數據挖掘論文【11篇】

第數據挖掘論文【11篇】

關鍵詞：檔案信息管理系統;計算機;數據挖掘技術;1數據挖掘技術概述

數據挖掘技術就是指在大量隨機數據中提取隱含信息,并且將其整合后應用在知識處理體系的技術過程。若是從技術層面判定數據挖掘技術,則需要將其劃分在商業(yè)數據處理技術中,整合商業(yè)數據提取和轉化機制,并且建構更加系統化的分析模型和處理機制,從根本上優(yōu)化商業(yè)決策。借助數據挖掘技術能建構完整的數據倉庫,滿足集成性、時變性以及非易失性等需求,整和數據處理和冗余參數,確保技術框架結構的完整性。

目前,數據挖掘技術常用的工具,如SAS企業(yè)的EnterpriseMiner、IBM企業(yè)的IntellientMiner以及SPSS企業(yè)的Clementine等應用都十分廣泛。企業(yè)在實際工作過程中,往往會利用數據源和數據預處理工具進行數據定型和更新管理,并且應用聚類分析模塊、決策樹分析模塊以及關聯分析算法等,借助數據挖掘技術對相關數據進行處理。

2檔案信息管理系統計算機數據倉庫的建立

客戶需求單元

為了充分發(fā)揮檔案信息管理系統的優(yōu)勢,要結合客戶的實際需求建立完整的處理框架體系。在數據庫體系建立中,要適應迭代式處理特征,并且從用戶需求出發(fā)整合數據模型,保證其建立過程能按照整體規(guī)劃有序進行,且能按照目標和分析框架參數完成操作。首先,要確立基礎性的數據倉庫對象,由于是檔案信息管理,因此,要集中劃分檔案數據分析的主題,并且有效錄入檔案信息,確保滿足檔案的數據分析需求。其次,要對日常工作中的用戶數據進行集中的挖掘處理,從根本上提高數據倉庫分析的完整性。

(1)確定數據倉庫的基礎性用戶,其中,主要包括檔案工作人員和使用人員,結合不同人員的工作需求建立相應的數據倉庫。

(2)檔案工作要利用數據分析和檔案用戶特征分析進行分類描述。

(3)確定檔案的基礎性分類主題,一般而言,要將文書檔案歸檔情況、卷數等基礎性信息作為分類依據。

數據庫設計單元

在設計過程中,要針對不同維度建立相應的參數體系和組成結構,并且有效整合組成事實表的主鍵項目,建立框架結構。

第一,建立事實表。事實表是數據模型的核心單元,主要是記錄相關業(yè)務和統計數據的表,能整合數據倉庫中的信息單元,并且提升多維空間處理效果,確保數據儲存過程切實有效。(1)檔案管理中文書檔案目錄卷數事實表:事實表主鍵,字段類型Int,字段為Id;文書歸檔年份,字段類型Int,字段為Gdyearkey;文書歸檔類型,字段類型Int,字段為Ajtmkey;文書歸檔單位,字段類型Int,字段為Gddwkey;文書檔案生成年份,字段類型Int,字段為Ajscsjkey,以及文書檔案包括的文件數目。(2)檔案管理中文書檔案卷數事實表:事實表主鍵,字段類型Int,字段為Id;文書歸檔利用日期,字段類型Int,字段為Datekey;文書歸檔利用單位,字段類型Int,字段為Dwkey;文書歸檔利用類別,字段類型Int,字段為Dalbkey;文書歸檔利用年份,字段類型Int,字段為Dayearkey等[1]。

第二,建立維度表,在實際數據倉庫建立和運維工作中,提高數據管理效果和水平,確保建立循環(huán)和反饋的系統框架體系,并且處理增長過程和完善過程,有效實現數據庫模型設計以及相關維護操作。首先,要對模式的基礎性維度進行分析并且制作相應的表,主要包括檔案年度維表、利用方式維表等。其次,要建構數據庫星型模型體系。最后,要集中判定數據庫工具,保證數據庫平臺在客戶管理工作方面具備一定的優(yōu)勢,集中制訂商務智能解決方案,保證集成環(huán)境的穩(wěn)定性和數據倉庫建模的效果,真正提高數據抽取以及轉換工作的實際水平。需要注意的是,在全面整合和分析處理數據的過程中,要分離文書檔案中的數據,相關操作如下:

fromdaggdtemp//刪除臨時表中的數據

Chcount=dag(wswj)//將文書目錄中數據導出到數據窗口

Dag1.()//將數據窗口中的數據保存到臨時表

相關技術人員要對數據進行有效處理,以保證相關數據合并操作、連接操作以及條件性拆分操作等都能按照數據預處理管理要求合理化進行,從根本上維護數據處理效果。

多維數據模型建立單元

在檔案多維數據模型建立的過程中,相關技術人員要判定聯機分析處理項目和數據挖掘方案,整合信息系統中的數據源、數據視圖、維度參數以及屬性參數等,保證具體單元能發(fā)揮其實際作用,并且真正發(fā)揮檔案維表的穩(wěn)定性、安全性優(yōu)勢。

第一,檔案事實表中的數據穩(wěn)定,事實表是加載和處理檔案數據的基本模塊,按照檔案目錄數據表和檔案利用情況表分析和判定其類別和歸檔時間,從而提高數據獨立分析水平。一方面,能追加有效的數據,保證數據倉庫信息的基本質量,也能追加時間判定標準,能在實際操作中減少掃描整個表浪費的時間,從根本上提高實際效率。另一方面,能刪除數據,實現數據更新,檢索相關關鍵詞即可。并且也能同時修改數據,維護檔案撤出和檔案追加的動態(tài)化處理效果。

第二,檔案維表的安全性。在維表管理工作中,檔案參數和數據的安全穩(wěn)定性十分關鍵,由于其不會隨著時間的推移出現變化,因此,要對其進行合理的處理和協調。維表本身的存儲空間較小,盡管結構發(fā)生變化的概率不大,但仍會對代表的對象產生影響,這就會使得數據出現動態(tài)的變化。對于這種改變,需要借助新維生成的方式進行處理,從而保證不同維表能有效連接,整合正確數據的同時,也能對事實表外鍵進行分析[2]。

3檔案信息管理系統計算機數據倉庫的實現

描述需求

隨著互聯網技術和數據庫技術不斷進步,要提高檔案數字化水平以及完善信息化整合機制,加快數據庫管控體系的更新,確保設備存儲以及網絡環(huán)境一體化水平能滿足需求,尤其是在檔案資源重組和預測項目中,只有從根本上落實數據挖掘體系,才能為后續(xù)信息檔案管理項目升級奠定堅實基礎。另外,在數據表和文書等基礎性數據結構模型建立的基礎上,要按照規(guī)律制定具有個性化的主動性服務機制。

關聯計算

在實際檔案分析工作開展過程中,關聯算法描述十分關鍵,能對某些行為特征進行統籌整合,從而制定分析決策。在進行關聯規(guī)則強度分析時,要結合支持度和置信度等系統化數據進行綜合衡量。例如,檔案數據庫中有A和B兩個基礎項集合,支持度為P(A∪B),則直接表述了A和B在同一時間出現的基礎性概率。若是兩者出現的概率并不大,則證明兩者之間的關聯度較低。若是兩者出現的概率較大,則說明兩者的關聯度較高。另外,在分析置信度時,利用Confidence(A→B)=(A|B),也能有效判定兩者之間的關系。在出現置信度A的情況下,B的出現概率則是整體參數關系的關鍵,若是置信度的數值達到100%,則直接證明A和B能同一時間出現。

神經網絡算法

除了要對檔案的實際內容進行數據分析和數據庫建構,也要對其利用情況進行判定,目前較為常見的利用率分析算法就是神經網絡算法,其借助數據分類系統判定和分析數據對象。值得注意的是,在分類技術結構中,要結合訓練數據集判定分類模型數據挖掘結構。神經網絡算法類似于人腦系統的運行結構,能建立完整的信息處理單元,并且能夠整合非線性交換結構,確保能憑借歷史數據對計算模型和分類體系展開深度分析[3]。

實現多元化應用

在檔案管理工作中應用計算機數據挖掘技術,能對檔案分類管理予以分析,保證信息需求分類總結工作的完整程度。尤其是檔案使用者在對檔案具體特征進行差異化分析的過程中,能結合不同的元素對具體問題展開深度調研。一方面,計算機數據挖掘技術借助決策樹算法處理規(guī)則化的檔案分析機制。在差異化訓練體系中,要對數據集合中的數據進行系統化分析以及處理,確保構建要求能適應數據挖掘的基本結構[4]。例如,檔案管理人員借助數據挖掘技術能整合檔案使用人員長期瀏覽與關注的信息,并且能集中收集和匯總間隔時間、信息查詢停留時間等,從而建構完整的數據分析機制,有效向其推送或者是提供便捷化查詢服務,保證檔案管理數字化水平的提高。另一方面,在檔案收集管理工作中應用數據挖掘技術,主要是對數據信息進行分析,結合基本結果建立概念模型,保證模型以及測試樣本之間的比較參數符合標準,從而真正建立更加系統化的分類框架體系。

4結語

總而言之,在檔案管理工作中應用數據挖掘技術,能在準確判定用戶需求的同時,維護數據處理效果,并且減少檔案數字化的成本,為后續(xù)工作的進一步優(yōu)化奠定堅實基礎。并且,數據庫的建立,也能節(jié)省經費和設備維護成本,真正實現數字化全面發(fā)展的目標,促進檔案信息管理工作的長效進步。

參考文獻

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摘要：隨著科學技術的快速發(fā)展,各種新鮮的事物和理念得到了廣泛的應用。其中機器學習算法就是一則典型案例——作為一種新型的算法,其廣泛應用于各行各業(yè)之中。本篇論文旨在探討機器學習算法在數據挖掘中的具體應用,我們利用龐大的移動終端數據網絡,加強了基于GSM網絡的戶外終端定位,從而提出了3個階段的定位算法,有效提高了定位的精準度和速度。

關鍵詞：學習算法;GSM網絡;定位;數據;

移動終端定位技術由來已久,其主要是利用各種科學技術手段定位移動物體的精準位置以及高度。目前,移動終端定位技術主要應用于軍事定位、緊急救援、網絡優(yōu)化、地圖導航等多個現代化的領域,由于移動終端定位技術可以提供精準的位置服務信息,所以其在市場上還是有較大的需求的,這也為移動終端定位技術的優(yōu)化和發(fā)展,提供了推動力。隨著通信網絡普及,移動終端定位技術的發(fā)展也得到了一些幫助,使得其定位的精準度和速度都得到了全面的優(yōu)化和提升。同時,傳統的定位方法結合先進的算法來進行精準定位,目前依舊還是有較大的進步空間。在工作中我選取機器學習算法結合數據挖掘技術對傳統定位技術加以改進,取得了不錯的效果,但也遇到了許多問題,例如:使用機器學習算法來進行精準定位暫時無法滿足更大的區(qū)域要求,還有想要利用較低的設備成本,實現得到更多的精準定位的要求比較困難。所以本文對機器學習算法進行了深入的研究,希望能夠幫助其更快速的定位、更精準的定位,滿足市場的需要。

1數據挖掘概述

數據挖掘又名數據探勘、信息挖掘。它是數據庫知識篩選中非常重要的一步。數據挖掘其實指的就是在大量的數據中通過算法找到有用信息的行為。一般情況下,數據挖掘都會和計算機科學緊密聯系在一起,通過統計集合、在線剖析、檢索篩選、機器學習、參數識別等多種方法來實現最初的目標。統計算法和機器學習算法是數據挖掘算法里面應用得比較廣泛的兩類。統計算法依賴于概率分析,然后進行相關性判斷,由此來執(zhí)行運算。

而機器學習算法主要依靠人工智能科技,通過大量的樣本收集、學習和訓練,可以自動匹配運算所需的相關參數及模式。它綜合了數學、物理學、自動化和計算機科學等多種學習理論,雖然能夠應用的領域和目標各不相同,但是這些算法都可以被獨立使用運算,當然也可以相互幫助,綜合應用,可以說是一種可以“因時而變”、“因事而變”的算法。在機器學習算法的領域,人工神經網絡是比較重要和常見的一種。因為它的優(yōu)秀的數據處理和演練、學習的能力較強。

而且對于問題數據還可以進行精準的識別與處理分析,所以應用的頻次更多。人工神經網絡依賴于多種多樣的建模模型來進行工作,由此來滿足不同的數據需求。綜合來看,人工神經網絡的建模,它的精準度比較高,綜合表述能力優(yōu)秀,而且在應用的過程中,不需要依賴專家的輔助力量,雖然仍有缺陷,比如在訓練數據的時候耗時較多,知識的理解能力還沒有達到智能化的標準,但是,相對于其他方式而言,人工神經網絡的優(yōu)勢依舊是比較突出的。

2以機器學習算法為基礎的GSM網絡定位

定位問題的建模

建模的過程主要是以支持向量機定位方式作為基礎,把定位的位置柵格化,面積較小的柵格位置就是獨立的一種類別,在定位的位置內,我們收集數目龐大的終端測量數據,然后利用計算機對測量報告進行分析處理,測量柵格的距離度量和精準度,然后對移動終端柵格進行預估判斷,最終利用機器學習進行分析求解。

采集數據和預處理

本次研究,我們采用的模型對象是我國某一個周邊長達10千米的二線城市。在該城市區(qū)域內,我們測量了四個不同時間段內的數據,為了保證機器學習算法定位的精準性和有效性,我們把其中的三批數據作為訓練數據,最后一組數據作為定位數據,然后把定位數據周邊十米內的前三組訓練數據的相關信息進行清除。一旦確定某一待定位數據,就要在不同的時間內進行測量,按照測量出的數據信息的經緯度和平均值,再進行換算,最終,得到真實的數據量,提升定位的速度以及有效程度。

以基站的經緯度為基礎的初步定位

用機器學習算法來進行移動終端定位,其復雜性也是比較大的,一旦區(qū)域面積增加,那么模型和分類也相應增加,而且更加復雜,所以,利用機器學習算法來進行移動終端定位的過程,會隨著定位區(qū)域面積的增大,而耗費更多的時間。利用基站的經緯度作為基礎來進行早期的定位,則需要以下幾個步驟:要將邊長為十千米的正方形分割成一千米的小柵格,如果想要定位數據集內的相關信息,就要選擇對邊長是一千米的小柵格進行計算,而如果是想要獲得邊長一千米的大柵格,就要對邊長是一千米的柵格精心計算。

以向量機為基礎的二次定位

在完成初步定位工作后,要確定一個邊長為兩千米的正方形,由于第一級支持向量機定位的區(qū)域是四百米,定位輸出的是以一百米柵格作為中心點的經緯度數據信息,相對于一級向量機的定位而言,二級向量機在定位計算的時候難度是較低的,更加簡便。后期的預算主要依賴決策函數計算和樣本向量機計算。隨著柵格的變小,定位的精準度將越來越高,而由于增加分類的問題數量是上升的,所以,定位的復雜度也是相對增加的。

以K-近鄰法為基礎的三次定位

第一步要做的就是選定需要定位的區(qū)域面積,在二次輸出之后,確定其經緯度,然后依賴經緯度來確定邊長面積,這些都是進行區(qū)域定位的基礎性工作,緊接著就是定位模型的訓練。以K-近鄰法為基礎的三次定位需要的是綜合訓練信息數據,對于這些信息數據,要以大小為選擇依據進行篩選和合并,這樣就能夠減少計算的重復性。當然了,選擇的區(qū)域面積越大,其定位的速度和精準性也就越低。

3結語

近年來,隨著我國科學技術的不斷發(fā)展和進步,數據挖掘技術愈加重要。根據上面的研究,我們證明了,在數據挖掘的過程中,應用機器學習算法具有舉足輕重的作用。作為一門多領域互相交叉的知識學科,它能夠幫助我們提升定位的精準度以及定位速度,可以被廣泛的應用于各行各業(yè)。所以,對于機器學習算法,相關人員要加以重視,不斷的進行改良以及改善,切實的發(fā)揮其有利的方面,將其廣泛應用于智能定位的各個領域,幫助我們解決關于戶外移動終端的定位的問題。

參考文獻

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摘要：數據挖掘是指在大數據中開發(fā)出有價值信息數據的過程。計算機技術的不斷進步,通過人工的方式進行軟件的開發(fā)與維護難度較大。而數據挖掘能夠有效的提升軟件開發(fā)的效率,并能夠在大量的數據中獲得有效的數據。文章主要探究軟件工程中數據挖掘技術的任務和存在的問題,并重點論述軟件開發(fā)過程中出現的問題和相關的解決措施。

關鍵詞：軟件工程;數據挖掘;解決措施;

在軟件開發(fā)過程中,為了能夠獲得更加準確的數據資源,軟件的研發(fā)人員就需要搜集和整理數據。但是在大數據時代,人工獲取數據信息的難度極大。當前,軟件工程中運用最多的就是數據挖掘技術。軟件挖掘技術是傳統數據挖掘技術在軟件工程方向的其中一部分。但是它具有自身的特征,體現在以下三個方面:

(1)在軟件工程中,對有效數據的挖掘和處理;

(2)挖掘數據算法的選擇問題;

(3)軟件的開發(fā)者該如何選擇數據。

1在軟件工程中數據挖掘的主要任務

在數據挖掘技術中,軟件工程數據挖掘是其中之一,其挖掘的過程與傳統數據的挖掘無異。通常包括三個階段:第一階段,數據的預處理;第二階段,數據的挖掘;第三階段,對結果的評估。第一階段的主要任務有對數據的分類、對異常數據的檢測以及整理和提取復雜信息等。雖然軟件工程的數據挖掘和傳統的數據挖掘存在相似性,但是也存在一定的差異,其主要體現在以下三個方面:

軟件工程的數據更加復雜

軟件工程數據主要包括兩種,一種是軟件報告,另外一種是軟件的版本信息。當然還包括一些軟件代碼和注釋在內的非結構化數據信息。這兩種軟件工程數據的算法是不同的,但是兩者之間又有一定的聯系,這也是軟件工程數據挖掘復雜性的重要原因。

數據分析結果的表現更加特殊

傳統的數據挖掘結果可以通過很多種結果展示出來,最常見的有報表和文字的方式。但是對于軟件工程的數據挖掘來講,它最主要的職能是給軟件的研發(fā)人員提供更加精準的案例,軟件漏洞的實際定位以及設計構造方面的信息,同時也包括數據挖掘的統計結果。所以這就要求軟件工程的數據挖掘需要更加先進的結果提交方式和途徑。

對數據挖掘結果難以達成一致的評價

我國傳統的數據挖掘已經初步形成統一的評價標準,而且評價體系相對成熟。但是軟件工程的數據挖掘過程中,研發(fā)人員需要更多復雜而又具體的數據信息,所以數據的表示方法也相對多樣化,數據之間難以進行對比,所以也就難以達成一致的評價標準和結果。不難看出,軟件工程數據挖掘的關鍵在于對挖掘數據的預處理和對數據結果的表示方法。

2軟件工程研發(fā)階段出現的問題和解決措施

軟件在研發(fā)階段主要的任務是對軟件運行程序的編寫。以下是軟件在編碼和結果的提交過程中出現的問題和相應的解決措施。

對軟件代碼的編寫過程

該過程需要軟件的研發(fā)人員能夠對自己需要編寫的代碼結構與功能有充分的了解和認識。并能夠依據自身掌握的信息,在數據庫中搜集到可以使用的數據信息。通常情況下,編程需要的數據信息可以分為三個方面:

(1)軟件的研發(fā)人員能夠在已經存在的代碼中搜集可以重新使用的代碼;

(2)軟件的研發(fā)人員可以搜尋可以重用的靜態(tài)規(guī)則,比如繼承關系等。

(3)軟件的開發(fā)人員搜尋可以重用的動態(tài)規(guī)則。

包括軟件的接口調用順序等。在尋找以上信息的過程中,通常是利用軟件的幫助文檔、尋求外界幫助和搜集代碼的方式實現,但是以上方式在搜集信息過程中往往會遇到較多的問題,比如:幫助文檔的準確性較低,同時不夠完整,可利用的重用信息不多等。

對軟件代碼的重用

在對軟件代碼重用過程中,最關鍵的問題是軟件的研發(fā)人員必須掌握需要的類或方法,并能夠通過與之有聯系的代碼實現代碼的重用。但是這種方式哦足跡信息將會耗費工作人員大量的精力。而通過關鍵詞在代碼庫中搜集可重用的軟件代碼,同時按照代碼的相關度對搜集到的代碼進行排序,該過程使用的原理就是可重用的代碼必然模式基本類似,最終所展現出來的搜索結果是以上下文結構的方式展現的。比如:類與類之間的聯系。其實現的具體流程如下:

(1)軟件的開發(fā)人員創(chuàng)建同時具備例程和上下文架構的代碼庫;

(2)軟件的研發(fā)人員能夠向代碼庫提供類的相關信息,然后對反饋的結果進行評估,創(chuàng)建新型的代碼庫。

(3)未來的研發(fā)人員在搜集過程中能夠按照評估結果的高低排序,便于查詢,極大地縮減工作人員的任務量,提升其工作效率。

對動態(tài)規(guī)則的重用

軟件工程領域內對動態(tài)規(guī)則重用的研究已經相對成熟,通過在編譯器內安裝特定插件的方式檢驗代碼是否為動態(tài)規(guī)則最適用的,并能夠將不適合的規(guī)則反饋給軟件的研發(fā)人員。其操作流程為:

(1)軟件的研發(fā)人員能夠規(guī)定動態(tài)規(guī)則的順序,主要表現在:使用某一函數是不能夠調用其他的函數。

(2)實現對相關數據的保存,可以通過隊列等簡單的數據結構完成。在利用編譯拓展中檢測其中的順序。

(3)能夠將錯誤的信息反饋給軟件的研發(fā)人員。

3結束語

在軟件工程的數據挖掘過程中,數據挖掘的概念才逐步被定義,但是所需要挖掘的數據是已經存在的。數據挖掘技術在軟件工程中的運用能夠降低研發(fā)人員的工作量,同時軟件工程與數據挖掘的結合是計算機技術必然的發(fā)展方向。從數據挖掘的過程來講,在其整個實施過程和周期中都包括軟件工程。而對數據挖掘的技術手段來講,它在軟件工程中的運用更加普遍。在對數據挖掘技術的研究過程中可以發(fā)現,該技術雖然已經獲得一定的效果,但是還有更多未被挖掘的空間,還需要進一步的研究和發(fā)現。

參考文獻

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數據挖掘論文篇10

摘要：數據挖掘技術在各行業(yè)都有廣泛運用，是一種新興信息技術。而在線考試系統中存在著很多的數據信息，數據挖掘技在在線考試系統有著重要的意義，和良好的應用前景，從而在眾多技術中脫穎而出。本文從對數據挖掘技術的初步了解，簡述數據挖掘技術在在線考試系統中成績分析，以及配合成績分析，完善教學。

關鍵詞：數據挖掘技術；在線考試；成績分析；完善教學

隨著計算機網絡技術的快速發(fā)展，計算機輔助教育的不斷普及，在線考試是一種利用網絡技術的重要輔助教育手段，其改革有著重要的意義。數據挖掘技術作為一種新興的信息技術，其包括了人工智能、數據庫、統計學等學科的內容，是一門綜合性的技術。這種技術的主要特點是對數據庫中大量的數據進行抽取、轉換和分析，從中提取出能夠對教師有作用的關鍵性數據。將其運用于在線考試系統中，能夠很好的處理在線考試中涉及到的數據，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、完整的統計考試信息，完善教學。

1.初步了解數據挖掘技術

數據挖掘技術是從大量數據中"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、不完全的實際應用數據中，"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)數據挖掘系統有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，E_PLORA，DBMiner，Workbench等。

2.數據挖掘在在線考試中的主要任務

數據分類

數據挖掘技術通過對數據庫中的數據進行分析，把數據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確的描述，挖掘出分類的規(guī)則或建立一個分類模型。

數據關聯分析

數據庫中的數據關聯是一項非常重要，并可以發(fā)現的知識。數據關聯就是兩組或兩組以上的數據之間有著某種規(guī)律性的聯系。數據關聯分析的作用就是找出數據庫中隱藏的聯系，從中得到一些對學校教學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系，從中得到顧客的購買習慣。

預測

預測是根據已經得到的數據，從而對未來的情況做出一個可能性的分析。數據挖掘技術能自動在大型的數據庫中做出一個較為準確的分析。就像是在市場投資中，可以通過各種商品促銷的數據來做出一個未來商品的促銷走勢。從而在投資中得到最大的回報。

3.數據挖掘的方法

數據挖掘技術融合了多個學科、多個領域的知識與技術，因此數據挖掘的方法也呈現出很多種類的形式。就目前的統計分析類的數據挖掘技術的角度來講，光統計分析技術中所用到的數據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。數據挖掘技術利用這些方法對那些異常形式的數據進行檢查，然后通過各種數據模型和統計模型對這些數據來進行解釋，并從這些數據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)現類數據挖掘技術，這種和統計分析類的數據挖掘技術完全不同，其中包括了支持向量機、人工神經元網絡、遺傳算法、決策樹、粗糙集、關聯順序和規(guī)則發(fā)現等多種方法。

4.數據挖掘在考試成績分析中的幾點應用

運用關聯規(guī)則分析教師的年齡對學生考試成績的影響

數據挖掘技術中的關聯分析在教學分析中，是一種使用頻繁，行之有效的方法，它能挖掘出大量數據中項集之間之間有意義的關聯聯系，幫助知道教師的教學過程。例如在如今的一些高職院校中，就往往會把學生的英語四六級過級率，計算機等級等，以這些為依據來評價教師的教學效果。將數據挖掘技術中的關聯規(guī)則運用于考試的成績分析當中，就能夠挖掘出一些對學生過級率產生影響的因素，對教師的教學過程進行重要的指導，讓教師的教學效率更高，作用更強。

還可以通過關聯規(guī)則算法，先設定一個最小可信度和支持度，得到初步的關聯規(guī)則，根據相關規(guī)則，分析出教師的組成結構和過級率的影響，從來進行教師隊伍的結構調整，讓教師隊伍更加合理。

采用分類算法探討對考試成績有影響的因素

數據挖掘技術中的分類算法就是對一組對象或一個事件進行歸類，然后通過這些數據，可以進行分類模型的建立和未來的預測。分類算法可以進行考試中得到的數據進行分類，然后通過學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.數據采集

這種方法首先要進行數據采集，需要這幾方面的數據，學生基本信息（姓名、性別、學號、籍貫、所屬院系、專業(yè)、班級等）、學生調查信息（比如學習前的知識掌握情況、學習興趣、課堂學習效果、課后復習時間量等）、成績（學生平常學習成績，平?？荚嚦煽?，各種大型考試成績等）、學生多次考試中出現的易錯點（本次考試中出現的易錯點，以往考試中出現的易錯點）

4.數據預處理

（1）數據集成。把數據采集過程中得到的多種信息，利用數據挖掘技術中的數據庫技術生產相應的學生考試成績分析基本數據庫。（2）數據清理。在學生成績分析數據庫中，肯定會出現一些情況缺失，對于這些空缺處，就需要使用數據清理技術來進行這些數據庫中數據的填補遺漏。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生考試數據已經在學生填寫的調查數據中村中的空缺項。（3）數據轉換。數據轉換主要功能是進行進行數據的離散化操作。在這個過程中可以根據實際需要進行分類，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）數據消減。數據消減的功能就是把所需挖掘的數據庫，在消減的過程又不能影響到最終的數據挖掘結果。比如在分析學生的基本學習情況的影響因素情況中，學生信息表中中出現的字段很多，可以選擇性的刪除班別、籍貫等引述，形成一份新的學生基本成績分析數據表。

4.利用數據挖掘技術，得出結論

通過數據挖掘技術在在線考試中的應用，得出這些學生數據的相關分析，比如說學生考試中的易錯點在什么地方，學生考試成績的自身原因，學生考試成績的環(huán)境原因，教師隊伍的搭配情況等等，從中得出如何調整學校教學資源，教師的教學方案調整等等，從而完善學校對學生的教學。

5.結語

數據挖掘技術在社會各行各業(yè)中都有一定程度的使用，基于其在數據組織、分析能力、知識發(fā)現和信息深層次挖掘的能力，在使用中取得了顯著的成效，但數據挖掘技術中還存在著一些問題，例如數據的挖掘算法、預處理、可視化問題、模式識別和解釋等等。對于這些問題，學校教學管理工作者要清醒的認識，在在線考試系統中對數據挖掘信息做出合理的使用，讓數字挖掘技術在在線考試系統中能夠更加有效的發(fā)揮其長處，避免其在在線考試系統中的的缺陷。

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數據挖掘論文篇11

隨著互聯網技術的迅速發(fā)展，尤其移動互聯網的爆發(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。海量數據自此不再是Google等大公司的專利，越來越多的中小型企業(yè)也可以擁有海量數據。如何從浩如煙海的數據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，他們對數據挖掘分析師求賢若渴。在這一社會需求下，培養(yǎng)出優(yōu)秀的數據挖掘分析師，是各個高校目前急需完成的一項任務。

一、教學現狀反思

目前，各大高等院校本科階段爭相開設數據挖掘課程。然而，該課程是一門相對較新的交叉學科，涵蓋了概率統計、機器學習、數據庫等學科的知識內容，難度較大。因此，大部分高校一般將此課程開設在研究生階段，在本科生中開設此課程的學校相對較少。另外，不同的學校將其歸入不同的專業(yè)中，如計算機專業(yè)、信息管理專業(yè)、統計學、醫(yī)學等?？梢哉f，這一課程基本上處于探索的過程中。我院災害信息系于20__年在信息管理與信息系統本科學生中首次開設了該課程。通過開設此課程，學生能夠掌握數據挖掘的基本原理和各種挖掘算法等，掌握數據分析和處理、高級數據庫編程等技能，達到數據聚類、分類、關聯分析的目的。然而，通過前期教學過程，我們發(fā)現教學效果不理想，存在很多問題。

1、數據內驅力差

以往數據挖掘課程重點講授數據挖掘算法，對數據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據資源，這些數據資源有些已經非常陳舊了，比如20世紀80年代的加州房價數據。這些數據脫離現實，分析這些數據，學生沒有任何興趣和學習動力，也就無法發(fā)現價值。

2、過于強調學習數據挖掘理論及算法的學習

大量具有難度的數據挖掘算法的學習，使學生喪失了學習興趣，學完即忘，不知所用。

3、忽視對數據預處理過程的學習

以往所使用的公共數據源或軟件自帶數據源，數據量小，需要的預處理工作比較少；這部分內容基本只安排一次理論課、一次實驗課。而實際通過爬蟲獲取的數據源數據量大；這部分工作量比較大，需要占到整個數據挖掘工作量的一半以上。因此，一次理論課和一次實驗課是無法讓學生掌握數據預處理技能的。

4、算法編程實現難度較大

要求學生學習一門新的編程語言，如R語言、Python語言，對本科非計算機專業(yè)的學生來說難度是非常大的，尤其是課時安排只有48課時。

5、數據挖掘分析及應用技能較差

學生能夠理解課堂案例，但在實際應用中，無法完成整個數據分析流程。

二、數據挖掘課程改革

該課程的教學對象是信息管理與信息系統專業(yè)本科大四學生。因此，培養(yǎng)實際應用人才，使其完成整個實際數據挖掘分析流程是教師的教學目的。筆者對智聯招聘、中華英才網