2023年数据挖掘论文论文(精选15篇)

总结是知识沉淀的过程，也是对过去的回顾和对未来的规划。如何克服困难和挫折是每个人都需要面对和应对的挑战。在这里，为大家分享一些关于这个主题的范文，希望能够激发大家的灵感和创意。

数据挖掘论文论文篇一

随着互联网技术的迅速发展，尤其移动互联网的爆发性发展，越来越多的公司凭借其备受欢迎的系统和app如雨后春笋般发展起来，如滴滴打车、共享单车等。海量数据自此不再是google等大公司的专利，越来越多的中小型企业也可以拥有海量数据。如何从浩如烟海的数据中挖掘出令人感兴趣和有用的知识，成为越来越多的公司急需解决的问题。因此，他们对数据挖掘分析师求贤若渴。在这一社会需求下，培养出优秀的数据挖掘分析师，是各个高校目前急需完成的一项任务。

目前，各大高等院校本科阶段争相开设数据挖掘课程。然而，该课程是一门相对较新的交叉学科，涵盖了概率统计、机器学习、数据库等学科的知识内容，难度较大。因此，大部分高校一般将此课程开设在研究生阶段，在本科生中开设此课程的学校相对较少。另外，不同的学校将其归入不同的专业中，如计算机专业、信息管理专业、统计学、医学等。可以说，这一课程基本上处于探索的过程中。我院灾害信息系于20xx年在信息管理与信息系统本科学生中首次开设了该课程。通过开设此课程，学生能够掌握数据挖掘的基本原理和各种挖掘算法等，掌握数据分析和处理、高级数据库编程等技能，达到数据聚类、分类、关联分析的目的。然而，通过前期教学过程，我们发现教学效果不理想，存在很多问题。

1、数据内驱力差。

以往数据挖掘课程重点讲授数据挖掘算法，对数据源的获取和处理极少获取。目前各大教材都在使用一些公共数据资源，这些数据资源有些已经非常陈旧了，比如20世纪80年代的加州房价数据。这些数据脱离现实，分析这些数据，学生没有任何兴趣和学习动力，也就无法发现价值。

大量具有难度的数据挖掘算法的学习，使学生丧失了学习兴趣，学完即忘，不知所用。

3、忽视对数据预处理过程的学习。

以往所使用的公共数据源或软件自带数据源，数据量小，需要的预处理工作比较少；这部分内容基本只安排一次理论课、一次实验课。而实际通过爬虫获取的数据源数据量大；这部分工作量比较大，需要占到整个数据挖掘工作量的一半以上。因此，一次理论课和一次实验课是无法让学生掌握数据预处理技能的。

4、算法编程实现难度较大。

要求学生学习一门新的编程语言，如r语言、python语言，对本科非计算机专业的学生来说难度是非常大的，尤其是课时安排只有48课时。

学生能够理解课堂案例，但在实际应用中，无法完成整个数据分析流程。

该课程的教学对象是信息管理与信息系统专业本科大四学生。因此，培养实际应用人才，使其完成整个实际数据挖掘分析流程是教师的教学目的。笔者对智联招聘、中华英才网、51job等几个大型招聘网站的几百个数据挖掘分析师相关职位进行分析，主要分析了相關职位的工作内容、职位要求以及需求企业。数据分析师主要利用数据挖掘工具对运营数据等多种数据源进行预处理、建模、挖掘、分析及优化。该职位是受业务驱动的，特点是将现有数据与业务相结合，最大程度地变现数据价值。该职位对计算机编程等相关技术不作要求，但是需要有深厚的数据挖掘理论基础，熟练使用主流的数据挖掘（或统计分析）工具。基于此，教师可以采取以下策略进行教学改革。

1、加强对业务数据的理解。

数据挖掘分析师是受业务驱动的，所以要理解实际业务，明确本次数据挖掘要解决什么问题。教师可以构建案例库，包括教师案例库、学生讨论案例库。教师案例库由教师构建，可用于课堂讲授。学生案例库由学生分组构建，并安排讨论课，由学生讲述、讨论并提交报告。

2、加强对数据的获取。

对学生感兴趣的数据源进行挖掘，这样才能更好地帮助学生理解吸收知识。因此，可以教授学生爬虫技术，编写爬虫程序，使其自主获取感兴趣的数据。

3、加强对数据的预处理工作。

在数据挖掘之前使用数据预处理技术，能够显著提高数据挖掘模式的质量，降低实际挖掘所需要的时间，应将其作为整门课程的重点进行学习。增加理论课程和实验课时，使学生掌握数据清理、数据集成、数据变换、数据归纳等数据预处理技术，并能够应对各种复杂数据源，最终利用爬虫程序获取的各种数据源进行预处理工作。

教师可以选择spssmodeler这款所见即所得的数据挖掘软件作为配套实验平台。该软件具有必需的数据预处理工具及预设的挖掘算法，学生可以把注意力放在要挖掘的数据及相关需求上，设定挖掘的主题，然后通过鼠标的点击拖拉即可完成相关主题的数据挖掘过程。学生最终可对自己获取并已处理过的数据进行挖掘分析。

5、加强教师外出培训学习。

数据挖掘技术以及大数据技术是近来比较新颖而且发展迅速的技术。教师长期身处三尺讲台之上，远离了新技术，脱离了实际。因此，需派遣教师到知名高校学习数据挖掘教学技术，到培训机构进行系统学习，到企业进行实战学习。

基于以上分析，形成了新的数据挖掘理论课程内容和实践课程内容，安排如表1和表2所示。共安排48学时，其中理论课24学时，实验课24学时。理论课重点讲授数据的获取、数据的理解、数据的预处理以及常用挖掘算法。实验课重点学习基于spssmodeler的数据挖掘，对理论课的内容进行实践。整个学习以工程项目为载体，该工程贯穿整个学习过程。学生通过爬虫程序获取自己感兴趣的数据源，根据课程进度，逐步完成后续数据的理解，再进行预处理，建模分析，评估整个过程。在课程结束时，完成整个项目，并提交报告。

在数字时代，越来越多的企业急需数据挖掘分析人才。教师应以培养实际应用人才为目的，充分培养学生对数据挖掘的学习兴趣，以工程项目为载体，贯穿整个课程周期。在教学中，打牢数据获取、理解预处理这一基石，加强建模挖掘分析，弱化对晦涩算法的编程学习，使学生真正掌握数据挖掘技术，满足社会需求。

数据挖掘论文论文篇二

：随着科学技术的不断发展，数据挖掘技术也应运而生。为了高效有序的医疗信息管理，需要加强数据挖掘技术在医疗信息管理中的实际应用，从而提升医院的管理水平，为医院的管理工作及资源的合理配置提供多样化发展的可能性。笔者将针对数据挖掘技术在医疗信息管理中的应用这一课题进行相应的探究，从而提出合理的改进建议。

：挖掘技术；医疗信息管理；应用方式。

数据挖掘作为一种数据信息再利用的有效技术，能够有效地为医院的管理决策提供重要信息。它以数据库、人工智能以及数理统计为主要技术支柱进行技术管理与决策。而在医疗信息管理过程之中应用数据挖掘技术能够较好地针对医疗卫生信息进行整理与归类来建立管理模型，形成有效的总结数据的同时能够为医疗工作的高效进行提供有价值的信息。所以笔者将以数据挖掘技术在医疗信息管理中的应用为着手点，从而针对其应用现状进行探究，以此提出加强数据挖掘技术在医疗信息管理中应用的具体措施，希望能够在理论层面上推动医疗信息管理工作的飞跃。

数据挖掘是结合信息收集技术、人工智能处理技术以及分析检测技术等所形成的功能强大的技术。它能够实现对于数据的收集、问题的定义与处理，并且能够较好地对于结果进行解释与评估。在医疗信息管理工作进行的过程之中，应用数据挖掘技术可以较好地加强医疗信息数据模型的建立，同时以多种形式出现，例如文字信息、基本信号信息、图像收集等，也能够用来进行医疗信息的科普与宣传。并且，数据挖掘技术在医疗信息中所体现出的应用方式有所不同，在数据挖掘技术应用过程之中，既可以针对同一类的实物反应出共同性质的基本特征，同时也能够根据具有一定关联性的事物信息来探究差异。这些功能不仅仅能够在医疗信息的管理层面上给予医疗人员较大的信息管理指导，同时在实际的医疗诊断过程之中，也可以向医生提供患者的患病信息，并且辅助治疗的进行[1]。所以，在医疗信息管理中应用数据挖掘技术不仅仅能够推动医疗信息管理水平的提升，也是医院实现现代化、信息化建设的重要体现，需要从根本上明确医疗信息管理应用数据挖掘技术的必要性与基本内涵，从而针对医院的管理现状实现其管理方式与技术应用的转变与优化。

2.1实现建模环节以及数据收集环节的优化。

在应用数据挖掘技术的过程之中，必须基于数据库信息的基础之上，其数据挖掘技术才能够进行相应的规律探究与信息分析，所以需要在源头处加强数据收集环节以及建模环节的优化。以医院中医部门为例，在对于中医处方经验的挖掘方法使用过程之中，需要针对不同的药物进行关联性建模，比如数据库中有基础性药物，针对药物进行频数和次数的统计，然后以此类推，将所有药物都按照出现的频数进行降数排列，从而探究参考价值。建模环节以及数据收集环节是医疗信息管理过程的根本，所以需要做好对于建模环节以及数据收集环节的优化，才能够为数据挖掘技术的应用奠定相应的基础[2]。

想要在医疗信息管理过程之中，加强对于数据挖掘技术的有效应用，就需要从数据挖掘技术应用类别处进行着手，从而提升技术应用的针对性与有效性。常见的技术应用类别有：医院资源配置方面、病患区域管理方面、医疗卫生质量管理方面、医疗急诊管理方面、医院经济管理方面以及医疗卫生常见病宣传方面等，数据挖掘技术都可以在这些类别之中实现应用，但是在应用的过程之中也有所不同。以病房区域管理为例，在应用数据挖掘技术之前，首先需要明确不同的科室状况以及病房区域分配状况等，加强病患区域的指标分析，因为病房管理不仅仅影响到科室的工作效率与工作效果，同时也是医疗物资分配与人员编制的主要参考标准。其次利用数据挖掘技术能够较好地实现不同科室工作效率、质量管理质量以及经济收益等多种指标的评估，建立其科室的运营模型，从而实现科室的又好又快发展。比如使用数据挖掘技术建立其病区管理的标准模型以及统计指标，从而计算出科室动态的工作模型以及病床动态的周转次数等[3]。另外在医疗质量管理过程之中，数据挖掘技术提供的不仅仅是资料数据的参考以及疾病的诊断，也能够针对临床的治疗效果进行分析与评价，并且能够预测治疗状况：可以利用医院的医疗数据库，对于病人的基本患病信息进行分类，从而比对死亡率、治愈率等多个数据，实现治疗方案的制订。而在医疗质量管理过程之中也有很多的影响因素，例如基础医疗设备、病床周转次数、病种治愈记录等，所以也可以利用数据挖掘技术来进一步加强其多种数据之间的关联性，从而为提升医院的社会效益与经济效益提出合理的参考性建议。

医院加强数据挖掘技术应用方向的探索上，可以从客户拓展这个角度出发实现对于医疗信息管理。例如通过数据挖掘技术多方进行患者信息比对，同时制订完善的医疗服务影响策略方式，加强对于客户行为的分析；在数据挖掘的基础之上，增强其技术应用的实用性，在分析的基础之上比对自身的竞争优势，实现医院资源的合理规划与合理配置，例如药品、资金以及疾病诊断等，从而实现经营状况的优化。目前医院也逐步向现代化、信息化方向发展，无论是信息管理还是医疗技术方面，医院都已经成为了一个信息化的综合行业体系，所以在加强数据挖掘应用的过程之中，还需要加强数据信息的管理，实现数据挖掘结果的维护，从而提升医院的决策能力，实现数据挖掘技术的高效应用。

医院在目前的医疗信息管理过程之中，还有很大的发展空间，需要综合利用数据挖掘技术，实现其信息管理水平的提升。通过明确数据挖掘技术的应用方向、应用类别以及建模数据环节的优化等，促进医院管理水平的提升，实现数据挖掘技术应用效果的提升。

[2]廖亮。数据挖掘技术在医疗信息管理中的应用[j].中国科技信息，20xx(11):54,56.

数据挖掘论文论文篇三

数据挖掘作为一种数据分析的方法，在现代社会的应用越来越广泛。因此，许多研究者致力于数据挖掘技术的研究和应用。其中，论文是数据挖掘研究最主要的成果之一。良好的数据挖掘论文可以促进数据挖掘的发展和应用，提高数据挖掘技术的效率和可靠性。因此，写一篇优秀的数据挖掘论文对于这个领域的研究人员来说至关重要。

第二段：讲述数据挖掘论文的内容需要注意的重点。

在写一篇数据挖掘论文时，需要注意几个重点。首先，需要明确研究对象和研究目的，确定原始数据的来源和数据处理方法。其次，需要进行特征分析，挑选有效的特征进行数据挖掘。同时，在数据挖掘过程中需要使用合适的算法和模型，以取得优秀的预测结果。最后，还需要对结果进行验证和评价，以保证数据挖掘结果的准确性和可靠性。

在我的研究过程中，我深刻地认识到了数据挖掘技术的重要性和应用价值。我需要详细地了解数据采集、数据清洗、特征选择和评估模型等方面的知识，学习基本的算法和模型，并灵活运用最新的数据挖掘技术，以达到最好的预测结果。同时，我也注意到了不同论文之间的差异，不同研究的方向和方法不同，需要灵活变通和开创性思维，才能写出优秀的数据挖掘论文。

第四段：探讨数据挖掘论文的审查标准和要求。

数据挖掘的研究范围和深度不断扩大，论文审查机构和专家对数据挖掘论文的要求也越来越高。好的数据挖掘论文需要有一定的贡献和创新点，同时，还需要展示出数据挖掘算法、模型和数据特征选择的能力，具有可操作性和稳健性。此外，好的数据挖掘论文还需有清晰的图表展示，数据的充分分析和结论的合理性，撰写格式规范明确，语言流畅等特点。

第五段：总结论文写作的经验和启示。

总之，在撰写优秀的数据挖掘论文时，应该注重掌握所需的关键技术和知识，同时宏观和微观两个方面的考虑都需要。特别注重特征选择和数据模型的设计更是必不可少的。此外，要注意相关专业期刊的审查标准和要求，并且合理分配时间，不断完善整理论文。相信在不断读论文，自己不断写论文的过程中，每个人都可以不断提高论文的质量，为数据挖掘技术的发展和实践做出重要贡献。

数据挖掘论文论文篇四

发现的是用户感兴趣的知识；发现的知识应当能够被接受、理解和运用。也就是发现全部相对的知识，是具有特定前提与条件，面向既定领域的，同时还容易被用户接受。数据挖掘属于一种新型的商业信息处理技术，其特点为抽取、转化、分析商业数据库中的大规模业务数据，从中获得有价值的商业数据。简单来说，其实数据挖掘是一种对数据进行深入分析的方法。因此，可以描述数据挖掘为：根据企业设定的工作目标，探索与分析企业大量数据，充分揭示隐藏的、未知的规律性，并且将其转变为科学的方法。数据挖掘发现的最常见知识包括：

1.1.1广义知识体现相同事物共同性质的知识，是指类别特点的概括描述知识。按照数据的微观特点对其表征的、具有普遍性的、极高概念层次的知识积极发现，是对数据的高度精炼与抽象。发现广义知识的方法与技术有很多，例如数据立方体和归约等。

1.1.2关联知识体现一个事件与其他事件之间形成的关联知识。假如两项或者更多项之间形成关联，则其中一项的属性数值就能够借助其他属性数值实行预测。

1.1.3分类知识体现相同事物共同特点的属性知识与不同事物之间差异特点知识。

1.2.1明确业务对象对业务问题清楚定义，了解数据挖掘的第一步是数据挖掘目的。挖掘结果是无法预测的，但是研究的问题是可预见的，仅为了数据挖掘而数据挖掘一般会体现出盲目性，通常也不会获得成功。基于用户特征的电子商务数据挖掘研究刘芬（惠州商贸旅游高级职业技术学校，广东惠州516025）摘要：随着互联网的出现，全球范围内电子商务正在迅速普及与发展，在这样的环境下，电子商务数据挖掘技术应运而生。电子商务数据挖掘技术是近几年来数据挖掘领域中的研究热点，基于用户特征的电子商务数据挖掘技术研究将会解决大量现实问题，为企业确定目标市场、完善决策、获得最大竞争优势，其应用前景广阔，促使电子商务企业更具有竞争力。主要分析了电子商务内容、数据挖掘技术和过程、用户细分理论，以及基于用户特征的电子商务数据挖掘。

1.2.2数据准备第一选择数据：是按照用户的挖掘目标，对全部业务内外部数据信息积极搜索，从数据源中获取和挖掘有关数据。第二预处理数据：加工选取的数据，具体对数据的完整性和一致性积极检查，并且处理数据中的噪音，找出计算机丢失的数据，清除重复记录，转化数据类型等。假如数据仓库是数据挖掘的对象，则在产生数据库过程中已经形成了数据预处理。

1.2.3变换数据转换数据为一个分析模型。这一分析模型是相对于挖掘算法构建的。构建一个与挖掘算法适合的分析模型是数据挖掘获得成功的重点。可以利用投影数据库的相关操作对数据维度有效降低，进一步减少数据挖掘过程中数据量，提升挖掘算法效率。

1.2.4挖掘数据挖掘获得的经济转化的数据。除了对选择科学挖掘算法积极完善之外，其余全部工作都自行完成。整体挖掘过程都是相互的，也就是用户对某些挖掘参数能够积极控制。

1.2.5评价挖掘结果这个过程划分为两个步骤：表达结果和评价结果。第一表达结果：用户能够理解数据挖掘得到的模式，可以通过可视化数据促使用户对挖掘结果积极理解。第二评价结果：用户与机器对数据挖掘获得的模式有效评价，对冗余或者无关的模式及时删除。假如用户不满意挖掘模式，可以重新挑选数据和挖掘算法对挖掘过程科学执行，直到获得用户满意为止。

用户细分是指按照不同用户的属性划分用户集合。目前学术界和企业界一般接受的是基于用户价值的细分理论，其不仅包含了用户为企业贡献历史利润，还包含未来利润，也就是在未来用户为企业可能带来的利润总和。基于用户价值的细分理论选择客户当前价值与客户潜在价值两个因素评价用户。用户当前价值是指截止到目前用户对企业贡献的总体价值；用户潜在价值是指未来用户可能为企业创造的价值总和。每个因素还能够划分为两个高低档次，进一步产生一个二维的矩阵，把用户划分为4组，价值用户、次价值用户、潜在价值用户、低价值用户。企业在推广过程中根据不同用户应当形成对应的方法，投入不同的资源。很明显对于企业来说价值用户最重要，被认为是企业的玉质用户；其次是次价值用户，被认为是金质用户，虽然数量有限，却为企业创造了绝大部分的利润；其他则是低价值用户，对企业来说价值最小，成为铅质用户，另外一类则是潜在价值用户。虽然这两类用户拥有较多的数量，但是为企业创造的价值有限，甚至很小。需要我们注意的是潜在价值用户利用再造用户关系，将来极有可能变成价值用户。从长期分析，潜在价值用户可以是企业的隐形财富，是企业获得利润的基础。将采用数据挖掘方法对这4类用户特点有效挖掘。

3.1设计问卷。

研究的关键是电子商务用户特征的数据挖掘，具体包含了价值用户特征、次价值用户特征、潜在价值用户特征，对电子商务用户的认知度、用户的需求度分析。问卷内容包括3部分：其一是为被调查者介绍电子商务的概念与背景；其二是具体调查被调查对象的个人信息，包含了性别、年龄、学历、感情情况、职业、工作、生活地点、收入、上网购物经历；其三是问卷主要部分，是对用户对电子商务的了解、需求、使用情况的指标设计。

3.2调查方式。

本次调查的问卷主体是电脑上网的人群，采用随机抽象的方式进行网上访问。一方面采用大众聊天工具，利用电子邮件和留言的方式发放问卷，另一方面在大众论坛上邀请其填写问卷。

（1）选择数据挖掘的算法利用clementine数据挖掘软件，采用c5.o算法挖掘预处理之后数据。

（2）用户数据分析。

1）电子商务用户认知度分析按照调查问卷的问题“您知道电子商务吗？”得到对电子商务用户认知情况的统计，十分了解20.4%，了解30.1%，听过但不了解具体使用方法40.3%，从未听过8.9%。很多人仅听过电子商务，但是并不清楚具体的功能与应用方法，甚至有一小部分人没有听过电子商务。对调查问卷问题“您听过电子商务的渠道是什么？”，大部分用户是利用网了解电子商务的，占40.2%；仅有76人是利用纸质报刊杂志上知道电子商务的并且对其进行应用；这也表明相较于网络宣传纸质媒体推广电子商务的方法缺乏有效性。

2）电子商务用户需求用户希求具体是指使用产品服务人员对应用产品或服务形成的需求或者期望。按照问题“假如你曾经使用电子商务，你觉得其用途怎样，假如没有使用过，你觉得其对自己有用吗？”得到了认为需要和十分需要的数据，觉得电子商务有用的用户为40.7%，不清楚是否对自己有用的用户为56.7%，认为不需要的仅有2.4%。

3）电子商务用户应用意愿应用意愿是指消费者对某一产品服务进行应用或者购买的一种心理欲望。按照问题“假如可以满足你所关心的因素，未来你会继续应用电子商务吗？”获得的数据可知，在满足各种因素时，将来一年之内会应用电子商务的用户为78.2%，一定不会应用电子商务的用户为1.4%。表明用户形成了较为强烈的应用电子商务欲望，电子商务发展前景很好。基于用户特征的电子商务数据研究，电子商务企业通过这一结果能够更好地实行营销和推广，对潜在用户积极定位，提高用户体验，积极挖掘用户价值。分析为企业准确营销和推广企业提供了一个有效的借鉴。

互联网中数据是最宝贵的资源之一，大量数据中包含了很大的潜在价值，对这些数据深入挖掘对互联网商务、企业推广、传播信息发挥了巨大的作用。近些年来，数据挖掘技术获得了信息产业的极大重视，具体原因是出现了大量的数据，能够广泛应用，并且需要转化数据成为有价值的信息知识。通过基于用户特征的电子商务数据挖掘研究，促使电子商务获得巨大发展机会，发现潜在用户，促使电子商务企业精准营销。

数据挖掘论文论文篇五

[1]刘莹。基于数据挖掘的商品销售预测分析[j].科技通报。20xx(07)。

[2]姜晓娟，郭一娜。基于改进聚类的电信客户流失预测分析[j].太原理工大学学报。20xx(04)。

[3]李欣海。随机森林模型在分类与回归分析中的应用[j].应用昆虫学报。20xx(04)。

[4]朱志勇，徐长梅，刘志兵，胡晨刚。基于贝叶斯网络的客户流失分析研究[j].计算机工程与科学。20xx(03)。

[5]翟健宏，李伟，葛瑞海，杨茹。基于聚类与贝叶斯分类器的网络节点分组算法及评价模型[j].电信科学。20xx(02)。

[6]王曼，施念，花琳琳，杨永利。成组删除法和多重填补法对随机缺失的二分类变量资料处理效果的比较[j].郑州大学学报(医学版).20xx(05)。

[7]黄杰晟，曹永锋。挖掘类改进决策树[j].现代计算机(专业版).20xx(01)。

[8]李净，张范，张智江。数据挖掘技术与电信客户分析[j].信息通信技术。20xx(05)。

[9]武晓岩，李康。基因表达数据判别分析的随机森林方法[j].中国卫生统计。20xx(06)。

[10]张璐。论信息与企业竞争力[j].现代情报。20xx(01)。

[13]俞驰。基于网络数据挖掘的客户获取系统研究[d].西安电子科技大学20xx。

[14]冯军。数据挖掘在自动外呼系统中的应用[d].北京邮电大学20xx。

[15]于宝华。基于数据挖掘的高考数据分析[d].天津大学20xx。

[16]王仁彦。数据挖掘与网站运营管理[d].华东师范大学20xx。

[19]贾治国。数据挖掘在高考填报志愿上的应用[d].内蒙古大学20xx。

[22]阮伟玲。面向生鲜农产品溯源的基层数据库建设[d].成都理工大学20xx。

[23]明慧。复合材料加工工艺数据库构建及数据集成[d].大连理工大学20xx。

[25]岳雪。基于海量数据挖掘关联测度工具的设计[d].西安财经学院20xx。

[28]张晓东。全序模块模式下范式分解问题研究[d].哈尔滨理工大学20xx。

[30]王化楠。一种新的混合遗传的基因聚类方法[d].大连理工大学20xx。

[33]俞驰。基于网络数据挖掘的客户获取系统研究[d].西安电子科技大学20xx。

[34]冯军。数据挖掘在自动外呼系统中的应用[d].北京邮电大学20xx。

[35]于宝华。基于数据挖掘的高考数据分析[d].天津大学20xx。

[36]王仁彦。数据挖掘与网站运营管理[d].华东师范大学20xx。

[39]贾治国。数据挖掘在高考填报志愿上的应用[d].内蒙古大学20xx。

数据挖掘论文论文篇六

摘要：随着互联网的广泛使用，web的数据挖掘技术成为现阶段数据挖掘技术研究的重点，但由于其数据挖掘控制的复杂，对人们的数据挖掘和使用带来了困难。而xml数据挖掘的出现弥补了web数据挖掘的缺陷，为其带来了方便。

关键词：多层次技术；xml数据挖掘；web数据挖掘；研究。

0引言。

数据挖掘就是从大量的信息数据中发现潜在的规律性内容，进而对数据应用的质量问题进行解决，实现对数据的充分利用。在互联网发展支持下的数据挖掘技术得到了快速的发展，特别是以结构化数据为主的数据挖掘技术。数据挖掘技术被广泛地应用到各个领域，并获得了好的效果。但这种结构化的数据挖掘技术无法对web数据挖掘的特性进行处理，web上的html文档格式也不规范，导致没有充分挖掘和利用有价值的知识。由此，如何优化传统数据挖掘技术，实现其和web的结合成为数据挖掘技术研究领域关注的热点。而xml的出现，弥补了web的不足，成为现阶段互联网数据组织和交换的标准，并逐渐出现在web上。文章对基于多层次技术的xml数据挖掘进行研究。

第一，异构数据库的环境。因特网上的信息可以说就是一种数据路，具有大量的数据资源，每个站点的数据源都是异构的，因此，每个站点之间的信息和组织结构不一样，形成了一种异构数据库环境。想要获得和利用这些数据资源需要进行数据挖掘，这种数据挖掘需要对站点的异构数据集成进行研究，同时还要对因特网上的数据查询问题进行解决。第二，半结构化的数据结构。传统的数据库具有数据模型，能够通过这种模型来对特定的数据进行描述。但因特网上的数据较为复杂，没有统一的模型让人进行描述，且自身具有独立性、动态性的特点，存在自述层次，因而是一种半结构化数据。

2xml数据挖掘技术。

2.1xml技术概述。

xml是由万维网协会设计的一种中介标示性语言，主要被应用在web中。xml类似于html，主要被设计用来描述数据的语言，为数据挖掘提供了一种独立的运行程序，能够实现对数据的共享，并利用计算机通讯将信息传递到多个领域。

2.2xml和html的比较。

html是web的重要技术要素之一，简单易学，被很多计算机专业人员应用于创建自己的、具有超文本特定的多媒体主页，能够实现网络和普通人的联系，创造出丰富的网页。但其在因特网的应用存在以下几点缺陷：第一，只是对信息的显示方式进行描述，没有对信息内容本身进行描述；第二，需要因特网服务器帮其处理任务工作，加重了网络的负担，降低了网络运行的效率。根据上文对xml技术的概述，可以看出，xml不是一种单纯的标记语言，而是一种定义语言，能够根据需要设定不同的标记语言，突破了html固定标记的限制，能够更好地推动web的发展。

3.1设计的特点。

第一，具有自然、性能良好、个性化设计的系统用户界面；第二，主要应用元搜索引擎页面。这种页面设计的'主要思想是首先对用户的查询请求进行预处理，之后向各个搜索引擎发送查询的请求，最后，在经过处理之后向用户反馈检索结果。第三，web页面的设计充分应用了hits的算法。第四，利用xml技术对检索的数据进行预处理。主要表现为将数据库中的所有文档形式转化为xml文档形式，之后在数据仓库的应用下实现各种文档的集成。

3.2系统设计的结构。

xml数据挖掘系统的结构主要包含用户界面模块、数据预处理模块和数据挖掘模块。第一，用户界面模块主要作为用户和系统交接的端口存在，用户通过这个界面来实现对数据挖掘系统的使用。在这个模块中，用户能够在对数据挖掘之前设定挖掘的参数，之后提出请求、对挖掘成果分析，实现个性化的数据挖掘。第二，数据预处理模块主要是指在对数据检索之后，应用xml技术对检索的数据进行预处理。第三，数据挖掘模块主要是对数据预处理后的模块信息进行挖掘，并将成果展示给用户。

4基于xml技术的web数据挖掘。

基于xml技术的web数据挖掘主要分为内容上的挖掘和形式上的挖掘两种，其中，内容挖掘主要是针对文档标记的开始和结束之间的文本部分，即对标记值的一种挖掘。具体的内容挖掘方案主要有三种：第一，利用专门的xml数据、半结构数据开发查询的语言，充分开发其查询功能，并将这种语言渗透在应用程序中，从而实现对数据的有限挖掘。这种挖掘方案能够将xml技术和数据挖掘技术进行有效的结合，且具有操作简单的特点。第二，实现对xml文档数据的结构化处理。在处理之后将其映射到现有的关系对象模型中，从而实现对数据的挖掘。第三，将xml文档视为一种文本，采用传统的数据挖局处理技术对数据进行挖掘。

4.2xml技术数据挖掘实现。

xml技术的挖掘实现主要利用xquery实现关联挖掘来进行数据挖掘，且不需要对其文档进行预处理和挖掘后处理，具有操作简单的优势。主要采用两种方式来执行xquery。第一，使用xhivenodeif对象的executexquery进行语句的执行，使得集合的每个元素都是对应的对象，并将对象转换成dom的节点来进行数据的挖掘。第二，利用xhivexqueryqueryif对象调用execute进行语句的执行。在这个过程中会涉及对外部参数的使用。

5结语。

xml数据挖掘能够有效解决因特网数据挖掘难的问题，实现数据挖掘的简单化操作。xml数据挖掘将不同结构、不容易兼容的数据进行结合，并利用自身的灵活性和延展性将各种应用软件中的数据进行不同描述，从而方便因特网中数据的收集和记录。同时，基于xml数据是自我描述性的，不需要内部的描述处理就能实现数据的交换，为其对数据的处理和应用提供了便利的支持。因此，技术xml技术的数据挖掘成为当今因特网数据挖掘的研究重点，需要有关人员引起足够的重视，进而不断促进该技术对数据挖掘的应用。

参考文献：

数据挖掘论文论文篇七

网络的发展带动了电子商务市场的繁华，大量的商品、信息在现有的网络平台上患上以交易，大大简化了传统的交易方式，节俭了时间，提高了效力，但电子市场繁华违后暗藏的问题，同样成为人们关注的焦点，凸起表现在海量信息的有效应用上，如何更为有效的管理应用潜伏信息，使他们的最大功效患上以施展，成为人们现在钻研的重点，数据发掘技术的发生，在必定程度上解决了这个问题，但它也存在着问题，需要不断改善。

数据发掘（datamining）就是从大量的、不完整的、有噪声的、隐约的、随机的原始数据中，提取隐含在其中的、人们事前不知道的、但又是潜伏有用的信息以及知识的进程。或者者说是从数据库中发现有用的知识（kdd），并进行数据分析、数据融会（datafusion）和决策支撑的进程。数据发掘是1门广义的交叉学科，它汇聚了不同领域的钻研者，特别是数据库、人工智能、数理统计、可视化、并行计算等方面的学者以及工程技术人员。

数据发掘技术在电子商务的利用。

在对于web的客户走访信息的发掘中，应用分类技术可以在internet上找到未来的潜伏客户。使用者可以先对于已经经存在的走访者依据其行动进行分类，并依此分析老客户的1些公共属性，抉择他们分类的症结属性及互相间瓜葛。对于于1个新的走访者，通过在web上的分类发现，辨认出这个客户与已经经分类的老客户的1些公共的描写，从而对于这个新客户进行正确的分类。然后从它的分类判断这个新客户是有益可图的客户群仍是无利可图的客户群，抉择是不是要把这个新客户作为潜伏的客户来对于待。客户的类型肯定后，可以对于客户动态地展现web页面，页面的内容取决于客户与销售商提供的产品以及服务之间的关联。若为潜伏客户，就能够向这个客户展现1些特殊的、个性化的页面内容。

在电子商务中，传统客户与销售商之间的空间距离已经经不存在，在internet上，每一1个销售商对于于客户来讲都是1样的，那末使客户在自己的销售站点上驻留更长的时间，对于销售商来讲则是1个挑战。为了使客户在自己的网站上驻留更长的时间，就应当全面掌握客户的阅读行动，知道客户的兴致及需求所在，并依据需求动态地向客户做页面举荐，调剂web页面，提供独有的1些商品信息以及广告，以使客户满意，从而延长客户在自己的网站上的驻留的时间。

数据发掘技术可提高站点的效力，web设计者再也不完整依托专家的定性指点来设计网站，而是依据走访者的信息特征来修改以及设计网站结构以及外观。站点上页面内容的支配以及连接就如超级市场中物品的货架左右1样，把拥有必定支撑度以及信任度的相干联的物品摆放在1起有助于销售。网站尽量做到让客户等闲地走访到想走访的页面，给客户留下好的印象，增添下次走访的机率。

通过web数据发掘，企业可以分析顾客的将来行动，容易评测市场投资回报率，患上到可靠的市场反馈信息。不但大大降低公司的运营本钱，而且便于经营决策的制订。

数据发掘在利用中面临的问题。

一数据发掘分析变量的选择。

数据发掘的基本问题就在于数据的数量以及维数，数据结构显的无比繁杂，数据分析变量即是在数据发掘中技术利用中发生的，选择适合的分析变量，将提高数据发掘的效力，尤其合用于电子商务中大量商品和用户信息的处理。

针对于这1问题，咱们完整可以用分类的法子，分析出不同信息的属性和呈现频率进而抽象出变量，运用到所选模型中，进行分析。

二数据抽取的法子的选择。

数据抽取的目的是对于数据进行浓缩，给出它的紧凑描写，如乞降值、平均值、方差值、等统计值、或者者用直方图、饼状图等图形方式表示，更主要的是他从数据泛化的角度来讨论数据总结。数据泛化是1种把最原始、最基本的信息数据从低层次抽象到高层次上的进程。可采取多维数据分析法子以及面向属性的归纳法子。

三数据趋势的。预测。

数据是海量的，那末数据中就会隐含必定的变化趋势，在电子商务中对于数据趋势的预测尤为首要，尤其是对于客户信息和商品信息公道的预测，有益于企业有效的决策，取得更多地利润。但如何对于这1趋势做出公道的预测，现在尚无统1标准可寻，而且在进行数据发掘进程中大量数据构成文本后格式的非标准化，也给数据的有效发掘带来了难题。

针对于这1问题的发生，咱们在电子商务中可以利用聚类分析的法子，把拥有类似阅读模式的用户集中起来，对于其进行详细的分析，从而提供更合适、更令用户满意的服务。聚类分析法子的优势在于便于用户在查看日志时对于商品及客户信息有全面及清晰的把握，便于开发以及执行未来的市场战略，包含自动给1个特定的顾客聚类发送销售邮件，为1个顾客聚类动态地扭转1个特殊的站点等，这不管对于客户以及销售商来讲都是成心义。

四数据模型的可靠性。

数据模型包含概念数据模型、逻辑数据模型、物理模型。数据发掘的模型目前也有多种，包含采集模型、处理模型及其他模型，但不管哪一种模型都不是很成熟存在缺点，对于数据模型不同采取不同的方式利用。可能发生不同的结果，乃至差异很大，因而这就触及到数据可靠性的问题。数据的可靠性对于于电子商务来讲尤为首要作用。

针对于这1问题，咱们要保障数据在发掘进程中的可靠性，保证它的准确性与实时性，进而使其在最后的结果中的准确度到达最高，同时在利用模型进程中要尽可能全面的分析问题，防止片面，而且分析结果要由多人进行评价，从而最大限度的保证数据的可靠性。

五数据发掘触及到数据的私有性以及安全性。

大量的数据存在着私有性与安全性的问题，尤其是电子商务中的各种信息，这就给数据发掘造成为了必定的阻碍，如何解决这1问题成了技术在利用中的症结。

为此相干人员在进行数据发掘进程中必定要遵照职业道德，保障信息的秘要性。

六数据发掘结果的不肯定性。

数据发掘结果拥有不肯定性的特征，由于发掘的目的不同所以最后发掘的结果自然也会千差万别，以因而这就需要咱们与所要发掘的目的相结合，做出公道判断，患上出企业所需要的信息，便于企业的决策选择。进而到达提高企业经济效益，取得更多利润的目的。

数据发掘可以发现1些潜伏的用户，对于于电子商务来讲是1个不可或者缺的技术支撑，数据发掘的胜利请求使用者对于指望解决问题的领域有深入的了解，数据发掘技术在必定程度上解决了电子商务信息不能有效应用的问题，但它在运用进程中呈现的问题也亟待人们去解决。相信数据发掘技术的改良将推动电子商务的深刻发展。

数据挖掘论文论文篇八

随着会计现代化的发展，会计越来越多的运用计算机技术的拓展。

数据挖掘是从数据当中发现趋势和模式的过程，它融合了现代统计学、知识信息系统、机器学习、决策理论和数据库管理等多学科的知识。它能有效地从大量的、不完全的、模糊的实际应用数据中，提取隐含在其中的潜在有用的信息和知识，揭示出大量数据中复杂的和隐藏的关系，为决策提供有用的参考。数据挖掘是从数据当中发现趋势和模式的过程，它融合了现代统计学、知识信息系统、机器学习、决策理论和数据库管理等多学科的知识。它能有效地从大量的、不完全的、模糊的实际应用数据中，提取隐含在其中的潜存有用的信息和知识，揭示出大量数据中复杂的和隐藏的关系，为决策提供有用的参考。

常用的数据挖掘方法主要有决策树(decisiontree)、遗传算法(geneticalgorithms)、关联分析(associationanalysis).聚类分析(c~smranalysis)、序列模式分析(sequentialpattern)以及神经网络(neuralnetworks)等。

由于数据挖掘市场还处于起步的阶段，但是发展很快。在国外有一些著名的大公司对数据挖掘系统进行了开发。

igentminer这是ibm公司的数据挖掘产品，它提供了很多数据挖掘算法，包括关联、分类、回归、预测模型、偏离检测、序列模式分析和聚类。有2个特点：一是它的数据挖掘算法的可伸缩性；二是它与ibm/db/2关系数据库系统紧密地结合在一起。

t是由sgi公司开发的，它也提供了多种数据挖掘方法，包括关联分析和分类以及高级统计和可视化工具。特色是它具有的强大的图形工具，包括规则可视化工具、树可视化工具、地图可视化工具和多维数据分散可视化工具，它们用于实现数据和数据挖掘结果的可视化。

tine是由isl公司开发的，它为终端用户和开发者提供提供了一个集成的数据挖掘开发环境。

面对日益激烈的竞争环境，企业管理者对决策信息的需求也越来越高。管理会计作为企业决策支持系统的重要组成部分，提供更多、更有效的有用信息责无旁贷。因此，从海量数据中挖掘和寻求知识和信息，为决策提供有力支持成为管理会计师使用数据挖掘的强大动力。例如，数据挖掘可以帮助企业加强成本管理，改进产品和服务质量，提高货品销量比率，设计更好的货品运输与分销策略，减少商业成本。

实践证明数据挖掘不仅能明显改善企业内部流程，而且能够从战略的高度对企业的竞争环境、市场、顾客和供应商进行分析，以获得有价值的商业情报，保持和提高企业持续竞争优势。如，对顾客价值分析能够将为企业创造80%价值的20%的顾客区分出来，对其提供更优质的服务，以保持这部分顾客。

险

利用数据挖掘技术可以建立企业财务风险预警模型。企业财务风险的发生并非一蹴而就，而是一个积累的、渐进的过程，通过建立财务风险预警模型，可以随时监控企业财务状况，防范财务危机的发生。另外，也可以利用数据挖掘技术，对企业筹资和投资过程中的行为进行监控，防止恶意的商业欺诈行为，维护企业利益。尤其是在金融企业，通过数据挖掘，可以解决银行业面临的如信用卡的恶意透支及可疑的信用卡交易等欺诈行为。根据sec的报告，美国银行、美国第一银行、联邦住房贷款抵押公司等数家银行已采用了数据挖掘技术。

作业成本法以其对成本的精确计算和对资源的充分利用引起了人们的极大兴趣，但其复杂的操作使得很多管理者望而却步。利用数据挖掘中的回归分析、分类分析等方法能帮助管理会计师确定成本动因，更加准确计算成本。同时，也可以通过分析作业与价值之间的关系，确定增值作业和非增值作业，持续改进和优化企业价值链。在thomasg，johnj和il-woonkim的调查中，数据挖掘被用在作业成本管理中仅占3%。

管理会计师在很多情况下需要对未来进行预测，而预测是建立在大量的历史数据和适当的模型基础上的。数据挖掘自动在大型数据库中寻找预测性信息，利用趋势分析、时间序列分析等方法，建立对如销售、成本、资金等的预测模型，科学准确的预测企业各项指标，作为决策的依据。例如对市场调查数据的分析可以帮助预测销售；根据历史资料建立销售预测模型等。

投资决策分析本身就是一个非常复杂的过程，往往要借助一些工具和模型。数据挖掘技术提供了有效的工具。从公司的财务报告、宏观的经济环境以及行业基本状况等大量的数据资料中挖掘出与决策相关的实质性的信息，保证投资决策的正确性和有效性。如利用时间序列分析模型预测股票价格进行投资；用联机分析处理技术分析公司的信用等级，以预防投资风险等。

品种优化是选择适当的产品组合以实现最大的利益的过程，这些利益可以是短期利润，也可以是长期市场占有率，还可以是构建长期客户群及其综合体。为了达到这些目标，管理会计师不仅仅需要价格和成本数据有时还需要知道替代品的情况，以及在某一市场段位上它们与原产品竞争的状况。另外企业也需要了解一个产品是如何刺激另一些产品的销量的等等。例如，非盈利性产品本身是没有利润可言的，但是，如果它带来了可观的客户流量，并刺激了高利润产品的销售，那么，这种产品就非常有利可图，就应该包括在产品清单中。这些信息可根据实际数据，通过关联分析等技术来得到。

管理会计师可以利用数据挖掘工具来评价企业的财务风险，建立企业财务危机预警模型，进行破产预测。破产预测或称财务危机预警模型能够帮助管理者及时了解企业的财务风险，提前采取风险防范措施，避免破产。另外，破产预测模型还能帮助分析破产原因，对企业管理者意义重大。，数据挖掘技术包括多维判别式分析、逻辑回归分析、遗传算法、神经网络以及决策树等方法在管理会计中得到了广泛的应用。

数据挖掘是个崭新的领域，对于数字和信息的处理是非常科学和方便的，也是非常高效率和合理分析的非常好的工具，对于会计管理领域的应用在国际上只是刚刚开始，相信随着会计的国际化的接轨和计算机科学的进步，在我国的会计领域中的数据挖掘理论会得到不断的提升，在管理会计实际应用中的数据挖掘也越来越多样化和普及化。

数据挖掘论文论文篇九

摘要：在计算机网络越来越普及的社会中造就信息传播的便利性提高，也让社交网络渐渐发展成为虚拟社群形态，从早期的电子布告栏（bbs）到现在的社交网站（socialnetworksites），都可以让人们密切讨论与互动。本文将主要探讨基于数据挖掘模型的社交网络关联预测分析，并对相关技术进行阐述。

在社交网络上，依据先前国外学者viswanath，mislove，chaandgummadi和nguyenandtran都是针对theneworleans地区社群使用者发布数据来研究使用者发布的关系，而台湾地区针对使用者社群发布的分析多以问卷方法居多，故本研究欲使用直接抓取页面数据与卷标的方法，观察使用者社群网站上发布行为，利用先前用学者所提数据呈现方式，结合关键词标记方式来了解使用者在社群网络上的发布关系。而其中社群人数拓展最快速就是微信平台，利用了社交网络的特性让使用者能更有效率的在网络上找到有关系的亲朋好友，将这世界的每个人、每个群体透过各种关系快速的串连起来[1]。

当要对hdfs读写数据时，档案将被切割成小的64mbblock，namenode将告知每个datanode，切割后的block是存放在哪，datanode将负责做本地端档案的block数据对应，并且同时datanode将对其他datanode进行数据复制备份的动作。hadoop系统的容错率和可扩充性来自于datanode，当datanode出错意外关机，其它节点上的数据将依然存在，且当需动态增删系统的运算量，只需增加datanode节点或停止datanode运作。在进行社群资料收集与前处理之前，要先了解一下信息撷取与信息过滤的不同之处。在社群网站上随机寻找开放目录上的使用者，而后进行下载该使用者发布数据的动作是谓信息撷取；而将使用者涂鸦墙上大笔数据写进本地端的hdfs系统后，并通过预先设定的一些筛选条件式和过滤方法，剔除杂乱的数据，变成对本研究有用的信息，以利后续卷标计算与关键词计算，这个过程就叫信息过滤[2]。

关键词分析部份则是针对个人涂鸦墙页面和使用者自订信息页面进行关键词标记，其关键词来源是使用者自订信息页面上含的运动、音乐、书籍、电影、电视、游戏、宗教、政治八组关键词。相关度计算是利用本研究所提相关度公式来进行个人涂鸦墙页面、使用者自订信息页面和模拟页面间的关联运算，利用页面间所含的关键词，计算出仿真页面与使用页面间的相关度。并在相关度计算阶段把社群发布分析与关键词分析的结果做个交叉分析。之后对此分析结果进行研究评估。使用者自订信息页面有让使用者自己标记自己兴趣的分类项目，分为大四大类自订选项，其自订选项下，包含子项目让使用者自订标记自己的兴趣，而该表的使用者自订分类项目就是本研究挑选关键词的依据，本研究挑选运动、音乐、书籍、电影、电视、游戏、宗教、政治这八个字作为关键词标记投掷的项目，在此就不考虑同义不同字、字面背后意涵等问题，只考虑第一层的字义[3]。

3社交网络关联预测的相关技术与应用。

社交网络分析一直以来都是个热门的话题，所有团体成员彼此之间社交关系的集合就是这个团体的社交网络，而透过社交网络分析可以了解团体成员之间的互动，这分析可应用在各种与人有关的领域上。在学校里，学生之间小团体的组成及班级中领导人物与被孤立者的存在，一直都是教育者相当关心的部份。在团体精神治疗中，成员之间的交流情况是分析治疗成果的指标之一。在网络社群中，了解使用者群体之间的互动可以帮助厂商开发更人性化的网络产品。人格特质分析也是个热门的话题，每个人的行为都有一套固定的行为模式，而分析这行为模式就是所谓的人格特质分析，这分析也可应用在各种与人有关的领域上。在学校里，不同类型的学生需要不同方式的教育。在公司面试上，公司透过分析应征者的.人格模式来录取所需要的人才[4]。然而，一般心理学使用的社交网络分析与人格特质分析都是透过纸笔测验，使用大量的人力去取得人际互动的信息，考虑团体成员间友好的互动关系，并使用方向性的连结来表达人们之间的互动关系。目前使用计算机视觉技术的社交网络分析系统，仅考虑人们同时出现频率当作亲密程度的指针，而且使用无方向性的连结来表示人们之间的互动关系。因此，我们使用拥有计算机视觉技术的多摄影机系统，透过分析人们之间的互动行为，互动行为包含互动的对象、所表达的肢体语言与情绪信息，根据分析所有的互动得到团体内所有成员之间的社交态度，而这就是这团体的社交网络。除了友好的互动关系之外，我们还考虑了厌恶的互动关系，并且使用方向性的连结来表达人们之间的互动，这让我们的社交网络分析能更贴切现实的互动情况。通过分析一个人所有的社交互动行为，可以得知此人的行为拥有何种倾向，而这行为模式就是这个人的人格特质。

总之，我们可以根据观察分析人们的互动行为，得到与人们观察得到的结果大同小异的社交网络分析，证明我们能透过计算机视觉技术取得贴近现实的社交网络分析，并且比起一般心理学的社交网络分析省下许多不必要的人力。

参考文献：

数据挖掘论文论文篇十

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“大数据”到底有多大？根据研究机构统计，仅在2011年，全球数据增量就达到了1.8zb(即1.8万亿gb)，相当于全世界每个人产生200gb以上的数据。这种增长趋势仍在加速，据保守预计，接下来几年中，数据将始终保持每年50%的增长速度。

纵观人类历史，每一次划时代的变革都是以新工具的出现和应用为标志的。蒸汽机把人们从农业时代带入了工业时代，计算机和互联网把人们从工业时代带入了信息时代，而如今大数据时代已经到来，它源自信息时代，又是信息时代全方位的深化应用与延伸。大数据时代的生产原材料是数据，生产工具则是大数据技术，是对信息时代所产生的海量数据的挖掘和分析，从而快速地获取有价值信息的技术和应用。

概括来讲，大数据有三个特征，可总结归纳为“3v”，即量(volume)、类(variety)、时(velocity)。量，数据容量大，现在数据单位已经跃升至zb级别。类，数据种类多，主要来自业务系统，例如社交网络、电子商务和物联网应用。时，处理速度快，时效性要求高，从传统的事务性数据到实时或准实时数据。

数据挖掘，又称为知识发现(knowledgediscovery)，是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术。知识发现过程通常由数据准备、规律寻找和规律表示3个阶段组成。数据准备是从数据中心存储的数据中选取所需数据并整合成用于数据挖掘的数据集；规律寻找是用某种方法将数据集所含规律找出来；规律表示则是尽可能以用户可理解的方式(如可视化)将找出的规律表示出来。

“数据海量、信息缺乏”是相当多企业在数据大集中之后面临的尴尬问题。目前，大多数事物型数据库仅实现了数据录入、查询和统计等较低层次的功能，无法发现数据中存在的有用信息，更无法进一步通过数据分析发现更高的价值。如果能够对这些数据进行分析，探寻其数据模式及特征，进而发现某个客户、群体或组织的兴趣和行为规律，专业人员就可以预测到未来可能发生的变化趋势。这样的数据挖掘过程，将极大拓展企业核心竞争力。例如，在网上购物时遇到的提示“浏览了该商品的人还浏览了如下商品”，就是在对大量的购买者“行为轨迹”数据进行记录和挖掘分析的基础上，捕捉总结购买者共性习惯行为，并针对性地利用每一次购买机会而推出的销售策略。

随着社会的进步和信息通信技术的发展，信息系统在各行业、各领域快速拓展。这些系统采集、处理、积累的数据越来越多，数据量增速越来越快，以至用“海量、爆炸性增长”等词汇已无法形容数据的增长速度。

2011年5月，全球知名咨询公司麦肯锡全球研究院发布了一份题为《大数据：创新、竞争和生产力的。下一个新领域》的报告。报告中指出，数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域，逐渐成为重要的生产因素；而人们对于大数据的运用预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。2012年3月29日，美国政府在白宫网站上发布了《大数据研究和发展倡议》，表示将投资2亿美元启动“大数据研究和发展计划”，增强从大数据中分析萃取信息的能力。

在电力行业，坚强智能电网的迅速发展使信息通信技术正以前所未有的广度、深度与电网生产、企业管理快速融合，信息通信系统已经成为智能电网的“中枢神经”，支撑新一代电网生产和管理发展。目前，国家电网公司已初步建成了国内领先、国际一流的信息集成平台。随着三地集中式数据中心的陆续投运，一级部署业务应用范围的拓展，结构化和非结构化数据中心的上线运行，电网业务数据从总量和种类上都已初具规模。随着后续智能电表的逐步普及，电网业务数据将从时效性层面进一步丰富和拓展。大数据的“量类时”特性，已在海量、实时的电网业务数据中进一步凸显，电力大数据分析迫在眉睫。

当前，电网业务数据大致分为三类：一是电力企业生产数据，如发电量、电压稳定性等方面的数据；二是电力企业运营数据，如交易电价、售电量、用电客户等方面的数据；三是电力企业管理数据，如erp、一体化平台、协同办公等方面的数据。如能充分利用这些基于电网实际的数据，对其进行深入分析，便可以提供大量的高附加值服务。这些增值服务将有利于电网安全检测与控制(包括大灾难预警与处理、供电与电力调度决策支持和更准确的用电量预测)，客户用电行为分析与客户细分，电力企业精细化运营管理等等，实现更科学的需求侧管理。

例如，在电力营销环节，针对“大营销”体系建设，以客户和市场为导向，省级集中的95598客户服务、计量检定配送业务属地化管理的营销管理体系和24小时面向客户的营销服务系统，可通过数据分析改善服务模式，提高营销能力和服务质量；以分析型数据为基础，优化现有营销组织模式，科学配置计量、收费和服务资源，构建营销稽查数据监控分析模型；建立各种针对营销的系统性算法模型库，发现数据中存在的隐藏关系，为各级决策者提供多维的、直观的、全面的、深入的分析预测性数据，进而主动把握市场动态，采取适当的营销策略，获得更大的企业效益，更好地服务于社会和经济发展。此外，还可以考虑在电力生产环节，利用数据挖掘技术，在线计算输送功率极限，并考虑电压等因素对功率极限的影响，从而合理设置系统输出功率，有效平衡系统的安全性和经济性。

公司具备非常好的从数据运维角度实现更大程度信息、知识发现的条件和基础，完全可以立足数据运维服务，创造数据增值价值，提供并衍生多种服务。以数据中心为纽带，新型数据运维的成果将有可能作为一种新的消费形态与交付方式，给客户带来全新的使用体验，打破传统业务系统间各自为阵的局面，进一步推动电网生产和企业管理，从数据运维角度对企业生产经营、管理以及坚强智能电网建设提供更有力、更长远、更深入的支撑。

这个问题太笼统，基本上算法和应用是两个人来做的，可能是数据挖掘职位。做算法的比较少，也比较高级。

其实所谓做算法大多数时候都不是设计新的算法(这个可以写论文了)，更多的是技术选型，特征工程抽取，最多是实现一些已经有论文但是还没有开源模块的算法等，还是要求扎实的算法和数据结构功底，以及丰富的分布式计算的知识的，以及不错的英文阅读和写作能力。但即使是这样也是百里挑一的，很难找到。

绝大读书数据挖掘岗位都是做应用，数据清洗，用现成的库建模，如果你自己不往算法或者架构方面继续提升，和其他的开发岗位的性质基本没什么不同，只要会编程都是很容易入门的。

实际情况不太清楚，由于数据挖掘和大数据这个概念太火了，肯定到处都有人招聘响应的岗位，但是二线城市可能仅仅是停留在概念上，很多实际的工作并没有接触到足够大的数据，都是生搬硬套框架(从我面试的人的工作经验上看即使是在北上广深这种情况也比较多见)。

只是在北上广深，可能接触到大数据的机会多一些。而且做数据挖掘现在热点的技术比如python，spark，scala，r这些技术除了在一线城市之外基本上没有足够的市场(因为会的人太少了，二线城市的公司找不到掌握这些技术的人，不招也没人学)。

所以我推测二线城市最多的还是用java+hadoop，或者用java写一些spark程序。北上广深和二线城市程序员比待遇是欺负人，就不讨论了。

和传统的前后端程序员相比，最主要的去别就是对编程水平的要求。从我招聘的情况来看，做数据挖掘的人编程水平要求可以降低一个档次，甚至都不用掌握面向对象。

但是要求技术全面，编程、sql，linux，正则表达式，hadoop，spark，爬虫，机器学习模型等技术都要掌握一些。前后端可能是要求精深，数据挖掘更强调广博，有架构能力更好。

打基础是最重要的，学习一门数据挖掘常用的语言，比如python，scala，r;学习足够的linux经验，能够通过awk，grep等linux命令快速的处理文本文件。掌握sql，mysql或者postgresql都是比较常用的关系型数据库，搞数据的别跟我说不会用数据库。

补充的一些技能，比如nosql的使用，elasticsearch的使用，分词(jieba等模块的使用)，算法的数据结构的知识。

我觉得应当学习，首先hadoop和hive很简单(如果你用aws的话你可以开一台emr，上面直接就有hadoop和hive，可以直接从使用学起)。

我觉得如果不折腾安装和部署，还有linux和mysql的经验，只要半天到一天就能熟悉hadoop和hive的使用(当然你得有linux和mysql的基础，如果没有就先老老实实的学linux和mysql，这两个都可以在自己的pc上安装，自己折腾)。

spark对很多人来说才是需要学习的，如果你有java经验大可以从java入门。如果没有那么还是建议从scala入门，但是实际上如果没有java经验，scala入门也会有一定难度，但是可以慢慢补。

所以总的来说spark才足够难，以至于需要学习。

如果上面任何一个问题的答案是no，我都不建议直接转行或者申请高级的数据挖掘职位(因为你很难找到一个正经的数据挖掘岗位，顶多是一些打擦边球的岗位，无论是实际干的工作还是未来的成长可能对你的帮助都不大)。

无论你现在是学生还是已经再做一些前段后端、运维之类的工作你都有足够的时间补齐这些基础知识。

补齐了这些知识之后，第一件事就是了解大数据生态，hadoop生态圈，spark生态圈，机器学习，深度学习(后两者需要高等数学和线性代数基础，如果你的大学专业学这些不要混)。

数据挖掘论文论文篇十一

数据挖掘是用于发现隐藏于大量数据中的有用信息的过程。在现代商业中，数据挖掘已经成为了决策制定中不可或缺的工具。对于学习数据挖掘的人来说，写论文是一个很好的锻炼机会。本文将介绍我在撰写数据挖掘论文过程中得到的心得和体会。

一、数据收集和准备。

在进行数据挖掘和撰写论文之前，首先需要进行数据收集和准备。这个过程非常费时间和精力。它需要你花费大量的时间研究和了解你想要分析的数据，并且要确保其质量和可靠性。当你收集到充足的数据后，你需要对其进行清洗和加工，以确保它符合你的研究和分析要求。

二、寻找合适的算法。

对于不同的数据类型和研究目的，使用不同的算法是非常必要的。在进行数据分析前，我们需要先研究和了解有哪些算法可以使用，并确定哪个算法最适合你的数据和问题。此外，认真阅读一些经典的数据挖掘论文，了解如何使用不同类型的算法来处理和分析数据，对于指导你的研究和撰写论文有很大的帮助。

三、数据可视化。

数据可视化是通过图表、示意图和图像等方式将数据表达出来。它可以使得复杂的数据变得更加容易理解和使用。当你分析完你的数据后，你需要进行可视化操作，以帮助你更好地理解和展示数据。此外，数据可视化还能使你的论文更加引人注目，视觉效果更加优美。

四、语言表达。

语言表达能力在论文写作中是至关重要的。你需要清晰而有条理地表达你的研究思路和分析结果，并将其用通俗易懂的语言表现出来。此外，精确的描述和清晰的句子结构有助于阅读者理解你的思考过程。

五、多次修改和校对。

写作是一个不断完善和改进的过程。你需要对论文进行多次修改和校对，以确保你的研究思路和结果清晰明了，没有错别字和语法错误。此外，还需要注意引用来源的正确性和格式的一致性。

数据挖掘论文撰写是一个需要良好耐心和细心的工作。在整个过程中，我们需要持续学习和完善自己，才能写出高质量、有科学价值的论文。对于近期对数据挖掘领域有深入接触的读者来说，我们要虚心学习，勤奋钻研，不断提高自己的写作技巧。

数据挖掘论文论文篇十二

近些年来，已经有越来越多的企业把通信、网络技术和计算机应用引入企业的日常管理工作和业务开发处理当中，企业的各类信息化程度也在不断提高。现代科技信息技术的广泛应用已经显著的提高了企业的工作效率和经济效益。但是，在使用信息技术给企业带来的方便、快捷的同时，也不断的出现了新的问题和需求。企业经过多年积累了大量的历史数据，这些数据对企业当前的日常经营活动几乎没有任何的使用价值，成了留之无用弃之可惜的累赘。而且储藏这些历史数据会对企业造成很大的困难和费用开销。为此数据挖掘技术应用在网络营销中势在必行，全面细致的分析数据库资源并从中提取有价值的信息来对商业决策进行支持，从而来控制运营成本、提高经济效益。本文将从网络营销中数据挖掘技术的几个应用进行探讨和分析。

客户关系管理在网络营销，商业竞争是一家以客户为中心的竞技状态的客户，留住客户，扩大客户基础，建立密切的客户关系，客户需求分析和创造客户需求等，是非常关键的营销问题。客户关系管理，营销和信息技术领域是一个新概念，这在90年代初，软件产品在上世纪90年代后期出现的诞生。目前，在国内和国外的此类产品的研究和发展阶段。然而，继续与数据仓库和数据挖掘技术的进步和发展，客户关系管理，也是对实际应用阶段。crm的目标是管理者与客户的互动，提升客户价值，提高客户满意度，提高客户的忠诚度，还发现，市场营销和销售渠道，然后寻找新客户，提高客户的利润贡献率的最终目的是为了推动社会和经济效益。客户关系管理的目的，应用是改善企业与客户的关系，它是企业和服务本质管理和协调，以满足客户的需求，企业政策支持这项工作，并联系客户服务加强管理，提高客户满意度和品牌忠诚度。

然而，数据挖掘可以应用到很多方面的crm和不同阶段，包括以下内容：

（1）“一对一”营销的内部工作人员认识到，客户是在这个领域的企业，而不是贸易发展生存的关键。与每一个客户接触的过程，也是了解客户的进程，而且也让客户了解业务流程。

（2）企业与客户之间的销售应该是一种商业关系不断向前发展。客户和营销公司成立这种方式，而且有许多方法可以使这种与客户的关系，往往以改善包括：延长时间，客户关系和维护客户关系，以进一步加强相互交往过程中，公司可以在对方取得联系更多的利润。

（3）客户对客户盈利能力分析。我们的客户盈利能力是非常不同的，如果你不明白客户盈利能力，很难制定有效的营销策略，以获取最有价值的客户，或进一步提高客户的忠诚度的价值。数据挖掘技术可以用来预测客户在市场条件变化不同的盈利能力。它可以找到所有这些行为和使用模型来预测客户行为模式的客户交易盈利水平或新客户找到高利润。

（4）在所有部门维护客户关系的竞争日趋激烈，企业获得新客户的成本上升，因此，保持现有客户的关系变得越来越重要。对于企业客户可分为三大类：没有价值或者低价值的客户，不容易失去宝贵的客户，并不断寻找更多的优惠，更有价值的服务给客户。前两个类型的客户，客户关系管理，现代化，然而，最具潜力的市场活动，是第三个层次的用户，而且还特别需求和营销工具，以保护客户，可以减缓企业经营成本，而且还获得了宝贵的客户。数据挖掘还可以发现，由于客户流失，该公司能够满足这些客户的需要，采取适当措施，保持销售。

（5）客户访问企业业务系统资源，包括能够获得新客户的关键指标。为了提供这些新的资源，包括企业搜索客户谁不知道该产品的客户，可能是竞争对手，服务客户。这些细分客户，潜在客户可以帮助企业完成检查。

通过挖掘客户的有关数据，可以对客户进行分类，找出其相同点和不同点，以便为客户提供个性化的产品和服务，使企业和客户之间能够通过网络进行有效的沟通和信息交流。例如，关联分析，客户在购买某种商品时，有可能会连带着购买其他的相关产品，这样购买的某种商品和连带购买的其他相关产品之间就存在着某种关联，企业可以针对这种关联进行分析，分析出规律，已制定有效的营销策略来长效的起到吸引客户连带消费，购买其他产品的营销策略。它能够智能化地从大量的数据中提取出有用的信息和知识，为企业的管理人员提供决策支持。数据挖掘技术使数据库技术进入了一个更高级的阶段，它不仅能对过去的数据进行查询和遍历，并且能够找出过去数据之间的潜在联系，从而促进信息的传递。

客户群体的划分也会用到数据挖掘，没有基于数据挖掘的客户划分，就没有真正的差异化、个性化营销，就没有现代营销的根本。做为企业的领导者，不管你的企业是卖产品的还是卖服务，第一个应该准确把握的商业问题就是你的目标客户群体，他们是谁，有什么特点和行为模式，有那些独特的喜好可以作为营销的突破口，有多大的多长久的赢利价值。这些问题是你整个商业运做的核心和基础，不了解你的客户，下面的路就根本别指望能走下去了。数据挖掘营销应用中的客户群体划分可以科学有效的解决这个问题，也能给企业找到一个合理的营销定位。

数据挖掘技术在90年代开始应用于信用评估与风险分析中。企业在进行网络营销的过程中会受到各种各样的来自买方的信用风险的威胁，随着市场竞争的加剧，贸易信用已经成为企业成功开发客户和加强客户关系的重要条件。客户信用管理主要是搜集储存客户信息，因为客户既是企业最大的财富来源，也是风险的主要来源。为了让企业在这方面更少的受到威胁，可以利用数据挖掘技术发现企业经常面临的诈骗行为或延付货款行为，进而进行回避。同时尽可能把客户信用风险控制在交易发生之前是成功信用管理的根本。因此，充分获取客户的详细资料并做出安全的决策非常重要。

客户信用风险管理应用数据挖掘技术的优势：

（3）数据挖掘技术也可以适应各种形式的数据，数据挖掘可以是连续的数据，离散数据，而其他形式的数据处理，以便在更大的灵活性，在选择指标时，更加符合客观实际的信用风险模型。

为现代信用风险管理方法有两个：第一是所谓的指数法，其基础是信用相关业务的某些特性来企业信用评估；第二类是所谓的结构化方法，根据历史数据和市场数据模拟在企业资产价值变化的动态持续的过程，然后确定其企业信用的位置。

网络营销作为适应网络经济时代的网络虚拟市场的新营销理论，是市场营销理念在新时期的发展和应用。它能够智能化地从大量的数据中提取出有用的信息和知识，为企业的管理人员提供决策支持。数据挖掘技术使数据库技术进入了一个更高级的阶段，它不仅能对过去的数据进行查询和遍历，并且能够找出过去数据之间的潜在联系，从而促进信息的传递。

1．维护原有客户，挖掘潜在新客户。

网络营销中销售商可以通过客户的访问记录来挖掘出客户的潜在信息，跟据客户的兴趣与需求向客户有针对性的做个性化的推荐，制定出客户满意的产品服务。在做好维护原有老客户的基础上，通过对数据的挖掘，利用分类技术，也可以寻找出潜在的客户，通过对web日志的挖掘，可以对已经存在的访问者进行分类，根据这种精细的分类，还可以找到潜在的新客户。

2．制定营销策略，优化促销活动。

对于保留的商品访问记录和销售记录进行挖掘，可以发现客户的访问规律，了解客户消费的生命周期，起伏规律，结合市场形势的变化，针对不同的商品和客户群制定不同的营销策略，保证促销活动针对客户群有的放矢，收到意想不到的效果。

3．降低运营成本，提高竞争力。

网络营销的管理者可以通过数据挖掘发现市场反馈的可靠信息，预测客户未来的购买行为，有针对性的进行营销活动，还可以根据产品访问者的浏览习惯来觉定产品广告的位置，使广告有针对性的起到宣传的效果。从而提高广告的投资回报率，从而能降低运营成本，提高且的核心竞争力。

4．对客户进行个性化推荐。

根据客户采矿活动对网络规则，有针对性的网络营销平台，提供“个性化”服务。个性化服务是在服务策略和服务内容的不同客户的不同，其本质是客户为中心的web服务的需求。它通过收集和分析客户资料，以了解客户的利益和购买行为，然后采取主动，以达到建议的服务。

5．完善网络营销网站的设计。

1冯英健著，《网络营销基础与实践》,清华大学出版社，20xx年1月第1版。

2.,and.sky-shairoh,esinknowledgediscoveryanddatamining.aaai/mitpress,menlopark,ca.1996:。

数据挖掘论文论文篇十三

摘要：大数据和智游都是当下的热点，没有大数据的智游无从谈“智慧”，数据挖掘是大数据应用于智游的核心，文章探究了在智游应用中，目前大数据挖掘存在的几个问题。

随着人民生活水平的进一步提高，旅游消费的需求进一步上升，在云计算、互联网、物联网以及移动智能终端等信息通讯技术的飞速发展下，智游应运而生。大数据作为当下的热点已经成了智游发展的有力支撑，没有大数据提供的有利信息，智游无法变得“智慧”。

旅游业是信息密、综合性强、信息依存度高的产业[1]，这让其与大数据自然产生了交汇。2010年，江苏省镇江市首先提出“智游”的概念，虽然至今国内外对于智游还没有一个统一的学术定义，但在与大数据相关的描述中，有学者从大数据挖掘在智游中的作用出发，把智游描述为:通过充分收集和管理所有类型和来源的旅游数据，并深入挖掘这些数据的潜在重要价值信息，然后利用这些信息为相关部门或对象提供服务[2]。这一定义充分肯定了在发展智游中，大数据挖掘所起的至关重要的作用，指出了在智游的过程中，数据的收集、储存、管理都是为数据挖掘服务，智游最终所需要的是利用挖掘所得的有用信息。

2011年，我国提出用十年时间基本实现智游的目标[3]，过去几年，国家旅游局的相关动作均为了实现这一目标。但是，在借助大数据推动智游的可持续性发展中，大数据所产生的价值却亟待提高，原因之一就是在收集、储存了大量数据后，对它们深入挖掘不够，没有发掘出数据更多的价值。

智游的发展离不开移动网络、物联网、云平台。随着大数据的不断发展，国内许多景区已经实现wi-fi覆盖，部分景区也已实现人与人、人与物、人与景点之间的实时互动，多省市已建有旅游产业监测平台或旅游大数据中心以及数据可视化平台，从中进行数据统计、行为分析、监控预警、服务质量监督等。通过这些平台，已基本能掌握跟游客和景点相关的数据，可以实现更好旅游监控、产业宏观监控，对该地的旅游管理和推广都能发挥重要作用。

但从智慧化的发展来看，我国的信息化建设还需加强。虽然通讯网络已基本能保证，但是大部分景区还无法实现对景区全面、透彻、及时的感知，更为困难的是对平台的建设。在数据共享平台的建设上，除了必备的硬件设施，大数据实验平台还涉及大量部门，如政府管理部门、气象部门、交通、电子商务、旅行社、旅游网站等。如此多的部门相关联，要想建立一个完整全面的大数据实验平台，难度可想而知。

大数据时代缺的不是数据，而是方法。大数据在旅游行业的应用前景非常广阔，但是面对大量的数据，不懂如何收集有用的数据、不懂如何对数据进行挖掘和利用，那么“大数据”犹如矿山之中的废石。旅游行业所涉及的结构化与非结构化数据，通过云计算技术，对数据的收集、存储都较为容易，但对数据的挖掘分析则还在不断探索中。大数据的挖掘常用的方法有关联分析，相似度分析，距离分析，聚类分析等等，这些方法从不同的角度对数据进行挖掘。其中，相关性分析方法通过关联多个数据来源，挖掘数据价值。但针对旅游数据，采用这些方法挖掘数据的价值信息，难度也很大，因为旅游数据中冗余数据很多，数据存在形式很复杂。在旅游非结构化数据中，一张图片、一个天气变化、一次舆情评价等都将会对游客的旅行计划带来影响。对这些数据完全挖掘分析，对游客“行前、行中、行后”大数据的实时性挖掘都是很大的挑战。

2017年，数据安全事件屡见不鲜，伴着大数据而来的数据安全问题日益凸显出来。在大数据时代，无处不在的数据收集技术使我们的个人信息在所关联的数据中心留下痕迹，如何保证这些信息被合法合理使用，让数据“可用不可见”[4]，这是亟待解决的问题。同时，在大数据资源的开放性和共享性下，个人隐私和公民权益受到严重威胁。这一矛盾的存在使数据共享程度与数据挖掘程度成反比。此外，经过大数据技术的分析、挖掘，个人隐私更易被发现和暴露，从而可能引发一系列社会问题。

大数据背景下的旅游数据当然也避免不了数据的安全问题。如果游客“吃、住、行、游、娱、购”的数据被放入数据库，被完全共享、挖掘、分析，那游客的人身财产安全将会受到严重影响，最终降低旅游体验。所以，数据的安全管理是进行大数据挖掘的前提。

大数据背景下的智游离不开人才的创新活动及技术支持，然而与专业相衔接的大数据人才培养未能及时跟上行业需求，加之创新型人才的外流，以及数据统计未来3~5年大数据行业将面临全球性的人才荒，国内智游的构建还缺乏大量人才。

在信息化建设上，加大政府投入，加强基础设施建设，整合结构化数据，抓取非结构化数据，打通各数据壁垒，建设旅游大数据实验平台；在挖掘方法上，对旅游大数据实时性数据的挖掘应该被放在重要位置；在数据安全上，从加强大数据安全立法、监管执法及强化技术手段建设等几个方面着手，提升大数据环境下数据安全保护水平。加强人才的培养与引进，加强产学研合作，培养智游大数据人才。

参考文献。

数据挖掘论文论文篇十四

计算机技术的不断发展，信息技术不断加强，在社会新的发展趋势下，以往的传统管理模式落后于现代化发展的管理水平。为了创新档案管理的模式，提高档案管理的质量，在现代档案信息管理系统中引入数据挖掘技术。

数据挖掘技术是一种基于统计学、人工智能等等技术基础上，能够自动分析原有数据，从而做出归纳整理，并对其潜在的模式进行挖掘的决策支持过程，简单来说就是从一系列复杂的数据中提取人们需要的潜在性信息。

二十世纪末，计算机挖掘技术产生。其一般用到的方法有：

（1）孤立点分析。孤立点分析法主要用于对于特殊信息的挖掘。

（2）聚类分析。聚类分析方法是在指定的对象中，对其价值联系进行搜索。

（3）分类分析。分类分析就是找出具有一定特点的数据，对需要解读的数据进行识别。

（4）关联性分析。关联性分析方法是对指定数据中出现频繁的数据进行挖掘。

（5）序列分析。与关联性分析法一样，由数据之间内在的联系得出潜在的关联。

1.3计算机挖掘技术的形式分析。

计算机挖掘技术在使用过程中，收集到的数据不同，数据收集的方法也就不同。在对数据挖掘技术进行形式分析的时候，主要用到：分类形式、粗糙集形式、相关规则形式。

系统中的应用计算机挖掘技术，能够将隐藏的信息挖掘出来并进行总结和利用，运用到档案管理中来，在充分发挥挖掘技术作用的同时，极大的提高了档案数据的利用价值。数据挖掘技术在档案管理系统中，一般用到的方法为：

2.1收集法。

该方法在对数据库中的数据进行分析的基础上，建立对已知数据详细描述的概念模型。然后将每个测试的样本与此模型进行比较，若有一个模型在测试中被认可，就可以以此模型对管理的对象分类。例如，档案管理员就某事向客户进行问卷调查并将答案输入到数据库中。在该数据库中，对客户的回答进行具体属性描述，当有新的回答内容输入的时候，系统会自动对该客户需求分类，在减轻管理员工作压力的同时，提高了档案管理的效率。

2.2保留法。

该方法是防止老客户档案丢失并将客户留住的过程。对于任何一个企业来说，发展一个新的客户的成本要远远高于留住一个来客户的成本。在客户保留的过程中，对客户档案流失原因的分析至关重要，因此，采用挖掘技术对其进行分析是必要的。

2.3分类法。

通过计算机挖掘技术对档案进行分类，按照不同的性质进行系统的划分，将所有相似或相通的档案进行整理，在人们需要的时候，能够快速的被提取出来，提高了检索的效率和分类的专业性。

计算机挖掘技术的应用，对档案管理方式的不断完善有着极其重要的意义，其重要性主要体现在：

3.1对档案的保护更全面。

一部分具有历史意义的档案，随着保存的时间不断增加，其年代感加强，意义和价值增大。相应的，利用的频率会随着利用的价值增加，也更容易被损坏从而导致档案信息寿命折损，此外，管理不当造成泄密，使档案失去了原本的利用价值，这种存在于档案管理和利用之间的矛盾，使得档案管理面临着巨大的难题。挖掘技术的运用，缓解了这种矛盾，在档案管理工作中具有重要的意义。

3.2提升档案管理的质量。

在档案信息管理系统中引入计算机挖掘技术，使得档案信息管理打破了传统的模式，通过挖掘技术，对管理的模式有了极大的创新，工作人员以往繁重的工作压力得到释放，时间和精力更加丰富，在对档案管理的细节方面也就更加注意，同时也加快了对档案的数据信息进行处理的速度，提升档案管理的整体质量。

综上所述，计算机数据挖掘技术涉及的内容很广，对挖掘技术的运用，使得各行各业的发展水平得到了很大的提高，推动社会经济的发展，带动社会发展模式的创新。在档案管理中使用计算机挖掘技术，使得档案信息保存的方法及安全性有了很大的提高。同时，也需要档案信息管理人员在进行档案信息管理的时候，能合理利用计算机信息挖掘技术，在提高工作效率的同时，促进管理模式的不断创新，以适应时代发展的要求。

数据挖掘论文论文篇十五

在电子商务中运用数据挖掘技术，对服务器上的日志数据、用户信息和访问链接信息进行数据挖掘，有效了解客户的购买欲望，从而调整电子商务平台，最终实现利益更大化。本文旨在了解电子商务中的数据源有哪些，发掘数据挖掘在电子商务中的具体作用，从而为数据挖掘的具体设计奠定基础。

一、电子商务中数据挖掘的数据源。

1.服务器日志数据客户在访问网站时，就会在服务器上产生相应的服务器数据，这些文件主要是日志文件。而日志文件又可分为ser-vicelogs、errorlogs、cookielogs。其中servicelogs文件格式是最常用的标准公用日志文件格式，也是标准组合日志文件格式。标准公用日志文件的格式存储关于客户连接的物理信息。标准组合日志文件格式主要包含关于日志文件元信息的指令，如版本号，会话监控开始和结束的日期等。在日志文件中，cookielogs日志文件是很重要的日志文件，是服务器为了自动追踪网站访问者，为单个客户浏览器生成日志[1]。

2.客户登记信息。

客户登记信息是指客户通过web页输入的、并提交给服务器的相关用户信息，这些信息通常是关于用户的常用特征。

在web的数据挖掘中，客户登记信息需要和访问日志集成，以提高数据挖掘的准确度，使之能更进一步的了解客户。

页面的超级链接。

辅之以监视所有到达服务器的数据，提取其中的http请求信息。此部分数据主要来自浏览者的点击流，用于考察用户的行为表现。网络底层信息监听过滤指监听整个网络的所有信息流量，并根据信息源主机、目标主机、服务协议端口等信息过滤掉垃圾数据，然后进行进一步的处理，如关键字的搜索等，最终将用户感兴趣的数据发送到给定的数据接受程序存储到数据库中进行分析统计。

二、web数据挖掘在电子商务中的应用通过对数据源的原始积累、仔细分析，再利用数据发掘技术，最终达到为企业为用户服务的目的，而这些服务主要有以下几种。

1.改进站点设计，提高客户访问的兴趣对客户来说，传统客户与销售商之间的空间距离在电子商务中已经不存在了，在internet上，每一个销售商对于客户来说都是一样的，那么如何使客户在自己的销售站点上驻留更长的时间，对销售商来说将是一个挑战。为了使客户在自己的网站上驻留更长的时间，就应该对客户的访问信息进行挖掘，通过挖掘就能知道客户的浏览行为，从而了解客户的兴趣及需求所在，并根据需求动态地调整页面，向客户展示一个特殊的页面，提供特有的一些商品信息和广告，以使客户能继续保持对访问站点的兴趣。

2.发现潜在客户。

在对web的客户访问信息的挖掘中，利用分类技术可以在internet上找到未来的潜在客户。获得这些潜在的客户通常的市场策略是：先对已经存在的访问者进行分类。对于一个新的访问者，通过在web上的分类发现，识别出这个客户与已经分类的老客户的一些公共的描述，从而对这个新客户进行正确的归类。然后从它所属类判断这个新客户是否为潜在的购买者，决定是否要把这个新客户作为潜在的客户来对待。

客户的类型确定后，就可以对客户动态地展示web页面，页面的内容取决于客户与销售商提供的产品和服务之间的关联。

对于一个新的客户，如果花了一段时间浏览市场站点，就可以把此客户作为潜在的客户并向这个客户展示一些特殊的页面内容。

3.个性化服务。

根据网站用户的访问情况，为用户提供个性化信息服务，这是许多互联网应用，尤其是互联网信息服务或电子商务(网站)所追求的目标。根据用户的访问行为和档案向使用者进行动态的推荐，对许多应用都有很大的吸引力。web日志挖掘是一个能够出色地完成这个目标的方式。通过web数据挖掘，可以理解访问者的动态行为，据此优化电子商务网站的经营模式。通过把所掌握的大量客户分成不同的类，对不同类的客户提供个性化服务来提高客户的满意度，从而保住老客户；通过对具有相似浏览行为的客户进行分组，提取组中客户的共同特征，从而实现客户的聚类，这可以帮助电子商务企业更好地了解客户的兴趣、消费习惯和消费倾向，预测他们的需求，有针对性地向他们推荐特定的商品并实现交叉销售，可以提高交易成功率和交易量，提高营销效果。

例如全球最大中文购物网站淘宝网。当你购买一件商品后，淘宝网会自动提示你“购买过此商品的人也购买过……”类似的信息，这就是个性化服务的代表。

4.交易评价。

现在几乎每一个电子商务网站都增加了交易评价功能，交易评价功能主要就是为了降低交易中的信息不对称问题。

电子商务交易平台设计了在线信誉评价系统，对买卖双方的交易历史及其评价进行记录。在声誉效应的影响下，卖家也更加重视买家的交易满意度，并且也形成了为获取好评减少差评而提高服务质量的良好风气。交易中的不满意（或者成为纠纷）是产生非好评（包括中评和差评）的直接原因。那么，交易中一般会产生哪些交易纠纷，这些交易纠纷的存在会如何影响交易评价结果，这些问题的解决对卖家的经营具有重要的指导价值。

总结。

数据挖掘是当今世界研究的热门领域，其研究具有广阔的应用前景和巨大的现实意义。借助数据挖掘可以改进企业的电子商务平台，增加企业的经营业绩，拓宽企业的经营思路，最终提高企业的竞争力。

参考文献：