（實用）數(shù)據(jù)挖掘論文
無論是身處學校還是步入社會，大家最不陌生的就是論文了吧，論文是描述學術研究成果進行學術交流的一種工具。為了讓您在寫論文時更加簡單方便，下面是小編為大家整理的數(shù)據(jù)挖掘論文，歡迎大家分享。
數(shù)據(jù)挖掘論文1
1理論研究
1.1客戶關系管理
客戶關系管理的目標是依靠高效優(yōu)質(zhì)的服務吸引客戶，同時通過對業(yè)務流程的全面優(yōu)化和管理，控制企業(yè)運行成本。客戶關系管理是一種管理理念，將企業(yè)客戶視作企業(yè)發(fā)展最重要的企業(yè)資源，采用企業(yè)服務優(yōu)化等手段來管理客戶關系。客戶關系管理并不是單純的信息技術或者管理技術，而是一種企業(yè)生物戰(zhàn)略，通過對企業(yè)客戶的分段充足，強化客戶滿意的行為，優(yōu)化企業(yè)可盈利性，將客戶處理工作上升到企業(yè)級別，不同部門負責與客戶進行交互，但是整個企業(yè)都需要向客戶負責，在信息技術的支持下實現(xiàn)企業(yè)和客戶連接環(huán)節(jié)的自動化管理。
1.2客戶細分
客戶細分由美國學者溫德爾史密斯在20世紀50年代提出，認為客戶細分是根據(jù)客戶屬性將客戶分成集合�，F(xiàn)代營銷學中的客戶細分是按照客戶特征和共性將客戶群分為不同等級或者子群體，尋找相同要素，對不同類別客戶心理與需求急性研究和評估，從而指導進行企業(yè)服務資源的分配，是企業(yè)獲得客戶價值的一種理論與方法。因此我們注意到，客戶細分其實是一個分類問題，但是卻有著顯著的特點。
1.2.1客戶細分是動態(tài)的企業(yè)不斷發(fā)展變化，用戶數(shù)據(jù)不斷積累，市場因素的變化，都會造成客戶細分的變化。所以客戶細分工作需要根據(jù)客戶情況的變化進行動態(tài)調(diào)整，
減少錯誤分類，提高多次細分中至少有一次是正確分類的可能性。
1.2.2受眾多因素影響
隨著時間的推移，客戶行為和心理會發(fā)生變化，所以不同時間的數(shù)據(jù)會反映出不同的規(guī)律，客戶細分方法需要在變化過程中準確掌握客戶行為的規(guī)律性。
1.2.3客戶細分有不同的分類標準
一般分類問題強調(diào)準確性，客戶關系管理則強調(diào)有用性，講求在特定限制條件下實現(xiàn)特定目標。
1.3數(shù)據(jù)挖掘
數(shù)據(jù)挖掘就是從大型數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)中提取有價值的、隱含的、事前未知的潛在有用信息。數(shù)據(jù)挖掘技術不斷發(fā)展，挖掘?qū)ο蟛辉偈菃我粩?shù)據(jù)庫，已經(jīng)逐漸發(fā)展到文件系統(tǒng)、數(shù)據(jù)集合以及數(shù)據(jù)倉庫的挖掘分析。
2客戶細分的數(shù)據(jù)挖掘
2.1邏輯模型
客戶數(shù)據(jù)中有著若干離散客戶屬性和連續(xù)客戶屬性，每個客戶屬性為一個維度，客戶作為空間點，全部客戶都能夠形成多為空間，作為客戶的屬性空間，假設A={A1，A2,…Am}是一組客戶屬性，屬性可以是連續(xù)的，也可以離散型，這些屬性就形成了客戶m維屬性空間。同時設g是一個描述客戶屬性的一個指標，f(g)是符合該指標的客戶集合，即為概率外延，則任一確定時刻都是n個互不相交集合。在客戶價值概念維度上，可分為“有價值客戶”“潛在價值客戶”“無價值客戶”三種類型，定義RB如下：(1)顯然RB是一個等價關系，經(jīng)RB可分類屬性空間為若干等價類，每個等價類都是一個概念類，建立客戶細分，就是客戶屬性空間和概念空間映射關系的建立過程。
2.2客戶細分數(shù)據(jù)挖掘?qū)嵤?/p>
通過數(shù)據(jù)庫已知概念類客戶數(shù)據(jù)進行樣本學習和數(shù)據(jù)挖掘，進行客戶屬性空間與概念空間映射的自動歸納。首先確定一組概念類已知客戶集合。首先確定一個映射：p：C→L，使，如果，則。，求p(c)確定所屬概念類。數(shù)據(jù)部分有客戶數(shù)據(jù)存儲和概念維數(shù)據(jù)構成，客戶數(shù)據(jù)存儲有企業(yè)全部內(nèi)在屬性、外在屬性以及行為屬性等數(shù)據(jù)，方法則主要有關聯(lián)規(guī)則分析、深井網(wǎng)絡分類、決策樹、實例學習等數(shù)據(jù)挖掘方法，通過對客戶數(shù)據(jù)存儲數(shù)據(jù)學習算法來建立客戶數(shù)據(jù)和概念維之間的映射關系。
2.3客戶細分數(shù)據(jù)分析
建立客戶動態(tài)行為描述模型，滿足客戶行為非確定性和非一致性要求，客戶中心的管理體制下，客戶細分影響企業(yè)戰(zhàn)術和戰(zhàn)略級別決策的生成，所以數(shù)據(jù)挖掘要能夠彌補傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析方法在可靠性方面的缺陷。
2.3.1客戶外在屬性
外在屬性有客戶地理分布、客戶組織歸屬情況和客戶產(chǎn)品擁有情況等�？蛻舻慕M織歸屬是客戶社會組織類型，客戶產(chǎn)品擁有情況是客戶是否擁有或者擁有哪些與其他企業(yè)或者其他企業(yè)相關產(chǎn)品。
2.3.2內(nèi)在屬性
內(nèi)在屬性有人口因素和心理因素等，人口因素是消費者市場細分的重要變量。相比其他變量，人口因素更加容易測量。心理因素則主要有客戶愛好、性格、信用情況以及價值取向等因素。
2.3.3消費行為
消費行為屬性則重點關注客戶購買前對產(chǎn)品的`了解情況，是客戶細分中最客觀和重要的因素。
2.4數(shù)據(jù)挖掘算法
2.4.1聚類算法
按照客戶價值標記聚類結果，通過分類功能，建立客戶特征模型，準確描述高價值客戶的一些特有特征，使得企業(yè)在之后的市場活動中能夠迅速發(fā)現(xiàn)并抓住類似的高價值客戶，全面提高客戶的整體價值水平。通常都采用中心算法進行客戶的聚類分析，分析涉及的字段主要有客戶的基本信息以及與客戶相關業(yè)務信息，企業(yè)采用中心算法，按照企業(yè)自身的行業(yè)性質(zhì)以及商務環(huán)境，選擇不同的聚類分析策略，有主屬性聚類分析和全屬性聚類分析兩類。主屬性聚類分析是企業(yè)根據(jù)在企業(yè)標度變量中選擇主要弧形作為聚類分析變量。通常區(qū)間標度變量選用的度量單位會對聚類分析結果產(chǎn)生很大影響，選擇的度量單位越小，就會獲得越大的可能值域，對聚類結果的影響也就越大。
2.4.2客戶分析預測
行業(yè)競爭愈加激烈，新客戶的獲得成本越來越高，在保持原有工作價值的同時，客戶的流失也受到了企業(yè)的重視。為了控制客戶流失，就需要對流失客戶的數(shù)據(jù)進行認真分析，找尋流失客戶的根本原因，防止客戶的持續(xù)流失。數(shù)據(jù)挖掘聚類功能同樣能夠利用在客戶流失數(shù)據(jù)分析工作中，建立基于流失客戶數(shù)據(jù)樣本庫的分類函數(shù)以及分類模式，通過模型分析客戶流失因素，能夠獲得一個最有可能流失的客戶群體，同時編制一個有針對性的挽留方案。之后對數(shù)據(jù)進行分析并利用各種數(shù)據(jù)挖掘技術和方法在多個可供選擇的模型中找出最佳模型。初始階段，模型的擬合程度可能不理想，但是隨著模型的不斷更換和優(yōu)化，最終就有可能找出合適的模型進行數(shù)據(jù)描述并挖掘出流失數(shù)據(jù)規(guī)律。通常模擬模型都通過數(shù)據(jù)分析專業(yè)和業(yè)務專家協(xié)作完成，采用決策樹、貝葉斯網(wǎng)絡、神經(jīng)網(wǎng)絡等流失分析模型，實現(xiàn)客戶行為的預測分析。
3結語
從工業(yè)營銷中的客戶細分觀點出發(fā)，在數(shù)據(jù)挖掘、客戶關系管理等理論基礎上，采用統(tǒng)計學、運籌學和數(shù)據(jù)挖掘技術，對客戶細分的數(shù)據(jù)挖掘方法進行了研究，建立了基于決策樹的客戶細分模型，是一種效率很高的管理工具。
作者:區(qū)嘉良 呂淑儀 單位:中國石化廣東石油分公司
數(shù)據(jù)挖掘論文2
摘 要：支持向量機(Support Vector Machine, SVM)是數(shù)據(jù)挖掘和機器學習中的一個很有效的工具。結合支持向量機在數(shù)據(jù)挖掘和機器學習中的應用, 介紹了支持向量機的基本原理, 發(fā)展方向及其研究熱點。
關鍵詞：支持向量機; 數(shù)據(jù)挖掘; 機器學習オ
1 SVM的提出和基本思想
支持向量機是Vapnik等人提出的，在解決小樣本、非線性及高維模式識別問題中表現(xiàn)出許多特有的優(yōu)勢,已應用于手寫體識別、三維目標識別、人臉識別、文本圖像分類等實際問題中，性能優(yōu)于已有的學習方法，表現(xiàn)出良好的學習能力。它是從線性可分情況下的線性分類面發(fā)展而來的，接著利用核函數(shù)很好的解決了非線性可分情況。
2 支持向量機的幾個發(fā)展
�。�1）模糊支持向量機，引入樣本對類別的隸屬度函數(shù)，這樣每個樣本對于類別的影響是不同的，這種理論的應用提高了SVM的抗噪聲的能力，尤其適合在未能完全揭示輸入樣本特性的情況下。
（2）最小二乘支持向量機。這種方法是在1999年提出，經(jīng)過這幾年的發(fā)展，已經(jīng)應用要很多相關的領域。研究的問題已經(jīng)推廣到：對于大規(guī)模數(shù)據(jù)集的處理；處理數(shù)據(jù)的魯棒性；參數(shù)調(diào)節(jié)和選擇問題；訓練和仿真。
（3）加權支持向量機（有偏樣本的加權，有偏風險加權）。
�。�4）主動學習的支持向量機。主動學習在學習過程中可以根據(jù)學習進程，選擇最有利于分類器性能的樣本來進一步訓練分類器，特能有效地減少評價樣本的數(shù)量。
�。�5）粗糙集與支持向量機的結合。首先利用粗糙集理論對數(shù)據(jù)的屬性進行約簡，能在某種程度上減少支持向量機求解計算量。
（6）基于決策樹的支持向量機。對于多類問題，采用二岔樹將藥分類的樣本集構造出一系列的兩類問題，每個兩類構造一個SVM。
�。�7）分級聚類的支持向量機。基于分級聚類和決策樹思想構建多類svm，使用分級聚類的方法，可以先把n-1個距離較近的'類別結合起來，暫時看作一類，把剩下的一類作為單獨的一類，用svm分類，分類后的下一步不再考慮這單獨的一類，而只研究所合并的n-1類，再依次下去。
�。�8）算法上的提高。Vapnik在1995年提出了一種稱為“chunking”的塊算法，即如果刪除矩陣中對應Lagrange乘數(shù)為0的行和列，將不會影響最終結果。Osuna提出了一種分解算法，應用于人臉識別領域。Joachims在1998年將Osuna提出的分解策略推廣到解決大型SVM學習的算法。Platt于1998年提出了序貫最小優(yōu)化每次的工作集中只有2個樣本。
�。�9）核函數(shù)的構造和參數(shù)的選擇理論研究�；诟鱾�不同的應用領域，可以構造不同的核函數(shù)，能夠或多或少的引入領域知識。現(xiàn)在核函數(shù)廣泛應用的類型有：多項式逼近、貝葉斯分類器、徑向機函數(shù)、多層感知器。參數(shù)的選擇現(xiàn)在利用交叉驗證的方法來確認。
�。�10）支持向量機從兩類問題向多類問題的推廣。Weston在1998年提出的多類算法為代表。在經(jīng)典svm理論的基礎上，直接在目標函數(shù)上進行改進，重新構造多值分類模型，建立k分類支持向量機。通過sv方法對新模型的目標函數(shù)進行優(yōu)化，實現(xiàn)多值分類。
一對多（one-against-rest）——Vapnik提出的,k類——k個分類器，第m個分類器將第m類與其余的類分開，也就是說將第m類重新標號為1，其他類標號為-1。完成這個過程需要計算k個二次規(guī)劃，根據(jù)標號將每個樣本分開，最后輸出的是兩類分類器輸出為最大的那一類。不足：容易產(chǎn)生屬于多類別的點（多個1）和沒有被分類的點（標號均為-1）——不對，訓練樣本數(shù)據(jù)大，訓練困難，推廣誤差無界。
層（數(shù)分類方法），是對一對一方法的改進，將k個分類合并為兩個大類，每個大類里面再分成兩個子類，如此下去，直到最基本的k個分類，這樣形成不同的層次，每個層次都用svm來進行分類——1對r-1法，構建k-1個分類器，不存在拒絕分類區(qū)。
3 主要研究熱點
從上面的發(fā)展中，我們可以總結出，目前支持向量機有著幾方面的研究熱點：核函數(shù)的構造和參數(shù)的選擇；支持向量機從兩類問題向多類問題的推廣；更多的應用領域的推廣；與目前其它機器學習方法的融合；與數(shù)據(jù)預處理（樣本的重要度、屬性的重要度、特征選擇等）方法的結合。
參考文獻
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數(shù)據(jù)挖掘論文3
摘 要：數(shù)據(jù)挖掘技術在各行業(yè)都有廣泛運用，是一種新興信息技術。而在線考試系統(tǒng)中存在著很多的數(shù)據(jù)信息，數(shù)據(jù)挖掘技在在線考試系統(tǒng)有著重要的意義，和良好的應用前景，從而在眾多技術中脫穎而出。本文從對數(shù)據(jù)挖掘技術的初步了解，簡述數(shù)據(jù)挖掘技術在在線考試系統(tǒng)中成績分析，以及配合成績分析，完善教學。
關鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘技術；在線考試；成績分析 ；完善教學
隨著計算機網(wǎng)絡技術的快速發(fā)展，計算機輔助教育的不斷普及，在線考試是一種利用網(wǎng)絡技術的重要輔助教育手段，其改革有著重要的意義。數(shù)據(jù)挖掘技術作為一種新興的信息技術，其包括了人工智能、數(shù)據(jù)庫、統(tǒng)計學等學科的內(nèi)容，是一門綜合性的技術。這種技術的主要特點是對數(shù)據(jù)庫中大量的數(shù)據(jù)進行抽取、轉(zhuǎn)換和分析，從中提取出能夠?qū)處熡凶饔玫年P鍵性數(shù)據(jù)。將其運用于在線考試系統(tǒng)中，能夠很好的處理在線考試中涉及到的數(shù)據(jù)，讓在線考試的實用性和高效性得到進一步的增強，幫助教師更加快速、完整的統(tǒng)計考試信息，完善教學。
1.初步了解數(shù)據(jù)挖掘技術
數(shù)據(jù)挖掘技術是從大量數(shù)據(jù)中"挖掘"出對使用者有用的知識，即從大量的、隨機的、有噪聲的、模糊的、不完全的實際應用數(shù)據(jù)中，"挖掘"出隱含在其中但人們事先卻不知道的，而又是對人們潛在有用的信息與知識的整個過程。
目前主要的商業(yè)數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)有SAS公司的Enterprise Miner，SPSS公司的Clementine，Sybas公司的Warehouse Studio，MinerSGI公司的Mineset，RuleQuest Research公司的See5，IBM公司的Intelligent，還有 CoverStory， Knowledge Discovery，Quest，EXPLORA， DBMiner，Workbench等。
2.數(shù)據(jù)挖掘在在線考試中的主要任務
2.1數(shù)據(jù)分類
數(shù)據(jù)挖掘技術通過對數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進行分析，把數(shù)據(jù)按照相似性歸納成若干類別，然后做出分類，并能夠為每一個類別都做出一個準確的描述，挖掘出分類的規(guī)則或建立一個分類模型。
2.2數(shù)據(jù)關聯(lián)分析
數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)關聯(lián)是一項非常重要，并可以發(fā)現(xiàn)的知識。數(shù)據(jù)關聯(lián)就是兩組或兩組以上的數(shù)據(jù)之間有著某種規(guī)律性的聯(lián)系。數(shù)據(jù)關聯(lián)分析的作用就是找出數(shù)據(jù)庫中隱藏的聯(lián)系，從中得到一些對學校教學工作管理者有用的信息。就像是在購物中，就可以通過顧客的購買物品的聯(lián)系，從中得到顧客的購買習慣。
2.3預測
預測是根據(jù)已經(jīng)得到的數(shù)據(jù)，從而對未來的情況做出一個可能性的分析。數(shù)據(jù)挖掘技術能自動在大型的數(shù)據(jù)庫中做出一個較為準確的分析。就像是在市場投資中，可以通過各種商品促銷的數(shù)據(jù)來做出一個未來商品的促銷走勢。從而在投資中得到最大的回報。
3.數(shù)據(jù)挖掘的方法
數(shù)據(jù)挖掘技術融合了多個學科、多個領域的知識與技術，因此數(shù)據(jù)挖掘的方法也呈現(xiàn)出很多種類的形式。就目前的統(tǒng)計分析類的數(shù)據(jù)挖掘技術的角度來講，光統(tǒng)計分析技術中所用到的數(shù)據(jù)挖掘模型就回歸分析、邏輯回歸分析、有線性分析、非線性分析、單變量分析、多變量分析、最近鄰算法、最近序列分析、聚類分析和時間序列分析等多種方法。數(shù)據(jù)挖掘技術利用這些方法對那些異常形式的數(shù)據(jù)進行檢查，然后通過各種數(shù)據(jù)模型和統(tǒng)計模型對這些數(shù)據(jù)來進行解釋，并從這些數(shù)據(jù)中找出隱藏在其中的商業(yè)機會和市場規(guī)律。另外還有知識發(fā)現(xiàn)類數(shù)據(jù)挖掘技術，這種和統(tǒng)計分析類的數(shù)據(jù)挖掘技術完全不同，其中包括了支持向量機、人工神經(jīng)元網(wǎng)絡、遺傳算法、決策樹、粗糙集、關聯(lián)順序和規(guī)則發(fā)現(xiàn)等多種方法。
4.數(shù)據(jù)挖掘在考試成績分析中的幾點應用
4.1運用關聯(lián)規(guī)則分析教師的年齡對學生考試成績的影響
數(shù)據(jù)挖掘技術中的關聯(lián)分析在教學分析中，是一種使用頻繁，行之有效的方法，它能挖掘出大量數(shù)據(jù)中項集之間之間有意義的關聯(lián)聯(lián)系，幫助知道教師的教學過程。例如在如今的一些高職院校中，就往往會把學生的英語四六級過級率，計算機等級等，以這些為依據(jù)來評價教師的教學效果。將數(shù)據(jù)挖掘技術中的關聯(lián)規(guī)則運用于考試的成績分析當中，就能夠挖掘出一些對學生過級率產(chǎn)生影響的因素，對教師的教學過程進行重要的指導，讓教師的教學效率更高，作用更強。
還可以通過關聯(lián)規(guī)則算法，先設定一個最小可信度和支持度，得到初步的關聯(lián)規(guī)則，根據(jù)相關規(guī)則，分析出教師的組成結構和過級率的影響，從來進行教師隊伍的結構調(diào)整，讓教師隊伍更加合理。
4.2采用分類算法探討對考試成績有影響的.因素
數(shù)據(jù)挖掘技術中的分類算法就是對一組對象或一個事件進行歸類，然后通過這些數(shù)據(jù)，可以進行分類模型的建立和未來的預測。分類算法可以進行考試中得到的數(shù)據(jù)進行分類，然后通過學生的一些基本情況進行探討一些對考試成績有影響的因素。分類算法可以用一下步驟實施：
4.2.1數(shù)據(jù)采集
這種方法首先要進行數(shù)據(jù)采集，需要這幾方面的數(shù)據(jù)，學生基本信息（姓名、性別、學號、籍貫、所屬院系、專業(yè)、班級等）、學生調(diào)查信息（比如學習前的知識掌握情況、學習興趣、課堂學習效果、課后復習時間量等）、成績（學生平常學習成績，平�？荚嚦煽儯鞣N大型考試成績等）、學生多次考試中出現(xiàn)的易錯點（本次考試中出現(xiàn)的易錯點，以往考試中出現(xiàn)的易錯點）
4.2.2數(shù)據(jù)預處理
（1）數(shù)據(jù)集成。把數(shù)據(jù)采集過程中得到的多種信息，利用數(shù)據(jù)挖掘技術中的數(shù)據(jù)庫技術生產(chǎn)相應的學生考試成績分析基本數(shù)據(jù)庫。（2）數(shù)據(jù)清理。在學生成績分析數(shù)據(jù)庫中，肯定會出現(xiàn)一些情況缺失，對于這些空缺處，就需要使用數(shù)據(jù)清理技術來進行這些數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)的填補遺漏。例如，可以采用忽略元組的方法來刪除那些沒有參加考試的學生考試數(shù)據(jù)已經(jīng)在學生填寫的調(diào)查數(shù)據(jù)中村中的空缺項。（3）數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換主要功能是進行進行數(shù)據(jù)的離散化操作。在這個過程中可以根據(jù)實際需要進行分類，比如把考試成績從0~59的分到較差的一類，將60到80分為中等類，81到100分為優(yōu)秀等。（4）數(shù)據(jù)消減。數(shù)據(jù)消減的功能就是把所需挖掘的數(shù)據(jù)庫，在消減的過程又不能影響到最終的數(shù)據(jù)挖掘結果。比如在分析學生的基本學習情況的影響因素情況中，學生信息表中中出現(xiàn)的字段很多，可以選擇性的刪除班別、籍貫等引述，形成一份新的學生基本成績分析數(shù)據(jù)表。
4.2.3利用數(shù)據(jù)挖掘技術，得出結論
通過數(shù)據(jù)挖掘技術在在線考試中的應用，得出這些學生數(shù)據(jù)的相關分析，比如說學生考試中的易錯點在什么地方，學生考試成績的自身原因，學生考試成績的環(huán)境原因，教師隊伍的搭配情況等等，從中得出如何調(diào)整學校教學資源，教師的教學方案調(diào)整等等，從而完善學校對學生的教學。
5.結語
數(shù)據(jù)挖掘技術在社會各行各業(yè)中都有一定程度的使用，基于其在數(shù)據(jù)組織、分析能力、知識發(fā)現(xiàn)和信息深層次挖掘的能力，在使用中取得了顯著的成效，但數(shù)據(jù)挖掘技術中還存在著一些問題，例如數(shù)據(jù)的挖掘算法、預處理、可視化問題、模式識別和解釋等等。對于這些問題，學校教學管理工作者要清醒的認識，在在線考試系統(tǒng)中對數(shù)據(jù)挖掘信息做出合理的使用，讓數(shù)字挖掘技術在在線考試系統(tǒng)中能夠更加有效的發(fā)揮其長處，避免其在在線考試系統(tǒng)中的的缺陷。
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數(shù)據(jù)挖掘論文4
1數(shù)據(jù)挖掘技術和過程
1.1數(shù)據(jù)挖掘技術概述
發(fā)現(xiàn)的是用戶感興趣的知識；發(fā)現(xiàn)的知識應當能夠被接受、理解和運用。也就是發(fā)現(xiàn)全部相對的知識，是具有特定前提與條件，面向既定領域的，同時還容易被用戶接受。數(shù)據(jù)挖掘?qū)儆谝环N新型的商業(yè)信息處理技術，其特點為抽取、轉(zhuǎn)化、分析商業(yè)數(shù)據(jù)庫中的大規(guī)模業(yè)務數(shù)據(jù)，從中獲得有價值的商業(yè)數(shù)據(jù)。簡單來說，其實數(shù)據(jù)挖掘是一種對數(shù)據(jù)進行深入分析的方法。因此，可以描述數(shù)據(jù)挖掘為：根據(jù)企業(yè)設定的工作目標，探索與分析企業(yè)大量數(shù)據(jù)，充分揭示隱藏的、未知的規(guī)律性，并且將其轉(zhuǎn)變?yōu)榭茖W的方法。數(shù)據(jù)挖掘發(fā)現(xiàn)的最常見知識包括：
1.1.1廣義知識體現(xiàn)相同事物共同性質(zhì)的知識，是指類別特點的概括描述知識。按照數(shù)據(jù)的微觀特點對其表征的、具有普遍性的、極高概念層次的知識積極發(fā)現(xiàn)，是對數(shù)據(jù)的高度精煉與抽象。發(fā)現(xiàn)廣義知識的方法與技術有很多，例如數(shù)據(jù)立方體和歸約等。
1.1.2關聯(lián)知識體現(xiàn)一個事件與其他事件之間形成的關聯(lián)知識。假如兩項或者更多項之間形成關聯(lián)，則其中一項的屬性數(shù)值就能夠借助其他屬性數(shù)值實行預測。
1.1.3分類知識體現(xiàn)相同事物共同特點的屬性知識與不同事物之間差異特點知識。
1.2數(shù)據(jù)挖掘過程
1.2.1明確業(yè)務對象對業(yè)務問題清楚定義，了解數(shù)據(jù)挖掘的第一步是數(shù)據(jù)挖掘目的。挖掘結果是無法預測的，但是研究的問題是可預見的，僅為了數(shù)據(jù)挖掘而數(shù)據(jù)挖掘一般會體現(xiàn)出盲目性，通常也不會獲得成功。基于用戶特征的電子商務數(shù)據(jù)挖掘研究劉芬（惠州商貿(mào)旅游高級職業(yè)技術學校，廣東惠州516025）摘要：隨著互聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)，全球范圍內(nèi)電子商務正在迅速普及與發(fā)展，在這樣的環(huán)境下，電子商務數(shù)據(jù)挖掘技術應運而生。電子商務數(shù)據(jù)挖掘技術是近幾年來數(shù)據(jù)挖掘領域中的研究熱點，基于用戶特征的電子商務數(shù)據(jù)挖掘技術研究將會解決大量現(xiàn)實問題，為企業(yè)確定目標市場、完善決策、獲得最大競爭優(yōu)勢，其應用前景廣闊，促使電子商務企業(yè)更具有競爭力。主要分析了電子商務內(nèi)容、數(shù)據(jù)挖掘技術和過程、用戶細分理論，以及基于用戶特征的電子商務數(shù)據(jù)挖掘。
1.2.2數(shù)據(jù)準備第一選擇數(shù)據(jù)：是按照用戶的挖掘目標，對全部業(yè)務內(nèi)外部數(shù)據(jù)信息積極搜索，從數(shù)據(jù)源中獲取和挖掘有關數(shù)據(jù)。第二預處理數(shù)據(jù)：加工選取的數(shù)據(jù)，具體對數(shù)據(jù)的完整性和一致性積極檢查，并且處理數(shù)據(jù)中的噪音，找出計算機丟失的數(shù)據(jù)，清除重復記錄，轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)類型等。假如數(shù)據(jù)倉庫是數(shù)據(jù)挖掘的對象，則在產(chǎn)生數(shù)據(jù)庫過程中已經(jīng)形成了數(shù)據(jù)預處理。
1.2.3變換數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)為一個分析模型。這一分析模型是相對于挖掘算法構建的。構建一個與挖掘算法適合的分析模型是數(shù)據(jù)挖掘獲得成功的重點�？梢岳猛队皵�(shù)據(jù)庫的相關操作對數(shù)據(jù)維度有效降低，進一步減少數(shù)據(jù)挖掘過程中數(shù)據(jù)量，提升挖掘算法效率。
1.2.4挖掘數(shù)據(jù)挖掘獲得的經(jīng)濟轉(zhuǎn)化的數(shù)據(jù)。除了對選擇科學挖掘算法積極完善之外，其余全部工作都自行完成。整體挖掘過程都是相互的，也就是用戶對某些挖掘參數(shù)能夠積極控制。
1.2.5評價挖掘結果這個過程劃分為兩個步驟：表達結果和評價結果。第一表達結果：用戶能夠理解數(shù)據(jù)挖掘得到的模式，可以通過可視化數(shù)據(jù)促使用戶對挖掘結果積極理解。第二評價結果：用戶與機器對數(shù)據(jù)挖掘獲得的模式有效評價，對冗余或者無關的'模式及時刪除。假如用戶不滿意挖掘模式，可以重新挑選數(shù)據(jù)和挖掘算法對挖掘過程科學執(zhí)行，直到獲得用戶滿意為止。
2用戶細分理論
用戶細分是指按照不同用戶的屬性劃分用戶集合。目前學術界和企業(yè)界一般接受的是基于用戶價值的細分理論，其不僅包含了用戶為企業(yè)貢獻歷史利潤，還包含未來利潤，也就是在未來用戶為企業(yè)可能帶來的利潤總和�；谟脩魞r值的細分理論選擇客戶當前價值與客戶潛在價值兩個因素評價用戶。用戶當前價值是指截止到目前用戶對企業(yè)貢獻的總體價值；用戶潛在價值是指未來用戶可能為企業(yè)創(chuàng)造的價值總和。每個因素還能夠劃分為兩個高低檔次，進一步產(chǎn)生一個二維的矩陣，把用戶劃分為4組，價值用戶、次價值用戶、潛在價值用戶、低價值用戶。企業(yè)在推廣過程中根據(jù)不同用戶應當形成對應的方法，投入不同的資源。很明顯對于企業(yè)來說價值用戶最重要，被認為是企業(yè)的玉質(zhì)用戶；其次是次價值用戶，被認為是金質(zhì)用戶，雖然數(shù)量有限，卻為企業(yè)創(chuàng)造了絕大部分的利潤；其他則是低價值用戶，對企業(yè)來說價值最小，成為鉛質(zhì)用戶，另外一類則是潛在價值用戶。雖然這兩類用戶擁有較多的數(shù)量，但是為企業(yè)創(chuàng)造的價值有限，甚至很小。需要我們注意的是潛在價值用戶利用再造用戶關系，將來極有可能變成價值用戶。從長期分析，潛在價值用戶可以是企業(yè)的隱形財富，是企業(yè)獲得利潤的基礎。將采用數(shù)據(jù)挖掘方法對這4類用戶特點有效挖掘。
3電子商務數(shù)據(jù)挖掘分析
3.1設計問卷
研究的關鍵是電子商務用戶特征的數(shù)據(jù)挖掘，具體包含了價值用戶特征、次價值用戶特征、潛在價值用戶特征，對電子商務用戶的認知度、用戶的需求度分析。問卷內(nèi)容包括3部分：其一是為被調(diào)查者介紹電子商務的概念與背景；其二是具體調(diào)查被調(diào)查對象的個人信息，包含了性別、年齡、學歷、感情情況、職業(yè)、工作、生活地點、收入、上網(wǎng)購物經(jīng)歷；其三是問卷主要部分，是對用戶對電子商務的了解、需求、使用情況的指標設計。
3.2調(diào)查方式
本次調(diào)查的問卷主體是電腦上網(wǎng)的人群，采用隨機抽象的方式進行網(wǎng)上訪問。一方面采用大眾聊天工具，利用電子郵件和留言的方式發(fā)放問卷，另一方面在大眾論壇上邀請其填寫問卷。
3.3數(shù)據(jù)挖掘和結果
�。�1）選擇數(shù)據(jù)挖掘的算法利用Clementine數(shù)據(jù)挖掘軟件，采用C5.O算法挖掘預處理之后數(shù)據(jù)。
�。�2）用戶數(shù)據(jù)分析
1）電子商務用戶認知度分析按照調(diào)查問卷的問題“您知道電子商務嗎？”得到對電子商務用戶認知情況的統(tǒng)計，十分了解20.4%，了解30.1%，聽過但不了解具體使用方法40.3%，從未聽過8.9%。很多人僅聽過電子商務，但是并不清楚具體的功能與應用方法，甚至有一小部分人沒有聽過電子商務。對調(diào)查問卷問題“您聽過電子商務的渠道是什么？”，大部分用戶是利用網(wǎng)了解電子商務的，占40.2%；僅有76人是利用紙質(zhì)報刊雜志上知道電子商務的并且對其進行應用；這也表明相較于網(wǎng)絡宣傳紙質(zhì)媒體推廣電子商務的方法缺乏有效性。
2）電子商務用戶需求用戶希求具體是指使用產(chǎn)品服務人員對應用產(chǎn)品或服務形成的需求或者期望。按照問題“假如你曾經(jīng)使用電子商務，你覺得其用途怎樣，假如沒有使用過，你覺得其對自己有用嗎？”得到了認為需要和十分需要的數(shù)據(jù)，覺得電子商務有用的用戶為40.7%，不清楚是否對自己有用的用戶為56.7%，認為不需要的僅有2.4%。
3）電子商務用戶應用意愿應用意愿是指消費者對某一產(chǎn)品服務進行應用或者購買的一種心理欲望。按照問題“假如可以滿足你所關心的因素，未來你會繼續(xù)應用電子商務嗎？”獲得的數(shù)據(jù)可知，在滿足各種因素時，將來一年之內(nèi)會應用電子商務的用戶為78.2%，一定不會應用電子商務的用戶為1.4%。表明用戶形成了較為強烈的應用電子商務欲望，電子商務發(fā)展前景很好。基于用戶特征的電子商務數(shù)據(jù)研究，電子商務企業(yè)通過這一結果能夠更好地實行營銷和推廣，對潛在用戶積極定位，提高用戶體驗，積極挖掘用戶價值。分析為企業(yè)準確營銷和推廣企業(yè)提供了一個有效的借鑒。
4結語
互聯(lián)網(wǎng)中數(shù)據(jù)是最寶貴的資源之一，大量數(shù)據(jù)中包含了很大的潛在價值，對這些數(shù)據(jù)深入挖掘?qū)ヂ?lián)網(wǎng)商務、企業(yè)推廣、傳播信息發(fā)揮了巨大的作用。近些年來，數(shù)據(jù)挖掘技術獲得了信息產(chǎn)業(yè)的極大重視，具體原因是出現(xiàn)了大量的數(shù)據(jù)，能夠廣泛應用，并且需要轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)成為有價值的信息知識。通過基于用戶特征的電子商務數(shù)據(jù)挖掘研究，促使電子商務獲得巨大發(fā)展機會，發(fā)現(xiàn)潛在用戶，促使電子商務企業(yè)精準營銷。
數(shù)據(jù)挖掘論文5
［摘要］處于大數(shù)據(jù)時代這一環(huán)境內(nèi)，數(shù)據(jù)生成在方方面面，教育這一行業(yè)也囊括其內(nèi)，大量原本無法緊抓、量化的教學訊息均變換成了數(shù)據(jù)施以儲藏與處理。新時期起始，是否可以發(fā)掘與運用潛藏在教學相關數(shù)據(jù)中還沒有挖掘出來的價值，促使開放型教育或是成人型教育這類行業(yè)得以革新，關聯(lián)到教學相關工作中對于大數(shù)據(jù)與其潛藏的各類價值與作用的認知、心態(tài)和數(shù)據(jù)發(fā)掘?qū)哟巍?/p>
�。�關鍵詞］開放教育;大數(shù)據(jù)思維;數(shù)據(jù)挖掘
大數(shù)據(jù)思維即借助大數(shù)據(jù)相關的思想、理念以思索并清除問題的一類方式。大數(shù)據(jù)相應的思想與理念即借助大數(shù)據(jù)以凸顯出事物發(fā)展進程中的各類步驟、因素等，處于這一前提之下，借助構建各式模型、方法施以把控，進而達成精確清除各式問題這一目標。同時，數(shù)據(jù)能夠凸顯出問題，數(shù)據(jù)還能夠引導問題得以清除。借用大數(shù)據(jù)相關的理念，開放型教育相關的工作者可以全方位緊依并發(fā)掘教學本身的潛藏實際，調(diào)研教學相應的革新及進步。
一、開放型教育行業(yè)內(nèi)部教學相關數(shù)據(jù)的運用問題
雖然開放型教育這一行業(yè)早就生成了“大數(shù)據(jù)庫存”，不過，學校內(nèi)部缺少對于數(shù)據(jù)本身的匯集監(jiān)管及科學運用，對于數(shù)據(jù)相應的運用極為狹隘，許多數(shù)據(jù)僅儲藏在數(shù)據(jù)庫內(nèi)，極難自其內(nèi)找出具備規(guī)律與價值的一類訊息，這類狀況大體上囊括了如下幾大模塊:
(一)業(yè)務機構較難予以數(shù)據(jù)相應的正確需要
學校內(nèi)部的業(yè)務機構對于數(shù)據(jù)本身的搜集、歸整、調(diào)研大多由于業(yè)務驅(qū)使，業(yè)務進程完成過后，數(shù)據(jù)就會被潛藏，數(shù)據(jù)調(diào)研處在被動這一狀況內(nèi)。另外，許多業(yè)務機構并未知曉大數(shù)據(jù)相應的運用價值與區(qū)域，還沒有生成大數(shù)據(jù)這一觀念以引領各項工作的實施，處于具體的工作內(nèi)，極難予以大數(shù)據(jù)相應的正確需要:要想改良某一業(yè)務，所需哪類數(shù)據(jù)，這類數(shù)據(jù)要從哪類渠道內(nèi)獲得，搜集的數(shù)據(jù)應依據(jù)怎樣的規(guī)范施以歸整、發(fā)掘與調(diào)研，數(shù)據(jù)本身的可視化操作要開展至哪種程度等，均不具備明晰的規(guī)范。
(二)對數(shù)據(jù)開展運用被渠道與技術所約束
學校內(nèi)部各個層級與各個種類的學習體系、訊息監(jiān)管體系的數(shù)據(jù)總量極多，然而，對于數(shù)據(jù)本身的儲存與運用卻較低。就數(shù)據(jù)相應的儲藏與歸整而言，存在數(shù)據(jù)種類多元化、數(shù)據(jù)讀取受限、儲藏負擔、體系特性受限、數(shù)據(jù)調(diào)研成效較低、數(shù)據(jù)不夠安全等問題。例如，開放型教育相關的教務監(jiān)管體系，大量的學習成績有關數(shù)據(jù)已經(jīng)大于原本體系本身的儲藏與調(diào)研一類能力，使得對數(shù)據(jù)相應的歸整留存在簡易的查閱、歸整、打印等步驟內(nèi)，沒有對數(shù)據(jù)施以深層次調(diào)研，也沒有收獲對教學一類工作具備益處的訊息。
(三)現(xiàn)行的數(shù)據(jù)調(diào)研極為分散與分裂
處于大數(shù)據(jù)這一時代內(nèi)，要著眼于生成部門本身各大模塊數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)庫存、多媒體數(shù)據(jù)、各大渠道數(shù)據(jù)、各大訊息媒介數(shù)據(jù)間的關聯(lián)性，力爭最大程度地運用數(shù)據(jù)。然而，現(xiàn)存的教育相關數(shù)據(jù)依舊存在機構化、部門化一類問題，數(shù)據(jù)體現(xiàn)出分裂、分散等狀況，數(shù)據(jù)調(diào)研也極少注重數(shù)據(jù)間的關聯(lián)性。例如。教務處會定期歸整每個學期相應的在籍生總量、各大專業(yè)學生總量、設立科目明細、學期選課學生總量、學生上課率、按時畢業(yè)率、學位獲得率、退學率、終結性考試合格率一類數(shù)據(jù)，然而，卻較少發(fā)掘這類數(shù)據(jù)間的關聯(lián)性與干涉關系，也沒有發(fā)掘各個機構數(shù)據(jù)間的關聯(lián)性。
(四)不具備專業(yè)的數(shù)據(jù)調(diào)研崗位與人才
大數(shù)據(jù)這一時代予以了大量新興的觀念與技術，具備與原本全然不一的數(shù)據(jù)儲藏與歸整方法，然而，現(xiàn)存的體系監(jiān)管者、數(shù)據(jù)庫監(jiān)管者依舊會運用原本的數(shù)據(jù)庫監(jiān)管體系，短時間內(nèi)極難配備面對今后的數(shù)據(jù)調(diào)研技藝。其原因:其一，學校本身對于數(shù)據(jù)調(diào)研有關人才與崗位相應的需要態(tài)度還沒有明晰;其二，新興技術的運用條件極為繁雜，與大量數(shù)據(jù)相關的技術在成熟程度與可查看性方面比原數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)監(jiān)管配備更差，能夠運用到輔助體系的監(jiān)管者也極少。
二、大數(shù)據(jù)相關思維對于開放型教育各式數(shù)據(jù)發(fā)掘的啟迪
(一)從高至低生成與教學監(jiān)管相應的數(shù)據(jù)思維
現(xiàn)階段，廣播電視大學等正朝著開放型大學進行轉(zhuǎn)變，成人學校的辦學類型、辦學面積、專業(yè)構造與總量、師生資源及其所處的環(huán)境均會發(fā)生變化。對于開放型教育相關的數(shù)據(jù)施以發(fā)掘及調(diào)研，能夠輔助成人一類學校獲取辦學定位信息，提升教學、監(jiān)管本身的合理性，還給學校改良并增強宏觀方面的監(jiān)管予以了有價值的監(jiān)測方法與評測技術。大數(shù)據(jù)相關思維獲得推行與運用，規(guī)定學校內(nèi)部的監(jiān)管方法、構造、技術都要與大數(shù)據(jù)這一時代相符。所以，應在地區(qū)或是學校內(nèi)部生成總體的大數(shù)據(jù)相關戰(zhàn)略，并把此當作學校本身的關鍵目標，借助大數(shù)據(jù)相關的思維把訊息化教學、訊息化監(jiān)管、遠端教育扶持服務及學校平日的各類工作加以歸整，借助調(diào)節(jié)化的方法，全部機構一同訓練并提升搜集、儲藏、監(jiān)管、調(diào)研與共享大量數(shù)據(jù)需要的技術及思維，逐漸促使數(shù)據(jù)監(jiān)管本身的常態(tài)化、時時化、開放化與網(wǎng)絡化得以實現(xiàn)。
(二)以智慧型校園助推教學監(jiān)管智能化
現(xiàn)如今，物聯(lián)網(wǎng)與云計算得以生成，校園內(nèi)部的訊息化構建要盡早從數(shù)字型校園朝智慧型校園轉(zhuǎn)變。構建智慧型校園，需將傳感器融匯至校園內(nèi)部的各類體系內(nèi)，把校園監(jiān)管的各式軟件體系渠道融匯至校園云，促使網(wǎng)絡、物聯(lián)網(wǎng)、云得以關聯(lián)與聯(lián)通，據(jù)此能夠促使校園內(nèi)部時時數(shù)據(jù)的收獲、儲藏與調(diào)研得以實現(xiàn)，進而給學校本身的進步與教學運用予以科學的決策憑據(jù)，智慧型校園即教育訊息化構建的一大實體，對于踐行大數(shù)據(jù)本身的價值來說不可或缺。另外，智慧型校園還囊括了大數(shù)據(jù)相關的規(guī)范系統(tǒng)、校園內(nèi)部的數(shù)字化生態(tài)條件與相關的訊息化組織監(jiān)管系統(tǒng)等模塊的構建。從基本設備構建著手，逐漸實施基于云計算的大數(shù)據(jù)運用，促使教師自身的教學動作、學生遠端的學習動作、學生本身的特性特點等得以調(diào)研與評測，給促使學生身心進步予以適宜的引領與輔助，予以學校運作所需的時時動態(tài)數(shù)據(jù)，助推教學監(jiān)管得以合理化與智能化。
(三)全方位發(fā)掘并調(diào)研現(xiàn)存的各類數(shù)據(jù)
處于大數(shù)據(jù)這一時代，數(shù)據(jù)種類多元，不單具備構造化數(shù)據(jù)，還摻雜了許多半構造化與非構造化數(shù)據(jù)。把握、調(diào)研半構造化與非構造化數(shù)據(jù)本身的能力對于許多學校而言是一項極大的挑戰(zhàn)。學校要把構造化數(shù)據(jù)發(fā)掘當作大數(shù)據(jù)相關思維運用的著眼點，關注搜集并儲藏用戶訊息與動作數(shù)據(jù)，為今后各式運用做好全方位的準備。同時，借用現(xiàn)存的數(shù)據(jù)調(diào)研方法，憑借數(shù)據(jù)引領開放型教育本身的進步。處于初始運用時期，應自教學數(shù)據(jù)、監(jiān)管數(shù)據(jù)以對教育數(shù)據(jù)施以發(fā)掘。1．網(wǎng)絡教學這一渠道相關的數(shù)據(jù)發(fā)掘。學習者自身特點辨別:辨別學習者本身的.特點，尤其是學習者群體相應的特點，并憑借某類核心特點對學習者群體施以區(qū)分，促使前階段的教學相關設計得以全方位踐行，并給個體化學習的開展予以憑據(jù)。例如，“學生總量歸整及趨向評測”“學生自身的特點歸類及調(diào)研”等。學習者在線開展學習動作調(diào)研:在網(wǎng)絡教學這一渠道內(nèi)師生開展學習期間的各類數(shù)據(jù)，對教師與學生自身的動作方法，如登入、查閱資源、發(fā)帖、訓練一類動作與動作生成的時間，加上各式資源、教學模塊的運用狀況施以歸整、可視化與發(fā)掘。例如，“學生登入動作調(diào)研”“學生資源查閱方法調(diào)研”“師生互動渠道調(diào)研”“學生動作干涉要素調(diào)研”等等。師生互動調(diào)研:對網(wǎng)絡教學相關渠道互動論壇內(nèi)的數(shù)據(jù)施以調(diào)研，輔助教師評判學生對于教學目的的把握狀況，方便對學生隨時施以回饋與引導。2．教育監(jiān)管訊息這一體系相關的數(shù)據(jù)發(fā)掘。教師相關的監(jiān)管:從人事訊息有關的數(shù)據(jù)庫、后勤訊息體系、教師監(jiān)管與評測相關體系內(nèi)發(fā)掘現(xiàn)存數(shù)據(jù)，對學校處于人才引用、教師成績評測、教師進步、職業(yè)計劃、后勤監(jiān)管、教育決策扶持體系一類模塊予以迅速、正確的決策輔助。學生方面的監(jiān)管:鑒于學籍相關的數(shù)據(jù)庫、招生相關的數(shù)據(jù)庫實施數(shù)據(jù)發(fā)掘，改良學生方面的監(jiān)管工作，給學校內(nèi)部的就業(yè)引導、畢業(yè)生跟蹤、科目設立、招生決策等予以優(yōu)良的輔助。例如，發(fā)掘?qū)W生自身的修業(yè)成果數(shù)據(jù)、對畢業(yè)生自身的特點施以調(diào)研、畢業(yè)成果干涉要素與畢業(yè)時間干涉要素調(diào)研、畢業(yè)成果評測規(guī)定與畢業(yè)時間評測規(guī)定等。
(四)全方位開展數(shù)據(jù)式人才準備
處于大數(shù)據(jù)這一時代內(nèi)，學校內(nèi)部的監(jiān)管決策、教學相關的決策與對成人學習者相應的學習扶持決策均要依靠大量數(shù)據(jù)的調(diào)研成果，數(shù)據(jù)調(diào)研及發(fā)掘會逐步變成學校自身的常規(guī)工作，不單應關注增強各大機構相關工作者自身的數(shù)據(jù)調(diào)研能力，成人學校還應訓練并準備如下人才:一是大數(shù)據(jù)監(jiān)管方面的人才。處于大數(shù)據(jù)相關教育運用的初始時期，學校對于大數(shù)據(jù)監(jiān)管方面人才需要的急迫性大于對于技術型人才的需要。訊息技術的全方位進步，原本的教學與監(jiān)管相關經(jīng)歷有可能變成現(xiàn)階段的約束。為了應對新時期的各式挑戰(zhàn)，成人學校不單應設定專業(yè)的數(shù)據(jù)監(jiān)管崗位，監(jiān)管者還務必要自行變換思維方法，知曉借助數(shù)據(jù)開展思索與監(jiān)管;務必知曉借助大數(shù)據(jù)相關的方式，以尋求適宜的解決方法。二是大數(shù)據(jù)技術方面的人才。想要對教育相關的數(shù)據(jù)施以全方位發(fā)掘，成人學校就要知曉大數(shù)據(jù)，還要有擅長調(diào)研大數(shù)據(jù)、深層次發(fā)掘大數(shù)據(jù)的各式專家。這類人才應總體把握數(shù)據(jù)調(diào)研、統(tǒng)計學、數(shù)學、機械學習與自然語言操作一類模塊的知識。具體人才包括:數(shù)據(jù)方面的科學家，即具備數(shù)據(jù)調(diào)研能力，擅長各式算法，可以精準地處理數(shù)據(jù);數(shù)據(jù)方面的架構者，即擅長各類開放型教育相關的業(yè)務，把握業(yè)務需要與業(yè)務總體構造，可以將數(shù)據(jù)與業(yè)務施以銜接;數(shù)據(jù)方面的工程者，即可以構建數(shù)據(jù)儲藏、監(jiān)管與處理的一類渠道，并扶持數(shù)據(jù)方面的科學家予以數(shù)學相關模型或是算法的運轉(zhuǎn)。
三、結語
大數(shù)據(jù)時代對開放型教育與成人型教育相應的理念革新與教學革新予以了大量的機遇。大數(shù)據(jù)不單是一類實用工具，還是一類思維方式。開放型教育務必要自原本的小數(shù)據(jù)相關思維更快地變換成大數(shù)據(jù)相應的思維，進而與這一迅速的革新相符。借助對數(shù)據(jù)本身的收獲、調(diào)研與智能化訊息發(fā)掘，給學校內(nèi)部的監(jiān)管、教學、服務予以具備價值的一類數(shù)據(jù)訊息，輔助學校生成合理的決策，給教學相關活動的改良施以客觀的憑據(jù)。
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數(shù)據(jù)挖掘論文6
摘要：數(shù)據(jù)挖掘是指從海量數(shù)據(jù)中找到人們未知、可能有用的、隱藏的規(guī)則，可以通過關聯(lián)分析、聚類分析、時序分析等各種算法發(fā)現(xiàn)一些無法通過觀察圖表得出的深層次原因。將計算機數(shù)據(jù)挖掘技術應用于高校學籍預警機制的研究中，在大量以往的教學管理數(shù)據(jù)庫中挖掘出未知、可能有用的、隱藏的規(guī)則，促進教育的改革和發(fā)展。
關鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘;DataMining;學籍預警機制
本文針對學分制背景下高校學籍預警機制存在的問題和現(xiàn)狀，用計算機數(shù)據(jù)挖掘（DataMining）技術對學籍預警機制進行分析，通過數(shù)據(jù)挖掘有關方法對搜集到的學生學籍數(shù)據(jù)進行分析和處理，以求能夠挖掘出大量的隱含在學籍信息系統(tǒng)中的有價值的資源，用以預測可能發(fā)生的預警事件，為教學管理者進行危機管理提供幫助。隨著高校招生規(guī)模不斷擴大，如何保證高校的教學質(zhì)量最終完成人才培養(yǎng)方案，成為一個重要的問題，具有重要研究價值。
一、高校學籍預警機制的現(xiàn)狀及問題
20xx年8月教育部對“學籍預警”這一詞語做出了解釋：是一種高等教育管理方式。普通高校學籍的預警方式一般采用學校和院系雙向管理，學校負責統(tǒng)一制定學籍預警標準，通過學習進度推進的不同階段劃分學分預警標準，在達到一定學分線開始預警，分為考勤預警、選課預警、成績預警、學籍異動預警、畢業(yè)預警。根據(jù)高校教學管理系統(tǒng)，對缺課達到一定數(shù)目的學生進行提醒教育，期末統(tǒng)計學生完成的學分來評估學生學習情況，并預測學生是否能夠完成培養(yǎng)方案，通過教師提供的學生考勤記錄、作業(yè)情況以及課堂表現(xiàn)等，針對學生的具體情況對其預警。教學考核工作與學生思想政治工作在學生管理方面相對獨立，主要是事先警示教育、事后跟蹤管理。目前的學籍預警主要是單方向的，原有的學籍管理制度大都是傳統(tǒng)的事后處理型，具有延遲性。只有出現(xiàn)嚴重的學籍異常后，才會觸發(fā)預警機制，采取相應的對策解決問題，家長對學生的在校學習情況了解不清，了解不及時，比如之前學期表現(xiàn)良好的學生本學期出現(xiàn)網(wǎng)癮狀態(tài)而不能及時發(fā)現(xiàn)，往往會錯過對該生的最佳教育期。傳統(tǒng)的學籍預警機制無法做到提前預知，對學生的學習和生活狀況無法實時監(jiān)管，問題的根源也無法追蹤。
二、數(shù)據(jù)挖掘技術
數(shù)據(jù)挖掘（DataMining）是指從海量數(shù)據(jù)中找到人們未知的、可能有用的、隱藏的規(guī)則，可以通過關聯(lián)分析、聚類分析、時序分析等各種算法發(fā)現(xiàn)一些無法通過觀察圖表得出的`深層次原因。因此，將計算機數(shù)據(jù)挖掘技術應用于高校學籍預警機制的研究中，在大量以往的教學管理數(shù)據(jù)庫中挖掘出未知的、可能有用的、隱藏的規(guī)則，促進教育的改革和發(fā)展。將計算機數(shù)據(jù)挖掘技術和傳統(tǒng)的人力管理相結合，以學生為本，建立健全全方位學籍預警構架，做到“防微杜漸”，為學校順利完成教育目標起到促進作用。
三、數(shù)據(jù)挖掘在學籍預警機制里的應用
隨著計算機技術的進步，各大高校逐步建立了日益完善的學籍信息管理系統(tǒng)，累積了大量學籍信息數(shù)據(jù)庫。目前，這些數(shù)據(jù)主要用來向各級管理部門上報和學校自行查看存檔，但對于這些數(shù)據(jù)后面隱藏的價值并沒有進行深度挖掘和利用，十分可惜。所以，應以高校學生信息管理系統(tǒng)為對象，研究深度數(shù)據(jù)挖掘的方法，“透過現(xiàn)象看本質(zhì)”，綜合分析出有價值的學籍預警信息，為管理提供參考。例如，學校發(fā)現(xiàn)高等數(shù)學等主干課的不及格率有逐年上升的趨勢，一般認為是學習不認真所致，但做了很多工作效果并不明顯，這時通過數(shù)據(jù)挖掘分析挖掘最近10年所有有過不及格課程的學生的成績，發(fā)現(xiàn)有較高比例的學生來自西部地區(qū)，而且還發(fā)現(xiàn)有較高比例的學生家庭收入非常高或者非常低（生源地和經(jīng)濟情況問題）。針對此可以在學生管理上提前采取有針對性的管理措施。制定好目標標準，挖掘?qū)W生的學習習慣及學習特長，輔助教師指導學生，指導學生改正自己的不當行為，提高學習能力。從教學管理系統(tǒng)中所記載的學生基本資料、學習成績、學習經(jīng)歷、學習喜好以及知識體系結構等內(nèi)容，發(fā)現(xiàn)學生學習習慣，輔助學生改正自身學習行為。提高學生各方面綜合素質(zhì)。利用數(shù)據(jù)挖掘的關聯(lián)分析輔助師生行為預警干預。各高校學籍管理系統(tǒng)中記載著各院系各專業(yè)學生與教師的學習工作，社會活動，獎勵處罰情況，可從中分析出師生各種活動之間的內(nèi)在聯(lián)系，假定有規(guī)則“A∪B∈C”，那么當在實際活動中，某學生已有A和B行為，馬上可以分析出產(chǎn)生下個行為的概率，可即時預警，提前制止C行為的發(fā)生。利用數(shù)據(jù)挖掘為課程設置提供合理依據(jù)。高校學生的課程安排設置是循序漸進的，每門課程之間都有一定的關聯(lián)和前后順序，在學習一門專業(yè)課程之前必須先修一門基礎課程，基礎知識沒學好勢必影響專業(yè)課程的學習。而且，同一年級不同專業(yè)學生之間，由于教師或教師專業(yè)背景知識不同，各個學生總體成績相差有時會很大。數(shù)據(jù)庫中記載著以往各專業(yè)學生各學科考試成績，使用數(shù)據(jù)挖掘的關聯(lián)分析與時序分析技術，能分析出原因，在此基礎上對課程進行合理設置。
綜上所述，將基于計算機數(shù)據(jù)挖掘技術應用于高校的教學管理，以提高教學管理的預知性，增加教法選擇的參考性，加強教學過程的指導性，提高教學質(zhì)量。
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數(shù)據(jù)挖掘論文7
一、數(shù)據(jù)挖掘相關概念
數(shù)據(jù)挖掘技術是近些年發(fā)展起來的一門新興學科，它涉及到數(shù)據(jù)庫和人工智能等多個領域。隨著計算機技術的普及數(shù)據(jù)庫產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，能夠從這些大量數(shù)據(jù)中抽取出有價值信息的技術稱之為數(shù)據(jù)挖掘技術。數(shù)據(jù)挖掘方法有統(tǒng)計學方法、關聯(lián)規(guī)則挖掘、決策樹方法、聚類方法等八種方法，關聯(lián)規(guī)則是其中最常用的研究方法。關聯(lián)規(guī)則算法是1993年由R.Atal,Inipusqi,Sqtm三人提出的Apriori算法，是指從海量數(shù)據(jù)中挖掘出有價值的能夠揭示實體和數(shù)據(jù)項間某些隱藏的聯(lián)系的有關知識，其中描述關聯(lián)規(guī)則的兩個重要概念分別是Suppor（t支持度）和Confi-dence（可信度）。只有當Support和Confidence兩者都較高的關聯(lián)規(guī)則才是有效的、需要進一步進行分析和應用的規(guī)則。
二、使用Weka進行關聯(lián)挖掘
Weka的全名是懷卡托智能分析環(huán)境（WaikatoEnviron-mentforKnowledgeAnalysis），是一款免費的、非商業(yè)化的、基于JAVA環(huán)境下開源的機器學習以及數(shù)據(jù)挖掘軟件[2]。它包含了許多數(shù)據(jù)挖掘的算法，是目前最完備的數(shù)據(jù)挖掘軟件之一。Weka軟件提供了Explorer、Experimenter、Knowledge-Flow、SimpleCLI四種模塊[2]。其中Explorer是用來探索數(shù)據(jù)環(huán)境的，Experimenter是對各種實驗計劃進行數(shù)據(jù)測試，KnowledgeFlow和Explorer類似，但該模塊通過其特殊的接口可以讓使用者通過拖動的形式去創(chuàng)建實驗方案，Simple-CLI為簡單的命令行界面。以下數(shù)據(jù)挖掘任務主要用Ex-plorer模塊來進行。
�。ㄒ唬⿺�(shù)據(jù)預處理
數(shù)據(jù)挖掘所需要的所有數(shù)據(jù)可以由系統(tǒng)排序模塊生成并進行下載。這里我們下載近兩年的教師科研信息。為了使論文總分、學術著作總分、科研獲獎總分、科研立項總分、科研總得分更有利于數(shù)據(jù)挖掘計算，在這里我們將以上得分分別確定分類屬性值。
�。ǘ⿺�(shù)據(jù)載入
點擊Explorer進入后有四種載入數(shù)據(jù)的'方式，這里采用第一種Openfile形式。由于Weka所支持的標準數(shù)據(jù)格式為ARFF，我們將處理好的xls格式另存為csv，在weka中找到這個文件并重新保存為arff文件格式來實現(xiàn)數(shù)據(jù)的載入。由于所載入的數(shù)據(jù)噪聲比較多，這里應根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘任務對數(shù)據(jù)表中與本次數(shù)據(jù)任務不相關的屬性進行移除，只將學歷、職稱、論文等級、學術著作等級、科研獲獎等級、科研立項等級、科研總分等級留下。
�。ㄈ╆P聯(lián)挖掘與結果分析
WeakExplorer界面中提供了數(shù)據(jù)挖掘多種算法，在這里我們選擇“Associate”標簽下的Apriori算法。之后將“l(fā)owerBoundMinSupprot”（最小支持度）參數(shù)值設為0.1，將“upperBoundMinSupprot”（最大支持度）參數(shù)值設為1，在“metiricType”的參數(shù)值選項中選擇lift選項，將“minMetric”參數(shù)值設為1.1，將“numRules”（數(shù)據(jù)集數(shù)）參數(shù)值設為10，其它選項保存默認值，這樣就可以挖掘出支持度在10%到100%之間并且lift值超過1.1且排名前10名的關聯(lián)規(guī)則。其挖掘參數(shù)信息和關聯(lián)挖掘的部分結果。
三、挖掘結果與應用
以上是針對教師基本情況和科研各項總分進行的反復的數(shù)據(jù)挖掘工作，從挖掘結果中找到最佳模式進行匯總。以下列出了幾項作為參考的關聯(lián)數(shù)據(jù)挖掘結果。
1、科研立項得分與論文、科研總得分關聯(lián)度高，即科研立項為A級的論文也一定是A。這與實際也是相符的，因為科研立項得A的教師應該是主持了省級或是國家級的立項的同時也參與了其他教師的科研立項，在課題研究的過程中一定會有國家級論文或者省級論文進行發(fā)表來支撐立項，所以這類教師的論文得分也會很高。針對這樣的結果，在今后的科研工作中，科研處要鼓勵和幫助教師搞科研，為教師的科研工作提供精神上的支持和物質(zhì)上的幫助，這樣在很大程度上能夠帶動整個學校科研工作的進展。
2、副教授類的教師科研立項得分很高，而講師類教師和助教類教師的科研立項得分很低，這樣符合實際情況。因為副教授類的教師有一定的教學經(jīng)驗，并且很多副教授類的教師還想晉職稱，所以大多數(shù)副教授類教師都會申請一些課題。而對于講師類和助教類的教師，由于教學經(jīng)驗不足很少能進行省級以上的課題研究，因此這兩類教師的科研立項分數(shù)不高。針對這樣的結果，在今后的科研工作中，科研處可以采用一幫一、結對子的形式來幫助年輕教師，這樣可以使青年教師參與到老教師的科研課題研究工作中去，在課題研究工程中提高科研能力和教學能力。
3、講師類教師的論文等級不高。從論文得分能夠推斷出講師類教師所發(fā)表論文的級別不高。為了鼓勵這類教師的論文發(fā)表，在今后的科研量化工作中對省級、國家級的論文級別進行細化，并且降低一般論文的得分權重，加大高級論文的得分權重。并且鼓勵講師類教師參加假期培訓，提高自身的科研和教學水平。
數(shù)據(jù)挖掘論文8
０引言
隨著我國信息化建設進程的不斷推進，許多高校都已經(jīng)建立起各類基于業(yè)務的數(shù)據(jù)庫用于日常管理，作為應用廣泛的新興學科，數(shù)據(jù)挖掘技術在高校教育信息化中的應用前景較好，為高校的管理、建設、服務過程的絕學提供了全新而科學的分析途徑。在新形勢下，高校學生思政管理工作面臨著巨大挑戰(zhàn)，所以適時不斷調(diào)整思想工作的途徑，加強先進經(jīng)驗的交流，可以有效的提高高校思政工作的效果，對此，本文借助數(shù)據(jù)挖掘技術進行嘗試，通過聚類結果分析，所挖掘到的信息對學生工作具有一定的參考價值。
１數(shù)據(jù)挖掘技術在思想政治教育中的實際應用
�。保彼枷胝谓逃芾黼S著高等教育的不斷發(fā)展與普及，給高校思想政治教育帶來一定挑戰(zhàn)，在通常情況下，學校相關部門會對教育管理工作進行數(shù)據(jù)收集，但是目前對這些數(shù)據(jù)的處理還處于底層的查找與簡單分析階段，不能夠挖掘出其中的價值。為了更加具體的了解思政教育工作者的工作情況，學校每學期會組織學生對輔導員的工作進行評議，填寫輔導員“工作考核量化表”如何從中提取有價值的信息，對高校思想政治教育有非常重要的意義［１］。１．２解決方案數(shù)據(jù)挖掘?qū)儆谝粋�方案得到肯定的過程，是數(shù)據(jù)分析研究的深層系手段，將數(shù)據(jù)挖掘技術運用到輔導員工作考核中具有特別意義。例如：通過數(shù)據(jù)挖掘技術手段分析“輔導員工作考核量化表”中的數(shù)據(jù)，可以了解“某所高校思政管理整體水平”，在管理中“哪些方面做得好，哪些方面做得不到位”等相關問題。通過這些結論進一步完善高校思政教育管理。本文提出運用聚類分析的數(shù)據(jù)挖掘技術對輔導員的工作成效數(shù)據(jù)進行分析，將大批的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為聚類結果，從而更好的對數(shù)據(jù)加以利用。數(shù)據(jù)挖掘過程.步驟１：明確數(shù)據(jù)挖掘的對象和主要目的，通過數(shù)據(jù)挖掘雖然不能預測最終結果，但是可以對所研究的問題進行預測，所以挖掘目標的確定是數(shù)據(jù)挖掘的關鍵步驟［２］。步驟２：數(shù)據(jù)采集，該過程的任務比較繁重，并且需要時間比較多。在品勢的教育管理中，要認真的收集數(shù)據(jù)信息，一部分數(shù)據(jù)是直接可以拿到的，一部分數(shù)據(jù)則需要通過調(diào)研才能獲得。步驟３：數(shù)據(jù)預處理，將收集到的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變成可分析的數(shù)據(jù)模型，該模型是根據(jù)算法來準備的，不同的算法對數(shù)據(jù)模型的要求是不一樣的。步驟４：數(shù)據(jù)類聚挖掘，通過類聚挖掘能夠?qū)?shù)據(jù)模型劃分為相似的多個組，該過程主要為數(shù)據(jù)模型的輸入過程以及聚類算法的選擇進行實現(xiàn)。步驟５：聚類結果分析，該過程主要分析研究聚類數(shù)據(jù)挖掘之后得到的多個組屬性。步驟６：知識應用，將研究所得的信息集成到輔導員的管理教育環(huán)節(jié)中，思政工作者通過該結論促進教學管理，形成良好的管理方針［３］。
２數(shù)據(jù)挖掘技術在思政教育工作中具體方案實施
２．１確定數(shù)據(jù)挖掘?qū)ο笫占⒄砟炒髮W２０１７年“輔導員工作考核量化表”，整理其中關于輔導員教育管理的１２０張考核量化表，嘗試解答高校思政教育中存在的問題，經(jīng)過對有價值數(shù)據(jù)的挖掘，得出結論為教學管理帶來有效的指導價值。２．２數(shù)據(jù)采集從學校學生工作處，搜集２０１７年度“輔導員工作考核量化表”。２．３數(shù)據(jù)預處理“輔導員工作考核量化表”要求輔導員在“堅持標準，獎懲分明，客觀公正的對待每一位學生。”“認真做好勤工助學活動。”“正確分析學生的思想動態(tài)”等幾個指標項目中，根據(jù)輔導員的實際工作表現(xiàn)，劃分為“優(yōu)秀、良好、合格、較差、差”五等類型等級。最終獲得比較完整的考核記錄工作考核量化表１１７張。２．４數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換在工作考核量化表中考核等級的項目共１５項，如何將數(shù)據(jù)合成到一個聚類分析的模式中非常關鍵，按照“管理態(tài)度”“管理能力”“管理方法”“管理效果”四方面屬性來對工作考核量化表中的數(shù)據(jù)進行重新組合：其中“管理態(tài)度”＝（堅持標準＋與同學之間感情融洽＋言談得體＋辦事客觀）／４“管理能力”＝（準確掌握貧困生情況＋準確掌握特殊群體＋嚴格教育與查出違紀學生＋勝任工作＋組織學生做好評優(yōu)工作）／５“管理方法”＝（每周３次以上探入班級宿舍＋積極參加檢查學生早操＋學生獎學金發(fā)放到位＋有準備的與學生談話＋檢查宿舍衛(wèi)生）／５“管理效果”＝（積極參加團活班會＋課下了解學生思想狀況＋評論與建議）／３通過以上處理，可以將工作考核量化表關系到的十五個考評等級統(tǒng)一演化到四個屬性中。然后針對１１７份數(shù)據(jù)樣本信息的４個屬性采取聚類挖掘的方法進行研究。通過樣本預處理得到數(shù)據(jù)樣本.２．５數(shù)據(jù)聚類挖掘數(shù)據(jù)的聚類挖掘采用劃分方法中的經(jīng)典算法Ｋ均值以及Ｋ中心點算法，其中Ｋ代表類別個數(shù)（Ｋ＝３），主要挖掘思路為：將ｎ個對象劃分為Ｋ個簇，使同一簇中的對象具有較高的相似度，Ｋ均值算法主要是使用簇中對象的平均值作為參考值。Ｋ均值算法的復雜度可以通過進一步計算得出Ｏ（ｎｋｔ），ｎ代表簇的數(shù)量，ｔ代表反復迭代的次數(shù)，在一般情況下，ｋ與ｔ都會遠小于ｎ。針對所要分析的數(shù)據(jù)樣本，四類屬性都是通過數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換而得到的，所要的數(shù)據(jù)都是算術平均值，所以產(chǎn)生孤立點的可能性非常小，最終選用Ｋ均值的算法來運用于本研究的數(shù)據(jù)聚類中。一般情況下，Ｋ均值算法當局部取得最優(yōu)解時會終止，所以一定要對數(shù)據(jù)樣本進行改進，考察數(shù)據(jù)樣本信息的綜合比例分布情況，采取進一步措施對Ｋ均值算法進行改進得到三個等級樣本，３數(shù)據(jù)挖掘算法流程３．１算法實現(xiàn)的流程算法實現(xiàn)流程。在Ｋ均值算法中，函數(shù)ＬｏａｄＰａｔｔｅｒｎｓ的作用主要是將數(shù)據(jù)信息裝載到程序中，目的是為了從數(shù)據(jù)庫文件中讀取相關信息，并且將文件中的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成樣本數(shù)組。函數(shù)ＲｕｎＫ－Ｍｅａｎｓ（）的作用是算法的主程序，將所有對象同簇中心距離進行對比，然后將對象劃分到最近的簇中。函數(shù)Ｓｈｏｗ－Ｃｅｎｔｅｒｓ（）代表算法所描述的.聚類中心。函數(shù)ＳｈｏｗＣｌｕｓｔｅｒｓ（）表示樣本的標識符號［４］。３．２主控程序ＲｕｎＫＭｅａｎｓ（）的調(diào)用從而找到最短距離的簇，然后運用ＤｉｓｔｒｉｂｕｔｅＳａｍ－ｐｌｅｓ（）將所有對象劃分到最近的簇當中，算出所有簇中對象的平均值，作為新的質(zhì)心，如果所有新的質(zhì)心不發(fā)生改變，則聚類結束。
3聚類結果分析
本文運用Ｋ均值算法對１２０個數(shù)據(jù)通過數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換得到的樣本數(shù)據(jù)進行分析，對管理態(tài)度、管理能力、管理方法、管理效果４個屬性進行數(shù)據(jù)挖掘聚類，設置初始ｋ值為３，最終挖掘到的結果.根據(jù)以上結果，每個簇所包括的數(shù)據(jù)樣本最后的比例分布范圍如下：簇１（較好）共計３６個樣本，刪除定義樣本，剩余３５個數(shù)據(jù)樣本，占３５／１１７＝３０％。簇２（中等）共計７４個樣本，刪除一個標準樣本，剩余７３個數(shù)據(jù)樣本，占７３／１１７＝６２％。簇３（較差）共計１０個樣本，刪除一個標準樣本，剩余９個數(shù)據(jù)樣本，占９／１１７＝８％“管理態(tài)度”＝０．７７＊３０％＋０．６１＊６２％＋０．３１＊８％＝０．６３４“管理能力”＝０．７７＊３０％＋０．５７＊６２％＋０．３１＊８％＝０．６０９２“管理方法”＝０．７４＊３０％＋０．５４＊６２％＋０．２８＊８％＝０．５７９２“管理效果”＝０．７９＊３０％＋０．５６＊６２％＋０．３０＊８％＝０．６０８２從總體得分由高到低排序為：管理態(tài)度、管理能力、管理效果、管理方法�？傮w上證明該校的思政管理水平屬于中等偏上的。
４總結
數(shù)據(jù)挖掘，主要是通過對原始數(shù)據(jù)的分析、提煉，找到最優(yōu)價值的信息的過程，屬于一類深層次的數(shù)據(jù)分析方法。將數(shù)據(jù)挖據(jù)技術運用在高校思想政治教育中，有利于對思政教育工作者的多項工作指標進行分析，對其綜合能力進行評定，為高校進一步完善思想政治教育管理決策，準確定位人才培養(yǎng)目標，加強教育團隊建設提供有效的數(shù)據(jù)依據(jù)。
參考文獻
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作者:關翠玲 單位:陜西財經(jīng)職業(yè)技術學院
數(shù)據(jù)挖掘論文9
網(wǎng)絡的發(fā)展帶動了電子商務市場的繁華，大量的商品、信息在現(xiàn)有的網(wǎng)絡平臺上患上以交易，大大簡化了傳統(tǒng)的交易方式，節(jié)儉了時間，提高了效力，但電子市場繁華違后暗藏的問題，同樣成為人們關注的焦點，凸起表現(xiàn)在海量信息的有效應用上，如何更為有效的管理應用潛伏信息，使他們的最大功效患上以施展，成為人們現(xiàn)在鉆研的重點，數(shù)據(jù)發(fā)掘技術的發(fā)生，在必定程度上解決了這個問題，但它也存在著問題，需要不斷改善。
數(shù)據(jù)發(fā)掘（Data Mining）就是從大量的、不完整的、有噪聲的、隱約的、隨機的原始數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的、人們事前不知道的、但又是潛伏有用的信息以及知識的進程�；蛘哒哒f是從數(shù)據(jù)庫中發(fā)現(xiàn)有用的知識（KDD），并進行數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)融會（Data Fusion）和決策支撐的進程。數(shù)據(jù)發(fā)掘是1門廣義的交叉學科，它匯聚了不同領域的鉆研者，特別是數(shù)據(jù)庫、人工智能、數(shù)理統(tǒng)計、可視化、并行計算等方面的學者以及工程技術人員。
數(shù)據(jù)發(fā)掘技術在電子商務的利用
一 找到潛伏客戶
在對于 Web 的客戶走訪信息的發(fā)掘中， 應用分類技術可以在Internet 上找到未來的潛伏客戶。使用者可以先對于已經(jīng)經(jīng)存在的走訪者依據(jù)其行動進行分類，并依此分析老客戶的1些公共屬性， 抉擇他們分類的癥結屬性及互相間瓜葛。對于于1個新的走訪者， 通過在Web 上的分類發(fā)現(xiàn)， 辨認出這個客戶與已經(jīng)經(jīng)分類的老客戶的1些公共的描寫， 從而對于這個新客戶進行正確的分類。然后從它的分類判斷這個新客戶是有益可圖的客戶群仍是無利可圖的客戶群，抉擇是不是要把這個新客戶作為潛伏的客戶來對于待。客戶的類型肯定后， 可以對于客戶動態(tài)地展現(xiàn) Web 頁面， 頁面的內(nèi)容取決于客戶與銷售商提供的產(chǎn)品以及服務之間的關聯(lián)。若為潛伏客戶， 就能夠向這個客戶展現(xiàn)1些特殊的、個性化的頁面內(nèi)容。
二 實現(xiàn)客戶駐留
在電子商務中， 傳統(tǒng)客戶與銷售商之間的空間距離已經(jīng)經(jīng)不存在， 在 Internet 上， 每一1個銷售商對于于客戶來講都是1樣的， 那末使客戶在自己的銷售站點上駐留更長的時間， 對于銷售商來講則是1個挑戰(zhàn)。為了使客戶在自己的網(wǎng)站上駐留更長的時間， 就應當全面掌握客戶的閱讀行動， 知道客戶的興致及需求所在， 并依據(jù)需求動態(tài)地向客戶做頁面舉薦， 調(diào)劑 Web 頁面， 提供獨有的1些商品信息以及廣告， 以使客戶滿意， 從而延長客戶在自己的網(wǎng)站上的駐留的時間。
三 改良站點的設計
數(shù)據(jù)發(fā)掘技術可提高站點的效力， Web 設計者再也不完整依托專家的定性指點來設計網(wǎng)站， 而是依據(jù)走訪者的信息特征來修改以及設計網(wǎng)站結構以及外觀。站點上頁面內(nèi)容的支配以及連接就如超級市場中物品的貨架左右1樣， 把擁有必定支撐度以及信任度的相干聯(lián)的物品擺放在1起有助于銷售。網(wǎng)站盡量做到讓客戶等閑地走訪到想走訪的頁面， 給客戶留下好的印象， 增添下次走訪的機率。
四 進行市場預測
通過 Web 數(shù)據(jù)發(fā)掘， 企業(yè)可以分析顧客的將來行動， 容易評測市場投資回報率， 患上到可靠的市場反饋信息。不但大大降低公司的運營本錢， 而且便于經(jīng)營決策的制訂。
數(shù)據(jù)發(fā)掘在利用中面臨的問題
一數(shù)據(jù)發(fā)掘分析變量的選擇
數(shù)據(jù)發(fā)掘的基本問題就在于數(shù)據(jù)的數(shù)量以及維數(shù)，數(shù)據(jù)結構顯的無比繁雜，數(shù)據(jù)分析變量即是在數(shù)據(jù)發(fā)掘中技術利用中發(fā)生的，選擇適合的分析變量，將提高數(shù)據(jù)發(fā)掘的效力，尤其合用于電子商務中大量商品和用戶信息的處理。
針對于這1問題，咱們完整可以用分類的法子，分析出不同信息的屬性和呈現(xiàn)頻率進而抽象出變量，運用到所選模型中，進行分析。
二數(shù)據(jù)抽取的法子的選擇
數(shù)據(jù)抽取的目的是對于數(shù)據(jù)進行濃縮，給出它的緊湊描寫，如乞降值、平均值、方差值、等統(tǒng)計值、或者者用直方圖、餅狀圖等圖形方式表示，更主要的是他從數(shù)據(jù)泛化的角度來討論數(shù)據(jù)總結。數(shù)據(jù)泛化是1種把最原始、最基本的信息數(shù)據(jù)從低層次抽象到高層次上的進程�？刹扇《嗑S數(shù)據(jù)分析法子以及面向?qū)傩缘臍w納法子。
在電子商務流動中，采取維數(shù)據(jù)分析法子進行數(shù)據(jù)抽取，他針對于的是電子商務流動中的客戶數(shù)據(jù)倉庫。在數(shù)據(jù)分析中時常要用到諸如乞降、共計、平均、最大、最小等匯集操作，這種操作的計算量尤其大，可把匯集操作結果預先計算并存儲起來，以便用于決策支撐系統(tǒng)使用
三數(shù)據(jù)趨勢的預測
數(shù)據(jù)是海量的，那末數(shù)據(jù)中就會隱含必定的.變化趨勢，在電子商務中對于數(shù)據(jù)趨勢的預測尤為首要，尤其是對于客戶信息和商品信息公道的預測，有益于企業(yè)有效的決策，取得更多地利潤。但如何對于這1趨勢做出公道的預測，現(xiàn)在尚無統(tǒng)1標準可尋，而且在進行數(shù)據(jù)發(fā)掘進程中大量數(shù)據(jù)構成文本后格式的非標準化，也給數(shù)據(jù)的有效發(fā)掘帶來了難題。
針對于這1問題的發(fā)生，咱們在電子商務中可以利用聚類分析的法子，把擁有類似閱讀模式的用戶集中起來，對于其進行詳細的分析，從而提供更合適、更令用戶滿意的服務。聚類分析法子的優(yōu)勢在于便于用戶在查看日志時對于商品及客戶信息有全面及清晰的把握，便于開發(fā)以及執(zhí)行未來的市場戰(zhàn)略，包含自動給1個特定的顧客聚類發(fā)送銷售郵件，為1個顧客聚類動態(tài)地扭轉(zhuǎn)1個特殊的站點等，這不管對于客戶以及銷售商來講都是成心義。
四數(shù)據(jù)模型的可靠性
數(shù)據(jù)模型包含概念數(shù)據(jù)模型、邏輯數(shù)據(jù)模型、物理模型。數(shù)據(jù)發(fā)掘的模型目前也有多種，包含采集模型、處理模型及其他模型，但不管哪一種模型都不是很成熟存在缺點，對于數(shù)據(jù)模型不同采取不同的方式利用�？赡馨l(fā)生不同的結果，乃至差異很大，因而這就觸及到數(shù)據(jù)可靠性的問題。數(shù)據(jù)的可靠性對于于電子商務來講尤為首要作用。
針對于這1問題，咱們要保障數(shù)據(jù)在發(fā)掘進程中的可靠性，保證它的準確性與實時性，進而使其在最后的結果中的準確度到達最高，同時在利用模型進程中要盡可能全面的分析問題，防止片面，而且分析結果要由多人進行評價，從而最大限度的保證數(shù)據(jù)的可靠性。
五數(shù)據(jù)發(fā)掘觸及到數(shù)據(jù)的私有性以及安全性
大量的數(shù)據(jù)存在著私有性與安全性的問題，尤其是電子商務中的各種信息，這就給數(shù)據(jù)發(fā)掘造成為了必定的阻礙，如何解決這1問題成了技術在利用中的癥結。
為此相干人員在進行數(shù)據(jù)發(fā)掘進程中必定要遵照職業(yè)道德，保障信息的秘要性。
六數(shù)據(jù)發(fā)掘結果的不肯定性
數(shù)據(jù)發(fā)掘結果擁有不肯定性的特征，由于發(fā)掘的目的不同所以最后發(fā)掘的結果自然也會千差萬別，以因而這就需要咱們與所要發(fā)掘的目的相結合，做出公道判斷，患上出企業(yè)所需要的信息，便于企業(yè)的決策選擇。進而到達提高企業(yè)經(jīng)濟效益，取得更多利潤的目的。
數(shù)據(jù)發(fā)掘可以發(fā)現(xiàn)1些潛伏的用戶，對于于電子商務來講是1個不可或者缺的技術支撐，數(shù)據(jù)發(fā)掘的勝利請求使用者對于指望解決問題的領域有深入的了解，數(shù)據(jù)發(fā)掘技術在必定程度上解決了電子商務信息不能有效應用的問題，但它在運用進程中呈現(xiàn)的問題也亟待人們?nèi)ソ鉀Q。相信數(shù)據(jù)發(fā)掘技術的改良將推動電子商務的深刻發(fā)展。
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數(shù)據(jù)挖掘論文10
[摘要] 本文立足于web數(shù)據(jù)挖掘技術，從個性化網(wǎng)站的設計、crm中的應用和推薦系統(tǒng)中的應用三個角度，分析了電子商務中的web數(shù)據(jù)挖掘應用。
[關鍵詞] 電子商務 web 數(shù)據(jù)挖掘
電子商務改變了人們傳統(tǒng)的商務模式，同時，也改變了商家與顧客之間的關系�？蛻暨x擇余地的擴大使得他們更加關注商品的價值，而不象以前首先考慮品牌和地理因素。因此對銷售商而言盡可能的了解客戶的愛好、價值取向，才能在競爭中立于不敗之地。數(shù)據(jù)挖掘技術可以有效地幫助銷售商理解客戶行為，提高站點的效率。在電子商務網(wǎng)站的設計、客戶關系管理(crm)、網(wǎng)絡營銷等方面得到廣泛的應用。
一、數(shù)據(jù)挖掘在電子商務網(wǎng)站設計中的應用
數(shù)據(jù)挖掘可以得出諸如：什么客戶喜歡這個站點、客戶通過什么訪問路徑達成交易,以及客戶訪問站點的頻率等信息，從而優(yōu)化網(wǎng)站的結構提高網(wǎng)站的訪問量，吸引更多的客戶。對于改進網(wǎng)站設計、定制個性化頁面、判斷站點效率有著重要幫助。
利用web數(shù)據(jù)挖掘技術，個性化電子商務系統(tǒng)的實現(xiàn)過程包括信息采集、信息分析和個性化服務三個主要步驟：
1.信息采集。收集客戶個人信息是提供個性化服務的基礎。收集個人信息主要有兩種方式。第一種方式是通過客戶注冊來獲得，這種方式可以得到客戶的性別、出生日期、最高學歷、家庭收入、婚姻狀況、職業(yè)等；第二種是通過客戶在網(wǎng)站上的行為來判斷個人的興趣愛好等特點，從而獲得客戶個人信息。如果客戶經(jīng)常瀏覽某類產(chǎn)品或相關廣告，我們就可以知道客戶對這類產(chǎn)品感興趣。Www.133229.CoM
2.信息分析。一個成功和完善的個性化電子商務網(wǎng)站應該能夠在對客戶透明的`情況下，對客戶的資料、行為進行分析，并盡量不影響客戶的頁面處理時間，對于耗時較多的分析、分類處理應放在系統(tǒng)相對空閑和客戶退出網(wǎng)站等時間處理，減少客戶等待時間。信息分析過程如下:(1)將網(wǎng)站客戶群進行分類，然后按照客戶群興趣特點進行內(nèi)容設計，并且將內(nèi)容相應歸類;(2)定義客戶類別所對應的內(nèi)容，即某類客戶最需要看到什么內(nèi)容;(3)分析客戶的行為和登錄資料，判別客戶所屬的類別;(4)客戶瀏覽網(wǎng)站不同頁面時，以及提交購買定單時，修改相應行為資料。
3.個性化服務。根據(jù)客戶類別顯示相應的內(nèi)容給客戶，達到個性化服務的目的。為了使分類更具有可信性和穩(wěn)定性，對注冊時間較長，瀏覽及購買行為相對穩(wěn)定的客戶優(yōu)先抽樣。
二、數(shù)據(jù)挖掘在crm中的應用
1.客戶的獲取。在大多數(shù)的商業(yè)領域中，業(yè)務發(fā)展的主要指標包括新客戶的獲取能力。企業(yè)的市場部門人員可以采用傳統(tǒng)的方法來發(fā)展新客戶，如開展大規(guī)模廣告活動；也可以根據(jù)所了解的目標客戶群，將他們分類，然后進行直銷活動。但是當數(shù)據(jù)量增大時，即使有豐富經(jīng)驗的市場人員想要選擇出相關的人口調(diào)查屬性的篩選條件也會變得很困難，隨客戶數(shù)量不斷增長和每位客戶的細節(jié)因素增多，要得出這樣的行為模式的復雜度也同樣增大。而數(shù)據(jù)挖掘技術可以幫助完成潛在客戶的篩選工作。首先從一份潛在的客戶名單開始，列出可能對企業(yè)的產(chǎn)品或服務感興趣的消費者的信息，通過調(diào)查和處理對這些信息進行數(shù)據(jù)擴展，并和一些外部信息匹配，使之更適合數(shù)據(jù)挖掘分析。然后進行市場試驗活動，根據(jù)所需要預測的客戶行為在一定范圍內(nèi)對客戶進行試驗，記錄下客戶的反饋，稱之為“反應行為模式”。剔除無反應行為和反應行為類別中重復的數(shù)據(jù)后，在確定細節(jié)粒度的基礎上，利用數(shù)據(jù)挖掘技術構建出n元反應行為預測模型。根據(jù)這個模型，可以將潛在的客戶排序，以便找出那些對企業(yè)的產(chǎn)品或服務最感興趣的客戶。
2.客戶的保持。隨著行業(yè)中的競爭愈來愈激烈和獲得一個新客戶的開支愈來愈大，保持原有客戶的工作也愈來愈有價值。在crm的實施中，企業(yè)通過預測，找出可能會流失的客戶，并分析出主要有哪些因素導致他們想要離開，在此基礎上，有針對性地挽留那些有離開傾向的客戶。
利用數(shù)據(jù)挖掘技術，可以通過挖掘大量的客戶信息來構建預測模型，較準確地找出易流失客戶群，并制定相應的方案，最大程度地保持住老客戶。數(shù)據(jù)挖掘技術中的決策樹技術能夠較好地應用在這一方面。
3.客戶的細分。細分是指將一個大的消費群體劃分為一個個細分群體的動作，同屬一個細分群的消費者彼此相似，而隸屬于不同細分群的消費者被視為不同的。通過crm的實施，將產(chǎn)生細分的客戶群，企業(yè)根據(jù)客戶提出的要求和實際所做的不斷地改善產(chǎn)品和服務，從而使企業(yè)不斷提高使該客戶群滿意的能力。
數(shù)據(jù)挖掘技術中的聚類分析技術能夠被運用來從客戶信息數(shù)據(jù)庫中發(fā)現(xiàn)不同的客戶群，并且用購買模式來刻畫不同客戶群的特征，達到細分客戶群的目的。根據(jù)客戶數(shù)據(jù)特點，一般可采用聚類技術中的k平均算法來進行劃分。其原理為將含原始客戶信息的數(shù)據(jù)庫劃分成k個聚簇，然后采用一定的算法使得同一簇中的對象是“相似的”，而不同簇中的是“相異的”。
三、推薦系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)挖掘技術
1.貝葉斯網(wǎng)絡。貝葉斯網(wǎng)絡技術利用訓練集創(chuàng)建相應的模型，模型用決策樹表示，節(jié)點和邊表示客戶信息。模型的建立可以離線進行，一般需要數(shù)小時或數(shù)天，得到的模型非常小，對模型的使用非常快，這種方法適合客戶的興趣愛好變化比較慢的場合，推薦精度和最近鄰技術差不多。
2.關聯(lián)規(guī)則。關聯(lián)規(guī)則既可用來分析商品間的參考模式，也可以向客戶推薦商品，提高交叉銷售能力。關聯(lián)規(guī)則的發(fā)現(xiàn)可以離線進行，隨著商品數(shù)目的增加，規(guī)則的數(shù)量呈指數(shù)增加，但通過決策者對支持度和置信度的選擇，感興趣模式以及算法的選取，也可以高效實現(xiàn)。推薦精度比最近鄰技術略差。
3.聚類分析。該技術將具有相似愛好、購物興趣的客戶分配到相同的族中，聚類產(chǎn)生之后，根據(jù)該族中其他客戶對某商品的評價就可以得到系統(tǒng)對該商品的評價，聚類過程可以離線進行，聚類產(chǎn)生之后，性能比較好，但如果某客戶處于一個聚類的邊緣，則對該客戶的推薦精度比較低，推薦精度比最近鄰技術略差。
4.推薦系統(tǒng)要兼顧準確性和實時性。一個好的系統(tǒng)可能是多種方法和技術的結合，取長補短。譬如，可以把聚類分析作為最臨近算法的預處理，即通過聚類分析來減小候選集，最臨近算法就可以在一個較小的數(shù)據(jù)集合中進行，從而提高了實時性。
參考文獻:
[1]周彥暉:電子商務與web數(shù)據(jù)挖掘.計算機應用.20xx(5)
[2]董逸生:web挖掘研究綜述.計算機科學，20xx(11)
數(shù)據(jù)挖掘論文11
摘要：隨著計算機信息網(wǎng)絡的快速發(fā)展，數(shù)據(jù)挖掘在軟件工程中的地位越來越突出。軟件工程數(shù)據(jù)挖掘是在冗余的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有用的數(shù)據(jù)，從而得到更好地利用。社會的發(fā)展，科技的進步使得社會進入了網(wǎng)絡信息熱時代，隨之計算機軟件也不斷增加，人們獲取的信息大部分是人手動操作軟件獲得的，這樣的信息量具有一定的局限性。因此，為了滿足當今社會的需要，必須借助于軟件工程數(shù)據(jù)挖掘的手段。
關鍵詞：軟件工程；數(shù)據(jù)挖掘；研究現(xiàn)狀
中圖分類號：TP311 文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044（20xx）26-0020-02
利用數(shù)據(jù)挖掘技術對大量冗余的數(shù)據(jù)進行篩選從而得到少量精確的信息。冗余的數(shù)據(jù)是指既包含有用信息有包含無用信息，利用數(shù)據(jù)挖掘技術剔除掉多余的無用信息留下有用信息，這樣既可以提高手機數(shù)據(jù)的質(zhì)量又可以提高工作效率。所以，數(shù)據(jù)挖掘技術在當前的軟件工程中起著越來越重要的作用。數(shù)據(jù)挖掘技術提取、篩選、分析和整理數(shù)據(jù)比人工操作軟件獲得的數(shù)據(jù)更精確更高效。同時，使用這種技術為軟件開發(fā)者提供了有利的條件，它可以給軟件開發(fā)者提供一些對其開發(fā)軟件有用的信息。軟件開發(fā)者想要更有效率的開發(fā)出更高質(zhì)量的軟件，就必須獲得更多的更有用的數(shù)據(jù)，而想要收集和整理出有用數(shù)據(jù)就需要借助數(shù)據(jù)挖掘技術來實現(xiàn)，進而提高工作效率。
1 數(shù)據(jù)挖掘的基本概述
軟件工程數(shù)據(jù)主要是指開發(fā)軟件過程中所涉及的各類數(shù)據(jù)，如需求分析、可行性分析、設計等文檔，開發(fā)商通信、軟件注釋、代碼、版本、測試用例和結果、使用說明、用戶反饋等信息數(shù)據(jù)，一般情況下其是軟件開發(fā)者獲取軟件數(shù)據(jù)的唯一來源；而數(shù)據(jù)挖掘是指在海量數(shù)據(jù)中集中發(fā)現(xiàn)有用知識或信息的過程。
軟件工程數(shù)據(jù)挖掘的工作原理 主要包括數(shù)據(jù)預處理階段、挖掘階段以及評估階段三個方面。在挖掘階段主要是運用分類、統(tǒng)計、關聯(lián)、聚類、異常檢測等一系列算法的過程。在評估階段數(shù)據(jù)挖掘的意義主要在于其結果應易被用戶理解，其結果評估主要有兩個環(huán)節(jié)分別是模式過濾和模式表示。
數(shù)據(jù)挖掘在計算機軟件工程中的研究相當多，它是分析數(shù)據(jù)的一種新穎方式。目前，隨著社會工作的復雜度，需要更加完善的軟件，因此對于軟件代碼的數(shù)量也在急劇增加進而導致了數(shù)據(jù)量的快速增長。而傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)計算方式已經(jīng)不能滿足目前對于大量數(shù)據(jù)進行分析的要求，所以，研究者希望能夠發(fā)掘出一種新的數(shù)據(jù)分析方式更高效的整理出有用的數(shù)據(jù)信息。軟件開發(fā)中會積累大量的數(shù)據(jù)，比如說文本數(shù)據(jù)，測試數(shù)據(jù)，用戶信息數(shù)據(jù)以及用戶體驗反饋數(shù)據(jù)等等，軟件開發(fā)者為了開發(fā)出更好的軟件就必須分析和整理這些數(shù)據(jù)。但是，目前軟件工程開發(fā)的軟件越來越大，其數(shù)據(jù)越累越復雜對于數(shù)據(jù)的處理已經(jīng)超出了人工處理的能力的范疇，所以說繼續(xù)使用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理的方式來收集，整理和分析數(shù)據(jù)已經(jīng)不可能實現(xiàn)。因此，推動了人們對于新的數(shù)據(jù)處理方式的研究，所以才提出了軟件工程數(shù)據(jù)挖掘技術。
2 軟件工程數(shù)據(jù)挖掘的應用
隨著計算機軟件工程的發(fā)展，可以發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘技術具有很多的不足，存在一定的缺陷。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘技術的定位系統(tǒng)不完善，定位不精確，并沒有體現(xiàn)出數(shù)據(jù)挖掘技術的高性能，它不足以滿足當代對于數(shù)據(jù)處理的要求，因此需要對傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘技術進行改進和完善，這是我們目前的首要任務之一。為了迎合現(xiàn)代化網(wǎng)絡信息技術的快速發(fā)展，需要發(fā)掘出新的數(shù)據(jù)處理模式，就是在這樣的背景條件下，誕生了軟件工程數(shù)據(jù)挖掘技術。相比于存在很多缺陷與不足的傳統(tǒng)軟件工程而言，軟件工程數(shù)據(jù)挖掘技術更加簡單、方便、高效以及精確。軟件工程數(shù)據(jù)挖掘技術并不需要特定的技術平臺，體現(xiàn)了其普適性。當前，我國已經(jīng)開始深入的研究軟件工程數(shù)據(jù)挖掘技術，但是，仍然需要更深的開發(fā)其性能以便更好地滿足社會的需求。
3 軟件工程數(shù)據(jù)挖掘面臨的挑戰(zhàn)
軟件工程數(shù)據(jù)相比于普通數(shù)據(jù)更加復雜，所以對于軟件工程數(shù)據(jù)進行處理具有很大的挑戰(zhàn)性。處理軟件工程的大量數(shù)據(jù)具有：軟件工程數(shù)據(jù)復雜性，軟件工程的數(shù)據(jù)處理非傳統(tǒng)以及需要嚴格精確的軟件工程數(shù)據(jù)的分析結果等三方面的困難。
3.1 對數(shù)據(jù)復雜性的分析
軟件工程數(shù)據(jù)包括結構化數(shù)據(jù)和非結構化數(shù)據(jù)。軟件工程中所產(chǎn)生的缺陷報告以及各種版本信息構成了結構化數(shù)據(jù)信息；而軟件工程處理過程中所產(chǎn)生的代碼信息和文本文檔信息構成了非結構化數(shù)據(jù)信息。由于這兩類數(shù)據(jù)包含的具體內(nèi)容不同，所以需要分別處理這兩種數(shù)據(jù)，需要使用不同的算法對他們進行處理。雖然說需要不同方式處理這兩種數(shù)據(jù)但是并不表示這兩種數(shù)據(jù)之間沒有任何聯(lián)系，事實上，它們之間存在著重要的對應關系。例如：代碼中存在著缺陷報告，版本信息中存在著對應的文檔信息，由于它們之間存在著這樣的對應關系，所以使得人們不能很好地對其進行整體分析，這就促使了人們開發(fā)出一種新的算法，新的數(shù)據(jù)分析技術能夠同時將結構化信息和非結構化信息這兩種對應數(shù)據(jù)一起挖掘出來。
3.2 對數(shù)據(jù)處理非傳統(tǒng)的分析
分析和評估軟件工程數(shù)據(jù)挖掘出來的信息，這是數(shù)據(jù)挖掘過程的最后一步�？蛻羰擒浖こ虜�(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)處理的最后宿體，軟件開發(fā)者需要對最終挖掘出來的數(shù)據(jù)進行轉(zhuǎn)變，格式轉(zhuǎn)變是為了滿足廣大客戶對于數(shù)據(jù)不同的要求。但是，由于需要對數(shù)據(jù)進行格式轉(zhuǎn)變，相當于增加了一定的工作量，那么軟件工程數(shù)據(jù)挖掘的效率則會被大大降低。對于客戶而言，他們需要的信息各種各樣并不單一，比如說客戶可能會同時需要具體的例子和編程代碼等；或者說需要具體例子和缺陷報告等；或者三者皆需要。由此可見，我們?nèi)匀恍枰倪M和完善軟件工程數(shù)據(jù)挖掘技術來提高其效率。怎樣才能做到讓客戶得到滿意的數(shù)據(jù)挖掘結果呢？那么就需要高效的`數(shù)據(jù)挖掘技術將各類信息進行歸納總結，改變其格式。這樣的技術，不僅僅可以滿足客戶需求而且還可以使軟件開發(fā)者從中得到更大的利益。
3.3 對數(shù)據(jù)挖掘結果好壞的評價標準
對于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘技術而言，它也有一套自己的對于數(shù)據(jù)結果處理好壞的分析標準，而這個標準對于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘技術數(shù)據(jù)處理的分析較準確。但是，在當前的軟件工程所要處理的數(shù)據(jù)量很大，傳統(tǒng)的評價標準已經(jīng)不能滿足現(xiàn)在的數(shù)據(jù)分析要求；使用不同的數(shù)據(jù)結果評價標準來評判不同的數(shù)據(jù)挖掘結果。然而不同的評價標準之間的聯(lián)系并不緊密，因此就需要開發(fā)者針對不同的數(shù)據(jù)類型做出不同的評價分析標準以便滿足客戶需求。想要對數(shù)據(jù)分析結果是否準確，數(shù)據(jù)挖掘的信息是否合理等等這些不同的問題進行更加深刻的了解，就要求開發(fā)者有獨特的見解，對于數(shù)據(jù)結果是否精確有一定的判斷能力�？傊�，獲取準確的信息就是軟件工程數(shù)據(jù)挖掘的目的。所以，最后獲得的數(shù)據(jù)是否滿足要求就是評判軟件工程數(shù)據(jù)挖掘結果是否完美的標準。endprint
4 對軟件工程數(shù)據(jù)挖掘應用進行分析
4.1 對軟件數(shù)據(jù)挖掘技術進行分析
在軟件開發(fā)的過程中，數(shù)據(jù)挖掘技術包括兩個方面：（1）程序編寫；（2）程序成果。在這個過程中，程序結構和程序功能技術的主要作用就是檢索出有效的信息。提升信息的有效性需要聯(lián)系到客戶的實際需要，同時也需要對程序編寫過程進行智能化培訓。將調(diào)用、重載和多重繼承等關系家合起來進行有效的記錄各種相關信息，重視靜態(tài)規(guī)則的同時利用遞歸測試的方式來分配工作，從而更有效的掌握關聯(lián)度之間的可信性。
4.2 做好軟件維護中的軟件工程數(shù)據(jù)挖掘工作
在軟件維護的過程中，軟件修復和軟件改善工作依賴于數(shù)據(jù)挖掘技術。數(shù)據(jù)挖掘技術在軟件缺陷以及軟件結構等也起到了重要的作用。軟件修復即維護者通過依據(jù)缺陷分派進行有效的評估并改善缺陷程序進而確定修復級別或者維護者可以選擇缺陷修復方式，無論哪種方式最終目的都是進行軟件修復來保證數(shù)據(jù)挖掘的高效性。缺陷分派即將缺陷轉(zhuǎn)化為文本類型，采取有效措施來進行修復。但是，這樣的方式它的實際準確率并不高，因而需要利用強化檢測來完善缺陷報告技術。
4.3 注重高性能數(shù)據(jù)挖掘技術開發(fā)工作
數(shù)據(jù)挖掘技術體現(xiàn)在軟件開發(fā)工作中的創(chuàng)新性不可或缺，在實際的工作過程中，目前的軟件工程數(shù)據(jù)挖掘更加重視兩個工作：（1）規(guī)則分析方式；（2）項目檢索工作�？偠灾�，想要高效快速地尋找病毒，并對其進行全方位分析和評估得到準確的病毒數(shù)據(jù)需要高性能數(shù)據(jù)挖掘技術。只有提升數(shù)據(jù)分析的可行性，提升軟件開發(fā)安全性能，才能更好地實現(xiàn)軟件工程的良好發(fā)展。
5 總結
綜上所述，數(shù)據(jù)挖掘技術的應用非常廣泛，比如說分析代碼、軟件故障檢測以及軟件項目管理等三個方面應用較多。值得關注的是，當前對于數(shù)據(jù)挖掘技術的研究還不夠成熟。因此，研究者需要對軟件工程數(shù)據(jù)挖掘技術進行深入的研究，從而能夠促進軟件更好地開發(fā)和管理。相信在不久的將來，我們一定可以在數(shù)據(jù)挖掘方面取得非常好的優(yōu)化效果。
參考文獻：
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數(shù)據(jù)挖掘論文12
從現(xiàn)狀看，數(shù)據(jù)挖掘范疇內(nèi)的技術，慣常用于金融、大規(guī)模特性的商業(yè)之中。然而，企業(yè)預設的職員培訓，較少采納這一技術。對于搜集得來的培訓信息，仍停留于建構某一數(shù)據(jù)庫、單一情形下的數(shù)據(jù)查驗。數(shù)據(jù)信息特有的決策價值，沒能充分被發(fā)覺。本文依循數(shù)據(jù)挖掘的本源原理，創(chuàng)設了新穎情形下的數(shù)據(jù)庫。采納挖掘手段，予以深入調(diào)研。數(shù)據(jù)挖掘得來的適宜結論，能為后續(xù)時段的培訓規(guī)劃，提供最佳指引。
1新穎技術的特性
搜集得來的初始數(shù)據(jù)通常數(shù)目偏多，數(shù)據(jù)表征出來的不完整傾向應當被注重。原初的數(shù)據(jù)夾帶著噪聲，且?guī)в心：匦约半S機特性。數(shù)據(jù)挖掘依托著的手段，是從搜集得來的最初數(shù)據(jù)以內(nèi)提煉出潛藏著的、不被知曉的、帶有高層級價值這樣的信息、關聯(lián)著的知識等。慣用的挖掘方式包含關聯(lián)規(guī)則、建構好的決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡及特有的貝葉斯、建構的粗糙集、對應著的模糊集、挖掘流程內(nèi)的聚類分析。細分出來的挖掘步驟整合了初始時段的數(shù)據(jù)預備、數(shù)值的選取、預處理特有的流程、側(cè)重的挖掘流程、模型更替及轉(zhuǎn)變、后續(xù)時段的挖掘評價。
數(shù)據(jù)挖掘概念。數(shù)據(jù)挖掘是從大量的、不完整的、有噪聲的、模糊的和隨即的數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、潛在的和有價值的信息和知識的過程。數(shù)據(jù)挖掘的技術最常用的數(shù)據(jù)挖掘技術主要有決策樹、關聯(lián)規(guī)則、貝葉斯、神經(jīng)網(wǎng)絡、聚類分析、模糊集和粗糙集等。數(shù)據(jù)挖掘的步驟數(shù)據(jù)的挖掘過程主要包括5個階段:數(shù)據(jù)準備、數(shù)據(jù)選擇、數(shù)據(jù)預處理、數(shù)據(jù)挖掘、轉(zhuǎn)換模型及模式評價。
2構建數(shù)據(jù)庫
數(shù)據(jù)挖掘特性的新穎技術不能脫離建構起來的數(shù)據(jù)庫。它能從數(shù)目偏多的信息之內(nèi)提煉得來可用的數(shù)值。職員培訓特有的領域以內(nèi)，數(shù)據(jù)庫可以歸整在冊范疇的一切職員，對于獲取到的關聯(lián)結果予以辨識解析。數(shù)據(jù)庫存留著的信息之內(nèi)涵蓋基礎數(shù)據(jù)、培訓得來的真正結果。
2. 1擬定物理框架
職員培訓特有的數(shù)據(jù)庫，應設定適宜情形下的物理模型。擬定好的物理模型是數(shù)據(jù)特有的'存留方式、多層級的數(shù)據(jù)組織。例如:某企業(yè)篩選出來的數(shù)據(jù)庫，帶有關系型這樣的特性。搭配的管理系統(tǒng)設定成SQL架構下的server。
2. 2擬定概念模型
職員培訓關涉的概念模型能夠明晰預設的系統(tǒng)界限，擬定根本主題。數(shù)據(jù)庫涵蓋著的根本信息是職員固有的自身信息、這一時段的培訓成績。歸整好的這些信息凸顯了單一性，但又潛藏著某些關聯(lián)。采納數(shù)據(jù)倉庫，提煉并歸整這樣的數(shù)值，以便提煉得來決策依憑的可用信息。依循細分出來的職員特性、建構的主題，把總體范疇內(nèi)的培訓結果，分成多個層級，并歸入數(shù)據(jù)庫。
3選出來的運用實例
3. 1采納的關聯(lián)規(guī)則
依循的評判指標，是體系架構中的置信度、對應著的支持度。必備的概率信息包含物品集特有的出現(xiàn)頻次。最小數(shù)值的支持度表征著篩選出來的這一項目，在統(tǒng)計之中凸顯了最低層級的重要價值。最小數(shù)值的置信度表征著設定好的這類規(guī)則，凸顯了不可靠的傾向。采納關聯(lián)規(guī)則，建構精準模型，以便解析某一時段的培訓狀態(tài)。
3. 2采納的模型
抽取出來的數(shù)值涵蓋固有的職員信息、測試得來的成績等。采納預設的規(guī)則，操作這些數(shù)值。這樣做能夠明晰數(shù)值潛藏著的彼此關聯(lián)，抽取得來的字段含有單位稱呼、職員個體姓名、微機處理特有的等級。
3. 3具體的挖掘步驟
預處理特有的時段中，為了辨識設定好的關聯(lián)規(guī)則，對于初始數(shù)據(jù)予以概念化。采納A這樣的符號來表征職員固有的年齡。這種情形之下，A (1)特有的信J息，表T年齡沒能達到25歲;A (2)表征著年齡涵蓋在25歲至35歲;A (3)表征著年齡超出了35歲。采納H這一符號，表明測試特有的通過狀態(tài)。H (1)涵蓋著沒能通過的職員，H (2)涵蓋著通過的職員。經(jīng)山離散化特有的處理以后，得來最終結果。
3. 4后續(xù)的挖掘步驟
在測試之中，職員特有的通過人數(shù)，總和5910;沒能通過的人數(shù)，總和1810。沒能通過的概率，占到了22%。采納預定的關聯(lián)規(guī)則來挖掘這樣的數(shù)據(jù)。體系范疇內(nèi)的每類行為都設定了這一規(guī)則。這就表明輸入數(shù)值及對應著的輸出之間帶有偏強的關聯(lián)。
3. 5解析得來的結論
數(shù)據(jù)特有的重要性，也即興趣度，能夠辨識頻繁項、設定好的規(guī)則等。依循降序排列可以獲取明晰的規(guī)則列表。例如某次解析得來這種結論:年齡超出50這樣的職員、工齡超出25這樣的職員或者高級別范疇內(nèi)的職員通過培訓概率還是偏大的。與此同時，學歷層級偏低的職員，通過等級與特有的學歷，凸顯了相關的傾向，這樣的對應符合慣常的認知。
由此可見，學歷層級偏低這樣的職員在接納新認知時能力是偏弱的。針對企業(yè)以內(nèi)的這類職員，在接續(xù)的培訓之中應多加注重。設定出來的培訓形式，應符合帶有差異特性的職員群體;劃分的培訓時段應傾向于認知偏弱的職工。例如:可以添加課時，調(diào)整預設的培訓時段，保障體系以內(nèi)的這些職員，能參與擬定好的培訓規(guī)劃。此外，對于接納能力偏強這樣的職工，可適當縮減原有的課時，縮減設定好的多樣科目。這樣做可縮減耗費掉的培訓經(jīng)費，并創(chuàng)設最優(yōu)情形下的整體效益。離散化情形下的數(shù)值處理驗證了歸結出來的這一結論。
4結語
數(shù)據(jù)庫建構依循的根本原理不能脫離數(shù)據(jù)挖據(jù)。企業(yè)培訓之中，借助挖掘得來的多重信息，能夠解析各時段的培訓成果。連續(xù)值固有的屬性，在設定好的挖掘流程內(nèi)得以離散化，這就為接續(xù)的深入挖掘提供了基礎。調(diào)整擬定好的培訓規(guī)劃，確保預設的新規(guī)劃，符合職員培訓特有的真實狀態(tài)。
數(shù)據(jù)挖掘論文13
1、大數(shù)據(jù)概述
大數(shù)據(jù)用來描述和定義信息爆炸時代所產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)，它是計算機和互聯(lián)網(wǎng)互相結合的產(chǎn)物，計算機實現(xiàn)了信息的數(shù)字化，互聯(lián)網(wǎng)實現(xiàn)了信息的網(wǎng)絡共享化。隨之興起的則是從海量數(shù)據(jù)中挖掘預測出對人類行為有效的方法和結果，即數(shù)據(jù)挖掘技術[1]。數(shù)據(jù)挖掘（Datamining）指從大量的數(shù)據(jù)中通過算法搜索隱藏于其中的信息的過程，是一門跨多個領域的交叉學科，通常與人工智能、模式識別及計算機科學有關，并通過統(tǒng)計、在線分析處理、情報檢索、機器學習、專家系統(tǒng)（依靠過去的經(jīng)驗法則）和模式識別等諸多方法來實現(xiàn)上述目標。其特點為：海量數(shù)據(jù)尋知識、集成變換度量值、分析模式評效果、圖形界面來展示[2]。
2、大數(shù)據(jù)時代下的高校機房現(xiàn)狀
順應時代潮流的發(fā)展，各高校都開設有計算機專業(yè)，非計算機專業(yè)也在大一或大二時期開設公共計算機課程，計算機成為教育領域內(nèi)不可或缺的教學設備，隨著高校的進一步擴招，教育事業(yè)的不斷更新發(fā)展，學校的機房建設也隨之增多，其任務由原來的面向計算機專業(yè)發(fā)展到面向全校的所有專業(yè)開設公共計算機教學、承擔各種計算機考試等多項任務。因此機房管理系統(tǒng)在日常教學和考試任務中積累了海量數(shù)據(jù)，一般這些數(shù)據(jù)都保存在主服務器上僅供查詢使用[3]。利用數(shù)據(jù)挖掘技術，對學校機房信息管理系統(tǒng)所積累的大量學生上機數(shù)據(jù)進行深入分析與挖掘，將挖掘得到的預測結果輔助學生成績管理決策，能合理利用機房資源，提高學生成績管理質(zhì)量。本文利用關聯(lián)規(guī)則，從現(xiàn)有的機房信息管理系統(tǒng)中收集到的海量學生上機記錄數(shù)據(jù)中挖掘出隱藏在數(shù)據(jù)中的學生上機規(guī)律和上機效率，進而預測學生的期末考試成績，提前告知，學生可以在隨后的學習中通過人為干預學習過程：比如挖掘預測出某生成績將會較差，則可以在其后的學習中調(diào)整學習方式和學習態(tài)度，以修正期末考試結果，提高學習效率和考試通過率，為以后的就業(yè)做好鋪墊，因此不管是對于當前利益還是長遠利益，都有深遠的意義。
3、數(shù)據(jù)挖掘階段
1)定義問題：明確數(shù)據(jù)挖掘的'預期目標。本次挖掘目標旨在從海量機房學生登錄信息中找出能預測成績的相關規(guī)則。
2)數(shù)據(jù)準備：提取數(shù)據(jù)挖掘的目標數(shù)據(jù)集，并進行預處理[4]。本次挖掘數(shù)據(jù)對象為吉首大學設備中心六樓公共計算機機房的學生上機信息表，并檢查數(shù)據(jù)的有效性、一致性、完整性，并去除噪聲，進行預處理。
3)數(shù)據(jù)挖掘：根據(jù)上個步驟所提取數(shù)據(jù)的特點和類型選擇相應合適的算法，并在預處理過的數(shù)據(jù)集上進行數(shù)據(jù)挖掘。根據(jù)問題定義，本次選擇關聯(lián)規(guī)則算法Apriori算法，進行關聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)并預測。
4)分析挖掘結果：解釋評價數(shù)據(jù)挖掘的結果，并將其轉(zhuǎn)換成能被用戶所理解的規(guī)則。
5)運用規(guī)則：通過分析挖掘結果，可以適當進行人工干預，修正學習行為，使得最終結果達到理想學習效率。
4、數(shù)據(jù)挖掘在機房管理系統(tǒng)中的應用
4.1關聯(lián)規(guī)則算法
Apriori算法采用逐層搜索的迭代方法，不需要復雜的理論推導，易于實現(xiàn)，是利用挖掘布爾關聯(lián)規(guī)則頻繁項集的一種算法�；舅枷胧牵菏紫日页鏊械念l集，這些項集出現(xiàn)的頻繁性至少和預定義的最小支持度一樣。然后由頻集產(chǎn)生強關聯(lián)規(guī)則，這些規(guī)則必須滿足最小支持度和最小可信度。然后使用第1步找到的頻集產(chǎn)生期望的規(guī)則，產(chǎn)生只包含集合的項的所有規(guī)則，其中每一條規(guī)則的右部只有一項，這里采用的是中規(guī)則的定義。一旦這些規(guī)則被生成，那么只有那些大于用戶給定的最小可信度的規(guī)則才被留下來[5]。
4.2關聯(lián)結果分析
以吉首大學實驗室與設備管理中心為例，吉首大學實驗室與設備管理中心下設置的公共計算機實驗教學中心，負責學校公共計算機實驗室建設與管理，組織實施公共計算機實驗教學與開放，完成基于計算機平臺進行的計算機等級考試、普通話測試、各類社會化考試等測試工作。其中承擔公共計算機教學的機房共有7間，每個機房平均配置95臺學生用計算機和一臺教師教學用計算機，每臺電腦上都安裝有奧易機房管理軟件，學生每次上機都必須通過奧易軟件登錄界面輸入自己的學號和密碼才能進入系統(tǒng)使用計算機，從而收集到學生的上機登錄時間、離開時間，教師端可以利用奧易軟件對任意學生電腦端進行調(diào)換、抓屏、控制屏幕、考試、答疑等操作，所有數(shù)據(jù)存儲在機房管理端的后臺數(shù)據(jù)庫中，通過調(diào)用后臺數(shù)據(jù)庫中的學生上機情況數(shù)據(jù)，進行挖掘分析。由于數(shù)據(jù)量龐大，所以采用從起始順序抽樣的方法，抽取出20xx年11月5日的部分學生上機的相關數(shù)據(jù)，去除不完整、不一致、有缺失的數(shù)據(jù)，進行預處理，為達到預測挖掘目標提供正確的數(shù)據(jù)源。表1中的數(shù)據(jù)前六列是從奧易軟件后臺數(shù)據(jù)庫中提取到的原始數(shù)據(jù)，我們設置第二、三、五列數(shù)據(jù)與學習情況有關聯(lián)。將這些數(shù)據(jù)存在于整合表中，剔除學號異常的記錄，即只要是學號異常，強制設定其上機情況為較差（異常學號學生，應為重修生，是學習重點關注對象），為了方便系統(tǒng)分析，將關聯(lián)整合后的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為布爾類型。登錄時間：S1：10：00；S2：遲到五分鐘；S3：遲到十分鐘；S4：遲到十分鐘以上。學號：N1：正常學號；N2：異常學號。下課時間：E1：正常下課時間；E2：提前五分鐘下課；E3：提前五至十分鐘下課；E4：提前十分鐘以上下課。利用關聯(lián)算法產(chǎn)生頻繁項集情況分析Q：Q1：優(yōu)秀；Q2：良好；Q3：一般；Q4：較差。利用Apriori算法挖掘關聯(lián)規(guī)則，可以得到學生上機情況規(guī)律：S1，E1→Q1；（S2，E2)/（S1，E2)→Q2/Q3；S4，E4→Q4評價結果：按照正常上課時間上機并且堅持不早退的同學學習情況為優(yōu)秀；上課準時但是提前五分鐘之內(nèi)下課的同學學習情況為良好；上課遲到五分鐘以內(nèi)且下課也提前五分鐘的同學學習情況為一般；上課遲到十分鐘以上并且下課早退十分鐘以上的同學學習評估為較差。如果利用關聯(lián)算法得出某個學生的學習情況有三次為較差，就啟動成績預警，提示并干預該生以后的上機學習，督促其學習態(tài)度，提高學習效率，以避免期末考試掛科現(xiàn)象。
5、結束語
借數(shù)據(jù)挖掘促進治理主體多元化[6]，借關聯(lián)分析實現(xiàn)決策科學化[7].，本文利用關聯(lián)規(guī)則思路和算法，將吉首大學設備中心機房中存在的大量學生上機情況數(shù)據(jù)進行分析挖掘，嘗試從學生上機相關數(shù)據(jù)中預測其學習情況，并根據(jù)預測結果有效提示學生的期末考試成績走向，引導該生在隨后的學習應該更加有效，以達到避免出現(xiàn)最壞結果，從而提高期末考試通過率。
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數(shù)據(jù)挖掘論文14
題目：檔案信息管理系統(tǒng)中的計算機數(shù)據(jù)挖掘技術探討
摘要：伴隨著計算機技術的不斷進步和發(fā)展, 數(shù)據(jù)挖掘技術成為數(shù)據(jù)處理工作中的重點技術, 能借助相關算法搜索相關信息, 在節(jié)省人力資本的同時, 提高數(shù)據(jù)檢索的實際效率, 基于此, 被廣泛應用在數(shù)據(jù)密集型行業(yè)中。筆者簡要分析了計算機數(shù)據(jù)挖掘技術, 并集中闡釋了檔案信息管理系統(tǒng)計算機數(shù)據(jù)倉庫的建立和技術實現(xiàn)過程, 以供參考。
關鍵詞：檔案信息管理系統(tǒng); 計算機; 數(shù)據(jù)挖掘技術; 1 數(shù)據(jù)挖掘技術概述
數(shù)據(jù)挖掘技術就是指在大量隨機數(shù)據(jù)中提取隱含信息, 并且將其整合后應用在知識處理體系的技術過程。若是從技術層面判定數(shù)據(jù)挖掘技術, 則需要將其劃分在商業(yè)數(shù)據(jù)處理技術中, 整合商業(yè)數(shù)據(jù)提取和轉(zhuǎn)化機制, 并且建構更加系統(tǒng)化的分析模型和處理機制, 從根本上優(yōu)化商業(yè)決策。借助數(shù)據(jù)挖掘技術能建構完整的數(shù)據(jù)倉庫, 滿足集成性、時變性以及非易失性等需求, 整和數(shù)據(jù)處理和冗余參數(shù), 確保技術框架結構的完整性。
目前, 數(shù)據(jù)挖掘技術常用的工具, 如SAS企業(yè)的Enterprise Miner、IBM企業(yè)的Intellient Miner以及SPSS企業(yè)的Clementine等應用都十分廣泛。企業(yè)在實際工作過程中, 往往會利用數(shù)據(jù)源和數(shù)據(jù)預處理工具進行數(shù)據(jù)定型和更新管理, 并且應用聚類分析模塊、決策樹分析模塊以及關聯(lián)分析算法等, 借助數(shù)據(jù)挖掘技術對相關數(shù)據(jù)進行處理。
2 檔案信息管理系統(tǒng)計算機數(shù)據(jù)倉庫的建立
2.1 客戶需求單元
為了充分發(fā)揮檔案信息管理系統(tǒng)的優(yōu)勢, 要結合客戶的實際需求建立完整的處理框架體系。在數(shù)據(jù)庫體系建立中, 要適應迭代式處理特征, 并且從用戶需求出發(fā)整合數(shù)據(jù)模型, 保證其建立過程能按照整體規(guī)劃有序進行, 且能按照目標和分析框架參數(shù)完成操作。首先, 要確立基礎性的數(shù)據(jù)倉庫對象, 由于是檔案信息管理, 因此, 要集中劃分檔案數(shù)據(jù)分析的主題, 并且有效錄入檔案信息, 確保滿足檔案的數(shù)據(jù)分析需求。其次, 要對日常工作中的用戶數(shù)據(jù)進行集中的挖掘處理, 從根本上提高數(shù)據(jù)倉庫分析的完整性。
(1) 確定數(shù)據(jù)倉庫的基礎性用戶, 其中, 主要包括檔案工作人員和使用人員, 結合不同人員的工作需求建立相應的數(shù)據(jù)倉庫。
(2) 檔案工作要利用數(shù)據(jù)分析和檔案用戶特征分析進行分類描述。
(3) 確定檔案的基礎性分類主題, 一般而言, 要將文書檔案歸檔情況、卷數(shù)等基礎性信息作為分類依據(jù)。
2.2 數(shù)據(jù)庫設計單元
在設計過程中, 要針對不同維度建立相應的參數(shù)體系和組成結構, 并且有效整合組成事實表的主鍵項目, 建立框架結構。
第一, 建立事實表。事實表是數(shù)據(jù)模型的核心單元, 主要是記錄相關業(yè)務和統(tǒng)計數(shù)據(jù)的表, 能整合數(shù)據(jù)倉庫中的信息單元, 并且提升多維空間處理效果, 確保數(shù)據(jù)儲存過程切實有效。 (1) 檔案管理中文書檔案目錄卷數(shù)事實表:事實表主鍵, 字段類型Int, 字段為Id;文書歸檔年份, 字段類型Int, 字段為Gdyear_key;文書歸檔類型, 字段類型Int, 字段為Ajtm_key;文書歸檔單位, 字段類型Int, 字段為Gddw_key;文書檔案生成年份, 字段類型Int, 字段為Ajscsj_key, 以及文書檔案包括的文件數(shù)目。 (2) 檔案管理中文書檔案卷數(shù)事實表:事實表主鍵, 字段類型Int, 字段為Id;文書歸檔利用日期, 字段類型Int, 字段為Date_key;文書歸檔利用單位, 字段類型Int, 字段為Dw_key;文書歸檔利用類別, 字段類型Int, 字段為Dalb_key;文書歸檔利用年份, 字段類型Int, 字段為Dayear_key等[1]。
第二, 建立維度表, 在實際數(shù)據(jù)倉庫建立和運維工作中, 提高數(shù)據(jù)管理效果和水平, 確保建立循環(huán)和反饋的系統(tǒng)框架體系, 并且處理增長過程和完善過程, 有效實現(xiàn)數(shù)據(jù)庫模型設計以及相關維護操作。首先, 要對模式的基礎性維度進行分析并且制作相應的表, 主要包括檔案年度維表、利用方式維表等。其次, 要建構數(shù)據(jù)庫星型模型體系。最后, 要集中判定數(shù)據(jù)庫工具, 保證數(shù)據(jù)庫平臺在客戶管理工作方面具備一定的優(yōu)勢, 集中制訂商務智能解決方案, 保證集成環(huán)境的穩(wěn)定性和數(shù)據(jù)倉庫建模的效果, 真正提高數(shù)據(jù)抽取以及轉(zhuǎn)換工作的實際水平。需要注意的是, 在全面整合和分析處理數(shù)據(jù)的過程中, 要分離文書檔案中的數(shù)據(jù), 相關操作如下:
from dag gd temp//刪除臨時表中的數(shù)據(jù)
Ch count=dag 1.importfile (dbo.u wswj) //將文書目錄中數(shù)據(jù)導出到數(shù)據(jù)窗口
Dag 1.() //將數(shù)據(jù)窗口中的數(shù)據(jù)保存到臨時表
相關技術人員要對數(shù)據(jù)進行有效處理, 以保證相關數(shù)據(jù)合并操作、連接操作以及條件性拆分操作等都能按照數(shù)據(jù)預處理管理要求合理化進行, 從根本上維護數(shù)據(jù)處理效果。
2.3 多維數(shù)據(jù)模型建立單元
在檔案多維數(shù)據(jù)模型建立的過程中, 相關技術人員要判定聯(lián)機分析處理項目和數(shù)據(jù)挖掘方案, 整合信息系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)視圖、維度參數(shù)以及屬性參數(shù)等, 保證具體單元能發(fā)揮其實際作用, 并且真正發(fā)揮檔案維表的穩(wěn)定性、安全性優(yōu)勢。
第一, 檔案事實表中的數(shù)據(jù)穩(wěn)定, 事實表是加載和處理檔案數(shù)據(jù)的基本模塊, 按照檔案目錄數(shù)據(jù)表和檔案利用情況表分析和判定其類別和歸檔時間, 從而提高數(shù)據(jù)獨立分析水平。一方面, 能追加有效的數(shù)據(jù), 保證數(shù)據(jù)倉庫信息的基本質(zhì)量, 也能追加時間判定標準, 能在實際操作中減少掃描整個表浪費的時間, 從根本上提高實際效率。另一方面, 能刪除數(shù)據(jù), 實現(xiàn)數(shù)據(jù)更新, 檢索相關關鍵詞即可。并且也能同時修改數(shù)據(jù), 維護檔案撤出和檔案追加的動態(tài)化處理效果。
第二, 檔案維表的安全性。在維表管理工作中, 檔案參數(shù)和數(shù)據(jù)的安全穩(wěn)定性十分關鍵, 由于其不會隨著時間的推移出現(xiàn)變化, 因此, 要對其進行合理的處理和協(xié)調(diào)。維表本身的存儲空間較小, 盡管結構發(fā)生變化的概率不大, 但仍會對代表的對象產(chǎn)生影響, 這就會使得數(shù)據(jù)出現(xiàn)動態(tài)的變化。對于這種改變, 需要借助新維生成的方式進行處理, 從而保證不同維表能有效連接, 整合正確數(shù)據(jù)的同時, 也能對事實表外鍵進行分析[2]。
3 檔案信息管理系統(tǒng)計算機數(shù)據(jù)倉庫的實現(xiàn)
3.1 描述需求
隨著互聯(lián)網(wǎng)技術和數(shù)據(jù)庫技術不斷進步, 要提高檔案數(shù)字化水平以及完善信息化整合機制, 加快數(shù)據(jù)庫管控體系的更新, 確保設備存儲以及網(wǎng)絡環(huán)境一體化水平能滿足需求, 尤其是在檔案資源重組和預測項目中, 只有從根本上落實數(shù)據(jù)挖掘體系, 才能為后續(xù)信息檔案管理項目升級奠定堅實基礎。另外, 在數(shù)據(jù)表和文書等基礎性數(shù)據(jù)結構模型建立的基礎上, 要按照規(guī)律制定具有個性化的主動性服務機制。
3.2 關聯(lián)計算
在實際檔案分析工作開展過程中, 關聯(lián)算法描述十分關鍵, 能對某些行為特征進行統(tǒng)籌整合, 從而制定分析決策。在進行關聯(lián)規(guī)則強度分析時, 要結合支持度和置信度等系統(tǒng)化數(shù)據(jù)進行綜合衡量。例如, 檔案數(shù)據(jù)庫中有A和B兩個基礎項集合, 支持度為P (A∪B) , 則直接表述了A和B在同一時間出現(xiàn)的基礎性概率。若是兩者出現(xiàn)的概率并不大, 則證明兩者之間的關聯(lián)度較低。若是兩者出現(xiàn)的概率較大, 則說明兩者的關聯(lián)度較高。另外, 在分析置信度時, 利用Confidence (A→B) = (A|B) , 也能有效判定兩者之間的關系。在出現(xiàn)置信度A的情況下, B的出現(xiàn)概率則是整體參數(shù)關系的'關鍵, 若是置信度的數(shù)值達到100%, 則直接證明A和B能同一時間出現(xiàn)。
3.3 神經(jīng)網(wǎng)絡算法
除了要對檔案的實際內(nèi)容進行數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)庫建構, 也要對其利用情況進行判定, 目前較為常見的利用率分析算法就是神經(jīng)網(wǎng)絡算法, 其借助數(shù)據(jù)分類系統(tǒng)判定和分析數(shù)據(jù)對象。值得注意的是, 在分類技術結構中, 要結合訓練數(shù)據(jù)集判定分類模型數(shù)據(jù)挖掘結構。神經(jīng)網(wǎng)絡算法類似于人腦系統(tǒng)的運行結構, 能建立完整的信息處理單元, 并且能夠整合非線性交換結構, 確保能憑借歷史數(shù)據(jù)對計算模型和分類體系展開深度分析[3]。
3.4 實現(xiàn)多元化應用
在檔案管理工作中應用計算機數(shù)據(jù)挖掘技術, 能對檔案分類管理予以分析, 保證信息需求分類總結工作的完整程度。尤其是檔案使用者在對檔案具體特征進行差異化分析的過程中, 能結合不同的元素對具體問題展開深度調(diào)研。一方面, 計算機數(shù)據(jù)挖掘技術借助決策樹算法處理規(guī)則化的檔案分析機制。在差異化訓練體系中, 要對數(shù)據(jù)集合中的數(shù)據(jù)進行系統(tǒng)化分析以及處理, 確保構建要求能適應數(shù)據(jù)挖掘的基本結構[4]。例如, 檔案管理人員借助數(shù)據(jù)挖掘技術能整合檔案使用人員長期瀏覽與關注的信息, 并且能集中收集和匯總間隔時間、信息查詢停留時間等, 從而建構完整的數(shù)據(jù)分析機制, 有效向其推送或者是提供便捷化查詢服務, 保證檔案管理數(shù)字化水平的提高。另一方面, 在檔案收集管理工作中應用數(shù)據(jù)挖掘技術, 主要是對數(shù)據(jù)信息進行分析, 結合基本結果建立概念模型, 保證模型以及測試樣本之間的比較參數(shù)符合標準, 從而真正建立更加系統(tǒng)化的分類框架體系。
4 結語
總而言之, 在檔案管理工作中應用數(shù)據(jù)挖掘技術, 能在準確判定用戶需求的同時, 維護數(shù)據(jù)處理效果, 并且減少檔案數(shù)字化的成本, 為后續(xù)工作的進一步優(yōu)化奠定堅實基礎。并且, 數(shù)據(jù)庫的建立, 也能節(jié)省經(jīng)費和設備維護成本, 真正實現(xiàn)數(shù)字化全面發(fā)展的目標, 促進檔案信息管理工作的長效進步。
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數(shù)據(jù)挖掘論文四： 題目：機器學習算法在數(shù)據(jù)挖掘中的應用
摘要：隨著科學技術的快速發(fā)展, 各種新鮮的事物和理念得到了廣泛的應用。其中機器學習算法就是一則典型案例——作為一種新型的算法, 其廣泛應用于各行各業(yè)之中。本篇論文旨在探討機器學習算法在數(shù)據(jù)挖掘中的具體應用, 我們利用龐大的移動終端數(shù)據(jù)網(wǎng)絡, 加強了基于GSM網(wǎng)絡的戶外終端定位, 從而提出了3個階段的定位算法, 有效提高了定位的精準度和速度。
關鍵詞：學習算法; GSM網(wǎng)絡; 定位; 數(shù)據(jù);
移動終端定位技術由來已久, 其主要是利用各種科學技術手段定位移動物體的精準位置以及高度。目前, 移動終端定位技術主要應用于軍事定位、緊急救援、網(wǎng)絡優(yōu)化、地圖導航等多個現(xiàn)代化的領域, 由于移動終端定位技術可以提供精準的位置服務信息, 所以其在市場上還是有較大的需求的, 這也為移動終端定位技術的優(yōu)化和發(fā)展, 提供了推動力。隨著通信網(wǎng)絡普及, 移動終端定位技術的發(fā)展也得到了一些幫助, 使得其定位的精準度和速度都得到了全面的優(yōu)化和提升。同時, 傳統(tǒng)的定位方法結合先進的算法來進行精準定位, 目前依舊還是有較大的進步空間。在工作中我選取機器學習算法結合數(shù)據(jù)挖掘技術對傳統(tǒng)定位技術加以改進, 取得了不錯的效果, 但也遇到了許多問題, 例如:使用機器學習算法來進行精準定位暫時無法滿足更大的區(qū)域要求, 還有想要利用較低的設備成本, 實現(xiàn)得到更多的精準定位的要求比較困難。所以本文對機器學習算法進行了深入的研究, 希望能夠幫助其更快速的定位、更精準的定位, 滿足市場的需要。
1 數(shù)據(jù)挖掘概述
數(shù)據(jù)挖掘又名數(shù)據(jù)探勘、信息挖掘。它是數(shù)據(jù)庫知識篩選中非常重要的一步。數(shù)據(jù)挖掘其實指的就是在大量的數(shù)據(jù)中通過算法找到有用信息的行為。一般情況下, 數(shù)據(jù)挖掘都會和計算機科學緊密聯(lián)系在一起, 通過統(tǒng)計集合、在線剖析、檢索篩選、機器學習、參數(shù)識別等多種方法來實現(xiàn)最初的目標。統(tǒng)計算法和機器學習算法是數(shù)據(jù)挖掘算法里面應用得比較廣泛的兩類。統(tǒng)計算法依賴于概率分析, 然后進行相關性判斷, 由此來執(zhí)行運算。
而機器學習算法主要依靠人工智能科技, 通過大量的樣本收集、學習和訓練, 可以自動匹配運算所需的相關參數(shù)及模式。它綜合了數(shù)學、物理學、自動化和計算機科學等多種學習理論, 雖然能夠應用的領域和目標各不相同, 但是這些算法都可以被獨立使用運算, 當然也可以相互幫助, 綜合應用, 可以說是一種可以“因時而變”、“因事而變”的算法。在機器學習算法的領域, 人工神經(jīng)網(wǎng)絡是比較重要和常見的一種。因為它的優(yōu)秀的數(shù)據(jù)處理和演練、學習的能力較強。
而且對于問題數(shù)據(jù)還可以進行精準的識別與處理分析, 所以應用的頻次更多。人工神經(jīng)網(wǎng)絡依賴于多種多樣的建模模型來進行工作, 由此來滿足不同的數(shù)據(jù)需求。綜合來看, 人工神經(jīng)網(wǎng)絡的建模, 它的精準度比較高, 綜合表述能力優(yōu)秀, 而且在應用的過程中, 不需要依賴專家的輔助力量, 雖然仍有缺陷, 比如在訓練數(shù)據(jù)的時候耗時較多, 知識的理解能力還沒有達到智能化的標準, 但是, 相對于其他方式而言, 人工神經(jīng)網(wǎng)絡的優(yōu)勢依舊是比較突出的。
2 以機器學習算法為基礎的GSM網(wǎng)絡定位
2.1 定位問題的建模
建模的過程主要是以支持向量機定位方式作為基礎, 把定位的位置柵格化, 面積較小的柵格位置就是獨立的一種類別, 在定位的位置內(nèi), 我們收集數(shù)目龐大的終端測量數(shù)據(jù), 然后利用計算機對測量報告進行分析處理, 測量柵格的距離度量和精準度, 然后對移動終端柵格進行預估判斷, 最終利用機器學習進行分析求解。
2.2 采集數(shù)據(jù)和預處理
本次研究, 我們采用的模型對象是我國某一個周邊長達10千米的二線城市。在該城市區(qū)域內(nèi), 我們測量了四個不同時間段內(nèi)的數(shù)據(jù), 為了保證機器學習算法定位的精準性和有效性, 我們把其中的三批數(shù)據(jù)作為訓練數(shù)據(jù), 最后一組數(shù)據(jù)作為定位數(shù)據(jù), 然后把定位數(shù)據(jù)周邊十米內(nèi)的前三組訓練數(shù)據(jù)的相關信息進行清除。一旦確定某一待定位數(shù)據(jù), 就要在不同的時間內(nèi)進行測量, 按照測量出的數(shù)據(jù)信息的經(jīng)緯度和平均值, 再進行換算, 最終, 得到真實的數(shù)據(jù)量, 提升定位的速度以及有效程度。
2.3 以基站的經(jīng)緯度為基礎的初步定位
用機器學習算法來進行移動終端定位, 其復雜性也是比較大的, 一旦區(qū)域面積增加, 那么模型和分類也相應增加, 而且更加復雜, 所以, 利用機器學習算法來進行移動終端定位的過程, 會隨著定位區(qū)域面積的增大, 而耗費更多的時間。利用基站的經(jīng)緯度作為基礎來進行早期的定位, 則需要以下幾個步驟:要將邊長為十千米的正方形分割成一千米的小柵格, 如果想要定位數(shù)據(jù)集內(nèi)的相關信息, 就要選擇對邊長是一千米的小柵格進行計算, 而如果是想要獲得邊長一千米的大柵格, 就要對邊長是一千米的柵格精心計算。
2.4 以向量機為基礎的二次定位
在完成初步定位工作后, 要確定一個邊長為兩千米的正方形, 由于第一級支持向量機定位的區(qū)域是四百米, 定位輸出的是以一百米柵格作為中心點的經(jīng)緯度數(shù)據(jù)信息, 相對于一級向量機的定位而言, 二級向量機在定位計算的時候難度是較低的, 更加簡便。后期的預算主要依賴決策函數(shù)計算和樣本向量機計算。隨著柵格的變小, 定位的精準度將越來越高, 而由于增加分類的問題數(shù)量是上升的, 所以, 定位的復雜度也是相對增加的。
2.5 以K-近鄰法為基礎的三次定位
第一步要做的就是選定需要定位的區(qū)域面積, 在二次輸出之后, 確定其經(jīng)緯度, 然后依賴經(jīng)緯度來確定邊長面積, 這些都是進行區(qū)域定位的基礎性工作, 緊接著就是定位模型的訓練。以K-近鄰法為基礎的三次定位需要的是綜合訓練信息數(shù)據(jù), 對于這些信息數(shù)據(jù), 要以大小為選擇依據(jù)進行篩選和合并, 這樣就能夠減少計算的重復性。當然了, 選擇的區(qū)域面積越大, 其定位的速度和精準性也就越低。
3 結語
近年來, 隨著我國科學技術的不斷發(fā)展和進步, 數(shù)據(jù)挖掘技術愈加重要。根據(jù)上面的研究, 我們證明了, 在數(shù)據(jù)挖掘的過程中, 應用機器學習算法具有舉足輕重的作用。作為一門多領域互相交叉的知識學科, 它能夠幫助我們提升定位的精準度以及定位速度, 可以被廣泛的應用于各行各業(yè)。所以, 對于機器學習算法, 相關人員要加以重視, 不斷的進行改良以及改善, 切實的發(fā)揮其有利的方面, 將其廣泛應用于智能定位的各個領域, 幫助我們解決關于戶外移動終端的定位的問題。
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數(shù)據(jù)挖掘論文五： 題目：軟件工程數(shù)據(jù)挖掘研究進展
摘要：數(shù)據(jù)挖掘是指在大數(shù)據(jù)中開發(fā)出有價值信息數(shù)據(jù)的過程。計算機技術的不斷進步, 通過人工的方式進行軟件的開發(fā)與維護難度較大。而數(shù)據(jù)挖掘能夠有效的提升軟件開發(fā)的效率, 并能夠在大量的數(shù)據(jù)中獲得有效的數(shù)據(jù)。文章主要探究軟件工程中數(shù)據(jù)挖掘技術的任務和存在的問題, 并重點論述軟件開發(fā)過程中出現(xiàn)的問題和相關的解決措施。
關鍵詞：軟件工程; 數(shù)據(jù)挖掘; 解決措施;
在軟件開發(fā)過程中, 為了能夠獲得更加準確的數(shù)據(jù)資源, 軟件的研發(fā)人員就需要搜集和整理數(shù)據(jù)。但是在大數(shù)據(jù)時代, 人工獲取數(shù)據(jù)信息的難度極大。當前, 軟件工程中運用最多的就是數(shù)據(jù)挖掘技術。軟件挖掘技術是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘技術在軟件工程方向的其中一部分。但是它具有自身的特征, 體現(xiàn)在以下三個方面:
(1) 在軟件工程中, 對有效數(shù)據(jù)的挖掘和處理;
(2) 挖掘數(shù)據(jù)算法的選擇問題;
(3) 軟件的開發(fā)者該如何選擇數(shù)據(jù)。
1 在軟件工程中數(shù)據(jù)挖掘的主要任務
在數(shù)據(jù)挖掘技術中, 軟件工程數(shù)據(jù)挖掘是其中之一, 其挖掘的過程與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的挖掘無異。通常包括三個階段:第一階段, 數(shù)據(jù)的預處理;第二階段, 數(shù)據(jù)的挖掘;第三階段, 對結果的評估。第一階段的主要任務有對數(shù)據(jù)的分類、對異常數(shù)據(jù)的檢測以及整理和提取復雜信息等。雖然軟件工程的數(shù)據(jù)挖掘和傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘存在相似性, 但是也存在一定的差異, 其主要體現(xiàn)在以下三個方面:
1.1 軟件工程的數(shù)據(jù)更加復雜
軟件工程數(shù)據(jù)主要包括兩種, 一種是軟件報告, 另外一種是軟件的版本信息。當然還包括一些軟件代碼和注釋在內(nèi)的非結構化數(shù)據(jù)信息。這兩種軟件工程數(shù)據(jù)的算法是不同的, 但是兩者之間又有一定的聯(lián)系, 這也是軟件工程數(shù)據(jù)挖掘復雜性的重要原因。
1.2 數(shù)據(jù)分析結果的表現(xiàn)更加特殊
傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘結果可以通過很多種結果展示出來, 最常見的有報表和文字的方式。但是對于軟件工程的數(shù)據(jù)挖掘來講, 它最主要的職能是給軟件的研發(fā)人員提供更加精準的案例, 軟件漏洞的實際定位以及設計構造方面的信息, 同時也包括數(shù)據(jù)挖掘的統(tǒng)計結果。所以這就要求軟件工程的數(shù)據(jù)挖掘需要更加先進的結果提交方式和途徑。
1.3 對數(shù)據(jù)挖掘結果難以達成一致的評價
我國傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘已經(jīng)初步形成統(tǒng)一的評價標準, 而且評價體系相對成熟。但是軟件工程的數(shù)據(jù)挖掘過程中, 研發(fā)人員需要更多復雜而又具體的數(shù)據(jù)信息, 所以數(shù)據(jù)的表示方法也相對多樣化, 數(shù)據(jù)之間難以進行對比, 所以也就難以達成一致的評價標準和結果。不難看出, 軟件工程數(shù)據(jù)挖掘的關鍵在于對挖掘數(shù)據(jù)的預處理和對數(shù)據(jù)結果的表示方法。
2 軟件工程研發(fā)階段出現(xiàn)的問題和解決措施
軟件在研發(fā)階段主要的任務是對軟件運行程序的編寫。以下是軟件在編碼和結果的提交過程中出現(xiàn)的問題和相應的解決措施。
2.1 對軟件代碼的編寫過程
該過程需要軟件的研發(fā)人員能夠?qū)ψ约盒枰帉懙拇a結構與功能有充分的了解和認識。并能夠依據(jù)自身掌握的信息, 在數(shù)據(jù)庫中搜集到可以使用的數(shù)據(jù)信息。通常情況下, 編程需要的數(shù)據(jù)信息可以分為三個方面:
(1) 軟件的研發(fā)人員能夠在已經(jīng)存在的代碼中搜集可以重新使用的代碼;
(2) 軟件的研發(fā)人員可以搜尋可以重用的靜態(tài)規(guī)則, 比如繼承關系等。
(3) 軟件的開發(fā)人員搜尋可以重用的動態(tài)規(guī)則。
包括軟件的接口調(diào)用順序等。在尋找以上信息的過程中, 通常是利用軟件的幫助文檔、尋求外界幫助和搜集代碼的方式實現(xiàn), 但是以上方式在搜集信息過程中往往會遇到較多的問題, 比如:幫助文檔的準確性較低, 同時不夠完整, 可利用的重用信息不多等。
2.2 對軟件代碼的重用
在對軟件代碼重用過程中, 最關鍵的問題是軟件的研發(fā)人員必須掌握需要的類或方法, 并能夠通過與之有聯(lián)系的代碼實現(xiàn)代碼的重用。但是這種方式哦足跡信息將會耗費工作人員大量的精力。而通過關鍵詞在代碼庫中搜集可重用的軟件代碼, 同時按照代碼的相關度對搜集到的代碼進行排序, 該過程使用的原理就是可重用的代碼必然模式基本類似, 最終所展現(xiàn)出來的搜索結果是以上下文結構的方式展現(xiàn)的。比如:類與類之間的聯(lián)系。其實現(xiàn)的具體流程如下:
(1) 軟件的開發(fā)人員創(chuàng)建同時具備例程和上下文架構的代碼庫;
(2) 軟件的研發(fā)人員能夠向代碼庫提供類的相關信息, 然后對反饋的結果進行評估, 創(chuàng)建新型的代碼庫。
(3) 未來的研發(fā)人員在搜集過程中能夠按照評估結果的高低排序, 便于查詢, 極大地縮減工作人員的任務量, 提升其工作效率。
2.3 對動態(tài)規(guī)則的重用
軟件工程領域內(nèi)對動態(tài)規(guī)則重用的研究已經(jīng)相對成熟, 通過在編譯器內(nèi)安裝特定插件的方式檢驗代碼是否為動態(tài)規(guī)則最適用的, 并能夠?qū)⒉贿m合的規(guī)則反饋給軟件的研發(fā)人員。其操作流程為:
(1) 軟件的研發(fā)人員能夠規(guī)定動態(tài)規(guī)則的順序, 主要表現(xiàn)在:使用某一函數(shù)是不能夠調(diào)用其他的函數(shù)。
(2) 實現(xiàn)對相關數(shù)據(jù)的保存, 可以通過隊列等簡單的數(shù)據(jù)結構完成。在利用編譯拓展中檢測其中的順序。
(3) 能夠?qū)㈠e誤的信息反饋給軟件的研發(fā)人員。
3 結束語
在軟件工程的數(shù)據(jù)挖掘過程中, 數(shù)據(jù)挖掘的概念才逐步被定義, 但是所需要挖掘的數(shù)據(jù)是已經(jīng)存在的。數(shù)據(jù)挖掘技術在軟件工程中的運用能夠降低研發(fā)人員的工作量, 同時軟件工程與數(shù)據(jù)挖掘的結合是計算機技術必然的發(fā)展方向。從數(shù)據(jù)挖掘的過程來講, 在其整個實施過程和周期中都包括軟件工程。而對數(shù)據(jù)挖掘的技術手段來講, 它在軟件工程中的運用更加普遍。在對數(shù)據(jù)挖掘技術的研究過程中可以發(fā)現(xiàn), 該技術雖然已經(jīng)獲得一定的效果, 但是還有更多未被挖掘的空間, 還需要進一步的研究和發(fā)現(xiàn)。
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數(shù)據(jù)挖掘論文15
摘要：隨著科學技術的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)挖掘技術也應運而生。為了高效有序的醫(yī)療信息管理，需要加強數(shù)據(jù)挖掘技術在醫(yī)療信息管理中的實際應用，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)挖掘技術在醫(yī)療信息管理中的應用這一課題進行相應的探究，從而提出合理的改進建議。
關鍵詞：挖掘技術；醫(yī)療信息管理；應用方式
數(shù)據(jù)挖掘作為一種數(shù)據(jù)信息再利用的有效技術，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)計為主要技術支柱進行技術管理與決策。而在醫(yī)療信息管理過程之中應用數(shù)據(jù)挖掘技術能夠較好地針對醫(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)挖掘技術在醫(yī)療信息管理中的應用為著手點，從而針對其應用現(xiàn)狀進行探究，以此提出加強數(shù)據(jù)挖掘技術在醫(yī)療信息管理中應用的具體措施，希望能夠在理論層面上推動醫(yī)療信息管理工作的飛躍。
1在醫(yī)療信息管理中應用數(shù)據(jù)挖掘技術的基本內(nèi)涵
數(shù)據(jù)挖掘是結合信息收集技術、人工智能處理技術以及分析檢測技術等所形成的功能強大的技術。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，應用數(shù)據(jù)挖掘技術可以較好地加強醫(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)挖掘技術在醫(yī)療信息中所體現(xiàn)出的應用方式有所不同，在數(shù)據(jù)挖掘技術應用過程之中，既可以針對同一類的實物反應出共同性質(zhì)的基本特征，同時也能夠根據(jù)具有一定關聯(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，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)療信息管理中應用數(shù)據(jù)挖掘技術不僅僅能夠推動醫(yī)療信息管理水平的提升，也是醫(yī)院實現(xiàn)現(xiàn)代化、信息化建設的重要體現(xiàn)，需要從根本上明確醫(yī)療信息管理應用數(shù)據(jù)挖掘技術的必要性與基本內(nèi)涵，從而針對醫(yī)院的管理現(xiàn)狀實現(xiàn)其管理方式與技術應用的轉(zhuǎn)變與優(yōu)化。
2在醫(yī)療信息管理過程之中加強數(shù)據(jù)挖掘技術應用的重要措施
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
在應用數(shù)據(jù)挖掘技術的過程之中，必須基于數(shù)據(jù)庫信息的基礎之上，其數(shù)據(jù)挖掘技術才能夠進行相應的規(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聯(lián)性建模，比如數(shù)據(jù)庫中有基礎性藥物，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)挖掘技術的應用奠定相應的基礎[2]。
2.2細化數(shù)據(jù)挖掘技術應用類別
想要在醫(yī)療信息管理過程之中，加強對于數(shù)據(jù)挖掘技術的有效應用，就需要從數(shù)據(jù)挖掘技術應用類別處進行著手，從而提升技術應用的針對性與有效性。常見的技術應用類別有：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)挖掘技術都可以在這些類別之中實現(xiàn)應用，但是在應用的過程之中也有所不同。以病房區(qū)域管理為例，在應用數(shù)據(jù)挖掘技術之前，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'主要參考標準。其次利用數(shù)據(jù)挖掘技術能夠較好地實現(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)挖掘技術建立其病區(qū)管理的標準模型以及統(tǒng)計指標，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，例如基礎醫(yī)療設備、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)挖掘技術來進一步加強其多種數(shù)據(jù)之間的關聯(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。
2.3明確數(shù)據(jù)挖掘技術的應用方向
醫(yī)院加強數(shù)據(jù)挖掘技術應用方向的探索上，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)挖掘技術多方進行患者信息比對，同時制訂完善的醫(yī)療服務影響策略方式，加強對于客戶行為的分析；在數(shù)據(jù)挖掘的基礎之上，增強其技術應用的實用性，在分析的基礎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)挖掘技術的高效應用。
3結語
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，實現(xiàn)其信息管理水平的提升。通過明確數(shù)據(jù)挖掘技術的應用方向、應用類別以及建模數(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)挖掘技術應用效果的提升.
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