精選數(shù)據(jù)挖掘論文(案例20篇)

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    數(shù)據(jù)挖掘論文篇一
    摘要:隨著互聯(lián)網(wǎng)的廣泛使用,web的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)成為現(xiàn)階段數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)研究的重點(diǎn),但由于其數(shù)據(jù)挖掘控制的復(fù)雜,對(duì)人們的數(shù)據(jù)挖掘和使用帶來(lái)了困難。而xml數(shù)據(jù)挖掘的出現(xiàn)彌補(bǔ)了web數(shù)據(jù)挖掘的缺陷,為其帶來(lái)了方便。
    關(guān)鍵詞:多層次技術(shù);xml數(shù)據(jù)挖掘;web數(shù)據(jù)挖掘;研究。
    0引言。
    數(shù)據(jù)挖掘就是從大量的信息數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛在的規(guī)律性?xún)?nèi)容,進(jìn)而對(duì)數(shù)據(jù)應(yīng)用的質(zhì)量問(wèn)題進(jìn)行解決,實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的充分利用。在互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展支持下的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)得到了快速的發(fā)展,特別是以結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為主的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)被廣泛地應(yīng)用到各個(gè)領(lǐng)域,并獲得了好的效果。但這種結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)無(wú)法對(duì)web數(shù)據(jù)挖掘的特性進(jìn)行處理,web上的html文檔格式也不規(guī)范,導(dǎo)致沒(méi)有充分挖掘和利用有價(jià)值的知識(shí)。由此,如何優(yōu)化傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),實(shí)現(xiàn)其和web的結(jié)合成為數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)研究領(lǐng)域關(guān)注的熱點(diǎn)。而xml的出現(xiàn),彌補(bǔ)了web的不足,成為現(xiàn)階段互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)組織和交換的標(biāo)準(zhǔn),并逐漸出現(xiàn)在web上。文章對(duì)基于多層次技術(shù)的xml數(shù)據(jù)挖掘進(jìn)行研究。
    第一,異構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)的環(huán)境。因特網(wǎng)上的信息可以說(shuō)就是一種數(shù)據(jù)路,具有大量的數(shù)據(jù)資源,每個(gè)站點(diǎn)的數(shù)據(jù)源都是異構(gòu)的,因此,每個(gè)站點(diǎn)之間的信息和組織結(jié)構(gòu)不一樣,形成了一種異構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)環(huán)境。想要獲得和利用這些數(shù)據(jù)資源需要進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘,這種數(shù)據(jù)挖掘需要對(duì)站點(diǎn)的異構(gòu)數(shù)據(jù)集成進(jìn)行研究,同時(shí)還要對(duì)因特網(wǎng)上的數(shù)據(jù)查詢(xún)問(wèn)題進(jìn)行解決。第二,半結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)具有數(shù)據(jù)模型,能夠通過(guò)這種模型來(lái)對(duì)特定的數(shù)據(jù)進(jìn)行描述。但因特網(wǎng)上的數(shù)據(jù)較為復(fù)雜,沒(méi)有統(tǒng)一的模型讓人進(jìn)行描述,且自身具有獨(dú)立性、動(dòng)態(tài)性的特點(diǎn),存在自述層次,因而是一種半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。
    2xml數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。
    2.1xml技術(shù)概述。
    xml是由萬(wàn)維網(wǎng)協(xié)會(huì)設(shè)計(jì)的一種中介標(biāo)示性語(yǔ)言,主要被應(yīng)用在web中。xml類(lèi)似于html,主要被設(shè)計(jì)用來(lái)描述數(shù)據(jù)的語(yǔ)言,為數(shù)據(jù)挖掘提供了一種獨(dú)立的運(yùn)行程序,能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的共享,并利用計(jì)算機(jī)通訊將信息傳遞到多個(gè)領(lǐng)域。
    2.2xml和html的比較。
    html是web的重要技術(shù)要素之一,簡(jiǎn)單易學(xué),被很多計(jì)算機(jī)專(zhuān)業(yè)人員應(yīng)用于創(chuàng)建自己的、具有超文本特定的多媒體主頁(yè),能夠?qū)崿F(xiàn)網(wǎng)絡(luò)和普通人的聯(lián)系,創(chuàng)造出豐富的網(wǎng)頁(yè)。但其在因特網(wǎng)的應(yīng)用存在以下幾點(diǎn)缺陷:第一,只是對(duì)信息的顯示方式進(jìn)行描述,沒(méi)有對(duì)信息內(nèi)容本身進(jìn)行描述;第二,需要因特網(wǎng)服務(wù)器幫其處理任務(wù)工作,加重了網(wǎng)絡(luò)的負(fù)擔(dān),降低了網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行的效率。根據(jù)上文對(duì)xml技術(shù)的概述,可以看出,xml不是一種單純的標(biāo)記語(yǔ)言,而是一種定義語(yǔ)言,能夠根據(jù)需要設(shè)定不同的標(biāo)記語(yǔ)言,突破了html固定標(biāo)記的限制,能夠更好地推動(dòng)web的發(fā)展。
    3.1設(shè)計(jì)的特點(diǎn)。
    第一,具有自然、性能良好、個(gè)性化設(shè)計(jì)的系統(tǒng)用戶(hù)界面;第二,主要應(yīng)用元搜索引擎頁(yè)面。這種頁(yè)面設(shè)計(jì)的'主要思想是首先對(duì)用戶(hù)的查詢(xún)請(qǐng)求進(jìn)行預(yù)處理,之后向各個(gè)搜索引擎發(fā)送查詢(xún)的請(qǐng)求,最后,在經(jīng)過(guò)處理之后向用戶(hù)反饋檢索結(jié)果。第三,web頁(yè)面的設(shè)計(jì)充分應(yīng)用了hits的算法。第四,利用xml技術(shù)對(duì)檢索的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。主要表現(xiàn)為將數(shù)據(jù)庫(kù)中的所有文檔形式轉(zhuǎn)化為xml文檔形式,之后在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的應(yīng)用下實(shí)現(xiàn)各種文檔的集成。
    3.2系統(tǒng)設(shè)計(jì)的結(jié)構(gòu)。
    xml數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)主要包含用戶(hù)界面模塊、數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊和數(shù)據(jù)挖掘模塊。第一,用戶(hù)界面模塊主要作為用戶(hù)和系統(tǒng)交接的端口存在,用戶(hù)通過(guò)這個(gè)界面來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的使用。在這個(gè)模塊中,用戶(hù)能夠在對(duì)數(shù)據(jù)挖掘之前設(shè)定挖掘的參數(shù),之后提出請(qǐng)求、對(duì)挖掘成果分析,實(shí)現(xiàn)個(gè)性化的數(shù)據(jù)挖掘。第二,數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊主要是指在對(duì)數(shù)據(jù)檢索之后,應(yīng)用xml技術(shù)對(duì)檢索的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。第三,數(shù)據(jù)挖掘模塊主要是對(duì)數(shù)據(jù)預(yù)處理后的模塊信息進(jìn)行挖掘,并將成果展示給用戶(hù)。
    4基于xml技術(shù)的web數(shù)據(jù)挖掘。
    基于xml技術(shù)的web數(shù)據(jù)挖掘主要分為內(nèi)容上的挖掘和形式上的挖掘兩種,其中,內(nèi)容挖掘主要是針對(duì)文檔標(biāo)記的開(kāi)始和結(jié)束之間的文本部分,即對(duì)標(biāo)記值的一種挖掘。具體的內(nèi)容挖掘方案主要有三種:第一,利用專(zhuān)門(mén)的xml數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)查詢(xún)的語(yǔ)言,充分開(kāi)發(fā)其查詢(xún)功能,并將這種語(yǔ)言滲透在應(yīng)用程序中,從而實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的有限挖掘。這種挖掘方案能夠?qū)ml技術(shù)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行有效的結(jié)合,且具有操作簡(jiǎn)單的特點(diǎn)。第二,實(shí)現(xiàn)對(duì)xml文檔數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化處理。在處理之后將其映射到現(xiàn)有的關(guān)系對(duì)象模型中,從而實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的挖掘。第三,將xml文檔視為一種文本,采用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖局處理技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘。
    4.2xml技術(shù)數(shù)據(jù)挖掘?qū)崿F(xiàn)。
    xml技術(shù)的挖掘?qū)崿F(xiàn)主要利用xquery實(shí)現(xiàn)關(guān)聯(lián)挖掘來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘,且不需要對(duì)其文檔進(jìn)行預(yù)處理和挖掘后處理,具有操作簡(jiǎn)單的優(yōu)勢(shì)。主要采用兩種方式來(lái)執(zhí)行xquery。第一,使用xhivenodeif對(duì)象的executexquery進(jìn)行語(yǔ)句的執(zhí)行,使得集合的每個(gè)元素都是對(duì)應(yīng)的對(duì)象,并將對(duì)象轉(zhuǎn)換成dom的節(jié)點(diǎn)來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)的挖掘。第二,利用xhivexqueryqueryif對(duì)象調(diào)用execute進(jìn)行語(yǔ)句的執(zhí)行。在這個(gè)過(guò)程中會(huì)涉及對(duì)外部參數(shù)的使用。
    5結(jié)語(yǔ)。
    xml數(shù)據(jù)挖掘能夠有效解決因特網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘難的問(wèn)題,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘的簡(jiǎn)單化操作。xml數(shù)據(jù)挖掘?qū)⒉煌Y(jié)構(gòu)、不容易兼容的數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)合,并利用自身的靈活性和延展性將各種應(yīng)用軟件中的數(shù)據(jù)進(jìn)行不同描述,從而方便因特網(wǎng)中數(shù)據(jù)的收集和記錄。同時(shí),基于xml數(shù)據(jù)是自我描述性的,不需要內(nèi)部的描述處理就能實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的交換,為其對(duì)數(shù)據(jù)的處理和應(yīng)用提供了便利的支持。因此,技術(shù)xml技術(shù)的數(shù)據(jù)挖掘成為當(dāng)今因特網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘的研究重點(diǎn),需要有關(guān)人員引起足夠的重視,進(jìn)而不斷促進(jìn)該技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用。
    參考文獻(xiàn):
    數(shù)據(jù)挖掘論文篇二
    高度開(kāi)放的中國(guó)金融市場(chǎng),特別是中國(guó)銀行業(yè)市場(chǎng)受到日趨激烈的國(guó)外銀行沖擊和挑戰(zhàn),大多數(shù)銀行企業(yè)都在構(gòu)建以客戶(hù)為中心的客戶(hù)關(guān)系管理體系,這一經(jīng)營(yíng)體系理念的構(gòu)建,不僅僅能提高企業(yè)的知名度和顧客的滿(mǎn)意度,而且能提高企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益。但是,隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和信息技術(shù)的發(fā)展,客戶(hù)關(guān)系管理如何能結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù),增強(qiáng)企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力已經(jīng)成為企業(yè)亟待解決的問(wèn)題。因?yàn)?,企業(yè)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的運(yùn)用能夠解決客戶(hù)的矛盾,為客戶(hù)設(shè)計(jì)獨(dú)立的、擁有個(gè)性化的數(shù)據(jù)產(chǎn)品和數(shù)據(jù)服務(wù),能夠真正意義上以客戶(hù)為核心,防范企業(yè)風(fēng)險(xiǎn),創(chuàng)造企業(yè)財(cái)富。
    關(guān)鍵詞:客戶(hù)關(guān)系管理畢業(yè)論文。
    一、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與客戶(hù)關(guān)系管理兩者的聯(lián)系。
    隨著時(shí)代的發(fā)展,銀行客戶(hù)關(guān)系管理的發(fā)展已經(jīng)越來(lái)越依賴(lài)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),而數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)的基礎(chǔ)上應(yīng)運(yùn)而生的,兩者有機(jī)的結(jié)合能夠收集和處理大量的客戶(hù)數(shù)據(jù),通過(guò)數(shù)據(jù)類(lèi)型與數(shù)據(jù)特征,進(jìn)行整合,挖掘具有特殊意義的潛在客戶(hù)和消費(fèi)群體,能夠觀察市場(chǎng)變化趨勢(shì),這樣的技術(shù)在國(guó)外的銀行業(yè)的客戶(hù)關(guān)系管理廣泛使用。而作為國(guó)內(nèi)的銀行企業(yè),受到國(guó)外銀行業(yè)市場(chǎng)的大幅度沖擊,顯得有些捉襟見(jiàn)肘,面對(duì)大量的數(shù)據(jù)與快速發(fā)展的互聯(lián)網(wǎng)金融體系的沖擊,銀行業(yè)缺乏數(shù)據(jù)分析和存儲(chǔ)功能,往往造成數(shù)據(jù)的流逝,特別是在數(shù)據(jù)的智能預(yù)測(cè)與客戶(hù)關(guān)系管理還處于初步階段。我國(guó)的銀行業(yè)如何能更完善的建立客戶(hù)關(guān)系管理體系與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)相互融合,這樣才能使得企業(yè)獲得更強(qiáng)的企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力。
    二、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在企業(yè)客戶(hù)關(guān)系管理實(shí)行中存在的問(wèn)題。
    現(xiàn)今,我國(guó)的金融業(yè)發(fā)展存在著數(shù)據(jù)數(shù)量大,數(shù)據(jù)信息混亂等問(wèn)題,無(wú)法結(jié)合客戶(hù)關(guān)系管理的需要,建立統(tǒng)一而行之有效的數(shù)據(jù)歸納,并以客戶(hù)為中心實(shí)行客戶(hù)關(guān)系管理。
    1.客戶(hù)信息不健全。
    在如今的銀行企業(yè),雖然已經(jīng)實(shí)行實(shí)名制戶(hù)籍管理制度,但由于實(shí)行的年頭比較短,特別是以前的數(shù)據(jù)匱乏。重點(diǎn)體現(xiàn)在,銀行的客戶(hù)信息采集主要是姓名和身份證號(hào)碼,而對(duì)于客戶(hù)的職業(yè)、學(xué)歷等相關(guān)信息一概不知,極大的影響了客戶(hù)關(guān)系管理體系的構(gòu)建。另外,數(shù)據(jù)還不能統(tǒng)一和兼容,每個(gè)系統(tǒng)都是獨(dú)立的系統(tǒng),比如:信貸系統(tǒng)、儲(chǔ)蓄系統(tǒng)全部分離。這樣存在交叉、就不能掌握出到底擁有多少客戶(hù),特別是那些需要服務(wù)的目標(biāo)客戶(hù),無(wú)法享受到銀行給予的高質(zhì)量的優(yōu)質(zhì)服務(wù)。
    2.數(shù)據(jù)集中帶來(lái)的差異化的憂(yōu)慮。
    以客戶(hù)為中心的客戶(hù)關(guān)系管理體系,是建立在客戶(hù)差異化服務(wù)的基礎(chǔ)上的,而作為銀行大多數(shù)以數(shù)據(jù)集中,全部有總行分配,這樣不僅不利于企業(yè)的差異化服務(wù),給顧客提供優(yōu)質(zhì)得到個(gè)性化業(yè)務(wù),同時(shí),分行也很難對(duì)挖掘潛在客戶(hù)和分析客戶(hù)成分提供一手的數(shù)據(jù),損失客戶(hù)的利益,做到數(shù)據(jù)集中,往往是不明智的選擇。
    3.經(jīng)營(yíng)管理存在弊端。
    從組織結(jié)構(gòu)上,我國(guó)的銀行體系設(shè)置機(jī)構(gòu)龐雜,管理人員與生產(chǎn)服務(wù)人員脫節(jié)現(xiàn)象極其普遍,管理人員不懂業(yè)務(wù),只是一味的抓市場(chǎng),而沒(méi)有有效的營(yíng)銷(xiāo)手段,更別說(shuō)以市場(chǎng)為導(dǎo)向,以客戶(hù)為核心,建立客戶(hù)關(guān)系管理體系。大多數(shù)的人完全是靠關(guān)系而非真正意義上靠能力,另外,業(yè)務(wù)流程繁瑣,不利于客戶(hù)享受更多的星級(jí)待遇,這與數(shù)據(jù)發(fā)掘的運(yùn)用背道而馳,很難體現(xiàn)出客戶(hù)關(guān)系管理的價(jià)值。
    如何能更好的利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與客戶(hù)關(guān)系管理進(jìn)行合理的搭配和結(jié)合是現(xiàn)今我們面臨的最大問(wèn)題。所有我們對(duì)客戶(hù)信息進(jìn)行分析,利用模糊聚類(lèi)分析方法對(duì)客戶(hù)進(jìn)行分類(lèi),通過(guò)建立個(gè)性化的信息服務(wù)體系,真正意義的提高客戶(hù)的價(jià)值。
    1.優(yōu)化客戶(hù)服務(wù)。
    以客戶(hù)為中心提高服務(wù)質(zhì)量是銀行發(fā)展的根源。要利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的優(yōu)勢(shì),發(fā)現(xiàn)信貸趨勢(shì),及時(shí)掌握客戶(hù)的需求,為客戶(hù)提高網(wǎng)上服務(wù),網(wǎng)上交易,網(wǎng)上查詢(xún)等功能,高度體現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)的作用,動(dòng)態(tài)挖掘數(shù)據(jù),通過(guò)智能化的信貸服務(wù),拓寬銀行業(yè)務(wù)水平,保證客戶(hù)的滿(mǎn)意度。
    2.利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)建立多渠道客戶(hù)服務(wù)系統(tǒng)。
    利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)整合銀行業(yè)務(wù)和營(yíng)銷(xiāo)環(huán)節(jié)為客戶(hù)提供綜合性的服務(wù)。采用不同的渠道實(shí)現(xiàn)信息共享,針對(duì)目標(biāo)客戶(hù)推薦銀行新產(chǎn)品,拓寬新領(lǐng)域,告別傳統(tǒng)的柜臺(tái)服務(wù)體系,實(shí)行互聯(lián)網(wǎng)與柜臺(tái)體系相結(jié)合的多渠道服務(wù)媒介體系。優(yōu)化客戶(hù)關(guān)系管理理念,推進(jìn)營(yíng)銷(xiāo)戰(zhàn)略的執(zhí)行。提高企業(yè)的美譽(yù)度。
    四、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是銀行企業(yè)客戶(hù)關(guān)系管理體系構(gòu)建的基礎(chǔ)。
    隨著信息技術(shù)的不斷發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的快速推進(jìn),客戶(hù)關(guān)系管理體系要緊跟時(shí)代潮流,緊密?chē)@客戶(hù)為中心,利用信息優(yōu)勢(shì),自動(dòng)獲取客戶(hù)需求,打造出更多的個(gè)性化、差異化客戶(hù)服務(wù)理念,使得為企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)能力得到真正意義的提高。
    數(shù)據(jù)挖掘論文篇三
    我國(guó)中央經(jīng)濟(jì)會(huì)議明確指出解決“三農(nóng)”問(wèn)題是現(xiàn)階段工作中的重點(diǎn)內(nèi)容,這進(jìn)一步體現(xiàn)出我國(guó)對(duì)農(nóng)村旅游發(fā)展的重視?;跁r(shí)代背景給予農(nóng)村旅游發(fā)展的支持,進(jìn)一步促進(jìn)了農(nóng)村產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整與農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的良好發(fā)展。在時(shí)代的背景下,農(nóng)業(yè)旅游這種新興的旅游模式順應(yīng)市場(chǎng)的需求得以產(chǎn)生和發(fā)展。不僅能夠切實(shí)的促進(jìn)農(nóng)民的收入取得相應(yīng)的提高,還能夠進(jìn)一步促進(jìn)農(nóng)村地區(qū)的全面發(fā)展。農(nóng)業(yè)資源作為農(nóng)業(yè)旅游發(fā)展的主要資源,農(nóng)村旅游的開(kāi)發(fā)能夠有效的保障農(nóng)村土地的經(jīng)濟(jì)性質(zhì),進(jìn)而對(duì)耕地?cái)?shù)量的保護(hù)起著強(qiáng)有力的保障作用。
    一、探討農(nóng)業(yè)旅游開(kāi)發(fā)管理的模式。
    1、農(nóng)戶(hù)分散經(jīng)營(yíng)模式。
    目前,在我國(guó)農(nóng)業(yè)旅游發(fā)展的基礎(chǔ)階段是由農(nóng)戶(hù)作為農(nóng)業(yè)旅游開(kāi)發(fā)的主體,農(nóng)業(yè)旅游的經(jīng)營(yíng)模式主要是以分散式經(jīng)營(yíng)模式為主。以農(nóng)戶(hù)為主體進(jìn)行經(jīng)營(yíng)直接具有一定的弊端,一是開(kāi)發(fā)的規(guī)模相對(duì)較小并且分散,而一些農(nóng)戶(hù)為了追求短期的利益沒(méi)有對(duì)農(nóng)業(yè)旅游資源進(jìn)行合理的開(kāi)發(fā),而相應(yīng)附屬農(nóng)產(chǎn)品的開(kāi)發(fā)也因?yàn)槿狈茖W(xué)理論支持出現(xiàn)單一缺乏吸引力的情況。二是農(nóng)戶(hù)缺乏雄厚的經(jīng)濟(jì)實(shí)力,在農(nóng)業(yè)旅游開(kāi)發(fā)中沒(méi)有足夠的資金投入。這直接影響著產(chǎn)品的開(kāi)發(fā)和宣傳。除此之外,經(jīng)營(yíng)者缺乏統(tǒng)一的規(guī)劃,對(duì)原有的田園風(fēng)光進(jìn)行過(guò)度的修建,從而導(dǎo)致環(huán)境污染更加嚴(yán)重[1]。
    2、企業(yè)主導(dǎo)經(jīng)營(yíng)模式。
    分散的農(nóng)戶(hù)經(jīng)營(yíng)模式為農(nóng)業(yè)旅游開(kāi)發(fā)和經(jīng)營(yíng)帶來(lái)嚴(yán)重的外部問(wèn)題。而通過(guò)引進(jìn)有經(jīng)濟(jì)實(shí)力和市場(chǎng)經(jīng)營(yíng)能力的企業(yè)進(jìn)行農(nóng)業(yè)旅游的開(kāi)發(fā),能夠在一定程度上解決這些外部問(wèn)題。但引進(jìn)的企業(yè)作為外來(lái)者很難考慮到鄉(xiāng)村公共資源對(duì)后代具有的重要作用,因此仍然可能導(dǎo)致對(duì)農(nóng)業(yè)資源進(jìn)行過(guò)度的開(kāi)發(fā)利用和破壞[2]。
    3、村民自主開(kāi)發(fā)模式。
    以村民自主開(kāi)發(fā)模式作為農(nóng)業(yè)旅游經(jīng)營(yíng)模式中的主體,主要基于具有一定規(guī)模的社區(qū)內(nèi),村民自發(fā)聯(lián)合形成的農(nóng)業(yè)旅游開(kāi)發(fā)組組織。一般情況下,會(huì)成立相應(yīng)的管理委員會(huì)對(duì)農(nóng)業(yè)旅游資源的占用、供應(yīng)等活動(dòng)進(jìn)行組織和監(jiān)督。并結(jié)合相應(yīng)的規(guī)章制度對(duì)農(nóng)業(yè)旅游資源和鄉(xiāng)村整體文化環(huán)境進(jìn)行合理的使用和維護(hù)。這一經(jīng)營(yíng)模式是目前比較符合我國(guó)農(nóng)業(yè)旅游開(kāi)發(fā)的模式[3]。
    二、分析農(nóng)業(yè)旅游開(kāi)發(fā)管理現(xiàn)存問(wèn)題及形成原因。
    1、農(nóng)業(yè)旅游開(kāi)發(fā)管理現(xiàn)存的問(wèn)題。
    我國(guó)農(nóng)業(yè)旅游發(fā)展相對(duì)較晚,大部分地區(qū)都處在基礎(chǔ)發(fā)展階段。對(duì)于現(xiàn)階段農(nóng)業(yè)旅游開(kāi)發(fā)中普遍存在的問(wèn)題主要有三種,一是農(nóng)民的收入提高效果不明顯。二是農(nóng)村的鄉(xiāng)土民俗和自然資源環(huán)境遭到嚴(yán)重的破壞,三是對(duì)于農(nóng)業(yè)旅游資源很難實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。
    通過(guò)對(duì)現(xiàn)階段我國(guó)農(nóng)業(yè)旅游開(kāi)發(fā)管理中存在問(wèn)題的分析可以總結(jié)出,形成這些問(wèn)題的原因主要有四個(gè)方面。一是經(jīng)營(yíng)者的思想觀念沒(méi)有跟隨時(shí)代的發(fā)展進(jìn)行及時(shí)的更新,這直接導(dǎo)致產(chǎn)品類(lèi)型較少。二是對(duì)農(nóng)業(yè)旅游開(kāi)發(fā)和管理沒(méi)有進(jìn)行長(zhǎng)期的規(guī)劃,缺乏相應(yīng)的品牌產(chǎn)品和足夠的營(yíng)銷(xiāo)力度。三是人才和資金的短缺導(dǎo)致旅游市場(chǎng)淡季和旺季差距較大。四是相關(guān)的基礎(chǔ)設(shè)施和配套設(shè)施不完善,并且缺乏相應(yīng)的體制,導(dǎo)致市場(chǎng)形成嚴(yán)重的無(wú)序競(jìng)爭(zhēng)。
    三、探究農(nóng)業(yè)旅游開(kāi)發(fā)管理相關(guān)對(duì)策。
    1、正確認(rèn)識(shí)農(nóng)業(yè)旅游。
    農(nóng)業(yè)旅游的開(kāi)發(fā)和管理要以正確的思想觀念作為前提指導(dǎo),因此要想確保農(nóng)業(yè)旅游能夠保持正確的發(fā)展方向就要對(duì)其具有正確的認(rèn)識(shí)。農(nóng)業(yè)旅游的開(kāi)發(fā)和管理一定要樹(shù)立正確的旅游資源觀念,打破傳統(tǒng)觀念的限制,對(duì)農(nóng)業(yè)旅游資源存在的本質(zhì)內(nèi)涵和具有的重要價(jià)值進(jìn)行充分的認(rèn)識(shí),改進(jìn)和創(chuàng)新農(nóng)業(yè)旅游開(kāi)發(fā)和管理意識(shí)。相關(guān)部門(mén)和所涉及人員應(yīng)該投入更多的精力對(duì)于農(nóng)業(yè)旅游進(jìn)行合理的開(kāi)發(fā)和科學(xué)的管理,從而為農(nóng)業(yè)旅游發(fā)展質(zhì)量提供強(qiáng)有力的基礎(chǔ)保障。
    2、農(nóng)業(yè)旅游規(guī)劃開(kāi)發(fā)。
    農(nóng)業(yè)旅游主要是向游客展示出農(nóng)村生產(chǎn)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(nóng)業(yè)資源。這也要求我們要通過(guò)有效的開(kāi)發(fā)和管理形成一個(gè)綜合的資源系統(tǒng),必須要從整體上對(duì)農(nóng)業(yè)旅游進(jìn)行合理的規(guī)劃和科學(xué)的開(kāi)發(fā)。對(duì)于農(nóng)業(yè)旅游的規(guī)劃和開(kāi)發(fā)不僅要保護(hù)地區(qū)生物多樣性好農(nóng)村生態(tài)系統(tǒng),還要重視農(nóng)業(yè)科學(xué)配置,保證農(nóng)業(yè)旅游資源的完整性和合理性。
    3、加強(qiáng)相應(yīng)制度規(guī)范。
    現(xiàn)階段,我國(guó)農(nóng)業(yè)旅游開(kāi)發(fā)管理十分需要建立相關(guān)的制度規(guī)范。這不僅有利于農(nóng)業(yè)旅游開(kāi)發(fā)主體在使用公共資源時(shí)能夠主動(dòng)考慮社會(huì)成本,進(jìn)而對(duì)公共資源的消費(fèi)數(shù)量進(jìn)行合理的限制。還能夠在一定程度上保證農(nóng)業(yè)旅游經(jīng)營(yíng)組織在進(jìn)行科學(xué)健康的可持續(xù)發(fā)展。
    4、加強(qiáng)旅游人才培養(yǎng)。
    加強(qiáng)對(duì)農(nóng)村旅游人才的培養(yǎng)可以從三個(gè)方面入手,一是組織相應(yīng)的旅游知識(shí)培訓(xùn)。二是要與相應(yīng)的旅游企業(yè)和高等院校建立緊密的合作,為農(nóng)村旅游人才提供更多的培訓(xùn)機(jī)會(huì)。三是要充分結(jié)合現(xiàn)代化信息技術(shù)手段,一方面要利用現(xiàn)代化網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)拓寬農(nóng)村旅游人才的知識(shí)面,另一方面還要利用網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)倡導(dǎo)農(nóng)民不斷加強(qiáng)自身的學(xué)習(xí),從而使農(nóng)民的整體素質(zhì)取得提高。
    四、結(jié)語(yǔ)。
    農(nóng)業(yè)旅游作為新農(nóng)村建設(shè)和發(fā)展的重要內(nèi)容,推動(dòng)著人民生活水平的提高和國(guó)家經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,要想更好的進(jìn)行農(nóng)業(yè)旅游的開(kāi)發(fā)和管理,我們要明確目前我國(guó)農(nóng)業(yè)旅游發(fā)展管理模式存在的不足,正確的認(rèn)識(shí)農(nóng)業(yè)旅游的重要性。要加強(qiáng)對(duì)其規(guī)劃開(kāi)發(fā),并建立相應(yīng)的制度規(guī)范對(duì)旅游人才的培養(yǎng),從而促進(jìn)農(nóng)業(yè)旅游的可持續(xù)發(fā)展。
    數(shù)據(jù)挖掘論文篇四
    數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在金融業(yè)、醫(yī)療保健業(yè)、市場(chǎng)業(yè)、零售業(yè)和制造業(yè)等很多領(lǐng)域都得到了很好的應(yīng)用。針對(duì)交通安全領(lǐng)域中交通事故數(shù)據(jù)利用率低的現(xiàn)狀,可以通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘?qū)ο嚓P(guān)交通事故數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,從而發(fā)現(xiàn)其中的關(guān)聯(lián),這對(duì)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(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的分類(lèi)統(tǒng)計(jì),從而整理出有規(guī)律的、有價(jià)值的、潛在的未知信息。一般來(lái)講,這些數(shù)據(jù)存在極大的隨機(jī)性和不完全性,其包括各行各業(yè)各個(gè)方面的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)挖掘是一個(gè)結(jié)合了數(shù)據(jù)庫(kù)、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)的學(xué)科,涉及統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和技術(shù)理論等領(lǐng)域。
    關(guān)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(guò)數(shù)據(jù)之間的相互關(guān)聯(lián)從而發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中某種未知的聯(lián)系。關(guān)聯(lián)分析最初是在20世紀(jì)90年代初被提出來(lái)的,一直備受關(guān)注。已被廣泛應(yīng)用于各行各業(yè),包括醫(yī)療體檢、電子商務(wù)、商業(yè)金融等各個(gè)領(lǐng)域。關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘一般可分成兩個(gè)步驟[1]:
    (1)找出頻繁項(xiàng)集,不小于最小支持度的項(xiàng)集;
    (2)生成強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則,不小于最小置信度的關(guān)聯(lián)規(guī)則。相對(duì)于生成強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則,找出頻繁項(xiàng)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(xiàng)集的經(jīng)典算法[2]。apriori算法使用了level-wise搜索的迭代方法,即用k-項(xiàng)集探索(k+1)-項(xiàng)集。apriori算法在整體上可分為兩個(gè)部分。
    (1)發(fā)現(xiàn)頻集。這個(gè)部分是最重要的,開(kāi)銷(xiāo)相繼產(chǎn)生了各種各樣的頻集算法,專(zhuān)門(mén)用于發(fā)現(xiàn)頻集,以降低其復(fù)雜度、提高發(fā)現(xiàn)頻集的效率。
    (2)利用所獲得的頻繁項(xiàng)集各種算法主要致力產(chǎn)生強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則。當(dāng)然頻集構(gòu)成的聯(lián)規(guī)則未必是強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則,還要檢驗(yàn)構(gòu)成的關(guān)聯(lián)規(guī)則的支持度和支持度是否超過(guò)它們的閾值。apriori算法找出頻繁項(xiàng)集分為兩步:連接和剪枝。
    (1)連接。集合lk-1為頻繁k-1項(xiàng)集的集合,它通過(guò)與自身連接就可以生成候選k項(xiàng)集的集合,記作ck。
    (2)剪枝。頻繁k項(xiàng)集的集合lk是ck的子集。剪枝首先利用apriori算法的性質(zhì)(頻繁項(xiàng)集的所有非空子集都是頻繁的,如果不滿(mǎn)足這個(gè)條件,就從候選集合ck中刪除)對(duì)ck進(jìn)行壓縮;然后,通過(guò)掃描所有的事務(wù),確定壓縮后ck中的每個(gè)候選的支持度;最后與設(shè)定的最小支持度進(jìn)行比較,如果支持度不小于最小支持度,則認(rèn)為該候選項(xiàng)是頻繁的。目前,在互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)及科學(xué)技術(shù)的快速發(fā)展下,人工智能、機(jī)器識(shí)別等技術(shù)興起,關(guān)聯(lián)分析也被越來(lái)越多應(yīng)用其中,并在不斷發(fā)展中提出了大量的改進(jìn)算法。
    近年來(lái),我國(guó)越來(lái)越多的學(xué)者將數(shù)據(jù)挖掘關(guān)聯(lián)分析應(yīng)用于道路交通事故的研究中,主要是分析道路、車(chē)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(guò)關(guān)聯(lián)分析研究了美國(guó)佛羅里達(dá)州20xx年非交叉口發(fā)生的道路交通事故,重點(diǎn)分析了各個(gè)不同的影響因素與交通事故之間的內(nèi)在聯(lián)系,通過(guò)研究得出如下結(jié)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(xiàn)段也極易發(fā)生交通事故。graves[4]利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的關(guān)聯(lián)規(guī)則對(duì)歐洲道路交通事故進(jìn)行了分析,主要研究了交通事故與道路設(shè)施狀況之間的關(guān)聯(lián),通過(guò)研究發(fā)現(xiàn)了易導(dǎo)致交通事故發(fā)生的各個(gè)道路設(shè)施狀況因素,此研究為歐洲路面建設(shè)及投資提供了強(qiáng)大的決策支持。我國(guó)學(xué)者董立巖在研究道路交通事故數(shù)據(jù)的文獻(xiàn)中,將粗糙集與關(guān)聯(lián)分析進(jìn)行了融合,提出了基于偏好信息的決策規(guī)則簡(jiǎn)約算法并將其應(yīng)用其中,通過(guò)分析發(fā)現(xiàn)了道路交通事故的未知規(guī)律。王艷玲通過(guò)關(guān)聯(lián)分析中的因子關(guān)聯(lián)樹(shù)模型重點(diǎn)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(jiàn)的誘因人、車(chē)、路及環(huán)境中對(duì)事故影響最大的因子是環(huán)境。許卉瑩等利用關(guān)聯(lián)分析、聚類(lèi)分析以及決策樹(shù)分析三種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)道路交通事故數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,最終得出了科學(xué)的道路交通事故預(yù)防和交通安全管理決策依據(jù)。尚威等在研究中,對(duì)大量的道路交通數(shù)據(jù)進(jìn)行了有效整合,并在此基礎(chǔ)上按照交通事故相關(guān)因素的不同特點(diǎn)整理出與事故發(fā)生有關(guān)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(guān)聯(lián)規(guī)則對(duì)記錄的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,從而發(fā)現(xiàn)了事故誘導(dǎo)因素記錄字段值和事故結(jié)果字段值組成的道路交通事故頻繁字段的組合。張聽(tīng)等在充分掌握聚類(lèi)數(shù)據(jù)挖掘理論與方法的基礎(chǔ)上,提出了多目標(biāo)聚類(lèi)分析框架和一個(gè)啟發(fā)式的聚類(lèi)算法k-wanmi,并將其用在道路交通事故的聚類(lèi)研究中對(duì)不同權(quán)重的屬性進(jìn)行了多目標(biāo)分析。同樣,許宏科也利用該方法對(duì)公路隧道交通流數(shù)據(jù)進(jìn)行了聚類(lèi)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(shè)備的不同控制方案,對(duì)提高隧道交通安全的水平做了極大的貢獻(xiàn)。徐磊和方源敏在研究中,提出了由簡(jiǎn)化信息熵構(gòu)造的改進(jìn)c4.5決策樹(shù)算法,并將其應(yīng)用在交通事故數(shù)據(jù)的研究中,對(duì)交通數(shù)據(jù)進(jìn)行了正確分類(lèi),發(fā)現(xiàn)了一些隱藏的規(guī)則和知識(shí),為交通管理提供了依據(jù)。劉軍、艾力斯木吐拉、馬曉松運(yùn)用多維關(guān)聯(lián)規(guī)則分析交通事故記錄,從而找到導(dǎo)致交通事故發(fā)生次數(shù)多的主要原因,并且指導(dǎo)相關(guān)部門(mén)作出相應(yīng)的決策。楊希剛運(yùn)用關(guān)聯(lián)規(guī)則為現(xiàn)實(shí)中的交通事故的預(yù)防提供依據(jù)。吉林大學(xué)的吳昊等人,基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的理論基礎(chǔ),定義了公路交通事故屬性模型,并結(jié)合改進(jìn)后的apriori算法,分析了交通事故歷史數(shù)據(jù)信息,為有關(guān)單位和用戶(hù)尋找道路黑點(diǎn)(即事故多發(fā)點(diǎn))提供了技術(shù)支援和決策幫助。
    通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘中的關(guān)聯(lián)分析方法雖然能夠?qū)Φ缆方煌ㄊ鹿实南嚓P(guān)因素進(jìn)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?yàn)殛P(guān)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(jié)合起來(lái)進(jìn)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(yīng)因素導(dǎo)致,而后事故當(dāng)事人意識(shí)到危險(xiǎn)源的存在并采取措施,直到事故發(fā)生的連續(xù)過(guò)程,整體來(lái)看體現(xiàn)了時(shí)序性。也就是說(shuō),道路交通事故是受到一系列按照時(shí)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(jī)理更加科學(xué)。
    數(shù)據(jù)挖掘論文篇五
    摘要:在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)越來(lái)越普及的社會(huì)中造就信息傳播的便利性提高,也讓社交網(wǎng)絡(luò)漸漸發(fā)展成為虛擬社群形態(tài),從早期的電子布告欄(bbs)到現(xiàn)在的社交網(wǎng)站(socialnetworksites),都可以讓人們密切討論與互動(dòng)。本文將主要探討基于數(shù)據(jù)挖掘模型的社交網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)預(yù)測(cè)分析,并對(duì)相關(guān)技術(shù)進(jìn)行闡述。
    在社交網(wǎng)絡(luò)上,依據(jù)先前國(guó)外學(xué)者viswanath,mislove,chaandgummadi和nguyenandtran都是針對(duì)theneworleans地區(qū)社群使用者發(fā)布數(shù)據(jù)來(lái)研究使用者發(fā)布的關(guān)系,而臺(tái)灣地區(qū)針對(duì)使用者社群發(fā)布的分析多以問(wèn)卷方法居多,故本研究欲使用直接抓取頁(yè)面數(shù)據(jù)與卷標(biāo)的方法,觀察使用者社群網(wǎng)站上發(fā)布行為,利用先前用學(xué)者所提數(shù)據(jù)呈現(xiàn)方式,結(jié)合關(guān)鍵詞標(biāo)記方式來(lái)了解使用者在社群網(wǎng)絡(luò)上的發(fā)布關(guān)系。而其中社群人數(shù)拓展最快速就是微信平臺(tái),利用了社交網(wǎng)絡(luò)的特性讓使用者能更有效率的在網(wǎng)絡(luò)上找到有關(guān)系的親朋好友,將這世界的每個(gè)人、每個(gè)群體透過(guò)各種關(guān)系快速的串連起來(lái)[1]。
    當(dāng)要對(duì)hdfs讀寫(xiě)數(shù)據(jù)時(shí),檔案將被切割成小的64mbblock,namenode將告知每個(gè)datanode,切割后的block是存放在哪,datanode將負(fù)責(zé)做本地端檔案的block數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng),并且同時(shí)datanode將對(duì)其他datanode進(jìn)行數(shù)據(jù)復(fù)制備份的動(dòng)作。hadoop系統(tǒng)的容錯(cuò)率和可擴(kuò)充性來(lái)自于datanode,當(dāng)datanode出錯(cuò)意外關(guān)機(jī),其它節(jié)點(diǎn)上的數(shù)據(jù)將依然存在,且當(dāng)需動(dòng)態(tài)增刪系統(tǒng)的運(yùn)算量,只需增加datanode節(jié)點(diǎn)或停止datanode運(yùn)作。在進(jìn)行社群資料收集與前處理之前,要先了解一下信息擷取與信息過(guò)濾的不同之處。在社群網(wǎng)站上隨機(jī)尋找開(kāi)放目錄上的使用者,而后進(jìn)行下載該使用者發(fā)布數(shù)據(jù)的動(dòng)作是謂信息擷取;而將使用者涂鴉墻上大筆數(shù)據(jù)寫(xiě)進(jìn)本地端的hdfs系統(tǒng)后,并通過(guò)預(yù)先設(shè)定的一些篩選條件式和過(guò)濾方法,剔除雜亂的數(shù)據(jù),變成對(duì)本研究有用的信息,以利后續(xù)卷標(biāo)計(jì)算與關(guān)鍵詞計(jì)算,這個(gè)過(guò)程就叫信息過(guò)濾[2]。
    關(guān)鍵詞分析部份則是針對(duì)個(gè)人涂鴉墻頁(yè)面和使用者自訂信息頁(yè)面進(jìn)行關(guān)鍵詞標(biāo)記,其關(guān)鍵詞來(lái)源是使用者自訂信息頁(yè)面上含的運(yùn)動(dòng)、音樂(lè)、書(shū)籍、電影、電視、游戲、宗教、政治八組關(guān)鍵詞。相關(guān)度計(jì)算是利用本研究所提相關(guān)度公式來(lái)進(jìn)行個(gè)人涂鴉墻頁(yè)面、使用者自訂信息頁(yè)面和模擬頁(yè)面間的關(guān)聯(lián)運(yùn)算,利用頁(yè)面間所含的關(guān)鍵詞,計(jì)算出仿真頁(yè)面與使用頁(yè)面間的相關(guān)度。并在相關(guān)度計(jì)算階段把社群發(fā)布分析與關(guān)鍵詞分析的結(jié)果做個(gè)交叉分析。之后對(duì)此分析結(jié)果進(jìn)行研究評(píng)估。使用者自訂信息頁(yè)面有讓使用者自己標(biāo)記自己興趣的分類(lèi)項(xiàng)目,分為大四大類(lèi)自訂選項(xiàng),其自訂選項(xiàng)下,包含子項(xiàng)目讓使用者自訂標(biāo)記自己的興趣,而該表的使用者自訂分類(lèi)項(xiàng)目就是本研究挑選關(guān)鍵詞的依據(jù),本研究挑選運(yùn)動(dòng)、音樂(lè)、書(shū)籍、電影、電視、游戲、宗教、政治這八個(gè)字作為關(guān)鍵詞標(biāo)記投擲的項(xiàng)目,在此就不考慮同義不同字、字面背后意涵等問(wèn)題,只考慮第一層的字義[3]。
    3社交網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)預(yù)測(cè)的相關(guān)技術(shù)與應(yīng)用。
    社交網(wǎng)絡(luò)分析一直以來(lái)都是個(gè)熱門(mén)的話(huà)題,所有團(tuán)體成員彼此之間社交關(guān)系的集合就是這個(gè)團(tuán)體的社交網(wǎng)絡(luò),而透過(guò)社交網(wǎng)絡(luò)分析可以了解團(tuán)體成員之間的互動(dòng),這分析可應(yīng)用在各種與人有關(guān)的領(lǐng)域上。在學(xué)校里,學(xué)生之間小團(tuán)體的組成及班級(jí)中領(lǐng)導(dǎo)人物與被孤立者的存在,一直都是教育者相當(dāng)關(guān)心的部份。在團(tuán)體精神治療中,成員之間的交流情況是分析治療成果的指標(biāo)之一。在網(wǎng)絡(luò)社群中,了解使用者群體之間的互動(dòng)可以幫助廠商開(kāi)發(fā)更人性化的網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品。人格特質(zhì)分析也是個(gè)熱門(mén)的話(huà)題,每個(gè)人的行為都有一套固定的行為模式,而分析這行為模式就是所謂的人格特質(zhì)分析,這分析也可應(yīng)用在各種與人有關(guān)的領(lǐng)域上。在學(xué)校里,不同類(lèi)型的學(xué)生需要不同方式的教育。在公司面試上,公司透過(guò)分析應(yīng)征者的.人格模式來(lái)錄取所需要的人才[4]。然而,一般心理學(xué)使用的社交網(wǎng)絡(luò)分析與人格特質(zhì)分析都是透過(guò)紙筆測(cè)驗(yàn),使用大量的人力去取得人際互動(dòng)的信息,考慮團(tuán)體成員間友好的互動(dòng)關(guān)系,并使用方向性的連結(jié)來(lái)表達(dá)人們之間的互動(dòng)關(guān)系。目前使用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的社交網(wǎng)絡(luò)分析系統(tǒng),僅考慮人們同時(shí)出現(xiàn)頻率當(dāng)作親密程度的指針,而且使用無(wú)方向性的連結(jié)來(lái)表示人們之間的互動(dòng)關(guān)系。因此,我們使用擁有計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的多攝影機(jī)系統(tǒng),透過(guò)分析人們之間的互動(dòng)行為,互動(dòng)行為包含互動(dòng)的對(duì)象、所表達(dá)的肢體語(yǔ)言與情緒信息,根據(jù)分析所有的互動(dòng)得到團(tuán)體內(nèi)所有成員之間的社交態(tài)度,而這就是這團(tuán)體的社交網(wǎng)絡(luò)。除了友好的互動(dòng)關(guān)系之外,我們還考慮了厭惡的互動(dòng)關(guān)系,并且使用方向性的連結(jié)來(lái)表達(dá)人們之間的互動(dòng),這讓我們的社交網(wǎng)絡(luò)分析能更貼切現(xiàn)實(shí)的互動(dòng)情況。通過(guò)分析一個(gè)人所有的社交互動(dòng)行為,可以得知此人的行為擁有何種傾向,而這行為模式就是這個(gè)人的人格特質(zhì)。
    總之,我們可以根據(jù)觀察分析人們的互動(dòng)行為,得到與人們觀察得到的結(jié)果大同小異的社交網(wǎng)絡(luò)分析,證明我們能透過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)取得貼近現(xiàn)實(shí)的社交網(wǎng)絡(luò)分析,并且比起一般心理學(xué)的社交網(wǎng)絡(luò)分析省下許多不必要的人力。
    參考文獻(xiàn):
    數(shù)據(jù)挖掘論文篇六
    古典文學(xué)中常見(jiàn)論文這個(gè)詞,當(dāng)代,論文常用來(lái)指進(jìn)行各個(gè)學(xué)術(shù)領(lǐng)域的研究和描述學(xué)術(shù)研究成果的文章,簡(jiǎn)稱(chēng)為論文。以下就是由編為您提供的。
    阿里巴巴成功上市,使馬云一時(shí)間家喻戶(hù)曉,同時(shí)讓更多人看到了電商發(fā)展的無(wú)限潛力和廣闊空間。電子商務(wù)是一門(mén)交叉性概念,其涉及理論知識(shí)和領(lǐng)域極為豐富,譬如:管理學(xué)、法學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)以及互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)等多種領(lǐng)域,是一系列綜合性極強(qiáng)的活動(dòng)。信息技術(shù)的進(jìn)步和社會(huì)商業(yè)的發(fā)展使得經(jīng)濟(jì)數(shù)字化、競(jìng)爭(zhēng)全球化、貿(mào)易自由化的趨勢(shì)不斷加強(qiáng)。有關(guān)電子商務(wù)各類(lèi)的研究如雨后春筍層出不窮,其中物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)作為其發(fā)展的重要支撐不可忽視。為進(jìn)一步了解近年來(lái)我國(guó)基于物聯(lián)網(wǎng)的電商發(fā)展研究熱點(diǎn),筆者通過(guò)對(duì)cnki收錄的相關(guān)文獻(xiàn)的進(jìn)行計(jì)量分析就此展開(kāi)研究。
    物聯(lián)網(wǎng)作為一種新興技術(shù),自20世紀(jì)90年代由美國(guó)麻省理工學(xué)院首次提出以來(lái),其技術(shù)實(shí)現(xiàn)及應(yīng)用引起國(guó)內(nèi)外學(xué)術(shù)界學(xué)者廣泛關(guān)注。物聯(lián)網(wǎng)起初是基于物流系統(tǒng)提出的,以射頻識(shí)別技術(shù)作為條碼識(shí)別的替代品,實(shí)現(xiàn)對(duì)物流系統(tǒng)進(jìn)行智能化管理。
    在研究物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在電子商務(wù)應(yīng)用中,rfid功不可沒(méi)。rfid(radiofrequencyidentification)技術(shù)作為物聯(lián)網(wǎng)的重要技術(shù),又稱(chēng)電子標(biāo)簽、無(wú)線(xiàn)射頻識(shí)別,是一種通信技術(shù),可通過(guò)無(wú)線(xiàn)電訊號(hào)識(shí)別特定目標(biāo)并讀寫(xiě)相關(guān)數(shù)據(jù),而無(wú)需識(shí)別系統(tǒng)與特定目標(biāo)之間建立機(jī)械或光學(xué)接觸。電子商務(wù)利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)通過(guò)把人、財(cái)、物、商店等實(shí)體聯(lián)結(jié)起來(lái)并在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下進(jìn)行交互。在實(shí)現(xiàn)交互時(shí),一個(gè)關(guān)鍵技術(shù)就是利用rfid技術(shù)給各個(gè)實(shí)體標(biāo)注獨(dú)一無(wú)二的標(biāo)簽從而將不同實(shí)體加以區(qū)分。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)不僅承擔(dān)著標(biāo)注實(shí)體角色而且在記錄生產(chǎn)過(guò)程、跟蹤物流以及防偽查詢(xún)等方面發(fā)揮著重要作用。
    隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展和經(jīng)濟(jì)全球化浪潮的推動(dòng),電子商務(wù)問(wèn)題及物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)成為國(guó)內(nèi)外學(xué)術(shù)界普遍研究熱點(diǎn)。國(guó)內(nèi)學(xué)者就電子商務(wù)發(fā)展進(jìn)程中涉及到的主要環(huán)節(jié)并結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)作出相關(guān)研究,并在其研究的基礎(chǔ)之上根據(jù)我國(guó)電子商務(wù)發(fā)展?fàn)顩r提出了針對(duì)性建議,這些環(huán)節(jié)主要包括基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、支付環(huán)境、信用環(huán)境以及發(fā)展環(huán)境的改善等等。
    國(guó)內(nèi)對(duì)電子商務(wù)的研究熱度頗高,然而對(duì)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)下電子商務(wù)的研究相對(duì)匱乏。2017年4月,我們?cè)赾nki上以“主題=電子商務(wù)”為檢索式進(jìn)行檢索,查得相關(guān)記錄83605條;以“主題=‘物聯(lián)網(wǎng)’+‘電子商務(wù)’”為檢索式得到609條記錄,通過(guò)篩選共112篇文獻(xiàn)與本文研究相關(guān)。在112篇文章中,98篇為非基金文獻(xiàn),基金文獻(xiàn)僅占1/8。據(jù)調(diào)查,近年來(lái)我國(guó)基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)對(duì)電子商務(wù)研究集中在物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在各行業(yè)電子商務(wù)中的應(yīng)用、物聯(lián)網(wǎng)對(duì)電商的影響以及基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)新型模式的研討等方面。因此,圍繞物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下電子商務(wù)發(fā)展動(dòng)向及趨勢(shì)并進(jìn)行相關(guān)比較分析對(duì)把握電子商務(wù)發(fā)展中關(guān)鍵問(wèn)題具有極強(qiáng)的現(xiàn)實(shí)意義和指導(dǎo)意義。
    數(shù)據(jù)挖掘論文篇七
    隨著會(huì)計(jì)現(xiàn)代化的發(fā)展,會(huì)計(jì)越來(lái)越多的運(yùn)用計(jì)算機(jī)技術(shù)的拓展。
    數(shù)據(jù)挖掘是從數(shù)據(jù)當(dāng)中發(fā)現(xiàn)趨勢(shì)和模式的過(guò)程,它融合了現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)學(xué)、知識(shí)信息系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)、決策理論和數(shù)據(jù)庫(kù)管理等多學(xué)科的知識(shí)。它能有效地從大量的、不完全的、模糊的實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)中,提取隱含在其中的潛在有用的信息和知識(shí),揭示出大量數(shù)據(jù)中復(fù)雜的和隱藏的關(guān)系,為決策提供有用的參考。數(shù)據(jù)挖掘是從數(shù)據(jù)當(dāng)中發(fā)現(xiàn)趨勢(shì)和模式的過(guò)程,它融合了現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)學(xué)、知識(shí)信息系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)、決策理論和數(shù)據(jù)庫(kù)管理等多學(xué)科的知識(shí)。它能有效地從大量的、不完全的、模糊的實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)中,提取隱含在其中的潛存有用的信息和知識(shí),揭示出大量數(shù)據(jù)中復(fù)雜的和隱藏的關(guān)系,為決策提供有用的參考。
    常用的數(shù)據(jù)挖掘方法主要有決策樹(shù)(decisiontree)、遺傳算法(geneticalgorithms)、關(guān)聯(lián)分析(associationanalysis).聚類(lèi)分析(c~smranalysis)、序列模式分析(sequentialpattern)以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(neuralnetworks)等。
    由于數(shù)據(jù)挖掘市場(chǎng)還處于起步的階段,但是發(fā)展很快。在國(guó)外有一些著名的大公司對(duì)數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)進(jìn)行了開(kāi)發(fā)。
    igentminer這是ibm公司的數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)品,它提供了很多數(shù)據(jù)挖掘算法,包括關(guān)聯(lián)、分類(lèi)、回歸、預(yù)測(cè)模型、偏離檢測(cè)、序列模式分析和聚類(lèi)。有2個(gè)特點(diǎn):一是它的數(shù)據(jù)挖掘算法的可伸縮性;二是它與ibm/db/2關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)緊密地結(jié)合在一起。
    t是由sgi公司開(kāi)發(fā)的,它也提供了多種數(shù)據(jù)挖掘方法,包括關(guān)聯(lián)分析和分類(lèi)以及高級(jí)統(tǒng)計(jì)和可視化工具。特色是它具有的強(qiáng)大的圖形工具,包括規(guī)則可視化工具、樹(shù)可視化工具、地圖可視化工具和多維數(shù)據(jù)分散可視化工具,它們用于實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果的可視化。
    tine是由isl公司開(kāi)發(fā)的,它為終端用戶(hù)和開(kāi)發(fā)者提供提供了一個(gè)集成的數(shù)據(jù)挖掘開(kāi)發(fā)環(huán)境。
    面對(duì)日益激烈的競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境,企業(yè)管理者對(duì)決策信息的需求也越來(lái)越高。管理會(huì)計(jì)作為企業(yè)決策支持系統(tǒng)的重要組成部分,提供更多、更有效的有用信息責(zé)無(wú)旁貸。因此,從海量數(shù)據(jù)中挖掘和尋求知識(shí)和信息,為決策提供有力支持成為管理會(huì)計(jì)師使用數(shù)據(jù)挖掘的強(qiáng)大動(dòng)力。例如,數(shù)據(jù)挖掘可以幫助企業(yè)加強(qiáng)成本管理,改進(jìn)產(chǎn)品和服務(wù)質(zhì)量,提高貨品銷(xiāo)量比率,設(shè)計(jì)更好的貨品運(yùn)輸與分銷(xiāo)策略,減少商業(yè)成本。
    實(shí)踐證明數(shù)據(jù)挖掘不僅能明顯改善企業(yè)內(nèi)部流程,而且能夠從戰(zhàn)略的高度對(duì)企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境、市場(chǎng)、顧客和供應(yīng)商進(jìn)行分析,以獲得有價(jià)值的商業(yè)情報(bào),保持和提高企業(yè)持續(xù)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。如,對(duì)顧客價(jià)值分析能夠?qū)槠髽I(yè)創(chuàng)造80%價(jià)值的20%的顧客區(qū)分出來(lái),對(duì)其提供更優(yōu)質(zhì)的服務(wù),以保持這部分顧客。
    險(xiǎn)
    利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以建立企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型。企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生并非一蹴而就,而是一個(gè)積累的、漸進(jìn)的過(guò)程,通過(guò)建立財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型,可以隨時(shí)監(jiān)控企業(yè)財(cái)務(wù)狀況,防范財(cái)務(wù)危機(jī)的發(fā)生。另外,也可以利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),對(duì)企業(yè)籌資和投資過(guò)程中的行為進(jìn)行監(jiān)控,防止惡意的商業(yè)欺詐行為,維護(hù)企業(yè)利益。尤其是在金融企業(yè),通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘,可以解決銀行業(yè)面臨的如信用卡的惡意透支及可疑的信用卡交易等欺詐行為。根據(jù)sec的報(bào)告,美國(guó)銀行、美國(guó)第一銀行、聯(lián)邦住房貸款抵押公司等數(shù)家銀行已采用了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。
    作業(yè)成本法以其對(duì)成本的精確計(jì)算和對(duì)資源的充分利用引起了人們的極大興趣,但其復(fù)雜的操作使得很多管理者望而卻步。利用數(shù)據(jù)挖掘中的回歸分析、分類(lèi)分析等方法能幫助管理會(huì)計(jì)師確定成本動(dòng)因,更加準(zhǔn)確計(jì)算成本。同時(shí),也可以通過(guò)分析作業(yè)與價(jià)值之間的關(guān)系,確定增值作業(yè)和非增值作業(yè),持續(xù)改進(jìn)和優(yōu)化企業(yè)價(jià)值鏈。在thomasg,johnj和il-woonkim的調(diào)查中,數(shù)據(jù)挖掘被用在作業(yè)成本管理中僅占3%。
    管理會(huì)計(jì)師在很多情況下需要對(duì)未來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè),而預(yù)測(cè)是建立在大量的歷史數(shù)據(jù)和適當(dāng)?shù)哪P突A(chǔ)上的。數(shù)據(jù)挖掘自動(dòng)在大型數(shù)據(jù)庫(kù)中尋找預(yù)測(cè)性信息,利用趨勢(shì)分析、時(shí)間序列分析等方法,建立對(duì)如銷(xiāo)售、成本、資金等的預(yù)測(cè)模型,科學(xué)準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)企業(yè)各項(xiàng)指標(biāo),作為決策的依據(jù)。例如對(duì)市場(chǎng)調(diào)查數(shù)據(jù)的分析可以幫助預(yù)測(cè)銷(xiāo)售;根據(jù)歷史資料建立銷(xiāo)售預(yù)測(cè)模型等。
    投資決策分析本身就是一個(gè)非常復(fù)雜的過(guò)程,往往要借助一些工具和模型。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)提供了有效的工具。從公司的財(cái)務(wù)報(bào)告、宏觀的經(jīng)濟(jì)環(huán)境以及行業(yè)基本狀況等大量的數(shù)據(jù)資料中挖掘出與決策相關(guān)的實(shí)質(zhì)性的信息,保證投資決策的正確性和有效性。如利用時(shí)間序列分析模型預(yù)測(cè)股票價(jià)格進(jìn)行投資;用聯(lián)機(jī)分析處理技術(shù)分析公司的信用等級(jí),以預(yù)防投資風(fēng)險(xiǎn)等。
    品種優(yōu)化是選擇適當(dāng)?shù)漠a(chǎn)品組合以實(shí)現(xiàn)最大的利益的過(guò)程,這些利益可以是短期利潤(rùn),也可以是長(zhǎng)期市場(chǎng)占有率,還可以是構(gòu)建長(zhǎng)期客戶(hù)群及其綜合體。為了達(dá)到這些目標(biāo),管理會(huì)計(jì)師不僅僅需要價(jià)格和成本數(shù)據(jù)有時(shí)還需要知道替代品的情況,以及在某一市場(chǎng)段位上它們與原產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)的狀況。另外企業(yè)也需要了解一個(gè)產(chǎn)品是如何刺激另一些產(chǎn)品的銷(xiāo)量的等等。例如,非盈利性產(chǎn)品本身是沒(méi)有利潤(rùn)可言的,但是,如果它帶來(lái)了可觀的客戶(hù)流量,并刺激了高利潤(rùn)產(chǎn)品的銷(xiāo)售,那么,這種產(chǎn)品就非常有利可圖,就應(yīng)該包括在產(chǎn)品清單中。這些信息可根據(jù)實(shí)際數(shù)據(jù),通過(guò)關(guān)聯(lián)分析等技術(shù)來(lái)得到。
    管理會(huì)計(jì)師可以利用數(shù)據(jù)挖掘工具來(lái)評(píng)價(jià)企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn),建立企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型,進(jìn)行破產(chǎn)預(yù)測(cè)。破產(chǎn)預(yù)測(cè)或稱(chēng)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型能夠幫助管理者及時(shí)了解企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn),提前采取風(fēng)險(xiǎn)防范措施,避免破產(chǎn)。另外,破產(chǎn)預(yù)測(cè)模型還能幫助分析破產(chǎn)原因,對(duì)企業(yè)管理者意義重大。,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)包括多維判別式分析、邏輯回歸分析、遺傳算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及決策樹(shù)等方法在管理會(huì)計(jì)中得到了廣泛的應(yīng)用。
    數(shù)據(jù)挖掘是個(gè)嶄新的領(lǐng)域,對(duì)于數(shù)字和信息的處理是非??茖W(xué)和方便的,也是非常高效率和合理分析的非常好的工具,對(duì)于會(huì)計(jì)管理領(lǐng)域的應(yīng)用在國(guó)際上只是剛剛開(kāi)始,相信隨著會(huì)計(jì)的國(guó)際化的接軌和計(jì)算機(jī)科學(xué)的進(jìn)步,在我國(guó)的會(huì)計(jì)領(lǐng)域中的數(shù)據(jù)挖掘理論會(huì)得到不斷的提升,在管理會(huì)計(jì)實(shí)際應(yīng)用中的數(shù)據(jù)挖掘也越來(lái)越多樣化和普及化。
    數(shù)據(jù)挖掘論文篇八
    隨著我國(guó)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展,人力資源管理也受到越來(lái)越多人們的重視,然而在如今激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)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(rèn)為為了提高礦建人力資源管理的質(zhì)量,應(yīng)采取數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來(lái)開(kāi)展工作,從而讓整個(gè)企業(yè)在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中穩(wěn)定、長(zhǎng)久發(fā)展下去。
    :數(shù)據(jù)挖掘技術(shù);企業(yè)人力資源管理;應(yīng)用。
    隨著我國(guó)人力資源管理體系的不斷發(fā)展,隱藏在管理工作中的問(wèn)題也被逐漸顯露出來(lái),雖然很多企業(yè)的高層管理者對(duì)人力資源管理這塊已經(jīng)高度重視,但是企業(yè)往往是希望通過(guò)運(yùn)用相關(guān)的系統(tǒng)來(lái)對(duì)人才進(jìn)行管理,基于我國(guó)社會(huì)整體經(jīng)濟(jì)實(shí)力的不斷發(fā)展以及互聯(lián)網(wǎng)信息時(shí)代的到來(lái),數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)也受到越來(lái)越多的企業(yè)多關(guān)注,并紛紛采用該技術(shù)對(duì)自身人力資源進(jìn)行管理,同時(shí)也將人力資源管理系統(tǒng)作為整個(gè)信息化建設(shè)過(guò)程中的核心部位,就數(shù)據(jù)調(diào)查顯示,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)已經(jīng)被國(guó)外很多軟件開(kāi)放式引入自身的人力資源管理工作中,并使自身內(nèi)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(shù)也被廣泛應(yīng)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(shù)時(shí)代的到來(lái),以往傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)管理模式對(duì)人力資源管理效率往往并不高,為此,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)企業(yè)人力資管理工作是百利而無(wú)一害的。
    2、1人才的招聘。
    任何企業(yè)在發(fā)展過(guò)程中都是離不開(kāi)新鮮血液注入的,隨著目前我國(guó)市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)競(jìng)爭(zhēng)趨勢(shì)的不斷增長(zhǎng),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(jīng)濟(jì)效益以及社會(huì)收益。為此,企業(yè)應(yīng)對(duì)人才進(jìn)行招聘,這也是獲取人力資源的重要手段,通過(guò)采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來(lái)吸引社會(huì)中的各類(lèi)人才,并采取有效的人才管理流程來(lái)對(duì)人才進(jìn)行篩選,最終選擇質(zhì)量最佳的人才資源。與此同時(shí),企業(yè)對(duì)人才招聘質(zhì)量的優(yōu)與良對(duì)自身內(nèi)部的員工、人類(lèi)資源也會(huì)造成一定的影響,換句話(huà)來(lái)講,人才的招聘往往是企業(yè)人力資源管理工作開(kāi)展的前期階段,然而在實(shí)際人才招聘過(guò)程中很多企業(yè)總是找不到合適的人選,同時(shí)也有大量的優(yōu)質(zhì)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(jìn)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(shù)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(jīng)濟(jì)收益與社會(huì)利益。
    2、2對(duì)人才的管理。
    隨著社會(huì)對(duì)人才需求量的不斷增加,企業(yè)對(duì)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(guò)程中仍然存在著諸多問(wèn)題,而這些問(wèn)題的存在對(duì)企業(yè)未來(lái)發(fā)展也產(chǎn)生阻礙作用。為了企業(yè)在未來(lái)發(fā)展道路上穩(wěn)固、長(zhǎng)久發(fā)展,應(yīng)采取數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來(lái)對(duì)人才進(jìn)行管理,以往傳統(tǒng)的管理模式往往是對(duì)員工的基本信息以及日??己诉M(jìn)行管理,這種管理方式已經(jīng)不適應(yīng)現(xiàn)在時(shí)代發(fā)展的趨勢(shì),為此,礦建企業(yè)必要順應(yīng)當(dāng)下時(shí)代的發(fā)展趨勢(shì)來(lái)采取有效的措施來(lái)對(duì)人力資源進(jìn)行管理,現(xiàn)代化的管理模式主要強(qiáng)調(diào)的是對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)的分析和整理能力,通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的分析來(lái)形成具有實(shí)際指導(dǎo)作用的總結(jié),從而為企業(yè)人力資源管理工作提供有價(jià)值的參考依據(jù)。例如,在實(shí)際人力資源管理過(guò)程中可以利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來(lái)對(duì)企業(yè)內(nèi)部員工的薪資水平進(jìn)行分析,并對(duì)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(shù)對(duì)企業(yè)中年紀(jì)較大的員工進(jìn)行分析,并對(duì)其進(jìn)行科學(xué)的評(píng)判,從而對(duì)其提出更有利的參考價(jià)值和依據(jù)。
    2、3實(shí)現(xiàn)對(duì)企業(yè)人才的合理分配。
    隨著我國(guó)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展,人才的發(fā)展形勢(shì)也變得越來(lái)越“多元化”“個(gè)體化”。為此,筆者認(rèn)為為了進(jìn)一步提高礦建企業(yè)人力資源管理工作的質(zhì)量,應(yīng)采取數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來(lái)對(duì)人才進(jìn)行合理分配,并結(jié)合內(nèi)部員工的實(shí)際特點(diǎn)以及具體類(lèi)型進(jìn)行客觀性的評(píng)判,這對(duì)企業(yè)的人才資源管理以及未來(lái)發(fā)展無(wú)疑是百利無(wú)一害的。通過(guò)采取數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)不僅可以實(shí)現(xiàn)對(duì)員工的共性以及特點(diǎn)進(jìn)行分析,使每一位員工的信息資源、崗位職責(zé)得到有效劃分,同時(shí)也進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)對(duì)企業(yè)人才的合理分配。通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)信息的管理技術(shù)構(gòu)建實(shí)現(xiàn)對(duì)人員分組,從而使數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)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(jià)值,同時(shí)也進(jìn)一步提高企業(yè)人力資源管理工作的效率和和質(zhì)量,最終推動(dòng)企業(yè)穩(wěn)固、長(zhǎng)久的發(fā)展。
    綜上所述,隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的飛速發(fā)展,建設(shè)領(lǐng)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(wèn)題,這些問(wèn)題的存在也嚴(yán)重阻礙我國(guó)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)固發(fā)展。所以,只有充分采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來(lái)開(kāi)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(chǎng)中的應(yīng)用與研究[d]。吉林大學(xué),20xx。
    數(shù)據(jù)挖掘論文篇九
    :數(shù)據(jù)挖掘是一種特殊的數(shù)據(jù)分析過(guò)程,其不僅在功能上具有多樣性,同時(shí)還具有著自動(dòng)化、智能化處理以及抽象化分析判斷的特點(diǎn),對(duì)于計(jì)算機(jī)犯罪案件中的信息取證有著非常大的幫助。本文結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的概念與功能,對(duì)其在計(jì)算機(jī)犯罪取證中的應(yīng)用進(jìn)行了分析。
    隨著信息技術(shù)與互聯(lián)網(wǎng)的不斷普及,計(jì)算機(jī)犯罪案件變得越來(lái)越多,同時(shí)由于計(jì)算機(jī)犯罪的隱蔽性、復(fù)雜性特點(diǎn),案件偵破工作也具有著相當(dāng)?shù)碾y度,而數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)不僅能夠?qū)τ?jì)算機(jī)犯罪案件中的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行分析并提取出有效信息,同時(shí)還能夠?qū)崿F(xiàn)與其他案件的對(duì)比,而這些對(duì)于計(jì)算機(jī)犯罪案件的偵破都是十分有利的。
    數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是針對(duì)當(dāng)前信息時(shí)代下海量的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)信息而言的,簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō),就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的隨機(jī)數(shù)據(jù)中對(duì)潛在的有效知識(shí)進(jìn)行自動(dòng)提取,從而為判斷決策提供有利的信息支持。同時(shí),從數(shù)據(jù)挖掘所能夠的得到的知識(shí)來(lái)看,主要可以分為廣義型知識(shí)、分類(lèi)型知識(shí)、關(guān)聯(lián)性知識(shí)、預(yù)測(cè)性知識(shí)以及離型知識(shí)幾種。
    根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)所能夠提取的不同類(lèi)型知識(shí),數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)也可以在此基礎(chǔ)上進(jìn)行功能分類(lèi),如關(guān)聯(lián)分析、聚類(lèi)分析、孤立點(diǎn)分析、時(shí)間序列分析以及分類(lèi)預(yù)測(cè)等都是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的重要功能之一,而其中又以關(guān)聯(lián)分析與分類(lèi)預(yù)測(cè)最為主要。大量的數(shù)據(jù)中存在著多個(gè)項(xiàng)集,各個(gè)項(xiàng)集之間的取值往往存在著一定的規(guī)律性,而關(guān)聯(lián)分析則正是利用這一點(diǎn),對(duì)各項(xiàng)集之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系進(jìn)行挖掘,找到數(shù)據(jù)間隱藏的關(guān)聯(lián)網(wǎng),主要算法有fp-growth算法、apriori算法等。在計(jì)算機(jī)犯罪取證中,可以先對(duì)犯罪案件中的特征與行為進(jìn)行深度的挖掘,從而明確其中所存在的聯(lián)系,同時(shí),在獲得審計(jì)數(shù)據(jù)后,就可以對(duì)其中的審計(jì)信息進(jìn)行整理并中存入到數(shù)據(jù)庫(kù)中進(jìn)行再次分析,從而達(dá)到案件樹(shù)立的效果,這樣,就能夠清晰的判斷出案件中的行為是否具有犯罪特征[1]。而分類(lèi)分析則是對(duì)現(xiàn)有數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)整理,以明確所獲得數(shù)據(jù)中的相關(guān)性的一種數(shù)據(jù)挖掘功能。在分類(lèi)分析的過(guò)程中,已知數(shù)據(jù)會(huì)被分為不同的數(shù)據(jù)組,并按照具體的數(shù)據(jù)屬性進(jìn)行明確分類(lèi),之后再通過(guò)對(duì)分組中數(shù)據(jù)屬性的具體分析,最終就可以得到數(shù)據(jù)屬性模型。在計(jì)算機(jī)犯罪案件中,可以將按照這種數(shù)據(jù)分類(lèi)、分析的方法得到案件的數(shù)據(jù)屬性模型,之后將這一數(shù)據(jù)屬性模型與其他案件的數(shù)據(jù)屬性模型進(jìn)行對(duì)比,這樣就能夠判斷嫌疑人是否在作案動(dòng)機(jī)、發(fā)生規(guī)律以及具體特征等方面與其他案件模型相符,也就是說(shuō),一旦這一案件的數(shù)據(jù)模型屬性與其他案件的數(shù)據(jù)模型屬性大多相符,那么這些數(shù)據(jù)就可以被確定為犯罪證據(jù)。此外,在不同案件間的共性與差異的基礎(chǔ)上,分類(lèi)分析還可以實(shí)現(xiàn)對(duì)于未知數(shù)據(jù)信息或類(lèi)似數(shù)據(jù)信息的有效預(yù)測(cè),這對(duì)于計(jì)算機(jī)犯罪案件的處理也是很有幫助的。此外,數(shù)據(jù)挖掘分類(lèi)預(yù)測(cè)功能的實(shí)現(xiàn)主要依賴(lài)決策樹(shù)、支持向量機(jī)、vsm、logisitic回歸、樸素貝葉斯等幾種,這些算法各有優(yōu)劣,在實(shí)際應(yīng)用中需要根據(jù)案件的實(shí)際情況進(jìn)行選擇,例如支持向量機(jī)具有很高的分類(lèi)正確率,因此適合用于特征為線(xiàn)性不可分的案件,而決策樹(shù)更容易理解與解釋。
    對(duì)于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),目前的計(jì)算機(jī)犯罪取證工作并未形成一個(gè)明確而統(tǒng)一的應(yīng)用步驟,因此,我們可以根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的特征與具體功能,對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在計(jì)算機(jī)犯罪取證中的應(yīng)用提供一個(gè)較為可行的具體思路[2]。首先,當(dāng)案件發(fā)生后,一般能夠獲取到海量的原始數(shù)據(jù),面對(duì)這些數(shù)據(jù),可以利用fp-growth算法、apriori算法等算法進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析,找到案件相關(guān)的潛在有用信息,如犯罪嫌疑人的犯罪動(dòng)機(jī)、案發(fā)時(shí)間、作案嫌疑人的基本信息等等。在獲取這些基本信息后,雖然能夠?qū)Π讣幕咎卣饔幸欢ǖ牧私?,但犯罪嫌疑人卻難以通過(guò)這些簡(jiǎn)單的信息進(jìn)行確定,因此還需利用決策樹(shù)、支持向量機(jī)等算法進(jìn)行分類(lèi)預(yù)測(cè)分析,通過(guò)對(duì)原始信息的準(zhǔn)確分類(lèi),可以得到案件的犯罪行為模式(數(shù)據(jù)屬性模型),而通過(guò)與其他案件犯罪行為模式的對(duì)比,就能夠?qū)Ψ缸锵右扇说木唧w特征進(jìn)行進(jìn)一步的預(yù)測(cè),如經(jīng)?;顒?dòng)的場(chǎng)所、行為習(xí)慣、分布區(qū)域等,從而縮小犯罪嫌疑人的鎖定范圍,為案件偵破工作帶來(lái)巨大幫助。此外,在計(jì)算機(jī)犯罪案件處理完畢后,所建立的嫌疑人犯罪行為模式以及通過(guò)關(guān)聯(lián)分析、分類(lèi)預(yù)測(cè)分析得到的案件信息仍具有著很高的利用價(jià)值,因此不僅需要將這些信息存入到專(zhuān)門(mén)的數(shù)據(jù)庫(kù)中,同時(shí)還要根據(jù)案件的結(jié)果對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行再次分析與修正,并做好犯罪行為模式的分類(lèi)與標(biāo)記工作,為之后的案件偵破工作提供更加豐富、詳細(xì)的數(shù)據(jù)參考。
    總而言之,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)自計(jì)算機(jī)犯罪取證中的應(yīng)用是借助以各種算法為基礎(chǔ)的關(guān)聯(lián)、分類(lèi)預(yù)測(cè)功能來(lái)實(shí)現(xiàn)的,而隨著技術(shù)的不斷提升以及數(shù)據(jù)庫(kù)中的犯罪行為模式會(huì)不斷得到完善,在未來(lái)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)所能夠起到的作用也必將越來(lái)越大。
    作者:周永杰單位:河南警察學(xué)院信息安全系。
    數(shù)據(jù)挖掘論文篇十
    根據(jù)20xx年4月國(guó)家教育部等五部關(guān)于印發(fā)《職業(yè)學(xué)校學(xué)生實(shí)習(xí)管理規(guī)定》的通知(教職成[20xx]3號(hào))精神,針對(duì)旅游管理專(zhuān)業(yè)頂崗實(shí)習(xí)企業(yè)的實(shí)際情況以及頂崗實(shí)習(xí)現(xiàn)狀,多角度分析新《職業(yè)學(xué)校學(xué)生頂崗實(shí)習(xí)管理規(guī)定》(以下簡(jiǎn)稱(chēng)新《規(guī)定》)對(duì)旅游管理專(zhuān)業(yè)頂崗實(shí)習(xí)的新要求,探索可操作的改進(jìn)辦法,為旅游管理專(zhuān)業(yè)實(shí)施頂崗實(shí)習(xí)教學(xué)課程提供借鑒和幫助。
    (1)實(shí)習(xí)企業(yè)較多,大部分企業(yè)需求人數(shù)少,實(shí)習(xí)生分布零散,跟蹤管理難度大。
    (2)由學(xué)校安排實(shí)習(xí)的,大多是由學(xué)校和實(shí)習(xí)企業(yè)簽訂雙方協(xié)議,實(shí)習(xí)生簽閱《實(shí)習(xí)生管理守則》。
    (3)中職學(xué)校旅游管理專(zhuān)業(yè)頂崗實(shí)習(xí)學(xué)生大多未滿(mǎn)18周歲。
    (4)實(shí)習(xí)評(píng)價(jià)體系不完善,對(duì)實(shí)習(xí)生的考核主觀成分多,量化標(biāo)準(zhǔn)少。
    (5)實(shí)習(xí)期仍以學(xué)生平安險(xiǎn)作為學(xué)生意外傷害保險(xiǎn),尚未為學(xué)生購(gòu)買(mǎi)專(zhuān)門(mén)的實(shí)習(xí)責(zé)任險(xiǎn)。
    2.新《規(guī)定》對(duì)頂崗實(shí)習(xí)的影響及改進(jìn)方法。
    (1)新《規(guī)定》再次強(qiáng)調(diào)對(duì)實(shí)習(xí)過(guò)程的全程指導(dǎo),并明確提出,對(duì)自行安排實(shí)習(xí)的學(xué)生也要進(jìn)行跟蹤管理(新《規(guī)定》第七條、第八條)。而旅游管理專(zhuān)業(yè)實(shí)習(xí)企業(yè)特別是旅行社,企業(yè)多,規(guī)模小,需求人數(shù)少,實(shí)習(xí)生分布零散,甚至一個(gè)企業(yè)只有一個(gè)實(shí)習(xí)生,管理和指導(dǎo)難度大。調(diào)查資料顯示,旅游專(zhuān)業(yè)實(shí)習(xí)企業(yè)中90%是旅行社,而實(shí)習(xí)生中只有50%在旅行社實(shí)習(xí)。這種情況實(shí)習(xí)指導(dǎo)教師如果要實(shí)現(xiàn)對(duì)每個(gè)實(shí)習(xí)生的指導(dǎo)管理,那么大部分時(shí)間都在外跑實(shí)習(xí)點(diǎn),學(xué)校對(duì)專(zhuān)業(yè)教師的教學(xué)任務(wù)、科研任務(wù)及其他工作都很難完成。針對(duì)這一現(xiàn)狀,結(jié)合新《規(guī)定》要求,可從以下方面著手改進(jìn):
    1)建立校企生聯(lián)動(dòng)實(shí)習(xí)管理制度。在學(xué)校數(shù)字化平臺(tái)增加實(shí)習(xí)管理模塊,將實(shí)習(xí)操作流程、標(biāo)準(zhǔn)分單元錄入模塊內(nèi),實(shí)習(xí)生定期在平臺(tái)上提交單元作業(yè),企業(yè)指導(dǎo)教師和學(xué)校指導(dǎo)教師定期在平臺(tái)上提交實(shí)習(xí)生單元成績(jī),最后的實(shí)習(xí)總成績(jī)由單元成績(jī)按比例匯總而成。這樣既可參與和掌控實(shí)習(xí)過(guò)程,又能優(yōu)化實(shí)習(xí)考核體系,增加量化標(biāo)準(zhǔn)。如數(shù)字平臺(tái)無(wú)法立即實(shí)施,可先采用電子文檔或紙質(zhì)文檔方式。
    2)實(shí)習(xí)面試結(jié)束后,組織召開(kāi)實(shí)習(xí)指導(dǎo)教師動(dòng)員會(huì),由學(xué)校安排的指導(dǎo)教師和各企業(yè)安排的指導(dǎo)教師參加,共同學(xué)習(xí)和調(diào)整實(shí)習(xí)計(jì)劃、操作標(biāo)準(zhǔn)、達(dá)標(biāo)考核、指導(dǎo)流程等。
    3)實(shí)習(xí)收尾階段,組織召開(kāi)實(shí)習(xí)總結(jié)會(huì),對(duì)實(shí)習(xí)工作進(jìn)行交流分享,對(duì)實(shí)際工作中遇到的問(wèn)題提出改進(jìn)建議,為即將開(kāi)展的新一輪實(shí)習(xí)工作做好鋪墊。
    (2)新《規(guī)定》第十二條、第十三條要求,頂崗實(shí)習(xí)前學(xué)校、企業(yè)、學(xué)生須簽訂三方協(xié)議,這對(duì)制約企業(yè)、約束學(xué)生有了明確依據(jù)。旅游企業(yè)淡旺季明顯,一些企業(yè)到了淡季就將學(xué)生解聘;學(xué)生實(shí)習(xí)中無(wú)法適應(yīng)而中途離職的也時(shí)有發(fā)生,所以協(xié)議內(nèi)容除新《規(guī)定》列示內(nèi)容外,還應(yīng)增加實(shí)習(xí)生到崗后應(yīng)遵守的相關(guān)管理制度、學(xué)生違反規(guī)定的處理辦法等內(nèi)容。
    (3)新《規(guī)定》第十四條要求,未滿(mǎn)18周歲的學(xué)生參加頂崗實(shí)習(xí),須由監(jiān)護(hù)人簽閱知情同意書(shū)。大部分中職學(xué)校學(xué)生在實(shí)習(xí)時(shí)都未達(dá)到該年齡標(biāo)準(zhǔn),因此中職學(xué)校在實(shí)習(xí)前應(yīng)按戶(hù)口登記年齡進(jìn)行一次篩選,將“頂崗實(shí)習(xí)學(xué)生監(jiān)護(hù)人知情同意書(shū)”以統(tǒng)一格式發(fā)放給未滿(mǎn)18周歲學(xué)生,并告知監(jiān)護(hù)人,請(qǐng)監(jiān)護(hù)人簽閱?!爸橥鈺?shū)”交學(xué)校后方可參加實(shí)習(xí)面試。
    (4)新《規(guī)定》第三十五條要求,職業(yè)學(xué)校或?qū)嵙?xí)單位應(yīng)為實(shí)習(xí)學(xué)生投保實(shí)習(xí)責(zé)任保險(xiǎn)。實(shí)習(xí)責(zé)任險(xiǎn)是指學(xué)生在實(shí)習(xí)期間,因?qū)W校的管理疏忽對(duì)學(xué)生造成的身體、心理傷害應(yīng)由學(xué)校承擔(dān)責(zé)任的保險(xiǎn)。據(jù)調(diào)查,保險(xiǎn)公司目前尚未推出專(zhuān)門(mén)的實(shí)習(xí)責(zé)任險(xiǎn),但可先為實(shí)習(xí)生購(gòu)買(mǎi)一年期限的意外險(xiǎn)。但意外險(xiǎn)與實(shí)習(xí)責(zé)任險(xiǎn)在投保范圍、價(jià)格等方面還有差異,所以,職業(yè)學(xué)校也應(yīng)同時(shí)與保險(xiǎn)行業(yè)接觸,積極推進(jìn)實(shí)習(xí)責(zé)任險(xiǎn)的設(shè)計(jì)出臺(tái)。
    總之,旅游管理專(zhuān)業(yè)頂崗實(shí)習(xí)在實(shí)施過(guò)程中還存在一些問(wèn)題和困難,如企業(yè)與學(xué)校的需求差異、旅游行業(yè)淡旺季與實(shí)習(xí)期的時(shí)間矛盾、實(shí)習(xí)生生活管理和心理疏導(dǎo)問(wèn)題等,有待在《新規(guī)定》的要求和指導(dǎo)下,與企業(yè)深度合作,探索出一套有效的、可操作的頂崗實(shí)習(xí)實(shí)施標(biāo)準(zhǔn)。
    數(shù)據(jù)挖掘論文篇十一
    網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展帶動(dòng)了電子商務(wù)市場(chǎng)的繁華,大量的商品、信息在現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)上患上以交易,大大簡(jiǎn)化了傳統(tǒng)的交易方式,節(jié)儉了時(shí)間,提高了效力,但電子市場(chǎng)繁華違后暗藏的問(wèn)題,同樣成為人們關(guān)注的焦點(diǎn),凸起表現(xiàn)在海量信息的有效應(yīng)用上,如何更為有效的管理應(yīng)用潛伏信息,使他們的最大功效患上以施展,成為人們現(xiàn)在鉆研的重點(diǎn),數(shù)據(jù)發(fā)掘技術(shù)的發(fā)生,在必定程度上解決了這個(gè)問(wèn)題,但它也存在著問(wèn)題,需要不斷改善。
    數(shù)據(jù)發(fā)掘(datamining)就是從大量的、不完整的、有噪聲的、隱約的、隨機(jī)的原始數(shù)據(jù)中,提取隱含在其中的、人們事前不知道的、但又是潛伏有用的信息以及知識(shí)的進(jìn)程。或者者說(shuō)是從數(shù)據(jù)庫(kù)中發(fā)現(xiàn)有用的知識(shí)(kdd),并進(jìn)行數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)融會(huì)(datafusion)和決策支撐的進(jìn)程。數(shù)據(jù)發(fā)掘是1門(mén)廣義的交叉學(xué)科,它匯聚了不同領(lǐng)域的鉆研者,特別是數(shù)據(jù)庫(kù)、人工智能、數(shù)理統(tǒng)計(jì)、可視化、并行計(jì)算等方面的學(xué)者以及工程技術(shù)人員。
    數(shù)據(jù)發(fā)掘技術(shù)在電子商務(wù)的利用。
    在對(duì)于web的客戶(hù)走訪(fǎng)信息的發(fā)掘中,應(yīng)用分類(lèi)技術(shù)可以在internet上找到未來(lái)的潛伏客戶(hù)。使用者可以先對(duì)于已經(jīng)經(jīng)存在的走訪(fǎng)者依據(jù)其行動(dòng)進(jìn)行分類(lèi),并依此分析老客戶(hù)的1些公共屬性,抉擇他們分類(lèi)的癥結(jié)屬性及互相間瓜葛。對(duì)于于1個(gè)新的走訪(fǎng)者,通過(guò)在web上的分類(lèi)發(fā)現(xiàn),辨認(rèn)出這個(gè)客戶(hù)與已經(jīng)經(jīng)分類(lèi)的老客戶(hù)的1些公共的描寫(xiě),從而對(duì)于這個(gè)新客戶(hù)進(jìn)行正確的分類(lèi)。然后從它的分類(lèi)判斷這個(gè)新客戶(hù)是有益可圖的客戶(hù)群仍是無(wú)利可圖的客戶(hù)群,抉擇是不是要把這個(gè)新客戶(hù)作為潛伏的客戶(hù)來(lái)對(duì)于待。客戶(hù)的類(lèi)型肯定后,可以對(duì)于客戶(hù)動(dòng)態(tài)地展現(xiàn)web頁(yè)面,頁(yè)面的內(nèi)容取決于客戶(hù)與銷(xiāo)售商提供的產(chǎn)品以及服務(wù)之間的關(guān)聯(lián)。若為潛伏客戶(hù),就能夠向這個(gè)客戶(hù)展現(xiàn)1些特殊的、個(gè)性化的頁(yè)面內(nèi)容。
    在電子商務(wù)中,傳統(tǒng)客戶(hù)與銷(xiāo)售商之間的空間距離已經(jīng)經(jīng)不存在,在internet上,每一1個(gè)銷(xiāo)售商對(duì)于于客戶(hù)來(lái)講都是1樣的,那末使客戶(hù)在自己的銷(xiāo)售站點(diǎn)上駐留更長(zhǎng)的時(shí)間,對(duì)于銷(xiāo)售商來(lái)講則是1個(gè)挑戰(zhàn)。為了使客戶(hù)在自己的網(wǎng)站上駐留更長(zhǎng)的時(shí)間,就應(yīng)當(dāng)全面掌握客戶(hù)的閱讀行動(dòng),知道客戶(hù)的興致及需求所在,并依據(jù)需求動(dòng)態(tài)地向客戶(hù)做頁(yè)面舉薦,調(diào)劑web頁(yè)面,提供獨(dú)有的1些商品信息以及廣告,以使客戶(hù)滿(mǎn)意,從而延長(zhǎng)客戶(hù)在自己的網(wǎng)站上的駐留的時(shí)間。
    數(shù)據(jù)發(fā)掘技術(shù)可提高站點(diǎn)的效力,web設(shè)計(jì)者再也不完整依托專(zhuān)家的定性指點(diǎn)來(lái)設(shè)計(jì)網(wǎng)站,而是依據(jù)走訪(fǎng)者的信息特征來(lái)修改以及設(shè)計(jì)網(wǎng)站結(jié)構(gòu)以及外觀。站點(diǎn)上頁(yè)面內(nèi)容的支配以及連接就如超級(jí)市場(chǎng)中物品的貨架左右1樣,把擁有必定支撐度以及信任度的相干聯(lián)的物品擺放在1起有助于銷(xiāo)售。網(wǎng)站盡量做到讓客戶(hù)等閑地走訪(fǎng)到想走訪(fǎng)的頁(yè)面,給客戶(hù)留下好的印象,增添下次走訪(fǎng)的機(jī)率。
    通過(guò)web數(shù)據(jù)發(fā)掘,企業(yè)可以分析顧客的將來(lái)行動(dòng),容易評(píng)測(cè)市場(chǎng)投資回報(bào)率,患上到可靠的市場(chǎng)反饋信息。不但大大降低公司的運(yùn)營(yíng)本錢(qián),而且便于經(jīng)營(yíng)決策的制訂。
    數(shù)據(jù)發(fā)掘在利用中面臨的問(wèn)題。
    一數(shù)據(jù)發(fā)掘分析變量的選擇。
    數(shù)據(jù)發(fā)掘的基本問(wèn)題就在于數(shù)據(jù)的數(shù)量以及維數(shù),數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)顯的無(wú)比繁雜,數(shù)據(jù)分析變量即是在數(shù)據(jù)發(fā)掘中技術(shù)利用中發(fā)生的,選擇適合的分析變量,將提高數(shù)據(jù)發(fā)掘的效力,尤其合用于電子商務(wù)中大量商品和用戶(hù)信息的處理。
    針對(duì)于這1問(wèn)題,咱們完整可以用分類(lèi)的法子,分析出不同信息的屬性和呈現(xiàn)頻率進(jìn)而抽象出變量,運(yùn)用到所選模型中,進(jìn)行分析。
    二數(shù)據(jù)抽取的法子的選擇。
    數(shù)據(jù)抽取的目的是對(duì)于數(shù)據(jù)進(jìn)行濃縮,給出它的緊湊描寫(xiě),如乞降值、平均值、方差值、等統(tǒng)計(jì)值、或者者用直方圖、餅狀圖等圖形方式表示,更主要的是他從數(shù)據(jù)泛化的角度來(lái)討論數(shù)據(jù)總結(jié)。數(shù)據(jù)泛化是1種把最原始、最基本的信息數(shù)據(jù)從低層次抽象到高層次上的進(jìn)程。可采取多維數(shù)據(jù)分析法子以及面向?qū)傩缘臍w納法子。
    三數(shù)據(jù)趨勢(shì)的。預(yù)測(cè)。
    數(shù)據(jù)是海量的,那末數(shù)據(jù)中就會(huì)隱含必定的變化趨勢(shì),在電子商務(wù)中對(duì)于數(shù)據(jù)趨勢(shì)的預(yù)測(cè)尤為首要,尤其是對(duì)于客戶(hù)信息和商品信息公道的預(yù)測(cè),有益于企業(yè)有效的決策,取得更多地利潤(rùn)。但如何對(duì)于這1趨勢(shì)做出公道的預(yù)測(cè),現(xiàn)在尚無(wú)統(tǒng)1標(biāo)準(zhǔn)可尋,而且在進(jìn)行數(shù)據(jù)發(fā)掘進(jìn)程中大量數(shù)據(jù)構(gòu)成文本后格式的非標(biāo)準(zhǔn)化,也給數(shù)據(jù)的有效發(fā)掘帶來(lái)了難題。
    針對(duì)于這1問(wèn)題的發(fā)生,咱們?cè)陔娮由虅?wù)中可以利用聚類(lèi)分析的法子,把擁有類(lèi)似閱讀模式的用戶(hù)集中起來(lái),對(duì)于其進(jìn)行詳細(xì)的分析,從而提供更合適、更令用戶(hù)滿(mǎn)意的服務(wù)。聚類(lèi)分析法子的優(yōu)勢(shì)在于便于用戶(hù)在查看日志時(shí)對(duì)于商品及客戶(hù)信息有全面及清晰的把握,便于開(kāi)發(fā)以及執(zhí)行未來(lái)的市場(chǎng)戰(zhàn)略,包含自動(dòng)給1個(gè)特定的顧客聚類(lèi)發(fā)送銷(xiāo)售郵件,為1個(gè)顧客聚類(lèi)動(dòng)態(tài)地扭轉(zhuǎn)1個(gè)特殊的站點(diǎn)等,這不管對(duì)于客戶(hù)以及銷(xiāo)售商來(lái)講都是成心義。
    四數(shù)據(jù)模型的可靠性。
    數(shù)據(jù)模型包含概念數(shù)據(jù)模型、邏輯數(shù)據(jù)模型、物理模型。數(shù)據(jù)發(fā)掘的模型目前也有多種,包含采集模型、處理模型及其他模型,但不管哪一種模型都不是很成熟存在缺點(diǎn),對(duì)于數(shù)據(jù)模型不同采取不同的方式利用。可能發(fā)生不同的結(jié)果,乃至差異很大,因而這就觸及到數(shù)據(jù)可靠性的問(wèn)題。數(shù)據(jù)的可靠性對(duì)于于電子商務(wù)來(lái)講尤為首要作用。
    針對(duì)于這1問(wèn)題,咱們要保障數(shù)據(jù)在發(fā)掘進(jìn)程中的可靠性,保證它的準(zhǔn)確性與實(shí)時(shí)性,進(jìn)而使其在最后的結(jié)果中的準(zhǔn)確度到達(dá)最高,同時(shí)在利用模型進(jìn)程中要盡可能全面的分析問(wèn)題,防止片面,而且分析結(jié)果要由多人進(jìn)行評(píng)價(jià),從而最大限度的保證數(shù)據(jù)的可靠性。
    五數(shù)據(jù)發(fā)掘觸及到數(shù)據(jù)的私有性以及安全性。
    大量的數(shù)據(jù)存在著私有性與安全性的問(wèn)題,尤其是電子商務(wù)中的各種信息,這就給數(shù)據(jù)發(fā)掘造成為了必定的阻礙,如何解決這1問(wèn)題成了技術(shù)在利用中的癥結(jié)。
    為此相干人員在進(jìn)行數(shù)據(jù)發(fā)掘進(jìn)程中必定要遵照職業(yè)道德,保障信息的秘要性。
    六數(shù)據(jù)發(fā)掘結(jié)果的不肯定性。
    數(shù)據(jù)發(fā)掘結(jié)果擁有不肯定性的特征,由于發(fā)掘的目的不同所以最后發(fā)掘的結(jié)果自然也會(huì)千差萬(wàn)別,以因而這就需要咱們與所要發(fā)掘的目的相結(jié)合,做出公道判斷,患上出企業(yè)所需要的信息,便于企業(yè)的決策選擇。進(jìn)而到達(dá)提高企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益,取得更多利潤(rùn)的目的。
    數(shù)據(jù)發(fā)掘可以發(fā)現(xiàn)1些潛伏的用戶(hù),對(duì)于于電子商務(wù)來(lái)講是1個(gè)不可或者缺的技術(shù)支撐,數(shù)據(jù)發(fā)掘的勝利請(qǐng)求使用者對(duì)于指望解決問(wèn)題的領(lǐng)域有深入的了解,數(shù)據(jù)發(fā)掘技術(shù)在必定程度上解決了電子商務(wù)信息不能有效應(yīng)用的問(wèn)題,但它在運(yùn)用進(jìn)程中呈現(xiàn)的問(wèn)題也亟待人們?nèi)ソ鉀Q。相信數(shù)據(jù)發(fā)掘技術(shù)的改良將推動(dòng)電子商務(wù)的深刻發(fā)展。
    數(shù)據(jù)挖掘論文篇十二
    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(guò)程。在現(xiàn)代商業(yè)中,數(shù)據(jù)挖掘已經(jīng)成為了決策制定中不可或缺的工具。對(duì)于學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘的人來(lái)說(shuō),寫(xiě)論文是一個(gè)很好的鍛煉機(jī)會(huì)。本文將介紹我在撰寫(xiě)數(shù)據(jù)挖掘論文過(guò)程中得到的心得和體會(huì)。
    一、數(shù)據(jù)收集和準(zhǔn)備
    在進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘和撰寫(xiě)論文之前,首先需要進(jìn)行數(shù)據(jù)收集和準(zhǔn)備。這個(gè)過(guò)程非常費(fèi)時(shí)間和精力。它需要你花費(fèi)大量的時(shí)間研究和了解你想要分析的數(shù)據(jù),并且要確保其質(zhì)量和可靠性。當(dāng)你收集到充足的數(shù)據(jù)后,你需要對(duì)其進(jìn)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(duì)于不同的數(shù)據(jù)類(lèi)型和研究目的,使用不同的算法是非常必要的。在進(jìn)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(gè)算法最適合你的數(shù)據(jù)和問(wèn)題。此外,認(rèn)真閱讀一些經(jīng)典的數(shù)據(jù)挖掘論文,了解如何使用不同類(lèi)型的算法來(lái)處理和分析數(shù)據(jù),對(duì)于指導(dǎo)你的研究和撰寫(xiě)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(guò)圖表、示意圖和圖像等方式將數(shù)據(jù)表達(dá)出來(lái)。它可以使得復(fù)雜的數(shù)據(jù)變得更加容易理解和使用。當(dāng)你分析完你的數(shù)據(jù)后,你需要進(jìn)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(jué)效果更加優(yōu)美。
    四、語(yǔ)言表達(dá)
    語(yǔ)言表達(dá)能力在論文寫(xiě)作中是至關(guān)重要的。你需要清晰而有條理地表達(dá)你的研究思路和分析結(jié)果,并將其用通俗易懂的語(yǔ)言表現(xiàn)出來(lái)。此外,精確的描述和清晰的句子結(jié)構(gòu)有助于閱讀者理解你的思考過(guò)程。
    五、多次修改和校對(duì)
    寫(xiě)作是一個(gè)不斷完善和改進(jìn)的過(guò)程。你需要對(duì)論文進(jìn)行多次修改和校對(duì),以確保你的研究思路和結(jié)果清晰明了,沒(méi)有錯(cuò)別字和語(yǔ)法錯(cuò)誤。此外,還需要注意引用來(lái)源的正確性和格式的一致性。
    數(shù)據(jù)挖掘論文撰寫(xiě)是一個(gè)需要良好耐心和細(xì)心的工作。在整個(gè)過(guò)程中,我們需要持續(xù)學(xué)習(xí)和完善自己,才能寫(xiě)出高質(zhì)量、有科學(xué)價(jià)值的論文。對(duì)于近期對(duì)數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域有深入接觸的讀者來(lái)說(shuō),我們要虛心學(xué)習(xí),勤奮鉆研,不斷提高自己的寫(xiě)作技巧。
    數(shù)據(jù)挖掘論文篇十三
    摘要:大數(shù)據(jù)和智游都是當(dāng)下的熱點(diǎn),沒(méi)有大數(shù)據(jù)的智游無(wú)從談“智慧”,數(shù)據(jù)挖掘是大數(shù)據(jù)應(yīng)用于智游的核心,文章探究了在智游應(yīng)用中,目前大數(shù)據(jù)挖掘存在的幾個(gè)問(wèn)題。
    隨著人民生活水平的進(jìn)一步提高,旅游消費(fèi)的需求進(jìn)一步上升,在云計(jì)算、互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)以及移動(dòng)智能終端等信息通訊技術(shù)的飛速發(fā)展下,智游應(yīng)運(yùn)而生。大數(shù)據(jù)作為當(dāng)下的熱點(diǎn)已經(jīng)成了智游發(fā)展的有力支撐,沒(méi)有大數(shù)據(jù)提供的有利信息,智游無(wú)法變得“智慧”。
    旅游業(yè)是信息密、綜合性強(qiáng)、信息依存度高的產(chǎn)業(yè)[1],這讓其與大數(shù)據(jù)自然產(chǎn)生了交匯。2010年,江蘇省鎮(zhèn)江市首先提出“智游”的概念,雖然至今國(guó)內(nèi)外對(duì)于智游還沒(méi)有一個(gè)統(tǒng)一的學(xué)術(shù)定義,但在與大數(shù)據(jù)相關(guān)的描述中,有學(xué)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(guò)充分收集和管理所有類(lèi)型和來(lái)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(jià)值信息,然后利用這些信息為相關(guān)部門(mén)或?qū)ο筇峁┓?wù)[2]。這一定義充分肯定了在發(fā)展智游中,大數(shù)據(jù)挖掘所起的至關(guān)重要的作用,指出了在智游的過(guò)程中,數(shù)據(jù)的收集、儲(chǔ)存、管理都是為數(shù)據(jù)挖掘服務(wù),智游最終所需要的是利用挖掘所得的有用信息。
    2011年,我國(guó)提出用十年時(shí)間基本實(shí)現(xiàn)智游的目標(biāo)[3],過(guò)去幾年,國(guó)家旅游局的相關(guān)動(dòng)作均為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)。但是,在借助大數(shù)據(jù)推動(dòng)智游的可持續(xù)性發(fā)展中,大數(shù)據(jù)所產(chǎn)生的價(jià)值卻亟待提高,原因之一就是在收集、儲(chǔ)存了大量數(shù)據(jù)后,對(duì)它們深入挖掘不夠,沒(méi)有發(fā)掘出數(shù)據(jù)更多的價(jià)值。
    智游的發(fā)展離不開(kāi)移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)、物聯(lián)網(wǎng)、云平臺(tái)。隨著大數(shù)據(jù)的不斷發(fā)展,國(guó)內(nèi)許多景區(qū)已經(jīng)實(shí)現(xiàn)wi-fi覆蓋,部分景區(qū)也已實(shí)現(xiàn)人與人、人與物、人與景點(diǎn)之間的實(shí)時(shí)互動(dòng),多省市已建有旅游產(chǎn)業(yè)監(jiān)測(cè)平臺(tái)或旅游大數(shù)據(jù)中心以及數(shù)據(jù)可視化平臺(tái),從中進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、行為分析、監(jiān)控預(yù)警、服務(wù)質(zhì)量監(jiān)督等。通過(guò)這些平臺(tái),已基本能掌握跟游客和景點(diǎn)相關(guān)的數(shù)據(jù),可以實(shí)現(xiàn)更好旅游監(jiān)控、產(chǎn)業(yè)宏觀監(jiān)控,對(duì)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(lái)看,我國(guó)的信息化建設(shè)還需加強(qiáng)。雖然通訊網(wǎng)絡(luò)已基本能保證,但是大部分景區(qū)還無(wú)法實(shí)現(xiàn)對(duì)景區(qū)全面、透徹、及時(shí)的感知,更為困難的是對(duì)平臺(tái)的建設(shè)。在數(shù)據(jù)共享平臺(tái)的建設(shè)上,除了必備的硬件設(shè)施,大數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)還涉及大量部門(mén),如政府管理部門(mén)、氣象部門(mén)、交通、電子商務(wù)、旅行社、旅游網(wǎng)站等。如此多的部門(mén)相關(guān)聯(lián),要想建立一個(gè)完整全面的大數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)平臺(tái),難度可想而知。
    大數(shù)據(jù)時(shí)代缺的不是數(shù)據(jù),而是方法。大數(shù)據(jù)在旅游行業(yè)的應(yīng)用前景非常廣闊,但是面對(duì)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(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘和利用,那么“大數(shù)據(jù)”猶如礦山之中的廢石。旅游行業(yè)所涉及的結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),通過(guò)云計(jì)算技術(shù),對(duì)數(shù)據(jù)的收集、存儲(chǔ)都較為容易,但對(duì)數(shù)據(jù)的挖掘分析則還在不斷探索中。大數(shù)據(jù)的挖掘常用的方法有關(guān)聯(lián)分析,相似度分析,距離分析,聚類(lèi)分析等等,這些方法從不同的角度對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘。其中,相關(guān)性分析方法通過(guò)關(guān)聯(lián)多個(gè)數(shù)據(jù)來(lái)源,挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值。但針對(duì)旅游數(shù)據(jù),采用這些方法挖掘數(shù)據(jù)的價(jià)值信息,難度也很大,因?yàn)槁糜螖?shù)據(jù)中冗余數(shù)據(jù)很多,數(shù)據(jù)存在形式很復(fù)雜。在旅游非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中,一張圖片、一個(gè)天氣變化、一次輿情評(píng)價(jià)等都將會(huì)對(duì)游客的旅行計(jì)劃帶來(lái)影響。對(duì)這些數(shù)據(jù)完全挖掘分析,對(duì)游客“行前、行中、行后”大數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性挖掘都是很大的挑戰(zhàn)。
    2017年,數(shù)據(jù)安全事件屢見(jiàn)不鮮,伴著大數(shù)據(jù)而來(lái)的數(shù)據(jù)安全問(wèn)題日益凸顯出來(lái)。在大數(shù)據(jù)時(shí)代,無(wú)處不在的數(shù)據(jù)收集技術(shù)使我們的個(gè)人信息在所關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)中心留下痕跡,如何保證這些信息被合法合理使用,讓數(shù)據(jù)“可用不可見(jiàn)”[4],這是亟待解決的問(wèn)題。同時(shí),在大數(shù)據(jù)資源的開(kāi)放性和共享性下,個(gè)人隱私和公民權(quán)益受到嚴(yán)重威脅。這一矛盾的存在使數(shù)據(jù)共享程度與數(shù)據(jù)挖掘程度成反比。此外,經(jīng)過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)的分析、挖掘,個(gè)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(huì)問(wèn)題。
    大數(shù)據(jù)背景下的旅游數(shù)據(jù)當(dāng)然也避免不了數(shù)據(jù)的安全問(wèn)題。如果游客“吃、住、行、游、娛、購(gòu)”的數(shù)據(jù)被放入數(shù)據(jù)庫(kù),被完全共享、挖掘、分析,那游客的人身財(cái)產(chǎn)安全將會(huì)受到嚴(yán)重影響,最終降低旅游體驗(yàn)。所以,數(shù)據(jù)的安全管理是進(jìn)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(kāi)人才的創(chuàng)新活動(dòng)及技術(shù)支持,然而與專(zhuān)業(yè)相銜接的大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)未能及時(shí)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(jì)未來(lái)3~5年大數(shù)據(jù)行業(yè)將面臨全球性的人才荒,國(guó)內(nèi)智游的構(gòu)建還缺乏大量人才。
    在信息化建設(shè)上,加大政府投入,加強(qiáng)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),整合結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),抓取非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),打通各數(shù)據(jù)壁壘,建設(shè)旅游大數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)平臺(tái);在挖掘方法上,對(duì)旅游大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性數(shù)據(jù)的挖掘應(yīng)該被放在重要位置;在數(shù)據(jù)安全上,從加強(qiáng)大數(shù)據(jù)安全立法、監(jiān)管執(zhí)法及強(qiáng)化技術(shù)手段建設(shè)等幾個(gè)方面著手,提升大數(shù)據(jù)環(huán)境下數(shù)據(jù)安全保護(hù)水平。加強(qiáng)人才的培養(yǎng)與引進(jìn),加強(qiáng)產(chǎn)學(xué)研合作,培養(yǎng)智游大數(shù)據(jù)人才。
    參考文獻(xiàn)。
    數(shù)據(jù)挖掘論文篇十四
    :中醫(yī)臨床理論多是由著名醫(yī)家的經(jīng)驗(yàn)升華形成的,反映了臨床上不同學(xué)術(shù)派系以及不同學(xué)科的優(yōu)勢(shì)特征,但這其中不免摻雜了個(gè)人主觀經(jīng)驗(yàn),因此本文就中醫(yī)臨床理論研究中醫(yī)病案為基礎(chǔ),對(duì)應(yīng)用病案數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果來(lái)總結(jié)和重建中醫(yī)臨床理論的方式進(jìn)行了探討,認(rèn)為該方法可為完善中醫(yī)臨床理論提供客觀的數(shù)據(jù)支持,使中醫(yī)臨床理論的來(lái)源更具有科學(xué)性。
    科研一體化中醫(yī)臨床理論決定著中醫(yī)臨床學(xué)科的發(fā)展水平,是中醫(yī)臨床發(fā)展的動(dòng)力。從古至今,中醫(yī)名醫(yī)名家輩出,他們的臨床經(jīng)驗(yàn)和學(xué)術(shù)思想不斷提煉升華,逐步形成了傳統(tǒng)的中醫(yī)臨床理論。新中國(guó)成立以來(lái),中醫(yī)不斷汲取最新的科技成果,進(jìn)行了大量臨床實(shí)踐,而中醫(yī)臨床理論發(fā)展緩慢,己經(jīng)成為制約當(dāng)代中醫(yī)學(xué)術(shù)發(fā)展的瓶頸,對(duì)如何開(kāi)拓中醫(yī)臨床理論的研究,可謂見(jiàn)仁見(jiàn)智,但各種新的臨床理論常常裹挾著“各家學(xué)說(shuō)”。在當(dāng)今大數(shù)據(jù)和信息技術(shù)發(fā)達(dá)的背景下,運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)中醫(yī)病案進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析,客觀揭示當(dāng)前中醫(yī)臨床理論的本來(lái)面目,盡可能減少個(gè)人見(jiàn)解的偏倚,對(duì)于推動(dòng)中醫(yī)臨床理論發(fā)展具有重要的現(xiàn)實(shí)意義,本文就基于病案數(shù)據(jù)挖掘的中醫(yī)臨床理論重建進(jìn)行探討如下。
    1.1中醫(yī)古典文獻(xiàn)是傳統(tǒng)中醫(yī)臨床理論的基礎(chǔ)。
    眾所周知,中醫(yī)之所以能夠屹立千年不倒,很大一部分原因是因?yàn)槠溆歇?dú)特的理論體系,而在這其中,中醫(yī)古典文獻(xiàn)做出的貢獻(xiàn)應(yīng)該是第一位的。因?yàn)檫@些古典文獻(xiàn)的記載和流傳,為后世的醫(yī)家提供了參考和借鑒,使得我們從前人的思維上不斷創(chuàng)新,與臨床進(jìn)行有機(jī)結(jié)合,不斷研究出新的適合于當(dāng)前時(shí)代的臨床理論。例如,中醫(yī)學(xué)無(wú)論在理論研究還是在臨床治療方面的豐富,許多根本性的理論都是源自于《內(nèi)經(jīng)》。該書(shū)創(chuàng)立了藏象、經(jīng)絡(luò)、診法等各方面的理論[1],勾畫(huà)了中醫(yī)理論的雛形,構(gòu)建了中醫(yī)理論體系的基本框架。到后期東漢時(shí)期張仲景的《傷寒論》則是創(chuàng)造了以六經(jīng)辨證和臟腑辨證為主的局面,其所倡導(dǎo)的“觀其脈證,知犯何逆,隨證治之”使得辨證論治登上新的高度。到了金元時(shí)期,就是百家爭(zhēng)鳴的時(shí)代,這期間以金元四大家為主的學(xué)派開(kāi)始萌生,留下了許多可供后世醫(yī)家參考的古典文獻(xiàn)并創(chuàng)建了不同的臨床理論,而明清時(shí)期以葉天士和吳鞠通為首確立的衛(wèi)氣營(yíng)血和三焦辨證,使溫病學(xué)的辨證理論逐步趨于完善,至今仍是指導(dǎo)臨床治療溫?zé)岵〉睦碚撘罁?jù)??傊?,傳統(tǒng)中醫(yī)臨床理論的構(gòu)建和完善,離不開(kāi)前人的摸索與貢獻(xiàn),也得益于著名醫(yī)學(xué)家創(chuàng)建的傳統(tǒng)中醫(yī)理論,使得我們現(xiàn)在的中醫(yī)體系不斷的飽滿(mǎn)和充實(shí)。
    1.2當(dāng)代著名中醫(yī)的臨床經(jīng)驗(yàn)不斷提升為中醫(yī)臨床理論。
    傳統(tǒng)中醫(yī)的臨床理論,在很大程度上展示著著名醫(yī)家的臨床經(jīng)驗(yàn)。在中醫(yī)理論與實(shí)踐發(fā)展的相互促進(jìn)過(guò)程中,當(dāng)代醫(yī)家通過(guò)讀書(shū)、臨證、心悟?qū)?shí)踐經(jīng)驗(yàn)不斷總結(jié)并升華為理論,又在實(shí)踐中不斷完善既有的理論,成為中醫(yī)理論發(fā)展的重要途徑和模式,而當(dāng)代中醫(yī)理論的發(fā)展則需要將傳統(tǒng)理論與現(xiàn)代實(shí)踐相互融合起來(lái)。例如上世紀(jì)60年代時(shí),面對(duì)中醫(yī)基礎(chǔ)理論中新的思想相對(duì)匱乏的這一局面,鄧鐵濤結(jié)合其治療的臨床經(jīng)驗(yàn),首次提出了“五臟相關(guān)學(xué)說(shuō)”。盡管當(dāng)時(shí)的理論準(zhǔn)備并不完善,但是這一理論的提出,在很大程度上完善并且取代了“五行學(xué)說(shuō)”中某些模糊性和不確定性,并且隨著時(shí)代的發(fā)展,逐漸驗(yàn)證了鄧?yán)系倪@一經(jīng)驗(yàn)的正確性,也成為指導(dǎo)中醫(yī)臨床理論的一大重要體系[2]。又如,腦出血這一現(xiàn)代疾病在古代名為中風(fēng),多數(shù)是“從風(fēng)而治”,認(rèn)為肝臟與中風(fēng)的關(guān)系最為密切。隨著時(shí)代的推進(jìn),自20世紀(jì)80年代以來(lái),許多學(xué)者根據(jù)微觀辨證和中醫(yī)理論“離經(jīng)之血便是瘀”,提出急性出血中風(fēng)屬中醫(yī)血證,瘀血阻滯是急性期腦出血的最基本病機(jī),是治療的關(guān)鍵所在[3]。故現(xiàn)代中醫(yī)臨床治療上多以活血化瘀法治療腦出血、腦梗塞這一系列疾病。若是仔細(xì)研讀傳統(tǒng)中醫(yī)臨床理論后,我們不難得出其構(gòu)成和完善離不開(kāi)當(dāng)代著名醫(yī)家的臨床經(jīng)驗(yàn),它是在歷經(jīng)歲月的洗禮下不斷塑造成型的。
    1.3傳統(tǒng)中醫(yī)臨床理論不斷將現(xiàn)代醫(yī)學(xué)相關(guān)內(nèi)容中醫(yī)化。
    傳統(tǒng)中醫(yī)臨床理論不斷吸收現(xiàn)代醫(yī)學(xué)的理論,將其相關(guān)內(nèi)容不斷中醫(yī)化,將病人的各種證型通過(guò)五臟辨證、陰陽(yáng)五行辨證以及八綱辨證劃分得越來(lái)越細(xì)化,以提供病人在中醫(yī)臨床上治療的理論依據(jù)。中醫(yī)吸取了現(xiàn)代醫(yī)學(xué)理論后正在不斷壯大其內(nèi)容,現(xiàn)代醫(yī)學(xué)相關(guān)內(nèi)容中醫(yī)化在許多難治疾病的辨證治療中都起到了良好的指導(dǎo)作用[4]。如艾滋病是古代傳統(tǒng)中醫(yī)辨證論治的空白,通過(guò)對(duì)艾滋病中醫(yī)病因病機(jī)、證候規(guī)律、治法方藥的系統(tǒng)研究,提出了“艾毒傷元”“脾為樞機(jī)”“氣虛為本”的病因病機(jī)學(xué)說(shuō),確立了艾滋病“培元解毒”“益氣健脾”的治療原則,為中醫(yī)藥防治艾滋病奠定了理論基礎(chǔ),為進(jìn)一步提高艾滋病的中醫(yī)藥臨床診療效果提供理論依據(jù)[5]。
    2.1中醫(yī)主流理論不突出且與時(shí)俱進(jìn)力度不夠。
    不可否認(rèn)的是,當(dāng)代的中醫(yī)臨床理論發(fā)展也是存在諸多不足的,中醫(yī)理論的完善和發(fā)展是中華五千年來(lái)集體智慧的結(jié)晶,個(gè)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(shí),朱南孫教授認(rèn)為多是由于濕蘊(yùn)沖任所致,其用自擬的清熱利濕方來(lái)進(jìn)行治療;而李廣文教授則認(rèn)為這一疾病多是由于瘀血阻絡(luò)為主,治療上以活血祛瘀為法,擬通任種子湯進(jìn)行治療[6]。又如對(duì)于“和解法”這一治療方法的理解,當(dāng)代名醫(yī)蒲輔周老先生認(rèn)為“寒熱并用,補(bǔ)瀉合劑,表里雙解,苦辛分消,調(diào)和氣血,皆謂和解”。而方和謙教授則認(rèn)為“在治法上扶正祛邪,表里兼顧,此法就為和解法”。不同的醫(yī)家在面對(duì)不同的疾病,甚至是不同的理法方藥時(shí),所持的看法常常是“各家學(xué)說(shuō)”,這就導(dǎo)致了當(dāng)前中醫(yī)臨床理論發(fā)展比較混亂,不能全面地體現(xiàn)中國(guó)五千年來(lái)發(fā)展過(guò)程中的中醫(yī)主流理論。目前中醫(yī)基礎(chǔ)理論還存在一個(gè)缺陷就是它的與時(shí)俱進(jìn)力度還不夠,很多古代經(jīng)典方藥的主治病癥,在當(dāng)今時(shí)代已經(jīng)不再多見(jiàn)了。比如蛔蟲(chóng)導(dǎo)致的蛔厥這一致病因素在現(xiàn)代已經(jīng)不再常見(jiàn),對(duì)應(yīng)的烏梅丸的主要適應(yīng)病癥也不再是蛔厥;在針對(duì)沒(méi)有明顯臨床表現(xiàn)的疾病如乙肝時(shí),按傳統(tǒng)中醫(yī)往往體現(xiàn)出“無(wú)證可治”的狀態(tài);傳統(tǒng)的診斷與現(xiàn)代檢查相結(jié)合的力度也不夠,中醫(yī)臨床基礎(chǔ)理論在某些程度上忽略了其與生化、b超、x光、ct等現(xiàn)代檢查結(jié)果的結(jié)合,并沒(méi)有用中醫(yī)理論對(duì)其做一合理的陳述;且現(xiàn)在臨床上很多中藥的藥理作用、性味歸經(jīng)的研究作用還不夠深入、細(xì)致,其作用不能在微觀上得以解釋。這些都導(dǎo)致了臨床上很多情況沒(méi)有從中醫(yī)理論來(lái)認(rèn)識(shí)中醫(yī),不是“以中解中”,而是“以西解中”,形成了臨床拋棄中醫(yī)理論的狀態(tài)[7]。由于中醫(yī)學(xué)是一門(mén)實(shí)踐性很強(qiáng)的學(xué)科,它是在哲學(xué)辨證的思想指導(dǎo)下,與臨床經(jīng)驗(yàn)不斷結(jié)合,這與西醫(yī)知識(shí)體系相比較,難免存在一定的滯后性,這都會(huì)使得中醫(yī)臨床理論發(fā)展相對(duì)的落后。
    2.2部分中醫(yī)理論帶有權(quán)威專(zhuān)家的“個(gè)人學(xué)說(shuō)”偏見(jiàn)。
    傳統(tǒng)中醫(yī)強(qiáng)調(diào)個(gè)人經(jīng)驗(yàn)和學(xué)說(shuō),以中醫(yī)內(nèi)科學(xué)為例,第八版中的腦系疾病在第九版中已經(jīng)刪除,其涉及到的各種腦系疾病大多數(shù)歸屬于心系疾病與肝系疾病。根據(jù)其版本的不同,我們可以明顯看出其凸顯的中心內(nèi)容及其思想不同,其多是體現(xiàn)編著者的理論思想,在一定程度上并沒(méi)有客觀地揭示疾病的本質(zhì),治療理論也不夠完善,一部分內(nèi)容與最新研究得出的論文理論不符,這使得當(dāng)代中醫(yī)臨床理論在某些程度上,帶有權(quán)威專(zhuān)家的“個(gè)人學(xué)說(shuō)”色彩。由于現(xiàn)代西方先進(jìn)的科技文化流入,使得中醫(yī)在一定程度上備受質(zhì)疑,而正是因?yàn)槿藗儗?duì)于中醫(yī)理論的一些偏見(jiàn),才使得中醫(yī)長(zhǎng)期讓人詬病。
    3.1臨床理論應(yīng)具有真實(shí)性與系統(tǒng)性。
    中醫(yī)臨床理論的發(fā)展方形應(yīng)當(dāng)是建立在客觀并且真實(shí)的臨床實(shí)踐基礎(chǔ)上,從一次次臨床實(shí)踐中得出。由于歷史時(shí)代的原因以及假設(shè)推理、模式建設(shè)的廣泛使用,當(dāng)代中醫(yī)臨床理論中理論與假說(shuō)并存的現(xiàn)象較為普遍,如中醫(yī)的五運(yùn)六氣學(xué)說(shuō)對(duì)現(xiàn)代疫病預(yù)測(cè)和人體各經(jīng)絡(luò)臟腑在時(shí)間上對(duì)于人體治病效果的不同等,就需要我們?cè)谠鷮?shí)的文獻(xiàn)與臨床實(shí)踐基礎(chǔ)上,對(duì)醫(yī)案進(jìn)行認(rèn)真總結(jié),利用科學(xué)的方法深入挖掘,開(kāi)展中醫(yī)理論的去偽存真研究,以促進(jìn)中醫(yī)理論的科學(xué)與健康發(fā)展。另外,傳統(tǒng)的中醫(yī)臨床治療上所用的理法方藥,多是根據(jù)個(gè)人經(jīng)驗(yàn)所進(jìn)行的。隨著科技的不斷發(fā)展與時(shí)代的不斷進(jìn)步,當(dāng)代的中醫(yī)臨床理論應(yīng)該在成功的中醫(yī)醫(yī)案上進(jìn)行系統(tǒng)的總結(jié),不斷挖掘和研究其微觀的結(jié)構(gòu),并隨著年月的更迭不斷更新,不斷完善,使其具有科學(xué)性和理論依據(jù)。同時(shí),對(duì)近年來(lái)興起的傳染性非典型肺炎、艾滋病、禽流感等古人所沒(méi)有經(jīng)歷過(guò)的疾病的診治,中醫(yī)就其病因病機(jī)的認(rèn)識(shí)以及探究相應(yīng)的診療方法,無(wú)疑也是一種理論上的創(chuàng)新[8]。通過(guò)對(duì)其進(jìn)行深一層次的研究和發(fā)現(xiàn),歸納出合適的治則治法,找到針對(duì)這一疾病的理法方藥,使其更具有系統(tǒng)性,使得臨床上中醫(yī)治病可以循序漸進(jìn),注重整體,也是當(dāng)代臨床理論的一大發(fā)展方向。
    3.2臨床理論具有信息化的特點(diǎn)并可持續(xù)拓展。
    隨著時(shí)代的進(jìn)步,當(dāng)代的中醫(yī)臨床理論可以通過(guò)網(wǎng)絡(luò)等方式進(jìn)行共享,在大數(shù)據(jù)的這一時(shí)代背景下,隨著病案的不斷報(bào)道與積累,可以將各類(lèi)成功的中醫(yī)醫(yī)案進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和挖掘,其結(jié)果也會(huì)不斷進(jìn)行更新和發(fā)展。不同的醫(yī)家對(duì)于某一疾病的認(rèn)識(shí)角度可能不同,其表現(xiàn)在病位、病性、病勢(shì)和證候的判斷標(biāo)準(zhǔn)也不一樣,因此方藥規(guī)律也不一樣。而通過(guò)統(tǒng)計(jì)某一中醫(yī)或西醫(yī)疾病的較大樣本病例,并對(duì)其進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘,可以得出整個(gè)中醫(yī)群體對(duì)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(jì)的結(jié)果探索出新的方藥,分析他們的共同點(diǎn)和所在差異。將中醫(yī)臨床理論具有信息化的這一特點(diǎn)不斷地拓展下去,通過(guò)計(jì)算機(jī)等客觀科學(xué)的手段進(jìn)行分析,與主觀的名老中醫(yī)傳承模式相比,更具客觀性,更容易被臨床醫(yī)生接受,對(duì)各種疾病的中醫(yī)臨床用藥也更具有指導(dǎo)價(jià)值。
    4.1病案研究是中醫(yī)理論發(fā)展的重要基礎(chǔ)。
    在當(dāng)今大數(shù)據(jù)的時(shí)代背景下,中醫(yī)固有的傳統(tǒng)整體論科學(xué)特征有了越來(lái)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(diǎn)帶來(lái)了機(jī)遇,也給未來(lái)中醫(yī)理論的發(fā)展提出了挑戰(zhàn)。同時(shí),學(xué)習(xí)醫(yī)案研究也是中醫(yī)學(xué)相關(guān)大學(xué)生們應(yīng)該學(xué)習(xí)的一項(xiàng)內(nèi)容。閱讀醫(yī)案是必要的訓(xùn)練,也是中醫(yī)入門(mén)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(shí),同時(shí)醫(yī)案中所呈現(xiàn)的名醫(yī)風(fēng)范,醫(yī)德對(duì)學(xué)生起到潛移默化的影響,并培養(yǎng)對(duì)專(zhuān)業(yè)的熱愛(ài)[9]。病案客觀、真實(shí)地直接記錄疾病診斷和治療過(guò)程,醫(yī)案研究作為中醫(yī)理論發(fā)展過(guò)程中至關(guān)重要的一環(huán),是中醫(yī)理論發(fā)展的重要基礎(chǔ),以研究病案為基礎(chǔ),對(duì)于中醫(yī)理論的形成和臨床上中醫(yī)積累經(jīng)驗(yàn),都起到了一定的輔助提升作用。
    4.2數(shù)據(jù)挖掘方法是中醫(yī)理論發(fā)展的現(xiàn)代技術(shù)手段。
    利用多種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)中醫(yī)病案中的有關(guān)信息行進(jìn)行歸納、整理,是近年來(lái)傳承中醫(yī)臨床經(jīng)驗(yàn)的重要方法之一[10]。通過(guò)對(duì)同一種疾病的病案進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘以分析醫(yī)者的思路和探索其用藥的。方法,對(duì)中醫(yī)臨床病案進(jìn)行規(guī)范化的整理,能夠深入總結(jié)其臨床經(jīng)驗(yàn),挖掘隱藏在大量病案背后的診治規(guī)律,甚至探索出新的方藥配伍,為中醫(yī)理論的發(fā)展提供一定的科學(xué)依據(jù)的同時(shí),使得中醫(yī)理論的發(fā)展越來(lái)越現(xiàn)代化,不僅僅只是停留在以前的靠讀書(shū)和個(gè)人經(jīng)驗(yàn)的結(jié)合,也為廣大的中醫(yī)在日后的臨床治療上提供了新的思路和方向。
    4.3臨床實(shí)踐推動(dòng)理論發(fā)展,賦予轉(zhuǎn)化醫(yī)學(xué)新的內(nèi)涵。
    目前,我們通過(guò)并按數(shù)據(jù)挖掘來(lái)總結(jié)一些中醫(yī)對(duì)于治療同一種疾病所采取的診斷和用藥,可以獲得新的思路,并且為完善我們現(xiàn)有的中醫(yī)理論基礎(chǔ)可以提供可靠的理論支持。采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)中醫(yī)學(xué)術(shù)思想和臨證經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行研究,可以全面解析其中的規(guī)律,分析中醫(yī)個(gè)體化診療信息特征,提煉出臨證經(jīng)驗(yàn)中蘊(yùn)藏的新理論、新力法,可以實(shí)現(xiàn)經(jīng)驗(yàn)的有效總結(jié)與傳承[11]。與此同時(shí),要求我們用發(fā)展的眼光將現(xiàn)代的科技手段整合加入到傳統(tǒng)的中醫(yī)學(xué)理論中去,推陳出新,通過(guò)臨床實(shí)踐與基礎(chǔ)理論的不斷結(jié)合,不斷完善,推動(dòng)祖國(guó)醫(yī)學(xué)現(xiàn)代化,譜寫(xiě)有關(guān)于中醫(yī)學(xué)在轉(zhuǎn)化醫(yī)學(xué)上新的篇章。
    [2]邱仕君,吳玉生。在基礎(chǔ)理論與臨床醫(yī)學(xué)之間———對(duì)鄧鐵濤教授五臟相關(guān)學(xué)說(shuō)的理論思考[j].湖北民族學(xué)院學(xué)報(bào)(醫(yī)學(xué)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(jìn)展[j].中國(guó)中醫(yī)急診,2000,9(5):227.
    [4]靳士英。鄧鐵濤教授學(xué)術(shù)成就管[j].現(xiàn)代醫(yī)院,2004(9):1-6.
    [7]孟靜巖,應(yīng)森林。試論中醫(yī)基礎(chǔ)理論指導(dǎo)臨床研究的思考與途徑[j].上海中醫(yī)藥大學(xué)學(xué)報(bào),2009(3):3-5.
    數(shù)據(jù)挖掘論文篇十五
    :隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)也應(yīng)運(yùn)而生。為了高效有序的醫(yī)療信息管理,需要加強(qiáng)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在醫(yī)療信息管理中的實(shí)際應(yīng)用,從而提升醫(yī)院的管理水平,為醫(yī)院的管理工作及資源的合理配置提供多樣化發(fā)展的可能性。筆者將針對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在醫(yī)療信息管理中的應(yīng)用這一課題進(jìn)行相應(yīng)的探究,從而提出合理的改進(jìn)建議。
    :挖掘技術(shù);醫(yī)療信息管理;應(yīng)用方式。
    數(shù)據(jù)挖掘作為一種數(shù)據(jù)信息再利用的有效技術(shù),能夠有效地為醫(yī)院的管理決策提供重要信息。它以數(shù)據(jù)庫(kù)、人工智能以及數(shù)理統(tǒng)計(jì)為主要技術(shù)支柱進(jìn)行技術(shù)管理與決策。而在醫(yī)療信息管理過(guò)程之中應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠較好地針對(duì)醫(yī)療衛(wèi)生信息進(jìn)行整理與歸類(lèi)來(lái)建立管理模型,形成有效的總結(jié)數(shù)據(jù)的同時(shí)能夠?yàn)獒t(yī)療工作的高效進(jìn)行提供有價(jià)值的信息。所以筆者將以數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在醫(yī)療信息管理中的應(yīng)用為著手點(diǎn),從而針對(duì)其應(yīng)用現(xiàn)狀進(jìn)行探究,以此提出加強(qiáng)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在醫(yī)療信息管理中應(yīng)用的具體措施,希望能夠在理論層面上推動(dòng)醫(yī)療信息管理工作的飛躍。
    數(shù)據(jù)挖掘是結(jié)合信息收集技術(shù)、人工智能處理技術(shù)以及分析檢測(cè)技術(shù)等所形成的功能強(qiáng)大的技術(shù)。它能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)于數(shù)據(jù)的收集、問(wèn)題的定義與處理,并且能夠較好地對(duì)于結(jié)果進(jìn)行解釋與評(píng)估。在醫(yī)療信息管理工作進(jìn)行的過(guò)程之中,應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以較好地加強(qiáng)醫(yī)療信息數(shù)據(jù)模型的建立,同時(shí)以多種形式出現(xiàn),例如文字信息、基本信號(hào)信息、圖像收集等,也能夠用來(lái)進(jìn)行醫(yī)療信息的科普與宣傳。并且,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在醫(yī)療信息中所體現(xiàn)出的應(yīng)用方式有所不同,在數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用過(guò)程之中,既可以針對(duì)同一類(lèi)的實(shí)物反應(yīng)出共同性質(zhì)的基本特征,同時(shí)也能夠根據(jù)具有一定關(guān)聯(lián)性的事物信息來(lái)探究差異。這些功能不僅僅能夠在醫(yī)療信息的管理層面上給予醫(yī)療人員較大的信息管理指導(dǎo),同時(shí)在實(shí)際的醫(yī)療診斷過(guò)程之中,也可以向醫(yī)生提供患者的患病信息,并且輔助治療的進(jìn)行[1]。所以,在醫(yī)療信息管理中應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)不僅僅能夠推動(dòng)醫(yī)療信息管理水平的提升,也是醫(yī)院實(shí)現(xiàn)現(xiàn)代化、信息化建設(shè)的重要體現(xiàn),需要從根本上明確醫(yī)療信息管理應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的必要性與基本內(nèi)涵,從而針對(duì)醫(yī)院的管理現(xiàn)狀實(shí)現(xiàn)其管理方式與技術(shù)應(yīng)用的轉(zhuǎn)變與優(yōu)化。
    2.1實(shí)現(xiàn)建模環(huán)節(jié)以及數(shù)據(jù)收集環(huán)節(jié)的優(yōu)化。
    在應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的過(guò)程之中,必須基于數(shù)據(jù)庫(kù)信息的基礎(chǔ)之上,其數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)才能夠進(jìn)行相應(yīng)的規(guī)律探究與信息分析,所以需要在源頭處加強(qiáng)數(shù)據(jù)收集環(huán)節(jié)以及建模環(huán)節(jié)的優(yōu)化。以醫(yī)院中醫(yī)部門(mén)為例,在對(duì)于中醫(yī)處方經(jīng)驗(yàn)的挖掘方法使用過(guò)程之中,需要針對(duì)不同的藥物進(jìn)行關(guān)聯(lián)性建模,比如數(shù)據(jù)庫(kù)中有基礎(chǔ)性藥物,針對(duì)藥物進(jìn)行頻數(shù)和次數(shù)的統(tǒng)計(jì),然后以此類(lèi)推,將所有藥物都按照出現(xiàn)的頻數(shù)進(jìn)行降數(shù)排列,從而探究參考價(jià)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(guò)程的根本,所以需要做好對(duì)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?yàn)閿?shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用奠定相應(yīng)的基礎(chǔ)[2]。
    想要在醫(yī)療信息管理過(guò)程之中,加強(qiáng)對(duì)于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的有效應(yīng)用,就需要從數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用類(lèi)別處進(jìn)行著手,從而提升技術(shù)應(yīng)用的針對(duì)性與有效性。常見(jiàn)的技術(shù)應(yīng)用類(lèi)別有:醫(yī)院資源配置方面、病患區(qū)域管理方面、醫(yī)療衛(wèi)生質(zhì)量管理方面、醫(yī)療急診管理方面、醫(yī)院經(jīng)濟(jì)管理方面以及醫(yī)療衛(wèi)生常見(jiàn)病宣傳方面等,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)都可以在這些類(lèi)別之中實(shí)現(xiàn)應(yīng)用,但是在應(yīng)用的過(guò)程之中也有所不同。以病房區(qū)域管理為例,在應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)之前,首先需要明確不同的科室狀況以及病房區(qū)域分配狀況等,加強(qiáng)病患區(qū)域的指標(biāo)分析,因?yàn)椴》抗芾聿粌H僅影響到科室的工作效率與工作效果,同時(shí)也是醫(yī)療物資分配與人員編制的主要參考標(biāo)準(zhǔn)。其次利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠較好地實(shí)現(xiàn)不同科室工作效率、質(zhì)量管理質(zhì)量以及經(jīng)濟(jì)收益等多種指標(biāo)的評(píng)估,建立其科室的運(yùn)營(yíng)模型,從而實(shí)現(xiàn)科室的又好又快發(fā)展。比如使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)建立其病區(qū)管理的標(biāo)準(zhǔn)模型以及統(tǒng)計(jì)指標(biāo),從而計(jì)算出科室動(dòng)態(tài)的工作模型以及病床動(dòng)態(tài)的周轉(zhuǎn)次數(shù)等[3]。另外在醫(yī)療質(zhì)量管理過(guò)程之中,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)提供的不僅僅是資料數(shù)據(jù)的參考以及疾病的診斷,也能夠針對(duì)臨床的治療效果進(jìn)行分析與評(píng)價(jià),并且能夠預(yù)測(cè)治療狀況:可以利用醫(yī)院的醫(yī)療數(shù)據(jù)庫(kù),對(duì)于病人的基本患病信息進(jìn)行分類(lèi),從而比對(duì)死亡率、治愈率等多個(gè)數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)治療方案的制訂。而在醫(yī)療質(zhì)量管理過(guò)程之中也有很多的影響因素,例如基礎(chǔ)醫(yī)療設(shè)備、病床周轉(zhuǎn)次數(shù)、病種治愈記錄等,所以也可以利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來(lái)進(jìn)一步加強(qiáng)其多種數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性,從而為提升醫(yī)院的社會(huì)效益與經(jīng)濟(jì)效益提出合理的參考性建議。
    醫(yī)院加強(qiáng)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用方向的探索上,可以從客戶(hù)拓展這個(gè)角度出發(fā)實(shí)現(xiàn)對(duì)于醫(yī)療信息管理。例如通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)多方進(jìn)行患者信息比對(duì),同時(shí)制訂完善的醫(yī)療服務(wù)影響策略方式,加強(qiáng)對(duì)于客戶(hù)行為的分析;在數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)之上,增強(qiáng)其技術(shù)應(yīng)用的實(shí)用性,在分析的基礎(chǔ)之上比對(duì)自身的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì),實(shí)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(shí)現(xiàn)經(jīng)營(yíng)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(wú)論是信息管理還是醫(yī)療技術(shù)方面,醫(yī)院都已經(jīng)成為了一個(gè)信息化的綜合行業(yè)體系,所以在加強(qiáng)數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用的過(guò)程之中,還需要加強(qiáng)數(shù)據(jù)信息的管理,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果的維護(hù),從而提升醫(yī)院的決策能力,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的高效應(yīng)用。
    醫(yī)院在目前的醫(yī)療信息管理過(guò)程之中,還有很大的發(fā)展空間,需要綜合利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),實(shí)現(xiàn)其信息管理水平的提升。通過(guò)明確數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用方向、應(yīng)用類(lèi)別以及建模數(shù)據(jù)環(huán)節(jié)的優(yōu)化等,促進(jìn)醫(yī)院管理水平的提升,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用效果的提升。
    [2]廖亮。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在醫(yī)療信息管理中的應(yīng)用[j].中國(guó)科技信息,20xx(11):54,56.
    數(shù)據(jù)挖掘論文篇十六
    計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展,信息技術(shù)不斷加強(qiáng),在社會(huì)新的發(fā)展趨勢(shì)下,以往的傳統(tǒng)管理模式落后于現(xiàn)代化發(fā)展的管理水平。為了創(chuàng)新檔案管理的模式,提高檔案管理的質(zhì)量,在現(xiàn)代檔案信息管理系統(tǒng)中引入數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。
    數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是一種基于統(tǒng)計(jì)學(xué)、人工智能等等技術(shù)基礎(chǔ)上,能夠自動(dòng)分析原有數(shù)據(jù),從而做出歸納整理,并對(duì)其潛在的模式進(jìn)行挖掘的決策支持過(guò)程,簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是從一系列復(fù)雜的數(shù)據(jù)中提取人們需要的潛在性信息。
    二十世紀(jì)末,計(jì)算機(jī)挖掘技術(shù)產(chǎn)生。其一般用到的方法有:
    (1)孤立點(diǎn)分析。孤立點(diǎn)分析法主要用于對(duì)于特殊信息的挖掘。
    (2)聚類(lèi)分析。聚類(lèi)分析方法是在指定的對(duì)象中,對(duì)其價(jià)值聯(lián)系進(jìn)行搜索。
    (3)分類(lèi)分析。分類(lèi)分析就是找出具有一定特點(diǎn)的數(shù)據(jù),對(duì)需要解讀的數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別。
    (4)關(guān)聯(lián)性分析。關(guān)聯(lián)性分析方法是對(duì)指定數(shù)據(jù)中出現(xiàn)頻繁的數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘。
    (5)序列分析。與關(guān)聯(lián)性分析法一樣,由數(shù)據(jù)之間內(nèi)在的聯(lián)系得出潛在的關(guān)聯(lián)。
    1.3計(jì)算機(jī)挖掘技術(shù)的形式分析。
    計(jì)算機(jī)挖掘技術(shù)在使用過(guò)程中,收集到的數(shù)據(jù)不同,數(shù)據(jù)收集的方法也就不同。在對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行形式分析的時(shí)候,主要用到:分類(lèi)形式、粗糙集形式、相關(guān)規(guī)則形式。
    系統(tǒng)中的應(yīng)用計(jì)算機(jī)挖掘技術(shù),能夠?qū)㈦[藏的信息挖掘出來(lái)并進(jìn)行總結(jié)和利用,運(yùn)用到檔案管理中來(lái),在充分發(fā)揮挖掘技術(shù)作用的同時(shí),極大的提高了檔案數(shù)據(jù)的利用價(jià)值。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在檔案管理系統(tǒng)中,一般用到的方法為:
    2.1收集法。
    該方法在對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上,建立對(duì)已知數(shù)據(jù)詳細(xì)描述的概念模型。然后將每個(gè)測(cè)試的樣本與此模型進(jìn)行比較,若有一個(gè)模型在測(cè)試中被認(rèn)可,就可以以此模型對(duì)管理的對(duì)象分類(lèi)。例如,檔案管理員就某事向客戶(hù)進(jìn)行問(wèn)卷調(diào)查并將答案輸入到數(shù)據(jù)庫(kù)中。在該數(shù)據(jù)庫(kù)中,對(duì)客戶(hù)的回答進(jìn)行具體屬性描述,當(dāng)有新的回答內(nèi)容輸入的時(shí)候,系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)對(duì)該客戶(hù)需求分類(lèi),在減輕管理員工作壓力的同時(shí),提高了檔案管理的效率。
    2.2保留法。
    該方法是防止老客戶(hù)檔案丟失并將客戶(hù)留住的過(guò)程。對(duì)于任何一個(gè)企業(yè)來(lái)說(shuō),發(fā)展一個(gè)新的客戶(hù)的成本要遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于留住一個(gè)來(lái)客戶(hù)的成本。在客戶(hù)保留的過(guò)程中,對(duì)客戶(hù)檔案流失原因的分析至關(guān)重要,因此,采用挖掘技術(shù)對(duì)其進(jìn)行分析是必要的。
    2.3分類(lèi)法。
    通過(guò)計(jì)算機(jī)挖掘技術(shù)對(duì)檔案進(jìn)行分類(lèi),按照不同的性質(zhì)進(jìn)行系統(tǒng)的劃分,將所有相似或相通的檔案進(jìn)行整理,在人們需要的時(shí)候,能夠快速的被提取出來(lái),提高了檢索的效率和分類(lèi)的專(zhuān)業(yè)性。
    計(jì)算機(jī)挖掘技術(shù)的應(yīng)用,對(duì)檔案管理方式的不斷完善有著極其重要的意義,其重要性主要體現(xiàn)在:
    3.1對(duì)檔案的保護(hù)更全面。
    一部分具有歷史意義的檔案,隨著保存的時(shí)間不斷增加,其年代感加強(qiáng),意義和價(jià)值增大。相應(yīng)的,利用的頻率會(huì)隨著利用的價(jià)值增加,也更容易被損壞從而導(dǎo)致檔案信息壽命折損,此外,管理不當(dāng)造成泄密,使檔案失去了原本的利用價(jià)值,這種存在于檔案管理和利用之間的矛盾,使得檔案管理面臨著巨大的難題。挖掘技術(shù)的運(yùn)用,緩解了這種矛盾,在檔案管理工作中具有重要的意義。
    3.2提升檔案管理的質(zhì)量。
    在檔案信息管理系統(tǒng)中引入計(jì)算機(jī)挖掘技術(shù),使得檔案信息管理打破了傳統(tǒng)的模式,通過(guò)挖掘技術(shù),對(duì)管理的模式有了極大的創(chuàng)新,工作人員以往繁重的工作壓力得到釋放,時(shí)間和精力更加豐富,在對(duì)檔案管理的細(xì)節(jié)方面也就更加注意,同時(shí)也加快了對(duì)檔案的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行處理的速度,提升檔案管理的整體質(zhì)量。
    綜上所述,計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)涉及的內(nèi)容很廣,對(duì)挖掘技術(shù)的運(yùn)用,使得各行各業(yè)的發(fā)展水平得到了很大的提高,推動(dòng)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,帶動(dòng)社會(huì)發(fā)展模式的創(chuàng)新。在檔案管理中使用計(jì)算機(jī)挖掘技術(shù),使得檔案信息保存的方法及安全性有了很大的提高。同時(shí),也需要檔案信息管理人員在進(jìn)行檔案信息管理的時(shí)候,能合理利用計(jì)算機(jī)信息挖掘技術(shù),在提高工作效率的同時(shí),促進(jìn)管理模式的不斷創(chuàng)新,以適應(yīng)時(shí)代發(fā)展的要求。
    數(shù)據(jù)挖掘論文篇十七
    近些年來(lái),已經(jīng)有越來(lái)越多的企業(yè)把通信、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和計(jì)算機(jī)應(yīng)用引入企業(yè)的日常管理工作和業(yè)務(wù)開(kāi)發(fā)處理當(dāng)中,企業(yè)的各類(lèi)信息化程度也在不斷提高?,F(xiàn)代科技信息技術(shù)的廣泛應(yīng)用已經(jīng)顯著的提高了企業(yè)的工作效率和經(jīng)濟(jì)效益。但是,在使用信息技術(shù)給企業(yè)帶來(lái)的方便、快捷的同時(shí),也不斷的出現(xiàn)了新的問(wèn)題和需求。企業(yè)經(jīng)過(guò)多年積累了大量的歷史數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)對(duì)企業(yè)當(dāng)前的日常經(jīng)營(yíng)活動(dòng)幾乎沒(méi)有任何的使用價(jià)值,成了留之無(wú)用棄之可惜的累贅。而且儲(chǔ)藏這些歷史數(shù)據(jù)會(huì)對(duì)企業(yè)造成很大的困難和費(fèi)用開(kāi)銷(xiāo)。為此數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用在網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷(xiāo)中勢(shì)在必行,全面細(xì)致的分析數(shù)據(jù)庫(kù)資源并從中提取有價(jià)值的信息來(lái)對(duì)商業(yè)決策進(jìn)行支持,從而來(lái)控制運(yùn)營(yíng)成本、提高經(jīng)濟(jì)效益。本文將從網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷(xiāo)中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的幾個(gè)應(yīng)用進(jìn)行探討和分析。
    客戶(hù)關(guān)系管理在網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷(xiāo),商業(yè)競(jìng)爭(zhēng)是一家以客戶(hù)為中心的競(jìng)技狀態(tài)的客戶(hù),留住客戶(hù),擴(kuò)大客戶(hù)基礎(chǔ),建立密切的客戶(hù)關(guān)系,客戶(hù)需求分析和創(chuàng)造客戶(hù)需求等,是非常關(guān)鍵的營(yíng)銷(xiāo)問(wèn)題??蛻?hù)關(guān)系管理,營(yíng)銷(xiāo)和信息技術(shù)領(lǐng)域是一個(gè)新概念,這在90年代初,軟件產(chǎn)品在上世紀(jì)90年代后期出現(xiàn)的誕生。目前,在國(guó)內(nèi)和國(guó)外的此類(lèi)產(chǎn)品的研究和發(fā)展階段。然而,繼續(xù)與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的進(jìn)步和發(fā)展,客戶(hù)關(guān)系管理,也是對(duì)實(shí)際應(yīng)用階段。crm的目標(biāo)是管理者與客戶(hù)的互動(dòng),提升客戶(hù)價(jià)值,提高客戶(hù)滿(mǎn)意度,提高客戶(hù)的忠誠(chéng)度,還發(fā)現(xiàn),市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)和銷(xiāo)售渠道,然后尋找新客戶(hù),提高客戶(hù)的利潤(rùn)貢獻(xiàn)率的最終目的是為了推動(dòng)社會(huì)和經(jīng)濟(jì)效益??蛻?hù)關(guān)系管理的目的,應(yīng)用是改善企業(yè)與客戶(hù)的關(guān)系,它是企業(yè)和服務(wù)本質(zhì)管理和協(xié)調(diào),以滿(mǎn)足客戶(hù)的需求,企業(yè)政策支持這項(xiàng)工作,并聯(lián)系客戶(hù)服務(wù)加強(qiáng)管理,提高客戶(hù)滿(mǎn)意度和品牌忠誠(chéng)度。
    然而,數(shù)據(jù)挖掘可以應(yīng)用到很多方面的crm和不同階段,包括以下內(nèi)容:
    (1)“一對(duì)一”營(yíng)銷(xiāo)的內(nèi)部工作人員認(rèn)識(shí)到,客戶(hù)是在這個(gè)領(lǐng)域的企業(yè),而不是貿(mào)易發(fā)展生存的關(guān)鍵。與每一個(gè)客戶(hù)接觸的過(guò)程,也是了解客戶(hù)的進(jìn)程,而且也讓客戶(hù)了解業(yè)務(wù)流程。
    (2)企業(yè)與客戶(hù)之間的銷(xiāo)售應(yīng)該是一種商業(yè)關(guān)系不斷向前發(fā)展??蛻?hù)和營(yíng)銷(xiāo)公司成立這種方式,而且有許多方法可以使這種與客戶(hù)的關(guān)系,往往以改善包括:延長(zhǎng)時(shí)間,客戶(hù)關(guān)系和維護(hù)客戶(hù)關(guān)系,以進(jìn)一步加強(qiáng)相互交往過(guò)程中,公司可以在對(duì)方取得聯(lián)系更多的利潤(rùn)。
    (3)客戶(hù)對(duì)客戶(hù)盈利能力分析。我們的客戶(hù)盈利能力是非常不同的,如果你不明白客戶(hù)盈利能力,很難制定有效的營(yíng)銷(xiāo)策略,以獲取最有價(jià)值的客戶(hù),或進(jìn)一步提高客戶(hù)的忠誠(chéng)度的價(jià)值。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以用來(lái)預(yù)測(cè)客戶(hù)在市場(chǎng)條件變化不同的盈利能力。它可以找到所有這些行為和使用模型來(lái)預(yù)測(cè)客戶(hù)行為模式的客戶(hù)交易盈利水平或新客戶(hù)找到高利潤(rùn)。
    (4)在所有部門(mén)維護(hù)客戶(hù)關(guān)系的競(jìng)爭(zhēng)日趨激烈,企業(yè)獲得新客戶(hù)的成本上升,因此,保持現(xiàn)有客戶(hù)的關(guān)系變得越來(lái)越重要。對(duì)于企業(yè)客戶(hù)可分為三大類(lèi):沒(méi)有價(jià)值或者低價(jià)值的客戶(hù),不容易失去寶貴的客戶(hù),并不斷尋找更多的優(yōu)惠,更有價(jià)值的服務(wù)給客戶(hù)。前兩個(gè)類(lèi)型的客戶(hù),客戶(hù)關(guān)系管理,現(xiàn)代化,然而,最具潛力的市場(chǎng)活動(dòng),是第三個(gè)層次的用戶(hù),而且還特別需求和營(yíng)銷(xiāo)工具,以保護(hù)客戶(hù),可以減緩企業(yè)經(jīng)營(yíng)成本,而且還獲得了寶貴的客戶(hù)。數(shù)據(jù)挖掘還可以發(fā)現(xiàn),由于客戶(hù)流失,該公司能夠滿(mǎn)足這些客戶(hù)的需要,采取適當(dāng)措施,保持銷(xiāo)售。
    (5)客戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)企業(yè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)資源,包括能夠獲得新客戶(hù)的關(guān)鍵指標(biāo)。為了提供這些新的資源,包括企業(yè)搜索客戶(hù)誰(shuí)不知道該產(chǎn)品的客戶(hù),可能是競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手,服務(wù)客戶(hù)。這些細(xì)分客戶(hù),潛在客戶(hù)可以幫助企業(yè)完成檢查。
    通過(guò)挖掘客戶(hù)的有關(guān)數(shù)據(jù),可以對(duì)客戶(hù)進(jìn)行分類(lèi),找出其相同點(diǎn)和不同點(diǎn),以便為客戶(hù)提供個(gè)性化的產(chǎn)品和服務(wù),使企業(yè)和客戶(hù)之間能夠通過(guò)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行有效的溝通和信息交流。例如,關(guān)聯(lián)分析,客戶(hù)在購(gòu)買(mǎi)某種商品時(shí),有可能會(huì)連帶著購(gòu)買(mǎi)其他的相關(guān)產(chǎn)品,這樣購(gòu)買(mǎi)的某種商品和連帶購(gòu)買(mǎi)的其他相關(guān)產(chǎn)品之間就存在著某種關(guān)聯(lián),企業(yè)可以針對(duì)這種關(guān)聯(lián)進(jìn)行分析,分析出規(guī)律,已制定有效的營(yíng)銷(xiāo)策略來(lái)長(zhǎng)效的起到吸引客戶(hù)連帶消費(fèi),購(gòu)買(mǎi)其他產(chǎn)品的營(yíng)銷(xiāo)策略。它能夠智能化地從大量的數(shù)據(jù)中提取出有用的信息和知識(shí),為企業(yè)的管理人員提供決策支持。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)使數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)進(jìn)入了一個(gè)更高級(jí)的階段,它不僅能對(duì)過(guò)去的數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢(xún)和遍歷,并且能夠找出過(guò)去數(shù)據(jù)之間的潛在聯(lián)系,從而促進(jìn)信息的傳遞。
    客戶(hù)群體的劃分也會(huì)用到數(shù)據(jù)挖掘,沒(méi)有基于數(shù)據(jù)挖掘的客戶(hù)劃分,就沒(méi)有真正的差異化、個(gè)性化營(yíng)銷(xiāo),就沒(méi)有現(xiàn)代營(yíng)銷(xiāo)的根本。做為企業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)者,不管你的企業(yè)是賣(mài)產(chǎn)品的還是賣(mài)服務(wù),第一個(gè)應(yīng)該準(zhǔn)確把握的商業(yè)問(wèn)題就是你的目標(biāo)客戶(hù)群體,他們是誰(shuí),有什么特點(diǎn)和行為模式,有那些獨(dú)特的喜好可以作為營(yíng)銷(xiāo)的突破口,有多大的多長(zhǎng)久的贏利價(jià)值。這些問(wèn)題是你整個(gè)商業(yè)運(yùn)做的核心和基礎(chǔ),不了解你的客戶(hù),下面的路就根本別指望能走下去了。數(shù)據(jù)挖掘營(yíng)銷(xiāo)應(yīng)用中的客戶(hù)群體劃分可以科學(xué)有效的解決這個(gè)問(wèn)題,也能給企業(yè)找到一個(gè)合理的營(yíng)銷(xiāo)定位。
    數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在90年代開(kāi)始應(yīng)用于信用評(píng)估與風(fēng)險(xiǎn)分析中。企業(yè)在進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷(xiāo)的過(guò)程中會(huì)受到各種各樣的來(lái)自買(mǎi)方的信用風(fēng)險(xiǎn)的威脅,隨著市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的加劇,貿(mào)易信用已經(jīng)成為企業(yè)成功開(kāi)發(fā)客戶(hù)和加強(qiáng)客戶(hù)關(guān)系的重要條件??蛻?hù)信用管理主要是搜集儲(chǔ)存客戶(hù)信息,因?yàn)榭蛻?hù)既是企業(yè)最大的財(cái)富來(lái)源,也是風(fēng)險(xiǎn)的主要來(lái)源。為了讓企業(yè)在這方面更少的受到威脅,可以利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)發(fā)現(xiàn)企業(yè)經(jīng)常面臨的詐騙行為或延付貨款行為,進(jìn)而進(jìn)行回避。同時(shí)盡可能把客戶(hù)信用風(fēng)險(xiǎn)控制在交易發(fā)生之前是成功信用管理的根本。因此,充分獲取客戶(hù)的詳細(xì)資料并做出安全的決策非常重要。
    客戶(hù)信用風(fēng)險(xiǎn)管理應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的優(yōu)勢(shì):
    (3)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)也可以適應(yīng)各種形式的數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)挖掘可以是連續(xù)的數(shù)據(jù),離散數(shù)據(jù),而其他形式的數(shù)據(jù)處理,以便在更大的靈活性,在選擇指標(biāo)時(shí),更加符合客觀實(shí)際的信用風(fēng)險(xiǎn)模型。
    為現(xiàn)代信用風(fēng)險(xiǎn)管理方法有兩個(gè):第一是所謂的指數(shù)法,其基礎(chǔ)是信用相關(guān)業(yè)務(wù)的某些特性來(lái)企業(yè)信用評(píng)估;第二類(lèi)是所謂的結(jié)構(gòu)化方法,根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和市場(chǎng)數(shù)據(jù)模擬在企業(yè)資產(chǎn)價(jià)值變化的動(dòng)態(tài)持續(xù)的過(guò)程,然后確定其企業(yè)信用的位置。
    網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷(xiāo)作為適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)時(shí)代的網(wǎng)絡(luò)虛擬市場(chǎng)的新?tīng)I(yíng)銷(xiāo)理論,是市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)理念在新時(shí)期的發(fā)展和應(yīng)用。它能夠智能化地從大量的數(shù)據(jù)中提取出有用的信息和知識(shí),為企業(yè)的管理人員提供決策支持。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)使數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)進(jìn)入了一個(gè)更高級(jí)的階段,它不僅能對(duì)過(guò)去的數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢(xún)和遍歷,并且能夠找出過(guò)去數(shù)據(jù)之間的潛在聯(lián)系,從而促進(jìn)信息的傳遞。
    1.維護(hù)原有客戶(hù),挖掘潛在新客戶(hù)。
    網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷(xiāo)中銷(xiāo)售商可以通過(guò)客戶(hù)的訪(fǎng)問(wèn)記錄來(lái)挖掘出客戶(hù)的潛在信息,跟據(jù)客戶(hù)的興趣與需求向客戶(hù)有針對(duì)性的做個(gè)性化的推薦,制定出客戶(hù)滿(mǎn)意的產(chǎn)品服務(wù)。在做好維護(hù)原有老客戶(hù)的基礎(chǔ)上,通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的挖掘,利用分類(lèi)技術(shù),也可以尋找出潛在的客戶(hù),通過(guò)對(duì)web日志的挖掘,可以對(duì)已經(jīng)存在的訪(fǎng)問(wèn)者進(jìn)行分類(lèi),根據(jù)這種精細(xì)的分類(lèi),還可以找到潛在的新客戶(hù)。
    2.制定營(yíng)銷(xiāo)策略,優(yōu)化促銷(xiāo)活動(dòng)。
    對(duì)于保留的商品訪(fǎng)問(wèn)記錄和銷(xiāo)售記錄進(jìn)行挖掘,可以發(fā)現(xiàn)客戶(hù)的訪(fǎng)問(wèn)規(guī)律,了解客戶(hù)消費(fèi)的生命周期,起伏規(guī)律,結(jié)合市場(chǎng)形勢(shì)的變化,針對(duì)不同的商品和客戶(hù)群制定不同的營(yíng)銷(xiāo)策略,保證促銷(xiāo)活動(dòng)針對(duì)客戶(hù)群有的放矢,收到意想不到的效果。
    3.降低運(yùn)營(yíng)成本,提高競(jìng)爭(zhēng)力。
    網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷(xiāo)的管理者可以通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘發(fā)現(xiàn)市場(chǎng)反饋的可靠信息,預(yù)測(cè)客戶(hù)未來(lái)的購(gòu)買(mǎi)行為,有針對(duì)性的進(jìn)行營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng),還可以根據(jù)產(chǎn)品訪(fǎng)問(wèn)者的瀏覽習(xí)慣來(lái)覺(jué)定產(chǎn)品廣告的位置,使廣告有針對(duì)性的起到宣傳的效果。從而提高廣告的投資回報(bào)率,從而能降低運(yùn)營(yíng)成本,提高且的核心競(jìng)爭(zhēng)力。
    4.對(duì)客戶(hù)進(jìn)行個(gè)性化推薦。
    根據(jù)客戶(hù)采礦活動(dòng)對(duì)網(wǎng)絡(luò)規(guī)則,有針對(duì)性的網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷(xiāo)平臺(tái),提供“個(gè)性化”服務(wù)。個(gè)性化服務(wù)是在服務(wù)策略和服務(wù)內(nèi)容的不同客戶(hù)的不同,其本質(zhì)是客戶(hù)為中心的web服務(wù)的需求。它通過(guò)收集和分析客戶(hù)資料,以了解客戶(hù)的利益和購(gòu)買(mǎi)行為,然后采取主動(dòng),以達(dá)到建議的服務(wù)。
    5.完善網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷(xiāo)網(wǎng)站的設(shè)計(jì)。
    1馮英健著,《網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷(xiāo)基礎(chǔ)與實(shí)踐》,清華大學(xué)出版社,20xx年1月第1版。
    2.,and.sky-shairoh,esinknowledgediscoveryanddatamining.aaai/mitpress,menlopark,ca.1996:。
    數(shù)據(jù)挖掘論文篇十八
    由于信息技術(shù)的迅速發(fā)展,現(xiàn)代的檔案管理模式與過(guò)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(duì)信息即時(shí)、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(wèn)題。
    (一)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。數(shù)據(jù)挖掘是指從大量的、不規(guī)則、亂序的數(shù)據(jù)中,進(jìn)行分析歸納,得到隱藏的,未知的,但同時(shí)又含有較大價(jià)值的信息和知識(shí)。它主要對(duì)確定目標(biāo)的有關(guān)信息,使用自動(dòng)化和統(tǒng)計(jì)學(xué)等方法對(duì)信息進(jìn)行預(yù)測(cè)、偏差分析和關(guān)聯(lián)分析等,從而得到合理的結(jié)論。在檔案管理中使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),能夠充分地發(fā)揮檔案管理的作用,從而達(dá)到良好的檔案管理工作效果。(二)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析的方法是多種多樣的,其主要方法有以下幾種:1.關(guān)聯(lián)分析。指從已經(jīng)知道的信息數(shù)據(jù)中,找到多次展現(xiàn)的信息數(shù)據(jù),由信息的說(shuō)明特征,從而得到具有相同屬性的事物特征。2.分類(lèi)分析。利用信息數(shù)據(jù)的特征,歸納總結(jié)相關(guān)信息數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫(kù),建立所需要的數(shù)據(jù)模型,從而來(lái)識(shí)別一些未知的信息數(shù)據(jù)。3.聚類(lèi)分析。通過(guò)在確定的數(shù)據(jù)中,找尋信息的價(jià)值聯(lián)系,得到相應(yīng)的管理方案。4.序列分析。通過(guò)分析信息的前后因果關(guān)系,從而判斷信息之間可能出現(xiàn)的聯(lián)系。
    在進(jìn)行現(xiàn)代檔案信息處理時(shí),傳統(tǒng)的檔案管理方法已經(jīng)不能滿(mǎn)足其管理的要求,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在這方面確有著顯著的優(yōu)勢(shì)。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(wú)價(jià),因此對(duì)于此類(lèi)的珍貴檔案,相關(guān)的檔案管理人員也是希望檔案本身及其價(jià)值一直保持下去。不過(guò)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(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),可以讓檔案的信息數(shù)據(jù)得到分析統(tǒng)計(jì),歸納總結(jié),不必次次實(shí)物查閱,這樣就極大地提升了檔案相關(guān)內(nèi)容的安全性,降低檔案的磨損率。并且可以對(duì)私密檔案進(jìn)行加密,進(jìn)行授權(quán)查閱,進(jìn)一步提高檔案信息的安全性。其次,對(duì)檔案進(jìn)行鑒定與甄別,這也是檔案工作中較困難的過(guò)程,過(guò)去做好這方面的工作主要依靠管理檔案管理員自己的能力和水平,主觀上的因素影響很大,但是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以及時(shí)對(duì)檔案進(jìn)行編碼和收集,對(duì)檔案進(jìn)行數(shù)字化的管理和規(guī)劃,解放人力資源,提升檔案利用的服務(wù)水平。第三,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以減少檔案的收集和保管成本,根據(jù)檔案的特點(diǎn)和規(guī)律建立的數(shù)據(jù)模型能為之后的工作人員建立一種標(biāo)準(zhǔn),提升了檔案的鑒定效率。
    (一)檔案信息的收集。在實(shí)施檔案管理工作時(shí),首先需要對(duì)檔案信息數(shù)據(jù)的收集??梢赃\(yùn)用相關(guān)檔案數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)資料,進(jìn)行科學(xué)的分析,制定科學(xué)的說(shuō)明方案,對(duì)確定的數(shù)據(jù)集合類(lèi)型和一些相關(guān)概念的模型進(jìn)行科學(xué)說(shuō)明,利用這些數(shù)據(jù)說(shuō)明,建立準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)模型,并以此數(shù)據(jù)模型作為標(biāo)準(zhǔn),為檔案信息的快速分類(lèi)以及整合奠定基礎(chǔ)。例如,在體育局的相關(guān)網(wǎng)站上提供問(wèn)卷,利用問(wèn)卷來(lái)得到的所需要的信息數(shù)據(jù),導(dǎo)入數(shù)據(jù)庫(kù)中,讓數(shù)據(jù)庫(kù)模型中保有使用者的相關(guān)個(gè)人信息,通過(guò)對(duì)使用者的信息數(shù)據(jù)進(jìn)行說(shuō)明,從而判斷使用者可能的類(lèi)型,提升服務(wù)的準(zhǔn)確性。因此,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)為檔案信息的迅速有效收集,為檔案分類(lèi)以及后續(xù)工作的順利展開(kāi),提供了有利條件,為個(gè)性化服務(wù)的實(shí)現(xiàn)提供了保證。(二)檔案信息的分類(lèi)。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)具有的屬性分析能力,可以將數(shù)據(jù)庫(kù)中的信息進(jìn)行分門(mén)別類(lèi),將信息的對(duì)象通過(guò)不同的特征,規(guī)劃為不同的分類(lèi)。將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)運(yùn)用到檔案管理中時(shí),可以簡(jiǎn)單快速地找到想要的檔案數(shù)據(jù),能根據(jù)數(shù)據(jù)中使用者的相關(guān)數(shù)據(jù),找尋使用者在數(shù)據(jù)庫(kù)中的信息,使用數(shù)據(jù)模型的分析能力,分析出使用者的相關(guān)特征。利如,在使用者上網(wǎng)使用網(wǎng)址時(shí),數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以充分利用使用者的搜索數(shù)據(jù)以及網(wǎng)站的訪(fǎng)問(wèn)記錄,自動(dòng)保存用戶(hù)的搜索信息、搜索內(nèi)容、下載次數(shù)、時(shí)間等,得到用戶(hù)的偏好和特征,對(duì)用戶(hù)可能存在的需求進(jìn)行預(yù)測(cè)和分類(lèi),更加迅速和準(zhǔn)確的,為用戶(hù)提供個(gè)性化的服務(wù)。(三)檔案信息的整合。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以對(duì)新舊檔案的信息進(jìn)行整合處理,可以較為簡(jiǎn)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(duì)于企事業(yè)單位而言,培訓(xùn)新員工的成本往往比聘請(qǐng)老員工的成本要高出很多。對(duì)老員工的檔案信息情況進(jìn)行全體整合,使檔案資源充分發(fā)揮作用,將檔案數(shù)據(jù)進(jìn)行總結(jié)和規(guī)劃,根據(jù)數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系確定老員工流失的原因,然后建立清晰、明白的數(shù)據(jù)庫(kù),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(gè)信息技術(shù)迅速跳躍發(fā)展的時(shí)代,將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)運(yùn)用到檔案管理工作中是時(shí)代發(fā)展的需求與必然結(jié)果。利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),可以使檔案管理工作的效率大大提升,不僅減少了搜索檔案信息的時(shí)間,節(jié)省人力物力,避免資源的浪費(fèi),還能幫助用戶(hù)在海量的信息數(shù)據(jù)中,快速找到所需的檔案數(shù)據(jù)信息。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的運(yùn)用,使靜態(tài)的檔案信息變成了可以“主動(dòng)”為企事業(yè)單位的發(fā)展,提供有效的個(gè)性化服務(wù)的檔案管家,推動(dòng)了社會(huì)的快速發(fā)展。
    [2]宇然,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)研究以及在檔案計(jì)算機(jī)管理系統(tǒng)中的應(yīng)用[d].沈陽(yáng)工業(yè)大學(xué),20xx.
    [3]吳秀霞,關(guān)于檔案管理方面的數(shù)據(jù)挖掘分析及應(yīng)用探討[j].經(jīng)營(yíng)管理者,20xx:338.
    數(shù)據(jù)挖掘論文篇十九
    摘要:大數(shù)據(jù)和智游都是當(dāng)下的熱點(diǎn),沒(méi)有大數(shù)據(jù)的智游無(wú)從談“智慧”,數(shù)據(jù)挖掘是大數(shù)據(jù)應(yīng)用于智游的核心,文章探究了在智游應(yīng)用中,目前大數(shù)據(jù)挖掘存在的幾個(gè)問(wèn)題。
    隨著人民生活水平的進(jìn)一步提高,旅游消費(fèi)的需求進(jìn)一步上升,在云計(jì)算、互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)以及移動(dòng)智能終端等信息通訊技術(shù)的飛速發(fā)展下,智游應(yīng)運(yùn)而生。大數(shù)據(jù)作為當(dāng)下的熱點(diǎn)已經(jīng)成了智游發(fā)展的有力支撐,沒(méi)有大數(shù)據(jù)提供的有利信息,智游無(wú)法變得“智慧”。
    旅游業(yè)是信息密、綜合性強(qiáng)、信息依存度高的產(chǎn)業(yè)[1],這讓其與大數(shù)據(jù)自然產(chǎn)生了交匯。2010年,江蘇省鎮(zhèn)江市首先提出“智游”的概念,雖然至今國(guó)內(nèi)外對(duì)于智游還沒(méi)有一個(gè)統(tǒng)一的學(xué)術(shù)定義,但在與大數(shù)據(jù)相關(guān)的描述中,有學(xué)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(guò)充分收集和管理所有類(lèi)型和來(lái)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(jià)值信息,然后利用這些信息為相關(guān)部門(mén)或?qū)ο筇峁┓?wù)[2]。這一定義充分肯定了在發(fā)展智游中,大數(shù)據(jù)挖掘所起的至關(guān)重要的作用,指出了在智游的過(guò)程中,數(shù)據(jù)的收集、儲(chǔ)存、管理都是為數(shù)據(jù)挖掘服務(wù),智游最終所需要的是利用挖掘所得的有用信息。
    2011年,我國(guó)提出用十年時(shí)間基本實(shí)現(xiàn)智游的目標(biāo)[3],過(guò)去幾年,國(guó)家旅游局的相關(guān)動(dòng)作均為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)。但是,在借助大數(shù)據(jù)推動(dòng)智游的可持續(xù)性發(fā)展中,大數(shù)據(jù)所產(chǎn)生的價(jià)值卻亟待提高,原因之一就是在收集、儲(chǔ)存了大量數(shù)據(jù)后,對(duì)它們深入挖掘不夠,沒(méi)有發(fā)掘出數(shù)據(jù)更多的價(jià)值。
    智游的發(fā)展離不開(kāi)移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)、物聯(lián)網(wǎng)、云平臺(tái)。隨著大數(shù)據(jù)的不斷發(fā)展,國(guó)內(nèi)許多景區(qū)已經(jīng)實(shí)現(xiàn)wi-fi覆蓋,部分景區(qū)也已實(shí)現(xiàn)人與人、人與物、人與景點(diǎn)之間的實(shí)時(shí)互動(dòng),多省市已建有旅游產(chǎn)業(yè)監(jiān)測(cè)平臺(tái)或旅游大數(shù)據(jù)中心以及數(shù)據(jù)可視化平臺(tái),從中進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、行為分析、監(jiān)控預(yù)警、服務(wù)質(zhì)量監(jiān)督等。通過(guò)這些平臺(tái),已基本能掌握跟游客和景點(diǎn)相關(guān)的數(shù)據(jù),可以實(shí)現(xiàn)更好旅游監(jiān)控、產(chǎn)業(yè)宏觀監(jiān)控,對(duì)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(lái)看,我國(guó)的信息化建設(shè)還需加強(qiáng)。雖然通訊網(wǎng)絡(luò)已基本能保證,但是大部分景區(qū)還無(wú)法實(shí)現(xiàn)對(duì)景區(qū)全面、透徹、及時(shí)的感知,更為困難的是對(duì)平臺(tái)的建設(shè)。在數(shù)據(jù)共享平臺(tái)的建設(shè)上,除了必備的硬件設(shè)施,大數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)還涉及大量部門(mén),如政府管理部門(mén)、氣象部門(mén)、交通、電子商務(wù)、旅行社、旅游網(wǎng)站等。如此多的部門(mén)相關(guān)聯(lián),要想建立一個(gè)完整全面的大數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)平臺(tái),難度可想而知。
    大數(shù)據(jù)時(shí)代缺的不是數(shù)據(jù),而是方法。大數(shù)據(jù)在旅游行業(yè)的應(yīng)用前景非常廣闊,但是面對(duì)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(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘和利用,那么“大數(shù)據(jù)”猶如礦山之中的廢石。旅游行業(yè)所涉及的結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),通過(guò)云計(jì)算技術(shù),對(duì)數(shù)據(jù)的收集、存儲(chǔ)都較為容易,但對(duì)數(shù)據(jù)的挖掘分析則還在不斷探索中。大數(shù)據(jù)的挖掘常用的方法有關(guān)聯(lián)分析,相似度分析,距離分析,聚類(lèi)分析等等,這些方法從不同的角度對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘。其中,相關(guān)性分析方法通過(guò)關(guān)聯(lián)多個(gè)數(shù)據(jù)來(lái)源,挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值。但針對(duì)旅游數(shù)據(jù),采用這些方法挖掘數(shù)據(jù)的價(jià)值信息,難度也很大,因?yàn)槁糜螖?shù)據(jù)中冗余數(shù)據(jù)很多,數(shù)據(jù)存在形式很復(fù)雜。在旅游非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中,一張圖片、一個(gè)天氣變化、一次輿情評(píng)價(jià)等都將會(huì)對(duì)游客的旅行計(jì)劃帶來(lái)影響。對(duì)這些數(shù)據(jù)完全挖掘分析,對(duì)游客“行前、行中、行后”大數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性挖掘都是很大的挑戰(zhàn)。
    2017年,數(shù)據(jù)安全事件屢見(jiàn)不鮮,伴著大數(shù)據(jù)而來(lái)的數(shù)據(jù)安全問(wèn)題日益凸顯出來(lái)。在大數(shù)據(jù)時(shí)代,無(wú)處不在的數(shù)據(jù)收集技術(shù)使我們的個(gè)人信息在所關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)中心留下痕跡,如何保證這些信息被合法合理使用,讓數(shù)據(jù)“可用不可見(jiàn)”[4],這是亟待解決的問(wèn)題。同時(shí),在大數(shù)據(jù)資源的開(kāi)放性和共享性下,個(gè)人隱私和公民權(quán)益受到嚴(yán)重威脅。這一矛盾的存在使數(shù)據(jù)共享程度與數(shù)據(jù)挖掘程度成反比。此外,經(jīng)過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)的分析、挖掘,個(gè)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(huì)問(wèn)題。
    大數(shù)據(jù)背景下的旅游數(shù)據(jù)當(dāng)然也避免不了數(shù)據(jù)的安全問(wèn)題。如果游客“吃、住、行、游、娛、購(gòu)”的數(shù)據(jù)被放入數(shù)據(jù)庫(kù),被完全共享、挖掘、分析,那游客的人身財(cái)產(chǎn)安全將會(huì)受到嚴(yán)重影響,最終降低旅游體驗(yàn)。所以,數(shù)據(jù)的安全管理是進(jìn)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(kāi)人才的創(chuàng)新活動(dòng)及技術(shù)支持,然而與專(zhuān)業(yè)相銜接的大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)未能及時(shí)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(jì)未來(lái)3~5年大數(shù)據(jù)行業(yè)將面臨全球性的人才荒,國(guó)內(nèi)智游的構(gòu)建還缺乏大量人才。
    在信息化建設(shè)上,加大政府投入,加強(qiáng)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),整合結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),抓取非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),打通各數(shù)據(jù)壁壘,建設(shè)旅游大數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)平臺(tái);在挖掘方法上,對(duì)旅游大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性數(shù)據(jù)的挖掘應(yīng)該被放在重要位置;在數(shù)據(jù)安全上,從加強(qiáng)大數(shù)據(jù)安全立法、監(jiān)管執(zhí)法及強(qiáng)化技術(shù)手段建設(shè)等幾個(gè)方面著手,提升大數(shù)據(jù)環(huán)境下數(shù)據(jù)安全保護(hù)水平。加強(qiáng)人才的培養(yǎng)與引進(jìn),加強(qiáng)產(chǎn)學(xué)研合作,培養(yǎng)智游大數(shù)據(jù)人才。
    參考文獻(xiàn)。
    數(shù)據(jù)挖掘論文篇二十
    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(huì)的應(yīng)用越來(lái)越廣泛。因此,許多研究者致力于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的研究和應(yīng)用。其中,論文是數(shù)據(jù)挖掘研究最主要的成果之一。良好的數(shù)據(jù)挖掘論文可以促進(jìn)數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)展和應(yīng)用,提高數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的效率和可靠性。因此,寫(xiě)一篇優(yōu)秀的數(shù)據(jù)挖掘論文對(duì)于這個(gè)領(lǐng)域的研究人員來(lái)說(shuō)至關(guān)重要。
    第二段:講述數(shù)據(jù)挖掘論文的內(nèi)容需要注意的重點(diǎn)。
    在寫(xiě)一篇數(shù)據(jù)挖掘論文時(shí),需要注意幾個(gè)重點(diǎn)。首先,需要明確研究對(duì)象和研究目的,確定原始數(shù)據(jù)的來(lái)源和數(shù)據(jù)處理方法。其次,需要進(jìn)行特征分析,挑選有效的特征進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘。同時(shí),在數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程中需要使用合適的算法和模型,以取得優(yōu)秀的預(yù)測(cè)結(jié)果。最后,還需要對(duì)結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證和評(píng)價(jià),以保證數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性。
    在我的研究過(guò)程中,我深刻地認(rèn)識(shí)到了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的重要性和應(yīng)用價(jià)值。我需要詳細(xì)地了解數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)清洗、特征選擇和評(píng)估模型等方面的知識(shí),學(xué)習(xí)基本的算法和模型,并靈活運(yùn)用最新的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),以達(dá)到最好的預(yù)測(cè)結(jié)果。同時(shí),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(kāi)創(chuàng)性思維,才能寫(xiě)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(biāo)準(zhǔn)和要求。
    數(shù)據(jù)挖掘的研究范圍和深度不斷擴(kuò)大,論文審查機(jī)構(gòu)和專(zhuān)家對(duì)數(shù)據(jù)挖掘論文的要求也越來(lái)越高。好的數(shù)據(jù)挖掘論文需要有一定的貢獻(xiàn)和創(chuàng)新點(diǎn),同時(shí),還需要展示出數(shù)據(jù)挖掘算法、模型和數(shù)據(jù)特征選擇的能力,具有可操作性和穩(wěn)健性。此外,好的數(shù)據(jù)挖掘論文還需有清晰的圖表展示,數(shù)據(jù)的充分分析和結(jié)論的合理性,撰寫(xiě)格式規(guī)范明確,語(yǔ)言流暢等特點(diǎn)。
    第五段:總結(jié)論文寫(xiě)作的經(jīng)驗(yàn)和啟示。
    總之,在撰寫(xiě)優(yōu)秀的數(shù)據(jù)挖掘論文時(shí),應(yīng)該注重掌握所需的關(guān)鍵技術(shù)和知識(shí),同時(shí)宏觀和微觀兩個(gè)方面的考慮都需要。特別注重特征選擇和數(shù)據(jù)模型的設(shè)計(jì)更是必不可少的。此外,要注意相關(guān)專(zhuān)業(yè)期刊的審查標(biāo)準(zhǔn)和要求,并且合理分配時(shí)間,不斷完善整理論文。相信在不斷讀論文,自己不斷寫(xiě)論文的過(guò)程中,每個(gè)人都可以不斷提高論文的質(zhì)量,為數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的發(fā)展和實(shí)踐做出重要貢獻(xiàn)。