數(shù)據(jù)挖掘論文

　　在日常學(xué)習(xí)、工作生活中，大家都寫過論文吧，通過論文寫作可以提高我們綜合運(yùn)用所學(xué)知識(shí)的能力。你知道論文怎樣才能寫的好嗎？以下是小編幫大家整理的數(shù)據(jù)挖掘論文，僅供參考，歡迎大家閱讀。

數(shù)據(jù)挖掘論文1

　　摘 要：高度開放的中國金融市場，特別是中國銀行業(yè)市場受到日趨激烈的國外銀行沖擊和挑戰(zhàn)，大多數(shù)銀行企業(yè)都在構(gòu)建以客戶為中心的客戶關(guān)系管理體系，這一經(jīng)營體系理念的構(gòu)建，不僅僅能提高企業(yè)的知名度和顧客的滿意度，而且能提高企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益。但是，隨著網(wǎng)絡(luò)技

　　關(guān)鍵詞：客戶關(guān)系管理畢業(yè)論文

　　高度開放的中國金融市場，特別是中國銀行業(yè)市場受到日趨激烈的國外銀行沖擊和挑戰(zhàn)，大多數(shù)銀行企業(yè)都在構(gòu)建以客戶為中心的客戶關(guān)系管理體系，這一經(jīng)營體系理念的構(gòu)建，不僅僅能提高企業(yè)的知名度和顧客的滿意度，而且能提高企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益。但是，隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和信息技術(shù)的發(fā)展，客戶關(guān)系管理如何能結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)，增強(qiáng)企業(yè)的核心競爭力已經(jīng)成為企業(yè)亟待解決的問題。因?yàn)�，企業(yè)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的運(yùn)用能夠解決客戶的矛盾，為客戶設(shè)計(jì)獨(dú)立的、擁有個(gè)性化的數(shù)據(jù)產(chǎn)品和數(shù)據(jù)服務(wù)，能夠真正意義上以客戶為核心，防范企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)，創(chuàng)造企業(yè)財(cái)富。

　　關(guān)鍵詞：客戶關(guān)系管理畢業(yè)論文

　　一、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與客戶關(guān)系管理兩者的聯(lián)系

　　隨著時(shí)代的發(fā)展，銀行客戶關(guān)系管理的發(fā)展已經(jīng)越來越依賴數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，而數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是在數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)的基礎(chǔ)上應(yīng)運(yùn)而生的，兩者有機(jī)的結(jié)合能夠收集和處理大量的客戶數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)類型與數(shù)據(jù)特征，進(jìn)行整合，挖掘具有特殊意義的潛在客戶和消費(fèi)群體，能夠觀察市場變化趨勢，這樣的技術(shù)在國外的銀行業(yè)的客戶關(guān)系管理廣泛使用。而作為國內(nèi)的銀行企業(yè)，受到國外銀行業(yè)市場的大幅度沖擊，顯得有些捉襟見肘，面對大量的數(shù)據(jù)與快速發(fā)展的互聯(lián)網(wǎng)金融體系的沖擊，銀行業(yè)缺乏數(shù)據(jù)分析和存儲(chǔ)功能，往往造成數(shù)據(jù)的流逝，特別是在數(shù)據(jù)的智能預(yù)測與客戶關(guān)系管理還處于初步階段。我國的銀行業(yè)如何能更完善的建立客戶關(guān)系管理體系與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)相互融合，這樣才能使得企業(yè)獲得更強(qiáng)的企業(yè)核心競爭力。

　　二、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在企業(yè)客戶關(guān)系管理實(shí)行中存在的問題

　　現(xiàn)今，我國的金融業(yè)發(fā)展存在著數(shù)據(jù)數(shù)量大，數(shù)據(jù)信息混亂等問題，無法結(jié)合客戶關(guān)系管理的需要，建立統(tǒng)一而行之有效的數(shù)據(jù)歸納，并以客戶為中心實(shí)行客戶關(guān)系管理。

　　1.客戶信息不健全

　　在如今的銀行企業(yè)，雖然已經(jīng)實(shí)行實(shí)名制戶籍管理制度，但由于實(shí)行的年頭比較短，特別是以前的數(shù)據(jù)匱乏。重點(diǎn)體現(xiàn)在，銀行的客戶信息采集主要是姓名和身份證號(hào)碼，而對于客戶的職業(yè)、學(xué)歷等相關(guān)信息一概不知，極大的影響了客戶關(guān)系管理體系的構(gòu)建。另外，數(shù)據(jù)還不能統(tǒng)一和兼容，每個(gè)系統(tǒng)都是獨(dú)立的系統(tǒng)，比如：信貸系統(tǒng)、儲(chǔ)蓄系統(tǒng)全部分離。這樣存在交叉、就不能掌握出到底擁有多少客戶，特別是那些需要服務(wù)的目標(biāo)客戶，無法享受到銀行給予的高質(zhì)量的優(yōu)質(zhì)服務(wù)。

　　2.數(shù)據(jù)集中帶來的差異化的憂慮

　　以客戶為中心的客戶關(guān)系管理體系，是建立在客戶差異化服務(wù)的基礎(chǔ)上的，而作為銀行大多數(shù)以數(shù)據(jù)集中，全部有總行分配，這樣不僅不利于企業(yè)的差異化服務(wù)，給顧客提供優(yōu)質(zhì)得到個(gè)性化業(yè)務(wù)，同時(shí)，分行也很難對挖掘潛在客戶和分析客戶成分提供一手的'數(shù)據(jù)，損失客戶的利益，做到數(shù)據(jù)集中，往往是不明智的選擇。

　　3.經(jīng)營管理存在弊端

　　從組織結(jié)構(gòu)上，我國的銀行體系設(shè)置機(jī)構(gòu)龐雜，管理人員與生產(chǎn)服務(wù)人員脫節(jié)現(xiàn)象極其普遍，管理人員不懂業(yè)務(wù)，只是一味的抓市場，而沒有有效的營銷手段，更別說以市場為導(dǎo)向，以客戶為核心，建立客戶關(guān)系管理體系。大多數(shù)的人完全是靠關(guān)系而非真正意義上靠能力，另外，業(yè)務(wù)流程繁瑣，不利于客戶享受更多的星級(jí)待遇，這與數(shù)據(jù)發(fā)掘的運(yùn)用背道而馳，很難體現(xiàn)出客戶關(guān)系管理的價(jià)值。

　　三、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在企業(yè)的應(yīng)用和實(shí)施

　　如何能更好的利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與客戶關(guān)系管理進(jìn)行合理的搭配和結(jié)合是現(xiàn)今我們面臨的最大問題。所有我們對客戶信息進(jìn)行分析，利用模糊聚類分析方法對客戶進(jìn)行分類，通過建立個(gè)性化的信息服務(wù)體系，真正意義的提高客戶的價(jià)值。

　　1.優(yōu)化客戶服務(wù)

　　以客戶為中心提高服務(wù)質(zhì)量是銀行發(fā)展的根源。要利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的優(yōu)勢，發(fā)現(xiàn)信貸趨勢，及時(shí)掌握客戶的需求，為客戶提高網(wǎng)上服務(wù)，網(wǎng)上交易，網(wǎng)上查詢等功能，高度體現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)的作用，動(dòng)態(tài)挖掘數(shù)據(jù)，通過智能化的信貸服務(wù)，拓寬銀行業(yè)務(wù)水平，保證客戶的滿意度。

　　2.利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)建立多渠道客戶服務(wù)系統(tǒng)

　　利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)整合銀行業(yè)務(wù)和營銷環(huán)節(jié)為客戶提供綜合性的服務(wù)。采用不同的渠道實(shí)現(xiàn)信息共享，針對目標(biāo)客戶推薦銀行新產(chǎn)品，拓寬新領(lǐng)域，告別傳統(tǒng)的柜臺(tái)服務(wù)體系，實(shí)行互聯(lián)網(wǎng)與柜臺(tái)體系相結(jié)合的多渠道服務(wù)媒介體系。優(yōu)化客戶關(guān)系管理理念，推進(jìn)營銷戰(zhàn)略的執(zhí)行。提高企業(yè)的美譽(yù)度。

　　四、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是銀行企業(yè)客戶關(guān)系管理體系構(gòu)建的基礎(chǔ)

　　隨著信息技術(shù)的不斷發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的快速推進(jìn)，客戶關(guān)系管理體系要緊跟時(shí)代潮流，緊密圍繞客戶為中心，利用信息優(yōu)勢，自動(dòng)獲取客戶需求，打造出更多的個(gè)性化、差異化客戶服務(wù)理念，使得為企業(yè)核心競爭能力得到真正意義的提高。

數(shù)據(jù)挖掘論文2

　　［摘要］處于大數(shù)據(jù)時(shí)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(xué)訊息均變換成了數(shù)據(jù)施以儲(chǔ)藏與處理。新時(shí)期起始，是否可以發(fā)掘與運(yùn)用潛藏在教學(xué)相關(guān)數(shù)據(jù)中還沒有挖掘出來的價(jià)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(guān)聯(lián)到教學(xué)相關(guān)工作中對于大數(shù)據(jù)與其潛藏的各類價(jià)值與作用的認(rèn)知、心態(tài)和數(shù)據(jù)發(fā)掘?qū)哟巍?/p>

　　［關(guān)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(guān)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(yīng)的思想與理念即借助大數(shù)據(jù)以凸顯出事物發(fā)展進(jìn)程中的各類步驟、因素等，處于這一前提之下，借助構(gòu)建各式模型、方法施以把控，進(jìn)而達(dá)成精確清除各式問題這一目標(biāo)。同時(shí)，數(shù)據(jù)能夠凸顯出問題，數(shù)據(jù)還能夠引導(dǎo)問題得以清除。借用大數(shù)據(jù)相關(guān)的理念，開放型教育相關(guān)的工作者可以全方位緊依并發(fā)掘教學(xué)本身的潛藏實(shí)際，調(diào)研教學(xué)相應(yīng)的革新及進(jìn)步。

　　一、開放型教育行業(yè)內(nèi)部教學(xué)相關(guān)數(shù)據(jù)的運(yùn)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(xué)校內(nèi)部缺少對于數(shù)據(jù)本身的匯集監(jiān)管及科學(xué)運(yùn)用，對于數(shù)據(jù)相應(yīng)的運(yùn)用極為狹隘，許多數(shù)據(jù)僅儲(chǔ)藏在數(shù)據(jù)庫內(nèi)，極難自其內(nèi)找出具備規(guī)律與價(jià)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(wù)機(jī)構(gòu)較難予以數(shù)據(jù)相應(yīng)的正確需要

　　學(xué)校內(nèi)部的業(yè)務(wù)機(jī)構(gòu)對于數(shù)據(jù)本身的搜集、歸整、調(diào)研大多由于業(yè)務(wù)驅(qū)使，業(yè)務(wù)進(jìn)程完成過后，數(shù)據(jù)就會(huì)被潛藏，數(shù)據(jù)調(diào)研處在被動(dòng)這一狀況內(nèi)。另外，許多業(yè)務(wù)機(jī)構(gòu)并未知曉大數(shù)據(jù)相應(yīng)的運(yùn)用價(jià)值與區(qū)域，還沒有生成大數(shù)據(jù)這一觀念以引領(lǐng)各項(xiàng)工作的實(shí)施，處于具體的工作內(nèi)，極難予以大數(shù)據(jù)相應(yīng)的正確需要:要想改良某一業(yè)務(wù)，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(yīng)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(yùn)用被渠道與技術(shù)所約束

　　學(xué)校內(nèi)部各個(gè)層級(jí)與各個(gè)種類的學(xué)習(xí)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(chǔ)存與運(yùn)用卻較低。就數(shù)據(jù)相應(yīng)的儲(chǔ)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(chǔ)藏負(fù)擔(dān)、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(guān)的教務(wù)監(jiān)管體系，大量的學(xué)習(xí)成績有關(guān)數(shù)據(jù)已經(jīng)大于原本體系本身的儲(chǔ)藏與調(diào)研一類能力，使得對數(shù)據(jù)相應(yīng)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(xué)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(shí)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(guān)聯(lián)性，力爭最大程度地運(yùn)用數(shù)據(jù)。然而，現(xiàn)存的教育相關(guān)數(shù)據(jù)依舊存在機(jī)構(gòu)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?cái)?shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)性。例如。教務(wù)處會(huì)定期歸整每個(gè)學(xué)期相應(yīng)的.在籍生總量、各大專業(yè)學(xué)生總量、設(shè)立科目明細(xì)、學(xué)期選課學(xué)生總量、學(xué)生上課率、按時(shí)畢業(yè)率、學(xué)位獲得率、退學(xué)率、終結(jié)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(guān)聯(lián)性與干涉關(guān)系，也沒有發(fā)掘各個(gè)機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)間的關(guān)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(shí)代予以了大量新興的觀念與技術(shù)，具備與原本全然不一的數(shù)據(jù)儲(chǔ)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(huì)運(yùn)用原本的數(shù)據(jù)庫監(jiān)管體系，短時(shí)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(xué)校本身對于數(shù)據(jù)調(diào)研有關(guān)人才與崗位相應(yīng)的需要態(tài)度還沒有明晰;其二，新興技術(shù)的運(yùn)用條件極為繁雜，與大量數(shù)據(jù)相關(guān)的技術(shù)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(yùn)用到輔助體系的監(jiān)管者也極少。

　　二、大數(shù)據(jù)相關(guān)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(xué)監(jiān)管相應(yīng)的數(shù)據(jù)思維

　　現(xiàn)階段，廣播電視大學(xué)等正朝著開放型大學(xué)進(jìn)行轉(zhuǎn)變，成人學(xué)校的辦學(xué)類型、辦學(xué)面積、專業(yè)構(gòu)造與總量、師生資源及其所處的環(huán)境均會(huì)發(fā)生變化。對于開放型教育相關(guān)的數(shù)據(jù)施以發(fā)掘及調(diào)研，能夠輔助成人一類學(xué)校獲取辦學(xué)定位信息，提升教學(xué)、監(jiān)管本身的合理性，還給學(xué)校改良并增強(qiáng)宏觀方面的監(jiān)管予以了有價(jià)值的監(jiān)測方法與評測技術(shù)。大數(shù)據(jù)相關(guān)思維獲得推行與運(yùn)用，規(guī)定學(xué)校內(nèi)部的監(jiān)管方法、構(gòu)造、技術(shù)都要與大數(shù)據(jù)這一時(shí)代相符。所以，應(yīng)在地區(qū)或是學(xué)校內(nèi)部生成總體的大數(shù)據(jù)相關(guān)戰(zhàn)略，并把此當(dāng)作學(xué)校本身的關(guān)鍵目標(biāo)，借助大數(shù)據(jù)相關(guān)的思維把訊息化教學(xué)、訊息化監(jiān)管、遠(yuǎn)端教育扶持服務(wù)及學(xué)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(jī)構(gòu)一同訓(xùn)練并提升搜集、儲(chǔ)藏、監(jiān)管、調(diào)研與共享大量數(shù)據(jù)需要的技術(shù)及思維，逐漸促使數(shù)據(jù)監(jiān)管本身的常態(tài)化、時(shí)時(shí)化、開放化與網(wǎng)絡(luò)化得以實(shí)現(xiàn)。

　　(二)以智慧型校園助推教學(xué)監(jiān)管智能化

　　現(xiàn)如今，物聯(lián)網(wǎng)與云計(jì)算得以生成，校園內(nèi)部的訊息化構(gòu)建要盡早從數(shù)字型校園朝智慧型校園轉(zhuǎn)變。構(gòu)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(luò)、物聯(lián)網(wǎng)、云得以關(guān)聯(lián)與聯(lián)通，據(jù)此能夠促使校園內(nèi)部時(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的收獲、儲(chǔ)藏與調(diào)研得以實(shí)現(xiàn)，進(jìn)而給學(xué)校本身的進(jìn)步與教學(xué)運(yùn)用予以科學(xué)的決策憑據(jù)，智慧型校園即教育訊息化構(gòu)建的一大實(shí)體，對于踐行大數(shù)據(jù)本身的價(jià)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(guān)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(guān)的訊息化組織監(jiān)管系統(tǒng)等模塊的構(gòu)建。從基本設(shè)備構(gòu)建著手，逐漸實(shí)施基于云計(jì)算的大數(shù)據(jù)運(yùn)用，促使教師自身的教學(xué)動(dòng)作、學(xué)生遠(yuǎn)端的學(xué)習(xí)動(dòng)作、學(xué)生本身的特性特點(diǎn)等得以調(diào)研與評測，給促使學(xué)生身心進(jìn)步予以適宜的引領(lǐng)與輔助，予以學(xué)校運(yùn)作所需的時(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)，助推教學(xué)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(shí)代，數(shù)據(jù)種類多元，不單具備構(gòu)造化數(shù)據(jù)，還摻雜了許多半構(gòu)造化與非構(gòu)造化數(shù)據(jù)。把握、調(diào)研半構(gòu)造化與非構(gòu)造化數(shù)據(jù)本身的能力對于許多學(xué)校而言是一項(xiàng)極大的挑戰(zhàn)。學(xué)校要把構(gòu)造化數(shù)據(jù)發(fā)掘當(dāng)作大數(shù)據(jù)相關(guān)思維運(yùn)用的著眼點(diǎn)，關(guān)注搜集并儲(chǔ)藏用戶訊息與動(dòng)作數(shù)據(jù)，為今后各式運(yùn)用做好全方位的準(zhǔn)備。同時(shí)，借用現(xiàn)存的數(shù)據(jù)調(diào)研方法，憑借數(shù)據(jù)引領(lǐng)開放型教育本身的進(jìn)步。處于初始運(yùn)用時(shí)期，應(yīng)自教學(xué)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(luò)教學(xué)這一渠道相關(guān)的數(shù)據(jù)發(fā)掘。學(xué)習(xí)者自身特點(diǎn)辨別:辨別學(xué)習(xí)者本身的特點(diǎn)，尤其是學(xué)習(xí)者群體相應(yīng)的特點(diǎn)，并憑借某類核心特點(diǎn)對學(xué)習(xí)者群體施以區(qū)分，促使前階段的教學(xué)相關(guān)設(shè)計(jì)得以全方位踐行，并給個(gè)體化學(xué)習(xí)的開展予以憑據(jù)。例如，“學(xué)生總量歸整及趨向評測”“學(xué)生自身的特點(diǎn)歸類及調(diào)研”等。學(xué)習(xí)者在線開展學(xué)習(xí)動(dòng)作調(diào)研:在網(wǎng)絡(luò)教學(xué)這一渠道內(nèi)師生開展學(xué)習(xí)期間的各類數(shù)據(jù)，對教師與學(xué)生自身的動(dòng)作方法，如登入、查閱資源、發(fā)帖、訓(xùn)練一類動(dòng)作與動(dòng)作生成的時(shí)間，加上各式資源、教學(xué)模塊的運(yùn)用狀況施以歸整、可視化與發(fā)掘。例如，“學(xué)生登入動(dòng)作調(diào)研”“學(xué)生資源查閱方法調(diào)研”“師生互動(dòng)渠道調(diào)研”“學(xué)生動(dòng)作干涉要素調(diào)研”等等。師生互動(dòng)調(diào)研:對網(wǎng)絡(luò)教學(xué)相關(guān)渠道互動(dòng)論壇內(nèi)的數(shù)據(jù)施以調(diào)研，輔助教師評判學(xué)生對于教學(xué)目的的把握狀況，方便對學(xué)生隨時(shí)施以回饋與引導(dǎo)。2．教育監(jiān)管訊息這一體系相關(guān)的數(shù)據(jù)發(fā)掘。教師相關(guān)的監(jiān)管:從人事訊息有關(guān)的數(shù)據(jù)庫、后勤訊息體系、教師監(jiān)管與評測相關(guān)體系內(nèi)發(fā)掘現(xiàn)存數(shù)據(jù)，對學(xué)校處于人才引用、教師成績評測、教師進(jìn)步、職業(yè)計(jì)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(xué)生方面的監(jiān)管:鑒于學(xué)籍相關(guān)的數(shù)據(jù)庫、招生相關(guān)的數(shù)據(jù)庫實(shí)施數(shù)據(jù)發(fā)掘，改良學(xué)生方面的監(jiān)管工作，給學(xué)校內(nèi)部的就業(yè)引導(dǎo)、畢業(yè)生跟蹤、科目設(shè)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(diǎn)施以調(diào)研、畢業(yè)成果干涉要素與畢業(yè)時(shí)間干涉要素調(diào)研、畢業(yè)成果評測規(guī)定與畢業(yè)時(shí)間評測規(guī)定等。

　　(四)全方位開展數(shù)據(jù)式人才準(zhǔn)備

　　處于大數(shù)據(jù)這一時(shí)代內(nèi)，學(xué)校內(nèi)部的監(jiān)管決策、教學(xué)相關(guān)的決策與對成人學(xué)習(xí)者相應(yīng)的學(xué)習(xí)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(huì)逐步變成學(xué)校自身的常規(guī)工作，不單應(yīng)關(guān)注增強(qiáng)各大機(jī)構(gòu)相關(guān)工作者自身的數(shù)據(jù)調(diào)研能力，成人學(xué)校還應(yīng)訓(xùn)練并準(zhǔn)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(guān)教育運(yùn)用的初始時(shí)期，學(xué)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(shù)型人才的需要。訊息技術(shù)的全方位進(jìn)步，原本的教學(xué)與監(jiān)管相關(guān)經(jīng)歷有可能變成現(xiàn)階段的約束。為了應(yīng)對新時(shí)期的各式挑戰(zhàn)，成人學(xué)校不單應(yīng)設(shè)定專業(yè)的數(shù)據(jù)監(jiān)管崗位，監(jiān)管者還務(wù)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(wù)必知曉借助大數(shù)據(jù)相關(guān)的方式，以尋求適宜的解決方法。二是大數(shù)據(jù)技術(shù)方面的人才。想要對教育相關(guān)的數(shù)據(jù)施以全方位發(fā)掘，成人學(xué)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(yīng)總體把握數(shù)據(jù)調(diào)研、統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)、機(jī)械學(xué)習(xí)與自然語言操作一類模塊的知識(shí)。具體人才包括:數(shù)據(jù)方面的科學(xué)家，即具備數(shù)據(jù)調(diào)研能力，擅長各式算法，可以精準(zhǔn)地處理數(shù)據(jù);數(shù)據(jù)方面的架構(gòu)者，即擅長各類開放型教育相關(guān)的業(yè)務(wù)，把握業(yè)務(wù)需要與業(yè)務(wù)總體構(gòu)造，可以將數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)施以銜接;數(shù)據(jù)方面的工程者，即可以構(gòu)建數(shù)據(jù)儲(chǔ)藏、監(jiān)管與處理的一類渠道，并扶持?jǐn)?shù)據(jù)方面的科學(xué)家予以數(shù)學(xué)相關(guān)模型或是算法的運(yùn)轉(zhuǎn)。

　　三、結(jié)語

　　大數(shù)據(jù)時(shí)代對開放型教育與成人型教育相應(yīng)的理念革新與教學(xué)革新予以了大量的機(jī)遇。大數(shù)據(jù)不單是一類實(shí)用工具，還是一類思維方式。開放型教育務(wù)必要自原本的小數(shù)據(jù)相關(guān)思維更快地變換成大數(shù)據(jù)相應(yīng)的思維，進(jìn)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(xué)校內(nèi)部的監(jiān)管、教學(xué)、服務(wù)予以具備價(jià)值的一類數(shù)據(jù)訊息，輔助學(xué)校生成合理的決策，給教學(xué)相關(guān)活動(dòng)的改良施以客觀的憑據(jù)。

　　參考文獻(xiàn):

　�。�1］呂蘇越．基于大數(shù)據(jù)思維的銀行監(jiān)管數(shù)據(jù)應(yīng)用初探———以3種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)為例［J］．金融科技時(shí)代，20xx(5):32-36．

　�。�2］孫力，程玉霞．大數(shù)據(jù)時(shí)代網(wǎng)絡(luò)教育學(xué)習(xí)成績預(yù)測的研究與實(shí)現(xiàn)———以本科公共課程統(tǒng)考英語為例［J］．開放教育研究，20xx(3):74-80．

　　［3］呂海燕，周立軍，張杰．大數(shù)據(jù)背景下教育數(shù)據(jù)挖掘在學(xué)生在線學(xué)習(xí)行為分析中的應(yīng)用研究［J］．計(jì)算技術(shù)與自動(dòng)化，20xx，36(1):136-140．

　�。�4］舒曉靈，陳晶晶．重新認(rèn)識(shí)“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”及因果關(guān)系———知識(shí)發(fā)現(xiàn)圖譜中的數(shù)據(jù)挖掘研究［J］．中國社會(huì)科學(xué)評價(jià)，20xx(3):28-38．

數(shù)據(jù)挖掘論文3

　　從現(xiàn)狀看，數(shù)據(jù)挖掘范疇內(nèi)的技術(shù)，慣常用于金融、大規(guī)模特性的商業(yè)之中。然而，企業(yè)預(yù)設(shè)的職員培訓(xùn)，較少采納這一技術(shù)。對于搜集得來的培訓(xùn)信息，仍停留于建構(gòu)某一數(shù)據(jù)庫、單一情形下的數(shù)據(jù)查驗(yàn)。數(shù)據(jù)信息特有的決策價(jià)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(shè)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(jié)論，能為后續(xù)時(shí)段的培訓(xùn)規(guī)劃，提供最佳指引。

　　1新穎技術(shù)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(yīng)當(dāng)被注重。原初的數(shù)據(jù)夾帶著噪聲，且?guī)в心：�特性及隨機(jī)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(jí)價(jià)值這樣的信息、關(guān)聯(lián)著的知識(shí)等。慣用的挖掘方式包含關(guān)聯(lián)規(guī)則、建構(gòu)好的決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及特有的貝葉斯、建構(gòu)的粗糙集、對應(yīng)著的模糊集、挖掘流程內(nèi)的聚類分析。細(xì)分出來的挖掘步驟整合了初始時(shí)段的數(shù)據(jù)預(yù)備、數(shù)值的選取、預(yù)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(shí)段的挖掘評價(jià)。

　　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(jià)值的信息和知識(shí)的過程。數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)最常用的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)主要有決策樹、關(guān)聯(lián)規(guī)則、貝葉斯、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、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(gè)階段:數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)選擇、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)挖掘、轉(zhuǎn)換模型及模式評價(jià)。

　　2構(gòu)建數(shù)據(jù)庫

　　數(shù)據(jù)挖掘特性的新穎技術(shù)不能脫離建構(gòu)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(xùn)特有的領(lǐng)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(guān)聯(lián)結(jié)果予以辨識(shí)解析。數(shù)據(jù)庫存留著的信息之內(nèi)涵蓋基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、培訓(xùn)得來的真正結(jié)果。

　　2. 1擬定物理框架

　　職員培訓(xùn)特有的數(shù)據(jù)庫，應(yīng)設(shè)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(jí)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(guān)系型這樣的特性。搭配的管理系統(tǒng)設(shè)定成SQL架構(gòu)下的server。

　　2. 2擬定概念模型

　　職員培訓(xùn)關(guān)涉的概念模型能夠明晰預(yù)設(shè)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(shí)段的培訓(xùn)成績。歸整好的這些信息凸顯了單一性，但又潛藏著某些關(guān)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(xì)分出來的職員特性、建構(gòu)的主題，把總體范疇內(nèi)的培訓(xùn)結(jié)果，分成多個(gè)層級(jí)，并歸入數(shù)據(jù)庫。

　　3選出來的運(yùn)用實(shí)例

　　3. 1采納的關(guān)聯(lián)規(guī)則

　　依循的評判指標(biāo)，是體系架構(gòu)中的置信度、對應(yīng)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(xiàng)目，在統(tǒng)計(jì)之中凸顯了最低層級(jí)的重要價(jià)值。最小數(shù)值的置信度表征著設(shè)定好的這類規(guī)則，凸顯了不可靠的傾向。采納關(guān)聯(lián)規(guī)則，建構(gòu)精準(zhǔn)模型，以便解析某一時(shí)段的培訓(xùn)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(yù)設(shè)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(guān)聯(lián)，抽取得來的字段含有單位稱呼、職員個(gè)體姓名、微機(jī)處理特有的等級(jí)。

　　3. 3具體的挖掘步驟

　　預(yù)處理特有的時(shí)段中，為了辨識(shí)設(shè)定好的關(guān)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(hào)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(dá)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(hào)，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(jié)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(yù)定的關(guān)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(shè)定了這一規(guī)則。這就表明輸入數(shù)值及對應(yīng)著的輸出之間帶有偏強(qiáng)的關(guān)聯(lián)。

　　3. 5解析得來的結(jié)論

　　數(shù)據(jù)特有的重要性，也即興趣度，能夠辨識(shí)頻繁項(xiàng)、設(shè)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(jié)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(jí)別范疇內(nèi)的職員通過培訓(xùn)概率還是偏大的。與此同時(shí)，學(xué)歷層級(jí)偏低的職員，通過等級(jí)與特有的學(xué)歷，凸顯了相關(guān)的傾向，這樣的對應(yīng)符合慣常的認(rèn)知。

　　由此可見，學(xué)歷層級(jí)偏低這樣的職員在接納新認(rèn)知時(shí)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(xùn)之中應(yīng)多加注重。設(shè)定出來的培訓(xùn)形式，應(yīng)符合帶有差異特性的職員群體;劃分的培訓(xùn)時(shí)段應(yīng)傾向于認(rèn)知偏弱的職工。例如:可以添加課時(shí)，調(diào)整預(yù)設(shè)的培訓(xùn)時(shí)段，保障體系以內(nèi)的這些職員，能參與擬定好的培訓(xùn)規(guī)劃。此外，對于接納能力偏強(qiáng)這樣的職工，可適當(dāng)縮減原有的課時(shí)，縮減設(shè)定好的多樣科目。這樣做可縮減耗費(fèi)掉的培訓(xùn)經(jīng)費(fèi)，并創(chuàng)設(shè)最優(yōu)情形下的整體效益。離散化情形下的數(shù)值處理驗(yàn)證了歸結(jié)出來的這一結(jié)論。

　　4結(jié)語

　　數(shù)據(jù)庫建構(gòu)依循的根本原理不能脫離數(shù)據(jù)挖據(jù)。企業(yè)培訓(xùn)之中，借助挖掘得來的多重信息，能夠解析各時(shí)段的培訓(xùn)成果。連續(xù)值固有的屬性，在設(shè)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(chǔ)。調(diào)整擬定好的培訓(xùn)規(guī)劃，確保預(yù)設(shè)的新規(guī)劃，符合職員培訓(xùn)特有的真實(shí)狀態(tài)。

數(shù)據(jù)挖掘論文4

　　摘要：隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)也應(yīng)運(yùn)而生。為了高效有序的醫(yī)療信息管理，需要加強(qiáng)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在醫(yī)療信息管理中的實(shí)際應(yīng)用，從而提升醫(yī)院的管理水平，為醫(yī)院的管理工作及資源的合理配置提供多樣化發(fā)展的可能性。筆者將針對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在醫(yī)療信息管理中的應(yīng)用這一課題進(jìn)行相應(yīng)的探究，從而提出合理的改進(jìn)建議。

　　關(guān)鍵詞：挖掘技術(shù)；醫(yī)療信息管理；應(yīng)用方式

　　數(shù)據(jù)挖掘作為一種數(shù)據(jù)信息再利用的有效技術(shù)，能夠有效地為醫(yī)院的管理決策提供重要信息。它以數(shù)據(jù)庫、人工智能以及數(shù)理統(tǒng)計(jì)為主要技術(shù)支柱進(jìn)行技術(shù)管理與決策。而在醫(yī)療信息管理過程之中應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠較好地針對醫(yī)療衛(wèi)生信息進(jìn)行整理與歸類來建立管理模型，形成有效的總結(jié)數(shù)據(jù)的同時(shí)能夠?yàn)獒t(yī)療工作的高效進(jìn)行提供有價(jià)值的信息。所以筆者將以數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在醫(yī)療信息管理中的應(yīng)用為著手點(diǎn)，從而針對其應(yīng)用現(xiàn)狀進(jìn)行探究，以此提出加強(qiáng)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在醫(yī)療信息管理中應(yīng)用的具體措施，希望能夠在理論層面上推動(dòng)醫(yī)療信息管理工作的飛躍。

　　1在醫(yī)療信息管理中應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的基本內(nèi)涵

　　數(shù)據(jù)挖掘是結(jié)合信息收集技術(shù)、人工智能處理技術(shù)以及分析檢測技術(shù)等所形成的功能強(qiáng)大的技術(shù)。它能夠?qū)崿F(xiàn)對于數(shù)據(jù)的收集、問題的定義與處理，并且能夠較好地對于結(jié)果進(jìn)行解釋與評估。在醫(yī)療信息管理工作進(jìn)行的過程之中，應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以較好地加強(qiáng)醫(yī)療信息數(shù)據(jù)模型的建立，同時(shí)以多種形式出現(xiàn)，例如文字信息、基本信號(hào)信息、圖像收集等，也能夠用來進(jìn)行醫(yī)療信息的科普與宣傳。并且，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在醫(yī)療信息中所體現(xiàn)出的應(yīng)用方式有所不同，在數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用過程之中，既可以針對同一類的實(shí)物反應(yīng)出共同性質(zhì)的基本特征，同時(shí)也能夠根據(jù)具有一定關(guān)聯(lián)性的事物信息來探究差異。這些功能不僅僅能夠在醫(yī)療信息的管理層面上給予醫(yī)療人員較大的信息管理指導(dǎo)，同時(shí)在實(shí)際的醫(yī)療診斷過程之中，也可以向醫(yī)生提供患者的患病信息，并且輔助治療的進(jìn)行[1]。所以，在醫(yī)療信息管理中應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)不僅僅能夠推動(dòng)醫(yī)療信息管理水平的提升，也是醫(yī)院實(shí)現(xiàn)現(xiàn)代化、信息化建設(shè)的重要體現(xiàn)，需要從根本上明確醫(yī)療信息管理應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的必要性與基本內(nèi)涵，從而針對醫(yī)院的管理現(xiàn)狀實(shí)現(xiàn)其管理方式與技術(shù)應(yīng)用的轉(zhuǎn)變與優(yōu)化。

　　2在醫(yī)療信息管理過程之中加強(qiáng)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用的重要措施

　　2.1實(shí)現(xiàn)建模環(huán)節(jié)以及數(shù)據(jù)收集環(huán)節(jié)的優(yōu)化

　　在應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的過程之中，必須基于數(shù)據(jù)庫信息的基礎(chǔ)之上，其數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)才能夠進(jìn)行相應(yīng)的規(guī)律探究與信息分析，所以需要在源頭處加強(qiáng)數(shù)據(jù)收集環(huán)節(jié)以及建模環(huán)節(jié)的優(yōu)化。以醫(yī)院中醫(yī)部門為例，在對于中醫(yī)處方經(jīng)驗(yàn)的挖掘方法使用過程之中，需要針對不同的藥物進(jìn)行關(guān)聯(lián)性建模，比如數(shù)據(jù)庫中有基礎(chǔ)性藥物，針對藥物進(jìn)行頻數(shù)和次數(shù)的統(tǒng)計(jì)，然后以此類推，將所有藥物都按照出現(xiàn)的頻數(shù)進(jìn)行降數(shù)排列，從而探究參考價(jià)值。建模環(huán)節(jié)以及數(shù)據(jù)收集環(huán)節(jié)是醫(yī)療信息管理過程的根本，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?yàn)閿?shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用奠定相應(yīng)的`基礎(chǔ)[2]。

　　2.2細(xì)化數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用類別

　　想要在醫(yī)療信息管理過程之中，加強(qiáng)對于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的有效應(yīng)用，就需要從數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用類別處進(jìn)行著手，從而提升技術(shù)應(yīng)用的針對性與有效性。常見的技術(shù)應(yīng)用類別有：醫(yī)院資源配置方面、病患區(qū)域管理方面、醫(yī)療衛(wèi)生質(zhì)量管理方面、醫(yī)療急診管理方面、醫(yī)院經(jīng)濟(jì)管理方面以及醫(yī)療衛(wèi)生常見病宣傳方面等，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)都可以在這些類別之中實(shí)現(xiàn)應(yīng)用，但是在應(yīng)用的過程之中也有所不同。以病房區(qū)域管理為例，在應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)之前，首先需要明確不同的科室狀況以及病房區(qū)域分配狀況等，加強(qiáng)病患區(qū)域的指標(biāo)分析，因?yàn)椴》抗芾聿粌H僅影響到科室的工作效率與工作效果，同時(shí)也是醫(yī)療物資分配與人員編制的主要參考標(biāo)準(zhǔn)。其次利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠較好地實(shí)現(xiàn)不同科室工作效率、質(zhì)量管理質(zhì)量以及經(jīng)濟(jì)收益等多種指標(biāo)的評估，建立其科室的運(yùn)營模型，從而實(shí)現(xiàn)科室的又好又快發(fā)展。比如使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)建立其病區(qū)管理的標(biāo)準(zhǔn)模型以及統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，從而計(jì)算出科室動(dòng)態(tài)的工作模型以及病床動(dòng)態(tài)的周轉(zhuǎn)次數(shù)等[3]。另外在醫(yī)療質(zhì)量管理過程之中，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)提供的不僅僅是資料數(shù)據(jù)的參考以及疾病的診斷，也能夠針對臨床的治療效果進(jìn)行分析與評價(jià)，并且能夠預(yù)測治療狀況：可以利用醫(yī)院的醫(yī)療數(shù)據(jù)庫，對于病人的基本患病信息進(jìn)行分類，從而比對死亡率、治愈率等多個(gè)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)治療方案的制訂。而在醫(yī)療質(zhì)量管理過程之中也有很多的影響因素，例如基礎(chǔ)醫(yī)療設(shè)備、病床周轉(zhuǎn)次數(shù)、病種治愈記錄等，所以也可以利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來進(jìn)一步加強(qiáng)其多種數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性，從而為提升醫(yī)院的社會(huì)效益與經(jīng)濟(jì)效益提出合理的參考性建議。

　　2.3明確數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用方向

　　醫(yī)院加強(qiáng)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用方向的探索上，可以從客戶拓展這個(gè)角度出發(fā)實(shí)現(xiàn)對于醫(yī)療信息管理。例如通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)多方進(jìn)行患者信息比對，同時(shí)制訂完善的醫(yī)療服務(wù)影響策略方式，加強(qiáng)對于客戶行為的分析；在數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)之上，增強(qiáng)其技術(shù)應(yīng)用的實(shí)用性，在分析的基礎(chǔ)之上比對自身的競爭優(yōu)勢，實(shí)現(xiàn)醫(yī)院資源的合理規(guī)劃與合理配置，例如藥品、資金以及疾病診斷等，從而實(shí)現(xiàn)經(jīng)營狀況的優(yōu)化。目前醫(yī)院也逐步向現(xiàn)代化、信息化方向發(fā)展，無論是信息管理還是醫(yī)療技術(shù)方面，醫(yī)院都已經(jīng)成為了一個(gè)信息化的綜合行業(yè)體系，所以在加強(qiáng)數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用的過程之中，還需要加強(qiáng)數(shù)據(jù)信息的管理，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果的維護(hù)，從而提升醫(yī)院的決策能力，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的高效應(yīng)用。

　　3結(jié)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(shù)，實(shí)現(xiàn)其信息管理水平的提升。通過明確數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用方向、應(yīng)用類別以及建模數(shù)據(jù)環(huán)節(jié)的優(yōu)化等，促進(jìn)醫(yī)院管理水平的提升，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用效果的提升.

　　參考文獻(xiàn)：

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數(shù)據(jù)挖掘論文5

　　摘要：本文主要以電力調(diào)度自動(dòng)化系統(tǒng)中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)運(yùn)用分析為重點(diǎn)進(jìn)行闡述，結(jié)合當(dāng)下數(shù)據(jù)挖掘概述為主要依據(jù)，從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、灰色分析法、模糊分析法、線路故障專家系統(tǒng)、負(fù)荷管理專家系統(tǒng)、狀態(tài)檢修專家系統(tǒng)這六方面進(jìn)行深入探索與研究，其目的在于提升電力調(diào)度自動(dòng)化系統(tǒng)中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)運(yùn)用效率，為加強(qiáng)電力調(diào)度自動(dòng)化系統(tǒng)的實(shí)效性做鋪墊。

　　關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘；電力調(diào)度自動(dòng)化；數(shù)據(jù)倉庫

　　0引言

　　對于電力調(diào)度自動(dòng)化系統(tǒng)來講合理應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)十分重要，其是確保電力調(diào)度自動(dòng)化系統(tǒng)效用充分發(fā)揮的基礎(chǔ)，也是推動(dòng)現(xiàn)代化社會(huì)持續(xù)穩(wěn)定發(fā)展的關(guān)鍵。基于此，相關(guān)人員需給予數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)高度重視，促使其存在的價(jià)值與效用在電力調(diào)度自動(dòng)化系統(tǒng)中發(fā)揮出最大，為提高我國國民生活水平奠定基礎(chǔ)。本文主要分析電力調(diào)度自動(dòng)化系統(tǒng)中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)運(yùn)用，具體如下。

　　1數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)概述

　　從技術(shù)層面講，數(shù)據(jù)挖掘便是在諸多數(shù)據(jù)中，利用多種分析工具探尋數(shù)據(jù)同模型間的關(guān)系，并通過此種關(guān)系的發(fā)現(xiàn)為決策提供有效依據(jù)。由于數(shù)據(jù)挖掘的飛速發(fā)展，隨著出現(xiàn)了許多多元化的技術(shù)與方法，基于此便形成了多種不同的分類。通俗的講，能夠把數(shù)據(jù)挖掘分為驗(yàn)證驅(qū)動(dòng)性和發(fā)現(xiàn)驅(qū)動(dòng)型這兩種知識(shí)發(fā)現(xiàn)。驗(yàn)證驅(qū)動(dòng)型指的是客戶利用多元化工具對自己所提的假設(shè)進(jìn)行查詢與檢索，來否定或是驗(yàn)證假設(shè)的一個(gè)過程；而發(fā)現(xiàn)驅(qū)動(dòng)型是通過統(tǒng)計(jì)或是機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)來研究新的假設(shè)。

　　2數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電力調(diào)度自動(dòng)化系統(tǒng)中的運(yùn)用

　　（1）灰色分析法。在對時(shí)間線上相關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析時(shí)會(huì)應(yīng)用到灰色分析法，通過應(yīng)用一定的數(shù)學(xué)方法，把數(shù)據(jù)中的白色部分當(dāng)作主要依據(jù)，找出它同黑色部分有關(guān)聯(lián)的地方，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)灰色化。在挖掘電力數(shù)據(jù)時(shí)，灰色分析法為最普遍的利用方法之一，主要把其應(yīng)用到電力數(shù)據(jù)預(yù)測及分析中。它的優(yōu)點(diǎn)為盡管數(shù)據(jù)不完整或是數(shù)據(jù)有限皆能夠應(yīng)用與分析，但其不足為不能將大數(shù)據(jù)的使用價(jià)值充分的發(fā)揮出。

　�。�2）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法。所謂神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法指的是合理應(yīng)用計(jì)算機(jī)的計(jì)算機(jī)能力的前提下，對離散數(shù)據(jù)展開邏輯處理的一種方式，為專家系統(tǒng)中應(yīng)用的基礎(chǔ)方式。通過對計(jì)算機(jī)云計(jì)算的能力合理應(yīng)用，這些專家系統(tǒng)能夠?qū)﹄娏��?shù)據(jù)進(jìn)行深度分析、充分挖掘，其對電力數(shù)據(jù)預(yù)測與整理具有不可或缺的作用，事實(shí)上，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法屬于人工智能法，其能夠?qū)崿F(xiàn)對諸多數(shù)列展開聯(lián)動(dòng)分析，并明確每個(gè)數(shù)列間的關(guān)系，讓其邏輯性得到有效發(fā)揮。

　　（3）模糊分析法。此種方法為聚類分析法的一種，是最常應(yīng)用聚類方法，其主要是對已知數(shù)列進(jìn)行聚類與分析，讓數(shù)據(jù)能夠展開全面、綜合的分類。同灰色分析法差異點(diǎn)為，利用模糊分析法能夠合理應(yīng)用大數(shù)據(jù)優(yōu)勢，滿足對其的實(shí)質(zhì)性需求。

　　3電力調(diào)度自動(dòng)化對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的具體需求

　　目前，我國數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，因五防系統(tǒng)等技術(shù)還處于發(fā)展的初級(jí)階段，對應(yīng)的管理措施還未完全構(gòu)成，所以，盡管說數(shù)據(jù)挖掘的專家系統(tǒng)以能夠在多方面展現(xiàn)出優(yōu)勢，但若想實(shí)現(xiàn)遙控系統(tǒng)和專家系統(tǒng)是一件不可能實(shí)現(xiàn)的事。

　　（1）負(fù)荷管理系統(tǒng)。電力負(fù)荷管理為電力調(diào)度自動(dòng)化系統(tǒng)中的主要環(huán)節(jié)。依據(jù)冗余回路間的負(fù)荷分布，電能能夠自動(dòng)對負(fù)荷的上級(jí)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行連續(xù)與切換。另外，當(dāng)其中有一個(gè)節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)故障，符合管理系統(tǒng)則能夠充分發(fā)揮效用，讓該故障節(jié)點(diǎn)在事故出現(xiàn)以后被自動(dòng)切除。負(fù)荷管理系統(tǒng)的實(shí)際工作原理為依據(jù)對各線路的負(fù)荷狀態(tài)進(jìn)行全面監(jiān)測，并通過合理應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，對滿足這些狀態(tài)表現(xiàn)出的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測，并分析、判斷、整理這些數(shù)據(jù)變化形式，基于此來對負(fù)荷進(jìn)行道閘分配。目前，在我國電力調(diào)度中，負(fù)荷管理系統(tǒng)已投入應(yīng)用，但因有關(guān)技術(shù)的滯后性，不能實(shí)現(xiàn)同電網(wǎng)遠(yuǎn)控系統(tǒng)完美對接，所以還沒有實(shí)現(xiàn)廣泛應(yīng)用，對于調(diào)度系統(tǒng)中所發(fā)布的命令皆由人工來實(shí)現(xiàn)。

　�。�2）線路故障系統(tǒng)。傳統(tǒng)的電力線路檢修，一般都是在線路出現(xiàn)嚴(yán)重故障以后，才開展利用相應(yīng)方法對電力線路進(jìn)行巡查，并且探尋出存在其中的故障。但若是把線路故障系統(tǒng)利用到其中，那么該系統(tǒng)會(huì)依據(jù)電力線路兩端產(chǎn)生故障形式，在電力線路產(chǎn)生故障以后自動(dòng)且及時(shí)的判斷出電力線路受損的部位。相比于較完善的線路故障系統(tǒng)而言，還能夠同時(shí)判斷多個(gè)故障點(diǎn)。通過將線路故障系統(tǒng)利用到電力調(diào)動(dòng)自動(dòng)化系統(tǒng)之中，不但能夠?qū)⑷唠s的.線路切除掉，還能減小電力線路故障發(fā)生率，以及停電檢修率，并且還能在很大程度上監(jiān)督電力線路巡查力度，讓電力維修人員能夠有足夠的實(shí)踐對線路出現(xiàn)故障的部位分析、判斷，并制定與之對應(yīng)的補(bǔ)救措施。特別是一些地埋線路等，利用此種能夠定位的線路故障系統(tǒng)具有積極作用。

　�。�3）狀態(tài)檢修系統(tǒng)。對變壓器、電纜、開關(guān)等設(shè)施的具體運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行充分分析，外加對互感器、集中器等設(shè)備的運(yùn)行狀況進(jìn)行判斷，狀態(tài)檢修系統(tǒng)能夠以此來對電力調(diào)度自動(dòng)化系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行檢查，探究其是否健康，并深入規(guī)劃故障設(shè)備切除方案，自動(dòng)的把故障設(shè)備切除掉。合理利用狀態(tài)檢修系統(tǒng)是電力檢修的前提條件，為實(shí)現(xiàn)對全部設(shè)備充分管理的關(guān)鍵點(diǎn)，并且其利用價(jià)值為能夠自動(dòng)化更換再用設(shè)備，使倒閥變成檢修的狀態(tài)，并朝著調(diào)動(dòng)系統(tǒng)進(jìn)行報(bào)警。當(dāng)然，因有關(guān)技術(shù)的不成熟，導(dǎo)致狀態(tài)檢修系統(tǒng)在部分企業(yè)依舊處于閑置的狀態(tài)，致使其含有的效用無法充分的發(fā)揮出。

　　4結(jié)束語

　　綜上所述，若想電力調(diào)度自動(dòng)化系統(tǒng)存在的價(jià)值發(fā)揮出最大，有關(guān)人員加強(qiáng)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用勢在必行。因其是保證電力調(diào)度自動(dòng)化系統(tǒng)穩(wěn)定性的根本要素，還是推動(dòng)電力調(diào)度自動(dòng)化系統(tǒng)效用發(fā)揮的關(guān)鍵點(diǎn)。為此，有關(guān)部門需合理應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，讓其包含的作用都利用到電力調(diào)度自動(dòng)化系統(tǒng)中，為進(jìn)一步提高社會(huì)公眾生活水平提供有效依據(jù)。

　　參考文獻(xiàn)：

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數(shù)據(jù)挖掘論文6

　　計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展，信息技術(shù)不斷加強(qiáng)，在社會(huì)新的發(fā)展趨勢下，以往的傳統(tǒng)管理模式落后于現(xiàn)代化發(fā)展的管理水平。為了創(chuàng)新檔案管理的模式，提高檔案管理的質(zhì)量，在現(xiàn)代檔案信息管理系統(tǒng)中引入數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。

　　1、信息挖掘技術(shù)

　　1.1數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)概述

　　數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是一種基于統(tǒng)計(jì)學(xué)、人工智能等等技術(shù)基礎(chǔ)上，能夠自動(dòng)分析原有數(shù)據(jù)，從而做出歸納整理，并對其潛在的模式進(jìn)行挖掘的決策支持過程，簡單來說就是從一系列復(fù)雜的數(shù)據(jù)中提取人們需要的潛在性信息。

　　1.2數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的方法

　　二十世紀(jì)末，計(jì)算機(jī)挖掘技術(shù)產(chǎn)生。其一般用到的方法有：

　　（1）孤立點(diǎn)分析。孤立點(diǎn)分析法主要用于對于特殊信息的挖掘。

　�。�2）聚類分析。聚類分析方法是在指定的對象中，對其價(jià)值聯(lián)系進(jìn)行搜索。

　�。�3）分類分析。分類分析就是找出具有一定特點(diǎn)的數(shù)據(jù)，對需要解讀的數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別。

　　（4）關(guān)聯(lián)性分析。關(guān)聯(lián)性分析方法是對指定數(shù)據(jù)中出現(xiàn)頻繁的數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘。

　�。�5）序列分析。與關(guān)聯(lián)性分析法一樣，由數(shù)據(jù)之間內(nèi)在的聯(lián)系得出潛在的關(guān)聯(lián)。

　　1.3計(jì)算機(jī)挖掘技術(shù)的形式分析

　　計(jì)算機(jī)挖掘技術(shù)在使用過程中，收集到的數(shù)據(jù)不同，數(shù)據(jù)收集的方法也就不同。在對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行形式分析的時(shí)候，主要用到：分類形式、粗糙集形式、相關(guān)規(guī)則形式。

　　2、計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在檔案信息管理

　　系統(tǒng)中的應(yīng)用計(jì)算機(jī)挖掘技術(shù)，能夠?qū)㈦[藏的信息挖掘出來并進(jìn)行總結(jié)和利用，運(yùn)用到檔案管理中來，在充分發(fā)揮挖掘技術(shù)作用的同時(shí)，極大的提高了檔案數(shù)據(jù)的利用價(jià)值。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在檔案管理系統(tǒng)中，一般用到的方法為：

　　2.1收集法

　　該方法在對數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上，建立對已知數(shù)據(jù)詳細(xì)描述的概念模型。然后將每個(gè)測試的樣本與此模型進(jìn)行比較，若有一個(gè)模型在測試中被認(rèn)可，就可以以此模型對管理的對象分類。例如，檔案管理員就某事向客戶進(jìn)行問卷調(diào)查并將答案輸入到數(shù)據(jù)庫中。在該數(shù)據(jù)庫中，對客戶的回答進(jìn)行具體屬性描述，當(dāng)有新的'回答內(nèi)容輸入的時(shí)候，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)對該客戶需求分類，在減輕管理員工作壓力的同時(shí)，提高了檔案管理的效率。

　　2.2保留法

　　該方法是防止老客戶檔案丟失并將客戶留住的過程。對于任何一個(gè)企業(yè)來說，發(fā)展一個(gè)新的客戶的成本要遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于留住一個(gè)來客戶的成本。在客戶保留的過程中，對客戶檔案流失原因的分析至關(guān)重要，因此，采用挖掘技術(shù)對其進(jìn)行分析是必要的。

　　2.3分類法

　　通過計(jì)算機(jī)挖掘技術(shù)對檔案進(jìn)行分類，按照不同的性質(zhì)進(jìn)行系統(tǒng)的劃分，將所有相似或相通的檔案進(jìn)行整理，在人們需要的時(shí)候，能夠快速的被提取出來，提高了檢索的效率和分類的專業(yè)性。

　　3、檔案管理引入計(jì)算機(jī)挖掘技術(shù)的必要性

　　計(jì)算機(jī)挖掘技術(shù)的應(yīng)用，對檔案管理方式的不斷完善有著極其重要的意義，其重要性主要體現(xiàn)在：

　　3.1對檔案的保護(hù)更全面

　　一部分具有歷史意義的檔案，隨著保存的時(shí)間不斷增加，其年代感加強(qiáng)，意義和價(jià)值增大。相應(yīng)的，利用的頻率會(huì)隨著利用的價(jià)值增加，也更容易被損壞從而導(dǎo)致檔案信息壽命折損，此外，管理不當(dāng)造成泄密，使檔案失去了原本的利用價(jià)值，這種存在于檔案管理和利用之間的矛盾，使得檔案管理面臨著巨大的難題。挖掘技術(shù)的運(yùn)用，緩解了這種矛盾，在檔案管理工作中具有重要的意義。

　　3.2提升檔案管理的質(zhì)量

　　在檔案信息管理系統(tǒng)中引入計(jì)算機(jī)挖掘技術(shù)，使得檔案信息管理打破了傳統(tǒng)的模式，通過挖掘技術(shù)，對管理的模式有了極大的創(chuàng)新，工作人員以往繁重的工作壓力得到釋放，時(shí)間和精力更加豐富，在對檔案管理的細(xì)節(jié)方面也就更加注意，同時(shí)也加快了對檔案的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行處理的速度，提升檔案管理的整體質(zhì)量。

　　4、結(jié)語

　　綜上所述，計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)涉及的內(nèi)容很廣，對挖掘技術(shù)的運(yùn)用，使得各行各業(yè)的發(fā)展水平得到了很大的提高，推動(dòng)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，帶動(dòng)社會(huì)發(fā)展模式的創(chuàng)新。在檔案管理中使用計(jì)算機(jī)挖掘技術(shù)，使得檔案信息保存的方法及安全性有了很大的提高。同時(shí)，也需要檔案信息管理人員在進(jìn)行檔案信息管理的時(shí)候，能合理利用計(jì)算機(jī)信息挖掘技術(shù)，在提高工作效率的同時(shí)，促進(jìn)管理模式的不斷創(chuàng)新，以適應(yīng)時(shí)代發(fā)展的要求。

數(shù)據(jù)挖掘論文7

　　網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展帶動(dòng)了電子商務(wù)市場的繁華，大量的商品、信息在現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)上患上以交易，大大簡化了傳統(tǒng)的交易方式，節(jié)儉了時(shí)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(guān)注的焦點(diǎn)，凸起表現(xiàn)在海量信息的有效應(yīng)用上，如何更為有效的管理應(yīng)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(diǎn)，數(shù)據(jù)發(fā)掘技術(shù)的發(fā)生，在必定程度上解決了這個(gè)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(jī)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(shí)的進(jìn)程�；蛘哒哒f是從數(shù)據(jù)庫中發(fā)現(xiàn)有用的知識(shí)（KDD），并進(jìn)行數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)融會(huì)（Data Fusion）和決策支撐的進(jìn)程。數(shù)據(jù)發(fā)掘是1門廣義的交叉學(xué)科，它匯聚了不同領(lǐng)域的鉆研者，特別是數(shù)據(jù)庫、人工智能、數(shù)理統(tǒng)計(jì)、可視化、并行計(jì)算等方面的學(xué)者以及工程技術(shù)人員。

　　數(shù)據(jù)發(fā)掘技術(shù)在電子商務(wù)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(yīng)用分類技術(shù)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(dòng)進(jìn)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(jié)屬性及互相間瓜葛。對于于1個(gè)新的走訪者， 通過在Web 上的分類發(fā)現(xiàn)， 辨認(rèn)出這個(gè)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(gè)新客戶進(jìn)行正確的分類。然后從它的分類判斷這個(gè)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(gè)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(dòng)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(wù)之間的關(guān)聯(lián)。若為潛伏客戶， 就能夠向這個(gè)客戶展現(xiàn)1些特殊的、個(gè)性化的頁面內(nèi)容。

　　二 實(shí)現(xiàn)客戶駐留

　　在電子商務(wù)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(gè)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(diǎn)上駐留更長的時(shí)間， 對于銷售商來講則是1個(gè)挑戰(zhàn)。為了使客戶在自己的網(wǎng)站上駐留更長的時(shí)間， 就應(yīng)當(dāng)全面掌握客戶的閱讀行動(dòng)， 知道客戶的興致及需求所在， 并依據(jù)需求動(dòng)態(tài)地向客戶做頁面舉薦， 調(diào)劑 Web 頁面， 提供獨(dú)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(shí)間。

　　三 改良站點(diǎn)的設(shè)計(jì)

　　數(shù)據(jù)發(fā)掘技術(shù)可提高站點(diǎn)的效力， Web 設(shè)計(jì)者再也不完整依托專家的定性指點(diǎn)來設(shè)計(jì)網(wǎng)站， 而是依據(jù)走訪者的信息特征來修改以及設(shè)計(jì)網(wǎng)站結(jié)構(gòu)以及外觀。站點(diǎn)上頁面內(nèi)容的支配以及連接就如超級(jí)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(jī)率。

　　四 進(jìn)行市場預(yù)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(dòng)， 容易評測市場投資回報(bào)率， 患上到可靠的市場反饋信息。不但大大降低公司的'運(yùn)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(jié)構(gòu)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(shù)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(wù)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(jìn)而抽象出變量，運(yùn)用到所選模型中，進(jìn)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(jìn)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(jì)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(jié)。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(jìn)程。可采取多維數(shù)據(jù)分析法子以及面向?qū)傩缘臍w納法子。

　　在電子商務(wù)流動(dòng)中，采取維數(shù)據(jù)分析法子進(jìn)行數(shù)據(jù)抽取，他針對于的是電子商務(wù)流動(dòng)中的客戶數(shù)據(jù)倉庫。在數(shù)據(jù)分析中時(shí)常要用到諸如乞降、共計(jì)、平均、最大、最小等匯集操作，這種操作的計(jì)算量尤其大，可把匯集操作結(jié)果預(yù)先計(jì)算并存儲(chǔ)起來，以便用于決策支撐系統(tǒng)使用

　　三數(shù)據(jù)趨勢的預(yù)測

　　數(shù)據(jù)是海量的，那末數(shù)據(jù)中就會(huì)隱含必定的變化趨勢，在電子商務(wù)中對于數(shù)據(jù)趨勢的預(yù)測尤為首要，尤其是對于客戶信息和商品信息公道的預(yù)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(yù)測，現(xiàn)在尚無統(tǒng)1標(biāo)準(zhǔn)可尋，而且在進(jìn)行數(shù)據(jù)發(fā)掘進(jìn)程中大量數(shù)據(jù)構(gòu)成文本后格式的非標(biāo)準(zhǔn)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(wù)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(jìn)行詳細(xì)的分析，從而提供更合適、更令用戶滿意的服務(wù)。聚類分析法子的優(yōu)勢在于便于用戶在查看日志時(shí)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(dòng)給1個(gè)特定的顧客聚類發(fā)送銷售郵件，為1個(gè)顧客聚類動(dòng)態(tài)地扭轉(zhuǎn)1個(gè)特殊的站點(diǎn)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(diǎn)，對于數(shù)據(jù)模型不同采取不同的方式利用。可能發(fā)生不同的結(jié)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(wù)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(jìn)程中的可靠性，保證它的準(zhǔn)確性與實(shí)時(shí)性，進(jìn)而使其在最后的結(jié)果中的準(zhǔn)確度到達(dá)最高，同時(shí)在利用模型進(jìn)程中要盡可能全面的分析問題，防止片面，而且分析結(jié)果要由多人進(jìn)行評價(jià)，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(wù)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(shù)在利用中的癥結(jié)。

　　為此相干人員在進(jìn)行數(shù)據(jù)發(fā)掘進(jìn)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(jié)果的不肯定性

　　數(shù)據(jù)發(fā)掘結(jié)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(jié)果自然也會(huì)千差萬別，以因而這就需要咱們與所要發(fā)掘的目的相結(jié)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(jìn)而到達(dá)提高企業(yè)經(jīng)濟(jì)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(wù)來講是1個(gè)不可或者缺的技術(shù)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(lǐng)域有深入的了解，數(shù)據(jù)發(fā)掘技術(shù)在必定程度上解決了電子商務(wù)信息不能有效應(yīng)用的問題，但它在運(yùn)用進(jìn)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(shù)的改良將推動(dòng)電子商務(wù)的深刻發(fā)展。

　　參考文獻(xiàn)：

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數(shù)據(jù)挖掘論文8

　　摘要：數(shù)據(jù)挖掘就是對潛在的數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)進(jìn)行探索和發(fā)現(xiàn)。隨著信息技術(shù)的不斷發(fā)展，這一技術(shù)在電子商務(wù)領(lǐng)域逐漸得到普遍應(yīng)用�；�于此，本文就數(shù)據(jù)挖掘在電子商務(wù)中的應(yīng)用進(jìn)行研究，首先就數(shù)據(jù)挖掘中的路徑分析技術(shù)、關(guān)聯(lián)分析技術(shù)、聚類分析技術(shù)和分類分析技術(shù)進(jìn)行簡要介紹，然后分析數(shù)據(jù)挖掘在電子商務(wù)中的實(shí)際應(yīng)用，從而提高數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用水平，增強(qiáng)電子商務(wù)的發(fā)展實(shí)力。

　　關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘；電子商務(wù)；潛在客戶

　　一、數(shù)據(jù)挖掘在電子商務(wù)中的技術(shù)應(yīng)用

　　就現(xiàn)階段電子商務(wù)對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用現(xiàn)狀來看，主要應(yīng)用到的技術(shù)包括以下幾方面內(nèi)容，分別是路徑分析技術(shù)、關(guān)聯(lián)分析技術(shù)、聚類分析技術(shù)和分類分析技術(shù)。就路徑分析技術(shù)來看，主要對客戶互聯(lián)網(wǎng)訪問路徑的頻繁性進(jìn)行分析，通過大數(shù)據(jù)采集和處理，了解客戶對各種網(wǎng)絡(luò)頁面的喜好程度和特點(diǎn)，從而對自身的設(shè)計(jì)進(jìn)行針對性的改進(jìn)，為客戶提供更加人性化的服務(wù)；就關(guān)聯(lián)分析技術(shù)來看，主要指的是對隱藏?cái)?shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)進(jìn)行分析，并且通過分析掌握其相互關(guān)聯(lián)的規(guī)律，并根據(jù)這一規(guī)律對網(wǎng)絡(luò)站點(diǎn)的結(jié)構(gòu)進(jìn)行相應(yīng)的改進(jìn)，使電子商務(wù)中存在相關(guān)性的商品能夠一起被搜索出來，既為客戶提供便利，同時(shí)提高交叉銷售的幾率；聚類分析技術(shù)指的是根據(jù)數(shù)據(jù)的信息，按照一定的原則對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。就分類分析技術(shù)而言，主要通過分析數(shù)據(jù)掌握分類規(guī)則，然后按照這一規(guī)則對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。

　　二、數(shù)據(jù)挖掘在電子商務(wù)中的實(shí)際應(yīng)用

　　1.對潛在客戶進(jìn)行挖掘在電子商務(wù)中應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠?qū)�潛在客戶進(jìn)行挖掘。例如商家可以對網(wǎng)站的日志記錄進(jìn)行分析，探究該記錄中存在的規(guī)律，從而按照這一規(guī)律對網(wǎng)站的訪問客戶進(jìn)行相應(yīng)分類。在分類過程中，商家應(yīng)該對客戶屬性和相關(guān)關(guān)系進(jìn)行確定，對新客戶與老客戶之間存在重疊的屬性進(jìn)行識(shí)別，從而實(shí)現(xiàn)對訪問網(wǎng)站新用戶快速分類，在分類完畢后，商家可以通過分析新客戶的屬性特點(diǎn)，從而對新客戶進(jìn)行潛在性判斷，如果判斷新客戶可以被作為商家的潛在客戶，就可以為該客戶提供個(gè)性化的頁面服務(wù)，從而將新客戶發(fā)展成為老客戶。2.對駐留時(shí)間進(jìn)行延長對于電子商務(wù)而言，商家必須提高客戶在商品頁面的駐留時(shí)間，并且使客戶的購買興趣和欲望得到激發(fā)。電子商務(wù)與傳統(tǒng)商務(wù)最大的不同在于銷售商具有虛擬性的特點(diǎn)，因此客戶在購物選擇時(shí)，對銷售商的印象是沒有差異的。銷售商在不斷提升自身服務(wù)水平的同時(shí)，應(yīng)該對客戶的.瀏覽行為和特點(diǎn)進(jìn)行分析，從而對客戶的興趣和需求進(jìn)行進(jìn)一步的了解，以此為依據(jù)調(diào)整自身的商品頁面，用符合客戶需求的廣告和商品文案吸引客戶的駐留時(shí)間，從而提高交易的幾率。3.對網(wǎng)絡(luò)站點(diǎn)進(jìn)行優(yōu)化電子商務(wù)主要依托于網(wǎng)站，因此網(wǎng)站優(yōu)化也是提高電子商務(wù)發(fā)展水平的有效措施。利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對網(wǎng)絡(luò)站點(diǎn)進(jìn)行優(yōu)化主要由兩方面構(gòu)成，一方面是對存在相關(guān)性的網(wǎng)頁進(jìn)行鏈接設(shè)計(jì)。例如對用戶瀏覽頁面的幾率和特點(diǎn)進(jìn)行分析，然后找出存在相關(guān)性的頁面，增加網(wǎng)頁鏈接這一功能，使客戶的搜索更加便捷；另一方面是對客戶的期望位置進(jìn)行探索，例如對用戶頻率較高的訪問位置進(jìn)行分析，從而將頻率較高的位置設(shè)置為客戶的期望位置，并且在實(shí)際位置與期望位置間建立鏈接。另外，可以對用戶的網(wǎng)頁瀏覽習(xí)慣和信息喜好進(jìn)行分析，強(qiáng)化用戶在網(wǎng)頁中的自助服務(wù)，例如將網(wǎng)頁信息參照超市模式進(jìn)行擺放，根據(jù)相關(guān)性分類，使用戶能夠通過自主瀏覽選擇到心儀的產(chǎn)品，從而提高交易的幾率。4.對營銷手段進(jìn)行改進(jìn)在電子商務(wù)的實(shí)際運(yùn)營過程中，很多客戶都會(huì)在購買一種物品時(shí)同時(shí)選擇具有相關(guān)性的其他物品，因此銷售商應(yīng)該對銷售方式進(jìn)行改進(jìn)，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)實(shí)現(xiàn)交叉銷售，從而提高營銷水平。在應(yīng)用交叉銷售這一手段時(shí)，主要應(yīng)該利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，對客戶的喜好進(jìn)行分析，從而提供具有針對性的商品。

　　參考文獻(xiàn)：

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　　[2]王紅玉.數(shù)據(jù)挖掘在電子商務(wù)中的應(yīng)用[J].電腦編程技巧與維護(hù),20xx(3):49-51.

數(shù)據(jù)挖掘論文9

　　【摘要】企業(yè)精準(zhǔn)營銷服務(wù)是在充分了解客戶的基礎(chǔ)上，針對客戶特點(diǎn)及需求，有針對性地進(jìn)行產(chǎn)品營銷的行為。大數(shù)據(jù)時(shí)代數(shù)據(jù)呈現(xiàn)井噴式爆炸性增長，不斷驅(qū)動(dòng)企業(yè)大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷的應(yīng)用，數(shù)據(jù)挖掘成了企業(yè)從海量數(shù)據(jù)中獲取信息知識(shí)的必要技術(shù)手段。本文主要探討數(shù)據(jù)挖掘常見方法、挖掘過程及在企業(yè)精準(zhǔn)營銷服務(wù)的應(yīng)用，以實(shí)際案例分析總結(jié)企業(yè)利用數(shù)據(jù)挖掘開展精準(zhǔn)營銷工作更為合理的方法、流程。

　　【關(guān)鍵詞】數(shù)據(jù)挖掘；方法論；精準(zhǔn)營銷服務(wù)；策略

　　一、引言

　　大數(shù)據(jù)時(shí)代的來臨，數(shù)據(jù)呈現(xiàn)井噴式爆炸性增長。在海量數(shù)據(jù)中，隱藏著無數(shù)商業(yè)機(jī)會(huì)，但如何將大數(shù)據(jù)利用起來卻是一項(xiàng)艱巨的工作。在企業(yè)實(shí)施精準(zhǔn)營銷服務(wù)過程中，面臨著客戶在哪？客戶有什么特征？客戶需要什么產(chǎn)品？如何進(jìn)行有效營銷，提升客戶價(jià)值？我們在數(shù)據(jù)的海洋里淹死了，卻在知識(shí)的海洋里渴死了……而從龐大的數(shù)據(jù)中，借助合適的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及工具，借助結(jié)合實(shí)際的數(shù)據(jù)挖掘方法，以客觀統(tǒng)計(jì)分析和挖掘算法挖掘出企業(yè)精準(zhǔn)營銷服務(wù)的潛在目標(biāo)用戶、用戶特征，同時(shí)匹配合適的營銷服務(wù)策略，可以顯著提升企業(yè)營銷服務(wù)精準(zhǔn)度與成功率。

　　二、數(shù)據(jù)挖掘方法

　　數(shù)據(jù)挖掘工作本質(zhì)上是一個(gè)解決實(shí)際業(yè)務(wù)問題的過程，需要有系統(tǒng)、科學(xué)的數(shù)據(jù)挖掘方法論來指導(dǎo)。業(yè)內(nèi)主流的數(shù)據(jù)挖掘方法論有：歐盟機(jī)構(gòu)聯(lián)合起草的CRISP-DM、SAS公司提出的SEMMA。CRISP-DM將數(shù)據(jù)挖掘分為6個(gè)階段，即商業(yè)理解（Busi-nessunderstanding）、數(shù)據(jù)理解（Dataunderstanding）、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備（Datapreparation）、建模（Modeling）、評估（Evaluation）、部署（Deployment）。而SEMMA將數(shù)據(jù)挖掘分為5個(gè)階段，即數(shù)據(jù)取樣（Sample）、數(shù)據(jù)特征探索、分析和預(yù)處理（Explore）、問題明確化、數(shù)據(jù)調(diào)整和技術(shù)選擇（Modify）、模型的研發(fā)、知識(shí)的發(fā)現(xiàn)（Model）、模型和知識(shí)的綜合解釋和評價(jià)（Assess）。從工作流程來看，CRISP-DM是從項(xiàng)目執(zhí)行角度談的方法論，更關(guān)注與商業(yè)目標(biāo)的結(jié)合，而SEMMA則是從具體數(shù)據(jù)探測和挖掘出發(fā)談的方法論，更關(guān)注數(shù)據(jù)探索的過程。但從具體工作內(nèi)容來看，CRISP-DM和SEMMA本質(zhì)上都是在數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用中提出問題、分析問題和解決問題的過程。因此，CRISP-DM和SEMMA互不矛盾，只是強(qiáng)調(diào)的重點(diǎn)不同而已。結(jié)合企業(yè)實(shí)施數(shù)據(jù)挖掘工作的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，經(jīng)常采用PDMA數(shù)據(jù)挖掘方法。PDMA將數(shù)據(jù)挖掘分為4個(gè)階段，即定義業(yè)務(wù)問題（Problemdefinition）、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備（DataPreparation）、模型構(gòu)建（ModelCreation）、模型應(yīng)用（ModelApplication）。與CRISP-DM、SEMMA等相比，PDMA類似CRISP-DM，但又有較大差異。首先，PDMA將CRISP-DM的數(shù)據(jù)理解、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備做了提煉與分解。PDMA的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備是在滿足業(yè)務(wù)目標(biāo)的前提下，確定挖掘建模的數(shù)據(jù)范圍，并構(gòu)建生成寬表數(shù)據(jù)及核查數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性。PDMA的模型構(gòu)建是在數(shù)據(jù)準(zhǔn)備后，從數(shù)據(jù)集中采集業(yè)務(wù)問題相關(guān)的樣本數(shù)據(jù)集，探索數(shù)據(jù)的規(guī)律和趨勢，針對數(shù)據(jù)建模的數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)進(jìn)行探索，選擇一種或幾種挖掘算法，進(jìn)行模型構(gòu)建及從技術(shù)和業(yè)務(wù)兩個(gè)角度進(jìn)行模型評估�？梢姡琍DMA的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備只負(fù)責(zé)建模挖掘?qū)挶頊?zhǔn)備，數(shù)據(jù)探索包括衍生變量的生成、選擇等部分?jǐn)?shù)據(jù)處理工作在模型構(gòu)建階段實(shí)現(xiàn)，各階段間的工作分工也更為清晰。其次，PDMA的模型應(yīng)用不僅僅是模型部署，還包括模型評分、模型監(jiān)控與維護(hù)，確保當(dāng)市場環(huán)境、用戶數(shù)據(jù)發(fā)生變化時(shí)，能及時(shí)判別在用的挖掘模型是否還有效、適用。對于不適用的挖掘模型及時(shí)調(diào)整優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)模型閉環(huán)管理。同時(shí)，PDMA的模型應(yīng)用還強(qiáng)調(diào)模型輸出目標(biāo)用戶的細(xì)分，及與市場營銷策略的匹配建議，幫助業(yè)務(wù)部門更好理解模型輸出及指導(dǎo)后續(xù)工作的開展。PDMA數(shù)據(jù)挖掘方法論是CRISP-DM、SEMMA等方法論的提煉優(yōu)化。

　　三、數(shù)據(jù)挖掘精準(zhǔn)營銷應(yīng)用

　　隨著三大運(yùn)營商全業(yè)務(wù)經(jīng)營的迅猛發(fā)展，寬帶市場競爭激烈、市場日益飽和，越發(fā)呈現(xiàn)價(jià)格戰(zhàn)的競爭格局。借助大數(shù)據(jù)分析挖掘可精準(zhǔn)識(shí)別寬帶營銷服務(wù)潛在目標(biāo)客戶及特征，從而實(shí)現(xiàn)營銷服務(wù)有的放矢。

　　1、定義業(yè)務(wù)問題

　�。�1）基于歷史數(shù)據(jù)挖掘過往寬帶營銷服務(wù)客戶寬帶使用特征、消費(fèi)水平特征、上網(wǎng)偏好等，剖析營銷服務(wù)用戶的主要特征和原因，輸出潛在目標(biāo)用戶清單。（2）在輸出潛在目標(biāo)用戶清單的基礎(chǔ)上，對目標(biāo)客戶進(jìn)一步深入挖掘分群，剖析出不同人群客戶的寬帶使用、消費(fèi)行為的.典型特點(diǎn)，提出針對性營銷服務(wù)策略。（3）針對輸出的潛在目標(biāo)用戶清單和分群制定具體的銷售策略，進(jìn)行派單執(zhí)行，跟蹤效果，做好下次模型迭代優(yōu)化。

　　2、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

　　數(shù)據(jù)準(zhǔn)備是在滿足業(yè)務(wù)目標(biāo)前提下，確定數(shù)據(jù)建模的數(shù)據(jù)范圍，描述和檢查這些數(shù)據(jù)，并構(gòu)建建模寬表。針對寬帶用戶的行為特征，可以選取以下幾個(gè)數(shù)據(jù)維度：上網(wǎng)偏好維度、消費(fèi)行為維度、產(chǎn)品及終端結(jié)構(gòu)維度。其中，偏好類別數(shù)據(jù)主要利用DPI數(shù)據(jù)對用戶訪問的目標(biāo)URL地址，進(jìn)行多維度的統(tǒng)計(jì)計(jì)算后，得出的興趣類別標(biāo)簽。輸入模型的變量要根據(jù)不同區(qū)域和每次預(yù)測的數(shù)據(jù)源動(dòng)態(tài)調(diào)整。經(jīng)過數(shù)據(jù)清洗、整理、派生，最終確定模型輸入變量時(shí)，主要依據(jù)對于模型輸出結(jié)果的影響顯著性選擇。

　　3、模型構(gòu)建

　　模型構(gòu)建就是在數(shù)據(jù)準(zhǔn)備后，從數(shù)據(jù)集市中采集業(yè)務(wù)問題相關(guān)的樣本數(shù)據(jù)集，探索數(shù)據(jù)的規(guī)律和趨勢，針對數(shù)據(jù)建模的數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)進(jìn)行修正，選擇一種或幾種挖掘方法，進(jìn)行數(shù)據(jù)模型構(gòu)建，從技術(shù)和業(yè)務(wù)兩個(gè)層面進(jìn)行模型評估。通常情況下，主要以邏輯回歸和決策樹等作為建模主要方法，此類模型能輸出具體流失公式和規(guī)則。在進(jìn)行用戶分群時(shí)，主要以聚類模型為主要方法，尋找不同類型用戶特征，制定分群針對性維系策略。

　　4、模型應(yīng)用

　　在輸出潛在目標(biāo)用戶清單的基礎(chǔ)上，對目標(biāo)客戶進(jìn)行分群。根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘模型結(jié)果，寬帶營銷服務(wù)用戶可以分為以下5類：低需求型用戶、供給過剩型用戶、供給不足型用戶、長期高需求型用戶、短期高需求型用戶。基于分群后的目標(biāo)用戶，可以針對性進(jìn)行營銷服務(wù)策略匹配，如低需求型用戶可以采用寬帶資費(fèi)優(yōu)惠（如對上網(wǎng)少用戶采取特定的低資費(fèi)），供給不足型用戶可以采用加快低寬帶客戶向高帶寬的遷移政策。最后進(jìn)行派單執(zhí)行，跟蹤效果。

　　四、結(jié)束語

　　大數(shù)據(jù)時(shí)代，由于信息技術(shù)的應(yīng)用普及，產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)，每年都以指數(shù)級(jí)速度增長。數(shù)據(jù)量大導(dǎo)致數(shù)據(jù)應(yīng)用也會(huì)變得越來越困難，而借助合適的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及工具，結(jié)合實(shí)際的數(shù)據(jù)挖掘方法，可以更加有效地提高數(shù)據(jù)的利用率，更深層次地挖掘出對企業(yè)精準(zhǔn)營銷有價(jià)值的信息，實(shí)現(xiàn)對海量信息的掌控，讓企業(yè)實(shí)現(xiàn)更為精準(zhǔn)的營銷服務(wù)。

數(shù)據(jù)挖掘論文10

　　摘要：該文通過介紹電子商務(wù)及數(shù)據(jù)挖掘基本知識(shí)，分別從幾個(gè)方面分析了電子商務(wù)中WEB數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用。

　　關(guān)鍵詞：電子商務(wù)；數(shù)據(jù)挖掘；應(yīng)用

　　1概述

　　電子商務(wù)是指企業(yè)或個(gè)人以網(wǎng)絡(luò)為載體，應(yīng)用電子手段，利用現(xiàn)代信息技術(shù)進(jìn)行商務(wù)數(shù)據(jù)交換和開展商務(wù)業(yè)務(wù)的活動(dòng)。隨著互聯(lián)網(wǎng)的迅速發(fā)展，電子商務(wù)比傳統(tǒng)商務(wù)具有更明顯的優(yōu)勢，由于電子商務(wù)具有方便、靈活、快捷的特點(diǎn)，使它已逐漸成為人們生活中不可缺少的活動(dòng)。目前電子商務(wù)平臺(tái)網(wǎng)站多，行業(yè)競爭強(qiáng)，為了獲得更多的客戶資源，電子商務(wù)網(wǎng)站必須加強(qiáng)客戶關(guān)系管理、改善經(jīng)營理念、提升售后服務(wù)。數(shù)據(jù)挖掘是從數(shù)據(jù)集中識(shí)別出隱含的、潛在有用的、有效的，新穎的、能夠被理解的信息和知識(shí)的過程。由數(shù)據(jù)集合做出歸納推理，從中挖掘并進(jìn)行商業(yè)預(yù)判，能夠幫助電子商務(wù)企業(yè)決策層依據(jù)預(yù)判，對市場策略調(diào)整，將企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)降低,從而做出正確的決策，企業(yè)利潤將最大化。隨著電子商務(wù)的應(yīng)用日益廣泛，電子商務(wù)活動(dòng)中會(huì)產(chǎn)生大量有用的數(shù)據(jù)，如何能夠數(shù)據(jù)挖掘出數(shù)據(jù)的參考價(jià)值？研究客戶的興趣和愛好，對客戶分門別類，將客戶心儀的商品分別推薦給相關(guān)客戶。因此,如何在電子商務(wù)平臺(tái)上進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘成為研究的熱點(diǎn)問題。

　　2數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)概述

　　數(shù)據(jù)挖掘（DataMining），也稱數(shù)據(jù)庫中的知識(shí)發(fā)現(xiàn)（KnowledgeDiscoveryinDatabase，KDD）。數(shù)據(jù)挖掘一般是指從海量數(shù)據(jù)中應(yīng)用算法查找出隱藏的、未知的信息的過程。數(shù)據(jù)挖掘是一個(gè)在大數(shù)據(jù)資源中利用分析工具發(fā)現(xiàn)模型與數(shù)據(jù)之間關(guān)系的一個(gè)過程，數(shù)據(jù)挖掘?qū)�決策者尋找數(shù)據(jù)間潛在的某種關(guān)聯(lián)，發(fā)現(xiàn)隱藏的因素起著關(guān)鍵作用。這些模式是有潛在價(jià)值的、并能夠被理解的。數(shù)據(jù)挖掘?qū)⑷斯ぶ悄�、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)庫、統(tǒng)計(jì)、可視化、信息檢索、并行計(jì)算等多個(gè)領(lǐng)域的理論與技術(shù)融合在一起的一門多學(xué)科交叉學(xué)問，這些學(xué)科也對數(shù)據(jù)挖掘提供了很大的技術(shù)支撐。

　　3Web數(shù)據(jù)挖掘特點(diǎn)

　　Web數(shù)據(jù)挖掘就是數(shù)據(jù)挖掘在Web中的應(yīng)用。Web數(shù)據(jù)挖掘的目的是從萬維網(wǎng)的網(wǎng)頁的內(nèi)容、超鏈接的結(jié)構(gòu)及使用日志記錄中找到有價(jià)值的數(shù)據(jù)或信息。依據(jù)挖掘過程中使用的數(shù)據(jù)類別，Web數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)可分為：Web內(nèi)容挖掘、Web結(jié)構(gòu)挖掘、Web使用記錄挖掘。

　　1）Web內(nèi)容挖掘指從網(wǎng)頁中提取文字、圖片或其他組成網(wǎng)頁內(nèi)容的信息，挖掘?qū)ο笸ǔ０�含文本、圖形、音視頻、多媒體以及其他各種類型數(shù)據(jù)。

　　2）Web結(jié)構(gòu)挖掘是對Web頁面之間的結(jié)構(gòu)進(jìn)行挖掘，挖掘描述內(nèi)容是如何組織的，從Web的超鏈接結(jié)構(gòu)中尋找Web結(jié)構(gòu)和頁面結(jié)構(gòu)中的有價(jià)值模式。例如從這些鏈接中，我們可以找出哪些是重要的網(wǎng)頁，依據(jù)網(wǎng)頁的主題，進(jìn)行自動(dòng)的聚類和分類，為了不同的目的從網(wǎng)頁中根據(jù)模式獲取有用的信息，從而提高檢索的質(zhì)量及效率。

　　3）Web使用記錄挖掘是根據(jù)對服務(wù)器上用戶訪問時(shí)的訪問記錄進(jìn)行挖掘的方法。Web使用挖掘?qū)⑷罩緮?shù)據(jù)映射為關(guān)系表并采用相應(yīng)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來訪問日志數(shù)據(jù)，對用戶點(diǎn)擊事件的搜集和分析發(fā)現(xiàn)用戶導(dǎo)航行為。它用來提取關(guān)于客戶如何瀏覽和使用訪問網(wǎng)頁的鏈接信息。如訪問了哪些頁面？在每個(gè)頁面中所停留的時(shí)間？下一步點(diǎn)擊了什么？在什么樣的路線下退出瀏覽的？這些都是Web使用記錄挖掘所關(guān)心要解決的問題。

　　4電子商務(wù)中Web挖掘中技術(shù)的應(yīng)用分析

　　1）電子商務(wù)中序列模式分析的應(yīng)用

　　序列模式數(shù)據(jù)挖掘就是要挖掘基于時(shí)間或其他序列的模式。如在一套按時(shí)間順序排列的會(huì)話或事務(wù)中一個(gè)項(xiàng)目有存在跟在另一個(gè)項(xiàng)目后面。通過這個(gè)方法，WEB銷售商可以預(yù)測未來的訪問模式，以幫助針對特定用戶組進(jìn)行廣告排放設(shè)置。發(fā)現(xiàn)序列模式容易使客戶的行為被電子商務(wù)的組織者預(yù)測，當(dāng)用戶瀏覽站點(diǎn)時(shí)，盡可能地迎合每個(gè)用戶的瀏覽習(xí)慣并根據(jù)用戶感興趣的內(nèi)容不斷調(diào)整網(wǎng)頁，盡可能地使每個(gè)用戶滿意。使用序列模式分析挖掘日志，可以發(fā)現(xiàn)客戶的訪問序列模式。在萬維網(wǎng)使用記錄挖掘應(yīng)用中，序列模式挖掘可以用于捕捉用戶路徑之中常用的導(dǎo)航路徑。當(dāng)用戶訪問電子商務(wù)網(wǎng)站時(shí)，網(wǎng)站管理員能夠搜索出這個(gè)訪問者的對該網(wǎng)站的訪問序列模式，將訪問者感興趣但尚未瀏覽的頁面推薦給他。序列模式分析還能分析出商品購買的前后順序，從而向客戶提出推薦。例如在搜索引擎是發(fā)出查詢請求、瀏覽網(wǎng)頁信息等，會(huì)彈出與這些信息相關(guān)的廣告。例如購買了打印機(jī)的用戶，一般不久就會(huì)購買如打印紙、硒鼓等打印耗材。優(yōu)秀的推薦系統(tǒng)將為客戶建立一個(gè)專屬商店,由每個(gè)客戶的特征來調(diào)整網(wǎng)站的內(nèi)容。也能由挖掘出的一些序列模式分析網(wǎng)站及產(chǎn)品促銷的效果。

　　2）電子商務(wù)中關(guān)聯(lián)規(guī)則的應(yīng)用

　　關(guān)聯(lián)規(guī)則是揭示數(shù)據(jù)之間隱含的相互關(guān)系，關(guān)聯(lián)分析的任務(wù)是發(fā)現(xiàn)事物間的關(guān)聯(lián)規(guī)則或相關(guān)程序。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的目標(biāo)是在數(shù)據(jù)項(xiàng)目中找出每一個(gè)數(shù)據(jù)信息的內(nèi)在關(guān)系。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘就是要搜索出用戶在服務(wù)器上訪問的內(nèi)容、頁面、文件之間的聯(lián)系，從而改進(jìn)電子商務(wù)網(wǎng)站設(shè)計(jì)�？梢愿�好在組織站點(diǎn)，減少用戶過濾網(wǎng)站信息的負(fù)擔(dān)，哪些商品顧客會(huì)可能在一次購物時(shí)同時(shí)購買？關(guān)聯(lián)規(guī)則技術(shù)能夠通過購物籃中的不同商品之間的聯(lián)系，分析顧客的購物習(xí)慣。例如購買牛奶的顧客90%會(huì)同時(shí)還購買面包，這就是一條關(guān)聯(lián)規(guī)則，如果商店或電子商務(wù)網(wǎng)站將這兩種商品放在一起銷售，將會(huì)提高它們的銷量。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘目標(biāo)是利用工具分析出顧客購買商品間的聯(lián)系，也即典型購物籃數(shù)據(jù)分析應(yīng)用。關(guān)聯(lián)規(guī)則是發(fā)現(xiàn)同類事件中不同項(xiàng)目的相關(guān)性，例如手機(jī)加充電寶，鼠標(biāo)加鼠標(biāo)墊等購買習(xí)慣就屬于關(guān)聯(lián)分析。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)可以用相應(yīng)算法找出關(guān)聯(lián)規(guī)則，例如在上述例子中，商家可以依據(jù)商品間的關(guān)聯(lián)改進(jìn)商品的擺放，如果顧客購買了手機(jī)則將充電寶放入推薦的商品中，如果一些商品被同時(shí)購買的概率較大，說明這些商品存在關(guān)聯(lián)性，商家可以將這些有關(guān)聯(lián)的商品鏈接放在一起推薦給客戶,有利于商品的銷售，商家也根據(jù)關(guān)聯(lián)有效搭配進(jìn)貨，提升商品管理水平。如買了燈具的顧客，多半還會(huì)購買開關(guān)插座，因此，一般會(huì)將燈具與開關(guān)插座等物品放在一個(gè)區(qū)域供顧客選購。依據(jù)分析找出顧客所需要的商品的關(guān)聯(lián)規(guī)則，由挖掘分析結(jié)果向顧客推薦所需商品，也即向顧客提出可能會(huì)感興趣的商品推薦，將會(huì)大大提高商品的銷售量。

　　3）電子商務(wù)中路徑分析技術(shù)的應(yīng)用

　　路徑分析技術(shù)通過對Web服務(wù)器的日志文件中客戶訪問站點(diǎn)的訪問次數(shù)的分析，用來發(fā)現(xiàn)Web站點(diǎn)中最經(jīng)常訪問的路徑來調(diào)整站點(diǎn)結(jié)構(gòu)，從而幫助使用用戶以最快的速度找到其所需要的產(chǎn)品或是信息。例如在用戶訪問某網(wǎng)站時(shí)，如果有很多用戶不感興趣的`頁面存在，就會(huì)影響用戶的網(wǎng)頁瀏覽速度，從而降低用戶的瀏覽興趣，同時(shí)也會(huì)使整個(gè)站點(diǎn)的維護(hù)成本提高。而利用路徑分析技術(shù)能夠全面地掌握網(wǎng)站各個(gè)頁面之間的關(guān)聯(lián)以及超鏈接之間的聯(lián)系，通過分析得出訪問頻率最高的頁面，從而改進(jìn)網(wǎng)站結(jié)構(gòu)及頁面的設(shè)計(jì)。

　　4）電子商務(wù)中分類分析的應(yīng)用

　　分類技術(shù)在根據(jù)各種預(yù)定義規(guī)則進(jìn)行用戶建模的Web分析應(yīng)用中扮演著很重要的角色。例如，給出一組用戶事務(wù)，可以計(jì)算每個(gè)用戶在某個(gè)期間內(nèi)購買記錄總和�；�于這些數(shù)據(jù)，可以建立一個(gè)分類模型，將用戶分成有購買傾向和沒有購買傾向兩類，考慮的特征如用戶統(tǒng)計(jì)屬性以及他們的導(dǎo)航活動(dòng)。分類技術(shù)既可以用于預(yù)測哪些購買客戶對于哪類促銷手段感興趣，也可以預(yù)測和劃分顧客類別。在電子商務(wù)中通過分類分析，可以得知各類客戶的興趣愛好和商品購買意向，因而發(fā)現(xiàn)一些潛在的購買客戶，從而為每一類客戶提供個(gè)性化的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)及開展針對性的商務(wù)活動(dòng)。通過分類定位模型輔助決策人員定位他們的最佳客戶和潛在客戶，提高客戶滿意度及忠誠度，最大化客戶收益率，以降低成本，增加收入。

　　5）電子商務(wù)中聚類分析的應(yīng)用

　　聚類技術(shù)可以將具有相同特征的數(shù)據(jù)項(xiàng)聚成一類。聚類分析是對數(shù)據(jù)庫中相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行對比并找出各數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，將不同性質(zhì)特征的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。聚類分析的目標(biāo)是在相似的基礎(chǔ)上收集數(shù)據(jù)來分類。根據(jù)具有相同或相似的顧客購買行為和顧客特征，利用聚類分析技術(shù)將市場有效地細(xì)分，細(xì)分后應(yīng)可每類市場都制定有針對性的市場營銷策略。聚類分別有頁面聚類和用戶聚類兩種。用戶聚類是為了建立擁有相同瀏覽模式的用戶分組，可以在電子中商務(wù)中進(jìn)行市場劃分或給具有相似興趣的用戶提供個(gè)性化的Web內(nèi)容，更多在用戶分組上基于用戶統(tǒng)計(jì)屬性（如年齡、性別、收入等）的分析可以發(fā)現(xiàn)有價(jià)值的商業(yè)智能。在電子商務(wù)中將市場進(jìn)行細(xì)化的區(qū)分就是運(yùn)用聚類分析技術(shù)。聚類分析可根據(jù)顧客的購買行為來劃分不同顧客特征的不同顧客群，通過聚類具有類似瀏覽行為的客戶，讓市場人員對顧客進(jìn)行類別細(xì)分，能夠給顧客提供更人性化的貼心服務(wù)。比如通過聚類技術(shù)分析，發(fā)現(xiàn)一些顧客喜歡訪問有關(guān)汽車配件網(wǎng)頁內(nèi)容，就可以動(dòng)態(tài)改變站點(diǎn)內(nèi)容，讓網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)地給這些顧客聚類發(fā)送有關(guān)汽車配件的新產(chǎn)品信息或郵件。分類和聚類往往是相互作用的。在電子商務(wù)中通過聚類行為或習(xí)性相似的顧客，給顧客提供更滿意的服務(wù)。技術(shù)人員在分析中先用聚類分析將要分析的數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類細(xì)分，然后用分類分析對數(shù)據(jù)集合進(jìn)行分類標(biāo)記，再將該標(biāo)記重新進(jìn)行分類，一直如此循環(huán)兩種分析方法得到相對滿意的結(jié)果。

　　5結(jié)語

　　隨著互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展，大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用越來越廣。商業(yè)貿(mào)易中電子商務(wù)所占比例越來越大，使用web挖掘技術(shù)對商業(yè)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘處理，分析客戶購買喜好、跟蹤市場變化，調(diào)整銷售策略，對決策者做出有效決策及提高企業(yè)的市場競爭力有重要意義。

　　參考文獻(xiàn)：

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數(shù)據(jù)挖掘論文11

　　隨著會(huì)計(jì)現(xiàn)代化的發(fā)展，會(huì)計(jì)越來越多的運(yùn)用計(jì)算機(jī)技術(shù)的拓展。

　　一、數(shù)據(jù)挖掘

　　數(shù)據(jù)挖掘是從數(shù)據(jù)當(dāng)中發(fā)現(xiàn)趨勢和模式的過程，它融合了現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)學(xué)、知識(shí)信息系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)、決策理論和數(shù)據(jù)庫管理等多學(xué)科的知識(shí)。它能有效地從大量的、不完全的、模糊的實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的潛在有用的信息和知識(shí)，揭示出大量數(shù)據(jù)中復(fù)雜的和隱藏的關(guān)系，為決策提供有用的參考。數(shù)據(jù)挖掘是從數(shù)據(jù)當(dāng)中發(fā)現(xiàn)趨勢和模式的過程，它融合了現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)學(xué)、知識(shí)信息系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)、決策理論和數(shù)據(jù)庫管理等多學(xué)科的知識(shí)。它能有效地從大量的、不完全的、模糊的實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的潛存有用的信息和知識(shí)，揭示出大量數(shù)據(jù)中復(fù)雜的和隱藏的關(guān)系，為決策提供有用的參考。

　　二、數(shù)據(jù)挖掘的現(xiàn)代最新方法介紹

　　常用的數(shù)據(jù)挖掘方法主要有決策樹(Decision Tree)、遺傳算法(Genetic Algorithms)、關(guān)聯(lián)分析(Association Analysis).聚類分析(C~smr Analysis)、序列模式分析(Sequential Pattern)以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Neural Networks)等。

　　三、數(shù)據(jù)挖掘的實(shí)際應(yīng)用

　　由于數(shù)據(jù)挖掘市場還處于起步的階段，但是發(fā)展很快。在國外有一些著名的大公司對數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)進(jìn)行了開發(fā)。

　　1.Intelligent Miner這是IBM公司的數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)品，它提供了很多數(shù)據(jù)挖掘算法，包括關(guān)聯(lián)、分類、回歸、預(yù)測模型、偏離檢測、序列模式分析和聚類。有2個(gè)特點(diǎn)：一是它的數(shù)據(jù)挖掘算法的可伸縮性；二是它與IBM/DB/2關(guān)系數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)緊密地結(jié)合在一起。

　　2.EineSet是由SGI公司開發(fā)的，它也提供了多種數(shù)據(jù)挖掘方法，包括關(guān)聯(lián)分析和分類以及高級(jí)統(tǒng)計(jì)和可視化工具。特色是它具有的強(qiáng)大的圖形工具，包括規(guī)則可視化工具、樹可視化工具、地圖可視化工具和多維數(shù)據(jù)分散可視化工具，它們用于實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果的可視化。

　　3.Clementine是由ISL公司開發(fā)的，它為終端用戶和開發(fā)者提供提供了一個(gè)集成的數(shù)據(jù)挖掘開發(fā)環(huán)境。

　　4.DBMiner是由DBMiner Technology公司開發(fā)的，它提供多種數(shù)據(jù)挖掘算法，包括發(fā)現(xiàn)驅(qū)動(dòng)的OLAP分析、關(guān)聯(lián)、分類和聚類。特色是它的基于數(shù)據(jù)立方體的聯(lián)機(jī)分析挖掘，它包含多種有效的頻繁模式挖掘功能和集成的可視化分類方法

　　四、數(shù)據(jù)挖掘與管理會(huì)計(jì)

　　1.提供有力的決策支持

　　面對日益激烈的競爭環(huán)境，企業(yè)管理者對決策信息的需求也越來越高。管理會(huì)計(jì)作為企業(yè)決策支持系統(tǒng)的重要組成部分，提供更多、更有效的有用信息責(zé)無旁貸。因此，從海量數(shù)據(jù)中挖掘和尋求知識(shí)和信息，為決策提供有力支持成為管理會(huì)計(jì)師使用數(shù)據(jù)挖掘的強(qiáng)大動(dòng)力。例如，數(shù)據(jù)挖掘可以幫助企業(yè)加強(qiáng)成本管理，改進(jìn)產(chǎn)品和服務(wù)質(zhì)量，提高貨品銷量比率，設(shè)計(jì)更好的貨品運(yùn)輸與分銷策略，減少商業(yè)成本。

　　2.贏得戰(zhàn)略競爭優(yōu)勢的有力武器

　　實(shí)踐證明數(shù)據(jù)挖掘不僅能明顯改善企業(yè)內(nèi)部流程，而且能夠從戰(zhàn)略的高度對企業(yè)的競爭環(huán)境、市場、顧客和供應(yīng)商進(jìn)行分析，以獲得有價(jià)值的商業(yè)情報(bào)，保持和提高企業(yè)持續(xù)競爭優(yōu)勢。如，對顧客價(jià)值分析能夠?qū)�為企業(yè)創(chuàng)造80%價(jià)值的20%的顧客區(qū)分出來，對其提供更優(yōu)質(zhì)的服務(wù)，以保持這部分顧客。

　　3.預(yù)防和控制財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)

　　利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以建立企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型。企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生并非一蹴而就，而是一個(gè)積累的、漸進(jìn)的過程，通過建立財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型，可以隨時(shí)監(jiān)控企業(yè)財(cái)務(wù)狀況，防范財(cái)務(wù)危機(jī)的發(fā)生。另外，也可以利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，對企業(yè)籌資和投資過程中的行為進(jìn)行監(jiān)控，防止惡意的商業(yè)欺詐行為，維護(hù)企業(yè)利益。尤其是在金融企業(yè)，通過數(shù)據(jù)挖掘，可以解決銀行業(yè)面臨的如信用卡的惡意透支及可疑的信用卡交易等欺詐行為。根據(jù)SEC的報(bào)告，美國銀行、美國第一銀行、聯(lián)邦住房貸款抵押公司等數(shù)家銀行已采用了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。

　　五、數(shù)據(jù)挖掘在管理會(huì)計(jì)中的應(yīng)用

　　1.作業(yè)成本和價(jià)值鏈分析

　　作業(yè)成本法以其對成本的精確計(jì)算和對資源的充分利用引起了人們的極大興趣，但其復(fù)雜的操作使得很多管理者望而卻步。利用數(shù)據(jù)挖掘中的回歸分析、分類分析等方法能幫助管理會(huì)計(jì)師確定成本動(dòng)因，更加準(zhǔn)確計(jì)算成本。同時(shí)，也可以通過分析作業(yè)與價(jià)值之間的關(guān)系，確定增值作業(yè)和非增值作業(yè)，持續(xù)改進(jìn)和優(yōu)化企業(yè)價(jià)值鏈。在Thomas G，John J和Il-woon Kim的調(diào)查中，數(shù)據(jù)挖掘被用在作業(yè)成本管理中僅占3%。

　　2.預(yù)測分析

　　管理會(huì)計(jì)師在很多情況下需要對未來進(jìn)行預(yù)測，而預(yù)測是建立在大量的歷史數(shù)據(jù)和適當(dāng)?shù)哪Ｐ突�礎(chǔ)上的。數(shù)據(jù)挖掘自動(dòng)在大型數(shù)據(jù)庫中尋找預(yù)測性信息，利用趨勢分析、時(shí)間序列分析等方法，建立對如銷售、成本、資金等的預(yù)測模型，科學(xué)準(zhǔn)確的預(yù)測企業(yè)各項(xiàng)指標(biāo)，作為決策的依據(jù)。例如對市場調(diào)查數(shù)據(jù)的分析可以幫助預(yù)測銷售；根據(jù)歷史資料建立銷售預(yù)測模型等。

　　3.投資決策分析

　　投資決策分析本身就是一個(gè)非常復(fù)雜的過程，往往要借助一些工具和模型。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)提供了有效的工具。從公司的`財(cái)務(wù)報(bào)告、宏觀的經(jīng)濟(jì)環(huán)境以及行業(yè)基本狀況等大量的數(shù)據(jù)資料中挖掘出與決策相關(guān)的實(shí)質(zhì)性的信息，保證投資決策的正確性和有效性。如利用時(shí)間序列分析模型預(yù)測股票價(jià)格進(jìn)行投資；用聯(lián)機(jī)分析處理技術(shù)分析公司的信用等級(jí)，以預(yù)防投資風(fēng)險(xiǎn)等。

　　4.產(chǎn)品和市場預(yù)測與分析

　　品種優(yōu)化是選擇適當(dāng)?shù)漠a(chǎn)品組合以實(shí)現(xiàn)最大的利益的過程，這些利益可以是短期利潤，也可以是長期市場占有率，還可以是構(gòu)建長期客戶群及其綜合體。為了達(dá)到這些目標(biāo)，管理會(huì)計(jì)師不僅僅需要價(jià)格和成本數(shù)據(jù)有時(shí)還需要知道替代品的情況，以及在某一市場段位上它們與原產(chǎn)品競爭的狀況。另外企業(yè)也需要了解一個(gè)產(chǎn)品是如何刺激另一些產(chǎn)品的銷量的等等。例如，非盈利性產(chǎn)品本身是沒有利潤可言的，但是，如果它帶來了可觀的客戶流量，并刺激了高利潤產(chǎn)品的銷售，那么，這種產(chǎn)品就非常有利可圖，就應(yīng)該包括在產(chǎn)品清單中。這些信息可根據(jù)實(shí)際數(shù)據(jù)，通過關(guān)聯(lián)分析等技術(shù)來得到。

　　5.財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測與評估

　　管理會(huì)計(jì)師可以利用數(shù)據(jù)挖掘工具來評價(jià)企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，建立企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型，進(jìn)行破產(chǎn)預(yù)測。破產(chǎn)預(yù)測或稱財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型能夠幫助管理者及時(shí)了解企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，提前采取風(fēng)險(xiǎn)防范措施，避免破產(chǎn)。另外，破產(chǎn)預(yù)測模型還能幫助分析破產(chǎn)原因，對企業(yè)管理者意義重大。，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)包括多維判別式分析、邏輯回歸分析、遺傳算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及決策樹等方法在管理會(huì)計(jì)中得到了廣泛的應(yīng)用。

　　六、結(jié)論

　　數(shù)據(jù)挖掘是個(gè)嶄新的領(lǐng)域，對于數(shù)字和信息的處理是非�？茖W(xué)和方便的，也是非常高效率和合理分析的非常好的工具，對于會(huì)計(jì)管理領(lǐng)域的應(yīng)用在國際上只是剛剛開始，相信隨著會(huì)計(jì)的國際化的接軌和計(jì)算機(jī)科學(xué)的進(jìn)步，在我國的會(huì)計(jì)領(lǐng)域中的數(shù)據(jù)挖掘理論會(huì)得到不斷的提升，在管理會(huì)計(jì)實(shí)際應(yīng)用中的數(shù)據(jù)挖掘也越來越多樣化和普及化。

數(shù)據(jù)挖掘論文12

　　1.軟件工程數(shù)據(jù)的挖掘測試技術(shù)

　　1.1代碼編寫

　　通過對軟件數(shù)據(jù)進(jìn)行分類整理，在進(jìn)行缺陷軟件的排除工作以后，根據(jù)軟件開發(fā)過程中的各種信息進(jìn)行全新的代碼編寫�；�于代碼編寫人員的編寫經(jīng)驗(yàn)，在一般情況，對結(jié)構(gòu)功能與任務(wù)類似的模塊進(jìn)行重新編寫，這些重新編寫的模塊應(yīng)遵循特定的編寫規(guī)則，這樣才能保證代碼編寫的合理有效性。

　　1.2錯(cuò)誤重現(xiàn)

　　代碼編寫完成以后開發(fā)者會(huì)將這些代碼進(jìn)行版本的確認(rèn)，然后將正確有效的代碼實(shí)際應(yīng)用到適當(dāng)版本的軟件中去。而對于存在缺陷的代碼，開發(fā)者需要針對代碼產(chǎn)生缺陷的原因進(jìn)行分析，通過不但調(diào)整代碼內(nèi)的輸入數(shù)據(jù)，直到代碼內(nèi)的數(shù)據(jù)與程序報(bào)告中的描述接近為止。存在缺陷的代碼往往會(huì)以缺陷報(bào)告的形式對開發(fā)者予以說明，由于缺陷報(bào)告的模糊性，常常會(huì)誤導(dǎo)開發(fā)者，進(jìn)而造成程序設(shè)計(jì)混亂。

　　1.3理解行為

　　軟件開發(fā)者在設(shè)計(jì)軟件的過程中需要明確自己設(shè)計(jì)軟件中每一個(gè)代碼的內(nèi)容，同時(shí)還需要理解其他開發(fā)者編寫的代碼，這樣才能有效地完善軟件開發(fā)者的編寫技術(shù)。同時(shí)，軟件開發(fā)者在進(jìn)行代碼編寫的過程中，需要對程序行為進(jìn)行準(zhǔn)確的理解，以此保證軟件內(nèi)文檔和注釋的準(zhǔn)確性。

　　1.4設(shè)計(jì)推究

　　開發(fā)者在準(zhǔn)備對軟件進(jìn)行完善設(shè)計(jì)的過程中，首先需要徹底了解軟件的總體設(shè)計(jì)，對軟件內(nèi)部復(fù)雜的系統(tǒng)機(jī)構(gòu)進(jìn)行詳細(xì)研究與分析，充分把握軟件細(xì)節(jié)，這有這樣才能真正實(shí)現(xiàn)軟件設(shè)計(jì)的合理性與準(zhǔn)確性。

　　2.軟件工程數(shù)據(jù)挖掘測試的有效措施

　　2.1進(jìn)行軟件工程理念和方法上的創(chuàng)新

　　應(yīng)通過實(shí)施需求分析，將數(shù)據(jù)挖據(jù)逐漸演變成形式化、規(guī)范化的需求工程，在軟件開發(fā)理念上，加強(qiáng)對數(shù)據(jù)挖掘的重視，對軟件工程的架構(gòu)進(jìn)行演化性設(shè)計(jì)與創(chuàng)新，利用新技術(shù)，在軟件開發(fā)的過程中添加敏捷變成與間件技術(shù)，由此，提高軟件編寫水平。

　　2.2利用人工智能

　　隨著我國科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展與創(chuàng)新，機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)逐漸被我國各個(gè)領(lǐng)域所廣泛應(yīng)用，在進(jìn)行軟件工程數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)創(chuàng)新的過程中，可以將機(jī)器學(xué)習(xí)及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)實(shí)際應(yīng)用于軟件工程中，以此為我國軟件研發(fā)提供更多的便捷。人工智能作為我國先進(jìn)生產(chǎn)力的重要表現(xiàn)，在實(shí)際應(yīng)用于軟件工程數(shù)據(jù)的挖掘工作時(shí)，應(yīng)該利用機(jī)器較強(qiáng)的'學(xué)習(xí)能力與運(yùn)算能力，將數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)及數(shù)據(jù)運(yùn)算通過一些較為成熟的方法進(jìn)行解決。在軟件工程數(shù)據(jù)挖掘的工作中，合理化的將人工智能實(shí)際應(yīng)用于數(shù)據(jù)挖掘，以此為數(shù)據(jù)挖掘提供更多的開發(fā)測試技術(shù)。

　　2.3針對數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果進(jìn)行評價(jià)

　　通過分析我國傳統(tǒng)的軟件工程數(shù)據(jù)挖掘測試工作，在很多情況下，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘測試技術(shù)無法做到對發(fā)掘數(shù)據(jù)的全面評價(jià)與實(shí)際應(yīng)用研究，這一問題致使相應(yīng)的軟件數(shù)據(jù)在被發(fā)掘出來以后無法得到有效地利用，進(jìn)而導(dǎo)致我國軟件開發(fā)工作受到嚴(yán)重的抑制影響。針對這一問題，數(shù)據(jù)開發(fā)者應(yīng)該利用挖掘缺陷檢驗(yàn)報(bào)告，針對缺陷檢驗(yàn)的結(jié)果，制定相應(yīng)的挖掘結(jié)構(gòu)報(bào)告。同時(shí)，需要結(jié)合軟件用戶的體驗(yàn)評價(jià)，對挖掘出的數(shù)據(jù)進(jìn)行系統(tǒng)化的整理與分析，建立一整套嚴(yán)謹(jǐn)、客觀的服務(wù)體系，運(yùn)用CodeCity軟件，讓用戶在的體驗(yàn)過后可以對軟件進(jìn)行評價(jià)�？紤]到軟件的服務(wù)對象是人，因此，在軟件開發(fā)的過程中要將心理學(xué)與管理學(xué)應(yīng)用于數(shù)據(jù)挖掘，建立數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)和數(shù)據(jù)挖掘評價(jià)系統(tǒng)。

　　3.結(jié)束語

　　綜上所述，由于軟件工程數(shù)據(jù)挖掘測試技術(shù)廣闊的應(yīng)用前景，我國相關(guān)部門已經(jīng)加大了對軟件技術(shù)的投資與開發(fā)力度，當(dāng)下，國內(nèi)已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了軟件工程的數(shù)據(jù)挖掘、人工智能、模式識(shí)別等多種領(lǐng)域上的發(fā)展。

數(shù)據(jù)挖掘論文13

　　【摘 要】主要研究客戶關(guān)系管理中的客戶細(xì)分的數(shù)據(jù)挖掘，對客戶關(guān)系管理、客戶細(xì)分以及數(shù)據(jù)挖掘的內(nèi)涵與相關(guān)理論進(jìn)行了認(rèn)真學(xué)習(xí)，并對客戶細(xì)分的數(shù)據(jù)挖掘方法進(jìn)行了研究，對客戶關(guān)系為中心的企業(yè)管理模式提供了技術(shù)支持。

　　【關(guān)鍵詞】客戶關(guān)系管理；客戶細(xì)分；數(shù)據(jù)挖掘

　　市場經(jīng)濟(jì)給企業(yè)發(fā)展帶來了日益激烈的競爭環(huán)境，企業(yè)開始重視客戶資源的發(fā)掘與分析企業(yè)的工作重心逐漸從產(chǎn)品轉(zhuǎn)移到客戶�？蛻絷P(guān)系管理是客戶細(xì)分的有效工具，而數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)就是客戶細(xì)分有力的技術(shù)支撐。

　　一、理論研究

　　1.客戶關(guān)系管理

　　客戶關(guān)系管理的目標(biāo)是依靠高效優(yōu)質(zhì)的服務(wù)吸引客戶，同時(shí)通過對業(yè)務(wù)流程的全面優(yōu)化和管理控制企業(yè)運(yùn)行成本�？蛻絷P(guān)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(wù)優(yōu)化等手段來管理客戶關(guān)系。但是客戶管理管理同樣是一種管理技術(shù)將最佳商業(yè)實(shí)踐和數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)倉庫、銷售自動(dòng)化以及信息技術(shù)結(jié)合起來，為企業(yè)銷售、客戶服務(wù)等提供了一整套業(yè)務(wù)自動(dòng)化解決方案，為企業(yè)實(shí)現(xiàn)從電子商務(wù)現(xiàn)代化企業(yè)模式提出了明確的方法�？蛻絷P(guān)系管理并不是單純的信息技術(shù)或者管理技術(shù)，也是一種企業(yè)生物戰(zhàn)略，通過對企業(yè)客戶的分段充足，強(qiáng)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(jí)別，不同部門負(fù)責(zé)和客戶進(jìn)行交互，但是整個(gè)企業(yè)都需要向客戶負(fù)責(zé)，在信息技術(shù)的支持下實(shí)現(xiàn)企業(yè)和客戶連接環(huán)節(jié)的自動(dòng)化管理。

　　2.客戶細(xì)分

　　客戶細(xì)分由美國學(xué)者溫德爾?史密斯在上世紀(jì)50年代提出，認(rèn)為客戶細(xì)分是根據(jù)客戶屬性將客戶分成集合�，F(xiàn)代營銷學(xué)中的客戶細(xì)分是按照客戶特征和共性講客戶群分為不同等級(jí)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(dǎo)進(jìn)行企業(yè)服務(wù)資源的分配，為企業(yè)獲得客戶價(jià)值的一種理論與方法。

　　因此我們注意到，客戶細(xì)分其實(shí)是一個(gè)分類問題，但是卻有著顯著的特點(diǎn)。

　　（1）客戶細(xì)分是動(dòng)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(huì)造成客戶細(xì)分的變化。所以客戶細(xì)分工作需要根據(jù)客戶情況的變化進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整，減少錯(cuò)誤分類，提高多次細(xì)分中至少有一次是正確分類的可能性。

　�。�2）受眾多因素影響。隨著時(shí)間的推移，客戶行為和心理會(huì)發(fā)生變化，所以不同時(shí)間的數(shù)據(jù)會(huì)反映出不同的規(guī)律，客戶細(xì)分方法需要在變化過程中準(zhǔn)確掌握客戶行為的規(guī)律性。

　　（3）客戶細(xì)分有不同的分類標(biāo)準(zhǔn)。一般分類問題強(qiáng)調(diào)準(zhǔn)確性，客戶關(guān)系管理則強(qiáng)調(diào)有用性，講求在特定限制條件下實(shí)現(xiàn)特定目標(biāo)。

　　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(jià)值的，隱含的，事前未知的，潛在有用信息。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)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。

　　二、客戶細(xì)分的數(shù)據(jù)挖掘

　　1.邏輯模型

　　顯然RB是一個(gè)等價(jià)關(guān)系，經(jīng)RB可分類屬性空間為若干等價(jià)類，每個(gè)等價(jià)類都是一個(gè)概念累，建立客戶細(xì)分，就是客戶屬性空間和概念空間映射關(guān)系的建立過程。

　　2.客戶細(xì)分?jǐn)?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(jìn)行樣本學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘，進(jìn)行客戶屬性空間與概念空間映射的自動(dòng)歸納。首先確定一組概念類已知客戶集合。首先確定一個(gè)映射：p：C→L，使cC，如果cLi，則p（c）=Li。cC，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(chǔ)和概念維數(shù)據(jù)構(gòu)成，客戶數(shù)據(jù)存儲(chǔ)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(guān)聯(lián)規(guī)則分析、深井網(wǎng)絡(luò)分類、決策樹、實(shí)例學(xué)習(xí)等數(shù)據(jù)挖掘方法，通過對客戶數(shù)據(jù)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)算法來建立客戶數(shù)據(jù)和概念維之間的映射關(guān)系。

　　3.客戶細(xì)分?jǐn)?shù)據(jù)分析

　　建立客戶動(dòng)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(xì)分影響企業(yè)戰(zhàn)術(shù)和戰(zhàn)略級(jí)別決策的生成，所以數(shù)據(jù)挖掘要能夠彌補(bǔ)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析方法在可靠性方面的缺陷。

　�。�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織歸屬是可數(shù)社會(huì)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(guān)產(chǎn)品。

　�。�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(fèi)者市場細(xì)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、性格和信用情況以及價(jià)值取向等因素。

　�。�3）消費(fèi)行為。消費(fèi)行為屬性則重點(diǎn)關(guān)注客戶購買前對產(chǎn)品的了解情況，是客戶細(xì)分中最客觀和重要的因素。

　　三、結(jié)束語

　　從工業(yè)營銷中的客戶細(xì)分觀點(diǎn)出發(fā)，在數(shù)據(jù)挖掘、客戶關(guān)系管理等理論基礎(chǔ)上，采用統(tǒng)計(jì)學(xué)、運(yùn)籌學(xué)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，對客戶細(xì)分的數(shù)據(jù)挖掘方法進(jìn)行了研究，建立了基于決策樹的客戶細(xì)分模型，是一種效率很高的管理工具。

數(shù)據(jù)挖掘論文14

　　[摘要] 本文立足于web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，從個(gè)性化網(wǎng)站的設(shè)計(jì)、crm中的應(yīng)用和推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用三個(gè)角度，分析了電子商務(wù)中的web數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用。

　　[關(guān)鍵詞] 電子商務(wù) web 數(shù)據(jù)挖掘

　　電子商務(wù)改變了人們傳統(tǒng)的商務(wù)模式，同時(shí)，也改變了商家與顧客之間的關(guān)系�？蛻暨x擇余地的擴(kuò)大使得他們更加關(guān)注商品的價(jià)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(jià)值取向，才能在競爭中立于不敗之地。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以有效地幫助銷售商理解客戶行為，提高站點(diǎn)的效率。在電子商務(wù)網(wǎng)站的設(shè)計(jì)、客戶關(guān)系管理(crm)、網(wǎng)絡(luò)營銷等方面得到廣泛的應(yīng)用。

　　一、數(shù)據(jù)挖掘在電子商務(wù)網(wǎng)站設(shè)計(jì)中的應(yīng)用

　　數(shù)據(jù)挖掘可以得出諸如：什么客戶喜歡這個(gè)站點(diǎn)、客戶通過什么訪問路徑達(dá)成交易,以及客戶訪問站點(diǎn)的頻率等信息，從而優(yōu)化網(wǎng)站的結(jié)構(gòu)提高網(wǎng)站的訪問量，吸引更多的客戶。對于改進(jìn)網(wǎng)站設(shè)計(jì)、定制個(gè)性化頁面、判斷站點(diǎn)效率有著重要幫助。

　　利用web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，個(gè)性化電子商務(wù)系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)過程包括信息采集、信息分析和個(gè)性化服務(wù)三個(gè)主要步驟：

　　1.信息采集。收集客戶個(gè)人信息是提供個(gè)性化服務(wù)的基礎(chǔ)。收集個(gè)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(xué)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(gè)人的興趣愛好等特點(diǎn)，從而獲得客戶個(gè)人信息。如果客戶經(jīng)常瀏覽某類產(chǎn)品或相關(guān)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(gè)成功和完善的個(gè)性化電子商務(wù)網(wǎng)站應(yīng)該能夠在對客戶透明的情況下，對客戶的資料、行為進(jìn)行分析，并盡量不影響客戶的頁面處理時(shí)間，對于耗時(shí)較多的分析、分類處理應(yīng)放在系統(tǒng)相對空閑和客戶退出網(wǎng)站等時(shí)間處理，減少客戶等待時(shí)間。信息分析過程如下:(1)將網(wǎng)站客戶群進(jìn)行分類，然后按照客戶群興趣特點(diǎn)進(jìn)行內(nèi)容設(shè)計(jì)，并且將內(nèi)容相應(yīng)歸類;(2)定義客戶類別所對應(yīng)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(shí)，以及提交購買定單時(shí)，修改相應(yīng)行為資料。

　　3.個(gè)性化服務(wù)。根據(jù)客戶類別顯示相應(yīng)的內(nèi)容給客戶，達(dá)到個(gè)性化服務(wù)的目的。為了使分類更具有可信性和穩(wěn)定性，對注冊時(shí)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(yīng)用

　　1.客戶的獲取。在大多數(shù)的商業(yè)領(lǐng)域中，業(yè)務(wù)發(fā)展的主要指標(biāo)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(dòng)；也可以根據(jù)所了解的目標(biāo)客戶群，將他們分類，然后進(jìn)行直銷活動(dòng)。但是當(dāng)數(shù)據(jù)量增大時(shí)，即使有豐富經(jīng)驗(yàn)的市場人員想要選擇出相關(guān)的人口調(diào)查屬性的篩選條件也會(huì)變得很困難，隨客戶數(shù)量不斷增長和每位客戶的細(xì)節(jié)因素增多，要得出這樣的行為模式的復(fù)雜度也同樣增大。而數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)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(wù)感興趣的消費(fèi)者的信息，通過調(diào)查和處理對這些信息進(jìn)行數(shù)據(jù)擴(kuò)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(jìn)行市場試驗(yàn)活動(dòng)，根據(jù)所需要預(yù)測的客戶行為在一定范圍內(nèi)對客戶進(jìn)行試驗(yàn)，記錄下客戶的反饋，稱之為“反應(yīng)行為模式”。剔除無反應(yīng)行為和反應(yīng)行為類別中重復(fù)的數(shù)據(jù)后，在確定細(xì)節(jié)粒度的基礎(chǔ)上，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)構(gòu)建出n元反應(yīng)行為預(yù)測模型。根據(jù)這個(gè)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(wù)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(gè)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(jià)值。在crm的實(shí)施中，企業(yè)通過預(yù)測，找出可能會(huì)流失的客戶，并分析出主要有哪些因素導(dǎo)致他們想要離開，在此基礎(chǔ)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(shù)，可以通過挖掘大量的客戶信息來構(gòu)建預(yù)測模型，較準(zhǔn)確地找出易流失客戶群，并制定相應(yīng)的方案，最大程度地保持住老客戶。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的決策樹技術(shù)能夠較好地應(yīng)用在這一方面。

　　3.客戶的細(xì)分。細(xì)分是指將一個(gè)大的消費(fèi)群體劃分為一個(gè)個(gè)細(xì)分群體的動(dòng)作，同屬一個(gè)細(xì)分群的消費(fèi)者彼此相似，而隸屬于不同細(xì)分群的消費(fèi)者被視為不同的。通過crm的實(shí)施，將產(chǎn)生細(xì)分的客戶群，企業(yè)根據(jù)客戶提出的要求和實(shí)際所做的不斷地改善產(chǎn)品和服務(wù)，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(shù)中的聚類分析技術(shù)能夠被運(yùn)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(dá)到細(xì)分客戶群的目的。根據(jù)客戶數(shù)據(jù)特點(diǎn)，一般可采用聚類技術(shù)中的k平均算法來進(jìn)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(gè)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(shù)

　　1.貝葉斯網(wǎng)絡(luò)。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)技術(shù)利用訓(xùn)練集創(chuàng)建相應(yīng)的模型，模型用決策樹表示，節(jié)點(diǎn)和邊表示客戶信息。模型的建立可以離線進(jìn)行，一般需要數(shù)小時(shí)或數(shù)天，得到的模型非常小，對模型的使用非�？�，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(shù)差不多。

　　2.關(guān)聯(lián)規(guī)則。關(guān)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(guān)聯(lián)規(guī)則的發(fā)現(xiàn)可以離線進(jìn)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(shí)現(xiàn)。推薦精度比最近鄰技術(shù)略差。

　　3.聚類分析。該技術(shù)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(jià)就可以得到系統(tǒng)對該商品的評價(jià)，聚類過程可以離線進(jìn)行，聚類產(chǎn)生之后，性能比較好，但如果某客戶處于一個(gè)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(shù)略差。

　　4.推薦系統(tǒng)要兼顧準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性。一個(gè)好的系統(tǒng)可能是多種方法和技術(shù)的結(jié)合，取長補(bǔ)短。譬如，可以把聚類分析作為最臨近算法的預(yù)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(gè)較小的數(shù)據(jù)集合中進(jìn)行，從而提高了實(shí)時(shí)性。

　　參考文獻(xiàn):

　　[1]周彥暉:電子商務(wù)與web數(shù)據(jù)挖掘.計(jì)算機(jī)應(yīng)用.20xx(5)

　　[2]董逸生:web挖掘研究綜述.計(jì)算機(jī)科學(xué)，20xx(11)

數(shù)據(jù)挖掘論文15

　　題目：檔案信息管理系統(tǒng)中的計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)探討

　　摘要：伴隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷進(jìn)步和發(fā)展, 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)成為數(shù)據(jù)處理工作中的重點(diǎn)技術(shù), 能借助相關(guān)算法搜索相關(guān)信息, 在節(jié)省人力資本的同時(shí), 提高數(shù)據(jù)檢索的實(shí)際效率, 基于此, 被廣泛應(yīng)用在數(shù)據(jù)密集型行業(yè)中。筆者簡要分析了計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù), 并集中闡釋了檔案信息管理系統(tǒng)計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)倉庫的建立和技術(shù)實(shí)現(xiàn)過程, 以供參考。

　　關(guān)鍵詞：檔案信息管理系統(tǒng); 計(jì)算機(jī); 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù); 1 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)概述

　　數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)就是指在大量隨機(jī)數(shù)據(jù)中提取隱含信息, 并且將其整合后應(yīng)用在知識(shí)處理體系的技術(shù)過程。若是從技術(shù)層面判定數(shù)據(jù)挖掘技術(shù), 則需要將其劃分在商業(yè)數(shù)據(jù)處理技術(shù)中, 整合商業(yè)數(shù)據(jù)提取和轉(zhuǎn)化機(jī)制, 并且建構(gòu)更加系統(tǒng)化的分析模型和處理機(jī)制, 從根本上優(yōu)化商業(yè)決策。借助數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能建構(gòu)完整的數(shù)據(jù)倉庫, 滿足集成性、時(shí)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(shù)框架結(jié)構(gòu)的完整性。

　　目前, 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)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(yīng)用都十分廣泛。企業(yè)在實(shí)際工作過程中, 往往會(huì)利用數(shù)據(jù)源和數(shù)據(jù)預(yù)處理工具進(jìn)行數(shù)據(jù)定型和更新管理, 并且應(yīng)用聚類分析模塊、決策樹分析模塊以及關(guān)聯(lián)分析算法等, 借助數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。

　　2 檔案信息管理系統(tǒng)計(jì)算機(jī)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(jié)合客戶的實(shí)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(yīng)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(jìn)行, 且能按照目標(biāo)和分析框架參數(shù)完成操作。首先, 要確立基礎(chǔ)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(jìn)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(chǔ)性用戶, 其中, 主要包括檔案工作人員和使用人員, 結(jié)合不同人員的工作需求建立相應(yīng)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(jìn)行分類描述。

　　(3) 確定檔案的基礎(chǔ)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(chǔ)性信息作為分類依據(jù)。

　　2.2 數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)單元

　　在設(shè)計(jì)過程中, 要針對不同維度建立相應(yīng)的參數(shù)體系和組成結(jié)構(gòu), 并且有效整合組成事實(shí)表的主鍵項(xiàng)目, 建立框架結(jié)構(gòu)。

　　第一, 建立事實(shí)表。事實(shí)表是數(shù)據(jù)模型的核心單元, 主要是記錄相關(guān)業(yè)務(wù)和統(tǒng)計(jì)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(chǔ)存過程切實(shí)有效。 (1) 檔案管理中文書檔案目錄卷數(shù)事實(shí)表:事實(shí)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(shí)表:事實(shí)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(shí)際數(shù)據(jù)倉庫建立和運(yùn)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(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫模型設(shè)計(jì)以及相關(guān)維護(hù)操作。首先, 要對模式的基礎(chǔ)性維度進(jìn)行分析并且制作相應(yīng)的表, 主要包括檔案年度維表、利用方式維表等。其次, 要建構(gòu)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(tái)在客戶管理工作方面具備一定的優(yōu)勢, 集中制訂商務(wù)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(shí)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(guān)操作如下:

　　from dag gd temp//刪除臨時(shí)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(dǎo)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(shí)表

　　相關(guān)技術(shù)人員要對數(shù)據(jù)進(jìn)行有效處理, 以保證相關(guān)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(yù)處理管理要求合理化進(jìn)行, 從根本上維護(hù)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(guān)技術(shù)人員要判定聯(lián)機(jī)分析處理項(xiàng)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(shí)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(shí)表中的數(shù)據(jù)穩(wěn)定, 事實(shí)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(shí)間, 從而提高數(shù)據(jù)獨(dú)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(shí)間判定標(biāo)準(zhǔn), 能在實(shí)際操作中減少掃描整個(gè)表浪費(fèi)的時(shí)間, 從根本上提高實(shí)際效率。另一方面, 能刪除數(shù)據(jù), 實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)更新, 檢索相關(guān)關(guān)鍵詞即可。并且也能同時(shí)修改數(shù)據(jù), 維護(hù)檔案撤出和檔案追加的動(dòng)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(guān)鍵, 由于其不會(huì)隨著時(shí)間的推移出現(xiàn)變化, 因此, 要對其進(jìn)行合理的處理和協(xié)調(diào)。維表本身的存儲(chǔ)空間較小, 盡管結(jié)構(gòu)發(fā)生變化的概率不大, 但仍會(huì)對代表的對象產(chǎn)生影響, 這就會(huì)使得數(shù)據(jù)出現(xiàn)動(dòng)態(tài)的變化。對于這種改變, 需要借助新維生成的方式進(jìn)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(shí), 也能對事實(shí)表外鍵進(jìn)行分析[2]。

　　3 檔案信息管理系統(tǒng)計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)倉庫的實(shí)現(xiàn)

　　3.1 描述需求

　　隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和數(shù)據(jù)庫技術(shù)不斷進(jìn)步, 要提高檔案數(shù)字化水平以及完善信息化整合機(jī)制, 加快數(shù)據(jù)庫管控體系的更新, 確保設(shè)備存儲(chǔ)以及網(wǎng)絡(luò)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(yù)測項(xiàng)目中, 只有從根本上落實(shí)數(shù)據(jù)挖掘體系, 才能為后續(xù)信息檔案管理項(xiàng)目升級(jí)奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。另外, 在數(shù)據(jù)表和文書等基礎(chǔ)性數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)模型建立的基礎(chǔ)上, 要按照規(guī)律制定具有個(gè)性化的主動(dòng)性服務(wù)機(jī)制。

　　3.2 關(guān)聯(lián)計(jì)算

　　在實(shí)際檔案分析工作開展過程中, 關(guān)聯(lián)算法描述十分關(guān)鍵, 能對某些行為特征進(jìn)行統(tǒng)籌整合, 從而制定分析決策。在進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則強(qiáng)度分析時(shí), 要結(jié)合支持度和置信度等系統(tǒng)化數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合衡量。例如, 檔案數(shù)據(jù)庫中有A和B兩個(gè)基礎(chǔ)項(xiàng)集合, 支持度為P (A∪B) , 則直接表述了A和B在同一時(shí)間出現(xiàn)的基礎(chǔ)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(guān)聯(lián)度較低。若是兩者出現(xiàn)的概率較大, 則說明兩者的關(guān)聯(lián)度較高。另外, 在分析置信度時(shí), 利用Confidence (A→B) = (A|B) , 也能有效判定兩者之間的關(guān)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(guān)系的關(guān)鍵, 若是置信度的數(shù)值達(dá)到100%, 則直接證明A和B能同一時(shí)間出現(xiàn)。

　　3.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法

　　除了要對檔案的實(shí)際內(nèi)容進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)庫建構(gòu), 也要對其利用情況進(jìn)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(luò)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(shù)結(jié)構(gòu)中, 要結(jié)合訓(xùn)練數(shù)據(jù)集判定分類模型數(shù)據(jù)挖掘結(jié)構(gòu)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法類似于人腦系統(tǒng)的運(yùn)行結(jié)構(gòu), 能建立完整的信息處理單元, 并且能夠整合非線性交換結(jié)構(gòu), 確保能憑借歷史數(shù)據(jù)對計(jì)算模型和分類體系展開深度分析[3]。

　　3.4 實(shí)現(xiàn)多元化應(yīng)用

　　在檔案管理工作中應(yīng)用計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù), 能對檔案分類管理予以分析, 保證信息需求分類總結(jié)工作的完整程度。尤其是檔案使用者在對檔案具體特征進(jìn)行差異化分析的過程中, 能結(jié)合不同的元素對具體問題展開深度調(diào)研。一方面, 計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)借助決策樹算法處理規(guī)則化的檔案分析機(jī)制。在差異化訓(xùn)練體系中, 要對數(shù)據(jù)集合中的數(shù)據(jù)進(jìn)行系統(tǒng)化分析以及處理, 確保構(gòu)建要求能適應(yīng)數(shù)據(jù)挖掘的基本結(jié)構(gòu)[4]。例如, 檔案管理人員借助數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能整合檔案使用人員長期瀏覽與關(guān)注的信息, 并且能集中收集和匯總間隔時(shí)間、信息查詢停留時(shí)間等, 從而建構(gòu)完整的數(shù)據(jù)分析機(jī)制, 有效向其推送或者是提供便捷化查詢服務(wù), 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(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù), 主要是對數(shù)據(jù)信息進(jìn)行分析, 結(jié)合基本結(jié)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(biāo)準(zhǔn), 從而真正建立更加系統(tǒng)化的分類框架體系。

　　4 結(jié)語

　　總而言之, 在檔案管理工作中應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù), 能在準(zhǔn)確判定用戶需求的同時(shí), 維護(hù)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(jìn)一步優(yōu)化奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。并且, 數(shù)據(jù)庫的建立, 也能節(jié)省經(jīng)費(fèi)和設(shè)備維護(hù)成本, 真正實(shí)現(xiàn)數(shù)字化全面發(fā)展的目標(biāo), 促進(jìn)檔案信息管理工作的長效進(jìn)步。

　　參考文獻(xiàn)

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　　數(shù)據(jù)挖掘論文四： 題目：機(jī)器學(xué)習(xí)算法在數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用

　　摘要：隨著科學(xué)技術(shù)的快速發(fā)展, 各種新鮮的事物和理念得到了廣泛的應(yīng)用。其中機(jī)器學(xué)習(xí)算法就是一則典型案例——作為一種新型的算法, 其廣泛應(yīng)用于各行各業(yè)之中。本篇論文旨在探討機(jī)器學(xué)習(xí)算法在數(shù)據(jù)挖掘中的具體應(yīng)用, 我們利用龐大的移動(dòng)終端數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò), 加強(qiáng)了基于GSM網(wǎng)絡(luò)的戶外終端定位, 從而提出了3個(gè)階段的定位算法, 有效提高了定位的精準(zhǔn)度和速度。

　　關(guān)鍵詞：學(xué)習(xí)算法; GSM網(wǎng)絡(luò); 定位; 數(shù)據(jù);

　　移動(dòng)終端定位技術(shù)由來已久, 其主要是利用各種科學(xué)技術(shù)手段定位移動(dòng)物體的精準(zhǔn)位置以及高度。目前, 移動(dòng)終端定位技術(shù)主要應(yīng)用于軍事定位、緊急救援、網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化、地圖導(dǎo)航等多個(gè)現(xiàn)代化的領(lǐng)域, 由于移動(dòng)終端定位技術(shù)可以提供精準(zhǔn)的位置服務(wù)信息, 所以其在市場上還是有較大的需求的, 這也為移動(dòng)終端定位技術(shù)的優(yōu)化和發(fā)展, 提供了推動(dòng)力。隨著通信網(wǎng)絡(luò)普及, 移動(dòng)終端定位技術(shù)的發(fā)展也得到了一些幫助, 使得其定位的精準(zhǔn)度和速度都得到了全面的優(yōu)化和提升。同時(shí), 傳統(tǒng)的定位方法結(jié)合先進(jìn)的算法來進(jìn)行精準(zhǔn)定位, 目前依舊還是有較大的進(jìn)步空間。在工作中我選取機(jī)器學(xué)習(xí)算法結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對傳統(tǒng)定位技術(shù)加以改進(jìn), 取得了不錯(cuò)的效果, 但也遇到了許多問題, 例如:使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來進(jìn)行精準(zhǔn)定位暫時(shí)無法滿足更大的區(qū)域要求, 還有想要利用較低的設(shè)備成本, 實(shí)現(xiàn)得到更多的精準(zhǔn)定位的要求比較困難。所以本文對機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行了深入的研究, 希望能夠幫助其更快速的定位、更精準(zhǔn)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(shí)篩選中非常重要的一步。數(shù)據(jù)挖掘其實(shí)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(huì)和計(jì)算機(jī)科學(xué)緊密聯(lián)系在一起, 通過統(tǒng)計(jì)集合、在線剖析、檢索篩選、機(jī)器學(xué)習(xí)、參數(shù)識(shí)別等多種方法來實(shí)現(xiàn)最初的目標(biāo)。統(tǒng)計(jì)算法和機(jī)器學(xué)習(xí)算法是數(shù)據(jù)挖掘算法里面應(yīng)用得比較廣泛的兩類。統(tǒng)計(jì)算法依賴于概率分析, 然后進(jìn)行相關(guān)性判斷, 由此來執(zhí)行運(yùn)算。

　　而機(jī)器學(xué)習(xí)算法主要依靠人工智能科技, 通過大量的樣本收集、學(xué)習(xí)和訓(xùn)練, 可以自動(dòng)匹配運(yùn)算所需的相關(guān)參數(shù)及模式。它綜合了數(shù)學(xué)、物理學(xué)、自動(dòng)化和計(jì)算機(jī)科學(xué)等多種學(xué)習(xí)理論, 雖然能夠應(yīng)用的領(lǐng)域和目標(biāo)各不相同, 但是這些算法都可以被獨(dú)立使用運(yùn)算, 當(dāng)然也可以相互幫助, 綜合應(yīng)用, 可以說是一種可以“因時(shí)而變”、“因事而變”的算法。在機(jī)器學(xué)習(xí)算法的領(lǐng)域, 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是比較重要和常見的一種。因?yàn)樗�的�?yōu)秀的數(shù)據(jù)處理和演練、學(xué)習(xí)的能力較強(qiáng)。

　　而且對于問題數(shù)據(jù)還可以進(jìn)行精準(zhǔn)的識(shí)別與處理分析, 所以應(yīng)用的頻次更多。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)依賴于多種多樣的建模模型來進(jìn)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(luò)的建模, 它的精準(zhǔn)度比較高, 綜合表述能力優(yōu)秀, 而且在應(yīng)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(xùn)練數(shù)據(jù)的時(shí)候耗時(shí)較多, 知識(shí)的理解能力還沒有達(dá)到智能化的標(biāo)準(zhǔn), 但是, 相對于其他方式而言, 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢依舊是比較突出的。

　　2 以機(jī)器學(xué)習(xí)算法為基礎(chǔ)的GSM網(wǎng)絡(luò)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(jī)定位方式作為基礎(chǔ), 把定位的位置柵格化, 面積較小的柵格位置就是獨(dú)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(jì)算機(jī)對測量報(bào)告進(jìn)行分析處理, 測量柵格的距離度量和精準(zhǔn)度, 然后對移動(dòng)終端柵格進(jìn)行預(yù)估判斷, 最終利用機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行分析求解。

　　2.2 采集數(shù)據(jù)和預(yù)處理

　　本次研究, 我們采用的模型對象是我國某一個(gè)周邊長達(dá)10千米的二線城市。在該城市區(qū)域內(nèi), 我們測量了四個(gè)不同時(shí)間段內(nèi)的數(shù)據(jù), 為了保證機(jī)器學(xué)習(xí)算法定位的精準(zhǔn)性和有效性, 我們把其中的三批數(shù)據(jù)作為訓(xùn)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(xùn)練數(shù)據(jù)的相關(guān)信息進(jìn)行清除。一旦確定某一待定位數(shù)據(jù), 就要在不同的時(shí)間內(nèi)進(jìn)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(jìn)行換算, 最終, 得到真實(shí)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(chǔ)的初步定位

　　用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來進(jìn)行移動(dòng)終端定位, 其復(fù)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(yīng)增加, 而且更加復(fù)雜, 所以, 利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來進(jìn)行移動(dòng)終端定位的過程, 會(huì)隨著定位區(qū)域面積的增大, 而耗費(fèi)更多的時(shí)間。利用基站的經(jīng)緯度作為基礎(chǔ)來進(jìn)行早期的定位, 則需要以下幾個(gè)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(guān)信息, 就要選擇對邊長是一千米的小柵格進(jìn)行計(jì)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(jì)算。

　　2.4 以向量機(jī)為基礎(chǔ)的二次定位

　　在完成初步定位工作后, 要確定一個(gè)邊長為兩千米的正方形, 由于第一級(jí)支持向量機(jī)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(diǎn)的經(jīng)緯度數(shù)據(jù)信息, 相對于一級(jí)向量機(jī)的定位而言, 二級(jí)向量機(jī)在定位計(jì)算的時(shí)候難度是較低的, 更加簡便。后期的預(yù)算主要依賴決策函數(shù)計(jì)算和樣本向量機(jī)計(jì)算。隨著柵格的變小, 定位的精準(zhǔn)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(fù)雜度也是相對增加的。

　　2.5 以K-近鄰法為基礎(chǔ)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(jìn)行區(qū)域定位的基礎(chǔ)性工作, 緊接著就是定位模型的訓(xùn)練。以K-近鄰法為基礎(chǔ)的三次定位需要的是綜合訓(xùn)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(jìn)行篩選和合并, 這樣就能夠減少計(jì)算的重復(fù)性。當(dāng)然了, 選擇的區(qū)域面積越大, 其定位的速度和精準(zhǔn)性也就越低。

　　3 結(jié)語

　　近年來, 隨著我國科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展和進(jìn)步, 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)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(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法具有舉足輕重的作用。作為一門多領(lǐng)域互相交叉的知識(shí)學(xué)科, 它能夠幫助我們提升定位的精準(zhǔn)度以及定位速度, 可以被廣泛的應(yīng)用于各行各業(yè)。所以, 對于機(jī)器學(xué)習(xí)算法, 相關(guān)人員要加以重視, 不斷的進(jìn)行改良以及改善, 切實(shí)的發(fā)揮其有利的方面, 將其廣泛應(yīng)用于智能定位的各個(gè)領(lǐng)域, 幫助我們解決關(guān)于戶外移動(dòng)終端的定位的問題。

　　參考文獻(xiàn)

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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(jìn)展

　　摘要：數(shù)據(jù)挖掘是指在大數(shù)據(jù)中開發(fā)出有價(jià)值信息數(shù)據(jù)的過程。計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷進(jìn)步, 通過人工的方式進(jìn)行軟件的開發(fā)與維護(hù)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(shù)的任務(wù)和存在的問題, 并重點(diǎn)論述軟件開發(fā)過程中出現(xiàn)的問題和相關(guān)的解決措施。

　　關(guān)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(zhǔn)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(shí)代, 人工獲取數(shù)據(jù)信息的難度極大。當(dāng)前, 軟件工程中運(yùn)用最多的就是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。軟件挖掘技術(shù)是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)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(gè)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(wù)

　　在數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)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(gè)階段:第一階段, 數(shù)據(jù)的預(yù)處理;第二階段, 數(shù)據(jù)的挖掘;第三階段, 對結(jié)果的評估。第一階段的主要任務(wù)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(fù)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(gè)方面:

　　1.1 軟件工程的數(shù)據(jù)更加復(fù)雜

　　軟件工程數(shù)據(jù)主要包括兩種, 一種是軟件報(bào)告, 另外一種是軟件的版本信息。當(dāng)然還包括一些軟件代碼和注釋在內(nèi)的非結(jié)構(gòu)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(fù)雜性的重要原因。

　　1.2 數(shù)據(jù)分析結(jié)果的表現(xiàn)更加特殊

　　傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果可以通過很多種結(jié)果展示出來, 最常見的有報(bào)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(zhǔn)的案例, 軟件漏洞的實(shí)際定位以及設(shè)計(jì)構(gòu)造方面的信息, 同時(shí)也包括數(shù)據(jù)挖掘的統(tǒng)計(jì)結(jié)果。所以這就要求軟件工程的數(shù)據(jù)挖掘需要更加先進(jìn)的結(jié)果提交方式和途徑。

　　1.3 對數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果難以達(dá)成一致的評價(jià)

　　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(jià)標(biāo)準(zhǔn), 而且評價(jià)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(fù)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(jìn)行對比, 所以也就難以達(dá)成一致的評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)和結(jié)果。不難看出, 軟件工程數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)鍵在于對挖掘數(shù)據(jù)的預(yù)處理和對數(shù)據(jù)結(jié)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(wù)是對軟件運(yùn)行程序的編寫。以下是軟件在編碼和結(jié)果的提交過程中出現(xiàn)的問題和相應(yīng)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�編寫的代碼結(jié)構(gòu)與功能有充分的了解和認(rèn)識(shí)。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(gè)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(guān)系等。

　　(3) 軟件的開發(fā)人員搜尋可以重用的動(dòng)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(shí)現(xiàn), 但是以上方式在搜集信息過程中往往會(huì)遇到較多的問題, 比如:幫助文檔的準(zhǔn)確性較低, 同時(shí)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(guān)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(shí)現(xiàn)代碼的重用。但是這種方式哦足跡信息將會(huì)耗費(fèi)工作人員大量的精力。而通過關(guān)鍵詞在代碼庫中搜集可重用的軟件代碼, 同時(shí)按照代碼的相關(guān)度對搜集到的代碼進(jìn)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(jié)果是以上下文結(jié)構(gòu)的方式展現(xiàn)的。比如:類與類之間的聯(lián)系。其實(shí)現(xiàn)的具體流程如下:

　　(1) 軟件的開發(fā)人員創(chuàng)建同時(shí)具備例程和上下文架構(gòu)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(guān)信息, 然后對反饋的結(jié)果進(jìn)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(jié)果的高低排序, 便于查詢, 極大地縮減工作人員的任務(wù)量, 提升其工作效率。

　　2.3 對動(dòng)態(tài)規(guī)則的重用

　　軟件工程領(lǐng)域內(nèi)對動(dòng)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(yàn)代碼是否為動(dòng)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(dòng)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(shí)現(xiàn)對相關(guān)數(shù)據(jù)的保存, 可以通過隊(duì)列等簡單的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)完成。在利用編譯拓展中檢測其中的順序。

　　(3) 能夠?qū)㈠e(cuò)誤的信息反饋給軟件的研發(fā)人員。

　　3 結(jié)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(shù)在軟件工程中的運(yùn)用能夠降低研發(fā)人員的工作量, 同時(shí)軟件工程與數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)合是計(jì)算機(jī)技術(shù)必然的發(fā)展方向。從數(shù)據(jù)挖掘的過程來講, 在其整個(gè)實(shí)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(shù)手段來講, 它在軟件工程中的運(yùn)用更加普遍。在對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的研究過程中可以發(fā)現(xiàn), 該技術(shù)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(jìn)一步的研究和發(fā)現(xiàn)。

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