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数据范文10篇

时间：2023-03-13 20:32:34

数据范文篇1

关键词：遥感大数据；自动分析；数据挖掘

1遥感大数据

近年来在计算机技术和网络技术不断深入发展的背景下，在虚拟空间中生成的数据规模也不断扩大，社交平台、搜索引擎、电商平台、移动APP、安全监控、卫星检测等系统都在不停地产生数据，据国际数据咨询公司预测，到2020年全球数据总量将达到40ZB，这一庞大的数据规模是难以想象的，而其中蕴藏的应用价值也是不可估量的。遥感大数据是大数据资源的重要构成，随着人类探索空间的拓展，利用卫星技术实现对地观测已经成为资源探索、城市规划、地形观测等工作的必然要求，利用遥感卫星技术实现对数据的生成与收集则是遥感大数据形成的关键。与普通的大数据特征一致，遥感大数据包括卫星在对地观测中形成的不同成像方式、不同波段和分辨率的数据信息，这些信息绝大部分并不具备单一的分析价值，但是在数据达到一定规模后，其分析价值也会呈基数增长。

从目前我国遥感大数据的自动分析与挖掘情况来看，其数据应用技术的发展难以与数据生成规模相符。例如传感器的设计依然停留在单一阶段，缺乏对多元遥感数据的筛选与判断，从数据到数据的传播，使得大数据的知识内容十分稀薄，同时不断扩大的数据规模，浪费了一定的存储空间，影响了数据的开发与运用。在大数据分析中，数据的应用价值不仅仅在于规模大，还在于类型全，对于遥感大数据而言，高密度、多时相、全方位、多层次的数据类型能够全面反映隐藏在数据背后的地理学、社会学、管理学等信息，而对这些深层次信息的挖掘，就是遥感大数据自动分析技术与挖掘技术突破瓶颈，实现科学研究应用价值的关键。

2遥感大数据自动分析

自动分析是遥感大数据进行挖掘、实现数据向知识转化的前提，因此，建立统一、紧凑、语义清晰的自动分析系统，能够为后续的遥感大数据挖掘与利用打好基础。遥感大数据自动分析系统的构建可以从以下几个方面分析：

第一，数据表达。随着遥感技术的发展，在数据生成中，其包含的语义信息更加丰富而多元，传统的数据表达方式已经难以实现对遥感大数据的准确解读，因此，在数据自动生成系统构建中，技术人员应做好表达方式的设计。例如在地理观测中，技术人员可以高内聚同意地理位置在不同粒度、不同方位、不同时相在不同观测空间的投影，来对已经生成的遥感大数据进行表达，进而为地理学研究提供光谱、纹理、结构等方面信息，提高遥感数据分析在地理检测中的作用。

第二，数据检索。网络化与集成化是遥感大数据发展的必然趋势，利用互联网技术实现对遥感大数据的整合与利用，并通过检索功能为用户提供针对性信息则是数据挖掘的基本目标。例如在当前城市规划中，遥感大数据已经应用到行政区域划分、交通网络构建、水分信息观测、空气质量监测等方面；用户通过登录界面，能够根据关键词触发检索系统，而在智能检索中，系统利用图片、文字信息，对相似性的数据内容进行对比，并反馈到用户检索页面，进而生成可视性的数据模型，提高遥感大数据自动分析价值。

第三，数据理解。在实现遥感大数据向具体知识转化的过程中，语义理解上的鸿沟需要弥合，目前在遥感大数据的自动分析过程中，数据尤其是底层数据与知识生成之间几乎是“风马牛不相及”，这使得数据挖掘中目标识别难以实现，知识的形成自然受到限制。针对此，在遥感大数据的理解系统构建中，技术人员一方面要将数据特征、分析目标、识别场景等信息进行一体化处理，以强化遥感大数据的语义理解；另一方面还要做好多元数据分析，基于多途径、多场景、多尺度的原则实现多元语义的输出。

第四，数据云系统。在遥感大数据应用中，基于数据系统建立的云服务平台，能够为用户提供一体化的地球空间服务资源，例如我们日常生活中常用的电子地图，就是基于遥感大数据形成的云平台，用户可以直接定位地点，而遥感技术通过对地观测数据系统生成相关的地理数据，并完成GPS定位、导航等服务。

3遥感大数据的挖掘

数据挖掘就是指利用科学严谨的算法，从大量数据中搜索隐藏于其中的信息的过程。在遥感大数据挖据中，技术人员可以利用C4.5、K-means、SVM、Apriori、EM等算法，对其中的信息价值进行呈现，并从广义上实现对数据的综合挖掘与利用。具体来讲，遥感大数据的挖掘可以从以下几个方面入手：

第一，遥感大数据的挖掘过程。相较于大数据的自动分析系统构建，数据挖掘的难度更大，其智能性也更加凸显。在遥感大数据的挖掘中，其基本的过程包括：数据的存储与获取，即利用遥感技术实现对数据的广泛获取；数据的处理与分析，利用自动生成系统，并通过筛选形成数据库，对数据库中的信息进行分门别类处理，并根据信息的重要性权重；数据挖掘，即利用相关的运算规则对数据的潜在价值进行挖掘；可视化呈现，即将数据挖掘结果生成可视化模型，以便于数据理解与利用；数据融合，即将数据信息与知识内容相融合，形成理论体系，以指导社会经济生活中的实践活动。

第二，遥感大数据的综合开发。遥感大数据是地物在遥感成像传感器下的多粒度、多方位和多层次的全面反映。在遥感大数据的综合开发中，一是能够实现与GIS数据等其他空间大数据的沟通与互补；二是能够利用非接触式的成像数据，实现综合信息挖掘，并揭示更多的地球知识和变化规律；三是能够利用非接触式的成像数据，实现综合信息挖掘，更好地协调人与自然的关系。比如在长江流域生态治理工作中水利部门基于天地传感网建立空天地观测平台，对21座水库群、8000个站点进行数据动态聚合分析，完成实时制图、共享服务等功能，这为蓄水防洪、巷道管理等工作提供了强大的支撑，通过数据应用，相关部门每7天一次浅水航道尺度，航标异常的发现时间限制在10分钟，恢复时间为2小时内，每小时通过遥感进行一次水位测报，这大大提高了长江流域生态管理的主动性。再者，近年来，在智能城市建设中，遥感技术的应用越来越广泛，根据调查报告显示：2016年我国视频监控市场规模达到1687.20亿元，其中视频监控产品市场规模达到673.48亿元。视频监控系统的建设让智能城市构建实现可视化，由此，相关部门就能够通过对遥感大数据的挖掘实现对城市的科学规划与设计。

第三，遥感大数据的潜在挖掘价值。遥感大数据并不仅限于对地观测信息，其在数据生成中形成的关联信息，同样具备挖掘价值，虽然有些数据挖掘后形成的知识内容与遥感技术的应用领域并不直接相关，但是从整体社会发展进程来看，其利用价值也是不可忽视的。比如，利用相关卫星数据绘制夜光趋势图，能够分析全球夜光波动指数，并从中发现每年夜光波动程度与全球武装冲突数量的相关度，这对于分析全球政治局势，在政治、经济、军事等方面做出相应的政策调整也是具有指导意义的。再如，通过对比1995-2013年“一带一路”沿线的DMSP夜光遥感影像数据可以揭示不同区域城市化和经济增长规律，其中1995年夜间灯光总量排量前20的国家有俄罗斯、中国、印度、法国等，其数据分别为7.00E+08、3.50E+08、3.00E+08、2.00E+08；而到了2013年，夜间灯光总量整体增加，中国与俄罗斯并列第一，总量为9.10E+08；此外，在夜间灯光动态分析中，柬埔寨、阿富汗、老挝等国增长比例明显，为1000%、550%、500%等，由此可以看出中国、东南亚等国在“一带一路”的带动下城市化与经济发展呈现了较快增长趋势。

4结语与展望

当前，大数据已经成为社会生产生活中至关重要的资源，随着我国卫星遥感技术的发展，在对地观测中，遥感大数据在广度与深度上也会获得新的发展空间。但是，利用卫星遥感技术的发展只是实现遥感大数据收集的第一步，要想实现数据的自动分析与深度挖掘，我们还有很长的路要走。基于此，在未来遥感技术研究中，我们应利用大数据思维，将技术研究的实践重点放在技术分析与数据挖掘方面，提高遥感大数据在地形分析、资源探究、生态监测、产业发展城市规划等方面的应用价值，以全面体现大数据应用在现代社会发展中的作用。

参考文献：

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［2］胡晓东,张新,屈靖生.大数据架构的遥感资源存储管理方法［J］.地球信息科学学报,2016,18(05):681-689.

［3］李德仁,张良培,夏桂松.遥感大数据自动分析与数据挖掘［J］.测绘学报,2014,43(12):1211-1216.

［4］朱建章,石强,陈凤娥,史晓丹,董泽民,秦前清.遥感大数据研究现状与发展趋势［J］.中国图象图形学报,2016(11):1425-1439.

［5］张超,李昆,张鑫.遥感大数据关键技术发展研究综述［J］.科技创新导报,2017(21):145+147.

数据范文篇2

关键词：大数据台；物联网；传感器融合；数据挖掘

海上船舶监测平台通过采集海域内船舶航行信息和海上气象信息，为海上交通管理和船舶导航提供关键信息。由于海上监测平台的工作环境恶劣，易受到台风、海浪等气象环境的影响，且监测平台的数据采集量大，网络传输不稳定。因此，海上船舶监测平台的数据管理系统必须具有稳定的网络传输性能和数据存储能力[1]。本文详细介绍了海上船舶监测平台的数据采集网络和数据管理系统，并基于物联网技术设计了一种数据挖掘算法和数据挖掘引擎。

1船舶大数据平台的数据采集网络研究

近年来，随着计算机技术和信息技术的高速发展，智能化设备、物联网等技术在船舶工业的应用越来越广泛，船舶监测平台采集、分析和处理数据的能力越来越强，数据的规模和类型也呈指数式增长。在海上船舶监测平台上，为了获得全面的海域内船舶和航线信息，必须建立覆盖范围大的数据采集网络，如图1所示。数据采集网络的节点分为传感器节点、汇聚节点、管理节点等不同类型，信息的传输基于IEEE802.11协议。该数据采集网络具有组网方便、功率损耗小、成本低等优点，在该网络的覆盖范围内可以实现船舶航行速度、位置、气象条件等信息的准确采集。

2基于船舶大数据平台的物联网数据挖掘研究

2.1船舶大数据平台的数据管理系统。海上船舶监测平台的数据管理方案为：基于IEEE802.11协议建立数据传输通道，使多个船舶监测平台与数据服务器之间实现数据的快速传输，并将监测平台的多元异构数据流[2]自动处理和保存。此外，船舶大数据平台充分结合云计算和物联网技术，设计了数据平台监测系统，提高了数据传输和数据处理的效率。图2为船舶大数据平台的数据管理系统结构与组成。船舶大数据平台的数据管理系统包括以下几个单元：1）硬件管理单元数据管理系统的硬件管理单元主要功能为采集和分析海洋平台的相关运行参数、传感器网络的类别与型号、数据传输网络的协议管理等，保障船舶大数据平台的硬件正常运行。2）用户管理单元用户管理单元主要负责对大数据平台终端的用户进行管理与协调，并根据不同用户的分类级别授予不同的数据库访问权限，同时，用户管理单元还可以针对某些特定用户组进行数据库的访问限制，提高数据库系统的安全性。3）监测与维护单元数据库管理系统的监测与维护模块可以调整平台的监测方案和内容，审查和修改用户访问数据库的权限。4）数据传输管理单元数据传输管理单元主要负责管理数据平台的信号传输过程，对数据采集网络中的传感器节点进行数据格式的升级。此外，传输管理单元还可以通过压缩数据，提高数据传输的效率。5）输入、输出管理单元该单元的功能包括输入数据的格式解析、关键信息提取、数据储存路径选择等，对传感器网络的数据融合有重要意义。2.2数据挖掘算法。数据挖掘是发现新知识的重要环节，通过建立合理的挖掘模型和算法，数据挖掘技术可以进一步提取数据库中的有用信息。常见的数据挖掘模型包括分类挖掘、聚类挖掘、决策树挖掘等，不同的数据挖掘算法侧重的数据挖掘类型各不相同。本文针对船舶大数据平台的特点，采用了经典的EM算法进行数据挖掘[3]，具体如下：首先，假定EM算法含有m条d维的数据集合，数据挖掘的终止阈值为ε。第1步，对于每条数据记录x，计算x从属于h聚类概率如下式：p(x)=p′(x)fv(xγ•∑x=Dh)n∑i=1p′(x)•fv(x)。第2步，根据聚类概率更新混合模型如下式：P(x)=∑x=Dp(x)•x∑x=Dp′(x)，∑h=∑x=Dp(x)•(x−h)∑x=Dp′(x)，h=1，2，..n。|L(p)−L(p′第3步，计算终止条件)|⩽ε，（L（t）为阈值函数）如果符合，则算法结束。EM数据挖掘算法的迭代过程可用图3表示。2.3船舶大数据平台的数据挖掘系统引擎设计。为了提高船舶大数据平台的数据挖掘水平，本文一方面改进了基于物联网的数据管理系统，另一方面设计了新型的数据挖掘引擎。引擎是数据挖掘技术的核心，良好的数据挖掘引擎有助于改善数据挖掘的效率，快速完成数据的集群配置、分析等工作。本文在设计数据挖掘引擎时，主要考虑两部分设计要求：其一，数据挖掘引擎必须具有优异的数据处理能力；其二，挖掘引擎具有友好、易用的用户接口。本文设计的数据挖掘引擎层次结构主要包括引擎层、用户层和中间层3部分。1）引擎层本文基于Linux开发环境下的Spark集群，设计了数据挖掘的引擎层，并通过Zookeeper配置集群的项目管理，对Kalfka、Flume等数据格式有良好的输入输出接口[4]。2）中间层中间层的功能包括远程数据调用管理、RPC管理等。中间层节省了大数据平台的数据挖掘任务远程提交过程，可实现任务的本地调用，提高了大数据平台的工作效率。3）用户层用户层位于数据挖掘引擎的最上层，直接与用户进行交互。本文在设计用户层时，采用Python编程语言和HTML插件，设计了一种人机交互性良好的用户界面。

3结语

数据范文篇3

［关键词］大数据；保险领域；数据治理；数据质量；人工智能

随着移动互联网等技术的迅猛发展，绝大多数保险企业都上线投入并运行了与自身管理相关的业务系统，这些线上保险业务系统在辅助保险人和后台管理人员工作效率方面都取得了显著的成效。然而，伴随着数据规模的急剧增长，各类不完善数据（如不确定、不精确、冲突、不真实）的存在，使得保险企业对于商业保险数据的有效挖掘和深度分析举步维艰。为此，针对保险大数据的治理理念应运而生。保险企业能够通过数据治理加强数据的管理，提升数据的质量，充分地挖掘保险商业数据的价值［1］。

一、保险大数据治理的框架

伴随着线上线下保险业务的飞速发展，保险企业所搜集的数据普遍存在着各级信息子系统间的数据规范和标准不一致等问题，致使内部管控与监管、外部服务与监控间的协同性问题越来越突出，具体表现在如下几方面：（1）缺乏一致的数据格式，进而导致保险企业系统内部对各渠道获取的数据难以形成一致的表述；（2）各地区保险业务数据本身的真实性、准确性、可靠性等方面无法保障；（3）保险企业自身的数据治理系统不完备，难以实现对时序性保险数据质量的有效监控；（4）商业保险数据本身的隐私性、安全性难以有效保障［2］。为了有效解决这些问题，针对保险大数据的数据治理框架的提出显得尤为迫切。保险大数据的治理系统本身就是一个汇集数据管理、数据质量提升和数据应用为一体的系统。该系统能够通过构建有效的数据管理规范、方法与机制，使保险企业收集的业务数据等依据规范进行存储，并通过相应监控手段进行调整与质量提升，从而最大化程度地实现保险商业数据的价值。正因为数据治理对于保险行业的重要性，2018年5月，银保监会印发了《银行业金融机构数据治理指引的通知》（银保监发〔2018〕22号），从国家层面开启了数据治理的发展新趋势［3］。数据治理的概念越来越受到了国家、行业、企业的多方关注，目前已然成为大数据生态产业中的重要构成因素。本文从实际应用考虑，将大数据治理系统的主要构成绘制于图1所示。从图1中可以看出，保险数据治理本身就是一个系统性问题，为了能够更高效率地取得保险大数据的治理效果，保险数据治理的步骤应当按照四字方针执行，即：管、梳、治、用。其中，“管”对应的是保险数据治理最重要的任务——数据的管理；“梳”是数据的梳理；“治”是对保险数据进行质量与安全性的全面监控；“用”则是最高层级的治理，保险企业挖掘数据本身的价值，将其应用于提升企业效益等等方面［4］。图1数据治理框架

（一）数据管理

数据管理是数据治理的核心功能。通过对数据的管理，包括对原始数据的类型分析，不同渠道获取的数据间关联关系、异质数据的整合与存储、数据计算等等，为实现对保险大数据有效治理提供基础保障。

（二）数据梳理

在数据管理的基础上，需要对系统中数据进行有效梳理。梳理数据的目的在于发挥和提升数据的应用价值。通过标准化的数据梳理，使得保险企业工作人员能够高效且方便地进行数据查找、数据筛选、数据分析，形成规范化的数据字典。

（三）数据监控

数据监控，本质上也可以称之为数据质量的监控，通过设定相应的系统访问权限、存储过程中规范约束控制与处理、系统隐私与漏洞发现等环节，实现对保险数据治理系统的实时监控［5］。其目的在于维护数据治理系统的稳定与安全，确保系统数据的规范性、准确性、安全性等。

（四）数据应用

数据应用环节，其实是数据治理下数据质量的验证环节，也可以看成是数据治理之后数据价值的有效体现途径。数据应用给保险企业带来的具体效益表现在：（1）使得杂乱无章的原始数据规范化、可视化以及规律化，便于企业管理人员统计分析，提升工作人员工作效率；（2）使得数据挖掘能够有效推进，促进保险企业高效发现潜在的市场；（3）人工智能算法能够在数据治理的框架下发挥更好的预测功能，使得企业规划与决策更加可靠。图2展示了数据管理、数据梳理、数据监控、数据应用四者的关联关系图。

二、人工智能在保险大数据治理框架中的应用前景分析

人工智能理论方法与数据治理的关系是相辅相成的。系统通过数据治理，使得产生的数据质量更高且格式统一，从而为人工智能的相关模型提供更高质量的输入，为人工智能实际应用提供保障［6］。另一方面，人工智能的相关模型与算法也能够用于优化数据治理的相关功能，本文在这一节主要对人工智能相关算法在数据管理和数据监控方面的应用进行展望分析。

（一）人工智能算法在数据管理方面的应用分析

正如前面所讨论的，数据管理的目的在于发现数据间的关联关系，以便实现更为规范化的数据管理功能。这其中数据模型是数据管理的核心基础。通过一个稳定且可靠的数据模型，能够有效地挖掘出保险企业各种业务间的关联关系。这一类数据模型本质上就是人工智能理论中的相关模型的本体，如概念模型、逻辑模型等。一种典型的应用场景就是通过知识图谱的方式形象生动地展示实体及实体间的关系结构图。

（二）人工智能算法在数据监控方面的应用分析

数据监控的本质目的在于保障数据的安全，特别是保险等金融行业，直接关系到用户和企业的核心利益。为了能够有效保障数据的安全性，就需要对保险企业系统中规模庞大的数据进行有效分级。针对数据的有效分级可以通过人工智能理论中相应的文本无监督与有监督分类算法实现，从而对数据进行基于内容的实时精准分类分级，促进数据治理系统中数据监控功能的智能化［7］。

三、结论

随着大数据在保险行业应用的不断深入，数据治理作为企业的核心资源的地位日益凸显。鉴于数据治理受到越来越多的关注，本文给出了一种基于保险大数据的治理框架范式，并着重对数据治理中管理、梳理、监控、应用等功能进行了分析，最后，进一步展望了人工智能算法在数据管理与数据安全方面应用的前景。

［参考文献］

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［6］赵大伟，杜谦.人工智能背景下的保险行业研究［J］.金融理论与实践，2020（12）：91-100.

数据范文篇4

1相关概述

1.1大数据

大数据又被称为巨量数据，其是在物联网、云制造技术影响下产生的一种新型的信息处理模式，通过分析信息资产的变化规律，从而使信息处理具有更高的流程优化能力和决策洞察能力。

1.2大数据崛起

大数据风暴已影响到全世界的各个角落，在社会中的各个领域都需要通过数据分析各行业的运营情况，并根据数据分析结果作好相应的决策与判断，因此，大数据已在社会中得到广泛使用并快速崛起。企业通过将所有的业务数据信息进行整合分析，形成高速、真实及多样的管理模式，将能有效降低企业业务操作的资源损耗，同时还能有效提升企业工作的质量和效率[2]。

1.3数据挖掘

数据挖掘技术是一种新兴的科学技术，是由网络技术发展而来的，其不仅能用来分析具有特定规律的事物，同时对于数据量较大且复杂的数据信息其也能发掘其中的联系，并利用有效的技术手段，将复杂的数据信息从数据库中抽离出来，采用自身的编辑、处理及合成功能集合数据信息，供人们分析和使用[3]。

1.3.1基本特点

数据挖掘也可以被理解为数据分析，它的主要特点是能够对数据库中的各项数据进行分析、抽取、模型处理以及转换等，提取其中的关键性数据辅助人们进行企业生产决策，并能取得良好的效果。相较于传统的数据分析，其是在数据未知的情况下进行信息挖掘，因此，数据挖掘的三大基本特征是未知、实用性强、有效。在进行数据挖掘过程中可采用分类、聚类、决策树、关联规则等多种不同的分析方式进行数据信息发掘。

1.3.2基本步骤

数据挖掘一般分为数据准备、数据挖掘、运用管理、计算知识提取数据信息三个步骤。（1）数据准备，也就是要明确数据目标，在数据库中检索出符合条件且能被运用的数据，并做好分类、编辑等准备工作。（2）数据挖掘，根据数据挖掘的要求和目标，选择科学、合理的分析和计算方法，找出数据信息的特征和数据之间的联系，并归纳数据的应用价值表现[4]。（3）运用管理、计算知识提取数据信息，对于数据信息的总结还需进行实践与评估，也就是将得出的数据结论运用到实践工作中，通过实践结果判定其数据发掘分析过程的正确与否。

2数据挖掘的应用

数据挖掘被应用到市场营销、工业制造、科学研究、教育领域、医学领域、通讯行业以及网络技术应用等多个领域，对行业发展具有重要影响。（1）市场营销是最早开始使用数据挖掘技术的领域，也是目前应用大数据最多的领域，市场营销工作要取得良好的营销效果就必须充分发掘用户的消费习惯和分析其消费特点，而这些结论都需要通过对其消费的数据信息进行深入的分析，了解其中的规律，以此来判定用户的消费需求和消费能力，从而改进或转变企业的营销思路，提高企业营销业绩。通过数据分析的延伸，在市场营销方面已不仅仅包含传统的实体物品营销，对于银行、保险、电子商务以及金融领域，也可通过数据挖掘和分析市场经济的走势，为自身行业客户带来经济利益的同时，也有效促进了自身行业的发展[5]。（2）工业制造，通过分析工业制造行业的各种零部件生产数据以及分析产品缺陷，能够快速找出影响产品生产率的相关因素，在后续的工作中则会尽力减少和避免因素影响对产品造成的损坏，从而有利于提高工业产品的生产效率和良品率，将能有效促进企业的快速发展。（3）科学研究，科学研究一般都需要进行大量的数据观测和实验论证，才能获得有效的科学结论和找出某种事物的科学发展规律，而数据观测和实验论证都离不开数据的支持，利用数据挖掘技术能够快速找出科学数据之间的联系、变化规律以及科学家肉眼无法识别的科学知识，通过对相关数据信息进行科学的分析和计算，能有效降低科学研究的难度，使科学研究变得更加直观和简便。对于DNA数据、外空星体数据的探索，采用大数据分析相较于传统数据分析容易得多。（4）教育领域，其涉及教学资源的最优化配置、教学管理方式、学生心理发展状态、学习情况、教学评价以及综合素质发展等多项教学工作内容，为了使各项工作都能和谐、稳定、健康进行，需采用数据挖掘技术来实现教学管理者统筹和规划各项工作。（5）医学领域，医学数据和决策的正确与否与人类的生命安全息息相关，为了保证医疗决策数据的准确性和高效性，可采用数据挖掘技术对医疗信息数据进行有效的分析，为医疗决策提供安全保障[6]。（6）网络技术应用，数据挖掘技术是由网络技术发展而来的，因此，其与网络技术是相辅相成的关系，一方面网络技术的快速发展能有效促进数据挖掘技术的提高，另一方面数据挖掘技术可提高网络技术的发展速度，通过数据挖掘能有效提高电子商务、搜索引擎等相关网络技术的使用效率，例如得到用户需搜索的信息便可通过数据挖掘技术中的预测分类算法来实现。（7）通讯行业，通讯行业与网络技术和数据挖掘技术的发展都有着必然的联系，其不仅包含了市场营销，还包含了通讯技术和服务，而这些资源要进行有效和无缝连接需将行业内大量的复杂数据进行集合，找出各项数据信息的发展规律，然后作出正确的决策。例如，对于用户通信行为、系统负载、企业利润率、数据通信容量和速率等数据信息，需采用聚类方法和孤立点分析的方式，找出行业内的异常状态和影响行业发展的因素，从而能够及时采取有效的措施解决制约问题，促进通讯行业快速发展。

3大数据崛起与数据挖掘的关系

3.1大数据的崛起离不开数据挖掘的支持在人们的生活和工作中都需要应用到数据，数据的变化代表着人们行为的改变以及社会生产力的变化，而人类进行生产最主要的目的在于促进社会经济的不断发展，因此，需要对各项生产信息数据进行深入和有效的挖掘和分析，找出事物之间的联系和生产变化的规律，目的在于根据现有的规律，预测其未来的发展方向，因此，数据挖掘技术越来越重要。而数据挖掘技术的重要性使人们对大数据的作用有了更加全面和深刻的了解，因此，要不断提升自身的数据挖掘能力，从而促进大数据技术不断崛起[7]。3.2大数据崛起有助于提高数据挖掘的工作效率任何一个实力雄厚的企业，其自身的技术能力一般不会太差，大数据崛起就说明了大数据挖掘技术已变得相当规范，从大数据技术被广泛运用到各行各业中可以看出。并且大数据的崛起，使得大数据分析的各方面技能都相对成熟，其能使数据发掘工作变得更加实用和高效，从而更好为人们提供优质的数据信息服务。

4结语

当今社会是知识、数据爆炸的时代，大数据知识和技术的快速发展改变了人们原有的生活和工作方式。其被广泛应用于市场营销、工业制造、科学研究、教育领域、医学领域、通讯行业以及网络技术应用等多个领域，有效推动了社会经济的快速发展。而大数据的崛起与数据挖掘技术又有着密切的联系，数据挖掘技术的快速发展使得大数据能够为人们提供实用和高效的数据信息服务，从而使人们在生活和工作中，能够利用数据变化的规律或事物数据之间的联系，研究出其未来的发展趋势，从而作出正确的决策，因此数据挖掘技术能有效提高人们的生产、制造水平和效率，并且能为人类企业生产的决策提供科学、合理的数据依据，使得人类的各项活动能够安全、快速开展[8]。

作者:徐军单位:太湖流域管理局水文局

参考文献

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数据范文篇5

一、遥感大数据的概述以及特征

在现代社会当中，遥感大数据已经成为了大数据的重要代表，成为了科学研究方面的重点研究方面，但是在现阶段当中还需要对其科学理论和方式进行不断的深入研究。遥感大数据具有大数据的特征，并且也具有自身独特的特征。在外部特征方面，首先具有海量的特征。遥感大数据的数据具有海量的特点，并且对着遥感技术的不断发展，在现阶段当中的高分辨率和高动态的新型卫星传感器在单位时间之内可以捕获到更多的数据量；其次还具有数据异构的特点，也就是说在数据生产过程当中所依赖到的业务系统之间会呈现出的不同状态，都需要由不同的数据中心来进行提供的，并且在逻辑结构或者组织方式上也呈现出了不同的特点；另外，还具有数据多源的特点，集中体现在数据的来源和捕获信息的手段方面，是可以拥有多种获取形式的，包括全球的观察网络点接收到的实时信息，以及民众手中的用户端的个性化信息。在内部特征方面，首先具有高维度性的特点，遥感大数据的数据类型呈现出了多样化的特点，因此数据当中的维度也变得越来越高，集中体现在了空间维度、时间维度以及光谱维度等。其次还具有多尺度性的特点，成为了遥感大数据的重要特点，也就是说在进行数据的获取过程当中，可以根据不同的遥感技术和相对应的技术水平，来进行有效的划分，在空间和时间上呈现出多尺度的特点。另外，还具有非平稳性的特点，由于遥感大数据广泛的获取方式和物理意义，在信息理论的角度上来说，就属于典型的非平稳信号，呈现出分布参数或者规律随时发生变化的特点。

二、遥感大数据的自动分析和数据挖掘

2.1 自动分析。首先，需要对遥感大数据的表达进行了解，在这个过程当中需要抽取多元化的特征来进行表示，从而建立起遥感大数据的目标一体化，在研究过程当中主要包括对遥感大数据的多元离散特征的有效提取，形成在不同的传感器当中的提取方式和方法。还要对若干大数据的多元特征进行归一化的表达，从而提升对大数据的处理能力和处理效率。其次就需要对遥感大数据进行相关的检索，在检索过程当中，需要利用网络化和集成化的方式进行检索，制定出基础设施的计划，提升对其数据的访问和检索效率。并且针对海量的遥感大数据来会说，需要检索出符合用户需求和感兴趣的内容和数据，就需要对数据内容进行比对，从而判断出用户所需要的内容，从大量的数据当中进行快速的检索到目标。在检索的过程当中，发展知识驱动的遥感大数据的检索方式是最有效的方式之一，可以分为场景检索服务、多源海量复杂场景数据的智能检索以及信息数据的检索等。另外，就是对遥感大数据的理解的，通过遥感大数据的科学，可以实现数据向知识的有效转变，在这个过程当中就需要根据遥感大数据本身的特征和数据检索的方式来对数据内容实现有效的提取。最后就是遥感大数据云的技术，可以将各种方式的遥感信息资源进行有效的整合，建立起遥感云服务的相关新型业务应用和服务模式，可以将在天空当中的传感器所捕捉到的信息通过软件的计算和整合来实现数据资源的有效存储和处理，从而使得用户可以在很快的时间之内获取到有效的服务。

2.2 数据挖掘。首先需要对遥感大数据的数据挖掘过程进行了解，包括数据的获取、存储以及处理和整合等，在整个过程当中都具有大数据的特点。在进行捕获数据的过程当中可以从各种不同的传感器当中进行获取，然后对数据进行采样和过滤，之后就可以对采集到的数据进行处理和分析，最后将其数据用可视化的模式进行显示，方便了客户的使用和利用。其次，就是遥感大数据和广义的遥感大数据的综合挖掘的过程，利用此种方式，一方面可以与其他的数据方式形成良好的互补关系，另外一方面也可以对其数据当中的变化规律以及其他信息进行更好的挖掘和采集。在广义的遥感时空大数据当中，存储的费用是相当昂贵的，并且在数据的分析能力方面也存在严重不足的现象，因此在现代社会的智慧城市的建设过程当中发挥不了其巨大的作用，因此需要利用其他自动化的数据智能处理和挖掘的方式来对其空间地理分布的数据进行全新的挖掘和过滤。在时空分布的视频数据挖掘过程当中，在对智能数据进行处理和信息提取的同时，还要通过时空当中所分布的视频数据进行自动化的区分，来有效的区分正常和非正常的状态。在对时空数据的挖掘过程当中，主要可以从时空数据当中进行提取出隐藏的有用的信息知识，利用各种综合性的方式和方法，比如统计法、聚类法、归纳法以及云理论等。在遥感大数据的挖掘应用方面，可以适用于地球各种尺度和方位的变化，还可以在很大程度上对未知的信息进行良好的筛选和挖掘，推动国家的科学技术的发展，实现社会的可持续化发展。

综上所述，在不断的发展过程当中，我国的遥感数据的种类和数量将呈现出飞速增长的模式，在很多方面以及领域当中已经开展了遥感大数据的研究工作。值得注意的是，现阶段当中需要将遥感大数据的理论知识进行实践化的转变，从而实现遥感大数据的自动分析和数据挖掘功能，推动科学信息的不断进步。

作者:李安安

数据范文篇6

1大数据的相关引入

1.1大数据的概念。大数据主要指传统数据处理软件无法处理的数据集，大数据有海量、多样、高速和易变四大特点，通过大数据的使用，可以催生出新的信息处理形式，实现信息挖掘的有效性。大数据技术存在的意义不仅在于收集海量的信息，更在于专业化的处理和分析，将信息转化为数据，从数据中提取有价值的知识。大数据分析与云计算关系密切，数据分析必须依托于云计算的分布式处理、分布式数据库等。1.2大数据的特点。伴随着越来越多的学者投入到对大数据的研究当中，其特点也逐渐明晰，都广泛的提及了这四个特点。（1）海量的数据规模，信息的数据体量明显区别于以往的GB、TB等计量单位，在大数据领域主要指可以突破IZP的数量级。（2）快速的数据流转，大数据作用的领域时刻处在数据更新的环境下，高效快速的分析数据是保证信息处理有效的前提。（3）多样的数据类型，广泛的数据来源催生出更加多样的数据结构。（4）价值低密度，也是大数据的核心特征，相较于传统数据，大数据更加多变、模糊，给数据分析带来困扰，从而难以从中高密度的取得有价值的信息。1.3大数据的结构。大数据主要分为结构化、半结构化和非结构化三种数据结构。结构化一般指类似于数据库的数据管理模式。半结构化具有一定的结构性，但相比结构化来说更加灵活多变。目前非结构化数据占据所有数据的70%-80%，原因在于互联网上的信息内容多种多样，暂时无法找到有序的存储归类方法。1.4大数据技术大数据技术是指如何从各种类型的数据中，获得有利用价值的信息，其中大数据技术包括数据收集、数据存取、数据架构、数据处理、统计分析、数据挖掘、数据预测和结果呈现。在大数据的生命周期中，数据收集处于第一阶段，主要来源有管理信息系统、Web信息系统等。根据数据结构类型不同，大数据的存取采用三种不同的形式，这样有利于其他技术的应用。数据架构源于谷歌提出的一种基于软件的可靠文件存储体系GFS（Google文件系统），相应推出的还有MapReduce计算模型，二者共同解决了当时的文件存储和运算问题。而后随着需求的不断增多，有学者基于谷歌的研究，开发出可以满足更多需求的Hadoop。

2数据挖掘技术

2.1数据挖掘技术以及云计算。如今全球每年都有数十亿人使用着计算机等电子设备，并产生了庞大的数据，各行各业都已经被数据所渗透，在大数据时代，数据挖掘已成为不可或缺的技术。数据挖掘通过统计、在线分析、情报检索、机器学习、专家系统和模式识别等诸多方法来实现从海量数据中搜索隐藏于其中的信息这一过程。云计算是分布计算的其中一种，通常是指：通过网络搜集共享计算资源，并以最低的管理代价和最精准的计算方式获取结果的新型IT运算模式。也就是说云计算技术将庞大的数据计算处理程序拆分为一个个小程序，再通过多个服务器分别计算、处理和分析，最后将结果汇总并返回给用户。这项技术可以在短时间内迅速完成海量的数据处理，从而为日益更新的互联网服务。2.2数据挖掘的发展现状。从最早的数据库技术，到如今逐渐发展成熟的大数据技术，其目的都是实现数据的高效管理和有效利用。数据在我们身边无处不在，数据的收集已经不再是困扰我们的难题，如何将隐藏在数据背后的信息高效率的挖掘出来，才是我们需要探索的道路。如今数据挖掘技术已发展为：数据源提供数据，再将预处理的数据整合成适用的模式，由模式分析出这些数据中有用的知识。2.3数据挖掘中的经典算法。2.3.1C4.5算法C4.5算法是在决策树算法的基础之上改进的，根据对目标变量产生的效果的不同而构建的分类规则，其原理是根据每次选择一个特征或分裂点作为当前节点的分类条件。C4.5算法继承了决策树算法的优点：过程可见、操作简便、准确率高，可同时也有难以基于组合的形式发现规律。2.3.2K-Means算法即K均值聚类算法K均值聚类算法顾名思义是一种聚类算法，将n个对象根据属性分为k个分割，计算出每个对象与各个种子聚类间的距离，然后将每类对象分配给最近的聚类中心，这样每个聚类中心再不断重复以上操作以达到某个终止条件。这种算法的优点是容易实现，但在大规模数据的运用上效率较低，一般适用于数值型数据。

3最新数据挖掘技术及其应用

在新时代大数据的发展中，信息数据在我们的生活中无处不在，衣、食、住、行中都有大数据技术作为支撑，从“暗处”给用户提供帮助。随着大数据的出现到发展为现阶段互联网不可缺少的一部分，我们生活中大多数传统的统计、计算、分析方法已无形中被大数据取代。3.1数据挖掘技术在金融领域的应用。在信息化发展如此迅速的时代，金融信息数据化已成为必然趋势，各种互联网金融企业如雨后春笋般出现，给传统金融带来了不小的冲击。线上支付、P2P模式的网贷，甚至于股票期货，都已完成从传统数据模式向大数据技术的更新。大数据时代给金融行业带来了全新的一面，可以为客户分类、风险评估等提供更高层次的参考价值。利用有效地数据分析把控客户类别和客户需求，从而提高经济效益和服务质量，为金融行业的发展提供更广阔的平台。3.2数据挖掘技术在教育领域的应用。教育数据挖掘(EducationDataMining)应用了多个大数据技术，综合运用了数理统计、人工智能与机器学习和数据挖掘等。对教育原始数据进行分析、构建数据模型，从而有效地预测学习者的学习趋势。也为互联网教育提供发展的基础，实现线上教育系统的普及和有效应用，增加新型的学习方式。同时教育信息数据化也可以进行全面的、精准的学习分析，提供有理论数据支撑的分析结果，有利于学生的自主学习和问题分析。

4大数据的发展趋势

大数据时代的来临给我们带来了全新的发展模式，同时也催生出许多新兴行业，如云计算、人工智能等。大数据技术如今已被应用到商业、工业等领域，更是诸多新领域的基础，其中机器学习是人工智能的一个分支，研究方向是使计算机在没有明确代码的条件下自主学习，它所运用的原理就是大数据技术。在科学领域，大数据也是必不可少的计算方式，它拥有多种不同的算法，可适应性的解决一系列科学研究中的计算难题。在信息技术发展如此迅速的今天，大数据技术依然面临着许多挑战，庞大的数据资源，它的储存和保护是长久以来人们需要克服的难题。近几年数据泄露的消息比比皆是，大小企业都无法免受影响，而唯一措施就是从源头阻止信息的泄露。盗取数据的方法在日益更新，保护数据就更难上加难，所以完善企业自身的安全防范能力，提前做好屏障保护，是大数据应用上的重要环节。

5结束语

总而言之，在信息技术发展如此迅速的时代，大数据的广泛应用已成为大势所趋，从最早运用大数据进行简单的分析，作为一种论据为科学研究提供数据支撑，到如今大数据成为互联网技术的基石，操纵庞大的数据资源。可以说，大数据技术已走在当今科技发展的前沿。但科学技术的发展依旧伴随着许多待解决的问题，在技术创新与实时出现的问题中寻求可持续发展的平衡，使得计算机技术可以更好的服务人们的生活，是我们需要努力的目标。

参考文献

[1]张珍.云计算环境下的数据挖掘算法探究[J].网络安全技术与应用,2019(05):58-59.

[2]夏春梅.大数据背景下数据挖掘技术在银行中的应用[J].电子技术与软件工程,2019(10):174.

数据范文篇7

关键词：数据挖掘技术；状态数据；数据采集；应用系统

数据采集应用系统又被称之为高职院校人才培养工作状态数据采集应用系统，该数据采集应用系统在2008年得到教育部门批准并公布实施，这使数据采集应用系统成为高职院校进行方案评估的重要组成部分，并越来越受到各个高职院校的关注与重视。不过，由于数据采集应用系统出现的时间较短，各个高职院校还没有真正认识到数据采集应用系统的作用，对数据采集应用系统的框架体系与逻辑关系的理解仍旧需要一段时间，对应用系统中相关联的数据进行聚合，使其成为一种能够帮助学院进行教学决策与管理的价值信息，更需要探索一种新的数据分析方法，再加上高职院校只注重系统的服务评估功能而忽视了其他功能的挖掘与应用，这就造成许多高职院校只是在填报时才会用到该系统，而在填报过后便成为了摆设，这使数据采集应用系统的作用未得到真正发挥，利用率较低。为此，针对以上问题，通过数据挖掘技术对高职状态数据采集应用系统进行深化分析。

1数据挖掘技术

大数据具有增长速度快、海量、多样、真实、价值密度低五大特点，从数据本身进行分析，所谓数据挖掘技术便是通过算法搜索，从海量的大数据中对价值密度低的价值数据进行挖掘与收集的过程。数据挖掘技术和计算机科学有着紧密的联系，通过数据的统计、处理、机器学习、模式识别、情报检索等诸多手段来达成价值数据挖掘目的。这些手段能使企业决策者根据价值数据来对策略进行调整，以此降低风险，并做出正确决策。数据挖掘由三个阶段构成：数据准备、数据挖掘、结果表达。

2数据挖掘技术在高职状态数据采集应用系统中的深化基础

高职状态数据采集应用系统属于一种数据仓库，该系统每进行一次数据采集便会采集到超过50万条的数据，通过将状态数据采集应用系统与互联网技术进行结合，还能使数据采集应用系统一次性采集到的数据量更多。以知识管理理论对数据进行分析，数据自身是不会提供太多价值信息的，因此，需要将这些采集到的数据进行转化，使其成为有效信息，并利用科学的数据分析方法，通过关联、聚类、聚合等方法来对这些海量的数据进行分析。现如今，数据分析在各行各业中发挥越来越重要的作用，数据挖掘技术的相关理论与方法也使数据采集应用系统具备极高的应用价值与意义。可以说，数据挖掘技术作为一种新型信息处理技术，能对大量数据中人们所不知道而又潜在的有用信候进行提取，属于一种更深层次化的数据分析方式，其与传统分析方法的最大不同是传统分析方法具备非常明显的指向性特征，而其目的是通过结果来对预设命题的正确性进行验证，或是通过对预设模型的机理进行量化分析。而数据挖掘技术则是在没有任何比较明确的假设情况下对信息进行挖掘，找出信息的关联性，并获得那些难以通过直觉，甚至会违背直觉的相关信息，这样挖掘出的信息极有可能出人意料而又富有价值，可以说，数据挖掘技术是传统分析方法不断变革后的结晶。

事实上，经过教育界诸多专家对数据采集应用系统的不断完善，在数据采集应用系统颁布应用的三年里，系统结构与信息的采集量都发生了极大改变，以版本来说，最初的数据采集应用系统是08c版的，之后经过不断的改进已经成为现今的10a001版，原有采集字段仅为594字段，现如今已经增长到了750个字段，采集字段的大幅增加，也使数据采集应用系统的信息容量得到了大幅度扩充，其数据仓库特征也越来越明显，尤为重要的是数据间的关联度不断增加，使其成为数据挖掘技术的深化基础，从客观上来说，通过数据挖掘技术的应用来进行数据分析，能为数据采集应用系统创造更加有利便捷的条件。

3数据挖掘技术深化高职状态数据采集的应用系统分析

数据挖掘技术在高职状态数据采集应用系统中的应用方法主要有关联、分类、聚类、估计、细分或预测等，数据挖掘技术的自身理论与思维方式给数据采集应用系统带来了广阔的发展空间。在这些应用方法中，以聚类分析方法和关联规则分析方法最为易于理解和实施，以下便对这种主要方法在高职状态数据采集应用系统中的深化应用进行探讨。

3.1关联规则分析

在关联规则方法中，数据是以孤立、单独的形式分散存在的，这也使单独的数据不能形成信息，不过将这些单独、分散而又相互关联的信息数据收集起来，则能多角度、全方位地对某一对象进行高效的价值辨别。而对于刚开始接触数据采集应用系统的用户来说，在数据采集应用系统使用过程中，应以海量信息数据作为依据来对高职院校在人才培养过程中的各个方面进行判断与价值辨别，这就造成系统用户往往感觉无从下手，只会对各个表格中的数据进行割裂而孤立地分析，更加难以找出数据之间的关联性与内在规律，同样难以对这些相互关联的数据进行聚合，这使高职院校难以将人才培养工作过程中的关键要素进行全面呈现，以此帮助管理人员进行工作决策。而通过关联规则挖掘方法的应用，则由数据采集应用系统提供数据，并对人才培养工作的所有关键要素进行分析，通过挖掘与之相关的所有数据，能更加清晰地呈现数据与指标间的相关关系及关联规则。例如，在对高职院校的“兼职教师队伍”建设现状进行分析时，利用数据挖掘技术中的关联规则分析方法，能将兼职教师的人数和整个高职院校的教师总数量进行对比，能清楚地知道兼职教师在整个高职院校的教师队伍中占据的比例，再将兼职教师数量和高职院校所设置的专业数量进行对比，还可清楚地知道各个专业所安排的平均兼职教师数量等等。这些与之对比的数据均分散在整个系统中，但它们都和兼职教师队伍有着很强的内在关联，通过对这些与之关联的数据进行采集，能非常直观地对某个方面的具体工作情况进行真实反映。通过将这些数据进行聚合，还能非常直观地反映高职院校对专业教师队伍建设的重视程度及总体规则，并将其与预期的高职院校教师队伍规划进行比较，能清楚地知道当前教师队伍建设能否满足学校师资建设的发展需要，具体的实施情况如何等问题。

3.2聚类分析

在聚类分析中，对于不同的数据，通过关联规则分析，能获得大量的价值信息。而对于同一类的数据，则将这些数据利用聚类分析思路进行相应整合，这样能使信息的呈现更加丰富，并能对某项工作的进程及各个部门间的差异进行真实可靠的反映。例如，在对高职院校的师生比情况进行分析时，利用聚类分析将历年的院校招生情况及教师人数情况进行对比，能非常直观地对院校在历年中的师生比情况进行衡量，当发现每一年的学生数量都有所增长，而教师数量增长不大时，则可以通过师生比来衡量院校的教师增长数量难以满足学院的教学要求，应加强师资队伍建设。

3.3聚合分析

对于不同系数中的同类数据来说，可以通过聚合分析的方法来对系部间的差距进行直观衡量与观察，仅仅对同一系部中的数据进行分析，是难以获得较多有价值信息的，而通过聚合分析方法将不同系部中的同类数据进行聚合，则能使数据信息变得更加丰富，进而可以非常直观地了解到不同系部在相同工作之间的差距，从而使院校管理人员能根据这种差距来对工作差距较大的系部进行加强。

4结语

综上所述，数据挖掘技术在高职院校状态数据采集应用系统中的应用案例比比皆是，这也证明了数据挖掘技术能使院校状态数据采集系统的作用得到更进一步的发挥，使数据采集应用系统能对各类数据进行有效挖掘与转化，并将其应用到高职院校的管理与教学工作中，提高了高职院校的管理服务水平，为高职院校管理人员提供大量的有效信息。可以说，数据挖掘技术在很大程度上促进了高职院校状态数据采集系统的深化应用。

参考文献：

[1]张晓蕾.基于Android平台的人才培养工作状态数据采集管理系统的设计与实现[D].成都:电子科技大学硕士论文,2014.

[2]苏世文,王国庆.高职院校人才培养工作状态数据采集平台的柔性UML模型设计[J].江苏经贸职业技术学院学报,2013(2).

数据范文篇8

[关键词]SQLServer2000；数据导入；DTS

1SQLServer2000常用的数据导入导出方法

1.1通过DTS的设计器进行导入或导出

DTS的设计器功能强大，支持多任务，也是可视化界面，易于操作，但熟悉的人一般不多，如果只是进行SQLServer数据库中部分表的移动，用这种方法最好，当然，也可以进行全部表的移动。在SQLServerEnterpriseManager中，展开服务器左边的＋，选择数据库，右击，选择Alltasks/ImportData...(或Alltasks/ExportData...)，进入向导模式，然后按照提示一步一步进行就可以了，里面分得非常详细，可以灵活的在不同数据源之间复制数据，非常的方便，而且还可以另存成DTS包，如果以后还有相同的复制任务，直接运行DTS包就行，省时省力。也可以直接打开DTS设计器，方法是展开服务器名称下面的DataTransformationServices，选LocalPackages，在右边的窗口中右击，选NewPackage，就打开了DTS设计器。值得注意的是：如果源数据库要拷贝的表有外键，注意移动的顺序，有时要分批移动，否则外键主键，索引可能丢失，移动的时候选项旁边的提示说的很明白，或者一次性的复制到目标数据库中，再重新建立外键，主键，索引。其实在建立数据库时，建立外键，主键，索引的文件应该和建表文件分开，而且用的数据文件也分开，并分别放在不同的驱动器上，有利于数据库的优化。

1.2利用Bcp工具

这种工具虽然在SQLServer2000的版本中不推荐使用，但许多数据库管理员仍很喜欢用它，尤其是用过SQLServer早期版本的人。不过Bcp确实有其局限性，首先它的界面不是图形化的；其次它只是在SQLServer的表（视图）与文本文件之间进行复制。但是另一方面，它也有其优点：性能好，开销小，占用内存少，速度快。

1.3利用备份和恢复

先对源数据库进行完全备份，备份到一个设备（device）上，然后把备份文件复制到目的服务器上（恢复的速度快），进行数据库的恢复操作，在恢复的数据库名中填上源数据库的名字（名字必须相同），选择强制型恢复（可以覆盖以前数据库的选项），在选择从设备中进行恢复，浏览时选中备份的文件就行了。这种方法可以完全恢复数据库，包括外键，主键，索引。

1.4直接拷贝数据文件

把数据库的数据文件（*.mdf）和日志文件（*.ldf）都拷贝到目的服务器，在SQLServerQueryAnalyzer中用语句进行恢复：

EXECsp_attach_db@dbname=’test’,

@filename1=’d:\mssql7\data\test_data.mdf’,

@filename2=’d:\mssql7\data\test_log.ldf’

这样就把test数据库附加到SQLServer中，可以照常使用，如果不想用原来的日志文件，可以用如下的命令：

EXECsp_detach_db@dbname=’test’

EXECsp_attach_single_file_db@dbname=’test’,

@physname=’d:\mssql7\data\test_data.mdf’

这个语句的作用是仅仅加载数据文件，日志文件可以由SQLServer数据库自动添加，但是原来的日志文件中记录的数据就丢失了。

1.5在应用程序中定制

可以在应用程序（PB、VB）中执行自己编写的程序，也可以在QueryAnalyzer中执行，这种方法比较灵活，其实是利用一个平台连接到数据库，在平台中用的主要是SQL语句，这种方法对数据库的影响小，但是如果用到远程链接服务器，要求网络之间的传输性能好，一般有两种语句：

1.5.1select...intonew_tablenamewhere...

1.5.2insert(into)old_tablenameselect...from...where...

这两种方式的区别是前者把数据插入一个新表（先建立表，再插入数据），而后者是把数据插入已经存在的一个表中，一般来说，第二条语句强于前者。

1.6SQLServer的复制功能

SQLServer提供了强大的数据复制功能，也是最不易掌握的，具体应用请参考相关资料，值得注意的是要想成功进行数据的复制工作，有些条件是必不可少的：

1.6.1SQLServerAgent必须启动，MSDTC必须启动。

1.6.2所有要复制的表必须有主键。

1.6.3如果表中有text或image数据类型，必须使用withlog选项，不能使用withno_log选项。

另外maxtextreplsize选项控制可以复制的文本和图像数据的最大规模，超过这个限制的操作将失败。

1.6.4在要进行复制的计算机上，应该至少是隐含共享，即共享名是C$或D$…。

1.6.5为SQLServer使用的WindowsNT账号不能是一个本地的系统账号，因为本地的系统账号不允许网络存取。

1.6.6如果参与复制的服务器在另外的计算机域中，必须在这些域之间建立信任关系。

2实现基于网页的数据库数据导入

那么，如何实现基于网页的数据库数据导入呢，下面利用一个比较简单的网络介绍一下。

假设某局域网的网络拓扑结构如下所示：

其中服务器A和工作站B位于局域网内，工作站C与服务器D位于Internet内，局域网与Internet是物理隔离的，工作站C与工作站D在同一个办公室内，服务器A上的数据库管理系统是Oracle，服务器D上的数据库管理系统是SQLServer2000。由于工作需要，要求把服务器A的有关数据导入到服务器D上。

2.1通常的工作流程：

2.1.1在工作站B上运行客户端软件，将服务器A上数据导入到本地的dbf文件。

2.1.2用移动硬盘把dbf文件从工作站B拷贝到工作站C上。

2.1.3在工作站C上，用ftp软件将dbf文件上传到服务器D上。

2.1.4在工作站C上，运行远程桌面软件登录到服务器D上。

2.1.5在服务器D上，执行DTS，将dbf文件中的数据导入到SQLServer

数据库。

2.1.6在服务器D上,运行相关存储过程,做数据的后期处理工作。

在许多情况下，因为各种不同情况的需要，这个工作流程每天（甚至更短的时间内）就要执行一次，非常繁琐，而且使用手工操作，很容易出错。下面提出一种改进的方案。

2.2改进后的工作流程

2.2.1在工作站B上运行客户端软件，将服务器A上数据导入到本地的dbf文件。

2.2.2用移动硬盘把dbf文件从工作站B拷贝到工作站C上。

2.2.3在工作站C上，打开服务器D上的相关网页，利用网页将dbf文件的数据导入到服务器D上的SQLServer数据库中。

首先，要在网页里实现上传功能，把dbf文件从工作站C上传到服务D上，这里就不多介绍了。要通过网页把dbf文件导入到SQLServer中，需要借助DTS可编程对象。DTS包含一组可编程COM对象，主要包含：DTS.Package、DTS.Connection、DTS.Step、DTS.ExecuteSQLTask、DTS.DataPumpTask、DTS.Transformation。

在ASP网页里，通过用VBScript脚本创建调用DTS可编程COM对象,可以完成数据导入任务。SQLServer2000有比较详细的文档资料介绍DTS编程，但没有给一个具体的例子，如果仅参考文档资料，难度比较大，开发时间也会相当长。这里大概的介绍一下开发程序的过程。首先，在SQLSever2000的DTS设计器里，创建DTS包，实现从dbf文件到SQLServer2000的数据导入，把后期处理的存储过程也添加到DTS包里。将这个DTS包另存为VBScript文件。有了这个VBScript文件，开发程序就容易多了，加入所需要的其他代码，就可以在网页里实现数据库的数据导入。

参考文献

【1】张莉，等.SQLServer数据库原理及应用教程［M］.北京：清华大学出版社，2003.

数据范文篇9

【关键词】数据挖掘；频繁模式挖掘；聚类分析

1导论

1.1背景问题.当今互联网上90%以上的数据都是在两年内产生的，并且每天产生的数据量仍然在以巨大的速度上升，在这样的背景之下，对于海量的数据仅仅有接收和存储的能力是不够的，还需要对这些数据进行有效的处理，进而获取能指导未来行为的规律和模式，并提高企业、社会、组织和机构的效益以及效率。计算机处理数据的速度很快，但是从海量数据中挖掘规律并不是简单的操作，因此需要有行之有效的数据挖掘算法来完成在数据中“沙里淘金”的过程，因此各种数据挖掘算法也就应运而生了。1.2研究综述.在数据挖掘领域中，涌现了一大批各式各样的算法，其中应用最为广泛的是频繁模式挖掘、聚类分析、决策树和随机森林、贝叶斯网络这四类，其他算法很多是基于这四大类算法的改进和扩展。其中频繁模式挖掘的作用是从大量的数据（事务集）中获取某些项之间的相关模式，它可以用于指导项之间的关联分析。聚类分析的作用是对于大量的数据进行聚类操作，通过查看哪些数据聚拢在一起来对数据进行分类和相关分析。决策树是通过以数据中各个属性为分类依据将数据不算分类，最终构成一个树的形态，用于对数据进行分类判别处理；随机森林是使用多棵决策树同时进行判别和分类，最终投票选出结果。贝叶斯网络同样是一种分类算法，在已知“执因索果”的前提条件下，通过条件概率和贝叶斯概率公式，进行“执果索因”的操作，是贝叶斯公式的成功运用。1.3本文介绍.本文从频繁模式挖掘和聚类分析的角度出发，分别对这两个算法进行介绍和分析。每一部分算法都分为三个部分，分别是算法介绍、算法过程以及算法分析。算法介绍部分主要是关于算法的主要思想，算法过程部分介绍了算法具体模型和执行过程，在算法分析部分，本文从算法的优缺点和应用场景分别给出了解释和说明。

2频繁模式挖掘

2.1算法介绍.频繁模式挖掘的目的是在大量的数据中获取到频繁出现的模式，这些模式以规则的形式出现，即X→Y的形式，其中X和Y都是项集，即若干项组成的集合，这个规则表示的含义是“若项集X出现，则项集Y也可能会出现”，那么如果要度量这个规则是否可用，需要从两个方面入手，即这个规则足够常见以及这个规则足够可信。对于“足够常见”的度量，有一个度量指标叫做支持度，对于集合S来说，它的支持度表示为sup（s）={ti｜S奂ti，ti奂T}T，其中T是全体数据，以事务集的形式给出（即若干原始项集构成的列表），ti是事务集中的一个事务（即一个原始项集）。一个集合的支持度越高，那么它就出现得越频繁。对于“足够可信”的度量，有一个度量指标叫置信度，对于规则X→Y而言，它的置信度表示为conf（X→Y）=sup（X∪Y）sup（X），即集合X∪Y的支持度与集合X的支持度的比值。对于一个合格有用的规则而言，它的支持度和置信度要同时满足一定的标准才可以被接受，因此对于频繁模式挖掘需要另外设置两个阈值，分别是最小支持度阈值min_sup和最小置信度阈值min_conf，只有指定的规则同时满足这两个阈值的情况下，才可以认为该规则是可以被接受的。对于具体的问题，最小支持度阈值和最小置信度阈值往往不同。2.2算法过程.对于频繁模式挖掘而言，算法的步骤一共分为两个大部分，即频繁模式的计算和频繁规则的计算，下边分别介绍这两个部分：2.2.1频繁模式的计算.频繁模式也叫频繁项集，即从给定的数据集中找到那些频繁出现的项集。频繁模式的计算方法很多，如Fk-1×F1、Fk-1×Fk-1和FPTree等，这里着重介绍Fk-1×F1方法，下边是计算过程：（1）首先计算所有的1-频繁项集，并放入1-频繁项集的集合中；（2）对于当前的轮次（初始值为1），求两个集合Fk的笛卡尔积，然后求出结果中所有的频繁项集，对于（k-频繁项集，放入其所属的集合中；（3）进入下一轮次，重复执行2）的操作；（4）如果某一轮中没有新的频繁项集产生，则算法终止。2.2.2频繁规则的计算.频繁规则的计算是要基于频繁模式的，简证如下：对于集合X1奂X，X2奂X，X1∩X2=覫，X1∪X2=X，X1≠覫，X2≠覫而言，所有可能的规则X1→X2的支持度都是X本身的支持度sup（X），因此如果直接求规则会产生大量重复的计算，并且如果X不是频繁项集，那么规则X1→X2肯定也不是我们需要的规则，因此欲求频繁规则，则应先求频繁模式，再由频繁模式导出规则。对于给定频繁项集X，从中导出规则的算法过程如下：（1）对于中的每一项，都构造出类似X-xi的规则形式，并挑选出其中的有效规则备用；（2）两两合并后件中只有一个元素不同的规则，然后形成一个新的规则，判断其是否是有效的，如果是，则仍然放入规则集合中，留待以后计算；（3）重复以上过程直到没有新的规则产生。2.3算法特点.对于频繁模式挖掘而言，它适合求取大量的数据中某些事务之间的关联，并且过程简洁明了，非常易于编写和修改扩展。但是同样地，频繁模式挖掘算法的理论时间复杂度是指数级的，虽然经过重重优化之后的实际表现不错，但是整体仍然需要进行大量的计算，因此当数据集特别大的时候，使用频繁模式挖掘很难迅速准确地得到期待的结果。

3聚类分析

3.1算法介绍.对于给定的数据，如果数据中的若干属性都可以量化，则能够把一个单个数据的n个属性当做坐标方向的偏移量，然后可以把这个数据映射到n维笛卡尔坐标系中的一个点，这样就可以把给定的大量数据转换成n维坐标系统的若干点，通过对这些点进行分析和处理，进而得到分类情况，最终可以得到数据之间的关联和分类情况。对于聚类分析算法而言，关键点是如何判定两个点之间在什么情况下应该被聚拢在一起（即聚类依据），根据聚类依据的不同，聚类分析算法中又可以延伸出若干不同的算法，如划分聚类、层次聚类、密度聚类、网格聚类、图聚类和谱聚类等等，这些聚类方法各有特点和使用场景，在这里我们主要选取划分聚类来介绍。3.2算法过程.在划分聚类中，最为著名的就是K-Means算法，即“K均值”算法。它的主要思想是将欧几里得距离作为聚类依据，将坐标系中的点聚拢成不同的分类，假设要将指定的数据分成k类，那么算法过程如下：（1）在给定的点集中随机选取K个点作为初始的聚类中心；（2）对于点集的每一个点，都计算其与K个聚类中心的距离，选取距离最近的那个聚类中心所在的簇作为当前点所属的簇；（3）聚类结束之后，重新对每一簇计算新的聚类中心，计算方法是求各个点的平均值；（4）如此迭代，知道聚类中心不再发生变化为止，此时即得到了K个簇。3.3算法特点.算法适合于数据各个属性易于量化和抽取的数据，并且有着明确的分类需求，而且事先制定了簇的数目。但是当没有确切的簇的数目被指定的时候，K-Means算法有时候并不一定会有很好的结果。

4结论