無論是身處學(xué)校還是步入社會(huì)，大家都嘗試過寫作吧，借助寫作也可以提高我們的語(yǔ)言組織能力。相信許多人會(huì)覺得范文很難寫？接下來小編就給大家介紹一下優(yōu)秀的范文該怎么寫，我們一起來看一看吧。
數(shù)據(jù)挖掘論文摘要篇一
摘要：大數(shù)據(jù)和智游都是當(dāng)下的熱點(diǎn)，沒有大數(shù)據(jù)的智游無從談“智慧”，數(shù)據(jù)挖掘是大數(shù)據(jù)應(yīng)用于智游的核心，文章探究了在智游應(yīng)用中，目前大數(shù)據(jù)挖掘存在的幾個(gè)問題。
隨著人民生活水平的進(jìn)一步提高，旅游消費(fèi)的需求進(jìn)一步上升，在云計(jì)算、互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)以及移動(dòng)智能終端等信息通訊技術(shù)的飛速發(fā)展下，智游應(yīng)運(yùn)而生。大數(shù)據(jù)作為當(dāng)下的熱點(diǎn)已經(jīng)成了智游發(fā)展的有力支撐，沒有大數(shù)據(jù)提供的有利信息，智游無法變得“智慧”。
旅游業(yè)是信息密、綜合性強(qiáng)、信息依存度高的產(chǎn)業(yè)[1]，這讓其與大數(shù)據(jù)自然產(chǎn)生了交匯。2010年，江蘇省鎮(zhèn)江市首先提出“智游”的概念，雖然至今國(guó)內(nèi)外對(duì)于智游還沒有一個(gè)統(tǒng)一的學(xué)術(shù)定義，但在與大數(shù)據(jù)相關(guān)的描述中，有學(xué)者從大數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)，并深入挖掘這些數(shù)據(jù)的潛在重要價(jià)值信息，然后利用這些信息為相關(guān)部門或?qū)ο筇峁┓?wù)[2]。這一定義充分肯定了在發(fā)展智游中，大數(shù)據(jù)挖掘所起的至關(guān)重要的作用，指出了在智游的過程中，數(shù)據(jù)的收集、儲(chǔ)存、管理都是為數(shù)據(jù)挖掘服務(wù)，智游最終所需要的是利用挖掘所得的有用信息。
2011年，我國(guó)提出用十年時(shí)間基本實(shí)現(xiàn)智游的目標(biāo)[3]，過去幾年，國(guó)家旅游局的相關(guān)動(dòng)作均為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)。但是，在借助大數(shù)據(jù)推動(dòng)智游的可持續(xù)性發(fā)展中，大數(shù)據(jù)所產(chǎn)生的價(jià)值卻亟待提高，原因之一就是在收集、儲(chǔ)存了大量數(shù)據(jù)后，對(duì)它們深入挖掘不夠，沒有發(fā)掘出數(shù)據(jù)更多的價(jià)值。
智游的發(fā)展離不開移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)、物聯(lián)網(wǎng)、云平臺(tái)。隨著大數(shù)據(jù)的不斷發(fā)展，國(guó)內(nèi)許多景區(qū)已經(jīng)實(shí)現(xiàn)wi-fi覆蓋，部分景區(qū)也已實(shí)現(xiàn)人與人、人與物、人與景點(diǎn)之間的實(shí)時(shí)互動(dòng)，多省市已建有旅游產(chǎn)業(yè)監(jiān)測(cè)平臺(tái)或旅游大數(shù)據(jù)中心以及數(shù)據(jù)可視化平臺(tái)，從中進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、行為分析、監(jiān)控預(yù)警、服務(wù)質(zhì)量監(jiān)督等。通過這些平臺(tái)，已基本能掌握跟游客和景點(diǎn)相關(guān)的數(shù)據(jù)，可以實(shí)現(xiàn)更好旅游監(jiān)控、產(chǎn)業(yè)宏觀監(jiān)控，對(duì)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(guó)的信息化建設(shè)還需加強(qiáng)。雖然通訊網(wǎng)絡(luò)已基本能保證，但是大部分景區(qū)還無法實(shí)現(xiàn)對(duì)景區(qū)全面、透徹、及時(shí)的感知，更為困難的是對(duì)平臺(tái)的建設(shè)。在數(shù)據(jù)共享平臺(tái)的建設(shè)上，除了必備的硬件設(shè)施，大數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)還涉及大量部門，如政府管理部門、氣象部門、交通、電子商務(wù)、旅行社、旅游網(wǎng)站等。如此多的部門相關(guān)聯(lián)，要想建立一個(gè)完整全面的大數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，難度可想而知。
大數(shù)據(jù)時(shí)代缺的不是數(shù)據(jù)，而是方法。大數(shù)據(jù)在旅游行業(yè)的應(yīng)用前景非常廣闊，但是面對(duì)大量的數(shù)據(jù)，不懂如何收集有用的數(shù)據(jù)、不懂如何對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘和利用，那么“大數(shù)據(jù)”猶如礦山之中的廢石。旅游行業(yè)所涉及的結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，通過云計(jì)算技術(shù)，對(duì)數(shù)據(jù)的收集、存儲(chǔ)都較為容易，但對(duì)數(shù)據(jù)的挖掘分析則還在不斷探索中。大數(shù)據(jù)的挖掘常用的方法有關(guān)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(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘。其中，相關(guān)性分析方法通過關(guān)聯(lián)多個(gè)數(shù)據(jù)來源，挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值。但針對(duì)旅游數(shù)據(jù)，采用這些方法挖掘數(shù)據(jù)的價(jià)值信息，難度也很大，因?yàn)槁糜螖?shù)據(jù)中冗余數(shù)據(jù)很多，數(shù)據(jù)存在形式很復(fù)雜。在旅游非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中，一張圖片、一個(gè)天氣變化、一次輿情評(píng)價(jià)等都將會(huì)對(duì)游客的旅行計(jì)劃帶來影響。對(duì)這些數(shù)據(jù)完全挖掘分析，對(duì)游客“行前、行中、行后”大數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性挖掘都是很大的挑戰(zhàn)。
2017年，數(shù)據(jù)安全事件屢見不鮮，伴著大數(shù)據(jù)而來的數(shù)據(jù)安全問題日益凸顯出來。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，無處不在的數(shù)據(jù)收集技術(shù)使我們的個(gè)人信息在所關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)中心留下痕跡，如何保證這些信息被合法合理使用，讓數(shù)據(jù)“可用不可見”[4]，這是亟待解決的問題。同時(shí)，在大數(shù)據(jù)資源的開放性和共享性下，個(gè)人隱私和公民權(quán)益受到嚴(yán)重威脅。這一矛盾的存在使數(shù)據(jù)共享程度與數(shù)據(jù)挖掘程度成反比。此外，經(jīng)過大數(shù)據(jù)技術(shù)的分析、挖掘，個(gè)人隱私更易被發(fā)現(xiàn)和暴露，從而可能引發(fā)一系列社會(huì)問題。
大數(shù)據(jù)背景下的旅游數(shù)據(jù)當(dāng)然也避免不了數(shù)據(jù)的安全問題。如果游客“吃、住、行、游、娛、購(gòu)”的數(shù)據(jù)被放入數(shù)據(jù)庫(kù)，被完全共享、挖掘、分析，那游客的人身財(cái)產(chǎn)安全將會(huì)受到嚴(yán)重影響，最終降低旅游體驗(yàn)。所以，數(shù)據(jù)的安全管理是進(jìn)行大數(shù)據(jù)挖掘的前提。
大數(shù)據(jù)背景下的智游離不開人才的創(chuàng)新活動(dòng)及技術(shù)支持，然而與專業(yè)相銜接的大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)未能及時(shí)跟上行業(yè)需求，加之創(chuàng)新型人才的外流，以及數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)未來3~5年大數(shù)據(jù)行業(yè)將面臨全球性的人才荒，國(guó)內(nèi)智游的構(gòu)建還缺乏大量人才。
在信息化建設(shè)上，加大政府投入，加強(qiáng)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，整合結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，抓取非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，打通各數(shù)據(jù)壁壘，建設(shè)旅游大數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)；在挖掘方法上，對(duì)旅游大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性數(shù)據(jù)的挖掘應(yīng)該被放在重要位置；在數(shù)據(jù)安全上，從加強(qiáng)大數(shù)據(jù)安全立法、監(jiān)管執(zhí)法及強(qiáng)化技術(shù)手段建設(shè)等幾個(gè)方面著手，提升大數(shù)據(jù)環(huán)境下數(shù)據(jù)安全保護(hù)水平。加強(qiáng)人才的培養(yǎng)與引進(jìn)，加強(qiáng)產(chǎn)學(xué)研合作，培養(yǎng)智游大數(shù)據(jù)人才。
參考文獻(xiàn)
數(shù)據(jù)挖掘論文摘要篇二
數(shù)據(jù)挖掘作為一種數(shù)據(jù)分析的方法，在現(xiàn)代社會(huì)的應(yīng)用越來越廣泛。因此，許多研究者致力于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的研究和應(yīng)用。其中，論文是數(shù)據(jù)挖掘研究最主要的成果之一。良好的數(shù)據(jù)挖掘論文可以促進(jìn)數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)展和應(yīng)用，提高數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的效率和可靠性。因此，寫一篇優(yōu)秀的數(shù)據(jù)挖掘論文對(duì)于這個(gè)領(lǐng)域的研究人員來說至關(guān)重要。
第二段：講述數(shù)據(jù)挖掘論文的內(nèi)容需要注意的重點(diǎn)
在寫一篇數(shù)據(jù)挖掘論文時(shí)，需要注意幾個(gè)重點(diǎn)。首先，需要明確研究對(duì)象和研究目的，確定原始數(shù)據(jù)的來源和數(shù)據(jù)處理方法。其次，需要進(jìn)行特征分析，挑選有效的特征進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘。同時(shí)，在數(shù)據(jù)挖掘過程中需要使用合適的算法和模型，以取得優(yōu)秀的預(yù)測(cè)結(jié)果。最后，還需要對(duì)結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證和評(píng)價(jià)，以保證數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性。
第三段：談?wù)撟约涸趯憯?shù)據(jù)挖掘論文過程中的體會(huì)
在我的研究過程中，我深刻地認(rèn)識(shí)到了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的重要性和應(yīng)用價(jià)值。我需要詳細(xì)地了解數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)清洗、特征選擇和評(píng)估模型等方面的知識(shí)，學(xué)習(xí)基本的算法和模型，并靈活運(yùn)用最新的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，以達(dá)到最好的預(yù)測(cè)結(jié)果。同時(shí)，我也注意到了不同論文之間的差異，不同研究的方向和方法不同，需要靈活變通和開創(chuàng)性思維，才能寫出優(yōu)秀的數(shù)據(jù)挖掘論文。
第四段：探討數(shù)據(jù)挖掘論文的審查標(biāo)準(zhǔn)和要求
數(shù)據(jù)挖掘的研究范圍和深度不斷擴(kuò)大，論文審查機(jī)構(gòu)和專家對(duì)數(shù)據(jù)挖掘論文的要求也越來越高。好的數(shù)據(jù)挖掘論文需要有一定的貢獻(xiàn)和創(chuàng)新點(diǎn)，同時(shí)，還需要展示出數(shù)據(jù)挖掘算法、模型和數(shù)據(jù)特征選擇的能力，具有可操作性和穩(wěn)健性。此外，好的數(shù)據(jù)挖掘論文還需有清晰的圖表展示，數(shù)據(jù)的充分分析和結(jié)論的合理性，撰寫格式規(guī)范明確，語(yǔ)言流暢等特點(diǎn)。
第五段：總結(jié)論文寫作的經(jīng)驗(yàn)和啟示
總之，在撰寫優(yōu)秀的數(shù)據(jù)挖掘論文時(shí)，應(yīng)該注重掌握所需的關(guān)鍵技術(shù)和知識(shí)，同時(shí)宏觀和微觀兩個(gè)方面的考慮都需要。特別注重特征選擇和數(shù)據(jù)模型的設(shè)計(jì)更是必不可少的。此外，要注意相關(guān)專業(yè)期刊的審查標(biāo)準(zhǔn)和要求，并且合理分配時(shí)間， 不斷完善整理論文。相信在不斷讀論文，自己不斷寫論文的過程中，每個(gè)人都可以不斷提高論文的質(zhì)量，為數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的發(fā)展和實(shí)踐做出重要貢獻(xiàn)。
數(shù)據(jù)挖掘論文摘要篇三
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“大數(shù)據(jù)”到底有多大？根據(jù)研究機(jī)構(gòu)統(tǒng)計(jì)，僅在2011年，全球數(shù)據(jù)增量就達(dá)到了1.8zb(即1.8萬億gb)，相當(dāng)于全世界每個(gè)人產(chǎn)生200gb以上的數(shù)據(jù)。這種增長(zhǎng)趨勢(shì)仍在加速，據(jù)保守預(yù)計(jì)，接下來幾年中，數(shù)據(jù)將始終保持每年50%的增長(zhǎng)速度。
縱觀人類歷史，每一次劃時(shí)代的變革都是以新工具的出現(xiàn)和應(yīng)用為標(biāo)志的。蒸汽機(jī)把人們從農(nóng)業(yè)時(shí)代帶入了工業(yè)時(shí)代，計(jì)算機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)把人們從工業(yè)時(shí)代帶入了信息時(shí)代，而如今大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)到來，它源自信息時(shí)代，又是信息時(shí)代全方位的深化應(yīng)用與延伸。大數(shù)據(jù)時(shí)代的生產(chǎn)原材料是數(shù)據(jù)，生產(chǎn)工具則是大數(shù)據(jù)技術(shù)，是對(duì)信息時(shí)代所產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)的挖掘和分析，從而快速地獲取有價(jià)值信息的技術(shù)和應(yīng)用。
概括來講，大數(shù)據(jù)有三個(gè)特征，可總結(jié)歸納為“3v”，即量(volume)、類(variety)、時(shí)(velocity)。量，數(shù)據(jù)容量大，現(xiàn)在數(shù)據(jù)單位已經(jīng)躍升至zb級(jí)別。類，數(shù)據(jù)種類多，主要來自業(yè)務(wù)系統(tǒng)，例如社交網(wǎng)絡(luò)、電子商務(wù)和物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用。時(shí)，處理速度快，時(shí)效性要求高，從傳統(tǒng)的事務(wù)性數(shù)據(jù)到實(shí)時(shí)或準(zhǔn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。
數(shù)據(jù)挖掘，又稱為知識(shí)發(fā)現(xiàn)(knowledgediscovery)，是通過分析每個(gè)數(shù)據(jù)，從大量數(shù)據(jù)中尋找其規(guī)律的技術(shù)。知識(shí)發(fā)現(xiàn)過程通常由數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、規(guī)律尋找和規(guī)律表示3個(gè)階段組成。數(shù)據(jù)準(zhǔn)備是從數(shù)據(jù)中心存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)中選取所需數(shù)據(jù)并整合成用于數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)集；規(guī)律尋找是用某種方法將數(shù)據(jù)集所含規(guī)律找出來；規(guī)律表示則是盡可能以用戶可理解的方式(如可視化)將找出的規(guī)律表示出來。
“數(shù)據(jù)海量、信息缺乏”是相當(dāng)多企業(yè)在數(shù)據(jù)大集中之后面臨的尷尬問題。目前，大多數(shù)事物型數(shù)據(jù)庫(kù)僅實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)錄入、查詢和統(tǒng)計(jì)等較低層次的功能，無法發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中存在的有用信息，更無法進(jìn)一步通過數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)更高的價(jià)值。如果能夠?qū)@些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，探尋其數(shù)據(jù)模式及特征，進(jìn)而發(fā)現(xiàn)某個(gè)客戶、群體或組織的興趣和行為規(guī)律，專業(yè)人員就可以預(yù)測(cè)到未來可能發(fā)生的變化趨勢(shì)。這樣的數(shù)據(jù)挖掘過程，將極大拓展企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力。例如，在網(wǎng)上購(gòu)物時(shí)遇到的提示“瀏覽了該商品的人還瀏覽了如下商品”，就是在對(duì)大量的購(gòu)買者“行為軌跡”數(shù)據(jù)進(jìn)行記錄和挖掘分析的基礎(chǔ)上，捕捉總結(jié)購(gòu)買者共性習(xí)慣行為，并針對(duì)性地利用每一次購(gòu)買機(jī)會(huì)而推出的銷售策略。
隨著社會(huì)的進(jìn)步和信息通信技術(shù)的發(fā)展，信息系統(tǒng)在各行業(yè)、各領(lǐng)域快速拓展。這些系統(tǒng)采集、處理、積累的數(shù)據(jù)越來越多，數(shù)據(jù)量增速越來越快，以至用“海量、爆炸性增長(zhǎng)”等詞匯已無法形容數(shù)據(jù)的增長(zhǎng)速度。
2011年5月，全球知名咨詢公司麥肯錫全球研究院發(fā)布了一份題為《大數(shù)據(jù)：創(chuàng)新、競(jìng)爭(zhēng)和生產(chǎn)力的。下一個(gè)新領(lǐng)域》的報(bào)告。報(bào)告中指出，數(shù)據(jù)已經(jīng)滲透到每一個(gè)行業(yè)和業(yè)務(wù)職能領(lǐng)域，逐漸成為重要的生產(chǎn)因素；而人們對(duì)于大數(shù)據(jù)的運(yùn)用預(yù)示著新一波生產(chǎn)率增長(zhǎng)和消費(fèi)者盈余浪潮的到來。2012年3月29日，美國(guó)政府在白宮網(wǎng)站上發(fā)布了《大數(shù)據(jù)研究和發(fā)展倡議》，表示將投資2億美元啟動(dòng)“大數(shù)據(jù)研究和發(fā)展計(jì)劃”，增強(qiáng)從大數(shù)據(jù)中分析萃取信息的能力。
在電力行業(yè)，堅(jiān)強(qiáng)智能電網(wǎng)的迅速發(fā)展使信息通信技術(shù)正以前所未有的廣度、深度與電網(wǎng)生產(chǎn)、企業(yè)管理快速融合，信息通信系統(tǒng)已經(jīng)成為智能電網(wǎng)的“中樞神經(jīng)”，支撐新一代電網(wǎng)生產(chǎn)和管理發(fā)展。目前，國(guó)家電網(wǎng)公司已初步建成了國(guó)內(nèi)領(lǐng)先、國(guó)際一流的信息集成平臺(tái)。隨著三地集中式數(shù)據(jù)中心的陸續(xù)投運(yùn)，一級(jí)部署業(yè)務(wù)應(yīng)用范圍的拓展，結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中心的上線運(yùn)行，電網(wǎng)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)從總量和種類上都已初具規(guī)模。隨著后續(xù)智能電表的逐步普及，電網(wǎng)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)將從時(shí)效性層面進(jìn)一步豐富和拓展。大數(shù)據(jù)的“量類時(shí)”特性，已在海量、實(shí)時(shí)的電網(wǎng)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中進(jìn)一步凸顯，電力大數(shù)據(jù)分析迫在眉睫。
當(dāng)前，電網(wǎng)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)大致分為三類：一是電力企業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)，如發(fā)電量、電壓穩(wěn)定性等方面的數(shù)據(jù)；二是電力企業(yè)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)，如交易電價(jià)、售電量、用電客戶等方面的數(shù)據(jù)；三是電力企業(yè)管理數(shù)據(jù)，如erp、一體化平臺(tái)、協(xié)同辦公等方面的數(shù)據(jù)。如能充分利用這些基于電網(wǎng)實(shí)際的數(shù)據(jù)，對(duì)其進(jìn)行深入分析，便可以提供大量的高附加值服務(wù)。這些增值服務(wù)將有利于電網(wǎng)安全檢測(cè)與控制(包括大災(zāi)難預(yù)警與處理、供電與電力調(diào)度決策支持和更準(zhǔn)確的用電量預(yù)測(cè))，客戶用電行為分析與客戶細(xì)分，電力企業(yè)精細(xì)化運(yùn)營(yíng)管理等等，實(shí)現(xiàn)更科學(xué)的需求側(cè)管理。
例如，在電力營(yíng)銷環(huán)節(jié)，針對(duì)“大營(yíng)銷”體系建設(shè)，以客戶和市場(chǎng)為導(dǎo)向，省級(jí)集中的95598客戶服務(wù)、計(jì)量檢定配送業(yè)務(wù)屬地化管理的營(yíng)銷管理體系和24小時(shí)面向客戶的營(yíng)銷服務(wù)系統(tǒng)，可通過數(shù)據(jù)分析改善服務(wù)模式，提高營(yíng)銷能力和服務(wù)質(zhì)量；以分析型數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，優(yōu)化現(xiàn)有營(yíng)銷組織模式，科學(xué)配置計(jì)量、收費(fèi)和服務(wù)資源，構(gòu)建營(yíng)銷稽查數(shù)據(jù)監(jiān)控分析模型；建立各種針對(duì)營(yíng)銷的系統(tǒng)性算法模型庫(kù)，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中存在的隱藏關(guān)系，為各級(jí)決策者提供多維的、直觀的、全面的、深入的分析預(yù)測(cè)性數(shù)據(jù)，進(jìn)而主動(dòng)把握市場(chǎng)動(dòng)態(tài)，采取適當(dāng)?shù)臓I(yíng)銷策略，獲得更大的企業(yè)效益，更好地服務(wù)于社會(huì)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展。此外，還可以考慮在電力生產(chǎn)環(huán)節(jié)，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，在線計(jì)算輸送功率極限，并考慮電壓等因素對(duì)功率極限的影響，從而合理設(shè)置系統(tǒng)輸出功率，有效平衡系統(tǒng)的安全性和經(jīng)濟(jì)性。
公司具備非常好的從數(shù)據(jù)運(yùn)維角度實(shí)現(xiàn)更大程度信息、知識(shí)發(fā)現(xiàn)的條件和基礎(chǔ)，完全可以立足數(shù)據(jù)運(yùn)維服務(wù)，創(chuàng)造數(shù)據(jù)增值價(jià)值，提供并衍生多種服務(wù)。以數(shù)據(jù)中心為紐帶，新型數(shù)據(jù)運(yùn)維的成果將有可能作為一種新的消費(fèi)形態(tài)與交付方式，給客戶帶來全新的使用體驗(yàn)，打破傳統(tǒng)業(yè)務(wù)系統(tǒng)間各自為陣的局面，進(jìn)一步推動(dòng)電網(wǎng)生產(chǎn)和企業(yè)管理，從數(shù)據(jù)運(yùn)維角度對(duì)企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)、管理以及堅(jiān)強(qiáng)智能電網(wǎng)建設(shè)提供更有力、更長(zhǎng)遠(yuǎn)、更深入的支撐。
這個(gè)問題太籠統(tǒng)，基本上算法和應(yīng)用是兩個(gè)人來做的，可能是數(shù)據(jù)挖掘職位。做算法的比較少，也比較高級(jí)。
其實(shí)所謂做算法大多數(shù)時(shí)候都不是設(shè)計(jì)新的算法(這個(gè)可以寫論文了)，更多的是技術(shù)選型，特征工程抽取，最多是實(shí)現(xiàn)一些已經(jīng)有論文但是還沒有開源模塊的算法等，還是要求扎實(shí)的算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)功底，以及豐富的分布式計(jì)算的知識(shí)的，以及不錯(cuò)的英文閱讀和寫作能力。但即使是這樣也是百里挑一的，很難找到。
絕大讀書數(shù)據(jù)挖掘崗位都是做應(yīng)用，數(shù)據(jù)清洗，用現(xiàn)成的庫(kù)建模，如果你自己不往算法或者架構(gòu)方面繼續(xù)提升，和其他的開發(fā)崗位的性質(zhì)基本沒什么不同，只要會(huì)編程都是很容易入門的。
實(shí)際情況不太清楚，由于數(shù)據(jù)挖掘和大數(shù)據(jù)這個(gè)概念太火了，肯定到處都有人招聘響應(yīng)的崗位，但是二線城市可能僅僅是停留在概念上，很多實(shí)際的工作并沒有接觸到足夠大的數(shù)據(jù)，都是生搬硬套框架(從我面試的人的工作經(jīng)驗(yàn)上看即使是在北上廣深這種情況也比較多見)。
只是在北上廣深，可能接觸到大數(shù)據(jù)的機(jī)會(huì)多一些。而且做數(shù)據(jù)挖掘現(xiàn)在熱點(diǎn)的技術(shù)比如python，spark，scala，r這些技術(shù)除了在一線城市之外基本上沒有足夠的市場(chǎng)(因?yàn)闀?huì)的人太少了，二線城市的公司找不到掌握這些技術(shù)的人，不招也沒人學(xué))。
所以我推測(cè)二線城市最多的還是用java+hadoop，或者用java寫一些spark程序。北上廣深和二線城市程序員比待遇是欺負(fù)人，就不討論了。
和傳統(tǒng)的前后端程序員相比，最主要的去別就是對(duì)編程水平的要求。從我招聘的情況來看，做數(shù)據(jù)挖掘的人編程水平要求可以降低一個(gè)檔次，甚至都不用掌握面向?qū)ο蟆?/p>
但是要求技術(shù)全面，編程、sql，linux，正則表達(dá)式，hadoop，spark，爬蟲，機(jī)器學(xué)習(xí)模型等技術(shù)都要掌握一些。前后端可能是要求精深，數(shù)據(jù)挖掘更強(qiáng)調(diào)廣博，有架構(gòu)能力更好。
打基礎(chǔ)是最重要的，學(xué)習(xí)一門數(shù)據(jù)挖掘常用的語(yǔ)言，比如python，scala，r;學(xué)習(xí)足夠的linux經(jīng)驗(yàn)，能夠通過awk，grep等linux命令快速的處理文本文件。掌握sql，mysql或者postgresql都是比較常用的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，搞數(shù)據(jù)的別跟我說不會(huì)用數(shù)據(jù)庫(kù)。
補(bǔ)充的一些技能，比如nosql的使用，elasticsearch的使用，分詞(jieba等模塊的使用)，算法的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的知識(shí)。
我覺得應(yīng)當(dāng)學(xué)習(xí)，首先hadoop和hive很簡(jiǎn)單(如果你用aws的話你可以開一臺(tái)emr，上面直接就有hadoop和hive，可以直接從使用學(xué)起)。
我覺得如果不折騰安裝和部署，還有l(wèi)inux和mysql的經(jīng)驗(yàn)，只要半天到一天就能熟悉hadoop和hive的使用(當(dāng)然你得有l(wèi)inux和mysql的基礎(chǔ)，如果沒有就先老老實(shí)實(shí)的學(xué)linux和mysql，這兩個(gè)都可以在自己的pc上安裝，自己折騰)。
spark對(duì)很多人來說才是需要學(xué)習(xí)的，如果你有java經(jīng)驗(yàn)大可以從java入門。如果沒有那么還是建議從scala入門，但是實(shí)際上如果沒有java經(jīng)驗(yàn)，scala入門也會(huì)有一定難度，但是可以慢慢補(bǔ)。
所以總的來說spark才足夠難，以至于需要學(xué)習(xí)。
如果上面任何一個(gè)問題的答案是no，我都不建議直接轉(zhuǎn)行或者申請(qǐng)高級(jí)的數(shù)據(jù)挖掘職位(因?yàn)槟愫茈y找到一個(gè)正經(jīng)的數(shù)據(jù)挖掘崗位，頂多是一些打擦邊球的崗位，無論是實(shí)際干的工作還是未來的成長(zhǎng)可能對(duì)你的幫助都不大)。
無論你現(xiàn)在是學(xué)生還是已經(jīng)再做一些前段后端、運(yùn)維之類的工作你都有足夠的時(shí)間補(bǔ)齊這些基礎(chǔ)知識(shí)。
補(bǔ)齊了這些知識(shí)之后，第一件事就是了解大數(shù)據(jù)生態(tài)，hadoop生態(tài)圈，spark生態(tài)圈，機(jī)器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)(后兩者需要高等數(shù)學(xué)和線性代數(shù)基礎(chǔ)，如果你的大學(xué)專業(yè)學(xué)這些不要混)。
數(shù)據(jù)挖掘論文摘要篇四
：隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)也應(yīng)運(yùn)而生。為了高效有序的醫(yī)療信息管理，需要加強(qiáng)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在醫(yī)療信息管理中的實(shí)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(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在醫(yī)療信息管理中的應(yīng)用這一課題進(jìn)行相應(yīng)的探究，從而提出合理的改進(jìn)建議。
：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(kù)、人工智能以及數(shù)理統(tǒng)計(jì)為主要技術(shù)支柱進(jìn)行技術(shù)管理與決策。而在醫(yī)療信息管理過程之中應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠較好地針對(duì)醫(yī)療衛(wèi)生信息進(jìn)行整理與歸類來建立管理模型，形成有效的總結(jié)數(shù)據(jù)的同時(shí)能夠?yàn)獒t(yī)療工作的高效進(jìn)行提供有價(jià)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(diǎn)，從而針對(duì)其應(yīng)用現(xiàn)狀進(jìn)行探究，以此提出加強(qiáng)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在醫(yī)療信息管理中應(yīng)用的具體措施，希望能夠在理論層面上推動(dòng)醫(yī)療信息管理工作的飛躍。
數(shù)據(jù)挖掘是結(jié)合信息收集技術(shù)、人工智能處理技術(shù)以及分析檢測(cè)技術(shù)等所形成的功能強(qiáng)大的技術(shù)。它能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)于數(shù)據(jù)的收集、問題的定義與處理，并且能夠較好地對(duì)于結(jié)果進(jìn)行解釋與評(píng)估。在醫(yī)療信息管理工作進(jìn)行的過程之中，應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以較好地加強(qiáng)醫(yī)療信息數(shù)據(jù)模型的建立，同時(shí)以多種形式出現(xiàn)，例如文字信息、基本信號(hào)信息、圖像收集等，也能夠用來進(jìn)行醫(yī)療信息的科普與宣傳。并且，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在醫(yī)療信息中所體現(xiàn)出的應(yīng)用方式有所不同，在數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用過程之中，既可以針對(duì)同一類的實(shí)物反應(yīng)出共同性質(zhì)的基本特征，同時(shí)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(shí)在實(shí)際的醫(yī)療診斷過程之中，也可以向醫(yī)生提供患者的患病信息，并且輔助治療的進(jìn)行[1]。所以，在醫(yī)療信息管理中應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)不僅僅能夠推動(dòng)醫(yī)療信息管理水平的提升，也是醫(yī)院實(shí)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(duì)醫(yī)院的管理現(xiàn)狀實(shí)現(xiàn)其管理方式與技術(shù)應(yīng)用的轉(zhuǎn)變與優(yōu)化。
2.1實(shí)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(kù)信息的基礎(chǔ)之上，其數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)才能夠進(jìn)行相應(yīng)的規(guī)律探究與信息分析，所以需要在源頭處加強(qiáng)數(shù)據(jù)收集環(huán)節(jié)以及建模環(huán)節(jié)的優(yōu)化。以醫(yī)院中醫(yī)部門為例，在對(duì)于中醫(yī)處方經(jīng)驗(yàn)的挖掘方法使用過程之中，需要針對(duì)不同的藥物進(jìn)行關(guān)聯(lián)性建模，比如數(shù)據(jù)庫(kù)中有基礎(chǔ)性藥物，針對(duì)藥物進(jìn)行頻數(shù)和次數(shù)的統(tǒng)計(jì)，然后以此類推，將所有藥物都按照出現(xiàn)的頻數(shù)進(jìn)行降數(shù)排列，從而探究參考價(jià)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(duì)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?yàn)閿?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(qiáng)對(duì)于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的有效應(yīng)用，就需要從數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用類別處進(jìn)行著手，從而提升技術(shù)應(yīng)用的針對(duì)性與有效性。常見的技術(shù)應(yīng)用類別有：醫(yī)院資源配置方面、病患區(qū)域管理方面、醫(yī)療衛(wèi)生質(zhì)量管理方面、醫(yī)療急診管理方面、醫(yī)院經(jīng)濟(jì)管理方面以及醫(yī)療衛(wèi)生常見病宣傳方面等，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)都可以在這些類別之中實(shí)現(xiàn)應(yīng)用，但是在應(yīng)用的過程之中也有所不同。以病房區(qū)域管理為例，在應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)之前，首先需要明確不同的科室狀況以及病房區(qū)域分配狀況等，加強(qiáng)病患區(qū)域的指標(biāo)分析，因?yàn)椴》抗芾聿粌H僅影響到科室的工作效率與工作效果，同時(shí)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(shí)現(xiàn)不同科室工作效率、質(zhì)量管理質(zhì)量以及經(jīng)濟(jì)收益等多種指標(biāo)的評(píng)估，建立其科室的運(yùn)營(yíng)模型，從而實(shí)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(jì)指標(biāo)，從而計(jì)算出科室動(dòng)態(tài)的工作模型以及病床動(dòng)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(duì)臨床的治療效果進(jìn)行分析與評(píng)價(jià)，并且能夠預(yù)測(cè)治療狀況：可以利用醫(yī)院的醫(yī)療數(shù)據(jù)庫(kù)，對(duì)于病人的基本患病信息進(jìn)行分類，從而比對(duì)死亡率、治愈率等多個(gè)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)治療方案的制訂。而在醫(yī)療質(zhì)量管理過程之中也有很多的影響因素，例如基礎(chǔ)醫(yī)療設(shè)備、病床周轉(zhuǎn)次數(shù)、病種治愈記錄等，所以也可以利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來進(jìn)一步加強(qiáng)其多種數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性，從而為提升醫(yī)院的社會(huì)效益與經(jīng)濟(jì)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(qiáng)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用方向的探索上，可以從客戶拓展這個(gè)角度出發(fā)實(shí)現(xiàn)對(duì)于醫(yī)療信息管理。例如通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)多方進(jìn)行患者信息比對(duì)，同時(shí)制訂完善的醫(yī)療服務(wù)影響策略方式，加強(qiáng)對(duì)于客戶行為的分析；在數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)之上，增強(qiáng)其技術(shù)應(yīng)用的實(shí)用性，在分析的基礎(chǔ)之上比對(duì)自身的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，實(shí)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(shí)現(xiàn)經(jīng)營(yíng)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(gè)信息化的綜合行業(yè)體系，所以在加強(qiáng)數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用的過程之中，還需要加強(qiáng)數(shù)據(jù)信息的管理，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果的維護(hù)，從而提升醫(yī)院的決策能力，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的高效應(yīng)用。
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(shí)現(xiàn)其信息管理水平的提升。通過明確數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用方向、應(yīng)用類別以及建模數(shù)據(jù)環(huán)節(jié)的優(yōu)化等，促進(jìn)醫(yī)院管理水平的提升，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用效果的提升。
[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(guó)科技信息，20xx(11):54,56.
數(shù)據(jù)挖掘論文摘要篇五
：中醫(yī)臨床理論多是由著名醫(yī)家的經(jīng)驗(yàn)升華形成的，反映了臨床上不同學(xué)術(shù)派系以及不同學(xué)科的優(yōu)勢(shì)特征，但這其中不免摻雜了個(gè)人主觀經(jīng)驗(yàn)，因此本文就中醫(yī)臨床理論研究中醫(yī)病案為基礎(chǔ)，對(duì)應(yīng)用病案數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果來總結(jié)和重建中醫(yī)臨床理論的方式進(jìn)行了探討，認(rèn)為該方法可為完善中醫(yī)臨床理論提供客觀的數(shù)據(jù)支持，使中醫(yī)臨床理論的來源更具有科學(xué)性。
科研一體化中醫(yī)臨床理論決定著中醫(yī)臨床學(xué)科的發(fā)展水平，是中醫(yī)臨床發(fā)展的動(dòng)力。從古至今，中醫(yī)名醫(yī)名家輩出，他們的臨床經(jīng)驗(yàn)和學(xué)術(shù)思想不斷提煉升華，逐步形成了傳統(tǒng)的中醫(yī)臨床理論。新中國(guó)成立以來，中醫(yī)不斷汲取最新的科技成果，進(jìn)行了大量臨床實(shí)踐，而中醫(yī)臨床理論發(fā)展緩慢，己經(jīng)成為制約當(dāng)代中醫(yī)學(xué)術(shù)發(fā)展的瓶頸，對(duì)如何開拓中醫(yī)臨床理論的研究，可謂見仁見智，但各種新的臨床理論常常裹挾著“各家學(xué)說”。在當(dāng)今大數(shù)據(jù)和信息技術(shù)發(fā)達(dá)的背景下，運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)中醫(yī)病案進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，客觀揭示當(dāng)前中醫(yī)臨床理論的本來面目，盡可能減少個(gè)人見解的偏倚，對(duì)于推動(dòng)中醫(yī)臨床理論發(fā)展具有重要的現(xiàn)實(shí)意義，本文就基于病案數(shù)據(jù)挖掘的中醫(yī)臨床理論重建進(jìn)行探討如下。
1.1中醫(yī)古典文獻(xiàn)是傳統(tǒng)中醫(yī)臨床理論的基礎(chǔ)
眾所周知，中醫(yī)之所以能夠屹立千年不倒，很大一部分原因是因?yàn)槠溆歇?dú)特的理論體系，而在這其中，中醫(yī)古典文獻(xiàn)做出的貢獻(xiàn)應(yīng)該是第一位的。因?yàn)檫@些古典文獻(xiàn)的記載和流傳，為后世的醫(yī)家提供了參考和借鑒，使得我們從前人的思維上不斷創(chuàng)新，與臨床進(jìn)行有機(jī)結(jié)合，不斷研究出新的適合于當(dāng)前時(shí)代的臨床理論。例如，中醫(yī)學(xué)無論在理論研究還是在臨床治療方面的豐富，許多根本性的理論都是源自于《內(nèi)經(jīng)》。該書創(chuàng)立了藏象、經(jīng)絡(luò)、診法等各方面的理論[1]，勾畫了中醫(yī)理論的雛形，構(gòu)建了中醫(yī)理論體系的基本框架。到后期東漢時(shí)期張仲景的《傷寒論》則是創(chuàng)造了以六經(jīng)辨證和臟腑辨證為主的局面，其所倡導(dǎo)的“觀其脈證，知犯何逆，隨證治之”使得辨證論治登上新的高度。到了金元時(shí)期，就是百家爭(zhēng)鳴的時(shí)代，這期間以金元四大家為主的學(xué)派開始萌生，留下了許多可供后世醫(yī)家參考的古典文獻(xiàn)并創(chuàng)建了不同的臨床理論，而明清時(shí)期以葉天士和吳鞠通為首確立的衛(wèi)氣營(yíng)血和三焦辨證，使溫病學(xué)的辨證理論逐步趨于完善，至今仍是指導(dǎo)臨床治療溫?zé)岵〉睦碚撘罁?jù)。總之，傳統(tǒng)中醫(yī)臨床理論的構(gòu)建和完善，離不開前人的摸索與貢獻(xiàn)，也得益于著名醫(yī)學(xué)家創(chuàng)建的傳統(tǒng)中醫(yī)理論，使得我們現(xiàn)在的中醫(yī)體系不斷的飽滿和充實(shí)。
1.2當(dāng)代著名中醫(yī)的臨床經(jīng)驗(yàn)不斷提升為中醫(yī)臨床理論
傳統(tǒng)中醫(yī)的臨床理論，在很大程度上展示著著名醫(yī)家的臨床經(jīng)驗(yàn)。在中醫(yī)理論與實(shí)踐發(fā)展的相互促進(jìn)過程中，當(dāng)代醫(yī)家通過讀書、臨證、心悟?qū)?shí)踐經(jīng)驗(yàn)不斷總結(jié)并升華為理論，又在實(shí)踐中不斷完善既有的理論，成為中醫(yī)理論發(fā)展的重要途徑和模式，而當(dāng)代中醫(yī)理論的發(fā)展則需要將傳統(tǒng)理論與現(xiàn)代實(shí)踐相互融合起來。例如上世紀(jì)60年代時(shí)，面對(duì)中醫(yī)基礎(chǔ)理論中新的思想相對(duì)匱乏的這一局面，鄧鐵濤結(jié)合其治療的臨床經(jīng)驗(yàn)，首次提出了“五臟相關(guān)學(xué)說”。盡管當(dāng)時(shí)的理論準(zhǔn)備并不完善，但是這一理論的提出，在很大程度上完善并且取代了“五行學(xué)說”中某些模糊性和不確定性，并且隨著時(shí)代的發(fā)展，逐漸驗(yàn)證了鄧?yán)系倪@一經(jīng)驗(yàn)的正確性，也成為指導(dǎo)中醫(yī)臨床理論的一大重要體系[2]。又如，腦出血這一現(xiàn)代疾病在古代名為中風(fēng)，多數(shù)是“從風(fēng)而治”，認(rèn)為肝臟與中風(fēng)的關(guān)系最為密切。隨著時(shí)代的推進(jìn)，自20世紀(jì)80年代以來，許多學(xué)者根據(jù)微觀辨證和中醫(yī)理論“離經(jīng)之血便是瘀”，提出急性出血中風(fēng)屬中醫(yī)血證，瘀血阻滯是急性期腦出血的最基本病機(jī)，是治療的關(guān)鍵所在[3]。故現(xiàn)代中醫(yī)臨床治療上多以活血化瘀法治療腦出血、腦梗塞這一系列疾病。若是仔細(xì)研讀傳統(tǒng)中醫(yī)臨床理論后，我們不難得出其構(gòu)成和完善離不開當(dāng)代著名醫(yī)家的臨床經(jīng)驗(yàn)，它是在歷經(jīng)歲月的洗禮下不斷塑造成型的。
1.3傳統(tǒng)中醫(yī)臨床理論不斷將現(xiàn)代醫(yī)學(xué)相關(guān)內(nèi)容中醫(yī)化
傳統(tǒng)中醫(yī)臨床理論不斷吸收現(xiàn)代醫(yī)學(xué)的理論，將其相關(guān)內(nèi)容不斷中醫(yī)化，將病人的各種證型通過五臟辨證、陰陽(yáng)五行辨證以及八綱辨證劃分得越來越細(xì)化，以提供病人在中醫(yī)臨床上治療的理論依據(jù)。中醫(yī)吸取了現(xiàn)代醫(yī)學(xué)理論后正在不斷壯大其內(nèi)容，現(xiàn)代醫(yī)學(xué)相關(guān)內(nèi)容中醫(yī)化在許多難治疾病的辨證治療中都起到了良好的指導(dǎo)作用[4]。如艾滋病是古代傳統(tǒng)中醫(yī)辨證論治的空白，通過對(duì)艾滋病中醫(yī)病因病機(jī)、證候規(guī)律、治法方藥的系統(tǒng)研究，提出了“艾毒傷元”“脾為樞機(jī)”“氣虛為本”的病因病機(jī)學(xué)說，確立了艾滋病“培元解毒”“益氣健脾”的治療原則，為中醫(yī)藥防治艾滋病奠定了理論基礎(chǔ)，為進(jìn)一步提高艾滋病的中醫(yī)藥臨床診療效果提供理論依據(jù)[5]。
2.1中醫(yī)主流理論不突出且與時(shí)俱進(jìn)力度不夠
不可否認(rèn)的是，當(dāng)代的中醫(yī)臨床理論發(fā)展也是存在諸多不足的，中醫(yī)理論的完善和發(fā)展是中華五千年來集體智慧的結(jié)晶，個(gè)別醫(yī)家提出的臨床理論可能各有千秋，其所立的角度和思維也不盡相同。例如，同是治療輸卵管阻塞這一疾病時(shí)，朱南孫教授認(rèn)為多是由于濕蘊(yùn)沖任所致，其用自擬的清熱利濕方來進(jìn)行治療；而李廣文教授則認(rèn)為這一疾病多是由于瘀血阻絡(luò)為主，治療上以活血祛瘀為法，擬通任種子湯進(jìn)行治療[6]。又如對(duì)于“和解法”這一治療方法的理解，當(dāng)代名醫(yī)蒲輔周老先生認(rèn)為“寒熱并用，補(bǔ)瀉合劑，表里雙解，苦辛分消，調(diào)和氣血，皆謂和解”。而方和謙教授則認(rèn)為“在治法上扶正祛邪，表里兼顧，此法就為和解法”。不同的醫(yī)家在面對(duì)不同的疾病，甚至是不同的理法方藥時(shí)，所持的看法常常是“各家學(xué)說”，這就導(dǎo)致了當(dāng)前中醫(yī)臨床理論發(fā)展比較混亂，不能全面地體現(xiàn)中國(guó)五千年來發(fā)展過程中的中醫(yī)主流理論。目前中醫(yī)基礎(chǔ)理論還存在一個(gè)缺陷就是它的與時(shí)俱進(jìn)力度還不夠，很多古代經(jīng)典方藥的主治病癥，在當(dāng)今時(shí)代已經(jīng)不再多見了。比如蛔蟲導(dǎo)致的蛔厥這一致病因素在現(xiàn)代已經(jīng)不再常見，對(duì)應(yīng)的烏梅丸的主要適應(yīng)病癥也不再是蛔厥；在針對(duì)沒有明顯臨床表現(xiàn)的疾病如乙肝時(shí)，按傳統(tǒng)中醫(yī)往往體現(xiàn)出“無證可治”的狀態(tài)；傳統(tǒng)的診斷與現(xiàn)代檢查相結(jié)合的力度也不夠，中醫(yī)臨床基礎(chǔ)理論在某些程度上忽略了其與生化、b超、x光、ct等現(xiàn)代檢查結(jié)果的結(jié)合，并沒有用中醫(yī)理論對(duì)其做一合理的陳述；且現(xiàn)在臨床上很多中藥的藥理作用、性味歸經(jīng)的研究作用還不夠深入、細(xì)致，其作用不能在微觀上得以解釋。這些都導(dǎo)致了臨床上很多情況沒有從中醫(yī)理論來認(rèn)識(shí)中醫(yī)，不是“以中解中”，而是“以西解中”，形成了臨床拋棄中醫(yī)理論的狀態(tài)[7]。由于中醫(yī)學(xué)是一門實(shí)踐性很強(qiáng)的學(xué)科，它是在哲學(xué)辨證的思想指導(dǎo)下，與臨床經(jīng)驗(yàn)不斷結(jié)合，這與西醫(yī)知識(shí)體系相比較，難免存在一定的滯后性，這都會(huì)使得中醫(yī)臨床理論發(fā)展相對(duì)的落后。
2.2部分中醫(yī)理論帶有權(quán)威專家的“個(gè)人學(xué)說”偏見
傳統(tǒng)中醫(yī)強(qiáng)調(diào)個(gè)人經(jīng)驗(yàn)和學(xué)說，以中醫(yī)內(nèi)科學(xué)為例，第八版中的腦系疾病在第九版中已經(jīng)刪除，其涉及到的各種腦系疾病大多數(shù)歸屬于心系疾病與肝系疾病。根據(jù)其版本的不同，我們可以明顯看出其凸顯的中心內(nèi)容及其思想不同，其多是體現(xiàn)編著者的理論思想，在一定程度上并沒有客觀地揭示疾病的本質(zhì)，治療理論也不夠完善，一部分內(nèi)容與最新研究得出的論文理論不符，這使得當(dāng)代中醫(yī)臨床理論在某些程度上，帶有權(quán)威專家的“個(gè)人學(xué)說”色彩。由于現(xiàn)代西方先進(jìn)的科技文化流入，使得中醫(yī)在一定程度上備受質(zhì)疑，而正是因?yàn)槿藗儗?duì)于中醫(yī)理論的一些偏見，才使得中醫(yī)長(zhǎng)期讓人詬病。
3.1臨床理論應(yīng)具有真實(shí)性與系統(tǒng)性
中醫(yī)臨床理論的發(fā)展方形應(yīng)當(dāng)是建立在客觀并且真實(shí)的臨床實(shí)踐基礎(chǔ)上，從一次次臨床實(shí)踐中得出。由于歷史時(shí)代的原因以及假設(shè)推理、模式建設(shè)的廣泛使用，當(dāng)代中醫(yī)臨床理論中理論與假說并存的現(xiàn)象較為普遍，如中醫(yī)的五運(yùn)六氣學(xué)說對(duì)現(xiàn)代疫病預(yù)測(cè)和人體各經(jīng)絡(luò)臟腑在時(shí)間上對(duì)于人體治病效果的不同等，就需要我們?cè)谠鷮?shí)的文獻(xiàn)與臨床實(shí)踐基礎(chǔ)上，對(duì)醫(yī)案進(jìn)行認(rèn)真總結(jié)，利用科學(xué)的方法深入挖掘，開展中醫(yī)理論的去偽存真研究，以促進(jìn)中醫(yī)理論的科學(xué)與健康發(fā)展。另外，傳統(tǒng)的中醫(yī)臨床治療上所用的理法方藥，多是根據(jù)個(gè)人經(jīng)驗(yàn)所進(jìn)行的。隨著科技的不斷發(fā)展與時(shí)代的不斷進(jìn)步，當(dāng)代的中醫(yī)臨床理論應(yīng)該在成功的中醫(yī)醫(yī)案上進(jìn)行系統(tǒng)的總結(jié)，不斷挖掘和研究其微觀的結(jié)構(gòu)，并隨著年月的更迭不斷更新，不斷完善，使其具有科學(xué)性和理論依據(jù)。同時(shí)，對(duì)近年來興起的傳染性非典型肺炎、艾滋病、禽流感等古人所沒有經(jīng)歷過的疾病的診治，中醫(yī)就其病因病機(jī)的認(rèn)識(shí)以及探究相應(yīng)的診療方法，無疑也是一種理論上的創(chuàng)新[8]。通過對(duì)其進(jìn)行深一層次的研究和發(fā)現(xiàn)，歸納出合適的治則治法，找到針對(duì)這一疾病的理法方藥，使其更具有系統(tǒng)性，使得臨床上中醫(yī)治病可以循序漸進(jìn)，注重整體，也是當(dāng)代臨床理論的一大發(fā)展方向。
3.2臨床理論具有信息化的特點(diǎn)并可持續(xù)拓展
隨著時(shí)代的進(jìn)步，當(dāng)代的中醫(yī)臨床理論可以通過網(wǎng)絡(luò)等方式進(jìn)行共享，在大數(shù)據(jù)的這一時(shí)代背景下，隨著病案的不斷報(bào)道與積累，可以將各類成功的中醫(yī)醫(yī)案進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和挖掘，其結(jié)果也會(huì)不斷進(jìn)行更新和發(fā)展。不同的醫(yī)家對(duì)于某一疾病的認(rèn)識(shí)角度可能不同，其表現(xiàn)在病位、病性、病勢(shì)和證候的判斷標(biāo)準(zhǔn)也不一樣，因此方藥規(guī)律也不一樣。而通過統(tǒng)計(jì)某一中醫(yī)或西醫(yī)疾病的較大樣本病例，并對(duì)其進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，可以得出整個(gè)中醫(yī)群體對(duì)于這一疾病診治的證候分布、治則治法、處方用藥等的規(guī)律，甚至可以根據(jù)統(tǒng)計(jì)的結(jié)果探索出新的方藥，分析他們的共同點(diǎn)和所在差異。將中醫(yī)臨床理論具有信息化的這一特點(diǎn)不斷地拓展下去，通過計(jì)算機(jī)等客觀科學(xué)的手段進(jìn)行分析，與主觀的名老中醫(yī)傳承模式相比，更具客觀性，更容易被臨床醫(yī)生接受，對(duì)各種疾病的中醫(yī)臨床用藥也更具有指導(dǎo)價(jià)值。
4.1病案研究是中醫(yī)理論發(fā)展的重要基礎(chǔ)
在當(dāng)今大數(shù)據(jù)的時(shí)代背景下，中醫(yī)固有的傳統(tǒng)整體論科學(xué)特征有了越來越多的可供改變的空間。這種變化既為其按照自身特有的規(guī)律發(fā)展特點(diǎn)帶來了機(jī)遇，也給未來中醫(yī)理論的發(fā)展提出了挑戰(zhàn)。同時(shí)，學(xué)習(xí)醫(yī)案研究也是中醫(yī)學(xué)相關(guān)大學(xué)生們應(yīng)該學(xué)習(xí)的一項(xiàng)內(nèi)容。閱讀醫(yī)案是必要的訓(xùn)練，也是中醫(yī)入門的方法之一。醫(yī)案的故事性引人入勝，在自然而然中接受中醫(yī)思維方法和傳統(tǒng)文化知識(shí)，同時(shí)醫(yī)案中所呈現(xiàn)的名醫(yī)風(fēng)范，醫(yī)德對(duì)學(xué)生起到潛移默化的影響，并培養(yǎng)對(duì)專業(yè)的熱愛[9]。病案客觀、真實(shí)地直接記錄疾病診斷和治療過程，醫(yī)案研究作為中醫(yī)理論發(fā)展過程中至關(guān)重要的一環(huán)，是中醫(yī)理論發(fā)展的重要基礎(chǔ)，以研究病案為基礎(chǔ)，對(duì)于中醫(yī)理論的形成和臨床上中醫(yī)積累經(jīng)驗(yàn)，都起到了一定的輔助提升作用。
4.2數(shù)據(jù)挖掘方法是中醫(yī)理論發(fā)展的現(xiàn)代技術(shù)手段
利用多種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)中醫(yī)病案中的有關(guān)信息行進(jìn)行歸納、整理，是近年來傳承中醫(yī)臨床經(jīng)驗(yàn)的重要方法之一[10]。通過對(duì)同一種疾病的病案進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘以分析醫(yī)者的思路和探索其用藥的。方法，對(duì)中醫(yī)臨床病案進(jìn)行規(guī)范化的整理，能夠深入總結(jié)其臨床經(jīng)驗(yàn)，挖掘隱藏在大量病案背后的診治規(guī)律，甚至探索出新的方藥配伍，為中醫(yī)理論的發(fā)展提供一定的科學(xué)依據(jù)的同時(shí)，使得中醫(yī)理論的發(fā)展越來越現(xiàn)代化，不僅僅只是停留在以前的靠讀書和個(gè)人經(jīng)驗(yàn)的結(jié)合，也為廣大的中醫(yī)在日后的臨床治療上提供了新的思路和方向。
4.3臨床實(shí)踐推動(dòng)理論發(fā)展，賦予轉(zhuǎn)化醫(yī)學(xué)新的內(nèi)涵
目前，我們通過并按數(shù)據(jù)挖掘來總結(jié)一些中醫(yī)對(duì)于治療同一種疾病所采取的診斷和用藥，可以獲得新的思路，并且為完善我們現(xiàn)有的中醫(yī)理論基礎(chǔ)可以提供可靠的理論支持。采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)中醫(yī)學(xué)術(shù)思想和臨證經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行研究，可以全面解析其中的規(guī)律，分析中醫(yī)個(gè)體化診療信息特征，提煉出臨證經(jīng)驗(yàn)中蘊(yùn)藏的新理論、新力法，可以實(shí)現(xiàn)經(jīng)驗(yàn)的有效總結(jié)與傳承[11]。與此同時(shí)，要求我們用發(fā)展的眼光將現(xiàn)代的科技手段整合加入到傳統(tǒng)的中醫(yī)學(xué)理論中去，推陳出新，通過臨床實(shí)踐與基礎(chǔ)理論的不斷結(jié)合，不斷完善，推動(dòng)祖國(guó)醫(yī)學(xué)現(xiàn)代化，譜寫有關(guān)于中醫(yī)學(xué)在轉(zhuǎn)化醫(yī)學(xué)上新的篇章。
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數(shù)據(jù)挖掘論文摘要篇六
：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(shí)還具有著自動(dòng)化、智能化處理以及抽象化分析判斷的特點(diǎn)，對(duì)于計(jì)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(duì)其在計(jì)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(jì)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(jì)算機(jī)犯罪案件變得越來越多，同時(shí)由于計(jì)算機(jī)犯罪的隱蔽性、復(fù)雜性特點(diǎn)，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?jì)算機(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(shí)還能夠?qū)崿F(xiàn)與其他案件的對(duì)比，而這些對(duì)于計(jì)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(duì)當(dāng)前信息時(shí)代下海量的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)信息而言的，簡(jiǎn)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(duì)潛在的有效知識(shí)進(jìn)行自動(dòng)提取，從而為判斷決策提供有利的信息支持。同時(shí)，從數(shù)據(jù)挖掘所能夠的得到的知識(shí)來看，主要可以分為廣義型知識(shí)、分類型知識(shí)、關(guān)聯(lián)性知識(shí)、預(yù)測(cè)性知識(shí)以及離型知識(shí)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(shí)，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(diǎn)分析、時(shí)間序列分析以及分類預(yù)測(cè)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(cè)最為主要。大量的數(shù)據(jù)中存在著多個(gè)項(xiàng)集，各個(gè)項(xiàng)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(diǎn)，對(duì)各項(xiàng)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(jì)算機(jī)犯罪取證中，可以先對(duì)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(shí)，在獲得審計(jì)數(shù)據(jù)后，就可以對(duì)其中的審計(jì)信息進(jìn)行整理并中存入到數(shù)據(jù)庫(kù)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(duì)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(huì)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(duì)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(jì)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(duì)比，這樣就能夠判斷嫌疑人是否在作案動(dòng)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(shí)現(xiàn)對(duì)于未知數(shù)據(jù)信息或類似數(shù)據(jù)信息的有效預(yù)測(cè)，這對(duì)于計(jì)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(cè)功能的實(shí)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(shí)際應(yīng)用中需要根據(jù)案件的實(shí)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(duì)于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，目前的計(jì)算機(jī)犯罪取證工作并未形成一個(gè)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(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在計(jì)算機(jī)犯罪取證中的應(yīng)用提供一個(gè)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(duì)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(dòng)機(jī)、案發(fā)時(shí)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(jiǎn)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(cè)分析，通過對(duì)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(duì)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(cè)，如經(jīng)?；顒?dòng)的場(chǎng)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(jì)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(cè)分析得到的案件信息仍具有著很高的利用價(jià)值，因此不僅需要將這些信息存入到專門的數(shù)據(jù)庫(kù)中，同時(shí)還要根據(jù)案件的結(jié)果對(duì)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(jì)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(cè)功能來實(shí)現(xiàn)的，而隨著技術(shù)的不斷提升以及數(shù)據(jù)庫(kù)中的犯罪行為模式會(huì)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)挖掘論文摘要篇七
由于信息技術(shù)的迅速發(fā)展，現(xiàn)代的檔案管理模式與過去相比，也有了很大的變化，也讓如今的檔案管理模式有了新的挑戰(zhàn)。讓人們對(duì)信息即時(shí)、大量地獲取是目前檔案管理工作和檔案管理系統(tǒng)急切需要解決的問題。
（一）數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。數(shù)據(jù)挖掘是指從大量的、不規(guī)則、亂序的數(shù)據(jù)中，進(jìn)行分析歸納，得到隱藏的，未知的，但同時(shí)又含有較大價(jià)值的信息和知識(shí)。它主要對(duì)確定目標(biāo)的有關(guān)信息，使用自動(dòng)化和統(tǒng)計(jì)學(xué)等方法對(duì)信息進(jìn)行預(yù)測(cè)、偏差分析和關(guān)聯(lián)分析等，從而得到合理的結(jié)論。在檔案管理中使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，能夠充分地發(fā)揮檔案管理的作用，從而達(dá)到良好的檔案管理工作效果。（二）數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析的方法是多種多樣的，其主要方法有以下幾種：1.關(guān)聯(lián)分析。指從已經(jīng)知道的信息數(shù)據(jù)中，找到多次展現(xiàn)的信息數(shù)據(jù)，由信息的說明特征，從而得到具有相同屬性的事物特征。2.分類分析。利用信息數(shù)據(jù)的特征，歸納總結(jié)相關(guān)信息數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫(kù)，建立所需要的數(shù)據(jù)模型，從而來識(shí)別一些未知的信息數(shù)據(jù)。3.聚類分析。通過在確定的數(shù)據(jù)中，找尋信息的價(jià)值聯(lián)系，得到相應(yīng)的管理方案。4.序列分析。通過分析信息的前后因果關(guān)系，從而判斷信息之間可能出現(xiàn)的聯(lián)系。
在進(jìn)行現(xiàn)代檔案信息處理時(shí)，傳統(tǒng)的檔案管理方法已經(jīng)不能滿足其管理的要求，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在這方面確有著顯著的優(yōu)勢(shì)。首先，檔案是較為重要的信息記錄，甚至有些檔案的重要性大到無價(jià)，因此對(duì)于此類的珍貴檔案，相關(guān)的檔案管理人員也是希望檔案本身及其價(jià)值一直保持下去。不過越是珍貴的檔案，其使用率自然也就越高，所以其安全性就很難得到保障，在檔案管理中運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，可以讓檔案的信息數(shù)據(jù)得到分析統(tǒng)計(jì)，歸納總結(jié)，不必次次實(shí)物查閱，這樣就極大地提升了檔案相關(guān)內(nèi)容的安全性，降低檔案的磨損率。并且可以對(duì)私密檔案進(jìn)行加密，進(jìn)行授權(quán)查閱，進(jìn)一步提高檔案信息的安全性。其次，對(duì)檔案進(jìn)行鑒定與甄別，這也是檔案工作中較困難的過程，過去做好這方面的工作主要依靠管理檔案管理員自己的能力和水平，主觀上的因素影響很大，但是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以及時(shí)對(duì)檔案進(jìn)行編碼和收集，對(duì)檔案進(jìn)行數(shù)字化的管理和規(guī)劃，解放人力資源，提升檔案利用的服務(wù)水平。第三，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以減少檔案的收集和保管成本，根據(jù)檔案的特點(diǎn)和規(guī)律建立的數(shù)據(jù)模型能為之后的工作人員建立一種標(biāo)準(zhǔn)，提升了檔案的鑒定效率。
（一）檔案信息的收集。在實(shí)施檔案管理工作時(shí)，首先需要對(duì)檔案信息數(shù)據(jù)的收集。可以運(yùn)用相關(guān)檔案數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)資料，進(jìn)行科學(xué)的分析，制定科學(xué)的說明方案，對(duì)確定的數(shù)據(jù)集合類型和一些相關(guān)概念的模型進(jìn)行科學(xué)說明，利用這些數(shù)據(jù)說明，建立準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)模型，并以此數(shù)據(jù)模型作為標(biāo)準(zhǔn)，為檔案信息的快速分類以及整合奠定基礎(chǔ)。例如，在體育局的相關(guān)網(wǎng)站上提供問卷，利用問卷來得到的所需要的信息數(shù)據(jù)，導(dǎo)入數(shù)據(jù)庫(kù)中，讓數(shù)據(jù)庫(kù)模型中保有使用者的相關(guān)個(gè)人信息，通過對(duì)使用者的信息數(shù)據(jù)進(jìn)行說明，從而判斷使用者可能的類型，提升服務(wù)的準(zhǔn)確性。因此，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)為檔案信息的迅速有效收集，為檔案分類以及后續(xù)工作的順利展開，提供了有利條件，為個(gè)性化服務(wù)的實(shí)現(xiàn)提供了保證。（二）檔案信息的分類。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)具有的屬性分析能力，可以將數(shù)據(jù)庫(kù)中的信息進(jìn)行分門別類，將信息的對(duì)象通過不同的特征，規(guī)劃為不同的分類。將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)運(yùn)用到檔案管理中時(shí)，可以簡(jiǎn)單快速地找到想要的檔案數(shù)據(jù)，能根據(jù)數(shù)據(jù)中使用者的相關(guān)數(shù)據(jù)，找尋使用者在數(shù)據(jù)庫(kù)中的信息，使用數(shù)據(jù)模型的分析能力，分析出使用者的相關(guān)特征。利如，在使用者上網(wǎng)使用網(wǎng)址時(shí)，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以充分利用使用者的搜索數(shù)據(jù)以及網(wǎng)站的訪問記錄，自動(dòng)保存用戶的搜索信息、搜索內(nèi)容、下載次數(shù)、時(shí)間等，得到用戶的偏好和特征，對(duì)用戶可能存在的需求進(jìn)行預(yù)測(cè)和分類，更加迅速和準(zhǔn)確的，為用戶提供個(gè)性化的服務(wù)。（三）檔案信息的整合。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以對(duì)新舊檔案的信息進(jìn)行整合處理，可以較為簡(jiǎn)單地將“死檔案”整合形成為“活檔案”，提供良好的檔案信息和有效的檔案管理。例如，對(duì)于企事業(yè)單位而言，培訓(xùn)新員工的成本往往比聘請(qǐng)老員工的成本要高出很多。對(duì)老員工的檔案信息情況進(jìn)行全體整合，使檔案資源充分發(fā)揮作用，將檔案數(shù)據(jù)進(jìn)行總結(jié)和規(guī)劃，根據(jù)數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系確定老員工流失的原因，然后建立清晰、明白的數(shù)據(jù)庫(kù)，這樣可以防止人才流失，也能大大提高檔案管理的效率。
綜上所述，在這個(gè)信息技術(shù)迅速跳躍發(fā)展的時(shí)代，將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)運(yùn)用到檔案管理工作中是時(shí)代發(fā)展的需求與必然結(jié)果。利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，可以使檔案管理工作的效率大大提升，不僅減少了搜索檔案信息的時(shí)間，節(jié)省人力物力，避免資源的浪費(fèi)，還能幫助用戶在海量的信息數(shù)據(jù)中，快速找到所需的檔案數(shù)據(jù)信息。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的運(yùn)用，使靜態(tài)的檔案信息變成了可以“主動(dòng)”為企事業(yè)單位的發(fā)展，提供有效的個(gè)性化服務(wù)的檔案管家，推動(dòng)了社會(huì)的快速發(fā)展。
[2]宇然，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)研究以及在檔案計(jì)算機(jī)管理系統(tǒng)中的應(yīng)用[d].沈陽(yáng)工業(yè)大學(xué)，20xx.
[3]吳秀霞，關(guān)于檔案管理方面的數(shù)據(jù)挖掘分析及應(yīng)用探討[j].經(jīng)營(yíng)管理者，20xx:338.
數(shù)據(jù)挖掘論文摘要篇八
摘要：大數(shù)據(jù)和智游都是當(dāng)下的熱點(diǎn)，沒有大數(shù)據(jù)的智游無從談“智慧”,數(shù)據(jù)挖掘是大數(shù)據(jù)應(yīng)用于智游的核心，文章探究了在智游應(yīng)用中，目前大數(shù)據(jù)挖掘存在的幾個(gè)問題。
隨著人民生活水平的進(jìn)一步提高，旅游消費(fèi)的需求進(jìn)一步上升，在云計(jì)算、互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)以及移動(dòng)智能終端等信息通訊技術(shù)的飛速發(fā)展下，智游應(yīng)運(yùn)而生。大數(shù)據(jù)作為當(dāng)下的熱點(diǎn)已經(jīng)成了智游發(fā)展的有力支撐，沒有大數(shù)據(jù)提供的有利信息，智游無法變得“智慧”。
旅游業(yè)是信息密、綜合性強(qiáng)、信息依存度高的產(chǎn)業(yè)[1],這讓其與大數(shù)據(jù)自然產(chǎn)生了交匯。2010年，江蘇省鎮(zhèn)江市首先提出“智游”的概念，雖然至今國(guó)內(nèi)外對(duì)于智游還沒有一個(gè)統(tǒng)一的學(xué)術(shù)定義，但在與大數(shù)據(jù)相關(guān)的描述中，有學(xué)者從大數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)，并深入挖掘這些數(shù)據(jù)的潛在重要價(jià)值信息，然后利用這些信息為相關(guān)部門或?qū)ο筇峁┓?wù)[2]。這一定義充分肯定了在發(fā)展智游中，大數(shù)據(jù)挖掘所起的至關(guān)重要的作用，指出了在智游的過程中，數(shù)據(jù)的收集、儲(chǔ)存、管理都是為數(shù)據(jù)挖掘服務(wù)，智游最終所需要的是利用挖掘所得的有用信息。
2011年，我國(guó)提出用十年時(shí)間基本實(shí)現(xiàn)智游的目標(biāo)[3],過去幾年，國(guó)家旅游局的相關(guān)動(dòng)作均為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)。但是，在借助大數(shù)據(jù)推動(dòng)智游的可持續(xù)性發(fā)展中，大數(shù)據(jù)所產(chǎn)生的價(jià)值卻亟待提高，原因之一就是在收集、儲(chǔ)存了大量數(shù)據(jù)后，對(duì)它們深入挖掘不夠，沒有發(fā)掘出數(shù)據(jù)更多的價(jià)值。
智游的發(fā)展離不開移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)、物聯(lián)網(wǎng)、云平臺(tái)。隨著大數(shù)據(jù)的不斷發(fā)展，國(guó)內(nèi)許多景區(qū)已經(jīng)實(shí)現(xiàn)wi-fi覆蓋，部分景區(qū)也已實(shí)現(xiàn)人與人、人與物、人與景點(diǎn)之間的實(shí)時(shí)互動(dòng)，多省市已建有旅游產(chǎn)業(yè)監(jiān)測(cè)平臺(tái)或旅游大數(shù)據(jù)中心以及數(shù)據(jù)可視化平臺(tái)，從中進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、行為分析、監(jiān)控預(yù)警、服務(wù)質(zhì)量監(jiān)督等。通過這些平臺(tái)，已基本能掌握跟游客和景點(diǎn)相關(guān)的數(shù)據(jù)，可以實(shí)現(xiàn)更好旅游監(jiān)控、產(chǎn)業(yè)宏觀監(jiān)控，對(duì)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(guó)的信息化建設(shè)還需加強(qiáng)。雖然通訊網(wǎng)絡(luò)已基本能保證，但是大部分景區(qū)還無法實(shí)現(xiàn)對(duì)景區(qū)全面、透徹、及時(shí)的感知，更為困難的是對(duì)平臺(tái)的建設(shè)。在數(shù)據(jù)共享平臺(tái)的建設(shè)上，除了必備的硬件設(shè)施，大數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)還涉及大量部門，如政府管理部門、氣象部門、交通、電子商務(wù)、旅行社、旅游網(wǎng)站等。如此多的部門相關(guān)聯(lián)，要想建立一個(gè)完整全面的大數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，難度可想而知。
大數(shù)據(jù)時(shí)代缺的不是數(shù)據(jù)，而是方法。大數(shù)據(jù)在旅游行業(yè)的應(yīng)用前景非常廣闊，但是面對(duì)大量的數(shù)據(jù)，不懂如何收集有用的數(shù)據(jù)、不懂如何對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘和利用，那么“大數(shù)據(jù)”猶如礦山之中的廢石。旅游行業(yè)所涉及的結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，通過云計(jì)算技術(shù)，對(duì)數(shù)據(jù)的收集、存儲(chǔ)都較為容易，但對(duì)數(shù)據(jù)的挖掘分析則還在不斷探索中。大數(shù)據(jù)的挖掘常用的方法有關(guān)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(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘。其中，相關(guān)性分析方法通過關(guān)聯(lián)多個(gè)數(shù)據(jù)來源，挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值。但針對(duì)旅游數(shù)據(jù)，采用這些方法挖掘數(shù)據(jù)的價(jià)值信息，難度也很大，因?yàn)槁糜螖?shù)據(jù)中冗余數(shù)據(jù)很多，數(shù)據(jù)存在形式很復(fù)雜。在旅游非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中，一張圖片、一個(gè)天氣變化、一次輿情評(píng)價(jià)等都將會(huì)對(duì)游客的旅行計(jì)劃帶來影響。對(duì)這些數(shù)據(jù)完全挖掘分析，對(duì)游客“行前、行中、行后”大數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性挖掘都是很大的挑戰(zhàn)。
2017年，數(shù)據(jù)安全事件屢見不鮮，伴著大數(shù)據(jù)而來的數(shù)據(jù)安全問題日益凸顯出來。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，無處不在的數(shù)據(jù)收集技術(shù)使我們的個(gè)人信息在所關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)中心留下痕跡，如何保證這些信息被合法合理使用，讓數(shù)據(jù)“可用不可見”[4],這是亟待解決的問題。同時(shí)，在大數(shù)據(jù)資源的開放性和共享性下，個(gè)人隱私和公民權(quán)益受到嚴(yán)重威脅。這一矛盾的存在使數(shù)據(jù)共享程度與數(shù)據(jù)挖掘程度成反比。此外，經(jīng)過大數(shù)據(jù)技術(shù)的分析、挖掘，個(gè)人隱私更易被發(fā)現(xiàn)和暴露，從而可能引發(fā)一系列社會(huì)問題。
大數(shù)據(jù)背景下的旅游數(shù)據(jù)當(dāng)然也避免不了數(shù)據(jù)的安全問題。如果游客“吃、住、行、游、娛、購(gòu)”的數(shù)據(jù)被放入數(shù)據(jù)庫(kù)，被完全共享、挖掘、分析，那游客的人身財(cái)產(chǎn)安全將會(huì)受到嚴(yán)重影響，最終降低旅游體驗(yàn)。所以，數(shù)據(jù)的安全管理是進(jìn)行大數(shù)據(jù)挖掘的前提。
大數(shù)據(jù)背景下的智游離不開人才的創(chuàng)新活動(dòng)及技術(shù)支持，然而與專業(yè)相銜接的大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)未能及時(shí)跟上行業(yè)需求，加之創(chuàng)新型人才的外流，以及數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)未來3~5年大數(shù)據(jù)行業(yè)將面臨全球性的人才荒，國(guó)內(nèi)智游的構(gòu)建還缺乏大量人才。
在信息化建設(shè)上，加大政府投入，加強(qiáng)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，整合結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，抓取非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，打通各數(shù)據(jù)壁壘，建設(shè)旅游大數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)；在挖掘方法上，對(duì)旅游大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性數(shù)據(jù)的挖掘應(yīng)該被放在重要位置；在數(shù)據(jù)安全上，從加強(qiáng)大數(shù)據(jù)安全立法、監(jiān)管執(zhí)法及強(qiáng)化技術(shù)手段建設(shè)等幾個(gè)方面著手，提升大數(shù)據(jù)環(huán)境下數(shù)據(jù)安全保護(hù)水平。加強(qiáng)人才的培養(yǎng)與引進(jìn)，加強(qiáng)產(chǎn)學(xué)研合作，培養(yǎng)智游大數(shù)據(jù)人才。
參考文獻(xiàn)
數(shù)據(jù)挖掘論文摘要篇九
摘要：大數(shù)據(jù)和智游都是當(dāng)下的熱點(diǎn)， 沒有大數(shù)據(jù)的智游無從談“智慧”， 數(shù)據(jù)挖掘是大數(shù)據(jù)應(yīng)用于智游的核心， 文章探究了在智游應(yīng)用中， 目前大數(shù)據(jù)挖掘存在的幾個(gè)問題。
隨著人民生活水平的進(jìn)一步提高， 旅游消費(fèi)的需求進(jìn)一步上升， 在云計(jì)算、互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)以及移動(dòng)智能終端等信息通訊技術(shù)的飛速發(fā)展下， 智游應(yīng)運(yùn)而生。大數(shù)據(jù)作為當(dāng)下的熱點(diǎn)已經(jīng)成了智游發(fā)展的有力支撐， 沒有大數(shù)據(jù)提供的有利信息， 智游無法變得“智慧”。
旅游業(yè)是信息密、綜合性強(qiáng)、信息依存度高的產(chǎn)業(yè)[1]， 這讓其與大數(shù)據(jù)自然產(chǎn)生了交匯。2010年， 江蘇省鎮(zhèn)江市首先提出“智游”的概念， 雖然至今國(guó)內(nèi)外對(duì)于智游還沒有一個(gè)統(tǒng)一的學(xué)術(shù)定義， 但在與大數(shù)據(jù)相關(guān)的描述中， 有學(xué)者從大數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)， 并深入挖掘這些數(shù)據(jù)的潛在重要價(jià)值信息， 然后利用這些信息為相關(guān)部門或?qū)ο筇峁┓?wù)[2]。這一定義充分肯定了在發(fā)展智游中， 大數(shù)據(jù)挖掘所起的至關(guān)重要的作用， 指出了在智游的過程中， 數(shù)據(jù)的收集、儲(chǔ)存、管理都是為數(shù)據(jù)挖掘服務(wù)， 智游最終所需要的是利用挖掘所得的有用信息。
2011年， 我國(guó)提出用十年時(shí)間基本實(shí)現(xiàn)智游的目標(biāo)[3]， 過去幾年， 國(guó)家旅游局的相關(guān)動(dòng)作均為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)。但是， 在借助大數(shù)據(jù)推動(dòng)智游的可持續(xù)性發(fā)展中， 大數(shù)據(jù)所產(chǎn)生的價(jià)值卻亟待提高， 原因之一就是在收集、儲(chǔ)存了大量數(shù)據(jù)后， 對(duì)它們深入挖掘不夠， 沒有發(fā)掘出數(shù)據(jù)更多的價(jià)值。
智游的發(fā)展離不開移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)、物聯(lián)網(wǎng)、云平臺(tái)。隨著大數(shù)據(jù)的不斷發(fā)展， 國(guó)內(nèi)許多景區(qū)已經(jīng)實(shí)現(xiàn)wi-fi覆蓋， 部分景區(qū)也已實(shí)現(xiàn)人與人、人與物、人與景點(diǎn)之間的實(shí)時(shí)互動(dòng)， 多省市已建有旅游產(chǎn)業(yè)監(jiān)測(cè)平臺(tái)或旅游大數(shù)據(jù)中心以及數(shù)據(jù)可視化平臺(tái)， 從中進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、行為分析、監(jiān)控預(yù)警、服務(wù)質(zhì)量監(jiān)督等。通過這些平臺(tái)， 已基本能掌握跟游客和景點(diǎn)相關(guān)的數(shù)據(jù)， 可以實(shí)現(xiàn)更好旅游監(jiān)控、產(chǎn)業(yè)宏觀監(jiān)控， 對(duì)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(guó)的信息化建設(shè)還需加強(qiáng)。雖然通訊網(wǎng)絡(luò)已基本能保證， 但是大部分景區(qū)還無法實(shí)現(xiàn)對(duì)景區(qū)全面、透徹、及時(shí)的感知， 更為困難的是對(duì)平臺(tái)的建設(shè)。在數(shù)據(jù)共享平臺(tái)的建設(shè)上， 除了必備的硬件設(shè)施， 大數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)還涉及大量部門， 如政府管理部門、氣象部門、交通、電子商務(wù)、旅行社、旅游網(wǎng)站等。如此多的部門相關(guān)聯(lián)， 要想建立一個(gè)完整全面的大數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)， 難度可想而知。
大數(shù)據(jù)時(shí)代缺的不是數(shù)據(jù)， 而是方法。大數(shù)據(jù)在旅游行業(yè)的應(yīng)用前景非常廣闊， 但是面對(duì)大量的數(shù)據(jù)， 不懂如何收集有用的數(shù)據(jù)、不懂如何對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘和利用， 那么“大數(shù)據(jù)”猶如礦山之中的廢石。旅游行業(yè)所涉及的結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)， 通過云計(jì)算技術(shù)， 對(duì)數(shù)據(jù)的收集、存儲(chǔ)都較為容易， 但對(duì)數(shù)據(jù)的挖掘分析則還在不斷探索中。大數(shù)據(jù)的挖掘常用的方法有關(guān)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(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘。其中， 相關(guān)性分析方法通過關(guān)聯(lián)多個(gè)數(shù)據(jù)來源， 挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值。但針對(duì)旅游數(shù)據(jù)， 采用這些方法挖掘數(shù)據(jù)的價(jià)值信息， 難度也很大， 因?yàn)槁糜螖?shù)據(jù)中冗余數(shù)據(jù)很多， 數(shù)據(jù)存在形式很復(fù)雜。在旅游非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中， 一張圖片、一個(gè)天氣變化、一次輿情評(píng)價(jià)等都將會(huì)對(duì)游客的旅行計(jì)劃帶來影響。對(duì)這些數(shù)據(jù)完全挖掘分析， 對(duì)游客“行前、行中、行后”大數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性挖掘都是很大的挑戰(zhàn)。
2017年， 數(shù)據(jù)安全事件屢見不鮮， 伴著大數(shù)據(jù)而來的數(shù)據(jù)安全問題日益凸顯出來。在大數(shù)據(jù)時(shí)代， 無處不在的數(shù)據(jù)收集技術(shù)使我們的個(gè)人信息在所關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)中心留下痕跡， 如何保證這些信息被合法合理使用， 讓數(shù)據(jù)“可用不可見”[4]， 這是亟待解決的問題。同時(shí)， 在大數(shù)據(jù)資源的開放性和共享性下， 個(gè)人隱私和公民權(quán)益受到嚴(yán)重威脅。這一矛盾的存在使數(shù)據(jù)共享程度與數(shù)據(jù)挖掘程度成反比。此外， 經(jīng)過大數(shù)據(jù)技術(shù)的分析、挖掘， 個(gè)人隱私更易被發(fā)現(xiàn)和暴露， 從而可能引發(fā)一系列社會(huì)問題。
大數(shù)據(jù)背景下的旅游數(shù)據(jù)當(dāng)然也避免不了數(shù)據(jù)的安全問題。如果游客“吃、住、行、游、娛、購(gòu)”的數(shù)據(jù)被放入數(shù)據(jù)庫(kù)， 被完全共享、挖掘、分析， 那游客的人身財(cái)產(chǎn)安全將會(huì)受到嚴(yán)重影響， 最終降低旅游體驗(yàn)。所以， 數(shù)據(jù)的安全管理是進(jìn)行大數(shù)據(jù)挖掘的前提。
大數(shù)據(jù)背景下的智游離不開人才的創(chuàng)新活動(dòng)及技術(shù)支持， 然而與專業(yè)相銜接的大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)未能及時(shí)跟上行業(yè)需求， 加之創(chuàng)新型人才的外流， 以及數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)未來3~5年大數(shù)據(jù)行業(yè)將面臨全球性的人才荒， 國(guó)內(nèi)智游的構(gòu)建還缺乏大量人才。
在信息化建設(shè)上， 加大政府投入， 加強(qiáng)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)， 整合結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)， 抓取非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)， 打通各數(shù)據(jù)壁壘， 建設(shè)旅游大數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)；在挖掘方法上， 對(duì)旅游大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性數(shù)據(jù)的挖掘應(yīng)該被放在重要位置；在數(shù)據(jù)安全上， 從加強(qiáng)大數(shù)據(jù)安全立法、監(jiān)管執(zhí)法及強(qiáng)化技術(shù)手段建設(shè)等幾個(gè)方面著手， 提升大數(shù)據(jù)環(huán)境下數(shù)據(jù)安全保護(hù)水平。加強(qiáng)人才的培養(yǎng)與引進(jìn)， 加強(qiáng)產(chǎn)學(xué)研合作， 培養(yǎng)智游大數(shù)據(jù)人才。
參考文獻(xiàn)
數(shù)據(jù)挖掘論文摘要篇十
隨著會(huì)計(jì)現(xiàn)代化的發(fā)展，會(huì)計(jì)越來越多的運(yùn)用計(jì)算機(jī)技術(shù)的拓展。
數(shù)據(jù)挖掘是從數(shù)據(jù)當(dāng)中發(fā)現(xiàn)趨勢(shì)和模式的過程，它融合了現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)學(xué)、知識(shí)信息系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)、決策理論和數(shù)據(jù)庫(kù)管理等多學(xué)科的知識(shí)。它能有效地從大量的、不完全的、模糊的實(shí)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(shí)，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(shì)和模式的過程，它融合了現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)學(xué)、知識(shí)信息系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)、決策理論和數(shù)據(jù)庫(kù)管理等多學(xué)科的知識(shí)。它能有效地從大量的、不完全的、模糊的實(shí)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(shí)，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。
常用的數(shù)據(jù)挖掘方法主要有決策樹(decisiontree)、遺傳算法(geneticalgorithms)、關(guān)聯(lián)分析(associationanalysis).聚類分析(c~smranalysis)、序列模式分析(sequentialpattern)以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(neuralnetworks)等。
由于數(shù)據(jù)挖掘市場(chǎng)還處于起步的階段，但是發(fā)展很快。在國(guó)外有一些著名的大公司對(duì)數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)進(jìn)行了開發(fā)。
igentminer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(cè)模型、偏離檢測(cè)、序列模式分析和聚類。有2個(gè)特點(diǎn)：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(kù)系統(tǒng)緊密地結(jié)合在一起。
t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(jí)統(tǒng)計(jì)和可視化工具。特色是它具有的強(qiáng)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(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果的可視化。
tine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(gè)集成的數(shù)據(jù)挖掘開發(fā)環(huán)境。
面對(duì)日益激烈的競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境，企業(yè)管理者對(duì)決策信息的需求也越來越高。管理會(huì)計(jì)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(shí)和信息，為決策提供有力支持成為管理會(huì)計(jì)師使用數(shù)據(jù)挖掘的強(qiáng)大動(dòng)力。例如，數(shù)據(jù)挖掘可以幫助企業(yè)加強(qiáng)成本管理，改進(jìn)產(chǎn)品和服務(wù)質(zhì)量，提高貨品銷量比率，設(shè)計(jì)更好的貨品運(yùn)輸與分銷策略，減少商業(yè)成本。
實(shí)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(duì)企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境、市場(chǎng)、顧客和供應(yīng)商進(jìn)行分析，以獲得有價(jià)值的商業(yè)情報(bào)，保持和提高企業(yè)持續(xù)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。如，對(duì)顧客價(jià)值分析能夠?qū)槠髽I(yè)創(chuàng)造80%價(jià)值的20%的顧客區(qū)分出來，對(duì)其提供更優(yōu)質(zhì)的服務(wù)，以保持這部分顧客。
險(xiǎn)
利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以建立企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型。企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生并非一蹴而就，而是一個(gè)積累的、漸進(jìn)的過程，通過建立財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型，可以隨時(shí)監(jiān)控企業(yè)財(cái)務(wù)狀況，防范財(cái)務(wù)危機(jī)的發(fā)生。另外，也可以利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，對(duì)企業(yè)籌資和投資過程中的行為進(jìn)行監(jiān)控，防止惡意的商業(yè)欺詐行為，維護(hù)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(bào)告，美國(guó)銀行、美國(guó)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)。
作業(yè)成本法以其對(duì)成本的精確計(jì)算和對(duì)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(huì)計(jì)師確定成本動(dòng)因，更加準(zhǔn)確計(jì)算成本。同時(shí)，也可以通過分析作業(yè)與價(jià)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(jìn)和優(yōu)化企業(yè)價(jià)值鏈。在thomasg，johnj和il-woonkim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%。
管理會(huì)計(jì)師在很多情況下需要對(duì)未來進(jìn)行預(yù)測(cè)，而預(yù)測(cè)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(dòng)在大型數(shù)據(jù)庫(kù)中尋找預(yù)測(cè)性信息，利用趨勢(shì)分析、時(shí)間序列分析等方法，建立對(duì)如銷售、成本、資金等的預(yù)測(cè)模型，科學(xué)準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)企業(yè)各項(xiàng)指標(biāo)，作為決策的依據(jù)。例如對(duì)市場(chǎng)調(diào)查數(shù)據(jù)的分析可以幫助預(yù)測(cè)銷售；根據(jù)歷史資料建立銷售預(yù)測(cè)模型等。
投資決策分析本身就是一個(gè)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(cái)務(wù)報(bào)告、宏觀的經(jīng)濟(jì)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(shí)質(zhì)性的信息，保證投資決策的正確性和有效性。如利用時(shí)間序列分析模型預(yù)測(cè)股票價(jià)格進(jìn)行投資；用聯(lián)機(jī)分析處理技術(shù)分析公司的信用等級(jí)，以預(yù)防投資風(fēng)險(xiǎn)等。
品種優(yōu)化是選擇適當(dāng)?shù)漠a(chǎn)品組合以實(shí)現(xiàn)最大的利益的過程，這些利益可以是短期利潤(rùn)，也可以是長(zhǎng)期市場(chǎng)占有率，還可以是構(gòu)建長(zhǎng)期客戶群及其綜合體。為了達(dá)到這些目標(biāo)，管理會(huì)計(jì)師不僅僅需要價(jià)格和成本數(shù)據(jù)有時(shí)還需要知道替代品的情況，以及在某一市場(chǎng)段位上它們與原產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)的狀況。另外企業(yè)也需要了解一個(gè)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(rùn)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(rùn)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(shí)際數(shù)據(jù)，通過關(guān)聯(lián)分析等技術(shù)來得到。
管理會(huì)計(jì)師可以利用數(shù)據(jù)挖掘工具來評(píng)價(jià)企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，建立企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型，進(jìn)行破產(chǎn)預(yù)測(cè)。破產(chǎn)預(yù)測(cè)或稱財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型能夠幫助管理者及時(shí)了解企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，提前采取風(fēng)險(xiǎn)防范措施，避免破產(chǎn)。另外，破產(chǎn)預(yù)測(cè)模型還能幫助分析破產(chǎn)原因，對(duì)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(huì)計(jì)中得到了廣泛的應(yīng)用。
數(shù)據(jù)挖掘是個(gè)嶄新的領(lǐng)域，對(duì)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(duì)于會(huì)計(jì)管理領(lǐng)域的應(yīng)用在國(guó)際上只是剛剛開始，相信隨著會(huì)計(jì)的國(guó)際化的接軌和計(jì)算機(jī)科學(xué)的進(jìn)步，在我國(guó)的會(huì)計(jì)領(lǐng)域中的數(shù)據(jù)挖掘理論會(huì)得到不斷的提升，在管理會(huì)計(jì)實(shí)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)挖掘論文摘要篇十一
在電子商務(wù)中運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，對(duì)服務(wù)器上的日志數(shù)據(jù)、用戶信息和訪問鏈接信息進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，有效了解客戶的購(gòu)買欲望，從而調(diào)整電子商務(wù)平臺(tái)，最終實(shí)現(xiàn)利益更大化。本文旨在了解電子商務(wù)中的數(shù)據(jù)源有哪些，發(fā)掘數(shù)據(jù)挖掘在電子商務(wù)中的具體作用，從而為數(shù)據(jù)挖掘的具體設(shè)計(jì)奠定基礎(chǔ)。
一、電子商務(wù)中數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)源
1.服務(wù)器日志數(shù)據(jù)客戶在訪問網(wǎng)站時(shí)，就會(huì)在服務(wù)器上產(chǎn)生相應(yīng)的服務(wù)器數(shù)據(jù)，這些文件主要是日志文件。而日志文件又可分為ser-vicelogs、errorlogs、cookielogs。其中servicelogs文件格式是最常用的標(biāo)準(zhǔn)公用日志文件格式，也是標(biāo)準(zhǔn)組合日志文件格式。標(biāo)準(zhǔn)公用日志文件的格式存儲(chǔ)關(guān)于客戶連接的物理信息。標(biāo)準(zhǔn)組合日志文件格式主要包含關(guān)于日志文件元信息的指令，如版本號(hào)，會(huì)話監(jiān)控開始和結(jié)束的日期等。在日志文件中，cookielogs日志文件是很重要的日志文件，是服務(wù)器為了自動(dòng)追蹤網(wǎng)站訪問者，為單個(gè)客戶瀏覽器生成日志[1]。
2.客戶登記信息
客戶登記信息是指客戶通過web頁(yè)輸入的、并提交給服務(wù)器的相關(guān)用戶信息，這些信息通常是關(guān)于用戶的常用特征。
在web的數(shù)據(jù)挖掘中，客戶登記信息需要和訪問日志集成，以提高數(shù)據(jù)挖掘的準(zhǔn)確度，使之能更進(jìn)一步的了解客戶。
頁(yè)面的超級(jí)鏈接
輔之以監(jiān)視所有到達(dá)服務(wù)器的數(shù)據(jù)，提取其中的http請(qǐng)求信息。此部分?jǐn)?shù)據(jù)主要來自瀏覽者的點(diǎn)擊流，用于考察用戶的行為表現(xiàn)。網(wǎng)絡(luò)底層信息監(jiān)聽過濾指監(jiān)聽整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的所有信息流量，并根據(jù)信息源主機(jī)、目標(biāo)主機(jī)、服務(wù)協(xié)議端口等信息過濾掉垃圾數(shù)據(jù)，然后進(jìn)行進(jìn)一步的處理，如關(guān)鍵字的搜索等，最終將用戶感興趣的數(shù)據(jù)發(fā)送到給定的數(shù)據(jù)接受程序存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)庫(kù)中進(jìn)行分析統(tǒng)計(jì)。
二、web數(shù)據(jù)挖掘在電子商務(wù)中的應(yīng)用通過對(duì)數(shù)據(jù)源的原始積累、仔細(xì)分析，再利用數(shù)據(jù)發(fā)掘技術(shù)，最終達(dá)到為企業(yè)為用戶服務(wù)的目的，而這些服務(wù)主要有以下幾種。
1.改進(jìn)站點(diǎn)設(shè)計(jì)，提高客戶訪問的興趣對(duì)客戶來說，傳統(tǒng)客戶與銷售商之間的空間距離在電子商務(wù)中已經(jīng)不存在了，在internet上，每一個(gè)銷售商對(duì)于客戶來說都是一樣的，那么如何使客戶在自己的銷售站點(diǎn)上駐留更長(zhǎng)的時(shí)間，對(duì)銷售商來說將是一個(gè)挑戰(zhàn)。為了使客戶在自己的網(wǎng)站上駐留更長(zhǎng)的時(shí)間，就應(yīng)該對(duì)客戶的訪問信息進(jìn)行挖掘，通過挖掘就能知道客戶的瀏覽行為，從而了解客戶的興趣及需求所在，并根據(jù)需求動(dòng)態(tài)地調(diào)整頁(yè)面，向客戶展示一個(gè)特殊的頁(yè)面，提供特有的一些商品信息和廣告，以使客戶能繼續(xù)保持對(duì)訪問站點(diǎn)的興趣。
2.發(fā)現(xiàn)潛在客戶
在對(duì)web的客戶訪問信息的挖掘中，利用分類技術(shù)可以在internet上找到未來的潛在客戶。獲得這些潛在的客戶通常的市場(chǎng)策略是：先對(duì)已經(jīng)存在的訪問者進(jìn)行分類。對(duì)于一個(gè)新的訪問者，通過在web上的分類發(fā)現(xiàn)，識(shí)別出這個(gè)客戶與已經(jīng)分類的老客戶的一些公共的描述，從而對(duì)這個(gè)新客戶進(jìn)行正確的歸類。然后從它所屬類判斷這個(gè)新客戶是否為潛在的購(gòu)買者，決定是否要把這個(gè)新客戶作為潛在的客戶來對(duì)待。
客戶的類型確定后，就可以對(duì)客戶動(dòng)態(tài)地展示web頁(yè)面，頁(yè)面的內(nèi)容取決于客戶與銷售商提供的產(chǎn)品和服務(wù)之間的關(guān)聯(lián)。
對(duì)于一個(gè)新的客戶，如果花了一段時(shí)間瀏覽市場(chǎng)站點(diǎn)，就可以把此客戶作為潛在的客戶并向這個(gè)客戶展示一些特殊的頁(yè)面內(nèi)容。
3.個(gè)性化服務(wù)
根據(jù)網(wǎng)站用戶的訪問情況，為用戶提供個(gè)性化信息服務(wù)，這是許多互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用，尤其是互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)或電子商務(wù)(網(wǎng)站)所追求的目標(biāo)。根據(jù)用戶的訪問行為和檔案向使用者進(jìn)行動(dòng)態(tài)的推薦，對(duì)許多應(yīng)用都有很大的吸引力。web日志挖掘是一個(gè)能夠出色地完成這個(gè)目標(biāo)的方式。通過web數(shù)據(jù)挖掘，可以理解訪問者的動(dòng)態(tài)行為，據(jù)此優(yōu)化電子商務(wù)網(wǎng)站的經(jīng)營(yíng)模式。通過把所掌握的大量客戶分成不同的類，對(duì)不同類的客戶提供個(gè)性化服務(wù)來提高客戶的滿意度，從而保住老客戶；通過對(duì)具有相似瀏覽行為的客戶進(jìn)行分組，提取組中客戶的共同特征，從而實(shí)現(xiàn)客戶的聚類，這可以幫助電子商務(wù)企業(yè)更好地了解客戶的興趣、消費(fèi)習(xí)慣和消費(fèi)傾向，預(yù)測(cè)他們的需求，有針對(duì)性地向他們推薦特定的商品并實(shí)現(xiàn)交叉銷售，可以提高交易成功率和交易量，提高營(yíng)銷效果。
例如全球最大中文購(gòu)物網(wǎng)站淘寶網(wǎng)。當(dāng)你購(gòu)買一件商品后，淘寶網(wǎng)會(huì)自動(dòng)提示你“購(gòu)買過此商品的人也購(gòu)買過……”類似的信息，這就是個(gè)性化服務(wù)的代表。
4.交易評(píng)價(jià)
現(xiàn)在幾乎每一個(gè)電子商務(wù)網(wǎng)站都增加了交易評(píng)價(jià)功能，交易評(píng)價(jià)功能主要就是為了降低交易中的信息不對(duì)稱問題。
電子商務(wù)交易平臺(tái)設(shè)計(jì)了在線信譽(yù)評(píng)價(jià)系統(tǒng)，對(duì)買賣雙方的交易歷史及其評(píng)價(jià)進(jìn)行記錄。在聲譽(yù)效應(yīng)的影響下，賣家也更加重視買家的交易滿意度，并且也形成了為獲取好評(píng)減少差評(píng)而提高服務(wù)質(zhì)量的良好風(fēng)氣。交易中的不滿意（或者成為糾紛）是產(chǎn)生非好評(píng)（包括中評(píng)和差評(píng)）的直接原因。那么，交易中一般會(huì)產(chǎn)生哪些交易糾紛，這些交易糾紛的存在會(huì)如何影響交易評(píng)價(jià)結(jié)果，這些問題的解決對(duì)賣家的經(jīng)營(yíng)具有重要的指導(dǎo)價(jià)值。
總結(jié)
數(shù)據(jù)挖掘是當(dāng)今世界研究的熱門領(lǐng)域，其研究具有廣闊的應(yīng)用前景和巨大的現(xiàn)實(shí)意義。借助數(shù)據(jù)挖掘可以改進(jìn)企業(yè)的電子商務(wù)平臺(tái)，增加企業(yè)的經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)，拓寬企業(yè)的經(jīng)營(yíng)思路，最終提高企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力。
參考文獻(xiàn)：
數(shù)據(jù)挖掘論文摘要篇十二
隨著我國(guó)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展，人力資源管理也受到越來越多人們的重視，然而在如今激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)下很多企業(yè)依然不重視人力資源管理，從而使得自身的整體工作效率不高。為此，筆者認(rèn)為為了提高礦建人力資源管理的質(zhì)量，應(yīng)采取數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來開展工作，從而讓整個(gè)企業(yè)在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中穩(wěn)定、長(zhǎng)久發(fā)展下去。
：數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)；企業(yè)人力資源管理；應(yīng)用
隨著我國(guó)人力資源管理體系的不斷發(fā)展，隱藏在管理工作中的問題也被逐漸顯露出來，雖然很多企業(yè)的高層管理者對(duì)人力資源管理這塊已經(jīng)高度重視，但是企業(yè)往往是希望通過運(yùn)用相關(guān)的系統(tǒng)來對(duì)人才進(jìn)行管理，基于我國(guó)社會(huì)整體經(jīng)濟(jì)實(shí)力的不斷發(fā)展以及互聯(lián)網(wǎng)信息時(shí)代的到來，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)也受到越來越多的企業(yè)多關(guān)注，并紛紛采用該技術(shù)對(duì)自身人力資源進(jìn)行管理，同時(shí)也將人力資源管理系統(tǒng)作為整個(gè)信息化建設(shè)過程中的核心部位，就數(shù)據(jù)調(diào)查顯示，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)已經(jīng)被國(guó)外很多軟件開放式引入自身的人力資源管理工作中，并使自身內(nèi)部逐步形成了一套完整的人力資源管理系統(tǒng)體系。除此之外，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)也被廣泛應(yīng)用在企業(yè)的基本人力資源檔案管理工作中，隨著信息技術(shù)時(shí)代的到來，以往傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)管理模式對(duì)人力資源管理效率往往并不高，為此，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)企業(yè)人力資管理工作是百利而無一害的。
2、1人才的招聘
任何企業(yè)在發(fā)展過程中都是離不開新鮮血液注入的，隨著目前我國(guó)市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)競(jìng)爭(zhēng)趨勢(shì)的不斷增長(zhǎng)，企業(yè)要想穩(wěn)固發(fā)展必須要引入人力資源管理，只有這樣才能提高企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益以及社會(huì)收益。為此，企業(yè)應(yīng)對(duì)人才進(jìn)行招聘，這也是獲取人力資源的重要手段，通過采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來吸引社會(huì)中的各類人才，并采取有效的人才管理流程來對(duì)人才進(jìn)行篩選，最終選擇質(zhì)量最佳的人才資源。與此同時(shí)，企業(yè)對(duì)人才招聘質(zhì)量的優(yōu)與良對(duì)自身內(nèi)部的員工、人類資源也會(huì)造成一定的影響，換句話來講，人才的招聘往往是企業(yè)人力資源管理工作開展的前期階段，然而在實(shí)際人才招聘過程中很多企業(yè)總是找不到合適的人選，同時(shí)也有大量的優(yōu)質(zhì)人才也很難找的適合自身的工作，這也就加大了企業(yè)人才招聘的難度，也進(jìn)一步加大了招聘的成本，為此，企業(yè)采取數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以有效降低人才招聘的成本支出，從而使自身獲得更大的經(jīng)濟(jì)收益與社會(huì)利益。
2、2對(duì)人才的管理
隨著社會(huì)對(duì)人才需求量的不斷增加，企業(yè)對(duì)員工的數(shù)據(jù)記錄和管理方式也逐步優(yōu)化，然而在很多企業(yè)人力資源管理過程中仍然存在著諸多問題，而這些問題的存在對(duì)企業(yè)未來發(fā)展也產(chǎn)生阻礙作用。為了企業(yè)在未來發(fā)展道路上穩(wěn)固、長(zhǎng)久發(fā)展，應(yīng)采取數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來對(duì)人才進(jìn)行管理，以往傳統(tǒng)的管理模式往往是對(duì)員工的基本信息以及日常考核進(jìn)行管理，這種管理方式已經(jīng)不適應(yīng)現(xiàn)在時(shí)代發(fā)展的趨勢(shì)，為此，礦建企業(yè)必要順應(yīng)當(dāng)下時(shí)代的發(fā)展趨勢(shì)來采取有效的措施來對(duì)人力資源進(jìn)行管理，現(xiàn)代化的管理模式主要強(qiáng)調(diào)的是對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)的分析和整理能力，通過對(duì)數(shù)據(jù)的分析來形成具有實(shí)際指導(dǎo)作用的總結(jié)，從而為企業(yè)人力資源管理工作提供有價(jià)值的參考依據(jù)。例如，在實(shí)際人力資源管理過程中可以利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來對(duì)企業(yè)內(nèi)部員工的薪資水平進(jìn)行分析，并對(duì)企業(yè)的成本控制提出有效的建議，也可以利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)企業(yè)中年紀(jì)較大的員工進(jìn)行分析，并對(duì)其進(jìn)行科學(xué)的評(píng)判，從而對(duì)其提出更有利的參考價(jià)值和依據(jù)。
2、3實(shí)現(xiàn)對(duì)企業(yè)人才的合理分配
隨著我國(guó)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展，人才的發(fā)展形勢(shì)也變得越來越“多元化”“個(gè)體化”。為此，筆者認(rèn)為為了進(jìn)一步提高礦建企業(yè)人力資源管理工作的質(zhì)量，應(yīng)采取數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來對(duì)人才進(jìn)行合理分配，并結(jié)合內(nèi)部員工的實(shí)際特點(diǎn)以及具體類型進(jìn)行客觀性的評(píng)判，這對(duì)企業(yè)的人才資源管理以及未來發(fā)展無疑是百利無一害的。通過采取數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)不僅可以實(shí)現(xiàn)對(duì)員工的共性以及特點(diǎn)進(jìn)行分析，使每一位員工的信息資源、崗位職責(zé)得到有效劃分，同時(shí)也進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)對(duì)企業(yè)人才的合理分配。通過對(duì)數(shù)據(jù)信息的管理技術(shù)構(gòu)建實(shí)現(xiàn)對(duì)人員分組，從而使數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在企業(yè)人力資源管理中得到有效利用，使其發(fā)揮最大的作用與價(jià)值，同時(shí)也進(jìn)一步提高企業(yè)人力資源管理工作的效率和和質(zhì)量，最終推動(dòng)企業(yè)穩(wěn)固、長(zhǎng)久的發(fā)展。
綜上所述，隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的飛速發(fā)展，建設(shè)領(lǐng)域也得到逐步提高，然而在人力資源管理工作中依然存在著諸多問題，這些問題的存在也嚴(yán)重阻礙我國(guó)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)固發(fā)展。所以，只有充分采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來開展人力資源管理工作，才能提高企業(yè)的人力資源管理水平。
［1］曾巍、數(shù)據(jù)挖掘在人力資源市場(chǎng)中的應(yīng)用與研究［d］。吉林大學(xué)，20xx
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