無論是身處學(xué)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(yōu)秀范文，希望能夠幫助到大家，我們一起來看一看吧。

數(shù)據(jù)挖掘論文篇一

數(shù)據(jù)挖掘的概念和應(yīng)用已經(jīng)滲透到社會生活和工業(yè)生產(chǎn)的各個領(lǐng)域。作為數(shù)據(jù)挖掘的實踐者，本人在讀數(shù)學(xué)專業(yè)的同時，也興趣盎然地涉足了數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域。在一次數(shù)據(jù)挖掘課程中，我完成了一篇論文，能讓我對數(shù)據(jù)挖掘這個領(lǐng)域有更深入的認(rèn)識和體驗。這篇論文讓我深入了解了數(shù)據(jù)挖掘的思路，技術(shù)和應(yīng)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(dá)能力。在這篇心得體會中，我想分享我的經(jīng)驗，和大家一起探究數(shù)據(jù)挖掘的獨特之處。

數(shù)據(jù)挖掘作為一個復(fù)雜的技術(shù)領(lǐng)域，它的研究對象可以是已有的數(shù)據(jù)集合，經(jīng)修正的數(shù)據(jù)對象或者真實的數(shù)據(jù)。要想在這個領(lǐng)域獲得成功，首先需要有學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘的信念。學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘，不僅需要具有信息學(xué)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計、計算機(jī)等領(lǐng)域的基本素養(yǎng),還要具備探索、創(chuàng)新、思維、推理能力等本質(zhì)要素。當(dāng)我們深入學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)時，我們不僅需要明``確各項技術(shù)特征，還需要全面了解不同類型的數(shù)據(jù)分析流程。

一般來說，學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘的方法包括:學(xué)習(xí)關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘的各種知識點、探索分享“開源”資源、通過訓(xùn)練理論模型以及掌握不同實際應(yīng)用場景下的數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)挖掘知識儲備。

第三段：論文的核心內(nèi)容。

在畢業(yè)論文寫作之中,我寫了一篇關(guān)于“基于樹模型的數(shù)據(jù)挖掘方法研究與應(yīng)用”的論文。本文利用樹形神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并通過對數(shù)據(jù)源進(jìn)行預(yù)處理和特征選擇，把語音呼叫數(shù)據(jù)與樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配，并提出了樹形神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的性能檢驗。同時，本文探討了該模型的實際應(yīng)用場景以及對未來語音識別的發(fā)展具有重要的參考價值。該論文的相關(guān)資料、數(shù)據(jù)等都經(jīng)過了極為詳盡的研究和討論。通過數(shù)據(jù)挖掘的方法，該論文配備有附錄和數(shù)據(jù)模型的詳細(xì)數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)挖掘的基本技能，如預(yù)處理、分析等,更重要的是鍛煉了自己的學(xué)習(xí)能力、團(tuán)隊溝通協(xié)作能力和美術(shù)設(shè)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(rèn)識了數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用的深度、挑戰(zhàn)和前景。

第五段：未來展望。

在未來的學(xué)習(xí)和工作中,我希望能夠不斷強(qiáng)化自己數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域方面的知識儲備,加速自身的魅力和資質(zhì)提升,成為引領(lǐng)行業(yè)的新一代人才,并在日后的實踐中不斷總結(jié)經(jīng)驗,挖掘新的理論問題，依托技術(shù)優(yōu)勢和網(wǎng)絡(luò)平臺，推動數(shù)據(jù)挖掘與科技創(chuàng)新的合理發(fā)展,并為行業(yè)的創(chuàng)新與發(fā)展做出重要的貢獻(xiàn)。

數(shù)據(jù)挖掘論文篇二

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在金融業(yè)、醫(yī)療保健業(yè)、市場業(yè)、零售業(yè)和制造業(yè)等很多領(lǐng)域都得到了很好的應(yīng)用。針對交通安全領(lǐng)域中交通事故數(shù)據(jù)利用率低的現(xiàn)狀，可以通過數(shù)據(jù)挖掘?qū)ο嚓P(guān)交通事故數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計分析，從而發(fā)現(xiàn)其中的關(guān)聯(lián)，這對提升交通安全水平具有非常重要的意義。

數(shù)據(jù)挖掘（datamining）即對大量數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的分類統(tǒng)計，從而整理出有規(guī)律的、有價值的、潛在的未知信息。一般來講，這些數(shù)據(jù)存在極大的隨機(jī)性和不完全性，其包括各行各業(yè)各個方面的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)挖掘是一個結(jié)合了數(shù)據(jù)庫、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)的學(xué)科，涉及統(tǒng)計數(shù)據(jù)和技術(shù)理論等領(lǐng)域。

關(guān)聯(lián)分析作為數(shù)據(jù)挖掘中的重要組成部分，其主要作用就是通過數(shù)據(jù)之間的相互關(guān)聯(lián)從而發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中某種未知的聯(lián)系。關(guān)聯(lián)分析最初是在20世紀(jì)90年代初被提出來的，一直備受關(guān)注。已被廣泛應(yīng)用于各行各業(yè)，包括醫(yī)療體檢、電子商務(wù)、商業(yè)金融等各個領(lǐng)域。關(guān)聯(lián)規(guī)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(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則，不小于最小置信度的關(guān)聯(lián)規(guī)則。相對于生成強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)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(jīng)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(fā)現(xiàn)頻集。這個部分是最重要的，開銷相繼產(chǎn)生了各種各樣的頻集算法，專門用于發(fā)現(xiàn)頻集，以降低其復(fù)雜度、提高發(fā)現(xiàn)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(chǎn)生強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則。當(dāng)然頻集構(gòu)成的聯(lián)規(guī)則未必是強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則，還要檢驗構(gòu)成的關(guān)聯(lián)規(guī)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(zhì)（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(jìn)行壓縮；然后，通過掃描所有的事務(wù)，確定壓縮后ck中的每個候選的支持度；最后與設(shè)定的最小支持度進(jìn)行比較，如果支持度不小于最小支持度，則認(rèn)為該候選項是頻繁的。目前，在互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)及科學(xué)技術(shù)的快速發(fā)展下，人工智能、機(jī)器識別等技術(shù)興起，關(guān)聯(lián)分析也被越來越多應(yīng)用其中，并在不斷發(fā)展中提出了大量的改進(jìn)算法。

近年來，我國越來越多的學(xué)者將數(shù)據(jù)挖掘關(guān)聯(lián)分析應(yīng)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(huán)境等因素與交通事故之間的某種聯(lián)系。pande和abdel-aty[3]通過關(guān)聯(lián)分析研究了美國佛羅里達(dá)州20xx年非交叉口發(fā)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(nèi)在聯(lián)系，通過研究得出如下結(jié)論，道路照明條件不足是引發(fā)道路交通事故的主要因素，除此之外，還發(fā)現(xiàn)天氣惡劣的環(huán)境下道路彎道的直線段也極易發(fā)生交通事故。graves[4]利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的關(guān)聯(lián)規(guī)則對歐洲道路交通事故進(jìn)行了分析，主要研究了交通事故與道路設(shè)施狀況之間的關(guān)聯(lián)，通過研究發(fā)現(xiàn)了易導(dǎo)致交通事故發(fā)生的各個道路設(shè)施狀況因素，此研究為歐洲路面建設(shè)及投資提供了強(qiáng)大的決策支持。我國學(xué)者董立巖在研究道路交通事故數(shù)據(jù)的文獻(xiàn)中，將粗糙集與關(guān)聯(lián)分析進(jìn)行了融合，提出了基于偏好信息的決策規(guī)則簡約算法并將其應(yīng)用其中，通過分析發(fā)現(xiàn)了道路交通事故的未知規(guī)律。王艷玲通過關(guān)聯(lián)分析中的因子關(guān)聯(lián)樹模型重點分析了影響道路交通事故最重要的因子，發(fā)現(xiàn)在道路交通事故常見的誘因人、車、路及環(huán)境中對事故影響最大的因子是環(huán)境。許卉瑩等利用關(guān)聯(lián)分析、聚類分析以及決策樹分析三種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對道路交通事故數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，最終得出了科學(xué)的道路交通事故預(yù)防和交通安全管理決策依據(jù)。尚威等在研究中，對大量的道路交通數(shù)據(jù)進(jìn)行了有效整合，并在此基礎(chǔ)上按照交通事故相關(guān)因素的不同特點整理出與事故發(fā)生有關(guān)的字段數(shù)據(jù)，形成新的事故數(shù)據(jù)記錄表，然后再根據(jù)多維關(guān)聯(lián)規(guī)則對記錄的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，從而發(fā)現(xiàn)了事故誘導(dǎo)因素記錄字段值和事故結(jié)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(shù)據(jù)挖掘理論與方法的基礎(chǔ)上，提出了多目標(biāo)聚類分析框架和一個啟發(fā)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(quán)重的屬性進(jìn)行了多目標(biāo)分析。同樣，許宏科也利用該方法對公路隧道交通流數(shù)據(jù)進(jìn)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(guī)律，而且還根據(jù)這種規(guī)律制訂了隧道監(jiān)控設(shè)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(xiàn)。徐磊和方源敏在研究中，提出了由簡化信息熵構(gòu)造的改進(jìn)c4.5決策樹算法，并將其應(yīng)用在交通事故數(shù)據(jù)的研究中，對交通數(shù)據(jù)進(jìn)行了正確分類，發(fā)現(xiàn)了一些隱藏的規(guī)則和知識，為交通管理提供了依據(jù)。劉軍、艾力斯木吐拉、馬曉松運(yùn)用多維關(guān)聯(lián)規(guī)則分析交通事故記錄，從而找到導(dǎo)致交通事故發(fā)生次數(shù)多的主要原因，并且指導(dǎo)相關(guān)部門作出相應(yīng)的決策。楊希剛運(yùn)用關(guān)聯(lián)規(guī)則為現(xiàn)實中的交通事故的預(yù)防提供依據(jù)。吉林大學(xué)的吳昊等人，基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的理論基礎(chǔ)，定義了公路交通事故屬性模型，并結(jié)合改進(jìn)后的apriori算法，分析了交通事故歷史數(shù)據(jù)信息，為有關(guān)單位和用戶尋找道路黑點（即事故多發(fā)點）提供了技術(shù)支援和決策幫助。

通過數(shù)據(jù)挖掘中的關(guān)聯(lián)分析方法雖然能夠?qū)Φ缆方煌ㄊ鹿实南嚓P(guān)因素進(jìn)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(guān)聯(lián)分析在道路交通事故的研究中往往只能片面發(fā)現(xiàn)某一種或幾種因素影響交通事故的規(guī)律，很難將所有影響因素結(jié)合起來進(jìn)行全面系統(tǒng)的分析。然而道路交通事故的發(fā)生通常都是由相應(yīng)因素導(dǎo)致，而后事故當(dāng)事人意識到危險源的存在并采取措施，直到事故發(fā)生的連續(xù)過程，整體來看體現(xiàn)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(fā)生的，從整體的角度出發(fā)研究事故發(fā)生機(jī)理更加科學(xué)。

數(shù)據(jù)挖掘論文篇三

摘要：人類利用圖書館產(chǎn)生信息活動時所表現(xiàn)出的最基礎(chǔ)、最平常、最通用的一種關(guān)系，便是用戶資源和圖書館之間的關(guān)系。從這種關(guān)系出發(fā)，分析嫁接起這一簡單聯(lián)系的規(guī)律，便是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。本文認(rèn)為對圖書館用戶資源分析研究應(yīng)以數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)為邏輯起點，從云計算、信息共享、數(shù)據(jù)排查、智能搜索、大數(shù)據(jù)存儲等對圖書館用戶資源進(jìn)行整合和建設(shè)。應(yīng)對信息資源日益豐富的這天，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對管理圖書館信息資源技術(shù)帶給了巨大便利。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘；用戶資源。

數(shù)據(jù)挖掘，即數(shù)據(jù)系統(tǒng)中的信息發(fā)現(xiàn)。隨著計算機(jī)技術(shù)，個性是云計算、大數(shù)據(jù)記憶技術(shù)的快速發(fā)展，傳統(tǒng)的手動查找信息模式被大數(shù)據(jù)智能檢索替代。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)廣泛應(yīng)用于市場、工業(yè)、金融行業(yè)、科學(xué)界、互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)以及醫(yī)療業(yè)。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在圖書館的應(yīng)用，能夠?qū)⒑Ａ康挠脩糍Y源進(jìn)行聚類、關(guān)聯(lián)、整合，能夠?qū)τ脩羲阉饔涗?、圖書流通記錄、用戶借閱信息等數(shù)據(jù)進(jìn)行精確預(yù)判，發(fā)現(xiàn)一些隱蔽的聯(lián)系，為圖書館采購圖書、淘汰文獻(xiàn)資料帶給科學(xué)推薦，也能夠為用戶帶給個性化訂閱服務(wù)，創(chuàng)新用戶服務(wù)模式，為圖書館建設(shè)整個信息網(wǎng)絡(luò)帶給有力支撐。

1大數(shù)據(jù)下的圖書館用戶資源特征。

圖書館用戶資源是透過數(shù)字技術(shù)進(jìn)行組織和管理的：（1）經(jīng)過數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析，把數(shù)據(jù)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(fā)現(xiàn)其間的相互關(guān)系；其次定義這些相互關(guān)系，概念產(chǎn)生以后，即等同于這些相互關(guān)系的整體信息，用于建構(gòu)分類規(guī)則或者數(shù)據(jù)模型；其次利用以上數(shù)據(jù)找出變化規(guī)律，對此規(guī)律進(jìn)行模型化處理，并由數(shù)據(jù)模型對未知信息進(jìn)行預(yù)判；（3）把用戶資源進(jìn)行時序排序，檢索出高重復(fù)率的模型；（4）進(jìn)行偏差比對，檢查數(shù)據(jù)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(fā)現(xiàn)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(wǎng)絡(luò)交流。

1.1數(shù)據(jù)量大并且分布更廣。

大數(shù)據(jù)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(xué)術(shù)研究、教學(xué)模式、用戶評價和反饋等，數(shù)據(jù)豐富。同時，數(shù)據(jù)分布廣泛，在互聯(lián)網(wǎng)時代，可從圖書館應(yīng)用系統(tǒng)、數(shù)據(jù)系統(tǒng)記錄以及各種網(wǎng)頁、移動終端的信息獲取，顯示出用戶資源的分散性。

1.2數(shù)據(jù)資料多元化，形式靈活化。

數(shù)據(jù)系統(tǒng)里的存儲方式不同，服務(wù)器不同，系統(tǒng)開發(fā)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(tǒng)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(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)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(shù)據(jù)挖掘技術(shù)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(wù)的個性化和全方位化而言，圖書館可根據(jù)社會熱點或用戶需求定制服務(wù)。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(tǒng)一呈現(xiàn)，方便用戶的選取和檢索。另一方面，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)建立的用戶資源圖書館，服務(wù)器眾多，具有較強(qiáng)的計算潛力和存儲潛力，擁有較高的數(shù)據(jù)處理潛力，能同時容納多數(shù)用戶。因數(shù)據(jù)量大所導(dǎo)致的硬件費用和后期運(yùn)行費用劇增，可透過構(gòu)建用戶資源圖書館平臺以及應(yīng)用服務(wù)得到解決。為應(yīng)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(kuò)容存儲設(shè)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(shù)字化。

強(qiáng)大的互聯(lián)網(wǎng)呈現(xiàn)功能和用戶信息保存的可靠性功能，用戶資源存儲的復(fù)雜性問題可得到很好的解決。其次，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對于資源整合方面具有優(yōu)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(shù)據(jù)之間的互相操作以及全方位的互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)得以實現(xiàn)，很好的解決了資源重復(fù)建設(shè)的問題。因此，利用數(shù)據(jù)挖掘使得圖書館資源數(shù)字化具備可行性。從這個好處上來看，資源的館藏數(shù)字化將會加快發(fā)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(yōu)化。

隨著各類用戶資源利用步伐的加快，加之依靠因特網(wǎng)的用戶對服務(wù)的可行性和效率性要求更高，超多不同體系的服務(wù)器布置在機(jī)房，系統(tǒng)維護(hù)人員的壓力也相應(yīng)増大。透過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，可有效進(jìn)行資源整合和優(yōu)化，無需透過人力進(jìn)行。

2.4有利于分析用戶心理和提升用戶體驗。

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)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(guī)方式，一般認(rèn)為用戶模型是對用戶在某段時間內(nèi)相對穩(wěn)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(gòu)用戶模型，能夠使圖書館更加精深、準(zhǔn)確地掌握當(dāng)前用戶資源。透過對用戶資源的處理來預(yù)測用戶需求，進(jìn)而到達(dá)持續(xù)提高服務(wù)質(zhì)量和用戶滿意度的目的。一方面，預(yù)判用戶心理是利用圖書館用戶資源更加深入的表現(xiàn)。隨著用戶環(huán)境與圖書館環(huán)境的不斷變化，這種預(yù)判力覆蓋范圍已經(jīng)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?qū)τ脩粜枨蟮膹?qiáng)弱、層次、方向產(chǎn)生極為重要的影響，同時也能夠?qū)Λ@取用戶資源全部過程產(chǎn)生重要影響。另一方面，最先研究用戶體驗研究當(dāng)屬企業(yè)營銷活動，主要用來研究用戶與企業(yè)、產(chǎn)品或服務(wù)之間的互動。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠更精準(zhǔn)預(yù)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(jié)語。

在數(shù)據(jù)大爆發(fā)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(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)歸檔分析等技術(shù)，掌握用戶資源特征，有助于圖書館精準(zhǔn)定位用戶群體，對調(diào)整圖書館運(yùn)營策略有重要前置作用，更能創(chuàng)新圖書館服務(wù)的資料和形式，實現(xiàn)圖書館資源的有效利用。

參考文獻(xiàn)。

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[3]徐永麗等.網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中用戶信息需求障礙分析[j].圖書館理論與實踐，2004.

數(shù)據(jù)挖掘論文篇四

根據(jù)20xx年4月國家教育部等五部關(guān)于印發(fā)《職業(yè)學(xué)校學(xué)生實習(xí)管理規(guī)定》的通知（教職成[20xx]3號）精神，針對旅游管理專業(yè)頂崗實習(xí)企業(yè)的實際情況以及頂崗實習(xí)現(xiàn)狀，多角度分析新《職業(yè)學(xué)校學(xué)生頂崗實習(xí)管理規(guī)定》（以下簡稱新《規(guī)定》）對旅游管理專業(yè)頂崗實習(xí)的新要求，探索可操作的改進(jìn)辦法，為旅游管理專業(yè)實施頂崗實習(xí)教學(xué)課程提供借鑒和幫助。

（1）實習(xí)企業(yè)較多，大部分企業(yè)需求人數(shù)少，實習(xí)生分布零散，跟蹤管理難度大。

（2）由學(xué)校安排實習(xí)的，大多是由學(xué)校和實習(xí)企業(yè)簽訂雙方協(xié)議，實習(xí)生簽閱《實習(xí)生管理守則》。

（3）中職學(xué)校旅游管理專業(yè)頂崗實習(xí)學(xué)生大多未滿18周歲。

（4）實習(xí)評價體系不完善，對實習(xí)生的考核主觀成分多，量化標(biāo)準(zhǔn)少。

（5）實習(xí)期仍以學(xué)生平安險作為學(xué)生意外傷害保險，尚未為學(xué)生購買專門的實習(xí)責(zé)任險。

2.新《規(guī)定》對頂崗實習(xí)的影響及改進(jìn)方法。

（1）新《規(guī)定》再次強(qiáng)調(diào)對實習(xí)過程的全程指導(dǎo)，并明確提出，對自行安排實習(xí)的學(xué)生也要進(jìn)行跟蹤管理（新《規(guī)定》第七條、第八條）。而旅游管理專業(yè)實習(xí)企業(yè)特別是旅行社，企業(yè)多，規(guī)模小，需求人數(shù)少，實習(xí)生分布零散，甚至一個企業(yè)只有一個實習(xí)生，管理和指導(dǎo)難度大。調(diào)查資料顯示，旅游專業(yè)實習(xí)企業(yè)中90%是旅行社，而實習(xí)生中只有50%在旅行社實習(xí)。這種情況實習(xí)指導(dǎo)教師如果要實現(xiàn)對每個實習(xí)生的指導(dǎo)管理，那么大部分時間都在外跑實習(xí)點，學(xué)校對專業(yè)教師的教學(xué)任務(wù)、科研任務(wù)及其他工作都很難完成。針對這一現(xiàn)狀，結(jié)合新《規(guī)定》要求，可從以下方面著手改進(jìn)：

1）建立校企生聯(lián)動實習(xí)管理制度。在學(xué)校數(shù)字化平臺增加實習(xí)管理模塊，將實習(xí)操作流程、標(biāo)準(zhǔn)分單元錄入模塊內(nèi)，實習(xí)生定期在平臺上提交單元作業(yè)，企業(yè)指導(dǎo)教師和學(xué)校指導(dǎo)教師定期在平臺上提交實習(xí)生單元成績，最后的實習(xí)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(xí)過程，又能優(yōu)化實習(xí)考核體系，增加量化標(biāo)準(zhǔn)。如數(shù)字平臺無法立即實施，可先采用電子文檔或紙質(zhì)文檔方式。

2）實習(xí)面試結(jié)束后，組織召開實習(xí)指導(dǎo)教師動員會，由學(xué)校安排的指導(dǎo)教師和各企業(yè)安排的指導(dǎo)教師參加，共同學(xué)習(xí)和調(diào)整實習(xí)計劃、操作標(biāo)準(zhǔn)、達(dá)標(biāo)考核、指導(dǎo)流程等。

3）實習(xí)收尾階段，組織召開實習(xí)總結(jié)會，對實習(xí)工作進(jìn)行交流分享，對實際工作中遇到的問題提出改進(jìn)建議，為即將開展的新一輪實習(xí)工作做好鋪墊。

（2）新《規(guī)定》第十二條、第十三條要求，頂崗實習(xí)前學(xué)校、企業(yè)、學(xué)生須簽訂三方協(xié)議，這對制約企業(yè)、約束學(xué)生有了明確依據(jù)。旅游企業(yè)淡旺季明顯，一些企業(yè)到了淡季就將學(xué)生解聘；學(xué)生實習(xí)中無法適應(yīng)而中途離職的也時有發(fā)生，所以協(xié)議內(nèi)容除新《規(guī)定》列示內(nèi)容外，還應(yīng)增加實習(xí)生到崗后應(yīng)遵守的相關(guān)管理制度、學(xué)生違反規(guī)定的處理辦法等內(nèi)容。

（3）新《規(guī)定》第十四條要求，未滿18周歲的學(xué)生參加頂崗實習(xí)，須由監(jiān)護(hù)人簽閱知情同意書。大部分中職學(xué)校學(xué)生在實習(xí)時都未達(dá)到該年齡標(biāo)準(zhǔn)，因此中職學(xué)校在實習(xí)前應(yīng)按戶口登記年齡進(jìn)行一次篩選，將“頂崗實習(xí)學(xué)生監(jiān)護(hù)人知情同意書”以統(tǒng)一格式發(fā)放給未滿18周歲學(xué)生，并告知監(jiān)護(hù)人，請監(jiān)護(hù)人簽閱?！爸橥鈺苯粚W(xué)校后方可參加實習(xí)面試。

（4）新《規(guī)定》第三十五條要求，職業(yè)學(xué)?；?qū)嵙?xí)單位應(yīng)為實習(xí)學(xué)生投保實習(xí)責(zé)任保險。實習(xí)責(zé)任險是指學(xué)生在實習(xí)期間，因?qū)W校的管理疏忽對學(xué)生造成的身體、心理傷害應(yīng)由學(xué)校承擔(dān)責(zé)任的保險。據(jù)調(diào)查，保險公司目前尚未推出專門的實習(xí)責(zé)任險，但可先為實習(xí)生購買一年期限的意外險。但意外險與實習(xí)責(zé)任險在投保范圍、價格等方面還有差異，所以，職業(yè)學(xué)校也應(yīng)同時與保險行業(yè)接觸，積極推進(jìn)實習(xí)責(zé)任險的設(shè)計出臺。

總之，旅游管理專業(yè)頂崗實習(xí)在實施過程中還存在一些問題和困難，如企業(yè)與學(xué)校的需求差異、旅游行業(yè)淡旺季與實習(xí)期的時間矛盾、實習(xí)生生活管理和心理疏導(dǎo)問題等，有待在《新規(guī)定》的要求和指導(dǎo)下，與企業(yè)深度合作，探索出一套有效的、可操作的頂崗實習(xí)實施標(biāo)準(zhǔn)。

數(shù)據(jù)挖掘論文篇五

古典文學(xué)中常見論文這個詞，當(dāng)代，論文常用來指進(jìn)行各個學(xué)術(shù)領(lǐng)域的研究和描述學(xué)術(shù)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(fā)展的無限潛力和廣闊空間。電子商務(wù)是一門交叉性概念，其涉及理論知識和領(lǐng)域極為豐富，譬如：管理學(xué)、法學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)以及互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)等多種領(lǐng)域，是一系列綜合性極強(qiáng)的活動。信息技術(shù)的進(jìn)步和社會商業(yè)的發(fā)展使得經(jīng)濟(jì)數(shù)字化、競爭全球化、貿(mào)易自由化的趨勢不斷加強(qiáng)。有關(guān)電子商務(wù)各類的研究如雨后春筍層出不窮，其中物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)作為其發(fā)展的重要支撐不可忽視。為進(jìn)一步了解近年來我國基于物聯(lián)網(wǎng)的電商發(fā)展研究熱點，筆者通過對cnki收錄的相關(guān)文獻(xiàn)的進(jìn)行計量分析就此展開研究。

物聯(lián)網(wǎng)作為一種新興技術(shù)，自20世紀(jì)90年代由美國麻省理工學(xué)院首次提出以來，其技術(shù)實現(xiàn)及應(yīng)用引起國內(nèi)外學(xué)術(shù)界學(xué)者廣泛關(guān)注。物聯(lián)網(wǎng)起初是基于物流系統(tǒng)提出的，以射頻識別技術(shù)作為條碼識別的替代品，實現(xiàn)對物流系統(tǒng)進(jìn)行智能化管理。

在研究物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在電子商務(wù)應(yīng)用中，rfid功不可沒。rfid(radiofrequencyidentification)技術(shù)作為物聯(lián)網(wǎng)的重要技術(shù)，又稱電子標(biāo)簽、無線射頻識別，是一種通信技術(shù)，可通過無線電訊號識別特定目標(biāo)并讀寫相關(guān)數(shù)據(jù)，而無需識別系統(tǒng)與特定目標(biāo)之間建立機(jī)械或光學(xué)接觸。電子商務(wù)利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)通過把人、財、物、商店等實體聯(lián)結(jié)起來并在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下進(jìn)行交互。在實現(xiàn)交互時，一個關(guān)鍵技術(shù)就是利用rfid技術(shù)給各個實體標(biāo)注獨一無二的標(biāo)簽從而將不同實體加以區(qū)分。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)不僅承擔(dān)著標(biāo)注實體角色而且在記錄生產(chǎn)過程、跟蹤物流以及防偽查詢等方面發(fā)揮著重要作用。

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展和經(jīng)濟(jì)全球化浪潮的推動，電子商務(wù)問題及物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)成為國內(nèi)外學(xué)術(shù)界普遍研究熱點。國內(nèi)學(xué)者就電子商務(wù)發(fā)展進(jìn)程中涉及到的主要環(huán)節(jié)并結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)作出相關(guān)研究，并在其研究的基礎(chǔ)之上根據(jù)我國電子商務(wù)發(fā)展?fàn)顩r提出了針對性建議，這些環(huán)節(jié)主要包括基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、支付環(huán)境、信用環(huán)境以及發(fā)展環(huán)境的改善等等。

國內(nèi)對電子商務(wù)的研究熱度頗高，然而對物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)下電子商務(wù)的研究相對匱乏。2017年4月，我們在cnki上以“主題=電子商務(wù)”為檢索式進(jìn)行檢索，查得相關(guān)記錄83605條;以“主題=‘物聯(lián)網(wǎng)’+‘電子商務(wù)’”為檢索式得到609條記錄，通過篩選共112篇文獻(xiàn)與本文研究相關(guān)。在112篇文章中，98篇為非基金文獻(xiàn)，基金文獻(xiàn)僅占1/8。據(jù)調(diào)查，近年來我國基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)對電子商務(wù)研究集中在物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在各行業(yè)電子商務(wù)中的應(yīng)用、物聯(lián)網(wǎng)對電商的影響以及基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)新型模式的研討等方面。因此，圍繞物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下電子商務(wù)發(fā)展動向及趨勢并進(jìn)行相關(guān)比較分析對把握電子商務(wù)發(fā)展中關(guān)鍵問題具有極強(qiáng)的現(xiàn)實意義和指導(dǎo)意義。

數(shù)據(jù)挖掘論文篇六

：數(shù)據(jù)挖掘是一種特殊的數(shù)據(jù)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(jī)犯罪案件中的信息取證有著非常大的幫助。本文結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的概念與功能，對其在計算機(jī)犯罪取證中的應(yīng)用進(jìn)行了分析。

：數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)；計算機(jī)；犯罪取證。

隨著信息技術(shù)與互聯(lián)網(wǎng)的不斷普及，計算機(jī)犯罪案件變得越來越多，同時由于計算機(jī)犯罪的隱蔽性、復(fù)雜性特點，案件偵破工作也具有著相當(dāng)?shù)碾y度，而數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)不僅能夠?qū)τ嬎銠C(jī)犯罪案件中的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行分析并提取出有效信息，同時還能夠?qū)崿F(xiàn)與其他案件的對比，而這些對于計算機(jī)犯罪案件的偵破都是十分有利的。

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是針對當(dāng)前信息時代下海量的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)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(jī)數(shù)據(jù)中對潛在的有效知識進(jìn)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(shù)據(jù)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(guān)聯(lián)性知識、預(yù)測性知識以及離型知識幾種。

根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)所能夠提取的不同類型知識，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)也可以在此基礎(chǔ)上進(jìn)行功能分類，如關(guān)聯(lián)分析、聚類分析、孤立點分析、時間序列分析以及分類預(yù)測等都是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的重要功能之一，而其中又以關(guān)聯(lián)分析與分類預(yù)測最為主要。大量的數(shù)據(jù)中存在著多個項集，各個項集之間的取值往往存在著一定的規(guī)律性，而關(guān)聯(lián)分析則正是利用這一點，對各項集之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系進(jìn)行挖掘，找到數(shù)據(jù)間隱藏的關(guān)聯(lián)網(wǎng)，主要算法有fp-growth算法、apriori算法等。在計算機(jī)犯罪取證中，可以先對犯罪案件中的特征與行為進(jìn)行深度的挖掘，從而明確其中所存在的聯(lián)系，同時，在獲得審計數(shù)據(jù)后，就可以對其中的審計信息進(jìn)行整理并中存入到數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行再次分析，從而達(dá)到案件樹立的效果，這樣，就能夠清晰的判斷出案件中的行為是否具有犯罪特征[1]。而分類分析則是對現(xiàn)有數(shù)據(jù)進(jìn)行分類整理，以明確所獲得數(shù)據(jù)中的相關(guān)性的一種數(shù)據(jù)挖掘功能。在分類分析的過程中，已知數(shù)據(jù)會被分為不同的數(shù)據(jù)組，并按照具體的數(shù)據(jù)屬性進(jìn)行明確分類，之后再通過對分組中數(shù)據(jù)屬性的具體分析，最終就可以得到數(shù)據(jù)屬性模型。在計算機(jī)犯罪案件中，可以將按照這種數(shù)據(jù)分類、分析的方法得到案件的數(shù)據(jù)屬性模型，之后將這一數(shù)據(jù)屬性模型與其他案件的數(shù)據(jù)屬性模型進(jìn)行對比，這樣就能夠判斷嫌疑人是否在作案動機(jī)、發(fā)生規(guī)律以及具體特征等方面與其他案件模型相符，也就是說，一旦這一案件的數(shù)據(jù)模型屬性與其他案件的數(shù)據(jù)模型屬性大多相符，那么這些數(shù)據(jù)就可以被確定為犯罪證據(jù)。此外，在不同案件間的共性與差異的基礎(chǔ)上，分類分析還可以實現(xiàn)對于未知數(shù)據(jù)信息或類似數(shù)據(jù)信息的有效預(yù)測，這對于計算機(jī)犯罪案件的處理也是很有幫助的。此外，數(shù)據(jù)挖掘分類預(yù)測功能的實現(xiàn)主要依賴決策樹、支持向量機(jī)、vsm、logisitic回歸、樸素貝葉斯等幾種，這些算法各有優(yōu)劣，在實際應(yīng)用中需要根據(jù)案件的實際情況進(jìn)行選擇，例如支持向量機(jī)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(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，目前的計算機(jī)犯罪取證工作并未形成一個明確而統(tǒng)一的應(yīng)用步驟，因此，我們可以根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的特征與具體功能，對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在計算機(jī)犯罪取證中的應(yīng)用提供一個較為可行的具體思路[2]。首先，當(dāng)案件發(fā)生后，一般能夠獲取到海量的原始數(shù)據(jù)，面對這些數(shù)據(jù)，可以利用fp-growth算法、apriori算法等算法進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，找到案件相關(guān)的潛在有用信息，如犯罪嫌疑人的犯罪動機(jī)、案發(fā)時間、作案嫌疑人的基本信息等等。在獲取這些基本信息后，雖然能夠?qū)Π讣幕咎卣饔幸欢ǖ牧私?，但犯罪嫌疑人卻難以通過這些簡單的信息進(jìn)行確定，因此還需利用決策樹、支持向量機(jī)等算法進(jìn)行分類預(yù)測分析，通過對原始信息的準(zhǔn)確分類，可以得到案件的犯罪行為模式（數(shù)據(jù)屬性模型），而通過與其他案件犯罪行為模式的對比，就能夠?qū)Ψ缸锵右扇说木唧w特征進(jìn)行進(jìn)一步的預(yù)測，如經(jīng)?；顒拥膱鏊?、行為習(xí)慣、分布區(qū)域等，從而縮小犯罪嫌疑人的鎖定范圍，為案件偵破工作帶來巨大幫助。此外，在計算機(jī)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(guān)聯(lián)分析、分類預(yù)測分析得到的案件信息仍具有著很高的利用價值，因此不僅需要將這些信息存入到專門的數(shù)據(jù)庫中，同時還要根據(jù)案件的結(jié)果對數(shù)據(jù)進(jìn)行再次分析與修正，并做好犯罪行為模式的分類與標(biāo)記工作，為之后的案件偵破工作提供更加豐富、詳細(xì)的數(shù)據(jù)參考。

總而言之，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)自計算機(jī)犯罪取證中的應(yīng)用是借助以各種算法為基礎(chǔ)的關(guān)聯(lián)、分類預(yù)測功能來實現(xiàn)的，而隨著技術(shù)的不斷提升以及數(shù)據(jù)庫中的犯罪行為模式會不斷得到完善，在未來數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)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(xué)院信息安全系。

數(shù)據(jù)挖掘論文篇七

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

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

2.1初步探索。

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

2.2數(shù)據(jù)預(yù)期處理。

數(shù)據(jù)預(yù)處理時，原始數(shù)據(jù)庫會發(fā)生轉(zhuǎn)變，以適應(yīng)數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)挖掘算法等的要求。在處理結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)時，數(shù)據(jù)預(yù)處理需要完成兩項任務(wù)，即消除數(shù)據(jù)缺陷現(xiàn)象的存在和為數(shù)據(jù)挖掘奠定良好基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)處理是對現(xiàn)有的數(shù)據(jù)進(jìn)行前期處理，方便后期數(shù)據(jù)挖掘。如圖2為培訓(xùn)管理系統(tǒng)中數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊。

2.3數(shù)據(jù)挖掘。

wangj開發(fā)了一個將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與基于模擬的培訓(xùn)相結(jié)合的混合框架，以提高培訓(xùn)評估的有效性。以信仰為基礎(chǔ)的學(xué)習(xí)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(xué)員的學(xué)習(xí)成果。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)用于分析受訓(xùn)人員的個人資料和基于模擬的培訓(xùn)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，以評估學(xué)員的表現(xiàn)和學(xué)習(xí)行為。提出的方法論以臺灣基于模擬的步兵射擊訓(xùn)練的實例為例。結(jié)果表明，提出的方法可以準(zhǔn)確地評估學(xué)員的表現(xiàn)和學(xué)習(xí)行為，并且可以發(fā)現(xiàn)潛在的知識來提高學(xué)員的學(xué)習(xí)成果。bodeacn使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行了培訓(xùn)學(xué)習(xí)管理，用于分析參加在線兩年制碩士學(xué)位課程項目管理的學(xué)生的表現(xiàn)。系統(tǒng)數(shù)據(jù)來源是收集學(xué)生意見的調(diào)查數(shù)據(jù)，學(xué)生記錄的操作數(shù)據(jù)和電子學(xué)習(xí)的平臺記錄的學(xué)生活動數(shù)據(jù)。

3、總結(jié)。

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

參考文獻(xiàn)。

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數(shù)據(jù)挖掘論文篇八

摘要：主要通過對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的探討，對職教多年累積的教學(xué)數(shù)據(jù)運(yùn)用分類、決策樹、關(guān)聯(lián)規(guī)則等技術(shù)進(jìn)行分析，從分析的結(jié)果中發(fā)現(xiàn)有價值的數(shù)據(jù)模式，科學(xué)合理地實現(xiàn)教學(xué)評估，讓教學(xué)管理者能夠從中發(fā)現(xiàn)教學(xué)活動中存在的主要問題以便及時改進(jìn)，進(jìn)而輔助管理者決策做好教學(xué)管理。

關(guān)鍵詞：教學(xué)評估；數(shù)據(jù)挖掘；教學(xué)評估體系；層次分析法。

1概述。

近年來國家對中等職業(yè)教育的發(fā)展高度重視，在政策扶持與職教工作者的努力下，職業(yè)教育獲得了蓬勃的發(fā)展。如何提高教學(xué)質(zhì)量、培養(yǎng)合格的高技術(shù)人才成為職教工作者研究的課題。各種調(diào)查研究結(jié)果表明：加強(qiáng)師資隊伍的建設(shè)，強(qiáng)化教師教學(xué)評估對教學(xué)質(zhì)量的提高尤為重要。

所謂教學(xué)評估，就是運(yùn)用系統(tǒng)科學(xué)的方法對教學(xué)活動或教育行為的價值、效果作出科學(xué)的判斷過程。教學(xué)評估方式要靈活多樣，要多途徑、多方位、多形式的發(fā)揮評估的導(dǎo)學(xué)作用，以鼓勵評估為主，充分發(fā)揮評估的激勵功能，促進(jìn)教學(xué)的健康發(fā)展。

在中等職業(yè)學(xué)校多年的教育教學(xué)工作中積累了大量的教務(wù)管理數(shù)據(jù)、教師檔案數(shù)據(jù)等，怎樣從龐雜大量的數(shù)據(jù)中挖掘出有效提高教學(xué)質(zhì)量的關(guān)鍵因素是個難題。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)卻可以從人工智能的角度很好地解決這一課題。通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，得到隱藏在教學(xué)數(shù)據(jù)背后的有用信息，在一定程度上為教學(xué)部門提供決策支持信息促使更好地開展教學(xué)工作，提高教學(xué)質(zhì)量和教學(xué)管理水平，使之能在功能上更加清晰地認(rèn)識教師教與學(xué)生學(xué)的關(guān)系及促進(jìn)教育教學(xué)改革。

數(shù)據(jù)挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、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的過程。數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)該更正確地命名為“從數(shù)據(jù)中挖掘知識”。即數(shù)據(jù)挖掘是對巨大的數(shù)據(jù)集進(jìn)行尋找和分析的計算機(jī)輔助處理過程，在這一過程中顯現(xiàn)先前未曾發(fā)現(xiàn)的模式，然后從這些數(shù)據(jù)中發(fā)掘某些內(nèi)涵信息，包括描述過去和預(yù)測未來趨勢的信息。人工智能領(lǐng)域習(xí)慣稱知識發(fā)現(xiàn)，而數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域習(xí)慣將其稱為數(shù)據(jù)挖掘。

數(shù)據(jù)挖掘過程包括對問題的理解和提出、數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)變換、數(shù)據(jù)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(fù)進(jìn)行。對問題的理解和提出在開始數(shù)據(jù)挖掘之前，最基礎(chǔ)的工作就是理解數(shù)據(jù)和實際的業(yè)務(wù)問題，在這個基礎(chǔ)之上提出問題，對目標(biāo)作出明確的定義。

2.3.1分類分析方法：是通過分析訓(xùn)練集中的數(shù)據(jù)，為每個類別做出準(zhǔn)確的描述或建立分析模型或挖掘出分類規(guī)則，以便以后利用這個分類規(guī)則對其它數(shù)據(jù)庫中的記錄進(jìn)行分類的方法。2.3.2決策樹算法：是一種常用于分類、預(yù)測模型的算法，它通過將大量數(shù)據(jù)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(yōu)點是描述簡單，分類速度快，特別適合大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理。2.3.3聚類算法：聚類分析處理的數(shù)據(jù)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(nèi)的對象之間具有較高的相似度，而不同簇內(nèi)的對象差別較大。2.3.4關(guān)聯(lián)規(guī)則算法：側(cè)重于確定數(shù)據(jù)中不同領(lǐng)域之間的關(guān)系，即尋找給定數(shù)據(jù)集中的有趣聯(lián)系。提取描述數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)項之間所存在的潛在關(guān)系的規(guī)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(guān)系。

在以上各種算法的研究中，比較有影響的是關(guān)聯(lián)規(guī)則算法。

3教學(xué)評估體系。

評價指標(biāo)體系是教學(xué)評估的基礎(chǔ)和依據(jù)，對評估起著導(dǎo)向作用，因此制定一個科學(xué)全面的評價指標(biāo)體系就成為改革、完善評價的首要目標(biāo)。評價指標(biāo)應(yīng)以指導(dǎo)教學(xué)實踐為目的，通過評價使教師明確教學(xué)過程中應(yīng)該肯定的和需要改進(jìn)的地方；以及給出設(shè)計評價指標(biāo)的導(dǎo)向問題。

3.1教學(xué)評估體系的構(gòu)建方法。

層次分析法（簡稱ahp法）是美國運(yùn)籌學(xué)家t·l·saaty教授在20世紀(jì)70年代初期提出的一種簡便、靈活而又實用的多準(zhǔn)則決策的系統(tǒng)分析方法，其原理是把一個復(fù)雜問題分解、轉(zhuǎn)化為定量分析的方法。它需要建立關(guān)于系統(tǒng)屬性的各因素多級遞階結(jié)構(gòu)，然后對每一層次上的因素逐一進(jìn)行比較，得到判斷矩陣，通過計算判斷矩陣的特征值和特征向量，得到其關(guān)于上一層因素的相對權(quán)重，并可自上而下地用上一層次因素的相對權(quán)重加權(quán)求和，求出各層次因素關(guān)于系統(tǒng)整體屬性（總目標(biāo)層）的綜合重要度。

3.2構(gòu)建教學(xué)評估指標(biāo)體系的作用。

3.2.1構(gòu)建的教學(xué)評估指標(biāo)，作為挖掘庫選擇教學(xué)信息屬性的依據(jù)。

3.2.2通過ahp方法，能篩選出用來評價教學(xué)質(zhì)量的相關(guān)重要屬性，從而入選為挖掘庫字段，這樣就減去了挖掘庫中對于挖掘目標(biāo)來說影響較小的屬性，進(jìn)而大大減少了挖掘的工作量，提高挖掘效率。3.2.3通過構(gòu)建教學(xué)評估指標(biāo)，減少了挖掘?qū)ο蟮淖侄?，從而避免因挖掘字段過多，導(dǎo)致建立的決策樹過大，出現(xiàn)過度擬合挖掘?qū)ο?，進(jìn)而造成挖掘規(guī)則不具有很好的評價效果的現(xiàn)象。3.2.4提高教學(xué)質(zhì)量評估實施工作的效率。

4.1學(xué)習(xí)效果評價學(xué)習(xí)評價是教育工作者的重要職責(zé)之一。評價學(xué)生的學(xué)習(xí)情況，既對學(xué)生起到信息反饋和激發(fā)學(xué)習(xí)動機(jī)的作用，又是檢查課程計劃、教學(xué)程序以至教學(xué)目的的手段，也是考查學(xué)生個別差異、便于因材施教的途徑。評價要遵循“評價內(nèi)容要全面、評價方式要多元化、評價次數(shù)要多次化，注重自評與互評的有機(jī)結(jié)合”的原則。利用數(shù)據(jù)挖掘工具，對教師業(yè)務(wù)檔案數(shù)據(jù)庫、行為記錄數(shù)據(jù)庫、獎勵處罰數(shù)據(jù)庫等進(jìn)行分析處理，可以即時得到教師教學(xué)的評價結(jié)果，對教學(xué)過程出現(xiàn)的問題進(jìn)行及時指正。

另外，這種系統(tǒng)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(xué)評價。

課堂教學(xué)評價不僅對教學(xué)起著調(diào)節(jié)、控制、指導(dǎo)和推動作用，而且有很強(qiáng)的導(dǎo)向性，是學(xué)校教學(xué)管理的重要組成部分，是評價教學(xué)工作成績的主要手段。實現(xiàn)對任課教師及教學(xué)組織工作效果做出評價，但是更重要的目的是總結(jié)優(yōu)秀的教學(xué)經(jīng)驗，為教學(xué)質(zhì)量的穩(wěn)定提高制定科學(xué)的規(guī)范。學(xué)校每學(xué)期都要搞課堂教學(xué)評價調(diào)查，積累了大量的數(shù)據(jù)。利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，從教學(xué)評價數(shù)據(jù)中進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，將關(guān)聯(lián)規(guī)則應(yīng)用于教師教學(xué)評估系統(tǒng)中，探討教學(xué)效果的好壞與老師的年齡、職稱、學(xué)歷之間的聯(lián)系；確定教師的教學(xué)內(nèi)容的范圍和深度是否合適，選擇的教學(xué)媒體是否適合所選的教學(xué)內(nèi)容和教學(xué)對象；講解的時間是否恰到好處；教學(xué)策略是否得當(dāng)?shù)?。從而可以及時地將挖掘出的規(guī)則信息反饋給教師。管理部門據(jù)此能合理配置班級的上課教師，使學(xué)生能夠較好地保持良好的學(xué)習(xí)態(tài)度，從而為教學(xué)部門提供了決策支持信息，促使教學(xué)工作更好地開展。

結(jié)束語。

數(shù)據(jù)挖掘作為一種工具，其技術(shù)日趨成熟，在許多領(lǐng)域取得了廣泛的應(yīng)用。在教育領(lǐng)域里，隨著數(shù)據(jù)的不斷累積，把數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用到教學(xué)評價系統(tǒng)中，讓領(lǐng)導(dǎo)者能夠從中發(fā)現(xiàn)教師教學(xué)活動中的主要問題，以便及時改進(jìn)，進(jìn)而輔助領(lǐng)導(dǎo)決策做好學(xué)校管理，提高學(xué)校管理能力和水平，同時通過建立有效的教學(xué)激勵機(jī)制來達(dá)到提高教學(xué)質(zhì)量的目的。這一研究對發(fā)展中的職業(yè)教育教學(xué)管理提出了很好的建議，為教學(xué)管理工作的計算機(jī)輔助決策增添了新的內(nèi)容。將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于中職教學(xué)評估，設(shè)計開發(fā)一套行之有效的課堂教學(xué)評價系統(tǒng)，是下一步要做的工作，必將有力推動職業(yè)教育的快速發(fā)展。

數(shù)據(jù)挖掘論文篇九

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在各行業(yè)都有廣泛運(yùn)用，是一種新興信息技術(shù)。而在線考試系統(tǒng)中存在著很多的數(shù)據(jù)信息，數(shù)據(jù)挖掘技在在線考試系統(tǒng)有著重要的意義，和良好的應(yīng)用前景，從而在眾多技術(shù)中脫穎而出。本文從對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的初步了解，簡述數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在在線考試系統(tǒng)中成績分析，以及配合成績分析，完善教學(xué)。

隨著計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的快速發(fā)展，計算機(jī)輔助教育的不斷普及，在線考試是一種利用網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的重要輔助教育手段，其改革有著重要的意義。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)作為一種新興的信息技術(shù)，其包括了人工智能、數(shù)據(jù)庫、統(tǒng)計學(xué)等學(xué)科的內(nèi)容，是一門綜合性的技術(shù)。這種技術(shù)的主要特點是對數(shù)據(jù)庫中大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取、轉(zhuǎn)換和分析，從中提取出能夠?qū)處熡凶饔玫年P(guān)鍵性數(shù)據(jù)。將其運(yùn)用于在線考試系統(tǒng)中，能夠很好的處理在線考試中涉及到的數(shù)據(jù)，讓在線考試的實用性和高效性得到進(jìn)一步的增強(qiáng)，幫助教師更加快速、完整的統(tǒng)計考試信息，完善教學(xué)。

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是從大量數(shù)據(jù)中"挖掘"出對使用者有用的知識，即從大量的、隨機(jī)的、有噪聲的、模糊的、不完全的實際應(yīng)用數(shù)據(jù)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(yè)數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)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(shù)據(jù)分類。

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)通過對數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，把數(shù)據(jù)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(zhǔn)確的描述，挖掘出分類的規(guī)則或建立一個分類模型。

2.2數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析。

數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)是一項非常重要，并可以發(fā)現(xiàn)的知識。數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)就是兩組或兩組以上的數(shù)據(jù)之間有著某種規(guī)律性的聯(lián)系。數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析的作用就是找出數(shù)據(jù)庫中隱藏的聯(lián)系，從中得到一些對學(xué)校教學(xué)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(lián)系，從中得到顧客的購買習(xí)慣。

2.3預(yù)測。

預(yù)測是根據(jù)已經(jīng)得到的數(shù)據(jù)，從而對未來的情況做出一個可能性的分析。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能自動在大型的數(shù)據(jù)庫中做出一個較為準(zhǔn)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)挖掘技術(shù)融合了多個學(xué)科、多個領(lǐng)域的知識與技術(shù)，因此數(shù)據(jù)挖掘的方法也呈現(xiàn)出很多種類的形式。就目前的統(tǒng)計分析類的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的角度來講，光統(tǒng)計分析技術(shù)中所用到的數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)挖掘技術(shù)利用這些方法對那些異常形式的數(shù)據(jù)進(jìn)行檢查，然后通過各種數(shù)據(jù)模型和統(tǒng)計模型對這些數(shù)據(jù)來進(jìn)行解釋，并從這些數(shù)據(jù)中找出隱藏在其中的商業(yè)機(jī)會和市場規(guī)律。另外還有知識發(fā)現(xiàn)類數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，這種和統(tǒng)計分析類的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)完全不同，其中包括了支持向量機(jī)、人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、決策樹、粗糙集、關(guān)聯(lián)順序和規(guī)則發(fā)現(xiàn)等多種方法。

4.1運(yùn)用關(guān)聯(lián)規(guī)則分析教師的年齡對學(xué)生考試成績的影響。

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的關(guān)聯(lián)分析在教學(xué)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(shù)據(jù)中項集之間之間有意義的關(guān)聯(lián)聯(lián)系，幫助知道教師的教學(xué)過程。例如在如今的一些高職院校中，就往往會把學(xué)生的英語四六級過級率，計算機(jī)等級等，以這些為依據(jù)來評價教師的教學(xué)效果。將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的關(guān)聯(lián)規(guī)則運(yùn)用于考試的成績分析當(dāng)中，就能夠挖掘出一些對學(xué)生過級率產(chǎn)生影響的因素，對教師的教學(xué)過程進(jìn)行重要的指導(dǎo)，讓教師的教學(xué)效率更高，作用更強(qiáng)。

還可以通過關(guān)聯(lián)規(guī)則算法，先設(shè)定一個最小可信度和支持度，得到初步的關(guān)聯(lián)規(guī)則，根據(jù)相關(guān)規(guī)則，分析出教師的組成結(jié)構(gòu)和過級率的影響，從來進(jìn)行教師隊伍的結(jié)構(gòu)調(diào)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(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的分類算法就是對一組對象或一個事件進(jìn)行歸類，然后通過這些數(shù)據(jù)，可以進(jìn)行分類模型的建立和未來的預(yù)測。分類算法可以進(jìn)行考試中得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，然后通過學(xué)生的一些基本情況進(jìn)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(shù)據(jù)采集。

這種方法首先要進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，需要這幾方面的數(shù)據(jù)，學(xué)生基本信息（姓名、性別、學(xué)號、籍貫、所屬院系、專業(yè)、班級等）、學(xué)生調(diào)查信息（比如學(xué)習(xí)前的知識掌握情況、學(xué)習(xí)興趣、課堂學(xué)習(xí)效果、課后復(fù)習(xí)時間量等）、成績（學(xué)生平常學(xué)習(xí)成績，平常考試成績，各種大型考試成績等）、學(xué)生多次考試中出現(xiàn)的易錯點（本次考試中出現(xiàn)的易錯點，以往考試中出現(xiàn)的易錯點）。

4.2.2數(shù)據(jù)預(yù)處理。

（1）數(shù)據(jù)集成。把數(shù)據(jù)采集過程中得到的多種信息，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的數(shù)據(jù)庫技術(shù)生產(chǎn)相應(yīng)的學(xué)生考試成績分析基本數(shù)據(jù)庫。（2）數(shù)據(jù)清理。在學(xué)生成績分析數(shù)據(jù)庫中，肯定會出現(xiàn)一些情況缺失，對于這些空缺處，就需要使用數(shù)據(jù)清理技術(shù)來進(jìn)行這些數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)的填補(bǔ)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(xué)生考試數(shù)據(jù)已經(jīng)在學(xué)生填寫的調(diào)查數(shù)據(jù)中村中的空缺項。（3）數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換主要功能是進(jìn)行進(jìn)行數(shù)據(jù)的離散化操作。在這個過程中可以根據(jù)實際需要進(jìn)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(yōu)秀等。（4）數(shù)據(jù)消減。數(shù)據(jù)消減的功能就是把所需挖掘的數(shù)據(jù)庫，在消減的過程又不能影響到最終的數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果。比如在分析學(xué)生的基本學(xué)習(xí)情況的影響因素情況中，學(xué)生信息表中中出現(xiàn)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(xué)生基本成績分析數(shù)據(jù)表。

4.2.3利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，得出結(jié)論。

通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在在線考試中的應(yīng)用，得出這些學(xué)生數(shù)據(jù)的相關(guān)分析，比如說學(xué)生考試中的易錯點在什么地方，學(xué)生考試成績的自身原因，學(xué)生考試成績的環(huán)境原因，教師隊伍的搭配情況等等，從中得出如何調(diào)整學(xué)校教學(xué)資源，教師的教學(xué)方案調(diào)整等等，從而完善學(xué)校對學(xué)生的教學(xué)。

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在社會各行各業(yè)中都有一定程度的使用，基于其在數(shù)據(jù)組織、分析能力、知識發(fā)現(xiàn)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(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中還存在著一些問題，例如數(shù)據(jù)的挖掘算法、預(yù)處理、可視化問題、模式識別和解釋等等。對于這些問題，學(xué)校教學(xué)管理工作者要清醒的認(rèn)識，在在線考試系統(tǒng)中對數(shù)據(jù)挖掘信息做出合理的使用，讓數(shù)字挖掘技術(shù)在在線考試系統(tǒng)中能夠更加有效的發(fā)揮其長處，避免其在在線考試系統(tǒng)中的的缺陷。

[1]胡玉榮。基于粗糙集理論的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在高校學(xué)生成績分析中的作用[j]。荊門職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報，20xx,12(22):12.

[2][加]韓家煒，堪博（kamberm.）。數(shù)據(jù)挖掘：概念與技術(shù)（第2版）[m]范明，譯。北京:機(jī)械工業(yè)出版社，20xx.

[3]王潔。《在線考試系統(tǒng)的設(shè)計與開發(fā)》[j]。山西師范大學(xué)學(xué)報，20xx(2)。

[4]王長娥。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在教育中的應(yīng)用[j]。計算機(jī)與信息技術(shù)，20xx(11)。

數(shù)據(jù)挖掘論文篇十

摘要：隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)也應(yīng)運(yùn)而生。為了高效有序的醫(yī)療信息管理，需要加強(qiáng)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在醫(yī)療信息管理中的實際應(yīng)用，從而提升醫(yī)院的管理水平，為醫(yī)院的管理工作及資源的合理配置提供多樣化發(fā)展的可能性。筆者將針對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在醫(yī)療信息管理中的應(yīng)用這一課題進(jìn)行相應(yīng)的探究，從而提出合理的改進(jìn)建議。

關(guān)鍵詞：挖掘技術(shù)；醫(yī)療信息管理；應(yīng)用方式。

數(shù)據(jù)挖掘作為一種數(shù)據(jù)信息再利用的有效技術(shù)，能夠有效地為醫(yī)院的管理決策提供重要信息。它以數(shù)據(jù)庫、人工智能以及數(shù)理統(tǒng)計為主要技術(shù)支柱進(jìn)行技術(shù)管理與決策。而在醫(yī)療信息管理過程之中應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠較好地針對醫(yī)療衛(wèi)生信息進(jìn)行整理與歸類來建立管理模型，形成有效的總結(jié)數(shù)據(jù)的同時能夠為醫(yī)療工作的高效進(jìn)行提供有價值的信息。所以筆者將以數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在醫(yī)療信息管理中的應(yīng)用為著手點，從而針對其應(yīng)用現(xiàn)狀進(jìn)行探究，以此提出加強(qiáng)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在醫(yī)療信息管理中應(yīng)用的具體措施，希望能夠在理論層面上推動醫(yī)療信息管理工作的飛躍。

數(shù)據(jù)挖掘是結(jié)合信息收集技術(shù)、人工智能處理技術(shù)以及分析檢測技術(shù)等所形成的功能強(qiáng)大的技術(shù)。它能夠?qū)崿F(xiàn)對于數(shù)據(jù)的收集、問題的定義與處理，并且能夠較好地對于結(jié)果進(jìn)行解釋與評估。在醫(yī)療信息管理工作進(jìn)行的過程之中，應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以較好地加強(qiáng)醫(yī)療信息數(shù)據(jù)模型的建立，同時以多種形式出現(xiàn)，例如文字信息、基本信號信息、圖像收集等，也能夠用來進(jìn)行醫(yī)療信息的科普與宣傳。并且，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在醫(yī)療信息中所體現(xiàn)出的應(yīng)用方式有所不同，在數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用過程之中，既可以針對同一類的實物反應(yīng)出共同性質(zhì)的基本特征，同時也能夠根據(jù)具有一定關(guān)聯(lián)性的事物信息來探究差異。這些功能不僅僅能夠在醫(yī)療信息的管理層面上給予醫(yī)療人員較大的信息管理指導(dǎo)，同時在實際的醫(yī)療診斷過程之中，也可以向醫(yī)生提供患者的患病信息，并且輔助治療的進(jìn)行[1]。所以，在醫(yī)療信息管理中應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)不僅僅能夠推動醫(yī)療信息管理水平的提升，也是醫(yī)院實現(xiàn)現(xiàn)代化、信息化建設(shè)的重要體現(xiàn)，需要從根本上明確醫(yī)療信息管理應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的必要性與基本內(nèi)涵，從而針對醫(yī)院的管理現(xiàn)狀實現(xiàn)其管理方式與技術(shù)應(yīng)用的轉(zhuǎn)變與優(yōu)化。

2.1實現(xiàn)建模環(huán)節(jié)以及數(shù)據(jù)收集環(huán)節(jié)的優(yōu)化。

在應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的過程之中，必須基于數(shù)據(jù)庫信息的基礎(chǔ)之上，其數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)才能夠進(jìn)行相應(yīng)的規(guī)律探究與信息分析，所以需要在源頭處加強(qiáng)數(shù)據(jù)收集環(huán)節(jié)以及建模環(huán)節(jié)的優(yōu)化。以醫(yī)院中醫(yī)部門為例，在對于中醫(yī)處方經(jīng)驗的挖掘方法使用過程之中，需要針對不同的藥物進(jìn)行關(guān)聯(lián)性建模，比如數(shù)據(jù)庫中有基礎(chǔ)性藥物，針對藥物進(jìn)行頻數(shù)和次數(shù)的統(tǒng)計，然后以此類推，將所有藥物都按照出現(xiàn)的頻數(shù)進(jìn)行降數(shù)排列，從而探究參考價值。建模環(huán)節(jié)以及數(shù)據(jù)收集環(huán)節(jié)是醫(yī)療信息管理過程的根本，所以需要做好對于建模環(huán)節(jié)以及數(shù)據(jù)收集環(huán)節(jié)的優(yōu)化，才能夠為數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用奠定相應(yīng)的基礎(chǔ)[2]。

想要在醫(yī)療信息管理過程之中，加強(qiáng)對于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的有效應(yīng)用，就需要從數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用類別處進(jìn)行著手，從而提升技術(shù)應(yīng)用的針對性與有效性。常見的技術(shù)應(yīng)用類別有：醫(yī)院資源配置方面、病患區(qū)域管理方面、醫(yī)療衛(wèi)生質(zhì)量管理方面、醫(yī)療急診管理方面、醫(yī)院經(jīng)濟(jì)管理方面以及醫(yī)療衛(wèi)生常見病宣傳方面等，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)都可以在這些類別之中實現(xiàn)應(yīng)用，但是在應(yīng)用的過程之中也有所不同。以病房區(qū)域管理為例，在應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)之前，首先需要明確不同的科室狀況以及病房區(qū)域分配狀況等，加強(qiáng)病患區(qū)域的指標(biāo)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(yī)療物資分配與人員編制的主要參考標(biāo)準(zhǔn)。其次利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠較好地實現(xiàn)不同科室工作效率、質(zhì)量管理質(zhì)量以及經(jīng)濟(jì)收益等多種指標(biāo)的評估，建立其科室的運(yùn)營模型，從而實現(xiàn)科室的又好又快發(fā)展。比如使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)建立其病區(qū)管理的標(biāo)準(zhǔn)模型以及統(tǒng)計指標(biāo)，從而計算出科室動態(tài)的工作模型以及病床動態(tài)的周轉(zhuǎn)次數(shù)等[3]。另外在醫(yī)療質(zhì)量管理過程之中，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)提供的不僅僅是資料數(shù)據(jù)的參考以及疾病的診斷，也能夠針對臨床的治療效果進(jìn)行分析與評價，并且能夠預(yù)測治療狀況：可以利用醫(yī)院的醫(yī)療數(shù)據(jù)庫，對于病人的基本患病信息進(jìn)行分類，從而比對死亡率、治愈率等多個數(shù)據(jù)，實現(xiàn)治療方案的制訂。而在醫(yī)療質(zhì)量管理過程之中也有很多的影響因素，例如基礎(chǔ)醫(yī)療設(shè)備、病床周轉(zhuǎn)次數(shù)、病種治愈記錄等，所以也可以利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來進(jìn)一步加強(qiáng)其多種數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性，從而為提升醫(yī)院的社會效益與經(jīng)濟(jì)效益提出合理的參考性建議。

醫(yī)院加強(qiáng)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用方向的探索上，可以從客戶拓展這個角度出發(fā)實現(xiàn)對于醫(yī)療信息管理。例如通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)多方進(jìn)行患者信息比對，同時制訂完善的醫(yī)療服務(wù)影響策略方式，加強(qiáng)對于客戶行為的分析；在數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)之上，增強(qiáng)其技術(shù)應(yīng)用的實用性，在分析的基礎(chǔ)之上比對自身的競爭優(yōu)勢，實現(xiàn)醫(yī)院資源的合理規(guī)劃與合理配置，例如藥品、資金以及疾病診斷等，從而實現(xiàn)經(jīng)營狀況的優(yōu)化。目前醫(yī)院也逐步向現(xiàn)代化、信息化方向發(fā)展，無論是信息管理還是醫(yī)療技術(shù)方面，醫(yī)院都已經(jīng)成為了一個信息化的綜合行業(yè)體系，所以在加強(qiáng)數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用的過程之中，還需要加強(qiáng)數(shù)據(jù)信息的管理，實現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果的維護(hù)，從而提升醫(yī)院的決策能力，實現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的高效應(yīng)用。

3結(jié)語。

醫(yī)院在目前的醫(yī)療信息管理過程之中，還有很大的發(fā)展空間，需要綜合利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，實現(xiàn)其信息管理水平的提升。通過明確數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用方向、應(yīng)用類別以及建模數(shù)據(jù)環(huán)節(jié)的優(yōu)化等，促進(jìn)醫(yī)院管理水平的提升，實現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用效果的提升.

參考文獻(xiàn)：

[2]廖亮.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在醫(yī)療信息管理中的應(yīng)用[j].中國科技信息,20xx(11):54,56.

數(shù)據(jù)挖掘論文篇十一

近些年來，已經(jīng)有越來越多的企業(yè)把通信、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和計算機(jī)應(yīng)用引入企業(yè)的日常管理工作和業(yè)務(wù)開發(fā)處理當(dāng)中，企業(yè)的各類信息化程度也在不斷提高。現(xiàn)代科技信息技術(shù)的廣泛應(yīng)用已經(jīng)顯著的提高了企業(yè)的工作效率和經(jīng)濟(jì)效益。但是，在使用信息技術(shù)給企業(yè)帶來的方便、快捷的同時，也不斷的出現(xiàn)了新的問題和需求。企業(yè)經(jīng)過多年積累了大量的歷史數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)對企業(yè)當(dāng)前的日常經(jīng)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(shù)據(jù)會對企業(yè)造成很大的困難和費用開銷。為此數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用在網(wǎng)絡(luò)營銷中勢在必行，全面細(xì)致的分析數(shù)據(jù)庫資源并從中提取有價值的信息來對商業(yè)決策進(jìn)行支持，從而來控制運(yùn)營成本、提高經(jīng)濟(jì)效益。本文將從網(wǎng)絡(luò)營銷中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的幾個應(yīng)用進(jìn)行探討和分析。

1客戶關(guān)系管理。

客戶關(guān)系管理在網(wǎng)絡(luò)營銷，商業(yè)競爭是一家以客戶為中心的競技狀態(tài)的客戶，留住客戶，擴(kuò)大客戶基礎(chǔ)，建立密切的客戶關(guān)系，客戶需求分析和創(chuàng)造客戶需求等，是非常關(guān)鍵的營銷問題。客戶關(guān)系管理，營銷和信息技術(shù)領(lǐng)域是一個新概念，這在90年代初，軟件產(chǎn)品在上世紀(jì)90年代后期出現(xiàn)的誕生。目前，在國內(nèi)和國外的此類產(chǎn)品的研究和發(fā)展階段。然而，繼續(xù)與數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的進(jìn)步和發(fā)展，客戶關(guān)系管理，也是對實際應(yīng)用階段。crm的目標(biāo)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(fā)現(xiàn)，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(xiàn)率的最終目的是為了推動社會和經(jīng)濟(jì)效益?？蛻絷P(guān)系管理的目的，應(yīng)用是改善企業(yè)與客戶的關(guān)系，它是企業(yè)和服務(wù)本質(zhì)管理和協(xié)調(diào)，以滿足客戶的需求，企業(yè)政策支持這項工作，并聯(lián)系客戶服務(wù)加強(qiáng)管理，提高客戶滿意度和品牌忠誠度。

然而，數(shù)據(jù)挖掘可以應(yīng)用到很多方面的crm和不同階段，包括以下內(nèi)容：

（1）“一對一”營銷的內(nèi)部工作人員認(rèn)識到，客戶是在這個領(lǐng)域的企業(yè)，而不是貿(mào)易發(fā)展生存的關(guān)鍵。與每一個客戶接觸的過程，也是了解客戶的進(jìn)程，而且也讓客戶了解業(yè)務(wù)流程。

（2）企業(yè)與客戶之間的銷售應(yīng)該是一種商業(yè)關(guān)系不斷向前發(fā)展?？蛻艉蜖I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(guān)系，往往以改善包括：延長時間，客戶關(guān)系和維護(hù)客戶關(guān)系，以進(jìn)一步加強(qiáng)相互交往過程中，公司可以在對方取得聯(lián)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(jìn)一步提高客戶的忠誠度的價值。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以用來預(yù)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(yù)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(hù)客戶關(guān)系的競爭日趨激烈，企業(yè)獲得新客戶的成本上升，因此，保持現(xiàn)有客戶的關(guān)系變得越來越重要。對于企業(yè)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(yōu)惠，更有價值的服務(wù)給客戶。前兩個類型的`客戶，客戶關(guān)系管理，現(xiàn)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(hù)客戶，可以減緩企業(yè)經(jīng)營成本，而且還獲得了寶貴的客戶。數(shù)據(jù)挖掘還可以發(fā)現(xiàn)，由于客戶流失，該公司能夠滿足這些客戶的需要，采取適當(dāng)措施，保持銷售。

（5）客戶訪問企業(yè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)資源，包括能夠獲得新客戶的關(guān)鍵指標(biāo)。為了提供這些新的資源，包括企業(yè)搜索客戶誰不知道該產(chǎn)品的客戶，可能是競爭對手，服務(wù)客戶。這些細(xì)分客戶，潛在客戶可以幫助企業(yè)完成檢查。

2企業(yè)經(jīng)營定位。

通過挖掘客戶的有關(guān)數(shù)據(jù)，可以對客戶進(jìn)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(chǎn)品和服務(wù)，使企業(yè)和客戶之間能夠通過網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行有效的溝通和信息交流。例如，關(guān)聯(lián)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(guān)產(chǎn)品，這樣購買的某種商品和連帶購買的其他相關(guān)產(chǎn)品之間就存在著某種關(guān)聯(lián)，企業(yè)可以針對這種關(guān)聯(lián)進(jìn)行分析，分析出規(guī)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(chǎn)品的營銷策略。它能夠智能化地從大量的數(shù)據(jù)中提取出有用的信息和知識，為企業(yè)的管理人員提供決策支持。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)使數(shù)據(jù)庫技術(shù)進(jìn)入了一個更高級的階段，它不僅能對過去的數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢和遍歷，并且能夠找出過去數(shù)據(jù)之間的潛在聯(lián)系，從而促進(jìn)信息的傳遞。

客戶群體的劃分也會用到數(shù)據(jù)挖掘，沒有基于數(shù)據(jù)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(xiàn)代營銷的根本。做為企業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)者，不管你的企業(yè)是賣產(chǎn)品的還是賣服務(wù)，第一個應(yīng)該準(zhǔn)確把握的商業(yè)問題就是你的目標(biāo)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(yè)運(yùn)做的核心和基礎(chǔ)，不了解你的客戶，下面的路就根本別指望能走下去了。數(shù)據(jù)挖掘營銷應(yīng)用中的客戶群體劃分可以科學(xué)有效的解決這個問題，也能給企業(yè)找到一個合理的營銷定位。

3客戶信用風(fēng)險控制。

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在90年代開始應(yīng)用于信用評估與風(fēng)險分析中。企業(yè)在進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)營銷的過程中會受到各種各樣的來自買方的信用風(fēng)險的威脅，隨著市場競爭的加劇，貿(mào)易信用已經(jīng)成為企業(yè)成功開發(fā)客戶和加強(qiáng)客戶關(guān)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(yè)最大的財富來源，也是風(fēng)險的主要來源。為了讓企業(yè)在這方面更少的受到威脅，可以利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)發(fā)現(xiàn)企業(yè)經(jīng)常面臨的詐騙行為或延付貨款行為，進(jìn)而進(jìn)行回避。同時盡可能把客戶信用風(fēng)險控制在交易發(fā)生之前是成功信用管理的根本。因此，充分獲取客戶的詳細(xì)資料并做出安全的決策非常重要。

（3）數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)也可以適應(yīng)各種形式的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)挖掘可以是連續(xù)的數(shù)據(jù)，離散數(shù)據(jù)，而其他形式的數(shù)據(jù)處理，以便在更大的靈活性，在選擇指標(biāo)時，更加符合客觀實際的信用風(fēng)險模型。

為現(xiàn)代信用風(fēng)險管理方法有兩個：第一是所謂的指數(shù)法，其基礎(chǔ)是信用相關(guān)業(yè)務(wù)的某些特性來企業(yè)信用評估；第二類是所謂的結(jié)構(gòu)化方法，根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和市場數(shù)據(jù)模擬在企業(yè)資產(chǎn)價值變化的動態(tài)持續(xù)的過程，然后確定其企業(yè)信用的位置。

網(wǎng)絡(luò)營銷作為適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)時代的網(wǎng)絡(luò)虛擬市場的新營銷理論，是市場營銷理念在新時期的發(fā)展和應(yīng)用。它能夠智能化地從大量的數(shù)據(jù)中提取出有用的信息和知識，為企業(yè)的管理人員提供決策支持。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)使數(shù)據(jù)庫技術(shù)進(jìn)入了一個更高級的階段，它不僅能對過去的數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢和遍歷，并且能夠找出過去數(shù)據(jù)之間的潛在聯(lián)系，從而促進(jìn)信息的傳遞。

1．維護(hù)原有客戶，挖掘潛在新客戶。

網(wǎng)絡(luò)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(jù)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(chǎn)品服務(wù)。在做好維護(hù)原有老客戶的基礎(chǔ)上，通過對數(shù)據(jù)的挖掘，利用分類技術(shù)，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(jīng)存在的訪問者進(jìn)行分類，根據(jù)這種精細(xì)的分類，還可以找到潛在的新客戶。

2．制定營銷策略，優(yōu)化促銷活動。

對于保留的商品訪問記錄和銷售記錄進(jìn)行挖掘，可以發(fā)現(xiàn)客戶的訪問規(guī)律，了解客戶消費的生命周期，起伏規(guī)律，結(jié)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(yùn)營成本，提高競爭力。

網(wǎng)絡(luò)營銷的管理者可以通過數(shù)據(jù)挖掘發(fā)現(xiàn)市場反饋的可靠信息，預(yù)測客戶未來的購買行為，有針對性的進(jìn)行營銷活動，還可以根據(jù)產(chǎn)品訪問者的瀏覽習(xí)慣來覺定產(chǎn)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(yùn)營成本，提高且的核心競爭力。

4．對客戶進(jìn)行個性化推薦。

根據(jù)客戶采礦活動對網(wǎng)絡(luò)規(guī)則，有針對性的網(wǎng)絡(luò)營銷平臺，提供“個性化”服務(wù)。個性化服務(wù)是在服務(wù)策略和服務(wù)內(nèi)容的不同客戶的不同，其本質(zhì)是客戶為中心的web服務(wù)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(dá)到建議的服務(wù)。

5．完善網(wǎng)絡(luò)營銷網(wǎng)站的設(shè)計。

參考文獻(xiàn)。

1馮英健著,《網(wǎng)絡(luò)營銷基礎(chǔ)與實踐》,清華大學(xué)出版社,1月第1版。

2.,and.sky-shairoh,esinknowledgediscoveryanddatamining.aaai/mitpress,menlopark,ca.:。

數(shù)據(jù)挖掘論文篇十二

數(shù)據(jù)挖掘又名數(shù)據(jù)探勘、信息挖掘。它是數(shù)據(jù)庫知識篩選中非常重要的一步。數(shù)據(jù)挖掘其實指的就是在大量的數(shù)據(jù)中通過算法找到有用信息的行為。一般情況下,數(shù)據(jù)挖掘都會和計算機(jī)科學(xué)緊密聯(lián)系在一起,通過統(tǒng)計集合、在線剖析、檢索篩選、機(jī)器學(xué)習(xí)、參數(shù)識別等多種方法來實現(xiàn)最初的目標(biāo)。統(tǒng)計算法和機(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。統(tǒng)計算法依賴于概率分析,然后進(jìn)行相關(guān)性判斷,由此來執(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,通過大量的樣本收集、學(xué)習(xí)和訓(xùn)練,可以自動匹配運(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)、自動化和計算機(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立使用運(yùn)算,當(dāng)然也可以相互幫助,綜合應(yīng)用,可以說是一種可以“因時而變”、“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)是比較重要和常見的一種。因為它的優(yōu)秀的數(shù)據(jù)處理和演練、學(xué)習(xí)的能力較強(qiáng)。

而且對于問題數(shù)據(jù)還可以進(jìn)行精準(zhǔn)的識別與處理分析,所以應(yīng)用的頻次更多。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)依賴于多種多樣的建模模型來進(jìn)行工作,由此來滿足不同的數(shù)據(jù)需求。綜合來看,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(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)用的過程中,不需要依賴專家的輔助力量,雖然仍有缺陷,比如在訓(xùn)練數(shù)據(jù)的時候耗時較多,知識的理解能力還沒有達(dá)到智能化的標(biāo)準(zhǔn),但是,相對于其他方式而言,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢依舊是比較突出的。

2以機(jī)器學(xué)習(xí)算法為基礎(chǔ)的gsm網(wǎng)絡(luò)定位。

2.1定位問題的建模。

建模的過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立的一種類別,在定位的位置內(nèi),我們收集數(shù)目龐大的終端測量數(shù)據(jù),然后利用計算機(jī)對測量報告進(jìn)行分析處理,測量柵格的距離度量和精準(zhǔn)度,然后對移動終端柵格進(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,我們采用的模型對象是我國某一個周邊長達(dá)10千米的二線城市。在該城市區(qū)域內(nèi),我們測量了四個不同時間段內(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),就要在不同的時間內(nèi)進(jìn)行測量,按照測量出的數(shù)據(jù)信息的經(jīng)緯度和平均值,再進(jìn)行換算,最終,得到真實的數(shù)據(jù)量,提升定位的速度以及有效程度。

2.3以基站的經(jīng)緯度為基礎(chǔ)的初步定位。

用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來進(jìn)行移動終端定位,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)算法來進(jìn)行移動終端定位的過程,會隨著定位區(qū)域面積的增大,而耗費更多的時間。利用基站的經(jīng)緯度作為基礎(chǔ)來進(jìn)行早期的定位,則需要以下幾個步驟:要將邊長為十千米的正方形分割成一千米的小柵格,如果想要定位數(shù)據(jù)集內(nèi)的相關(guān)信息,就要選擇對邊長是一千米的小柵格進(jìn)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(jī)為基礎(chǔ)的二次定位。

在完成初步定位工作后,要確定一個邊長為兩千米的正方形,由于第一級支持向量機(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的經(jīng)緯度數(shù)據(jù)信息,相對于一級向量機(jī)的定位而言,二級向量機(jī)在定位計算的時候難度是較低的`,更加簡便。后期的預(yù)算主要依賴決策函數(shù)計算和樣本向量機(jī)計算。隨著柵格的變小,定位的精準(zhǔn)度將越來越高,而由于增加分類的問題數(shù)量是上升的,所以,定位的復(fù)雜度也是相對增加的。

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,然后依賴經(jīng)緯度來確定邊長面積,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。

3結(jié)語。

近年來,隨著我國科學(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。作為一門多領(lǐng)域互相交叉的知識學(xué)科,它能夠幫助我們提升定位的精準(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領(lǐng)域,幫助我們解決關(guān)于戶外移動終端的定位的問題。

參考文獻(xiàn)。

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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)中開發(fā)出有價值信息數(shù)據(jù)的過程。計算機(jī)技術(shù)的不斷進(jìn)步,通過人工的方式進(jìn)行軟件的開發(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)和存在的問題,并重點論述軟件開發(fā)過程中出現(xiàn)的問題和相關(guān)的解決措施。

關(guān)鍵詞：軟件工程;數(shù)據(jù)挖掘;解決措施;。

在軟件開發(fā)過程中,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)在以下三個方面:。

(1)在軟件工程中,對有效數(shù)據(jù)的挖掘和處理;。

(2)挖掘數(shù)據(jù)算法的選擇問題;。

(3)軟件的開發(fā)者該如何選擇數(shù)據(jù)。

1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,其挖掘的過程與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的挖掘無異。通常包括三個階段:第一階段,數(shù)據(jù)的預(yù)處理;第二階段,數(shù)據(jù)的挖掘;第三階段,對結(jié)果的評估。第一階段的主要任務(wù)有對數(shù)據(jù)的分類、對異常數(shù)據(jù)的檢測以及整理和提取復(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)果可以通過很多種結(jié)果展示出來,最常見的有報表和文字的方式。但是對于軟件工程的數(shù)據(jù)挖掘來講,它最主要的職能是給軟件的研發(fā)人員提供更加精準(zhǔn)的案例,軟件漏洞的實際定位以及設(shè)計構(gòu)造方面的信息,同時也包括數(shù)據(jù)挖掘的統(tǒng)計結(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對數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果難以達(dá)成一致的評價。

我國傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘已經(jīng)初步形成統(tǒng)一的評價標(biāo)準(zhǔn),而且評價體系相對成熟。但是軟件工程的數(shù)據(jù)挖掘過程中,研發(fā)人員需要更多復(fù)雜而又具體的數(shù)據(jù)信息,所以數(shù)據(jù)的表示方法也相對多樣化,數(shù)據(jù)之間難以進(jìn)行對比,所以也就難以達(dá)成一致的評價標(biāo)準(zhǔn)和結(jié)果。不難看出,軟件工程數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)鍵在于對挖掘數(shù)據(jù)的預(yù)處理和對數(shù)據(jù)結(jié)果的表示方法。

2軟件工程研發(fā)階段出現(xiàn)的問題和解決措施。

軟件在研發(fā)階段主要的任務(wù)是對軟件運(yùn)行程序的編寫。以下是軟件在編碼和結(jié)果的提交過程中出現(xiàn)的問題和相應(yīng)的解決措施。

2.1對軟件代碼的編寫過程。

該過程需要軟件的研發(fā)人員能夠?qū)ψ约盒枰帉懙拇a結(jié)構(gòu)與功能有充分的了解和認(rèn)識。并能夠依據(jù)自身掌握的信息,在數(shù)據(jù)庫中搜集到可以使用的數(shù)據(jù)信息。通常情況下,編程需要的數(shù)據(jù)信息可以分為三個方面:。

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

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

(3)軟件的開發(fā)人員搜尋可以重用的動態(tài)規(guī)則。

包括軟件的接口調(diào)用順序等。在尋找以上信息的過程中,通常是利用軟件的幫助文檔、尋求外界幫助和搜集代碼的方式實現(xiàn),但是以上方式在搜集信息過程中往往會遇到較多的問題,比如:幫助文檔的準(zhǔn)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(guān)鍵的問題是軟件的研發(fā)人員必須掌握需要的類或方法,并能夠通過與之有聯(lián)系的代碼實現(xiàn)代碼的重用。但是這種方式哦足跡信息將會耗費工作人員大量的精力。而通過關(guān)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(guān)度對搜集到的代碼進(jìn)行排序,該過程使用的原理就是可重用的代碼必然模式基本類似,最終所展現(xiàn)出來的搜索結(jié)果是以上下文結(jié)構(gòu)的方式展現(xiàn)的。比如:類與類之間的聯(lián)系。其實現(xiàn)的具體流程如下:。

(1)軟件的開發(fā)人員創(chuàng)建同時具備例程和上下文架構(gòu)的代碼庫;。

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

(3)未來的研發(fā)人員在搜集過程中能夠按照評估結(jié)果的高低排序,便于查詢,極大地縮減工作人員的任務(wù)量,提升其工作效率。

2.3對動態(tài)規(guī)則的重用。

軟件工程領(lǐng)域內(nèi)對動態(tài)規(guī)則重用的研究已經(jīng)相對成熟,通過在編譯器內(nèi)安裝特定插件的方式檢驗代碼是否為動態(tài)規(guī)則最適用的,并能夠?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)實現(xiàn)對相關(guān)數(shù)據(jù)的保存,可以通過隊列等簡單的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)完成。在利用編譯拓展中檢測其中的順序。

(3)能夠?qū)㈠e誤的信息反饋給軟件的研發(fā)人員。

3結(jié)束語。

在軟件工程的數(shù)據(jù)挖掘過程中,數(shù)據(jù)挖掘的概念才逐步被定義,但是所需要挖掘的數(shù)據(jù)是已經(jīng)存在的。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在軟件工程中的運(yùn)用能夠降低研發(fā)人員的工作量,同時軟件工程與數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)合是計算機(jī)技術(shù)必然的發(fā)展方向。從數(shù)據(jù)挖掘的過程來講,在其整個實施過程和周期中都包括軟件工程。而對數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)手段來講,它在軟件工程中的運(yùn)用更加普遍。在對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的研究過程中可以發(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)。

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數(shù)據(jù)挖掘論文篇十三

隨著城市化建設(shè)步伐的加快，城市中人口的集中，產(chǎn)生了許多安全隱患，尤其是火災(zāi)隱患，所以消防滅火工作變成了現(xiàn)今城市建設(shè)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(chǔ)是有效設(shè)置好城市給水系統(tǒng)的合理設(shè)置。數(shù)據(jù)挖掘就是將大量的隨機(jī)化數(shù)據(jù)編程課被理解的智慧的過程，使用數(shù)據(jù)挖掘等相關(guān)知識可以對城市消防及水系統(tǒng)中的相關(guān)信息進(jìn)行有效處理。本文通過對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)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(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用。

數(shù)據(jù)挖掘是20世紀(jì)80年代產(chǎn)生的一種用來分析信息數(shù)據(jù)的一種專業(yè)技術(shù)，常常用來決策或者解決商業(yè)方面的問題。數(shù)據(jù)挖掘的操作方法是對一些大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行提純，運(yùn)用一定的手段對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，將數(shù)據(jù)中的有效信息提取出來，實現(xiàn)數(shù)據(jù)和信息的有效轉(zhuǎn)化。數(shù)據(jù)挖掘就是將大量的隨機(jī)化數(shù)據(jù)編程課被理解的智慧的過程。數(shù)據(jù)挖掘的過程主要可以分為以下幾步：首先是數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備，將被挖掘的數(shù)據(jù)進(jìn)行詳細(xì)羅列，其次是數(shù)據(jù)挖掘，也就是從數(shù)據(jù)樣本中提取有效信息，最后是對挖掘結(jié)果的解釋。數(shù)據(jù)挖掘是一項十分綜合性的技術(shù)，他是數(shù)理統(tǒng)計、數(shù)據(jù)庫、模糊數(shù)學(xué)等相關(guān)技術(shù)的綜合體，是一項多種數(shù)學(xué)學(xué)科交叉的綜合性學(xué)科，數(shù)據(jù)挖掘的價值主要表現(xiàn)在以下幾個方面：可視化、估值與預(yù)測、分類與聚類、關(guān)聯(lián)分析以及異類分析幾種。

數(shù)據(jù)挖掘作為綜合性的統(tǒng)計技術(shù)，在各行業(yè)的作用不容小視，其中運(yùn)用于消防滅火救援過程中也是十分有效的。而數(shù)據(jù)挖掘在消防滅火救援中被應(yīng)用的優(yōu)勢也就是其發(fā)揮的作用主要表現(xiàn)在以下幾點：首先是使用數(shù)據(jù)挖掘等相關(guān)知識可以對城市消防及水系統(tǒng)中的相關(guān)信息進(jìn)行有效處理。其處理步驟為：（1）根據(jù)消防滅火救援中的供水需求進(jìn)行分析，在現(xiàn)有的數(shù)據(jù)庫中尋找相關(guān)數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)進(jìn)行整合。（2）運(yùn)用數(shù)據(jù)倉庫分析技術(shù)對數(shù)據(jù)進(jìn)行初步處理，粗略計算出積水系統(tǒng)的供水量。（3）采用聚類分析方法對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，有效規(guī)劃好城市消防給水系統(tǒng)的大框架。其次，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中所涉及的數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)能夠有效解決當(dāng)前消防數(shù)據(jù)庫中信息利用率低的缺點，能夠有效整合多個數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)建立專門的數(shù)據(jù)庫，并能夠?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行分析，對現(xiàn)有的消防滅火救援工作提供便利。此外，我國現(xiàn)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(zāi)的時候臨時抽取，難免有些處理不當(dāng)，數(shù)據(jù)挖掘能夠有效整理消防供水系統(tǒng)，將地面水源規(guī)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(shù)據(jù)挖掘中的聚類分析方法能夠有效對城市中所發(fā)生的活在源頭和隱患進(jìn)行整理和排查，有效防止火災(zāi)的發(fā)生，也能夠進(jìn)一步優(yōu)化城市消防系統(tǒng)，擴(kuò)大消防供水系統(tǒng)的覆蓋點，完善城市消防滅火系統(tǒng)，而且數(shù)據(jù)挖掘還能夠?qū)Σ煌慕ㄖ植竭M(jìn)行細(xì)化分類，對不同程度的火災(zāi)所需要的水量進(jìn)行預(yù)測，從而能夠?qū)崿F(xiàn)對城市消火栓的分布情況進(jìn)行科學(xué)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(chǔ)是有效設(shè)置好城市給水系統(tǒng)的合理設(shè)置。所以消防滅火救援中數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用要從消防的供水需求出發(fā)，對現(xiàn)有的數(shù)據(jù)庫進(jìn)行分析和整合，確定需水狀況，進(jìn)一步對事實表和維度進(jìn)行劃分，建立新的數(shù)據(jù)倉庫，為消防給水系統(tǒng)的運(yùn)行提供決策方面的支持。步驟如下：

（一）建立數(shù)據(jù)模型。

從上文分析來看，建立新的數(shù)據(jù)庫要具有以下功能：火災(zāi)風(fēng)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(shù)據(jù)倉庫進(jìn)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(shè)計主要以信息包圖為基礎(chǔ)進(jìn)行，首先要確定信息包圖的指標(biāo)、維度和類別三大方面，然后再對實體對象進(jìn)行分析，從而完成信息包圖；邏輯模型的基礎(chǔ)是星型圖，它的主要方面是指標(biāo)實體、維度實體和詳細(xì)類別實體三種，主要反映概念模型中涉及的實體間的關(guān)系；物理模型的基礎(chǔ)是數(shù)據(jù)庫表，主要是將指標(biāo)的實體轉(zhuǎn)化成的數(shù)據(jù)編成表，主要內(nèi)容的是星型圖中各種中心和邊角上的數(shù)據(jù)信息，能夠有效形成火災(zāi)風(fēng)險防控的星星模式結(jié)構(gòu)。

（二）聯(lián)機(jī)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)一步分析。

這一步是運(yùn)用網(wǎng)絡(luò)工具進(jìn)行聯(lián)機(jī)分析，主要的步驟為：首先定義控制流任務(wù)，運(yùn)用合適的多媒體工具進(jìn)行數(shù)據(jù)的提取和轉(zhuǎn)換，而且還要確保數(shù)據(jù)的時效性；其次是建立對微數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)倉庫中的事實表和維表從而為表轉(zhuǎn)換為多維化數(shù)據(jù)。

（三）聚類方法分析火災(zāi)風(fēng)險。

聚類分析是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中一種重要的數(shù)據(jù)處理方法，主要原理是將指標(biāo)量變?yōu)閿?shù)據(jù)量，主要步驟是：建立指標(biāo)體系――確定指標(biāo)因子的權(quán)重――量化指標(biāo)――實現(xiàn)聚類分析。通過聚類分析可以對不同地區(qū)的火災(zāi)等級進(jìn)行分類，評估不同地區(qū)的火災(zāi)隱患嚴(yán)重度，從而進(jìn)行供水系統(tǒng)的有效安排，保障該區(qū)域的消防滅火工作的進(jìn)行，也能夠?qū)馂?zāi)進(jìn)行有效的防控。結(jié)語綜上所述，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是時代發(fā)展的成果，是對數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計的重要技術(shù)，在各行業(yè)的應(yīng)用都很廣泛。本文通過分析消防滅火救援中數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用，對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)有了初步了解。雖然我國消防工作中設(shè)計了大量數(shù)據(jù)，對于數(shù)據(jù)處理的技術(shù)還很生疏使得數(shù)據(jù)的利用率比較低，本文將消防工作和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)聯(lián)系起來，能夠?qū)ο拦ぷ髦械臄?shù)據(jù)處理起到一些參考作用，相信隨著時間發(fā)展，數(shù)據(jù)挖掘終將運(yùn)用于消防領(lǐng)域中，為我國未來的建設(shè)貢獻(xiàn)一份力量。

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數(shù)據(jù)挖掘論文篇十四

摘要：數(shù)據(jù)挖掘是指在大數(shù)據(jù)中開發(fā)出有價值信息數(shù)據(jù)的過程。計算機(jī)技術(shù)的不斷進(jìn)步，透過人工的方式進(jìn)行軟件的開發(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發(fā)的效率，并能夠在超多的數(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)和存在的問題，并重點論述軟件開發(fā)過程中出現(xiàn)的問題和相關(guān)的解決措施。

關(guān)鍵詞：軟件工程;數(shù)據(jù)挖掘;解決措施;。

在軟件開發(fā)過程中，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，體此刻以下三個方面:。

(1)在軟件工程中，對有效數(shù)據(jù)的挖掘和處理;。

(2)挖掘數(shù)據(jù)算法的選取問題;。

(3)軟件的開發(fā)者該如何選取數(shù)據(jù)。

1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，其挖掘的過程與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的挖掘無異。通常包括三個階段:第一階段，數(shù)據(jù)的預(yù)處理;第二階段，數(shù)據(jù)的挖掘;第三階段，對結(jié)果的評估。第一階段的主要任務(wù)有對數(shù)據(jù)的分類、對異常數(shù)據(jù)的檢測以及整理和提取復(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，但是也存在必須的差異，其主要體此刻以下三個方面:。

1.1軟件工程的數(shù)據(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，但是兩者之間又有必須的聯(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)果能夠透過很多種結(jié)果展示出來，最常見的有報表和文字的方式。但是對于軟件工程的數(shù)據(jù)挖掘來講，它最主要的職能是給軟件的研發(fā)人員帶給更加精準(zhǔn)的案例，軟件漏洞的實際定位以及設(shè)計構(gòu)造方面的信息，同時也包括數(shù)據(jù)挖掘的統(tǒng)計結(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對數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果難以達(dá)成一致的評價。

我國傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘已經(jīng)初步構(gòu)成統(tǒng)一的評價標(biāo)準(zhǔn)，而且評價體系相對成熟。但是軟件工程的數(shù)據(jù)挖掘過程中，研發(fā)人員需要更多復(fù)雜而又具體的數(shù)據(jù)信息，所以數(shù)據(jù)的表示方法也相對多樣化，數(shù)據(jù)之間難以進(jìn)行比較，所以也就難以達(dá)成一致的評價標(biāo)準(zhǔn)和結(jié)果。不難看出，軟件工程數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)鍵在于對挖掘數(shù)據(jù)的預(yù)處理和對數(shù)據(jù)結(jié)果的表示方法。

2軟件工程研發(fā)階段出現(xiàn)的問題和解決措施。

軟件在研發(fā)階段主要的任務(wù)是對軟件運(yùn)行程序的編寫。以下是軟件在編碼和結(jié)果的提交過程中出現(xiàn)的問題和相應(yīng)的解決措施。

2.1對軟件代碼的編寫過程。

該過程需要軟件的研發(fā)人員能夠?qū)ψ约盒枰帉懙拇a結(jié)構(gòu)與功能有充分的了解和認(rèn)識。并能夠依據(jù)自身掌握的信息，在數(shù)據(jù)庫中搜集到能夠使用的數(shù)據(jù)信息。通常狀況下，編程需要的數(shù)據(jù)信息能夠分為三個方面:。

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

(2)軟件的研發(fā)人員能夠搜尋能夠重用的靜態(tài)規(guī)則，比如繼承關(guān)系等。

(3)軟件的開發(fā)人員搜尋能夠重用的動態(tài)規(guī)則。

包括軟件的接口調(diào)用順序等。在尋找以上信息的過程中，通常是利用軟件的幫忙文檔、尋求外界幫忙和搜集代碼的方式實現(xiàn)，但是以上方式在搜集信息過程中往往會遇到較多的問題，比如:幫忙文檔的準(zhǔn)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(guān)鍵的問題是軟件的研發(fā)人員務(wù)必掌握需要的類或方法，并能夠透過與之有聯(lián)系的代碼實現(xiàn)代碼的重用。但是這種方式哦足跡信息將會耗費工作人員超多的精力。而透過關(guān)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(guān)度對搜集到的代碼進(jìn)行排序，該過程使用的原理就是可重用的代碼必然模式基本類似，最終所展現(xiàn)出來的搜索結(jié)果是以上下文結(jié)構(gòu)的方式展現(xiàn)的。比如:類與類之間的聯(lián)系。其實現(xiàn)的具體流程如下:。

(1)軟件的開發(fā)人員建立同時具備例程和上下文架構(gòu)的代碼庫;。

(2)軟件的研發(fā)人員能夠向代碼庫帶給類的相關(guān)信息，然后對反饋的結(jié)果進(jìn)行評估，建立新型的代碼庫。

(3)未來的研發(fā)人員在搜集過程中能夠按照評估結(jié)果的高低排序，便于查詢，極大地縮減工作人員的任務(wù)量，提升其工作效率。

2.3對動態(tài)規(guī)則的重用。

軟件工程領(lǐng)域內(nèi)對動態(tài)規(guī)則重用的研究已經(jīng)相對成熟，透過在編譯器內(nèi)安裝特定插件的方式檢驗代碼是否為動態(tài)規(guī)則最適用的，并能夠?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)定動態(tài)規(guī)則的順序，主要表此刻:使用某一函數(shù)是不能夠調(diào)用其他的函數(shù)。

(2)實現(xiàn)對相關(guān)數(shù)據(jù)的保存，能夠透過隊列等簡單的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)完成。在利用編譯拓展中檢測其中的順序。

(3)能夠?qū)㈠e誤的信息反饋給軟件的研發(fā)人員。

3結(jié)束語。

在軟件工程的數(shù)據(jù)挖掘過程中，數(shù)據(jù)挖掘的概念才逐步被定義，但是所需要挖掘的數(shù)據(jù)是已經(jīng)存在的。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在軟件工程中的運(yùn)用能夠降低研發(fā)人員的工作量，同時軟件工程與數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)合是計算機(jī)技術(shù)必然的發(fā)展方向。從數(shù)據(jù)挖掘的過程來講，在其整個實施過程和周期中都包括軟件工程。而對數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)手段來講，它在軟件工程中的運(yùn)用更加普遍。在對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的研究過程中能夠發(fā)現(xiàn)，該技術(shù)雖然已經(jīng)獲得必須的效果，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)。

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數(shù)據(jù)挖掘論文篇十五

科研是科學(xué)研究的簡稱，具體是指為認(rèn)識客觀事物在內(nèi)在本質(zhì)及其運(yùn)動規(guī)律，而借助某些技術(shù)手段和設(shè)備，開展調(diào)查研究、實驗等活動，并為發(fā)明和創(chuàng)造新產(chǎn)品提供理論依據(jù)?？蒲泄芾硎菍蒲许椖咳^程的管理，如課題管理、經(jīng)費管理、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，對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行應(yīng)用。下面就此展開詳細(xì)論述。

2．1在立項及可行性評估中的應(yīng)用。

科研管理工作的開展需要以相關(guān)的科研課題作為依托，當(dāng)課題選定之后，需要對其可行性及合理性進(jìn)行全面系統(tǒng)地評估，由此使得科研課題的立項及評估成為科研管理的主要工作內(nèi)容?，F(xiàn)階段，國內(nèi)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(jī)構(gòu)的相關(guān)人員負(fù)責(zé)提出申請，然后再由科技主管部門從申請中進(jìn)行篩選，經(jīng)過業(yè)內(nèi)專家的評審論證之后，擇優(yōu)選取科研項目的承接單位。在進(jìn)行科研課題立項的過程中，涉及諸多方面的內(nèi)容，具體包括申請單位、課題的研究領(lǐng)域、經(jīng)費安排、主管單位以及評審專家等。通過調(diào)查發(fā)現(xiàn)，由于國家宏觀調(diào)控政策的缺失，導(dǎo)致科研立項中存在低水平、重復(fù)性研究的情況，從而造成大量的研究經(jīng)費浪費，所取得的研究成果也不顯著?？蒲泄芾聿块T雖然建立了相對完善的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，并且系統(tǒng)也涵蓋與項目申請、審評等方面有關(guān)的基本操作流程，如上傳項目申報文件、將文件發(fā)給相關(guān)的評審專家、對評審結(jié)果進(jìn)行自動統(tǒng)計等。從本質(zhì)的角度上講，數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)所完成的.這些工作流程，就是將傳統(tǒng)管理工作轉(zhuǎn)變?yōu)樾畔⒒９蚀?，?yīng)當(dāng)對已有的數(shù)據(jù)進(jìn)行深入挖掘，從而找出其中更具利用價值的信息，據(jù)此對科研立項進(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)費的使用效益獲得全面提升。在科研立項階段，可對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行合理運(yùn)用，借此來對課題申請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課題立項帶來的影響，對確需資助的科研項目進(jìn)行準(zhǔn)確選擇，并給予相應(yīng)的資助。在科研立項環(huán)節(jié)中，對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行應(yīng)用時，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，在對該規(guī)則進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上，對立項的合理性進(jìn)行評價。

項目管理是科研管理的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，為提高項目管理的效率和水平，可對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行合理運(yùn)用。在信息時代到來的今天，計算機(jī)技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的普及程度越來越高，國內(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)，對信息進(jìn)行深入分析，進(jìn)而獲取對科研項目有幫助的信息。由于大部分科研管理部門建立的科研管理信息系統(tǒng)時間較早，從而使得系統(tǒng)本身的功能比較單一，如信息刪減、修改、查詢、統(tǒng)計等等，雖然這些功能可以滿足對科研課題進(jìn)展、經(jīng)費使用等方面的管理，但其面向的均為數(shù)據(jù)庫管理人員，處理的也都是常規(guī)事務(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，因為他們需要對歷史進(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展提供支撐。對此，可應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的olap，即數(shù)據(jù)庫聯(lián)機(jī)分析處理，由此能夠幫助管理者從不同的方面對數(shù)據(jù)進(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發(fā)現(xiàn)其中存在的相關(guān)問題，并針對問題采取有效的方法和措施加以應(yīng)對。運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠?qū)蒲许椖康南嚓P(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展更具針對性。

3結(jié)論。

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

參考文獻(xiàn):。

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數(shù)據(jù)挖掘論文篇十六

網(wǎng)絡(luò)輿情是在各種事件的刺激下,網(wǎng)民通過互聯(lián)網(wǎng)來表達(dá)和傳播的各種不同情感、認(rèn)知、態(tài)度和行為交錯的總和[7]。隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展,網(wǎng)民的公共空間得到了極大的拓展,網(wǎng)絡(luò)平臺為網(wǎng)民提供發(fā)表意見和參與議事的捷徑。

網(wǎng)絡(luò)輿情危機(jī)是指社會事件發(fā)生出現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)上,在短時間內(nèi)產(chǎn)生大量信息,網(wǎng)民的個人意見在眾多觀點的碰撞下,最終形成占據(jù)主導(dǎo)性的意見,同時就可能使得事件變得更為敏感、甚至尖銳。

網(wǎng)絡(luò)輿情危機(jī)的管理需職能部門建立敏捷的反應(yīng)機(jī)制和推出較為妥善的解決策略。而在計算機(jī)技術(shù)呈現(xiàn)蓬勃發(fā)展的時代背景下,相關(guān)部門對網(wǎng)絡(luò)輿情的積極應(yīng)對就需要借助信息化管理。本次研究即對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)輿情危機(jī)管理中的應(yīng)用展開如下的分析與闡述。

(1)對網(wǎng)絡(luò)輿情危機(jī)應(yīng)對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。在整個網(wǎng)絡(luò)輿情應(yīng)對事例系統(tǒng)中,基礎(chǔ)性的關(guān)鍵部分就是輿情危機(jī)應(yīng)對數(shù)據(jù)。因而,就可以使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),對輿情應(yīng)對數(shù)據(jù)中危機(jī)的發(fā)生頻率和種類的'規(guī)律進(jìn)行統(tǒng)計和分析,從這些網(wǎng)絡(luò)輿情危機(jī)的種類中提取得到危機(jī)發(fā)生頻率最高的事件,在此基礎(chǔ)上,就可根據(jù)這些統(tǒng)計結(jié)果與數(shù)據(jù)申報專項研究課題,進(jìn)而同步增加該方面研究投入。

(2)對整體危機(jī)管理水平進(jìn)行評價。在網(wǎng)絡(luò)輿情危機(jī)管理系統(tǒng)中,可以利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對整體的危機(jī)管理水平實現(xiàn)綜合性的預(yù)估和評價。總地說來,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以對已有的網(wǎng)絡(luò)輿情危機(jī)應(yīng)對處理信息進(jìn)行分析和篩選,進(jìn)而對該類危機(jī)處理質(zhì)量、服務(wù)質(zhì)量、網(wǎng)絡(luò)輿情危機(jī)系統(tǒng)的使用情況等形成全局性的認(rèn)知和了解,如此將不僅有利于改善現(xiàn)實危機(jī)應(yīng)對水平,也有助于對未來的非常規(guī)突發(fā)情況在第一時間調(diào)動應(yīng)急部署,做出合理規(guī)劃。

(3)對管理效果進(jìn)行分析。在網(wǎng)絡(luò)輿情危機(jī)管理中,應(yīng)該對常見的同類網(wǎng)絡(luò)輿情危機(jī)的管理效果進(jìn)行分析。以在網(wǎng)絡(luò)輿情危機(jī)中職能部門直接或間接地參與到事件數(shù)據(jù)為依據(jù),通過應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以對危機(jī)處理過的具體情況、應(yīng)對危機(jī)時采用的方法、危機(jī)處理后的結(jié)果引入過濾、分析等優(yōu)化集成環(huán)節(jié),從而制定出針對該類網(wǎng)絡(luò)輿情突發(fā)事件的處理方案,為未來危機(jī)發(fā)生時的迅捷應(yīng)對增加了可供參照的應(yīng)用范例。

研究可知,職能部門可以通過應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),對影響其應(yīng)對輿情危機(jī)數(shù)量的相關(guān)因素進(jìn)行分析和歸類提取描述,有助于該部門及時對現(xiàn)有工作人員按需實施及時變動與合理調(diào)整。

職能部門關(guān)于應(yīng)對的工作量指標(biāo)與該部門應(yīng)對危機(jī)的工作質(zhì)量有著直接的關(guān)系,而其關(guān)注和參與的危機(jī)數(shù)量則能直接體現(xiàn)該部門工作量的執(zhí)行情況。在對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計和分析時,部門工作人員還應(yīng)注意靈活運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)辨識各類輿情危機(jī)數(shù)量的增減態(tài)勢,從而為政府未來危機(jī)的爆發(fā)預(yù)測積累第一手的豐富素材與依據(jù)。

2.3對網(wǎng)絡(luò)輿情進(jìn)行分組聚類方面的應(yīng)用。

在應(yīng)對網(wǎng)絡(luò)輿情危機(jī)系統(tǒng)數(shù)據(jù)的挖掘中,比較常見的就是聚類分析技術(shù)。在實際的工作中,根據(jù)職能部門的特點和工作要求,將各類網(wǎng)絡(luò)輿情危機(jī)數(shù)據(jù)信息建立起不同的特征獨具的模型倉庫,對輿情危機(jī)事件信息進(jìn)行深度挖掘。在此過程中,可以將輿情危機(jī)信息作為基礎(chǔ),以輿情危機(jī)事件的爆發(fā)時間作為標(biāo)識,使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在各類網(wǎng)絡(luò)輿情事件全程涌現(xiàn)的描述性信息、關(guān)鍵詞匯等因子中找出不同輿情危機(jī)時間之間的聯(lián)系,再依據(jù)這些聯(lián)系節(jié)點就能得出不同分組事件的輿情信息和處理結(jié)果。至此,可以把這些規(guī)律和輿情事件進(jìn)行有機(jī)緊密結(jié)合,再對輿情危機(jī)的運(yùn)用方法施以適當(dāng)調(diào)整,即可達(dá)到良好的危機(jī)應(yīng)對效果。

2.4在提供個性化服務(wù)中的應(yīng)用。

在所有的服務(wù)行業(yè)中,個性化服務(wù)是最高的標(biāo)準(zhǔn),同時也是公共服務(wù)發(fā)展的終極目標(biāo)[8]。網(wǎng)絡(luò)輿情的爆發(fā)往往是信息的不對稱導(dǎo)致的事態(tài)走向趨于嚴(yán)峻。職能部門對網(wǎng)絡(luò)輿情危機(jī)的應(yīng)對處理需要在專門的系統(tǒng)平臺上向網(wǎng)民做出透明化公示。網(wǎng)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(wù)即能從根本上解決這一問題。個性化服務(wù)的核心是培養(yǎng)網(wǎng)民的個人習(xí)慣,利用科學(xué)的方式引導(dǎo)網(wǎng)民的使用習(xí)慣朝著科學(xué)方向轉(zhuǎn)變,在大數(shù)據(jù)技術(shù)下就能達(dá)到這一預(yù)設(shè)性目標(biāo)。

數(shù)據(jù)挖據(jù)技術(shù)在設(shè)計衍生個性化服務(wù)時主要體現(xiàn)在2個方面,研究要點可闡析如下。

(1)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以滿足職能部門工作人員和網(wǎng)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(jù)輿情危機(jī)事件和網(wǎng)民的實際情況,運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)提供具有針對性、多樣性的信息和服務(wù)。

實際上,前者主要強(qiáng)調(diào)的是部門工作人員和網(wǎng)民需發(fā)揮主觀能動性,而后者則著重強(qiáng)調(diào)了智慧政府的建設(shè)。在一定程度上,智慧政府即是未來社會的潮流發(fā)展趨勢。

3結(jié)束語。

隨著信息化技術(shù)的快速發(fā)展,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域日趨廣泛。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在職能部門輿情危機(jī)應(yīng)對的信息化和決策支持中具有重要作用。通過運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以最大限度地發(fā)揮數(shù)字化優(yōu)勢,對輿情危機(jī)的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行深入的挖掘和分析,進(jìn)而提高社會整體的網(wǎng)絡(luò)輿情危機(jī)應(yīng)對能力。

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數(shù)據(jù)挖掘論文篇十七

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在企業(yè)客戶行為分析中起著關(guān)鍵的作用，企業(yè)可用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對已有的客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行一系列分析，找出其中蘊(yùn)涵的知識，以采取有效的措施和策略。

（1）企業(yè)客戶進(jìn)行細(xì)分。企業(yè)的資源是有限的，根據(jù)市場的狀況劃分客戶的消費行為，采取有效的營銷策略細(xì)分客戶，然后讓企業(yè)認(rèn)識客戶，針對不同的客戶群提供個性化服務(wù)。根據(jù)地理環(huán)境和產(chǎn)品利潤，對企業(yè)的客戶進(jìn)行劃分，選擇適當(dāng)?shù)耐诰蚣夹g(shù)在客戶群體的分類標(biāo)準(zhǔn)情況下，可以挖掘出聚類的技術(shù)，劃分客戶群，這種采用分析聚類方法得到的結(jié)果，能夠?qū)γ總€客戶群進(jìn)行未來狀況的預(yù)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(jìn)行理解和不同的客戶群間進(jìn)行比較。根據(jù)客戶的要求進(jìn)行個性化服務(wù)，雙方在產(chǎn)品的利潤以及品牌的使用率和購買品牌的.忠誠度上，進(jìn)行細(xì)致劃分，根據(jù)企業(yè)的營銷戰(zhàn)略對企業(yè)的客戶進(jìn)行適當(dāng)挖掘，如果對客戶群體的分類能夠聚類，并可根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行劃分，則挖掘的分類和客戶群的未來狀況、給企業(yè)帶來的利潤率將被精確地預(yù)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(jìn)行比較，如圖2所示。

（2）客戶的盈利能力與企業(yè)的利潤相關(guān)。當(dāng)知道了客戶的盈利能力后，企業(yè)才能采取有效的營銷策略，根據(jù)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行技術(shù)的挖掘，如果某個客戶的盈利能力能夠達(dá)到度量標(biāo)準(zhǔn)，就可以成為企業(yè)的黃金客戶，企業(yè)可以向這些客戶提供特殊的服務(wù)和經(jīng)營的策略，將其的滿意度和忠誠度不斷提高，保證企業(yè)的盈利。同時可采取分類挖掘的技術(shù)，將客戶分成不同的客戶群，然后對他們的相近特征進(jìn)行考慮，采用交叉營銷的方式，對這些客戶發(fā)送電子郵件，推薦有興趣的產(chǎn)品或者服務(wù)。針對結(jié)果進(jìn)行營銷策略的制定，提高客戶可盈利的水平。

（3）對客戶進(jìn)行獲取和保持。要對現(xiàn)有客戶的生命周期進(jìn)行核算，隨著業(yè)務(wù)擴(kuò)大，時間的流逝，客戶需要不斷補(bǔ)充，企業(yè)的發(fā)展需要新客戶的加盟。對于新客戶，企業(yè)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(yīng)，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(wǎng)站等，反饋的數(shù)據(jù)量不斷擴(kuò)大，營銷者難以把握，要充分利用數(shù)據(jù)分析的方法，將客戶的概念從整體上加以描述和概括。運(yùn)用數(shù)據(jù)發(fā)掘的辦法，將客戶的興趣進(jìn)行關(guān)聯(lián)，得到盈利判斷標(biāo)準(zhǔn)，為對客戶的盈利能力進(jìn)行預(yù)測、分類和處理、得到有價值的知識，發(fā)掘出有效的營銷方法。商品的增多使客戶和企業(yè)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(jìn)行與客戶流失的關(guān)聯(lián)分析，能夠?qū)⒘魇У目蛻魯?shù)據(jù)進(jìn)行重建，做好現(xiàn)有客戶不再被流失的防范措施。例如通過對客戶群進(jìn)行細(xì)分，提供個性化服務(wù)，實行一對一營銷，提高客戶的滿意度。一個服務(wù)提供商要運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)將客戶保留。企業(yè)要根據(jù)人力資源專家給出的相關(guān)因素選擇適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)源，運(yùn)用決策樹的方法進(jìn)行分類，可根據(jù)是否有流失傾向進(jìn)行劃分，然后運(yùn)用季節(jié)取向模型對客戶的業(yè)務(wù)規(guī)律進(jìn)行建模，得到歷史數(shù)據(jù)，運(yùn)用偏差檢測方法對影響性較高的數(shù)據(jù)進(jìn)行檢測，經(jīng)過檢測閾值進(jìn)行預(yù)警，對每個客戶的興趣度進(jìn)行選擇和處理，做好防范措施，在有業(yè)務(wù)聯(lián)系的客戶群里，引發(fā)“鏈條效應(yīng)”，采用多層關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘方法將客戶的相關(guān)性進(jìn)行挖掘。分析不同的概念層，預(yù)防鏈條效應(yīng)的發(fā)生，避免企業(yè)客戶群的流失。

（4）實際應(yīng)用中，對數(shù)據(jù)模型運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)路的方法，對合法交易的記錄和欺詐記錄的集合進(jìn)行計算，以選擇相應(yīng)的規(guī)則，對有欺詐行為的客戶進(jìn)行判斷，提高信用度。企業(yè)營銷的重點將隨著市場的變化而變化，數(shù)據(jù)挖掘發(fā)揮的作用是相互利用而不是分開的。在細(xì)分客戶群時如果發(fā)現(xiàn)了特殊的客戶，企業(yè)需要對這些特殊客戶進(jìn)行發(fā)掘，進(jìn)行盈利能力分析，然后根據(jù)盈利和成本的差額進(jìn)行選擇，將潛在客戶的數(shù)據(jù)加以挖掘和應(yīng)用，針對具體問題進(jìn)行具體分析，并加以靈活運(yùn)用。

3結(jié)語。

隨著全球化企業(yè)營銷管理競爭的加劇，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在挖掘語言的形式化和標(biāo)準(zhǔn)化、挖掘過程的可視化、網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的數(shù)據(jù)挖掘、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)挖掘、知識的維護(hù)更新等方面不斷取得新進(jìn)展，對企業(yè)信息化建設(shè)具有推進(jìn)作用。當(dāng)今越來越多的企業(yè)建立屬于自己的數(shù)據(jù)倉庫，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)將會取得廣泛和深入的應(yīng)用，屆時，誰運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)掌握了客戶資源，誰將更具競爭力。

參考文獻(xiàn)。

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數(shù)據(jù)挖掘論文篇十八

近幾年，中國經(jīng)濟(jì)建設(shè)的快速發(fā)展也帶動了水利這些基礎(chǔ)建設(shè)的發(fā)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(fā)電、養(yǎng)殖、旅游等，同時也反過來促進(jìn)國民經(jīng)濟(jì)更加穩(wěn)健發(fā)展。此外，為了能加快水利工程建設(shè)的發(fā)展，需要在水利工程管理上做出新的調(diào)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(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的一些實施要點，探討了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在水利工程中的可行性和應(yīng)用情況。

從另一個角度看，數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用對水利工程項目的管理起著重要的推動作用。同時，數(shù)據(jù)挖掘是從數(shù)據(jù)庫中發(fā)掘信息的過程(數(shù)據(jù)庫知識發(fā)現(xiàn))。數(shù)據(jù)挖掘的主要應(yīng)用于大量的數(shù)據(jù)的采集整理，通過搜索算法來隱藏信息的過程。同樣，在當(dāng)今的信息時代，數(shù)據(jù)挖掘與計算機(jī)和先進(jìn)的科學(xué)技術(shù)密切相關(guān)，通過計算機(jī)、互聯(lián)網(wǎng)搜索、統(tǒng)計、分析、和其他方面的發(fā)展，可服務(wù)于許多行業(yè)和許多項目，本文借助于某市的水利工程，詳細(xì)的闡述了其在現(xiàn)場數(shù)據(jù)管理中的應(yīng)用情況。

數(shù)據(jù)挖掘是以現(xiàn)有的海量數(shù)據(jù)為重要資源，采用數(shù)據(jù)挖掘引擎技術(shù)，通過分析數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)，提取出最有價值的信息。

2.1相關(guān)性分析。

通過數(shù)據(jù)源之間的相關(guān)性，找到所需的目標(biāo)數(shù)據(jù)和擴(kuò)展的信息，通過數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系找到規(guī)律，以便更好地分析數(shù)據(jù)的使用情況。

2.2數(shù)據(jù)的分類與整合。

為了達(dá)到對更多的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類和整合的目的，對于沒有規(guī)律和類型的標(biāo)記數(shù)據(jù)按照相關(guān)的分類規(guī)則，以同一規(guī)則將信息匯總在一起，方便查找和應(yīng)用數(shù)據(jù)，提高工作效率。

2.3堅持預(yù)測分析。

在數(shù)據(jù)源中堅持預(yù)測分析，通過對重要數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，對信息進(jìn)行綜合有效的分析和預(yù)測，從而得出數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢。讓數(shù)據(jù)本身通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)得出必要的結(jié)論。

2.4把握概念。

通過了解數(shù)據(jù)源中所需信息的含義，總結(jié)主要特點，并給出概念描述，使數(shù)據(jù)具有高度的清晰度。

2.5把握據(jù)偏差。

數(shù)據(jù)在輸入和輸出時不可避免地會出現(xiàn)差錯，通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)檢測數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性是必要的，要找出參考值與結(jié)果之間是否存在差異，尋找一些潛在的信息，以減少數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)，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(xié)調(diào)配合工作。但不同的部門通常只負(fù)責(zé)溝通、交流的時間少，再加上數(shù)據(jù)分析技術(shù)落后于實踐，各部門使用的儀器不一樣，在數(shù)據(jù)點的分析上各專家持不同意見，這將阻礙數(shù)據(jù)處理，從而影響部門之間的合作，數(shù)據(jù)非常容易干擾，從而影響整個項目進(jìn)展情況。

3.2與gis系統(tǒng)聯(lián)系不密切。

gis在水利工程信息系統(tǒng)中占有很大的比重，是水利工程信息系統(tǒng)中不可缺少的一部分，它的主要功能是產(chǎn)生大量的空間數(shù)據(jù)，空間數(shù)據(jù)的.計算、查詢和分析，以及空間數(shù)據(jù)可視化是非常復(fù)雜的，單純的依靠手工和一般信息系統(tǒng)是無法解決的，所以我們應(yīng)該充分利用gis系統(tǒng)。然而，在現(xiàn)實中，由于在這方面缺乏專業(yè)人才，充分利用原有的數(shù)據(jù)和gis系統(tǒng)以進(jìn)行有效結(jié)合，兩者一起處理復(fù)雜的空間數(shù)據(jù)，現(xiàn)在還有很多事情要解決。

3.3數(shù)據(jù)挖掘模型建立不夠完善。

我國的水利工程雖然已經(jīng)開展多年，但水利工程信息系統(tǒng)的應(yīng)用還處于起步階段。如今，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)模型可以幫助水利工程數(shù)據(jù)挖掘的人員可以預(yù)見在工程設(shè)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(shè)定好的方向進(jìn)展。

4實例分析。

4.1概況。

某水電站于1963開始建設(shè)，于1975年完工，其位于黃河中游的陜西境內(nèi)，裝機(jī)容量122萬5000kw，是新中國成立以來為數(shù)不多的達(dá)到百萬千瓦的大型水利水電項目。大壩主體結(jié)構(gòu)為混凝土結(jié)構(gòu)，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(nèi)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(shù)據(jù)模型主要功能包括水利工程防洪、除澇、灌溉、運(yùn)輸、發(fā)電、水產(chǎn)養(yǎng)殖等，電站周邊區(qū)域的社會經(jīng)濟(jì)和農(nóng)業(yè)發(fā)展受其影響尤為巨大。在過去的發(fā)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(fù)雜的非結(jié)構(gòu)化決策。因此，構(gòu)建一個探索性或查詢驅(qū)動的數(shù)據(jù)挖掘模型會給水電站的工作人員和專家在數(shù)據(jù)檢索和專業(yè)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(xué)合理。

庫和數(shù)據(jù)倉庫olap和olam層(數(shù)據(jù)挖掘的核心內(nèi)容)，用戶界面層。用戶界面層主要功能是管理員或用戶進(jìn)行人際對話、挖掘數(shù)據(jù)查詢、挖掘結(jié)果顯示以及數(shù)據(jù)結(jié)果輸出。

該水利工程項目管理的內(nèi)容主要包括：管理水庫，水閘管理、堤防管理、南水北調(diào)工程管理、項目管理、灌溉等方面。雖然數(shù)據(jù)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(xué)依據(jù)，但如果該水利工程管理只是單單的進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，這是不符合數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)理論的基本思想。因此，只有在現(xiàn)有的、成熟的國內(nèi)水利工程項目管理成果的基礎(chǔ)上，結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)，這才是開發(fā)水電站管理種數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的最佳方式。

國內(nèi)許多水利工程在管理和施工過程中，最常用的是gis技術(shù)軟件。gis軟件具有分析處理功能、空間數(shù)據(jù)查詢功能。gis技術(shù)軟件本身蘊(yùn)含著多樣的數(shù)據(jù)信息，如當(dāng)?shù)氐囊恍┥鐣?jīng)濟(jì)、地形地貌、地質(zhì)、水文環(huán)境等。所以，對于水利工程管理數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的未來發(fā)展，首先要考慮的應(yīng)該是如何實現(xiàn)gis系統(tǒng)和數(shù)據(jù)挖掘理論系統(tǒng)完美銜接。

5總結(jié)。

綜上所述，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在水利工程管理中的應(yīng)用使我們能夠分析水利工程的數(shù)據(jù)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(zhì)量和工作效率，降低項目管理成本，使水電工程發(fā)揮出最大的社會效益和經(jīng)濟(jì)效益。雖然在挖掘數(shù)據(jù)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(shù)，為項目管理提供更多的幫助，促進(jìn)國民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。