數據挖掘論文[范例15篇]
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數據挖掘論文1
摘要：數據挖掘就是對潛在的數據及數據關聯進行探索和發(fā)現。隨著信息技術的不斷發(fā)展，這一技術在電子商務領域逐漸得到普遍應用。基于此，本文就數據挖掘在電子商務中的應用進行研究，首先就數據挖掘中的路徑分析技術、關聯分析技術、聚類分析技術和分類分析技術進行簡要介紹，然后分析數據挖掘在電子商務中的實際應用，從而提高數據挖掘技術的應用水平，增強電子商務的發(fā)展實力。
關鍵詞：數據挖掘；電子商務；潛在客戶
一、數據挖掘在電子商務中的技術應用
就現階段電子商務對數據挖掘技術的應用現狀來看，主要應用到的技術包括以下幾方面內容，分別是路徑分析技術、關聯分析技術、聚類分析技術和分類分析技術。就路徑分析技術來看，主要對客戶互聯網訪問路徑的頻繁性進行分析，通過大數據采集和處理，了解客戶對各種網絡頁面的喜好程度和特點，從而對自身的設計進行針對性的改進，為客戶提供更加人性化的服務；就關聯分析技術來看，主要指的是對隱藏數據之間的關聯進行分析，并且通過分析掌握其相互關聯的規(guī)律，并根據這一規(guī)律對網絡站點的結構進行相應的改進，使電子商務中存在相關性的商品能夠一起被搜索出來，既為客戶提供便利，同時提高交叉銷售的幾率；聚類分析技術指的是根據數據的信息，按照一定的原則對數據進行分類。就分類分析技術而言，主要通過分析數據掌握分類規(guī)則，然后按照這一規(guī)則對數據進行分類。
二、數據挖掘在電子商務中的實際應用
1.對潛在客戶進行挖掘在電子商務中應用數據挖掘技術能夠對潛在客戶進行挖掘。例如商家可以對網站的日志記錄進行分析，探究該記錄中存在的規(guī)律，從而按照這一規(guī)律對網站的訪問客戶進行相應分類。在分類過程中，商家應該對客戶屬性和相關關系進行確定，對新客戶與老客戶之間存在重疊的屬性進行識別，從而實現對訪問網站新用戶快速分類，在分類完畢后，商家可以通過分析新客戶的屬性特點，從而對新客戶進行潛在性判斷，如果判斷新客戶可以被作為商家的潛在客戶，就可以為該客戶提供個性化的頁面服務，從而將新客戶發(fā)展成為老客戶。2.對駐留時間進行延長對于電子商務而言，商家必須提高客戶在商品頁面的駐留時間，并且使客戶的購買興趣和欲望得到激發(fā)。電子商務與傳統(tǒng)商務最大的不同在于銷售商具有虛擬性的特點，因此客戶在購物選擇時，對銷售商的印象是沒有差異的。銷售商在不斷提升自身服務水平的同時，應該對客戶的瀏覽行為和特點進行分析，從而對客戶的興趣和需求進行進一步的了解，以此為依據調整自身的商品頁面，用符合客戶需求的廣告和商品文案吸引客戶的'駐留時間，從而提高交易的幾率。3.對網絡站點進行優(yōu)化電子商務主要依托于網站，因此網站優(yōu)化也是提高電子商務發(fā)展水平的有效措施。利用數據挖掘技術對網絡站點進行優(yōu)化主要由兩方面構成，一方面是對存在相關性的網頁進行鏈接設計。例如對用戶瀏覽頁面的幾率和特點進行分析，然后找出存在相關性的頁面，增加網頁鏈接這一功能，使客戶的搜索更加便捷；另一方面是對客戶的期望位置進行探索，例如對用戶頻率較高的訪問位置進行分析，從而將頻率較高的位置設置為客戶的期望位置，并且在實際位置與期望位置間建立鏈接。另外，可以對用戶的網頁瀏覽習慣和信息喜好進行分析，強化用戶在網頁中的自助服務，例如將網頁信息參照超市模式進行擺放，根據相關性分類，使用戶能夠通過自主瀏覽選擇到心儀的產品，從而提高交易的幾率。4.對營銷手段進行改進在電子商務的實際運營過程中，很多客戶都會在購買一種物品時同時選擇具有相關性的其他物品，因此銷售商應該對銷售方式進行改進，利用數據挖掘技術實現交叉銷售，從而提高營銷水平。在應用交叉銷售這一手段時，主要應該利用數據挖掘技術，對客戶的喜好進行分析，從而提供具有針對性的商品。
參考文獻：
[1]姜寧,牛永潔.Web數據挖掘在電子商務中的應用——以淘寶網為例[J].計算機時代,20xx(7):49-52.
[2]王紅玉.數據挖掘在電子商務中的應用[J].電腦編程技巧與維護,20xx(3):49-51.
數據挖掘論文2
進入信息時代以來，世界電子商務呈現飛速發(fā)展的勢頭。站在長遠的角度，企業(yè)能否在新經濟的背景下生存，關鍵在于企業(yè)能否利用電子商務的優(yōu)勢，但是電子商務在發(fā)展的同時也使得企業(yè)暴露了一些問題，其中企業(yè)的數據量大，而真正有用的信息卻很少。所以現代企業(yè)急需解決的問題是如何在大量數據中發(fā)現有用數據，獲得利于企業(yè)的商業(yè)運作的數據，從而提高企業(yè)的競爭力。要解決這些問題，傳統(tǒng)的數據分析已經不能適應企業(yè)的發(fā)展需求，傳統(tǒng)的數據分析工具對數據的內在信息無法提取，而是對指定的數據進行簡單的處理。信息管理系統(tǒng)的運用以及信息量的加大，企業(yè)希望有人可以創(chuàng)新及提高數據分析功能，只有擁有了高層次的數據分析功能，才能對企業(yè)決策工作提供有效的支持。所以，數據挖掘技術呈現在人們的眼前。
一、數據挖掘技術的發(fā)展背景
在近幾十年中，人們在利用信息技術生產和搜集數據的能力上有了很大提升。商業(yè)管理、政府辦公以及科學研究等等都應用了大量的數據庫。并且仍在繼續(xù)發(fā)展，所以人們?yōu)榇藢⒚媾R一個新的挑戰(zhàn)，在信息爆炸的今天，我們都需面對地問題是信息過量，那么我們將如何在大量的信息庫當中獲取有用的知識，提高信息利用率呢？要想讓數據成為企業(yè)的有效資源，并使它為企業(yè)的戰(zhàn)略發(fā)展及業(yè)務決策提供有效保障。否則，大量的數據將會阻礙公司的發(fā)展。因此，數據挖掘技術在人們被數據淹沒且急需知識的境地中帶來了希望，并在發(fā)展過程中顯示了它頑強的生命力。
人們長期對數據庫的技術進行研究和開發(fā)而創(chuàng)新出數據挖掘技術，剛開始時商業(yè)數據一般存于計算機的數據庫里，然后變成了對數據庫進行訪問并查詢，而數據庫技術進入更高的臺階是由于數據挖掘技術的廣泛應用，數據挖掘技術給企業(yè)的運作和發(fā)展帶來很大便利，它不僅可以對以往的數據進行查閱，從而可以把各個時期的數據進行對比分析，利于商業(yè)水平的提高。商業(yè)數據庫正呈現空前發(fā)展的態(tài)勢，并且在各種行業(yè)中數據倉庫得到了廣泛的應用。數據挖掘的核心包括數據統(tǒng)計、人工智能以及機器學習等等。且歷經了十多年的發(fā)展歷程，使得數據挖掘技術趨向于穩(wěn)定。
二、數據挖掘技術在電子商務中的應用
1.數據挖掘技術在客戶關系管理中的應用
一種把客戶當作核心的經營策略就是客戶關系管理，為了滿足企業(yè)的產品開發(fā)、市場營銷以及管理的決策，而通過現代技術來滿足。為獲取商業(yè)知識而利用客戶的信息，并以此來提高企業(yè)在市場當中的競爭力，采用數據挖掘技術，企業(yè)可以充分地利用客戶數據資源，并對客戶進行分類分析，這樣不僅有利于企業(yè)對客戶的盈利能力進行分析，更有利于尋找有潛力的客戶，為企業(yè)帶來發(fā)展。另夕卜，為應對商業(yè)數據的不斷增多，數據挖掘技術將成為企業(yè)立足的關鍵技術，這項技術不僅可以加強企業(yè)對客戶的管理及其跟蹤市場活動，預測客戶的消費方向，并依據消費的趨勢開發(fā)產品。另外，客戶評價模型對客戶進行評價，并在分析客戶行為對企業(yè)收益產生的影響，達到企業(yè)與客戶和企業(yè)利潤最優(yōu)化。同時，在客戶數據挖掘技術應用的基礎上，企業(yè)可以依據重點客戶和評價市場性能。為擴大企業(yè)銷售的渠道，制定個性化的營銷策略。通過呼叫中心優(yōu)化及暢通溝通的渠道，強化客戶關系管理的智能化并提高服務質量。
2.數據挖掘技術在網站運營中的應用
為提高網站的`點擊率，網站的設計者們在設計網站時不再完全根據專家的意見來設計，而是依據訪問者在網站當中留下的痕跡來設計網站，其中包括了網站結構的設計和外觀。在設計網站時，為節(jié)約客戶的訪問時間，壓縮網站的開支，網站的設計者會根據訪問者的訪問路徑，并分析這些路徑。如果可以分析并設計出最優(yōu)化的捷徑，這樣不僅可以讓訪問者很輕松地訪問，還能給訪問者留下好的印象，利于網站長期發(fā)展。同時，為降低網站的運營成本，采用數據挖掘技術，可以挖掘有效的市場信息，并預測客戶的下一步行為，這樣有利于提高電子商務營銷活動的成功率。企業(yè)為增強廣告的目的性，為公司帶來更大的收益，應依據訪問者瀏覽習慣安排廣告的位置，為企業(yè)帶來一定的廣告收益。
3.數據挖掘技術在商業(yè)信用評估中的應用
目前，不良的商業(yè)秩序受低劣信用狀況影響，網上詐騙的事件屢見不鮮及企業(yè)財務中的造價現象也時有發(fā)生，這些現象的發(fā)生導致了信用危機的產生，嚴重制約著電子商務的發(fā)展和繁榮。發(fā)達的社會信息水平作為發(fā)展電子商務的基礎，通過偏差分析，控制企業(yè)數據的統(tǒng)計和歷史記錄的差別，為構建完善的安全體系，采用數據挖掘技術對企業(yè)的經營情況進行分析，并對企業(yè)進行資產的評估以及收益分析等等。另外，為強化網站中的網上交易行為的安全，應對網絡進行全程的監(jiān)控。在此基礎上，建立客戶的信譽記錄，這樣不僅可以有效地防止信用危機，更有利于提升企業(yè)風險管理的水平和能力。
三、結語
在電子商務點中應用數據挖掘技術，并對這些數據進行挖掘，在挖掘當中找到有價值的數據。所以，將數據挖掘技術應用于電子商務，并建立數據挖掘為核心的客戶管理系統(tǒng)，將使得企業(yè)在市場變化中立于不敗之地。
數據挖掘論文3
摘要：橡膠是一種重要的戰(zhàn)略物資, 其種植受到土地資源、地理環(huán)境、橡膠機械化的影響, 產量波動很大。本文對農墾橡膠產業(yè)種植、生產加工引入數據挖掘技術的必要性進行了初步探究, 指出通過提取土壤圖像的特征, 用支持向量機的算法可以發(fā)現橡膠種植、生產加工的規(guī)律, 進而制定精準的橡膠產業(yè)相關策略, 以提高橡膠產量、節(jié)約成本、提高利潤。
關鍵詞：橡膠種植; 數據挖掘; 特征提取; 支持向量機.
基金：廣東農工商職業(yè)技術學院校級課題“基于數據挖掘技術的橡膠產業(yè)的數字化研究” (xykt1601)橡膠是一種重要的戰(zhàn)略物資, 與石油、鋼鐵、煤炭并稱為四大工業(yè)原料。我國是全球最大的天然橡膠消費國和進口國, 國內天然橡膠長期處于缺口狀態(tài), 需求的2/3依賴進口來滿足[1]。天然橡膠產業(yè)屬于資源約束型、勞動密集型產業(yè), 相對其他農作物來說, 具有周期長、收益長等特點。農墾橡膠業(yè)的產生、發(fā)展與壯大實際上是中國橡膠業(yè)發(fā)展的一個縮影, 一直是學術界研究的熱點。根據農墾橡膠產業(yè)種植、生產加工的歷史數據進行數據挖掘, 發(fā)現其種植、生產加工的規(guī)律, 進而制定精準的橡膠產業(yè)相關策略, 以提高橡膠產量、節(jié)約成本、提高利潤的數字化研究, 目前國內還比較少。
1 引入數據挖掘技術的必要性
天然橡膠以其獨具的高彈性、高強度、高伸長率、耐磨、耐撕裂、耐沖擊、耐酸堿、耐油、耐腐蝕、耐高低溫和絕緣性好、粘合性、密封性強等特點, 始終處于不可替代的地位。我國天然橡膠需求量大, 近幾年一直處于供不應求的狀態(tài)。造成這種局面的原因主要有以下兩點:一、國內輪胎工業(yè)迅猛發(fā)展;二、天然橡膠的種植條件苛刻。其種植條件苛刻主要體現在對種植地要求高, 如對土地的含碳、含氮、濕度等要求都很嚴格;容易受到寒害、蟲害、臺風的襲擊。橡膠的供應不足阻礙了我國經濟 (特別是輪胎行業(yè)) 的發(fā)展。基于此背景下, 本文通過數據挖掘技術對橡膠樹生長地的土壤進行評價研究, 為尋找出最適合橡膠樹生長的'土壤和尋找橡膠樹種植地提供依據, 一方面可以降低種植橡膠的成本, 另一方面可以讓新的橡膠農更容易掌握種植橡膠技巧, 讓更多的人加入種植橡膠的隊伍中。
2 數字化流程圖
2.1 樣本采集
研究的橡膠林可以分為4種不同林齡膠林:幼林早期 (0~2齡) 、幼林晚期 (2~7齡) 、開割數 (7~16齡) 、老齡即將更新數 (>16齡) 。取土壤樣本的時間要在晴天上午, 如果遇雨天, 則等2個晴天后再進行取樣。每個林齡段中隨機設置n個樣地:每個樣地的面積a (m) ×b (m) , 分0~15cm、15~30cm、30~45cm、45~60cm4個層次拍攝土壤樣品, 每個層次拍攝m張。每張土壤樣品圖片的命名規(guī)則為“膠林-層次.jpg”。
2.2 特征提取
通過拍攝得到的土壤圖像, 由于圖像的維度過大, 不容易分析, 需要從中提取土樣圖像的特征, 提取反應圖像本質的一些關鍵指標, 以達到自動進行圖像識別的目的。
圖像的特征主要包括顏色特征、紋理特征、形狀特征等。本文主要運用圖片的顏色特征和紋理特征建立圖片自動識別模型。
2.2.1 顏色特征
圖片的顏色特征用顏色矩表示。基于顏色矩提取圖像特征的數學基礎在于圖像中任何的顏色分布均可以用它的矩來表示。顏色的矩包含各個顏色通道的一階矩、二階矩和三階矩, 對于一幅RGB顏色空間的圖像, 具有R、G和B三個顏色通道, 共有9個分量。
2.2.2 紋理特征
圖片的紋理特征主要灰度共生矩陣里面中提取。因為紋理是由灰度分布在空間位置上反復交替變化而形成的, 因而在圖像空間中相隔某距離的兩個像素間一定存在一定的灰度關系, 稱為是圖像中灰度的空間相關特性。
其中L表示圖像的灰度級, i, j分別表示像素的灰度。d表示兩個像素間的空間位置關系。不同的d決定了兩個像素間的距離和方向。元素Pd (1, 0) 代表了圖像上位置關系為d的兩個像素灰度分別為1和0的情況出現的次數。
在建模中一般不直接用圖片的灰度共生矩陣建模, 往往要從灰度共生矩陣中提取它的特征參數用戶建模�；叶裙采仃嚨奶卣鲄涤卸A距、對比度、相關、熵。
3 模型構建
特征提取完之后, 用支持向量機算法對圖像進行圖片識別。根據識別出的結果就可以有針對性的對土壤做些有利于橡膠樹生長的干預工作, 如:如果識別出土壤缺少氮元素, 可以給土壤適當的施些氮肥;如果識別出土壤的水分較少, 就要給土壤澆水, 給農墾橡膠產業(yè)提供數學指導意義。
4 結論
本文分析了橡膠種植中引入數據挖掘技術的必要性, 對橡膠種植數字化研究做了初步闡述。可以給橡膠業(yè)提供一定的參考意義。
參考文獻
[1]黃冠, 吳紅宇.廣東農墾天然橡膠種植現狀及“走出去”戰(zhàn)略實踐.中國熱帶農業(yè), 20xx, 3 (4) , 18-21.
[2]李煒.廣東農墾“走出去”做強做大橡膠產業(yè).今日熱作, 20xx, 19 (1) , 52-53.
[3]Rapepun Wititsuwannakul, Piyaporn Pasitkul, et.al.Hevea latex lectin binding protein in C-serum as an anti-latex coagulating factor and its role in a proposed new model for latex coagulation, Phytochemistry 20xx, 69 (1) , 656–662.
[4]勒碧.數據挖掘算法及其生產優(yōu)化應用中的研究.浙江大學碩士學位論文, 20xx.
數據挖掘論文4
題目：檔案信息管理系統(tǒng)中的計算機數據挖掘技術探討
摘要：伴隨著計算機技術的不斷進步和發(fā)展, 數據挖掘技術成為數據處理工作中的重點技術, 能借助相關算法搜索相關信息, 在節(jié)省人力資本的同時, 提高數據檢索的實際效率, 基于此, 被廣泛應用在數據密集型行業(yè)中。筆者簡要分析了計算機數據挖掘技術, 并集中闡釋了檔案信息管理系統(tǒng)計算機數據倉庫的建立和技術實現過程, 以供參考。
關鍵詞：檔案信息管理系統(tǒng); 計算機; 數據挖掘技術; 1 數據挖掘技術概述
數據挖掘技術就是指在大量隨機數據中提取隱含信息, 并且將其整合后應用在知識處理體系的技術過程。若是從技術層面判定數據挖掘技術, 則需要將其劃分在商業(yè)數據處理技術中, 整合商業(yè)數據提取和轉化機制, 并且建構更加系統(tǒng)化的分析模型和處理機制, 從根本上優(yōu)化商業(yè)決策。借助數據挖掘技術能建構完整的數據倉庫, 滿足集成性、時變性以及非易失性等需求, 整和數據處理和冗余參數, 確保技術框架結構的完整性。
目前, 數據挖掘技術常用的工具, 如SAS企業(yè)的Enterprise Miner、IBM企業(yè)的Intellient Miner以及SPSS企業(yè)的Clementine等應用都十分廣泛。企業(yè)在實際工作過程中, 往往會利用數據源和數據預處理工具進行數據定型和更新管理, 并且應用聚類分析模塊、決策樹分析模塊以及關聯分析算法等, 借助數據挖掘技術對相關數據進行處理。
2 檔案信息管理系統(tǒng)計算機數據倉庫的建立
2.1 客戶需求單元
為了充分發(fā)揮檔案信息管理系統(tǒng)的優(yōu)勢, 要結合客戶的實際需求建立完整的處理框架體系。在數據庫體系建立中, 要適應迭代式處理特征, 并且從用戶需求出發(fā)整合數據模型, 保證其建立過程能按照整體規(guī)劃有序進行, 且能按照目標和分析框架參數完成操作。首先, 要確立基礎性的數據倉庫對象, 由于是檔案信息管理, 因此, 要集中劃分檔案數據分析的主題, 并且有效錄入檔案信息, 確保滿足檔案的數據分析需求。其次, 要對日常工作中的用戶數據進行集中的挖掘處理, 從根本上提高數據倉庫分析的完整性。
(1) 確定數據倉庫的基礎性用戶, 其中, 主要包括檔案工作人員和使用人員, 結合不同人員的工作需求建立相應的數據倉庫。
(2) 檔案工作要利用數據分析和檔案用戶特征分析進行分類描述。
(3) 確定檔案的基礎性分類主題, 一般而言, 要將文書檔案歸檔情況、卷數等基礎性信息作為分類依據。
2.2 數據庫設計單元
在設計過程中, 要針對不同維度建立相應的參數體系和組成結構, 并且有效整合組成事實表的主鍵項目, 建立框架結構。
第一, 建立事實表。事實表是數據模型的核心單元, 主要是記錄相關業(yè)務和統(tǒng)計數據的表, 能整合數據倉庫中的信息單元, 并且提升多維空間處理效果, 確保數據儲存過程切實有效。 (1) 檔案管理中文書檔案目錄卷數事實表:事實表主鍵, 字段類型Int, 字段為Id;文書歸檔年份, 字段類型Int, 字段為Gdyear_key;文書歸檔類型, 字段類型Int, 字段為Ajtm_key;文書歸檔單位, 字段類型Int, 字段為Gddw_key;文書檔案生成年份, 字段類型Int, 字段為Ajscsj_key, 以及文書檔案包括的文件數目。 (2) 檔案管理中文書檔案卷數事實表:事實表主鍵, 字段類型Int, 字段為Id;文書歸檔利用日期, 字段類型Int, 字段為Date_key;文書歸檔利用單位, 字段類型Int, 字段為Dw_key;文書歸檔利用類別, 字段類型Int, 字段為Dalb_key;文書歸檔利用年份, 字段類型Int, 字段為Dayear_key等[1]。
第二, 建立維度表, 在實際數據倉庫建立和運維工作中, 提高數據管理效果和水平, 確保建立循環(huán)和反饋的系統(tǒng)框架體系, 并且處理增長過程和完善過程, 有效實現數據庫模型設計以及相關維護操作。首先, 要對模式的基礎性維度進行分析并且制作相應的表, 主要包括檔案年度維表、利用方式維表等。其次, 要建構數據庫星型模型體系。最后, 要集中判定數據庫工具, 保證數據庫平臺在客戶管理工作方面具備一定的優(yōu)勢, 集中制訂商務智能解決方案, 保證集成環(huán)境的穩(wěn)定性和數據倉庫建模的效果, 真正提高數據抽取以及轉換工作的實際水平。需要注意的是, 在全面整合和分析處理數據的過程中, 要分離文書檔案中的數據, 相關操作如下:
from dag gd temp//刪除臨時表中的數據
Ch count=dag 1.importfile (dbo.u wswj) //將文書目錄中數據導出到數據窗口
Dag 1.() //將數據窗口中的數據保存到臨時表
相關技術人員要對數據進行有效處理, 以保證相關數據合并操作、連接操作以及條件性拆分操作等都能按照數據預處理管理要求合理化進行, 從根本上維護數據處理效果。
2.3 多維數據模型建立單元
在檔案多維數據模型建立的過程中, 相關技術人員要判定聯機分析處理項目和數據挖掘方案, 整合信息系統(tǒng)中的數據源、數據視圖、維度參數以及屬性參數等, 保證具體單元能發(fā)揮其實際作用, 并且真正發(fā)揮檔案維表的穩(wěn)定性、安全性優(yōu)勢。
第一, 檔案事實表中的數據穩(wěn)定, 事實表是加載和處理檔案數據的基本模塊, 按照檔案目錄數據表和檔案利用情況表分析和判定其類別和歸檔時間, 從而提高數據獨立分析水平。一方面, 能追加有效的數據, 保證數據倉庫信息的基本質量, 也能追加時間判定標準, 能在實際操作中減少掃描整個表浪費的時間, 從根本上提高實際效率。另一方面, 能刪除數據, 實現數據更新, 檢索相關關鍵詞即可。并且也能同時修改數據, 維護檔案撤出和檔案追加的動態(tài)化處理效果。
第二, 檔案維表的安全性。在維表管理工作中, 檔案參數和數據的安全穩(wěn)定性十分關鍵, 由于其不會隨著時間的推移出現變化, 因此, 要對其進行合理的處理和協調。維表本身的存儲空間較小, 盡管結構發(fā)生變化的概率不大, 但仍會對代表的對象產生影響, 這就會使得數據出現動態(tài)的變化。對于這種改變, 需要借助新維生成的方式進行處理, 從而保證不同維表能有效連接, 整合正確數據的同時, 也能對事實表外鍵進行分析[2]。
3 檔案信息管理系統(tǒng)計算機數據倉庫的實現
3.1 描述需求
隨著互聯網技術和數據庫技術不斷進步, 要提高檔案數字化水平以及完善信息化整合機制, 加快數據庫管控體系的更新, 確保設備存儲以及網絡環(huán)境一體化水平能滿足需求, 尤其是在檔案資源重組和預測項目中, 只有從根本上落實數據挖掘體系, 才能為后續(xù)信息檔案管理項目升級奠定堅實基礎。另外, 在數據表和文書等基礎性數據結構模型建立的基礎上, 要按照規(guī)律制定具有個性化的主動性服務機制。
3.2 關聯計算
在實際檔案分析工作開展過程中, 關聯算法描述十分關鍵, 能對某些行為特征進行統(tǒng)籌整合, 從而制定分析決策。在進行關聯規(guī)則強度分析時, 要結合支持度和置信度等系統(tǒng)化數據進行綜合衡量。例如, 檔案數據庫中有A和B兩個基礎項集合, 支持度為P (A∪B) , 則直接表述了A和B在同一時間出現的基礎性概率。若是兩者出現的概率并不大, 則證明兩者之間的關聯度較低。若是兩者出現的概率較大, 則說明兩者的關聯度較高。另外, 在分析置信度時, 利用Confidence (A→B) = (A|B) , 也能有效判定兩者之間的關系。在出現置信度A的情況下, B的出現概率則是整體參數關系的關鍵, 若是置信度的數值達到100%, 則直接證明A和B能同一時間出現。
3.3 神經網絡算法
除了要對檔案的實際內容進行數據分析和數據庫建構, 也要對其利用情況進行判定, 目前較為常見的利用率分析算法就是神經網絡算法, 其借助數據分類系統(tǒng)判定和分析數據對象。值得注意的是, 在分類技術結構中, 要結合訓練數據集判定分類模型數據挖掘結構。神經網絡算法類似于人腦系統(tǒng)的運行結構, 能建立完整的信息處理單元, 并且能夠整合非線性交換結構, 確保能憑借歷史數據對計算模型和分類體系展開深度分析[3]。
3.4 實現多元化應用
在檔案管理工作中應用計算機數據挖掘技術, 能對檔案分類管理予以分析, 保證信息需求分類總結工作的完整程度。尤其是檔案使用者在對檔案具體特征進行差異化分析的過程中, 能結合不同的元素對具體問題展開深度調研。一方面, 計算機數據挖掘技術借助決策樹算法處理規(guī)則化的檔案分析機制。在差異化訓練體系中, 要對數據集合中的數據進行系統(tǒng)化分析以及處理, 確保構建要求能適應數據挖掘的基本結構[4]。例如, 檔案管理人員借助數據挖掘技術能整合檔案使用人員長期瀏覽與關注的信息, 并且能集中收集和匯總間隔時間、信息查詢停留時間等, 從而建構完整的數據分析機制, 有效向其推送或者是提供便捷化查詢服務, 保證檔案管理數字化水平的提高。另一方面, 在檔案收集管理工作中應用數據挖掘技術, 主要是對數據信息進行分析, 結合基本結果建立概念模型, 保證模型以及測試樣本之間的比較參數符合標準, 從而真正建立更加系統(tǒng)化的分類框架體系。
4 結語
總而言之, 在檔案管理工作中應用數據挖掘技術, 能在準確判定用戶需求的同時, 維護數據處理效果, 并且減少檔案數字化的成本, 為后續(xù)工作的進一步優(yōu)化奠定堅實基礎。并且, 數據庫的建立, 也能節(jié)省經費和設備維護成本, 真正實現數字化全面發(fā)展的目標, 促進檔案信息管理工作的長效進步。
參考文獻
[1]曾雪峰.計算機數據挖掘技術開發(fā)及其在檔案信息管理中的運用研究[J].科技創(chuàng)新與應用, 20xx (9) :285.
[2]王曉燕.數據挖掘技術在檔案信息管理中的應用[J].蘭臺世界, 20xx (23) :25-26.
[3]韓吉義.基于數據挖掘技術的高校圖書館檔案信息管理平臺的構筑[J].山西檔案, 20xx (6) :61-63.
[4]哈立原.基于數據挖掘技術的高校圖書館檔案信息管理平臺構建[J].山西檔案, 20xx (5) :105-107.
數據挖掘論文四： 題目：機器學習算法在數據挖掘中的`應用
摘要：隨著科學技術的快速發(fā)展, 各種新鮮的事物和理念得到了廣泛的應用。其中機器學習算法就是一則典型案例——作為一種新型的算法, 其廣泛應用于各行各業(yè)之中。本篇論文旨在探討機器學習算法在數據挖掘中的具體應用, 我們利用龐大的移動終端數據網絡, 加強了基于GSM網絡的戶外終端定位, 從而提出了3個階段的定位算法, 有效提高了定位的精準度和速度。
關鍵詞：學習算法; GSM網絡; 定位; 數據;
移動終端定位技術由來已久, 其主要是利用各種科學技術手段定位移動物體的精準位置以及高度。目前, 移動終端定位技術主要應用于軍事定位、緊急救援、網絡優(yōu)化、地圖導航等多個現代化的領域, 由于移動終端定位技術可以提供精準的位置服務信息, 所以其在市場上還是有較大的需求的, 這也為移動終端定位技術的優(yōu)化和發(fā)展, 提供了推動力。隨著通信網絡普及, 移動終端定位技術的發(fā)展也得到了一些幫助, 使得其定位的精準度和速度都得到了全面的優(yōu)化和提升。同時, 傳統(tǒng)的定位方法結合先進的算法來進行精準定位, 目前依舊還是有較大的進步空間。在工作中我選取機器學習算法結合數據挖掘技術對傳統(tǒng)定位技術加以改進, 取得了不錯的效果, 但也遇到了許多問題, 例如:使用機器學習算法來進行精準定位暫時無法滿足更大的區(qū)域要求, 還有想要利用較低的設備成本, 實現得到更多的精準定位的要求比較困難。所以本文對機器學習算法進行了深入的研究, 希望能夠幫助其更快速的定位、更精準的定位, 滿足市場的需要。
1 數據挖掘概述
數據挖掘又名數據探勘、信息挖掘。它是數據庫知識篩選中非常重要的一步。數據挖掘其實指的就是在大量的數據中通過算法找到有用信息的行為。一般情況下, 數據挖掘都會和計算機科學緊密聯系在一起, 通過統(tǒng)計集合、在線剖析、檢索篩選、機器學習、參數識別等多種方法來實現最初的目標。統(tǒng)計算法和機器學習算法是數據挖掘算法里面應用得比較廣泛的兩類。統(tǒng)計算法依賴于概率分析, 然后進行相關性判斷, 由此來執(zhí)行運算。
而機器學習算法主要依靠人工智能科技, 通過大量的樣本收集、學習和訓練, 可以自動匹配運算所需的相關參數及模式。它綜合了數學、物理學、自動化和計算機科學等多種學習理論, 雖然能夠應用的領域和目標各不相同, 但是這些算法都可以被獨立使用運算, 當然也可以相互幫助, 綜合應用, 可以說是一種可以“因時而變”、“因事而變”的算法。在機器學習算法的領域, 人工神經網絡是比較重要和常見的一種。因為它的優(yōu)秀的數據處理和演練、學習的能力較強。
而且對于問題數據還可以進行精準的識別與處理分析, 所以應用的頻次更多。人工神經網絡依賴于多種多樣的建模模型來進行工作, 由此來滿足不同的數據需求。綜合來看, 人工神經網絡的建模, 它的精準度比較高, 綜合表述能力優(yōu)秀, 而且在應用的過程中, 不需要依賴專家的輔助力量, 雖然仍有缺陷, 比如在訓練數據的時候耗時較多, 知識的理解能力還沒有達到智能化的標準, 但是, 相對于其他方式而言, 人工神經網絡的優(yōu)勢依舊是比較突出的。
2 以機器學習算法為基礎的GSM網絡定位
2.1 定位問題的建模
建模的過程主要是以支持向量機定位方式作為基礎, 把定位的位置柵格化, 面積較小的柵格位置就是獨立的一種類別, 在定位的位置內, 我們收集數目龐大的終端測量數據, 然后利用計算機對測量報告進行分析處理, 測量柵格的距離度量和精準度, 然后對移動終端柵格進行預估判斷, 最終利用機器學習進行分析求解。
2.2 采集數據和預處理
本次研究, 我們采用的模型對象是我國某一個周邊長達10千米的二線城市。在該城市區(qū)域內, 我們測量了四個不同時間段內的數據, 為了保證機器學習算法定位的精準性和有效性, 我們把其中的三批數據作為訓練數據, 最后一組數據作為定位數據, 然后把定位數據周邊十米內的前三組訓練數據的相關信息進行清除。一旦確定某一待定位數據, 就要在不同的時間內進行測量, 按照測量出的數據信息的經緯度和平均值, 再進行換算, 最終, 得到真實的數據量, 提升定位的速度以及有效程度。
2.3 以基站的經緯度為基礎的初步定位
用機器學習算法來進行移動終端定位, 其復雜性也是比較大的, 一旦區(qū)域面積增加, 那么模型和分類也相應增加, 而且更加復雜, 所以, 利用機器學習算法來進行移動終端定位的過程, 會隨著定位區(qū)域面積的增大, 而耗費更多的時間。利用基站的經緯度作為基礎來進行早期的定位, 則需要以下幾個步驟:要將邊長為十千米的正方形分割成一千米的小柵格, 如果想要定位數據集內的相關信息, 就要選擇對邊長是一千米的小柵格進行計算, 而如果是想要獲得邊長一千米的大柵格, 就要對邊長是一千米的柵格精心計算。
2.4 以向量機為基礎的二次定位
在完成初步定位工作后, 要確定一個邊長為兩千米的正方形, 由于第一級支持向量機定位的區(qū)域是四百米, 定位輸出的是以一百米柵格作為中心點的經緯度數據信息, 相對于一級向量機的定位而言, 二級向量機在定位計算的時候難度是較低的, 更加簡便。后期的預算主要依賴決策函數計算和樣本向量機計算。隨著柵格的變小, 定位的精準度將越來越高, 而由于增加分類的問題數量是上升的, 所以, 定位的復雜度也是相對增加的。
2.5 以K-近鄰法為基礎的三次定位
第一步要做的就是選定需要定位的區(qū)域面積, 在二次輸出之后, 確定其經緯度, 然后依賴經緯度來確定邊長面積, 這些都是進行區(qū)域定位的基礎性工作, 緊接著就是定位模型的訓練。以K-近鄰法為基礎的三次定位需要的是綜合訓練信息數據, 對于這些信息數據, 要以大小為選擇依據進行篩選和合并, 這樣就能夠減少計算的重復性。當然了, 選擇的區(qū)域面積越大, 其定位的速度和精準性也就越低。
3 結語
近年來, 隨著我國科學技術的不斷發(fā)展和進步, 數據挖掘技術愈加重要。根據上面的研究, 我們證明了, 在數據挖掘的過程中, 應用機器學習算法具有舉足輕重的作用。作為一門多領域互相交叉的知識學科, 它能夠幫助我們提升定位的精準度以及定位速度, 可以被廣泛的應用于各行各業(yè)。所以, 對于機器學習算法, 相關人員要加以重視, 不斷的進行改良以及改善, 切實的發(fā)揮其有利的方面, 將其廣泛應用于智能定位的各個領域, 幫助我們解決關于戶外移動終端的定位的問題。
參考文獻
[1]陳小燕, CHENXiaoyan.機器學習算法在數據挖掘中的應用[J].現代電子技術, 20xx, v.38;No.451 (20) :11-14.
[2]李運.機器學習算法在數據挖掘中的應用[D].北京郵電大學, 20xx.
[3]莫雪峰.機器學習算法在數據挖掘中的應用[J].科教文匯, 20xx (07) :175-178.
數據挖掘論文五： 題目：軟件工程數據挖掘研究進展
摘要：數據挖掘是指在大數據中開發(fā)出有價值信息數據的過程。計算機技術的不斷進步, 通過人工的方式進行軟件的開發(fā)與維護難度較大。而數據挖掘能夠有效的提升軟件開發(fā)的效率, 并能夠在大量的數據中獲得有效的數據。文章主要探究軟件工程中數據挖掘技術的任務和存在的問題, 并重點論述軟件開發(fā)過程中出現的問題和相關的解決措施。
關鍵詞：軟件工程; 數據挖掘; 解決措施;
在軟件開發(fā)過程中, 為了能夠獲得更加準確的數據資源, 軟件的研發(fā)人員就需要搜集和整理數據。但是在大數據時代, 人工獲取數據信息的難度極大。當前, 軟件工程中運用最多的就是數據挖掘技術。軟件挖掘技術是傳統(tǒng)數據挖掘技術在軟件工程方向的其中一部分。但是它具有自身的特征, 體現在以下三個方面:
(1) 在軟件工程中, 對有效數據的挖掘和處理;
(2) 挖掘數據算法的選擇問題;
(3) 軟件的開發(fā)者該如何選擇數據。
1 在軟件工程中數據挖掘的主要任務
在數據挖掘技術中, 軟件工程數據挖掘是其中之一, 其挖掘的過程與傳統(tǒng)數據的挖掘無異。通常包括三個階段:第一階段, 數據的預處理;第二階段, 數據的挖掘;第三階段, 對結果的評估。第一階段的主要任務有對數據的分類、對異常數據的檢測以及整理和提取復雜信息等。雖然軟件工程的數據挖掘和傳統(tǒng)的數據挖掘存在相似性, 但是也存在一定的差異, 其主要體現在以下三個方面:
1.1 軟件工程的數據更加復雜
軟件工程數據主要包括兩種, 一種是軟件報告, 另外一種是軟件的版本信息。當然還包括一些軟件代碼和注釋在內的非結構化數據信息。這兩種軟件工程數據的算法是不同的, 但是兩者之間又有一定的聯系, 這也是軟件工程數據挖掘復雜性的重要原因。
1.2 數據分析結果的表現更加特殊
傳統(tǒng)的數據挖掘結果可以通過很多種結果展示出來, 最常見的有報表和文字的方式。但是對于軟件工程的數據挖掘來講, 它最主要的職能是給軟件的研發(fā)人員提供更加精準的案例, 軟件漏洞的實際定位以及設計構造方面的信息, 同時也包括數據挖掘的統(tǒng)計結果。所以這就要求軟件工程的數據挖掘需要更加先進的結果提交方式和途徑。
1.3 對數據挖掘結果難以達成一致的評價
我國傳統(tǒng)的數據挖掘已經初步形成統(tǒng)一的評價標準, 而且評價體系相對成熟。但是軟件工程的數據挖掘過程中, 研發(fā)人員需要更多復雜而又具體的數據信息, 所以數據的表示方法也相對多樣化, 數據之間難以進行對比, 所以也就難以達成一致的評價標準和結果。不難看出, 軟件工程數據挖掘的關鍵在于對挖掘數據的預處理和對數據結果的表示方法。
2 軟件工程研發(fā)階段出現的問題和解決措施
軟件在研發(fā)階段主要的任務是對軟件運行程序的編寫。以下是軟件在編碼和結果的提交過程中出現的問題和相應的解決措施。
2.1 對軟件代碼的編寫過程
該過程需要軟件的研發(fā)人員能夠對自己需要編寫的代碼結構與功能有充分的了解和認識。并能夠依據自身掌握的信息, 在數據庫中搜集到可以使用的數據信息。通常情況下, 編程需要的數據信息可以分為三個方面:
(1) 軟件的研發(fā)人員能夠在已經存在的代碼中搜集可以重新使用的代碼;
(2) 軟件的研發(fā)人員可以搜尋可以重用的靜態(tài)規(guī)則, 比如繼承關系等。
(3) 軟件的開發(fā)人員搜尋可以重用的動態(tài)規(guī)則。
包括軟件的接口調用順序等。在尋找以上信息的過程中, 通常是利用軟件的幫助文檔、尋求外界幫助和搜集代碼的方式實現, 但是以上方式在搜集信息過程中往往會遇到較多的問題, 比如:幫助文檔的準確性較低, 同時不夠完整, 可利用的重用信息不多等。
2.2 對軟件代碼的重用
在對軟件代碼重用過程中, 最關鍵的問題是軟件的研發(fā)人員必須掌握需要的類或方法, 并能夠通過與之有聯系的代碼實現代碼的重用。但是這種方式哦足跡信息將會耗費工作人員大量的精力。而通過關鍵詞在代碼庫中搜集可重用的軟件代碼, 同時按照代碼的相關度對搜集到的代碼進行排序, 該過程使用的原理就是可重用的代碼必然模式基本類似, 最終所展現出來的搜索結果是以上下文結構的方式展現的。比如:類與類之間的聯系。其實現的具體流程如下:
(1) 軟件的開發(fā)人員創(chuàng)建同時具備例程和上下文架構的代碼庫;
(2) 軟件的研發(fā)人員能夠向代碼庫提供類的相關信息, 然后對反饋的結果進行評估, 創(chuàng)建新型的代碼庫。
(3) 未來的研發(fā)人員在搜集過程中能夠按照評估結果的高低排序, 便于查詢, 極大地縮減工作人員的任務量, 提升其工作效率。
2.3 對動態(tài)規(guī)則的重用
軟件工程領域內對動態(tài)規(guī)則重用的研究已經相對成熟, 通過在編譯器內安裝特定插件的方式檢驗代碼是否為動態(tài)規(guī)則最適用的, 并能夠將不適合的規(guī)則反饋給軟件的研發(fā)人員。其操作流程為:
(1) 軟件的研發(fā)人員能夠規(guī)定動態(tài)規(guī)則的順序, 主要表現在:使用某一函數是不能夠調用其他的函數。
(2) 實現對相關數據的保存, 可以通過隊列等簡單的數據結構完成。在利用編譯拓展中檢測其中的順序。
(3) 能夠將錯誤的信息反饋給軟件的研發(fā)人員。
3 結束語
在軟件工程的數據挖掘過程中, 數據挖掘的概念才逐步被定義, 但是所需要挖掘的數據是已經存在的。數據挖掘技術在軟件工程中的運用能夠降低研發(fā)人員的工作量, 同時軟件工程與數據挖掘的結合是計算機技術必然的發(fā)展方向。從數據挖掘的過程來講, 在其整個實施過程和周期中都包括軟件工程。而對數據挖掘的技術手段來講, 它在軟件工程中的運用更加普遍。在對數據挖掘技術的研究過程中可以發(fā)現, 該技術雖然已經獲得一定的效果, 但是還有更多未被挖掘的空間, 還需要進一步的研究和發(fā)現。
參考文獻
[1]王藝蓉.試析面向軟件工程數據挖掘的開發(fā)測試技術[J].電子技術與軟件工程, 20xx (18) :64.
[2]吳彥博.軟件工程中數據挖掘技術的運用探索[J].數字通信世界, 20xx (09) :187.
[3]周雨辰.數據挖掘技術在軟件工程中的應用研究[J].電腦迷, 20xx (08) :27-28.
[4]劉桂林.分析軟件工程中數據挖掘技術的應用方式[J].中國新通信, 20xx, 19 (13) :119.
數據挖掘論文5
摘要:文章首先對數據挖掘技術及其具體功能進行簡要分析，在此基礎上對科研管理中數據挖掘技術的應用進行論述。期望通過本文的研究能夠對科研管理水平的進一步提升有所幫助。
關鍵詞:科研管理;數據挖掘;技術應用
1數據挖掘技術及其具體功能分析
所謂的數據挖掘具體是指通過相關的算法在大量的數據當中對隱藏的、有利用價值的信息進行搜索的過程。數據挖掘是一門綜合性較強的科學技術，其中涉及諸多領域的知識，如人工智能、機器學習、數據庫、數理統(tǒng)計等等。數據挖掘技術具有如下幾個方面的功能:1．1關聯規(guī)則分析。這是數據挖掘技術較為重要的功能之一，可從給定的數據集當中，找到出現比較頻繁的項集，該項集具體是指行形如X-＞Y，在數據庫當中，X和Y所代表的均為屬性取值。在關聯規(guī)則下，只要數據滿足X條件，就一定滿足Y條件，數據挖掘技術的這個功能在商業(yè)金融等領域中的應用較為廣泛。1．2回歸模式分析回歸模式主要是通過對連續(xù)數值的預測，來達到挖掘數據的目的。例如，已知企業(yè)某個人的教育背景、工作年限等條件，可對其年薪的范圍進行判定，整個分析過程是利用回歸模型予以實現的。在該功能中，已知的條件越多，可進行挖掘的信息就越多。1．3聚類分析聚類具體是指將相似程度較高的數據歸為同一個類別，通過聚類分析能夠從數據集中找出類似的數據，并組成不同的組。在聚類分析的過程中，需要使用聚類算法，借助該算法對數據進行檢測后，可以判斷其隱藏的屬性，并將數據庫分為若干個相似的組。
2科研管理中數據挖掘技術的應用
科研是科學研究的簡稱，具體是指為認識客觀事物在內在本質及其運動規(guī)律，而借助某些技術手段和設備，開展調查研究、實驗等活動，并為發(fā)明和創(chuàng)造新產品提供理論依據。科研管理是對科研項目全過程的管理，如課題管理、經費管理、成果管理等等。由于科學研究中涉及的內容較多，從而給科研管理工作增添了一定的難度。為進一步提升科研管理水平，可在不同的管理環(huán)節(jié)中，對數據挖掘技術進行應用。下面就此展開詳細論述。
2．1在立項及可行性評估中的應用
科研管理工作的開展需要以相關的科研課題作為依托，當課題選定之后，需要對其可行性及合理性進行全面系統(tǒng)地評估，由此使得科研課題的立項及評估成為科研管理的主要工作內容�，F階段，國內的科研課題立項采用的是申請審批制，具體的流程是:由科研機構的相關人員負責提出申請，然后再由科技主管部門從申請中進行篩選，經過業(yè)內專家的評審論證之后，擇優(yōu)選取科研項目的承接單位。在進行科研課題立項的過程中，涉及諸多方面的內容，具體包括申請單位、課題的`研究領域、經費安排、主管單位以及評審專家等。通過調查發(fā)現，由于國家宏觀調控政策的缺失，導致科研立項中存在低水平、重復性研究的情況，從而造成大量的研究經費浪費，所取得的研究成果也不顯著。科研管理部門雖然建立了相對完善的數據庫系統(tǒng)，并且系統(tǒng)也涵蓋與項目申請、審評等方面有關的基本操作流程，如上傳項目申報文件、將文件發(fā)給相關的評審專家、對評審結果進行自動統(tǒng)計等。從本質的角度上講，數據庫管理系統(tǒng)所完成的這些工作流程，就是將傳統(tǒng)管理工作轉變?yōu)樾畔⒒�。故此，應當對已有的數據進行深入挖掘，從而找出其中更具利用價值的信息，據此對科研立項進行指導，這樣不但能夠使有限的科技資源得到最大限度地利用，而且還能使科研經費的使用效益獲得全面提升。在科研立項階段，可對數據挖掘技術進行合理運用，借此來對課題申請中涉及的各種因素進行挖掘，找出其中潛在的規(guī)則，為指標體系的構建和遴選方法的選擇提供可靠依據，最大限度地降低不合理因素對課題立項帶來的影響，對確需資助的科研項目進行準確選擇，并給予相應的資助。在科研立項環(huán)節(jié)中，對數據挖掘技術進行應用時，可以借助改進后的Apriori算法進行數據挖掘，從中找出關聯規(guī)則，在對該規(guī)則進行分析的基礎上，對立項的合理性進行評價。
2．2在項目管理中的應用
項目管理是科研管理的關鍵環(huán)節(jié)，為提高項目管理的效率和水平，可對數據挖掘技術進行合理運用。在信息時代到來的今天，計算機技術、網絡技術的普及程度越來越高，國內很多科研機構都紛紛構建起了相關的管理信息系統(tǒng)，其中涵蓋了諸多的信息，如課題、科研人員、研究條件等等，而在這些信息當中，隱藏著諸多具有特定意義的規(guī)則，為找出這些規(guī)則，需要借助數據挖掘技術，對信息進行深入分析，進而獲取對科研項目有幫助的信息。由于大部分科研管理部門建立的科研管理信息系統(tǒng)時間較早，從而使得系統(tǒng)本身的功能比較單一，如信息刪減、修改、查詢、統(tǒng)計等等，雖然這些功能可以滿足對科研課題進展、經費使用等方面的管理，但其面向的均為數據庫管理人員，處理的也都是常規(guī)事務。而從科研課題的管理者與決策者的角度上看，管理信息系統(tǒng)這些功能顯然是有所不足的，因為他們需要對歷史進行分析和提煉，從中獲取相應的數據，為決策和管理工作的開展提供支撐。對此，可應用數據挖掘技術的OLAP，即數據庫聯機分析處理，由此能夠幫助管理者從不同的方面對數據進行觀察，進而深入了解數據并獲取所需的信息。利用OLAP可以發(fā)現多種于科研課題有關信息之間的內在聯系，這樣管理者便能及時發(fā)現其中存在的相關問題，并針對問題采取有效的方法和措施加以應對。運用數據挖掘技術能夠對科研項目的相關數據進行分析，找出其中存在的矛盾，從而使管理工作的開展更具針對性。
3結論
綜上所述，科研管理是一項較為復雜且系統(tǒng)的工作，其中涵蓋的信息相對較多。為此，可將數據挖掘技術在科研管理中進行合理應用，對相關信息進行深入分析，從中挖掘出有利用價值的信息，為科研管理工作的開展提供可靠的依據，由此除了能夠確�？蒲许椖宽樌M行之外，還能提高科研管理水平。
參考文獻:
�。�1］劉占波，王立偉，王曉麗．大數據環(huán)境下基于數據挖掘技術的高�？蒲泄芾硐到y(tǒng)的設計［J］．電子測試，20xx(1):21-22．
�。�2］史子靜．高�？蒲泄芾硐到y(tǒng)中計算機數據挖掘技術的運用研究［J］．科技資訊，20xx(6):65-66．
�。�3］丁磊．數據挖掘技術在高校教師科研管理中的應用研究［D］．大連海事大學，20xx．
數據挖掘論文6
【摘要】目的：分析HIS數據的挖掘與統(tǒng)計對醫(yī)院管理決策的意義。方法：首先對我院的管理人員和臨床一線醫(yī)護人員進行調查，并對HIS數據的挖掘統(tǒng)計實施前和實施后的評價進行統(tǒng)計，最后記錄各項數據結果。結果：通過調查后發(fā)現，實施HIS數據的挖掘統(tǒng)計后，管理人員對醫(yī)院管理的評分較比實施前更高，組間數據經驗檢驗P<0.05差異具有統(tǒng)計學意義。比對工作人員對醫(yī)院管理的評分，實施后較比實施前更高，組間數據經驗檢驗P<0.05差異具有統(tǒng)計學意義。另外，比對實施前和實施后的優(yōu)良率，前者低于后者，組間數據經驗檢驗P<0.05差異具有統(tǒng)計學意義。結論：HIS數據的挖掘統(tǒng)計可以使醫(yī)院的管理決策得以改善，醫(yī)院整體水平也會明顯提升，可進一步實踐和普及。
【關鍵詞】HIS數據挖掘與統(tǒng)計；醫(yī)院管理決策；意義分析
近年來，醫(yī)院信息系統(tǒng)被廣泛應用，同時將諸多歷史重要信息進行回顧與收集，這些信息在醫(yī)院日常工作中起著舉足輕重的作用，同時也是醫(yī)院管理決策的重要資源。通常情況下，人們通過分析大量的數據信息，對其進行整理和歸類，在結果中找出醫(yī)院經營與醫(yī)療業(yè)務的規(guī)律，在一定程度上對醫(yī)院管理者決策有著重要意義[1]。鑒于此，此研究分析HIS數據的挖掘統(tǒng)計的價值，對我院的管理人員和工作人員進行調查，現將具體流程和研究結果進行以下表述。
1對象與方法
1.1基礎信息選擇20xx年5月至20xx年5月的各部門領導和工作人員作為此次研究調查對象，調查方式以調查問卷為主，20xx年5月至20xx年5月期間為HIS數據的挖掘統(tǒng)計實施前，20xx年6月至20xx年5月為HIS數據的挖掘統(tǒng)計實施后。調查研究人員中，院領導5名，職能科室負責人5名，臨床醫(yī)技科室主任6名，臨床醫(yī)技科室護士長5名，臨床醫(yī)技科室主治醫(yī)師職稱20名，護理人員30名。1.2方法HIS數據的挖掘統(tǒng)計主要流程為：①明確挖掘的最終目的，同時對醫(yī)學領域和相關知識經驗進行掌握。隨后明確需要處理的問題，利用用戶的角度，制定醫(yī)學數據挖掘的最終目的，同時還需將結論的判定依據進行擬定。②掌握數據挖掘所需的'內容，同時將醫(yī)院包含對象的基本情況進行查閱，將數據的初步收集過程予以實施。在此期間，還需將原始數據的實施情況予以保留，并對數據的屬性予以明確[2]。③數據的準備。通常情況下，醫(yī)學的數據較多，且具有復雜性，因此需事先整理原始數據，隨后進行分析。對數據不同種類實施針對性方法進行預處理，隨后依據數據挖掘的最終目的和自身特征將適宜的模型進行選擇，讓數據之間進行相互轉換。④數據的挖掘。首先分析數據，利用科學合理的算法進行，同時該步驟在醫(yī)學相關知識的探索中至關重要。實施該流程需事先描述相關概念，隨后采用關聯分析進行分類和預測，隨后采用聚類分析和趨勢分析，還可以利用孤立點分析和偏差分析等。值的注意的是，需證實挖掘的數據結果，讓其合理性得以保證。⑤總結結果。首先講述搜索到的醫(yī)學知識，將其和最初的目標進行比較，這樣可以保證實施期間的合理性。⑥知識的同化和具體應用。首先整理挖掘到的相關結果，并運用到HIS醫(yī)學中，在此期間需進行計劃性實施，并加以控制。1.3判定依據[3]將管理人員和臨床一線醫(yī)護人員對醫(yī)院的管理評分進行評價。結果超過90分，表示評價結果為優(yōu)，結果介于70至89分之間，表示評價結果為良，結果低于70分，表示評價結果為差。1.4數據檢驗及分析此次研究中涉及的所有數據均選擇（SPSS19.0）進行檢驗和分析，各項管理評分以均數（±）表示，組間行T值檢驗，管理效果以（%）表示，組間行卡方檢驗，組間數據經驗檢驗P<0.05差異具有統(tǒng)計學意義。
2實驗結果
2.1實施前和實施后管理人員對醫(yī)院管理的評價結果比對實施前和實施后不同管理人員對醫(yī)院管理的評價，實施后的各項評分較比實施前明顯較高，組間數據經驗檢驗P<0.05差異具有統(tǒng)計學意義。2.2臨床工作人員對醫(yī)院管理的評價結果比對實施前和實施后臨床一線醫(yī)護人員對醫(yī)院管理的評價，實施后的各項評分較比實施前明顯較高，組間數據經驗檢驗P<0.05差異具有統(tǒng)計學意義。詳情數據結果由表2所示。2.3實施前和實施后的管理效果評價結果實施前，管理效果評價優(yōu)良率經統(tǒng)計后為84.5%，實施HIS數據的挖掘統(tǒng)計后，管理效果評價優(yōu)良率經統(tǒng)計后為98.6%，兩組間數據經驗檢驗P<0.05差異具有統(tǒng)計學意義。詳情數據結果由表3所示。
3討論
近幾年，HIS系統(tǒng)的應運而生，對醫(yī)院的管理和工作起到促進作用，不僅使醫(yī)院各個崗位的工作效果進行提高，同時加強了衛(wèi)生資源的使用水平[4]。與此同時，HIS系統(tǒng)還可以使醫(yī)療差錯的幾率顯著降低，患者的就醫(yī)體檢得以改善，規(guī)范醫(yī)院的各項管理，從而使百姓對醫(yī)院的信任度提升。除此之外，該系統(tǒng)的運用可以優(yōu)化工作流程，加大醫(yī)院管理力度的同時提升管理水平，從而提高醫(yī)院核心競爭力[5]。決策系統(tǒng)屬于全新的管理系統(tǒng)，其主要是解決半結構化決策問題，提升管理者的決策能力，使決策的質量進一步加強，將信息資源充分利用后將醫(yī)院的整體管理水平得以改善[6]。從此次數據結果可以看出，通過實施HIS數據的挖掘統(tǒng)計后，不同管理人員和臨床一線醫(yī)護人員的各項評分較比實施前更高，組間數據經驗檢驗P<0.05差異具有統(tǒng)計學意義。這一研究結果說明，通過實施該系統(tǒng)后，可以將服務措施變得更加針對性，醫(yī)院的組織結果也可以進行優(yōu)化。與此同時，還可以使醫(yī)院的工作效率進行提升，有助于和諧醫(yī)患關系的構建。另外，從管理效果評價結果來看，實施后的優(yōu)良率98.6%明顯優(yōu)于實施前的84.5%，這一研究結果充分體現了HIS數據的挖掘統(tǒng)計的應用可行性和優(yōu)勢。綜上可知，HIS數據的挖掘統(tǒng)計可以使醫(yī)院的管理決策得以改善，醫(yī)院水平也會明顯提升，具有較高的實踐意義。
參考文獻
[1]于樹新,劉素溫,鄒向坤等.HIS數據的挖掘統(tǒng)計對醫(yī)院管理決策的意義[J].中國醫(yī)藥導報,20xx(25):141-143,159.
[2]王瑞.基于HIS的門診醫(yī)療數據倉庫構建及多維分析和挖掘[D].南開大學,20xx.
[3]吳騁,羅虹,何倩等.對醫(yī)療數據為醫(yī)院管理與臨床診療提供支持的研究[J].中國數字醫(yī)學,20xx,07(2):41-43.
[4]呂學明.數據挖掘在醫(yī)務管理中的應用[D].山西大學,20xx.
[5]郭慶,谷巖.數據挖掘技術在醫(yī)院信息系統(tǒng)的統(tǒng)計分析與決策中的應用[J].中國醫(yī)療設備,20xx,25(5):64-67.
[6]沈明霞,林雨芳,章光華等.中醫(yī)院HIS系統(tǒng)數據的挖掘和應用[J].中國數字醫(yī)學,20xx,06(4):81-82,85.
作者:陳帥 單位:滄州市人民醫(yī)院醫(yī)務部
數據挖掘論文7
0 引言
隨著我國利率市場的推進和改革的不斷深入，我國銀行業(yè)面臨的競爭壓力也越來越大，若想在競爭中處于不敗之地，中國金融業(yè)必須改變經營觀念，以客戶需要為中心，以客戶滿意為宗旨，改善企業(yè)與客戶關系，不斷地提高自身的服務水平和決策能力。 由于在銀行日常的業(yè)務處理過程中，收集并積累了大量和客戶有關的業(yè)務數據，銀行希望能夠對數據庫中存儲的這些大量數據信息進行分析和處理，提取潛在的、有應用價值的信息，從而提高銀行的服務和決策水平。 對企業(yè)或銀行而言，能否對客戶相關數據加以進一步利用，已成為在競爭中取得優(yōu)勢的關鍵和基礎。 數據挖掘就是對大量的數據信息進行提取、發(fā)現和獲得有用的知識和規(guī)則的技術，為制定經營策略提供有利的參考依據，進而提高客戶服務水平，加強客戶關系管理[1].
1 客戶關系管理的涵義
客戶關系管理是指企業(yè)為了獲取最大限度的經濟效益，制定以客戶服務為中心的發(fā)展策略，引導客戶的投資行為，最大限度地滿足客戶的需求，建立與客戶持久的關系，企業(yè)也從營銷中獲得利潤，實現雙贏。 客戶是企業(yè)重要的資源，客戶關系也越來越受到關注和重視，應該加強客戶關系的建立和維護，改善企業(yè)和客戶的關系，進而形成長期穩(wěn)定的客戶群體，實現企業(yè)盈利的目的。
2 數據挖掘技術在銀行客戶關系管理中的應用
數據挖掘是一種信息處理方法和技術，主要是對大量實際應用的數據進行提取，并進行深入地分析和處理，從而獲得有用的信息和規(guī)則，為企業(yè)的管理和制定經營策略提供參考依據。 數據挖掘作為一種新興的技術被廣泛應用到銀行客戶關系管理中，對數據庫中存儲的大量客戶相關數據進行深層次的挖掘，提取出來的有用的知識或信息可為管理人員提供參考依據，進而制定出合理的、有利于企業(yè)發(fā)展的決策，提高企業(yè)的競爭能力。 常用的數據挖掘方法有決策樹、遺傳算法、神經網絡及聚類分析等[2].
2. 1 數據挖掘技術在銀行客戶關系管理中的重要性
數據挖掘技術在銀行客戶關系管理中的作用主要體現在以下幾個方面：
（ 1） 客戶盈利能力分析。 不同客戶的價值是不同的，數據挖掘可以對不同市場活動情況下客戶盈利能力的變化進行分析和預測，進而制定合適的市場策略；（ 2） 客戶獲得、流失和保持分析。 銀行為客戶提供的產品基本都相同，由于企業(yè)間競爭的不斷加劇，發(fā)展新客戶的同時也應重視原有客戶，可以通過不斷地改善現有客戶的服務來避免客戶流失。 利用數據挖掘技術建立客戶流失的預測模型，可以采取預防措施防止客戶流失；（ 3） 交叉營銷。 銀行為客戶提供新的產品或服務，即進行交叉銷售。 數據挖掘技術可以提供幫助信息，為不同客戶分析并制定出合理的服務匹配；（ 4） 客戶群體分類分析。 優(yōu)質客戶能夠為銀行帶來客觀利潤，因而為高價值客戶提供優(yōu)質服務很重要。 多數的中間客戶則處于高價值與低價值中間，也是銀行重要的客戶群體。 通過數據挖掘技術對大量的客戶進行分類，針對不同的客戶提供不同的產品和服務。
2. 2 數據挖掘技術方法
數據挖掘技術主要有聚類、分類和關聯分析等分析方法，廣泛應用于客戶關系管理。 聚類分析實現對客戶進行分類，利用分類法能夠識別優(yōu)質客戶，通過關聯分析進行交叉銷售[3].
2. 2. 1 分類分析
假定數據庫中每條記錄都屬于某一確定的類別，由一個稱作類屬性的值確定。 分類分析就是通過對訓練數據集中的數據的分析，對不同類別進行描述并建立分析模型或獲得分類規(guī)則，然后將這個分類規(guī)則應用于其它數據庫中的記錄。 分類分析有兩步過程： 第一步是建立模型。 通過分析記錄數據來構造模型； 第二步是使用模型進行分類。 如果模型的預測準確率可以接受，就可以用它對類別未知的數據對象進行分類。
分類法可將客戶劃分為不同的群體，各個群體有著明顯的行為特征。 企業(yè)可以更好地理解客戶和發(fā)現群體客戶的特點，從而制定相應的市場策略。 同時，通過對不同客戶群的`交叉分析，還可以發(fā)現群間的特點和規(guī)律。 分類方法通常建立的模型以分類規(guī)則、判定樹形式出現，主要包括決策樹、貝葉斯分類、遺傳算法分類等，最為典型的決策樹方法是 ID3 算法和算法 C4. 5.
例如，針對某一產品的營銷，銀行如何在眾多的客戶中識別出相應的客戶。 這里可首先假設類屬性是“是否為優(yōu)質客戶”,然后采用分類法，最后確定出優(yōu)質客戶的評估標準。 分類法可以幫助企業(yè)快速確定相應客戶，進而提供相應服務。 同樣為了防止客戶流失，首先要了解顧客的需求。 首先設類屬性是“顧客是否流失”,再利用數據挖掘方法對大量的客戶信息進行分析，建立數據模型，以確定客戶的特點和屬性，為其提供個性化服務。
2. 2. 2 關聯分析
關聯分析就是在訓練集的基礎上，通過分析記錄集合，推導出相關性的結果，目的是為了挖掘出隱含在數據間的相互關系，發(fā)現客戶數據信息之間的相互依賴或某種規(guī)律性。 交叉銷售是指銀行向客戶推銷新的產品或服務，客戶可以得到相應的服務而受益，銀行也因營業(yè)額的增長而獲得利潤。 關聯分析法可以在對客戶過去的購買數據的分析找出影響客戶購買產品的因素，即找出客戶的投資行為與其他屬性如性別、年齡、職位等的關聯關系，并建立預測模型對客戶以后的購買進行預測，分析哪些用戶對金融產品感興趣，哪些用戶對理財產品感興趣，從而實施有效的營銷[4].
2. 2. 3 聚類分析
與分類分析不同，聚類分析的數據集合還沒有進行任何分類。 聚類分析是對數據庫中的記錄數據進行分析，按照類內相似度最大，類間相似度最小的原則分類。 聚類即平常所說的“物以類聚”,是把一組個體按照相似性分成若干類別。 業(yè)務人員面對服務營銷的特定需要和大量的客戶信息，希望得到有效的幫助和提示，進而對特定的客戶分類群體采取相應措施進行營銷。 通過聚類分析方法，對大量的客戶數據信息進行處理，對客戶分類劃分，可以發(fā)現每個類別客戶的不同特點，從而提供針對性的服務，為其提供相應的服務和產品，快速準確地找到潛在客戶，提高工作效率，降低營銷成本。
聚類分析主要有統(tǒng)計方法、機器學習方法、神經網絡方法等，在實際應用中經常和分類分析方法結合起來使用。 例如，分析人員可先利用聚類分析對要分析的數據劃分類別，然后用分類分析方法進一步分析不同類別的數據集合，挖掘出各類別的分類規(guī)則，最后使用分類規(guī)則對整個數據集合重新進行劃分，通常能獲得較好的分類結果。 通過兩種方法的結合使用得到滿意的劃分結果。
3 結語
數據挖掘是客戶關系管理中的關鍵技術，本文主要探討數據挖掘在客戶關系管理上的應用，對聚類、分類、關聯分析等挖掘技術進行了詳細的介紹。 數據挖掘通過對大量的客戶信息進行分析和處理，為銀行管理人員提供客戶分類、盈利能力以及潛在的用戶等有用信息，找出各種數據之間的關聯性，從而能夠為客戶提供滿意的服務，加強了客戶關系管理的維護和建設，為決策人員提供準確的指導信息，輔助決策者制定最優(yōu)的營銷策略，降低了運營成本和決策風險。
參 考 文 獻
[1]王小燕，周建民。 數據挖掘技術在商業(yè)銀行中的應用研究[J]. 華南金融電腦，20xx,13（ 5） : 94 -96.
[2]陳建成。 數據挖掘技術在客戶關系管理系統(tǒng)中的應用[J]. 電腦與電信，20xx（ 2） : 41 -43.
[3]左愛群，杜 波。 數據挖掘在銀行客戶關系管理系統(tǒng)中的應用[J]. 武漢工業(yè)學院學報，20xx,25（ 3） : 52 -55.
[4]尹曉麗，方旭昇。 數據挖掘技術在銀行 CRM 中的應用[J]. 經濟研究導刊，20xx（ 20） : 112 -113.
數據挖掘論文8
一、旅游業(yè)數據挖掘國內外研究現狀
隨著我國的旅游業(yè)的迅猛發(fā)展，旅游產業(yè)正邁向國際化的軌道,傳統(tǒng)旅游業(yè)積累的海量數據,沒有被有效利用,資源被極大浪費。將數據挖掘引入到旅游產業(yè)是大勢所趨。當前數據挖掘在旅游信息化建設中的應用與研究情況主要集中在高校理論界的研究,大多數研究僅僅是學術研究,真正運用到旅游行業(yè)的文章多是從某個具體的方面出發(fā),針對個別應用進行數據挖掘的融合。筆者主要研究決策樹方法在旅游信息化建設中的應用。目前,決策樹算法有CLS算法、ID3算法、C4.5算法、CART算法、SLIQ算法、Z統(tǒng)計算法、并行決策樹算法和SPRINT算法等。不同算法在執(zhí)行效率、輸出結果、可擴容性、可理解性、預測的準確性等方面各不相同。總的來說,這么多決策樹算法各有優(yōu)缺點，真正將數據挖掘運用到整個旅游信息化建設中還有很多問題需要解決。
二、旅游業(yè)數據挖掘算法選擇
數據挖掘中常用的基本分類算法有決策樹、貝葉斯、基于規(guī)則的算法等等。其中，決策樹是目前主流的分類技術,己經成功的應用于更多行業(yè)的數據分析。在關聯規(guī)則挖掘研究中,最重要的是Apriori算法,這個算法后來成為絕大多數關聯規(guī)則分類的基礎。聚類算法也是數據挖掘技術中極為重要的組成部分。與分類技術不同的是,聚類不要求對數據進行事先標定,就數據挖掘功能而言,聚類能夠可以針對數據的相異度來分析評估數據,可以作為其他對發(fā)現的簇運行的數據挖掘算法的預處理步驟。各種算法分類模型建立有所不同,但原理是大致相同的。筆者考慮決策樹算法結構簡單,便于理解,且很擅長處理非數值型數據,建模效率高,分類速度快,特別適合大規(guī)模的數據處理的優(yōu)點,結合旅游產業(yè)數據特點,故作重點分析。
三、旅游業(yè)數據挖掘系統(tǒng)需求分析
旅游業(yè)數據挖掘系統(tǒng)的基本特點如下：統(tǒng)計旅游興趣；購物消費趨向；推薦其感興趣的旅游景點；在后臺管理中,通過決策樹算法對游客數量、平均年齡、景點收費、游客來自地區(qū)等進行分析總結,為旅游消費者和旅游管理者提供服務：為消費者提供吃住行購娛樂天氣各方面信息查詢、機票、車船票、酒店、景區(qū)門票、餐飲等方面的預定與現金支付、第三方支付、消費者評價、在線咨詢等方面的便利、快捷服務。為管理者提供推薦、游客管理、線路管理、景點管理、特色服務管理、機票管理、在線咨詢管理、旅游客戶關系管理等服務，提高整體服務效率和水平。
四、旅游業(yè)數據挖掘系統(tǒng)的實現
旅游業(yè)信息管理系統(tǒng)包括游客信息管理與游客信息分析兩個子模塊。根據系統(tǒng)日常運行出現的問題及時對系統(tǒng)進行維護,如添加或者刪除某個模塊功能,系統(tǒng)整體運行速度的'更近等。系統(tǒng)運用數據庫層、持久化層、業(yè)務邏輯層、表示層四層體系結構,主要利用ID3算法達到旅游數據信息的快速、準確分類�？紤]了游客與酒店之間的關系、游客與旅游路線之間的關系、游客與旅游景點之間的關系、游客與機票、車票之間的關系、管理員與游客之間的關系、邏輯結構設計。程序之間的獨立性增加,易于擴展,規(guī)范化得到保證的同時提高了系統(tǒng)的安全性。詳細功能設計包括：用戶登錄、用戶查詢、預定及支付、后臺管理、旅游客戶管理和數據分析等方面。本系統(tǒng)中主要運用Java語言就行邏輯上的處理。系統(tǒng)主要使用Struts2和Hibernate這兩個框架來進行整個系統(tǒng)的搭建。其中Struts2主要處理業(yè)務邏輯,而Hibernate主要是處理數據存儲、查詢等操作。系統(tǒng)采用Tomcat服務器。系統(tǒng)模塊需要實現酒店推薦實現、景點推薦實現、天氣預報實現、旅游線路實現、特產推薦、數據分析展現功能、報表數據獲取、景區(qū)客流量變化分析實現等。需要進行后臺信息管理等功能測試以及時間測試、數據測試等性能測試。
五、旅游業(yè)數據挖掘算法方案中存在的一般性問題及其改進
在對數據挖掘的基本方法與技術進行總結的基礎上，結合當今數據挖掘的發(fā)展方向和研究熱點，可以發(fā)現旅游業(yè)數據挖掘算法系統(tǒng)有待進一步完善之處：訂票系統(tǒng)尚待完善。界面美化需要進一步改進。數據表之間的結構關系需要優(yōu)化，以提高數據處理能力和效率。數據挖掘工具及算法有待精細化改進。
作者：朱暉 單位：河南職業(yè)技術學院
數據挖掘論文9
摘 要：數據挖掘技術在各行業(yè)都有廣泛運用，是一種新興信息技術。而在線考試系統(tǒng)中存在著很多的數據信息，數據挖掘技在在線考試系統(tǒng)有著重要的意義，和良好的應用前景，從而在眾多技術中脫穎而出。本文從對數據挖掘技術的初步了解，簡述數據挖掘技術在在線考試系統(tǒng)中成績分析，以及配合成績分析，完善教學。
關鍵詞：數據挖掘技術；在線考試；成績分析 ；完善教學
隨著計算機網絡技術的快速發(fā)展，計算機輔助教育的不斷普及，在線考試是一種利用網絡技術的重要輔助教育手段，其改革有著重要的意義。數據挖掘技術作為一種新興的信息技術，其包括了人工智能、數據庫、統(tǒng)計學等學科的內容，是一門綜合性的技術。這種技術的主要特點是對數據庫中大量的數據進行抽取、轉換和分析，從中提取出能夠對教師有作用的關鍵性數據。將其運用于在線考試系統(tǒng)中，能夠很好的處理在線考試中涉及到的數據，讓在線考試的實用性和高效性得到進一步的增強，幫助教師更加快速、完整的統(tǒng)計考試信息，完善教學。
1.初步了解數據挖掘技術
數據挖掘技術是從大量數據中"挖掘"出對使用者有用的知識，即從大量的、隨機的、有噪聲的、模糊的、不完全的實際應用數據中，"挖掘"出隱含在其中但人們事先卻不知道的，而又是對人們潛在有用的信息與知識的整個過程。
目前主要的商業(yè)數據挖掘系統(tǒng)有SAS公司的Enterprise Miner，SPSS公司的Clementine，Sybas公司的Warehouse Studio，MinerSGI公司的Mineset，RuleQuest Research公司的See5，IBM公司的Intelligent，還有 CoverStory， Knowledge Discovery，Quest，EXPLORA， DBMiner，Workbench等。
2.數據挖掘在在線考試中的主要任務
2.1數據分類
數據挖掘技術通過對數據庫中的數據進行分析，把數據按照相似性歸納成若干類別，然后做出分類，并能夠為每一個類別都做出一個準確的描述，挖掘出分類的規(guī)則或建立一個分類模型。
2.2數據關聯分析
數據庫中的數據關聯是一項非常重要，并可以發(fā)現的知識。數據關聯就是兩組或兩組以上的數據之間有著某種規(guī)律性的聯系。數據關聯分析的作用就是找出數據庫中隱藏的聯系，從中得到一些對學校教學工作管理者有用的信息。就像是在購物中，就可以通過顧客的購買物品的聯系，從中得到顧客的購買習慣。
2.3預測
預測是根據已經得到的數據，從而對未來的情況做出一個可能性的分析。數據挖掘技術能自動在大型的數據庫中做出一個較為準確的分析。就像是在市場投資中，可以通過各種商品促銷的數據來做出一個未來商品的促銷走勢。從而在投資中得到最大的回報。
3.數據挖掘的方法
數據挖掘技術融合了多個學科、多個領域的知識與技術，因此數據挖掘的方法也呈現出很多種類的形式。就目前的統(tǒng)計分析類的數據挖掘技術的角度來講，光統(tǒng)計分析技術中所用到的數據挖掘模型就回歸分析、邏輯回歸分析、有線性分析、非線性分析、單變量分析、多變量分析、最近鄰算法、最近序列分析、聚類分析和時間序列分析等多種方法。數據挖掘技術利用這些方法對那些異常形式的數據進行檢查，然后通過各種數據模型和統(tǒng)計模型對這些數據來進行解釋，并從這些數據中找出隱藏在其中的商業(yè)機會和市場規(guī)律。另外還有知識發(fā)現類數據挖掘技術，這種和統(tǒng)計分析類的數據挖掘技術完全不同，其中包括了支持向量機、人工神經元網絡、遺傳算法、決策樹、粗糙集、關聯順序和規(guī)則發(fā)現等多種方法。
4.數據挖掘在考試成績分析中的幾點應用
4.1運用關聯規(guī)則分析教師的年齡對學生考試成績的影響
數據挖掘技術中的關聯分析在教學分析中，是一種使用頻繁，行之有效的方法，它能挖掘出大量數據中項集之間之間有意義的關聯聯系，幫助知道教師的教學過程。例如在如今的一些高職院校中，就往往會把學生的英語四六級過級率，計算機等級等，以這些為依據來評價教師的教學效果。將數據挖掘技術中的關聯規(guī)則運用于考試的成績分析當中，就能夠挖掘出一些對學生過級率產生影響的因素，對教師的教學過程進行重要的指導，讓教師的教學效率更高，作用更強。
還可以通過關聯規(guī)則算法，先設定一個最小可信度和支持度，得到初步的關聯規(guī)則，根據相關規(guī)則，分析出教師的組成結構和過級率的影響，從來進行教師隊伍的結構調整，讓教師隊伍更加合理。
4.2采用分類算法探討對考試成績有影響的因素
數據挖掘技術中的分類算法就是對一組對象或一個事件進行歸類，然后通過這些數據，可以進行分類模型的建立和未來的預測。分類算法可以進行考試中得到的數據進行分類，然后通過學生的一些基本情況進行探討一些對考試成績有影響的`因素。分類算法可以用一下步驟實施：
4.2.1數據采集
這種方法首先要進行數據采集，需要這幾方面的數據，學生基本信息（姓名、性別、學號、籍貫、所屬院系、專業(yè)、班級等）、學生調查信息（比如學習前的知識掌握情況、學習興趣、課堂學習效果、課后復習時間量等）、成績（學生平常學習成績，平常考試成績，各種大型考試成績等）、學生多次考試中出現的易錯點（本次考試中出現的易錯點，以往考試中出現的易錯點）
4.2.2數據預處理
�。�1）數據集成。把數據采集過程中得到的多種信息，利用數據挖掘技術中的數據庫技術生產相應的學生考試成績分析基本數據庫。（2）數據清理。在學生成績分析數據庫中，肯定會出現一些情況缺失，對于這些空缺處，就需要使用數據清理技術來進行這些數據庫中數據的填補遺漏。例如，可以采用忽略元組的方法來刪除那些沒有參加考試的學生考試數據已經在學生填寫的調查數據中村中的空缺項。（3）數據轉換。數據轉換主要功能是進行進行數據的離散化操作。在這個過程中可以根據實際需要進行分類，比如把考試成績從0~59的分到較差的一類，將60到80分為中等類，81到100分為優(yōu)秀等。（4）數據消減。數據消減的功能就是把所需挖掘的數據庫，在消減的過程又不能影響到最終的數據挖掘結果。比如在分析學生的基本學習情況的影響因素情況中，學生信息表中中出現的字段很多，可以選擇性的刪除班別、籍貫等引述，形成一份新的學生基本成績分析數據表。
4.2.3利用數據挖掘技術，得出結論
通過數據挖掘技術在在線考試中的應用，得出這些學生數據的相關分析，比如說學生考試中的易錯點在什么地方，學生考試成績的自身原因，學生考試成績的環(huán)境原因，教師隊伍的搭配情況等等，從中得出如何調整學校教學資源，教師的教學方案調整等等，從而完善學校對學生的教學。
5.結語
數據挖掘技術在社會各行各業(yè)中都有一定程度的使用，基于其在數據組織、分析能力、知識發(fā)現和信息深層次挖掘的能力，在使用中取得了顯著的成效，但數據挖掘技術中還存在著一些問題，例如數據的挖掘算法、預處理、可視化問題、模式識別和解釋等等。對于這些問題，學校教學管理工作者要清醒的認識，在在線考試系統(tǒng)中對數據挖掘信息做出合理的使用，讓數字挖掘技術在在線考試系統(tǒng)中能夠更加有效的發(fā)揮其長處，避免其在在線考試系統(tǒng)中的的缺陷。
參考文獻：
[1]胡玉榮.基于粗糙集理論的數據挖掘技術在高校學生成績分析中的作用[J].荊門職業(yè)技術學院學報,20xx,12(22):12.
[2][加]韓家煒,堪博(Kam ber M.) .數據挖掘：概念與技術（第2版）[M]范明,譯.北京:機械工業(yè)出版社,20xx.
[3]王潔.《在線考試系統(tǒng)的設計與開發(fā)》[J].山西師范大學學報,20xx(2).
[4] 王長娥.數據挖掘技術在教育中的應用[J].計算機與信息技術,20xx(11)
數據挖掘論文10
一、數據庫中數據挖掘的基本定義及定理
在計算機數據庫的數學墨鏡建立過程中，可以將數據分為項目數據與事務數據，其中項目數據代表的是某種物品，而事務數據代表的是動作。假設項目集合為I={i1，i2，i3，……，im}，事務集合為D，T是集合D中的非空子集，代表某一組物品，此時必然滿足條件T∈I。下面將根據上述的數學因子來解釋數據庫中關聯規(guī)則如何被挖掘。
�。ㄒ唬╆P聯規(guī)則的內涵
以超市的銷售情況為例，我們假設數據庫內為超市門店的詳細交易數據，任意一次交易的事務t是商品集合I的子集，而關聯規(guī)則在事務集合D的支持度代表的是在子事務中同時包含了事務元素X與Y的概率；而置信度則是表示含有事務元素X的子事務中同時包含了事務元素Y的條件概率。根據超市門店銷售人員對消費者購買商品的市場了解需求，可以制定出相應的支持度與置信度的最小閾值，此時，利用數據庫即可找出符合銷售人員需要了解的商品之間的關聯規(guī)則。
�。ǘ┫嚓P定義
定義1：若項目集X包含于T，那么我們可以認為事務T支持X；定義2：若事務集D中存在s%的事務支持項目集X，則稱項目集X的支持度為s%，并記為sup（X）；定義3：當支持度不小于數據庫用戶所定義的最小支持度閾值min_sup時，稱該項目集為繁榮項目集；當支持度小于數據庫用戶定義的最小支持度閾值min_sup時，稱該項目集為非繁榮項目集，其中項目集中的項目數量成為項目集的長度或維度；定義4：關聯規(guī)則可以用如下的蘊含形式表示：X→Y，X、Y∈I，并且X∩Y=Ф；定義5：若X→Y的關聯規(guī)則在事務集合D內支持度為s%，如果項目集（X∪Y）具有大小為s%的支持度，則存在support（X→Y）=P（X∪Y）。定義6：若X→Y的關聯規(guī)則在事務集合D內支持度為c%，如果事務集D內有c%的事務支持項目集（X∪Y），則存在confidence（X→Y）=P（X∪Y）/P（X）；定義7：設集合S全部由繁榮集構成，那么將S的否定邊界記做Bd-（S），符合如下等式：Bd（S）={X|XS，|x|=1}Y{X|任意Y屬于X，Y∈S，且XS}，也就是說集合S的否定邊界包含了所有本身不是繁榮集但子集全是繁榮集的事務集合，以及所有不是繁榮集的單個因子。
�。ㄈ┫嚓P定理
針對繁榮集與非繁榮集的關系，也存在以下定理：定理1：繁榮集一定是由繁榮集組成（子集概念）；定理2：非繁榮集的子集一定是非繁榮集。
二、挖掘關聯規(guī)則過程中的問題分析
關聯規(guī)則初次生成中的問題數據庫關聯規(guī)則的挖掘過程可分為兩部分，首先，需要找出一個繁榮項目集，該集合內所有因子的支持度均大于給定的支持度最低閾值；接下來一步，就是從此繁榮項目集中挖掘出關聯規(guī)則，當該規(guī)則滿足可信度條件conf≥min_conf時，該規(guī)則即為用戶所需規(guī)則。算法的挖掘效能高低主要由發(fā)掘符合支持度的繁榮項目集決定，第二步的算法主要為判別過程，耗費時間短，因此數據發(fā)掘關聯規(guī)則算法的研究焦點對準了繁榮項目集的發(fā)現。已有的算法主要是以重復多次掃描為主，不僅做法復雜，而且效率較低。在事務D數據庫中，參數可信度c和參數支持度s對關聯規(guī)則影響較大，一旦用戶定義的支持度s發(fā)生改變，繁榮集和信任度也會發(fā)生改變，最終引起關聯規(guī)則的變化。
三、更新關聯規(guī)則的算法
（一）關聯規(guī)則更新的數學建模
假設用戶原定義的支持度最小閾值為s，用戶新定義的支持度最小閾值為s’，那么更新關聯規(guī)則可以分為以下兩種情況：（1）當s’＞s時，由于前一次產生的繁榮集合為Apriori算法求得，那么根據該算法的定義可知，任意一個的繁榮集均存在一個標記屬性count記錄符合條件的事務元素個數，當新的支持度大于原有支持度時，可以使用原繁榮集的count值排除不符合新要求的繁榮集；（2）當s’＜s時，那么前一次產生的`繁榮集是否能夠滿足新定義支持度閾值而成為繁榮集則需要因情況而定，甚至衍生新的繁榮集。根據上述的定理2不難發(fā)現，當用戶新給出的支持度閾值s’小于原有的s時，原來繁榮集中的所有元素組成的幾何仍舊為繁榮集，但是此時的S否定邊界Bd（S）中的部分元素則可能滿足條件而成為滿足新支持度的繁榮集元素。根據這個原理，在前一次已生成的關聯規(guī)則上，適當更新算法，即可避免重復的掃描過程，明顯降低重新計算時的工作量。當支持度最小閾值降低時，非繁榮集的否定邊界集合中部分元素可能轉換為繁榮集元素，當且僅當所有子集均為繁榮集時，父集才是繁榮集。所以在進行數據挖掘過程中，只有當否定邊界集元素滿足新輸入的支持度s’時，該元素才有可能從非繁榮集轉入繁榮集。接下來，需要使用可信度做進一步的驗證，而非繁榮集中的元素由于不滿足新支持度s’，因此不需要進行再次驗證。重新定義條件與求解內容：條件：數據庫DB中已存在某種關聯規(guī)則r，在該關聯規(guī)則存在時，S為滿足員支持度s的繁榮集，用戶改變可信度閾值為c''，支持度閾值s’滿足s’＜s。求解：滿足c''以及s''的關聯規(guī)則r''。
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根據上述條件與求解內容，可知更新計算分析的重點在于怎樣在更短時間內求得新增如繁榮集的元素，也就是上文所提的關聯規(guī)則挖掘步驟的第一部分，繁榮集的求解。編輯更新算法如下：S={x|support(x)≥s，X是項目集合}Candidate=ΦL.Gets’(s’＜s)fromuser//用戶輸入s’ComputeTemp：={X∈Bd-(S)|Support(X，A.r)≥s’}//Temp表示從Bd-(s)中找到的滿足新支持度s’的元素集合B.S1=S，S=STempC.RepeatD.S2=S1TempE.Temp=Bd(S2)-[Bd-(S1)-temp]//Temp表示新衍生出的候選集F.S1=S2G.Candidate=CandidateTemp//candidate表示當前的新候選集全集H.UntilTemp=ΦputeNew：=(X∈Candidate{support(X，r)≥s’})//求出新增繁榮集J.Result=SNew//將新增繁榮集和原有繁榮集合并，得出符合新支持度s’的所有繁榮集K.Find_Rule（Result，c）更新后的算法首先也需要經過一次數據庫掃描來獲取部分的新產生繁榮集，并據已得的繁榮集求出推演所得的候選集。對候選集并不急于做驗證步驟，而是從衍生候選集中循環(huán)計算以求得更多的候選集，直到無法再產生候選集為止，退出循環(huán)。在挖掘新繁榮子集的過程中，需要兩次掃描數據庫，一次目的是搜索Bd(S)否定邊界集合中是否存在滿足用戶新輸入支持度s’的可疑元素，并利用這些可疑元素生成下一步的候選集；另一次掃描的目的是驗證既得的候選集中是否所有元素均滿足用戶新輸入支持度s’。
�。ㄈ└倪M算法的證明與更新
[Bd(S1)-Temp]集合包含了所有BD(S1)中非繁榮集合，該集合肯定為Bd(S1temp)的子集，因此不滿足用戶新的定義，可刪除。若要得出[Bd(S1)-Temp]真包含于Bd(S1YTemp)，則必有任意Z∈[Bd(S1)-Temp]，同時Z∈Bd(S1YTemp)。根據對否定邊界Bd（S）的定義可知，當五、|Z|=1，并Z∈Bd(S1)時，ZTemp又Z(S1)，ZTemp→ZBd(S1YTemp)→Z∈Bd(S1)六、|Z|＞1，并Z∈Bd(S1)時，ZTemp又任意Y屬于Z，Y∈S1，并Z(S1)∵Z(S1)并ZTemp→ZBd(S1YTemp)∴綜上所述，上述命題成立。
四、更新算法的測試及結果
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在P4-2.4c/512M內存/120G硬盤計算機環(huán)境下，運行delphi7.0編輯器實現Aproiri算法的模擬測試，以某彩票售票點的銷售額與日期之間的關系為目標關聯規(guī)則，在經過兩種算法的多次運行和數據采集后，取各量化平均值，得出如下數據圖表：
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由圖可知，在使用本文所提出的更新算法后，原算法的效率得到大大的提高。提高原因主要是從原算法的反復掃描升級至現算法的兩次掃描，就可得出所需挖掘關聯規(guī)則，尤其是在大規(guī)模的數據庫環(huán)境下，本算法的優(yōu)越性表現越明顯。
數據挖掘論文11
在當前的學校管理中，教學和教務管理工作中積累了大量的數據信息。但是，由于這些教學中的數據沒有得到很好地運用，在一定程度上使數據挖掘沒有得到重視。數據挖掘，從本質上看，就是從大量和模糊以及不完全的數據中提取出潛在信息的過程。并且，隨著計算機教學改革的不斷推進，計算機教學系統(tǒng)更加注重計算機網絡無紙化考試，有效地改變傳統(tǒng)教學評價手段。
1關聯規(guī)則的數據挖掘分析方法在計算機教學中的作用
數據挖掘作為一種全新的計算機運用技術，在各個應用領域都發(fā)揮巨大的潛力。通常情況下，數據挖掘分析方法主要是有關聯規(guī)則分析、序列模式分析以及分類分析等方法。筆者經過一些分析方法的對比，在系統(tǒng)開發(fā)過程中，選擇關聯規(guī)則算法進行相應的探討。為了能夠進一步說明關聯規(guī)則的數據挖掘方法，同時有效地結合實踐過程，通過對以下兩個案例進行深入分析，希望能更好地了解數據挖掘方法的運用。例如，在“男同學-高分”的關聯規(guī)則中，這種表示方法是在考試過程中，男同學和女同學相比得高分的幾率更高，在一個具有一萬條記錄的事物數據庫中，只有將近300條記錄包括得到高分的男同學，說明這種關聯支持度為3%，這個支持度相對來說較高。但是，也不能因此來做出這個關聯的意義，若通過科學的統(tǒng)計發(fā)現其中有6000條的記錄包含男同學，使可以計算出男同學的置信度為300/6000=5%，從此方面來看，這個關聯規(guī)則的置信度并不是很高，同時也就不能做出這種關聯的實際意義。但是，如果是此記錄中只有600個是“男同學”，這樣就可以知道有將近50%的人得到高分，值得關注。又如，可以針對不同類別教師所教學生的`成績進行統(tǒng)計。根據圖中數據顯示，可以假設，甲類教師-學生高分，設置為X-Y，可以知道，其支持度為50/310=16.13%，其置信度則為50/105=47.2%。因此，可以通過這種方法，以此來推導出其他的關聯支持度以及置信度。
2教師因素對挖掘計算機學生成績數據的促進作用
當前，我國計算機教學考試主要采用無紙化考試，其閱卷工作可以在計算機上自動完成，其成績也可以由省教育廳逐一下發(fā)，通過這樣的方式，可以更好地開展數據挖掘工作。例如，可以利用關聯規(guī)則法研究學生A科成績和B科成績的關聯：①在對可信度的運行過程中，學生在A科成績?yōu)閮?yōu)秀時，B科也為優(yōu)秀的概率；②在對支持度的運行過程中，可以描述學生A和B科目的成績?yōu)閮?yōu)秀的概率；③在對期望可信度的運用過程中，可以在沒有任何約束的情況下，加強對學生A和B科目成績?yōu)閮?yōu)秀的概率分析；④在作用度的分析上，作為一種可信度和期望可信度的比值，當學生在A類成績?yōu)閮?yōu)秀時，可以對B科目的優(yōu)秀影響進行深入分析。從以上的分析中可以看出，可信度能夠衡量關聯規(guī)則的準確度，而且在關聯規(guī)則中，支持度是當前關聯規(guī)則中最為重要的衡量標準。
3關聯規(guī)則推導技術的有效運用
數據挖掘所得出的關聯規(guī)則只是作為數據庫中的數據之間相關性的描述，同時也可以作為一種分析工具，通過歷史數據來預測各種未來的行為。但是，數據挖掘所得出的結果只是作為一種概率，由于不同探究問題的類型和規(guī)模有所不同，只有靈活地運用數據挖掘技術才能進行補充。在劃分方法上，可以將數據庫中分成幾個互不相干的模塊，并且可以單獨考慮到每個分塊生成的所有的頻集，之后可以通過所產生的頻集合并生成所有可能的頻集，計算出這些項集的支持度�？梢葬槍Ψ謮K規(guī)模的大小來選擇被放入的主存，而且在每個階段只需要被掃描一次，有效降低挖掘時間，提高挖掘效率。
4結語
從本質上看，數據挖掘作為一種全新的數據分析技術，在關聯規(guī)則中不僅在檢驗評價數據可靠性方面發(fā)揮著非常重要的作用，而且更能夠有效地幫助其進行科學預測。為了能夠更好達到相應的計算機教學評價效果，就必須不斷加強對教學評價調查，逐步積累大量數據，充分利用數據挖掘技術，挖掘一些科學有效的信息，以此來為教學知識構建提供相應的服務。
數據挖掘論文12
摘 要：高度開放的中國金融市場，特別是中國銀行業(yè)市場受到日趨激烈的國外銀行沖擊和挑戰(zhàn)，大多數銀行企業(yè)都在構建以客戶為中心的客戶關系管理體系，這一經營體系理念的構建，不僅僅能提高企業(yè)的知名度和顧客的滿意度，而且能提高企業(yè)的經濟效益。但是，隨著網絡技
關鍵詞：客戶關系管理畢業(yè)論文
高度開放的中國金融市場，特別是中國銀行業(yè)市場受到日趨激烈的國外銀行沖擊和挑戰(zhàn)，大多數銀行企業(yè)都在構建以客戶為中心的客戶關系管理體系，這一經營體系理念的構建，不僅僅能提高企業(yè)的知名度和顧客的滿意度，而且能提高企業(yè)的經濟效益。但是，隨著網絡技術和信息技術的發(fā)展，客戶關系管理如何能結合數據挖掘技術和數據倉庫技術，增強企業(yè)的核心競爭力已經成為企業(yè)亟待解決的問題。因為，企業(yè)的數據挖掘技術的運用能夠解決客戶的矛盾，為客戶設計獨立的、擁有個性化的數據產品和數據服務，能夠真正意義上以客戶為核心，防范企業(yè)風險，創(chuàng)造企業(yè)財富。
關鍵詞：客戶關系管理畢業(yè)論文
一、數據挖掘技術與客戶關系管理兩者的聯系
隨著時代的發(fā)展，銀行客戶關系管理的發(fā)展已經越來越依賴數據挖掘技術，而數據挖掘技術是在數據倉庫技術的基礎上應運而生的，兩者有機的結合能夠收集和處理大量的客戶數據，通過數據類型與數據特征，進行整合，挖掘具有特殊意義的潛在客戶和消費群體，能夠觀察市場變化趨勢，這樣的技術在國外的銀行業(yè)的客戶關系管理廣泛使用。而作為國內的銀行企業(yè)，受到國外銀行業(yè)市場的大幅度沖擊，顯得有些捉襟見肘，面對大量的數據與快速發(fā)展的互聯網金融體系的沖擊，銀行業(yè)缺乏數據分析和存儲功能，往往造成數據的流逝，特別是在數據的智能預測與客戶關系管理還處于初步階段。我國的銀行業(yè)如何能更完善的建立客戶關系管理體系與數據挖掘技術相互融合，這樣才能使得企業(yè)獲得更強的企業(yè)核心競爭力。
二、數據挖掘技術在企業(yè)客戶關系管理實行中存在的問題
現今，我國的金融業(yè)發(fā)展存在著數據數量大，數據信息混亂等問題，無法結合客戶關系管理的需要，建立統(tǒng)一而行之有效的數據歸納，并以客戶為中心實行客戶關系管理。
1.客戶信息不健全
在如今的銀行企業(yè)，雖然已經實行實名制戶籍管理制度，但由于實行的年頭比較短，特別是以前的數據匱乏。重點體現在，銀行的客戶信息采集主要是姓名和身份證號碼，而對于客戶的職業(yè)、學歷等相關信息一概不知，極大的影響了客戶關系管理體系的構建。另外，數據還不能統(tǒng)一和兼容，每個系統(tǒng)都是獨立的系統(tǒng)，比如：信貸系統(tǒng)、儲蓄系統(tǒng)全部分離。這樣存在交叉、就不能掌握出到底擁有多少客戶，特別是那些需要服務的目標客戶，無法享受到銀行給予的高質量的優(yōu)質服務。
2.數據集中帶來的差異化的'憂慮
以客戶為中心的客戶關系管理體系，是建立在客戶差異化服務的基礎上的，而作為銀行大多數以數據集中，全部有總行分配，這樣不僅不利于企業(yè)的差異化服務，給顧客提供優(yōu)質得到個性化業(yè)務，同時，分行也很難對挖掘潛在客戶和分析客戶成分提供一手的數據，損失客戶的利益，做到數據集中，往往是不明智的選擇。
3.經營管理存在弊端
從組織結構上，我國的銀行體系設置機構龐雜，管理人員與生產服務人員脫節(jié)現象極其普遍，管理人員不懂業(yè)務，只是一味的抓市場，而沒有有效的營銷手段，更別說以市場為導向，以客戶為核心，建立客戶關系管理體系。大多數的人完全是靠關系而非真正意義上靠能力，另外，業(yè)務流程繁瑣，不利于客戶享受更多的星級待遇，這與數據發(fā)掘的運用背道而馳，很難體現出客戶關系管理的價值。
三、數據挖掘技術在企業(yè)的應用和實施
如何能更好的利用數據挖掘技術與客戶關系管理進行合理的搭配和結合是現今我們面臨的最大問題。所有我們對客戶信息進行分析，利用模糊聚類分析方法對客戶進行分類，通過建立個性化的信息服務體系，真正意義的提高客戶的價值。
1.優(yōu)化客戶服務
以客戶為中心提高服務質量是銀行發(fā)展的根源。要利用數據挖掘技術的優(yōu)勢，發(fā)現信貸趨勢，及時掌握客戶的需求，為客戶提高網上服務，網上交易，網上查詢等功能，高度體現互聯網的作用，動態(tài)挖掘數據，通過智能化的信貸服務，拓寬銀行業(yè)務水平，保證客戶的滿意度。
2.利用數據挖掘技術建立多渠道客戶服務系統(tǒng)
利用數據挖掘技術整合銀行業(yè)務和營銷環(huán)節(jié)為客戶提供綜合性的服務。采用不同的渠道實現信息共享，針對目標客戶推薦銀行新產品，拓寬新領域，告別傳統(tǒng)的柜臺服務體系，實行互聯網與柜臺體系相結合的多渠道服務媒介體系。優(yōu)化客戶關系管理理念，推進營銷戰(zhàn)略的執(zhí)行。提高企業(yè)的美譽度。
四、數據挖掘技術是銀行企業(yè)客戶關系管理體系構建的基礎
隨著信息技術的不斷發(fā)展，網絡技術的快速推進，客戶關系管理體系要緊跟時代潮流，緊密圍繞客戶為中心，利用信息優(yōu)勢，自動獲取客戶需求，打造出更多的個性化、差異化客戶服務理念，使得為企業(yè)核心競爭能力得到真正意義的提高。
數據挖掘論文13
摘要：隨著科學技術的不斷發(fā)展，計算機的使用也愈來愈廣泛，他已經發(fā)展到各個行業(yè)，現如今保險行業(yè)也就相應的業(yè)務引進了計算機業(yè)務系統(tǒng)，而在20xx年8月，我國也出臺了《國務院關于加快發(fā)展現代保險服務業(yè)的若干意見》這一舉措的有效實施，從政策上為保險行業(yè)的快速發(fā)展提供相應了保障。而如何在這些被積累下來的寶貴數據中，分析挖掘出新的商機及財富，就成為了我國當前保險行業(yè)發(fā)展的重要突破口。本篇文章就從數據挖掘技術的應用方面、概念、必要性，以及方法手段進行了深入探討與分析其對財產保險應用的意義。
關鍵詞：數據挖掘技術；財產保險；應用；分析
在最近幾年中，我國對于保險行業(yè)給予了高度的關注與重視并出臺了許多與之相對應的相關政策，這些政策的發(fā)行對于我國的保險行業(yè)帶來的極大程度的發(fā)展空間。而我國的保險行業(yè)也開始了轉型，正在從粗放型經營向集約化經營管理進行過度，最明顯的改變就是之前只注重新客戶的開發(fā)而忘記顧忌老客戶的需求與發(fā)展，但是現在是同時注重新老客戶的需求與發(fā)展，從根本上實現“兩手抓”的政策，所以這種新的形式背景下，計算機中保險行業(yè)所留的數據就成為極為重要的挖掘資源。
一、解析數據挖掘技術在財產保險分析中的應用
（一）提升財險客戶服務能力
對于任何一個公司來說沒有客戶所有的產品經營都是紙上談兵，這對于服務行業(yè)的財產保險公司更是如此，所以對此所以財產保險行業(yè)就面臨著轉型升級的事情財產行業(yè)的轉型就意味著面臨著面向客戶的服務質量的提升。在現如今的經濟情況下，保險消費者對于保險行業(yè)知識的了解日益增加，保險意識也是越發(fā)的加強�？蛻魧τ诒ｋU行業(yè)也出現了個性化與差異化的需求。從這里就要求保險公司通過數據挖掘技術對客戶的需求進行更深一層的分析與探索，通過探究與分析的結果明確而客戶的需要，并為有更高需求的客戶提供更適合他的保險產品，從而提高業(yè)務服務水平，吸引更多的優(yōu)質客源，來增強市場的競爭力。例如，在對客戶進行細分的時候，可以通過數據挖掘技術中的“二八定律”，對客戶進行細分。通過細分得出結果，參照數據根據每個客戶群體的風險偏好、特點以及需求為他們量身定制適合他們自身的新產品，并制定對應適合的費照新差旅費管理辦法正確規(guī)范填寫市內交通補助、伙食補助、城市間交通費、和住宿費金額。并填寫上合計金額，不得出現多報的行為，從而提高差旅費報銷工作的質量。
（二）風險管理和合規(guī)經營
每個保險公司的生命底線就是合規(guī)經營以及對風險的管理，所以每個保險公司必須在運營生產中嚴格的遵守國家的法律法規(guī)，不許做出違反法律底線的事情，而風險管理對于保險公司來說具有兩層含義，其實并不簡單，一方面是需要對于企業(yè)自身的風險進行管理；另一方面是對于客戶所帶來的風險進行管理。對于保險公司來說這兩方面的風險是相互作用、相輔相成的，第一個方面的風險管理出現問題后者的風險管理就會成為空談，反之第二方面的風險管理沒有得到很好的管理，極大可能會引起前者管理出現問題。而恰恰數據挖掘技術的應用，就可以為財產保險企業(yè)規(guī)避風險起到很大的幫助。保險公司可以以計算機為使用的工具，通過數據挖掘的技術，可以對數據內大量的信息進行查找并比對分析，高效的識別出在計算機內不符合正常業(yè)務邏輯的數據，這樣管理者就可以及時就這些風險數據和業(yè)務漏洞進行監(jiān)測與管控，以減少違法亂紀的事情發(fā)生，逐步消除或減少隱藏的風險。保障保險業(yè)健康有序的發(fā)展，為市場經濟持續(xù)健康的進一步發(fā)展保駕護航。
（三）開發(fā)新產品
新的保險產品的開發(fā)對于增強保險公司的公司收益、內容、滿足消費者的需求以及競爭力等方面起著重要的作用，這也是經營保險公司的首要內容。新產品的開發(fā)是指保險公司針對當前市場的需求、想要達到的效果與自身情況相結合的產物，而在原有的產品上加以重新的組合與設計的創(chuàng)造與改良，來滿足市場的需求，進而提高公司自身的競爭力的過程與行為。后者自不必說，基于我國財產保險公司數據庫信息方面已經積累了很多，而后通過對信息的數據進行發(fā)掘，使實現新產品的開發(fā)成為可能。譬如，通過數據挖掘技術，我們可以使用現有產品進行進一步的完善、修正或者拆分、組合的，使其變成一全新的保險產品，他會更接近客戶的需求，滿足客戶的真實所需，同時也能夠增加市場的銷量，增強市場競爭力。就以原有的普通財產保險為例子，在保險有效期內未出現任何對客戶的產才造成損失的情況下，客戶所繳納的保險費用是不予以退還的，在財產保險的有效期過后，客戶所繳納的保險費是由保險公司所擁有的。這樣的保險產品是不被大多數客戶所看好與接受的，即使有客戶在第一次購買了此保險，但之后是不會在對本產品進行第二次的投資的。而現在通過數據挖掘的技術，保險公司可以根據對客戶信息的了解進行分析，保險公司推出了一款新的家庭財產兩全保險保險，這是一種全新的保險類別。全新的家庭財產保險，他所需要交納的是保險儲備金，比如每份保險金額為50000元的家庭財產兩全保險，則保險儲金為5000元，投保人必須根據保險金額一次性交納保險儲備金，保險人可以將保險儲備金的利息作為保險費。在保險期滿后，無論是不是在保險期內發(fā)生賠付的情況，保險公司都會將保險人的全部的保險儲金如數退還。自從出現了這種投保方式，客戶的接受度得到了大大的提高，全新的家庭財產保險，一方面使保險人保險中得到了應得的利益，另一方面投保人的財產也得到了保險，從而在市場的銷售份額上面也得到了迅速提升。
二、保險業(yè)數據挖掘技術及應用的必要性
（一）保險業(yè)數據挖掘技術的含義
什么是保險行業(yè)的數據挖掘技術，就是從客戶管理的角度出發(fā)，針對保險行業(yè)數據庫系統(tǒng)內大量的保險單，對客戶的信用數據進行屬性變量提取，進而采用自動化或半自動化等多種挖掘技巧和方法來對客戶的數據進行分析，找到潛在的有價值的信息.
（二）數據挖掘的過程及方法
數據挖掘是一個跨越多種學科的交叉技術，主要的用途是利用各種數據為商業(yè)上存在的問題提供切實可行的方法與數據。數據挖掘的過程有以下幾個步驟：業(yè)務理解→數據準備→數據理解→構建模型→測試設計→做出評價→實施應用。在數據挖掘方面有三個常用的方法：DM、SEMMA以及CRISP等分析方法。同時我們需要根據實際情況來運用數據挖掘技術，選擇最適當的方法，要想將數據挖掘技術達到最佳的效果必須針對具體的流程做出相應的.調節(jié)。
（三）保險行業(yè)應用數據挖掘技術的必要性
在保險行業(yè)的運營中，常常會出現一下的幾個問題：例如，細分客戶的問題：對于不同的社會收入階層、不同年齡段、不同的行業(yè)的客戶，該怎么樣去確定其的保險金額呢？客戶的成長問題：如何把握時機對客戶進行交叉銷售；險種關聯分析問題：在對購買某種保險的客戶進行分析與探查，觀察其是否在同一時間購買另一種保險產品，客戶的獲取問題：如何在付出最小的成本獲得最有價值的客戶的挽留及索賠優(yōu)化的問題：如何對索賠受理的過程進行優(yōu)化，挽留住有價值的投保人。保險公司在完成數據的匯總后，所獲取的業(yè)務及大量客戶信息，不過是對公司當前所處的市場環(huán)境、企業(yè)經營情況及客戶基本資料的記錄及反映。而進行數據集中的信息系統(tǒng)，也只能是對數據庫中的這部分數據進行簡單的操作處理，并不能從中發(fā)現并提取這些數據中蘊含的具有深層次價值的信息。所以，如若想在決策層面給出解決答案，是不可能實現的。而如果采用數據挖掘技術來對數據庫中所存在的大量的數據進行高水平而深層次的分析，就能夠為實現保險公司的決策及科學經營提供切實可行的依據，因此此技術的出現從而得到了許多保險公司的應用與重視。
三、結論
我國經濟的發(fā)展正在向新常態(tài)的方向進行轉變，而我國財產保險市場的競爭也日益激烈。為了面對這些挑戰(zhàn)，各個保險公司都復出了努力在積極的面向轉型，由傳統(tǒng)的粗放式經營向集約化經營的方式進行過度，面向客戶的營銷模式也是在這之中產生出來的。在這種轉型過度的過程中，財產保險公司對于數據挖掘技術進行充分的利用，使公司的風險管理能力、產品創(chuàng)新能力經營能力、盈利能力、客戶服務能力、和業(yè)務發(fā)展?jié)摿Χ嫉玫搅巳娴拇蠓忍嵘�。在對我國經濟建設的繁榮以及促進財產保險公司自身的長遠發(fā)展，都做出了不可磨滅的貢獻，也是對國家的號召積極的響應，進而對市場經濟持續(xù)發(fā)展也做出了不少的貢獻。
參考文獻：
[1]高文文.數據挖掘技術在財產保險分析中的應用[D].河北科技大學,20xx.
[2]楊杉,何躍.數據倉庫和數據挖掘技術在保險公司中的應用[J].計算機技術與發(fā)展,20xx.
[3]葛春燕.數據挖掘技術在保險公司客戶評估中的應用研究[J].軟件,20xx.
[4]陳慶文.數據挖掘在財產保險公司應用研究——以人保財險公司為例[D].對外經濟貿易大學,20xx.
數據挖掘論文14
摘要：本文簡述如何將數據挖掘技術應用于圖書館各部門管理中，幫助圖書館管理者依據數據挖掘技術更好地為讀者提供科學化和人性化的服務，促進圖書館事業(yè)的創(chuàng)新與發(fā)展。
關鍵詞：高校圖書館；數據挖掘；創(chuàng)新；發(fā)展。
隨著網絡技術、計算機技術的快速發(fā)展，高校圖書館事業(yè)也順應時變，不斷向高科技、高水平領域進展，尤其是當今處于數字信息發(fā)展的時代。如果利用圖書館現有以及收集的數據資源，通過數據挖掘技術來分析、篩選對圖書館有用的數據信息，依據提煉的數據資源來指導、推進圖書館事業(yè)的創(chuàng)新與發(fā)展，是當今信息時代圖書館亟待研究、探討的一個問題。本文將簡述如何將數據挖掘技術應用于圖書館各部門管理之中，幫助圖書館管理者依據數據挖掘技術更好地為讀者提供科學化和人性化的服務，促進圖書館的事業(yè)創(chuàng)新與發(fā)展。
一、數據挖掘技術綜述。
數據挖掘定義。數據挖掘（Data Mining，DM）是一種新的信息處理技術，其主要特點是對單位、企業(yè)數據庫中的大量業(yè)務數據進行抽取、轉換分析和其他模型化處理，以從中提取輔助管理決策的關鍵性數據。數據挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的和隨機的數據中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的但又是潛在有用的信息和知識的過程。換句話說，數據挖掘技術就是從收集的大量、繁雜的數據中挖掘出其隱含的、未知的、對決策有潛在價值的關系、模式和趨勢，并用這些知識和規(guī)則建立用于決策支持的模型，提供預測性決策支持的方法、工具和過程。
數據挖掘的意義。在當今的競爭時代社會中，隨著計算機的飛速發(fā)展，計算機強大的數據處理能力、內存儲存容量和網絡寬帶等價格的持續(xù)快速下降，因此大型的數據分析、提取技術不再是一個障礙。面對圖書館每天接收的龐大數據源，管理者必須學會從所擁有的大量數據信息源中提取并利用隱含在這些數據中的有用價值以及有用新信息，從而獲取對圖書館事業(yè)研究領域的本質認知和未來認知，幫助圖書館管理者從傳統(tǒng)的經驗管理、主觀管理提升為理性管理和科學管理。
數據挖掘的應用分類。目前較常用的一般有分類與回歸、關聯規(guī)則、聚類分析、時序模式等。
二、數據挖掘技術對圖書館事業(yè)創(chuàng)新與發(fā)展的影響。
面對大量數據，如何去存儲和收集數據，如何利用數據挖掘技術將圖書館海量信息數據中提取供管理者決策的有價值的數據，提取并利用隱藏在這些數據中的有用知識的能力變得越來越重要。運用數據挖掘技術從數據中獲得有用的知識，這在圖書館管理方面顯得尤為重要，本文將簡述如何將數據挖掘技術應用于圖書館各部門工作，為今后各部門的創(chuàng)新與發(fā)展提供策略分析。
流通部門。流通部門作為圖書館的一線服務崗位，對圖書館功能的發(fā)揮起著舉足輕重的作用。作為窗口形象崗位，直接體現了圖書館的整體工作狀態(tài)。
要實現從以往的經驗管理、主觀管理提升為科學管理和理性管理，數據挖掘技術將利用現代技術展現其獨天得厚的優(yōu)勢。圖書館每天都會產生大量的圖書流通數據，這些數據包含進、出館讀者人數，借、還書數量，檢索查詢次數以及網上咨詢等大量繁雜的數據。在流通部門最為常用的數據就是借書、還書量，通過借書、還書數據的統(tǒng)計，可獲取讀者信息行為、借閱書興趣導向，充分利用數據挖掘技術如關聯規(guī)則、分類、聚類、時間序列分析等，對圖書館蘊含的大量豐富的用戶行為進行建模，從而挖掘出有用的或有興趣的信息和知識。如可利用這些有價值的信息，借鑒“啤酒與尿布”的經典商業(yè)案例，嘗試在流通部開辟一塊試驗田地――搭檔書架，即通過借、還書數據挖掘，將讀者感興趣、組合搭檔頻率高的書籍挑選出來，開辟一塊搭檔書架，方便讀者在借用專業(yè)書籍的同時順便也借閱自己感興趣的圖書，既學習了自己的專業(yè)知識，同時也順便閱讀了自己感興趣的書籍，充分實現了圖書館“第二課堂”的育人價值。
采編部門。傳統(tǒng)的采編部門在采集書籍時大多數情況是依據采集經驗或是依據各院系、讀者反饋的需求書籍進行征訂。大部分購買的圖書還是比較適合讀者所用的`，但也會存在一些盲目性，有時會造成采集的偏差，這是采編部門一直比較困惑的問題。如何既將購書經費合理利用好，同時又能滿足讀者借閱所需，是采編部門長期探索、研究的問題。如果將數據挖掘技術運用到采編部門，通過一線的文獻借閱數據，分析、挖掘、提煉讀者借、還書的信息量，且一直追蹤這些信息數源的變化，即可獲得可被部門利用的有價值數據，并匯總出讀者借、還書的規(guī)律。依據這些一線信息數源的價值，加之網上薦購及讀者書面薦購等信息，匯總出哪些是讀者專業(yè)常用書籍，哪些是讀者感興趣的書籍，哪些又是常年被冷落的書籍，從中提煉出書籍采集的方向；合理化的采集方案繼續(xù)延用，不合理的采集要進行科學化的數據分析，及時理清思路，盡可能做到書籍采集的合理化、科學化。
技術部門。在信息飛速發(fā)展的時代，作為圖書館負責信息網絡技術的部門，其肩上的重量顯得格外沉重。技術部門不但肩負著網絡技術的責任，當今也要肩負起圖書館所有數據的收集、存儲、挖掘及分析技術。數據挖掘及分析技術在技術部十分重要，技術部應將圖書館各部門所產生的相關數據進行長期性、系統(tǒng)性的收集和科學分析，并將研究數據的挖掘及分析作為當前和今后技術部研究及發(fā)展的方向，承擔起“數據監(jiān)護員”的角色，通過實踐為圖書館提供數據監(jiān)護操作技能及策略。注意將可獲得的數據及時進行收集，并通過收集數據使用案例，分析并總結用戶需求及使用規(guī)律，為數據監(jiān)護提供基礎資料。
學科部門。學科部門作為一個新興的部門，目前已在全國各高校圖書館廣泛推廣運用。學科館員的主要任務是派專人與對口院系或學科專業(yè)搭建合作、交流平臺，并利用圖書館信息檢索的技術優(yōu)勢，為研究者開展長期追蹤、收集、傳遞文獻信息的科技服務。當前大部分學科館員關注的是如何為院系教學提供良好的信息傳遞幫助，而忽略了在當前信息飛速發(fā)展的時代，科研與教學走向數字化的趨勢。學者所做的所有工作，包括教案、論文、實驗、畢業(yè)設計等等工作，基本上都是以電子信息的方式進行編輯、存儲的。雖然極大地方便了學者們的工作，但同時也面臨這些電子數據的丟失風險，一旦電子數據丟失，其損失的學術價值是不可估量的。為盡量避免這些事件的發(fā)生，學科部門可依托技術部門的支撐，利用數據挖掘技術，開展學者數據監(jiān)護服務，保存這些非紙質信息。這樣學科部門不僅為學者提供了科研信息的前沿追蹤，同時也提供了科學數據保存平臺；既為學者科研開辟道路，也為學者預防丟失科研數據提供保障，可謂雙保險。數據挖掘技術還可以幫助學科部通過數據挖掘、分析出讀者關注以及咨詢較多的問題，從中歸納出重點并分門別類，作為圖書館工作的重要依據。
三、結語。
數據挖掘技術在當今大數據時代，已成為一個相對成熟的學科，融入到社會的各行各業(yè)。利用數據挖掘技術對圖書館數據庫進行數據挖掘已經成為圖書館需要開展的一項重要工作。圖書館事業(yè)已全部進入電子信息化，由此產生的大量業(yè)務數據和信息資源是圖書館行業(yè)的一筆寶貴財富，它較真實地反映了讀者對圖書館事業(yè)運作以及提供的服務是否到位。因此，通過數據挖掘分析，能夠幫助圖書館管理者分析并發(fā)現現有管理的不足之處，通過已知的現象預測未來的發(fā)展趨勢。數據挖掘技術已成為今后圖書館事業(yè)保持競爭力的必備法寶。
參考文獻：
【1】顧倩.數據挖掘應用于高校圖書館個性化服務的探討[J].圖書館雜志,20xx,8:63-65.。
【2】王偉.基于數據挖掘的圖書館用戶行為分析與偏好研究情報科學,20xx,30(3):391-394.。
【3】楊海燕.大數據時代的圖書館服務淺析[J].圖書與情報。
【4】程蓮娟.美國高校圖書館數據監(jiān)護的實踐及其啟示[J].圖書館雜志,20xx,1(31):76-78.。
數據挖掘論文15
[摘要] 本文立足于web數據挖掘技術，從個性化網站的設計、crm中的應用和推薦系統(tǒng)中的應用三個角度，分析了電子商務中的web數據挖掘應用。
[關鍵詞] 電子商務 web 數據挖掘
電子商務改變了人們傳統(tǒng)的商務模式，同時，也改變了商家與顧客之間的關系�？蛻暨x擇余地的擴大使得他們更加關注商品的價值，而不象以前首先考慮品牌和地理因素。因此對銷售商而言盡可能的了解客戶的愛好、價值取向，才能在競爭中立于不敗之地。數據挖掘技術可以有效地幫助銷售商理解客戶行為，提高站點的效率。在電子商務網站的設計、客戶關系管理(crm)、網絡營銷等方面得到廣泛的應用。
一、數據挖掘在電子商務網站設計中的應用
數據挖掘可以得出諸如：什么客戶喜歡這個站點、客戶通過什么訪問路徑達成交易,以及客戶訪問站點的頻率等信息，從而優(yōu)化網站的結構提高網站的訪問量，吸引更多的客戶。對于改進網站設計、定制個性化頁面、判斷站點效率有著重要幫助。
利用web數據挖掘技術，個性化電子商務系統(tǒng)的實現過程包括信息采集、信息分析和個性化服務三個主要步驟：
1.信息采集。收集客戶個人信息是提供個性化服務的基礎。收集個人信息主要有兩種方式。第一種方式是通過客戶注冊來獲得，這種方式可以得到客戶的性別、出生日期、最高學歷、家庭收入、婚姻狀況、職業(yè)等；第二種是通過客戶在網站上的行為來判斷個人的興趣愛好等特點，從而獲得客戶個人信息。如果客戶經常瀏覽某類產品或相關廣告，我們就可以知道客戶對這類產品感興趣。Www.133229.CoM
2.信息分析。一個成功和完善的個性化電子商務網站應該能夠在對客戶透明的情況下，對客戶的資料、行為進行分析，并盡量不影響客戶的頁面處理時間，對于耗時較多的分析、分類處理應放在系統(tǒng)相對空閑和客戶退出網站等時間處理，減少客戶等待時間。信息分析過程如下:(1)將網站客戶群進行分類，然后按照客戶群興趣特點進行內容設計，并且將內容相應歸類;(2)定義客戶類別所對應的內容，即某類客戶最需要看到什么內容;(3)分析客戶的行為和登錄資料，判別客戶所屬的類別;(4)客戶瀏覽網站不同頁面時，以及提交購買定單時，修改相應行為資料。
3.個性化服務。根據客戶類別顯示相應的內容給客戶，達到個性化服務的目的。為了使分類更具有可信性和穩(wěn)定性，對注冊時間較長，瀏覽及購買行為相對穩(wěn)定的客戶優(yōu)先抽樣。
二、數據挖掘在crm中的應用
1.客戶的獲取。在大多數的商業(yè)領域中，業(yè)務發(fā)展的主要指標包括新客戶的獲取能力。企業(yè)的市場部門人員可以采用傳統(tǒng)的方法來發(fā)展新客戶，如開展大規(guī)模廣告活動；也可以根據所了解的目標客戶群，將他們分類，然后進行直銷活動。但是當數據量增大時，即使有豐富經驗的市場人員想要選擇出相關的人口調查屬性的篩選條件也會變得很困難，隨客戶數量不斷增長和每位客戶的細節(jié)因素增多，要得出這樣的行為模式的復雜度也同樣增大。而數據挖掘技術可以幫助完成潛在客戶的篩選工作。首先從一份潛在的客戶名單開始，列出可能對企業(yè)的產品或服務感興趣的消費者的信息，通過調查和處理對這些信息進行數據擴展，并和一些外部信息匹配，使之更適合數據挖掘分析。然后進行市場試驗活動，根據所需要預測的客戶行為在一定范圍內對客戶進行試驗，記錄下客戶的反饋，稱之為“反應行為模式”。剔除無反應行為和反應行為類別中重復的數據后，在確定細節(jié)粒度的基礎上，利用數據挖掘技術構建出n元反應行為預測模型。根據這個模型，可以將潛在的客戶排序，以便找出那些對企業(yè)的產品或服務最感興趣的客戶。
2.客戶的保持。隨著行業(yè)中的競爭愈來愈激烈和獲得一個新客戶的開支愈來愈大，保持原有客戶的工作也愈來愈有價值。在crm的實施中，企業(yè)通過預測，找出可能會流失的客戶，并分析出主要有哪些因素導致他們想要離開，在此基礎上，有針對性地挽留那些有離開傾向的客戶。
利用數據挖掘技術，可以通過挖掘大量的客戶信息來構建預測模型，較準確地找出易流失客戶群，并制定相應的方案，最大程度地保持住老客戶。數據挖掘技術中的決策樹技術能夠較好地應用在這一方面。
3.客戶的細分。細分是指將一個大的消費群體劃分為一個個細分群體的動作，同屬一個細分群的消費者彼此相似，而隸屬于不同細分群的消費者被視為不同的。通過crm的實施，將產生細分的客戶群，企業(yè)根據客戶提出的要求和實際所做的不斷地改善產品和服務，從而使企業(yè)不斷提高使該客戶群滿意的能力。
數據挖掘技術中的聚類分析技術能夠被運用來從客戶信息數據庫中發(fā)現不同的客戶群，并且用購買模式來刻畫不同客戶群的特征，達到細分客戶群的目的。根據客戶數據特點，一般可采用聚類技術中的k平均算法來進行劃分。其原理為將含原始客戶信息的.數據庫劃分成k個聚簇，然后采用一定的算法使得同一簇中的對象是“相似的”，而不同簇中的是“相異的”。
三、推薦系統(tǒng)中的數據挖掘技術
1.貝葉斯網絡。貝葉斯網絡技術利用訓練集創(chuàng)建相應的模型，模型用決策樹表示，節(jié)點和邊表示客戶信息。模型的建立可以離線進行，一般需要數小時或數天，得到的模型非常小，對模型的使用非�？�，這種方法適合客戶的興趣愛好變化比較慢的場合，推薦精度和最近鄰技術差不多。
2.關聯規(guī)則。關聯規(guī)則既可用來分析商品間的參考模式，也可以向客戶推薦商品，提高交叉銷售能力。關聯規(guī)則的發(fā)現可以離線進行，隨著商品數目的增加，規(guī)則的數量呈指數增加，但通過決策者對支持度和置信度的選擇，感興趣模式以及算法的選取，也可以高效實現。推薦精度比最近鄰技術略差。
3.聚類分析。該技術將具有相似愛好、購物興趣的客戶分配到相同的族中，聚類產生之后，根據該族中其他客戶對某商品的評價就可以得到系統(tǒng)對該商品的評價，聚類過程可以離線進行，聚類產生之后，性能比較好，但如果某客戶處于一個聚類的邊緣，則對該客戶的推薦精度比較低，推薦精度比最近鄰技術略差。
4.推薦系統(tǒng)要兼顧準確性和實時性。一個好的系統(tǒng)可能是多種方法和技術的結合，取長補短。譬如，可以把聚類分析作為最臨近算法的預處理，即通過聚類分析來減小候選集，最臨近算法就可以在一個較小的數據集合中進行，從而提高了實時性。
參考文獻:
[1]周彥暉:電子商務與web數據挖掘.計算機應用.20xx(5)
[2]董逸生:web挖掘研究綜述.計算機科學，20xx(11)
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