數據挖掘論文常用15篇
在平平淡淡的日常中，大家都嘗試過寫論文吧，論文是探討問題進行學術研究的一種手段。那么問題來了，到底應如何寫一篇優秀的論文呢？以下是小編精心整理的數據挖掘論文，歡迎閱讀，希望大家能夠喜歡。
數據挖掘論文1
【摘要】由于我國的信息技術迅速發展，傳統檔案管理的技術已經不能滿足現代的信息需求，數據挖掘技術的應用為檔案管理工作效率的提升帶來便利。本文通過說明數據挖掘技術的有關內容，闡明數據挖掘技術的相關知識，并對數據挖掘技術在檔案管理工作中的實際運用來進行舉例分析。
【關鍵詞】數據挖掘技術；檔案管理；分析運用
由于信息技術的迅速發展，現代的檔案管理模式與過去相比，也有了很大的變化，也讓如今的檔案管理模式有了新的挑戰。讓人們對信息即時、大量地獲取是目前檔案管理工作和檔案管理系統急切需要解決的問題。
一、數據挖掘概述
（一）數據挖掘技術。數據挖掘是指從大量的、不規則、亂序的數據中，進行分析歸納，得到隱藏的，未知的，但同時又含有較大價值的信息和知識。它主要對確定目標的有關信息，使用自動化和統計學等方法對信息進行預測、偏差分析和關聯分析等，從而得到合理的結論。在檔案管理中使用數據挖掘技術，能夠充分地發揮檔案管理的作用，從而達到良好的檔案管理工作效果。（二）數據挖掘技術分析。數據挖掘技術分析的方法是多種多樣的，其主要方法有以下幾種：1.關聯分析。指從已經知道的信息數據中，找到多次展現的信息數據，由信息的說明特征，從而得到具有相同屬性的事物特征。2.分類分析。利用信息數據的特征，歸納總結相關信息數據的數據庫，建立所需要的數據模型，從而來識別一些未知的信息數據。3.聚類分析。通過在確定的數據中，找尋信息的價值聯系，得到相應的管理方案。4.序列分析。通過分析信息的前后因果關系，從而判斷信息之間可能出現的聯系。
二、數據挖掘的重要性
在進行現代檔案信息處理時，傳統的檔案管理方法已經不能滿足其管理的要求，數據挖掘技術在這方面確有著顯著的優勢。首先，檔案是較為重要的信息記錄，甚至有些檔案的重要性大到無價，因此對于此類的珍貴檔案，相關的檔案管理人員也是希望檔案本身及其價值一直保持下去。不過越是珍貴的檔案，其使用率自然也就越高，所以其安全性就很難得到保障，在檔案管理中運用數據挖掘技術，可以讓檔案的信息數據得到分析統計，歸納總結，不必次次實物查閱，這樣就極大地提升了檔案相關內容的安全性，降低檔案的磨損率。并且可以對私密檔案進行加密，進行授權查閱，進一步提高檔案信息的安全性。其次，對檔案進行鑒定與甄別，這也是檔案工作中較困難的過程，過去做好這方面的工作主要依靠管理檔案管理員自己的'能力和水平，主觀上的因素影響很大，但是數據挖掘技術可以及時對檔案進行編碼和收集，對檔案進行數字化的管理和規劃，解放人力資源，提升檔案利用的服務水平。第三，數據挖掘技術可以減少檔案的收集和保管成本，根據檔案的特點和規律建立的數據模型能為之后的工作人員建立一種標準，提升了檔案的鑒定效率。
三、檔案管理的數據挖掘運用
（一）檔案信息的收集。在實施檔案管理工作時，首先需要對檔案信息數據的收集。可以運用相關檔案數據庫的數據資料，進行科學的分析，制定科學的說明方案，對確定的數據集合類型和一些相關概念的模型進行科學說明，利用這些數據說明，建立準確的數據模型，并以此數據模型作為標準，為檔案信息的快速分類以及整合奠定基礎。例如，在體育局的相關網站上提供問卷，利用問卷來得到的所需要的信息數據，導入數據庫中，讓數據庫模型中保有使用者的相關個人信息，通過對使用者的信息數據進行說明，從而判斷使用者可能的類型，提升服務的準確性。因此，數據挖掘技術為檔案信息的迅速有效收集，為檔案分類以及后續工作的順利展開，提供了有利條件，為個性化服務的實現提供了保證。（二）檔案信息的分類。數據挖掘技術具有的屬性分析能力，可以將數據庫中的信息進行分門別類，將信息的對象通過不同的特征，規劃為不同的分類。將數據挖掘技術運用到檔案管理中時，可以簡單快速地找到想要的檔案數據，能根據數據中使用者的相關數據，找尋使用者在數據庫中的信息，使用數據模型的分析能力，分析出使用者的相關特征。利如，在使用者上網使用網址時，數據挖掘技術可以充分利用使用者的搜索數據以及網站的訪問記錄，自動保存用戶的搜索信息、搜索內容、下載次數、時間等，得到用戶的偏好和特征，對用戶可能存在的需求進行預測和分類，更加迅速和準確的，為用戶提供個性化的服務。（三）檔案信息的整合。數據挖掘技術可以對新舊檔案的信息進行整合處理，可以較為簡單地將“死檔案”整合形成為“活檔案”，提供良好的檔案信息和有效的檔案管理。例如，對于企事業單位而言，培訓新員工的成本往往比聘請老員工的成本要高出很多。對老員工的檔案信息情況進行全體整合，使檔案資源充分發揮作用，將檔案數據進行總結和規劃，根據數據之間的聯系確定老員工流失的原因，然后建立清晰、明白的數據庫，這樣可以防止人才流失，也能大大提高檔案管理的效率。
四、結語
綜上所述，在這個信息技術迅速跳躍發展的時代，將數據挖掘技術運用到檔案管理工作中是時代發展的需求與必然結果。利用數據挖掘技術，可以使檔案管理工作的效率大大提升，不僅減少了搜索檔案信息的時間，節省人力物力，避免資源的浪費，還能幫助用戶在海量的信息數據中，快速找到所需的檔案數據信息。數據挖掘技術的運用，使靜態的檔案信息變成了可以“主動”為企事業單位的發展，提供有效的個性化服務的檔案管家，推動了社會的快速發展。
【參考文獻】
[1]欒立娟,盧健,劉佳,數據挖掘技術在檔案管理系統中的應用[J].計算機光盤軟件與應用,20xx:35-36.
[2]宇然,數據挖掘技術研究以及在檔案計算機管理系統中的應用[D].沈陽工業大學,20xx.
[3]吳秀霞,關于檔案管理方面的數據挖掘分析及應用探討[J].經營管理者,20xx:338.
數據挖掘論文2
摘要：隨著科學技術的不斷發展，數據挖掘技術也應運而生。為了高效有序的醫療信息管理，需要加強數據挖掘技術在醫療信息管理中的實際應用，從而提升醫院的管理水平，為醫院的管理工作及資源的合理配置提供多樣化發展的可能性。筆者將針對數據挖掘技術在醫療信息管理中的應用這一課題進行相應的探究，從而提出合理的改進建議。
關鍵詞：挖掘技術；醫療信息管理；應用方式
數據挖掘作為一種數據信息再利用的有效技術，能夠有效地為醫院的管理決策提供重要信息。它以數據庫、人工智能以及數理統計為主要技術支柱進行技術管理與決策。而在醫療信息管理過程之中應用數據挖掘技術能夠較好地針對醫療衛生信息進行整理與歸類來建立管理模型，形成有效的總結數據的同時能夠為醫療工作的高效進行提供有價值的信息。所以筆者將以數據挖掘技術在醫療信息管理中的應用為著手點，從而針對其應用現狀進行探究，以此提出加強數據挖掘技術在醫療信息管理中應用的具體措施，希望能夠在理論層面上推動醫療信息管理工作的飛躍。
1在醫療信息管理中應用數據挖掘技術的基本內涵
數據挖掘是結合信息收集技術、人工智能處理技術以及分析檢測技術等所形成的功能強大的技術。它能夠實現對于數據的收集、問題的定義與處理，并且能夠較好地對于結果進行解釋與評估。在醫療信息管理工作進行的過程之中，應用數據挖掘技術可以較好地加強醫療信息數據模型的建立，同時以多種形式出現，例如文字信息、基本信號信息、圖像收集等，也能夠用來進行醫療信息的科普與宣傳。并且，數據挖掘技術在醫療信息中所體現出的應用方式有所不同，在數據挖掘技術應用過程之中，既可以針對同一類的實物反應出共同性質的基本特征，同時也能夠根據具有一定關聯性的事物信息來探究差異。這些功能不僅僅能夠在醫療信息的管理層面上給予醫療人員較大的信息管理指導，同時在實際的醫療診斷過程之中，也可以向醫生提供患者的`患病信息，并且輔助治療的進行[1]。所以，在醫療信息管理中應用數據挖掘技術不僅僅能夠推動醫療信息管理水平的提升，也是醫院實現現代化、信息化建設的重要體現，需要從根本上明確醫療信息管理應用數據挖掘技術的必要性與基本內涵，從而針對醫院的管理現狀實現其管理方式與技術應用的轉變與優化。
2在醫療信息管理過程之中加強數據挖掘技術應用的重要措施
2.1實現建模環節以及數據收集環節的優化
在應用數據挖掘技術的過程之中，必須基于數據庫信息的基礎之上，其數據挖掘技術才能夠進行相應的規律探究與信息分析，所以需要在源頭處加強數據收集環節以及建模環節的優化。以醫院中醫部門為例，在對于中醫處方經驗的挖掘方法使用過程之中，需要針對不同的藥物進行關聯性建模，比如數據庫中有基礎性藥物，針對藥物進行頻數和次數的統計，然后以此類推，將所有藥物都按照出現的頻數進行降數排列，從而探究參考價值。建模環節以及數據收集環節是醫療信息管理過程的根本，所以需要做好對于建模環節以及數據收集環節的優化，才能夠為數據挖掘技術的應用奠定相應的基礎[2]。
2.2細化數據挖掘技術應用類別
想要在醫療信息管理過程之中，加強對于數據挖掘技術的有效應用，就需要從數據挖掘技術應用類別處進行著手，從而提升技術應用的針對性與有效性。常見的技術應用類別有：醫院資源配置方面、病患區域管理方面、醫療衛生質量管理方面、醫療急診管理方面、醫院經濟管理方面以及醫療衛生常見病宣傳方面等，數據挖掘技術都可以在這些類別之中實現應用，但是在應用的過程之中也有所不同。以病房區域管理為例，在應用數據挖掘技術之前，首先需要明確不同的科室狀況以及病房區域分配狀況等，加強病患區域的指標分析，因為病房管理不僅僅影響到科室的工作效率與工作效果，同時也是醫療物資分配與人員編制的主要參考標準。其次利用數據挖掘技術能夠較好地實現不同科室工作效率、質量管理質量以及經濟收益等多種指標的評估，建立其科室的運營模型，從而實現科室的又好又快發展。比如使用數據挖掘技術建立其病區管理的標準模型以及統計指標，從而計算出科室動態的工作模型以及病床動態的周轉次數等[3]。另外在醫療質量管理過程之中，數據挖掘技術提供的不僅僅是資料數據的參考以及疾病的診斷，也能夠針對臨床的治療效果進行分析與評價，并且能夠預測治療狀況：可以利用醫院的醫療數據庫，對于病人的基本患病信息進行分類，從而比對死亡率、治愈率等多個數據，實現治療方案的制訂。而在醫療質量管理過程之中也有很多的影響因素，例如基礎醫療設備、病床周轉次數、病種治愈記錄等，所以也可以利用數據挖掘技術來進一步加強其多種數據之間的關聯性，從而為提升醫院的社會效益與經濟效益提出合理的參考性建議。
2.3明確數據挖掘技術的應用方向
醫院加強數據挖掘技術應用方向的探索上，可以從客戶拓展這個角度出發實現對于醫療信息管理。例如通過數據挖掘技術多方進行患者信息比對，同時制訂完善的醫療服務影響策略方式，加強對于客戶行為的分析；在數據挖掘的基礎之上，增強其技術應用的實用性，在分析的基礎之上比對自身的競爭優勢，實現醫院資源的合理規劃與合理配置，例如藥品、資金以及疾病診斷等，從而實現經營狀況的優化。目前醫院也逐步向現代化、信息化方向發展，無論是信息管理還是醫療技術方面，醫院都已經成為了一個信息化的綜合行業體系，所以在加強數據挖掘應用的過程之中，還需要加強數據信息的管理，實現數據挖掘結果的維護，從而提升醫院的決策能力，實現數據挖掘技術的高效應用。
3結語
醫院在目前的醫療信息管理過程之中，還有很大的發展空間，需要綜合利用數據挖掘技術，實現其信息管理水平的提升。通過明確數據挖掘技術的應用方向、應用類別以及建模數據環節的優化等，促進醫院管理水平的提升，實現數據挖掘技術應用效果的提升.
參考文獻：
[1]鄭勝前.數據挖掘技術在社區醫療服務系統中的應用與研究[J].數字技術與應用,20xx(09):81-82.
[2]廖亮.數據挖掘技術在醫療信息管理中的應用[J].中國科技信息,20xx(11):54,56.
[3]牟勇.數據挖掘技術在醫院信息化系統中應用[J].電子測試,20xx(11):23-24,22.
數據挖掘論文3
[摘要] 本文立足于web數據挖掘技術，從個性化網站的設計、crm中的應用和推薦系統中的應用三個角度，分析了電子商務中的web數據挖掘應用。
[關鍵詞] 電子商務 web 數據挖掘
電子商務改變了人們傳統的商務模式，同時，也改變了商家與顧客之間的關系。客戶選擇余地的擴大使得他們更加關注商品的價值，而不象以前首先考慮品牌和地理因素。因此對銷售商而言盡可能的了解客戶的愛好、價值取向，才能在競爭中立于不敗之地。數據挖掘技術可以有效地幫助銷售商理解客戶行為，提高站點的效率。在電子商務網站的設計、客戶關系管理(crm)、網絡營銷等方面得到廣泛的應用。
一、數據挖掘在電子商務網站設計中的應用
數據挖掘可以得出諸如：什么客戶喜歡這個站點、客戶通過什么訪問路徑達成交易,以及客戶訪問站點的頻率等信息，從而優化網站的結構提高網站的訪問量，吸引更多的客戶。對于改進網站設計、定制個性化頁面、判斷站點效率有著重要幫助。
利用web數據挖掘技術，個性化電子商務系統的實現過程包括信息采集、信息分析和個性化服務三個主要步驟：
1.信息采集。收集客戶個人信息是提供個性化服務的基礎。收集個人信息主要有兩種方式。第一種方式是通過客戶注冊來獲得，這種方式可以得到客戶的性別、出生日期、最高學歷、家庭收入、婚姻狀況、職業等；第二種是通過客戶在網站上的行為來判斷個人的興趣愛好等特點，從而獲得客戶個人信息。如果客戶經常瀏覽某類產品或相關廣告，我們就可以知道客戶對這類產品感興趣。Www.133229.CoM
2.信息分析。一個成功和完善的個性化電子商務網站應該能夠在對客戶透明的情況下，對客戶的資料、行為進行分析，并盡量不影響客戶的頁面處理時間，對于耗時較多的分析、分類處理應放在系統相對空閑和客戶退出網站等時間處理，減少客戶等待時間。信息分析過程如下:(1)將網站客戶群進行分類，然后按照客戶群興趣特點進行內容設計，并且將內容相應歸類;(2)定義客戶類別所對應的內容，即某類客戶最需要看到什么內容;(3)分析客戶的行為和登錄資料，判別客戶所屬的類別;(4)客戶瀏覽網站不同頁面時，以及提交購買定單時，修改相應行為資料。
3.個性化服務。根據客戶類別顯示相應的內容給客戶，達到個性化服務的目的。為了使分類更具有可信性和穩定性，對注冊時間較長，瀏覽及購買行為相對穩定的客戶優先抽樣。
二、數據挖掘在crm中的應用
1.客戶的獲取。在大多數的商業領域中，業務發展的主要指標包括新客戶的獲取能力。企業的市場部門人員可以采用傳統的方法來發展新客戶，如開展大規模廣告活動；也可以根據所了解的目標客戶群，將他們分類，然后進行直銷活動。但是當數據量增大時，即使有豐富經驗的.市場人員想要選擇出相關的人口調查屬性的篩選條件也會變得很困難，隨客戶數量不斷增長和每位客戶的細節因素增多，要得出這樣的行為模式的復雜度也同樣增大。而數據挖掘技術可以幫助完成潛在客戶的篩選工作。首先從一份潛在的客戶名單開始，列出可能對企業的產品或服務感興趣的消費者的信息，通過調查和處理對這些信息進行數據擴展，并和一些外部信息匹配，使之更適合數據挖掘分析。然后進行市場試驗活動，根據所需要預測的客戶行為在一定范圍內對客戶進行試驗，記錄下客戶的反饋，稱之為“反應行為模式”。剔除無反應行為和反應行為類別中重復的數據后，在確定細節粒度的基礎上，利用數據挖掘技術構建出n元反應行為預測模型。根據這個模型，可以將潛在的客戶排序，以便找出那些對企業的產品或服務最感興趣的客戶。
2.客戶的保持。隨著行業中的競爭愈來愈激烈和獲得一個新客戶的開支愈來愈大，保持原有客戶的工作也愈來愈有價值。在crm的實施中，企業通過預測，找出可能會流失的客戶，并分析出主要有哪些因素導致他們想要離開，在此基礎上，有針對性地挽留那些有離開傾向的客戶。
利用數據挖掘技術，可以通過挖掘大量的客戶信息來構建預測模型，較準確地找出易流失客戶群，并制定相應的方案，最大程度地保持住老客戶。數據挖掘技術中的決策樹技術能夠較好地應用在這一方面。
3.客戶的細分。細分是指將一個大的消費群體劃分為一個個細分群體的動作，同屬一個細分群的消費者彼此相似，而隸屬于不同細分群的消費者被視為不同的。通過crm的實施，將產生細分的客戶群，企業根據客戶提出的要求和實際所做的不斷地改善產品和服務，從而使企業不斷提高使該客戶群滿意的能力。
數據挖掘技術中的聚類分析技術能夠被運用來從客戶信息數據庫中發現不同的客戶群，并且用購買模式來刻畫不同客戶群的特征，達到細分客戶群的目的。根據客戶數據特點，一般可采用聚類技術中的k平均算法來進行劃分。其原理為將含原始客戶信息的數據庫劃分成k個聚簇，然后采用一定的算法使得同一簇中的對象是“相似的”，而不同簇中的是“相異的”。
三、推薦系統中的數據挖掘技術
1.貝葉斯網絡。貝葉斯網絡技術利用訓練集創建相應的模型，模型用決策樹表示，節點和邊表示客戶信息。模型的建立可以離線進行，一般需要數小時或數天，得到的模型非常小，對模型的使用非常快，這種方法適合客戶的興趣愛好變化比較慢的場合，推薦精度和最近鄰技術差不多。
2.關聯規則。關聯規則既可用來分析商品間的參考模式，也可以向客戶推薦商品，提高交叉銷售能力。關聯規則的發現可以離線進行，隨著商品數目的增加，規則的數量呈指數增加，但通過決策者對支持度和置信度的選擇，感興趣模式以及算法的選取，也可以高效實現。推薦精度比最近鄰技術略差。
3.聚類分析。該技術將具有相似愛好、購物興趣的客戶分配到相同的族中，聚類產生之后，根據該族中其他客戶對某商品的評價就可以得到系統對該商品的評價，聚類過程可以離線進行，聚類產生之后，性能比較好，但如果某客戶處于一個聚類的邊緣，則對該客戶的推薦精度比較低，推薦精度比最近鄰技術略差。
4.推薦系統要兼顧準確性和實時性。一個好的系統可能是多種方法和技術的結合，取長補短。譬如，可以把聚類分析作為最臨近算法的預處理，即通過聚類分析來減小候選集，最臨近算法就可以在一個較小的數據集合中進行，從而提高了實時性。
參考文獻:
[1]周彥暉:電子商務與web數據挖掘.計算機應用.20xx(5)
[2]董逸生:web挖掘研究綜述.計算機科學，20xx(11)
數據挖掘論文4
摘要：本文簡述如何將數據挖掘技術應用于圖書館各部門管理中，幫助圖書館管理者依據數據挖掘技術更好地為讀者提供科學化和人性化的服務，促進圖書館事業的創新與發展。
關鍵詞：高校圖書館；數據挖掘；創新；發展。
隨著網絡技術、計算機技術的快速發展，高校圖書館事業也順應時變，不斷向高科技、高水平領域進展，尤其是當今處于數字信息發展的時代。如果利用圖書館現有以及收集的數據資源，通過數據挖掘技術來分析、篩選對圖書館有用的數據信息，依據提煉的數據資源來指導、推進圖書館事業的創新與發展，是當今信息時代圖書館亟待研究、探討的一個問題。本文將簡述如何將數據挖掘技術應用于圖書館各部門管理之中，幫助圖書館管理者依據數據挖掘技術更好地為讀者提供科學化和人性化的服務，促進圖書館的事業創新與發展。
一、數據挖掘技術綜述。
數據挖掘定義。數據挖掘（Data Mining，DM）是一種新的信息處理技術，其主要特點是對單位、企業數據庫中的大量業務數據進行抽取、轉換分析和其他模型化處理，以從中提取輔助管理決策的關鍵性數據。數據挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的和隨機的數據中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的但又是潛在有用的信息和知識的過程。換句話說，數據挖掘技術就是從收集的大量、繁雜的數據中挖掘出其隱含的、未知的、對決策有潛在價值的關系、模式和趨勢，并用這些知識和規則建立用于決策支持的模型，提供預測性決策支持的方法、工具和過程。
數據挖掘的意義。在當今的競爭時代社會中，隨著計算機的飛速發展，計算機強大的數據處理能力、內存儲存容量和網絡寬帶等價格的持續快速下降，因此大型的數據分析、提取技術不再是一個障礙。面對圖書館每天接收的龐大數據源，管理者必須學會從所擁有的大量數據信息源中提取并利用隱含在這些數據中的有用價值以及有用新信息，從而獲取對圖書館事業研究領域的本質認知和未來認知，幫助圖書館管理者從傳統的經驗管理、主觀管理提升為理性管理和科學管理。
數據挖掘的應用分類。目前較常用的一般有分類與回歸、關聯規則、聚類分析、時序模式等。
二、數據挖掘技術對圖書館事業創新與發展的影響。
面對大量數據，如何去存儲和收集數據，如何利用數據挖掘技術將圖書館海量信息數據中提取供管理者決策的有價值的數據，提取并利用隱藏在這些數據中的有用知識的能力變得越來越重要。運用數據挖掘技術從數據中獲得有用的知識，這在圖書館管理方面顯得尤為重要，本文將簡述如何將數據挖掘技術應用于圖書館各部門工作，為今后各部門的創新與發展提供策略分析。
流通部門。流通部門作為圖書館的一線服務崗位，對圖書館功能的發揮起著舉足輕重的作用。作為窗口形象崗位，直接體現了圖書館的整體工作狀態。
要實現從以往的經驗管理、主觀管理提升為科學管理和理性管理，數據挖掘技術將利用現代技術展現其獨天得厚的優勢。圖書館每天都會產生大量的圖書流通數據，這些數據包含進、出館讀者人數，借、還書數量，檢索查詢次數以及網上咨詢等大量繁雜的`數據。在流通部門最為常用的數據就是借書、還書量，通過借書、還書數據的統計，可獲取讀者信息行為、借閱書興趣導向，充分利用數據挖掘技術如關聯規則、分類、聚類、時間序列分析等，對圖書館蘊含的大量豐富的用戶行為進行建模，從而挖掘出有用的或有興趣的信息和知識。如可利用這些有價值的信息，借鑒“啤酒與尿布”的經典商業案例，嘗試在流通部開辟一塊試驗田地――搭檔書架，即通過借、還書數據挖掘，將讀者感興趣、組合搭檔頻率高的書籍挑選出來，開辟一塊搭檔書架，方便讀者在借用專業書籍的同時順便也借閱自己感興趣的圖書，既學習了自己的專業知識，同時也順便閱讀了自己感興趣的書籍，充分實現了圖書館“第二課堂”的育人價值。
采編部門。傳統的采編部門在采集書籍時大多數情況是依據采集經驗或是依據各院系、讀者反饋的需求書籍進行征訂。大部分購買的圖書還是比較適合讀者所用的，但也會存在一些盲目性，有時會造成采集的偏差，這是采編部門一直比較困惑的問題。如何既將購書經費合理利用好，同時又能滿足讀者借閱所需，是采編部門長期探索、研究的問題。如果將數據挖掘技術運用到采編部門，通過一線的文獻借閱數據，分析、挖掘、提煉讀者借、還書的信息量，且一直追蹤這些信息數源的變化，即可獲得可被部門利用的有價值數據，并匯總出讀者借、還書的規律。依據這些一線信息數源的價值，加之網上薦購及讀者書面薦購等信息，匯總出哪些是讀者專業常用書籍，哪些是讀者感興趣的書籍，哪些又是常年被冷落的書籍，從中提煉出書籍采集的方向；合理化的采集方案繼續延用，不合理的采集要進行科學化的數據分析，及時理清思路，盡可能做到書籍采集的合理化、科學化。
技術部門。在信息飛速發展的時代，作為圖書館負責信息網絡技術的部門，其肩上的重量顯得格外沉重。技術部門不但肩負著網絡技術的責任，當今也要肩負起圖書館所有數據的收集、存儲、挖掘及分析技術。數據挖掘及分析技術在技術部十分重要，技術部應將圖書館各部門所產生的相關數據進行長期性、系統性的收集和科學分析，并將研究數據的挖掘及分析作為當前和今后技術部研究及發展的方向，承擔起“數據監護員”的角色，通過實踐為圖書館提供數據監護操作技能及策略。注意將可獲得的數據及時進行收集，并通過收集數據使用案例，分析并總結用戶需求及使用規律，為數據監護提供基礎資料。
學科部門。學科部門作為一個新興的部門，目前已在全國各高校圖書館廣泛推廣運用。學科館員的主要任務是派專人與對口院系或學科專業搭建合作、交流平臺，并利用圖書館信息檢索的技術優勢，為研究者開展長期追蹤、收集、傳遞文獻信息的科技服務。當前大部分學科館員關注的是如何為院系教學提供良好的信息傳遞幫助，而忽略了在當前信息飛速發展的時代，科研與教學走向數字化的趨勢。學者所做的所有工作，包括教案、論文、實驗、畢業設計等等工作，基本上都是以電子信息的方式進行編輯、存儲的。雖然極大地方便了學者們的工作，但同時也面臨這些電子數據的丟失風險，一旦電子數據丟失，其損失的學術價值是不可估量的。為盡量避免這些事件的發生，學科部門可依托技術部門的支撐，利用數據挖掘技術，開展學者數據監護服務，保存這些非紙質信息。這樣學科部門不僅為學者提供了科研信息的前沿追蹤，同時也提供了科學數據保存平臺；既為學者科研開辟道路，也為學者預防丟失科研數據提供保障，可謂雙保險。數據挖掘技術還可以幫助學科部通過數據挖掘、分析出讀者關注以及咨詢較多的問題，從中歸納出重點并分門別類，作為圖書館工作的重要依據。
三、結語。
數據挖掘技術在當今大數據時代，已成為一個相對成熟的學科，融入到社會的各行各業。利用數據挖掘技術對圖書館數據庫進行數據挖掘已經成為圖書館需要開展的一項重要工作。圖書館事業已全部進入電子信息化，由此產生的大量業務數據和信息資源是圖書館行業的一筆寶貴財富，它較真實地反映了讀者對圖書館事業運作以及提供的服務是否到位。因此，通過數據挖掘分析，能夠幫助圖書館管理者分析并發現現有管理的不足之處，通過已知的現象預測未來的發展趨勢。數據挖掘技術已成為今后圖書館事業保持競爭力的必備法寶。
參考文獻：
【1】顧倩.數據挖掘應用于高校圖書館個性化服務的探討[J].圖書館雜志,20xx,8:63-65.。
【2】王偉.基于數據挖掘的圖書館用戶行為分析與偏好研究情報科學,20xx,30(3):391-394.。
【3】楊海燕.大數據時代的圖書館服務淺析[J].圖書與情報。
【4】程蓮娟.美國高校圖書館數據監護的實踐及其啟示[J].圖書館雜志,20xx,1(31):76-78.。
數據挖掘論文5
數據挖掘技術在金融業、醫療保健業、市場業、零售業和制造業等很多領域都得到了很好的應用。針對交通安全領域中交通事故數據利用率低的現狀，可以通過數據挖掘對相關交通事故數據進行統計分析，從而發現其中的關聯，這對提升交通安全水平具有非常重要的意義。
1數據挖掘技術概述
數據挖掘（DataMining）即對大量數據進行有效的分類統計，從而整理出有規律的、有價值的、潛在的未知信息。一般來講，這些數據存在極大的隨機性和不完全性，其包括各行各業各個方面的數據。數據挖掘是一個結合了數據庫、人工智能、機器學習的學科，涉及統計數據和技術理論等領域。
2數據挖掘關聯分析研究
關聯分析作為數據挖掘中的重要組成部分，其主要作用就是通過數據之間的相互關聯從而發現數據集中某種未知的聯系。關聯分析最初是在20世紀90年代初被提出來的，一直備受關注。已被廣泛應用于各行各業，包括醫療體檢、電子商務、商業金融等各個領域。關聯規則的挖掘一般可分成兩個步驟[1]：
（1）找出頻繁項集，不小于最小支持度的項集；
（2）生成強關聯規則，不小于最小置信度的關聯規則。相對于生成強關聯規則，找出頻繁項集這一步比較麻煩。由R.Agrawal等人在1994年提出的Apriori算法是生成頻繁項集的經典算法[2]。Apriori算法使用了Level-wise搜索的迭代方法，即用k-項集探索（k+1）-項集。Apriori算法在整體上可分為兩個部分。
（1）發現頻集。這個部分是最重要的，開銷相繼產生了各種各樣的頻集算法，專門用于發現頻集，以降低其復雜度、提高發現頻集的效率。
（2）利用所獲得的頻繁項集各種算法主要致力產生強關聯規則。當然頻集構成的聯規則未必是強關聯規則，還要檢驗構成的關聯規則的支持度和支持度是否超過它們的閾值。Apriori算法找出頻繁項集分為兩步：連接和剪枝。
（1）連接。集合Lk-1為頻繁k-1項集的集合，它通過與自身連接就可以生成候選k項集的集合，記作Ck。
（2）剪枝。頻繁k項集的集合Lk是Ck的`子集。剪枝首先利用Apriori算法的性質（頻繁項集的所有非空子集都是頻繁的，如果不滿足這個條件，就從候選集合Ck中刪除）對Ck進行壓縮；然后，通過掃描所有的事務，確定壓縮后Ck中的每個候選的支持度；最后與設定的最小支持度進行比較，如果支持度不小于最小支持度，則認為該候選項是頻繁的。目前，在互聯網技術及科學技術的快速發展下，人工智能、機器識別等技術興起，關聯分析也被越來越多應用其中，并在不斷發展中提出了大量的改進算法。
3數據挖掘關聯分析在道路交通事故原因分析當中的應用
近年來，我國越來越多的學者將數據挖掘關聯分析應用于道路交通事故的研究中，主要是分析道路、車輛、行人以及環境等因素與交通事故之間的某種聯系。Pande和Abdel-Aty[3]通過關聯分析研究了美國佛羅里達州20xx年非交叉口發生的道路交通事故，重點分析了各個不同的影響因素與交通事故之間的內在聯系，通過研究得出如下結論，道路照明條件不足是引發道路交通事故的主要因素，除此之外，還發現天氣惡劣的環境下道路彎道的直線段也極易發生交通事故。Graves[4]利用數據挖掘技術中的關聯規則對歐洲道路交通事故進行了分析，主要研究了交通事故與道路設施狀況之間的關聯，通過研究發現了易導致交通事故發生的各個道路設施狀況因素，此研究為歐洲路面建設及投資提供了強大的決策支持。我國學者董立巖在研究道路交通事故數據的文獻中，將粗糙集與關聯分析進行了融合，提出了基于偏好信息的決策規則簡約算法并將其應用其中，通過分析發現了道路交通事故的未知規律。王艷玲通過關聯分析中的因子關聯樹模型重點分析了影響道路交通事故最重要的因子，發現在道路交通事故常見的誘因人、車、路及環境中對事故影響最大的因子是環境。許卉瑩等利用關聯分析、聚類分析以及決策樹分析三種數據挖掘技術對道路交通事故數據進行分析，最終得出了科學的道路交通事故預防和交通安全管理決策依據。尚威等在研究中，對大量的道路交通數據進行了有效整合，并在此基礎上按照交通事故相關因素的不同特點整理出與事故發生有關的字段數據，形成新的事故數據記錄表，然后再根據多維關聯規則對記錄的相關數據進行分析，從而發現了事故誘導因素記錄字段值和事故結果字段值組成的道路交通事故頻繁字段的組合。張聽等在充分掌握聚類數據挖掘理論與方法的基礎上，提出了多目標聚類分析框架和一個啟發式的聚類算法k-WANMI，并將其用在道路交通事故的聚類研究中對不同權重的屬性進行了多目標分析。同樣，許宏科也利用該方法對公路隧道交通流數據進行了聚類分析，其在研究中不僅明確了隧道交通流的峰值規律，而且還根據這種規律制訂了隧道監控設備的不同控制方案，對提高隧道交通安全的水平做了極大的貢獻。徐磊和方源敏在研究中，提出了由簡化信息熵構造的改進C4.5決策樹算法，并將其應用在交通事故數據的研究中，對交通數據進行了正確分類，發現了一些隱藏的規則和知識，為交通管理提供了依據。劉軍、艾力斯木吐拉、馬曉松運用多維關聯規則分析交通事故記錄，從而找到導致交通事故發生次數多的主要原因，并且指導相關部門作出相應的決策。楊希剛運用關聯規則為現實中的交通事故的預防提供依據。吉林大學的吳昊等人，基于關聯規則的理論基礎，定義了公路交通事故屬性模型，并結合改進后的Apriori算法，分析了交通事故歷史數據信息，為有關單位和用戶尋找道路黑點（即事故多發點）提供了技術支援和決策幫助。
4結語
通過數據挖掘中的關聯分析方法雖然能夠對道路交通事故的相關因素進行清晰的分析，但是目前在這一方面的研究仍有不足之處。因為關聯分析在道路交通事故的研究中往往只能片面發現某一種或幾種因素影響交通事故的規律，很難將所有影響因素結合起來進行全面系統的分析。然而道路交通事故的發生通常都是由相應因素導致，而后事故當事人意識到危險源的存在并采取措施，直到事故發生的連續過程，整體來看體現了時序性。也就是說，道路交通事故是受到一系列按照時間先后順序排列的影響因素組合共同作用而發生的，從整體的角度出發研究事故發生機理更加科學。
參考文獻
[1]楊秀萍.大數據下關聯規則算法的改進及應用[J].計算機與現代化,20xx(12):23-26.
[2]王云,蘇勇.關聯規則挖掘在道路交通事故分析中的應用[J].科學技術與工程,20xx(7):1824-1827.
[3]徐磊,方源敏.基于決策樹C4.5改進算法的交通數據挖掘[J].微處理機,20xx,31(6):57-59.
[4]楊希剛.數據挖掘在交通事故中的應用[[J].軟件導刊,20xx,7(26):18-20.
數據挖掘論文6
[1]劉瑩.基于數據挖掘的商品銷售預測分析[J].科技通報.20xx(07)
[2]姜曉娟,郭一娜.基于改進聚類的電信客戶流失預測分析[J].太原理工大學學報.20xx(04)
[3]李欣海.隨機森林模型在分類與回歸分析中的應用[J].應用昆蟲學報.20xx(04)
[4]朱志勇,徐長梅,劉志兵,胡晨剛.基于貝葉斯網絡的客戶流失分析研究[J].計算機工程與科學.20xx(03)
[5]翟健宏,李偉,葛瑞海,楊茹.基于聚類與貝葉斯分類器的網絡節點分組算法及評價模型[J].電信科學.20xx(02)
[6]王曼,施念,花琳琳,楊永利.成組刪除法和多重填補法對隨機缺失的二分類變量資料處理效果的比較[J].鄭州大學學報(醫學版).20xx(05)
[7]黃杰晟,曹永鋒.挖掘類改進決策樹[J].現代計算機(專業版).20xx(01)
[8]李凈,張范,張智江.數據挖掘技術與電信客戶分析[J].信息通信技術.20xx(05)
[9]武曉巖,李康.基因表達數據判別分析的隨機森林方法[J].中國衛生統計.20xx(06)
[10]張璐.論信息與企業競爭力[J].現代情報.20xx(01)
[11]楊毅超.基于Web數據挖掘的作物商務平臺分析與研究[D].湖南農業大學20xx
[12]徐進華.基于灰色系統理論的數據挖掘及其模型研究[D].北京交通大學20xx
[13]俞馳.基于網絡數據挖掘的客戶獲取系統研究[D].西安電子科技大學20xx
[14]馮軍.數據挖掘在自動外呼系統中的應用[D].北京郵電大學20xx
[15]于寶華.基于數據挖掘的高考數據分析[D].天津大學20xx
[16]王仁彥.數據挖掘與網站運營管理[D].華東師范大學20xx
[17]彭智軍.數據挖掘的若干新方法及其在我國證券市場中應用[D].重慶大學20xx
[18]涂繼亮.基于數據挖掘的智能客戶關系管理系統研究[D].哈爾濱理工大學20xx
[19]賈治國.數據挖掘在高考填報志愿上的應用[D].內蒙古大學20xx
[20]馬飛.基于數據挖掘的航運市場預測系統設計及研究[D].大連海事大學20xx
[21]周霞.基于云計算的太陽風大數據挖掘分類算法的研究[D].成都理工大學20xx
[22]阮偉玲.面向生鮮農產品溯源的基層數據庫建設[D].成都理工大學20xx
[23]明慧.復合材料加工工藝數據庫構建及數據集成[D].大連理工大學20xx
[24]陳鵬程.齒輪數控加工工藝數據庫開發與數據挖掘研究[D].合肥工業大學20xx
[25]岳雪.基于海量數據挖掘關聯測度工具的設計[D].西安財經學院20xx
[26]丁翔飛.基于組合變量與重疊區域的SVM-RFE方法研究[D].大連理工大學20xx
[27]劉士佳.基于MapReduce框架的頻繁項集挖掘算法研究[D].哈爾濱理工大學20xx
[28]張曉東.全序模塊模式下范式分解問題研究[D].哈爾濱理工大學20xx
[29]尚丹丹.基于虛擬機的Hadoop分布式聚類挖掘方法研究與應用[D].哈爾濱理工大學20xx
[30]王化楠.一種新的混合遺傳的基因聚類方法[D].大連理工大學20xx
[31]楊毅超.基于Web數據挖掘的作物商務平臺分析與研究[D].湖南農業大學20xx
[32]徐進華.基于灰色系統理論的`數據挖掘及其模型研究[D].北京交通大學20xx
[33]俞馳.基于網絡數據挖掘的客戶獲取系統研究[D].西安電子科技大學20xx
[34]馮軍.數據挖掘在自動外呼系統中的應用[D].北京郵電大學20xx
[35]于寶華.基于數據挖掘的高考數據分析[D].天津大學20xx
[36]王仁彥.數據挖掘與網站運營管理[D].華東師范大學20xx
[37]彭智軍.數據挖掘的若干新方法及其在我國證券市場中應用[D].重慶大學20xx
[38]涂繼亮.基于數據挖掘的智能客戶關系管理系統研究[D].哈爾濱理工大學20xx
[39]賈治國.數據挖掘在高考填報志愿上的應用[D].內蒙古大學20xx
[ 40]馬飛.基于數據挖掘的航運市場預測系統設計及研究[D].大連海事大學20xx
數據挖掘論文7
一、旅游業數據挖掘國內外研究現狀
隨著我國的旅游業的迅猛發展，旅游產業正邁向國際化的軌道,傳統旅游業積累的海量數據,沒有被有效利用,資源被極大浪費。將數據挖掘引入到旅游產業是大勢所趨。當前數據挖掘在旅游信息化建設中的應用與研究情況主要集中在高校理論界的研究,大多數研究僅僅是學術研究,真正運用到旅游行業的文章多是從某個具體的方面出發,針對個別應用進行數據挖掘的融合。筆者主要研究決策樹方法在旅游信息化建設中的應用。目前,決策樹算法有CLS算法、ID3算法、C4.5算法、CART算法、SLIQ算法、Z統計算法、并行決策樹算法和SPRINT算法等。不同算法在執行效率、輸出結果、可擴容性、可理解性、預測的準確性等方面各不相同。總的來說,這么多決策樹算法各有優缺點，真正將數據挖掘運用到整個旅游信息化建設中還有很多問題需要解決。
二、旅游業數據挖掘算法選擇
數據挖掘中常用的基本分類算法有決策樹、貝葉斯、基于規則的算法等等。其中，決策樹是目前主流的分類技術,己經成功的應用于更多行業的數據分析。在關聯規則挖掘研究中,最重要的是Apriori算法,這個算法后來成為絕大多數關聯規則分類的基礎。聚類算法也是數據挖掘技術中極為重要的組成部分。與分類技術不同的是,聚類不要求對數據進行事先標定,就數據挖掘功能而言,聚類能夠可以針對數據的相異度來分析評估數據,可以作為其他對發現的簇運行的數據挖掘算法的預處理步驟。各種算法分類模型建立有所不同,但原理是大致相同的。筆者考慮決策樹算法結構簡單,便于理解,且很擅長處理非數值型數據,建模效率高,分類速度快,特別適合大規模的數據處理的優點,結合旅游產業數據特點,故作重點分析。
三、旅游業數據挖掘系統需求分析
旅游業數據挖掘系統的基本特點如下：統計旅游興趣；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量、平均年齡、景點收費、游客來自地區等進行分析總結,為旅游消費者和旅游管理者提供服務：為消費者提供吃住行購娛樂天氣各方面信息查詢、機票、車船票、酒店、景區門票、餐飲等方面的預定與現金支付、第三方支付、消費者評價、在線咨詢等方面的便利、快捷服務。為管理者提供推薦、游客管理、線路管理、景點管理、特色服務管理、機票管理、在線咨詢管理、旅游客戶關系管理等服務，提高整體服務效率和水平。
四、旅游業數據挖掘系統的實現
旅游業信息管理系統包括游客信息管理與游客信息分析兩個子模塊。根據系統日常運行出現的問題及時對系統進行維護,如添加或者刪除某個模塊功能,系統整體運行速度的更近等。系統運用數據庫層、持久化層、業務邏輯層、表示層四層體系結構,主要利用ID3算法達到旅游數據信息的快速、準確分類。考慮了游客與酒店之間的關系、游客與旅游路線之間的關系、游客與旅游景點之間的.關系、游客與機票、車票之間的關系、管理員與游客之間的關系、邏輯結構設計。程序之間的獨立性增加,易于擴展,規范化得到保證的同時提高了系統的安全性。詳細功能設計包括：用戶登錄、用戶查詢、預定及支付、后臺管理、旅游客戶管理和數據分析等方面。本系統中主要運用Java語言就行邏輯上的處理。系統主要使用Struts2和Hibernate這兩個框架來進行整個系統的搭建。其中Struts2主要處理業務邏輯,而Hibernate主要是處理數據存儲、查詢等操作。系統采用Tomcat服務器。系統模塊需要實現酒店推薦實現、景點推薦實現、天氣預報實現、旅游線路實現、特產推薦、數據分析展現功能、報表數據獲取、景區客流量變化分析實現等。需要進行后臺信息管理等功能測試以及時間測試、數據測試等性能測試。
五、旅游業數據挖掘算法方案中存在的一般性問題及其改進
在對數據挖掘的基本方法與技術進行總結的基礎上，結合當今數據挖掘的發展方向和研究熱點，可以發現旅游業數據挖掘算法系統有待進一步完善之處：訂票系統尚待完善。界面美化需要進一步改進。數據表之間的結構關系需要優化，以提高數據處理能力和效率。數據挖掘工具及算法有待精細化改進。
作者：朱暉 單位：河南職業技術學院
數據挖掘論文8
1、大數據概述
大數據用來描述和定義信息爆炸時代所產生的海量數據，它是計算機和互聯網互相結合的產物，計算機實現了信息的數字化，互聯網實現了信息的網絡共享化。隨之興起的則是從海量數據中挖掘預測出對人類行為有效的方法和結果，即數據挖掘技術[1]。數據挖掘（Datamining）指從大量的數據中通過算法搜索隱藏于其中的信息的過程，是一門跨多個領域的交叉學科，通常與人工智能、模式識別及計算機科學有關，并通過統計、在線分析處理、情報檢索、機器學習、專家系統（依靠過去的經驗法則）和模式識別等諸多方法來實現上述目標。其特點為：海量數據尋知識、集成變換度量值、分析模式評效果、圖形界面來展示[2]。
2、大數據時代下的高校機房現狀
順應時代潮流的發展，各高校都開設有計算機專業，非計算機專業也在大一或大二時期開設公共計算機課程，計算機成為教育領域內不可或缺的教學設備，隨著高校的進一步擴招，教育事業的不斷更新發展，學校的機房建設也隨之增多，其任務由原來的面向計算機專業發展到面向全校的所有專業開設公共計算機教學、承擔各種計算機考試等多項任務。因此機房管理系統在日常教學和考試任務中積累了海量數據，一般這些數據都保存在主服務器上僅供查詢使用[3]。利用數據挖掘技術，對學校機房信息管理系統所積累的大量學生上機數據進行深入分析與挖掘，將挖掘得到的預測結果輔助學生成績管理決策，能合理利用機房資源，提高學生成績管理質量。本文利用關聯規則，從現有的機房信息管理系統中收集到的海量學生上機記錄數據中挖掘出隱藏在數據中的.學生上機規律和上機效率，進而預測學生的期末考試成績，提前告知，學生可以在隨后的學習中通過人為干預學習過程：比如挖掘預測出某生成績將會較差，則可以在其后的學習中調整學習方式和學習態度，以修正期末考試結果，提高學習效率和考試通過率，為以后的就業做好鋪墊，因此不管是對于當前利益還是長遠利益，都有深遠的意義。
3、數據挖掘階段
1)定義問題：明確數據挖掘的預期目標。本次挖掘目標旨在從海量機房學生登錄信息中找出能預測成績的相關規則。
2)數據準備：提取數據挖掘的目標數據集，并進行預處理[4]。本次挖掘數據對象為吉首大學設備中心六樓公共計算機機房的學生上機信息表，并檢查數據的有效性、一致性、完整性，并去除噪聲，進行預處理。
3)數據挖掘：根據上個步驟所提取數據的特點和類型選擇相應合適的算法，并在預處理過的數據集上進行數據挖掘。根據問題定義，本次選擇關聯規則算法Apriori算法，進行關聯規則發現并預測。
4)分析挖掘結果：解釋評價數據挖掘的結果，并將其轉換成能被用戶所理解的規則。
5)運用規則：通過分析挖掘結果，可以適當進行人工干預，修正學習行為，使得最終結果達到理想學習效率。
4、數據挖掘在機房管理系統中的應用
4.1關聯規則算法
Apriori算法采用逐層搜索的迭代方法，不需要復雜的理論推導，易于實現，是利用挖掘布爾關聯規則頻繁項集的一種算法。基本思想是：首先找出所有的頻集，這些項集出現的頻繁性至少和預定義的最小支持度一樣。然后由頻集產生強關聯規則，這些規則必須滿足最小支持度和最小可信度。然后使用第1步找到的頻集產生期望的規則，產生只包含集合的項的所有規則，其中每一條規則的右部只有一項，這里采用的是中規則的定義。一旦這些規則被生成，那么只有那些大于用戶給定的最小可信度的規則才被留下來[5]。
4.2關聯結果分析
以吉首大學實驗室與設備管理中心為例，吉首大學實驗室與設備管理中心下設置的公共計算機實驗教學中心，負責學校公共計算機實驗室建設與管理，組織實施公共計算機實驗教學與開放，完成基于計算機平臺進行的計算機等級考試、普通話測試、各類社會化考試等測試工作。其中承擔公共計算機教學的機房共有7間，每個機房平均配置95臺學生用計算機和一臺教師教學用計算機，每臺電腦上都安裝有奧易機房管理軟件，學生每次上機都必須通過奧易軟件登錄界面輸入自己的學號和密碼才能進入系統使用計算機，從而收集到學生的上機登錄時間、離開時間，教師端可以利用奧易軟件對任意學生電腦端進行調換、抓屏、控制屏幕、考試、答疑等操作，所有數據存儲在機房管理端的后臺數據庫中，通過調用后臺數據庫中的學生上機情況數據，進行挖掘分析。由于數據量龐大，所以采用從起始順序抽樣的方法，抽取出20xx年11月5日的部分學生上機的相關數據，去除不完整、不一致、有缺失的數據，進行預處理，為達到預測挖掘目標提供正確的數據源。表1中的數據前六列是從奧易軟件后臺數據庫中提取到的原始數據，我們設置第二、三、五列數據與學習情況有關聯。將這些數據存在于整合表中，剔除學號異常的記錄，即只要是學號異常，強制設定其上機情況為較差（異常學號學生，應為重修生，是學習重點關注對象），為了方便系統分析，將關聯整合后的數據轉化為布爾類型。登錄時間：S1：10：00；S2：遲到五分鐘；S3：遲到十分鐘；S4：遲到十分鐘以上。學號：N1：正常學號；N2：異常學號。下課時間：E1：正常下課時間；E2：提前五分鐘下課；E3：提前五至十分鐘下課；E4：提前十分鐘以上下課。利用關聯算法產生頻繁項集情況分析Q：Q1：優秀；Q2：良好；Q3：一般；Q4：較差。利用Apriori算法挖掘關聯規則，可以得到學生上機情況規律：S1，E1→Q1；（S2，E2)/（S1，E2)→Q2/Q3；S4，E4→Q4評價結果：按照正常上課時間上機并且堅持不早退的同學學習情況為優秀；上課準時但是提前五分鐘之內下課的同學學習情況為良好；上課遲到五分鐘以內且下課也提前五分鐘的同學學習情況為一般；上課遲到十分鐘以上并且下課早退十分鐘以上的同學學習評估為較差。如果利用關聯算法得出某個學生的學習情況有三次為較差，就啟動成績預警，提示并干預該生以后的上機學習，督促其學習態度，提高學習效率，以避免期末考試掛科現象。
5、結束語
借數據挖掘促進治理主體多元化[6]，借關聯分析實現決策科學化[7].，本文利用關聯規則思路和算法，將吉首大學設備中心機房中存在的大量學生上機情況數據進行分析挖掘，嘗試從學生上機相關數據中預測其學習情況，并根據預測結果有效提示學生的期末考試成績走向，引導該生在隨后的學習應該更加有效，以達到避免出現最壞結果，從而提高期末考試通過率。
參考文獻：
[1]李濤,曾春秋,周武柏,等.大數據時代的數據挖掘——從應用的角度看大數據挖掘[J].大數據,20xx(4):57-80.
[2]王夢雪.數據挖掘綜述[J].軟件導刊,20xx(10):135-137.
[3]袁露,王映龍,楊珺.關于高校計算機機房管理與維護的探討[J].電腦知識與技術,20xx(18):4334-4335.
[4]李明江,唐穎,周力軍.數據挖掘技術及應用[J].中國新通信,20xx(22):66-67+74.
[5]胡文瑜,孫志揮,吳英杰.數據挖掘取樣方法研究[J].計算機研究與發展,20xx(1):45-54.
[6]黃夢橋,李杰.因素挖掘法在投資學課程中的教學實踐[J].吉首大學學報：自然科學版,20xx(4):80-83.
[7]尹鵬飛,歐云.基于決策樹算法的銀行客戶分類模型[J].吉首大學學報：自然科學版,20xx(5):29-32.
數據挖掘論文9
隨著互聯網技術的迅速發展，尤其移動互聯網的爆發性發展，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，培養出優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中，如計算機專業、信息管理專業、統計學、醫學等。可以說，這一課程基本上處于探索的過程中。我院災害信息系于20xx年在信息管理與信息系統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本科大四學生。因此，培養實際應用人才，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、51job等幾個大型招聘網站的幾百個數據挖掘分析師相關職位進行分析，主要分析了相關職位的工作內容、職位要求以及需求企業。數據分析師主要利用數據挖掘工具對運營數據等多種數據源進行預處理、建模、挖掘、分析及優化。該職位是受業務驅動的.，特點是將現有數據與業務相結合，最大程度地變現數據價值。該職位對計算機編程等相關技術不作要求，但是需要有深厚的數據挖掘理論基礎，熟練使用主流的數據挖掘（或統計分析）工具。基于此，教師可以采取以下策略進行教學改革。
1.加強對業務數據的理解
數據挖掘分析師是受業務驅動的，所以要理解實際業務，明確本次數據挖掘要解決什么問題。教師可以構建案例庫，包括教師案例庫、學生討論案例庫。教師案例庫由教師構建，可用于課堂講授。學生案例庫由學生分組構建，并安排討論課，由學生講述、討論并提交報告。
2.加強對數據的獲取
對學生感興趣的數據源進行挖掘，這樣才能更好地幫助學生理解吸收知識。因此，可以教授學生爬蟲技術，編寫爬蟲程序，使其自主獲取感興趣的數據。
3.加強對數據的預處理工作
在數據挖掘之前使用數據預處理技術，能夠顯著提高數據挖掘模式的質量，降低實際挖掘所需要的時間，應將其作為整門課程的重點進行學習。增加理論課程和實驗課時，使學生掌握數據清理、數據集成、數據變換、數據歸納等數據預處理技術，并能夠應對各種復雜數據源，最終利用爬蟲程序獲取的各種數據源進行預處理工作。
4.強化數據挖掘分析
教師可以選擇SPSS Modeler這款所見即所得的數據挖掘軟件作為配套實驗平臺。該軟件具有必需的數據預處理工具及預設的挖掘算法，學生可以把注意力放在要挖掘的數據及相關需求上，設定挖掘的主題，然后通過鼠標的點擊拖拉即可完成相關主題的數據挖掘過程。學生最終可對自己獲取并已處理過的數據進行挖掘分析。
5.加強教師外出培訓學習
數據挖掘技術以及大數據技術是近來比較新穎而且發展迅速的技術。教師長期身處三尺講臺之上，遠離了新技術，脫離了實際。因此，需派遣教師到知名高校學習數據挖掘教學技術，到培訓機構進行系統學習，到企業進行實戰學習。
基于以上分析，形成了新的數據挖掘理論課程內容和實踐課程內容，安排如表1和表2所示。共安排48學時，其中理論課24學時，實驗課24學時。理論課重點講授數據的獲取、數據的理解、數據的預處理以及常用挖掘算法。實驗課重點學習基于SPSS modeler的數據挖掘，對理論課的內容進行實踐。整個學習以工程項目為載體，該工程貫穿整個學習過程。學生通過爬蟲程序獲取自己感興趣的數據源，根據課程進度，逐步完成后續數據的理解，再進行預處理，建模分析，評估整個過程。在課程結束時，完成整個項目，并提交報告。
三、結論
在數字時代，越來越多的企業急需數據挖掘分析人才。教師應以培養實際應用人才為目的，充分培養學生對數據挖掘的學習興趣，以工程項目為載體，貫穿整個課程周期。在教學中，打牢數據獲取、理解預處理這一基石，加強建模挖掘分析，弱化對晦澀算法的編程學習，使學生真正掌握數據挖掘技術，滿足社會需求。
參考文獻：
[1]李海林.大數據環境下的數據挖掘課程教學探索[J].計算機時代，20xx（2）：54-55.
[2]宋威，李晉宏.項目驅動的數據挖掘教學模式探討[J].中國電力教育，20xx（27）：116-177.
[3]徐琴.應用型本科數據挖掘技術課程教學探討與實踐[J].電腦知識與技術，20xx，12（8）：148-149.
[4]李姍姍，李忠.就業需求驅動下的本科院校數據挖掘課程內容體系探討[J].計算機時代，20xx（2）：60-61.
數據挖掘論文10
摘要：隨著計算機信息網絡的快速發展，數據挖掘在軟件工程中的地位越來越突出。軟件工程數據挖掘是在冗余的數據中發現有用的數據，從而得到更好地利用。社會的發展，科技的進步使得社會進入了網絡信息熱時代，隨之計算機軟件也不斷增加，人們獲取的信息大部分是人手動操作軟件獲得的，這樣的信息量具有一定的局限性。因此，為了滿足當今社會的需要，必須借助于軟件工程數據挖掘的手段。
關鍵詞：軟件工程；數據挖掘；研究現狀
中圖分類號：TP311 文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044（20xx）26-0020-02
利用數據挖掘技術對大量冗余的數據進行篩選從而得到少量精確的信息。冗余的數據是指既包含有用信息有包含無用信息，利用數據挖掘技術剔除掉多余的無用信息留下有用信息，這樣既可以提高手機數據的質量又可以提高工作效率。所以，數據挖掘技術在當前的軟件工程中起著越來越重要的作用。數據挖掘技術提取、篩選、分析和整理數據比人工操作軟件獲得的數據更精確更高效。同時，使用這種技術為軟件開發者提供了有利的條件，它可以給軟件開發者提供一些對其開發軟件有用的信息。軟件開發者想要更有效率的開發出更高質量的軟件，就必須獲得更多的更有用的數據，而想要收集和整理出有用數據就需要借助數據挖掘技術來實現，進而提高工作效率。
1 數據挖掘的基本概述
軟件工程數據主要是指開發軟件過程中所涉及的各類數據，如需求分析、可行性分析、設計等文檔，開發商通信、軟件注釋、代碼、版本、測試用例和結果、使用說明、用戶反饋等信息數據，一般情況下其是軟件開發者獲取軟件數據的唯一來源；而數據挖掘是指在海量數據中集中發現有用知識或信息的過程。
軟件工程數據挖掘的工作原理 主要包括數據預處理階段、挖掘階段以及評估階段三個方面。在挖掘階段主要是運用分類、統計、關聯、聚類、異常檢測等一系列算法的過程。在評估階段數據挖掘的意義主要在于其結果應易被用戶理解，其結果評估主要有兩個環節分別是模式過濾和模式表示。
數據挖掘在計算機軟件工程中的研究相當多，它是分析數據的一種新穎方式。目前，隨著社會工作的復雜度，需要更加完善的軟件，因此對于軟件代碼的數量也在急劇增加進而導致了數據量的快速增長。而傳統的數據計算方式已經不能滿足目前對于大量數據進行分析的要求，所以，研究者希望能夠發掘出一種新的數據分析方式更高效的整理出有用的數據信息。軟件開發中會積累大量的數據，比如說文本數據，測試數據，用戶信息數據以及用戶體驗反饋數據等等，軟件開發者為了開發出更好的軟件就必須分析和整理這些數據。但是，目前軟件工程開發的軟件越來越大，其數據越累越復雜對于數據的處理已經超出了人工處理的能力的范疇，所以說繼續使用傳統數據處理的方式來收集，整理和分析數據已經不可能實現。因此，推動了人們對于新的數據處理方式的研究，所以才提出了軟件工程數據挖掘技術。
2 軟件工程數據挖掘的應用
隨著計算機軟件工程的發展，可以發現傳統的數據挖掘技術具有很多的不足，存在一定的缺陷。傳統的數據挖掘技術的定位系統不完善，定位不精確，并沒有體現出數據挖掘技術的高性能，它不足以滿足當代對于數據處理的要求，因此需要對傳統的數據挖掘技術進行改進和完善，這是我們目前的首要任務之一。為了迎合現代化網絡信息技術的快速發展，需要發掘出新的數據處理模式，就是在這樣的背景條件下，誕生了軟件工程數據挖掘技術。相比于存在很多缺陷與不足的傳統軟件工程而言，軟件工程數據挖掘技術更加簡單、方便、高效以及精確。軟件工程數據挖掘技術并不需要特定的技術平臺，體現了其普適性。當前，我國已經開始深入的研究軟件工程數據挖掘技術，但是，仍然需要更深的開發其性能以便更好地滿足社會的需求。
3 軟件工程數據挖掘面臨的挑戰
軟件工程數據相比于普通數據更加復雜，所以對于軟件工程數據進行處理具有很大的挑戰性。處理軟件工程的大量數據具有：軟件工程數據復雜性，軟件工程的數據處理非傳統以及需要嚴格精確的軟件工程數據的分析結果等三方面的困難。
3.1 對數據復雜性的分析
軟件工程數據包括結構化數據和非結構化數據。軟件工程中所產生的缺陷報告以及各種版本信息構成了結構化數據信息；而軟件工程處理過程中所產生的代碼信息和文本文檔信息構成了非結構化數據信息。由于這兩類數據包含的具體內容不同，所以需要分別處理這兩種數據，需要使用不同的算法對他們進行處理。雖然說需要不同方式處理這兩種數據但是并不表示這兩種數據之間沒有任何聯系，事實上，它們之間存在著重要的對應關系。例如：代碼中存在著缺陷報告，版本信息中存在著對應的文檔信息，由于它們之間存在著這樣的對應關系，所以使得人們不能很好地對其進行整體分析，這就促使了人們開發出一種新的算法，新的數據分析技術能夠同時將結構化信息和非結構化信息這兩種對應數據一起挖掘出來。
3.2 對數據處理非傳統的分析
分析和評估軟件工程數據挖掘出來的信息，這是數據挖掘過程的最后一步。客戶是軟件工程數據挖掘數據處理的最后宿體，軟件開發者需要對最終挖掘出來的數據進行轉變，格式轉變是為了滿足廣大客戶對于數據不同的要求。但是，由于需要對數據進行格式轉變，相當于增加了一定的工作量，那么軟件工程數據挖掘的效率則會被大大降低。對于客戶而言，他們需要的信息各種各樣并不單一，比如說客戶可能會同時需要具體的例子和編程代碼等；或者說需要具體例子和缺陷報告等；或者三者皆需要。由此可見，我們仍然需要改進和完善軟件工程數據挖掘技術來提高其效率。怎樣才能做到讓客戶得到滿意的數據挖掘結果呢？那么就需要高效的數據挖掘技術將各類信息進行歸納總結，改變其格式。這樣的技術，不僅僅可以滿足客戶需求而且還可以使軟件開發者從中得到更大的利益。
3.3 對數據挖掘結果好壞的評價標準
對于傳統的數據挖掘技術而言，它也有一套自己的對于數據結果處理好壞的分析標準，而這個標準對于傳統數據挖掘技術數據處理的分析較準確。但是，在當前的軟件工程所要處理的數據量很大，傳統的評價標準已經不能滿足現在的數據分析要求；使用不同的數據結果評價標準來評判不同的數據挖掘結果。然而不同的評價標準之間的`聯系并不緊密，因此就需要開發者針對不同的數據類型做出不同的評價分析標準以便滿足客戶需求。想要對數據分析結果是否準確，數據挖掘的信息是否合理等等這些不同的問題進行更加深刻的了解，就要求開發者有獨特的見解，對于數據結果是否精確有一定的判斷能力。總之，獲取準確的信息就是軟件工程數據挖掘的目的。所以，最后獲得的數據是否滿足要求就是評判軟件工程數據挖掘結果是否完美的標準。endprint
4 對軟件工程數據挖掘應用進行分析
4.1 對軟件數據挖掘技術進行分析
在軟件開發的過程中，數據挖掘技術包括兩個方面：（1）程序編寫；（2）程序成果。在這個過程中，程序結構和程序功能技術的主要作用就是檢索出有效的信息。提升信息的有效性需要聯系到客戶的實際需要，同時也需要對程序編寫過程進行智能化培訓。將調用、重載和多重繼承等關系家合起來進行有效的記錄各種相關信息，重視靜態規則的同時利用遞歸測試的方式來分配工作，從而更有效的掌握關聯度之間的可信性。
4.2 做好軟件維護中的軟件工程數據挖掘工作
在軟件維護的過程中，軟件修復和軟件改善工作依賴于數據挖掘技術。數據挖掘技術在軟件缺陷以及軟件結構等也起到了重要的作用。軟件修復即維護者通過依據缺陷分派進行有效的評估并改善缺陷程序進而確定修復級別或者維護者可以選擇缺陷修復方式，無論哪種方式最終目的都是進行軟件修復來保證數據挖掘的高效性。缺陷分派即將缺陷轉化為文本類型，采取有效措施來進行修復。但是，這樣的方式它的實際準確率并不高，因而需要利用強化檢測來完善缺陷報告技術。
4.3 注重高性能數據挖掘技術開發工作
數據挖掘技術體現在軟件開發工作中的創新性不可或缺，在實際的工作過程中，目前的軟件工程數據挖掘更加重視兩個工作：（1）規則分析方式；（2）項目檢索工作。總而言之，想要高效快速地尋找病毒，并對其進行全方位分析和評估得到準確的病毒數據需要高性能數據挖掘技術。只有提升數據分析的可行性，提升軟件開發安全性能，才能更好地實現軟件工程的良好發展。
5 總結
綜上所述，數據挖掘技術的應用非常廣泛，比如說分析代碼、軟件故障檢測以及軟件項目管理等三個方面應用較多。值得關注的是，當前對于數據挖掘技術的研究還不夠成熟。因此，研究者需要對軟件工程數據挖掘技術進行深入的研究，從而能夠促進軟件更好地開發和管理。相信在不久的將來，我們一定可以在數據挖掘方面取得非常好的優化效果。
參考文獻：
[1] 江義晟.軟件工程數據挖掘研究進展[J].電子技術與軟件工程，20xx（22）.
[2] 胡金萍.探析軟件工程數據挖掘研究進展[J].電腦知識與技術，20xx（34）.
[3] 馬保平.關于對軟件工程中的數據挖掘技術的探討[J].電子技術與軟件工程，20xx（19）.
[4] 徐琳，王寧.數據挖掘技術在軟件工程中的應用分析[J].數字通信世界，20xx（8）.
數據挖掘論文11
摘要：隨著我國社會經濟的不斷發展，人力資源管理也受到越來越多人們的重視，然而在如今激烈的市場競爭下很多企業依然不重視人力資源管理，從而使得自身的整體工作效率不高。為此，筆者認為為了提高礦建人力資源管理的質量，應采取數據挖掘技術來開展工作，從而讓整個企業在激烈的市場競爭中穩定、長久發展下去。
關鍵詞：數據挖掘技術；企業人力資源管理；應用
1、數據挖掘技術在企業人力資源管理中應用的現狀
隨著我國人力資源管理體系的不斷發展，隱藏在管理工作中的問題也被逐漸顯露出來，雖然很多企業的高層管理者對人力資源管理這塊已經高度重視，但是企業往往是希望通過運用相關的系統來對人才進行管理，基于我國社會整體經濟實力的不斷發展以及互聯網信息時代的到來，數據挖掘技術也受到越來越多的企業多關注，并紛紛采用該技術對自身人力資源進行管理，同時也將人力資源管理系統作為整個信息化建設過程中的核心部位，就數據調查顯示，數據挖掘技術已經被國外很多軟件開放式引入自身的人力資源管理工作中，并使自身內部逐步形成了一套完整的人力資源管理系統體系。除此之外，數據挖掘技術也被廣泛應用在企業的基本人力資源檔案管理工作中，隨著信息技術時代的到來，以往傳統的計算機管理模式對人力資源管理效率往往并不高，為此，數據挖掘技術對企業人力資管理工作是百利而無一害的。
2、數據挖掘技術在企業人力資源管理中的應用
2、1人才的招聘
任何企業在發展過程中都是離不開新鮮血液注入的，隨著目前我國市場經濟競爭趨勢的不斷增長，企業要想穩固發展必須要引入人力資源管理，只有這樣才能提高企業經濟效益以及社會收益。為此，企業應對人才進行招聘，這也是獲取人力資源的重要手段，通過采用數據挖掘技術來吸引社會中的各類人才，并采取有效的人才管理流程來對人才進行篩選，最終選擇質量最佳的人才資源。與此同時，企業對人才招聘質量的優與良對自身內部的員工、人類資源也會造成一定的影響，換句話來講，人才的招聘往往是企業人力資源管理工作開展的前期階段，然而在實際人才招聘過程中很多企業總是找不到合適的人選，同時也有大量的優質人才也很難找的適合自身的工作，這也就加大了企業人才招聘的難度，也進一步加大了招聘的成本，為此，企業采取數據挖掘技術可以有效降低人才招聘的成本支出，從而使自身獲得更大的經濟收益與社會利益。
2、2對人才的管理
隨著社會對人才需求量的不斷增加，企業對員工的數據記錄和管理方式也逐步優化，然而在很多企業人力資源管理過程中仍然存在著諸多問題，而這些問題的存在對企業未來發展也產生阻礙作用。為了企業在未來發展道路上穩固、長久發展，應采取數據挖掘技術來對人才進行管理，以往傳統的管理模式往往是對員工的基本信息以及日常考核進行管理，這種管理方式已經不適應現在時代發展的趨勢，為此，礦建企業必要順應當下時代的發展趨勢來采取有效的.措施來對人力資源進行管理，現代化的管理模式主要強調的是對相關數據的分析和整理能力，通過對數據的分析來形成具有實際指導作用的總結，從而為企業人力資源管理工作提供有價值的參考依據。例如，在實際人力資源管理過程中可以利用數據挖掘技術來對企業內部員工的薪資水平進行分析，并對企業的成本控制提出有效的建議，也可以利用數據挖掘技術對企業中年紀較大的員工進行分析，并對其進行科學的評判，從而對其提出更有利的參考價值和依據。
2、3實現對企業人才的合理分配
隨著我國社會經濟的不斷發展，人才的發展形勢也變得越來越“多元化”“個體化”。為此，筆者認為為了進一步提高礦建企業人力資源管理工作的質量，應采取數據挖掘技術來對人才進行合理分配，并結合內部員工的實際特點以及具體類型進行客觀性的評判，這對企業的人才資源管理以及未來發展無疑是百利無一害的。通過采取數據挖掘技術不僅可以實現對員工的共性以及特點進行分析，使每一位員工的信息資源、崗位職責得到有效劃分，同時也進一步實現對企業人才的合理分配。通過對數據信息的管理技術構建實現對人員分組，從而使數據挖掘技術在企業人力資源管理中得到有效利用，使其發揮最大的作用與價值，同時也進一步提高企業人力資源管理工作的效率和和質量，最終推動企業穩固、長久的發展。
3、結語
綜上所述，隨著社會經濟的飛速發展，建設領域也得到逐步提高，然而在人力資源管理工作中依然存在著諸多問題，這些問題的存在也嚴重阻礙我國社會經濟的穩固發展。所以，只有充分采用數據挖掘技術來開展人力資源管理工作，才能提高企業的人力資源管理水平。
參考文獻：
［1］曾巍、數據挖掘在人力資源市場中的應用與研究［D］.吉林大學，20xx
［2］賴華強，王三銀，仲崇高、人力資源管理領域的數據挖掘應用展望———以基于灰色關聯模型的離職管理實證分析為例［J］.江蘇商論.20xx（08）：42—47
［3］馬秦，張江、數據挖掘技術在企業人力資源管理中應用的研究［J］.中國新通信，20xx.20（15）：232
［4］孫明標、基于大數據挖掘技術下的企業人力資源管理研究［J］.現代營銷（下旬刊）.20xx（01）：166
數據挖掘論文12
網絡的發展帶動了電子商務市場的繁華，大量的商品、信息在現有的網絡平臺上患上以交易，大大簡化了傳統的交易方式，節儉了時間，提高了效力，但電子市場繁華違后暗藏的問題，同樣成為人們關注的焦點，凸起表現在海量信息的有效應用上，如何更為有效的管理應用潛伏信息，使他們的最大功效患上以施展，成為人們現在鉆研的重點，數據發掘技術的發生，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。
數據發掘（Data Mining）就是從大量的、不完整的、有噪聲的、隱約的、隨機的原始數據中，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。或者者說是從數據庫中發現有用的知識（KDD），并進行數據分析、數據融會（Data Fusion）和決策支撐的進程。數據發掘是1門廣義的交叉學科，它匯聚了不同領域的鉆研者，特別是數據庫、人工智能、數理統計、可視化、并行計算等方面的學者以及工程技術人員。
數據發掘技術在電子商務的利用
一 找到潛伏客戶
在對于 Web 的客戶走訪信息的發掘中， 應用分類技術可以在Internet 上找到未來的潛伏客戶。使用者可以先對于已經經存在的走訪者依據其行動進行分類，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 上的分類發現， 辨認出這個客戶與已經經分類的老客戶的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。客戶的類型肯定后， 可以對于客戶動態地展現 Web 頁面， 頁面的內容取決于客戶與銷售商提供的產品以及服務之間的關聯。若為潛伏客戶， 就能夠向這個客戶展現1些特殊的、個性化的頁面內容。
二 實現客戶駐留
在電子商務中， 傳統客戶與銷售商之間的空間距離已經經不存在， 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。為了使客戶在自己的網站上駐留更長的時間， 就應當全面掌握客戶的閱讀行動， 知道客戶的興致及需求所在， 并依據需求動態地向客戶做頁面舉薦， 調劑 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站上的駐留的時間。
三 改良站點的設計
數據發掘技術可提高站點的效力， Web 設計者再也不完整依托專家的定性指點來設計網站， 而是依據走訪者的信息特征來修改以及設計網站結構以及外觀。站點上頁面內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的物品擺放在1起有助于銷售。網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。
四 進行市場預測
通過 Web 數據發掘， 企業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， 而且便于經營決策的制訂。
數據發掘在利用中面臨的問題
一數據發掘分析變量的選擇
數據發掘的基本問題就在于數據的數量以及維數，數據結構顯的無比繁雜，數據分析變量即是在數據發掘中技術利用中發生的，選擇適合的分析變量，將提高數據發掘的效力，尤其合用于電子商務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`屬性和呈現頻率進而抽象出變量，運用到所選模型中，進行分析。
二數據抽取的法子的選擇
數據抽取的目的是對于數據進行濃縮，給出它的緊湊描寫，如乞降值、平均值、方差值、等統計值、或者者用直方圖、餅狀圖等圖形方式表示，更主要的是他從數據泛化的角度來討論數據總結。數據泛化是1種把最原始、最基本的信息數據從低層次抽象到高層次上的進程。可采取多維數據分析法子以及面向屬性的歸納法子。
在電子商務流動中，采取維數據分析法子進行數據抽取，他針對于的是電子商務流動中的客戶數據倉庫。在數據分析中時常要用到諸如乞降、共計、平均、最大、最小等匯集操作，這種操作的計算量尤其大，可把匯集操作結果預先計算并存儲起來，以便用于決策支撐系統使用
三數據趨勢的預測
數據是海量的，那末數據中就會隱含必定的變化趨勢，在電子商務中對于數據趨勢的預測尤為首要，尤其是對于客戶信息和商品信息公道的預測，有益于企業有效的決策，取得更多地利潤。但如何對于這1趨勢做出公道的預測，現在尚無統1標準可尋，而且在進行數據發掘進程中大量數據構成文本后格式的非標準化，也給數據的有效發掘帶來了難題。
針對于這1問題的發生，咱們在電子商務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。聚類分析法子的優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，便于開發以及執行未來的市場戰略，包含自動給1個特定的顧客聚類發送銷售郵件，為1個顧客聚類動態地扭轉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。
四數據模型的可靠性
數據模型包含概念數據模型、邏輯數據模型、物理模型。數據發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，對于數據模型不同采取不同的方式利用。可能發生不同的結果，乃至差異很大，因而這就觸及到數據可靠性的問題。數據的可靠性對于于電子商務來講尤為首要作用。
針對于這1問題，咱們要保障數據在發掘進程中的可靠性，保證它的準確性與實時性，進而使其在最后的結果中的準確度到達最高，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，而且分析結果要由多人進行評價，從而最大限度的保證數據的可靠性。
五數據發掘觸及到數據的私有性以及安全性
大量的數據存在著私有性與安全性的問題，尤其是電子商務中的各種信息，這就給數據發掘造成為了必定的阻礙，如何解決這1問題成了技術在利用中的癥結。
為此相干人員在進行數據發掘進程中必定要遵照職業道德，保障信息的秘要性。
六數據發掘結果的不肯定性
數據發掘結果擁有不肯定性的特征，由于發掘的目的不同所以最后發掘的結果自然也會千差萬別，以因而這就需要咱們與所要發掘的目的相結合，做出公道判斷，患上出企業所需要的信息，便于企業的決策選擇。進而到達提高企業經濟效益，取得更多利潤的目的。
數據發掘可以發現1些潛伏的用戶，對于于電子商務來講是1個不可或者缺的技術支撐，數據發掘的勝利請求使用者對于指望解決問題的領域有深入的了解，數據發掘技術在必定程度上解決了電子商務信息不能有效應用的問題，但它在運用進程中呈現的問題也亟待人們去解決。相信數據發掘技術的改良將推動電子商務的深刻發展。
參考文獻：
[一]胡迎松，寧海霞。 1種新型的Web發掘數據采集模型[J]。計算機工程與科學，二00七
[二] 章寒雁，楊瑞珍。數據發掘技術在電子商務中的鉆研與利用[J]。計算機與網絡，二00七
[三]董德民。 面向電子商務的Web使用發掘及其利用鉆研[J]。中國管理信息化，二00六
[四] 尹中強。電子商務中的 Web 數據發掘技術利用[J]。計算機與信息技術，二00七
數據挖掘論文13
網絡經濟的關鍵在于能夠為商品的供應商及其合作者之間提供一個交流的平臺，但是即便是最權威的搜索引擎也只能夠搜索到三分之一的web網頁，并且這些Web都是沒有結構的、動態的、復雜的形式出現。人們要從各種各樣的文本網站中尋找自己想要的信息進而變得更加困難。網絡數據挖掘技術就是用來解決這一問題的好辦法，利用數據挖掘技術能夠有效發現在web網頁中隱藏著的對用戶有力的數據信息，在對數據的分析中總結出規律。如何實現用戶對于Web上的有效數據的深度挖掘，使其成為工商管理領域中的重要應用，成為了當代許多網絡工作者所關注的話題。
一、數據挖掘概述
（一）數據挖掘
數據挖掘(DataMining)指的是，在大量的、不規則的、隨機的、復雜的、有噪聲的實際應用數據中，獲得一些信息和知識，能夠對用戶祈禱潛在作用的效果的過程。將數據挖掘用通俗的話來描述就是在數據庫中發現潛在有用的知識發現(KDDKnowledgeDiscoveryinDatabase)。在這個定義中主要包含了以下幾方面的含義：首先數據源的特性是大量、隨機、不規則、噪聲；信息是客戶所感興趣的對象；選取的知識必須是在可接受、可理解、可運用的范圍內的，并不是全部符合要求的都可以，對于問題要有一定的針對性。也就是說對于所發現的知識的篩選是有一定的約束和限制條件的，同時也要符合用戶的理解和學習能力，最好還能夠用通俗的語言來表達最終的結果。
（二）Web數據挖掘
Web數據挖掘實際上是屬于數據挖掘的范疇的。概括的來說，Web數據挖掘的數據庫特定的就是Web服務器上的數據文件，從中發現用戶感興趣并有所應用潛能的知識。Web數據挖掘主要針對的就是頁面內容、頁面之間的結構、用戶訪問信息、電子商務等內在信息，通過數據挖掘技術來獲得有價值的信息。Web數據和傳統數據庫存在著很大的差異，傳統的數據庫都是在一定的數學模型范圍之內的，通過模型來描述其中的數據；但是web數據庫相對來講就要復雜許多，沒有通用的模型來描述數據，每個網頁都有其獨特的數據描述方式，丙炔數據自身都是可變的、動態的。因而，Web數據雖然具有一定的結構性，不能用架構化的形式來表達，也可以稱其為半結構化的數據。Web數據的最大特點就是半結構化，加上Web數據的信息量極大，導致整一個數據庫成為一個巨大的異構數據庫。
二、網絡數據挖掘的類型
（一）網絡內容挖掘
網絡內容挖掘的對象是網頁的內容、數據、文檔,這通常也是網頁在急性搜索的時候需要考察的訪問對象。由于網絡信息繁多，按照信息源的不同可以劃分為Gopher、FTP、Usenet等已經隱藏到WWW形式之后的資源,我們稱之為WWW信息資源,存儲于數據庫管理信息系統中的數據,以及不能直接訪問的私人數據。按照網絡資源的形式又可以劃分為文本、圖像、音頻、視頻等數據。
（二）網絡結構挖掘
網絡結構挖掘的對象就是Web潛在的鏈接結構模式。這種類型最早出現在引文分析,在建立web自身的鏈接結構模型的時候借鑒了網頁鏈接和被鏈接數量以及對象。在網頁歸類的時候往往會采用這種模式,還能夠得到不同網頁間相似度及關聯度的相關數據。網絡結構挖掘能夠幫助用戶在相關領域中找到最有分量的網站。
（三）網絡用法挖掘
網絡用法挖掘的目的在于掌握用戶的一系列網絡行為數據。網絡內容挖掘、網絡結構挖掘針對的都是網上的原始數據,而網絡用法挖掘針對的是用戶在上網過程中的人機交互的第二手數據,主要有用戶的網頁游覽記錄、代理服務器日志記錄、網頁維護信息、用戶簡介、注冊信息、聊天記錄、交易信息等等。
三、網絡經濟環境下數據挖掘在工商管理中的運用步驟
（一）識別網站訪問者的特征信息
企業對電子商務網站的數據進行挖掘的第一步，就是要明確訪問者的特點，找出訪問者使用的'條款特征。訪問者特征主要有入口統計、心理狀態和技術手段等要素。人口統計并不是一成不變的，比如家庭地址、收入、購買力等因素都會不斷改變。心理狀態指的是在心理調研中展現出的個性類型，比如對商品的選擇去世、價格優惠心理、技術興趣等。隨著訪問者數量的增加，相關數據也會不斷累積。條款的交互信息主要包括購買歷史、廣告歷史和優選信息。網站統計信息是指每次會話的相關要素。公司信息主要包括訪問者對接的服務器所包含的一系列要素信息。
（二）制定目標
開展網上交易的最大優勢在于企業對于訪問者的反應有著更好的前瞻性。當廠商的目標是明確且具象的時候，就能夠通過數據挖掘技術得到較好的效果。企業通常可以設定以下的目標:網頁訪問者的增加量；類此網頁訪問的瀏覽時間增加；每次結賬的平均利潤;退換貨的減少；品牌知名度效應；回頭客的數量等等。
（三）問題描述
開展電子商務的企業最關鍵要面對的一個問題就是如何進行商品的傳播，要實現網頁的個性化又要將商品的信息完整的展現給顧客，就需要了解同一類訪問者的共有特征、估計貨物丟失的數據并預測未來行為。所有這一切都涉及尋找并支持各種不同的隱含模式。
（四）關聯分析
對顧客大量的交易數據進行關聯規則分析，能夠發現顧客購買組合商品的趨勢。關聯分析指的是在一次瀏覽或者會話中所涉及到的商品，也叫做市場分析。若電子商務網站能夠將這些商品放在同一個網頁中，就能夠提高顧客同時購買這些商品的概率。如果在關聯的一組商品中有某一項商品正在進行促銷，就能夠帶動其他組合產品的銷量。關聯也能夠用在靜態的網站目錄網頁。在這種情況下，網站排序的主要依據是廠商選擇的且是網站所要查看的第一頁內容，將其以及其相關的商品信息放在網頁的首頁。
（五）聚類
聚類指的是將具有相同特征的商品歸為一類，將特征平均，以形成一個“特征矢量”。聚類技術能夠確定一組數據有多少類，并用其中一個聚類來表示其余大多數數據。通常在企業分析訪問者類型的時候使用聚類技術。
（六）決策樹
決策樹描繪的是都想決定在做出的一系列過程中的問題或數據點。比如做出購買電視機這一決定就要經歷對于電視機的需求、電視機的品牌、尺寸等等問題，最終確定好買哪一臺電視機為止。決策樹能夠較一個決策過程進行系統的排序，以便選出最優的路徑來盡可能減少決策的步驟，提高決定的質量和速度。許多企業將決策樹體系添加到自己的產品選擇系統中，能夠幫助訪問者解決特定問題。
（七）估計和預測
估計是對未知量的判斷，預測是根據當前的趨勢做出將來的判斷。估計和預測使用的算法類似。估計能夠對客戶空白的項目做到預判。如果網站想知道某個訪問者的收入，就可以通過與收入密切相關的量估計得到，最后通過與其有相同特征的訪問者的收入來衡量這個訪問者的收入和信用值。預測是對未來事項的判斷。尤其是在某些個性化網頁中顯得尤為重要。企業通過數據的匯總增進對客戶的了解。即使是對以往事件的分析中也可以得到有效的信息。預測能夠對訪問者的特征作出總結和匯總，以便企業能夠找出更有針對性的組合商品來滿足客戶的需求。Web數據和傳統數據庫存在著很大的差異，最大特點就是半結構化，加上Web數據的信息量極大，導致整一個數據庫成為一個巨大的異構數據庫。能夠幫助用戶在特性是大量、隨機、不規則、噪聲的信息中發現感興趣的對象。
數據挖掘論文14
從現狀看，數據挖掘范疇內的技術，慣常用于金融、大規模特性的商業之中。然而，企業預設的職員培訓，較少采納這一技術。對于搜集得來的培訓信息，仍停留于建構某一數據庫、單一情形下的數據查驗。數據信息特有的決策價值，沒能充分被發覺。本文依循數據挖掘的本源原理，創設了新穎情形下的數據庫。采納挖掘手段，予以深入調研。數據挖掘得來的適宜結論，能為后續時段的培訓規劃，提供最佳指引。
1新穎技術的特性
搜集得來的初始數據通常數目偏多，數據表征出來的不完整傾向應當被注重。原初的數據夾帶著噪聲，且帶有模糊特性及隨機特性。數據挖掘依托著的手段，是從搜集得來的最初數據以內提煉出潛藏著的、不被知曉的、帶有高層級價值這樣的信息、關聯著的知識等。慣用的挖掘方式包含關聯規則、建構好的決策樹、神經網絡及特有的貝葉斯、建構的粗糙集、對應著的模糊集、挖掘流程內的聚類分析。細分出來的挖掘步驟整合了初始時段的數據預備、數值的選取、預處理特有的流程、側重的挖掘流程、模型更替及轉變、后續時段的挖掘評價。
數據挖掘概念。數據挖掘是從大量的、不完整的、有噪聲的、模糊的和隨即的數據中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、潛在的和有價值的信息和知識的過程。數據挖掘的技術最常用的數據挖掘技術主要有決策樹、關聯規則、貝葉斯、神經網絡、聚類分析、模糊集和粗糙集等。數據挖掘的步驟數據的挖掘過程主要包括5個階段:數據準備、數據選擇、數據預處理、數據挖掘、轉換模型及模式評價。
2構建數據庫
數據挖掘特性的新穎技術不能脫離建構起來的數據庫。它能從數目偏多的信息之內提煉得來可用的數值。職員培訓特有的領域以內，數據庫可以歸整在冊范疇的一切職員，對于獲取到的關聯結果予以辨識解析。數據庫存留著的信息之內涵蓋基礎數據、培訓得來的真正結果。
2. 1擬定物理框架
職員培訓特有的數據庫，應設定適宜情形下的物理模型。擬定好的物理模型是數據特有的存留方式、多層級的數據組織。例如:某企業篩選出來的數據庫，帶有關系型這樣的特性。搭配的管理系統設定成SQL架構下的server。
2. 2擬定概念模型
職員培訓關涉的概念模型能夠明晰預設的系統界限，擬定根本主題。數據庫涵蓋著的根本信息是職員固有的自身信息、這一時段的培訓成績。歸整好的這些信息凸顯了單一性，但又潛藏著某些關聯。采納數據倉庫，提煉并歸整這樣的數值，以便提煉得來決策依憑的可用信息。依循細分出來的職員特性、建構的主題，把總體范疇內的培訓結果，分成多個層級，并歸入數據庫。
3選出來的運用實例
3. 1采納的關聯規則
依循的評判指標，是體系架構中的置信度、對應著的支持度。必備的概率信息包含物品集特有的出現頻次。最小數值的支持度表征著篩選出來的這一項目，在統計之中凸顯了最低層級的重要價值。最小數值的置信度表征著設定好的這類規則，凸顯了不可靠的傾向。采納關聯規則，建構精準模型，以便解析某一時段的培訓狀態。
3. 2采納的模型
抽取出來的數值涵蓋固有的職員信息、測試得來的`成績等。采納預設的規則，操作這些數值。這樣做能夠明晰數值潛藏著的彼此關聯，抽取得來的字段含有單位稱呼、職員個體姓名、微機處理特有的等級。
3. 3具體的挖掘步驟
預處理特有的時段中，為了辨識設定好的關聯規則，對于初始數據予以概念化。采納A這樣的符號來表征職員固有的年齡。這種情形之下，A (1)特有的信J息，表T年齡沒能達到25歲;A (2)表征著年齡涵蓋在25歲至35歲;A (3)表征著年齡超出了35歲。采納H這一符號，表明測試特有的通過狀態。H (1)涵蓋著沒能通過的職員，H (2)涵蓋著通過的職員。經山離散化特有的處理以后，得來最終結果。
3. 4后續的挖掘步驟
在測試之中，職員特有的通過人數，總和5910;沒能通過的人數，總和1810。沒能通過的概率，占到了22%。采納預定的關聯規則來挖掘這樣的數據。體系范疇內的每類行為都設定了這一規則。這就表明輸入數值及對應著的輸出之間帶有偏強的關聯。
3. 5解析得來的結論
數據特有的重要性，也即興趣度，能夠辨識頻繁項、設定好的規則等。依循降序排列可以獲取明晰的規則列表。例如某次解析得來這種結論:年齡超出50這樣的職員、工齡超出25這樣的職員或者高級別范疇內的職員通過培訓概率還是偏大的。與此同時，學歷層級偏低的職員，通過等級與特有的學歷，凸顯了相關的傾向，這樣的對應符合慣常的認知。
由此可見，學歷層級偏低這樣的職員在接納新認知時能力是偏弱的。針對企業以內的這類職員，在接續的培訓之中應多加注重。設定出來的培訓形式，應符合帶有差異特性的職員群體;劃分的培訓時段應傾向于認知偏弱的職工。例如:可以添加課時，調整預設的培訓時段，保障體系以內的這些職員，能參與擬定好的培訓規劃。此外，對于接納能力偏強這樣的職工，可適當縮減原有的課時，縮減設定好的多樣科目。這樣做可縮減耗費掉的培訓經費，并創設最優情形下的整體效益。離散化情形下的數值處理驗證了歸結出來的這一結論。
4結語
數據庫建構依循的根本原理不能脫離數據挖據。企業培訓之中，借助挖掘得來的多重信息，能夠解析各時段的培訓成果。連續值固有的屬性，在設定好的挖掘流程內得以離散化，這就為接續的深入挖掘提供了基礎。調整擬定好的培訓規劃，確保預設的新規劃，符合職員培訓特有的真實狀態。
數據挖掘論文15
摘要：數據挖掘是指從海量數據中找到人們未知、可能有用的、隱藏的規則，可以通過關聯分析、聚類分析、時序分析等各種算法發現一些無法通過觀察圖表得出的深層次原因。將計算機數據挖掘技術應用于高校學籍預警機制的研究中，在大量以往的教學管理數據庫中挖掘出未知、可能有用的、隱藏的規則，促進教育的改革和發展。
關鍵詞：數據挖掘;DataMining;學籍預警機制
本文針對學分制背景下高校學籍預警機制存在的問題和現狀，用計算機數據挖掘（DataMining）技術對學籍預警機制進行分析，通過數據挖掘有關方法對搜集到的學生學籍數據進行分析和處理，以求能夠挖掘出大量的隱含在學籍信息系統中的有價值的資源，用以預測可能發生的預警事件，為教學管理者進行危機管理提供幫助。隨著高校招生規模不斷擴大，如何保證高校的教學質量最終完成人才培養方案，成為一個重要的問題，具有重要研究價值。
一、高校學籍預警機制的現狀及問題
20xx年8月教育部對“學籍預警”這一詞語做出了解釋：是一種高等教育管理方式。普通高校學籍的預警方式一般采用學校和院系雙向管理，學校負責統一制定學籍預警標準，通過學習進度推進的不同階段劃分學分預警標準，在達到一定學分線開始預警，分為考勤預警、選課預警、成績預警、學籍異動預警、畢業預警。根據高校教學管理系統，對缺課達到一定數目的學生進行提醒教育，期末統計學生完成的學分來評估學生學習情況，并預測學生是否能夠完成培養方案，通過教師提供的學生考勤記錄、作業情況以及課堂表現等，針對學生的具體情況對其預警。教學考核工作與學生思想政治工作在學生管理方面相對獨立，主要是事先警示教育、事后跟蹤管理。目前的學籍預警主要是單方向的，原有的學籍管理制度大都是傳統的事后處理型，具有延遲性。只有出現嚴重的學籍異常后，才會觸發預警機制，采取相應的對策解決問題，家長對學生的在校學習情況了解不清，了解不及時，比如之前學期表現良好的學生本學期出現網癮狀態而不能及時發現，往往會錯過對該生的最佳教育期。傳統的學籍預警機制無法做到提前預知，對學生的學習和生活狀況無法實時監管，問題的根源也無法追蹤。
二、數據挖掘技術
數據挖掘（DataMining）是指從海量數據中找到人們未知的、可能有用的、隱藏的規則，可以通過關聯分析、聚類分析、時序分析等各種算法發現一些無法通過觀察圖表得出的深層次原因。因此，將計算機數據挖掘技術應用于高校學籍預警機制的研究中，在大量以往的教學管理數據庫中挖掘出未知的、可能有用的、隱藏的規則，促進教育的改革和發展。將計算機數據挖掘技術和傳統的人力管理相結合，以學生為本，建立健全全方位學籍預警構架，做到“防微杜漸”，為學校順利完成教育目標起到促進作用。
三、數據挖掘在學籍預警機制里的應用
隨著計算機技術的進步，各大高校逐步建立了日益完善的學籍信息管理系統，累積了大量學籍信息數據庫。目前，這些數據主要用來向各級管理部門上報和學校自行查看存檔，但對于這些數據后面隱藏的價值并沒有進行深度挖掘和利用，十分可惜。所以，應以高校學生信息管理系統為對象，研究深度數據挖掘的方法，“透過現象看本質”，綜合分析出有價值的學籍預警信息，為管理提供參考。例如，學校發現高等數學等主干課的不及格率有逐年上升的趨勢，一般認為是學習不認真所致，但做了很多工作效果并不明顯，這時通過數據挖掘分析挖掘最近10年所有有過不及格課程的學生的成績，發現有較高比例的學生來自西部地區，而且還發現有較高比例的學生家庭收入非常高或者非常低（生源地和經濟情況問題）。針對此可以在學生管理上提前采取有針對性的管理措施。制定好目標標準，挖掘學生的學習習慣及學習特長，輔助教師指導學生，指導學生改正自己的.不當行為，提高學習能力。從教學管理系統中所記載的學生基本資料、學習成績、學習經歷、學習喜好以及知識體系結構等內容，發現學生學習習慣，輔助學生改正自身學習行為。提高學生各方面綜合素質。利用數據挖掘的關聯分析輔助師生行為預警干預。各高校學籍管理系統中記載著各院系各專業學生與教師的學習工作，社會活動，獎勵處罰情況，可從中分析出師生各種活動之間的內在聯系，假定有規則“A∪B∈C”，那么當在實際活動中，某學生已有A和B行為，馬上可以分析出產生下個行為的概率，可即時預警，提前制止C行為的發生。利用數據挖掘為課程設置提供合理依據。高校學生的課程安排設置是循序漸進的，每門課程之間都有一定的關聯和前后順序，在學習一門專業課程之前必須先修一門基礎課程，基礎知識沒學好勢必影響專業課程的學習。而且，同一年級不同專業學生之間，由于教師或教師專業背景知識不同，各個學生總體成績相差有時會很大。數據庫中記載著以往各專業學生各學科考試成績，使用數據挖掘的關聯分析與時序分析技術，能分析出原因，在此基礎上對課程進行合理設置。
綜上所述，將基于計算機數據挖掘技術應用于高校的教學管理，以提高教學管理的預知性，增加教法選擇的參考性，加強教學過程的指導性，提高教學質量。
參考文獻：
[1]陳東民，等.數據倉庫與數據挖掘技術[M].北京：北京電子工業出版社，20xx
[2]楊悅.數據挖掘在高校招生工作中的應用前景[J].教育科學，20xx
[3]胡侃.基于大型數據倉庫的數據采掘[J].軟件學報，1998
【數據挖掘論文】相關文章：
數據挖掘論文07-15
數據挖掘論文07-16
數據挖掘論文(精品)07-29
旅游管理下數據挖掘運用論文11-18
數據挖掘論文錦集(15篇)07-28
旅游管理下數據挖掘運用論文6篇11-18
計算機數據庫論文07-28
關于大數據時代下的隱私保護探究論文04-14