無論是身處學校還是步入社會，大家都嘗試過寫作吧，借助寫作也可以提高我們的語言組織能力。寫范文的時候需要注意什么呢？有哪些格式需要注意呢？下面我給大家整理了一些優秀范文，希望能夠幫助到大家，我們一起來看一看吧。
數據挖掘論文篇一
數據挖掘的概念和應用已經滲透到社會生活和工業生產的各個領域。作為數據挖掘的實踐者，本人在讀數學專業的同時，也興趣盎然地涉足了數據科學和機器學習領域。在一次數據挖掘課程中，我完成了一篇論文，能讓我對數據挖掘這個領域有更深入的認識和體驗。這篇論文讓我深入了解了數據挖掘的思路，技術和應用，并且讓我體會到寫論文不僅僅是理論知識,更需要實踐的動手能力，思維的掌握能力，和成果演示的表達能力。在這篇心得體會中，我想分享我的經驗，和大家一起探究數據挖掘的獨特之處。
數據挖掘作為一個復雜的技術領域，它的研究對象可以是已有的數據集合，經修正的數據對象或者真實的數據。要想在這個領域獲得成功，首先需要有學習數據挖掘的信念。學習數據挖掘，不僅需要具有信息學、數學、統計、計算機等領域的基本素養,還要具備探索、創新、思維、推理能力等本質要素。當我們深入學習數據挖掘技術時，我們不僅需要明``確各項技術特征，還需要全面了解不同類型的數據分析流程。
一般來說，學習數據挖掘的方法包括:學習關于數據挖掘的各種知識點、探索分享“開源”資源、通過訓練理論模型以及掌握不同實際應用場景下的數據挖掘流程等。這些方法都非常必要，同時也大大豐富了我們的數據挖掘知識儲備。
第三段：論文的核心內容。
在畢業論文寫作之中,我寫了一篇關于“基于樹模型的數據挖掘方法研究與應用”的論文。本文利用樹形神經網絡模型，并通過對數據源進行預處理和特征選擇，把語音呼叫數據與樣本數據進行匹配，并提出了樹形神經網絡模型的性能檢驗。同時，本文探討了該模型的實際應用場景以及對未來語音識別的發展具有重要的參考價值。該論文的相關資料、數據等都經過了極為詳盡的研究和討論。通過數據挖掘的方法，該論文配備有附錄和數據模型的詳細數據分析。
第四段：論文的收獲。
通過這篇論文的寫作，我除了掌握數據挖掘的基本技能，如預處理、分析等,更重要的是鍛煉了自己的學習能力、團隊溝通協作能力和美術設計等多方面的能力。通過論文的撰寫和演示,我更加深入地認識了數據挖掘應用的深度、挑戰和前景。
第五段：未來展望。
在未來的學習和工作中,我希望能夠不斷強化自己數據挖掘領域方面的知識儲備,加速自身的魅力和資質提升,成為引領行業的新一代人才,并在日后的實踐中不斷總結經驗,挖掘新的理論問題，依托技術優勢和網絡平臺，推動數據挖掘與科技創新的合理發展,并為行業的創新與發展做出重要的貢獻。
數據挖掘論文篇二
數據挖掘技術在金融業、醫療保健業、市場業、零售業和制造業等很多領域都得到了很好的應用。針對交通安全領域中交通事故數據利用率低的現狀，可以通過數據挖掘對相關交通事故數據進行統計分析，從而發現其中的關聯，這對提升交通安全水平具有非常重要的意義。
數據挖掘（datamining）即對大量數據進行有效的分類統計，從而整理出有規律的、有價值的、潛在的未知信息。一般來講，這些數據存在極大的隨機性和不完全性，其包括各行各業各個方面的數據。數據挖掘是一個結合了數據庫、人工智能、機器學習的學科，涉及統計數據和技術理論等領域。
關聯分析作為數據挖掘中的重要組成部分，其主要作用就是通過數據之間的相互關聯從而發現數據集中某種未知的聯系。關聯分析最初是在20世紀90年代初被提出來的，一直備受關注。已被廣泛應用于各行各業，包括醫療體檢、電子商務、商業金融等各個領域。關聯規則的挖掘一般可分成兩個步驟[1]：
（1）找出頻繁項集，不小于最小支持度的項集；
（2）生成強關聯規則，不小于最小置信度的關聯規則。相對于生成強關聯規則，找出頻繁項集這一步比較麻煩。l等人在1994年提出的apriori算法是生成頻繁項集的經典算法[2]。apriori算法使用了level-wise搜索的迭代方法，即用k-項集探索（k+1）-項集。apriori算法在整體上可分為兩個部分。
（1）發現頻集。這個部分是最重要的，開銷相繼產生了各種各樣的頻集算法，專門用于發現頻集，以降低其復雜度、提高發現頻集的效率。
（2）利用所獲得的頻繁項集各種算法主要致力產生強關聯規則。當然頻集構成的聯規則未必是強關聯規則，還要檢驗構成的關聯規則的支持度和支持度是否超過它們的閾值。apriori算法找出頻繁項集分為兩步：連接和剪枝。
（1）連接。集合lk-1為頻繁k-1項集的集合，它通過與自身連接就可以生成候選k項集的集合，記作ck。
（2）剪枝。頻繁k項集的集合lk是ck的子集。剪枝首先利用apriori算法的性質（頻繁項集的所有非空子集都是頻繁的，如果不滿足這個條件，就從候選集合ck中刪除）對ck進行壓縮；然后，通過掃描所有的事務，確定壓縮后ck中的每個候選的支持度；最后與設定的最小支持度進行比較，如果支持度不小于最小支持度，則認為該候選項是頻繁的。目前，在互聯網技術及科學技術的快速發展下，人工智能、機器識別等技術興起，關聯分析也被越來越多應用其中，并在不斷發展中提出了大量的改進算法。
近年來，我國越來越多的學者將數據挖掘關聯分析應用于道路交通事故的研究中，主要是分析道路、車輛、行人以及環境等因素與交通事故之間的某種聯系。pande和abdel-aty[3]通過關聯分析研究了美國佛羅里達州20xx年非交叉口發生的道路交通事故，重點分析了各個不同的影響因素與交通事故之間的內在聯系，通過研究得出如下結論，道路照明條件不足是引發道路交通事故的主要因素，除此之外，還發現天氣惡劣的環境下道路彎道的直線段也極易發生交通事故。graves[4]利用數據挖掘技術中的關聯規則對歐洲道路交通事故進行了分析，主要研究了交通事故與道路設施狀況之間的關聯，通過研究發現了易導致交通事故發生的各個道路設施狀況因素，此研究為歐洲路面建設及投資提供了強大的決策支持。我國學者董立巖在研究道路交通事故數據的文獻中，將粗糙集與關聯分析進行了融合，提出了基于偏好信息的決策規則簡約算法并將其應用其中，通過分析發現了道路交通事故的未知規律。王艷玲通過關聯分析中的因子關聯樹模型重點分析了影響道路交通事故最重要的因子，發現在道路交通事故常見的誘因人、車、路及環境中對事故影響最大的因子是環境。許卉瑩等利用關聯分析、聚類分析以及決策樹分析三種數據挖掘技術對道路交通事故數據進行分析，最終得出了科學的道路交通事故預防和交通安全管理決策依據。尚威等在研究中，對大量的道路交通數據進行了有效整合，并在此基礎上按照交通事故相關因素的不同特點整理出與事故發生有關的字段數據，形成新的事故數據記錄表，然后再根據多維關聯規則對記錄的相關數據進行分析，從而發現了事故誘導因素記錄字段值和事故結果字段值組成的道路交通事故頻繁字段的組合。張聽等在充分掌握聚類數據挖掘理論與方法的基礎上，提出了多目標聚類分析框架和一個啟發式的聚類算法k-wanmi，并將其用在道路交通事故的聚類研究中對不同權重的屬性進行了多目標分析。同樣，許宏科也利用該方法對公路隧道交通流數據進行了聚類分析，其在研究中不僅明確了隧道交通流的峰值規律，而且還根據這種規律制訂了隧道監控設備的不同控制方案，對提高隧道交通安全的水平做了極大的貢獻。徐磊和方源敏在研究中，提出了由簡化信息熵構造的改進c4.5決策樹算法，并將其應用在交通事故數據的研究中，對交通數據進行了正確分類，發現了一些隱藏的規則和知識，為交通管理提供了依據。劉軍、艾力斯木吐拉、馬曉松運用多維關聯規則分析交通事故記錄，從而找到導致交通事故發生次數多的主要原因，并且指導相關部門作出相應的決策。楊希剛運用關聯規則為現實中的交通事故的預防提供依據。吉林大學的吳昊等人，基于關聯規則的理論基礎，定義了公路交通事故屬性模型，并結合改進后的apriori算法，分析了交通事故歷史數據信息，為有關單位和用戶尋找道路黑點（即事故多發點）提供了技術支援和決策幫助。
通過數據挖掘中的關聯分析方法雖然能夠對道路交通事故的相關因素進行清晰的分析，但是目前在這一方面的研究仍有不足之處。因為關聯分析在道路交通事故的研究中往往只能片面發現某一種或幾種因素影響交通事故的規律，很難將所有影響因素結合起來進行全面系統的分析。然而道路交通事故的發生通常都是由相應因素導致，而后事故當事人意識到危險源的存在并采取措施，直到事故發生的連續過程，整體來看體現了時序性。也就是說，道路交通事故是受到一系列按照時間先后順序排列的影響因素組合共同作用而發生的，從整體的角度出發研究事故發生機理更加科學。
數據挖掘論文篇三
摘要：人類利用圖書館產生信息活動時所表現出的最基礎、最平常、最通用的一種關系，便是用戶資源和圖書館之間的關系。從這種關系出發，分析嫁接起這一簡單聯系的規律，便是數據挖掘技術。本文認為對圖書館用戶資源分析研究應以數據挖掘技術為邏輯起點，從云計算、信息共享、數據排查、智能搜索、大數據存儲等對圖書館用戶資源進行整合和建設。應對信息資源日益豐富的這天，數據挖掘技術對管理圖書館信息資源技術帶給了巨大便利。
關鍵詞：數據挖掘；用戶資源。
數據挖掘，即數據系統中的信息發現。隨著計算機技術，個性是云計算、大數據記憶技術的快速發展，傳統的手動查找信息模式被大數據智能檢索替代。數據挖掘技術廣泛應用于市場、工業、金融行業、科學界、互聯網行業以及醫療業。數據挖掘技術在圖書館的應用，能夠將海量的用戶資源進行聚類、關聯、整合，能夠對用戶搜索記錄、圖書流通記錄、用戶借閱信息等數據進行精確預判，發現一些隱蔽的聯系，為圖書館采購圖書、淘汰文獻資料帶給科學推薦，也能夠為用戶帶給個性化訂閱服務，創新用戶服務模式，為圖書館建設整個信息網絡帶給有力支撐。
1大數據下的圖書館用戶資源特征。
圖書館用戶資源是透過數字技術進行組織和管理的：（1）經過數據關聯分析，把數據庫中存在的兩個或兩個以上用戶之間的相同性提取出來，提高支持度和說服力；（2）把用戶信息按照相似性歸納成幾個類別，建立宏觀概念，發現其間的相互關系；其次定義這些相互關系，概念產生以后，即等同于這些相互關系的整體信息，用于建構分類規則或者數據模型；其次利用以上數據找出變化規律，對此規律進行模型化處理，并由數據模型對未知信息進行預判；（3）把用戶資源進行時序排序，檢索出高重復率的模型；（4）進行偏差比對，檢查數據之中的異常狀況。圖書館利用超多的用戶訪問信息獲取用戶興趣，發現用戶群體，為不同的群體定制信息，還能夠建立一個共享信息平臺，讓不同用戶建立網絡交流。
1.1數據量大并且分布更廣。
大數據形勢下，圖書館能夠獲取的用戶資源不僅僅限于用戶個人信息和搜索記錄，也包括檔案、學術研究、教學模式、用戶評價和反饋等，數據豐富。同時，數據分布廣泛，在互聯網時代，可從圖書館應用系統、數據系統記錄以及各種網頁、移動終端的信息獲取，顯示出用戶資源的分散性。
1.2數據資料多元化，形式靈活化。
數據系統里的存儲方式不同，服務器不同，系統開發平臺不同，致使許多用戶資源無法交流互換。圖書館用戶資源有半模型化、模型化和非模型化之分。傳統的圖書館用戶資源中，用戶只是圖書資源的使用者，與圖書館之間只是點對點單線互動，用戶之間不存在交流，而在大數據網絡平臺下，用戶之間能夠建立資料共享互動平臺，使得用戶資源的資料更加多元化。
2圖書館用戶資源利用。
2.1有助于利用數據挖掘技術建立用戶資源圖書館。
用戶資源圖書館具備信息量大的特點，用戶可獲得各方各面的信息，且從服務的個性化和全方位化而言，圖書館可根據社會熱點或用戶需求定制服務。一方面，建立用戶資源圖書館，使各類用戶信息在同一界面統一呈現，方便用戶的選取和檢索。另一方面，利用數據挖掘技術建立的用戶資源圖書館，服務器眾多，具有較強的計算潛力和存儲潛力，擁有較高的數據處理潛力，能同時容納多數用戶。因數據量大所導致的硬件費用和后期運行費用劇增，可透過構建用戶資源圖書館平臺以及應用服務得到解決。為應付不斷提高的用戶資源存儲方面的壓為，目前亟需的就是投入超多資金以擴容存儲設備，無疑，建立用戶資源平臺能夠解決此問題。
2.2加速圖書館資源的數字化。
強大的互聯網呈現功能和用戶信息保存的可靠性功能，用戶資源存儲的復雜性問題可得到很好的解決。其次，數據挖掘技術對于資源整合方面具有優勢，透過分布式的存儲模式整合超多信息資源帶給給用戶檢索。不同的數據之間的互相操作以及全方位的互聯網服務得以實現，很好的解決了資源重復建設的問題。因此，利用數據挖掘使得圖書館資源數字化具備可行性。從這個好處上來看，資源的館藏數字化將會加快發展，而不只是圖書書目的劇增。
2.3降低人力資源成本，使圖書館各類資源得以整合和優化。
隨著各類用戶資源利用步伐的加快，加之依靠因特網的用戶對服務的可行性和效率性要求更高，超多不同體系的服務器布置在機房，系統維護人員的壓力也相應増大。透過數據挖掘技術，可有效進行資源整合和優化，無需透過人力進行。
2.4有利于分析用戶心理和提升用戶體驗。
數據挖掘技術能夠利用用戶資源計算出用戶模型，這是研究用戶需求、偏好、行為的一種常規方式，一般認為用戶模型是對用戶在某段時間內相對穩定的信息需求的記錄。用戶模型反過來對獲取用戶資源有十分重要的作用，建構用戶模型，能夠使圖書館更加精深、準確地掌握當前用戶資源。透過對用戶資源的處理來預測用戶需求，進而到達持續提高服務質量和用戶滿意度的目的。一方面，預判用戶心理是利用圖書館用戶資源更加深入的表現。隨著用戶環境與圖書館環境的不斷變化，這種預判力覆蓋范圍已經不單單是用戶信息行為的某個過程或某幾個過程，相反，用戶心理能夠對用戶需求的強弱、層次、方向產生極為重要的影響，同時也能夠對獲取用戶資源全部過程產生重要影響。另一方面，最先研究用戶體驗研究當屬企業營銷活動，主要用來研究用戶與企業、產品或服務之間的互動。數據挖掘技術能夠更精準預測用戶的實際感受，透過研究用戶情感體驗與用戶行為動作，提高用戶的滿意度，滿足用戶需求。
3結語。
在數據大爆發時代，重視圖書館用戶資源，透過多渠道、多方式匯聚用戶資源，采用數據挖掘、數據歸檔分析等技術，掌握用戶資源特征，有助于圖書館精準定位用戶群體，對調整圖書館運營策略有重要前置作用，更能創新圖書館服務的資料和形式，實現圖書館資源的有效利用。
參考文獻。
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[2]郭崇慧等.北京數據挖掘教程[m].北京:清華大學出版社，2005.
[3]徐永麗等.網絡環境中用戶信息需求障礙分析[j].圖書館理論與實踐，2004.
數據挖掘論文篇四
根據20xx年4月國家教育部等五部關于印發《職業學校學生實習管理規定》的通知（教職成[20xx]3號）精神，針對旅游管理專業頂崗實習企業的實際情況以及頂崗實習現狀，多角度分析新《職業學校學生頂崗實習管理規定》（以下簡稱新《規定》）對旅游管理專業頂崗實習的新要求，探索可操作的改進辦法，為旅游管理專業實施頂崗實習教學課程提供借鑒和幫助。
（1）實習企業較多，大部分企業需求人數少，實習生分布零散，跟蹤管理難度大。
（2）由學校安排實習的，大多是由學校和實習企業簽訂雙方協議，實習生簽閱《實習生管理守則》。
（3）中職學校旅游管理專業頂崗實習學生大多未滿18周歲。
（4）實習評價體系不完善，對實習生的考核主觀成分多，量化標準少。
（5）實習期仍以學生平安險作為學生意外傷害保險，尚未為學生購買專門的實習責任險。
2.新《規定》對頂崗實習的影響及改進方法。
（1）新《規定》再次強調對實習過程的全程指導，并明確提出，對自行安排實習的學生也要進行跟蹤管理（新《規定》第七條、第八條）。而旅游管理專業實習企業特別是旅行社，企業多，規模小，需求人數少，實習生分布零散，甚至一個企業只有一個實習生，管理和指導難度大。調查資料顯示，旅游專業實習企業中90%是旅行社，而實習生中只有50%在旅行社實習。這種情況實習指導教師如果要實現對每個實習生的指導管理，那么大部分時間都在外跑實習點，學校對專業教師的教學任務、科研任務及其他工作都很難完成。針對這一現狀，結合新《規定》要求，可從以下方面著手改進：
1）建立校企生聯動實習管理制度。在學校數字化平臺增加實習管理模塊，將實習操作流程、標準分單元錄入模塊內，實習生定期在平臺上提交單元作業，企業指導教師和學校指導教師定期在平臺上提交實習生單元成績，最后的實習總成績由單元成績按比例匯總而成。這樣既可參與和掌控實習過程，又能優化實習考核體系，增加量化標準。如數字平臺無法立即實施，可先采用電子文檔或紙質文檔方式。
2）實習面試結束后，組織召開實習指導教師動員會，由學校安排的指導教師和各企業安排的指導教師參加，共同學習和調整實習計劃、操作標準、達標考核、指導流程等。
3）實習收尾階段，組織召開實習總結會，對實習工作進行交流分享，對實際工作中遇到的問題提出改進建議，為即將開展的新一輪實習工作做好鋪墊。
（2）新《規定》第十二條、第十三條要求，頂崗實習前學校、企業、學生須簽訂三方協議，這對制約企業、約束學生有了明確依據。旅游企業淡旺季明顯，一些企業到了淡季就將學生解聘；學生實習中無法適應而中途離職的也時有發生，所以協議內容除新《規定》列示內容外，還應增加實習生到崗后應遵守的相關管理制度、學生違反規定的處理辦法等內容。
（3）新《規定》第十四條要求，未滿18周歲的學生參加頂崗實習，須由監護人簽閱知情同意書。大部分中職學校學生在實習時都未達到該年齡標準，因此中職學校在實習前應按戶口登記年齡進行一次篩選，將“頂崗實習學生監護人知情同意書”以統一格式發放給未滿18周歲學生，并告知監護人，請監護人簽閱。“知情同意書”交學校后方可參加實習面試。
（4）新《規定》第三十五條要求，職業學校或實習單位應為實習學生投保實習責任保險。實習責任險是指學生在實習期間，因學校的管理疏忽對學生造成的身體、心理傷害應由學校承擔責任的保險。據調查，保險公司目前尚未推出專門的實習責任險，但可先為實習生購買一年期限的意外險。但意外險與實習責任險在投保范圍、價格等方面還有差異，所以，職業學校也應同時與保險行業接觸，積極推進實習責任險的設計出臺。
總之，旅游管理專業頂崗實習在實施過程中還存在一些問題和困難，如企業與學校的需求差異、旅游行業淡旺季與實習期的時間矛盾、實習生生活管理和心理疏導問題等，有待在《新規定》的要求和指導下，與企業深度合作，探索出一套有效的、可操作的頂崗實習實施標準。
數據挖掘論文篇五
古典文學中常見論文這個詞，當代，論文常用來指進行各個學術領域的研究和描述學術研究成果的文章，簡稱為論文。以下就是由編為您提供的。
阿里巴巴成功上市，使馬云一時間家喻戶曉，同時讓更多人看到了電商發展的無限潛力和廣闊空間。電子商務是一門交叉性概念，其涉及理論知識和領域極為豐富，譬如：管理學、法學、經濟學以及互聯網技術等多種領域，是一系列綜合性極強的活動。信息技術的進步和社會商業的發展使得經濟數字化、競爭全球化、貿易自由化的趨勢不斷加強。有關電子商務各類的研究如雨后春筍層出不窮，其中物聯網技術作為其發展的重要支撐不可忽視。為進一步了解近年來我國基于物聯網的電商發展研究熱點，筆者通過對cnki收錄的相關文獻的進行計量分析就此展開研究。
物聯網作為一種新興技術，自20世紀90年代由美國麻省理工學院首次提出以來，其技術實現及應用引起國內外學術界學者廣泛關注。物聯網起初是基于物流系統提出的，以射頻識別技術作為條碼識別的替代品，實現對物流系統進行智能化管理。
在研究物聯網技術在電子商務應用中，rfid功不可沒。rfid(radiofrequencyidentification)技術作為物聯網的重要技術，又稱電子標簽、無線射頻識別，是一種通信技術，可通過無線電訊號識別特定目標并讀寫相關數據，而無需識別系統與特定目標之間建立機械或光學接觸。電子商務利用物聯網技術通過把人、財、物、商店等實體聯結起來并在網絡環境下進行交互。在實現交互時，一個關鍵技術就是利用rfid技術給各個實體標注獨一無二的標簽從而將不同實體加以區分。物聯網技術不僅承擔著標注實體角色而且在記錄生產過程、跟蹤物流以及防偽查詢等方面發揮著重要作用。
隨著互聯網技術的發展和經濟全球化浪潮的推動，電子商務問題及物聯網技術成為國內外學術界普遍研究熱點。國內學者就電子商務發展進程中涉及到的主要環節并結合物聯網技術作出相關研究，并在其研究的基礎之上根據我國電子商務發展狀況提出了針對性建議，這些環節主要包括基礎設施建設、支付環境、信用環境以及發展環境的改善等等。
國內對電子商務的研究熱度頗高，然而對物聯網技術下電子商務的研究相對匱乏。2017年4月，我們在cnki上以“主題=電子商務”為檢索式進行檢索，查得相關記錄83605條;以“主題=‘物聯網’+‘電子商務’”為檢索式得到609條記錄，通過篩選共112篇文獻與本文研究相關。在112篇文章中，98篇為非基金文獻，基金文獻僅占1/8。據調查，近年來我國基于物聯網技術對電子商務研究集中在物聯網技術在各行業電子商務中的應用、物聯網對電商的影響以及基于物聯網技術新型模式的研討等方面。因此，圍繞物聯網環境下電子商務發展動向及趨勢并進行相關比較分析對把握電子商務發展中關鍵問題具有極強的現實意義和指導意義。
數據挖掘論文篇六
：數據挖掘是一種特殊的數據分析過程，其不僅在功能上具有多樣性，同時還具有著自動化、智能化處理以及抽象化分析判斷的特點，對于計算機犯罪案件中的信息取證有著非常大的幫助。本文結合數據挖掘技術的概念與功能，對其在計算機犯罪取證中的應用進行了分析。
：數據挖掘技術；計算機；犯罪取證。
隨著信息技術與互聯網的不斷普及，計算機犯罪案件變得越來越多，同時由于計算機犯罪的隱蔽性、復雜性特點，案件偵破工作也具有著相當的難度，而數據挖掘技術不僅能夠對計算機犯罪案件中的原始數據進行分析并提取出有效信息，同時還能夠實現與其他案件的對比，而這些對于計算機犯罪案件的偵破都是十分有利的。
數據挖掘技術是針對當前信息時代下海量的網絡數據信息而言的，簡單來說，就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的隨機數據中對潛在的有效知識進行自動提取，從而為判斷決策提供有利的信息支持。同時，從數據挖掘所能夠的得到的知識來看，主要可以分為廣義型知識、分類型知識、關聯性知識、預測性知識以及離型知識幾種。
根據數據挖掘技術所能夠提取的不同類型知識，數據挖掘技術也可以在此基礎上進行功能分類，如關聯分析、聚類分析、孤立點分析、時間序列分析以及分類預測等都是數據挖掘技術的重要功能之一，而其中又以關聯分析與分類預測最為主要。大量的數據中存在著多個項集，各個項集之間的取值往往存在著一定的規律性，而關聯分析則正是利用這一點，對各項集之間的關聯關系進行挖掘，找到數據間隱藏的關聯網，主要算法有fp-growth算法、apriori算法等。在計算機犯罪取證中，可以先對犯罪案件中的特征與行為進行深度的挖掘，從而明確其中所存在的聯系，同時，在獲得審計數據后，就可以對其中的審計信息進行整理并中存入到數據庫中進行再次分析，從而達到案件樹立的效果，這樣，就能夠清晰的判斷出案件中的行為是否具有犯罪特征[1]。而分類分析則是對現有數據進行分類整理，以明確所獲得數據中的相關性的一種數據挖掘功能。在分類分析的過程中，已知數據會被分為不同的數據組，并按照具體的數據屬性進行明確分類，之后再通過對分組中數據屬性的具體分析，最終就可以得到數據屬性模型。在計算機犯罪案件中，可以將按照這種數據分類、分析的方法得到案件的數據屬性模型，之后將這一數據屬性模型與其他案件的數據屬性模型進行對比，這樣就能夠判斷嫌疑人是否在作案動機、發生規律以及具體特征等方面與其他案件模型相符，也就是說，一旦這一案件的數據模型屬性與其他案件的數據模型屬性大多相符，那么這些數據就可以被確定為犯罪證據。此外，在不同案件間的共性與差異的基礎上，分類分析還可以實現對于未知數據信息或類似數據信息的有效預測，這對于計算機犯罪案件的處理也是很有幫助的。此外，數據挖掘分類預測功能的實現主要依賴決策樹、支持向量機、vsm、logisitic回歸、樸素貝葉斯等幾種，這些算法各有優劣，在實際應用中需要根據案件的實際情況進行選擇，例如支持向量機具有很高的分類正確率，因此適合用于特征為線性不可分的案件，而決策樹更容易理解與解釋。
對于數據挖掘技術，目前的計算機犯罪取證工作并未形成一個明確而統一的應用步驟，因此，我們可以根據數據挖掘技術的特征與具體功能，對數據挖掘技術在計算機犯罪取證中的應用提供一個較為可行的具體思路[2]。首先，當案件發生后，一般能夠獲取到海量的原始數據，面對這些數據，可以利用fp-growth算法、apriori算法等算法進行關聯分析，找到案件相關的潛在有用信息，如犯罪嫌疑人的犯罪動機、案發時間、作案嫌疑人的基本信息等等。在獲取這些基本信息后，雖然能夠對案件的基本特征有一定的了解，但犯罪嫌疑人卻難以通過這些簡單的信息進行確定，因此還需利用決策樹、支持向量機等算法進行分類預測分析，通過對原始信息的準確分類，可以得到案件的犯罪行為模式（數據屬性模型），而通過與其他案件犯罪行為模式的對比，就能夠對犯罪嫌疑人的具體特征進行進一步的預測，如經常活動的場所、行為習慣、分布區域等，從而縮小犯罪嫌疑人的鎖定范圍，為案件偵破工作帶來巨大幫助。此外，在計算機犯罪案件處理完畢后，所建立的嫌疑人犯罪行為模式以及通過關聯分析、分類預測分析得到的案件信息仍具有著很高的利用價值，因此不僅需要將這些信息存入到專門的數據庫中，同時還要根據案件的結果對數據進行再次分析與修正，并做好犯罪行為模式的分類與標記工作，為之后的案件偵破工作提供更加豐富、詳細的數據參考。
總而言之，數據挖掘技術自計算機犯罪取證中的應用是借助以各種算法為基礎的關聯、分類預測功能來實現的，而隨著技術的不斷提升以及數據庫中的犯罪行為模式會不斷得到完善，在未來數據挖掘技術所能夠起到的作用也必將越來越大。
作者:周永杰單位:河南警察學院信息安全系。
數據挖掘論文篇七
對很多培養機構而言，目前急需解決的問題主要有：如何根據不同成員需求設置合理的課程、如何通過教學方式提高成員學習積極性、如何提高成員培訓效果、如何通過考核檢驗成員學習成果等，都是培養機構發展過程中必須面對的問題。隨著我國信息化進程的加快，一些培養機構也開始進行信息化建設，通過信息系統對培訓相關事宜進行管理。但目前在針對培養機構的信息系統中，所實現的功能和模塊是進行簡單的查詢、統計。在了解培訓評估效果時，目前的信息系統中，學員通過系統對不同課程的教師進行打分，系統自對進行匯總、統計，得出教師評價。但這種匯總、統計是最簡單的，對教師評價也缺乏全面性和深度。
大數據時代下，數據信息呈現出海量特點。如何從海量、不完全的信息中尋找到真正有用的信息，是大數據時代中重要的問題。由此便利用到數據挖掘，顧名思義，數據挖掘就是從眾多數據信息中尋找到有用、有價值的信息。大數據時代下，教育行業中，信息量也是海量的，要想提高教學質量就需要運用數據挖掘找尋到有用的教育信息，并運用到實際教學中。信息系統通過一段實際應用后，里面存儲了大量數據，相應的，學習管理系統也是如此，里面蘊含了大量數據信息。如在線課程等功能中藏有大量師生應用過程中的數據資料。如圖1為數據挖掘在培訓管理中的流程圖。
2.1初步探索。
培訓管理系統中一般具有數據統計功能，將相關事宜進行統計。如網絡課程開展過程中，數據挖掘在培訓管理系統中的應用文/張宏亮在大數據時代，如何使用現有的數據對學員進行培訓管理，從而提高培訓效率是當前培訓管理中所面臨的問題。本文分析了數據挖掘在培訓管理中的`應用主要表現在初步探索、數據預處理以及數據挖掘過程。其中數據預處理和數據挖掘是培訓系統的核心功能。
2.2數據預期處理。
數據預處理時，原始數據庫會發生轉變，以適應數據挖掘、數據挖掘算法等的要求。在處理結構化的數據時，數據預處理需要完成兩項任務，即消除數據缺陷現象的存在和為數據挖掘奠定良好基礎。數據處理是對現有的數據進行前期處理，方便后期數據挖掘。如圖2為培訓管理系統中數據預處理模塊。
2.3數據挖掘。
wangj開發了一個將數據挖掘技術與基于模擬的培訓相結合的混合框架，以提高培訓評估的有效性。以信仰為基礎的學習概念，用于從知識/技能水平和信心水平的兩個維度來評估學員的學習成果。數據挖掘技術用于分析受訓人員的個人資料和基于模擬的培訓產生的數據，以評估學員的表現和學習行為。提出的方法論以臺灣基于模擬的步兵射擊訓練的實例為例。結果表明，提出的方法可以準確地評估學員的表現和學習行為，并且可以發現潛在的知識來提高學員的學習成果。bodeacn使用數據挖掘技術進行了培訓學習管理，用于分析參加在線兩年制碩士學位課程項目管理的學生的表現。系統數據來源是收集學生意見的調查數據，學生記錄的操作數據和電子學習的平臺記錄的學生活動數據。
3、總結。
目前培訓機構在進行教學評估時，所選擇的指標都是參考其他機構的，并沒有真正從自身實際出發進行評估，因此教學評估時存在諸多問題。其中最明顯的兩個問題是：第一教學評估方式單一化嚴重，只以數字評估為主；第二評估時容易受各種主觀因素影響。
參考文獻。
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數據挖掘論文篇八
摘要：主要通過對數據挖掘技術的探討，對職教多年累積的教學數據運用分類、決策樹、關聯規則等技術進行分析，從分析的結果中發現有價值的數據模式，科學合理地實現教學評估，讓教學管理者能夠從中發現教學活動中存在的主要問題以便及時改進，進而輔助管理者決策做好教學管理。
關鍵詞：教學評估；數據挖掘；教學評估體系；層次分析法。
1概述。
近年來國家對中等職業教育的發展高度重視，在政策扶持與職教工作者的努力下，職業教育獲得了蓬勃的發展。如何提高教學質量、培養合格的高技術人才成為職教工作者研究的課題。各種調查研究結果表明：加強師資隊伍的建設，強化教師教學評估對教學質量的提高尤為重要。
所謂教學評估，就是運用系統科學的方法對教學活動或教育行為的價值、效果作出科學的判斷過程。教學評估方式要靈活多樣，要多途徑、多方位、多形式的發揮評估的導學作用，以鼓勵評估為主，充分發揮評估的激勵功能，促進教學的健康發展。
在中等職業學校多年的教育教學工作中積累了大量的教務管理數據、教師檔案數據等，怎樣從龐雜大量的數據中挖掘出有效提高教學質量的關鍵因素是個難題。數據挖掘技術卻可以從人工智能的角度很好地解決這一課題。通過數據挖掘技術，得到隱藏在教學數據背后的有用信息，在一定程度上為教學部門提供決策支持信息促使更好地開展教學工作，提高教學質量和教學管理水平，使之能在功能上更加清晰地認識教師教與學生學的關系及促進教育教學改革。
數據挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的數據中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。數據挖掘應該更正確地命名為“從數據中挖掘知識”。即數據挖掘是對巨大的數據集進行尋找和分析的計算機輔助處理過程，在這一過程中顯現先前未曾發現的模式，然后從這些數據中發掘某些內涵信息，包括描述過去和預測未來趨勢的信息。人工智能領域習慣稱知識發現，而數據庫領域習慣將其稱為數據挖掘。
數據挖掘過程包括對問題的理解和提出、數據收集、數據處理、數據變換、數據挖掘、模式評估、知識表示等過程，以上的過程不是一次完成的，其中某些步驟或者全過程可能要反復進行。對問題的理解和提出在開始數據挖掘之前，最基礎的工作就是理解數據和實際的業務問題，在這個基礎之上提出問題，對目標作出明確的定義。
2.3.1分類分析方法：是通過分析訓練集中的數據，為每個類別做出準確的描述或建立分析模型或挖掘出分類規則，以便以后利用這個分類規則對其它數據庫中的記錄進行分類的方法。2.3.2決策樹算法：是一種常用于分類、預測模型的算法，它通過將大量數據有目的的分類，從而找到一些有價值的、潛在的信息。它的主要優點是描述簡單，分類速度快，特別適合大規模的數據處理。2.3.3聚類算法：聚類分析處理的數據對象的類是未知的。聚類分析就是將對象集合分組為由類似的對象組成的多個簇的過程。在同一個簇內的對象之間具有較高的相似度，而不同簇內的對象差別較大。2.3.4關聯規則算法：側重于確定數據中不同領域之間的關系，即尋找給定數據集中的有趣聯系。提取描述數據庫中數據項之間所存在的潛在關系的規則，找出滿足給定支持度和置信度閾值的多個域之間的依賴關系。
在以上各種算法的研究中，比較有影響的是關聯規則算法。
3教學評估體系。
評價指標體系是教學評估的基礎和依據，對評估起著導向作用，因此制定一個科學全面的評價指標體系就成為改革、完善評價的首要目標。評價指標應以指導教學實踐為目的，通過評價使教師明確教學過程中應該肯定的和需要改進的地方；以及給出設計評價指標的導向問題。
3.1教學評估體系的構建方法。
層次分析法（簡稱ahp法）是美國運籌學家t·l·saaty教授在20世紀70年代初期提出的一種簡便、靈活而又實用的多準則決策的系統分析方法，其原理是把一個復雜問題分解、轉化為定量分析的方法。它需要建立關于系統屬性的各因素多級遞階結構，然后對每一層次上的因素逐一進行比較，得到判斷矩陣，通過計算判斷矩陣的特征值和特征向量，得到其關于上一層因素的相對權重，并可自上而下地用上一層次因素的相對權重加權求和，求出各層次因素關于系統整體屬性（總目標層）的綜合重要度。
3.2構建教學評估指標體系的作用。
3.2.1構建的教學評估指標，作為挖掘庫選擇教學信息屬性的依據。
3.2.2通過ahp方法，能篩選出用來評價教學質量的相關重要屬性，從而入選為挖掘庫字段，這樣就減去了挖掘庫中對于挖掘目標來說影響較小的屬性，進而大大減少了挖掘的工作量，提高挖掘效率。3.2.3通過構建教學評估指標，減少了挖掘對象的字段，從而避免因挖掘字段過多，導致建立的決策樹過大，出現過度擬合挖掘對象，進而造成挖掘規則不具有很好的評價效果的現象。3.2.4提高教學質量評估實施工作的效率。
4.1學習效果評價學習評價是教育工作者的重要職責之一。評價學生的學習情況，既對學生起到信息反饋和激發學習動機的作用，又是檢查課程計劃、教學程序以至教學目的的手段，也是考查學生個別差異、便于因材施教的途徑。評價要遵循“評價內容要全面、評價方式要多元化、評價次數要多次化，注重自評與互評的有機結合”的原則。利用數據挖掘工具，對教師業務檔案數據庫、行為記錄數據庫、獎勵處罰數據庫等進行分析處理，可以即時得到教師教學的評價結果，對教學過程出現的問題進行及時指正。
另外，這種系統還能夠克服教師主觀評價的不公正、不客觀的弱點，減輕教師的工作量。
4.2課堂教學評價。
課堂教學評價不僅對教學起著調節、控制、指導和推動作用，而且有很強的導向性，是學校教學管理的重要組成部分，是評價教學工作成績的主要手段。實現對任課教師及教學組織工作效果做出評價，但是更重要的目的是總結優秀的教學經驗，為教學質量的穩定提高制定科學的規范。學校每學期都要搞課堂教學評價調查，積累了大量的數據。利用數據挖掘技術，從教學評價數據中進行數據挖掘，將關聯規則應用于教師教學評估系統中，探討教學效果的好壞與老師的年齡、職稱、學歷之間的聯系；確定教師的教學內容的范圍和深度是否合適，選擇的教學媒體是否適合所選的教學內容和教學對象；講解的時間是否恰到好處；教學策略是否得當等。從而可以及時地將挖掘出的規則信息反饋給教師。管理部門據此能合理配置班級的上課教師，使學生能夠較好地保持良好的學習態度，從而為教學部門提供了決策支持信息，促使教學工作更好地開展。
結束語。
數據挖掘作為一種工具，其技術日趨成熟，在許多領域取得了廣泛的應用。在教育領域里，隨著數據的不斷累積，把數據挖掘技術應用到教學評價系統中，讓領導者能夠從中發現教師教學活動中的主要問題，以便及時改進，進而輔助領導決策做好學校管理，提高學校管理能力和水平，同時通過建立有效的教學激勵機制來達到提高教學質量的目的。這一研究對發展中的職業教育教學管理提出了很好的建議，為教學管理工作的計算機輔助決策增添了新的內容。將數據挖掘技術應用于中職教學評估，設計開發一套行之有效的課堂教學評價系統，是下一步要做的工作，必將有力推動職業教育的快速發展。
數據挖掘論文篇九
數據挖掘技術在各行業都有廣泛運用，是一種新興信息技術。而在線考試系統中存在著很多的數據信息，數據挖掘技在在線考試系統有著重要的意義，和良好的應用前景，從而在眾多技術中脫穎而出。本文從對數據挖掘技術的初步了解，簡述數據挖掘技術在在線考試系統中成績分析，以及配合成績分析，完善教學。
隨著計算機網絡技術的快速發展，計算機輔助教育的不斷普及，在線考試是一種利用網絡技術的重要輔助教育手段，其改革有著重要的意義。數據挖掘技術作為一種新興的信息技術，其包括了人工智能、數據庫、統計學等學科的內容，是一門綜合性的技術。這種技術的主要特點是對數據庫中大量的數據進行抽取、轉換和分析，從中提取出能夠對教師有作用的關鍵性數據。將其運用于在線考試系統中，能夠很好的處理在線考試中涉及到的數據，讓在線考試的實用性和高效性得到進一步的增強，幫助教師更加快速、完整的統計考試信息，完善教學。
數據挖掘技術是從大量數據中"挖掘"出對使用者有用的知識，即從大量的、隨機的、有噪聲的、模糊的、不完全的實際應用數據中，"挖掘"出隱含在其中但人們事先卻不知道的，而又是對人們潛在有用的信息與知識的整個過程。
目前主要的商業數據挖掘系統有sas公司的enterpriseminer，spss公司的clementine，sybas公司的warehousestudio，minersgi公司的mineset，rulequestresearch公司的see5，ibm公司的intelligent，還有coverstory，knowledgediscovery，quest，explora，dbminer，workbench等。
2.1數據分類。
數據挖掘技術通過對數據庫中的數據進行分析，把數據按照相似性歸納成若干類別，然后做出分類，并能夠為每一個類別都做出一個準確的描述，挖掘出分類的規則或建立一個分類模型。
2.2數據關聯分析。
數據庫中的數據關聯是一項非常重要，并可以發現的知識。數據關聯就是兩組或兩組以上的數據之間有著某種規律性的聯系。數據關聯分析的作用就是找出數據庫中隱藏的聯系，從中得到一些對學校教學工作管理者有用的信息。就像是在購物中，就可以通過顧客的購買物品的聯系，從中得到顧客的購買習慣。
2.3預測。
預測是根據已經得到的數據，從而對未來的情況做出一個可能性的分析。數據挖掘技術能自動在大型的數據庫中做出一個較為準確的分析。就像是在市場投資中，可以通過各種商品促銷的數據來做出一個未來商品的促銷走勢。從而在投資中得到最大的回報。
數據挖掘技術融合了多個學科、多個領域的知識與技術，因此數據挖掘的方法也呈現出很多種類的形式。就目前的統計分析類的數據挖掘技術的角度來講，光統計分析技術中所用到的數據挖掘模型就回歸分析、邏輯回歸分析、有線性分析、非線性分析、單變量分析、多變量分析、最近鄰算法、最近序列分析、聚類分析和時間序列分析等多種方法。數據挖掘技術利用這些方法對那些異常形式的數據進行檢查，然后通過各種數據模型和統計模型對這些數據來進行解釋，并從這些數據中找出隱藏在其中的商業機會和市場規律。另外還有知識發現類數據挖掘技術，這種和統計分析類的數據挖掘技術完全不同，其中包括了支持向量機、人工神經元網絡、遺傳算法、決策樹、粗糙集、關聯順序和規則發現等多種方法。
4.1運用關聯規則分析教師的年齡對學生考試成績的影響。
數據挖掘技術中的關聯分析在教學分析中，是一種使用頻繁，行之有效的方法，它能挖掘出大量數據中項集之間之間有意義的關聯聯系，幫助知道教師的教學過程。例如在如今的一些高職院校中，就往往會把學生的英語四六級過級率，計算機等級等，以這些為依據來評價教師的教學效果。將數據挖掘技術中的關聯規則運用于考試的成績分析當中，就能夠挖掘出一些對學生過級率產生影響的因素，對教師的教學過程進行重要的指導，讓教師的教學效率更高，作用更強。
還可以通過關聯規則算法，先設定一個最小可信度和支持度，得到初步的關聯規則，根據相關規則，分析出教師的組成結構和過級率的影響，從來進行教師隊伍的結構調整，讓教師隊伍更加合理。
4.2采用分類算法探討對考試成績有影響的因素。
數據挖掘技術中的分類算法就是對一組對象或一個事件進行歸類，然后通過這些數據，可以進行分類模型的建立和未來的預測。分類算法可以進行考試中得到的數據進行分類，然后通過學生的一些基本情況進行探討一些對考試成績有影響的因素。分類算法可以用一下步驟實施：
4.2.1數據采集。
這種方法首先要進行數據采集，需要這幾方面的數據，學生基本信息（姓名、性別、學號、籍貫、所屬院系、專業、班級等）、學生調查信息（比如學習前的知識掌握情況、學習興趣、課堂學習效果、課后復習時間量等）、成績（學生平常學習成績，平常考試成績，各種大型考試成績等）、學生多次考試中出現的易錯點（本次考試中出現的易錯點，以往考試中出現的易錯點）。
4.2.2數據預處理。
（1）數據集成。把數據采集過程中得到的多種信息，利用數據挖掘技術中的數據庫技術生產相應的學生考試成績分析基本數據庫。（2）數據清理。在學生成績分析數據庫中，肯定會出現一些情況缺失，對于這些空缺處，就需要使用數據清理技術來進行這些數據庫中數據的填補遺漏。例如，可以采用忽略元組的方法來刪除那些沒有參加考試的學生考試數據已經在學生填寫的調查數據中村中的空缺項。（3）數據轉換。數據轉換主要功能是進行進行數據的離散化操作。在這個過程中可以根據實際需要進行分類，比如把考試成績從0~59的分到較差的一類，將60到80分為中等類，81到100分為優秀等。（4）數據消減。數據消減的功能就是把所需挖掘的數據庫，在消減的過程又不能影響到最終的數據挖掘結果。比如在分析學生的基本學習情況的影響因素情況中，學生信息表中中出現的字段很多，可以選擇性的刪除班別、籍貫等引述，形成一份新的學生基本成績分析數據表。
4.2.3利用數據挖掘技術，得出結論。
通過數據挖掘技術在在線考試中的應用，得出這些學生數據的相關分析，比如說學生考試中的易錯點在什么地方，學生考試成績的自身原因，學生考試成績的環境原因，教師隊伍的搭配情況等等，從中得出如何調整學校教學資源，教師的教學方案調整等等，從而完善學校對學生的教學。
數據挖掘技術在社會各行各業中都有一定程度的使用，基于其在數據組織、分析能力、知識發現和信息深層次挖掘的能力，在使用中取得了顯著的成效，但數據挖掘技術中還存在著一些問題，例如數據的挖掘算法、預處理、可視化問題、模式識別和解釋等等。對于這些問題，學校教學管理工作者要清醒的認識，在在線考試系統中對數據挖掘信息做出合理的使用，讓數字挖掘技術在在線考試系統中能夠更加有效的發揮其長處，避免其在在線考試系統中的的缺陷。
[1]胡玉榮。基于粗糙集理論的數據挖掘技術在高校學生成績分析中的作用[j]。荊門職業技術學院學報，20xx,12(22):12.
[2][加]韓家煒，堪博（kamberm.）。數據挖掘：概念與技術（第2版）[m]范明，譯。北京:機械工業出版社，20xx.
[3]王潔。《在線考試系統的設計與開發》[j]。山西師范大學學報，20xx(2)。
[4]王長娥。數據挖掘技術在教育中的應用[j]。計算機與信息技術，20xx(11)。
數據挖掘論文篇十
摘要：隨著科學技術的不斷發展，數據挖掘技術也應運而生。為了高效有序的醫療信息管理，需要加強數據挖掘技術在醫療信息管理中的實際應用，從而提升醫院的管理水平，為醫院的管理工作及資源的合理配置提供多樣化發展的可能性。筆者將針對數據挖掘技術在醫療信息管理中的應用這一課題進行相應的探究，從而提出合理的改進建議。
關鍵詞：挖掘技術；醫療信息管理；應用方式。
數據挖掘作為一種數據信息再利用的有效技術，能夠有效地為醫院的管理決策提供重要信息。它以數據庫、人工智能以及數理統計為主要技術支柱進行技術管理與決策。而在醫療信息管理過程之中應用數據挖掘技術能夠較好地針對醫療衛生信息進行整理與歸類來建立管理模型，形成有效的總結數據的同時能夠為醫療工作的高效進行提供有價值的信息。所以筆者將以數據挖掘技術在醫療信息管理中的應用為著手點，從而針對其應用現狀進行探究，以此提出加強數據挖掘技術在醫療信息管理中應用的具體措施，希望能夠在理論層面上推動醫療信息管理工作的飛躍。
數據挖掘是結合信息收集技術、人工智能處理技術以及分析檢測技術等所形成的功能強大的技術。它能夠實現對于數據的收集、問題的定義與處理，并且能夠較好地對于結果進行解釋與評估。在醫療信息管理工作進行的過程之中，應用數據挖掘技術可以較好地加強醫療信息數據模型的建立，同時以多種形式出現，例如文字信息、基本信號信息、圖像收集等，也能夠用來進行醫療信息的科普與宣傳。并且，數據挖掘技術在醫療信息中所體現出的應用方式有所不同，在數據挖掘技術應用過程之中，既可以針對同一類的實物反應出共同性質的基本特征，同時也能夠根據具有一定關聯性的事物信息來探究差異。這些功能不僅僅能夠在醫療信息的管理層面上給予醫療人員較大的信息管理指導，同時在實際的醫療診斷過程之中，也可以向醫生提供患者的患病信息，并且輔助治療的進行[1]。所以，在醫療信息管理中應用數據挖掘技術不僅僅能夠推動醫療信息管理水平的提升，也是醫院實現現代化、信息化建設的重要體現，需要從根本上明確醫療信息管理應用數據挖掘技術的必要性與基本內涵，從而針對醫院的管理現狀實現其管理方式與技術應用的轉變與優化。
2.1實現建模環節以及數據收集環節的優化。
在應用數據挖掘技術的過程之中，必須基于數據庫信息的基礎之上，其數據挖掘技術才能夠進行相應的規律探究與信息分析，所以需要在源頭處加強數據收集環節以及建模環節的優化。以醫院中醫部門為例，在對于中醫處方經驗的挖掘方法使用過程之中，需要針對不同的藥物進行關聯性建模，比如數據庫中有基礎性藥物，針對藥物進行頻數和次數的統計，然后以此類推，將所有藥物都按照出現的頻數進行降數排列，從而探究參考價值。建模環節以及數據收集環節是醫療信息管理過程的根本，所以需要做好對于建模環節以及數據收集環節的優化，才能夠為數據挖掘技術的應用奠定相應的基礎[2]。
想要在醫療信息管理過程之中，加強對于數據挖掘技術的有效應用，就需要從數據挖掘技術應用類別處進行著手，從而提升技術應用的針對性與有效性。常見的技術應用類別有：醫院資源配置方面、病患區域管理方面、醫療衛生質量管理方面、醫療急診管理方面、醫院經濟管理方面以及醫療衛生常見病宣傳方面等，數據挖掘技術都可以在這些類別之中實現應用，但是在應用的過程之中也有所不同。以病房區域管理為例，在應用數據挖掘技術之前，首先需要明確不同的科室狀況以及病房區域分配狀況等，加強病患區域的指標分析，因為病房管理不僅僅影響到科室的工作效率與工作效果，同時也是醫療物資分配與人員編制的主要參考標準。其次利用數據挖掘技術能夠較好地實現不同科室工作效率、質量管理質量以及經濟收益等多種指標的評估，建立其科室的運營模型，從而實現科室的又好又快發展。比如使用數據挖掘技術建立其病區管理的標準模型以及統計指標，從而計算出科室動態的工作模型以及病床動態的周轉次數等[3]。另外在醫療質量管理過程之中，數據挖掘技術提供的不僅僅是資料數據的參考以及疾病的診斷，也能夠針對臨床的治療效果進行分析與評價，并且能夠預測治療狀況：可以利用醫院的醫療數據庫，對于病人的基本患病信息進行分類，從而比對死亡率、治愈率等多個數據，實現治療方案的制訂。而在醫療質量管理過程之中也有很多的影響因素，例如基礎醫療設備、病床周轉次數、病種治愈記錄等，所以也可以利用數據挖掘技術來進一步加強其多種數據之間的關聯性，從而為提升醫院的社會效益與經濟效益提出合理的參考性建議。
醫院加強數據挖掘技術應用方向的探索上，可以從客戶拓展這個角度出發實現對于醫療信息管理。例如通過數據挖掘技術多方進行患者信息比對，同時制訂完善的醫療服務影響策略方式，加強對于客戶行為的分析；在數據挖掘的基礎之上，增強其技術應用的實用性，在分析的基礎之上比對自身的競爭優勢，實現醫院資源的合理規劃與合理配置，例如藥品、資金以及疾病診斷等，從而實現經營狀況的優化。目前醫院也逐步向現代化、信息化方向發展，無論是信息管理還是醫療技術方面，醫院都已經成為了一個信息化的綜合行業體系，所以在加強數據挖掘應用的過程之中，還需要加強數據信息的管理，實現數據挖掘結果的維護，從而提升醫院的決策能力，實現數據挖掘技術的高效應用。
3結語。
醫院在目前的醫療信息管理過程之中，還有很大的發展空間，需要綜合利用數據挖掘技術，實現其信息管理水平的提升。通過明確數據挖掘技術的應用方向、應用類別以及建模數據環節的優化等，促進醫院管理水平的提升，實現數據挖掘技術應用效果的提升.
參考文獻：
[2]廖亮.數據挖掘技術在醫療信息管理中的應用[j].中國科技信息,20xx(11):54,56.
數據挖掘論文篇十一
近些年來，已經有越來越多的企業把通信、網絡技術和計算機應用引入企業的日常管理工作和業務開發處理當中，企業的各類信息化程度也在不斷提高。現代科技信息技術的廣泛應用已經顯著的提高了企業的工作效率和經濟效益。但是，在使用信息技術給企業帶來的方便、快捷的同時，也不斷的出現了新的問題和需求。企業經過多年積累了大量的歷史數據，這些數據對企業當前的日常經營活動幾乎沒有任何的使用價值，成了留之無用棄之可惜的累贅。而且儲藏這些歷史數據會對企業造成很大的困難和費用開銷。為此數據挖掘技術應用在網絡營銷中勢在必行，全面細致的分析數據庫資源并從中提取有價值的信息來對商業決策進行支持，從而來控制運營成本、提高經濟效益。本文將從網絡營銷中數據挖掘技術的幾個應用進行探討和分析。
1客戶關系管理。
客戶關系管理在網絡營銷，商業競爭是一家以客戶為中心的競技狀態的客戶，留住客戶，擴大客戶基礎，建立密切的客戶關系，客戶需求分析和創造客戶需求等，是非常關鍵的營銷問題。客戶關系管理，營銷和信息技術領域是一個新概念，這在90年代初，軟件產品在上世紀90年代后期出現的誕生。目前，在國內和國外的此類產品的研究和發展階段。然而，繼續與數據倉庫和數據挖掘技術的進步和發展，客戶關系管理，也是對實際應用階段。crm的目標是管理者與客戶的互動，提升客戶價值，提高客戶滿意度，提高客戶的忠誠度，還發現，市場營銷和銷售渠道，然后尋找新客戶，提高客戶的利潤貢獻率的最終目的是為了推動社會和經濟效益。客戶關系管理的目的，應用是改善企業與客戶的關系，它是企業和服務本質管理和協調，以滿足客戶的需求，企業政策支持這項工作，并聯系客戶服務加強管理，提高客戶滿意度和品牌忠誠度。
然而，數據挖掘可以應用到很多方面的crm和不同階段，包括以下內容：
（1）“一對一”營銷的內部工作人員認識到，客戶是在這個領域的企業，而不是貿易發展生存的關鍵。與每一個客戶接觸的過程，也是了解客戶的進程，而且也讓客戶了解業務流程。
（2）企業與客戶之間的銷售應該是一種商業關系不斷向前發展。客戶和營銷公司成立這種方式，而且有許多方法可以使這種與客戶的關系，往往以改善包括：延長時間，客戶關系和維護客戶關系，以進一步加強相互交往過程中，公司可以在對方取得聯系更多的利潤。
（3）客戶對客戶盈利能力分析。我們的客戶盈利能力是非常不同的，如果你不明白客戶盈利能力，很難制定有效的營銷策略，以獲取最有價值的客戶，或進一步提高客戶的忠誠度的價值。數據挖掘技術可以用來預測客戶在市場條件變化不同的盈利能力。它可以找到所有這些行為和使用模型來預測客戶行為模式的客戶交易盈利水平或新客戶找到高利潤。
（4）在所有部門維護客戶關系的競爭日趨激烈，企業獲得新客戶的成本上升，因此，保持現有客戶的關系變得越來越重要。對于企業客戶可分為三大類：沒有價值或者低價值的客戶，不容易失去寶貴的客戶，并不斷尋找更多的優惠，更有價值的服務給客戶。前兩個類型的`客戶，客戶關系管理，現代化，然而，最具潛力的市場活動，是第三個層次的用戶，而且還特別需求和營銷工具，以保護客戶，可以減緩企業經營成本，而且還獲得了寶貴的客戶。數據挖掘還可以發現，由于客戶流失，該公司能夠滿足這些客戶的需要，采取適當措施，保持銷售。
（5）客戶訪問企業業務系統資源，包括能夠獲得新客戶的關鍵指標。為了提供這些新的資源，包括企業搜索客戶誰不知道該產品的客戶，可能是競爭對手，服務客戶。這些細分客戶，潛在客戶可以幫助企業完成檢查。
2企業經營定位。
通過挖掘客戶的有關數據，可以對客戶進行分類，找出其相同點和不同點，以便為客戶提供個性化的產品和服務，使企業和客戶之間能夠通過網絡進行有效的溝通和信息交流。例如，關聯分析，客戶在購買某種商品時，有可能會連帶著購買其他的相關產品，這樣購買的某種商品和連帶購買的其他相關產品之間就存在著某種關聯，企業可以針對這種關聯進行分析，分析出規律，已制定有效的營銷策略來長效的起到吸引客戶連帶消費，購買其他產品的營銷策略。它能夠智能化地從大量的數據中提取出有用的信息和知識，為企業的管理人員提供決策支持。數據挖掘技術使數據庫技術進入了一個更高級的階段，它不僅能對過去的數據進行查詢和遍歷，并且能夠找出過去數據之間的潛在聯系，從而促進信息的傳遞。
客戶群體的劃分也會用到數據挖掘，沒有基于數據挖掘的客戶劃分，就沒有真正的差異化、個性化營銷，就沒有現代營銷的根本。做為企業的領導者，不管你的企業是賣產品的還是賣服務，第一個應該準確把握的商業問題就是你的目標客戶群體，他們是誰，有什么特點和行為模式，有那些獨特的喜好可以作為營銷的突破口，有多大的多長久的贏利價值。這些問題是你整個商業運做的核心和基礎，不了解你的客戶，下面的路就根本別指望能走下去了。數據挖掘營銷應用中的客戶群體劃分可以科學有效的解決這個問題，也能給企業找到一個合理的營銷定位。
3客戶信用風險控制。
數據挖掘技術在90年代開始應用于信用評估與風險分析中。企業在進行網絡營銷的過程中會受到各種各樣的來自買方的信用風險的威脅，隨著市場競爭的加劇，貿易信用已經成為企業成功開發客戶和加強客戶關系的重要條件。客戶信用管理主要是搜集儲存客戶信息，因為客戶既是企業最大的財富來源，也是風險的主要來源。為了讓企業在這方面更少的受到威脅，可以利用數據挖掘技術發現企業經常面臨的詐騙行為或延付貨款行為，進而進行回避。同時盡可能把客戶信用風險控制在交易發生之前是成功信用管理的根本。因此，充分獲取客戶的詳細資料并做出安全的決策非常重要。
（3）數據挖掘技術也可以適應各種形式的數據，數據挖掘可以是連續的數據，離散數據，而其他形式的數據處理，以便在更大的靈活性，在選擇指標時，更加符合客觀實際的信用風險模型。
為現代信用風險管理方法有兩個：第一是所謂的指數法，其基礎是信用相關業務的某些特性來企業信用評估；第二類是所謂的結構化方法，根據歷史數據和市場數據模擬在企業資產價值變化的動態持續的過程，然后確定其企業信用的位置。
網絡營銷作為適應網絡經濟時代的網絡虛擬市場的新營銷理論，是市場營銷理念在新時期的發展和應用。它能夠智能化地從大量的數據中提取出有用的信息和知識，為企業的管理人員提供決策支持。數據挖掘技術使數據庫技術進入了一個更高級的階段，它不僅能對過去的數據進行查詢和遍歷，并且能夠找出過去數據之間的潛在聯系，從而促進信息的傳遞。
1．維護原有客戶，挖掘潛在新客戶。
網絡營銷中銷售商可以通過客戶的訪問記錄來挖掘出客戶的潛在信息，跟據客戶的興趣與需求向客戶有針對性的做個性化的推薦，制定出客戶滿意的產品服務。在做好維護原有老客戶的基礎上，通過對數據的挖掘，利用分類技術，也可以尋找出潛在的客戶，通過對web日志的挖掘，可以對已經存在的訪問者進行分類，根據這種精細的分類，還可以找到潛在的新客戶。
2．制定營銷策略，優化促銷活動。
對于保留的商品訪問記錄和銷售記錄進行挖掘，可以發現客戶的訪問規律，了解客戶消費的生命周期，起伏規律，結合市場形勢的變化，針對不同的商品和客戶群制定不同的營銷策略，保證促銷活動針對客戶群有的放矢，收到意想不到的效果。
3．降低運營成本，提高競爭力。
網絡營銷的管理者可以通過數據挖掘發現市場反饋的可靠信息，預測客戶未來的購買行為，有針對性的進行營銷活動，還可以根據產品訪問者的瀏覽習慣來覺定產品廣告的位置，使廣告有針對性的起到宣傳的效果。從而提高廣告的投資回報率，從而能降低運營成本，提高且的核心競爭力。
4．對客戶進行個性化推薦。
根據客戶采礦活動對網絡規則，有針對性的網絡營銷平臺，提供“個性化”服務。個性化服務是在服務策略和服務內容的不同客戶的不同，其本質是客戶為中心的web服務的需求。它通過收集和分析客戶資料，以了解客戶的利益和購買行為，然后采取主動，以達到建議的服務。
5．完善網絡營銷網站的設計。
參考文獻。
1馮英健著,《網絡營銷基礎與實踐》,清華大學出版社,1月第1版。
2.,and.sky-shairoh,esinknowledgediscoveryanddatamining.aaai/mitpress,menlopark,ca.:。
數據挖掘論文篇十二
數據挖掘又名數據探勘、信息挖掘。它是數據庫知識篩選中非常重要的一步。數據挖掘其實指的就是在大量的數據中通過算法找到有用信息的行為。一般情況下,數據挖掘都會和計算機科學緊密聯系在一起,通過統計集合、在線剖析、檢索篩選、機器學習、參數識別等多種方法來實現最初的目標。統計算法和機器學習算法是數據挖掘算法里面應用得比較廣泛的兩類。統計算法依賴于概率分析,然后進行相關性判斷,由此來執行運算。
而機器學習算法主要依靠人工智能科技,通過大量的樣本收集、學習和訓練,可以自動匹配運算所需的相關參數及模式。它綜合了數學、物理學、自動化和計算機科學等多種學習理論,雖然能夠應用的領域和目標各不相同,但是這些算法都可以被獨立使用運算,當然也可以相互幫助,綜合應用,可以說是一種可以“因時而變”、“因事而變”的算法。在機器學習算法的領域,人工神經網絡是比較重要和常見的一種。因為它的優秀的數據處理和演練、學習的能力較強。
而且對于問題數據還可以進行精準的識別與處理分析,所以應用的頻次更多。人工神經網絡依賴于多種多樣的建模模型來進行工作,由此來滿足不同的數據需求。綜合來看,人工神經網絡的建模,它的精準度比較高,綜合表述能力優秀,而且在應用的過程中,不需要依賴專家的輔助力量,雖然仍有缺陷,比如在訓練數據的時候耗時較多,知識的理解能力還沒有達到智能化的標準,但是,相對于其他方式而言,人工神經網絡的優勢依舊是比較突出的。
2以機器學習算法為基礎的gsm網絡定位。
2.1定位問題的建模。
建模的過程主要是以支持向量機定位方式作為基礎,把定位的位置柵格化,面積較小的柵格位置就是獨立的一種類別,在定位的位置內,我們收集數目龐大的終端測量數據,然后利用計算機對測量報告進行分析處理,測量柵格的距離度量和精準度,然后對移動終端柵格進行預估判斷,最終利用機器學習進行分析求解。
2.2采集數據和預處理。
本次研究,我們采用的模型對象是我國某一個周邊長達10千米的二線城市。在該城市區域內,我們測量了四個不同時間段內的數據,為了保證機器學習算法定位的精準性和有效性,我們把其中的三批數據作為訓練數據,最后一組數據作為定位數據,然后把定位數據周邊十米內的前三組訓練數據的相關信息進行清除。一旦確定某一待定位數據,就要在不同的時間內進行測量,按照測量出的數據信息的經緯度和平均值,再進行換算,最終,得到真實的數據量,提升定位的速度以及有效程度。
2.3以基站的經緯度為基礎的初步定位。
用機器學習算法來進行移動終端定位,其復雜性也是比較大的,一旦區域面積增加,那么模型和分類也相應增加,而且更加復雜,所以,利用機器學習算法來進行移動終端定位的過程,會隨著定位區域面積的增大,而耗費更多的時間。利用基站的經緯度作為基礎來進行早期的定位,則需要以下幾個步驟:要將邊長為十千米的正方形分割成一千米的小柵格,如果想要定位數據集內的相關信息,就要選擇對邊長是一千米的小柵格進行計算,而如果是想要獲得邊長一千米的大柵格,就要對邊長是一千米的柵格精心計算。
2.4以向量機為基礎的二次定位。
在完成初步定位工作后,要確定一個邊長為兩千米的正方形,由于第一級支持向量機定位的區域是四百米,定位輸出的是以一百米柵格作為中心點的經緯度數據信息,相對于一級向量機的定位而言,二級向量機在定位計算的時候難度是較低的`,更加簡便。后期的預算主要依賴決策函數計算和樣本向量機計算。隨著柵格的變小,定位的精準度將越來越高,而由于增加分類的問題數量是上升的,所以,定位的復雜度也是相對增加的。
2.5以k-近鄰法為基礎的三次定位。
第一步要做的就是選定需要定位的區域面積,在二次輸出之后,確定其經緯度,然后依賴經緯度來確定邊長面積,這些都是進行區域定位的基礎性工作,緊接著就是定位模型的訓練。以k-近鄰法為基礎的三次定位需要的是綜合訓練信息數據,對于這些信息數據,要以大小為選擇依據進行篩選和合并,這樣就能夠減少計算的重復性。當然了,選擇的區域面積越大,其定位的速度和精準性也就越低。
3結語。
近年來,隨著我國科學技術的不斷發展和進步,數據挖掘技術愈加重要。根據上面的研究,我們證明了,在數據挖掘的過程中,應用機器學習算法具有舉足輕重的作用。作為一門多領域互相交叉的知識學科,它能夠幫助我們提升定位的精準度以及定位速度,可以被廣泛的應用于各行各業。所以,對于機器學習算法,相關人員要加以重視,不斷的進行改良以及改善,切實的發揮其有利的方面,將其廣泛應用于智能定位的各個領域,幫助我們解決關于戶外移動終端的定位的問題。
參考文獻。
[2]李運.機器學習算法在數據挖掘中的應用[d].北京郵電大學,.
數據挖掘論文五：題目：軟件工程數據挖掘研究進展。
摘要：數據挖掘是指在大數據中開發出有價值信息數據的過程。計算機技術的不斷進步,通過人工的方式進行軟件的開發與維護難度較大。而數據挖掘能夠有效的提升軟件開發的效率,并能夠在大量的數據中獲得有效的數據。文章主要探究軟件工程中數據挖掘技術的任務和存在的問題,并重點論述軟件開發過程中出現的問題和相關的解決措施。
關鍵詞：軟件工程;數據挖掘;解決措施;。
在軟件開發過程中,為了能夠獲得更加準確的數據資源,軟件的研發人員就需要搜集和整理數據。但是在大數據時代,人工獲取數據信息的難度極大。當前,軟件工程中運用最多的就是數據挖掘技術。軟件挖掘技術是傳統數據挖掘技術在軟件工程方向的其中一部分。但是它具有自身的特征,體現在以下三個方面:。
(1)在軟件工程中,對有效數據的挖掘和處理;。
(2)挖掘數據算法的選擇問題;。
(3)軟件的開發者該如何選擇數據。
1在軟件工程中數據挖掘的主要任務。
在數據挖掘技術中,軟件工程數據挖掘是其中之一,其挖掘的過程與傳統數據的挖掘無異。通常包括三個階段:第一階段,數據的預處理;第二階段,數據的挖掘;第三階段,對結果的評估。第一階段的主要任務有對數據的分類、對異常數據的檢測以及整理和提取復雜信息等。雖然軟件工程的數據挖掘和傳統的數據挖掘存在相似性,但是也存在一定的差異,其主要體現在以下三個方面:。
1.1軟件工程的數據更加復雜。
軟件工程數據主要包括兩種,一種是軟件報告,另外一種是軟件的版本信息。當然還包括一些軟件代碼和注釋在內的非結構化數據信息。這兩種軟件工程數據的算法是不同的,但是兩者之間又有一定的聯系,這也是軟件工程數據挖掘復雜性的重要原因。
1.2數據分析結果的表現更加特殊。
傳統的數據挖掘結果可以通過很多種結果展示出來,最常見的有報表和文字的方式。但是對于軟件工程的數據挖掘來講,它最主要的職能是給軟件的研發人員提供更加精準的案例,軟件漏洞的實際定位以及設計構造方面的信息,同時也包括數據挖掘的統計結果。所以這就要求軟件工程的數據挖掘需要更加先進的結果提交方式和途徑。
1.3對數據挖掘結果難以達成一致的評價。
我國傳統的數據挖掘已經初步形成統一的評價標準,而且評價體系相對成熟。但是軟件工程的數據挖掘過程中,研發人員需要更多復雜而又具體的數據信息,所以數據的表示方法也相對多樣化,數據之間難以進行對比,所以也就難以達成一致的評價標準和結果。不難看出,軟件工程數據挖掘的關鍵在于對挖掘數據的預處理和對數據結果的表示方法。
2軟件工程研發階段出現的問題和解決措施。
軟件在研發階段主要的任務是對軟件運行程序的編寫。以下是軟件在編碼和結果的提交過程中出現的問題和相應的解決措施。
2.1對軟件代碼的編寫過程。
該過程需要軟件的研發人員能夠對自己需要編寫的代碼結構與功能有充分的了解和認識。并能夠依據自身掌握的信息,在數據庫中搜集到可以使用的數據信息。通常情況下,編程需要的數據信息可以分為三個方面:。
(1)軟件的研發人員能夠在已經存在的代碼中搜集可以重新使用的代碼;。
(2)軟件的研發人員可以搜尋可以重用的靜態規則,比如繼承關系等。
(3)軟件的開發人員搜尋可以重用的動態規則。
包括軟件的接口調用順序等。在尋找以上信息的過程中,通常是利用軟件的幫助文檔、尋求外界幫助和搜集代碼的方式實現,但是以上方式在搜集信息過程中往往會遇到較多的問題,比如:幫助文檔的準確性較低,同時不夠完整,可利用的重用信息不多等。
2.2對軟件代碼的重用。
在對軟件代碼重用過程中,最關鍵的問題是軟件的研發人員必須掌握需要的類或方法,并能夠通過與之有聯系的代碼實現代碼的重用。但是這種方式哦足跡信息將會耗費工作人員大量的精力。而通過關鍵詞在代碼庫中搜集可重用的軟件代碼,同時按照代碼的相關度對搜集到的代碼進行排序,該過程使用的原理就是可重用的代碼必然模式基本類似,最終所展現出來的搜索結果是以上下文結構的方式展現的。比如:類與類之間的聯系。其實現的具體流程如下:。
(1)軟件的開發人員創建同時具備例程和上下文架構的代碼庫;。
(2)軟件的研發人員能夠向代碼庫提供類的相關信息,然后對反饋的結果進行評估,創建新型的代碼庫。
(3)未來的研發人員在搜集過程中能夠按照評估結果的高低排序,便于查詢,極大地縮減工作人員的任務量,提升其工作效率。
2.3對動態規則的重用。
軟件工程領域內對動態規則重用的研究已經相對成熟,通過在編譯器內安裝特定插件的方式檢驗代碼是否為動態規則最適用的,并能夠將不適合的規則反饋給軟件的研發人員。其操作流程為:。
(1)軟件的研發人員能夠規定動態規則的順序,主要表現在:使用某一函數是不能夠調用其他的函數。
(2)實現對相關數據的保存,可以通過隊列等簡單的數據結構完成。在利用編譯拓展中檢測其中的順序。
(3)能夠將錯誤的信息反饋給軟件的研發人員。
3結束語。
在軟件工程的數據挖掘過程中,數據挖掘的概念才逐步被定義,但是所需要挖掘的數據是已經存在的。數據挖掘技術在軟件工程中的運用能夠降低研發人員的工作量,同時軟件工程與數據挖掘的結合是計算機技術必然的發展方向。從數據挖掘的過程來講,在其整個實施過程和周期中都包括軟件工程。而對數據挖掘的技術手段來講,它在軟件工程中的運用更加普遍。在對數據挖掘技術的研究過程中可以發現,該技術雖然已經獲得一定的效果,但是還有更多未被挖掘的空間,還需要進一步的研究和發現。
參考文獻。
[1]王藝蓉.試析面向軟件工程數據挖掘的開發測試技術[j].電子技術與軟件工程,(18):64.
[4]劉桂林.分析軟件工程中數據挖掘技術的應用方式[j].中國新通信,2017,19(13):119.
數據挖掘論文篇十三
隨著城市化建設步伐的加快，城市中人口的集中，產生了許多安全隱患，尤其是火災隱患，所以消防滅火工作變成了現今城市建設中的重要工作。消防滅火救援中最重要的是對水的需求，做好城市消防滅火工作的基礎是有效設置好城市給水系統的合理設置。數據挖掘就是將大量的隨機化數據編程課被理解的智慧的過程，使用數據挖掘等相關知識可以對城市消防及水系統中的相關信息進行有效處理。本文通過對數據挖掘技術進行分析，從而得出其在消防滅火救援工作中的作用，從而分析消防滅火救援中數據挖掘的應用。
數據挖掘是20世紀80年代產生的一種用來分析信息數據的一種專業技術，常常用來決策或者解決商業方面的問題。數據挖掘的操作方法是對一些大量的數據進行提純，運用一定的手段對數據進行處理，將數據中的有效信息提取出來，實現數據和信息的有效轉化。數據挖掘就是將大量的隨機化數據編程課被理解的智慧的過程。數據挖掘的過程主要可以分為以下幾步：首先是數據的準備，將被挖掘的數據進行詳細羅列，其次是數據挖掘，也就是從數據樣本中提取有效信息，最后是對挖掘結果的解釋。數據挖掘是一項十分綜合性的技術，他是數理統計、數據庫、模糊數學等相關技術的綜合體，是一項多種數學學科交叉的綜合性學科，數據挖掘的價值主要表現在以下幾個方面：可視化、估值與預測、分類與聚類、關聯分析以及異類分析幾種。
數據挖掘作為綜合性的統計技術，在各行業的作用不容小視，其中運用于消防滅火救援過程中也是十分有效的。而數據挖掘在消防滅火救援中被應用的優勢也就是其發揮的作用主要表現在以下幾點：首先是使用數據挖掘等相關知識可以對城市消防及水系統中的相關信息進行有效處理。其處理步驟為：（1）根據消防滅火救援中的供水需求進行分析，在現有的數據庫中尋找相關數據，并將數據進行整合。（2）運用數據倉庫分析技術對數據進行初步處理，粗略計算出積水系統的供水量。（3）采用聚類分析方法對數據進行分類，有效規劃好城市消防給水系統的大框架。其次，數據挖掘技術中所涉及的數據倉庫技術能夠有效解決當前消防數據庫中信息利用率低的缺點，能夠有效整合多個數據庫中的數據建立專門的數據庫，并能夠對數據進行分析，對現有的消防滅火救援工作提供便利。此外，我國現有的地面水源的有效利用率還不是很高，江河湖海中的'水大部分都是火災的時候臨時抽取，難免有些處理不當，數據挖掘能夠有效整理消防供水系統，將地面水源規劃到消防供水的庫存中，提高地面水源利用率，也有效降低管理成本。最后，數據挖掘中的聚類分析方法能夠有效對城市中所發生的活在源頭和隱患進行整理和排查，有效防止火災的發生，也能夠進一步優化城市消防系統，擴大消防供水系統的覆蓋點，完善城市消防滅火系統，而且數據挖掘還能夠對不同的建筑分步進行細化分類，對不同程度的火災所需要的水量進行預測，從而能夠實現對城市消火栓的分布情況進行科學性處理。
消防滅火救援中最重要的是對水的需求，做好城市消防滅火工作的基礎是有效設置好城市給水系統的合理設置。所以消防滅火救援中數據挖掘的應用要從消防的供水需求出發，對現有的數據庫進行分析和整合，確定需水狀況，進一步對事實表和維度進行劃分，建立新的數據倉庫，為消防給水系統的運行提供決策方面的支持。步驟如下：
（一）建立數據模型。
從上文分析來看，建立新的數據庫要具有以下功能：火災風險評估功能、消防給水功能以及歷史或再分析功能。而要做到這三點，就要對數據倉庫進行分類，建立三層分類模型，分別是概念模型、邏輯模型和物理模型三類。概念模型的設計主要以信息包圖為基礎進行，首先要確定信息包圖的指標、維度和類別三大方面，然后再對實體對象進行分析，從而完成信息包圖；邏輯模型的基礎是星型圖，它的主要方面是指標實體、維度實體和詳細類別實體三種，主要反映概念模型中涉及的實體間的關系；物理模型的基礎是數據庫表，主要是將指標的實體轉化成的數據編成表，主要內容的是星型圖中各種中心和邊角上的數據信息，能夠有效形成火災風險防控的星星模式結構。
（二）聯機網絡進一步分析。
這一步是運用網絡工具進行聯機分析，主要的步驟為：首先定義控制流任務，運用合適的多媒體工具進行數據的提取和轉換，而且還要確保數據的時效性；其次是建立對微數據，將數據倉庫中的事實表和維表從而為表轉換為多維化數據。
（三）聚類方法分析火災風險。
聚類分析是數據挖掘技術中一種重要的數據處理方法，主要原理是將指標量變為數據量，主要步驟是：建立指標體系――確定指標因子的權重――量化指標――實現聚類分析。通過聚類分析可以對不同地區的火災等級進行分類，評估不同地區的火災隱患嚴重度，從而進行供水系統的有效安排，保障該區域的消防滅火工作的進行，也能夠對火災進行有效的防控。結語綜上所述，數據挖掘技術是時代發展的成果，是對數據進行統計的重要技術，在各行業的應用都很廣泛。本文通過分析消防滅火救援中數據挖掘的應用，對數據挖掘技術有了初步了解。雖然我國消防工作中設計了大量數據，對于數據處理的技術還很生疏使得數據的利用率比較低，本文將消防工作和數據挖掘技術聯系起來，能夠對消防工作中的數據處理起到一些參考作用，相信隨著時間發展，數據挖掘終將運用于消防領域中，為我國未來的建設貢獻一份力量。
參考文獻。
[1]樓巍.面向大數據的高維數據挖掘技術研究[d].上海大學，.
[2]謝道文.基于數據挖掘的火災分析模型及應用研究[d].中南大學，.
[4]張大可.數據挖掘技術在火災事故分析中的應用研究[d].首都經濟貿易大學，.
數據挖掘論文篇十四
摘要：數據挖掘是指在大數據中開發出有價值信息數據的過程。計算機技術的不斷進步，透過人工的方式進行軟件的開發與維護難度較大。而數據挖掘能夠有效的提升軟件開發的效率，并能夠在超多的數據中獲得有效的數據。文章主要探究軟件工程中數據挖掘技術的任務和存在的問題，并重點論述軟件開發過程中出現的問題和相關的解決措施。
關鍵詞：軟件工程;數據挖掘;解決措施;。
在軟件開發過程中，為了能夠獲得更加準確的數據資源，軟件的研發人員就需要搜集和整理數據。但是在大數據時代，人工獲取數據信息的難度極大。當前，軟件工程中運用最多的就是數據挖掘技術。軟件挖掘技術是傳統數據挖掘技術在軟件工程方向的其中一部分。但是它具有自身的特征，體此刻以下三個方面:。
(1)在軟件工程中，對有效數據的挖掘和處理;。
(2)挖掘數據算法的選取問題;。
(3)軟件的開發者該如何選取數據。
1在軟件工程中數據挖掘的主要任務。
在數據挖掘技術中，軟件工程數據挖掘是其中之一，其挖掘的過程與傳統數據的挖掘無異。通常包括三個階段:第一階段，數據的預處理;第二階段，數據的挖掘;第三階段，對結果的評估。第一階段的主要任務有對數據的分類、對異常數據的檢測以及整理和提取復雜信息等。雖然軟件工程的數據挖掘和傳統的數據挖掘存在相似性，但是也存在必須的差異，其主要體此刻以下三個方面:。
1.1軟件工程的數據更加復雜。
軟件工程數據主要包括兩種，一種是軟件報告，另外一種是軟件的版本信息。當然還包括一些軟件代碼和注釋在內的非結構化數據信息。這兩種軟件工程數據的算法是不同的，但是兩者之間又有必須的聯系，這也是軟件工程數據挖掘復雜性的重要原因。
1.2數據分析結果的表現更加特殊。
傳統的數據挖掘結果能夠透過很多種結果展示出來，最常見的有報表和文字的方式。但是對于軟件工程的數據挖掘來講，它最主要的職能是給軟件的研發人員帶給更加精準的案例，軟件漏洞的實際定位以及設計構造方面的信息，同時也包括數據挖掘的統計結果。所以這就要求軟件工程的數據挖掘需要更加先進的結果提交方式和途徑。
1.3對數據挖掘結果難以達成一致的評價。
我國傳統的數據挖掘已經初步構成統一的評價標準，而且評價體系相對成熟。但是軟件工程的數據挖掘過程中，研發人員需要更多復雜而又具體的數據信息，所以數據的表示方法也相對多樣化，數據之間難以進行比較，所以也就難以達成一致的評價標準和結果。不難看出，軟件工程數據挖掘的關鍵在于對挖掘數據的預處理和對數據結果的表示方法。
2軟件工程研發階段出現的問題和解決措施。
軟件在研發階段主要的任務是對軟件運行程序的編寫。以下是軟件在編碼和結果的提交過程中出現的問題和相應的解決措施。
2.1對軟件代碼的編寫過程。
該過程需要軟件的研發人員能夠對自己需要編寫的代碼結構與功能有充分的了解和認識。并能夠依據自身掌握的信息，在數據庫中搜集到能夠使用的數據信息。通常狀況下，編程需要的數據信息能夠分為三個方面:。
(1)軟件的研發人員能夠在已經存在的代碼中搜集能夠重新使用的代碼;。
(2)軟件的研發人員能夠搜尋能夠重用的靜態規則，比如繼承關系等。
(3)軟件的開發人員搜尋能夠重用的動態規則。
包括軟件的接口調用順序等。在尋找以上信息的過程中，通常是利用軟件的幫忙文檔、尋求外界幫忙和搜集代碼的方式實現，但是以上方式在搜集信息過程中往往會遇到較多的問題，比如:幫忙文檔的準確性較低，同時不夠完整，可利用的重用信息不多等。
2.2對軟件代碼的重用。
在對軟件代碼重用過程中，最關鍵的問題是軟件的研發人員務必掌握需要的類或方法，并能夠透過與之有聯系的代碼實現代碼的重用。但是這種方式哦足跡信息將會耗費工作人員超多的精力。而透過關鍵詞在代碼庫中搜集可重用的軟件代碼，同時按照代碼的相關度對搜集到的代碼進行排序，該過程使用的原理就是可重用的代碼必然模式基本類似，最終所展現出來的搜索結果是以上下文結構的方式展現的。比如:類與類之間的聯系。其實現的具體流程如下:。
(1)軟件的開發人員建立同時具備例程和上下文架構的代碼庫;。
(2)軟件的研發人員能夠向代碼庫帶給類的相關信息，然后對反饋的結果進行評估，建立新型的代碼庫。
(3)未來的研發人員在搜集過程中能夠按照評估結果的高低排序，便于查詢，極大地縮減工作人員的任務量，提升其工作效率。
2.3對動態規則的重用。
軟件工程領域內對動態規則重用的研究已經相對成熟，透過在編譯器內安裝特定插件的方式檢驗代碼是否為動態規則最適用的，并能夠將不適合的規則反饋給軟件的研發人員。其操作流程為:。
(1)軟件的研發人員能夠規定動態規則的順序，主要表此刻:使用某一函數是不能夠調用其他的函數。
(2)實現對相關數據的保存，能夠透過隊列等簡單的數據結構完成。在利用編譯拓展中檢測其中的順序。
(3)能夠將錯誤的信息反饋給軟件的研發人員。
3結束語。
在軟件工程的數據挖掘過程中，數據挖掘的概念才逐步被定義，但是所需要挖掘的數據是已經存在的。數據挖掘技術在軟件工程中的運用能夠降低研發人員的工作量，同時軟件工程與數據挖掘的結合是計算機技術必然的發展方向。從數據挖掘的過程來講，在其整個實施過程和周期中都包括軟件工程。而對數據挖掘的技術手段來講，它在軟件工程中的運用更加普遍。在對數據挖掘技術的研究過程中能夠發現，該技術雖然已經獲得必須的效果，但是還有更多未被挖掘的空間，還需要進一步的研究和發現。
參考文獻。
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[4]劉桂林.分析軟件工程中數據挖掘技術的應用方式[j].中國新通信，2017，19(13):119.
數據挖掘論文篇十五
科研是科學研究的簡稱，具體是指為認識客觀事物在內在本質及其運動規律，而借助某些技術手段和設備，開展調查研究、實驗等活動，并為發明和創造新產品提供理論依據。科研管理是對科研項目全過程的管理，如課題管理、經費管理、成果管理等等。由于科學研究中涉及的內容較多，從而給科研管理工作增添了一定的難度。為進一步提升科研管理水平，可在不同的管理環節中，對數據挖掘技術進行應用。下面就此展開詳細論述。
2．1在立項及可行性評估中的應用。
科研管理工作的開展需要以相關的科研課題作為依托，當課題選定之后，需要對其可行性及合理性進行全面系統地評估，由此使得科研課題的立項及評估成為科研管理的主要工作內容。現階段，國內的科研課題立項采用的是申請審批制，具體的流程是:由科研機構的相關人員負責提出申請，然后再由科技主管部門從申請中進行篩選，經過業內專家的評審論證之后，擇優選取科研項目的承接單位。在進行科研課題立項的過程中，涉及諸多方面的內容，具體包括申請單位、課題的研究領域、經費安排、主管單位以及評審專家等。通過調查發現，由于國家宏觀調控政策的缺失，導致科研立項中存在低水平、重復性研究的情況，從而造成大量的研究經費浪費，所取得的研究成果也不顯著。科研管理部門雖然建立了相對完善的數據庫系統，并且系統也涵蓋與項目申請、審評等方面有關的基本操作流程，如上傳項目申報文件、將文件發給相關的評審專家、對評審結果進行自動統計等。從本質的角度上講，數據庫管理系統所完成的.這些工作流程，就是將傳統管理工作轉變為信息化。故此，應當對已有的數據進行深入挖掘，從而找出其中更具利用價值的信息，據此對科研立項進行指導，這樣不但能夠使有限的科技資源得到最大限度地利用，而且還能使科研經費的使用效益獲得全面提升。在科研立項階段，可對數據挖掘技術進行合理運用，借此來對課題申請中涉及的各種因素進行挖掘，找出其中潛在的規則，為指標體系的構建和遴選方法的選擇提供可靠依據，最大限度地降低不合理因素對課題立項帶來的影響，對確需資助的科研項目進行準確選擇，并給予相應的資助。在科研立項環節中，對數據挖掘技術進行應用時，可以借助改進后的apriori算法進行數據挖掘，從中找出關聯規則，在對該規則進行分析的基礎上，對立項的合理性進行評價。
項目管理是科研管理的關鍵環節，為提高項目管理的效率和水平，可對數據挖掘技術進行合理運用。在信息時代到來的今天，計算機技術、網絡技術的普及程度越來越高，國內很多科研機構都紛紛構建起了相關的管理信息系統，其中涵蓋了諸多的信息，如課題、科研人員、研究條件等等，而在這些信息當中，隱藏著諸多具有特定意義的規則，為找出這些規則，需要借助數據挖掘技術，對信息進行深入分析，進而獲取對科研項目有幫助的信息。由于大部分科研管理部門建立的科研管理信息系統時間較早，從而使得系統本身的功能比較單一，如信息刪減、修改、查詢、統計等等，雖然這些功能可以滿足對科研課題進展、經費使用等方面的管理，但其面向的均為數據庫管理人員，處理的也都是常規事務。而從科研課題的管理者與決策者的角度上看，管理信息系統這些功能顯然是有所不足的，因為他們需要對歷史進行分析和提煉，從中獲取相應的數據，為決策和管理工作的開展提供支撐。對此，可應用數據挖掘技術的olap，即數據庫聯機分析處理，由此能夠幫助管理者從不同的方面對數據進行觀察，進而深入了解數據并獲取所需的信息。利用olap可以發現多種于科研課題有關信息之間的內在聯系，這樣管理者便能及時發現其中存在的相關問題，并針對問題采取有效的方法和措施加以應對。運用數據挖掘技術能夠對科研項目的相關數據進行分析，找出其中存在的矛盾，從而使管理工作的開展更具針對性。
3結論。
綜上所述，科研管理是一項較為復雜且系統的工作，其中涵蓋的信息相對較多。為此，可將數據挖掘技術在科研管理中進行合理應用，對相關信息進行深入分析，從中挖掘出有利用價值的信息，為科研管理工作的開展提供可靠的依據，由此除了能夠確保科研項目順利進行之外，還能提高科研管理水平。
參考文獻:。
［3］丁磊．數據挖掘技術在高校教師科研管理中的應用研究［d］．大連海事大學，．。
數據挖掘論文篇十六
網絡輿情是在各種事件的刺激下,網民通過互聯網來表達和傳播的各種不同情感、認知、態度和行為交錯的總和[7]。隨著互聯網技術的飛速發展,網民的公共空間得到了極大的拓展,網絡平臺為網民提供發表意見和參與議事的捷徑。
網絡輿情危機是指社會事件發生出現在網絡上,在短時間內產生大量信息,網民的個人意見在眾多觀點的碰撞下,最終形成占據主導性的意見,同時就可能使得事件變得更為敏感、甚至尖銳。
網絡輿情危機的管理需職能部門建立敏捷的反應機制和推出較為妥善的解決策略。而在計算機技術呈現蓬勃發展的時代背景下,相關部門對網絡輿情的積極應對就需要借助信息化管理。本次研究即對數據挖掘技術在網絡輿情危機管理中的應用展開如下的分析與闡述。
(1)對網絡輿情危機應對數據進行分析。在整個網絡輿情應對事例系統中,基礎性的關鍵部分就是輿情危機應對數據。因而,就可以使用數據挖掘技術,對輿情應對數據中危機的發生頻率和種類的'規律進行統計和分析,從這些網絡輿情危機的種類中提取得到危機發生頻率最高的事件,在此基礎上,就可根據這些統計結果與數據申報專項研究課題,進而同步增加該方面研究投入。
(2)對整體危機管理水平進行評價。在網絡輿情危機管理系統中,可以利用數據挖掘技術對整體的危機管理水平實現綜合性的預估和評價。總地說來,數據挖掘技術可以對已有的網絡輿情危機應對處理信息進行分析和篩選,進而對該類危機處理質量、服務質量、網絡輿情危機系統的使用情況等形成全局性的認知和了解,如此將不僅有利于改善現實危機應對水平,也有助于對未來的非常規突發情況在第一時間調動應急部署,做出合理規劃。
(3)對管理效果進行分析。在網絡輿情危機管理中,應該對常見的同類網絡輿情危機的管理效果進行分析。以在網絡輿情危機中職能部門直接或間接地參與到事件數據為依據,通過應用數據挖掘技術可以對危機處理過的具體情況、應對危機時采用的方法、危機處理后的結果引入過濾、分析等優化集成環節,從而制定出針對該類網絡輿情突發事件的處理方案,為未來危機發生時的迅捷應對增加了可供參照的應用范例。
研究可知,職能部門可以通過應用數據挖掘技術,對影響其應對輿情危機數量的相關因素進行分析和歸類提取描述,有助于該部門及時對現有工作人員按需實施及時變動與合理調整。
職能部門關于應對的工作量指標與該部門應對危機的工作質量有著直接的關系,而其關注和參與的危機數量則能直接體現該部門工作量的執行情況。在對這些數據進行統計和分析時,部門工作人員還應注意靈活運用數據挖掘技術辨識各類輿情危機數量的增減態勢,從而為政府未來危機的爆發預測積累第一手的豐富素材與依據。
2.3對網絡輿情進行分組聚類方面的應用。
在應對網絡輿情危機系統數據的挖掘中,比較常見的就是聚類分析技術。在實際的工作中,根據職能部門的特點和工作要求,將各類網絡輿情危機數據信息建立起不同的特征獨具的模型倉庫,對輿情危機事件信息進行深度挖掘。在此過程中,可以將輿情危機信息作為基礎,以輿情危機事件的爆發時間作為標識,使用數據挖掘技術在各類網絡輿情事件全程涌現的描述性信息、關鍵詞匯等因子中找出不同輿情危機時間之間的聯系,再依據這些聯系節點就能得出不同分組事件的輿情信息和處理結果。至此,可以把這些規律和輿情事件進行有機緊密結合,再對輿情危機的運用方法施以適當調整,即可達到良好的危機應對效果。
2.4在提供個性化服務中的應用。
在所有的服務行業中,個性化服務是最高的標準,同時也是公共服務發展的終極目標[8]。網絡輿情的爆發往往是信息的不對稱導致的事態走向趨于嚴峻。職能部門對網絡輿情危機的應對處理需要在專門的系統平臺上向網民做出透明化公示。網民希望在最短時間里找到對自己有價值的信息,由部門定制的個性化服務即能從根本上解決這一問題。個性化服務的核心是培養網民的個人習慣,利用科學的方式引導網民的使用習慣朝著科學方向轉變,在大數據技術下就能達到這一預設性目標。
數據挖據技術在設計衍生個性化服務時主要體現在2個方面,研究要點可闡析如下。
(1)數據挖掘技術可以滿足職能部門工作人員和網民的實際需求,助其及時找到對自己有價值的信息。
(2)職能部門可以根據輿情危機事件和網民的實際情況,運用大數據技術提供具有針對性、多樣性的信息和服務。
實際上,前者主要強調的是部門工作人員和網民需發揮主觀能動性,而后者則著重強調了智慧政府的建設。在一定程度上,智慧政府即是未來社會的潮流發展趨勢。
3結束語。
隨著信息化技術的快速發展,數據挖掘技術的應用領域日趨廣泛。數據挖掘技術在職能部門輿情危機應對的信息化和決策支持中具有重要作用。通過運用數據挖掘技術可以最大限度地發揮數字化優勢,對輿情危機的數據信息進行深入的挖掘和分析,進而提高社會整體的網絡輿情危機應對能力。
參考文獻。
[2]vosoughis,royd,aralspreadoftrueandfalsenewsonline[j].socialscience,,359(6380):1146-1151.
數據挖掘論文篇十七
數據挖掘技術在企業客戶行為分析中起著關鍵的作用，企業可用數據挖掘技術對已有的客戶數據進行一系列分析，找出其中蘊涵的知識，以采取有效的措施和策略。
（1）企業客戶進行細分。企業的資源是有限的，根據市場的狀況劃分客戶的消費行為，采取有效的營銷策略細分客戶，然后讓企業認識客戶，針對不同的客戶群提供個性化服務。根據地理環境和產品利潤，對企業的客戶進行劃分，選擇適當的挖掘技術在客戶群體的分類標準情況下，可以挖掘出聚類的技術，劃分客戶群，這種采用分析聚類方法得到的結果，能夠對每個客戶群進行未來狀況的預測，同時，可采用挖掘的概念描述，在高的抽象層次上對每個客戶群進行理解和不同的客戶群間進行比較。根據客戶的要求進行個性化服務，雙方在產品的利潤以及品牌的使用率和購買品牌的.忠誠度上，進行細致劃分，根據企業的營銷戰略對企業的客戶進行適當挖掘，如果對客戶群體的分類能夠聚類，并可根據標準進行劃分，則挖掘的分類和客戶群的未來狀況、給企業帶來的利潤率將被精確地預測。每個客戶的概念描述將被具體地挖掘出來，每個客戶群都能在高的層次上進行比較，如圖2所示。
（2）客戶的盈利能力與企業的利潤相關。當知道了客戶的盈利能力后，企業才能采取有效的營銷策略，根據歷史數據進行技術的挖掘，如果某個客戶的盈利能力能夠達到度量標準，就可以成為企業的黃金客戶，企業可以向這些客戶提供特殊的服務和經營的策略，將其的滿意度和忠誠度不斷提高，保證企業的盈利。同時可采取分類挖掘的技術，將客戶分成不同的客戶群，然后對他們的相近特征進行考慮，采用交叉營銷的方式，對這些客戶發送電子郵件，推薦有興趣的產品或者服務。針對結果進行營銷策略的制定，提高客戶可盈利的水平。
（3）對客戶進行獲取和保持。要對現有客戶的生命周期進行核算，隨著業務擴大，時間的流逝，客戶需要不斷補充，企業的發展需要新客戶的加盟。對于新客戶，企業可以通過不同的營銷手段，獲取每個客戶對營銷手段的不同反應，通過多樣化的交流渠道，獲得更多的信息。營銷的渠道有很多，有郵件、電話、網站等，反饋的數據量不斷擴大，營銷者難以把握，要充分利用數據分析的方法，將客戶的概念從整體上加以描述和概括。運用數據發掘的辦法，將客戶的興趣進行關聯，得到盈利判斷標準，為對客戶的盈利能力進行預測、分類和處理、得到有價值的知識，發掘出有效的營銷方法。商品的增多使客戶和企業的接觸渠道多樣化，客戶的流失是由于客戶的選擇性在增多。進行與客戶流失的關聯分析，能夠將流失的客戶數據進行重建，做好現有客戶不再被流失的防范措施。例如通過對客戶群進行細分，提供個性化服務，實行一對一營銷，提高客戶的滿意度。一個服務提供商要運用數據挖掘技術將客戶保留。企業要根據人力資源專家給出的相關因素選擇適當的數據源，運用決策樹的方法進行分類，可根據是否有流失傾向進行劃分，然后運用季節取向模型對客戶的業務規律進行建模，得到歷史數據，運用偏差檢測方法對影響性較高的數據進行檢測，經過檢測閾值進行預警，對每個客戶的興趣度進行選擇和處理，做好防范措施，在有業務聯系的客戶群里，引發“鏈條效應”，采用多層關聯規則的挖掘方法將客戶的相關性進行挖掘。分析不同的概念層，預防鏈條效應的發生，避免企業客戶群的流失。
（4）實際應用中，對數據模型運用神經網路的方法，對合法交易的記錄和欺詐記錄的集合進行計算，以選擇相應的規則，對有欺詐行為的客戶進行判斷，提高信用度。企業營銷的重點將隨著市場的變化而變化，數據挖掘發揮的作用是相互利用而不是分開的。在細分客戶群時如果發現了特殊的客戶，企業需要對這些特殊客戶進行發掘，進行盈利能力分析，然后根據盈利和成本的差額進行選擇，將潛在客戶的數據加以挖掘和應用，針對具體問題進行具體分析，并加以靈活運用。
3結語。
隨著全球化企業營銷管理競爭的加劇，數據挖掘技術在挖掘語言的形式化和標準化、挖掘過程的可視化、網絡環境的數據挖掘、非結構化數據挖掘、知識的維護更新等方面不斷取得新進展，對企業信息化建設具有推進作用。當今越來越多的企業建立屬于自己的數據倉庫，數據挖掘技術將會取得廣泛和深入的應用，屆時，誰運用數據挖掘技術掌握了客戶資源，誰將更具競爭力。
參考文獻。
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［4］胡娟.基于數據挖掘的客戶智能分析和研究［j］.電腦知識與技術,2013(35).
數據挖掘論文篇十八
近幾年，中國經濟建設的快速發展也帶動了水利這些基礎建設的發展，水利工程的增多正在逐漸改善我國的水利體系，如防洪、排水、灌溉、發電、養殖、旅游等，同時也反過來促進國民經濟更加穩健發展。此外，為了能加快水利工程建設的發展，需要在水利工程管理上做出新的調整，以給水利工程注入新鮮血液，使水利工程起到更巨大的作用。因此，本文通過闡述數據挖掘技術的一些實施要點，探討了數據挖掘技術在水利工程中的可行性和應用情況。
從另一個角度看，數據挖掘是資料收集、信息化采礦等。在水利工程項目管理過程中，數據挖掘技術的應用對水利工程項目的管理起著重要的推動作用。同時，數據挖掘是從數據庫中發掘信息的過程(數據庫知識發現)。數據挖掘的主要應用于大量的數據的采集整理，通過搜索算法來隱藏信息的過程。同樣，在當今的信息時代，數據挖掘與計算機和先進的科學技術密切相關，通過計算機、互聯網搜索、統計、分析、和其他方面的發展，可服務于許多行業和許多項目，本文借助于某市的水利工程，詳細的闡述了其在現場數據管理中的應用情況。
數據挖掘是以現有的海量數據為重要資源，采用數據挖掘引擎技術，通過分析數據庫中的數據，提取出最有價值的信息。
2.1相關性分析。
通過數據源之間的相關性，找到所需的目標數據和擴展的信息，通過數據之間的聯系找到規律，以便更好地分析數據的使用情況。
2.2數據的分類與整合。
為了達到對更多的數據進行分類和整合的目的，對于沒有規律和類型的標記數據按照相關的分類規則，以同一規則將信息匯總在一起，方便查找和應用數據，提高工作效率。
2.3堅持預測分析。
在數據源中堅持預測分析，通過對重要數據進行建模，對信息進行綜合有效的分析和預測，從而得出數據的發展趨勢。讓數據本身通過數據挖掘技術得出必要的結論。
2.4把握概念。
通過了解數據源中所需信息的含義，總結主要特點，并給出概念描述，使數據具有高度的清晰度。
2.5把握據偏差。
數據在輸入和輸出時不可避免地會出現差錯，通過數據挖掘技術檢測數據準確性是必要的，要找出參考值與結果之間是否存在差異，尋找一些潛在的信息，以減少數據誤差。
3.1部門專家觀點之間存在差異。
在水利工程管理中使用了大量的數據，特別是采煤工藝在處理大空間問題上，加之水利部門普遍較大，且越來越多，需要與各部門協調配合工作。但不同的部門通常只負責溝通、交流的時間少，再加上數據分析技術落后于實踐，各部門使用的儀器不一樣，在數據點的分析上各專家持不同意見，這將阻礙數據處理，從而影響部門之間的合作，數據非常容易干擾，從而影響整個項目進展情況。
3.2與gis系統聯系不密切。
gis在水利工程信息系統中占有很大的比重，是水利工程信息系統中不可缺少的一部分，它的主要功能是產生大量的空間數據，空間數據的.計算、查詢和分析，以及空間數據可視化是非常復雜的，單純的依靠手工和一般信息系統是無法解決的，所以我們應該充分利用gis系統。然而，在現實中，由于在這方面缺乏專業人才，充分利用原有的數據和gis系統以進行有效結合，兩者一起處理復雜的空間數據，現在還有很多事情要解決。
3.3數據挖掘模型建立不夠完善。
我國的水利工程雖然已經開展多年，但水利工程信息系統的應用還處于起步階段。如今，數據挖掘技術模型可以幫助水利工程數據挖掘的人員可以預見在工程設計和施工過程中存在的差距等問題，確保水利工程項目按照原先設定好的方向進展。
4實例分析。
4.1概況。
某水電站于1963開始建設，于1975年完工，其位于黃河中游的陜西境內，裝機容量122萬5000kw，是新中國成立以來為數不多的達到百萬千瓦的大型水利水電項目。大壩主體結構為混凝土結構，大壩高度為147m，其電站總存儲容量為57億8000萬m3。其水利項目主要管理內容包括水庫管理、水閘管理、堤防管理、引水工程管理、水利工程管理等。
數據模型主要功能包括水利工程防洪、除澇、灌溉、運輸、發電、水產養殖等，電站周邊區域的社會經濟和農業發展受其影響尤為巨大。在過去的發展過程中，某市的水利工程在管理和決策中，這些都是比較復雜的非結構化決策。因此，構建一個探索性或查詢驅動的數據挖掘模型會給水電站的工作人員和專家在數據檢索和專業分析的工作上提供方便，使管理者在管理工作上更加的科學合理。
庫和數據倉庫olap和olam層(數據挖掘的核心內容)，用戶界面層。用戶界面層主要功能是管理員或用戶進行人際對話、挖掘數據查詢、挖掘結果顯示以及數據結果輸出。
該水利工程項目管理的內容主要包括：管理水庫，水閘管理、堤防管理、南水北調工程管理、項目管理、灌溉等方面。雖然數據挖掘有助于這個過程的開展，水給利工程的管理提供了科學依據，但如果該水利工程管理只是單單的進行數據挖掘，這是不符合數據挖掘系統理論的基本思想。因此，只有在現有的、成熟的國內水利工程項目管理成果的基礎上，結合數據挖掘系統，這才是開發水電站管理種數據挖掘系統的最佳方式。
國內許多水利工程在管理和施工過程中，最常用的是gis技術軟件。gis軟件具有分析處理功能、空間數據查詢功能。gis技術軟件本身蘊含著多樣的數據信息，如當地的一些社會經濟、地形地貌、地質、水文環境等。所以，對于水利工程管理數據挖掘系統的未來發展，首先要考慮的應該是如何實現gis系統和數據挖掘理論系統完美銜接。
5總結。
綜上所述，數據挖掘技術在水利工程管理中的應用使我們能夠分析水利工程的數據更加的全面，這樣我們就可以充分挖掘潛在的、有價值的信息，使項目管理更加有效率，使工程的投入資金能被合理的利用，從而提高水電工程質量和工作效率，降低項目管理成本，使水電工程發揮出最大的社會效益和經濟效益。雖然在挖掘數據方面還存在很多問題，但我們希望能在今后的水電工程管理中更多的去采用這種技術，為項目管理提供更多的幫助，促進國民經濟的發展。
