劇本是為戲劇創(chuàng)作而準備的文學(xué)作品，通過對話和情節(jié)展現(xiàn)人物的性格和命運。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，需要我們根據(jù)具體情況進行調(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)分析過程，其不僅在功能上具有多樣性，同時還具有著自動化、智能化處理以及抽象化分析判斷的特點，對于計算機犯罪案件中的信息取證有著非常大的幫助。本文結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的概念與功能，對其在計算機犯罪取證中的應(yīng)用進行了分析。
隨著信息技術(shù)與互聯(lián)網(wǎng)的不斷普及，計算機犯罪案件變得越來越多，同時由于計算機犯罪的隱蔽性、復(fù)雜性特點，案件偵破工作也具有著相當(dāng)?shù)碾y度，而數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)不僅能夠?qū)τ嬎銠C犯罪案件中的原始數(shù)據(jù)進行分析并提取出有效信息，同時還能夠?qū)崿F(xiàn)與其他案件的對比，而這些對于計算機犯罪案件的偵破都是十分有利的。
數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是針對當(dāng)前信息時代下海量的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)信息而言的，簡單來說，就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的隨機數(shù)據(jù)中對潛在的有效知識進行自動提取，從而為判斷決策提供有利的信息支持。同時，從數(shù)據(jù)挖掘所能夠的得到的知識來看，主要可以分為廣義型知識、分類型知識、關(guān)聯(lián)性知識、預(yù)測性知識以及離型知識幾種。
根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)所能夠提取的不同類型知識，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)也可以在此基礎(chǔ)上進行功能分類，如關(guān)聯(lián)分析、聚類分析、孤立點分析、時間序列分析以及分類預(yù)測等都是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的重要功能之一，而其中又以關(guān)聯(lián)分析與分類預(yù)測最為主要。大量的數(shù)據(jù)中存在著多個項集，各個項集之間的取值往往存在著一定的規(guī)律性，而關(guān)聯(lián)分析則正是利用這一點，對各項集之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系進行挖掘，找到數(shù)據(jù)間隱藏的關(guān)聯(lián)網(wǎng)，主要算法有fp-growth算法、apriori算法等。在計算機犯罪取證中，可以先對犯罪案件中的特征與行為進行深度的挖掘，從而明確其中所存在的聯(lián)系，同時，在獲得審計數(shù)據(jù)后，就可以對其中的審計信息進行整理并中存入到數(shù)據(jù)庫中進行再次分析，從而達到案件樹立的效果，這樣，就能夠清晰的判斷出案件中的行為是否具有犯罪特征[1]。而分類分析則是對現(xiàn)有數(shù)據(jù)進行分類整理，以明確所獲得數(shù)據(jù)中的相關(guān)性的一種數(shù)據(jù)挖掘功能。在分類分析的過程中，已知數(shù)據(jù)會被分為不同的數(shù)據(jù)組，并按照具體的數(shù)據(jù)屬性進行明確分類，之后再通過對分組中數(shù)據(jù)屬性的具體分析，最終就可以得到數(shù)據(jù)屬性模型。在計算機犯罪案件中，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)屬性模型進行對比，這樣就能夠判斷嫌疑人是否在作案動機、發(fā)生規(guī)律以及具體特征等方面與其他案件模型相符，也就是說，一旦這一案件的數(shù)據(jù)模型屬性與其他案件的數(shù)據(jù)模型屬性大多相符，那么這些數(shù)據(jù)就可以被確定為犯罪證據(jù)。此外，在不同案件間的共性與差異的基礎(chǔ)上，分類分析還可以實現(xiàn)對于未知數(shù)據(jù)信息或類似數(shù)據(jù)信息的有效預(yù)測，這對于計算機犯罪案件的處理也是很有幫助的。此外，數(shù)據(jù)挖掘分類預(yù)測功能的實現(xiàn)主要依賴決策樹、支持向量機、vsm、logisitic回歸、樸素貝葉斯等幾種，這些算法各有優(yōu)劣，在實際應(yīng)用中需要根據(jù)案件的實際情況進行選擇，例如支持向量機具有很高的分類正確率，因此適合用于特征為線性不可分的案件，而決策樹更容易理解與解釋。
對于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，目前的計算機犯罪取證工作并未形成一個明確而統(tǒng)一的應(yīng)用步驟，因此，我們可以根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的特征與具體功能，對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在計算機犯罪取證中的應(yīng)用提供一個較為可行的具體思路[2]。首先，當(dāng)案件發(fā)生后，一般能夠獲取到海量的原始數(shù)據(jù)，面對這些數(shù)據(jù)，可以利用fp-growth算法、apriori算法等算法進行關(guān)聯(lián)分析，找到案件相關(guān)的潛在有用信息，如犯罪嫌疑人的犯罪動機、案發(fā)時間、作案嫌疑人的基本信息等等。在獲取這些基本信息后，雖然能夠?qū)Π讣幕咎卣饔幸欢ǖ牧私猓缸锵右扇藚s難以通過這些簡單的信息進行確定，因此還需利用決策樹、支持向量機等算法進行分類預(yù)測分析，通過對原始信息的準確分類，可以得到案件的犯罪行為模式（數(shù)據(jù)屬性模型），而通過與其他案件犯罪行為模式的對比，就能夠?qū)Ψ缸锵右扇说木唧w特征進行進一步的預(yù)測，如經(jīng)?；顒拥膱鏊⑿袨榱?xí)慣、分布區(qū)域等，從而縮小犯罪嫌疑人的鎖定范圍，為案件偵破工作帶來巨大幫助。此外，在計算機犯罪案件處理完畢后，所建立的嫌疑人犯罪行為模式以及通過關(guān)聯(lián)分析、分類預(yù)測分析得到的案件信息仍具有著很高的利用價值，因此不僅需要將這些信息存入到專門的數(shù)據(jù)庫中，同時還要根據(jù)案件的結(jié)果對數(shù)據(jù)進行再次分析與修正，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、詳細的數(shù)據(jù)參考。
總而言之，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)自計算機犯罪取證中的應(yīng)用是借助以各種算法為基礎(chǔ)的關(guān)聯(lián)、分類預(yù)測功能來實現(xiàn)的，而隨著技術(shù)的不斷提升以及數(shù)據(jù)庫中的犯罪行為模式會不斷得到完善，在未來數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)所能夠起到的作用也必將越來越大。
作者:周永杰單位:河南警察學(xué)院信息安全系。
數(shù)據(jù)挖掘論文篇二
：數(shù)據(jù)挖掘是一種特殊的數(shù)據(jù)分析過程，其不僅在功能上具有多樣性，同時還具有著自動化、智能化處理以及抽象化分析判斷的特點，對于計算機犯罪案件中的信息取證有著非常大的幫助。本文結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的概念與功能，對其在計算機犯罪取證中的應(yīng)用進行了分析。
隨著信息技術(shù)與互聯(lián)網(wǎng)的不斷普及，計算機犯罪案件變得越來越多，同時由于計算機犯罪的隱蔽性、復(fù)雜性特點，案件偵破工作也具有著相當(dāng)?shù)碾y度，而數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)不僅能夠?qū)τ嬎銠C犯罪案件中的原始數(shù)據(jù)進行分析并提取出有效信息，同時還能夠?qū)崿F(xiàn)與其他案件的對比，而這些對于計算機犯罪案件的偵破都是十分有利的。
數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是針對當(dāng)前信息時代下海量的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)信息而言的，簡單來說，就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的隨機數(shù)據(jù)中對潛在的有效知識進行自動提取，從而為判斷決策提供有利的信息支持。同時，從數(shù)據(jù)挖掘所能夠的得到的知識來看，主要可以分為廣義型知識、分類型知識、關(guān)聯(lián)性知識、預(yù)測性知識以及離型知識幾種。
根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)所能夠提取的不同類型知識，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)也可以在此基礎(chǔ)上進行功能分類，如關(guān)聯(lián)分析、聚類分析、孤立點分析、時間序列分析以及分類預(yù)測等都是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的重要功能之一，而其中又以關(guān)聯(lián)分析與分類預(yù)測最為主要。大量的數(shù)據(jù)中存在著多個項集，各個項集之間的取值往往存在著一定的規(guī)律性，而關(guān)聯(lián)分析則正是利用這一點，對各項集之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系進行挖掘，找到數(shù)據(jù)間隱藏的關(guān)聯(lián)網(wǎng)，主要算法有fp-growth算法、apriori算法等。在計算機犯罪取證中，可以先對犯罪案件中的特征與行為進行深度的挖掘，從而明確其中所存在的聯(lián)系，同時，在獲得審計數(shù)據(jù)后，就可以對其中的審計信息進行整理并中存入到數(shù)據(jù)庫中進行再次分析，從而達到案件樹立的效果，這樣，就能夠清晰的判斷出案件中的行為是否具有犯罪特征[1]。而分類分析則是對現(xiàn)有數(shù)據(jù)進行分類整理，以明確所獲得數(shù)據(jù)中的相關(guān)性的一種數(shù)據(jù)挖掘功能。在分類分析的過程中，已知數(shù)據(jù)會被分為不同的數(shù)據(jù)組，并按照具體的數(shù)據(jù)屬性進行明確分類，之后再通過對分組中數(shù)據(jù)屬性的具體分析，最終就可以得到數(shù)據(jù)屬性模型。在計算機犯罪案件中，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)屬性模型進行對比，這樣就能夠判斷嫌疑人是否在作案動機、發(fā)生規(guī)律以及具體特征等方面與其他案件模型相符，也就是說，一旦這一案件的數(shù)據(jù)模型屬性與其他案件的數(shù)據(jù)模型屬性大多相符，那么這些數(shù)據(jù)就可以被確定為犯罪證據(jù)。此外，在不同案件間的共性與差異的基礎(chǔ)上，分類分析還可以實現(xiàn)對于未知數(shù)據(jù)信息或類似數(shù)據(jù)信息的有效預(yù)測，這對于計算機犯罪案件的處理也是很有幫助的。此外，數(shù)據(jù)挖掘分類預(yù)測功能的實現(xiàn)主要依賴決策樹、支持向量機、vsm、logisitic回歸、樸素貝葉斯等幾種，這些算法各有優(yōu)劣，在實際應(yīng)用中需要根據(jù)案件的實際情況進行選擇，例如支持向量機具有很高的分類正確率，因此適合用于特征為線性不可分的案件，而決策樹更容易理解與解釋。
對于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，目前的計算機犯罪取證工作并未形成一個明確而統(tǒng)一的應(yīng)用步驟，因此，我們可以根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的特征與具體功能，對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在計算機犯罪取證中的應(yīng)用提供一個較為可行的具體思路[2]。首先，當(dāng)案件發(fā)生后，一般能夠獲取到海量的原始數(shù)據(jù)，面對這些數(shù)據(jù)，可以利用fp-growth算法、apriori算法等算法進行關(guān)聯(lián)分析，找到案件相關(guān)的潛在有用信息，如犯罪嫌疑人的犯罪動機、案發(fā)時間、作案嫌疑人的基本信息等等。在獲取這些基本信息后，雖然能夠?qū)Π讣幕咎卣饔幸欢ǖ牧私?，但犯罪嫌疑人卻難以通過這些簡單的信息進行確定，因此還需利用決策樹、支持向量機等算法進行分類預(yù)測分析，通過對原始信息的準確分類，可以得到案件的犯罪行為模式（數(shù)據(jù)屬性模型），而通過與其他案件犯罪行為模式的對比，就能夠?qū)Ψ缸锵右扇说木唧w特征進行進一步的預(yù)測，如經(jīng)常活動的場所、行為習(xí)慣、分布區(qū)域等，從而縮小犯罪嫌疑人的鎖定范圍，為案件偵破工作帶來巨大幫助。此外，在計算機犯罪案件處理完畢后，所建立的嫌疑人犯罪行為模式以及通過關(guān)聯(lián)分析、分類預(yù)測分析得到的案件信息仍具有著很高的利用價值，因此不僅需要將這些信息存入到專門的數(shù)據(jù)庫中，同時還要根據(jù)案件的結(jié)果對數(shù)據(jù)進行再次分析與修正，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、詳細的數(shù)據(jù)參考。
總而言之，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)自計算機犯罪取證中的應(yīng)用是借助以各種算法為基礎(chǔ)的關(guān)聯(lián)、分類預(yù)測功能來實現(xiàn)的，而隨著技術(shù)的不斷提升以及數(shù)據(jù)庫中的犯罪行為模式會不斷得到完善，在未來數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)所能夠起到的作用也必將越來越大。
作者：周永杰單位：河南警察學(xué)院信息安全系。
數(shù)據(jù)挖掘論文篇三
摘要：在計算機網(wǎng)絡(luò)越來越普及的社會中造就信息傳播的便利性提高，也讓社交網(wǎng)絡(luò)漸漸發(fā)展成為虛擬社群形態(tài)，從早期的電子布告欄（bbs）到現(xiàn)在的社交網(wǎng)站（socialnetworksites），都可以讓人們密切討論與互動。本文將主要探討基于數(shù)據(jù)挖掘模型的社交網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)預(yù)測分析，并對相關(guān)技術(shù)進行闡述。
在社交網(wǎng)絡(luò)上，依據(jù)先前國外學(xué)者viswanath，mislove，chaandgummadi和nguyenandtran都是針對theneworleans地區(qū)社群使用者發(fā)布數(shù)據(jù)來研究使用者發(fā)布的關(guān)系，而臺灣地區(qū)針對使用者社群發(fā)布的分析多以問卷方法居多，故本研究欲使用直接抓取頁面數(shù)據(jù)與卷標(biāo)的方法，觀察使用者社群網(wǎng)站上發(fā)布行為，利用先前用學(xué)者所提數(shù)據(jù)呈現(xiàn)方式，結(jié)合關(guān)鍵詞標(biāo)記方式來了解使用者在社群網(wǎng)絡(luò)上的發(fā)布關(guān)系。而其中社群人數(shù)拓展最快速就是微信平臺，利用了社交網(wǎng)絡(luò)的特性讓使用者能更有效率的在網(wǎng)絡(luò)上找到有關(guān)系的親朋好友，將這世界的每個人、每個群體透過各種關(guān)系快速的串連起來[1]。
當(dāng)要對hdfs讀寫數(shù)據(jù)時，檔案將被切割成小的64mbblock，namenode將告知每個datanode，切割后的block是存放在哪，datanode將負責(zé)做本地端檔案的block數(shù)據(jù)對應(yīng)，并且同時datanode將對其他datanode進行數(shù)據(jù)復(fù)制備份的動作。hadoop系統(tǒng)的容錯率和可擴充性來自于datanode，當(dāng)datanode出錯意外關(guān)機，其它節(jié)點上的數(shù)據(jù)將依然存在，且當(dāng)需動態(tài)增刪系統(tǒng)的運算量，只需增加datanode節(jié)點或停止datanode運作。在進行社群資料收集與前處理之前，要先了解一下信息擷取與信息過濾的不同之處。在社群網(wǎng)站上隨機尋找開放目錄上的使用者，而后進行下載該使用者發(fā)布數(shù)據(jù)的動作是謂信息擷取；而將使用者涂鴉墻上大筆數(shù)據(jù)寫進本地端的hdfs系統(tǒng)后，并通過預(yù)先設(shè)定的一些篩選條件式和過濾方法，剔除雜亂的數(shù)據(jù)，變成對本研究有用的信息，以利后續(xù)卷標(biāo)計算與關(guān)鍵詞計算，這個過程就叫信息過濾[2]。
關(guān)鍵詞分析部份則是針對個人涂鴉墻頁面和使用者自訂信息頁面進行關(guān)鍵詞標(biāo)記，其關(guān)鍵詞來源是使用者自訂信息頁面上含的運動、音樂、書籍、電影、電視、游戲、宗教、政治八組關(guān)鍵詞。相關(guān)度計算是利用本研究所提相關(guān)度公式來進行個人涂鴉墻頁面、使用者自訂信息頁面和模擬頁面間的關(guān)聯(lián)運算，利用頁面間所含的關(guān)鍵詞，計算出仿真頁面與使用頁面間的相關(guān)度。并在相關(guān)度計算階段把社群發(fā)布分析與關(guān)鍵詞分析的結(jié)果做個交叉分析。之后對此分析結(jié)果進行研究評估。使用者自訂信息頁面有讓使用者自己標(biāo)記自己興趣的分類項目，分為大四大類自訂選項，其自訂選項下，包含子項目讓使用者自訂標(biāo)記自己的興趣，而該表的使用者自訂分類項目就是本研究挑選關(guān)鍵詞的依據(jù)，本研究挑選運動、音樂、書籍、電影、電視、游戲、宗教、政治這八個字作為關(guān)鍵詞標(biāo)記投擲的項目，在此就不考慮同義不同字、字面背后意涵等問題，只考慮第一層的字義[3]。
3社交網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)預(yù)測的相關(guān)技術(shù)與應(yīng)用。
社交網(wǎng)絡(luò)分析一直以來都是個熱門的話題，所有團體成員彼此之間社交關(guān)系的集合就是這個團體的社交網(wǎng)絡(luò)，而透過社交網(wǎng)絡(luò)分析可以了解團體成員之間的互動，這分析可應(yīng)用在各種與人有關(guān)的領(lǐng)域上。在學(xué)校里，學(xué)生之間小團體的組成及班級中領(lǐng)導(dǎo)人物與被孤立者的存在，一直都是教育者相當(dāng)關(guān)心的部份。在團體精神治療中，成員之間的交流情況是分析治療成果的指標(biāo)之一。在網(wǎng)絡(luò)社群中，了解使用者群體之間的互動可以幫助廠商開發(fā)更人性化的網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品。人格特質(zhì)分析也是個熱門的話題，每個人的行為都有一套固定的行為模式，而分析這行為模式就是所謂的人格特質(zhì)分析，這分析也可應(yīng)用在各種與人有關(guān)的領(lǐng)域上。在學(xué)校里，不同類型的學(xué)生需要不同方式的教育。在公司面試上，公司透過分析應(yīng)征者的.人格模式來錄取所需要的人才[4]。然而，一般心理學(xué)使用的社交網(wǎng)絡(luò)分析與人格特質(zhì)分析都是透過紙筆測驗，使用大量的人力去取得人際互動的信息，考慮團體成員間友好的互動關(guān)系，并使用方向性的連結(jié)來表達人們之間的互動關(guān)系。目前使用計算機視覺技術(shù)的社交網(wǎng)絡(luò)分析系統(tǒng)，僅考慮人們同時出現(xiàn)頻率當(dāng)作親密程度的指針，而且使用無方向性的連結(jié)來表示人們之間的互動關(guān)系。因此，我們使用擁有計算機視覺技術(shù)的多攝影機系統(tǒng)，透過分析人們之間的互動行為，互動行為包含互動的對象、所表達的肢體語言與情緒信息，根據(jù)分析所有的互動得到團體內(nèi)所有成員之間的社交態(tài)度，而這就是這團體的社交網(wǎng)絡(luò)。除了友好的互動關(guān)系之外，我們還考慮了厭惡的互動關(guān)系，并且使用方向性的連結(jié)來表達人們之間的互動，這讓我們的社交網(wǎng)絡(luò)分析能更貼切現(xiàn)實的互動情況。通過分析一個人所有的社交互動行為，可以得知此人的行為擁有何種傾向，而這行為模式就是這個人的人格特質(zhì)。
總之，我們可以根據(jù)觀察分析人們的互動行為，得到與人們觀察得到的結(jié)果大同小異的社交網(wǎng)絡(luò)分析，證明我們能透過計算機視覺技術(shù)取得貼近現(xiàn)實的社交網(wǎng)絡(luò)分析，并且比起一般心理學(xué)的社交網(wǎng)絡(luò)分析省下許多不必要的人力。
參考文獻：
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，尤其移動互聯(lián)網(wǎng)的爆發(fā)性發(fā)展，越來越多的公司憑借其備受歡迎的系統(tǒng)和app如雨后春筍般發(fā)展起來，如滴滴打車、共享單車等。海量數(shù)據(jù)自此不再是google等大公司的專利，越來越多的中小型企業(yè)也可以擁有海量數(shù)據(jù)。如何從浩如煙海的數(shù)據(jù)中挖掘出令人感興趣和有用的知識，成為越來越多的公司急需解決的問題。因此，他們對數(shù)據(jù)挖掘分析師求賢若渴。在這一社會需求下，培養(yǎng)出優(yōu)秀的數(shù)據(jù)挖掘分析師，是各個高校目前急需完成的一項任務(wù)。
目前，各大高等院校本科階段爭相開設(shè)數(shù)據(jù)挖掘課程。然而，該課程是一門相對較新的交叉學(xué)科，涵蓋了概率統(tǒng)計、機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)庫等學(xué)科的知識內(nèi)容，難度較大。因此，大部分高校一般將此課程開設(shè)在研究生階段，在本科生中開設(shè)此課程的學(xué)校相對較少。另外，不同的學(xué)校將其歸入不同的專業(yè)中，如計算機專業(yè)、信息管理專業(yè)、統(tǒng)計學(xué)、醫(yī)學(xué)等?？梢哉f，這一課程基本上處于探索的過程中。我院災(zāi)害信息系于20xx年在信息管理與信息系統(tǒng)本科學(xué)生中首次開設(shè)了該課程。通過開設(shè)此課程，學(xué)生能夠掌握數(shù)據(jù)挖掘的基本原理和各種挖掘算法等，掌握數(shù)據(jù)分析和處理、高級數(shù)據(jù)庫編程等技能，達到數(shù)據(jù)聚類、分類、關(guān)聯(lián)分析的目的。然而，通過前期教學(xué)過程，我們發(fā)現(xiàn)教學(xué)效果不理想，存在很多問題。
1、數(shù)據(jù)內(nèi)驅(qū)力差。
以往數(shù)據(jù)挖掘課程重點講授數(shù)據(jù)挖掘算法，對數(shù)據(jù)源的獲取和處理極少獲取。目前各大教材都在使用一些公共數(shù)據(jù)資源，這些數(shù)據(jù)資源有些已經(jīng)非常陳舊了，比如20世紀80年代的加州房價數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)脫離現(xiàn)實，分析這些數(shù)據(jù)，學(xué)生沒有任何興趣和學(xué)習(xí)動力，也就無法發(fā)現(xiàn)價值。
大量具有難度的數(shù)據(jù)挖掘算法的學(xué)習(xí)，使學(xué)生喪失了學(xué)習(xí)興趣，學(xué)完即忘，不知所用。
3、忽視對數(shù)據(jù)預(yù)處理過程的學(xué)習(xí)。
以往所使用的公共數(shù)據(jù)源或軟件自帶數(shù)據(jù)源，數(shù)據(jù)量小，需要的預(yù)處理工作比較少；這部分內(nèi)容基本只安排一次理論課、一次實驗課。而實際通過爬蟲獲取的數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)量大；這部分工作量比較大，需要占到整個數(shù)據(jù)挖掘工作量的一半以上。因此，一次理論課和一次實驗課是無法讓學(xué)生掌握數(shù)據(jù)預(yù)處理技能的。
4、算法編程實現(xiàn)難度較大。
要求學(xué)生學(xué)習(xí)一門新的編程語言，如r語言、python語言，對本科非計算機專業(yè)的學(xué)生來說難度是非常大的，尤其是課時安排只有48課時。
學(xué)生能夠理解課堂案例，但在實際應(yīng)用中，無法完成整個數(shù)據(jù)分析流程。
該課程的教學(xué)對象是信息管理與信息系統(tǒng)專業(yè)本科大四學(xué)生。因此，培養(yǎng)實際應(yīng)用人才，使其完成整個實際數(shù)據(jù)挖掘分析流程是教師的教學(xué)目的。筆者對智聯(lián)招聘、中華英才網(wǎng)、51job等幾個大型招聘網(wǎng)站的幾百個數(shù)據(jù)挖掘分析師相關(guān)職位進行分析，主要分析了相關(guān)職位的工作內(nèi)容、職位要求以及需求企業(yè)。數(shù)據(jù)分析師主要利用數(shù)據(jù)挖掘工具對運營數(shù)據(jù)等多種數(shù)據(jù)源進行預(yù)處理、建模、挖掘、分析及優(yōu)化。該職位是受業(yè)務(wù)驅(qū)動的，特點是將現(xiàn)有數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)相結(jié)合，最大程度地變現(xiàn)數(shù)據(jù)價值。該職位對計算機編程等相關(guān)技術(shù)不作要求，但是需要有深厚的數(shù)據(jù)挖掘理論基礎(chǔ)，熟練使用主流的數(shù)據(jù)挖掘（或統(tǒng)計分析）工具?；诖耍處熆梢圆扇∫韵虏呗赃M行教學(xué)改革。
1、加強對業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的理解。
數(shù)據(jù)挖掘分析師是受業(yè)務(wù)驅(qū)動的，所以要理解實際業(yè)務(wù)，明確本次數(shù)據(jù)挖掘要解決什么問題。教師可以構(gòu)建案例庫，包括教師案例庫、學(xué)生討論案例庫。教師案例庫由教師構(gòu)建，可用于課堂講授。學(xué)生案例庫由學(xué)生分組構(gòu)建，并安排討論課，由學(xué)生講述、討論并提交報告。
2、加強對數(shù)據(jù)的獲取。
對學(xué)生感興趣的數(shù)據(jù)源進行挖掘，這樣才能更好地幫助學(xué)生理解吸收知識。因此，可以教授學(xué)生爬蟲技術(shù)，編寫爬蟲程序，使其自主獲取感興趣的數(shù)據(jù)。
3、加強對數(shù)據(jù)的預(yù)處理工作。
在數(shù)據(jù)挖掘之前使用數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)，能夠顯著提高數(shù)據(jù)挖掘模式的質(zhì)量，降低實際挖掘所需要的時間，應(yīng)將其作為整門課程的重點進行學(xué)習(xí)。增加理論課程和實驗課時，使學(xué)生掌握數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)變換、數(shù)據(jù)歸納等數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)，并能夠應(yīng)對各種復(fù)雜數(shù)據(jù)源，最終利用爬蟲程序獲取的各種數(shù)據(jù)源進行預(yù)處理工作。
教師可以選擇spssmodeler這款所見即所得的數(shù)據(jù)挖掘軟件作為配套實驗平臺。該軟件具有必需的數(shù)據(jù)預(yù)處理工具及預(yù)設(shè)的挖掘算法，學(xué)生可以把注意力放在要挖掘的數(shù)據(jù)及相關(guān)需求上，設(shè)定挖掘的主題，然后通過鼠標(biāo)的點擊拖拉即可完成相關(guān)主題的數(shù)據(jù)挖掘過程。學(xué)生最終可對自己獲取并已處理過的數(shù)據(jù)進行挖掘分析。
5、加強教師外出培訓(xùn)學(xué)習(xí)。
數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)以及大數(shù)據(jù)技術(shù)是近來比較新穎而且發(fā)展迅速的技術(shù)。教師長期身處三尺講臺之上，遠離了新技術(shù)，脫離了實際。因此，需派遣教師到知名高校學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘教學(xué)技術(shù)，到培訓(xùn)機構(gòu)進行系統(tǒng)學(xué)習(xí)，到企業(yè)進行實戰(zhàn)學(xué)習(xí)。
基于以上分析，形成了新的數(shù)據(jù)挖掘理論課程內(nèi)容和實踐課程內(nèi)容，安排如表1和表2所示。共安排48學(xué)時，其中理論課24學(xué)時，實驗課24學(xué)時。理論課重點講授數(shù)據(jù)的獲取、數(shù)據(jù)的理解、數(shù)據(jù)的預(yù)處理以及常用挖掘算法。實驗課重點學(xué)習(xí)基于spssmodeler的數(shù)據(jù)挖掘，對理論課的內(nèi)容進行實踐。整個學(xué)習(xí)以工程項目為載體，該工程貫穿整個學(xué)習(xí)過程。學(xué)生通過爬蟲程序獲取自己感興趣的數(shù)據(jù)源，根據(jù)課程進度，逐步完成后續(xù)數(shù)據(jù)的理解，再進行預(yù)處理，建模分析，評估整個過程。在課程結(jié)束時，完成整個項目，并提交報告。
在數(shù)字時代，越來越多的企業(yè)急需數(shù)據(jù)挖掘分析人才。教師應(yīng)以培養(yǎng)實際應(yīng)用人才為目的，充分培養(yǎng)學(xué)生對數(shù)據(jù)挖掘的學(xué)習(xí)興趣，以工程項目為載體，貫穿整個課程周期。在教學(xué)中，打牢數(shù)據(jù)獲取、理解預(yù)處理這一基石，加強建模挖掘分析，弱化對晦澀算法的編程學(xué)習(xí)，使學(xué)生真正掌握數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，滿足社會需求。
數(shù)據(jù)挖掘論文篇五
隨著會計現(xiàn)代化的發(fā)展，會計越來越多的運用計算機技術(shù)的拓展。
數(shù)據(jù)挖掘是從數(shù)據(jù)當(dāng)中發(fā)現(xiàn)趨勢和模式的過程，它融合了現(xiàn)代統(tǒng)計學(xué)、知識信息系統(tǒng)、機器學(xué)習(xí)、決策理論和數(shù)據(jù)庫管理等多學(xué)科的知識。它能有效地從大量的、不完全的、模糊的實際應(yīng)用數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的潛在有用的信息和知識，揭示出大量數(shù)據(jù)中復(fù)雜的和隱藏的關(guān)系，為決策提供有用的參考。數(shù)據(jù)挖掘是從數(shù)據(jù)當(dāng)中發(fā)現(xiàn)趨勢和模式的過程，它融合了現(xiàn)代統(tǒng)計學(xué)、知識信息系統(tǒng)、機器學(xué)習(xí)、決策理論和數(shù)據(jù)庫管理等多學(xué)科的知識。它能有效地從大量的、不完全的、模糊的實際應(yīng)用數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的潛存有用的信息和知識，揭示出大量數(shù)據(jù)中復(fù)雜的和隱藏的關(guān)系，為決策提供有用的參考。
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)挖掘市場還處于起步的階段，但是發(fā)展很快。在國外有一些著名的大公司對數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)進行了開發(fā)。
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)測模型、偏離檢測、序列模式分析和聚類。有2個特點：一是它的數(shù)據(jù)挖掘算法的可伸縮性；二是它與ibm/db/2關(guān)系數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)緊密地結(jié)合在一起。
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統(tǒng)計和可視化工具。特色是它具有的強大的圖形工具，包括規(guī)則可視化工具、樹可視化工具、地圖可視化工具和多維數(shù)據(jù)分散可視化工具，它們用于實現(xiàn)數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果的可視化。
tine是由isl公司開發(fā)的，它為終端用戶和開發(fā)者提供提供了一個集成的數(shù)據(jù)挖掘開發(fā)環(huán)境。
面對日益激烈的競爭環(huán)境，企業(yè)管理者對決策信息的需求也越來越高。管理會計作為企業(yè)決策支持系統(tǒng)的重要組成部分，提供更多、更有效的有用信息責(zé)無旁貸。因此，從海量數(shù)據(jù)中挖掘和尋求知識和信息，為決策提供有力支持成為管理會計師使用數(shù)據(jù)挖掘的強大動力。例如，數(shù)據(jù)挖掘可以幫助企業(yè)加強成本管理，改進產(chǎn)品和服務(wù)質(zhì)量，提高貨品銷量比率，設(shè)計更好的貨品運輸與分銷策略，減少商業(yè)成本。
實踐證明數(shù)據(jù)挖掘不僅能明顯改善企業(yè)內(nèi)部流程，而且能夠從戰(zhàn)略的高度對企業(yè)的競爭環(huán)境、市場、顧客和供應(yīng)商進行分析，以獲得有價值的商業(yè)情報，保持和提高企業(yè)持續(xù)競爭優(yōu)勢。如，對顧客價值分析能夠?qū)槠髽I(yè)創(chuàng)造80%價值的20%的顧客區(qū)分出來，對其提供更優(yōu)質(zhì)的服務(wù)，以保持這部分顧客。
險
利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以建立企業(yè)財務(wù)風(fēng)險預(yù)警模型。企業(yè)財務(wù)風(fēng)險的發(fā)生并非一蹴而就，而是一個積累的、漸進的過程，通過建立財務(wù)風(fēng)險預(yù)警模型，可以隨時監(jiān)控企業(yè)財務(wù)狀況，防范財務(wù)危機的發(fā)生。另外，也可以利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，對企業(yè)籌資和投資過程中的行為進行監(jiān)控，防止惡意的商業(yè)欺詐行為，維護企業(yè)利益。尤其是在金融企業(yè)，通過數(shù)據(jù)挖掘，可以解決銀行業(yè)面臨的如信用卡的惡意透支及可疑的信用卡交易等欺詐行為。根據(jù)sec的報告，美國銀行、美國第一銀行、聯(lián)邦住房貸款抵押公司等數(shù)家銀行已采用了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。
作業(yè)成本法以其對成本的精確計算和對資源的充分利用引起了人們的極大興趣，但其復(fù)雜的操作使得很多管理者望而卻步。利用數(shù)據(jù)挖掘中的回歸分析、分類分析等方法能幫助管理會計師確定成本動因，更加準確計算成本。同時，也可以通過分析作業(yè)與價值之間的關(guān)系，確定增值作業(yè)和非增值作業(yè)，持續(xù)改進和優(yōu)化企業(yè)價值鏈。在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%。
管理會計師在很多情況下需要對未來進行預(yù)測，而預(yù)測是建立在大量的歷史數(shù)據(jù)和適當(dāng)?shù)哪Ｐ突A(chǔ)上的。數(shù)據(jù)挖掘自動在大型數(shù)據(jù)庫中尋找預(yù)測性信息，利用趨勢分析、時間序列分析等方法，建立對如銷售、成本、資金等的預(yù)測模型，科學(xué)準確的預(yù)測企業(yè)各項指標(biāo)，作為決策的依據(jù)。例如對市場調(diào)查數(shù)據(jù)的分析可以幫助預(yù)測銷售；根據(jù)歷史資料建立銷售預(yù)測模型等。
投資決策分析本身就是一個非常復(fù)雜的過程，往往要借助一些工具和模型。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)提供了有效的工具。從公司的財務(wù)報告、宏觀的經(jīng)濟環(huán)境以及行業(yè)基本狀況等大量的數(shù)據(jù)資料中挖掘出與決策相關(guān)的實質(zhì)性的信息，保證投資決策的正確性和有效性。如利用時間序列分析模型預(yù)測股票價格進行投資；用聯(lián)機分析處理技術(shù)分析公司的信用等級，以預(yù)防投資風(fēng)險等。
品種優(yōu)化是選擇適當(dāng)?shù)漠a(chǎn)品組合以實現(xiàn)最大的利益的過程，這些利益可以是短期利潤，也可以是長期市場占有率，還可以是構(gòu)建長期客戶群及其綜合體。為了達到這些目標(biāo)，管理會計師不僅僅需要價格和成本數(shù)據(jù)有時還需要知道替代品的情況，以及在某一市場段位上它們與原產(chǎn)品競爭的狀況。另外企業(yè)也需要了解一個產(chǎn)品是如何刺激另一些產(chǎn)品的銷量的等等。例如，非盈利性產(chǎn)品本身是沒有利潤可言的，但是，如果它帶來了可觀的客戶流量，并刺激了高利潤產(chǎn)品的銷售，那么，這種產(chǎn)品就非常有利可圖，就應(yīng)該包括在產(chǎn)品清單中。這些信息可根據(jù)實際數(shù)據(jù)，通過關(guān)聯(lián)分析等技術(shù)來得到。
管理會計師可以利用數(shù)據(jù)挖掘工具來評價企業(yè)的財務(wù)風(fēng)險，建立企業(yè)財務(wù)危機預(yù)警模型，進行破產(chǎn)預(yù)測。破產(chǎn)預(yù)測或稱財務(wù)危機預(yù)警模型能夠幫助管理者及時了解企業(yè)的財務(wù)風(fēng)險，提前采取風(fēng)險防范措施，避免破產(chǎn)。另外，破產(chǎn)預(yù)測模型還能幫助分析破產(chǎn)原因，對企業(yè)管理者意義重大。，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)包括多維判別式分析、邏輯回歸分析、遺傳算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及決策樹等方法在管理會計中得到了廣泛的應(yīng)用。
數(shù)據(jù)挖掘是個嶄新的領(lǐng)域，對于數(shù)字和信息的處理是非?？茖W(xué)和方便的，也是非常高效率和合理分析的非常好的工具，對于會計管理領(lǐng)域的應(yīng)用在國際上只是剛剛開始，相信隨著會計的國際化的接軌和計算機科學(xué)的進步，在我國的會計領(lǐng)域中的數(shù)據(jù)挖掘理論會得到不斷的提升，在管理會計實際應(yīng)用中的數(shù)據(jù)挖掘也越來越多樣化和普及化。
數(shù)據(jù)挖掘論文篇六
根據(jù)20xx年4月國家教育部等五部關(guān)于印發(fā)《職業(yè)學(xué)校學(xué)生實習(xí)管理規(guī)定》的通知（教職成[20xx]3號）精神，針對旅游管理專業(yè)頂崗實習(xí)企業(yè)的實際情況以及頂崗實習(xí)現(xiàn)狀，多角度分析新《職業(yè)學(xué)校學(xué)生頂崗實習(xí)管理規(guī)定》（以下簡稱新《規(guī)定》）對旅游管理專業(yè)頂崗實習(xí)的新要求，探索可操作的改進辦法，為旅游管理專業(yè)實施頂崗實習(xí)教學(xué)課程提供借鑒和幫助。
（1）實習(xí)企業(yè)較多，大部分企業(yè)需求人數(shù)少，實習(xí)生分布零散，跟蹤管理難度大。
（2）由學(xué)校安排實習(xí)的，大多是由學(xué)校和實習(xí)企業(yè)簽訂雙方協(xié)議，實習(xí)生簽閱《實習(xí)生管理守則》。
（3）中職學(xué)校旅游管理專業(yè)頂崗實習(xí)學(xué)生大多未滿18周歲。
（4）實習(xí)評價體系不完善，對實習(xí)生的考核主觀成分多，量化標(biāo)準少。
（5）實習(xí)期仍以學(xué)生平安險作為學(xué)生意外傷害保險，尚未為學(xué)生購買專門的實習(xí)責(zé)任險。
2.新《規(guī)定》對頂崗實習(xí)的影響及改進方法。
（1）新《規(guī)定》再次強調(diào)對實習(xí)過程的全程指導(dǎo)，并明確提出，對自行安排實習(xí)的學(xué)生也要進行跟蹤管理（新《規(guī)定》第七條、第八條）。而旅游管理專業(yè)實習(xí)企業(yè)特別是旅行社，企業(yè)多，規(guī)模小，需求人數(shù)少，實習(xí)生分布零散，甚至一個企業(yè)只有一個實習(xí)生，管理和指導(dǎo)難度大。調(diào)查資料顯示，旅游專業(yè)實習(xí)企業(yè)中90%是旅行社，而實習(xí)生中只有50%在旅行社實習(xí)。這種情況實習(xí)指導(dǎo)教師如果要實現(xiàn)對每個實習(xí)生的指導(dǎo)管理，那么大部分時間都在外跑實習(xí)點，學(xué)校對專業(yè)教師的教學(xué)任務(wù)、科研任務(wù)及其他工作都很難完成。針對這一現(xiàn)狀，結(jié)合新《規(guī)定》要求，可從以下方面著手改進：
1）建立校企生聯(lián)動實習(xí)管理制度。在學(xué)校數(shù)字化平臺增加實習(xí)管理模塊，將實習(xí)操作流程、標(biāo)準分單元錄入模塊內(nèi)，實習(xí)生定期在平臺上提交單元作業(yè)，企業(yè)指導(dǎo)教師和學(xué)校指導(dǎo)教師定期在平臺上提交實習(xí)生單元成績，最后的實習(xí)總成績由單元成績按比例匯總而成。這樣既可參與和掌控實習(xí)過程，又能優(yōu)化實習(xí)考核體系，增加量化標(biāo)準。如數(shù)字平臺無法立即實施，可先采用電子文檔或紙質(zhì)文檔方式。
2）實習(xí)面試結(jié)束后，組織召開實習(xí)指導(dǎo)教師動員會，由學(xué)校安排的指導(dǎo)教師和各企業(yè)安排的指導(dǎo)教師參加，共同學(xué)習(xí)和調(diào)整實習(xí)計劃、操作標(biāo)準、達標(biāo)考核、指導(dǎo)流程等。
3）實習(xí)收尾階段，組織召開實習(xí)總結(jié)會，對實習(xí)工作進行交流分享，對實際工作中遇到的問題提出改進建議，為即將開展的新一輪實習(xí)工作做好鋪墊。
（2）新《規(guī)定》第十二條、第十三條要求，頂崗實習(xí)前學(xué)校、企業(yè)、學(xué)生須簽訂三方協(xié)議，這對制約企業(yè)、約束學(xué)生有了明確依據(jù)。旅游企業(yè)淡旺季明顯，一些企業(yè)到了淡季就將學(xué)生解聘；學(xué)生實習(xí)中無法適應(yīng)而中途離職的也時有發(fā)生，所以協(xié)議內(nèi)容除新《規(guī)定》列示內(nèi)容外，還應(yīng)增加實習(xí)生到崗后應(yīng)遵守的相關(guān)管理制度、學(xué)生違反規(guī)定的處理辦法等內(nèi)容。
（3）新《規(guī)定》第十四條要求，未滿18周歲的學(xué)生參加頂崗實習(xí)，須由監(jiān)護人簽閱知情同意書。大部分中職學(xué)校學(xué)生在實習(xí)時都未達到該年齡標(biāo)準，因此中職學(xué)校在實習(xí)前應(yīng)按戶口登記年齡進行一次篩選，將“頂崗實習(xí)學(xué)生監(jiān)護人知情同意書”以統(tǒng)一格式發(fā)放給未滿18周歲學(xué)生，并告知監(jiān)護人，請監(jiān)護人簽閱。“知情同意書”交學(xué)校后方可參加實習(xí)面試。
（4）新《規(guī)定》第三十五條要求，職業(yè)學(xué)?；?qū)嵙?xí)單位應(yīng)為實習(xí)學(xué)生投保實習(xí)責(zé)任保險。實習(xí)責(zé)任險是指學(xué)生在實習(xí)期間，因?qū)W校的管理疏忽對學(xué)生造成的身體、心理傷害應(yīng)由學(xué)校承擔(dān)責(zé)任的保險。據(jù)調(diào)查，保險公司目前尚未推出專門的實習(xí)責(zé)任險，但可先為實習(xí)生購買一年期限的意外險。但意外險與實習(xí)責(zé)任險在投保范圍、價格等方面還有差異，所以，職業(yè)學(xué)校也應(yīng)同時與保險行業(yè)接觸，積極推進實習(xí)責(zé)任險的設(shè)計出臺。
總之，旅游管理專業(yè)頂崗實習(xí)在實施過程中還存在一些問題和困難，如企業(yè)與學(xué)校的需求差異、旅游行業(yè)淡旺季與實習(xí)期的時間矛盾、實習(xí)生生活管理和心理疏導(dǎo)問題等，有待在《新規(guī)定》的要求和指導(dǎo)下，與企業(yè)深度合作，探索出一套有效的、可操作的頂崗實習(xí)實施標(biāo)準。
數(shù)據(jù)挖掘論文篇七
古典文學(xué)中常見論文這個詞，當(dāng)代，論文常用來指進行各個學(xué)術(shù)領(lǐng)域的研究和描述學(xué)術(shù)研究成果的文章，簡稱為論文。以下就是由編為您提供的。
阿里巴巴成功上市，使馬云一時間家喻戶曉，同時讓更多人看到了電商發(fā)展的無限潛力和廣闊空間。電子商務(wù)是一門交叉性概念，其涉及理論知識和領(lǐng)域極為豐富，譬如：管理學(xué)、法學(xué)、經(jīng)濟學(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的活動。信息技術(shù)的進步和社會商業(yè)的發(fā)展使得經(jīng)濟數(shù)字化、競爭全球化、貿(mào)易自由化的趨勢不斷加強。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。為進一步了解近年來我國基于物聯(lián)網(wǎng)的電商發(fā)展研究熱點，筆者通過對cnki收錄的相關(guān)文獻的進行計量分析就此展開研究。
物聯(lián)網(wǎng)作為一種新興技術(shù)，自20世紀90年代由美國麻省理工學(xué)院首次提出以來，其技術(shù)實現(xiàn)及應(yīng)用引起國內(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，以射頻識別技術(shù)作為條碼識別的替代品，實現(xiàn)對物流系統(tǒng)進行智能化管理。
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。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、無線射頻識別，是一種通信技術(shù)，可通過無線電訊號識別特定目標(biāo)并讀寫相關(guān)數(shù)據(jù)，而無需識別系統(tǒng)與特定目標(biāo)之間建立機械或光學(xué)接觸。電子商務(wù)利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)通過把人、財、物、商店等實體聯(lián)結(jié)起來并在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下進行交互。在實現(xiàn)交互時，一個關(guān)鍵技術(shù)就是利用rfid技術(shù)給各個實體標(biāo)注獨一無二的標(biāo)簽從而將不同實體加以區(qū)分。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)不僅承擔(dān)著標(biāo)注實體角色而且在記錄生產(chǎn)過程、跟蹤物流以及防偽查詢等方面發(fā)揮著重要作用。
隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展和經(jīng)濟全球化浪潮的推動，電子商務(wù)問題及物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)成為國內(nèi)外學(xué)術(shù)界普遍研究熱點。國內(nèi)學(xué)者就電子商務(wù)發(fā)展進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)我國電子商務(wù)發(fā)展?fàn)顩r提出了針對性建議，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。
國內(nèi)對電子商務(wù)的研究熱度頗高，然而對物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)下電子商務(wù)的研究相對匱乏。2017年4月，我們在cnki上以“主題=電子商務(wù)”為檢索式進行檢索，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，通過篩選共112篇文獻與本文研究相關(guān)。在112篇文章中，98篇為非基金文獻，基金文獻僅占1/8。據(jù)調(diào)查，近年來我國基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)對電子商務(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)展動向及趨勢并進行相關(guān)比較分析對把握電子商務(wù)發(fā)展中關(guān)鍵問題具有極強的現(xiàn)實意義和指導(dǎo)意義。
數(shù)據(jù)挖掘論文篇八
[1]劉瑩?；跀?shù)據(jù)挖掘的商品銷售預(yù)測分析[j].科技通報。20xx(07)。
[2]姜曉娟，郭一娜?；诟倪M聚類的電信客戶流失預(yù)測分析[j].太原理工大學(xué)學(xué)報。20xx(04)。
[3]李欣海。隨機森林模型在分類與回歸分析中的應(yīng)用[j].應(yīng)用昆蟲學(xué)報。20xx(04)。
[4]朱志勇，徐長梅，劉志兵，胡晨剛?；谪惾~斯網(wǎng)絡(luò)的客戶流失分析研究[j].計算機工程與科學(xué)。20xx(03)。
[5]翟健宏，李偉，葛瑞海，楊茹?；诰垲惻c貝葉斯分類器的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點分組算法及評價模型[j].電信科學(xué)。20xx(02)。
[6]王曼，施念，花琳琳，楊永利。成組刪除法和多重填補法對隨機缺失的二分類變量資料處理效果的比較[j].鄭州大學(xué)學(xué)報(醫(yī)學(xué)版).20xx(05)。
[7]黃杰晟，曹永鋒。挖掘類改進決策樹[j].現(xiàn)代計算機(專業(yè)版).20xx(01)。
[8]李凈，張范，張智江。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與電信客戶分析[j].信息通信技術(shù)。20xx(05)。
[9]武曉巖，李康?；虮磉_數(shù)據(jù)判別分析的隨機森林方法[j].中國衛(wèi)生統(tǒng)計。20xx(06)。
[10]張璐。論信息與企業(yè)競爭力[j].現(xiàn)代情報。20xx(01)。
[13]俞馳。基于網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘的客戶獲取系統(tǒng)研究[d].西安電子科技大學(xué)20xx。
[14]馮軍。數(shù)據(jù)挖掘在自動外呼系統(tǒng)中的應(yīng)用[d].北京郵電大學(xué)20xx。
[15]于寶華?；跀?shù)據(jù)挖掘的高考數(shù)據(jù)分析[d].天津大學(xué)20xx。
[16]王仁彥。數(shù)據(jù)挖掘與網(wǎng)站運營管理[d].華東師范大學(xué)20xx。
[19]賈治國。數(shù)據(jù)挖掘在高考填報志愿上的應(yīng)用[d].內(nèi)蒙古大學(xué)20xx。
[22]阮偉玲。面向生鮮農(nóng)產(chǎn)品溯源的基層數(shù)據(jù)庫建設(shè)[d].成都理工大學(xué)20xx。
[23]明慧。復(fù)合材料加工工藝數(shù)據(jù)庫構(gòu)建及數(shù)據(jù)集成[d].大連理工大學(xué)20xx。
[25]岳雪。基于海量數(shù)據(jù)挖掘關(guān)聯(lián)測度工具的設(shè)計[d].西安財經(jīng)學(xué)院20xx。
[28]張曉東。全序模塊模式下范式分解問題研究[d].哈爾濱理工大學(xué)20xx。
[30]王化楠。一種新的混合遺傳的基因聚類方法[d].大連理工大學(xué)20xx。
[33]俞馳。基于網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘的客戶獲取系統(tǒng)研究[d].西安電子科技大學(xué)20xx。
[34]馮軍。數(shù)據(jù)挖掘在自動外呼系統(tǒng)中的應(yīng)用[d].北京郵電大學(xué)20xx。
[35]于寶華?；跀?shù)據(jù)挖掘的高考數(shù)據(jù)分析[d].天津大學(xué)20xx。
[36]王仁彥。數(shù)據(jù)挖掘與網(wǎng)站運營管理[d].華東師范大學(xué)20xx。
[39]賈治國。數(shù)據(jù)挖掘在高考填報志愿上的應(yīng)用[d].內(nèi)蒙古大學(xué)20xx。
數(shù)據(jù)挖掘論文篇九
隨著我國社會經(jīng)濟的不斷發(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競爭下很多企業(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，從而讓整個企業(yè)在激烈的市場競爭中穩(wěn)定、長久發(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)往往是希望通過運用相關(guān)的系統(tǒng)來對人才進行管理，基于我國社會整體經(jīng)濟實力的不斷發(fā)展以及互聯(lián)網(wǎng)信息時代的到來，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)對自身人力資源進行管理，同時也將人力資源管理系統(tǒng)作為整個信息化建設(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)時代的到來，以往傳統(tǒng)的計算機管理模式對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，隨著目前我國市場經(jīng)濟競爭趨勢的不斷增長，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)濟效益以及社會收益。為此，企業(yè)應(yīng)對人才進行招聘，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)來吸引社會中的各類人才，并采取有效的人才管理流程來對人才進行篩選，最終選擇質(zhì)量最佳的人才資源。與此同時，企業(yè)對人才招聘質(zhì)量的優(yōu)與良對自身內(nèi)部的員工、人類資源也會造成一定的影響，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)濟收益與社會利益。
2、2對人才的管理。
隨著社會對人才需求量的不斷增加，企業(yè)對員工的數(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、長久發(fā)展，應(yīng)采取數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來對人才進行管理，以往傳統(tǒng)的管理模式往往是對員工的基本信息以及日常考核進行管理，這種管理方式已經(jīng)不適應(yīng)現(xiàn)在時代發(fā)展的趨勢，為此，礦建企業(yè)必要順應(yīng)當(dāng)下時代的發(fā)展趨勢來采取有效的措施來對人力資源進行管理，現(xiàn)代化的管理模式主要強調(diào)的是對相關(guān)數(shù)據(jù)的分析和整理能力，通過對數(shù)據(jù)的分析來形成具有實際指導(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值的參考依據(jù)。例如，在實際人力資源管理過程中可以利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來對企業(yè)內(nèi)部員工的薪資水平進行分析，并對企業(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)對企業(yè)中年紀較大的員工進行分析，并對其進行科學(xué)的評判，從而對其提出更有利的參考價值和依據(jù)。
2、3實現(xiàn)對企業(yè)人才的合理分配。
隨著我國社會經(jīng)濟的不斷發(fā)展，人才的發(fā)展形勢也變得越來越“多元化”“個體化”。為此，筆者認為為了進一步提高礦建企業(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)來對人才進行合理分配，并結(jié)合內(nèi)部員工的實際特點以及具體類型進行客觀性的評判，這對企業(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)不僅可以實現(xiàn)對員工的共性以及特點進行分析，使每一位員工的信息資源、崗位職責(zé)得到有效劃分，同時也進一步實現(xiàn)對企業(yè)人才的合理分配。通過對數(shù)據(jù)信息的管理技術(shù)構(gòu)建實現(xiàn)對人員分組，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)揮最大的作用與價值，同時也進一步提高企業(yè)人力資源管理工作的效率和和質(zhì)量，最終推動企業(yè)穩(wěn)固、長久的發(fā)展。
綜上所述，隨著社會經(jīng)濟的飛速發(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重阻礙我國社會經(jīng)濟的穩(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，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)挖掘存在的幾個問題。
隨著人民生活水平的進一步提高，旅游消費的需求進一步上升，在云計算、互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)以及移動智能終端等信息通訊技術(shù)的飛速發(fā)展下，智游應(yīng)運而生。大數(shù)據(jù)作為當(dāng)下的熱點已經(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、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，雖然至今國內(nèi)外對于智游還沒有一個統(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，我國提出用十年時間基本實現(xiàn)智游的目標(biāo)[3]，過去幾年，國家旅游局的相關(guān)動作均為了實現(xiàn)這一目標(biāo)。但是，在借助大數(shù)據(jù)推動智游的可持續(xù)性發(fā)展中，大數(shù)據(jù)所產(chǎn)生的價值卻亟待提高，原因之一就是在收集、儲存了大量數(shù)據(jù)后，對它們深入挖掘不夠，沒有發(fā)掘出數(shù)據(jù)更多的價值。
智游的發(fā)展離不開移動網(wǎng)絡(luò)、物聯(lián)網(wǎng)、云平臺。隨著大數(shù)據(jù)的不斷發(fā)展，國內(nèi)許多景區(qū)已經(jīng)實現(xiàn)wi-fi覆蓋，部分景區(qū)也已實現(xiàn)人與人、人與物、人與景點之間的實時互動，多省市已建有旅游產(chǎn)業(yè)監(jiān)測平臺或旅游大數(shù)據(jù)中心以及數(shù)據(jù)可視化平臺，從中進行數(shù)據(jù)統(tǒng)計、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，已基本能掌握跟游客和景點相關(guān)的數(shù)據(jù)，可以實現(xiàn)更好旅游監(jiān)控、產(chǎn)業(yè)宏觀監(jiān)控，對該地的旅游管理和推廣都能發(fā)揮重要作用。
但從智慧化的發(fā)展來看，我國的信息化建設(shè)還需加強。雖然通訊網(wǎng)絡(luò)已基本能保證，但是大部分景區(qū)還無法實現(xiàn)對景區(qū)全面、透徹、及時的感知，更為困難的是對平臺的建設(shè)。在數(shù)據(jù)共享平臺的建設(shè)上，除了必備的硬件設(shè)施，大數(shù)據(jù)實驗平臺還涉及大量部門，如政府管理部門、氣象部門、交通、電子商務(wù)、旅行社、旅游網(wǎng)站等。如此多的部門相關(guān)聯(lián)，要想建立一個完整全面的大數(shù)據(jù)實驗平臺，難度可想而知。
大數(shù)據(jù)時代缺的不是數(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)、不懂如何對數(shù)據(jù)進行挖掘和利用，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)，通過云計算技術(shù)，對數(shù)據(jù)的收集、存儲都較為容易，但對數(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數(shù)據(jù)進行挖掘。其中，相關(guān)性分析方法通過關(guān)聯(lián)多個數(shù)據(jù)來源，挖掘數(shù)據(jù)價值。但針對旅游數(shù)據(jù)，采用這些方法挖掘數(shù)據(jù)的價值信息，難度也很大，因為旅游數(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、一個天氣變化、一次輿情評價等都將會對游客的旅行計劃帶來影響。對這些數(shù)據(jù)完全挖掘分析，對游客“行前、行中、行后”大數(shù)據(jù)的實時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)時代，無處不在的數(shù)據(jù)收集技術(shù)使我們的個人信息在所關(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，在大數(shù)據(jù)資源的開放性和共享性下，個人隱私和公民權(quán)益受到嚴重威脅。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”的數(shù)據(jù)被放入數(shù)據(jù)庫，被完全共享、挖掘、分析，那游客的人身財產(chǎn)安全將會受到嚴重影響，最終降低旅游體驗。所以，數(shù)據(jù)的安全管理是進行大數(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)計未來3~5年大數(shù)據(jù)行業(yè)將面臨全球性的人才荒，國內(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)實驗平臺；在挖掘方法上，對旅游大數(shù)據(jù)實時性數(shù)據(jù)的挖掘應(yīng)該被放在重要位置；在數(shù)據(jù)安全上，從加強大數(shù)據(jù)安全立法、監(jiān)管執(zhí)法及強化技術(shù)手段建設(shè)等幾個方面著手，提升大數(shù)據(jù)環(huán)境下數(shù)據(jù)安全保護水平。加強人才的培養(yǎng)與引進，加強產(chǎn)學(xué)研合作，培養(yǎng)智游大數(shù)據(jù)人才。
參考文獻。
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，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)挖掘存在的幾個問題。
隨著人民生活水平的進一步提高，旅游消費的需求進一步上升，在云計算、互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)以及移動智能終端等信息通訊技術(shù)的飛速發(fā)展下，智游應(yīng)運而生。大數(shù)據(jù)作為當(dāng)下的熱點已經(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、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，雖然至今國內(nèi)外對于智游還沒有一個統(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，我國提出用十年時間基本實現(xiàn)智游的目標(biāo)[3]，過去幾年，國家旅游局的相關(guān)動作均為了實現(xiàn)這一目標(biāo)。但是，在借助大數(shù)據(jù)推動智游的可持續(xù)性發(fā)展中，大數(shù)據(jù)所產(chǎn)生的價值卻亟待提高，原因之一就是在收集、儲存了大量數(shù)據(jù)后，對它們深入挖掘不夠，沒有發(fā)掘出數(shù)據(jù)更多的價值。
智游的發(fā)展離不開移動網(wǎng)絡(luò)、物聯(lián)網(wǎng)、云平臺。隨著大數(shù)據(jù)的不斷發(fā)展，國內(nèi)許多景區(qū)已經(jīng)實現(xiàn)wi-fi覆蓋，部分景區(qū)也已實現(xiàn)人與人、人與物、人與景點之間的實時互動，多省市已建有旅游產(chǎn)業(yè)監(jiān)測平臺或旅游大數(shù)據(jù)中心以及數(shù)據(jù)可視化平臺，從中進行數(shù)據(jù)統(tǒng)計、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，已基本能掌握跟游客和景點相關(guān)的數(shù)據(jù)，可以實現(xiàn)更好旅游監(jiān)控、產(chǎn)業(yè)宏觀監(jiān)控，對該地的旅游管理和推廣都能發(fā)揮重要作用。
但從智慧化的發(fā)展來看，我國的信息化建設(shè)還需加強。雖然通訊網(wǎng)絡(luò)已基本能保證，但是大部分景區(qū)還無法實現(xiàn)對景區(qū)全面、透徹、及時的感知，更為困難的是對平臺的建設(shè)。在數(shù)據(jù)共享平臺的建設(shè)上，除了必備的硬件設(shè)施，大數(shù)據(jù)實驗平臺還涉及大量部門，如政府管理部門、氣象部門、交通、電子商務(wù)、旅行社、旅游網(wǎng)站等。如此多的部門相關(guān)聯(lián)，要想建立一個完整全面的大數(shù)據(jù)實驗平臺，難度可想而知。
大數(shù)據(jù)時代缺的不是數(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)、不懂如何對數(shù)據(jù)進行挖掘和利用，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)，通過云計算技術(shù)，對數(shù)據(jù)的收集、存儲都較為容易，但對數(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數(shù)據(jù)進行挖掘。其中，相關(guān)性分析方法通過關(guān)聯(lián)多個數(shù)據(jù)來源，挖掘數(shù)據(jù)價值。但針對旅游數(shù)據(jù)，采用這些方法挖掘數(shù)據(jù)的價值信息，難度也很大，因為旅游數(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、一個天氣變化、一次輿情評價等都將會對游客的旅行計劃帶來影響。對這些數(shù)據(jù)完全挖掘分析，對游客“行前、行中、行后”大數(shù)據(jù)的實時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)時代，無處不在的數(shù)據(jù)收集技術(shù)使我們的個人信息在所關(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，在大數(shù)據(jù)資源的開放性和共享性下，個人隱私和公民權(quán)益受到嚴重威脅。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”的數(shù)據(jù)被放入數(shù)據(jù)庫，被完全共享、挖掘、分析，那游客的人身財產(chǎn)安全將會受到嚴重影響，最終降低旅游體驗。所以，數(shù)據(jù)的安全管理是進行大數(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)計未來3~5年大數(shù)據(jù)行業(yè)將面臨全球性的人才荒，國內(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)實驗平臺；在挖掘方法上，對旅游大數(shù)據(jù)實時性數(shù)據(jù)的挖掘應(yīng)該被放在重要位置；在數(shù)據(jù)安全上，從加強大數(shù)據(jù)安全立法、監(jiān)管執(zhí)法及強化技術(shù)手段建設(shè)等幾個方面著手，提升大數(shù)據(jù)環(huán)境下數(shù)據(jù)安全保護水平。加強人才的培養(yǎng)與引進，加強產(chǎn)學(xué)研合作，培養(yǎng)智游大數(shù)據(jù)人才。
參考文獻。
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)滲透到社會生活和工業(yè)生產(chǎn)的各個領(lǐng)域。作為數(shù)據(jù)挖掘的實踐者，本人在讀數(shù)學(xué)專業(yè)的同時，也興趣盎然地涉足了數(shù)據(jù)科學(xué)和機器學(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，能讓我對數(shù)據(jù)挖掘這個領(lǐng)域有更深入的認識和體驗。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，并且讓我體會到寫論文不僅僅是理論知識,更需要實踐的動手能力，思維的掌握能力，和成果演示的表達能力。在這篇心得體會中，我想分享我的經(jīng)驗，和大家一起探究數(shù)據(jù)挖掘的獨特之處。
第一段：學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘的信念
數(shù)據(jù)挖掘作為一個復(fù)雜的技術(shù)領(lǐng)域，它的研究對象可以是已有的數(shù)據(jù)集合，經(jīng)修正的數(shù)據(jù)對象或者真實的數(shù)據(jù)。要想在這個領(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、計算機等領(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，我們不僅需要明``確各項技術(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
一般來說，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)挖掘的各種知識點、探索分享“開源”資源、通過訓(xùn)練理論模型以及掌握不同實際應(yīng)用場景下的數(shù)據(jù)挖掘流程等。這些方法都非常必要，同時也大大豐富了我們的數(shù)據(jù)挖掘知識儲備。
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，并通過對數(shù)據(jù)源進行預(yù)處理和特征選擇，把語音呼叫數(shù)據(jù)與樣本數(shù)據(jù)進行匹配，并提出了樹形神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的性能檢驗。同時，本文探討了該模型的實際應(yīng)用場景以及對未來語音識別的發(fā)展具有重要的參考價值。該論文的相關(guān)資料、數(shù)據(jù)等都經(jīng)過了極為詳盡的研究和討論。通過數(shù)據(jù)挖掘的方法，該論文配備有附錄和數(shù)據(jù)模型的詳細數(shù)據(jù)分析。
第四段：論文的收獲
通過這篇論文的寫作，我除了掌握數(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、團隊溝通協(xié)作能力和美術(shù)設(shè)計等多方面的能力。通過論文的撰寫和演示,我更加深入地認識了數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用的深度、挑戰(zhàn)和前景。
第五段：未來展望
在未來的學(xué)習(xí)和工作中,我希望能夠不斷強化自己數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域方面的知識儲備,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,并在日后的實踐中不斷總結(jié)經(jīng)驗,挖掘新的理論問題，依托技術(shù)優(yōu)勢和網(wǎng)絡(luò)平臺，推動數(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。
數(shù)據(jù)挖掘論文篇十三
[1]劉瑩?；跀?shù)據(jù)挖掘的商品銷售預(yù)測分析[j].科技通報。2014（07）。
[2]姜曉娟，郭一娜?；诟倪M聚類的電信客戶流失預(yù)測分析[j].太原理工大學(xué)學(xué)報。2014（04）。
[3]李欣海。隨機森林模型在分類與回歸分析中的應(yīng)用[j].應(yīng)用昆蟲學(xué)報。2013（04）。
[4]朱志勇，徐長梅，劉志兵，胡晨剛?；谪惾~斯網(wǎng)絡(luò)的客戶流失分析研究[j].計算機工程與科學(xué)。2013（03）。
[5]翟健宏，李偉，葛瑞海，楊茹?；诰垲惻c貝葉斯分類器的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點分組算法及評價模型[j].電信科學(xué)。2013（02）。
[6]王曼，施念，花琳琳，楊永利。成組刪除法和多重填補法對隨機缺失的二分類變量資料處理效果的比較[j].鄭州大學(xué)學(xué)報（醫(yī)學(xué)版）.2012（05）。
[7]黃杰晟，曹永鋒。挖掘類改進決策樹[j].現(xiàn)代計算機（專業(yè)版）.2010（01）。
[8]李凈，張范，張智江。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與電信客戶分析[j].信息通信技術(shù)。2009（05）。
[9]武曉巖，李康?；虮磉_數(shù)據(jù)判別分析的隨機森林方法[j].中國衛(wèi)生統(tǒng)計。2006（06）。
[10]張璐。論信息與企業(yè)競爭力[j].現(xiàn)代情報。2003（01）。
[13]俞馳?；诰W(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘的客戶獲取系統(tǒng)研究[d].西安電子科技大學(xué)2009。
[14]馮軍。數(shù)據(jù)挖掘在自動外呼系統(tǒng)中的應(yīng)用[d].北京郵電大學(xué)2009。
[15]于寶華?；跀?shù)據(jù)挖掘的高考數(shù)據(jù)分析[d].天津大學(xué)2009。
[16]王仁彥。數(shù)據(jù)挖掘與網(wǎng)站運營管理[d].華東師范大學(xué)2010。
[19]賈治國。數(shù)據(jù)挖掘在高考填報志愿上的應(yīng)用[d].內(nèi)蒙古大學(xué)2005。
[22]阮偉玲。面向生鮮農(nóng)產(chǎn)品溯源的基層數(shù)據(jù)庫建設(shè)[d].成都理工大學(xué)2015。
[23]明慧。復(fù)合材料加工工藝數(shù)據(jù)庫構(gòu)建及數(shù)據(jù)集成[d].大連理工大學(xué)2014。
[25]岳雪?；诤Ａ繑?shù)據(jù)挖掘關(guān)聯(lián)測度工具的設(shè)計[d].西安財經(jīng)學(xué)院2014。
[28]張曉東。全序模塊模式下范式分解問題研究[d].哈爾濱理工大學(xué)2015。
[30]王化楠。一種新的混合遺傳的基因聚類方法[d].大連理工大學(xué)2014。
“大數(shù)據(jù)”到底有多大？根據(jù)研究機構(gòu)統(tǒng)計，僅在2011年，全球數(shù)據(jù)增量就達到了1.8zb(即1.8萬億gb)，相當(dāng)于全世界每個人產(chǎn)生200gb以上的數(shù)據(jù)。這種增長趨勢仍在加速，據(jù)保守預(yù)計，接下來幾年中，數(shù)據(jù)將始終保持每年50%的增長速度。
縱觀人類歷史，每一次劃時代的變革都是以新工具的出現(xiàn)和應(yīng)用為標(biāo)志的。蒸汽機把人們從農(nóng)業(yè)時代帶入了工業(yè)時代，計算機和互聯(lián)網(wǎng)把人們從工業(yè)時代帶入了信息時代，而如今大數(shù)據(jù)時代已經(jīng)到來，它源自信息時代，又是信息時代全方位的深化應(yīng)用與延伸。大數(shù)據(jù)時代的生產(chǎn)原材料是數(shù)據(jù)，生產(chǎn)工具則是大數(shù)據(jù)技術(shù)，是對信息時代所產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)的挖掘和分析，從而快速地獲取有價值信息的技術(shù)和應(yīng)用。
概括來講，大數(shù)據(jù)有三個特征，可總結(jié)歸納為“3v”，即量(volume)、類(variety)、時(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，處理速度快，時效性要求高，從傳統(tǒng)的事務(wù)性數(shù)據(jù)到實時或準實時數(shù)據(jù)。
數(shù)據(jù)挖掘，又稱為知識發(fā)現(xiàn)(knowledgediscovery)，是通過分析每個數(shù)據(jù)，從大量數(shù)據(jù)中尋找其規(guī)律的技術(shù)。知識發(fā)現(xiàn)過程通常由數(shù)據(jù)準備、規(guī)律尋找和規(guī)律表示3個階段組成。數(shù)據(jù)準備是從數(shù)據(jù)中心存儲的數(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)庫僅實現(xiàn)了數(shù)據(jù)錄入、查詢和統(tǒng)計等較低層次的功能，無法發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中存在的有用信息，更無法進一步通過數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)更高的價值。如果能夠?qū)@些數(shù)據(jù)進行分析，探尋其數(shù)據(jù)模式及特征，進而發(fā)現(xiàn)某個客戶、群體或組織的興趣和行為規(guī)律，專業(yè)人員就可以預(yù)測到未來可能發(fā)生的變化趨勢。這樣的數(shù)據(jù)挖掘過程，將極大拓展企業(yè)核心競爭力。例如，在網(wǎng)上購物時遇到的提示“瀏覽了該商品的人還瀏覽了如下商品”，就是在對大量的購買者“行為軌跡”數(shù)據(jù)進行記錄和挖掘分析的基礎(chǔ)上，捕捉總結(jié)購買者共性習(xí)慣行為，并針對性地利用每一次購買機會而推出的銷售策略。
隨著社會的進步和信息通信技術(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”等詞匯已無法形容數(shù)據(jù)的增長速度。
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、競爭和生產(chǎn)力的。下一個新領(lǐng)域》的報告。報告中指出，數(shù)據(jù)已經(jīng)滲透到每一個行業(yè)和業(yè)務(wù)職能領(lǐng)域，逐漸成為重要的生產(chǎn)因素；而人們對于大數(shù)據(jù)的運用預(yù)示著新一波生產(chǎn)率增長和消費者盈余浪潮的到來。2012年3月29日，美國政府在白宮網(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“大數(shù)據(jù)研究和發(fā)展計劃”，增強從大數(shù)據(jù)中分析萃取信息的能力。
在電力行業(yè)，堅強智能電網(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，國家電網(wǎng)公司已初步建成了國內(nèi)領(lǐng)先、國際一流的信息集成平臺。隨著三地集中式數(shù)據(jù)中心的陸續(xù)投運，一級部署業(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)將從時效性層面進一步豐富和拓展。大數(shù)據(jù)的“量類時”特性，已在海量、實時的電網(wǎng)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中進一步凸顯，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)運營數(shù)據(jù)，如交易電價、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、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)實際的數(shù)據(jù)，對其進行深入分析，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)度決策支持和更準確的用電量預(yù)測)，客戶用電行為分析與客戶細分，電力企業(yè)精細化運營管理等等，實現(xiàn)更科學(xué)的需求側(cè)管理。
例如，在電力營銷環(huán)節(jié)，針對“大營銷”體系建設(shè)，以客戶和市場為導(dǎo)向，省級集中的95598客戶服務(wù)、計量檢定配送業(yè)務(wù)屬地化管理的營銷管理體系和24小時面向客戶的營銷服務(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)有營銷組織模式，科學(xué)配置計量、收費和服務(wù)資源，構(gòu)建營銷稽查數(shù)據(jù)監(jiān)控分析模型；建立各種針對營銷的系統(tǒng)性算法模型庫，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中存在的隱藏關(guān)系，為各級決策者提供多維的、直觀的、全面的、深入的分析預(yù)測性數(shù)據(jù)，進而主動把握市場動態(tài)，采取適當(dāng)?shù)臓I銷策略，獲得更大的企業(yè)效益，更好地服務(wù)于社會和經(jīng)濟發(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)，在線計算輸送功率極限，并考慮電壓等因素對功率極限的影響，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)濟性。
公司具備非常好的從數(shù)據(jù)運維角度實現(xiàn)更大程度信息、知識發(fā)現(xiàn)的條件和基礎(chǔ)，完全可以立足數(shù)據(jù)運維服務(wù)，創(chuàng)造數(shù)據(jù)增值價值，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)運維的成果將有可能作為一種新的消費形態(tài)與交付方式，給客戶帶來全新的使用體驗，打破傳統(tǒng)業(yè)務(wù)系統(tǒng)間各自為陣的局面，進一步推動電網(wǎng)生產(chǎn)和企業(yè)管理，從數(shù)據(jù)運維角度對企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營、管理以及堅強智能電網(wǎng)建設(shè)提供更有力、更長遠、更深入的支撐。
這個問題太籠統(tǒng)，基本上算法和應(yīng)用是兩個人來做的，可能是數(shù)據(jù)挖掘職位。做算法的比較少，也比較高級。
其實所謂做算法大多數(shù)時候都不是設(shè)計新的算法(這個可以寫論文了)，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，還是要求扎實的算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)功底，以及豐富的分布式計算的知識的，以及不錯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，只要會編程都是很容易入門的。
實際情況不太清楚，由于數(shù)據(jù)挖掘和大數(shù)據(jù)這個概念太火了，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)的機會多一些。而且做數(shù)據(jù)挖掘現(xiàn)在熱點的技術(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(因為會的人太少了，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，正則表達式，hadoop，spark，爬蟲，機器學(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)挖掘常用的語言，比如python，scala，r;學(xué)習(xí)足夠的linux經(jīng)驗，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，搞數(shù)據(jù)的別跟我說不會用數(shù)據(jù)庫。
補充的一些技能，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。
我覺得應(yīng)當(dāng)學(xué)習(xí)，首先hadoop和hive很簡單(如果你用aws的話你可以開一臺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，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實的學(xué)linux和mysql，這兩個都可以在自己的pc上安裝，自己折騰)。
spark對很多人來說才是需要學(xué)習(xí)的，如果你有java經(jīng)驗大可以從java入門。如果沒有那么還是建議從scala入門，但是實際上如果沒有java經(jīng)驗，scala入門也會有一定難度，但是可以慢慢補。
所以總的來說spark才足夠難，以至于需要學(xué)習(xí)。
如果上面任何一個問題的答案是no，我都不建議直接轉(zhuǎn)行或者申請高級的數(shù)據(jù)挖掘職位(因為你很難找到一個正經(jīng)的數(shù)據(jù)挖掘崗位，頂多是一些打擦邊球的崗位，無論是實際干的工作還是未來的成長可能對你的幫助都不大)。
無論你現(xiàn)在是學(xué)生還是已經(jīng)再做一些前段后端、運維之類的工作你都有足夠的時間補齊這些基礎(chǔ)知識。
補齊了這些知識之后，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)挖掘論文對于這個領(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。
在寫一篇數(shù)據(jù)挖掘論文時，需要注意幾個重點。首先，需要明確研究對象和研究目的，確定原始數(shù)據(jù)的來源和數(shù)據(jù)處理方法。其次，需要進行特征分析，挑選有效的特征進行數(shù)據(jù)挖掘。同時，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)測結(jié)果。最后，還需要對結(jié)果進行驗證和評價，以保證數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果的準確性和可靠性。
在我的研究過程中，我深刻地認識到了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的重要性和應(yīng)用價值。我需要詳細地了解數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)清洗、特征選擇和評估模型等方面的知識，學(xué)習(xí)基本的算法和模型，并靈活運用最新的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，以達到最好的預(yù)測結(jié)果。同時，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)準和要求。
數(shù)據(jù)挖掘的研究范圍和深度不斷擴大，論文審查機構(gòu)和專家對數(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和創(chuàng)新點，同時，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，語言流暢等特點。
第五段：總結(jié)論文寫作的經(jīng)驗和啟示。
總之，在撰寫優(yōu)秀的數(shù)據(jù)挖掘論文時，應(yīng)該注重掌握所需的關(guān)鍵技術(shù)和知識，同時宏觀和微觀兩個方面的考慮都需要。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)準和要求，并且合理分配時間，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)展和實踐做出重要貢獻。
數(shù)據(jù)挖掘論文篇十五
計算機技術(shù)的不斷發(fā)展，信息技術(shù)不斷加強，在社會新的發(fā)展趨勢下，以往的傳統(tǒng)管理模式落后于現(xiàn)代化發(fā)展的管理水平。為了創(chuàng)新檔案管理的模式，提高檔案管理的質(zhì)量，在現(xiàn)代檔案信息管理系統(tǒng)中引入數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。
數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是一種基于統(tǒng)計學(xué)、人工智能等等技術(shù)基礎(chǔ)上，能夠自動分析原有數(shù)據(jù)，從而做出歸納整理，并對其潛在的模式進行挖掘的決策支持過程，簡單來說就是從一系列復(fù)雜的數(shù)據(jù)中提取人們需要的潛在性信息。
二十世紀末，計算機挖掘技術(shù)產(chǎn)生。其一般用到的方法有：
（1）孤立點分析。孤立點分析法主要用于對于特殊信息的挖掘。
（2）聚類分析。聚類分析方法是在指定的對象中，對其價值聯(lián)系進行搜索。
（3）分類分析。分類分析就是找出具有一定特點的數(shù)據(jù)，對需要解讀的數(shù)據(jù)進行識別。
（4）關(guān)聯(lián)性分析。關(guān)聯(lián)性分析方法是對指定數(shù)據(jù)中出現(xiàn)頻繁的數(shù)據(jù)進行挖掘。
（5）序列分析。與關(guān)聯(lián)性分析法一樣，由數(shù)據(jù)之間內(nèi)在的聯(lián)系得出潛在的關(guān)聯(lián)。
1.3計算機挖掘技術(shù)的形式分析。
計算機挖掘技術(shù)在使用過程中，收集到的數(shù)據(jù)不同，數(shù)據(jù)收集的方法也就不同。在對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進行形式分析的時候，主要用到：分類形式、粗糙集形式、相關(guān)規(guī)則形式。
系統(tǒng)中的應(yīng)用計算機挖掘技術(shù)，能夠?qū)㈦[藏的信息挖掘出來并進行總結(jié)和利用，運用到檔案管理中來，在充分發(fā)揮挖掘技術(shù)作用的同時，極大的提高了檔案數(shù)據(jù)的利用價值。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在檔案管理系統(tǒng)中，一般用到的方法為：
2.1收集法。
該方法在對數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進行分析的基礎(chǔ)上，建立對已知數(shù)據(jù)詳細描述的概念模型。然后將每個測試的樣本與此模型進行比較，若有一個模型在測試中被認可，就可以以此模型對管理的對象分類。例如，檔案管理員就某事向客戶進行問卷調(diào)查并將答案輸入到數(shù)據(jù)庫中。在該數(shù)據(jù)庫中，對客戶的回答進行具體屬性描述，當(dāng)有新的回答內(nèi)容輸入的時候，系統(tǒng)會自動對該客戶需求分類，在減輕管理員工作壓力的同時，提高了檔案管理的效率。
2.2保留法。
該方法是防止老客戶檔案丟失并將客戶留住的過程。對于任何一個企業(yè)來說，發(fā)展一個新的客戶的成本要遠遠高于留住一個來客戶的成本。在客戶保留的過程中，對客戶檔案流失原因的分析至關(guān)重要，因此，采用挖掘技術(shù)對其進行分析是必要的。
2.3分類法。
通過計算機挖掘技術(shù)對檔案進行分類，按照不同的性質(zhì)進行系統(tǒng)的劃分，將所有相似或相通的檔案進行整理，在人們需要的時候，能夠快速的被提取出來，提高了檢索的效率和分類的專業(yè)性。
計算機挖掘技術(shù)的應(yīng)用，對檔案管理方式的不斷完善有著極其重要的意義，其重要性主要體現(xiàn)在：
3.1對檔案的保護更全面。
一部分具有歷史意義的檔案，隨著保存的時間不斷增加，其年代感加強，意義和價值增大。相應(yīng)的，利用的頻率會隨著利用的價值增加，也更容易被損壞從而導(dǎo)致檔案信息壽命折損，此外，管理不當(dāng)造成泄密，使檔案失去了原本的利用價值，這種存在于檔案管理和利用之間的矛盾，使得檔案管理面臨著巨大的難題。挖掘技術(shù)的運用，緩解了這種矛盾，在檔案管理工作中具有重要的意義。
3.2提升檔案管理的質(zhì)量。
在檔案信息管理系統(tǒng)中引入計算機挖掘技術(shù)，使得檔案信息管理打破了傳統(tǒng)的模式，通過挖掘技術(shù)，對管理的模式有了極大的創(chuàng)新，工作人員以往繁重的工作壓力得到釋放，時間和精力更加豐富，在對檔案管理的細節(jié)方面也就更加注意，同時也加快了對檔案的數(shù)據(jù)信息進行處理的速度，提升檔案管理的整體質(zhì)量。
綜上所述，計算機數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)涉及的內(nèi)容很廣，對挖掘技術(shù)的運用，使得各行各業(yè)的發(fā)展水平得到了很大的提高，推動社會經(jīng)濟的發(fā)展，帶動社會發(fā)展模式的創(chuàng)新。在檔案管理中使用計算機挖掘技術(shù)，使得檔案信息保存的方法及安全性有了很大的提高。同時，也需要檔案信息管理人員在進行檔案信息管理的時候，能合理利用計算機信息挖掘技術(shù)，在提高工作效率的同時，促進管理模式的不斷創(chuàng)新，以適應(yīng)時代發(fā)展的要求。
數(shù)據(jù)挖掘論文篇十六
：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)運而生。為了高效有序的醫(yī)療信息管理，需要加強數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在醫(yī)療信息管理中的實際應(yīng)用，從而提升醫(yī)院的管理水平，為醫(yī)院的管理工作及資源的合理配置提供多樣化發(fā)展的可能性。筆者將針對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在醫(yī)療信息管理中的應(yīng)用這一課題進行相應(yīng)的探究，從而提出合理的改進建議。
：挖掘技術(shù)；醫(yī)療信息管理；應(yīng)用方式。
數(shù)據(jù)挖掘作為一種數(shù)據(jù)信息再利用的有效技術(shù)，能夠有效地為醫(yī)院的管理決策提供重要信息。它以數(shù)據(jù)庫、人工智能以及數(shù)理統(tǒng)計為主要技術(shù)支柱進行技術(shù)管理與決策。而在醫(yī)療信息管理過程之中應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠較好地針對醫(yī)療衛(wèi)生信息進行整理與歸類來建立管理模型，形成有效的總結(jié)數(shù)據(jù)的同時能夠為醫(yī)療工作的高效進行提供有價值的信息。所以筆者將以數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在醫(yī)療信息管理中的應(yīng)用為著手點，從而針對其應(yīng)用現(xiàn)狀進行探究，以此提出加強數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在醫(yī)療信息管理中應(yīng)用的具體措施，希望能夠在理論層面上推動醫(yī)療信息管理工作的飛躍。
數(shù)據(jù)挖掘是結(jié)合信息收集技術(shù)、人工智能處理技術(shù)以及分析檢測技術(shù)等所形成的功能強大的技術(shù)。它能夠?qū)崿F(xiàn)對于數(shù)據(jù)的收集、問題的定義與處理，并且能夠較好地對于結(jié)果進行解釋與評估。在醫(yī)療信息管理工作進行的過程之中，應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以較好地加強醫(yī)療信息數(shù)據(jù)模型的建立，同時以多種形式出現(xiàn)，例如文字信息、基本信號信息、圖像收集等，也能夠用來進行醫(yī)療信息的科普與宣傳。并且，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在醫(yī)療信息中所體現(xiàn)出的應(yīng)用方式有所不同，在數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用過程之中，既可以針對同一類的實物反應(yīng)出共同性質(zhì)的基本特征，同時也能夠根據(jù)具有一定關(guān)聯(lián)性的事物信息來探究差異。這些功能不僅僅能夠在醫(yī)療信息的管理層面上給予醫(yī)療人員較大的信息管理指導(dǎo)，同時在實際的醫(yī)療診斷過程之中，也可以向醫(yī)生提供患者的患病信息，并且輔助治療的進行[1]。所以，在醫(yī)療信息管理中應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)不僅僅能夠推動醫(yī)療信息管理水平的提升，也是醫(yī)院實現(xiàn)現(xiàn)代化、信息化建設(shè)的重要體現(xiàn)，需要從根本上明確醫(yī)療信息管理應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的必要性與基本內(nèi)涵，從而針對醫(yī)院的管理現(xiàn)狀實現(xiàn)其管理方式與技術(shù)應(yīng)用的轉(zhuǎn)變與優(yōu)化。
2.1實現(xiàn)建模環(huán)節(jié)以及數(shù)據(jù)收集環(huán)節(jié)的優(yōu)化。
在應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的過程之中，必須基于數(shù)據(jù)庫信息的基礎(chǔ)之上，其數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)才能夠進行相應(yīng)的規(guī)律探究與信息分析，所以需要在源頭處加強數(shù)據(jù)收集環(huán)節(jié)以及建模環(huán)節(jié)的優(yōu)化。以醫(yī)院中醫(yī)部門為例，在對于中醫(yī)處方經(jīng)驗的挖掘方法使用過程之中，需要針對不同的藥物進行關(guān)聯(lián)性建模，比如數(shù)據(jù)庫中有基礎(chǔ)性藥物，針對藥物進行頻數(shù)和次數(shù)的統(tǒng)計，然后以此類推，將所有藥物都按照出現(xiàn)的頻數(shù)進行降數(shù)排列，從而探究參考價值。建模環(huán)節(jié)以及數(shù)據(jù)收集環(huán)節(jié)是醫(yī)療信息管理過程的根本，所以需要做好對于建模環(huán)節(jié)以及數(shù)據(jù)收集環(huán)節(jié)的優(yōu)化，才能夠為數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用奠定相應(yīng)的基礎(chǔ)[2]。
想要在醫(yī)療信息管理過程之中，加強對于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的有效應(yīng)用，就需要從數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用類別處進行著手，從而提升技術(shù)應(yīng)用的針對性與有效性。常見的技術(shù)應(yīng)用類別有：醫(yī)院資源配置方面、病患區(qū)域管理方面、醫(yī)療衛(wèi)生質(zhì)量管理方面、醫(yī)療急診管理方面、醫(yī)院經(jīng)濟管理方面以及醫(yī)療衛(wèi)生常見病宣傳方面等，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)都可以在這些類別之中實現(xiàn)應(yīng)用，但是在應(yīng)用的過程之中也有所不同。以病房區(qū)域管理為例，在應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)之前，首先需要明確不同的科室狀況以及病房區(qū)域分配狀況等，加強病患區(qū)域的指標(biāo)分析，因為病房管理不僅僅影響到科室的工作效率與工作效果，同時也是醫(yī)療物資分配與人員編制的主要參考標(biāo)準。其次利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠較好地實現(xiàn)不同科室工作效率、質(zhì)量管理質(zhì)量以及經(jīng)濟收益等多種指標(biāo)的評估，建立其科室的運營模型，從而實現(xiàn)科室的又好又快發(fā)展。比如使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)建立其病區(qū)管理的標(biāo)準模型以及統(tǒng)計指標(biāo)，從而計算出科室動態(tài)的工作模型以及病床動態(tài)的周轉(zhuǎn)次數(shù)等[3]。另外在醫(yī)療質(zhì)量管理過程之中，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)提供的不僅僅是資料數(shù)據(jù)的參考以及疾病的診斷，也能夠針對臨床的治療效果進行分析與評價，并且能夠預(yù)測治療狀況：可以利用醫(yī)院的醫(yī)療數(shù)據(jù)庫，對于病人的基本患病信息進行分類，從而比對死亡率、治愈率等多個數(shù)據(jù)，實現(xiàn)治療方案的制訂。而在醫(yī)療質(zhì)量管理過程之中也有很多的影響因素，例如基礎(chǔ)醫(yī)療設(shè)備、病床周轉(zhuǎn)次數(shù)、病種治愈記錄等，所以也可以利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來進一步加強其多種數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性，從而為提升醫(yī)院的社會效益與經(jīng)濟效益提出合理的參考性建議。
醫(yī)院加強數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用方向的探索上，可以從客戶拓展這個角度出發(fā)實現(xiàn)對于醫(yī)療信息管理。例如通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)多方進行患者信息比對，同時制訂完善的醫(yī)療服務(wù)影響策略方式，加強對于客戶行為的分析；在數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)之上，增強其技術(shù)應(yīng)用的實用性，在分析的基礎(chǔ)之上比對自身的競爭優(yōu)勢，實現(xiàn)醫(yī)院資源的合理規(guī)劃與合理配置，例如藥品、資金以及疾病診斷等，從而實現(xiàn)經(jīng)營狀況的優(yōu)化。目前醫(yī)院也逐步向現(xiàn)代化、信息化方向發(fā)展，無論是信息管理還是醫(yī)療技術(shù)方面，醫(yī)院都已經(jīng)成為了一個信息化的綜合行業(yè)體系，所以在加強數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用的過程之中，還需要加強數(shù)據(jù)信息的管理，實現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果的維護，從而提升醫(yī)院的決策能力，實現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的高效應(yīng)用。
醫(yī)院在目前的醫(yī)療信息管理過程之中，還有很大的發(fā)展空間，需要綜合利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，實現(xiàn)其信息管理水平的提升。通過明確數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用方向、應(yīng)用類別以及建模數(shù)據(jù)環(huán)節(jié)的優(yōu)化等，促進醫(yī)院管理水平的提升，實現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用效果的提升。
[2]廖亮。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在醫(yī)療信息管理中的應(yīng)用[j].中國科技信息，20xx(11):54,56.
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)勢特征，但這其中不免摻雜了個人主觀經(jīng)驗，因此本文就中醫(yī)臨床理論研究中醫(yī)病案為基礎(chǔ)，對應(yīng)用病案數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果來總結(jié)和重建中醫(yī)臨床理論的方式進行了探討，認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)展的動力。從古至今，中醫(yī)名醫(yī)名家輩出，他們的臨床經(jīng)驗和學(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。新中國成立以來，中醫(yī)不斷汲取最新的科技成果，進行了大量臨床實踐，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)達的背景下，運用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對中醫(yī)病案進行大數(shù)據(jù)分析，客觀揭示當(dāng)前中醫(yī)臨床理論的本來面目，盡可能減少個人見解的偏倚，對于推動中醫(yī)臨床理論發(fā)展具有重要的現(xiàn)實意義，本文就基于病案數(shù)據(jù)挖掘的中醫(yī)臨床理論重建進行探討如下。
1.1中醫(yī)古典文獻是傳統(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為其有獨特的理論體系，而在這其中，中醫(yī)古典文獻做出的貢獻應(yīng)該是第一位的。因為這些古典文獻的記載和流傳，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，與臨床進行有機結(jié)合，不斷研究出新的適合于當(dāng)前時代的臨床理論。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。到了金元時期，就是百家爭鳴的時代，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)家參考的古典文獻并創(chuàng)建了不同的臨床理論，而明清時期以葉天士和吳鞠通為首確立的衛(wèi)氣營血和三焦辨證，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，離不開前人的摸索與貢獻，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。
1.2當(dāng)代著名中醫(yī)的臨床經(jīng)驗不斷提升為中醫(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。在中醫(yī)理論與實踐發(fā)展的相互促進過程中，當(dāng)代醫(yī)家通過讀書、臨證、心悟?qū)嵺`經(jīng)驗不斷總結(jié)并升華為理論，又在實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)代實踐相互融合起來。例如上世紀60年代時，面對中醫(yī)基礎(chǔ)理論中新的思想相對匱乏的這一局面，鄧鐵濤結(jié)合其治療的臨床經(jīng)驗，首次提出了“五臟相關(guān)學(xué)說”。盡管當(dāng)時的理論準備并不完善，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，并且隨著時代的發(fā)展，逐漸驗證了鄧老的這一經(jīng)驗的正確性，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”，認為肝臟與中風(fēng)的關(guān)系最為密切。隨著時代的推進，自20世紀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，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，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、陰陽五行辨證以及八綱辨證劃分得越來越細化，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，通過對艾滋病中醫(yī)病因病機、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”“氣虛為本”的病因病機學(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俱進力度不夠。
不可否認的是，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，朱南孫教授認為多是由于濕蘊沖任所致，其用自擬的清熱利濕方來進行治療；而李廣文教授則認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，擬通任種子湯進行治療[6]。又如對于“和解法”這一治療方法的理解，當(dāng)代名醫(yī)蒲輔周老先生認為“寒熱并用，補瀉合劑，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)家在面對不同的疾病，甚至是不同的理法方藥時，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)理論還存在一個缺陷就是它的與時俱進力度還不夠，很多古代經(jīng)典方藥的主治病癥，在當(dāng)今時代已經(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，對應(yīng)的烏梅丸的主要適應(yīng)病癥也不再是蛔厥；在針對沒有明顯臨床表現(xiàn)的疾病如乙肝時，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)理論來認識中醫(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)是一門實踐性很強的學(xué)科，它是在哲學(xué)辨證的思想指導(dǎo)下，與臨床經(jīng)驗不斷結(jié)合，這與西醫(yī)知識體系相比較，難免存在一定的滯后性，這都會使得中醫(yī)臨床理論發(fā)展相對的落后。
2.2部分中醫(yī)理論帶有權(quán)威專家的“個人學(xué)說”偏見。
傳統(tǒng)中醫(yī)強調(diào)個人經(jīng)驗和學(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“個人學(xué)說”色彩。由于現(xiàn)代西方先進的科技文化流入，使得中醫(yī)在一定程度上備受質(zhì)疑，而正是因為人們對于中醫(yī)理論的一些偏見，才使得中醫(yī)長期讓人詬病。
3.1臨床理論應(yīng)具有真實性與系統(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的臨床實踐基礎(chǔ)上，從一次次臨床實踐中得出。由于歷史時代的原因以及假設(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)的五運六氣學(xué)說對現(xiàn)代疫病預(yù)測和人體各經(jīng)絡(luò)臟腑在時間上對于人體治病效果的不同等，就需要我們在扎實的文獻與臨床實踐基礎(chǔ)上，對醫(yī)案進行認真總結(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)個人經(jīng)驗所進行的。隨著科技的不斷發(fā)展與時代的不斷進步，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，對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)就其病因病機的認識以及探究相應(yīng)的診療方法，無疑也是一種理論上的創(chuàng)新[8]。通過對其進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，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并可持續(xù)拓展。
隨著時代的進步，當(dāng)代的中醫(yī)臨床理論可以通過網(wǎng)絡(luò)等方式進行共享，在大數(shù)據(jù)的這一時代背景下，隨著病案的不斷報道與積累，可以將各類成功的中醫(yī)醫(yī)案進行統(tǒng)計和挖掘，其結(jié)果也會不斷進行更新和發(fā)展。不同的醫(yī)家對于某一疾病的認識角度可能不同，其表現(xiàn)在病位、病性、病勢和證候的判斷標(biāo)準也不一樣，因此方藥規(guī)律也不一樣。而通過統(tǒng)計某一中醫(yī)或西醫(yī)疾病的較大樣本病例，并對其進行數(shù)據(jù)挖掘，可以得出整個中醫(yī)群體對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)計的結(jié)果探索出新的方藥，分析他們的共同點和所在差異。將中醫(yī)臨床理論具有信息化的這一特點不斷地拓展下去，通過計算機等客觀科學(xué)的手段進行分析，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，對各種疾病的中醫(yī)臨床用藥也更具有指導(dǎo)價值。
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)展特點帶來了機遇，也給未來中醫(yī)理論的發(fā)展提出了挑戰(zhàn)。同時，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，同時醫(yī)案中所呈現(xiàn)的名醫(yī)風(fēng)范，醫(yī)德對學(xué)生起到潛移默化的影響，并培養(yǎng)對專業(yè)的熱愛[9]。病案客觀、真實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)，對于中醫(yī)理論的形成和臨床上中醫(yī)積累經(jīng)驗，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)對中醫(yī)病案中的有關(guān)信息行進行歸納、整理，是近年來傳承中醫(yī)臨床經(jīng)驗的重要方法之一[10]。通過對同一種疾病的病案進行數(shù)據(jù)挖掘以分析醫(yī)者的思路和探索其用藥的。方法，對中醫(yī)臨床病案進行規(guī)范化的整理，能夠深入總結(jié)其臨床經(jīng)驗，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，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人經(jīng)驗的結(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臨床實踐推動理論發(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)對中醫(yī)學(xué)術(shù)思想和臨證經(jīng)驗進行研究，可以全面解析其中的規(guī)律，分析中醫(yī)個體化診療信息特征，提煉出臨證經(jīng)驗中蘊藏的新理論、新力法，可以實現(xiàn)經(jīng)驗的有效總結(jié)與傳承[11]。與此同時，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，通過臨床實踐與基礎(chǔ)理論的不斷結(jié)合，不斷完善，推動祖國醫(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———對鄧鐵濤教授五臟相關(guān)學(xué)說的理論思考[j].湖北民族學(xué)院學(xué)報(醫(yī)學(xué)版)，2005，22（2）:36-39.
[3]顧寧，周仲英。通下法治療急性腦出血研究進展[j].中國中醫(yī)急診，2000，9(5):227.
[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，2009（3）:3-5.
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