數(shù)據(jù)挖掘論文
無論是在學(xué)習(xí)還是在工作中，大家都有寫論文的經(jīng)歷，對論文很是熟悉吧，通過論文寫作可以培養(yǎng)我們獨立思考和創(chuàng)新的能力。你知道論文怎樣才能寫的好嗎？下面是小編整理的數(shù)據(jù)挖掘論文，歡迎大家借鑒與參考，希望對大家有所幫助。
數(shù)據(jù)挖掘論文 篇1
【摘要】由于我國的信息技術(shù)迅速發(fā)展，傳統(tǒng)檔案管理的技術(shù)已經(jīng)不能滿足現(xiàn)代的信息需求，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用為檔案管理工作效率的提升帶來便利。本文通過說明數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的有關(guān)內(nèi)容，闡明數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的相關(guān)知識，并對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在檔案管理工作中的實際運用來進(jìn)行舉例分析。
【關(guān)鍵詞】數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)；檔案管理；分析運用
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)挖掘概述
�。ㄒ唬⿺�(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(jìn)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(biāo)的有關(guān)信息，使用自動化和統(tǒng)計學(xué)等方法對信息進(jìn)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(dá)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。
二、數(shù)據(jù)挖掘的重要性
在進(jìn)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(jìn)行加密，進(jìn)行授權(quán)查閱，進(jìn)一步提高檔案信息的安全性。其次，對檔案進(jìn)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(jìn)行編碼和收集，對檔案進(jìn)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(biāo)準(zhǔn)，提升了檔案的鑒定效率。
三、檔案管理的數(shù)據(jù)挖掘運用
（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。可以運用相關(guān)檔案數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)資料，進(jìn)行科學(xué)的分析，制定科學(xué)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(jìn)行科學(xué)說明，利用這些數(shù)據(jù)說明，建立準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)模型，并以此數(shù)據(jù)模型作為標(biāo)準(zhǔn)，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(jìn)行說明，從而判斷使用者可能的類型，提升服務(wù)的準(zhǔn)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(jìn)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(jìn)行預(yù)測和分類，更加迅速和準(zhǔn)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(jìn)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(jìn)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(jìn)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。
四、結(jié)語
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2
隨著會計現(xiàn)代化的發(fā)展，會計越來越多的運用計算機(jī)技術(shù)的拓展。
一、數(shù)據(jù)挖掘
數(shù)據(jù)挖掘是從數(shù)據(jù)當(dāng)中發(fā)現(xiàn)趨勢和模式的過程，它融合了現(xiàn)代統(tǒng)計學(xué)、知識信息系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)、決策理論和數(shù)據(jù)庫管理等多學(xué)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(dāng)中發(fā)現(xiàn)趨勢和模式的過程，它融合了現(xiàn)代統(tǒng)計學(xué)、知識信息系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)、決策理論和數(shù)據(jù)庫管理等多學(xué)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。
二、數(shù)據(jù)挖掘的現(xiàn)代最新方法介紹
常用的數(shù)據(jù)挖掘方法主要有決策樹(Decision Tree)、遺傳算法(Genetic Algorithms)、關(guān)聯(lián)分析(Association Analysis).聚類分析(C~smr Analysis)、序列模式分析(Sequential Pattern)以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Neural Networks)等。
三、數(shù)據(jù)挖掘的實際應(yīng)用
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(jìn)行了開發(fā)。
1.Intelligent Miner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。
2.EineSet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(qiáng)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。
3.Clementine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。
4.DBMiner是由DBMiner Technology公司開發(fā)的，它提供多種數(shù)據(jù)挖掘算法，包括發(fā)現(xiàn)驅(qū)動的OLAP分析、關(guān)聯(lián)、分類和聚類。特色是它的基于數(shù)據(jù)立方體的聯(lián)機(jī)分析挖掘，它包含多種有效的頻繁模式挖掘功能和集成的可視化分類方法
四、數(shù)據(jù)挖掘與管理會計
1.提供有力的決策支持
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(zé)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(qiáng)大動力。例如，數(shù)據(jù)挖掘可以幫助企業(yè)加強(qiáng)成本管理，改進(jìn)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。
2.贏得戰(zhàn)略競爭優(yōu)勢的有力武器
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(jìn)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。
3.預(yù)防和控制財務(wù)風(fēng)險
利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以建立企業(yè)財務(wù)風(fēng)險預(yù)警模型。企業(yè)財務(wù)風(fēng)險的發(fā)生并非一蹴而就，而是一個積累的'、漸進(jìn)的過程，通過建立財務(wù)風(fēng)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(jī)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(jìn)行監(jiān)控，防止惡意的商業(yè)欺詐行為，維護(hù)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)。
五、數(shù)據(jù)挖掘在管理會計中的應(yīng)用
1.作業(yè)成本和價值鏈分析
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(zhǔn)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(jìn)和優(yōu)化企業(yè)價值鏈。在Thomas G，John J和Il-woon Kim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%。
2.預(yù)測分析
管理會計師在很多情況下需要對未來進(jìn)行預(yù)測，而預(yù)測是建立在大量的歷史數(shù)據(jù)和適當(dāng)?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(xué)準(zhǔn)確的預(yù)測企業(yè)各項指標(biāo)，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。
3.投資決策分析
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(jì)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(jìn)行投資；用聯(lián)機(jī)分析處理技術(shù)分析公司的信用等級，以預(yù)防投資風(fēng)險等。
4.產(chǎn)品和市場預(yù)測與分析
品種優(yōu)化是選擇適當(dāng)?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(dá)到這些目標(biāo)，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。
5.財務(wù)風(fēng)險預(yù)測與評估
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(fēng)險，建立企業(yè)財務(wù)危機(jī)預(yù)警模型，進(jìn)行破產(chǎn)預(yù)測。破產(chǎn)預(yù)測或稱財務(wù)危機(jī)預(yù)警模型能夠幫助管理者及時了解企業(yè)的財務(wù)風(fēng)險，提前采取風(fēng)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。
六、結(jié)論
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常科學(xué)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(jī)科學(xué)的進(jìn)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3
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數(shù)據(jù)挖掘論文 篇4
1.軟件工程數(shù)據(jù)的挖掘測試技術(shù)
1.1代碼編寫
通過對軟件數(shù)據(jù)進(jìn)行分類整理，在進(jìn)行缺陷軟件的排除工作以后，根據(jù)軟件開發(fā)過程中的各種信息進(jìn)行全新的代碼編寫�；诖a編寫人員的編寫經(jīng)驗，在一般情況，對結(jié)構(gòu)功能與任務(wù)類似的模塊進(jìn)行重新編寫，這些重新編寫的模塊應(yīng)遵循特定的編寫規(guī)則，這樣才能保證代碼編寫的合理有效性。
1.2錯誤重現(xiàn)
代碼編寫完成以后開發(fā)者會將這些代碼進(jìn)行版本的確認(rèn)，然后將正確有效的代碼實際應(yīng)用到適當(dāng)版本的軟件中去。而對于存在缺陷的代碼，開發(fā)者需要針對代碼產(chǎn)生缺陷的原因進(jìn)行分析，通過不但調(diào)整代碼內(nèi)的輸入數(shù)據(jù)，直到代碼內(nèi)的數(shù)據(jù)與程序報告中的描述接近為止。存在缺陷的代碼往往會以缺陷報告的形式對開發(fā)者予以說明，由于缺陷報告的模糊性，常常會誤導(dǎo)開發(fā)者，進(jìn)而造成程序設(shè)計混亂。
1.3理解行為
軟件開發(fā)者在設(shè)計軟件的過程中需要明確自己設(shè)計軟件中每一個代碼的內(nèi)容，同時還需要理解其他開發(fā)者編寫的代碼，這樣才能有效地完善軟件開發(fā)者的編寫技術(shù)。同時，軟件開發(fā)者在進(jìn)行代碼編寫的過程中，需要對程序行為進(jìn)行準(zhǔn)確的理解，以此保證軟件內(nèi)文檔和注釋的準(zhǔn)確性。
1.4設(shè)計推究
開發(fā)者在準(zhǔn)備對軟件進(jìn)行完善設(shè)計的過程中，首先需要徹底了解軟件的總體設(shè)計，對軟件內(nèi)部復(fù)雜的系統(tǒng)機(jī)構(gòu)進(jìn)行詳細(xì)研究與分析，充分把握軟件細(xì)節(jié)，這有這樣才能真正實現(xiàn)軟件設(shè)計的合理性與準(zhǔn)確性。
2.軟件工程數(shù)據(jù)挖掘測試的有效措施
2.1進(jìn)行軟件工程理念和方法上的創(chuàng)新
應(yīng)通過實施需求分析，將數(shù)據(jù)挖據(jù)逐漸演變成形式化、規(guī)范化的需求工程，在軟件開發(fā)理念上，加強(qiáng)對數(shù)據(jù)挖掘的重視，對軟件工程的架構(gòu)進(jìn)行演化性設(shè)計與創(chuàng)新，利用新技術(shù)，在軟件開發(fā)的過程中添加敏捷變成與間件技術(shù)，由此，提高軟件編寫水平。
2.2利用人工智能
隨著我國科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展與創(chuàng)新，機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)逐漸被我國各個領(lǐng)域所廣泛應(yīng)用，在進(jìn)行軟件工程數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)創(chuàng)新的過程中，可以將機(jī)器學(xué)習(xí)及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)實際應(yīng)用于軟件工程中，以此為我國軟件研發(fā)提供更多的便捷。人工智能作為我國先進(jìn)生產(chǎn)力的重要表現(xiàn)，在實際應(yīng)用于軟件工程數(shù)據(jù)的挖掘工作時，應(yīng)該利用機(jī)器較強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力與運算能力，將數(shù)據(jù)統(tǒng)計及數(shù)據(jù)運算通過一些較為成熟的方法進(jìn)行解決。在軟件工程數(shù)據(jù)挖掘的工作中，合理化的將人工智能實際應(yīng)用于數(shù)據(jù)挖掘，以此為數(shù)據(jù)挖掘提供更多的開發(fā)測試技術(shù)。
2.3針對數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果進(jìn)行評價
通過分析我國傳統(tǒng)的.軟件工程數(shù)據(jù)挖掘測試工作，在很多情況下，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘測試技術(shù)無法做到對發(fā)掘數(shù)據(jù)的全面評價與實際應(yīng)用研究，這一問題致使相應(yīng)的軟件數(shù)據(jù)在被發(fā)掘出來以后無法得到有效地利用，進(jìn)而導(dǎo)致我國軟件開發(fā)工作受到嚴(yán)重的抑制影響。針對這一問題，數(shù)據(jù)開發(fā)者應(yīng)該利用挖掘缺陷檢驗報告，針對缺陷檢驗的結(jié)果，制定相應(yīng)的挖掘結(jié)構(gòu)報告。同時，需要結(jié)合軟件用戶的體驗評價，對挖掘出的數(shù)據(jù)進(jìn)行系統(tǒng)化的整理與分析，建立一整套嚴(yán)謹(jǐn)、客觀的服務(wù)體系，運用CodeCity軟件，讓用戶在的體驗過后可以對軟件進(jìn)行評價�？紤]到軟件的服務(wù)對象是人，因此，在軟件開發(fā)的過程中要將心理學(xué)與管理學(xué)應(yīng)用于數(shù)據(jù)挖掘，建立數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)和數(shù)據(jù)挖掘評價系統(tǒng)。
3.結(jié)束語
綜上所述，由于軟件工程數(shù)據(jù)挖掘測試技術(shù)廣闊的應(yīng)用前景，我國相關(guān)部門已經(jīng)加大了對軟件技術(shù)的投資與開發(fā)力度，當(dāng)下，國內(nèi)已經(jīng)實現(xiàn)了軟件工程的數(shù)據(jù)挖掘、人工智能、模式識別等多種領(lǐng)域上的發(fā)展。
數(shù)據(jù)挖掘論文 篇5
【摘要】目的：分析HIS數(shù)據(jù)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(hù)人員進(jìn)行調(diào)查，并對HIS數(shù)據(jù)的挖掘統(tǒng)計實施前和實施后的評價進(jìn)行統(tǒng)計，最后記錄各項數(shù)據(jù)結(jié)果。結(jié)果：通過調(diào)查后發(fā)現(xiàn)，實施HIS數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)經(jīng)驗檢驗P<0.05差異具有統(tǒng)計學(xué)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(shù)據(jù)經(jīng)驗檢驗P<0.05差異具有統(tǒng)計學(xué)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(shù)據(jù)經(jīng)驗檢驗P<0.05差異具有統(tǒng)計學(xué)意義。結(jié)論：HIS數(shù)據(jù)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(jìn)一步實踐和普及。
【關(guān)鍵詞】HIS數(shù)據(jù)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(yīng)用，同時將諸多歷史重要信息進(jìn)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(shù)據(jù)信息，對其進(jìn)行整理和歸類，在結(jié)果中找出醫(yī)院經(jīng)營與醫(yī)療業(yè)務(wù)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(shù)據(jù)的挖掘統(tǒng)計的價值，對我院的管理人員和工作人員進(jìn)行調(diào)查，現(xiàn)將具體流程和研究結(jié)果進(jìn)行以下表述。
1對象與方法
1.1基礎(chǔ)信息選擇20xx年5月至20xx年5月的各部門領(lǐng)導(dǎo)和工作人員作為此次研究調(diào)查對象，調(diào)查方式以調(diào)查問卷為主，20xx年5月至20xx年5月期間為HIS數(shù)據(jù)的挖掘統(tǒng)計實施前，20xx年6月至20xx年5月為HIS數(shù)據(jù)的挖掘統(tǒng)計實施后。調(diào)查研究人員中，院領(lǐng)導(dǎo)5名，職能科室負(fù)責(zé)人5名，臨床醫(yī)技科室主任6名，臨床醫(yī)技科室護(hù)士長5名，臨床醫(yī)技科室主治醫(yī)師職稱20名，護(hù)理人員30名。1.2方法HIS數(shù)據(jù)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(xué)領(lǐng)域和相關(guān)知識經(jīng)驗進(jìn)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(xué)數(shù)據(jù)挖掘的最終目的，同時還需將結(jié)論的判定依據(jù)進(jìn)行擬定。②掌握數(shù)據(jù)挖掘所需的內(nèi)容，同時將醫(yī)院包含對象的基本情況進(jìn)行查閱，將數(shù)據(jù)的初步收集過程予以實施。在此期間，還需將原始數(shù)據(jù)的實施情況予以保留，并對數(shù)據(jù)的屬性予以明確[2]。③數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備。通常情況下，醫(yī)學(xué)的數(shù)據(jù)較多，且具有復(fù)雜性，因此需事先整理原始數(shù)據(jù)，隨后進(jìn)行分析。對數(shù)據(jù)不同種類實施針對性方法進(jìn)行預(yù)處理，隨后依據(jù)數(shù)據(jù)挖掘的最終目的和自身特征將適宜的模型進(jìn)行選擇，讓數(shù)據(jù)之間進(jìn)行相互轉(zhuǎn)換。④數(shù)據(jù)的挖掘。首先分析數(shù)據(jù)，利用科學(xué)合理的算法進(jìn)行，同時該步驟在醫(yī)學(xué)相關(guān)知識的探索中至關(guān)重要。實施該流程需事先描述相關(guān)概念，隨后采用關(guān)聯(lián)分析進(jìn)行分類和預(yù)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(shù)據(jù)結(jié)果，讓其合理性得以保證。⑤總結(jié)結(jié)果。首先講述搜索到的醫(yī)學(xué)知識，將其和最初的目標(biāo)進(jìn)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(yīng)用。首先整理挖掘到的相關(guān)結(jié)果，并運用到HIS醫(yī)學(xué)中，在此期間需進(jìn)行計劃性實施，并加以控制。1.3判定依據(jù)[3]將管理人員和臨床一線醫(yī)護(hù)人員對醫(yī)院的管理評分進(jìn)行評價。結(jié)果超過90分，表示評價結(jié)果為優(yōu)，結(jié)果介于70至89分之間，表示評價結(jié)果為良，結(jié)果低于70分，表示評價結(jié)果為差。1.4數(shù)據(jù)檢驗及分析此次研究中涉及的所有數(shù)據(jù)均選擇（SPSS19.0）進(jìn)行檢驗和分析，各項管理評分以均數(shù)（±）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(shù)據(jù)經(jīng)驗檢驗P<0.05差異具有統(tǒng)計學(xué)意義。
2實驗結(jié)果
2.1實施前和實施后管理人員對醫(yī)院管理的評價結(jié)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(shù)據(jù)經(jīng)驗檢驗P<0.05差異具有統(tǒng)計學(xué)意義。2.2臨床工作人員對醫(yī)院管理的評價結(jié)果比對實施前和實施后臨床一線醫(yī)護(hù)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(shù)據(jù)經(jīng)驗檢驗P<0.05差異具有統(tǒng)計學(xué)意義。詳情數(shù)據(jù)結(jié)果由表2所示。2.3實施前和實施后的管理效果評價結(jié)果實施前，管理效果評價優(yōu)良率經(jīng)統(tǒng)計后為84.5%，實施HIS數(shù)據(jù)的挖掘統(tǒng)計后，管理效果評價優(yōu)良率經(jīng)統(tǒng)計后為98.6%，兩組間數(shù)據(jù)經(jīng)驗檢驗P<0.05差異具有統(tǒng)計學(xué)意義。詳情數(shù)據(jù)結(jié)果由表3所示。
3討論
近幾年，HIS系統(tǒng)的應(yīng)運而生，對醫(yī)院的管理和工作起到促進(jìn)作用，不僅使醫(yī)院各個崗位的工作效果進(jìn)行提高，同時加強(qiáng)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(jié)構(gòu)化決策問題，提升管理者的決策能力，使決策的質(zhì)量進(jìn)一步加強(qiáng)，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(shù)據(jù)結(jié)果可以看出，通過實施HIS數(shù)據(jù)的挖掘統(tǒng)計后，不同管理人員和臨床一線醫(yī)護(hù)人員的各項評分較比實施前更高，組間數(shù)據(jù)經(jīng)驗檢驗P<0.05差異具有統(tǒng)計學(xué)意義。這一研究結(jié)果說明，通過實施該系統(tǒng)后，可以將服務(wù)措施變得更加針對性，醫(yī)院的組織結(jié)果也可以進(jìn)行優(yōu)化。與此同時，還可以使醫(yī)院的工作效率進(jìn)行提升，有助于和諧醫(yī)患關(guān)系的構(gòu)建。另外，從管理效果評價結(jié)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(jié)果充分體現(xiàn)了HIS數(shù)據(jù)的挖掘統(tǒng)計的應(yīng)用可行性和優(yōu)勢。綜上可知，HIS數(shù)據(jù)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。
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作者:陳帥 單位:滄州市人民醫(yī)院醫(yī)務(wù)部
數(shù)據(jù)挖掘論文 篇6
摘要:文章首先對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及其具體功能進(jìn)行簡要分析，在此基礎(chǔ)上對科研管理中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用進(jìn)行論述。期望通過本文的研究能夠?qū)蒲泄芾硭降倪M(jìn)一步提升有所幫助。
關(guān)鍵詞:科研管理;數(shù)據(jù)挖掘;技術(shù)應(yīng)用
1數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及其具體功能分析
所謂的數(shù)據(jù)挖掘具體是指通過相關(guān)的算法在大量的數(shù)據(jù)當(dāng)中對隱藏的、有利用價值的信息進(jìn)行搜索的過程。數(shù)據(jù)挖掘是一門綜合性較強(qiáng)的科學(xué)技術(shù)，其中涉及諸多領(lǐng)域的知識，如人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)庫、數(shù)理統(tǒng)計等等。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)具有如下幾個方面的功能:1．1關(guān)聯(lián)規(guī)則分析。這是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)較為重要的功能之一，可從給定的數(shù)據(jù)集當(dāng)中，找到出現(xiàn)比較頻繁的項集，該項集具體是指行形如X-＞Y，在數(shù)據(jù)庫當(dāng)中，X和Y所代表的均為屬性取值。在關(guān)聯(lián)規(guī)則下，只要數(shù)據(jù)滿足X條件，就一定滿足Y條件，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的這個功能在商業(yè)金融等領(lǐng)域中的應(yīng)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(shù)值的預(yù)測，來達(dá)到挖掘數(shù)據(jù)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(jìn)行判定，整個分析過程是利用回歸模型予以實現(xiàn)的。在該功能中，已知的條件越多，可進(jìn)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(shù)據(jù)歸為同一個類別，通過聚類分析能夠從數(shù)據(jù)集中找出類似的`數(shù)據(jù)，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(shù)據(jù)進(jìn)行檢測后，可以判斷其隱藏的屬性，并將數(shù)據(jù)庫分為若干個相似的組。
2科研管理中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用
科研是科學(xué)研究的簡稱，具體是指為認(rèn)識客觀事物在內(nèi)在本質(zhì)及其運動規(guī)律，而借助某些技術(shù)手段和設(shè)備，開展調(diào)查研究、實驗等活動，并為發(fā)明和創(chuàng)造新產(chǎn)品提供理論依據(jù)�？蒲泄芾硎菍蒲许椖咳^程的管理，如課題管理、經(jīng)費管理、成果管理等等。由于科學(xué)研究中涉及的內(nèi)容較多，從而給科研管理工作增添了一定的難度。為進(jìn)一步提升科研管理水平，可在不同的管理環(huán)節(jié)中，對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行應(yīng)用。下面就此展開詳細(xì)論述。
2．1在立項及可行性評估中的應(yīng)用
科研管理工作的開展需要以相關(guān)的科研課題作為依托，當(dāng)課題選定之后，需要對其可行性及合理性進(jìn)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(nèi)容�，F(xiàn)階段，國內(nèi)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(jī)構(gòu)的相關(guān)人員負(fù)責(zé)提出申請，然后再由科技主管部門從申請中進(jìn)行篩選，經(jīng)過業(yè)內(nèi)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(jìn)行科研課題立項的過程中，涉及諸多方面的內(nèi)容，具體包括申請單位、課題的研究領(lǐng)域、經(jīng)費安排、主管單位以及評審專家等。通過調(diào)查發(fā)現(xiàn)，由于國家宏觀調(diào)控政策的缺失，導(dǎo)致科研立項中存在低水平、重復(fù)性研究的情況，從而造成大量的研究經(jīng)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(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，并且系統(tǒng)也涵蓋與項目申請、審評等方面有關(guān)的基本操作流程，如上傳項目申報文件、將文件發(fā)給相關(guān)的評審專家、對評審結(jié)果進(jìn)行自動統(tǒng)計等。從本質(zhì)的角度上講，數(shù)據(jù)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(zhuǎn)變?yōu)樾畔⒒９蚀�，�?yīng)當(dāng)對已有的數(shù)據(jù)進(jìn)行深入挖掘，從而找出其中更具利用價值的信息，據(jù)此對科研立項進(jìn)行指導(dǎo)，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(jīng)費的使用效益獲得全面提升。在科研立項階段，可對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行合理運用，借此來對課題申請中涉及的各種因素進(jìn)行挖掘，找出其中潛在的規(guī)則，為指標(biāo)體系的構(gòu)建和遴選方法的選擇提供可靠依據(jù)，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(jìn)行準(zhǔn)確選擇，并給予相應(yīng)的資助。在科研立項環(huán)節(jié)中，對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行應(yīng)用時，可以借助改進(jìn)后的Apriori算法進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，從中找出關(guān)聯(lián)規(guī)則，在對該規(guī)則進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上，對立項的合理性進(jìn)行評價。
2．2在項目管理中的應(yīng)用
項目管理是科研管理的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，為提高項目管理的效率和水平，可對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行合理運用。在信息時代到來的今天，計算機(jī)技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的普及程度越來越高，國內(nèi)很多科研機(jī)構(gòu)都紛紛構(gòu)建起了相關(guān)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(dāng)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(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，對信息進(jìn)行深入分析，進(jìn)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(jìn)展、經(jīng)費使用等方面的管理，但其面向的均為數(shù)據(jù)庫管理人員，處理的也都是常規(guī)事務(wù)。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(jìn)行分析和提煉，從中獲取相應(yīng)的數(shù)據(jù)，為決策和管理工作的開展提供支撐。對此，可應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的OLAP，即數(shù)據(jù)庫聯(lián)機(jī)分析處理，由此能夠幫助管理者從不同的方面對數(shù)據(jù)進(jìn)行觀察，進(jìn)而深入了解數(shù)據(jù)并獲取所需的信息。利用OLAP可以發(fā)現(xiàn)多種于科研課題有關(guān)信息之間的內(nèi)在聯(lián)系，這樣管理者便能及時發(fā)現(xiàn)其中存在的相關(guān)問題，并針對問題采取有效的方法和措施加以應(yīng)對。運用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠?qū)蒲许椖康南嚓P(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)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(jié)論
綜上所述，科研管理是一項較為復(fù)雜且系統(tǒng)的工作，其中涵蓋的信息相對較多。為此，可將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在科研管理中進(jìn)行合理應(yīng)用，對相關(guān)信息進(jìn)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(jù)，由此除了能夠確�？蒲许椖宽樌M(jìn)行之外，還能提高科研管理水平。
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數(shù)據(jù)挖掘論文 篇7
摘 要：數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在各行業(yè)都有廣泛運用，是一種新興信息技術(shù)。而在線考試系統(tǒng)中存在著很多的數(shù)據(jù)信息，數(shù)據(jù)挖掘技在在線考試系統(tǒng)有著重要的意義，和良好的應(yīng)用前景，從而在眾多技術(shù)中脫穎而出。本文從對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的初步了解，簡述數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)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(xué)。
關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)；在線考試；成績分析 ；完善教學(xué)
隨著計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的快速發(fā)展，計算機(jī)輔助教育的不斷普及，在線考試是一種利用網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的重要輔助教育手段，其改革有著重要的意義。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)作為一種新興的信息技術(shù)，其包括了人工智能、數(shù)據(jù)庫、統(tǒng)計學(xué)等學(xué)科的內(nèi)容，是一門綜合性的技術(shù)。這種技術(shù)的主要特點是對數(shù)據(jù)庫中大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取、轉(zhuǎn)換和分析，從中提取出能夠?qū)處熡凶饔玫年P(guān)鍵性數(shù)據(jù)。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(shù)據(jù)，讓在線考試的實用性和高效性得到進(jìn)一步的增強(qiáng)，幫助教師更加快速、完整的統(tǒng)計考試信息，完善教學(xué)。
1.初步了解數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)
數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是從大量數(shù)據(jù)中"挖掘"出對使用者有用的知識，即從大量的、隨機(jī)的、有噪聲的、模糊的、不完全的實際應(yīng)用數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)挖掘在在線考試中的主要任務(wù)
2.1數(shù)據(jù)分類
數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)通過對數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，把數(shù)據(jù)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(zhǔn)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(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析
數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)是一項非常重要，并可以發(fā)現(xiàn)的知識。數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)就是兩組或兩組以上的數(shù)據(jù)之間有著某種規(guī)律性的聯(lián)系。數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析的作用就是找出數(shù)據(jù)庫中隱藏的聯(lián)系，從中得到一些對學(xué)校教學(xué)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(lián)系，從中得到顧客的購買習(xí)慣。
2.3預(yù)測
預(yù)測是根據(jù)已經(jīng)得到的數(shù)據(jù)，從而對未來的情況做出一個可能性的分析。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能自動在大型的數(shù)據(jù)庫中做出一個較為準(zhǔn)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)挖掘的方法
數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)融合了多個學(xué)科、多個領(lǐng)域的知識與技術(shù)，因此數(shù)據(jù)挖掘的方法也呈現(xiàn)出很多種類的形式。就目前的統(tǒng)計分析類的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的角度來講，光統(tǒng)計分析技術(shù)中所用到的數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)挖掘技術(shù)利用這些方法對那些異常形式的數(shù)據(jù)進(jìn)行檢查，然后通過各種數(shù)據(jù)模型和統(tǒng)計模型對這些數(shù)據(jù)來進(jìn)行解釋，并從這些數(shù)據(jù)中找出隱藏在其中的商業(yè)機(jī)會和市場規(guī)律。另外還有知識發(fā)現(xiàn)類數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，這種和統(tǒng)計分析類的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)完全不同，其中包括了支持向量機(jī)、人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、決策樹、粗糙集、關(guān)聯(lián)順序和規(guī)則發(fā)現(xiàn)等多種方法。
4.數(shù)據(jù)挖掘在考試成績分析中的幾點應(yīng)用
4.1運用關(guān)聯(lián)規(guī)則分析教師的年齡對學(xué)生考試成績的影響
數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的關(guān)聯(lián)分析在教學(xué)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(shù)據(jù)中項集之間之間有意義的關(guān)聯(lián)聯(lián)系，幫助知道教師的教學(xué)過程。例如在如今的一些高職院校中，就往往會把學(xué)生的英語四六級過級率，計算機(jī)等級等，以這些為依據(jù)來評價教師的教學(xué)效果。將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的關(guān)聯(lián)規(guī)則運用于考試的成績分析當(dāng)中，就能夠挖掘出一些對學(xué)生過級率產(chǎn)生影響的因素，對教師的教學(xué)過程進(jìn)行重要的指導(dǎo)，讓教師的教學(xué)效率更高，作用更強(qiáng)。
還可以通過關(guān)聯(lián)規(guī)則算法，先設(shè)定一個最小可信度和支持度，得到初步的關(guān)聯(lián)規(guī)則，根據(jù)相關(guān)規(guī)則，分析出教師的組成結(jié)構(gòu)和過級率的影響，從來進(jìn)行教師隊伍的結(jié)構(gòu)調(diào)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(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的分類算法就是對一組對象或一個事件進(jìn)行歸類，然后通過這些數(shù)據(jù)，可以進(jìn)行分類模型的建立和未來的預(yù)測。分類算法可以進(jìn)行考試中得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，然后通過學(xué)生的一些基本情況進(jìn)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(shù)據(jù)采集
這種方法首先要進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，需要這幾方面的數(shù)據(jù)，學(xué)生基本信息（姓名、性別、學(xué)號、籍貫、所屬院系、專業(yè)、班級等）、學(xué)生調(diào)查信息（比如學(xué)習(xí)前的知識掌握情況、學(xué)習(xí)興趣、課堂學(xué)習(xí)效果、課后復(fù)習(xí)時間量等）、成績（學(xué)生平常學(xué)習(xí)成績，平常考試成績，各種大型考試成績等）、學(xué)生多次考試中出現(xiàn)的易錯點（本次考試中出現(xiàn)的易錯點，以往考試中出現(xiàn)的易錯點）
4.2.2數(shù)據(jù)預(yù)處理
�。�1）數(shù)據(jù)集成。把數(shù)據(jù)采集過程中得到的多種信息，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的數(shù)據(jù)庫技術(shù)生產(chǎn)相應(yīng)的學(xué)生考試成績分析基本數(shù)據(jù)庫。（2）數(shù)據(jù)清理。在學(xué)生成績分析數(shù)據(jù)庫中，肯定會出現(xiàn)一些情況缺失，對于這些空缺處，就需要使用數(shù)據(jù)清理技術(shù)來進(jìn)行這些數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)的填補(bǔ)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(xué)生考試數(shù)據(jù)已經(jīng)在學(xué)生填寫的調(diào)查數(shù)據(jù)中村中的空缺項。（3）數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換主要功能是進(jìn)行進(jìn)行數(shù)據(jù)的離散化操作。在這個過程中可以根據(jù)實際需要進(jìn)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(shù)據(jù)消減。數(shù)據(jù)消減的功能就是把所需挖掘的數(shù)據(jù)庫，在消減的過程又不能影響到最終的數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果。比如在分析學(xué)生的基本學(xué)習(xí)情況的影響因素情況中，學(xué)生信息表中中出現(xiàn)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(xué)生基本成績分析數(shù)據(jù)表。
4.2.3利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，得出結(jié)論
通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在在線考試中的應(yīng)用，得出這些學(xué)生數(shù)據(jù)的相關(guān)分析，比如說學(xué)生考試中的易錯點在什么地方，學(xué)生考試成績的自身原因，學(xué)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(diào)整學(xué)校教學(xué)資源，教師的教學(xué)方案調(diào)整等等，從而完善學(xué)校對學(xué)生的教學(xué)。
5.結(jié)語
數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在社會各行各業(yè)中都有一定程度的使用，基于其在數(shù)據(jù)組織、分析能力、知識發(fā)現(xiàn)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(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中還存在著一些問題，例如數(shù)據(jù)的挖掘算法、預(yù)處理、可視化問題、模式識別和解釋等等。對于這些問題，學(xué)校教學(xué)管理工作者要清醒的認(rèn)識，在在線考試系統(tǒng)中對數(shù)據(jù)挖掘信息做出合理的使用，讓數(shù)字挖掘技術(shù)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。
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數(shù)據(jù)挖掘論文 篇8
摘要：隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)也應(yīng)運而生。為了高效有序的醫(yī)療信息管理，需要加強(qiáng)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在醫(yī)療信息管理中的實際應(yīng)用，從而提升醫(yī)院的管理水平，為醫(yī)院的管理工作及資源的合理配置提供多樣化發(fā)展的可能性。筆者將針對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在醫(yī)療信息管理中的應(yīng)用這一課題進(jìn)行相應(yīng)的探究，從而提出合理的改進(jìn)建議。
關(guān)鍵詞：挖掘技術(shù)；醫(yī)療信息管理；應(yīng)用方式
數(shù)據(jù)挖掘作為一種數(shù)據(jù)信息再利用的有效技術(shù)，能夠有效地為醫(yī)院的管理決策提供重要信息。它以數(shù)據(jù)庫、人工智能以及數(shù)理統(tǒng)計為主要技術(shù)支柱進(jìn)行技術(shù)管理與決策。而在醫(yī)療信息管理過程之中應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠較好地針對醫(yī)療衛(wèi)生信息進(jìn)行整理與歸類來建立管理模型，形成有效的總結(jié)數(shù)據(jù)的同時能夠為醫(yī)療工作的高效進(jìn)行提供有價值的信息。所以筆者將以數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在醫(yī)療信息管理中的應(yīng)用為著手點，從而針對其應(yīng)用現(xiàn)狀進(jìn)行探究，以此提出加強(qiáng)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在醫(yī)療信息管理中應(yīng)用的具體措施，希望能夠在理論層面上推動醫(yī)療信息管理工作的飛躍。
1在醫(yī)療信息管理中應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的基本內(nèi)涵
數(shù)據(jù)挖掘是結(jié)合信息收集技術(shù)、人工智能處理技術(shù)以及分析檢測技術(shù)等所形成的功能強(qiáng)大的技術(shù)。它能夠?qū)崿F(xiàn)對于數(shù)據(jù)的收集、問題的定義與處理，并且能夠較好地對于結(jié)果進(jìn)行解釋與評估。在醫(yī)療信息管理工作進(jìn)行的過程之中，應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以較好地加強(qiáng)醫(yī)療信息數(shù)據(jù)模型的`建立，同時以多種形式出現(xiàn)，例如文字信息、基本信號信息、圖像收集等，也能夠用來進(jìn)行醫(yī)療信息的科普與宣傳。并且，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在醫(yī)療信息中所體現(xiàn)出的應(yīng)用方式有所不同，在數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用過程之中，既可以針對同一類的實物反應(yīng)出共同性質(zhì)的基本特征，同時也能夠根據(jù)具有一定關(guān)聯(lián)性的事物信息來探究差異。這些功能不僅僅能夠在醫(yī)療信息的管理層面上給予醫(yī)療人員較大的信息管理指導(dǎo)，同時在實際的醫(yī)療診斷過程之中，也可以向醫(yī)生提供患者的患病信息，并且輔助治療的進(jìn)行[1]。所以，在醫(yī)療信息管理中應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)不僅僅能夠推動醫(yī)療信息管理水平的提升，也是醫(yī)院實現(xiàn)現(xiàn)代化、信息化建設(shè)的重要體現(xiàn)，需要從根本上明確醫(yī)療信息管理應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的必要性與基本內(nèi)涵，從而針對醫(yī)院的管理現(xiàn)狀實現(xiàn)其管理方式與技術(shù)應(yīng)用的轉(zhuǎn)變與優(yōu)化。
2在醫(yī)療信息管理過程之中加強(qiáng)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用的重要措施
2.1實現(xiàn)建模環(huán)節(jié)以及數(shù)據(jù)收集環(huán)節(jié)的優(yōu)化
在應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的過程之中，必須基于數(shù)據(jù)庫信息的基礎(chǔ)之上，其數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)才能夠進(jìn)行相應(yīng)的規(guī)律探究與信息分析，所以需要在源頭處加強(qiáng)數(shù)據(jù)收集環(huán)節(jié)以及建模環(huán)節(jié)的優(yōu)化。以醫(yī)院中醫(yī)部門為例，在對于中醫(yī)處方經(jīng)驗的挖掘方法使用過程之中，需要針對不同的藥物進(jìn)行關(guān)聯(lián)性建模，比如數(shù)據(jù)庫中有基礎(chǔ)性藥物，針對藥物進(jìn)行頻數(shù)和次數(shù)的統(tǒng)計，然后以此類推，將所有藥物都按照出現(xiàn)的頻數(shù)進(jìn)行降數(shù)排列，從而探究參考價值。建模環(huán)節(jié)以及數(shù)據(jù)收集環(huán)節(jié)是醫(yī)療信息管理過程的根本，所以需要做好對于建模環(huán)節(jié)以及數(shù)據(jù)收集環(huán)節(jié)的優(yōu)化，才能夠為數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用奠定相應(yīng)的基礎(chǔ)[2]。
2.2細(xì)化數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用類別
想要在醫(yī)療信息管理過程之中，加強(qiáng)對于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的有效應(yīng)用，就需要從數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用類別處進(jìn)行著手，從而提升技術(shù)應(yīng)用的針對性與有效性。常見的技術(shù)應(yīng)用類別有：醫(yī)院資源配置方面、病患區(qū)域管理方面、醫(yī)療衛(wèi)生質(zhì)量管理方面、醫(yī)療急診管理方面、醫(yī)院經(jīng)濟(jì)管理方面以及醫(yī)療衛(wèi)生常見病宣傳方面等，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)都可以在這些類別之中實現(xiàn)應(yīng)用，但是在應(yīng)用的過程之中也有所不同。以病房區(qū)域管理為例，在應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)之前，首先需要明確不同的科室狀況以及病房區(qū)域分配狀況等，加強(qiáng)病患區(qū)域的指標(biāo)分析，因為病房管理不僅僅影響到科室的工作效率與工作效果，同時也是醫(yī)療物資分配與人員編制的主要參考標(biāo)準(zhǔn)。其次利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠較好地實現(xiàn)不同科室工作效率、質(zhì)量管理質(zhì)量以及經(jīng)濟(jì)收益等多種指標(biāo)的評估，建立其科室的運營模型，從而實現(xiàn)科室的又好又快發(fā)展。比如使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)建立其病區(qū)管理的標(biāo)準(zhǔn)模型以及統(tǒng)計指標(biāo)，從而計算出科室動態(tài)的工作模型以及病床動態(tài)的周轉(zhuǎn)次數(shù)等[3]。另外在醫(yī)療質(zhì)量管理過程之中，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)提供的不僅僅是資料數(shù)據(jù)的參考以及疾病的診斷，也能夠針對臨床的治療效果進(jìn)行分析與評價，并且能夠預(yù)測治療狀況：可以利用醫(yī)院的醫(yī)療數(shù)據(jù)庫，對于病人的基本患病信息進(jìn)行分類，從而比對死亡率、治愈率等多個數(shù)據(jù)，實現(xiàn)治療方案的制訂。而在醫(yī)療質(zhì)量管理過程之中也有很多的影響因素，例如基礎(chǔ)醫(yī)療設(shè)備、病床周轉(zhuǎn)次數(shù)、病種治愈記錄等，所以也可以利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來進(jìn)一步加強(qiáng)其多種數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性，從而為提升醫(yī)院的社會效益與經(jīng)濟(jì)效益提出合理的參考性建議。
2.3明確數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用方向
醫(yī)院加強(qiáng)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用方向的探索上，可以從客戶拓展這個角度出發(fā)實現(xiàn)對于醫(yī)療信息管理。例如通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)多方進(jìn)行患者信息比對，同時制訂完善的醫(yī)療服務(wù)影響策略方式，加強(qiáng)對于客戶行為的分析；在數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)之上，增強(qiáng)其技術(shù)應(yīng)用的實用性，在分析的基礎(chǔ)之上比對自身的競爭優(yōu)勢，實現(xiàn)醫(yī)院資源的合理規(guī)劃與合理配置，例如藥品、資金以及疾病診斷等，從而實現(xiàn)經(jīng)營狀況的優(yōu)化。目前醫(yī)院也逐步向現(xiàn)代化、信息化方向發(fā)展，無論是信息管理還是醫(yī)療技術(shù)方面，醫(yī)院都已經(jīng)成為了一個信息化的綜合行業(yè)體系，所以在加強(qiáng)數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用的過程之中，還需要加強(qiáng)數(shù)據(jù)信息的管理，實現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果的維護(hù)，從而提升醫(yī)院的決策能力，實現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的高效應(yīng)用。
3結(jié)語
醫(yī)院在目前的醫(yī)療信息管理過程之中，還有很大的發(fā)展空間，需要綜合利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，實現(xiàn)其信息管理水平的提升。通過明確數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用方向、應(yīng)用類別以及建模數(shù)據(jù)環(huán)節(jié)的優(yōu)化等，促進(jìn)醫(yī)院管理水平的提升，實現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用效果的提升.
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數(shù)據(jù)挖掘論文 篇9
摘要：中醫(yī)臨床理論多是由著名醫(yī)家的經(jīng)驗升華形成的，反映了臨床上不同學(xué)術(shù)派系以及不同學(xué)科的優(yōu)勢特征，但這其中不免摻雜了個人主觀經(jīng)驗，因此本文就中醫(yī)臨床理論研究中醫(yī)病案為基礎(chǔ)，對應(yīng)用病案數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果來總結(jié)和重建中醫(yī)臨床理論的方式進(jìn)行了探討，認(rèn)為該方法可為完善中醫(yī)臨床理論提供客觀的數(shù)據(jù)支持，使中醫(yī)臨床理論的來源更具有科學(xué)性。
關(guān)鍵詞：病案；數(shù)據(jù)挖掘；中醫(yī)臨床理論；轉(zhuǎn)化醫(yī)學(xué)；臨床
科研一體化中醫(yī)臨床理論決定著中醫(yī)臨床學(xué)科的發(fā)展水平，是中醫(yī)臨床發(fā)展的動力。從古至今，中醫(yī)名醫(yī)名家輩出，他們的臨床經(jīng)驗和學(xué)術(shù)思想不斷提煉升華，逐步形成了傳統(tǒng)的中醫(yī)臨床理論。新中國成立以來，中醫(yī)不斷汲取最新的科技成果，進(jìn)行了大量臨床實踐，而中醫(yī)臨床理論發(fā)展緩慢，己經(jīng)成為制約當(dāng)代中醫(yī)學(xué)術(shù)發(fā)展的瓶頸，對如何開拓中醫(yī)臨床理論的研究，可謂見仁見智，但各種新的臨床理論常常裹挾著“各家學(xué)說”。在當(dāng)今大數(shù)據(jù)和信息技術(shù)發(fā)達(dá)的背景下，運用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對中醫(yī)病案進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，客觀揭示當(dāng)前中醫(yī)臨床理論的本來面目，盡可能減少個人見解的偏倚，對于推動中醫(yī)臨床理論發(fā)展具有重要的現(xiàn)實意義，本文就基于病案數(shù)據(jù)挖掘的中醫(yī)臨床理論重建進(jìn)行探討如下。
1傳統(tǒng)中醫(yī)臨床理論的構(gòu)建框架
1.1中醫(yī)古典文獻(xiàn)是傳統(tǒng)中醫(yī)臨床理論的基礎(chǔ)
眾所周知，中醫(yī)之所以能夠屹立千年不倒，很大一部分原因是因為其有獨特的理論體系，而在這其中，中醫(yī)古典文獻(xiàn)做出的貢獻(xiàn)應(yīng)該是第一位的。因為這些古典文獻(xiàn)的記載和流傳，為后世的醫(yī)家提供了參考和借鑒，使得我們從前人的思維上不斷創(chuàng)新，與臨床進(jìn)行有機(jī)結(jié)合，不斷研究出新的適合于當(dāng)前時代的臨床理論。例如，中醫(yī)學(xué)無論在理論研究還是在臨床治療方面的豐富，許多根本性的理論都是源自于《內(nèi)經(jīng)》。該書創(chuàng)立了藏象、經(jīng)絡(luò)、診法等各方面的理論[1]，勾畫了中醫(yī)理論的雛形，構(gòu)建了中醫(yī)理論體系的基本框架。到后期東漢時期張仲景的《傷寒論》則是創(chuàng)造了以六經(jīng)辨證和臟腑辨證為主的局面，其所倡導(dǎo)的“觀其脈證，知犯何逆，隨證治之”使得辨證論治登上新的高度。到了金元時期，就是百家爭鳴的時代，這期間以金元四大家為主的學(xué)派開始萌生，留下了許多可供后世醫(yī)家參考的古典文獻(xiàn)并創(chuàng)建了不同的臨床理論，而明清時期以葉天士和吳鞠通為首確立的衛(wèi)氣營血和三焦辨證，使溫病學(xué)的辨證理論逐步趨于完善，至今仍是指導(dǎo)臨床治療溫?zé)岵〉睦碚撘罁?jù)�？傊�，傳統(tǒng)中醫(yī)臨床理論的構(gòu)建和完善，離不開前人的摸索與貢獻(xiàn)，也得益于著名醫(yī)學(xué)家創(chuàng)建的傳統(tǒng)中醫(yī)理論，使得我們現(xiàn)在的中醫(yī)體系不斷的飽滿和充實。
1.2當(dāng)代著名中醫(yī)的臨床經(jīng)驗不斷提升為中醫(yī)臨床理論
傳統(tǒng)中醫(yī)的臨床理論，在很大程度上展示著著名醫(yī)家的臨床經(jīng)驗。在中醫(yī)理論與實踐發(fā)展的相互促進(jìn)過程中，當(dāng)代醫(yī)家通過讀書、臨證、心悟?qū)嵺`經(jīng)驗不斷總結(jié)并升華為理論，又在實踐中不斷完善既有的理論，成為中醫(yī)理論發(fā)展的重要途徑和模式，而當(dāng)代中醫(yī)理論的發(fā)展則需要將傳統(tǒng)理論與現(xiàn)代實踐相互融合起來。例如上世紀(jì)60年代時，面對中醫(yī)基礎(chǔ)理論中新的思想相對匱乏的這一局面，鄧鐵濤結(jié)合其治療的臨床經(jīng)驗，首次提出了“五臟相關(guān)學(xué)說”。盡管當(dāng)時的理論準(zhǔn)備并不完善，但是這一理論的提出，在很大程度上完善并且取代了“五行學(xué)說”中某些模糊性和不確定性，并且隨著時代的發(fā)展，逐漸驗證了鄧?yán)系倪@一經(jīng)驗的正確性，也成為指導(dǎo)中醫(yī)臨床理論的一大重要體系[2]。又如，腦出血這一現(xiàn)代疾病在古代名為中風(fēng)，多數(shù)是“從風(fēng)而治”，認(rèn)為肝臟與中風(fēng)的關(guān)系最為密切。隨著時代的推進(jìn)，自20世紀(jì)80年代以來，許多學(xué)者根據(jù)微觀辨證和中醫(yī)理論“離經(jīng)之血便是瘀”，提出急性出血中風(fēng)屬中醫(yī)血證，瘀血阻滯是急性期腦出血的最基本病機(jī)，是治療的關(guān)鍵所在[3]。故現(xiàn)代中醫(yī)臨床治療上多以活血化瘀法治療腦出血、腦梗塞這一系列疾病。若是仔細(xì)研讀傳統(tǒng)中醫(yī)臨床理論后，我們不難得出其構(gòu)成和完善離不開當(dāng)代著名醫(yī)家的臨床經(jīng)驗，它是在歷經(jīng)歲月的洗禮下不斷塑造成型的。
1.3傳統(tǒng)中醫(yī)臨床理論不斷將現(xiàn)代醫(yī)學(xué)相關(guān)內(nèi)容中醫(yī)化
傳統(tǒng)中醫(yī)臨床理論不斷吸收現(xiàn)代醫(yī)學(xué)的理論，將其相關(guān)內(nèi)容不斷中醫(yī)化，將病人的各種證型通過五臟辨證、陰陽五行辨證以及八綱辨證劃分得越來越細(xì)化，以提供病人在中醫(yī)臨床上治療的理論依據(jù)。中醫(yī)吸取了現(xiàn)代醫(yī)學(xué)理論后正在不斷壯大其內(nèi)容，現(xiàn)代醫(yī)學(xué)相關(guān)內(nèi)容中醫(yī)化在許多難治疾病的辨證治療中都起到了良好的指導(dǎo)作用[4]。如艾滋病是古代傳統(tǒng)中醫(yī)辨證論治的空白，通過對艾滋病中醫(yī)病因病機(jī)、證候規(guī)律、治法方藥的系統(tǒng)研究，提出了“艾毒傷元”“脾為樞機(jī)”“氣虛為本”的病因病機(jī)學(xué)說，確立了艾滋病“培元解毒”“益氣健脾”的治療原則，為中醫(yī)藥防治艾滋病奠定了理論基礎(chǔ)，為進(jìn)一步提高艾滋病的中醫(yī)藥臨床診療效果提供理論依據(jù)[5]。
2當(dāng)前中醫(yī)臨床理論發(fā)展存在的不足
2.1中醫(yī)主流理論不突出且與時俱進(jìn)力度不夠
不可否認(rèn)的是，當(dāng)代的中醫(yī)臨床理論發(fā)展也是存在諸多不足的，中醫(yī)理論的完善和發(fā)展是中華五千年來集體智慧的結(jié)晶，個別醫(yī)家提出的臨床理論可能各有千秋，其所立的角度和思維也不盡相同。例如，同是治療輸卵管阻塞這一疾病時，朱南孫教授認(rèn)為多是由于濕蘊沖任所致，其用自擬的清熱利濕方來進(jìn)行治療；而李廣文教授則認(rèn)為這一疾病多是由于瘀血阻絡(luò)為主，治療上以活血祛瘀為法，擬通任種子湯進(jìn)行治療[6]。又如對于“和解法”這一治療方法的理解，當(dāng)代名醫(yī)蒲輔周老先生認(rèn)為“寒熱并用，補(bǔ)瀉合劑，表里雙解，苦辛分消，調(diào)和氣血，皆謂和解”。而方和謙教授則認(rèn)為“在治法上扶正祛邪，表里兼顧，此法就為和解法”。不同的醫(yī)家在面對不同的疾病，甚至是不同的理法方藥時，所持的看法常常是“各家學(xué)說”，這就導(dǎo)致了當(dāng)前中醫(yī)臨床理論發(fā)展比較混亂，不能全面地體現(xiàn)中國五千年來發(fā)展過程中的中醫(yī)主流理論。目前中醫(yī)基礎(chǔ)理論還存在一個缺陷就是它的與時俱進(jìn)力度還不夠，很多古代經(jīng)典方藥的.主治病癥，在當(dāng)今時代已經(jīng)不再多見了。比如蛔蟲導(dǎo)致的蛔厥這一致病因素在現(xiàn)代已經(jīng)不再常見，對應(yīng)的烏梅丸的主要適應(yīng)病癥也不再是蛔厥；在針對沒有明顯臨床表現(xiàn)的疾病如乙肝時，按傳統(tǒng)中醫(yī)往往體現(xiàn)出“無證可治”的狀態(tài)；傳統(tǒng)的診斷與現(xiàn)代檢查相結(jié)合的力度也不夠，中醫(yī)臨床基礎(chǔ)理論在某些程度上忽略了其與生化、B超、X光、CT等現(xiàn)代檢查結(jié)果的結(jié)合，并沒有用中醫(yī)理論對其做一合理的陳述；且現(xiàn)在臨床上很多中藥的藥理作用、性味歸經(jīng)的研究作用還不夠深入、細(xì)致，其作用不能在微觀上得以解釋。這些都導(dǎo)致了臨床上很多情況沒有從中醫(yī)理論來認(rèn)識中醫(yī)，不是“以中解中”，而是“以西解中”，形成了臨床拋棄中醫(yī)理論的狀態(tài)[7]。由于中醫(yī)學(xué)是一門實踐性很強(qiáng)的學(xué)科，它是在哲學(xué)辨證的思想指導(dǎo)下，與臨床經(jīng)驗不斷結(jié)合，這與西醫(yī)知識體系相比較，難免存在一定的滯后性，這都會使得中醫(yī)臨床理論發(fā)展相對的落后。
2.2部分中醫(yī)理論帶有權(quán)威專家的“個人學(xué)說”偏見
傳統(tǒng)中醫(yī)強(qiáng)調(diào)個人經(jīng)驗和學(xué)說，以中醫(yī)內(nèi)科學(xué)為例，第八版中的腦系疾病在第九版中已經(jīng)刪除，其涉及到的各種腦系疾病大多數(shù)歸屬于心系疾病與肝系疾病。根據(jù)其版本的不同，我們可以明顯看出其凸顯的中心內(nèi)容及其思想不同，其多是體現(xiàn)編著者的理論思想，在一定程度上并沒有客觀地揭示疾病的本質(zhì)，治療理論也不夠完善，一部分內(nèi)容與最新研究得出的論文理論不符，這使得當(dāng)代中醫(yī)臨床理論在某些程度上，帶有權(quán)威專家的“個人學(xué)說”色彩。由于現(xiàn)代西方先進(jìn)的科技文化流入，使得中醫(yī)在一定程度上備受質(zhì)疑，而正是因為人們對于中醫(yī)理論的一些偏見，才使得中醫(yī)長期讓人詬病。
3新的時代背景下中醫(yī)臨床理論發(fā)展方向
3.1臨床理論應(yīng)具有真實性與系統(tǒng)性
中醫(yī)臨床理論的發(fā)展方形應(yīng)當(dāng)是建立在客觀并且真實的臨床實踐基礎(chǔ)上，從一次次臨床實踐中得出。由于歷史時代的原因以及假設(shè)推理、模式建設(shè)的廣泛使用，當(dāng)代中醫(yī)臨床理論中理論與假說并存的現(xiàn)象較為普遍，如中醫(yī)的五運六氣學(xué)說對現(xiàn)代疫病預(yù)測和人體各經(jīng)絡(luò)臟腑在時間上對于人體治病效果的不同等，就需要我們在扎實的文獻(xiàn)與臨床實踐基礎(chǔ)上，對醫(yī)案進(jìn)行認(rèn)真總結(jié)，利用科學(xué)的方法深入挖掘，開展中醫(yī)理論的去偽存真研究，以促進(jìn)中醫(yī)理論的科學(xué)與健康發(fā)展。另外，傳統(tǒng)的中醫(yī)臨床治療上所用的理法方藥，多是根據(jù)個人經(jīng)驗所進(jìn)行的。隨著科技的不斷發(fā)展與時代的不斷進(jìn)步，當(dāng)代的中醫(yī)臨床理論應(yīng)該在成功的中醫(yī)醫(yī)案上進(jìn)行系統(tǒng)的總結(jié)，不斷挖掘和研究其微觀的結(jié)構(gòu)，并隨著年月的更迭不斷更新，不斷完善，使其具有科學(xué)性和理論依據(jù)。同時，對近年來興起的傳染性非典型肺炎、艾滋病、禽流感等古人所沒有經(jīng)歷過的疾病的診治，中醫(yī)就其病因病機(jī)的認(rèn)識以及探究相應(yīng)的診療方法，無疑也是一種理論上的創(chuàng)新[8]。通過對其進(jìn)行深一層次的研究和發(fā)現(xiàn)，歸納出合適的治則治法，找到針對這一疾病的理法方藥，使其更具有系統(tǒng)性，使得臨床上中醫(yī)治病可以循序漸進(jìn)，注重整體，也是當(dāng)代臨床理論的一大發(fā)展方向。
3.2臨床理論具有信息化的特點并可持續(xù)拓展
隨著時代的進(jìn)步，當(dāng)代的中醫(yī)臨床理論可以通過網(wǎng)絡(luò)等方式進(jìn)行共享，在大數(shù)據(jù)的這一時代背景下，隨著病案的不斷報道與積累，可以將各類成功的中醫(yī)醫(yī)案進(jìn)行統(tǒng)計和挖掘，其結(jié)果也會不斷進(jìn)行更新和發(fā)展。不同的醫(yī)家對于某一疾病的認(rèn)識角度可能不同，其表現(xiàn)在病位、病性、病勢和證候的判斷標(biāo)準(zhǔn)也不一樣，因此方藥規(guī)律也不一樣。而通過統(tǒng)計某一中醫(yī)或西醫(yī)疾病的較大樣本病例，并對其進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，可以得出整個中醫(yī)群體對于這一疾病診治的證候分布、治則治法、處方用藥等的規(guī)律，甚至可以根據(jù)統(tǒng)計的結(jié)果探索出新的方藥，分析他們的共同點和所在差異。將中醫(yī)臨床理論具有信息化的這一特點不斷地拓展下去，通過計算機(jī)等客觀科學(xué)的手段進(jìn)行分析，與主觀的名老中醫(yī)傳承模式相比，更具客觀性，更容易被臨床醫(yī)生接受，對各種疾病的中醫(yī)臨床用藥也更具有指導(dǎo)價值。
4基于病案數(shù)據(jù)挖掘的中醫(yī)臨床理論重建
4.1病案研究是中醫(yī)理論發(fā)展的重要基礎(chǔ)
在當(dāng)今大數(shù)據(jù)的時代背景下，中醫(yī)固有的傳統(tǒng)整體論科學(xué)特征有了越來越多的可供改變的空間。這種變化既為其按照自身特有的規(guī)律發(fā)展特點帶來了機(jī)遇，也給未來中醫(yī)理論的發(fā)展提出了挑戰(zhàn)。同時，學(xué)習(xí)醫(yī)案研究也是中醫(yī)學(xué)相關(guān)大學(xué)生們應(yīng)該學(xué)習(xí)的一項內(nèi)容。閱讀醫(yī)案是必要的訓(xùn)練，也是中醫(yī)入門的方法之一。醫(yī)案的故事性引人入勝，在自然而然中接受中醫(yī)思維方法和傳統(tǒng)文化知識，同時醫(yī)案中所呈現(xiàn)的名醫(yī)風(fēng)范，醫(yī)德對學(xué)生起到潛移默化的影響，并培養(yǎng)對專業(yè)的熱愛[9]。病案客觀、真實地直接記錄疾病診斷和治療過程，醫(yī)案研究作為中醫(yī)理論發(fā)展過程中至關(guān)重要的一環(huán)，是中醫(yī)理論發(fā)展的重要基礎(chǔ)，以研究病案為基礎(chǔ)，對于中醫(yī)理論的形成和臨床上中醫(yī)積累經(jīng)驗，都起到了一定的輔助提升作用。
4.2數(shù)據(jù)挖掘方法是中醫(yī)理論發(fā)展的現(xiàn)代技術(shù)手段
利用多種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對中醫(yī)病案中的有關(guān)信息行進(jìn)行歸納、整理，是近年來傳承中醫(yī)臨床經(jīng)驗的重要方法之一[10]。通過對同一種疾病的病案進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘以分析醫(yī)者的思路和探索其用藥的方法，對中醫(yī)臨床病案進(jìn)行規(guī)范化的整理，能夠深入總結(jié)其臨床經(jīng)驗，挖掘隱藏在大量病案背后的診治規(guī)律，甚至探索出新的方藥配伍，為中醫(yī)理論的發(fā)展提供一定的科學(xué)依據(jù)的同時，使得中醫(yī)理論的發(fā)展越來越現(xiàn)代化，不僅僅只是停留在以前的靠讀書和個人經(jīng)驗的結(jié)合，也為廣大的中醫(yī)在日后的臨床治療上提供了新的思路和方向。
4.3臨床實踐推動理論發(fā)展，賦予轉(zhuǎn)化醫(yī)學(xué)新的內(nèi)涵
目前，我們通過并按數(shù)據(jù)挖掘來總結(jié)一些中醫(yī)對于治療同一種疾病所采取的診斷和用藥，可以獲得新的思路，并且為完善我們現(xiàn)有的中醫(yī)理論基礎(chǔ)可以提供可靠的理論支持。采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對中醫(yī)學(xué)術(shù)思想和臨證經(jīng)驗進(jìn)行研究，可以全面解析其中的規(guī)律，分析中醫(yī)個體化診療信息特征，提煉出臨證經(jīng)驗中蘊藏的新理論、新力法，可以實現(xiàn)經(jīng)驗的有效總結(jié)與傳承[11]。與此同時，要求我們用發(fā)展的眼光將現(xiàn)代的科技手段整合加入到傳統(tǒng)的中醫(yī)學(xué)理論中去，推陳出新，通過臨床實踐與基礎(chǔ)理論的不斷結(jié)合，不斷完善，推動祖國醫(yī)學(xué)現(xiàn)代化，譜寫有關(guān)于中醫(yī)學(xué)在轉(zhuǎn)化醫(yī)學(xué)上新的篇章。
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數(shù)據(jù)挖掘論文 篇10
計算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展，信息技術(shù)不斷加強(qiáng)，在社會新的發(fā)展趨勢下，以往的傳統(tǒng)管理模式落后于現(xiàn)代化發(fā)展的管理水平。為了創(chuàng)新檔案管理的模式，提高檔案管理的質(zhì)量，在現(xiàn)代檔案信息管理系統(tǒng)中引入數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。
1、信息挖掘技術(shù)
1.1數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)概述
數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是一種基于統(tǒng)計學(xué)、人工智能等等技術(shù)基礎(chǔ)上，能夠自動分析原有數(shù)據(jù)，從而做出歸納整理，并對其潛在的模式進(jìn)行挖掘的決策支持過程，簡單來說就是從一系列復(fù)雜的數(shù)據(jù)中提取人們需要的潛在性信息。
1.2數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的方法
二十世紀(jì)末，計算機(jī)挖掘技術(shù)產(chǎn)生。其一般用到的方法有：
�。�1）孤立點分析。孤立點分析法主要用于對于特殊信息的挖掘。
�。�2）聚類分析。聚類分析方法是在指定的對象中，對其價值聯(lián)系進(jìn)行搜索。
�。�3）分類分析。分類分析就是找出具有一定特點的數(shù)據(jù)，對需要解讀的數(shù)據(jù)進(jìn)行識別。
�。�4）關(guān)聯(lián)性分析。關(guān)聯(lián)性分析方法是對指定數(shù)據(jù)中出現(xiàn)頻繁的數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘。
�。�5）序列分析。與關(guān)聯(lián)性分析法一樣，由數(shù)據(jù)之間內(nèi)在的聯(lián)系得出潛在的關(guān)聯(lián)。
1.3計算機(jī)挖掘技術(shù)的形式分析
計算機(jī)挖掘技術(shù)在使用過程中，收集到的數(shù)據(jù)不同，數(shù)據(jù)收集的方法也就不同。在對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行形式分析的時候，主要用到：分類形式、粗糙集形式、相關(guān)規(guī)則形式。
2、計算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在檔案信息管理
系統(tǒng)中的應(yīng)用計算機(jī)挖掘技術(shù)，能夠?qū)㈦[藏的信息挖掘出來并進(jìn)行總結(jié)和利用，運用到檔案管理中來，在充分發(fā)揮挖掘技術(shù)作用的同時，極大的提高了檔案數(shù)據(jù)的利用價值。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在檔案管理系統(tǒng)中，一般用到的方法為：
2.1收集法
該方法在對數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上，建立對已知數(shù)據(jù)詳細(xì)描述的概念模型。然后將每個測試的樣本與此模型進(jìn)行比較，若有一個模型在測試中被認(rèn)可，就可以以此模型對管理的對象分類。例如，檔案管理員就某事向客戶進(jìn)行問卷調(diào)查并將答案輸入到數(shù)據(jù)庫中。在該數(shù)據(jù)庫中，對客戶的回答進(jìn)行具體屬性描述，當(dāng)有新的回答內(nèi)容輸入的時候，系統(tǒng)會自動對該客戶需求分類，在減輕管理員工作壓力的同時，提高了檔案管理的效率。
2.2保留法
該方法是防止老客戶檔案丟失并將客戶留住的過程。對于任何一個企業(yè)來說，發(fā)展一個新的客戶的成本要遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于留住一個來客戶的成本。在客戶保留的過程中，對客戶檔案流失原因的分析至關(guān)重要，因此，采用挖掘技術(shù)對其進(jìn)行分析是必要的。
2.3分類法
通過計算機(jī)挖掘技術(shù)對檔案進(jìn)行分類，按照不同的性質(zhì)進(jìn)行系統(tǒng)的劃分，將所有相似或相通的檔案進(jìn)行整理，在人們需要的時候，能夠快速的被提取出來，提高了檢索的效率和分類的專業(yè)性。
3、檔案管理引入計算機(jī)挖掘技術(shù)的必要性
計算機(jī)挖掘技術(shù)的應(yīng)用，對檔案管理方式的不斷完善有著極其重要的意義，其重要性主要體現(xiàn)在：
3.1對檔案的`保護(hù)更全面
一部分具有歷史意義的檔案，隨著保存的時間不斷增加，其年代感加強(qiáng)，意義和價值增大。相應(yīng)的，利用的頻率會隨著利用的價值增加，也更容易被損壞從而導(dǎo)致檔案信息壽命折損，此外，管理不當(dāng)造成泄密，使檔案失去了原本的利用價值，這種存在于檔案管理和利用之間的矛盾，使得檔案管理面臨著巨大的難題。挖掘技術(shù)的運用，緩解了這種矛盾，在檔案管理工作中具有重要的意義。
3.2提升檔案管理的質(zhì)量
在檔案信息管理系統(tǒng)中引入計算機(jī)挖掘技術(shù)，使得檔案信息管理打破了傳統(tǒng)的模式，通過挖掘技術(shù)，對管理的模式有了極大的創(chuàng)新，工作人員以往繁重的工作壓力得到釋放，時間和精力更加豐富，在對檔案管理的細(xì)節(jié)方面也就更加注意，同時也加快了對檔案的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行處理的速度，提升檔案管理的整體質(zhì)量。
4、結(jié)語
綜上所述，計算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)涉及的內(nèi)容很廣，對挖掘技術(shù)的運用，使得各行各業(yè)的發(fā)展水平得到了很大的提高，推動社會經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，帶動社會發(fā)展模式的創(chuàng)新。在檔案管理中使用計算機(jī)挖掘技術(shù)，使得檔案信息保存的方法及安全性有了很大的提高。同時，也需要檔案信息管理人員在進(jìn)行檔案信息管理的時候，能合理利用計算機(jī)信息挖掘技術(shù)，在提高工作效率的同時，促進(jìn)管理模式的不斷創(chuàng)新，以適應(yīng)時代發(fā)展的要求。
數(shù)據(jù)挖掘論文 篇11
網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展帶動了電子商務(wù)市場的繁華，大量的商品、信息在現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)平臺上患上以交易，大大簡化了傳統(tǒng)的交易方式，節(jié)儉了時間，提高了效力，但電子市場繁華違后暗藏的問題，同樣成為人們關(guān)注的焦點，凸起表現(xiàn)在海量信息的有效應(yīng)用上，如何更為有效的管理應(yīng)用潛伏信息，使他們的最大功效患上以施展，成為人們現(xiàn)在鉆研的重點，數(shù)據(jù)發(fā)掘技術(shù)的發(fā)生，在必定程度上解決了這個問題，但它也存在著問題，需要不斷改善。
數(shù)據(jù)發(fā)掘（Data Mining）就是從大量的、不完整的、有噪聲的、隱約的、隨機(jī)的原始數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的、人們事前不知道的、但又是潛伏有用的信息以及知識的進(jìn)程�；蛘哒哒f是從數(shù)據(jù)庫中發(fā)現(xiàn)有用的知識（KDD），并進(jìn)行數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)融會（Data Fusion）和決策支撐的進(jìn)程。數(shù)據(jù)發(fā)掘是1門廣義的交叉學(xué)科，它匯聚了不同領(lǐng)域的鉆研者，特別是數(shù)據(jù)庫、人工智能、數(shù)理統(tǒng)計、可視化、并行計算等方面的學(xué)者以及工程技術(shù)人員。
數(shù)據(jù)發(fā)掘技術(shù)在電子商務(wù)的利用
一 找到潛伏客戶
在對于 Web 的客戶走訪信息的發(fā)掘中， 應(yīng)用分類技術(shù)可以在Internet 上找到未來的潛伏客戶。使用者可以先對于已經(jīng)經(jīng)存在的走訪者依據(jù)其行動進(jìn)行分類，并依此分析老客戶的1些公共屬性， 抉擇他們分類的癥結(jié)屬性及互相間瓜葛。對于于1個新的走訪者， 通過在Web 上的分類發(fā)現(xiàn)， 辨認(rèn)出這個客戶與已經(jīng)經(jīng)分類的老客戶的1些公共的描寫， 從而對于這個新客戶進(jìn)行正確的分類。然后從它的分類判斷這個新客戶是有益可圖的客戶群仍是無利可圖的客戶群，抉擇是不是要把這個新客戶作為潛伏的客戶來對于待�？蛻舻念愋涂隙ê�， 可以對于客戶動態(tài)地展現(xiàn) Web 頁面， 頁面的內(nèi)容取決于客戶與銷售商提供的產(chǎn)品以及服務(wù)之間的關(guān)聯(lián)。若為潛伏客戶， 就能夠向這個客戶展現(xiàn)1些特殊的、個性化的頁面內(nèi)容。
二 實現(xiàn)客戶駐留
在電子商務(wù)中， 傳統(tǒng)客戶與銷售商之間的空間距離已經(jīng)經(jīng)不存在， 在 Internet 上， 每一1個銷售商對于于客戶來講都是1樣的， 那末使客戶在自己的銷售站點上駐留更長的時間， 對于銷售商來講則是1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)當(dāng)全面掌握客戶的閱讀行動， 知道客戶的興致及需求所在， 并依據(jù)需求動態(tài)地向客戶做頁面舉薦， 調(diào)劑 Web 頁面， 提供獨有的1些商品信息以及廣告， 以使客戶滿意， 從而延長客戶在自己的網(wǎng)站上的駐留的時間。
三 改良站點的設(shè)計
數(shù)據(jù)發(fā)掘技術(shù)可提高站點的效力， Web 設(shè)計者再也不完整依托專家的定性指點來設(shè)計網(wǎng)站， 而是依據(jù)走訪者的信息特征來修改以及設(shè)計網(wǎng)站結(jié)構(gòu)以及外觀。站點上頁面內(nèi)容的支配以及連接就如超級市場中物品的貨架左右1樣， 把擁有必定支撐度以及信任度的相干聯(lián)的物品擺放在1起有助于銷售。網(wǎng)站盡量做到讓客戶等閑地走訪到想走訪的頁面， 給客戶留下好的印象， 增添下次走訪的機(jī)率。
四 進(jìn)行市場預(yù)測
通過 Web 數(shù)據(jù)發(fā)掘， 企業(yè)可以分析顧客的將來行動， 容易評測市場投資回報率， 患上到可靠的市場反饋信息。不但大大降低公司的運營本錢， 而且便于經(jīng)營決策的制訂。
數(shù)據(jù)發(fā)掘在利用中面臨的問題
一數(shù)據(jù)發(fā)掘分析變量的選擇
數(shù)據(jù)發(fā)掘的基本問題就在于數(shù)據(jù)的數(shù)量以及維數(shù)，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)顯的無比繁雜，數(shù)據(jù)分析變量即是在數(shù)據(jù)發(fā)掘中技術(shù)利用中發(fā)生的，選擇適合的分析變量，將提高數(shù)據(jù)發(fā)掘的效力，尤其合用于電子商務(wù)中大量商品和用戶信息的處理。
針對于這1問題，咱們完整可以用分類的法子，分析出不同信息的屬性和呈現(xiàn)頻率進(jìn)而抽象出變量，運用到所選模型中，進(jìn)行分析。
二數(shù)據(jù)抽取的法子的選擇
數(shù)據(jù)抽取的目的是對于數(shù)據(jù)進(jìn)行濃縮，給出它的緊湊描寫，如乞降值、平均值、方差值、等統(tǒng)計值、或者者用直方圖、餅狀圖等圖形方式表示，更主要的是他從數(shù)據(jù)泛化的角度來討論數(shù)據(jù)總結(jié)。數(shù)據(jù)泛化是1種把最原始、最基本的信息數(shù)據(jù)從低層次抽象到高層次上的進(jìn)程�？刹扇《嗑S數(shù)據(jù)分析法子以及面向?qū)傩缘臍w納法子。
在電子商務(wù)流動中，采取維數(shù)據(jù)分析法子進(jìn)行數(shù)據(jù)抽取，他針對于的是電子商務(wù)流動中的客戶數(shù)據(jù)倉庫。在數(shù)據(jù)分析中時常要用到諸如乞降、共計、平均、最大、最小等匯集操作，這種操作的'計算量尤其大，可把匯集操作結(jié)果預(yù)先計算并存儲起來，以便用于決策支撐系統(tǒng)使用
三數(shù)據(jù)趨勢的預(yù)測
數(shù)據(jù)是海量的，那末數(shù)據(jù)中就會隱含必定的變化趨勢，在電子商務(wù)中對于數(shù)據(jù)趨勢的預(yù)測尤為首要，尤其是對于客戶信息和商品信息公道的預(yù)測，有益于企業(yè)有效的決策，取得更多地利潤。但如何對于這1趨勢做出公道的預(yù)測，現(xiàn)在尚無統(tǒng)1標(biāo)準(zhǔn)可尋，而且在進(jìn)行數(shù)據(jù)發(fā)掘進(jìn)程中大量數(shù)據(jù)構(gòu)成文本后格式的非標(biāo)準(zhǔn)化，也給數(shù)據(jù)的有效發(fā)掘帶來了難題。
針對于這1問題的發(fā)生，咱們在電子商務(wù)中可以利用聚類分析的法子，把擁有類似閱讀模式的用戶集中起來，對于其進(jìn)行詳細(xì)的分析，從而提供更合適、更令用戶滿意的服務(wù)。聚類分析法子的優(yōu)勢在于便于用戶在查看日志時對于商品及客戶信息有全面及清晰的把握，便于開發(fā)以及執(zhí)行未來的市場戰(zhàn)略，包含自動給1個特定的顧客聚類發(fā)送銷售郵件，為1個顧客聚類動態(tài)地扭轉(zhuǎn)1個特殊的站點等，這不管對于客戶以及銷售商來講都是成心義。
四數(shù)據(jù)模型的可靠性
數(shù)據(jù)模型包含概念數(shù)據(jù)模型、邏輯數(shù)據(jù)模型、物理模型。數(shù)據(jù)發(fā)掘的模型目前也有多種，包含采集模型、處理模型及其他模型，但不管哪一種模型都不是很成熟存在缺點，對于數(shù)據(jù)模型不同采取不同的方式利用�？赡馨l(fā)生不同的結(jié)果，乃至差異很大，因而這就觸及到數(shù)據(jù)可靠性的問題。數(shù)據(jù)的可靠性對于于電子商務(wù)來講尤為首要作用。
針對于這1問題，咱們要保障數(shù)據(jù)在發(fā)掘進(jìn)程中的可靠性，保證它的準(zhǔn)確性與實時性，進(jìn)而使其在最后的結(jié)果中的準(zhǔn)確度到達(dá)最高，同時在利用模型進(jìn)程中要盡可能全面的分析問題，防止片面，而且分析結(jié)果要由多人進(jìn)行評價，從而最大限度的保證數(shù)據(jù)的可靠性。
五數(shù)據(jù)發(fā)掘觸及到數(shù)據(jù)的私有性以及安全性
大量的數(shù)據(jù)存在著私有性與安全性的問題，尤其是電子商務(wù)中的各種信息，這就給數(shù)據(jù)發(fā)掘造成為了必定的阻礙，如何解決這1問題成了技術(shù)在利用中的癥結(jié)。
為此相干人員在進(jìn)行數(shù)據(jù)發(fā)掘進(jìn)程中必定要遵照職業(yè)道德，保障信息的秘要性。
六數(shù)據(jù)發(fā)掘結(jié)果的不肯定性
數(shù)據(jù)發(fā)掘結(jié)果擁有不肯定性的特征，由于發(fā)掘的目的不同所以最后發(fā)掘的結(jié)果自然也會千差萬別，以因而這就需要咱們與所要發(fā)掘的目的相結(jié)合，做出公道判斷，患上出企業(yè)所需要的信息，便于企業(yè)的決策選擇。進(jìn)而到達(dá)提高企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益，取得更多利潤的目的。
數(shù)據(jù)發(fā)掘可以發(fā)現(xiàn)1些潛伏的用戶，對于于電子商務(wù)來講是1個不可或者缺的技術(shù)支撐，數(shù)據(jù)發(fā)掘的勝利請求使用者對于指望解決問題的領(lǐng)域有深入的了解，數(shù)據(jù)發(fā)掘技術(shù)在必定程度上解決了電子商務(wù)信息不能有效應(yīng)用的問題，但它在運用進(jìn)程中呈現(xiàn)的問題也亟待人們?nèi)ソ鉀Q。相信數(shù)據(jù)發(fā)掘技術(shù)的改良將推動電子商務(wù)的深刻發(fā)展。
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數(shù)據(jù)挖掘論文 篇12
在當(dāng)前的學(xué)校管理中，教學(xué)和教務(wù)管理工作中積累了大量的數(shù)據(jù)信息。但是，由于這些教學(xué)中的數(shù)據(jù)沒有得到很好地運用，在一定程度上使數(shù)據(jù)挖掘沒有得到重視。數(shù)據(jù)挖掘，從本質(zhì)上看，就是從大量和模糊以及不完全的數(shù)據(jù)中提取出潛在信息的過程。并且，隨著計算機(jī)教學(xué)改革的不斷推進(jìn)，計算機(jī)教學(xué)系統(tǒng)更加注重計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)無紙化考試，有效地改變傳統(tǒng)教學(xué)評價手段。
1關(guān)聯(lián)規(guī)則的數(shù)據(jù)挖掘分析方法在計算機(jī)教學(xué)中的作用
數(shù)據(jù)挖掘作為一種全新的計算機(jī)運用技術(shù)，在各個應(yīng)用領(lǐng)域都發(fā)揮巨大的潛力。通常情況下，數(shù)據(jù)挖掘分析方法主要是有關(guān)聯(lián)規(guī)則分析、序列模式分析以及分類分析等方法。筆者經(jīng)過一些分析方法的對比，在系統(tǒng)開發(fā)過程中，選擇關(guān)聯(lián)規(guī)則算法進(jìn)行相應(yīng)的探討。為了能夠進(jìn)一步說明關(guān)聯(lián)規(guī)則的數(shù)據(jù)挖掘方法，同時有效地結(jié)合實踐過程，通過對以下兩個案例進(jìn)行深入分析，希望能更好地了解數(shù)據(jù)挖掘方法的運用。例如，在“男同學(xué)-高分”的關(guān)聯(lián)規(guī)則中，這種表示方法是在考試過程中，男同學(xué)和女同學(xué)相比得高分的幾率更高，在一個具有一萬條記錄的事物數(shù)據(jù)庫中，只有將近300條記錄包括得到高分的男同學(xué)，說明這種關(guān)聯(lián)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(guān)聯(lián)的意義，若通過科學(xué)的統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)其中有6000條的記錄包含男同學(xué)，使可以計算出男同學(xué)的置信度為300/6000=5%，從此方面來看，這個關(guān)聯(lián)規(guī)則的置信度并不是很高，同時也就不能做出這種關(guān)聯(lián)的實際意義。但是，如果是此記錄中只有600個是“男同學(xué)”，這樣就可以知道有將近50%的人得到高分，值得關(guān)注。又如，可以針對不同類別教師所教學(xué)生的成績進(jìn)行統(tǒng)計。根據(jù)圖中數(shù)據(jù)顯示，可以假設(shè)，甲類教師-學(xué)生高分，設(shè)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(dǎo)出其他的關(guān)聯(lián)支持度以及置信度。
2教師因素對挖掘計算機(jī)學(xué)生成績數(shù)據(jù)的促進(jìn)作用
當(dāng)前，我國計算機(jī)教學(xué)考試主要采用無紙化考試，其閱卷工作可以在計算機(jī)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(shù)據(jù)挖掘工作。例如，可以利用關(guān)聯(lián)規(guī)則法研究學(xué)生A科成績和B科成績的關(guān)聯(lián)：①在對可信度的運行過程中，學(xué)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(xué)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(qiáng)對學(xué)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(dāng)學(xué)生在A類成績?yōu)閮?yōu)秀時，可以對B科目的優(yōu)秀影響進(jìn)行深入分析。從以上的分析中可以看出，可信度能夠衡量關(guān)聯(lián)規(guī)則的準(zhǔn)確度，而且在關(guān)聯(lián)規(guī)則中，支持度是當(dāng)前關(guān)聯(lián)規(guī)則中最為重要的衡量標(biāo)準(zhǔn)。
3關(guān)聯(lián)規(guī)則推導(dǎo)技術(shù)的有效運用
數(shù)據(jù)挖掘所得出的關(guān)聯(lián)規(guī)則只是作為數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)之間相關(guān)性的描述，同時也可以作為一種分析工具，通過歷史數(shù)據(jù)來預(yù)測各種未來的行為。但是，數(shù)據(jù)挖掘所得出的結(jié)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(shù)據(jù)挖掘技術(shù)才能進(jìn)行補(bǔ)充。在劃分方法上，可以將數(shù)據(jù)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(chǎn)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。可以針對分塊規(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(jié)語
從本質(zhì)上看，數(shù)據(jù)挖掘作為一種全新的數(shù)據(jù)分析技術(shù)，在關(guān)聯(lián)規(guī)則中不僅在檢驗評價數(shù)據(jù)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(jìn)行科學(xué)預(yù)測。為了能夠更好達(dá)到相應(yīng)的計算機(jī)教學(xué)評價效果，就必須不斷加強(qiáng)對教學(xué)評價調(diào)查，逐步積累大量數(shù)據(jù)，充分利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，挖掘一些科學(xué)有效的信息，以此來為教學(xué)知識構(gòu)建提供相應(yīng)的服務(wù)。
數(shù)據(jù)挖掘論文 篇13
前言
近些年來，已經(jīng)有越來越多的企業(yè)把通信、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和計算機(jī)應(yīng)用引入企業(yè)的日常管理工作和業(yè)務(wù)開發(fā)處理當(dāng)中，企業(yè)的各類信息化程度也在不斷提高�，F(xiàn)代科技信息技術(shù)的廣泛應(yīng)用已經(jīng)顯著的提高了企業(yè)的工作效率和經(jīng)濟(jì)效益。但是，在使用信息技術(shù)給企業(yè)帶來的方便、快捷的同時，也不斷的出現(xiàn)了新的問題和需求。企業(yè)經(jīng)過多年積累了大量的歷史數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)對企業(yè)當(dāng)前的日常經(jīng)營活動幾乎沒有任何的使用價值，成了留之無用棄之可惜的累贅。而且儲藏這些歷史數(shù)據(jù)會對企業(yè)造成很大的困難和費用開銷。為此數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用在網(wǎng)絡(luò)營銷中勢在必行，全面細(xì)致的分析數(shù)據(jù)庫資源并從中提取有價值的信息來對商業(yè)決策進(jìn)行支持，從而來控制運營成本、提高經(jīng)濟(jì)效益。本文將從網(wǎng)絡(luò)營銷中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的幾個應(yīng)用進(jìn)行探討和分析。
客戶關(guān)系管理
客戶關(guān)系管理在網(wǎng)絡(luò)營銷，商業(yè)競爭是一家以客戶為中心的競技狀態(tài)的客戶，留住客戶，擴(kuò)大客戶基礎(chǔ)，建立密切的客戶關(guān)系，客戶需求分析和創(chuàng)造客戶需求等，是非常關(guān)鍵的營銷問題。客戶關(guān)系管理，營銷和信息技術(shù)領(lǐng)域是一個新概念，這在90年代初，軟件產(chǎn)品在上世紀(jì)90年代后期出現(xiàn)的誕生。目前，在國內(nèi)和國外的此類產(chǎn)品的研究和發(fā)展階段。然而，繼續(xù)與數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的進(jìn)步和發(fā)展，客戶關(guān)系管理，也是對實際應(yīng)用階段。CRM的目標(biāo)是管理者與客戶的互動，提升客戶價值，提高客戶滿意度，提高客戶的忠誠度，還發(fā)現(xiàn)，市場營銷和銷售渠道，然后尋找新客戶，提高客戶的利潤貢獻(xiàn)率的最終目的是為了推動社會和經(jīng)濟(jì)效益。客戶關(guān)系管理的目的，應(yīng)用是改善企業(yè)與客戶的關(guān)系，它是企業(yè)和服務(wù)本質(zhì)管理和協(xié)調(diào)，以滿足客戶的需求，企業(yè)政策支持這項工作，并聯(lián)系客戶服務(wù)加強(qiáng)管理，提高客戶滿意度和品牌忠誠度。
然而，數(shù)據(jù)挖掘可以應(yīng)用到很多方面的CRM和不同階段，包括以下內(nèi)容：
�。�1）“一對一”營銷的內(nèi)部工作人員認(rèn)識到，客戶是在這個領(lǐng)域的企業(yè)，而不是貿(mào)易發(fā)展生存的關(guān)鍵。與每一個客戶接觸的過程，也是了解客戶的進(jìn)程，而且也讓客戶了解業(yè)務(wù)流程。
（2）企業(yè)與客戶之間的銷售應(yīng)該是一種商業(yè)關(guān)系不斷向前發(fā)展。客戶和營銷公司成立這種方式，而且有許多方法可以使這種與客戶的關(guān)系，往往以改善包括：延長時間，客戶關(guān)系和維護(hù)客戶關(guān)系，以進(jìn)一步加強(qiáng)相互交往過程中，公司可以在對方取得聯(lián)系更多的利潤。
（3）客戶對客戶盈利能力分析。我們的客戶盈利能力是非常不同的，如果你不明白客戶盈利能力，很難制定有效的營銷策略，以獲取最有價值的客戶，或進(jìn)一步提高客戶的忠誠度的價值。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以用來預(yù)測客戶在市場條件變化不同的盈利能力。它可以找到所有這些行為和使用模型來預(yù)測客戶行為模式的客戶交易盈利水平或新客戶找到高利潤。
�。�4）在所有部門維護(hù)客戶關(guān)系的競爭日趨激烈，企業(yè)獲得新客戶的成本上升，因此，保持現(xiàn)有客戶的關(guān)系變得越來越重要。對于企業(yè)客戶可分為三大類：沒有價值或者低價值的客戶，不容易失去寶貴的客戶，并不斷尋找更多的優(yōu)惠，更有價值的服務(wù)給客戶。前兩個類型的客戶，客戶關(guān)系管理，現(xiàn)代化，然而，最具潛力的市場活動，是第三個層次的用戶，而且還特別需求和營銷工具，以保護(hù)客戶，可以減緩企業(yè)經(jīng)營成本，而且還獲得了寶貴的客戶。數(shù)據(jù)挖掘還可以發(fā)現(xiàn)，由于客戶流失，該公司能夠滿足這些客戶的需要，采取適當(dāng)措施，保持銷售。
�。�5）客戶訪問企業(yè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)資源，包括能夠獲得新客戶的關(guān)鍵指標(biāo)。為了提供這些新的資源，包括企業(yè)搜索客戶誰不知道該產(chǎn)品的客戶，可能是競爭對手，服務(wù)客戶。這些細(xì)分客戶，潛在客戶可以幫助企業(yè)完成檢查。
企業(yè)經(jīng)營定位
通過挖掘客戶的有關(guān)數(shù)據(jù)，可以對客戶進(jìn)行分類，找出其相同點和不同點，以便為客戶提供個性化的產(chǎn)品和服務(wù)，使企業(yè)和客戶之間能夠通過網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行有效的溝通和信息交流。例如，關(guān)聯(lián)分析，客戶在購買某種商品時，有可能會連帶著購買其他的相關(guān)產(chǎn)品，這樣購買的某種商品和連帶購買的其他相關(guān)產(chǎn)品之間就存在著某種關(guān)聯(lián)，企業(yè)可以針對這種關(guān)聯(lián)進(jìn)行分析，分析出規(guī)律，已制定有效的營銷策略來長效的起到吸引客戶連帶消費，購買其他產(chǎn)品的營銷策略。它能夠智能化地從大量的數(shù)據(jù)中提取出有用的信息和知識，為企業(yè)的管理人員提供決策支持。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)使數(shù)據(jù)庫技術(shù)進(jìn)入了一個更高級的階段，它不僅能對過去的數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢和遍歷，并且能夠找出過去數(shù)據(jù)之間的潛在聯(lián)系，從而促進(jìn)信息的'傳遞。
客戶群體的劃分也會用到數(shù)據(jù)挖掘，沒有基于數(shù)據(jù)挖掘的客戶劃分，就沒有真正的差異化、個性化營銷，就沒有現(xiàn)代營銷的根本。做為企業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)者，不管你的企業(yè)是賣產(chǎn)品的還是賣服務(wù)，第一個應(yīng)該準(zhǔn)確把握的商業(yè)問題就是你的目標(biāo)客戶群體，他們是誰，有什么特點和行為模式，有那些獨特的喜好可以作為營銷的突破口，有多大的多長久的贏利價值。這些問題是你整個商業(yè)運做的核心和基礎(chǔ)，不了解你的客戶，下面的路就根本別指望能走下去了。數(shù)據(jù)挖掘營銷應(yīng)用中的客戶群體劃分可以科學(xué)有效的解決這個問題，也能給企業(yè)找到一個合理的營銷定位。
客戶信用風(fēng)險控制
數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在90年代開始應(yīng)用于信用評估與風(fēng)險分析中。企業(yè)在進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)營銷的過程中會受到各種各樣的來自買方的信用風(fēng)險的威脅，隨著市場競爭的加劇，貿(mào)易信用已經(jīng)成為企業(yè)成功開發(fā)客戶和加強(qiáng)客戶關(guān)系的重要條件�？蛻粜庞霉芾碇饕撬鸭瘍Υ婵蛻粜畔�，因為客戶既是企業(yè)最大的財富來源，也是風(fēng)險的主要來源。為了讓企業(yè)在這方面更少的受到威脅，可以利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)發(fā)現(xiàn)企業(yè)經(jīng)常面臨的詐騙行為或延付貨款行為，進(jìn)而進(jìn)行回避。同時盡可能把客戶信用風(fēng)險控制在交易發(fā)生之前是成功信用管理的根本。因此，充分獲取客戶的詳細(xì)資料并做出安全的決策非常重要。
客戶信用風(fēng)險管理應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的優(yōu)勢：
（1）數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，自動總結(jié)相對簡單的評估模型，數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用程序的形式被廣泛用于學(xué)習(xí)技術(shù)，它可以自動完成統(tǒng)計歸納和推理機(jī)實現(xiàn)的任務(wù)數(shù)量，系統(tǒng)用戶無法理解模型詳情及有關(guān)統(tǒng)計知識的情況下，它可以很容易地得出結(jié)論。這種評價模型在實際應(yīng)用中降低了成本；
�。�2）數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)更適合描述的財務(wù)指標(biāo)和信貸上的信用評價模型指標(biāo)為基礎(chǔ)的傳統(tǒng)方法，非線性特性的情況基本上是線性的基礎(chǔ)上適當(dāng)?shù)姆椒ê蛯嶋H應(yīng)用，企業(yè)信用狀況和財務(wù)指標(biāo)常表現(xiàn)出非線性特性，但在體重指標(biāo)體系和分配方法來描述這些困難的非線性關(guān)系，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用，其中不少是在非線性系統(tǒng)為基礎(chǔ)，尤其描述了合適的非線性特性；
�。�3）數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)也可以適應(yīng)各種形式的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)挖掘可以是連續(xù)的數(shù)據(jù)，離散數(shù)據(jù)，而其他形式的數(shù)據(jù)處理，以便在更大的靈活性，在選擇指標(biāo)時，更加符合客觀實際的信用風(fēng)險模型。
（4）數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是優(yōu)于修正的噪音數(shù)據(jù)，對那些在特殊階段或數(shù)據(jù)的完整性，市場條件可能不準(zhǔn)確，有可能是虛假的數(shù)據(jù)。由數(shù)據(jù)挖掘的方法可以修改一些在一定程度上，從而提高了模型的準(zhǔn)確性進(jìn)行評估；
�。�5）數(shù)據(jù)挖掘在不完全信息的情況下也可以計算，計算信貸風(fēng)險往往會遇到德國不完整的信息問題，一些指標(biāo)只能在一個范圍的估計。通過粗糙集數(shù)據(jù)挖掘或分類樹方法，可以優(yōu)化性能的范圍，以獲取該指標(biāo)更準(zhǔn)確的估計；
為現(xiàn)代信用風(fēng)險管理方法有兩個：第一是所謂的指數(shù)法，其基礎(chǔ)是信用相關(guān)業(yè)務(wù)的某些特性來企業(yè)信用評估；第二類是所謂的結(jié)構(gòu)化方法，根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和市場數(shù)據(jù)模擬在企業(yè)資產(chǎn)價值變化的動態(tài)持續(xù)的過程，然后確定其企業(yè)信用的位置。
在網(wǎng)絡(luò)營銷中進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘的優(yōu)勢
網(wǎng)絡(luò)營銷作為適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)時代的網(wǎng)絡(luò)虛擬市場的新營銷理論，是市場營銷理念在新時期的發(fā)展和應(yīng)用。它能夠智能化地從大量的數(shù)據(jù)中提取出有用的信息和知識，為企業(yè)的管理人員提供決策支持。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)使數(shù)據(jù)庫技術(shù)進(jìn)入了一個更高級的階段，它不僅能對過去的數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢和遍歷，并且能夠找出過去數(shù)據(jù)之間的潛在聯(lián)系，從而促進(jìn)信息的傳遞。
1．維護(hù)原有客戶，挖掘潛在新客戶
網(wǎng)絡(luò)營銷中銷售商可以通過客戶的訪問記錄來挖掘出客戶的潛在信息，跟據(jù)客戶的興趣與需求向客戶有針對性的做個性化的推薦，制定出客戶滿意的產(chǎn)品服務(wù)。在做好維護(hù)原有老客戶的基礎(chǔ)上，通過對數(shù)據(jù)的挖掘，利用分類技術(shù)，也可以尋找出潛在的客戶，通過對web日志的挖掘，可以對已經(jīng)存在的訪問者進(jìn)行分類，根據(jù)這種精細(xì)的分類，還可以找到潛在的新客戶。
2．制定營銷策略，優(yōu)化促銷活動
對于保留的商品訪問記錄和銷售記錄進(jìn)行挖掘，可以發(fā)現(xiàn)客戶的訪問規(guī)律，了解客戶消費的生命周期，起伏規(guī)律，結(jié)合市場形勢的變化，針對不同的商品和客戶群制定不同的營銷策略，保證促銷活動針對客戶群有的放矢，收到意想不到的效果。
3．降低運營成本，提高競爭力
網(wǎng)絡(luò)營銷的管理者可以通過數(shù)據(jù)挖掘發(fā)現(xiàn)市場反饋的可靠信息，預(yù)測客戶未來的購買行為，有針對性的進(jìn)行營銷活動，還可以根據(jù)產(chǎn)品訪問者的瀏覽習(xí)慣來覺定產(chǎn)品廣告的位置，使廣告有針對性的起到宣傳的效果。從而提高廣告的投資回報率，從而能降低運營成本，提高且的核心競爭力。
4．對客戶進(jìn)行個性化推薦
根據(jù)客戶采礦活動對網(wǎng)絡(luò)規(guī)則，有針對性的網(wǎng)絡(luò)營銷平臺，提供“個性化”服務(wù)。個性化服務(wù)是在服務(wù)策略和服務(wù)內(nèi)容的不同客戶的不同，其本質(zhì)是客戶為中心的Web服務(wù)的需求。它通過收集和分析客戶資料，以了解客戶的利益和購買行為，然后采取主動，以達(dá)到建議的服務(wù)。
5．完善網(wǎng)絡(luò)營銷網(wǎng)站的設(shè)計
網(wǎng)站的建設(shè)者可以根據(jù)對客戶交易行為的記錄和反饋的情況對站點做出改進(jìn)，站點的設(shè)計者可以根據(jù)這些信息進(jìn)一步優(yōu)化網(wǎng)站結(jié)構(gòu)，站點導(dǎo)航等功能來提高站點的點擊率，為客戶提供更為方便的瀏覽方式。利用關(guān)聯(lián)規(guī)則，
參考文獻(xiàn)
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數(shù)據(jù)挖掘論文 篇14
隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的迅速發(fā)展，尤其移動互聯(lián)網(wǎng)的爆發(fā)性發(fā)展，越來越多的公司憑借其備受歡迎的系統(tǒng)和APP如雨后春筍般發(fā)展起來，如滴滴打車、共享單車等。海量數(shù)據(jù)自此不再是Google等大公司的專利，越來越多的中小型企業(yè)也可以擁有海量數(shù)據(jù)。如何從浩如煙海的數(shù)據(jù)中挖掘出令人感興趣和有用的知識，成為越來越多的公司急需解決的問題。因此，他們對數(shù)據(jù)挖掘分析師求賢若渴。在這一社會需求下，培養(yǎng)出優(yōu)秀的數(shù)據(jù)挖掘分析師，是各個高校目前急需完成的一項任務(wù)。
一、教學(xué)現(xiàn)狀反思
目前，各大高等院校本科階段爭相開設(shè)數(shù)據(jù)挖掘課程。然而，該課程是一門相對較新的交叉學(xué)科，涵蓋了概率統(tǒng)計、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)庫等學(xué)科的知識內(nèi)容，難度較大。因此，大部分高校一般將此課程開設(shè)在研究生階段，在本科生中開設(shè)此課程的學(xué)校相對較少。另外，不同的學(xué)校將其歸入不同的專業(yè)中，如計算機(jī)專業(yè)、信息管理專業(yè)、統(tǒng)計學(xué)、醫(yī)學(xué)等�？梢哉f，這一課程基本上處于探索的過程中。我院災(zāi)害信息系于20xx年在信息管理與信息系統(tǒng)本科學(xué)生中首次開設(shè)了該課程。通過開設(shè)此課程，學(xué)生能夠掌握數(shù)據(jù)挖掘的基本原理和各種挖掘算法等，掌握數(shù)據(jù)分析和處理、高級數(shù)據(jù)庫編程等技能，達(dá)到數(shù)據(jù)聚類、分類、關(guān)聯(lián)分析的目的。然而，通過前期教學(xué)過程，我們發(fā)現(xiàn)教學(xué)效果不理想，存在很多問題。
1.數(shù)據(jù)內(nèi)驅(qū)力差
以往數(shù)據(jù)挖掘課程重點講授數(shù)據(jù)挖掘算法，對數(shù)據(jù)源的獲取和處理極少獲取。目前各大教材都在使用一些公共數(shù)據(jù)資源，這些數(shù)據(jù)資源有些已經(jīng)非常陳舊了，比如20世紀(jì)80年代的加州房價數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)脫離現(xiàn)實，分析這些數(shù)據(jù)，學(xué)生沒有任何興趣和學(xué)習(xí)動力，也就無法發(fā)現(xiàn)價值。
2.過于強(qiáng)調(diào)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘理論及算法的學(xué)習(xí)
大量具有難度的數(shù)據(jù)挖掘算法的學(xué)習(xí)，使學(xué)生喪失了學(xué)習(xí)興趣，學(xué)完即忘，不知所用。
3.忽視對數(shù)據(jù)預(yù)處理過程的學(xué)習(xí)
以往所使用的公共數(shù)據(jù)源或軟件自帶數(shù)據(jù)源，數(shù)據(jù)量小，需要的預(yù)處理工作比較少；這部分內(nèi)容基本只安排一次理論課、一次實驗課。而實際通過爬蟲獲取的數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)量大；這部分工作量比較大，需要占到整個數(shù)據(jù)挖掘工作量的一半以上。因此，一次理論課和一次實驗課是無法讓學(xué)生掌握數(shù)據(jù)預(yù)處理技能的。
4.算法編程實現(xiàn)難度較大
要求學(xué)生學(xué)習(xí)一門新的編程語言，如R語言、Python語言，對本科非計算機(jī)專業(yè)的學(xué)生來說難度是非常大的，尤其是課時安排只有48課時。
5.數(shù)據(jù)挖掘分析及應(yīng)用技能較差
學(xué)生能夠理解課堂案例，但在實際應(yīng)用中，無法完成整個數(shù)據(jù)分析流程。
二、數(shù)據(jù)挖掘課程改革
該課程的'教學(xué)對象是信息管理與信息系統(tǒng)專業(yè)本科大四學(xué)生。因此，培養(yǎng)實際應(yīng)用人才，使其完成整個實際數(shù)據(jù)挖掘分析流程是教師的教學(xué)目的。筆者對智聯(lián)招聘、中華英才網(wǎng)、51job等幾個大型招聘網(wǎng)站的幾百個數(shù)據(jù)挖掘分析師相關(guān)職位進(jìn)行分析，主要分析了相關(guān)職位的工作內(nèi)容、職位要求以及需求企業(yè)。數(shù)據(jù)分析師主要利用數(shù)據(jù)挖掘工具對運營數(shù)據(jù)等多種數(shù)據(jù)源進(jìn)行預(yù)處理、建模、挖掘、分析及優(yōu)化。該職位是受業(yè)務(wù)驅(qū)動的，特點是將現(xiàn)有數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)相結(jié)合，最大程度地變現(xiàn)數(shù)據(jù)價值。該職位對計算機(jī)編程等相關(guān)技術(shù)不作要求，但是需要有深厚的數(shù)據(jù)挖掘理論基礎(chǔ)，熟練使用主流的數(shù)據(jù)挖掘（或統(tǒng)計分析）工具。基于此，教師可以采取以下策略進(jìn)行教學(xué)改革。
1.加強(qiáng)對業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的理解
數(shù)據(jù)挖掘分析師是受業(yè)務(wù)驅(qū)動的，所以要理解實際業(yè)務(wù)，明確本次數(shù)據(jù)挖掘要解決什么問題。教師可以構(gòu)建案例庫，包括教師案例庫、學(xué)生討論案例庫。教師案例庫由教師構(gòu)建，可用于課堂講授。學(xué)生案例庫由學(xué)生分組構(gòu)建，并安排討論課，由學(xué)生講述、討論并提交報告。
2.加強(qiáng)對數(shù)據(jù)的獲取
對學(xué)生感興趣的數(shù)據(jù)源進(jìn)行挖掘，這樣才能更好地幫助學(xué)生理解吸收知識。因此，可以教授學(xué)生爬蟲技術(shù)，編寫爬蟲程序，使其自主獲取感興趣的數(shù)據(jù)。
3.加強(qiáng)對數(shù)據(jù)的預(yù)處理工作
在數(shù)據(jù)挖掘之前使用數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)，能夠顯著提高數(shù)據(jù)挖掘模式的質(zhì)量，降低實際挖掘所需要的時間，應(yīng)將其作為整門課程的重點進(jìn)行學(xué)習(xí)。增加理論課程和實驗課時，使學(xué)生掌握數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)變換、數(shù)據(jù)歸納等數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)，并能夠應(yīng)對各種復(fù)雜數(shù)據(jù)源，最終利用爬蟲程序獲取的各種數(shù)據(jù)源進(jìn)行預(yù)處理工作。
4.強(qiáng)化數(shù)據(jù)挖掘分析
教師可以選擇SPSS Modeler這款所見即所得的數(shù)據(jù)挖掘軟件作為配套實驗平臺。該軟件具有必需的數(shù)據(jù)預(yù)處理工具及預(yù)設(shè)的挖掘算法，學(xué)生可以把注意力放在要挖掘的數(shù)據(jù)及相關(guān)需求上，設(shè)定挖掘的主題，然后通過鼠標(biāo)的點擊拖拉即可完成相關(guān)主題的數(shù)據(jù)挖掘過程。學(xué)生最終可對自己獲取并已處理過的數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘分析。
5.加強(qiáng)教師外出培訓(xùn)學(xué)習(xí)
數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)以及大數(shù)據(jù)技術(shù)是近來比較新穎而且發(fā)展迅速的技術(shù)。教師長期身處三尺講臺之上，遠(yuǎn)離了新技術(shù)，脫離了實際。因此，需派遣教師到知名高校學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘教學(xué)技術(shù)，到培訓(xùn)機(jī)構(gòu)進(jìn)行系統(tǒng)學(xué)習(xí)，到企業(yè)進(jìn)行實戰(zhàn)學(xué)習(xí)。
基于以上分析，形成了新的數(shù)據(jù)挖掘理論課程內(nèi)容和實踐課程內(nèi)容，安排如表1和表2所示。共安排48學(xué)時，其中理論課24學(xué)時，實驗課24學(xué)時。理論課重點講授數(shù)據(jù)的獲取、數(shù)據(jù)的理解、數(shù)據(jù)的預(yù)處理以及常用挖掘算法。實驗課重點學(xué)習(xí)基于SPSS modeler的數(shù)據(jù)挖掘，對理論課的內(nèi)容進(jìn)行實踐。整個學(xué)習(xí)以工程項目為載體，該工程貫穿整個學(xué)習(xí)過程。學(xué)生通過爬蟲程序獲取自己感興趣的數(shù)據(jù)源，根據(jù)課程進(jìn)度，逐步完成后續(xù)數(shù)據(jù)的理解，再進(jìn)行預(yù)處理，建模分析，評估整個過程。在課程結(jié)束時，完成整個項目，并提交報告。
三、結(jié)論
在數(shù)字時代，越來越多的企業(yè)急需數(shù)據(jù)挖掘分析人才。教師應(yīng)以培養(yǎng)實際應(yīng)用人才為目的，充分培養(yǎng)學(xué)生對數(shù)據(jù)挖掘的學(xué)習(xí)興趣，以工程項目為載體，貫穿整個課程周期。在教學(xué)中，打牢數(shù)據(jù)獲取、理解預(yù)處理這一基石，加強(qiáng)建模挖掘分析，弱化對晦澀算法的編程學(xué)習(xí)，使學(xué)生真正掌握數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，滿足社會需求。
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