數(shù)據(jù)挖掘論文
在日常學(xué)習(xí)、工作生活中，大家都寫過論文吧，通過論文寫作可以提高我們綜合運用所學(xué)知識的能力。你知道論文怎樣才能寫的好嗎？以下是小編幫大家整理的數(shù)據(jù)挖掘論文，僅供參考，歡迎大家閱讀。
數(shù)據(jù)挖掘論文1
摘 要：高度開放的中國金融市場，特別是中國銀行業(yè)市場受到日趨激烈的國外銀行沖擊和挑戰(zhàn)，大多數(shù)銀行企業(yè)都在構(gòu)建以客戶為中心的客戶關(guān)系管理體系，這一經(jīng)營體系理念的構(gòu)建，不僅僅能提高企業(yè)的知名度和顧客的滿意度，而且能提高企業(yè)的經(jīng)濟效益。但是，隨著網(wǎng)絡(luò)技
關(guān)鍵詞：客戶關(guān)系管理畢業(yè)論文
高度開放的中國金融市場，特別是中國銀行業(yè)市場受到日趨激烈的國外銀行沖擊和挑戰(zhàn)，大多數(shù)銀行企業(yè)都在構(gòu)建以客戶為中心的客戶關(guān)系管理體系，這一經(jīng)營體系理念的構(gòu)建，不僅僅能提高企業(yè)的知名度和顧客的滿意度，而且能提高企業(yè)的經(jīng)濟效益。但是，隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和信息技術(shù)的發(fā)展，客戶關(guān)系管理如何能結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)，增強企業(yè)的核心競爭力已經(jīng)成為企業(yè)亟待解決的問題。因為，企業(yè)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的運用能夠解決客戶的矛盾，為客戶設(shè)計獨立的、擁有個性化的數(shù)據(jù)產(chǎn)品和數(shù)據(jù)服務(wù)，能夠真正意義上以客戶為核心，防范企業(yè)風(fēng)險，創(chuàng)造企業(yè)財富。
關(guān)鍵詞：客戶關(guān)系管理畢業(yè)論文
一、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與客戶關(guān)系管理兩者的聯(lián)系
隨著時代的發(fā)展，銀行客戶關(guān)系管理的發(fā)展已經(jīng)越來越依賴數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，而數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是在數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)的基礎(chǔ)上應(yīng)運而生的，兩者有機的結(jié)合能夠收集和處理大量的客戶數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)類型與數(shù)據(jù)特征，進行整合，挖掘具有特殊意義的潛在客戶和消費群體，能夠觀察市場變化趨勢，這樣的技術(shù)在國外的銀行業(yè)的客戶關(guān)系管理廣泛使用。而作為國內(nèi)的銀行企業(yè)，受到國外銀行業(yè)市場的大幅度沖擊，顯得有些捉襟見肘，面對大量的數(shù)據(jù)與快速發(fā)展的互聯(lián)網(wǎng)金融體系的沖擊，銀行業(yè)缺乏數(shù)據(jù)分析和存儲功能，往往造成數(shù)據(jù)的流逝，特別是在數(shù)據(jù)的智能預(yù)測與客戶關(guān)系管理還處于初步階段。我國的銀行業(yè)如何能更完善的建立客戶關(guān)系管理體系與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)相互融合，這樣才能使得企業(yè)獲得更強的企業(yè)核心競爭力。
二、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在企業(yè)客戶關(guān)系管理實行中存在的問題
現(xiàn)今，我國的金融業(yè)發(fā)展存在著數(shù)據(jù)數(shù)量大，數(shù)據(jù)信息混亂等問題，無法結(jié)合客戶關(guān)系管理的需要，建立統(tǒng)一而行之有效的數(shù)據(jù)歸納，并以客戶為中心實行客戶關(guān)系管理。
1.客戶信息不健全
在如今的銀行企業(yè)，雖然已經(jīng)實行實名制戶籍管理制度，但由于實行的年頭比較短，特別是以前的數(shù)據(jù)匱乏。重點體現(xiàn)在，銀行的客戶信息采集主要是姓名和身份證號碼，而對于客戶的職業(yè)、學(xué)歷等相關(guān)信息一概不知，極大的影響了客戶關(guān)系管理體系的構(gòu)建。另外，數(shù)據(jù)還不能統(tǒng)一和兼容，每個系統(tǒng)都是獨立的系統(tǒng)，比如：信貸系統(tǒng)、儲蓄系統(tǒng)全部分離。這樣存在交叉、就不能掌握出到底擁有多少客戶，特別是那些需要服務(wù)的目標(biāo)客戶，無法享受到銀行給予的高質(zhì)量的優(yōu)質(zhì)服務(wù)。
2.數(shù)據(jù)集中帶來的差異化的憂慮
以客戶為中心的客戶關(guān)系管理體系，是建立在客戶差異化服務(wù)的基礎(chǔ)上的，而作為銀行大多數(shù)以數(shù)據(jù)集中，全部有總行分配，這樣不僅不利于企業(yè)的差異化服務(wù)，給顧客提供優(yōu)質(zhì)得到個性化業(yè)務(wù)，同時，分行也很難對挖掘潛在客戶和分析客戶成分提供一手的'數(shù)據(jù)，損失客戶的利益，做到數(shù)據(jù)集中，往往是不明智的選擇。
3.經(jīng)營管理存在弊端
從組織結(jié)構(gòu)上，我國的銀行體系設(shè)置機構(gòu)龐雜，管理人員與生產(chǎn)服務(wù)人員脫節(jié)現(xiàn)象極其普遍，管理人員不懂業(yè)務(wù)，只是一味的抓市場，而沒有有效的營銷手段，更別說以市場為導(dǎo)向，以客戶為核心，建立客戶關(guān)系管理體系。大多數(shù)的人完全是靠關(guān)系而非真正意義上靠能力，另外，業(yè)務(wù)流程繁瑣，不利于客戶享受更多的星級待遇，這與數(shù)據(jù)發(fā)掘的運用背道而馳，很難體現(xiàn)出客戶關(guān)系管理的價值。
三、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在企業(yè)的應(yīng)用和實施
如何能更好的利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與客戶關(guān)系管理進行合理的搭配和結(jié)合是現(xiàn)今我們面臨的最大問題。所有我們對客戶信息進行分析，利用模糊聚類分析方法對客戶進行分類，通過建立個性化的信息服務(wù)體系，真正意義的提高客戶的價值。
1.優(yōu)化客戶服務(wù)
以客戶為中心提高服務(wù)質(zhì)量是銀行發(fā)展的根源。要利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的優(yōu)勢，發(fā)現(xiàn)信貸趨勢，及時掌握客戶的需求，為客戶提高網(wǎng)上服務(wù)，網(wǎng)上交易，網(wǎng)上查詢等功能，高度體現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)的作用，動態(tài)挖掘數(shù)據(jù)，通過智能化的信貸服務(wù)，拓寬銀行業(yè)務(wù)水平，保證客戶的滿意度。
2.利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)建立多渠道客戶服務(wù)系統(tǒng)
利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)整合銀行業(yè)務(wù)和營銷環(huán)節(jié)為客戶提供綜合性的服務(wù)。采用不同的渠道實現(xiàn)信息共享，針對目標(biāo)客戶推薦銀行新產(chǎn)品，拓寬新領(lǐng)域，告別傳統(tǒng)的柜臺服務(wù)體系，實行互聯(lián)網(wǎng)與柜臺體系相結(jié)合的多渠道服務(wù)媒介體系。優(yōu)化客戶關(guān)系管理理念，推進營銷戰(zhàn)略的執(zhí)行。提高企業(yè)的美譽度。
四、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是銀行企業(yè)客戶關(guān)系管理體系構(gòu)建的基礎(chǔ)
隨著信息技術(shù)的不斷發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的快速推進，客戶關(guān)系管理體系要緊跟時代潮流，緊密圍繞客戶為中心，利用信息優(yōu)勢，自動獲取客戶需求，打造出更多的個性化、差異化客戶服務(wù)理念，使得為企業(yè)核心競爭能力得到真正意義的提高。
數(shù)據(jù)挖掘論文2
［摘要］處于大數(shù)據(jù)時代這一環(huán)境內(nèi)，數(shù)據(jù)生成在方方面面，教育這一行業(yè)也囊括其內(nèi)，大量原本無法緊抓、量化的教學(xué)訊息均變換成了數(shù)據(jù)施以儲藏與處理。新時期起始，是否可以發(fā)掘與運用潛藏在教學(xué)相關(guān)數(shù)據(jù)中還沒有挖掘出來的價值，促使開放型教育或是成人型教育這類行業(yè)得以革新，關(guān)聯(lián)到教學(xué)相關(guān)工作中對于大數(shù)據(jù)與其潛藏的各類價值與作用的認(rèn)知、心態(tài)和數(shù)據(jù)發(fā)掘?qū)哟巍?/p>
�。�關(guān)鍵詞］開放教育;大數(shù)據(jù)思維;數(shù)據(jù)挖掘
大數(shù)據(jù)思維即借助大數(shù)據(jù)相關(guān)的思想、理念以思索并清除問題的一類方式。大數(shù)據(jù)相應(yīng)的思想與理念即借助大數(shù)據(jù)以凸顯出事物發(fā)展進程中的各類步驟、因素等，處于這一前提之下，借助構(gòu)建各式模型、方法施以把控，進而達成精確清除各式問題這一目標(biāo)。同時，數(shù)據(jù)能夠凸顯出問題，數(shù)據(jù)還能夠引導(dǎo)問題得以清除。借用大數(shù)據(jù)相關(guān)的理念，開放型教育相關(guān)的工作者可以全方位緊依并發(fā)掘教學(xué)本身的潛藏實際，調(diào)研教學(xué)相應(yīng)的革新及進步。
一、開放型教育行業(yè)內(nèi)部教學(xué)相關(guān)數(shù)據(jù)的運用問題
雖然開放型教育這一行業(yè)早就生成了“大數(shù)據(jù)庫存”，不過，學(xué)校內(nèi)部缺少對于數(shù)據(jù)本身的匯集監(jiān)管及科學(xué)運用，對于數(shù)據(jù)相應(yīng)的運用極為狹隘，許多數(shù)據(jù)僅儲藏在數(shù)據(jù)庫內(nèi)，極難自其內(nèi)找出具備規(guī)律與價值的一類訊息，這類狀況大體上囊括了如下幾大模塊:
(一)業(yè)務(wù)機構(gòu)較難予以數(shù)據(jù)相應(yīng)的正確需要
學(xué)校內(nèi)部的業(yè)務(wù)機構(gòu)對于數(shù)據(jù)本身的搜集、歸整、調(diào)研大多由于業(yè)務(wù)驅(qū)使，業(yè)務(wù)進程完成過后，數(shù)據(jù)就會被潛藏，數(shù)據(jù)調(diào)研處在被動這一狀況內(nèi)。另外，許多業(yè)務(wù)機構(gòu)并未知曉大數(shù)據(jù)相應(yīng)的運用價值與區(qū)域，還沒有生成大數(shù)據(jù)這一觀念以引領(lǐng)各項工作的實施，處于具體的工作內(nèi)，極難予以大數(shù)據(jù)相應(yīng)的正確需要:要想改良某一業(yè)務(wù)，所需哪類數(shù)據(jù)，這類數(shù)據(jù)要從哪類渠道內(nèi)獲得，搜集的數(shù)據(jù)應(yīng)依據(jù)怎樣的規(guī)范施以歸整、發(fā)掘與調(diào)研，數(shù)據(jù)本身的可視化操作要開展至哪種程度等，均不具備明晰的規(guī)范。
(二)對數(shù)據(jù)開展運用被渠道與技術(shù)所約束
學(xué)校內(nèi)部各個層級與各個種類的學(xué)習(xí)體系、訊息監(jiān)管體系的數(shù)據(jù)總量極多，然而，對于數(shù)據(jù)本身的儲存與運用卻較低。就數(shù)據(jù)相應(yīng)的儲藏與歸整而言，存在數(shù)據(jù)種類多元化、數(shù)據(jù)讀取受限、儲藏負(fù)擔(dān)、體系特性受限、數(shù)據(jù)調(diào)研成效較低、數(shù)據(jù)不夠安全等問題。例如，開放型教育相關(guān)的教務(wù)監(jiān)管體系，大量的學(xué)習(xí)成績有關(guān)數(shù)據(jù)已經(jīng)大于原本體系本身的儲藏與調(diào)研一類能力，使得對數(shù)據(jù)相應(yīng)的歸整留存在簡易的查閱、歸整、打印等步驟內(nèi)，沒有對數(shù)據(jù)施以深層次調(diào)研，也沒有收獲對教學(xué)一類工作具備益處的訊息。
(三)現(xiàn)行的數(shù)據(jù)調(diào)研極為分散與分裂
處于大數(shù)據(jù)這一時代內(nèi)，要著眼于生成部門本身各大模塊數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)庫存、多媒體數(shù)據(jù)、各大渠道數(shù)據(jù)、各大訊息媒介數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)性，力爭最大程度地運用數(shù)據(jù)。然而，現(xiàn)存的教育相關(guān)數(shù)據(jù)依舊存在機構(gòu)化、部門化一類問題，數(shù)據(jù)體現(xiàn)出分裂、分散等狀況，數(shù)據(jù)調(diào)研也極少注重數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)性。例如。教務(wù)處會定期歸整每個學(xué)期相應(yīng)的.在籍生總量、各大專業(yè)學(xué)生總量、設(shè)立科目明細(xì)、學(xué)期選課學(xué)生總量、學(xué)生上課率、按時畢業(yè)率、學(xué)位獲得率、退學(xué)率、終結(jié)性考試合格率一類數(shù)據(jù)，然而，卻較少發(fā)掘這類數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)性與干涉關(guān)系，也沒有發(fā)掘各個機構(gòu)數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)性。
(四)不具備專業(yè)的數(shù)據(jù)調(diào)研崗位與人才
大數(shù)據(jù)這一時代予以了大量新興的觀念與技術(shù)，具備與原本全然不一的數(shù)據(jù)儲藏與歸整方法，然而，現(xiàn)存的體系監(jiān)管者、數(shù)據(jù)庫監(jiān)管者依舊會運用原本的數(shù)據(jù)庫監(jiān)管體系，短時間內(nèi)極難配備面對今后的數(shù)據(jù)調(diào)研技藝。其原因:其一，學(xué)校本身對于數(shù)據(jù)調(diào)研有關(guān)人才與崗位相應(yīng)的需要態(tài)度還沒有明晰;其二，新興技術(shù)的運用條件極為繁雜，與大量數(shù)據(jù)相關(guān)的技術(shù)在成熟程度與可查看性方面比原數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)監(jiān)管配備更差，能夠運用到輔助體系的監(jiān)管者也極少。
二、大數(shù)據(jù)相關(guān)思維對于開放型教育各式數(shù)據(jù)發(fā)掘的啟迪
(一)從高至低生成與教學(xué)監(jiān)管相應(yīng)的數(shù)據(jù)思維
現(xiàn)階段，廣播電視大學(xué)等正朝著開放型大學(xué)進行轉(zhuǎn)變，成人學(xué)校的辦學(xué)類型、辦學(xué)面積、專業(yè)構(gòu)造與總量、師生資源及其所處的環(huán)境均會發(fā)生變化。對于開放型教育相關(guān)的數(shù)據(jù)施以發(fā)掘及調(diào)研，能夠輔助成人一類學(xué)校獲取辦學(xué)定位信息，提升教學(xué)、監(jiān)管本身的合理性，還給學(xué)校改良并增強宏觀方面的監(jiān)管予以了有價值的監(jiān)測方法與評測技術(shù)。大數(shù)據(jù)相關(guān)思維獲得推行與運用，規(guī)定學(xué)校內(nèi)部的監(jiān)管方法、構(gòu)造、技術(shù)都要與大數(shù)據(jù)這一時代相符。所以，應(yīng)在地區(qū)或是學(xué)校內(nèi)部生成總體的大數(shù)據(jù)相關(guān)戰(zhàn)略，并把此當(dāng)作學(xué)校本身的關(guān)鍵目標(biāo)，借助大數(shù)據(jù)相關(guān)的思維把訊息化教學(xué)、訊息化監(jiān)管、遠(yuǎn)端教育扶持服務(wù)及學(xué)校平日的各類工作加以歸整，借助調(diào)節(jié)化的方法，全部機構(gòu)一同訓(xùn)練并提升搜集、儲藏、監(jiān)管、調(diào)研與共享大量數(shù)據(jù)需要的技術(shù)及思維，逐漸促使數(shù)據(jù)監(jiān)管本身的常態(tài)化、時時化、開放化與網(wǎng)絡(luò)化得以實現(xiàn)。
(二)以智慧型校園助推教學(xué)監(jiān)管智能化
現(xiàn)如今，物聯(lián)網(wǎng)與云計算得以生成，校園內(nèi)部的訊息化構(gòu)建要盡早從數(shù)字型校園朝智慧型校園轉(zhuǎn)變。構(gòu)建智慧型校園，需將傳感器融匯至校園內(nèi)部的各類體系內(nèi)，把校園監(jiān)管的各式軟件體系渠道融匯至校園云，促使網(wǎng)絡(luò)、物聯(lián)網(wǎng)、云得以關(guān)聯(lián)與聯(lián)通，據(jù)此能夠促使校園內(nèi)部時時數(shù)據(jù)的收獲、儲藏與調(diào)研得以實現(xiàn)，進而給學(xué)校本身的進步與教學(xué)運用予以科學(xué)的決策憑據(jù)，智慧型校園即教育訊息化構(gòu)建的一大實體，對于踐行大數(shù)據(jù)本身的價值來說不可或缺。另外，智慧型校園還囊括了大數(shù)據(jù)相關(guān)的規(guī)范系統(tǒng)、校園內(nèi)部的數(shù)字化生態(tài)條件與相關(guān)的訊息化組織監(jiān)管系統(tǒng)等模塊的構(gòu)建。從基本設(shè)備構(gòu)建著手，逐漸實施基于云計算的大數(shù)據(jù)運用，促使教師自身的教學(xué)動作、學(xué)生遠(yuǎn)端的學(xué)習(xí)動作、學(xué)生本身的特性特點等得以調(diào)研與評測，給促使學(xué)生身心進步予以適宜的引領(lǐng)與輔助，予以學(xué)校運作所需的時時動態(tài)數(shù)據(jù)，助推教學(xué)監(jiān)管得以合理化與智能化。
(三)全方位發(fā)掘并調(diào)研現(xiàn)存的各類數(shù)據(jù)
處于大數(shù)據(jù)這一時代，數(shù)據(jù)種類多元，不單具備構(gòu)造化數(shù)據(jù)，還摻雜了許多半構(gòu)造化與非構(gòu)造化數(shù)據(jù)。把握、調(diào)研半構(gòu)造化與非構(gòu)造化數(shù)據(jù)本身的能力對于許多學(xué)校而言是一項極大的挑戰(zhàn)。學(xué)校要把構(gòu)造化數(shù)據(jù)發(fā)掘當(dāng)作大數(shù)據(jù)相關(guān)思維運用的著眼點，關(guān)注搜集并儲藏用戶訊息與動作數(shù)據(jù)，為今后各式運用做好全方位的準(zhǔn)備。同時，借用現(xiàn)存的數(shù)據(jù)調(diào)研方法，憑借數(shù)據(jù)引領(lǐng)開放型教育本身的進步。處于初始運用時期，應(yīng)自教學(xué)數(shù)據(jù)、監(jiān)管數(shù)據(jù)以對教育數(shù)據(jù)施以發(fā)掘。1．網(wǎng)絡(luò)教學(xué)這一渠道相關(guān)的數(shù)據(jù)發(fā)掘。學(xué)習(xí)者自身特點辨別:辨別學(xué)習(xí)者本身的特點，尤其是學(xué)習(xí)者群體相應(yīng)的特點，并憑借某類核心特點對學(xué)習(xí)者群體施以區(qū)分，促使前階段的教學(xué)相關(guān)設(shè)計得以全方位踐行，并給個體化學(xué)習(xí)的開展予以憑據(jù)。例如，“學(xué)生總量歸整及趨向評測”“學(xué)生自身的特點歸類及調(diào)研”等。學(xué)習(xí)者在線開展學(xué)習(xí)動作調(diào)研:在網(wǎng)絡(luò)教學(xué)這一渠道內(nèi)師生開展學(xué)習(xí)期間的各類數(shù)據(jù)，對教師與學(xué)生自身的動作方法，如登入、查閱資源、發(fā)帖、訓(xùn)練一類動作與動作生成的時間，加上各式資源、教學(xué)模塊的運用狀況施以歸整、可視化與發(fā)掘。例如，“學(xué)生登入動作調(diào)研”“學(xué)生資源查閱方法調(diào)研”“師生互動渠道調(diào)研”“學(xué)生動作干涉要素調(diào)研”等等。師生互動調(diào)研:對網(wǎng)絡(luò)教學(xué)相關(guān)渠道互動論壇內(nèi)的數(shù)據(jù)施以調(diào)研，輔助教師評判學(xué)生對于教學(xué)目的的把握狀況，方便對學(xué)生隨時施以回饋與引導(dǎo)。2．教育監(jiān)管訊息這一體系相關(guān)的數(shù)據(jù)發(fā)掘。教師相關(guān)的監(jiān)管:從人事訊息有關(guān)的數(shù)據(jù)庫、后勤訊息體系、教師監(jiān)管與評測相關(guān)體系內(nèi)發(fā)掘現(xiàn)存數(shù)據(jù)，對學(xué)校處于人才引用、教師成績評測、教師進步、職業(yè)計劃、后勤監(jiān)管、教育決策扶持體系一類模塊予以迅速、正確的決策輔助。學(xué)生方面的監(jiān)管:鑒于學(xué)籍相關(guān)的數(shù)據(jù)庫、招生相關(guān)的數(shù)據(jù)庫實施數(shù)據(jù)發(fā)掘，改良學(xué)生方面的監(jiān)管工作，給學(xué)校內(nèi)部的就業(yè)引導(dǎo)、畢業(yè)生跟蹤、科目設(shè)立、招生決策等予以優(yōu)良的輔助。例如，發(fā)掘?qū)W生自身的修業(yè)成果數(shù)據(jù)、對畢業(yè)生自身的特點施以調(diào)研、畢業(yè)成果干涉要素與畢業(yè)時間干涉要素調(diào)研、畢業(yè)成果評測規(guī)定與畢業(yè)時間評測規(guī)定等。
(四)全方位開展數(shù)據(jù)式人才準(zhǔn)備
處于大數(shù)據(jù)這一時代內(nèi)，學(xué)校內(nèi)部的監(jiān)管決策、教學(xué)相關(guān)的決策與對成人學(xué)習(xí)者相應(yīng)的學(xué)習(xí)扶持決策均要依靠大量數(shù)據(jù)的調(diào)研成果，數(shù)據(jù)調(diào)研及發(fā)掘會逐步變成學(xué)校自身的常規(guī)工作，不單應(yīng)關(guān)注增強各大機構(gòu)相關(guān)工作者自身的數(shù)據(jù)調(diào)研能力，成人學(xué)校還應(yīng)訓(xùn)練并準(zhǔn)備如下人才:一是大數(shù)據(jù)監(jiān)管方面的人才。處于大數(shù)據(jù)相關(guān)教育運用的初始時期，學(xué)校對于大數(shù)據(jù)監(jiān)管方面人才需要的急迫性大于對于技術(shù)型人才的需要。訊息技術(shù)的全方位進步，原本的教學(xué)與監(jiān)管相關(guān)經(jīng)歷有可能變成現(xiàn)階段的約束。為了應(yīng)對新時期的各式挑戰(zhàn)，成人學(xué)校不單應(yīng)設(shè)定專業(yè)的數(shù)據(jù)監(jiān)管崗位，監(jiān)管者還務(wù)必要自行變換思維方法，知曉借助數(shù)據(jù)開展思索與監(jiān)管;務(wù)必知曉借助大數(shù)據(jù)相關(guān)的方式，以尋求適宜的解決方法。二是大數(shù)據(jù)技術(shù)方面的人才。想要對教育相關(guān)的數(shù)據(jù)施以全方位發(fā)掘，成人學(xué)校就要知曉大數(shù)據(jù)，還要有擅長調(diào)研大數(shù)據(jù)、深層次發(fā)掘大數(shù)據(jù)的各式專家。這類人才應(yīng)總體把握數(shù)據(jù)調(diào)研、統(tǒng)計學(xué)、數(shù)學(xué)、機械學(xué)習(xí)與自然語言操作一類模塊的知識。具體人才包括:數(shù)據(jù)方面的科學(xué)家，即具備數(shù)據(jù)調(diào)研能力，擅長各式算法，可以精準(zhǔn)地處理數(shù)據(jù);數(shù)據(jù)方面的架構(gòu)者，即擅長各類開放型教育相關(guān)的業(yè)務(wù)，把握業(yè)務(wù)需要與業(yè)務(wù)總體構(gòu)造，可以將數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)施以銜接;數(shù)據(jù)方面的工程者，即可以構(gòu)建數(shù)據(jù)儲藏、監(jiān)管與處理的一類渠道，并扶持?jǐn)?shù)據(jù)方面的科學(xué)家予以數(shù)學(xué)相關(guān)模型或是算法的運轉(zhuǎn)。
三、結(jié)語
大數(shù)據(jù)時代對開放型教育與成人型教育相應(yīng)的理念革新與教學(xué)革新予以了大量的機遇。大數(shù)據(jù)不單是一類實用工具，還是一類思維方式。開放型教育務(wù)必要自原本的小數(shù)據(jù)相關(guān)思維更快地變換成大數(shù)據(jù)相應(yīng)的思維，進而與這一迅速的革新相符。借助對數(shù)據(jù)本身的收獲、調(diào)研與智能化訊息發(fā)掘，給學(xué)校內(nèi)部的監(jiān)管、教學(xué)、服務(wù)予以具備價值的一類數(shù)據(jù)訊息，輔助學(xué)校生成合理的決策，給教學(xué)相關(guān)活動的改良施以客觀的憑據(jù)。
參考文獻:
�。�1］呂蘇越．基于大數(shù)據(jù)思維的銀行監(jiān)管數(shù)據(jù)應(yīng)用初探———以3種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)為例［J］．金融科技時代，20xx(5):32-36．
［2］孫力，程玉霞．大數(shù)據(jù)時代網(wǎng)絡(luò)教育學(xué)習(xí)成績預(yù)測的研究與實現(xiàn)———以本科公共課程統(tǒng)考英語為例［J］．開放教育研究，20xx(3):74-80．
�。�3］呂海燕，周立軍，張杰．大數(shù)據(jù)背景下教育數(shù)據(jù)挖掘在學(xué)生在線學(xué)習(xí)行為分析中的應(yīng)用研究［J］．計算技術(shù)與自動化，20xx，36(1):136-140．
［4］舒曉靈，陳晶晶．重新認(rèn)識“數(shù)據(jù)驅(qū)動”及因果關(guān)系———知識發(fā)現(xiàn)圖譜中的數(shù)據(jù)挖掘研究［J］．中國社會科學(xué)評價，20xx(3):28-38．
數(shù)據(jù)挖掘論文3
從現(xiàn)狀看，數(shù)據(jù)挖掘范疇內(nèi)的技術(shù)，慣常用于金融、大規(guī)模特性的商業(yè)之中。然而，企業(yè)預(yù)設(shè)的職員培訓(xùn)，較少采納這一技術(shù)。對于搜集得來的培訓(xùn)信息，仍停留于建構(gòu)某一數(shù)據(jù)庫、單一情形下的數(shù)據(jù)查驗。數(shù)據(jù)信息特有的決策價值，沒能充分被發(fā)覺。本文依循數(shù)據(jù)挖掘的本源原理，創(chuàng)設(shè)了新穎情形下的數(shù)據(jù)庫。采納挖掘手段，予以深入調(diào)研。數(shù)據(jù)挖掘得來的適宜結(jié)論，能為后續(xù)時段的培訓(xùn)規(guī)劃，提供最佳指引。
1新穎技術(shù)的特性
搜集得來的初始數(shù)據(jù)通常數(shù)目偏多，數(shù)據(jù)表征出來的不完整傾向應(yīng)當(dāng)被注重。原初的數(shù)據(jù)夾帶著噪聲，且?guī)в心：匦约半S機特性。數(shù)據(jù)挖掘依托著的手段，是從搜集得來的最初數(shù)據(jù)以內(nèi)提煉出潛藏著的、不被知曉的、帶有高層級價值這樣的信息、關(guān)聯(lián)著的知識等。慣用的挖掘方式包含關(guān)聯(lián)規(guī)則、建構(gòu)好的決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及特有的貝葉斯、建構(gòu)的粗糙集、對應(yīng)著的模糊集、挖掘流程內(nèi)的聚類分析。細(xì)分出來的挖掘步驟整合了初始時段的數(shù)據(jù)預(yù)備、數(shù)值的選取、預(yù)處理特有的流程、側(cè)重的挖掘流程、模型更替及轉(zhuǎn)變、后續(xù)時段的挖掘評價。
數(shù)據(jù)挖掘概念。數(shù)據(jù)挖掘是從大量的、不完整的、有噪聲的、模糊的和隨即的數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、潛在的和有價值的信息和知識的過程。數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)最常用的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)主要有決策樹、關(guān)聯(lián)規(guī)則、貝葉斯、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、聚類分析、模糊集和粗糙集等。數(shù)據(jù)挖掘的步驟數(shù)據(jù)的挖掘過程主要包括5個階段:數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)選擇、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)挖掘、轉(zhuǎn)換模型及模式評價。
2構(gòu)建數(shù)據(jù)庫
數(shù)據(jù)挖掘特性的新穎技術(shù)不能脫離建構(gòu)起來的數(shù)據(jù)庫。它能從數(shù)目偏多的信息之內(nèi)提煉得來可用的數(shù)值。職員培訓(xùn)特有的領(lǐng)域以內(nèi)，數(shù)據(jù)庫可以歸整在冊范疇的一切職員，對于獲取到的關(guān)聯(lián)結(jié)果予以辨識解析。數(shù)據(jù)庫存留著的信息之內(nèi)涵蓋基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、培訓(xùn)得來的真正結(jié)果。
2. 1擬定物理框架
職員培訓(xùn)特有的數(shù)據(jù)庫，應(yīng)設(shè)定適宜情形下的物理模型。擬定好的物理模型是數(shù)據(jù)特有的存留方式、多層級的數(shù)據(jù)組織。例如:某企業(yè)篩選出來的數(shù)據(jù)庫，帶有關(guān)系型這樣的特性。搭配的管理系統(tǒng)設(shè)定成SQL架構(gòu)下的server。
2. 2擬定概念模型
職員培訓(xùn)關(guān)涉的概念模型能夠明晰預(yù)設(shè)的系統(tǒng)界限，擬定根本主題。數(shù)據(jù)庫涵蓋著的根本信息是職員固有的自身信息、這一時段的培訓(xùn)成績。歸整好的這些信息凸顯了單一性，但又潛藏著某些關(guān)聯(lián)。采納數(shù)據(jù)倉庫，提煉并歸整這樣的數(shù)值，以便提煉得來決策依憑的可用信息。依循細(xì)分出來的職員特性、建構(gòu)的主題，把總體范疇內(nèi)的培訓(xùn)結(jié)果，分成多個層級，并歸入數(shù)據(jù)庫。
3選出來的運用實例
3. 1采納的關(guān)聯(lián)規(guī)則
依循的評判指標(biāo)，是體系架構(gòu)中的置信度、對應(yīng)著的支持度。必備的概率信息包含物品集特有的出現(xiàn)頻次。最小數(shù)值的支持度表征著篩選出來的這一項目，在統(tǒng)計之中凸顯了最低層級的重要價值。最小數(shù)值的置信度表征著設(shè)定好的這類規(guī)則，凸顯了不可靠的傾向。采納關(guān)聯(lián)規(guī)則，建構(gòu)精準(zhǔn)模型，以便解析某一時段的培訓(xùn)狀態(tài)。
3. 2采納的模型
抽取出來的數(shù)值涵蓋固有的職員信息、測試得來的成績等。采納預(yù)設(shè)的規(guī)則，操作這些數(shù)值。這樣做能夠明晰數(shù)值潛藏著的彼此關(guān)聯(lián)，抽取得來的字段含有單位稱呼、職員個體姓名、微機處理特有的等級。
3. 3具體的挖掘步驟
預(yù)處理特有的時段中，為了辨識設(shè)定好的關(guān)聯(lián)規(guī)則，對于初始數(shù)據(jù)予以概念化。采納A這樣的符號來表征職員固有的年齡。這種情形之下，A (1)特有的信J息，表T年齡沒能達到25歲;A (2)表征著年齡涵蓋在25歲至35歲;A (3)表征著年齡超出了35歲。采納H這一符號，表明測試特有的通過狀態(tài)。H (1)涵蓋著沒能通過的.職員，H (2)涵蓋著通過的職員。經(jīng)山離散化特有的處理以后，得來最終結(jié)果。
3. 4后續(xù)的挖掘步驟
在測試之中，職員特有的通過人數(shù)，總和5910;沒能通過的人數(shù)，總和1810。沒能通過的概率，占到了22%。采納預(yù)定的關(guān)聯(lián)規(guī)則來挖掘這樣的數(shù)據(jù)。體系范疇內(nèi)的每類行為都設(shè)定了這一規(guī)則。這就表明輸入數(shù)值及對應(yīng)著的輸出之間帶有偏強的關(guān)聯(lián)。
3. 5解析得來的結(jié)論
數(shù)據(jù)特有的重要性，也即興趣度，能夠辨識頻繁項、設(shè)定好的規(guī)則等。依循降序排列可以獲取明晰的規(guī)則列表。例如某次解析得來這種結(jié)論:年齡超出50這樣的職員、工齡超出25這樣的職員或者高級別范疇內(nèi)的職員通過培訓(xùn)概率還是偏大的。與此同時，學(xué)歷層級偏低的職員，通過等級與特有的學(xué)歷，凸顯了相關(guān)的傾向，這樣的對應(yīng)符合慣常的認(rèn)知。
由此可見，學(xué)歷層級偏低這樣的職員在接納新認(rèn)知時能力是偏弱的。針對企業(yè)以內(nèi)的這類職員，在接續(xù)的培訓(xùn)之中應(yīng)多加注重。設(shè)定出來的培訓(xùn)形式，應(yīng)符合帶有差異特性的職員群體;劃分的培訓(xùn)時段應(yīng)傾向于認(rèn)知偏弱的職工。例如:可以添加課時，調(diào)整預(yù)設(shè)的培訓(xùn)時段，保障體系以內(nèi)的這些職員，能參與擬定好的培訓(xùn)規(guī)劃。此外，對于接納能力偏強這樣的職工，可適當(dāng)縮減原有的課時，縮減設(shè)定好的多樣科目。這樣做可縮減耗費掉的培訓(xùn)經(jīng)費，并創(chuàng)設(shè)最優(yōu)情形下的整體效益。離散化情形下的數(shù)值處理驗證了歸結(jié)出來的這一結(jié)論。
4結(jié)語
數(shù)據(jù)庫建構(gòu)依循的根本原理不能脫離數(shù)據(jù)挖據(jù)。企業(yè)培訓(xùn)之中，借助挖掘得來的多重信息，能夠解析各時段的培訓(xùn)成果。連續(xù)值固有的屬性，在設(shè)定好的挖掘流程內(nèi)得以離散化，這就為接續(xù)的深入挖掘提供了基礎(chǔ)。調(diào)整擬定好的培訓(xùn)規(guī)劃，確保預(yù)設(shè)的新規(guī)劃，符合職員培訓(xùn)特有的真實狀態(tài)。
數(shù)據(jù)挖掘論文4
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)運而生。為了高效有序的醫(yī)療信息管理，需要加強數(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)用這一課題進行相應(yīng)的探究，從而提出合理的改進建議。
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)狀進行探究，以此提出加強數(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。
1在醫(yī)療信息管理中應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的基本內(nèi)涵
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)果進行解釋與評估。在醫(yī)療信息管理工作進行的過程之中，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在醫(yī)療信息管理過程之中加強數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用的重要措施
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]。
2.2細(xì)化數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用類別
想要在醫(yī)療信息管理過程之中，加強對于數(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)濟收益等多種指標(biāo)的評估，建立其科室的運營模型，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)來進一步加強其多種數(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)濟效益提出合理的參考性建議。
2.3明確數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用方向
醫(yī)院加強數(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，加強對于客戶行為的分析；在數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)之上，增強其技術(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，所以在加強數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用的過程之中，還需要加強數(shù)據(jù)信息的管理，實現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果的維護，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：
[1]鄭勝前.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在社區(qū)醫(yī)療服務(wù)系統(tǒng)中的應(yīng)用與研究[J].數(shù)字技術(shù)與應(yīng)用,20xx(09):81-82.
[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.
[3]牟勇.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在醫(yī)院信息化系統(tǒng)中應(yīng)用[J].電子測試,20xx(11):23-24,22.
數(shù)據(jù)挖掘論文5
摘要：本文主要以電力調(diào)度自動化系統(tǒng)中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)運用分析為重點進行闡述，結(jié)合當(dāng)下數(shù)據(jù)挖掘概述為主要依據(jù)，從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、灰色分析法、模糊分析法、線路故障專家系統(tǒng)、負(fù)荷管理專家系統(tǒng)、狀態(tài)檢修專家系統(tǒng)這六方面進行深入探索與研究，其目的在于提升電力調(diào)度自動化系統(tǒng)中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)運用效率，為加強電力調(diào)度自動化系統(tǒng)的實效性做鋪墊。
關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘；電力調(diào)度自動化；數(shù)據(jù)倉庫
0引言
對于電力調(diào)度自動化系統(tǒng)來講合理應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)十分重要，其是確保電力調(diào)度自動化系統(tǒng)效用充分發(fā)揮的基礎(chǔ)，也是推動現(xiàn)代化社會持續(xù)穩(wěn)定發(fā)展的關(guān)鍵�；诖耍嚓P(guān)人員需給予數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)高度重視，促使其存在的價值與效用在電力調(diào)度自動化系統(tǒng)中發(fā)揮出最大，為提高我國國民生活水平奠定基礎(chǔ)。本文主要分析電力調(diào)度自動化系統(tǒng)中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)運用，具體如下。
1數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)概述
從技術(shù)層面講，數(shù)據(jù)挖掘便是在諸多數(shù)據(jù)中，利用多種分析工具探尋數(shù)據(jù)同模型間的關(guān)系，并通過此種關(guān)系的發(fā)現(xiàn)為決策提供有效依據(jù)。由于數(shù)據(jù)挖掘的飛速發(fā)展，隨著出現(xiàn)了許多多元化的技術(shù)與方法，基于此便形成了多種不同的分類。通俗的講，能夠把數(shù)據(jù)挖掘分為驗證驅(qū)動性和發(fā)現(xiàn)驅(qū)動型這兩種知識發(fā)現(xiàn)。驗證驅(qū)動型指的是客戶利用多元化工具對自己所提的假設(shè)進行查詢與檢索，來否定或是驗證假設(shè)的一個過程；而發(fā)現(xiàn)驅(qū)動型是通過統(tǒng)計或是機器學(xué)習(xí)等技術(shù)來研究新的假設(shè)。
2數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電力調(diào)度自動化系統(tǒng)中的運用
（1）灰色分析法。在對時間線上相關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)進行分析時會應(yīng)用到灰色分析法，通過應(yīng)用一定的數(shù)學(xué)方法，把數(shù)據(jù)中的白色部分當(dāng)作主要依據(jù)，找出它同黑色部分有關(guān)聯(lián)的地方，進而實現(xiàn)數(shù)據(jù)灰色化。在挖掘電力數(shù)據(jù)時，灰色分析法為最普遍的利用方法之一，主要把其應(yīng)用到電力數(shù)據(jù)預(yù)測及分析中。它的優(yōu)點為盡管數(shù)據(jù)不完整或是數(shù)據(jù)有限皆能夠應(yīng)用與分析，但其不足為不能將大數(shù)據(jù)的使用價值充分的發(fā)揮出。
�。�2）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法。所謂神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法指的是合理應(yīng)用計算機的計算機能力的前提下，對離散數(shù)據(jù)展開邏輯處理的一種方式，為專家系統(tǒng)中應(yīng)用的基礎(chǔ)方式。通過對計算機云計算的能力合理應(yīng)用，這些專家系統(tǒng)能夠?qū)﹄娏?shù)據(jù)進行深度分析、充分挖掘，其對電力數(shù)據(jù)預(yù)測與整理具有不可或缺的作用，事實上，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法屬于人工智能法，其能夠?qū)崿F(xiàn)對諸多數(shù)列展開聯(lián)動分析，并明確每個數(shù)列間的關(guān)系，讓其邏輯性得到有效發(fā)揮。
�。�3）模糊分析法。此種方法為聚類分析法的一種，是最常應(yīng)用聚類方法，其主要是對已知數(shù)列進行聚類與分析，讓數(shù)據(jù)能夠展開全面、綜合的分類。同灰色分析法差異點為，利用模糊分析法能夠合理應(yīng)用大數(shù)據(jù)優(yōu)勢，滿足對其的實質(zhì)性需求。
3電力調(diào)度自動化對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的具體需求
目前，我國數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，因五防系統(tǒng)等技術(shù)還處于發(fā)展的初級階段，對應(yīng)的管理措施還未完全構(gòu)成，所以，盡管說數(shù)據(jù)挖掘的專家系統(tǒng)以能夠在多方面展現(xiàn)出優(yōu)勢，但若想實現(xiàn)遙控系統(tǒng)和專家系統(tǒng)是一件不可能實現(xiàn)的事。
�。�1）負(fù)荷管理系統(tǒng)。電力負(fù)荷管理為電力調(diào)度自動化系統(tǒng)中的主要環(huán)節(jié)。依據(jù)冗余回路間的負(fù)荷分布，電能能夠自動對負(fù)荷的上級節(jié)點進行連續(xù)與切換。另外，當(dāng)其中有一個節(jié)點出現(xiàn)故障，符合管理系統(tǒng)則能夠充分發(fā)揮效用，讓該故障節(jié)點在事故出現(xiàn)以后被自動切除。負(fù)荷管理系統(tǒng)的實際工作原理為依據(jù)對各線路的負(fù)荷狀態(tài)進行全面監(jiān)測，并通過合理應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，對滿足這些狀態(tài)表現(xiàn)出的數(shù)據(jù)進行預(yù)測，并分析、判斷、整理這些數(shù)據(jù)變化形式，基于此來對負(fù)荷進行道閘分配。目前，在我國電力調(diào)度中，負(fù)荷管理系統(tǒng)已投入應(yīng)用，但因有關(guān)技術(shù)的滯后性，不能實現(xiàn)同電網(wǎng)遠(yuǎn)控系統(tǒng)完美對接，所以還沒有實現(xiàn)廣泛應(yīng)用，對于調(diào)度系統(tǒng)中所發(fā)布的命令皆由人工來實現(xiàn)。
（2）線路故障系統(tǒng)。傳統(tǒng)的電力線路檢修，一般都是在線路出現(xiàn)嚴(yán)重故障以后，才開展利用相應(yīng)方法對電力線路進行巡查，并且探尋出存在其中的故障。但若是把線路故障系統(tǒng)利用到其中，那么該系統(tǒng)會依據(jù)電力線路兩端產(chǎn)生故障形式，在電力線路產(chǎn)生故障以后自動且及時的判斷出電力線路受損的部位。相比于較完善的線路故障系統(tǒng)而言，還能夠同時判斷多個故障點。通過將線路故障系統(tǒng)利用到電力調(diào)動自動化系統(tǒng)之中，不但能夠?qū)⑷唠s的.線路切除掉，還能減小電力線路故障發(fā)生率，以及停電檢修率，并且還能在很大程度上監(jiān)督電力線路巡查力度，讓電力維修人員能夠有足夠的實踐對線路出現(xiàn)故障的部位分析、判斷，并制定與之對應(yīng)的補救措施。特別是一些地埋線路等，利用此種能夠定位的線路故障系統(tǒng)具有積極作用。
�。�3）狀態(tài)檢修系統(tǒng)。對變壓器、電纜、開關(guān)等設(shè)施的具體運行狀態(tài)進行充分分析，外加對互感器、集中器等設(shè)備的運行狀況進行判斷，狀態(tài)檢修系統(tǒng)能夠以此來對電力調(diào)度自動化系統(tǒng)的運行狀態(tài)進行檢查，探究其是否健康，并深入規(guī)劃故障設(shè)備切除方案，自動的把故障設(shè)備切除掉。合理利用狀態(tài)檢修系統(tǒng)是電力檢修的前提條件，為實現(xiàn)對全部設(shè)備充分管理的關(guān)鍵點，并且其利用價值為能夠自動化更換再用設(shè)備，使倒閥變成檢修的狀態(tài)，并朝著調(diào)動系統(tǒng)進行報警。當(dāng)然，因有關(guān)技術(shù)的不成熟，導(dǎo)致狀態(tài)檢修系統(tǒng)在部分企業(yè)依舊處于閑置的狀態(tài)，致使其含有的效用無法充分的發(fā)揮出。
4結(jié)束語
綜上所述，若想電力調(diào)度自動化系統(tǒng)存在的價值發(fā)揮出最大，有關(guān)人員加強數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用勢在必行。因其是保證電力調(diào)度自動化系統(tǒng)穩(wěn)定性的根本要素，還是推動電力調(diào)度自動化系統(tǒng)效用發(fā)揮的關(guān)鍵點。為此，有關(guān)部門需合理應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，讓其包含的作用都利用到電力調(diào)度自動化系統(tǒng)中，為進一步提高社會公眾生活水平提供有效依據(jù)。
參考文獻：
[1]聶宇,羅超,高小芊,寇霄宇,何宇雄,苑晉沛,李蔚.基于電力調(diào)度自動化系統(tǒng)中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用[J].科技創(chuàng)新與應(yīng)用,20xx(03):143-144.
[2]周洋.數(shù)據(jù)挖掘在電力調(diào)度自動化系統(tǒng)中的應(yīng)用解析[J].科技創(chuàng)新與應(yīng)用,20xx(35):149-150.
[3]劉雅銘.解析電力調(diào)度自動化系統(tǒng)中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用[J].低碳世界,20xx(33):66-67.
[4]朱維佳,曹堅.電力調(diào)度自動化系統(tǒng)中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用[J].電氣時代,20xx(07):108-111.
數(shù)據(jù)挖掘論文6
計算機技術(shù)的不斷發(fā)展，信息技術(shù)不斷加強，在社會新的發(fā)展趨勢下，以往的傳統(tǒng)管理模式落后于現(xiàn)代化發(fā)展的管理水平。為了創(chuàng)新檔案管理的模式，提高檔案管理的質(zhì)量，在現(xiàn)代檔案信息管理系統(tǒng)中引入數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。
1、信息挖掘技術(shù)
1.1數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)概述
數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是一種基于統(tǒng)計學(xué)、人工智能等等技術(shù)基礎(chǔ)上，能夠自動分析原有數(shù)據(jù)，從而做出歸納整理，并對其潛在的模式進行挖掘的決策支持過程，簡單來說就是從一系列復(fù)雜的數(shù)據(jù)中提取人們需要的潛在性信息。
1.2數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的方法
二十世紀(jì)末，計算機挖掘技術(shù)產(chǎn)生。其一般用到的方法有：
�。�1）孤立點分析。孤立點分析法主要用于對于特殊信息的挖掘。
�。�2）聚類分析。聚類分析方法是在指定的對象中，對其價值聯(lián)系進行搜索。
（3）分類分析。分類分析就是找出具有一定特點的數(shù)據(jù)，對需要解讀的數(shù)據(jù)進行識別。
�。�4）關(guān)聯(lián)性分析。關(guān)聯(lián)性分析方法是對指定數(shù)據(jù)中出現(xiàn)頻繁的數(shù)據(jù)進行挖掘。
�。�5）序列分析。與關(guān)聯(lián)性分析法一樣，由數(shù)據(jù)之間內(nèi)在的聯(lián)系得出潛在的關(guān)聯(lián)。
1.3計算機挖掘技術(shù)的形式分析
計算機挖掘技術(shù)在使用過程中，收集到的數(shù)據(jù)不同，數(shù)據(jù)收集的方法也就不同。在對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進行形式分析的時候，主要用到：分類形式、粗糙集形式、相關(guān)規(guī)則形式。
2、計算機數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在檔案信息管理
系統(tǒng)中的應(yīng)用計算機挖掘技術(shù)，能夠?qū)㈦[藏的信息挖掘出來并進行總結(jié)和利用，運用到檔案管理中來，在充分發(fā)揮挖掘技術(shù)作用的同時，極大的提高了檔案數(shù)據(jù)的利用價值。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在檔案管理系統(tǒng)中，一般用到的方法為：
2.1收集法
該方法在對數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進行分析的基礎(chǔ)上，建立對已知數(shù)據(jù)詳細(xì)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(rèn)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(diào)查并將答案輸入到數(shù)據(jù)庫中。在該數(shù)據(jù)庫中，對客戶的回答進行具體屬性描述，當(dāng)有新的'回答內(nèi)容輸入的時候，系統(tǒng)會自動對該客戶需求分類，在減輕管理員工作壓力的同時，提高了檔案管理的效率。
2.2保留法
該方法是防止老客戶檔案丟失并將客戶留住的過程。對于任何一個企業(yè)來說，發(fā)展一個新的客戶的成本要遠(yuǎn)遠(yuǎn)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(guān)重要，因此，采用挖掘技術(shù)對其進行分析是必要的。
2.3分類法
通過計算機挖掘技術(shù)對檔案進行分類，按照不同的性質(zhì)進行系統(tǒng)的劃分，將所有相似或相通的檔案進行整理，在人們需要的時候，能夠快速的被提取出來，提高了檢索的效率和分類的專業(yè)性。
3、檔案管理引入計算機挖掘技術(shù)的必要性
計算機挖掘技術(shù)的應(yīng)用，對檔案管理方式的不斷完善有著極其重要的意義，其重要性主要體現(xiàn)在：
3.1對檔案的保護更全面
一部分具有歷史意義的檔案，隨著保存的時間不斷增加，其年代感加強，意義和價值增大。相應(yīng)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(dǎo)致檔案信息壽命折損，此外，管理不當(dāng)造成泄密，使檔案失去了原本的利用價值，這種存在于檔案管理和利用之間的矛盾，使得檔案管理面臨著巨大的難題。挖掘技術(shù)的運用，緩解了這種矛盾，在檔案管理工作中具有重要的意義。
3.2提升檔案管理的質(zhì)量
在檔案信息管理系統(tǒng)中引入計算機挖掘技術(shù)，使得檔案信息管理打破了傳統(tǒng)的模式，通過挖掘技術(shù)，對管理的模式有了極大的創(chuàng)新，工作人員以往繁重的工作壓力得到釋放，時間和精力更加豐富，在對檔案管理的細(xì)節(jié)方面也就更加注意，同時也加快了對檔案的數(shù)據(jù)信息進行處理的速度，提升檔案管理的整體質(zhì)量。
4、結(jié)語
綜上所述，計算機數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)涉及的內(nèi)容很廣，對挖掘技術(shù)的運用，使得各行各業(yè)的發(fā)展水平得到了很大的提高，推動社會經(jīng)濟的發(fā)展，帶動社會發(fā)展模式的創(chuàng)新。在檔案管理中使用計算機挖掘技術(shù)，使得檔案信息保存的方法及安全性有了很大的提高。同時，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(shù)，在提高工作效率的同時，促進管理模式的不斷創(chuàng)新，以適應(yīng)時代發(fā)展的要求。
數(shù)據(jù)挖掘論文7
網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展帶動了電子商務(wù)市場的繁華，大量的商品、信息在現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)平臺上患上以交易，大大簡化了傳統(tǒng)的交易方式，節(jié)儉了時間，提高了效力，但電子市場繁華違后暗藏的問題，同樣成為人們關(guān)注的焦點，凸起表現(xiàn)在海量信息的有效應(yīng)用上，如何更為有效的管理應(yīng)用潛伏信息，使他們的最大功效患上以施展，成為人們現(xiàn)在鉆研的重點，數(shù)據(jù)發(fā)掘技術(shù)的發(fā)生，在必定程度上解決了這個問題，但它也存在著問題，需要不斷改善。
數(shù)據(jù)發(fā)掘（Data Mining）就是從大量的、不完整的、有噪聲的、隱約的、隨機的原始數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的、人們事前不知道的、但又是潛伏有用的信息以及知識的進程�；蛘哒哒f是從數(shù)據(jù)庫中發(fā)現(xiàn)有用的知識（KDD），并進行數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)融會（Data Fusion）和決策支撐的進程。數(shù)據(jù)發(fā)掘是1門廣義的交叉學(xué)科，它匯聚了不同領(lǐng)域的鉆研者，特別是數(shù)據(jù)庫、人工智能、數(shù)理統(tǒng)計、可視化、并行計算等方面的學(xué)者以及工程技術(shù)人員。
數(shù)據(jù)發(fā)掘技術(shù)在電子商務(wù)的利用
一 找到潛伏客戶
在對于 Web 的客戶走訪信息的發(fā)掘中， 應(yīng)用分類技術(shù)可以在Internet 上找到未來的潛伏客戶。使用者可以先對于已經(jīng)經(jīng)存在的走訪者依據(jù)其行動進行分類，并依此分析老客戶的1些公共屬性， 抉擇他們分類的癥結(jié)屬性及互相間瓜葛。對于于1個新的走訪者， 通過在Web 上的分類發(fā)現(xiàn)， 辨認(rèn)出這個客戶與已經(jīng)經(jīng)分類的老客戶的1些公共的描寫， 從而對于這個新客戶進行正確的分類。然后從它的分類判斷這個新客戶是有益可圖的客戶群仍是無利可圖的客戶群，抉擇是不是要把這個新客戶作為潛伏的客戶來對于待�？蛻舻念愋涂隙ê螅� 可以對于客戶動態(tài)地展現(xiàn) Web 頁面， 頁面的內(nèi)容取決于客戶與銷售商提供的產(chǎn)品以及服務(wù)之間的關(guān)聯(lián)。若為潛伏客戶， 就能夠向這個客戶展現(xiàn)1些特殊的、個性化的頁面內(nèi)容。
二 實現(xiàn)客戶駐留
在電子商務(wù)中， 傳統(tǒng)客戶與銷售商之間的空間距離已經(jīng)經(jīng)不存在， 在 Internet 上， 每一1個銷售商對于于客戶來講都是1樣的， 那末使客戶在自己的銷售站點上駐留更長的時間， 對于銷售商來講則是1個挑戰(zhàn)。為了使客戶在自己的網(wǎng)站上駐留更長的時間， 就應(yīng)當(dāng)全面掌握客戶的閱讀行動， 知道客戶的興致及需求所在， 并依據(jù)需求動態(tài)地向客戶做頁面舉薦， 調(diào)劑 Web 頁面， 提供獨有的1些商品信息以及廣告， 以使客戶滿意， 從而延長客戶在自己的網(wǎng)站上的駐留的時間。
三 改良站點的設(shè)計
數(shù)據(jù)發(fā)掘技術(shù)可提高站點的效力， Web 設(shè)計者再也不完整依托專家的定性指點來設(shè)計網(wǎng)站， 而是依據(jù)走訪者的信息特征來修改以及設(shè)計網(wǎng)站結(jié)構(gòu)以及外觀。站點上頁面內(nèi)容的支配以及連接就如超級市場中物品的貨架左右1樣， 把擁有必定支撐度以及信任度的相干聯(lián)的物品擺放在1起有助于銷售。網(wǎng)站盡量做到讓客戶等閑地走訪到想走訪的頁面， 給客戶留下好的印象， 增添下次走訪的機率。
四 進行市場預(yù)測
通過 Web 數(shù)據(jù)發(fā)掘， 企業(yè)可以分析顧客的將來行動， 容易評測市場投資回報率， 患上到可靠的市場反饋信息。不但大大降低公司的'運營本錢， 而且便于經(jīng)營決策的制訂。
數(shù)據(jù)發(fā)掘在利用中面臨的問題
一數(shù)據(jù)發(fā)掘分析變量的選擇
數(shù)據(jù)發(fā)掘的基本問題就在于數(shù)據(jù)的數(shù)量以及維數(shù)，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)顯的無比繁雜，數(shù)據(jù)分析變量即是在數(shù)據(jù)發(fā)掘中技術(shù)利用中發(fā)生的，選擇適合的分析變量，將提高數(shù)據(jù)發(fā)掘的效力，尤其合用于電子商務(wù)中大量商品和用戶信息的處理。
針對于這1問題，咱們完整可以用分類的法子，分析出不同信息的屬性和呈現(xiàn)頻率進而抽象出變量，運用到所選模型中，進行分析。
二數(shù)據(jù)抽取的法子的選擇
數(shù)據(jù)抽取的目的是對于數(shù)據(jù)進行濃縮，給出它的緊湊描寫，如乞降值、平均值、方差值、等統(tǒng)計值、或者者用直方圖、餅狀圖等圖形方式表示，更主要的是他從數(shù)據(jù)泛化的角度來討論數(shù)據(jù)總結(jié)。數(shù)據(jù)泛化是1種把最原始、最基本的信息數(shù)據(jù)從低層次抽象到高層次上的進程�？刹扇《嗑S數(shù)據(jù)分析法子以及面向?qū)傩缘臍w納法子。
在電子商務(wù)流動中，采取維數(shù)據(jù)分析法子進行數(shù)據(jù)抽取，他針對于的是電子商務(wù)流動中的客戶數(shù)據(jù)倉庫。在數(shù)據(jù)分析中時常要用到諸如乞降、共計、平均、最大、最小等匯集操作，這種操作的計算量尤其大，可把匯集操作結(jié)果預(yù)先計算并存儲起來，以便用于決策支撐系統(tǒng)使用
三數(shù)據(jù)趨勢的預(yù)測
數(shù)據(jù)是海量的，那末數(shù)據(jù)中就會隱含必定的變化趨勢，在電子商務(wù)中對于數(shù)據(jù)趨勢的預(yù)測尤為首要，尤其是對于客戶信息和商品信息公道的預(yù)測，有益于企業(yè)有效的決策，取得更多地利潤。但如何對于這1趨勢做出公道的預(yù)測，現(xiàn)在尚無統(tǒng)1標(biāo)準(zhǔn)可尋，而且在進行數(shù)據(jù)發(fā)掘進程中大量數(shù)據(jù)構(gòu)成文本后格式的非標(biāo)準(zhǔn)化，也給數(shù)據(jù)的有效發(fā)掘帶來了難題。
針對于這1問題的發(fā)生，咱們在電子商務(wù)中可以利用聚類分析的法子，把擁有類似閱讀模式的用戶集中起來，對于其進行詳細(xì)的分析，從而提供更合適、更令用戶滿意的服務(wù)。聚類分析法子的優(yōu)勢在于便于用戶在查看日志時對于商品及客戶信息有全面及清晰的把握，便于開發(fā)以及執(zhí)行未來的市場戰(zhàn)略，包含自動給1個特定的顧客聚類發(fā)送銷售郵件，為1個顧客聚類動態(tài)地扭轉(zhuǎn)1個特殊的站點等，這不管對于客戶以及銷售商來講都是成心義。
四數(shù)據(jù)模型的可靠性
數(shù)據(jù)模型包含概念數(shù)據(jù)模型、邏輯數(shù)據(jù)模型、物理模型。數(shù)據(jù)發(fā)掘的模型目前也有多種，包含采集模型、處理模型及其他模型，但不管哪一種模型都不是很成熟存在缺點，對于數(shù)據(jù)模型不同采取不同的方式利用�？赡馨l(fā)生不同的結(jié)果，乃至差異很大，因而這就觸及到數(shù)據(jù)可靠性的問題。數(shù)據(jù)的可靠性對于于電子商務(wù)來講尤為首要作用。
針對于這1問題，咱們要保障數(shù)據(jù)在發(fā)掘進程中的可靠性，保證它的準(zhǔn)確性與實時性，進而使其在最后的結(jié)果中的準(zhǔn)確度到達最高，同時在利用模型進程中要盡可能全面的分析問題，防止片面，而且分析結(jié)果要由多人進行評價，從而最大限度的保證數(shù)據(jù)的可靠性。
五數(shù)據(jù)發(fā)掘觸及到數(shù)據(jù)的私有性以及安全性
大量的數(shù)據(jù)存在著私有性與安全性的問題，尤其是電子商務(wù)中的各種信息，這就給數(shù)據(jù)發(fā)掘造成為了必定的阻礙，如何解決這1問題成了技術(shù)在利用中的癥結(jié)。
為此相干人員在進行數(shù)據(jù)發(fā)掘進程中必定要遵照職業(yè)道德，保障信息的秘要性。
六數(shù)據(jù)發(fā)掘結(jié)果的不肯定性
數(shù)據(jù)發(fā)掘結(jié)果擁有不肯定性的特征，由于發(fā)掘的目的不同所以最后發(fā)掘的結(jié)果自然也會千差萬別，以因而這就需要咱們與所要發(fā)掘的目的相結(jié)合，做出公道判斷，患上出企業(yè)所需要的信息，便于企業(yè)的決策選擇。進而到達提高企業(yè)經(jīng)濟效益，取得更多利潤的目的。
數(shù)據(jù)發(fā)掘可以發(fā)現(xiàn)1些潛伏的用戶，對于于電子商務(wù)來講是1個不可或者缺的技術(shù)支撐，數(shù)據(jù)發(fā)掘的勝利請求使用者對于指望解決問題的領(lǐng)域有深入的了解，數(shù)據(jù)發(fā)掘技術(shù)在必定程度上解決了電子商務(wù)信息不能有效應(yīng)用的問題，但它在運用進程中呈現(xiàn)的問題也亟待人們?nèi)ソ鉀Q。相信數(shù)據(jù)發(fā)掘技術(shù)的改良將推動電子商務(wù)的深刻發(fā)展。
參考文獻：
[一]胡迎松，寧海霞。 1種新型的Web發(fā)掘數(shù)據(jù)采集模型[J]。計算機工程與科學(xué)，二00七
[二] 章寒雁，楊瑞珍。數(shù)據(jù)發(fā)掘技術(shù)在電子商務(wù)中的鉆研與利用[J]。計算機與網(wǎng)絡(luò)，二00七
[三]董德民。 面向電子商務(wù)的Web使用發(fā)掘及其利用鉆研[J]。中國管理信息化，二00六
[四] 尹中強。電子商務(wù)中的 Web 數(shù)據(jù)發(fā)掘技術(shù)利用[J]。計算機與信息技術(shù)，二00七
數(shù)據(jù)挖掘論文8
摘要：數(shù)據(jù)挖掘就是對潛在的數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)進行探索和發(fā)現(xiàn)。隨著信息技術(shù)的不斷發(fā)展，這一技術(shù)在電子商務(wù)領(lǐng)域逐漸得到普遍應(yīng)用�；诖�，本文就數(shù)據(jù)挖掘在電子商務(wù)中的應(yīng)用進行研究，首先就數(shù)據(jù)挖掘中的路徑分析技術(shù)、關(guān)聯(lián)分析技術(shù)、聚類分析技術(shù)和分類分析技術(shù)進行簡要介紹，然后分析數(shù)據(jù)挖掘在電子商務(wù)中的實際應(yīng)用，從而提高數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用水平，增強電子商務(wù)的發(fā)展實力。
關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘；電子商務(wù)；潛在客戶
一、數(shù)據(jù)挖掘在電子商務(wù)中的技術(shù)應(yīng)用
就現(xiàn)階段電子商務(wù)對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用現(xiàn)狀來看，主要應(yīng)用到的技術(shù)包括以下幾方面內(nèi)容，分別是路徑分析技術(shù)、關(guān)聯(lián)分析技術(shù)、聚類分析技術(shù)和分類分析技術(shù)。就路徑分析技術(shù)來看，主要對客戶互聯(lián)網(wǎng)訪問路徑的頻繁性進行分析，通過大數(shù)據(jù)采集和處理，了解客戶對各種網(wǎng)絡(luò)頁面的喜好程度和特點，從而對自身的設(shè)計進行針對性的改進，為客戶提供更加人性化的服務(wù)；就關(guān)聯(lián)分析技術(shù)來看，主要指的是對隱藏數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)進行分析，并且通過分析掌握其相互關(guān)聯(lián)的規(guī)律，并根據(jù)這一規(guī)律對網(wǎng)絡(luò)站點的結(jié)構(gòu)進行相應(yīng)的改進，使電子商務(wù)中存在相關(guān)性的商品能夠一起被搜索出來，既為客戶提供便利，同時提高交叉銷售的幾率；聚類分析技術(shù)指的是根據(jù)數(shù)據(jù)的信息，按照一定的原則對數(shù)據(jù)進行分類。就分類分析技術(shù)而言，主要通過分析數(shù)據(jù)掌握分類規(guī)則，然后按照這一規(guī)則對數(shù)據(jù)進行分類。
二、數(shù)據(jù)挖掘在電子商務(wù)中的實際應(yīng)用
1.對潛在客戶進行挖掘在電子商務(wù)中應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠?qū)撛诳蛻暨M行挖掘。例如商家可以對網(wǎng)站的日志記錄進行分析，探究該記錄中存在的規(guī)律，從而按照這一規(guī)律對網(wǎng)站的訪問客戶進行相應(yīng)分類。在分類過程中，商家應(yīng)該對客戶屬性和相關(guān)關(guān)系進行確定，對新客戶與老客戶之間存在重疊的屬性進行識別，從而實現(xiàn)對訪問網(wǎng)站新用戶快速分類，在分類完畢后，商家可以通過分析新客戶的屬性特點，從而對新客戶進行潛在性判斷，如果判斷新客戶可以被作為商家的潛在客戶，就可以為該客戶提供個性化的頁面服務(wù)，從而將新客戶發(fā)展成為老客戶。2.對駐留時間進行延長對于電子商務(wù)而言，商家必須提高客戶在商品頁面的駐留時間，并且使客戶的購買興趣和欲望得到激發(fā)。電子商務(wù)與傳統(tǒng)商務(wù)最大的不同在于銷售商具有虛擬性的特點，因此客戶在購物選擇時，對銷售商的印象是沒有差異的。銷售商在不斷提升自身服務(wù)水平的同時，應(yīng)該對客戶的.瀏覽行為和特點進行分析，從而對客戶的興趣和需求進行進一步的了解，以此為依據(jù)調(diào)整自身的商品頁面，用符合客戶需求的廣告和商品文案吸引客戶的駐留時間，從而提高交易的幾率。3.對網(wǎng)絡(luò)站點進行優(yōu)化電子商務(wù)主要依托于網(wǎng)站，因此網(wǎng)站優(yōu)化也是提高電子商務(wù)發(fā)展水平的有效措施。利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對網(wǎng)絡(luò)站點進行優(yōu)化主要由兩方面構(gòu)成，一方面是對存在相關(guān)性的網(wǎng)頁進行鏈接設(shè)計。例如對用戶瀏覽頁面的幾率和特點進行分析，然后找出存在相關(guān)性的頁面，增加網(wǎng)頁鏈接這一功能，使客戶的搜索更加便捷；另一方面是對客戶的期望位置進行探索，例如對用戶頻率較高的訪問位置進行分析，從而將頻率較高的位置設(shè)置為客戶的期望位置，并且在實際位置與期望位置間建立鏈接。另外，可以對用戶的網(wǎng)頁瀏覽習(xí)慣和信息喜好進行分析，強化用戶在網(wǎng)頁中的自助服務(wù)，例如將網(wǎng)頁信息參照超市模式進行擺放，根據(jù)相關(guān)性分類，使用戶能夠通過自主瀏覽選擇到心儀的產(chǎn)品，從而提高交易的幾率。4.對營銷手段進行改進在電子商務(wù)的實際運營過程中，很多客戶都會在購買一種物品時同時選擇具有相關(guān)性的其他物品，因此銷售商應(yīng)該對銷售方式進行改進，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)實現(xiàn)交叉銷售，從而提高營銷水平。在應(yīng)用交叉銷售這一手段時，主要應(yīng)該利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，對客戶的喜好進行分析，從而提供具有針對性的商品。
參考文獻：
[1]姜寧,牛永潔.Web數(shù)據(jù)挖掘在電子商務(wù)中的應(yīng)用——以淘寶網(wǎng)為例[J].計算機時代,20xx(7):49-52.
[2]王紅玉.數(shù)據(jù)挖掘在電子商務(wù)中的應(yīng)用[J].電腦編程技巧與維護,20xx(3):49-51.
數(shù)據(jù)挖掘論文9
【摘要】企業(yè)精準(zhǔn)營銷服務(wù)是在充分了解客戶的基礎(chǔ)上，針對客戶特點及需求，有針對性地進行產(chǎn)品營銷的行為。大數(shù)據(jù)時代數(shù)據(jù)呈現(xiàn)井噴式爆炸性增長，不斷驅(qū)動企業(yè)大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷的應(yīng)用，數(shù)據(jù)挖掘成了企業(yè)從海量數(shù)據(jù)中獲取信息知識的必要技術(shù)手段。本文主要探討數(shù)據(jù)挖掘常見方法、挖掘過程及在企業(yè)精準(zhǔn)營銷服務(wù)的應(yīng)用，以實際案例分析總結(jié)企業(yè)利用數(shù)據(jù)挖掘開展精準(zhǔn)營銷工作更為合理的方法、流程。
【關(guān)鍵詞】數(shù)據(jù)挖掘；方法論；精準(zhǔn)營銷服務(wù)；策略
一、引言
大數(shù)據(jù)時代的來臨，數(shù)據(jù)呈現(xiàn)井噴式爆炸性增長。在海量數(shù)據(jù)中，隱藏著無數(shù)商業(yè)機會，但如何將大數(shù)據(jù)利用起來卻是一項艱巨的工作。在企業(yè)實施精準(zhǔn)營銷服務(wù)過程中，面臨著客戶在哪？客戶有什么特征？客戶需要什么產(chǎn)品？如何進行有效營銷，提升客戶價值？我們在數(shù)據(jù)的海洋里淹死了，卻在知識的海洋里渴死了……而從龐大的數(shù)據(jù)中，借助合適的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及工具，借助結(jié)合實際的數(shù)據(jù)挖掘方法，以客觀統(tǒng)計分析和挖掘算法挖掘出企業(yè)精準(zhǔn)營銷服務(wù)的潛在目標(biāo)用戶、用戶特征，同時匹配合適的營銷服務(wù)策略，可以顯著提升企業(yè)營銷服務(wù)精準(zhǔn)度與成功率。
二、數(shù)據(jù)挖掘方法
數(shù)據(jù)挖掘工作本質(zhì)上是一個解決實際業(yè)務(wù)問題的過程，需要有系統(tǒng)、科學(xué)的數(shù)據(jù)挖掘方法論來指導(dǎo)。業(yè)內(nèi)主流的數(shù)據(jù)挖掘方法論有：歐盟機構(gòu)聯(lián)合起草的CRISP-DM、SAS公司提出的SEMMA。CRISP-DM將數(shù)據(jù)挖掘分為6個階段，即商業(yè)理解（Busi-nessunderstanding）、數(shù)據(jù)理解（Dataunderstanding）、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備（Datapreparation）、建模（Modeling）、評估（Evaluation）、部署（Deployment）。而SEMMA將數(shù)據(jù)挖掘分為5個階段，即數(shù)據(jù)取樣（Sample）、數(shù)據(jù)特征探索、分析和預(yù)處理（Explore）、問題明確化、數(shù)據(jù)調(diào)整和技術(shù)選擇（Modify）、模型的研發(fā)、知識的發(fā)現(xiàn)（Model）、模型和知識的綜合解釋和評價（Assess）。從工作流程來看，CRISP-DM是從項目執(zhí)行角度談的方法論，更關(guān)注與商業(yè)目標(biāo)的結(jié)合，而SEMMA則是從具體數(shù)據(jù)探測和挖掘出發(fā)談的方法論，更關(guān)注數(shù)據(jù)探索的過程。但從具體工作內(nèi)容來看，CRISP-DM和SEMMA本質(zhì)上都是在數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用中提出問題、分析問題和解決問題的過程。因此，CRISP-DM和SEMMA互不矛盾，只是強調(diào)的重點不同而已。結(jié)合企業(yè)實施數(shù)據(jù)挖掘工作的實踐經(jīng)驗，經(jīng)常采用PDMA數(shù)據(jù)挖掘方法。PDMA將數(shù)據(jù)挖掘分為4個階段，即定義業(yè)務(wù)問題（Problemdefinition）、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備（DataPreparation）、模型構(gòu)建（ModelCreation）、模型應(yīng)用（ModelApplication）。與CRISP-DM、SEMMA等相比，PDMA類似CRISP-DM，但又有較大差異。首先，PDMA將CRISP-DM的數(shù)據(jù)理解、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備做了提煉與分解。PDMA的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備是在滿足業(yè)務(wù)目標(biāo)的前提下，確定挖掘建模的數(shù)據(jù)范圍，并構(gòu)建生成寬表數(shù)據(jù)及核查數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性。PDMA的模型構(gòu)建是在數(shù)據(jù)準(zhǔn)備后，從數(shù)據(jù)集中采集業(yè)務(wù)問題相關(guān)的樣本數(shù)據(jù)集，探索數(shù)據(jù)的規(guī)律和趨勢，針對數(shù)據(jù)建模的數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)進行探索，選擇一種或幾種挖掘算法，進行模型構(gòu)建及從技術(shù)和業(yè)務(wù)兩個角度進行模型評估。可見，PDMA的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備只負(fù)責(zé)建模挖掘?qū)挶頊?zhǔn)備，數(shù)據(jù)探索包括衍生變量的生成、選擇等部分?jǐn)?shù)據(jù)處理工作在模型構(gòu)建階段實現(xiàn)，各階段間的工作分工也更為清晰。其次，PDMA的模型應(yīng)用不僅僅是模型部署，還包括模型評分、模型監(jiān)控與維護，確保當(dāng)市場環(huán)境、用戶數(shù)據(jù)發(fā)生變化時，能及時判別在用的挖掘模型是否還有效、適用。對于不適用的挖掘模型及時調(diào)整優(yōu)化，實現(xiàn)模型閉環(huán)管理。同時，PDMA的模型應(yīng)用還強調(diào)模型輸出目標(biāo)用戶的細(xì)分，及與市場營銷策略的匹配建議，幫助業(yè)務(wù)部門更好理解模型輸出及指導(dǎo)后續(xù)工作的開展。PDMA數(shù)據(jù)挖掘方法論是CRISP-DM、SEMMA等方法論的提煉優(yōu)化。
三、數(shù)據(jù)挖掘精準(zhǔn)營銷應(yīng)用
隨著三大運營商全業(yè)務(wù)經(jīng)營的迅猛發(fā)展，寬帶市場競爭激烈、市場日益飽和，越發(fā)呈現(xiàn)價格戰(zhàn)的競爭格局。借助大數(shù)據(jù)分析挖掘可精準(zhǔn)識別寬帶營銷服務(wù)潛在目標(biāo)客戶及特征，從而實現(xiàn)營銷服務(wù)有的放矢。
1、定義業(yè)務(wù)問題
�。�1）基于歷史數(shù)據(jù)挖掘過往寬帶營銷服務(wù)客戶寬帶使用特征、消費水平特征、上網(wǎng)偏好等，剖析營銷服務(wù)用戶的主要特征和原因，輸出潛在目標(biāo)用戶清單。（2）在輸出潛在目標(biāo)用戶清單的基礎(chǔ)上，對目標(biāo)客戶進一步深入挖掘分群，剖析出不同人群客戶的寬帶使用、消費行為的.典型特點，提出針對性營銷服務(wù)策略。（3）針對輸出的潛在目標(biāo)用戶清單和分群制定具體的銷售策略，進行派單執(zhí)行，跟蹤效果，做好下次模型迭代優(yōu)化。
2、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
數(shù)據(jù)準(zhǔn)備是在滿足業(yè)務(wù)目標(biāo)前提下，確定數(shù)據(jù)建模的數(shù)據(jù)范圍，描述和檢查這些數(shù)據(jù)，并構(gòu)建建模寬表。針對寬帶用戶的行為特征，可以選取以下幾個數(shù)據(jù)維度：上網(wǎng)偏好維度、消費行為維度、產(chǎn)品及終端結(jié)構(gòu)維度。其中，偏好類別數(shù)據(jù)主要利用DPI數(shù)據(jù)對用戶訪問的目標(biāo)URL地址，進行多維度的統(tǒng)計計算后，得出的興趣類別標(biāo)簽。輸入模型的變量要根據(jù)不同區(qū)域和每次預(yù)測的數(shù)據(jù)源動態(tài)調(diào)整。經(jīng)過數(shù)據(jù)清洗、整理、派生，最終確定模型輸入變量時，主要依據(jù)對于模型輸出結(jié)果的影響顯著性選擇。
3、模型構(gòu)建
模型構(gòu)建就是在數(shù)據(jù)準(zhǔn)備后，從數(shù)據(jù)集市中采集業(yè)務(wù)問題相關(guān)的樣本數(shù)據(jù)集，探索數(shù)據(jù)的規(guī)律和趨勢，針對數(shù)據(jù)建模的數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)進行修正，選擇一種或幾種挖掘方法，進行數(shù)據(jù)模型構(gòu)建，從技術(shù)和業(yè)務(wù)兩個層面進行模型評估。通常情況下，主要以邏輯回歸和決策樹等作為建模主要方法，此類模型能輸出具體流失公式和規(guī)則。在進行用戶分群時，主要以聚類模型為主要方法，尋找不同類型用戶特征，制定分群針對性維系策略。
4、模型應(yīng)用
在輸出潛在目標(biāo)用戶清單的基礎(chǔ)上，對目標(biāo)客戶進行分群。根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘模型結(jié)果，寬帶營銷服務(wù)用戶可以分為以下5類：低需求型用戶、供給過剩型用戶、供給不足型用戶、長期高需求型用戶、短期高需求型用戶�；诜秩汉蟮哪繕�(biāo)用戶，可以針對性進行營銷服務(wù)策略匹配，如低需求型用戶可以采用寬帶資費優(yōu)惠（如對上網(wǎng)少用戶采取特定的低資費），供給不足型用戶可以采用加快低寬帶客戶向高帶寬的遷移政策。最后進行派單執(zhí)行，跟蹤效果。
四、結(jié)束語
大數(shù)據(jù)時代，由于信息技術(shù)的應(yīng)用普及，產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)，每年都以指數(shù)級速度增長。數(shù)據(jù)量大導(dǎo)致數(shù)據(jù)應(yīng)用也會變得越來越困難，而借助合適的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及工具，結(jié)合實際的數(shù)據(jù)挖掘方法，可以更加有效地提高數(shù)據(jù)的利用率，更深層次地挖掘出對企業(yè)精準(zhǔn)營銷有價值的信息，實現(xiàn)對海量信息的掌控，讓企業(yè)實現(xiàn)更為精準(zhǔn)的營銷服務(wù)。
數(shù)據(jù)挖掘論文10
摘要：該文通過介紹電子商務(wù)及數(shù)據(jù)挖掘基本知識，分別從幾個方面分析了電子商務(wù)中WEB數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用。
關(guān)鍵詞：電子商務(wù)；數(shù)據(jù)挖掘；應(yīng)用
1概述
電子商務(wù)是指企業(yè)或個人以網(wǎng)絡(luò)為載體，應(yīng)用電子手段，利用現(xiàn)代信息技術(shù)進行商務(wù)數(shù)據(jù)交換和開展商務(wù)業(yè)務(wù)的活動。隨著互聯(lián)網(wǎng)的迅速發(fā)展，電子商務(wù)比傳統(tǒng)商務(wù)具有更明顯的優(yōu)勢，由于電子商務(wù)具有方便、靈活、快捷的特點，使它已逐漸成為人們生活中不可缺少的活動。目前電子商務(wù)平臺網(wǎng)站多，行業(yè)競爭強，為了獲得更多的客戶資源，電子商務(wù)網(wǎng)站必須加強客戶關(guān)系管理、改善經(jīng)營理念、提升售后服務(wù)。數(shù)據(jù)挖掘是從數(shù)據(jù)集中識別出隱含的、潛在有用的、有效的，新穎的、能夠被理解的信息和知識的過程。由數(shù)據(jù)集合做出歸納推理，從中挖掘并進行商業(yè)預(yù)判，能夠幫助電子商務(wù)企業(yè)決策層依據(jù)預(yù)判，對市場策略調(diào)整，將企業(yè)風(fēng)險降低,從而做出正確的決策，企業(yè)利潤將最大化。隨著電子商務(wù)的應(yīng)用日益廣泛，電子商務(wù)活動中會產(chǎn)生大量有用的數(shù)據(jù)，如何能夠數(shù)據(jù)挖掘出數(shù)據(jù)的參考價值？研究客戶的興趣和愛好，對客戶分門別類，將客戶心儀的商品分別推薦給相關(guān)客戶。因此,如何在電子商務(wù)平臺上進行數(shù)據(jù)挖掘成為研究的熱點問題。
2數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)概述
數(shù)據(jù)挖掘（DataMining），也稱數(shù)據(jù)庫中的知識發(fā)現(xiàn)（KnowledgeDiscoveryinDatabase，KDD）。數(shù)據(jù)挖掘一般是指從海量數(shù)據(jù)中應(yīng)用算法查找出隱藏的、未知的信息的過程。數(shù)據(jù)挖掘是一個在大數(shù)據(jù)資源中利用分析工具發(fā)現(xiàn)模型與數(shù)據(jù)之間關(guān)系的一個過程，數(shù)據(jù)挖掘?qū)Q策者尋找數(shù)據(jù)間潛在的某種關(guān)聯(lián)，發(fā)現(xiàn)隱藏的因素起著關(guān)鍵作用。這些模式是有潛在價值的、并能夠被理解的。數(shù)據(jù)挖掘?qū)⑷斯ぶ悄�、機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)庫、統(tǒng)計、可視化、信息檢索、并行計算等多個領(lǐng)域的理論與技術(shù)融合在一起的一門多學(xué)科交叉學(xué)問，這些學(xué)科也對數(shù)據(jù)挖掘提供了很大的技術(shù)支撐。
3Web數(shù)據(jù)挖掘特點
Web數(shù)據(jù)挖掘就是數(shù)據(jù)挖掘在Web中的應(yīng)用。Web數(shù)據(jù)挖掘的目的是從萬維網(wǎng)的網(wǎng)頁的內(nèi)容、超鏈接的結(jié)構(gòu)及使用日志記錄中找到有價值的數(shù)據(jù)或信息。依據(jù)挖掘過程中使用的數(shù)據(jù)類別，Web數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)可分為：Web內(nèi)容挖掘、Web結(jié)構(gòu)挖掘、Web使用記錄挖掘。
1）Web內(nèi)容挖掘指從網(wǎng)頁中提取文字、圖片或其他組成網(wǎng)頁內(nèi)容的信息，挖掘?qū)ο笸ǔ０谋�、圖形、音視頻、多媒體以及其他各種類型數(shù)據(jù)。
2）Web結(jié)構(gòu)挖掘是對Web頁面之間的結(jié)構(gòu)進行挖掘，挖掘描述內(nèi)容是如何組織的，從Web的超鏈接結(jié)構(gòu)中尋找Web結(jié)構(gòu)和頁面結(jié)構(gòu)中的有價值模式。例如從這些鏈接中，我們可以找出哪些是重要的網(wǎng)頁，依據(jù)網(wǎng)頁的主題，進行自動的聚類和分類，為了不同的目的從網(wǎng)頁中根據(jù)模式獲取有用的信息，從而提高檢索的質(zhì)量及效率。
3）Web使用記錄挖掘是根據(jù)對服務(wù)器上用戶訪問時的訪問記錄進行挖掘的方法。Web使用挖掘?qū)⑷罩緮?shù)據(jù)映射為關(guān)系表并采用相應(yīng)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來訪問日志數(shù)據(jù)，對用戶點擊事件的搜集和分析發(fā)現(xiàn)用戶導(dǎo)航行為。它用來提取關(guān)于客戶如何瀏覽和使用訪問網(wǎng)頁的鏈接信息。如訪問了哪些頁面？在每個頁面中所停留的時間？下一步點擊了什么？在什么樣的路線下退出瀏覽的？這些都是Web使用記錄挖掘所關(guān)心要解決的問題。
4電子商務(wù)中Web挖掘中技術(shù)的應(yīng)用分析
1）電子商務(wù)中序列模式分析的應(yīng)用
序列模式數(shù)據(jù)挖掘就是要挖掘基于時間或其他序列的模式。如在一套按時間順序排列的會話或事務(wù)中一個項目有存在跟在另一個項目后面。通過這個方法，WEB銷售商可以預(yù)測未來的訪問模式，以幫助針對特定用戶組進行廣告排放設(shè)置。發(fā)現(xiàn)序列模式容易使客戶的行為被電子商務(wù)的組織者預(yù)測，當(dāng)用戶瀏覽站點時，盡可能地迎合每個用戶的瀏覽習(xí)慣并根據(jù)用戶感興趣的內(nèi)容不斷調(diào)整網(wǎng)頁，盡可能地使每個用戶滿意。使用序列模式分析挖掘日志，可以發(fā)現(xiàn)客戶的訪問序列模式。在萬維網(wǎng)使用記錄挖掘應(yīng)用中，序列模式挖掘可以用于捕捉用戶路徑之中常用的導(dǎo)航路徑。當(dāng)用戶訪問電子商務(wù)網(wǎng)站時，網(wǎng)站管理員能夠搜索出這個訪問者的對該網(wǎng)站的訪問序列模式，將訪問者感興趣但尚未瀏覽的頁面推薦給他。序列模式分析還能分析出商品購買的前后順序，從而向客戶提出推薦。例如在搜索引擎是發(fā)出查詢請求、瀏覽網(wǎng)頁信息等，會彈出與這些信息相關(guān)的廣告。例如購買了打印機的用戶，一般不久就會購買如打印紙、硒鼓等打印耗材。優(yōu)秀的推薦系統(tǒng)將為客戶建立一個專屬商店,由每個客戶的特征來調(diào)整網(wǎng)站的內(nèi)容。也能由挖掘出的一些序列模式分析網(wǎng)站及產(chǎn)品促銷的效果。
2）電子商務(wù)中關(guān)聯(lián)規(guī)則的應(yīng)用
關(guān)聯(lián)規(guī)則是揭示數(shù)據(jù)之間隱含的相互關(guān)系，關(guān)聯(lián)分析的任務(wù)是發(fā)現(xiàn)事物間的關(guān)聯(lián)規(guī)則或相關(guān)程序。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的目標(biāo)是在數(shù)據(jù)項目中找出每一個數(shù)據(jù)信息的內(nèi)在關(guān)系。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘就是要搜索出用戶在服務(wù)器上訪問的內(nèi)容、頁面、文件之間的聯(lián)系，從而改進電子商務(wù)網(wǎng)站設(shè)計�？梢愿迷诮M織站點，減少用戶過濾網(wǎng)站信息的負(fù)擔(dān)，哪些商品顧客會可能在一次購物時同時購買？關(guān)聯(lián)規(guī)則技術(shù)能夠通過購物籃中的不同商品之間的聯(lián)系，分析顧客的購物習(xí)慣。例如購買牛奶的顧客90%會同時還購買面包，這就是一條關(guān)聯(lián)規(guī)則，如果商店或電子商務(wù)網(wǎng)站將這兩種商品放在一起銷售，將會提高它們的銷量。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘目標(biāo)是利用工具分析出顧客購買商品間的聯(lián)系，也即典型購物籃數(shù)據(jù)分析應(yīng)用。關(guān)聯(lián)規(guī)則是發(fā)現(xiàn)同類事件中不同項目的相關(guān)性，例如手機加充電寶，鼠標(biāo)加鼠標(biāo)墊等購買習(xí)慣就屬于關(guān)聯(lián)分析。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)可以用相應(yīng)算法找出關(guān)聯(lián)規(guī)則，例如在上述例子中，商家可以依據(jù)商品間的關(guān)聯(lián)改進商品的擺放，如果顧客購買了手機則將充電寶放入推薦的商品中，如果一些商品被同時購買的概率較大，說明這些商品存在關(guān)聯(lián)性，商家可以將這些有關(guān)聯(lián)的商品鏈接放在一起推薦給客戶,有利于商品的銷售，商家也根據(jù)關(guān)聯(lián)有效搭配進貨，提升商品管理水平。如買了燈具的顧客，多半還會購買開關(guān)插座，因此，一般會將燈具與開關(guān)插座等物品放在一個區(qū)域供顧客選購。依據(jù)分析找出顧客所需要的商品的關(guān)聯(lián)規(guī)則，由挖掘分析結(jié)果向顧客推薦所需商品，也即向顧客提出可能會感興趣的商品推薦，將會大大提高商品的銷售量。
3）電子商務(wù)中路徑分析技術(shù)的應(yīng)用
路徑分析技術(shù)通過對Web服務(wù)器的日志文件中客戶訪問站點的訪問次數(shù)的分析，用來發(fā)現(xiàn)Web站點中最經(jīng)常訪問的路徑來調(diào)整站點結(jié)構(gòu)，從而幫助使用用戶以最快的速度找到其所需要的產(chǎn)品或是信息。例如在用戶訪問某網(wǎng)站時，如果有很多用戶不感興趣的`頁面存在，就會影響用戶的網(wǎng)頁瀏覽速度，從而降低用戶的瀏覽興趣，同時也會使整個站點的維護成本提高。而利用路徑分析技術(shù)能夠全面地掌握網(wǎng)站各個頁面之間的關(guān)聯(lián)以及超鏈接之間的聯(lián)系，通過分析得出訪問頻率最高的頁面，從而改進網(wǎng)站結(jié)構(gòu)及頁面的設(shè)計。
4）電子商務(wù)中分類分析的應(yīng)用
分類技術(shù)在根據(jù)各種預(yù)定義規(guī)則進行用戶建模的Web分析應(yīng)用中扮演著很重要的角色。例如，給出一組用戶事務(wù)，可以計算每個用戶在某個期間內(nèi)購買記錄總和�；谶@些數(shù)據(jù)，可以建立一個分類模型，將用戶分成有購買傾向和沒有購買傾向兩類，考慮的特征如用戶統(tǒng)計屬性以及他們的導(dǎo)航活動。分類技術(shù)既可以用于預(yù)測哪些購買客戶對于哪類促銷手段感興趣，也可以預(yù)測和劃分顧客類別。在電子商務(wù)中通過分類分析，可以得知各類客戶的興趣愛好和商品購買意向，因而發(fā)現(xiàn)一些潛在的購買客戶，從而為每一類客戶提供個性化的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)及開展針對性的商務(wù)活動。通過分類定位模型輔助決策人員定位他們的最佳客戶和潛在客戶，提高客戶滿意度及忠誠度，最大化客戶收益率，以降低成本，增加收入。
5）電子商務(wù)中聚類分析的應(yīng)用
聚類技術(shù)可以將具有相同特征的數(shù)據(jù)項聚成一類。聚類分析是對數(shù)據(jù)庫中相關(guān)數(shù)據(jù)進行對比并找出各數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，將不同性質(zhì)特征的數(shù)據(jù)進行分類。聚類分析的目標(biāo)是在相似的基礎(chǔ)上收集數(shù)據(jù)來分類。根據(jù)具有相同或相似的顧客購買行為和顧客特征，利用聚類分析技術(shù)將市場有效地細(xì)分，細(xì)分后應(yīng)可每類市場都制定有針對性的市場營銷策略。聚類分別有頁面聚類和用戶聚類兩種。用戶聚類是為了建立擁有相同瀏覽模式的用戶分組，可以在電子中商務(wù)中進行市場劃分或給具有相似興趣的用戶提供個性化的Web內(nèi)容，更多在用戶分組上基于用戶統(tǒng)計屬性（如年齡、性別、收入等）的分析可以發(fā)現(xiàn)有價值的商業(yè)智能。在電子商務(wù)中將市場進行細(xì)化的區(qū)分就是運用聚類分析技術(shù)。聚類分析可根據(jù)顧客的購買行為來劃分不同顧客特征的不同顧客群，通過聚類具有類似瀏覽行為的客戶，讓市場人員對顧客進行類別細(xì)分，能夠給顧客提供更人性化的貼心服務(wù)。比如通過聚類技術(shù)分析，發(fā)現(xiàn)一些顧客喜歡訪問有關(guān)汽車配件網(wǎng)頁內(nèi)容，就可以動態(tài)改變站點內(nèi)容，讓網(wǎng)絡(luò)自動地給這些顧客聚類發(fā)送有關(guān)汽車配件的新產(chǎn)品信息或郵件。分類和聚類往往是相互作用的。在電子商務(wù)中通過聚類行為或習(xí)性相似的顧客，給顧客提供更滿意的服務(wù)。技術(shù)人員在分析中先用聚類分析將要分析的數(shù)據(jù)進行聚類細(xì)分，然后用分類分析對數(shù)據(jù)集合進行分類標(biāo)記，再將該標(biāo)記重新進行分類，一直如此循環(huán)兩種分析方法得到相對滿意的結(jié)果。
5結(jié)語
隨著互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展，大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用越來越廣。商業(yè)貿(mào)易中電子商務(wù)所占比例越來越大，使用web挖掘技術(shù)對商業(yè)海量數(shù)據(jù)進行挖掘處理，分析客戶購買喜好、跟蹤市場變化，調(diào)整銷售策略，對決策者做出有效決策及提高企業(yè)的市場競爭力有重要意義。
參考文獻：
[1]龐英智.Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電子商務(wù)中的應(yīng)用[J].情報科學(xué),20xx,29(2):235-240.
[2]馬宗亞,張會彥.Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電子商務(wù)中的應(yīng)用研究[J].現(xiàn)代經(jīng)濟信息,20xx(6):23-24.
[3]徐劍彬.Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電子商務(wù)中的應(yīng)用[J].時代金融，20xx(4):234-235.208
[4]周世東.Web數(shù)據(jù)挖掘在電子商務(wù)中的應(yīng)用研究[D].北京交通大學(xué),20xx.
[5]段紅英.Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電子商務(wù)中的應(yīng)用[J].隴東學(xué)院學(xué)報,20xx(3):32-34.
數(shù)據(jù)挖掘論文11
隨著會計現(xiàn)代化的發(fā)展，會計越來越多的運用計算機技術(shù)的拓展。
一、數(shù)據(jù)挖掘
數(shù)據(jù)挖掘是從數(shù)據(jù)當(dāng)中發(fā)現(xiàn)趨勢和模式的過程，它融合了現(xiàn)代統(tǒng)計學(xué)、知識信息系統(tǒng)、機器學(xué)習(xí)、決策理論和數(shù)據(jù)庫管理等多學(xué)科的知識。它能有效地從大量的、不完全的、模糊的實際應(yīng)用數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的潛在有用的信息和知識，揭示出大量數(shù)據(jù)中復(fù)雜的和隱藏的關(guān)系，為決策提供有用的參考。數(shù)據(jù)挖掘是從數(shù)據(jù)當(dāng)中發(fā)現(xiàn)趨勢和模式的過程，它融合了現(xiàn)代統(tǒng)計學(xué)、知識信息系統(tǒng)、機器學(xué)習(xí)、決策理論和數(shù)據(jù)庫管理等多學(xué)科的知識。它能有效地從大量的、不完全的、模糊的實際應(yīng)用數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的潛存有用的信息和知識，揭示出大量數(shù)據(jù)中復(fù)雜的和隱藏的關(guān)系，為決策提供有用的參考。
二、數(shù)據(jù)挖掘的現(xiàn)代最新方法介紹
常用的數(shù)據(jù)挖掘方法主要有決策樹(Decision Tree)、遺傳算法(Genetic Algorithms)、關(guān)聯(lián)分析(Association Analysis).聚類分析(C~smr Analysis)、序列模式分析(Sequential Pattern)以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Neural Networks)等。
三、數(shù)據(jù)挖掘的實際應(yīng)用
由于數(shù)據(jù)挖掘市場還處于起步的階段，但是發(fā)展很快。在國外有一些著名的大公司對數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)進行了開發(fā)。
1.Intelligent Miner這是IBM公司的數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)品，它提供了很多數(shù)據(jù)挖掘算法，包括關(guān)聯(lián)、分類、回歸、預(yù)測模型、偏離檢測、序列模式分析和聚類。有2個特點：一是它的數(shù)據(jù)挖掘算法的可伸縮性；二是它與IBM/DB/2關(guān)系數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)緊密地結(jié)合在一起。
2.EineSet是由SGI公司開發(fā)的，它也提供了多種數(shù)據(jù)挖掘方法，包括關(guān)聯(lián)分析和分類以及高級統(tǒng)計和可視化工具。特色是它具有的強大的圖形工具，包括規(guī)則可視化工具、樹可視化工具、地圖可視化工具和多維數(shù)據(jù)分散可視化工具，它們用于實現(xiàn)數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果的可視化。
3.Clementine是由ISL公司開發(fā)的，它為終端用戶和開發(fā)者提供提供了一個集成的數(shù)據(jù)挖掘開發(fā)環(huán)境。
4.DBMiner是由DBMiner Technology公司開發(fā)的，它提供多種數(shù)據(jù)挖掘算法，包括發(fā)現(xiàn)驅(qū)動的OLAP分析、關(guān)聯(lián)、分類和聚類。特色是它的基于數(shù)據(jù)立方體的聯(lián)機分析挖掘，它包含多種有效的頻繁模式挖掘功能和集成的可視化分類方法
四、數(shù)據(jù)挖掘與管理會計
1.提供有力的決策支持
面對日益激烈的競爭環(huán)境，企業(yè)管理者對決策信息的需求也越來越高。管理會計作為企業(yè)決策支持系統(tǒng)的重要組成部分，提供更多、更有效的有用信息責(zé)無旁貸。因此，從海量數(shù)據(jù)中挖掘和尋求知識和信息，為決策提供有力支持成為管理會計師使用數(shù)據(jù)挖掘的強大動力。例如，數(shù)據(jù)挖掘可以幫助企業(yè)加強成本管理，改進產(chǎn)品和服務(wù)質(zhì)量，提高貨品銷量比率，設(shè)計更好的貨品運輸與分銷策略，減少商業(yè)成本。
2.贏得戰(zhàn)略競爭優(yōu)勢的有力武器
實踐證明數(shù)據(jù)挖掘不僅能明顯改善企業(yè)內(nèi)部流程，而且能夠從戰(zhàn)略的高度對企業(yè)的競爭環(huán)境、市場、顧客和供應(yīng)商進行分析，以獲得有價值的商業(yè)情報，保持和提高企業(yè)持續(xù)競爭優(yōu)勢。如，對顧客價值分析能夠?qū)槠髽I(yè)創(chuàng)造80%價值的20%的顧客區(qū)分出來，對其提供更優(yōu)質(zhì)的服務(wù)，以保持這部分顧客。
3.預(yù)防和控制財務(wù)風(fēng)險
利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以建立企業(yè)財務(wù)風(fēng)險預(yù)警模型。企業(yè)財務(wù)風(fēng)險的發(fā)生并非一蹴而就，而是一個積累的、漸進的過程，通過建立財務(wù)風(fēng)險預(yù)警模型，可以隨時監(jiān)控企業(yè)財務(wù)狀況，防范財務(wù)危機的發(fā)生。另外，也可以利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，對企業(yè)籌資和投資過程中的行為進行監(jiān)控，防止惡意的商業(yè)欺詐行為，維護企業(yè)利益。尤其是在金融企業(yè)，通過數(shù)據(jù)挖掘，可以解決銀行業(yè)面臨的如信用卡的惡意透支及可疑的信用卡交易等欺詐行為。根據(jù)SEC的報告，美國銀行、美國第一銀行、聯(lián)邦住房貸款抵押公司等數(shù)家銀行已采用了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。
五、數(shù)據(jù)挖掘在管理會計中的應(yīng)用
1.作業(yè)成本和價值鏈分析
作業(yè)成本法以其對成本的精確計算和對資源的充分利用引起了人們的極大興趣，但其復(fù)雜的操作使得很多管理者望而卻步。利用數(shù)據(jù)挖掘中的回歸分析、分類分析等方法能幫助管理會計師確定成本動因，更加準(zhǔn)確計算成本。同時，也可以通過分析作業(yè)與價值之間的關(guān)系，確定增值作業(yè)和非增值作業(yè)，持續(xù)改進和優(yōu)化企業(yè)價值鏈。在Thomas G，John J和Il-woon Kim的調(diào)查中，數(shù)據(jù)挖掘被用在作業(yè)成本管理中僅占3%。
2.預(yù)測分析
管理會計師在很多情況下需要對未來進行預(yù)測，而預(yù)測是建立在大量的歷史數(shù)據(jù)和適當(dāng)?shù)哪Ｐ突A(chǔ)上的。數(shù)據(jù)挖掘自動在大型數(shù)據(jù)庫中尋找預(yù)測性信息，利用趨勢分析、時間序列分析等方法，建立對如銷售、成本、資金等的預(yù)測模型，科學(xué)準(zhǔn)確的預(yù)測企業(yè)各項指標(biāo)，作為決策的依據(jù)。例如對市場調(diào)查數(shù)據(jù)的分析可以幫助預(yù)測銷售；根據(jù)歷史資料建立銷售預(yù)測模型等。
3.投資決策分析
投資決策分析本身就是一個非常復(fù)雜的過程，往往要借助一些工具和模型。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)提供了有效的工具。從公司的`財務(wù)報告、宏觀的經(jīng)濟環(huán)境以及行業(yè)基本狀況等大量的數(shù)據(jù)資料中挖掘出與決策相關(guān)的實質(zhì)性的信息，保證投資決策的正確性和有效性。如利用時間序列分析模型預(yù)測股票價格進行投資；用聯(lián)機分析處理技術(shù)分析公司的信用等級，以預(yù)防投資風(fēng)險等。
4.產(chǎn)品和市場預(yù)測與分析
品種優(yōu)化是選擇適當(dāng)?shù)漠a(chǎn)品組合以實現(xiàn)最大的利益的過程，這些利益可以是短期利潤，也可以是長期市場占有率，還可以是構(gòu)建長期客戶群及其綜合體。為了達到這些目標(biāo)，管理會計師不僅僅需要價格和成本數(shù)據(jù)有時還需要知道替代品的情況，以及在某一市場段位上它們與原產(chǎn)品競爭的狀況。另外企業(yè)也需要了解一個產(chǎn)品是如何刺激另一些產(chǎn)品的銷量的等等。例如，非盈利性產(chǎn)品本身是沒有利潤可言的，但是，如果它帶來了可觀的客戶流量，并刺激了高利潤產(chǎn)品的銷售，那么，這種產(chǎn)品就非常有利可圖，就應(yīng)該包括在產(chǎn)品清單中。這些信息可根據(jù)實際數(shù)據(jù)，通過關(guān)聯(lián)分析等技術(shù)來得到。
5.財務(wù)風(fēng)險預(yù)測與評估
管理會計師可以利用數(shù)據(jù)挖掘工具來評價企業(yè)的財務(wù)風(fēng)險，建立企業(yè)財務(wù)危機預(yù)警模型，進行破產(chǎn)預(yù)測。破產(chǎn)預(yù)測或稱財務(wù)危機預(yù)警模型能夠幫助管理者及時了解企業(yè)的財務(wù)風(fēng)險，提前采取風(fēng)險防范措施，避免破產(chǎn)。另外，破產(chǎn)預(yù)測模型還能幫助分析破產(chǎn)原因，對企業(yè)管理者意義重大。，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)包括多維判別式分析、邏輯回歸分析、遺傳算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及決策樹等方法在管理會計中得到了廣泛的應(yīng)用。
六、結(jié)論
數(shù)據(jù)挖掘是個嶄新的領(lǐng)域，對于數(shù)字和信息的處理是非�？茖W(xué)和方便的，也是非常高效率和合理分析的非常好的工具，對于會計管理領(lǐng)域的應(yīng)用在國際上只是剛剛開始，相信隨著會計的國際化的接軌和計算機科學(xué)的進步，在我國的會計領(lǐng)域中的數(shù)據(jù)挖掘理論會得到不斷的提升，在管理會計實際應(yīng)用中的數(shù)據(jù)挖掘也越來越多樣化和普及化。
數(shù)據(jù)挖掘論文12
1.軟件工程數(shù)據(jù)的挖掘測試技術(shù)
1.1代碼編寫
通過對軟件數(shù)據(jù)進行分類整理，在進行缺陷軟件的排除工作以后，根據(jù)軟件開發(fā)過程中的各種信息進行全新的代碼編寫。基于代碼編寫人員的編寫經(jīng)驗，在一般情況，對結(jié)構(gòu)功能與任務(wù)類似的模塊進行重新編寫，這些重新編寫的模塊應(yīng)遵循特定的編寫規(guī)則，這樣才能保證代碼編寫的合理有效性。
1.2錯誤重現(xiàn)
代碼編寫完成以后開發(fā)者會將這些代碼進行版本的確認(rèn)，然后將正確有效的代碼實際應(yīng)用到適當(dāng)版本的軟件中去。而對于存在缺陷的代碼，開發(fā)者需要針對代碼產(chǎn)生缺陷的原因進行分析，通過不但調(diào)整代碼內(nèi)的輸入數(shù)據(jù)，直到代碼內(nèi)的數(shù)據(jù)與程序報告中的描述接近為止。存在缺陷的代碼往往會以缺陷報告的形式對開發(fā)者予以說明，由于缺陷報告的模糊性，常常會誤導(dǎo)開發(fā)者，進而造成程序設(shè)計混亂。
1.3理解行為
軟件開發(fā)者在設(shè)計軟件的過程中需要明確自己設(shè)計軟件中每一個代碼的內(nèi)容，同時還需要理解其他開發(fā)者編寫的代碼，這樣才能有效地完善軟件開發(fā)者的編寫技術(shù)。同時，軟件開發(fā)者在進行代碼編寫的過程中，需要對程序行為進行準(zhǔn)確的理解，以此保證軟件內(nèi)文檔和注釋的準(zhǔn)確性。
1.4設(shè)計推究
開發(fā)者在準(zhǔn)備對軟件進行完善設(shè)計的過程中，首先需要徹底了解軟件的總體設(shè)計，對軟件內(nèi)部復(fù)雜的系統(tǒng)機構(gòu)進行詳細(xì)研究與分析，充分把握軟件細(xì)節(jié)，這有這樣才能真正實現(xiàn)軟件設(shè)計的合理性與準(zhǔn)確性。
2.軟件工程數(shù)據(jù)挖掘測試的有效措施
2.1進行軟件工程理念和方法上的創(chuàng)新
應(yīng)通過實施需求分析，將數(shù)據(jù)挖據(jù)逐漸演變成形式化、規(guī)范化的需求工程，在軟件開發(fā)理念上，加強對數(shù)據(jù)挖掘的重視，對軟件工程的架構(gòu)進行演化性設(shè)計與創(chuàng)新，利用新技術(shù)，在軟件開發(fā)的過程中添加敏捷變成與間件技術(shù)，由此，提高軟件編寫水平。
2.2利用人工智能
隨著我國科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展與創(chuàng)新，機器學(xué)習(xí)已經(jīng)逐漸被我國各個領(lǐng)域所廣泛應(yīng)用，在進行軟件工程數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)創(chuàng)新的過程中，可以將機器學(xué)習(xí)及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)實際應(yīng)用于軟件工程中，以此為我國軟件研發(fā)提供更多的便捷。人工智能作為我國先進生產(chǎn)力的重要表現(xiàn)，在實際應(yīng)用于軟件工程數(shù)據(jù)的挖掘工作時，應(yīng)該利用機器較強的'學(xué)習(xí)能力與運算能力，將數(shù)據(jù)統(tǒng)計及數(shù)據(jù)運算通過一些較為成熟的方法進行解決。在軟件工程數(shù)據(jù)挖掘的工作中，合理化的將人工智能實際應(yīng)用于數(shù)據(jù)挖掘，以此為數(shù)據(jù)挖掘提供更多的開發(fā)測試技術(shù)。
2.3針對數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果進行評價
通過分析我國傳統(tǒng)的軟件工程數(shù)據(jù)挖掘測試工作，在很多情況下，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘測試技術(shù)無法做到對發(fā)掘數(shù)據(jù)的全面評價與實際應(yīng)用研究，這一問題致使相應(yīng)的軟件數(shù)據(jù)在被發(fā)掘出來以后無法得到有效地利用，進而導(dǎo)致我國軟件開發(fā)工作受到嚴(yán)重的抑制影響。針對這一問題，數(shù)據(jù)開發(fā)者應(yīng)該利用挖掘缺陷檢驗報告，針對缺陷檢驗的結(jié)果，制定相應(yīng)的挖掘結(jié)構(gòu)報告。同時，需要結(jié)合軟件用戶的體驗評價，對挖掘出的數(shù)據(jù)進行系統(tǒng)化的整理與分析，建立一整套嚴(yán)謹(jǐn)、客觀的服務(wù)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�？紤]到軟件的服務(wù)對象是人，因此，在軟件開發(fā)的過程中要將心理學(xué)與管理學(xué)應(yīng)用于數(shù)據(jù)挖掘，建立數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)和數(shù)據(jù)挖掘評價系統(tǒng)。
3.結(jié)束語
綜上所述，由于軟件工程數(shù)據(jù)挖掘測試技術(shù)廣闊的應(yīng)用前景，我國相關(guān)部門已經(jīng)加大了對軟件技術(shù)的投資與開發(fā)力度，當(dāng)下，國內(nèi)已經(jīng)實現(xiàn)了軟件工程的數(shù)據(jù)挖掘、人工智能、模式識別等多種領(lǐng)域上的發(fā)展。
數(shù)據(jù)挖掘論文13
【摘 要】主要研究客戶關(guān)系管理中的客戶細(xì)分的數(shù)據(jù)挖掘，對客戶關(guān)系管理、客戶細(xì)分以及數(shù)據(jù)挖掘的內(nèi)涵與相關(guān)理論進行了認(rèn)真學(xué)習(xí)，并對客戶細(xì)分的數(shù)據(jù)挖掘方法進行了研究，對客戶關(guān)系為中心的企業(yè)管理模式提供了技術(shù)支持。
【關(guān)鍵詞】客戶關(guān)系管理；客戶細(xì)分；數(shù)據(jù)挖掘
市場經(jīng)濟給企業(yè)發(fā)展帶來了日益激烈的競爭環(huán)境，企業(yè)開始重視客戶資源的發(fā)掘與分析企業(yè)的工作重心逐漸從產(chǎn)品轉(zhuǎn)移到客戶。客戶關(guān)系管理是客戶細(xì)分的有效工具，而數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)就是客戶細(xì)分有力的技術(shù)支撐。
一、理論研究
1.客戶關(guān)系管理
客戶關(guān)系管理的目標(biāo)是依靠高效優(yōu)質(zhì)的服務(wù)吸引客戶，同時通過對業(yè)務(wù)流程的全面優(yōu)化和管理控制企業(yè)運行成本�？蛻絷P(guān)系管理是一種管理理念，將企業(yè)客戶視作企業(yè)發(fā)展最重要的企業(yè)資源，采用企業(yè)服務(wù)優(yōu)化等手段來管理客戶關(guān)系。但是客戶管理管理同樣是一種管理技術(shù)將最佳商業(yè)實踐和數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)倉庫、銷售自動化以及信息技術(shù)結(jié)合起來，為企業(yè)銷售、客戶服務(wù)等提供了一整套業(yè)務(wù)自動化解決方案，為企業(yè)實現(xiàn)從電子商務(wù)現(xiàn)代化企業(yè)模式提出了明確的方法�？蛻絷P(guān)系管理并不是單純的信息技術(shù)或者管理技術(shù)，也是一種企業(yè)生物戰(zhàn)略，通過對企業(yè)客戶的分段充足，強化客戶滿意的行為，優(yōu)化企業(yè)可盈利性，將客戶處理工作上升到企業(yè)級別，不同部門負(fù)責(zé)和客戶進行交互，但是整個企業(yè)都需要向客戶負(fù)責(zé)，在信息技術(shù)的支持下實現(xiàn)企業(yè)和客戶連接環(huán)節(jié)的自動化管理。
2.客戶細(xì)分
客戶細(xì)分由美國學(xué)者溫德爾?史密斯在上世紀(jì)50年代提出，認(rèn)為客戶細(xì)分是根據(jù)客戶屬性將客戶分成集合�，F(xiàn)代營銷學(xué)中的客戶細(xì)分是按照客戶特征和共性講客戶群分為不同等級或者子群體，尋找相同要素，對不同類別客戶心理與需求急性研究和評估，從而指導(dǎo)進行企業(yè)服務(wù)資源的分配，為企業(yè)獲得客戶價值的一種理論與方法。
因此我們注意到，客戶細(xì)分其實是一個分類問題，但是卻有著顯著的特點。
�。�1）客戶細(xì)分是動態(tài)的。企業(yè)不斷發(fā)展變化，用戶數(shù)據(jù)不斷積累，市場因素的變化，都會造成客戶細(xì)分的變化。所以客戶細(xì)分工作需要根據(jù)客戶情況的變化進行動態(tài)調(diào)整，減少錯誤分類，提高多次細(xì)分中至少有一次是正確分類的可能性。
（2）受眾多因素影響。隨著時間的推移，客戶行為和心理會發(fā)生變化，所以不同時間的數(shù)據(jù)會反映出不同的規(guī)律，客戶細(xì)分方法需要在變化過程中準(zhǔn)確掌握客戶行為的規(guī)律性。
�。�3）客戶細(xì)分有不同的分類標(biāo)準(zhǔn)。一般分類問題強調(diào)準(zhǔn)確性，客戶關(guān)系管理則強調(diào)有用性，講求在特定限制條件下實現(xiàn)特定目標(biāo)。
3.數(shù)據(jù)挖掘
數(shù)據(jù)挖掘就是從大型數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)中提取有價值的，隱含的，事前未知的，潛在有用信息。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)不斷發(fā)展，挖掘?qū)ο蟛辉偈菃我粩?shù)據(jù)庫，已經(jīng)逐漸發(fā)展到文件系統(tǒng)、數(shù)據(jù)集合以及數(shù)據(jù)倉庫的挖掘分析。
二、客戶細(xì)分的數(shù)據(jù)挖掘
1.邏輯模型
顯然RB是一個等價關(guān)系，經(jīng)RB可分類屬性空間為若干等價類，每個等價類都是一個概念累，建立客戶細(xì)分，就是客戶屬性空間和概念空間映射關(guān)系的建立過程。
2.客戶細(xì)分?jǐn)?shù)據(jù)挖掘?qū)嵤?/p>
通過數(shù)據(jù)庫已知概念類客戶數(shù)據(jù)進行樣本學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘，進行客戶屬性空間與概念空間映射的自動歸納。首先確定一組概念類已知客戶集合。首先確定一個映射：p：C→L，使cC，如果cLi，則p（c）=Li。cC，求p（c）確定所屬概念類。
數(shù)據(jù)部分有客戶數(shù)據(jù)存儲和概念維數(shù)據(jù)構(gòu)成，客戶數(shù)據(jù)存儲有企業(yè)全部內(nèi)在屬性、外在屬性以及行為屬性等數(shù)據(jù)，方法則主要有關(guān)聯(lián)規(guī)則分析、深井網(wǎng)絡(luò)分類、決策樹、實例學(xué)習(xí)等數(shù)據(jù)挖掘方法，通過對客戶數(shù)據(jù)存儲數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)算法來建立客戶數(shù)據(jù)和概念維之間的映射關(guān)系。
3.客戶細(xì)分?jǐn)?shù)據(jù)分析
建立客戶動態(tài)行為描述模型，滿足客戶行為非確定性和非一致性要求，客戶中心的`管理體制下，客戶細(xì)分影響企業(yè)戰(zhàn)術(shù)和戰(zhàn)略級別決策的生成，所以數(shù)據(jù)挖掘要能夠彌補傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析方法在可靠性方面的缺陷。
�。�1）客戶外在屬性。外在屬性有客戶地理分布、客戶組織歸屬情況和客戶產(chǎn)品擁有情況等�？蛻舻慕M織歸屬是可數(shù)社會組織類型，客戶產(chǎn)品擁有情況是客戶是否擁有或者擁有哪些與其他企業(yè)或者其他企業(yè)相關(guān)產(chǎn)品。
�。�2）內(nèi)在屬性。內(nèi)在屬性有人口因素和心理因素等，人口因素是消費者市場細(xì)分的重要變量。相比其他變量，人口因素更加容易測量。心理因素則主要有客戶愛好、性格和信用情況以及價值取向等因素。
（3）消費行為。消費行為屬性則重點關(guān)注客戶購買前對產(chǎn)品的了解情況，是客戶細(xì)分中最客觀和重要的因素。
三、結(jié)束語
從工業(yè)營銷中的客戶細(xì)分觀點出發(fā)，在數(shù)據(jù)挖掘、客戶關(guān)系管理等理論基礎(chǔ)上，采用統(tǒng)計學(xué)、運籌學(xué)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，對客戶細(xì)分的數(shù)據(jù)挖掘方法進行了研究，建立了基于決策樹的客戶細(xì)分模型，是一種效率很高的管理工具。
數(shù)據(jù)挖掘論文14
[摘要] 本文立足于web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，從個性化網(wǎng)站的設(shè)計、crm中的應(yīng)用和推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用三個角度，分析了電子商務(wù)中的web數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用。
[關(guān)鍵詞] 電子商務(wù) web 數(shù)據(jù)挖掘
電子商務(wù)改變了人們傳統(tǒng)的商務(wù)模式，同時，也改變了商家與顧客之間的關(guān)系�？蛻暨x擇余地的擴大使得他們更加關(guān)注商品的價值，而不象以前首先考慮品牌和地理因素。因此對銷售商而言盡可能的了解客戶的愛好、價值取向，才能在競爭中立于不敗之地。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以有效地幫助銷售商理解客戶行為，提高站點的效率。在電子商務(wù)網(wǎng)站的設(shè)計、客戶關(guān)系管理(crm)、網(wǎng)絡(luò)營銷等方面得到廣泛的應(yīng)用。
一、數(shù)據(jù)挖掘在電子商務(wù)網(wǎng)站設(shè)計中的應(yīng)用
數(shù)據(jù)挖掘可以得出諸如：什么客戶喜歡這個站點、客戶通過什么訪問路徑達成交易,以及客戶訪問站點的頻率等信息，從而優(yōu)化網(wǎng)站的結(jié)構(gòu)提高網(wǎng)站的訪問量，吸引更多的客戶。對于改進網(wǎng)站設(shè)計、定制個性化頁面、判斷站點效率有著重要幫助。
利用web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，個性化電子商務(wù)系統(tǒng)的實現(xiàn)過程包括信息采集、信息分析和個性化服務(wù)三個主要步驟：
1.信息采集。收集客戶個人信息是提供個性化服務(wù)的基礎(chǔ)。收集個人信息主要有兩種方式。第一種方式是通過客戶注冊來獲得，這種方式可以得到客戶的性別、出生日期、最高學(xué)歷、家庭收入、婚姻狀況、職業(yè)等；第二種是通過客戶在網(wǎng)站上的行為來判斷個人的興趣愛好等特點，從而獲得客戶個人信息。如果客戶經(jīng)常瀏覽某類產(chǎn)品或相關(guān)廣告，我們就可以知道客戶對這類產(chǎn)品感興趣。Www.133229.CoM
2.信息分析。一個成功和完善的個性化電子商務(wù)網(wǎng)站應(yīng)該能夠在對客戶透明的情況下，對客戶的資料、行為進行分析，并盡量不影響客戶的頁面處理時間，對于耗時較多的分析、分類處理應(yīng)放在系統(tǒng)相對空閑和客戶退出網(wǎng)站等時間處理，減少客戶等待時間。信息分析過程如下:(1)將網(wǎng)站客戶群進行分類，然后按照客戶群興趣特點進行內(nèi)容設(shè)計，并且將內(nèi)容相應(yīng)歸類;(2)定義客戶類別所對應(yīng)的內(nèi)容，即某類客戶最需要看到什么內(nèi)容;(3)分析客戶的行為和登錄資料，判別客戶所屬的類別;(4)客戶瀏覽網(wǎng)站不同頁面時，以及提交購買定單時，修改相應(yīng)行為資料。
3.個性化服務(wù)。根據(jù)客戶類別顯示相應(yīng)的內(nèi)容給客戶，達到個性化服務(wù)的目的。為了使分類更具有可信性和穩(wěn)定性，對注冊時間較長，瀏覽及購買行為相對穩(wěn)定的客戶優(yōu)先抽樣。
二、數(shù)據(jù)挖掘在crm中的應(yīng)用
1.客戶的獲取。在大多數(shù)的商業(yè)領(lǐng)域中，業(yè)務(wù)發(fā)展的主要指標(biāo)包括新客戶的獲取能力。企業(yè)的市場部門人員可以采用傳統(tǒng)的方法來發(fā)展新客戶，如開展大規(guī)模廣告活動；也可以根據(jù)所了解的目標(biāo)客戶群，將他們分類，然后進行直銷活動。但是當(dāng)數(shù)據(jù)量增大時，即使有豐富經(jīng)驗的市場人員想要選擇出相關(guān)的人口調(diào)查屬性的篩選條件也會變得很困難，隨客戶數(shù)量不斷增長和每位客戶的細(xì)節(jié)因素增多，要得出這樣的行為模式的復(fù)雜度也同樣增大。而數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以幫助完成潛在客戶的篩選工作。首先從一份潛在的客戶名單開始，列出可能對企業(yè)的產(chǎn)品或服務(wù)感興趣的消費者的信息，通過調(diào)查和處理對這些信息進行數(shù)據(jù)擴展，并和一些外部信息匹配，使之更適合數(shù)據(jù)挖掘分析。然后進行市場試驗活動，根據(jù)所需要預(yù)測的客戶行為在一定范圍內(nèi)對客戶進行試驗，記錄下客戶的反饋，稱之為“反應(yīng)行為模式”。剔除無反應(yīng)行為和反應(yīng)行為類別中重復(fù)的數(shù)據(jù)后，在確定細(xì)節(jié)粒度的基礎(chǔ)上，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)構(gòu)建出n元反應(yīng)行為預(yù)測模型。根據(jù)這個模型，可以將潛在的客戶排序，以便找出那些對企業(yè)的產(chǎn)品或服務(wù)最感興趣的客戶。
2.客戶的保持。隨著行業(yè)中的競爭愈來愈激烈和獲得一個新客戶的開支愈來愈大，保持原有客戶的工作也愈來愈有價值。在crm的實施中，企業(yè)通過預(yù)測，找出可能會流失的客戶，并分析出主要有哪些因素導(dǎo)致他們想要離開，在此基礎(chǔ)上，有針對性地挽留那些有離開傾向的'客戶。
利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，可以通過挖掘大量的客戶信息來構(gòu)建預(yù)測模型，較準(zhǔn)確地找出易流失客戶群，并制定相應(yīng)的方案，最大程度地保持住老客戶。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的決策樹技術(shù)能夠較好地應(yīng)用在這一方面。
3.客戶的細(xì)分。細(xì)分是指將一個大的消費群體劃分為一個個細(xì)分群體的動作，同屬一個細(xì)分群的消費者彼此相似，而隸屬于不同細(xì)分群的消費者被視為不同的。通過crm的實施，將產(chǎn)生細(xì)分的客戶群，企業(yè)根據(jù)客戶提出的要求和實際所做的不斷地改善產(chǎn)品和服務(wù)，從而使企業(yè)不斷提高使該客戶群滿意的能力。
數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的聚類分析技術(shù)能夠被運用來從客戶信息數(shù)據(jù)庫中發(fā)現(xiàn)不同的客戶群，并且用購買模式來刻畫不同客戶群的特征，達到細(xì)分客戶群的目的。根據(jù)客戶數(shù)據(jù)特點，一般可采用聚類技術(shù)中的k平均算法來進行劃分。其原理為將含原始客戶信息的數(shù)據(jù)庫劃分成k個聚簇，然后采用一定的算法使得同一簇中的對象是“相似的”，而不同簇中的是“相異的”。
三、推薦系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)
1.貝葉斯網(wǎng)絡(luò)。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)技術(shù)利用訓(xùn)練集創(chuàng)建相應(yīng)的模型，模型用決策樹表示，節(jié)點和邊表示客戶信息。模型的建立可以離線進行，一般需要數(shù)小時或數(shù)天，得到的模型非常小，對模型的使用非�？�，這種方法適合客戶的興趣愛好變化比較慢的場合，推薦精度和最近鄰技術(shù)差不多。
2.關(guān)聯(lián)規(guī)則。關(guān)聯(lián)規(guī)則既可用來分析商品間的參考模式，也可以向客戶推薦商品，提高交叉銷售能力。關(guān)聯(lián)規(guī)則的發(fā)現(xiàn)可以離線進行，隨著商品數(shù)目的增加，規(guī)則的數(shù)量呈指數(shù)增加，但通過決策者對支持度和置信度的選擇，感興趣模式以及算法的選取，也可以高效實現(xiàn)。推薦精度比最近鄰技術(shù)略差。
3.聚類分析。該技術(shù)將具有相似愛好、購物興趣的客戶分配到相同的族中，聚類產(chǎn)生之后，根據(jù)該族中其他客戶對某商品的評價就可以得到系統(tǒng)對該商品的評價，聚類過程可以離線進行，聚類產(chǎn)生之后，性能比較好，但如果某客戶處于一個聚類的邊緣，則對該客戶的推薦精度比較低，推薦精度比最近鄰技術(shù)略差。
4.推薦系統(tǒng)要兼顧準(zhǔn)確性和實時性。一個好的系統(tǒng)可能是多種方法和技術(shù)的結(jié)合，取長補短。譬如，可以把聚類分析作為最臨近算法的預(yù)處理，即通過聚類分析來減小候選集，最臨近算法就可以在一個較小的數(shù)據(jù)集合中進行，從而提高了實時性。
參考文獻:
[1]周彥暉:電子商務(wù)與web數(shù)據(jù)挖掘.計算機應(yīng)用.20xx(5)
[2]董逸生:web挖掘研究綜述.計算機科學(xué)，20xx(11)
數(shù)據(jù)挖掘論文15
題目：檔案信息管理系統(tǒng)中的計算機數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)探討
摘要：伴隨著計算機技術(shù)的不斷進步和發(fā)展, 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)成為數(shù)據(jù)處理工作中的重點技術(shù), 能借助相關(guān)算法搜索相關(guān)信息, 在節(jié)省人力資本的同時, 提高數(shù)據(jù)檢索的實際效率, 基于此, 被廣泛應(yīng)用在數(shù)據(jù)密集型行業(yè)中。筆者簡要分析了計算機數(shù)據(jù)挖掘技術(shù), 并集中闡釋了檔案信息管理系統(tǒng)計算機數(shù)據(jù)倉庫的建立和技術(shù)實現(xiàn)過程, 以供參考。
關(guān)鍵詞：檔案信息管理系統(tǒng); 計算機; 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù); 1 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)概述
數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)就是指在大量隨機數(shù)據(jù)中提取隱含信息, 并且將其整合后應(yīng)用在知識處理體系的技術(shù)過程。若是從技術(shù)層面判定數(shù)據(jù)挖掘技術(shù), 則需要將其劃分在商業(yè)數(shù)據(jù)處理技術(shù)中, 整合商業(yè)數(shù)據(jù)提取和轉(zhuǎn)化機制, 并且建構(gòu)更加系統(tǒng)化的分析模型和處理機制, 從根本上優(yōu)化商業(yè)決策。借助數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能建構(gòu)完整的數(shù)據(jù)倉庫, 滿足集成性、時變性以及非易失性等需求, 整和數(shù)據(jù)處理和冗余參數(shù), 確保技術(shù)框架結(jié)構(gòu)的完整性。
目前, 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)常用的工具, 如SAS企業(yè)的Enterprise Miner、IBM企業(yè)的Intellient Miner以及SPSS企業(yè)的Clementine等應(yīng)用都十分廣泛。企業(yè)在實際工作過程中, 往往會利用數(shù)據(jù)源和數(shù)據(jù)預(yù)處理工具進行數(shù)據(jù)定型和更新管理, 并且應(yīng)用聚類分析模塊、決策樹分析模塊以及關(guān)聯(lián)分析算法等, 借助數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對相關(guān)數(shù)據(jù)進行處理。
2 檔案信息管理系統(tǒng)計算機數(shù)據(jù)倉庫的建立
2.1 客戶需求單元
為了充分發(fā)揮檔案信息管理系統(tǒng)的優(yōu)勢, 要結(jié)合客戶的實際需求建立完整的處理框架體系。在數(shù)據(jù)庫體系建立中, 要適應(yīng)迭代式處理特征, 并且從用戶需求出發(fā)整合數(shù)據(jù)模型, 保證其建立過程能按照整體規(guī)劃有序進行, 且能按照目標(biāo)和分析框架參數(shù)完成操作。首先, 要確立基礎(chǔ)性的數(shù)據(jù)倉庫對象, 由于是檔案信息管理, 因此, 要集中劃分檔案數(shù)據(jù)分析的主題, 并且有效錄入檔案信息, 確保滿足檔案的數(shù)據(jù)分析需求。其次, 要對日常工作中的用戶數(shù)據(jù)進行集中的挖掘處理, 從根本上提高數(shù)據(jù)倉庫分析的完整性。
(1) 確定數(shù)據(jù)倉庫的基礎(chǔ)性用戶, 其中, 主要包括檔案工作人員和使用人員, 結(jié)合不同人員的工作需求建立相應(yīng)的數(shù)據(jù)倉庫。
(2) 檔案工作要利用數(shù)據(jù)分析和檔案用戶特征分析進行分類描述。
(3) 確定檔案的基礎(chǔ)性分類主題, 一般而言, 要將文書檔案歸檔情況、卷數(shù)等基礎(chǔ)性信息作為分類依據(jù)。
2.2 數(shù)據(jù)庫設(shè)計單元
在設(shè)計過程中, 要針對不同維度建立相應(yīng)的參數(shù)體系和組成結(jié)構(gòu), 并且有效整合組成事實表的主鍵項目, 建立框架結(jié)構(gòu)。
第一, 建立事實表。事實表是數(shù)據(jù)模型的核心單元, 主要是記錄相關(guān)業(yè)務(wù)和統(tǒng)計數(shù)據(jù)的表, 能整合數(shù)據(jù)倉庫中的信息單元, 并且提升多維空間處理效果, 確保數(shù)據(jù)儲存過程切實有效。 (1) 檔案管理中文書檔案目錄卷數(shù)事實表:事實表主鍵, 字段類型Int, 字段為Id;文書歸檔年份, 字段類型Int, 字段為Gdyear_key;文書歸檔類型, 字段類型Int, 字段為Ajtm_key;文書歸檔單位, 字段類型Int, 字段為Gddw_key;文書檔案生成年份, 字段類型Int, 字段為Ajscsj_key, 以及文書檔案包括的文件數(shù)目。 (2) 檔案管理中文書檔案卷數(shù)事實表:事實表主鍵, 字段類型Int, 字段為Id;文書歸檔利用日期, 字段類型Int, 字段為Date_key;文書歸檔利用單位, 字段類型Int, 字段為Dw_key;文書歸檔利用類別, 字段類型Int, 字段為Dalb_key;文書歸檔利用年份, 字段類型Int, 字段為Dayear_key等[1]。
第二, 建立維度表, 在實際數(shù)據(jù)倉庫建立和運維工作中, 提高數(shù)據(jù)管理效果和水平, 確保建立循環(huán)和反饋的系統(tǒng)框架體系, 并且處理增長過程和完善過程, 有效實現(xiàn)數(shù)據(jù)庫模型設(shè)計以及相關(guān)維護操作。首先, 要對模式的基礎(chǔ)性維度進行分析并且制作相應(yīng)的表, 主要包括檔案年度維表、利用方式維表等。其次, 要建構(gòu)數(shù)據(jù)庫星型模型體系。最后, 要集中判定數(shù)據(jù)庫工具, 保證數(shù)據(jù)庫平臺在客戶管理工作方面具備一定的優(yōu)勢, 集中制訂商務(wù)智能解決方案, 保證集成環(huán)境的穩(wěn)定性和數(shù)據(jù)倉庫建模的效果, 真正提高數(shù)據(jù)抽取以及轉(zhuǎn)換工作的實際水平。需要注意的是, 在全面整合和分析處理數(shù)據(jù)的過程中, 要分離文書檔案中的數(shù)據(jù), 相關(guān)操作如下:
from dag gd temp//刪除臨時表中的數(shù)據(jù)
Ch count=dag 1.importfile (dbo.u wswj) //將文書目錄中數(shù)據(jù)導(dǎo)出到數(shù)據(jù)窗口
Dag 1.() //將數(shù)據(jù)窗口中的數(shù)據(jù)保存到臨時表
相關(guān)技術(shù)人員要對數(shù)據(jù)進行有效處理, 以保證相關(guān)數(shù)據(jù)合并操作、連接操作以及條件性拆分操作等都能按照數(shù)據(jù)預(yù)處理管理要求合理化進行, 從根本上維護數(shù)據(jù)處理效果。
2.3 多維數(shù)據(jù)模型建立單元
在檔案多維數(shù)據(jù)模型建立的過程中, 相關(guān)技術(shù)人員要判定聯(lián)機分析處理項目和數(shù)據(jù)挖掘方案, 整合信息系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)視圖、維度參數(shù)以及屬性參數(shù)等, 保證具體單元能發(fā)揮其實際作用, 并且真正發(fā)揮檔案維表的穩(wěn)定性、安全性優(yōu)勢。
第一, 檔案事實表中的數(shù)據(jù)穩(wěn)定, 事實表是加載和處理檔案數(shù)據(jù)的基本模塊, 按照檔案目錄數(shù)據(jù)表和檔案利用情況表分析和判定其類別和歸檔時間, 從而提高數(shù)據(jù)獨立分析水平。一方面, 能追加有效的數(shù)據(jù), 保證數(shù)據(jù)倉庫信息的基本質(zhì)量, 也能追加時間判定標(biāo)準(zhǔn), 能在實際操作中減少掃描整個表浪費的時間, 從根本上提高實際效率。另一方面, 能刪除數(shù)據(jù), 實現(xiàn)數(shù)據(jù)更新, 檢索相關(guān)關(guān)鍵詞即可。并且也能同時修改數(shù)據(jù), 維護檔案撤出和檔案追加的動態(tài)化處理效果。
第二, 檔案維表的安全性。在維表管理工作中, 檔案參數(shù)和數(shù)據(jù)的安全穩(wěn)定性十分關(guān)鍵, 由于其不會隨著時間的推移出現(xiàn)變化, 因此, 要對其進行合理的處理和協(xié)調(diào)。維表本身的存儲空間較小, 盡管結(jié)構(gòu)發(fā)生變化的概率不大, 但仍會對代表的對象產(chǎn)生影響, 這就會使得數(shù)據(jù)出現(xiàn)動態(tài)的變化。對于這種改變, 需要借助新維生成的方式進行處理, 從而保證不同維表能有效連接, 整合正確數(shù)據(jù)的同時, 也能對事實表外鍵進行分析[2]。
3 檔案信息管理系統(tǒng)計算機數(shù)據(jù)倉庫的實現(xiàn)
3.1 描述需求
隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和數(shù)據(jù)庫技術(shù)不斷進步, 要提高檔案數(shù)字化水平以及完善信息化整合機制, 加快數(shù)據(jù)庫管控體系的更新, 確保設(shè)備存儲以及網(wǎng)絡(luò)環(huán)境一體化水平能滿足需求, 尤其是在檔案資源重組和預(yù)測項目中, 只有從根本上落實數(shù)據(jù)挖掘體系, 才能為后續(xù)信息檔案管理項目升級奠定堅實基礎(chǔ)。另外, 在數(shù)據(jù)表和文書等基礎(chǔ)性數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)模型建立的基礎(chǔ)上, 要按照規(guī)律制定具有個性化的主動性服務(wù)機制。
3.2 關(guān)聯(lián)計算
在實際檔案分析工作開展過程中, 關(guān)聯(lián)算法描述十分關(guān)鍵, 能對某些行為特征進行統(tǒng)籌整合, 從而制定分析決策。在進行關(guān)聯(lián)規(guī)則強度分析時, 要結(jié)合支持度和置信度等系統(tǒng)化數(shù)據(jù)進行綜合衡量。例如, 檔案數(shù)據(jù)庫中有A和B兩個基礎(chǔ)項集合, 支持度為P (A∪B) , 則直接表述了A和B在同一時間出現(xiàn)的基礎(chǔ)性概率。若是兩者出現(xiàn)的概率并不大, 則證明兩者之間的關(guān)聯(lián)度較低。若是兩者出現(xiàn)的概率較大, 則說明兩者的關(guān)聯(lián)度較高。另外, 在分析置信度時, 利用Confidence (A→B) = (A|B) , 也能有效判定兩者之間的關(guān)系。在出現(xiàn)置信度A的情況下, B的出現(xiàn)概率則是整體參數(shù)關(guān)系的關(guān)鍵, 若是置信度的數(shù)值達到100%, 則直接證明A和B能同一時間出現(xiàn)。
3.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
除了要對檔案的實際內(nèi)容進行數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)庫建構(gòu), 也要對其利用情況進行判定, 目前較為常見的利用率分析算法就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法, 其借助數(shù)據(jù)分類系統(tǒng)判定和分析數(shù)據(jù)對象。值得注意的是, 在分類技術(shù)結(jié)構(gòu)中, 要結(jié)合訓(xùn)練數(shù)據(jù)集判定分類模型數(shù)據(jù)挖掘結(jié)構(gòu)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法類似于人腦系統(tǒng)的運行結(jié)構(gòu), 能建立完整的信息處理單元, 并且能夠整合非線性交換結(jié)構(gòu), 確保能憑借歷史數(shù)據(jù)對計算模型和分類體系展開深度分析[3]。
3.4 實現(xiàn)多元化應(yīng)用
在檔案管理工作中應(yīng)用計算機數(shù)據(jù)挖掘技術(shù), 能對檔案分類管理予以分析, 保證信息需求分類總結(jié)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(jié)合不同的元素對具體問題展開深度調(diào)研。一方面, 計算機數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)借助決策樹算法處理規(guī)則化的檔案分析機制。在差異化訓(xùn)練體系中, 要對數(shù)據(jù)集合中的數(shù)據(jù)進行系統(tǒng)化分析以及處理, 確保構(gòu)建要求能適應(yīng)數(shù)據(jù)挖掘的基本結(jié)構(gòu)[4]。例如, 檔案管理人員借助數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能整合檔案使用人員長期瀏覽與關(guān)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(gòu)完整的數(shù)據(jù)分析機制, 有效向其推送或者是提供便捷化查詢服務(wù), 保證檔案管理數(shù)字化水平的提高。另一方面, 在檔案收集管理工作中應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù), 主要是對數(shù)據(jù)信息進行分析, 結(jié)合基本結(jié)果建立概念模型, 保證模型以及測試樣本之間的比較參數(shù)符合標(biāo)準(zhǔn), 從而真正建立更加系統(tǒng)化的分類框架體系。
4 結(jié)語
總而言之, 在檔案管理工作中應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù), 能在準(zhǔn)確判定用戶需求的同時, 維護數(shù)據(jù)處理效果, 并且減少檔案數(shù)字化的成本, 為后續(xù)工作的進一步優(yōu)化奠定堅實基礎(chǔ)。并且, 數(shù)據(jù)庫的建立, 也能節(jié)省經(jīng)費和設(shè)備維護成本, 真正實現(xiàn)數(shù)字化全面發(fā)展的目標(biāo), 促進檔案信息管理工作的長效進步。
參考文獻
[1]曾雪峰.計算機數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)開發(fā)及其在檔案信息管理中的運用研究[J].科技創(chuàng)新與應(yīng)用, 20xx (9) :285.
[2]王曉燕.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在檔案信息管理中的應(yīng)用[J].蘭臺世界, 20xx (23) :25-26.
[3]韓吉義.基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的高校圖書館檔案信息管理平臺的構(gòu)筑[J].山西檔案, 20xx (6) :61-63.
[4]哈立原.基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的高校圖書館檔案信息管理平臺構(gòu)建[J].山西檔案, 20xx (5) :105-107.
數(shù)據(jù)挖掘論文四： 題目：機器學(xué)習(xí)算法在數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用
摘要：隨著科學(xué)技術(shù)的快速發(fā)展, 各種新鮮的事物和理念得到了廣泛的應(yīng)用。其中機器學(xué)習(xí)算法就是一則典型案例——作為一種新型的算法, 其廣泛應(yīng)用于各行各業(yè)之中。本篇論文旨在探討機器學(xué)習(xí)算法在數(shù)據(jù)挖掘中的具體應(yīng)用, 我們利用龐大的移動終端數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò), 加強了基于GSM網(wǎng)絡(luò)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(zhǔn)度和速度。
關(guān)鍵詞：學(xué)習(xí)算法; GSM網(wǎng)絡(luò); 定位; 數(shù)據(jù);
移動終端定位技術(shù)由來已久, 其主要是利用各種科學(xué)技術(shù)手段定位移動物體的精準(zhǔn)位置以及高度。目前, 移動終端定位技術(shù)主要應(yīng)用于軍事定位、緊急救援、網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化、地圖導(dǎo)航等多個現(xiàn)代化的領(lǐng)域, 由于移動終端定位技術(shù)可以提供精準(zhǔn)的位置服務(wù)信息, 所以其在市場上還是有較大的需求的, 這也為移動終端定位技術(shù)的優(yōu)化和發(fā)展, 提供了推動力。隨著通信網(wǎng)絡(luò)普及, 移動終端定位技術(shù)的發(fā)展也得到了一些幫助, 使得其定位的精準(zhǔn)度和速度都得到了全面的優(yōu)化和提升。同時, 傳統(tǒng)的定位方法結(jié)合先進的算法來進行精準(zhǔn)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(xué)習(xí)算法結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對傳統(tǒng)定位技術(shù)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(xué)習(xí)算法來進行精準(zhǔn)定位暫時無法滿足更大的區(qū)域要求, 還有想要利用較低的設(shè)備成本, 實現(xiàn)得到更多的精準(zhǔn)定位的要求比較困難。所以本文對機器學(xué)習(xí)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(zhǔn)的定位, 滿足市場的需要。
1 數(shù)據(jù)挖掘概述
數(shù)據(jù)挖掘又名數(shù)據(jù)探勘、信息挖掘。它是數(shù)據(jù)庫知識篩選中非常重要的一步。數(shù)據(jù)挖掘其實指的就是在大量的數(shù)據(jù)中通過算法找到有用信息的行為。一般情況下, 數(shù)據(jù)挖掘都會和計算機科學(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, 然后進行相關(guān)性判斷, 由此來執(zhí)行運算。
而機器學(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。
而且對于問題數(shù)據(jù)還可以進行精準(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), 然后利用計算機對測量報告進行分析處理, 測量柵格的距離度量和精準(zhǔn)度, 然后對移動終端柵格進行預(yù)估判斷, 最終利用機器學(xué)習(xí)進行分析求解。
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)進行測量, 按照測量出的數(shù)據(jù)信息的經(jīng)緯度和平均值, 再進行換算, 最終, 得到真實的數(shù)據(jù)量, 提升定位的速度以及有效程度。
2.3 以基站的經(jīng)緯度為基礎(chǔ)的初步定位
用機器學(xué)習(xí)算法來進行移動終端定位, 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, 利用機器學(xué)習(xí)算法來進行移動終端定位的過程, 會隨著定位區(qū)域面積的增大, 而耗費更多的時間。利用基站的經(jīng)緯度作為基礎(chǔ)來進行早期的定位, 則需要以下幾個步驟:要將邊長為十千米的正方形分割成一千米的小柵格, 如果想要定位數(shù)據(jù)集內(nèi)的相關(guān)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(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定位的區(qū)域是四百米, 定位輸出的是以一百米柵格作為中心點的經(jīng)緯度數(shù)據(jù)信息, 相對于一級向量機的定位而言, 二級向量機在定位計算的時候難度是較低的, 更加簡便。后期的預(yù)算主要依賴決策函數(shù)計算和樣本向量機計算。隨著柵格的變小, 定位的精準(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, 對于機器學(xué)習(xí)算法, 相關(guān)人員要加以重視, 不斷的進行改良以及改善, 切實的發(fā)揮其有利的方面, 將其廣泛應(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
[1]陳小燕, CHENXiaoyan.機器學(xué)習(xí)算法在數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用[J].現(xiàn)代電子技術(shù), 20xx, v.38;No.451 (20) :11-14.
[2]李運.機器學(xué)習(xí)算法在數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用[D].北京郵電大學(xué), 20xx.
[3]莫雪峰.機器學(xué)習(xí)算法在數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用[J].科教文匯, 20xx (07) :175-178.
數(shù)據(jù)挖掘論文五： 題目：軟件工程數(shù)據(jù)挖掘研究進展
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。計算機技術(shù)的不斷進步, 通過人工的方式進行軟件的開發(fā)與維護難度較大。而數(shù)據(jù)挖掘能夠有效的提升軟件開發(fā)的效率, 并能夠在大量的數(shù)據(jù)中獲得有效的數(shù)據(jù)。文章主要探究軟件工程中數(shù)據(jù)挖掘技術(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)之間難以進行對比, 所以也就難以達成一致的評價標(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, 還需要進一步的研究和發(fā)現(xiàn)。
參考文獻
[1]王藝蓉.試析面向軟件工程數(shù)據(jù)挖掘的開發(fā)測試技術(shù)[J].電子技術(shù)與軟件工程, 20xx (18) :64.
[2]吳彥博.軟件工程中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的運用探索[J].數(shù)字通信世界, 20xx (09) :187.
[3]周雨辰.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在軟件工程中的應(yīng)用研究[J].電腦迷, 20xx (08) :27-28.
[4]劉桂林.分析軟件工程中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用方式[J].中國新通信, 20xx, 19 (13) :119.
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