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數(shù)據(jù)挖掘論文篇一
隨著我國社會經濟的不斷發(fā)展，人力資源管理也受到越來越多人們的重視，然而在如今激烈的市場競爭下很多企業(yè)依然不重視人力資源管理，從而使得自身的整體工作效率不高。為此，筆者認為為了提高礦建人力資源管理的質量，應采取數(shù)據(jù)挖掘技術來開展工作，從而讓整個企業(yè)在激烈的市場競爭中穩(wěn)定、長久發(fā)展下去。
：數(shù)據(jù)挖掘技術；企業(yè)人力資源管理；應用。
隨著我國人力資源管理體系的不斷發(fā)展，隱藏在管理工作中的問題也被逐漸顯露出來，雖然很多企業(yè)的高層管理者對人力資源管理這塊已經高度重視，但是企業(yè)往往是希望通過運用相關的系統(tǒng)來對人才進行管理，基于我國社會整體經濟實力的不斷發(fā)展以及互聯(lián)網(wǎng)信息時代的到來，數(shù)據(jù)挖掘技術也受到越來越多的企業(yè)多關注，并紛紛采用該技術對自身人力資源進行管理，同時也將人力資源管理系統(tǒng)作為整個信息化建設過程中的核心部位，就數(shù)據(jù)調查顯示，數(shù)據(jù)挖掘技術已經被國外很多軟件開放式引入自身的人力資源管理工作中，并使自身內部逐步形成了一套完整的人力資源管理系統(tǒng)體系。除此之外，數(shù)據(jù)挖掘技術也被廣泛應用在企業(yè)的基本人力資源檔案管理工作中，隨著信息技術時代的到來，以往傳統(tǒng)的計算機管理模式對人力資源管理效率往往并不高，為此，數(shù)據(jù)挖掘技術對企業(yè)人力資管理工作是百利而無一害的。
2、1人才的招聘。
任何企業(yè)在發(fā)展過程中都是離不開新鮮血液注入的，隨著目前我國市場經濟競爭趨勢的不斷增長，企業(yè)要想穩(wěn)固發(fā)展必須要引入人力資源管理，只有這樣才能提高企業(yè)經濟效益以及社會收益。為此，企業(yè)應對人才進行招聘，這也是獲取人力資源的重要手段，通過采用數(shù)據(jù)挖掘技術來吸引社會中的各類人才，并采取有效的人才管理流程來對人才進行篩選，最終選擇質量最佳的人才資源。與此同時，企業(yè)對人才招聘質量的優(yōu)與良對自身內部的員工、人類資源也會造成一定的影響，換句話來講，人才的招聘往往是企業(yè)人力資源管理工作開展的前期階段，然而在實際人才招聘過程中很多企業(yè)總是找不到合適的人選，同時也有大量的優(yōu)質人才也很難找的適合自身的工作，這也就加大了企業(yè)人才招聘的難度，也進一步加大了招聘的成本，為此，企業(yè)采取數(shù)據(jù)挖掘技術可以有效降低人才招聘的成本支出，從而使自身獲得更大的經濟收益與社會利益。
2、2對人才的管理。
隨著社會對人才需求量的不斷增加，企業(yè)對員工的數(shù)據(jù)記錄和管理方式也逐步優(yōu)化，然而在很多企業(yè)人力資源管理過程中仍然存在著諸多問題，而這些問題的存在對企業(yè)未來發(fā)展也產生阻礙作用。為了企業(yè)在未來發(fā)展道路上穩(wěn)固、長久發(fā)展，應采取數(shù)據(jù)挖掘技術來對人才進行管理，以往傳統(tǒng)的管理模式往往是對員工的基本信息以及日?？己诉M行管理，這種管理方式已經不適應現(xiàn)在時代發(fā)展的趨勢，為此，礦建企業(yè)必要順應當下時代的發(fā)展趨勢來采取有效的措施來對人力資源進行管理，現(xiàn)代化的管理模式主要強調的是對相關數(shù)據(jù)的分析和整理能力，通過對數(shù)據(jù)的分析來形成具有實際指導作用的總結，從而為企業(yè)人力資源管理工作提供有價值的參考依據(jù)。例如，在實際人力資源管理過程中可以利用數(shù)據(jù)挖掘技術來對企業(yè)內部員工的薪資水平進行分析，并對企業(yè)的成本控制提出有效的建議，也可以利用數(shù)據(jù)挖掘技術對企業(yè)中年紀較大的員工進行分析，并對其進行科學的評判，從而對其提出更有利的參考價值和依據(jù)。
2、3實現(xiàn)對企業(yè)人才的合理分配。
隨著我國社會經濟的不斷發(fā)展，人才的發(fā)展形勢也變得越來越“多元化”“個體化”。為此，筆者認為為了進一步提高礦建企業(yè)人力資源管理工作的質量，應采取數(shù)據(jù)挖掘技術來對人才進行合理分配，并結合內部員工的實際特點以及具體類型進行客觀性的評判，這對企業(yè)的人才資源管理以及未來發(fā)展無疑是百利無一害的。通過采取數(shù)據(jù)挖掘技術不僅可以實現(xiàn)對員工的共性以及特點進行分析，使每一位員工的信息資源、崗位職責得到有效劃分，同時也進一步實現(xiàn)對企業(yè)人才的合理分配。通過對數(shù)據(jù)信息的管理技術構建實現(xiàn)對人員分組，從而使數(shù)據(jù)挖掘技術在企業(yè)人力資源管理中得到有效利用，使其發(fā)揮最大的作用與價值，同時也進一步提高企業(yè)人力資源管理工作的效率和和質量，最終推動企業(yè)穩(wěn)固、長久的發(fā)展。
綜上所述，隨著社會經濟的飛速發(fā)展，建設領域也得到逐步提高，然而在人力資源管理工作中依然存在著諸多問題，這些問題的存在也嚴重阻礙我國社會經濟的穩(wěn)固發(fā)展。所以，只有充分采用數(shù)據(jù)挖掘技術來開展人力資源管理工作，才能提高企業(yè)的人力資源管理水平。
［1］曾巍、數(shù)據(jù)挖掘在人力資源市場中的應用與研究［d］。吉林大學，20xx。
數(shù)據(jù)挖掘論文篇二
在電子商務中運用數(shù)據(jù)挖掘技術，對服務器上的日志數(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，從而調整電子商務平臺，最終實現(xiàn)利益更大化。本文旨在了解電子商務中的數(shù)據(jù)源有哪些，發(fā)掘數(shù)據(jù)挖掘在電子商務中的具體作用，從而為數(shù)據(jù)挖掘的具體設計奠定基礎。
一、電子商務中數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)源。
1.服務器日志數(shù)據(jù)客戶在訪問網(wǎng)站時，就會在服務器上產生相應的服務器數(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于日志文件元信息的指令，如版本號，會話監(jiān)控開始和結束的日期等。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、并提交給服務器的相關用戶信息，這些信息通常是關于用戶的常用特征。
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)絡底層信息監(jiān)聽過濾指監(jiān)聽整個網(wǎng)絡的所有信息流量，并根據(jù)信息源主機、目標主機、服務協(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)挖掘在電子商務中的應用通過對數(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，最終達到為企業(yè)為用戶服務的目的，而這些服務主要有以下幾種。
1.改進站點設計，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中已經不存在了，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，頁面的內容取決于客戶與銷售商提供的產品和服務之間的關聯(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容。
3.個性化服務。
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，這是許多互聯(lián)網(wǎng)應用，尤其是互聯(lián)網(wǎng)信息服務或電子商務(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)化電子商務網(wǎng)站的經營模式。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企業(yè)更好地了解客戶的興趣、消費習慣和消費傾向，預測他們的需求，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，這就是個性化服務的代表。
4.交易評價。
現(xiàn)在幾乎每一個電子商務網(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。
電子商務交易平臺設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質量的良好風氣。交易中的不滿意（或者成為糾紛）是產生非好評（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果，這些問題的解決對賣家的經營具有重要的指導價值。
總結。
數(shù)據(jù)挖掘是當今世界研究的熱門領域，其研究具有廣闊的應用前景和巨大的現(xiàn)實意義。借助數(shù)據(jù)挖掘可以改進企業(yè)的電子商務平臺，增加企業(yè)的經營業(yè)績，拓寬企業(yè)的經營思路，最終提高企業(yè)的競爭力。
參考文獻：
數(shù)據(jù)挖掘論文篇三
數(shù)據(jù)挖掘技術在金融業(yè)、醫(yī)療保健業(yè)、市場業(yè)、零售業(yè)和制造業(yè)等很多領域都得到了很好的應用。針對交通安全領域中交通事故數(shù)據(jù)利用率低的現(xiàn)狀，可以通過數(shù)據(jù)挖掘對相關交通事故數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析，從而發(fā)現(xiàn)其中的關聯(lián)，這對提升交通安全水平具有非常重要的意義。
數(shù)據(jù)挖掘（datamining）即對大量數(shù)據(jù)進行有效的分類統(tǒng)計，從而整理出有規(guī)律的、有價值的、潛在的未知信息。一般來講，這些數(shù)據(jù)存在極大的隨機性和不完全性，其包括各行各業(yè)各個方面的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)挖掘是一個結合了數(shù)據(jù)庫、人工智能、機器學習的學科，涉及統(tǒng)計數(shù)據(jù)和技術理論等領域。
關聯(lián)分析作為數(shù)據(jù)挖掘中的重要組成部分，其主要作用就是通過數(shù)據(jù)之間的相互關聯(lián)從而發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中某種未知的聯(lián)系。關聯(lián)分析最初是在20世紀90年代初被提出來的，一直備受關注。已被廣泛應用于各行各業(yè)，包括醫(yī)療體檢、電子商務、商業(yè)金融等各個領域。關聯(lián)規(guī)則的挖掘一般可分成兩個步驟[1]：
（1）找出頻繁項集，不小于最小支持度的項集；
（2）生成強關聯(lián)規(guī)則，不小于最小置信度的關聯(lián)規(guī)則。相對于生成強關聯(lián)規(guī)則，找出頻繁項集這一步比較麻煩。l等人在1994年提出的apriori算法是生成頻繁項集的經典算法[2]。apriori算法使用了level-wise搜索的迭代方法，即用k-項集探索（k+1）-項集。apriori算法在整體上可分為兩個部分。
（1）發(fā)現(xiàn)頻集。這個部分是最重要的，開銷相繼產生了各種各樣的頻集算法，專門用于發(fā)現(xiàn)頻集，以降低其復雜度、提高發(fā)現(xiàn)頻集的效率。
（2）利用所獲得的頻繁項集各種算法主要致力產生強關聯(lián)規(guī)則。當然頻集構成的聯(lián)規(guī)則未必是強關聯(lián)規(guī)則，還要檢驗構成的關聯(lián)規(guī)則的支持度和支持度是否超過它們的閾值。apriori算法找出頻繁項集分為兩步：連接和剪枝。
（1）連接。集合lk-1為頻繁k-1項集的集合，它通過與自身連接就可以生成候選k項集的集合，記作ck。
（2）剪枝。頻繁k項集的集合lk是ck的子集。剪枝首先利用apriori算法的性質（頻繁項集的所有非空子集都是頻繁的，如果不滿足這個條件，就從候選集合ck中刪除）對ck進行壓縮；然后，通過掃描所有的事務，確定壓縮后ck中的每個候選的支持度；最后與設定的最小支持度進行比較，如果支持度不小于最小支持度，則認為該候選項是頻繁的。目前，在互聯(lián)網(wǎng)技術及科學技術的快速發(fā)展下，人工智能、機器識別等技術興起，關聯(lián)分析也被越來越多應用其中，并在不斷發(fā)展中提出了大量的改進算法。
近年來，我國越來越多的學者將數(shù)據(jù)挖掘關聯(lián)分析應用于道路交通事故的研究中，主要是分析道路、車輛、行人以及環(huán)境等因素與交通事故之間的某種聯(lián)系。pande和abdel-aty[3]通過關聯(lián)分析研究了美國佛羅里達州20xx年非交叉口發(fā)生的道路交通事故，重點分析了各個不同的影響因素與交通事故之間的內在聯(lián)系，通過研究得出如下結論，道路照明條件不足是引發(fā)道路交通事故的主要因素，除此之外，還發(fā)現(xiàn)天氣惡劣的環(huán)境下道路彎道的直線段也極易發(fā)生交通事故。graves[4]利用數(shù)據(jù)挖掘技術中的關聯(lián)規(guī)則對歐洲道路交通事故進行了分析，主要研究了交通事故與道路設施狀況之間的關聯(lián)，通過研究發(fā)現(xiàn)了易導致交通事故發(fā)生的各個道路設施狀況因素，此研究為歐洲路面建設及投資提供了強大的決策支持。我國學者董立巖在研究道路交通事故數(shù)據(jù)的文獻中，將粗糙集與關聯(lián)分析進行了融合，提出了基于偏好信息的決策規(guī)則簡約算法并將其應用其中，通過分析發(fā)現(xiàn)了道路交通事故的未知規(guī)律。王艷玲通過關聯(lián)分析中的因子關聯(lián)樹模型重點分析了影響道路交通事故最重要的因子，發(fā)現(xiàn)在道路交通事故常見的誘因人、車、路及環(huán)境中對事故影響最大的因子是環(huán)境。許卉瑩等利用關聯(lián)分析、聚類分析以及決策樹分析三種數(shù)據(jù)挖掘技術對道路交通事故數(shù)據(jù)進行分析，最終得出了科學的道路交通事故預防和交通安全管理決策依據(jù)。尚威等在研究中，對大量的道路交通數(shù)據(jù)進行了有效整合，并在此基礎上按照交通事故相關因素的不同特點整理出與事故發(fā)生有關的字段數(shù)據(jù)，形成新的事故數(shù)據(jù)記錄表，然后再根據(jù)多維關聯(lián)規(guī)則對記錄的相關數(shù)據(jù)進行分析，從而發(fā)現(xiàn)了事故誘導因素記錄字段值和事故結果字段值組成的道路交通事故頻繁字段的組合。張聽等在充分掌握聚類數(shù)據(jù)挖掘理論與方法的基礎上，提出了多目標聚類分析框架和一個啟發(fā)式的聚類算法k-wanmi，并將其用在道路交通事故的聚類研究中對不同權重的屬性進行了多目標分析。同樣，許宏科也利用該方法對公路隧道交通流數(shù)據(jù)進行了聚類分析，其在研究中不僅明確了隧道交通流的峰值規(guī)律，而且還根據(jù)這種規(guī)律制訂了隧道監(jiān)控設備的不同控制方案，對提高隧道交通安全的水平做了極大的貢獻。徐磊和方源敏在研究中，提出了由簡化信息熵構造的改進c4.5決策樹算法，并將其應用在交通事故數(shù)據(jù)的研究中，對交通數(shù)據(jù)進行了正確分類，發(fā)現(xiàn)了一些隱藏的規(guī)則和知識，為交通管理提供了依據(jù)。劉軍、艾力斯木吐拉、馬曉松運用多維關聯(lián)規(guī)則分析交通事故記錄，從而找到導致交通事故發(fā)生次數(shù)多的主要原因，并且指導相關部門作出相應的決策。楊希剛運用關聯(lián)規(guī)則為現(xiàn)實中的交通事故的預防提供依據(jù)。吉林大學的吳昊等人，基于關聯(lián)規(guī)則的理論基礎，定義了公路交通事故屬性模型，并結合改進后的apriori算法，分析了交通事故歷史數(shù)據(jù)信息，為有關單位和用戶尋找道路黑點（即事故多發(fā)點）提供了技術支援和決策幫助。
通過數(shù)據(jù)挖掘中的關聯(lián)分析方法雖然能夠對道路交通事故的相關因素進行清晰的分析，但是目前在這一方面的研究仍有不足之處。因為關聯(lián)分析在道路交通事故的研究中往往只能片面發(fā)現(xiàn)某一種或幾種因素影響交通事故的規(guī)律，很難將所有影響因素結合起來進行全面系統(tǒng)的分析。然而道路交通事故的發(fā)生通常都是由相應因素導致，而后事故當事人意識到危險源的存在并采取措施，直到事故發(fā)生的連續(xù)過程，整體來看體現(xiàn)了時序性。也就是說，道路交通事故是受到一系列按照時間先后順序排列的影響因素組合共同作用而發(fā)生的，從整體的角度出發(fā)研究事故發(fā)生機理更加科學。
數(shù)據(jù)挖掘論文篇四
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)應用于智游的核心，文章探究了在智游應用中，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的飛速發(fā)展下，智游應運而生。大數(shù)據(jù)作為當下的熱點已經成了智游發(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、信息依存度高的產業(yè)[1],這讓其與大數(shù)據(jù)自然產生了交匯。2010年，江蘇省鎮(zhèn)江市首先提出“智游”的概念，雖然至今國內外對于智游還沒有一個統(tǒng)一的學術定義，但在與大數(shù)據(jù)相關的描述中，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部門或對象提供服務[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，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、物聯(lián)網(wǎng)、云平臺。隨著大數(shù)據(jù)的不斷發(fā)展，國內許多景區(qū)已經實現(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)控預警、服務質量監(jiān)督等。通過這些平臺，已基本能掌握跟游客和景點相關的數(shù)據(jù)，可以實現(xiàn)更好旅游監(jiān)控、產業(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，我國的信息化建設還需加強。雖然通訊網(wǎng)絡已基本能保證，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。在數(shù)據(jù)共享平臺的建設上，除了必備的硬件設施，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、旅行社、旅游網(wǎng)站等。如此多的部門相關聯(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)所涉及的結構化與非結構化數(shù)據(jù)，通過云計算技術，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，相關性分析方法通過關聯(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)存在形式很復雜。在旅游非結構化數(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)收集技術使我們的個人信息在所關聯(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，經過大數(shù)據(jù)技術的分析、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，國內智游的構建還缺乏大量人才。
在信息化建設上，加大政府投入，加強基礎設施建設，整合結構化數(shù)據(jù)，抓取非結構化數(shù)據(jù)，打通各數(shù)據(jù)壁壘，建設旅游大數(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)法及強化技術手段建設等幾個方面著手，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)挖掘論文篇五
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(shù)據(jù),沒有被有效利用,資源被極大浪費。將數(shù)據(jù)挖掘引入到旅游產業(yè)是大勢所趨。當前數(shù)據(jù)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(shù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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。
數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)分析。在關聯(lián)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(shù)關聯(lián)規(guī)則分類的基礎。聚類算法也是數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)進行事先標定,就數(shù)據(jù)挖掘功能而言,聚類能夠可以針對數(shù)據(jù)的相異度來分析評估數(shù)據(jù),可以作為其他對發(fā)現(xiàn)的簇運行的數(shù)據(jù)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(shù)值型數(shù)據(jù),建模效率高,分類速度快,特別適合大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理的優(yōu)點,結合旅游產業(yè)數(shù)據(jù)特點,故作重點分析。
旅游業(yè)數(shù)據(jù)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(shù)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(xiàn)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。
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(jù)系統(tǒng)日常運行出現(xiàn)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(xiàn)酒店推薦實現(xiàn)、景點推薦實現(xiàn)、天氣預報實現(xiàn)、旅游線路實現(xiàn)、特產推薦、數(shù)據(jù)分析展現(xiàn)功能、報表數(shù)據(jù)獲取、景區(qū)客流量變化分析實現(xiàn)等。需要進行后臺信息管理等功能測試以及時間測試、數(shù)據(jù)測試等性能測試。
在對數(shù)據(jù)挖掘的基本方法與技術進行總結的基礎上，結合當今數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)展方向和研究熱點，可以發(fā)現(xiàn)旅游業(yè)數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)表之間的結構關系需要優(yōu)化，以提高數(shù)據(jù)處理能力和效率。數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)挖掘論文篇六
摘要：在本科高年級學生中開設符合學術研究和工業(yè)應用熱點的進階課程是十分必要的。以數(shù)據(jù)挖掘課程為例，本科高年級學生了解并掌握數(shù)據(jù)挖掘的相關技術，對于其今后的工作、學習不無裨益。著重闡述數(shù)據(jù)挖掘等進階課程在本科高年級學生中的教學方法，基于本科高年級學生的實際情況，以及進階課程的知識體系特點，提出有針對性的教學方法參考，從而提高進階課程的教學效果。
關鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘；進階課程；教學方法研究；本科高年級。
學生在本科高年級學生中開設數(shù)據(jù)挖掘等進階課程是十分必要的，以大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)挖掘為例，其相關技術不僅是當前學術界的研究熱點，也是各家企事業(yè)單位招聘中重要崗位的要求之一。對于即將攻讀碩士或博士學位的學生，對于即將走上工作崗位的學生，了解并掌握一些大數(shù)據(jù)相關技術，尤其是數(shù)據(jù)挖掘技術，都是不無裨益的。在目前本科教學中，對于數(shù)據(jù)挖掘等課程的教學，由于前序課程的要求，往往是放在本科四年級進行。如何激發(fā)本科四年級學生在考研，找工作等繁雜事務中的學習興趣，從而更好地掌握數(shù)據(jù)挖掘的相關技術是本課程面臨的主要挑戰(zhàn)，也是所有本科進階課程所面臨的難題之一。
1數(shù)據(jù)挖掘等進階課程所面臨的問題。
1.1進階課程知識體系的綜合性。
進階課程由于其理論與技術的先進性，往往是學術研究的前沿，工業(yè)應用的熱點，是綜合多方面知識的課程。以數(shù)據(jù)挖掘課程為例，其中包括數(shù)據(jù)庫、機器學習、模式識別、統(tǒng)計、可視化、高性能技術，算法等多方面的知識內容。雖然學生在前期的本科學習中已經掌握了部分相關內容，如數(shù)據(jù)庫、統(tǒng)計、算法等，但對于其他內容如機器學習、人工智能、模式識別、可視化等，有的是與數(shù)據(jù)挖掘課程同時開設的進階課程，有的已經是研究生的教學內容。對于進階課程繁雜的知識體系，應該如何把握廣度和深度的關系尤為重要。
1.2進階課程的教學的目的要求。
進階課程的知識體系的綜合性體現(xiàn)在知識點過多、技術特征復雜。從教學效益的角度出發(fā)，進階課程的教學目的是在有限的課時內最大化學生的知識收獲。從教學結果的可測度出發(fā)，進階課程的教學需要能夠有效驗證學生掌握重點知識的.學習成果。1.3本科高年級學生的實際情況本科高年級學生需要處理考研復習，找工作等繁雜事務，往往對于剩余本科階段的學習不重視，存在得過且過的心態(tài)。進階課程往往是專業(yè)選修課程，部分學分已經修滿的學生往往放棄這部分課程的學習，一來沒有時間，二來怕拖累學分。
2數(shù)據(jù)挖掘等進階課程的具體教學方法。
進階課程的教學理念是在有限的課時內，盡可能地提高課程的廣度，增加介紹性內容，在授課中著重講解1~2個關鍵技術，如在數(shù)據(jù)挖掘課程中，著重講解分類中的決策樹算法，聚類中的k-means算法等復雜度一般，應用廣泛的重要知識點，并利用實踐來檢驗學習成果。
2.1進階課程的課堂教學。
數(shù)據(jù)挖掘等進階課程所涉及的知識點眾多，在課堂上則采用演示和講授相結合的方法，對大部分知識點做廣度介紹，而對需要重點掌握知識點具體講授，結合實踐案例及板書。在介紹工業(yè)實踐案例的過程中，對于具體數(shù)據(jù)挖掘任務的來龍去脈解釋清楚，尤其是對于問題的歸納，數(shù)據(jù)的處理，算法的選擇等步驟，并在不同的知識點的教學中重復介紹和總結數(shù)據(jù)挖掘的一般性流程，可以加深學生對于數(shù)據(jù)挖掘的深入理解。對于一些需要記憶的知識點，在課堂上采用隨機問答的方式，必要的時候可以在每堂課的開始重復提問，提高學習的效果。
2.2進階課程的課后教學。
對于由于時間限制無法在課上深入討論的知識點，只能依靠學生在課后自學掌握。本科高年級學生的課后自學的動力不像低年級學生那么充足，可以布置需要動手實踐并涵蓋相關知識點的課后實踐，但盡量降低作業(yè)的工程量。鼓勵學生利用開源軟件和框架，基于提供的數(shù)據(jù)集，實際解決一些簡單的數(shù)據(jù)挖掘任務，讓學生掌握相關算法技術的使用，并對算法有一定的了解。利用學院與大數(shù)據(jù)相關企業(yè)建立的合作關系，在課后通過參觀，了解大數(shù)據(jù)技術在當前企業(yè)實踐中是如何應用的，激發(fā)學生的學習興趣。
2.3進階課程的教學效果考察進階課程的考察不宜采取考試的形式，可以采用大作業(yè)的形式。從具體的數(shù)據(jù)挖掘實踐中檢驗教學的成果，力求是學生在上完本課程后可以解決一些簡單的數(shù)據(jù)挖掘任務，將較復雜的數(shù)據(jù)挖掘技術的學習留給學生自己。
3結語。
數(shù)據(jù)挖掘是來源于實踐的科學，學習完本課程的學生需要真正理解，掌握相關的數(shù)據(jù)挖掘技術，并能夠在實際數(shù)據(jù)挖掘任務中應用相關算法解決問題。這也對教師的教學水平提出了挑戰(zhàn)，并直接與教師的科研水平相關。在具體的教學過程中，發(fā)現(xiàn)往往是在講授實際科研中遇到的問題時，學生的興趣較大，對于書本上的例子則反映一般。進階課程在注重教學方法的基礎上，對于教師的科研水平提出了新的要求，這也是對于教師科研的反哺，使教學過程變成了教學相長的過程。
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數(shù)據(jù)挖掘論文篇七
我國中央經濟會議明確指出解決“三農”問題是現(xiàn)階段工作中的重點內容，這進一步體現(xiàn)出我國對農村旅游發(fā)展的重視?；跁r代背景給予農村旅游發(fā)展的支持，進一步促進了農村產業(yè)結構的調整與農村經濟的良好發(fā)展。在時代的背景下，農業(yè)旅游這種新興的旅游模式順應市場的需求得以產生和發(fā)展。不僅能夠切實的促進農民的收入取得相應的提高，還能夠進一步促進農村地區(qū)的全面發(fā)展。農業(yè)資源作為農業(yè)旅游發(fā)展的主要資源，農村旅游的開發(fā)能夠有效的保障農村土地的經濟性質，進而對耕地數(shù)量的保護起著強有力的保障作用。
一、探討農業(yè)旅游開發(fā)管理的模式。
1、農戶分散經營模式。
目前，在我國農業(yè)旅游發(fā)展的基礎階段是由農戶作為農業(yè)旅游開發(fā)的主體，農業(yè)旅游的經營模式主要是以分散式經營模式為主。以農戶為主體進行經營直接具有一定的弊端，一是開發(fā)的規(guī)模相對較小并且分散，而一些農戶為了追求短期的利益沒有對農業(yè)旅游資源進行合理的開發(fā)，而相應附屬農產品的開發(fā)也因為缺乏科學理論支持出現(xiàn)單一缺乏吸引力的情況。二是農戶缺乏雄厚的經濟實力，在農業(yè)旅游開發(fā)中沒有足夠的資金投入。這直接影響著產品的開發(fā)和宣傳。除此之外，經營者缺乏統(tǒng)一的規(guī)劃，對原有的田園風光進行過度的修建，從而導致環(huán)境污染更加嚴重[1]。
2、企業(yè)主導經營模式。
分散的農戶經營模式為農業(yè)旅游開發(fā)和經營帶來嚴重的外部問題。而通過引進有經濟實力和市場經營能力的企業(yè)進行農業(yè)旅游的開發(fā)，能夠在一定程度上解決這些外部問題。但引進的企業(yè)作為外來者很難考慮到鄉(xiāng)村公共資源對后代具有的重要作用，因此仍然可能導致對農業(yè)資源進行過度的開發(fā)利用和破壞[2]。
3、村民自主開發(fā)模式。
以村民自主開發(fā)模式作為農業(yè)旅游經營模式中的主體，主要基于具有一定規(guī)模的社區(qū)內，村民自發(fā)聯(lián)合形成的農業(yè)旅游開發(fā)組組織。一般情況下，會成立相應的管理委員會對農業(yè)旅游資源的占用、供應等活動進行組織和監(jiān)督。并結合相應的規(guī)章制度對農業(yè)旅游資源和鄉(xiāng)村整體文化環(huán)境進行合理的使用和維護。這一經營模式是目前比較符合我國農業(yè)旅游開發(fā)的模式[3]。
二、分析農業(yè)旅游開發(fā)管理現(xiàn)存問題及形成原因。
1、農業(yè)旅游開發(fā)管理現(xiàn)存的問題。
我國農業(yè)旅游發(fā)展相對較晚，大部分地區(qū)都處在基礎發(fā)展階段。對于現(xiàn)階段農業(yè)旅游開發(fā)中普遍存在的問題主要有三種，一是農民的收入提高效果不明顯。二是農村的鄉(xiāng)土民俗和自然資源環(huán)境遭到嚴重的破壞，三是對于農業(yè)旅游資源很難實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。
通過對現(xiàn)階段我國農業(yè)旅游開發(fā)管理中存在問題的分析可以總結出，形成這些問題的原因主要有四個方面。一是經營者的思想觀念沒有跟隨時代的發(fā)展進行及時的更新，這直接導致產品類型較少。二是對農業(yè)旅游開發(fā)和管理沒有進行長期的規(guī)劃，缺乏相應的品牌產品和足夠的營銷力度。三是人才和資金的短缺導致旅游市場淡季和旺季差距較大。四是相關的基礎設施和配套設施不完善，并且缺乏相應的體制，導致市場形成嚴重的無序競爭。
三、探究農業(yè)旅游開發(fā)管理相關對策。
1、正確認識農業(yè)旅游。
農業(yè)旅游的開發(fā)和管理要以正確的思想觀念作為前提指導，因此要想確保農業(yè)旅游能夠保持正確的發(fā)展方向就要對其具有正確的認識。農業(yè)旅游的開發(fā)和管理一定要樹立正確的旅游資源觀念，打破傳統(tǒng)觀念的限制，對農業(yè)旅游資源存在的本質內涵和具有的重要價值進行充分的認識，改進和創(chuàng)新農業(yè)旅游開發(fā)和管理意識。相關部門和所涉及人員應該投入更多的精力對于農業(yè)旅游進行合理的開發(fā)和科學的管理，從而為農業(yè)旅游發(fā)展質量提供強有力的基礎保障。
2、農業(yè)旅游規(guī)劃開發(fā)。
農業(yè)旅游主要是向游客展示出農村生產生活的整體，讓游客能夠感受到傳統(tǒng)的鄉(xiāng)土民俗文化和農業(yè)資源。這也要求我們要通過有效的開發(fā)和管理形成一個綜合的資源系統(tǒng)，必須要從整體上對農業(yè)旅游進行合理的規(guī)劃和科學的開發(fā)。對于農業(yè)旅游的規(guī)劃和開發(fā)不僅要保護地區(qū)生物多樣性好農村生態(tài)系統(tǒng)，還要重視農業(yè)科學配置，保證農業(yè)旅游資源的完整性和合理性。
3、加強相應制度規(guī)范。
現(xiàn)階段，我國農業(yè)旅游開發(fā)管理十分需要建立相關的制度規(guī)范。這不僅有利于農業(yè)旅游開發(fā)主體在使用公共資源時能夠主動考慮社會成本，進而對公共資源的消費數(shù)量進行合理的限制。還能夠在一定程度上保證農業(yè)旅游經營組織在進行科學健康的可持續(xù)發(fā)展。
4、加強旅游人才培養(yǎng)。
加強對農村旅游人才的培養(yǎng)可以從三個方面入手，一是組織相應的旅游知識培訓。二是要與相應的旅游企業(yè)和高等院校建立緊密的合作，為農村旅游人才提供更多的培訓機會。三是要充分結合現(xiàn)代化信息技術手段，一方面要利用現(xiàn)代化網(wǎng)絡信息技術拓寬農村旅游人才的知識面，另一方面還要利用網(wǎng)絡信息技術倡導農民不斷加強自身的學習，從而使農民的整體素質取得提高。
四、結語。
農業(yè)旅游作為新農村建設和發(fā)展的重要內容，推動著人民生活水平的提高和國家經濟的發(fā)展，要想更好的進行農業(yè)旅游的開發(fā)和管理，我們要明確目前我國農業(yè)旅游發(fā)展管理模式存在的不足，正確的認識農業(yè)旅游的重要性。要加強對其規(guī)劃開發(fā)，并建立相應的制度規(guī)范對旅游人才的培養(yǎng)，從而促進農業(yè)旅游的可持續(xù)發(fā)展。
數(shù)據(jù)挖掘論文篇八
隨著互聯(lián)網(wǎng)技術的迅速發(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。
目前，各大高等院校本科階段爭相開設數(shù)據(jù)挖掘課程。然而，該課程是一門相對較新的交叉學科，涵蓋了概率統(tǒng)計、機器學習、數(shù)據(jù)庫等學科的知識內容，難度較大。因此，大部分高校一般將此課程開設在研究生階段，在本科生中開設此課程的學校相對較少。另外，不同的學校將其歸入不同的專業(yè)中，如計算機專業(yè)、信息管理專業(yè)、統(tǒng)計學、醫(yī)學等?？梢哉f，這一課程基本上處于探索的過程中。我院災害信息系于20xx年在信息管理與信息系統(tǒng)本科學生中首次開設了該課程。通過開設此課程，學生能夠掌握數(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，達到數(shù)據(jù)聚類、分類、關聯(lián)分析的目的。然而，通過前期教學過程，我們發(fā)現(xiàn)教學效果不理想，存在很多問題。
1、數(shù)據(jù)內驅力差。
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)資源有些已經非常陳舊了，比如20世紀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)，學生沒有任何興趣和學習動力，也就無法發(fā)現(xiàn)價值。
大量具有難度的數(shù)據(jù)挖掘算法的學習，使學生喪失了學習興趣，學完即忘，不知所用。
3、忽視對數(shù)據(jù)預處理過程的學習。
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，需要的預處理工作比較少；這部分內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生掌握數(shù)據(jù)預處理技能的。
4、算法編程實現(xiàn)難度較大。
要求學生學習一門新的編程語言，如r語言、python語言，對本科非計算機專業(yè)的學生來說難度是非常大的，尤其是課時安排只有48課時。
學生能夠理解課堂案例，但在實際應用中，無法完成整個數(shù)據(jù)分析流程。
該課程的教學對象是信息管理與信息系統(tǒng)專業(yè)本科大四學生。因此，培養(yǎng)實際應用人才，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)挖掘分析師相關職位進行分析，主要分析了相關職位的工作內容、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)源進行預處理、建模、挖掘、分析及優(yōu)化。該職位是受業(yè)務驅動的，特點是將現(xiàn)有數(shù)據(jù)與業(yè)務相結合，最大程度地變現(xiàn)數(shù)據(jù)價值。該職位對計算機編程等相關技術不作要求，但是需要有深厚的數(shù)據(jù)挖掘理論基礎，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行教學改革。
1、加強對業(yè)務數(shù)據(jù)的理解。
數(shù)據(jù)挖掘分析師是受業(yè)務驅動的，所以要理解實際業(yè)務，明確本次數(shù)據(jù)挖掘要解決什么問題。教師可以構建案例庫，包括教師案例庫、學生討論案例庫。教師案例庫由教師構建，可用于課堂講授。學生案例庫由學生分組構建，并安排討論課，由學生講述、討論并提交報告。
2、加強對數(shù)據(jù)的獲取。
對學生感興趣的數(shù)據(jù)源進行挖掘，這樣才能更好地幫助學生理解吸收知識。因此，可以教授學生爬蟲技術，編寫爬蟲程序，使其自主獲取感興趣的數(shù)據(jù)。
3、加強對數(shù)據(jù)的預處理工作。
在數(shù)據(jù)挖掘之前使用數(shù)據(jù)預處理技術，能夠顯著提高數(shù)據(jù)挖掘模式的質量，降低實際挖掘所需要的時間，應將其作為整門課程的重點進行學習。增加理論課程和實驗課時，使學生掌握數(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)預處理技術，并能夠應對各種復雜數(shù)據(jù)源，最終利用爬蟲程序獲取的各種數(shù)據(jù)源進行預處理工作。
教師可以選擇spssmodeler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)預處理工具及預設的挖掘算法，學生可以把注意力放在要挖掘的數(shù)據(jù)及相關需求上，設定挖掘的主題，然后通過鼠標的點擊拖拉即可完成相關主題的數(shù)據(jù)挖掘過程。學生最終可對自己獲取并已處理過的數(shù)據(jù)進行挖掘分析。
5、加強教師外出培訓學習。
數(shù)據(jù)挖掘技術以及大數(shù)據(jù)技術是近來比較新穎而且發(fā)展迅速的技術。教師長期身處三尺講臺之上，遠離了新技術，脫離了實際。因此，需派遣教師到知名高校學習數(shù)據(jù)挖掘教學技術，到培訓機構進行系統(tǒng)學習，到企業(yè)進行實戰(zhàn)學習。
基于以上分析，形成了新的數(shù)據(jù)挖掘理論課程內容和實踐課程內容，安排如表1和表2所示。共安排48學時，其中理論課24學時，實驗課24學時。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)的預處理以及常用挖掘算法。實驗課重點學習基于spssmodeler的數(shù)據(jù)挖掘，對理論課的內容進行實踐。整個學習以工程項目為載體，該工程貫穿整個學習過程。學生通過爬蟲程序獲取自己感興趣的數(shù)據(jù)源，根據(jù)課程進度，逐步完成后續(xù)數(shù)據(jù)的理解，再進行預處理，建模分析，評估整個過程。在課程結束時，完成整個項目，并提交報告。
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。教師應以培養(yǎng)實際應用人才為目的，充分培養(yǎng)學生對數(shù)據(jù)挖掘的學習興趣，以工程項目為載體，貫穿整個課程周期。在教學中，打牢數(shù)據(jù)獲取、理解預處理這一基石，加強建模挖掘分析，弱化對晦澀算法的編程學習，使學生真正掌握數(shù)據(jù)挖掘技術，滿足社會需求。
數(shù)據(jù)挖掘論文篇九
[1]劉瑩?；跀?shù)據(jù)挖掘的商品銷售預測分析[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用[j].應用昆蟲學報。20xx(04)。
[4]朱志勇，徐長梅，劉志兵，胡晨剛?；谪惾~斯網(wǎng)絡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)挖掘技術與電信客戶分析[j].信息通信技術。20xx(05)。
[9]武曉巖，李康。基因表達數(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)。
[13]俞馳?；诰W(wǎng)絡數(shù)據(jù)挖掘的客戶獲取系統(tǒng)研究[d].西安電子科技大學20xx。
[14]馮軍。數(shù)據(jù)挖掘在自動外呼系統(tǒng)中的應用[d].北京郵電大學20xx。
[15]于寶華?；跀?shù)據(jù)挖掘的高考數(shù)據(jù)分析[d].天津大學20xx。
[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20xx。
[19]賈治國。數(shù)據(jù)挖掘在高考填報志愿上的應用[d].內蒙古大學20xx。
[22]阮偉玲。面向生鮮農產品溯源的基層數(shù)據(jù)庫建設[d].成都理工大學20xx。
[23]明慧。復合材料加工工藝數(shù)據(jù)庫構建及數(shù)據(jù)集成[d].大連理工大學20xx。
[25]岳雪?；诤Ａ繑?shù)據(jù)挖掘關聯(lián)測度工具的設計[d].西安財經學院20xx。
[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20xx。
[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20xx。
[33]俞馳。基于網(wǎng)絡數(shù)據(jù)挖掘的客戶獲取系統(tǒng)研究[d].西安電子科技大學20xx。
[34]馮軍。數(shù)據(jù)挖掘在自動外呼系統(tǒng)中的應用[d].北京郵電大學20xx。
[35]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20xx。
[36]王仁彥。數(shù)據(jù)挖掘與網(wǎng)站運營管理[d].華東師范大學20xx。
[39]賈治國。數(shù)據(jù)挖掘在高考填報志愿上的應用[d].內蒙古大學20xx。
數(shù)據(jù)挖掘論文篇十
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構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，才能寫出高質量、有科學價值的論文。對于近期對數(shù)據(jù)挖掘領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)挖掘論文篇十一
[1]劉瑩?；跀?shù)據(jù)挖掘的商品銷售預測分析[j].科技通報。2014（07）。
[2]姜曉娟，郭一娜?；诟倪M聚類的電信客戶流失預測分析[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用[j].應用昆蟲學報。2013（04）。
[4]朱志勇，徐長梅，劉志兵，胡晨剛?；谪惾~斯網(wǎng)絡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)挖掘技術與電信客戶分析[j].信息通信技術。2009（05）。
[9]武曉巖，李康。基因表達數(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用[d].內蒙古大學2005。
[22]阮偉玲。面向生鮮農產品溯源的基層數(shù)據(jù)庫建設[d].成都理工大學2015。
[23]明慧。復合材料加工工藝數(shù)據(jù)庫構建及數(shù)據(jù)集成[d].大連理工大學2014。
[25]岳雪?；诤Ａ繑?shù)據(jù)挖掘關聯(lián)測度工具的設計[d].西安財經學院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生200gb以上的數(shù)據(jù)。這種增長趨勢仍在加速，據(jù)保守預計，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)和應用為標志的。蒸汽機把人們從農業(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)時代已經到來，它源自信息時代，又是信息時代全方位的深化應用與延伸。大數(shù)據(jù)時代的生產原材料是數(shù)據(jù)，生產工具則是大數(shù)據(jù)技術，是對信息時代所產生的海量數(shù)據(jù)的挖掘和分析，從而快速地獲取有價值信息的技術和應用。
概括來講，大數(shù)據(jù)有三個特征，可總結歸納為“3v”，即量(volume)、類(variety)、時(velocity)。量，數(shù)據(jù)容量大，現(xiàn)在數(shù)據(jù)單位已經躍升至zb級別。類，數(shù)據(jù)種類多，主要來自業(yè)務系統(tǒng)，例如社交網(wǎng)絡、電子商務和物聯(lián)網(wǎng)應用。時，處理速度快，時效性要求高，從傳統(tǒng)的事務性數(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。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。如果能夠對這些數(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上，捕捉總結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的發(fā)展，信息系統(tǒng)在各行業(yè)、各領域快速拓展。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、競爭和生產力的。下一個新領域》的報告。報告中指出，數(shù)據(jù)已經滲透到每一個行業(yè)和業(yè)務職能領域，逐漸成為重要的生產因素；而人們對于大數(shù)據(jù)的運用預示著新一波生產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)展使信息通信技術正以前所未有的廣度、深度與電網(wǎng)生產、企業(yè)管理快速融合，信息通信系統(tǒng)已經成為智能電網(wǎng)的“中樞神經”，支撐新一代電網(wǎng)生產和管理發(fā)展。目前，國家電網(wǎng)公司已初步建成了國內領先、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)務應用范圍的拓展，結構化和非結構化數(shù)據(jù)中心的上線運行，電網(wǎng)業(yè)務數(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)務數(shù)據(jù)大致分為三類：一是電力企業(yè)生產數(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。這些增值服務將有利于電網(wǎng)安全檢測與控制(包括大災難預警與處理、供電與電力調度決策支持和更準確的用電量預測)，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)更科學的需求側管理。
例如，在電力營銷環(huán)節(jié)，針對“大營銷”體系建設，以客戶和市場為導向，省級集中的95598客戶服務、計量檢定配送業(yè)務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系統(tǒng)，可通過數(shù)據(jù)分析改善服務模式，提高營銷能力和服務質量；以分析型數(shù)據(jù)為基礎，優(yōu)化現(xiàn)有營銷組織模式，科學配置計量、收費和服務資源，構建營銷稽查數(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)中存在的隱藏關系，為各級決策者提供多維的、直觀的、全面的、深入的分析預測性數(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，更好地服務于社會和經濟發(fā)展。此外，還可以考慮在電力生產環(huán)節(jié)，利用數(shù)據(jù)挖掘技術，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，從而合理設置系統(tǒng)輸出功率，有效平衡系統(tǒng)的安全性和經濟性。
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，完全可以立足數(shù)據(jù)運維服務，創(chuàng)造數(shù)據(jù)增值價值，提供并衍生多種服務。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)務系統(tǒng)間各自為陣的局面，進一步推動電網(wǎng)生產和企業(yè)管理，從數(shù)據(jù)運維角度對企業(yè)生產經營、管理以及堅強智能電網(wǎng)建設提供更有力、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)時候都不是設計新的算法(這個可以寫論文了)，更多的是技術選型，特征工程抽取，最多是實現(xiàn)一些已經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)結構功底，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方面繼續(xù)提升，和其他的開發(fā)崗位的性質基本沒什么不同，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)在熱點的技術比如python，spark，scala，r這些技術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對象。
但是要求技術全面，編程、sql，linux，正則表達式，hadoop，spark，爬蟲，機器學習模型等技術都要掌握一些。前后端可能是要求精深，數(shù)據(jù)挖掘更強調廣博，有架構能力更好。
打基礎是最重要的，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)結構的知識。
我覺得應當學習，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，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，如果你的大學專業(yè)學這些不要混)。
數(shù)據(jù)挖掘論文篇十二
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)應用于智游的核心，文章探究了在智游應用中，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的飛速發(fā)展下，智游應運而生。大數(shù)據(jù)作為當下的熱點已經成了智游發(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、信息依存度高的產業(yè)[1]，這讓其與大數(shù)據(jù)自然產生了交匯。2010年，江蘇省鎮(zhèn)江市首先提出“智游”的概念，雖然至今國內外對于智游還沒有一個統(tǒng)一的學術定義，但在與大數(shù)據(jù)相關的描述中，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部門或對象提供服務[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，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、物聯(lián)網(wǎng)、云平臺。隨著大數(shù)據(jù)的不斷發(fā)展，國內許多景區(qū)已經實現(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)控預警、服務質量監(jiān)督等。通過這些平臺，已基本能掌握跟游客和景點相關的數(shù)據(jù)，可以實現(xiàn)更好旅游監(jiān)控、產業(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，我國的信息化建設還需加強。雖然通訊網(wǎng)絡已基本能保證，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。在數(shù)據(jù)共享平臺的建設上，除了必備的硬件設施，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、旅行社、旅游網(wǎng)站等。如此多的部門相關聯(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)所涉及的結構化與非結構化數(shù)據(jù)，通過云計算技術，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，相關性分析方法通過關聯(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)存在形式很復雜。在旅游非結構化數(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)收集技術使我們的個人信息在所關聯(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，經過大數(shù)據(jù)技術的分析、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，國內智游的構建還缺乏大量人才。
在信息化建設上，加大政府投入，加強基礎設施建設，整合結構化數(shù)據(jù)，抓取非結構化數(shù)據(jù)，打通各數(shù)據(jù)壁壘，建設旅游大數(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)法及強化技術手段建設等幾個方面著手，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)挖掘論文篇十三
數(shù)據(jù)挖掘的概念和應用已經滲透到社會生活和工業(yè)生產的各個領域。作為數(shù)據(jù)挖掘的實踐者，本人在讀數(shù)學專業(yè)的同時，也興趣盎然地涉足了數(shù)據(jù)科學和機器學習領域。在一次數(shù)據(jù)挖掘課程中，我完成了一篇論文，能讓我對數(shù)據(jù)挖掘這個領域有更深入的認識和體驗。這篇論文讓我深入了解了數(shù)據(jù)挖掘的思路，技術和應用，并且讓我體會到寫論文不僅僅是理論知識,更需要實踐的動手能力，思維的掌握能力，和成果演示的表達能力。在這篇心得體會中，我想分享我的經驗，和大家一起探究數(shù)據(jù)挖掘的獨特之處。
第一段：學習數(shù)據(jù)挖掘的信念
數(shù)據(jù)挖掘作為一個復雜的技術領域，它的研究對象可以是已有的數(shù)據(jù)集合，經修正的數(shù)據(jù)對象或者真實的數(shù)據(jù)。要想在這個領域獲得成功，首先需要有學習數(shù)據(jù)挖掘的信念。學習數(shù)據(jù)挖掘，不僅需要具有信息學、數(shù)學、統(tǒng)計、計算機等領域的基本素養(yǎng),還要具備探索、創(chuàng)新、思維、推理能力等本質要素。當我們深入學習數(shù)據(jù)挖掘技術時，我們不僅需要明``確各項技術特征，還需要全面了解不同類型的數(shù)據(jù)分析流程。
第二段：學習數(shù)據(jù)挖掘的方法
一般來說，學習數(shù)據(jù)挖掘的方法包括:學習關于數(shù)據(jù)挖掘的各種知識點、探索分享“開源”資源、通過訓練理論模型以及掌握不同實際應用場景下的數(shù)據(jù)挖掘流程等。這些方法都非常必要，同時也大大豐富了我們的數(shù)據(jù)挖掘知識儲備。
第三段：論文的核心內容
在畢業(yè)論文寫作之中,我寫了一篇關于“基于樹模型的數(shù)據(jù)挖掘方法研究與應用”的論文。本文利用樹形神經網(wǎng)絡模型，并通過對數(shù)據(jù)源進行預處理和特征選擇，把語音呼叫數(shù)據(jù)與樣本數(shù)據(jù)進行匹配，并提出了樹形神經網(wǎng)絡模型的性能檢驗。同時，本文探討了該模型的實際應用場景以及對未來語音識別的發(fā)展具有重要的參考價值。該論文的相關資料、數(shù)據(jù)等都經過了極為詳盡的研究和討論。通過數(shù)據(jù)挖掘的方法，該論文配備有附錄和數(shù)據(jù)模型的詳細數(shù)據(jù)分析。
第四段：論文的收獲
通過這篇論文的寫作，我除了掌握數(shù)據(jù)挖掘的基本技能，如預處理、分析等,更重要的是鍛煉了自己的學習能力、團隊溝通協(xié)作能力和美術設計等多方面的能力。通過論文的撰寫和演示,我更加深入地認識了數(shù)據(jù)挖掘應用的深度、挑戰(zhàn)和前景。
第五段：未來展望
在未來的學習和工作中,我希望能夠不斷強化自己數(shù)據(jù)挖掘領域方面的知識儲備,加速自身的魅力和資質提升,成為引領行業(yè)的新一代人才,并在日后的實踐中不斷總結經驗,挖掘新的理論問題，依托技術優(yōu)勢和網(wǎng)絡平臺，推動數(shù)據(jù)挖掘與科技創(chuàng)新的合理發(fā)展,并為行業(yè)的創(chuàng)新與發(fā)展做出重要的貢獻。
數(shù)據(jù)挖掘論文篇十四
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)應用于智游的核心，文章探究了在智游應用中，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的飛速發(fā)展下，智游應運而生。大數(shù)據(jù)作為當下的熱點已經成了智游發(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、信息依存度高的產業(yè)[1]，這讓其與大數(shù)據(jù)自然產生了交匯。2010年，江蘇省鎮(zhèn)江市首先提出“智游”的概念，雖然至今國內外對于智游還沒有一個統(tǒng)一的學術定義，但在與大數(shù)據(jù)相關的描述中，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部門或對象提供服務[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，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、物聯(lián)網(wǎng)、云平臺。隨著大數(shù)據(jù)的不斷發(fā)展，國內許多景區(qū)已經實現(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)控預警、服務質量監(jiān)督等。通過這些平臺，已基本能掌握跟游客和景點相關的數(shù)據(jù)，可以實現(xiàn)更好旅游監(jiān)控、產業(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，我國的信息化建設還需加強。雖然通訊網(wǎng)絡已基本能保證，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。在數(shù)據(jù)共享平臺的建設上，除了必備的硬件設施，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、旅行社、旅游網(wǎng)站等。如此多的部門相關聯(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)所涉及的結構化與非結構化數(shù)據(jù)，通過云計算技術，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，相關性分析方法通過關聯(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)存在形式很復雜。在旅游非結構化數(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)收集技術使我們的個人信息在所關聯(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，經過大數(shù)據(jù)技術的分析、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，國內智游的構建還缺乏大量人才。
在信息化建設上，加大政府投入，加強基礎設施建設，整合結構化數(shù)據(jù)，抓取非結構化數(shù)據(jù)，打通各數(shù)據(jù)壁壘，建設旅游大數(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)法及強化技術手段建設等幾個方面著手，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)挖掘論文篇十五
發(fā)現(xiàn)的是用戶感興趣的知識；發(fā)現(xiàn)的知識應當能夠被接受、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，面向既定領域的，同時還容易被用戶接受。數(shù)據(jù)挖掘屬于一種新型的商業(yè)信息處理技術，其特點為抽取、轉化、分析商業(yè)數(shù)據(jù)庫中的大規(guī)模業(yè)務數(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有很多，例如數(shù)據(jù)立方體和歸約等。
1.1.2關聯(lián)知識體現(xiàn)一個事件與其他事件之間形成的關聯(lián)知識。假如兩項或者更多項之間形成關聯(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。
1.2.1明確業(yè)務對象對業(yè)務問題清楚定義，了解數(shù)據(jù)挖掘的第一步是數(shù)據(jù)挖掘目的。挖掘結果是無法預測的，但是研究的問題是可預見的，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諗?shù)據(jù)挖掘研究劉芬（惠州商貿旅游高級職業(yè)技術學校，廣東惠州516025）摘要：隨著互聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)，全球范圍內電子商務正在迅速普及與發(fā)展，在這樣的環(huán)境下，電子商務數(shù)據(jù)挖掘技術應運而生。電子商務數(shù)據(jù)挖掘技術是近幾年來數(shù)據(jù)挖掘領域中的研究熱點，基于用戶特征的電子商務數(shù)據(jù)挖掘技術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，其應用前景廣闊，促使電子商務企業(yè)更具有競爭力。主要分析了電子商務內容、數(shù)據(jù)挖掘技術和過程、用戶細分理論，以及基于用戶特征的電子商務數(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)務內外部數(shù)據(jù)信息積極搜索，從數(shù)據(jù)源中獲取和挖掘有關數(shù)據(jù)。第二預處理數(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)，清除重復記錄，轉化數(shù)據(jù)類型等。假如數(shù)據(jù)倉庫是數(shù)據(jù)挖掘的對象，則在產生數(shù)據(jù)庫過程中已經形成了數(shù)據(jù)預處理。
1.2.3變換數(shù)據(jù)轉換數(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建的。構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)挖掘獲得的經濟轉化的數(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評價挖掘結果這個過程劃分為兩個步驟：表達結果和評價結果。第一表達結果：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)促使用戶對挖掘結果積極理解。第二評價結果：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)不同用戶應當形成對應的方法，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)的玉質用戶；其次是次價值用戶，被認為是金質用戶，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。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設計問卷。
研究的關鍵是電子商務用戶特征的數(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，對電子商務用戶的認知度、用戶的需求度分析。問卷內容包括3部分：其一是為被調查者介紹電子商務的概念與背景；其二是具體調查被調查對象的個人信息，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)購物經歷；其三是問卷主要部分，是對用戶對電子商務的了解、需求、使用情況的指標設計。
3.2調查方式。
本次調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。
（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算法挖掘預處理之后數(shù)據(jù)。
（2）用戶數(shù)據(jù)分析。
1）電子商務用戶認知度分析按照調查問卷的問題“您知道電子商務嗎？”得到對電子商務用戶認知情況的統(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，但是并不清楚具體的功能與應用方法，甚至有一小部分人沒有聽過電子商務。對調查問卷問題“您聽過電子商務的渠道是什么？”，大部分用戶是利用網(wǎng)了解電子商務的，占40.2%；僅有76人是利用紙質報刊雜志上知道電子商務的并且對其進行應用；這也表明相較于網(wǎng)絡宣傳紙質媒體推廣電子商務的方法缺乏有效性。
2）電子商務用戶需求用戶希求具體是指使用產品服務人員對應用產品或服務形成的需求或者期望。按照問題“假如你曾經使用電子商務，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）電子商務用戶應用意愿應用意愿是指消費者對某一產品服務進行應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心的因素，未來你會繼續(xù)應用電子商務嗎？”獲得的數(shù)據(jù)可知，在滿足各種因素時，將來一年之內會應用電子商務的用戶為78.2%，一定不會應用電子商務的用戶為1.4%。表明用戶形成了較為強烈的應用電子商務欲望，電子商務發(fā)展前景很好?；谟脩籼卣鞯碾娮由虅諗?shù)據(jù)研究，電子商務企業(yè)通過這一結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)深入挖掘對互聯(lián)網(wǎng)商務、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)挖掘技術獲得了信息產業(yè)的極大重視，具體原因是出現(xiàn)了大量的數(shù)據(jù)，能夠廣泛應用，并且需要轉化數(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數(shù)據(jù)挖掘研究，促使電子商務獲得巨大發(fā)展機會，發(fā)現(xiàn)潛在用戶，促使電子商務企業(yè)精準營銷。
數(shù)據(jù)挖掘論文篇十六
：隨著科學技術的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)挖掘技術也應運而生。為了高效有序的醫(yī)療信息管理，需要加強數(shù)據(jù)挖掘技術在醫(yī)療信息管理中的實際應用，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)挖掘技術在醫(yī)療信息管理中的應用這一課題進行相應的探究，從而提出合理的改進建議。
：挖掘技術；醫(yī)療信息管理；應用方式。
數(shù)據(jù)挖掘作為一種數(shù)據(jù)信息再利用的有效技術，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)計為主要技術支柱進行技術管理與決策。而在醫(yī)療信息管理過程之中應用數(shù)據(jù)挖掘技術能夠較好地針對醫(yī)療衛(wèi)生信息進行整理與歸類來建立管理模型，形成有效的總結數(shù)據(jù)的同時能夠為醫(yī)療工作的高效進行提供有價值的信息。所以筆者將以數(shù)據(jù)挖掘技術在醫(yī)療信息管理中的應用為著手點，從而針對其應用現(xiàn)狀進行探究，以此提出加強數(shù)據(jù)挖掘技術在醫(yī)療信息管理中應用的具體措施，希望能夠在理論層面上推動醫(yī)療信息管理工作的飛躍。
數(shù)據(jù)挖掘是結合信息收集技術、人工智能處理技術以及分析檢測技術等所形成的功能強大的技術。它能夠實現(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果進行解釋與評估。在醫(yī)療信息管理工作進行的過程之中，應用數(shù)據(jù)挖掘技術可以較好地加強醫(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，也能夠用來進行醫(yī)療信息的科普與宣傳。并且，數(shù)據(jù)挖掘技術在醫(yī)療信息中所體現(xiàn)出的應用方式有所不同，在數(shù)據(jù)挖掘技術應用過程之中，既可以針對同一類的實物反應出共同性質的基本特征，同時也能夠根據(jù)具有一定關聯(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，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，并且輔助治療的進行[1]。所以，在醫(yī)療信息管理中應用數(shù)據(jù)挖掘技術不僅僅能夠推動醫(yī)療信息管理水平的提升，也是醫(yī)院實現(xiàn)現(xiàn)代化、信息化建設的重要體現(xiàn)，需要從根本上明確醫(yī)療信息管理應用數(shù)據(jù)挖掘技術的必要性與基本內涵，從而針對醫(yī)院的管理現(xiàn)狀實現(xiàn)其管理方式與技術應用的轉變與優(yōu)化。
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。
在應用數(shù)據(jù)挖掘技術的過程之中，必須基于數(shù)據(jù)庫信息的基礎之上，其數(shù)據(jù)挖掘技術才能夠進行相應的規(guī)律探究與信息分析，所以需要在源頭處加強數(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)處方經驗的挖掘方法使用過程之中，需要針對不同的藥物進行關聯(lián)性建模，比如數(shù)據(jù)庫中有基礎性藥物，針對藥物進行頻數(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)挖掘技術的應用奠定相應的基礎[2]。
想要在醫(yī)療信息管理過程之中，加強對于數(shù)據(jù)挖掘技術的有效應用，就需要從數(shù)據(jù)挖掘技術應用類別處進行著手，從而提升技術應用的針對性與有效性。常見的技術應用類別有：醫(yī)院資源配置方面、病患區(qū)域管理方面、醫(yī)療衛(wèi)生質量管理方面、醫(yī)療急診管理方面、醫(yī)院經濟管理方面以及醫(yī)療衛(wèi)生常見病宣傳方面等，數(shù)據(jù)挖掘技術都可以在這些類別之中實現(xiàn)應用，但是在應用的過程之中也有所不同。以病房區(qū)域管理為例，在應用數(shù)據(jù)挖掘技術之前，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，加強病患區(qū)域的指標分析，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準。其次利用數(shù)據(jù)挖掘技術能夠較好地實現(xiàn)不同科室工作效率、質量管理質量以及經濟收益等多種指標的評估，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)挖掘技術建立其病區(qū)管理的標準模型以及統(tǒng)計指標，從而計算出科室動態(tài)的工作模型以及病床動態(tài)的周轉次數(shù)等[3]。另外在醫(yī)療質量管理過程之中，數(shù)據(jù)挖掘技術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行分析與評價，并且能夠預測治療狀況：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)療質量管理過程之中也有很多的影響因素，例如基礎醫(yī)療設備、病床周轉次數(shù)、病種治愈記錄等，所以也可以利用數(shù)據(jù)挖掘技術來進一步加強其多種數(shù)據(jù)之間的關聯(lián)性，從而為提升醫(yī)院的社會效益與經濟效益提出合理的參考性建議。
醫(yī)院加強數(shù)據(jù)挖掘技術應用方向的探索上，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)挖掘技術多方進行患者信息比對，同時制訂完善的醫(yī)療服務影響策略方式，加強對于客戶行為的分析；在數(shù)據(jù)挖掘的基礎之上，增強其技術應用的實用性，在分析的基礎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)療技術方面，醫(yī)院都已經成為了一個信息化的綜合行業(yè)體系，所以在加強數(shù)據(jù)挖掘應用的過程之中，還需要加強數(shù)據(jù)信息的管理，實現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘結果的維護，從而提升醫(yī)院的決策能力，實現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘技術的高效應用。
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，實現(xiàn)其信息管理水平的提升。通過明確數(shù)據(jù)挖掘技術的應用方向、應用類別以及建模數(shù)據(jù)環(huán)節(jié)的優(yōu)化等，促進醫(yī)院管理水平的提升，實現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘技術應用效果的提升。
[2]廖亮。數(shù)據(jù)挖掘技術在醫(yī)療信息管理中的應用[j].中國科技信息，20xx(11):54,56.
數(shù)據(jù)挖掘論文篇十七
由于信息技術的迅速發(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。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信息，使用自動化和統(tǒng)計學等方法對信息進行預測、偏差分析和關聯(lián)分析等，從而得到合理的結論。在檔案管理中使用數(shù)據(jù)挖掘技術，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)挖掘技術分析。數(shù)據(jù)挖掘技術分析的方法是多種多樣的，其主要方法有以下幾種：1.關聯(lián)分析。指從已經知道的信息數(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，歸納總結相關信息數(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，得到相應的管理方案。4.序列分析。通過分析信息的前后因果關系，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不能滿足其管理的要求，數(shù)據(jù)挖掘技術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，可以讓檔案的信息數(shù)據(jù)得到分析統(tǒng)計，歸納總結，不必次次實物查閱，這樣就極大地提升了檔案相關內容的安全性，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水平。第三，數(shù)據(jù)挖掘技術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。例如，在體育局的相關網(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)，導入數(shù)據(jù)庫中，讓數(shù)據(jù)庫模型中保有使用者的相關個人信息，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，提升服務的準確性。因此，數(shù)據(jù)挖掘技術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測和分類，更加迅速和準確的，為用戶提供個性化的服務。（三）檔案信息的整合。數(shù)據(jù)挖掘技術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，在這個信息技術迅速跳躍發(fā)展的時代，將數(shù)據(jù)挖掘技術運用到檔案管理工作中是時代發(fā)展的需求與必然結果。利用數(shù)據(jù)挖掘技術，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的檔案管家，推動了社會的快速發(fā)展。
[2]宇然，數(shù)據(jù)挖掘技術研究以及在檔案計算機管理系統(tǒng)中的應用[d].沈陽工業(yè)大學，20xx.
[3]吳秀霞，關于檔案管理方面的數(shù)據(jù)挖掘分析及應用探討[j].經營管理者，20xx:338.
數(shù)據(jù)挖掘論文篇十八
數(shù)據(jù)挖掘作為一種數(shù)據(jù)分析的方法，在現(xiàn)代社會的應用越來越廣泛。因此，許多研究者致力于數(shù)據(jù)挖掘技術的研究和應用。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)展和應用，提高數(shù)據(jù)挖掘技術的效率和可靠性。因此，寫一篇優(yōu)秀的數(shù)據(jù)挖掘論文對于這個領域的研究人員來說至關重要。
第二段：講述數(shù)據(jù)挖掘論文的內容需要注意的重點。
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)秀的預測結果。最后，還需要對結果進行驗證和評價，以保證數(shù)據(jù)挖掘結果的準確性和可靠性。
在我的研究過程中，我深刻地認識到了數(shù)據(jù)挖掘技術的重要性和應用價值。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，以達到最好的預測結果。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：總結論文寫作的經驗和啟示。
總之，在撰寫優(yōu)秀的數(shù)據(jù)挖掘論文時，應該注重掌握所需的關鍵技術和知識，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)模型的設計更是必不可少的。此外，要注意相關專業(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量，為數(shù)據(jù)挖掘技術的發(fā)展和實踐做出重要貢獻。
數(shù)據(jù)挖掘論文篇十九
：中醫(yī)臨床理論多是由著名醫(yī)家的經驗升華形成的，反映了臨床上不同學術派系以及不同學科的優(yōu)勢特征，但這其中不免摻雜了個人主觀經驗，因此本文就中醫(yī)臨床理論研究中醫(yī)病案為基礎，對應用病案數(shù)據(jù)挖掘結果來總結和重建中醫(yī)臨床理論的方式進行了探討，認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性。
科研一體化中醫(yī)臨床理論決定著中醫(yī)臨床學科的發(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，他們的臨床經驗和學術思想不斷提煉升華，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，進行了大量臨床實踐，而中醫(yī)臨床理論發(fā)展緩慢，己經成為制約當代中醫(yī)學術發(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“各家學說”。在當今大數(shù)據(jù)和信息技術發(fā)達的背景下，運用數(shù)據(jù)挖掘技術對中醫(yī)病案進行大數(shù)據(jù)分析，客觀揭示當前中醫(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)臨床理論重建進行探討如下。
1.1中醫(yī)古典文獻是傳統(tǒng)中醫(yī)臨床理論的基礎。
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)古典文獻做出的貢獻應該是第一位的。因為這些古典文獻的記載和流傳，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，與臨床進行有機結合，不斷研究出新的適合于當前時代的臨床理論。例如，中醫(yī)學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《內經》。該書創(chuàng)立了藏象、經絡、診法等各方面的理論[1]，勾畫了中醫(yī)理論的雛形，構建了中醫(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)造了以六經辨證和臟腑辨證為主的局面，其所倡導的“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派開始萌生，留下了許多可供后世醫(yī)家參考的古典文獻并創(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，使溫病學的辨證理論逐步趨于完善，至今仍是指導臨床治療溫熱病的理論依據(jù)?？傊?，傳統(tǒng)中醫(yī)臨床理論的構建和完善，離不開前人的摸索與貢獻，也得益于著名醫(yī)學家創(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當代著名中醫(yī)的臨床經驗不斷提升為中醫(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)家的臨床經驗。在中醫(yī)理論與實踐發(fā)展的相互促進過程中，當代醫(yī)家通過讀書、臨證、心悟將實踐經驗不斷總結并升華為理論，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60年代時，面對中醫(yī)基礎理論中新的思想相對匱乏的這一局面，鄧鐵濤結合其治療的臨床經驗，首次提出了“五臟相關學說”。盡管當時的理論準備并不完善，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，逐漸驗證了鄧老的這一經驗的正確性，也成為指導中醫(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，多數(shù)是“從風而治”，認為肝臟與中風的關系最為密切。隨著時代的推進，自20世紀80年代以來，許多學者根據(jù)微觀辨證和中醫(yī)理論“離經之血便是瘀”，提出急性出血中風屬中醫(yī)血證，瘀血阻滯是急性期腦出血的最基本病機，是治療的關鍵所在[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。若是仔細研讀傳統(tǒng)中醫(yī)臨床理論后，我們不難得出其構成和完善離不開當代著名醫(yī)家的臨床經驗，它是在歷經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)學相關內容中醫(yī)化。
傳統(tǒng)中醫(yī)臨床理論不斷吸收現(xiàn)代醫(yī)學的理論，將其相關內容不斷中醫(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)學理論后正在不斷壯大其內容，現(xiàn)代醫(yī)學相關內容中醫(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、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”“氣虛為本”的病因病機學說，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，為進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]。
2.1中醫(yī)主流理論不突出且與時俱進力度不夠。
不可否認的是，當代的中醫(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，朱南孫教授認為多是由于濕蘊沖任所致，其用自擬的清熱利濕方來進行治療；而李廣文教授則認為這一疾病多是由于瘀血阻絡為主，治療上以活血祛瘀為法，擬通任種子湯進行治療[6]。又如對于“和解法”這一治療方法的理解，當代名醫(yī)蒲輔周老先生認為“寒熱并用，補瀉合劑，表里雙解，苦辛分消，調和氣血，皆謂和解”。而方和謙教授則認為“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“各家學說”，這就導致了當前中醫(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)基礎理論還存在一個缺陷就是它的與時俱進力度還不夠，很多古代經典方藥的主治病癥，在當今時代已經不再多見了。比如蛔蟲導致的蛔厥這一致病因素在現(xiàn)代已經不再常見，對應的烏梅丸的主要適應病癥也不再是蛔厥；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)代檢查相結合的力度也不夠，中醫(yī)臨床基礎理論在某些程度上忽略了其與生化、b超、x光、ct等現(xiàn)代檢查結果的結合，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、性味歸經的研究作用還不夠深入、細致，其作用不能在微觀上得以解釋。這些都導致了臨床上很多情況沒有從中醫(yī)理論來認識中醫(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)學是一門實踐性很強的學科，它是在哲學辨證的思想指導下，與臨床經驗不斷結合，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)理論帶有權威專家的“個人學說”偏見。
傳統(tǒng)中醫(yī)強調個人經驗和學說，以中醫(yī)內科學為例，第八版中的腦系疾病在第九版中已經刪除，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，治療理論也不夠完善，一部分內容與最新研究得出的論文理論不符，這使得當代中醫(yī)臨床理論在某些程度上，帶有權威專家的“個人學說”色彩。由于現(xiàn)代西方先進的科技文化流入，使得中醫(yī)在一定程度上備受質疑，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。
3.1臨床理論應具有真實性與系統(tǒng)性。
中醫(yī)臨床理論的發(fā)展方形應當是建立在客觀并且真實的臨床實踐基礎上，從一次次臨床實踐中得出。由于歷史時代的原因以及假設推理、模式建設的廣泛使用，當代中醫(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)的五運六氣學說對現(xiàn)代疫病預測和人體各經絡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與臨床實踐基礎上，對醫(yī)案進行認真總結，利用科學的方法深入挖掘，開展中醫(yī)理論的去偽存真研究，以促進中醫(yī)理論的科學與健康發(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)個人經驗所進行的。隨著科技的不斷發(fā)展與時代的不斷進步，當代的中醫(yī)臨床理論應該在成功的中醫(yī)醫(yī)案上進行系統(tǒng)的總結，不斷挖掘和研究其微觀的結構，并隨著年月的更迭不斷更新，不斷完善，使其具有科學性和理論依據(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歷過的疾病的診治，中醫(yī)就其病因病機的認識以及探究相應的診療方法，無疑也是一種理論上的創(chuàng)新[8]。通過對其進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，注重整體，也是當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。
隨著時代的進步，當代的中醫(yī)臨床理論可以通過網(wǎng)絡等方式進行共享，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)案進行統(tǒng)計和挖掘，其結果也會不斷進行更新和發(fā)展。不同的醫(yī)家對于某一疾病的認識角度可能不同，其表現(xiàn)在病位、病性、病勢和證候的判斷標準也不一樣，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，通過計算機等客觀科學的手段進行分析，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價值。
4.1病案研究是中醫(yī)理論發(fā)展的重要基礎。
在當今大數(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)展特點帶來了機遇，也給未來中醫(yī)理論的發(fā)展提出了挑戰(zhàn)。同時，學習醫(yī)案研究也是中醫(yī)學相關大學生們應該學習的一項內容。閱讀醫(yī)案是必要的訓練，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)風范，醫(yī)德對學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)展過程中至關重要的一環(huán)，是中醫(yī)理論發(fā)展的重要基礎，以研究病案為基礎，對于中醫(yī)理論的形成和臨床上中醫(yī)積累經驗，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)代技術手段。
利用多種數(shù)據(jù)挖掘技術對中醫(yī)病案中的有關信息行進行歸納、整理，是近年來傳承中醫(yī)臨床經驗的重要方法之一[10]。通過對同一種疾病的病案進行數(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)臨床病案進行規(guī)范化的整理，能夠深入總結其臨床經驗，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驗的結合，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，賦予轉化醫(yī)學新的內涵。
目前，我們通過并按數(shù)據(jù)挖掘來總結一些中醫(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)理論基礎可以提供可靠的理論支持。采用數(shù)據(jù)挖掘技術對中醫(yī)學術思想和臨證經驗進行研究，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，提煉出臨證經驗中蘊藏的新理論、新力法，可以實現(xiàn)經驗的有效總結與傳承[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)學理論中去，推陳出新，通過臨床實踐與基礎理論的不斷結合，不斷完善，推動祖國醫(yī)學現(xiàn)代化，譜寫有關于中醫(yī)學在轉化醫(yī)學上新的篇章。
[2]邱仕君，吳玉生。在基礎理論與臨床醫(yī)學之間———對鄧鐵濤教授五臟相關學說的理論思考[j].湖北民族學院學報(醫(yī)學版)，2005，22（2）:36-39.
[3]顧寧，周仲英。通下法治療急性腦出血研究進展[j].中國中醫(yī)急診，2000，9(5):227.
[4]靳士英。鄧鐵濤教授學術成就管[j].現(xiàn)代醫(yī)院，2004(9):1-6.
[7]孟靜巖，應森林。試論中醫(yī)基礎理論指導臨床研究的思考與途徑[j].上海中醫(yī)藥大學學報，2009（3）:3-5.
數(shù)據(jù)挖掘論文篇一
隨著我國社會經濟的不斷發(fā)展，人力資源管理也受到越來越多人們的重視，然而在如今激烈的市場競爭下很多企業(yè)依然不重視人力資源管理，從而使得自身的整體工作效率不高。為此，筆者認為為了提高礦建人力資源管理的質量，應采取數(shù)據(jù)挖掘技術來開展工作，從而讓整個企業(yè)在激烈的市場競爭中穩(wěn)定、長久發(fā)展下去。
：數(shù)據(jù)挖掘技術；企業(yè)人力資源管理；應用。
隨著我國人力資源管理體系的不斷發(fā)展，隱藏在管理工作中的問題也被逐漸顯露出來，雖然很多企業(yè)的高層管理者對人力資源管理這塊已經高度重視，但是企業(yè)往往是希望通過運用相關的系統(tǒng)來對人才進行管理，基于我國社會整體經濟實力的不斷發(fā)展以及互聯(lián)網(wǎng)信息時代的到來，數(shù)據(jù)挖掘技術也受到越來越多的企業(yè)多關注，并紛紛采用該技術對自身人力資源進行管理，同時也將人力資源管理系統(tǒng)作為整個信息化建設過程中的核心部位，就數(shù)據(jù)調查顯示，數(shù)據(jù)挖掘技術已經被國外很多軟件開放式引入自身的人力資源管理工作中，并使自身內部逐步形成了一套完整的人力資源管理系統(tǒng)體系。除此之外，數(shù)據(jù)挖掘技術也被廣泛應用在企業(yè)的基本人力資源檔案管理工作中，隨著信息技術時代的到來，以往傳統(tǒng)的計算機管理模式對人力資源管理效率往往并不高，為此，數(shù)據(jù)挖掘技術對企業(yè)人力資管理工作是百利而無一害的。
2、1人才的招聘。
任何企業(yè)在發(fā)展過程中都是離不開新鮮血液注入的，隨著目前我國市場經濟競爭趨勢的不斷增長，企業(yè)要想穩(wěn)固發(fā)展必須要引入人力資源管理，只有這樣才能提高企業(yè)經濟效益以及社會收益。為此，企業(yè)應對人才進行招聘，這也是獲取人力資源的重要手段，通過采用數(shù)據(jù)挖掘技術來吸引社會中的各類人才，并采取有效的人才管理流程來對人才進行篩選，最終選擇質量最佳的人才資源。與此同時，企業(yè)對人才招聘質量的優(yōu)與良對自身內部的員工、人類資源也會造成一定的影響，換句話來講，人才的招聘往往是企業(yè)人力資源管理工作開展的前期階段，然而在實際人才招聘過程中很多企業(yè)總是找不到合適的人選，同時也有大量的優(yōu)質人才也很難找的適合自身的工作，這也就加大了企業(yè)人才招聘的難度，也進一步加大了招聘的成本，為此，企業(yè)采取數(shù)據(jù)挖掘技術可以有效降低人才招聘的成本支出，從而使自身獲得更大的經濟收益與社會利益。
2、2對人才的管理。
隨著社會對人才需求量的不斷增加，企業(yè)對員工的數(shù)據(jù)記錄和管理方式也逐步優(yōu)化，然而在很多企業(yè)人力資源管理過程中仍然存在著諸多問題，而這些問題的存在對企業(yè)未來發(fā)展也產生阻礙作用。為了企業(yè)在未來發(fā)展道路上穩(wěn)固、長久發(fā)展，應采取數(shù)據(jù)挖掘技術來對人才進行管理，以往傳統(tǒng)的管理模式往往是對員工的基本信息以及日?？己诉M行管理，這種管理方式已經不適應現(xiàn)在時代發(fā)展的趨勢，為此，礦建企業(yè)必要順應當下時代的發(fā)展趨勢來采取有效的措施來對人力資源進行管理，現(xiàn)代化的管理模式主要強調的是對相關數(shù)據(jù)的分析和整理能力，通過對數(shù)據(jù)的分析來形成具有實際指導作用的總結，從而為企業(yè)人力資源管理工作提供有價值的參考依據(jù)。例如，在實際人力資源管理過程中可以利用數(shù)據(jù)挖掘技術來對企業(yè)內部員工的薪資水平進行分析，并對企業(yè)的成本控制提出有效的建議，也可以利用數(shù)據(jù)挖掘技術對企業(yè)中年紀較大的員工進行分析，并對其進行科學的評判，從而對其提出更有利的參考價值和依據(jù)。
2、3實現(xiàn)對企業(yè)人才的合理分配。
隨著我國社會經濟的不斷發(fā)展，人才的發(fā)展形勢也變得越來越“多元化”“個體化”。為此，筆者認為為了進一步提高礦建企業(yè)人力資源管理工作的質量，應采取數(shù)據(jù)挖掘技術來對人才進行合理分配，并結合內部員工的實際特點以及具體類型進行客觀性的評判，這對企業(yè)的人才資源管理以及未來發(fā)展無疑是百利無一害的。通過采取數(shù)據(jù)挖掘技術不僅可以實現(xiàn)對員工的共性以及特點進行分析，使每一位員工的信息資源、崗位職責得到有效劃分，同時也進一步實現(xiàn)對企業(yè)人才的合理分配。通過對數(shù)據(jù)信息的管理技術構建實現(xiàn)對人員分組，從而使數(shù)據(jù)挖掘技術在企業(yè)人力資源管理中得到有效利用，使其發(fā)揮最大的作用與價值，同時也進一步提高企業(yè)人力資源管理工作的效率和和質量，最終推動企業(yè)穩(wěn)固、長久的發(fā)展。
綜上所述，隨著社會經濟的飛速發(fā)展，建設領域也得到逐步提高，然而在人力資源管理工作中依然存在著諸多問題，這些問題的存在也嚴重阻礙我國社會經濟的穩(wěn)固發(fā)展。所以，只有充分采用數(shù)據(jù)挖掘技術來開展人力資源管理工作，才能提高企業(yè)的人力資源管理水平。
［1］曾巍、數(shù)據(jù)挖掘在人力資源市場中的應用與研究［d］。吉林大學，20xx。
數(shù)據(jù)挖掘論文篇二
在電子商務中運用數(shù)據(jù)挖掘技術，對服務器上的日志數(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，從而調整電子商務平臺，最終實現(xiàn)利益更大化。本文旨在了解電子商務中的數(shù)據(jù)源有哪些，發(fā)掘數(shù)據(jù)挖掘在電子商務中的具體作用，從而為數(shù)據(jù)挖掘的具體設計奠定基礎。
一、電子商務中數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)源。
1.服務器日志數(shù)據(jù)客戶在訪問網(wǎng)站時，就會在服務器上產生相應的服務器數(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于日志文件元信息的指令，如版本號，會話監(jiān)控開始和結束的日期等。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、并提交給服務器的相關用戶信息，這些信息通常是關于用戶的常用特征。
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)絡底層信息監(jiān)聽過濾指監(jiān)聽整個網(wǎng)絡的所有信息流量，并根據(jù)信息源主機、目標主機、服務協(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)挖掘在電子商務中的應用通過對數(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，最終達到為企業(yè)為用戶服務的目的，而這些服務主要有以下幾種。
1.改進站點設計，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中已經不存在了，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，頁面的內容取決于客戶與銷售商提供的產品和服務之間的關聯(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容。
3.個性化服務。
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，這是許多互聯(lián)網(wǎng)應用，尤其是互聯(lián)網(wǎng)信息服務或電子商務(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)化電子商務網(wǎng)站的經營模式。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企業(yè)更好地了解客戶的興趣、消費習慣和消費傾向，預測他們的需求，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，這就是個性化服務的代表。
4.交易評價。
現(xiàn)在幾乎每一個電子商務網(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。
電子商務交易平臺設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質量的良好風氣。交易中的不滿意（或者成為糾紛）是產生非好評（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果，這些問題的解決對賣家的經營具有重要的指導價值。
總結。
數(shù)據(jù)挖掘是當今世界研究的熱門領域，其研究具有廣闊的應用前景和巨大的現(xiàn)實意義。借助數(shù)據(jù)挖掘可以改進企業(yè)的電子商務平臺，增加企業(yè)的經營業(yè)績，拓寬企業(yè)的經營思路，最終提高企業(yè)的競爭力。
參考文獻：
數(shù)據(jù)挖掘論文篇三
數(shù)據(jù)挖掘技術在金融業(yè)、醫(yī)療保健業(yè)、市場業(yè)、零售業(yè)和制造業(yè)等很多領域都得到了很好的應用。針對交通安全領域中交通事故數(shù)據(jù)利用率低的現(xiàn)狀，可以通過數(shù)據(jù)挖掘對相關交通事故數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析，從而發(fā)現(xiàn)其中的關聯(lián)，這對提升交通安全水平具有非常重要的意義。
數(shù)據(jù)挖掘（datamining）即對大量數(shù)據(jù)進行有效的分類統(tǒng)計，從而整理出有規(guī)律的、有價值的、潛在的未知信息。一般來講，這些數(shù)據(jù)存在極大的隨機性和不完全性，其包括各行各業(yè)各個方面的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)挖掘是一個結合了數(shù)據(jù)庫、人工智能、機器學習的學科，涉及統(tǒng)計數(shù)據(jù)和技術理論等領域。
關聯(lián)分析作為數(shù)據(jù)挖掘中的重要組成部分，其主要作用就是通過數(shù)據(jù)之間的相互關聯(lián)從而發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中某種未知的聯(lián)系。關聯(lián)分析最初是在20世紀90年代初被提出來的，一直備受關注。已被廣泛應用于各行各業(yè)，包括醫(yī)療體檢、電子商務、商業(yè)金融等各個領域。關聯(lián)規(guī)則的挖掘一般可分成兩個步驟[1]：
（1）找出頻繁項集，不小于最小支持度的項集；
（2）生成強關聯(lián)規(guī)則，不小于最小置信度的關聯(lián)規(guī)則。相對于生成強關聯(lián)規(guī)則，找出頻繁項集這一步比較麻煩。l等人在1994年提出的apriori算法是生成頻繁項集的經典算法[2]。apriori算法使用了level-wise搜索的迭代方法，即用k-項集探索（k+1）-項集。apriori算法在整體上可分為兩個部分。
（1）發(fā)現(xiàn)頻集。這個部分是最重要的，開銷相繼產生了各種各樣的頻集算法，專門用于發(fā)現(xiàn)頻集，以降低其復雜度、提高發(fā)現(xiàn)頻集的效率。
（2）利用所獲得的頻繁項集各種算法主要致力產生強關聯(lián)規(guī)則。當然頻集構成的聯(lián)規(guī)則未必是強關聯(lián)規(guī)則，還要檢驗構成的關聯(lián)規(guī)則的支持度和支持度是否超過它們的閾值。apriori算法找出頻繁項集分為兩步：連接和剪枝。
（1）連接。集合lk-1為頻繁k-1項集的集合，它通過與自身連接就可以生成候選k項集的集合，記作ck。
（2）剪枝。頻繁k項集的集合lk是ck的子集。剪枝首先利用apriori算法的性質（頻繁項集的所有非空子集都是頻繁的，如果不滿足這個條件，就從候選集合ck中刪除）對ck進行壓縮；然后，通過掃描所有的事務，確定壓縮后ck中的每個候選的支持度；最后與設定的最小支持度進行比較，如果支持度不小于最小支持度，則認為該候選項是頻繁的。目前，在互聯(lián)網(wǎng)技術及科學技術的快速發(fā)展下，人工智能、機器識別等技術興起，關聯(lián)分析也被越來越多應用其中，并在不斷發(fā)展中提出了大量的改進算法。
近年來，我國越來越多的學者將數(shù)據(jù)挖掘關聯(lián)分析應用于道路交通事故的研究中，主要是分析道路、車輛、行人以及環(huán)境等因素與交通事故之間的某種聯(lián)系。pande和abdel-aty[3]通過關聯(lián)分析研究了美國佛羅里達州20xx年非交叉口發(fā)生的道路交通事故，重點分析了各個不同的影響因素與交通事故之間的內在聯(lián)系，通過研究得出如下結論，道路照明條件不足是引發(fā)道路交通事故的主要因素，除此之外，還發(fā)現(xiàn)天氣惡劣的環(huán)境下道路彎道的直線段也極易發(fā)生交通事故。graves[4]利用數(shù)據(jù)挖掘技術中的關聯(lián)規(guī)則對歐洲道路交通事故進行了分析，主要研究了交通事故與道路設施狀況之間的關聯(lián)，通過研究發(fā)現(xiàn)了易導致交通事故發(fā)生的各個道路設施狀況因素，此研究為歐洲路面建設及投資提供了強大的決策支持。我國學者董立巖在研究道路交通事故數(shù)據(jù)的文獻中，將粗糙集與關聯(lián)分析進行了融合，提出了基于偏好信息的決策規(guī)則簡約算法并將其應用其中，通過分析發(fā)現(xiàn)了道路交通事故的未知規(guī)律。王艷玲通過關聯(lián)分析中的因子關聯(lián)樹模型重點分析了影響道路交通事故最重要的因子，發(fā)現(xiàn)在道路交通事故常見的誘因人、車、路及環(huán)境中對事故影響最大的因子是環(huán)境。許卉瑩等利用關聯(lián)分析、聚類分析以及決策樹分析三種數(shù)據(jù)挖掘技術對道路交通事故數(shù)據(jù)進行分析，最終得出了科學的道路交通事故預防和交通安全管理決策依據(jù)。尚威等在研究中，對大量的道路交通數(shù)據(jù)進行了有效整合，并在此基礎上按照交通事故相關因素的不同特點整理出與事故發(fā)生有關的字段數(shù)據(jù)，形成新的事故數(shù)據(jù)記錄表，然后再根據(jù)多維關聯(lián)規(guī)則對記錄的相關數(shù)據(jù)進行分析，從而發(fā)現(xiàn)了事故誘導因素記錄字段值和事故結果字段值組成的道路交通事故頻繁字段的組合。張聽等在充分掌握聚類數(shù)據(jù)挖掘理論與方法的基礎上，提出了多目標聚類分析框架和一個啟發(fā)式的聚類算法k-wanmi，并將其用在道路交通事故的聚類研究中對不同權重的屬性進行了多目標分析。同樣，許宏科也利用該方法對公路隧道交通流數(shù)據(jù)進行了聚類分析，其在研究中不僅明確了隧道交通流的峰值規(guī)律，而且還根據(jù)這種規(guī)律制訂了隧道監(jiān)控設備的不同控制方案，對提高隧道交通安全的水平做了極大的貢獻。徐磊和方源敏在研究中，提出了由簡化信息熵構造的改進c4.5決策樹算法，并將其應用在交通事故數(shù)據(jù)的研究中，對交通數(shù)據(jù)進行了正確分類，發(fā)現(xiàn)了一些隱藏的規(guī)則和知識，為交通管理提供了依據(jù)。劉軍、艾力斯木吐拉、馬曉松運用多維關聯(lián)規(guī)則分析交通事故記錄，從而找到導致交通事故發(fā)生次數(shù)多的主要原因，并且指導相關部門作出相應的決策。楊希剛運用關聯(lián)規(guī)則為現(xiàn)實中的交通事故的預防提供依據(jù)。吉林大學的吳昊等人，基于關聯(lián)規(guī)則的理論基礎，定義了公路交通事故屬性模型，并結合改進后的apriori算法，分析了交通事故歷史數(shù)據(jù)信息，為有關單位和用戶尋找道路黑點（即事故多發(fā)點）提供了技術支援和決策幫助。
通過數(shù)據(jù)挖掘中的關聯(lián)分析方法雖然能夠對道路交通事故的相關因素進行清晰的分析，但是目前在這一方面的研究仍有不足之處。因為關聯(lián)分析在道路交通事故的研究中往往只能片面發(fā)現(xiàn)某一種或幾種因素影響交通事故的規(guī)律，很難將所有影響因素結合起來進行全面系統(tǒng)的分析。然而道路交通事故的發(fā)生通常都是由相應因素導致，而后事故當事人意識到危險源的存在并采取措施，直到事故發(fā)生的連續(xù)過程，整體來看體現(xiàn)了時序性。也就是說，道路交通事故是受到一系列按照時間先后順序排列的影響因素組合共同作用而發(fā)生的，從整體的角度出發(fā)研究事故發(fā)生機理更加科學。
數(shù)據(jù)挖掘論文篇四
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)應用于智游的核心，文章探究了在智游應用中，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的飛速發(fā)展下，智游應運而生。大數(shù)據(jù)作為當下的熱點已經成了智游發(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、信息依存度高的產業(yè)[1],這讓其與大數(shù)據(jù)自然產生了交匯。2010年，江蘇省鎮(zhèn)江市首先提出“智游”的概念，雖然至今國內外對于智游還沒有一個統(tǒng)一的學術定義，但在與大數(shù)據(jù)相關的描述中，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部門或對象提供服務[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，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、物聯(lián)網(wǎng)、云平臺。隨著大數(shù)據(jù)的不斷發(fā)展，國內許多景區(qū)已經實現(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)控預警、服務質量監(jiān)督等。通過這些平臺，已基本能掌握跟游客和景點相關的數(shù)據(jù)，可以實現(xiàn)更好旅游監(jiān)控、產業(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，我國的信息化建設還需加強。雖然通訊網(wǎng)絡已基本能保證，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。在數(shù)據(jù)共享平臺的建設上，除了必備的硬件設施，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、旅行社、旅游網(wǎng)站等。如此多的部門相關聯(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)所涉及的結構化與非結構化數(shù)據(jù)，通過云計算技術，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，相關性分析方法通過關聯(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)存在形式很復雜。在旅游非結構化數(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)收集技術使我們的個人信息在所關聯(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，經過大數(shù)據(jù)技術的分析、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，國內智游的構建還缺乏大量人才。
在信息化建設上，加大政府投入，加強基礎設施建設，整合結構化數(shù)據(jù)，抓取非結構化數(shù)據(jù)，打通各數(shù)據(jù)壁壘，建設旅游大數(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)法及強化技術手段建設等幾個方面著手，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)挖掘論文篇五
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(shù)據(jù),沒有被有效利用,資源被極大浪費。將數(shù)據(jù)挖掘引入到旅游產業(yè)是大勢所趨。當前數(shù)據(jù)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(shù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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。
數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)分析。在關聯(lián)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(shù)關聯(lián)規(guī)則分類的基礎。聚類算法也是數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)進行事先標定,就數(shù)據(jù)挖掘功能而言,聚類能夠可以針對數(shù)據(jù)的相異度來分析評估數(shù)據(jù),可以作為其他對發(fā)現(xiàn)的簇運行的數(shù)據(jù)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(shù)值型數(shù)據(jù),建模效率高,分類速度快,特別適合大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理的優(yōu)點,結合旅游產業(yè)數(shù)據(jù)特點,故作重點分析。
旅游業(yè)數(shù)據(jù)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(shù)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(xiàn)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。
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(jù)系統(tǒng)日常運行出現(xiàn)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(xiàn)酒店推薦實現(xiàn)、景點推薦實現(xiàn)、天氣預報實現(xiàn)、旅游線路實現(xiàn)、特產推薦、數(shù)據(jù)分析展現(xiàn)功能、報表數(shù)據(jù)獲取、景區(qū)客流量變化分析實現(xiàn)等。需要進行后臺信息管理等功能測試以及時間測試、數(shù)據(jù)測試等性能測試。
在對數(shù)據(jù)挖掘的基本方法與技術進行總結的基礎上，結合當今數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)展方向和研究熱點，可以發(fā)現(xiàn)旅游業(yè)數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)表之間的結構關系需要優(yōu)化，以提高數(shù)據(jù)處理能力和效率。數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)挖掘論文篇六
摘要：在本科高年級學生中開設符合學術研究和工業(yè)應用熱點的進階課程是十分必要的。以數(shù)據(jù)挖掘課程為例，本科高年級學生了解并掌握數(shù)據(jù)挖掘的相關技術，對于其今后的工作、學習不無裨益。著重闡述數(shù)據(jù)挖掘等進階課程在本科高年級學生中的教學方法，基于本科高年級學生的實際情況，以及進階課程的知識體系特點，提出有針對性的教學方法參考，從而提高進階課程的教學效果。
關鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘；進階課程；教學方法研究；本科高年級。
學生在本科高年級學生中開設數(shù)據(jù)挖掘等進階課程是十分必要的，以大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)挖掘為例，其相關技術不僅是當前學術界的研究熱點，也是各家企事業(yè)單位招聘中重要崗位的要求之一。對于即將攻讀碩士或博士學位的學生，對于即將走上工作崗位的學生，了解并掌握一些大數(shù)據(jù)相關技術，尤其是數(shù)據(jù)挖掘技術，都是不無裨益的。在目前本科教學中，對于數(shù)據(jù)挖掘等課程的教學，由于前序課程的要求，往往是放在本科四年級進行。如何激發(fā)本科四年級學生在考研，找工作等繁雜事務中的學習興趣，從而更好地掌握數(shù)據(jù)挖掘的相關技術是本課程面臨的主要挑戰(zhàn)，也是所有本科進階課程所面臨的難題之一。
1數(shù)據(jù)挖掘等進階課程所面臨的問題。
1.1進階課程知識體系的綜合性。
進階課程由于其理論與技術的先進性，往往是學術研究的前沿，工業(yè)應用的熱點，是綜合多方面知識的課程。以數(shù)據(jù)挖掘課程為例，其中包括數(shù)據(jù)庫、機器學習、模式識別、統(tǒng)計、可視化、高性能技術，算法等多方面的知識內容。雖然學生在前期的本科學習中已經掌握了部分相關內容，如數(shù)據(jù)庫、統(tǒng)計、算法等，但對于其他內容如機器學習、人工智能、模式識別、可視化等，有的是與數(shù)據(jù)挖掘課程同時開設的進階課程，有的已經是研究生的教學內容。對于進階課程繁雜的知識體系，應該如何把握廣度和深度的關系尤為重要。
1.2進階課程的教學的目的要求。
進階課程的知識體系的綜合性體現(xiàn)在知識點過多、技術特征復雜。從教學效益的角度出發(fā)，進階課程的教學目的是在有限的課時內最大化學生的知識收獲。從教學結果的可測度出發(fā)，進階課程的教學需要能夠有效驗證學生掌握重點知識的.學習成果。1.3本科高年級學生的實際情況本科高年級學生需要處理考研復習，找工作等繁雜事務，往往對于剩余本科階段的學習不重視，存在得過且過的心態(tài)。進階課程往往是專業(yè)選修課程，部分學分已經修滿的學生往往放棄這部分課程的學習，一來沒有時間，二來怕拖累學分。
2數(shù)據(jù)挖掘等進階課程的具體教學方法。
進階課程的教學理念是在有限的課時內，盡可能地提高課程的廣度，增加介紹性內容，在授課中著重講解1~2個關鍵技術，如在數(shù)據(jù)挖掘課程中，著重講解分類中的決策樹算法，聚類中的k-means算法等復雜度一般，應用廣泛的重要知識點，并利用實踐來檢驗學習成果。
2.1進階課程的課堂教學。
數(shù)據(jù)挖掘等進階課程所涉及的知識點眾多，在課堂上則采用演示和講授相結合的方法，對大部分知識點做廣度介紹，而對需要重點掌握知識點具體講授，結合實踐案例及板書。在介紹工業(yè)實踐案例的過程中，對于具體數(shù)據(jù)挖掘任務的來龍去脈解釋清楚，尤其是對于問題的歸納，數(shù)據(jù)的處理，算法的選擇等步驟，并在不同的知識點的教學中重復介紹和總結數(shù)據(jù)挖掘的一般性流程，可以加深學生對于數(shù)據(jù)挖掘的深入理解。對于一些需要記憶的知識點，在課堂上采用隨機問答的方式，必要的時候可以在每堂課的開始重復提問，提高學習的效果。
2.2進階課程的課后教學。
對于由于時間限制無法在課上深入討論的知識點，只能依靠學生在課后自學掌握。本科高年級學生的課后自學的動力不像低年級學生那么充足，可以布置需要動手實踐并涵蓋相關知識點的課后實踐，但盡量降低作業(yè)的工程量。鼓勵學生利用開源軟件和框架，基于提供的數(shù)據(jù)集，實際解決一些簡單的數(shù)據(jù)挖掘任務，讓學生掌握相關算法技術的使用，并對算法有一定的了解。利用學院與大數(shù)據(jù)相關企業(yè)建立的合作關系，在課后通過參觀，了解大數(shù)據(jù)技術在當前企業(yè)實踐中是如何應用的，激發(fā)學生的學習興趣。
2.3進階課程的教學效果考察進階課程的考察不宜采取考試的形式，可以采用大作業(yè)的形式。從具體的數(shù)據(jù)挖掘實踐中檢驗教學的成果，力求是學生在上完本課程后可以解決一些簡單的數(shù)據(jù)挖掘任務，將較復雜的數(shù)據(jù)挖掘技術的學習留給學生自己。
3結語。
數(shù)據(jù)挖掘是來源于實踐的科學，學習完本課程的學生需要真正理解，掌握相關的數(shù)據(jù)挖掘技術，并能夠在實際數(shù)據(jù)挖掘任務中應用相關算法解決問題。這也對教師的教學水平提出了挑戰(zhàn)，并直接與教師的科研水平相關。在具體的教學過程中，發(fā)現(xiàn)往往是在講授實際科研中遇到的問題時，學生的興趣較大，對于書本上的例子則反映一般。進階課程在注重教學方法的基礎上，對于教師的科研水平提出了新的要求，這也是對于教師科研的反哺，使教學過程變成了教學相長的過程。
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數(shù)據(jù)挖掘論文篇七
我國中央經濟會議明確指出解決“三農”問題是現(xiàn)階段工作中的重點內容，這進一步體現(xiàn)出我國對農村旅游發(fā)展的重視?；跁r代背景給予農村旅游發(fā)展的支持，進一步促進了農村產業(yè)結構的調整與農村經濟的良好發(fā)展。在時代的背景下，農業(yè)旅游這種新興的旅游模式順應市場的需求得以產生和發(fā)展。不僅能夠切實的促進農民的收入取得相應的提高，還能夠進一步促進農村地區(qū)的全面發(fā)展。農業(yè)資源作為農業(yè)旅游發(fā)展的主要資源，農村旅游的開發(fā)能夠有效的保障農村土地的經濟性質，進而對耕地數(shù)量的保護起著強有力的保障作用。
一、探討農業(yè)旅游開發(fā)管理的模式。
1、農戶分散經營模式。
目前，在我國農業(yè)旅游發(fā)展的基礎階段是由農戶作為農業(yè)旅游開發(fā)的主體，農業(yè)旅游的經營模式主要是以分散式經營模式為主。以農戶為主體進行經營直接具有一定的弊端，一是開發(fā)的規(guī)模相對較小并且分散，而一些農戶為了追求短期的利益沒有對農業(yè)旅游資源進行合理的開發(fā)，而相應附屬農產品的開發(fā)也因為缺乏科學理論支持出現(xiàn)單一缺乏吸引力的情況。二是農戶缺乏雄厚的經濟實力，在農業(yè)旅游開發(fā)中沒有足夠的資金投入。這直接影響著產品的開發(fā)和宣傳。除此之外，經營者缺乏統(tǒng)一的規(guī)劃，對原有的田園風光進行過度的修建，從而導致環(huán)境污染更加嚴重[1]。
2、企業(yè)主導經營模式。
分散的農戶經營模式為農業(yè)旅游開發(fā)和經營帶來嚴重的外部問題。而通過引進有經濟實力和市場經營能力的企業(yè)進行農業(yè)旅游的開發(fā)，能夠在一定程度上解決這些外部問題。但引進的企業(yè)作為外來者很難考慮到鄉(xiāng)村公共資源對后代具有的重要作用，因此仍然可能導致對農業(yè)資源進行過度的開發(fā)利用和破壞[2]。
3、村民自主開發(fā)模式。
以村民自主開發(fā)模式作為農業(yè)旅游經營模式中的主體，主要基于具有一定規(guī)模的社區(qū)內，村民自發(fā)聯(lián)合形成的農業(yè)旅游開發(fā)組組織。一般情況下，會成立相應的管理委員會對農業(yè)旅游資源的占用、供應等活動進行組織和監(jiān)督。并結合相應的規(guī)章制度對農業(yè)旅游資源和鄉(xiāng)村整體文化環(huán)境進行合理的使用和維護。這一經營模式是目前比較符合我國農業(yè)旅游開發(fā)的模式[3]。
二、分析農業(yè)旅游開發(fā)管理現(xiàn)存問題及形成原因。
1、農業(yè)旅游開發(fā)管理現(xiàn)存的問題。
我國農業(yè)旅游發(fā)展相對較晚，大部分地區(qū)都處在基礎發(fā)展階段。對于現(xiàn)階段農業(yè)旅游開發(fā)中普遍存在的問題主要有三種，一是農民的收入提高效果不明顯。二是農村的鄉(xiāng)土民俗和自然資源環(huán)境遭到嚴重的破壞，三是對于農業(yè)旅游資源很難實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。
通過對現(xiàn)階段我國農業(yè)旅游開發(fā)管理中存在問題的分析可以總結出，形成這些問題的原因主要有四個方面。一是經營者的思想觀念沒有跟隨時代的發(fā)展進行及時的更新，這直接導致產品類型較少。二是對農業(yè)旅游開發(fā)和管理沒有進行長期的規(guī)劃，缺乏相應的品牌產品和足夠的營銷力度。三是人才和資金的短缺導致旅游市場淡季和旺季差距較大。四是相關的基礎設施和配套設施不完善，并且缺乏相應的體制，導致市場形成嚴重的無序競爭。
三、探究農業(yè)旅游開發(fā)管理相關對策。
1、正確認識農業(yè)旅游。
農業(yè)旅游的開發(fā)和管理要以正確的思想觀念作為前提指導，因此要想確保農業(yè)旅游能夠保持正確的發(fā)展方向就要對其具有正確的認識。農業(yè)旅游的開發(fā)和管理一定要樹立正確的旅游資源觀念，打破傳統(tǒng)觀念的限制，對農業(yè)旅游資源存在的本質內涵和具有的重要價值進行充分的認識，改進和創(chuàng)新農業(yè)旅游開發(fā)和管理意識。相關部門和所涉及人員應該投入更多的精力對于農業(yè)旅游進行合理的開發(fā)和科學的管理，從而為農業(yè)旅游發(fā)展質量提供強有力的基礎保障。
2、農業(yè)旅游規(guī)劃開發(fā)。
農業(yè)旅游主要是向游客展示出農村生產生活的整體，讓游客能夠感受到傳統(tǒng)的鄉(xiāng)土民俗文化和農業(yè)資源。這也要求我們要通過有效的開發(fā)和管理形成一個綜合的資源系統(tǒng)，必須要從整體上對農業(yè)旅游進行合理的規(guī)劃和科學的開發(fā)。對于農業(yè)旅游的規(guī)劃和開發(fā)不僅要保護地區(qū)生物多樣性好農村生態(tài)系統(tǒng)，還要重視農業(yè)科學配置，保證農業(yè)旅游資源的完整性和合理性。
3、加強相應制度規(guī)范。
現(xiàn)階段，我國農業(yè)旅游開發(fā)管理十分需要建立相關的制度規(guī)范。這不僅有利于農業(yè)旅游開發(fā)主體在使用公共資源時能夠主動考慮社會成本，進而對公共資源的消費數(shù)量進行合理的限制。還能夠在一定程度上保證農業(yè)旅游經營組織在進行科學健康的可持續(xù)發(fā)展。
4、加強旅游人才培養(yǎng)。
加強對農村旅游人才的培養(yǎng)可以從三個方面入手，一是組織相應的旅游知識培訓。二是要與相應的旅游企業(yè)和高等院校建立緊密的合作，為農村旅游人才提供更多的培訓機會。三是要充分結合現(xiàn)代化信息技術手段，一方面要利用現(xiàn)代化網(wǎng)絡信息技術拓寬農村旅游人才的知識面，另一方面還要利用網(wǎng)絡信息技術倡導農民不斷加強自身的學習，從而使農民的整體素質取得提高。
四、結語。
農業(yè)旅游作為新農村建設和發(fā)展的重要內容，推動著人民生活水平的提高和國家經濟的發(fā)展，要想更好的進行農業(yè)旅游的開發(fā)和管理，我們要明確目前我國農業(yè)旅游發(fā)展管理模式存在的不足，正確的認識農業(yè)旅游的重要性。要加強對其規(guī)劃開發(fā)，并建立相應的制度規(guī)范對旅游人才的培養(yǎng)，從而促進農業(yè)旅游的可持續(xù)發(fā)展。
數(shù)據(jù)挖掘論文篇八
隨著互聯(lián)網(wǎng)技術的迅速發(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。
目前，各大高等院校本科階段爭相開設數(shù)據(jù)挖掘課程。然而，該課程是一門相對較新的交叉學科，涵蓋了概率統(tǒng)計、機器學習、數(shù)據(jù)庫等學科的知識內容，難度較大。因此，大部分高校一般將此課程開設在研究生階段，在本科生中開設此課程的學校相對較少。另外，不同的學校將其歸入不同的專業(yè)中，如計算機專業(yè)、信息管理專業(yè)、統(tǒng)計學、醫(yī)學等?？梢哉f，這一課程基本上處于探索的過程中。我院災害信息系于20xx年在信息管理與信息系統(tǒng)本科學生中首次開設了該課程。通過開設此課程，學生能夠掌握數(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，達到數(shù)據(jù)聚類、分類、關聯(lián)分析的目的。然而，通過前期教學過程，我們發(fā)現(xiàn)教學效果不理想，存在很多問題。
1、數(shù)據(jù)內驅力差。
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)資源有些已經非常陳舊了，比如20世紀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)，學生沒有任何興趣和學習動力，也就無法發(fā)現(xiàn)價值。
大量具有難度的數(shù)據(jù)挖掘算法的學習，使學生喪失了學習興趣，學完即忘，不知所用。
3、忽視對數(shù)據(jù)預處理過程的學習。
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，需要的預處理工作比較少；這部分內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生掌握數(shù)據(jù)預處理技能的。
4、算法編程實現(xiàn)難度較大。
要求學生學習一門新的編程語言，如r語言、python語言，對本科非計算機專業(yè)的學生來說難度是非常大的，尤其是課時安排只有48課時。
學生能夠理解課堂案例，但在實際應用中，無法完成整個數(shù)據(jù)分析流程。
該課程的教學對象是信息管理與信息系統(tǒng)專業(yè)本科大四學生。因此，培養(yǎng)實際應用人才，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)挖掘分析師相關職位進行分析，主要分析了相關職位的工作內容、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)源進行預處理、建模、挖掘、分析及優(yōu)化。該職位是受業(yè)務驅動的，特點是將現(xiàn)有數(shù)據(jù)與業(yè)務相結合，最大程度地變現(xiàn)數(shù)據(jù)價值。該職位對計算機編程等相關技術不作要求，但是需要有深厚的數(shù)據(jù)挖掘理論基礎，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行教學改革。
1、加強對業(yè)務數(shù)據(jù)的理解。
數(shù)據(jù)挖掘分析師是受業(yè)務驅動的，所以要理解實際業(yè)務，明確本次數(shù)據(jù)挖掘要解決什么問題。教師可以構建案例庫，包括教師案例庫、學生討論案例庫。教師案例庫由教師構建，可用于課堂講授。學生案例庫由學生分組構建，并安排討論課，由學生講述、討論并提交報告。
2、加強對數(shù)據(jù)的獲取。
對學生感興趣的數(shù)據(jù)源進行挖掘，這樣才能更好地幫助學生理解吸收知識。因此，可以教授學生爬蟲技術，編寫爬蟲程序，使其自主獲取感興趣的數(shù)據(jù)。
3、加強對數(shù)據(jù)的預處理工作。
在數(shù)據(jù)挖掘之前使用數(shù)據(jù)預處理技術，能夠顯著提高數(shù)據(jù)挖掘模式的質量，降低實際挖掘所需要的時間，應將其作為整門課程的重點進行學習。增加理論課程和實驗課時，使學生掌握數(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)預處理技術，并能夠應對各種復雜數(shù)據(jù)源，最終利用爬蟲程序獲取的各種數(shù)據(jù)源進行預處理工作。
教師可以選擇spssmodeler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)預處理工具及預設的挖掘算法，學生可以把注意力放在要挖掘的數(shù)據(jù)及相關需求上，設定挖掘的主題，然后通過鼠標的點擊拖拉即可完成相關主題的數(shù)據(jù)挖掘過程。學生最終可對自己獲取并已處理過的數(shù)據(jù)進行挖掘分析。
5、加強教師外出培訓學習。
數(shù)據(jù)挖掘技術以及大數(shù)據(jù)技術是近來比較新穎而且發(fā)展迅速的技術。教師長期身處三尺講臺之上，遠離了新技術，脫離了實際。因此，需派遣教師到知名高校學習數(shù)據(jù)挖掘教學技術，到培訓機構進行系統(tǒng)學習，到企業(yè)進行實戰(zhàn)學習。
基于以上分析，形成了新的數(shù)據(jù)挖掘理論課程內容和實踐課程內容，安排如表1和表2所示。共安排48學時，其中理論課24學時，實驗課24學時。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)的預處理以及常用挖掘算法。實驗課重點學習基于spssmodeler的數(shù)據(jù)挖掘，對理論課的內容進行實踐。整個學習以工程項目為載體，該工程貫穿整個學習過程。學生通過爬蟲程序獲取自己感興趣的數(shù)據(jù)源，根據(jù)課程進度，逐步完成后續(xù)數(shù)據(jù)的理解，再進行預處理，建模分析，評估整個過程。在課程結束時，完成整個項目，并提交報告。
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。教師應以培養(yǎng)實際應用人才為目的，充分培養(yǎng)學生對數(shù)據(jù)挖掘的學習興趣，以工程項目為載體，貫穿整個課程周期。在教學中，打牢數(shù)據(jù)獲取、理解預處理這一基石，加強建模挖掘分析，弱化對晦澀算法的編程學習，使學生真正掌握數(shù)據(jù)挖掘技術，滿足社會需求。
數(shù)據(jù)挖掘論文篇九
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數(shù)據(jù)挖掘論文篇十
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構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，才能寫出高質量、有科學價值的論文。對于近期對數(shù)據(jù)挖掘領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)挖掘論文篇十一
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“大數(shù)據(jù)”到底有多大？根據(jù)研究機構統(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生200gb以上的數(shù)據(jù)。這種增長趨勢仍在加速，據(jù)保守預計，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)和應用為標志的。蒸汽機把人們從農業(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)時代已經到來，它源自信息時代，又是信息時代全方位的深化應用與延伸。大數(shù)據(jù)時代的生產原材料是數(shù)據(jù)，生產工具則是大數(shù)據(jù)技術，是對信息時代所產生的海量數(shù)據(jù)的挖掘和分析，從而快速地獲取有價值信息的技術和應用。
概括來講，大數(shù)據(jù)有三個特征，可總結歸納為“3v”，即量(volume)、類(variety)、時(velocity)。量，數(shù)據(jù)容量大，現(xiàn)在數(shù)據(jù)單位已經躍升至zb級別。類，數(shù)據(jù)種類多，主要來自業(yè)務系統(tǒng)，例如社交網(wǎng)絡、電子商務和物聯(lián)網(wǎng)應用。時，處理速度快，時效性要求高，從傳統(tǒng)的事務性數(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。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。如果能夠對這些數(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上，捕捉總結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的發(fā)展，信息系統(tǒng)在各行業(yè)、各領域快速拓展。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、競爭和生產力的。下一個新領域》的報告。報告中指出，數(shù)據(jù)已經滲透到每一個行業(yè)和業(yè)務職能領域，逐漸成為重要的生產因素；而人們對于大數(shù)據(jù)的運用預示著新一波生產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)展使信息通信技術正以前所未有的廣度、深度與電網(wǎng)生產、企業(yè)管理快速融合，信息通信系統(tǒng)已經成為智能電網(wǎng)的“中樞神經”，支撐新一代電網(wǎng)生產和管理發(fā)展。目前，國家電網(wǎng)公司已初步建成了國內領先、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)務應用范圍的拓展，結構化和非結構化數(shù)據(jù)中心的上線運行，電網(wǎng)業(yè)務數(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)務數(shù)據(jù)大致分為三類：一是電力企業(yè)生產數(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。這些增值服務將有利于電網(wǎng)安全檢測與控制(包括大災難預警與處理、供電與電力調度決策支持和更準確的用電量預測)，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)更科學的需求側管理。
例如，在電力營銷環(huán)節(jié)，針對“大營銷”體系建設，以客戶和市場為導向，省級集中的95598客戶服務、計量檢定配送業(yè)務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系統(tǒng)，可通過數(shù)據(jù)分析改善服務模式，提高營銷能力和服務質量；以分析型數(shù)據(jù)為基礎，優(yōu)化現(xiàn)有營銷組織模式，科學配置計量、收費和服務資源，構建營銷稽查數(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)中存在的隱藏關系，為各級決策者提供多維的、直觀的、全面的、深入的分析預測性數(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，更好地服務于社會和經濟發(fā)展。此外，還可以考慮在電力生產環(huán)節(jié)，利用數(shù)據(jù)挖掘技術，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，從而合理設置系統(tǒng)輸出功率，有效平衡系統(tǒng)的安全性和經濟性。
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，完全可以立足數(shù)據(jù)運維服務，創(chuàng)造數(shù)據(jù)增值價值，提供并衍生多種服務。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)務系統(tǒng)間各自為陣的局面，進一步推動電網(wǎng)生產和企業(yè)管理，從數(shù)據(jù)運維角度對企業(yè)生產經營、管理以及堅強智能電網(wǎng)建設提供更有力、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)時候都不是設計新的算法(這個可以寫論文了)，更多的是技術選型，特征工程抽取，最多是實現(xiàn)一些已經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)結構功底，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方面繼續(xù)提升，和其他的開發(fā)崗位的性質基本沒什么不同，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)在熱點的技術比如python，spark，scala，r這些技術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對象。
但是要求技術全面，編程、sql，linux，正則表達式，hadoop，spark，爬蟲，機器學習模型等技術都要掌握一些。前后端可能是要求精深，數(shù)據(jù)挖掘更強調廣博，有架構能力更好。
打基礎是最重要的，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)結構的知識。
我覺得應當學習，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，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，如果你的大學專業(yè)學這些不要混)。
數(shù)據(jù)挖掘論文篇十二
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)應用于智游的核心，文章探究了在智游應用中，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的飛速發(fā)展下，智游應運而生。大數(shù)據(jù)作為當下的熱點已經成了智游發(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、信息依存度高的產業(yè)[1]，這讓其與大數(shù)據(jù)自然產生了交匯。2010年，江蘇省鎮(zhèn)江市首先提出“智游”的概念，雖然至今國內外對于智游還沒有一個統(tǒng)一的學術定義，但在與大數(shù)據(jù)相關的描述中，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部門或對象提供服務[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，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、物聯(lián)網(wǎng)、云平臺。隨著大數(shù)據(jù)的不斷發(fā)展，國內許多景區(qū)已經實現(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)控預警、服務質量監(jiān)督等。通過這些平臺，已基本能掌握跟游客和景點相關的數(shù)據(jù)，可以實現(xiàn)更好旅游監(jiān)控、產業(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，我國的信息化建設還需加強。雖然通訊網(wǎng)絡已基本能保證，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。在數(shù)據(jù)共享平臺的建設上，除了必備的硬件設施，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、旅行社、旅游網(wǎng)站等。如此多的部門相關聯(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)所涉及的結構化與非結構化數(shù)據(jù)，通過云計算技術，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，相關性分析方法通過關聯(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)存在形式很復雜。在旅游非結構化數(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)收集技術使我們的個人信息在所關聯(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，經過大數(shù)據(jù)技術的分析、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，國內智游的構建還缺乏大量人才。
在信息化建設上，加大政府投入，加強基礎設施建設，整合結構化數(shù)據(jù)，抓取非結構化數(shù)據(jù)，打通各數(shù)據(jù)壁壘，建設旅游大數(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)法及強化技術手段建設等幾個方面著手，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)挖掘論文篇十三
數(shù)據(jù)挖掘的概念和應用已經滲透到社會生活和工業(yè)生產的各個領域。作為數(shù)據(jù)挖掘的實踐者，本人在讀數(shù)學專業(yè)的同時，也興趣盎然地涉足了數(shù)據(jù)科學和機器學習領域。在一次數(shù)據(jù)挖掘課程中，我完成了一篇論文，能讓我對數(shù)據(jù)挖掘這個領域有更深入的認識和體驗。這篇論文讓我深入了解了數(shù)據(jù)挖掘的思路，技術和應用，并且讓我體會到寫論文不僅僅是理論知識,更需要實踐的動手能力，思維的掌握能力，和成果演示的表達能力。在這篇心得體會中，我想分享我的經驗，和大家一起探究數(shù)據(jù)挖掘的獨特之處。
第一段：學習數(shù)據(jù)挖掘的信念
數(shù)據(jù)挖掘作為一個復雜的技術領域，它的研究對象可以是已有的數(shù)據(jù)集合，經修正的數(shù)據(jù)對象或者真實的數(shù)據(jù)。要想在這個領域獲得成功，首先需要有學習數(shù)據(jù)挖掘的信念。學習數(shù)據(jù)挖掘，不僅需要具有信息學、數(shù)學、統(tǒng)計、計算機等領域的基本素養(yǎng),還要具備探索、創(chuàng)新、思維、推理能力等本質要素。當我們深入學習數(shù)據(jù)挖掘技術時，我們不僅需要明``確各項技術特征，還需要全面了解不同類型的數(shù)據(jù)分析流程。
第二段：學習數(shù)據(jù)挖掘的方法
一般來說，學習數(shù)據(jù)挖掘的方法包括:學習關于數(shù)據(jù)挖掘的各種知識點、探索分享“開源”資源、通過訓練理論模型以及掌握不同實際應用場景下的數(shù)據(jù)挖掘流程等。這些方法都非常必要，同時也大大豐富了我們的數(shù)據(jù)挖掘知識儲備。
第三段：論文的核心內容
在畢業(yè)論文寫作之中,我寫了一篇關于“基于樹模型的數(shù)據(jù)挖掘方法研究與應用”的論文。本文利用樹形神經網(wǎng)絡模型，并通過對數(shù)據(jù)源進行預處理和特征選擇，把語音呼叫數(shù)據(jù)與樣本數(shù)據(jù)進行匹配，并提出了樹形神經網(wǎng)絡模型的性能檢驗。同時，本文探討了該模型的實際應用場景以及對未來語音識別的發(fā)展具有重要的參考價值。該論文的相關資料、數(shù)據(jù)等都經過了極為詳盡的研究和討論。通過數(shù)據(jù)挖掘的方法，該論文配備有附錄和數(shù)據(jù)模型的詳細數(shù)據(jù)分析。
第四段：論文的收獲
通過這篇論文的寫作，我除了掌握數(shù)據(jù)挖掘的基本技能，如預處理、分析等,更重要的是鍛煉了自己的學習能力、團隊溝通協(xié)作能力和美術設計等多方面的能力。通過論文的撰寫和演示,我更加深入地認識了數(shù)據(jù)挖掘應用的深度、挑戰(zhàn)和前景。
第五段：未來展望
在未來的學習和工作中,我希望能夠不斷強化自己數(shù)據(jù)挖掘領域方面的知識儲備,加速自身的魅力和資質提升,成為引領行業(yè)的新一代人才,并在日后的實踐中不斷總結經驗,挖掘新的理論問題，依托技術優(yōu)勢和網(wǎng)絡平臺，推動數(shù)據(jù)挖掘與科技創(chuàng)新的合理發(fā)展,并為行業(yè)的創(chuàng)新與發(fā)展做出重要的貢獻。
數(shù)據(jù)挖掘論文篇十四
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)應用于智游的核心，文章探究了在智游應用中，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的飛速發(fā)展下，智游應運而生。大數(shù)據(jù)作為當下的熱點已經成了智游發(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、信息依存度高的產業(yè)[1]，這讓其與大數(shù)據(jù)自然產生了交匯。2010年，江蘇省鎮(zhèn)江市首先提出“智游”的概念，雖然至今國內外對于智游還沒有一個統(tǒng)一的學術定義，但在與大數(shù)據(jù)相關的描述中，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部門或對象提供服務[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，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、物聯(lián)網(wǎng)、云平臺。隨著大數(shù)據(jù)的不斷發(fā)展，國內許多景區(qū)已經實現(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)控預警、服務質量監(jiān)督等。通過這些平臺，已基本能掌握跟游客和景點相關的數(shù)據(jù)，可以實現(xiàn)更好旅游監(jiān)控、產業(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，我國的信息化建設還需加強。雖然通訊網(wǎng)絡已基本能保證，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。在數(shù)據(jù)共享平臺的建設上，除了必備的硬件設施，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、旅行社、旅游網(wǎng)站等。如此多的部門相關聯(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)所涉及的結構化與非結構化數(shù)據(jù)，通過云計算技術，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，相關性分析方法通過關聯(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)存在形式很復雜。在旅游非結構化數(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)收集技術使我們的個人信息在所關聯(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，經過大數(shù)據(jù)技術的分析、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，國內智游的構建還缺乏大量人才。
在信息化建設上，加大政府投入，加強基礎設施建設，整合結構化數(shù)據(jù)，抓取非結構化數(shù)據(jù)，打通各數(shù)據(jù)壁壘，建設旅游大數(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)法及強化技術手段建設等幾個方面著手，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)挖掘論文篇十五
發(fā)現(xiàn)的是用戶感興趣的知識；發(fā)現(xiàn)的知識應當能夠被接受、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，面向既定領域的，同時還容易被用戶接受。數(shù)據(jù)挖掘屬于一種新型的商業(yè)信息處理技術，其特點為抽取、轉化、分析商業(yè)數(shù)據(jù)庫中的大規(guī)模業(yè)務數(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有很多，例如數(shù)據(jù)立方體和歸約等。
1.1.2關聯(lián)知識體現(xiàn)一個事件與其他事件之間形成的關聯(lián)知識。假如兩項或者更多項之間形成關聯(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。
1.2.1明確業(yè)務對象對業(yè)務問題清楚定義，了解數(shù)據(jù)挖掘的第一步是數(shù)據(jù)挖掘目的。挖掘結果是無法預測的，但是研究的問題是可預見的，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諗?shù)據(jù)挖掘研究劉芬（惠州商貿旅游高級職業(yè)技術學校，廣東惠州516025）摘要：隨著互聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)，全球范圍內電子商務正在迅速普及與發(fā)展，在這樣的環(huán)境下，電子商務數(shù)據(jù)挖掘技術應運而生。電子商務數(shù)據(jù)挖掘技術是近幾年來數(shù)據(jù)挖掘領域中的研究熱點，基于用戶特征的電子商務數(shù)據(jù)挖掘技術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，其應用前景廣闊，促使電子商務企業(yè)更具有競爭力。主要分析了電子商務內容、數(shù)據(jù)挖掘技術和過程、用戶細分理論，以及基于用戶特征的電子商務數(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)務內外部數(shù)據(jù)信息積極搜索，從數(shù)據(jù)源中獲取和挖掘有關數(shù)據(jù)。第二預處理數(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)，清除重復記錄，轉化數(shù)據(jù)類型等。假如數(shù)據(jù)倉庫是數(shù)據(jù)挖掘的對象，則在產生數(shù)據(jù)庫過程中已經形成了數(shù)據(jù)預處理。
1.2.3變換數(shù)據(jù)轉換數(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建的。構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)挖掘獲得的經濟轉化的數(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評價挖掘結果這個過程劃分為兩個步驟：表達結果和評價結果。第一表達結果：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)促使用戶對挖掘結果積極理解。第二評價結果：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)不同用戶應當形成對應的方法，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)的玉質用戶；其次是次價值用戶，被認為是金質用戶，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。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設計問卷。
研究的關鍵是電子商務用戶特征的數(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，對電子商務用戶的認知度、用戶的需求度分析。問卷內容包括3部分：其一是為被調查者介紹電子商務的概念與背景；其二是具體調查被調查對象的個人信息，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)購物經歷；其三是問卷主要部分，是對用戶對電子商務的了解、需求、使用情況的指標設計。
3.2調查方式。
本次調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。
（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算法挖掘預處理之后數(shù)據(jù)。
（2）用戶數(shù)據(jù)分析。
1）電子商務用戶認知度分析按照調查問卷的問題“您知道電子商務嗎？”得到對電子商務用戶認知情況的統(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，但是并不清楚具體的功能與應用方法，甚至有一小部分人沒有聽過電子商務。對調查問卷問題“您聽過電子商務的渠道是什么？”，大部分用戶是利用網(wǎng)了解電子商務的，占40.2%；僅有76人是利用紙質報刊雜志上知道電子商務的并且對其進行應用；這也表明相較于網(wǎng)絡宣傳紙質媒體推廣電子商務的方法缺乏有效性。
2）電子商務用戶需求用戶希求具體是指使用產品服務人員對應用產品或服務形成的需求或者期望。按照問題“假如你曾經使用電子商務，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）電子商務用戶應用意愿應用意愿是指消費者對某一產品服務進行應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心的因素，未來你會繼續(xù)應用電子商務嗎？”獲得的數(shù)據(jù)可知，在滿足各種因素時，將來一年之內會應用電子商務的用戶為78.2%，一定不會應用電子商務的用戶為1.4%。表明用戶形成了較為強烈的應用電子商務欲望，電子商務發(fā)展前景很好?；谟脩籼卣鞯碾娮由虅諗?shù)據(jù)研究，電子商務企業(yè)通過這一結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)深入挖掘對互聯(lián)網(wǎng)商務、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)挖掘技術獲得了信息產業(yè)的極大重視，具體原因是出現(xiàn)了大量的數(shù)據(jù)，能夠廣泛應用，并且需要轉化數(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數(shù)據(jù)挖掘研究，促使電子商務獲得巨大發(fā)展機會，發(fā)現(xiàn)潛在用戶，促使電子商務企業(yè)精準營銷。
數(shù)據(jù)挖掘論文篇十六
：隨著科學技術的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)挖掘技術也應運而生。為了高效有序的醫(yī)療信息管理，需要加強數(shù)據(jù)挖掘技術在醫(yī)療信息管理中的實際應用，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)挖掘技術在醫(yī)療信息管理中的應用這一課題進行相應的探究，從而提出合理的改進建議。
：挖掘技術；醫(yī)療信息管理；應用方式。
數(shù)據(jù)挖掘作為一種數(shù)據(jù)信息再利用的有效技術，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)計為主要技術支柱進行技術管理與決策。而在醫(yī)療信息管理過程之中應用數(shù)據(jù)挖掘技術能夠較好地針對醫(yī)療衛(wèi)生信息進行整理與歸類來建立管理模型，形成有效的總結數(shù)據(jù)的同時能夠為醫(yī)療工作的高效進行提供有價值的信息。所以筆者將以數(shù)據(jù)挖掘技術在醫(yī)療信息管理中的應用為著手點，從而針對其應用現(xiàn)狀進行探究，以此提出加強數(shù)據(jù)挖掘技術在醫(yī)療信息管理中應用的具體措施，希望能夠在理論層面上推動醫(yī)療信息管理工作的飛躍。
數(shù)據(jù)挖掘是結合信息收集技術、人工智能處理技術以及分析檢測技術等所形成的功能強大的技術。它能夠實現(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果進行解釋與評估。在醫(yī)療信息管理工作進行的過程之中，應用數(shù)據(jù)挖掘技術可以較好地加強醫(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，也能夠用來進行醫(yī)療信息的科普與宣傳。并且，數(shù)據(jù)挖掘技術在醫(yī)療信息中所體現(xiàn)出的應用方式有所不同，在數(shù)據(jù)挖掘技術應用過程之中，既可以針對同一類的實物反應出共同性質的基本特征，同時也能夠根據(jù)具有一定關聯(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，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，并且輔助治療的進行[1]。所以，在醫(yī)療信息管理中應用數(shù)據(jù)挖掘技術不僅僅能夠推動醫(yī)療信息管理水平的提升，也是醫(yī)院實現(xiàn)現(xiàn)代化、信息化建設的重要體現(xiàn)，需要從根本上明確醫(yī)療信息管理應用數(shù)據(jù)挖掘技術的必要性與基本內涵，從而針對醫(yī)院的管理現(xiàn)狀實現(xiàn)其管理方式與技術應用的轉變與優(yōu)化。
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。
在應用數(shù)據(jù)挖掘技術的過程之中，必須基于數(shù)據(jù)庫信息的基礎之上，其數(shù)據(jù)挖掘技術才能夠進行相應的規(guī)律探究與信息分析，所以需要在源頭處加強數(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)處方經驗的挖掘方法使用過程之中，需要針對不同的藥物進行關聯(lián)性建模，比如數(shù)據(jù)庫中有基礎性藥物，針對藥物進行頻數(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)挖掘技術的應用奠定相應的基礎[2]。
想要在醫(yī)療信息管理過程之中，加強對于數(shù)據(jù)挖掘技術的有效應用，就需要從數(shù)據(jù)挖掘技術應用類別處進行著手，從而提升技術應用的針對性與有效性。常見的技術應用類別有：醫(yī)院資源配置方面、病患區(qū)域管理方面、醫(yī)療衛(wèi)生質量管理方面、醫(yī)療急診管理方面、醫(yī)院經濟管理方面以及醫(yī)療衛(wèi)生常見病宣傳方面等，數(shù)據(jù)挖掘技術都可以在這些類別之中實現(xiàn)應用，但是在應用的過程之中也有所不同。以病房區(qū)域管理為例，在應用數(shù)據(jù)挖掘技術之前，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，加強病患區(qū)域的指標分析，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準。其次利用數(shù)據(jù)挖掘技術能夠較好地實現(xiàn)不同科室工作效率、質量管理質量以及經濟收益等多種指標的評估，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)挖掘技術建立其病區(qū)管理的標準模型以及統(tǒng)計指標，從而計算出科室動態(tài)的工作模型以及病床動態(tài)的周轉次數(shù)等[3]。另外在醫(yī)療質量管理過程之中，數(shù)據(jù)挖掘技術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行分析與評價，并且能夠預測治療狀況：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)療質量管理過程之中也有很多的影響因素，例如基礎醫(yī)療設備、病床周轉次數(shù)、病種治愈記錄等，所以也可以利用數(shù)據(jù)挖掘技術來進一步加強其多種數(shù)據(jù)之間的關聯(lián)性，從而為提升醫(yī)院的社會效益與經濟效益提出合理的參考性建議。
醫(yī)院加強數(shù)據(jù)挖掘技術應用方向的探索上，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)挖掘技術多方進行患者信息比對，同時制訂完善的醫(yī)療服務影響策略方式，加強對于客戶行為的分析；在數(shù)據(jù)挖掘的基礎之上，增強其技術應用的實用性，在分析的基礎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)療技術方面，醫(yī)院都已經成為了一個信息化的綜合行業(yè)體系，所以在加強數(shù)據(jù)挖掘應用的過程之中，還需要加強數(shù)據(jù)信息的管理，實現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘結果的維護，從而提升醫(yī)院的決策能力，實現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘技術的高效應用。
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，實現(xiàn)其信息管理水平的提升。通過明確數(shù)據(jù)挖掘技術的應用方向、應用類別以及建模數(shù)據(jù)環(huán)節(jié)的優(yōu)化等，促進醫(yī)院管理水平的提升，實現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘技術應用效果的提升。
[2]廖亮。數(shù)據(jù)挖掘技術在醫(yī)療信息管理中的應用[j].中國科技信息，20xx(11):54,56.
數(shù)據(jù)挖掘論文篇十七
由于信息技術的迅速發(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。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信息，使用自動化和統(tǒng)計學等方法對信息進行預測、偏差分析和關聯(lián)分析等，從而得到合理的結論。在檔案管理中使用數(shù)據(jù)挖掘技術，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)挖掘技術分析。數(shù)據(jù)挖掘技術分析的方法是多種多樣的，其主要方法有以下幾種：1.關聯(lián)分析。指從已經知道的信息數(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，歸納總結相關信息數(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，得到相應的管理方案。4.序列分析。通過分析信息的前后因果關系，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不能滿足其管理的要求，數(shù)據(jù)挖掘技術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，可以讓檔案的信息數(shù)據(jù)得到分析統(tǒng)計，歸納總結，不必次次實物查閱，這樣就極大地提升了檔案相關內容的安全性，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水平。第三，數(shù)據(jù)挖掘技術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。例如，在體育局的相關網(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)，導入數(shù)據(jù)庫中，讓數(shù)據(jù)庫模型中保有使用者的相關個人信息，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，提升服務的準確性。因此，數(shù)據(jù)挖掘技術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測和分類，更加迅速和準確的，為用戶提供個性化的服務。（三）檔案信息的整合。數(shù)據(jù)挖掘技術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，在這個信息技術迅速跳躍發(fā)展的時代，將數(shù)據(jù)挖掘技術運用到檔案管理工作中是時代發(fā)展的需求與必然結果。利用數(shù)據(jù)挖掘技術，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的檔案管家，推動了社會的快速發(fā)展。
[2]宇然，數(shù)據(jù)挖掘技術研究以及在檔案計算機管理系統(tǒng)中的應用[d].沈陽工業(yè)大學，20xx.
[3]吳秀霞，關于檔案管理方面的數(shù)據(jù)挖掘分析及應用探討[j].經營管理者，20xx:338.
數(shù)據(jù)挖掘論文篇十八
數(shù)據(jù)挖掘作為一種數(shù)據(jù)分析的方法，在現(xiàn)代社會的應用越來越廣泛。因此，許多研究者致力于數(shù)據(jù)挖掘技術的研究和應用。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)展和應用，提高數(shù)據(jù)挖掘技術的效率和可靠性。因此，寫一篇優(yōu)秀的數(shù)據(jù)挖掘論文對于這個領域的研究人員來說至關重要。
第二段：講述數(shù)據(jù)挖掘論文的內容需要注意的重點。
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)秀的預測結果。最后，還需要對結果進行驗證和評價，以保證數(shù)據(jù)挖掘結果的準確性和可靠性。
在我的研究過程中，我深刻地認識到了數(shù)據(jù)挖掘技術的重要性和應用價值。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，以達到最好的預測結果。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：總結論文寫作的經驗和啟示。
總之，在撰寫優(yōu)秀的數(shù)據(jù)挖掘論文時，應該注重掌握所需的關鍵技術和知識，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)模型的設計更是必不可少的。此外，要注意相關專業(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量，為數(shù)據(jù)挖掘技術的發(fā)展和實踐做出重要貢獻。
數(shù)據(jù)挖掘論文篇十九
：中醫(yī)臨床理論多是由著名醫(yī)家的經驗升華形成的，反映了臨床上不同學術派系以及不同學科的優(yōu)勢特征，但這其中不免摻雜了個人主觀經驗，因此本文就中醫(yī)臨床理論研究中醫(yī)病案為基礎，對應用病案數(shù)據(jù)挖掘結果來總結和重建中醫(yī)臨床理論的方式進行了探討，認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性。
科研一體化中醫(yī)臨床理論決定著中醫(yī)臨床學科的發(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，他們的臨床經驗和學術思想不斷提煉升華，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，進行了大量臨床實踐，而中醫(yī)臨床理論發(fā)展緩慢，己經成為制約當代中醫(yī)學術發(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“各家學說”。在當今大數(shù)據(jù)和信息技術發(fā)達的背景下，運用數(shù)據(jù)挖掘技術對中醫(yī)病案進行大數(shù)據(jù)分析，客觀揭示當前中醫(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)臨床理論重建進行探討如下。
1.1中醫(yī)古典文獻是傳統(tǒng)中醫(yī)臨床理論的基礎。
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)古典文獻做出的貢獻應該是第一位的。因為這些古典文獻的記載和流傳，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，與臨床進行有機結合，不斷研究出新的適合于當前時代的臨床理論。例如，中醫(yī)學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《內經》。該書創(chuàng)立了藏象、經絡、診法等各方面的理論[1]，勾畫了中醫(yī)理論的雛形，構建了中醫(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)造了以六經辨證和臟腑辨證為主的局面，其所倡導的“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派開始萌生，留下了許多可供后世醫(yī)家參考的古典文獻并創(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，使溫病學的辨證理論逐步趨于完善，至今仍是指導臨床治療溫熱病的理論依據(jù)?？傊?，傳統(tǒng)中醫(yī)臨床理論的構建和完善，離不開前人的摸索與貢獻，也得益于著名醫(yī)學家創(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當代著名中醫(yī)的臨床經驗不斷提升為中醫(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)家的臨床經驗。在中醫(yī)理論與實踐發(fā)展的相互促進過程中，當代醫(yī)家通過讀書、臨證、心悟將實踐經驗不斷總結并升華為理論，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60年代時，面對中醫(yī)基礎理論中新的思想相對匱乏的這一局面，鄧鐵濤結合其治療的臨床經驗，首次提出了“五臟相關學說”。盡管當時的理論準備并不完善，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，逐漸驗證了鄧老的這一經驗的正確性，也成為指導中醫(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，多數(shù)是“從風而治”，認為肝臟與中風的關系最為密切。隨著時代的推進，自20世紀80年代以來，許多學者根據(jù)微觀辨證和中醫(yī)理論“離經之血便是瘀”，提出急性出血中風屬中醫(yī)血證，瘀血阻滯是急性期腦出血的最基本病機，是治療的關鍵所在[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。若是仔細研讀傳統(tǒng)中醫(yī)臨床理論后，我們不難得出其構成和完善離不開當代著名醫(yī)家的臨床經驗，它是在歷經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)學相關內容中醫(yī)化。
傳統(tǒng)中醫(yī)臨床理論不斷吸收現(xiàn)代醫(yī)學的理論，將其相關內容不斷中醫(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)學理論后正在不斷壯大其內容，現(xiàn)代醫(yī)學相關內容中醫(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、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”“氣虛為本”的病因病機學說，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，為進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]。
2.1中醫(yī)主流理論不突出且與時俱進力度不夠。
不可否認的是，當代的中醫(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，朱南孫教授認為多是由于濕蘊沖任所致，其用自擬的清熱利濕方來進行治療；而李廣文教授則認為這一疾病多是由于瘀血阻絡為主，治療上以活血祛瘀為法，擬通任種子湯進行治療[6]。又如對于“和解法”這一治療方法的理解，當代名醫(yī)蒲輔周老先生認為“寒熱并用，補瀉合劑，表里雙解，苦辛分消，調和氣血，皆謂和解”。而方和謙教授則認為“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“各家學說”，這就導致了當前中醫(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)基礎理論還存在一個缺陷就是它的與時俱進力度還不夠，很多古代經典方藥的主治病癥，在當今時代已經不再多見了。比如蛔蟲導致的蛔厥這一致病因素在現(xiàn)代已經不再常見，對應的烏梅丸的主要適應病癥也不再是蛔厥；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)代檢查相結合的力度也不夠，中醫(yī)臨床基礎理論在某些程度上忽略了其與生化、b超、x光、ct等現(xiàn)代檢查結果的結合，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、性味歸經的研究作用還不夠深入、細致，其作用不能在微觀上得以解釋。這些都導致了臨床上很多情況沒有從中醫(yī)理論來認識中醫(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)學是一門實踐性很強的學科，它是在哲學辨證的思想指導下，與臨床經驗不斷結合，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)理論帶有權威專家的“個人學說”偏見。
傳統(tǒng)中醫(yī)強調個人經驗和學說，以中醫(yī)內科學為例，第八版中的腦系疾病在第九版中已經刪除，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，治療理論也不夠完善，一部分內容與最新研究得出的論文理論不符，這使得當代中醫(yī)臨床理論在某些程度上，帶有權威專家的“個人學說”色彩。由于現(xiàn)代西方先進的科技文化流入，使得中醫(yī)在一定程度上備受質疑，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。
3.1臨床理論應具有真實性與系統(tǒng)性。
中醫(yī)臨床理論的發(fā)展方形應當是建立在客觀并且真實的臨床實踐基礎上，從一次次臨床實踐中得出。由于歷史時代的原因以及假設推理、模式建設的廣泛使用，當代中醫(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)的五運六氣學說對現(xiàn)代疫病預測和人體各經絡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與臨床實踐基礎上，對醫(yī)案進行認真總結，利用科學的方法深入挖掘，開展中醫(yī)理論的去偽存真研究，以促進中醫(yī)理論的科學與健康發(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)個人經驗所進行的。隨著科技的不斷發(fā)展與時代的不斷進步，當代的中醫(yī)臨床理論應該在成功的中醫(yī)醫(yī)案上進行系統(tǒng)的總結，不斷挖掘和研究其微觀的結構，并隨著年月的更迭不斷更新，不斷完善，使其具有科學性和理論依據(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歷過的疾病的診治，中醫(yī)就其病因病機的認識以及探究相應的診療方法，無疑也是一種理論上的創(chuàng)新[8]。通過對其進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，注重整體，也是當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。
隨著時代的進步，當代的中醫(yī)臨床理論可以通過網(wǎng)絡等方式進行共享，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)案進行統(tǒng)計和挖掘，其結果也會不斷進行更新和發(fā)展。不同的醫(yī)家對于某一疾病的認識角度可能不同，其表現(xiàn)在病位、病性、病勢和證候的判斷標準也不一樣，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，通過計算機等客觀科學的手段進行分析，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價值。
4.1病案研究是中醫(yī)理論發(fā)展的重要基礎。
在當今大數(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)展特點帶來了機遇，也給未來中醫(yī)理論的發(fā)展提出了挑戰(zhàn)。同時，學習醫(yī)案研究也是中醫(yī)學相關大學生們應該學習的一項內容。閱讀醫(yī)案是必要的訓練，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)風范，醫(yī)德對學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)展過程中至關重要的一環(huán)，是中醫(yī)理論發(fā)展的重要基礎，以研究病案為基礎，對于中醫(yī)理論的形成和臨床上中醫(yī)積累經驗，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)代技術手段。
利用多種數(shù)據(jù)挖掘技術對中醫(yī)病案中的有關信息行進行歸納、整理，是近年來傳承中醫(yī)臨床經驗的重要方法之一[10]。通過對同一種疾病的病案進行數(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)臨床病案進行規(guī)范化的整理，能夠深入總結其臨床經驗，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驗的結合，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，賦予轉化醫(yī)學新的內涵。
目前，我們通過并按數(shù)據(jù)挖掘來總結一些中醫(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)理論基礎可以提供可靠的理論支持。采用數(shù)據(jù)挖掘技術對中醫(yī)學術思想和臨證經驗進行研究，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，提煉出臨證經驗中蘊藏的新理論、新力法，可以實現(xiàn)經驗的有效總結與傳承[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)學理論中去，推陳出新，通過臨床實踐與基礎理論的不斷結合，不斷完善，推動祖國醫(yī)學現(xiàn)代化，譜寫有關于中醫(yī)學在轉化醫(yī)學上新的篇章。
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