數據挖掘論文

時間：2022-07-15 18:05:06 論文我要投稿

數據挖掘論文

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

數據挖掘論文

數據挖掘論文1

　　[1]劉瑩.基于數據挖掘的商品銷售預測分析[J].科技通報.20xx(07)

　　[2]姜曉娟,郭一娜.基于改進聚類的電信客戶流失預測分析[J].太原理工大學學報.20xx(04)

　　[3]李欣海.隨機森林模型在分類與回歸分析中的應用[J].應用昆蟲學報.20xx(04)

　　[4]朱志勇,徐長梅,劉志兵,胡晨剛.基于貝葉斯網絡的客戶流失分析研究[J].計算機工程與科學.20xx(03)

　　[5]翟健宏,李偉,葛瑞海,楊茹.基于聚類與貝葉斯分類器的網絡節點分組算法及評價模型[J].電信科學.20xx(02)

　　[6]王曼,施念,花琳琳,楊永利.成組刪除法和多重填補法對隨機缺失的二分類變量資料處理效果的比較[J].鄭州大學學報(醫學版).20xx(05)

　　[7]黃杰晟,曹永鋒.挖掘類改進決策樹[J].現代計算機(專業版).20xx(01)

　　[8]李凈,張范,張智江.數據挖掘技術與電信客戶分析[J].信息通信技術.20xx(05)

　　[9]武曉巖,李康.基因表達數據判別分析的隨機森林方法[J].中國衛生統計.20xx(06)

　　[10]張璐.論信息與企業競爭力[J].現代情報.20xx(01)

　　[11]楊毅超.基于Web數據挖掘的作物商務平臺分析與研究[D].湖南農業大學20xx

　　[12]徐進華.基于灰色系統理論的數據挖掘及其模型研究[D].北京交通大學20xx

　　[13]俞馳.基于網絡數據挖掘的客戶獲取系統研究[D].西安電子科技大學20xx

　　[14]馮軍.數據挖掘在自動外呼系統中的應用[D].北京郵電大學20xx

　　[15]于寶華.基于數據挖掘的高考數據分析[D].天津大學20xx

　　[16]王仁彥.數據挖掘與網站運營管理[D].華東師范大學20xx

　　[17]彭智軍.數據挖掘的若干新方法及其在我國證券市場中應用[D].重慶大學20xx

　　[18]涂繼亮.基于數據挖掘的智能客戶關系管理系統研究[D].哈爾濱理工大學20xx

　　[19]賈治國.數據挖掘在高考填報志愿上的應用[D].內蒙古大學20xx

　　[20]馬飛.基于數據挖掘的航運市場預測系統設計及研究[D].大連海事大學20xx

　　[21]周霞.基于云計算的太陽風大數據挖掘分類算法的研究[D].成都理工大學20xx

　　[22]阮偉玲.面向生鮮農產品溯源的基層數據庫建設[D].成都理工大學20xx

　　[23]明慧.復合材料加工工藝數據庫構建及數據集成[D].大連理工大學20xx

　　[24]陳鵬程.齒輪數控加工工藝數據庫開發與數據挖掘研究[D].合肥工業大學20xx

　　[25]岳雪.基于海量數據挖掘關聯測度工具的設計[D].西安財經學院20xx

　　[26]丁翔飛.基于組合變量與重疊區域的SVM-RFE方法研究[D].大連理工大學20xx

　　[27]劉士佳.基于MapReduce框架的頻繁項集挖掘算法研究[D].哈爾濱理工大學20xx

　　[28]張曉東.全序模塊模式下范式分解問題研究[D].哈爾濱理工大學20xx

　　[29]尚丹丹.基于虛擬機的Hadoop分布式聚類挖掘方法研究與應用[D].哈爾濱理工大學20xx

　　[30]王化楠.一種新的混合遺傳的基因聚類方法[D].大連理工大學20xx

　　[31]楊毅超.基于Web數據挖掘的作物商務平臺分析與研究[D].湖南農業大學20xx

　　[32]徐進華.基于灰色系統理論的數據挖掘及其模型研究[D].北京交通大學20xx

　　[33]俞馳.基于網絡數據挖掘的客戶獲取系統研究[D].西安電子科技大學20xx

　　[34]馮軍.數據挖掘在自動外呼系統中的應用[D].北京郵電大學20xx

　　[35]于寶華.基于數據挖掘的高考數據分析[D].天津大學20xx

　　[36]王仁彥.數據挖掘與網站運營管理[D].華東師范大學20xx

　　[37]彭智軍.數據挖掘的若干新方法及其在我國證券市場中應用[D].重慶大學20xx

　　[38]涂繼亮.基于數據挖掘的智能客戶關系管理系統研究[D].哈爾濱理工大學20xx

　　[39]賈治國.數據挖掘在高考填報志愿上的應用[D].內蒙古大學20xx

　　[ 40]馬飛.基于數據挖掘的航運市場預測系統設計及研究[D].大連海事大學20xx

數據挖掘論文2

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

　　關鍵詞:科研管理;數據挖掘;技術應用

　　1數據挖掘技術及其具體功能分析

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

　　2科研管理中數據挖掘技術的應用

　　科研是科學研究的簡稱，具體是指為認識客觀事物在內在本質及其運動規律，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。

　　2．2在項目管理中的應用

　　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:

　　［1］劉占波，王立偉，王曉麗．大數據環境下基于數據挖掘技術的高校科研管理系統的設計［J］．電子測試，20xx(1):21-22．

　　［2］史子靜．高校科研管理系統中計算機數據挖掘技術的運用研究［J］．科技資訊，20xx(6):65-66．

　　［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，20xx．

數據挖掘論文3

　　進入信息時代以來，世界電子商務呈現飛速發展的勢頭。站在長遠的角度，企業能否在新經濟的背景下生存，關鍵在于企業能否利用電子商務的優勢，但是電子商務在發展的同時也使得企業暴露了一些問題，其中企業的數據量大，而真正有用的信息卻很少。所以現代企業急需解決的問題是如何在大量數據中發現有用數據，獲得利于企業的商業運作的數據，從而提高企業的競爭力。要解決這些問題，傳統的數據分析已經不能適應企業的發展需求，傳統的數據分析工具對數據的內在信息無法提取，而是對指定的數據進行簡單的處理。信息管理系統的運用以及信息量的加大，企業希望有人可以創新及提高數據分析功能，只有擁有了高層次的數據分析功能，才能對企業決策工作提供有效的支持。所以，數據挖掘技術呈現在人們的眼前。

　　一、數據挖掘技術的發展背景

　　在近幾十年中，人們在利用信息技術生產和搜集數據的能力上有了很大提升。商業管理、政府辦公以及科學研究等等都應用了大量的數據庫。并且仍在繼續發展，所以人們為此將面臨一個新的挑戰，在信息爆炸的今天，我們都需面對地問題是信息過量，那么我們將如何在大量的信息庫當中獲取有用的知識，提高信息利用率呢？要想讓數據成為企業的有效資源，并使它為企業的戰略發展及業務決策提供有效保障。否則，大量的數據將會阻礙公司的發展。因此，數據挖掘技術在人們被數據淹沒且急需知識的境地中帶來了希望，并在發展過程中顯示了它頑強的生命力。

　　人們長期對數據庫的技術進行研究和開發而創新出數據挖掘技術，剛開始時商業數據一般存于計算機的數據庫里，然后變成了對數據庫進行訪問并查詢，而數據庫技術進入更高的臺階是由于數據挖掘技術的廣泛應用，數據挖掘技術給企業的運作和發展帶來很大便利，它不僅可以對以往的數據進行查閱，從而可以把各個時期的數據進行對比分析，利于商業水平的提高。商業數據庫正呈現空前發展的態勢，并且在各種行業中數據倉庫得到了廣泛的應用。數據挖掘的核心包括數據統計、人工智能以及機器學習等等。且歷經了十多年的發展歷程，使得數據挖掘技術趨向于穩定。

　　二、數據挖掘技術在電子商務中的應用

　　1.數據挖掘技術在客戶關系管理中的應用

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

　　2.數據挖掘技術在網站運營中的應用

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

　　3.數據挖掘技術在商業信用評估中的應用

　　目前，不良的商業秩序受低劣信用狀況影響，網上詐騙的事件屢見不鮮及企業財務中的造價現象也時有發生，這些現象的發生導致了信用危機的產生，嚴重制約著電子商務的發展和繁榮。發達的社會信息水平作為發展電子商務的基礎，通過偏差分析，控制企業數據的統計和歷史記錄的差別，為構建完善的安全體系，采用數據挖掘技術對企業的經營情況進行分析，并對企業進行資產的評估以及收益分析等等。另外，為強化網站中的網上交易行為的安全，應對網絡進行全程的監控。在此基礎上，建立客戶的信譽記錄，這樣不僅可以有效地防止信用危機，更有利于提升企業風險管理的水平和能力。

　　三、結語

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

數據挖掘論文4

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

　　[關鍵詞]Web數據挖掘技術；網絡信息；安全防范

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

　　[中圖分類號]TP393 [文獻標識碼]A [文章編號]1673-0194（20xx）22-0-02

　　引言

　　世界是發展的，事物是不斷變化的，21世紀是一個大數據時代，互聯網技術顯得越來越重要。在科技發展的同時，互聯網也在家家戶戶普及，然而網絡安全問題卻隨之而來，人們在運用科技時也在擔心網絡技術的安全性。鑒于此，本文探討利用Web數據挖掘技術來控制網絡安全，以提高網絡信息安全度。

　　1 Web數據挖掘技術概述

　　Web使用記錄挖掘方式是挖掘網絡上的瀏覽記錄，然后進行分析，同時還可以獲取其他企業的信息。通過使用Web數據挖掘技術，企業可以進行復雜的操作，然后從網頁瀏覽記錄分析出自身企業的受關注度，并了解同行競爭企業的詳細信息，尋找自身的不足。

　　1.1 Web數據挖掘技術的含義

　　Web數據挖掘技術，指的是通過自身的技術，在獲取網上資源的同時，尋找到企業感興趣的信息資料。圖1為Web數據發掘技術工作流程。

　　Web數據發掘技術可以涉及多個領域，通過多種數據挖掘方式，為企業找到有用的信息資源。整體來說，Web挖掘技術有兩種類型，一是建立在人工智能模型的基礎上來實現，類似于決策樹、分類等；二是建立在統計模型基礎上來實現，類似于神經網絡、自然計算法等。

　　1.2 Web數據挖掘技術的兩種方式

　　Web數據挖掘技術整體上來說有兩種方式，分別為內容挖掘和使用記錄挖掘。Web內容挖掘指的是企業可以通過Web挖掘技術，自己從網上尋找對企業有用的信息資源，同時對后臺設置進行監控，減少某些重要交易內容的丟失、泄露。企業還可以通過Web挖掘技術，查詢某些用戶的操作記錄，對企業的網絡信息安全進行檢查審核，從而降低企業信息被不法分子竊取的風險。由于其他企業也有同樣的Web數據挖掘技術，因此，企業也不能深入地去探索同行企業的內部信息，但其通過該技術，可以分析其他企業的基本信息資源，然后整合出對自身有用的資源，從而制定企業市場戰略。

　　2 我國企業在網絡信息安全方面存在的問題

　　目前，科技的發展，使全球的政治、經濟一體化趨勢越來越明顯，互聯網的進步也使國家企業面臨著更多的挑戰。我國企業在網絡信息安全方面存在的問題也逐步顯現，而網絡信息安全技術人才緊缺是較為明顯的一個問題。

　　2.1 人才緊缺問題

　　21世紀是一個互聯網的世紀，我國目前正在積極地吸收、引進人才，同時也在不斷地走出去，各行各業面臨的壓力也在逐漸變大，要想在快速發展的世界潮流中占據一席之地，我國必須積極發展自己的科技產業。目前，我國的計算機信息技術水平，在總體上還落后于其他很多國家，而在該方面的人才緊缺問題，是目前一個很明顯的現象。我國在該領域常常要引進國外技術，受制于人，這也就間接地將自己的弊端暴露于人前，因此，我國要積極培養具有計算機網絡技術的高端人員，從而促進該領域不斷實現創新。

　　2.2 自身安全技術漏洞問題

　　除了人才緊缺，我國的網絡產品自身還存在許多的安全技術漏洞。從近幾年的市場經濟發展現狀來看，我國很多的電子產品被國外壟斷，如蘋果、微軟等高端電子產品，在我國占有很大的市場份額。我國要想重新將自己的電子產品推向市場，就目前的形勢來看，還需要很大的努力，國民崇尚國外產品，不是為了標榜自己的地位，更多的是國外產品的性能確實比我國的要好。因此，通過我國網絡產品自身存在的安全技術漏洞可以看出，我國在網絡安全技術方面存在許多的不足。

　　3 網絡信息安全防范與Web數據挖掘技術的整合

　　近幾年，網絡信息安全問題一直是國民較為關注的一個話題，我國也在該方面加大了防范力度。國家在發展創新互聯網技術的同時，也不能忽略其安全問題。網絡信息安全，關乎我國企業的發展，是企業重要資料不外漏的重要保護屏障，本文將網絡信息安全防范與Web數據挖掘技術進行整合（見圖2），旨在提高網絡信息環境的安全度，提高我國網絡信息安全防范能力。

　　本文初探Web數據挖掘技術與網絡信息安全防范的整合，將分別從4個方面來提高我國的網絡信息安全性能。

　　首先，將存在于網絡數據間的關聯尋找出來，然后整合交給企業進行分析，企業通過這些關聯數據，分析提煉出對自己企業有用的信息，繼而制定企業戰略，防范風險。

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

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

　　最后，利用Web數據挖掘技術，根據收集到的資源信息的不同點進行分類，分類后根據這些不同點的特征，分析出對自身企業有用的信息。從整體上說，Web數據挖掘技術通過運用其強大的分析能力，可對網絡信息進行篩選、整合，企業可再根據這些整合出來的資源信息，為自身制定戰略，為企業發展提供一個良好的網絡信息環境。

　　4 結語

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

　　主要參考文獻

　　[1]劉波.淺談數據挖掘技術在臨床醫學領域中的應用[J].電子世界，20xx（12）.

　　[2]趙炬紅，陳坤彥.基于數據挖掘技術的茶葉營銷策略分析[J].福建茶葉，20xx（5）.

　　[3]崔道江，陳琳，李勇.智能檢索引擎中的網絡數據挖掘技術優化研究[J].計算機測量與控制，20xx（6）.

　　[4]王珣.基于Spark平臺的大數據挖掘技術研究[J].微型電腦應用，20xx（6）

數據挖掘論文5

　　1.軟件工程數據的挖掘測試技術

　　1.1代碼編寫

　　通過對軟件數據進行分類整理，在進行缺陷軟件的排除工作以后，根據軟件開發過程中的各種信息進行全新的代碼編寫。基于代碼編寫人員的編寫經驗，在一般情況，對結構功能與任務類似的模塊進行重新編寫，這些重新編寫的模塊應遵循特定的編寫規則，這樣才能保證代碼編寫的合理有效性。

　　1.2錯誤重現

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

　　1.3理解行為

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

　　1.4設計推究

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

　　2.軟件工程數據挖掘測試的有效措施

　　2.1進行軟件工程理念和方法上的創新

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

　　2.2利用人工智能

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

　　2.3針對數據挖掘結果進行評價

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

　　3.結束語

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

數據挖掘論文6

　　題目：檔案信息管理系統中的計算機數據挖掘技術探討

　　摘要：伴隨著計算機技術的不斷進步和發展, 數據挖掘技術成為數據處理工作中的重點技術, 能借助相關算法搜索相關信息, 在節省人力資本的同時, 提高數據檢索的實際效率, 基于此, 被廣泛應用在數據密集型行業中。筆者簡要分析了計算機數據挖掘技術, 并集中闡釋了檔案信息管理系統計算機數據倉庫的建立和技術實現過程, 以供參考。

　　關鍵詞：檔案信息管理系統; 計算機; 數據挖掘技術; 1 數據挖掘技術概述

　　數據挖掘技術就是指在大量隨機數據中提取隱含信息, 并且將其整合后應用在知識處理體系的技術過程。若是從技術層面判定數據挖掘技術, 則需要將其劃分在商業數據處理技術中, 整合商業數據提取和轉化機制, 并且建構更加系統化的分析模型和處理機制, 從根本上優化商業決策。借助數據挖掘技術能建構完整的數據倉庫, 滿足集成性、時變性以及非易失性等需求, 整和數據處理和冗余參數, 確保技術框架結構的完整性。

　　目前, 數據挖掘技術常用的工具, 如SAS企業的Enterprise Miner、IBM企業的Intellient Miner以及SPSS企業的Clementine等應用都十分廣泛。企業在實際工作過程中, 往往會利用數據源和數據預處理工具進行數據定型和更新管理, 并且應用聚類分析模塊、決策樹分析模塊以及關聯分析算法等, 借助數據挖掘技術對相關數據進行處理。

　　2 檔案信息管理系統計算機數據倉庫的建立

　　2.1 客戶需求單元

　　為了充分發揮檔案信息管理系統的優勢, 要結合客戶的實際需求建立完整的處理框架體系。在數據庫體系建立中, 要適應迭代式處理特征, 并且從用戶需求出發整合數據模型, 保證其建立過程能按照整體規劃有序進行, 且能按照目標和分析框架參數完成操作。首先, 要確立基礎性的數據倉庫對象, 由于是檔案信息管理, 因此, 要集中劃分檔案數據分析的主題, 并且有效錄入檔案信息, 確保滿足檔案的數據分析需求。其次, 要對日常工作中的用戶數據進行集中的挖掘處理, 從根本上提高數據倉庫分析的完整性。

　　(1) 確定數據倉庫的基礎性用戶, 其中, 主要包括檔案工作人員和使用人員, 結合不同人員的工作需求建立相應的數據倉庫。

　　(2) 檔案工作要利用數據分析和檔案用戶特征分析進行分類描述。

　　(3) 確定檔案的基礎性分類主題, 一般而言, 要將文書檔案歸檔情況、卷數等基礎性信息作為分類依據。

　　2.2 數據庫設計單元

　　在設計過程中, 要針對不同維度建立相應的參數體系和組成結構, 并且有效整合組成事實表的主鍵項目, 建立框架結構。

　　第一, 建立事實表。事實表是數據模型的核心單元, 主要是記錄相關業務和統計數據的表, 能整合數據倉庫中的信息單元, 并且提升多維空間處理效果, 確保數據儲存過程切實有效。 (1) 檔案管理中文書檔案目錄卷數事實表:事實表主鍵, 字段類型Int, 字段為Id;文書歸檔年份, 字段類型Int, 字段為Gdyear_key;文書歸檔類型, 字段類型Int, 字段為Ajtm_key;文書歸檔單位, 字段類型Int, 字段為Gddw_key;文書檔案生成年份, 字段類型Int, 字段為Ajscsj_key, 以及文書檔案包括的文件數目。 (2) 檔案管理中文書檔案卷數事實表:事實表主鍵, 字段類型Int, 字段為Id;文書歸檔利用日期, 字段類型Int, 字段為Date_key;文書歸檔利用單位, 字段類型Int, 字段為Dw_key;文書歸檔利用類別, 字段類型Int, 字段為Dalb_key;文書歸檔利用年份, 字段類型Int, 字段為Dayear_key等[1]。

　　第二, 建立維度表, 在實際數據倉庫建立和運維工作中, 提高數據管理效果和水平, 確保建立循環和反饋的系統框架體系, 并且處理增長過程和完善過程, 有效實現數據庫模型設計以及相關維護操作。首先, 要對模式的基礎性維度進行分析并且制作相應的表, 主要包括檔案年度維表、利用方式維表等。其次, 要建構數據庫星型模型體系。最后, 要集中判定數據庫工具, 保證數據庫平臺在客戶管理工作方面具備一定的優勢, 集中制訂商務智能解決方案, 保證集成環境的穩定性和數據倉庫建模的效果, 真正提高數據抽取以及轉換工作的實際水平。需要注意的是, 在全面整合和分析處理數據的過程中, 要分離文書檔案中的數據, 相關操作如下:

　　from dag gd temp//刪除臨時表中的數據

　　Ch count=dag 1.importfile (dbo.u wswj) //將文書目錄中數據導出到數據窗口

　　Dag 1.() //將數據窗口中的數據保存到臨時表

　　相關技術人員要對數據進行有效處理, 以保證相關數據合并操作、連接操作以及條件性拆分操作等都能按照數據預處理管理要求合理化進行, 從根本上維護數據處理效果。

　　2.3 多維數據模型建立單元

　　在檔案多維數據模型建立的過程中, 相關技術人員要判定聯機分析處理項目和數據挖掘方案, 整合信息系統中的數據源、數據視圖、維度參數以及屬性參數等, 保證具體單元能發揮其實際作用, 并且真正發揮檔案維表的穩定性、安全性優勢。

　　第一, 檔案事實表中的數據穩定, 事實表是加載和處理檔案數據的基本模塊, 按照檔案目錄數據表和檔案利用情況表分析和判定其類別和歸檔時間, 從而提高數據獨立分析水平。一方面, 能追加有效的數據, 保證數據倉庫信息的基本質量, 也能追加時間判定標準, 能在實際操作中減少掃描整個表浪費的時間, 從根本上提高實際效率。另一方面, 能刪除數據, 實現數據更新, 檢索相關關鍵詞即可。并且也能同時修改數據, 維護檔案撤出和檔案追加的動態化處理效果。

　　第二, 檔案維表的安全性。在維表管理工作中, 檔案參數和數據的安全穩定性十分關鍵, 由于其不會隨著時間的推移出現變化, 因此, 要對其進行合理的處理和協調。維表本身的存儲空間較小, 盡管結構發生變化的概率不大, 但仍會對代表的對象產生影響, 這就會使得數據出現動態的變化。對于這種改變, 需要借助新維生成的方式進行處理, 從而保證不同維表能有效連接, 整合正確數據的同時, 也能對事實表外鍵進行分析[2]。

　　3 檔案信息管理系統計算機數據倉庫的實現

　　3.1 描述需求

　　隨著互聯網技術和數據庫技術不斷進步, 要提高檔案數字化水平以及完善信息化整合機制, 加快數據庫管控體系的更新, 確保設備存儲以及網絡環境一體化水平能滿足需求, 尤其是在檔案資源重組和預測項目中, 只有從根本上落實數據挖掘體系, 才能為后續信息檔案管理項目升級奠定堅實基礎。另外, 在數據表和文書等基礎性數據結構模型建立的基礎上, 要按照規律制定具有個性化的主動性服務機制。

　　3.2 關聯計算

　　在實際檔案分析工作開展過程中, 關聯算法描述十分關鍵, 能對某些行為特征進行統籌整合, 從而制定分析決策。在進行關聯規則強度分析時, 要結合支持度和置信度等系統化數據進行綜合衡量。例如, 檔案數據庫中有A和B兩個基礎項集合, 支持度為P (A∪B) , 則直接表述了A和B在同一時間出現的基礎性概率。若是兩者出現的概率并不大, 則證明兩者之間的關聯度較低。若是兩者出現的概率較大, 則說明兩者的關聯度較高。另外, 在分析置信度時, 利用Confidence (A→B) = (A|B) , 也能有效判定兩者之間的關系。在出現置信度A的情況下, B的出現概率則是整體參數關系的關鍵, 若是置信度的數值達到100%, 則直接證明A和B能同一時間出現。

　　3.3 神經網絡算法

　　除了要對檔案的實際內容進行數據分析和數據庫建構, 也要對其利用情況進行判定, 目前較為常見的利用率分析算法就是神經網絡算法, 其借助數據分類系統判定和分析數據對象。值得注意的是, 在分類技術結構中, 要結合訓練數據集判定分類模型數據挖掘結構。神經網絡算法類似于人腦系統的運行結構, 能建立完整的信息處理單元, 并且能夠整合非線性交換結構, 確保能憑借歷史數據對計算模型和分類體系展開深度分析[3]。

　　3.4 實現多元化應用

　　在檔案管理工作中應用計算機數據挖掘技術, 能對檔案分類管理予以分析, 保證信息需求分類總結工作的完整程度。尤其是檔案使用者在對檔案具體特征進行差異化分析的過程中, 能結合不同的元素對具體問題展開深度調研。一方面, 計算機數據挖掘技術借助決策樹算法處理規則化的檔案分析機制。在差異化訓練體系中, 要對數據集合中的數據進行系統化分析以及處理, 確保構建要求能適應數據挖掘的基本結構[4]。例如, 檔案管理人員借助數據挖掘技術能整合檔案使用人員長期瀏覽與關注的信息, 并且能集中收集和匯總間隔時間、信息查詢停留時間等, 從而建構完整的數據分析機制, 有效向其推送或者是提供便捷化查詢服務, 保證檔案管理數字化水平的提高。另一方面, 在檔案收集管理工作中應用數據挖掘技術, 主要是對數據信息進行分析, 結合基本結果建立概念模型, 保證模型以及測試樣本之間的比較參數符合標準, 從而真正建立更加系統化的分類框架體系。

　　4 結語

　　總而言之, 在檔案管理工作中應用數據挖掘技術, 能在準確判定用戶需求的同時, 維護數據處理效果, 并且減少檔案數字化的成本, 為后續工作的進一步優化奠定堅實基礎。并且, 數據庫的建立, 也能節省經費和設備維護成本, 真正實現數字化全面發展的目標, 促進檔案信息管理工作的長效進步。

　　參考文獻

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　　[2]王曉燕.數據挖掘技術在檔案信息管理中的應用[J].蘭臺世界, 20xx (23) :25-26.

　　[3]韓吉義.基于數據挖掘技術的高校圖書館檔案信息管理平臺的構筑[J].山西檔案, 20xx (6) :61-63.

　　[4]哈立原.基于數據挖掘技術的高校圖書館檔案信息管理平臺構建[J].山西檔案, 20xx (5) :105-107.

　　數據挖掘論文四：題目：機器學習算法在數據挖掘中的應用

　　摘要：隨著科學技術的快速發展, 各種新鮮的事物和理念得到了廣泛的應用。其中機器學習算法就是一則典型案例——作為一種新型的算法, 其廣泛應用于各行各業之中。本篇論文旨在探討機器學習算法在數據挖掘中的具體應用, 我們利用龐大的移動終端數據網絡, 加強了基于GSM網絡的戶外終端定位, 從而提出了3個階段的定位算法, 有效提高了定位的精準度和速度。

　　關鍵詞：學習算法; GSM網絡; 定位; 數據;

　　移動終端定位技術由來已久, 其主要是利用各種科學技術手段定位移動物體的精準位置以及高度。目前, 移動終端定位技術主要應用于軍事定位、緊急救援、網絡優化、地圖導航等多個現代化的領域, 由于移動終端定位技術可以提供精準的位置服務信息, 所以其在市場上還是有較大的需求的, 這也為移動終端定位技術的優化和發展, 提供了推動力。隨著通信網絡普及, 移動終端定位技術的發展也得到了一些幫助, 使得其定位的精準度和速度都得到了全面的優化和提升。同時, 傳統的定位方法結合先進的算法來進行精準定位, 目前依舊還是有較大的進步空間。在工作中我選取機器學習算法結合數據挖掘技術對傳統定位技術加以改進, 取得了不錯的效果, 但也遇到了許多問題, 例如:使用機器學習算法來進行精準定位暫時無法滿足更大的區域要求, 還有想要利用較低的設備成本, 實現得到更多的精準定位的要求比較困難。所以本文對機器學習算法進行了深入的研究, 希望能夠幫助其更快速的定位、更精準的定位, 滿足市場的需要。

　　1 數據挖掘概述

　　數據挖掘又名數據探勘、信息挖掘。它是數據庫知識篩選中非常重要的一步。數據挖掘其實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

　　[1]陳小燕, CHENXiaoyan.機器學習算法在數據挖掘中的應用[J].現代電子技術, 20xx, v.38;No.451 (20) :11-14.

　　[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, 20xx.

　　[3]莫雪峰.機器學習算法在數據挖掘中的應用[J].科教文匯, 20xx (07) :175-178.

　　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

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　　[2]吳彥博.軟件工程中數據挖掘技術的運用探索[J].數字通信世界, 20xx (09) :187.

　　[3]周雨辰.數據挖掘技術在軟件工程中的應用研究[J].電腦迷, 20xx (08) :27-28.

　　[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, 20xx, 19 (13) :119.

數據挖掘論文7

　　1電子商務中的數據挖掘簡介

　　電子商務中的數據挖掘即Web挖掘，是利用數據挖掘技術從www的資源(即Web文檔)和行為(即Web服務)中自動發現并提取感興趣的、有用的模式和隱含的信息，它是一項綜合技術，涉及到Internet技術學、人工智能等多個領域。當電子商務在企業中得到應用時，企業信息系統將產生大量數據，并且迫切需要將這些數據轉換成有用的信息，為企業創造更多潛在的利潤，數據挖掘概念就是從這樣的商業角度開發出來的。

　　2Web數據挖掘的流程

　　Web數據挖掘是對商業數據庫中的大量業務數據進行抽取、轉換、分析和其他模型化處理，從中提取商業決策的關鍵性數據，可以使企業把數據轉化為有用的信息幫助決策，從而在市場競爭中獲得優勢地位。在電子商務環境下，Web數據挖掘主要分為以下幾步:(1)數據收集。首先數據收集主要針對web數據中的服務器數據、用戶數據。其中服務器數據是Web挖掘中的主要對象。服務器中承載著用戶訪問時產生的對應的服務數據，其中包括了:日志文件、cookie文件、數據流。將這些數據進行初步收集，再針對這些數據進行深度分析挖掘。(2)數據選擇和預處理。通過數據收集將數據進行分類，根據所需的信息主題對收集的數據進行選擇，通過選擇相關的數據項縮小數據處理的范圍，挑選其中的有效數據進行數據預處理。數據預處理能夠提高挖掘效率，為之后的數據分析提供有效的數據。Web數據中大多數都是半結構或非結構化的，所以對web數據進行直接處理是不可行的。數據預處理能夠把半結構或非結構化的數據處理成標準的數據集方便后期處理。(3)模式發現。模式發現是運用各種方法，發現數據中隱藏的模式和規則。通過模式發現技術對預處理之后的數據進行處理得到相應的事務數據庫，利用模式發現對數據進行初步挖掘，將預處理下的事務數據轉換成可被挖掘的存儲方式，通過數據挖掘模式算法對其中有效的、新奇的、有用的及最終可以理解的信息和知識進行挖掘與總結。(4)模式分析。模式分析主要是采用合適的技術和工具，對挖掘結果進行模式的分析，其目的是根據實際應用，通過觀察和選擇，把發現的統計結果、規則和模型轉換為知識，經過篩選后來指導實際的電子商務行為。

　　3電子商務中的數據挖掘技術

　　(1)路徑分析技術。路徑分析主要是對web訪問路徑進行搜索分析，對于頻繁訪問的路徑進行總結。利用Web服務器的日志文件進行數據分析，對訪客次數以及對應路徑進行分析挖掘出頻繁訪問路徑。通過數據可以分析出大多數訪問者的共同喜好，從而能夠幫助電子商務改進web設計以及提供更好更符合客戶的服務。(2)關聯分析技術。關聯技術是通過對數據進行分析尋找出隱藏的數據聯系，關聯分析可是對單純的web數據與對應的電子商務進行聯系。從而可以在web數據挖掘中得到該商務網站的關聯原則和信息。從而更好的使得客戶和網站數據有之間的相互聯系。(3)聚類分析技術。聚類分析是根據對象進行數據分析了之后，對數據的信息和客戶對象之間的關系進行總結。對數據對象進行分組成為多個類或簇，按照數據對象之間的相似度進行劃分。(4)分類分析技術。分類分析是通過對數據庫中樣本數據的分析，對每個類別做出準確的描述或分析模型或挖掘分類規則。分類分析是電子商務中一個非常重要的任務，也是應用最廣泛的技術。通過分類自動推導給定數據的廣義描述，以便對未來數據進行預測。

　　4Web數據挖掘技術在電子商務中的應用

　　(1)制定優質個性化服務。電子商務的發展給了人們更多元化的選擇，同時，電商網站經營的商品也在不斷增加，在這樣多元化的網站結構中想要快速找到符合自己的商品必定會是一個繁瑣的過程。然而通過數據挖掘對瀏覽量、購買力、搜索強度進行合理應用，針對數據分析結果對網站進行制定優質的個性化服務設計，更合理的安排網站中的物品擺放，從而為用戶提供更個性化的服務。(2)優化站點設計。Web設計者可通過挖掘用戶的Web日志文件，對Web站點的結構和外觀進行設計和修改。網站網頁的內容設置直接影響網站的訪問效率。網站管理員按照大多數訪問者的瀏覽模式對網站進行組織，盡量為大多數訪問者的瀏覽提供方便，給客戶留下好的印象，增加下次訪問的機率。(3)聚類客戶。在電子商務中，聚類客戶就是主要的運營策略，可以對客戶瀏覽的信息等內容出發，對客戶的共性進行分類，從而讓電子商務的運營者能更加全面的了解客戶的需要，對網頁的內容進行適當的調整，并在多方面滿足客戶的內在需要，盡最大限度的為客戶提供優質的、合適的服務。(4)營銷效益分析。利用web數據挖掘對商品訪問和銷售情況進行有效分析，這樣能夠確定一些營銷及消費的生命周期。再者結合目前的市場變化，針對不同的產品進行定制獨特的營銷策略。數據挖掘能夠有助于提高電商的營銷效益。

　　5結語

　　綜上所述，web數據挖掘在電子商務的應用越來越廣泛，web數據挖掘能夠在海量數據里挖掘出有用的信息。通過數據處理把握客戶動態、追蹤市場變化，在激烈的市場競爭中，做出正確的決策。Web數據挖掘在電子商務領域中一定會有廣闊的應用前景，它將帶領電子商務系統走向更加智能化、使客戶服務走向更加個性化。

　　參考文獻:

　　［1］袁鴻雁．Web數據挖掘技術在電子商務中的應用研究［J］．電腦與電信，20xx(3):23～24．

　　［2］葉小榮．WEB數據挖掘技術在電子商務中的應用研究［J］．北京電力高等專科學校學報，20xx．

　　［3］馬宗亞，張會彥．Web數據挖掘技術在電子商務中的應用研究［J］．現代經濟信息，20xx(6X):395．

　　［4］邰宇．Web數據挖掘技術在電子商務中的應用研究［J］．中國新技術新產品，20xx(2):21．

數據挖掘論文8

　　題目：數據挖掘技術在神經根型頸椎病方劑研究中的優勢及應用進展

　　關鍵詞：數據挖掘技術; 神經根型頸椎病; 方劑; 綜述;

　　1 數據挖掘技術簡介

　　數據挖掘技術[1] (Knowledge Discovery in Datebase, KKD) , 是一種新興的信息處理技術, 它融匯了人工智能、模式別、模糊數學、數據庫、數理統計等多種技術方法, 專門用于海量數據的處理, 從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的數據集中, 提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在的有用的信息和知識, 其目的是發現規律而不是驗證假設。數據挖掘技術主要適用于龐大的數據庫的研究, 其特點在于:基于數據分析方法角度的分類, 其本質屬于觀察性研究, 數據來源于日常診療工作資料, 應用的技術較傳統研究更先進, 分析工具、理論模型與傳統研究區別較大。其操作步驟包括[2]:選擇數據, 數據處理, 挖掘分析, 結果解釋, 其中結果解釋是數據挖掘技術研究的關鍵。其方法包括分類、聚類、關聯、序列、決策樹、貝斯網絡、因子、辨別等分析[3], 其結果通常表示為概念、規則、規律、模式、約束、可視化等形式圖[4]。當今數據挖掘技術的方向主要在于:特定數據挖掘, 高效挖掘算法, 提高結果的有效性、確定性和表達性, 結果的可視化, 多抽象層上的交互式數據挖掘, 多元數據挖掘及數據的安全性和保密性。因其優勢和獨特性被運用于多個領域中, 且結果運用后取得顯著成效, 因此越來越多的中醫方劑研究者將其運用于方劑中藥物的研究。

　　2 數據挖掘術在神經根型頸椎病治方研究中的優勢

　　中醫對于神經根型頸椎病的治療準則為辨證論治, 從古至今神經根型頸椎病的中醫證型有很多, 其治方是集中醫之理、法、方、藥為一體的數據集合, 具有以“方-藥-證”為核心的多維結構。方劑配伍本質上表現為方與方、方與藥、藥與藥、藥與劑量, 以及方藥與證、病、癥交叉錯綜的關聯與對應[5], 而中醫方劑講究君臣佐使的配伍, 藥物有升降沉浮, 四氣五味及歸經之別, 對于神經根型頸椎病的治療, 治方中藥物的種類、炮制方法、用量、用法等都是千變萬化的, 而這些海量、模糊、看似隨機的藥物背后隱藏著對臨床有用的信息和規律, 但這些大數據是無法在可承受的時間范圍內可用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的, 是需要一個新處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優化能力, 而數據挖掘技術有可能從這些海量的的數據中發現新知識, 揭示背后隱藏的關系和規則, 并且對未知的情況進行預測[6]。再者, 中醫辨治充滿非線性思維, “方-藥-證”間的多層關聯、序列組合、集群對應, 形成了整體論的思維方式和原則, 而數據挖掘技術數據挖掘在技術線路上與傳統數據處理方法不同在于其能對數據庫內的數據以線性和非線性方式解析, 尤善處理模糊的、非量化的數據。例如趙睿曦等[7]在研究張氏骨傷治療腰椎間盤突出癥的用藥規律時, 選取了100張治方, 因該病病因病機復雜, 證候不一, 骨傷名師張玉柱先生對該病的治則治法、藥物使用是不同的。因此他們利用Excel建立方證數據庫, 采用SPPS Clementine12.0軟件對這些數據的用藥頻次、藥物關聯規則及藥物聚類進行分析, 最后總結出張氏骨傷治療腰椎間盤突出癥遵循病從肝治、病從血治、標本兼治的原則, 也歸納出治療三種不同證型的腰突癥的三類自擬方。由此看出數據挖掘技術在方劑研究中的應用對數據背后信息、規律等的挖掘及名家經驗的推廣具有重大意義, 因此數據挖掘技術在神經根型頸椎病的治方研究中也同樣發揮著巨大的作用。

　　3 數據挖掘技術在神經根型頸椎治方中的應用進展

　　神經根型頸椎病在所有頸椎病中最常見, 約占50%~60%[8], 醫家對其治方的研究也是不計其數。近年來數據挖掘技術也被運用于其治方研究中, 筆者通過萬方、中國知網等總共檢索出以下幾篇文獻, 雖數量不多但其優勢明顯。劉向前等[9]在挖掘古方治療神經根型頸椎病的用藥規律時, 通過檢索《中華醫典》并從中篩選以治療頸項肩臂痛為主的古方219首并建立數據庫, 對不同證治古方的用藥類別、總味數、單味藥使用頻數及藥對 (組) 出現頻數進行統計, 總結出風寒濕痹證、痰濕阻痹證、寒濕阻滯證、正虛不足證的用藥特點, 得出解表藥、祛風濕藥、活血化瘀藥、補虛藥是治療頸項肩臂痛古方組成的主要藥物。古為今用, 該研究對于現代醫家在治療該病中有很好的借鑒和參考意義。齊兵獻等[10]檢索CNKI (1980-20xx年) 相關文獻中治療神經根型頸椎病的方劑建立數據庫, 采用SPSS11.5統計軟件這些治方常用藥物使用頻次頻率、性味頻率、歸經頻率分析比較, 治療神經根型頸椎病的中藥共計99味, 使用頻次479味次;所用藥物種類依次以補益藥、活血化瘀藥、祛風濕藥運用最多, 其中藥味以辛、苦為主, 藥性以溫、寒為主, 歸經以肝、脾、心為主, 而本病以肝腎虧虛, 氣血瘀滯為主, 臨床以補益藥、活血化瘀藥、祛風濕藥等中藥運用最多。這對于醫家治療該病選用藥物的性味、歸經等具有指導意義。陳元川等[11]檢索20xx年1月至20xx年3月發表的以單純口服中藥治療神經根型頸椎病的有關文獻, 對其中的方劑和藥物進行統計、歸類、分析, 最終納入32首方劑, 涉及111味中藥, 補氣藥、發散風寒藥、活血止痛藥、補血藥等使用頻次較高;葛根、白芍、黃芪、當歸、桂枝等藥物使用頻次較高, 證實與古方桂枝加葛根湯主藥相同, 且該方扶陽解表的治法與該研究得出的扶正祛邪的結果相吻合, 同時也證實石氏傷科強調治傷科病當“以氣為主, 以血為先”等正確性。所以大數據背后的規律和關系在很多方面古今是一致的, 同時數據依據的支持也為現代神經根型頸椎病治療提供有力的保障。謝輝等[12]收集20xx至20xx年10月3日的166張治療神經根型頸椎病的治方建立數據庫, 采用關聯規則算法、復雜系統熵聚類等無監督數據挖掘方法, 利用中醫傳承輔助平臺 (TCMISS) 軟件分析處方中各種藥物的使用頻次、藥物之間的關聯規則、核心藥物組合和新處方, 從中挖掘出治療該病中醫中的常用藥物、藥對, 闡明了治療該病以解肌散寒藥、補氣活血藥、祛風勝濕藥和溫經通絡藥為主, 治法主要包括解肌舒筋、益氣活血和補益肝腎, 這一方面很清晰明了地展示了藥物使用頻率、藥物之間的聯系, 證實其與很多古代經典中治療神經根型頸椎病的治則、治法及用藥規律是吻合的, 是臨床用藥的積累和升華, 可有效地指導臨床并提高療效;另一方面也為中藥新藥的創制提供處方來源, 指導新藥研發[13]。

　　4 小結

　　數據挖掘技術作為一種新型的研究技術, 在神經根型頸椎病的治方研究中的運用相對于其他領域是偏少的, 并且基本上是研究文獻資料上出現的治方, 在對名老中醫個人治療經驗及用藥規律的總結是缺乏的, 因此研究范圍廣而缺乏針對性, 同時使用該技術的相關軟件種類往往是單一的。現在研究者在研究中醫方劑時往往采用傳統的研究方法, 這就導致在大數據的研究中耗時、耗力甚則無能為力, 同樣也難以精準地提取大數據背后的隱藏的潛在關系和規則及缺乏對未知情況的預測。產生這樣的現狀, 一方面是很多研究者尚未清楚該技術在方劑研究中的優勢所在, 思維模式尚未更新;另一方面是很多研究者尚未清楚該技術的操作技能及軟件種類及其應用范圍。故以后應向更多研究者普及該技術的軟件種類、其中的優勢及操作技能, 讓該技術在臨床中使用更廣, 產生更大的效益。

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數據挖掘論文9

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

　　關鍵詞：數據挖掘技術；財產保險；應用；分析

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

　　一、解析數據挖掘技術在財產保險分析中的應用

　　（一）提升財險客戶服務能力

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

　　（二）風險管理和合規經營

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

　　（三）開發新產品

　　新的保險產品的開發對于增強保險公司的公司收益、內容、滿足消費者的需求以及競爭力等方面起著重要的作用，這也是經營保險公司的首要內容。新產品的開發是指保險公司針對當前市場的需求、想要達到的效果與自身情況相結合的產物，而在原有的產品上加以重新的組合與設計的創造與改良，來滿足市場的需求，進而提高公司自身的競爭力的過程與行為。后者自不必說，基于我國財產保險公司數據庫信息方面已經積累了很多，而后通過對信息的數據進行發掘，使實現新產品的開發成為可能。譬如，通過數據挖掘技術，我們可以使用現有產品進行進一步的完善、修正或者拆分、組合的，使其變成一全新的保險產品，他會更接近客戶的需求，滿足客戶的真實所需，同時也能夠增加市場的銷量，增強市場競爭力。就以原有的普通財產保險為例子，在保險有效期內未出現任何對客戶的產才造成損失的情況下，客戶所繳納的保險費用是不予以退還的，在財產保險的有效期過后，客戶所繳納的保險費是由保險公司所擁有的。這樣的保險產品是不被大多數客戶所看好與接受的，即使有客戶在第一次購買了此保險，但之后是不會在對本產品進行第二次的投資的。而現在通過數據挖掘的技術，保險公司可以根據對客戶信息的了解進行分析，保險公司推出了一款新的家庭財產兩全保險保險，這是一種全新的保險類別。全新的家庭財產保險，他所需要交納的是保險儲備金，比如每份保險金額為50000元的家庭財產兩全保險，則保險儲金為5000元，投保人必須根據保險金額一次性交納保險儲備金，保險人可以將保險儲備金的利息作為保險費。在保險期滿后，無論是不是在保險期內發生賠付的情況，保險公司都會將保險人的全部的保險儲金如數退還。自從出現了這種投保方式，客戶的接受度得到了大大的提高，全新的家庭財產保險，一方面使保險人保險中得到了應得的利益，另一方面投保人的財產也得到了保險，從而在市場的銷售份額上面也得到了迅速提升。

　　二、保險業數據挖掘技術及應用的必要性

　　（一）保險業數據挖掘技術的含義

　　什么是保險行業的數據挖掘技術，就是從客戶管理的角度出發，針對保險行業數據庫系統內大量的保險單，對客戶的信用數據進行屬性變量提取，進而采用自動化或半自動化等多種挖掘技巧和方法來對客戶的數據進行分析，找到潛在的有價值的信息.

　　（二）數據挖掘的過程及方法

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

　　（三）保險行業應用數據挖掘技術的必要性

　　在保險行業的運營中，常常會出現一下的幾個問題：例如，細分客戶的問題：對于不同的社會收入階層、不同年齡段、不同的行業的客戶，該怎么樣去確定其的保險金額呢？客戶的成長問題：如何把握時機對客戶進行交叉銷售；險種關聯分析問題：在對購買某種保險的客戶進行分析與探查，觀察其是否在同一時間購買另一種保險產品，客戶的獲取問題：如何在付出最小的成本獲得最有價值的客戶的挽留及索賠優化的問題：如何對索賠受理的過程進行優化，挽留住有價值的投保人。保險公司在完成數據的匯總后，所獲取的業務及大量客戶信息，不過是對公司當前所處的市場環境、企業經營情況及客戶基本資料的記錄及反映。而進行數據集中的信息系統，也只能是對數據庫中的這部分數據進行簡單的操作處理，并不能從中發現并提取這些數據中蘊含的具有深層次價值的信息。所以，如若想在決策層面給出解決答案，是不可能實現的。而如果采用數據挖掘技術來對數據庫中所存在的大量的數據進行高水平而深層次的分析，就能夠為實現保險公司的決策及科學經營提供切實可行的依據，因此此技術的出現從而得到了許多保險公司的應用與重視。

　　三、結論

　　我國經濟的發展正在向新常態的方向進行轉變，而我國財產保險市場的競爭也日益激烈。為了面對這些挑戰，各個保險公司都復出了努力在積極的面向轉型，由傳統的粗放式經營向集約化經營的方式進行過度，面向客戶的營銷模式也是在這之中產生出來的。在這種轉型過度的過程中，財產保險公司對于數據挖掘技術進行充分的利用，使公司的風險管理能力、產品創新能力經營能力、盈利能力、客戶服務能力、和業務發展潛力都得到了全面的大幅度提升。在對我國經濟建設的繁榮以及促進財產保險公司自身的長遠發展，都做出了不可磨滅的貢獻，也是對國家的號召積極的響應，進而對市場經濟持續發展也做出了不少的.貢獻。

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數據挖掘論文10

　　摘要：數據挖掘是指從海量數據中找到人們未知、可能有用的、隱藏的規則，可以通過關聯分析、聚類分析、時序分析等各種算法發現一些無法通過觀察圖表得出的深層次原因。將計算機數據挖掘技術應用于高校學籍預警機制的研究中，在大量以往的教學管理數據庫中挖掘出未知、可能有用的、隱藏的規則，促進教育的改革和發展。

　　關鍵詞：數據挖掘;DataMining;學籍預警機制

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

　　一、高校學籍預警機制的現狀及問題

　　20xx年8月教育部對“學籍預警”這一詞語做出了解釋：是一種高等教育管理方式。普通高校學籍的預警方式一般采用學校和院系雙向管理，學校負責統一制定學籍預警標準，通過學習進度推進的不同階段劃分學分預警標準，在達到一定學分線開始預警，分為考勤預警、選課預警、成績預警、學籍異動預警、畢業預警。根據高校教學管理系統，對缺課達到一定數目的學生進行提醒教育，期末統計學生完成的學分來評估學生學習情況，并預測學生是否能夠完成培養方案，通過教師提供的學生考勤記錄、作業情況以及課堂表現等，針對學生的具體情況對其預警。教學考核工作與學生思想政治工作在學生管理方面相對獨立，主要是事先警示教育、事后跟蹤管理。目前的學籍預警主要是單方向的，原有的學籍管理制度大都是傳統的事后處理型，具有延遲性。只有出現嚴重的學籍異常后，才會觸發預警機制，采取相應的對策解決問題，家長對學生的在校學習情況了解不清，了解不及時，比如之前學期表現良好的學生本學期出現網癮狀態而不能及時發現，往往會錯過對該生的最佳教育期。傳統的學籍預警機制無法做到提前預知，對學生的學習和生活狀況無法實時監管，問題的根源也無法追蹤。

　　二、數據挖掘技術

　　數據挖掘（DataMining）是指從海量數據中找到人們未知的、可能有用的、隱藏的規則，可以通過關聯分析、聚類分析、時序分析等各種算法發現一些無法通過觀察圖表得出的深層次原因。因此，將計算機數據挖掘技術應用于高校學籍預警機制的研究中，在大量以往的教學管理數據庫中挖掘出未知的、可能有用的、隱藏的規則，促進教育的改革和發展。將計算機數據挖掘技術和傳統的人力管理相結合，以學生為本，建立健全全方位學籍預警構架，做到“防微杜漸”，為學校順利完成教育目標起到促進作用。

　　三、數據挖掘在學籍預警機制里的應用

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

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

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數據挖掘論文11

　　摘要：隨著我國社會經濟的不斷發展，人力資源管理也受到越來越多人們的重視，然而在如今激烈的市場競爭下很多企業依然不重視人力資源管理，從而使得自身的整體工作效率不高。為此，筆者認為為了提高礦建人力資源管理的質量，應采取數據挖掘技術來開展工作，從而讓整個企業在激烈的市場競爭中穩定、長久發展下去。

　　關鍵詞：數據挖掘技術；企業人力資源管理；應用

　　1、數據挖掘技術在企業人力資源管理中應用的現狀

　　隨著我國人力資源管理體系的不斷發展，隱藏在管理工作中的問題也被逐漸顯露出來，雖然很多企業的高層管理者對人力資源管理這塊已經高度重視，但是企業往往是希望通過運用相關的系統來對人才進行管理，基于我國社會整體經濟實力的不斷發展以及互聯網信息時代的到來，數據挖掘技術也受到越來越多的企業多關注，并紛紛采用該技術對自身人力資源進行管理，同時也將人力資源管理系統作為整個信息化建設過程中的核心部位，就數據調查顯示，數據挖掘技術已經被國外很多軟件開放式引入自身的人力資源管理工作中，并使自身內部逐步形成了一套完整的人力資源管理系統體系。除此之外，數據挖掘技術也被廣泛應用在企業的基本人力資源檔案管理工作中，隨著信息技術時代的到來，以往傳統的計算機管理模式對人力資源管理效率往往并不高，為此，數據挖掘技術對企業人力資管理工作是百利而無一害的。

　　2、數據挖掘技術在企業人力資源管理中的應用

　　2、1人才的招聘

　　任何企業在發展過程中都是離不開新鮮血液注入的，隨著目前我國市場經濟競爭趨勢的不斷增長，企業要想穩固發展必須要引入人力資源管理，只有這樣才能提高企業經濟效益以及社會收益。為此，企業應對人才進行招聘，這也是獲取人力資源的重要手段，通過采用數據挖掘技術來吸引社會中的各類人才，并采取有效的人才管理流程來對人才進行篩選，最終選擇質量最佳的人才資源。與此同時，企業對人才招聘質量的優與良對自身內部的員工、人類資源也會造成一定的影響，換句話來講，人才的招聘往往是企業人力資源管理工作開展的前期階段，然而在實際人才招聘過程中很多企業總是找不到合適的人選，同時也有大量的優質人才也很難找的適合自身的工作，這也就加大了企業人才招聘的難度，也進一步加大了招聘的成本，為此，企業采取數據挖掘技術可以有效降低人才招聘的成本支出，從而使自身獲得更大的經濟收益與社會利益。

　　2、2對人才的管理

　　隨著社會對人才需求量的不斷增加，企業對員工的數據記錄和管理方式也逐步優化，然而在很多企業人力資源管理過程中仍然存在著諸多問題，而這些問題的存在對企業未來發展也產生阻礙作用。為了企業在未來發展道路上穩固、長久發展，應采取數據挖掘技術來對人才進行管理，以往傳統的管理模式往往是對員工的基本信息以及日常考核進行管理，這種管理方式已經不適應現在時代發展的趨勢，為此，礦建企業必要順應當下時代的發展趨勢來采取有效的措施來對人力資源進行管理，現代化的管理模式主要強調的是對相關數據的分析和整理能力，通過對數據的分析來形成具有實際指導作用的總結，從而為企業人力資源管理工作提供有價值的參考依據。例如，在實際人力資源管理過程中可以利用數據挖掘技術來對企業內部員工的薪資水平進行分析，并對企業的成本控制提出有效的建議，也可以利用數據挖掘技術對企業中年紀較大的員工進行分析，并對其進行科學的評判，從而對其提出更有利的參考價值和依據。

　　2、3實現對企業人才的合理分配

　　隨著我國社會經濟的不斷發展，人才的發展形勢也變得越來越“多元化”“個體化”。為此，筆者認為為了進一步提高礦建企業人力資源管理工作的質量，應采取數據挖掘技術來對人才進行合理分配，并結合內部員工的實際特點以及具體類型進行客觀性的評判，這對企業的人才資源管理以及未來發展無疑是百利無一害的。通過采取數據挖掘技術不僅可以實現對員工的共性以及特點進行分析，使每一位員工的信息資源、崗位職責得到有效劃分，同時也進一步實現對企業人才的合理分配。通過對數據信息的管理技術構建實現對人員分組，從而使數據挖掘技術在企業人力資源管理中得到有效利用，使其發揮最大的作用與價值，同時也進一步提高企業人力資源管理工作的效率和和質量，最終推動企業穩固、長久的發展。

　　3、結語

　　綜上所述，隨著社會經濟的飛速發展，建設領域也得到逐步提高，然而在人力資源管理工作中依然存在著諸多問題，這些問題的存在也嚴重阻礙我國社會經濟的穩固發展。所以，只有充分采用數據挖掘技術來開展人力資源管理工作，才能提高企業的人力資源管理水平。

　　參考文獻：

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

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

　　［4］孫明標、基于大數據挖掘技術下的企業人力資源管理研究［J］.現代營銷（下旬刊）.20xx（01）：166

數據挖掘論文12

　　摘要：隨著計算機信息網絡的快速發展，數據挖掘在軟件工程中的地位越來越突出。軟件工程數據挖掘是在冗余的數據中發現有用的數據，從而得到更好地利用。社會的發展，科技的進步使得社會進入了網絡信息熱時代，隨之計算機軟件也不斷增加，人們獲取的信息大部分是人手動操作軟件獲得的，這樣的信息量具有一定的局限性。因此，為了滿足當今社會的需要，必須借助于軟件工程數據挖掘的手段。

　　關鍵詞：軟件工程；數據挖掘；研究現狀

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

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

　　1 數據挖掘的基本概述

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

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

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

　　2 軟件工程數據挖掘的應用

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

　　3 軟件工程數據挖掘面臨的挑戰

　　軟件工程數據相比于普通數據更加復雜，所以對于軟件工程數據進行處理具有很大的挑戰性。處理軟件工程的大量數據具有：軟件工程數據復雜性，軟件工程的數據處理非傳統以及需要嚴格精確的軟件工程數據的分析結果等三方面的困難。

　　3.1 對數據復雜性的分析

　　軟件工程數據包括結構化數據和非結構化數據。軟件工程中所產生的缺陷報告以及各種版本信息構成了結構化數據信息；而軟件工程處理過程中所產生的代碼信息和文本文檔信息構成了非結構化數據信息。由于這兩類數據包含的具體內容不同，所以需要分別處理這兩種數據，需要使用不同的算法對他們進行處理。雖然說需要不同方式處理這兩種數據但是并不表示這兩種數據之間沒有任何聯系，事實上，它們之間存在著重要的對應關系。例如：代碼中存在著缺陷報告，版本信息中存在著對應的文檔信息，由于它們之間存在著這樣的對應關系，所以使得人們不能很好地對其進行整體分析，這就促使了人們開發出一種新的算法，新的數據分析技術能夠同時將結構化信息和非結構化信息這兩種對應數據一起挖掘出來。

　　3.2 對數據處理非傳統的分析

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

　　3.3 對數據挖掘結果好壞的評價標準

　　對于傳統的數據挖掘技術而言，它也有一套自己的對于數據結果處理好壞的分析標準，而這個標準對于傳統數據挖掘技術數據處理的分析較準確。但是，在當前的軟件工程所要處理的數據量很大，傳統的評價標準已經不能滿足現在的數據分析要求；使用不同的數據結果評價標準來評判不同的數據挖掘結果。然而不同的評價標準之間的聯系并不緊密，因此就需要開發者針對不同的數據類型做出不同的評價分析標準以便滿足客戶需求。想要對數據分析結果是否準確，數據挖掘的信息是否合理等等這些不同的問題進行更加深刻的了解，就要求開發者有獨特的見解，對于數據結果是否精確有一定的判斷能力。總之，獲取準確的信息就是軟件工程數據挖掘的目的。所以，最后獲得的數據是否滿足要求就是評判軟件工程數據挖掘結果是否完美的標準。endprint

　　4 對軟件工程數據挖掘應用進行分析

　　4.1 對軟件數據挖掘技術進行分析

　　在軟件開發的過程中，數據挖掘技術包括兩個方面：（1）程序編寫；（2）程序成果。在這個過程中，程序結構和程序功能技術的主要作用就是檢索出有效的信息。提升信息的有效性需要聯系到客戶的實際需要，同時也需要對程序編寫過程進行智能化培訓。將調用、重載和多重繼承等關系家合起來進行有效的記錄各種相關信息，重視靜態規則的同時利用遞歸測試的方式來分配工作，從而更有效的掌握關聯度之間的可信性。

　　4.2 做好軟件維護中的軟件工程數據挖掘工作

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

　　4.3 注重高性能數據挖掘技術開發工作

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

　　5 總結

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

　　參考文獻：

　　[1] 江義晟.軟件工程數據挖掘研究進展[J].電子技術與軟件工程，20xx（22）.

　　[2] 胡金萍.探析軟件工程數據挖掘研究進展[J].電腦知識與技術，20xx（34）.

　　[3] 馬保平.關于對軟件工程中的數據挖掘技術的探討[J].電子技術與軟件工程，20xx（19）.

　　[4] 徐琳，王寧.數據挖掘技術在軟件工程中的應用分析[J].數字通信世界，20xx（8）.

數據挖掘論文13

　　計算機技術的不斷發展，信息技術不斷加強，在社會新的發展趨勢下，以往的傳統管理模式落后于現代化發展的管理水平。為了創新檔案管理的模式，提高檔案管理的質量，在現代檔案信息管理系統中引入數據挖掘技術。

　　1、信息挖掘技術

　　1.1數據挖掘技術概述

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

　　1.2數據挖掘技術的方法

　　二十世紀末，計算機挖掘技術產生。其一般用到的方法有：

　　（1）孤立點分析。孤立點分析法主要用于對于特殊信息的挖掘。

　　（2）聚類分析。聚類分析方法是在指定的對象中，對其價值聯系進行搜索。

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

　　（4）關聯性分析。關聯性分析方法是對指定數據中出現頻繁的數據進行挖掘。

　　（5）序列分析。與關聯性分析法一樣，由數據之間內在的聯系得出潛在的關聯。

　　1.3計算機挖掘技術的形式分析

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

　　2、計算機數據挖掘技術在檔案信息管理

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

　　2.1收集法

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

　　2.2保留法

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

　　2.3分類法

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

　　3、檔案管理引入計算機挖掘技術的必要性

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

　　3.1對檔案的保護更全面

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

　　3.2提升檔案管理的質量

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

　　4、結語

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

數據挖掘論文14

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

　　關鍵詞：數據挖掘電子商務數據源

　　一、電子商務中數據挖掘的數據源

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

　　2.客戶登記信息

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

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

　　3.web頁面的超級鏈接

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

　　二、Web數據挖掘在電子商務中的應用通過對數據源的原始積累、仔細分析，再利用數據發掘技術，最終達到為企業為用戶服務的目的，而這些服務主要有以下幾種。

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

　　2.發現潛在客戶

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

　　客戶的類型確定后，就可以對客戶動態地展示Web頁面，頁面的內容取決于客戶與銷售商提供的產品和服務之間的關聯。

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

　　3.個性化服務

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

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

　　4.交易評價

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

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

　　總結

　　數據挖掘是當今世界研究的熱門領域，其研究具有廣闊的應用前景和巨大的現實意義。借助數據挖掘可以改進企業的電子商務平臺，增加企業的經營業績，拓寬企業的經營思路，最終提高企業的競爭力。

　　參考文獻：

　　[1].趙東東.電子商務中的web數據挖掘系統設計[J].微計算機信息20xx,23（10-3）:168[2].劉曄.Web數據挖掘在電子商務中的應用[J].中國市場20xx,39（9）:178

數據挖掘論文15

　　一、旅游業數據挖掘國內外研究現狀

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

　　二、旅游業數據挖掘算法選擇

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

　　三、旅游業數據挖掘系統需求分析

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

　　四、旅游業數據挖掘系統的實現

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

　　五、旅游業數據挖掘算法方案中存在的一般性問題及其改進

　　在對數據挖掘的基本方法與技術進行總結的基礎上，結合當今數據挖掘的發展方向和研究熱點，可以發現旅游業數據挖掘算法系統有待進一步完善之處：訂票系統尚待完善。界面美化需要進一步改進。數據表之間的結構關系需要優化，以提高數據處理能力和效率。數據挖掘工具及算法有待精細化改進。

　　作者：朱暉單位：河南職業技術學院

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