數據挖掘論文

時間：2023-07-16 14:10:54 論文我要投稿

數據挖掘論文

　　無論在學習或是工作中，大家都接觸過論文吧，論文可以推廣經驗，交流認識。那要怎么寫好論文呢？以下是小編整理的數據挖掘論文，供大家參考借鑒，希望可以幫助到有需要的朋友。

數據挖掘論文

數據挖掘論文1

　　摘要：隨著科學技術的不斷發展，數據挖掘技術也應運而生。為了高效有序的醫療信息管理，需要加強數據挖掘技術在醫療信息管理中的實際應用，從而提升醫院的管理水平，為醫院的管理工作及資源的合理配置提供多樣化發展的可能性。筆者將針對數據挖掘技術在醫療信息管理中的應用這一課題進行相應的探究，從而提出合理的改進建議。

　　關鍵詞：挖掘技術；醫療信息管理；應用方式

　　數據挖掘作為一種數據信息再利用的有效技術，能夠有效地為醫院的管理決策提供重要信息。它以數據庫、人工智能以及數理統計為主要技術支柱進行技術管理與決策。而在醫療信息管理過程之中應用數據挖掘技術能夠較好地針對醫療衛生信息進行整理與歸類來建立管理模型，形成有效的總結數據的同時能夠為醫療工作的高效進行提供有價值的信息。所以筆者將以數據挖掘技術在醫療信息管理中的應用為著手點，從而針對其應用現狀進行探究，以此提出加強數據挖掘技術在醫療信息管理中應用的具體措施，希望能夠在理論層面上推動醫療信息管理工作的飛躍。

　　1在醫療信息管理中應用數據挖掘技術的基本內涵

　　數據挖掘是結合信息收集技術、人工智能處理技術以及分析檢測技術等所形成的功能強大的技術。它能夠實現對于數據的收集、問題的定義與處理，并且能夠較好地對于結果進行解釋與評估。在醫療信息管理工作進行的過程之中，應用數據挖掘技術可以較好地加強醫療信息數據模型的建立，同時以多種形式出現，例如文字信息、基本信號信息、圖像收集等，也能夠用來進行醫療信息的科普與宣傳。并且，數據挖掘技術在醫療信息中所體現出的應用方式有所不同，在數據挖掘技術應用過程之中，既可以針對同一類的實物反應出共同性質的基本特征，同時也能夠根據具有一定關聯性的事物信息來探究差異。這些功能不僅僅能夠在醫療信息的管理層面上給予醫療人員較大的信息管理指導，同時在實際的醫療診斷過程之中，也可以向醫生提供患者的患病信息，并且輔助治療的進行[1]。所以，在醫療信息管理中應用數據挖掘技術不僅僅能夠推動醫療信息管理水平的提升，也是醫院實現現代化、信息化建設的重要體現，需要從根本上明確醫療信息管理應用數據挖掘技術的必要性與基本內涵，從而針對醫院的管理現狀實現其管理方式與技術應用的轉變與優化。

　　2在醫療信息管理過程之中加強數據挖掘技術應用的重要措施

　　2.1實現建模環節以及數據收集環節的優化

　　在應用數據挖掘技術的過程之中，必須基于數據庫信息的基礎之上，其數據挖掘技術才能夠進行相應的規律探究與信息分析，所以需要在源頭處加強數據收集環節以及建模環節的優化。以醫院中醫部門為例，在對于中醫處方經驗的挖掘方法使用過程之中，需要針對不同的藥物進行關聯性建模，比如數據庫中有基礎性藥物，針對藥物進行頻數和次數的統計，然后以此類推，將所有藥物都按照出現的頻數進行降數排列，從而探究參考價值。建模環節以及數據收集環節是醫療信息管理過程的根本，所以需要做好對于建模環節以及數據收集環節的優化，才能夠為數據挖掘技術的應用奠定相應的基礎[2]。

　　2.2細化數據挖掘技術應用類別

　　想要在醫療信息管理過程之中，加強對于數據挖掘技術的有效應用，就需要從數據挖掘技術應用類別處進行著手，從而提升技術應用的針對性與有效性。常見的技術應用類別有：醫院資源配置方面、病患區域管理方面、醫療衛生質量管理方面、醫療急診管理方面、醫院經濟管理方面以及醫療衛生常見病宣傳方面等，數據挖掘技術都可以在這些類別之中實現應用，但是在應用的.過程之中也有所不同。以病房區域管理為例，在應用數據挖掘技術之前，首先需要明確不同的科室狀況以及病房區域分配狀況等，加強病患區域的指標分析，因為病房管理不僅僅影響到科室的工作效率與工作效果，同時也是醫療物資分配與人員編制的主要參考標準。其次利用數據挖掘技術能夠較好地實現不同科室工作效率、質量管理質量以及經濟收益等多種指標的評估，建立其科室的運營模型，從而實現科室的又好又快發展。比如使用數據挖掘技術建立其病區管理的標準模型以及統計指標，從而計算出科室動態的工作模型以及病床動態的周轉次數等[3]。另外在醫療質量管理過程之中，數據挖掘技術提供的不僅僅是資料數據的參考以及疾病的診斷，也能夠針對臨床的治療效果進行分析與評價，并且能夠預測治療狀況：可以利用醫院的醫療數據庫，對于病人的基本患病信息進行分類，從而比對死亡率、治愈率等多個數據，實現治療方案的制訂。而在醫療質量管理過程之中也有很多的影響因素，例如基礎醫療設備、病床周轉次數、病種治愈記錄等，所以也可以利用數據挖掘技術來進一步加強其多種數據之間的關聯性，從而為提升醫院的社會效益與經濟效益提出合理的參考性建議。

　　2.3明確數據挖掘技術的應用方向

　　醫院加強數據挖掘技術應用方向的探索上，可以從客戶拓展這個角度出發實現對于醫療信息管理。例如通過數據挖掘技術多方進行患者信息比對，同時制訂完善的醫療服務影響策略方式，加強對于客戶行為的分析；在數據挖掘的基礎之上，增強其技術應用的實用性，在分析的基礎之上比對自身的競爭優勢，實現醫院資源的合理規劃與合理配置，例如藥品、資金以及疾病診斷等，從而實現經營狀況的優化。目前醫院也逐步向現代化、信息化方向發展，無論是信息管理還是醫療技術方面，醫院都已經成為了一個信息化的綜合行業體系，所以在加強數據挖掘應用的過程之中，還需要加強數據信息的管理，實現數據挖掘結果的維護，從而提升醫院的決策能力，實現數據挖掘技術的高效應用。

　　3結語

　　醫院在目前的醫療信息管理過程之中，還有很大的發展空間，需要綜合利用數據挖掘技術，實現其信息管理水平的提升。通過明確數據挖掘技術的應用方向、應用類別以及建模數據環節的優化等，促進醫院管理水平的提升，實現數據挖掘技術應用效果的提升.

　　參考文獻：

　　[1]鄭勝前.數據挖掘技術在社區醫療服務系統中的應用與研究[J].數字技術與應用,20xx(09):81-82.

　　[2]廖亮.數據挖掘技術在醫療信息管理中的應用[J].中國科技信息,20xx(11):54,56.

　　[3]牟勇.數據挖掘技術在醫院信息化系統中應用[J].電子測試,20xx(11):23-24,22.

數據挖掘論文2

　　摘要：數據挖掘是指從海量數據中找到人們未知、可能有用的、隱藏的規則，可以通過關聯分析、聚類分析、時序分析等各種算法發現一些無法通過觀察圖表得出的深層次原因。將計算機數據挖掘技術應用于高校學籍預警機制的研究中，在大量以往的教學管理數據庫中挖掘出未知、可能有用的、隱藏的規則，促進教育的改革和發展。

　　關鍵詞：數據挖掘;DataMining;學籍預警機制

　　本文針對學分制背景下高校學籍預警機制存在的問題和現狀，用計算機數據挖掘（DataMining）技術對學籍預警機制進行分析，通過數據挖掘有關方法對搜集到的學生學籍數據進行分析和處理，以求能夠挖掘出大量的隱含在學籍信息系統中的有價值的資源，用以預測可能發生的預警事件，為教學管理者進行危機管理提供幫助。隨著高校招生規模不斷擴大，如何保證高校的教學質量最終完成人才培養方案，成為一個重要的問題，具有重要研究價值。

　　一、高校學籍預警機制的現狀及問題

　　20xx年8月教育部對“學籍預警”這一詞語做出了解釋：是一種高等教育管理方式。普通高校學籍的預警方式一般采用學校和院系雙向管理，學校負責統一制定學籍預警標準，通過學習進度推進的不同階段劃分學分預警標準，在達到一定學分線開始預警，分為考勤預警、選課預警、成績預警、學籍異動預警、畢業預警。根據高校教學管理系統，對缺課達到一定數目的學生進行提醒教育，期末統計學生完成的學分來評估學生學習情況，并預測學生是否能夠完成培養方案，通過教師提供的學生考勤記錄、作業情況以及課堂表現等，針對學生的具體情況對其預警。教學考核工作與學生思想政治工作在學生管理方面相對獨立，主要是事先警示教育、事后跟蹤管理。目前的學籍預警主要是單方向的，原有的學籍管理制度大都是傳統的事后處理型，具有延遲性。只有出現嚴重的學籍異常后，才會觸發預警機制，采取相應的對策解決問題，家長對學生的在校學習情況了解不清，了解不及時，比如之前學期表現良好的學生本學期出現網癮狀態而不能及時發現，往往會錯過對該生的最佳教育期。傳統的學籍預警機制無法做到提前預知，對學生的學習和生活狀況無法實時監管，問題的根源也無法追蹤。

　　二、數據挖掘技術

　　數據挖掘（DataMining）是指從海量數據中找到人們未知的、可能有用的、隱藏的規則，可以通過關聯分析、聚類分析、時序分析等各種算法發現一些無法通過觀察圖表得出的深層次原因。因此，將計算機數據挖掘技術應用于高校學籍預警機制的研究中，在大量以往的教學管理數據庫中挖掘出未知的、可能有用的、隱藏的規則，促進教育的改革和發展。將計算機數據挖掘技術和傳統的人力管理相結合，以學生為本，建立健全全方位學籍預警構架，做到“防微杜漸”，為學校順利完成教育目標起到促進作用。

　　三、數據挖掘在學籍預警機制里的應用

　　隨著計算機技術的進步，各大高校逐步建立了日益完善的學籍信息管理系統，累積了大量學籍信息數據庫。目前，這些數據主要用來向各級管理部門上報和學校自行查看存檔，但對于這些數據后面隱藏的價值并沒有進行深度挖掘和利用，十分可惜。所以，應以高校學生信息管理系統為對象，研究深度數據挖掘的方法，“透過現象看本質”，綜合分析出有價值的學籍預警信息，為管理提供參考。例如，學校發現高等數學等主干課的不及格率有逐年上升的趨勢，一般認為是學習不認真所致，但做了很多工作效果并不明顯，這時通過數據挖掘分析挖掘最近10年所有有過不及格課程的學生的成績，發現有較高比例的.學生來自西部地區，而且還發現有較高比例的學生家庭收入非常高或者非常低（生源地和經濟情況問題）。針對此可以在學生管理上提前采取有針對性的管理措施。制定好目標標準，挖掘學生的學習習慣及學習特長，輔助教師指導學生，指導學生改正自己的不當行為，提高學習能力。從教學管理系統中所記載的學生基本資料、學習成績、學習經歷、學習喜好以及知識體系結構等內容，發現學生學習習慣，輔助學生改正自身學習行為。提高學生各方面綜合素質。利用數據挖掘的關聯分析輔助師生行為預警干預。各高校學籍管理系統中記載著各院系各專業學生與教師的學習工作，社會活動，獎勵處罰情況，可從中分析出師生各種活動之間的內在聯系，假定有規則“A∪B∈C”，那么當在實際活動中，某學生已有A和B行為，馬上可以分析出產生下個行為的概率，可即時預警，提前制止C行為的發生。利用數據挖掘為課程設置提供合理依據。高校學生的課程安排設置是循序漸進的，每門課程之間都有一定的關聯和前后順序，在學習一門專業課程之前必須先修一門基礎課程，基礎知識沒學好勢必影響專業課程的學習。而且，同一年級不同專業學生之間，由于教師或教師專業背景知識不同，各個學生總體成績相差有時會很大。數據庫中記載著以往各專業學生各學科考試成績，使用數據挖掘的關聯分析與時序分析技術，能分析出原因，在此基礎上對課程進行合理設置。

　　綜上所述，將基于計算機數據挖掘技術應用于高校的教學管理，以提高教學管理的預知性，增加教法選擇的參考性，加強教學過程的指導性，提高教學質量。

　　參考文獻：

　　[1]陳東民，等.數據倉庫與數據挖掘技術[M].北京：北京電子工業出版社，20xx

　　[2]楊悅.數據挖掘在高校招生工作中的應用前景[J].教育科學，20xx

　　[3]胡侃.基于大型數據倉庫的數據采掘[J].軟件學報，1998

數據挖掘論文3

　　摘要：橡膠是一種重要的戰略物資, 其種植受到土地資源、地理環境、橡膠機械化的影響, 產量波動很大。本文對農墾橡膠產業種植、生產加工引入數據挖掘技術的必要性進行了初步探究, 指出通過提取土壤圖像的特征, 用支持向量機的算法可以發現橡膠種植、生產加工的規律, 進而制定精準的橡膠產業相關策略, 以提高橡膠產量、節約成本、提高利潤。

　　關鍵詞：橡膠種植; 數據挖掘; 特征提取; 支持向量機.

　　基金：廣東農工商職業技術學院校級課題“基于數據挖掘技術的橡膠產業的數字化研究” (xykt1601)橡膠是一種重要的戰略物資, 與石油、鋼鐵、煤炭并稱為四大工業原料。我國是全球最大的天然橡膠消費國和進口國, 國內天然橡膠長期處于缺口狀態, 需求的2/3依賴進口來滿足[1]。天然橡膠產業屬于資源約束型、勞動密集型產業, 相對其他農作物來說, 具有周期長、收益長等特點。農墾橡膠業的產生、發展與壯大實際上是中國橡膠業發展的一個縮影, 一直是學術界研究的熱點。根據農墾橡膠產業種植、生產加工的歷史數據進行數據挖掘, 發現其種植、生產加工的規律, 進而制定精準的橡膠產業相關策略, 以提高橡膠產量、節約成本、提高利潤的數字化研究, 目前國內還比較少。

　　1 引入數據挖掘技術的必要性

　　天然橡膠以其獨具的高彈性、高強度、高伸長率、耐磨、耐撕裂、耐沖擊、耐酸堿、耐油、耐腐蝕、耐高低溫和絕緣性好、粘合性、密封性強等特點, 始終處于不可替代的地位。我國天然橡膠需求量大, 近幾年一直處于供不應求的狀態。造成這種局面的原因主要有以下兩點:一、國內輪胎工業迅猛發展;二、天然橡膠的種植條件苛刻。其種植條件苛刻主要體現在對種植地要求高, 如對土地的含碳、含氮、濕度等要求都很嚴格;容易受到寒害、蟲害、臺風的襲擊。橡膠的'供應不足阻礙了我國經濟 (特別是輪胎行業) 的發展。基于此背景下, 本文通過數據挖掘技術對橡膠樹生長地的土壤進行評價研究, 為尋找出最適合橡膠樹生長的土壤和尋找橡膠樹種植地提供依據, 一方面可以降低種植橡膠的成本, 另一方面可以讓新的橡膠農更容易掌握種植橡膠技巧, 讓更多的人加入種植橡膠的隊伍中。

　　2 數字化流程圖

　　2.1 樣本采集

　　研究的橡膠林可以分為4種不同林齡膠林:幼林早期 (0~2齡) 、幼林晚期 (2~7齡) 、開割數 (7~16齡) 、老齡即將更新數 (>16齡) 。取土壤樣本的時間要在晴天上午, 如果遇雨天, 則等2個晴天后再進行取樣。每個林齡段中隨機設置n個樣地:每個樣地的面積a (m) ×b (m) , 分0~15cm、15~30cm、30~45cm、45~60cm4個層次拍攝土壤樣品, 每個層次拍攝m張。每張土壤樣品圖片的命名規則為“膠林-層次.jpg”。

　　2.2 特征提取

　　通過拍攝得到的土壤圖像, 由于圖像的維度過大, 不容易分析, 需要從中提取土樣圖像的特征, 提取反應圖像本質的一些關鍵指標, 以達到自動進行圖像識別的目的。

　　圖像的特征主要包括顏色特征、紋理特征、形狀特征等。本文主要運用圖片的顏色特征和紋理特征建立圖片自動識別模型。

　　2.2.1 顏色特征

　　圖片的顏色特征用顏色矩表示。基于顏色矩提取圖像特征的數學基礎在于圖像中任何的顏色分布均可以用它的矩來表示。顏色的矩包含各個顏色通道的一階矩、二階矩和三階矩, 對于一幅RGB顏色空間的圖像, 具有R、G和B三個顏色通道, 共有9個分量。

　　2.2.2 紋理特征

　　圖片的紋理特征主要灰度共生矩陣里面中提取。因為紋理是由灰度分布在空間位置上反復交替變化而形成的, 因而在圖像空間中相隔某距離的兩個像素間一定存在一定的灰度關系, 稱為是圖像中灰度的空間相關特性。

　　其中L表示圖像的灰度級, i, j分別表示像素的灰度。d表示兩個像素間的空間位置關系。不同的d決定了兩個像素間的距離和方向。元素Pd (1, 0) 代表了圖像上位置關系為d的兩個像素灰度分別為1和0的情況出現的次數。

　　在建模中一般不直接用圖片的灰度共生矩陣建模, 往往要從灰度共生矩陣中提取它的特征參數用戶建模。灰度共生矩陣的特征參數有二階距、對比度、相關、熵。

　　3 模型構建

　　特征提取完之后, 用支持向量機算法對圖像進行圖片識別。根據識別出的結果就可以有針對性的對土壤做些有利于橡膠樹生長的干預工作, 如:如果識別出土壤缺少氮元素, 可以給土壤適當的施些氮肥;如果識別出土壤的水分較少, 就要給土壤澆水, 給農墾橡膠產業提供數學指導意義。

　　4 結論

　　本文分析了橡膠種植中引入數據挖掘技術的必要性, 對橡膠種植數字化研究做了初步闡述。可以給橡膠業提供一定的參考意義。

　　參考文獻

　　[1]黃冠, 吳紅宇.廣東農墾天然橡膠種植現狀及“走出去”戰略實踐.中國熱帶農業, 20xx, 3 (4) , 18-21.

　　[2]李煒.廣東農墾“走出去”做強做大橡膠產業.今日熱作, 20xx, 19 (1) , 52-53.

　　[3]Rapepun Wititsuwannakul, Piyaporn Pasitkul, et.al.Hevea latex lectin binding protein in C-serum as an anti-latex coagulating factor and its role in a proposed new model for latex coagulation, Phytochemistry 20xx, 69 (1) , 656–662.

　　[4]勒碧.數據挖掘算法及其生產優化應用中的研究.浙江大學碩士學位論文, 20xx.

數據挖掘論文4

　　一、在對計算機病毒數據庫的數據挖掘方面存在的問題和局限

　　1.1對計算機病毒數據庫的數據挖掘技術有限

　　據有關調查，目前的信息技術行業對計算機病毒數據庫的數據挖掘在技術方面還是存在局限與問題的；從客觀層面上來講，沒有哪一種計算機的技術可以完全杜絕或制止計算機病毒對計算機數據庫的侵入和威脅，這種糟糕情況的出現，不僅給單個計算機的系統造成損害，而且給整個計算機技術行業在某些時候也會造成不必要的損失和危害。所以說，開創有關減弱甚至是消滅計算機病毒數據庫的計算機技術就顯得尤為重要。

　　1.2對計算機病毒數據庫的數據挖掘效率極低

　　我們都知道，可以利用相應的計算機技術來對計算機病毒數據庫的數據進行挖掘，但是就目前而言，單一而又較為簡單的計算機技術很難高效地對數據進行挖掘，只能夠從具有病毒的數據庫中挖掘出極少數數據甚至是挖掘不出來。所以說，提高計算機病毒數據庫的數據挖掘效率也就顯得尤為重要。

　　1.3對計算機病毒數據庫的數據挖掘成本較高

　　值得注意的是，某些計算機病毒數據庫中的數據是值得使用和發揮作用的，所以，計算機行業的某些操作人員就會盡可能采用多種渠道和方法來對有用的數據進行挖掘和分析，這樣一來，通常花費的成本就會相對地高，不免也就會給某些企業造成沉重的負擔。所以說，降低對計算機病毒數據庫的數據挖掘成本就顯得尤為重要了。

　　二、計算機病毒數據庫的數據挖掘的策略與方法

　　2.1實施相應的計算機病毒監控技術

　　如何進一步地減弱計算機病毒對計算機數據庫的侵入和威脅，我們需要慎重考慮，而實施相應的計算機病毒監控技術已成為此時的無疑之策；進一步來說，就是設置多種監控技術，例如設置內存監控，配備相應的文件監控，還有就是注冊不同的表監控等等，這些都是有效地減弱甚至是防止計算機病毒侵襲數據庫的監控技術。總之，我們通過這些技術，就會盡可能的從計算機病毒數據庫中挖掘出需要的數據。

　　2.2配置適當的計算機病毒源的追蹤設備

　　據有關部門調查，目前使用較為有效的計算機病毒源的追蹤設備就是郵件追蹤設備，它能夠有效地通過相應的消息或指令來對計算機的查詢進行追蹤，這樣就能夠高效地檢測出是否有計算機病毒侵入。依據這種情況，我們可以進一步開拓思維，尤其是計算機行業的管理員和操作人員，更應該為計算機設計出以及配置適當的不同的計算機病毒源的追蹤設備，從而使人們在計算機病毒侵入數據庫的情況下，仍然能夠得到自己想要的`正常數據。

　　2.3設置獨特的計算機反病毒數據庫

　　所謂的計算機反病毒數據庫，就是在計算機操作系統的底部值入反病毒的指令或程序，讓它成為計算機系統內部數據庫的底層模塊，而不是計算機系統外部的某種軟件。這樣一來，當計算機的病毒侵入系統內數據庫時，就會被底層的反病毒程序代碼或指令反攻出來，就進一步達到了減弱甚至消除計算機病毒對計算機數據庫的侵襲和威脅的目的，那么我們這時就可以挖掘出必需的數據了。

　　三、結束語

　　概而言之，就現在的計算機病毒來說，可謂是呈現日益猖獗的態勢；也就是說，計算機技術迅速發展了，計算機病毒也就會跟其迅速“發展”。我們想要有效地遏制住計算機病毒，從計算機病毒數據庫中挖掘出必需的數據，對于普通人來說就應該多多了解一些預防計算機病毒侵入的知識；而對于計算機行業的管理員或操作人員來說，就應該多設計出一些遏制計算機病毒侵襲的軟件或方案，從而使我們的計算機環境更干凈，更安全。

數據挖掘論文5

　　1理論研究

　　1.1客戶關系管理

　　客戶關系管理的目標是依靠高效優質的服務吸引客戶，同時通過對業務流程的全面優化和管理，控制企業運行成本。客戶關系管理是一種管理理念，將企業客戶視作企業發展最重要的企業資源，采用企業服務優化等手段來管理客戶關系。客戶關系管理并不是單純的信息技術或者管理技術，而是一種企業生物戰略，通過對企業客戶的分段充足，強化客戶滿意的行為，優化企業可盈利性，將客戶處理工作上升到企業級別，不同部門負責與客戶進行交互，但是整個企業都需要向客戶負責，在信息技術的支持下實現企業和客戶連接環節的自動化管理。

　　1.2客戶細分

　　客戶細分由美國學者溫德爾史密斯在20世紀50年代提出，認為客戶細分是根據客戶屬性將客戶分成集合。現代營銷學中的客戶細分是按照客戶特征和共性將客戶群分為不同等級或者子群體，尋找相同要素，對不同類別客戶心理與需求急性研究和評估，從而指導進行企業服務資源的分配，是企業獲得客戶價值的一種理論與方法。因此我們注意到，客戶細分其實是一個分類問題，但是卻有著顯著的特點。

　　1.2.1客戶細分是動態的企業不斷發展變化，用戶數據不斷積累，市場因素的變化，都會造成客戶細分的變化。所以客戶細分工作需要根據客戶情況的變化進行動態調整，

　　減少錯誤分類，提高多次細分中至少有一次是正確分類的可能性。

　　1.2.2受眾多因素影響

　　隨著時間的推移，客戶行為和心理會發生變化，所以不同時間的數據會反映出不同的規律，客戶細分方法需要在變化過程中準確掌握客戶行為的規律性。

　　1.2.3客戶細分有不同的分類標準

　　一般分類問題強調準確性，客戶關系管理則強調有用性，講求在特定限制條件下實現特定目標。

　　1.3數據挖掘

　　數據挖掘就是從大型數據庫數據中提取有價值的、隱含的、事前未知的潛在有用信息。數據挖掘技術不斷發展，挖掘對象不再是單一數據庫，已經逐漸發展到文件系統、數據集合以及數據倉庫的挖掘分析。

　　2客戶細分的數據挖掘

　　2.1邏輯模型

　　客戶數據中有著若干離散客戶屬性和連續客戶屬性，每個客戶屬性為一個維度，客戶作為空間點，全部客戶都能夠形成多為空間，作為客戶的屬性空間，假設A={A1，A2,…Am}是一組客戶屬性，屬性可以是連續的，也可以離散型，這些屬性就形成了客戶m維屬性空間。同時設g是一個描述客戶屬性的'一個指標，f(g)是符合該指標的客戶集合，即為概率外延，則任一確定時刻都是n個互不相交集合。在客戶價值概念維度上，可分為“有價值客戶”“潛在價值客戶”“無價值客戶”三種類型，定義RB如下：(1)顯然RB是一個等價關系，經RB可分類屬性空間為若干等價類，每個等價類都是一個概念類，建立客戶細分，就是客戶屬性空間和概念空間映射關系的建立過程。

　　2.2客戶細分數據挖掘實施

　　通過數據庫已知概念類客戶數據進行樣本學習和數據挖掘，進行客戶屬性空間與概念空間映射的自動歸納。首先確定一組概念類已知客戶集合。首先確定一個映射：p：C→L，使，如果，則。，求p(c)確定所屬概念類。數據部分有客戶數據存儲和概念維數據構成，客戶數據存儲有企業全部內在屬性、外在屬性以及行為屬性等數據，方法則主要有關聯規則分析、深井網絡分類、決策樹、實例學習等數據挖掘方法，通過對客戶數據存儲數據學習算法來建立客戶數據和概念維之間的映射關系。

　　2.3客戶細分數據分析

　　建立客戶動態行為描述模型，滿足客戶行為非確定性和非一致性要求，客戶中心的管理體制下，客戶細分影響企業戰術和戰略級別決策的生成，所以數據挖掘要能夠彌補傳統數據分析方法在可靠性方面的缺陷。

　　2.3.1客戶外在屬性

　　外在屬性有客戶地理分布、客戶組織歸屬情況和客戶產品擁有情況等。客戶的組織歸屬是客戶社會組織類型，客戶產品擁有情況是客戶是否擁有或者擁有哪些與其他企業或者其他企業相關產品。

　　2.3.2內在屬性

　　內在屬性有人口因素和心理因素等，人口因素是消費者市場細分的重要變量。相比其他變量，人口因素更加容易測量。心理因素則主要有客戶愛好、性格、信用情況以及價值取向等因素。

　　2.3.3消費行為

　　消費行為屬性則重點關注客戶購買前對產品的了解情況，是客戶細分中最客觀和重要的因素。

　　2.4數據挖掘算法

　　2.4.1聚類算法

　　按照客戶價值標記聚類結果，通過分類功能，建立客戶特征模型，準確描述高價值客戶的一些特有特征，使得企業在之后的市場活動中能夠迅速發現并抓住類似的高價值客戶，全面提高客戶的整體價值水平。通常都采用中心算法進行客戶的聚類分析，分析涉及的字段主要有客戶的基本信息以及與客戶相關業務信息，企業采用中心算法，按照企業自身的行業性質以及商務環境，選擇不同的聚類分析策略，有主屬性聚類分析和全屬性聚類分析兩類。主屬性聚類分析是企業根據在企業標度變量中選擇主要弧形作為聚類分析變量。通常區間標度變量選用的度量單位會對聚類分析結果產生很大影響，選擇的度量單位越小，就會獲得越大的可能值域，對聚類結果的影響也就越大。

　　2.4.2客戶分析預測

　　行業競爭愈加激烈，新客戶的獲得成本越來越高，在保持原有工作價值的同時，客戶的流失也受到了企業的重視。為了控制客戶流失，就需要對流失客戶的數據進行認真分析，找尋流失客戶的根本原因，防止客戶的持續流失。數據挖掘聚類功能同樣能夠利用在客戶流失數據分析工作中，建立基于流失客戶數據樣本庫的分類函數以及分類模式，通過模型分析客戶流失因素，能夠獲得一個最有可能流失的客戶群體，同時編制一個有針對性的挽留方案。之后對數據進行分析并利用各種數據挖掘技術和方法在多個可供選擇的模型中找出最佳模型。初始階段，模型的擬合程度可能不理想，但是隨著模型的不斷更換和優化，最終就有可能找出合適的模型進行數據描述并挖掘出流失數據規律。通常模擬模型都通過數據分析專業和業務專家協作完成，采用決策樹、貝葉斯網絡、神經網絡等流失分析模型，實現客戶行為的預測分析。

　　3結語

　　從工業營銷中的客戶細分觀點出發，在數據挖掘、客戶關系管理等理論基礎上，采用統計學、運籌學和數據挖掘技術，對客戶細分的數據挖掘方法進行了研究，建立了基于決策樹的客戶細分模型，是一種效率很高的管理工具。

　　作者:區嘉良呂淑儀單位:中國石化廣東石油分公司

數據挖掘論文6

　　摘要：數據挖掘技術在各行業都有廣泛運用，是一種新興信息技術。而在線考試系統中存在著很多的數據信息，數據挖掘技在在線考試系統有著重要的意義，和良好的應用前景，從而在眾多技術中脫穎而出。本文從對數據挖掘技術的初步了解，簡述數據挖掘技術在在線考試系統中成績分析，以及配合成績分析，完善教學。

　　關鍵詞：數據挖掘技術；在線考試；成績分析；完善教學

　　隨著計算機網絡技術的快速發展，計算機輔助教育的不斷普及，在線考試是一種利用網絡技術的重要輔助教育手段，其改革有著重要的意義。數據挖掘技術作為一種新興的信息技術，其包括了人工智能、數據庫、統計學等學科的內容，是一門綜合性的技術。這種技術的主要特點是對數據庫中大量的數據進行抽取、轉換和分析，從中提取出能夠對教師有作用的關鍵性數據。將其運用于在線考試系統中，能夠很好的處理在線考試中涉及到的數據，讓在線考試的實用性和高效性得到進一步的增強，幫助教師更加快速、完整的統計考試信息，完善教學。

　　1.初步了解數據挖掘技術

　　數據挖掘技術是從大量數據中"挖掘"出對使用者有用的知識，即從大量的、隨機的、有噪聲的、模糊的、不完全的實際應用數據中，"挖掘"出隱含在其中但人們事先卻不知道的，而又是對人們潛在有用的信息與知識的整個過程。

　　目前主要的商業數據挖掘系統有SAS公司的Enterprise Miner，SPSS公司的Clementine，Sybas公司的Warehouse Studio，MinerSGI公司的Mineset，RuleQuest Research公司的See5，IBM公司的Intelligent，還有 CoverStory， Knowledge Discovery，Quest，EXPLORA， DBMiner，Workbench等。

　　2.數據挖掘在在線考試中的主要任務

　　2.1數據分類

　　數據挖掘技術通過對數據庫中的數據進行分析，把數據按照相似性歸納成若干類別，然后做出分類，并能夠為每一個類別都做出一個準確的描述，挖掘出分類的規則或建立一個分類模型。

　　2.2數據關聯分析

　　數據庫中的數據關聯是一項非常重要，并可以發現的知識。數據關聯就是兩組或兩組以上的數據之間有著某種規律性的聯系。數據關聯分析的作用就是找出數據庫中隱藏的聯系，從中得到一些對學校教學工作管理者有用的信息。就像是在購物中，就可以通過顧客的購買物品的聯系，從中得到顧客的購買習慣。

　　2.3預測

　　預測是根據已經得到的數據，從而對未來的情況做出一個可能性的分析。數據挖掘技術能自動在大型的數據庫中做出一個較為準確的分析。就像是在市場投資中，可以通過各種商品促銷的數據來做出一個未來商品的促銷走勢。從而在投資中得到最大的回報。

　　3.數據挖掘的方法

　　數據挖掘技術融合了多個學科、多個領域的知識與技術，因此數據挖掘的方法也呈現出很多種類的形式。就目前的統計分析類的數據挖掘技術的角度來講，光統計分析技術中所用到的數據挖掘模型就回歸分析、邏輯回歸分析、有線性分析、非線性分析、單變量分析、多變量分析、最近鄰算法、最近序列分析、聚類分析和時間序列分析等多種方法。數據挖掘技術利用這些方法對那些異常形式的數據進行檢查，然后通過各種數據模型和統計模型對這些數據來進行解釋，并從這些數據中找出隱藏在其中的商業機會和市場規律。另外還有知識發現類數據挖掘技術，這種和統計分析類的數據挖掘技術完全不同，其中包括了支持向量機、人工神經元網絡、遺傳算法、決策樹、粗糙集、關聯順序和規則發現等多種方法。

　　4.數據挖掘在考試成績分析中的幾點應用

　　4.1運用關聯規則分析教師的年齡對學生考試成績的影響

　　數據挖掘技術中的關聯分析在教學分析中，是一種使用頻繁，行之有效的方法，它能挖掘出大量數據中項集之間之間有意義的'關聯聯系，幫助知道教師的教學過程。例如在如今的一些高職院校中，就往往會把學生的英語四六級過級率，計算機等級等，以這些為依據來評價教師的教學效果。將數據挖掘技術中的關聯規則運用于考試的成績分析當中，就能夠挖掘出一些對學生過級率產生影響的因素，對教師的教學過程進行重要的指導，讓教師的教學效率更高，作用更強。

　　還可以通過關聯規則算法，先設定一個最小可信度和支持度，得到初步的關聯規則，根據相關規則，分析出教師的組成結構和過級率的影響，從來進行教師隊伍的結構調整，讓教師隊伍更加合理。

　　4.2采用分類算法探討對考試成績有影響的因素

　　數據挖掘技術中的分類算法就是對一組對象或一個事件進行歸類，然后通過這些數據，可以進行分類模型的建立和未來的預測。分類算法可以進行考試中得到的數據進行分類，然后通過學生的一些基本情況進行探討一些對考試成績有影響的因素。分類算法可以用一下步驟實施：

　　4.2.1數據采集

　　這種方法首先要進行數據采集，需要這幾方面的數據，學生基本信息（姓名、性別、學號、籍貫、所屬院系、專業、班級等）、學生調查信息（比如學習前的知識掌握情況、學習興趣、課堂學習效果、課后復習時間量等）、成績（學生平常學習成績，平常考試成績，各種大型考試成績等）、學生多次考試中出現的易錯點（本次考試中出現的易錯點，以往考試中出現的易錯點）

　　4.2.2數據預處理

　　（1）數據集成。把數據采集過程中得到的多種信息，利用數據挖掘技術中的數據庫技術生產相應的學生考試成績分析基本數據庫。（2）數據清理。在學生成績分析數據庫中，肯定會出現一些情況缺失，對于這些空缺處，就需要使用數據清理技術來進行這些數據庫中數據的填補遺漏。例如，可以采用忽略元組的方法來刪除那些沒有參加考試的學生考試數據已經在學生填寫的調查數據中村中的空缺項。（3）數據轉換。數據轉換主要功能是進行進行數據的離散化操作。在這個過程中可以根據實際需要進行分類，比如把考試成績從0~59的分到較差的一類，將60到80分為中等類，81到100分為優秀等。（4）數據消減。數據消減的功能就是把所需挖掘的數據庫，在消減的過程又不能影響到最終的數據挖掘結果。比如在分析學生的基本學習情況的影響因素情況中，學生信息表中中出現的字段很多，可以選擇性的刪除班別、籍貫等引述，形成一份新的學生基本成績分析數據表。

　　4.2.3利用數據挖掘技術，得出結論

　　通過數據挖掘技術在在線考試中的應用，得出這些學生數據的相關分析，比如說學生考試中的易錯點在什么地方，學生考試成績的自身原因，學生考試成績的環境原因，教師隊伍的搭配情況等等，從中得出如何調整學校教學資源，教師的教學方案調整等等，從而完善學校對學生的教學。

　　5.結語

　　數據挖掘技術在社會各行各業中都有一定程度的使用，基于其在數據組織、分析能力、知識發現和信息深層次挖掘的能力，在使用中取得了顯著的成效，但數據挖掘技術中還存在著一些問題，例如數據的挖掘算法、預處理、可視化問題、模式識別和解釋等等。對于這些問題，學校教學管理工作者要清醒的認識，在在線考試系統中對數據挖掘信息做出合理的使用，讓數字挖掘技術在在線考試系統中能夠更加有效的發揮其長處，避免其在在線考試系統中的的缺陷。

　　參考文獻：

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　　[4] 王長娥.數據挖掘技術在教育中的應用[J].計算機與信息技術,20xx(11)

數據挖掘論文7

　　1、數據挖掘技術的應用及特點

　　數據挖掘技術是一種新型的技術，在現代數據存儲以及測量技術的迅猛發展過程中，人們可以進行信息的大量測量并進行存儲。但是，在大量的信息背后卻沒有一種有效的手段和技術進行直觀的表達和分析。而數據挖掘技術的出現，是對目前大數據時代的一種應急手段，使得有關計算機數據處理技術得到加快發展。數據挖掘技術最早是從機器學習的概念中而產生的，在對機器的學習過程中，一般不采用歸納或者較少使用這種方法，這是一種非常機械的操作辦法。而沒有指導性學習的辦法一般不從這些環境得出反饋，而是通過沒有干預的情況下進行歸納和學習，并建立一種理論模型。數據挖掘技術是屬于例子歸納學習的一種方式，這種從例子中進行歸納學習的方式是介于上述無指導性學習以及較少使用歸納學習這兩種方式之間的一種方式。因此，可以說，數據挖掘技術的特征在出自于機器學習的背景下，與其相比機器主要關心的是如何才能有效提高機器的學習能力，但數據挖掘技術主要關心如何才能找到有用、有價值的信息。其第二個特征是，與機器學習特點相比較而言，機器關心的是小數據，而數據挖掘技術所面臨的對象則是現實中海量規模的數據庫，其作用主要是用來處理一些異常現象，特別是處理殘缺的、有噪音以及維數很高的數據項，甚至是一些不同類型數據。以往的數據處理方法和現代的數據挖掘技術相比較而言，其不同點是以往的傳統數據處理方法前提是把理論作為一種指導數據來進行處理，在現代數據挖掘技術的出發角度不同，主要運用啟發式的歸納學習進行理論以及假設來處理的。

　　2、數據挖掘技術主要步驟

　　數據挖掘技術首先要建立數據倉庫，要根據實際情況而定，在易出現問題的有關領域建立有效的數據庫。主要是用來把數據庫中的所有的存儲數據進行分析，而目前的一些數據庫雖然可以進行大量的存儲數據，同時也進行了一系列的技術發展。比如，系統中的在線分析處理，主要是為用戶查詢，但是卻沒有查詢結果的分析能力，而查詢的結果仍舊由人工進行操作，依賴于對手工方式進行數據測試并建模。其次，在數據庫中存儲的數據選一數據集，作為對數據挖掘算法原始輸入。此數據集所涉及到數據的時變性以及統一性等情況。然后，再進行數據的預處理，在處理中主要對一些缺損數據進行補齊，并消除噪聲，此外還應對數據進行標準化的處理。隨后，再對數據進行降維和變換。如果數據的維數比較高，還應找出維分量高的數據，對高維數數據空間能夠容易轉化為檢點的低維數數據空間進行處理。下一步驟就是確定任務，要根據現實的需要，對數據挖掘目標進行確定，并建立預測性的模型、數據的摘要等。隨后再決定數據挖掘的算法，這一步驟中，主要是對當前的數據類型選擇有效的處理方法，此過程非常重要，在所有數據挖掘技術中起到較大作用。隨后再對數據挖掘進行具體的處理和結果檢驗，在處理過程中，要按照不同的目的，選擇不同的算法，是運用決策樹還是分類等的算法，是運用聚類算法還是使用回歸算法，都要認真處理，得出科學的結論。在數據挖掘結果檢驗時，要注意幾個問題，要充分利用結論對照其他的信息進行校核，可對圖表等一些直觀的信息和手段進行輔助分析，使結論能夠更加科學合理。需要注意的是要根據用戶來決定結論有用的程度。最后一項步驟是把所得出的結論進行應用到實際，要對數據挖掘的結果進行仔細的校驗，重點是解決好以前的觀點和看法有無差錯，使目前的結論和原先看法的矛盾有效解除。

　　3、數據挖掘技術的方法以及在電力營銷系統中的應用和發展

　　數控挖掘技術得到了非常廣泛的應用，按照技術本身的發展出現了較多方法。例如，建立預測性建模方法，也就是對歷史數據進行分析并歸納總結，從而建立成預測性模型。根據此模型以及當前的其他數據進行推斷相關聯的數據。如果推斷的對象屬于連續型的變量，那么此類的`推斷問題可屬回歸問題。根據歷史數據來進行分析和檢測，再做出科學的架設和推定。在常用的回歸算法以及非線性變換進行有效的結合，能夠使許多問題得到解決。電力營銷系統中的數據挖掘技術應用中關聯規則是最為關鍵的技術應用之一。這種應用可以有效地幫助決策人員進行當前有關數據以及歷史數據的規律分析，最后預測出未來情況。把關聯規則成功引入電力營銷分析，通過FP-Growth算法對電力營銷的有關數據進行關聯規則分析，從中得出各種電量銷售的影響因素以及外部因素、手電水平等的關聯信息，以便更好地為電力的市場營銷策略提供參謀和決策。對電力營銷系統的應用中，時間序列挖掘以及序列挖掘非常經典、系統，是應用最為廣泛的一種預測方法。這種方法的應用中，對神經網絡的研究非常之多。因此，在現實中應用主要把時間序列挖掘以及神經網絡兩者進行有效地結合，然后再分析有關電力營銷數據。此外，有關專家還提出應用一種時間窗的序列挖掘算法，這種方式可以進行有效地報警處理，使電力系統中的故障能夠準確的定位并診斷事故。此算法對電力系統的分析和挖掘能力的提高非常有效，還可判定電力系統的運行是否穩定，對錯誤模型的分析精度達到一定的精確度。

　　4、結語

　　目前，對數據挖掘技術在整個電力營銷系統中的應用還處于較低水平上，其挖掘算法的單一并不能有效地滿足實際決策需要。但是，由于數據挖掘技術對一些潛在的問題預測能力較強，特別是對電力營銷系統中較大規模的非線性問題，具有較強的處理能力，在未來的發展中會成為營銷領域中重要的應用工具。

數據挖掘論文8

　　摘要：本文簡述如何將數據挖掘技術應用于圖書館各部門管理中，幫助圖書館管理者依據數據挖掘技術更好地為讀者提供科學化和人性化的服務，促進圖書館事業的創新與發展。

　　關鍵詞：高校圖書館；數據挖掘；創新；發展。

　　隨著網絡技術、計算機技術的快速發展，高校圖書館事業也順應時變，不斷向高科技、高水平領域進展，尤其是當今處于數字信息發展的時代。如果利用圖書館現有以及收集的數據資源，通過數據挖掘技術來分析、篩選對圖書館有用的數據信息，依據提煉的數據資源來指導、推進圖書館事業的創新與發展，是當今信息時代圖書館亟待研究、探討的一個問題。本文將簡述如何將數據挖掘技術應用于圖書館各部門管理之中，幫助圖書館管理者依據數據挖掘技術更好地為讀者提供科學化和人性化的服務，促進圖書館的事業創新與發展。

　　一、數據挖掘技術綜述。

　　數據挖掘定義。數據挖掘（Data Mining，DM）是一種新的信息處理技術，其主要特點是對單位、企業數據庫中的大量業務數據進行抽取、轉換分析和其他模型化處理，以從中提取輔助管理決策的關鍵性數據。數據挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的和隨機的數據中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的但又是潛在有用的信息和知識的過程。換句話說，數據挖掘技術就是從收集的大量、繁雜的數據中挖掘出其隱含的、未知的、對決策有潛在價值的關系、模式和趨勢，并用這些知識和規則建立用于決策支持的模型，提供預測性決策支持的方法、工具和過程。

　　數據挖掘的意義。在當今的競爭時代社會中，隨著計算機的飛速發展，計算機強大的數據處理能力、內存儲存容量和網絡寬帶等價格的持續快速下降，因此大型的`數據分析、提取技術不再是一個障礙。面對圖書館每天接收的龐大數據源，管理者必須學會從所擁有的大量數據信息源中提取并利用隱含在這些數據中的有用價值以及有用新信息，從而獲取對圖書館事業研究領域的本質認知和未來認知，幫助圖書館管理者從傳統的經驗管理、主觀管理提升為理性管理和科學管理。

　　數據挖掘的應用分類。目前較常用的一般有分類與回歸、關聯規則、聚類分析、時序模式等。

　　二、數據挖掘技術對圖書館事業創新與發展的影響。

　　面對大量數據，如何去存儲和收集數據，如何利用數據挖掘技術將圖書館海量信息數據中提取供管理者決策的有價值的數據，提取并利用隱藏在這些數據中的有用知識的能力變得越來越重要。運用數據挖掘技術從數據中獲得有用的知識，這在圖書館管理方面顯得尤為重要，本文將簡述如何將數據挖掘技術應用于圖書館各部門工作，為今后各部門的創新與發展提供策略分析。

　　流通部門。流通部門作為圖書館的一線服務崗位，對圖書館功能的發揮起著舉足輕重的作用。作為窗口形象崗位，直接體現了圖書館的整體工作狀態。

　　要實現從以往的經驗管理、主觀管理提升為科學管理和理性管理，數據挖掘技術將利用現代技術展現其獨天得厚的優勢。圖書館每天都會產生大量的圖書流通數據，這些數據包含進、出館讀者人數，借、還書數量，檢索查詢次數以及網上咨詢等大量繁雜的數據。在流通部門最為常用的數據就是借書、還書量，通過借書、還書數據的統計，可獲取讀者信息行為、借閱書興趣導向，充分利用數據挖掘技術如關聯規則、分類、聚類、時間序列分析等，對圖書館蘊含的大量豐富的用戶行為進行建模，從而挖掘出有用的或有興趣的信息和知識。如可利用這些有價值的信息，借鑒“啤酒與尿布”的經典商業案例，嘗試在流通部開辟一塊試驗田地――搭檔書架，即通過借、還書數據挖掘，將讀者感興趣、組合搭檔頻率高的書籍挑選出來，開辟一塊搭檔書架，方便讀者在借用專業書籍的同時順便也借閱自己感興趣的圖書，既學習了自己的專業知識，同時也順便閱讀了自己感興趣的書籍，充分實現了圖書館“第二課堂”的育人價值。

　　采編部門。傳統的采編部門在采集書籍時大多數情況是依據采集經驗或是依據各院系、讀者反饋的需求書籍進行征訂。大部分購買的圖書還是比較適合讀者所用的，但也會存在一些盲目性，有時會造成采集的偏差，這是采編部門一直比較困惑的問題。如何既將購書經費合理利用好，同時又能滿足讀者借閱所需，是采編部門長期探索、研究的問題。如果將數據挖掘技術運用到采編部門，通過一線的文獻借閱數據，分析、挖掘、提煉讀者借、還書的信息量，且一直追蹤這些信息數源的變化，即可獲得可被部門利用的有價值數據，并匯總出讀者借、還書的規律。依據這些一線信息數源的價值，加之網上薦購及讀者書面薦購等信息，匯總出哪些是讀者專業常用書籍，哪些是讀者感興趣的書籍，哪些又是常年被冷落的書籍，從中提煉出書籍采集的方向；合理化的采集方案繼續延用，不合理的采集要進行科學化的數據分析，及時理清思路，盡可能做到書籍采集的合理化、科學化。

　　技術部門。在信息飛速發展的時代，作為圖書館負責信息網絡技術的部門，其肩上的重量顯得格外沉重。技術部門不但肩負著網絡技術的責任，當今也要肩負起圖書館所有數據的收集、存儲、挖掘及分析技術。數據挖掘及分析技術在技術部十分重要，技術部應將圖書館各部門所產生的相關數據進行長期性、系統性的收集和科學分析，并將研究數據的挖掘及分析作為當前和今后技術部研究及發展的方向，承擔起“數據監護員”的角色，通過實踐為圖書館提供數據監護操作技能及策略。注意將可獲得的數據及時進行收集，并通過收集數據使用案例，分析并總結用戶需求及使用規律，為數據監護提供基礎資料。

　　學科部門。學科部門作為一個新興的部門，目前已在全國各高校圖書館廣泛推廣運用。學科館員的主要任務是派專人與對口院系或學科專業搭建合作、交流平臺，并利用圖書館信息檢索的技術優勢，為研究者開展長期追蹤、收集、傳遞文獻信息的科技服務。當前大部分學科館員關注的是如何為院系教學提供良好的信息傳遞幫助，而忽略了在當前信息飛速發展的時代，科研與教學走向數字化的趨勢。學者所做的所有工作，包括教案、論文、實驗、畢業設計等等工作，基本上都是以電子信息的方式進行編輯、存儲的。雖然極大地方便了學者們的工作，但同時也面臨這些電子數據的丟失風險，一旦電子數據丟失，其損失的學術價值是不可估量的。為盡量避免這些事件的發生，學科部門可依托技術部門的支撐，利用數據挖掘技術，開展學者數據監護服務，保存這些非紙質信息。這樣學科部門不僅為學者提供了科研信息的前沿追蹤，同時也提供了科學數據保存平臺；既為學者科研開辟道路，也為學者預防丟失科研數據提供保障，可謂雙保險。數據挖掘技術還可以幫助學科部通過數據挖掘、分析出讀者關注以及咨詢較多的問題，從中歸納出重點并分門別類，作為圖書館工作的重要依據。

　　三、結語。

　　數據挖掘技術在當今大數據時代，已成為一個相對成熟的學科，融入到社會的各行各業。利用數據挖掘技術對圖書館數據庫進行數據挖掘已經成為圖書館需要開展的一項重要工作。圖書館事業已全部進入電子信息化，由此產生的大量業務數據和信息資源是圖書館行業的一筆寶貴財富，它較真實地反映了讀者對圖書館事業運作以及提供的服務是否到位。因此，通過數據挖掘分析，能夠幫助圖書館管理者分析并發現現有管理的不足之處，通過已知的現象預測未來的發展趨勢。數據挖掘技術已成為今后圖書館事業保持競爭力的必備法寶。

　　參考文獻：

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數據挖掘論文9

　　摘要：中醫臨床理論多是由著名醫家的經驗升華形成的，反映了臨床上不同學術派系以及不同學科的優勢特征，但這其中不免摻雜了個人主觀經驗，因此本文就中醫臨床理論研究中醫病案為基礎，對應用病案數據挖掘結果來總結和重建中醫臨床理論的方式進行了探討，認為該方法可為完善中醫臨床理論提供客觀的數據支持，使中醫臨床理論的來源更具有科學性。

　　關鍵詞：病案；數據挖掘；中醫臨床理論；轉化醫學；臨床

　　科研一體化中醫臨床理論決定著中醫臨床學科的發展水平，是中醫臨床發展的動力。從古至今，中醫名醫名家輩出，他們的臨床經驗和學術思想不斷提煉升華，逐步形成了傳統的中醫臨床理論。新中國成立以來，中醫不斷汲取最新的科技成果，進行了大量臨床實踐，而中醫臨床理論發展緩慢，己經成為制約當代中醫學術發展的瓶頸，對如何開拓中醫臨床理論的研究，可謂見仁見智，但各種新的臨床理論常常裹挾著“各家學說”。在當今大數據和信息技術發達的背景下，運用數據挖掘技術對中醫病案進行大數據分析，客觀揭示當前中醫臨床理論的本來面目，盡可能減少個人見解的偏倚，對于推動中醫臨床理論發展具有重要的現實意義，本文就基于病案數據挖掘的中醫臨床理論重建進行探討如下。

　　1傳統中醫臨床理論的構建框架

　　1.1中醫古典文獻是傳統中醫臨床理論的基礎

　　眾所周知，中醫之所以能夠屹立千年不倒，很大一部分原因是因為其有獨特的理論體系，而在這其中，中醫古典文獻做出的貢獻應該是第一位的。因為這些古典文獻的記載和流傳，為后世的醫家提供了參考和借鑒，使得我們從前人的思維上不斷創新，與臨床進行有機結合，不斷研究出新的適合于當前時代的臨床理論。例如，中醫學無論在理論研究還是在臨床治療方面的豐富，許多根本性的理論都是源自于《內經》。該書創立了藏象、經絡、診法等各方面的理論[1]，勾畫了中醫理論的雛形，構建了中醫理論體系的基本框架。到后期東漢時期張仲景的《傷寒論》則是創造了以六經辨證和臟腑辨證為主的局面，其所倡導的“觀其脈證，知犯何逆，隨證治之”使得辨證論治登上新的高度。到了金元時期，就是百家爭鳴的時代，這期間以金元四大家為主的學派開始萌生，留下了許多可供后世醫家參考的古典文獻并創建了不同的臨床理論，而明清時期以葉天士和吳鞠通為首確立的衛氣營血和三焦辨證，使溫病學的辨證理論逐步趨于完善，至今仍是指導臨床治療溫熱病的理論依據。總之，傳統中醫臨床理論的構建和完善，離不開前人的摸索與貢獻，也得益于著名醫學家創建的傳統中醫理論，使得我們現在的中醫體系不斷的飽滿和充實。

　　1.2當代著名中醫的臨床經驗不斷提升為中醫臨床理論

　　傳統中醫的臨床理論，在很大程度上展示著著名醫家的臨床經驗。在中醫理論與實踐發展的相互促進過程中，當代醫家通過讀書、臨證、心悟將實踐經驗不斷總結并升華為理論，又在實踐中不斷完善既有的理論，成為中醫理論發展的重要途徑和模式，而當代中醫理論的發展則需要將傳統理論與現代實踐相互融合起來。例如上世紀60年代時，面對中醫基礎理論中新的思想相對匱乏的這一局面，鄧鐵濤結合其治療的臨床經驗，首次提出了“五臟相關學說”。盡管當時的理論準備并不完善，但是這一理論的提出，在很大程度上完善并且取代了“五行學說”中某些模糊性和不確定性，并且隨著時代的發展，逐漸驗證了鄧老的這一經驗的正確性，也成為指導中醫臨床理論的一大重要體系[2]。又如，腦出血這一現代疾病在古代名為中風，多數是“從風而治”，認為肝臟與中風的關系最為密切。隨著時代的推進，自20世紀80年代以來，許多學者根據微觀辨證和中醫理論“離經之血便是瘀”，提出急性出血中風屬中醫血證，瘀血阻滯是急性期腦出血的最基本病機，是治療的關鍵所在[3]。故現代中醫臨床治療上多以活血化瘀法治療腦出血、腦梗塞這一系列疾病。若是仔細研讀傳統中醫臨床理論后，我們不難得出其構成和完善離不開當代著名醫家的臨床經驗，它是在歷經歲月的洗禮下不斷塑造成型的。

　　1.3傳統中醫臨床理論不斷將現代醫學相關內容中醫化

　　傳統中醫臨床理論不斷吸收現代醫學的理論，將其相關內容不斷中醫化，將病人的各種證型通過五臟辨證、陰陽五行辨證以及八綱辨證劃分得越來越細化，以提供病人在中醫臨床上治療的理論依據。中醫吸取了現代醫學理論后正在不斷壯大其內容，現代醫學相關內容中醫化在許多難治疾病的辨證治療中都起到了良好的指導作用[4]。如艾滋病是古代傳統中醫辨證論治的'空白，通過對艾滋病中醫病因病機、證候規律、治法方藥的系統研究，提出了“艾毒傷元”“脾為樞機”“氣虛為本”的病因病機學說，確立了艾滋病“培元解毒”“益氣健脾”的治療原則，為中醫藥防治艾滋病奠定了理論基礎，為進一步提高艾滋病的中醫藥臨床診療效果提供理論依據[5]。

　　2當前中醫臨床理論發展存在的不足

　　2.1中醫主流理論不突出且與時俱進力度不夠

　　不可否認的是，當代的中醫臨床理論發展也是存在諸多不足的，中醫理論的完善和發展是中華五千年來集體智慧的結晶，個別醫家提出的臨床理論可能各有千秋，其所立的角度和思維也不盡相同。例如，同是治療輸卵管阻塞這一疾病時，朱南孫教授認為多是由于濕蘊沖任所致，其用自擬的清熱利濕方來進行治療；而李廣文教授則認為這一疾病多是由于瘀血阻絡為主，治療上以活血祛瘀為法，擬通任種子湯進行治療[6]。又如對于“和解法”這一治療方法的理解，當代名醫蒲輔周老先生認為“寒熱并用，補瀉合劑，表里雙解，苦辛分消，調和氣血，皆謂和解”。而方和謙教授則認為“在治法上扶正祛邪，表里兼顧，此法就為和解法”。不同的醫家在面對不同的疾病，甚至是不同的理法方藥時，所持的看法常常是“各家學說”，這就導致了當前中醫臨床理論發展比較混亂，不能全面地體現中國五千年來發展過程中的中醫主流理論。目前中醫基礎理論還存在一個缺陷就是它的與時俱進力度還不夠，很多古代經典方藥的主治病癥，在當今時代已經不再多見了。比如蛔蟲導致的蛔厥這一致病因素在現代已經不再常見，對應的烏梅丸的主要適應病癥也不再是蛔厥；在針對沒有明顯臨床表現的疾病如乙肝時，按傳統中醫往往體現出“無證可治”的狀態；傳統的診斷與現代檢查相結合的力度也不夠，中醫臨床基礎理論在某些程度上忽略了其與生化、B超、X光、CT等現代檢查結果的結合，并沒有用中醫理論對其做一合理的陳述；且現在臨床上很多中藥的藥理作用、性味歸經的研究作用還不夠深入、細致，其作用不能在微觀上得以解釋。這些都導致了臨床上很多情況沒有從中醫理論來認識中醫，不是“以中解中”，而是“以西解中”，形成了臨床拋棄中醫理論的狀態[7]。由于中醫學是一門實踐性很強的學科，它是在哲學辨證的思想指導下，與臨床經驗不斷結合，這與西醫知識體系相比較，難免存在一定的滯后性，這都會使得中醫臨床理論發展相對的落后。

　　2.2部分中醫理論帶有權威專家的“個人學說”偏見

　　傳統中醫強調個人經驗和學說，以中醫內科學為例，第八版中的腦系疾病在第九版中已經刪除，其涉及到的各種腦系疾病大多數歸屬于心系疾病與肝系疾病。根據其版本的不同，我們可以明顯看出其凸顯的中心內容及其思想不同，其多是體現編著者的理論思想，在一定程度上并沒有客觀地揭示疾病的本質，治療理論也不夠完善，一部分內容與最新研究得出的論文理論不符，這使得當代中醫臨床理論在某些程度上，帶有權威專家的“個人學說”色彩。由于現代西方先進的科技文化流入，使得中醫在一定程度上備受質疑，而正是因為人們對于中醫理論的一些偏見，才使得中醫長期讓人詬病。

　　3新的時代背景下中醫臨床理論發展方向

　　3.1臨床理論應具有真實性與系統性

　　中醫臨床理論的發展方形應當是建立在客觀并且真實的臨床實踐基礎上，從一次次臨床實踐中得出。由于歷史時代的原因以及假設推理、模式建設的廣泛使用，當代中醫臨床理論中理論與假說并存的現象較為普遍，如中醫的五運六氣學說對現代疫病預測和人體各經絡臟腑在時間上對于人體治病效果的不同等，就需要我們在扎實的文獻與臨床實踐基礎上，對醫案進行認真總結，利用科學的方法深入挖掘，開展中醫理論的去偽存真研究，以促進中醫理論的科學與健康發展。另外，傳統的中醫臨床治療上所用的理法方藥，多是根據個人經驗所進行的。隨著科技的不斷發展與時代的不斷進步，當代的中醫臨床理論應該在成功的中醫醫案上進行系統的總結，不斷挖掘和研究其微觀的結構，并隨著年月的更迭不斷更新，不斷完善，使其具有科學性和理論依據。同時，對近年來興起的傳染性非典型肺炎、艾滋病、禽流感等古人所沒有經歷過的疾病的診治，中醫就其病因病機的認識以及探究相應的診療方法，無疑也是一種理論上的創新[8]。通過對其進行深一層次的研究和發現，歸納出合適的治則治法，找到針對這一疾病的理法方藥，使其更具有系統性，使得臨床上中醫治病可以循序漸進，注重整體，也是當代臨床理論的一大發展方向。

　　3.2臨床理論具有信息化的特點并可持續拓展

　　隨著時代的進步，當代的中醫臨床理論可以通過網絡等方式進行共享，在大數據的這一時代背景下，隨著病案的不斷報道與積累，可以將各類成功的中醫醫案進行統計和挖掘，其結果也會不斷進行更新和發展。不同的醫家對于某一疾病的認識角度可能不同，其表現在病位、病性、病勢和證候的判斷標準也不一樣，因此方藥規律也不一樣。而通過統計某一中醫或西醫疾病的較大樣本病例，并對其進行數據挖掘，可以得出整個中醫群體對于這一疾病診治的證候分布、治則治法、處方用藥等的規律，甚至可以根據統計的結果探索出新的方藥，分析他們的共同點和所在差異。將中醫臨床理論具有信息化的這一特點不斷地拓展下去，通過計算機等客觀科學的手段進行分析，與主觀的名老中醫傳承模式相比，更具客觀性，更容易被臨床醫生接受，對各種疾病的中醫臨床用藥也更具有指導價值。

　　4基于病案數據挖掘的中醫臨床理論重建

　　4.1病案研究是中醫理論發展的重要基礎

　　在當今大數據的時代背景下，中醫固有的傳統整體論科學特征有了越來越多的可供改變的空間。這種變化既為其按照自身特有的規律發展特點帶來了機遇，也給未來中醫理論的發展提出了挑戰。同時，學習醫案研究也是中醫學相關大學生們應該學習的一項內容。閱讀醫案是必要的訓練，也是中醫入門的方法之一。醫案的故事性引人入勝，在自然而然中接受中醫思維方法和傳統文化知識，同時醫案中所呈現的名醫風范，醫德對學生起到潛移默化的影響，并培養對專業的熱愛[9]。病案客觀、真實地直接記錄疾病診斷和治療過程，醫案研究作為中醫理論發展過程中至關重要的一環，是中醫理論發展的重要基礎，以研究病案為基礎，對于中醫理論的形成和臨床上中醫積累經驗，都起到了一定的輔助提升作用。

　　4.2數據挖掘方法是中醫理論發展的現代技術手段

　　利用多種數據挖掘技術對中醫病案中的有關信息行進行歸納、整理，是近年來傳承中醫臨床經驗的重要方法之一[10]。通過對同一種疾病的病案進行數據挖掘以分析醫者的思路和探索其用藥的方法，對中醫臨床病案進行規范化的整理，能夠深入總結其臨床經驗，挖掘隱藏在大量病案背后的診治規律，甚至探索出新的方藥配伍，為中醫理論的發展提供一定的科學依據的同時，使得中醫理論的發展越來越現代化，不僅僅只是停留在以前的靠讀書和個人經驗的結合，也為廣大的中醫在日后的臨床治療上提供了新的思路和方向。

　　4.3臨床實踐推動理論發展，賦予轉化醫學新的內涵

　　目前，我們通過并按數據挖掘來總結一些中醫對于治療同一種疾病所采取的診斷和用藥，可以獲得新的思路，并且為完善我們現有的中醫理論基礎可以提供可靠的理論支持。采用數據挖掘技術對中醫學術思想和臨證經驗進行研究，可以全面解析其中的規律，分析中醫個體化診療信息特征，提煉出臨證經驗中蘊藏的新理論、新力法，可以實現經驗的有效總結與傳承[11]。與此同時，要求我們用發展的眼光將現代的科技手段整合加入到傳統的中醫學理論中去，推陳出新，通過臨床實踐與基礎理論的不斷結合，不斷完善，推動祖國醫學現代化，譜寫有關于中醫學在轉化醫學上新的篇章。

　　參考文獻

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數據挖掘論文10

　　摘要：近年來，數據庫挖掘技術的普遍應用，使數據價值實現最大化，在我國金融、商業、市場營銷等領域得到廣泛應用。然而在我國高校管理中并沒有得到推廣，為使高校管理系統中的數據充分發揮應有價值，在該系統中使用數據庫挖掘技術意義深遠。本文首先介紹了數據挖掘技術的流程，然后在教師教學質量評估中應用數據庫挖掘技術，充分證明數據庫挖掘技術在高校管理中能發揮重大作用。

　　關鍵詞：管理決策數據挖掘技術

　　當前，大部分高校都擁有配套的管理系統，該系統具備海量數據儲存和管理功能，徹底告別了手工記錄信息和數據的年代。不但節約了紙張，更有效提高了高校管理數據和信息的效率。然而我國高校沒有有效利用應用數據挖掘技術，因此研究數據庫挖掘技術在高校管理中的應用十分必要。

　　1數據挖掘技術的流程

　　數據挖掘技術能夠將海量數據展開分析和處理，再把整體數據庫中存在規律的數據整合起來，實施該技術主要包括以下五個環節。目標定義：該環節中要與有關領域的背景知識相結合，清晰、精確的定義出數據挖掘目標。數據準備：在該環節中要搜集、選取數據源中的數據，處理已選數據，將其轉換為適合數據挖掘的形態。數據挖掘：該環節是數據挖掘技術的核心，即采用關聯規則法、分類分析法等各種數據挖掘方法把數據中隱藏的知識和規律發掘出來。結果表示：在該環節中可以以用戶需求為依據，將挖掘出來的知識和規律轉變為用戶能接受和理解的形態。知識吸收：該環節中，主要是把挖掘結果與指定領域中的需求相結合，在該領域中應用發掘出來的結果，為決策者提供知識，是數據挖掘的終極目標。

　　2數據挖掘技術在教學質量評估中的應用

　　2。1運用關聯規則法挖掘數據庫中的信息

　　評估老師教學質量不但是評定教學效果的`重要部分，也是評定教師職稱的重要根據，因此是高校管理工作中不可或缺的部分。目前評估教學質量的主要措施是搜集、統計學生的成績和以及對老師的評價，然后加權算出老師的總得分，作為評估該老師教學質量指標。這種方法非但不科學，其權威性也較低，因此需要深挖數據的相關性，本文采用了數據挖掘技術中的關聯規法挖掘數據中的規律和知識，為評估老師教學質量提供有力根據。運用關聯規則法挖掘數據，其規則方法為“XY，置信度為c%，，支持度為s%”。關聯規則中置信度為c%：在整體事件D集合中，如果既能夠符合事件X中擁有c%的需求，也能夠符合Y的要求。那么就用置信度來表示關聯規則的強度，被記錄為confidence（XY），置信度最小值用minConf來表示，通常置信度最小數值由客戶提供。關聯規則中置信度為s%：在整體事件D集合中，如果既能夠符合事件Y中的s%的需求，又能夠符合X要求。用支持度來表示關聯規則的頻度，把支持度的最小數記錄用minsup（X）來表示，通常支持度最小數值由客戶提供。頻繁項集合：當X項集的支持度大于等于用戶設定好的最小支持度時，那么頻繁項集是X。通常關聯規則包含兩個環節：①把全部頻繁項集從整體事件集中選出；②運用頻繁項集產生關聯規則。在這兩個環節中關聯規則效果和性能是否良好取決于第一個環節。

　　2。2關聯規則分析在評估教學質量中的運用

　　第一步是準備數據期，在某大學的教學管理系統中將五百條與教學評價有關的記錄從數據庫中隨機抽取，并挑選出老師編號、學歷、性別、教齡、評估分和職稱這六個屬性，并將相關數據從數據庫中提取。比如把講師、副教授和教授等職稱轉化成11、01、00等編碼，表1就是制定的評價教師教學記錄表。第二步采用關聯規則分析法把90分以上評價分數作為檢索目標和判斷標準，也就是將≥90分作為判斷是否是高教學質量闕值。通過檢索有143條記錄符合標準，即設定最小的支持度為10%，置信度則為15%，得出下表2的關聯規則。最后一步評價本次實驗的結果。由上表得知，學生喜歡男老師和女老師的程度大致相同；學歷愈高的老師，給予他們的教學評價也就愈高，即學歷和教學評價成正比，這也說明了學歷高的老師其基本功與學歷低的老師相比，前者基本功更為穩固，也有較高的科學研究水平；有較長教齡和較高職稱的老師，其教學質量也越高；此外，在支持度中可以看出，高校教授和高學歷人才越多，說明其辦學能力也就越高。

　　3結語

　　高校管理系統作為教學信息化的重要舉措，只是起到搜集和儲存海量教學信息的作用，并沒有挖掘出海量數據之間的相關性，而在本文中把關聯規則法運用在教師教學質量評估中，在數據中挖掘有價值的知識和規律，使評估教師教學質量更具有科學性，因此在高校管理中全面應用數據挖掘技術，能為高校深化教學改革提供新的契機。

　　參考文獻

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　　[2]楊雪霞。數據挖掘技術在高校圖書館管理系統中的應用研究[J]。軟件，20xx（04）：16—18。

數據挖掘論文11

　　網絡經濟的關鍵在于能夠為商品的供應商及其合作者之間提供一個交流的平臺，但是即便是最權威的搜索引擎也只能夠搜索到三分之一的web網頁，并且這些Web都是沒有結構的、動態的、復雜的形式出現。人們要從各種各樣的文本網站中尋找自己想要的信息進而變得更加困難。網絡數據挖掘技術就是用來解決這一問題的好辦法，利用數據挖掘技術能夠有效發現在web網頁中隱藏著的對用戶有力的數據信息，在對數據的分析中總結出規律。如何實現用戶對于Web上的有效數據的深度挖掘，使其成為工商管理領域中的重要應用，成為了當代許多網絡工作者所關注的話題。

　　一、數據挖掘概述

　　（一）數據挖掘

　　數據挖掘(DataMining)指的是，在大量的、不規則的、隨機的、復雜的、有噪聲的實際應用數據中，獲得一些信息和知識，能夠對用戶祈禱潛在作用的效果的過程。將數據挖掘用通俗的話來描述就是在數據庫中發現潛在有用的知識發現(KDDKnowledgeDiscoveryinDatabase)。在這個定義中主要包含了以下幾方面的含義：首先數據源的特性是大量、隨機、不規則、噪聲；信息是客戶所感興趣的對象；選取的知識必須是在可接受、可理解、可運用的范圍內的，并不是全部符合要求的都可以，對于問題要有一定的針對性。也就是說對于所發現的知識的篩選是有一定的約束和限制條件的，同時也要符合用戶的理解和學習能力，最好還能夠用通俗的語言來表達最終的結果。

　　（二）Web數據挖掘

　　Web數據挖掘實際上是屬于數據挖掘的范疇的。概括的來說，Web數據挖掘的數據庫特定的就是Web服務器上的數據文件，從中發現用戶感興趣并有所應用潛能的知識。Web數據挖掘主要針對的就是頁面內容、頁面之間的結構、用戶訪問信息、電子商務等內在信息，通過數據挖掘技術來獲得有價值的信息。Web數據和傳統數據庫存在著很大的差異，傳統的數據庫都是在一定的數學模型范圍之內的，通過模型來描述其中的數據；但是web數據庫相對來講就要復雜許多，沒有通用的模型來描述數據，每個網頁都有其獨特的數據描述方式，丙炔數據自身都是可變的、動態的。因而，Web數據雖然具有一定的結構性，不能用架構化的形式來表達，也可以稱其為半結構化的數據。Web數據的最大特點就是半結構化，加上Web數據的信息量極大，導致整一個數據庫成為一個巨大的異構數據庫。

　　二、網絡數據挖掘的類型

　　（一）網絡內容挖掘

　　網絡內容挖掘的對象是網頁的內容、數據、文檔,這通常也是網頁在急性搜索的時候需要考察的訪問對象。由于網絡信息繁多，按照信息源的不同可以劃分為Gopher、FTP、Usenet等已經隱藏到WWW形式之后的資源,我們稱之為WWW信息資源,存儲于數據庫管理信息系統中的數據,以及不能直接訪問的私人數據。按照網絡資源的形式又可以劃分為文本、圖像、音頻、視頻等數據。

　　（二）網絡結構挖掘

　　網絡結構挖掘的對象就是Web潛在的鏈接結構模式。這種類型最早出現在引文分析,在建立web自身的鏈接結構模型的時候借鑒了網頁鏈接和被鏈接數量以及對象。在網頁歸類的時候往往會采用這種模式,還能夠得到不同網頁間相似度及關聯度的相關數據。網絡結構挖掘能夠幫助用戶在相關領域中找到最有分量的網站。

　　（三）網絡用法挖掘

　　網絡用法挖掘的目的在于掌握用戶的一系列網絡行為數據。網絡內容挖掘、網絡結構挖掘針對的都是網上的原始數據,而網絡用法挖掘針對的是用戶在上網過程中的人機交互的第二手數據,主要有用戶的`網頁游覽記錄、代理服務器日志記錄、網頁維護信息、用戶簡介、注冊信息、聊天記錄、交易信息等等。

　　三、網絡經濟環境下數據挖掘在工商管理中的運用步驟

　　（一）識別網站訪問者的特征信息

　　企業對電子商務網站的數據進行挖掘的第一步，就是要明確訪問者的特點，找出訪問者使用的條款特征。訪問者特征主要有入口統計、心理狀態和技術手段等要素。人口統計并不是一成不變的，比如家庭地址、收入、購買力等因素都會不斷改變。心理狀態指的是在心理調研中展現出的個性類型，比如對商品的選擇去世、價格優惠心理、技術興趣等。隨著訪問者數量的增加，相關數據也會不斷累積。條款的交互信息主要包括購買歷史、廣告歷史和優選信息。網站統計信息是指每次會話的相關要素。公司信息主要包括訪問者對接的服務器所包含的一系列要素信息。

　　（二）制定目標

　　開展網上交易的最大優勢在于企業對于訪問者的反應有著更好的前瞻性。當廠商的目標是明確且具象的時候，就能夠通過數據挖掘技術得到較好的效果。企業通常可以設定以下的目標:網頁訪問者的增加量；類此網頁訪問的瀏覽時間增加；每次結賬的平均利潤;退換貨的減少；品牌知名度效應；回頭客的數量等等。

　　（三）問題描述

　　開展電子商務的企業最關鍵要面對的一個問題就是如何進行商品的傳播，要實現網頁的個性化又要將商品的信息完整的展現給顧客，就需要了解同一類訪問者的共有特征、估計貨物丟失的數據并預測未來行為。所有這一切都涉及尋找并支持各種不同的隱含模式。

　　（四）關聯分析

　　對顧客大量的交易數據進行關聯規則分析，能夠發現顧客購買組合商品的趨勢。關聯分析指的是在一次瀏覽或者會話中所涉及到的商品，也叫做市場分析。若電子商務網站能夠將這些商品放在同一個網頁中，就能夠提高顧客同時購買這些商品的概率。如果在關聯的一組商品中有某一項商品正在進行促銷，就能夠帶動其他組合產品的銷量。關聯也能夠用在靜態的網站目錄網頁。在這種情況下，網站排序的主要依據是廠商選擇的且是網站所要查看的第一頁內容，將其以及其相關的商品信息放在網頁的首頁。

　　（五）聚類

　　聚類指的是將具有相同特征的商品歸為一類，將特征平均，以形成一個“特征矢量”。聚類技術能夠確定一組數據有多少類，并用其中一個聚類來表示其余大多數數據。通常在企業分析訪問者類型的時候使用聚類技術。

　　（六）決策樹

　　決策樹描繪的是都想決定在做出的一系列過程中的問題或數據點。比如做出購買電視機這一決定就要經歷對于電視機的需求、電視機的品牌、尺寸等等問題，最終確定好買哪一臺電視機為止。決策樹能夠較一個決策過程進行系統的排序，以便選出最優的路徑來盡可能減少決策的步驟，提高決定的質量和速度。許多企業將決策樹體系添加到自己的產品選擇系統中，能夠幫助訪問者解決特定問題。

　　（七）估計和預測

　　估計是對未知量的判斷，預測是根據當前的趨勢做出將來的判斷。估計和預測使用的算法類似。估計能夠對客戶空白的項目做到預判。如果網站想知道某個訪問者的收入，就可以通過與收入密切相關的量估計得到，最后通過與其有相同特征的訪問者的收入來衡量這個訪問者的收入和信用值。預測是對未來事項的判斷。尤其是在某些個性化網頁中顯得尤為重要。企業通過數據的匯總增進對客戶的了解。即使是對以往事件的分析中也可以得到有效的信息。預測能夠對訪問者的特征作出總結和匯總，以便企業能夠找出更有針對性的組合商品來滿足客戶的需求。Web數據和傳統數據庫存在著很大的差異，最大特點就是半結構化，加上Web數據的信息量極大，導致整一個數據庫成為一個巨大的異構數據庫。能夠幫助用戶在特性是大量、隨機、不規則、噪聲的信息中發現感興趣的對象。

數據挖掘論文12

　　隨著互聯網技術的迅速發展，尤其移動互聯網的爆發性發展，越來越多的公司憑借其備受歡迎的系統和APP如雨后春筍般發展起來，如滴滴打車、共享單車等。海量數據自此不再是Google等大公司的專利，越來越多的中小型企業也可以擁有海量數據。如何從浩如煙海的數據中挖掘出令人感興趣和有用的知識，成為越來越多的公司急需解決的問題。因此，他們對數據挖掘分析師求賢若渴。在這一社會需求下，培養出優秀的數據挖掘分析師，是各個高校目前急需完成的一項任務。

　　一、教學現狀反思

　　目前，各大高等院校本科階段爭相開設數據挖掘課程。然而，該課程是一門相對較新的交叉學科，涵蓋了概率統計、機器學習、數據庫等學科的知識內容，難度較大。因此，大部分高校一般將此課程開設在研究生階段，在本科生中開設此課程的學校相對較少。另外，不同的學校將其歸入不同的專業中，如計算機專業、信息管理專業、統計學、醫學等。可以說，這一課程基本上處于探索的過程中。我院災害信息系于20xx年在信息管理與信息系統本科學生中首次開設了該課程。通過開設此課程，學生能夠掌握數據挖掘的基本原理和各種挖掘算法等，掌握數據分析和處理、高級數據庫編程等技能，達到數據聚類、分類、關聯分析的目的。然而，通過前期教學過程，我們發現教學效果不理想，存在很多問題。

　　1.數據內驅力差

　　以往數據挖掘課程重點講授數據挖掘算法，對數據源的獲取和處理極少獲取。目前各大教材都在使用一些公共數據資源，這些數據資源有些已經非常陳舊了，比如20世紀80年代的加州房價數據。這些數據脫離現實，分析這些數據，學生沒有任何興趣和學習動力，也就無法發現價值。

　　2.過于強調學習數據挖掘理論及算法的學習

　　大量具有難度的數據挖掘算法的學習，使學生喪失了學習興趣，學完即忘，不知所用。

　　3.忽視對數據預處理過程的學習

　　以往所使用的公共數據源或軟件自帶數據源，數據量小，需要的預處理工作比較少；這部分內容基本只安排一次理論課、一次實驗課。而實際通過爬蟲獲取的數據源數據量大；這部分工作量比較大，需要占到整個數據挖掘工作量的一半以上。因此，一次理論課和一次實驗課是無法讓學生掌握數據預處理技能的'。

　　4.算法編程實現難度較大

　　要求學生學習一門新的編程語言，如R語言、Python語言，對本科非計算機專業的學生來說難度是非常大的，尤其是課時安排只有48課時。

　　5.數據挖掘分析及應用技能較差

　　學生能夠理解課堂案例，但在實際應用中，無法完成整個數據分析流程。

　　二、數據挖掘課程改革

　　該課程的教學對象是信息管理與信息系統專業本科大四學生。因此，培養實際應用人才，使其完成整個實際數據挖掘分析流程是教師的教學目的。筆者對智聯招聘、中華英才網、51job等幾個大型招聘網站的幾百個數據挖掘分析師相關職位進行分析，主要分析了相關職位的工作內容、職位要求以及需求企業。數據分析師主要利用數據挖掘工具對運營數據等多種數據源進行預處理、建模、挖掘、分析及優化。該職位是受業務驅動的，特點是將現有數據與業務相結合，最大程度地變現數據價值。該職位對計算機編程等相關技術不作要求，但是需要有深厚的數據挖掘理論基礎，熟練使用主流的數據挖掘（或統計分析）工具。基于此，教師可以采取以下策略進行教學改革。

　　1.加強對業務數據的理解

　　數據挖掘分析師是受業務驅動的，所以要理解實際業務，明確本次數據挖掘要解決什么問題。教師可以構建案例庫，包括教師案例庫、學生討論案例庫。教師案例庫由教師構建，可用于課堂講授。學生案例庫由學生分組構建，并安排討論課，由學生講述、討論并提交報告。

　　2.加強對數據的獲取

　　對學生感興趣的數據源進行挖掘，這樣才能更好地幫助學生理解吸收知識。因此，可以教授學生爬蟲技術，編寫爬蟲程序，使其自主獲取感興趣的數據。

　　3.加強對數據的預處理工作

　　在數據挖掘之前使用數據預處理技術，能夠顯著提高數據挖掘模式的質量，降低實際挖掘所需要的時間，應將其作為整門課程的重點進行學習。增加理論課程和實驗課時，使學生掌握數據清理、數據集成、數據變換、數據歸納等數據預處理技術，并能夠應對各種復雜數據源，最終利用爬蟲程序獲取的各種數據源進行預處理工作。

　　4.強化數據挖掘分析

　　教師可以選擇SPSS Modeler這款所見即所得的數據挖掘軟件作為配套實驗平臺。該軟件具有必需的數據預處理工具及預設的挖掘算法，學生可以把注意力放在要挖掘的數據及相關需求上，設定挖掘的主題，然后通過鼠標的點擊拖拉即可完成相關主題的數據挖掘過程。學生最終可對自己獲取并已處理過的數據進行挖掘分析。

　　5.加強教師外出培訓學習

　　數據挖掘技術以及大數據技術是近來比較新穎而且發展迅速的技術。教師長期身處三尺講臺之上，遠離了新技術，脫離了實際。因此，需派遣教師到知名高校學習數據挖掘教學技術，到培訓機構進行系統學習，到企業進行實戰學習。

　　基于以上分析，形成了新的數據挖掘理論課程內容和實踐課程內容，安排如表1和表2所示。共安排48學時，其中理論課24學時，實驗課24學時。理論課重點講授數據的獲取、數據的理解、數據的預處理以及常用挖掘算法。實驗課重點學習基于SPSS modeler的數據挖掘，對理論課的內容進行實踐。整個學習以工程項目為載體，該工程貫穿整個學習過程。學生通過爬蟲程序獲取自己感興趣的數據源，根據課程進度，逐步完成后續數據的理解，再進行預處理，建模分析，評估整個過程。在課程結束時，完成整個項目，并提交報告。

　　三、結論

　　在數字時代，越來越多的企業急需數據挖掘分析人才。教師應以培養實際應用人才為目的，充分培養學生對數據挖掘的學習興趣，以工程項目為載體，貫穿整個課程周期。在教學中，打牢數據獲取、理解預處理這一基石，加強建模挖掘分析，弱化對晦澀算法的編程學習，使學生真正掌握數據挖掘技術，滿足社會需求。

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數據挖掘論文13

　　題目：大數據挖掘在智游應用中的探究

　　摘要：大數據和智游都是當下的熱點, 沒有大數據的智游無從談“智慧”, 數據挖掘是大數據應用于智游的核心, 文章探究了在智游應用中, 目前大數據挖掘存在的幾個問題。

　　關鍵詞：大數據; 智游; 數據挖掘;

　　1引言

　　隨著人民生活水平的進一步提高, 旅游消費的需求進一步上升, 在云計算、互聯網、物聯網以及移動智能終端等信息通訊技術的飛速發展下, 智游應運而生。大數據作為當下的熱點已經成了智游發展的有力支撐, 沒有大數據提供的有利信息, 智游無法變得“智慧”。

　　2大數據與智游

　　旅游業是信息密、綜合性強、信息依存度高的產業[1], 這讓其與大數據自然產生了交匯。2010年, 江蘇省鎮江市首先提出“智游”的概念, 雖然至今國內外對于智游還沒有一個統一的學術定義, 但在與大數據相關的描述中, 有學者從大數據挖掘在智游中的作用出發, 把智游描述為:通過充分收集和管理所有類型和來源的旅游數據, 并深入挖掘這些數據的潛在重要價值信息, 然后利用這些信息為相關部門或對象提供服務[2]。這一定義充分肯定了在發展智游中, 大數據挖掘所起的至關重要的作用, 指出了在智游的過程中, 數據的收集、儲存、管理都是為數據挖掘服務, 智游最終所需要的是利用挖掘所得的有用信息。

　　3大數據挖掘在智游中存在的問題

　　2011年, 我國提出用十年時間基本實現智游的目標[3], 過去幾年, 國家旅游局的相關動作均為了實現這一目標。但是, 在借助大數據推動智游的可持續性發展中, 大數據所產生的價值卻亟待提高, 原因之一就是在收集、儲存了大量數據后, 對它們深入挖掘不夠, 沒有發掘出數據更多的價值。

　　3.1 信息化建設

　　智游的發展離不開移動網絡、物聯網、云平臺。隨著大數據的不斷發展, 國內許多景區已經實現Wi-Fi覆蓋, 部分景區也已實現人與人、人與物、人與景點之間的實時互動, 多省市已建有旅游產業監測平臺或旅游大數據中心以及數據可視化平臺, 從中進行數據統計、行為分析、監控預警、服務質量監督等。通過這些平臺, 已基本能掌握跟游客和景點相關的數據, 可以實現更好旅游監控、產業宏觀監控, 對該地的旅游管理和推廣都能發揮重要作用。

　　但從智慧化的發展來看, 我國的信息化建設還需加強。雖然通訊網絡已基本能保證, 但是大部分景區還無法實現對景區全面、透徹、及時的感知, 更為困難的是對平臺的建設。在數據共享平臺的建設上, 除了必備的硬件設施, 大數據實驗平臺還涉及大量部門, 如政府管理部門、氣象部門、交通、電子商務、旅行社、旅游網站等。如此多的部門相關聯, 要想建立一個完整全面的`大數據實驗平臺, 難度可想而知。

　　3.2 大數據挖掘方法

　　大數據時代缺的不是數據, 而是方法。大數據在旅游行業的應用前景非常廣闊, 但是面對大量的數據, 不懂如何收集有用的數據、不懂如何對數據進行挖掘和利用, 那么“大數據”猶如礦山之中的廢石。旅游行業所涉及的結構化與非結構化數據, 通過云計算技術, 對數據的收集、存儲都較為容易, 但對數據的挖掘分析則還在不斷探索中。大數據的挖掘常用的方法有關聯分析, 相似度分析, 距離分析, 聚類分析等等, 這些方法從不同的角度對數據進行挖掘。其中, 相關性分析方法通過關聯多個數據來源, 挖掘數據價值。但針對旅游數據, 采用這些方法挖掘數據的價值信息, 難度也很大, 因為旅游數據中冗余數據很多, 數據存在形式很復雜。在旅游非結構化數據中, 一張圖片、一個天氣變化、一次輿情評價等都將會對游客的旅行計劃帶來影響。對這些數據完全挖掘分析, 對游客“行前、行中、行后”大數據的實時性挖掘都是很大的挑戰。

　　3.3 數據安全

　　2017年, 數據安全事件屢見不鮮, 伴著大數據而來的數據安全問題日益凸顯出來。在大數據時代, 無處不在的數據收集技術使我們的個人信息在所關聯的數據中心留下痕跡, 如何保證這些信息被合法合理使用, 讓數據“可用不可見”[4], 這是亟待解決的問題。同時, 在大數據資源的開放性和共享性下, 個人隱私和公民權益受到嚴重威脅。這一矛盾的存在使數據共享程度與數據挖掘程度成反比。此外, 經過大數據技術的分析、挖掘, 個人隱私更易被發現和暴露, 從而可能引發一系列社會問題。

　　大數據背景下的旅游數據當然也避免不了數據的安全問題。如果游客“吃、住、行、游、娛、購”的數據被放入數據庫, 被完全共享、挖掘、分析, 那游客的人身財產安全將會受到嚴重影響, 最終降低旅游體驗。所以, 數據的安全管理是進行大數據挖掘的前提。

　　3.4 大數據人才

　　大數據背景下的智游離不開人才的創新活動及技術支持, 然而與專業相銜接的大數據人才培養未能及時跟上行業需求, 加之創新型人才的外流, 以及數據統計未來3~5年大數據行業將面臨全球性的人才荒, 國內智游的構建還缺乏大量人才。

　　4解決思路

　　在信息化建設上, 加大政府投入, 加強基礎設施建設, 整合結構化數據, 抓取非結構化數據, 打通各數據壁壘, 建設旅游大數據實驗平臺;在挖掘方法上, 對旅游大數據實時性數據的挖掘應該被放在重要位置;在數據安全上, 從加強大數據安全立法、監管執法及強化技術手段建設等幾個方面著手, 提升大數據環境下數據安全保護水平。加強人才的培養與引進, 加強產學研合作, 培養智游大數據人才。

　　參考文獻

　　[1]翁凱.大數據在智游中的應用研究[J].信息技術, 2015, 24:86-87.

　　[2]梁昌勇, 馬銀超, 路彩虹.大數據挖掘, 智游的核心[J].開發研究, 2015, 5 (180) :134-139.

　　[3]張建濤, 王洋, 劉力剛.大數據背景下智游應用模型體系構建[J].企業經濟, 2017, 5 (441) :116-123.

　　[4]王竹欣, 陳湉.保障大數據, 從哪里入手?[N].人民郵電究, 2017-11-30.

數據挖掘論文14

　　摘要：主要通過對數據挖掘技術的探討，對職教多年累積的教學數據運用分類、決策樹、關聯規則等技術進行分析，從分析的結果中發現有價值的數據模式，科學合理地實現教學評估，讓教學管理者能夠從中發現教學活動中存在的主要問題以便及時改進，進而輔助管理者決策做好教學管理。

　　關鍵詞：教學評估;數據挖掘;教學評估體系;層次分析法

　　1概述

　　近年來國家對中等職業教育的發展高度重視，在政策扶持與職教工作者的努力下，職業教育獲得了蓬勃的發展。如何提高教學質量、培養合格的高技術人才成為職教工作者研究的課題。各種調查研究結果表明：加強師資隊伍的建設，強化教師教學評估對教學質量的提高尤為重要。

　　所謂教學評估，就是運用系統科學的方法對教學活動或教育行為的價值、效果作出科學的判斷過程。教學評估方式要靈活多樣,要多途徑、多方位、多形式的發揮評估的導學作用，以鼓勵評估為主，充分發揮評估的激勵功能,促進教學的健康發展。

　　在中等職業學校多年的教育教學工作中積累了大量的教務管理數據、教師檔案數據等，怎樣從龐雜大量的數據中挖掘出有效提高教學質量的關鍵因素是個難題。數據挖掘技術卻可以從人工智能的角度很好地解決這一課題。通過數據挖掘技術，得到隱藏在教學數據背后的有用信息，在一定程度上為教學部門提供決策支持信息促使更好地開展教學工作，提高教學質量和教學管理水平，使之能在功能上更加清晰地認識教師教與學生學的關系及促進教育教學改革。

　　2數據挖掘技術

　　2.1數據挖掘的含義

　　數據挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的數據中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。數據挖掘應該更正確地命名為“從數據中挖掘知識”。即數據挖掘是對巨大的數據集進行尋找和分析的計算機輔助處理過程，在這一過程中顯現先前未曾發現的模式，然后從這些數據中發掘某些內涵信息，包括描述過去和預測未來趨勢的信息。人工智能領域習慣稱知識發現，而數據庫領域習慣將其稱為數據挖掘。

　　2.2數據挖掘的基本過程

　　數據挖掘過程包括對問題的理解和提出、數據收集、數據處理、數據變換、數據挖掘、模式評估、知識表示等過程，以上的過程不是一次完成的，其中某些步驟或者全過程可能要反復進行。對問題的理解和提出在開始數據挖掘之前，最基礎的工作就是理解數據和實際的業務問題，在這個基礎之上提出問題，對目標作出明確的`定義。

　　2.3數據挖掘常用的算法

　　2.3.1分類分析方法：是通過分析訓練集中的數據，為每個類別做出準確的描述或建立分析模型或挖掘出分類規則，以便以后利用這個分類規則對其它數據庫中的記錄進行分類的方法。2.3.2決策樹算法：是一種常用于分類、預測模型的算法，它通過將大量數據有目的的分類，從而找到一些有價值的、潛在的信息。它的主要優點是描述簡單，分類速度快，特別適合大規模的數據處理。2.3.3聚類算法：聚類分析處理的數據對象的類是未知的。聚類分析就是將對象集合分組為由類似的對象組成的多個簇的過程。在同一個簇內的對象之間具有較高的相似度，而不同簇內的對象差別較大。2.3.4關聯規則算法：側重于確定數據中不同領域之間的關系，即尋找給定數據集中的有趣聯系。提取描述數據庫中數據項之間所存在的潛在關系的規則，找出滿足給定支持度和置信度閾值的多個域之間的依賴關系。

　　在以上各種算法的研究中，比較有影響的是關聯規則算法。

　　3教學評估體系

　　評價指標體系是教學評估的基礎和依據，對評估起著導向作用，因此制定一個科學全面的評價指標體系就成為改革、完善評價的首要目標。評價指標應以指導教學實踐為目的，通過評價使教師明確教學過程中應該肯定的和需要改進的地方;以及給出設計評價指標的導向問題。

　　3.1教學評估體系的構建方法

　　層次分析法(簡稱AHP法)是美國運籌學家T·L·Saaty教授在20世紀70年代初期提出的一種簡便、靈活而又實用的多準則決策的系統分析方法，其原理是把一個復雜問題分解、轉化為定量分析的方法。它需要建立關于系統屬性的各因素多級遞階結構，然后對每一層次上的因素逐一進行比較，得到判斷矩陣，通過計算判斷矩陣的特征值和特征向量，得到其關于上一層因素的相對權重，并可自上而下地用上一層次因素的相對權重加權求和，求出各層次因素關于系統整體屬性(總目標層)的綜合重要度。

　　3.2構建教學評估指標體系的作用

　　3.2.1構建的教學評估指標，作為挖掘庫選擇教學信息屬性的依據。

　　3.2.2通過AHP方法，能篩選出用來評價教學質量的相關重要屬性，從而入選為挖掘庫字段，這樣就減去了挖掘庫中對于挖掘目標來說影響較小的屬性，進而大大減少了挖掘的工作量，提高挖掘效率。3.2.3通過構建教學評估指標，減少了挖掘對象的字段，從而避免因挖掘字段過多，導致建立的決策樹過大，出現過度擬合挖掘對象，進而造成挖掘規則不具有很好的評價效果的現象。3.2.4提高教學質量評估實施工作的效率。

　　4數據挖掘在教學評估中的應用

　　4.1學習效果評價學習評價是教育工作者的重要職責之一。評價學生的學習情況，既對學生起到信息反饋和激發學習動機的作用，又是檢查課程計劃、教學程序以至教學目的的手段，也是考查學生個別差異、便于因材施教的途徑。評價要遵循“評價內容要全面、評價方式要多元化、評價次數要多次化，注重自評與互評的有機結合”的原則。利用數據挖掘工具，對教師業務檔案數據庫、行為記錄數據庫、獎勵處罰數據庫等進行分析處理，可以即時得到教師教學的評價結果，對教學過程出現的問題進行及時指正。

　　另外，這種系統還能夠克服教師主觀評價的不公正、不客觀的弱點，減輕教師的工作量。

　　4.2課堂教學評價

　　課堂教學評價不僅對教學起著調節、控制、指導和推動作用，而且有很強的導向性，是學校教學管理的重要組成部分，是評價教學工作成績的主要手段。實現對任課教師及教學組織工作效果做出評價，但是更重要的目的是總結優秀的教學經驗，為教學質量的穩定提高制定科學的規范。學校每學期都要搞課堂教學評價調查，積累了大量的數據。利用數據挖掘技術，從教學評價數據中進行數據挖掘，將關聯規則應用于教師教學評估系統中，探討教學效果的好壞與老師的年齡、職稱、學歷之間的聯系;確定教師的教學內容的范圍和深度是否合適，選擇的教學媒體是否適合所選的教學內容和教學對象;講解的時間是否恰到好處;教學策略是否得當等。從而可以及時地將挖掘出的規則信息反饋給教師。管理部門據此能合理配置班級的上課教師，使學生能夠較好地保持良好的學習態度，從而為教學部門提供了決策支持信息，促使教學工作更好地開展。

　　結束語

　　數據挖掘作為一種工具，其技術日趨成熟，在許多領域取得了廣泛的應用。在教育領域里，隨著數據的不斷累積，把數據挖掘技術應用到教學評價系統中，讓領導者能夠從中發現教師教學活動中的主要問題，以便及時改進，進而輔助領導決策做好學校管理，提高學校管理能力和水平，同時通過建立有效的教學激勵機制來達到提高教學質量的目的。這一研究對發展中的職業教育教學管理提出了很好的建議，為教學管理工作的計算機輔助決策增添了新的內容。將數據挖掘技術應用于中職教學評估，設計開發一套行之有效的課堂教學評價系統，是下一步要做的工作，必將有力推動職業教育的快速發展。