数据挖掘技术应用十篇

数据挖掘技术应用篇1

关键词数据挖掘；Web数据挖掘；相关技术

引言

随着Internet 的进一步发展和完善,各种基于Internet的应用业务也如雨后春笋般的发展起来,例如网上商店、网上银行、远程教育、远程医疗等。我们应该看到Internet在给我们带来机遇的同时也带来了挑战,它使得WWW 上的一些主要工作, 例如Web 站点设计、Web 服务设计、Web 站点的导航设计、电子商务等工作变得更为复杂更为繁重。对于网站经营方来说,他们需要更好的自动辅助设计工具, 可以根据用户的访问兴趣、访问频度、访问时间动态的调整页面结构,改进服务, 开展有针对性的电子商务以更好的满足访问者的需求。解决这种需求的一个有利的工具就是Web 数据挖掘。

1. Web 数据挖掘概述

Web挖掘是一项综合技术,涉及Web、数据挖掘、计算机语言学、信息学等多个领域。Web挖掘就是从Web 文档、Web活动中抽取感兴趣的、潜在的有用模式和隐藏信息。Web 挖掘是指从大量Web文档结构和使用的集合C中发现隐含的模式p。如果将C看作输入,p看作输出,那么Web挖掘的过程就是从输入到输出的一个映射ξ:Cp

Web挖掘从数据挖掘发展而来,因此其定义与我们熟知的数据挖掘定义相类似,都是在对大量的数据进行分析的基础上,作出归纳性的推理,预测客户的行为,帮助企业的决策者调整市场策略,减少风险,作出正确的决策的过程。但是对Web 进行有效的资源和知识挖掘面临极大的挑战:(1)对有效的数据仓库和数据挖掘而言,Web 似乎太庞大了。(2)Web页面的复杂性高于任何传统的文本文件。(3) Web是一个动态性极强的信息源。(4) Web上的信息只有很小的一部分是相关的或有用的。这些挑战推动了如何有效地发现和利用Internet 的资源的研究工作。

1.1 与传统的数据挖掘相比较

1.1.1 数据源具有很强的动态性。

1.1.2 挖掘目的的模糊性。

1.1.3 数据类型的多态性。

1.1.4 数据信息的分布性、多维性。

1.2 Web 数据的特点

1.2.1 数据量巨大

Internet把分布于世界不同位置的电脑(服务器)连接了起来,每个电脑上都存有丰富的数据,这些数据涉及各种不同的行业和领域,又由于连接于Internet 的电脑数量非常巨大。

1.2.2 异构数据库环境

每一个Web站点都可以看作是一个数据源,由于各站点是相互独立的, 之间除了可以互相访问之外并没有任何关系,所以每个站点之间的信息及信息组织方式都是不相同的,这就构成了一个巨大的异构数据库环境。

1.2.3半结构化的数据结构

Web上的数据与传统数据库中的数据不同之处还在于传统数据库都有一定的模型,可以根据数据模型来对具体的数据进行描述,而Web 站点中的数据不存在统一的模型,各站点都是独自设计,并且站点中的数据是处于不停变化之中的。

2.Web数据挖掘相关技术

Web 挖掘应用非常广泛,对Web挖掘相关技术的研究也很多,针对上述不同类别的Web 挖掘,有不同的相关技术,下面分别介绍。一般地,Web挖掘可以分为三类:Web 内容挖掘(Web content mining)、Web 结构挖掘(Web structure mining)、和Web 使用模式的挖掘(Web usage mining) 。

2.1技术分类

2.1.1Web内容挖掘

Web内容挖掘是从文档内容或其描述中抽取知识的过程。主要有两种策略:直接挖掘文档的内容,或在其它工具搜索的基础上进行改进。采用第一种策略的有针对Web 的查询语言WebLOG,利用启发式规则来寻找个人主页信息的AHOY等。采用第二种策略的方法主要是对搜索引擎的查询结果进行进一步的处理,得到更为精确和有用的信息。属于该类的有WebSQL,及对搜索引擎的返回结果进行聚类的技术等。

2.1.2 Web 结构挖掘

Web 结构挖掘是从WWW的组织结构和链接关系中推导知识。由于文档之间的互连WWW能够提供除文档内容之外的有用信息。利用这些信息,可以对页面进行排序发现重要页面。这方面的代表有PageRank〗和CL EVER,此外,在多层次Web数据仓库(MLDB)中也利用了页面的链接结构。

2.1.3 Web 使用挖掘

Web使用挖掘的主要目标是从Web 的访问记录中抽取感兴趣的模式。WWW 中每个服务器保留了访问日志,记录关于用户访问和交互的信息。分析这些数据可以帮助理解用户的行为从而改进站点的结构,或为用户提供个性化的服务。

2.2 Web 数据挖掘研究领域及发展

2.2.1 Web 数据挖掘的研究领域类型根据对Web 数据的感兴趣程度不同,Web 挖掘一般可以分为三类: 网络内容挖掘(Web Content mining) 、网络结构挖掘(Web structure mining) 、网络用法挖掘(Web usage Mining)

2.2.2 网络内容挖掘网络信息内容是由文本、图像、音频、视频、元数据等形式的数据组成的。网络内容挖掘就是一个从网络信息内容中发现有用信息的过程。由于网络信息内容有很多是多媒体数据, 因此网络内容挖掘也将是一种多媒体数据挖掘形式。

2.2.3 网络结构挖掘网络结构挖掘就是挖掘Web潜在的链接结构模式。通过分析一个网页链接和被链接数量以及对象来建立Web自身的链接结构模式。这种模式可以用于网页归类,并且由此可以获得有关不同网页间相似度及关联度的信息。网络结构挖掘有助于用户找到相关主题的权威站点。

2.2.4网络用法挖掘网络内容挖掘和网络结构挖掘的挖掘对象是网上的原始数据,而网络用法挖掘面对的则是在用户和网络交互的过程中抽取出来的第二手数据,包括网络服务器访问记录、服务器日志记录、浏览器日志记录、用户简介、注册信息、用户对话或交易信息、用户提问方式等。通过网络用法挖掘,可以了解用户的网络行为数据所具有的意义。

2.3 Web数据挖掘的四个步骤

2.3.1查找资源:任务是从目标Web 文档中得到数据。

2.3.2信息选择和预处理:任务是从取得的Web资源中剔除无用信息和将信息进行必要的整理。2.3.3模式发现:自动进行模式发现。可以在同一个站点内部或在多个站点之间进行。

2.3.4模式分析: 验证、解释上一步骤产生的模式。

3. Web数据挖掘的应用

3.1 Web挖掘在搜索引擎方面的应用

通过对网页内容的挖掘,可以实现对网页的聚类和分类,实现网络信息的分类浏览与检索。运用Web挖掘技术改进关键词加权算法,提高网络信息的标引准确度, 改善检索效果。参与搜索服务市场的有多家实力企业,如Google、雅虎(Yahoo!) 及微软(Microsoft) 等巨头企业, 以及若干规模较小但有特定市场区隔或技术者如dTSearch、Copernic 等Google 提供更多的技术,会自动找寻常用的字词,尽量缩短搜索时间,提高效率。

3.2Web挖掘在电子商务方面的应用

Web挖掘这方面的应用可以为企业更有效的确认目标市场、改进决策获得更大的竞争优势提供帮助,从中可得到商家用于特定消费群体或个体进行定向营销的决策信息。电子商务方面的Web挖掘功能主要是如下几个方面:首先,客户分类和客户聚类。对Web 的客户访问信息进行挖掘,对客户进行分类分析。应用聚类分析对客户进行分组, 并且分析组中客户的共同特征, 这样就可以让商家更好了解自己的客户, 向客户提供更有针对性的服务。其次是找到潜在的客户。在对Web 的客户访问信息的挖掘中, 利用分类技术可在因特网上找到未来的潜在客户。最后保留客户的驻留时间, 对于客户而言,在网上每个销售商对于客户来说都是一样的, 如何尽量使客户在自己的网上驻留更长的时间, 这样对于商家才能有更多客户和更大的利润空间。

3.3 Web 数据挖掘在网络教育中的应用

教育网络化的趋势不仅为学生提供了便利的学习方式和广泛的选择,也为学校提供了更加深入了解学生需求信息和学生行为特征的可能性。由于受教育对象个体之间存在着极大的差异性,网络教学也必须是一种适应个别化学习需求的个性化教学。这种个性化教学的提供,是通过将传统的数据挖掘(Data Mining) 同Web 结合起来,进行Web 数据挖掘,即从Web 文档和Web 活动中抽取学生感兴趣的潜在的有用模式和隐藏的信息,作为对学生提供个性化教学服务的依据,协助管理者优化站点结构,提高站点效率,更好地为网络教育服务。

3.4在网站设计中的应用

在网站设计方面中的应用，主要是通过对网站内容的挖掘，特别是对文本内容的挖掘，可以有效地组织网站信息，如采用自动归类技术实现网站信息的层次性组织；通过对用户访问日志记录信息的挖掘，把握用户感兴趣的信息，从而有助于开展网站信息推送服务以及个人信息的定制服务，吸引更多的用户。

4. 结束语

社会的发展越来越离不开信息的传播与使用,在数据量急剧增长的情况下如何高效地检索出使用者需要的信息更加显得重要,Web 数据挖掘正是因为满足了这方面的需要才能获得如此迅速的发展, Web 挖掘技术也将成为重要的研究课题和方向。

参考文献

[1] 曼丽春, 朱宏, 杨全胜. Web 数据挖掘研究与探讨[J].现在电子技术2005 (8) :3～6

[2] 夏火松. 数据仓库与数据挖掘技术[M]. 科学出版社,2004.207- 227.

[3] Jiawei Han,Micheline Kamber.DataMining:Concept and Techniques[M].Morgan Kaufmann Publishers,Inc 2001.272- 312.

[4] 陈文伟.黄金才.赵新昱.数据仓库与数据挖掘技术[M].北京:北京大学出版社,2002.1- 14.

数据挖掘技术应用篇2

关键词：数据挖掘技术；气象数据；应用

中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2015）09-0239-02

Abstract： along with our country social improvement， economic development，meteorological services in China has been developed greatly in the process.In the process of the development of meteorological services， meteorological data along with the increasing scale and coverage. In the face of this part of the huge data， how to effectively search， its use has become a problem of great concern to the industry of our country. In this paper， the application of data mining technology in meteorological data on the study and analysis of some.

Key words： data mining； meteorological data； application

对于气象数据的收集与分析有利于帮助我们对不同地区所具有的气象条件以及气象规律进行把握，以此使我们能够更好的对该地区某一时段下的气象情况进行预测。但是，这种数据的收集就会使我们所具有的气象数据资料越来越多，难以对其进行管理与应用。仅仅通过我们计算机方式的应用，也很难对这种规模较大的数据集进行处理，在这种情况下，就需要我们能够以数据挖掘技术的应用更好的实现气象数据的管理。

1 数据挖掘流程

1.1 确定对象

在开展数据挖掘工作中，首先需要对业务所具有的问题进行明确的定义，帮助我们对数据挖掘的目的进行确定。虽然对于我们后续数据的挖掘结果会具有一定的不可预测性，但是对于我们问题探索的目标却需要具有良好的预见性，并以此针对性目标的确定帮助我们更好的开展后续工作。

1.2 数据准备

在这个环节中，主要具有数据预处理、数据转换以及数据选择这三个主要步骤。其中，数据选择是对同本次业务具有关联的维度或者数据进行选择，并从中选择出适合本次数据挖掘工作的相关数据；数据预处理则是对本次研究数据所具有的质量进行研究，并以此帮助我们为后续的进一步分析作出准备，同时对数据操作所具有的类型进行确定；数据转换则是要将不同类型数据通过一定的方式将其转换为我们所需要的数据分析模型，对于该模型而言，其是针对我们原有挖掘算法而建立的，而这种分析模型的建立也是我们开展数据挖掘工作的重要基础与重点环节。

1.3 数据挖掘

数据挖掘正是我们本次工作的核心环节，需要对所有数据预处理完成的、经过转换的数据进行全面的挖掘。在此过程中，除了需要我们以人工的方式对适合本次挖掘工作所使用的算法进行选择之外，其余的工作都会以自动的方式开展。

1.4 结果解释与评价

在我们数据挖掘工作结束之后，往往会得到一系列规则集，而这部分规则集通常需要在专业人员对其进行一定的研究与合理的解释才能够被人们更好的掌握。对此，就需要我们对本次数据挖掘结果进行适当的解释与评价，进而使其能够具有更好的易用性以及广泛性。

2气象资料特点

2.1 数据量大

气象资料可以说是我国历史最为久远、保存最为系统且完善的一类资源信息。尤其随着改革开放之后，我国已经积累了数量非常多的气象基础数据以及信息，且新的气象数据资料也以非常快的速度在每年增长，在我们实际处理时经常会出现冗余情况。

2.2 多样性

气象信息具有着非常多样化的种类，如高空气象资料、农业气象资料、日地物理资料、雷达资料、气象辐射资料、冰雪圈资料、土壤与植被资料、气象灾害资料、地面气象资料、水文气象资料以及卫星资料等等。而气象资料所具有的载体也具有着很多种方式，如不同气象站所的气象原始报表，不同省市所的气象卫星云图以及雷达图等等。

2.3 多维性

在气象资料中，通常都具有着较多的气象要素，如高空资料以及地面资料往往具有着温度、日照以及气温等很多种要素。而在每一类要素中，也都具有着其所独特的属性维度。也正是根据这种特点，则使气象资料往往具有着较为明显的多为特征。

2.4 复杂性

气象资料中所常见的数据类型主要有标称类型、二元类型、数值类型以及序列类型等等。比如降雨与否为二元类型、气压为数值类型等等。

2.5 连续性

在气象站中，无论是高空站还是地面站，其所具有的气象要素属性值都是一种具有连续特征的数值，比如气压、温度以及气温要素。

3 气象资料预处理

3.1 缺失值处理

在SPSS软件中，具有着很多种对于数据的缺失值处理方式。而对于气象数据来说，由于其所具有的变化是一个能量的动态变化过程，对此，我们对于气象数据所具有的缺失值则使用Mean of nearby points方式进行，并对其中所具有的缺失值根据邻近三个小时所具有的数据平均值对缺失值进行替代。

3.2 气象资料属性泛化

在数据维度泛化方面，需要严格的按照我国相关标准开展工作，比如在二氧化硫数据的泛化方面，其是否存在超标情况则需要根据我国所制定的污染物浓度标准对其进行泛化。即如果CO2所执行的为一级标准，那么则可以根据其每小时所具有的浓度值同标准中的参考值0.15进行比对，并以此帮助我们判断该项参数是否存在超标的现象。而对于其所具有的超标、不超标现象来说，我们则需要在对结果判断之后将其标记为（是，否）二元属性值。

3.3 气象资料标准化

在气象数据资料中，不同维度间数据往往具有着不一致的量纲，而我们在对其开展定量量测以及聚类分析时，也经常由于量纲所具有的不同而对最终的分析结果产生较大的影响。一般情况下，气象资料中所具有的风向数值都会控制在0至360之间，而如果污染因子的单位为毫克，那么其所具有的范围则会在0至1之间，我们在对聚类进行应用时如果以距离作为评价，其主要依据则会在两个维度中更加倾向于风向维护。而为了能够对这部分维度间所具有的影响进行消除，就需要我们对这部分重点维度开展标准化预处理。在气象数据的标准化处理中，具有着很多种方式，Z标准化是我们应用较多的一类方式，即均值为0，方差为1。

3.4 气象资料维归约

在气象资料中有时候维度之间具有很强的依赖性或者说相关性，对于维度之间的这种依赖性或者相关性有时候在数据分析时候由于数据量巨大会导致多余的计算，所以对于一些需要把握主要的或者消除冗余的数据来进行数据分析时就可以采用主成分分析方法或者计算相关性来消除这些冗余的属性维度。

4 气象资料孤立点分析

在气象资料中的庞大数据中，我们在对其进行分析时往往忽略了孤立点的存在，或者忽略了孤立点所具有的特殊意义。通常来说，人们认为孤立点仅仅是噪声数据的一种，且经常将孤立点分析这项工作作为了数据预处理进行处理，仅仅对其中可能对数据挖掘整体结果产生影响的因素进行了剔除。但是，在气象数据中，这部分孤立点往往具有着非常特殊的意义，通过孤立点数据的分析与检测，很容易帮助我们对很多灾害气象进行分析。目前，对于孤立点进行分析的技术主要有以下几种：

4.1 基于统计方式

首先，需要假设我们所具有的数据集能够满足某一种概率的分布形式，之后再根据其所具有的这种独特概率对数据集进行拟合，并通过不一致检验方式的应用对其中很多个数据对象开展不一致性测试。如果经过测试发现其存在着不符合的情况，就可以认为其是一个孤立点。

4.2 基于距离方式

在该种方式中，我们可以将对于孤立点的分析视作邻居对象不充分的集合，且这种邻居对象也是根据对象所具有的距离进行定义的。通常来说，人们仅仅会通过DB（p，d）的应用对全局孤立点进行发现，而对于局部孤立点却很难判断。对此，我们则可以认为孤立点概念不需要以一分为二的属性对其分离，而可以通过对象孤立度的制定对其所具有的模糊度进行衡量。

4.3 基于密度方式

基于密度的孤立点分析就是探测局部密度，通过不同的密度估计策略来检查

孤立点。密度即指任一点和 p 距离小于给定半径 R 的领域空间数据点的个数。基于密度的孤立点分析最显著的特点就是给定了对象是孤立点程度的定量量度，并且是数据具有不同密度的区域也能得到很好的处理。基于密度的孤立点分析较基于距离的孤立点分析更合理，但数据的计算复杂度较基于距离的孤立点分析要高许多。

4.4 基于聚类方式

聚类分析是用来发现数据集中强相关联的对象组，而孤立点检测是发现不与其他对象组强关联的对象。因此，孤立点分析与聚类是两个相互对立的过程。首先聚类所有的对象，然后评估对象属于簇的程度，对于基原型的聚类，可以用对象到它的簇中心的距离来衡量对象属于簇的程度。

总得来说，数据挖掘技术在我国现今的气象数据处理中具有着较为重要的作用。在上文中，我们对于数据挖掘技术在气象数据中的应用进行了一定的研究，而在实际操作过程中，也需要我们在联系数据类别的基础上通过数据挖掘技术的应用获得更好的气象分析效果。

参考文献：

[1] 何永健， 曹芸， 黄勇. GIS气象数据的管理与表达方法[J]. 南京信息工程大学学报（自然科学版）， 2011（3）：232-237.

数据挖掘技术应用篇3

【关键词】数据挖掘 计算机 数据

1 关于数据挖掘技术

数据挖掘技术是20世纪80年代诞生的一门新兴学科。对数据挖掘技术从技术的角度来看，顾名思义就是从大量的、复杂的、不规则的、随机的、模糊的数据中获取隐含的、人们事先没有察觉的、有潜在价值的信息和知识的过程。而从商业角度来看，数据挖掘技术就是从海量的数据库当中进行抽取、转换、分析一些潜在规律和价值，从而获得辅助商业决策的关键信息和有用的知识的过程。

计算机的数据挖掘技术对于海量的数据可以起着整理的作用，不仅对于企事业的工作生产起着巨大的作用，同时对于学校的校园生活也提供了很好的帮助，除此，计算机的数据挖掘技术还应用在许许多多的不同领域当中。

2 数据挖掘的基本流程

2.1 数据准备阶段

由于海量的原始数据是长期的、无规律积累的结果，而且这些原始的数据是不适合进行数据挖掘的，因此必须要进行预处理的过程，在海量的原始数据中进行数据的选择、清洗、推测、转换等相关的操作，在进行数据准备阶段的时候，一般分为三个子步骤，既是：数据集成，就是从多个数据源中来提取整合的数据，并对这些数据进行处理；数据收集，就是根据要挖掘数据的目的来对数据进行缩小范围的操作，从而提高挖掘的数据的质量；数据预处理，就是对已经挖掘的数据做进一步的准备和分析，来确定进行挖掘的类型。这一系列的过程就被称之为数据准备阶段，数据准备的好与坏是直接决定数据挖掘的质量和效率的。

2.2 数据挖掘阶段

当原始数据进行相应的处理之后，就进入相当关键的阶段，按照数据挖掘的目标要求，来选择恰当的算法，挖掘数据的规律，一般来说，常用的算法主要包括决策树、分类、神经网络等，具体操作就是进行算法的选择和参数的确定，不断反复的进行重复的操作，直到对挖掘的数据满意之后，此过程被称之为数据挖掘阶段。

2.3 数据的评价分析及知识运用

对进行数据挖掘之后的结果进行解释、分析，来提取有意义的或者是有使用价值的规律，将这些数据进行还原的操作，使之成为能够被用户所谓理解的数据语言。将挖掘到的评估结果在现实的决策中进行运用，就是所说的知识运用，这样是一个非常重要的过程，是数据挖掘的最终实现的目的。

3 数据挖掘技术的应用

计算机数据挖掘技术作为一门新兴的学科，是顺应时展的潮流的，自从此项技术诞生以后，就备受瞩目，由于自身的特点也受到广大用户的亲睐，因此，在许多的行业范围之内，计算机数据挖掘技术也得到了充分的发挥和使用。

3.1 在金融领域的应用

金融领域所涉及的层面较为广泛，包括诸如银行、金融机构、金融分析领域等不同的方面，对于这些海量的数据来说，对金融的投资方面的风险和股票交易的方面的预测，则更是让投资者和决策者大伤脑筋，这就要求大家对如此的海量进行判断，而如果通过个人的经验进行判断的话，可能容易导致错误的发生，在这时，计算机的数据挖掘技术就恰恰迎合了用户的心理，可以通过此项技术在海量的信息当中提取自己所需的各种信息，以及信息之间的关联和关系，对风险进行规避，对股票进行很好的预测。

3.2 在教育领域的应用

教育信息化不断的发展，已经成为近几年教育培养的新趋势。学校已经摒弃了较为传统的时间空间比较固定的教育模式，而是开始了学生、教师、学校三者之间的较为繁杂多样的交流方式，数据挖掘技术也为教育领域开辟了新思路。比如在学校中的学生信息的管理系统、教师的教务管理系统、选课系统等都体现了数据挖掘技术的优势。此外，还包括学生在校园中的图书馆借阅的功能、饭卡充值等一卡化的功能，也离不开计算机数据挖掘技术的应用。因此，计算机的数据挖掘技术也很大程度的辅助了信息化教学的持续发展。

3.3 在电子商务领域的应用

电子商务已经成为计算机用户每天必不可少的一个环节，尤其对于年轻人而言，很多用户每天浏览于各个电子商务网站，同时企业又很期望自己的网站或者是产品能够被更多的用户所浏览和点击，从而来完成订单的操作，获得利润。那这时，计算机的数据挖掘技术便起了巨大的作用，用户或者企业可以通过此技术对一些的数据进行归纳汇总、分析、判断，最终得以整合，使得用户可以选到满意的产品，同时，企业也可以在众多的竞争对手中处于不败之地。

3.4 在军事领域的应用

随着信息化和科技化的不断加强，军事领域的任务也不单单是传统的关注了，更多的需要进行新兴的媒体技术对存在的数据进行收集、分析、整理，这样，既可以掌握自己的军事实力，同时，又能有效的去了解和监管其他方面的军事情况。事实上，在当今的形势之下，任何一个国家，都非常的重视数据挖掘技术对所需信息的使用，同时，也需要大量的计算机能力很强的人才，爱国敬业，计算机挖掘技术在军事领域的应用是绝对不可小觑的。

4 结语

总之，随着数据挖掘技术的不断发展，许多的人们也越来越认可数据挖掘技术的重要性，对信息的价值性越来越重视，因此，如何从大量的数据中去挖掘出自己日常所需的数据知识已经日益重要。同时，计算机的数据挖掘技术已经广泛的被应用到各个领域当中，充分发挥着作用。

参考文献

[1]赵杨杰，王树斌.数据挖掘技术的前景探究[J].科技创新导报，2014（15）.

[2]许芳芳，丁雷道.浅谈数据挖掘技术及其相关问题解析[J].数字技术与应用，2014.（04）.

[3]林敏.数据挖掘技术及应用浅析[J].无线互联科技， 2014.（03）.

数据挖掘技术应用篇4

关键词：GIS 空间数据挖掘 可视化

中图分类号：P208 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2013）03（c）-0063-02

1 空间数据挖掘的概念

空间数据包括了空间属性数据和非空间属性数据，空间属性描述了空间拓扑关系和方位、距离等关系，空间属性数据按照空间索引结构存储和查找。空间数据挖掘（Spatial Data Mining，SDM）指的是从空间数据库中抽取隐含的知识、空间关系或非显式地存储在空间数据库中的其它模式等[1]。从空间数据中提取信息，提取的信息包含了复杂的空间关系，因此空间数据挖掘与其他数据挖掘方法上有其独有的特点。空间数据挖掘需要综合数据挖掘与空间数据库技术。空间数据挖掘可用于对空间数据的理解，空间关系和空间与非空间数据间关系的发现，空间知识库的构造，空间数据库的重组和空间查询的优化。

空间数据是地理信息系统的重要数据，可以是地表在地理信息系统中的二维投影，也可以是多维的立体数据。由于雷达、卫星、传感器等技术的飞速发展，空间数据的数量、大小和复杂性都在快速地增加，出现GB，TB甚至于PB级的海量数据，获取实质性有用的数据，就需要空间数据挖掘技术。所以空间数据挖掘就是处理空间数据的技术方法，是挖掘出隐藏在空间数据库中的非显性知识、空间关系等。GIS从本质说是一个空间数据管理系统，将空间数据挖掘技术应用于GIS，是将GIS中的数据转化成知识的有效方法。

1989年8月，在美国底特律市召开的第一届国际联合人工智能学术会议上，首次出现了从数据库中发现知识（knowledge discovery in database，KDD）的概念。1994年，在加拿大渥太华举行的GIS国际学术会议上，李德仁院士首次提出了从GIS数据库中发现知识（knowledge discovery from GIS，KDG）的概念，并系统分析了空间知识发现的特点和方法，认为它能够把GIS有限的数据变成无限的知识，使GIS成为智能化的信息系统。1995年，在加拿大召开的第一届知识发现和数据挖掘国际学术会上。又出现了数据挖掘（data mining，DM），后又相继出现了数据发掘、数据开采、数据采掘、知识提取、信息发现等。同时，李德仁院士也把KDD进一步发展为空间数据挖掘和知识发现，系统地研究或提出了可用的理论、技术和方法，并取得了很多创新性成果，奠定了空间数据挖掘和知识发现在地球空间信息学中的学科地位和基础[2]。

2 空间数据挖掘的流程

空间数据挖掘是空间数据库中知识发现过程的一个基本步骤。数据挖掘步骤是通过将有趣的模式提供给用户，或作为新的知识存放在知识库中这种与用户或知识库交互的方式来进行的知识发现过程的其中最重要的一步，因为它可发现隐藏的不为人知的模式。它由以下步骤组成[3]。

（1）数据清理：通过填写空缺的值。平滑噪声数据，识别、删除孤立点，并“清理”不一致数据。（2）数据集成：对多种数据源进行集成。（3）数据选择：从数据库中检索与任务相关的数据。（4）数据变换：通过汇总或聚集等操作将数据变换成适合数据挖掘的形式。（5）数据挖掘：使用智能的方法来提取数据模式。先对数据挖掘的目标和知识类型进行确定，然后根据所需要的知识类型选择合适的挖掘算法，最后从数据库中按照选定的挖掘算法获得所需的知识。（6）模式评估：通过某种兴趣度量来评估真正有趣的知识模式。（7）知识表示：通过知识可视化表示技术向用户展示挖掘的知识通过对以上过程不断地循环操作，可以对所挖掘出来的知识进行不断求精和深化。

而面向GIS的空间数据挖掘的过程大致可分为：确定挖掘内容、数据获取、数据预处理、挖掘方法选择、过程处理、挖掘知识应用。具体流程如图1所示。

首先用户提出问题，系统接受用户的要求，将其转化为GIS数据库模块的输入参数。挖掘向导接受用户的命令，触发空间数据挖掘核心模块。用户则根据需要选择挖掘技术，对预处理后的数据进行挖掘。挖掘后的知识再通过提取反馈给用户[4]。

3 空间数据挖掘在GIS中的应用

空间数据挖掘技术与地理信息系统GIS的结合具有非常广泛的应用空间。数据挖掘与GIS集成具有三种模式：其一为松散耦合式，也称外部空间数据挖掘模式，这种模式基本上将GIS当作一个空间数据库看待，在GIS环境外部借助其它软件或计算机语言进行空间数据挖掘，与GIS之间采用数据通讯的方式联系。其二为嵌入式，又称内部空间数据挖掘模式，即在GIS中将空间数据挖掘技术融合到空间分析功能中去。第三为混合型空间模型法，是前两种方法的结合，即尽可能利用GIS提供的功能，最大限度的减少用户自行开发的工作量和难度，又可以保持外部空间数据挖掘模式的灵活性[5]。

利用空间数据挖掘技术可以从空间数据库中发现如下几种主要类型的知识：普遍的几何知识、空间分布规律、空间关联规律、空间聚类规则、空间特征规则、空间区分规则、空间演变规则、面向对象的。目前，这些知识已比较成熟地应用于军事、土地、电力、电信、石油和天然气、城市规划、交通运输、环境监测和保护，110和120快速反应系统等资源管理和城市管理领域。在市场分析、企业客户关系管理、银行保险、人口统计、房地产开发、个人位置服务等领域也正得到广泛关注与应用，实际上，它正在深入到人们工作和生活的各个方面。

4 基于GIS空间数据挖掘结果的可视化

空间数据挖掘是面向更具可视化要求的地理空间数据的知识发现过程。可视化能提供同用户对空间目标的心理认知过程相适应的信息表现和分析环境，可以考虑将空间数据挖掘过程置于可视化的环境之下。可视化与空间数据挖掘的结合促使数据挖掘经历了一个数据可视化——挖掘算法的应用——挖掘结构的验证和可视化表达——挖掘算法的进一步改进和完善的循环往复的提高过程，可视化在其中扮演着重要的角色[6]。

而基于GIS空间数据挖掘的可视化主要表现为与GIS相关的各类地图及其各类符号和要素。GIS平台中常用的可视化方法主要包括。

（1）基本查询技术：包括地图缩放、平移、视点选取等基本的空间查询与选择技术。

（2）色彩：利用人们对色彩的视觉敏感程度很高的特点，是用色彩来反映数据的变化趋势（如地貌中的分层设色）、突出反映某些分布规律或者数据的本身特征（不饱和数据表示不确定性）等。在交互可视化中应该给予用户充分的自由来选取各种色彩模式用于描述数据。用户可以任意调整色相、亮度和饱和度等，系统环境也应该提供一些缺省或者是某些比较有效的色彩模式供用户选择。

（3）统计图技术：统计图是最常用的可视化技术，用于显示数据集的统计和信息，统计图包括散点图、箱图、平行坐标图、柱状图、星形图、轮廓图。这些统计图在交互可视化环境中一般同地图和其他数据视图相连，成为数据整体可视化的一部分，还可以使用聚焦、高亮、色彩来加强其可视化和交互能力。

（4）专题图可视化技术：可以通过系统内置的地图制图知识在地图上自动表达数据信息，这样可以减轻用户这方面的负担以及避免由于地图知识的缺乏而造成的不适当表达，以便用户投入主要精力来进行数据探索分析。专题图可视化技术协助用户交互式地探索空间数据，通过一些通用的、与领域无关的法则的形式，自动地选择相应的一些表达式来说明诸如属性数据类型、取值范围和属性字段之间的关系。专题图可视化还可用于交互式的可视化数据分析，并提供多种制图表达方法和工具以便用户更易于表达隐含信息。

（5）其他交互技术：一些特殊的交互方法，如虚拟现实、触摸交互、声音交互等。

5 基于GIS空间数据挖掘存在问题

基于GIS的数据挖掘主要是空间数据和属性数据一体化的挖掘模式，与按传统的通过查询方式获得的知识相比，它是一种更深层次的数据处理分析。目前在这一领域的研究取得了一些成功，但未来的发展中，还有很多理论和方法有待进一步研究[7～8]。

（1）改进挖掘的算法和效率：基于GIS数据挖掘这一块，因为有它自身领域的知识，既增大了挖掘算法的搜索空间，也增加了盲目搜索的可能性。因此要结合GIS数据和领域本身的特点改进算法，提高算法的效率以及设计出更好的相关挖掘算法。

（2）综合式挖掘模式：在面向GIS挖掘其隐含知识规则方面，采用某种单一的方法往往挖掘出的知识甚微，因此需要通过几种挖掘技术并行的综合挖掘模式挖掘，才能从大量的GIS数据中挖掘出更多更有用的知识。

（3）G1S软件、空间数据库与数据挖掘技术的集成：当前的GIS软件和空间数据库还不能有效地支持数据挖掘，而是通过先提取相关数据，再利用挖掘技术对数据进行挖掘，这种方式可以说增大了挖掘的工作量，降低了挖掘的效率。所以未来的研究还会向实现三者的集成应用方面发展。

6 结语

空间数据挖掘技术对GIS数据进行更高层次的分析，能从空间数据库中抽取隐藏的、为人们感兴趣的空间模式和特征、空间和非空间数据之间的概要关系以及其它概要数据特征。将可视化技术作为一件GIS数据挖掘工具，可以利用可视化技术丰富的图形表达能力与高度的交互机制，充分调动用户的主观能动性，融入用户的知识与经验，真正实现探索性数据分析。目前，有关这方面的研究才刚刚起步，对它的研究重点应放在构建空间数据挖掘的系统的理论框架上。如何将GIS与空间数据挖掘有效集成还有待进一步深入研究。

参考文献

[1]李德仁，王树良，史文中，等.论空间数据挖掘和知识发现[J].武汉大学学报（信息科学版），2001，26（6）：491-499.

[2]王树良.基于数据场与云模型的空间数据挖掘和知识发现[D].武汉：武汉大学，2002.

[3]王新洲.论空间数据处理与空间数据挖掘[D].武汉大学学报（信息科学版），2006，31（1）.

[4]吕曹芳.基于GIS的空间数据挖掘研究进展[J].皖西学院学报，2010，4：43-46.

[5]刘湘南，黄方，王甲，等.GIS空间分析原理与方法[M].北京：科学出版社，2005.

[6]Jiawei H，Kamber M.数据挖掘：概念与技术[M].北京：机械工业出版社，2001.

数据挖掘技术应用篇5

关键词：数据挖掘电子商务应用

当今，国内外电子商务类网站日益兴起。许多电子商务类网站都提供了一定程度的个性化服务，比如提供商品推荐服务。而构成这些个性化服务的基础就是数据挖掘技术。

一、数据挖掘分析

1.数据挖掘的定义。数据挖掘(datamining，DM)是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的但又是潜在有用的信息和知识的过程。包括存储和处理数据,选择处理大数据集的算法、解释结果、使结果可视化。

2.数据挖掘的方法。从商业的角度来看,数据挖掘是一种新的商业信息处理技术,其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理,从中提取辅助商业决策的关键性数据。数据挖掘的方法大致可以分成4类：关联分析、概括分析、分类分析、聚类分析。（1）关联分析：分析表面上不相关数据之间的内在联系，揭示各事之间的依赖性和相关性，分析范围包括简单关联、因果关联等。在电子商务中，用数据挖掘找到隐藏的关联规则，当客户浏览、搜索关联规则中的某种商品时，就可以在页面中以推荐商品的形式显示关联规则中的其它商品。在进货计划和促销计划中，也可以将这个因素考虑进去。（2）概括分析：即提取数据库中指定的数据集合的一般特性，找出遍性规律。（3）分类分析：设置分类规则，把各个事务或实体按照性质和特征不同进行归类，把数据层次化和规整化，从而建立数据的分类模型。（4）聚类分析：通过分析和归纳实体之间的特征差异，选出具相识特征的实体聚合成为一个类，并用某种规则来描述该类的相同属性，形成一种聚类规则，实际上，它是与分类分析法互逆的过程。

3.数据挖掘的过程。该过程从大型数据库中挖掘先前未知的、有效的、可实用的信息，并使用这些信息做出决策或丰富知识。（1）确定业务对象：清晰地定义出业务问题，认清数据挖掘的目的是数据挖掘的重要一步。挖掘的最后结构是不可预测的，但要探索的问题应是有预见的，为了数据挖掘而数据挖掘则带有盲目性，是不会成功的。（2）数据准备。数据的选择：搜索所有与业务对象有关的内部和外部数据信息，并从中选择出适用于数据挖掘应用的数据。（3）数据挖掘：对所得到的经过转换的数据进行挖掘。除了完善从选择合适的挖掘算法外，其余一切工作都能自动地完成。（4）结果分析：解释并评估结果。其使用的分析方法一般应作数据挖掘操作而定，通常会用到可视化技术。（5）知识的同化：将分析所得到的知识集成到业务信息系统的组织结构中去。

二、数据挖掘与电子商务的关系

在电子商务企业中，数据挖掘运用于客户行为分析，企业从中受益体现在以下四个方面:(1)可以发现客户和访问者的爱好、生活模式。(2)可以争取新顾客，怎样使产品适销对路、怎样给产品定价、怎样吸引单个客户、怎样优化Web网站。(3)可以用相应的信息确定顾客的消费周期，针对不同的产品制定相应的营销策略。(4)可以确定客户细分，为每一个客户的独特需求设计“量身定制”的产品。三、数据挖掘技术在电子商务中的应用

1.面向电子商务的数据挖掘系统设计。本系统电子商务平台采用基于三层体系结构构建，服务器端采用先进的J2EE平台构架，有完整的体系框架组成，具有很好的可扩展性、互联性和可维护性。因此面向电子商务的数据挖掘系统由数据库服务器、应用服务器和客户端三层组成，整个体系结构是以J2EE企业级的构建技术为基础。对数据挖掘过程中产生的数据，采用独立的数据挖掘库表存放，这样既不影响也不依赖数据挖掘的数据源。应用服务器完成所有的数据挖掘运算，通过接受客户端的设置，完成所有对数据进行探索、转换、挖掘的工作。数据挖掘系统的每个功能模块都以EJB的形式进行封装，以实现分布式计算和负载平衡等分布式计算的要求，把具有繁重计算任务的模块和用户交互模块分开。客户端要负责数据挖掘流程的创建工作、所有功能模块参数的设定以及各种可视化结果的显示。用户可以根据自己的要求任意创建各种形式的挖掘流程，同时按照需要执行某部分流程，获取相应的可视化分析结果，其系统体系结构如图所示。

面向电子商务的数据挖掘系统体系结构图

2.面向电子商务的数据挖掘系统功能设计。面向电子商务的数据挖掘系统主要以下几大功能模块：（1）用户信息分析。运用分类和聚类挖掘方法对用户的信息分析，可以得到用户的些特征。对用户分类相当于对具有某些公共属性的用户群体建立了概要特征描述，这些特征可以用来对新增的用户进行分类，可以发现未来的潜在用户并开展有针对性的商务活动，如自动给一类特定的用户发送销售邮件，当属于同一类的用户再次访问站点时为其动态地改变站点的内容等。通过这些举措使商务活动能够在一定程度上满足用户的要求，实现目标营销。（2）商品信息分析。运用关联规则挖掘发现商品访问中所有关联和相联系的规则，可以从交易事务数据库中发现商品间的相互联系。这对电子商务公司组织站点网页结构、开展有效的营销策略非常有帮助。（3）物流信息分析。采用神经网络预测技术,根据各物流配送点接到的网站用户订单来预测其库存数量。预测信息可以给物流配送中心以参考，用来合理地确定各配送点仓库的库存量，使各配送点的补货能更加合理有序，降低物流成本，节约库存费用。

四、结束语

数据挖掘是一个新兴的领域,具有广阔应用前景，目前，电子商务在我国正处于快速发展和应用阶段，利用数据挖掘技术，能够强化对客户的服务、促进市场最优化、加速资金周转、实现企业的创新发展。电子商务平台上的数据挖掘技术有待人们去进行更深入的研究工作，这将不断的推动数据挖掘技术的深入发展和广泛应用，创造出更多的社会和经济价值。

参考文献：

[1]张云涛龚铃:数据挖掘原理与技术.北京,电子工业出版社,2004年1月

[2]方真等:电子商务教程[M].北京:清华大学出版社.2004

数据挖掘技术应用篇6

关键词：消防灭火救援；数据挖掘技术；应用

引言

近年来，我国的城市化建设的步伐在逐渐加快，城市规模、各种建筑、车辆、人员都在快速地增长。在此背景下，火灾预防工作呈现复杂化和多样化等特点。不仅火灾隐患的数量有所增多，灭火救援的难度也在逐渐的增大。如果不能及时的消除与控制火灾隐患，一旦发生火灾，将会带来巨大的损失，威胁着人们的生命财产安全。消防灭火救援工作的有效开展，离不开消防灭火系统的稳定运行。消防灭火系统在运行的过程中，往往会涉及到大量的相关数据。如果应用数据挖掘技术对其进行分析，将有助于提高消防灭火救援的质量与效率。因此，研究消防灭火救援中数据挖掘技术的应用，具有重要的理论意义和现实意义。

1 数据挖掘技术概述

数据挖掘技术是社会经济发展的成果之一。在数理统计分析、数据库、模糊数学、人工智能等技术不断发展的背景下，数据挖掘技术通过融合了各种相关知识，逐渐形成为一项综合性技术。随着信息时代的到来，数据挖掘技术更是得到了广泛的应用与发展。数据挖掘作为一种专门用来分析数据的技术之一，主要的应用原理是：选取恰当的分析技术，在随机的、模糊的数据中提取有价值的信息。通过实现数据与信息之间的有效转换，能够找到没有意识到的问题、将定性的问题定量化，甚至还能找出未来发展的趋势，从而为决策提供有效的依据。完整的数据挖掘流程包括多个环节，并且在不同的应用领域中，其包含的步骤也各不相同。文章将其大致分为以下三个阶段。（1）数据的准备阶段。（2）数据挖掘阶段。（3）对数据挖掘的结果进行解释。

2 数据挖掘技术在消防灭火救援中的主要作用

数据挖掘不仅在商业领域获得的广泛的应用，在其它行业中的作用也不容小视。随着现代城市的发展，消防灭火救援工作的难度也随之增长。将数据挖掘技术运用于消防灭火救援中，同样能够发挥重要的作用，有助于提高效率。数据挖掘技术在消防灭火救援中所能发挥的作用，具体体现为以下几个方面。

首先，运用数据挖掘技术能够对城市消防给水系统中的相关信息进行有效处理。在消防灭火救援过程中，充足的水源通常发挥着重要的灭火作用。因此，为了做好城市消防灭火工作，提高消防灭火救援的质量，及时消灭火源，应当对消防给水系统进行合理化设置。在优化消防给水系统的过程中，如果运用数据挖掘技术，有助于设置合理的消防给水系统的覆盖点，从而进一步提升优化水平。

其次，运用数据挖掘技术，能够在整理与排查火灾源头和隐患时有效的发挥作用，从而最大限度的避免火灾事故的发生，减少人员伤亡。因为，数据挖掘技术，能够从大量的随机数据中挖掘出具有潜在利用价值的信息，其应用在整理与排查火灾隐患时，有助于提高效率。与此同时，利用数据挖掘技术能够对未来的发展行为或趋势做出自动预测。在面对不同情况的建筑分布时，可以利用数据挖掘技术进行细化分类，预测不同程度的火灾所必需的水量。

最后，运用数据挖掘技术能够加快消防灭火救援决策的速度。当发生火灾事故时，快速抵达火灾事故现场，并采取有效措施展开灭火救援工作，能够挽回更多的生命与财产损失。一方面，利用数据挖掘技术，对所获取的路网监控数据、可用消防栓的分布状况以及消防通道情况等信息进行实时分析，有助于在险情发生时提供一条快速抵达火灾事故现场的合理路线方案。另一方面，利用数据挖掘技术，可以根据火灾事故现场的条件、化学物质主要物浓度、风速风向等气象条件进行数据分析，通过建立数据模型，分析可能发生的次生灾害，为消防灭火救援决策提供重要的技术支持。

3 消防灭火救援中数据挖掘的应用

通过上文的分析，了解到数据挖掘技术在消防灭火救援中能够发挥多方面的作用。所以，为了完善消防灭火系统，提高消防灭火救援工作的整体质量，数据挖掘技术在灭火救援中的应用，需要做好以下几点。

3.1 建立数据模型

在消防灭火救援中，应用数据挖掘技术，首先应当建立数据模型。需要注意的是，数据挖掘技术包含多种方法，每一种方法都有其各自的适用范围。因此，在建立数据模型的过程中，为了高效地实现数据挖掘任务，提取有价值的信息，应当采用科学合理的数据挖掘方法。尽管方法不同，在建立数据库时，都应当包括以下几个方面的功能：火灾风险评估功能、消防给水功能以及历史或再分析功能。要想同时满足这三个功能，需要对数据仓库进行分类，构建三层分类模型。分别是概念模型、逻辑模型和物理模型三类。（1）在概念模型的设计过程中，应当以信息包图为基础进行。在此期间，需要注意以下两个方面的内容。其一，要确定信息包图的指标、维度与类别三大方面。其二，应当对实体对象进行分析，进而完成信息包图。（2）逻辑模型的基础是星型图，它的主要方面是指标实体、维度实体和详细类别实体三种，用来反映概念模型中实体间的关系。（3）在物理模型的设计过程中，主要以数据库表为基础。数据库表是指，将指标的实体转化成的数据编成表。

3.2 联机网络进行数据的分析

在消防灭火救援中，应用数据挖掘技术，还需要联机网络对数据做进一步的分析。运用网络工具对于所采集的消防灭火救援相关数据进行联机分析，主要分为以下两个步骤。首先，定义控制流任务，选用适当的多媒体工具进行数据的提取与转换。为了提高数据挖掘技术的应用效果，应当确保数据的真实性与时效性。其次，建立多维数据，主要是将数据仓库中的表转换为多维化数据。

3.3 分析火灾风险

聚类分析属于数据挖掘技术中一种重要的数据处理方法，有助于增强对客观现实的认识，其主要原理是将指标量变为数据量。聚类分析的主要步骤是：（1）建立指标体系。（2）确定指标因子的权重。（3）量化指标。（4）实现聚类分析。通过聚类方法分析火灾风险，可以对不同地区的火灾等级进行分类，评估不同地区的火灾隐患严重度，从而合理地安排消防给水系统，保障该区域消防灭火工作得以顺利的进行，实现对于火灾的有效预防与控制。

4 结束语

数据挖掘技术作为社会经济发展的成果之一，能够对数据进行有效的统计分析，为相关的决策提供一定的帮助，因此，在各行业中都发挥着不同程度的作用。虽然我国消防工作中涉及到大量的数据，但是由于对数据处理技术的掌握还比较生疏，导致数据挖掘技术的利用率比较低。从长远来看，为了提高消防灭火救援的效率与效果，数据挖掘技术仍然具有广阔的应用空间。文章对于消防灭火救援中数据挖掘技术的作用进行了简要的分析，对数据挖掘技术有了初步了解。随着我国社会经济的不断发展，数据挖掘技术也会逐步的改进与完善，其终将广泛应用于消防领域中，为我国的消防灭火救援工作贡献出一份力量。

参考文献

[1]谢道文.基于数据挖掘的火灾分析模型及应用研究[D].中南大学，2014.

数据挖掘技术应用篇7

关键词:数据挖掘;数据库;图书馆

中图分类号:G4

文献标识码:A

文章编号:1672-3198(2010)16-0272-01

0 引言

数据挖掘(DM,Data Mining)技术是人们长期对数据库技术进行研究和开发的结果。经过十几年的研究和发展,数据挖掘技术进入了一个更高级的阶段,尤其是,随着对网络信息挖掘算法的研究和智能化搜索引擎的出现,使数据挖掘技术进入了一个全新的阶段。

1 数据挖掘技术概述

数据挖掘,又称为数据采掘、数据开采,相近的术语有KDD(数据库知识发现)、数据分析、数据融合、决策支持等。目前,国外在数据挖掘方面的发展趋势及研究主要有:对知识发现方法的研究进一步发展。国内从事数据挖掘研究的人员主要在大学、研究所或公司。但是,国内关于数据挖掘的产品还很少。

2 数据挖掘技术的目的与发展趋势

2.1 数据挖掘技术的目的

数据挖掘并不专用于特定领域,它需要凝结各种技术和创造力去探索可能隐藏在数据中的知识。在很多情况下,应用数据挖掘技术是为了实现以下三种目的。

(1)发现知识。知识发现的目标是从数据库存储的数据中发现隐藏的关系、模式和关联。

(2)使数据可视化。分析人员需搞清楚数据库中存储的大量信息的含意。(3)纠正数据。在结合大规模的数据库时,数据库的数据常常是不完整的,而且通常包含错误和自相矛盾的信息。

2.2 数据挖掘技术的发展趋势

当前,数据挖掘技术的研究正方兴未艾,预计在21世纪还会形成更大的高潮,研究焦点可能会集中到以下几个方面:研究专门用于知识发现的数据挖掘语言,也许会像SQL语言一样走向形式化和标准化;寻求数据挖掘过程中的可视化方法;使得知识发现的过程能够被用户理解,也便于在知识发现过程中的人机交互;研究在网络环境下的数据挖掘技术,但是,无论怎样,需求牵引,市场驱动是永恒的,数据挖掘将首先满足信息时代用户的急需,大量基于数据挖掘的决策支持软件工具产品将会问世。

3 数据挖掘的过程、分类及其典型方法

数据挖掘大致分为四个步骤:

(1)资源发现;(2)信息选择和预处理;(3)概括化;(4)分析,根据数据挖掘的应用类型不同,大致可分为以下几类。

①分类模型;②关联模型;③顺序模型;④聚簇模型。

针对上述应用类型,数据挖掘领域提出了多种实现方式与算法。这里仅讨论几种常见的典型的实现方法。

①神经网络:②决策树:③联机分析处理(OLAP):④遗传算法:⑤近邻算法;⑥规则推导;⑦数据可视化。

目前,数据挖掘技术正处在发展当中。数据挖掘涉及到数理统计、模糊理论、神经网络和人工智能等多种技术,技术含量比较高,实现难度较大。

4 数据挖掘技术在教学中的应用

4.1 数据挖掘在成绩分析系统中的应用

4.1.1 现有成绩分析的弊端

教师简单的以考试分数来评价学生学习效果,教师在成绩分析这方面所花的时间较多。在一定程度上牵扯了教师的精力使教师没有更多的精力关注教学的设计和过程的组织。

4.1.2 数据挖掘的应用

(1)对试题的分析与评价。

通过分析考试成绩及参与考试的样本.警告出现异常反应的试题,以及对专家估计的试题属性值进行自动校正等等。其中难度用通过率体现。通过率为组成试卷提供选题依据,影响着分数的分布形态,离散程度,从而制约着测验的信度和效度。一般而言,整个试卷的难度平均为0.5为佳.各个试题难度均匀分布在0.2加.8之间为好。区分度反应了一个题目的鉴别能力。由其可以得到三个方面的信息,题目能否有效的测量或预测所要了解的某些特性或正态;题目能否与其他题目一致的分辨被试以及被试在该试题的得分和测验总分数问一致性如何。区分度取值介于(+l,-1)。

(2)对试卷的分析与评价。

对试卷的分析可以利用关联规则对试卷数据库进行分析来得到某次考试的有效性、可信度、得分分布等信息。评价从信度、效度、标准分数几方面来进行。

其中信度包括由客观题构成的试卷的信度和由主观题构成的试卷的信度、由主观题和客观题并存的试卷的信度.对信度系数的大小度量,应结合测验的用途、条件、内容来看效度用以了解测验的质量和功能,为进一步改进测验或是在几个同类测验中合理选择提供依据。利用效标关系、效度进行预测。

(3)对学生的分析与评价。

学生在测验后总是关心自己的成绩,关心自己成绩的排名,关心自己哪些知识点掌握的好.哪些知识点掌握得不好,想知道进一步努力的方向。可以利用分析学生的历次考试成绩及试卷中各题的得分,分析学生的进步情况、学习障碍、知识点和知识单元的掌握情况等等 其中包括利用Z分数对应曲线图对学生同时进行的各科目测试成绩进行的横向比较、利用Z分数对应曲线图及二列相关系数的分析对学生分数在历次测验中进行的纵向比较、利用成绩分布曲线得出学生成绩频数分布图等。

4.2 数据挖掘在图书馆管理系统中的应用

管理水平低下是影响我国图书馆事业发展的重要因素之一,管理水平的提高很大程度上取决于决策的科学与否。

(1)数据挖掘能将涉及图书馆这一信息系统的各种内部数据和外部信息汇集起来,经过处理和转换。

数据挖掘技术应用篇8

关键词：数据挖掘；CRM；电信企业

Abstract： with the popularity and rapid development of mobile network， the telecom enterprises with a large number of customer data， an urgent need to convert data advantage into enterprise competitive advantage， based on data mining of telecom customer relationship management （CRM） system arises at the historic moment. In this paper， the concept of customer relationship management （CRM） and data mining， and comprehensive application in telecom enterprises are studied.

Key words： data mining； CRM； Telecom enterprise

1 引言

随着经济的发展，营销方式从“以产品为中心”转变为“以客户为中心”，逐步建立以客户和市场为导向的经营战略，主动营销对企业的发展变得异常重要，因此，越来越多的企业都开展了客户关系管理（CRM）。CRM能为企业获得市场竞争优势，树立良好的企业形象。通过客户关系管理系统可建立统一的客户联系渠道和全面的客户服务能力，可为客户提供更好的服务，促使客户购买更多的产品或服务，并建立起对客户的忠诚度，从而增加收人和提高销售利润。因此，企业需要对客户形成更加深刻的理解和认识，而数据挖掘技术可以通过对CRM系统的海量客户数据的深人分析，发现大量潜在的、真正有价值的信息和知识，满足企业对客户关系管理的需求，是当前电信企业提升CRM水平的重要手段。

2 数据挖掘技术

数据挖掘是一门综合性学科，其涉及统计学、人工智能、机器学习、数据库等多方面知识。数据挖掘就是从海量数据中提取或“挖掘”知识，它要从不完全的、大量的、随机的、模糊的历史数据中发掘出人们事先未知的，但是潜在有用的信息和知识。

数据挖掘根据任务的不同主要分为

（1）描述性数据挖掘：包括统计、聚类和关联规则等；

（2）预言性数据挖掘：包括分类、回归和时间序列；

数据挖掘算法有决策树算法、神经网络算法、关联规则算法、粗糙集以及遗传算法等。

数据挖掘的实现过程是一个循环往复的过程，主要分为以下几个步骤：

（1）数据准备

选择计算所需要的合适数据，掌握了解数据分布情况和异常数据，补充和修正缺失的数据，为计算的方便转换数据类型，为提高计算对数据进行合理的分组。

（2）建立模型

选取合适的数据挖掘算法，对预处理过的数据进行计算和挖掘，调试该算法的运行参数，生成该业务的模型。

（3）评估和解释模型

比较和评估上述建立的各个模型，从中选取一个最优模型，并用业务语言解释该模型。

（4）运用和优化模型

在实际操作中，监控该模型的表现和运行情况，若表现不好，则修正和考察该模型，使模型能够真实的放映实际业务的运作规律。

3 数据挖掘技术在电信 CRM 中的应用

数据挖掘技术使用关联分析、偏差分析、聚类分析和预测等方法完成对复杂客户的数据的处理，从数据中将所需的分析结果提取出来。本文对CRM系统中客户群体、客户满意程度、交叉销售、客户盈利能力、客户流失情况应用数据挖掘技术进行分析。

（1）客户群体分类

采用决策树和聚类方法把海量客户分成不同的类型，每类客户拥有相似的属性，不同类的客户具有不同的属性。企业可以针对不同类型的客户，提供完全不同的个性化的服务，以此来提高客户的满意度。

（2） 客户流失的控制与预测

随着行业之间的竞争愈演愈烈，企业获得新客户的难度越来越大，这使得保持原有客户就显得尤为重要。要想从客户身上获得的价值更多，那么必然要做好维护工作。数据挖掘技术可以从客户数据中发现易流失的客户，从而企业可针对客户的需求，采取相应措施保持原有客户。

（3）客户利润回报预测

通过已有的客户数据预测未知的消费趋势和消费领域，使用决策树算法和神经网络算法对数据进行分析，考察哪些客户对产品感兴趣，哪些人是企业的潜在客户，然后根据分析结果采取有针对性的营销，达到企业和客户双赢的目的。

（4）交叉销售

交叉销售是企业向原有客户销售新的产品或服务的过程。在企业所掌握的客户数据信息中，包含着客户下一次购买行为的关键信息，数据挖掘技术可以从这些数据中挖掘出影响客户购买行为的主要因素，这样客户因获得其满意的服务而获益，企业因销售增长而获益。

（5） 产品和服务的关联分析

关联分析是数据挖掘技术的重要算法，是挖掘不同数据之间关系的重要手段。对电信产品或服务作有效的关联分析，可以发掘出电信服务或产品之间的关系，由此可以定制合理的组合套餐，为用户提供贴心服务，从而开发出最受客户欢迎的产品服务组合。

（6） 客户欺诈行为分析

客户欺诈行为是指以不付费的方式拨打移动通信服务。采用决策树算法对客户数据信息进行分析，对客户行为进行研究，根据分析结果判断哪些客户存在欺诈行为。

4 结束语

良好的客户关系管理是电信企业增加利润，提高客户满意度和忠诚度的有效工具，引入数据挖掘技术可以更好地实现客户关系管理的目标，加深企业对客户的理解，建立更准确的客户模型，改进营销策略，提供更好的客户服务，寻找更好的目标市场，使企业获得和保持市场竞争力。而随着数据挖掘技术的不断完善和成熟，基于数据挖拥技术的客户关系管理必将获得越来越广泛的应用。

参考文献

[1] 王辉，基于数据挖掘技术的客户关系管理在电信企业中的应用[J]，中国科技信息，2005（18）：25-16.

[2] 张骅，试析数据挖掘在移动通信CRM中的应用[J]，企业导报，2014（16）：134-135.

[3] 冉宏坤，赵京辉，李媛，数据仓库和数据挖掘技术在电信CRM中的应用[J]，信息通信，2014（1）：234-234.

[4] 吴建华，数据挖掘技术在电信行业CRM中应用研究[J]，电脑知识与技术，2013（35）：7908-7910.

[5] 闫娜娜，刘锋，李锡娟，耿波. 支持CRM分析的数据仓库多维启动模型[J]. 计算机技术与发展. 2008（05）

[6] 陈建辉. 一种基于数据挖掘的CRM系统框架的实现[J]. 华北水利水电学院学报. 2007（05）

[7] 陈加顺. 基于数据挖掘技术的房地产CRM的研究与应用[J]. 中国水运（学术版）. 2007（09）

数据挖掘技术应用篇9

关键词：Web应用；数据挖掘技术；互联网；研究

中图分类号：TP393.09

随着互联网的产生，其网络上各种不同服务也正在快速产生而得到发展，很多公司急切需要通过利用互联网巨大的信息源对客户行为进行分析，搜寻最佳商机。Web数据挖掘技术就是从该种商业角度进行考虑，它是在二十世纪八十年代末的时候被研发出来，该数据挖掘技术是在Web网络原有的基础上纳入挖掘数据的方法与思想。在Web网络中通过该方法解决遇到出现的问题，以此形成Web的数据挖掘，基于Web网络的数据挖掘，它是数据挖掘中的一个全新的研究领域与方向，能够满足对未来电子商务的发展趋势的需求。

1 Web数据库及数据挖掘的特点

在对大量的网络信息进行认真分析研究的基础上，我们才可以进行Web数据的挖掘活动，在这个过程中一定要注意使用最佳的方式来进行，在具体的模式可使用过程中，必须要进行数据信息的提炼、信息选择、信息调整、数据挖掘和模式分析，然后再进行归纳总结，对使用者的习惯以及细化哦进行推测，以实现合理地信息数据管理，将可能存在的安全性问题的发现进行防御。Web数据挖掘所包含的内容及其宽泛，除了对信息数据进行的处理，还涉及计算机胡网络、数据库与数据仓储、人工智能、信息检索、可视化、自然语言理解等多方面的内容。

从海量的信息中找到一个有意思的模式就是信息数据的挖掘，这些数据可以存放在数据库、数据仓库或其它信息存储中，从学科方面来说它已经具有了跨学科的性质，比方说数据库体系、信息储备中心、统计、机器学习、数据可视化、信息提取和高性能计算。

2 Web数据挖掘技术的概念与类型

所谓的Web数据挖掘技术，它是在挖掘数据技术的基础之上，针对网络数据中的服务日志文件与Web文档进行分析数据、归纳与汇总，并且在当中发掘与索取有用潜在的知识及信息的技术。应用Web挖掘技术能够发现更多的隐藏信息资源或者其他潜在的有趣应用模式，同时在信息过滤技术的协助下使客户获取层次更高的知识和规律。按照有关技术原理，可把Web数据挖掘技术分如下几大类：

2.1 Web的结构挖掘

结构挖掘是指在Web挖掘中运用Web构造组织之间的链接关联，从而对网页系统里具有实用价值的形式进行计算。在海量的Web超链接数据中，为Web网页面创造出足够的合适的数据信息资料，它可以对文档当中的引用、从属及包含关系聚集地反映出来，同时经由对Web文档当中信息资料体系进行分析，能够有效地处理掉存在的任何问题，以有便于搜寻到权威性的网页面。

在Web结构挖掘范围内，HITS和PageRank算法是应用最多的算法，这两个方面都是通过固定的计算手段进行测算的，在这种情况下可以对网页超链接的质量进行有效保护，比方说：在百度中搜索方式的使用可以提高计算水平。

2.2 Web的内容挖掘

内容挖掘主要是在Web挖掘中搜集有利的Web资源信息（例如：内容、数据及文档等）。Web包括许多不同种类的资源信息，现在绝大部分网络资源信息基本上均都是从www资源信息当中获得，这除了这些可以个体可以直接检索得到并加以使用达到目标的信息资源以外，还有一些信息数据是通过加密的普通个体是无法检索得到的，要向获得这些信息数据必须对其采取Web挖掘的手段来进行。

2.3 Web的使用挖掘

使用挖掘是在Web挖掘中实施挖掘网页面中的对应站点信息数据与日志文件，从而去对相应的站点进行有效地访问。这是因为在网页面的信息访问中，质量具有很重要的作用、复杂的信息，而每个资源信息在服务器的上面，都存在一个形式化的日志访问页面，当用户提出了访问页面的要求以后，访问服务器会自觉地将所需的数据进行记录。因此对Web不同的使用的日志访问进行分析，有助于掌控Web结构与客户的动态行为，更加有利于使网站的工作效率得到有效提升。

3 数据挖掘工作流程

3.1 定义问题

先对信息挖掘体系的主要目的进行评论，明确其具备的具体价值以及将会带来的实际效果进行分析。

3.2 形成数据挖掘库

对于数据挖掘来说数据挖掘体系是最重要的一个关键点，我们可以通过相关信息资料的搜集来证实，对数据体系的行程内容进行研究，生成“数据表述报告”，将信息资料库中所有的信息进行合理地整合，把来自不同数据源的数据并到同一个数据库中，让冲突的以及不一致的数据统一化。建好数据挖掘库以后应该安排专门的人员对它进行定期的检查管理，防止任何安全隐患的存在，在对它的安全性进行维护的过程中，需要定期备份，监视它的性能，还需要根据实际的需要不断地扩大它的存放空间，对那些专门用来存放复杂数据的系统中心，必须要将这项工作交给专业的工作人员来完成。

3.3 清理分析数据挖掘库

不正确的信息数据都是广泛地存在的，所以说对于很大的信息数据储存中心来说保证数据的正确性。所以，一定要采取有效的措施对其进行合理的管理，将数据保存与使用中可能会出现的机械性错误率降到最低，处理好模型与整个数据体系的完整性。

3.4 探索分析数据挖掘库

这样做主要是为了对信息数据的模型进行管理。主要包括选择变量、选择记录、创建新变量、转换变量、探索分析。

3.5 创立数据挖掘模型

做好这项工作对于信息数据的高效保存有很重要的作用，为了让模型更加合理，具有正确性与稳定性，我们必须要从宏观上来对这个模型所需的材料进行处理，让模型能为后续的数据保存工作提供一个依据与参考标准。

4 基于Web的数据挖掘应用

4.1 数据控掘在高校教学中的应用

使用该种体系有利于对学生学习生活的实际状况进行客观有效地分析，掌握学生的实际学习状况，为教师的教学活动提供详细的信息，提高教学效率的同时提高学生的学习效率，帮助学生在最短的时间内提高学习成绩；端正学生的学习态度，提高学习方法。

4.2 数据控掘在电子商冬中的应用

对于现代市场营销来说，网络方式引进就是其信息化的最有利的证明，随着我们的商务活动的不断完善，网络营销将会成为营销业的全新发展趋势。因此我们可以看到，将这一技术充分地应用到电子商务活动中，能够帮助企业进行客观的市场发展状况的分析，确定有效的发展目标，找到最佳发展方式。

5 结束语

总而言之，Web数据挖掘技术的应用有利于企业编制具有远见性的营销战略，促使企业可以在市场激烈竞争中掌控更加有利的发展时机。随着迅速发展的电子商务，Web数据挖掘技术在未来的发展空间将变得更加广阔及前途无量。

参考文献：

[1]柴文光，周宁.网络信息安全防范与Web数据挖掘技术的整合研究[J].情报理论与实践，2009（03）：97-101.

[2]范建中，王福庆.基于Web的数据挖掘技术研究与应用[J].电脑编程技巧与维护，2009（12）：32-33+42.

[3]居晓琴，周学全.Web数据挖掘技术探索与应用[J].山东纺织经济，2009（06）：144-147.

数据挖掘技术应用篇10

一、用户关系管理的原理与特点

用户关系管理首先是一种管理理念，其核心思想是将企业的用户（包括最终用户、分销商和合作伙伴）作为最重要的企业资源，通过完善的用户服务和深入的用户分析来满足用户的需求，保证实现用户的终生价值。CRM又是一种旨在改变企业与用户之间关系的新型管理机制，它实施与企业的市场营销、销售、服务与技术支持等与用户相关的领域。通过向企业的销售、市场和用户服务的专业人员提供全面个性化的用户资料，并强化跟踪服务、信息分析的能力，使他们能够协同建立、维护一系列用户和生意伙伴之间卓有成效的相对关系，从而使企业得以提供快捷、周到的服务，提高用户满意度，吸引保持更多的用户，增加营业额；另一方面通过信息共享和优化商业流程来有效地降低企业经营成本。CRM也是一种管理软件和技术，它将最佳的商业时间与数据挖掘、数据仓库、一对一营销、销售自动化，以及其他信息技术紧密结合在一起，为企业的销售、用户服务和决策支持等提供一个自动转化的解决方案，成功地实现从传统企业模式到电子商务为基础的现代企业模式的转化。总体来讲，用户关系管理系统具备以下特点：

1.综合性。用户关系管理系统综合了企业中的多种业务流程，实现了市场营销、销售实现、用户服务与支持的优化和自动化。使企业拥有了畅通的用户交流渠道和综合面对用户的业务工具。

2.集成性。用户关系管理系统将从根本上改变企业的管理方式和业务流程,努力实现与企业运营支撑系统的集成。用户关系管理系统可以确保各部门、各系统的任务都能够动态协调和无缝的完成。

3.智能化。用户关系管理系统具有智能化的决策和分析能力。系统中存储的海量用户数据，以及用户信用度和忠诚度，通过数据挖掘，多维分析和智能报表工具，管理者将会得到有助于决策的信息,这些信息将帮助企业改善产品优惠定价方式，提高市场占有率。

4.高技术含量。用户关系管理系统涉及到数据仓库、在线联机分析、数据挖掘、工作流、CTI、互联网络和多媒体等多种先进技术、完整的用户关系管理系统解决方案必须要将这些技术有效地集成、整合，对这些技术的应用进行有效的管理。

二、数据挖掘技术在用户关系管理中应用的意义

1.数据挖掘技术支持的用户关系格式及结构系统。实施忠诚用户管理的企业需要制定一套合理地建立和保持用户关系的格式或结构。简单地说企业要像建立雇员的提升计划一样，建立一套把新用户提升为老用户的计划和方法。

2.数据挖掘技术能够准确判断用户的忠诚度，能够为企业的市场细分定位提供帮助，用户数据库的一个重要作用是在用户发生交易行为时，能及时地识别用户的特殊身份，从而给予相应的产品和服务。

3.数据挖掘技术能够使企业及时了解到用户的采购动向，对潜在的用户流失问题发出预警。企业通过对用户历史交易行为的观察和分析，赋予用户数据库警示用户异常采买行为的功能。

4.数据挖掘技术能够为企业分析用户的购买行为提供原始参考，以及有效的分析数据。企业运用用户数据库，可以使每一个服务人员在为用户提品和服务时，明了用户的偏好和习惯购买行为，从而提供更具针对性的个性化服务。

三、数据库在用户关系管理中的应用效率

在现代企业中，用户资源正成为企业最具有价值的资产，建立用户信息数据库，实现对用户资源管理，是企业的核心任务之一。许多企业已经发现最重要的财富不是他们生产的产品或是提供的服务，而是如何利用用户信息创造高效价值。对于社会激烈竞争的现状，对于企业生产必须由以产品为中心转向以用户为中心的响应。在构建数据库的过程中，用户数据是整个数据库的灵魂，而构建用户数据库要从以下几个方面考虑：

1.要尽可能地将用户的完整资料保存下来。有了完整的原始数据，随时都可以通过再次加工，获得需要的结果，但如果原始数据缺失严重，数据处理后的结果也将失去准确性和指导意义。

2.要将企业自身经营过程中获得的外部用户资料与其他的渠道获得的外部资料区分开来。企业内部资料主要是一些销售记录、用户购买活动的直接用户资料。外部数据是指企业从数据调查公司、政府机构、行业协会、信息中心等机构获得的，这些数据是企业的潜在消费者和展开营销活动的对象。但这些数据存在着真实性较差、数据过时、不符合企业要求的问题，需要在应用过程中不断的修改和更正。

3.要特别重视数据库管理的安全性，确保记录在计算机系统中的数据库安全的运行。因此，需要严格地加强安全管理，建立健全数据库的专人管理和维护的机制。