最新數(shù)據(jù)挖掘論文(匯總9篇)

范文為教學中作為模范的文章，也常常用來指寫作的模板。常常用于文秘寫作的參考，也可以作為演講材料編寫前的參考。寫范文的時候需要注意什么呢？有哪些格式需要注意呢？接下來小編就給大家介紹一下優(yōu)秀的范文該怎么寫，我們一起來看一看吧。

數(shù)據(jù)挖掘論文篇一

數(shù)據(jù)挖掘作為一種數(shù)據(jù)分析的方法，在現(xiàn)代社會的應(yīng)用越來越廣泛。因此，許多研究者致力于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的研究和應(yīng)用。其中，論文是數(shù)據(jù)挖掘研究最主要的成果之一。良好的數(shù)據(jù)挖掘論文可以促進數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)展和應(yīng)用，提高數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的效率和可靠性。因此，寫一篇優(yōu)秀的數(shù)據(jù)挖掘論文對于這個領(lǐng)域的研究人員來說至關(guān)重要。

第二段：講述數(shù)據(jù)挖掘論文的內(nèi)容需要注意的重點

在寫一篇數(shù)據(jù)挖掘論文時，需要注意幾個重點。首先，需要明確研究對象和研究目的，確定原始數(shù)據(jù)的來源和數(shù)據(jù)處理方法。其次，需要進行特征分析，挑選有效的特征進行數(shù)據(jù)挖掘。同時，在數(shù)據(jù)挖掘過程中需要使用合適的算法和模型，以取得優(yōu)秀的預(yù)測結(jié)果。最后，還需要對結(jié)果進行驗證和評價，以保證數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果的準確性和可靠性。

第三段：談?wù)撟约涸趯憯?shù)據(jù)挖掘論文過程中的體會

在我的研究過程中，我深刻地認識到了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的重要性和應(yīng)用價值。我需要詳細地了解數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)清洗、特征選擇和評估模型等方面的知識，學習基本的算法和模型，并靈活運用最新的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，以達到最好的預(yù)測結(jié)果。同時，我也注意到了不同論文之間的差異，不同研究的方向和方法不同，需要靈活變通和開創(chuàng)性思維，才能寫出優(yōu)秀的數(shù)據(jù)挖掘論文。

第四段：探討數(shù)據(jù)挖掘論文的審查標準和要求

數(shù)據(jù)挖掘的研究范圍和深度不斷擴大，論文審查機構(gòu)和專家對數(shù)據(jù)挖掘論文的要求也越來越高。好的數(shù)據(jù)挖掘論文需要有一定的貢獻和創(chuàng)新點，同時，還需要展示出數(shù)據(jù)挖掘算法、模型和數(shù)據(jù)特征選擇的能力，具有可操作性和穩(wěn)健性。此外，好的數(shù)據(jù)挖掘論文還需有清晰的圖表展示，數(shù)據(jù)的充分分析和結(jié)論的合理性，撰寫格式規(guī)范明確，語言流暢等特點。

第五段：總結(jié)論文寫作的經(jīng)驗和啟示

總之，在撰寫優(yōu)秀的數(shù)據(jù)挖掘論文時，應(yīng)該注重掌握所需的關(guān)鍵技術(shù)和知識，同時宏觀和微觀兩個方面的考慮都需要。特別注重特征選擇和數(shù)據(jù)模型的設(shè)計更是必不可少的。此外，要注意相關(guān)專業(yè)期刊的審查標準和要求，并且合理分配時間， 不斷完善整理論文。相信在不斷讀論文，自己不斷寫論文的過程中，每個人都可以不斷提高論文的質(zhì)量，為數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的發(fā)展和實踐做出重要貢獻。

數(shù)據(jù)挖掘論文篇二

[1]劉瑩。基于數(shù)據(jù)挖掘的商品銷售預(yù)測分析[j].科技通報。2014（07）

[2]姜曉娟，郭一娜。基于改進聚類的電信客戶流失預(yù)測分析[j].太原理工大學學報。2014（04）

[3]李欣海。隨機森林模型在分類與回歸分析中的應(yīng)用[j].應(yīng)用昆蟲學報。2013（04）

[4]朱志勇，徐長梅，劉志兵，胡晨剛。基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的客戶流失分析研究[j].計算機工程與科學。2013（03）

[5]翟健宏，李偉，葛瑞海，楊茹?；诰垲惻c貝葉斯分類器的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點分組算法及評價模型[j].電信科學。2013（02）

[6]王曼，施念，花琳琳，楊永利。成組刪除法和多重填補法對隨機缺失的二分類變量資料處理效果的比較[j].鄭州大學學報（醫(yī)學版）.2012（05）

[7]黃杰晟，曹永鋒。挖掘類改進決策樹[j].現(xiàn)代計算機（專業(yè)版）.2010（01）

[8]李凈，張范，張智江。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與電信客戶分析[j].信息通信技術(shù)。2009（05）

[9]武曉巖，李康?；虮磉_數(shù)據(jù)判別分析的隨機森林方法[j].中國衛(wèi)生統(tǒng)計。2006（06）

[10]張璐。論信息與企業(yè)競爭力[j].現(xiàn)代情報。2003（01）

[13]俞馳?；诰W(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘的客戶獲取系統(tǒng)研究[d].西安電子科技大學2009

[14]馮軍。數(shù)據(jù)挖掘在自動外呼系統(tǒng)中的應(yīng)用[d].北京郵電大學2009

[15]于寶華。基于數(shù)據(jù)挖掘的高考數(shù)據(jù)分析[d].天津大學2009

[16]王仁彥。數(shù)據(jù)挖掘與網(wǎng)站運營管理[d].華東師范大學2010

[19]賈治國。數(shù)據(jù)挖掘在高考填報志愿上的應(yīng)用[d].內(nèi)蒙古大學2005

[22]阮偉玲。面向生鮮農(nóng)產(chǎn)品溯源的基層數(shù)據(jù)庫建設(shè)[d].成都理工大學2015

[23]明慧。復(fù)合材料加工工藝數(shù)據(jù)庫構(gòu)建及數(shù)據(jù)集成[d].大連理工大學2014

[25]岳雪。基于海量數(shù)據(jù)挖掘關(guān)聯(lián)測度工具的設(shè)計[d].西安財經(jīng)學院2014

[28]張曉東。全序模塊模式下范式分解問題研究[d].哈爾濱理工大學2015

[30]王化楠。一種新的混合遺傳的基因聚類方法[d].大連理工大學2014

“大數(shù)據(jù)”到底有多大？根據(jù)研究機構(gòu)統(tǒng)計，僅在2011年，全球數(shù)據(jù)增量就達到了1.8zb(即1.8萬億gb)，相當于全世界每個人產(chǎn)生200gb以上的數(shù)據(jù)。這種增長趨勢仍在加速，據(jù)保守預(yù)計，接下來幾年中，數(shù)據(jù)將始終保持每年50%的增長速度。

縱觀人類歷史，每一次劃時代的變革都是以新工具的出現(xiàn)和應(yīng)用為標志的。蒸汽機把人們從農(nóng)業(yè)時代帶入了工業(yè)時代，計算機和互聯(lián)網(wǎng)把人們從工業(yè)時代帶入了信息時代，而如今大數(shù)據(jù)時代已經(jīng)到來，它源自信息時代，又是信息時代全方位的深化應(yīng)用與延伸。大數(shù)據(jù)時代的生產(chǎn)原材料是數(shù)據(jù)，生產(chǎn)工具則是大數(shù)據(jù)技術(shù)，是對信息時代所產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)的挖掘和分析，從而快速地獲取有價值信息的技術(shù)和應(yīng)用。

概括來講，大數(shù)據(jù)有三個特征，可總結(jié)歸納為“3v”，即量(volume)、類(variety)、時(velocity)。量，數(shù)據(jù)容量大，現(xiàn)在數(shù)據(jù)單位已經(jīng)躍升至zb級別。類，數(shù)據(jù)種類多，主要來自業(yè)務(wù)系統(tǒng)，例如社交網(wǎng)絡(luò)、電子商務(wù)和物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用。時，處理速度快，時效性要求高，從傳統(tǒng)的事務(wù)性數(shù)據(jù)到實時或準實時數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)挖掘，又稱為知識發(fā)現(xiàn)(knowledgediscovery)，是通過分析每個數(shù)據(jù)，從大量數(shù)據(jù)中尋找其規(guī)律的技術(shù)。知識發(fā)現(xiàn)過程通常由數(shù)據(jù)準備、規(guī)律尋找和規(guī)律表示3個階段組成。數(shù)據(jù)準備是從數(shù)據(jù)中心存儲的數(shù)據(jù)中選取所需數(shù)據(jù)并整合成用于數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)集；規(guī)律尋找是用某種方法將數(shù)據(jù)集所含規(guī)律找出來；規(guī)律表示則是盡可能以用戶可理解的方式(如可視化)將找出的規(guī)律表示出來。

“數(shù)據(jù)海量、信息缺乏”是相當多企業(yè)在數(shù)據(jù)大集中之后面臨的尷尬問題。目前，大多數(shù)事物型數(shù)據(jù)庫僅實現(xiàn)了數(shù)據(jù)錄入、查詢和統(tǒng)計等較低層次的功能，無法發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中存在的有用信息，更無法進一步通過數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)更高的價值。如果能夠?qū)@些數(shù)據(jù)進行分析，探尋其數(shù)據(jù)模式及特征，進而發(fā)現(xiàn)某個客戶、群體或組織的興趣和行為規(guī)律，專業(yè)人員就可以預(yù)測到未來可能發(fā)生的變化趨勢。這樣的數(shù)據(jù)挖掘過程，將極大拓展企業(yè)核心競爭力。例如，在網(wǎng)上購物時遇到的提示“瀏覽了該商品的人還瀏覽了如下商品”，就是在對大量的購買者“行為軌跡”數(shù)據(jù)進行記錄和挖掘分析的基礎(chǔ)上，捕捉總結(jié)購買者共性習慣行為，并針對性地利用每一次購買機會而推出的銷售策略。

隨著社會的進步和信息通信技術(shù)的發(fā)展，信息系統(tǒng)在各行業(yè)、各領(lǐng)域快速拓展。這些系統(tǒng)采集、處理、積累的數(shù)據(jù)越來越多，數(shù)據(jù)量增速越來越快，以至用“海量、爆炸性增長”等詞匯已無法形容數(shù)據(jù)的增長速度。

2011年5月，全球知名咨詢公司麥肯錫全球研究院發(fā)布了一份題為《大數(shù)據(jù)：創(chuàng)新、競爭和生產(chǎn)力的。下一個新領(lǐng)域》的報告。報告中指出，數(shù)據(jù)已經(jīng)滲透到每一個行業(yè)和業(yè)務(wù)職能領(lǐng)域，逐漸成為重要的生產(chǎn)因素；而人們對于大數(shù)據(jù)的運用預(yù)示著新一波生產(chǎn)率增長和消費者盈余浪潮的到來。2012年3月29日，美國政府在白宮網(wǎng)站上發(fā)布了《大數(shù)據(jù)研究和發(fā)展倡議》，表示將投資2億美元啟動“大數(shù)據(jù)研究和發(fā)展計劃”，增強從大數(shù)據(jù)中分析萃取信息的能力。

在電力行業(yè)，堅強智能電網(wǎng)的迅速發(fā)展使信息通信技術(shù)正以前所未有的廣度、深度與電網(wǎng)生產(chǎn)、企業(yè)管理快速融合，信息通信系統(tǒng)已經(jīng)成為智能電網(wǎng)的“中樞神經(jīng)”，支撐新一代電網(wǎng)生產(chǎn)和管理發(fā)展。目前，國家電網(wǎng)公司已初步建成了國內(nèi)領(lǐng)先、國際一流的信息集成平臺。隨著三地集中式數(shù)據(jù)中心的陸續(xù)投運，一級部署業(yè)務(wù)應(yīng)用范圍的拓展，結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中心的上線運行，電網(wǎng)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)從總量和種類上都已初具規(guī)模。隨著后續(xù)智能電表的逐步普及，電網(wǎng)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)將從時效性層面進一步豐富和拓展。大數(shù)據(jù)的“量類時”特性，已在海量、實時的電網(wǎng)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中進一步凸顯，電力大數(shù)據(jù)分析迫在眉睫。

當前，電網(wǎng)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)大致分為三類：一是電力企業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)，如發(fā)電量、電壓穩(wěn)定性等方面的數(shù)據(jù)；二是電力企業(yè)運營數(shù)據(jù)，如交易電價、售電量、用電客戶等方面的數(shù)據(jù)；三是電力企業(yè)管理數(shù)據(jù)，如erp、一體化平臺、協(xié)同辦公等方面的數(shù)據(jù)。如能充分利用這些基于電網(wǎng)實際的數(shù)據(jù)，對其進行深入分析，便可以提供大量的高附加值服務(wù)。這些增值服務(wù)將有利于電網(wǎng)安全檢測與控制(包括大災(zāi)難預(yù)警與處理、供電與電力調(diào)度決策支持和更準確的用電量預(yù)測)，客戶用電行為分析與客戶細分，電力企業(yè)精細化運營管理等等，實現(xiàn)更科學的需求側(cè)管理。

例如，在電力營銷環(huán)節(jié)，針對“大營銷”體系建設(shè)，以客戶和市場為導(dǎo)向，省級集中的95598客戶服務(wù)、計量檢定配送業(yè)務(wù)屬地化管理的營銷管理體系和24小時面向客戶的營銷服務(wù)系統(tǒng)，可通過數(shù)據(jù)分析改善服務(wù)模式，提高營銷能力和服務(wù)質(zhì)量；以分析型數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，優(yōu)化現(xiàn)有營銷組織模式，科學配置計量、收費和服務(wù)資源，構(gòu)建營銷稽查數(shù)據(jù)監(jiān)控分析模型；建立各種針對營銷的系統(tǒng)性算法模型庫，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中存在的隱藏關(guān)系，為各級決策者提供多維的、直觀的、全面的、深入的分析預(yù)測性數(shù)據(jù)，進而主動把握市場動態(tài)，采取適當?shù)臓I銷策略，獲得更大的企業(yè)效益，更好地服務(wù)于社會和經(jīng)濟發(fā)展。此外，還可以考慮在電力生產(chǎn)環(huán)節(jié)，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，在線計算輸送功率極限，并考慮電壓等因素對功率極限的影響，從而合理設(shè)置系統(tǒng)輸出功率，有效平衡系統(tǒng)的安全性和經(jīng)濟性。

公司具備非常好的從數(shù)據(jù)運維角度實現(xiàn)更大程度信息、知識發(fā)現(xiàn)的條件和基礎(chǔ)，完全可以立足數(shù)據(jù)運維服務(wù)，創(chuàng)造數(shù)據(jù)增值價值，提供并衍生多種服務(wù)。以數(shù)據(jù)中心為紐帶，新型數(shù)據(jù)運維的成果將有可能作為一種新的消費形態(tài)與交付方式，給客戶帶來全新的使用體驗，打破傳統(tǒng)業(yè)務(wù)系統(tǒng)間各自為陣的局面，進一步推動電網(wǎng)生產(chǎn)和企業(yè)管理，從數(shù)據(jù)運維角度對企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營、管理以及堅強智能電網(wǎng)建設(shè)提供更有力、更長遠、更深入的支撐。

這個問題太籠統(tǒng)，基本上算法和應(yīng)用是兩個人來做的，可能是數(shù)據(jù)挖掘職位。做算法的比較少，也比較高級。

其實所謂做算法大多數(shù)時候都不是設(shè)計新的算法(這個可以寫論文了)，更多的是技術(shù)選型，特征工程抽取，最多是實現(xiàn)一些已經(jīng)有論文但是還沒有開源模塊的算法等，還是要求扎實的算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)功底，以及豐富的分布式計算的知識的，以及不錯的英文閱讀和寫作能力。但即使是這樣也是百里挑一的，很難找到。

絕大讀書數(shù)據(jù)挖掘崗位都是做應(yīng)用，數(shù)據(jù)清洗，用現(xiàn)成的庫建模，如果你自己不往算法或者架構(gòu)方面繼續(xù)提升，和其他的開發(fā)崗位的性質(zhì)基本沒什么不同，只要會編程都是很容易入門的。

實際情況不太清楚，由于數(shù)據(jù)挖掘和大數(shù)據(jù)這個概念太火了，肯定到處都有人招聘響應(yīng)的崗位，但是二線城市可能僅僅是停留在概念上，很多實際的工作并沒有接觸到足夠大的數(shù)據(jù)，都是生搬硬套框架(從我面試的人的工作經(jīng)驗上看即使是在北上廣深這種情況也比較多見)。

只是在北上廣深，可能接觸到大數(shù)據(jù)的機會多一些。而且做數(shù)據(jù)挖掘現(xiàn)在熱點的技術(shù)比如python，spark，scala，r這些技術(shù)除了在一線城市之外基本上沒有足夠的市場(因為會的人太少了，二線城市的公司找不到掌握這些技術(shù)的人，不招也沒人學)。

所以我推測二線城市最多的還是用java+hadoop，或者用java寫一些spark程序。北上廣深和二線城市程序員比待遇是欺負人，就不討論了。

和傳統(tǒng)的前后端程序員相比，最主要的去別就是對編程水平的要求。從我招聘的情況來看，做數(shù)據(jù)挖掘的人編程水平要求可以降低一個檔次，甚至都不用掌握面向?qū)ο蟆?/p>

但是要求技術(shù)全面，編程、sql，linux，正則表達式，hadoop，spark，爬蟲，機器學習模型等技術(shù)都要掌握一些。前后端可能是要求精深，數(shù)據(jù)挖掘更強調(diào)廣博，有架構(gòu)能力更好。

打基礎(chǔ)是最重要的，學習一門數(shù)據(jù)挖掘常用的語言，比如python，scala，r;學習足夠的linux經(jīng)驗，能夠通過awk，grep等linux命令快速的處理文本文件。掌握sql，mysql或者postgresql都是比較常用的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，搞數(shù)據(jù)的別跟我說不會用數(shù)據(jù)庫。

補充的一些技能，比如nosql的使用，elasticsearch的使用，分詞(jieba等模塊的使用)，算法的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的知識。

我覺得應(yīng)當學習，首先hadoop和hive很簡單(如果你用aws的話你可以開一臺emr，上面直接就有hadoop和hive，可以直接從使用學起)。

我覺得如果不折騰安裝和部署，還有l(wèi)inux和mysql的經(jīng)驗，只要半天到一天就能熟悉hadoop和hive的使用(當然你得有l(wèi)inux和mysql的基礎(chǔ)，如果沒有就先老老實實的學linux和mysql，這兩個都可以在自己的pc上安裝，自己折騰)。

spark對很多人來說才是需要學習的，如果你有java經(jīng)驗大可以從java入門。如果沒有那么還是建議從scala入門，但是實際上如果沒有java經(jīng)驗，scala入門也會有一定難度，但是可以慢慢補。

所以總的來說spark才足夠難，以至于需要學習。

如果上面任何一個問題的答案是no，我都不建議直接轉(zhuǎn)行或者申請高級的數(shù)據(jù)挖掘職位(因為你很難找到一個正經(jīng)的數(shù)據(jù)挖掘崗位，頂多是一些打擦邊球的崗位，無論是實際干的工作還是未來的成長可能對你的幫助都不大)。

無論你現(xiàn)在是學生還是已經(jīng)再做一些前段后端、運維之類的工作你都有足夠的時間補齊這些基礎(chǔ)知識。

補齊了這些知識之后，第一件事就是了解大數(shù)據(jù)生態(tài)，hadoop生態(tài)圈，spark生態(tài)圈，機器學習，深度學習(后兩者需要高等數(shù)學和線性代數(shù)基礎(chǔ)，如果你的大學專業(yè)學這些不要混)。

數(shù)據(jù)挖掘論文篇三

數(shù)據(jù)挖掘是用于發(fā)現(xiàn)隱藏于大量數(shù)據(jù)中的有用信息的過程。在現(xiàn)代商業(yè)中，數(shù)據(jù)挖掘已經(jīng)成為了決策制定中不可或缺的工具。對于學習數(shù)據(jù)挖掘的人來說，寫論文是一個很好的鍛煉機會。本文將介紹我在撰寫數(shù)據(jù)挖掘論文過程中得到的心得和體會。

一、數(shù)據(jù)收集和準備

在進行數(shù)據(jù)挖掘和撰寫論文之前，首先需要進行數(shù)據(jù)收集和準備。這個過程非常費時間和精力。它需要你花費大量的時間研究和了解你想要分析的數(shù)據(jù)，并且要確保其質(zhì)量和可靠性。當你收集到充足的數(shù)據(jù)后，你需要對其進行清洗和加工，以確保它符合你的研究和分析要求。

二、尋找合適的算法

對于不同的數(shù)據(jù)類型和研究目的，使用不同的算法是非常必要的。在進行數(shù)據(jù)分析前，我們需要先研究和了解有哪些算法可以使用，并確定哪個算法最適合你的數(shù)據(jù)和問題。此外，認真閱讀一些經(jīng)典的數(shù)據(jù)挖掘論文，了解如何使用不同類型的算法來處理和分析數(shù)據(jù)，對于指導(dǎo)你的研究和撰寫論文有很大的幫助。

三、數(shù)據(jù)可視化

數(shù)據(jù)可視化是通過圖表、示意圖和圖像等方式將數(shù)據(jù)表達出來。它可以使得復(fù)雜的數(shù)據(jù)變得更加容易理解和使用。當你分析完你的數(shù)據(jù)后，你需要進行可視化操作，以幫助你更好地理解和展示數(shù)據(jù)。此外，數(shù)據(jù)可視化還能使你的論文更加引人注目，視覺效果更加優(yōu)美。

四、語言表達

語言表達能力在論文寫作中是至關(guān)重要的。你需要清晰而有條理地表達你的研究思路和分析結(jié)果，并將其用通俗易懂的語言表現(xiàn)出來。此外，精確的描述和清晰的句子結(jié)構(gòu)有助于閱讀者理解你的思考過程。

五、多次修改和校對

寫作是一個不斷完善和改進的過程。你需要對論文進行多次修改和校對，以確保你的研究思路和結(jié)果清晰明了，沒有錯別字和語法錯誤。此外，還需要注意引用來源的正確性和格式的一致性。

數(shù)據(jù)挖掘論文撰寫是一個需要良好耐心和細心的工作。在整個過程中，我們需要持續(xù)學習和完善自己，才能寫出高質(zhì)量、有科學價值的論文。對于近期對數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域有深入接觸的讀者來說，我們要虛心學習，勤奮鉆研，不斷提高自己的寫作技巧。

數(shù)據(jù)挖掘論文篇四

[1]劉瑩?；跀?shù)據(jù)挖掘的商品銷售預(yù)測分析[j].科技通報。20xx(07)

[2]姜曉娟，郭一娜。基于改進聚類的電信客戶流失預(yù)測分析[j].太原理工大學學報。20xx(04)

[3]李欣海。隨機森林模型在分類與回歸分析中的應(yīng)用[j].應(yīng)用昆蟲學報。20xx(04)

[4]朱志勇，徐長梅，劉志兵，胡晨剛。基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的客戶流失分析研究[j].計算機工程與科學。20xx(03)

[5]翟健宏，李偉，葛瑞海，楊茹?；诰垲惻c貝葉斯分類器的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點分組算法及評價模型[j].電信科學。20xx(02)

[6]王曼，施念，花琳琳，楊永利。成組刪除法和多重填補法對隨機缺失的二分類變量資料處理效果的比較[j].鄭州大學學報(醫(yī)學版).20xx(05)

[7]黃杰晟，曹永鋒。挖掘類改進決策樹[j].現(xiàn)代計算機(專業(yè)版).20xx(01)

[8]李凈，張范，張智江。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與電信客戶分析[j].信息通信技術(shù)。20xx(05)

[9]武曉巖，李康?；虮磉_數(shù)據(jù)判別分析的隨機森林方法[j].中國衛(wèi)生統(tǒng)計。20xx(06)

[10]張璐。論信息與企業(yè)競爭力[j].現(xiàn)代情報。20xx(01)

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數(shù)據(jù)挖掘論文篇五

摘要：大數(shù)據(jù)和智游都是當下的熱點， 沒有大數(shù)據(jù)的智游無從談“智慧”， 數(shù)據(jù)挖掘是大數(shù)據(jù)應(yīng)用于智游的核心， 文章探究了在智游應(yīng)用中， 目前大數(shù)據(jù)挖掘存在的幾個問題。

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

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

2011年， 我國提出用十年時間基本實現(xiàn)智游的目標[3]， 過去幾年， 國家旅游局的相關(guān)動作均為了實現(xiàn)這一目標。但是， 在借助大數(shù)據(jù)推動智游的可持續(xù)性發(fā)展中， 大數(shù)據(jù)所產(chǎn)生的價值卻亟待提高， 原因之一就是在收集、儲存了大量數(shù)據(jù)后， 對它們深入挖掘不夠， 沒有發(fā)掘出數(shù)據(jù)更多的價值。

智游的發(fā)展離不開移動網(wǎng)絡(luò)、物聯(lián)網(wǎng)、云平臺。隨著大數(shù)據(jù)的不斷發(fā)展， 國內(nèi)許多景區(qū)已經(jīng)實現(xiàn)wi-fi覆蓋， 部分景區(qū)也已實現(xiàn)人與人、人與物、人與景點之間的實時互動， 多省市已建有旅游產(chǎn)業(yè)監(jiān)測平臺或旅游大數(shù)據(jù)中心以及數(shù)據(jù)可視化平臺， 從中進行數(shù)據(jù)統(tǒng)計、行為分析、監(jiān)控預(yù)警、服務(wù)質(zhì)量監(jiān)督等。通過這些平臺， 已基本能掌握跟游客和景點相關(guān)的數(shù)據(jù)， 可以實現(xiàn)更好旅游監(jiān)控、產(chǎn)業(yè)宏觀監(jiān)控， 對該地的旅游管理和推廣都能發(fā)揮重要作用。

但從智慧化的發(fā)展來看， 我國的信息化建設(shè)還需加強。雖然通訊網(wǎng)絡(luò)已基本能保證， 但是大部分景區(qū)還無法實現(xiàn)對景區(qū)全面、透徹、及時的感知， 更為困難的是對平臺的建設(shè)。在數(shù)據(jù)共享平臺的建設(shè)上， 除了必備的硬件設(shè)施， 大數(shù)據(jù)實驗平臺還涉及大量部門， 如政府管理部門、氣象部門、交通、電子商務(wù)、旅行社、旅游網(wǎng)站等。如此多的部門相關(guān)聯(lián)， 要想建立一個完整全面的大數(shù)據(jù)實驗平臺， 難度可想而知。

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

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

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

大數(shù)據(jù)背景下的智游離不開人才的創(chuàng)新活動及技術(shù)支持， 然而與專業(yè)相銜接的大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)未能及時跟上行業(yè)需求， 加之創(chuàng)新型人才的外流， 以及數(shù)據(jù)統(tǒng)計未來3~5年大數(shù)據(jù)行業(yè)將面臨全球性的人才荒， 國內(nèi)智游的構(gòu)建還缺乏大量人才。

在信息化建設(shè)上， 加大政府投入， 加強基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)， 整合結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)， 抓取非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)， 打通各數(shù)據(jù)壁壘， 建設(shè)旅游大數(shù)據(jù)實驗平臺；在挖掘方法上， 對旅游大數(shù)據(jù)實時性數(shù)據(jù)的挖掘應(yīng)該被放在重要位置；在數(shù)據(jù)安全上， 從加強大數(shù)據(jù)安全立法、監(jiān)管執(zhí)法及強化技術(shù)手段建設(shè)等幾個方面著手， 提升大數(shù)據(jù)環(huán)境下數(shù)據(jù)安全保護水平。加強人才的培養(yǎng)與引進， 加強產(chǎn)學研合作， 培養(yǎng)智游大數(shù)據(jù)人才。

參考文獻

數(shù)據(jù)挖掘論文篇六

在電子商務(wù)中運用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，對服務(wù)器上的日志數(shù)據(jù)、用戶信息和訪問鏈接信息進行數(shù)據(jù)挖掘，有效了解客戶的購買欲望，從而調(diào)整電子商務(wù)平臺，最終實現(xiàn)利益更大化。本文旨在了解電子商務(wù)中的數(shù)據(jù)源有哪些，發(fā)掘數(shù)據(jù)挖掘在電子商務(wù)中的具體作用，從而為數(shù)據(jù)挖掘的具體設(shè)計奠定基礎(chǔ)。

一、電子商務(wù)中數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)源

1.服務(wù)器日志數(shù)據(jù)客戶在訪問網(wǎng)站時，就會在服務(wù)器上產(chǎn)生相應(yīng)的服務(wù)器數(shù)據(jù)，這些文件主要是日志文件。而日志文件又可分為ser-vicelogs、errorlogs、cookielogs。其中servicelogs文件格式是最常用的標準公用日志文件格式，也是標準組合日志文件格式。標準公用日志文件的格式存儲關(guān)于客戶連接的物理信息。標準組合日志文件格式主要包含關(guān)于日志文件元信息的指令，如版本號，會話監(jiān)控開始和結(jié)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，是服務(wù)器為了自動追蹤網(wǎng)站訪問者，為單個客戶瀏覽器生成日志[1]。

2.客戶登記信息

客戶登記信息是指客戶通過web頁輸入的、并提交給服務(wù)器的相關(guān)用戶信息，這些信息通常是關(guān)于用戶的常用特征。

在web的數(shù)據(jù)挖掘中，客戶登記信息需要和訪問日志集成，以提高數(shù)據(jù)挖掘的準確度，使之能更進一步的了解客戶。

頁面的超級鏈接

輔之以監(jiān)視所有到達服務(wù)器的數(shù)據(jù)，提取其中的http請求信息。此部分數(shù)據(jù)主要來自瀏覽者的點擊流，用于考察用戶的行為表現(xiàn)。網(wǎng)絡(luò)底層信息監(jiān)聽過濾指監(jiān)聽整個網(wǎng)絡(luò)的所有信息流量，并根據(jù)信息源主機、目標主機、服務(wù)協(xié)議端口等信息過濾掉垃圾數(shù)據(jù)，然后進行進一步的處理，如關(guān)鍵字的搜索等，最終將用戶感興趣的數(shù)據(jù)發(fā)送到給定的數(shù)據(jù)接受程序存儲到數(shù)據(jù)庫中進行分析統(tǒng)計。

二、web數(shù)據(jù)挖掘在電子商務(wù)中的應(yīng)用通過對數(shù)據(jù)源的原始積累、仔細分析，再利用數(shù)據(jù)發(fā)掘技術(shù)，最終達到為企業(yè)為用戶服務(wù)的目的，而這些服務(wù)主要有以下幾種。

1.改進站點設(shè)計，提高客戶訪問的興趣對客戶來說，傳統(tǒng)客戶與銷售商之間的空間距離在電子商務(wù)中已經(jīng)不存在了，在internet上，每一個銷售商對于客戶來說都是一樣的，那么如何使客戶在自己的銷售站點上駐留更長的時間，對銷售商來說將是一個挑戰(zhàn)。為了使客戶在自己的網(wǎng)站上駐留更長的時間，就應(yīng)該對客戶的訪問信息進行挖掘，通過挖掘就能知道客戶的瀏覽行為，從而了解客戶的興趣及需求所在，并根據(jù)需求動態(tài)地調(diào)整頁面，向客戶展示一個特殊的頁面，提供特有的一些商品信息和廣告，以使客戶能繼續(xù)保持對訪問站點的興趣。

2.發(fā)現(xiàn)潛在客戶

在對web的客戶訪問信息的挖掘中，利用分類技術(shù)可以在internet上找到未來的潛在客戶。獲得這些潛在的客戶通常的市場策略是：先對已經(jīng)存在的訪問者進行分類。對于一個新的訪問者，通過在web上的分類發(fā)現(xiàn)，識別出這個客戶與已經(jīng)分類的老客戶的一些公共的描述，從而對這個新客戶進行正確的歸類。然后從它所屬類判斷這個新客戶是否為潛在的購買者，決定是否要把這個新客戶作為潛在的客戶來對待。

客戶的類型確定后，就可以對客戶動態(tài)地展示web頁面，頁面的內(nèi)容取決于客戶與銷售商提供的產(chǎn)品和服務(wù)之間的關(guān)聯(lián)。

對于一個新的客戶，如果花了一段時間瀏覽市場站點，就可以把此客戶作為潛在的客戶并向這個客戶展示一些特殊的頁面內(nèi)容。

3.個性化服務(wù)

根據(jù)網(wǎng)站用戶的訪問情況，為用戶提供個性化信息服務(wù)，這是許多互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用，尤其是互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)或電子商務(wù)(網(wǎng)站)所追求的目標。根據(jù)用戶的訪問行為和檔案向使用者進行動態(tài)的推薦，對許多應(yīng)用都有很大的吸引力。web日志挖掘是一個能夠出色地完成這個目標的方式。通過web數(shù)據(jù)挖掘，可以理解訪問者的動態(tài)行為，據(jù)此優(yōu)化電子商務(wù)網(wǎng)站的經(jīng)營模式。通過把所掌握的大量客戶分成不同的類，對不同類的客戶提供個性化服務(wù)來提高客戶的滿意度，從而保住老客戶；通過對具有相似瀏覽行為的客戶進行分組，提取組中客戶的共同特征，從而實現(xiàn)客戶的聚類，這可以幫助電子商務(wù)企業(yè)更好地了解客戶的興趣、消費習慣和消費傾向，預(yù)測他們的需求，有針對性地向他們推薦特定的商品并實現(xiàn)交叉銷售，可以提高交易成功率和交易量，提高營銷效果。

例如全球最大中文購物網(wǎng)站淘寶網(wǎng)。當你購買一件商品后，淘寶網(wǎng)會自動提示你“購買過此商品的人也購買過……”類似的信息，這就是個性化服務(wù)的代表。

4.交易評價

現(xiàn)在幾乎每一個電子商務(wù)網(wǎng)站都增加了交易評價功能，交易評價功能主要就是為了降低交易中的信息不對稱問題。

電子商務(wù)交易平臺設(shè)計了在線信譽評價系統(tǒng)，對買賣雙方的交易歷史及其評價進行記錄。在聲譽效應(yīng)的影響下，賣家也更加重視買家的交易滿意度，并且也形成了為獲取好評減少差評而提高服務(wù)質(zhì)量的良好風氣。交易中的不滿意（或者成為糾紛）是產(chǎn)生非好評（包括中評和差評）的直接原因。那么，交易中一般會產(chǎn)生哪些交易糾紛，這些交易糾紛的存在會如何影響交易評價結(jié)果，這些問題的解決對賣家的經(jīng)營具有重要的指導(dǎo)價值。

總結(jié)

數(shù)據(jù)挖掘是當今世界研究的熱門領(lǐng)域，其研究具有廣闊的應(yīng)用前景和巨大的現(xiàn)實意義。借助數(shù)據(jù)挖掘可以改進企業(yè)的電子商務(wù)平臺，增加企業(yè)的經(jīng)營業(yè)績，拓寬企業(yè)的經(jīng)營思路，最終提高企業(yè)的競爭力。

參考文獻：

數(shù)據(jù)挖掘論文篇七

由于信息技術(shù)的迅速發(fā)展，現(xiàn)代的檔案管理模式與過去相比，也有了很大的變化，也讓如今的檔案管理模式有了新的挑戰(zhàn)。讓人們對信息即時、大量地獲取是目前檔案管理工作和檔案管理系統(tǒng)急切需要解決的問題。

（一）數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。數(shù)據(jù)挖掘是指從大量的、不規(guī)則、亂序的數(shù)據(jù)中，進行分析歸納，得到隱藏的，未知的，但同時又含有較大價值的信息和知識。它主要對確定目標的有關(guān)信息，使用自動化和統(tǒng)計學等方法對信息進行預(yù)測、偏差分析和關(guān)聯(lián)分析等，從而得到合理的結(jié)論。在檔案管理中使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，能夠充分地發(fā)揮檔案管理的作用，從而達到良好的檔案管理工作效果。（二）數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析的方法是多種多樣的，其主要方法有以下幾種：1.關(guān)聯(lián)分析。指從已經(jīng)知道的信息數(shù)據(jù)中，找到多次展現(xiàn)的信息數(shù)據(jù)，由信息的說明特征，從而得到具有相同屬性的事物特征。2.分類分析。利用信息數(shù)據(jù)的特征，歸納總結(jié)相關(guān)信息數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫，建立所需要的數(shù)據(jù)模型，從而來識別一些未知的信息數(shù)據(jù)。3.聚類分析。通過在確定的數(shù)據(jù)中，找尋信息的價值聯(lián)系，得到相應(yīng)的管理方案。4.序列分析。通過分析信息的前后因果關(guān)系，從而判斷信息之間可能出現(xiàn)的聯(lián)系。

在進行現(xiàn)代檔案信息處理時，傳統(tǒng)的檔案管理方法已經(jīng)不能滿足其管理的要求，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在這方面確有著顯著的優(yōu)勢。首先，檔案是較為重要的信息記錄，甚至有些檔案的重要性大到無價，因此對于此類的珍貴檔案，相關(guān)的檔案管理人員也是希望檔案本身及其價值一直保持下去。不過越是珍貴的檔案，其使用率自然也就越高，所以其安全性就很難得到保障，在檔案管理中運用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，可以讓檔案的信息數(shù)據(jù)得到分析統(tǒng)計，歸納總結(jié)，不必次次實物查閱，這樣就極大地提升了檔案相關(guān)內(nèi)容的安全性，降低檔案的磨損率。并且可以對私密檔案進行加密，進行授權(quán)查閱，進一步提高檔案信息的安全性。其次，對檔案進行鑒定與甄別，這也是檔案工作中較困難的過程，過去做好這方面的工作主要依靠管理檔案管理員自己的能力和水平，主觀上的因素影響很大，但是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以及時對檔案進行編碼和收集，對檔案進行數(shù)字化的管理和規(guī)劃，解放人力資源，提升檔案利用的服務(wù)水平。第三，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以減少檔案的收集和保管成本，根據(jù)檔案的特點和規(guī)律建立的數(shù)據(jù)模型能為之后的工作人員建立一種標準，提升了檔案的鑒定效率。

（一）檔案信息的收集。在實施檔案管理工作時，首先需要對檔案信息數(shù)據(jù)的收集?？梢赃\用相關(guān)檔案數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)資料，進行科學的分析，制定科學的說明方案，對確定的數(shù)據(jù)集合類型和一些相關(guān)概念的模型進行科學說明，利用這些數(shù)據(jù)說明，建立準確的數(shù)據(jù)模型，并以此數(shù)據(jù)模型作為標準，為檔案信息的快速分類以及整合奠定基礎(chǔ)。例如，在體育局的相關(guān)網(wǎng)站上提供問卷，利用問卷來得到的所需要的信息數(shù)據(jù)，導(dǎo)入數(shù)據(jù)庫中，讓數(shù)據(jù)庫模型中保有使用者的相關(guān)個人信息，通過對使用者的信息數(shù)據(jù)進行說明，從而判斷使用者可能的類型，提升服務(wù)的準確性。因此，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)為檔案信息的迅速有效收集，為檔案分類以及后續(xù)工作的順利展開，提供了有利條件，為個性化服務(wù)的實現(xiàn)提供了保證。（二）檔案信息的分類。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)具有的屬性分析能力，可以將數(shù)據(jù)庫中的信息進行分門別類，將信息的對象通過不同的特征，規(guī)劃為不同的分類。將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)運用到檔案管理中時，可以簡單快速地找到想要的檔案數(shù)據(jù)，能根據(jù)數(shù)據(jù)中使用者的相關(guān)數(shù)據(jù)，找尋使用者在數(shù)據(jù)庫中的信息，使用數(shù)據(jù)模型的分析能力，分析出使用者的相關(guān)特征。利如，在使用者上網(wǎng)使用網(wǎng)址時，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以充分利用使用者的搜索數(shù)據(jù)以及網(wǎng)站的訪問記錄，自動保存用戶的搜索信息、搜索內(nèi)容、下載次數(shù)、時間等，得到用戶的偏好和特征，對用戶可能存在的需求進行預(yù)測和分類，更加迅速和準確的，為用戶提供個性化的服務(wù)。（三）檔案信息的整合。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以對新舊檔案的信息進行整合處理，可以較為簡單地將“死檔案”整合形成為“活檔案”，提供良好的檔案信息和有效的檔案管理。例如，對于企事業(yè)單位而言，培訓(xùn)新員工的成本往往比聘請老員工的成本要高出很多。對老員工的檔案信息情況進行全體整合，使檔案資源充分發(fā)揮作用，將檔案數(shù)據(jù)進行總結(jié)和規(guī)劃，根據(jù)數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系確定老員工流失的原因，然后建立清晰、明白的數(shù)據(jù)庫，這樣可以防止人才流失，也能大大提高檔案管理的效率。

綜上所述，在這個信息技術(shù)迅速跳躍發(fā)展的時代，將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)運用到檔案管理工作中是時代發(fā)展的需求與必然結(jié)果。利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，可以使檔案管理工作的效率大大提升，不僅減少了搜索檔案信息的時間，節(jié)省人力物力，避免資源的浪費，還能幫助用戶在海量的信息數(shù)據(jù)中，快速找到所需的檔案數(shù)據(jù)信息。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的運用，使靜態(tài)的檔案信息變成了可以“主動”為企事業(yè)單位的發(fā)展，提供有效的個性化服務(wù)的檔案管家，推動了社會的快速發(fā)展。

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數(shù)據(jù)挖掘論文篇八

隨著會計現(xiàn)代化的發(fā)展，會計越來越多的運用計算機技術(shù)的拓展。

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

常用的數(shù)據(jù)挖掘方法主要有決策樹(decisiontree)、遺傳算法(geneticalgorithms)、關(guān)聯(lián)分析(associationanalysis).聚類分析(c~smranalysis)、序列模式分析(sequentialpattern)以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(neuralnetworks)等。

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

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

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

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

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

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

險

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

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

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

投資決策分析本身就是一個非常復(fù)雜的過程，往往要借助一些工具和模型。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)提供了有效的工具。從公司的財務(wù)報告、宏觀的經(jīng)濟環(huán)境以及行業(yè)基本狀況等大量的數(shù)據(jù)資料中挖掘出與決策相關(guān)的實質(zhì)性的信息，保證投資決策的正確性和有效性。如利用時間序列分析模型預(yù)測股票價格進行投資；用聯(lián)機分析處理技術(shù)分析公司的信用等級，以預(yù)防投資風險等。

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

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

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

數(shù)據(jù)挖掘論文篇九

1.1數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)概述

發(fā)現(xiàn)的是用戶感興趣的知識；發(fā)現(xiàn)的知識應(yīng)當能夠被接受、理解和運用。也就是發(fā)現(xiàn)全部相對的知識，是具有特定前提與條件，面向既定領(lǐng)域的，同時還容易被用戶接受。數(shù)據(jù)挖掘?qū)儆谝环N新型的商業(yè)信息處理技術(shù)，其特點為抽取、轉(zhuǎn)化、分析商業(yè)數(shù)據(jù)庫中的大規(guī)模業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，從中獲得有價值的商業(yè)數(shù)據(jù)。簡單來說，其實數(shù)據(jù)挖掘是一種對數(shù)據(jù)進行深入分析的方法。因此，可以描述數(shù)據(jù)挖掘為：根據(jù)企業(yè)設(shè)定的工作目標，探索與分析企業(yè)大量數(shù)據(jù)，充分揭示隱藏的、未知的規(guī)律性，并且將其轉(zhuǎn)變?yōu)榭茖W的方法。數(shù)據(jù)挖掘發(fā)現(xiàn)的最常見知識包括：

1.1.1廣義知識體現(xiàn)相同事物共同性質(zhì)的知識，是指類別特點的概括描述知識。按照數(shù)據(jù)的微觀特點對其表征的、具有普遍性的、極高概念層次的知識積極發(fā)現(xiàn)，是對數(shù)據(jù)的高度精煉與抽象。發(fā)現(xiàn)廣義知識的方法與技術(shù)有很多，例如數(shù)據(jù)立方體和歸約等。

1.1.2關(guān)聯(lián)知識體現(xiàn)一個事件與其他事件之間形成的關(guān)聯(lián)知識。假如兩項或者更多項之間形成關(guān)聯(lián)，則其中一項的屬性數(shù)值就能夠借助其他屬性數(shù)值實行預(yù)測。

1.1.3分類知識體現(xiàn)相同事物共同特點的屬性知識與不同事物之間差異特點知識。

1.2數(shù)據(jù)挖掘過程

1.2.1明確業(yè)務(wù)對象對業(yè)務(wù)問題清楚定義，了解數(shù)據(jù)挖掘的第一步是數(shù)據(jù)挖掘目的。挖掘結(jié)果是無法預(yù)測的，但是研究的問題是可預(yù)見的，僅為了數(shù)據(jù)挖掘而數(shù)據(jù)挖掘一般會體現(xiàn)出盲目性，通常也不會獲得成功?；谟脩籼卣鞯碾娮由虅?wù)數(shù)據(jù)挖掘研究劉芬（惠州商貿(mào)旅游高級職業(yè)技術(shù)學校，廣東惠州516025）摘要：隨著互聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)，全球范圍內(nèi)電子商務(wù)正在迅速普及與發(fā)展，在這樣的環(huán)境下，電子商務(wù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)運而生。電子商務(wù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是近幾年來數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域中的研究熱點，基于用戶特征的電子商務(wù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)研究將會解決大量現(xiàn)實問題，為企業(yè)確定目標市場、完善決策、獲得最大競爭優(yōu)勢，其應(yīng)用前景廣闊，促使電子商務(wù)企業(yè)更具有競爭力。主要分析了電子商務(wù)內(nèi)容、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和過程、用戶細分理論，以及基于用戶特征的電子商務(wù)數(shù)據(jù)挖掘。

1.2.2數(shù)據(jù)準備第一選擇數(shù)據(jù)：是按照用戶的挖掘目標，對全部業(yè)務(wù)內(nèi)外部數(shù)據(jù)信息積極搜索，從數(shù)據(jù)源中獲取和挖掘有關(guān)數(shù)據(jù)。第二預(yù)處理數(shù)據(jù)：加工選取的數(shù)據(jù)，具體對數(shù)據(jù)的完整性和一致性積極檢查，并且處理數(shù)據(jù)中的噪音，找出計算機丟失的數(shù)據(jù)，清除重復(fù)記錄，轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)類型等。假如數(shù)據(jù)倉庫是數(shù)據(jù)挖掘的對象，則在產(chǎn)生數(shù)據(jù)庫過程中已經(jīng)形成了數(shù)據(jù)預(yù)處理。

1.2.3變換數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)為一個分析模型。這一分析模型是相對于挖掘算法構(gòu)建的。構(gòu)建一個與挖掘算法適合的分析模型是數(shù)據(jù)挖掘獲得成功的重點?？梢岳猛队皵?shù)據(jù)庫的相關(guān)操作對數(shù)據(jù)維度有效降低，進一步減少數(shù)據(jù)挖掘過程中數(shù)據(jù)量，提升挖掘算法效率。

1.2.4挖掘數(shù)據(jù)挖掘獲得的經(jīng)濟轉(zhuǎn)化的數(shù)據(jù)。除了對選擇科學挖掘算法積極完善之外，其余全部工作都自行完成。整體挖掘過程都是相互的，也就是用戶對某些挖掘參數(shù)能夠積極控制。

1.2.5評價挖掘結(jié)果這個過程劃分為兩個步驟：表達結(jié)果和評價結(jié)果。第一表達結(jié)果：用戶能夠理解數(shù)據(jù)挖掘得到的模式，可以通過可視化數(shù)據(jù)促使用戶對挖掘結(jié)果積極理解。第二評價結(jié)果：用戶與機器對數(shù)據(jù)挖掘獲得的模式有效評價，對冗余或者無關(guān)的模式及時刪除。假如用戶不滿意挖掘模式，可以重新挑選數(shù)據(jù)和挖掘算法對挖掘過程科學執(zhí)行，直到獲得用戶滿意為止。

用戶細分是指按照不同用戶的屬性劃分用戶集合。目前學術(shù)界和企業(yè)界一般接受的是基于用戶價值的細分理論，其不僅包含了用戶為企業(yè)貢獻歷史利潤，還包含未來利潤，也就是在未來用戶為企業(yè)可能帶來的利潤總和?；谟脩魞r值的細分理論選擇客戶當前價值與客戶潛在價值兩個因素評價用戶。用戶當前價值是指截止到目前用戶對企業(yè)貢獻的總體價值；用戶潛在價值是指未來用戶可能為企業(yè)創(chuàng)造的價值總和。每個因素還能夠劃分為兩個高低檔次，進一步產(chǎn)生一個二維的矩陣，把用戶劃分為4組，價值用戶、次價值用戶、潛在價值用戶、低價值用戶。企業(yè)在推廣過程中根據(jù)不同用戶應(yīng)當形成對應(yīng)的方法，投入不同的資源。很明顯對于企業(yè)來說價值用戶最重要，被認為是企業(yè)的玉質(zhì)用戶；其次是次價值用戶，被認為是金質(zhì)用戶，雖然數(shù)量有限，卻為企業(yè)創(chuàng)造了絕大部分的利潤；其他則是低價值用戶，對企業(yè)來說價值最小，成為鉛質(zhì)用戶，另外一類則是潛在價值用戶。雖然這兩類用戶擁有較多的數(shù)量，但是為企業(yè)創(chuàng)造的價值有限，甚至很小。需要我們注意的是潛在價值用戶利用再造用戶關(guān)系，將來極有可能變成價值用戶。從長期分析，潛在價值用戶可以是企業(yè)的隱形財富，是企業(yè)獲得利潤的基礎(chǔ)。將采用數(shù)據(jù)挖掘方法對這4類用戶特點有效挖掘。

3.1設(shè)計問卷

研究的關(guān)鍵是電子商務(wù)用戶特征的數(shù)據(jù)挖掘，具體包含了價值用戶特征、次價值用戶特征、潛在價值用戶特征，對電子商務(wù)用戶的認知度、用戶的需求度分析。問卷內(nèi)容包括3部分：其一是為被調(diào)查者介紹電子商務(wù)的概念與背景；其二是具體調(diào)查被調(diào)查對象的個人信息，包含了性別、年齡、學歷、感情情況、職業(yè)、工作、生活地點、收入、上網(wǎng)購物經(jīng)歷；其三是問卷主要部分，是對用戶對電子商務(wù)的了解、需求、使用情況的指標設(shè)計。

3.2調(diào)查方式

本次調(diào)查的問卷主體是電腦上網(wǎng)的人群，采用隨機抽象的方式進行網(wǎng)上訪問。一方面采用大眾聊天工具，利用電子郵件和留言的方式發(fā)放問卷，另一方面在大眾論壇上邀請其填寫問卷。

3.3數(shù)據(jù)挖掘和結(jié)果

（1）選擇數(shù)據(jù)挖掘的算法利用clementine數(shù)據(jù)挖掘軟件，采用c5.o算法挖掘預(yù)處理之后數(shù)據(jù)。

（2）用戶數(shù)據(jù)分析

1）電子商務(wù)用戶認知度分析按照調(diào)查問卷的問題“您知道電子商務(wù)嗎？”得到對電子商務(wù)用戶認知情況的統(tǒng)計，十分了解20.4%，了解30.1%，聽過但不了解具體使用方法40.3%，從未聽過8.9%。很多人僅聽過電子商務(wù)，但是并不清楚具體的功能與應(yīng)用方法，甚至有一小部分人沒有聽過電子商務(wù)。對調(diào)查問卷問題“您聽過電子商務(wù)的渠道是什么？”，大部分用戶是利用網(wǎng)了解電子商務(wù)的，占40.2%；僅有76人是利用紙質(zhì)報刊雜志上知道電子商務(wù)的并且對其進行應(yīng)用；這也表明相較于網(wǎng)絡(luò)宣傳紙質(zhì)媒體推廣電子商務(wù)的方法缺乏有效性。

2）電子商務(wù)用戶需求用戶希求具體是指使用產(chǎn)品服務(wù)人員對應(yīng)用產(chǎn)品或服務(wù)形成的需求或者期望。按照問題“假如你曾經(jīng)使用電子商務(wù)，你覺得其用途怎樣，假如沒有使用過，你覺得其對自己有用嗎？”得到了認為需要和十分需要的數(shù)據(jù)，覺得電子商務(wù)有用的用戶為40.7%，不清楚是否對自己有用的用戶為56.7%，認為不需要的僅有2.4%。

3）電子商務(wù)用戶應(yīng)用意愿應(yīng)用意愿是指消費者對某一產(chǎn)品服務(wù)進行應(yīng)用或者購買的一種心理欲望。按照問題“假如可以滿足你所關(guān)心的因素，未來你會繼續(xù)應(yīng)用電子商務(wù)嗎？”獲得的數(shù)據(jù)可知，在滿足各種因素時，將來一年之內(nèi)會應(yīng)用電子商務(wù)的用戶為78.2%，一定不會應(yīng)用電子商務(wù)的用戶為1.4%。表明用戶形成了較為強烈的應(yīng)用電子商務(wù)欲望，電子商務(wù)發(fā)展前景很好。基于用戶特征的電子商務(wù)數(shù)據(jù)研究，電子商務(wù)企業(yè)通過這一結(jié)果能夠更好地實行營銷和推廣，對潛在用戶積極定位，提高用戶體驗，積極挖掘用戶價值。分析為企業(yè)準確營銷和推廣企業(yè)提供了一個有效的借鑒。

互聯(lián)網(wǎng)中數(shù)據(jù)是最寶貴的資源之一，大量數(shù)據(jù)中包含了很大的潛在價值，對這些數(shù)據(jù)深入挖掘?qū)ヂ?lián)網(wǎng)商務(wù)、企業(yè)推廣、傳播信息發(fā)揮了巨大的作用。近些年來，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)獲得了信息產(chǎn)業(yè)的極大重視，具體原因是出現(xiàn)了大量的數(shù)據(jù)，能夠廣泛應(yīng)用，并且需要轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)成為有價值的信息知識。通過基于用戶特征的電子商務(wù)數(shù)據(jù)挖掘研究，促使電子商務(wù)獲得巨大發(fā)展機會，發(fā)現(xiàn)潛在用戶，促使電子商務(wù)企業(yè)精準營銷。