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數據挖掘論文篇一
數據挖掘的概念和應用已經滲透到社會生活和工業(yè)生產的各個領域。作為數據挖掘的實踐者，本人在讀數學專業(yè)的同時，也興趣盎然地涉足了數據科學和機器學習領域。在一次數據挖掘課程中，我完成了一篇論文，能讓我對數據挖掘這個領域有更深入的認識和體驗。這篇論文讓我深入了解了數據挖掘的思路，技術和應用，并且讓我體會到寫論文不僅僅是理論知識,更需要實踐的動手能力，思維的掌握能力，和成果演示的表達能力。在這篇心得體會中，我想分享我的經驗，和大家一起探究數據挖掘的獨特之處。
第一段：學習數據挖掘的信念
數據挖掘作為一個復雜的技術領域，它的研究對象可以是已有的數據集合，經修正的數據對象或者真實的數據。要想在這個領域獲得成功，首先需要有學習數據挖掘的信念。學習數據挖掘，不僅需要具有信息學、數學、統(tǒng)計、計算機等領域的基本素養(yǎng),還要具備探索、創(chuàng)新、思維、推理能力等本質要素。當我們深入學習數據挖掘技術時，我們不僅需要明``確各項技術特征，還需要全面了解不同類型的數據分析流程。
第二段：學習數據挖掘的方法
一般來說，學習數據挖掘的方法包括:學習關于數據挖掘的各種知識點、探索分享“開源”資源、通過訓練理論模型以及掌握不同實際應用場景下的數據挖掘流程等。這些方法都非常必要，同時也大大豐富了我們的數據挖掘知識儲備。
第三段：論文的核心內容
在畢業(yè)論文寫作之中,我寫了一篇關于“基于樹模型的數據挖掘方法研究與應用”的論文。本文利用樹形神經網絡模型，并通過對數據源進行預處理和特征選擇，把語音呼叫數據與樣本數據進行匹配，并提出了樹形神經網絡模型的性能檢驗。同時，本文探討了該模型的實際應用場景以及對未來語音識別的發(fā)展具有重要的參考價值。該論文的相關資料、數據等都經過了極為詳盡的研究和討論。通過數據挖掘的方法，該論文配備有附錄和數據模型的詳細數據分析。
第四段：論文的收獲
通過這篇論文的寫作，我除了掌握數據挖掘的基本技能，如預處理、分析等,更重要的是鍛煉了自己的學習能力、團隊溝通協(xié)作能力和美術設計等多方面的能力。通過論文的撰寫和演示,我更加深入地認識了數據挖掘應用的深度、挑戰(zhàn)和前景。
第五段：未來展望
在未來的學習和工作中,我希望能夠不斷強化自己數據挖掘領域方面的知識儲備,加速自身的魅力和資質提升,成為引領行業(yè)的新一代人才,并在日后的實踐中不斷總結經驗,挖掘新的理論問題，依托技術優(yōu)勢和網絡平臺，推動數據挖掘與科技創(chuàng)新的合理發(fā)展,并為行業(yè)的創(chuàng)新與發(fā)展做出重要的貢獻。
數據挖掘論文篇二
數據挖掘技術在金融業(yè)、醫(yī)療保健業(yè)、市場業(yè)、零售業(yè)和制造業(yè)等很多領域都得到了很好的應用。針對交通安全領域中交通事故數據利用率低的現狀，可以通過數據挖掘對相關交通事故數據進行統(tǒng)計分析，從而發(fā)現其中的關聯(lián)，這對提升交通安全水平具有非常重要的意義。
數據挖掘（datamining）即對大量數據進行有效的分類統(tǒng)計，從而整理出有規(guī)律的、有價值的、潛在的未知信息。一般來講，這些數據存在極大的隨機性和不完全性，其包括各行各業(yè)各個方面的數據。數據挖掘是一個結合了數據庫、人工智能、機器學習的學科，涉及統(tǒng)計數據和技術理論等領域。
關聯(lián)分析作為數據挖掘中的重要組成部分，其主要作用就是通過數據之間的相互關聯(lián)從而發(fā)現數據集中某種未知的聯(lián)系。關聯(lián)分析最初是在20世紀90年代初被提出來的，一直備受關注。已被廣泛應用于各行各業(yè)，包括醫(yī)療體檢、電子商務、商業(yè)金融等各個領域。關聯(lián)規(guī)則的挖掘一般可分成兩個步驟[1]：
（1）找出頻繁項集，不小于最小支持度的項集；
（2）生成強關聯(lián)規(guī)則，不小于最小置信度的關聯(lián)規(guī)則。相對于生成強關聯(lián)規(guī)則，找出頻繁項集這一步比較麻煩。l等人在1994年提出的apriori算法是生成頻繁項集的經典算法[2]。apriori算法使用了level-wise搜索的迭代方法，即用k-項集探索（k+1）-項集。apriori算法在整體上可分為兩個部分。
（1）發(fā)現頻集。這個部分是最重要的，開銷相繼產生了各種各樣的頻集算法，專門用于發(fā)現頻集，以降低其復雜度、提高發(fā)現頻集的效率。
（2）利用所獲得的頻繁項集各種算法主要致力產生強關聯(lián)規(guī)則。當然頻集構成的聯(lián)規(guī)則未必是強關聯(lián)規(guī)則，還要檢驗構成的關聯(lián)規(guī)則的支持度和支持度是否超過它們的閾值。apriori算法找出頻繁項集分為兩步：連接和剪枝。
（1）連接。集合lk-1為頻繁k-1項集的集合，它通過與自身連接就可以生成候選k項集的集合，記作ck。
（2）剪枝。頻繁k項集的集合lk是ck的子集。剪枝首先利用apriori算法的性質（頻繁項集的所有非空子集都是頻繁的，如果不滿足這個條件，就從候選集合ck中刪除）對ck進行壓縮；然后，通過掃描所有的事務，確定壓縮后ck中的每個候選的支持度；最后與設定的最小支持度進行比較，如果支持度不小于最小支持度，則認為該候選項是頻繁的。目前，在互聯(lián)網技術及科學技術的快速發(fā)展下，人工智能、機器識別等技術興起，關聯(lián)分析也被越來越多應用其中，并在不斷發(fā)展中提出了大量的改進算法。
近年來，我國越來越多的學者將數據挖掘關聯(lián)分析應用于道路交通事故的研究中，主要是分析道路、車輛、行人以及環(huán)境等因素與交通事故之間的某種聯(lián)系。pande和abdel-aty[3]通過關聯(lián)分析研究了美國佛羅里達州20xx年非交叉口發(fā)生的道路交通事故，重點分析了各個不同的影響因素與交通事故之間的內在聯(lián)系，通過研究得出如下結論，道路照明條件不足是引發(fā)道路交通事故的主要因素，除此之外，還發(fā)現天氣惡劣的環(huán)境下道路彎道的直線段也極易發(fā)生交通事故。graves[4]利用數據挖掘技術中的關聯(lián)規(guī)則對歐洲道路交通事故進行了分析，主要研究了交通事故與道路設施狀況之間的關聯(lián)，通過研究發(fā)現了易導致交通事故發(fā)生的各個道路設施狀況因素，此研究為歐洲路面建設及投資提供了強大的決策支持。我國學者董立巖在研究道路交通事故數據的文獻中，將粗糙集與關聯(lián)分析進行了融合，提出了基于偏好信息的決策規(guī)則簡約算法并將其應用其中，通過分析發(fā)現了道路交通事故的未知規(guī)律。王艷玲通過關聯(lián)分析中的因子關聯(lián)樹模型重點分析了影響道路交通事故最重要的因子，發(fā)現在道路交通事故常見的誘因人、車、路及環(huán)境中對事故影響最大的因子是環(huán)境。許卉瑩等利用關聯(lián)分析、聚類分析以及決策樹分析三種數據挖掘技術對道路交通事故數據進行分析，最終得出了科學的道路交通事故預防和交通安全管理決策依據。尚威等在研究中，對大量的道路交通數據進行了有效整合，并在此基礎上按照交通事故相關因素的不同特點整理出與事故發(fā)生有關的字段數據，形成新的事故數據記錄表，然后再根據多維關聯(lián)規(guī)則對記錄的相關數據進行分析，從而發(fā)現了事故誘導因素記錄字段值和事故結果字段值組成的道路交通事故頻繁字段的組合。張聽等在充分掌握聚類數據挖掘理論與方法的基礎上，提出了多目標聚類分析框架和一個啟發(fā)式的聚類算法k-wanmi，并將其用在道路交通事故的聚類研究中對不同權重的屬性進行了多目標分析。同樣，許宏科也利用該方法對公路隧道交通流數據進行了聚類分析，其在研究中不僅明確了隧道交通流的峰值規(guī)律，而且還根據這種規(guī)律制訂了隧道監(jiān)控設備的不同控制方案，對提高隧道交通安全的水平做了極大的貢獻。徐磊和方源敏在研究中，提出了由簡化信息熵構造的改進c4.5決策樹算法，并將其應用在交通事故數據的研究中，對交通數據進行了正確分類，發(fā)現了一些隱藏的規(guī)則和知識，為交通管理提供了依據。劉軍、艾力斯木吐拉、馬曉松運用多維關聯(lián)規(guī)則分析交通事故記錄，從而找到導致交通事故發(fā)生次數多的主要原因，并且指導相關部門作出相應的決策。楊希剛運用關聯(lián)規(guī)則為現實中的交通事故的預防提供依據。吉林大學的吳昊等人，基于關聯(lián)規(guī)則的理論基礎，定義了公路交通事故屬性模型，并結合改進后的apriori算法，分析了交通事故歷史數據信息，為有關單位和用戶尋找道路黑點（即事故多發(fā)點）提供了技術支援和決策幫助。
通過數據挖掘中的關聯(lián)分析方法雖然能夠對道路交通事故的相關因素進行清晰的分析，但是目前在這一方面的研究仍有不足之處。因為關聯(lián)分析在道路交通事故的研究中往往只能片面發(fā)現某一種或幾種因素影響交通事故的規(guī)律，很難將所有影響因素結合起來進行全面系統(tǒng)的分析。然而道路交通事故的發(fā)生通常都是由相應因素導致，而后事故當事人意識到危險源的存在并采取措施，直到事故發(fā)生的連續(xù)過程，整體來看體現了時序性。也就是說，道路交通事故是受到一系列按照時間先后順序排列的影響因素組合共同作用而發(fā)生的，從整體的角度出發(fā)研究事故發(fā)生機理更加科學。
數據挖掘論文篇三
古典文學中常見論文這個詞，當代，論文常用來指進行各個學術領域的研究和描述學術研究成果的文章，簡稱為論文。以下就是由編為您提供的。
阿里巴巴成功上市，使馬云一時間家喻戶曉，同時讓更多人看到了電商發(fā)展的無限潛力和廣闊空間。電子商務是一門交叉性概念，其涉及理論知識和領域極為豐富，譬如：管理學、法學、經濟學以及互聯(lián)網技術等多種領域，是一系列綜合性極強的活動。信息技術的進步和社會商業(yè)的發(fā)展使得經濟數字化、競爭全球化、貿易自由化的趨勢不斷加強。有關電子商務各類的研究如雨后春筍層出不窮，其中物聯(lián)網技術作為其發(fā)展的重要支撐不可忽視。為進一步了解近年來我國基于物聯(lián)網的電商發(fā)展研究熱點，筆者通過對cnki收錄的相關文獻的進行計量分析就此展開研究。
物聯(lián)網作為一種新興技術，自20世紀90年代由美國麻省理工學院首次提出以來，其技術實現及應用引起國內外學術界學者廣泛關注。物聯(lián)網起初是基于物流系統(tǒng)提出的，以射頻識別技術作為條碼識別的替代品，實現對物流系統(tǒng)進行智能化管理。
在研究物聯(lián)網技術在電子商務應用中，rfid功不可沒。rfid(radio frequency identification)技術作為物聯(lián)網的重要技術，又稱電子標簽、無線射頻識別，是一種通信技術，可通過無線電訊號識別特定目標并讀寫相關數據，而無需識別系統(tǒng)與特定目標之間建立機械或光學接觸。電子商務利用物聯(lián)網技術通過把人、財、物、商店等實體聯(lián)結起來并在網絡環(huán)境下進行交互。在實現交互時，一個關鍵技術就是利用rfid技術給各個實體標注獨一無二的標簽從而將不同實體加以區(qū)分。物聯(lián)網技術不僅承擔著標注實體角色而且在記錄生產過程、跟蹤物流以及防偽查詢等方面發(fā)揮著重要作用。
隨著互聯(lián)網技術的發(fā)展和經濟全球化浪潮的推動，電子商務問題及物聯(lián)網技術成為國內外學術界普遍研究熱點。國內學者就電子商務發(fā)展進程中涉及到的主要環(huán)節(jié)并結合物聯(lián)網技術作出相關研究，并在其研究的基礎之上根據我國電子商務發(fā)展狀況提出了針對性建議，這些環(huán)節(jié)主要包括基礎設施建設、支付環(huán)境、信用環(huán)境以及發(fā)展環(huán)境的改善等等。
國內對電子商務的研究熱度頗高，然而對物聯(lián)網技術下電子商務的研究相對匱乏。2017年4月，我們在cnki上以“主題=電子商務”為檢索式進行檢索，查得相關記錄83605條;以“主題=‘物聯(lián)網’+‘電子商務’”為檢索式得到609條記錄，通過篩選共112篇文獻與本文研究相關。在112篇文章中，98篇為非基金文獻，基金文獻僅占1/8。據調查，近年來我國基于物聯(lián)網技術對電子商務研究集中在物聯(lián)網技術在各行業(yè)電子商務中的應用、物聯(lián)網對電商的影響以及基于物聯(lián)網技術新型模式的研討等方面。因此，圍繞物聯(lián)網環(huán)境下電子商務發(fā)展動向及趨勢并進行相關比較分析對把握電子商務發(fā)展中關鍵問題具有極強的現實意義和指導意義。
數據挖掘論文篇四
摘要：人類利用圖書館產生信息活動時所表現出的最基礎、最平常、最通用的一種關系，便是用戶資源和圖書館之間的關系。從這種關系出發(fā)，分析嫁接起這一簡單聯(lián)系的規(guī)律，便是數據挖掘技術。本文認為對圖書館用戶資源分析研究應以數據挖掘技術為邏輯起點，從云計算、信息共享、數據排查、智能搜索、大數據存儲等對圖書館用戶資源進行整合和建設。應對信息資源日益豐富的這天，數據挖掘技術對管理圖書館信息資源技術帶給了巨大便利。
關鍵詞：數據挖掘；用戶資源
數據挖掘，即數據系統(tǒng)中的信息發(fā)現。隨著計算機技術，個性是云計算、大數據記憶技術的快速發(fā)展，傳統(tǒng)的手動查找信息模式被大數據智能檢索替代。數據挖掘技術廣泛應用于市場、工業(yè)、金融行業(yè)、科學界、互聯(lián)網行業(yè)以及醫(yī)療業(yè)。數據挖掘技術在圖書館的應用，能夠將海量的用戶資源進行聚類、關聯(lián)、整合，能夠對用戶搜索記錄、圖書流通記錄、用戶借閱信息等數據進行精確預判，發(fā)現一些隱蔽的聯(lián)系，為圖書館采購圖書、淘汰文獻資料帶給科學推薦，也能夠為用戶帶給個性化訂閱服務，創(chuàng)新用戶服務模式，為圖書館建設整個信息網絡帶給有力支撐。
1大數據下的圖書館用戶資源特征
圖書館用戶資源是透過數字技術進行組織和管理的：（1）經過數據關聯(lián)分析，把數據庫中存在的兩個或兩個以上用戶之間的相同性提取出來，提高支持度和說服力；（2）把用戶信息按照相似性歸納成幾個類別，建立宏觀概念，發(fā)現其間的相互關系；其次定義這些相互關系，概念產生以后，即等同于這些相互關系的整體信息，用于建構分類規(guī)則或者數據模型；其次利用以上數據找出變化規(guī)律，對此規(guī)律進行模型化處理，并由數據模型對未知信息進行預判；（3）把用戶資源進行時序排序，檢索出高重復率的模型；（4）進行偏差比對，檢查數據之中的異常狀況。圖書館利用超多的用戶訪問信息獲取用戶興趣，發(fā)現用戶群體，為不同的群體定制信息，還能夠建立一個共享信息平臺，讓不同用戶建立網絡交流。
1.1數據量大并且分布更廣
大數據形勢下，圖書館能夠獲取的用戶資源不僅僅限于用戶個人信息和搜索記錄，也包括檔案、學術研究、教學模式、用戶評價和反饋等，數據豐富。同時，數據分布廣泛，在互聯(lián)網時代，可從圖書館應用系統(tǒng)、數據系統(tǒng)記錄以及各種網頁、移動終端的信息獲取，顯示出用戶資源的分散性。
1.2數據資料多元化，形式靈活化
數據系統(tǒng)里的存儲方式不同，服務器不同，系統(tǒng)開發(fā)平臺不同，致使許多用戶資源無法交流互換。圖書館用戶資源有半模型化、模型化和非模型化之分。傳統(tǒng)的圖書館用戶資源中，用戶只是圖書資源的使用者，與圖書館之間只是點對點單線互動，用戶之間不存在交流，而在大數據網絡平臺下，用戶之間能夠建立資料共享互動平臺，使得用戶資源的資料更加多元化。
2圖書館用戶資源利用
2.1有助于利用數據挖掘技術建立用戶資源圖書館
用戶資源圖書館具備信息量大的特點，用戶可獲得各方各面的信息，且從服務的個性化和全方位化而言，圖書館可根據社會熱點或用戶需求定制服務。一方面，建立用戶資源圖書館，使各類用戶信息在同一界面統(tǒng)一呈現，方便用戶的選取和檢索。另一方面，利用數據挖掘技術建立的用戶資源圖書館，服務器眾多，具有較強的計算潛力和存儲潛力，擁有較高的數據處理潛力，能同時容納多數用戶。因數據量大所導致的硬件費用和后期運行費用劇增，可透過構建用戶資源圖書館平臺以及應用服務得到解決。為應付不斷提高的用戶資源存儲方面的壓為，目前亟需的就是投入超多資金以擴容存儲設備，無疑，建立用戶資源平臺能夠解決此問題。
2.2加速圖書館資源的數字化
強大的互聯(lián)網呈現功能和用戶信息保存的可靠性功能，用戶資源存儲的復雜性問題可得到很好的解決。其次，數據挖掘技術對于資源整合方面具有優(yōu)勢，透過分布式的存儲模式整合超多信息資源帶給給用戶檢索。不同的數據之間的互相操作以及全方位的互聯(lián)網服務得以實現，很好的解決了資源重復建設的問題。因此，利用數據挖掘使得圖書館資源數字化具備可行性。從這個好處上來看，資源的館藏數字化將會加快發(fā)展，而不只是圖書書目的劇增。
2.3降低人力資源成本，使圖書館各類資源得以整合和優(yōu)化
隨著各類用戶資源利用步伐的加快，加之依靠因特網的用戶對服務的可行性和效率性要求更高，超多不同體系的服務器布置在機房，系統(tǒng)維護人員的壓力也相應増大。透過數據挖掘技術，可有效進行資源整合和優(yōu)化，無需透過人力進行。
2.4有利于分析用戶心理和提升用戶體驗
數據挖掘技術能夠利用用戶資源計算出用戶模型，這是研究用戶需求、偏好、行為的一種常規(guī)方式，一般認為用戶模型是對用戶在某段時間內相對穩(wěn)定的信息需求的記錄。用戶模型反過來對獲取用戶資源有十分重要的作用，建構用戶模型，能夠使圖書館更加精深、準確地掌握當前用戶資源。透過對用戶資源的處理來預測用戶需求，進而到達持續(xù)提高服務質量和用戶滿意度的目的。一方面，預判用戶心理是利用圖書館用戶資源更加深入的表現。隨著用戶環(huán)境與圖書館環(huán)境的不斷變化，這種預判力覆蓋范圍已經不單單是用戶信息行為的某個過程或某幾個過程，相反，用戶心理能夠對用戶需求的強弱、層次、方向產生極為重要的影響，同時也能夠對獲取用戶資源全部過程產生重要影響。另一方面，最先研究用戶體驗研究當屬企業(yè)營銷活動，主要用來研究用戶與企業(yè)、產品或服務之間的互動。數據挖掘技術能夠更精準預測用戶的實際感受，透過研究用戶情感體驗與用戶行為動作，提高用戶的滿意度，滿足用戶需求。
3結語
在數據大爆發(fā)時代，重視圖書館用戶資源，透過多渠道、多方式匯聚用戶資源，采用數據挖掘、數據歸檔分析等技術，掌握用戶資源特征，有助于圖書館精準定位用戶群體，對調整圖書館運營策略有重要前置作用，更能創(chuàng)新圖書館服務的資料和形式，實現圖書館資源的有效利用。
參考文獻
[1]陳文偉等.數據挖掘技術[m].北京:北京工業(yè)出版社，2002.
[2]郭崇慧等.北京數據挖掘教程[m].北京:清華大學出版社，2005.
[3]徐永麗等.網絡環(huán)境中用戶信息需求障礙分析[j].圖書館理論與實踐，2004.
數據挖掘論文篇五
題目：大數據挖掘在智游應用中的探究
摘要：大數據和智游都是當下的熱點，沒有大數據的智游無從談“智慧”，數據挖掘是大數據應用于智游的核心，文章探究了在智游應用中，目前大數據挖掘存在的幾個問題。
關鍵詞：大數據；智游；數據挖掘；
1引言
隨著人民生活水平的進一步提高，旅游消費的需求進一步上升，在云計算、互聯(lián)網、物聯(lián)網以及移動智能終端等信息通訊技術的飛速發(fā)展下，智游應運而生。大數據作為當下的熱點已經成了智游發(fā)展的有力支撐，沒有大數據提供的有利信息，智游無法變得“智慧”。
2大數據與智游
旅游業(yè)是信息密、綜合性強、信息依存度高的產業(yè)[1]，這讓其與大數據自然產生了交匯。，江蘇省鎮(zhèn)江市首先提出“智游”的概念，雖然至今國內外對于智游還沒有一個統(tǒng)一的學術定義，但在與大數據相關的描述中，有學者從大數據挖掘在智游中的作用出發(fā)，把智游描述為：通過充分收集和管理所有類型和來源的旅游數據，并深入挖掘這些數據的潛在重要價值信息，然后利用這些信息為相關部門或對象提供服務[2]。這一定義充分肯定了在發(fā)展智游中，大數據挖掘所起的至關重要的作用，指出了在智游的過程中，數據的收集、儲存、管理都是為數據挖掘服務，智游最終所需要的是利用挖掘所得的有用信息。
3大數據挖掘在智游中存在的問題
，我國提出用十年時間基本實現智游的目標[3]，過去幾年，國家旅游局的相關動作均為了實現這一目標。但是，在借助大數據推動智游的可持續(xù)性發(fā)展中，大數據所產生的價值卻亟待提高，原因之一就是在收集、儲存了大量數據后，對它們深入挖掘不夠，沒有發(fā)掘出數據更多的價值。
3.1信息化建設
智游的發(fā)展離不開移動網絡、物聯(lián)網、云平臺。隨著大數據的不斷發(fā)展，國內許多景區(qū)已經實現wi—fi覆蓋，部分景區(qū)也已實現人與人、人與物、人與景點之間的實時互動，多省市已建有旅游產業(yè)監(jiān)測平臺或旅游大數據中心以及數據可視化平臺，從中進行數據統(tǒng)計、行為分析、監(jiān)控預警、服務質量監(jiān)督等。通過這些平臺，已基本能掌握跟游客和景點相關的數據，可以實現更好旅游監(jiān)控、產業(yè)宏觀監(jiān)控，對該地的旅游管理和推廣都能發(fā)揮重要作用。
但從智慧化的發(fā)展來看，我國的信息化建設還需加強。雖然通訊網絡已基本能保證，但是大部分景區(qū)還無法實現對景區(qū)全面、透徹、及時的感知，更為困難的是對平臺的建設。在數據共享平臺的建設上，除了必備的硬件設施，大數據實驗平臺還涉及大量部門，如政府管理部門、氣象部門、交通、電子商務、旅行社、旅游網站等。如此多的部門相關聯(lián)，要想建立一個完整全面的大數據實驗平臺，難度可想而知。
3.2大數據挖掘方法
大數據時代缺的不是數據，而是方法。大數據在旅游行業(yè)的應用前景非常廣闊，但是面對大量的數據，不懂如何收集有用的數據、不懂如何對數據進行挖掘和利用，那么“大數據”猶如礦山之中的廢石。旅游行業(yè)所涉及的結構化與非結構化數據，通過云計算技術，對數據的收集、存儲都較為容易，但對數據的挖掘分析則還在不斷探索中。大數據的挖掘常用的方法有關聯(lián)分析，相似度分析，距離分析，聚類分析等等，這些方法從不同的角度對數據進行挖掘。其中，相關性分析方法通過關聯(lián)多個數據來源，挖掘數據價值。但針對旅游數據，采用這些方法挖掘數據的價值信息，難度也很大，因為旅游數據中冗余數據很多，數據存在形式很復雜。在旅游非結構化數據中，一張圖片、一個天氣變化、一次輿情評價等都將會對游客的旅行計劃帶來影響。對這些數據完全挖掘分析，對游客“行前、行中、行后”大數據的實時性挖掘都是很大的挑戰(zhàn)。
3.3數據安全
，數據安全事件屢見不鮮，伴著大數據而來的數據安全問題日益凸顯出來。在大數據時代，無處不在的數據收集技術使我們的個人信息在所關聯(lián)的數據中心留下痕跡，如何保證這些信息被合法合理使用，讓數據“可用不可見”[4]，這是亟待解決的問題。同時，在大數據資源的開放性和共享性下，個人隱私和公民權益受到嚴重威脅。這一矛盾的存在使數據共享程度與數據挖掘程度成反比。此外，經過大數據技術的分析、挖掘，個人隱私更易被發(fā)現和暴露，從而可能引發(fā)一系列社會問題。
大數據背景下的旅游數據當然也避免不了數據的安全問題。如果游客“吃、住、行、游、娛、購”的數據被放入數據庫，被完全共享、挖掘、分析，那游客的人身財產安全將會受到嚴重影響，最終降低旅游體驗。所以，數據的安全管理是進行大數據挖掘的前提。
3.4大數據人才
大數據背景下的智游離不開人才的創(chuàng)新活動及技術支持，然而與專業(yè)相銜接的大數據人才培養(yǎng)未能及時跟上行業(yè)需求，加之創(chuàng)新型人才的外流，以及數據統(tǒng)計未來3~5年大數據行業(yè)將面臨全球性的人才荒，國內智游的構建還缺乏大量人才。
4解決思路
在信息化建設上，加大政府投入，加強基礎設施建設，整合結構化數據，抓取非結構化數據，打通各數據壁壘，建設旅游大數據實驗平臺；在挖掘方法上，對旅游大數據實時性數據的挖掘應該被放在重要位置；在數據安全上，從加強大數據安全立法、監(jiān)管執(zhí)法及強化技術手段建設等幾個方面著手，提升大數據環(huán)境下數據安全保護水平。加強人才的培養(yǎng)與引進，加強產學研合作，培養(yǎng)智游大數據人才。
參考文獻
數據挖掘論文篇六
：數據挖掘是一種特殊的數據分析過程，其不僅在功能上具有多樣性，同時還具有著自動化、智能化處理以及抽象化分析判斷的特點，對于計算機犯罪案件中的信息取證有著非常大的幫助。本文結合數據挖掘技術的概念與功能，對其在計算機犯罪取證中的應用進行了分析。
：數據挖掘技術；計算機；犯罪取證
隨著信息技術與互聯(lián)網的不斷普及，計算機犯罪案件變得越來越多，同時由于計算機犯罪的隱蔽性、復雜性特點，案件偵破工作也具有著相當的難度，而數據挖掘技術不僅能夠對計算機犯罪案件中的原始數據進行分析并提取出有效信息，同時還能夠實現與其他案件的對比，而這些對于計算機犯罪案件的偵破都是十分有利的。
1.1數據挖掘技術的概念
數據挖掘技術是針對當前信息時代下海量的網絡數據信息而言的，簡單來說，就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的隨機數據中對潛在的有效知識進行自動提取，從而為判斷決策提供有利的信息支持。同時，從數據挖掘所能夠的得到的知識來看，主要可以分為廣義型知識、分類型知識、關聯(lián)性知識、預測性知識以及離型知識幾種。
1.2數據挖掘技術的功能
根據數據挖掘技術所能夠提取的不同類型知識，數據挖掘技術也可以在此基礎上進行功能分類，如關聯(lián)分析、聚類分析、孤立點分析、時間序列分析以及分類預測等都是數據挖掘技術的重要功能之一，而其中又以關聯(lián)分析與分類預測最為主要。大量的數據中存在著多個項集，各個項集之間的取值往往存在著一定的規(guī)律性，而關聯(lián)分析則正是利用這一點，對各項集之間的關聯(lián)關系進行挖掘，找到數據間隱藏的關聯(lián)網，主要算法有fp-growth算法、apriori算法等。在計算機犯罪取證中，可以先對犯罪案件中的特征與行為進行深度的挖掘，從而明確其中所存在的聯(lián)系，同時，在獲得審計數據后，就可以對其中的審計信息進行整理并中存入到數據庫中進行再次分析，從而達到案件樹立的效果，這樣，就能夠清晰的判斷出案件中的行為是否具有犯罪特征[1]。而分類分析則是對現有數據進行分類整理，以明確所獲得數據中的相關性的一種數據挖掘功能。在分類分析的過程中，已知數據會被分為不同的數據組，并按照具體的數據屬性進行明確分類，之后再通過對分組中數據屬性的具體分析，最終就可以得到數據屬性模型。在計算機犯罪案件中，可以將按照這種數據分類、分析的方法得到案件的數據屬性模型，之后將這一數據屬性模型與其他案件的數據屬性模型進行對比，這樣就能夠判斷嫌疑人是否在作案動機、發(fā)生規(guī)律以及具體特征等方面與其他案件模型相符，也就是說，一旦這一案件的數據模型屬性與其他案件的數據模型屬性大多相符，那么這些數據就可以被確定為犯罪證據。此外，在不同案件間的共性與差異的基礎上，分類分析還可以實現對于未知數據信息或類似數據信息的有效預測，這對于計算機犯罪案件的處理也是很有幫助的。此外，數據挖掘分類預測功能的實現主要依賴決策樹、支持向量機、vsm、logisitic回歸、樸素貝葉斯等幾種，這些算法各有優(yōu)劣，在實際應用中需要根據案件的實際情況進行選擇，例如支持向量機具有很高的分類正確率，因此適合用于特征為線性不可分的案件，而決策樹更容易理解與解釋。
對于數據挖掘技術，目前的計算機犯罪取證工作并未形成一個明確而統(tǒng)一的應用步驟，因此，我們可以根據數據挖掘技術的特征與具體功能，對數據挖掘技術在計算機犯罪取證中的應用提供一個較為可行的具體思路[2]。首先，當案件發(fā)生后，一般能夠獲取到海量的原始數據，面對這些數據，可以利用fp-growth算法、apriori算法等算法進行關聯(lián)分析，找到案件相關的潛在有用信息，如犯罪嫌疑人的犯罪動機、案發(fā)時間、作案嫌疑人的基本信息等等。在獲取這些基本信息后，雖然能夠對案件的基本特征有一定的了解，但犯罪嫌疑人卻難以通過這些簡單的信息進行確定，因此還需利用決策樹、支持向量機等算法進行分類預測分析，通過對原始信息的準確分類，可以得到案件的犯罪行為模式（數據屬性模型），而通過與其他案件犯罪行為模式的對比，就能夠對犯罪嫌疑人的具體特征進行進一步的預測，如經?；顒拥膱鏊⑿袨榱晳T、分布區(qū)域等，從而縮小犯罪嫌疑人的鎖定范圍，為案件偵破工作帶來巨大幫助。此外，在計算機犯罪案件處理完畢后，所建立的嫌疑人犯罪行為模式以及通過關聯(lián)分析、分類預測分析得到的案件信息仍具有著很高的利用價值，因此不僅需要將這些信息存入到專門的數據庫中，同時還要根據案件的結果對數據進行再次分析與修正，并做好犯罪行為模式的分類與標記工作，為之后的案件偵破工作提供更加豐富、詳細的數據參考。
總而言之，數據挖掘技術自計算機犯罪取證中的應用是借助以各種算法為基礎的關聯(lián)、分類預測功能來實現的，而隨著技術的不斷提升以及數據庫中的犯罪行為模式會不斷得到完善，在未來數據挖掘技術所能夠起到的作用也必將越來越大。
作者:周永杰 單位:河南警察學院信息安全系
數據挖掘論文篇七
數據挖掘技術在各行業(yè)都有廣泛運用，是一種新興信息技術。而在線考試系統(tǒng)中存在著很多的數據信息，數據挖掘技在在線考試系統(tǒng)有著重要的意義，和良好的應用前景，從而在眾多技術中脫穎而出。本文從對數據挖掘技術的初步了解，簡述數據挖掘技術在在線考試系統(tǒng)中成績分析，以及配合成績分析，完善教學。
隨著計算機網絡技術的快速發(fā)展，計算機輔助教育的不斷普及，在線考試是一種利用網絡技術的重要輔助教育手段，其改革有著重要的意義。數據挖掘技術作為一種新興的信息技術，其包括了人工智能、數據庫、統(tǒng)計學等學科的內容，是一門綜合性的技術。這種技術的主要特點是對數據庫中大量的數據進行抽取、轉換和分析，從中提取出能夠對教師有作用的關鍵性數據。將其運用于在線考試系統(tǒng)中，能夠很好的處理在線考試中涉及到的數據，讓在線考試的實用性和高效性得到進一步的增強，幫助教師更加快速、完整的統(tǒng)計考試信息，完善教學。
數據挖掘技術是從大量數據中"挖掘"出對使用者有用的知識，即從大量的、隨機的、有噪聲的、模糊的、不完全的實際應用數據中，"挖掘"出隱含在其中但人們事先卻不知道的，而又是對人們潛在有用的信息與知識的整個過程。
目前主要的商業(yè)數據挖掘系統(tǒng)有sas公司的enterpriseminer，spss公司的clementine，sybas公司的warehousestudio，minersgi公司的mineset，rulequestresearch公司的see5，ibm公司的intelligent，還有coverstory，knowledgediscovery，quest，explora，dbminer，workbench等。
2.1數據分類
數據挖掘技術通過對數據庫中的數據進行分析，把數據按照相似性歸納成若干類別，然后做出分類，并能夠為每一個類別都做出一個準確的描述，挖掘出分類的規(guī)則或建立一個分類模型。
2.2數據關聯(lián)分析
數據庫中的數據關聯(lián)是一項非常重要，并可以發(fā)現的知識。數據關聯(lián)就是兩組或兩組以上的數據之間有著某種規(guī)律性的聯(lián)系。數據關聯(lián)分析的作用就是找出數據庫中隱藏的聯(lián)系，從中得到一些對學校教學工作管理者有用的信息。就像是在購物中，就可以通過顧客的購買物品的聯(lián)系，從中得到顧客的購買習慣。
2.3預測
預測是根據已經得到的數據，從而對未來的情況做出一個可能性的分析。數據挖掘技術能自動在大型的數據庫中做出一個較為準確的分析。就像是在市場投資中，可以通過各種商品促銷的數據來做出一個未來商品的促銷走勢。從而在投資中得到最大的回報。
數據挖掘技術融合了多個學科、多個領域的知識與技術，因此數據挖掘的方法也呈現出很多種類的形式。就目前的統(tǒng)計分析類的數據挖掘技術的角度來講，光統(tǒng)計分析技術中所用到的數據挖掘模型就回歸分析、邏輯回歸分析、有線性分析、非線性分析、單變量分析、多變量分析、最近鄰算法、最近序列分析、聚類分析和時間序列分析等多種方法。數據挖掘技術利用這些方法對那些異常形式的數據進行檢查，然后通過各種數據模型和統(tǒng)計模型對這些數據來進行解釋，并從這些數據中找出隱藏在其中的商業(yè)機會和市場規(guī)律。另外還有知識發(fā)現類數據挖掘技術，這種和統(tǒng)計分析類的數據挖掘技術完全不同，其中包括了支持向量機、人工神經元網絡、遺傳算法、決策樹、粗糙集、關聯(lián)順序和規(guī)則發(fā)現等多種方法。
4.1運用關聯(lián)規(guī)則分析教師的年齡對學生考試成績的影響
數據挖掘技術中的關聯(lián)分析在教學分析中，是一種使用頻繁，行之有效的方法，它能挖掘出大量數據中項集之間之間有意義的關聯(lián)聯(lián)系，幫助知道教師的教學過程。例如在如今的一些高職院校中，就往往會把學生的英語四六級過級率，計算機等級等，以這些為依據來評價教師的教學效果。將數據挖掘技術中的關聯(lián)規(guī)則運用于考試的成績分析當中，就能夠挖掘出一些對學生過級率產生影響的因素，對教師的教學過程進行重要的指導，讓教師的教學效率更高，作用更強。
還可以通過關聯(lián)規(guī)則算法，先設定一個最小可信度和支持度，得到初步的關聯(lián)規(guī)則，根據相關規(guī)則，分析出教師的組成結構和過級率的影響，從來進行教師隊伍的結構調整，讓教師隊伍更加合理。
4.2采用分類算法探討對考試成績有影響的因素
數據挖掘技術中的分類算法就是對一組對象或一個事件進行歸類，然后通過這些數據，可以進行分類模型的建立和未來的預測。分類算法可以進行考試中得到的數據進行分類，然后通過學生的一些基本情況進行探討一些對考試成績有影響的因素。分類算法可以用一下步驟實施：
4.2.1數據采集
這種方法首先要進行數據采集，需要這幾方面的數據，學生基本信息（姓名、性別、學號、籍貫、所屬院系、專業(yè)、班級等）、學生調查信息（比如學習前的知識掌握情況、學習興趣、課堂學習效果、課后復習時間量等）、成績（學生平常學習成績，平?？荚嚦煽儯鞣N大型考試成績等）、學生多次考試中出現的易錯點（本次考試中出現的易錯點，以往考試中出現的易錯點）
4.2.2數據預處理
（1）數據集成。把數據采集過程中得到的多種信息，利用數據挖掘技術中的數據庫技術生產相應的學生考試成績分析基本數據庫。（2）數據清理。在學生成績分析數據庫中，肯定會出現一些情況缺失，對于這些空缺處，就需要使用數據清理技術來進行這些數據庫中數據的填補遺漏。例如，可以采用忽略元組的方法來刪除那些沒有參加考試的學生考試數據已經在學生填寫的調查數據中村中的空缺項。（3）數據轉換。數據轉換主要功能是進行進行數據的離散化操作。在這個過程中可以根據實際需要進行分類，比如把考試成績從0~59的分到較差的一類，將60到80分為中等類，81到100分為優(yōu)秀等。（4）數據消減。數據消減的功能就是把所需挖掘的數據庫，在消減的過程又不能影響到最終的數據挖掘結果。比如在分析學生的基本學習情況的影響因素情況中，學生信息表中中出現的字段很多，可以選擇性的刪除班別、籍貫等引述，形成一份新的學生基本成績分析數據表。
4.2.3利用數據挖掘技術，得出結論
通過數據挖掘技術在在線考試中的應用，得出這些學生數據的相關分析，比如說學生考試中的易錯點在什么地方，學生考試成績的自身原因，學生考試成績的環(huán)境原因，教師隊伍的搭配情況等等，從中得出如何調整學校教學資源，教師的教學方案調整等等，從而完善學校對學生的教學。
數據挖掘技術在社會各行各業(yè)中都有一定程度的使用，基于其在數據組織、分析能力、知識發(fā)現和信息深層次挖掘的能力，在使用中取得了顯著的成效，但數據挖掘技術中還存在著一些問題，例如數據的挖掘算法、預處理、可視化問題、模式識別和解釋等等。對于這些問題，學校教學管理工作者要清醒的認識，在在線考試系統(tǒng)中對數據挖掘信息做出合理的使用，讓數字挖掘技術在在線考試系統(tǒng)中能夠更加有效的發(fā)揮其長處，避免其在在線考試系統(tǒng)中的的缺陷。
[1]胡玉榮?；诖植诩碚摰臄祿诰蚣夹g在高校學生成績分析中的作用[j]。荊門職業(yè)技術學院學報，20xx,12(22):12.
[2][加]韓家煒，堪博（kamberm.）。數據挖掘：概念與技術（第2版）[m]范明，譯。北京:機械工業(yè)出版社，20xx.
[3]王潔?！对诰€考試系統(tǒng)的設計與開發(fā)》[j]。山西師范大學學報，20xx(2)。
[4]王長娥。數據挖掘技術在教育中的應用[j]。計算機與信息技術，20xx(11)
數據挖掘論文篇八
摘要：主要通過對數據挖掘技術的探討，對職教多年累積的教學數據運用分類、決策樹、關聯(lián)規(guī)則等技術進行分析，從分析的結果中發(fā)現有價值的數據模式，科學合理地實現教學評估，讓教學管理者能夠從中發(fā)現教學活動中存在的主要問題以便及時改進，進而輔助管理者決策做好教學管理。
關鍵詞：教學評估；數據挖掘；教學評估體系；層次分析法
1概述
近年來國家對中等職業(yè)教育的發(fā)展高度重視，在政策扶持與職教工作者的努力下，職業(yè)教育獲得了蓬勃的發(fā)展。如何提高教學質量、培養(yǎng)合格的高技術人才成為職教工作者研究的課題。各種調查研究結果表明：加強師資隊伍的建設，強化教師教學評估對教學質量的提高尤為重要。
所謂教學評估，就是運用系統(tǒng)科學的方法對教學活動或教育行為的價值、效果作出科學的判斷過程。教學評估方式要靈活多樣，要多途徑、多方位、多形式的發(fā)揮評估的導學作用，以鼓勵評估為主，充分發(fā)揮評估的激勵功能，促進教學的健康發(fā)展。
在中等職業(yè)學校多年的教育教學工作中積累了大量的教務管理數據、教師檔案數據等，怎樣從龐雜大量的數據中挖掘出有效提高教學質量的關鍵因素是個難題。數據挖掘技術卻可以從人工智能的角度很好地解決這一課題。通過數據挖掘技術，得到隱藏在教學數據背后的有用信息，在一定程度上為教學部門提供決策支持信息促使更好地開展教學工作，提高教學質量和教學管理水平，使之能在功能上更加清晰地認識教師教與學生學的關系及促進教育教學改革。
2數據挖掘技術
2.1數據挖掘的含義
數據挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的數據中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。數據挖掘應該更正確地命名為“從數據中挖掘知識”。即數據挖掘是對巨大的數據集進行尋找和分析的計算機輔助處理過程，在這一過程中顯現先前未曾發(fā)現的模式，然后從這些數據中發(fā)掘某些內涵信息，包括描述過去和預測未來趨勢的信息。人工智能領域習慣稱知識發(fā)現，而數據庫領域習慣將其稱為數據挖掘。
2.2數據挖掘的基本過程
數據挖掘過程包括對問題的理解和提出、數據收集、數據處理、數據變換、數據挖掘、模式評估、知識表示等過程，以上的過程不是一次完成的，其中某些步驟或者全過程可能要反復進行。對問題的理解和提出在開始數據挖掘之前，最基礎的工作就是理解數據和實際的業(yè)務問題，在這個基礎之上提出問題，對目標作出明確的定義。
2.3數據挖掘常用的算法
2.3.1分類分析方法：是通過分析訓練集中的數據，為每個類別做出準確的描述或建立分析模型或挖掘出分類規(guī)則，以便以后利用這個分類規(guī)則對其它數據庫中的記錄進行分類的方法。2.3.2決策樹算法：是一種常用于分類、預測模型的算法，它通過將大量數據有目的的分類，從而找到一些有價值的、潛在的信息。它的主要優(yōu)點是描述簡單，分類速度快，特別適合大規(guī)模的數據處理。2.3.3聚類算法：聚類分析處理的數據對象的類是未知的。聚類分析就是將對象集合分組為由類似的對象組成的多個簇的過程。在同一個簇內的對象之間具有較高的相似度，而不同簇內的對象差別較大。2.3.4關聯(lián)規(guī)則算法：側重于確定數據中不同領域之間的關系，即尋找給定數據集中的有趣聯(lián)系。提取描述數據庫中數據項之間所存在的潛在關系的規(guī)則，找出滿足給定支持度和置信度閾值的多個域之間的依賴關系。
在以上各種算法的研究中，比較有影響的是關聯(lián)規(guī)則算法。
3教學評估體系
評價指標體系是教學評估的基礎和依據，對評估起著導向作用，因此制定一個科學全面的評價指標體系就成為改革、完善評價的首要目標。評價指標應以指導教學實踐為目的，通過評價使教師明確教學過程中應該肯定的和需要改進的地方；以及給出設計評價指標的導向問題。
3.1教學評估體系的構建方法
層次分析法（簡稱ahp法）是美國運籌學家t·l·saaty教授在20世紀70年代初期提出的一種簡便、靈活而又實用的多準則決策的系統(tǒng)分析方法，其原理是把一個復雜問題分解、轉化為定量分析的方法。它需要建立關于系統(tǒng)屬性的各因素多級遞階結構，然后對每一層次上的因素逐一進行比較，得到判斷矩陣，通過計算判斷矩陣的特征值和特征向量，得到其關于上一層因素的相對權重，并可自上而下地用上一層次因素的相對權重加權求和，求出各層次因素關于系統(tǒng)整體屬性（總目標層）的綜合重要度。
3.2構建教學評估指標體系的作用
3.2.1構建的教學評估指標，作為挖掘庫選擇教學信息屬性的依據。
3.2.2通過ahp方法，能篩選出用來評價教學質量的相關重要屬性，從而入選為挖掘庫字段，這樣就減去了挖掘庫中對于挖掘目標來說影響較小的屬性，進而大大減少了挖掘的工作量，提高挖掘效率。3.2.3通過構建教學評估指標，減少了挖掘對象的字段，從而避免因挖掘字段過多，導致建立的決策樹過大，出現過度擬合挖掘對象，進而造成挖掘規(guī)則不具有很好的評價效果的現象。3.2.4提高教學質量評估實施工作的效率。
4數據挖掘在教學評估中的應用
4.1學習效果評價學習評價是教育工作者的重要職責之一。評價學生的學習情況，既對學生起到信息反饋和激發(fā)學習動機的作用，又是檢查課程計劃、教學程序以至教學目的的手段，也是考查學生個別差異、便于因材施教的途徑。評價要遵循“評價內容要全面、評價方式要多元化、評價次數要多次化，注重自評與互評的有機結合”的原則。利用數據挖掘工具，對教師業(yè)務檔案數據庫、行為記錄數據庫、獎勵處罰數據庫等進行分析處理，可以即時得到教師教學的評價結果，對教學過程出現的問題進行及時指正。
另外，這種系統(tǒng)還能夠克服教師主觀評價的不公正、不客觀的弱點，減輕教師的工作量。
4.2課堂教學評價
課堂教學評價不僅對教學起著調節(jié)、控制、指導和推動作用，而且有很強的導向性，是學校教學管理的重要組成部分，是評價教學工作成績的主要手段。實現對任課教師及教學組織工作效果做出評價，但是更重要的目的是總結優(yōu)秀的教學經驗，為教學質量的穩(wěn)定提高制定科學的規(guī)范。學校每學期都要搞課堂教學評價調查，積累了大量的數據。利用數據挖掘技術，從教學評價數據中進行數據挖掘，將關聯(lián)規(guī)則應用于教師教學評估系統(tǒng)中，探討教學效果的好壞與老師的年齡、職稱、學歷之間的聯(lián)系；確定教師的教學內容的范圍和深度是否合適，選擇的教學媒體是否適合所選的教學內容和教學對象；講解的時間是否恰到好處；教學策略是否得當等。從而可以及時地將挖掘出的規(guī)則信息反饋給教師。管理部門據此能合理配置班級的上課教師，使學生能夠較好地保持良好的學習態(tài)度，從而為教學部門提供了決策支持信息，促使教學工作更好地開展。
結束語
數據挖掘作為一種工具，其技術日趨成熟，在許多領域取得了廣泛的應用。在教育領域里，隨著數據的不斷累積，把數據挖掘技術應用到教學評價系統(tǒng)中，讓領導者能夠從中發(fā)現教師教學活動中的主要問題，以便及時改進，進而輔助領導決策做好學校管理，提高學校管理能力和水平，同時通過建立有效的教學激勵機制來達到提高教學質量的目的。這一研究對發(fā)展中的職業(yè)教育教學管理提出了很好的建議，為教學管理工作的計算機輔助決策增添了新的內容。將數據挖掘技術應用于中職教學評估，設計開發(fā)一套行之有效的課堂教學評價系統(tǒng)，是下一步要做的工作，必將有力推動職業(yè)教育的快速發(fā)展。
數據挖掘論文篇九
前言
近些年來，已經有越來越多的企業(yè)把通信、網絡技術和計算機應用引入企業(yè)的日常管理工作和業(yè)務開發(fā)處理當中，企業(yè)的各類信息化程度也在不斷提高?，F代科技信息技術的廣泛應用已經顯著的提高了企業(yè)的工作效率和經濟效益。但是，在使用信息技術給企業(yè)帶來的方便、快捷的同時，也不斷的出現了新的問題和需求。企業(yè)經過多年積累了大量的歷史數據，這些數據對企業(yè)當前的日常經營活動幾乎沒有任何的使用價值，成了留之無用棄之可惜的累贅。而且儲藏這些歷史數據會對企業(yè)造成很大的困難和費用開銷。為此數據挖掘技術應用在網絡營銷中勢在必行，全面細致的分析數據庫資源并從中提取有價值的信息來對商業(yè)決策進行支持，從而來控制運營成本、提高經濟效益。本文將從網絡營銷中數據挖掘技術的幾個應用進行探討和分析。
1客戶關系管理
客戶關系管理在網絡營銷，商業(yè)競爭是一家以客戶為中心的競技狀態(tài)的客戶，留住客戶，擴大客戶基礎，建立密切的客戶關系，客戶需求分析和創(chuàng)造客戶需求等，是非常關鍵的營銷問題?？蛻絷P系管理，營銷和信息技術領域是一個新概念，這在90年代初，軟件產品在上世紀90年代后期出現的誕生。目前，在國內和國外的此類產品的研究和發(fā)展階段。然而，繼續(xù)與數據倉庫和數據挖掘技術的進步和發(fā)展，客戶關系管理，也是對實際應用階段。crm的目標是管理者與客戶的互動，提升客戶價值，提高客戶滿意度，提高客戶的忠誠度，還發(fā)現，市場營銷和銷售渠道，然后尋找新客戶，提高客戶的利潤貢獻率的最終目的是為了推動社會和經濟效益。客戶關系管理的目的，應用是改善企業(yè)與客戶的關系，它是企業(yè)和服務本質管理和協(xié)調，以滿足客戶的需求，企業(yè)政策支持這項工作，并聯(lián)系客戶服務加強管理，提高客戶滿意度和品牌忠誠度。
然而，數據挖掘可以應用到很多方面的crm和不同階段，包括以下內容：
（1）“一對一”營銷的內部工作人員認識到，客戶是在這個領域的企業(yè)，而不是貿易發(fā)展生存的關鍵。與每一個客戶接觸的過程，也是了解客戶的進程，而且也讓客戶了解業(yè)務流程。
（2）企業(yè)與客戶之間的銷售應該是一種商業(yè)關系不斷向前發(fā)展?？蛻艉蜖I銷公司成立這種方式，而且有許多方法可以使這種與客戶的關系，往往以改善包括：延長時間，客戶關系和維護客戶關系，以進一步加強相互交往過程中，公司可以在對方取得聯(lián)系更多的利潤。
（3）客戶對客戶盈利能力分析。我們的客戶盈利能力是非常不同的，如果你不明白客戶盈利能力，很難制定有效的營銷策略，以獲取最有價值的客戶，或進一步提高客戶的忠誠度的價值。數據挖掘技術可以用來預測客戶在市場條件變化不同的盈利能力。它可以找到所有這些行為和使用模型來預測客戶行為模式的客戶交易盈利水平或新客戶找到高利潤。
（4）在所有部門維護客戶關系的競爭日趨激烈，企業(yè)獲得新客戶的成本上升，因此，保持現有客戶的關系變得越來越重要。對于企業(yè)客戶可分為三大類：沒有價值或者低價值的客戶，不容易失去寶貴的客戶，并不斷尋找更多的優(yōu)惠，更有價值的服務給客戶。前兩個類型的`客戶，客戶關系管理，現代化，然而，最具潛力的市場活動，是第三個層次的用戶，而且還特別需求和營銷工具，以保護客戶，可以減緩企業(yè)經營成本，而且還獲得了寶貴的客戶。數據挖掘還可以發(fā)現，由于客戶流失，該公司能夠滿足這些客戶的需要，采取適當措施，保持銷售。
（5）客戶訪問企業(yè)業(yè)務系統(tǒng)資源，包括能夠獲得新客戶的關鍵指標。為了提供這些新的資源，包括企業(yè)搜索客戶誰不知道該產品的客戶，可能是競爭對手，服務客戶。這些細分客戶，潛在客戶可以幫助企業(yè)完成檢查。
2企業(yè)經營定位
通過挖掘客戶的有關數據，可以對客戶進行分類，找出其相同點和不同點，以便為客戶提供個性化的產品和服務，使企業(yè)和客戶之間能夠通過網絡進行有效的溝通和信息交流。例如，關聯(lián)分析，客戶在購買某種商品時，有可能會連帶著購買其他的相關產品，這樣購買的某種商品和連帶購買的其他相關產品之間就存在著某種關聯(lián)，企業(yè)可以針對這種關聯(lián)進行分析，分析出規(guī)律，已制定有效的營銷策略來長效的起到吸引客戶連帶消費，購買其他產品的營銷策略。它能夠智能化地從大量的數據中提取出有用的信息和知識，為企業(yè)的管理人員提供決策支持。數據挖掘技術使數據庫技術進入了一個更高級的階段，它不僅能對過去的數據進行查詢和遍歷，并且能夠找出過去數據之間的潛在聯(lián)系，從而促進信息的傳遞。
客戶群體的劃分也會用到數據挖掘，沒有基于數據挖掘的客戶劃分，就沒有真正的差異化、個性化營銷，就沒有現代營銷的根本。做為企業(yè)的領導者，不管你的企業(yè)是賣產品的還是賣服務，第一個應該準確把握的商業(yè)問題就是你的目標客戶群體，他們是誰，有什么特點和行為模式，有那些獨特的喜好可以作為營銷的突破口，有多大的多長久的贏利價值。這些問題是你整個商業(yè)運做的核心和基礎，不了解你的客戶，下面的路就根本別指望能走下去了。數據挖掘營銷應用中的客戶群體劃分可以科學有效的解決這個問題，也能給企業(yè)找到一個合理的營銷定位。
3客戶信用風險控制
數據挖掘技術在90年代開始應用于信用評估與風險分析中。企業(yè)在進行網絡營銷的過程中會受到各種各樣的來自買方的信用風險的威脅，隨著市場競爭的加劇，貿易信用已經成為企業(yè)成功開發(fā)客戶和加強客戶關系的重要條件?？蛻粜庞霉芾碇饕撬鸭瘍Υ婵蛻粜畔?，因為客戶既是企業(yè)最大的財富來源，也是風險的主要來源。為了讓企業(yè)在這方面更少的受到威脅，可以利用數據挖掘技術發(fā)現企業(yè)經常面臨的詐騙行為或延付貨款行為，進而進行回避。同時盡可能把客戶信用風險控制在交易發(fā)生之前是成功信用管理的根本。因此，充分獲取客戶的詳細資料并做出安全的決策非常重要。
客戶信用風險管理應用數據挖掘技術的優(yōu)勢：
（3）數據挖掘技術也可以適應各種形式的數據，數據挖掘可以是連續(xù)的數據，離散數據，而其他形式的數據處理，以便在更大的靈活性，在選擇指標時，更加符合客觀實際的信用風險模型。
為現代信用風險管理方法有兩個：第一是所謂的指數法，其基礎是信用相關業(yè)務的某些特性來企業(yè)信用評估；第二類是所謂的結構化方法，根據歷史數據和市場數據模擬在企業(yè)資產價值變化的動態(tài)持續(xù)的過程，然后確定其企業(yè)信用的位置。
4在網絡營銷中進行數據挖掘的優(yōu)勢
網絡營銷作為適應網絡經濟時代的網絡虛擬市場的新營銷理論，是市場營銷理念在新時期的發(fā)展和應用。它能夠智能化地從大量的數據中提取出有用的信息和知識，為企業(yè)的管理人員提供決策支持。數據挖掘技術使數據庫技術進入了一個更高級的階段，它不僅能對過去的數據進行查詢和遍歷，并且能夠找出過去數據之間的潛在聯(lián)系，從而促進信息的傳遞。
1．維護原有客戶，挖掘潛在新客戶
網絡營銷中銷售商可以通過客戶的訪問記錄來挖掘出客戶的潛在信息，跟據客戶的興趣與需求向客戶有針對性的做個性化的推薦，制定出客戶滿意的產品服務。在做好維護原有老客戶的基礎上，通過對數據的挖掘，利用分類技術，也可以尋找出潛在的客戶，通過對web日志的挖掘，可以對已經存在的訪問者進行分類，根據這種精細的分類，還可以找到潛在的新客戶。
2．制定營銷策略，優(yōu)化促銷活動
對于保留的商品訪問記錄和銷售記錄進行挖掘，可以發(fā)現客戶的訪問規(guī)律，了解客戶消費的生命周期，起伏規(guī)律，結合市場形勢的變化，針對不同的商品和客戶群制定不同的營銷策略，保證促銷活動針對客戶群有的放矢，收到意想不到的效果。
3．降低運營成本，提高競爭力
網絡營銷的管理者可以通過數據挖掘發(fā)現市場反饋的可靠信息，預測客戶未來的購買行為，有針對性的進行營銷活動，還可以根據產品訪問者的瀏覽習慣來覺定產品廣告的位置，使廣告有針對性的起到宣傳的效果。從而提高廣告的投資回報率，從而能降低運營成本，提高且的核心競爭力。
4．對客戶進行個性化推薦
根據客戶采礦活動對網絡規(guī)則，有針對性的網絡營銷平臺，提供“個性化”服務。個性化服務是在服務策略和服務內容的不同客戶的不同，其本質是客戶為中心的web服務的需求。它通過收集和分析客戶資料，以了解客戶的利益和購買行為，然后采取主動，以達到建議的服務。
5．完善網絡營銷網站的設計
參考文獻
1馮英健著,《網絡營銷基礎與實踐》,清華大學出版社,1月第1版
2.,and.sky-shairoh,esinknowledgediscoveryanddatamining.aaai/mitpress,menlopark,ca.:
數據挖掘論文篇十
摘要：在國家電網公司信息化工程的建設過程中，積累了大量的文本數據。如何挖掘文本數據中蘊含的有價值信息將成為電力企業(yè)大數據挖掘方向研究的重點對象。文章結合電力行業(yè)目前的數據現狀，使用文本挖掘的方法對電力設備檢修資金投入工作效能場景進行挖掘，對生產信息管理系統(tǒng)中報缺單數據進行文本聚類，實現對缺陷的細分。實踐表明，該方法可以得出各類別的缺陷特征，從而證明了文本挖掘在電力行業(yè)的可用性。
關鍵詞：電力設備檢修；文本數據；文本挖掘；大數據挖掘
隨著信息化的快速發(fā)展，國家電網公司各專業(yè)積累的數據量越來越龐大。龐大數據的背后，由于數據結構和存儲方式的多樣化以及電力系統(tǒng)內部不同專業(yè)從業(yè)者的知識面層次不齊等，其中被利用的數據只占少量的部分，造成大量的有價值數據被浪費。在被浪費的數據中，以文本形式存在的數據占很大比重，如何從比較復雜的文本數據中獲得需要的數據受到國家電網公司的普遍關注。國家電網公司經過sg186、三集五大等大型信息化工程的建設，積累了海量的業(yè)務數據，其中包括大量的文本數據。目前，國家電網公司對業(yè)務數據的利用主要集中在結構化數據的統(tǒng)計和分析，這些方法無法直接應用在非結構化文本數據中，更無法對其中隱含的價值規(guī)律進行深度分析挖掘。針對非結構化文本數據量不斷增大、業(yè)務應用范圍不斷擴大這一現狀，為了提升國家電網公司企業(yè)運營管理精益化水平，需要進一步挖掘非結構化數據中潛在的數據價值。因此，開展電力大數據文本數據挖掘技術應用場景和一般流程的研究顯得尤為重要[1]。
1非結構化數據概述
與結構化數據（能夠用二維表結構遵循一定的邏輯語法進行體現的數據）相比，非結構化數據不能在數據庫中采用二維結構邏輯形式來表示，這些形式主要有word文檔、文本、圖片、標準通用標記語言下的子集xml、html、excel報表、ppt、audio、video、jpg、bmp等。半結構化數據處于完全結構化數據（邏輯型、關系型數據庫中的數據）和完全無結構化數據（bmp、jpg、video文件）中間，它一般的功能是對系統(tǒng)文件的描述，如系統(tǒng)應用幫助模塊，有一定的邏輯結構，同時也包含數據格式，兩者相融在一起，比較均衡，沒有明顯的界限[2]。進入21世紀后，網絡技術飛速發(fā)展，特別是內聯(lián)網和因特網技術取得突飛猛進的發(fā)展，各類非結構數據類型格式日益增多，以往的數據庫主要用于管理結構化數據，對于非結構化數據的管理稍顯乏力，為了適應非結構數據的迅猛發(fā)展，數據庫的革新勢在必行，在內聯(lián)網和因特網技術的基礎上，對數據庫的內在結構進行改進和創(chuàng)新，使其能夠兼容和處電力信息與通信技術第14卷第1期8電力大數據技術理非結構數據形式。北京國信貝斯是我國非結構化數據庫開發(fā)和設計的領軍者，其旗下開發(fā)的ibase數據庫能夠兼容和處理目前市面上存在的各種文件名、格式、多媒體信息，能夠基于內聯(lián)網和互聯(lián)網對海量信息進行搜索、管理，技術已經達到全球領先水平。
2文本挖掘技術
2.1文本挖掘
文本挖掘的對象是用自然語言描述的語句、論文、web頁面等非結構化文本信息，這類信息無法使用結構化數據的挖掘方法進行處理；文本挖掘指通過對單個詞語和語法的精準分析，通過分析結構在海量的非結構化數據中檢索意思相近的詞語、句子或者信息[3]。
2.2文本挖掘流程
挖掘流程如圖1所示。圖1挖掘流程fig.1miningprocedure1）文本預處理：把與任務直接關聯(lián)的信息文本轉化成可以讓文本挖掘工具處理的形式，這個過程分3步：分段；預讀文本，把文本特征展現出來；特征抽取。2）文本挖掘：完成文本特征抽取后，通過智能機器檢索工具識別符合主題目標的文段信息，在海量信息或者用戶指定的數據域中搜索與文本預處理后得出的文本特征相符或相近的數據信息，然后通過進一步識別和判斷，達到精確檢索的目的，這是一個非常復雜的過程，縱跨了多個學科，包括智能技術、信息技術、智能識別技術、非結構數據庫技術、可視化技術、預處理技術、讀碼技術等。3）模式評估：模式評估是用戶根據自己的需求主題設置符合自己需求主題或目標的模式，把挖掘到的文本或信息與自己設置的模式進行匹配，如果發(fā)現符合主題要求，則存儲該數據和模式以方便用戶調用，如果不符合，則跳轉回原來的環(huán)節(jié)進行重新檢索，然后進行下一個匹配過程的模式評估。
2.3文本挖掘技術分析
解決非結構化文本挖掘問題，現階段主要有2種方法：一是探索新型的數據挖掘算法以準確挖掘出相應的非結構化數據信息，基于數據本身所體現的復雜特性，使得算法的實施愈加困難；二是把非結構化問題直接轉換成結構化，通過實施相應的數據挖掘技術達到挖掘目的。而在語義關系方面，就要應用到特定的語言處理成果完成分析過程。下文是根據文本挖掘的大致流程來介紹其所用到的相關技術。
2.3.1數據預處理技術
文本數據預處理技術大致可分為分詞技術、特征表示以及特征提取法。1）分詞技術主要有兩大類：一種為針對詞庫的分詞算法；另一種為針對無詞典的分詞技術。前者主要包含正向最大/小匹配和反向匹配等。而后者的基礎思路為：在統(tǒng)計詞頻的基礎上，把原文中緊密相連的2個字當作一個詞來統(tǒng)計其出現的次數，若頻率較高，就有可能是一個詞，當該頻率達到了預設閾值，就可把其當作一個詞來進行索引。2）特征表示通常是把對應的特征項作為本文的標示，在進行文本挖掘時只需要處理相對應的特征項，就能完成非結構化的文本處理，直接實現結構化轉換目的。特征表示的建立過程實際上就是挖掘模型的建立過程，其模型可分為多種類型，如向量空間模型與概率型等[5]。3）特征提取法通常是建立起特定的評價函數，以此評價完所有特征，然后把這些特征依照評價值的高低順序進行排列，將評價值最高項作為優(yōu)選項。在實際文本處理過程中所應用的評價函數主要包括信息增益、互信息以及詞頻等。
2.3.2挖掘常用技術
從文本挖掘技術的研究和應用情況來看，在現有的文本挖掘技術類別中應用較為廣泛的主要包括文本分類、自動文摘以及文本聚類[4-5]。1）文本分類。文本分類是給機器添加相應的分類模型，當用戶閱讀文本時能夠更為便捷，在搜索文本信息時，能夠在所設定的搜索范圍內快速和準確的獲取。用于文本分類的算法較多，主要有決策樹、貝葉斯分類、支持向量機（svm）、向量空間模型（vectorspacemodel，vsm）、邏輯回歸（logisticregression，lr）以及神經網絡等。2）自動文摘。自動文摘是通過計算機技術智能的把原文的中心內容濃縮成簡短、連續(xù)的文字段落，以此來盡可能地降低用戶閱讀的文本信息量。3）文本聚類。文本聚類與文本分類的作用大抵相同，所實施的過程有所區(qū)別。文本聚類是將內容相近的文本歸到同個類別，盡可能地區(qū)分內容不同的文本。其標準通常可以依照文本屬性或者文本內容來進行聚類。聚類方法大致可分為平面劃分法與層次聚類法。另外，除了上述常用的文本挖掘技術，許多研究還涉及關聯(lián)分析、分布預測分析和結構分析等。
2.3.3文本挖掘系統(tǒng)模式評估方法
數據挖掘系統(tǒng)的評估是至關重要的，現在已有大量的研究來衡量這一標準，以下是公認的評估方法。1）查全率和查準率。查全率代表實際被檢出的文本的百分比；查準率是所檢索到的.實際文本與查詢相關文本的百分比。2）冗余度和放射性。冗余度表示信息抽取中冗余的程度；放射性表示一個系統(tǒng)在抽取事實不斷增多時產生錯誤的趨勢。最低的冗余度和放射性是系統(tǒng)追求的最終目標。3）雙盲測試。先用機器生成一組輸出結果，再由相關專家產生一組輸出結果，然后混合2組輸出結果，這種混合后的輸出集再交給另一些相關專家進行驗證，讓他們給予準確性方面的評估。
3電力行業(yè)文本挖掘可研究實例
文本挖掘技術在國內電力行業(yè)屬于新興的前沿領域，對從業(yè)人員的素質要求相對比較高。由于現階段知識和技術層面上匱乏，國家電網幾乎沒有關于此方面的項目實施。本節(jié)通過2個電力運營監(jiān)測業(yè)務的應用需求，初步探討文本挖掘的建模過程。
3.1電力運營監(jiān)測業(yè)務應用需求
1）檢修資金投入工作效能分析場景分析。大檢修和技改是保障電網安全的重要工作。由于運檢業(yè)務系統(tǒng)的數據質量問題，通過對量化數據的統(tǒng)計，無法準確掌握大修、技改資金投入的工作效能情況。但設備的實際運行狀態(tài)可以通過文本類故障記錄、運行日志等進行反映，因此，采用文本挖掘技術對檢修工作效能進行分析與可視化展現，同時結合傳統(tǒng)的統(tǒng)計方法，實現對大修技改資金投入工作效能的分析和監(jiān)測。例如，可以通過分析歷年的故障記錄信息，反映出每年主要故障變化情況，進而結合每年大修技改資金投入情況，分析資金投入是否與預期目標相一致。2）家族缺陷識別分析。家族缺陷是指同一廠家生產的同一型號、同一批次的設備在運行過程中出現了相同或相似的缺陷。家族缺陷識別分析是通過對運行記錄、故障記錄等設備運行文本信息的挖掘和可視化分析，對設備家族缺陷進行識別。該場景既可以輔助基層業(yè)務人員對家族缺陷進行準確判斷，同時可以作為一種輔助手段為總部專家判定家族缺陷提供參考，從而實現對家族缺陷辨識方式的優(yōu)化，并基于此為檢修計劃制定、廠商評價、采購建議等提供決策支撐。
3.2文本分析建模過程
第1步：將原始的非結構化數據源轉換為結構化數據，分析文本集合中各個文本之間共同出現的模式；匯總與家族缺陷相關的所有文檔，形成原始數據源的集合。第2步：對原始數據源的集合進行分詞處理，建立特征集，使用詞頻/逆文檔頻率（termfrequency-inversedocumentfrequency，tf/idf）權值計算方法得到各個點的維度權值，判斷關鍵字的詞頻，例如“主變1號”運行記錄中多次出現，但在故障記錄中很少出現，那么認為“主變1號”有很好的類別區(qū)分能力。第3步：對分詞后的文檔建立索引，匯總所有文檔的索引形成索引庫，并對索引庫排序。第4步：文檔向量化；構建向量空間模型，將文檔表達為一個矢量，看作向量空間中的一個點；實際分析過程中對多維數據首先將其降低維度，降低維度后得到一個三維空間模型，文檔向量化生成文檔特征詞對應表、文檔相似度表。第5步：結合業(yè)務實際，對相似度較高的表中出現的關鍵字進行比對，例如：“主變1號”、“停電故障”等關鍵字在多個日志中頻繁出現，則該文檔所記錄的相關設備存在異常的可能性較大。
3.3文本分析應用及成效
對生產信息管理系統(tǒng)中報缺單數據中的報缺單名稱進行文本聚類，實現對缺陷的細分，進而對各類別在非聚類變量上進行分析，得出各類別的缺陷特征。經過近一年以來在國網遼寧電力公司的逐步應用，科學的分析挖掘出缺陷主要集中在開關、主變、指示燈、直流、冷卻器、調速器等設備，主要出現啟呂旭明（1981–），男，河北保定人，高級工程師，從事電力企業(yè)信息化、智能電網及信息安全研究與應用工作；雷振江（1976–），男，遼寧沈陽人，高級工程師，從事電力信息化項目計劃、重點項目建設、信息技術研究與創(chuàng)新應用、信息化深化應用等相關工作；趙永彬（1975–），男，遼寧朝陽人，高級工程師，從事電力信息通信系統(tǒng)調度、運行、客服及信息安全等相關工作；由廣浩（1983–），男，遼寧遼陽人，工程師，從事信息網絡建設、信息安全等工作。作者簡介：動、漏水、停機、滲水等缺陷現象。公司故障處理快速響應、及時維修、提高供電質量和服務效率得到了顯著的提升。電力設備故障缺陷特征示意如圖2所示。
4結語
國家電網文本挖掘的目的是從海量數據中抽取隱含的、未知的、有價值的文本數據，利用數據挖掘技術處理電力公司文本數據，將會給企業(yè)帶來巨大的商業(yè)價值。本文提出的關于檢修資金投入工作效能分析和家族缺陷識別分析2個文本挖掘實例只是文本挖掘在電力行業(yè)應用的一角。如今，數據挖掘技術與電力行業(yè)正處于快速發(fā)展階段，文本挖掘的應用將越來越廣泛。下一階段的研究目標是探尋有效辦法將數據挖掘技術融入到文本挖掘領域的實際應用中，使得國家電網文本挖掘項目得以順利實施，并達到預期成效。
參考文獻：
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數據挖掘論文篇十一
1、引言
對很多培養(yǎng)機構而言，目前急需解決的問題主要有：如何根據不同成員需求設置合理的課程、如何通過教學方式提高成員學習積極性、如何提高成員培訓效果、如何通過考核檢驗成員學習成果等，都是培養(yǎng)機構發(fā)展過程中必須面對的問題。隨著我國信息化進程的加快，一些培養(yǎng)機構也開始進行信息化建設，通過信息系統(tǒng)對培訓相關事宜進行管理。但目前在針對培養(yǎng)機構的信息系統(tǒng)中，所實現的功能和模塊是進行簡單的查詢、統(tǒng)計。在了解培訓評估效果時，目前的信息系統(tǒng)中，學員通過系統(tǒng)對不同課程的教師進行打分，系統(tǒng)自對進行匯總、統(tǒng)計，得出教師評價。但這種匯總、統(tǒng)計是最簡單的，對教師評價也缺乏全面性和深度。
2、數據挖掘在培訓管理系統(tǒng)中的應用
大數據時代下，數據信息呈現出海量特點。如何從海量、不完全的信息中尋找到真正有用的信息，是大數據時代中重要的問題。由此便利用到數據挖掘，顧名思義，數據挖掘就是從眾多數據信息中尋找到有用、有價值的信息。大數據時代下，教育行業(yè)中，信息量也是海量的，要想提高教學質量就需要運用數據挖掘找尋到有用的教育信息，并運用到實際教學中。信息系統(tǒng)通過一段實際應用后，里面存儲了大量數據，相應的，學習管理系統(tǒng)也是如此，里面蘊含了大量數據信息。如在線課程等功能中藏有大量師生應用過程中的數據資料。如圖1為數據挖掘在培訓管理中的流程圖。
2.1初步探索
培訓管理系統(tǒng)中一般具有數據統(tǒng)計功能，將相關事宜進行統(tǒng)計。如網絡課程開展過程中，數據挖掘在培訓管理系統(tǒng)中的應用文/張宏亮在大數據時代，如何使用現有的數據對學員進行培訓管理，從而提高培訓效率是當前培訓管理中所面臨的問題。本文分析了數據挖掘在培訓管理中的`應用主要表現在初步探索、數據預處理以及數據挖掘過程。其中數據預處理和數據挖掘是培訓系統(tǒng)的核心功能。
2.2數據預期處理
數據預處理時，原始數據庫會發(fā)生轉變，以適應數據挖掘、數據挖掘算法等的要求。在處理結構化的數據時，數據預處理需要完成兩項任務，即消除數據缺陷現象的存在和為數據挖掘奠定良好基礎。數據處理是對現有的數據進行前期處理，方便后期數據挖掘。如圖2為培訓管理系統(tǒng)中數據預處理模塊。
2.3數據挖掘
wangj開發(fā)了一個將數據挖掘技術與基于模擬的培訓相結合的混合框架，以提高培訓評估的有效性。以信仰為基礎的學習概念，用于從知識/技能水平和信心水平的兩個維度來評估學員的學習成果。數據挖掘技術用于分析受訓人員的個人資料和基于模擬的培訓產生的數據，以評估學員的表現和學習行為。提出的方法論以臺灣基于模擬的步兵射擊訓練的實例為例。結果表明，提出的方法可以準確地評估學員的表現和學習行為，并且可以發(fā)現潛在的知識來提高學員的學習成果。bodeacn使用數據挖掘技術進行了培訓學習管理，用于分析參加在線兩年制碩士學位課程項目管理的學生的表現。系統(tǒng)數據來源是收集學生意見的調查數據，學生記錄的操作數據和電子學習的平臺記錄的學生活動數據。
3、總結
目前培訓機構在進行教學評估時，所選擇的指標都是參考其他機構的，并沒有真正從自身實際出發(fā)進行評估，因此教學評估時存在諸多問題。其中最明顯的兩個問題是：第一教學評估方式單一化嚴重，只以數字評估為主；第二評估時容易受各種主觀因素影響。
參考文獻
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數據挖掘論文篇十二
摘要：隨著科學技術的不斷發(fā)展，數據挖掘技術也應運而生。為了高效有序的醫(yī)療信息管理，需要加強數據挖掘技術在醫(yī)療信息管理中的實際應用，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。筆者將針對數據挖掘技術在醫(yī)療信息管理中的應用這一課題進行相應的探究，從而提出合理的改進建議。
關鍵詞：挖掘技術；醫(yī)療信息管理；應用方式
數據挖掘作為一種數據信息再利用的有效技術，能夠有效地為醫(yī)院的管理決策提供重要信息。它以數據庫、人工智能以及數理統(tǒng)計為主要技術支柱進行技術管理與決策。而在醫(yī)療信息管理過程之中應用數據挖掘技術能夠較好地針對醫(yī)療衛(wèi)生信息進行整理與歸類來建立管理模型，形成有效的總結數據的同時能夠為醫(yī)療工作的高效進行提供有價值的信息。所以筆者將以數據挖掘技術在醫(yī)療信息管理中的應用為著手點，從而針對其應用現狀進行探究，以此提出加強數據挖掘技術在醫(yī)療信息管理中應用的具體措施，希望能夠在理論層面上推動醫(yī)療信息管理工作的飛躍。
1在醫(yī)療信息管理中應用數據挖掘技術的基本內涵
數據挖掘是結合信息收集技術、人工智能處理技術以及分析檢測技術等所形成的功能強大的技術。它能夠實現對于數據的收集、問題的定義與處理，并且能夠較好地對于結果進行解釋與評估。在醫(yī)療信息管理工作進行的過程之中，應用數據挖掘技術可以較好地加強醫(yī)療信息數據模型的建立，同時以多種形式出現，例如文字信息、基本信號信息、圖像收集等，也能夠用來進行醫(yī)療信息的科普與宣傳。并且，數據挖掘技術在醫(yī)療信息中所體現出的應用方式有所不同，在數據挖掘技術應用過程之中，既可以針對同一類的實物反應出共同性質的基本特征，同時也能夠根據具有一定關聯(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，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)療信息管理中應用數據挖掘技術不僅僅能夠推動醫(yī)療信息管理水平的提升，也是醫(yī)院實現現代化、信息化建設的重要體現，需要從根本上明確醫(yī)療信息管理應用數據挖掘技術的必要性與基本內涵，從而針對醫(yī)院的管理現狀實現其管理方式與技術應用的轉變與優(yōu)化。
2在醫(yī)療信息管理過程之中加強數據挖掘技術應用的重要措施
2.1實現建模環(huán)節(jié)以及數據收集環(huán)節(jié)的優(yōu)化
在應用數據挖掘技術的過程之中，必須基于數據庫信息的基礎之上，其數據挖掘技術才能夠進行相應的規(guī)律探究與信息分析，所以需要在源頭處加強數據收集環(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)處方經驗的挖掘方法使用過程之中，需要針對不同的藥物進行關聯(lián)性建模，比如數據庫中有基礎性藥物，針對藥物進行頻數和次數的統(tǒng)計，然后以此類推，將所有藥物都按照出現的頻數進行降數排列，從而探究參考價值。建模環(huán)節(jié)以及數據收集環(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)以及數據收集環(huán)節(jié)的優(yōu)化，才能夠為數據挖掘技術的應用奠定相應的基礎[2]。
2.2細化數據挖掘技術應用類別
想要在醫(yī)療信息管理過程之中，加強對于數據挖掘技術的有效應用，就需要從數據挖掘技術應用類別處進行著手，從而提升技術應用的針對性與有效性。常見的技術應用類別有：醫(yī)院資源配置方面、病患區(qū)域管理方面、醫(yī)療衛(wèi)生質量管理方面、醫(yī)療急診管理方面、醫(yī)院經濟管理方面以及醫(yī)療衛(wèi)生常見病宣傳方面等，數據挖掘技術都可以在這些類別之中實現應用，但是在應用的過程之中也有所不同。以病房區(qū)域管理為例，在應用數據挖掘技術之前，首先需要明確不同的科室狀況以及病房區(qū)域分配狀況等，加強病患區(qū)域的指標分析，因為病房管理不僅僅影響到科室的工作效率與工作效果，同時也是醫(yī)療物資分配與人員編制的主要參考標準。其次利用數據挖掘技術能夠較好地實現不同科室工作效率、質量管理質量以及經濟收益等多種指標的評估，建立其科室的運營模型，從而實現科室的又好又快發(fā)展。比如使用數據挖掘技術建立其病區(qū)管理的標準模型以及統(tǒng)計指標，從而計算出科室動態(tài)的工作模型以及病床動態(tài)的周轉次數等[3]。另外在醫(yī)療質量管理過程之中，數據挖掘技術提供的不僅僅是資料數據的參考以及疾病的診斷，也能夠針對臨床的治療效果進行分析與評價，并且能夠預測治療狀況：可以利用醫(yī)院的醫(yī)療數據庫，對于病人的基本患病信息進行分類，從而比對死亡率、治愈率等多個數據，實現治療方案的制訂。而在醫(yī)療質量管理過程之中也有很多的影響因素，例如基礎醫(yī)療設備、病床周轉次數、病種治愈記錄等，所以也可以利用數據挖掘技術來進一步加強其多種數據之間的關聯(lián)性，從而為提升醫(yī)院的社會效益與經濟效益提出合理的參考性建議。
2.3明確數據挖掘技術的應用方向
醫(yī)院加強數據挖掘技術應用方向的探索上，可以從客戶拓展這個角度出發(fā)實現對于醫(yī)療信息管理。例如通過數據挖掘技術多方進行患者信息比對，同時制訂完善的醫(yī)療服務影響策略方式，加強對于客戶行為的分析；在數據挖掘的基礎之上，增強其技術應用的實用性，在分析的基礎之上比對自身的競爭優(yōu)勢，實現醫(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，從而實現經營狀況的優(yōu)化。目前醫(yī)院也逐步向現代化、信息化方向發(fā)展，無論是信息管理還是醫(yī)療技術方面，醫(yī)院都已經成為了一個信息化的綜合行業(yè)體系，所以在加強數據挖掘應用的過程之中，還需要加強數據信息的管理，實現數據挖掘結果的維護，從而提升醫(yī)院的決策能力，實現數據挖掘技術的高效應用。
3結語
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，需要綜合利用數據挖掘技術，實現其信息管理水平的提升。通過明確數據挖掘技術的應用方向、應用類別以及建模數據環(huán)節(jié)的優(yōu)化等，促進醫(yī)院管理水平的提升，實現數據挖掘技術應用效果的提升.
參考文獻：
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數據挖掘論文篇十三
引言
近幾年，中國經濟建設的快速發(fā)展也帶動了水利這些基礎建設的發(fā)展，水利工程的增多正在逐漸改善我國的水利體系，如防洪、排水、灌溉、發(fā)電、養(yǎng)殖、旅游等，同時也反過來促進國民經濟更加穩(wěn)健發(fā)展。此外，為了能加快水利工程建設的發(fā)展，需要在水利工程管理上做出新的調整，以給水利工程注入新鮮血液，使水利工程起到更巨大的作用。因此，本文通過闡述數據挖掘技術的一些實施要點，探討了數據挖掘技術在水利工程中的可行性和應用情況。
1數據挖掘
從另一個角度看，數據挖掘是資料收集、信息化采礦等。在水利工程項目管理過程中，數據挖掘技術的應用對水利工程項目的管理起著重要的推動作用。同時，數據挖掘是從數據庫中發(fā)掘信息的過程(數據庫知識發(fā)現)。數據挖掘的主要應用于大量的數據的采集整理，通過搜索算法來隱藏信息的過程。同樣，在當今的信息時代，數據挖掘與計算機和先進的科學技術密切相關，通過計算機、互聯(lián)網搜索、統(tǒng)計、分析、和其他方面的發(fā)展，可服務于許多行業(yè)和許多項目，本文借助于某市的水利工程，詳細的闡述了其在現場數據管理中的應用情況。
2淺析數據挖掘技術實施方法
數據挖掘是以現有的海量數據為重要資源，采用數據挖掘引擎技術，通過分析數據庫中的數據，提取出最有價值的信息。
2.1相關性分析
通過數據源之間的相關性，找到所需的目標數據和擴展的信息，通過數據之間的聯(lián)系找到規(guī)律，以便更好地分析數據的使用情況。
2.2數據的分類與整合
為了達到對更多的數據進行分類和整合的目的，對于沒有規(guī)律和類型的標記數據按照相關的分類規(guī)則，以同一規(guī)則將信息匯總在一起，方便查找和應用數據，提高工作效率。
2.3堅持預測分析
在數據源中堅持預測分析，通過對重要數據進行建模，對信息進行綜合有效的分析和預測，從而得出數據的發(fā)展趨勢。讓數據本身通過數據挖掘技術得出必要的結論。
2.4把握概念
通過了解數據源中所需信息的含義，總結主要特點，并給出概念描述，使數據具有高度的清晰度。
2.5把握據偏差
數據在輸入和輸出時不可避免地會出現差錯，通過數據挖掘技術檢測數據準確性是必要的，要找出參考值與結果之間是否存在差異，尋找一些潛在的信息，以減少數據誤差。
3數據挖掘技術在水利工程管理中的應用出現的問題
3.1部門專家觀點之間存在差異
在水利工程管理中使用了大量的數據，特別是采煤工藝在處理大空間問題上，加之水利部門普遍較大，且越來越多，需要與各部門協(xié)調配合工作。但不同的部門通常只負責溝通、交流的時間少，再加上數據分析技術落后于實踐，各部門使用的儀器不一樣，在數據點的分析上各專家持不同意見，這將阻礙數據處理，從而影響部門之間的合作，數據非常容易干擾，從而影響整個項目進展情況。
3.2與gis系統(tǒng)聯(lián)系不密切
gis在水利工程信息系統(tǒng)中占有很大的比重，是水利工程信息系統(tǒng)中不可缺少的一部分，它的主要功能是產生大量的空間數據，空間數據的.計算、查詢和分析，以及空間數據可視化是非常復雜的，單純的依靠手工和一般信息系統(tǒng)是無法解決的，所以我們應該充分利用gis系統(tǒng)。然而，在現實中，由于在這方面缺乏專業(yè)人才，充分利用原有的數據和gis系統(tǒng)以進行有效結合，兩者一起處理復雜的空間數據，現在還有很多事情要解決。
3.3數據挖掘模型建立不夠完善
我國的水利工程雖然已經開展多年，但水利工程信息系統(tǒng)的應用還處于起步階段。如今，數據挖掘技術模型可以幫助水利工程數據挖掘的人員可以預見在工程設計和施工過程中存在的差距等問題，確保水利工程項目按照原先設定好的方向進展。
4實例分析
4.1概況
某水電站于1963開始建設，于1975年完工，其位于黃河中游的陜西境內，裝機容量122萬5000kw，是新中國成立以來為數不多的達到百萬千瓦的大型水利水電項目。大壩主體結構為混凝土結構，大壩高度為147m，其電站總存儲容量為57億8000萬m3。其水利項目主要管理內容包括水庫管理、水閘管理、堤防管理、引水工程管理、水利工程管理等。
4.2工程管理數據挖掘模型的構建
數據模型主要功能包括水利工程防洪、除澇、灌溉、運輸、發(fā)電、水產養(yǎng)殖等，電站周邊區(qū)域的社會經濟和農業(yè)發(fā)展受其影響尤為巨大。在過去的發(fā)展過程中，某市的水利工程在管理和決策中，這些都是比較復雜的非結構化決策。因此，構建一個探索性或查詢驅動的數據挖掘模型會給水電站的工作人員和專家在數據檢索和專業(yè)分析的工作上提供方便，使管理者在管理工作上更加的科學合理。
庫和數據倉庫olap和olam層(數據挖掘的核心內容)，用戶界面層。用戶界面層主要功能是管理員或用戶進行人際對話、挖掘數據查詢、挖掘結果顯示以及數據結果輸出。
4.3數據挖掘技術與水利工程管理軟件的集成
該水利工程項目管理的內容主要包括：管理水庫，水閘管理、堤防管理、南水北調工程管理、項目管理、灌溉等方面。雖然數據挖掘有助于這個過程的開展，水給利工程的管理提供了科學依據，但如果該水利工程管理只是單單的進行數據挖掘，這是不符合數據挖掘系統(tǒng)理論的基本思想。因此，只有在現有的、成熟的國內水利工程項目管理成果的基礎上，結合數據挖掘系統(tǒng)，這才是開發(fā)水電站管理種數據挖掘系統(tǒng)的最佳方式。
國內許多水利工程在管理和施工過程中，最常用的是gis技術軟件。gis軟件具有分析處理功能、空間數據查詢功能。gis技術軟件本身蘊含著多樣的數據信息，如當地的一些社會經濟、地形地貌、地質、水文環(huán)境等。所以，對于水利工程管理數據挖掘系統(tǒng)的未來發(fā)展，首先要考慮的應該是如何實現gis系統(tǒng)和數據挖掘理論系統(tǒng)完美銜接。
5總結
綜上所述，數據挖掘技術在水利工程管理中的應用使我們能夠分析水利工程的數據更加的全面，這樣我們就可以充分挖掘潛在的、有價值的信息，使項目管理更加有效率，使工程的投入資金能被合理的利用，從而提高水電工程質量和工作效率，降低項目管理成本，使水電工程發(fā)揮出最大的社會效益和經濟效益。雖然在挖掘數據方面還存在很多問題，但我們希望能在今后的水電工程管理中更多的去采用這種技術，為項目管理提供更多的幫助，促進國民經濟的發(fā)展。
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