电子数据范文10篇

电子数据范文篇1

一、电子公文归档解决方案

在项目建设过程中提供电子公文归档接口，实现集中式档案室管理系统和分布式档案管理系统，两个档案管理系统与市集中式OA系统的对接，可以对OA系统产生的归档数据实时进行采集、归档和管理。张家港市现有的“张家港市政府集中式OA系统部署在党政网上。集中式档案室管理系统预留和现有的“张家港市政府集中式OA系统”的接口，通过“推”和“拉”两种方式解决OA系统中生成的电子文件的归档问题。

1）“推”式：由张家港市政府集中式OA系统按照电子文件归档接口标准的规范导出归档数据，集中式档案室管理系统应当具备接收、导入、检查和信息反馈等功能。

2）“拉”式：由张家港市政府集中式OA系统提供开放的数据结构、访问接口，集中式档案室管理系统应当具备从OA系统中抓取拟归档电子文件数据的功能。这种方式适合OA系统的开发商还在，并且能够提供技术支持的情况。我们采用了“接口调用”的方式，即由OA开发商提供本系统调用的数据归档接口（比如WebService接口），本系统通过调用该接口获取归档数据。示意图如图二所示（以WebService接口为例）。

二、异构系统的数据交换解决方案

数字档案馆的多个子系统间以及与其他系统间存在数据交换的需求，比如：档案馆业务管理系统与市档案局现有档案系统之间的数据交换；集中式档案室系统和现有OA系统之间的数据交换；档案馆业务管理系统和电子文件中心系统之间的数据交换；档案信息资源利用平台和门户网站之间的数据交换（公开档案信息的）；等等。系统应充分提供和预留相应接口，以满足系统的认证、二次开发、各系统间无缝衔接、以及档案馆内部数据交换的需求。归纳起来，综合档案业务管理软件包括不同系统、不同网域两种方式的数据交换：

1）不同系统：主要是指网络物理连通情况下两两系统之间的数据交换。比如集中式档案室管理系统与办公自动化系统之间存在数据交换；

2）不同网域：这种情况下有可能网络单向连通或者不连通。

党政网鉴定开放的档案信息需要到因特网上，电子文件中心和档案馆业务管理系统之间的数据交换；下面分别针对这两种情况提出解决思路。

1）不同系统：这种数据交换方式适用于同一网络或者物理连通的两个网域下两个可以互访的应用系统间的数据交换，主要是OA系统与集中式档案室之间的数据交换。这种数据交换的实现原理已经在第一部分阐述。

电子数据范文篇2

各地大数据中心建立，实现了不同机构间的数据聚集，但各多源异构系统来的数据质量不一、管控与互操作难等就成为痛点与难点浮现出来。解决之道虽在数据治理，但面对不同机构、领域、业务与应用的差异，涉及一系列纷繁复杂的问题时，仍使许多大数据中心难找准切入点。江阴市大数据中心从实际出发，通过近一年的探索与实践，以数据质量测评为切入点开展数据治理，取得了一些经验，同时对密切相关的数据认责领域也有了一些初步的思考与认识。

二、江阴政务数据治理的难题

2017年，江阴作为江苏省唯一的集成改革示范县级市，市委、市政府提出了构建“1中心+3平台”的智慧城市总体框架。“1中心”即“江阴市大数据中心建设项目”，并将数据共享和应用支撑列入集成改革重点项目。江阴市成立大数据管理专职机构，以综合改革之力，聚系统集成之效，召开多次推进会议，截止2018年底，江阴市大数据中心已完成了对全市市委、政府部门（全覆盖）、群众团体、部分驻澄单位国资公司等机构信息资源目录的多批次采集,累计梳理全市61个机构的信息资源，1205个数据集，2.69万余个有效数据项；其中主要接入公安、人社、卫计、教育、环保、安监等61个单位632个数据集，1.25万个数据项，总数据量达10.78亿余条，对推动政务信息资源共享工作的制度化和规范化，实施网格化、政务服务、“最江阴”便民体系、精准救助、税收征管等近20个领域提供数据支撑上发挥了作用。然而，电子政务对数据“聚、通、用”的应用需求，使机构间数据质量不清、语义与格式不一致、业务支持乏力等问题凸显出来。我们意识到：在当数据集聚到一定体量、数据源增多、面对日趋深入的服务和构建新业务之需时，必须进行数据治理。但大数据中心面对的是各机构、跨系统归集的数据；它不像各机构一样只关心具体的条线业务，而要面向全局对政务数据资源负责。因此，弄清大数据中心特殊的数据治理内涵，其范围与边界，切入点与后续延伸等问题，就是当下各地大数据中心面临的一道紧迫的难题。

三、江阴大数据治理的思路

江阴市大数据中心从数据治理理念、治理架构、要素选择、量化测评等方面进行了系统化的探索，并委托富有数据治理经验的第三方参与测评，取得一定实效，具体如下：(1)明确数据治理理念“数据治理”是泊来词，“治理”英文为“governance”含义为“统治、管理、治理、统治方式、管理方式”等。govern-ance与govern-ment（政府）一词同根，可见，数据治理的本义是针对数据的行政与管理活动，政务数据治理就是对数据的统治、治理及对应措施，但其前提是要摸清数据家底、供需范围与质量水平。（2）选择数据治理体系大数据中心作为各机构的资源枢纽，要在多源多向、异形异构的资源环境中开始数据治理，是个复杂问题，为此，要依据权威系统架构来作为治理的内容依据。国际数据管理协会DAMAInternational给出的典型数据治理模式如图1。图1中左侧为数据治理的主要内容，右侧为数据治理的基本环境。结合大数据中心职能，将数据治理的系统内容分解如下：①数据架构管理---梳理与描述数据中心的数据供需与责任架构；②数据开发---数据中心面向新业务与新应用的数据分析、设计、实施、测试、部署、维护等工作；③数据操作管理---覆盖数据采集、归集、比对与清洗到数据删除的作业与管理责任；④数据安全管理---确保政务应用各环节中，机构与公众的数据保密性、公民交流、访问和管理权限的控制等；⑤参考数据和主数据管理---管理政务系统中各机构元数据、实体数据、描述数据、代码数据和关联数据等的各种版本与升级；⑥数据仓库和BI---在多功能应用环境下，实现智慧政务的资源呈现、多维报告和分析等；⑦数据质量管理---从全局出发，定义、梳理、监控和提高从不同机构、不同系统来源的数据资源的质量与责任；⑧元数据管理---对源于不同机构、系统与应用的元数据/数据元进行统一梳理、规范化处理、整合、组配与控制等；⑨文档和内容管理---从语义、主题内容等方面管理各类业务表单、作业文本、报告及其他结构化与非结构化数据等。（3）确认数据治理范围数据治理环境涉及以下因素，包括：①治理目标和原则---要定义数据治理中涉及的每项职能的愿景与战略目标，各项具体目标，实施绩效与基本原则；②治理活动---各项治理作业能细分为下级活动，并进一步分解为具体的任务和步骤，数据间的依赖关系，顺序和流程，用例与场景，触发事件等；③主要交付物---治理后的成果包括各类元数据/数据元，合成数据项，实体数据，分类代码体系，输入与输出对象，乃至各项管理体系；④角色和职责---大数据中心，各职能机构，社会公众与企业事业单位等在政务活动供需中运行、加工、控制与管理的多种职能，个体的角色，组织角色，业务与资源角色等；⑤实践和方法---大数据中心及各职能机构在资源提供、加工与处理运行中均涉及深度不等的治理实践，并有一些可共享与互操作的方法，具体涉及通用方法与可选方法等；⑥治理技术---数据治理涉及各类治理工具，如资源标准和加工规程，比对与清洗规则，质量控制与验证规程等；⑦组织和文化---电子政务的运行不仅涉及技术，还有理念、体制、机制、管理、价值与态度等方面的问题。（4）找准数据治理的切入点图1表明，数据治理是个领域宽广、内涵深且要求高的“认知+资源+技术+管理”的综合体系，对于刚成立不久且仍在资源归集中的大数据中心，要想按此架构开展全面数据治理是不实现的。于是，我们本着先易后难、先局部后全面、先单一再复合的原则，从上述9项要素中首先选择数据质量测评为治理切入点，以期了解当前聚集数据的质量，包括各机构提供的数据实用性、体量、重用性与资源贡献率等；从中寻找薄弱环节，按跨系统数据整合，构建业务应用的角度出发，突破边界，设计指标，摸清存量数据，探索增量全局性数据质量改进的治理方向。（5）数据质量测评实施方案①统一数据质量认识开展数据质量测评必先了解其内涵。依据ISO8402，质量是反映实体满足明确或隐含需要能力的特性总和，而政务数据质量，一指其必须满足规定或潜在的单一政府机构业务需求，二指其满足“三融五跨”的数据共享、互操作与业务发展。②构建数据质量测评标准本次测评在《GB/T36344-2018信息技术数据质量评价指标》的基础上，根据实际出发构建相应的指标体系（如图2）。测评指标的定义与说明①完整性---依据《GB/T36344-2018信息技术数据质量评价指标》定义与专业标准比对。计算公式如下：完整性=数量完整性+横向（某县级市）完整性+纵向（某地级市）完整性②实用性---依据专业领域数据项去冗后的实用项，及对江阴大数据中心已归集的各单位实体数据的共享交换情况进行分析。计算公式如下：实用性=数据项实用性+实体数据共享交换量数据项实用性=提供数据项总数-冗余数据项③冗余度---数据项冗余度的计算公式如下：冗余度=冗余数据项/提供数据项总数（含冗余）其中，冗余数据项=提供数据项总数（含冗余）－去冗数据项④贡献度---资源贡献度的计算公式如下：贡献度=各单位提供数据项（含冗余）/全部单位提供数据项总数（含冗余）⑤公共数据元采用度---公共数据元参考《GB/T19488.2-2008电子政务数据元第2部分：公共数据元目录》计算公式如下：公共数据元采用度=公共数据元总数（含冗余）/提供数据项总数（含冗余）。⑥规范性---依据《GB/T36344-2018信息技术数据质量评价指标》定义并与专业标准比对。对江阴大数据中心已归集的各单位信息资源与其机构职能进行分析比对，以定性判断计算得分，定量评判应以各单位实地调研结果为准。⑦时效性---依据《GB/T36344-2018信息技术数据质量评价指标》定义并与专业标准比对。按日、月、年、不定期等八类更新周期，进行分类计算。计算公式：TL=D/（Tn×C）其中TL=时效性；D=未变化总天数；Tn=更新周期（可变）；C=信息资源个数。⑧空项率---反应江阴各单位在数据归集过程中实体数据的缺失情况。计算公式：空项率=(空白数据项/数据项总数)×100%质量测评成果本次质量测评按照先数量，后质量；先数据架构，后单项数据；先数据项，后实体数据的原则，采用定量与定性结合、专项与关联分析结合、现场观察与后台对标相结合等方法，按提供数据的规范性、完整性和实用性为核心，综合考虑其与外部资源的共享性与组合性作质量测评分级。根据上述8项指标，通过对全市61个单位、632个数据集、12102个数据项、10.78亿实体数据的实地梳理和测评，形成《全面数据质量测评等级评价表》，将评价结果分为极欠缺、不充分、基本充分、充分、充分且规范共5个等级。其中，充分且规范的单位有16个，占比26%。此域的数据将作为测试试点，进一步分析其质量。试点选取具有行业代表性的机构（如教育局），以及机构职能改革后变动较大的部门（如市场监督管理局)等开展数据治理。具体实施仍依标准进行：建立元数据指标库对数据项进行其他指标的测评；对实体数据则采用抽样比对、清洗、转换、形成试点治理数据库等。

四、数据认责问题

（1）问题的浮现数据质量测评使大数据中心对各机构提供数据的完整性、实用性、贡献度、规范性等有了初步了解，随后就要从数据资产管理角度，对各机构的数据责任与权力、贡献与共享等进行评估，这就属于数据认责范畴了。数据认责是从全局角度，对各机构的数据进行管理职责的分解与认定，明确彼此间的资源供需边界及协作机制，以建立稳定规范的数据治理体系；如责任与边界不清往往造成多头管理或“三不管”的情况，直接影响政务服务的效率与绩效。对于大数据中心，如不开展认责，则相关职责也就将由自己一肩承担，很快就会感觉“带不动”，举步维艰。面对各渠道来的资源，如“数据含义是什么”“数据质量如何”“谁能提供权威数据”“哪些数据可归并”等问题均无法肯定回答。这实际上是能力与责任的不对称，需要针对“聚、通、用”对数据管理职责重新认定与分配。（2）数据认责内容数据管理覆盖数据生存周期各环节，数据责任同样对应存在于每一项数据管理和应用之中，应由各机构的数据提供者、业务认责方、操作认责方以及技术认责方等角色分担。具体认责如下：①对政务数据提供者：主要负责制定数据管控政策，维护数据供应目录并分配数据认责权限；②对业务主导方：主要负责明确数据定义，制定数据标准、质量规则、安全规则并监控相关数据问题，同时也是对应数据的责任主体；③对操作认责方：主要负责执行数据管理规则，录入各项数据并解决相关数据问题；④对技术认责方，主要负责为数据管理提供技术支持，推动数据架构、标准和规则等内容的落地。（3）如何开展数据认责在数据质量测评的基础上，我们将首先梳理认责数据项，即对哪些数据进行认责管理。政务数据归集了成千上万的数据项，对认责来说数量巨大，也意味着工作量巨大，不可能一蹴而就，需要分批次进行。同时，从电子政务效用出发，人们会对数据认责抱以价值期望。因此，在认责数据项的梳理和筛选上可采用“问题+价值”双驱动的策略，即优先对问题多发且业务影响较大的数据项开展认责管理，通过责任落实改善提升数据质量，从而控制和解决问题，支撑业务发挥价值。为此，将通过数据治理建立一套数据问题的归集、分析和管控机制，以及高业务价值核心数据项的识别方法。其次将梳理认责关系矩阵，即数据各项责任与机构、岗位、人员间的对应关系。而后，将相关数据责任落实到对应岗位人员的日常工作和数据操作中。数据责任的落实通常可以与数据质量整治工作结合进行，在明确岗位人员数据责任的同时，同步明确责任落实要求，例如数据录入责任与数据项录入规范的同步执行，通过规范录入行为以及纠正录入错误强化责任意识。

五、进一步数据治理的思考

电子数据范文篇3

关键词：电子数据；证据；检察机关；刑事诉讼法

1导言

随着互联网的广泛应用，电子数据证据在法律实践中也有所体现。比如在执法办案检察实务中的应用就不断增加，电子数据证据的地位也随之越来越高。因此，有必要了解电子数据证据的含义和特点。通过了解其含义和特征不仅可以使得电子数据证据和其他证据加以区分，还可以促使电子数据证据在检察实务中应用更加准确。但是，新刑事诉讼法对于电子数据证据含义和认定尺度有待提高，而且对于电子数据证据的检察机关人员的专业性也有待完善。

2电子数据证据的含义和特点

我国颁布的新刑事诉讼法中对于新证据种类的规定增加了电子数据证据。检察实务中要想正确应用电子数据证据作为证据必须明确电子数据的含义和特点。较少有国家对电子数据证据作出完整的定义。其实，电子数据证据就其性质而言，对于客观事件本身是可以加以证明的，由于电子数据的特殊性，使得它是以数据的形式存在于证据材料中。加拿大就有关于电子数据的法律规定，即《统一电子证据法》，这是通过“数据”、“电子记录”对电子形式的证据进行概述。电子数据证据其实是一种以电子信息的技术功能为根本而发展起来的可以证明客观情况的数据资料。在我国，新刑事诉法将书证、电子证据、物证、视听资料视为同等的地位来予以明确，使得电子数据证据在检察实务中的应用有了法律依据。目前，我国法律规定电子数据证据的范围包括通过互联网聊天产生的聊天记录，通过网络的邮件，以及通过浏览互联网网页而产生的网络访问记录等等。法律关于电子数据证据的具体规定，为实践中如何应用电子数据证据提供了指导。2．1电子数据证据具有复杂多样性科技的快速发展，使得人们越来越离不开电脑和手机，人们日常工作和学习都离不开电脑，工作中用图片或手机上传资料和图片也习以为常，就连付款方式也运用到了网络技术。因此，这也导致了电子数据证据的复杂多样性。最典型的例子就是贪污贿赂案件中涉及的网络聊天记录和电子邮件。2．2电子数据证据具有易损性电子数据证据的载体是电磁设备，由于电磁设备的特殊属性导致了电磁设备易受到地理环境的影响。如果电磁设备所处的环境温度过高或过低都会对电磁设备产生影响，这就导致电子数据证据会受到损害。而且电子设备本身的特点也会使其受到破坏，比如在电子数据传输和存储的过程中易被篡改或者删除，再加上电子数据并不是实体，不具备实体所具有的看得见摸得着的特征，使得电子数据证据即使被损害也很难被发现，进而导致取证困难或者错误取证。2．3电子数据证据的不可触摸性在实务中我们认可传闻证据，因为那是靠耳朵听来的；也认可原始证据，因为原始证据眼睛可以看得见。但是涉及电子数据证据，我们却无法判断哪些是真实，哪些是虚假。这就需要凭借一定的技术手段来判断，技术手段的高低也会导致电子数据证据取得的真实性。由于电子数据证据不具有直观性，难以看见和触摸，再加上在网络上，电子数据证据分布是复杂多样的，所以对于取证是比较困难的，正是由于网络的广泛传播难以保证电子数据证据搜集的完整性。

3电子数据证据在检察工作实务中的应用

电子数据证据的技术性和多样性特征决定了在检察工作实务中应当由专门的检察技术部门配合其他业务部门进行。比如，在调查贪污贿赂案件时搜集电子数据证据的过程中，可以由掌握专门的电子技术部门配合反贪部门进行。目前，我国实务中常见的是人民检察院中的专业技术人员对案件中的电子数据证据进行鉴定，并且协助侦查部门采集证据，并且对电子数据证据的真实性给出专业性意见。在检察机关体系的实际工作中，对于电子数据证据的取证工作主要是依靠技术协助。而技术协助是运用技术方法提取、分析、判断电子数据证据是否可以实际运用的活动。正是由于这种技术协助的出现，为案件性质和办案方向提供了指导意义。笔者认为，既然技术协助为办案提供了价值，那么就应当把技术协助提到法律层面来，让其有法可依。技术协助应按照法律规定的程序来进行，不能随意运用。实践中，根据不同的技术水平和不同的案件性质导致了技术协助分为不同的种类。技术协助主要有电子数据证据的勘验、取证和分析等等。其中勘验是取得电子数据证据的基石，是决定电子数据证据真伪性的重要部分标准。取证和分析贯穿在勘验的过程中，在勘验的过程中及时全面合法的取证有助于保护证据的完整和真实性。检察技术部门协助侦查和公诉等业务部门对电子数据证据进行审查时，其在审查的过程中主要是审查是否合法和内容是否真实完整。如果在审查的过程中发现由错误，则要排除非法证据，保留真实的证据，以保证证据的有效性。

4应用电子数据证据所面临的问题

4．1电子数据证据的案件种类呈现复杂趋势近年来，随着犯罪形式的多样化、犯罪手段的隐秘性和复杂性等特点，电子数据证据也被广泛应用在各个犯罪类型之中。随着犯罪种类的多样性，电子数据证据的应用也从简单升级为复杂，普通人员已经无法通过网络提取相关电子数据证据，只有相关专业的技术人员才能做到。而且由于计算机系统和接口的种类广泛、数据的提取、加密技术等等都加大了电子数据证据取证的复杂性和困难性。电子数据证据所涉及的犯罪手段又比较隐秘，因此，导致了实际中取证难和证据不完整。4．2有关电子数据证据的法律规定不完善电子数据证据虽然难以触摸，但是其具有规范性和标准性。这就要求有相关的法律加以明确规定，否则可能导致侵犯他人权益。因为在搜集电子数据证据的过程中可能会涉及侵犯第三人的合法权益。网络是电子数据证据的载体，侦查人员搜集电子数据证据的过程中可能会侵犯他人的隐私或者第三人的商业秘密。怎样保证侦查人员在搜集电子数据证据的过程中不侵犯他人的隐私及商业秘密是电子数据证据所要面临的问题。因此，通过法律法规来明确诉讼过程中的证据规则和审查判断的标准是保证所提取的电子数据证据准确性的前提。但是当前，我国的刑事诉讼法虽然提出可以用电子数据证据作为证据种类，但是电子数据证据所涉及的具体的法律规定还是不完善，导致实践中取证的困难。所以，完善电子数据证据的相关法律法规是当务之急。4．3检察机关与技术部门之间工作机制不完善在我国，同级检察机关业务部门和技术部门对于电子数据技术的协助和审查工作的协作机制还不完善。由于电子数据所涉及的案件往往比较复杂，而且具有紧迫性，而且对于侦查过程和审查起诉阶段又有着严密的程序标准。电子数据证据如果出现在基层的检察机关中，由于基层检察院自身的技术处于弱势地位，所以在向上一级检察院请求对于电子数据证据进行检验的过程中，电子数据证据的有效性就有可能受到影响。

5完善的电子数据证据建议

在检察实务中电子数据证据所涉及的问题虽然比价抽象，但是检察机关电子数据证据工作中所面临的案件也为检察应用电子数据证据的发展提供了促进力。有关应用电子数据证据的问题，需要从检察工作实践的角度出发，密切联系当前的社会发展方向，完善相关的管理体系和工作机制，使得电子数据证据具有客观性和实践性。在涉及电子数据证据的人员队伍中，需要建立科学且专业化的技术队伍，提高对于电子数据证据的审核标准，使得检察工作更加完善。5．1在立法方面完善电子数据证据涉及的法律法规我国应当完善有关电子数据证据的法律规范。目前，虽然法律规定了电子数据证据可以作为证据使用，但是其专业性并不权威，所以笔者认为应当健全电子数据证据所涉及的法律法规，这样就会使得检察机关的有关部门按照法律规定的程序，合法的提取。只有在保证电子数据具有法律属性的前提下，才能使得电子数据证据具有证明力。检察部门通过不断的实践和探索，在涉及电子数据证据的取得和检测方面已经形成了一套合理地标准，但却未形成规范而统一的国家标准。目前，我国新刑事诉讼法对于如何规范电子数据证据的认可的制度没有相关具体规定，笔者认为，建立完善的电子数据证据的标准认可制度是重中之重。5．2加强技术人员的管理对于电子数据专业技术人员要加强管理和规范。我国应该以检察实践为主导，以满足侦破案件为目标，建立起电子数据相关技术人才管理体系。笔者认为，可以把电子数据专业人员按照涉及案件的不同种类分为不同的类别，进行分类培养。这样做的好处是，一是可以培养出应用电子数据证据的技术人才；二是可以提高实践中应用电子数据的职业队伍的业务水平；三是能够培养出既具有职务犯罪侦查也具有电子数据取证能力的复合人才。而且，笔者认为，建立电子数据专业技术人员的管理体系也必不可少，如果没有严密的管理体系，再高端的人才也无法应用于实践。5．3规定电子数据证据可信度标准电子数据证据在流转的过程中容易造成影响，进而使得电子数据证据的真实性降低。对于有些电子数据证据进行篡改后，怎样才能鉴别电子数据证据的可信度值得思考。笔者认为，判断电子数据证据是否可信，法律可以规定具体标准。如，法律可以规定办案人员在取得电子数据证据的手段和方法如果不正当，就应当判断电子数据证据不具有可信度，在取证环节不符合法律手段即使看上去再完善也不能作为证据使用，因为电子数据证据是与案件客观情况密切相关的，如果电子数据证据有瑕疵则会影响案件的真实性。所以，制定电子数据证据可信度的判断标准至关重要。

6结语

科技的快速发展，使得电子数据证据作为证据的一种新的类型出现在日常生活中。电子数据证据是检察实务中的新课题，专业性极强。而且不同的案件对于所涉及的电子数据证据的应用标准也千差万别，在科技快速发展的今天，应当强化电子数据证据在大众心中的观念，同时在执法人员中除了加强自身的专业技术水平也要普及电子数据证据意识和知识，使得电子数据证据在检察实务中合理且合法应用。

参考文献

［1］最高人民检察院．人民检察院电子证据勘验程序规则［Z］．2009．

［2］最高人民检察院．2009－2013年人民检察院司法鉴定实验室建设规划［Z］．2009．

［3］最高人民检察院．人民检察院电子证据鉴定程序规则（试行）［Z］．2009．

［4］戴佳．数据恢复技术为信息侦查打开一扇窗口［J］．检察装备技术新动态，2011．

电子数据范文篇4

【关键词】电力企业；电子档案；数据挖掘；档案利用

随着计算机技术的快速发展，网络中产生的信息量十分巨大，给人们带来了很多不便，想要寻找自己需要的信息所花费的时间较长。在电力企业发展过程中，产生的档案资源越来越丰富，有人力资源档案、业务经营档案等，不同的档案信息资源对企业的发展有不同的作用。对电力企业的各种电子档案进行挖掘和利用，是提高信息数据价值的关键，也是促进电力企业实现可持续发展的关键措施。对电子档案进行挖掘和检索，必须要加强对各种新技术的应用，比如大数据挖掘技术、分析技术等，通过对海量档案信息资源的挖掘、分析和利用，可以得出更多有利于企业发展的信息数据，为企业管理人员的决策带来帮助，真正发挥出信息数据的价值和意义。

一、电子档案的优势和劣势

（一）电子档案的优势。电子档案指的是企业在发展过程中产生的各种以数字化形式存在的档案内容，在信息化时代背景下，电子档案已经成为企业发展过程中的关键内容，电子档案便于存储，而且在档案管理过程中可以更加方便地利用多种档案信息资源，对企业的经营状况、人力资源状况等进行了解。电子档案资源的信息量十分巨大、丰富，其涉及的内容也是多种多样的。电子档案与传统的信息资源不同，前者是新型的数字化资源，以计算机和互联网为载体，实现信息数据的有效传输、共享，后者主要是纸质档案资源。与纸质档案相比起来，电子档案的优势体现在以下几个方面：第一，有利于存储更多信息数据。电子档案的一个重要特点就是可以实现对海量档案资源的存储，因此在电子档案中，其信息数据的量越来越多，种类繁多，有文字信息、图表、视频等多种类型的档案资源。第二，有利于档案的规范化管理。在传统的纸质档案资源中，档案的管理难度较大，因为很多纸质档案的编写不规范，导致纸质档案的内容复杂多样，相比起来，电子档案的管理更便捷，更有利于档案的规范化管理，利用计算机设备、计算机软件系统可以实现多种档案信息资源的综合与管理。第三，给用户提供了多层次的信息交流模式。因为电子档案多种多样，在一个企业内部，不同部门可以产生不同的电子档案信息，在同一的档案管理信息系统中可以实现对档案资源的综合利用，因此在电子档案中，企业员工也可以获得自己想要的信息，给员工提供了多层次的信息交流平台。（二）电子档案管理中面临的问题。电子档案管理便捷，档案内容丰富，但是在档案管理过程中依旧存在很多问题。第一，安全性问题。电子档案数量巨大，而且信息资源的管理难度较大，缺乏统一的管理机制，所以导致电子档案的安全隐患较大，比如黑客、计算机病毒等随时可能入侵到计算机系统获取信息，对企业的电子档案信息安全以及行业信息安全带来极大的威胁。第二，电子档案的质量参差不齐。因为科学技术的不断发展，使得电子档案的更新速度十分快，不仅有专业的信息平台信息，在收集档案资源的时候，除了专门的档案管理人员要对档案进行收集整理之外，企业其他部门的员工也要实现对档案资源的收集整理，但是由于不同人员对档案管理工作的要求了解不清楚，因此在档案管理过程中质量参差不齐。

二、电子档案数据挖掘和利用的问题

电子档案挖掘是对电子档案进行充分利用的途径，通过深入挖掘，可以对电子档案中的有用信息和价值信息发掘出来，并且应用到企业发展过程中。在电子档案技术发展的过程中，对电子档案挖掘技术的研究也越来越深入，使得信息数据的挖掘能力有了很大程度的提升。电力企业的电子档案挖掘主要包括以下几个方面：（一）电子档案的内容挖掘。电子档案的内容是最关键的部分，在庞大的电子档案中，其内容是多种多样的，对这些内容进行挖掘的过程就是从网络中发掘对自己有用的各种信息的过程，在电子档案的利用过程中，可以利用信息系统的检索服务直接获取电子档案，在档案信息系统中搜索关键字，查找到自己需要的档案信息内容。但这样获取信息的方式只是利用了信息的表层价值，有的电子档案需要通过专业的工具或者方法获取，比如用户通过提问而动态生成的结果就属于深入挖掘产生的信息，还有一些比较机密的、专业的档案信息，普通的检索技术是不能检索出来的。电子档案挖掘对应的是多种多样的信息，比如文本、图像、音频、视频等各种类型的数据。（二）丰富库藏，改善库藏结构。在大数据时代背景下，信息数据的价值越来越重要，基层电力档案管理工作也必须要进行转型，信息化管理是电力企业发展的必然趋势。很显然，档案数据库资源成为信息化时代企业发展的重要支撑，单一的库藏无法满足新形势下企业各个层面对档案资源的需求，因此必须要不断丰富电力企业的档案库藏，改善企业的库藏结构，并且深入挖掘档案资源，建立档案信息资源保障体系，加快档案信息化建设，不仅可以顺应时展，也能进一步完善企业的档案管理工作，为企业的电子档案数据的挖掘提供坚实的基础。另外，档案工作人员还必须要加强对其他新技术的引进和学习，强化电子档案数据挖掘工作的技术支撑，比如在对电子档案进行挖掘利用的时候，可以加强对缩微技术、信息技术、声像技术、数据库技术等技术的应用，实现电子档案管理工作的信息化和数字化发展，利用网络信息技术建立起档案管理系统和完善的检索系统，对各种档案信息资源进行整合，逐步提高企业的电子档案管理水平，让档案增值。（三）建立档案信息数字化一站式管理。档案数字化和档案数据化的本质不相同，前者指的是将复杂的档案信息变成电子化形式存储起来，形成数字化信息，然后再将数字化信息转变为一系列二进制代码存储到计算机系统中，对数据进行统一管理。数据化关注的是数据，指的是要对档案数据进行统一分析、追踪、计算、量化，从而将数据中的关键信息提炼出来，达到数据挖掘的目的。由此可见，在电力企业电子档案管理过程中，数字化和数据化都十分重要，数字化是数据化的基础，可以通过数字化首先将档案信息资源变成数字形式的档案，然后再对其进行挖掘和分析，根据数据内容推算出可能出现的结果，得到关于企业发展的决策数据和方案，发挥数据的潜在价值。档案信息数字化一站式管理就是将档案数字化和数据化结合起来的过程，可以充分地量化和追溯数据资源，利用数据产生价值。（四）创建智慧档案室一键式服务。大数据技术是信息挖掘处理过程中的关键技术，大数据关注的是全部数据，不是其中的一部分样本数据，所以利用大数据技术可以实现对数据的全面分析和推导，对事件的发展方向、概率等进行确定，让档案数据“活”起来。未来企业必须要加强对智慧型档案室的建设，开展一键式服务研究，提高档案信息资源的检索效率，当用户检索某种信息的时候可以推荐其他相关的档案资源，实现档案资源的充分利用。

三、结语

综上所述，随着互联网的快速发展，电子档案越来越多，如何从海量档案信息中挖掘出有用的信息，是未来档案管理过程中必须要研究的重点内容。数据挖掘技术、大数据技术等可以实现对电子档案的有效挖掘、分析，从而使得电子档案的价值得以凸显，提高电子档案资源的利用效率。

【参考文献】

[1]易丽珍.浅谈电力企业电子档案数据挖掘与利用管理[J].中国科技投资,2016(29).

[2]刘春.浅谈电力企业电子档案数据挖掘与利用管理[J].中小企业管理与科技旬刊,2015(35).

电子数据范文篇5

【关键词】大数据技术；电子政务；应用；“互联网+”

1大数据技术的概述

大数据技术是当前“热点”词汇，相对于传统数据处理技术而言，大数据技术具有以下特征：一是大数据技术涉及的数据量比较庞大。随着互联网技术的不断发展，网络数字信息呈现几何指数的增长趋势，而且数字信息的种类与规模越来越大，越来越丰富。二是大数据技术具有较快的数据处理速度，能够在较短的时间内处理相应的数据，以此得到最佳的数据结果。三是价值高。大数据技术通过海量数据分析功能能够快速地筛选出潜在有价值的信息，从而为用户提供针对性的服务。大数据技术的实现依赖于其核心技术，结合相关学者的文献资料统计，大数据技术的关键技术主要包括：一是大规模并行处理数据库技术。该技术是保证庞大数据储存与处理的技术，其主要是以最快的速度对数据处理命令进行操作，并且具有较低的延迟读写速度，这样可以降低大数据技术的故障发生率。二是分布式数据库技术。分布式数据库技术是利用互联网的空间特性，通过一定的算法进行逻辑上的统一，以此形成超大数据库。三是云计算技术。云计算技术是将传统的计算机储存等功能移至云终端，以此实现空间的拓展。

2大数据技术在电子政务中的具体应用

电子政务平台是推进政府职能转型，降低行政成本的重要工具。根据《2020联合国电子政务调查报告》显示，中国电子政务发展指数从2018年的0.6811提高到2020年的0.7948，排名比2018年提升了20位。可见我国电子政务建设取得较大成绩。实践证明通过电子政务平台可以实现政府资源整合，降低行政重复工作的弊端，真正做到了“群众少跑腿、数据多跑路”的目的。数据多跑路必须要依赖于大数据技术的支撑，所以结合调查大数据技术在电子政务中具有广泛的应用空间。2.1大数据技术在电子政务数据处理中的应用。随着我国电子政务平台的建设与应用，越来越多的业务通过电子政务平台实现，相应的电子政务平台所收集的数据信息也越来越多，如何快速地汇总与分析数据成为电子政务开展快捷服务的关键。大数据技术则可以实现对海量数据信息的自动汇总与分析，这样不仅可以有效提升电子政务平台的办事效率，而且还可以提升对相关数据的精准提取。例如，在处理企业工商登记业务时，面对用户所提交的众多数据，通过大数据技术则可以快速地对相关有用信息进行提取，同时还可以通过海量数据分析功能第一时间对用户的相关信息进行分析，以此做出最佳的判断。2.2大数据技术在电子政务决策上的应用。政府决策制定必须要依赖于完善的信息基础，而大数据技术的洞察和预见性能力则有效增加了电子政务决策的科学性与准确性。大数据技术与电子政务平台的融入可以解决不同区域电子政务平台信息共享不足的问题，政府信息资源共享的结果必然是为政府部门制定决策部署提供了有力的保障。例如，针对肺炎疫情防控要求，电子政务平台通过利用大数据技术模型对肺炎防控进行了模型构建与预测分析，给政府的科学化部署提供了极大的助力，这样有效地提升了疫情防控质量。2.3大数据技术在电子政务安全管理上的应用。虽然电子政务平台为用户提供了便捷的服务，但是网络具有“双刃剑”的特点，因此，电子政务平台会因为网络安全而容易造成群众信息泄露等问题，最终造成严重的安全事故。大数据技术在电子政务平台中的应用则可以为用户提供安全的信息防护保障，大数据技术通过远程控制系统、数据清洗等网络安全防御技术则可以对非法链接等进行控制，这样有效地提升了电子政务平台运行的安全。例如，基于大数据技术构建的移动应用监管大数据平台，其通过对自主爬取数据、工具处理数据、监测获取数据和第三方导入数据等的采集，然后对数据进行清洗和分析，从而对应用市场、官网等进行持续监测，获取最新的应用包，并进行风险漏洞检测、病毒检测、行为检测等。监管机构或者企业单位可以通过平台持续监管应用在市场上的情况，为后续监管和发展态势提供参考依据。

3大数据技术在电子政务应用中所存在的问题与改进对策

3.1大数据技术在电子政务应用中所存在的问题。虽然大数据技术在电子政务中具有较高的应用价值，在政府部门的推动下，大数据技术在电子政务中的应用水平越来越高，但是我们在看到成绩的同时必须要清晰地认识到大数据技术在电子政务应用中所存在的问题：一是电子政务“信息孤岛”现象仍然存在。通过深入调查电子政务信息共享程度还有很大的提升空间，而之所以出现信息孤岛问题根源就是对于大数据技术的应用不足造成的。二是电子政务运行稳定性不高，容易出现信息拥堵现象。根据调查，电子政务在使用过程中容易出现网站堵塞现象，而影响用户的使用。之所以会出现电子政务平台运行不稳主要是在硬件投入不足造成的。例如，当前电子政务平台建设所依赖的大数据技术功能没有真正发挥出来。三是电子政务操作人员对于大数据技术的应用能力不高，导致不能熟练地应用电子政务平台。当然电子政务平台数据资源过剩或者闲置现象也比较突出。3.2改进大数据技术在电子政务应用问题的具体对策。基于大数据技术在电子政务应用中所存在的问题，需要我们采取以下解决对策。3.2.1加强统一领导，提升大数据信息共享程度。基于电子政务平台所存在的信息孤岛现象，政府部门必须要加强统一指导，利用大数据技术优势实现公共数据资源信息共享。例如，政府部门要利用大数据技术实现国土、住房、税务、工商以及金融等部门的信息共享，以此提升电子政务服务效率。3.2.2优化大数据技术创新，提升电子政务平台稳定性。针对电子政务平台运行稳定性问题，我国必须要加强大数据技术创新力度，通过优化大数据核心技术提升电子政务平台的性能。例如，针对电子政务平台在数据传输中所存在的数据传输速度慢的问题，电子政务平台建设要加强5G技术的应用，以此提升政务平台运行的网络速度。另外还要加强硬件设施投入，采购性能更加完善的网络服务器，以此支撑电子政务平台的运行。3.2.3加大人员培训，提升大数据技术操作能力。提高大数据技术在电子政务中的应用关键是增强电子政务管理人员的大数据技术使用技能：一方面，政府部门要加强对电子政务平台工作人员的教育培训，提高他们应用大数据技术的能力，尤其是树立培养大数据思维意识；另一方面，要加强宣传，让群众认识到大数据电子政务平台的重要性，并且主动融入电子政务模式中。例如，新闻媒体要加大对电子政务平台操作方法的宣传，让群众掌握基本的操作技能。

总之，基于大数据技术的发展，依托大数据技术构建的电子政务平台有效地推进了政府职能转型，降低了行政办公费用，实现了数据资源共享。因此，基于新形势发展的要求，我国要大力发展大数据技术，为电子政务建设提供技术支撑。

【参考文献】

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【3】申妙芳.基于大数据背景下计算机信息处理技术的有效性应用[J].价值工程,2019,38(10):164-166.

电子数据范文篇6

【关键词】电子政务领域；大数据技术；政务服务平台

1引言

随着我国科技的飞速发展，大数据技术前景也变得越来越好，其在电子政务领域的应用也越来越广。大数据技术是对各种数据的收集、分类、整合处理的一门技术，也为政府各项事务的顺利进行作出了重大贡献，但因为在技术和运用上还不太熟悉，有所欠缺，导致大数据技术应用仍然聚集在纵向政务业务领域，这有点偏离了当今社会的发展方向。

2电子政务领域现存的问题

2.1未建立成熟且统一的信息分享平台

现今，我国许多地方的电子政务建设并未普及完善，建设进度缓慢，建设没有一个明确的标准，各政府部门对电子政务领域并没有特别重视，相互之间缺少沟通，没有一个成熟且统一的信息分享平台，使得信息分享并不顺利[1]。在我国，西部地区要比东部地区的电子政务发展慢许多，这是因为西部地区的乡村经济发展较慢，电子政务领域起步晚，发展不完善。由此可知，电子政务领域缺乏一个统一的信息共享平台，使得数据信息共享不便，电子政务建设的发展遇到了阻碍。

2.2未充分利用公共信息

当今，我国也创建了网站，并且该网站不仅为广大市民提供一些有用的信息，还可以允许公民在政府网站下面留言，提出一些宝贵的建议。公众参与度大大提高，公民从以前冷漠、被动参与到现在积极、主动参与，公民参与的热情得到了大大的提升，但在公众参与中还存在一些问题：一是要加强对公共信息的利用，时刻关注公民提出的建议，将其合理利用；二是由于公众参与的增多，公民信息飞速地增长，数量太过庞大，使得在回复信息的时候无法及时回复。

3大数据技术在电子商务领域的应用

3.1利用大数据技术对政府网站进行大数据分析

为了对政府网站的相关情况了解更加精确，大部分网站都会利用一个方法来了解，那就是对用户日常生活进行相应的问卷调查，用大数据对问卷调查结果进行分析，通过科学合理的研究，对用户的习惯、爱好进行一个有效的分析，为以后政府进行相关工作提供一定的帮助。

3.2大数据技术支持下的信用平台建设

当前与信用方面相关的公司，最重要的一个步骤就是建立一个信用数据库，建立一个人为单位、完善成熟的信用数据库。该信用数据库就是收集居民的相关信用信息，但这需要大数据技术通过收集来的居民信用相关信息来相互获取，得到一个准确的信息。比如，贷款银行一般都会让需要买房子的人提供贷款者自己《个人征信档案》文件。《个人征信档案》里面包含许多非常重要的信息，不仅含有用户正常的身份信息，还含有了用户曾经办理过的所有信用卡情况等，这个《个人征信档案》信息记录得如此详细，大部分的功劳是大数据技术的，大数据技术比较所有用户的相关信息，将信息内容相近的人排在一起，进行系统分类。政府行为的信用平台建设，目的在于准确了解用户的个人诚信资料，区分诚信人员和老赖等，减少社会长期存在的欺骗、赖账问题。大数据技术广泛使用以来，社会的稳定安全性也变得越来越高，不断增强了如今社会诚信体系的稳定性，促进社会和谐平稳的发展[2]。

3.3在电子政务决策系统中使用大数据技术

在大数据时代下，人们对大数据技术的关注开始变得越来越高。人们想要了解大数据，但大数据技术并不是单纯的加减乘除计算技术，它是由许多部分组合在一起的，是一个分析、处理、收集的大型技术，更重要的价值还是利用相关的计算机软件技术来更好地为政府决策做一定的辅助。大数据技术计算分析后，相关政府部门依据这一结果，就可以对大量且棘手的政府问题作出正确的对策，从而快速提高政府办事效率，也减少对于大量问题错误抉择率。相关单位利用大数据技术来提高解决问题的准确率，但大数据也会有出错的地方，它是机器，面对一些转折的问题，大数据技术可能无法顺利解决，那么这时候就需要人来进行相应的抉择判断，所以政府部门不能完全依靠大数据技术，只能将其当作一个辅助用具，用来解决人们由于粗心而犯的错误，其余的就需要相关工作人员在场监督，根据实际情况做出最正确的选择，防止出现一些不必要的错误[3]。

4有效推进大数据技术在电子政务领域中的应用

大数据技术在未来几十年都将是行业主流，而如今最重要的问题就是如何保证大数据技术在电子政务领域可以有效运行，所以面对这个问题，相关政府需要积极面对，积极改革，提高效率。

4.1加强对大数据相关人才的专业培训，提高其专业技能

若有效改善大数据应用的效率，必须要由专业人才用专业知识来支撑。推进电子政务发展的关键因素就是培养人才，有效推动大数据技术应用于电子政务领域需要大量的复合型大数据人才，但由于目前政府部门此类相关人才尚缺。对于如今政府部门管理现状，提出两点相应对策：一是政府部门对复合型大数据人才进行专业知识培训，定期给复合型人才教授一些有关的专业知识，增强复合型大数据人才的专业技能和对电子政务领域应用的熟练掌握，使其可以达到大数据人才标准，满足大数据在电子政务领域应用工作的新要求[4]。二是提高对大数据技术问题的宣传力度，提高大数据管理人员对其的重视，也提高信息管理人员的安全意识，防止因人为因素导致事故发生。身为大数据技术管理人员，必须要懂得大量的安全防护知识，对已知、未知的安全隐患有着强烈的警觉性，需要加强对电子政务领域的维护，安全防护管理对于电子政务来讲是非常重要的，所以需要最大程度地减少人为因素对大数据在电子政务领域有效运用的阻碍。

4.2对电子政务进行统一管理

政府部门发展最主要的就是政务领域，特别是对疫情的防控监控。而大数据技术运用对于电子政务领域也是非常重要的，所以目前最重要的就是提高大数据技术在电子政务领域运用的效率。对于大数据技术在各个情况下资源共享性较差，提出了两方面看法：一方面是我国政府部门需要有一个完善成熟的政策，一套电子政务规划的政策，构建完善电子政务建设的标准，政府部门需要有一个专业有效的大数据管理局，实现了对大数据技术的统一管理。我国如今各个地区也建立了大数据管理局，但还不太成熟，需要加强相关技术运用。另一方面是需要加强政府部门相互之间的交流探讨，利用大数据技术实现信息资源的共享[5]。

4.3加强大数据分析的监管力量，提高大数据信息利用率

虽然大数据技术运用非常普遍，也实现了大数据信息资源的整合，但如今网络十分发达，网上消息五花八门，并且网络消息来源渠道多元。所以，在面对这么多消息的时候，大数据技术难免会有些乏力，也会产生一些无法避免的漏洞问题，也会存在一些大数据信息质量问题，例如，政府部门面对各种各样的谣言，需要有一个准确的判断，防止其对公众产生一些不必要的误导，加大对大数据分析的监管力量，提高大数据信息利用率，时刻辨明哪些是虚假信息，哪些是真实有效的信息，能够为群众提供更加准确的信息，避免其被虚假信息误导，产生不好的影响。另外，政府部门需要加强系统安全的监控，提高大数据系统的安全性，防止受到一些攻击导致系统损坏，加强对大数据分析的监管力量，提高大数据信息利用率。

4.4提高大数据技术配套设施建设，打造良好的电子政务环境

由于电子政务的运用越来越广泛，使用电子政务平台来开展业务的用户也越来越多，使得其对电子政务设备的要求也随之变高[6-7]。这使得设备建造人员的压力变重，这需要相关人员加强对大数据技术配套设施建造的监控，确保设备建造环节毫无差错，顺利进行建造。政府部门需要提升存储设备性价比、增加网络带宽等，因为这是信息基础设施建设的主要目标。加大大数据技术配套设施建设的工程质量，严格负责任，确保大数据在电子政务领域的有效运用，为大数据存储和传播提供重要保障[8]。

5结语

随着国家的快速发展，互联网科技也在飞速发展，大数据技术适用范围也会越来越广，未来的新世界，很有可能是大数据技术的时代，这也为电子政务领域带来了大量新的机遇。由于我国过去的经济实力，我国的电子政务行业发展起步较晚，但进入21世纪，我国科技发展非常迅速，以前的电子政务行业理念已经渐渐地显露出了它的不足，无法支撑现在政府部门大量的事情，无法达到政府部门的实际需求。所以，相关部门需要加强对电子政务的建设，使得电子政务可以发挥其真正的作用，这些是在促进电子政务系统化发展的最重要的环节。

【参考文献】

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[6]李璇.大数据对中国电子政务的影响及对策分析[J].佳木斯职业学院学报，2018(10)：399.

[7]朱典.大数据技术在电子政务领域的应用[J].电脑知识与技术，2015，11(14)：267-268.

电子数据范文篇7

关键词:电子商务网站;数据库;安全隐患

一、引言

随着互联网信息化和大数据时代的到来，电子商务平台以其高效、便捷、成本低、个性化等特性引领时代潮流。企业可以开展无实体店经营，个人足不出户即可博览国内乃至国际一切商品，并进一步完成购买环节。但基于互联网的开放性和虚拟性特点，电子商务网站安全问题就像一个隐形“毒瘤”，时刻威胁着企业和用户的安全利益，并制约着电子商务稳健的进一步发展。可见，企业在建设电子商务网站时，不仅要关注网站的实用性和美观度，更要注重安全问题。电子商务网站的数据库是网站的核心信息，比如交易记录、商业数据等。因此，如何保证电子商务网站建设中的数据库安全就成为开发设计人员首要解决的问题。

二、电子商务网站建设中数据库的安全隐患

电子商务网站的开放性特征，使得网站数据库本身就存在着很大安全隐患，常见电子商务网站建设中数据库安全隐患如下。1.基础硬件的安全隐患。电子商务这种商务模式在我国发展历程短，电子商务技术尚处于开发与运营的初期阶段，硬件设施还依然是电子商务网站建设的“短板”。各种硬件条件短缺、配套资金匮乏等因素使得电子商务网站建设过程中使用的硬件设施不够先进，硬件安全性存在较多漏洞。导致电子商务网站很容易遭受不法分子的恶意侵害，网站中的数据资料遭受窃取或篡改。2.数据库登录方式的安全隐患。为便于后期对电子商务网站数据库的访问，电子商务网站建设时一般设置两种登录数据库的方式：⑴Windows身份验证模式；⑵数据库直接访问，即通过电子商务网站数据库对网站内容进行浏览。但第二种方式在使用时存在安全风险。多数用户在登录时习惯选择系统默认用户名，而后为了方便进入网站数据库又选择“记住密码”。这就增大了网站后台管理系统的安全隐患，把网站前台用户名和密码的安全管理也要负责在内。另外，很多用户完全直接选择数据库默认的用户名和密码会导致数据库外泄。众所周知，“sa”是SQLServer数据库的系统默认账号，还是一个超级用户账号，就常常被受到攻击[1]。3.数据库结构的安全隐患。电子商务网站建设前期，开发者与设计人员制定的数据库设计方案不够完善，一般体现在以下三个方面：⑴默认了固定、有规律的数据库文件的存放位置。比如Access数据库文件一般放在Web目录中，这个规律就会被不法分子利用来查找并下载数据库文件，导致网站的数据被窃取。⑵数据表和数据字段的非自定义命名。有的数据库表和数据字段名直接使用关键词Admi、User等命名，不利于数据的安全。⑶数据表无法防止被重命名。由于开发人员没有制定对策对数据表重命名进行前后缀处理，可能会导致出现安全问题[2]。4.网站后台管理系统的安全隐患。后台管理系统对于前台网页的稳定运行起着至关重要的作用，在网站运营过程中，后台数据库系统出现安全事故会导致整个电子商务网站平台瘫痪，为此一定要确保数据库后台管理系统工作时处在安全稳定的环境。但由于目前国内电子商务平台尚处于发展初期，数据库后台管理系统在设计时还很难克服以下问题：⑴数据库开发设计人员水平受限，将数据库后台管理系统的某些功能设置放在网站首页，直接暴露了数据库后台管理系统的地址。这是因为技术人员通常会采用web来对数据库进行访问、管理及维护，从而保证网址首页能够正常稳定地运行。⑵整个数据库后台系统有且只有首页需要对管理员的权限进行验证，后续所有的管理界面均不再需要验证指令。因此攻击者只需直接输入URL地址，就可以绕过验证进入到后台管理之中直接对数据库进行访问管理，严重危及数据库的安全[3]。5.服务器地址设计的安全隐患在电子商务网站建设初期要设计服务器地址，但部分设计人员对服务器设计工作不够重视。⑴数据库用户与用户名的连接问题容易出现文件内容泄露等现象；⑵电子商务网站开发设计部门工作不够严谨，像诸如源代码的撰写工作等，如果设计不够严谨将会导致电子商务网站瘫痪[4]。

三、电子商务网站建设中数据库的安全对策

1.完善配套的软硬件设施。在电子商务网站建设中，一方面要及时更新换代硬件设施，另一方面要完善软件设施。一般常从以下几方面完善软件设施：⑴及时对操作系统打补丁，减少违规操作；⑵采用数据加密技术、防火墙技术、杀毒软件及时等多种技术进行安全防范；⑶在电子商务网站前后台均对数据库进行加密；⑷采用复杂口令或生物特征等密码验证的方式进行登录验证，并对其用户名和密码进行无痕登录安全保护；⑸完善和更新数据库系统软件；⑹设置虚拟接入端口，并进行动态变换。2.自定义特殊账号管理数据库系统。电子商务网站建设期间，数据库安全控制部门务必要重视特殊性账号管理工作，提升特殊性账号的安全性。例如：前面提到的“sa”账号就是一个不可被删除、无法被修改的特殊账号。并且数据库管理人员后期为了数据库系统的需要，也会建立与“sa”同样功能的账号，但“sa”这类账号本身安全性能低，这就需要技术人员特别重视、特殊管理，做到既要保证提升工作效率，又要避免出现数据库软件泄露的安全事故。3.设计科学规范的数据库结构。建议从以下几个方面设计数据库结构：⑴更改默认下的数据库文件存储位置。如SQLSERVER系统，DATA文件夹是默认路径下的文件夹，开发人员可更改存放路径和文件夹，而后修改与数据库连接的相关文件信息。⑵使用ODBC数据源。ODBC的优点是用它生成的应用程序与数据库或数据库引擎无关，以统一的方式处理所有的数据库，隔离了数据库的实现细节。数据库设计人员在具备管理和维护IIS的权限下，配置新的ODBC数据源，合理放置好更改后的数据库文件的存储位置。⑶采用非常规命名方法：j更改数据库文件名。可为数据库主文件取复杂类姓名，并把它存放在较深层的路径下。如网上服饰店的主文件名，不要起诸如“myclothing.mdf”、“fashion.mdf”或“dress.mdf”之类的名字，再把它放在如“/mcl/ed359/rck/fo136/bct”之类的较深层的路径下；k数据库表和字段的命名。可采用字母和数字组合命名的方式为数据库表加上前后缀。4.加强网站后台管理系统的安全性。可从以下几方面着手：⑴不要在安全性较低的网页上放置数据库后台管理系统的链接，采用非常规命名法对首页文件命名；⑵使用复杂的用户名和口令。把后台管理数据的用户名和口令封装在服务器中，权限放置最低；⑶设置Session变量自动分配不同页面中用户权限的SessionID；⑷即在主页面有身份验证，其他页面也要有身份验证。先判断是否从已验证页面跳转过来，否则不能进入当前页面[5]。5.建立数据库备份和恢复机制。数据库资源是电子商务网站运行的“血液”，建立加强数据库备份和恢复机制是提升电子商务网站数据库安全性能的重中之重。一旦网站数据库资源遭到安全问题，可以第一时间利用备份资源找到原始数据。为此就要求对电子商务网站的数据库进行定期备份。数据备份与恢复机制是对数据库管理机制的有效补充和完善。以SQLSERVER数据库为例，数据备份和恢复常采用备份数据库中.mdf和.ldf文件或者附加数据库中.mdf和.ldf文件的方式。此外，务必要对数据库账户进行严格的加密处理。

四、结论

总之，建设电子商务平台的人员可从电子商务网站数据库的软硬件设施、数据库结构、数据库后台管理、数据库备份等几方面着手，再结合企业实际综合使用这些对策，一定可以为使用电子商务平台的相关者消除一些不必要的安全隐患，从而使电子商务向更高、更健康的方向发展。

参考文献

[1]王德山，王科超.电子商务网站建设中的数据库安全问题与防范对策浅析[J].网络安全技术与应用，2016（1）：49.

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[4]陈文杰.电子商务网站开发过程中数据库安全问题探究[J].电脑知识与技术，2017（6）：269-270.

电子数据范文篇8

贵州省的电子商务应用水平还比较落后,大数据的发展还处于初级阶段在贵州电子商务的发展方面依然存在着很多不可避免的缺陷。（一）电子商务发展政策宣传力度不足既有政府政策宣传执行力度不够，也有政府沟通渠道不畅通等原因。部分政策设置不合理。大部分优惠政策门槛太高，使很多企业在发展电子商务的规模上很难满足条件，优惠政策仍然不能够得到使用，缺乏对电商企业的进一步了解，没有针对企业电子商务在发展中所遇到的问题出台相应的配套措施，导致很多优惠政策难以贯彻落实。没有真正的站在企业的立场，认真了解企业发展的困境，解决企业在发展创新转型的过程所遇到的难题。（二）大数据环境下存在信息风险在大数据背景下，贵州企业电子商务的发展在信息处理上存在很大的网络风险。如今已是大数据时代，贵州大数据的崛起虽然给贵州企业电子商务的发展带来了巨大的机遇，但在快速获取、处理、分析海量交易数据的过程中，由于其是通过云计算、云服务等在互联网平台中进行，因此在信息处理上存在很大的网络风险。而电子商务必须通过计算机网络来实现，数据在互联网上是否能安全地传送，这成了贵州企业电子商务能否健康快速发展的重要原因之一。（三）电商从业人员短缺，人员流动性大贵州地处西部内陆，交通相对东部地区较不发达，信息技术也落后，经济发展非常欠缺。对于人才的引进，贵州政府已经出台了相关吸引人才的政策措施，从经济住房等方面进行奖励。（四）发展企业电子商务的融资问题突出我国作为发展中国家,近年来在金融生态环境建设方面取得了重要旳进步,对优化我国发展企业电子商务的融资环境起到了重要的作用,但在相关融资方面还存在较多的问题。这些问题的存在,进一步加大了企业信用贷款的风险程度,使现有的金融服务机构和企业之间的信息不对称程度更加恶化,降低了金融机构为发展企业电子商务贷款的意愿。金融机构与企业之间的信息不对称程度越高,金融机构对贷款风险的评估偏差会更高,面临的风险会越大。为了规避过高的信贷风险和提高资金使用的安全性,企业在发展电子商务的过程中获得信贷资金的难度进一步加大。（五）贵州电商企业科技含量低，产业支撑弱贵州省电子商务的发展不仅规模小,而且电子商务运用水平还比较低。贵州企业电子商务网络交易额的比重偏低。总的来说，贵州省的电子商务产业发展不平衡,电子商务整体运营环境还比较差，电子商务应用能力较弱，还需要政府的扶持和正确的引导。其中，贵州有企业内部管理的重要性和电子商务专业技术的认识不足，部分贵州企业很少在企业发展过程中加强企业内部人力资源管理和新兴的电子商务技术创新，致使企业电子商务推进迟缓

二、大数据背景下发展贵州电子商务的优势

在大数据背景下虽然贵州企业电子商务的发展存在很多缺陷，但是相反贵州企业在发展电子商务的过程中也同样具有其他大中型企业所不具有的优势。贵州企业电子商务的发展优势具有以下四个方面：一是政府的扶持上的优势；二是互联网环境的优势；三是大数据的应用优势；四是小技术升级的优势。（一）政府的扶持优势贵州针对企业电子商务的发展出台了很多优惠政策。为进一步优化贵州电子商务发展环境，促进贵州电子商务产业的发展，结合实际，政府出台了《贵州省2014年加快发展电子商务工作方案》、《贵州省扶持微型企业发展的实施办法》、《贵阳市人民政府关于支持贵阳电子商务产业园发展的优惠政策(试行)》和《贵州省大数据产业发展应用规划纲要(2014-2020年)》等优惠政策。从建立激励机制、大力扶持、人才引进、税收减免等方面对企业电子商务的发展给予支持和鼓励。（二）贵州电商发展环境的优势贵州大数据产业为贵州小微企业电子商务的发展创造了良好的运营环境。在如今的大数据时代，电子商务的发展离不开互联网的支撑。贵州贵阳市免费WiFi工程作为全国首个全力打造免费WiFi全覆盖的城市，其第一期工程将于2015年5月1日左右完成，截至2014年6月，贵州省互联网出省带宽能力值达到1502Gb/s,全省互联网平均峰值带宽达726.3Gbps，占全省互联网出省带宽开通值的72.6%，覆盖面积为12.8平方公里。在互联网和大数据的支撑下，富士康第四代产业、、淘宝网、京东商城等发展很好的大型已入驻贵州；贵州省的“云上贵州”、“7朵云”平台陆续建成上线。这些成就的取得为贵州小微企业电子商务的发展创造了有利的运营环境，打造出了适应小微企业电子商务发展的新型模式，为发展小微企业电子商务创造了更大的成长空间。（三）大数据的应用优势在大数据背景下发展贵州小微企业电子商务拥有前所未有的机会。目前，中关村贵阳科技园作为贵阳市产业发展的重要平台,为贵州发展大数据产业提供了重要的支撑。贵州大数据的应用,工业园区的建设和大型数据产业模式,处于领先地位。电子商务已经进入了基于数据服务时代,小微企业在发展电子商务的过程中,通过对消费者的海量数据的加强收集、有序整理和多维分析，再挖掘和发现蕴藏其中的价值所在，从而实现精准化的营销理念，以为客户定制个性化的服务。因此，在大数据时代，数据资产是最有价值的资源，电商企业数据服务是最有前途的市场，企业发展电子商务在开发利用大数据上拥有得天独厚的机会。（四）技术升级的优势1、机制上的优势。在贵州大数据背景下，贵州的云计算、云端服务等信息技术逐渐走向成熟，大量的信息数据将会成为电子商务中的一项崭新的商务模式，淘宝、京东和苏宁等国内众多电商巨头纷纷入驻贵州，催生了贵州相关产业的发展。2、创新上的优势。因为电商企业自身规模小，抗御风险的能力差等缺陷的存在，迫使企业在市场竞争中要不断创新，增强自身的竞争力，才能更好地存活下去。

三、促进贵州电子商务发展的策略

电子数据范文篇9

电子数据安全是建立在计算机网络安全基础上的一个子项安全系统，它既是计算机网络安全概念的一部分，但又和计算机网络安全紧密相连，从一定意义上讲，计算机网络安全其实质即是电子数据安全。国际标准化组织(ISO)对计算机网络安全的定义为：“计算机系统有保护计算机系统的硬件、软件、数据不被偶然或故意地泄露、更改和破坏。”欧洲几个国家共同提出的“信息技术安全评级准则”，从保密性、完整性和可用性来衡量计算机安全。对电子数据安全的衡量也可借鉴这三个方面的内容，保密性是指计算机系统能防止非法泄露电子数据；完整性是指计算机系统能防止非法修改和删除电子数据；可用性是指计算机系统能防止非法独占电子数据资源，当用户需要使用计算机资源时能有资源可用。

二、电子数据安全的性质

电子数据安全包括了广义安全和狭义安全。狭义安全仅仅是计算机系统对外部威胁的防范，而广义的安全是计算机系统在保证电子数据不受破坏并在给定的时间和资源内提供保证质量和确定的服务。在电子数据运行在电子商务等以计算机系统作为一个组织业务目标实现的核心部分时，狭义安全固然重要，但需更多地考虑广义的安全。在广义安全中，安全问题涉及到更多的方面，安全问题的性质更为复杂。

(一)电子数据安全的多元性

在计算机网络系统环境中，风险点和威胁点不是单一的，而存在多元性。这些威胁点包括物理安全、逻辑安全和安全管理三个主要方面。物理安全涉及到关键设施、设备的安全和硬件资产存放地点的安全等内容；逻辑安全涉及到访问控制和电子数据完整性等方面；安全管理包括人员安全管理政策、组织安全管理政策等内容。电子数据安全出现问题可能是其中一个方面出现了漏洞，也可能是其中两个或是全部出现互相联系的安全事故。

(二)电子数据安全的动态性

由于信息技术在不断地更新，电子数据安全问题就具有动态性。因为在今天无关紧要的地方，在明天就可能成为安全系统的隐患；相反，在今天出现问题的地方，在将来就可能已经解决。例如，线路劫持和窃听的可能性会随着加密层协议和密钥技术的广泛应用大大降低，而客户机端由于B0这样的黑客程序存在，同样出现了安全需要。安全问题的动态性导致不可能存在一劳永逸的解决方案。

(三)电子数据安全的复杂性

安全的多元性使仅仅采用安全产品来防范难以奏效。例如不可能用一个防火墙将所有的安全问题挡在门外，因为黑客常常利用防火墙的隔离性，持续几个月在防火墙外试探系统漏洞而未被发觉，并最终攻入系统。另外，攻击者通常会从不同的方面和角度，例如对物理设施或协议、服务等逻辑方式对系统进行试探，可能绕过系统设置的某些安全措施，寻找到系统漏洞而攻入系统。它涉及到计算机和网络的硬件、软件知识，从最底层的计算机物理技术到程序设计内核，可以说无其不包，无所不在，因为攻击行为可能并不是单个人的，而是掌握不同技术的不同人群在各个方向上展开的行动。同样道理，在防范这些问题时，也只有掌握了各种入侵技术和手段，才能有效的将各种侵犯拒之门外，这样就决定了电子数据安全的复杂性。

(四)电子数据安全的安全悖论

目前，在电子数据安全的实施中，通常主要采用的是安全产品。例如防火墙、加密狗、密钥等，一个很自然的问题会被提出：安全产品本身的安全性是如何保证的?这个问题可以递归地问下去，这便是安全的悖论。安全产品放置点往往是系统结构的关键点，如果安全产品自身的安全性差，将会后患无穷。当然在实际中不可能无限层次地进行产品的安全保证，但一般至少需要两层保证，即产品开发的安全保证和产品认证的安全保证。

(五)电子数据安全的适度性

由以上可以看出，电子数据不存在l00％的安全。首先由于安全的多元性和动态性，难以找到一个方法对安全问题实现百分之百的覆盖；其次由于安全的复杂性，不可能在所有方面应付来自各个方面的威胁；再次，即使找到这样的方法，一般从资源和成本考虑也不可能接受。目前，业界普遍遵循的概念是所谓的“适度安全准则”，即根据具体情况提出适度的安全目标并加以实现。

三、电子数据安全审计

电子数据安全审计是对每个用户在计算机系统上的操作做一个完整的记录，以备用户违反安全规则的事件发生后，有效地追查责任。电子数据安全审计过程的实现可分成三步：第一步，收集审计事件，产生审记记录；第二步，根据记录进行安全违反分析；第三步，采取处理措施。

电子数据安全审计工作是保障计算机信息安全的重要手段。凡是用户在计算机系统上的活动、上机下机时间，与计算机信息系统内敏感的数据、资源、文本等安全有关的事件，可随时记录在日志文件中，便于发现、调查、分析及事后追查责任，还可以为加强管理措施提供依据。

（一）审计技术

电子数据安全审计技术可分三种：了解系统，验证处理和处理结果的验证。

1．了解系统技术

审计人员通过查阅各种文件如程序表、控制流程等来审计。

2．验证处理技术

这是保证事务能正确执行，控制能在该系统中起作用。该技术一般分为实际测试和性能测试，实现方法主要有：

（1）事务选择

审计人员根据制订的审计标准，可以选择事务的样板来仔细分析。样板可以是随机的，选择软件可以扫描一批输入事务，也可以由操作系统的事务管理部件引用。

（2）测试数据

这种技术是程序测试的扩展，审计人员通过系统动作准备处理的事务。通过某些独立的方法，可以预见正确的结果，并与实际结果相比较。用此方法，审计人员必须通过程序检验被处理的测试数据。另外，还有综合测试、事务标志、跟踪和映射等方法。

（3）并行仿真。审计人员要通过一应用程序来仿真操作系统的主要功能。当给出实际的和仿真的系统相同数据后，来比较它们的结果。仿真代价较高，借助特定的高级语音可使仿真类似于实际的应用。

（4）验证处理结果技术

这种技术，审计人员把重点放在数据上，而不是对数据的处理上。这里主要考虑两个问题：

一是如何选择和选取数据。将审计数据收集技术插入应用程序审计模块（此模块根据指定的标准收集数据，监视意外事件）；扩展记录技术为事务（包括面向应用的工具）建立全部的审计跟踪；借用于日志恢复的备份库（如当审计跟踪时，用两个可比较的备份去检验账目是否相同）；通过审计库的记录抽取设施（它允许结合属性值随机选择文件记录并放在工作文件中，以备以后分析），利用数据库管理系统的查询设施抽取用户数据。

二是从数据中寻找什么？一旦抽取数据后，审计人员可以检查控制信息（含检验控制总数、故障总数和其他控制信息）；检查语义完整性约束；检查与无关源点的数据。

（二）审计范围

在系统中，审计通常作为一个相对独立的子系统来实现。审计范围包括操作系统和各种应用程序。

操作系统审计子系统的主要目标是检测和判定对系统的渗透及识别误操作。其基本功能为：审计对象（如用户、文件操作、操作命令等）的选择；审计文件的定义与自动转换；文件系统完整性的定时检测；审计信息的格式和输出媒体；逐出系统、报警阀值的设置与选择；审计日态记录及其数据的安全保护等。

应用程序审计子系统的重点是针对应用程序的某些操作作为审计对象进行监视和实时记录并据记录结果判断此应用程序是否被修改和安全控制，是否在发挥正确作用；判断程序和数据是否完整；依靠使用者身份、口令验证终端保护等办法控制应用程序的运行。

（三）审计跟踪

通常审计跟踪与日志恢复可结合起来使用，但在概念上它们之间是有区别的。主要区别是日志恢复通常不记录读操作；但根据需要，日记恢复处理可以很容易地为审计跟踪提供审计信息。如果将审计功能与告警功能结合起来，就可以在违反安全规则的事件发生时，或在威胁安全的重要操作进行时，及时向安检员发出告警信息，以便迅速采取相应对策，避免损失扩大。审计记录应包括以下信息：事件发生的时间和地点；引发事件的用户；事件的类型；事件成功与否。

审计跟踪的特点是：对被审计的系统是透明的；支持所有的应用；允许构造事件实际顺序；可以有选择地、动态地开始或停止记录；记录的事件一般应包括以下内容：被审讯的进程、时间、日期、数据库的操作、事务类型、用户名、终端号等；可以对单个事件的记录进行指定。

按照访问控制类型，审计跟踪描述一个特定的执行请求，然而，数据库不限制审计跟踪的请求。独立的审计跟踪更保密，因为审计人员可以限制时间，但代价比较昂贵。

（四）审计的流程

电子数据安全审计工作的流程是：收集来自内核和核外的事件，根据相应的审计条件，判断是否是审计事件。对审计事件的内容按日志的模式记录到审计日志中。当审计事件满足报警阀的报警值时，则向审计人员发送报警信息并记录其内容。当事件在一定时间内连续发生，满足逐出系统阀值，则将引起该事件的用户逐出系统并记录其内容。

常用的报警类型有：用于实时报告用户试探进入系统的登录失败报警以及用于实时报告系统中病毒活动情况的病毒报警等。

电子数据范文篇10

1.1数据挖掘的产生的缘由

人们通常会在平时的生活中遇到大大小小类似的状况，比如商场会将具有关联性的商品放在一起、保险公司会设计出精致的理赔条款等，这些数据信息的挖掘是传统数据分析工具难以完成的。随着科技的发展，信息量不断扩大，人们希望通过对数据的挖掘获得有价值的信息。由此数字挖掘技术便应运而生，并成为一种综合性的数据分析技术。

1.2数据挖掘技术的功能分类

1.2.1分类方面

在对事物的具体描述工程中对描述对象的具体属性以及主要特性等进行不同方式的组类，比如在划分网络上的文章的过程中，主要是根据其中内容的关键词语为根本依据进行划分、整理。

1.2.2聚类方面

针对被分析事物中所隐藏的深层内容进行有效的识别、认知，同时根据这些深层内容把被分析事物划分为不同的类别。比如在商场对商品进行聚类的同时，要针对“用户喜欢什么样的促销模式”这种问题进行全面的考量，并且将购物习惯性思维较为相近的用户划分在一起，依照不同的习惯性思维将商品有效的划分为不同的类别，并且要针对不同类型的用户所喜欢的促销模式进行具体的深入调查和研究工作。

1.2.3关联规则方面

在某一对象在出现某种状况的同时会相应的引发其他对象发生相似状况的密切联系属于关联规则。比如在商场购买面包的用户同时购买牛奶的几率性就格外大，并且每一天购买面包的用户里面又有几个是同时购买牛奶的，其中所占的比例到底是多少，这些问题都是可以根据关联规则的支持程度以及可信程度来进行实际、具体的描绘的。但是序列规则却是纵向思维下的联系模式，和关联规则的联系模式大大不同。

1.2.4预测方面

要想提高预测的高效性能就必须要对预测模型进行有效的构建。预测的主要任务在于对分析对象的发展规则进行高效的分析处理，并且能够将其发展趋势进行预测性的研究分析，比如针对电子商务未来的发展趋势而做出的相关分析工作和预测工作。

1.2.5偏差的检测工作方面

在描述分析极少数的对象和个别案例的同时，对其深层面的原因以及规则进行具体的研究分析工作。例如银行在开展近一百万笔的金钱交易业务中，总会个别的存在着近五百笔的金钱欺诈案例，所以银行就需要针对业务经营的稳定性发展而采取相关的对策，针对这五百笔的金钱欺诈案例所包含的内在要素进行具体的分析发现，使得银行在经营过程中的风险性降到最低。在这一过程中需要被关注的则是：在数据挖掘技术中的各种功能并不是单一性的存在的，其中存在着必然性的联系，因此在开展数据挖掘的分析过程时，一定要对其中的内在联系进行分析，进而将数据挖掘技术的高效功能进行最大程度的发挥。

2数据挖掘技术的主要工具以及运行方式

2.1数据挖掘技术运行的主要方式

第一，数据挖掘在运行过程中需要对大量的信息数据进行处理分析，同时这也是数据挖掘技术得以产生的主要原因；第二，数据的不完全性是必然存在的，其主要的特征就在于其随机方面以及噪音方面，同时其信息数据的组织结构也是繁琐复杂，维数过于大；第三，数据挖掘技术是各种不同领域的科学性知识的整合，其中针对数学以及计算机、统计学等各方面进行了全面系统的应用，是各个领域的交叉内容。其中普及程度最为广泛的算法以及模型主要划分为以下几方面：

2.1.2传统的统计方式

在常用的统计方式中应用程度较为普及的主要是抽样技术，在分析处理大量的信息数据的过程中，并没有可能以及必要性来对全部的信息数据进行具体的分析，因此要充分的结合理论性的指导内容来将抽样技术逐渐的科学合理化。之后再对多元统计分析方式以及因子分析方式、回归分析方式、聚类分析方式和时间序列的分析方式等进行逐一的整合，并加以应用。

2.1.3可视化技术的应用

在直观表现信息数据主要特性的过程中充分的结合图标的形式，尤其是直方图的直观表达，在这一过程中所需要应用的描述统计方式也是极其丰富多元化，其中可视化技术的高效应用现阶段中的关键问题在于如何将高维数据实现最大程度的可视化。

2.1.4决策树

决策树主要是对大量的数据库根据相关规则进行有效的归纳，将树状图进行构建，一般情况下都会在分类工作和预测工作中得到高效的应用。其中CART、CHAID、ID3、C4.5、C5.O等计算方法都是在这一工作过程中应用频率最高的。

2.1.5神经网络方面

神经网络技术可以针对人们的神经元功能进行高效率的模拟实现，同时针对输入层以及隐藏层、输出层等方面经过，使得能够直观的调整、计算相关的信息数据，使得其计算结果精确度能够得到全面性的提高，常常用在分类方面以及回归方面。

2.1.6遗传算法方面

遗传算法主要是根据自然进化的相关理论知识为重要基础，进一步的优化对基因的联合以及突变、选择等进行高效的模拟。

2.1.7关联规则的挖掘计算方法

关联规则通常情况下是根据数据之间联系的规则性内容进行具体的分析，其中对大型数据的项集进行计算和充分的利用大数据项集来将其中的关联性规则形成，是关联规则中主要的两大过程。同时粗集计算方法以及模糊集合计算方法、最近邻计算方法和BayesianBeliefNetords等也都是关联规则挖掘算法中最为常见的计算方法。

3数据挖掘技术在电子商务中的各项应用实际案例

用户是在进行电子商务活动中数据挖掘的主要分析对象。数据挖掘技术能够将用户之间的共性以及个性方面的知识进行有效的分析研究，同时能够将其知识内容中的必然性和偶然性以及独立性和关联性、现实性和预测性等进行高效率的发现。并且这些知识的发现层次和概念也是完全不同的，可以从微观层面逐一地上升到宏观层面，并且可以对用户的消费行为进行直观的统计分析，尤其是在其消费心理以及消费能力、消费动机、消费需求、消费潜能等方面的统计、分析更为精确。使得电子商务的经营人员可以充分的结合这些分析内容来开展相关的决策工作，使得消费人员的需求能够得到最大程度的满足。

3.1分类方法和预测方法在电子商务中的高效应用

分类工作在电子商务的活动过程中占据着关键性的地位，同时其应用频率也是最高的。分工工作的主要任务就是在于将分类函数以及分类模型等进行高效的构建，一般情况下都被称为“分类器”。其中统计法以及机器学习法、神经网络法是分类器中经常会用到的构建方法，这些不同的方法可以将信息数据库中的相关数据项目映射到指定的类别中，增加预测工作中的便利性大大的增强，在这一基础之上能够对未来的信息数据进行行之有效的分析。

3.2聚类分析方法在电子商务中的高效应用

聚类可以针对组类中的个体根据类似性的规律将其进行科学合理的划分。对于电子商务而言，针对用户的有效聚类能够强有力的支持市场化的细分理论规律。但是传统模式下的市场细分理论在对市场策略的具体制定过程中依然占据着关键性的地位，市场细分可以借助不同类别的用户群体进而细分市场，其主要任务就在于将同一范围内的用户个体以及市场进行最大程度的拉近工作，同时使得不同领域内的个体之间的区别逐渐地增大，因而能够借助聚类分析方法来对用户群体的主要特性进行高效的划分，使得用户在使用电子商务互联网站的过程中可以享受到个性化的优质服务。其中统计法以及机器学习法、神经网络法等都属于聚类分析方法的具体范畴之内。

3.3数据抽取方法在电子商务中的高效应用

和传统模式下的商务活动相比较而言，电子商务活动充斥着各种不稳定的因素。比如用户群体的消费心理以及消费能力等方方面面，因此数据挖掘技术的关键任务就是在于要从海量的信息数据中寻找出有具体价值意义、有序的相关数据。其中数据抽取方法是其中的关键方式之一，能够从广泛的视角中对数据进行高效的分析整合，因此其主要的针对目标就在于电子商务活动过程中的用户群体的信息数据化大仓库。并且在具体的运作过程中计算量过于高，可以将其中的结果进行提前的计算并进行有效的存储工作，增强工作过程中的工作质量。

3.4数据挖掘技术在电子商业中的具体应用案例

第一，数据挖掘技术可以应用与电子商业营销中。市场营销就是以对市场进行细分为基础的，按照营销学的相关理论可知，消费者现在的消费行为将决定他们以后的消费趋势。因此，要收集大量和消费者行为有关的数据信息，并要对这些数据信息进行进一步的处理，主要的工序包括对数据信息进行分类、分析研究以及再加工等。首先，根据产品的销售情况和消费者对产品需求的反馈信息对产品的生命周期进行分析；其次，是对市场进行细分。需要使用到客户聚类分析法，找出客户之间的关系，即有何相同的消费行为。根据客户群对市场进行进一步的细分。然后，进行产品定价。产品定价需要使用关联分析，主要分析消费者对于某些品牌的忠诚度、价格接受情况等。最后，就是进行营销。根据上述的工作结果确定最终的营销策略；第二，数据挖掘技术可以应用在电子商务广告宣传方面。所有浏览网络广告的客户都有可能成为潜在的客户，所以很多商家都选择在网络上做广告。但选择做广告的网络平台就需要使用到数据挖掘技术。一方面要选择点击率比较高的网站，另一个方面还要选择具有针对性的网站。而这些数据信息都被保存在数据库中，需要利用专业的数据挖掘知识对其进行加工处理使之成为有价值的信息。

4总结