数据挖掘范文10篇

数据挖掘范文篇1

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

[1]卢建昌,樊围国.大数据时代下数据挖掘技术在电力企业中的应用[J].广东电力,2014(9):88-94.

[2]马遥.计算机数据挖掘技术在CBA联赛中的应用理论研究[D].郑州:郑州大学,2014.

[3]曹莉.刍议大数据时代的数据挖掘与精细管理[J].经营管理者,2013(18):191-192.

[4]李平荣.大数据时代的数据挖掘技术与应用[J].重庆三峡学院学报,2014(3):145-147.

[5]韩英.浅析大数据时代的数据挖掘与精细管理[J].成都航空职业技术学院学报,2013,29(4):63-71.

[6]丁岩,杨庆平,钱煜明,等.基于云计算的数据挖掘平台架构及其关键技术研究[J].中兴通讯技术,2013,19(1):53-56,60.

数据挖掘范文篇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

数据挖掘范文篇3

目前面向Web的数据挖掘面临的问题，主要有两个方面：

1.1数据库环境的异构型

Web上的每个站点就是一个数据源，数据源之间是异构的，外加上各个站点的信息和组织的不同，Web网站就构成了一个巨大的异构数据库环境。要对这些数据进行挖掘，首先，要解决各个站点之间的异构数据集成，提供用户统一界面，从复杂的数据源中取得所需的有用的信息知识。其次，有关Web上的数据查询。

1.2数据结构的半结构化

Web上的数据比较复杂，各个站点的数据都独立设计，具有动态可变性。虽然Web上的数据形成半结构化数据。这些问题是进行Web数据挖掘所面临的最大困难。

2XML技术在Web数据挖掘中的优势

Web数据的异构使Web数据挖掘变得十分困难,通过XML可以解决这个问题。因为XML文档具有很好的自我描述性，他的元素、子元素、属性结构树可以表达极为丰富的语义信息，能够很好的描述半结构化的数据，因此在网络数据集成、发送、处理和显示的方面。开发人员能够用XML的格式标记和交换数据。XML在三层架构上为数据的处理提供了有用的途径。利用XML，Web设计人员能够构建文档类型定义的多层次互相关联的系统、元数据、数据树、样式表和超链接结构。基于XML的Web数据挖掘技术，能够使不同来源的结构化的数据很容易地结合在一起，解决Web数据挖掘的难题。

2.1XML技术在Web数据挖掘中具体作用利用XML技术我们在Web数据挖掘中可以完成以下几点：

2.1.1集成异构数据源

XML是一种半结构化的数据模型，可以完成和关系数据库中的属性一一对应，从而实施精确地查询与模型抽取。XML可以搜索多个不同数据库的问题，以实现集成。

2.1.2和异构数据进行交换

在Web数据挖掘程中，用户需要和异构数据源进行数据交换，XML通过自定义性及可扩展性来标识各种数据，从而描述从各站点搜集到的Web页中的数据。XML的出现解决了数据查询的统一接口。

2.1.3过滤信息并显示

XML描述数据本身，可以使得定义的数据以不同的方式显示，对获取的信息进行裁减和编辑以适应不同用户的需求。以不同的浏览形式提供给不同的用户。

3基于XML的Web数据挖掘模型

我们通过对XML及Web数据挖掘的分析，设计了一个基于XML的Web数据挖掘模型通过提供一个Web数据挖掘的集成环境，提高数据挖掘系统的整体性能。工作流程如下：系统根据用户要求搜集Web资源，经数据转换器处理成相应的XML数据存储，提供给挖掘器使用；挖掘器则根据要求从选取相应的算法挖掘，输出挖掘结果；用户根据自己的满意度，获得需要的挖掘结果，调整挖掘要求进入新一轮数据挖掘。通过系统的维护我们可以加入新的挖掘算法，实现升级。

3.1各模块具体功能

3.1.1数据收集

从Web站点上采集数据并存储，获得挖掘内容。针对异构数据源，可以多种方式提出相关需求，挖掘的重点是Web内容和Web使用的数据。把用户访问网站留下原始日志数据进行清洗、过滤和转换处理，转变成统一处理的数据结构，构建日志数据库。

3.1.2转换器

对检索得到的数据用XML技术进行预处理，建立半结构化数据模型，抽取其特征的元数据，用结构化的形式保存，为挖掘模块提供所需的数据。

3.1.3挖掘器

不同的挖掘算法有不同适用情况，挖掘综合器根据具体的需求和挖掘方法的不同选择策略到挖掘算法库中去选择挖掘算法或种组合算法执行挖掘任务。随着应用的深入，知识库中的算法和规则不断的丰富。挖掘算法库是挖掘分析方法的综合库，以插拔的形式组织存放各种挖掘算法。314结果生成与评估以直观的方式提交挖掘结果，便于用户的评估。通过模式分析和兴趣度度量，若结果使得用户满意，数据挖掘结束，输出用户感兴趣的内容；否则可以在此重新提出挖掘要求，重新挖掘。

3.2系统各模块实现方法

3.2.1数据收集

数据的收集也涉及数据挖掘的技术，其过程是：通过人工输入办法，给出查询主题，找到相关的Web页,然后,通过相应的数据挖掘的算法对训练数据集提炼，利用提炼出的数据模式,进行更大范围的搜索，以获取更多的数据源。最终形成较新和有效XML文档。

3.2.2数据的转换处理

数据抽取转换是模型实现一个重要环节,其主要方法是把现有的Web页面转换成XML格式,并使用相关工具处理XML结构数据检要把HTML中含有的与主题无关的标记过滤掉,然后转化到XML的格式存储。目前Web页面到XML文档的转换,有两部分数据构成:一是XML数据，二是非XML数据。XML数据,可以直接将它们提交给下一个模块。对于非XML数据,本文的实现方法是用到Tidy以改正HTML文档中的常见错误并生成格式编排良好的等价文档，还可以使用Tidy生成XHTML(XML的子集)格式的文档。通过构造相应的Java类完成将数据从HTML到XML的转换。

3.2.3挖掘方法

（1）文本分类：文本分类是指按预先定义的主题类别，把集合中的每个文档确定一个所属类别。这样，用户能够方便地浏览文档，并限制搜索范围来使查找更为容易。利用文本分类技术对大量文档进行快速、有效地自动分类。有关的算法通常采用TFIDF和NaiveBayes等方法。

（2）文本聚类：文本聚类与分类的不同之处在于，聚类不需要预先定义好的主题类别，它是将把文档集合分成若干个簇，要求同簇内文档内容相似度最大，而不同簇间的相似度最小。Hearst等人研究表明聚类假设，即与用户查询相关的文档通常会聚类比较靠近，而远离与用户查询不相关文档。可以利用文本聚类技术把搜索引擎检索结果分成若干个簇，用户只要考虑那些相关的簇，就能够缩小所需要浏览的结果数量。目前，常用的文本聚类算法,分为两种：以G-HAC等算法为代表的层次凝聚法，以k-means等算法为代表的平面划分法。

（3）关联分析：关联分析是指从文档集合中发现不同词语之间关系Brin提出一种从大量文档中查找一对词语出现模式算法，在Web上寻找作者和书名的模式，从而发现数千本在Amazon网站上查找不到的新书。

（4）模式评价：Web数据挖掘中十分重要的过程就是模式评价。常用的方法有预留法和交叉实验法，将数据分成训练集和测试集两部分，学习和测试反复进行，最后用一个平均质量模型来确定模型质量的好坏。

（5）预留法：从数据集合随机抽取预定大小一个子集作为测试集，其他数据则作为训练集。

（6）交叉验证法：把整个数据集合按照所要进行的学习测试循环次数分成一定数目的子集，在每次循环中，选取其一个子集作为测试集，其它子集并集则作为训练集。

4结束语

数据挖掘范文篇4

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

数据挖掘范文篇5

关键词:数据挖掘;应用;发展

1数据挖掘技术的概述

数据挖掘是通过对各种数据信息进行有选择的统计、归类以及分析等挖掘隐含的有用的信息,从而为实践应用提出有用的决策信息的过程。通俗的说数据挖掘就是一种借助于多种数据分析工具在海量的数据信息中挖掘模数据信息和模型之间关系的技术总裁,通过对这种模型进行认识和理解,分析它们的对应关系,以此来指导各行各业的生产和发展,提供重大决策上的支持。数据挖掘技术是对海量数据信息的统计、分析等因此数据挖掘技术呈现以下特点:一是数据挖掘技术主要是借助各种其它专业学科的知识,从而建立挖掘模型,设计相应的模型算法,从而找出其中的潜在规律等,揭示其中的内在联系性;二是数据挖掘主要是处理各行数据库中的信息,因此这些信息是经过预处理的;三是以构建数据模型的方式服务于实践应用。当然数据挖掘并不是以发现数据理论为目的,而是为了在各行各业的信息中找出有用的数据信息,满足用户的需求。

2数据挖掘的功能

结合数据挖掘技术的概述,数据挖掘主要具体以下功能:一是自动预测趋势和行为。数据挖掘主要是在复杂的数据库中寻找自己有用的信息,以往的信息搜索需要采取手工分析的方式,如今通过数据挖掘可以快速的将符合数据本身的数据找出来;二是关联分析。关联性就是事物之间存在某种的联系性,这种事物必须要在两种以上,数据关联是在复杂的数据中存在一类重要的可被发现的知识;三是概念描述。概念描述分为特征性描述和区别性描述;四是偏差检测。

3数据挖掘技术的步骤分析

3.1处理过程

数据挖掘虽然能够实现在复杂的数据库中寻求自己的数据资源,但是其需要建立人工模型,根据人工模型实现对数据的统计、分析以及利用等。

3.2关键技术

由于数据挖掘涉及到很多专业学科,因此相对来说,数据挖掘技术融合多门专业技术学科的知识,结合实践,数据挖掘技术主要应用到以下算法和模型:一是传统统计方法。采取传统的统计方法主要有抽样技术,也就是采取相应的策略对数据进行合理的抽样。多元化统计和统计预测方法;二是可视化技术,可视化技术是数据挖掘技术的热点,它是采取可视化技术与数据挖掘过程的结合,以直观的图形等使人们更好地进行数据挖掘技术;三是决策树。决策树需要对数据库进行几遍的扫描之后,才能完成,因此其在具体的处理过程中可能会包括很多的预测变量情况;四是4)聚类分析方法。聚类分析方法是一种非参数分析方法,主要用于分析样本分组中多维数据点间的差异和联系。判别分析法需要预先设定一个指针变量,假设总体为正太分布,必须严格遵守数理依据。而聚类分析则没有这些假设和原则,只需要通过搜集数据和转换成相似矩阵两个步骤,就能完成聚类分析的全过程。聚类分析主要用于获取数据的分布情况,能够简单方便的发现全局的分布模式,识别出密集和系数区域;此外,对于单个类的分析也有很强的处理能力,能深入分析每个类的特征,并找出变量和类之间的内在联系。基于距离、层次、密度和网络的方法是最常用的聚类分析方法。

4数据挖掘技术的实践应用

数据挖掘技术虽然在我国发展的时间还不长,但是其在实践中的应用已经非常的广泛,因为数据挖掘技术在实践中的应用价值是非常大的,其可以提取隐藏在数据背后的有用信息,具体来看,其主要应用在:(1)在医学上的应用。人体的奥秘是无穷无尽的,人类遗传密码的信息、人类疾病史和治疗方法等,都隐含了大量数据信息。采用数据挖掘来解决这些问题,将给相关工作者的工作带来很大方便。此外,医院内部医药器具的管理、病人档案资料的整理、医院内部结构的管理等,也是庞大的数据库。将数据挖掘技术应用于医学领域,深入分析人类疾病间的内在联系和规律,帮助医生进行诊断和治疗,能够有效提高医生诊断的准确率,对人类的健康和医疗事业的发展有十分重要的作用。(2)在电信业中的应用。随着三网融合技术的不断发展,传统的电信业务已经不能满足当前社会发展的需求,而是侧重通信、图像以及网络等业务的融合,而实现“三网融合”的关键技术是实现对数据的分析与统计,因为三网融合会带来更多的数据,这些数据都需要充分的挖掘,以此实现“三网融合”战略的实现。将数据挖掘技术与电信业务有效的结合起来,能够提高资源利用率,更深入的了解用户的行为,促进电信业务的推广,帮助各行各业获取更大的经济效益。(3)在高校贫困生管理的应用。贫困生管理分析系统主要应用了数据仓库技术以及数据挖掘技术,其主要是将高校贫困生的各种信息统一纳入到高校信息管理平台中,然后根据具体的贫困生划分标准,建立模型,进而对学生的信息进行统计与分析,实现对贫困生信息的科学管理,便于高校管理者及时了解学生的信息。

5结语

总之数据挖掘技术在实践中的广泛应用,为我国互联网+战略提供了关键技术支撑,但是由于数据挖掘技术在实践中还存在某些技术问题,比如各种模型和技术难于集成、缺少与数据库系统耦合的通用API或挖掘系统仅提供孤立的知识发现功能,难于嵌入大型应用等问题导致挖掘技术在实践中的应用还存在缺陷,因此需要我们加大对数据挖掘技术的进一步研究,以此更好地实现“互联网+”战略。

作者:陈建伟 李丽坤 单位:安阳职业技术学院

参考文献

数据挖掘范文篇6

关键词：云计算平台；物联网；数据挖掘

物联网是当前智能化社会发展的一个重要显示，近几年随着科研事业的快速进展下，物联网以及从一个概念存在逐渐融入到现实生活中。物联网的出现实现了人们生活与工作的智能化，极大的改变的了生活与工作方式，提升了办事效率。而物联网的实现依靠中的技术的支持，其中数据挖掘技术便是其中一个重要支撑条件，数据挖掘实现了海量信息的获取与挖掘，而这种信息能够支撑物联网在实际操作中的智能化实现。文中在云计算平台的基础上分析物联网数据挖掘的相关研究，其中包括物联网数据挖掘所面临的挑战、在云计算平台中物联网数据挖掘的相关技术以及实际应用。

1云计算与物联网理论基础

1）云计算理论云计算是一种依赖于互联网技术，经由互联网服务为用户提供依据需求而明确服务的计算方式。而云计算命名的由来是由于整个服务资源的选自源互联网内的数据，且互联网多会应用云状图案对资源进行显示，因此被称之为与计算。云计算基于其应用技术的先进性具备了以下几大特征：第一，规模大。云计算中的云所显示的便是差大的规模，当前就谷歌云计算来看已经拥有了100多万台服务器，而其他较大型的搜索引擎也具备了数十万台服务器。第二，虚拟化。云计算能够支持用户在任意位置或任意终端进行服务器的登录，所有操作在云空间进行运行，由此也便形成了虚拟性特征。第三，可靠性。云计算应用数据多副本绒促以及计算节点同构可互换等措施来确保服务的可靠性。第四，通用性。云计算不会针对特定的应用，在云支持下能够创造出海量的应用。第五，可延伸性。云计算的超大规模能够支持其进行动态的伸缩，由此满足各类应用与用户规模的增长需求［1］。2）物联网理论物联网属于全新信息技术的主要构成部分，同时也是信息化时展的重要阶段。物联网实际上所指的是经由多种技术的应用实现物与物之间的连接，而这种连接形成了一个局域网络，实现远程与集中操控。物联网雏形的出现可追溯到1990年，后期随着各项理论与技术的不断研发下，在近几年已经能够实现在现实生活中，且被广泛的应用。其实际意义在于，经由各项技术将多种物品与互联网进行连接，实现信息交换与通信，由此实现了物品的智能化，用户可经由远程终端进行操控，便捷了人们的生活，同时也提升了各物品应用的安全性。与互联网对比物联网具备了以下几大特征：一方面表现在物联网应用到多种感知技术；第二方面表现在物联网属于建立在互联网基础上的泛在网络；第三方面表现在物联网的核心价值是提供不限定任何场合与时间的应用场景与用户的自由互换［2］。3）物联网的建设物联网在应用过程中需要多个行业的参与，且需要政府方面所提供的支持，物联网具备多种优势，可广泛地应用在社会各个领域中，但是在实际应用过程中技术建设始终是一大难题。就常规上来讲，物联网的建设需要经由以下几个步骤：第一，对需要建设物联网的物体属性进行识别，包括静态与动态的属性，其中静态属性可直接进行存储，而动态属性则需要应用传感器进行探测；第二，对识别完成后的物体属性进行读取，将读取信息转换为网络识别数据；第三，将物体的信息经由网络传输至信息处理中心，由处理中心实现物体与互联网之间的通信［3］。

2数据挖掘技术界定与特征分析

2．1数据挖掘技术概念

数据挖掘技术出现在二十世纪后期，虽然其出现时间不长，但是对社会中各领域的发展形成了巨大的影响，也引起自有优势得到了广泛的应用。数据挖掘从广泛意义上来讲所指的是从大量数据中经由可靠的算法搜索隐藏其中信息的整个过程。数据挖掘与计算机科学存在着紧密的联系，利用计算机技术经由统计、分析、情报检索、机器学习等多种手段实现其实际价值。当前数据挖掘在应用到不同领域后，也被赋予了不同的概念。但就其应用价值可从三个方面进行概述，第一个方面为提供海量可靠信息；第二个方面为经由数据挖掘所获取的信息对人们具有较高的应用价值；第三个方面为所获取的信息能够被人们理解与分析，并以此为根据做出决策［4］。

2．2数据挖掘技术特征

数据挖掘技术具备了分布广、规模大、节点资源有限、安全性复杂等特征。其中分布广主要是数据挖掘是物联网技术中的一个构成部分，而物联网本身就具备的分布广泛的特点，由此数据挖掘基于需要将数据存储在不同的地方，也便具备了分布广的特点；规模大方面主要是物联网中具有海量数据的传输与应用，而数据挖掘作为数据分析与处理环节自然具备了规模大特点；节点资源有限方面是给予物联网较为庞大的数据链，需要设置多个传感器节点，因此需要有能够快速解决处理数据的中央节点，而节点资源并非无限，中央节点通常不需要所有的数据，但需要数据参数，由此对需求数据进行输出［5］。

3物联网数据挖掘面临的挑战

基于物联网技术自身所具备的特征，在数据挖掘中也具备了一定的优势，但是新技术在数据挖掘中应用较多，物联网技术在数据挖掘中也面临着一定的挑战，具体表现为以下几个方面。第一，物联网数据具有一定的规则，但是由于其规则过多也相对较为繁杂，经由中央模式对分布式数据进行挖掘的方式效果并不理想。第二，物联网数据规模较大，需要及时给予可靠的处理，而当前处理模式对硬件要求较高，若硬件不能够符合要求则可能无法实现。第三，数据需求的节点不断增加，需求与供给之间存在着一定的矛盾。第四，给予物联网数据存在着诸多外在影响因素，包括数据传输安全性、数据传输的隐私性、法律约束等因素。将所有数据集中存储在相同的数据仓库中这一渠道显然不具备可靠性。基于上述几点问题充分显示出，对物联网进行数据挖掘过程中，当前所具备的以及应用的多种技术与手段存在着一定的弊端，针对此需要不断地进行更为深入的研究，以寻找到更为有效的解决方案。

4基于云计算平台的物联网数据挖掘技术分析

4．1物联网感知层

物联网感知层也就是实现感知作用，具体是依赖于目标区域范围内设置大量数据采集点予以实现。也就是说节点是经由传感器与摄像头以及其他相关设备实现数据的采集，所采集到的数据需要依赖于物联网感知层所具备的网络通信设备进行集中处理，将所需要的数据传递至各节点，再经由集中储存后再次通过传输层传递至云计算平台的数据处理中心，实现整个感知层的职能。

4．2物联网传输层

物联网传输层是所有数据传递的中间环节，其中涵盖着传感器、无限网络等设备与技术，经由多种网络设备的连接，形成高效率无缝数据的传输系统，能够更为有效地将物联网感知层所收集到的数据经由网络传输到数据处理中心，由此实现全方位的互通互联目标。就其实际工作内容来分析，所指向的是将多种属性的监测处理设备进行联网，实现传输功效，对各设备与节点之间的数据信息进行传播。

4．3数据层

数据层是物联网云计算平台中数据挖掘技术的核心环节，物联网自身具有一定的异构性与海量性特点，由此在数据层内将物联网设备所收集到的所有数据信息进项储存处理与分析的能力是基于云计算的物联网数据挖掘平台的重点。数据层内部涵盖了数据源转化与存储两个主要部分，其中数据源转化所指的是对物联网异构性的数据化进行转化，存储方面所指向的是应用Hadoop所构建的平台中HDFS系统进行分布式存储，由此将物联网中大量的数据能够可靠的存储在各个数据节点中。在物联网平台内部，针对不同的目标需要收集不同的数据类型对其进行显示，在特定环境下，同一种目标同样会选择不同的数据类型进行表现，基于此数据源转化的作用主要为表现保持数据的完整性，同时避免异构性的物联网数据在转化中基于其他不确定因素有所损坏，由此实现确保数据挖掘可靠性的目的。数据源转化在整个系统中的价值主要是作为数据层与感知层之间的连接线角色存在，经由数据包的解码与转换将不同属性的数据转换为所需要的数据类型，同时将其以分布式手段存储在数据处理中心。

4．4数据挖掘服务层

数据挖掘服务层内部涵盖数据准备模块、数据挖掘引擎模块、用户模块几个部分。其中数据准备模块中涵盖着对数据的情况、转变、数据规等环节；数据挖掘引擎模块中涵盖着数据挖掘算法集、模式评估等环节；用户模块中涵盖着数据挖掘知识的可视化展现技术。基于知识挖掘类型的差异性，数据挖掘引擎模块具备了区分、关联、聚类、趋势分析、偏差分析、类似性分析等特征。而提供以上所述的功能核心环节为数据挖掘模块中的算法集所具备的多种功能算法，在Hadoop平台中数据挖掘算法需要对传统所应用的数据挖掘算法进行一定程度的调整，也就是实现算法并行化的处理。用户模块是应用物联网数据挖掘平台用户的直接接触端，基于其担负着将系统显示转化为用户可识别显示的重要责任，需要具备一定的友好性，也就是一定的人性化，使用户能够便捷的应用用户界面进行操作，实现数据挖掘的目的，同时也能够获取到能够理解的知识。为提升数据挖掘平台的可移植性，在用户服务底层模块加入了一个开放接口模块，由此能够使得第三方调用物联网数据挖掘平台的功能，使物联网具备更为丰富的应用，同时提升其实际应用价值。

5结论

云计算与物联网均属于信息化社会的先进产物，是社会发展的一大表现，物联网引起自身的多种优势被广泛地应用在社会各个领域中。但是，当前物联网在我国发展进程较为缓慢，主要是由于物联网的建设需要应用到多种技术，而技术建设始终是一个难题，为此，在本文中对基于云计算平台的物联网数据挖掘技术应用与实现效果进行了全面分析，为进一步推动基于云计算基础物联网的建设提供理论参考。

作者:汤勇峰 单位:江苏省徐州医药高等职业学校

参考文献：

［1］张虎．基于云计算的物联网数据挖掘模式的构建［J］．无线互联科技，2016，2（20）：50－51．

［2］陈达峰．基于云计算的物联网数据挖掘关键技术研究［J］．中国新技术新产品，2014，5（23）：20．

［3］李立，张玉州，江克勤．一种改进的基于云平台的物联网数据挖掘算法［J］．安庆师范学院学报：自然科学版，2014，7（2）：37－40．

数据挖掘范文篇7

1数据挖掘

CRM(CustomerRelationshipManagement，客户关系管理)数据挖掘为各投资行业的中长期发展提供战略性、决策性的技术支持；为企业的客户（设备）管理、降低成本、增加收入、业务发展、增强国际国内的竞争力等各方面都起到举足轻重的作用。CRM是由美国的计算机技术咨询和评估集团GartnerGroup提出的。从管理功能上来说，主要是通过采用信息技术等手段，使企业在市场营销、客户服务与支持等经营流程信息化，实现客户资源有效利用的管理思想。其核心是以“客户为中心”。目前，CRM系统已普遍运用于银行、保险、证券等各类投资行业中。拥有大量的客户数据，如何有效地利用这些数据，分析出对于行业有用的知识，进而采取有效的市场行为来实现利润的最大化，则是每个投资行业所面临的问题。在大型物流运输企业同样面临这样的问题。数据挖掘（DataMining）数据挖掘是一类深层次的数据分析方法。就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在的有用的信息和知识的过程。对现代企业来说，数据挖掘是一种新的现代信息处理技术，通过对企业数据库中的大量业务数据进行简化、分类、抽取、转换等技术分析处理，从中提取辅助商业企业决策的关键性数据。也可定义为为：按企业既定的业务目标，对大量的企业数据进行探索和分析，揭示隐藏的、未知的或验证的规律性，并进一步将其模型化的先进有效的方法。

2数据挖掘的步骤

Step1：数据准备阶段。具体包括：数据选取、数据预处理和数据变换。数据选取：是根据企业用户的挖掘目的从数据源中提取与挖掘相关的数据。数据预处理：是对选取出的数据进行初加工，主要包括检查数据的完整性及数据的一致性，对其中噪音数据进行处理，消除重复的记录，从而达到初步简化数据库。数据变换：通过投影或数据库的其它操作来降低数据的维数，从而减少数据挖掘时数据的数量。提高挖掘算法效率。Step2：数据挖掘数据挖掘阶段首先确定挖掘的任务和目的，其次是根据数据集的特征，选定合适的数据挖掘算法进行数据挖掘。数据挖掘算法是整个数据挖掘系统的核心部分，也是数据挖掘效果和质量的保证。Step3：挖掘结果的表述和评价结果表述：数据挖掘的结果要用企业用户能够理解和接受的方式呈现给企业用户。结果评价：对数据挖掘所获得的结果和模型进行解释，对决策支持信息的适用性做出评价，从而对样本数据和模型进行检验，确定是否有必要重新进行挖掘，直到用户满意为止。

3数据挖掘的方法

数据挖掘技术的方法主要有:聚类分析、决策树、神经网络、粗糙集数据挖掘等方法。聚类分析（clusteringanalysis）数据挖掘方法聚类是将所研究的数据划分为若干组或类，在同一个类中的数据之间具有较高的相似度，而不同的类中的对象差别较大。在进行聚类分析时，不仅要考虑对象之间的距离，同时还要考虑划分结果的现实意义。聚类分析主要集中在基于距离的聚类分析，可细分为划分方法、层次方法、网格方法和密度方法等。决策树（Decisiontree）数据挖掘方法决策树方法是用来表示决策规则的树的结构，是一种由内部结点、分叉及叶结点构成的。其中，内部结点表示某种检验属性，分叉表示检验的结果，叶结点表示类或某一类的分类，而顶点称为根结点。通过构造决策树来发现训练集中分类知识的数据挖掘方法。决策树的算法包括树的构造和剪枝。通常可分为回归决策树和分类决策树。

数据挖掘范文篇8

关键词：数据挖掘；客户关系管理(CRM)；知识发现

如今，经济全球化发展的速度不断加快，在市场经济的背景之下呈现出蓬勃发展的局面，外加互联网技术的日益普及化，促使当前的市场竞争不断加剧。众所周知，客户对于一家企业来说至关重要，因此为了更好的促使现代企业发展顺利，理应不断维护好企业与客户之间的关系。这种关系对于不断增强企业的综合竞争力十分重要，因此企业不断改善客户关系，便成了企业发展中一项重要的任务。客户分析是企业发展中处理好客户关系管理的基本，然而如何做好客户分析呢，这就需要对数据挖掘进行应用，数据挖掘的研究应用在现代企业客户关系管理意义非凡。

1CRM体系结构

客户关系管理(CustomerRelationshipManagement，CRM)起源于上个世纪的八十年代初期，首次提出了接触管理，也就是不断收集客户与企业联系的所有有关信息。到了九十年代初，又增加了电话服务以及客户服务支持数据等相关的分析。经过20多年的发展，如今企业发展中的客户之间的关系其管理的手段和方式逐渐走向成熟化，并且在理论和实践方面不断成熟化。CRM是一个把客户看做中心的营销理念，通过信息化的技术方式，重新设计企业业务单元，优化工作中的每一个环节的过程。它将现代信息技术也就是我们常说的互联网技术、多媒体信息技术、电子商务技术、数据仓库管理信息技术、专家数据管理系统以及人工智能呼叫中心等融合在了一起。CRM具有较强的自动化特点，并且能够处理好销售与客户管理之间的关系。它的目的在于不断的缩短销售的周期以及销售中投入的成本，进而不断增加企业在盈利方面的能力，并且寻找一片新的产品市场，逐渐增加企业的业务领域，从而提高潜在客户以及忠诚客户的满意度，盈利能力以及忠诚度等。

2CRM中数据挖掘的应用研究领域

2.1从客户生命周期角度分析数据挖掘技术的应用

从CRM的广义来看，可以简单化的理解为管理所有的和客户之间的一系列互动。在购买实践的过程中，这就需要运用多种信息对客户之间的多维关系进行预测以及分析。在不同的阶段过程中，客户关系可以看做是客户的生命周期。一般说来，客户的生命周期可以划分为3个主要的过程：其一是寻找到客户，其二是能够提升客户的价值，其三是不断维护好效益客户，使其持续受益。如果实现了各个阶段效益的最大化，便可以在此基础上不断提高企业的利润。其一是借助数据挖掘寻找潜在的新客户：CRM中首先应该做的便是识别那些潜在的客户，寻找到之后就要尽可能使其转变成企业发展中的忠实客户，数据挖掘可以帮助企业实现这一切。其二是不断提升客户的价值：通过客户盈利能力的相关具体化分析，进一步挖掘和预测客户本身所具有的盈利能力以及未来的具体变化；通过对客户购买模式的相关研究，实现客户的细分化，这样一来可以针对性的提供更加具有针对性的个性化服务，从而能够有效的实现多维化的交叉销售。其三是维护好客户，要及时的对客户忠诚度进行分析研究，以防客户流失。借助数据的深入研究和挖掘，及时分析好客户的历史交易记录，提醒消费者行为，并提出相应的对策和建议。

2.2各行业中CRM的应用

(1)零售业CRM中的数据挖掘零售业CRM它是数据挖掘领域中最重要的应用方面，伴随着网络以及电子商务模式的不断发展而呈现出繁荣发展的态势。通过对零售数据的挖掘可以对客户的购买行为进行识别和具体化的分析，并且及时发现客户的购买嗜好以及未来的购买趋势，这样便不断提高了服务的质量，为客户满意度的提高提供了条件。例如，我们可以借助多个特性化的数据进行全面的销售，这样一来便实现了客户与产品之间的多维联系，使用多维、相关化的分析来做好促销的有效性，借助序列模式我们可以挖掘客户忠诚度，通过相关性分析可以为购买参考提供建设性的意见和建议。(2)电信业CRM中的数据挖掘当前的电信行业，已经从纯粹的市话服务领域不断转向提供一些综合性的电信服务。它能够把互联网、电信网以及其他的各种通信和计算融合在一起，这是时展的大潮流。借助数据挖掘等相关技术可以为一些商业化的实践提供条件，确定好电信服务的基本方式，捕捉每一个盗窃，从而更好地借助技术方面的资源，实现颇具人性的服务。电信数据一般具有多维化的分析功能，可以实现数据的识别与比较，更可以实现数据通信与系统负载等。通过量化分析，聚类分析以及异常值分析对盗用、异常模式进行识别和破解。(3)金融业CRM中的数据挖掘如今，大部分的银行以及一些金融性的专业机构能够为客户提供了多种选择，例如最基本的储蓄、投资以及信贷服务等。有时也可以提供一些保险和股票服务。在金融市场中，数据生成已经相对成熟，从整体看来金融领域的数据相对较完整、可靠，它为数据分析提供了基点。下面的几个是平时常见的应用情况：通过多维化的数据分析、挖掘可以做好数据仓库的基本任务；通过特征比较研究做好数据的衡量和计算帮助客户对贷款偿还进行科学化的预测和分析；通过分类以及聚类的方式对客户群体进行识别，对目标市场进行分析；借助数据的可视化以及关联性分析对金融洗钱以及其他的一些金融犯罪进行侦破。

作者:吴 磊 单位:吉林省长春市吉林建筑大学计算机科学与工程学院

参考文献

[1]王一鸿.体检中心CRM构建及数据挖掘的应用研究[D].华东理工大学.2011

[2]潘光强.基于数据挖掘的CRM设计与应用研究[D].安徽工业大学.2011

[3]石彦芳,石建国,周檬.数据挖掘技术在CRM中的应用[J].中国商贸.2010(02)

数据挖掘范文篇9

系统采用C/S+B/S结构,主要由前端数据采集设备(位移及载荷传感器)、站点客户端、数据库及Web服务器等组成。各部分采取分布式协同处理运行方式,站点客户端利用前端采集的数据独立分析计算,分析完成后上传至数据库服务器,并通过网页服务器对外。

2系统数据

2.1系统数据结构系统采用MicrosoftSQLServer,创建了WPGUI与WPCHQ数据库来管理3万余口油井数据采集、处理及存储等,建设数据表65张(见主要数据表的关系图2),主要包括生产井的完井数据、静态数据、动态数据、采集数据、原油物性数据、机杆管泵等技术数据,同时系统保存了油井近两年功图电参数据(每天每口井到少100张),以及根据这些数据分析计算出来的结果和汇总生成的数据。

3数据挖掘应用

数据挖掘是从大量数据集中发现可行信息的过程,是统计分析技术、数据库技术及人工智能技术的综合。面对油井工况实时分析及功图计产系统大量的油井生产完备数据,长庆油田充分利用数据挖掘技术,对数据进一步清理、集成、转换、挖掘应用,深化功图系统数据分析,先后开展了动液面计算,系统效率在线实时监测、区块动态分析研究等,并应用于油田现场,取得了较好的效果,既节约了生产成本,又方便了现场管理应用,进一步提升系统在长庆油田数字化前端的核心地位。

3.1区块动态分析

油井生产中,每天都会获得大量的实时生产数据,目前系统主要对单井完成工况分析及产液量计算,如何通过分析和处理这些数据,及时全面了解油田区块产油量、压力、含水等变化规律是数据挖掘应用又一问题。长庆油田开展了基于油井工况诊断及功图计产系统的区块动态分析,从空间和历史角度,对油井分类、分级、分层次进行统计分析,挖掘生产数据里有用的信息,提炼区块共性问题,并按照设计的模板(区块指标统计图表、供液能力分析、产量分析、故障井分析等)每月30日自动生成全面及时的区块油井生产动态分析,从而指导区块生产管理,实现油田的精细管理,为油田开发决策提供依据。

4结束语

随着长庆油田数字化建设的不断深入,各种生产、研究、管理等数据库不断增加,如何深化数据应用,准确迅速从数据库是提取有用信息,已成为是数字油田生产管理的迫切需求。在基于油井工况实时分析及功图计产系统数据挖掘应用中我们积累了不少经验,拓展了系统功能,提升系统在长庆油田数字化前端的核心地位。在今后应用中,油田数据挖掘应用注意几个问题:

(1)数据是数字油田的血液,为了保证数据挖掘效率,在数据库建设中要规范数据存储格式,保证数据源及数据类型的统一,同时加强数据审核,注重数据入库的质量;

(2)数据挖掘中尽可能使用可视化工具,一幅图胜过千句话,数据挖掘可视化主要包括数据可视化、挖掘结果可视化、挖掘过程可视化等;

数据挖掘范文篇10

【关键词】大数据；疾病预测；医学信息系统；数据挖掘，DBN算法的基本原理

1引言

近年来非典病毒在我国泛滥，出现这一问题有很大的社会因素。那就是危机意识。非典毫无疑问是一场公共卫生危机，这场危机之所以能够爆发并造成严重影响，除了病毒的新发性之外，危机意识的淡薄以及由此导致的社会预警系统的缺乏和应有的防治措施的不力，这是一个决不可忽视的社会因素。再来说影响非典发病的因素。最主要的是疫苗因素，如今生产疫苗的工厂多，所以就造成了疫苗品种多，价格差异大，这样就不能保证社会的总体免疫力良好，就给了病毒传播的机会。其次是对药品的滥用，长期过量使用氯霉素，链霉素，庆大霉素及皮质激素等药物，因其破坏白细胞和淋巴细胞，而抗体均是由B淋巴细胞产生，因此大大影响了免疫效果，是人对非典抵抗下降加快病毒的扩散。疾病预测是疾病预防，准确的预测人群以及个体的疾病发展趋势成为人们预测防范疾病是一个重要的手段，预测分为定性预测和定量预测，定性预测可以直观的判断预测主要是依靠经验以及直观判断能力，不用或者用少量的计算，定性的预测能充分发挥人的主观作用，考虑无法定量的因素，灵活省时省事，但缺乏数据的精确描述，而定量的预测，可以运用数学统计的方法对未来发展趋势，增减速度以及可能达到发展的数量的说明。利用并构建DBN模型，设计实现疾病预测行为定性预测方面，建立模型进行预测的相关算法，利用波尔兹曼机以及BP网络，采用贪婪逐层学习的方法对于疾病预测风险评估，利用模糊算法，回归算法，支持向量机，预测年际变化。利用BP神经网络预测每年疾病数目。由于疾病信息大，噪声大，数据不完全以及随机模糊性，疾病的风险预测显得极其重要。本文采用了深度学习深度信念网络的模型方法，来提高疾病的预测的准确性，采集疾病病人的体检数据，对数据进行分析处理，归一化，建立计算处理的基础表示数据库，对于数据进行分析，论文预测构建。分为预处理，疾病建立，开发DBN系统以及参考测试结果。

2学习方法

当前几种疾病的预测方法，先已有的包含，回归预测，时间序列预测，灰度预测，以及人工神经网络等方法。但是此几种方法各有缺陷，而深度学习的方法是基于数据特征进行学习，论文提出的DBN模型不仅可以学习特征还能自适应，也可以避免BP的局部极小的情况。2.1BP神经网络。BP网络是通过逆向传输，通过梯度下降得到一个较好的效果，BP网络也称为梯度下降网络，通过误差平方和最小，BP的神经网络的拓扑结构，输入输出隐层，信息正向传输，误差率反向传播的过程，双向并行进行。输入层接收信息，输出层输出处理之后的结果，中间主要是通过数据转换，信息变换，通过数据处理得到想要的答案。误差则通过输出层，按照误差梯度下降的方法修正各个权值，向隐层以及输入层传播，去调节权值去达到误差最小。最常见的就是一个三层的网络机构，如图1所示。此种网络有很强的映射能力，非线性性能完备。那么在BP网络中，隐层足够的情况下，能够实现任意非线性函数的逼近，但是BP存在他自身的局限性，譬如：梯度消失，局部最优，学习速度慢，无法控制隐层个数等等问题。2.2DBN学习预测疾病。DBN算法是数据挖掘技术中常用的一种分类和预测方法。深度信念机，是由多个波尔兹曼机组成的神经网络，存在一个n层的网络模型，针对隐层以及可视层实现联合概率分布。进行预学习以及整个DBN的模型学习训练，是对一个受限波尔兹曼机单独进行训练，之后叠加一层，作为下一层输入，再通过反向学习算法进行调节，图2所示。此模型的好处在于，首先对于数据特征进行一次学习，然后通过自学的方式再将结果输出，作为下一层的输入进行训练学习。一步一步层层学习和训练，作为深度学习的过程，对于特征分析可得到更好的结果。深度信念网络实现了从上向下的学习结构，自生成的结构，处理模糊信息加以传播，从而减少传播的误差。在此网络用于各个网络过程，实现了较好的结果。

3预测模型建立

基于DBN的模型，首先数据采集，采集心血疾病的各项体征，将数据分为测试和预测两份。（1）数据采集，采集医学数据以及划分数据分析。（2）构造DBN的模型，采用疾病分析方法的网络构架，包括输入点，隐层点和输出点的设计。（3）构造模型，以及利用训练数据，对其加速训练，以及设计最好的网络结构进行分析，得到误差函数。设计权值矩阵以及共轭梯度。（4）测试，将数据输入模型进行测试。（5）分析结果。

4结论

本文基于DBN算法建立流程，通过验证实验结果准备率，相比与BP的网络进行对比，DBN准确率高于深度学习的准确率。通过建立数据，以及样本的归一化，实现确定各个层数的隐层以及输出，对数据进行学习，数据处理完成模型建立完毕。

参考文献

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