)量與控制，20xx（6）.[4]王珣.基于Spark平臺(tái)的大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)研究[J].微型電腦應(yīng)用，20xx（6）

數(shù)據(jù)挖掘論文5

1.軟件工程數(shù)據(jù)的挖掘測(cè)試技術(shù)

1.1代碼編寫(xiě)

通過(guò)對(duì)軟件數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)整理，在進(jìn)行缺陷軟件的排除工作以后，根據(jù)軟件開(kāi)發(fā)過(guò)程中的各種信息進(jìn)行全新的代碼編寫(xiě)?；诖a編寫(xiě)人員的編寫(xiě)經(jīng)驗(yàn)，在一般情況，對(duì)結(jié)構(gòu)功能與任務(wù)類(lèi)似的模塊進(jìn)行重新編寫(xiě)，這些重新編寫(xiě)的模塊應(yīng)遵循特定的編寫(xiě)規(guī)則，這樣才能保證代碼編寫(xiě)的合理有效性。

1.2錯(cuò)誤重現(xiàn)

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

1.3理解行為

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

1.4設(shè)計(jì)推究

開(kāi)發(fā)者在準(zhǔn)備對(duì)軟件進(jìn)行完善設(shè)計(jì)的過(guò)程中，首先需要徹底了解軟件的總體設(shè)計(jì)，對(duì)軟件內(nèi)部復(fù)雜的系統(tǒng)機(jī)構(gòu)進(jìn)行詳細(xì)研究與分析，充分把握軟件細(xì)節(jié)，這有這樣才能真正實(shí)現(xiàn)軟件設(shè)計(jì)的合理性與準(zhǔn)確性。

2.軟件工程數(shù)據(jù)挖掘測(cè)試的有效措施

2.1進(jìn)行軟件工程理念和方法上的創(chuàng)新

應(yīng)通過(guò)實(shí)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(kāi)發(fā)理念上，加強(qiáng)對(duì)數(shù)據(jù)挖掘的重視，對(duì)軟件工程的架構(gòu)進(jìn)行演化性設(shè)計(jì)與創(chuàng)新，利用新技術(shù)，在軟件開(kāi)發(fā)的過(guò)程中添加敏捷變成與間件技術(shù)，由此，提高軟件編寫(xiě)水平。

2.2利用人工智能

隨著我國(guó)科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展與創(chuàng)新，機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)逐漸被我國(guó)各個(gè)領(lǐng)域所廣泛應(yīng)用，在進(jìn)行軟件工程數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)創(chuàng)新的過(guò)程中，可以將機(jī)器學(xué)習(xí)及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)實(shí)際應(yīng)用于軟件工程中，以此為我國(guó)軟件研發(fā)提供更多的便捷。人工智能作為我國(guó)先進(jìn)生產(chǎn)力的重要表現(xiàn)，在實(shí)際應(yīng)用于軟件工程數(shù)據(jù)的挖掘工作時(shí)，應(yīng)該利用機(jī)器較強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力與運(yùn)算能力，將數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)及數(shù)據(jù)運(yùn)算通過(guò)一些較為成熟的方法進(jìn)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(shí)際應(yīng)用于數(shù)據(jù)挖掘，以此為數(shù)據(jù)挖掘提供更多的開(kāi)發(fā)測(cè)試技術(shù)。

2.3針對(duì)數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果進(jìn)行評(píng)價(jià)

通過(guò)分析我國(guó)傳統(tǒng)的軟件工程數(shù)據(jù)挖掘測(cè)試工作，在很多情況下，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘測(cè)試技術(shù)無(wú)法做到對(duì)發(fā)掘數(shù)據(jù)的全面評(píng)價(jià)與實(shí)際應(yīng)用研究，這一問(wèn)題致使相應(yīng)的軟件數(shù)據(jù)在被發(fā)掘出來(lái)以后無(wú)法得到有效地利用，進(jìn)而導(dǎo)致我國(guó)軟件開(kāi)發(fā)工作受到嚴(yán)重的抑制影響。針對(duì)這一問(wèn)題，數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)者應(yīng)該利用挖掘缺陷檢驗(yàn)報(bào)告，針對(duì)缺陷檢驗(yàn)的結(jié)果，制定相應(yīng)的挖掘結(jié)構(gòu)報(bào)告。同時(shí)，需要結(jié)合軟件用戶(hù)的體驗(yàn)評(píng)價(jià)，對(duì)挖掘出的數(shù)據(jù)進(jìn)行系統(tǒng)化的整理與分析，建立一整套嚴(yán)謹(jǐn)、客觀的服務(wù)體系，運(yùn)用CodeCity軟件，讓用戶(hù)在的體驗(yàn)過(guò)后可以對(duì)軟件進(jìn)行評(píng)價(jià)?？紤]到軟件的服務(wù)對(duì)象是人，因此，在軟件開(kāi)發(fā)的過(guò)程中要將心理學(xué)與管理學(xué)應(yīng)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(píng)價(jià)系統(tǒng)。

3.結(jié)束語(yǔ)

綜上所述，由于軟件工程數(shù)據(jù)挖掘測(cè)試技術(shù)廣闊的應(yīng)用前景，我國(guó)相關(guān)部門(mén)已經(jīng)加大了對(duì)軟件技術(shù)的投資與開(kāi)發(fā)力度，當(dāng)下，國(guó)內(nèi)已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了軟件工程的數(shù)據(jù)挖掘、人工智能、模式識(shí)別等多種領(lǐng)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(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)探討

摘要：伴隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷進(jìn)步和發(fā)展, 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)成為數(shù)據(jù)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(jié)省人力資本的同時(shí), 提高數(shù)據(jù)檢索的實(shí)際效率, 基于此, 被廣泛應(yīng)用在數(shù)據(jù)密集型行業(yè)中。筆者簡(jiǎn)要分析了計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù), 并集中闡釋了檔案信息管理系統(tǒng)計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的建立和技術(shù)實(shí)現(xiàn)過(guò)程, 以供參考。

關(guān)鍵詞：檔案信息管理系統(tǒng);計(jì)算機(jī);數(shù)據(jù)挖掘技術(shù);1 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)概述

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)就是指在大量隨機(jī)數(shù)據(jù)中提取隱含信息, 并且將其整合后應(yīng)用在知識(shí)處理體系的技術(shù)過(guò)程。若是從技術(shù)層面判定數(shù)據(jù)挖掘技術(shù), 則需要將其劃分在商業(yè)數(shù)據(jù)處理技術(shù)中, 整合商業(yè)數(shù)據(jù)提取和轉(zhuǎn)化機(jī)制, 并且建構(gòu)更加系統(tǒng)化的分析模型和處理機(jī)制, 從根本上優(yōu)化商業(yè)決策。借助數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能建構(gòu)完整的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù), 滿(mǎn)足集成性、時(shí)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(shù)框架結(jié)構(gòu)的完整性。

目前, 數(shù)據(jù)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(yīng)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(shù)據(jù)源和數(shù)據(jù)預(yù)處理工具進(jìn)行數(shù)據(jù)定型和更新管理, 并且應(yīng)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(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。檔案信息管理系統(tǒng)計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(tǒng)的優(yōu)勢(shì), 要結(jié)合客戶(hù)的實(shí)際需求建立完整的處理框架體系。在數(shù)據(jù)庫(kù)體系建立中, 要適應(yīng)迭代式處理特征, 并且從用戶(hù)需求出發(fā)整合數(shù)據(jù)模型, 保證其建立過(guò)程能按照整體規(guī)劃有序進(jìn)行, 且能按照目標(biāo)和分析框架參數(shù)完成操作。首先, 要確立基礎(chǔ)性的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)對(duì)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(mǎn)足檔案的數(shù)據(jù)分析需求。其次, 要對(duì)日常工作中的用戶(hù)數(shù)據(jù)進(jìn)行集中的挖掘處理, 從根本上提高數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)分析的完整性。

(1)確定數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的基礎(chǔ)性用戶(hù), 其中, 主要包括檔案工作人員和使用人員, 結(jié)合不同人員的工作需求建立相應(yīng)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。

(2)檔案工作要利用數(shù)據(jù)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(chǔ)性分類(lèi)主題, 一般而言, 要將文書(shū)檔案歸檔情況、卷數(shù)等基礎(chǔ)性信息作為分類(lèi)依據(jù)。

2.2 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)單元

在設(shè)計(jì)過(guò)程中, 要針對(duì)不同維度建立相應(yīng)的參數(shù)體系和組成結(jié)構(gòu), 并且有效整合組成事實(shí)表的主鍵項(xiàng)目, 建立框架結(jié)構(gòu)。

第一, 建立事實(shí)表。事實(shí)表是數(shù)據(jù)模型的核心單元, 主要是記錄相關(guān)業(yè)務(wù)和統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的表, 能整合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(chǔ)存過(guò)程切實(shí)有效。(1)檔案管理中文書(shū)檔案目錄卷數(shù)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(shù)目。(2)檔案管理中文書(shū)檔案卷數(shù)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(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建立和運(yùn)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(zhǎng)過(guò)程和完善過(guò)程, 有效實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)模型設(shè)計(jì)以及相關(guān)維護(hù)操作。首先, 要對(duì)模式的基礎(chǔ)性維度進(jìn)行分析并且制作相應(yīng)的表, 主要包括檔案維表、利用方式維表等。其次, 要建構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)星型模型體系。最后, 要集中判定數(shù)據(jù)庫(kù)工具, 保證數(shù)據(jù)庫(kù)平臺(tái)在客戶(hù)管理工作方面具備一定的優(yōu)勢(shì), 集中制訂商務(wù)智能解決方案, 保證集成環(huán)境的穩(wěn)定性和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建模的效果, 真正提高數(shù)據(jù)抽取以及轉(zhuǎn)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(shù)據(jù)的過(guò)程中, 要分離文書(shū)檔案中的數(shù)據(jù), 相關(guān)操作如下:

from dag gd temp//刪除臨時(shí)表中的數(shù)據(jù)

Ch count=dag 1.importfile(dbo.u wswj)//將文書(shū)目錄中數(shù)據(jù)導(dǎo)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(shí)表

相關(guān)技術(shù)人員要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行有效處理, 以保證相關(guān)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(yù)處理管理要求合理化進(jìn)行, 從根本上維護(hù)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(guò)程中, 相關(guān)技術(shù)人員要判定聯(lián)機(jī)分析處理項(xiàng)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(shí)際作用, 并且真正發(fā)揮檔案維表的穩(wěn)定性、安全性?xún)?yōu)勢(shì)。

第一, 檔案事實(shí)表中的數(shù)據(jù)穩(wěn)定, 事實(shí)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(lèi)別和歸檔時(shí)間, 從而提高數(shù)據(jù)獨(dú)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(cāng)庫(kù)信息的基本質(zhì)量, 也能追加時(shí)間判定標(biāo)準(zhǔn), 能在實(shí)際操作中減少掃描整個(gè)表浪費(fèi)的時(shí)間, 從根本上提高實(shí)際效率。另一方面, 能刪除數(shù)據(jù), 實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)更新, 檢索相關(guān)關(guān)鍵詞即可。并且也能同時(shí)修改數(shù)據(jù), 維護(hù)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(shù)和數(shù)據(jù)的安全穩(wěn)定性十分關(guān)鍵, 由于其不會(huì)隨著時(shí)間的推移出現(xiàn)變化, 因此, 要對(duì)其進(jìn)行合理的處理和協(xié)調(diào)。維表本身的存儲(chǔ)空間較小, 盡管結(jié)構(gòu)發(fā)生變化的概率不大, 但仍會(huì)對(duì)代表的對(duì)象產(chǎn)生影響, 這就會(huì)使得數(shù)據(jù)出現(xiàn)動(dòng)態(tài)的變化。對(duì)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(shù)據(jù)的同時(shí), 也能對(duì)事實(shí)表外鍵進(jìn)行分析[2]。檔案信息管理系統(tǒng)計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的實(shí)現(xiàn)

3.1 描述需求

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)不斷進(jìn)步, 要提高檔案數(shù)字化水平以及完善信息化整合機(jī)制, 加快數(shù)據(jù)庫(kù)管控體系的更新, 確保設(shè)備存儲(chǔ)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(yù)測(cè)項(xiàng)目中, 只有從根本上落實(shí)數(shù)據(jù)挖掘體系, 才能為后續(xù)信息檔案管理項(xiàng)目升級(jí)奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。另外, 在數(shù)據(jù)表和文書(shū)等基礎(chǔ)性數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)模型建立的基礎(chǔ)上, 要按照規(guī)律制定具有個(gè)性化的主動(dòng)性服務(wù)機(jī)制。

3.2 關(guān)聯(lián)計(jì)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(duì)某些行為特征進(jìn)行統(tǒng)籌整合, 從而制定分析決策。在進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則強(qiáng)度分析時(shí), 要結(jié)合支持度和置信度等系統(tǒng)化數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合衡量。例如, 檔案數(shù)據(jù)庫(kù)中有A和B兩個(gè)基礎(chǔ)項(xiàng)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(xiàn)的基礎(chǔ)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(guān)聯(lián)度較低。若是兩者出現(xiàn)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(xiàn)置信度A的情況下, B的出現(xiàn)概率則是整體參數(shù)關(guān)系的關(guān)鍵, 若是置信度的數(shù)值達(dá)到100%, 則直接證明A和B能同一時(shí)間出現(xiàn)。

3.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法

除了要對(duì)檔案的實(shí)際內(nèi)容進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)庫(kù)建構(gòu), 也要對(duì)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(shù)據(jù)分類(lèi)系統(tǒng)判定和分析數(shù)據(jù)對(duì)象。值得注意的是, 在分類(lèi)技術(shù)結(jié)構(gòu)中, 要結(jié)合訓(xùn)練數(shù)據(jù)集判定分類(lèi)模型數(shù)據(jù)挖掘結(jié)構(gòu)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法類(lèi)似于人腦系統(tǒng)的運(yùn)行結(jié)構(gòu), 能建立完整的信息處理單元, 并且能夠整合非線性交換結(jié)構(gòu), 確保能憑借歷史數(shù)據(jù)對(duì)計(jì)算模型和分類(lèi)體系展開(kāi)深度分析[3]。

3.4 實(shí)現(xiàn)多元化應(yīng)用

在檔案管理工作中應(yīng)用計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù), 能對(duì)檔案分類(lèi)管理予以分析, 保證信息需求分類(lèi)總結(jié)工作的完整程度。尤其是檔案使用者在對(duì)檔案具體特征進(jìn)行差異化分析的過(guò)程中, 能結(jié)合不同的元素對(duì)具體問(wèn)題展開(kāi)深度調(diào)研。一方面, 計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)借助決策樹(shù)算法處理規(guī)則化的檔案分析機(jī)制。在差異化訓(xùn)練體系中, 要對(duì)數(shù)據(jù)集合中的數(shù)據(jù)進(jìn)行系統(tǒng)化分析以及處理, 確保構(gòu)建要求能適應(yīng)數(shù)據(jù)挖掘的基本結(jié)構(gòu)[4]。例如, 檔案管理人員借助數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能整合檔案使用人員長(zhǎng)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(gòu)完整的數(shù)據(jù)分析機(jī)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(shù)字化水平的提高。另一方面, 在檔案收集管理工作中應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù), 主要是對(duì)數(shù)據(jù)信息進(jìn)行分析, 結(jié)合基本結(jié)果建立概念模型, 保證模型以及測(cè)試樣本之間的比較參數(shù)符合標(biāo)準(zhǔn), 從而真正建立更加系統(tǒng)化的分類(lèi)框架體系。結(jié)語(yǔ)

總而言之, 在檔案管理工作中應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù), 能在準(zhǔn)確判定用戶(hù)需求的同時(shí), 維護(hù)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(jìn)一步優(yōu)化奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。并且, 數(shù)據(jù)庫(kù)的建立, 也能節(jié)省經(jīng)費(fèi)和設(shè)備維護(hù)成本, 真正實(shí)現(xiàn)數(shù)字化全面發(fā)展的目標(biāo), 促進(jìn)檔案信息管理工作的長(zhǎng)效進(jìn)步。

參考文獻(xiàn)

[1]曾雪峰.計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)開(kāi)發(fā)及其在檔案信息管理中的運(yùn)用研究[J].科技創(chuàng)新與應(yīng)用, 20xx(9):285.[2]王曉燕.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在檔案信息管理中的應(yīng)用[J].蘭臺(tái)世界, 20xx(23):25-26.[3]韓吉義.基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的高校圖書(shū)館檔案信息管理平臺(tái)的構(gòu)筑[J].山西檔案, 20xx(6):61-63.[4]哈立原.基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的高校圖書(shū)館檔案信息管理平臺(tái)構(gòu)建[J].山西檔案, 20xx(5):105-107.數(shù)據(jù)挖掘論文四： 題目：機(jī)器學(xué)習(xí)算法在數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用

摘要：隨著科學(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(yīng)用。其中機(jī)器學(xué)習(xí)算法就是一則典型案例——作為一種新型的算法, 其廣泛應(yīng)用于各行各業(yè)之中。本篇論文旨在探討機(jī)器學(xué)習(xí)算法在數(shù)據(jù)挖掘中的具體應(yīng)用, 我們利用龐大的移動(dòng)終端數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò), 加強(qiáng)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(zhǔn)度和速度。

關(guān)鍵詞：學(xué)習(xí)算法;GSM網(wǎng)絡(luò);定位;數(shù)據(jù);

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(zhǔn)位置以及高度。目前, 移動(dòng)終端定位技術(shù)主要應(yīng)用于軍事定位、緊急救援、網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化、地圖導(dǎo)航等多個(gè)現(xiàn)代化的領(lǐng)域, 由于移動(dòng)終端定位技術(shù)可以提供精準(zhǔn)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(zhǔn)度和速度都得到了全面的優(yōu)化和提升。同時(shí), 傳統(tǒng)的定位方法結(jié)合先進(jìn)的算法來(lái)進(jìn)行精準(zhǔn)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(jī)器學(xué)習(xí)算法結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)傳統(tǒng)定位技術(shù)加以改進(jìn), 取得了不錯(cuò)的效果, 但也遇到了許多問(wèn)題, 例如:使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來(lái)進(jìn)行精準(zhǔn)定位暫時(shí)無(wú)法滿(mǎn)足更大的區(qū)域要求, 還有想要利用較低的設(shè)備成本, 實(shí)現(xiàn)得到更多的精準(zhǔn)定位的要求比較困難。所以本文對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)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(zhǔn)的定位, 滿(mǎn)足市場(chǎng)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(kù)知識(shí)篩選中非常重要的一步。數(shù)據(jù)挖掘其實(shí)指的就是在大量的數(shù)據(jù)中通過(guò)算法找到有用信息的行為。一般情況下, 數(shù)據(jù)挖掘都會(huì)和計(jì)算機(jī)科學(xué)緊密聯(lián)系在一起, 通過(guò)統(tǒng)計(jì)集合、在線剖析、檢索篩選、機(jī)器學(xué)習(xí)、參數(shù)識(shí)別等多種方法來(lái)實(shí)現(xiàn)最初的目標(biāo)。統(tǒng)計(jì)算法和機(jī)器學(xué)習(xí)算法是數(shù)據(jù)挖掘算法里面應(yīng)用得比較廣泛的兩類(lèi)。統(tǒng)計(jì)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(zhí)行運(yùn)算。

而機(jī)器學(xué)習(xí)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(xí)和訓(xùn)練, 可以自動(dòng)匹配運(yùn)算所需的相關(guān)參數(shù)及模式。它綜合了數(shù)學(xué)、物理學(xué)、自動(dòng)化和計(jì)算機(jī)科學(xué)等多種學(xué)習(xí)理論, 雖然能夠應(yīng)用的領(lǐng)域和目標(biāo)各不相同, 但是這些算法都可以被獨(dú)立使用運(yùn)算, 當(dāng)然也可以相互幫助, 綜合應(yīng)用, 可以說(shuō)是一種可以“因時(shí)而變”、“因事而變”的算法。在機(jī)器學(xué)習(xí)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?yàn)樗膬?yōu)秀的數(shù)據(jù)處理和演練、學(xué)習(xí)的能力較強(qiáng)。

而且對(duì)于問(wèn)題數(shù)據(jù)還可以進(jìn)行精準(zhǔn)的識(shí)別與處理分析, 所以應(yīng)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(shù)據(jù)需求。綜合來(lái)看, 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建模, 它的精準(zhǔn)度比較高, 綜合表述能力優(yōu)秀, 而且在應(yīng)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(xùn)練數(shù)據(jù)的時(shí)候耗時(shí)較多, 知識(shí)的理解能力還沒(méi)有達(dá)到智能化的標(biāo)準(zhǔn), 但是, 相對(duì)于其他方式而言, 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢(shì)依舊是比較突出的。以機(jī)器學(xué)習(xí)算法為基礎(chǔ)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(jī)定位方式作為基礎(chǔ), 把定位的位置柵格化, 面積較小的柵格位置就是獨(dú)立的一種類(lèi)別, 在定位的位置內(nèi), 我們收集數(shù)目龐大的終端測(cè)量數(shù)據(jù), 然后利用計(jì)算機(jī)對(duì)測(cè)量報(bào)告進(jìn)行分析處理, 測(cè)量柵格的距離度量和精準(zhǔn)度, 然后對(duì)移動(dòng)終端柵格進(jìn)行預(yù)估判斷, 最終利用機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行分析求解。

2.2 采集數(shù)據(jù)和預(yù)處理

本次研究, 我們采用的模型對(duì)象是我國(guó)某一個(gè)周邊長(zhǎng)達(dá)10千米的二線城市。在該城市區(qū)域內(nèi), 我們測(cè)量了四個(gè)不同時(shí)間段內(nèi)的數(shù)據(jù), 為了保證機(jī)器學(xué)習(xí)算法定位的精準(zhǔn)性和有效性, 我們把其中的三批數(shù)據(jù)作為訓(xùn)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(nèi)的前三組訓(xùn)練數(shù)據(jù)的相關(guān)信息進(jìn)行清除。一旦確定某一待定位數(shù)據(jù), 就要在不同的時(shí)間內(nèi)進(jìn)行測(cè)量, 按照測(cè)量出的數(shù)據(jù)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(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(chǔ)的初步定位

用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來(lái)進(jìn)行移動(dòng)終端定位, 其復(fù)雜性也是比較大的, 一旦區(qū)域面積增加, 那么模型和分類(lèi)也相應(yīng)增加, 而且更加復(fù)雜, 所以, 利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來(lái)進(jìn)行移動(dòng)終端定位的過(guò)程, 會(huì)隨著定位區(qū)域面積的增大, 而耗費(fèi)更多的時(shí)間。利用基站的經(jīng)緯度作為基礎(chǔ)來(lái)進(jìn)行早期的定位, 則需要以下幾個(gè)步驟:要將邊長(zhǎng)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(nèi)的相關(guān)信息, 就要選擇對(duì)邊長(zhǎng)是一千米的小柵格進(jìn)行計(jì)算, 而如果是想要獲得邊長(zhǎng)一千米的大柵格, 就要對(duì)邊長(zhǎng)是一千米的柵格精心計(jì)算。

2.4 以向量機(jī)為基礎(chǔ)的二次定位

在完成初步定位工作后, 要確定一個(gè)邊長(zhǎng)為兩千米的正方形, 由于第一級(jí)支持向量機(jī)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(diǎn)的經(jīng)緯度數(shù)據(jù)信息, 相對(duì)于一級(jí)向量機(jī)的定位而言, 二級(jí)向量機(jī)在定位計(jì)算的時(shí)候難度是較低的, 更加簡(jiǎn)便。后期的預(yù)算主要依賴(lài)決策函數(shù)計(jì)算和樣本向量機(jī)計(jì)算。隨著柵格的變小, 定位的精準(zhǔn)度將越來(lái)越高, 而由于增加分類(lèi)的問(wèn)題數(shù)量是上升的, 所以, 定位的復(fù)雜度也是相對(duì)增加的。

2.5 以K-近鄰法為基礎(chǔ)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(lài)經(jīng)緯度來(lái)確定邊長(zhǎng)面積, 這些都是進(jìn)行區(qū)域定位的基礎(chǔ)性工作, 緊接著就是定位模型的訓(xùn)練。以K-近鄰法為基礎(chǔ)的三次定位需要的是綜合訓(xùn)練信息數(shù)據(jù), 對(duì)于這些信息數(shù)據(jù), 要以大小為選擇依據(jù)進(jìn)行篩選和合并, 這樣就能夠減少計(jì)算的重復(fù)性。當(dāng)然了, 選擇的區(qū)域面積越大, 其定位的速度和精準(zhǔn)性也就越低。結(jié)語(yǔ)

近年來(lái), 隨著我國(guó)科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展和進(jìn)步, 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)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(guò)程中, 應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)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(shí)學(xué)科, 它能夠幫助我們提升定位的精準(zhǔn)度以及定位速度, 可以被廣泛的應(yīng)用于各行各業(yè)。所以, 對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)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(yīng)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(xiàn)

[1]陳小燕, CHENXiaoyan.機(jī)器學(xué)習(xí)算法在數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用[J].現(xiàn)代電子技術(shù), 20xx, v.38;No.451(20):11-14.[2]李運(yùn).機(jī)器學(xué)習(xí)算法在數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用[D].北京郵電大學(xué), 20xx.[3]莫雪峰.機(jī)器學(xué)習(xí)算法在數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用[J].科教文匯, 20xx(07):175-178.數(shù)據(jù)挖掘論文五： 題目：軟件工程數(shù)據(jù)挖掘研究進(jìn)展

摘要：數(shù)據(jù)挖掘是指在大數(shù)據(jù)中開(kāi)發(fā)出有價(jià)值信息數(shù)據(jù)的過(guò)程。計(jì)算機(jī)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(hù)難度較大。而數(shù)據(jù)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(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(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(xiàn)的問(wèn)題和相關(guān)的解決措施。

關(guān)鍵詞：軟件工程;數(shù)據(jù)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(zhǔn)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(shí)代, 人工獲取數(shù)據(jù)信息的難度極大。當(dāng)前, 軟件工程中運(yùn)用最多的就是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。軟件挖掘技術(shù)是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)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(xiàn)在以下三個(gè)方面:

(1)在軟件工程中, 對(duì)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(wèn)題;

(3)軟件的開(kāi)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(wù)

在數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中, 軟件工程數(shù)據(jù)挖掘是其中之一, 其挖掘的過(guò)程與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的挖掘無(wú)異。通常包括三個(gè)階段:第一階段, 數(shù)據(jù)的預(yù)處理;第二階段, 數(shù)據(jù)的挖掘;第三階段, 對(duì)結(jié)果的評(píng)估。第一階段的主要任務(wù)有對(duì)數(shù)據(jù)的分類(lèi)、對(duì)異常數(shù)據(jù)的檢測(cè)以及整理和提取復(fù)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(gè)方面:

1.1 軟件工程的數(shù)據(jù)更加復(fù)雜

軟件工程數(shù)據(jù)主要包括兩種, 一種是軟件報(bào)告, 另外一種是軟件的版本信息。當(dāng)然還包括一些軟件代碼和注釋在內(nèi)的非結(jié)構(gòu)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(fù)雜性的重要原因。

1.2 數(shù)據(jù)分析結(jié)果的表現(xiàn)更加特殊

傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果可以通過(guò)很多種結(jié)果展示出來(lái), 最常見(jiàn)的有報(bào)表和文字的方式。但是對(duì)于軟件工程的數(shù)據(jù)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(zhǔn)的案例, 軟件漏洞的實(shí)際定位以及設(shè)計(jì)構(gòu)造方面的信息, 同時(shí)也包括數(shù)據(jù)挖掘的統(tǒng)計(jì)結(jié)果。所以這就要求軟件工程的數(shù)據(jù)挖掘需要更加先進(jìn)的結(jié)果提交方式和途徑。

1.3 對(duì)數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果難以達(dá)成一致的評(píng)價(jià)

我國(guó)傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘已經(jīng)初步形成統(tǒng)一的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn), 而且評(píng)價(jià)體系相對(duì)成熟。但是軟件工程的數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程中, 研發(fā)人員需要更多復(fù)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(duì)多樣化, 數(shù)據(jù)之間難以進(jìn)行對(duì)比, 所以也就難以達(dá)成一致的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)和結(jié)果。不難看出, 軟件工程數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)鍵在于對(duì)挖掘數(shù)據(jù)的預(yù)處理和對(duì)數(shù)據(jù)結(jié)果的表示方法。軟件工程研發(fā)階段出現(xiàn)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(duì)軟件運(yùn)行程序的編寫(xiě)。以下是軟件在編碼和結(jié)果的提交過(guò)程中出現(xiàn)的問(wèn)題和相應(yīng)的解決措施。

2.1 對(duì)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?qū)ψ约盒枰帉?xiě)的代碼結(jié)構(gòu)與功能有充分的了解和認(rèn)識(shí)。并能夠依據(jù)自身掌握的信息, 在數(shù)據(jù)庫(kù)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(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(guī)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(guī)則。

包括軟件的接口調(diào)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(xiàn), 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(zhǔn)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(duì)軟件代碼的重用

在對(duì)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(xiàn)代碼的重用。但是這種方式哦足跡信息將會(huì)耗費(fèi)工作人員大量的精力。而通過(guò)關(guān)鍵詞在代碼庫(kù)中搜集可重用的軟件代碼, 同時(shí)按照代碼的相關(guān)度對(duì)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(xiàn)出來(lái)的搜索結(jié)果是以上下文結(jié)構(gòu)的方式展現(xiàn)的。比如:類(lèi)與類(lèi)之間的聯(lián)系。其實(shí)現(xiàn)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(gòu)的代碼庫(kù);

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

(3)未來(lái)的研發(fā)人員在搜集過(guò)程中能夠按照評(píng)估結(jié)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(duì)動(dòng)態(tài)規(guī)則的重用

軟件工程領(lǐng)域內(nèi)對(duì)動(dòng)態(tài)規(guī)則重用的研究已經(jīng)相對(duì)成熟, 通過(guò)在編譯器內(nèi)安裝特定插件的方式檢驗(yàn)代碼是否為動(dòng)態(tài)規(guī)則最適用的, 并能夠?qū)⒉贿m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(dòng)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(diào)用其他的函數(shù)。

(2)實(shí)現(xiàn)對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)的保存, 可以通過(guò)隊(duì)列等簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)完成。在利用編譯拓展中檢測(cè)其中的順序。

(3)能夠?qū)㈠e(cuò)誤的信息反饋給軟件的研發(fā)人員。結(jié)束語(yǔ)

在軟件工程的數(shù)據(jù)挖掘過(guò)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(shù)在軟件工程中的運(yùn)用能夠降低研發(fā)人員的工作量, 同時(shí)軟件工程與數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)合是計(jì)算機(jī)技術(shù)必然的發(fā)展方向。從數(shù)據(jù)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(duì)數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)手段來(lái)講, 它在軟件工程中的運(yùn)用更加普遍。在對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的研究過(guò)程中可以發(fā)現(xiàn), 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(xiàn)。

參考文獻(xiàn)

[1]王藝蓉.試析面向軟件工程數(shù)據(jù)挖掘的開(kāi)發(fā)測(cè)試技術(shù)[J].電子技術(shù)與軟件工程, 20xx(18):64.[2]吳彥博.軟件工程中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的運(yùn)用探索[J].數(shù)字通信世界, 20xx(09):187.[3]周雨辰.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在軟件工程中的應(yīng)用研究[J].電腦迷, 20xx(08):27-28.[4]劉桂林.分析軟件工程中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用方式[J].中國(guó)新通信, 20xx, 19(13):119.

數(shù)據(jù)挖掘論文7

1電子商務(wù)中的數(shù)據(jù)挖掘簡(jiǎn)介

電子商務(wù)中的數(shù)據(jù)挖掘即Web挖掘，是利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)從004km.cnKI(1980-20xx年)相關(guān)文獻(xiàn)中治療神經(jīng)根型頸椎病的方劑建立數(shù)據(jù)庫(kù), 采用SPSS11.5統(tǒng)計(jì)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(jì)99味, 使用頻次479味次;所用藥物種類(lèi)依次以補(bǔ)益藥、活血化瘀藥、祛風(fēng)濕藥運(yùn)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(bǔ)益藥、活血化瘀藥、祛風(fēng)濕藥等中藥運(yùn)用最多。這對(duì)于醫(yī)家治療該病選用藥物的性味、歸經(jīng)等具有指導(dǎo)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(xiàn), 對(duì)其中的方劑和藥物進(jìn)行統(tǒng)計(jì)、歸類(lèi)、分析, 最終納入32首方劑, 涉及111味中藥, 補(bǔ)氣藥、發(fā)散風(fēng)寒藥、活血止痛藥、補(bǔ)血藥等使用頻次較高;葛根、白芍、黃芪、當(dāng)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(jié)果相吻合, 同時(shí)也證實(shí)石氏傷科強(qiáng)調(diào)治傷科病當(dāng)“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(guān)系在很多方面古今是一致的, 同時(shí)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(kù), 采用關(guān)聯(lián)規(guī)則算法、復(fù)雜系統(tǒng)熵聚類(lèi)等無(wú)監(jiān)督數(shù)據(jù)挖掘方法, 利用中醫(yī)傳承輔助平臺(tái)(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(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(duì), 闡明了治療該病以解肌散寒藥、補(bǔ)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(bǔ)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(guī)律是吻合的, 是臨床用藥的積累和升華, 可有效地指導(dǎo)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(dǎo)新藥研發(fā)[13]。小結(jié)

數(shù)據(jù)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(yùn)用相對(duì)于其他領(lǐng)域是偏少的, 并且基本上是研究文獻(xiàn)資料上出現(xiàn)的治方, 在對(duì)名老中醫(yī)個(gè)人治療經(jīng)驗(yàn)及用藥規(guī)律的總結(jié)是缺乏的, 因此研究范圍廣而缺乏針對(duì)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(xiàn)在研究者在研究中醫(yī)方劑時(shí)往往采用傳統(tǒng)的研究方法, 這就導(dǎo)致在大數(shù)據(jù)的研究中耗時(shí)、耗力甚則無(wú)能為力, 同樣也難以精準(zhǔn)地提取大數(shù)據(jù)背后的隱藏的潛在關(guān)系和規(guī)則及缺乏對(duì)未知情況的預(yù)測(cè)。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(shù)在方劑研究中的優(yōu)勢(shì)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(yīng)用范圍。故以后應(yīng)向更多研究者普及該技術(shù)的軟件種類(lèi)、其中的優(yōu)勢(shì)及操作技能, 讓該技術(shù)在臨床中使用更廣, 產(chǎn)生更大的效益。

參考文獻(xiàn)

[1]舒正渝.淺談數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及應(yīng)用[J].中國(guó)西部科技, 20xx, 9(5):38-39.[2]曹毅, 季聰華.臨床科研設(shè)計(jì)與分析[M].杭州:浙江科學(xué)技術(shù)出版社, 20xx:189.[3]王靜, 崔蒙.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在中醫(yī)方劑學(xué)研究中的應(yīng)用[J].中國(guó)中醫(yī)藥信息雜志, 20xx, 15(3):103-104.[4]陳丈偉.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘[M].北京:清華大學(xué)出版社, 20xx:5.[5]楊玉珠.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)綜述與應(yīng)用[J].河南科技, 20xx, 10(19):21.[6]余侃侃.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在方劑配伍中的研究現(xiàn)狀及研究方法[J].中國(guó)醫(yī)藥指南, 20xx, 6(24):310-312.[7]趙睿曦.方證數(shù)據(jù)挖掘分析張氏骨傷對(duì)腰椎間盤(pán)突出癥的辨證用藥規(guī)律[J].陜西中醫(yī)藥大學(xué)學(xué)報(bào), 20xx, 39(6):44-46.[8]李曙明, 尹戰(zhàn)海, 王瑩.神經(jīng)根型頸椎病的影像學(xué)特點(diǎn)和分型[J].中國(guó)矯形外科雜志, 20xx, 21(1):7-11.[9]劉向前, 陳民, 黃廣平等.頸項(xiàng)肩臂痛內(nèi)治古方常用藥物的統(tǒng)計(jì)分析[J].中華中醫(yī)藥學(xué)刊, 20xx, 30(9):42-44.[10]齊兵獻(xiàn), 樊成虎, 李兆和.神經(jīng)根型頸椎病中醫(yī)用藥規(guī)律的文獻(xiàn)研究[J].河南中醫(yī), 20xx, 32(4):518-519.[11]陳元川, 王翔, 龐堅(jiān), 等.單純口服中藥治療神經(jīng)根型頸椎病用藥分析[J].上海中醫(yī)藥雜志, 20xx, 48(6):78-80.[12]謝輝, 劉軍, 潘建科, 等.基于數(shù)據(jù)挖掘方法的神經(jīng)根型頸椎病用藥規(guī)律研究[J].世界中西醫(yī)結(jié)合雜志, 20xx, 10(6):849-852.[13]唐仕歡, 楊洪軍.中醫(yī)組方用藥規(guī)律研究進(jìn)展述評(píng)[J].中國(guó)實(shí)驗(yàn)方劑學(xué)雜志, 20xx(5):359-363.

數(shù)據(jù)挖掘論文9

摘要：隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，計(jì)算機(jī)的使用也愈來(lái)愈廣泛，他已經(jīng)發(fā)展到各個(gè)行業(yè)，現(xiàn)如今保險(xiǎn)行業(yè)也就相應(yīng)的業(yè)務(wù)引進(jìn)了計(jì)算機(jī)業(yè)務(wù)系統(tǒng)，而在20xx年8月，我國(guó)也出臺(tái)了《國(guó)務(wù)院關(guān)于加快發(fā)展現(xiàn)代保險(xiǎn)服務(wù)業(yè)的若干意見(jiàn)》這一舉措的有效實(shí)施，從政策上為保險(xiǎn)行業(yè)的快速發(fā)展提供相應(yīng)了保障。而如何在這些被積累下來(lái)的寶貴數(shù)據(jù)中，分析挖掘出新的商機(jī)及財(cái)富，就成為了我國(guó)當(dāng)前保險(xiǎn)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(shù)的應(yīng)用方面、概念、必要性，以及方法手段進(jìn)行了深入探討與分析其對(duì)財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)應(yīng)用的意義。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)；財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)；應(yīng)用；分析

在最近幾年中，我國(guó)對(duì)于保險(xiǎn)行業(yè)給予了高度的關(guān)注與重視并出臺(tái)了許多與之相對(duì)應(yīng)的相關(guān)政策，這些政策的發(fā)行對(duì)于我國(guó)的保險(xiǎn)行業(yè)帶來(lái)的極大程度的發(fā)展空間。而我國(guó)的保險(xiǎn)行業(yè)也開(kāi)始了轉(zhuǎn)型，正在從粗放型經(jīng)營(yíng)向集約化經(jīng)營(yíng)管理進(jìn)行過(guò)度，最明顯的改變就是之前只注重新客戶(hù)的開(kāi)發(fā)而忘記顧忌老客戶(hù)的需求與發(fā)展，但是現(xiàn)在是同時(shí)注重新老客戶(hù)的需求與發(fā)展，從根本上實(shí)現(xiàn)“兩手抓”的政策，所以這種新的形式背景下，計(jì)算機(jī)中保險(xiǎn)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(shù)在財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)分析中的應(yīng)用

（一）提升財(cái)險(xiǎn)客戶(hù)服務(wù)能力

對(duì)于任何一個(gè)公司來(lái)說(shuō)沒(méi)有客戶(hù)所有的產(chǎn)品經(jīng)營(yíng)都是紙上談兵，這對(duì)于服務(wù)行業(yè)的財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)公司更是如此，所以對(duì)此所以財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)行業(yè)就面臨著轉(zhuǎn)型升級(jí)的事情財(cái)產(chǎn)行業(yè)的轉(zhuǎn)型就意味著面臨著面向客戶(hù)的服務(wù)質(zhì)量的提升。在現(xiàn)如今的經(jīng)濟(jì)情況下，保險(xiǎn)消費(fèi)者對(duì)于保險(xiǎn)行業(yè)知識(shí)的了解日益增加，保險(xiǎn)意識(shí)也是越發(fā)的加強(qiáng)?？蛻?hù)對(duì)于保險(xiǎn)行業(yè)也出現(xiàn)了個(gè)性化與差異化的需求。從這里就要求保險(xiǎn)公司通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)客戶(hù)的需求進(jìn)行更深一層的分析與探索，通過(guò)探究與分析的結(jié)果明確而客戶(hù)的需要，并為有更高需求的客戶(hù)提供更適合他的保險(xiǎn)產(chǎn)品，從而提高業(yè)務(wù)服務(wù)水平，吸引更多的優(yōu)質(zhì)客源，來(lái)增強(qiáng)市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)力。例如，在對(duì)客戶(hù)進(jìn)行細(xì)分的時(shí)候，可以通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的“二八定律”，對(duì)客戶(hù)進(jìn)行細(xì)分。通過(guò)細(xì)分得出結(jié)果，參照數(shù)據(jù)根據(jù)每個(gè)客戶(hù)群體的風(fēng)險(xiǎn)偏好、特點(diǎn)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(duì)應(yīng)適合的費(fèi)照新差旅費(fèi)管理辦法正確規(guī)范填寫(xiě)市內(nèi)交通補(bǔ)助、伙食補(bǔ)助、城市間交通費(fèi)、和住宿費(fèi)金額。并填寫(xiě)上合計(jì)金額，不得出現(xiàn)多報(bào)的行為，從而提高差旅費(fèi)報(bào)銷(xiāo)工作的質(zhì)量。

（二）風(fēng)險(xiǎn)管理和合規(guī)經(jīng)營(yíng)

每個(gè)保險(xiǎn)公司的生命底線就是合規(guī)經(jīng)營(yíng)以及對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的管理，所以每個(gè)保險(xiǎn)公司必須在運(yùn)營(yíng)生產(chǎn)中嚴(yán)格的遵守國(guó)家的法律法規(guī)，不許做出違反法律底線的事情，而風(fēng)險(xiǎn)管理對(duì)于保險(xiǎn)公司來(lái)說(shuō)具有兩層含義，其實(shí)并不簡(jiǎn)單，一方面是需要對(duì)于企業(yè)自身的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行管理；另一方面是對(duì)于客戶(hù)所帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行管理。對(duì)于保險(xiǎn)公司來(lái)說(shuō)這兩方面的風(fēng)險(xiǎn)是相互作用、相輔相成的，第一個(gè)方面的風(fēng)險(xiǎn)管理出現(xiàn)問(wèn)題后者的風(fēng)險(xiǎn)管理就會(huì)成為空談，反之第二方面的風(fēng)險(xiǎn)管理沒(méi)有得到很好的管理，極大可能會(huì)引起前者管理出現(xiàn)問(wèn)題。而恰恰數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用，就可以為財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)企業(yè)規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)起到很大的幫助。保險(xiǎn)公司可以以計(jì)算機(jī)為使用的工具，通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)，可以對(duì)數(shù)據(jù)內(nèi)大量的信息進(jìn)行查找并比對(duì)分析，高效的識(shí)別出在計(jì)算機(jī)內(nèi)不符合正常業(yè)務(wù)邏輯的數(shù)據(jù)，這樣管理者就可以及時(shí)就這些風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)漏洞進(jìn)行監(jiān)測(cè)與管控，以減少違法亂紀(jì)的事情發(fā)生，逐步消除或減少隱藏的風(fēng)險(xiǎn)。保障保險(xiǎn)業(yè)健康有序的發(fā)展，為市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)持續(xù)健康的進(jìn)一步發(fā)展保駕護(hù)航。

（三）開(kāi)發(fā)新產(chǎn)品

新的保險(xiǎn)產(chǎn)品的開(kāi)發(fā)對(duì)于增強(qiáng)保險(xiǎn)公司的公司收益、內(nèi)容、滿(mǎn)足消費(fèi)者的需求以及競(jìng)爭(zhēng)力等方面起著重要的作用，這也是經(jīng)營(yíng)保險(xiǎn)公司的首要內(nèi)容。新產(chǎn)品的開(kāi)發(fā)是指保險(xiǎn)公司針對(duì)當(dāng)前市場(chǎng)的需求、想要達(dá)到的效果與自身情況相結(jié)合的產(chǎn)物，而在原有的產(chǎn)品上加以重新的組合與設(shè)計(jì)的創(chuàng)造與改良，來(lái)滿(mǎn)足市場(chǎng)的需求，進(jìn)而提高公司自身的競(jìng)爭(zhēng)力的過(guò)程與行為。后者自不必說(shuō)，基于我國(guó)財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)公司數(shù)據(jù)庫(kù)信息方面已經(jīng)積累了很多，而后通過(guò)對(duì)信息的數(shù)據(jù)進(jìn)行發(fā)掘，使實(shí)現(xiàn)新產(chǎn)品的開(kāi)發(fā)成為可能。譬如，通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，我們可以使用現(xiàn)有產(chǎn)品進(jìn)行進(jìn)一步的完善、修正或者拆分、組合的，使其變成一全新的保險(xiǎn)產(chǎn)品，他會(huì)更接近客戶(hù)的需求，滿(mǎn)足客戶(hù)的真實(shí)所需，同時(shí)也能夠增加市場(chǎng)的銷(xiāo)量，增強(qiáng)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。就以原有的普通財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)為例子，在保險(xiǎn)有效期內(nèi)未出現(xiàn)任何對(duì)客戶(hù)的產(chǎn)才造成損失的情況下，客戶(hù)所繳納的保險(xiǎn)費(fèi)用是不予以退還的，在財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)的有效期過(guò)后，客戶(hù)所繳納的保險(xiǎn)費(fèi)是由保險(xiǎn)公司所擁有的。這樣的保險(xiǎn)產(chǎn)品是不被大多數(shù)客戶(hù)所看好與接受的，即使有客戶(hù)在第一次購(gòu)買(mǎi)了此保險(xiǎn)，但之后是不會(huì)在對(duì)本產(chǎn)品進(jìn)行第二次的投資的。而現(xiàn)在通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)，保險(xiǎn)公司可以根據(jù)對(duì)客戶(hù)信息的了解進(jìn)行分析，保險(xiǎn)公司推出了一款新的家庭財(cái)產(chǎn)兩全保險(xiǎn)保險(xiǎn)，這是一種全新的保險(xiǎn)類(lèi)別。全新的家庭財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)，他所需要交納的是保險(xiǎn)儲(chǔ)備金，比如每份保險(xiǎn)金額為50000元的家庭財(cái)產(chǎn)兩全保險(xiǎn)，則保險(xiǎn)儲(chǔ)金為5000元，投保人必須根據(jù)保險(xiǎn)金額一次性交納保險(xiǎn)儲(chǔ)備金，保險(xiǎn)人可以將保險(xiǎn)儲(chǔ)備金的利息作為保險(xiǎn)費(fèi)。在保險(xiǎn)期滿(mǎn)后，無(wú)論是不是在保險(xiǎn)期內(nèi)發(fā)生賠付的情況，保險(xiǎn)公司都會(huì)將保險(xiǎn)人的全部的保險(xiǎn)儲(chǔ)金如數(shù)退還。自從出現(xiàn)了這種投保方式，客戶(hù)的接受度得到了大大的提高，全新的家庭財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)，一方面使保險(xiǎn)人保險(xiǎn)中得到了應(yīng)得的利益，另一方面投保人的財(cái)產(chǎn)也得到了保險(xiǎn)，從而在市場(chǎng)的銷(xiāo)售份額上面也得到了迅速提升。

二、保險(xiǎn)業(yè)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及應(yīng)用的必要性

（一）保險(xiǎn)業(yè)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的含義

什么是保險(xiǎn)行業(yè)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，就是從客戶(hù)管理的角度出發(fā)，針對(duì)保險(xiǎn)行業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)內(nèi)大量的保險(xiǎn)單，對(duì)客戶(hù)的信用數(shù)據(jù)進(jìn)行屬性變量提取，進(jìn)而采用自動(dòng)化或半自動(dòng)化等多種挖掘技巧和方法來(lái)對(duì)客戶(hù)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，找到潛在的有價(jià)值的信息.（二）數(shù)據(jù)挖掘的過(guò)程及方法

數(shù)據(jù)挖掘是一個(gè)跨越多種學(xué)科的交叉技術(shù)，主要的用途是利用各種數(shù)據(jù)為商業(yè)上存在的問(wèn)題提供切實(shí)可行的方法與數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)挖掘的過(guò)程有以下幾個(gè)步驟：業(yè)務(wù)理解→數(shù)據(jù)準(zhǔn)備→數(shù)據(jù)理解→構(gòu)建模型→測(cè)試設(shè)計(jì)→做出評(píng)價(jià)→實(shí)施應(yīng)用。在數(shù)據(jù)挖掘方面有三個(gè)常用的方法：DM、SEMMA以及CRISP等分析方法。同時(shí)我們需要根據(jù)實(shí)際情況來(lái)運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，選擇最適當(dāng)?shù)姆椒?，要想將?shù)據(jù)挖掘技術(shù)達(dá)到最佳的效果必須針對(duì)具體的流程做出相應(yīng)的調(diào)節(jié)。

（三）保險(xiǎn)行業(yè)應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的必要性

在保險(xiǎn)行業(yè)的運(yùn)營(yíng)中，常常會(huì)出現(xiàn)一下的幾個(gè)問(wèn)題：例如，細(xì)分客戶(hù)的問(wèn)題：對(duì)于不同的社會(huì)收入階層、不同年齡段、不同的行業(yè)的客戶(hù)，該怎么樣去確定其的保險(xiǎn)金額呢？客戶(hù)的成長(zhǎng)問(wèn)題：如何把握時(shí)機(jī)對(duì)客戶(hù)進(jìn)行交叉銷(xiāo)售；險(xiǎn)種關(guān)聯(lián)分析問(wèn)題：在對(duì)購(gòu)買(mǎi)某種保險(xiǎn)的客戶(hù)進(jìn)行分析與探查，觀察其是否在同一時(shí)間購(gòu)買(mǎi)另一種保險(xiǎn)產(chǎn)品，客戶(hù)的獲取問(wèn)題：如何在付出最小的成本獲得最有價(jià)值的客戶(hù)的挽留及索賠優(yōu)化的問(wèn)題：如何對(duì)索賠受理的過(guò)程進(jìn)行優(yōu)化，挽留住有價(jià)值的投保人。保險(xiǎn)公司在完成數(shù)據(jù)的匯總后，所獲取的業(yè)務(wù)及大量客戶(hù)信息，不過(guò)是對(duì)公司當(dāng)前所處的市場(chǎng)環(huán)境、企業(yè)經(jīng)營(yíng)情況及客戶(hù)基本資料的記錄及反映。而進(jìn)行數(shù)據(jù)集中的信息系統(tǒng)，也只能是對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)中的這部分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)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(yùn)含的具有深層次價(jià)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(shí)現(xiàn)的。而如果采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來(lái)對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)中所存在的大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行高水平而深層次的分析，就能夠?yàn)閷?shí)現(xiàn)保險(xiǎn)公司的決策及科學(xué)經(jīng)營(yíng)提供切實(shí)可行的依據(jù)，因此此技術(shù)的出現(xiàn)從而得到了許多保險(xiǎn)公司的應(yīng)用與重視。

三、結(jié)論

我國(guó)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展正在向新常態(tài)的方向進(jìn)行轉(zhuǎn)變，而我國(guó)財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)也日益激烈。為了面對(duì)這些挑戰(zhàn)，各個(gè)保險(xiǎn)公司都復(fù)出了努力在積極的面向轉(zhuǎn)型，由傳統(tǒng)的粗放式經(jīng)營(yíng)向集約化經(jīng)營(yíng)的方式進(jìn)行過(guò)度，面向客戶(hù)的營(yíng)銷(xiāo)模式也是在這之中產(chǎn)生出來(lái)的。在這種轉(zhuǎn)型過(guò)度的過(guò)程中，財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)公司對(duì)于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行充分的利用，使公司的風(fēng)險(xiǎn)管理能力、產(chǎn)品創(chuàng)新能力經(jīng)營(yíng)能力、盈利能力、客戶(hù)服務(wù)能力、和業(yè)務(wù)發(fā)展?jié)摿Χ嫉玫搅巳娴拇蠓忍嵘?。在?duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)建設(shè)的繁榮以及促進(jìn)財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)公司自身的長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展，都做出了不可磨滅的貢獻(xiàn)，也是對(duì)國(guó)家的號(hào)召積極的響應(yīng)，進(jìn)而對(duì)市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)持續(xù)發(fā)展也做出了不少的.貢獻(xiàn)。

參考文獻(xiàn)：

[1]高文文.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)分析中的應(yīng)用[D].河北科技大學(xué),20xx.[2]楊杉,何躍.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在保險(xiǎn)公司中的應(yīng)用[J].計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展,20xx.[3]葛春燕.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在保險(xiǎn)公司客戶(hù)評(píng)估中的應(yīng)用研究[J].軟件,20xx.[4]陳慶文.數(shù)據(jù)挖掘在財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)公司應(yīng)用研究——以人保財(cái)險(xiǎn)公司為例[D].對(duì)外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué),20xx.

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(guò)關(guān)聯(lián)分析、聚類(lèi)分析、時(shí)序分析等各種算法發(fā)現(xiàn)一些無(wú)法通過(guò)觀察圖表得出的深層次原因。將計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于高校學(xué)籍預(yù)警機(jī)制的研究中，在大量以往的教學(xué)管理數(shù)據(jù)庫(kù)中挖掘出未知、可能有用的、隱藏的規(guī)則，促進(jìn)教育的改革和發(fā)展。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘;DataMining;學(xué)籍預(yù)警機(jī)制

本文針對(duì)學(xué)分制背景下高校學(xué)籍預(yù)警機(jī)制存在的問(wèn)題和現(xiàn)狀，用計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘（DataMining）技術(shù)對(duì)學(xué)籍預(yù)警機(jī)制進(jìn)行分析，通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘有關(guān)方法對(duì)搜集到的學(xué)生學(xué)籍?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理，以求能夠挖掘出大量的隱含在學(xué)籍信息系統(tǒng)中的有價(jià)值的資源，用以預(yù)測(cè)可能發(fā)生的預(yù)警事件，為教學(xué)管理者進(jìn)行危機(jī)管理提供幫助。隨著高校招生規(guī)模不斷擴(kuò)大，如何保證高校的教學(xué)質(zhì)量最終完成人才培養(yǎng)方案，成為一個(gè)重要的問(wèn)題，具有重要研究?jī)r(jià)值。

一、高校學(xué)籍預(yù)警機(jī)制的現(xiàn)狀及問(wèn)題

20xx年8月教育部對(duì)“學(xué)籍預(yù)警”這一詞語(yǔ)做出了解釋?zhuān)菏且环N高等教育管理方式。普通高校學(xué)籍的預(yù)警方式一般采用學(xué)校和院系雙向管理，學(xué)校負(fù)責(zé)統(tǒng)一制定學(xué)籍預(yù)警標(biāo)準(zhǔn)，通過(guò)學(xué)習(xí)進(jìn)度推進(jìn)的不同階段劃分學(xué)分預(yù)警標(biāo)準(zhǔn)，在達(dá)到一定學(xué)分線開(kāi)始預(yù)警，分為考勤預(yù)警、選課預(yù)警、成績(jī)預(yù)警、學(xué)籍異動(dòng)預(yù)警、畢業(yè)預(yù)警。根據(jù)高校教學(xué)管理系統(tǒng)，對(duì)缺課達(dá)到一定數(shù)目的學(xué)生進(jìn)行提醒教育，期末統(tǒng)計(jì)學(xué)生完成的學(xué)分來(lái)評(píng)估學(xué)生學(xué)習(xí)情況，并預(yù)測(cè)學(xué)生是否能夠完成培養(yǎng)方案，通過(guò)教師提供的學(xué)生考勤記錄、作業(yè)情況以及課堂表現(xiàn)等，針對(duì)學(xué)生的具體情況對(duì)其預(yù)警。教學(xué)考核工作與學(xué)生思想政治工作在學(xué)生管理方面相對(duì)獨(dú)立，主要是事先警示教育、事后跟蹤管理。目前的學(xué)籍預(yù)警主要是單方向的，原有的學(xué)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(yán)重的學(xué)籍異常后，才會(huì)觸發(fā)預(yù)警機(jī)制，采取相應(yīng)的對(duì)策解決問(wèn)題，家長(zhǎng)對(duì)學(xué)生的在校學(xué)習(xí)情況了解不清，了解不及時(shí)，比如之前學(xué)期表現(xiàn)良好的學(xué)生本學(xué)期出現(xiàn)網(wǎng)癮狀態(tài)而不能及時(shí)發(fā)現(xiàn)，往往會(huì)錯(cuò)過(guò)對(duì)該生的最佳教育期。傳統(tǒng)的學(xué)籍預(yù)警機(jī)制無(wú)法做到提前預(yù)知，對(duì)學(xué)生的學(xué)習(xí)和生活狀況無(wú)法實(shí)時(shí)監(jiān)管，問(wèn)題的根源也無(wú)法追蹤。

二、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

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(guò)關(guān)聯(lián)分析、聚類(lèi)分析、時(shí)序分析等各種算法發(fā)現(xiàn)一些無(wú)法通過(guò)觀察圖表得出的深層次原因。因此，將計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于高校學(xué)籍預(yù)警機(jī)制的研究中，在大量以往的教學(xué)管理數(shù)據(jù)庫(kù)中挖掘出未知的、可能有用的、隱藏的規(guī)則，促進(jìn)教育的改革和發(fā)展。將計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和傳統(tǒng)的人力管理相結(jié)合，以學(xué)生為本，建立健全全方位學(xué)籍預(yù)警構(gòu)架，做到“防微杜漸”，為學(xué)校順利完成教育目標(biāo)起到促進(jìn)作用。

三、數(shù)據(jù)挖掘在學(xué)籍預(yù)警機(jī)制里的應(yīng)用

隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的進(jìn)步，各大高校逐步建立了日益完善的學(xué)籍信息管理系統(tǒng)，累積了大量學(xué)籍信息數(shù)據(jù)庫(kù)。目前，這些數(shù)據(jù)主要用來(lái)向各級(jí)管理部門(mén)上報(bào)和學(xué)校自行查看存檔，但對(duì)于這些數(shù)據(jù)后面隱藏的價(jià)值并沒(méi)有進(jìn)行深度挖掘和利用，十分可惜。所以，應(yīng)以高校學(xué)生信息管理系統(tǒng)為對(duì)象，研究深度數(shù)據(jù)挖掘的方法，“透過(guò)現(xiàn)象看本質(zhì)”，綜合分析出有價(jià)值的學(xué)籍預(yù)警信息，為管理提供參考。例如，學(xué)校發(fā)現(xiàn)高等數(shù)學(xué)等主干課的不及格率有逐年上升的趨勢(shì)，一般認(rèn)為是學(xué)習(xí)不認(rèn)真所致，但做了很多工作效果并不明顯，這時(shí)通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘分析挖掘最近10年所有有過(guò)不及格課程的學(xué)生的成績(jī)，發(fā)現(xiàn)有較高比例的學(xué)生來(lái)自西部地區(qū)，而且還發(fā)現(xiàn)有較高比例的學(xué)生家庭收入非常高或者非常低（生源地和經(jīng)濟(jì)情況問(wèn)題）。針對(duì)此可以在學(xué)生管理上提前采取有針對(duì)性的管理措施。制定好目標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)，挖掘?qū)W生的學(xué)習(xí)習(xí)慣及學(xué)習(xí)特長(zhǎng)，輔助教師指導(dǎo)學(xué)生，指導(dǎo)學(xué)生改正自己的不當(dāng)行為，提高學(xué)習(xí)能力。從教學(xué)管理系統(tǒng)中所記載的學(xué)生基本資料、學(xué)習(xí)成績(jī)、學(xué)習(xí)經(jīng)歷、學(xué)習(xí)喜好以及知識(shí)體系結(jié)構(gòu)等內(nèi)容，發(fā)現(xiàn)學(xué)生學(xué)習(xí)習(xí)慣，輔助學(xué)生改正自身學(xué)習(xí)行為。提高學(xué)生各方面綜合素質(zhì)。利用數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)聯(lián)分析輔助師生行為預(yù)警干預(yù)。各高校學(xué)籍管理系統(tǒng)中記載著各院系各專(zhuān)業(yè)學(xué)生與教師的學(xué)習(xí)工作，社會(huì)活動(dòng)，獎(jiǎng)勵(lì)處罰情況，可從中分析出師生各種活動(dòng)之間的內(nèi)在聯(lián)系，假定有規(guī)則“A∪B∈C”，那么當(dāng)在實(shí)際活動(dòng)中，某學(xué)生已有A和B行為，馬上可以分析出產(chǎn)生下個(gè)行為的概率，可即時(shí)預(yù)警，提前制止C行為的發(fā)生。利用數(shù)據(jù)挖掘?yàn)檎n程設(shè)置提供合理依據(jù)。高校學(xué)生的課程安排設(shè)置是循序漸進(jìn)的，每門(mén)課程之間都有一定的關(guān)聯(lián)和前后順序，在學(xué)習(xí)一門(mén)專(zhuān)業(yè)課程之前必須先修一門(mén)基礎(chǔ)課程，基礎(chǔ)知識(shí)沒(méi)學(xué)好勢(shì)必影響專(zhuān)業(yè)課程的學(xué)習(xí)。而且，同一年級(jí)不同專(zhuān)業(yè)學(xué)生之間，由于教師或教師專(zhuān)業(yè)背景知識(shí)不同，各個(gè)學(xué)生總體成績(jī)相差有時(shí)會(huì)很大。數(shù)據(jù)庫(kù)中記載著以往各專(zhuān)業(yè)學(xué)生各學(xué)科考試成績(jī)，使用數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)聯(lián)分析與時(shí)序分析技術(shù)，能分析出原因，在此基礎(chǔ)上對(duì)課程進(jìn)行合理設(shè)置。

綜上所述，將基于計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于高校的教學(xué)管理，以提高教學(xué)管理的預(yù)知性，增加教法選擇的參考性，加強(qiáng)教學(xué)過(guò)程的指導(dǎo)性，提高教學(xué)質(zhì)量。

參考文獻(xiàn)：

[1]陳東民，等.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)[M].北京：北京電子工業(yè)出版社，20xx

[2]楊?lèi)?數(shù)據(jù)挖掘在高校招生工作中的應(yīng)用前景[J].教育科學(xué)，20xx

[3]胡侃.基于大型數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)采掘[J].軟件學(xué)報(bào)，1998

數(shù)據(jù)挖掘論文11

摘要：隨著我國(guó)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展，人力資源管理也受到越來(lái)越多人們的重視，然而在如今激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)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(rèn)為為了提高礦建人力資源管理的質(zhì)量，應(yīng)采取數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來(lái)開(kāi)展工作，從而讓整個(gè)企業(yè)在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中穩(wěn)定、長(zhǎng)久發(fā)展下去。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)；企業(yè)人力資源管理；應(yīng)用

1、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在企業(yè)人力資源管理中應(yīng)用的現(xiàn)狀

隨著我國(guó)人力資源管理體系的不斷發(fā)展，隱藏在管理工作中的問(wèn)題也被逐漸顯露出來(lái)，雖然很多企業(yè)的高層管理者對(duì)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(guò)運(yùn)用相關(guān)的系統(tǒng)來(lái)對(duì)人才進(jìn)行管理，基于我國(guó)社會(huì)整體經(jīng)濟(jì)實(shí)力的不斷發(fā)展以及互聯(lián)網(wǎng)信息時(shí)代的到來(lái)，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)也受到越來(lái)越多的企業(yè)多關(guān)注，并紛紛采用該技術(shù)對(duì)自身人力資源進(jìn)行管理，同時(shí)也將人力資源管理系統(tǒng)作為整個(gè)信息化建設(shè)過(guò)程中的核心部位，就數(shù)據(jù)調(diào)查顯示，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)已經(jīng)被國(guó)外很多軟件開(kāi)放式引入自身的人力資源管理工作中，并使自身內(nèi)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(shù)也被廣泛應(yīng)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(shù)時(shí)代的到來(lái)，以往傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)管理模式對(duì)人力資源管理效率往往并不高，為此，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)企業(yè)人力資管理工作是百利而無(wú)一害的。

2、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在企業(yè)人力資源管理中的應(yīng)用2、1人才的招聘

任何企業(yè)在發(fā)展過(guò)程中都是離不開(kāi)新鮮血液注入的，隨著目前我國(guó)市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)競(jìng)爭(zhēng)趨勢(shì)的不斷增長(zhǎng)，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(jì)效益以及社會(huì)收益。為此，企業(yè)應(yīng)對(duì)人才進(jìn)行招聘，這也是獲取人力資源的重要手段，通過(guò)采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來(lái)吸引社會(huì)中的各類(lèi)人才，并采取有效的人才管理流程來(lái)對(duì)人才進(jìn)行篩選，最終選擇質(zhì)量最佳的人才資源。與此同時(shí)，企業(yè)對(duì)人才招聘質(zhì)量的優(yōu)與良對(duì)自身內(nèi)部的員工、人類(lèi)資源也會(huì)造成一定的影響，換句話來(lái)講，人才的招聘往往是企業(yè)人力資源管理工作開(kāi)展的前期階段，然而在實(shí)際人才招聘過(guò)程中很多企業(yè)總是找不到合適的人選，同時(shí)也有大量的優(yōu)質(zhì)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(jìn)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(shù)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(jì)收益與社會(huì)利益。

2、2對(duì)人才的管理

隨著社會(huì)對(duì)人才需求量的不斷增加，企業(yè)對(duì)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(guò)程中仍然存在著諸多問(wèn)題，而這些問(wèn)題的存在對(duì)企業(yè)未來(lái)發(fā)展也產(chǎn)生阻礙作用。為了企業(yè)在未來(lái)發(fā)展道路上穩(wěn)固、長(zhǎng)久發(fā)展，應(yīng)采取數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來(lái)對(duì)人才進(jìn)行管理，以往傳統(tǒng)的管理模式往往是對(duì)員工的基本信息以及日?？己诉M(jìn)行管理，這種管理方式已經(jīng)不適應(yīng)現(xiàn)在時(shí)代發(fā)展的趨勢(shì)，為此，礦建企業(yè)必要順應(yīng)當(dāng)下時(shí)代的發(fā)展趨勢(shì)來(lái)采取有效的措施來(lái)對(duì)人力資源進(jìn)行管理，現(xiàn)代化的管理模式主要強(qiáng)調(diào)的是對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)的分析和整理能力，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的分析來(lái)形成具有實(shí)際指導(dǎo)作用的總結(jié)，從而為企業(yè)人力資源管理工作提供有價(jià)值的參考依據(jù)。例如，在實(shí)際人力資源管理過(guò)程中可以利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來(lái)對(duì)企業(yè)內(nèi)部員工的薪資水平進(jìn)行分析，并對(duì)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(shù)對(duì)企業(yè)中年紀(jì)較大的員工進(jìn)行分析，并對(duì)其進(jìn)行科學(xué)的評(píng)判，從而對(duì)其提出更有利的參考價(jià)值和依據(jù)。

2、3實(shí)現(xiàn)對(duì)企業(yè)人才的合理分配

隨著我國(guó)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展，人才的發(fā)展形勢(shì)也變得越來(lái)越“多元化”“個(gè)體化”。為此，筆者認(rèn)為為了進(jìn)一步提高礦建企業(yè)人力資源管理工作的質(zhì)量，應(yīng)采取數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來(lái)對(duì)人才進(jìn)行合理分配，并結(jié)合內(nèi)部員工的實(shí)際特點(diǎn)以及具體類(lèi)型進(jìn)行客觀性的評(píng)判，這對(duì)企業(yè)的人才資源管理以及未來(lái)發(fā)展無(wú)疑是百利無(wú)一害的。通過(guò)采取數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)不僅可以實(shí)現(xiàn)對(duì)員工的共性以及特點(diǎn)進(jìn)行分析，使每一位員工的信息資源、崗位職責(zé)得到有效劃分，同時(shí)也進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)對(duì)企業(yè)人才的合理分配。通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)信息的管理技術(shù)構(gòu)建實(shí)現(xiàn)對(duì)人員分組，從而使數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)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(jià)值，同時(shí)也進(jìn)一步提高企業(yè)人力資源管理工作的效率和和質(zhì)量，最終推動(dòng)企業(yè)穩(wěn)固、長(zhǎng)久的發(fā)展。

3、結(jié)語(yǔ)

綜上所述，隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的飛速發(fā)展，建設(shè)領(lǐng)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(wèn)題，這些問(wèn)題的存在也嚴(yán)重阻礙我國(guó)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)固發(fā)展。所以，只有充分采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來(lái)開(kāi)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(xiàn)：

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

［2］賴(lài)華強(qiáng)，王三銀，仲崇高、人力資源管理領(lǐng)域的數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用展望———以基于灰色關(guān)聯(lián)模型的離職管理實(shí)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(shù)在企業(yè)人力資源管理中應(yīng)用的研究［J］.中國(guó)新通信，20xx.20（15）：232

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

數(shù)據(jù)挖掘論文12

摘要：隨著計(jì)算機(jī)信息網(wǎng)絡(luò)的快速發(fā)展，數(shù)據(jù)挖掘在軟件工程中的地位越來(lái)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(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(jì)算機(jī)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(dāng)今社會(huì)的需要，必須借助于軟件工程數(shù)據(jù)挖掘的手段。

關(guān)鍵詞：軟件工程；數(shù)據(jù)挖掘；研究現(xiàn)狀

中圖分類(lèi)號(hào)：TP311 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1009-3044（20xx）26-0020-02

利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)大量冗余的數(shù)據(jù)進(jìn)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(wú)用信息，利用數(shù)據(jù)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(jī)數(shù)據(jù)的質(zhì)量又可以提高工作效率。所以，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在當(dāng)前的軟件工程中起著越來(lái)越重要的作用。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)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(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(duì)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(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(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)，進(jìn)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(kāi)發(fā)軟件過(guò)程中所涉及的各類(lèi)數(shù)據(jù)，如需求分析、可行性分析、設(shè)計(jì)等文檔，開(kāi)發(fā)商通信、軟件注釋、代碼、版本、測(cè)試用例和結(jié)果、使用說(shuō)明、用戶(hù)反饋等信息數(shù)據(jù)，一般情況下其是軟件開(kāi)發(fā)者獲取軟件數(shù)據(jù)的唯一來(lái)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(shí)或信息的過(guò)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(yù)處理階段、挖掘階段以及評(píng)估階段三個(gè)方面。在挖掘階段主要是運(yùn)用分類(lèi)、統(tǒng)計(jì)、關(guān)聯(lián)、聚類(lèi)、異常檢測(cè)等一系列算法的過(guò)程。在評(píng)估階段數(shù)據(jù)挖掘的意義主要在于其結(jié)果應(yīng)易被用戶(hù)理解，其結(jié)果評(píng)估主要有兩個(gè)環(huán)節(jié)分別是模式過(guò)濾和模式表示。

數(shù)據(jù)挖掘在計(jì)算機(jī)軟件工程中的研究相當(dāng)多，它是分析數(shù)據(jù)的一種新穎方式。目前，隨著社會(huì)工作的復(fù)雜度，需要更加完善的軟件，因此對(duì)于軟件代碼的數(shù)量也在急劇增加進(jìn)而導(dǎo)致了數(shù)據(jù)量的快速增長(zhǎng)。而傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)計(jì)算方式已經(jīng)不能滿(mǎn)足目前對(duì)于大量數(shù)據(jù)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(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(kāi)發(fā)中會(huì)積累大量的數(shù)據(jù)，比如說(shuō)文本數(shù)據(jù)，測(cè)試數(shù)據(jù)，用戶(hù)信息數(shù)據(jù)以及用戶(hù)體驗(yàn)反饋數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)。但是，目前軟件工程開(kāi)發(fā)的軟件越來(lái)越大，其數(shù)據(jù)越累越復(fù)雜對(duì)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(shuō)繼續(xù)使用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理的方式來(lái)收集，整理和分析數(shù)據(jù)已經(jīng)不可能實(shí)現(xiàn)。因此，推動(dòng)了人們對(duì)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(shù)。軟件工程數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用

隨著計(jì)算機(jī)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(shù)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(shù)的定位系統(tǒng)不完善，定位不精確，并沒(méi)有體現(xiàn)出數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的高性能，它不足以滿(mǎn)足當(dāng)代對(duì)于數(shù)據(jù)處理的要求，因此需要對(duì)傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)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(xiàn)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(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(shù)。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(shù)更加簡(jiǎn)單、方便、高效以及精確。軟件工程數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)并不需要特定的技術(shù)平臺(tái)，體現(xiàn)了其普適性。當(dāng)前，我國(guó)已經(jīng)開(kāi)始深入的研究軟件工程數(shù)據(jù)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。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(fù)雜，所以對(duì)于軟件工程數(shù)據(jù)進(jìn)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(fù)雜性，軟件工程的數(shù)據(jù)處理非傳統(tǒng)以及需要嚴(yán)格精確的軟件工程數(shù)據(jù)的分析結(jié)果等三方面的困難。

3.1 對(duì)數(shù)據(jù)復(fù)雜性的分析

軟件工程數(shù)據(jù)包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。軟件工程中所產(chǎn)生的缺陷報(bào)告以及各種版本信息構(gòu)成了結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)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(gòu)成了非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)信息。由于這兩類(lèi)數(shù)據(jù)包含的具體內(nèi)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(duì)他們進(jìn)行處理。雖然說(shuō)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(méi)有任何聯(lián)系，事實(shí)上，它們之間存在著重要的對(duì)應(yīng)關(guān)系。例如：代碼中存在著缺陷報(bào)告，版本信息中存在著對(duì)應(yīng)的文檔信息，由于它們之間存在著這樣的對(duì)應(yīng)關(guān)系，所以使得人們不能很好地對(duì)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(shù)據(jù)分析技術(shù)能夠同時(shí)將結(jié)構(gòu)化信息和非結(jié)構(gòu)化信息這兩種對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)一起挖掘出來(lái)。

3.2 對(duì)數(shù)據(jù)處理非傳統(tǒng)的分析

分析和評(píng)估軟件工程數(shù)據(jù)挖掘出來(lái)的信息，這是數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程的最后一步?？蛻?hù)是軟件工程數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)處理的最后宿體，軟件開(kāi)發(fā)者需要對(duì)最終挖掘出來(lái)的數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)變，格式轉(zhuǎn)變是為了滿(mǎn)足廣大客戶(hù)對(duì)于數(shù)據(jù)不同的要求。但是，由于需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行格式轉(zhuǎn)變，相當(dāng)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(huì)被大大降低。對(duì)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(bào)告等；或者三者皆需要。由此可見(jiàn)，我們?nèi)匀恍枰倪M(jìn)和完善軟件工程數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)挖掘結(jié)果呢？那么就需要高效的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)將各類(lèi)信息進(jìn)行歸納總結(jié)，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(duì)數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果好壞的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)

對(duì)于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)而言，它也有一套自己的對(duì)于數(shù)據(jù)結(jié)果處理好壞的分析標(biāo)準(zhǔn)，而這個(gè)標(biāo)準(zhǔn)對(duì)于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)數(shù)據(jù)處理的分析較準(zhǔn)確。但是，在當(dāng)前的軟件工程所要處理的數(shù)據(jù)量很大，傳統(tǒng)的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)已經(jīng)不能滿(mǎn)足現(xiàn)在的數(shù)據(jù)分析要求；使用不同的數(shù)據(jù)結(jié)果評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)來(lái)評(píng)判不同的數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果。然而不同的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)之間的聯(lián)系并不緊密，因此就需要開(kāi)發(fā)者針對(duì)不同的數(shù)據(jù)類(lèi)型做出不同的評(píng)價(jià)分析標(biāo)準(zhǔn)以便滿(mǎn)足客戶(hù)需求。想要對(duì)數(shù)據(jù)分析結(jié)果是否準(zhǔn)確，數(shù)據(jù)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(dú)特的見(jiàn)解，對(duì)于數(shù)據(jù)結(jié)果是否精確有一定的判斷能力?？傊?，獲取準(zhǔn)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(mǎn)足要求就是評(píng)判軟件工程數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果是否完美的標(biāo)準(zhǔn)。endprint對(duì)軟件工程數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用進(jìn)行分析

4.1 對(duì)軟件數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行分析

在軟件開(kāi)發(fā)的過(guò)程中，數(shù)據(jù)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(jié)構(gòu)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(duì)程序編寫(xiě)過(guò)程進(jìn)行智能化培訓(xùn)。將調(diào)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(guī)則的同時(shí)利用遞歸測(cè)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(hù)中的軟件工程數(shù)據(jù)挖掘工作

在軟件維護(hù)的過(guò)程中，軟件修復(fù)和軟件改善工作依賴(lài)于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在軟件缺陷以及軟件結(jié)構(gòu)等也起到了重要的作用。軟件修復(fù)即維護(hù)者通過(guò)依據(jù)缺陷分派進(jìn)行有效的評(píng)估并改善缺陷程序進(jìn)而確定修復(fù)級(jí)別或者維護(hù)者可以選擇缺陷修復(fù)方式，無(wú)論哪種方式最終目的都是進(jìn)行軟件修復(fù)來(lái)保證數(shù)據(jù)挖掘的高效性。缺陷分派即將缺陷轉(zhuǎn)化為文本類(lèi)型，采取有效措施來(lái)進(jìn)行修復(fù)。但是，這樣的方式它的實(shí)際準(zhǔn)確率并不高，因而需要利用強(qiáng)化檢測(cè)來(lái)完善缺陷報(bào)告技術(shù)。

4.3 注重高性能數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)開(kāi)發(fā)工作

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)體現(xiàn)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(shù)據(jù)挖掘更加重視兩個(gè)工作：（1）規(guī)則分析方式；（2）項(xiàng)目檢索工作?？偠灾胍咝Э焖俚貙ふ也《?，并對(duì)其進(jìn)行全方位分析和評(píng)估得到準(zhǔn)確的病毒數(shù)據(jù)需要高性能數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。只有提升數(shù)據(jù)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(xiàn)軟件工程的良好發(fā)展?？偨Y(jié)

綜上所述，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用非常廣泛，比如說(shuō)分析代碼、軟件故障檢測(cè)以及軟件項(xiàng)目管理等三個(gè)方面應(yīng)用較多。值得關(guān)注的是，當(dāng)前對(duì)于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的研究還不夠成熟。因此，研究者需要對(duì)軟件工程數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)挖掘方面取得非常好的優(yōu)化效果。

參考文獻(xiàn)：

[1] 江義晟.軟件工程數(shù)據(jù)挖掘研究進(jìn)展[J].電子技術(shù)與軟件工程，20xx（22）.[2] 胡金萍.探析軟件工程數(shù)據(jù)挖掘研究進(jìn)展[J].電腦知識(shí)與技術(shù)，20xx（34）.[3] 馬保平.關(guān)于對(duì)軟件工程中的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的探討[J].電子技術(shù)與軟件工程，20xx（19）.[4] 徐琳，王寧.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在軟件工程中的應(yīng)用分析[J].數(shù)字通信世界，20xx（8）.

數(shù)據(jù)挖掘論文13

計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展，信息技術(shù)不斷加強(qiáng)，在社會(huì)新的發(fā)展趨勢(shì)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(zhì)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(shù)。

1、信息挖掘技術(shù)

1.1數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)概述

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是一種基于統(tǒng)計(jì)學(xué)、人工智能等等技術(shù)基礎(chǔ)上，能夠自動(dòng)分析原有數(shù)據(jù)，從而做出歸納整理，并對(duì)其潛在的模式進(jìn)行挖掘的決策支持過(guò)程，簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是從一系列復(fù)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(shù)的方法

二十世紀(jì)末，計(jì)算機(jī)挖掘技術(shù)產(chǎn)生。其一般用到的方法有：

（1）孤立點(diǎn)分析。孤立點(diǎn)分析法主要用于對(duì)于特殊信息的挖掘。

（2）聚類(lèi)分析。聚類(lèi)分析方法是在指定的對(duì)象中，對(duì)其價(jià)值聯(lián)系進(jìn)行搜索。

（3）分類(lèi)分析。分類(lèi)分析就是找出具有一定特點(diǎn)的數(shù)據(jù)，對(duì)需要解讀的數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別。

（4）關(guān)聯(lián)性分析。關(guān)聯(lián)性分析方法是對(duì)指定數(shù)據(jù)中出現(xiàn)頻繁的數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘。

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

1.3計(jì)算機(jī)挖掘技術(shù)的形式分析

計(jì)算機(jī)挖掘技術(shù)在使用過(guò)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(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行形式分析的時(shí)候，主要用到：分類(lèi)形式、粗糙集形式、相關(guān)規(guī)則形式。

2、計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在檔案信息管理

系統(tǒng)中的應(yīng)用計(jì)算機(jī)挖掘技術(shù)，能夠?qū)㈦[藏的信息挖掘出來(lái)并進(jìn)行總結(jié)和利用，運(yùn)用到檔案管理中來(lái)，在充分發(fā)揮挖掘技術(shù)作用的同時(shí)，極大的提高了檔案數(shù)據(jù)的利用價(jià)值。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)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(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上，建立對(duì)已知數(shù)據(jù)詳細(xì)描述的概念模型。然后將每個(gè)測(cè)試的樣本與此模型進(jìn)行比較，若有一個(gè)模型在測(cè)試中被認(rèn)可，就可以以此模型對(duì)管理的對(duì)象分類(lèi)。例如，檔案管理員就某事向客戶(hù)進(jìn)行問(wèn)卷調(diào)查并將答案輸入到數(shù)據(jù)庫(kù)中。在該數(shù)據(jù)庫(kù)中，對(duì)客戶(hù)的回答進(jìn)行具體屬性描述，當(dāng)有新的回答內(nèi)容輸入的時(shí)候，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)對(duì)該客戶(hù)需求分類(lèi)，在減輕管理員工作壓力的同時(shí)，提高了檔案管理的效率。

2.2保留法

該方法是防止老客戶(hù)檔案丟失并將客戶(hù)留住的過(guò)程。對(duì)于任何一個(gè)企業(yè)來(lái)說(shuō)，發(fā)展一個(gè)新的客戶(hù)的成本要遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于留住一個(gè)來(lái)客戶(hù)的成本。在客戶(hù)保留的過(guò)程中，對(duì)客戶(hù)檔案流失原因的分析至關(guān)重要，因此，采用挖掘技術(shù)對(duì)其進(jìn)行分析是必要的。

2.3分類(lèi)法

通過(guò)計(jì)算機(jī)挖掘技術(shù)對(duì)檔案進(jìn)行分類(lèi)，按照不同的性質(zhì)進(jìn)行系統(tǒng)的劃分，將所有相似或相通的檔案進(jìn)行整理，在人們需要的時(shí)候，能夠快速的被提取出來(lái)，提高了檢索的效率和分類(lèi)的專(zhuān)業(yè)性。

3、檔案管理引入計(jì)算機(jī)挖掘技術(shù)的必要性

計(jì)算機(jī)挖掘技術(shù)的應(yīng)用，對(duì)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(duì)檔案的保護(hù)更全面

一部分具有歷史意義的檔案，隨著保存的時(shí)間不斷增加，其年代感加強(qiáng)，意義和價(jià)值增大。相應(yīng)的，利用的頻率會(huì)隨著利用的價(jià)值增加，也更容易被損壞從而導(dǎo)致檔案信息壽命折損，此外，管理不當(dāng)造成泄密，使檔案失去了原本的利用價(jià)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(shù)的運(yùn)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(zhì)量

在檔案信息管理系統(tǒng)中引入計(jì)算機(jī)挖掘技術(shù)，使得檔案信息管理打破了傳統(tǒng)的模式，通過(guò)挖掘技術(shù)，對(duì)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(shí)間和精力更加豐富，在對(duì)檔案管理的細(xì)節(jié)方面也就更加注意，同時(shí)也加快了對(duì)檔案的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行處理的速度，提升檔案管理的整體質(zhì)量。

4、結(jié)語(yǔ)

綜上所述，計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)涉及的內(nèi)容很廣，對(duì)挖掘技術(shù)的運(yùn)用，使得各行各業(yè)的發(fā)展水平得到了很大的提高，推動(dòng)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，帶動(dòng)社會(huì)發(fā)展模式的創(chuàng)新。在檔案管理中使用計(jì)算機(jī)挖掘技術(shù)，使得檔案信息保存的方法及安全性有了很大的提高。同時(shí)，也需要檔案信息管理人員在進(jìn)行檔案信息管理的時(shí)候，能合理利用計(jì)算機(jī)信息挖掘技術(shù)，在提高工作效率的同時(shí)，促進(jìn)管理模式的不斷創(chuàng)新，以適應(yīng)時(shí)代發(fā)展的要求。

數(shù)據(jù)挖掘論文14

摘要：在電子商務(wù)中運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，對(duì)服務(wù)器上的日志數(shù)據(jù)、用戶(hù)信息和訪問(wèn)鏈接信息進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，有效了解客戶(hù)的購(gòu)買(mǎi)欲望，從而調(diào)整電子商務(wù)平臺(tái)，最終實(shí)現(xiàn)利益更大化。本文旨在了解電子商務(wù)中的數(shù)據(jù)源有哪些，發(fā)掘數(shù)據(jù)挖掘在電子商務(wù)中的具體作用，從而為數(shù)據(jù)挖掘的具體設(shè)計(jì)奠定基礎(chǔ)。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘電子商務(wù)數(shù)據(jù)源

一、電子商務(wù)中數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)源

1.服務(wù)器日志數(shù)據(jù)客戶(hù)在訪問(wèn)網(wǎng)站時(shí)，就會(huì)在服務(wù)器上產(chǎn)生相應(yīng)的服務(wù)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(biāo)準(zhǔn)公用日志文件格式，也是標(biāo)準(zhǔn)組合日志文件格式。標(biāo)準(zhǔn)公用日志文件的格式存儲(chǔ)關(guān)于客戶(hù)連接的物理信息。標(biāo)準(zhǔn)組合日志文件格式主要包含關(guān)于日志文件元信息的指令，如版本號(hào)，會(huì)話監(jiān)控開(kāi)始和結(jié)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(wù)器為了自動(dòng)追蹤網(wǎng)站訪問(wèn)者，為單個(gè)客戶(hù)瀏覽器生成日志[1]。

2.客戶(hù)登記信息

客戶(hù)登記信息是指客戶(hù)通過(guò)Web頁(yè)輸入的、并提交給服務(wù)器的相關(guān)用戶(hù)信息，這些信息通常是關(guān)于用戶(hù)的常用特征。

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

3.web頁(yè)面的超級(jí)鏈接

輔之以監(jiān)視所有到達(dá)服務(wù)器的數(shù)據(jù)，提取其中的HTTP請(qǐng)求信息。此部分?jǐn)?shù)據(jù)主要來(lái)自瀏覽者的點(diǎn)擊流，用于考察用戶(hù)的行為表現(xiàn)。網(wǎng)絡(luò)底層信息監(jiān)聽(tīng)過(guò)濾指監(jiān)聽(tīng)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的所有信息流量，并根據(jù)信息源主機(jī)、目標(biāo)主機(jī)、服務(wù)協(xié)議端口等信息過(guò)濾掉垃圾數(shù)據(jù)，然后進(jìn)行進(jìn)一步的處理，如關(guān)鍵字的搜索等，最終將用戶(hù)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(chǔ)到數(shù)據(jù)庫(kù)中進(jìn)行分析統(tǒng)計(jì)。

二、Web數(shù)據(jù)挖掘在電子商務(wù)中的應(yīng)用通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)源的原始積累、仔細(xì)分析，再利用數(shù)據(jù)發(fā)掘技術(shù)，最終達(dá)到為企業(yè)為用戶(hù)服務(wù)的目的，而這些服務(wù)主要有以下幾種。

1.改進(jìn)站點(diǎn)設(shè)計(jì)，提高客戶(hù)訪問(wèn)的興趣對(duì)客戶(hù)來(lái)說(shuō)，傳統(tǒng)客戶(hù)與銷(xiāo)售商之間的空間距離在電子商務(wù)中已經(jīng)不存在了，在Internet上，每一個(gè)銷(xiāo)售商對(duì)于客戶(hù)來(lái)說(shuō)都是一樣的，那么如何使客戶(hù)在自己的銷(xiāo)售站點(diǎn)上駐留更長(zhǎng)的時(shí)間，對(duì)銷(xiāo)售商來(lái)說(shuō)將是一個(gè)挑戰(zhàn)。為了使客戶(hù)在自己的網(wǎng)站上駐留更長(zhǎng)的時(shí)間，就應(yīng)該對(duì)客戶(hù)的訪問(wèn)信息進(jìn)行挖掘，通過(guò)挖掘就能知道客戶(hù)的瀏覽行為，從而了解客戶(hù)的興趣及需求所在，并根據(jù)需求動(dòng)態(tài)地調(diào)整頁(yè)面，向客戶(hù)展示一個(gè)特殊的頁(yè)面，提供特有的一些商品信息和廣告，以使客戶(hù)能繼續(xù)保持對(duì)訪問(wèn)站點(diǎn)的興趣。

2.發(fā)現(xiàn)潛在客戶(hù)

在對(duì)web的客戶(hù)訪問(wèn)信息的挖掘中，利用分類(lèi)技術(shù)可以在Internet上找到未來(lái)的潛在客戶(hù)。獲得這些潛在的客戶(hù)通常的市場(chǎng)策略是：先對(duì)已經(jīng)存在的訪問(wèn)者進(jìn)行分類(lèi)。對(duì)于一個(gè)新的訪問(wèn)者，通過(guò)在Web上的分類(lèi)發(fā)現(xiàn)，識(shí)別出這個(gè)客戶(hù)與已經(jīng)分類(lèi)的老客戶(hù)的一些公共的描述，從而對(duì)這個(gè)新客戶(hù)進(jìn)行正確的歸類(lèi)。然后從它所屬類(lèi)判斷這個(gè)新客戶(hù)是否為潛在的購(gòu)買(mǎi)者，決定是否要把這個(gè)新客戶(hù)作為潛在的客戶(hù)來(lái)對(duì)待。

客戶(hù)的類(lèi)型確定后，就可以對(duì)客戶(hù)動(dòng)態(tài)地展示W(wǎng)eb頁(yè)面，頁(yè)面的內(nèi)容取決于客戶(hù)與銷(xiāo)售商提供的產(chǎn)品和服務(wù)之間的關(guān)聯(lián)。

對(duì)于一個(gè)新的客戶(hù)，如果花了一段時(shí)間瀏覽市場(chǎng)站點(diǎn)，就可以把此客戶(hù)作為潛在的客戶(hù)并向這個(gè)客戶(hù)展示一些特殊的頁(yè)面內(nèi)容。

3.個(gè)性化服務(wù)

根據(jù)網(wǎng)站用戶(hù)的訪問(wèn)情況，為用戶(hù)提供個(gè)性化信息服務(wù)，這是許多互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用，尤其是互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)或電子商務(wù)(網(wǎng)站)所追求的目標(biāo)。根據(jù)用戶(hù)的訪問(wèn)行為和檔案向使用者進(jìn)行動(dòng)態(tài)的推薦，對(duì)許多應(yīng)用都有很大的吸引力。Web日志挖掘是一個(gè)能夠出色地完成這個(gè)目標(biāo)的方式。通過(guò)Web數(shù)據(jù)挖掘，可以理解訪問(wèn)者的動(dòng)態(tài)行為，據(jù)此優(yōu)化電子商務(wù)網(wǎng)站的經(jīng)營(yíng)模式。通過(guò)把所掌握的大量客戶(hù)分成不同的類(lèi)，對(duì)不同類(lèi)的客戶(hù)提供個(gè)性化服務(wù)來(lái)提高客戶(hù)的滿(mǎn)意度，從而保住老客戶(hù)；通過(guò)對(duì)具有相似瀏覽行為的客戶(hù)進(jìn)行分組，提取組中客戶(hù)的共同特征，從而實(shí)現(xiàn)客戶(hù)的聚類(lèi)，這可以幫助電子商務(wù)企業(yè)更好地了解客戶(hù)的興趣、消費(fèi)習(xí)慣和消費(fèi)傾向，預(yù)測(cè)他們的需求，有針對(duì)性地向他們推薦特定的商品并實(shí)現(xiàn)交叉銷(xiāo)售，可以提高交易成功率和交易量，提高營(yíng)銷(xiāo)效果。

例如全球最大中文購(gòu)物網(wǎng)站淘寶網(wǎng)。當(dāng)你購(gòu)買(mǎi)一件商品后，淘寶網(wǎng)會(huì)自動(dòng)提示你“購(gòu)買(mǎi)過(guò)此商品的人也購(gòu)買(mǎi)過(guò)……”類(lèi)似的信息，這就是個(gè)性化服務(wù)的代表。

4.交易評(píng)價(jià)

現(xiàn)在幾乎每一個(gè)電子商務(wù)網(wǎng)站都增加了交易評(píng)價(jià)功能，交易評(píng)價(jià)功能主要就是為了降低交易中的信息不對(duì)稱(chēng)問(wèn)題。

電子商務(wù)交易平臺(tái)設(shè)計(jì)了在線信譽(yù)評(píng)價(jià)系統(tǒng)，對(duì)買(mǎi)賣(mài)雙方的交易歷史及其評(píng)價(jià)進(jìn)行記錄。在聲譽(yù)效應(yīng)的影響下，賣(mài)家也更加重視買(mǎi)家的交易滿(mǎn)意度，并且也形成了為獲取好評(píng)減少差評(píng)而提高服務(wù)質(zhì)量的良好風(fēng)氣。交易中的不滿(mǎn)意（或者成為糾紛）是產(chǎn)生非好評(píng)（包括中評(píng)和差評(píng)）的直接原因。那么，交易中一般會(huì)產(chǎn)生哪些交易糾紛，這些交易糾紛的存在會(huì)如何影響交易評(píng)價(jià)結(jié)果，這些問(wèn)題的解決對(duì)賣(mài)家的經(jīng)營(yíng)具有重要的指導(dǎo)價(jià)值。

總結(jié)

數(shù)據(jù)挖掘是當(dāng)今世界研究的熱門(mén)領(lǐng)域，其研究具有廣闊的應(yīng)用前景和巨大的現(xiàn)實(shí)意義。借助數(shù)據(jù)挖掘可以改進(jìn)企業(yè)的電子商務(wù)平臺(tái)，增加企業(yè)的經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)，拓寬企業(yè)的經(jīng)營(yíng)思路，最終提高企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力。

參考文獻(xiàn)：

[1].趙東東.電子商務(wù)中的web數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J].微計(jì)算機(jī)信息20xx,23（10-3）:168[2].劉曄.Web數(shù)據(jù)挖掘在電子商務(wù)中的應(yīng)用[J].中國(guó)市場(chǎng)20xx,39（9）:178

數(shù)據(jù)挖掘論文15

一、旅游業(yè)數(shù)據(jù)挖掘國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀

隨著我國(guó)的旅游業(yè)的迅猛發(fā)展，旅游產(chǎn)業(yè)正邁向國(guó)際化的軌道,傳統(tǒng)旅游業(yè)積累的海量數(shù)據(jù),沒(méi)有被有效利用,資源被極大浪費(fèi)。將數(shù)據(jù)挖掘引入到旅游產(chǎn)業(yè)是大勢(shì)所趨。當(dāng)前數(shù)據(jù)挖掘在旅游信息化建設(shè)中的應(yīng)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?jī)H僅是學(xué)術(shù)研究,真正運(yùn)用到旅游行業(yè)的文章多是從某個(gè)具體的方面出發(fā),針對(duì)個(gè)別應(yīng)用進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘的融合。筆者主要研究決策樹(shù)方法在旅游信息化建設(shè)中的應(yīng)用。目前,決策樹(shù)算法有CLS算法、ID3算法、C4.5算法、CART算法、SLIQ算法、Z統(tǒng)計(jì)算法、并行決策樹(shù)算法和SPRINT算法等。不同算法在執(zhí)行效率、輸出結(jié)果、可擴(kuò)容性、可理解性、預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性等方面各不相同?？偟膩?lái)說(shuō),這么多決策樹(shù)算法各有優(yōu)缺點(diǎn)，真正將數(shù)據(jù)挖掘運(yùn)用到整個(gè)旅游信息化建設(shè)中還有很多問(wèn)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(lèi)算法有決策樹(shù)、貝葉斯、基于規(guī)則的算法等等。其中，決策樹(shù)是目前主流的分類(lèi)技術(shù),己經(jīng)成功的應(yīng)用于更多行業(yè)的數(shù)據(jù)分析。在關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘研究中,最重要的是Apriori算法,這個(gè)算法后來(lái)成為絕大多數(shù)關(guān)聯(lián)規(guī)則分類(lèi)的基礎(chǔ)。聚類(lèi)算法也是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中極為重要的組成部分。與分類(lèi)技術(shù)不同的是,聚類(lèi)不要求對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行事先標(biāo)定,就數(shù)據(jù)挖掘功能而言,聚類(lèi)能夠可以針對(duì)數(shù)據(jù)的相異度來(lái)分析評(píng)估數(shù)據(jù),可以作為其他對(duì)發(fā)現(xiàn)的簇運(yùn)行的數(shù)據(jù)挖掘算法的預(yù)處理步驟。各種算法分類(lèi)模型建立有所不同,但原理是大致相同的。筆者考慮決策樹(shù)算法結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單,便于理解,且很擅長(zhǎng)處理非數(shù)值型數(shù)據(jù),建模效率高,分類(lèi)速度快,特別適合大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理的優(yōu)點(diǎn),結(jié)合旅游產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)特點(diǎn),故作重點(diǎn)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(diǎn)如下：統(tǒng)計(jì)旅游興趣；購(gòu)物消費(fèi)趨向；推薦其感興趣的旅游景點(diǎn)；在后臺(tái)管理中,通過(guò)決策樹(shù)算法對(duì)游客數(shù)量、平均年齡、景點(diǎn)收費(fèi)、游客來(lái)自地區(qū)等進(jìn)行分析總結(jié),為旅游消費(fèi)者和旅游管理者提供服務(wù)：為消費(fèi)者提供吃住行購(gòu)?qiáng)蕵?lè)天氣各方面信息查詢(xún)、機(jī)票、車(chē)船票、酒店、景區(qū)門(mén)票、餐飲等方面的預(yù)定與現(xiàn)金支付、第三方支付、消費(fèi)者評(píng)價(jià)、在線咨詢(xún)等方面的便利、快捷服務(wù)。為管理者提供推薦、游客管理、線路管理、景點(diǎn)管理、特色服務(wù)管理、機(jī)票管理、在線咨詢(xún)管理、旅游客戶(hù)關(guān)系管理等服務(wù)，提高整體服務(wù)效率和水平。

四、旅游業(yè)數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的實(shí)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(gè)子模塊。根據(jù)系統(tǒng)日常運(yùn)行出現(xiàn)的問(wèn)題及時(shí)對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行維護(hù),如添加或者刪除某個(gè)模塊功能,系統(tǒng)整體運(yùn)行速度的更近等。系統(tǒng)運(yùn)用數(shù)據(jù)庫(kù)層、持久化層、業(yè)務(wù)邏輯層、表示層四層體系結(jié)構(gòu),主要利用ID3算法達(dá)到旅游數(shù)據(jù)信息的快速、準(zhǔn)確分類(lèi)?？紤]了游客與酒店之間的關(guān)系、游客與旅游路線之間的關(guān)系、游客與旅游景點(diǎn)之間的關(guān)系、游客與機(jī)票、車(chē)票之間的關(guān)系、管理員與游客之間的關(guān)系、邏輯結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。程序之間的獨(dú)立性增加,易于擴(kuò)展,規(guī)范化得到保證的同時(shí)提高了系統(tǒng)的安全性。詳細(xì)功能設(shè)計(jì)包括：用戶(hù)登錄、用戶(hù)查詢(xún)、預(yù)定及支付、后臺(tái)管理、旅游客戶(hù)管理和數(shù)據(jù)分析等方面。本系統(tǒng)中主要運(yùn)用Java語(yǔ)言就行邏輯上的處理。系統(tǒng)主要使用Struts2和Hibernate這兩個(gè)框架來(lái)進(jìn)行整個(gè)系統(tǒng)的搭建。其中Struts2主要處理業(yè)務(wù)邏輯,而Hibernate主要是處理數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、查詢(xún)等操作。系統(tǒng)采用Tomcat服務(wù)器。系統(tǒng)模塊需要實(shí)現(xiàn)酒店推薦實(shí)現(xiàn)、景點(diǎn)推薦實(shí)現(xiàn)、天氣預(yù)報(bào)實(shí)現(xiàn)、旅游線路實(shí)現(xiàn)、特產(chǎn)推薦、數(shù)據(jù)分析展現(xiàn)功能、報(bào)表數(shù)據(jù)獲取、景區(qū)客流量變化分析實(shí)現(xiàn)等。需要進(jìn)行后臺(tái)信息管理等功能測(cè)試以及時(shí)間測(cè)試、數(shù)據(jù)測(cè)試等性能測(cè)試。

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

在對(duì)數(shù)據(jù)挖掘的基本方法與技術(shù)進(jìn)行總結(jié)的基礎(chǔ)上，結(jié)合當(dāng)今數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)展方向和研究熱點(diǎn)，可以發(fā)現(xiàn)旅游業(yè)數(shù)據(jù)挖掘算法系統(tǒng)有待進(jìn)一步完善之處：訂票系統(tǒng)尚待完善。界面美化需要進(jìn)一步改進(jìn)。數(shù)據(jù)表之間的結(jié)構(gòu)關(guān)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(xì)化改進(jìn)。

作者：朱暉 單位：河南職業(yè)技術(shù)學(xué)院

第三篇：數(shù)據(jù)挖掘論文：數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及其在高校教學(xué)系統(tǒng)應(yīng)用的研究

數(shù)據(jù)挖掘論文：數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及其在高校教學(xué)系統(tǒng)應(yīng)用的研究

【中文摘要】高校教學(xué)系統(tǒng)作為大學(xué)數(shù)字化教學(xué)的一個(gè)重要組成部分,運(yùn)行多年已經(jīng)積累了大量的數(shù)據(jù),但并沒(méi)有得到很好的挖掘和研究。相反,數(shù)據(jù)挖掘在保險(xiǎn)、電信、金融等領(lǐng)域卻得到了廣泛的應(yīng)用,取得了良好的收益,而對(duì)教育信息的挖掘及知識(shí)發(fā)現(xiàn)方面研究及開(kāi)發(fā)卻很少。為了從大量的的教學(xué)數(shù)據(jù)中獲取有用的知識(shí),更好的為高校教學(xué)、管理及科研等提供服務(wù),本文結(jié)合高校管理系統(tǒng)與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)教學(xué)質(zhì)量評(píng)估及學(xué)生成績(jī)分析進(jìn)行了研究,對(duì)相關(guān)算法做了相應(yīng)的改進(jìn),并對(duì)結(jié)果進(jìn)行分析,從而獲得有用的信息。本文首先介紹了論文的,國(guó)內(nèi)外的研究現(xiàn)狀,然后介紹了數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)及數(shù)據(jù)挖掘的基本概念,主要的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),數(shù)據(jù)挖掘的體系結(jié)構(gòu)及運(yùn)行過(guò)程。其次就其在教學(xué)系統(tǒng)中的應(yīng)用進(jìn)行了分析,提出了教學(xué)質(zhì)量評(píng)估、學(xué)生成績(jī)分析兩個(gè)分析主題,介紹了教學(xué)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的構(gòu)建,給出了基于SQL Server的數(shù)據(jù)挖掘解決方案,分別運(yùn)用關(guān)聯(lián)規(guī)則和決策樹(shù)方法進(jìn)行研究,介紹了相關(guān)算法,并進(jìn)行了優(yōu)化,接著是數(shù)據(jù)挖掘的實(shí)現(xiàn)。最后對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘,對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果做出了初步分析,所得出的結(jié)論對(duì)高校教學(xué)工作具有一定的指導(dǎo)意義。

【英文摘要】Higher education management system as an important part of the university digital teaching has accumulated a lot of data for years, but has not been good for

mining and research.In contrast, data mining in insurance, telecommunications, financial and other fields has been widely used and obtained a good income, while education information mining and knowledge discovery research and development is rarely.In order to obtain useful knowledge from a large number of the teaching data, and provide better services for the university teaching, management and scientific research, this paper combines higher education management system and data mining technology and study teaching quality assessments and student performance analysis, improves interrelated algorithm,analysises the results,acquires interesting information.The article proposes the research background,the domestic and abroad research status,the concepts of data warehouse and data mining, the main data mining technologies, data mining architecture and operation process.Second,analysises data mining application in higher education management system, proposes two analysis themes including teaching quality assessments and student performance analysis, then introduces the education data warehouse, gives based on the SQL Server data mining solution, researches them with association rules and decision tree respectively, introduces and optimize the related algorithms, data mining

implementation.Finally, mines the relevant data, and makes a preliminary analysis of experimental results, the conclusions of the work have some significance on university teaching.【關(guān)鍵詞】數(shù)據(jù)挖掘 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 關(guān)聯(lián)規(guī)則 決策樹(shù)

【英文關(guān)鍵詞】Data Mining Data Warehouse Association Rules Decision Tree 【目錄】數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及其在高校教學(xué)系統(tǒng)應(yīng)用的研究4-57-9ABSTRACT5

目錄6-7

第一章 緒論

摘要1.1 課題研究背景7

7-8

1.2 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在高校教

1.4 學(xué)中應(yīng)用的研究現(xiàn)狀論文的組織結(jié)構(gòu)8-99-18

1.3 研究?jī)?nèi)容及方法8第二章 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)及數(shù)據(jù)挖掘理論2.1 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的概念和基本特性92.2 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)開(kāi)發(fā)模型9-1111-12分類(lèi)13-15

2.3 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和實(shí)施

12-13

2.5 數(shù)據(jù)挖掘的2.7 數(shù)據(jù)2.4 數(shù)據(jù)挖掘基本概念

2.6 數(shù)據(jù)挖掘的體系結(jié)構(gòu)15-16挖掘的常用技術(shù)16-18施18-31

第三章 教學(xué)系統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的設(shè)計(jì)與實(shí)

3.2 高校數(shù)據(jù)倉(cāng)3.1 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的應(yīng)用目標(biāo)庫(kù)的體系結(jié)構(gòu)18-1919-20實(shí)現(xiàn)28-31用31-42的算法32-34

3.3 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的需求分析

3.5 ETL的3.4 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)三層模型的建立20-28

第四章 關(guān)聯(lián)規(guī)則方法及其在教學(xué)質(zhì)量評(píng)估中的應(yīng)4.1 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘31-32

4.2 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘

4.4

4.3 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法的改進(jìn)34-36

關(guān)聯(lián)規(guī)則在教學(xué)質(zhì)量評(píng)估中的應(yīng)用36-42及其在學(xué)生成績(jī)分析中的應(yīng)用42-5742-44類(lèi)45-4646-5757-5860-61 5.2 決策樹(shù)的改進(jìn)44-45

第五章 決策樹(shù)方法5.1 決策樹(shù)方法5.3 決策樹(shù)算法的分5.4 決策樹(shù)方法在學(xué)生成績(jī)分析中的應(yīng)用第六章 總結(jié)與展望57-596.2 展望58-59

6.1 論文總結(jié)

參考文獻(xiàn)

致謝59-60

第四篇：高校管理中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的研究論文

摘要：近年來(lái)，數(shù)據(jù)庫(kù)挖掘技術(shù)的普遍應(yīng)用，使數(shù)據(jù)價(jià)值實(shí)現(xiàn)最大化，在我國(guó)金融、商業(yè)、市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。然而在我國(guó)高校管理中并沒(méi)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(yīng)有價(jià)值，在該系統(tǒng)中使用數(shù)據(jù)庫(kù)挖掘技術(shù)意義深遠(yuǎn)。本文首先介紹了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的流程，然后在教師教學(xué)質(zhì)量評(píng)估中應(yīng)用數(shù)據(jù)庫(kù)挖掘技術(shù)，充分證明數(shù)據(jù)庫(kù)挖掘技術(shù)在高校管理中能發(fā)揮重大作用。

關(guān)鍵詞：管理；決策樹(shù)；數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

當(dāng)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(chǔ)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(guó)高校沒(méi)有有效利用應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，因此研究數(shù)據(jù)庫(kù)挖掘技術(shù)在高校管理中的應(yīng)用十分必要。

1數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的流程

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠?qū)⒑Ａ繑?shù)據(jù)展開(kāi)分析和處理，再把整體數(shù)據(jù)庫(kù)中存在規(guī)律的數(shù)據(jù)整合起來(lái)，實(shí)施該技術(shù)主要包括以下五個(gè)環(huán)節(jié)。目標(biāo)定義：該環(huán)節(jié)中要與有關(guān)領(lǐng)域的背景知識(shí)相結(jié)合，清晰、精確的定義出數(shù)據(jù)挖掘目標(biāo)。數(shù)據(jù)準(zhǔn)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(zhuǎn)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(shù)的核心，即采用關(guān)聯(lián)規(guī)則法、分類(lèi)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(shí)和規(guī)律發(fā)掘出來(lái)。結(jié)果表示：在該環(huán)節(jié)中可以以用戶(hù)需求為依據(jù)，將挖掘出來(lái)的知識(shí)和規(guī)律轉(zhuǎn)變?yōu)橛脩?hù)能接受和理解的形態(tài)。知識(shí)吸收：該環(huán)節(jié)中，主要是把挖掘結(jié)果與指定領(lǐng)域中的需求相結(jié)合，在該領(lǐng)域中應(yīng)用發(fā)掘出來(lái)的結(jié)果，為決策者提供知識(shí)，是數(shù)據(jù)挖掘的終極目標(biāo)。

2數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在教學(xué)質(zhì)量評(píng)估中的應(yīng)用

2.1運(yùn)用關(guān)聯(lián)規(guī)則法挖掘數(shù)據(jù)庫(kù)中的信息

評(píng)估老師教學(xué)質(zhì)量不但是評(píng)定教學(xué)效果的重要部分，也是評(píng)定教師職稱(chēng)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(píng)估教學(xué)質(zhì)量的主要措施是搜集、統(tǒng)計(jì)學(xué)生的成績(jī)和以及對(duì)老師的評(píng)價(jià)，然后加權(quán)算出老師的總得分，作為評(píng)估該老師教學(xué)質(zhì)量指標(biāo)。這種方法非但不科學(xué)，其權(quán)威性也較低，因此需要深挖數(shù)據(jù)的相關(guān)性，本文采用了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的關(guān)聯(lián)規(guī)法挖掘數(shù)據(jù)中的規(guī)律和知識(shí)，為評(píng)估老師教學(xué)質(zhì)量提供有力根據(jù)。運(yùn)用關(guān)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(guān)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(lái)表示關(guān)聯(lián)規(guī)則的強(qiáng)度，被記錄為confidence（XY），置信度最小值用minConf來(lái)表示，通常置信度最小數(shù)值由客戶(hù)提供。關(guān)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(lái)表示關(guān)聯(lián)規(guī)則的頻度，把支持度的最小數(shù)記錄用minsup（X）來(lái)表示，通常支持度最小數(shù)值由客戶(hù)提供。頻繁項(xiàng)集合：當(dāng)X項(xiàng)集的支持度大于等于用戶(hù)設(shè)定好的最小支持度時(shí)，那么頻繁項(xiàng)集是X。通常關(guān)聯(lián)規(guī)則包含兩個(gè)環(huán)節(jié)：①把全部頻繁項(xiàng)集從整體事件集中選出；②運(yùn)用頻繁項(xiàng)集產(chǎn)生關(guān)聯(lián)規(guī)則。在這兩個(gè)環(huán)節(jié)中關(guān)聯(lián)規(guī)則效果和性能是否良好取決于第一個(gè)環(huán)節(jié)。

2.2關(guān)聯(lián)規(guī)則分析在評(píng)估教學(xué)質(zhì)量中的運(yùn)用

第一步是準(zhǔn)備數(shù)據(jù)期，在某大學(xué)的教學(xué)管理系統(tǒng)中將五百條與教學(xué)評(píng)價(jià)有關(guān)的記錄從數(shù)據(jù)庫(kù)中隨機(jī)抽取，并挑選出老師編號(hào)、學(xué)歷、性別、教齡、評(píng)估分和職稱(chēng)這六個(gè)屬性，并將相關(guān)數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)庫(kù)中提取。比如把講師、副教授和教授等職稱(chēng)轉(zhuǎn)化成11、01、00等編碼，表1就是制定的評(píng)價(jià)教師教學(xué)記錄表。第二步采用關(guān)聯(lián)規(guī)則分析法把90分以上評(píng)價(jià)分?jǐn)?shù)作為檢索目標(biāo)和判斷標(biāo)準(zhǔn)，也就是將≥90分作為判斷是否是高教學(xué)質(zhì)量闕值。通過(guò)檢索有143條記錄符合標(biāo)準(zhǔn)，即設(shè)定最小的支持度為10%，置信度則為15%，得出下表2的關(guān)聯(lián)規(guī)則。最后一步評(píng)價(jià)本次實(shí)驗(yàn)的結(jié)果。由上表得知，學(xué)生喜歡男老師和女老師的程度大致相同；學(xué)歷愈高的老師，給予他們的教學(xué)評(píng)價(jià)也就愈高，即學(xué)歷和教學(xué)評(píng)價(jià)成正比，這也說(shuō)明了學(xué)歷高的老師其基本功與學(xué)歷低的老師相比，前者基本功更為穩(wěn)固，也有較高的科學(xué)研究水平；有較長(zhǎng)教齡和較高職稱(chēng)的老師，其教學(xué)質(zhì)量也越高；此外，在支持度中可以看出，高校教授和高學(xué)歷人才越多，說(shuō)明其辦學(xué)能力也就越高。

3結(jié)語(yǔ)

高校管理系統(tǒng)作為教學(xué)信息化的重要舉措，只是起到搜集和儲(chǔ)存海量教學(xué)信息的作用，并沒(méi)有挖掘出海量數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性，而在本文中把關(guān)聯(lián)規(guī)則法運(yùn)用在教師教學(xué)質(zhì)量評(píng)估中，在數(shù)據(jù)中挖掘有價(jià)值的知識(shí)和規(guī)律，使評(píng)估教師教學(xué)質(zhì)量更具有科學(xué)性，因此在高校管理中全面應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，能為高校深化教學(xué)改革提供新的契機(jī)。

參考文獻(xiàn)

[1]江敏，徐艷。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在高校教學(xué)管理中的應(yīng)用[J]。電腦知識(shí)與技術(shù)，2012，（24）：541—545+560。

[2]楊雪霞。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在高校圖書(shū)館管理系統(tǒng)中的應(yīng)用研究[J]。軟件，2011（04）：16—18。

第五篇：電子商務(wù)數(shù)據(jù)挖掘方法論文

摘要： 電子商務(wù)是現(xiàn)代商業(yè)的主流趨勢(shì)，如何充分利用網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)發(fā)揮企業(yè)優(yōu)勢(shì)，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(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用，分析了利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)建設(shè)動(dòng)態(tài)、高效電子商務(wù)的可行性。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘 電子商務(wù) 數(shù)據(jù)庫(kù)

一、引言

電子商務(wù)是指以Internet網(wǎng)絡(luò)為載體、利用數(shù)字化電子方式開(kāi)展的商務(wù)活動(dòng)。隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的飛速發(fā)展，電子商務(wù)正顯示越來(lái)越強(qiáng)大的生命力。電子商務(wù)的發(fā)展促使公司內(nèi)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(zhuǎn)換成有用的信息和知識(shí)，為公司創(chuàng)造更多潛在的利潤(rùn)。利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)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(jìn)而指導(dǎo)企業(yè)調(diào)整營(yíng)銷(xiāo)策略，給客戶(hù)提供動(dòng)態(tài)的個(gè)性化的高效率服務(wù)。

二、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

1.數(shù)據(jù)挖掘

數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining)，又稱(chēng)數(shù)據(jù)庫(kù)中的知識(shí)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(jī)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(shí)的過(guò)程。數(shù)據(jù)挖掘是一門(mén)廣義的交叉學(xué)科，它匯聚了不同領(lǐng)域尤其是數(shù)據(jù)庫(kù)、人工智能、數(shù)理統(tǒng)計(jì)、可視化、并行計(jì)算等方面的知識(shí)。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)從一開(kāi)始就是面向應(yīng)用領(lǐng)域，它不僅是面向特定數(shù)據(jù)庫(kù)的簡(jiǎn)單檢索查詢(xún)調(diào)用，而且，要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行微觀、中觀乃至宏觀的統(tǒng)計(jì)、分析、綜合和推理，以指定實(shí)際問(wèn)題的求解，企圖發(fā)現(xiàn)事件間的相互關(guān)聯(lián)，甚至利用已有的數(shù)據(jù)對(duì)未來(lái)的活動(dòng)進(jìn)行預(yù)測(cè)。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在金融、保險(xiǎn)、電信、大型超市等積累有大量數(shù)據(jù)的電子商務(wù)行業(yè)有著廣泛的應(yīng)用，如信用分析、風(fēng)險(xiǎn)分析、欺詐檢驗(yàn)、用戶(hù)聚類(lèi)分析、消費(fèi)者習(xí)慣分析等。

2.數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程

挖掘數(shù)據(jù)過(guò)程可以分為3個(gè)步驟：數(shù)據(jù)預(yù)處理、模式發(fā)現(xiàn)、模式分析。

(1)數(shù)據(jù)預(yù)處理。實(shí)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(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，要通過(guò)預(yù)處理提供準(zhǔn)確、簡(jiǎn)潔的數(shù)據(jù)。預(yù)處理主要完成以下工作：包括合并數(shù)據(jù)，將多個(gè)文件或多個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)進(jìn)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(guò)濾，剔除一些無(wú)關(guān)記錄，將文件、圖形、圖像及多媒體等文件轉(zhuǎn)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(shí)?？捎糜赪eb的挖掘技術(shù)有路徑選擇、關(guān)聯(lián)分析、分類(lèi)規(guī)則、聚類(lèi)分析、序列分析、依賴(lài)性建模等等。

(3)模式分析。模式分析是從模式發(fā)現(xiàn)階段獲得的模式、規(guī)則中過(guò)濾掉不感興趣的規(guī)則和模式。通過(guò)技術(shù)手段，對(duì)得到的模式進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，得出有意義的結(jié)論。常用的技術(shù)手段有：關(guān)聯(lián)規(guī)則、分類(lèi)、聚類(lèi)、序列模式等。

三、電子商務(wù)中幾種常用的數(shù)據(jù)挖掘方法

1.關(guān)聯(lián)規(guī)則

關(guān)聯(lián)規(guī)則是數(shù)據(jù)挖掘研究的主要模式之一，側(cè)重于確定數(shù)據(jù)中不同領(lǐng)域之間的關(guān)系，找出滿(mǎn)足給定條件下的多個(gè)域間的依賴(lài)關(guān)系。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘?qū)ο笠话闶谴笮蛿?shù)據(jù)庫(kù)，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(kù)中的數(shù)據(jù)項(xiàng)。有Support(A=>B)=p(A∪B)，Confidence(A=>B)=p(A|B)。數(shù)據(jù)項(xiàng)之間的關(guān)聯(lián)，即根據(jù)一個(gè)事務(wù)中某些數(shù)據(jù)項(xiàng)的出現(xiàn)可以導(dǎo)出另一些數(shù)據(jù)項(xiàng)在同一事務(wù)中的出現(xiàn)。關(guān)聯(lián)分析的目的是挖掘出隱藏在數(shù)據(jù)間的相互關(guān)系。關(guān)聯(lián)規(guī)則用于尋找在同一個(gè)事件中出現(xiàn)的不同項(xiàng)的相關(guān)性，比如在一次購(gòu)買(mǎi)活動(dòng)中所買(mǎi)不同商品的相關(guān)性。關(guān)聯(lián)分析的典型例子是購(gòu)物籃分析，描述顧客的購(gòu)買(mǎi)行為，可以幫助零售商決定商品的擺放和捆綁銷(xiāo)售策略。如著名的(面包+黃油→牛奶)例子就屬于關(guān)聯(lián)分析：在超市中，90%的顧客在購(gòu)買(mǎi)面包和黃油的同時(shí)，也會(huì)購(gòu)買(mǎi)牛奶。直觀的意義是：顧客在購(gòu)買(mǎi)某種商品時(shí)有多大的傾向會(huì)購(gòu)買(mǎi)另外一些商品。找出所有類(lèi)似的關(guān)聯(lián)規(guī)則，對(duì)于企業(yè)確定生產(chǎn)銷(xiāo)售、產(chǎn)品分類(lèi)設(shè)計(jì)、市場(chǎng)分析等多方面是有價(jià)值的。

2.聚類(lèi)分析方法

類(lèi)聚分析就是直接比較樣本中各事物之間的性質(zhì)，將性質(zhì)相近的歸為一類(lèi)，而將性質(zhì)差別較大的分在不同的類(lèi)。對(duì)變量聚類(lèi)計(jì)算變量之間的距離，對(duì)樣本聚類(lèi)則計(jì)算樣本之間的距離。它的目的是使得屬于同一類(lèi)別的個(gè)體之間的距離盡可能小，而不同類(lèi)別上的個(gè)體間的距離盡可能大。

聚類(lèi)分析用于把有相似特性的客戶(hù)、數(shù)據(jù)項(xiàng)集合到一起。在電子商務(wù)中, 聚類(lèi)分析常用于市場(chǎng)細(xì)分。根據(jù)已有客戶(hù)的數(shù)據(jù)，利用聚類(lèi)技術(shù)將市場(chǎng)按客戶(hù)消費(fèi)模式的相似性分為若干細(xì)分市場(chǎng)，以進(jìn)行有針對(duì)性的市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)，提供更適合、更滿(mǎn)意的服務(wù)。如自動(dòng)給一個(gè)特定的客戶(hù)聚類(lèi)發(fā)送銷(xiāo)售郵件，為一個(gè)客戶(hù)聚類(lèi)動(dòng)態(tài)地改變一個(gè)特殊的站點(diǎn)等。通過(guò)對(duì)聚類(lèi)的客戶(hù)特征的提取，電子商務(wù)網(wǎng)站還可以為客戶(hù)提供個(gè)性化的服務(wù)。

3.分類(lèi)分析

分類(lèi)系統(tǒng)是基于遺傳算法的機(jī)器學(xué)習(xí)中的一類(lèi)，它包括一個(gè)簡(jiǎn)單的基于串規(guī)則的并行生成子系統(tǒng)、規(guī)則評(píng)價(jià)子系統(tǒng)和遺傳算法子系統(tǒng)。分類(lèi)系統(tǒng)正在被人們?cè)絹?lái)越多地應(yīng)用于科學(xué)、工程和經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域中，是目前遺傳算法研究領(lǐng)域中一個(gè)非?；钴S的領(lǐng)域。

分類(lèi)分析是數(shù)據(jù)挖掘中應(yīng)用最多的方法。分類(lèi)要解決的問(wèn)題是為一個(gè)事件或?qū)ο髿w類(lèi)，既可以用于分析已有的數(shù)據(jù)，也可以用來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)的數(shù)據(jù)。分類(lèi)通過(guò)分析已知分類(lèi)信息的歷史數(shù)據(jù)，總結(jié)出一個(gè)預(yù)測(cè)模型，預(yù)測(cè)哪些人可能會(huì)對(duì)郵寄廣告、產(chǎn)品目錄等有反應(yīng)，可以針對(duì)這一類(lèi)客戶(hù)的特點(diǎn)展開(kāi)商務(wù)活動(dòng)，提供個(gè)性化的信息服務(wù)。

4.序列模式

序列模式挖掘就是要挖掘出交易集之間有時(shí)間序列關(guān)系的模式。它挖掘的側(cè)重點(diǎn)在于分析數(shù)據(jù)間的前后或因果關(guān)系，找到那些“一些項(xiàng)跟隨另一些項(xiàng)”，以預(yù)測(cè)未來(lái)的訪問(wèn)模式。序列模式分析和關(guān)聯(lián)分析類(lèi)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(cè)重點(diǎn)在于分析數(shù)據(jù)間的前后序列關(guān)系。它能發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)中形如“在某一段時(shí)間內(nèi)，顧客購(gòu)買(mǎi)商品A，接著購(gòu)買(mǎi)商品B，而后購(gòu)買(mǎi)商品C，即序列A-B-C出現(xiàn)的頻率較高”之類(lèi)的知識(shí)。序列模式分析描述的問(wèn)題是：在給定交易序列數(shù)據(jù)庫(kù)中，每個(gè)序列是按照交易時(shí)間排列的一組交易集，挖掘序列函數(shù)作用在這個(gè)交易序列數(shù)據(jù)庫(kù)上，返回該數(shù)據(jù)庫(kù)中出現(xiàn)的高頻序列。在進(jìn)行序列模式分析時(shí)，同樣也需要有用戶(hù)輸入最小置信度C和最小支持度S。

序列模式便于進(jìn)行電子商務(wù)的組織，預(yù)測(cè)客戶(hù)的訪問(wèn)模式，對(duì)客戶(hù)開(kāi)展有針對(duì)性的廣告服務(wù)或者主動(dòng)推薦客戶(hù)感興趣的頁(yè)面，以滿(mǎn)足訪問(wèn)者的特定要求。

四、結(jié)束語(yǔ)

電子商務(wù)是現(xiàn)代信息技術(shù)發(fā)展的必然結(jié)果，也是未來(lái)商業(yè)運(yùn)作模式的必然選擇。利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來(lái)分析大量的數(shù)據(jù)，可以挖掘出商品的消費(fèi)規(guī)律與客戶(hù)的訪問(wèn)模式，幫助企業(yè)制定有效的營(yíng)銷(xiāo)策略，充分發(fā)揮企業(yè)的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，促進(jìn)管理創(chuàng)新和技術(shù)創(chuàng)新，提高企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。

隨著電子商務(wù)發(fā)展的勢(shì)頭越來(lái)越強(qiáng)勁, 面向電子商務(wù)的數(shù)據(jù)挖掘?qū)⑹且粋€(gè)非常有前景的領(lǐng)域。它能自動(dòng)預(yù)測(cè)客戶(hù)的消費(fèi)趨勢(shì)、市場(chǎng)走向，指導(dǎo)企業(yè)建設(shè)個(gè)性化智能網(wǎng)站，帶來(lái)巨大的商業(yè)利潤(rùn)，可以為企業(yè)創(chuàng)建新的商業(yè)增長(zhǎng)點(diǎn)。但是在面向電子商務(wù)的數(shù)據(jù)挖掘中也存在很多問(wèn)題急需解決，比如怎樣將服務(wù)器的日志數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成適合某種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的數(shù)據(jù)格式，怎樣解決分布性、異構(gòu)性數(shù)據(jù)源的挖掘，如何控制整個(gè)Web上知識(shí)發(fā)現(xiàn)過(guò)程等。隨著硬件環(huán)境、挖掘算法的深入研究及應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)的積累，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及在電子商務(wù)中的應(yīng)用必將取得長(zhǎng)足的進(jìn)展。