人的記憶力會隨著歲月的流逝而衰退，寫作可以彌補(bǔ)記憶的不足，將曾經(jīng)的人生經(jīng)歷和感悟記錄下來，也便于保存一份美好的回憶。大家想知道怎么樣才能寫一篇比較優(yōu)質(zhì)的范文嗎？以下是我為大家搜集的優(yōu)質(zhì)范文，僅供參考，一起來看看吧
數(shù)據(jù)挖掘論文選題篇一
數(shù)據(jù)挖掘是用于發(fā)現(xiàn)隱藏于大量數(shù)據(jù)中的有用信息的過程。在現(xiàn)代商業(yè)中，數(shù)據(jù)挖掘已經(jīng)成為了決策制定中不可或缺的工具。對于學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘的人來說，寫論文是一個很好的鍛煉機(jī)會。本文將介紹我在撰寫數(shù)據(jù)挖掘論文過程中得到的心得和體會。
一、數(shù)據(jù)收集和準(zhǔn)備
在進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘和撰寫論文之前，首先需要進(jìn)行數(shù)據(jù)收集和準(zhǔn)備。這個過程非常費(fèi)時間和精力。它需要你花費(fèi)大量的時間研究和了解你想要分析的數(shù)據(jù)，并且要確保其質(zhì)量和可靠性。當(dāng)你收集到充足的數(shù)據(jù)后，你需要對其進(jìn)行清洗和加工，以確保它符合你的研究和分析要求。
二、尋找合適的算法
對于不同的數(shù)據(jù)類型和研究目的，使用不同的算法是非常必要的。在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析前，我們需要先研究和了解有哪些算法可以使用，并確定哪個算法最適合你的數(shù)據(jù)和問題。此外，認(rèn)真閱讀一些經(jīng)典的數(shù)據(jù)挖掘論文，了解如何使用不同類型的算法來處理和分析數(shù)據(jù)，對于指導(dǎo)你的研究和撰寫論文有很大的幫助。
三、數(shù)據(jù)可視化
數(shù)據(jù)可視化是通過圖表、示意圖和圖像等方式將數(shù)據(jù)表達(dá)出來。它可以使得復(fù)雜的數(shù)據(jù)變得更加容易理解和使用。當(dāng)你分析完你的數(shù)據(jù)后，你需要進(jìn)行可視化操作，以幫助你更好地理解和展示數(shù)據(jù)。此外，數(shù)據(jù)可視化還能使你的論文更加引人注目，視覺效果更加優(yōu)美。
四、語言表達(dá)
語言表達(dá)能力在論文寫作中是至關(guān)重要的。你需要清晰而有條理地表達(dá)你的研究思路和分析結(jié)果，并將其用通俗易懂的語言表現(xiàn)出來。此外，精確的描述和清晰的句子結(jié)構(gòu)有助于閱讀者理解你的思考過程。
五、多次修改和校對
寫作是一個不斷完善和改進(jìn)的過程。你需要對論文進(jìn)行多次修改和校對，以確保你的研究思路和結(jié)果清晰明了，沒有錯別字和語法錯誤。此外，還需要注意引用來源的正確性和格式的一致性。
數(shù)據(jù)挖掘論文撰寫是一個需要良好耐心和細(xì)心的工作。在整個過程中，我們需要持續(xù)學(xué)習(xí)和完善自己，才能寫出高質(zhì)量、有科學(xué)價值的論文。對于近期對數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域有深入接觸的讀者來說，我們要虛心學(xué)習(xí)，勤奮鉆研，不斷提高自己的寫作技巧。
數(shù)據(jù)挖掘論文選題篇二
[1]劉瑩?；跀?shù)據(jù)挖掘的商品銷售預(yù)測分析[j].科技通報。20xx(07)
[2]姜曉娟，郭一娜。基于改進(jìn)聚類的電信客戶流失預(yù)測分析[j].太原理工大學(xué)學(xué)報。20xx(04)
[3]李欣海。隨機(jī)森林模型在分類與回歸分析中的應(yīng)用[j].應(yīng)用昆蟲學(xué)報。20xx(04)
[4]朱志勇，徐長梅，劉志兵，胡晨剛?；谪惾~斯網(wǎng)絡(luò)的客戶流失分析研究[j].計算機(jī)工程與科學(xué)。20xx(03)
[5]翟健宏，李偉，葛瑞海，楊茹?；诰垲惻c貝葉斯分類器的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點分組算法及評價模型[j].電信科學(xué)。20xx(02)
[6]王曼，施念，花琳琳，楊永利。成組刪除法和多重填補(bǔ)法對隨機(jī)缺失的二分類變量資料處理效果的比較[j].鄭州大學(xué)學(xué)報(醫(yī)學(xué)版).20xx(05)
[7]黃杰晟，曹永鋒。挖掘類改進(jìn)決策樹[j].現(xiàn)代計算機(jī)(專業(yè)版).20xx(01)
[8]李凈，張范，張智江。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與電信客戶分析[j].信息通信技術(shù)。20xx(05)
[9]武曉巖，李康?；虮磉_(dá)數(shù)據(jù)判別分析的隨機(jī)森林方法[j].中國衛(wèi)生統(tǒng)計。20xx(06)
[10]張璐。論信息與企業(yè)競爭力[j].現(xiàn)代情報。20xx(01)
[13]俞馳。基于網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘的客戶獲取系統(tǒng)研究[d].西安電子科技大學(xué)20xx
[14]馮軍。數(shù)據(jù)挖掘在自動外呼系統(tǒng)中的應(yīng)用[d].北京郵電大學(xué)20xx
[15]于寶華。基于數(shù)據(jù)挖掘的高考數(shù)據(jù)分析[d].天津大學(xué)20xx
[16]王仁彥。數(shù)據(jù)挖掘與網(wǎng)站運(yùn)營管理[d].華東師范大學(xué)20xx
[19]賈治國。數(shù)據(jù)挖掘在高考填報志愿上的應(yīng)用[d].內(nèi)蒙古大學(xué)20xx
[22]阮偉玲。面向生鮮農(nóng)產(chǎn)品溯源的基層數(shù)據(jù)庫建設(shè)[d].成都理工大學(xué)20xx
[23]明慧。復(fù)合材料加工工藝數(shù)據(jù)庫構(gòu)建及數(shù)據(jù)集成[d].大連理工大學(xué)20xx
[25]岳雪。基于海量數(shù)據(jù)挖掘關(guān)聯(lián)測度工具的設(shè)計[d].西安財經(jīng)學(xué)院20xx
[28]張曉東。全序模塊模式下范式分解問題研究[d].哈爾濱理工大學(xué)20xx
[30]王化楠。一種新的混合遺傳的基因聚類方法[d].大連理工大學(xué)20xx
[33]俞馳?；诰W(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘的客戶獲取系統(tǒng)研究[d].西安電子科技大學(xué)20xx
[34]馮軍。數(shù)據(jù)挖掘在自動外呼系統(tǒng)中的應(yīng)用[d].北京郵電大學(xué)20xx
[35]于寶華?；跀?shù)據(jù)挖掘的高考數(shù)據(jù)分析[d].天津大學(xué)20xx
[36]王仁彥。數(shù)據(jù)挖掘與網(wǎng)站運(yùn)營管理[d].華東師范大學(xué)20xx
[39]賈治國。數(shù)據(jù)挖掘在高考填報志愿上的應(yīng)用[d].內(nèi)蒙古大學(xué)20xx
數(shù)據(jù)挖掘論文選題篇三
1.1數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)概述
發(fā)現(xiàn)的是用戶感興趣的知識；發(fā)現(xiàn)的知識應(yīng)當(dāng)能夠被接受、理解和運(yùn)用。也就是發(fā)現(xiàn)全部相對的知識，是具有特定前提與條件，面向既定領(lǐng)域的，同時還容易被用戶接受。數(shù)據(jù)挖掘?qū)儆谝环N新型的商業(yè)信息處理技術(shù)，其特點為抽取、轉(zhuǎn)化、分析商業(yè)數(shù)據(jù)庫中的大規(guī)模業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，從中獲得有價值的商業(yè)數(shù)據(jù)。簡單來說，其實數(shù)據(jù)挖掘是一種對數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析的方法。因此，可以描述數(shù)據(jù)挖掘為：根據(jù)企業(yè)設(shè)定的工作目標(biāo)，探索與分析企業(yè)大量數(shù)據(jù)，充分揭示隱藏的、未知的規(guī)律性，并且將其轉(zhuǎn)變?yōu)榭茖W(xué)的方法。數(shù)據(jù)挖掘發(fā)現(xiàn)的最常見知識包括：
1.1.1廣義知識體現(xiàn)相同事物共同性質(zhì)的知識，是指類別特點的概括描述知識。按照數(shù)據(jù)的微觀特點對其表征的、具有普遍性的、極高概念層次的知識積極發(fā)現(xiàn)，是對數(shù)據(jù)的高度精煉與抽象。發(fā)現(xiàn)廣義知識的方法與技術(shù)有很多，例如數(shù)據(jù)立方體和歸約等。
1.1.2關(guān)聯(lián)知識體現(xiàn)一個事件與其他事件之間形成的關(guān)聯(lián)知識。假如兩項或者更多項之間形成關(guān)聯(lián)，則其中一項的屬性數(shù)值就能夠借助其他屬性數(shù)值實行預(yù)測。
1.1.3分類知識體現(xiàn)相同事物共同特點的屬性知識與不同事物之間差異特點知識。
1.2數(shù)據(jù)挖掘過程
1.2.1明確業(yè)務(wù)對象對業(yè)務(wù)問題清楚定義，了解數(shù)據(jù)挖掘的第一步是數(shù)據(jù)挖掘目的。挖掘結(jié)果是無法預(yù)測的，但是研究的問題是可預(yù)見的，僅為了數(shù)據(jù)挖掘而數(shù)據(jù)挖掘一般會體現(xiàn)出盲目性，通常也不會獲得成功?；谟脩籼卣鞯碾娮由虅?wù)數(shù)據(jù)挖掘研究劉芬（惠州商貿(mào)旅游高級職業(yè)技術(shù)學(xué)校，廣東惠州516025）摘要：隨著互聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)，全球范圍內(nèi)電子商務(wù)正在迅速普及與發(fā)展，在這樣的環(huán)境下，電子商務(wù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。電子商務(wù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是近幾年來數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域中的研究熱點，基于用戶特征的電子商務(wù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)研究將會解決大量現(xiàn)實問題，為企業(yè)確定目標(biāo)市場、完善決策、獲得最大競爭優(yōu)勢，其應(yīng)用前景廣闊，促使電子商務(wù)企業(yè)更具有競爭力。主要分析了電子商務(wù)內(nèi)容、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和過程、用戶細(xì)分理論，以及基于用戶特征的電子商務(wù)數(shù)據(jù)挖掘。
1.2.2數(shù)據(jù)準(zhǔn)備第一選擇數(shù)據(jù)：是按照用戶的挖掘目標(biāo)，對全部業(yè)務(wù)內(nèi)外部數(shù)據(jù)信息積極搜索，從數(shù)據(jù)源中獲取和挖掘有關(guān)數(shù)據(jù)。第二預(yù)處理數(shù)據(jù)：加工選取的數(shù)據(jù)，具體對數(shù)據(jù)的完整性和一致性積極檢查，并且處理數(shù)據(jù)中的噪音，找出計算機(jī)丟失的數(shù)據(jù)，清除重復(fù)記錄，轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)類型等。假如數(shù)據(jù)倉庫是數(shù)據(jù)挖掘的對象，則在產(chǎn)生數(shù)據(jù)庫過程中已經(jīng)形成了數(shù)據(jù)預(yù)處理。
1.2.3變換數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)為一個分析模型。這一分析模型是相對于挖掘算法構(gòu)建的。構(gòu)建一個與挖掘算法適合的分析模型是數(shù)據(jù)挖掘獲得成功的重點?？梢岳猛队皵?shù)據(jù)庫的相關(guān)操作對數(shù)據(jù)維度有效降低，進(jìn)一步減少數(shù)據(jù)挖掘過程中數(shù)據(jù)量，提升挖掘算法效率。
1.2.4挖掘數(shù)據(jù)挖掘獲得的經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)化的數(shù)據(jù)。除了對選擇科學(xué)挖掘算法積極完善之外，其余全部工作都自行完成。整體挖掘過程都是相互的，也就是用戶對某些挖掘參數(shù)能夠積極控制。
1.2.5評價挖掘結(jié)果這個過程劃分為兩個步驟：表達(dá)結(jié)果和評價結(jié)果。第一表達(dá)結(jié)果：用戶能夠理解數(shù)據(jù)挖掘得到的模式，可以通過可視化數(shù)據(jù)促使用戶對挖掘結(jié)果積極理解。第二評價結(jié)果：用戶與機(jī)器對數(shù)據(jù)挖掘獲得的模式有效評價，對冗余或者無關(guān)的模式及時刪除。假如用戶不滿意挖掘模式，可以重新挑選數(shù)據(jù)和挖掘算法對挖掘過程科學(xué)執(zhí)行，直到獲得用戶滿意為止。
用戶細(xì)分是指按照不同用戶的屬性劃分用戶集合。目前學(xué)術(shù)界和企業(yè)界一般接受的是基于用戶價值的細(xì)分理論，其不僅包含了用戶為企業(yè)貢獻(xiàn)歷史利潤，還包含未來利潤，也就是在未來用戶為企業(yè)可能帶來的利潤總和。基于用戶價值的細(xì)分理論選擇客戶當(dāng)前價值與客戶潛在價值兩個因素評價用戶。用戶當(dāng)前價值是指截止到目前用戶對企業(yè)貢獻(xiàn)的總體價值；用戶潛在價值是指未來用戶可能為企業(yè)創(chuàng)造的價值總和。每個因素還能夠劃分為兩個高低檔次，進(jìn)一步產(chǎn)生一個二維的矩陣，把用戶劃分為4組，價值用戶、次價值用戶、潛在價值用戶、低價值用戶。企業(yè)在推廣過程中根據(jù)不同用戶應(yīng)當(dāng)形成對應(yīng)的方法，投入不同的資源。很明顯對于企業(yè)來說價值用戶最重要，被認(rèn)為是企業(yè)的玉質(zhì)用戶；其次是次價值用戶，被認(rèn)為是金質(zhì)用戶，雖然數(shù)量有限，卻為企業(yè)創(chuàng)造了絕大部分的利潤；其他則是低價值用戶，對企業(yè)來說價值最小，成為鉛質(zhì)用戶，另外一類則是潛在價值用戶。雖然這兩類用戶擁有較多的數(shù)量，但是為企業(yè)創(chuàng)造的價值有限，甚至很小。需要我們注意的是潛在價值用戶利用再造用戶關(guān)系，將來極有可能變成價值用戶。從長期分析，潛在價值用戶可以是企業(yè)的隱形財富，是企業(yè)獲得利潤的基礎(chǔ)。將采用數(shù)據(jù)挖掘方法對這4類用戶特點有效挖掘。
3.1設(shè)計問卷
研究的關(guān)鍵是電子商務(wù)用戶特征的數(shù)據(jù)挖掘，具體包含了價值用戶特征、次價值用戶特征、潛在價值用戶特征，對電子商務(wù)用戶的認(rèn)知度、用戶的需求度分析。問卷內(nèi)容包括3部分：其一是為被調(diào)查者介紹電子商務(wù)的概念與背景；其二是具體調(diào)查被調(diào)查對象的個人信息，包含了性別、年齡、學(xué)歷、感情情況、職業(yè)、工作、生活地點、收入、上網(wǎng)購物經(jīng)歷；其三是問卷主要部分，是對用戶對電子商務(wù)的了解、需求、使用情況的指標(biāo)設(shè)計。
3.2調(diào)查方式
本次調(diào)查的問卷主體是電腦上網(wǎng)的人群，采用隨機(jī)抽象的方式進(jìn)行網(wǎng)上訪問。一方面采用大眾聊天工具，利用電子郵件和留言的方式發(fā)放問卷，另一方面在大眾論壇上邀請其填寫問卷。
3.3數(shù)據(jù)挖掘和結(jié)果
（1）選擇數(shù)據(jù)挖掘的算法利用clementine數(shù)據(jù)挖掘軟件，采用c5.o算法挖掘預(yù)處理之后數(shù)據(jù)。
（2）用戶數(shù)據(jù)分析
1）電子商務(wù)用戶認(rèn)知度分析按照調(diào)查問卷的問題“您知道電子商務(wù)嗎？”得到對電子商務(wù)用戶認(rèn)知情況的統(tǒng)計，十分了解20.4%，了解30.1%，聽過但不了解具體使用方法40.3%，從未聽過8.9%。很多人僅聽過電子商務(wù)，但是并不清楚具體的功能與應(yīng)用方法，甚至有一小部分人沒有聽過電子商務(wù)。對調(diào)查問卷問題“您聽過電子商務(wù)的渠道是什么？”，大部分用戶是利用網(wǎng)了解電子商務(wù)的，占40.2%；僅有76人是利用紙質(zhì)報刊雜志上知道電子商務(wù)的并且對其進(jìn)行應(yīng)用；這也表明相較于網(wǎng)絡(luò)宣傳紙質(zhì)媒體推廣電子商務(wù)的方法缺乏有效性。
2）電子商務(wù)用戶需求用戶希求具體是指使用產(chǎn)品服務(wù)人員對應(yīng)用產(chǎn)品或服務(wù)形成的需求或者期望。按照問題“假如你曾經(jīng)使用電子商務(wù)，你覺得其用途怎樣，假如沒有使用過，你覺得其對自己有用嗎？”得到了認(rèn)為需要和十分需要的數(shù)據(jù)，覺得電子商務(wù)有用的用戶為40.7%，不清楚是否對自己有用的用戶為56.7%，認(rèn)為不需要的僅有2.4%。
3）電子商務(wù)用戶應(yīng)用意愿應(yīng)用意愿是指消費(fèi)者對某一產(chǎn)品服務(wù)進(jìn)行應(yīng)用或者購買的一種心理欲望。按照問題“假如可以滿足你所關(guān)心的因素，未來你會繼續(xù)應(yīng)用電子商務(wù)嗎？”獲得的數(shù)據(jù)可知，在滿足各種因素時，將來一年之內(nèi)會應(yīng)用電子商務(wù)的用戶為78.2%，一定不會應(yīng)用電子商務(wù)的用戶為1.4%。表明用戶形成了較為強(qiáng)烈的應(yīng)用電子商務(wù)欲望，電子商務(wù)發(fā)展前景很好?；谟脩籼卣鞯碾娮由虅?wù)數(shù)據(jù)研究，電子商務(wù)企業(yè)通過這一結(jié)果能夠更好地實行營銷和推廣，對潛在用戶積極定位，提高用戶體驗，積極挖掘用戶價值。分析為企業(yè)準(zhǔn)確營銷和推廣企業(yè)提供了一個有效的借鑒。
互聯(lián)網(wǎng)中數(shù)據(jù)是最寶貴的資源之一，大量數(shù)據(jù)中包含了很大的潛在價值，對這些數(shù)據(jù)深入挖掘?qū)ヂ?lián)網(wǎng)商務(wù)、企業(yè)推廣、傳播信息發(fā)揮了巨大的作用。近些年來，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)獲得了信息產(chǎn)業(yè)的極大重視，具體原因是出現(xiàn)了大量的數(shù)據(jù)，能夠廣泛應(yīng)用，并且需要轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)成為有價值的信息知識。通過基于用戶特征的電子商務(wù)數(shù)據(jù)挖掘研究，促使電子商務(wù)獲得巨大發(fā)展機(jī)會，發(fā)現(xiàn)潛在用戶，促使電子商務(wù)企業(yè)精準(zhǔn)營銷。
數(shù)據(jù)挖掘論文選題篇四
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(jì)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(qiáng)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(yùn)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(yùn)而生的，兩者有機(jī)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(jìn)行整合，挖掘具有特殊意義的潛在客戶和消費(fèi)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(qiáng)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(jī)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(yùn)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(jìn)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(jìn)行分析，利用模糊聚類分析方法對客戶進(jìn)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(jìn)營銷戰(zhàn)略的執(zhí)行。提高企業(yè)的美譽(yù)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(jìn)，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)挖掘論文選題篇五
隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的迅速發(fā)展，尤其移動互聯(lián)網(wǎng)的爆發(fā)性發(fā)展，越來越多的公司憑借其備受歡迎的系統(tǒng)和app如雨后春筍般發(fā)展起來，如滴滴打車、共享單車等。海量數(shù)據(jù)自此不再是google等大公司的專利，越來越多的中小型企業(yè)也可以擁有海量數(shù)據(jù)。如何從浩如煙海的數(shù)據(jù)中挖掘出令人感興趣和有用的知識，成為越來越多的公司急需解決的問題。因此，他們對數(shù)據(jù)挖掘分析師求賢若渴。在這一社會需求下，培養(yǎng)出優(yōu)秀的數(shù)據(jù)挖掘分析師，是各個高校目前急需完成的一項任務(wù)。
目前，各大高等院校本科階段爭相開設(shè)數(shù)據(jù)挖掘課程。然而，該課程是一門相對較新的交叉學(xué)科，涵蓋了概率統(tǒng)計、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)庫等學(xué)科的知識內(nèi)容，難度較大。因此，大部分高校一般將此課程開設(shè)在研究生階段，在本科生中開設(shè)此課程的學(xué)校相對較少。另外，不同的學(xué)校將其歸入不同的專業(yè)中，如計算機(jī)專業(yè)、信息管理專業(yè)、統(tǒng)計學(xué)、醫(yī)學(xué)等?？梢哉f，這一課程基本上處于探索的過程中。我院災(zāi)害信息系于20xx年在信息管理與信息系統(tǒng)本科學(xué)生中首次開設(shè)了該課程。通過開設(shè)此課程，學(xué)生能夠掌握數(shù)據(jù)挖掘的基本原理和各種挖掘算法等，掌握數(shù)據(jù)分析和處理、高級數(shù)據(jù)庫編程等技能，達(dá)到數(shù)據(jù)聚類、分類、關(guān)聯(lián)分析的目的。然而，通過前期教學(xué)過程，我們發(fā)現(xiàn)教學(xué)效果不理想，存在很多問題。
1、數(shù)據(jù)內(nèi)驅(qū)力差
以往數(shù)據(jù)挖掘課程重點講授數(shù)據(jù)挖掘算法，對數(shù)據(jù)源的獲取和處理極少獲取。目前各大教材都在使用一些公共數(shù)據(jù)資源，這些數(shù)據(jù)資源有些已經(jīng)非常陳舊了，比如20世紀(jì)80年代的加州房價數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)脫離現(xiàn)實，分析這些數(shù)據(jù)，學(xué)生沒有任何興趣和學(xué)習(xí)動力，也就無法發(fā)現(xiàn)價值。
2、過于強(qiáng)調(diào)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘理論及算法的學(xué)習(xí)
大量具有難度的數(shù)據(jù)挖掘算法的學(xué)習(xí)，使學(xué)生喪失了學(xué)習(xí)興趣，學(xué)完即忘，不知所用。
3、忽視對數(shù)據(jù)預(yù)處理過程的學(xué)習(xí)
以往所使用的公共數(shù)據(jù)源或軟件自帶數(shù)據(jù)源，數(shù)據(jù)量小，需要的預(yù)處理工作比較少；這部分內(nèi)容基本只安排一次理論課、一次實驗課。而實際通過爬蟲獲取的數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)量大；這部分工作量比較大，需要占到整個數(shù)據(jù)挖掘工作量的一半以上。因此，一次理論課和一次實驗課是無法讓學(xué)生掌握數(shù)據(jù)預(yù)處理技能的。
4、算法編程實現(xiàn)難度較大
要求學(xué)生學(xué)習(xí)一門新的編程語言，如r語言、python語言，對本科非計算機(jī)專業(yè)的學(xué)生來說難度是非常大的，尤其是課時安排只有48課時。
5、數(shù)據(jù)挖掘分析及應(yīng)用技能較差
學(xué)生能夠理解課堂案例，但在實際應(yīng)用中，無法完成整個數(shù)據(jù)分析流程。
該課程的教學(xué)對象是信息管理與信息系統(tǒng)專業(yè)本科大四學(xué)生。因此，培養(yǎng)實際應(yīng)用人才，使其完成整個實際數(shù)據(jù)挖掘分析流程是教師的教學(xué)目的。筆者對智聯(lián)招聘、中華英才網(wǎng)、51job等幾個大型招聘網(wǎng)站的幾百個數(shù)據(jù)挖掘分析師相關(guān)職位進(jìn)行分析，主要分析了相關(guān)職位的工作內(nèi)容、職位要求以及需求企業(yè)。數(shù)據(jù)分析師主要利用數(shù)據(jù)挖掘工具對運(yùn)營數(shù)據(jù)等多種數(shù)據(jù)源進(jìn)行預(yù)處理、建模、挖掘、分析及優(yōu)化。該職位是受業(yè)務(wù)驅(qū)動的，特點是將現(xiàn)有數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)相結(jié)合，最大程度地變現(xiàn)數(shù)據(jù)價值。該職位對計算機(jī)編程等相關(guān)技術(shù)不作要求，但是需要有深厚的數(shù)據(jù)挖掘理論基礎(chǔ)，熟練使用主流的數(shù)據(jù)挖掘（或統(tǒng)計分析）工具?；诖?，教師可以采取以下策略進(jìn)行教學(xué)改革。
1、加強(qiáng)對業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的理解
數(shù)據(jù)挖掘分析師是受業(yè)務(wù)驅(qū)動的，所以要理解實際業(yè)務(wù)，明確本次數(shù)據(jù)挖掘要解決什么問題。教師可以構(gòu)建案例庫，包括教師案例庫、學(xué)生討論案例庫。教師案例庫由教師構(gòu)建，可用于課堂講授。學(xué)生案例庫由學(xué)生分組構(gòu)建，并安排討論課，由學(xué)生講述、討論并提交報告。
2、加強(qiáng)對數(shù)據(jù)的獲取
對學(xué)生感興趣的數(shù)據(jù)源進(jìn)行挖掘，這樣才能更好地幫助學(xué)生理解吸收知識。因此，可以教授學(xué)生爬蟲技術(shù)，編寫爬蟲程序，使其自主獲取感興趣的數(shù)據(jù)。
3、加強(qiáng)對數(shù)據(jù)的預(yù)處理工作
在數(shù)據(jù)挖掘之前使用數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)，能夠顯著提高數(shù)據(jù)挖掘模式的質(zhì)量，降低實際挖掘所需要的時間，應(yīng)將其作為整門課程的重點進(jìn)行學(xué)習(xí)。增加理論課程和實驗課時，使學(xué)生掌握數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)變換、數(shù)據(jù)歸納等數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)，并能夠應(yīng)對各種復(fù)雜數(shù)據(jù)源，最終利用爬蟲程序獲取的各種數(shù)據(jù)源進(jìn)行預(yù)處理工作。
4、強(qiáng)化數(shù)據(jù)挖掘分析
教師可以選擇spssmodeler這款所見即所得的數(shù)據(jù)挖掘軟件作為配套實驗平臺。該軟件具有必需的數(shù)據(jù)預(yù)處理工具及預(yù)設(shè)的挖掘算法，學(xué)生可以把注意力放在要挖掘的數(shù)據(jù)及相關(guān)需求上，設(shè)定挖掘的主題，然后通過鼠標(biāo)的點擊拖拉即可完成相關(guān)主題的數(shù)據(jù)挖掘過程。學(xué)生最終可對自己獲取并已處理過的數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘分析。
5、加強(qiáng)教師外出培訓(xùn)學(xué)習(xí)
數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)以及大數(shù)據(jù)技術(shù)是近來比較新穎而且發(fā)展迅速的技術(shù)。教師長期身處三尺講臺之上，遠(yuǎn)離了新技術(shù)，脫離了實際。因此，需派遣教師到知名高校學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘教學(xué)技術(shù)，到培訓(xùn)機(jī)構(gòu)進(jìn)行系統(tǒng)學(xué)習(xí)，到企業(yè)進(jìn)行實戰(zhàn)學(xué)習(xí)。
基于以上分析，形成了新的數(shù)據(jù)挖掘理論課程內(nèi)容和實踐課程內(nèi)容，安排如表1和表2所示。共安排48學(xué)時，其中理論課24學(xué)時，實驗課24學(xué)時。理論課重點講授數(shù)據(jù)的獲取、數(shù)據(jù)的理解、數(shù)據(jù)的預(yù)處理以及常用挖掘算法。實驗課重點學(xué)習(xí)基于spssmodeler的數(shù)據(jù)挖掘，對理論課的內(nèi)容進(jìn)行實踐。整個學(xué)習(xí)以工程項目為載體，該工程貫穿整個學(xué)習(xí)過程。學(xué)生通過爬蟲程序獲取自己感興趣的數(shù)據(jù)源，根據(jù)課程進(jìn)度，逐步完成后續(xù)數(shù)據(jù)的理解，再進(jìn)行預(yù)處理，建模分析，評估整個過程。在課程結(jié)束時，完成整個項目，并提交報告。
在數(shù)字時代，越來越多的企業(yè)急需數(shù)據(jù)挖掘分析人才。教師應(yīng)以培養(yǎng)實際應(yīng)用人才為目的，充分培養(yǎng)學(xué)生對數(shù)據(jù)挖掘的學(xué)習(xí)興趣，以工程項目為載體，貫穿整個課程周期。在教學(xué)中，打牢數(shù)據(jù)獲取、理解預(yù)處理這一基石，加強(qiáng)建模挖掘分析，弱化對晦澀算法的編程學(xué)習(xí)，使學(xué)生真正掌握數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，滿足社會需求。
數(shù)據(jù)挖掘論文選題篇六
：數(shù)據(jù)挖掘是一種特殊的數(shù)據(jù)分析過程，其不僅在功能上具有多樣性，同時還具有著自動化、智能化處理以及抽象化分析判斷的特點，對于計算機(jī)犯罪案件中的信息取證有著非常大的幫助。本文結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的概念與功能，對其在計算機(jī)犯罪取證中的應(yīng)用進(jìn)行了分析。
：數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)；計算機(jī)；犯罪取證
隨著信息技術(shù)與互聯(lián)網(wǎng)的不斷普及，計算機(jī)犯罪案件變得越來越多，同時由于計算機(jī)犯罪的隱蔽性、復(fù)雜性特點，案件偵破工作也具有著相當(dāng)?shù)碾y度，而數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)不僅能夠?qū)τ嬎銠C(jī)犯罪案件中的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行分析并提取出有效信息，同時還能夠?qū)崿F(xiàn)與其他案件的對比，而這些對于計算機(jī)犯罪案件的偵破都是十分有利的。
1.1數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的概念
數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是針對當(dāng)前信息時代下海量的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)信息而言的，簡單來說，就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的隨機(jī)數(shù)據(jù)中對潛在的有效知識進(jìn)行自動提取，從而為判斷決策提供有利的信息支持。同時，從數(shù)據(jù)挖掘所能夠的得到的知識來看，主要可以分為廣義型知識、分類型知識、關(guān)聯(lián)性知識、預(yù)測性知識以及離型知識幾種。
1.2數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的功能
根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)所能夠提取的不同類型知識，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)也可以在此基礎(chǔ)上進(jìn)行功能分類，如關(guān)聯(lián)分析、聚類分析、孤立點分析、時間序列分析以及分類預(yù)測等都是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的重要功能之一，而其中又以關(guān)聯(lián)分析與分類預(yù)測最為主要。大量的數(shù)據(jù)中存在著多個項集，各個項集之間的取值往往存在著一定的規(guī)律性，而關(guān)聯(lián)分析則正是利用這一點，對各項集之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系進(jìn)行挖掘，找到數(shù)據(jù)間隱藏的關(guān)聯(lián)網(wǎng)，主要算法有fp-growth算法、apriori算法等。在計算機(jī)犯罪取證中，可以先對犯罪案件中的特征與行為進(jìn)行深度的挖掘，從而明確其中所存在的聯(lián)系，同時，在獲得審計數(shù)據(jù)后，就可以對其中的審計信息進(jìn)行整理并中存入到數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行再次分析，從而達(dá)到案件樹立的效果，這樣，就能夠清晰的判斷出案件中的行為是否具有犯罪特征[1]。而分類分析則是對現(xiàn)有數(shù)據(jù)進(jìn)行分類整理，以明確所獲得數(shù)據(jù)中的相關(guān)性的一種數(shù)據(jù)挖掘功能。在分類分析的過程中，已知數(shù)據(jù)會被分為不同的數(shù)據(jù)組，并按照具體的數(shù)據(jù)屬性進(jìn)行明確分類，之后再通過對分組中數(shù)據(jù)屬性的具體分析，最終就可以得到數(shù)據(jù)屬性模型。在計算機(jī)犯罪案件中，可以將按照這種數(shù)據(jù)分類、分析的方法得到案件的數(shù)據(jù)屬性模型，之后將這一數(shù)據(jù)屬性模型與其他案件的數(shù)據(jù)屬性模型進(jìn)行對比，這樣就能夠判斷嫌疑人是否在作案動機(jī)、發(fā)生規(guī)律以及具體特征等方面與其他案件模型相符，也就是說，一旦這一案件的數(shù)據(jù)模型屬性與其他案件的數(shù)據(jù)模型屬性大多相符，那么這些數(shù)據(jù)就可以被確定為犯罪證據(jù)。此外，在不同案件間的共性與差異的基礎(chǔ)上，分類分析還可以實現(xiàn)對于未知數(shù)據(jù)信息或類似數(shù)據(jù)信息的有效預(yù)測，這對于計算機(jī)犯罪案件的處理也是很有幫助的。此外，數(shù)據(jù)挖掘分類預(yù)測功能的實現(xiàn)主要依賴決策樹、支持向量機(jī)、vsm、logisitic回歸、樸素貝葉斯等幾種，這些算法各有優(yōu)劣，在實際應(yīng)用中需要根據(jù)案件的實際情況進(jìn)行選擇，例如支持向量機(jī)具有很高的分類正確率，因此適合用于特征為線性不可分的案件，而決策樹更容易理解與解釋。
對于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，目前的計算機(jī)犯罪取證工作并未形成一個明確而統(tǒng)一的應(yīng)用步驟，因此，我們可以根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的特征與具體功能，對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在計算機(jī)犯罪取證中的應(yīng)用提供一個較為可行的具體思路[2]。首先，當(dāng)案件發(fā)生后，一般能夠獲取到海量的原始數(shù)據(jù)，面對這些數(shù)據(jù)，可以利用fp-growth算法、apriori算法等算法進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，找到案件相關(guān)的潛在有用信息，如犯罪嫌疑人的犯罪動機(jī)、案發(fā)時間、作案嫌疑人的基本信息等等。在獲取這些基本信息后，雖然能夠?qū)Π讣幕咎卣饔幸欢ǖ牧私?，但犯罪嫌疑人卻難以通過這些簡單的信息進(jìn)行確定，因此還需利用決策樹、支持向量機(jī)等算法進(jìn)行分類預(yù)測分析，通過對原始信息的準(zhǔn)確分類，可以得到案件的犯罪行為模式（數(shù)據(jù)屬性模型），而通過與其他案件犯罪行為模式的對比，就能夠?qū)Ψ缸锵右扇说木唧w特征進(jìn)行進(jìn)一步的預(yù)測，如經(jīng)常活動的場所、行為習(xí)慣、分布區(qū)域等，從而縮小犯罪嫌疑人的鎖定范圍，為案件偵破工作帶來巨大幫助。此外，在計算機(jī)犯罪案件處理完畢后，所建立的嫌疑人犯罪行為模式以及通過關(guān)聯(lián)分析、分類預(yù)測分析得到的案件信息仍具有著很高的利用價值，因此不僅需要將這些信息存入到專門的數(shù)據(jù)庫中，同時還要根據(jù)案件的結(jié)果對數(shù)據(jù)進(jìn)行再次分析與修正，并做好犯罪行為模式的分類與標(biāo)記工作，為之后的案件偵破工作提供更加豐富、詳細(xì)的數(shù)據(jù)參考。
總而言之，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)自計算機(jī)犯罪取證中的應(yīng)用是借助以各種算法為基礎(chǔ)的關(guān)聯(lián)、分類預(yù)測功能來實現(xiàn)的，而隨著技術(shù)的不斷提升以及數(shù)據(jù)庫中的犯罪行為模式會不斷得到完善，在未來數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)所能夠起到的作用也必將越來越大。
作者：周永杰單位：河南警察學(xué)院信息安全系
數(shù)據(jù)挖掘論文選題篇七
近些年來，已經(jīng)有越來越多的企業(yè)把通信、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和計算機(jī)應(yīng)用引入企業(yè)的日常管理工作和業(yè)務(wù)開發(fā)處理當(dāng)中，企業(yè)的各類信息化程度也在不斷提高。現(xiàn)代科技信息技術(shù)的廣泛應(yīng)用已經(jīng)顯著的提高了企業(yè)的工作效率和經(jīng)濟(jì)效益。但是，在使用信息技術(shù)給企業(yè)帶來的方便、快捷的同時，也不斷的出現(xiàn)了新的問題和需求。企業(yè)經(jīng)過多年積累了大量的歷史數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)對企業(yè)當(dāng)前的日常經(jīng)營活動幾乎沒有任何的使用價值，成了留之無用棄之可惜的累贅。而且儲藏這些歷史數(shù)據(jù)會對企業(yè)造成很大的困難和費(fèi)用開銷。為此數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用在網(wǎng)絡(luò)營銷中勢在必行，全面細(xì)致的分析數(shù)據(jù)庫資源并從中提取有價值的信息來對商業(yè)決策進(jìn)行支持，從而來控制運(yùn)營成本、提高經(jīng)濟(jì)效益。本文將從網(wǎng)絡(luò)營銷中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的幾個應(yīng)用進(jìn)行探討和分析。
客戶關(guān)系管理在網(wǎng)絡(luò)營銷，商業(yè)競爭是一家以客戶為中心的競技狀態(tài)的客戶，留住客戶，擴(kuò)大客戶基礎(chǔ)，建立密切的客戶關(guān)系，客戶需求分析和創(chuàng)造客戶需求等，是非常關(guān)鍵的營銷問題。客戶關(guān)系管理，營銷和信息技術(shù)領(lǐng)域是一個新概念，這在90年代初，軟件產(chǎn)品在上世紀(jì)90年代后期出現(xiàn)的誕生。目前，在國內(nèi)和國外的此類產(chǎn)品的研究和發(fā)展階段。然而，繼續(xù)與數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的進(jìn)步和發(fā)展，客戶關(guān)系管理，也是對實際應(yīng)用階段。crm的目標(biāo)是管理者與客戶的互動，提升客戶價值，提高客戶滿意度，提高客戶的忠誠度，還發(fā)現(xiàn)，市場營銷和銷售渠道，然后尋找新客戶，提高客戶的利潤貢獻(xiàn)率的最終目的是為了推動社會和經(jīng)濟(jì)效益。客戶關(guān)系管理的目的，應(yīng)用是改善企業(yè)與客戶的關(guān)系，它是企業(yè)和服務(wù)本質(zhì)管理和協(xié)調(diào)，以滿足客戶的需求，企業(yè)政策支持這項工作，并聯(lián)系客戶服務(wù)加強(qiáng)管理，提高客戶滿意度和品牌忠誠度。
然而，數(shù)據(jù)挖掘可以應(yīng)用到很多方面的crm和不同階段，包括以下內(nèi)容：
（1）“一對一”營銷的內(nèi)部工作人員認(rèn)識到，客戶是在這個領(lǐng)域的企業(yè)，而不是貿(mào)易發(fā)展生存的關(guān)鍵。與每一個客戶接觸的過程，也是了解客戶的進(jìn)程，而且也讓客戶了解業(yè)務(wù)流程。
（2）企業(yè)與客戶之間的銷售應(yīng)該是一種商業(yè)關(guān)系不斷向前發(fā)展。客戶和營銷公司成立這種方式，而且有許多方法可以使這種與客戶的關(guān)系，往往以改善包括：延長時間，客戶關(guān)系和維護(hù)客戶關(guān)系，以進(jìn)一步加強(qiáng)相互交往過程中，公司可以在對方取得聯(lián)系更多的利潤。
（3）客戶對客戶盈利能力分析。我們的客戶盈利能力是非常不同的，如果你不明白客戶盈利能力，很難制定有效的營銷策略，以獲取最有價值的客戶，或進(jìn)一步提高客戶的忠誠度的價值。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以用來預(yù)測客戶在市場條件變化不同的盈利能力。它可以找到所有這些行為和使用模型來預(yù)測客戶行為模式的客戶交易盈利水平或新客戶找到高利潤。
（4）在所有部門維護(hù)客戶關(guān)系的競爭日趨激烈，企業(yè)獲得新客戶的成本上升，因此，保持現(xiàn)有客戶的關(guān)系變得越來越重要。對于企業(yè)客戶可分為三大類：沒有價值或者低價值的客戶，不容易失去寶貴的客戶，并不斷尋找更多的優(yōu)惠，更有價值的服務(wù)給客戶。前兩個類型的客戶，客戶關(guān)系管理，現(xiàn)代化，然而，最具潛力的市場活動，是第三個層次的用戶，而且還特別需求和營銷工具，以保護(hù)客戶，可以減緩企業(yè)經(jīng)營成本，而且還獲得了寶貴的客戶。數(shù)據(jù)挖掘還可以發(fā)現(xiàn)，由于客戶流失，該公司能夠滿足這些客戶的需要，采取適當(dāng)措施，保持銷售。
（5）客戶訪問企業(yè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)資源，包括能夠獲得新客戶的關(guān)鍵指標(biāo)。為了提供這些新的資源，包括企業(yè)搜索客戶誰不知道該產(chǎn)品的客戶，可能是競爭對手，服務(wù)客戶。這些細(xì)分客戶，潛在客戶可以幫助企業(yè)完成檢查。
通過挖掘客戶的有關(guān)數(shù)據(jù)，可以對客戶進(jìn)行分類，找出其相同點和不同點，以便為客戶提供個性化的產(chǎn)品和服務(wù)，使企業(yè)和客戶之間能夠通過網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行有效的溝通和信息交流。例如，關(guān)聯(lián)分析，客戶在購買某種商品時，有可能會連帶著購買其他的相關(guān)產(chǎn)品，這樣購買的某種商品和連帶購買的其他相關(guān)產(chǎn)品之間就存在著某種關(guān)聯(lián)，企業(yè)可以針對這種關(guān)聯(lián)進(jìn)行分析，分析出規(guī)律，已制定有效的營銷策略來長效的起到吸引客戶連帶消費(fèi)，購買其他產(chǎn)品的營銷策略。它能夠智能化地從大量的數(shù)據(jù)中提取出有用的信息和知識，為企業(yè)的管理人員提供決策支持。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)使數(shù)據(jù)庫技術(shù)進(jìn)入了一個更高級的階段，它不僅能對過去的數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢和遍歷，并且能夠找出過去數(shù)據(jù)之間的潛在聯(lián)系，從而促進(jìn)信息的傳遞。
客戶群體的劃分也會用到數(shù)據(jù)挖掘，沒有基于數(shù)據(jù)挖掘的客戶劃分，就沒有真正的差異化、個性化營銷，就沒有現(xiàn)代營銷的根本。做為企業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)者，不管你的企業(yè)是賣產(chǎn)品的還是賣服務(wù)，第一個應(yīng)該準(zhǔn)確把握的商業(yè)問題就是你的目標(biāo)客戶群體，他們是誰，有什么特點和行為模式，有那些獨特的喜好可以作為營銷的突破口，有多大的多長久的贏利價值。這些問題是你整個商業(yè)運(yùn)做的核心和基礎(chǔ)，不了解你的客戶，下面的路就根本別指望能走下去了。數(shù)據(jù)挖掘營銷應(yīng)用中的客戶群體劃分可以科學(xué)有效的解決這個問題，也能給企業(yè)找到一個合理的營銷定位。
數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在90年代開始應(yīng)用于信用評估與風(fēng)險分析中。企業(yè)在進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)營銷的過程中會受到各種各樣的來自買方的信用風(fēng)險的威脅，隨著市場競爭的加劇，貿(mào)易信用已經(jīng)成為企業(yè)成功開發(fā)客戶和加強(qiáng)客戶關(guān)系的重要條件。客戶信用管理主要是搜集儲存客戶信息，因為客戶既是企業(yè)最大的財富來源，也是風(fēng)險的主要來源。為了讓企業(yè)在這方面更少的受到威脅，可以利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)發(fā)現(xiàn)企業(yè)經(jīng)常面臨的詐騙行為或延付貨款行為，進(jìn)而進(jìn)行回避。同時盡可能把客戶信用風(fēng)險控制在交易發(fā)生之前是成功信用管理的根本。因此，充分獲取客戶的詳細(xì)資料并做出安全的決策非常重要。
客戶信用風(fēng)險管理應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的優(yōu)勢：
（3）數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)也可以適應(yīng)各種形式的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)挖掘可以是連續(xù)的數(shù)據(jù)，離散數(shù)據(jù)，而其他形式的數(shù)據(jù)處理，以便在更大的靈活性，在選擇指標(biāo)時，更加符合客觀實際的信用風(fēng)險模型。
為現(xiàn)代信用風(fēng)險管理方法有兩個：第一是所謂的指數(shù)法，其基礎(chǔ)是信用相關(guān)業(yè)務(wù)的某些特性來企業(yè)信用評估；第二類是所謂的結(jié)構(gòu)化方法，根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和市場數(shù)據(jù)模擬在企業(yè)資產(chǎn)價值變化的動態(tài)持續(xù)的過程，然后確定其企業(yè)信用的位置。
網(wǎng)絡(luò)營銷作為適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)時代的網(wǎng)絡(luò)虛擬市場的新營銷理論，是市場營銷理念在新時期的發(fā)展和應(yīng)用。它能夠智能化地從大量的數(shù)據(jù)中提取出有用的信息和知識，為企業(yè)的管理人員提供決策支持。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)使數(shù)據(jù)庫技術(shù)進(jìn)入了一個更高級的階段，它不僅能對過去的數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢和遍歷，并且能夠找出過去數(shù)據(jù)之間的潛在聯(lián)系，從而促進(jìn)信息的傳遞。
1．維護(hù)原有客戶，挖掘潛在新客戶
網(wǎng)絡(luò)營銷中銷售商可以通過客戶的訪問記錄來挖掘出客戶的潛在信息，跟據(jù)客戶的興趣與需求向客戶有針對性的做個性化的推薦，制定出客戶滿意的產(chǎn)品服務(wù)。在做好維護(hù)原有老客戶的基礎(chǔ)上，通過對數(shù)據(jù)的挖掘，利用分類技術(shù)，也可以尋找出潛在的客戶，通過對web日志的挖掘，可以對已經(jīng)存在的訪問者進(jìn)行分類，根據(jù)這種精細(xì)的分類，還可以找到潛在的新客戶。
2．制定營銷策略，優(yōu)化促銷活動
對于保留的商品訪問記錄和銷售記錄進(jìn)行挖掘，可以發(fā)現(xiàn)客戶的訪問規(guī)律，了解客戶消費(fèi)的生命周期，起伏規(guī)律，結(jié)合市場形勢的變化，針對不同的商品和客戶群制定不同的營銷策略，保證促銷活動針對客戶群有的放矢，收到意想不到的效果。
3．降低運(yùn)營成本，提高競爭力
網(wǎng)絡(luò)營銷的管理者可以通過數(shù)據(jù)挖掘發(fā)現(xiàn)市場反饋的可靠信息，預(yù)測客戶未來的購買行為，有針對性的進(jìn)行營銷活動，還可以根據(jù)產(chǎn)品訪問者的瀏覽習(xí)慣來覺定產(chǎn)品廣告的位置，使廣告有針對性的起到宣傳的效果。從而提高廣告的投資回報率，從而能降低運(yùn)營成本，提高且的核心競爭力。
4．對客戶進(jìn)行個性化推薦
根據(jù)客戶采礦活動對網(wǎng)絡(luò)規(guī)則，有針對性的網(wǎng)絡(luò)營銷平臺，提供“個性化”服務(wù)。個性化服務(wù)是在服務(wù)策略和服務(wù)內(nèi)容的不同客戶的不同，其本質(zhì)是客戶為中心的web服務(wù)的需求。它通過收集和分析客戶資料，以了解客戶的利益和購買行為，然后采取主動，以達(dá)到建議的服務(wù)。
5．完善網(wǎng)絡(luò)營銷網(wǎng)站的設(shè)計
1馮英健著，《網(wǎng)絡(luò)營銷基礎(chǔ)與實踐》,清華大學(xué)出版社，20xx年1月第1版
2.,and.sky-shairoh,esinknowledgediscoveryanddatamining.aaai/mitpress,menlopark,ca.1996:
數(shù)據(jù)挖掘論文選題篇八
摘要：在本科高年級學(xué)生中開設(shè)符合學(xué)術(shù)研究和工業(yè)應(yīng)用熱點的進(jìn)階課程是十分必要的。以數(shù)據(jù)挖掘課程為例，本科高年級學(xué)生了解并掌握數(shù)據(jù)挖掘的相關(guān)技術(shù)，對于其今后的工作、學(xué)習(xí)不無裨益。著重闡述數(shù)據(jù)挖掘等進(jìn)階課程在本科高年級學(xué)生中的教學(xué)方法，基于本科高年級學(xué)生的實際情況，以及進(jìn)階課程的知識體系特點，提出有針對性的教學(xué)方法參考，從而提高進(jìn)階課程的教學(xué)效果。
關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘；進(jìn)階課程；教學(xué)方法研究；本科高年級
學(xué)生在本科高年級學(xué)生中開設(shè)數(shù)據(jù)挖掘等進(jìn)階課程是十分必要的，以大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)挖掘為例，其相關(guān)技術(shù)不僅是當(dāng)前學(xué)術(shù)界的研究熱點，也是各家企事業(yè)單位招聘中重要崗位的要求之一。對于即將攻讀碩士或博士學(xué)位的學(xué)生，對于即將走上工作崗位的學(xué)生，了解并掌握一些大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)，尤其是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，都是不無裨益的。在目前本科教學(xué)中，對于數(shù)據(jù)挖掘等課程的教學(xué)，由于前序課程的要求，往往是放在本科四年級進(jìn)行。如何激發(fā)本科四年級學(xué)生在考研，找工作等繁雜事務(wù)中的學(xué)習(xí)興趣，從而更好地掌握數(shù)據(jù)挖掘的相關(guān)技術(shù)是本課程面臨的主要挑戰(zhàn)，也是所有本科進(jìn)階課程所面臨的難題之一。
1數(shù)據(jù)挖掘等進(jìn)階課程所面臨的問題
1.1進(jìn)階課程知識體系的綜合性
進(jìn)階課程由于其理論與技術(shù)的先進(jìn)性，往往是學(xué)術(shù)研究的前沿，工業(yè)應(yīng)用的熱點，是綜合多方面知識的課程。以數(shù)據(jù)挖掘課程為例，其中包括數(shù)據(jù)庫、機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識別、統(tǒng)計、可視化、高性能技術(shù)，算法等多方面的知識內(nèi)容。雖然學(xué)生在前期的本科學(xué)習(xí)中已經(jīng)掌握了部分相關(guān)內(nèi)容，如數(shù)據(jù)庫、統(tǒng)計、算法等，但對于其他內(nèi)容如機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能、模式識別、可視化等，有的是與數(shù)據(jù)挖掘課程同時開設(shè)的進(jìn)階課程，有的已經(jīng)是研究生的教學(xué)內(nèi)容。對于進(jìn)階課程繁雜的知識體系，應(yīng)該如何把握廣度和深度的關(guān)系尤為重要。
1.2進(jìn)階課程的教學(xué)的目的要求
進(jìn)階課程的知識體系的綜合性體現(xiàn)在知識點過多、技術(shù)特征復(fù)雜。從教學(xué)效益的角度出發(fā)，進(jìn)階課程的教學(xué)目的是在有限的課時內(nèi)最大化學(xué)生的知識收獲。從教學(xué)結(jié)果的可測度出發(fā)，進(jìn)階課程的教學(xué)需要能夠有效驗證學(xué)生掌握重點知識的.學(xué)習(xí)成果。1.3本科高年級學(xué)生的實際情況本科高年級學(xué)生需要處理考研復(fù)習(xí)，找工作等繁雜事務(wù)，往往對于剩余本科階段的學(xué)習(xí)不重視，存在得過且過的心態(tài)。進(jìn)階課程往往是專業(yè)選修課程，部分學(xué)分已經(jīng)修滿的學(xué)生往往放棄這部分課程的學(xué)習(xí)，一來沒有時間，二來怕拖累學(xué)分。
2數(shù)據(jù)挖掘等進(jìn)階課程的具體教學(xué)方法
進(jìn)階課程的教學(xué)理念是在有限的課時內(nèi)，盡可能地提高課程的廣度，增加介紹性內(nèi)容，在授課中著重講解1~2個關(guān)鍵技術(shù)，如在數(shù)據(jù)挖掘課程中，著重講解分類中的決策樹算法，聚類中的k-means算法等復(fù)雜度一般，應(yīng)用廣泛的重要知識點，并利用實踐來檢驗學(xué)習(xí)成果。
2.1進(jìn)階課程的課堂教學(xué)
數(shù)據(jù)挖掘等進(jìn)階課程所涉及的知識點眾多，在課堂上則采用演示和講授相結(jié)合的方法，對大部分知識點做廣度介紹，而對需要重點掌握知識點具體講授，結(jié)合實踐案例及板書。在介紹工業(yè)實踐案例的過程中，對于具體數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)的來龍去脈解釋清楚，尤其是對于問題的歸納，數(shù)據(jù)的處理，算法的選擇等步驟，并在不同的知識點的教學(xué)中重復(fù)介紹和總結(jié)數(shù)據(jù)挖掘的一般性流程，可以加深學(xué)生對于數(shù)據(jù)挖掘的深入理解。對于一些需要記憶的知識點，在課堂上采用隨機(jī)問答的方式，必要的時候可以在每堂課的開始重復(fù)提問，提高學(xué)習(xí)的效果。
2.2進(jìn)階課程的課后教學(xué)
對于由于時間限制無法在課上深入討論的知識點，只能依靠學(xué)生在課后自學(xué)掌握。本科高年級學(xué)生的課后自學(xué)的動力不像低年級學(xué)生那么充足，可以布置需要動手實踐并涵蓋相關(guān)知識點的課后實踐，但盡量降低作業(yè)的工程量。鼓勵學(xué)生利用開源軟件和框架，基于提供的數(shù)據(jù)集，實際解決一些簡單的數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)，讓學(xué)生掌握相關(guān)算法技術(shù)的使用，并對算法有一定的了解。利用學(xué)院與大數(shù)據(jù)相關(guān)企業(yè)建立的合作關(guān)系，在課后通過參觀，了解大數(shù)據(jù)技術(shù)在當(dāng)前企業(yè)實踐中是如何應(yīng)用的，激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣。
2.3進(jìn)階課程的教學(xué)效果考察進(jìn)階課程的考察不宜采取考試的形式，可以采用大作業(yè)的形式。從具體的數(shù)據(jù)挖掘?qū)嵺`中檢驗教學(xué)的成果，力求是學(xué)生在上完本課程后可以解決一些簡單的數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)，將較復(fù)雜的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的學(xué)習(xí)留給學(xué)生自己。
3結(jié)語
數(shù)據(jù)挖掘是來源于實踐的科學(xué)，學(xué)習(xí)完本課程的學(xué)生需要真正理解，掌握相關(guān)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，并能夠在實際數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)中應(yīng)用相關(guān)算法解決問題。這也對教師的教學(xué)水平提出了挑戰(zhàn)，并直接與教師的科研水平相關(guān)。在具體的教學(xué)過程中，發(fā)現(xiàn)往往是在講授實際科研中遇到的問題時，學(xué)生的興趣較大，對于書本上的例子則反映一般。進(jìn)階課程在注重教學(xué)方法的基礎(chǔ)上，對于教師的科研水平提出了新的要求，這也是對于教師科研的反哺，使教學(xué)過程變成了教學(xué)相長的過程。
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數(shù)據(jù)挖掘論文選題篇九
計算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展，信息技術(shù)不斷加強(qiáng)，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)。
1.1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(jìn)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(jī)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(jìn)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(jìn)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(jìn)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(jī)挖掘技術(shù)的形式分析
計算機(jī)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(jìn)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。
系統(tǒng)中的應(yīng)用計算機(jī)挖掘技術(shù)，能夠?qū)㈦[藏的信息挖掘出來并進(jìn)行總結(jié)和利用，運(yùn)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(jìn)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(jìn)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(jìn)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(jìn)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(jìn)行分析是必要的。
2.3分類法
通過計算機(jī)挖掘技術(shù)對檔案進(jìn)行分類，按照不同的性質(zhì)進(jìn)行系統(tǒng)的劃分，將所有相似或相通的檔案進(jìn)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。
計算機(jī)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(hù)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(qiáng)，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(yùn)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(jī)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(jìn)行處理的速度，提升檔案管理的整體質(zhì)量。
綜上所述，計算機(jī)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(yùn)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(jì)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(jī)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(jìn)行檔案信息管理的時候，能合理利用計算機(jī)信息挖掘技術(shù)，在提高工作效率的同時，促進(jìn)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)挖掘論文選題篇十
摘要：隨著互聯(lián)網(wǎng)的廣泛使用，web的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)成為現(xiàn)階段數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)研究的重點，但由于其數(shù)據(jù)挖掘控制的復(fù)雜，對人們的數(shù)據(jù)挖掘和使用帶來了困難。而xml數(shù)據(jù)挖掘的出現(xiàn)彌補(bǔ)了web數(shù)據(jù)挖掘的缺陷，為其帶來了方便。
關(guān)鍵詞：多層次技術(shù)；xml數(shù)據(jù)挖掘；web數(shù)據(jù)挖掘；研究
0引言
數(shù)據(jù)挖掘就是從大量的信息數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛在的規(guī)律性內(nèi)容，進(jìn)而對數(shù)據(jù)應(yīng)用的質(zhì)量問題進(jìn)行解決，實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的充分利用。在互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展支持下的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)得到了快速的發(fā)展，特別是以結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為主的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)被廣泛地應(yīng)用到各個領(lǐng)域，并獲得了好的效果。但這種結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)無法對web數(shù)據(jù)挖掘的特性進(jìn)行處理，web上的html文檔格式也不規(guī)范，導(dǎo)致沒有充分挖掘和利用有價值的知識。由此，如何優(yōu)化傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，實現(xiàn)其和web的結(jié)合成為數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)研究領(lǐng)域關(guān)注的熱點。而xml的出現(xiàn)，彌補(bǔ)了web的不足，成為現(xiàn)階段互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)組織和交換的標(biāo)準(zhǔn)，并逐漸出現(xiàn)在web上。文章對基于多層次技術(shù)的xml數(shù)據(jù)挖掘進(jìn)行研究。
1web數(shù)據(jù)挖掘的難點
第一，異構(gòu)數(shù)據(jù)庫的環(huán)境。因特網(wǎng)上的信息可以說就是一種數(shù)據(jù)路，具有大量的數(shù)據(jù)資源，每個站點的數(shù)據(jù)源都是異構(gòu)的，因此，每個站點之間的信息和組織結(jié)構(gòu)不一樣，形成了一種異構(gòu)數(shù)據(jù)庫環(huán)境。想要獲得和利用這些數(shù)據(jù)資源需要進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，這種數(shù)據(jù)挖掘需要對站點的異構(gòu)數(shù)據(jù)集成進(jìn)行研究，同時還要對因特網(wǎng)上的數(shù)據(jù)查詢問題進(jìn)行解決。第二，半結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫具有數(shù)據(jù)模型，能夠通過這種模型來對特定的數(shù)據(jù)進(jìn)行描述。但因特網(wǎng)上的數(shù)據(jù)較為復(fù)雜，沒有統(tǒng)一的模型讓人進(jìn)行描述，且自身具有獨立性、動態(tài)性的特點，存在自述層次，因而是一種半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。
2xml數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)
2.1xml技術(shù)概述
xml是由萬維網(wǎng)協(xié)會設(shè)計的一種中介標(biāo)示性語言，主要被應(yīng)用在web中。xml類似于html，主要被設(shè)計用來描述數(shù)據(jù)的語言，為數(shù)據(jù)挖掘提供了一種獨立的運(yùn)行程序，能夠?qū)崿F(xiàn)對數(shù)據(jù)的共享，并利用計算機(jī)通訊將信息傳遞到多個領(lǐng)域。
2.2xml和html的比較
html是web的重要技術(shù)要素之一，簡單易學(xué)，被很多計算機(jī)專業(yè)人員應(yīng)用于創(chuàng)建自己的、具有超文本特定的多媒體主頁，能夠?qū)崿F(xiàn)網(wǎng)絡(luò)和普通人的聯(lián)系，創(chuàng)造出豐富的網(wǎng)頁。但其在因特網(wǎng)的應(yīng)用存在以下幾點缺陷：第一，只是對信息的顯示方式進(jìn)行描述，沒有對信息內(nèi)容本身進(jìn)行描述；第二，需要因特網(wǎng)服務(wù)器幫其處理任務(wù)工作，加重了網(wǎng)絡(luò)的負(fù)擔(dān)，降低了網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行的效率。根據(jù)上文對xml技術(shù)的概述，可以看出，xml不是一種單純的標(biāo)記語言，而是一種定義語言，能夠根據(jù)需要設(shè)定不同的標(biāo)記語言，突破了html固定標(biāo)記的限制，能夠更好地推動web的發(fā)展。
3基于xml數(shù)據(jù)挖掘框架設(shè)計
3.1設(shè)計的特點
第一，具有自然、性能良好、個性化設(shè)計的系統(tǒng)用戶界面；第二，主要應(yīng)用元搜索引擎頁面。這種頁面設(shè)計的'主要思想是首先對用戶的查詢請求進(jìn)行預(yù)處理，之后向各個搜索引擎發(fā)送查詢的請求，最后，在經(jīng)過處理之后向用戶反饋檢索結(jié)果。第三，web頁面的設(shè)計充分應(yīng)用了hits的算法。第四，利用xml技術(shù)對檢索的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。主要表現(xiàn)為將數(shù)據(jù)庫中的所有文檔形式轉(zhuǎn)化為xml文檔形式，之后在數(shù)據(jù)倉庫的應(yīng)用下實現(xiàn)各種文檔的集成。
3.2系統(tǒng)設(shè)計的結(jié)構(gòu)
xml數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)主要包含用戶界面模塊、數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊和數(shù)據(jù)挖掘模塊。第一，用戶界面模塊主要作為用戶和系統(tǒng)交接的端口存在，用戶通過這個界面來實現(xiàn)對數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的使用。在這個模塊中，用戶能夠在對數(shù)據(jù)挖掘之前設(shè)定挖掘的參數(shù)，之后提出請求、對挖掘成果分析，實現(xiàn)個性化的數(shù)據(jù)挖掘。第二，數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊主要是指在對數(shù)據(jù)檢索之后，應(yīng)用xml技術(shù)對檢索的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。第三，數(shù)據(jù)挖掘模塊主要是對數(shù)據(jù)預(yù)處理后的模塊信息進(jìn)行挖掘，并將成果展示給用戶。
4基于xml技術(shù)的web數(shù)據(jù)挖掘
4.1數(shù)據(jù)挖掘方案的選取
基于xml技術(shù)的web數(shù)據(jù)挖掘主要分為內(nèi)容上的挖掘和形式上的挖掘兩種，其中，內(nèi)容挖掘主要是針對文檔標(biāo)記的開始和結(jié)束之間的文本部分，即對標(biāo)記值的一種挖掘。具體的內(nèi)容挖掘方案主要有三種：第一，利用專門的xml數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)開發(fā)查詢的語言，充分開發(fā)其查詢功能，并將這種語言滲透在應(yīng)用程序中，從而實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的有限挖掘。這種挖掘方案能夠?qū)ml技術(shù)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行有效的結(jié)合，且具有操作簡單的特點。第二，實現(xiàn)對xml文檔數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化處理。在處理之后將其映射到現(xiàn)有的關(guān)系對象模型中，從而實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的挖掘。第三，將xml文檔視為一種文本，采用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖局處理技術(shù)對數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘。
4.2xml技術(shù)數(shù)據(jù)挖掘?qū)崿F(xiàn)
xml技術(shù)的挖掘?qū)崿F(xiàn)主要利用xquery實現(xiàn)關(guān)聯(lián)挖掘來進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，且不需要對其文檔進(jìn)行預(yù)處理和挖掘后處理，具有操作簡單的優(yōu)勢。主要采用兩種方式來執(zhí)行xquery。第一，使用xhivenodeif對象的executexquery進(jìn)行語句的執(zhí)行，使得集合的每個元素都是對應(yīng)的對象，并將對象轉(zhuǎn)換成dom的節(jié)點來進(jìn)行數(shù)據(jù)的挖掘。第二，利用xhivexqueryqueryif對象調(diào)用execute進(jìn)行語句的執(zhí)行。在這個過程中會涉及對外部參數(shù)的使用。
5結(jié)語
xml數(shù)據(jù)挖掘能夠有效解決因特網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘難的問題，實現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘的簡單化操作。xml數(shù)據(jù)挖掘?qū)⒉煌Y(jié)構(gòu)、不容易兼容的數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)合，并利用自身的靈活性和延展性將各種應(yīng)用軟件中的數(shù)據(jù)進(jìn)行不同描述，從而方便因特網(wǎng)中數(shù)據(jù)的收集和記錄。同時，基于xml數(shù)據(jù)是自我描述性的，不需要內(nèi)部的描述處理就能實現(xiàn)數(shù)據(jù)的交換，為其對數(shù)據(jù)的處理和應(yīng)用提供了便利的支持。因此，技術(shù)xml技術(shù)的數(shù)據(jù)挖掘成為當(dāng)今因特網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘的研究重點，需要有關(guān)人員引起足夠的重視，進(jìn)而不斷促進(jìn)該技術(shù)對數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用。
參考文獻(xiàn)：
數(shù)據(jù)挖掘論文選題篇十一
根據(jù)20xx年4月國家教育部等五部關(guān)于印發(fā)《職業(yè)學(xué)校學(xué)生實習(xí)管理規(guī)定》的通知（教職成[20xx]3號）精神，針對旅游管理專業(yè)頂崗實習(xí)企業(yè)的實際情況以及頂崗實習(xí)現(xiàn)狀，多角度分析新《職業(yè)學(xué)校學(xué)生頂崗實習(xí)管理規(guī)定》（以下簡稱新《規(guī)定》）對旅游管理專業(yè)頂崗實習(xí)的新要求，探索可操作的改進(jìn)辦法，為旅游管理專業(yè)實施頂崗實習(xí)教學(xué)課程提供借鑒和幫助。
1.旅游管理專業(yè)頂崗實習(xí)實施現(xiàn)狀
（1）實習(xí)企業(yè)較多，大部分企業(yè)需求人數(shù)少，實習(xí)生分布零散，跟蹤管理難度大。
（2）由學(xué)校安排實習(xí)的，大多是由學(xué)校和實習(xí)企業(yè)簽訂雙方協(xié)議，實習(xí)生簽閱《實習(xí)生管理守則》。
（3）中職學(xué)校旅游管理專業(yè)頂崗實習(xí)學(xué)生大多未滿18周歲。
（4）實習(xí)評價體系不完善，對實習(xí)生的考核主觀成分多，量化標(biāo)準(zhǔn)少。
（5）實習(xí)期仍以學(xué)生平安險作為學(xué)生意外傷害保險，尚未為學(xué)生購買專門的實習(xí)責(zé)任險。
2.新《規(guī)定》對頂崗實習(xí)的影響及改進(jìn)方法
（1）新《規(guī)定》再次強(qiáng)調(diào)對實習(xí)過程的全程指導(dǎo)，并明確提出，對自行安排實習(xí)的學(xué)生也要進(jìn)行跟蹤管理（新《規(guī)定》第七條、第八條）。而旅游管理專業(yè)實習(xí)企業(yè)特別是旅行社，企業(yè)多，規(guī)模小，需求人數(shù)少，實習(xí)生分布零散，甚至一個企業(yè)只有一個實習(xí)生，管理和指導(dǎo)難度大。調(diào)查資料顯示，旅游專業(yè)實習(xí)企業(yè)中90%是旅行社，而實習(xí)生中只有50%在旅行社實習(xí)。這種情況實習(xí)指導(dǎo)教師如果要實現(xiàn)對每個實習(xí)生的指導(dǎo)管理，那么大部分時間都在外跑實習(xí)點，學(xué)校對專業(yè)教師的教學(xué)任務(wù)、科研任務(wù)及其他工作都很難完成。針對這一現(xiàn)狀，結(jié)合新《規(guī)定》要求，可從以下方面著手改進(jìn)：
1）建立校企生聯(lián)動實習(xí)管理制度。在學(xué)校數(shù)字化平臺增加實習(xí)管理模塊，將實習(xí)操作流程、標(biāo)準(zhǔn)分單元錄入模塊內(nèi)，實習(xí)生定期在平臺上提交單元作業(yè)，企業(yè)指導(dǎo)教師和學(xué)校指導(dǎo)教師定期在平臺上提交實習(xí)生單元成績，最后的實習(xí)總成績由單元成績按比例匯總而成。這樣既可參與和掌控實習(xí)過程，又能優(yōu)化實習(xí)考核體系，增加量化標(biāo)準(zhǔn)。如數(shù)字平臺無法立即實施，可先采用電子文檔或紙質(zhì)文檔方式。
2）實習(xí)面試結(jié)束后，組織召開實習(xí)指導(dǎo)教師動員會，由學(xué)校安排的指導(dǎo)教師和各企業(yè)安排的指導(dǎo)教師參加，共同學(xué)習(xí)和調(diào)整實習(xí)計劃、操作標(biāo)準(zhǔn)、達(dá)標(biāo)考核、指導(dǎo)流程等。
3）實習(xí)收尾階段，組織召開實習(xí)總結(jié)會，對實習(xí)工作進(jìn)行交流分享，對實際工作中遇到的問題提出改進(jìn)建議，為即將開展的新一輪實習(xí)工作做好鋪墊。
（2）新《規(guī)定》第十二條、第十三條要求，頂崗實習(xí)前學(xué)校、企業(yè)、學(xué)生須簽訂三方協(xié)議，這對制約企業(yè)、約束學(xué)生有了明確依據(jù)。旅游企業(yè)淡旺季明顯，一些企業(yè)到了淡季就將學(xué)生解聘；學(xué)生實習(xí)中無法適應(yīng)而中途離職的也時有發(fā)生，所以協(xié)議內(nèi)容除新《規(guī)定》列示內(nèi)容外，還應(yīng)增加實習(xí)生到崗后應(yīng)遵守的相關(guān)管理制度、學(xué)生違反規(guī)定的處理辦法等內(nèi)容。
（3）新《規(guī)定》第十四條要求，未滿18周歲的學(xué)生參加頂崗實習(xí)，須由監(jiān)護(hù)人簽閱知情同意書。大部分中職學(xué)校學(xué)生在實習(xí)時都未達(dá)到該年齡標(biāo)準(zhǔn)，因此中職學(xué)校在實習(xí)前應(yīng)按戶口登記年齡進(jìn)行一次篩選，將“頂崗實習(xí)學(xué)生監(jiān)護(hù)人知情同意書”以統(tǒng)一格式發(fā)放給未滿18周歲學(xué)生，并告知監(jiān)護(hù)人，請監(jiān)護(hù)人簽閱?！爸橥鈺苯粚W(xué)校后方可參加實習(xí)面試。
（4）新《規(guī)定》第三十五條要求，職業(yè)學(xué)校或?qū)嵙?xí)單位應(yīng)為實習(xí)學(xué)生投保實習(xí)責(zé)任保險。實習(xí)責(zé)任險是指學(xué)生在實習(xí)期間，因?qū)W校的管理疏忽對學(xué)生造成的身體、心理傷害應(yīng)由學(xué)校承擔(dān)責(zé)任的保險。據(jù)調(diào)查，保險公司目前尚未推出專門的實習(xí)責(zé)任險，但可先為實習(xí)生購買一年期限的意外險。但意外險與實習(xí)責(zé)任險在投保范圍、價格等方面還有差異，所以，職業(yè)學(xué)校也應(yīng)同時與保險行業(yè)接觸，積極推進(jìn)實習(xí)責(zé)任險的設(shè)計出臺。
總之，旅游管理專業(yè)頂崗實習(xí)在實施過程中還存在一些問題和困難，如企業(yè)與學(xué)校的需求差異、旅游行業(yè)淡旺季與實習(xí)期的時間矛盾、實習(xí)生生活管理和心理疏導(dǎo)問題等，有待在《新規(guī)定》的要求和指導(dǎo)下，與企業(yè)深度合作，探索出一套有效的、可操作的頂崗實習(xí)實施標(biāo)準(zhǔn)。
數(shù)據(jù)挖掘論文選題篇十二
摘要：在計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)越來越普及的社會中造就信息傳播的便利性提高，也讓社交網(wǎng)絡(luò)漸漸發(fā)展成為虛擬社群形態(tài)，從早期的電子布告欄（bbs）到現(xiàn)在的社交網(wǎng)站（socialnetworksites），都可以讓人們密切討論與互動。本文將主要探討基于數(shù)據(jù)挖掘模型的社交網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)預(yù)測分析，并對相關(guān)技術(shù)進(jìn)行闡述。
關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘;社交網(wǎng)絡(luò);關(guān)聯(lián)預(yù)測
在社交網(wǎng)絡(luò)上，依據(jù)先前國外學(xué)者viswanath，mislove，chaandgummadi和nguyenandtran都是針對theneworleans地區(qū)社群使用者發(fā)布數(shù)據(jù)來研究使用者發(fā)布的關(guān)系，而臺灣地區(qū)針對使用者社群發(fā)布的分析多以問卷方法居多，故本研究欲使用直接抓取頁面數(shù)據(jù)與卷標(biāo)的方法，觀察使用者社群網(wǎng)站上發(fā)布行為，利用先前用學(xué)者所提數(shù)據(jù)呈現(xiàn)方式，結(jié)合關(guān)鍵詞標(biāo)記方式來了解使用者在社群網(wǎng)絡(luò)上的發(fā)布關(guān)系。而其中社群人數(shù)拓展最快速就是微信平臺，利用了社交網(wǎng)絡(luò)的特性讓使用者能更有效率的在網(wǎng)絡(luò)上找到有關(guān)系的親朋好友，將這世界的每個人、每個群體透過各種關(guān)系快速的串連起來[1]。
1數(shù)據(jù)挖掘模型的概述
當(dāng)要對hdfs讀寫數(shù)據(jù)時，檔案將被切割成小的64mbblock，namenode將告知每個datanode，切割后的block是存放在哪，datanode將負(fù)責(zé)做本地端檔案的block數(shù)據(jù)對應(yīng)，并且同時datanode將對其他datanode進(jìn)行數(shù)據(jù)復(fù)制備份的動作。hadoop系統(tǒng)的容錯率和可擴(kuò)充性來自于datanode，當(dāng)datanode出錯意外關(guān)機(jī)，其它節(jié)點上的數(shù)據(jù)將依然存在，且當(dāng)需動態(tài)增刪系統(tǒng)的運(yùn)算量，只需增加datanode節(jié)點或停止datanode運(yùn)作。在進(jìn)行社群資料收集與前處理之前，要先了解一下信息擷取與信息過濾的不同之處。在社群網(wǎng)站上隨機(jī)尋找開放目錄上的使用者，而后進(jìn)行下載該使用者發(fā)布數(shù)據(jù)的動作是謂信息擷??；而將使用者涂鴉墻上大筆數(shù)據(jù)寫進(jìn)本地端的hdfs系統(tǒng)后，并通過預(yù)先設(shè)定的一些篩選條件式和過濾方法，剔除雜亂的數(shù)據(jù)，變成對本研究有用的信息，以利后續(xù)卷標(biāo)計算與關(guān)鍵詞計算，這個過程就叫信息過濾[2]。
2基于數(shù)據(jù)挖掘模型的社交網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)預(yù)測分析
關(guān)鍵詞分析部份則是針對個人涂鴉墻頁面和使用者自訂信息頁面進(jìn)行關(guān)鍵詞標(biāo)記，其關(guān)鍵詞來源是使用者自訂信息頁面上含的運(yùn)動、音樂、書籍、電影、電視、游戲、宗教、政治八組關(guān)鍵詞。相關(guān)度計算是利用本研究所提相關(guān)度公式來進(jìn)行個人涂鴉墻頁面、使用者自訂信息頁面和模擬頁面間的關(guān)聯(lián)運(yùn)算，利用頁面間所含的關(guān)鍵詞，計算出仿真頁面與使用頁面間的相關(guān)度。并在相關(guān)度計算階段把社群發(fā)布分析與關(guān)鍵詞分析的結(jié)果做個交叉分析。之后對此分析結(jié)果進(jìn)行研究評估。使用者自訂信息頁面有讓使用者自己標(biāo)記自己興趣的分類項目，分為大四大類自訂選項，其自訂選項下，包含子項目讓使用者自訂標(biāo)記自己的興趣，而該表的使用者自訂分類項目就是本研究挑選關(guān)鍵詞的依據(jù)，本研究挑選運(yùn)動、音樂、書籍、電影、電視、游戲、宗教、政治這八個字作為關(guān)鍵詞標(biāo)記投擲的項目，在此就不考慮同義不同字、字面背后意涵等問題，只考慮第一層的字義[3]。
3社交網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)預(yù)測的相關(guān)技術(shù)與應(yīng)用
社交網(wǎng)絡(luò)分析一直以來都是個熱門的話題，所有團(tuán)體成員彼此之間社交關(guān)系的集合就是這個團(tuán)體的社交網(wǎng)絡(luò)，而透過社交網(wǎng)絡(luò)分析可以了解團(tuán)體成員之間的互動，這分析可應(yīng)用在各種與人有關(guān)的領(lǐng)域上。在學(xué)校里，學(xué)生之間小團(tuán)體的組成及班級中領(lǐng)導(dǎo)人物與被孤立者的存在，一直都是教育者相當(dāng)關(guān)心的部份。在團(tuán)體精神治療中，成員之間的交流情況是分析治療成果的指標(biāo)之一。在網(wǎng)絡(luò)社群中，了解使用者群體之間的互動可以幫助廠商開發(fā)更人性化的網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品。人格特質(zhì)分析也是個熱門的話題，每個人的行為都有一套固定的行為模式，而分析這行為模式就是所謂的人格特質(zhì)分析，這分析也可應(yīng)用在各種與人有關(guān)的領(lǐng)域上。在學(xué)校里，不同類型的學(xué)生需要不同方式的教育。在公司面試上，公司透過分析應(yīng)征者的.人格模式來錄取所需要的人才[4]。然而，一般心理學(xué)使用的社交網(wǎng)絡(luò)分析與人格特質(zhì)分析都是透過紙筆測驗，使用大量的人力去取得人際互動的信息，考慮團(tuán)體成員間友好的互動關(guān)系，并使用方向性的連結(jié)來表達(dá)人們之間的互動關(guān)系。目前使用計算機(jī)視覺技術(shù)的社交網(wǎng)絡(luò)分析系統(tǒng)，僅考慮人們同時出現(xiàn)頻率當(dāng)作親密程度的指針，而且使用無方向性的連結(jié)來表示人們之間的互動關(guān)系。因此，我們使用擁有計算機(jī)視覺技術(shù)的多攝影機(jī)系統(tǒng)，透過分析人們之間的互動行為，互動行為包含互動的對象、所表達(dá)的肢體語言與情緒信息，根據(jù)分析所有的互動得到團(tuán)體內(nèi)所有成員之間的社交態(tài)度，而這就是這團(tuán)體的社交網(wǎng)絡(luò)。除了友好的互動關(guān)系之外，我們還考慮了厭惡的互動關(guān)系，并且使用方向性的連結(jié)來表達(dá)人們之間的互動，這讓我們的社交網(wǎng)絡(luò)分析能更貼切現(xiàn)實的互動情況。通過分析一個人所有的社交互動行為，可以得知此人的行為擁有何種傾向，而這行為模式就是這個人的人格特質(zhì)。
總之，我們可以根據(jù)觀察分析人們的互動行為，得到與人們觀察得到的結(jié)果大同小異的社交網(wǎng)絡(luò)分析，證明我們能透過計算機(jī)視覺技術(shù)取得貼近現(xiàn)實的社交網(wǎng)絡(luò)分析，并且比起一般心理學(xué)的社交網(wǎng)絡(luò)分析省下許多不必要的人力。
參考文獻(xiàn)：
數(shù)據(jù)挖掘論文選題篇十三
我國中央經(jīng)濟(jì)會議明確指出解決“三農(nóng)”問題是現(xiàn)階段工作中的重點內(nèi)容，這進(jìn)一步體現(xiàn)出我國對農(nóng)村旅游發(fā)展的重視?；跁r代背景給予農(nóng)村旅游發(fā)展的支持，進(jìn)一步促進(jìn)了農(nóng)村產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整與農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的良好發(fā)展。在時代的背景下，農(nóng)業(yè)旅游這種新興的旅游模式順應(yīng)市場的需求得以產(chǎn)生和發(fā)展。不僅能夠切實的促進(jìn)農(nóng)民的收入取得相應(yīng)的提高，還能夠進(jìn)一步促進(jìn)農(nóng)村地區(qū)的全面發(fā)展。農(nóng)業(yè)資源作為農(nóng)業(yè)旅游發(fā)展的主要資源，農(nóng)村旅游的開發(fā)能夠有效的保障農(nóng)村土地的經(jīng)濟(jì)性質(zhì)，進(jìn)而對耕地數(shù)量的保護(hù)起著強(qiáng)有力的保障作用。
一、探討農(nóng)業(yè)旅游開發(fā)管理的模式
1、農(nóng)戶分散經(jīng)營模式
目前，在我國農(nóng)業(yè)旅游發(fā)展的基礎(chǔ)階段是由農(nóng)戶作為農(nóng)業(yè)旅游開發(fā)的主體，農(nóng)業(yè)旅游的經(jīng)營模式主要是以分散式經(jīng)營模式為主。以農(nóng)戶為主體進(jìn)行經(jīng)營直接具有一定的弊端，一是開發(fā)的規(guī)模相對較小并且分散，而一些農(nóng)戶為了追求短期的利益沒有對農(nóng)業(yè)旅游資源進(jìn)行合理的開發(fā)，而相應(yīng)附屬農(nóng)產(chǎn)品的開發(fā)也因為缺乏科學(xué)理論支持出現(xiàn)單一缺乏吸引力的情況。二是農(nóng)戶缺乏雄厚的經(jīng)濟(jì)實力，在農(nóng)業(yè)旅游開發(fā)中沒有足夠的資金投入。這直接影響著產(chǎn)品的開發(fā)和宣傳。除此之外，經(jīng)營者缺乏統(tǒng)一的規(guī)劃，對原有的田園風(fēng)光進(jìn)行過度的修建，從而導(dǎo)致環(huán)境污染更加嚴(yán)重[1]。
2、企業(yè)主導(dǎo)經(jīng)營模式
分散的農(nóng)戶經(jīng)營模式為農(nóng)業(yè)旅游開發(fā)和經(jīng)營帶來嚴(yán)重的外部問題。而通過引進(jìn)有經(jīng)濟(jì)實力和市場經(jīng)營能力的企業(yè)進(jìn)行農(nóng)業(yè)旅游的開發(fā)，能夠在一定程度上解決這些外部問題。但引進(jìn)的企業(yè)作為外來者很難考慮到鄉(xiāng)村公共資源對后代具有的重要作用，因此仍然可能導(dǎo)致對農(nóng)業(yè)資源進(jìn)行過度的開發(fā)利用和破壞[2]。
3、村民自主開發(fā)模式
以村民自主開發(fā)模式作為農(nóng)業(yè)旅游經(jīng)營模式中的主體，主要基于具有一定規(guī)模的社區(qū)內(nèi)，村民自發(fā)聯(lián)合形成的農(nóng)業(yè)旅游開發(fā)組組織。一般情況下，會成立相應(yīng)的管理委員會對農(nóng)業(yè)旅游資源的占用、供應(yīng)等活動進(jìn)行組織和監(jiān)督。并結(jié)合相應(yīng)的規(guī)章制度對農(nóng)業(yè)旅游資源和鄉(xiāng)村整體文化環(huán)境進(jìn)行合理的使用和維護(hù)。這一經(jīng)營模式是目前比較符合我國農(nóng)業(yè)旅游開發(fā)的模式[3]。
二、分析農(nóng)業(yè)旅游開發(fā)管理現(xiàn)存問題及形成原因
1、農(nóng)業(yè)旅游開發(fā)管理現(xiàn)存的問題
我國農(nóng)業(yè)旅游發(fā)展相對較晚，大部分地區(qū)都處在基礎(chǔ)發(fā)展階段。對于現(xiàn)階段農(nóng)業(yè)旅游開發(fā)中普遍存在的問題主要有三種，一是農(nóng)民的收入提高效果不明顯。二是農(nóng)村的鄉(xiāng)土民俗和自然資源環(huán)境遭到嚴(yán)重的破壞，三是對于農(nóng)業(yè)旅游資源很難實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。
2、農(nóng)業(yè)旅游開發(fā)管理中問題成因
通過對現(xiàn)階段我國農(nóng)業(yè)旅游開發(fā)管理中存在問題的分析可以總結(jié)出，形成這些問題的原因主要有四個方面。一是經(jīng)營者的思想觀念沒有跟隨時代的發(fā)展進(jìn)行及時的更新，這直接導(dǎo)致產(chǎn)品類型較少。二是對農(nóng)業(yè)旅游開發(fā)和管理沒有進(jìn)行長期的規(guī)劃，缺乏相應(yīng)的品牌產(chǎn)品和足夠的營銷力度。三是人才和資金的短缺導(dǎo)致旅游市場淡季和旺季差距較大。四是相關(guān)的基礎(chǔ)設(shè)施和配套設(shè)施不完善，并且缺乏相應(yīng)的體制，導(dǎo)致市場形成嚴(yán)重的無序競爭。
三、探究農(nóng)業(yè)旅游開發(fā)管理相關(guān)對策
1、正確認(rèn)識農(nóng)業(yè)旅游
農(nóng)業(yè)旅游的開發(fā)和管理要以正確的思想觀念作為前提指導(dǎo)，因此要想確保農(nóng)業(yè)旅游能夠保持正確的發(fā)展方向就要對其具有正確的認(rèn)識。農(nóng)業(yè)旅游的開發(fā)和管理一定要樹立正確的旅游資源觀念，打破傳統(tǒng)觀念的限制，對農(nóng)業(yè)旅游資源存在的本質(zhì)內(nèi)涵和具有的重要價值進(jìn)行充分的認(rèn)識，改進(jìn)和創(chuàng)新農(nóng)業(yè)旅游開發(fā)和管理意識。相關(guān)部門和所涉及人員應(yīng)該投入更多的精力對于農(nóng)業(yè)旅游進(jìn)行合理的開發(fā)和科學(xué)的管理，從而為農(nóng)業(yè)旅游發(fā)展質(zhì)量提供強(qiáng)有力的基礎(chǔ)保障。
2、農(nóng)業(yè)旅游規(guī)劃開發(fā)
農(nóng)業(yè)旅游主要是向游客展示出農(nóng)村生產(chǎn)生活的整體，讓游客能夠感受到傳統(tǒng)的鄉(xiāng)土民俗文化和農(nóng)業(yè)資源。這也要求我們要通過有效的開發(fā)和管理形成一個綜合的資源系統(tǒng)，必須要從整體上對農(nóng)業(yè)旅游進(jìn)行合理的規(guī)劃和科學(xué)的開發(fā)。對于農(nóng)業(yè)旅游的規(guī)劃和開發(fā)不僅要保護(hù)地區(qū)生物多樣性好農(nóng)村生態(tài)系統(tǒng)，還要重視農(nóng)業(yè)科學(xué)配置，保證農(nóng)業(yè)旅游資源的完整性和合理性。
3、加強(qiáng)相應(yīng)制度規(guī)范
現(xiàn)階段，我國農(nóng)業(yè)旅游開發(fā)管理十分需要建立相關(guān)的制度規(guī)范。這不僅有利于農(nóng)業(yè)旅游開發(fā)主體在使用公共資源時能夠主動考慮社會成本，進(jìn)而對公共資源的消費(fèi)數(shù)量進(jìn)行合理的限制。還能夠在一定程度上保證農(nóng)業(yè)旅游經(jīng)營組織在進(jìn)行科學(xué)健康的可持續(xù)發(fā)展。
4、加強(qiáng)旅游人才培養(yǎng)
加強(qiáng)對農(nóng)村旅游人才的培養(yǎng)可以從三個方面入手，一是組織相應(yīng)的旅游知識培訓(xùn)。二是要與相應(yīng)的旅游企業(yè)和高等院校建立緊密的合作，為農(nóng)村旅游人才提供更多的培訓(xùn)機(jī)會。三是要充分結(jié)合現(xiàn)代化信息技術(shù)手段，一方面要利用現(xiàn)代化網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)拓寬農(nóng)村旅游人才的知識面，另一方面還要利用網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)倡導(dǎo)農(nóng)民不斷加強(qiáng)自身的學(xué)習(xí)，從而使農(nóng)民的整體素質(zhì)取得提高。
四、結(jié)語
農(nóng)業(yè)旅游作為新農(nóng)村建設(shè)和發(fā)展的重要內(nèi)容，推動著人民生活水平的提高和國家經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，要想更好的進(jìn)行農(nóng)業(yè)旅游的開發(fā)和管理，我們要明確目前我國農(nóng)業(yè)旅游發(fā)展管理模式存在的不足，正確的認(rèn)識農(nóng)業(yè)旅游的重要性。要加強(qiáng)對其規(guī)劃開發(fā)，并建立相應(yīng)的制度規(guī)范對旅游人才的培養(yǎng)，從而促進(jìn)農(nóng)業(yè)旅游的可持續(xù)發(fā)展。
數(shù)據(jù)挖掘論文選題篇十四
隨著我國的旅游業(yè)的迅猛發(fā)展，旅游產(chǎn)業(yè)正邁向國際化的軌道,傳統(tǒng)旅游業(yè)積累的海量數(shù)據(jù),沒有被有效利用,資源被極大浪費(fèi)。將數(shù)據(jù)挖掘引入到旅游產(chǎn)業(yè)是大勢所趨。當(dāng)前數(shù)據(jù)挖掘在旅游信息化建設(shè)中的應(yīng)用與研究情況主要集中在高校理論界的研究,大多數(shù)研究僅僅是學(xué)術(shù)研究,真正運(yùn)用到旅游行業(yè)的文章多是從某個具體的方面出發(fā),針對個別應(yīng)用進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘的融合。筆者主要研究決策樹方法在旅游信息化建設(shè)中的應(yīng)用。目前,決策樹算法有cls算法、id3算法、c4.5算法、cart算法、sliq算法、z統(tǒng)計算法、并行決策樹算法和sprint算法等。不同算法在執(zhí)行效率、輸出結(jié)果、可擴(kuò)容性、可理解性、預(yù)測的準(zhǔn)確性等方面各不相同?？偟膩碚f,這么多決策樹算法各有優(yōu)缺點，真正將數(shù)據(jù)挖掘運(yùn)用到整個旅游信息化建設(shè)中還有很多問題需要解決。
數(shù)據(jù)挖掘中常用的基本分類算法有決策樹、貝葉斯、基于規(guī)則的算法等等。其中，決策樹是目前主流的分類技術(shù),己經(jīng)成功的應(yīng)用于更多行業(yè)的數(shù)據(jù)分析。在關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘研究中,最重要的是apriori算法,這個算法后來成為絕大多數(shù)關(guān)聯(lián)規(guī)則分類的基礎(chǔ)。聚類算法也是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中極為重要的組成部分。與分類技術(shù)不同的是,聚類不要求對數(shù)據(jù)進(jìn)行事先標(biāo)定,就數(shù)據(jù)挖掘功能而言,聚類能夠可以針對數(shù)據(jù)的相異度來分析評估數(shù)據(jù),可以作為其他對發(fā)現(xiàn)的簇運(yùn)行的數(shù)據(jù)挖掘算法的預(yù)處理步驟。各種算法分類模型建立有所不同,但原理是大致相同的。筆者考慮決策樹算法結(jié)構(gòu)簡單,便于理解,且很擅長處理非數(shù)值型數(shù)據(jù),建模效率高,分類速度快,特別適合大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理的優(yōu)點,結(jié)合旅游產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)特點,故作重點分析。
旅游業(yè)數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的基本特點如下：統(tǒng)計旅游興趣；購物消費(fèi)趨向；推薦其感興趣的旅游景點；在后臺管理中,通過決策樹算法對游客數(shù)量、平均年齡、景點收費(fèi)、游客來自地區(qū)等進(jìn)行分析總結(jié),為旅游消費(fèi)者和旅游管理者提供服務(wù)：為消費(fèi)者提供吃住行購?qiáng)蕵诽鞖飧鞣矫嫘畔⒉樵?、機(jī)票、車船票、酒店、景區(qū)門票、餐飲等方面的預(yù)定與現(xiàn)金支付、第三方支付、消費(fèi)者評價、在線咨詢等方面的便利、快捷服務(wù)。為管理者提供推薦、游客管理、線路管理、景點管理、特色服務(wù)管理、機(jī)票管理、在線咨詢管理、旅游客戶關(guān)系管理等服務(wù)，提高整體服務(wù)效率和水平。
旅游業(yè)信息管理系統(tǒng)包括游客信息管理與游客信息分析兩個子模塊。根據(jù)系統(tǒng)日常運(yùn)行出現(xiàn)的問題及時對系統(tǒng)進(jìn)行維護(hù),如添加或者刪除某個模塊功能,系統(tǒng)整體運(yùn)行速度的更近等。系統(tǒng)運(yùn)用數(shù)據(jù)庫層、持久化層、業(yè)務(wù)邏輯層、表示層四層體系結(jié)構(gòu),主要利用id3算法達(dá)到旅游數(shù)據(jù)信息的快速、準(zhǔn)確分類?？紤]了游客與酒店之間的關(guān)系、游客與旅游路線之間的關(guān)系、游客與旅游景點之間的關(guān)系、游客與機(jī)票、車票之間的關(guān)系、管理員與游客之間的關(guān)系、邏輯結(jié)構(gòu)設(shè)計。程序之間的獨立性增加,易于擴(kuò)展,規(guī)范化得到保證的同時提高了系統(tǒng)的安全性。詳細(xì)功能設(shè)計包括：用戶登錄、用戶查詢、預(yù)定及支付、后臺管理、旅游客戶管理和數(shù)據(jù)分析等方面。本系統(tǒng)中主要運(yùn)用java語言就行邏輯上的處理。系統(tǒng)主要使用struts2和hibernate這兩個框架來進(jìn)行整個系統(tǒng)的搭建。其中struts2主要處理業(yè)務(wù)邏輯,而hibernate主要是處理數(shù)據(jù)存儲、查詢等操作。系統(tǒng)采用tomcat服務(wù)器。系統(tǒng)模塊需要實現(xiàn)酒店推薦實現(xiàn)、景點推薦實現(xiàn)、天氣預(yù)報實現(xiàn)、旅游線路實現(xiàn)、特產(chǎn)推薦、數(shù)據(jù)分析展現(xiàn)功能、報表數(shù)據(jù)獲取、景區(qū)客流量變化分析實現(xiàn)等。需要進(jìn)行后臺信息管理等功能測試以及時間測試、數(shù)據(jù)測試等性能測試。
在對數(shù)據(jù)挖掘的基本方法與技術(shù)進(jìn)行總結(jié)的基礎(chǔ)上，結(jié)合當(dāng)今數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)展方向和研究熱點，可以發(fā)現(xiàn)旅游業(yè)數(shù)據(jù)挖掘算法系統(tǒng)有待進(jìn)一步完善之處：訂票系統(tǒng)尚待完善。界面美化需要進(jìn)一步改進(jìn)。數(shù)據(jù)表之間的結(jié)構(gòu)關(guān)系需要優(yōu)化，以提高數(shù)據(jù)處理能力和效率。數(shù)據(jù)挖掘工具及算法有待精細(xì)化改進(jìn)。
作者：朱暉單位：河南職業(yè)技術(shù)學(xué)院
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