劇本是為戲劇創(chuàng)作而準(zhǔn)備的文學(xué)作品，通過(guò)對(duì)話和情節(jié)展現(xiàn)人物的性格和命運(yùn)。寫一篇完美的總結(jié)，需要充分了解和理解所總結(jié)的內(nèi)容。不同領(lǐng)域和不同類型的總結(jié)都有其各自的特點(diǎn)，需要我們根據(jù)具體情況進(jìn)行調(diào)整。
數(shù)據(jù)挖掘論文篇一
：數(shù)據(jù)挖掘是一種特殊的數(shù)據(jù)分析過(guò)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。
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(lái)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。
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(lái)說(shuō)，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(lái)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。
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(guò)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(guò)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(shuō)，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牧私猓缸锵右扇藚s難以通過(guò)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(guò)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(guò)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(lái)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(guò)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(lái)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(lái)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)所能夠起到的作用也必將越來(lái)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)挖掘論文篇二
：數(shù)據(jù)挖掘是一種特殊的數(shù)據(jù)分析過(guò)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。
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(lái)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。
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(lái)說(shuō)，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(lái)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。
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(guò)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(guò)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(shuō)，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牧私猓缸锵右扇藚s難以通過(guò)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(guò)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(guò)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)常活動(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(lái)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(guò)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(lái)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(lái)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)所能夠起到的作用也必將越來(lái)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)挖掘論文篇三
摘要：在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)越來(lái)越普及的社會(huì)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(dòng)。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(cè)分析，并對(duì)相關(guān)技術(shù)進(jìn)行闡述。
在社交網(wǎng)絡(luò)上，依據(jù)先前國(guó)外學(xué)者viswanath，mislove，chaandgummadi和nguyenandtran都是針對(duì)theneworleans地區(qū)社群使用者發(fā)布數(shù)據(jù)來(lái)研究使用者發(fā)布的關(guān)系，而臺(tái)灣地區(qū)針對(duì)使用者社群發(fā)布的分析多以問(wèn)卷方法居多，故本研究欲使用直接抓取頁(yè)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(lái)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(tái)，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(gè)人、每個(gè)群體透過(guò)各種關(guān)系快速的串連起來(lái)[1]。
當(dāng)要對(duì)hdfs讀寫數(shù)據(jù)時(shí)，檔案將被切割成小的64mbblock，namenode將告知每個(gè)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(duì)應(yīng)，并且同時(shí)datanode將對(duì)其他datanode進(jìn)行數(shù)據(jù)復(fù)制備份的動(dòng)作。hadoop系統(tǒng)的容錯(cuò)率和可擴(kuò)充性來(lái)自于datanode，當(dāng)datanode出錯(cuò)意外關(guān)機(jī)，其它節(jié)點(diǎn)上的數(shù)據(jù)將依然存在，且當(dāng)需動(dòng)態(tài)增刪系統(tǒng)的運(yùn)算量，只需增加datanode節(jié)點(diǎn)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(guò)濾的不同之處。在社群網(wǎng)站上隨機(jī)尋找開(kāi)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(dòng)作是謂信息擷?。欢鴮⑹褂谜咄盔f墻上大筆數(shù)據(jù)寫進(jìn)本地端的hdfs系統(tǒng)后，并通過(guò)預(yù)先設(shè)定的一些篩選條件式和過(guò)濾方法，剔除雜亂的數(shù)據(jù)，變成對(duì)本研究有用的信息，以利后續(xù)卷標(biāo)計(jì)算與關(guān)鍵詞計(jì)算，這個(gè)過(guò)程就叫信息過(guò)濾[2]。
關(guān)鍵詞分析部份則是針對(duì)個(gè)人涂鴉墻頁(yè)面和使用者自訂信息頁(yè)面進(jìn)行關(guān)鍵詞標(biāo)記，其關(guān)鍵詞來(lái)源是使用者自訂信息頁(yè)面上含的運(yùn)動(dòng)、音樂(lè)、書籍、電影、電視、游戲、宗教、政治八組關(guān)鍵詞。相關(guān)度計(jì)算是利用本研究所提相關(guān)度公式來(lái)進(jìn)行個(gè)人涂鴉墻頁(yè)面、使用者自訂信息頁(yè)面和模擬頁(yè)面間的關(guān)聯(lián)運(yùn)算，利用頁(yè)面間所含的關(guān)鍵詞，計(jì)算出仿真頁(yè)面與使用頁(yè)面間的相關(guān)度。并在相關(guān)度計(jì)算階段把社群發(fā)布分析與關(guān)鍵詞分析的結(jié)果做個(gè)交叉分析。之后對(duì)此分析結(jié)果進(jìn)行研究評(píng)估。使用者自訂信息頁(yè)面有讓使用者自己標(biāo)記自己興趣的分類項(xiàng)目，分為大四大類自訂選項(xiàng)，其自訂選項(xiàng)下，包含子項(xiàng)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(xiàng)目就是本研究挑選關(guān)鍵詞的依據(jù)，本研究挑選運(yùn)動(dòng)、音樂(lè)、書籍、電影、電視、游戲、宗教、政治這八個(gè)字作為關(guān)鍵詞標(biāo)記投擲的項(xiàng)目，在此就不考慮同義不同字、字面背后意涵等問(wèn)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(cè)的相關(guān)技術(shù)與應(yīng)用。
社交網(wǎng)絡(luò)分析一直以來(lái)都是個(gè)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(gè)團(tuán)體的社交網(wǎng)絡(luò)，而透過(guò)社交網(wǎng)絡(luò)分析可以了解團(tuán)體成員之間的互動(dòng)，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(jí)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(dòng)可以幫助廠商開(kāi)發(fā)更人性化的網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品。人格特質(zhì)分析也是個(gè)熱門的話題，每個(gè)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(guò)分析應(yīng)征者的.人格模式來(lái)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(guò)紙筆測(cè)驗(yàn)，使用大量的人力去取得人際互動(dòng)的信息，考慮團(tuán)體成員間友好的互動(dòng)關(guān)系，并使用方向性的連結(jié)來(lái)表達(dá)人們之間的互動(dòng)關(guān)系。目前使用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的社交網(wǎng)絡(luò)分析系統(tǒng)，僅考慮人們同時(shí)出現(xiàn)頻率當(dāng)作親密程度的指針，而且使用無(wú)方向性的連結(jié)來(lái)表示人們之間的互動(dòng)關(guān)系。因此，我們使用擁有計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的多攝影機(jī)系統(tǒng)，透過(guò)分析人們之間的互動(dòng)行為，互動(dòng)行為包含互動(dòng)的對(duì)象、所表達(dá)的肢體語(yǔ)言與情緒信息，根據(jù)分析所有的互動(dòng)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(dòng)關(guān)系之外，我們還考慮了厭惡的互動(dòng)關(guān)系，并且使用方向性的連結(jié)來(lái)表達(dá)人們之間的互動(dòng)，這讓我們的社交網(wǎng)絡(luò)分析能更貼切現(xiàn)實(shí)的互動(dòng)情況。通過(guò)分析一個(gè)人所有的社交互動(dòng)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(gè)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(dòng)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(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)取得貼近現(xiàn)實(shí)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)挖掘論文篇四
隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的迅速發(fā)展，尤其移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的爆發(fā)性發(fā)展，越來(lái)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(lái)，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(lái)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(shí)，成為越來(lái)越多的公司急需解決的問(wèn)題。因此，他們對(duì)數(shù)據(jù)挖掘分析師求賢若渴。在這一社會(huì)需求下，培養(yǎng)出優(yōu)秀的數(shù)據(jù)挖掘分析師，是各個(gè)高校目前急需完成的一項(xiàng)任務(wù)。
目前，各大高等院校本科階段爭(zhēng)相開(kāi)設(shè)數(shù)據(jù)挖掘課程。然而，該課程是一門相對(duì)較新的交叉學(xué)科，涵蓋了概率統(tǒng)計(jì)、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)庫(kù)等學(xué)科的知識(shí)內(nèi)容，難度較大。因此，大部分高校一般將此課程開(kāi)設(shè)在研究生階段，在本科生中開(kāi)設(shè)此課程的學(xué)校相對(duì)較少。另外，不同的學(xué)校將其歸入不同的專業(yè)中，如計(jì)算機(jī)專業(yè)、信息管理專業(yè)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、醫(yī)學(xué)等?？梢哉f(shuō)，這一課程基本上處于探索的過(guò)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(kāi)設(shè)了該課程。通過(guò)開(kāi)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(jí)數(shù)據(jù)庫(kù)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(guò)前期教學(xué)過(guò)程，我們發(fā)現(xiàn)教學(xué)效果不理想，存在很多問(wèn)題。
1、數(shù)據(jù)內(nèi)驅(qū)力差。
以往數(shù)據(jù)挖掘課程重點(diǎn)講授數(shù)據(jù)挖掘算法，對(duì)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?jī)r(jià)數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)脫離現(xiàn)實(shí)，分析這些數(shù)據(jù)，學(xué)生沒(méi)有任何興趣和學(xué)習(xí)動(dòng)力，也就無(wú)法發(fā)現(xiàn)價(jià)值。
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(duì)數(shù)據(jù)預(yù)處理過(guò)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(shí)驗(yàn)課。而實(shí)際通過(guò)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(gè)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(shí)驗(yàn)課是無(wú)法讓學(xué)生掌握數(shù)據(jù)預(yù)處理技能的。
4、算法編程實(shí)現(xiàn)難度較大。
要求學(xué)生學(xué)習(xí)一門新的編程語(yǔ)言，如r語(yǔ)言、python語(yǔ)言，對(duì)本科非計(jì)算機(jī)專業(yè)的學(xué)生來(lái)說(shuō)難度是非常大的，尤其是課時(shí)安排只有48課時(shí)。
學(xué)生能夠理解課堂案例，但在實(shí)際應(yīng)用中，無(wú)法完成整個(gè)數(shù)據(jù)分析流程。
該課程的教學(xué)對(duì)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(shí)際應(yīng)用人才，使其完成整個(gè)實(shí)際數(shù)據(jù)挖掘分析流程是教師的教學(xué)目的。筆者對(duì)智聯(lián)招聘、中華英才網(wǎng)、51job等幾個(gè)大型招聘網(wǎng)站的幾百個(gè)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(duì)運(yùn)營(yíng)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(dòng)的，特點(diǎn)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(jià)值。該職位對(duì)計(jì)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(jì)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(duì)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(dòng)的，所以要理解實(shí)際業(yè)務(wù)，明確本次數(shù)據(jù)挖掘要解決什么問(wèn)題。教師可以構(gòu)建案例庫(kù)，包括教師案例庫(kù)、學(xué)生討論案例庫(kù)。教師案例庫(kù)由教師構(gòu)建，可用于課堂講授。學(xué)生案例庫(kù)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(bào)告。
2、加強(qiáng)對(duì)數(shù)據(jù)的獲取。
對(duì)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(shí)。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(duì)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(shí)際挖掘所需要的時(shí)間，應(yīng)將其作為整門課程的重點(diǎn)進(jìn)行學(xué)習(xí)。增加理論課程和實(shí)驗(yàn)課時(shí)，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(duì)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。
教師可以選擇spssmodeler這款所見(jiàn)即所得的數(shù)據(jù)挖掘軟件作為配套實(shí)驗(yàn)平臺(tái)。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(guò)鼠標(biāo)的點(diǎn)擊拖拉即可完成相關(guān)主題的數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程。學(xué)生最終可對(duì)自己獲取并已處理過(guò)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(lái)比較新穎而且發(fā)展迅速的技術(shù)。教師長(zhǎng)期身處三尺講臺(tái)之上，遠(yuǎn)離了新技術(shù)，脫離了實(shí)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(shí)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(shí)踐課程內(nèi)容，安排如表1和表2所示。共安排48學(xué)時(shí)，其中理論課24學(xué)時(shí)，實(shí)驗(yàn)課24學(xué)時(shí)。理論課重點(diǎn)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(shí)驗(yàn)課重點(diǎn)學(xué)習(xí)基于spssmodeler的數(shù)據(jù)挖掘，對(duì)理論課的內(nèi)容進(jìn)行實(shí)踐。整個(gè)學(xué)習(xí)以工程項(xiàng)目為載體，該工程貫穿整個(gè)學(xué)習(xí)過(guò)程。學(xué)生通過(guò)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(píng)估整個(gè)過(guò)程。在課程結(jié)束時(shí)，完成整個(gè)項(xiàng)目，并提交報(bào)告。
在數(shù)字時(shí)代，越來(lái)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(shí)際應(yīng)用人才為目的，充分培養(yǎng)學(xué)生對(duì)數(shù)據(jù)挖掘的學(xué)習(xí)興趣，以工程項(xiàng)目為載體，貫穿整個(gè)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(duì)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(huì)需求。
數(shù)據(jù)挖掘論文篇五
隨著會(huì)計(jì)現(xiàn)代化的發(fā)展，會(huì)計(jì)越來(lái)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(guò)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(guò)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(kāi)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(kāi)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(kāi)發(fā)的，它為終端用戶和開(kāi)發(fā)者提供提供了一個(gè)集成的數(shù)據(jù)挖掘開(kāi)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(lái)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(wú)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(lái)，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(guò)程，通過(guò)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(guò)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(guò)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(guò)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(lái)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(guò)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(guò)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(méi)有利潤(rùn)可言的，但是，如果它帶來(lái)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(guò)關(guān)聯(lián)分析等技術(shù)來(lái)得到。
管理會(huì)計(jì)師可以利用數(shù)據(jù)挖掘工具來(lái)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(kāi)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(lái)越多樣化和普及化。
數(shù)據(jù)挖掘論文篇六
根據(jù)20xx年4月國(guó)家教育部等五部關(guān)于印發(fā)《職業(yè)學(xué)校學(xué)生實(shí)習(xí)管理規(guī)定》的通知（教職成[20xx]3號(hào)）精神，針對(duì)旅游管理專業(yè)頂崗實(shí)習(xí)企業(yè)的實(shí)際情況以及頂崗實(shí)習(xí)現(xiàn)狀，多角度分析新《職業(yè)學(xué)校學(xué)生頂崗實(shí)習(xí)管理規(guī)定》（以下簡(jiǎn)稱新《規(guī)定》）對(duì)旅游管理專業(yè)頂崗實(shí)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(shí)施頂崗實(shí)習(xí)教學(xué)課程提供借鑒和幫助。
（1）實(shí)習(xí)企業(yè)較多，大部分企業(yè)需求人數(shù)少，實(shí)習(xí)生分布零散，跟蹤管理難度大。
（2）由學(xué)校安排實(shí)習(xí)的，大多是由學(xué)校和實(shí)習(xí)企業(yè)簽訂雙方協(xié)議，實(shí)習(xí)生簽閱《實(shí)習(xí)生管理守則》。
（3）中職學(xué)校旅游管理專業(yè)頂崗實(shí)習(xí)學(xué)生大多未滿18周歲。
（4）實(shí)習(xí)評(píng)價(jià)體系不完善，對(duì)實(shí)習(xí)生的考核主觀成分多，量化標(biāo)準(zhǔn)少。
（5）實(shí)習(xí)期仍以學(xué)生平安險(xiǎn)作為學(xué)生意外傷害保險(xiǎn)，尚未為學(xué)生購(gòu)買專門的實(shí)習(xí)責(zé)任險(xiǎn)。
2.新《規(guī)定》對(duì)頂崗實(shí)習(xí)的影響及改進(jìn)方法。
（1）新《規(guī)定》再次強(qiáng)調(diào)對(duì)實(shí)習(xí)過(guò)程的全程指導(dǎo)，并明確提出，對(duì)自行安排實(shí)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(shí)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(shí)習(xí)生分布零散，甚至一個(gè)企業(yè)只有一個(gè)實(shí)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(shí)習(xí)企業(yè)中90%是旅行社，而實(shí)習(xí)生中只有50%在旅行社實(shí)習(xí)。這種情況實(shí)習(xí)指導(dǎo)教師如果要實(shí)現(xiàn)對(duì)每個(gè)實(shí)習(xí)生的指導(dǎo)管理，那么大部分時(shí)間都在外跑實(shí)習(xí)點(diǎn)，學(xué)校對(duì)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(duì)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(dòng)實(shí)習(xí)管理制度。在學(xué)校數(shù)字化平臺(tái)增加實(shí)習(xí)管理模塊，將實(shí)習(xí)操作流程、標(biāo)準(zhǔn)分單元錄入模塊內(nèi)，實(shí)習(xí)生定期在平臺(tái)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(tái)上提交實(shí)習(xí)生單元成績(jī)，最后的實(shí)習(xí)總成績(jī)由單元成績(jī)按比例匯總而成。這樣既可參與和掌控實(shí)習(xí)過(guò)程，又能優(yōu)化實(shí)習(xí)考核體系，增加量化標(biāo)準(zhǔn)。如數(shù)字平臺(tái)無(wú)法立即實(shí)施，可先采用電子文檔或紙質(zhì)文檔方式。
2）實(shí)習(xí)面試結(jié)束后，組織召開(kāi)實(shí)習(xí)指導(dǎo)教師動(dòng)員會(huì)，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(shí)習(xí)計(jì)劃、操作標(biāo)準(zhǔn)、達(dá)標(biāo)考核、指導(dǎo)流程等。
3）實(shí)習(xí)收尾階段，組織召開(kāi)實(shí)習(xí)總結(jié)會(huì)，對(duì)實(shí)習(xí)工作進(jìn)行交流分享，對(duì)實(shí)際工作中遇到的問(wèn)題提出改進(jìn)建議，為即將開(kāi)展的新一輪實(shí)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(shí)習(xí)前學(xué)校、企業(yè)、學(xué)生須簽訂三方協(xié)議，這對(duì)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(shí)習(xí)中無(wú)法適應(yīng)而中途離職的也時(shí)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(shí)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(shí)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(shí)習(xí)時(shí)都未達(dá)到該年齡標(biāo)準(zhǔn)，因此中職學(xué)校在實(shí)習(xí)前應(yīng)按戶口登記年齡進(jìn)行一次篩選，將“頂崗實(shí)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(qǐng)監(jiān)護(hù)人簽閱?！爸橥鈺苯粚W(xué)校后方可參加實(shí)習(xí)面試。
（4）新《規(guī)定》第三十五條要求，職業(yè)學(xué)?；?qū)嵙?xí)單位應(yīng)為實(shí)習(xí)學(xué)生投保實(shí)習(xí)責(zé)任保險(xiǎn)。實(shí)習(xí)責(zé)任險(xiǎn)是指學(xué)生在實(shí)習(xí)期間，因?qū)W校的管理疏忽對(duì)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(xiǎn)。據(jù)調(diào)查，保險(xiǎn)公司目前尚未推出專門的實(shí)習(xí)責(zé)任險(xiǎn)，但可先為實(shí)習(xí)生購(gòu)買一年期限的意外險(xiǎn)。但意外險(xiǎn)與實(shí)習(xí)責(zé)任險(xiǎn)在投保范圍、價(jià)格等方面還有差異，所以，職業(yè)學(xué)校也應(yīng)同時(shí)與保險(xiǎn)行業(yè)接觸，積極推進(jìn)實(shí)習(xí)責(zé)任險(xiǎn)的設(shè)計(jì)出臺(tái)。
總之，旅游管理專業(yè)頂崗實(shí)習(xí)在實(shí)施過(guò)程中還存在一些問(wèn)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(shí)習(xí)期的時(shí)間矛盾、實(shí)習(xí)生生活管理和心理疏導(dǎo)問(wèn)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(shí)習(xí)實(shí)施標(biāo)準(zhǔn)。
數(shù)據(jù)挖掘論文篇七
古典文學(xué)中常見(jiàn)論文這個(gè)詞，當(dāng)代，論文常用來(lái)指進(jìn)行各個(gè)學(xué)術(shù)領(lǐng)域的研究和描述學(xué)術(shù)研究成果的文章，簡(jiǎn)稱為論文。以下就是由編為您提供的。
阿里巴巴成功上市，使馬云一時(shí)間家喻戶曉，同時(shí)讓更多人看到了電商發(fā)展的無(wú)限潛力和廣闊空間。電子商務(wù)是一門交叉性概念，其涉及理論知識(shí)和領(lǐng)域極為豐富，譬如：管理學(xué)、法學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)以及互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)等多種領(lǐng)域，是一系列綜合性極強(qiáng)的活動(dòng)。信息技術(shù)的進(jìn)步和社會(huì)商業(yè)的發(fā)展使得經(jīng)濟(jì)數(shù)字化、競(jìng)爭(zhēng)全球化、貿(mào)易自由化的趨勢(shì)不斷加強(qiáng)。有關(guān)電子商務(wù)各類的研究如雨后春筍層出不窮，其中物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)作為其發(fā)展的重要支撐不可忽視。為進(jìn)一步了解近年來(lái)我國(guó)基于物聯(lián)網(wǎng)的電商發(fā)展研究熱點(diǎn)，筆者通過(guò)對(duì)cnki收錄的相關(guān)文獻(xiàn)的進(jìn)行計(jì)量分析就此展開(kāi)研究。
物聯(lián)網(wǎng)作為一種新興技術(shù)，自20世紀(jì)90年代由美國(guó)麻省理工學(xué)院首次提出以來(lái)，其技術(shù)實(shí)現(xiàn)及應(yīng)用引起國(guó)內(nèi)外學(xué)術(shù)界學(xué)者廣泛關(guān)注。物聯(lián)網(wǎng)起初是基于物流系統(tǒng)提出的，以射頻識(shí)別技術(shù)作為條碼識(shí)別的替代品，實(shí)現(xiàn)對(duì)物流系統(tǒng)進(jìn)行智能化管理。
在研究物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在電子商務(wù)應(yīng)用中，rfid功不可沒(méi)。rfid(radiofrequencyidentification)技術(shù)作為物聯(lián)網(wǎng)的重要技術(shù)，又稱電子標(biāo)簽、無(wú)線射頻識(shí)別，是一種通信技術(shù)，可通過(guò)無(wú)線電訊號(hào)識(shí)別特定目標(biāo)并讀寫相關(guān)數(shù)據(jù)，而無(wú)需識(shí)別系統(tǒng)與特定目標(biāo)之間建立機(jī)械或光學(xué)接觸。電子商務(wù)利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)通過(guò)把人、財(cái)、物、商店等實(shí)體聯(lián)結(jié)起來(lái)并在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下進(jìn)行交互。在實(shí)現(xiàn)交互時(shí)，一個(gè)關(guān)鍵技術(shù)就是利用rfid技術(shù)給各個(gè)實(shí)體標(biāo)注獨(dú)一無(wú)二的標(biāo)簽從而將不同實(shí)體加以區(qū)分。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)不僅承擔(dān)著標(biāo)注實(shí)體角色而且在記錄生產(chǎn)過(guò)程、跟蹤物流以及防偽查詢等方面發(fā)揮著重要作用。
隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展和經(jīng)濟(jì)全球化浪潮的推動(dòng)，電子商務(wù)問(wèn)題及物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)成為國(guó)內(nèi)外學(xué)術(shù)界普遍研究熱點(diǎn)。國(guó)內(nèi)學(xué)者就電子商務(wù)發(fā)展進(jìn)程中涉及到的主要環(huán)節(jié)并結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)作出相關(guān)研究，并在其研究的基礎(chǔ)之上根據(jù)我國(guó)電子商務(wù)發(fā)展?fàn)顩r提出了針對(duì)性建議，這些環(huán)節(jié)主要包括基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、支付環(huán)境、信用環(huán)境以及發(fā)展環(huán)境的改善等等。
國(guó)內(nèi)對(duì)電子商務(wù)的研究熱度頗高，然而對(duì)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)下電子商務(wù)的研究相對(duì)匱乏。2017年4月，我們?cè)赾nki上以“主題=電子商務(wù)”為檢索式進(jìn)行檢索，查得相關(guān)記錄83605條;以“主題=‘物聯(lián)網(wǎng)’+‘電子商務(wù)’”為檢索式得到609條記錄，通過(guò)篩選共112篇文獻(xiàn)與本文研究相關(guān)。在112篇文章中，98篇為非基金文獻(xiàn)，基金文獻(xiàn)僅占1/8。據(jù)調(diào)查，近年來(lái)我國(guó)基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)對(duì)電子商務(wù)研究集中在物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在各行業(yè)電子商務(wù)中的應(yīng)用、物聯(lián)網(wǎng)對(duì)電商的影響以及基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)新型模式的研討等方面。因此，圍繞物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下電子商務(wù)發(fā)展動(dòng)向及趨勢(shì)并進(jìn)行相關(guān)比較分析對(duì)把握電子商務(wù)發(fā)展中關(guān)鍵問(wèn)題具有極強(qiáng)的現(xiàn)實(shí)意義和指導(dǎo)意義。
數(shù)據(jù)挖掘論文篇八
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[39]賈治國(guó)。數(shù)據(jù)挖掘在高考填報(bào)志愿上的應(yīng)用[d].內(nèi)蒙古大學(xué)20xx。
數(shù)據(jù)挖掘論文篇九
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(lái)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(lái)開(kāi)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(wèn)題也被逐漸顯露出來(lái)，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(guò)運(yùn)用相關(guān)的系統(tǒng)來(lái)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(lái)，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)也受到越來(lái)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(guò)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(kāi)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(lái)，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(wú)一害的。
2、1人才的招聘。
任何企業(yè)在發(fā)展過(guò)程中都是離不開(kāi)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(guò)采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來(lái)吸引社會(huì)中的各類人才，并采取有效的人才管理流程來(lái)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(lái)講，人才的招聘往往是企業(yè)人力資源管理工作開(kāi)展的前期階段，然而在實(shí)際人才招聘過(guò)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(guò)程中仍然存在著諸多問(wèn)題，而這些問(wèn)題的存在對(duì)企業(yè)未來(lái)發(fā)展也產(chǎn)生阻礙作用。為了企業(yè)在未來(lái)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(lái)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(lái)采取有效的措施來(lái)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(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的分析來(lái)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(guò)程中可以利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來(lái)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(lái)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(lái)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(lái)發(fā)展無(wú)疑是百利無(wú)一害的。通過(guò)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(guò)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(wèn)題，這些問(wèn)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(lái)開(kāi)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。
數(shù)據(jù)挖掘論文篇十
摘要：大數(shù)據(jù)和智游都是當(dāng)下的熱點(diǎn)，沒(méi)有大數(shù)據(jù)的智游無(wú)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(wèn)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(méi)有大數(shù)據(jù)提供的有利信息，智游無(wú)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(méi)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(guò)充分收集和管理所有類型和來(lái)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(guò)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(guò)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(méi)有發(fā)掘出數(shù)據(jù)更多的價(jià)值。
智游的發(fā)展離不開(kāi)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(guò)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(lái)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(wú)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(guò)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(guò)關(guān)聯(lián)多個(gè)數(shù)據(jù)來(lái)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(lái)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(jiàn)不鮮，伴著大數(shù)據(jù)而來(lái)的數(shù)據(jù)安全問(wèn)題日益凸顯出來(lái)。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，無(wú)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(jiàn)”[4]，這是亟待解決的問(wèn)題。同時(shí)，在大數(shù)據(jù)資源的開(kāi)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(guò)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(wèn)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(wèn)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(kāi)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(lái)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)挖掘論文篇十一
摘要：大數(shù)據(jù)和智游都是當(dāng)下的熱點(diǎn)，沒(méi)有大數(shù)據(jù)的智游無(wú)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(wèn)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(méi)有大數(shù)據(jù)提供的有利信息，智游無(wú)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(méi)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(guò)充分收集和管理所有類型和來(lái)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(guò)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(guò)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(méi)有發(fā)掘出數(shù)據(jù)更多的價(jià)值。
智游的發(fā)展離不開(kāi)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(guò)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(lái)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(wú)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(guò)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(guò)關(guān)聯(lián)多個(gè)數(shù)據(jù)來(lái)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(lái)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(jiàn)不鮮，伴著大數(shù)據(jù)而來(lái)的數(shù)據(jù)安全問(wèn)題日益凸顯出來(lái)。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，無(wú)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(jiàn)”[4]，這是亟待解決的問(wèn)題。同時(shí)，在大數(shù)據(jù)資源的開(kāi)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(guò)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(wèn)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(wèn)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(kāi)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(lái)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)挖掘論文篇十二
數(shù)據(jù)挖掘的概念和應(yīng)用已經(jīng)滲透到社會(huì)生活和工業(yè)生產(chǎn)的各個(gè)領(lǐng)域。作為數(shù)據(jù)挖掘的實(shí)踐者，本人在讀數(shù)學(xué)專業(yè)的同時(shí)，也興趣盎然地涉足了數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域。在一次數(shù)據(jù)挖掘課程中，我完成了一篇論文，能讓我對(duì)數(shù)據(jù)挖掘這個(gè)領(lǐng)域有更深入的認(rèn)識(shí)和體驗(yàn)。這篇論文讓我深入了解了數(shù)據(jù)挖掘的思路，技術(shù)和應(yīng)用，并且讓我體會(huì)到寫論文不僅僅是理論知識(shí),更需要實(shí)踐的動(dòng)手能力，思維的掌握能力，和成果演示的表達(dá)能力。在這篇心得體會(huì)中，我想分享我的經(jīng)驗(yàn)，和大家一起探究數(shù)據(jù)挖掘的獨(dú)特之處。
第一段：學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘的信念
數(shù)據(jù)挖掘作為一個(gè)復(fù)雜的技術(shù)領(lǐng)域，它的研究對(duì)象可以是已有的數(shù)據(jù)集合，經(jīng)修正的數(shù)據(jù)對(duì)象或者真實(shí)的數(shù)據(jù)。要想在這個(gè)領(lǐng)域獲得成功，首先需要有學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘的信念。學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘，不僅需要具有信息學(xué)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)、計(jì)算機(jī)等領(lǐng)域的基本素養(yǎng),還要具備探索、創(chuàng)新、思維、推理能力等本質(zhì)要素。當(dāng)我們深入學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)時(shí)，我們不僅需要明``確各項(xiàng)技術(shù)特征，還需要全面了解不同類型的數(shù)據(jù)分析流程。
第二段：學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘的方法
一般來(lái)說(shuō)，學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘的方法包括:學(xué)習(xí)關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘的各種知識(shí)點(diǎn)、探索分享“開(kāi)源”資源、通過(guò)訓(xùn)練理論模型以及掌握不同實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景下的數(shù)據(jù)挖掘流程等。這些方法都非常必要，同時(shí)也大大豐富了我們的數(shù)據(jù)挖掘知識(shí)儲(chǔ)備。
第三段：論文的核心內(nèi)容
在畢業(yè)論文寫作之中,我寫了一篇關(guān)于“基于樹模型的數(shù)據(jù)挖掘方法研究與應(yīng)用”的論文。本文利用樹形神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)源進(jìn)行預(yù)處理和特征選擇，把語(yǔ)音呼叫數(shù)據(jù)與樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配，并提出了樹形神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的性能檢驗(yàn)。同時(shí)，本文探討了該模型的實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景以及對(duì)未來(lái)語(yǔ)音識(shí)別的發(fā)展具有重要的參考價(jià)值。該論文的相關(guān)資料、數(shù)據(jù)等都經(jīng)過(guò)了極為詳盡的研究和討論。通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘的方法，該論文配備有附錄和數(shù)據(jù)模型的詳細(xì)數(shù)據(jù)分析。
第四段：論文的收獲
通過(guò)這篇論文的寫作，我除了掌握數(shù)據(jù)挖掘的基本技能，如預(yù)處理、分析等,更重要的是鍛煉了自己的學(xué)習(xí)能力、團(tuán)隊(duì)溝通協(xié)作能力和美術(shù)設(shè)計(jì)等多方面的能力。通過(guò)論文的撰寫和演示,我更加深入地認(rèn)識(shí)了數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用的深度、挑戰(zhàn)和前景。
第五段：未來(lái)展望
在未來(lái)的學(xué)習(xí)和工作中,我希望能夠不斷強(qiáng)化自己數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域方面的知識(shí)儲(chǔ)備,加速自身的魅力和資質(zhì)提升,成為引領(lǐng)行業(yè)的新一代人才,并在日后的實(shí)踐中不斷總結(jié)經(jīng)驗(yàn),挖掘新的理論問(wèn)題，依托技術(shù)優(yōu)勢(shì)和網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)，推動(dòng)數(shù)據(jù)挖掘與科技創(chuàng)新的合理發(fā)展,并為行業(yè)的創(chuàng)新與發(fā)展做出重要的貢獻(xiàn)。
數(shù)據(jù)挖掘論文篇十三
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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(wàn)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(lái)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(lái)，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(lái)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(lái)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(guò)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(guò)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(lái)；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(lái)。
“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(wèn)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(wú)法發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中存在的有用信息，更無(wú)法進(jìn)一步通過(guò)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(lái)可能發(fā)生的變化趨勢(shì)。這樣的數(shù)據(jù)挖掘過(guò)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(lái)越多，數(shù)據(jù)量增速越來(lái)越快，以至用“海量、爆炸性增長(zhǎng)”等詞匯已無(wú)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(lái)。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(guò)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(lái)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(wèn)題太籠統(tǒng)，基本上算法和應(yīng)用是兩個(gè)人來(lái)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(méi)有開(kāi)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(kāi)發(fā)崗位的性質(zhì)基本沒(méi)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(méi)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(jiàn))。
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(méi)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(méi)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(lái)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(guò)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(shuō)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(jué)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(kāi)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(jué)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(méi)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(lái)說(shuō)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(méi)有那么還是建議從scala入門，但是實(shí)際上如果沒(méi)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(lái)說(shuō)spark才足夠難，以至于需要學(xué)習(xí)。
如果上面任何一個(gè)問(wèn)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(wú)論是實(shí)際干的工作還是未來(lái)的成長(zhǎng)可能對(duì)你的幫助都不大)。
無(wú)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)挖掘論文篇十四
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(lái)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(lái)說(shuō)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(lái)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(guò)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。
在我的研究過(guò)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(kāi)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(lái)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(guò)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)挖掘論文篇十五
計(jì)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(huì)新的發(fā)展趨勢(shì)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)。
數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是一種基于統(tǒng)計(jì)學(xué)、人工智能等等技術(shù)基礎(chǔ)上，能夠自動(dòng)分析原有數(shù)據(jù)，從而做出歸納整理，并對(duì)其潛在的模式進(jìn)行挖掘的決策支持過(guò)程，簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)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。
二十世紀(jì)末，計(jì)算機(jī)挖掘技術(shù)產(chǎn)生。其一般用到的方法有：
（1）孤立點(diǎn)分析。孤立點(diǎn)分析法主要用于對(duì)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(duì)象中，對(duì)其價(jià)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(diǎn)的數(shù)據(jù)，對(duì)需要解讀的數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別。
（4）關(guān)聯(lián)性分析。關(guān)聯(lián)性分析方法是對(duì)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(jì)算機(jī)挖掘技術(shù)的形式分析。
計(jì)算機(jī)挖掘技術(shù)在使用過(guò)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(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行形式分析的時(shí)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(jì)算機(jī)挖掘技術(shù)，能夠?qū)㈦[藏的信息挖掘出來(lái)并進(jìn)行總結(jié)和利用，運(yùn)用到檔案管理中來(lái)，在充分發(fā)揮挖掘技術(shù)作用的同時(shí)，極大的提高了檔案數(shù)據(jù)的利用價(jià)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(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上，建立對(duì)已知數(shù)據(jù)詳細(xì)描述的概念模型。然后將每個(gè)測(cè)試的樣本與此模型進(jìn)行比較，若有一個(gè)模型在測(cè)試中被認(rèn)可，就可以以此模型對(duì)管理的對(duì)象分類。例如，檔案管理員就某事向客戶進(jìn)行問(wèn)卷調(diào)查并將答案輸入到數(shù)據(jù)庫(kù)中。在該數(shù)據(jù)庫(kù)中，對(duì)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(shí)候，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)對(duì)該客戶需求分類，在減輕管理員工作壓力的同時(shí)，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(guò)程。對(duì)于任何一個(gè)企業(yè)來(lái)說(shuō)，發(fā)展一個(gè)新的客戶的成本要遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于留住一個(gè)來(lái)客戶的成本。在客戶保留的過(guò)程中，對(duì)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(duì)其進(jìn)行分析是必要的。
2.3分類法。
通過(guò)計(jì)算機(jī)挖掘技術(shù)對(duì)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(shí)候，能夠快速的被提取出來(lái)，提高了檢索的效率和分類的專業(yè)性。
計(jì)算機(jī)挖掘技術(shù)的應(yīng)用，對(duì)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(duì)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(shí)間不斷增加，其年代感加強(qiáng)，意義和價(jià)值增大。相應(yīng)的，利用的頻率會(huì)隨著利用的價(jià)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(jià)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(jì)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(guò)挖掘技術(shù)，對(duì)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(shí)間和精力更加豐富，在對(duì)檔案管理的細(xì)節(jié)方面也就更加注意，同時(shí)也加快了對(duì)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(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)涉及的內(nèi)容很廣，對(duì)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(dòng)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，帶動(dòng)社會(huì)發(fā)展模式的創(chuàng)新。在檔案管理中使用計(jì)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(shí)，也需要檔案信息管理人員在進(jìn)行檔案信息管理的時(shí)候，能合理利用計(jì)算機(jī)信息挖掘技術(shù)，在提高工作效率的同時(shí)，促進(jìn)管理模式的不斷創(chuàng)新，以適應(yīng)時(shí)代發(fā)展的要求。
數(shù)據(jù)挖掘論文篇十六
：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(guò)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(lái)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(wèn)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(guò)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(lái)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(guò)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(lái)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(guò)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(guò)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(guò)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(guò)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]。
想要在醫(yī)療信息管理過(guò)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(jiàn)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(jiàn)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(guò)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(guò)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(guò)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(lái)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。
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(guò)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(wú)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(guò)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(guò)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(guò)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)挖掘論文篇十七
：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(lái)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(lái)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(lái)，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(kāi)拓中醫(yī)臨床理論的研究，可謂見(jiàn)仁見(jiàn)智，但各種新的臨床理論常常裹挾著“各家學(xué)說(shuō)”。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(lái)面目，盡可能減少個(gè)人見(jiàn)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(wú)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(kāi)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)?？傊瑐鹘y(tǒng)中醫(yī)臨床理論的構(gòu)建和完善，離不開(kāi)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(guò)程中，當(dāng)代醫(yī)家通過(guò)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(lái)。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(shuō)”。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(shuō)”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(lái)，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(kāi)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(guò)五臟辨證、陰陽(yáng)五行辨證以及八綱辨證劃分得越來(lái)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(guò)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(shuō)，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(lái)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(lái)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(shuō)”，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(lái)發(fā)展過(guò)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(jiàn)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(jiàn)，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(méi)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(wú)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(méi)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(méi)有從中醫(yī)理論來(lái)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(shuō)”偏見(jiàn)。
傳統(tǒng)中醫(yī)強(qiáng)調(diào)個(gè)人經(jīng)驗(yàn)和學(xué)說(shuō)，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(méi)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(shuō)”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(jiàn)，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(shuō)并存的現(xiàn)象較為普遍，如中醫(yī)的五運(yùn)六氣學(xué)說(shuō)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(kāi)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(lái)興起的傳染性非典型肺炎、艾滋病、禽流感等古人所沒(méi)有經(jīng)歷過(guò)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(wú)疑也是一種理論上的創(chuàng)新[8]。通過(guò)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(guò)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(guò)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(guò)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(lái)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(lái)了機(jī)遇，也給未來(lái)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(ài)[9]。病案客觀、真實(shí)地直接記錄疾病診斷和治療過(guò)程，醫(yī)案研究作為中醫(yī)理論發(fā)展過(guò)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(lái)傳承中醫(yī)臨床經(jīng)驗(yàn)的重要方法之一[10]。通過(guò)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(lái)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(guò)并按數(shù)據(jù)挖掘來(lái)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(guò)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。
[2]邱仕君，吳玉生。在基礎(chǔ)理論與臨床醫(yī)學(xué)之間———對(duì)鄧鐵濤教授五臟相關(guān)學(xué)說(shuō)的理論思考[j].湖北民族學(xué)院學(xué)報(bào)(醫(yī)學(xué)版)，2005，22（2）:36-39.
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[4]靳士英。鄧鐵濤教授學(xué)術(shù)成就管[j].現(xiàn)代醫(yī)院，2004(9):1-6.
[7]孟靜巖，應(yīng)森林。試論中醫(yī)基礎(chǔ)理論指導(dǎo)臨床研究的思考與途徑[j].上海中醫(yī)藥大學(xué)學(xué)報(bào)，2009（3）:3-5.
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