（实用）数据挖掘论文
无论是身处学校还是步入社会，大家最不陌生的就是论文了吧，论文是描述学术研究成果进行学术交流的一种工具。为了让您在写论文时更加简单方便，下面是小编为大家整理的数据挖掘论文，欢迎大家分享。
数据挖掘论文1
1理论研究
1.1客户关系管理
客户关系管理的目标是依靠高效优质的服务吸引客户，同时通过对业务流程的全面优化和管理，控制企业运行成本。客户关系管理是一种管理理念，将企业客户视作企业发展最重要的企业资源，采用企业服务优化等手段来管理客户关系。客户关系管理并不是单纯的信息技术或者管理技术，而是一种企业生物战略，通过对企业客户的分段充足，强化客户满意的行为，优化企业可盈利性，将客户处理工作上升到企业级别，不同部门负责与客户进行交互，但是整个企业都需要向客户负责，在信息技术的支持下实现企业和客户连接环节的自动化管理。
1.2客户细分
客户细分由美国学者温德尔史密斯在20世纪50年代提出，认为客户细分是根据客户属性将客户分成集合。现代营销学中的客户细分是按照客户特征和共性将客户群分为不同等级或者子群体，寻找相同要素，对不同类别客户心理与需求急性研究和评估，从而指导进行企业服务资源的分配，是企业获得客户价值的一种理论与方法。因此我们注意到，客户细分其实是一个分类问题，但是却有着显著的特点。
1.2.1客户细分是动态的企业不断发展变化，用户数据不断积累，市场因素的变化，都会造成客户细分的变化。所以客户细分工作需要根据客户情况的变化进行动态调整，
减少错误分类，提高多次细分中至少有一次是正确分类的可能性。
1.2.2受众多因素影响
随着时间的推移，客户行为和心理会发生变化，所以不同时间的数据会反映出不同的规律，客户细分方法需要在变化过程中准确掌握客户行为的规律性。
1.2.3客户细分有不同的分类标准
一般分类问题强调准确性，客户关系管理则强调有用性，讲求在特定限制条件下实现特定目标。
1.3数据挖掘
数据挖掘就是从大型数据库数据中提取有价值的、隐含的、事前未知的潜在有用信息。数据挖掘技术不断发展，挖掘对象不再是单一数据库，已经逐渐发展到文件系统、数据集合以及数据仓库的挖掘分析。
2客户细分的数据挖掘
2.1逻辑模型
客户数据中有着若干离散客户属性和连续客户属性，每个客户属性为一个维度，客户作为空间点，全部客户都能够形成多为空间，作为客户的属性空间，假设A={A1，A2,…Am}是一组客户属性，属性可以是连续的，也可以离散型，这些属性就形成了客户m维属性空间。同时设g是一个描述客户属性的一个指标，f(g)是符合该指标的客户集合，即为概率外延，则任一确定时刻都是n个互不相交集合。在客户价值概念维度上，可分为“有价值客户”“潜在价值客户”“无价值客户”三种类型，定义RB如下：(1)显然RB是一个等价关系，经RB可分类属性空间为若干等价类，每个等价类都是一个概念类，建立客户细分，就是客户属性空间和概念空间映射关系的建立过程。
2.2客户细分数据挖掘实施
通过数据库已知概念类客户数据进行样本学习和数据挖掘，进行客户属性空间与概念空间映射的自动归纳。首先确定一组概念类已知客户集合。首先确定一个映射：p：C→L，使，如果，则。，求p(c)确定所属概念类。数据部分有客户数据存储和概念维数据构成，客户数据存储有企业全部内在属性、外在属性以及行为属性等数据，方法则主要有关联规则分析、深井网络分类、决策树、实例学习等数据挖掘方法，通过对客户数据存储数据学习算法来建立客户数据和概念维之间的映射关系。
2.3客户细分数据分析
建立客户动态行为描述模型，满足客户行为非确定性和非一致性要求，客户中心的管理体制下，客户细分影响企业战术和战略级别决策的生成，所以数据挖掘要能够弥补传统数据分析方法在可靠性方面的缺陷。
2.3.1客户外在属性
外在属性有客户地理分布、客户组织归属情况和客户产品拥有情况等。客户的组织归属是客户社会组织类型，客户产品拥有情况是客户是否拥有或者拥有哪些与其他企业或者其他企业相关产品。
2.3.2内在属性
内在属性有人口因素和心理因素等，人口因素是消费者市场细分的重要变量。相比其他变量，人口因素更加容易测量。心理因素则主要有客户爱好、性格、信用情况以及价值取向等因素。
2.3.3消费行为
消费行为属性则重点关注客户购买前对产品的`了解情况，是客户细分中最客观和重要的因素。
2.4数据挖掘算法
2.4.1聚类算法
按照客户价值标记聚类结果，通过分类功能，建立客户特征模型，准确描述高价值客户的一些特有特征，使得企业在之后的市场活动中能够迅速发现并抓住类似的高价值客户，全面提高客户的整体价值水平。通常都采用中心算法进行客户的聚类分析，分析涉及的字段主要有客户的基本信息以及与客户相关业务信息，企业采用中心算法，按照企业自身的行业性质以及商务环境，选择不同的聚类分析策略，有主属性聚类分析和全属性聚类分析两类。主属性聚类分析是企业根据在企业标度变量中选择主要弧形作为聚类分析变量。通常区间标度变量选用的度量单位会对聚类分析结果产生很大影响，选择的度量单位越小，就会获得越大的可能值域，对聚类结果的影响也就越大。
2.4.2客户分析预测
行业竞争愈加激烈，新客户的获得成本越来越高，在保持原有工作价值的同时，客户的流失也受到了企业的重视。为了控制客户流失，就需要对流失客户的数据进行认真分析，找寻流失客户的根本原因，防止客户的持续流失。数据挖掘聚类功能同样能够利用在客户流失数据分析工作中，建立基于流失客户数据样本库的分类函数以及分类模式，通过模型分析客户流失因素，能够获得一个最有可能流失的客户群体，同时编制一个有针对性的挽留方案。之后对数据进行分析并利用各种数据挖掘技术和方法在多个可供选择的模型中找出最佳模型。初始阶段，模型的拟合程度可能不理想，但是随着模型的不断更换和优化，最终就有可能找出合适的模型进行数据描述并挖掘出流失数据规律。通常模拟模型都通过数据分析专业和业务专家协作完成，采用决策树、贝叶斯网络、神经网络等流失分析模型，实现客户行为的预测分析。
3结语
从工业营销中的客户细分观点出发，在数据挖掘、客户关系管理等理论基础上，采用统计学、运筹学和数据挖掘技术，对客户细分的数据挖掘方法进行了研究，建立了基于决策树的客户细分模型，是一种效率很高的管理工具。
作者:区嘉良 吕淑仪 单位:中国石化广东石油分公司
数据挖掘论文2
摘 要：支持向量机(Support Vector Machine, SVM)是数据挖掘和机器学习中的一个很有效的工具。结合支持向量机在数据挖掘和机器学习中的应用, 介绍了支持向量机的基本原理, 发展方向及其研究热点。
关键词：支持向量机; 数据挖掘; 机器学习オ
1 SVM的提出和基本思想
支持向量机是Vapnik等人提出的，在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中表现出许多特有的优势,已应用于手写体识别、三维目标识别、人脸识别、文本图像分类等实际问题中，性能优于已有的学习方法，表现出良好的学习能力。它是从线性可分情况下的线性分类面发展而来的，接着利用核函数很好的解决了非线性可分情况。
2 支持向量机的几个发展
（1）模糊支持向量机，引入样本对类别的隶属度函数，这样每个样本对于类别的影响是不同的，这种理论的应用提高了SVM的抗噪声的能力，尤其适合在未能完全揭示输入样本特性的情况下。
（2）最小二乘支持向量机。这种方法是在1999年提出，经过这几年的发展，已经应用要很多相关的领域。研究的问题已经推广到：对于大规模数据集的处理；处理数据的鲁棒性；参数调节和选择问题；训练和仿真。
（3）加权支持向量机（有偏样本的加权，有偏风险加权）。
（4）主动学习的支持向量机。主动学习在学习过程中可以根据学习进程，选择最有利于分类器性能的样本来进一步训练分类器，特能有效地减少评价样本的数量。
（5）粗糙集与支持向量机的结合。首先利用粗糙集理论对数据的属性进行约简，能在某种程度上减少支持向量机求解计算量。
（6）基于决策树的支持向量机。对于多类问题，采用二岔树将药分类的样本集构造出一系列的两类问题，每个两类构造一个SVM。
（7）分级聚类的支持向量机。基于分级聚类和决策树思想构建多类svm，使用分级聚类的方法，可以先把n-1个距离较近的'类别结合起来，暂时看作一类，把剩下的一类作为单独的一类，用svm分类，分类后的下一步不再考虑这单独的一类，而只研究所合并的n-1类，再依次下去。
（8）算法上的提高。Vapnik在1995年提出了一种称为“chunking”的块算法，即如果删除矩阵中对应Lagrange乘数为0的行和列，将不会影响最终结果。Osuna提出了一种分解算法，应用于人脸识别领域。Joachims在1998年将Osuna提出的分解策略推广到解决大型SVM学习的算法。Platt于1998年提出了序贯最小优化每次的工作集中只有2个样本。
（9）核函数的构造和参数的选择理论研究。基于各个不同的应用领域，可以构造不同的核函数，能够或多或少的引入领域知识。现在核函数广泛应用的类型有：多项式逼近、贝叶斯分类器、径向机函数、多层感知器。参数的选择现在利用交叉验证的方法来确认。
（10）支持向量机从两类问题向多类问题的推广。Weston在1998年提出的多类算法为代表。在经典svm理论的基础上，直接在目标函数上进行改进，重新构造多值分类模型，建立k分类支持向量机。通过sv方法对新模型的目标函数进行优化，实现多值分类。
一对多（one-against-rest）——Vapnik提出的,k类——k个分类器，第m个分类器将第m类与其余的类分开，也就是说将第m类重新标号为1，其他类标号为-1。完成这个过程需要计算k个二次规划，根据标号将每个样本分开，最后输出的是两类分类器输出为最大的那一类。不足：容易产生属于多类别的点（多个1）和没有被分类的点（标号均为-1）——不对，训练样本数据大，训练困难，推广误差无界。
层（数分类方法），是对一对一方法的改进，将k个分类合并为两个大类，每个大类里面再分成两个子类，如此下去，直到最基本的k个分类，这样形成不同的层次，每个层次都用svm来进行分类——1对r-1法，构建k-1个分类器，不存在拒绝分类区。
3 主要研究热点
从上面的发展中，我们可以总结出，目前支持向量机有着几方面的研究热点：核函数的构造和参数的选择；支持向量机从两类问题向多类问题的推广；更多的应用领域的推广；与目前其它机器学习方法的融合；与数据预处理（样本的重要度、属性的重要度、特征选择等）方法的结合。
参考文献
［1］@张学工.统计学习理论的本质［M］.北京：清华大学出版社，20xx.
［2］@NelloCristianini,JohnShawe-Taylor.支持向量机导论［M］.北京：电子工业出版社，20xx.
数据挖掘论文3
摘 要：数据挖掘技术在各行业都有广泛运用，是一种新兴信息技术。而在线考试系统中存在着很多的数据信息，数据挖掘技在在线考试系统有着重要的意义，和良好的应用前景，从而在众多技术中脱颖而出。本文从对数据挖掘技术的初步了解，简述数据挖掘技术在在线考试系统中成绩分析，以及配合成绩分析，完善教学。
关键词：数据挖掘技术；在线考试；成绩分析 ；完善教学
随着计算机网络技术的快速发展，计算机辅助教育的不断普及，在线考试是一种利用网络技术的重要辅助教育手段，其改革有着重要的意义。数据挖掘技术作为一种新兴的信息技术，其包括了人工智能、数据库、统计学等学科的内容，是一门综合性的技术。这种技术的主要特点是对数据库中大量的数据进行抽取、转换和分析，从中提取出能够对教师有作用的关键性数据。将其运用于在线考试系统中，能够很好的处理在线考试中涉及到的数据，让在线考试的实用性和高效性得到进一步的增强，帮助教师更加快速、完整的统计考试信息，完善教学。
1.初步了解数据挖掘技术
数据挖掘技术是从大量数据中"挖掘"出对使用者有用的知识，即从大量的、随机的、有噪声的、模糊的、不完全的实际应用数据中，"挖掘"出隐含在其中但人们事先却不知道的，而又是对人们潜在有用的信息与知识的整个过程。
目前主要的商业数据挖掘系统有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，还有 CoverStory， Knowledge Discovery，Quest，EXPLORA， DBMiner，Workbench等。
2.数据挖掘在在线考试中的主要任务
2.1数据分类
数据挖掘技术通过对数据库中的数据进行分析，把数据按照相似性归纳成若干类别，然后做出分类，并能够为每一个类别都做出一个准确的描述，挖掘出分类的规则或建立一个分类模型。
2.2数据关联分析
数据库中的数据关联是一项非常重要，并可以发现的知识。数据关联就是两组或两组以上的数据之间有着某种规律性的联系。数据关联分析的作用就是找出数据库中隐藏的联系，从中得到一些对学校教学工作管理者有用的信息。就像是在购物中，就可以通过顾客的购买物品的联系，从中得到顾客的购买习惯。
2.3预测
预测是根据已经得到的数据，从而对未来的情况做出一个可能性的分析。数据挖掘技术能自动在大型的数据库中做出一个较为准确的分析。就像是在市场投资中，可以通过各种商品促销的数据来做出一个未来商品的促销走势。从而在投资中得到最大的回报。
3.数据挖掘的方法
数据挖掘技术融合了多个学科、多个领域的知识与技术，因此数据挖掘的方法也呈现出很多种类的形式。就目前的统计分析类的数据挖掘技术的角度来讲，光统计分析技术中所用到的数据挖掘模型就回归分析、逻辑回归分析、有线性分析、非线性分析、单变量分析、多变量分析、最近邻算法、最近序列分析、聚类分析和时间序列分析等多种方法。数据挖掘技术利用这些方法对那些异常形式的数据进行检查，然后通过各种数据模型和统计模型对这些数据来进行解释，并从这些数据中找出隐藏在其中的商业机会和市场规律。另外还有知识发现类数据挖掘技术，这种和统计分析类的数据挖掘技术完全不同，其中包括了支持向量机、人工神经元网络、遗传算法、决策树、粗糙集、关联顺序和规则发现等多种方法。
4.数据挖掘在考试成绩分析中的几点应用
4.1运用关联规则分析教师的年龄对学生考试成绩的影响
数据挖掘技术中的关联分析在教学分析中，是一种使用频繁，行之有效的方法，它能挖掘出大量数据中项集之间之间有意义的关联联系，帮助知道教师的教学过程。例如在如今的一些高职院校中，就往往会把学生的英语四六级过级率，计算机等级等，以这些为依据来评价教师的教学效果。将数据挖掘技术中的关联规则运用于考试的成绩分析当中，就能够挖掘出一些对学生过级率产生影响的因素，对教师的教学过程进行重要的指导，让教师的教学效率更高，作用更强。
还可以通过关联规则算法，先设定一个最小可信度和支持度，得到初步的关联规则，根据相关规则，分析出教师的组成结构和过级率的影响，从来进行教师队伍的结构调整，让教师队伍更加合理。
4.2采用分类算法探讨对考试成绩有影响的.因素
数据挖掘技术中的分类算法就是对一组对象或一个事件进行归类，然后通过这些数据，可以进行分类模型的建立和未来的预测。分类算法可以进行考试中得到的数据进行分类，然后通过学生的一些基本情况进行探讨一些对考试成绩有影响的因素。分类算法可以用一下步骤实施：
4.2.1数据采集
这种方法首先要进行数据采集，需要这几方面的数据，学生基本信息（姓名、性别、学号、籍贯、所属院系、专业、班级等）、学生调查信息（比如学习前的知识掌握情况、学习兴趣、课堂学习效果、课后复习时间量等）、成绩（学生平常学习成绩，平常考试成绩，各种大型考试成绩等）、学生多次考试中出现的易错点（本次考试中出现的易错点，以往考试中出现的易错点）
4.2.2数据预处理
（1）数据集成。把数据采集过程中得到的多种信息，利用数据挖掘技术中的数据库技术生产相应的学生考试成绩分析基本数据库。（2）数据清理。在学生成绩分析数据库中，肯定会出现一些情况缺失，对于这些空缺处，就需要使用数据清理技术来进行这些数据库中数据的填补遗漏。例如，可以采用忽略元组的方法来删除那些没有参加考试的学生考试数据已经在学生填写的调查数据中村中的空缺项。（3）数据转换。数据转换主要功能是进行进行数据的离散化操作。在这个过程中可以根据实际需要进行分类，比如把考试成绩从0~59的分到较差的一类，将60到80分为中等类，81到100分为优秀等。（4）数据消减。数据消减的功能就是把所需挖掘的数据库，在消减的过程又不能影响到最终的数据挖掘结果。比如在分析学生的基本学习情况的影响因素情况中，学生信息表中中出现的字段很多，可以选择性的删除班别、籍贯等引述，形成一份新的学生基本成绩分析数据表。
4.2.3利用数据挖掘技术，得出结论
通过数据挖掘技术在在线考试中的应用，得出这些学生数据的相关分析，比如说学生考试中的易错点在什么地方，学生考试成绩的自身原因，学生考试成绩的环境原因，教师队伍的搭配情况等等，从中得出如何调整学校教学资源，教师的教学方案调整等等，从而完善学校对学生的教学。
5.结语
数据挖掘技术在社会各行各业中都有一定程度的使用，基于其在数据组织、分析能力、知识发现和信息深层次挖掘的能力，在使用中取得了显著的成效，但数据挖掘技术中还存在着一些问题，例如数据的挖掘算法、预处理、可视化问题、模式识别和解释等等。对于这些问题，学校教学管理工作者要清醒的认识，在在线考试系统中对数据挖掘信息做出合理的使用，让数字挖掘技术在在线考试系统中能够更加有效的发挥其长处，避免其在在线考试系统中的的缺陷。
参考文献：
[1]胡玉荣.基于粗糙集理论的数据挖掘技术在高校学生成绩分析中的作用[J].荆门职业技术学院学报,20xx,12(22):12.
[2][加]韩家炜,堪博(Kam ber M.) .数据挖掘：概念与技术（第2版）[M]范明,译.北京:机械工业出版社,20xx.
[3]王洁.《在线考试系统的设计与开发》[J].山西师范大学学报,20xx(2).
[4] 王长娥.数据挖掘技术在教育中的应用[J].计算机与信息技术,20xx(11)
数据挖掘论文4
1数据挖掘技术和过程
1.1数据挖掘技术概述
发现的是用户感兴趣的知识；发现的知识应当能够被接受、理解和运用。也就是发现全部相对的知识，是具有特定前提与条件，面向既定领域的，同时还容易被用户接受。数据挖掘属于一种新型的商业信息处理技术，其特点为抽取、转化、分析商业数据库中的大规模业务数据，从中获得有价值的商业数据。简单来说，其实数据挖掘是一种对数据进行深入分析的方法。因此，可以描述数据挖掘为：根据企业设定的工作目标，探索与分析企业大量数据，充分揭示隐藏的、未知的规律性，并且将其转变为科学的方法。数据挖掘发现的最常见知识包括：
1.1.1广义知识体现相同事物共同性质的知识，是指类别特点的概括描述知识。按照数据的微观特点对其表征的、具有普遍性的、极高概念层次的知识积极发现，是对数据的高度精炼与抽象。发现广义知识的方法与技术有很多，例如数据立方体和归约等。
1.1.2关联知识体现一个事件与其他事件之间形成的关联知识。假如两项或者更多项之间形成关联，则其中一项的属性数值就能够借助其他属性数值实行预测。
1.1.3分类知识体现相同事物共同特点的属性知识与不同事物之间差异特点知识。
1.2数据挖掘过程
1.2.1明确业务对象对业务问题清楚定义，了解数据挖掘的第一步是数据挖掘目的。挖掘结果是无法预测的，但是研究的问题是可预见的，仅为了数据挖掘而数据挖掘一般会体现出盲目性，通常也不会获得成功。基于用户特征的电子商务数据挖掘研究刘芬（惠州商贸旅游高级职业技术学校，广东惠州516025）摘要：随着互联网的出现，全球范围内电子商务正在迅速普及与发展，在这样的环境下，电子商务数据挖掘技术应运而生。电子商务数据挖掘技术是近几年来数据挖掘领域中的研究热点，基于用户特征的电子商务数据挖掘技术研究将会解决大量现实问题，为企业确定目标市场、完善决策、获得最大竞争优势，其应用前景广阔，促使电子商务企业更具有竞争力。主要分析了电子商务内容、数据挖掘技术和过程、用户细分理论，以及基于用户特征的电子商务数据挖掘。
1.2.2数据准备第一选择数据：是按照用户的挖掘目标，对全部业务内外部数据信息积极搜索，从数据源中获取和挖掘有关数据。第二预处理数据：加工选取的数据，具体对数据的完整性和一致性积极检查，并且处理数据中的噪音，找出计算机丢失的数据，清除重复记录，转化数据类型等。假如数据仓库是数据挖掘的对象，则在产生数据库过程中已经形成了数据预处理。
1.2.3变换数据转换数据为一个分析模型。这一分析模型是相对于挖掘算法构建的。构建一个与挖掘算法适合的分析模型是数据挖掘获得成功的重点。可以利用投影数据库的相关操作对数据维度有效降低，进一步减少数据挖掘过程中数据量，提升挖掘算法效率。
1.2.4挖掘数据挖掘获得的经济转化的数据。除了对选择科学挖掘算法积极完善之外，其余全部工作都自行完成。整体挖掘过程都是相互的，也就是用户对某些挖掘参数能够积极控制。
1.2.5评价挖掘结果这个过程划分为两个步骤：表达结果和评价结果。第一表达结果：用户能够理解数据挖掘得到的模式，可以通过可视化数据促使用户对挖掘结果积极理解。第二评价结果：用户与机器对数据挖掘获得的模式有效评价，对冗余或者无关的'模式及时删除。假如用户不满意挖掘模式，可以重新挑选数据和挖掘算法对挖掘过程科学执行，直到获得用户满意为止。
2用户细分理论
用户细分是指按照不同用户的属性划分用户集合。目前学术界和企业界一般接受的是基于用户价值的细分理论，其不仅包含了用户为企业贡献历史利润，还包含未来利润，也就是在未来用户为企业可能带来的利润总和。基于用户价值的细分理论选择客户当前价值与客户潜在价值两个因素评价用户。用户当前价值是指截止到目前用户对企业贡献的总体价值；用户潜在价值是指未来用户可能为企业创造的价值总和。每个因素还能够划分为两个高低档次，进一步产生一个二维的矩阵，把用户划分为4组，价值用户、次价值用户、潜在价值用户、低价值用户。企业在推广过程中根据不同用户应当形成对应的方法，投入不同的资源。很明显对于企业来说价值用户最重要，被认为是企业的玉质用户；其次是次价值用户，被认为是金质用户，虽然数量有限，却为企业创造了绝大部分的利润；其他则是低价值用户，对企业来说价值最小，成为铅质用户，另外一类则是潜在价值用户。虽然这两类用户拥有较多的数量，但是为企业创造的价值有限，甚至很小。需要我们注意的是潜在价值用户利用再造用户关系，将来极有可能变成价值用户。从长期分析，潜在价值用户可以是企业的隐形财富，是企业获得利润的基础。将采用数据挖掘方法对这4类用户特点有效挖掘。
3电子商务数据挖掘分析
3.1设计问卷
研究的关键是电子商务用户特征的数据挖掘，具体包含了价值用户特征、次价值用户特征、潜在价值用户特征，对电子商务用户的认知度、用户的需求度分析。问卷内容包括3部分：其一是为被调查者介绍电子商务的概念与背景；其二是具体调查被调查对象的个人信息，包含了性别、年龄、学历、感情情况、职业、工作、生活地点、收入、上网购物经历；其三是问卷主要部分，是对用户对电子商务的了解、需求、使用情况的指标设计。
3.2调查方式
本次调查的问卷主体是电脑上网的人群，采用随机抽象的方式进行网上访问。一方面采用大众聊天工具，利用电子邮件和留言的方式发放问卷，另一方面在大众论坛上邀请其填写问卷。
3.3数据挖掘和结果
（1）选择数据挖掘的算法利用Clementine数据挖掘软件，采用C5.O算法挖掘预处理之后数据。
（2）用户数据分析
1）电子商务用户认知度分析按照调查问卷的问题“您知道电子商务吗？”得到对电子商务用户认知情况的统计，十分了解20.4%，了解30.1%，听过但不了解具体使用方法40.3%，从未听过8.9%。很多人仅听过电子商务，但是并不清楚具体的功能与应用方法，甚至有一小部分人没有听过电子商务。对调查问卷问题“您听过电子商务的渠道是什么？”，大部分用户是利用网了解电子商务的，占40.2%；仅有76人是利用纸质报刊杂志上知道电子商务的并且对其进行应用；这也表明相较于网络宣传纸质媒体推广电子商务的方法缺乏有效性。
2）电子商务用户需求用户希求具体是指使用产品服务人员对应用产品或服务形成的需求或者期望。按照问题“假如你曾经使用电子商务，你觉得其用途怎样，假如没有使用过，你觉得其对自己有用吗？”得到了认为需要和十分需要的数据，觉得电子商务有用的用户为40.7%，不清楚是否对自己有用的用户为56.7%，认为不需要的仅有2.4%。
3）电子商务用户应用意愿应用意愿是指消费者对某一产品服务进行应用或者购买的一种心理欲望。按照问题“假如可以满足你所关心的因素，未来你会继续应用电子商务吗？”获得的数据可知，在满足各种因素时，将来一年之内会应用电子商务的用户为78.2%，一定不会应用电子商务的用户为1.4%。表明用户形成了较为强烈的应用电子商务欲望，电子商务发展前景很好。基于用户特征的电子商务数据研究，电子商务企业通过这一结果能够更好地实行营销和推广，对潜在用户积极定位，提高用户体验，积极挖掘用户价值。分析为企业准确营销和推广企业提供了一个有效的借鉴。
4结语
互联网中数据是最宝贵的资源之一，大量数据中包含了很大的潜在价值，对这些数据深入挖掘对互联网商务、企业推广、传播信息发挥了巨大的作用。近些年来，数据挖掘技术获得了信息产业的极大重视，具体原因是出现了大量的数据，能够广泛应用，并且需要转化数据成为有价值的信息知识。通过基于用户特征的电子商务数据挖掘研究，促使电子商务获得巨大发展机会，发现潜在用户，促使电子商务企业精准营销。
数据挖掘论文5
［摘要］处于大数据时代这一环境内，数据生成在方方面面，教育这一行业也囊括其内，大量原本无法紧抓、量化的教学讯息均变换成了数据施以储藏与处理。新时期起始，是否可以发掘与运用潜藏在教学相关数据中还没有挖掘出来的价值，促使开放型教育或是成人型教育这类行业得以革新，关联到教学相关工作中对于大数据与其潜藏的各类价值与作用的认知、心态和数据发掘层次。
［关键词］开放教育;大数据思维;数据挖掘
大数据思维即借助大数据相关的思想、理念以思索并清除问题的一类方式。大数据相应的思想与理念即借助大数据以凸显出事物发展进程中的各类步骤、因素等，处于这一前提之下，借助构建各式模型、方法施以把控，进而达成精确清除各式问题这一目标。同时，数据能够凸显出问题，数据还能够引导问题得以清除。借用大数据相关的理念，开放型教育相关的工作者可以全方位紧依并发掘教学本身的潜藏实际，调研教学相应的革新及进步。
一、开放型教育行业内部教学相关数据的运用问题
虽然开放型教育这一行业早就生成了“大数据库存”，不过，学校内部缺少对于数据本身的汇集监管及科学运用，对于数据相应的运用极为狭隘，许多数据仅储藏在数据库内，极难自其内找出具备规律与价值的一类讯息，这类状况大体上囊括了如下几大模块:
(一)业务机构较难予以数据相应的正确需要
学校内部的业务机构对于数据本身的搜集、归整、调研大多由于业务驱使，业务进程完成过后，数据就会被潜藏，数据调研处在被动这一状况内。另外，许多业务机构并未知晓大数据相应的运用价值与区域，还没有生成大数据这一观念以引领各项工作的实施，处于具体的工作内，极难予以大数据相应的正确需要:要想改良某一业务，所需哪类数据，这类数据要从哪类渠道内获得，搜集的数据应依据怎样的规范施以归整、发掘与调研，数据本身的可视化操作要开展至哪种程度等，均不具备明晰的规范。
(二)对数据开展运用被渠道与技术所约束
学校内部各个层级与各个种类的学习体系、讯息监管体系的数据总量极多，然而，对于数据本身的储存与运用却较低。就数据相应的储藏与归整而言，存在数据种类多元化、数据读取受限、储藏负担、体系特性受限、数据调研成效较低、数据不够安全等问题。例如，开放型教育相关的教务监管体系，大量的学习成绩有关数据已经大于原本体系本身的储藏与调研一类能力，使得对数据相应的归整留存在简易的查阅、归整、打印等步骤内，没有对数据施以深层次调研，也没有收获对教学一类工作具备益处的讯息。
(三)现行的数据调研极为分散与分裂
处于大数据这一时代内，要着眼于生成部门本身各大模块数据、数据库存、多媒体数据、各大渠道数据、各大讯息媒介数据间的关联性，力争最大程度地运用数据。然而，现存的教育相关数据依旧存在机构化、部门化一类问题，数据体现出分裂、分散等状况，数据调研也极少注重数据间的关联性。例如。教务处会定期归整每个学期相应的在籍生总量、各大专业学生总量、设立科目明细、学期选课学生总量、学生上课率、按时毕业率、学位获得率、退学率、终结性考试合格率一类数据，然而，却较少发掘这类数据间的关联性与干涉关系，也没有发掘各个机构数据间的关联性。
(四)不具备专业的数据调研岗位与人才
大数据这一时代予以了大量新兴的观念与技术，具备与原本全然不一的数据储藏与归整方法，然而，现存的体系监管者、数据库监管者依旧会运用原本的数据库监管体系，短时间内极难配备面对今后的数据调研技艺。其原因:其一，学校本身对于数据调研有关人才与岗位相应的需要态度还没有明晰;其二，新兴技术的运用条件极为繁杂，与大量数据相关的技术在成熟程度与可查看性方面比原数据库和数据监管配备更差，能够运用到辅助体系的监管者也极少。
二、大数据相关思维对于开放型教育各式数据发掘的启迪
(一)从高至低生成与教学监管相应的数据思维
现阶段，广播电视大学等正朝着开放型大学进行转变，成人学校的办学类型、办学面积、专业构造与总量、师生资源及其所处的环境均会发生变化。对于开放型教育相关的数据施以发掘及调研，能够辅助成人一类学校获取办学定位信息，提升教学、监管本身的合理性，还给学校改良并增强宏观方面的监管予以了有价值的监测方法与评测技术。大数据相关思维获得推行与运用，规定学校内部的监管方法、构造、技术都要与大数据这一时代相符。所以，应在地区或是学校内部生成总体的大数据相关战略，并把此当作学校本身的关键目标，借助大数据相关的思维把讯息化教学、讯息化监管、远端教育扶持服务及学校平日的各类工作加以归整，借助调节化的方法，全部机构一同训练并提升搜集、储藏、监管、调研与共享大量数据需要的技术及思维，逐渐促使数据监管本身的常态化、时时化、开放化与网络化得以实现。
(二)以智慧型校园助推教学监管智能化
现如今，物联网与云计算得以生成，校园内部的讯息化构建要尽早从数字型校园朝智慧型校园转变。构建智慧型校园，需将传感器融汇至校园内部的各类体系内，把校园监管的各式软件体系渠道融汇至校园云，促使网络、物联网、云得以关联与联通，据此能够促使校园内部时时数据的收获、储藏与调研得以实现，进而给学校本身的进步与教学运用予以科学的决策凭据，智慧型校园即教育讯息化构建的一大实体，对于践行大数据本身的价值来说不可或缺。另外，智慧型校园还囊括了大数据相关的规范系统、校园内部的数字化生态条件与相关的讯息化组织监管系统等模块的构建。从基本设备构建着手，逐渐实施基于云计算的大数据运用，促使教师自身的教学动作、学生远端的学习动作、学生本身的特性特点等得以调研与评测，给促使学生身心进步予以适宜的引领与辅助，予以学校运作所需的时时动态数据，助推教学监管得以合理化与智能化。
(三)全方位发掘并调研现存的各类数据
处于大数据这一时代，数据种类多元，不单具备构造化数据，还掺杂了许多半构造化与非构造化数据。把握、调研半构造化与非构造化数据本身的能力对于许多学校而言是一项极大的挑战。学校要把构造化数据发掘当作大数据相关思维运用的着眼点，关注搜集并储藏用户讯息与动作数据，为今后各式运用做好全方位的准备。同时，借用现存的数据调研方法，凭借数据引领开放型教育本身的进步。处于初始运用时期，应自教学数据、监管数据以对教育数据施以发掘。1．网络教学这一渠道相关的数据发掘。学习者自身特点辨别:辨别学习者本身的.特点，尤其是学习者群体相应的特点，并凭借某类核心特点对学习者群体施以区分，促使前阶段的教学相关设计得以全方位践行，并给个体化学习的开展予以凭据。例如，“学生总量归整及趋向评测”“学生自身的特点归类及调研”等。学习者在线开展学习动作调研:在网络教学这一渠道内师生开展学习期间的各类数据，对教师与学生自身的动作方法，如登入、查阅资源、发帖、训练一类动作与动作生成的时间，加上各式资源、教学模块的运用状况施以归整、可视化与发掘。例如，“学生登入动作调研”“学生资源查阅方法调研”“师生互动渠道调研”“学生动作干涉要素调研”等等。师生互动调研:对网络教学相关渠道互动论坛内的数据施以调研，辅助教师评判学生对于教学目的的把握状况，方便对学生随时施以回馈与引导。2．教育监管讯息这一体系相关的数据发掘。教师相关的监管:从人事讯息有关的数据库、后勤讯息体系、教师监管与评测相关体系内发掘现存数据，对学校处于人才引用、教师成绩评测、教师进步、职业计划、后勤监管、教育决策扶持体系一类模块予以迅速、正确的决策辅助。学生方面的监管:鉴于学籍相关的数据库、招生相关的数据库实施数据发掘，改良学生方面的监管工作，给学校内部的就业引导、毕业生跟踪、科目设立、招生决策等予以优良的辅助。例如，发掘学生自身的修业成果数据、对毕业生自身的特点施以调研、毕业成果干涉要素与毕业时间干涉要素调研、毕业成果评测规定与毕业时间评测规定等。
(四)全方位开展数据式人才准备
处于大数据这一时代内，学校内部的监管决策、教学相关的决策与对成人学习者相应的学习扶持决策均要依靠大量数据的调研成果，数据调研及发掘会逐步变成学校自身的常规工作，不单应关注增强各大机构相关工作者自身的数据调研能力，成人学校还应训练并准备如下人才:一是大数据监管方面的人才。处于大数据相关教育运用的初始时期，学校对于大数据监管方面人才需要的急迫性大于对于技术型人才的需要。讯息技术的全方位进步，原本的教学与监管相关经历有可能变成现阶段的约束。为了应对新时期的各式挑战，成人学校不单应设定专业的数据监管岗位，监管者还务必要自行变换思维方法，知晓借助数据开展思索与监管;务必知晓借助大数据相关的方式，以寻求适宜的解决方法。二是大数据技术方面的人才。想要对教育相关的数据施以全方位发掘，成人学校就要知晓大数据，还要有擅长调研大数据、深层次发掘大数据的各式专家。这类人才应总体把握数据调研、统计学、数学、机械学习与自然语言操作一类模块的知识。具体人才包括:数据方面的科学家，即具备数据调研能力，擅长各式算法，可以精准地处理数据;数据方面的架构者，即擅长各类开放型教育相关的业务，把握业务需要与业务总体构造，可以将数据与业务施以衔接;数据方面的工程者，即可以构建数据储藏、监管与处理的一类渠道，并扶持数据方面的科学家予以数学相关模型或是算法的运转。
三、结语
大数据时代对开放型教育与成人型教育相应的理念革新与教学革新予以了大量的机遇。大数据不单是一类实用工具，还是一类思维方式。开放型教育务必要自原本的小数据相关思维更快地变换成大数据相应的思维，进而与这一迅速的革新相符。借助对数据本身的收获、调研与智能化讯息发掘，给学校内部的监管、教学、服务予以具备价值的一类数据讯息，辅助学校生成合理的决策，给教学相关活动的改良施以客观的凭据。
参考文献:
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摘要：数据挖掘是指从海量数据中找到人们未知、可能有用的、隐藏的规则，可以通过关联分析、聚类分析、时序分析等各种算法发现一些无法通过观察图表得出的深层次原因。将计算机数据挖掘技术应用于高校学籍预警机制的研究中，在大量以往的教学管理数据库中挖掘出未知、可能有用的、隐藏的规则，促进教育的改革和发展。
关键词：数据挖掘;DataMining;学籍预警机制
本文针对学分制背景下高校学籍预警机制存在的问题和现状，用计算机数据挖掘（DataMining）技术对学籍预警机制进行分析，通过数据挖掘有关方法对搜集到的学生学籍数据进行分析和处理，以求能够挖掘出大量的隐含在学籍信息系统中的有价值的资源，用以预测可能发生的预警事件，为教学管理者进行危机管理提供帮助。随着高校招生规模不断扩大，如何保证高校的教学质量最终完成人才培养方案，成为一个重要的问题，具有重要研究价值。
一、高校学籍预警机制的现状及问题
20xx年8月教育部对“学籍预警”这一词语做出了解释：是一种高等教育管理方式。普通高校学籍的预警方式一般采用学校和院系双向管理，学校负责统一制定学籍预警标准，通过学习进度推进的不同阶段划分学分预警标准，在达到一定学分线开始预警，分为考勤预警、选课预警、成绩预警、学籍异动预警、毕业预警。根据高校教学管理系统，对缺课达到一定数目的学生进行提醒教育，期末统计学生完成的学分来评估学生学习情况，并预测学生是否能够完成培养方案，通过教师提供的学生考勤记录、作业情况以及课堂表现等，针对学生的具体情况对其预警。教学考核工作与学生思想政治工作在学生管理方面相对独立，主要是事先警示教育、事后跟踪管理。目前的学籍预警主要是单方向的，原有的学籍管理制度大都是传统的事后处理型，具有延迟性。只有出现严重的学籍异常后，才会触发预警机制，采取相应的对策解决问题，家长对学生的在校学习情况了解不清，了解不及时，比如之前学期表现良好的学生本学期出现网瘾状态而不能及时发现，往往会错过对该生的最佳教育期。传统的学籍预警机制无法做到提前预知，对学生的学习和生活状况无法实时监管，问题的根源也无法追踪。
二、数据挖掘技术
数据挖掘（DataMining）是指从海量数据中找到人们未知的、可能有用的、隐藏的规则，可以通过关联分析、聚类分析、时序分析等各种算法发现一些无法通过观察图表得出的`深层次原因。因此，将计算机数据挖掘技术应用于高校学籍预警机制的研究中，在大量以往的教学管理数据库中挖掘出未知的、可能有用的、隐藏的规则，促进教育的改革和发展。将计算机数据挖掘技术和传统的人力管理相结合，以学生为本，建立健全全方位学籍预警构架，做到“防微杜渐”，为学校顺利完成教育目标起到促进作用。
三、数据挖掘在学籍预警机制里的应用
随着计算机技术的进步，各大高校逐步建立了日益完善的学籍信息管理系统，累积了大量学籍信息数据库。目前，这些数据主要用来向各级管理部门上报和学校自行查看存档，但对于这些数据后面隐藏的价值并没有进行深度挖掘和利用，十分可惜。所以，应以高校学生信息管理系统为对象，研究深度数据挖掘的方法，“透过现象看本质”，综合分析出有价值的学籍预警信息，为管理提供参考。例如，学校发现高等数学等主干课的不及格率有逐年上升的趋势，一般认为是学习不认真所致，但做了很多工作效果并不明显，这时通过数据挖掘分析挖掘最近10年所有有过不及格课程的学生的成绩，发现有较高比例的学生来自西部地区，而且还发现有较高比例的学生家庭收入非常高或者非常低（生源地和经济情况问题）。针对此可以在学生管理上提前采取有针对性的管理措施。制定好目标标准，挖掘学生的学习习惯及学习特长，辅助教师指导学生，指导学生改正自己的不当行为，提高学习能力。从教学管理系统中所记载的学生基本资料、学习成绩、学习经历、学习喜好以及知识体系结构等内容，发现学生学习习惯，辅助学生改正自身学习行为。提高学生各方面综合素质。利用数据挖掘的关联分析辅助师生行为预警干预。各高校学籍管理系统中记载着各院系各专业学生与教师的学习工作，社会活动，奖励处罚情况，可从中分析出师生各种活动之间的内在联系，假定有规则“A∪B∈C”，那么当在实际活动中，某学生已有A和B行为，马上可以分析出产生下个行为的概率，可即时预警，提前制止C行为的发生。利用数据挖掘为课程设置提供合理依据。高校学生的课程安排设置是循序渐进的，每门课程之间都有一定的关联和前后顺序，在学习一门专业课程之前必须先修一门基础课程，基础知识没学好势必影响专业课程的学习。而且，同一年级不同专业学生之间，由于教师或教师专业背景知识不同，各个学生总体成绩相差有时会很大。数据库中记载着以往各专业学生各学科考试成绩，使用数据挖掘的关联分析与时序分析技术，能分析出原因，在此基础上对课程进行合理设置。
综上所述，将基于计算机数据挖掘技术应用于高校的教学管理，以提高教学管理的预知性，增加教法选择的参考性，加强教学过程的指导性，提高教学质量。
参考文献：
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一、数据挖掘相关概念
数据挖掘技术是近些年发展起来的一门新兴学科，它涉及到数据库和人工智能等多个领域。随着计算机技术的普及数据库产生大量数据，能够从这些大量数据中抽取出有价值信息的技术称之为数据挖掘技术。数据挖掘方法有统计学方法、关联规则挖掘、决策树方法、聚类方法等八种方法，关联规则是其中最常用的研究方法。关联规则算法是1993年由R.Atal,Inipusqi,Sqtm三人提出的Apriori算法，是指从海量数据中挖掘出有价值的能够揭示实体和数据项间某些隐藏的联系的有关知识，其中描述关联规则的两个重要概念分别是Suppor（t支持度）和Confi-dence（可信度）。只有当Support和Confidence两者都较高的关联规则才是有效的、需要进一步进行分析和应用的规则。
二、使用Weka进行关联挖掘
Weka的全名是怀卡托智能分析环境（WaikatoEnviron-mentforKnowledgeAnalysis），是一款免费的、非商业化的、基于JAVA环境下开源的机器学习以及数据挖掘软件[2]。它包含了许多数据挖掘的算法，是目前最完备的数据挖掘软件之一。Weka软件提供了Explorer、Experimenter、Knowledge-Flow、SimpleCLI四种模块[2]。其中Explorer是用来探索数据环境的，Experimenter是对各种实验计划进行数据测试，KnowledgeFlow和Explorer类似，但该模块通过其特殊的接口可以让使用者通过拖动的形式去创建实验方案，Simple-CLI为简单的命令行界面。以下数据挖掘任务主要用Ex-plorer模块来进行。
（一）数据预处理
数据挖掘所需要的所有数据可以由系统排序模块生成并进行下载。这里我们下载近两年的教师科研信息。为了使论文总分、学术著作总分、科研获奖总分、科研立项总分、科研总得分更有利于数据挖掘计算，在这里我们将以上得分分别确定分类属性值。
（二）数据载入
点击Explorer进入后有四种载入数据的'方式，这里采用第一种Openfile形式。由于Weka所支持的标准数据格式为ARFF，我们将处理好的xls格式另存为csv，在weka中找到这个文件并重新保存为arff文件格式来实现数据的载入。由于所载入的数据噪声比较多，这里应根据数据挖掘任务对数据表中与本次数据任务不相关的属性进行移除，只将学历、职称、论文等级、学术著作等级、科研获奖等级、科研立项等级、科研总分等级留下。
（三）关联挖掘与结果分析
WeakExplorer界面中提供了数据挖掘多种算法，在这里我们选择“Associate”标签下的Apriori算法。之后将“lowerBoundMinSupprot”（最小支持度）参数值设为0.1，将“upperBoundMinSupprot”（最大支持度）参数值设为1，在“metiricType”的参数值选项中选择lift选项，将“minMetric”参数值设为1.1，将“numRules”（数据集数）参数值设为10，其它选项保存默认值，这样就可以挖掘出支持度在10%到100%之间并且lift值超过1.1且排名前10名的关联规则。其挖掘参数信息和关联挖掘的部分结果。
三、挖掘结果与应用
以上是针对教师基本情况和科研各项总分进行的反复的数据挖掘工作，从挖掘结果中找到最佳模式进行汇总。以下列出了几项作为参考的关联数据挖掘结果。
1、科研立项得分与论文、科研总得分关联度高，即科研立项为A级的论文也一定是A。这与实际也是相符的，因为科研立项得A的教师应该是主持了省级或是国家级的立项的同时也参与了其他教师的科研立项，在课题研究的过程中一定会有国家级论文或者省级论文进行发表来支撑立项，所以这类教师的论文得分也会很高。针对这样的结果，在今后的科研工作中，科研处要鼓励和帮助教师搞科研，为教师的科研工作提供精神上的支持和物质上的帮助，这样在很大程度上能够带动整个学校科研工作的进展。
2、副教授类的教师科研立项得分很高，而讲师类教师和助教类教师的科研立项得分很低，这样符合实际情况。因为副教授类的教师有一定的教学经验，并且很多副教授类的教师还想晋职称，所以大多数副教授类教师都会申请一些课题。而对于讲师类和助教类的教师，由于教学经验不足很少能进行省级以上的课题研究，因此这两类教师的科研立项分数不高。针对这样的结果，在今后的科研工作中，科研处可以采用一帮一、结对子的形式来帮助年轻教师，这样可以使青年教师参与到老教师的科研课题研究工作中去，在课题研究工程中提高科研能力和教学能力。
3、讲师类教师的论文等级不高。从论文得分能够推断出讲师类教师所发表论文的级别不高。为了鼓励这类教师的论文发表，在今后的科研量化工作中对省级、国家级的论文级别进行细化，并且降低一般论文的得分权重，加大高级论文的得分权重。并且鼓励讲师类教师参加假期培训，提高自身的科研和教学水平。
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０引言
随着我国信息化建设进程的不断推进，许多高校都已经建立起各类基于业务的数据库用于日常管理，作为应用广泛的新兴学科，数据挖掘技术在高校教育信息化中的应用前景较好，为高校的管理、建设、服务过程的绝学提供了全新而科学的分析途径。在新形势下，高校学生思政管理工作面临着巨大挑战，所以适时不断调整思想工作的途径，加强先进经验的交流，可以有效的提高高校思政工作的效果，对此，本文借助数据挖掘技术进行尝试，通过聚类结果分析，所挖掘到的信息对学生工作具有一定的参考价值。
１数据挖掘技术在思想政治教育中的实际应用
１．１思想政治教育管理随着高等教育的不断发展与普及，给高校思想政治教育带来一定挑战，在通常情况下，学校相关部门会对教育管理工作进行数据收集，但是目前对这些数据的处理还处于底层的查找与简单分析阶段，不能够挖掘出其中的价值。为了更加具体的了解思政教育工作者的工作情况，学校每学期会组织学生对辅导员的工作进行评议，填写辅导员“工作考核量化表”如何从中提取有价值的信息，对高校思想政治教育有非常重要的意义［１］。１．２解决方案数据挖掘属于一个方案得到肯定的过程，是数据分析研究的深层系手段，将数据挖掘技术运用到辅导员工作考核中具有特别意义。例如：通过数据挖掘技术手段分析“辅导员工作考核量化表”中的数据，可以了解“某所高校思政管理整体水平”，在管理中“哪些方面做得好，哪些方面做得不到位”等相关问题。通过这些结论进一步完善高校思政教育管理。本文提出运用聚类分析的数据挖掘技术对辅导员的工作成效数据进行分析，将大批的数据转换为聚类结果，从而更好的对数据加以利用。数据挖掘过程.步骤１：明确数据挖掘的对象和主要目的，通过数据挖掘虽然不能预测最终结果，但是可以对所研究的问题进行预测，所以挖掘目标的确定是数据挖掘的关键步骤［２］。步骤２：数据采集，该过程的任务比较繁重，并且需要时间比较多。在品势的教育管理中，要认真的收集数据信息，一部分数据是直接可以拿到的，一部分数据则需要通过调研才能获得。步骤３：数据预处理，将收集到的数据转变成可分析的数据模型，该模型是根据算法来准备的，不同的算法对数据模型的要求是不一样的。步骤４：数据类聚挖掘，通过类聚挖掘能够将数据模型划分为相似的多个组，该过程主要为数据模型的输入过程以及聚类算法的选择进行实现。步骤５：聚类结果分析，该过程主要分析研究聚类数据挖掘之后得到的多个组属性。步骤６：知识应用，将研究所得的信息集成到辅导员的管理教育环节中，思政工作者通过该结论促进教学管理，形成良好的管理方针［３］。
２数据挖掘技术在思政教育工作中具体方案实施
２．１确定数据挖掘对象收集并整理某大学２０１７年“辅导员工作考核量化表”，整理其中关于辅导员教育管理的１２０张考核量化表，尝试解答高校思政教育中存在的问题，经过对有价值数据的挖掘，得出结论为教学管理带来有效的指导价值。２．２数据采集从学校学生工作处，搜集２０１７年度“辅导员工作考核量化表”。２．３数据预处理“辅导员工作考核量化表”要求辅导员在“坚持标准，奖惩分明，客观公正的对待每一位学生。”“认真做好勤工助学活动。”“正确分析学生的思想动态”等几个指标项目中，根据辅导员的实际工作表现，划分为“优秀、良好、合格、较差、差”五等类型等级。最终获得比较完整的考核记录工作考核量化表１１７张。２．４数据转换在工作考核量化表中考核等级的项目共１５项，如何将数据合成到一个聚类分析的模式中非常关键，按照“管理态度”“管理能力”“管理方法”“管理效果”四方面属性来对工作考核量化表中的数据进行重新组合：其中“管理态度”＝（坚持标准＋与同学之间感情融洽＋言谈得体＋办事客观）／４“管理能力”＝（准确掌握贫困生情况＋准确掌握特殊群体＋严格教育与查出违纪学生＋胜任工作＋组织学生做好评优工作）／５“管理方法”＝（每周３次以上探入班级宿舍＋积极参加检查学生早操＋学生奖学金发放到位＋有准备的与学生谈话＋检查宿舍卫生）／５“管理效果”＝（积极参加团活班会＋课下了解学生思想状况＋评论与建议）／３通过以上处理，可以将工作考核量化表关系到的十五个考评等级统一演化到四个属性中。然后针对１１７份数据样本信息的４个属性采取聚类挖掘的方法进行研究。通过样本预处理得到数据样本.２．５数据聚类挖掘数据的聚类挖掘采用划分方法中的经典算法Ｋ均值以及Ｋ中心点算法，其中Ｋ代表类别个数（Ｋ＝３），主要挖掘思路为：将ｎ个对象划分为Ｋ个簇，使同一簇中的对象具有较高的相似度，Ｋ均值算法主要是使用簇中对象的平均值作为参考值。Ｋ均值算法的复杂度可以通过进一步计算得出Ｏ（ｎｋｔ），ｎ代表簇的数量，ｔ代表反复迭代的次数，在一般情况下，ｋ与ｔ都会远小于ｎ。针对所要分析的数据样本，四类属性都是通过数据转换而得到的，所要的数据都是算术平均值，所以产生孤立点的可能性非常小，最终选用Ｋ均值的算法来运用于本研究的数据聚类中。一般情况下，Ｋ均值算法当局部取得最优解时会终止，所以一定要对数据样本进行改进，考察数据样本信息的综合比例分布情况，采取进一步措施对Ｋ均值算法进行改进得到三个等级样本，３数据挖掘算法流程３．１算法实现的流程算法实现流程。在Ｋ均值算法中，函数ＬｏａｄＰａｔｔｅｒｎｓ的作用主要是将数据信息装载到程序中，目的是为了从数据库文件中读取相关信息，并且将文件中的数据转换成样本数组。函数ＲｕｎＫ－Ｍｅａｎｓ（）的作用是算法的主程序，将所有对象同簇中心距离进行对比，然后将对象划分到最近的簇中。函数Ｓｈｏｗ－Ｃｅｎｔｅｒｓ（）代表算法所描述的.聚类中心。函数ＳｈｏｗＣｌｕｓｔｅｒｓ（）表示样本的标识符号［４］。３．２主控程序ＲｕｎＫＭｅａｎｓ（）的调用从而找到最短距离的簇，然后运用ＤｉｓｔｒｉｂｕｔｅＳａｍ－ｐｌｅｓ（）将所有对象划分到最近的簇当中，算出所有簇中对象的平均值，作为新的质心，如果所有新的质心不发生改变，则聚类结束。
3聚类结果分析
本文运用Ｋ均值算法对１２０个数据通过数据转换得到的样本数据进行分析，对管理态度、管理能力、管理方法、管理效果４个属性进行数据挖掘聚类，设置初始ｋ值为３，最终挖掘到的结果.根据以上结果，每个簇所包括的数据样本最后的比例分布范围如下：簇１（较好）共计３６个样本，删除定义样本，剩余３５个数据样本，占３５／１１７＝３０％。簇２（中等）共计７４个样本，删除一个标准样本，剩余７３个数据样本，占７３／１１７＝６２％。簇３（较差）共计１０个样本，删除一个标准样本，剩余９个数据样本，占９／１１７＝８％“管理态度”＝０．７７＊３０％＋０．６１＊６２％＋０．３１＊８％＝０．６３４“管理能力”＝０．７７＊３０％＋０．５７＊６２％＋０．３１＊８％＝０．６０９２“管理方法”＝０．７４＊３０％＋０．５４＊６２％＋０．２８＊８％＝０．５７９２“管理效果”＝０．７９＊３０％＋０．５６＊６２％＋０．３０＊８％＝０．６０８２从总体得分由高到低排序为：管理态度、管理能力、管理效果、管理方法。总体上证明该校的思政管理水平属于中等偏上的。
４总结
数据挖掘，主要是通过对原始数据的分析、提炼，找到最优价值的信息的过程，属于一类深层次的数据分析方法。将数据挖据技术运用在高校思想政治教育中，有利于对思政教育工作者的多项工作指标进行分析，对其综合能力进行评定，为高校进一步完善思想政治教育管理决策，准确定位人才培养目标，加强教育团队建设提供有效的数据依据。
参考文献
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作者:关翠玲 单位:陕西财经职业技术学院
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网络的发展带动了电子商务市场的繁华，大量的商品、信息在现有的网络平台上患上以交易，大大简化了传统的交易方式，节俭了时间，提高了效力，但电子市场繁华违后暗藏的问题，同样成为人们关注的焦点，凸起表现在海量信息的有效应用上，如何更为有效的管理应用潜伏信息，使他们的最大功效患上以施展，成为人们现在钻研的重点，数据发掘技术的发生，在必定程度上解决了这个问题，但它也存在着问题，需要不断改善。
数据发掘（Data Mining）就是从大量的、不完整的、有噪声的、隐约的、随机的原始数据中，提取隐含在其中的、人们事前不知道的、但又是潜伏有用的信息以及知识的进程。或者者说是从数据库中发现有用的知识（KDD），并进行数据分析、数据融会（Data Fusion）和决策支撑的进程。数据发掘是1门广义的交叉学科，它汇聚了不同领域的钻研者，特别是数据库、人工智能、数理统计、可视化、并行计算等方面的学者以及工程技术人员。
数据发掘技术在电子商务的利用
一 找到潜伏客户
在对于 Web 的客户走访信息的发掘中， 应用分类技术可以在Internet 上找到未来的潜伏客户。使用者可以先对于已经经存在的走访者依据其行动进行分类，并依此分析老客户的1些公共属性， 抉择他们分类的症结属性及互相间瓜葛。对于于1个新的走访者， 通过在Web 上的分类发现， 辨认出这个客户与已经经分类的老客户的1些公共的描写， 从而对于这个新客户进行正确的分类。然后从它的分类判断这个新客户是有益可图的客户群仍是无利可图的客户群，抉择是不是要把这个新客户作为潜伏的客户来对于待。客户的类型肯定后， 可以对于客户动态地展现 Web 页面， 页面的内容取决于客户与销售商提供的产品以及服务之间的关联。若为潜伏客户， 就能够向这个客户展现1些特殊的、个性化的页面内容。
二 实现客户驻留
在电子商务中， 传统客户与销售商之间的空间距离已经经不存在， 在 Internet 上， 每一1个销售商对于于客户来讲都是1样的， 那末使客户在自己的销售站点上驻留更长的时间， 对于销售商来讲则是1个挑战。为了使客户在自己的网站上驻留更长的时间， 就应当全面掌握客户的阅读行动， 知道客户的兴致及需求所在， 并依据需求动态地向客户做页面举荐， 调剂 Web 页面， 提供独有的1些商品信息以及广告， 以使客户满意， 从而延长客户在自己的网站上的驻留的时间。
三 改良站点的设计
数据发掘技术可提高站点的效力， Web 设计者再也不完整依托专家的定性指点来设计网站， 而是依据走访者的信息特征来修改以及设计网站结构以及外观。站点上页面内容的支配以及连接就如超级市场中物品的货架左右1样， 把拥有必定支撑度以及信任度的相干联的物品摆放在1起有助于销售。网站尽量做到让客户等闲地走访到想走访的页面， 给客户留下好的印象， 增添下次走访的机率。
四 进行市场预测
通过 Web 数据发掘， 企业可以分析顾客的将来行动， 容易评测市场投资回报率， 患上到可靠的市场反馈信息。不但大大降低公司的运营本钱， 而且便于经营决策的制订。
数据发掘在利用中面临的问题
一数据发掘分析变量的选择
数据发掘的基本问题就在于数据的数量以及维数，数据结构显的无比繁杂，数据分析变量即是在数据发掘中技术利用中发生的，选择适合的分析变量，将提高数据发掘的效力，尤其合用于电子商务中大量商品和用户信息的处理。
针对于这1问题，咱们完整可以用分类的法子，分析出不同信息的属性和呈现频率进而抽象出变量，运用到所选模型中，进行分析。
二数据抽取的法子的选择
数据抽取的目的是对于数据进行浓缩，给出它的紧凑描写，如乞降值、平均值、方差值、等统计值、或者者用直方图、饼状图等图形方式表示，更主要的是他从数据泛化的角度来讨论数据总结。数据泛化是1种把最原始、最基本的信息数据从低层次抽象到高层次上的进程。可采取多维数据分析法子以及面向属性的归纳法子。
在电子商务流动中，采取维数据分析法子进行数据抽取，他针对于的是电子商务流动中的客户数据仓库。在数据分析中时常要用到诸如乞降、共计、平均、最大、最小等汇集操作，这种操作的计算量尤其大，可把汇集操作结果预先计算并存储起来，以便用于决策支撑系统使用
三数据趋势的预测
数据是海量的，那末数据中就会隐含必定的.变化趋势，在电子商务中对于数据趋势的预测尤为首要，尤其是对于客户信息和商品信息公道的预测，有益于企业有效的决策，取得更多地利润。但如何对于这1趋势做出公道的预测，现在尚无统1标准可寻，而且在进行数据发掘进程中大量数据构成文本后格式的非标准化，也给数据的有效发掘带来了难题。
针对于这1问题的发生，咱们在电子商务中可以利用聚类分析的法子，把拥有类似阅读模式的用户集中起来，对于其进行详细的分析，从而提供更合适、更令用户满意的服务。聚类分析法子的优势在于便于用户在查看日志时对于商品及客户信息有全面及清晰的把握，便于开发以及执行未来的市场战略，包含自动给1个特定的顾客聚类发送销售邮件，为1个顾客聚类动态地扭转1个特殊的站点等，这不管对于客户以及销售商来讲都是成心义。
四数据模型的可靠性
数据模型包含概念数据模型、逻辑数据模型、物理模型。数据发掘的模型目前也有多种，包含采集模型、处理模型及其他模型，但不管哪一种模型都不是很成熟存在缺点，对于数据模型不同采取不同的方式利用。可能发生不同的结果，乃至差异很大，因而这就触及到数据可靠性的问题。数据的可靠性对于于电子商务来讲尤为首要作用。
针对于这1问题，咱们要保障数据在发掘进程中的可靠性，保证它的准确性与实时性，进而使其在最后的结果中的准确度到达最高，同时在利用模型进程中要尽可能全面的分析问题，防止片面，而且分析结果要由多人进行评价，从而最大限度的保证数据的可靠性。
五数据发掘触及到数据的私有性以及安全性
大量的数据存在着私有性与安全性的问题，尤其是电子商务中的各种信息，这就给数据发掘造成为了必定的阻碍，如何解决这1问题成了技术在利用中的症结。
为此相干人员在进行数据发掘进程中必定要遵照职业道德，保障信息的秘要性。
六数据发掘结果的不肯定性
数据发掘结果拥有不肯定性的特征，由于发掘的目的不同所以最后发掘的结果自然也会千差万别，以因而这就需要咱们与所要发掘的目的相结合，做出公道判断，患上出企业所需要的信息，便于企业的决策选择。进而到达提高企业经济效益，取得更多利润的目的。
数据发掘可以发现1些潜伏的用户，对于于电子商务来讲是1个不可或者缺的技术支撑，数据发掘的胜利请求使用者对于指望解决问题的领域有深入的了解，数据发掘技术在必定程度上解决了电子商务信息不能有效应用的问题，但它在运用进程中呈现的问题也亟待人们去解决。相信数据发掘技术的改良将推动电子商务的深刻发展。
参考文献：
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数据挖掘论文10
[摘要] 本文立足于web数据挖掘技术，从个性化网站的设计、crm中的应用和推荐系统中的应用三个角度，分析了电子商务中的web数据挖掘应用。
[关键词] 电子商务 web 数据挖掘
电子商务改变了人们传统的商务模式，同时，也改变了商家与顾客之间的关系。客户选择余地的扩大使得他们更加关注商品的价值，而不象以前首先考虑品牌和地理因素。因此对销售商而言尽可能的了解客户的爱好、价值取向，才能在竞争中立于不败之地。数据挖掘技术可以有效地帮助销售商理解客户行为，提高站点的效率。在电子商务网站的设计、客户关系管理(crm)、网络营销等方面得到广泛的应用。
一、数据挖掘在电子商务网站设计中的应用
数据挖掘可以得出诸如：什么客户喜欢这个站点、客户通过什么访问路径达成交易,以及客户访问站点的频率等信息，从而优化网站的结构提高网站的访问量，吸引更多的客户。对于改进网站设计、定制个性化页面、判断站点效率有着重要帮助。
利用web数据挖掘技术，个性化电子商务系统的实现过程包括信息采集、信息分析和个性化服务三个主要步骤：
1.信息采集。收集客户个人信息是提供个性化服务的基础。收集个人信息主要有两种方式。第一种方式是通过客户注册来获得，这种方式可以得到客户的性别、出生日期、最高学历、家庭收入、婚姻状况、职业等；第二种是通过客户在网站上的行为来判断个人的兴趣爱好等特点，从而获得客户个人信息。如果客户经常浏览某类产品或相关广告，我们就可以知道客户对这类产品感兴趣。Www.133229.CoM
2.信息分析。一个成功和完善的个性化电子商务网站应该能够在对客户透明的`情况下，对客户的资料、行为进行分析，并尽量不影响客户的页面处理时间，对于耗时较多的分析、分类处理应放在系统相对空闲和客户退出网站等时间处理，减少客户等待时间。信息分析过程如下:(1)将网站客户群进行分类，然后按照客户群兴趣特点进行内容设计，并且将内容相应归类;(2)定义客户类别所对应的内容，即某类客户最需要看到什么内容;(3)分析客户的行为和登录资料，判别客户所属的类别;(4)客户浏览网站不同页面时，以及提交购买定单时，修改相应行为资料。
3.个性化服务。根据客户类别显示相应的内容给客户，达到个性化服务的目的。为了使分类更具有可信性和稳定性，对注册时间较长，浏览及购买行为相对稳定的客户优先抽样。
二、数据挖掘在crm中的应用
1.客户的获取。在大多数的商业领域中，业务发展的主要指标包括新客户的获取能力。企业的市场部门人员可以采用传统的方法来发展新客户，如开展大规模广告活动；也可以根据所了解的目标客户群，将他们分类，然后进行直销活动。但是当数据量增大时，即使有丰富经验的市场人员想要选择出相关的人口调查属性的筛选条件也会变得很困难，随客户数量不断增长和每位客户的细节因素增多，要得出这样的行为模式的复杂度也同样增大。而数据挖掘技术可以帮助完成潜在客户的筛选工作。首先从一份潜在的客户名单开始，列出可能对企业的产品或服务感兴趣的消费者的信息，通过调查和处理对这些信息进行数据扩展，并和一些外部信息匹配，使之更适合数据挖掘分析。然后进行市场试验活动，根据所需要预测的客户行为在一定范围内对客户进行试验，记录下客户的反馈，称之为“反应行为模式”。剔除无反应行为和反应行为类别中重复的数据后，在确定细节粒度的基础上，利用数据挖掘技术构建出n元反应行为预测模型。根据这个模型，可以将潜在的客户排序，以便找出那些对企业的产品或服务最感兴趣的客户。
2.客户的保持。随着行业中的竞争愈来愈激烈和获得一个新客户的开支愈来愈大，保持原有客户的工作也愈来愈有价值。在crm的实施中，企业通过预测，找出可能会流失的客户，并分析出主要有哪些因素导致他们想要离开，在此基础上，有针对性地挽留那些有离开倾向的客户。
利用数据挖掘技术，可以通过挖掘大量的客户信息来构建预测模型，较准确地找出易流失客户群，并制定相应的方案，最大程度地保持住老客户。数据挖掘技术中的决策树技术能够较好地应用在这一方面。
3.客户的细分。细分是指将一个大的消费群体划分为一个个细分群体的动作，同属一个细分群的消费者彼此相似，而隶属于不同细分群的消费者被视为不同的。通过crm的实施，将产生细分的客户群，企业根据客户提出的要求和实际所做的不断地改善产品和服务，从而使企业不断提高使该客户群满意的能力。
数据挖掘技术中的聚类分析技术能够被运用来从客户信息数据库中发现不同的客户群，并且用购买模式来刻画不同客户群的特征，达到细分客户群的目的。根据客户数据特点，一般可采用聚类技术中的k平均算法来进行划分。其原理为将含原始客户信息的数据库划分成k个聚簇，然后采用一定的算法使得同一簇中的对象是“相似的”，而不同簇中的是“相异的”。
三、推荐系统中的数据挖掘技术
1.贝叶斯网络。贝叶斯网络技术利用训练集创建相应的模型，模型用决策树表示，节点和边表示客户信息。模型的建立可以离线进行，一般需要数小时或数天，得到的模型非常小，对模型的使用非常快，这种方法适合客户的兴趣爱好变化比较慢的场合，推荐精度和最近邻技术差不多。
2.关联规则。关联规则既可用来分析商品间的参考模式，也可以向客户推荐商品，提高交叉销售能力。关联规则的发现可以离线进行，随着商品数目的增加，规则的数量呈指数增加，但通过决策者对支持度和置信度的选择，感兴趣模式以及算法的选取，也可以高效实现。推荐精度比最近邻技术略差。
3.聚类分析。该技术将具有相似爱好、购物兴趣的客户分配到相同的族中，聚类产生之后，根据该族中其他客户对某商品的评价就可以得到系统对该商品的评价，聚类过程可以离线进行，聚类产生之后，性能比较好，但如果某客户处于一个聚类的边缘，则对该客户的推荐精度比较低，推荐精度比最近邻技术略差。
4.推荐系统要兼顾准确性和实时性。一个好的系统可能是多种方法和技术的结合，取长补短。譬如，可以把聚类分析作为最临近算法的预处理，即通过聚类分析来减小候选集，最临近算法就可以在一个较小的数据集合中进行，从而提高了实时性。
参考文献:
[1]周彦晖:电子商务与web数据挖掘.计算机应用.20xx(5)
[2]董逸生:web挖掘研究综述.计算机科学，20xx(11)
数据挖掘论文11
摘要：随着计算机信息网络的快速发展，数据挖掘在软件工程中的地位越来越突出。软件工程数据挖掘是在冗余的数据中发现有用的数据，从而得到更好地利用。社会的发展，科技的进步使得社会进入了网络信息热时代，随之计算机软件也不断增加，人们获取的信息大部分是人手动操作软件获得的，这样的信息量具有一定的局限性。因此，为了满足当今社会的需要，必须借助于软件工程数据挖掘的手段。
关键词：软件工程；数据挖掘；研究现状
中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（20xx）26-0020-02
利用数据挖掘技术对大量冗余的数据进行筛选从而得到少量精确的信息。冗余的数据是指既包含有用信息有包含无用信息，利用数据挖掘技术剔除掉多余的无用信息留下有用信息，这样既可以提高手机数据的质量又可以提高工作效率。所以，数据挖掘技术在当前的软件工程中起着越来越重要的作用。数据挖掘技术提取、筛选、分析和整理数据比人工操作软件获得的数据更精确更高效。同时，使用这种技术为软件开发者提供了有利的条件，它可以给软件开发者提供一些对其开发软件有用的信息。软件开发者想要更有效率的开发出更高质量的软件，就必须获得更多的更有用的数据，而想要收集和整理出有用数据就需要借助数据挖掘技术来实现，进而提高工作效率。
1 数据挖掘的基本概述
软件工程数据主要是指开发软件过程中所涉及的各类数据，如需求分析、可行性分析、设计等文档，开发商通信、软件注释、代码、版本、测试用例和结果、使用说明、用户反馈等信息数据，一般情况下其是软件开发者获取软件数据的唯一来源；而数据挖掘是指在海量数据中集中发现有用知识或信息的过程。
软件工程数据挖掘的工作原理 主要包括数据预处理阶段、挖掘阶段以及评估阶段三个方面。在挖掘阶段主要是运用分类、统计、关联、聚类、异常检测等一系列算法的过程。在评估阶段数据挖掘的意义主要在于其结果应易被用户理解，其结果评估主要有两个环节分别是模式过滤和模式表示。
数据挖掘在计算机软件工程中的研究相当多，它是分析数据的一种新颖方式。目前，随着社会工作的复杂度，需要更加完善的软件，因此对于软件代码的数量也在急剧增加进而导致了数据量的快速增长。而传统的数据计算方式已经不能满足目前对于大量数据进行分析的要求，所以，研究者希望能够发掘出一种新的数据分析方式更高效的整理出有用的数据信息。软件开发中会积累大量的数据，比如说文本数据，测试数据，用户信息数据以及用户体验反馈数据等等，软件开发者为了开发出更好的软件就必须分析和整理这些数据。但是，目前软件工程开发的软件越来越大，其数据越累越复杂对于数据的处理已经超出了人工处理的能力的范畴，所以说继续使用传统数据处理的方式来收集，整理和分析数据已经不可能实现。因此，推动了人们对于新的数据处理方式的研究，所以才提出了软件工程数据挖掘技术。
2 软件工程数据挖掘的应用
随着计算机软件工程的发展，可以发现传统的数据挖掘技术具有很多的不足，存在一定的缺陷。传统的数据挖掘技术的定位系统不完善，定位不精确，并没有体现出数据挖掘技术的高性能，它不足以满足当代对于数据处理的要求，因此需要对传统的数据挖掘技术进行改进和完善，这是我们目前的首要任务之一。为了迎合现代化网络信息技术的快速发展，需要发掘出新的数据处理模式，就是在这样的背景条件下，诞生了软件工程数据挖掘技术。相比于存在很多缺陷与不足的传统软件工程而言，软件工程数据挖掘技术更加简单、方便、高效以及精确。软件工程数据挖掘技术并不需要特定的技术平台，体现了其普适性。当前，我国已经开始深入的研究软件工程数据挖掘技术，但是，仍然需要更深的开发其性能以便更好地满足社会的需求。
3 软件工程数据挖掘面临的挑战
软件工程数据相比于普通数据更加复杂，所以对于软件工程数据进行处理具有很大的挑战性。处理软件工程的大量数据具有：软件工程数据复杂性，软件工程的数据处理非传统以及需要严格精确的软件工程数据的分析结果等三方面的困难。
3.1 对数据复杂性的分析
软件工程数据包括结构化数据和非结构化数据。软件工程中所产生的缺陷报告以及各种版本信息构成了结构化数据信息；而软件工程处理过程中所产生的代码信息和文本文檔信息构成了非结构化数据信息。由于这两类数据包含的具体内容不同，所以需要分别处理这两种数据，需要使用不同的算法对他们进行处理。虽然说需要不同方式处理这两种数据但是并不表示这两种数据之间没有任何联系，事实上，它们之间存在着重要的对应关系。例如：代码中存在着缺陷报告，版本信息中存在着对应的文档信息，由于它们之间存在着这样的对应关系，所以使得人们不能很好地对其进行整体分析，这就促使了人们开发出一种新的算法，新的数据分析技术能够同时将结构化信息和非结构化信息这两种对应数据一起挖掘出来。
3.2 对数据处理非传统的分析
分析和评估软件工程数据挖掘出来的信息，这是数据挖掘过程的最后一步。客户是软件工程数据挖掘数据处理的最后宿体，软件开发者需要对最终挖掘出来的数据进行转变，格式转变是为了满足广大客户对于数据不同的要求。但是，由于需要对数据进行格式转变，相当于增加了一定的工作量，那么软件工程数据挖掘的效率则会被大大降低。对于客户而言，他们需要的信息各种各样并不单一，比如说客户可能会同时需要具体的例子和编程代码等；或者说需要具体例子和缺陷报告等；或者三者皆需要。由此可见，我们仍然需要改进和完善软件工程数据挖掘技术来提高其效率。怎样才能做到让客户得到满意的数据挖掘结果呢？那么就需要高效的`数据挖掘技术将各类信息进行归纳总结，改变其格式。这样的技术，不仅仅可以满足客户需求而且还可以使软件开发者从中得到更大的利益。
3.3 对数据挖掘结果好坏的评价标准
对于传统的数据挖掘技术而言，它也有一套自己的对于数据结果处理好坏的分析标准，而这个标准对于传统数据挖掘技术数据处理的分析较准确。但是，在当前的软件工程所要处理的数据量很大，传统的评价标准已经不能满足现在的数据分析要求；使用不同的数据结果评价标准来评判不同的数据挖掘结果。然而不同的评价标准之间的联系并不紧密，因此就需要开发者针对不同的数据类型做出不同的评价分析标准以便满足客户需求。想要对数据分析结果是否准确，数据挖掘的信息是否合理等等这些不同的问题进行更加深刻的了解，就要求开发者有独特的见解，对于数据结果是否精确有一定的判断能力。总之，获取准确的信息就是软件工程数据挖掘的目的。所以，最后获得的数据是否满足要求就是评判软件工程数据挖掘结果是否完美的标准。endprint
4 对软件工程数据挖掘应用进行分析
4.1 对软件数据挖掘技术进行分析
在软件开发的过程中，数据挖掘技术包括两个方面：（1）程序编写；（2）程序成果。在这个过程中，程序结构和程序功能技术的主要作用就是检索出有效的信息。提升信息的有效性需要联系到客户的实际需要，同时也需要对程序编写过程进行智能化培训。将调用、重载和多重继承等关系家合起来进行有效的记录各种相关信息，重视静态规则的同时利用递归测试的方式来分配工作，从而更有效的掌握关联度之间的可信性。
4.2 做好软件维护中的软件工程数据挖掘工作
在软件维护的过程中，软件修复和软件改善工作依赖于数据挖掘技术。数据挖掘技术在软件缺陷以及软件结构等也起到了重要的作用。软件修复即维护者通过依据缺陷分派进行有效的评估并改善缺陷程序进而确定修复级别或者维护者可以选择缺陷修复方式，无论哪种方式最终目的都是进行软件修复来保证数据挖掘的高效性。缺陷分派即将缺陷转化为文本类型，采取有效措施来进行修复。但是，这样的方式它的实际准确率并不高，因而需要利用强化检测来完善缺陷报告技术。
4.3 注重高性能数据挖掘技术开发工作
数据挖掘技术体现在软件开发工作中的创新性不可或缺，在实际的工作过程中，目前的软件工程数据挖掘更加重视两个工作：（1）规则分析方式；（2）项目检索工作。总而言之，想要高效快速地寻找病毒，并对其进行全方位分析和评估得到准确的病毒数据需要高性能数据挖掘技术。只有提升数据分析的可行性，提升软件开发安全性能，才能更好地实现软件工程的良好发展。
5 总结
综上所述，數据挖掘技术的应用非常广泛，比如说分析代码、软件故障检测以及软件项目管理等三个方面应用较多。值得关注的是，当前对于数据挖掘技术的研究还不够成熟。因此，研究者需要对软件工程数据挖掘技术进行深入的研究，从而能够促进软件更好地开发和管理。相信在不久的将来，我们一定可以在数据挖掘方面取得非常好的优化效果。
参考文献：
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数据挖掘论文12
从现状看，数据挖掘范畴内的技术，惯常用于金融、大规模特性的商业之中。然而，企业预设的职员培训，较少采纳这一技术。对于搜集得来的培训信息，仍停留于建构某一数据库、单一情形下的数据查验。数据信息特有的决策价值，没能充分被发觉。本文依循数据挖掘的本源原理，创设了新颖情形下的数据库。采纳挖掘手段，予以深入调研。数据挖掘得来的适宜结论，能为后续时段的培训规划，提供最佳指引。
1新颖技术的特性
搜集得来的初始数据通常数目偏多，数据表征出来的不完整倾向应当被注重。原初的数据夹带着噪声，且带有模糊特性及随机特性。数据挖掘依托着的手段，是从搜集得来的最初数据以内提炼出潜藏着的、不被知晓的、带有高层级价值这样的信息、关联着的知识等。惯用的挖掘方式包含关联规则、建构好的决策树、神经网络及特有的贝叶斯、建构的粗糙集、对应着的模糊集、挖掘流程内的聚类分析。细分出来的挖掘步骤整合了初始时段的数据预备、数值的选取、预处理特有的流程、侧重的挖掘流程、模型更替及转变、后续时段的挖掘评价。
数据挖掘概念。数据挖掘是从大量的、不完整的、有噪声的、模糊的和随即的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、潜在的和有价值的信息和知识的过程。数据挖掘的技术最常用的数据挖掘技术主要有决策树、关联规则、贝叶斯、神经网络、聚类分析、模糊集和粗糙集等。数据挖掘的步骤数据的挖掘过程主要包括5个阶段:数据准备、数据选择、数据预处理、数据挖掘、转换模型及模式评价。
2构建数据库
数据挖掘特性的新颖技术不能脱离建构起来的数据库。它能从数目偏多的信息之内提炼得来可用的数值。职员培训特有的领域以内，数据库可以归整在册范畴的一切职员，对于获取到的关联结果予以辨识解析。数据库存留着的信息之内涵盖基础数据、培训得来的真正结果。
2. 1拟定物理框架
职员培训特有的数据库，应设定适宜情形下的物理模型。拟定好的物理模型是数据特有的'存留方式、多层级的数据组织。例如:某企业筛选出来的数据库，带有关系型这样的特性。搭配的管理系统设定成SQL架构下的server。
2. 2拟定概念模型
职员培训关涉的概念模型能够明晰预设的系统界限，拟定根本主题。数据库涵盖着的根本信息是职员固有的自身信息、这一时段的培训成绩。归整好的这些信息凸显了单一性，但又潜藏着某些关联。采纳数据仓库，提炼并归整这样的数值，以便提炼得来决策依凭的可用信息。依循细分出来的职员特性、建构的主题，把总体范畴内的培训结果，分成多个层级，并归入数据库。
3选出来的运用实例
3. 1采纳的关联规则
依循的评判指标，是体系架构中的置信度、对应着的支持度。必备的概率信息包含物品集特有的出现频次。最小数值的支持度表征着筛选出来的这一项目，在统计之中凸显了最低层级的重要价值。最小数值的置信度表征着设定好的这类规则，凸显了不可靠的倾向。采纳关联规则，建构精准模型，以便解析某一时段的培训状态。
3. 2采纳的模型
抽取出来的数值涵盖固有的职员信息、测试得来的成绩等。采纳预设的规则，操作这些数值。这样做能够明晰数值潜藏着的彼此关联，抽取得来的字段含有单位称呼、职员个体姓名、微机处理特有的等级。
3. 3具体的挖掘步骤
预处理特有的时段中，为了辨识设定好的关联规则，对于初始数据予以概念化。采纳A这样的符号来表征职员固有的年龄。这种情形之下，A (1)特有的信J息，表T年龄没能达到25岁;A (2)表征着年龄涵盖在25岁至35岁;A (3)表征着年龄超出了35岁。采纳H这一符号，表明测试特有的通过状态。H (1)涵盖着没能通过的职员，H (2)涵盖着通过的职员。经山离散化特有的处理以后，得来最终结果。
3. 4后续的挖掘步骤
在测试之中，职员特有的通过人数，总和5910;没能通过的人数，总和1810。没能通过的概率，占到了22%。采纳预定的关联规则来挖掘这样的数据。体系范畴内的每类行为都设定了这一规则。这就表明输入数值及对应着的输出之间带有偏强的关联。
3. 5解析得来的结论
数据特有的重要性，也即兴趣度，能够辨识频繁项、设定好的规则等。依循降序排列可以获取明晰的规则列表。例如某次解析得来这种结论:年龄超出50这样的职员、工龄超出25这样的职员或者高级别范畴内的职员通过培训概率还是偏大的。与此同时，学历层级偏低的职员，通过等级与特有的学历，凸显了相关的倾向，这样的对应符合惯常的认知。
由此可见，学历层级偏低这样的职员在接纳新认知时能力是偏弱的。针对企业以内的这类职员，在接续的培训之中应多加注重。设定出来的培训形式，应符合带有差异特性的职员群体;划分的培训时段应倾向于认知偏弱的职工。例如:可以添加课时，调整预设的培训时段，保障体系以内的这些职员，能参与拟定好的培训规划。此外，对于接纳能力偏强这样的职工，可适当缩减原有的课时，缩减设定好的多样科目。这样做可缩减耗费掉的培训经费，并创设最优情形下的整体效益。离散化情形下的数值处理验证了归结出来的这一结论。
4结语
数据库建构依循的根本原理不能脱离数据挖据。企业培训之中，借助挖掘得来的多重信息，能够解析各时段的培训成果。连续值固有的属性，在设定好的挖掘流程内得以离散化，这就为接续的深入挖掘提供了基础。调整拟定好的培训规划，确保预设的新规划，符合职员培训特有的真实状态。
数据挖掘论文13
1、大数据概述
大数据用来描述和定义信息爆炸时代所产生的海量数据，它是计算机和互联网互相结合的产物，计算机实现了信息的数字化，互联网实现了信息的网络共享化。随之兴起的则是从海量数据中挖掘预测出对人类行为有效的方法和结果，即数据挖掘技术[1]。数据挖掘（Datamining）指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中的信息的过程，是一门跨多个领域的交叉学科，通常与人工智能、模式识别及计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。其特点为：海量数据寻知识、集成变换度量值、分析模式评效果、图形界面来展示[2]。
2、大数据时代下的高校机房现状
顺应时代潮流的发展，各高校都开设有计算机专业，非计算机专业也在大一或大二时期开设公共计算机课程，计算机成为教育领域内不可或缺的教学设备，随着高校的进一步扩招，教育事业的不断更新发展，学校的机房建设也随之增多，其任务由原来的面向计算机专业发展到面向全校的所有专业开设公共计算机教学、承担各种计算机考试等多项任务。因此机房管理系统在日常教学和考试任务中积累了海量数据，一般这些数据都保存在主服务器上仅供查询使用[3]。利用数据挖掘技术，对学校机房信息管理系统所积累的大量学生上机数据进行深入分析与挖掘，将挖掘得到的预测结果辅助学生成绩管理决策，能合理利用机房资源，提高学生成绩管理质量。本文利用关联规则，从现有的机房信息管理系统中收集到的海量学生上机记录数据中挖掘出隐藏在数据中的学生上机规律和上机效率，进而预测学生的期末考试成绩，提前告知，学生可以在随后的学习中通过人为干预学习过程：比如挖掘预测出某生成绩将会较差，则可以在其后的学习中调整学习方式和学习态度，以修正期末考试结果，提高学习效率和考试通过率，为以后的就业做好铺垫，因此不管是对于当前利益还是长远利益，都有深远的意义。
3、数据挖掘阶段
1)定义问题：明确数据挖掘的'预期目标。本次挖掘目标旨在从海量机房学生登录信息中找出能预测成绩的相关规则。
2)数据准备：提取数据挖掘的目标数据集，并进行预处理[4]。本次挖掘数据对象为吉首大学设备中心六楼公共计算机机房的学生上机信息表，并检查数据的有效性、一致性、完整性，并去除噪声，进行预处理。
3)数据挖掘：根据上个步骤所提取数据的特点和类型选择相应合适的算法，并在预处理过的数据集上进行数据挖掘。根据问题定义，本次选择关联规则算法Apriori算法，进行关联规则发现并预测。
4)分析挖掘结果：解释评价数据挖掘的结果，并将其转换成能被用户所理解的规则。
5)运用规则：通过分析挖掘结果，可以适当进行人工干预，修正学习行为，使得最终结果达到理想学习效率。
4、数据挖掘在机房管理系统中的应用
4.1关联规则算法
Apriori算法采用逐层搜索的迭代方法，不需要复杂的理论推导，易于实现，是利用挖掘布尔关联规则频繁项集的一种算法。基本思想是：首先找出所有的频集，这些项集出现的频繁性至少和预定义的最小支持度一样。然后由频集产生强关联规则，这些规则必须满足最小支持度和最小可信度。然后使用第1步找到的频集产生期望的规则，产生只包含集合的项的所有规则，其中每一条规则的右部只有一项，这里采用的是中规则的定义。一旦这些规则被生成，那么只有那些大于用户给定的最小可信度的规则才被留下来[5]。
4.2关联结果分析
以吉首大学实验室与设备管理中心为例，吉首大学实验室与设备管理中心下设置的公共计算机实验教学中心，负责学校公共计算机实验室建设与管理，组织实施公共计算机实验教学与开放，完成基于计算机平台进行的计算机等级考试、普通话测试、各类社会化考试等测试工作。其中承担公共计算机教学的机房共有7间，每个机房平均配置95台学生用计算机和一台教师教学用计算机，每台电脑上都安装有奥易机房管理软件，学生每次上机都必须通过奥易软件登录界面输入自己的学号和密码才能进入系统使用计算机，从而收集到学生的上机登录时间、离开时间，教师端可以利用奥易软件对任意学生电脑端进行调换、抓屏、控制屏幕、考试、答疑等操作，所有数据存储在机房管理端的后台数据库中，通过调用后台数据库中的学生上机情况数据，进行挖掘分析。由于数据量庞大，所以采用从起始顺序抽样的方法，抽取出20xx年11月5日的部分学生上机的相关数据，去除不完整、不一致、有缺失的数据，进行预处理，为达到预测挖掘目标提供正确的数据源。表1中的数据前六列是从奥易软件后台数据库中提取到的原始数据，我们设置第二、三、五列数据与学习情况有关联。将这些数据存在于整合表中，剔除学号异常的记录，即只要是学号异常，强制设定其上机情况为较差（异常学号学生，应为重修生，是学习重点关注对象），为了方便系统分析，将关联整合后的数据转化为布尔类型。登录时间：S1：10：00；S2：迟到五分钟；S3：迟到十分钟；S4：迟到十分钟以上。学号：N1：正常学号；N2：异常学号。下课时间：E1：正常下课时间；E2：提前五分钟下课；E3：提前五至十分钟下课；E4：提前十分钟以上下课。利用关联算法产生频繁项集情况分析Q：Q1：优秀；Q2：良好；Q3：一般；Q4：较差。利用Apriori算法挖掘关联规则，可以得到学生上机情况规律：S1，E1→Q1；（S2，E2)/（S1，E2)→Q2/Q3；S4，E4→Q4评价结果：按照正常上课时间上机并且坚持不早退的同学学习情况为优秀；上课准时但是提前五分钟之内下课的同学学习情况为良好；上课迟到五分钟以内且下课也提前五分钟的同学学习情况为一般；上课迟到十分钟以上并且下课早退十分钟以上的同学学习评估为较差。如果利用关联算法得出某个学生的学习情况有三次为较差，就启动成绩预警，提示并干预该生以后的上机学习，督促其学习态度，提高学习效率，以避免期末考试挂科现象。
5、结束语
借数据挖掘促进治理主体多元化[6]，借关联分析实现决策科学化[7].，本文利用关联规则思路和算法，将吉首大学设备中心机房中存在的大量学生上机情况数据进行分析挖掘，尝试从学生上机相关数据中预测其学习情况，并根据预测结果有效提示学生的期末考试成绩走向，引导该生在随后的学习应该更加有效，以达到避免出现最坏结果，从而提高期末考试通过率。
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数据挖掘论文14
题目：档案信息管理系统中的计算机数据挖掘技术探讨
摘要：伴随着计算机技术的不断进步和发展, 数据挖掘技术成为数据处理工作中的重点技术, 能借助相关算法搜索相关信息, 在节省人力资本的同时, 提高数据检索的实际效率, 基于此, 被广泛应用在数据密集型行业中。笔者简要分析了计算机数据挖掘技术, 并集中阐释了档案信息管理系统计算机数据仓库的建立和技术实现过程, 以供参考。
关键词：档案信息管理系统; 计算机; 数据挖掘技术; 1 数据挖掘技术概述
数据挖掘技术就是指在大量随机数据中提取隐含信息, 并且将其整合后应用在知识处理体系的技术过程。若是从技术层面判定数据挖掘技术, 则需要将其划分在商业数据处理技术中, 整合商业数据提取和转化机制, 并且建构更加系统化的分析模型和处理机制, 从根本上优化商业决策。借助数据挖掘技术能建构完整的数据仓库, 满足集成性、时变性以及非易失性等需求, 整和数据处理和冗余参数, 确保技术框架结构的完整性。
目前, 数据挖掘技术常用的工具, 如SAS企业的Enterprise Miner、IBM企业的Intellient Miner以及SPSS企业的Clementine等应用都十分广泛。企业在实际工作过程中, 往往会利用数据源和数据预处理工具进行数据定型和更新管理, 并且应用聚类分析模块、决策树分析模块以及关联分析算法等, 借助数据挖掘技术对相关数据进行处理。
2 档案信息管理系统计算机数据仓库的建立
2.1 客户需求单元
为了充分发挥档案信息管理系统的优势, 要结合客户的实际需求建立完整的处理框架体系。在数据库体系建立中, 要适应迭代式处理特征, 并且从用户需求出发整合数据模型, 保证其建立过程能按照整体规划有序进行, 且能按照目标和分析框架参数完成操作。首先, 要确立基础性的数据仓库对象, 由于是档案信息管理, 因此, 要集中划分档案数据分析的主题, 并且有效录入档案信息, 确保满足档案的数据分析需求。其次, 要对日常工作中的用户数据进行集中的挖掘处理, 从根本上提高数据仓库分析的完整性。
(1) 确定数据仓库的基础性用户, 其中, 主要包括档案工作人员和使用人员, 结合不同人员的工作需求建立相应的数据仓库。
(2) 档案工作要利用数据分析和档案用户特征分析进行分类描述。
(3) 确定档案的基础性分类主题, 一般而言, 要将文书档案归档情况、卷数等基础性信息作为分类依据。
2.2 数据库设计单元
在设计过程中, 要针对不同维度建立相应的参数体系和组成结构, 并且有效整合组成事实表的主键项目, 建立框架结构。
第一, 建立事实表。事实表是数据模型的核心单元, 主要是记录相关业务和统计数据的表, 能整合数据仓库中的信息单元, 并且提升多维空间处理效果, 确保数据储存过程切实有效。 (1) 档案管理中文书档案目录卷数事实表:事实表主键, 字段类型Int, 字段为Id;文书归档年份, 字段类型Int, 字段为Gdyear_key;文书归档类型, 字段类型Int, 字段为Ajtm_key;文书归档单位, 字段类型Int, 字段为Gddw_key;文书档案生成年份, 字段类型Int, 字段为Ajscsj_key, 以及文书档案包括的文件数目。 (2) 档案管理中文书档案卷数事实表:事实表主键, 字段类型Int, 字段为Id;文书归档利用日期, 字段类型Int, 字段为Date_key;文书归档利用单位, 字段类型Int, 字段为Dw_key;文书归档利用类别, 字段类型Int, 字段为Dalb_key;文书归档利用年份, 字段类型Int, 字段为Dayear_key等[1]。
第二, 建立维度表, 在实际数据仓库建立和运维工作中, 提高数据管理效果和水平, 确保建立循环和反馈的系统框架体系, 并且处理增长过程和完善过程, 有效实现数据库模型设计以及相关维护操作。首先, 要对模式的基础性维度进行分析并且制作相应的表, 主要包括档案年度维表、利用方式维表等。其次, 要建构数据库星型模型体系。最后, 要集中判定数据库工具, 保证数据库平台在客户管理工作方面具备一定的优势, 集中制订商务智能解决方案, 保证集成环境的稳定性和数据仓库建模的效果, 真正提高数据抽取以及转换工作的实际水平。需要注意的是, 在全面整合和分析处理数据的过程中, 要分离文书档案中的数据, 相关操作如下:
from dag gd temp//删除临时表中的数据
Ch count=dag 1.importfile (dbo.u wswj) //将文书目录中数据导出到数据窗口
Dag 1.() //将数据窗口中的数据保存到临时表
相关技术人员要对数据进行有效处理, 以保证相关数据合并操作、连接操作以及条件性拆分操作等都能按照数据预处理管理要求合理化进行, 从根本上维护数据处理效果。
2.3 多维数据模型建立单元
在档案多维数据模型建立的过程中, 相关技术人员要判定联机分析处理项目和数据挖掘方案, 整合信息系统中的数据源、数据视图、维度参数以及属性参数等, 保证具体单元能发挥其实际作用, 并且真正发挥档案维表的稳定性、安全性优势。
第一, 档案事实表中的数据稳定, 事实表是加载和处理档案数据的基本模块, 按照档案目录数据表和档案利用情况表分析和判定其类别和归档时间, 从而提高数据独立分析水平。一方面, 能追加有效的数据, 保证数据仓库信息的基本质量, 也能追加时间判定标准, 能在实际操作中减少扫描整个表浪费的时间, 从根本上提高实际效率。另一方面, 能删除数据, 实现数据更新, 检索相关关键词即可。并且也能同时修改数据, 维护档案撤出和档案追加的动态化处理效果。
第二, 档案维表的安全性。在维表管理工作中, 档案参数和数据的安全稳定性十分关键, 由于其不会随着时间的推移出现变化, 因此, 要对其进行合理的处理和协调。维表本身的存储空间较小, 尽管结构发生变化的概率不大, 但仍会对代表的对象产生影响, 这就会使得数据出现动态的变化。对于这种改变, 需要借助新维生成的方式进行处理, 从而保证不同维表能有效连接, 整合正确数据的同时, 也能对事实表外键进行分析[2]。
3 档案信息管理系统计算机数据仓库的实现
3.1 描述需求
随着互联网技术和数据库技术不断进步, 要提高档案数字化水平以及完善信息化整合机制, 加快数据库管控体系的更新, 确保设备存储以及网络环境一体化水平能满足需求, 尤其是在档案资源重组和预测项目中, 只有从根本上落实数据挖掘体系, 才能为后续信息档案管理项目升级奠定坚实基础。另外, 在数据表和文书等基础性数据结构模型建立的基础上, 要按照规律制定具有个性化的主动性服务机制。
3.2 关联计算
在实际档案分析工作开展过程中, 关联算法描述十分关键, 能对某些行为特征进行统筹整合, 从而制定分析决策。在进行关联规则强度分析时, 要结合支持度和置信度等系统化数据进行综合衡量。例如, 档案数据库中有A和B两个基础项集合, 支持度为P (A∪B) , 则直接表述了A和B在同一时间出现的基础性概率。若是两者出现的概率并不大, 则证明两者之间的关联度较低。若是两者出现的概率较大, 则说明两者的关联度较高。另外, 在分析置信度时, 利用Confidence (A→B) = (A|B) , 也能有效判定两者之间的关系。在出现置信度A的情况下, B的出现概率则是整体参数关系的'关键, 若是置信度的数值达到100%, 则直接证明A和B能同一时间出现。
3.3 神经网络算法
除了要对档案的实际内容进行数据分析和数据库建构, 也要对其利用情况进行判定, 目前较为常见的利用率分析算法就是神经网络算法, 其借助数据分类系统判定和分析数据对象。值得注意的是, 在分类技术结构中, 要结合训练数据集判定分类模型数据挖掘结构。神经网络算法类似于人脑系统的运行结构, 能建立完整的信息处理单元, 并且能够整合非线性交换结构, 确保能凭借历史数据对计算模型和分类体系展开深度分析[3]。
3.4 实现多元化应用
在档案管理工作中应用计算机数据挖掘技术, 能对档案分类管理予以分析, 保证信息需求分类总结工作的完整程度。尤其是档案使用者在对档案具体特征进行差异化分析的过程中, 能结合不同的元素对具体问题展开深度调研。一方面, 计算机数据挖掘技术借助决策树算法处理规则化的档案分析机制。在差异化训练体系中, 要对数据集合中的数据进行系统化分析以及处理, 确保构建要求能适应数据挖掘的基本结构[4]。例如, 档案管理人员借助数据挖掘技术能整合档案使用人员长期浏览与关注的信息, 并且能集中收集和汇总间隔时间、信息查询停留时间等, 从而建构完整的数据分析机制, 有效向其推送或者是提供便捷化查询服务, 保证档案管理数字化水平的提高。另一方面, 在档案收集管理工作中应用数据挖掘技术, 主要是对数据信息进行分析, 结合基本结果建立概念模型, 保证模型以及测试样本之间的比较参数符合标准, 从而真正建立更加系统化的分类框架体系。
4 结语
总而言之, 在档案管理工作中应用数据挖掘技术, 能在准确判定用户需求的同时, 维护数据处理效果, 并且减少档案数字化的成本, 为后续工作的进一步优化奠定坚实基础。并且, 数据库的建立, 也能节省经费和设备维护成本, 真正实现数字化全面发展的目标, 促进档案信息管理工作的长效进步。
参考文献
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[2]王晓燕.数据挖掘技术在档案信息管理中的应用[J].兰台世界, 20xx (23) :25-26.
[3]韩吉义.基于数据挖掘技术的高校图书馆档案信息管理平台的构筑[J].山西档案, 20xx (6) :61-63.
[4]哈立原.基于数据挖掘技术的高校图书馆档案信息管理平台构建[J].山西档案, 20xx (5) :105-107.
数据挖掘论文四： 题目：机器学习算法在数据挖掘中的应用
摘要：随着科学技术的快速发展, 各种新鲜的事物和理念得到了广泛的应用。其中机器学习算法就是一则典型案例——作为一种新型的算法, 其广泛应用于各行各业之中。本篇论文旨在探讨机器学习算法在数据挖掘中的具体应用, 我们利用庞大的移动终端数据网络, 加强了基于GSM网络的户外终端定位, 从而提出了3个阶段的定位算法, 有效提高了定位的精准度和速度。
关键词：学习算法; GSM网络; 定位; 数据;
移动终端定位技术由来已久, 其主要是利用各种科学技术手段定位移动物体的精准位置以及高度。目前, 移动终端定位技术主要应用于军事定位、紧急救援、网络优化、地图导航等多个现代化的领域, 由于移动终端定位技术可以提供精准的位置服务信息, 所以其在市场上还是有较大的需求的, 这也为移动终端定位技术的优化和发展, 提供了推动力。随着通信网络普及, 移动终端定位技术的发展也得到了一些帮助, 使得其定位的精准度和速度都得到了全面的优化和提升。同时, 传统的定位方法结合先进的算法来进行精准定位, 目前依旧还是有较大的进步空间。在工作中我选取机器学习算法结合数据挖掘技术对传统定位技术加以改进, 取得了不错的效果, 但也遇到了许多问题, 例如:使用机器学习算法来进行精准定位暂时无法满足更大的区域要求, 还有想要利用较低的设备成本, 实现得到更多的精准定位的要求比较困难。所以本文对机器学习算法进行了深入的研究, 希望能够帮助其更快速的定位、更精准的定位, 满足市场的需要。
1 数据挖掘概述
数据挖掘又名数据探勘、信息挖掘。它是数据库知识筛选中非常重要的一步。数据挖掘其实指的就是在大量的数据中通过算法找到有用信息的行为。一般情况下, 数据挖掘都会和计算机科学紧密联系在一起, 通过统计集合、在线剖析、检索筛选、机器学习、参数识别等多种方法来实现最初的目标。统计算法和机器学习算法是数据挖掘算法里面应用得比较广泛的两类。统计算法依赖于概率分析, 然后进行相关性判断, 由此来执行运算。
而机器学习算法主要依靠人工智能科技, 通过大量的样本收集、学习和训练, 可以自动匹配运算所需的相关参数及模式。它综合了数学、物理学、自动化和计算机科学等多种学习理论, 虽然能够应用的领域和目标各不相同, 但是这些算法都可以被独立使用运算, 当然也可以相互帮助, 综合应用, 可以说是一种可以“因时而变”、“因事而变”的算法。在机器学习算法的领域, 人工神经网络是比较重要和常见的一种。因为它的优秀的数据处理和演练、学习的能力较强。
而且对于问题数据还可以进行精准的识别与处理分析, 所以应用的频次更多。人工神经网络依赖于多种多样的建模模型来进行工作, 由此来满足不同的数据需求。综合来看, 人工神经网络的建模, 它的精准度比较高, 综合表述能力优秀, 而且在应用的过程中, 不需要依赖专家的辅助力量, 虽然仍有缺陷, 比如在训练数据的时候耗时较多, 知识的理解能力还没有达到智能化的标准, 但是, 相对于其他方式而言, 人工神经网络的优势依旧是比较突出的。
2 以机器学习算法为基础的GSM网络定位
2.1 定位问题的建模
建模的过程主要是以支持向量机定位方式作为基础, 把定位的位置栅格化, 面积较小的栅格位置就是独立的一种类别, 在定位的位置内, 我们收集数目庞大的终端测量数据, 然后利用计算机对测量报告进行分析处理, 测量栅格的距离度量和精准度, 然后对移动终端栅格进行预估判断, 最终利用机器学习进行分析求解。
2.2 采集数据和预处理
本次研究, 我们采用的模型对象是我国某一个周边长达10千米的二线城市。在该城市区域内, 我们测量了四个不同时间段内的数据, 为了保证机器学习算法定位的精准性和有效性, 我们把其中的三批数据作为训练数据, 最后一组数据作为定位数据, 然后把定位数据周边十米内的前三组训练数据的相关信息进行清除。一旦确定某一待定位数据, 就要在不同的时间内进行测量, 按照测量出的数据信息的经纬度和平均值, 再进行换算, 最终, 得到真实的数据量, 提升定位的速度以及有效程度。
2.3 以基站的经纬度为基础的初步定位
用机器学习算法来进行移动终端定位, 其复杂性也是比较大的, 一旦区域面积增加, 那么模型和分类也相应增加, 而且更加复杂, 所以, 利用机器学习算法来进行移动终端定位的过程, 会随着定位区域面积的增大, 而耗费更多的时间。利用基站的经纬度作为基础来进行早期的定位, 则需要以下几个步骤:要将边长为十千米的正方形分割成一千米的小栅格, 如果想要定位数据集内的相关信息, 就要选择对边长是一千米的小栅格进行计算, 而如果是想要获得边长一千米的大栅格, 就要对边长是一千米的栅格精心计算。
2.4 以向量机为基础的二次定位
在完成初步定位工作后, 要确定一个边长为两千米的正方形, 由于第一级支持向量机定位的区域是四百米, 定位输出的是以一百米栅格作为中心点的经纬度数据信息, 相对于一级向量机的定位而言, 二级向量机在定位计算的时候难度是较低的, 更加简便。后期的预算主要依赖决策函数计算和样本向量机计算。随着栅格的变小, 定位的精准度将越来越高, 而由于增加分类的问题数量是上升的, 所以, 定位的复杂度也是相对增加的。
2.5 以K-近邻法为基础的三次定位
第一步要做的就是选定需要定位的区域面积, 在二次输出之后, 确定其经纬度, 然后依赖经纬度来确定边长面积, 这些都是进行区域定位的基础性工作, 紧接着就是定位模型的训练。以K-近邻法为基础的三次定位需要的是综合训练信息数据, 对于这些信息数据, 要以大小为选择依据进行筛选和合并, 这样就能够减少计算的重复性。当然了, 选择的区域面积越大, 其定位的速度和精准性也就越低。
3 结语
近年来, 随着我国科学技术的不断发展和进步, 数据挖掘技术愈加重要。根据上面的研究, 我们证明了, 在数据挖掘的过程中, 应用机器学习算法具有举足轻重的作用。作为一门多领域互相交叉的知识学科, 它能够帮助我们提升定位的精准度以及定位速度, 可以被广泛的应用于各行各业。所以, 对于机器学习算法, 相关人员要加以重视, 不断的进行改良以及改善, 切实的发挥其有利的方面, 将其广泛应用于智能定位的各个领域, 帮助我们解决关于户外移动终端的定位的问题。
参考文献
[1]陈小燕, CHENXiaoyan.机器学习算法在数据挖掘中的应用[J].现代电子技术, 20xx, v.38;No.451 (20) :11-14.
[2]李运.机器学习算法在数据挖掘中的应用[D].北京邮电大学, 20xx.
[3]莫雪峰.机器学习算法在数据挖掘中的应用[J].科教文汇, 20xx (07) :175-178.
数据挖掘论文五： 题目：软件工程数据挖掘研究进展
摘要：数据挖掘是指在大数据中开发出有价值信息数据的过程。计算机技术的不断进步, 通过人工的方式进行软件的开发与维护难度较大。而数据挖掘能够有效的提升软件开发的效率, 并能够在大量的数据中获得有效的数据。文章主要探究软件工程中数据挖掘技术的任务和存在的问题, 并重点论述软件开发过程中出现的问题和相关的解决措施。
关键词：软件工程; 数据挖掘; 解决措施;
在软件开发过程中, 为了能够获得更加准确的数据资源, 软件的研发人员就需要搜集和整理数据。但是在大数据时代, 人工获取数据信息的难度极大。当前, 软件工程中运用最多的就是数据挖掘技术。软件挖掘技术是传统数据挖掘技术在软件工程方向的其中一部分。但是它具有自身的特征, 体现在以下三个方面:
(1) 在软件工程中, 对有效数据的挖掘和处理;
(2) 挖掘数据算法的选择问题;
(3) 软件的开发者该如何选择数据。
1 在软件工程中数据挖掘的主要任务
在数据挖掘技术中, 软件工程数据挖掘是其中之一, 其挖掘的过程与传统数据的挖掘无异。通常包括三个阶段:第一阶段, 数据的预处理;第二阶段, 数据的挖掘;第三阶段, 对结果的评估。第一阶段的主要任务有对数据的分类、对异常数据的检测以及整理和提取复杂信息等。虽然软件工程的数据挖掘和传统的数据挖掘存在相似性, 但是也存在一定的差异, 其主要体现在以下三个方面:
1.1 软件工程的数据更加复杂
软件工程数据主要包括两种, 一种是软件报告, 另外一种是软件的版本信息。当然还包括一些软件代码和注释在内的非结构化数据信息。这两种软件工程数据的算法是不同的, 但是两者之间又有一定的联系, 这也是软件工程数据挖掘复杂性的重要原因。
1.2 数据分析结果的表现更加特殊
传统的数据挖掘结果可以通过很多种结果展示出来, 最常见的有报表和文字的方式。但是对于软件工程的数据挖掘来讲, 它最主要的职能是给软件的研发人员提供更加精准的案例, 软件漏洞的实际定位以及设计构造方面的信息, 同时也包括数据挖掘的统计结果。所以这就要求软件工程的数据挖掘需要更加先进的结果提交方式和途径。
1.3 对数据挖掘结果难以达成一致的评价
我国传统的数据挖掘已经初步形成统一的评价标准, 而且评价体系相对成熟。但是软件工程的数据挖掘过程中, 研发人员需要更多复杂而又具体的数据信息, 所以数据的表示方法也相对多样化, 数据之间难以进行对比, 所以也就难以达成一致的评价标准和结果。不难看出, 软件工程数据挖掘的关键在于对挖掘数据的预处理和对数据结果的表示方法。
2 软件工程研发阶段出现的问题和解决措施
软件在研发阶段主要的任务是对软件运行程序的编写。以下是软件在编码和结果的提交过程中出现的问题和相应的解决措施。
2.1 对软件代码的编写过程
该过程需要软件的研发人员能够对自己需要编写的代码结构与功能有充分的了解和认识。并能够依据自身掌握的信息, 在数据库中搜集到可以使用的数据信息。通常情况下, 编程需要的数据信息可以分为三个方面:
(1) 软件的研发人员能够在已经存在的代码中搜集可以重新使用的代码;
(2) 软件的研发人员可以搜寻可以重用的静态规则, 比如继承关系等。
(3) 软件的开发人员搜寻可以重用的动态规则。
包括软件的接口调用顺序等。在寻找以上信息的过程中, 通常是利用软件的帮助文档、寻求外界帮助和搜集代码的方式实现, 但是以上方式在搜集信息过程中往往会遇到较多的问题, 比如:帮助文档的准确性较低, 同时不够完整, 可利用的重用信息不多等。
2.2 对软件代码的重用
在对软件代码重用过程中, 最关键的问题是软件的研发人员必须掌握需要的类或方法, 并能够通过与之有联系的代码实现代码的重用。但是这种方式哦足迹信息将会耗费工作人员大量的精力。而通过关键词在代码库中搜集可重用的软件代码, 同时按照代码的相关度对搜集到的代码进行排序, 该过程使用的原理就是可重用的代码必然模式基本类似, 最终所展现出来的搜索结果是以上下文结构的方式展现的。比如:类与类之间的联系。其实现的具体流程如下:
(1) 软件的开发人员创建同时具备例程和上下文架构的代码库;
(2) 软件的研发人员能够向代码库提供类的相关信息, 然后对反馈的结果进行评估, 创建新型的代码库。
(3) 未来的研发人员在搜集过程中能够按照评估结果的高低排序, 便于查询, 极大地缩减工作人员的任务量, 提升其工作效率。
2.3 对动态规则的重用
软件工程领域内对动态规则重用的研究已经相对成熟, 通过在编译器内安装特定插件的方式检验代码是否为动态规则最适用的, 并能够将不适合的规则反馈给软件的研发人员。其操作流程为:
(1) 软件的研发人员能够规定动态规则的顺序, 主要表现在:使用某一函数是不能够调用其他的函数。
(2) 实现对相关数据的保存, 可以通过队列等简单的数据结构完成。在利用编译拓展中检测其中的顺序。
(3) 能够将错误的信息反馈给软件的研发人员。
3 结束语
在软件工程的数据挖掘过程中, 数据挖掘的概念才逐步被定义, 但是所需要挖掘的数据是已经存在的。数据挖掘技术在软件工程中的运用能够降低研发人员的工作量, 同时软件工程与数据挖掘的结合是计算机技术必然的发展方向。从数据挖掘的过程来讲, 在其整个实施过程和周期中都包括软件工程。而对数据挖掘的技术手段来讲, 它在软件工程中的运用更加普遍。在对数据挖掘技术的研究过程中可以发现, 该技术虽然已经获得一定的效果, 但是还有更多未被挖掘的空间, 还需要进一步的研究和发现。
参考文献
[1]王艺蓉.试析面向软件工程数据挖掘的开发测试技术[J].电子技术与软件工程, 20xx (18) :64.
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[4]刘桂林.分析软件工程中数据挖掘技术的应用方式[J].中国新通信, 20xx, 19 (13) :119.
数据挖掘论文15
摘要：随着科学技术的不断发展，数据挖掘技术也应运而生。为了高效有序的医疗信息管理，需要加强数据挖掘技术在医疗信息管理中的实际应用，从而提升医院的管理水平，为医院的管理工作及资源的合理配置提供多样化发展的可能性。笔者将针对数据挖掘技术在医疗信息管理中的应用这一课题进行相应的探究，从而提出合理的改进建议。
关键词：挖掘技术；医疗信息管理；应用方式
数据挖掘作为一种数据信息再利用的有效技术，能够有效地为医院的管理决策提供重要信息。它以数据库、人工智能以及数理统计为主要技术支柱进行技术管理与决策。而在医疗信息管理过程之中应用数据挖掘技术能够较好地针对医疗卫生信息进行整理与归类来建立管理模型，形成有效的总结数据的同时能够为医疗工作的高效进行提供有价值的信息。所以笔者将以数据挖掘技术在医疗信息管理中的应用为着手点，从而针对其应用现状进行探究，以此提出加强数据挖掘技术在医疗信息管理中应用的具体措施，希望能够在理论层面上推动医疗信息管理工作的飞跃。
1在医疗信息管理中应用数据挖掘技术的基本内涵
数据挖掘是结合信息收集技术、人工智能处理技术以及分析检测技术等所形成的功能强大的技术。它能够实现对于数据的收集、问题的定义与处理，并且能够较好地对于结果进行解释与评估。在医疗信息管理工作进行的过程之中，应用数据挖掘技术可以较好地加强医疗信息数据模型的建立，同时以多种形式出现，例如文字信息、基本信号信息、图像收集等，也能够用来进行医疗信息的科普与宣传。并且，数据挖掘技术在医疗信息中所体现出的应用方式有所不同，在数据挖掘技术应用过程之中，既可以针对同一类的实物反应出共同性质的基本特征，同时也能够根据具有一定关联性的事物信息来探究差异。这些功能不仅仅能够在医疗信息的管理层面上给予医疗人员较大的信息管理指导，同时在实际的医疗诊断过程之中，也可以向医生提供患者的患病信息，并且辅助治疗的进行[1]。所以，在医疗信息管理中应用数据挖掘技术不仅仅能够推动医疗信息管理水平的提升，也是医院实现现代化、信息化建设的重要体现，需要从根本上明确医疗信息管理应用数据挖掘技术的必要性与基本内涵，从而针对医院的管理现状实现其管理方式与技术应用的转变与优化。
2在医疗信息管理过程之中加强数据挖掘技术应用的重要措施
2.1实现建模环节以及数据收集环节的优化
在应用数据挖掘技术的过程之中，必须基于数据库信息的基础之上，其数据挖掘技术才能够进行相应的规律探究与信息分析，所以需要在源头处加强数据收集环节以及建模环节的优化。以医院中医部门为例，在对于中医处方经验的挖掘方法使用过程之中，需要针对不同的药物进行关联性建模，比如数据库中有基础性药物，针对药物进行频数和次数的统计，然后以此类推，将所有药物都按照出现的频数进行降数排列，从而探究参考价值。建模环节以及数据收集环节是医疗信息管理过程的根本，所以需要做好对于建模环节以及数据收集环节的优化，才能够为数据挖掘技术的应用奠定相应的基础[2]。
2.2细化数据挖掘技术应用类别
想要在医疗信息管理过程之中，加强对于数据挖掘技术的有效应用，就需要从数据挖掘技术应用类别处进行着手，从而提升技术应用的针对性与有效性。常见的技术应用类别有：医院资源配置方面、病患区域管理方面、医疗卫生质量管理方面、医疗急诊管理方面、医院经济管理方面以及医疗卫生常见病宣传方面等，数据挖掘技术都可以在这些类别之中实现应用，但是在应用的过程之中也有所不同。以病房区域管理为例，在应用数据挖掘技术之前，首先需要明确不同的科室状况以及病房区域分配状况等，加强病患区域的指标分析，因为病房管理不仅仅影响到科室的工作效率与工作效果，同时也是医疗物资分配与人员编制的'主要参考标准。其次利用数据挖掘技术能够较好地实现不同科室工作效率、质量管理质量以及经济收益等多种指标的评估，建立其科室的运营模型，从而实现科室的又好又快发展。比如使用数据挖掘技术建立其病区管理的标准模型以及统计指标，从而计算出科室动态的工作模型以及病床动态的周转次数等[3]。另外在医疗质量管理过程之中，数据挖掘技术提供的不仅仅是资料数据的参考以及疾病的诊断，也能够针对临床的治疗效果进行分析与评价，并且能够预测治疗状况：可以利用医院的医疗数据库，对于病人的基本患病信息进行分类，从而比对死亡率、治愈率等多个数据，实现治疗方案的制订。而在医疗质量管理过程之中也有很多的影响因素，例如基础医疗设备、病床周转次数、病种治愈记录等，所以也可以利用数据挖掘技术来进一步加强其多种数据之间的关联性，从而为提升医院的社会效益与经济效益提出合理的参考性建议。
2.3明确数据挖掘技术的应用方向
医院加强数据挖掘技术应用方向的探索上，可以从客户拓展这个角度出发实现对于医疗信息管理。例如通过数据挖掘技术多方进行患者信息比对，同时制订完善的医疗服务影响策略方式，加强对于客户行为的分析；在数据挖掘的基础之上，增强其技术应用的实用性，在分析的基础之上比对自身的竞争优势，实现医院资源的合理规划与合理配置，例如药品、资金以及疾病诊断等，从而实现经营状况的优化。目前医院也逐步向现代化、信息化方向发展，无论是信息管理还是医疗技术方面，医院都已经成为了一个信息化的综合行业体系，所以在加强数据挖掘应用的过程之中，还需要加强数据信息的管理，实现数据挖掘结果的维护，从而提升医院的决策能力，实现数据挖掘技术的高效应用。
3结语
医院在目前的医疗信息管理过程之中，还有很大的发展空间，需要综合利用数据挖掘技术，实现其信息管理水平的提升。通过明确数据挖掘技术的应用方向、应用类别以及建模数据环节的优化等，促进医院管理水平的提升，实现数据挖掘技术应用效果的提升.
参考文献：
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