數(shù)據(jù)挖掘論文答辯數(shù)據(jù)挖掘論文（實用18篇）

    夢想是生活的動力，它給予我們追求的目標(biāo)和方向?？偨Y(jié)要有自己的思考和觀點，不要過多抄襲他人。以下是小編為大家整理的總結(jié)范文，希望能夠給大家寫總結(jié)提供一些啟發(fā)和思路。
    數(shù)據(jù)挖掘論文答辯數(shù)據(jù)挖掘論文篇一
    摘要：大數(shù)據(jù)和智游都是當(dāng)下的熱點，沒有大數(shù)據(jù)的智游無從談“智慧”，數(shù)據(jù)挖掘是大數(shù)據(jù)應(yīng)用于智游的核心，文章探究了在智游應(yīng)用中，目前大數(shù)據(jù)挖掘存在的幾個問題。
    隨著人民生活水平的進一步提高，旅游消費的需求進一步上升，在云計算、互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)以及移動智能終端等信息通訊技術(shù)的飛速發(fā)展下，智游應(yīng)運而生。大數(shù)據(jù)作為當(dāng)下的熱點已經(jīng)成了智游發(fā)展的有力支撐，沒有大數(shù)據(jù)提供的有利信息，智游無法變得“智慧”。
    旅游業(yè)是信息密、綜合性強、信息依存度高的產(chǎn)業(yè)[1]，這讓其與大數(shù)據(jù)自然產(chǎn)生了交匯。2010年，江蘇省鎮(zhèn)江市首先提出“智游”的概念，雖然至今國內(nèi)外對于智游還沒有一個統(tǒng)一的學(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:通過充分收集和管理所有類型和來源的旅游數(shù)據(jù)，并深入挖掘這些數(shù)據(jù)的潛在重要價值信息，然后利用這些信息為相關(guān)部門或?qū)ο筇峁┓?wù)[2]。這一定義充分肯定了在發(fā)展智游中，大數(shù)據(jù)挖掘所起的至關(guān)重要的作用，指出了在智游的過程中，數(shù)據(jù)的收集、儲存、管理都是為數(shù)據(jù)挖掘服務(wù)，智游最終所需要的是利用挖掘所得的有用信息。
    2011年，我國提出用十年時間基本實現(xiàn)智游的目標(biāo)[3]，過去幾年，國家旅游局的相關(guān)動作均為了實現(xiàn)這一目標(biāo)。但是，在借助大數(shù)據(jù)推動智游的可持續(xù)性發(fā)展中，大數(shù)據(jù)所產(chǎn)生的價值卻亟待提高，原因之一就是在收集、儲存了大量數(shù)據(jù)后，對它們深入挖掘不夠，沒有發(fā)掘出數(shù)據(jù)更多的價值。
    智游的發(fā)展離不開移動網(wǎng)絡(luò)、物聯(lián)網(wǎng)、云平臺。隨著大數(shù)據(jù)的不斷發(fā)展，國內(nèi)許多景區(qū)已經(jīng)實現(xiàn)wi-fi覆蓋，部分景區(qū)也已實現(xiàn)人與人、人與物、人與景點之間的實時互動，多省市已建有旅游產(chǎn)業(yè)監(jiān)測平臺或旅游大數(shù)據(jù)中心以及數(shù)據(jù)可視化平臺，從中進行數(shù)據(jù)統(tǒng)計、行為分析、監(jiān)控預(yù)警、服務(wù)質(zhì)量監(jiān)督等。通過這些平臺，已基本能掌握跟游客和景點相關(guān)的數(shù)據(jù)，可以實現(xiàn)更好旅游監(jiān)控、產(chǎn)業(yè)宏觀監(jiān)控，對該地的旅游管理和推廣都能發(fā)揮重要作用。
    但從智慧化的發(fā)展來看，我國的信息化建設(shè)還需加強。雖然通訊網(wǎng)絡(luò)已基本能保證，但是大部分景區(qū)還無法實現(xiàn)對景區(qū)全面、透徹、及時的感知，更為困難的是對平臺的建設(shè)。在數(shù)據(jù)共享平臺的建設(shè)上，除了必備的硬件設(shè)施，大數(shù)據(jù)實驗平臺還涉及大量部門，如政府管理部門、氣象部門、交通、電子商務(wù)、旅行社、旅游網(wǎng)站等。如此多的部門相關(guān)聯(lián)，要想建立一個完整全面的大數(shù)據(jù)實驗平臺，難度可想而知。
    大數(shù)據(jù)時代缺的不是數(shù)據(jù)，而是方法。大數(shù)據(jù)在旅游行業(yè)的應(yīng)用前景非常廣闊，但是面對大量的數(shù)據(jù)，不懂如何收集有用的數(shù)據(jù)、不懂如何對數(shù)據(jù)進行挖掘和利用，那么“大數(shù)據(jù)”猶如礦山之中的廢石。旅游行業(yè)所涉及的結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，通過云計算技術(shù)，對數(shù)據(jù)的收集、存儲都較為容易，但對數(shù)據(jù)的挖掘分析則還在不斷探索中。大數(shù)據(jù)的挖掘常用的方法有關(guān)聯(lián)分析，相似度分析，距離分析，聚類分析等等，這些方法從不同的角度對數(shù)據(jù)進行挖掘。其中，相關(guān)性分析方法通過關(guān)聯(lián)多個數(shù)據(jù)來源，挖掘數(shù)據(jù)價值。但針對旅游數(shù)據(jù)，采用這些方法挖掘數(shù)據(jù)的價值信息，難度也很大，因為旅游數(shù)據(jù)中冗余數(shù)據(jù)很多，數(shù)據(jù)存在形式很復(fù)雜。在旅游非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中，一張圖片、一個天氣變化、一次輿情評價等都將會對游客的旅行計劃帶來影響。對這些數(shù)據(jù)完全挖掘分析，對游客“行前、行中、行后”大數(shù)據(jù)的實時性挖掘都是很大的挑戰(zhàn)。
    2017年，數(shù)據(jù)安全事件屢見不鮮，伴著大數(shù)據(jù)而來的數(shù)據(jù)安全問題日益凸顯出來。在大數(shù)據(jù)時代，無處不在的數(shù)據(jù)收集技術(shù)使我們的個人信息在所關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)中心留下痕跡，如何保證這些信息被合法合理使用，讓數(shù)據(jù)“可用不可見”[4]，這是亟待解決的問題。同時，在大數(shù)據(jù)資源的開放性和共享性下，個人隱私和公民權(quán)益受到嚴重威脅。這一矛盾的存在使數(shù)據(jù)共享程度與數(shù)據(jù)挖掘程度成反比。此外，經(jīng)過大數(shù)據(jù)技術(shù)的分析、挖掘，個人隱私更易被發(fā)現(xiàn)和暴露，從而可能引發(fā)一系列社會問題。
    大數(shù)據(jù)背景下的旅游數(shù)據(jù)當(dāng)然也避免不了數(shù)據(jù)的安全問題。如果游客“吃、住、行、游、娛、購”的數(shù)據(jù)被放入數(shù)據(jù)庫，被完全共享、挖掘、分析，那游客的人身財產(chǎn)安全將會受到嚴重影響，最終降低旅游體驗。所以，數(shù)據(jù)的安全管理是進行大數(shù)據(jù)挖掘的前提。
    大數(shù)據(jù)背景下的智游離不開人才的創(chuàng)新活動及技術(shù)支持，然而與專業(yè)相銜接的大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)未能及時跟上行業(yè)需求，加之創(chuàng)新型人才的外流，以及數(shù)據(jù)統(tǒng)計未來3~5年大數(shù)據(jù)行業(yè)將面臨全球性的人才荒，國內(nèi)智游的構(gòu)建還缺乏大量人才。
    在信息化建設(shè)上，加大政府投入，加強基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，整合結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，抓取非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，打通各數(shù)據(jù)壁壘，建設(shè)旅游大數(shù)據(jù)實驗平臺；在挖掘方法上，對旅游大數(shù)據(jù)實時性數(shù)據(jù)的挖掘應(yīng)該被放在重要位置；在數(shù)據(jù)安全上，從加強大數(shù)據(jù)安全立法、監(jiān)管執(zhí)法及強化技術(shù)手段建設(shè)等幾個方面著手，提升大數(shù)據(jù)環(huán)境下數(shù)據(jù)安全保護水平。加強人才的培養(yǎng)與引進，加強產(chǎn)學(xué)研合作，培養(yǎng)智游大數(shù)據(jù)人才。
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    數(shù)據(jù)挖掘論文答辯數(shù)據(jù)挖掘論文篇二
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    “大數(shù)據(jù)”到底有多大？根據(jù)研究機構(gòu)統(tǒng)計，僅在2011年，全球數(shù)據(jù)增量就達到了1.8zb(即1.8萬億gb)，相當(dāng)于全世界每個人產(chǎn)生200gb以上的數(shù)據(jù)。這種增長趨勢仍在加速，據(jù)保守預(yù)計，接下來幾年中，數(shù)據(jù)將始終保持每年50%的增長速度。
    縱觀人類歷史，每一次劃時代的變革都是以新工具的出現(xiàn)和應(yīng)用為標(biāo)志的。蒸汽機把人們從農(nóng)業(yè)時代帶入了工業(yè)時代，計算機和互聯(lián)網(wǎng)把人們從工業(yè)時代帶入了信息時代，而如今大數(shù)據(jù)時代已經(jīng)到來，它源自信息時代，又是信息時代全方位的深化應(yīng)用與延伸。大數(shù)據(jù)時代的生產(chǎn)原材料是數(shù)據(jù)，生產(chǎn)工具則是大數(shù)據(jù)技術(shù)，是對信息時代所產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)的挖掘和分析，從而快速地獲取有價值信息的技術(shù)和應(yīng)用。
    概括來講，大數(shù)據(jù)有三個特征，可總結(jié)歸納為“3v”，即量(volume)、類(variety)、時(velocity)。量，數(shù)據(jù)容量大，現(xiàn)在數(shù)據(jù)單位已經(jīng)躍升至zb級別。類，數(shù)據(jù)種類多，主要來自業(yè)務(wù)系統(tǒng)，例如社交網(wǎng)絡(luò)、電子商務(wù)和物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用。時，處理速度快，時效性要求高，從傳統(tǒng)的事務(wù)性數(shù)據(jù)到實時或準(zhǔn)實時數(shù)據(jù)。
    數(shù)據(jù)挖掘，又稱為知識發(fā)現(xiàn)(knowledgediscovery)，是通過分析每個數(shù)據(jù)，從大量數(shù)據(jù)中尋找其規(guī)律的技術(shù)。知識發(fā)現(xiàn)過程通常由數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、規(guī)律尋找和規(guī)律表示3個階段組成。數(shù)據(jù)準(zhǔn)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(dāng)多企業(yè)在數(shù)據(jù)大集中之后面臨的尷尬問題。目前，大多數(shù)事物型數(shù)據(jù)庫僅實現(xiàn)了數(shù)據(jù)錄入、查詢和統(tǒng)計等較低層次的功能，無法發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中存在的有用信息，更無法進一步通過數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)更高的價值。如果能夠?qū)@些數(shù)據(jù)進行分析，探尋其數(shù)據(jù)模式及特征，進而發(fā)現(xiàn)某個客戶、群體或組織的興趣和行為規(guī)律，專業(yè)人員就可以預(yù)測到未來可能發(fā)生的變化趨勢。這樣的數(shù)據(jù)挖掘過程，將極大拓展企業(yè)核心競爭力。例如，在網(wǎng)上購物時遇到的提示“瀏覽了該商品的人還瀏覽了如下商品”，就是在對大量的購買者“行為軌跡”數(shù)據(jù)進行記錄和挖掘分析的基礎(chǔ)上，捕捉總結(jié)購買者共性習(xí)慣行為，并針對性地利用每一次購買機會而推出的銷售策略。
    隨著社會的進步和信息通信技術(shù)的發(fā)展，信息系統(tǒng)在各行業(yè)、各領(lǐng)域快速拓展。這些系統(tǒng)采集、處理、積累的數(shù)據(jù)越來越多，數(shù)據(jù)量增速越來越快，以至用“海量、爆炸性增長”等詞匯已無法形容數(shù)據(jù)的增長速度。
    2011年5月，全球知名咨詢公司麥肯錫全球研究院發(fā)布了一份題為《大數(shù)據(jù)：創(chuàng)新、競爭和生產(chǎn)力的。下一個新領(lǐng)域》的報告。報告中指出，數(shù)據(jù)已經(jīng)滲透到每一個行業(yè)和業(yè)務(wù)職能領(lǐng)域，逐漸成為重要的生產(chǎn)因素；而人們對于大數(shù)據(jù)的運用預(yù)示著新一波生產(chǎn)率增長和消費者盈余浪潮的到來。2012年3月29日，美國政府在白宮網(wǎng)站上發(fā)布了《大數(shù)據(jù)研究和發(fā)展倡議》，表示將投資2億美元啟動“大數(shù)據(jù)研究和發(fā)展計劃”，增強從大數(shù)據(jù)中分析萃取信息的能力。
    在電力行業(yè)，堅強智能電網(wǎng)的迅速發(fā)展使信息通信技術(shù)正以前所未有的廣度、深度與電網(wǎng)生產(chǎn)、企業(yè)管理快速融合，信息通信系統(tǒng)已經(jīng)成為智能電網(wǎng)的“中樞神經(jīng)”，支撐新一代電網(wǎng)生產(chǎn)和管理發(fā)展。目前，國家電網(wǎng)公司已初步建成了國內(nèi)領(lǐng)先、國際一流的信息集成平臺。隨著三地集中式數(shù)據(jù)中心的陸續(xù)投運，一級部署業(yè)務(wù)應(yīng)用范圍的拓展，結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中心的上線運行，電網(wǎng)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)從總量和種類上都已初具規(guī)模。隨著后續(xù)智能電表的逐步普及，電網(wǎng)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)將從時效性層面進一步豐富和拓展。大數(shù)據(jù)的“量類時”特性，已在海量、實時的電網(wǎng)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中進一步凸顯，電力大數(shù)據(jù)分析迫在眉睫。
    當(dāng)前，電網(wǎng)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)大致分為三類：一是電力企業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)，如發(fā)電量、電壓穩(wěn)定性等方面的數(shù)據(jù)；二是電力企業(yè)運營數(shù)據(jù)，如交易電價、售電量、用電客戶等方面的數(shù)據(jù)；三是電力企業(yè)管理數(shù)據(jù)，如erp、一體化平臺、協(xié)同辦公等方面的數(shù)據(jù)。如能充分利用這些基于電網(wǎng)實際的數(shù)據(jù)，對其進行深入分析，便可以提供大量的高附加值服務(wù)。這些增值服務(wù)將有利于電網(wǎng)安全檢測與控制(包括大災(zāi)難預(yù)警與處理、供電與電力調(diào)度決策支持和更準(zhǔn)確的用電量預(yù)測)，客戶用電行為分析與客戶細分，電力企業(yè)精細化運營管理等等，實現(xiàn)更科學(xué)的需求側(cè)管理。
    例如，在電力營銷環(huán)節(jié)，針對“大營銷”體系建設(shè)，以客戶和市場為導(dǎo)向，省級集中的95598客戶服務(wù)、計量檢定配送業(yè)務(wù)屬地化管理的營銷管理體系和24小時面向客戶的營銷服務(wù)系統(tǒng)，可通過數(shù)據(jù)分析改善服務(wù)模式，提高營銷能力和服務(wù)質(zhì)量；以分析型數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，優(yōu)化現(xiàn)有營銷組織模式，科學(xué)配置計量、收費和服務(wù)資源，構(gòu)建營銷稽查數(shù)據(jù)監(jiān)控分析模型；建立各種針對營銷的系統(tǒng)性算法模型庫，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中存在的隱藏關(guān)系，為各級決策者提供多維的、直觀的、全面的、深入的分析預(yù)測性數(shù)據(jù)，進而主動把握市場動態(tài)，采取適當(dāng)?shù)臓I銷策略，獲得更大的企業(yè)效益，更好地服務(wù)于社會和經(jīng)濟發(fā)展。此外，還可以考慮在電力生產(chǎn)環(huán)節(jié)，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，在線計算輸送功率極限，并考慮電壓等因素對功率極限的影響，從而合理設(shè)置系統(tǒng)輸出功率，有效平衡系統(tǒng)的安全性和經(jīng)濟性。
    公司具備非常好的從數(shù)據(jù)運維角度實現(xiàn)更大程度信息、知識發(fā)現(xiàn)的條件和基礎(chǔ)，完全可以立足數(shù)據(jù)運維服務(wù)，創(chuàng)造數(shù)據(jù)增值價值，提供并衍生多種服務(wù)。以數(shù)據(jù)中心為紐帶，新型數(shù)據(jù)運維的成果將有可能作為一種新的消費形態(tài)與交付方式，給客戶帶來全新的使用體驗，打破傳統(tǒng)業(yè)務(wù)系統(tǒng)間各自為陣的局面，進一步推動電網(wǎng)生產(chǎn)和企業(yè)管理，從數(shù)據(jù)運維角度對企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營、管理以及堅強智能電網(wǎng)建設(shè)提供更有力、更長遠、更深入的支撐。
    這個問題太籠統(tǒng)，基本上算法和應(yīng)用是兩個人來做的，可能是數(shù)據(jù)挖掘職位。做算法的比較少，也比較高級。
    其實所謂做算法大多數(shù)時候都不是設(shè)計新的算法(這個可以寫論文了)，更多的是技術(shù)選型，特征工程抽取，最多是實現(xiàn)一些已經(jīng)有論文但是還沒有開源模塊的算法等，還是要求扎實的算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)功底，以及豐富的分布式計算的知識的，以及不錯的英文閱讀和寫作能力。但即使是這樣也是百里挑一的，很難找到。
    絕大讀書數(shù)據(jù)挖掘崗位都是做應(yīng)用，數(shù)據(jù)清洗，用現(xiàn)成的庫建模，如果你自己不往算法或者架構(gòu)方面繼續(xù)提升，和其他的開發(fā)崗位的性質(zhì)基本沒什么不同，只要會編程都是很容易入門的。
    實際情況不太清楚，由于數(shù)據(jù)挖掘和大數(shù)據(jù)這個概念太火了，肯定到處都有人招聘響應(yīng)的崗位，但是二線城市可能僅僅是停留在概念上，很多實際的工作并沒有接觸到足夠大的數(shù)據(jù)，都是生搬硬套框架(從我面試的人的工作經(jīng)驗上看即使是在北上廣深這種情況也比較多見)。
    只是在北上廣深，可能接觸到大數(shù)據(jù)的機會多一些。而且做數(shù)據(jù)挖掘現(xiàn)在熱點的技術(shù)比如python，spark，scala，r這些技術(shù)除了在一線城市之外基本上沒有足夠的市場(因為會的人太少了，二線城市的公司找不到掌握這些技術(shù)的人，不招也沒人學(xué))。
    所以我推測二線城市最多的還是用java+hadoop，或者用java寫一些spark程序。北上廣深和二線城市程序員比待遇是欺負人，就不討論了。
    和傳統(tǒng)的前后端程序員相比，最主要的去別就是對編程水平的要求。從我招聘的情況來看，做數(shù)據(jù)挖掘的人編程水平要求可以降低一個檔次，甚至都不用掌握面向?qū)ο蟆?BR>    但是要求技術(shù)全面，編程、sql，linux，正則表達式，hadoop，spark，爬蟲，機器學(xué)習(xí)模型等技術(shù)都要掌握一些。前后端可能是要求精深，數(shù)據(jù)挖掘更強調(diào)廣博，有架構(gòu)能力更好。
    打基礎(chǔ)是最重要的，學(xué)習(xí)一門數(shù)據(jù)挖掘常用的語言，比如python，scala，r;學(xué)習(xí)足夠的linux經(jīng)驗，能夠通過awk，grep等linux命令快速的處理文本文件。掌握sql，mysql或者postgresql都是比較常用的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，搞數(shù)據(jù)的別跟我說不會用數(shù)據(jù)庫。
    補充的一些技能，比如nosql的使用，elasticsearch的使用，分詞(jieba等模塊的使用)，算法的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的知識。
    我覺得應(yīng)當(dāng)學(xué)習(xí)，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(xué)起)。
    我覺得如果不折騰安裝和部署，還有l(wèi)inux和mysql的經(jīng)驗，只要半天到一天就能熟悉hadoop和hive的使用(當(dāng)然你得有l(wèi)inux和mysql的基礎(chǔ)，如果沒有就先老老實實的學(xué)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(xué)習(xí)的，如果你有java經(jīng)驗大可以從java入門。如果沒有那么還是建議從scala入門，但是實際上如果沒有java經(jīng)驗，scala入門也會有一定難度，但是可以慢慢補。
    所以總的來說spark才足夠難，以至于需要學(xué)習(xí)。
    如果上面任何一個問題的答案是no，我都不建議直接轉(zhuǎn)行或者申請高級的數(shù)據(jù)挖掘職位(因為你很難找到一個正經(jīng)的數(shù)據(jù)挖掘崗位，頂多是一些打擦邊球的崗位，無論是實際干的工作還是未來的成長可能對你的幫助都不大)。
    無論你現(xiàn)在是學(xué)生還是已經(jīng)再做一些前段后端、運維之類的工作你都有足夠的時間補齊這些基礎(chǔ)知識。
    補齊了這些知識之后，第一件事就是了解大數(shù)據(jù)生態(tài)，hadoop生態(tài)圈，spark生態(tài)圈，機器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)(后兩者需要高等數(shù)學(xué)和線性代數(shù)基礎(chǔ)，如果你的大學(xué)專業(yè)學(xué)這些不要混)。
    數(shù)據(jù)挖掘論文答辯數(shù)據(jù)挖掘論文篇三
    摘要：在本科高年級學(xué)生中開設(shè)符合學(xué)術(shù)研究和工業(yè)應(yīng)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(xué)生了解并掌握數(shù)據(jù)挖掘的相關(guān)技術(shù)，對于其今后的工作、學(xué)習(xí)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(xué)生中的教學(xué)方法，基于本科高年級學(xué)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(xué)方法參考，從而提高進階課程的教學(xué)效果。
    關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘；進階課程；教學(xué)方法研究；本科高年級。
    學(xué)生在本科高年級學(xué)生中開設(shè)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(guān)技術(shù)不僅是當(dāng)前學(xué)術(shù)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(xué)位的學(xué)生，對于即將走上工作崗位的學(xué)生，了解并掌握一些大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)，尤其是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，都是不無裨益的。在目前本科教學(xué)中，對于數(shù)據(jù)挖掘等課程的教學(xué)，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(xué)生在考研，找工作等繁雜事務(wù)中的學(xué)習(xí)興趣，從而更好地掌握數(shù)據(jù)挖掘的相關(guān)技術(shù)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(shù)的先進性，往往是學(xué)術(shù)研究的前沿，工業(yè)應(yīng)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(xué)習(xí)、模式識別、統(tǒng)計、可視化、高性能技術(shù)，算法等多方面的知識內(nèi)容。雖然學(xué)生在前期的本科學(xué)習(xí)中已經(jīng)掌握了部分相關(guān)內(nèi)容，如數(shù)據(jù)庫、統(tǒng)計、算法等，但對于其他內(nèi)容如機器學(xué)習(xí)、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(shè)的進階課程，有的已經(jīng)是研究生的教學(xué)內(nèi)容。對于進階課程繁雜的知識體系，應(yīng)該如何把握廣度和深度的關(guān)系尤為重要。
    1.2進階課程的教學(xué)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(shù)特征復(fù)雜。從教學(xué)效益的角度出發(fā)，進階課程的教學(xué)目的是在有限的課時內(nèi)最大化學(xué)生的知識收獲。從教學(xué)結(jié)果的可測度出發(fā)，進階課程的教學(xué)需要能夠有效驗證學(xué)生掌握重點知識的.學(xué)習(xí)成果。1.3本科高年級學(xué)生的實際情況本科高年級學(xué)生需要處理考研復(fù)習(xí)，找工作等繁雜事務(wù)，往往對于剩余本科階段的學(xué)習(xí)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(xué)分已經(jīng)修滿的學(xué)生往往放棄這部分課程的學(xué)習(xí)，一來沒有時間，二來怕拖累學(xué)分。
    2數(shù)據(jù)挖掘等進階課程的具體教學(xué)方法。
    進階課程的教學(xué)理念是在有限的課時內(nèi)，盡可能地提高課程的廣度，增加介紹性內(nèi)容，在授課中著重講解1~2個關(guān)鍵技術(shù)，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(fù)雜度一般，應(yīng)用廣泛的重要知識點，并利用實踐來檢驗學(xué)習(xí)成果。
    2.1進階課程的課堂教學(xué)。
    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(jié)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(jié)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(wù)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(xué)中重復(fù)介紹和總結(jié)數(shù)據(jù)挖掘的一般性流程，可以加深學(xué)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(fù)提問，提高學(xué)習(xí)的效果。
    2.2進階課程的課后教學(xué)。
    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(xué)生在課后自學(xué)掌握。本科高年級學(xué)生的課后自學(xué)的動力不像低年級學(xué)生那么充足，可以布置需要動手實踐并涵蓋相關(guān)知識點的課后實踐，但盡量降低作業(yè)的工程量。鼓勵學(xué)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(wù)，讓學(xué)生掌握相關(guān)算法技術(shù)的使用，并對算法有一定的了解。利用學(xué)院與大數(shù)據(jù)相關(guān)企業(yè)建立的合作關(guān)系，在課后通過參觀，了解大數(shù)據(jù)技術(shù)在當(dāng)前企業(yè)實踐中是如何應(yīng)用的，激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣。
    2.3進階課程的教學(xué)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?qū)嵺`中檢驗教學(xué)的成果，力求是學(xué)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(wù)，將較復(fù)雜的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的學(xué)習(xí)留給學(xué)生自己。
    3結(jié)語。
    數(shù)據(jù)挖掘是來源于實踐的科學(xué)，學(xué)習(xí)完本課程的學(xué)生需要真正理解，掌握相關(guān)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，并能夠在實際數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)中應(yīng)用相關(guān)算法解決問題。這也對教師的教學(xué)水平提出了挑戰(zhàn)，并直接與教師的科研水平相關(guān)。在具體的教學(xué)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(xué)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(xué)方法的基礎(chǔ)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(xué)過程變成了教學(xué)相長的過程。
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    數(shù)據(jù)挖掘論文答辯數(shù)據(jù)挖掘論文篇四
    隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的迅速發(fā)展，尤其移動互聯(lián)網(wǎng)的爆發(fā)性發(fā)展，越來越多的公司憑借其備受歡迎的系統(tǒng)和app如雨后春筍般發(fā)展起來，如滴滴打車、共享單車等。海量數(shù)據(jù)自此不再是google等大公司的專利，越來越多的中小型企業(yè)也可以擁有海量數(shù)據(jù)。如何從浩如煙海的數(shù)據(jù)中挖掘出令人感興趣和有用的知識，成為越來越多的公司急需解決的問題。因此，他們對數(shù)據(jù)挖掘分析師求賢若渴。在這一社會需求下，培養(yǎng)出優(yōu)秀的數(shù)據(jù)挖掘分析師，是各個高校目前急需完成的一項任務(wù)。
    目前，各大高等院校本科階段爭相開設(shè)數(shù)據(jù)挖掘課程。然而，該課程是一門相對較新的交叉學(xué)科，涵蓋了概率統(tǒng)計、機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)庫等學(xué)科的知識內(nèi)容，難度較大。因此，大部分高校一般將此課程開設(shè)在研究生階段，在本科生中開設(shè)此課程的學(xué)校相對較少。另外，不同的學(xué)校將其歸入不同的專業(yè)中，如計算機專業(yè)、信息管理專業(yè)、統(tǒng)計學(xué)、醫(yī)學(xué)等?？梢哉f，這一課程基本上處于探索的過程中。我院災(zāi)害信息系于20xx年在信息管理與信息系統(tǒng)本科學(xué)生中首次開設(shè)了該課程。通過開設(shè)此課程，學(xué)生能夠掌握數(shù)據(jù)挖掘的基本原理和各種挖掘算法等，掌握數(shù)據(jù)分析和處理、高級數(shù)據(jù)庫編程等技能，達到數(shù)據(jù)聚類、分類、關(guān)聯(lián)分析的目的。然而，通過前期教學(xué)過程，我們發(fā)現(xiàn)教學(xué)效果不理想，存在很多問題。
    1、數(shù)據(jù)內(nèi)驅(qū)力差。
    以往數(shù)據(jù)挖掘課程重點講授數(shù)據(jù)挖掘算法，對數(shù)據(jù)源的獲取和處理極少獲取。目前各大教材都在使用一些公共數(shù)據(jù)資源，這些數(shù)據(jù)資源有些已經(jīng)非常陳舊了，比如20世紀(jì)80年代的加州房價數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)脫離現(xiàn)實，分析這些數(shù)據(jù)，學(xué)生沒有任何興趣和學(xué)習(xí)動力，也就無法發(fā)現(xiàn)價值。
    大量具有難度的數(shù)據(jù)挖掘算法的學(xué)習(xí)，使學(xué)生喪失了學(xué)習(xí)興趣，學(xué)完即忘，不知所用。
    3、忽視對數(shù)據(jù)預(yù)處理過程的學(xué)習(xí)。
    以往所使用的公共數(shù)據(jù)源或軟件自帶數(shù)據(jù)源，數(shù)據(jù)量小，需要的預(yù)處理工作比較少；這部分內(nèi)容基本只安排一次理論課、一次實驗課。而實際通過爬蟲獲取的數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)量大；這部分工作量比較大，需要占到整個數(shù)據(jù)挖掘工作量的一半以上。因此，一次理論課和一次實驗課是無法讓學(xué)生掌握數(shù)據(jù)預(yù)處理技能的。
    4、算法編程實現(xiàn)難度較大。
    要求學(xué)生學(xué)習(xí)一門新的編程語言，如r語言、python語言，對本科非計算機專業(yè)的學(xué)生來說難度是非常大的，尤其是課時安排只有48課時。
    學(xué)生能夠理解課堂案例，但在實際應(yīng)用中，無法完成整個數(shù)據(jù)分析流程。
    該課程的教學(xué)對象是信息管理與信息系統(tǒng)專業(yè)本科大四學(xué)生。因此，培養(yǎng)實際應(yīng)用人才，使其完成整個實際數(shù)據(jù)挖掘分析流程是教師的教學(xué)目的。筆者對智聯(lián)招聘、中華英才網(wǎng)、51job等幾個大型招聘網(wǎng)站的幾百個數(shù)據(jù)挖掘分析師相關(guān)職位進行分析，主要分析了相關(guān)職位的工作內(nèi)容、職位要求以及需求企業(yè)。數(shù)據(jù)分析師主要利用數(shù)據(jù)挖掘工具對運營數(shù)據(jù)等多種數(shù)據(jù)源進行預(yù)處理、建模、挖掘、分析及優(yōu)化。該職位是受業(yè)務(wù)驅(qū)動的，特點是將現(xiàn)有數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)相結(jié)合，最大程度地變現(xiàn)數(shù)據(jù)價值。該職位對計算機編程等相關(guān)技術(shù)不作要求，但是需要有深厚的數(shù)據(jù)挖掘理論基礎(chǔ)，熟練使用主流的數(shù)據(jù)挖掘（或統(tǒng)計分析）工具?；诖?，教師可以采取以下策略進行教學(xué)改革。
    1、加強對業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的理解。
    數(shù)據(jù)挖掘分析師是受業(yè)務(wù)驅(qū)動的，所以要理解實際業(yè)務(wù)，明確本次數(shù)據(jù)挖掘要解決什么問題。教師可以構(gòu)建案例庫，包括教師案例庫、學(xué)生討論案例庫。教師案例庫由教師構(gòu)建，可用于課堂講授。學(xué)生案例庫由學(xué)生分組構(gòu)建，并安排討論課，由學(xué)生講述、討論并提交報告。
    2、加強對數(shù)據(jù)的獲取。
    對學(xué)生感興趣的數(shù)據(jù)源進行挖掘，這樣才能更好地幫助學(xué)生理解吸收知識。因此，可以教授學(xué)生爬蟲技術(shù)，編寫爬蟲程序，使其自主獲取感興趣的數(shù)據(jù)。
    3、加強對數(shù)據(jù)的預(yù)處理工作。
    在數(shù)據(jù)挖掘之前使用數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)，能夠顯著提高數(shù)據(jù)挖掘模式的質(zhì)量，降低實際挖掘所需要的時間，應(yīng)將其作為整門課程的重點進行學(xué)習(xí)。增加理論課程和實驗課時，使學(xué)生掌握數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)變換、數(shù)據(jù)歸納等數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)，并能夠應(yīng)對各種復(fù)雜數(shù)據(jù)源，最終利用爬蟲程序獲取的各種數(shù)據(jù)源進行預(yù)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(yù)處理工具及預(yù)設(shè)的挖掘算法，學(xué)生可以把注意力放在要挖掘的數(shù)據(jù)及相關(guān)需求上，設(shè)定挖掘的主題，然后通過鼠標(biāo)的點擊拖拉即可完成相關(guān)主題的數(shù)據(jù)挖掘過程。學(xué)生最終可對自己獲取并已處理過的數(shù)據(jù)進行挖掘分析。
    5、加強教師外出培訓(xùn)學(xué)習(xí)。
    數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)以及大數(shù)據(jù)技術(shù)是近來比較新穎而且發(fā)展迅速的技術(shù)。教師長期身處三尺講臺之上，遠離了新技術(shù)，脫離了實際。因此，需派遣教師到知名高校學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘教學(xué)技術(shù)，到培訓(xùn)機構(gòu)進行系統(tǒng)學(xué)習(xí)，到企業(yè)進行實戰(zhàn)學(xué)習(xí)。
    基于以上分析，形成了新的數(shù)據(jù)挖掘理論課程內(nèi)容和實踐課程內(nèi)容，安排如表1和表2所示。共安排48學(xué)時，其中理論課24學(xué)時，實驗課24學(xué)時。理論課重點講授數(shù)據(jù)的獲取、數(shù)據(jù)的理解、數(shù)據(jù)的預(yù)處理以及常用挖掘算法。實驗課重點學(xué)習(xí)基于spssmodeler的數(shù)據(jù)挖掘，對理論課的內(nèi)容進行實踐。整個學(xué)習(xí)以工程項目為載體，該工程貫穿整個學(xué)習(xí)過程。學(xué)生通過爬蟲程序獲取自己感興趣的數(shù)據(jù)源，根據(jù)課程進度，逐步完成后續(xù)數(shù)據(jù)的理解，再進行預(yù)處理，建模分析，評估整個過程。在課程結(jié)束時，完成整個項目，并提交報告。
    在數(shù)字時代，越來越多的企業(yè)急需數(shù)據(jù)挖掘分析人才。教師應(yīng)以培養(yǎng)實際應(yīng)用人才為目的，充分培養(yǎng)學(xué)生對數(shù)據(jù)挖掘的學(xué)習(xí)興趣，以工程項目為載體，貫穿整個課程周期。在教學(xué)中，打牢數(shù)據(jù)獲取、理解預(yù)處理這一基石，加強建模挖掘分析，弱化對晦澀算法的編程學(xué)習(xí)，使學(xué)生真正掌握數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，滿足社會需求。
    數(shù)據(jù)挖掘論文答辯數(shù)據(jù)挖掘論文篇五
    我國中央經(jīng)濟會議明確指出解決“三農(nóng)”問題是現(xiàn)階段工作中的重點內(nèi)容，這進一步體現(xiàn)出我國對農(nóng)村旅游發(fā)展的重視?；跁r代背景給予農(nóng)村旅游發(fā)展的支持，進一步促進了農(nóng)村產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整與農(nóng)村經(jīng)濟的良好發(fā)展。在時代的背景下，農(nóng)業(yè)旅游這種新興的旅游模式順應(yīng)市場的需求得以產(chǎn)生和發(fā)展。不僅能夠切實的促進農(nóng)民的收入取得相應(yīng)的提高，還能夠進一步促進農(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)村旅游的開發(fā)能夠有效的保障農(nóng)村土地的經(jīng)濟性質(zhì)，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(nóng)業(yè)旅游開發(fā)管理的模式。
    1、農(nóng)戶分散經(jīng)營模式。
    目前，在我國農(nóng)業(yè)旅游發(fā)展的基礎(chǔ)階段是由農(nóng)戶作為農(nóng)業(yè)旅游開發(fā)的主體，農(nóng)業(yè)旅游的經(jīng)營模式主要是以分散式經(jīng)營模式為主。以農(nóng)戶為主體進行經(jīng)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(nóng)戶為了追求短期的利益沒有對農(nóng)業(yè)旅游資源進行合理的開發(fā)，而相應(yīng)附屬農(nóng)產(chǎn)品的開發(fā)也因為缺乏科學(xué)理論支持出現(xiàn)單一缺乏吸引力的情況。二是農(nóng)戶缺乏雄厚的經(jīng)濟實力，在農(nóng)業(yè)旅游開發(fā)中沒有足夠的資金投入。這直接影響著產(chǎn)品的開發(fā)和宣傳。除此之外，經(jīng)營者缺乏統(tǒng)一的規(guī)劃，對原有的田園風(fēng)光進行過度的修建，從而導(dǎo)致環(huán)境污染更加嚴重[1]。
    2、企業(yè)主導(dǎo)經(jīng)營模式。
    分散的農(nóng)戶經(jīng)營模式為農(nóng)業(yè)旅游開發(fā)和經(jīng)營帶來嚴重的外部問題。而通過引進有經(jīng)濟實力和市場經(jīng)營能力的企業(yè)進行農(nóng)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(dǎo)致對農(nóng)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(nóng)業(yè)旅游經(jīng)營模式中的主體，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)旅游開發(fā)組組織。一般情況下，會成立相應(yīng)的管理委員會對農(nóng)業(yè)旅游資源的占用、供應(yīng)等活動進行組織和監(jiān)督。并結(jié)合相應(yīng)的規(guī)章制度對農(nóng)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(jīng)營模式是目前比較符合我國農(nóng)業(yè)旅游開發(fā)的模式[3]。
    二、分析農(nóng)業(yè)旅游開發(fā)管理現(xiàn)存問題及形成原因。
    1、農(nóng)業(yè)旅游開發(fā)管理現(xiàn)存的問題。
    我國農(nóng)業(yè)旅游發(fā)展相對較晚，大部分地區(qū)都處在基礎(chǔ)發(fā)展階段。對于現(xiàn)階段農(nóng)業(yè)旅游開發(fā)中普遍存在的問題主要有三種，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)境遭到嚴重的破壞，三是對于農(nóng)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(nóng)業(yè)旅游開發(fā)管理中存在問題的分析可以總結(jié)出，形成這些問題的原因主要有四個方面。一是經(jīng)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(dǎo)致產(chǎn)品類型較少。二是對農(nóng)業(yè)旅游開發(fā)和管理沒有進行長期的規(guī)劃，缺乏相應(yīng)的品牌產(chǎn)品和足夠的營銷力度。三是人才和資金的短缺導(dǎo)致旅游市場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)致市場形成嚴重的無序競爭。
    三、探究農(nóng)業(yè)旅游開發(fā)管理相關(guān)對策。
    1、正確認識農(nóng)業(yè)旅游。
    農(nóng)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(dǎo)，因此要想確保農(nóng)業(yè)旅游能夠保持正確的發(fā)展方向就要對其具有正確的認識。農(nóng)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(nóng)業(yè)旅游資源存在的本質(zhì)內(nèi)涵和具有的重要價值進行充分的認識，改進和創(chuàng)新農(nóng)業(yè)旅游開發(fā)和管理意識。相關(guān)部門和所涉及人員應(yīng)該投入更多的精力對于農(nóng)業(yè)旅游進行合理的開發(fā)和科學(xué)的管理，從而為農(nóng)業(yè)旅游發(fā)展質(zhì)量提供強有力的基礎(chǔ)保障。
    2、農(nóng)業(yè)旅游規(guī)劃開發(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(nóng)業(yè)旅游進行合理的規(guī)劃和科學(xué)的開發(fā)。對于農(nóng)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(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、加強相應(yīng)制度規(guī)范。
    現(xiàn)階段，我國農(nóng)業(yè)旅游開發(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(nóng)業(yè)旅游經(jīng)營組織在進行科學(xué)健康的可持續(xù)發(fā)展。
    4、加強旅游人才培養(yǎng)。
    加強對農(nóng)村旅游人才的培養(yǎng)可以從三個方面入手，一是組織相應(yīng)的旅游知識培訓(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)機會。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。
    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，推動著人民生活水平的提高和國家經(jīng)濟的發(fā)展，要想更好的進行農(nóng)業(yè)旅游的開發(fā)和管理，我們要明確目前我國農(nóng)業(yè)旅游發(fā)展管理模式存在的不足，正確的認識農(nóng)業(yè)旅游的重要性。要加強對其規(guī)劃開發(fā)，并建立相應(yīng)的制度規(guī)范對旅游人才的培養(yǎng)，從而促進農(nóng)業(yè)旅游的可持續(xù)發(fā)展。
    數(shù)據(jù)挖掘論文答辯數(shù)據(jù)挖掘論文篇六
    隨著我國的旅游業(yè)的迅猛發(fā)展，旅游產(chǎn)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(chǎn)業(yè)是大勢所趨。當(dāng)前數(shù)據(jù)挖掘在旅游信息化建設(shè)中的應(yīng)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(xué)術(shù)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(yīng)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(shè)中的應(yīng)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(jié)果、可擴容性、可理解性、預(yù)測的準(zhǔn)確性等方面各不相同?？偟膩碚f,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(shè)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(shù),己經(jīng)成功的應(yīng)用于更多行業(yè)的數(shù)據(jù)分析。在關(guān)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(guān)聯(lián)規(guī)則分類的基礎(chǔ)。聚類算法也是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中極為重要的組成部分。與分類技術(shù)不同的是,聚類不要求對數(shù)據(jù)進行事先標(biāo)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(yù)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(jié)構(gòu)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(jié)合旅游產(chǎn)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(jié),為旅游消費者和旅游管理者提供服務(wù)：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(yù)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(wù)。為管理者提供推薦、游客管理、線路管理、景點管理、特色服務(wù)管理、機票管理、在線咨詢管理、旅游客戶關(guān)系管理等服務(wù)，提高整體服務(wù)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(wù)邏輯層、表示層四層體系結(jié)構(gòu),主要利用id3算法達到旅游數(shù)據(jù)信息的快速、準(zhǔn)確分類。考慮了游客與酒店之間的關(guān)系、游客與旅游路線之間的關(guān)系、游客與旅游景點之間的關(guān)系、游客與機票、車票之間的關(guān)系、管理員與游客之間的關(guān)系、邏輯結(jié)構(gòu)設(shè)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(shè)計包括：用戶登錄、用戶查詢、預(yù)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(wù)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(wù)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(yù)報實現(xiàn)、旅游線路實現(xiàn)、特產(chǎn)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(shù)進行總結(jié)的基礎(chǔ)上，結(jié)合當(dāng)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(jié)構(gòu)關(guān)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(shù)學(xué)院。
    數(shù)據(jù)挖掘論文答辯數(shù)據(jù)挖掘論文篇七
    根據(jù)20xx年4月國家教育部等五部關(guān)于印發(fā)《職業(yè)學(xué)校學(xué)生實習(xí)管理規(guī)定》的通知（教職成[20xx]3號）精神，針對旅游管理專業(yè)頂崗實習(xí)企業(yè)的實際情況以及頂崗實習(xí)現(xiàn)狀，多角度分析新《職業(yè)學(xué)校學(xué)生頂崗實習(xí)管理規(guī)定》（以下簡稱新《規(guī)定》）對旅游管理專業(yè)頂崗實習(xí)的新要求，探索可操作的改進辦法，為旅游管理專業(yè)實施頂崗實習(xí)教學(xué)課程提供借鑒和幫助。
    （1）實習(xí)企業(yè)較多，大部分企業(yè)需求人數(shù)少，實習(xí)生分布零散，跟蹤管理難度大。
    （2）由學(xué)校安排實習(xí)的，大多是由學(xué)校和實習(xí)企業(yè)簽訂雙方協(xié)議，實習(xí)生簽閱《實習(xí)生管理守則》。
    （3）中職學(xué)校旅游管理專業(yè)頂崗實習(xí)學(xué)生大多未滿18周歲。
    （4）實習(xí)評價體系不完善，對實習(xí)生的考核主觀成分多，量化標(biāo)準(zhǔn)少。
    （5）實習(xí)期仍以學(xué)生平安險作為學(xué)生意外傷害保險，尚未為學(xué)生購買專門的實習(xí)責(zé)任險。
    2.新《規(guī)定》對頂崗實習(xí)的影響及改進方法。
    （1）新《規(guī)定》再次強調(diào)對實習(xí)過程的全程指導(dǎo)，并明確提出，對自行安排實習(xí)的學(xué)生也要進行跟蹤管理（新《規(guī)定》第七條、第八條）。而旅游管理專業(yè)實習(xí)企業(yè)特別是旅行社，企業(yè)多，規(guī)模小，需求人數(shù)少，實習(xí)生分布零散，甚至一個企業(yè)只有一個實習(xí)生，管理和指導(dǎo)難度大。調(diào)查資料顯示，旅游專業(yè)實習(xí)企業(yè)中90%是旅行社，而實習(xí)生中只有50%在旅行社實習(xí)。這種情況實習(xí)指導(dǎo)教師如果要實現(xiàn)對每個實習(xí)生的指導(dǎo)管理，那么大部分時間都在外跑實習(xí)點，學(xué)校對專業(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。針對這一現(xiàn)狀，結(jié)合新《規(guī)定》要求，可從以下方面著手改進：
    1）建立校企生聯(lián)動實習(xí)管理制度。在學(xué)校數(shù)字化平臺增加實習(xí)管理模塊，將實習(xí)操作流程、標(biāo)準(zhǔn)分單元錄入模塊內(nèi)，實習(xí)生定期在平臺上提交單元作業(yè)，企業(yè)指導(dǎo)教師和學(xué)校指導(dǎo)教師定期在平臺上提交實習(xí)生單元成績，最后的實習(xí)總成績由單元成績按比例匯總而成。這樣既可參與和掌控實習(xí)過程，又能優(yōu)化實習(xí)考核體系，增加量化標(biāo)準(zhǔn)。如數(shù)字平臺無法立即實施，可先采用電子文檔或紙質(zhì)文檔方式。
    2）實習(xí)面試結(jié)束后，組織召開實習(xí)指導(dǎo)教師動員會，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)整實習(xí)計劃、操作標(biāo)準(zhǔn)、達標(biāo)考核、指導(dǎo)流程等。
    3）實習(xí)收尾階段，組織召開實習(xí)總結(jié)會，對實習(xí)工作進行交流分享，對實際工作中遇到的問題提出改進建議，為即將開展的新一輪實習(xí)工作做好鋪墊。
    （2）新《規(guī)定》第十二條、第十三條要求，頂崗實習(xí)前學(xué)校、企業(yè)、學(xué)生須簽訂三方協(xié)議，這對制約企業(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)生實習(xí)中無法適應(yīng)而中途離職的也時有發(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18周歲的學(xué)生參加頂崗實習(xí)，須由監(jiān)護人簽閱知情同意書。大部分中職學(xué)校學(xué)生在實習(xí)時都未達到該年齡標(biāo)準(zhǔn)，因此中職學(xué)校在實習(xí)前應(yīng)按戶口登記年齡進行一次篩選，將“頂崗實習(xí)學(xué)生監(jiān)護人知情同意書”以統(tǒng)一格式發(fā)放給未滿18周歲學(xué)生，并告知監(jiān)護人，請監(jiān)護人簽閱?！爸橥鈺苯粚W(xué)校后方可參加實習(xí)面試。
    （4）新《規(guī)定》第三十五條要求，職業(yè)學(xué)?；?qū)嵙?xí)單位應(yīng)為實習(xí)學(xué)生投保實習(xí)責(zé)任保險。實習(xí)責(zé)任險是指學(xué)生在實習(xí)期間，因?qū)W校的管理疏忽對學(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。據(jù)調(diào)查，保險公司目前尚未推出專門的實習(xí)責(zé)任險，但可先為實習(xí)生購買一年期限的意外險。但意外險與實習(xí)責(zé)任險在投保范圍、價格等方面還有差異，所以，職業(yè)學(xué)校也應(yīng)同時與保險行業(yè)接觸，積極推進實習(xí)責(zé)任險的設(shè)計出臺。
    總之，旅游管理專業(yè)頂崗實習(xí)在實施過程中還存在一些問題和困難，如企業(yè)與學(xué)校的需求差異、旅游行業(yè)淡旺季與實習(xí)期的時間矛盾、實習(xí)生生活管理和心理疏導(dǎo)問題等，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、可操作的頂崗實習(xí)實施標(biāo)準(zhǔn)。
    數(shù)據(jù)挖掘論文答辯數(shù)據(jù)挖掘論文篇八
    摘要：大數(shù)據(jù)和智游都是當(dāng)下的熱點，沒有大數(shù)據(jù)的智游無從談“智慧”，數(shù)據(jù)挖掘是大數(shù)據(jù)應(yīng)用于智游的核心，文章探究了在智游應(yīng)用中，目前大數(shù)據(jù)挖掘存在的幾個問題。
    關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)；智游；數(shù)據(jù)挖掘；
    1引言。
    隨著人民生活水平的進一步提高，旅游消費的需求進一步上升，在云計算、互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)以及移動智能終端等信息通訊技術(shù)的飛速發(fā)展下，智游應(yīng)運而生。大數(shù)據(jù)作為當(dāng)下的熱點已經(jīng)成了智游發(fā)展的有力支撐，沒有大數(shù)據(jù)提供的有利信息，智游無法變得“智慧”。
    2大數(shù)據(jù)與智游。
    旅游業(yè)是信息密、綜合性強、信息依存度高的產(chǎn)業(yè)[1]，這讓其與大數(shù)據(jù)自然產(chǎn)生了交匯。，江蘇省鎮(zhèn)江市首先提出“智游”的概念，雖然至今國內(nèi)外對于智游還沒有一個統(tǒng)一的學(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：通過充分收集和管理所有類型和來源的旅游數(shù)據(jù)，并深入挖掘這些數(shù)據(jù)的潛在重要價值信息，然后利用這些信息為相關(guān)部門或?qū)ο筇峁┓?wù)[2]。這一定義充分肯定了在發(fā)展智游中，大數(shù)據(jù)挖掘所起的至關(guān)重要的作用，指出了在智游的過程中，數(shù)據(jù)的收集、儲存、管理都是為數(shù)據(jù)挖掘服務(wù)，智游最終所需要的是利用挖掘所得的有用信息。
    3大數(shù)據(jù)挖掘在智游中存在的問題。
    我國提出用十年時間基本實現(xiàn)智游的目標(biāo)[3]過去幾年國家旅游局的相關(guān)動作均為了實現(xiàn)這一目標(biāo)。但是在借助大數(shù)據(jù)推動智游的可持續(xù)性發(fā)展中大數(shù)據(jù)所產(chǎn)生的價值卻亟待提高原因之一就是在收集、儲存了大量數(shù)據(jù)后對它們深入挖掘不夠沒有發(fā)掘出數(shù)據(jù)更多的價值。
    3.1信息化建設(shè)。
    智游的發(fā)展離不開移動網(wǎng)絡(luò)、物聯(lián)網(wǎng)、云平臺。隨著大數(shù)據(jù)的不斷發(fā)展，國內(nèi)許多景區(qū)已經(jīng)實現(xiàn)wi—fi覆蓋，部分景區(qū)也已實現(xiàn)人與人、人與物、人與景點之間的實時互動，多省市已建有旅游產(chǎn)業(yè)監(jiān)測平臺或旅游大數(shù)據(jù)中心以及數(shù)據(jù)可視化平臺，從中進行數(shù)據(jù)統(tǒng)計、行為分析、監(jiān)控預(yù)警、服務(wù)質(zhì)量監(jiān)督等。通過這些平臺，已基本能掌握跟游客和景點相關(guān)的數(shù)據(jù)，可以實現(xiàn)更好旅游監(jiān)控、產(chǎn)業(yè)宏觀監(jiān)控，對該地的旅游管理和推廣都能發(fā)揮重要作用。
    但從智慧化的發(fā)展來看，我國的信息化建設(shè)還需加強。雖然通訊網(wǎng)絡(luò)已基本能保證，但是大部分景區(qū)還無法實現(xiàn)對景區(qū)全面、透徹、及時的感知，更為困難的是對平臺的建設(shè)。在數(shù)據(jù)共享平臺的建設(shè)上，除了必備的硬件設(shè)施，大數(shù)據(jù)實驗平臺還涉及大量部門，如政府管理部門、氣象部門、交通、電子商務(wù)、旅行社、旅游網(wǎng)站等。如此多的部門相關(guān)聯(lián)，要想建立一個完整全面的大數(shù)據(jù)實驗平臺，難度可想而知。
    大數(shù)據(jù)時代缺的不是數(shù)據(jù)，而是方法。大數(shù)據(jù)在旅游行業(yè)的應(yīng)用前景非常廣闊，但是面對大量的數(shù)據(jù)，不懂如何收集有用的數(shù)據(jù)、不懂如何對數(shù)據(jù)進行挖掘和利用，那么“大數(shù)據(jù)”猶如礦山之中的廢石。旅游行業(yè)所涉及的結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，通過云計算技術(shù)，對數(shù)據(jù)的收集、存儲都較為容易，但對數(shù)據(jù)的挖掘分析則還在不斷探索中。大數(shù)據(jù)的挖掘常用的方法有關(guān)聯(lián)分析，相似度分析，距離分析，聚類分析等等，這些方法從不同的角度對數(shù)據(jù)進行挖掘。其中，相關(guān)性分析方法通過關(guān)聯(lián)多個數(shù)據(jù)來源，挖掘數(shù)據(jù)價值。但針對旅游數(shù)據(jù)，采用這些方法挖掘數(shù)據(jù)的價值信息，難度也很大，因為旅游數(shù)據(jù)中冗余數(shù)據(jù)很多，數(shù)據(jù)存在形式很復(fù)雜。在旅游非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中，一張圖片、一個天氣變化、一次輿情評價等都將會對游客的旅行計劃帶來影響。對這些數(shù)據(jù)完全挖掘分析，對游客“行前、行中、行后”大數(shù)據(jù)的實時性挖掘都是很大的挑戰(zhàn)。
    3.3數(shù)據(jù)安全。
    數(shù)據(jù)安全事件屢見不鮮伴著大數(shù)據(jù)而來的數(shù)據(jù)安全問題日益凸顯出來。在大數(shù)據(jù)時代無處不在的數(shù)據(jù)收集技術(shù)使我們的個人信息在所關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)中心留下痕跡如何保證這些信息被合法合理使用讓數(shù)據(jù)“可用不可見”[4]這是亟待解決的問題。同時在大數(shù)據(jù)資源的開放性和共享性下個人隱私和公民權(quán)益受到嚴重威脅。這一矛盾的存在使數(shù)據(jù)共享程度與數(shù)據(jù)挖掘程度成反比。此外經(jīng)過大數(shù)據(jù)技術(shù)的分析、挖掘個人隱私更易被發(fā)現(xiàn)和暴露從而可能引發(fā)一系列社會問題。
    大數(shù)據(jù)背景下的旅游數(shù)據(jù)當(dāng)然也避免不了數(shù)據(jù)的安全問題。如果游客“吃、住、行、游、娛、購”的數(shù)據(jù)被放入數(shù)據(jù)庫，被完全共享、挖掘、分析，那游客的人身財產(chǎn)安全將會受到嚴重影響，最終降低旅游體驗。所以，數(shù)據(jù)的安全管理是進行大數(shù)據(jù)挖掘的前提。
    3.4大數(shù)據(jù)人才。
    大數(shù)據(jù)背景下的智游離不開人才的創(chuàng)新活動及技術(shù)支持，然而與專業(yè)相銜接的大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)未能及時跟上行業(yè)需求，加之創(chuàng)新型人才的外流，以及數(shù)據(jù)統(tǒng)計未來3~5年大數(shù)據(jù)行業(yè)將面臨全球性的人才荒，國內(nèi)智游的構(gòu)建還缺乏大量人才。
    4解決思路。
    在信息化建設(shè)上，加大政府投入，加強基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，整合結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，抓取非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，打通各數(shù)據(jù)壁壘，建設(shè)旅游大數(shù)據(jù)實驗平臺；在挖掘方法上，對旅游大數(shù)據(jù)實時性數(shù)據(jù)的挖掘應(yīng)該被放在重要位置；在數(shù)據(jù)安全上，從加強大數(shù)據(jù)安全立法、監(jiān)管執(zhí)法及強化技術(shù)手段建設(shè)等幾個方面著手，提升大數(shù)據(jù)環(huán)境下數(shù)據(jù)安全保護水平。加強人才的培養(yǎng)與引進，加強產(chǎn)學(xué)研合作，培養(yǎng)智游大數(shù)據(jù)人才。
    參考文獻。
    數(shù)據(jù)挖掘論文答辯數(shù)據(jù)挖掘論文篇九
    古典文學(xué)中常見論文這個詞，當(dāng)代，論文常用來指進行各個學(xué)術(shù)領(lǐng)域的研究和描述學(xué)術(shù)研究成果的文章，簡稱為論文。以下就是由編為您提供的。
    阿里巴巴成功上市，使馬云一時間家喻戶曉，同時讓更多人看到了電商發(fā)展的無限潛力和廣闊空間。電子商務(wù)是一門交叉性概念，其涉及理論知識和領(lǐng)域極為豐富，譬如：管理學(xué)、法學(xué)、經(jīng)濟學(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的活動。信息技術(shù)的進步和社會商業(yè)的發(fā)展使得經(jīng)濟數(shù)字化、競爭全球化、貿(mào)易自由化的趨勢不斷加強。有關(guān)電子商務(wù)各類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。為進一步了解近年來我國基于物聯(lián)網(wǎng)的電商發(fā)展研究熱點，筆者通過對cnki收錄的相關(guān)文獻的進行計量分析就此展開研究。
    物聯(lián)網(wǎng)作為一種新興技術(shù)，自20世紀(jì)90年代由美國麻省理工學(xué)院首次提出以來，其技術(shù)實現(xiàn)及應(yīng)用引起國內(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，以射頻識別技術(shù)作為條碼識別的替代品，實現(xiàn)對物流系統(tǒng)進行智能化管理。
    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。rfid(radiofrequencyidentification)技術(shù)作為物聯(lián)網(wǎng)的重要技術(shù)，又稱電子標(biāo)簽、無線射頻識別，是一種通信技術(shù)，可通過無線電訊號識別特定目標(biāo)并讀寫相關(guān)數(shù)據(jù)，而無需識別系統(tǒng)與特定目標(biāo)之間建立機械或光學(xué)接觸。電子商務(wù)利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)通過把人、財、物、商店等實體聯(lián)結(jié)起來并在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下進行交互。在實現(xiàn)交互時，一個關(guān)鍵技術(shù)就是利用rfid技術(shù)給各個實體標(biāo)注獨一無二的標(biāo)簽從而將不同實體加以區(qū)分。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)不僅承擔(dān)著標(biāo)注實體角色而且在記錄生產(chǎn)過程、跟蹤物流以及防偽查詢等方面發(fā)揮著重要作用。
    隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展和經(jīng)濟全球化浪潮的推動，電子商務(wù)問題及物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)成為國內(nèi)外學(xué)術(shù)界普遍研究熱點。國內(nèi)學(xué)者就電子商務(wù)發(fā)展進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)我國電子商務(wù)發(fā)展?fàn)顩r提出了針對性建議，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。
    國內(nèi)對電子商務(wù)的研究熱度頗高，然而對物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)下電子商務(wù)的研究相對匱乏。2017年4月，我們在cnki上以“主題=電子商務(wù)”為檢索式進行檢索，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，通過篩選共112篇文獻與本文研究相關(guān)。在112篇文章中，98篇為非基金文獻，基金文獻僅占1/8。據(jù)調(diào)查，近年來我國基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)對電子商務(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)展動向及趨勢并進行相關(guān)比較分析對把握電子商務(wù)發(fā)展中關(guān)鍵問題具有極強的現(xiàn)實意義和指導(dǎo)意義。
    數(shù)據(jù)挖掘論文答辯數(shù)據(jù)挖掘論文篇十
    數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在各行業(yè)都有廣泛運用，是一種新興信息技術(shù)。而在線考試系統(tǒng)中存在著很多的數(shù)據(jù)信息，數(shù)據(jù)挖掘技在在線考試系統(tǒng)有著重要的意義，和良好的應(yīng)用前景，從而在眾多技術(shù)中脫穎而出。本文從對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的初步了解，簡述數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在在線考試系統(tǒng)中成績分析，以及配合成績分析，完善教學(xué)。
    隨著計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的快速發(fā)展，計算機輔助教育的不斷普及，在線考試是一種利用網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的重要輔助教育手段，其改革有著重要的意義。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)作為一種新興的信息技術(shù)，其包括了人工智能、數(shù)據(jù)庫、統(tǒng)計學(xué)等學(xué)科的內(nèi)容，是一門綜合性的技術(shù)。這種技術(shù)的主要特點是對數(shù)據(jù)庫中大量的數(shù)據(jù)進行抽取、轉(zhuǎn)換和分析，從中提取出能夠?qū)處熡凶饔玫年P(guān)鍵性數(shù)據(jù)。將其運用于在線考試系統(tǒng)中，能夠很好的處理在線考試中涉及到的數(shù)據(jù)，讓在線考試的實用性和高效性得到進一步的增強，幫助教師更加快速、完整的統(tǒng)計考試信息，完善教學(xué)。
    數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是從大量數(shù)據(jù)中"挖掘"出對使用者有用的知識，即從大量的、隨機的、有噪聲的、模糊的、不完全的實際應(yīng)用數(shù)據(jù)中，"挖掘"出隱含在其中但人們事先卻不知道的，而又是對人們潛在有用的信息與知識的整個過程。
    目前主要的商業(yè)數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)有sas公司的enterpriseminer，spss公司的clementine，sybas公司的warehousestudio，minersgi公司的mineset，rulequestresearch公司的see5，ibm公司的intelligent，還有coverstory，knowledgediscovery，quest，explora，dbminer，workbench等。
    2.1數(shù)據(jù)分類。
    數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)通過對數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進行分析，把數(shù)據(jù)按照相似性歸納成若干類別，然后做出分類，并能夠為每一個類別都做出一個準(zhǔn)確的描述，挖掘出分類的規(guī)則或建立一個分類模型。
    2.2數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析。
    數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)是一項非常重要，并可以發(fā)現(xiàn)的知識。數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)就是兩組或兩組以上的數(shù)據(jù)之間有著某種規(guī)律性的聯(lián)系。數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析的作用就是找出數(shù)據(jù)庫中隱藏的聯(lián)系，從中得到一些對學(xué)校教學(xué)工作管理者有用的信息。就像是在購物中，就可以通過顧客的購買物品的聯(lián)系，從中得到顧客的購買習(xí)慣。
    2.3預(yù)測。
    預(yù)測是根據(jù)已經(jīng)得到的數(shù)據(jù)，從而對未來的情況做出一個可能性的分析。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能自動在大型的數(shù)據(jù)庫中做出一個較為準(zhǔn)確的分析。就像是在市場投資中，可以通過各種商品促銷的數(shù)據(jù)來做出一個未來商品的促銷走勢。從而在投資中得到最大的回報。
    數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)融合了多個學(xué)科、多個領(lǐng)域的知識與技術(shù)，因此數(shù)據(jù)挖掘的方法也呈現(xiàn)出很多種類的形式。就目前的統(tǒng)計分析類的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的角度來講，光統(tǒng)計分析技術(shù)中所用到的數(shù)據(jù)挖掘模型就回歸分析、邏輯回歸分析、有線性分析、非線性分析、單變量分析、多變量分析、最近鄰算法、最近序列分析、聚類分析和時間序列分析等多種方法。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)利用這些方法對那些異常形式的數(shù)據(jù)進行檢查，然后通過各種數(shù)據(jù)模型和統(tǒng)計模型對這些數(shù)據(jù)來進行解釋，并從這些數(shù)據(jù)中找出隱藏在其中的商業(yè)機會和市場規(guī)律。另外還有知識發(fā)現(xiàn)類數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，這種和統(tǒng)計分析類的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)完全不同，其中包括了支持向量機、人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、決策樹、粗糙集、關(guān)聯(lián)順序和規(guī)則發(fā)現(xiàn)等多種方法。
    4.1運用關(guān)聯(lián)規(guī)則分析教師的年齡對學(xué)生考試成績的影響。
    數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的關(guān)聯(lián)分析在教學(xué)分析中，是一種使用頻繁，行之有效的方法，它能挖掘出大量數(shù)據(jù)中項集之間之間有意義的關(guān)聯(lián)聯(lián)系，幫助知道教師的教學(xué)過程。例如在如今的一些高職院校中，就往往會把學(xué)生的英語四六級過級率，計算機等級等，以這些為依據(jù)來評價教師的教學(xué)效果。將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的關(guān)聯(lián)規(guī)則運用于考試的成績分析當(dāng)中，就能夠挖掘出一些對學(xué)生過級率產(chǎn)生影響的因素，對教師的教學(xué)過程進行重要的指導(dǎo)，讓教師的教學(xué)效率更高，作用更強。
    還可以通過關(guān)聯(lián)規(guī)則算法，先設(shè)定一個最小可信度和支持度，得到初步的關(guān)聯(lián)規(guī)則，根據(jù)相關(guān)規(guī)則，分析出教師的組成結(jié)構(gòu)和過級率的影響，從來進行教師隊伍的結(jié)構(gòu)調(diào)整，讓教師隊伍更加合理。
    4.2采用分類算法探討對考試成績有影響的因素。
    數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的分類算法就是對一組對象或一個事件進行歸類，然后通過這些數(shù)據(jù)，可以進行分類模型的建立和未來的預(yù)測。分類算法可以進行考試中得到的數(shù)據(jù)進行分類，然后通過學(xué)生的一些基本情況進行探討一些對考試成績有影響的因素。分類算法可以用一下步驟實施：
    4.2.1數(shù)據(jù)采集。
    這種方法首先要進行數(shù)據(jù)采集，需要這幾方面的數(shù)據(jù)，學(xué)生基本信息（姓名、性別、學(xué)號、籍貫、所屬院系、專業(yè)、班級等）、學(xué)生調(diào)查信息（比如學(xué)習(xí)前的知識掌握情況、學(xué)習(xí)興趣、課堂學(xué)習(xí)效果、課后復(fù)習(xí)時間量等）、成績（學(xué)生平常學(xué)習(xí)成績，平?？荚嚦煽儯鞣N大型考試成績等）、學(xué)生多次考試中出現(xiàn)的易錯點（本次考試中出現(xiàn)的易錯點，以往考試中出現(xiàn)的易錯點）。
    4.2.2數(shù)據(jù)預(yù)處理。
    （1）數(shù)據(jù)集成。把數(shù)據(jù)采集過程中得到的多種信息，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的數(shù)據(jù)庫技術(shù)生產(chǎn)相應(yīng)的學(xué)生考試成績分析基本數(shù)據(jù)庫。（2）數(shù)據(jù)清理。在學(xué)生成績分析數(shù)據(jù)庫中，肯定會出現(xiàn)一些情況缺失，對于這些空缺處，就需要使用數(shù)據(jù)清理技術(shù)來進行這些數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)的填補遺漏。例如，可以采用忽略元組的方法來刪除那些沒有參加考試的學(xué)生考試數(shù)據(jù)已經(jīng)在學(xué)生填寫的調(diào)查數(shù)據(jù)中村中的空缺項。（3）數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換主要功能是進行進行數(shù)據(jù)的離散化操作。在這個過程中可以根據(jù)實際需要進行分類，比如把考試成績從0~59的分到較差的一類，將60到80分為中等類，81到100分為優(yōu)秀等。（4）數(shù)據(jù)消減。數(shù)據(jù)消減的功能就是把所需挖掘的數(shù)據(jù)庫，在消減的過程又不能影響到最終的數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果。比如在分析學(xué)生的基本學(xué)習(xí)情況的影響因素情況中，學(xué)生信息表中中出現(xiàn)的字段很多，可以選擇性的刪除班別、籍貫等引述，形成一份新的學(xué)生基本成績分析數(shù)據(jù)表。
    4.2.3利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，得出結(jié)論。
    通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在在線考試中的應(yīng)用，得出這些學(xué)生數(shù)據(jù)的相關(guān)分析，比如說學(xué)生考試中的易錯點在什么地方，學(xué)生考試成績的自身原因，學(xué)生考試成績的環(huán)境原因，教師隊伍的搭配情況等等，從中得出如何調(diào)整學(xué)校教學(xué)資源，教師的教學(xué)方案調(diào)整等等，從而完善學(xué)校對學(xué)生的教學(xué)。
    數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在社會各行各業(yè)中都有一定程度的使用，基于其在數(shù)據(jù)組織、分析能力、知識發(fā)現(xiàn)和信息深層次挖掘的能力，在使用中取得了顯著的成效，但數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中還存在著一些問題，例如數(shù)據(jù)的挖掘算法、預(yù)處理、可視化問題、模式識別和解釋等等。對于這些問題，學(xué)校教學(xué)管理工作者要清醒的認識，在在線考試系統(tǒng)中對數(shù)據(jù)挖掘信息做出合理的使用，讓數(shù)字挖掘技術(shù)在在線考試系統(tǒng)中能夠更加有效的發(fā)揮其長處，避免其在在線考試系統(tǒng)中的的缺陷。
    [1]胡玉榮。基于粗糙集理論的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在高校學(xué)生成績分析中的作用[j]。荊門職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報，20xx,12(22):12.
    [2][加]韓家煒，堪博（kamberm.）。數(shù)據(jù)挖掘：概念與技術(shù)（第2版）[m]范明，譯。北京:機械工業(yè)出版社，20xx.
    [3]王潔?！对诰€考試系統(tǒng)的設(shè)計與開發(fā)》[j]。山西師范大學(xué)學(xué)報，20xx(2)。
    [4]王長娥。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在教育中的應(yīng)用[j]。計算機與信息技術(shù)，20xx(11)。
    數(shù)據(jù)挖掘論文答辯數(shù)據(jù)挖掘論文篇十一
    ：數(shù)據(jù)挖掘是一種特殊的數(shù)據(jù)分析過程，其不僅在功能上具有多樣性，同時還具有著自動化、智能化處理以及抽象化分析判斷的特點，對于計算機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，對其在計算機犯罪取證中的應(yīng)用進行了分析。
    ：數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)；計算機；犯罪取證。
    隨著信息技術(shù)與互聯(lián)網(wǎng)的不斷普及，計算機犯罪案件變得越來越多，同時由于計算機犯罪的隱蔽性、復(fù)雜性特點，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嬎銠C犯罪案件中的原始數(shù)據(jù)進行分析并提取出有效信息，同時還能夠?qū)崿F(xiàn)與其他案件的對比，而這些對于計算機犯罪案件的偵破都是十分有利的。
    數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是針對當(dāng)前信息時代下海量的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)信息而言的，簡單來說，就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的隨機數(shù)據(jù)中對潛在的有效知識進行自動提取，從而為判斷決策提供有利的信息支持。同時，從數(shù)據(jù)挖掘所能夠的得到的知識來看，主要可以分為廣義型知識、分類型知識、關(guān)聯(lián)性知識、預(yù)測性知識以及離型知識幾種。
    根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)所能夠提取的不同類型知識，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)也可以在此基礎(chǔ)上進行功能分類，如關(guān)聯(lián)分析、聚類分析、孤立點分析、時間序列分析以及分類預(yù)測等都是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的重要功能之一，而其中又以關(guān)聯(lián)分析與分類預(yù)測最為主要。大量的數(shù)據(jù)中存在著多個項集，各個項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，對各項集之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系進行挖掘，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。在計算機犯罪取證中，可以先對犯罪案件中的特征與行為進行深度的挖掘，從而明確其中所存在的聯(lián)系，同時，在獲得審計數(shù)據(jù)后，就可以對其中的審計信息進行整理并中存入到數(shù)據(jù)庫中進行再次分析，從而達到案件樹立的效果，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]。而分類分析則是對現(xiàn)有數(shù)據(jù)進行分類整理，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。在分類分析的過程中，已知數(shù)據(jù)會被分為不同的數(shù)據(jù)組，并按照具體的數(shù)據(jù)屬性進行明確分類，之后再通過對分組中數(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。在計算機犯罪案件中，可以將按照這種數(shù)據(jù)分類、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)屬性模型進行對比，這樣就能夠判斷嫌疑人是否在作案動機、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，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，分類分析還可以實現(xiàn)對于未知數(shù)據(jù)信息或類似數(shù)據(jù)信息的有效預(yù)測，這對于計算機犯罪案件的處理也是很有幫助的。此外，數(shù)據(jù)挖掘分類預(yù)測功能的實現(xiàn)主要依賴決策樹、支持向量機、vsm、logisitic回歸、樸素貝葉斯等幾種，這些算法各有優(yōu)劣，在實際應(yīng)用中需要根據(jù)案件的實際情況進行選擇，例如支持向量機具有很高的分類正確率，因此適合用于特征為線性不可分的案件，而決策樹更容易理解與解釋。
    對于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，目前的計算機犯罪取證工作并未形成一個明確而統(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，對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在計算機犯罪取證中的應(yīng)用提供一個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)，面對這些數(shù)據(jù)，可以利用fp-growth算法、apriori算法等算法進行關(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機、案發(fā)時間、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這些簡單的信息進行確定，因此還需利用決策樹、支持向量機等算法進行分類預(yù)測分析，通過對原始信息的準(zhǔn)確分類，可以得到案件的犯罪行為模式（數(shù)據(jù)屬性模型），而通過與其他案件犯罪行為模式的對比，就能夠?qū)Ψ缸锵右扇说木唧w特征進行進一步的預(yù)測，如經(jīng)?；顒拥膱鏊⑿袨榱?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巨大幫助。此外，在計算機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關(guān)聯(lián)分析、分類預(yù)測分析得到的案件信息仍具有著很高的利用價值，因此不僅需要將這些信息存入到專門的數(shù)據(jù)庫中，同時還要根據(jù)案件的結(jié)果對數(shù)據(jù)進行再次分析與修正，并做好犯罪行為模式的分類與標(biāo)記工作，為之后的案件偵破工作提供更加豐富、詳細的數(shù)據(jù)參考。
    總而言之，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)自計算機犯罪取證中的應(yīng)用是借助以各種算法為基礎(chǔ)的關(guān)聯(lián)、分類預(yù)測功能來實現(xiàn)的，而隨著技術(shù)的不斷提升以及數(shù)據(jù)庫中的犯罪行為模式會不斷得到完善，在未來數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)所能夠起到的作用也必將越來越大。
    作者:周永杰單位:河南警察學(xué)院信息安全系。
    數(shù)據(jù)挖掘論文答辯數(shù)據(jù)挖掘論文篇十二
    近些年來，已經(jīng)有越來越多的企業(yè)把通信、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和計算機應(yīng)用引入企業(yè)的日常管理工作和業(yè)務(wù)開發(fā)處理當(dāng)中，企業(yè)的各類信息化程度也在不斷提高?，F(xiàn)代科技信息技術(shù)的廣泛應(yīng)用已經(jīng)顯著的提高了企業(yè)的工作效率和經(jīng)濟效益。但是，在使用信息技術(shù)給企業(yè)帶來的方便、快捷的同時，也不斷的出現(xiàn)了新的問題和需求。企業(yè)經(jīng)過多年積累了大量的歷史數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)對企業(yè)當(dāng)前的日常經(jīng)營活動幾乎沒有任何的使用價值，成了留之無用棄之可惜的累贅。而且儲藏這些歷史數(shù)據(jù)會對企業(yè)造成很大的困難和費用開銷。為此數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用在網(wǎng)絡(luò)營銷中勢在必行，全面細致的分析數(shù)據(jù)庫資源并從中提取有價值的信息來對商業(yè)決策進行支持，從而來控制運營成本、提高經(jīng)濟效益。本文將從網(wǎng)絡(luò)營銷中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的幾個應(yīng)用進行探討和分析。
    客戶關(guān)系管理在網(wǎng)絡(luò)營銷，商業(yè)競爭是一家以客戶為中心的競技狀態(tài)的客戶，留住客戶，擴大客戶基礎(chǔ)，建立密切的客戶關(guān)系，客戶需求分析和創(chuàng)造客戶需求等，是非常關(guān)鍵的營銷問題?？蛻絷P(guān)系管理，營銷和信息技術(shù)領(lǐng)域是一個新概念，這在90年代初，軟件產(chǎn)品在上世紀(jì)90年代后期出現(xiàn)的誕生。目前，在國內(nèi)和國外的此類產(chǎn)品的研究和發(fā)展階段。然而，繼續(xù)與數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的進步和發(fā)展，客戶關(guān)系管理，也是對實際應(yīng)用階段。crm的目標(biāo)是管理者與客戶的互動，提升客戶價值，提高客戶滿意度，提高客戶的忠誠度，還發(fā)現(xiàn)，市場營銷和銷售渠道，然后尋找新客戶，提高客戶的利潤貢獻率的最終目的是為了推動社會和經(jīng)濟效益?？蛻絷P(guān)系管理的目的，應(yīng)用是改善企業(yè)與客戶的關(guān)系，它是企業(yè)和服務(wù)本質(zhì)管理和協(xié)調(diào)，以滿足客戶的需求，企業(yè)政策支持這項工作，并聯(lián)系客戶服務(wù)加強管理，提高客戶滿意度和品牌忠誠度。
    然而，數(shù)據(jù)挖掘可以應(yīng)用到很多方面的crm和不同階段，包括以下內(nèi)容：
    （1）“一對一”營銷的內(nèi)部工作人員認識到，客戶是在這個領(lǐng)域的企業(yè)，而不是貿(mào)易發(fā)展生存的關(guān)鍵。與每一個客戶接觸的過程，也是了解客戶的進程，而且也讓客戶了解業(yè)務(wù)流程。
    （2）企業(yè)與客戶之間的銷售應(yīng)該是一種商業(yè)關(guān)系不斷向前發(fā)展?？蛻艉蜖I銷公司成立這種方式，而且有許多方法可以使這種與客戶的關(guān)系，往往以改善包括：延長時間，客戶關(guān)系和維護客戶關(guān)系，以進一步加強相互交往過程中，公司可以在對方取得聯(lián)系更多的利潤。
    （3）客戶對客戶盈利能力分析。我們的客戶盈利能力是非常不同的，如果你不明白客戶盈利能力，很難制定有效的營銷策略，以獲取最有價值的客戶，或進一步提高客戶的忠誠度的價值。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以用來預(yù)測客戶在市場條件變化不同的盈利能力。它可以找到所有這些行為和使用模型來預(yù)測客戶行為模式的客戶交易盈利水平或新客戶找到高利潤。
    （4）在所有部門維護客戶關(guān)系的競爭日趨激烈，企業(yè)獲得新客戶的成本上升，因此，保持現(xiàn)有客戶的關(guān)系變得越來越重要。對于企業(yè)客戶可分為三大類：沒有價值或者低價值的客戶，不容易失去寶貴的客戶，并不斷尋找更多的優(yōu)惠，更有價值的服務(wù)給客戶。前兩個類型的客戶，客戶關(guān)系管理，現(xiàn)代化，然而，最具潛力的市場活動，是第三個層次的用戶，而且還特別需求和營銷工具，以保護客戶，可以減緩企業(yè)經(jīng)營成本，而且還獲得了寶貴的客戶。數(shù)據(jù)挖掘還可以發(fā)現(xiàn)，由于客戶流失，該公司能夠滿足這些客戶的需要，采取適當(dāng)措施，保持銷售。
    （5）客戶訪問企業(yè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)資源，包括能夠獲得新客戶的關(guān)鍵指標(biāo)。為了提供這些新的資源，包括企業(yè)搜索客戶誰不知道該產(chǎn)品的客戶，可能是競爭對手，服務(wù)客戶。這些細分客戶，潛在客戶可以幫助企業(yè)完成檢查。
    通過挖掘客戶的有關(guān)數(shù)據(jù)，可以對客戶進行分類，找出其相同點和不同點，以便為客戶提供個性化的產(chǎn)品和服務(wù)，使企業(yè)和客戶之間能夠通過網(wǎng)絡(luò)進行有效的溝通和信息交流。例如，關(guān)聯(lián)分析，客戶在購買某種商品時，有可能會連帶著購買其他的相關(guān)產(chǎn)品，這樣購買的某種商品和連帶購買的其他相關(guān)產(chǎn)品之間就存在著某種關(guān)聯(lián)，企業(yè)可以針對這種關(guān)聯(lián)進行分析，分析出規(guī)律，已制定有效的營銷策略來長效的起到吸引客戶連帶消費，購買其他產(chǎn)品的營銷策略。它能夠智能化地從大量的數(shù)據(jù)中提取出有用的信息和知識，為企業(yè)的管理人員提供決策支持。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)使數(shù)據(jù)庫技術(shù)進入了一個更高級的階段，它不僅能對過去的數(shù)據(jù)進行查詢和遍歷，并且能夠找出過去數(shù)據(jù)之間的潛在聯(lián)系，從而促進信息的傳遞。
    客戶群體的劃分也會用到數(shù)據(jù)挖掘，沒有基于數(shù)據(jù)挖掘的客戶劃分，就沒有真正的差異化、個性化營銷，就沒有現(xiàn)代營銷的根本。做為企業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)者，不管你的企業(yè)是賣產(chǎn)品的還是賣服務(wù)，第一個應(yīng)該準(zhǔn)確把握的商業(yè)問題就是你的目標(biāo)客戶群體，他們是誰，有什么特點和行為模式，有那些獨特的喜好可以作為營銷的突破口，有多大的多長久的贏利價值。這些問題是你整個商業(yè)運做的核心和基礎(chǔ)，不了解你的客戶，下面的路就根本別指望能走下去了。數(shù)據(jù)挖掘營銷應(yīng)用中的客戶群體劃分可以科學(xué)有效的解決這個問題，也能給企業(yè)找到一個合理的營銷定位。
    數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在90年代開始應(yīng)用于信用評估與風(fēng)險分析中。企業(yè)在進行網(wǎng)絡(luò)營銷的過程中會受到各種各樣的來自買方的信用風(fēng)險的威脅，隨著市場競爭的加劇，貿(mào)易信用已經(jīng)成為企業(yè)成功開發(fā)客戶和加強客戶關(guān)系的重要條件。客戶信用管理主要是搜集儲存客戶信息，因為客戶既是企業(yè)最大的財富來源，也是風(fēng)險的主要來源。為了讓企業(yè)在這方面更少的受到威脅，可以利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)發(fā)現(xiàn)企業(yè)經(jīng)常面臨的詐騙行為或延付貨款行為，進而進行回避。同時盡可能把客戶信用風(fēng)險控制在交易發(fā)生之前是成功信用管理的根本。因此，充分獲取客戶的詳細資料并做出安全的決策非常重要。
    客戶信用風(fēng)險管理應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的優(yōu)勢：
    （3）數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)也可以適應(yīng)各種形式的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)挖掘可以是連續(xù)的數(shù)據(jù)，離散數(shù)據(jù)，而其他形式的數(shù)據(jù)處理，以便在更大的靈活性，在選擇指標(biāo)時，更加符合客觀實際的信用風(fēng)險模型。
    為現(xiàn)代信用風(fēng)險管理方法有兩個：第一是所謂的指數(shù)法，其基礎(chǔ)是信用相關(guān)業(yè)務(wù)的某些特性來企業(yè)信用評估；第二類是所謂的結(jié)構(gòu)化方法，根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和市場數(shù)據(jù)模擬在企業(yè)資產(chǎn)價值變化的動態(tài)持續(xù)的過程，然后確定其企業(yè)信用的位置。
    網(wǎng)絡(luò)營銷作為適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟時代的網(wǎng)絡(luò)虛擬市場的新營銷理論，是市場營銷理念在新時期的發(fā)展和應(yīng)用。它能夠智能化地從大量的數(shù)據(jù)中提取出有用的信息和知識，為企業(yè)的管理人員提供決策支持。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)使數(shù)據(jù)庫技術(shù)進入了一個更高級的階段，它不僅能對過去的數(shù)據(jù)進行查詢和遍歷，并且能夠找出過去數(shù)據(jù)之間的潛在聯(lián)系，從而促進信息的傳遞。
    1．維護原有客戶，挖掘潛在新客戶。
    網(wǎng)絡(luò)營銷中銷售商可以通過客戶的訪問記錄來挖掘出客戶的潛在信息，跟據(jù)客戶的興趣與需求向客戶有針對性的做個性化的推薦，制定出客戶滿意的產(chǎn)品服務(wù)。在做好維護原有老客戶的基礎(chǔ)上，通過對數(shù)據(jù)的挖掘，利用分類技術(shù)，也可以尋找出潛在的客戶，通過對web日志的挖掘，可以對已經(jīng)存在的訪問者進行分類，根據(jù)這種精細的分類，還可以找到潛在的新客戶。
    2．制定營銷策略，優(yōu)化促銷活動。
    對于保留的商品訪問記錄和銷售記錄進行挖掘，可以發(fā)現(xiàn)客戶的訪問規(guī)律，了解客戶消費的生命周期，起伏規(guī)律，結(jié)合市場形勢的變化，針對不同的商品和客戶群制定不同的營銷策略，保證促銷活動針對客戶群有的放矢，收到意想不到的效果。
    3．降低運營成本，提高競爭力。
    網(wǎng)絡(luò)營銷的管理者可以通過數(shù)據(jù)挖掘發(fā)現(xiàn)市場反饋的可靠信息，預(yù)測客戶未來的購買行為，有針對性的進行營銷活動，還可以根據(jù)產(chǎn)品訪問者的瀏覽習(xí)慣來覺定產(chǎn)品廣告的位置，使廣告有針對性的起到宣傳的效果。從而提高廣告的投資回報率，從而能降低運營成本，提高且的核心競爭力。
    4．對客戶進行個性化推薦。
    根據(jù)客戶采礦活動對網(wǎng)絡(luò)規(guī)則，有針對性的網(wǎng)絡(luò)營銷平臺，提供“個性化”服務(wù)。個性化服務(wù)是在服務(wù)策略和服務(wù)內(nèi)容的不同客戶的不同，其本質(zhì)是客戶為中心的web服務(wù)的需求。它通過收集和分析客戶資料，以了解客戶的利益和購買行為，然后采取主動，以達到建議的服務(wù)。
    5．完善網(wǎng)絡(luò)營銷網(wǎng)站的設(shè)計。
    1馮英健著，《網(wǎng)絡(luò)營銷基礎(chǔ)與實踐》,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)挖掘論文答辯數(shù)據(jù)挖掘論文篇十三
    網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展帶動了電子商務(wù)市場的繁華，大量的商品、信息在現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)平臺上患上以交易，大大簡化了傳統(tǒng)的交易方式，節(jié)儉了時間，提高了效力，但電子市場繁華違后暗藏的問題，同樣成為人們關(guān)注的焦點，凸起表現(xiàn)在海量信息的有效應(yīng)用上，如何更為有效的管理應(yīng)用潛伏信息，使他們的最大功效患上以施展，成為人們現(xiàn)在鉆研的重點，數(shù)據(jù)發(fā)掘技術(shù)的發(fā)生，在必定程度上解決了這個問題，但它也存在著問題，需要不斷改善。
    數(shù)據(jù)發(fā)掘（datamining）就是從大量的、不完整的、有噪聲的、隱約的、隨機的原始數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的、人們事前不知道的、但又是潛伏有用的信息以及知識的進程。或者者說是從數(shù)據(jù)庫中發(fā)現(xiàn)有用的知識（kdd），并進行數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)融會（datafusion）和決策支撐的進程。數(shù)據(jù)發(fā)掘是1門廣義的交叉學(xué)科，它匯聚了不同領(lǐng)域的鉆研者，特別是數(shù)據(jù)庫、人工智能、數(shù)理統(tǒng)計、可視化、并行計算等方面的學(xué)者以及工程技術(shù)人員。
    數(shù)據(jù)發(fā)掘技術(shù)在電子商務(wù)的利用。
    在對于web的客戶走訪信息的發(fā)掘中，應(yīng)用分類技術(shù)可以在internet上找到未來的潛伏客戶。使用者可以先對于已經(jīng)經(jīng)存在的走訪者依據(jù)其行動進行分類，并依此分析老客戶的1些公共屬性，抉擇他們分類的癥結(jié)屬性及互相間瓜葛。對于于1個新的走訪者，通過在web上的分類發(fā)現(xiàn)，辨認出這個客戶與已經(jīng)經(jīng)分類的老客戶的1些公共的描寫，從而對于這個新客戶進行正確的分類。然后從它的分類判斷這個新客戶是有益可圖的客戶群仍是無利可圖的客戶群，抉擇是不是要把這個新客戶作為潛伏的客戶來對于待?？蛻舻念愋涂隙ê?，可以對于客戶動態(tài)地展現(xiàn)web頁面，頁面的內(nèi)容取決于客戶與銷售商提供的產(chǎn)品以及服務(wù)之間的關(guān)聯(lián)。若為潛伏客戶，就能夠向這個客戶展現(xiàn)1些特殊的、個性化的頁面內(nèi)容。
    在電子商務(wù)中，傳統(tǒng)客戶與銷售商之間的空間距離已經(jīng)經(jīng)不存在，在internet上，每一1個銷售商對于于客戶來講都是1樣的，那末使客戶在自己的銷售站點上駐留更長的時間，對于銷售商來講則是1個挑戰(zhàn)。為了使客戶在自己的網(wǎng)站上駐留更長的時間，就應(yīng)當(dāng)全面掌握客戶的閱讀行動，知道客戶的興致及需求所在，并依據(jù)需求動態(tài)地向客戶做頁面舉薦，調(diào)劑web頁面，提供獨有的1些商品信息以及廣告，以使客戶滿意，從而延長客戶在自己的網(wǎng)站上的駐留的時間。
    數(shù)據(jù)發(fā)掘技術(shù)可提高站點的效力，web設(shè)計者再也不完整依托專家的定性指點來設(shè)計網(wǎng)站，而是依據(jù)走訪者的信息特征來修改以及設(shè)計網(wǎng)站結(jié)構(gòu)以及外觀。站點上頁面內(nèi)容的支配以及連接就如超級市場中物品的貨架左右1樣，把擁有必定支撐度以及信任度的相干聯(lián)的物品擺放在1起有助于銷售。網(wǎng)站盡量做到讓客戶等閑地走訪到想走訪的頁面，給客戶留下好的印象，增添下次走訪的機率。
    通過web數(shù)據(jù)發(fā)掘，企業(yè)可以分析顧客的將來行動，容易評測市場投資回報率，患上到可靠的市場反饋信息。不但大大降低公司的運營本錢，而且便于經(jīng)營決策的制訂。
    數(shù)據(jù)發(fā)掘在利用中面臨的問題。
    一數(shù)據(jù)發(fā)掘分析變量的選擇。
    數(shù)據(jù)發(fā)掘的基本問題就在于數(shù)據(jù)的數(shù)量以及維數(shù)，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)顯的無比繁雜，數(shù)據(jù)分析變量即是在數(shù)據(jù)發(fā)掘中技術(shù)利用中發(fā)生的，選擇適合的分析變量，將提高數(shù)據(jù)發(fā)掘的效力，尤其合用于電子商務(wù)中大量商品和用戶信息的處理。
    針對于這1問題，咱們完整可以用分類的法子，分析出不同信息的屬性和呈現(xiàn)頻率進而抽象出變量，運用到所選模型中，進行分析。
    二數(shù)據(jù)抽取的法子的選擇。
    數(shù)據(jù)抽取的目的是對于數(shù)據(jù)進行濃縮，給出它的緊湊描寫，如乞降值、平均值、方差值、等統(tǒng)計值、或者者用直方圖、餅狀圖等圖形方式表示，更主要的是他從數(shù)據(jù)泛化的角度來討論數(shù)據(jù)總結(jié)。數(shù)據(jù)泛化是1種把最原始、最基本的信息數(shù)據(jù)從低層次抽象到高層次上的進程。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)趨勢的。預(yù)測。
    數(shù)據(jù)是海量的，那末數(shù)據(jù)中就會隱含必定的變化趨勢，在電子商務(wù)中對于數(shù)據(jù)趨勢的預(yù)測尤為首要，尤其是對于客戶信息和商品信息公道的預(yù)測，有益于企業(yè)有效的決策，取得更多地利潤。但如何對于這1趨勢做出公道的預(yù)測，現(xiàn)在尚無統(tǒng)1標(biāo)準(zhǔn)可尋，而且在進行數(shù)據(jù)發(fā)掘進程中大量數(shù)據(jù)構(gòu)成文本后格式的非標(biāo)準(zhǔn)化，也給數(shù)據(jù)的有效發(fā)掘帶來了難題。
    針對于這1問題的發(fā)生，咱們在電子商務(wù)中可以利用聚類分析的法子，把擁有類似閱讀模式的用戶集中起來，對于其進行詳細的分析，從而提供更合適、更令用戶滿意的服務(wù)。聚類分析法子的優(yōu)勢在于便于用戶在查看日志時對于商品及客戶信息有全面及清晰的把握，便于開發(fā)以及執(zhí)行未來的市場戰(zhàn)略，包含自動給1個特定的顧客聚類發(fā)送銷售郵件，為1個顧客聚類動態(tài)地扭轉(zhuǎn)1個特殊的站點等，這不管對于客戶以及銷售商來講都是成心義。
    四數(shù)據(jù)模型的可靠性。
    數(shù)據(jù)模型包含概念數(shù)據(jù)模型、邏輯數(shù)據(jù)模型、物理模型。數(shù)據(jù)發(fā)掘的模型目前也有多種，包含采集模型、處理模型及其他模型，但不管哪一種模型都不是很成熟存在缺點，對于數(shù)據(jù)模型不同采取不同的方式利用。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)可靠性的問題。數(shù)據(jù)的可靠性對于于電子商務(wù)來講尤為首要作用。
    針對于這1問題，咱們要保障數(shù)據(jù)在發(fā)掘進程中的可靠性，保證它的準(zhǔn)確性與實時性，進而使其在最后的結(jié)果中的準(zhǔn)確度到達最高，同時在利用模型進程中要盡可能全面的分析問題，防止片面，而且分析結(jié)果要由多人進行評價，從而最大限度的保證數(shù)據(jù)的可靠性。
    五數(shù)據(jù)發(fā)掘觸及到數(shù)據(jù)的私有性以及安全性。
    大量的數(shù)據(jù)存在著私有性與安全性的問題，尤其是電子商務(wù)中的各種信息，這就給數(shù)據(jù)發(fā)掘造成為了必定的阻礙，如何解決這1問題成了技術(shù)在利用中的癥結(jié)。
    為此相干人員在進行數(shù)據(jù)發(fā)掘進程中必定要遵照職業(yè)道德，保障信息的秘要性。
    六數(shù)據(jù)發(fā)掘結(jié)果的不肯定性。
    數(shù)據(jù)發(fā)掘結(jié)果擁有不肯定性的特征，由于發(fā)掘的目的不同所以最后發(fā)掘的結(jié)果自然也會千差萬別，以因而這就需要咱們與所要發(fā)掘的目的相結(jié)合，做出公道判斷，患上出企業(yè)所需要的信息，便于企業(yè)的決策選擇。進而到達提高企業(yè)經(jīng)濟效益，取得更多利潤的目的。
    數(shù)據(jù)發(fā)掘可以發(fā)現(xiàn)1些潛伏的用戶，對于于電子商務(wù)來講是1個不可或者缺的技術(shù)支撐，數(shù)據(jù)發(fā)掘的勝利請求使用者對于指望解決問題的領(lǐng)域有深入的了解，數(shù)據(jù)發(fā)掘技術(shù)在必定程度上解決了電子商務(wù)信息不能有效應(yīng)用的問題，但它在運用進程中呈現(xiàn)的問題也亟待人們?nèi)ソ鉀Q。相信數(shù)據(jù)發(fā)掘技術(shù)的改良將推動電子商務(wù)的深刻發(fā)展。
    數(shù)據(jù)挖掘論文答辯數(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)驗升華形成的，反映了臨床上不同學(xué)術(shù)派系以及不同學(xué)科的優(yōu)勢特征，但這其中不免摻雜了個人主觀經(jīng)驗，因此本文就中醫(yī)臨床理論研究中醫(yī)病案為基礎(chǔ)，對應(yīng)用病案數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果來總結(jié)和重建中醫(yī)臨床理論的方式進行了探討，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(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)展的動力。從古至今，中醫(yī)名醫(yī)名家輩出，他們的臨床經(jīng)驗和學(xué)術(shù)思想不斷提煉升華，逐步形成了傳統(tǒng)的中醫(yī)臨床理論。新中國成立以來，中醫(yī)不斷汲取最新的科技成果，進行了大量臨床實踐，而中醫(yī)臨床理論發(fā)展緩慢，己經(jīng)成為制約當(dāng)代中醫(yī)學(xué)術(shù)發(fā)展的瓶頸，對如何開拓中醫(yī)臨床理論的研究，可謂見仁見智，但各種新的臨床理論常常裹挾著“各家學(xué)說”。在當(dāng)今大數(shù)據(jù)和信息技術(shù)發(fā)達的背景下，運用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對中醫(yī)病案進行大數(shù)據(jù)分析，客觀揭示當(dāng)前中醫(yī)臨床理論的本來面目，盡可能減少個人見解的偏倚，對于推動中醫(yī)臨床理論發(fā)展具有重要的現(xiàn)實意義，本文就基于病案數(shù)據(jù)挖掘的中醫(yī)臨床理論重建進行探討如下。
    1.1中醫(yī)古典文獻是傳統(tǒng)中醫(yī)臨床理論的基礎(chǔ)。
    眾所周知，中醫(yī)之所以能夠屹立千年不倒，很大一部分原因是因為其有獨特的理論體系，而在這其中，中醫(yī)古典文獻做出的貢獻應(yīng)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(jié)合，不斷研究出新的適合于當(dāng)前時代的臨床理論。例如，中醫(yī)學(xué)無論在理論研究還是在臨床治療方面的豐富，許多根本性的理論都是源自于《內(nèi)經(jīng)》。該書創(chuàng)立了藏象、經(jīng)絡(luò)、診法等各方面的理論[1]，勾畫了中醫(yī)理論的雛形，構(gòu)建了中醫(yī)理論體系的基本框架。到后期東漢時期張仲景的《傷寒論》則是創(chuàng)造了以六經(jīng)辨證和臟腑辨證為主的局面，其所倡導(dǎo)的“觀其脈證，知犯何逆，隨證治之”使得辨證論治登上新的高度。到了金元時期，就是百家爭鳴的時代，這期間以金元四大家為主的學(xué)派開始萌生，留下了許多可供后世醫(yī)家參考的古典文獻并創(chuàng)建了不同的臨床理論，而明清時期以葉天士和吳鞠通為首確立的衛(wèi)氣營血和三焦辨證，使溫病學(xué)的辨證理論逐步趨于完善，至今仍是指導(dǎo)臨床治療溫?zé)岵〉睦碚撘罁?jù)?？傊?，傳統(tǒng)中醫(yī)臨床理論的構(gòu)建和完善，離不開前人的摸索與貢獻，也得益于著名醫(yī)學(xué)家創(chuàng)建的傳統(tǒng)中醫(yī)理論，使得我們現(xiàn)在的中醫(yī)體系不斷的飽滿和充實。
    1.2當(dāng)代著名中醫(yī)的臨床經(jīng)驗不斷提升為中醫(yī)臨床理論。
    傳統(tǒng)中醫(yī)的臨床理論，在很大程度上展示著著名醫(yī)家的臨床經(jīng)驗。在中醫(yī)理論與實踐發(fā)展的相互促進過程中，當(dāng)代醫(yī)家通過讀書、臨證、心悟?qū)嵺`經(jīng)驗不斷總結(jié)并升華為理論，又在實踐中不斷完善既有的理論，成為中醫(yī)理論發(fā)展的重要途徑和模式，而當(dāng)代中醫(yī)理論的發(fā)展則需要將傳統(tǒng)理論與現(xiàn)代實踐相互融合起來。例如上世紀(jì)60年代時，面對中醫(yī)基礎(chǔ)理論中新的思想相對匱乏的這一局面，鄧鐵濤結(jié)合其治療的臨床經(jīng)驗，首次提出了“五臟相關(guān)學(xué)說”。盡管當(dāng)時的理論準(zhǔn)備并不完善，但是這一理論的提出，在很大程度上完善并且取代了“五行學(xué)說”中某些模糊性和不確定性，并且隨著時代的發(fā)展，逐漸驗證了鄧老的這一經(jīng)驗的正確性，也成為指導(dǎo)中醫(yī)臨床理論的一大重要體系[2]。又如，腦出血這一現(xiàn)代疾病在古代名為中風(fēng)，多數(shù)是“從風(fēng)而治”，認為肝臟與中風(fēng)的關(guān)系最為密切。隨著時代的推進，自20世紀(jì)80年代以來，許多學(xué)者根據(jù)微觀辨證和中醫(yī)理論“離經(jīng)之血便是瘀”，提出急性出血中風(fēng)屬中醫(yī)血證，瘀血阻滯是急性期腦出血的最基本病機，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。若是仔細研讀傳統(tǒng)中醫(yī)臨床理論后，我們不難得出其構(gòu)成和完善離不開當(dāng)代著名醫(yī)家的臨床經(jīng)驗，它是在歷經(jīng)歲月的洗禮下不斷塑造成型的。
    1.3傳統(tǒng)中醫(yī)臨床理論不斷將現(xiàn)代醫(yī)學(xué)相關(guān)內(nèi)容中醫(yī)化。
    傳統(tǒng)中醫(yī)臨床理論不斷吸收現(xiàn)代醫(yī)學(xué)的理論，將其相關(guān)內(nèi)容不斷中醫(yī)化，將病人的各種證型通過五臟辨證、陰陽五行辨證以及八綱辨證劃分得越來越細化，以提供病人在中醫(yī)臨床上治療的理論依據(jù)。中醫(yī)吸取了現(xiàn)代醫(yī)學(xué)理論后正在不斷壯大其內(nèi)容，現(xiàn)代醫(yī)學(xué)相關(guān)內(nèi)容中醫(yī)化在許多難治疾病的辨證治療中都起到了良好的指導(dǎo)作用[4]。如艾滋病是古代傳統(tǒng)中醫(yī)辨證論治的空白，通過對艾滋病中醫(yī)病因病機、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(xué)說，確立了艾滋病“培元解毒”“益氣健脾”的治療原則，為中醫(yī)藥防治艾滋病奠定了理論基礎(chǔ)，為進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(dāng)代的中醫(yī)臨床理論發(fā)展也是存在諸多不足的，中醫(yī)理論的完善和發(fā)展是中華五千年來集體智慧的結(jié)晶，個別醫(yī)家提出的臨床理論可能各有千秋，其所立的角度和思維也不盡相同。例如，同是治療輸卵管阻塞這一疾病時，朱南孫教授認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(luò)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(dāng)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(diào)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(xué)說”，這就導(dǎo)致了當(dāng)前中醫(yī)臨床理論發(fā)展比較混亂，不能全面地體現(xiàn)中國五千年來發(fā)展過程中的中醫(yī)主流理論。目前中醫(yī)基礎(chǔ)理論還存在一個缺陷就是它的與時俱進力度還不夠，很多古代經(jīng)典方藥的主治病癥，在當(dāng)今時代已經(jīng)不再多見了。比如蛔蟲導(dǎo)致的蛔厥這一致病因素在現(xiàn)代已經(jīng)不再常見，對應(yīng)的烏梅丸的主要適應(yīng)病癥也不再是蛔厥；在針對沒有明顯臨床表現(xiàn)的疾病如乙肝時，按傳統(tǒng)中醫(yī)往往體現(xiàn)出“無證可治”的狀態(tài)；傳統(tǒng)的診斷與現(xiàn)代檢查相結(jié)合的力度也不夠，中醫(yī)臨床基礎(chǔ)理論在某些程度上忽略了其與生化、b超、x光、ct等現(xiàn)代檢查結(jié)果的結(jié)合，并沒有用中醫(yī)理論對其做一合理的陳述；且現(xiàn)在臨床上很多中藥的藥理作用、性味歸經(jīng)的研究作用還不夠深入、細致，其作用不能在微觀上得以解釋。這些都導(dǎo)致了臨床上很多情況沒有從中醫(yī)理論來認識中醫(yī)，不是“以中解中”，而是“以西解中”，形成了臨床拋棄中醫(yī)理論的狀態(tài)[7]。由于中醫(yī)學(xué)是一門實踐性很強的學(xué)科，它是在哲學(xué)辨證的思想指導(dǎo)下，與臨床經(jīng)驗不斷結(jié)合，這與西醫(yī)知識體系相比較，難免存在一定的滯后性，這都會使得中醫(yī)臨床理論發(fā)展相對的落后。
    2.2部分中醫(yī)理論帶有權(quán)威專家的“個人學(xué)說”偏見。
    傳統(tǒng)中醫(yī)強調(diào)個人經(jīng)驗和學(xué)說，以中醫(yī)內(nèi)科學(xué)為例，第八版中的腦系疾病在第九版中已經(jīng)刪除，其涉及到的各種腦系疾病大多數(shù)歸屬于心系疾病與肝系疾病。根據(jù)其版本的不同，我們可以明顯看出其凸顯的中心內(nèi)容及其思想不同，其多是體現(xiàn)編著者的理論思想，在一定程度上并沒有客觀地揭示疾病的本質(zhì)，治療理論也不夠完善，一部分內(nèi)容與最新研究得出的論文理論不符，這使得當(dāng)代中醫(yī)臨床理論在某些程度上，帶有權(quán)威專家的“個人學(xué)說”色彩。由于現(xiàn)代西方先進的科技文化流入，使得中醫(yī)在一定程度上備受質(zhì)疑，而正是因為人們對于中醫(yī)理論的一些偏見，才使得中醫(yī)長期讓人詬病。
    3.1臨床理論應(yīng)具有真實性與系統(tǒng)性。
    中醫(yī)臨床理論的發(fā)展方形應(yīng)當(dāng)是建立在客觀并且真實的臨床實踐基礎(chǔ)上，從一次次臨床實踐中得出。由于歷史時代的原因以及假設(shè)推理、模式建設(shè)的廣泛使用，當(dāng)代中醫(yī)臨床理論中理論與假說并存的現(xiàn)象較為普遍，如中醫(yī)的五運六氣學(xué)說對現(xiàn)代疫病預(yù)測和人體各經(jīng)絡(luò)臟腑在時間上對于人體治病效果的不同等，就需要我們在扎實的文獻與臨床實踐基礎(chǔ)上，對醫(yī)案進行認真總結(jié)，利用科學(xué)的方法深入挖掘，開展中醫(yī)理論的去偽存真研究，以促進中醫(yī)理論的科學(xué)與健康發(fā)展。另外，傳統(tǒng)的中醫(yī)臨床治療上所用的理法方藥，多是根據(jù)個人經(jīng)驗所進行的。隨著科技的不斷發(fā)展與時代的不斷進步，當(dāng)代的中醫(yī)臨床理論應(yīng)該在成功的中醫(yī)醫(yī)案上進行系統(tǒng)的總結(jié)，不斷挖掘和研究其微觀的結(jié)構(gòu)，并隨著年月的更迭不斷更新，不斷完善，使其具有科學(xué)性和理論依據(jù)。同時，對近年來興起的傳染性非典型肺炎、艾滋病、禽流感等古人所沒有經(jīng)歷過的疾病的診治，中醫(yī)就其病因病機的認識以及探究相應(yīng)的診療方法，無疑也是一種理論上的創(chuàng)新[8]。通過對其進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(dāng)代臨床理論的一大發(fā)展方向。
    3.2臨床理論具有信息化的特點并可持續(xù)拓展。
    隨著時代的進步，當(dāng)代的中醫(yī)臨床理論可以通過網(wǎng)絡(luò)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(jié)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(biāo)準(zhǔn)也不一樣，因此方藥規(guī)律也不一樣。而通過統(tǒng)計某一中醫(yī)或西醫(yī)疾病的較大樣本病例，并對其進行數(shù)據(jù)挖掘，可以得出整個中醫(yī)群體對于這一疾病診治的證候分布、治則治法、處方用藥等的規(guī)律，甚至可以根據(jù)統(tǒng)計的結(jié)果探索出新的方藥，分析他們的共同點和所在差異。將中醫(yī)臨床理論具有信息化的這一特點不斷地拓展下去，通過計算機等客觀科學(xué)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(dǎo)價值。
    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)的時代背景下，中醫(yī)固有的傳統(tǒng)整體論科學(xué)特征有了越來越多的可供改變的空間。這種變化既為其按照自身特有的規(guī)律發(fā)展特點帶來了機遇，也給未來中醫(yī)理論的發(fā)展提出了挑戰(zhàn)。同時，學(xué)習(xí)醫(yī)案研究也是中醫(yī)學(xué)相關(guān)大學(xué)生們應(yīng)該學(xué)習(xí)的一項內(nèi)容。閱讀醫(yī)案是必要的訓(xùn)練，也是中醫(yī)入門的方法之一。醫(yī)案的故事性引人入勝，在自然而然中接受中醫(yī)思維方法和傳統(tǒng)文化知識，同時醫(yī)案中所呈現(xiàn)的名醫(yī)風(fēng)范，醫(yī)德對學(xué)生起到潛移默化的影響，并培養(yǎng)對專業(yè)的熱愛[9]。病案客觀、真實地直接記錄疾病診斷和治療過程，醫(yī)案研究作為中醫(yī)理論發(fā)展過程中至關(guān)重要的一環(huán)，是中醫(yī)理論發(fā)展的重要基礎(chǔ)，以研究病案為基礎(chǔ)，對于中醫(yī)理論的形成和臨床上中醫(yī)積累經(jīng)驗，都起到了一定的輔助提升作用。
    4.2數(shù)據(jù)挖掘方法是中醫(yī)理論發(fā)展的現(xiàn)代技術(shù)手段。
    利用多種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對中醫(yī)病案中的有關(guān)信息行進行歸納、整理，是近年來傳承中醫(yī)臨床經(jīng)驗的重要方法之一[10]。通過對同一種疾病的病案進行數(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(jié)其臨床經(jīng)驗，挖掘隱藏在大量病案背后的診治規(guī)律，甚至探索出新的方藥配伍，為中醫(yī)理論的發(fā)展提供一定的科學(xué)依據(jù)的同時，使得中醫(yī)理論的發(fā)展越來越現(xiàn)代化，不僅僅只是停留在以前的靠讀書和個人經(jīng)驗的結(jié)合，也為廣大的中醫(yī)在日后的臨床治療上提供了新的思路和方向。
    4.3臨床實踐推動理論發(fā)展，賦予轉(zhuǎn)化醫(yī)學(xué)新的內(nèi)涵。
    目前，我們通過并按數(shù)據(jù)挖掘來總結(jié)一些中醫(yī)對于治療同一種疾病所采取的診斷和用藥，可以獲得新的思路，并且為完善我們現(xiàn)有的中醫(yī)理論基礎(chǔ)可以提供可靠的理論支持。采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對中醫(yī)學(xué)術(shù)思想和臨證經(jīng)驗進行研究，可以全面解析其中的規(guī)律，分析中醫(yī)個體化診療信息特征，提煉出臨證經(jīng)驗中蘊藏的新理論、新力法，可以實現(xiàn)經(jīng)驗的有效總結(jié)與傳承[11]。與此同時，要求我們用發(fā)展的眼光將現(xiàn)代的科技手段整合加入到傳統(tǒng)的中醫(yī)學(xué)理論中去，推陳出新，通過臨床實踐與基礎(chǔ)理論的不斷結(jié)合，不斷完善，推動祖國醫(yī)學(xué)現(xiàn)代化，譜寫有關(guān)于中醫(yī)學(xué)在轉(zhuǎn)化醫(yī)學(xué)上新的篇章。
    [2]邱仕君，吳玉生。在基礎(chǔ)理論與臨床醫(yī)學(xué)之間———對鄧鐵濤教授五臟相關(guān)學(xué)說的理論思考[j].湖北民族學(xué)院學(xué)報(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展[j].中國中醫(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，2009（3）:3-5.
    數(shù)據(jù)挖掘論文答辯數(shù)據(jù)挖掘論文篇十五
    數(shù)據(jù)挖掘是用于發(fā)現(xiàn)隱藏于大量數(shù)據(jù)中的有用信息的過程。在現(xiàn)代商業(yè)中，數(shù)據(jù)挖掘已經(jīng)成為了決策制定中不可或缺的工具。對于學(xué)習(xí)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(zhǔn)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(zhǔn)備。這個過程非常費時間和精力。它需要你花費大量的時間研究和了解你想要分析的數(shù)據(jù)，并且要確保其質(zhì)量和可靠性。當(dāng)你收集到充足的數(shù)據(jù)后，你需要對其進行清洗和加工，以確保它符合你的研究和分析要求。
    二、尋找合適的算法。
    對于不同的數(shù)據(jù)類型和研究目的，使用不同的算法是非常必要的。在進行數(shù)據(jù)分析前，我們需要先研究和了解有哪些算法可以使用，并確定哪個算法最適合你的數(shù)據(jù)和問題。此外，認真閱讀一些經(jīng)典的數(shù)據(jù)挖掘論文，了解如何使用不同類型的算法來處理和分析數(shù)據(jù)，對于指導(dǎo)你的研究和撰寫論文有很大的幫助。
    三、數(shù)據(jù)可視化。
    數(shù)據(jù)可視化是通過圖表、示意圖和圖像等方式將數(shù)據(jù)表達出來。它可以使得復(fù)雜的數(shù)據(jù)變得更加容易理解和使用。當(dāng)你分析完你的數(shù)據(jù)后，你需要進行可視化操作，以幫助你更好地理解和展示數(shù)據(jù)。此外，數(shù)據(jù)可視化還能使你的論文更加引人注目，視覺效果更加優(yōu)美。
    四、語言表達。
    語言表達能力在論文寫作中是至關(guān)重要的。你需要清晰而有條理地表達你的研究思路和分析結(jié)果，并將其用通俗易懂的語言表現(xiàn)出來。此外，精確的描述和清晰的句子結(jié)構(gòu)有助于閱讀者理解你的思考過程。
    五、多次修改和校對。
    寫作是一個不斷完善和改進的過程。你需要對論文進行多次修改和校對，以確保你的研究思路和結(jié)果清晰明了，沒有錯別字和語法錯誤。此外，還需要注意引用來源的正確性和格式的一致性。
    數(shù)據(jù)挖掘論文撰寫是一個需要良好耐心和細心的工作。在整個過程中，我們需要持續(xù)學(xué)習(xí)和完善自己，才能寫出高質(zhì)量、有科學(xué)價值的論文。對于近期對數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域有深入接觸的讀者來說，我們要虛心學(xué)習(xí)，勤奮鉆研，不斷提高自己的寫作技巧。
    數(shù)據(jù)挖掘論文答辯數(shù)據(jù)挖掘論文篇十六
    隨著會計現(xiàn)代化的發(fā)展，會計越來越多的運用計算機技術(shù)的拓展。
    數(shù)據(jù)挖掘是從數(shù)據(jù)當(dāng)中發(fā)現(xiàn)趨勢和模式的過程，它融合了現(xiàn)代統(tǒng)計學(xué)、知識信息系統(tǒng)、機器學(xué)習(xí)、決策理論和數(shù)據(jù)庫管理等多學(xué)科的知識。它能有效地從大量的、不完全的、模糊的實際應(yīng)用數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的潛在有用的信息和知識，揭示出大量數(shù)據(jù)中復(fù)雜的和隱藏的關(guān)系，為決策提供有用的參考。數(shù)據(jù)挖掘是從數(shù)據(jù)當(dāng)中發(fā)現(xiàn)趨勢和模式的過程，它融合了現(xiàn)代統(tǒng)計學(xué)、知識信息系統(tǒng)、機器學(xué)習(xí)、決策理論和數(shù)據(jù)庫管理等多學(xué)科的知識。它能有效地從大量的、不完全的、模糊的實際應(yīng)用數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的潛存有用的信息和知識，揭示出大量數(shù)據(jù)中復(fù)雜的和隱藏的關(guān)系，為決策提供有用的參考。
    常用的數(shù)據(jù)挖掘方法主要有決策樹(decisiontree)、遺傳算法(geneticalgorithms)、關(guān)聯(lián)分析(associationanalysis).聚類分析(c~smranalysis)、序列模式分析(sequentialpattern)以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(neuralnetworks)等。
    由于數(shù)據(jù)挖掘市場還處于起步的階段，但是發(fā)展很快。在國外有一些著名的大公司對數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)進行了開發(fā)。
    igentminer這是ibm公司的數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)品，它提供了很多數(shù)據(jù)挖掘算法，包括關(guān)聯(lián)、分類、回歸、預(yù)測模型、偏離檢測、序列模式分析和聚類。有2個特點：一是它的數(shù)據(jù)挖掘算法的可伸縮性；二是它與ibm/db/2關(guān)系數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)緊密地結(jié)合在一起。
    t是由sgi公司開發(fā)的，它也提供了多種數(shù)據(jù)挖掘方法，包括關(guān)聯(lián)分析和分類以及高級統(tǒng)計和可視化工具。特色是它具有的強大的圖形工具，包括規(guī)則可視化工具、樹可視化工具、地圖可視化工具和多維數(shù)據(jù)分散可視化工具，它們用于實現(xiàn)數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果的可視化。
    tine是由isl公司開發(fā)的，它為終端用戶和開發(fā)者提供提供了一個集成的數(shù)據(jù)挖掘開發(fā)環(huán)境。
    面對日益激烈的競爭環(huán)境，企業(yè)管理者對決策信息的需求也越來越高。管理會計作為企業(yè)決策支持系統(tǒng)的重要組成部分，提供更多、更有效的有用信息責(zé)無旁貸。因此，從海量數(shù)據(jù)中挖掘和尋求知識和信息，為決策提供有力支持成為管理會計師使用數(shù)據(jù)挖掘的強大動力。例如，數(shù)據(jù)挖掘可以幫助企業(yè)加強成本管理，改進產(chǎn)品和服務(wù)質(zhì)量，提高貨品銷量比率，設(shè)計更好的貨品運輸與分銷策略，減少商業(yè)成本。
    實踐證明數(shù)據(jù)挖掘不僅能明顯改善企業(yè)內(nèi)部流程，而且能夠從戰(zhàn)略的高度對企業(yè)的競爭環(huán)境、市場、顧客和供應(yīng)商進行分析，以獲得有價值的商業(yè)情報，保持和提高企業(yè)持續(xù)競爭優(yōu)勢。如，對顧客價值分析能夠?qū)槠髽I(yè)創(chuàng)造80%價值的20%的顧客區(qū)分出來，對其提供更優(yōu)質(zhì)的服務(wù)，以保持這部分顧客。
    險
    利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以建立企業(yè)財務(wù)風(fēng)險預(yù)警模型。企業(yè)財務(wù)風(fēng)險的發(fā)生并非一蹴而就，而是一個積累的、漸進的過程，通過建立財務(wù)風(fēng)險預(yù)警模型，可以隨時監(jiān)控企業(yè)財務(wù)狀況，防范財務(wù)危機的發(fā)生。另外，也可以利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，對企業(yè)籌資和投資過程中的行為進行監(jiān)控，防止惡意的商業(yè)欺詐行為，維護企業(yè)利益。尤其是在金融企業(yè)，通過數(shù)據(jù)挖掘，可以解決銀行業(yè)面臨的如信用卡的惡意透支及可疑的信用卡交易等欺詐行為。根據(jù)sec的報告，美國銀行、美國第一銀行、聯(lián)邦住房貸款抵押公司等數(shù)家銀行已采用了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。
    作業(yè)成本法以其對成本的精確計算和對資源的充分利用引起了人們的極大興趣，但其復(fù)雜的操作使得很多管理者望而卻步。利用數(shù)據(jù)挖掘中的回歸分析、分類分析等方法能幫助管理會計師確定成本動因，更加準(zhǔn)確計算成本。同時，也可以通過分析作業(yè)與價值之間的關(guān)系，確定增值作業(yè)和非增值作業(yè)，持續(xù)改進和優(yōu)化企業(yè)價值鏈。在thomasg，johnj和il-woonkim的調(diào)查中，數(shù)據(jù)挖掘被用在作業(yè)成本管理中僅占3%。
    管理會計師在很多情況下需要對未來進行預(yù)測，而預(yù)測是建立在大量的歷史數(shù)據(jù)和適當(dāng)?shù)哪Ｐ突A(chǔ)上的。數(shù)據(jù)挖掘自動在大型數(shù)據(jù)庫中尋找預(yù)測性信息，利用趨勢分析、時間序列分析等方法，建立對如銷售、成本、資金等的預(yù)測模型，科學(xué)準(zhǔn)確的預(yù)測企業(yè)各項指標(biāo)，作為決策的依據(jù)。例如對市場調(diào)查數(shù)據(jù)的分析可以幫助預(yù)測銷售；根據(jù)歷史資料建立銷售預(yù)測模型等。
    投資決策分析本身就是一個非常復(fù)雜的過程，往往要借助一些工具和模型。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)提供了有效的工具。從公司的財務(wù)報告、宏觀的經(jīng)濟環(huán)境以及行業(yè)基本狀況等大量的數(shù)據(jù)資料中挖掘出與決策相關(guān)的實質(zhì)性的信息，保證投資決策的正確性和有效性。如利用時間序列分析模型預(yù)測股票價格進行投資；用聯(lián)機分析處理技術(shù)分析公司的信用等級，以預(yù)防投資風(fēng)險等。
    品種優(yōu)化是選擇適當(dāng)?shù)漠a(chǎn)品組合以實現(xiàn)最大的利益的過程，這些利益可以是短期利潤，也可以是長期市場占有率，還可以是構(gòu)建長期客戶群及其綜合體。為了達到這些目標(biāo)，管理會計師不僅僅需要價格和成本數(shù)據(jù)有時還需要知道替代品的情況，以及在某一市場段位上它們與原產(chǎn)品競爭的狀況。另外企業(yè)也需要了解一個產(chǎn)品是如何刺激另一些產(chǎn)品的銷量的等等。例如，非盈利性產(chǎn)品本身是沒有利潤可言的，但是，如果它帶來了可觀的客戶流量，并刺激了高利潤產(chǎn)品的銷售，那么，這種產(chǎn)品就非常有利可圖，就應(yīng)該包括在產(chǎn)品清單中。這些信息可根據(jù)實際數(shù)據(jù)，通過關(guān)聯(lián)分析等技術(shù)來得到。
    管理會計師可以利用數(shù)據(jù)挖掘工具來評價企業(yè)的財務(wù)風(fēng)險，建立企業(yè)財務(wù)危機預(yù)警模型，進行破產(chǎn)預(yù)測。破產(chǎn)預(yù)測或稱財務(wù)危機預(yù)警模型能夠幫助管理者及時了解企業(yè)的財務(wù)風(fēng)險，提前采取風(fēng)險防范措施，避免破產(chǎn)。另外，破產(chǎn)預(yù)測模型還能幫助分析破產(chǎn)原因，對企業(yè)管理者意義重大。，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)包括多維判別式分析、邏輯回歸分析、遺傳算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及決策樹等方法在管理會計中得到了廣泛的應(yīng)用。
    數(shù)據(jù)挖掘是個嶄新的領(lǐng)域，對于數(shù)字和信息的處理是非?？茖W(xué)和方便的，也是非常高效率和合理分析的非常好的工具，對于會計管理領(lǐng)域的應(yīng)用在國際上只是剛剛開始，相信隨著會計的國際化的接軌和計算機科學(xué)的進步，在我國的會計領(lǐng)域中的數(shù)據(jù)挖掘理論會得到不斷的提升，在管理會計實際應(yīng)用中的數(shù)據(jù)挖掘也越來越多樣化和普及化。
    數(shù)據(jù)挖掘論文答辯數(shù)據(jù)挖掘論文篇十七
    在電子商務(wù)中運用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，對服務(wù)器上的日志數(shù)據(jù)、用戶信息和訪問鏈接信息進行數(shù)據(jù)挖掘，有效了解客戶的購買欲望，從而調(diào)整電子商務(wù)平臺，最終實現(xiàn)利益更大化。本文旨在了解電子商務(wù)中的數(shù)據(jù)源有哪些，發(fā)掘數(shù)據(jù)挖掘在電子商務(wù)中的具體作用，從而為數(shù)據(jù)挖掘的具體設(shè)計奠定基礎(chǔ)。
    一、電子商務(wù)中數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)源。
    1.服務(wù)器日志數(shù)據(jù)客戶在訪問網(wǎng)站時，就會在服務(wù)器上產(chǎn)生相應(yīng)的服務(wù)器數(shù)據(jù)，這些文件主要是日志文件。而日志文件又可分為ser-vicelogs、errorlogs、cookielogs。其中servicelogs文件格式是最常用的標(biāo)準(zhǔn)公用日志文件格式，也是標(biāo)準(zhǔn)組合日志文件格式。標(biāo)準(zhǔn)公用日志文件的格式存儲關(guān)于客戶連接的物理信息。標(biāo)準(zhǔn)組合日志文件格式主要包含關(guān)于日志文件元信息的指令，如版本號，會話監(jiān)控開始和結(jié)束的日期等。在日志文件中，cookielogs日志文件是很重要的日志文件，是服務(wù)器為了自動追蹤網(wǎng)站訪問者，為單個客戶瀏覽器生成日志[1]。
    2.客戶登記信息。
    客戶登記信息是指客戶通過web頁輸入的、并提交給服務(wù)器的相關(guān)用戶信息，這些信息通常是關(guān)于用戶的常用特征。
    在web的數(shù)據(jù)挖掘中，客戶登記信息需要和訪問日志集成，以提高數(shù)據(jù)挖掘的準(zhǔn)確度，使之能更進一步的了解客戶。
    頁面的超級鏈接。
    輔之以監(jiān)視所有到達服務(wù)器的數(shù)據(jù)，提取其中的http請求信息。此部分數(shù)據(jù)主要來自瀏覽者的點擊流，用于考察用戶的行為表現(xiàn)。網(wǎng)絡(luò)底層信息監(jiān)聽過濾指監(jiān)聽整個網(wǎng)絡(luò)的所有信息流量，并根據(jù)信息源主機、目標(biāo)主機、服務(wù)協(xié)議端口等信息過濾掉垃圾數(shù)據(jù)，然后進行進一步的處理，如關(guān)鍵字的搜索等，最終將用戶感興趣的數(shù)據(jù)發(fā)送到給定的數(shù)據(jù)接受程序存儲到數(shù)據(jù)庫中進行分析統(tǒng)計。
    二、web數(shù)據(jù)挖掘在電子商務(wù)中的應(yīng)用通過對數(shù)據(jù)源的原始積累、仔細分析，再利用數(shù)據(jù)發(fā)掘技術(shù)，最終達到為企業(yè)為用戶服務(wù)的目的，而這些服務(wù)主要有以下幾種。
    1.改進站點設(shè)計，提高客戶訪問的興趣對客戶來說，傳統(tǒng)客戶與銷售商之間的空間距離在電子商務(wù)中已經(jīng)不存在了，在internet上，每一個銷售商對于客戶來說都是一樣的，那么如何使客戶在自己的銷售站點上駐留更長的時間，對銷售商來說將是一個挑戰(zhàn)。為了使客戶在自己的網(wǎng)站上駐留更長的時間，就應(yīng)該對客戶的訪問信息進行挖掘，通過挖掘就能知道客戶的瀏覽行為，從而了解客戶的興趣及需求所在，并根據(jù)需求動態(tài)地調(diào)整頁面，向客戶展示一個特殊的頁面，提供特有的一些商品信息和廣告，以使客戶能繼續(xù)保持對訪問站點的興趣。
    2.發(fā)現(xiàn)潛在客戶。
    在對web的客戶訪問信息的挖掘中，利用分類技術(shù)可以在internet上找到未來的潛在客戶。獲得這些潛在的客戶通常的市場策略是：先對已經(jīng)存在的訪問者進行分類。對于一個新的訪問者，通過在web上的分類發(fā)現(xiàn)，識別出這個客戶與已經(jīng)分類的老客戶的一些公共的描述，從而對這個新客戶進行正確的歸類。然后從它所屬類判斷這個新客戶是否為潛在的購買者，決定是否要把這個新客戶作為潛在的客戶來對待。
    客戶的類型確定后，就可以對客戶動態(tài)地展示web頁面，頁面的內(nèi)容取決于客戶與銷售商提供的產(chǎn)品和服務(wù)之間的關(guān)聯(lián)。
    對于一個新的客戶，如果花了一段時間瀏覽市場站點，就可以把此客戶作為潛在的客戶并向這個客戶展示一些特殊的頁面內(nèi)容。
    3.個性化服務(wù)。
    根據(jù)網(wǎng)站用戶的訪問情況，為用戶提供個性化信息服務(wù)，這是許多互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用，尤其是互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)或電子商務(wù)(網(wǎng)站)所追求的目標(biāo)。根據(jù)用戶的訪問行為和檔案向使用者進行動態(tài)的推薦，對許多應(yīng)用都有很大的吸引力。web日志挖掘是一個能夠出色地完成這個目標(biāo)的方式。通過web數(shù)據(jù)挖掘，可以理解訪問者的動態(tài)行為，據(jù)此優(yōu)化電子商務(wù)網(wǎng)站的經(jīng)營模式。通過把所掌握的大量客戶分成不同的類，對不同類的客戶提供個性化服務(wù)來提高客戶的滿意度，從而保住老客戶；通過對具有相似瀏覽行為的客戶進行分組，提取組中客戶的共同特征，從而實現(xiàn)客戶的聚類，這可以幫助電子商務(wù)企業(yè)更好地了解客戶的興趣、消費習(xí)慣和消費傾向，預(yù)測他們的需求，有針對性地向他們推薦特定的商品并實現(xiàn)交叉銷售，可以提高交易成功率和交易量，提高營銷效果。
    例如全球最大中文購物網(wǎng)站淘寶網(wǎng)。當(dāng)你購買一件商品后，淘寶網(wǎng)會自動提示你“購買過此商品的人也購買過……”類似的信息，這就是個性化服務(wù)的代表。
    4.交易評價。
    現(xiàn)在幾乎每一個電子商務(wù)網(wǎng)站都增加了交易評價功能，交易評價功能主要就是為了降低交易中的信息不對稱問題。
    電子商務(wù)交易平臺設(shè)計了在線信譽評價系統(tǒng)，對買賣雙方的交易歷史及其評價進行記錄。在聲譽效應(yīng)的影響下，賣家也更加重視買家的交易滿意度，并且也形成了為獲取好評減少差評而提高服務(wù)質(zhì)量的良好風(fēng)氣。交易中的不滿意（或者成為糾紛）是產(chǎn)生非好評（包括中評和差評）的直接原因。那么，交易中一般會產(chǎn)生哪些交易糾紛，這些交易糾紛的存在會如何影響交易評價結(jié)果，這些問題的解決對賣家的經(jīng)營具有重要的指導(dǎo)價值。
    總結(jié)。
    數(shù)據(jù)挖掘是當(dāng)今世界研究的熱門領(lǐng)域，其研究具有廣闊的應(yīng)用前景和巨大的現(xiàn)實意義。借助數(shù)據(jù)挖掘可以改進企業(yè)的電子商務(wù)平臺，增加企業(yè)的經(jīng)營業(yè)績，拓寬企業(yè)的經(jīng)營思路，最終提高企業(yè)的競爭力。
    參考文獻：
    數(shù)據(jù)挖掘論文答辯數(shù)據(jù)挖掘論文篇十八
    ：隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)也應(yīng)運而生。為了高效有序的醫(yī)療信息管理，需要加強數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在醫(yī)療信息管理中的實際應(yīng)用，從而提升醫(yī)院的管理水平，為醫(yī)院的管理工作及資源的合理配置提供多樣化發(fā)展的可能性。筆者將針對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在醫(yī)療信息管理中的應(yīng)用這一課題進行相應(yīng)的探究，從而提出合理的改進建議。
    ：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、人工智能以及數(shù)理統(tǒng)計為主要技術(shù)支柱進行技術(shù)管理與決策。而在醫(yī)療信息管理過程之中應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠較好地針對醫(yī)療衛(wèi)生信息進行整理與歸類來建立管理模型，形成有效的總結(jié)數(shù)據(jù)的同時能夠為醫(yī)療工作的高效進行提供有價值的信息。所以筆者將以數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在醫(yī)療信息管理中的應(yīng)用為著手點，從而針對其應(yīng)用現(xiàn)狀進行探究，以此提出加強數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在醫(yī)療信息管理中應(yīng)用的具體措施，希望能夠在理論層面上推動醫(yī)療信息管理工作的飛躍。
    數(shù)據(jù)挖掘是結(jié)合信息收集技術(shù)、人工智能處理技術(shù)以及分析檢測技術(shù)等所形成的功能強大的技術(shù)。它能夠?qū)崿F(xiàn)對于數(shù)據(jù)的收集、問題的定義與處理，并且能夠較好地對于結(jié)果進行解釋與評估。在醫(yī)療信息管理工作進行的過程之中，應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以較好地加強醫(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(shù)在醫(yī)療信息中所體現(xiàn)出的應(yīng)用方式有所不同，在數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用過程之中，既可以針對同一類的實物反應(yīng)出共同性質(zhì)的基本特征，同時也能夠根據(jù)具有一定關(guān)聯(lián)性的事物信息來探究差異。這些功能不僅僅能夠在醫(yī)療信息的管理層面上給予醫(yī)療人員較大的信息管理指導(dǎo)，同時在實際的醫(yī)療診斷過程之中，也可以向醫(yī)生提供患者的患病信息，并且輔助治療的進行[1]。所以，在醫(yī)療信息管理中應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)不僅僅能夠推動醫(yī)療信息管理水平的提升，也是醫(yī)院實現(xiàn)現(xiàn)代化、信息化建設(shè)的重要體現(xiàn)，需要從根本上明確醫(yī)療信息管理應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的必要性與基本內(nèi)涵，從而針對醫(yī)院的管理現(xiàn)狀實現(xiàn)其管理方式與技術(shù)應(yīng)用的轉(zhuǎn)變與優(yōu)化。
    2.1實現(xiàn)建模環(huán)節(jié)以及數(shù)據(jù)收集環(huán)節(jié)的優(yōu)化。
    在應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的過程之中，必須基于數(shù)據(jù)庫信息的基礎(chǔ)之上，其數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)才能夠進行相應(yīng)的規(guī)律探究與信息分析，所以需要在源頭處加強數(shù)據(jù)收集環(huán)節(jié)以及建模環(huán)節(jié)的優(yōu)化。以醫(yī)院中醫(yī)部門為例，在對于中醫(yī)處方經(jīng)驗的挖掘方法使用過程之中，需要針對不同的藥物進行關(guān)聯(lián)性建模，比如數(shù)據(jù)庫中有基礎(chǔ)性藥物，針對藥物進行頻數(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(shù)的應(yīng)用奠定相應(yīng)的基礎(chǔ)[2]。
    想要在醫(yī)療信息管理過程之中，加強對于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的有效應(yīng)用，就需要從數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用類別處進行著手，從而提升技術(shù)應(yīng)用的針對性與有效性。常見的技術(shù)應(yīng)用類別有：醫(yī)院資源配置方面、病患區(qū)域管理方面、醫(yī)療衛(wèi)生質(zhì)量管理方面、醫(yī)療急診管理方面、醫(yī)院經(jīng)濟管理方面以及醫(yī)療衛(wèi)生常見病宣傳方面等，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)都可以在這些類別之中實現(xiàn)應(yīng)用，但是在應(yīng)用的過程之中也有所不同。以病房區(qū)域管理為例，在應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)之前，首先需要明確不同的科室狀況以及病房區(qū)域分配狀況等，加強病患區(qū)域的指標(biāo)分析，因為病房管理不僅僅影響到科室的工作效率與工作效果，同時也是醫(yī)療物資分配與人員編制的主要參考標(biāo)準(zhǔn)。其次利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠較好地實現(xiàn)不同科室工作效率、質(zhì)量管理質(zhì)量以及經(jīng)濟收益等多種指標(biāo)的評估，建立其科室的運營模型，從而實現(xiàn)科室的又好又快發(fā)展。比如使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)建立其病區(qū)管理的標(biāo)準(zhǔn)模型以及統(tǒng)計指標(biāo)，從而計算出科室動態(tài)的工作模型以及病床動態(tài)的周轉(zhuǎn)次數(shù)等[3]。另外在醫(yī)療質(zhì)量管理過程之中，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)提供的不僅僅是資料數(shù)據(jù)的參考以及疾病的診斷，也能夠針對臨床的治療效果進行分析與評價，并且能夠預(yù)測治療狀況：可以利用醫(yī)院的醫(yī)療數(shù)據(jù)庫，對于病人的基本患病信息進行分類，從而比對死亡率、治愈率等多個數(shù)據(jù)，實現(xiàn)治療方案的制訂。而在醫(yī)療質(zhì)量管理過程之中也有很多的影響因素，例如基礎(chǔ)醫(yī)療設(shè)備、病床周轉(zhuǎn)次數(shù)、病種治愈記錄等，所以也可以利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來進一步加強其多種數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性，從而為提升醫(yī)院的社會效益與經(jīng)濟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(shù)應(yīng)用方向的探索上，可以從客戶拓展這個角度出發(fā)實現(xiàn)對于醫(yī)療信息管理。例如通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)多方進行患者信息比對，同時制訂完善的醫(yī)療服務(wù)影響策略方式，加強對于客戶行為的分析；在數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)之上，增強其技術(shù)應(yīng)用的實用性，在分析的基礎(chǔ)之上比對自身的競爭優(yōu)勢，實現(xiàn)醫(yī)院資源的合理規(guī)劃與合理配置，例如藥品、資金以及疾病診斷等，從而實現(xiàn)經(jīng)營狀況的優(yōu)化。目前醫(yī)院也逐步向現(xiàn)代化、信息化方向發(fā)展，無論是信息管理還是醫(yī)療技術(shù)方面，醫(yī)院都已經(jīng)成為了一個信息化的綜合行業(yè)體系，所以在加強數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)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(jié)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(shù)的高效應(yīng)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(shù)，實現(xiàn)其信息管理水平的提升。通過明確數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用方向、應(yīng)用類別以及建模數(shù)據(jù)環(huán)節(jié)的優(yōu)化等，促進醫(yī)院管理水平的提升，實現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用效果的提升。
    [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].中國科技信息，20xx(11):54,56.