大数据公司挖掘数据价值的49个典型案例

第一篇：大数据公司挖掘数据价值的49个典型案例

大数据公司挖掘数据价值的49个典型案例

来源：大数据实验室 时间：2015-01-06 10:15:51 作者：

对于企业来说，100条理论确实不如一个成功的标杆有实践意义，本文的主旨就是寻找“正在做”大数据的49个样本。

本文力图从企业运营和管理的角度，梳理出发掘大数据价值的一般规律：一是以数据驱动的决策，主要通过提高预测概率，来提高决策成功率；二是以数据驱动的流程，主要是形成营销闭环战略，提高销售漏斗的转化率；三是以数据驱动的产品，在产品设计阶段，强调个性化；在产品运营阶段，则强调迭代式创新。

上篇天然大数据公司的各种套餐

从谷歌、亚马逊、Facebook、LinkedIn，到阿里、百度、腾讯，都因其拥有大量的用户注册和运营信息，成为天然的大数据公司。而像IBM、Oracle、EMC、惠普这类大型技术公司纷纷投身大数据，通过整合大数据的信息和应用，给其他公司提供“硬件软件数据”的整体解决方案。我们关注的重点是大数据的价值，第一类公司首当其冲。

下面就是这些天然大数据公司的挖掘价值的典型案例。

01 亚马逊的“信息公司”

如果全球哪家公司从大数据发掘出了最大价值，截至目前，答案可能非亚马逊莫属。亚马逊也要处理海量数据，这些交易数据的直接价值更大。作为一家“信息公司”，亚马逊不仅从每个用户的购买行为中获得信息，还将每个用户在其网站上的所有行为都记录下来：页面停留时间、用户是否查看评论、每个搜索的关键词、浏览的商品等等。这种对数据价值的高度敏感和重视，以及强大的挖掘能力，使得亚马逊早已远远超出了它的传统运营方式。

亚马逊CTO Werner Vogels在CeBIT上关于大数据的演讲，向与会者描述了亚马逊在大数据时代的商业蓝图。长期以来，亚马逊一直通过大数据分析，尝试定位客户和和获取客户反馈。“在此过程中，你会发现数据越大，结果越好。为什么有的企业在商业上不断犯错？那是因为他们没有足够的数据对运营和决策提供支持，”Vogels说，“一旦进入大数据的世界，企业的手中将握有无限可能。”从支撑新兴技术企业的基础设施到消费内容的移动设备，亚马逊的触角已触及到更为广阔的领域。

亚马逊推荐：亚马逊的各个业务环节都离不开“数据驱动”的身影。在亚马逊上买过东西的朋友可能对它的推荐功能都很熟悉，“买过X商品的人，也同时买过Y商品”的推荐功能看上去很简单，却非常有效，同时这些精准推荐结果的得出过程也非常复杂。

亚马逊预测：用户需求预测是通过历史数据来预测用户未来的需求。对于书、手机、家电这些东西——亚马逊内部叫硬需求的产品，你可以认为是“标品”——预测是比较准的，甚至可以预测到相关产品属性的需求。但是对于服装这样软需求产品，亚马逊干了十多年都没有办法预测得很好，因为这类东西受到的干扰因素太多了，比如：用户的对颜色款式的喜好，穿上去合不合身，爱人朋友喜不喜欢…… 这类东西太易变，买得人多反而会卖不好，所以需要更为复杂的预测模型。

亚马逊测试：你会认为亚马逊网站上的某段页面文字只是碰巧出现的吗？其实，亚马逊会在网站上持续不断地测试新的设计方案，从而找出转化率最高的方案。整个网站的布局、字体大小、颜色、按钮以及其他所有的设计，其实都是在多次审慎测试后的最优结果。

亚马逊记录：亚马逊的移动应用让用户有一个流畅的无处不在的体验的同时，也通过收集手机上的数据深入地了解了每个用户的喜好信息；更值得一提的是Kindle Fire，内嵌的Silk浏览器可以将用户的行为数据一一记录下来。

以数据为导向的方法并不仅限于以上领域，亚马逊的企业文化就是冷冰冰的数据导向型文化。对于亚马逊来说，大数据意味着大销售量。数据显示出什么是有效的、什么是无效的，新的商业投资项目必须要有数据的支撑。对数据的长期专注让亚马逊能够以更低的售价提供更好的服务。

02 谷歌的意图

如果说有一家科技公司准确定义了“大数据”概念的话，那一定是谷歌。根据搜索研究公司comScore的数据，仅2012年3月一个月的时间，谷歌处理的搜索词条数量就高达122亿条。谷歌的体量和规模，使它拥有比其他大多数企业更多的应用大数据的途径。

谷歌搜索引擎本身的设计，就旨在让它能够无缝链接成千上万的服务器。如果出现更多的处理或存储需要，抑或某台服务器崩溃，谷歌的工程师们只要再添加更多的服务器就能轻松搞定。将所有这些数据集合在一起所带来的结果是：企业不仅从最好的技术中获益，同样还可以从最好的信息中获益。下面选择谷歌公司的其中三个亮点。

谷歌意图：谷歌不仅存储了搜索结果中出现的网络连接，还会储存用户搜索关键词的行为，它能够精准地记录下人们进行搜索行为的时间、内容和方式，坐拥人们在谷歌网站进行搜索及经过其网络时所产生的大量机器数据。这些数据能够让谷歌优化广告排序，并将搜索流量转化为盈利模式。谷歌不仅能追踪人们的搜索行为，而且还能够预测出搜索者下一步将要做什么。用户所输入的每一个搜索请求，都会让谷歌知道他在寻找什么，所有人类行为都会在互联网上留下痕迹路径，谷歌占领了一个绝佳的点位来捕捉和分析该路径。换言之，谷歌能在你意识到自己要找什么之前预测出你的意图。这种抓取、存储并对海量人机数据进行分析，然后据此进行预测的能力，就是数据驱动的产品。

谷歌分析：谷歌在搜索之外还有更多获取数据的途径。企业安装“谷歌分析”之类的产品来追踪访问者在其站点的足迹，而谷歌也可获得这些数据。网站还使用“谷歌广告联盟”，将来自谷歌广告客户网的广告展示在其站点，因此，谷歌不仅可以洞察自己网站上广告的展示效果，同样还可以对其他广告发布站点的展示效果一览无余。

谷歌趋势：既然搜索本身是网民的“意图数据库”，当然可以根据某一专题搜索量的涨跌，预测下一步的走势。谷歌趋势可以预测旅游、地产、汽车的销售。此类预测最著名的就是谷歌流感趋势，跟踪全球范围的流感等病疫传播，依据网民搜索，分析全球范围内流感等病疫的传播状况。

03 eBay的分析平台

早在2006年，eBay就成立了大数据分析平台。为了准确分析用户的购物行为，eBay定义了超过500种类型的数据，对顾客的行为进行跟踪分析。eBay分析平台高级总监Oliver Ratzesberger说：“在这个平台上，可以将结构化数据和非结构化数据结合在一起，通过分析促进eBay的业务创新和利润增长。”

eBay行为分析：在早期，eBay网页上的每一个功能的更改，通常由对该功能非常了解的产品经理决定，判断的依据主要是产品经理的个人经验。而通过对用户行为数据的分析，网页上任何功能的修改都交由用户去决定。“每当有一个不错的创意或者点子，我们都会在网站上选定一定范围的用户进行测试。通过对这些用户的行为分析，来看这个创意是否带来了预期的效果。”

eBay广告分析：更显著的变化反映在广告费上。eBay对互联网广告的投入一直很大，通过购买一些网页搜索的关键字，将潜在客户引入eBay网站。为了对这些关键字广告的投入产出进行衡量，eBay建立了一个完全封闭式的优

04 塔吉特的“数据关联挖掘”

利用先进的统计方法，商家可以通过用户的购买历史记录分析来建立模型，预测未来的购买行为，进而设计促销活动和个性服务避免用户流失到其他竞争对手那边。美国第三大零售商塔吉特，通过分析所有女性客户购买记录，可以“猜出”哪些是孕妇。其发现女性客户会在怀孕四个月左右，大量购买无香味乳液。由此挖掘出25项与怀孕高度相关的商品，制作“怀孕预测”指数。推算出预产期后，就能抢先一步，将孕妇装、婴儿床等折扣券寄给客户。塔吉特还创建了一套购买女性行为在怀孕期间产生变化的模型，不仅如此，如果用户从它们的店铺中购买了婴儿用品，它们在接下来的几年中会根据婴儿的生长周期定期给这些顾客推送相关产品，使这些客户形成长期的忠诚度。

05 中国移动的数据化运营

通过大数据分析，中国移动能够对企业运营的全业务进行针对性的监控、预警、跟踪。大数据系统可以在第一时间自动捕捉市场变化，再以最快捷的方式推送给指定负责人，使他在最短时间内获知市场行情。

客户流失预警：一个客户使用最新款的诺基亚手机，每月准时缴费、平均一年致电客服3次，使用WEP和彩信业务。如果按照传统的数据分析，可能这是一位客户满意度非常高、流失概率非常低的客户。事实上，当搜集了包括微博、社交网络等新型来源的客户数据之后，这位客户的真实情况可能是这样的：客户在国外购买的这款手机，手机中的部分功能在国内无法使用，在某个固定地点手机经常断线，彩信无法使用——他的使用体验极差，正在面临流失风险。这就是中国移动一个大数据分析的应用场景。通过全面获取业务信息，可能颠覆常规分析思路下做出的结论，打破传统数据源的边界，注重社交媒体等新型数据来源，通过各种渠道获取尽可能多的客户反馈信息，并从这些数据中挖掘更多的价值。

数据增值应用：对运营商来说，数据分析在政府服务市场上前景巨大。运营商也可以在交通、应对突发灾害、维稳等工作中使大数据技术发挥更大的作用。运营商处在一个数据交换中心的地位，在掌握用户行为方面具有先天的优势。作为信息技术的又一次变革，大数据的出现正在给技术进步和社会发展带来全新的方向，而谁掌握了这一方向，谁就可能成功。对于运营商来说，在数据处理分析上，需要转型的不仅是技巧和法律问题，更需要转变思维方式，以商业化角度思考大数据营销。

06 Twitter中的兴趣和情绪

Twitter兴趣聚类：通过过滤用户归属地、发推位置和相关关键词，Twitter建立了一系列定制化的客户数据流。比如，通过过滤电影片名、位置和情绪标签，你可以知道洛杉矶、纽约和伦敦等城市最受欢迎的电影是哪些。而根据用户发布的个人行为描述，你甚至能搜索到那些在加拿大滑雪的日本游客。从这个视角看，Twitter的兴趣图谱的效率优于Facebook的社交图谱。Twitter的用户数据所能产生的潜在价值同样令人惊叹。在社交媒体网站正在收集越来越多的数据的形势下，它们或许能找到更好的方式来利用这些数据盈利，并使其取代广告成为自身提高收入的主要方式。这些社交网站真正的价值可能在于数据本身。相信在不久的将来，如果寻找到既能充分利用用户数据，又可合理规避对用户隐私的威胁，社交数据所蕴藏的巨大能量将会彻底被开启。

Twitter情绪分析：Twitter自己并不经营每一款数据产品，但它把数据授权给了像DataSift这样的数据服务公司，很多公司利用Twitter社交数据，做出了各种让人吃惊的应用，从社交监测到医疗应用，甚至可以去追踪流感疫情爆发，社交媒体监测平台DataSift还创造了一款金融数据产品。华尔街“德温特资本市场”公司首席执行官保罗·霍廷每天的工作之一，就是利用电脑程序分析全球3.4亿微博账户的留言，进而判断民众情绪，再以“1”到“50”进行打分。根据打分结果，霍廷再决定如何处理手中数以百万美元计的股票。霍廷的判断原则很简单：如果所有人似乎都高兴，那就买入；如果大家的焦虑情绪上升，那就抛售。一些媒体公司会把观众收视率数据打包到产品里，再转卖给频道制作人和内容创造者。

精确的数据一旦与社交媒体数据相结合，对未来的预测会非常准。

07 特易购的精准定向

聪明的商家通过用户的购买历史记录分析来建立模型，为他们量身预测未来的购物清单，进而设计促销活动和个性服务，让他们源源不断地为之买单。特易购是全球利润第二大的零售商，这家英国超级市场巨人从用户行为分析中获得了巨大的利益。从其会员卡的用户购买记录中，特易购可以了解一个用户是什么“类别”的客人，如速食者、单身、有上学孩子的家庭等等。这样的分类可以为提供很大的市场回报，比如，通过邮件或信件寄给用户的促销可以变得十分个性化，店内的促销也可以根据周围人群的喜好、消费的时段来更加有针对性，从而提高货品的流通。这样的做法为特易购获得了丰厚的回报，仅在市场宣传一项，就能帮助特易购每年节省3.5亿英镑的费用。

Tesco的优惠券：特易购每季会为顾客量身定做6张优惠券。其中4张是客户经常购买的货品，而另外2张则是根据该客户以往的消费行为数据分析，极有可能在未来会购买的产品。仅在1999年，特易购就送出了14.5万份面向不同的细分客户群的购物指南杂志和优惠券组合。更妙的是，这样的低价无损公司整体的盈利水平。通过追踪这些短期优惠券的回笼率，了解到客户在所有门店的消费情况，特易购还可以精确地计算出投资回报。发放优惠券吸引顾客其实已经是很老套的做法了，而且许多的促销活动实际只是来掠夺公司未来的销售额。然而，依赖于扎实的数据分析来定向发放优惠券的特易购，却可以维持每年超过1亿英镑的销售额增长。

特易购同样有会员数据库，通过已有的数据，就能找到那些对价格敏感的客户，然后在公司可以接受的最低成本水平上，为这类顾客倾向购买的商品确定一个最低价。这样的好处一是吸引了这部分顾客，二是不必在其他商品上浪费钱降价促销。

特易购的精准运营：这家连锁超市在其数据仓库中收集了700万部冰箱的数据。通过对这些数据的分析，进行更全面的监控并进行主动的维修以降低整体能耗。

08 Facebook的好友推荐

Facebook是社交网络巨擎，但是在挖掘大数据价值方面，好像办法不多，值得一提的就是好友推荐。Facebook使用大数据来追踪用户在其网络的行为，通过识别你在它的网络中的好友，从而给出新的好友推荐建议，用户拥有越多的好友，他们与Facebook之间的黏度就越高。更多的好友意味着用户会分享更多照片、发布更多状态更新、玩更多的游戏。

09 LinkedIn的猎头价值

LinkedIn网站使用大数据在求职者和招聘职位之间建立关联。有了LinkedIn，猎头们再也不用向潜在的受聘者打陌生电话来碰运气，而可以通过简单的搜索找出潜在受聘者并联系他们。与此相似，求职者也可以通过联系网站上其他人，自然而然地将自己推销给潜在的雇主。有两个例子能够生动呈现LinkedIn的数据价值：几年前，LinkedIn忽然发现近期雷曼兄弟的来访者多了起来，当时并没引起重视，过了不久，雷曼兄弟宣布倒闭；而在谷歌宣布退出中国的前一个月，在LinkedIn发现了一些平时很少见的谷歌产品经理在线，这也是相同的道理。如果LinkedIn针对性地分析某家上 沃尔玛的数据基因

早在1969年沃尔玛就开始使用计算机来跟踪存货，1974年就将其分销中心与各家商场运用计算机进行库存控制。1983年，沃尔玛所有门店都开始采用条形码扫描系统。1987年，沃尔玛完成了公司内部的卫星系统的安装，该系统使得总部，分销中心和各个商场之间可以实现实时，双向的数据和声音传输。采用这些在当时还是小众和超前的信息技术来搜集运营数据为沃尔玛最近20年的崛起打下了坚实的地基，从而发现了“啤酒与尿布”关联。

如今，沃尔玛拥有着全世界最大的数据仓库，在数据仓库中存储着沃尔玛数千家连锁店在65周内每一笔销售的详细记录，这使得业务人员可以通过分析购买行为更加了解他们的客户。通过这些数据，业务员可以分析顾客的购买行为，从而供应最佳的销售服务。沃尔玛一直致力于改善自身的数据收集技术，从条形码扫描，到安装卫星系统实现双向数据传输，整个公司都充满了数据基因。2012年4月，沃尔玛又收购了一家研究网络社交基因的公司Kosmix，在数据基因的基础上，又增加了社交基因。

阿里小贷和聚石塔

虽然阿里系的余额宝如日中天，但其实阿里小贷才真正体现出了大数据的价值。早在2010年阿里就已经建立了“淘宝小贷”，通过对贷款客户下游订单、上游供应商、经营信用等全方位的评估，就可以在没有见面情况下，给客户放款，这当然是对阿里平台上大数据的挖掘。数据来源于“聚石塔”——一个大型的数据分享平台，它通过共享阿里巴巴旗下各个子公司的数据资源来创造商业价值。这款产品就是大数据团队把淘宝交易流程各个环节的数据整合互联，然后基于商业理解对信息进行分类储存和分析加工，并与决策行为连接起来所产生的效果。

西尔斯的数据大集成

在过去，美国零售巨头西尔斯控股公司，需要八周时间才能制定出个性化的销售方案，但往往做出来的时候，它已不再是最佳方案。痛定思痛，决定整合其专售的三个品牌——Sears、Craftsman、Lands'End的客户、产品以及销售数据，使用群集收集来自不同品牌的数据，并在群集上直接分析数据，而不是像以前那样先存入数据仓库，避免了浪费时间——先把来自各处的数据合并之后再做分析。这种调整让公司的推销方案更快、更精准，可以从海量信息中挖掘价值，但是价值巨大，困难也巨大：这些数据需要超大规模分析，且分散在不同品牌的数据库与数据仓库中，不仅数量庞大而且支离破碎。

西尔斯的困境，在传统企业中非常普遍，这些企业家一直想不通，既然互联网零售商亚马逊可以推荐阅读书目、推荐电影、推荐可供购买的产品，为什么他们所在的企业却做不到类似的事情。西尔斯公司首席技术官菲里·谢利（Phil Shelley）说：如果要制定一系列复杂推荐方案质量更高，需要更及时、更细致、更个性化的数据，传统企业的IT架构根本不能完成这些任务，需要痛下决心，才能完成转型。

中篇轻公司数据创业狂欢

在这次“数据盛宴”中，是否只有大公司的狂欢？并非如此，从事大数据产业的轻公司将无处不在。新兴的创业公司通过出售数据和服务更有针对性地提供单个解决方案，把大数据商业化、商品化，才是更加值得我们关注的模式。这将带来继门户网站、搜索引擎、社交媒体之后的新一波创业浪潮和产业革命，并会对传统的咨询公司产生强烈冲击。

PredPol的犯罪预测

PredPol公司通过与洛杉矶和圣克鲁斯的警方以及一群研究人员合作，基于地震预测算法的变体和犯罪数据来预测犯罪发生的几率，可以精确到500平方英尺的范围内。在洛杉矶运用该算法的地区，盗窃罪和暴力犯罪分布下降了33%和21%。Tipp24 AG的赌徒行为预测

Tipp24 AG针对欧洲博彩业构建的下注和预测平台。该公司用KXEN软件来分析数十亿计的交易以及客户的特性，然后通过预测模型对特定用户进行动态的营销活动。这项举措减少了90%的预测模型构建时间。SAP公司正在试图收购KXEN，“SAP想通过这次收购来扭转其长久以来在预测分析方面的劣势”。Inrix的堵车预言

交通的参与者多种多样，是大数据最能发挥价值的领域。交通流量数据公司Inrix依靠分析历史和实时路况数据，能给出及时的路况报告，以帮助司机避开正在堵车的路段，并且帮他们提前规划好行程。汽车制造商、移动应用开发者、运输企业以及各类互联网企业都需要Inrix的路况报告。奥迪、福特、日产、微软等巨头都是Inrix的客户。潘吉瓦的时尚预测

消费者追寻意见领袖的生活方式。潘吉瓦公司就是用数据分析来预测流行趋势，以此为基础甚至撬动全球贸易。比如，它们通过41次追踪《暮光之城》的徽章、袜子的运输情况，分析在这部电影中主角的服饰对流行趋势有多大影响率，并将分析结果告知用户，建议他们对自己的行动做出恰当的调整。

潘多拉的音乐推荐

美国在线音乐网站潘多拉特别聘请一些音乐专家，让他们每个人平均花上20分钟去分析一首歌曲，并赋予每首歌400种不同的属性。如果你表示喜欢一首歌，程序会自动寻找跟这首歌“基因”相同的歌曲，猜测你也会喜欢并采用推荐引擎技术推荐给你。借助这种人海战术，潘多拉网站已经分析了74万首歌曲。Futrix Health的医疗方案

Futrix Health是一家专注于用通过数据为患者制定医疗解决方案的公司，从安装在智能手机上的个人健康应用，到诊所、医院里医生使用的电子健康记录仪，甚至是革命性的数字化基因组数据，均连接到后端数据仓库上。从而为患者制定最佳的医院选择、医药选择。该如何将采集到医疗保健机构的大量操作信息，分析患者情况或治疗效果，实施任何高效率的措施，使之更具有意义——大数据时代提供的机会，不再是简单地收集这些数据，而是如何运用数据来更好地认知这个世界。Retention Science的用户粘性

在零售领域，创业公司Retention Science发布了一个为电子商务企业提供增强用户粘性的数据分析及市场策略设计的平台，它的用户建模引擎具备自学习功能，通过使用算法和统计模型来设计优化用户粘性的策略。平台的用户数据分析都是实时进行，以确保用户行为预测总是符合实际用户行为更新；同时，动态的根据这些行为预测来设计一些促销策略。RS目前已获得Baroda Ventures, Mohr Davidow Ventures, Double M Partners及一些著名天使投资人130万美金的投资。众瀛的婚嫁后推荐

江苏众瀛联合数据科技有限公司构建了这样一个大数据平台——将准备结婚的新人作为目标消费者，并把与结婚购物相关的商家加入其中。一对新人到薇薇新娘婚纱影楼拍了婚纱照，在实名登记了自己的信息后会被上传到大数据平台上。大数据平台能根据新人在婚纱影楼的消费情况和偏好风格，大致分析判断出新人后续消费需求，即时发送奖励和促销短信。比如邀请他们到红星美凯龙购买家具、到红豆家纺选购床上用品、到国美电器选购家用电器、到希尔顿酒店摆酒席……如果新人在红星美凯龙购买了中式家具，说明他们偏好中国传统文化，就推荐他们购买红豆家纺的中式家居用品。

Takadu的数字驯水

水，向来是个不好管理的东西：自来水公司发现某个水压计出现问题，可能需要花上很长的时间排查共用一个水压计的若干水管。等找到的时侯，大量的水已经被浪费了。以色列一家名为Takadu的水系统预警服务公司解决了这个问题。Takadu把埋在地下的自来水管道水压计、用水量和天气等检测数据搜集起来，通过亚马逊的云服务传回Takadu公司的电脑进行算法分析，如果发现城市某处地下自来水管道出现爆水管、渗水以及水压不足等异常状况，就会用大约10分钟完成分析生成一份报告，发回给这片自来水管道的维修部门。报告中，除了提供异常状况类型以及水管的损坏状况——每秒漏出多少立方米的水，还能相对精确地标出问题水管具体在哪里。检测每千米“水路”，Takadu的月收费是1万美元。百合网的婚恋匹配

电商行业的现金收入源自数据，而婚恋网站的商业模型更是根植于对数据的研究。比如，作为一家婚恋网站，百合网不仅需要经常做一些研究报告，分析注册用户的年龄、地域、学历、经济收入等数据，即便是每名注册用户小小的头像照片，这背后也大有挖掘的价值。百合网研究规划部李琦曾经对百合网上海量注册用户的头像信息进行分析，发现那些受欢迎头像照片不仅与照片主人的长相有关，同时照片上人物的表情、脸部比例、清晰度等因素也在很大程度上决定了照片主人受欢迎的程度。例如，对于女性会员，微笑的表情、直视前方的眼神和淡淡的妆容能增加自己受欢迎的概率，而那些脸部比例占照片1/

2、穿着正式、眼神直视没有多余pose的男性则更可能成为婚恋网站上的宠儿。Prismatic的新闻外衣

Prismatic是一款个性化新闻应用，只有4名创始员工，凭借互联网数据爬虫和社交网络开发平台的数据，依托亚马逊的云计算平台，实现了大数据的精益创业。Prismatic不提供统一的设计精良的新闻订阅或推荐界面，而是根据分析用户的Facebook 或Twitter资料，为用户做一对一的数据分析和推荐。从盈利模式来看，Prismatic不是依靠广告费生存下来，也不是传统的新闻媒介，而是一个披着新闻应用外衣的电子商务公司。名义上为了给用户个性化推荐新闻而得到用户的个人信息进行数据分析，针对性的推出推荐商品，从而从电子商务中盈利。Opower的对比激励

人类都有和同类对比的天性，例如，一家政府机构收集不同地点从事同类工作的多组员工的数据，仅仅将这些信息公诸于众就促使落后员工提高了绩效。在能源行业，Opower使用数据对比来提高消费用电的能效，并取得了显著的成功。作为一家SaaS的创新公司，Opower与多家电力公司合作，分析美国家庭用电费用并将之与周围的邻居用电情况进行对比，被服务的家庭每个月都会受到一份对比的报告，显示自家用电在整个区域或全美类似家庭所处水平，以鼓励节约用电。Opower的服务以覆盖了美国几百万户居民家庭，预计将为美国消费用电每年节省5亿美元。Opower报告信封，看上去像账单，它们使用行为技术轻轻地说服公用事业客户降低消耗。Opower已经推出了它的大数据平台 Opower4，通过分析各种智能电表和用电行为，电力公司等公用事业单位成为Opower的盈利来源。而对一般用户而言，Opower完全是免费的。Chango和Uniqlick的点击消费

使用新的数据技术，诸如美国的Chango公司和中国的Uniqlick公司正在数字广告行业中探索新的商业模式——实时竞拍数字广告。通过了解互联网用户在网络的搜索、浏览等行为，这些公司可以为广告主提供最有可能对其商品感兴趣的用户群，从而进行精准营销；更长期的趋势是，将广告投放给最有可能购买的用户群。这样的做法对于广告主来说，可以获得更高的转换率，而对于发布广告的网站来说，也提高了广告位的价值。

众趣的行为辩析

众趣是国内第一家社交媒体数据管理平台，目前国内主要的社交开放平台在用户数据的开放性方面仍比较保守，身为第三方数据分析公司，能够获得的用户数据还十分有限，要使用这些用户数据需获得用户许可。众趣通过运营统计学等相关数据分析原理对用户数据进行过滤，最终完成的是对一个用户的行为、动作等个体特征的描述。这些描述可以帮助品牌营销者了解消费者的消费习惯及需求；也可以帮助企业的领导增强对自己员工的了解。除了对个体以及群体行为特征的描述外，这些数据分析结果还可用于对用户群体的行为预测，从而为营销者提供一些前瞻性的市场分析。众趣数据分析的结果只能精准到群组而无法达到个人。此类的用户数据研究除在市场营销领域具有一定的参考价之外，目前大多还主要用于配合一些小调研。此外，这些数据还可以实现对用户甚至企业机构的信用评级，在金融领域也有一定程度的使用。

拖拉网的明天猜想

导购电商的拖拉网制作了“明天穿什么”这一应用。在这个应用当中，众多时装圈权威人士输送时装搭配与风格单品，由用户任意打分，根据用户的打分偏好，拖拉网便能猜到明天她们想穿什么，然后为她在数十万件网购时装中推荐单品，并且实现直通购买下单。在获取客户数据后，后台分析也是各显神通。

拖拉网加入了更多变量来考核自己的推荐模式。比如有消费者明天要参加一个聚会，不知道要穿什么风格，也没有看天气预报，希望导购网站能帮她把这些场景和自己的信息组合起来，给出一整套的解决方案。于是日期、地域、场合、风格，这些都成为穿衣搭配解决方案的变量，经过不断的组合呈现给用户，据拖拉网数据，用户在看到一个比较优质的搭配，并有场景性引导的时候，点击到最后页面完成购买的转化率会比单品推荐高40%。SeeChange的基因健康

现在人们有了把人类基因档案序列化的能力，这允许医生和科学家去预测病人对于某些疾病的易感染性和其他不利的条件，可以减少治疗过程的时间和花费。位于旧金山的SeeChange公司创建了一套新的健康保险模式。该公司通过分析客户的个人健康记录、医疗报销记录、以及药店的数据，来判断该客户对于慢性病的易感性，并判断该客户是否有可能从一些定制的康复套餐中获利。SeeChange同时设计健康计划，并设立奖励机制鼓励客户主动完成健康行动，全过程都通过其数据分析引擎来监控。

Given Imaging的图像诊断

以色列的Given Imaging公司发明了一种胶囊，内置摄像头，患者服用后胶囊能以大约每秒14张照片的频率拍摄消化道内的情况，并同时传回外置的图像接收器，患者病征通过配套的软件被录入数据库，在4至6小时内胶囊相机将通过人体排泄离开体外。一般来说，医生都是在靠自己的个人经验进行病征判断，难免会对一些疑似阴影拿捏不准甚至延误病人治疗。现在通过Given Imaging的数据库，当医生发现一个可疑的肿瘤时，双击当前图像后，过去其他医生拍摄过的类似图像和他们的诊断结果都会悉数被提取出来。可以说，一个病人的问题不再是一个医生在看，而是成千上万个医生在同时给出意见，并由来自大量其他病人的图像给出佐证。这样的数据对比，不但提高了医生诊断的效率，还提升了准确度。Entelo的“前猎头”

真正的技术人才永远是各大公司的抢手货，绝对不要坐等他们向你投简历，因为在他们还没有机会写简历之前很可能已经被其他公司抢走了。Entelo公司能替企业家们推荐那些才刚刚萌发跳槽动机的高级技术人才，以便先下手为强。

Entelo的数据库里目前有3亿份简历。而如何判断高级人才的跳槽倾向，Entelo有一套正在申请专利的算法。这套算法有70多个指标用于判定跳槽倾向。某公司的股价下跌、高层大换血、刚被另一大公司收购，这些都会被Entelo看作是导致该公司人才跳槽的可能性因素。于是Entelo就会立刻把该公司里的高级人才的信息推送给订阅了自己服务的企业家们。企业家们收到的简历跟一般的简历还不一样。Entelo抓取了这些人才在各大社交网络的信息。这样企业家们可以了解该人提交过哪些代码，在网上都回答了些什么样的问题，在Twitter上都发表的是些什么样的信息。总之，这些准备“挖角”的企业家能够看到一个活生生的目标人才站在面前。

FlightCaster和Passur的延误预测

航空业分秒必争，尤其是航班抵达的准确时间。如果一班飞机提前到达，地勤人员还没准备好，乘客和乘务员就会被困在飞机上白白耽误时间；如果一班飞机延误，地勤人员就只能坐着干等，白白消耗成本。美国一家大航空公司从其内部报告中发现，大约10%的航班的实际到达时间与预计到达时间相差10分钟以上，30%的航班相差5分钟以上。FlightCaster是一家提供航班延误信息预测的公司，主要根据航空公司的航班运行情况进行预测。与航空公司所拥有的类似航班运行情况的专有信息一样，该公司拥有大量国内航班飞行和航班实时运行状况的历史数据。Flightcaster的秘诀就是其对大数据分析的有效利用和使用适当的软件工具对产出数据进行实时管理。

Passur Aerospace是专门为航空业提供决策支持的技术公司。通过搜集天气、航班日程表等公开数据，结合自己独立收集的其他影响航班因素的非公开数据，综合预测航班到港时间。时至2012年，Passur公司已经拥有超过155处雷达接收站，每4.6秒就收集一次雷达上每架飞机的一系列信息，这会持续地带来海量数据。不仅如此，经过长期的数据收集，Passur拥有了一个超过十年的巨大的多维信息载体，为透彻的分析和恰当的数据模型提供了可能。Passur公司相信，航空公司依据它们提供的航班到达时间做计划，能为每个机场每年节省数百万美元。

Climate的农业保险

一家名为气候公司的创业企业每天都会对美国境内超过100万个地点、未来两年的天气情况进行超过1万次模拟，其数据量庞大、动态、实时。随后，该公司将根系结构和土壤孔隙度的相关数据，与模拟结果相结合，为成千上万的农民提供农作物保险。通过遥感获取土壤数据，这和我们过去所熟悉的通过网络服务获取用户网络行为数据不是一回事，数据的概念得以极大的扩充。要想对每块田地提供精准的保险服务，肯定还需要与土地数据相配套的农产品期货、气候预测、国际贸易、国际政治和军事安全、国民经济，产业竞争等等各方面的数。在如此庞杂的大数据基础上推出的商业模式是创新的，同现有农作物保险方式相比具备极大竞争力，并且是可持续和规模化的。更妙的是，这家公司基于大数据的运营，完全没有进行高额的网络设施投资，只是租用了亚马逊的公共云服务，一个月几万美元而已。

Hiptype的记录阅读

几乎所有的收费电子书都会提供部分章节让读者试读，其实，出版商需要弄清楚人们读到了哪里、读完后有没有购买，以及其他各种体验，才能卖出更多的电子书。美国创业公司Hiptype开发了一套电子书阅读分析工具，其商业模式就在试图解决这一难题。Hiptype自称为“面向电子书的Google Analytics”，能够提供与电子书有关的丰富数据。它不仅能统计电子书的试读和购买次数，还能绘制出“读者图谱”，包括用户的年龄、收入和地理位置等。此外，它还能告诉出版商读者在看完免费章节后是否进行了购买，有多少读者看完了整本书，以及读者平均看了多少页，读者最喜欢从哪个章节开始看，又在哪个章节半途而废，等等。Hiptype能够与电子书整合在一起，出版商无论选择哪种渠道，总是能够获得用户数据。Hiptype收集的所有数据都是匿名的。用户在下载了内置Hiptype服务的电子书时，会得到一个提示，可以选择将其屏蔽。

安客诚的“人网合一”

网络营销存在一个巨大问题，如何获知在网上使用几个不同名称的人是否是同一个人？安诚客推出了一种名为“观众操作系统”的技术方案解决了这个问题。它允许市场营销者与你的 “数字人物”绑定，即使你由于婚姻换了名字，或者使用昵称，或者偶尔使用中名，它也照样能够解答那个已经换了地址或者电话号码的人是否是同一个人的问题。

AOS 可以汇集不同数据库中的信息，这些数据或离线或在线，是公司可能在不同场合针对个人而收集的。通过使用AbiliTec——一种Acxiom也拥有的数字化“身份识别”技术——AOS将客户信息删繁就简，得到简单单一的结果。AOS帮助安诚客的广告客户使用他们的数据在Facebook上找到广告投放目标用户。下篇数据关联、数据废气和黑暗数据

大数据主要不作因果判断，主要适用于关联分析。很多关联分析并不需要复杂的模型，只需要具有大数据的意识。

很多机构都有数据废气，数据不是用完就是被舍弃，它的再利用价值也许你现在不清楚，但在未来的某一刻，它会迸发出来，可以化废为宝。

黑暗数据就是那些针对单一目标而收集的数据，通常用过之后就被归档闲置，其真正价值未能被充分挖掘。如果黑暗数据用在恰当的地方，也能公司的事业变得光明。

数据关联分析

某公司团队曾经使用来自手机的位置数据，来推测美国圣诞节购物季开始那一天有多少人在梅西百货公司的停车场停车，进而可以预测其当天的销售额，这远早于梅西百货自己统计出的销售记录。无论是华尔街的分析师或者传统产业的高管，都会因这种敏锐的洞察力获得极大的竞争优势。

对于税务部门来说，税务欺骗正在日益的被关注，这时大数据可以用于增加政府识别诈骗的流程。在隐私允许的地方，政府部门可以综合各个方面的数据比如车辆的登记，海外旅游的数据来发现个人的花费模式，使税务贡献不被叠加。同时一个可疑的问题出现了，这并没有直接的证据指向诈骗，这些结论并不能用来去控告个人。但是他可以帮助政府部门去明确他们的审计和其他的审核以及一些流程。

数据废气

物流公司的数据原来只服务于运营需要，但一经再利用，物流公司就华丽转身为金融公司，数据用以评估客户的信用，提供无抵押贷款，或者拿运送途中的货品作为抵押提供贷款；物流公司甚至可以转变为金融信息服务公司来判断各个细分经济领域的运行和走势。

有公司已经在大数据中有接近“上帝俯视”的感觉，美国洛杉矶的一家企业宣称，他们将全球夜景的历史数据建立模型，在过滤掉波动之后，做出了投资房地产和消费的研究报告。麦当劳则通过外送服务，在售卖汉堡的同时获得了用户的精准地址，这些地址数据汇集之后，就变成了一份绝妙的房地产业的内部数据。

黑暗数据

在特定情况下，黑暗数据可以用作其他用途。Infinity Property & Casualty公司用累积的理赔师报告来分析欺诈案例，通过算法挽回了1200万美元的代位追偿金额。一家电气销售公司，通过积累10年ERP销售数据分析，按照电气设备的生命周期，给5年前的老客户逐一拜访，获得了1000万元以上电气设备维修订单，顺利地进入MRO市场。

客户流失分析

美国运通以前只能实现事后诸葛亮式的报告和滞后的预测，传统的BI已经无法满足其业务发展的需要。于是，AmEx开始构建真正能够预测客户忠诚度的模型，基于历史交易数据，用115个变量来进行分析预测。该公司表示，对于澳大利亚将于之后4个月中流失的客户，已经能够识别出其中的24%。这样的客户流失分析，当然可以用于挽留客户。酒店业可以为消费者定制相应的独特的个性房间，甚至可以在墙纸上放上消费者的微博的旅游心情等等。旅游业可以根据大数据为消费者提供其可能会喜好的本地特色产品、活动、小而美的小众景点等等来挽回游客的心。

快餐业的视频分析

快餐业的公司可以通过视频分析等候队列的长度，然后自动变化电子菜单显示的内容。如果队列较长，则显示可以快速供给的食物;如果队列较短，则显示那些利润较高但准备时间相对长的食品。

大数据竞选

2012年，参与竞选的奥巴马团队确定了三个最根本的目标：让更多的人掏更多的钱，让更多的选民投票给奥巴马，让更多的人参与进来!这需要“微观”层面的认知：每个选民最有可能被什么因素说服?每个选民在什么情况下最有可能掏腰包?什么样的广告投放渠道能够最高效获取目标选民?如竞选总指挥吉姆·梅西纳所说，在整个竞选活中，没有数据做支撑的假设不能存在。

为了筹到10亿美元的竞选款，奥巴马的数据挖掘团队在过去两年搜集、存储和分析了大量数据。他们注意到，影星乔治·克鲁尼对美国西海岸40岁至49岁的女性具有非常大的吸引力：她们无疑是最有可能为了在好莱坞与克鲁尼和奥巴马共进晚餐而不惜自掏腰包的一个群体。克鲁尼在自家豪宅举办的筹款宴会上，为奥巴马筹集到数百万美元的竞选资金。此后，当奥巴马团队决定在东海岸物色一位对于这个女性群体具有相同号召力的影星时，数据团队发现莎拉·杰西卡·帕克的粉丝们也同样喜欢竞赛、小型宴会和名人。“克鲁尼效应”被成功地复制到了东海岸。

在整个的竞选中，奥巴马团队的广告费用花了不到3亿美元，而罗姆尼团队则花了近4亿美元却落败，其中一个重要的原因在于，奥巴马的数据团队对于广告购买的决策，是经过缜密的数据分析之后才制定的。一项民调显示，80%的美国选民认为奥巴马比罗姆尼让他们感觉更加重视自己。结果是，奥巴马团队筹得的第一个1亿美元中，98%来自于小于250美元的小额捐款，而罗姆尼团队在筹得相同数额捐款的情况下，这一比例仅为31%。

监控非法改建

“私搭乱建”在哪个国家都是一件闹心的事，而且容易引起火灾。非法在屋内打隔断的建筑物着火的可能性比其他建筑物高很多。纽约市每年接到2.5万宗有关房屋住得过于拥挤的投诉，但市里只有200名处理投诉的巡视员。市长办公室一个分析专家小组觉得大数据可以帮助解决这一需求与资源的落差。该小组建立了一个市内全部90万座建筑物的数据库，并在其中加入市里19个部门所收集到的数据：欠税扣押记录、水电使用异常、缴费拖欠、服务切断、救护车使用、当地犯罪率、鼠患投诉等等。接下来，他们将这一数据库与过去5年中按严重程度排列的建筑物着火记录进行比较，希望找出相关性。果然，建筑物类型和建造年份是与火灾相关的因素。不过，一个没怎么预料到的结果是，获得外砖墙施工许可的建筑物与较低的严重火灾发生率之间存在相关性。

利用所有这些数据，该小组建立了一个可以帮助他们确定哪些住房拥挤投诉需要紧急处理的系统。他们所记录的建筑物的各种特征数据都不是导致火灾的原因，但这些数据与火灾隐患的增加或降低存在相关性。这种知识被证明是极具价值的：过去房屋巡视员出现场时签发房屋腾空令的比例只有13%，在采用新办法之后，这个比例上升到了70%。

榨菜指数

负责起草《全国促进城镇化健康发展规划(2011-2020年)》(以下简称“城镇化规划”)的国家发改委规划司官员需要精确知道人口的流动，怎么统计出这些流动人口成为难题。

榨菜，属于低质易耗品，收入增长对于榨菜的消费几乎没有影响。一般情况下，城市常住人口对于方便面和榨菜等方便食品的消费量，基本上是恒定的。销量的变化，主要由流动人口造成。

据国家发改委官员的说法，涪陵榨菜这几年在全国各地区销售份额变化，能够反映人口流动趋势，一个被称为“榨菜指数”的宏观经济指标就诞生了。国家发改委规划司官员发现，涪陵榨菜在华南地区销售份额由2007年的49%、2008年的48%、2009年的47.58%、2010年的38.50%下滑到2011年的29.99%。这个数据表明，华南地区人口流出速度非常快。他们依据“榨菜指标”，将全国分为人口流入区和人口流出区两部分，针对两个区的不同人口结构，在政策制定上将会有所不同。

天气账单

常言道，“天有不测之风云”，遇到过出门旅游、重要户外路演、举办婚礼等重要时刻却被糟糕的天气弄坏心情甚至造成经济损失的情况吗？全球第一家气象保险公司“天气账单”能为用户提供各类气候担保。客户登录“天气账单”公司网站，然后给出在某个特定时间段里不希望遇到的温度或雨量范围。“天气账单”网站会在100毫秒内查询出客户指定地区的天气预报，以及美国国家气象局记载的该地区以往30年的天气数据。通过计算分析天气数据，网站会以承保人的身份给出保单的价格。这项服务不仅个人用户需要，一些公司，比如旅行社也很乐意参与。

一家全球性饮料企业将外部合作伙伴的每日天气预报信息集成，录入其需求和存货规划流程。通过分析特定日子的温度、降水和日照时间等3个数据点，该公司减少了在欧洲一个关键市场的存货量，同时使预测准确度提高了大约5%。

历史情景再现

微软和以色列理工学院的研究人员已开发出一款软件，能根据过去20年《纽约时报》的文章以及其他在线数据预测传染病或者其他社会问题可能会于何时何地爆发。

在利用历史数据进行测试时，该系统的表现十分惊人。例如，根据2006年对安哥拉干旱的报道，该系统预测安哥拉很可能发生霍乱。这是由于，通过此前发生的多起事件，该系统了解到在干旱出现的几年后霍乱爆发的可能性将上升。此外，该系统根据对2007年初非洲大型飓风的报道，再次对安哥拉发生霍乱做出预警。而在不到一周之后，报道显示安哥拉确实发生了霍乱。在其他测试，例如对疾病、暴力事件及伤亡人数的预测中，该系统的准确率达到70%至90%。

该系统的信息来自过去22年中《纽约时报》的报道存档，具体时间为1986年至2007年。不过，该系统也利用了网络上的其他一些数据，了解什么样的事件会带来特定的社会问题。这些信息来源提供了不存在于新闻文章但却有价值的内容，有助于确定不同事件之间的因果关系或前后关系。例如，该系统能够推断卢旺达和安哥拉城市之间所发生事件的关系，因为这两个国家都位于非洲，有着类似的GDP，其他一些因素也很相似。根据这种方法，该系统认为，在预测霍乱爆发方面，应当考虑国家或城市的位置，国土面积有多少是水域，人口密度和GDP是多少，以及近几年是否发生过干旱。

负责此项研发工作的Horvitz表示，近几十年来，世界的许多方面都发生了改变，不过人类的本性和环境的许多方面仍然未变，因此软件可以从以往的数据中了解事情发生的模式，从而预测未来会发生什么。他表示：“对于回溯更久之前的数据，我个人很感兴趣。”

此类预测工具的市场正在形成。例如，一家名为RecordedFuture的创业公司根据网上的前瞻性报道和其他信息来源预测未来事件，该公司的客户包括政府情报部门。该公司CEOChristopherAhlberg表示，利用“硬数据”来进行预测是可行的，但从原型系统到商用产品还有很长的路要走。45 Nike+传感鞋

耐克凭借一种名为Nike+的新产品变身为大数据营销的创新公司。所谓Nike+，是一种以“Nike跑鞋或腕带+传感器”的产品，只要运动者穿着Nike+的跑鞋运动，iPod就可以存储并显示运动日期，时间、距离、热量消耗值等数据。用户上传数据到耐克社区，就能和同好分享讨论。耐克和Facebook达成协议，用户上传的跑步状态会实时更新到账户里，朋友可以评论并点击一个“鼓掌”按钮——神奇的是，这样你在跑步的时候便能够在音乐中听到朋友们的鼓掌声。随着跑步者不断上传自己的跑步路线，耐克由此掌握了主要城市里最佳跑步路线的数据库。有了Nike+，耐克组织的城市跑步活动效果更好。参赛者在规定时间内将自己的跑步数据上传，看哪个城市累积的距离长。凭借运动者上传的数据，耐克公司已经成功建立了全球最大的运动网上社区，超过500万活跃的用户，每天不停地上传数据，耐克借此与消费者建立前所未有的牢固关系。海量的数据对于耐克了解用户习惯、改进产品、精准投放和精准营销又起到了不可替代的作用。

沃尔沃的工业互联网

在沃尔沃集团，通过在卡车产品中安装传感器和嵌入式CPU，从刹车到中央门锁系统等形形色色的车辆使用信息，正源源不断地传输到沃尔沃集团总部。“对这些数据进行分析，不仅可以帮助我们制造更好的汽车，还可以帮助客户们获取更好体验。”沃尔沃集团CIORichStrader说。这些数据正在被用来优化生产流程，以提升客户体验和提升安全性。将来自不同客户的使用数据进行分析，可以让产品部门提早发现产品潜在的问题，并在这些问题发生之前提前向客户预警。“产品设计方面的缺陷，此前可能需要有50万台销量的时候才能暴露出来，而现在只需要1000台，我们就能发现潜在的缺陷。”

McKesson的动态供应链

在美国最大的医药贸易商McKesson公司，对大数据的应用也已经远远领先于大多数企业，将先进的分析能力融合到每天处理200万个订单的供应链业务中，并且监督超过80亿美元的存货。对于在途存货的管理，McKesson开发了一种供应链模型，它根据产品线、运输费用甚至碳排放量而提供了极为准确的维护成本视图。据公司流程改造副总裁RobertGooby说，这些详细信息使公司能够更加真实地了解任意时间点的运营情况。McKesson利用先进分析技术的另一个领域是对配送中心内的物理存货配置进行模拟和自动化处理。评估政策和供应链变化的能力帮助公司增强了对客户的响应能力，同时减少了流动资金。总体来讲，McKesson的供应链转型使公司节省了超过1亿美元的流动资金。

纸牌屋与电影业

《纸牌屋》最大的特点在于，与以往电视剧的制作流程不同，这是一部“网络剧”。简而言之，不仅传播渠道是互联网观看，这部剧从诞生之初就是一部根据“大数据”，即互联网观众欣赏口味来设计的产品。Netflix成功之处在于其强大的推荐系统Cinematch，该系统基于用户视频点播的基础数据如评分、播放、快进、时间、地点、终端等，储存在数据库后通过数据分析，计算出用户可能喜爱的影片，并为他提供定制化的推荐。为此他们开设了年Netflix大奖（点击查看获奖算法），用百万美元悬赏，奖励能够将其电影推荐算法准确性提高至少10%的人。

未来的电影制作成本将大幅降低，一千粉丝足以使电影成功。还是像《技术元素》里说：“目光聚集的地方，金钱必将追随。”

点评与餐饮业

美国很多州政府在与餐饮点评网lep展开合作，监督餐饮行业的卫生情况，效果非常好。人们不再像以前那样从窗口去看餐馆里的情况，而是从手机APP里的评论！在中国的本地化O2O点评比如大众点评、番茄点等等，消费者可以对任何商家进行评判，同时商家也可以通过这些评判来提升自己的服务能力，在环节上进行更大力度的效率优化。

未来的餐饮行业将会由互联网和社会化媒体上所产生和承载的数据彻底带动起来，会有越来越多的人加入点评中，餐馆优胜劣汰的速度将会大幅加快。

来源：软件定义世界

第二篇：数据挖掘心得体会

心得体会

这次数据挖掘实验结束了，期间我们小组明确分工并积极去完成，虽然有点辛苦，但我感觉充实而有收获感！

根据老师给的一些资料，我们决定采用SQL Server 2000中的Northwind数据库里的数据作为我们的实验数据。根据表Order Details中的数据，我们分别根据ProductID和OrderID字段，并结合我们规定的最小支持度阀值对数据进行筛选。依次筛选出1项频繁集、2项频繁集和3项频繁集，其中还会使用游标的方式来遍历2项集与3项集的候选集，分别选出2项频繁集和3项频繁集。

由于数据较多，因此过程比较复杂，要编写很多的查询语句，建立许多数据表，包括临时表。开始不知道则操作，但经过我们各自多次重复的建表与查询，逐渐的理解和有了自己的思路。尤其是在运用游标的方法进行遍历这块，因为我们比较陌生而不理解，操作时一时无法实现结果，但经过我们在网上查询了解相关知识，最终得以解决。

经过该次实验，使我对数据库的操作更加熟练，而且还使我对课本上的“挖掘频繁模式”这块知识有了很好的掌握，今后我会多做实验，使我在实际操作过程中学得更好！

第三篇：数据挖掘论文

数据挖掘论文

在现实的学习、工作中，许多人都有过写论文的经历，对论文都不陌生吧，论文是一种综合性的文体，通过论文可直接看出一个人的综合能力和专业基础。那么你知道一篇好的论文该怎么写吗？下面是小编整理的数据挖掘论文，希望能够帮助到大家。

数据挖掘论文1

[1]刘莹.基于数据挖掘的商品销售预测分析[J].科技通报.20xx(07)

[2]姜晓娟,郭一娜.基于改进聚类的电信客户流失预测分析[J].太原理工大学学报.20xx(04)

[3]李欣海.随机森林模型在分类与回归分析中的应用[J].应用昆虫学报.20xx(04)

[4]朱志勇,徐长梅,刘志兵,胡晨刚.基于贝叶斯网络的客户流失分析研究[J].计算机工程与科学.20xx(03)

[5]翟健宏,李伟,葛瑞海,杨茹.基于聚类与贝叶斯分类器的网络节点分组算法及评价模型[J].电信科学.20xx(02)

[6]王曼,施念,花琳琳,杨永利.成组删除法和多重填补法对随机缺失的二分类变量资料处理效果的比较[J].郑州大学学报(医学版).20xx(05)

[7]黄杰晟,曹永锋.挖掘类改进决策树[J].现代计算机(专业版).20xx(01)

[8]李净,张范,张智江.数据挖掘技术与电信客户分析[J].信息通信技术.20xx(05)

[9]武晓岩,李康.基因表达数据判别分析的随机森林方法[J].中国卫生统计.20xx(06)

[10]张璐.论信息与企业竞争力[J].现代情报.20xx(01)

[11]杨毅超.基于Web数据挖掘的作物商务平台分析与研究[D].湖南农业大学20xx

[12]徐进华.基于灰色系统理论的数据挖掘及其模型研究[D].北京交通大学20xx

[13]俞驰.基于网络数据挖掘的客户获取系统研究[D].西安电子科技大学20xx

[14]冯军.数据挖掘在自动外呼系统中的应用[D].北京邮电大学20xx

[15]于宝华.基于数据挖掘的高考数据分析[D].天津大学20xx

[16]王仁彦.数据挖掘与网站运营管理[D].华东师范大学20xx

[17]彭智军.数据挖掘的若干新方法及其在我国证券市场中应用[D].重庆大学20xx

[18]涂继亮.基于数据挖掘的智能客户关系管理系统研究[D].哈尔滨理工大学20xx

[19]贾治国.数据挖掘在高考填报志愿上的应用[D].内蒙古大学20xx

[20]马飞.基于数据挖掘的航运市场预测系统设计及研究[D].大连海事大学20xx

[21]周霞.基于云计算的太阳风大数据挖掘分类算法的研究[D].成都理工大学20xx

[22]阮伟玲.面向生鲜农产品溯源的基层数据库建设[D].成都理工大学20xx

[23]明慧.复合材料加工工艺数据库构建及数据集成[D].大连理工大学20xx

[24]陈鹏程.齿轮数控加工工艺数据库开发与数据挖掘研究[D].合肥工业大学20xx

[25]岳雪.基于海量数据挖掘关联测度工具的设计[D].西安财经学院20xx

[26]丁翔飞.基于组合变量与重叠区域的SVM-RFE方法研究[D].大连理工大学20xx

[27]刘士佳.基于MapReduce框架的频繁项集挖掘算法研究[D].哈尔滨理工大学20xx

[28]张晓东.全序模块模式下范式分解问题研究[D].哈尔滨理工大学20xx

[29]尚丹丹.基于虚拟机的Hadoop分布式聚类挖掘方法研究与应用[D].哈尔滨理工大学20xx

[30]王化楠.一种新的混合遗传的基因聚类方法[D].大连理工大学20xx

[31]杨毅超.基于Web数据挖掘的作物商务平台分析与研究[D].湖南农业大学20xx

[32]徐进华.基于灰色系统理论的数据挖掘及其模型研究[D].北京交通大学20xx

[33]俞驰.基于网络数据挖掘的客户获取系统研究[D].西安电子科技大学20xx

[34]冯军.数据挖掘在自动外呼系统中的应用[D].北京邮电大学20xx

[35]于宝华.基于数据挖掘的高考数据分析[D].天津大学20xx

[36]王仁彦.数据挖掘与网站运营管理[D].华东师范大学20xx

[37]彭智军.数据挖掘的若干新方法及其在我国证券市场中应用[D].重庆大学20xx

[38]涂继亮.基于数据挖掘的智能客户关系管理系统研究[D].哈尔滨理工大学20xx

[39]贾治国.数据挖掘在高考填报志愿上的应用[D].内蒙古大学20xx

[ 40]马飞.基于数据挖掘的航运市场预测系统设计及研究[D].大连海事大学20xx

数据挖掘论文2

摘要:文章首先对数据挖掘技术及其具体功能进行简要分析，在此基础上对科研管理中数据挖掘技术的应用进行论述。期望通过本文的研究能够对科研管理水平的进一步提升有所帮助。

关键词:科研管理;数据挖掘;技术应用

1数据挖掘技术及其具体功能分析

所谓的数据挖掘具体是指通过相关的算法在大量的数据当中对隐藏的、有利用价值的信息进行搜索的过程。数据挖掘是一门综合性较强的科学技术，其中涉及诸多领域的知识，如人工智能、机器学习、数据库、数理统计等等。数据挖掘技术具有如下几个方面的功能:1．1关联规则分析。这是数据挖掘技术较为重要的功能之一，可从给定的数据集当中，找到出现比较频繁的项集，该项集具体是指行形如X-＞Y，在数据库当中，X和Y所代表的均为属性取值。在关联规则下，只要数据满足X条件，就一定满足Y条件，数据挖掘技术的这个功能在商业金融等领域中的应用较为广泛。1．2回归模式分析回归模式主要是通过对连续数值的预测，来达到挖掘数据的目的。例如，已知企业某个人的教育背景、工作年限等条件，可对其年薪的范围进行判定，整个分析过程是利用回归模型予以实现的。在该功能中，已知的条件越多，可进行挖掘的信息就越多。1．3聚类分析聚类具体是指将相似程度较高的数据归为同一个类别，通过聚类分析能够从数据集中找出类似的数据，并组成不同的组。在聚类分析的过程中，需要使用聚类算法，借助该算法对数据进行检测后，可以判断其隐藏的属性，并将数据库分为若干个相似的组。

2科研管理中数据挖掘技术的应用

科研是科学研究的简称，具体是指为认识客观事物在内在本质及其运动规律，而借助某些技术手段和设备，开展调查研究、实验等活动，并为发明和创造新产品提供理论依据。科研管理是对科研项目全过程的管理，如课题管理、经费管理、成果管理等等。由于科学研究中涉及的内容较多，从而给科研管理工作增添了一定的难度。为进一步提升科研管理水平，可在不同的管理环节中，对数据挖掘技术进行应用。下面就此展开详细论述。

2．1在立项及可行性评估中的应用

科研管理工作的开展需要以相关的科研课题作为依托，当课题选定之后，需要对其可行性及合理性进行全面系统地评估，由此使得科研课题的立项及评估成为科研管理的主要工作内容。现阶段，国内的科研课题立项采用的是申请审批制，具体的流程是:由科研机构的相关人员负责提出申请，然后再由科技主管部门从申请中进行筛选，经过业内专家的评审论证之后，择优选取科研项目的承接单位。在进行科研课题立项的过程中，涉及诸多方面的内容，具体包括申请单位、课题的研究领域、经费安排、主管单位以及评审专家等。通过调查发现，由于国家宏观调控政策的缺失，导致科研立项中存在低水平、重复性研究的情况，从而造成大量的研究经费浪费，所取得的研究成果也不显著。科研管理部门虽然建立了相对完善的数据库系统，并且系统也涵盖与项目申请、审评等方面有关的基本操作流程，如上传项目申报文件、将文件发给相关的评审专家、对评审结果进行自动统计等。从本质的角度上讲，数据库管理系统所完成的这些工作流程，就是将传统管理工作转变为信息化。故此，应当对已有的数据进行深入挖掘，从而找出其中更具利用价值的信息，据此对科研立项进行指导，这样不但能够使有限的科技资源得到最大限度地利用，而且还能使科研经费的使用效益获得全面提升。在科研立项阶段，可对数据挖掘技术进行合理运用，借此来对课题申请中涉及的各种因素进行挖掘，找出其中潜在的规则，为指标体系的构建和遴选方法的选择提供可靠依据，最大限度地降低不合理因素对课题立项带来的影响，对确需资助的科研项目进行准确选择，并给予相应的资助。在科研立项环节中，对数据挖掘技术进行应用时，可以借助改进后的Apriori算法进行数据挖掘，从中找出关联规则，在对该规则进行分析的基础上，对立项的合理性进行评价。

2．2在项目管理中的应用

项目管理是科研管理的关键环节，为提高项目管理的效率和水平，可对数据挖掘技术进行合理运用。在信息时代到来的今天，计算机技术、网络技术的普及程度越来越高，国内很多科研机构都纷纷构建起了相关的管理信息系统，其中涵盖了诸多的信息，如课题、科研人员、研究条件等等，而在这些信息当中，隐藏着诸多具有特定意义的规则，为找出这些规则，需要借助数据挖掘技术，对信息进行深入分析，进而获取对科研项目有帮助的信息。由于大部分科研管理部门建立的科研管理信息系统时间较早，从而使得系统本身的功能比较单一，如信息删减、修改、查询、统计等等，虽然这些功能可以满足对科研课题进展、经费使用等方面的管理，但其面向的均为数据库管理人员，处理的也都是常规事务。而从科研课题的管理者与决策者的角度上看，管理信息系统这些功能显然是有所不足的，因为他们需要对历史进行分析和提炼，从中获取相应的数据，为决策和管理工作的开展提供支撑。对此，可应用数据挖掘技术的OLAP，即数据库联机分析处理，由此能够帮助管理者从不同的方面对数据进行观察，进而深入了解数据并获取所需的信息。利用OLAP可以发现多种于科研课题有关信息之间的内在联系，这样管理者便能及时发现其中存在的相关问题，并针对问题采取有效的方法和措施加以应对。运用数据挖掘技术能够对科研项目的相关数据进行分析，找出其中存在的矛盾，从而使管理工作的开展更具针对性。

3结论

综上所述，科研管理是一项较为复杂且系统的工作，其中涵盖的信息相对较多。为此，可将数据挖掘技术在科研管理中进行合理应用，对相关信息进行深入分析，从中挖掘出有利用价值的信息，为科研管理工作的开展提供可靠的依据，由此除了能够确保科研项目顺利进行之外，还能提高科研管理水平。

参考文献:

［1］刘占波，王立伟，王晓丽．大数据环境下基于数据挖掘技术的高校科研管理系统的设计［J］．电子测试，20xx(1):21-22．

［2］史子静．高校科研管理系统中计算机数据挖掘技术的运用研究［J］．科技资讯，20xx(6):65-66．

［3］丁磊．数据挖掘技术在高校教师科研管理中的应用研究［D］．大连海事大学，20xx．

数据挖掘论文3

进入信息时代以来，世界电子商务呈现飞速发展的势头。站在长远的角度，企业能否在新经济的背景下生存，关键在于企业能否利用电子商务的优势，但是电子商务在发展的同时也使得企业暴露了一些问题，其中企业的数据量大，而真正有用的信息却很少。所以现代企业急需解决的问题是如何在大量数据中发现有用数据，获得利于企业的商业运作的数据，从而提高企业的竞争力。要解决这些问题，传统的数据分析已经不能适应企业的发展需求，传统的数据分析工具对数据的内在信息无法提取，而是对指定的数据进行简单的处理。信息管理系统的运用以及信息量的加大，企业希望有人可以创新及提高数据分析功能，只有拥有了高层次的数据分析功能，才能对企业决策工作提供有效的支持。所以，数据挖掘技术呈现在人们的眼前。

一、数据挖掘技术的发展背景

在近几十年中，人们在利用信息技术生产和搜集数据的能力上有了很大提升。商业管理、政府办公以及科学研究等等都应用了大量的数据库。并且仍在继续发展，所以人们为此将面临一个新的挑战，在信息爆炸的今天，我们都需面对地问题是信息过量，那么我们将如何在大量的信息库当中获取有用的知识，提高信息利用率呢？要想让数据成为企业的有效资源，并使它为企业的战略发展及业务决策提供有效保障。否则，大量的数据将会阻碍公司的发展。因此，数据挖掘技术在人们被数据淹没且急需知识的境地中带来了希望，并在发展过程中显示了它顽强的生命力。

人们长期对数据库的技术进行研究和开发而创新出数据挖掘技术，刚开始时商业数据一般存于计算机的数据库里，然后变成了对数据库进行访问并查询，而数据库技术进入更高的台阶是由于数据挖掘技术的广泛应用，数据挖掘技术给企业的运作和发展带来很大便利，它不仅可以对以往的数据进行查阅，从而可以把各个时期的数据进行对比分析，利于商业水平的提高。商业数据库正呈现空前发展的态势，并且在各种行业中数据仓库得到了广泛的应用。数据挖掘的核心包括数据统计、人工智能以及机器学习等等。且历经了十多年的发展历程，使得数据挖掘技术趋向于稳定。

二、数据挖掘技术在电子商务中的应用

1.数据挖掘技术在客户关系管理中的应用

一种把客户当作核心的经营策略就是客户关系管理，为了满足企业的产品开发、市场营销以及管理的决策，而通过现代技术来满足。为获取商业知识而利用客户的信息，并以此来提高企业在市场当中的竞争力，采用数据挖掘技术，企业可以充分地利用客户数据资源，并对客户进行分类分析，这样不仅有利于企业对客户的盈利能力进行分析，更有利于寻找有潜力的客户，为企业带来发展。另夕卜，为应对商业数据的不断增多，数据挖掘技术将成为企业立足的关键技术，这项技术不仅可以加强企业对客户的管理及其跟踪市场活动，预测客户的消费方向，并依据消费的趋势开发产品。另外，客户评价模型对客户进行评价，并在分析客户行为对企业收益产生的影响，达到企业与客户和企业利润最优化。同时，在客户数据挖掘技术应用的基础上，企业可以依据重点客户和评价市场性能。为扩大企业销售的渠道，制定个性化的营销策略。通过呼叫中心优化及畅通沟通的渠道，强化客户关系管理的智能化并提高服务质量。

2.数据挖掘技术在网站运营中的应用

为提高网站的点击率，网站的设计者们在设计网站时不再完全根据专家的意见来设计，而是依据访问者在网站当中留下的痕迹来设计网站，其中包括了网站结构的设计和外观。在设计网站时，为节约客户的访问时间，压缩网站的开支，网站的设计者会根据访问者的访问路径，并分析这些路径。如果可以分析并设计出最优化的捷径，这样不仅可以让访问者很轻松地访问，还能给访问者留下好的印象，利于网站长期发展。同时，为降低网站的运营成本，采用数据挖掘技术，可以挖掘有效的市场信息，并预测客户的下一步行为，这样有利于提高电子商务营销活动的成功率。企业为增强广告的目的性，为公司带来更大的收益，应依据访问者浏览习惯安排广告的位置，为企业带来一定的广告收益。

3.数据挖掘技术在商业信用评估中的应用

目前，不良的商业秩序受低劣信用状况影响，网上诈骗的事件屡见不鲜及企业财务中的造价现象也时有发生，这些现象的发生导致了信用危机的产生，严重制约着电子商务的发展和繁荣。发达的社会信息水平作为发展电子商务的基础，通过偏差分析，控制企业数据的统计和历史记录的差别，为构建完善的安全体系，采用数据挖掘技术对企业的经营情况进行分析，并对企业进行资产的评估以及收益分析等等。另外，为强化网站中的网上交易行为的安全，应对网络进行全程的监控。在此基础上，建立客户的信誉记录，这样不仅可以有效地防止信用危机，更有利于提升企业风险管理的水平和能力。

三、结语

在电子商务点中应用数据挖掘技术，并对这些数据进行挖掘，在挖掘当中找到有价值的数据。所以，将数据挖掘技术应用于电子商务，并建立数据挖掘为核心的客户管理系统，将使得企业在市场变化中立于不败之地。

数据挖掘论文4

[摘 要]目前，随着现代科技的发展，互联网已成为当代主流，互联网技术的应用已经是任何一个国家所不能脱离的，经济全球化已成为一个必然的趋势，在这样的一个大数据时代，人民对信息的获取需求呈直线上升的状态。21世纪作为一个信息时代，网络信息的安全防范也显得尤为重要，而Web数据的数据技术，对于网络信息安全防范来说，是一个新的技术运用。本文从Web数据挖掘技术的基本概述入手，分析我国企业在网络信息安全方面存在的问题，最后提出将网络信息安全防范与Web数据挖掘技术进行整合运用。

[关键词]Web数据挖掘技术；网络信息；安全防范

doi：10.3969/j.issn.1673-0194.20xx.22.091

[中图分类号]TP393 [文献标识码]A [文章编号]1673-0194（20xx）22-0-02

引 言

世界是发展的，事物是不断变化的，21世纪是一个大数据时代，互联网技术显得越来越重要。在科技发展的同时，互联网也在家家户户普及，然而网络安全问题却随之而来，人们在运用科技时也在担心网络技术的安全性。鉴于此，本文探讨利用Web数据挖掘技术来控制网络安全，以提高网络信息安全度。Web数据挖掘技术概述

Web使用记录挖掘方式是挖掘网络上的浏览记录，然后进行分析，同时还可以获取其他企业的信息。通过使用Web数据挖掘技术，企业可以进行复杂的操作，然后从网页浏览记录分析出自身企业的受关注度，并了解同行竞争企业的详细信息，寻找自身的不足。

1.1 Web数据挖掘技术的含义

Web数据挖掘技术，指的是通过自身的技术，在获取网上资源的同时，寻找到企业感兴趣的信息资料。图1为Web数据发掘技术工作流程。

Web数据发掘技术可以涉及多个领域，通过多种数据挖掘方式，为企业找到有用的信息资源。整体来说，Web挖掘技术有两种类型，一是建立在人工智能模型的基础上来实现，类似于决策树、分类等；二是建立在统计模型基础上来实现，类似于神经网络、自然计算法等。

1.2 Web数据挖掘技术的两种方式

Web数据挖掘技术整体上来说有两种方式，分别为内容挖掘和使用记录挖掘。Web内容挖掘指的是企业可以通过Web挖掘技术，自己从网上寻找对企业有用的信息资源，同时对后台设置进行监控，减少某些重要交易内容的丢失、泄露。企业还可以通过Web挖掘技术，查询某些用户的操作记录，对企业的网络信息安全进行检查审核，从而降低企业信息被不法分子窃取的风险。由于其他企业也有同样的Web数据挖掘技术，因此，企业也不能深入地去探索同行企业的内部信息，但其通过该技术，可以分析其他企业的基本信息资源，然后整合出对自身有用的资源，从而制定企业市场战略。我国企业在网络信息安全方面存在的问题

目前，科技的发展，使全球的政治、经济一体化趋势越来越明显，互联网的进步也使国家企业面临着更多的挑战。我国企业在网络信息安全方面存在的问题也逐步显现，而网络信息安全技术人才紧缺是较为明显的一个问题。

2.1 人才紧缺问题

21世纪是一个互联网的世纪，我国目前正在积极地吸收、引进人才，同时也在不断地走出去，各行各业面临的压力也在逐渐变大，要想在快速发展的世界潮流中占据一席之地，我国必须积极发展自己的科技产业。目前，我国的计算机信息技术水平，在总体上还落后于其他很多国家，而在该方面的人才紧缺问题，是目前一个很明显的现象。我国在该领域常常要引进国外技术，受制于人，这也就间接地将自己的弊端暴露于人前，因此，我国要积极培养具有计算机网络技术的高端人员，从而促进该领域不断实现创新。

2.2 自身安全技术漏洞问题

除了人才紧缺，我国的网络产品自身还存在许多的安全技术漏洞。从近几年的市场经济发展现状来看，我国很多的电子产品被国外垄断，如苹果、微软等高端电子产品，在我国占有很大的市场份额。我国要想重新将自己的电子产品推向市场，就目前的形势来看，还需要很大的努力，国民崇尚国外产品，不是为了标榜自己的地位，更多的是国外产品的性能确实比我国的要好。因此，通过我国网络产品自身存在的安全技术漏洞可以看出，我国在网络安全技术方面存在许多的不足。网络信息安全防范与Web数据挖掘技术的整合近几年，网络信息安全问题一直是国民较为关注的一个话题，我国也在该方面加大了防范力度。国家在发展创新互联网技术的同时，也不能忽略其安全问题。网络信息安全，关乎我国企业的发展，是企业重要资料不外漏的重要保护屏障，本文将网络信息安全防范与Web数据挖掘技术进行整合（见图2），旨在提高网络信息环境的安全度，提高我国网络信息安全防范能力。

本文初探Web数据挖掘技术与网络信息安全防范的整合，将分别从4个方面来提高我国的网络信息安全性能。

首先，将存在于网络数据间的关联寻找出来，然后整合交给企业进行分析，企业通过这些关联数据，分析提炼出对自己企业有用的信息，继而制定企业战略，防范风险。

其次，使用Web數据挖掘技术对网络信息进行分类分析。企业应将所有的信息进行综合，然后按照一定的指标分出类别，并对这些不同类别的信息进行整理，方便后续的检索。该项功能主要依靠人工智能来完成，以保证资料能够得到完整的利用。

再次，使用Web数据挖掘技术对网络信息进行聚类分析。企业应将这些具有共同点的信息进行分类，将这些数据分成各个小组，但每一个小组都要有一个共同的类似点，以便于从整体对局部进行分析。

最后，利用Web数据挖掘技术，根据收集到的资源信息的不同点进行分类，分类后根据这些不同点的特征，分析出对自身企业有用的信息。从整体上说，Web数据挖掘技术通过运用其强大的分析能力，可对网络信息进行筛选、整合，企业可再根据这些整合出来的资源信息，为自身制定战略，为企业发展提供一个良好的网络信息环境。结 语

网络技术在给用户带来便利的同时，也给用户的信息安全造成了极大的威胁，科技进步，技术也在不断进步，为了使信息得到最大的保护，网络信息的安全技术要随着科技的进步不断发展，为互联网的运用提供一个完善安全的网络系统。本文通过Web数据挖掘技术，将网络信息安全防范与该技术进行有效整合，提高了我国企业的网络信息安全度，以为我国企业的发展提供一个良好的环境。

主要参考文献

[1]刘波.浅谈数据挖掘技术在临床医学领域中的应用[J].电子世界，20xx（12）.[2]赵炬红，陈坤彦.基于数据挖掘技术的茶叶营销策略分析[J].福建茶叶，20xx（5）.[3]崔道江，陈琳，李勇.智能检索引擎中的网络数据挖掘技术优化研究[J].计算机测量与控制，20xx（6）.[4]王珣.基于Spark平台的大数据挖掘技术研究[J].微型电脑应用，20xx（6）

数据挖掘论文5

1.软件工程数据的挖掘测试技术

1.1代码编写

通过对软件数据进行分类整理，在进行缺陷软件的排除工作以后，根据软件开发过程中的各种信息进行全新的代码编写。基于代码编写人员的编写经验，在一般情况，对结构功能与任务类似的模块进行重新编写，这些重新编写的模块应遵循特定的编写规则，这样才能保证代码编写的合理有效性。

1.2错误重现

代码编写完成以后开发者会将这些代码进行版本的确认，然后将正确有效的代码实际应用到适当版本的软件中去。而对于存在缺陷的代码，开发者需要针对代码产生缺陷的原因进行分析，通过不但调整代码内的输入数据，直到代码内的数据与程序报告中的描述接近为止。存在缺陷的代码往往会以缺陷报告的形式对开发者予以说明，由于缺陷报告的模糊性，常常会误导开发者，进而造成程序设计混乱。

1.3理解行为

软件开发者在设计软件的过程中需要明确自己设计软件中每一个代码的内容，同时还需要理解其他开发者编写的代码，这样才能有效地完善软件开发者的编写技术。同时，软件开发者在进行代码编写的过程中，需要对程序行为进行准确的理解，以此保证软件内文档和注释的准确性。

1.4设计推究

开发者在准备对软件进行完善设计的过程中，首先需要彻底了解软件的总体设计，对软件内部复杂的系统机构进行详细研究与分析，充分把握软件细节，这有这样才能真正实现软件设计的合理性与准确性。

2.软件工程数据挖掘测试的有效措施

2.1进行软件工程理念和方法上的创新

应通过实施需求分析，将数据挖据逐渐演变成形式化、规范化的需求工程，在软件开发理念上，加强对数据挖掘的重视，对软件工程的架构进行演化性设计与创新，利用新技术，在软件开发的过程中添加敏捷变成与间件技术，由此，提高软件编写水平。

2.2利用人工智能

随着我国科学技术的不断发展与创新，机器学习已经逐渐被我国各个领域所广泛应用，在进行软件工程数据挖掘技术创新的过程中，可以将机器学习及数据挖掘技术实际应用于软件工程中，以此为我国软件研发提供更多的便捷。人工智能作为我国先进生产力的重要表现，在实际应用于软件工程数据的挖掘工作时，应该利用机器较强的学习能力与运算能力，将数据统计及数据运算通过一些较为成熟的方法进行解决。在软件工程数据挖掘的工作中，合理化的将人工智能实际应用于数据挖掘，以此为数据挖掘提供更多的开发测试技术。

2.3针对数据挖掘结果进行评价

通过分析我国传统的软件工程数据挖掘测试工作，在很多情况下，传统的数据挖掘测试技术无法做到对发掘数据的全面评价与实际应用研究，这一问题致使相应的软件数据在被发掘出来以后无法得到有效地利用，进而导致我国软件开发工作受到严重的抑制影响。针对这一问题，数据开发者应该利用挖掘缺陷检验报告，针对缺陷检验的结果，制定相应的挖掘结构报告。同时，需要结合软件用户的体验评价，对挖掘出的数据进行系统化的整理与分析，建立一整套严谨、客观的服务体系，运用CodeCity软件，让用户在的体验过后可以对软件进行评价。考虑到软件的服务对象是人，因此，在软件开发的过程中要将心理学与管理学应用于数据挖掘，建立数据挖掘系统和数据挖掘评价系统。

3.结束语

综上所述，由于软件工程数据挖掘测试技术广阔的应用前景，我国相关部门已经加大了对软件技术的投资与开发力度，当下，国内已经实现了软件工程的数据挖掘、人工智能、模式识别等多种领域上的发展。

数据挖掘论文6

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。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]。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。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

[1]曾雪峰.计算机数据挖掘技术开发及其在档案信息管理中的运用研究[J].科技创新与应用, 20xx(9):285.[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。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。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。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。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。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。结束语

在软件工程的数据挖掘过程中, 数据挖掘的概念才逐步被定义, 但是所需要挖掘的数据是已经存在的。数据挖掘技术在软件工程中的运用能够降低研发人员的工作量, 同时软件工程与数据挖掘的结合是计算机技术必然的发展方向。从数据挖掘的过程来讲, 在其整个实施过程和周期中都包括软件工程。而对数据挖掘的技术手段来讲, 它在软件工程中的运用更加普遍。在对数据挖掘技术的研究过程中可以发现, 该技术虽然已经获得一定的效果, 但是还有更多未被挖掘的空间, 还需要进一步的研究和发现。

参考文献

[1]王艺蓉.试析面向软件工程数据挖掘的开发测试技术[J].电子技术与软件工程, 20xx(18):64.[2]吴彦博.软件工程中数据挖掘技术的运用探索[J].数字通信世界, 20xx(09):187.[3]周雨辰.数据挖掘技术在软件工程中的应用研究[J].电脑迷, 20xx(08):27-28.[4]刘桂林.分析软件工程中数据挖掘技术的应用方式[J].中国新通信, 20xx, 19(13):119.

数据挖掘论文7

1电子商务中的数据挖掘简介

电子商务中的数据挖掘即Web挖掘，是利用数据挖掘技术从www.xiexiebang.comKI(1980-20xx年)相关文献中治疗神经根型颈椎病的方剂建立数据库, 采用SPSS11.5统计软件这些治方常用药物使用频次频率、性味频率、归经频率分析比较, 治疗神经根型颈椎病的中药共计99味, 使用频次479味次;所用药物种类依次以补益药、活血化瘀药、祛风湿药运用最多, 其中药味以辛、苦为主, 药性以温、寒为主, 归经以肝、脾、心为主, 而本病以肝肾亏虚, 气血瘀滞为主, 临床以补益药、活血化瘀药、祛风湿药等中药运用最多。这对于医家治疗该病选用药物的性味、归经等具有指导意义。陈元川等[11]检索20xx年1月至20xx年3月发表的以单纯口服中药治疗神经根型颈椎病的有关文献, 对其中的方剂和药物进行统计、归类、分析, 最终纳入32首方剂, 涉及111味中药, 补气药、发散风寒药、活血止痛药、补血药等使用频次较高;葛根、白芍、黄芪、当归、桂枝等药物使用频次较高, 证实与古方桂枝加葛根汤主药相同, 且该方扶阳解表的治法与该研究得出的扶正祛邪的结果相吻合, 同时也证实石氏伤科强调治伤科病当“以气为主, 以血为先”等正确性。所以大数据背后的规律和关系在很多方面古今是一致的, 同时数据依据的支持也为现代神经根型颈椎病治疗提供有力的保障。谢辉等[12]收集20xx至20xx年10月3日的166张治疗神经根型颈椎病的治方建立数据库, 采用关联规则算法、复杂系统熵聚类等无监督数据挖掘方法, 利用中医传承辅助平台(TCMISS)软件分析处方中各种药物的使用频次、药物之间的关联规则、核心药物组合和新处方, 从中挖掘出治疗该病中医中的常用药物、药对, 阐明了治疗该病以解肌散寒药、补气活血药、祛风胜湿药和温经通络药为主, 治法主要包括解肌舒筋、益气活血和补益肝肾, 这一方面很清晰明了地展示了药物使用频率、药物之间的联系, 证实其与很多古代经典中治疗神经根型颈椎病的治则、治法及用药规律是吻合的, 是临床用药的积累和升华, 可有效地指导临床并提高疗效;另一方面也为中药新药的创制提供处方来源, 指导新药研发[13]。小结

数据挖掘技术作为一种新型的研究技术, 在神经根型颈椎病的治方研究中的运用相对于其他领域是偏少的, 并且基本上是研究文献资料上出现的治方, 在对名老中医个人治疗经验及用药规律的总结是缺乏的, 因此研究范围广而缺乏针对性, 同时使用该技术的相关软件种类往往是单一的。现在研究者在研究中医方剂时往往采用传统的研究方法, 这就导致在大数据的研究中耗时、耗力甚则无能为力, 同样也难以精准地提取大数据背后的隐藏的潜在关系和规则及缺乏对未知情况的预测。产生这样的现状, 一方面是很多研究者尚未清楚该技术在方剂研究中的优势所在, 思维模式尚未更新;另一方面是很多研究者尚未清楚该技术的操作技能及软件种类及其应用范围。故以后应向更多研究者普及该技术的软件种类、其中的优势及操作技能, 让该技术在临床中使用更广, 产生更大的效益。

参考文献

[1]舒正渝.浅谈数据挖掘技术及应用[J].中国西部科技, 20xx, 9(5):38-39.[2]曹毅, 季聪华.临床科研设计与分析[M].杭州:浙江科学技术出版社, 20xx:189.[3]王静, 崔蒙.数据挖掘技术在中医方剂学研究中的应用[J].中国中医药信息杂志, 20xx, 15(3):103-104.[4]陈丈伟.数据仓库与数据挖掘[M].北京:清华大学出版社, 20xx:5.[5]杨玉珠.数据挖掘技术综述与应用[J].河南科技, 20xx, 10(19):21.[6]余侃侃.数据挖掘技术在方剂配伍中的研究现状及研究方法[J].中国医药指南, 20xx, 6(24):310-312.[7]赵睿曦.方证数据挖掘分析张氏骨伤对腰椎间盘突出症的辨证用药规律[J].陕西中医药大学学报, 20xx, 39(6):44-46.[8]李曙明, 尹战海, 王莹.神经根型颈椎病的影像学特点和分型[J].中国矫形外科杂志, 20xx, 21(1):7-11.[9]刘向前, 陈民, 黄广平等.颈项肩臂痛内治古方常用药物的统计分析[J].中华中医药学刊, 20xx, 30(9):42-44.[10]齐兵献, 樊成虎, 李兆和.神经根型颈椎病中医用药规律的文献研究[J].河南中医, 20xx, 32(4):518-519.[11]陈元川, 王翔, 庞坚, 等.单纯口服中药治疗神经根型颈椎病用药分析[J].上海中医药杂志, 20xx, 48(6):78-80.[12]谢辉, 刘军, 潘建科, 等.基于数据挖掘方法的神经根型颈椎病用药规律研究[J].世界中西医结合杂志, 20xx, 10(6):849-852.[13]唐仕欢, 杨洪军.中医组方用药规律研究进展述评[J].中国实验方剂学杂志, 20xx(5):359-363.

数据挖掘论文9

摘要：随着科学技术的不断发展，计算机的使用也愈来愈广泛，他已经发展到各个行业，现如今保险行业也就相应的业务引进了计算机业务系统，而在20xx年8月，我国也出台了《国务院关于加快发展现代保险服务业的若干意见》这一举措的有效实施，从政策上为保险行业的快速发展提供相应了保障。而如何在这些被积累下来的宝贵数据中，分析挖掘出新的商机及财富，就成为了我国当前保险行业发展的重要突破口。本篇文章就从数据挖掘技术的应用方面、概念、必要性，以及方法手段进行了深入探讨与分析其对财产保险应用的意义。

关键词：数据挖掘技术；财产保险；应用；分析

在最近几年中，我国对于保险行业给予了高度的关注与重视并出台了许多与之相对应的相关政策，这些政策的发行对于我国的保险行业带来的极大程度的发展空间。而我国的保险行业也开始了转型，正在从粗放型经营向集约化经营管理进行过度，最明显的改变就是之前只注重新客户的开发而忘记顾忌老客户的需求与发展，但是现在是同时注重新老客户的需求与发展，从根本上实现“两手抓”的政策，所以这种新的形式背景下，计算机中保险行业所留的数据就成为极为重要的挖掘资源。

一、解析数据挖掘技术在财产保险分析中的应用

（一）提升财险客户服务能力

对于任何一个公司来说没有客户所有的产品经营都是纸上谈兵，这对于服务行业的财产保险公司更是如此，所以对此所以财产保险行业就面临着转型升级的事情财产行业的转型就意味着面临着面向客户的服务质量的提升。在现如今的经济情况下，保险消费者对于保险行业知识的了解日益增加，保险意识也是越发的加强。客户对于保险行业也出现了个性化与差异化的需求。从这里就要求保险公司通过数据挖掘技术对客户的需求进行更深一层的分析与探索，通过探究与分析的结果明确而客户的需要，并为有更高需求的客户提供更适合他的保险产品，从而提高业务服务水平，吸引更多的优质客源，来增强市场的竞争力。例如，在对客户进行细分的时候，可以通过数据挖掘技术中的“二八定律”，对客户进行细分。通过细分得出结果，参照数据根据每个客户群体的风险偏好、特点以及需求为他们量身定制适合他们自身的新产品，并制定对应适合的费照新差旅费管理办法正确规范填写市内交通补助、伙食补助、城市间交通费、和住宿费金额。并填写上合计金额，不得出现多报的行为，从而提高差旅费报销工作的质量。

（二）风险管理和合规经营

每个保险公司的生命底线就是合规经营以及对风险的管理，所以每个保险公司必须在运营生产中严格的遵守国家的法律法规，不许做出违反法律底线的事情，而风险管理对于保险公司来说具有两层含义，其实并不简单，一方面是需要对于企业自身的风险进行管理；另一方面是对于客户所带来的风险进行管理。对于保险公司来说这两方面的风险是相互作用、相辅相成的，第一个方面的风险管理出现问题后者的风险管理就会成为空谈，反之第二方面的风险管理没有得到很好的管理，极大可能会引起前者管理出现问题。而恰恰数据挖掘技术的应用，就可以为财产保险企业规避风险起到很大的帮助。保险公司可以以计算机为使用的工具，通过数据挖掘的技术，可以对数据内大量的信息进行查找并比对分析，高效的识别出在计算机内不符合正常业务逻辑的数据，这样管理者就可以及时就这些风险数据和业务漏洞进行监测与管控，以减少违法乱纪的事情发生，逐步消除或减少隐藏的风险。保障保险业健康有序的发展，为市场经济持续健康的进一步发展保驾护航。

（三）开发新产品

新的保险产品的开发对于增强保险公司的公司收益、内容、满足消费者的需求以及竞争力等方面起着重要的作用，这也是经营保险公司的首要内容。新产品的开发是指保险公司针对当前市场的需求、想要达到的效果与自身情况相结合的产物，而在原有的产品上加以重新的组合与设计的创造与改良，来满足市场的需求，进而提高公司自身的竞争力的过程与行为。后者自不必说，基于我国财产保险公司数据库信息方面已经积累了很多，而后通过对信息的数据进行发掘，使实现新产品的开发成为可能。譬如，通过数据挖掘技术，我们可以使用现有产品进行进一步的完善、修正或者拆分、组合的，使其变成一全新的保险产品，他会更接近客户的需求，满足客户的真实所需，同时也能够增加市场的销量，增强市场竞争力。就以原有的普通财产保险为例子，在保险有效期内未出现任何对客户的产才造成损失的情况下，客户所缴纳的保险费用是不予以退还的，在财产保险的有效期过后，客户所缴纳的保险费是由保险公司所拥有的。这样的保险产品是不被大多数客户所看好与接受的，即使有客户在第一次购买了此保险，但之后是不会在对本产品进行第二次的投资的。而现在通过数据挖掘的技术，保险公司可以根据对客户信息的了解进行分析，保险公司推出了一款新的家庭财产两全保险保险，这是一种全新的保险类别。全新的家庭财产保险，他所需要交纳的是保险储备金，比如每份保险金额为50000元的家庭财产两全保险，则保险储金为5000元，投保人必须根据保险金额一次性交纳保险储备金，保险人可以将保险储备金的利息作为保险费。在保险期满后，无论是不是在保险期内发生赔付的情况，保险公司都会将保险人的全部的保险储金如数退还。自从出现了这种投保方式，客户的接受度得到了大大的提高，全新的家庭财产保险，一方面使保险人保险中得到了应得的利益，另一方面投保人的财产也得到了保险，从而在市场的销售份额上面也得到了迅速提升。

二、保险业数据挖掘技术及应用的必要性

（一）保险业数据挖掘技术的含义

什么是保险行业的数据挖掘技术，就是从客户管理的角度出发，针对保险行业数据库系统内大量的保险单，对客户的信用数据进行属性变量提取，进而采用自动化或半自动化等多种挖掘技巧和方法来对客户的数据进行分析，找到潜在的有价值的信息.（二）数据挖掘的过程及方法

数据挖掘是一个跨越多种学科的交叉技术，主要的用途是利用各种数据为商业上存在的问题提供切实可行的方法与数据。数据挖掘的过程有以下几个步骤：业务理解→数据准备→数据理解→构建模型→测试设计→做出评价→实施应用。在数据挖掘方面有三个常用的方法：DM、SEMMA以及CRISP等分析方法。同时我们需要根据实际情况来运用数据挖掘技术，选择最适当的方法，要想将数据挖掘技术达到最佳的效果必须针对具体的流程做出相应的调节。

（三）保险行业应用数据挖掘技术的必要性

在保险行业的运营中，常常会出现一下的几个问题：例如，细分客户的问题：对于不同的社会收入阶层、不同年龄段、不同的行业的客户，该怎么样去确定其的保险金额呢？客户的成长问题：如何把握时机对客户进行交叉销售；险种关联分析问题：在对购买某种保险的客户进行分析与探查，观察其是否在同一时间购买另一种保险产品，客户的获取问题：如何在付出最小的成本获得最有价值的客户的挽留及索赔优化的问题：如何对索赔受理的过程进行优化，挽留住有价值的投保人。保险公司在完成数据的汇总后，所获取的业务及大量客户信息，不过是对公司当前所处的市场环境、企业经营情况及客户基本资料的记录及反映。而进行数据集中的信息系统，也只能是对数据库中的这部分数据进行简单的操作处理，并不能从中发现并提取这些数据中蕴含的具有深层次价值的信息。所以，如若想在决策层面给出解决答案，是不可能实现的。而如果采用数据挖掘技术来对数据库中所存在的大量的数据进行高水平而深层次的分析，就能够为实现保险公司的决策及科学经营提供切实可行的依据，因此此技术的出现从而得到了许多保险公司的应用与重视。

三、结论

我国经济的发展正在向新常态的方向进行转变，而我国财产保险市场的竞争也日益激烈。为了面对这些挑战，各个保险公司都复出了努力在积极的面向转型，由传统的粗放式经营向集约化经营的方式进行过度，面向客户的营销模式也是在这之中产生出来的。在这种转型过度的过程中，财产保险公司对于数据挖掘技术进行充分的利用，使公司的风险管理能力、产品创新能力经营能力、盈利能力、客户服务能力、和业务发展潜力都得到了全面的大幅度提升。在对我国经济建设的繁荣以及促进财产保险公司自身的长远发展，都做出了不可磨灭的贡献，也是对国家的号召积极的响应，进而对市场经济持续发展也做出了不少的.贡献。

参考文献：

[1]高文文.数据挖掘技术在财产保险分析中的应用[D].河北科技大学,20xx.[2]杨杉,何跃.数据仓库和数据挖掘技术在保险公司中的应用[J].计算机技术与发展,20xx.[3]葛春燕.数据挖掘技术在保险公司客户评估中的应用研究[J].软件,20xx.[4]陈庆文.数据挖掘在财产保险公司应用研究——以人保财险公司为例[D].对外经济贸易大学,20xx.

数据挖掘论文10

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：

[1]陈东民，等.数据仓库与数据挖掘技术[M].北京：北京电子工业出版社，20xx

[2]杨悦.数据挖掘在高校招生工作中的应用前景[J].教育科学，20xx

[3]胡侃.基于大型数据仓库的数据采掘[J].软件学报，1998

数据挖掘论文11

摘要：随着我国社会经济的不断发展，人力资源管理也受到越来越多人们的重视，然而在如今激烈的市场竞争下很多企业依然不重视人力资源管理，从而使得自身的整体工作效率不高。为此，笔者认为为了提高矿建人力资源管理的质量，应采取数据挖掘技术来开展工作，从而让整个企业在激烈的市场竞争中稳定、长久发展下去。

关键词：数据挖掘技术；企业人力资源管理；应用

1、数据挖掘技术在企业人力资源管理中应用的现状

随着我国人力资源管理体系的不断发展，隐藏在管理工作中的问题也被逐渐显露出来，虽然很多企业的高层管理者对人力资源管理这块已经高度重视，但是企业往往是希望通过运用相关的系统来对人才进行管理，基于我国社会整体经济实力的不断发展以及互联网信息时代的到来，数据挖掘技术也受到越来越多的企业多关注，并纷纷采用该技术对自身人力资源进行管理，同时也将人力资源管理系统作为整个信息化建设过程中的核心部位，就数据调查显示，数据挖掘技术已经被国外很多软件开放式引入自身的人力资源管理工作中，并使自身内部逐步形成了一套完整的人力资源管理系统体系。除此之外，数据挖掘技术也被广泛应用在企业的基本人力资源档案管理工作中，随着信息技术时代的到来，以往传统的计算机管理模式对人力资源管理效率往往并不高，为此，数据挖掘技术对企业人力资管理工作是百利而无一害的。

2、数据挖掘技术在企业人力资源管理中的应用2、1人才的招聘

任何企业在发展过程中都是离不开新鲜血液注入的，随着目前我国市场经济竞争趋势的不断增长，企业要想稳固发展必须要引入人力资源管理，只有这样才能提高企业经济效益以及社会收益。为此，企业应对人才进行招聘，这也是获取人力资源的重要手段，通过采用数据挖掘技术来吸引社会中的各类人才，并采取有效的人才管理流程来对人才进行筛选，最终选择质量最佳的人才资源。与此同时，企业对人才招聘质量的优与良对自身内部的员工、人类资源也会造成一定的影响，换句话来讲，人才的招聘往往是企业人力资源管理工作开展的前期阶段，然而在实际人才招聘过程中很多企业总是找不到合适的人选，同时也有大量的优质人才也很难找的适合自身的工作，这也就加大了企业人才招聘的难度，也进一步加大了招聘的成本，为此，企业采取数据挖掘技术可以有效降低人才招聘的成本支出，从而使自身获得更大的经济收益与社会利益。

2、2对人才的管理

随着社会对人才需求量的不断增加，企业对员工的数据记录和管理方式也逐步优化，然而在很多企业人力资源管理过程中仍然存在着诸多问题，而这些问题的存在对企业未来发展也产生阻碍作用。为了企业在未来发展道路上稳固、长久发展，应采取数据挖掘技术来对人才进行管理，以往传统的管理模式往往是对员工的基本信息以及日常考核进行管理，这种管理方式已经不适应现在时代发展的趋势，为此，矿建企业必要顺应当下时代的发展趋势来采取有效的措施来对人力资源进行管理，现代化的管理模式主要强调的是对相关数据的分析和整理能力，通过对数据的分析来形成具有实际指导作用的总结，从而为企业人力资源管理工作提供有价值的参考依据。例如，在实际人力资源管理过程中可以利用数据挖掘技术来对企业内部员工的薪资水平进行分析，并对企业的成本控制提出有效的建议，也可以利用数据挖掘技术对企业中年纪较大的员工进行分析，并对其进行科学的评判，从而对其提出更有利的参考价值和依据。

2、3实现对企业人才的合理分配

随着我国社会经济的不断发展，人才的发展形势也变得越来越“多元化”“个体化”。为此，笔者认为为了进一步提高矿建企业人力资源管理工作的质量，应采取数据挖掘技术来对人才进行合理分配，并结合内部员工的实际特点以及具体类型进行客观性的评判，这对企业的人才资源管理以及未来发展无疑是百利无一害的。通过采取数据挖掘技术不仅可以实现对员工的共性以及特点进行分析，使每一位员工的信息资源、岗位职责得到有效划分，同时也进一步实现对企业人才的合理分配。通过对数据信息的管理技术构建实现对人员分组，从而使数据挖掘技术在企业人力资源管理中得到有效利用，使其发挥最大的作用与价值，同时也进一步提高企业人力资源管理工作的效率和和质量，最终推动企业稳固、长久的发展。

3、结语

综上所述，随着社会经济的飞速发展，建设领域也得到逐步提高，然而在人力资源管理工作中依然存在着诸多问题，这些问题的存在也严重阻碍我国社会经济的稳固发展。所以，只有充分采用数据挖掘技术来开展人力资源管理工作，才能提高企业的人力资源管理水平。

参考文献：

［1］曾巍、数据挖掘在人力资源市场中的应用与研究［D］.吉林大学，20xx

［2］赖华强，王三银，仲崇高、人力资源管理领域的数据挖掘应用展望———以基于灰色关联模型的离职管理实证分析为例［J］.江苏商论.20xx（08）：42—47

［3］马秦，张江、数据挖掘技术在企业人力资源管理中应用的研究［J］.中国新通信，20xx.20（15）：232

［4］孙明标、基于大数据挖掘技术下的企业人力资源管理研究［J］.现代营销（下旬刊）.20xx（01）：166

数据挖掘论文12

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。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。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。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。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：

[1] 江义晟.软件工程数据挖掘研究进展[J].电子技术与软件工程，20xx（22）.[2] 胡金萍.探析软件工程数据挖掘研究进展[J].电脑知识与技术，20xx（34）.[3] 马保平.关于对软件工程中的数据挖掘技术的探讨[J].电子技术与软件工程，20xx（19）.[4] 徐琳，王宁.数据挖掘技术在软件工程中的应用分析[J].数字通信世界，20xx（8）.

数据挖掘论文13

计算机技术的不断发展，信息技术不断加强，在社会新的发展趋势下，以往的传统管理模式落后于现代化发展的管理水平。为了创新档案管理的模式，提高档案管理的质量，在现代档案信息管理系统中引入数据挖掘技术。

1、信息挖掘技术

1.1数据挖掘技术概述

数据挖掘技术是一种基于统计学、人工智能等等技术基础上，能够自动分析原有数据，从而做出归纳整理，并对其潜在的模式进行挖掘的决策支持过程，简单来说就是从一系列复杂的数据中提取人们需要的潜在性信息。

1.2数据挖掘技术的方法

二十世纪末，计算机挖掘技术产生。其一般用到的方法有：

（1）孤立点分析。孤立点分析法主要用于对于特殊信息的挖掘。

（2）聚类分析。聚类分析方法是在指定的对象中，对其价值联系进行搜索。

（3）分类分析。分类分析就是找出具有一定特点的数据，对需要解读的数据进行识别。

（4）关联性分析。关联性分析方法是对指定数据中出现频繁的数据进行挖掘。

（5）序列分析。与关联性分析法一样，由数据之间内在的联系得出潜在的关联。

1.3计算机挖掘技术的形式分析

计算机挖掘技术在使用过程中，收集到的数据不同，数据收集的方法也就不同。在对数据挖掘技术进行形式分析的时候，主要用到：分类形式、粗糙集形式、相关规则形式。

2、计算机数据挖掘技术在档案信息管理

系统中的应用计算机挖掘技术，能够将隐藏的信息挖掘出来并进行总结和利用，运用到档案管理中来，在充分发挥挖掘技术作用的同时，极大的提高了档案数据的利用价值。数据挖掘技术在档案管理系统中，一般用到的方法为：

2.1收集法

该方法在对数据库中的数据进行分析的基础上，建立对已知数据详细描述的概念模型。然后将每个测试的样本与此模型进行比较，若有一个模型在测试中被认可，就可以以此模型对管理的对象分类。例如，档案管理员就某事向客户进行问卷调查并将答案输入到数据库中。在该数据库中，对客户的回答进行具体属性描述，当有新的回答内容输入的时候，系统会自动对该客户需求分类，在减轻管理员工作压力的同时，提高了档案管理的效率。

2.2保留法

该方法是防止老客户档案丢失并将客户留住的过程。对于任何一个企业来说，发展一个新的客户的成本要远远高于留住一个来客户的成本。在客户保留的过程中，对客户档案流失原因的分析至关重要，因此，采用挖掘技术对其进行分析是必要的。

2.3分类法

通过计算机挖掘技术对档案进行分类，按照不同的性质进行系统的划分，将所有相似或相通的档案进行整理，在人们需要的时候，能够快速的被提取出来，提高了检索的效率和分类的专业性。

3、档案管理引入计算机挖掘技术的必要性

计算机挖掘技术的应用，对档案管理方式的不断完善有着极其重要的意义，其重要性主要体现在：

3.1对档案的保护更全面

一部分具有历史意义的档案，随着保存的时间不断增加，其年代感加强，意义和价值增大。相应的，利用的频率会随着利用的价值增加，也更容易被损坏从而导致档案信息寿命折损，此外，管理不当造成泄密，使档案失去了原本的利用价值，这种存在于档案管理和利用之间的矛盾，使得档案管理面临着巨大的难题。挖掘技术的运用，缓解了这种矛盾，在档案管理工作中具有重要的意义。

3.2提升档案管理的质量

在档案信息管理系统中引入计算机挖掘技术，使得档案信息管理打破了传统的模式，通过挖掘技术，对管理的模式有了极大的创新，工作人员以往繁重的工作压力得到释放，时间和精力更加丰富，在对档案管理的细节方面也就更加注意，同时也加快了对档案的数据信息进行处理的速度，提升档案管理的整体质量。

4、结语

综上所述，计算机数据挖掘技术涉及的内容很广，对挖掘技术的运用，使得各行各业的发展水平得到了很大的提高，推动社会经济的发展，带动社会发展模式的创新。在档案管理中使用计算机挖掘技术，使得档案信息保存的方法及安全性有了很大的提高。同时，也需要档案信息管理人员在进行档案信息管理的时候，能合理利用计算机信息挖掘技术，在提高工作效率的同时，促进管理模式的不断创新，以适应时代发展的要求。

数据挖掘论文14

摘要：在电子商务中运用数据挖掘技术，对服务器上的日志数据、用户信息和访问链接信息进行数据挖掘，有效了解客户的购买欲望，从而调整电子商务平台，最终实现利益更大化。本文旨在了解电子商务中的数据源有哪些，发掘数据挖掘在电子商务中的具体作用，从而为数据挖掘的具体设计奠定基础。

关键词：数据挖掘电子商务数据源

一、电子商务中数据挖掘的数据源

1.服务器日志数据客户在访问网站时，就会在服务器上产生相应的服务器数据，这些文件主要是日志文件。而日志文件又可分为Ser-vicelogs、Errorlogs、Cookielogs。其中Servicelogs文件格式是最常用的标准公用日志文件格式，也是标准组合日志文件格式。标准公用日志文件的格式存储关于客户连接的物理信息。标准组合日志文件格式主要包含关于日志文件元信息的指令，如版本号，会话监控开始和结束的日期等。在日志文件中，Cookielogs日志文件是很重要的日志文件，是服务器为了自动追踪网站访问者，为单个客户浏览器生成日志[1]。

2.客户登记信息

客户登记信息是指客户通过Web页输入的、并提交给服务器的相关用户信息，这些信息通常是关于用户的常用特征。

在Web的数据挖掘中，客户登记信息需要和访问日志集成，以提高数据挖掘的准确度，使之能更进一步的了解客户。

3.web页面的超级链接

辅之以监视所有到达服务器的数据，提取其中的HTTP请求信息。此部分数据主要来自浏览者的点击流，用于考察用户的行为表现。网络底层信息监听过滤指监听整个网络的所有信息流量，并根据信息源主机、目标主机、服务协议端口等信息过滤掉垃圾数据，然后进行进一步的处理，如关键字的搜索等，最终将用户感兴趣的数据发送到给定的数据接受程序存储到数据库中进行分析统计。

二、Web数据挖掘在电子商务中的应用通过对数据源的原始积累、仔细分析，再利用数据发掘技术，最终达到为企业为用户服务的目的，而这些服务主要有以下几种。

1.改进站点设计，提高客户访问的兴趣对客户来说，传统客户与销售商之间的空间距离在电子商务中已经不存在了，在Internet上，每一个销售商对于客户来说都是一样的，那么如何使客户在自己的销售站点上驻留更长的时间，对销售商来说将是一个挑战。为了使客户在自己的网站上驻留更长的时间，就应该对客户的访问信息进行挖掘，通过挖掘就能知道客户的浏览行为，从而了解客户的兴趣及需求所在，并根据需求动态地调整页面，向客户展示一个特殊的页面，提供特有的一些商品信息和广告，以使客户能继续保持对访问站点的兴趣。

2.发现潜在客户

在对web的客户访问信息的挖掘中，利用分类技术可以在Internet上找到未来的潜在客户。获得这些潜在的客户通常的市场策略是：先对已经存在的访问者进行分类。对于一个新的访问者，通过在Web上的分类发现，识别出这个客户与已经分类的老客户的一些公共的描述，从而对这个新客户进行正确的归类。然后从它所属类判断这个新客户是否为潜在的购买者，决定是否要把这个新客户作为潜在的客户来对待。

客户的类型确定后，就可以对客户动态地展示Web页面，页面的内容取决于客户与销售商提供的产品和服务之间的关联。

对于一个新的客户，如果花了一段时间浏览市场站点，就可以把此客户作为潜在的客户并向这个客户展示一些特殊的页面内容。

3.个性化服务

根据网站用户的访问情况，为用户提供个性化信息服务，这是许多互联网应用，尤其是互联网信息服务或电子商务(网站)所追求的目标。根据用户的访问行为和档案向使用者进行动态的推荐，对许多应用都有很大的吸引力。Web日志挖掘是一个能够出色地完成这个目标的方式。通过Web数据挖掘，可以理解访问者的动态行为，据此优化电子商务网站的经营模式。通过把所掌握的大量客户分成不同的类，对不同类的客户提供个性化服务来提高客户的满意度，从而保住老客户；通过对具有相似浏览行为的客户进行分组，提取组中客户的共同特征，从而实现客户的聚类，这可以帮助电子商务企业更好地了解客户的兴趣、消费习惯和消费倾向，预测他们的需求，有针对性地向他们推荐特定的商品并实现交叉销售，可以提高交易成功率和交易量，提高营销效果。

例如全球最大中文购物网站淘宝网。当你购买一件商品后，淘宝网会自动提示你“购买过此商品的人也购买过……”类似的信息，这就是个性化服务的代表。

4.交易评价

现在几乎每一个电子商务网站都增加了交易评价功能，交易评价功能主要就是为了降低交易中的信息不对称问题。

电子商务交易平台设计了在线信誉评价系统，对买卖双方的交易历史及其评价进行记录。在声誉效应的影响下，卖家也更加重视买家的交易满意度，并且也形成了为获取好评减少差评而提高服务质量的良好风气。交易中的不满意（或者成为纠纷）是产生非好评（包括中评和差评）的直接原因。那么，交易中一般会产生哪些交易纠纷，这些交易纠纷的存在会如何影响交易评价结果，这些问题的解决对卖家的经营具有重要的指导价值。

总结

数据挖掘是当今世界研究的热门领域，其研究具有广阔的应用前景和巨大的现实意义。借助数据挖掘可以改进企业的电子商务平台，增加企业的经营业绩，拓宽企业的经营思路，最终提高企业的竞争力。

参考文献：

[1].赵东东.电子商务中的web数据挖掘系统设计[J].微计算机信息20xx,23（10-3）:168[2].刘晔.Web数据挖掘在电子商务中的应用[J].中国市场20xx,39（9）:178

数据挖掘论文15

一、旅游业数据挖掘国内外研究现状

随着我国的旅游业的迅猛发展，旅游产业正迈向国际化的轨道,传统旅游业积累的海量数据,没有被有效利用,资源被极大浪费。将数据挖掘引入到旅游产业是大势所趋。当前数据挖掘在旅游信息化建设中的应用与研究情况主要集中在高校理论界的研究,大多数研究仅仅是学术研究,真正运用到旅游行业的文章多是从某个具体的方面出发,针对个别应用进行数据挖掘的融合。笔者主要研究决策树方法在旅游信息化建设中的应用。目前,决策树算法有CLS算法、ID3算法、C4.5算法、CART算法、SLIQ算法、Z统计算法、并行决策树算法和SPRINT算法等。不同算法在执行效率、输出结果、可扩容性、可理解性、预测的准确性等方面各不相同。总的来说,这么多决策树算法各有优缺点，真正将数据挖掘运用到整个旅游信息化建设中还有很多问题需要解决。

二、旅游业数据挖掘算法选择

数据挖掘中常用的基本分类算法有决策树、贝叶斯、基于规则的算法等等。其中，决策树是目前主流的分类技术,己经成功的应用于更多行业的数据分析。在关联规则挖掘研究中,最重要的是Apriori算法,这个算法后来成为绝大多数关联规则分类的基础。聚类算法也是数据挖掘技术中极为重要的组成部分。与分类技术不同的是,聚类不要求对数据进行事先标定,就数据挖掘功能而言,聚类能够可以针对数据的相异度来分析评估数据,可以作为其他对发现的簇运行的数据挖掘算法的预处理步骤。各种算法分类模型建立有所不同,但原理是大致相同的。笔者考虑决策树算法结构简单,便于理解,且很擅长处理非数值型数据,建模效率高,分类速度快,特别适合大规模的数据处理的优点,结合旅游产业数据特点,故作重点分析。

三、旅游业数据挖掘系统需求分析

旅游业数据挖掘系统的基本特点如下：统计旅游兴趣；购物消费趋向；推荐其感兴趣的旅游景点；在后台管理中,通过决策树算法对游客数量、平均年龄、景点收费、游客来自地区等进行分析总结,为旅游消费者和旅游管理者提供服务：为消费者提供吃住行购娱乐天气各方面信息查询、机票、车船票、酒店、景区门票、餐饮等方面的预定与现金支付、第三方支付、消费者评价、在线咨询等方面的便利、快捷服务。为管理者提供推荐、游客管理、线路管理、景点管理、特色服务管理、机票管理、在线咨询管理、旅游客户关系管理等服务，提高整体服务效率和水平。

四、旅游业数据挖掘系统的实现

旅游业信息管理系统包括游客信息管理与游客信息分析两个子模块。根据系统日常运行出现的问题及时对系统进行维护,如添加或者删除某个模块功能,系统整体运行速度的更近等。系统运用数据库层、持久化层、业务逻辑层、表示层四层体系结构,主要利用ID3算法达到旅游数据信息的快速、准确分类。考虑了游客与酒店之间的关系、游客与旅游路线之间的关系、游客与旅游景点之间的关系、游客与机票、车票之间的关系、管理员与游客之间的关系、逻辑结构设计。程序之间的独立性增加,易于扩展,规范化得到保证的同时提高了系统的安全性。详细功能设计包括：用户登录、用户查询、预定及支付、后台管理、旅游客户管理和数据分析等方面。本系统中主要运用Java语言就行逻辑上的处理。系统主要使用Struts2和Hibernate这两个框架来进行整个系统的搭建。其中Struts2主要处理业务逻辑,而Hibernate主要是处理数据存储、查询等操作。系统采用Tomcat服务器。系统模块需要实现酒店推荐实现、景点推荐实现、天气预报实现、旅游线路实现、特产推荐、数据分析展现功能、报表数据获取、景区客流量变化分析实现等。需要进行后台信息管理等功能测试以及时间测试、数据测试等性能测试。

五、旅游业数据挖掘算法方案中存在的一般性问题及其改进

在对数据挖掘的基本方法与技术进行总结的基础上，结合当今数据挖掘的发展方向和研究热点，可以发现旅游业数据挖掘算法系统有待进一步完善之处：订票系统尚待完善。界面美化需要进一步改进。数据表之间的结构关系需要优化，以提高数据处理能力和效率。数据挖掘工具及算法有待精细化改进。

作者：朱晖 单位：河南职业技术学院

第四篇：数据挖掘试题

《数据挖掘》总复习题

1．数据挖掘系统可以根据什么标准进行分类？

答：根据挖掘的数据库类型分类、根据挖掘的知识类型分类、根据挖掘所用的技术分类、根据应用分类

2．知识发现过程包括哪些步骤？

答：数据清理、数据集成、数据选择、数据变换、数据挖掘、模式评估、知识表示3．什么是概念分层？

答：一个映射序列，将低层概念映射到更一般的较高层概念。4．多维数据模型上的 OLAP 操作包括哪些？

答：上卷、下钻、切片和切块、转轴 / 旋转、其他OLAP操作5．OLAP 服务器类型有哪几种？

答：关系 OLAP 服务器(ROLAP)、多维 OLAP 服务器(MOLAP)、混合 OLAP 服务器(HOLAP)、特殊的 SQL 服务器6．数据预处理技术包括哪些？

答：聚集、抽样、维规约、特征子集选择、特征创建、离散化和二元化、变量变换。7． 什么是数据清理？

答：填写缺失的值，平滑噪声数据，识别、删除离群点，解决不一致性 8． 什么是数据集成？

答：集成多个数据库、数据立方体或文件 9．什么是数据归约？

答：得到数据集的压缩表示，它小得多，但可以得到相同或相近的结果 10．数据清理的内容包括哪些？

答：缺失值、噪声数据、数据平滑、聚类、回归11.将下列缩略语复原

OLAP——on-line analytical processing DM——data mining

KDD——knowledge discovery in databases OLTP——on-line transaction processingDBMS——database management system DWT——discrete wavelet transform

（DMQL）－－Data Mining Query Language 12．什么是数据挖掘？

答：简单地说，数据挖掘是从大量数据中提取或挖掘知识。具体地说，数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际 应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和 知识的过程。13．什么是关联规则？ 答：（关联规则是形如X→Y的蕴涵式，其中且，X和Y分别称为关联规则的先导和后继。）假设I是项的集合。给定一个交易数据库，其中每个事务(Transaction)t是I的非空子集，即，每一个交易都与一个唯一的标识符TID(Transaction ID)对应。关联规则在D中的支持度(support)是D中事务同时包含X、Y的百分比，即概率；置信度(confidence)是包含X的事务中同时又包含Y的百分比，即条件概率。关联规则是有趣的，如果满足最小支持度阈值和最小置信度阈值。这些阈值是根据挖掘需要人为设定。

（关联规则反映一个事物与其它事物之间的相互依存性和关联性，如果两个事物或者多个事物之间存在一定的关联关系，那么其中一个事物就能够通过其他事物预测到。）15.什么是概念描述？什么是特征化？什么是属性相关分析？

答：概念描述：用汇总的、简洁的和精确的方式描述各个类和概念可能是有用的。特征化：是目标类数据的一般特性或特征的汇总。

属性相关分析：可能需要在分类和预测之前进行，它试图识别对于分类或预测过程无用的属性。这些属性应当排除。

16．什么是数据仓库？其主要特征是什么？

答：数据仓库是一个提供决策支持功能的数据库，它与组织机构的操作数据库分别维护。它允许将各种应用系统集成在一起，为统一的历史数据分析提供坚实的平台，对信息处理提供支持。

特征：面向主题、数据集成、随时间而变化、数据不易丢失（数据不易丢失是最明显特征）17．什么是数据集市？

答：数据集市包含企业范围数据的一个子集，对于特定的用户群是有用的。其范围限于选定的主题。

(是完整的数据仓库的一个逻辑子集，而数据仓库正是由所有的数据集市有机组合而成的)18．数据库中的知识发现过程由哪几个步骤组成？

答：数据清理、数据仓库、任务相关数据、数据挖掘、模式评估、知识表示 19．典型的数据挖掘系统有哪几个主要成分？

答：数据库、数据仓库、万维网或其他信息库；数据库或数据仓库服务器；知识库；数据挖掘引擎；模式评估模块；用户界面

20．从软件工程的观点来看，数据仓库的设计和构造包含哪些步骤？

答：规划、需求研究、问题分析、仓库设计、数据集成和测试、部署数据仓库。21．在数据挖掘系统中，为什么数据清理十分重要？

答： 脏数据的普遍存在，使得在大型数据库中维护数据的正确性和一致性成为一个极其困难的任务。

22．脏数据形成的原因有哪些？

答：滥用缩写词、数据输入错误、数据中的内嵌控制信息、不同的的惯用语、重复记录、丢失值、拼写变化、不同的计量单位、过时的编码23．数据清理时，对空缺值有哪些处理方法？

答：忽略元组、人工填写缺失值、使用一个全局变量填充缺失值、使用属性的平均值填充缺失值、使用与给定元组属同一类的所有样本的属性均值、使用最可能的值填充缺失值 24．什么是数据变换？包括哪些内容？

答：将数据转换或统一成适合于挖掘的形式。包括：光滑、聚集、数据泛化、规范化、属性构造 25． 数据归约的策略包括哪些？

答：数据立方体聚集、性子集选择、维度归约、数值归约、离散化和概念分层产生 26．提高数据挖掘算法效率有哪几种思路？

答：减少对数据的扫描次数；缩小产生的候选项集；改进对候选项集的支持度计算方法 27．假定属性income的最小值与最大值分别为12000和980到区间[0.0，1.0]，根据 min-max 规范化，income的值73600将变为＿3631/551＿。

28．假定属性income的平均值和标准差分别为54000和16000，使用 Z-score 规范化，值73600被转换为＿1.225＿。

29．假定A的值由-986到917.A的最大绝对值为986，使用小数定标规范化，-986被规范化为＿-0.986＿

30．从结构角度来看，有哪三种数据仓库模型。答：企业仓库、数据集市、虚拟仓库

31．什么是聚类分析？它与分类有什么区别？

答：将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的过程 区别：分类有监督 聚类无监督 分类要靠学习聚类要靠启发式搜索 32．与数据挖掘类似的术语有哪些?

答：数据库中挖掘知识、知识提取、数据/模式分析、数据考古和数据捕捞。33．解释下列术语 34．翻译下列术语

Data Mining 数据挖掘Data warehousing 数据仓库Data Mart 数据集市

drill-down 下钻roll-up上卷OLAP 联机分析处理Data cube 数据立方体 Association rule 关联规则Data cleaning数据清理Data integration 数据集成 Data transformation数据变换Data reduction 数据归约

35．可以对按季度汇总的销售数据进行___B___，来观察按月汇总的数据。A 上卷 B 下钻 C 切片 D 切块

36．可以对按城市汇总的销售数据进行____A__，来观察按国家总的数据。A 上卷 B 下钻 C 切片 D 切块

37．通过不太详细的数据得到更详细的数据，称为____B____。A 上卷 B 下钻 C 细化 D 维规约

38．三层数据仓库结构中，从底层到尾层分别是_仓库数据服务器、OLAP服务器、前端客户层__。

42．常用的四种兴趣度的客观度量。

答：简单性 确定性 实用性 新颖性43．四种常用的概念分层类型。

答：模式分层、集合分组分层、操作导出的分层、基于规则的分层45．如何理解现实世界的数据是“肮脏的”？答：不完整的、含噪声的、不一致的、重复的 46．多维数据仓库有哪几种概念模型？

答：星形模式、雪花形模式或事实星座形模式。

48.在多路数组聚集算法中，如何尽量少地占用内存？

答：将最小的平面放在内存中，将最大的平面每次只是提取并计算一块。49.给出方体的维数，会计算各D方体有多少，总的方体个数有多少？2^n50．什么是离群点？离群点都需要删除吗？为什么？

答：离群点：一些与数据的一般行为或模型不一致的孤立数据。不需要。通常离群点被作为“噪音”或异常被丢弃，但在欺诈检测中却可以通过对罕见事件进行离群点分析而得到结论。

【51.所有模式都是有趣的吗？

答：一个模式是有趣的，如果(1)它易于被人理解 ；（2）在某种程度上，对于新的或测试数据是有效的；（3）具有潜在效用；（4）新颖的；（5）符合用户确信的某种假设。】

第五篇：大数据经典案例

近两年，“大数据”这个词越来越为大众所熟悉，“大数据”一直是以高冷的形象出现在大众面前，面对大数据，相信许多人都一头雾水。下面我们通过十个经典案例，让大家实打实触摸一把“大数据”。你会发现它其实就在身边而且也是很有趣的。

“互联网还没搞清楚的时候，移动互联就来了，移动互联还没搞清楚的时候，大数据就来了”。近两年，“大数据”这个词越来越为大众所熟悉，“大数据”一直是以高冷的形象出现在大众面前，面对大数据，相信许多人都一头雾水。下面我们通过十个经典案例，让大家实打实触摸一把“大数据”。你会发现它其实就在身边而且也是很有趣的。

啤酒与尿布

全球零售业巨头沃尔玛在对消费者购物行为分析时发现，男性顾客在购买婴儿尿片时，常常会顺便搭配几瓶啤酒来犒劳自己，于是尝试推出了将啤酒和尿布摆在一起的促销手段。没想到这个举措居然使尿布和啤酒的销量都大幅增加了。如今，“啤酒＋尿布”的数据分析成果早已成了大数据技术应用的经典案例，被人津津乐道。

数据新闻让英国撤军

2010年10月23日《卫报》利用维基解密的数据做了一篇“数据新闻”。将伊拉克战争中所有的人员伤亡情况均标注于地图之上。地图上一个红点便代表一次死伤事件，鼠标点击红点后弹出的窗口则有详细的说明：伤亡人数、时间，造成伤亡的具体原因。密布的红点多达39万，显得格外触目惊心。一经刊出立即引起朝野震动，推动英国最终做出撤出驻伊拉克军队的决定。

Google成功预测冬季流感

2009年，Google通过分析5000万条美国人最频繁检索的词汇，将之和美国疾病中心在2003年到2008年间季节性流感传播时期的数据进行比较，并建立一个特定的数学模型。最终google成功预测了2009冬季流感的传播甚至可以具体到特定的地区和州。

大数据与乔布斯癌症治疗

乔布斯是世界上第一个对自身所有DNA和肿瘤DNA进行排序的人。为此，他支付了高达几十万美元的费用。他得到的不是样本，而是包括整个基因的数据文档。医生按照所有基因按需下药，最终这种方式帮助乔布斯延长了好几年的生命。

奥巴马大选连任成功

2012年11月奥巴马大选连任成功的胜利果实也被归功于大数据，因为他的竞选团队进行了大规模与深入的数据挖掘。时代杂志更是断言，依靠直觉与经验进行决策的优势急剧下降，在政治领域，大数据的时代已经到来；各色媒体、论坛、专家铺天盖地的宣传让人们对大数据时代的来临兴奋不已，无数公司和创业者都纷纷跳进了这个狂欢队伍。

微软大数据成功预测奥斯卡21项大奖

2013年，微软纽约研究院的经济学家大卫·罗斯柴尔德（DavidRothschild）利用大数据成功预测24个奥斯卡奖项中的19个，成为人们津津乐道的话题。今年罗斯柴尔德再接再厉，成功预测第86届奥斯卡金像奖颁奖典礼24个奖项中的21个，继续向人们展示现代科技的神奇魔力。

超市预知高中生顾客怀孕

明尼苏达州一家塔吉特门店被客户投诉，一位中年男子指控塔吉特将婴儿产品优惠券寄给他的女儿——一个高中生。但没多久他却来电道歉，因为女儿经他逼问后坦承自己真的怀孕了。塔吉特百货就是靠着分析用户所有的购物数据，然后通过相关关系分析得出事情的真实状况。

意料之外：胸部最大的是新疆妹子

淘宝数据平台显示，购买最多的文胸尺码为B罩杯。B罩杯占比达41.45%，其中又以75B的销量最好。其次是A罩杯，购买占比达25.26%，C罩杯只有8.96%。在文胸颜色中，黑色最为畅销。以省市排名，胸部最大的是新疆妹子。