《数据挖掘论文优秀16篇》
无论在学习或是工作中，大家都接触过论文吧，论文可以推广经验，交流认识。那要怎么写好论文呢？
数据挖掘论文 1
题目：档案信息管理系统中的计算机数据挖掘技术探讨
摘要：伴随着计算机技术的不断进步和发展， 数据挖掘技术成为数据处理工作中的重点技术， 能借助相关算法搜索相关信息， 在节省人力资本的同时， 提高数据检索的实际效率， 基于此， 被广泛应用在数据密集型行业中。笔者简要分析了计算机数据挖掘技术， 并集中阐释了档案信息管理系统计算机数据仓库的建立和技术实现过程， 以供参考。
关键词：档案信息管理系统； 计算机； 数据挖掘技术； 1 数据挖掘技术概述
数据挖掘技术就是指在大量随机数据中提取隐含信息， 并且将其整合后应用在知识处理体系的技术过程。若是从技术层面判定数据挖掘技术， 则需要将其划分在商业数据处理技术中， 整合商业数据提取和转化机制， 并且建构更加系统化的分析模型和处理机制， 从根本上优化商业决策。借助数据挖掘技术能建构完整的数据仓库， 满足集成性、时变性以及非易失性等需求， 整和数据处理和冗余参数， 确保技术框架结构的完整性。
目前， 数据挖掘技术常用的工具， 如SAS企业的Enterprise Miner、IBM企业的Intellient Miner以及SPSS企业的Clementine等应用都十分广泛。企业在实际工作过程中， 往往会利用数据源和数据预处理工具进行数据定型和更新管理， 并且应用聚类分析模块、决策树分析模块以及关联分析算法等， 借助数据挖掘技术对相关数据进行处理。
2 档案信息管理系统计算机数据仓库的建立
2.1 客户需求单元
为了充分发挥档案信息管理系统的优势， 要结合客户的实际需求建立完整的处理框架体系。在数据库体系建立中， 要适应迭代式处理特征， 并且从用户需求出发整合数据模型， 保证其建立过程能按照整体规划有序进行， 且能按照目标和分析框架参数完成操作。首先， 要确立基础性的数据仓库对象， 由于是档案信息管理， 因此， 要集中划分档案数据分析的主题， 并且有效录入档案信息， 确保满足档案的数据分析需求。其次， 要对日常工作中的用户数据进行集中的挖掘处理， 从根本上提高数据仓库分析的完整性。
(1) 确定数据仓库的基础性用户， 其中， 主要包括档案工作人员和使用人员， 结合不同人员的工作需求建立相应的数据仓库。
(2) 档案工作要利用数据分析和档案用户特征分析进行分类描述。
(3) 确定档案的基础性分类主题， 一般而言， 要将文书档案归档情况、卷数等基础性信息作为分类依据。
2.2 数据库设计单元
在设计过程中， 要针对不同维度建立相应的参数体系和组成结构， 并且有效整合组成事实表的主键项目， 建立框架结构。
第一， 建立事实表。事实表是数据模型的核心单元， 主要是记录相关业务和统计数据的表， 能整合数据仓库中的信息单元， 并且提升多维空间处理效果， 确保数据储存过程切实有效。 (1) 档案管理中文书档案目录卷数事实表：事实表主键， 字段类型Int, 字段为Id;文书归档年份， 字段类型Int, 字段为Gdyear_key;文书归档类型， 字段类型Int, 字段为Ajtm_key;文书归档单位， 字段类型Int, 字段为Gddw_key;文书档案生成年份， 字段类型Int, 字段为Ajscsj_key, 以及文书档案包括的文件数目。 (2) 档案管理中文书档案卷数事实表：事实表主键， 字段类型Int, 字段为Id;文书归档利用日期， 字段类型Int, 字段为Date_key;文书归档利用单位， 字段类型Int, 字段为Dw_key;文书归档利用类别， 字段类型Int, 字段为Dalb_key;文书归档利用年份， 字段类型Int, 字段为Dayear_key等[1]。
第二， 建立维度表， 在实际数据仓库建立和运维工作中， 提高数据管理效果和水平， 确保建立循环和反馈的系统框架体系， 并且处理增长过程和完善过程， 有效实现数据库模型设计以及相关维护操作。首先， 要对模式的基础性维度进行分析并且制作相应的表， 主要包括档案年度维表、利用方式维表等。其次， 要建构数据库星型模型体系。最后， 要集中判定数据库工具， 保证数据库平台在客户管理工作方面具备一定的优势， 集中制订商务智能解决方案， 保证集成环境的稳定性和数据仓库建模的效果， 真正提高数据抽取以及转换工作的实际水平。需要注意的是， 在全面整合和分析处理数据的过程中， 要分离文书档案中的数据， 相关操作如下：
from dag gd temp//删除临时表中的数据
Ch count=dag 1.importfile (dbo.u wswj) //将文书目录中数据导出到数据窗口
Dag 1.() //将数据窗口中的数据保存到临时表
相关技术人员要对数据进行有效处理， 以保证相关数据合并操作、连接操作以及条件性拆分操作等都能按照数据预处理管理要求合理化进行， 从根本上维护数据处理效果。
2.3 多维数据模型建立单元
在档案多维数据模型建立的过程中， 相关技术人员要判定联机分析处理项目和数据挖掘方案， 整合信息系统中的数据源、数据视图、维度参数以及属性参数等， 保证具体单元能发挥其实际作用， 并且真正发挥档案维表的稳定性、安全性优势。
第一， 档案事实表中的数据稳定， 事实表是加载和处理档案数据的基本模块， 按照档案目录数据表和档案利用情况表分析和判定其类别和归档时间， 从而提高数据独立分析水平。一方面， 能追加有效的数据， 保证数据仓库信息的基本质量， 也能追加时间判定标准， 能在实际操作中减少扫描整个表浪费的时间， 从根本上提高实际效率。另一方面， 能删除数据， 实现数据更新， 检索相关关键词即可。并且也能同时修改数据， 维护档案撤出和档案追加的动态化处理效果。
第二， 档案维表的安全性。在维表管理工作中， 档案参数和数据的安全稳定性十分关键， 由于其不会随着时间的推移出现变化， 因此， 要对其进行合理的处理和协调。维表本身的存储空间较小， 尽管结构发生变化的概率不大， 但仍会对代表的对象产生影响， 这就会使得数据出现动态的变化。对于这种改变， 需要借助新维生成的方式进行处理， 从而保证不同维表能有效连接， 整合正确数据的同时， 也能对事实表外键进行分析[2]。
3 档案信息管理系统计算机数据仓库的实现
3.1 描述需求
随着互联网技术和数据库技术不断进步， 要提高档案数字化水平以及完善信息化整合机制， 加快数据库管控体系的更新， 确保设备存储以及网络环境一体化水平能满足需求， 尤其是在档案资源重组和预测项目中， 只有从根本上落实数据挖掘体系， 才能为后续信息档案管理项目升级奠定坚实基础。另外， 在数据表和文书等基础性数据结构模型建立的基础上， 要按照规律制定具有个性化的主动性服务机制。
3.2 关联计算
在实际档案分析工作开展过程中， 关联算法描述十分关键， 能对某些行为特征进行统筹整合， 从而制定分析决策。在进行关联规则强度分析时， 要结合支持度和置信度等系统化数据进行综合衡量。例如， 档案数据库中有A和B两个基础项集合， 支持度为P (A∪B) , 则直接表述了A和B在同一时间出现的基础性概率。若是两者出现的概率并不大， 则证明两者之间的关联度较低。若是两者出现的概率较大， 则说明两者的关联度较高。另外， 在分析置信度时， 利用Confidence (A→B) = (A|B) , 也能有效判定两者之间的关系。在出现置信度A的情况下， B的出现概率则是整体参数关系的关键， 若是置信度的数值达到100%, 则直接证明A和B能同一时间出现。
3.3 神经网络算法
除了要对档案的实际内容进行数据分析和数据库建构， 也要对其利用情况进行判定， 目前较为常见的利用率分析算法就是神经网络算法， 其借助数据分类系统判定和分析数据对象。值得注意的是， 在分类技术结构中， 要结合训练数据集判定分类模型数据挖掘结构。神经网络算法类似于人脑系统的运行结构， 能建立完整的信息处理单元， 并且能够整合非线性交换结构， 确保能凭借历史数据对计算模型和分类体系展开深度分析[3]。
3.4 实现多元化应用
在档案管理工作中应用计算机数据挖掘技术， 能对档案分类管理予以分析， 保证信息需求分类总结工作的完整程度。尤其是档案使用者在对档案具体特征进行差异化分析的过程中， 能结合不同的元素对具体问题展开深度调研。一方面， 计算机数据挖掘技术借助决策树算法处理规则化的档案分析机制。在差异化训练体系中， 要对数据集合中的数据进行系统化分析以及处理， 确保构建要求能适应数据挖掘的基本结构[4]。例如， 档案管理人员借助数据挖掘技术能整合档案使用人员长期浏览与关注的信息， 并且能集中收集和汇总间隔时间、信息查询停留时间等， 从而建构完整的数据分析机制， 有效向其推送或者是提供便捷化查询服务， 保证档案管理数字化水平的提高。另一方面， 在档案收集管理工作中应用数据挖掘技术， 主要是对数据信息进行分析， 结合基本结果建立概念模型， 保证模型以及测试样本之间的比较参数符合标准， 从而真正建立更加系统化的分类框架体系。
4 结语
总而言之， 在档案管理工作中应用数据挖掘技术， 能在准确判定用户需求的同时， 维护数据处理效果， 并且减少档案数字化的成本， 为后续工作的进一步优化奠定坚实基础。并且， 数据库的建立， 也能节省经费和设备维护成本， 真正实现数字化全面发展的目标， 促进档案信息管理工作的长效进步。
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[2]王晓燕。数据挖掘技术在档案信息管理中的应用[J].兰台世界， 20xx (23) :25-26.
[3]韩吉义。基于数据挖掘技术的高校图书馆档案信息管理平台的构筑[J].山西档案， 20xx (6) :61-63.
[4]哈立原。基于数据挖掘技术的高校图书馆档案信息管理平台构建[J].山西档案， 20xx (5) :105-107.
数据挖掘论文四： 题目：机器学习算法在数据挖掘中的`应用
摘要：随着科学技术的快速发展， 各种新鲜的事物和理念得到了广泛的应用。其中机器学习算法就是一则典型案例——作为一种新型的算法， 其广泛应用于各行各业之中。本篇论文旨在探讨机器学习算法在数据挖掘中的具体应用， 我们利用庞大的移动终端数据网络， 加强了基于GSM网络的户外终端定位， 从而提出了3个阶段的定位算法， 有效提高了定位的精准度和速度。
关键词：学习算法； GSM网络； 定位； 数据；
移动终端定位技术由来已久， 其主要是利用各种科学技术手段定位移动物体的精准位置以及高度。目前， 移动终端定位技术主要应用于军事定位、紧急救援、网络优化、地图导航等多个现代化的领域， 由于移动终端定位技术可以提供精准的位置服务信息， 所以其在市场上还是有较大的需求的， 这也为移动终端定位技术的优化和发展， 提供了推动力。随着通信网络普及， 移动终端定位技术的发展也得到了一些帮助， 使得其定位的精准度和速度都得到了全面的优化和提升。同时， 传统的定位方法结合先进的算法来进行精准定位， 目前依旧还是有较大的进步空间。在工作中我选取机器学习算法结合数据挖掘技术对传统定位技术加以改进， 取得了不错的效果， 但也遇到了许多问题， 例如：使用机器学习算法来进行精准定位暂时无法满足更大的区域要求， 还有想要利用较低的设备成本， 实现得到更多的精准定位的要求比较困难。所以本文对机器学习算法进行了深入的研究， 希望能够帮助其更快速的定位、更精准的定位， 满足市场的需要。
1 数据挖掘概述
数据挖掘又名数据探勘、信息挖掘。它是数据库知识筛选中非常重要的一步。数据挖掘其实指的就是在大量的数据中通过算法找到有用信息的行为。一般情况下， 数据挖掘都会和计算机科学紧密联系在一起， 通过统计集合、在线剖析、检索筛选、机器学习、参数识别等多种方法来实现最初的目标。统计算法和机器学习算法是数据挖掘算法里面应用得比较广泛的两类。统计算法依赖于概率分析， 然后进行相关性判断， 由此来执行运算。
而机器学习算法主要依靠人工智能科技， 通过大量的样本收集、学习和训练， 可以自动匹配运算所需的相关参数及模式。它综合了数学、物理学、自动化和计算机科学等多种学习理论， 虽然能够应用的领域和目标各不相同， 但是这些算法都可以被独立使用运算， 当然也可以相互帮助， 综合应用， 可以说是一种可以“因时而变”、“因事而变”的算法。在机器学习算法的领域， 人工神经网络是比较重要和常见的一种。因为它的优秀的数据处理和演练、学习的能力较强。
而且对于问题数据还可以进行精准的识别与处理分析， 所以应用的频次更多。人工神经网络依赖于多种多样的建模模型来进行工作， 由此来满足不同的数据需求。综合来看， 人工神经网络的建模， 它的精准度比较高， 综合表述能力优秀， 而且在应用的过程中， 不需要依赖专家的辅助力量， 虽然仍有缺陷， 比如在训练数据的时候耗时较多， 知识的理解能力还没有达到智能化的标准， 但是， 相对于其他方式而言， 人工神经网络的优势依旧是比较突出的。
2 以机器学习算法为基础的GSM网络定位
2.1 定位问题的建模
建模的过程主要是以支持向量机定位方式作为基础， 把定位的位置栅格化， 面积较小的栅格位置就是独立的一种类别， 在定位的位置内， 我们收集数目庞大的终端测量数据， 然后利用计算机对测量报告进行分析处理， 测量栅格的距离度量和精准度， 然后对移动终端栅格进行预估判断， 最终利用机器学习进行分析求解。
2.2 采集数据和预处理
本次研究， 我们采用的模型对象是我国某一个周边长达10千米的二线城市。在该城市区域内， 我们测量了四个不同时间段内的数据， 为了保证机器学习算法定位的精准性和有效性， 我们把其中的三批数据作为训练数据， 最后一组数据作为定位数据， 然后把定位数据周边十米内的前三组训练数据的相关信息进行清除。一旦确定某一待定位数据， 就要在不同的时间内进行测量， 按照测量出的数据信息的经纬度和平均值， 再进行换算， 最终， 得到真实的数据量， 提升定位的速度以及有效程度。
2.3 以基站的经纬度为基础的初步定位
用机器学习算法来进行移动终端定位， 其复杂性也是比较大的， 一旦区域面积增加， 那么模型和分类也相应增加， 而且更加复杂， 所以， 利用机器学习算法来进行移动终端定位的过程， 会随着定位区域面积的增大， 而耗费更多的时间。利用基站的经纬度作为基础来进行早期的定位， 则需要以下几个步骤：要将�
2.4 以向量机为基础的二次定位
在完成初步定位工作后， 要确定一个� 后期的预算主要依赖决策函数计算和样本向量机计算。随着栅格的变小， 定位的精准度将越来越高， 而由于增加分类的问题数量是上升的， 所以， 定位的复杂度也是相对增加的。
2.5 以K-近邻法为基础的三次定位
第一步要做的就是选定需要定位的区域面积， 在二次输出之后， 确定其经纬度， 然后依赖经纬度来确定边长面积， 这些都是进行区域定位的基础性工作， 紧接着就是定位模型的训练。以K-近邻法为基础的三次定位需要的是综合训练信息数据， 对于这些信息数据， 要以大小为选择依据进行筛选和合并， 这样就能够减少计算的重复性。当然了， 选择的区域面积越大， 其定位的速度和精准性也就越低。
3 结语
近年来， 随着我国科学技术的不断发展和进步， 数据挖掘技术愈加重要。根据上面的研究， 我们证明了， 在数据挖掘的过程中， 应用机器学习算法具有举足轻重的作用。作为一门多领域互相交叉的知识学科， 它能够帮助我们提升定位的精准度以及定位速度， 可以被广泛的应用于各行各业。所以， 对于机器学习算法， 相关人员要加以重视， 不断的进行改良以及改善， 切实的发挥其有利的方面， 将其广泛应用于智能定位的各个领域， 帮助我们解决关于户外移动终端的定位的问题。
参考文献
[1]陈小燕， CHENXiaoyan.机器学习算法在数据挖掘中的应用[J].现代电子技术， 20xx, v.38;No.451 (20) :11-14.
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[3]莫雪峰。机器学习算法在数据挖掘中的应用[J].科教文汇， 20xx (07) :175-178.
数据挖掘论文五： 题目：软件工程数据挖掘研究进展
摘要：数据挖掘是指在大数据中开发出有价值信息数据的过程。计算机技术的不断进步， 通过人工的方式进行软件的开发与维护难度较大。而数据挖掘能够有效的提升软件开发的效率， 并能够在大量的数据中获得有效的数据。文章主要探究软件工程中数据挖掘技术的任务和存在的问题， 并重点论述软件开发过程中出现的问题和相关的解决措施。
关键词：软件工程； 数据挖掘； 解决措施；
在软件开发过程中， 为了能够获得更加准确的数据资源， 软件的研发人员就需要搜集和整理数据。但是在大数据时代， 人工获取数据信息的难度极大。当前， 软件工程中运用最多的就是数据挖掘技术。软件挖掘技术是传统数据挖掘技术在软件工程方向的其中一部分。但是它具有自身的特征， 体现在以下三个方面：
(1) 在软件工程中， 对有效数据的挖掘和处理；
(2) 挖掘数据算法的选择问题；
(3) 软件的开发者该如何选择数据。
1 在软件工程中数据挖掘的主要任务
在数据挖掘技术中， 软件工程数据挖掘是其中之一， 其挖掘的过程与传统数据的挖掘无异。通常包括三个阶段：第一阶段， 数据的预处理；第二阶段， 数据的挖掘；第三阶段， 对结果的评估。第一阶段的主要任务有对数据的分类、对异常数据的检测以及整理和提取复杂信息等。虽然软件工程的数据挖掘和传统的数据挖掘存在相似性， 但是也存在一定的差异， 其主要体现在以下三个方面：
1.1 软件工程的数据更加复杂
软件工程数据主要包括两种， 一种是软件报告， 另外一种是软件的版本信息。当然还包括一些软件代码和注释在内的非结构化数据信息。这两种软件工程数据的算法是不同的， 但是两者之间又有一定的联系， 这也是软件工程数据挖掘复杂性的重要原因。
1.2 数据分析结果的表现更加特殊
传统的数据挖掘结果可以通过很多种结果展示出来， 最常见的有报表和文字的方式。但是对于软件工程的数据挖掘来讲， 它最主要的职能是给软件的研发人员提供更加精准的案例， 软件漏洞的实际定位以及设计构造方面的信息， 同时也包括数据挖掘的统计结果。所以这就要求软件工程的数据挖掘需要更加先进的结果提交方式和途径。
1.3 对数据挖掘结果难以达成一致的评价
我国传统的数据挖掘已经初步形成统一的评价标准， 而且评价体系相对成熟。但是软件工程的数据挖掘过程中， 研发人员需要更多复杂而又具体的数据信息， 所以数据的表示方法也相对多样化， 数据之间难以进行对比， 所以也就难以达成一致的评价标准和结果。不难看出， 软件工程数据挖掘的关键在于对挖掘数据的预处理和对数据结果的表示方法。
2 软件工程研发阶段出现的问题和解决措施
软件在研发阶段主要的任务是对软件运行程序的编写。以下是软件在编码和结果的提交过程中出现的问题和相应的解决措施。
2.1 对软件代码的编写过程
该过程需要软件的研发人员能够对自己需要编写的代码结构与功能有充分的了解和认识。并能够依据自身掌握的信息， 在数据库中搜集到可以使用的数据信息。通常情况下， 编程需要的数据信息可以分为三个方面：
(1) 软件的研发人员能够在已经存在的代码中搜集可以重新使用的代码；
(2) 软件的研发人员可以搜寻可以重用的静态规则， 比如继承关系等。
(3) 软件的开发人员搜寻可以重用的动态规则。
包括软件的接口调用顺序等。在寻找以上信息的过程中， 通常是利用软件的帮助文档、寻求外界帮助和搜集代码的方式实现， 但是以上方式在搜集信息过程中往往会遇到较多的问题， 比如：帮助文档的准确性较低， 同时不够完整， 可利用的重用信息不多等。
2.2 对软件代码的重用
在对软件代码重用过程中， 最关键的问题是软件的研发人员必须掌握需要的类或方法， 并能够通过与之有联系的代码实现代码的重用。但是这种方式哦足迹信息将会耗费工作人员大量的精力。而通过关键词在代码库中搜集可重用的软件代码， 同时按照代码的相关度对搜集到的代码进行排序， 该过程使用的原理就是可重用的代码必然模式基本类似， 最终所展现出来的搜索结果是以上下文结构的方式展现的。比如：类与类之间的联系。其实现的具体流程如下：
(1) 软件的开发人员创建同时具备例程和上下文架构的代码库；
(2) 软件的研发人员能够向代码库提供类的相关信息， 然后对反馈的结果进行评估， 创建新型的代码库。
(3) 未来的研发人员在搜集过程中能够按照评估结果的高低排序， 便于查询， 极大地缩减工作人员的任务量， 提升其工作效率。
2.3 对动态规则的重用
软件工程领域内对动态规则重用的研究已经相对成熟， 通过在编译器内安装特定插件的方式检验代码是否为动态规则最适用的， 并能够将不适合的规则反馈给软件的研发人员。其操作流程为：
(1) 软件的研发人员能够规定动态规则的顺序， 主要表现在：使用某一函数是不能够调用其他的函数。
(2) 实现对相关数据的保存， 可以通过队列等简单的数据结构完成。在利用编译拓展中检测其中的顺序。
(3) 能够将错误的信息反馈给软件的研发人员。
3 结束语
在软件工程的数据挖掘过程中， 数据挖掘的概念才逐步被定义， 但是所需要挖掘的数据是已经存在的。数据挖掘技术在软件工程中的运用能够降低研发人员的工作量， 同时软件工程与数据挖掘的结合是计算机技术必然的发展方向。从数据挖掘的过程来讲， 在其整个实施过程和周期中都包括软件工程。而对数据挖掘的技术手段来讲， 它在软件工程中的运用更加普遍。在对数据挖掘技术的研究过程中可以发现， 该技术虽然已经获得一定的效果， 但是还有更多未被挖掘的空间， 还需要进一步的研究和发现。
参考文献
[1]王艺蓉。试析面向软件工程数据挖掘的开发测试技术[J].电子技术与软件工程， 20xx (18) :64.
[2]吴彦博。软件工程中数据挖掘技术的运用探索[J].数字通信世界， 20xx (09) :187.
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[4]刘桂林。分析软件工程中数据挖掘技术的应用方式[J].中国新通信， 20xx, 19 (13) :119.
数据挖掘论文 2
摘要：数据挖掘就是对潜在的数据及数据关联进行探索和发现。随着信息技术的不断发展，这一技术在电子商务领域逐渐得到普遍应用。基于此，本文就数据挖掘在电子商务中的应用进行研究，首先就数据挖掘中的路径分析技术、关联分析技术、聚类分析技术和分类分析技术进行简要介绍，然后分析数据挖掘在电子商务中的实际应用，从而提高数据挖掘技术的应用水平，增强电子商务的发展实力。
关键词：数据挖掘；电子商务；潜在客户
一、数据挖掘在电子商务中的技术应用
就现阶段电子商务对数据挖掘技术的应用现状来看，主要应用到的技术包括以下几方面内容，分别是路径分析技术、关联分析技术、聚类分析技术和分类分析技术。就路径分析技术来看，主要对客户互联网访问路径的频繁性进行分析，通过大数据采集和处理，了解客户对各种网络页面的喜好程度和特点，从而对自身的设计进行针对性的改进，为客户提供更加人性化的服务；就关联分析技术来看，主要指的是对隐藏数据之间的关联进行分析，并且通过分析掌握其相互关联的规律，并根据这一规律对网络站点的结构进行相应的改进，使电子商务中存在相关性的商品能够一起被搜索出来，既为客户提供便利，同时提高交叉销售的几率；聚类分析技术指的是根据数据的信息，按照一定的原则对数据进行分类。就分类分析技术而言，主要通过分析数据掌握分类规则，然后按照这一规则对数据进行分类。
二、数据挖掘在电子商务中的实际应用
1.对潜在客户进行挖掘在电子商务中应用数据挖掘技术能够对潜在客户进行挖掘。例如商家可以对网站的日志记录进行分析，探究该记录中存在的规律，从而按照这一规律对网站的访问客户进行相应分类。在分类过程中，商家应该对客户属性和相关关系进行确定，对新客户与老客户之间存在重叠的属性进行识别，从而实现对访问网站新用户快速分类，在分类完毕后，商家可以通过分析新客户的属性特点，从而对新客户进行潜在性判断，如果判断新客户可以被作为商家的潜在客户，就可以为该客户提供个性化的页面服务，从而将新客户发展成为老客户。2.对驻留时间进行延长对于电子商务而言，商家必须提高客户在商品页面的驻留时间，并且使客户的购买兴趣和欲望得到激发。电子商务与传统商务最大的不同在于销售商具有虚拟性的特点，因此客户在购物选择时，对销售商的印象是没有差异的。销售商在不断提升自身服务水平的同时，应该对客户的浏览行为和特点进行分析，从而对客户的兴趣和需求进行进一步的了解， 3.对网络站点进行优化电子商务主要依托于网站，因此网站优化也是提高电子商务发展水平的有效措施。利用数据挖掘技术对网络站点进行优化主要由两方面构成，一方面是对存在相关性的网页进行链接设计。例如对用户浏览页面的几率和特点进行分析，然后找出存在相关性的页面，增加网页链接这一功能，使客户的搜索更加便捷；另一方面是对客户的期望位置进行探索，例如对用户频率较高的访问位置进行分析，从而将频率较高的位置设置为客户的期望位置，并且在实际位置与期望位置间建立链接。另外，可以对用户的网页浏览习惯和信息喜好进行分析，强化用户在网页中的自助服务，例如将网页信息参照超市模式进行摆放，根据相关性分类，使用户能够通过自主浏览选择到心仪的产品，从而提高交易的几率。4.对营销手段进行改进在电子商务的实际运营过程中，很多客户都会在购买一种物品时同时选择具有相关性的其他物品，因此销售商应该对销售方式进行改进，利用数据挖掘技术实现交叉销售，从而提高营销水平。在应用交叉销售这一手段时，主要应该利用数据挖掘技术，对客户的喜好进行分析，从而提供具有针对性的商品。
参考文献：
[1]姜宁，牛永洁。Web数据挖掘在电子商务中的应用——以淘宝网为例[J].计算机时代，20xx(7):49-52.
[2]王红玉。数据挖掘在电子商务中的应用[J].电脑编程技巧与维护，20xx(3):49-51.
数据挖掘论文 3
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。
一、教学现状反思
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。
2、过于强调学习数据挖掘理论及算法的学习
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。
5、数据挖掘分析及应用技能较差
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。
二、数据挖掘课程改革
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。
4、强化数据挖掘分析
教师可以选择SPSS Modeler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SPSS modeler的数据挖掘，对理论课的内容进行实践。整个学习以工程� 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。
三、结论
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� 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。
参考文献：
[1]李海林。大数据环境下的数据挖掘课程教学探索[J]。计算机时代，20xx（2）：54-55.
[2]宋威，李晋宏。项目驱动的数据挖掘教学模式探讨[J]。中国电力教育，20xx（27）：116-177.
[3]徐琴。应用型本科数据挖掘技术课程教学探讨与实践[J]。电脑知识与技术，20xx，12（8）：148-149.
[4]李姗姗，李忠。就业需求驱动下的本科院校数据挖掘课程内容体系探讨[J]。计算机时代，20xx（2）：60-61.
数据挖掘论文 4
题目：大数据挖掘在智慧旅游应用中的探究
摘要：大数据和智慧旅游都是当下的热点，没有大数据的智慧旅游无从谈“智慧”，数据挖掘是大数据应用于智慧旅游的核心，文章探究了在智慧旅游应用中，目前大数据挖掘存在的几个问题。
关键词：大数据；智慧旅游；数据挖掘；
1引言
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，智慧旅游应运而生。大数据作为当下的热点已经成了智慧旅游发展的有力支撑，没有大数据带给的有利信息，智慧旅游无法变得“智慧”。
2大数据与智慧旅游
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。20，江苏省镇江市首先提出“智慧旅游”的概念，虽然至今国内外对于智慧旅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慧旅游中的作用出发，把智慧旅游描述为：透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带给服务[2]。这必须义充分肯定了在发展智慧旅游中，大数据挖掘所起的至关重要的作用，指出了在智慧旅游的过程中，数据的收集、储存、管理都是为数据挖掘服务，智慧旅游最终所需要的是利用挖掘所得的有用信息。
3大数据挖掘在智慧旅游中存在的问题
，我国提出用十年时间基本实现智慧旅游的目标[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慧旅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、储存了超多数据后，对它们深入挖掘不够，没有发掘出数据更多的价值。
3.1信息化建设
智慧旅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。透过这些平台，已基本能掌握跟游客和景点相关的数据，能够实现更好旅游监控、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超多部门，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。
3.2大数据挖掘方法
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十分广阔，但是应对超多的数据，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，透过云计算技术，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，相关性分析方法透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。
3.3数据安全
，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，个人保密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，个人保密更易被发现和暴露，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。
3.4大数据人才
大数据背景下的智慧旅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，国内智慧旅游的构建还缺乏超多人才。
4解决思路
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就应被放在重要位置；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，培养智慧旅游大数据人才。
参考文献
[1]翁凯。大数据在智慧旅游中的应用研究[J].信息技术，2015，24:86-87.
[2]梁昌勇，马银超，路彩虹。大数据挖掘，智慧旅游的核心[J].开发研究，2015，5(180):134-139.
[3]张建涛，王洋，刘力刚。大数据背景下智慧旅游应用模型体系构建[J].企业经济，2017，5(441):116-123.
[4]王竹欣，陈湉。保障大数据，从哪里入手[N].人民邮电究，2017-11-30.
数据挖掘论文 5
数据挖掘在电力调度自动化系统的运用
关键词：数据挖掘；电力调度自动化系统；周期性关联规则挖掘算法
摘要：电力调度自动化系统对电力数据的收集和整理工作质量有着较高要求，而为了满足这一要求近年来数据挖掘技术日渐受到电力行业重视，基于此，文章就数据挖掘技术进行了简单介绍，并对数据挖掘在电力调度自动化系统中的应用进行了深入论述，期望论述资料能够为相关业内人士带来必须启发。
前言
电力数据收集、整理质量直接影响电力调度自动化系统的控制和管理水平，但由于很多价值较高的数据信息往往位于隐藏的数据之中，这就使得传统方法不能较好满足电力调度自动化系统需要，而为了解决这一问题，正是本文就数据挖掘在电力调度自动化系统中应用展开具体研究的原因所在。
1数据挖掘技术
在大数据时代到来的这天，数据挖掘技术能够从海量数据信息中准确找到所求信息，因此本文将数据挖掘技术视作“采用有效工具和措施从海量数据库中提取数据和模型关系”的技术，由此企业的决策能够得到充足的决定依据。为了更直观了解数据挖掘技术，本文将数据挖掘的过程和步骤概括为以下几个方面：（1）确定业务对象。确定业务对象属于数据挖掘过程的基础工作，这一过程的实质是了解业务问题。（2）准备数据。透过选取数据、数据预处理、转换数据三个层面的工作，即可完成针对于挖掘算法的分析模型构建，并最终完成必须领域的数据挖掘。
2数据挖掘在电力调度自动化系统中的应用
2.1应用方式
神经网络、灰色分析法、关联规则均能够用于电力调度自动化系统的数据挖掘，具体应用如下所示。
（1）神经网络。作为应用较为广泛的一种人工智能研究方法，神经网络早已在我国实现了较为广泛的应用，电力调度自动化系统的数据挖掘也是其应用的重要领域，由于数据自行处理、数据分布存储、高度容错性是神经网络的应用优势所在，这就使得神经网络较为适用于模糊、不完整、不准确数据的处理。在电力调度自动化系统的数据挖掘中，神经网络主要透过关联分析的方式实现数据逻辑处理，具体处理能够分为以下几个方面：a.整合统一基础数据。由于电力调度自动化系统包含的数据具备庞大复杂、种类繁多的特点，因此神经网络的应用需要透过整合统一使相关数据构成结构模型，透过神经网络系统实现数据统一管理。b.实现不同环节电力调度的关联。应用数据挖掘神经网络方法整理不同环节的电流状态和参数，并保证相关数据信息的整合性，即可实现不同环节电力调度的关联。c.分析与决策。结合神经网络整理的整合数据，即可开展分析、决策以及数据共享。
（2）灰色分析法。灰色分析法能够较好分析电力调度过程出现的不完整数据，但不适用于较为庞大的数据是该数据挖掘方法存在的不足。一般状况下，灰色分析法的应用需要深入了解设备数据参数，如用户用电状况预测、母线负荷数据值、电力销售状况预测等，结合分析确定电力调度边界电量，即可提升数据收集的可靠性，电力调度自动化系统的运行也将由此获得较为有力的支持。
（3）关联规则。作为数据挖掘的重要分支，关联规则能够透过发觉超多数据项集之间的搞笑关联和相互联系实现信息的高质量分析，刚刚提到的神经网络严格好处上也属于关联规则范畴，但是本文关于关联规则的研究主要围绕周期性关联规则挖掘算法展开。周期性关联规则挖掘算法具备扫描数据库次数较少、避免扫描数据库的时间开销、连接程序中相同项目的比较次数较少、数据项集频度统计速度较高等优势，由此实现的周期性数据集挖掘、关联规则挖掘便能够大大降低电力调度自动化系统的事故发生概率。值得注意的是，本文研究的周期性关联规则挖掘算法结合了蚁群算法，这是由于原算法使用了超多的搜索操作、分类检索和路径检索，蚁群算法下走过的路上会留下信息素，这就使得较短路径上的信息素浓度较高，结合负信息素理论，即可保证有信息素的地方蚂蚁不能走过。如使用表1所示的事务数据库D（部分），即可结合时态事务数据库D分类数据集改善、每一个分类数据集周期性数据集挖掘改善，以数据项A分类为例，即可求得表2所示的时态属性差，由此开展更深入计算则能够更深入了解周期性关联规则挖掘算法的思想，也能够认识到蚁群算法的重要性。
2.2应用实践
为提升研究实践价值，本文围绕周期性关联规则挖掘算法建立了基于周期性关联规则挖掘的数据分析系统，这一系统的建立过程如下所示。
（1）开发平台选取。结合系统功能需要，选取了微软的平台作为主要系统开发平台，该平台具备的强大数据库访问潜力、扩展丰富等特点，能够较好满足系统开发需要。
（2）基于数据桥的数据集成模块设计。思考到我国当下电力事业的数据集成标准较为复杂、混乱，系统设计采用了自己的数据集成方法，同时应用了清晰数据清洗策略，由此即可实现不完整数据、重复数据、错误数据三类脏数据的清洗，数字数据不完整、日期数据不完整、错误日期型数据、重复数据等仅属于清洗资料，其中除重复数据不予处理外，其他数据均采用修补空值和默认值的方式，如数字数据不完整采用“补0，补null，默认值”的清洗策略。此外，无类型文件数据集成、数据库数据集成、异构数据库数据集成也是这一环节设计的重要资料[3]。
（3）数据库管理模块设计。采用微软公司的SQLServer数据库系统，由此数据库管理被分为层次数建模、数据表管理、数据表导出三部分，其中数据表管理包含数据管理、结构管理、删除三方面功能，而数据表导出则包括文本文件、Excel文件、Access文件、Xml文件、其他数据库五部分资料。
（4）数据分析功能模块设计。数据分析功能模块由同期数据分析、周期性数据分析、数据预警分析、数据关联分析四部分组成，各部分设计如下所示：a.同期数据分析模块设计。该模块的运行流程主要由负荷数据、网损数据、力率数据、有功总加数据比较组成，分析流程能够概括为：“输入所有比较条件→合法→根据条件生成SQL语句→显示查询结果→打印比较图像”。b.周期性数据分析模块设计。围绕报警周期性、负荷周期性、遥测周期性三方面开展数据挖掘，即可完成该模块设计。c.数据预警分析模块设计。分析流程为：“初始化数据集及参数→输入预警分析参数→合法→分析预测→决定预测类型→有无推荐→输出报警类型和推荐→输出报警类型”。d.数据关联分析模型设计。采用默认用户手动输入数据集方法，程序流程为：“初始化已有周期性数据集→输入参数→合法？→数据集交叉？→计算Conf、Sup→计算下一对数据集→完成”。
3结束语
数据挖掘能够较好地服务于电力调度自动化系统。而在此基础上，本文研究建立的基于周期性关联规则挖掘的数据分析系统，则证明了研究的实践价值。因此，在相关领域的理论研究和实践探索中，本文资料能够发挥必须参考作用。
参考文献：
[1]王谦，李烽。电力调度的自动化网络安全分析及实现[J].电子技术与软件工程，（21）：116.
[2]刘宾，朱亚奇，吴莎。数据挖掘在电力调度自动化系统中的应用[J].电子技术与软件工程，2017（20）：158.
[3]曹铁生。电力调度自动化系统应用现状与发展趋势研究分析[J].硅谷，2014，7（23）：74+76.
[4]周洋。数据挖掘在电力调度自动化系统中的应用解析[J].科技创新与应用，2017（35）：149-150.
[5]李梦鸣。大数据挖掘平台在电力运营监测工作的应用[J].科技创新与应用，（26）：21-22.
作者：何宇雄；苑晋沛；聂宇；罗超；高小芊；寇霄宇；李蔚单位：国网湖北省电力公司武汉供电公司
数据挖掘论文 6
数据挖掘论文
题目：大数据挖掘在智游应用中的探究
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。
关键词：大数据；智游；数据挖掘；
1引言
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”。
2大数据与智游
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。，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。
3大数据挖掘在智游中存在的问题
，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。
3.1信息化建设
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。
3.2大数据挖掘方法
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。
3.3数据安全
，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。
3.4大数据人才
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。
4解决思路
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
[1]翁凯。大数据在智游中的应用研究[J].信息技术，2015,24:86-87.
[2]梁昌勇，马银超，路彩虹。大数据挖掘，智游的核心[J].开发研究，2015,5(180):134-139.
[3]张建涛，王洋，刘力刚。大数据背景下智游应用模型体系构建[J].企业经济，2017,5(441):116-123.
[4]王竹欣，陈湉。保障大数据，从哪里入手？[N].人民邮电究，2017-11-30.
大数据时代数据挖掘技术教学研究论文 7
2.1数据挖掘技术流程分析
在数据挖掘教学过程中，其流程主要是以下几点：首先做好数据准备工作，主要是在挖掘数据之前，就引导学生对目标数据进行准确的定位，在寻找和挖掘数据之前，必须知道所需数据类型，才能避免数据挖掘的盲目性。在数据准备时，应根据系统的提示进行操作，在数据库中输入检索条件和目标，对数据信息资源进行分类和清理，以及编辑和预处理。其次是在数据挖掘过程中，由于目标数据信息已经被预处理，所以就需要在挖掘处理过程中将其高效正确的应用到管理机制之中，因而数据挖掘的过程十分重要，所以必须加强对其的处理。例如在数据挖掘中，引导学生结合数据挖掘目标要求，针对性的选取科学而又合适的计算和分析方法，对数据信息特征与应用价值等进行寻找和归纳。当然，也可以结合程序应用的需要，对数据区域进行固定，并在固定的数据区域内分类的挖掘数据，从而得到更具深度和内涵以及价值的数据信息资源，并就挖掘到的数据结果进行分析和解释，从结果中将具有使用价值和意义的规律进行提取，并还原成便于理解的数据语言。最后是切实加强管理和计算等专业知识的应用，将数据挖掘技术实施中进行的总结和提取所获得的数据信息与评估结果在现实之中应用，从而对某个思想、决策是否正确和科学进行判断，最终体现出数据挖掘及时的应用价值，在激发学生学习兴趣的同时促进教学成效的提升。
2.2挖掘后的数据信息资源分析
数据信息资源在挖掘后，其自身的职能作用将变得更加丰富，所以在信息技术环节下的数据挖掘技术随着限定条件的变化，而将数据挖掘信息应用于技术管理和决策管理之中，从而更好地彰显数据在经济活动中的物质性质与价值变化趋势，并结合数据变化特点和具体的表现规律，从而将数据信息的基本要素、质量特点、管理要求等展示出来，所以其表现的形式十分丰富。因而在数据挖掘之后的信息在职能范围和表现形式方式均得到了丰富和拓展，而这也在一定程度上体现了网络拟定目标服务具有较强的完整性，且属于特殊的个体物品，同时也是对传统数据挖掘技术的创新和发展，从而更好地满足当前大数据时代对信息进行数据化的处理，并对不同种类业务进行整合和优化，从而促进数据挖掘技术服务的一体化水平。
2.3大数据背景下的数据挖掘技术的应用必须注重信息失真的控制
数据挖掘技术的信息主要是源于大数据和社会，所以在当前数据挖掘技术需求不断加大的今天，为了更好地促进所挖掘数据信息的真实性，促进其个性化职能的发挥，必须在大数据背景下注重信息失真的控制，切实做好数据挖掘技术管理的各项工作。这就需要引导学生考虑如何确保数据挖掘技术在大数据背景下的职能得到有效的发挥，尽可能地促进数据挖掘技术信息资源的升级和转型，以大数据背景为载体，促进整个业务和技术操作流程的一体化，从而更好地将所有数据资源的消耗和变化以及管理的科学性和有效性，这样我们就能及时的找到资源的消耗源头，从而更好地对数据资源的消耗效益进行评价，最终促进业务流程的优化，并结合大数据背景对数据挖掘技术的职能进行拓展，促进其外部信息与内部信息的合作，对数据挖掘技术信息的职能进行有效的控制，才能更好地促进信息失真的控制[2]。
3数据挖掘技术在不同行业中的应用实践
学习的最终目的是为了更好的。应用，随着时代的发展，数据挖掘技术将在越来越多的行业中得以应用。这就需要高校教师引导学生结合实际需要强化对其的应用。例如在市场营销行业中数据挖掘技术的应用这主要是因为数据挖掘能有效的解析消费者的消� 与此同时，通过对购物消� 再如在制造业中数据挖掘技术的应用，其目的就在于对产品质量进行检验。引导学生深入某企业实际，对所制造产品的数据进行研究，从而找出其存在的规则，并对其生产流程进行分析之后，对其生产的过程进行分析，从而更好地对生产质量的影响因素进行分析，并促进其效率的提升。换言之，主要就是对各种生产数据进行筛选，从而得出有用的数据和知识，再采取决策树算法进行统计决策，并从中选取正确决策，从而更好地对产品在市场中的流行程度，决定生产和转型的方向。再如在教育行业中数据挖掘技术的应用，主要是为了更好地对学习情况、教学评估和心里动向等数据进行分类和筛选， 比如为了更好地对教学质量进行评估，就需要对教学质量有关项目进行整合与存储，从而更好地促进其对教学质量的评估，而这一过程中，就需要采取数据挖掘技术对有关教学项目中的数据进行挖掘和处理，促进其应用成效的提升[3]。
4结语
综上所述，在大数据背景下，数据挖掘技术已经在各行各业中得到了广泛的应用，所以为了更好地满足应用的需要，在实际教学工作中，我们必须引导学生切实加强对其特点的分析，并结合实际需要，切实注重数据挖掘技术的应用，才能促进其应用成效的提升，最终达到学以致用的目的。
参考文献：
[1]李平荣。大数据时代的数据挖掘技术与应用[J].重庆三峡学院学报，03:45-47.
[2]欧阳柏成。大数据时代的数据挖掘技术探究[J].电脑知识与技术，15:3-4+9.
[3]孔志文。大数据时代的数据挖掘技术与应用[J].电子技术与软件工程，2015,23:195.
数据挖掘论文 8
在当前的学校管理中，教学和教务管理工作中积累了大量的数据信息。但是，由于这些教学中的数据没有得到很好地运用，在一定程度上使数据挖掘没有得到重视。数据挖掘，从本质上看，就是从大量和模糊以及不完全的数据中提取出潜在信息的过程。并且，随着计算机教学改革的不断推进，计算机教学系统更加注重计算机网络无纸化考试，有效地改变传统教学评价手段。
1关联规则的数据挖掘分析方法在计算机教学中的作用
数据挖掘作为一种全新的计算机运用技术，在各个应用领域都发挥巨大的潜力。通常情况下，数据挖掘分析方法主要是有关联规则分析、序列模式分析以及分类分析等方法。笔者经过一些分析方法的对比，在系统开发过程中，选择关联规则算法进行相应的探讨。为了能够进一步说明关联规则的数据挖掘方法，同时有效地结合实践过程，通过对以下两个案例进行深入分析，希望能更好地了解数据挖掘方法的运用。例如，在“男同学-高分”的关联规则中，这种表示方法是在考试过程中，男同学和女同学相比得高分的几率更高，在一个具有一万条记录的事物数据库中，只有将近300条记录包括得到高分的男同学，说明这种关联支持度为3%，这个支持度相对来说较高。但是，也不能因此来做出这个关联的意义，若通过科学的统计发现其中有6000条的记录包含男同学，使可以计算出男同学的置信度为300/6000=5%，从此方面来看，这个关联规则的置信度并不是很高，同时也就不能做出这种关联的实际意义。但是，如果是此记录中只有600个是“男同学”，这样就可以知道有将近50%的人得到高分，值得关注。又如，可以针对不同类别教师所教学生的成绩进行统计。根据图中数据显示，可以假设，甲类教师-学生高分，设置为X-Y，可以知道，其支持度为50/310=16.13%，其置信度则为50/105=47.2%。因此，可以通过这种方法，以此来推导出其他的关联支持度以及置信度。
2教师因素对挖掘计算机学生成绩数据的促进作用
当前，我国计算机教学考试主要采用无纸化考试，其阅卷工作可以在计算机上自动完成，其成绩也可以由省教育厅逐一下发，通过这样的方式，可以更好地开展数据挖掘工作。例如，可以利用关联规则法研究学生A科成绩和B科成绩的关联：①在对可信度的运行过程中，学生在A科成绩为优秀时，B科也为优秀的概率；②在对支持度的运行过程中，可以描述学生A和B科目的成绩为优秀的概率；③在对期望可信度的运用过程中，可以在没有任何约束的情况下，加强对学生A和B科目成绩为优秀的概率分析；④在作用度的分析上，作为一种可信度和期望可信度的比值，当学生在A类成绩为优秀时，可以对B科目的优秀影响进行深入分析。从以上的分析中可以看出，可信度能够衡量关联规则的准确度，而且在关联规则中，支持度是当前关联规则中最为重要的衡量标准。
3关联规则推导技术的有效运用
数据挖掘所得出的关联规则只是作为数据库中的数据之间相关性的描述，同时也可 但是，数据挖掘所得出的结果只是作为一种概率，由于不同探究问题的类型和规模有所不同，只有灵活地运用数据挖掘技术才能进行补充。在划分方法上，可以将数据库中分成几个互不相干的模块，并且可以单独考虑到每个分块生成的所有的频集，之后可以通过所产生的频集合并生成所有可能的频集，计算出这些项集的支持度。可以针对分块规模的大小来选择被放入的主存，而且在每个阶段只需要被扫描一次，有效降低挖掘时间，提高挖掘效率。
4结语
从本质上看，数据挖掘作为一种全新的数据分析技术，在关联规则中不仅在检验评价数据可靠性方面发挥着非常重要的作用，而且更能够有效地帮助其进行科学预测。为了能够更好达到相应的计算机教学评价效果，就必须不断加强对教学评价调查，逐步积累大量数据，充分利用数据挖掘技术，挖掘一些科学有效的信息，以此来为教学知识构建提供相应的服务。
数据挖掘论文 9
摘要：随着我国社会经济的不断发展，人力资源管理也受到越来越多人们的重视，然而在如今激烈的市场竞争下很多企业依然不重视人力资源管理，从而使得自身的整体工作效率不高。为此，笔者认为为了提高矿建人力资源管理的质量，应采取数据挖掘技术来开展工作，从而让整个企业在激烈的市场竞争中稳定、长久发展下去。
关键词：数据挖掘技术；企业人力资源管理；应用
1、数据挖掘技术在企业人力资源管理中应用的现状
随着我国人力资源管理体系的不断发展，隐藏在管理工作中的问题也被逐渐显露出来，虽然很多企业的高层管理者对人力资源管理这块已经高度重视，但是企业往往是希望通过运用相关的系统来对人才进行管理，基于我国社会整体经济实力的不断发展以及互联网信息时代的到来，数据挖掘技术也受到越来越多的企业多关注，并纷纷采用该技术对自身人力资源进行管理，同时也将人力资源管理系统作为整个信息化建设过程中的核心部位，就数据调查显示，数据挖掘技术已经被国外很多软件开放式引入自身的人力资源管理工作中，并使自身内部逐步形成了一套完整的人力资源管理系统体系。除此之外，数据挖掘技术也被广泛应用在企业的基本人力资源档案管理工作中，随着信息技术时代的到来，以往传统的计算机管理模式对人力资源管理效率往往并不高，为此，数据挖掘技术对企业人力资管理工作是百利而无一害的。
2、数据挖掘技术在企业人力资源管理中的应用
2、1人才的招聘
任何企业在发展过程中都是离不开新鲜血液注入的，随着目前我国市场经济竞争趋势的不断增长，企业要想稳固发展必须要引入人力资源管理，只有这样才能提高企业经济效益以及社会收益。为此，企业应对人才进行招聘，这也是获取人力资源的重要手段，通过采用数据挖掘技术来吸引社会中的各类人才，并采取有效的人才管理流程来对人才进行筛选，最终选择质量最佳的人才资源。与此同时，企业对人才招聘质量的优与良对自身内部的员工、人类资源也会造成一定的影响，换句话来讲，人才的招聘往往是企业人力资源管理工作开展的前期阶段，然而在实际人才招聘过程中很多企业总是找不到合适的人选，同时也有大量的优质人才也很难找的适合自身的工作，这也就加大了企业人才招聘的难度，也进一步加大了招聘的成本，为此，企业采取数据挖掘技术可以有效降低人才招聘的成本支出，从而使自身获得更大的经济收益与社会利益。
2、2对人才的管理
随着社会对人才需求量的不断增加，企业对员工的数据记录和管理方式也逐步优化，然而在很多企业人力资源管理过程中仍然存在着诸多问题，而这些问题的存在对企业未来发展也产生阻碍作用。为了企业在未来发展道路上稳固、长久发展，应采取数据挖掘技术来对人才进行管理，以往传统的管理模式往往是对员工的基本信息以及日常考核进行管理，这种管理方式已经不适应现在时代发展的趋势，为此，矿建企业必要顺应当下时代的发展趋势来采取有效的措施来对人力资源进行管理，现代化的管理模式主要强调的是对相关数据的分析和整理能力，通过对数据的分析来形成具有实际指导作用的总结， 例如，在实际人力资源管理过程中可以利用数据挖掘技术来对企业内部员工的薪资水平进行分析，并对企业的成本控制提出有效的建议，也可以利用数据挖掘技术对企业中年纪较大的员工进行分析，并对其进行科学的评判，从而对其提出更有利的参考价值和依据。
2、3实现对企业人才的合理分配
随着我国社会经济的不断发展，人才的发展形势也变得越来越“多元化”“个体化”。为此，笔者认为为了进一步提高矿建企业人力资源管理工作的质量，应采取数据挖掘技术来对人才进行合理分配，并结合内部员工的实际特点以及具体类型进行客观性的评判，这对企业的人才资源管理以及未来发展无疑是百利无一害的。通过采取数据挖掘技术不仅可以实现对员工的共性以及特点进行分析，使每一位员工的信息资源、岗位职责得到有效划分，同时也进一步实现对企业人才的合理分配。通过对数据信息的管理技术构建实现对人员分组，从而使数据挖掘技术在企业人力资源管理中得到有效利用，使其发挥最大的作用与价值，同时也进一步提高企业人力资源管理工作的效率和和质量，最终推动企业稳固、长久的发展。
3、结语
综上所述，随着社会经济的飞速发展，建设领域也得到逐步提高，然而在人力资源管理工作中依然存在着诸多问题，这些问题的存在也严重阻碍我国社会经济的稳固发展。所以，只有充分采用数据挖掘技术来开展人力资源管理工作，才能提高企业的人力资源管理水平。
参考文献：
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［4］孙明标、基于大数据挖掘技术下的企业人力资源管理研究［J］。现代营销（下旬刊）。20xx（01）：166
数据挖掘论文 10
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。
一、数据挖掘
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� 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�
二、数据挖掘的现代最新方法介绍
常用的数据挖掘方法主要有决策树(Decision Tree)、遗传算法(Genetic Algorithms)、关联分析(Association Analysis).聚类分析(C~smr Analysis)、序列模式分析(Sequential Pattern)以及神经网络(Neural Networks)等。
三、数据挖掘的实际应用
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。
1.Intelligent Miner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。
2.EineSet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。
3.Clementine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。
4.DBMiner是由DBMiner Technology公司开发的，它提供多种数据挖掘算法，包括发现驱动的OLAP分析、关联、分类和聚类。特色是它的基于数据立方体的联机分析挖掘，它包含多种有效的频繁模式挖掘功能和集成的可视化分类方法
四、数据挖掘与管理会计
1.提供有力的决策支持
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。
2.赢得战略竞争优势的有力武器
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。
3.预防和控制财务风险
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。
五、数据挖掘在管理会计中的应用
1.作业成本和价值链分析
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Thomas G，John J和Il-woon Kim的调查中，数据挖掘被用在作业成本管理中仅占3%。
2.预测分析
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。
3.投资决策分析
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。
4.产品和市场预测与分析
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。
5.财务风险预测与评估
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。
六、结论
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 11
题目：档案信息管理系统中的计算机数据挖掘技术探讨
摘要：伴随着计算机技术的不断进步和发展， 数据挖掘技术成为数据处理工作中的重点技术， 能借助相关算法搜索相关信息， 在节省人力资本的同时， 提高数据检索的实际效率， 基于此， 被广泛应用在数据密集型行业中。笔者简要分析了计算机数据挖掘技术， 并集中阐释了档案信息管理系统计算机数据仓库的建立和技术实现过程， 以供参考。
关键词：档案信息管理系统； 计算机； 数据挖掘技术； 1 数据挖掘技术概述
数据挖掘技术就是指在大量随机数据中提取隐含信息， 并且将其整合后应用在知识处理体系的技术过程。若是从技术层面判定数据挖掘技术， 则需要将其划分在商业数据处理技术中， 整合商业数据提取和转化机制， 并且建构更加系统化的分析模型和处理机制， 从根本上优化商业决策。借助数据挖掘技术能建构完整的数据仓库， 满足集成性、时变性以及非易失性等需求， 整和数据处理和冗余参数， 确保技术框架结构的完整性。
目前， 数据挖掘技术常用的工具， 如SAS企业的Enterprise Miner、IBM企业的Intellient Miner以及SPSS企业的Clementine等应用都十分广泛。企业在实际工作过程中， 往往会利用数据源和数据预处理工具进行数据定型和更新管理， 并且应用聚类分析模块、决策树分析模块以及关联分析算法等， 借助数据挖掘技术对相关数据进行处理。
2 档案信息管理系统计算机数据仓库的建立
2.1 客户需求单元
为了充分发挥档案信息管理系统的优势， 要结合客户的实际需求建立完整的处理框架体系。在数据库体系建立中， 要适应迭代式处理特征， 并且从用户需求出发整合数据模型， 保证其建立过程能按照整体规划有序进行， 且能按照目标和分析框架参数完成操作。首先， 要确立基础性的数据仓库对象， 由于是档案信息管理， 因此， 要集中划分档案数据分析的主题， 并且有效录入档案信息， 确保满足档案的数据分析需求。其次， 要对日常工作中的用户数据进行集中的挖掘处理， 从根本上提高数据仓库分析的完整性。
(1) 确定数据仓库的基础性用户， 其中， 主要包括档案工作人员和使用人员， 结合不同人员的工作需求建立相应的数据仓库。
(2) 档案工作要利用数据分析和档案用户特征分析进行分类描述。
(3) 确定档案的基础性分类主题， 一般而言， 要将文书档案归档情况、卷数等基础性信息作为分类依据。
2.2 数据库设计单元
在设计过程中， 要针对不同维度建立相应的参数体系和组成结构， 并且有效整合组成事实表的主键项目， 建立框架结构。
第一， 建立事实表。事实表是数据模型的核心单元， 主要是记录相关业务和统计数据的表， 能整合数据仓库中的信息单元， 并且提升多维空间处理效果， 确保数据储存过程切实有效。 (1) 档案管理中文书档案目录卷数事实表：事实表主键， 字段类型Int, 字段为Id;文书归档年份， 字段类型Int, 字段为Gdyear_key;文书归档类型， 字段类型Int, 字段为Ajtm_key;文书归档单位， 字段类型Int, 字段为Gddw_key;文书档案生成年份， 字段类型Int, 字段为Ajscsj_key, 以及文书档案包括的文件数目。 (2) 档案管理中文书档案卷数事实表：事实表主键， 字段类型Int, 字段为Id;文书归档利用日期， 字段类型Int, 字段为Date_key;文书归档利用单位， 字段类型Int, 字段为Dw_key;文书归档利用类别， 字段类型Int, 字段为Dalb_key;文书归档利用年份， 字段类型Int, 字段为Dayear_key等[1]。
第二， 建立维度表， 在实际数据仓库建立和运维工作中， 提高数据管理效果和水平， 确保建立循环和反馈的系统框架体系， 并且处理增长过程和完善过程， 有效实现数据库模型设计以及相关维护操作。首先， 要对模式的基础性维度进行分析并且制作相应的表， 主要包括档案年度维表、利用方式维表等。其次， 要建构数据库星型模型体系。最后， 要集中判定数据库工具， 保证数据库平台在客户管理工作方面具备一定的优势， 集中制订商务智能解决方案， 保证集成环境的稳定性和数据仓库建模的效果， 真正提高数据抽取以及转换工作的实际水平。需要注意的是， 在全面整合和分析处理数据的过程中， 要分离文书档案中的数据， 相关操作如下：
from dag gd temp//删除临时表中的数据
Ch count=dag 1.importfile (dbo.u wswj) //将文书目录中数据导出到数据窗口
Dag 1. //将数据窗口中的数据保存到临时表
相关技术人员要对数据进行有效处理， 以保证相关数据合并操作、连接操作以及条件性拆分操作等都能按照数据预处理管理要求合理化进行， 从根本上维护数据处理效果。
2.3 多维数据模型建立单元
在档案多维数据模型建立的过程中， 相关技术人员要判定联机分析处理项目和数据挖掘方案， 整合信息系统中的数据源、数据视图、维度参数以及属性参数等， 保证具体单元能发挥其实际作用， 并且真正发挥档案维表的稳定性、安全性优势。
第一， 档案事实表中的数据稳定， 事实表是加载和处理档案数据的基本模块， 按照档案目录数据表和档案利用情况表分析和判定其类别和归档时间， 从而提高数据独立分析水平。一方面， 能追加有效的数据， 保证数据仓库信息的基本质量， 也能追加时间判定标准， 能在实际操作中减少扫描整个表浪费的时间， 从根本上提高实际效率。另一方面， 能删除数据， 实现数据更新， 检索相关关键词即可。并且也能同时修改数据， 维护档案撤出和档案追加的动态化处理效果。
第二， 档案维表的安全性。在维表管理工作中， 档案参数和数据的安全稳定性十分关键， 由于其不会随着时间的推移出现变化， 因此， 要对其进行合理的处理和协调。维表本身的存储空间较小， 尽管结构发生变化的概率不大， 但仍会对代表的对象产生影响， 这就会使得数据出现动态的变化。对于这种改变， 需要借助新维生成的方式进行处理， 从而保证不同维表能有效连接， 整合正确数据的同时， 也能对事实表外键进行分析[2]。
3 档案信息管理系统计算机数据仓库的实现
3.1 描述需求
随着互联网技术和数据库技术不断进步， 要提高档案数字化水平以及完善信息化整合机制， 加快数据库管控体系的更新， 确保设备存储以及网络环境一体化水平能满足需求， 尤其是在档案资源重组和预测项目中， 只有从根本上落实数据挖掘体系， 才能为后续信息档案管理项目升级奠定坚实基础。另外， 在数据表和文书等基础性数据结构模型建立的基础上， 要按照规律制定具有个性化的主动性服务机制。
3.2 关联计算
在实际档案分析工作开展过程中， 关联算法描述十分关键， 能对某些行为特征进行统筹整合， 从而制定分析决策。在进行关联规则强度分析时， 要结合支持度和置信度等系统化数据进行综合衡量。例如， 档案数据库中有A和B两个基础项集合， 支持度为P (A∪B) , 则直接表述了A和B在同一时间出现的基础性概率。若是两者出现的概率并不大， 则证明两者之间的关联度较低。若是两者出现的概率较大， 则说明两者的关联度较高。另外， 在分析置信度时， 利用Confidence (A→B) = (A|B) , 也能有效判定两者之间的关系。在出现置信度A的情况下， B的出现概率则是整体参数关系的关键， 若是置信度的数值达到100%, 则直接证明A和B能同一时间出现。
3.3 神经网络算法
除了要对档案的实际内容进行数据分析和数据库建构， 也要对其利用情况进行判定， 目前较为常见的利用率分析算法就是神经网络算法， 其借助数据分类系统判定和分析数据对象。值得注意的是， 在分类技术结构中， 要结合训练数据集判定分类模型数据挖掘结构。神经网络算法类似于人脑系统的运行结构， 能建立完整的信息处理单元， 并且能够整合非线性交换结构， 确保能凭借历史数据对计算模型和分类体系展开深度分析[3]。
3.4 实现多元化应用
在档案管理工作中应用计算机数据挖掘技术， 能对档案分类管理予以分析， 保证信息需求分类总结工作的完整程度。尤其是档案使用者在对档案具体特征进行差异化分析的过程中， 能结合不同的元素对具体问题展开深度调研。一方面， 计算机数据挖掘技术借助决策树算法处理规则化的档案分析机制。在差异化训练体系中， 要对数据集合中的数据进行系统化分析以及处理， 确保构建要求能适应数据挖掘的基本结构[4]。例如， 档案管理人员借助数据挖掘技术能整合档案使用人员长期浏览与关注的信息， 并且能集中收集和汇总间隔时间、信息查询停留时间等， 从而建构完整的数据分析机制， 有效向其推送或者是提供便捷化查询服务， 保证档案管理数字化水平的提高。另一方面， 在档案收集管理工作中应用数据挖掘技术， 主要是对数据信息进行分析， 结合基本结果建立概念模型， 保证模型以及测试样本之间的比较参数符合标准， 从而真正建立更加系统化的分类框架体系。
4 结语
总而言之， 在档案管理工作中应用数据挖掘技术， 能在准确判定用户需求的同时， 维护数据处理效果， 并且减少档案数字化的成本， 为后续工作的进一步优化奠定坚实基础。并且， 数据库的建立， 也能节省经费和设备维护成本， 真正实现数字化全面发展的目标， 促进档案信息管理工作的长效进步。
参考文献
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[4]哈立原。基于数据挖掘技术的高校图书馆档案信息管理平台构建[J].山西档案， 2016 (5) :105-107.
数据挖掘论文四： 题目：机器学习算法在数据挖掘中的应用
摘要：随着科学技术的快速发展， 各种新鲜的事物和理念得到了广泛的应用。其中机器学习算法就是一则典型案例——作为一种新型的算法， 其广泛应用于各行各业之中。本篇论文旨在探讨机器学习算法在数据挖掘中的具体应用， 我们利用庞大的移动终端数据网络， 加强了基于GSM网络的户外终端定位， 从而提出了3个阶段的定位算法， 有效提高了定位的精准度和速度。
关键词：学习算法； GSM网络； 定位； 数据；
移动终端定位技术由来已久， 其主要是利用各种科学技术手段定位移动物体的精准位置以及高度。目前， 移动终端定位技术主要应用于军事定位、紧急救援、网络优化、地图导航等多个现代化的领域， 由于移动终端定位技术可以提供精准的位置服务信息， 所以其在市场上还是有较大的需求的， 这也为移动终端定位技术的优化和发展， 提供了推动力。随着通信网络普及， 移动终端定位技术的发展也得到了一些帮助， 使得其定位的精准度和速度都得到了全面的优化和提升。同时， 传统的定位方法结合先进的算法来进行精准定位， 目前依旧还是有较大的进步空间。在工作中我选取机器学习算法结合数据挖掘技术对传统定位技术加以改进， 取得了不错的效果， 但也遇到了许多问题， 例如：使用机器学习算法来进行精准定位暂时无法满足更大的区域要求， 还有想要利用较低的设备成本， 实现得到更多的精准定位的要求比较困难。所以本文对机器学习算法进行了深入的研究， 希望能够帮助其更快速的定位、更精准的定位， 满足市场的需要。
数据挖掘论文 12
关于计算机Web数据及其在电子商务中的应用探析
论文摘要：目前计算机Web数据挖掘技术被广泛应用于电子商务活动，它是随着网络技术和数据库技术的快速发展而出现的一种新技术，已成为现代电子商务企业获取市场信息极为重要的工具。介绍了Web数据挖掘的含义、特征及类别，重点探究了计算机Web数据挖掘技术在电子商务中的几种典型应用。
论文关键词：数据挖掘；电子商务；Web数据挖掘
1引言
当前，随着网络技术的发展和数据库技术的迅猛发展，有效推动了商务活动由传统活动向电子商务变革。电子商务就是利用计算机和网络技术以及远程通信技术，实现整个商务活动的电子化、数字化和网络化。基于Internet的电子商务快速发展，使现代企业积累了超多的数据，这些数据不仅仅能给企业带来更多有用信息，同时还使其他现代企业管理者能够及时准确的搜集到超多的数据。访问客户带给更多更优质的服务，成为电子商务成败的关键因素，因而受到现代电子商务经营者的高度关注，这也对计算机web数据技术提出了新的要求，Web数据挖掘技术应运而生。它是一种能够从网上获取超多数据，并能有效地提取有用信息供企业决策者分析参考，以便科学合理制定和调整营销策� 目前，它已成为电子商务活动中不可或缺的重要载体。
2计算机web数据挖掘概述
2.1计算机web数据挖掘的由来
计算机Web数据挖掘是一个在Web资源上将对自己有用的数据信息进行筛选的过程。Web数据挖掘是把传统的数据挖掘思想和方法移植到Web应用中，即从现有的Web文档和活动中挑选自己感兴趣且有用的模式或者隐藏的数据信息。计算机Web数据挖掘能够在多领域中展示其作用，目前已被广泛应用于数据库技术、信息获取技术、统计学、人工智能中的机器学习和神经网络等多个方面，其中对商务活动的变革起到重大的推动作用方面最为明显。
2.2计算机Web数据挖掘含义及特征
（1）Web数据挖掘的含义。
Web数据挖掘是指数据挖掘技术在Web环境下的应用，是一项数据挖掘技术与WWW技术相结合产生的新技术，综合运用到了计算机语言、Internet、人工智能、统计学、信息学等多个领域的技术。具体说，就是透过充分利用网络（Internet），挖掘用户访问日志文件、商品信息、搜索信息、购销信息以及网络用户登记信息等资料，从中找出隐性的、潜在有用的和有价值的信息，最后再用于企业管理和商业决策。
（2）Web数据挖掘的特点。
计算机Web数据挖掘技术具有以下特点：一是用户不用带给主观的评价信息；二是用户“访问模式动态获取”不会过时；三是能够处理大规模的数据量，并且使用方便；四是与传统数据库和数据仓库相比，Web是一个巨大、分布广泛、全球性的信息服务中心。
（3）计算机web数据挖掘技术的类别。
web数据挖掘技术共有三类：第一类是Web使用记录挖掘。就是透过网络对Web日志记录进行挖掘，查找用户访问Web页面的模式及潜在客户等信息，以此提高其站点所有服务的竞争力。第二类是Web资料挖掘。既是指从Web文档中抽取知识的过程。第三类是Web结构挖掘。就是透过对Web上超多文档集合的资料进行小结、聚类、关联分析的方式，从Web文档的组织结构和链接关系中预测相关信息和知识。
3计算机web数据挖掘技术与电子商务的关系
借助计算机技术和网络技术的日臻成熟，电子商务正以其快速、便捷的特点受到越来越多的企业和个人的关注。随着电子商务企业业务规模的不断扩大，电子商务企业的商品和客户数量也随之迅速增加，电子商务企业以此获得了超多的数据，这些数据正成为了电子商务企业客户管理和销售管理的重要信息。为了更好地开发和利用这些数据资源，以便给企业和客户带来更多的便利和实惠，各种数据挖掘技术也逐渐被应用到电子商务网站中。目前，基于数据挖掘（个性是web数据挖掘）技术构建的电子商务推荐系统正成为电子商务推荐系统发展的一种趋势。
4计算机web数据挖掘在电子商务中的具体应用
（1）电子商务中的web数据挖掘的过程。
在电子商务中，web数据挖掘的过程主要有以下三个阶段：既是数据准备阶段、数据挖掘操作阶段、结果表达和解释阶段。如果在结果表达阶段中，分析结果不能让电子商务企业的决策者满意，就需要重复上述过程，直到满意为止。
（2）Web数据挖掘技术在电子商务中的应用。
目前，电子商务在企业中得到广泛应用，极大地促进了电子商务网站的兴起，经过分析必须时期内站点上的用户的访问信息，便可发现该商务站点上潜在的客户群体、相关页面、聚类客户等数据信息，企业信息系统因此会获得超多的数据，如此多的数据使Web数据挖掘有了丰富的数据基础，使它在各种商业领域有着更加重要的实用价值。因而，电子商务必将是未来Web数据挖掘的主攻方向。Web数据挖掘技术在电子商务中的应用主要包含以下几方面：
一是寻找潜在客户。电子商务活动中，企业的销售商能够利用分类技术在Internet上找到潜在客户，透过挖掘Web日志记录等信息资源，对访问者进行分类，寻找访问客户共同的特征和规律，然后从已经存在的分类中找到潜在的客户。
二是留住访问客户。电子商务企业透过商务网站能够充分挖掘客户浏览访问时留下的信息，了解客户的浏览行为，然后根据客户不同的爱好和要求，及时做出让访问客户满意的页面推荐和专属性产品，以此来不断提高网站访问的满意度，最大限度延长客户驻留的时间，实现留住老客户发掘新客户的目的。
三是带给营销策略参考。透过Web数据挖掘，电子商务企业销售商能够透过挖掘商品访问状况和销售状况，同时结合市场的变化状况，透过聚类分析的方法，推导出客户访问的规律，不同的消费需求以及消费产品的生命周期等状况，为决策带给及时而准确的信息参考，以便决策者能够适时做出商品销售策略调整，优化商品营销。
四是完善商务网站设计。电子商务网站站点设计者能够利用关联规则，来了解客户的行为记录和反馈状况，并以此作为改善网站的依据，不断对网站的组织结构进行优化来方便客户访问，不断提高网站的点击率。
5结语
本文对Web挖掘技术进行了综述，讲述了其在电子商务中广泛应用。能够看出，随着计算机技术和数据库技术快速发展，计算机Web数据技术的应用将更加广泛，Web数据挖掘也将成为十分重要的研究领域，研究前景巨大、好处深远。目前，我国的Web数据应用还处于探索和起步阶段，还有许多问题值得深入研究。
数据挖掘论文 13
摘要：数据挖掘是一种特殊的数据分析过程，其不仅在功能上具有多样性，同时还具有着自动化、智能化处理以及抽象化分析判断的特点，对于计算机犯罪案件中的信息取证有着非常大的帮助。本文结合数据挖掘技术的概念与功能，对其在计算机犯罪取证中的应用进行了分析。
关键词：数据挖掘技术；计算机；犯罪取证
随着信息技术与互联网的不断普及，计算机犯罪案件变得越来越多，同时由于计算机犯罪的隐蔽性、复杂性特点，案件侦破工作也具有着相当的难度，而数据挖掘技术不仅能够对计算机犯罪案件中的原始数据进行分析并提取出有效信息，同时还能够实现与其他案件的对比，而这些对于计算机犯罪案件的侦破都是十分有利的。
1数据挖掘技术的功能与应用分析
1.1数据挖掘技术的概念
数据挖掘技术是针对当前信息时代下海量的网络数据信息而言的，简单来说，就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的随机数据中对潜在的有效知识进行自动提取， 同时，从数据挖掘所能够的得到的知识来看，主要可以分为广义型知识、分类型知识、关联性知识、预测性知识以及离型知识几种。
1.2数据挖掘技术的功能
根据数据挖掘技术所能够提取的不同类型知识，数据挖掘技术也可以在此基础上进行功能分类，如关联分析、聚类分析、孤立点分析、时间序列分析以及分类预测等都是数据挖掘技术的重要功能之一，而其中又以关联分析与分类预测最为主要。大量的数据中存在着多个项集，各个项集之间的取值往往存在着一定的规律性，而关联分析则正是利用这一点，对各项集之间的关联关系进行挖掘，找到数据间隐藏的关联网，主要算法有FP-Growth算法、Apriori算法等。在计算机犯罪取证中，可以先对犯罪案件中的特征与行为进行深度的挖掘，从而明确其中所存在的联系，同时，在获得审计数据后，就可以对其中的审计信息进行整理并中存入到数据库中进行再次分析，从而达到案件树立的效果，这样，就能够清晰的判断出案件中的行为是否具有犯罪特征[1]。而分类分析则是对现有数据进行分类整理，以明确所获得数据中的相关性的一种数据挖掘功能。在分类分析的过程中，已知数据会被分为不同的数据组，并按照具体的数据属性进行明确分类，之后再通过对分组中数据属性的具体分析，最终就可以得到数据属性模型。在计算机犯罪案件中，可以将按照这种数据分类、分析的方法得到案件的数据属性模型，之后将这一数据属性模型与其他案件的数据属性模型进行对比，这样就能够判断嫌疑人是否在作案动机、发生规律以及具体特征等方面与其他案件模型相符，也就是说，一旦这一案件的数据模型属性与其他案件的数据模型属性大多相符，那么这些数据就可以被确定为犯罪证据。此外，在不同案件间的共性与差异的基础上，分类分析还可以实现对于未知数据信息或类似数据信息的有效预测，这对于计算机犯罪案件的处理也是很有帮助的。此外，数据挖掘分类预测功能的实现主要依赖决策树、支持向量机、VSM、Logisitic回归、朴素贝叶斯等几种，这些算法各有优劣，在实际应用中需要根据案件的实际情况进行选择，例如支持向量机具有很高的分类正确率，因此适合用于特征为线性不可分的案件，而决策树更容易理解与解释。
2数据挖掘技术在计算机犯罪取证中的具体应用思路
对于数据挖掘技术，目前的计算机犯罪取证工作并未形成一个明确而统一的应用步骤，因此，我们可以根据数据挖掘技术的特征与具体功能，对数据挖掘技术在计算机犯罪取证中的应用提供一个较为可行的具体思路[2]。首先，当案件发生后，一般能够获取到海量的原始数据，面对这些数据，可以利用FP-Growth算法、Apriori算法等算法进行关联分析，找到案件相关的潜在有用信息，如犯罪嫌疑人的犯罪动机、案发时间、作案嫌疑人的基本信息等等。在获取这些基本信息后，虽然能够对案件的基本特征有一定的了解，但犯罪嫌疑人却难以通过这些简单的信息进行确定，因此还需利用决策树、支持向量机等算法进行分类预测分析，通过对原始信息的准确分类，可以得到案件的犯罪行为模式（数据属性模型），而通过与其他案件犯罪行为模式的对比，就能够对犯罪嫌疑人的具体特征进行进一步的预测，如经常活动的场所、行为习惯、分布区域等，从而缩小犯罪嫌疑人的锁定范围，为案件侦破工作带来巨大帮助。此外，在计算机犯罪案件处理完毕后，所建立的嫌疑人犯罪行为模式以及通过关联分析、分类预测分析得到的案件信息仍具有着很高的利用价值，因此不仅需要将这些信息存入到专门的数据库中，同时还要根据案件的结果对数据进行再次分析与修正，并做好犯罪行为模式的分类与标记工作，为之后的案件侦破工作提供更加丰富、详细的数据参考。
3结束语
总而言之，数据挖掘技术自计算机犯罪取证中的应用是借助以各种算法为基础的关联、分类预测功能来实现的，而随着技术的不断提升以及数据库中的犯罪行为模式会不断得到完善，在未来数据挖掘技术所能够起到的作用也必将越来越大。
参考文献
[1]李艳花。数据挖掘在计算机动态取证技术中的应用[J]。信息与电脑（理论版），20xx（02）：174-176.
作者:周永杰 单位:河南警察学院信息安全系
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0 引言
随着我国利率市场的推进和改革的不断深入，我国银行业面临的竞争压力也越来越大，若想在竞争中处于不败之地，中国金融业必须改变经营观念，以客户需要为中心，以客户满意为宗旨，改善企业与客户关系，不断地提高自身的服务水平和决策能力。 由于在银行日常的业务处理过程中，收集并积累了大量和客户有关的业务数据，银行希望能够对数据库中存储的这些大量数据信息进行分析和处理，提取潜在的、有应用价值的信息，从而提高银行的服务和决策水平。 对企业或银行而言，能否对客户相关数据加以进一步利用，已成为在竞争中取得优势的关键和基础。 数据挖掘就是对大量的数据信息进行提取、发现和获得有用的知识和规则的技术，为制定经营策略提供有利的参考依据，进而提高客户服务水平，加强客户关系管理[1].
1 客户关系管理的涵义
客户关系管理是指企业为了获取最大限度的经济效益，制定以客户服务为中心的发展策略，引导客户的投资行为，最大限度地满足客户的需求，建立与客户持久的关系，企业也从营销中获得利润，实现双赢。 客户是企业重要的资源，客户关系也越来越受到关注和重视，应该加强客户关系的建立和维护，改善企业和客户的关系，进而形成长期稳定的客户群体，实现企业盈利的目的。
2 数据挖掘技术在银行客户关系管理中的应用
数据挖掘是一种信息处理方法和技术，主要是对大量实际应用的数据进行提取，并进行深入地分析和处理，从而获得有用的信息和规则，为企业的管理和制定经营策略提供参考依据。 数据挖掘作为一种新兴的技术被广泛应用到银行客户关系管理中，对数据库中存储的大量客户相关数据进行深层次的挖掘，提取出来的有用的知识或信息可为管理人员提供参考依据，进而制定出合理的、有利于企业发展的决策，提高企业的竞争能力。 常用的数据挖掘方法有决策树、遗传算法、神经网络及聚类分析等[2].
2. 1 数据挖掘技术在银行客户关系管理中的重要性
数据挖掘技术在银行客户关系管理中的作用主要体现在以下几个方面：
（ 1） 客户盈利能力分析。 不同客户的价值是不同的，数据挖掘可以对不同市场活动情况下客户盈利能力的变化进行分析和预测，进而制定合适的市场策略；（ 2） 客户获得、流失和保持分析。 银行为客户提供的产品基本都相同，由于企业间竞争的不断加剧，发展新客户的同时也应重视原有客户，可以通过不断地改善现有客户的服务来避免客户流失。 利用数据挖掘技术建立客户流失的预测模型，可以采取预防措施防止客户流失；（ 3） 交叉营销。 银行为客户提供新的产品或服务，即进行交叉销售。 数据挖掘技术可以提供帮助信息，为不同客户分析并制定出合理的服务匹配；（ 4） 客户群体分类分析。 优质客户能够为银行带来客观利润，因而为高价值客户提供优质服务很重要。 多数的中间客户则处于高价值与低价值中间，也是银行重要的客户群体。 通过数据挖掘技术对大量的客户进行分类，针对不同的客户提供不同的产品和服务。
2. 2 数据挖掘技术方法
数据挖掘技术主要有聚类、分类和关联分析等分析方法，广泛应用于客户关系管理。 聚类分析实现对客户进行分类，利用分类法能够识别优质客户，通过关联分析进行交叉销售[3].
2. 2. 1 分类分析
假定数据库中每条记录都属于某一确定的类别，由一个称作类属性的值确定。 分类分析就是通过对训练数据集中的数据的分析，对不同类别进行描述并建立分析模型或获得分类规则，然后将这个分类规则应用于其它数据库中的记录。 分类分析有两步过程： 第一步是建立模型。 通过分析记录数据来构造模型； 第二步是使用模型进行分类。 如果模型的预测准确率可以接受，就可以用它对类别未知的数据对象进行分类。
分类法可将客户划分为不同的群体，各个群体有着明显的行为特征。 企业可以更好地理解客户和发现群体客户的特点，从而制定相应的市场策略。 同时，通过对不同客户群的`交叉分析，还可以发现群间的特点和规律。 分类方法通常建立的模型以分类规则、判定树形式出现，主要包括决策树、贝叶斯分类、遗传算法分类等，最为典型的决策树方法是 ID3 算法和算法 C4. 5.
例如，针对某一产品的营销，银行如何在众多的客户中识别出相应的客户。 这里可首先假设类属性是“是否为优质客户”,然后采用分类法，最后确定出优质客户的评估标准。 分类法可以帮助企业快速确定相应客户，进而提供相应服务。 同样为了防止客户流失，首先要了解顾客的需求。 首先设类属性是“顾客是否流失”,再利用数据挖掘方法对大量的客户信息进行分析，建立数据模型，以确定客户的特点和属性，为其提供个性化服务。
2. 2. 2 关联分析
关联分析就是在训练集的基础上，通过分析记录集合，推导出相关性的结果，目的是为了挖掘出隐含在数据间的相互关系，发现客户数据信息之间的相互依赖或某种规律性。 交叉销售是指银行向客户推销新的产品或服务，客户可以得到相应的服务而受益，银行也因营业额的增长而获得利润。 关联分析法可以在对客户过去的购买数据的分析找出影响客户购买产品的因素，即找出客户的投资行为与其他属性如性别、年龄、职位等的关联关系，并建立预测模型对客户以后的购买进行预测，分析哪些用户对金融产品感兴趣，哪些用户对理财产品感兴趣，从而实施有效的营销[4].
2. 2. 3 聚类分析
与分类分析不同，聚类分析的数据集合还没有进行任何分类。 聚类分析是对数据库中的记录数据进行分析，按照类内相似度最大，类间相似度最小的原则分类。 聚类即平常所说的“物以类聚”,是把一组个体按照相似性分成若干类别。 业务人员面对服务营销的特定需要和大量的客户信息，希望得到有效的帮助和提示，进而对特定的客户分类群体采取相应措施进行营销。 通过聚类分析方法，对大量的客户数据信息进行处理，对客户分类划分，可以发现每个类别客户的不同特点，从而提供针对性的服务，为其提供相应的服务和产品，快速准确地找到潜在客户，提高工作效率，降低营销成本。
聚类分析主要有统计方法、机器学习方法、神经网络方法等，在实际应用中经常和分类分析方法结合起来使用。 例如，分析人员可先利用聚类分析对要分析的数据划分类别，然后用分类分析方法进一步分析不同类别的数据集合，挖掘出各类别的分类规则，最后使用分类规则对整个数据集合重新进行划分，通常能获得较好的分类结果。 通过两种方法的结合使用得到满意的划分结果。
3 结语
数据挖掘是客户关系管理中的关键技术，本文主要探讨数据挖掘在客户关系管理上的应用，对聚类、分类、关联分析等挖掘技术进行了详细的介绍。 数据挖掘通过对大量的客户信息进行分析和处理，为银行管理人员提供客户分类、盈利能力以及潜在的用户等有用信息，找出各种数据之间的关联性，从而能够为客户提供满意的服务，加强了客户关系管理的维护和建设，为决策人员提供准确的指导信息，辅助决策者制定最优的营销策略，降低了运营成本和决策风险。
参 考 文 献
[1]王小燕，周建民。 数据挖掘技术在商业银行中的应用研究[J]. 华南金融电脑，20xx,13（ 5） : 94 -96.
[2]陈建成。 数据挖掘技术在客户关系管理系统中的应用[J]. 电脑与电信，20xx（ 2） : 41 -43.
[3]左爱群，杜 波。 数据挖掘在银行客户关系管理系统中的应用[J]. 武汉工业学院学报，20xx,25（ 3） : 52 -55.
[4]尹晓丽，方旭昇。 数据挖掘技术在银行 CRM 中的应用[J]. 经济研究导刊，20xx（ 20） : 112 -113.
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一、在对计算机病毒数据库的数据挖掘方面存在的问题和局限
1.1对计算机病毒数据库的数据挖掘技术有限
据有关调查，目前的信息技术行业对计算机病毒数据库的数据挖掘在技术方面还是存在局限与问题的；从客观层面上来讲，没有哪一种计算机的技术可以完全杜绝或制止计算机病毒对计算机数据库的侵入和威胁，这种糟糕情况的出现，不仅给单个计算机的系统造成损害，而且给整个计算机技术行业在某些时候也会造成不必要的损失和危害。所以说，开创有关减弱甚至是消灭计算机病毒数据库的计算机技术就显得尤为重要。
1.2对计算机病毒数据库的数据挖掘效率极低
我们都知道，可以利用相应的计算机技术来对计算机病毒数据库的数据进行挖掘，但是就目前而言，单一而又较为简单的计算机技术很难高效地对数据进行挖掘，只能够从具有病毒的数据库中挖掘出极少数数据甚至是挖掘不出来。所以说，提高计算机病毒数据库的数据挖掘效率也就显得尤为重要。
1.3对计算机病毒数据库的数据挖掘成本较高
值得注意的是，某些计算机病毒数据库中的数据是值得使用和发挥作用的，所以，计算机行业的某些操作人员就会尽可能采用多种渠道和方法来对有用的数据进行挖掘和分析，这样一来，通常花费的成本就会相对地高，不免也就会给某些企业造成沉重的负担。所以说，降低对计算机病毒数据库的数据挖掘成本就显得尤为重要了。
二、计算机病毒数据库的数据挖掘的策略与方法
2.1实施相应的计算机病毒监控技术
如何进一步地减弱计算机病毒对计算机数据库的侵入和威胁，我们需要慎重考虑，而实施相应的计算机病毒监控技术已成为此时的无疑之策；进一步来说，就是设置多种监控技术，例如设置内存监控，配备相应的文件监控，还有就是注册不同的表监控等等，这些都是有效地减弱甚至是防止计算机病毒侵袭数据库的监控技术。总之，我们通过这些技术，就会尽可能的从计算机病毒数据库中挖掘出需要的数据。
2.2配置适当的计算机病毒源的追踪设备
据有关部门调查，目前使用较为有效的计算机病毒源的追踪设备就是邮件追踪设备，它能够有效地通过相应的消息或指令来对计算机的查询进行追踪，这样就能够高效地检测出是否有计算机病毒侵入。依据这种情况，我们可以进一步开拓思维，尤其是计算机行业的管理员和操作人员，更应该为计算机设计出以及配置适当的不同的计算机病毒源的追踪设备，从而使人们在计算机病毒侵入数据库的情况下，仍然能够得到自己想要的`正常数据。
2.3设置独特的计算机反病毒数据库
所谓的计算机反病毒数据库，就是在计算机操作系统的底部值入反病毒的指令或程序，让它成为计算机系统内部数据库的底层模块，而不是计算机系统外部的某种软件。这样一来，当计算机的病毒侵入系统内数据库时，就会被底层的反病毒程序代码或指令反攻出来，就进一步达到了减弱甚至消除计算机病毒对计算机数据库的侵袭和威胁的目的，那么我们这时就可以挖掘出必需的数据了。
三、结束语
概而言之，就现在的计算机病毒来说，可谓是呈现日益猖獗的态势；也就是说，计算机技术迅速发展了，计算机病毒也就会跟其迅速“发展”。我们想要有效地遏制住计算机病毒，从计算机病毒数据库中挖掘出必需的数据，对于普通人来说就应该多多了解一些预防计算机病毒侵入的知识；而对于计算机行业的管理员或操作人员来说，就应该多设计出一些遏制计算机病毒侵袭的软件或方案，从而使我们的计算机环境更干净，更安全。
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题目：软件工程数据挖掘研究进展
摘要：数据挖掘是指在大数据中开发出有价值信息数据的过程。计算机技术的不断进步，透过人工的方式进行软件的开发与维护难度较大。而数据挖掘能够有效的提升软件开发的效率，并能够在超多的数据中获得有效的数据。文章主要探究软件工程中数据挖掘技术的任务和存在的问题，并重点论述软件开发过程中出现的问题和相关的解决措施。
关键词：软件工程；数据挖掘；解决措施；
在软件开发过程中，为了能够获得更加准确的数据资源，软件的研发人员就需要搜集和整理数据。但是在大数据时代，人工获取数据信息的难度极大。当前，软件工程中运用最多的就是数据挖掘技术。软件挖掘技术是传统数据挖掘技术在软件工程方向的其中一部分。但是它具有自身的特征，体此刻以下三个方面：
(1)在软件工程中，对有效数据的挖掘和处理；
(2)挖掘数据算法的选取问题；
(3)软件的开发者该如何选取数据。
1在软件工程中数据挖掘的主要任务
在数据挖掘技术中，软件工程数据挖掘是其中之一，其挖掘的过程与传统数据的挖掘无异。通常包括三个阶段：第一阶段，数据的预处理；第二阶段，数据的挖掘；第三阶段，对结果的评估。第一阶段的主要任务有对数据的分类、对异常数据的检测以及整理和提取复杂信息等。虽然软件工程的数据挖掘和传统的数据挖掘存在相似性，但是也存在必须的差异，其主要体此刻以下三个方面：
1.1软件工程的数据更加复杂
软件工程数据主要包括两种，一种是软件报告，另外一种是软件的版本信息。当然还包括一些软件代码和注释在内的非结构化数据信息。这两种软件工程数据的算法是不同的，但是两者之间又有必须的联系，这也是软件工程数据挖掘复杂性的重要原因。
1.2数据分析结果的表现更加特殊
传统的数据挖掘结果能够透过很多种结果展示出来，最常见的有报表和文字的方式。但是对于软件工程的数据挖掘来讲，它最主要的职能是给软件的研发人员带给更加精准的案例，软件漏洞的实际定位以及设计构造方面的信息，同时也包括数据挖掘的统计结果。所以这就要求软件工程的数据挖掘需要更加先进的结果提交方式和途径。
1.3对数据挖掘结果难以达成一致的评价
我国传统的数据挖掘已经初步构成统一的评价标准，而且评价体系相对成熟。但是软件工程的数据挖掘过程中，研发人员需要更多复杂而又具体的数据信息，所以数据的表示方法也相对多样化，数据之间难以进行比较，所以也就难以达成一致的评价标准和结果。不难看出，软件工程数据挖掘的关键在于对挖掘数据的预处理和对数据结果的表示方法。
2软件工程研发阶段出现的问题和解决措施
软件在研发阶段主要的任务是对软件运行程序的编写。以下是软件在编码和结果的提交过程中出现的问题和相应的解决措施。
2.1对软件代码的编写过程
该过程需要软件的研发人员能够对自己需要编写的代码结构与功能有充分的了解和认识。并能够依据自身掌握的信息，在数据库中搜集到能够使用的数据信息。通常状况下，编程需要的数据信息能够分为三个方面：
(1)软件的研发人员能够在已经存在的代码中搜集能够重新使用的代码；
(2)软件的研发人员能够搜寻能够重用的静态规则，比如继承关系等。
(3)软件的开发人员搜寻能够重用的动态规则。
包括软件的接口调用顺序等。在寻找以上信息的过程中，通常是利用软件的帮忙文档、寻求外界帮忙和搜集代码的方式实现，但是以上方式在搜集信息过程中往往会遇到较多的问题，比如：帮忙文档的准确性较低，同时不够完整，可利用的重用信息不多等。
2.2对软件代码的重用
在对软件代码重用过程中，最关键的问题是软件的研发人员务必掌握需要的类或方法，并能够透过与之有联系的代码实现代码的重用。但是这种方式哦足迹信息将会耗费工作人员超多的精力。而透过关键词在代码库中搜集可重用的软件代码，同时按照代码的相关度对搜集到的代码进行排序，该过程使用的原理就是可重用的代码必然模式基本类似，最终所展现出来的搜索结果是以上下文结构的方式展现的。比如：类与类之间的联系。其实现的具体流程如下：
(1)软件的开发人员建立同时具备例程和上下文架构的代码库；
(2)软件的研发人员能够向代码库带给类的相关信息，然后对反馈的结果进行评估，建立新型的代码库。
(3)未来的研发人员在搜集过程中能够按照评估结果的高低排序，便于查询，极大地缩减工作人员的任务量，提升其工作效率。
2.3对动态规则的重用
软件工程领域内对动态规则重用的研究已经相对成熟，透过在编译器内安装特定插件的方式检验代码是否为动态规则最适用的，并能够将不适合的规则反馈给软件的研发人员。其操作流程为：
(1)软件的研发人员能够规定动态规则的顺序，主要表此刻：使用某一函数是不能够调用其他的函数。
(2)实现对相关数据的保存，能够透过队列等简单的数据结构完成。在利用编译拓展中检测其中的顺序。
(3)能够将错误的信息反馈给软件的研发人员。
3结束语
在软件工程的数据挖掘过程中，数据挖掘的概念才逐步被定义，但是所需要挖掘的数据是已经存在的。数据挖掘技术在软件工程中的运用能够降低研发人员的工作量，同时软件工程与数据挖掘的结合是计算机技术必然的发展方向。从数据挖掘的过程来讲，在其整个实施过程和周期中都包括软件工程。而对数据挖掘的技术手段来讲，它在软件工程中的运用更加普遍。在对数据挖掘技术的研究过程中能够发现，该技术虽然已经获得必须的效果，但是还有更多未被挖掘的空间，还需要进一步的研究和发现。
参考文献
[1]王艺蓉。试析面向软件工程数据挖掘的开发测试技术[J].电子技术与软件工程，(18):64.
[2]吴彦博。软件工程中数据挖掘技术的运用探索[J].数字通信世界，2017(09):187.
[3]周雨辰。数据挖掘技术在软件工程中的应用研究[J].电脑迷，2017(08):27-28.
[4]刘桂林。分析软件工程中数据挖掘技术的应用方式[J].中国新通信，2017，19(13):119.