数据挖掘总结范文10篇

时间:2024-04-22 16:24:16

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数据挖掘总结

数据挖掘档案管理应用研究

一、数据挖掘技术

当今社会科技迅速发展,以往收集数据的模式已经无法适应当代社会发展需要。而数据挖掘技术的诞生,提高了数据收集的速度和质量,且在某种程度上还促进了社会的发展。

(一)数据挖掘技术的概念

数据挖掘技术是从许多的、不完全的、相对模糊的、存在噪声的、任意的实际数据当中,找出其中隐藏的、人们原先不了解的、但又是实际存在的、有用的信息和知识的过程[1]。数据挖掘所得信息具有先前未知、有效和实用三个特征。决策者对挖掘所得信息进行分析,从中提取出隐藏的关系和模式,来对未来发生的行为进行预测。

(二)数据挖掘技术的运用

在使用数据挖掘技术的过程中,数学方法经常被用到,但在一些特殊的时候,也会用到非数学的方法。另外,使用数据挖掘技术过程中,除了上面提到的方法外,还可以用演绎的方法和归纳的方法收集数据。在使用数据挖掘技术过程中,利用对相关数据进行挖掘、收集和分析得出相应的结果,并且这个结果在某些情况下,恰好能被用在管理信息、优化查询、过程控制、决策支持及数据维护等方面[2]。然而,由于数据挖掘技术特性,其在使用的过程中,涉及学科比较广,并且还涉及数据库、数理统计、人工智能、并行计算、机器学习、可视化等许多领域。数据挖掘技术中,常用到的有规则归纳、决策数、人工神经网络、遗传算法,以及可视化等技术。

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计算机数据挖掘技术开发及应用

摘要:在如今信息技术时代,计算机依然成为了现代社会的必需品,计算机数据挖掘技术是大数据环境下的必要手段,它融合了数学、统计、概率论、计算机技术等协同云计算、云存储技术的发展而发展,为现代的科技和进步作出了巨大贡献,本文基于计算机挖掘技术的开发和技术研究,探讨出了相关应用技术,有望为计算机数据挖掘做出贡献。

关键词:计算机;挖掘技术;开发应用

随计算机技术的迅速发展,我国如今已经进入了信息时代,计算机数据挖掘技术已经应用到各个领域,很多程度地促进了社会效益的增长。数据挖掘的出现将数据库技术带到了更高级的阶段,它不仅可以查询和遍历过去的数据,还可以识别过去数据之间的潜在数据,以促进信息的传播。计算机挖掘技术的发展不仅促进了人们的生活,促进了企业市场的调查和发展,而且在国防科技中发挥了巨大的作用。因此,如何做好计算机数据挖掘技术的发展是现阶段最重要的任务,促进了互联网技术、金融投资、生物医学、地理等领域的快速发展,极大地满足了市场的实际需求。

1计算机挖掘技术的过程

所谓有了目标才有方向,因此在进行数据挖掘之前,我们必须先明确目标,确定数据挖掘技术需要解决的现实问题到底是什么,从而根据问题和目的意义,寻找适宜的手段,根据我们需要解决的问题梳理思路和方法,从众多数据挖掘方法中选取最适合的挖掘方法,并确定数据挖掘的数据库。接下来根据问题从数据库中提取适合数据挖掘的目标数据,并进行初步的数据处理,除去无关信息,方便后面读取数据处理的速度,也在这个预处理过程中有效的检验数据是否有误,通常金融类数据需要填补空缺值处理、对数收益率计算等相关处理,让数据序列精简有用,这是数据处理当中,非常基本和必要的一步,对之后的深入研究和挖掘起决定性作用。在对数据进行了初步预处理之后,我们根据数据列进行数据挖掘。通常在数据挖掘算法中需要构建数学模型,并在计算机上使用数学模型和算法,进行编程计算获得相应结果。得到结果之后,需要对结果进行检验,检验其是否能达到数据挖掘的目的,数据结果是否符合相对应的现实意义,如果结果不符合要求将重新选择数据挖掘算法和模型。最后将结果用于说明实际问题并指导实际工作,从而获得数据挖掘的现实价值。

2计算机数据挖掘技术的主要工具

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人工智能与数据挖掘技术研究

摘要:人工智能技术是智能决策支持系统的重要组成部分,数据挖掘在智能决策支持系统的影响空间中,主要负责智能决策支持的处理。因此,数据挖掘在整个智能决策支持系统中有着举足轻重的位置。数据挖掘使用的技术和方法广泛来自人工智能,本文分别介绍了人工智能技术和数据挖掘技术的定义,研究背景和研究目的,以及数据挖掘与人工智能的联系,并结合国内外在该领域的研究成果指出了其广阔的发展前景。

关键词:人工智能;数据挖掘;发展前景

当今社会已经进入了人工智能时代,人工智能的应用,大大改善了我们的生活。大数据时代已经来临,不论是从数据的使用,挖掘,处理等方面,都为人工智能的应用起到了基础和保障。

1人工智能

1.1人工智能的定义。人工智能(ArtificialIntelligence),简称AI。属于计算机学科下的分支,顾名思义,它是一门专门研究类人化的智能机器学科,即利用现阶段科学的研究方法和技术,研制出具有模仿、延伸和扩展人类智能的机器或智能系统,从而实现利用机器模仿人类智能的一切行为。1.2人工智能的研究背景。在1956年的达特矛斯会议上,“人工智能”这一术语正式由麦卡锡提议并采用了,随后人工智能的研究取得了许多引人注目的成就。在这之后,科研人员进行了许多的研究和开发,人工智能这个话题也取得了飞速的发展。人工智能是一门极具挑战性的科学,从事这项工作的人必须了解计算机知识、心理学和哲学理念。人工智能的研究包涵广泛的科学知识,以及其他领域的知识,如机器学习、计算机视觉等。一般来说,人工智能研究的主要目标是使机器能够做一些通常需要人工智能完成复杂工作的机器。1.3人工智能的研发历程。早期研究领域:人工智能专家系统,机器学习,模式识别,自然语言理解,自动定理证明,自动编程,机器人,游戏,人工神经网络等,现在涉及以下研究领域:数据挖掘,智能决策系统,知识工程,分布式人工智能等。数据挖掘的出现使得人工智能的研究在应用领域得到广泛的发展。以下简要介绍其中的几个重要部分:(1)专家系统。所谓专家系统就是控制计算的智能化程序系统,通过研发人员总结归纳了专业学科知识和日常经验,能够知道计算机完成某个领域内的专业性活动或者解决某些专业级别的问题。人工智能技术可以合理利用已知的经验体系在复杂环境中,解决和处理复杂问题。(2)机器系统。机器系统简单说就是机器人通过人造神经系统,借助于网络或者存储系统汲取系统的知识进行开发研究。(3)感知仿生。感知仿生系统通过模拟人类的感官,感知生物学特征,通过人工智能机器的感部件对外界外部环境进行感知,识别,判断,分析的能力。能够更好的适应环境,做出判断。(4)数据重组和发掘。是指通过人工智能系统,结合当前先进的理念,对大数据的总结归纳,识别存储,调取等应用。通过数据的加工处理,能够主动做出判断和分析。(5)人工智能模式。分布式人工智能是模式之一,该系统利用系统有效的规避和克服系统资源在某段时间内的局限性,并能有效地改善因资源造成的时间和空间不均衡问题。它具备,模式自动转换,并行处理,开放启发方式,冗余且容错纠错的能力。

2数据挖掘

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数据挖掘档案管理论文

【摘要】由于我国的信息技术迅速发展,传统档案管理的技术已经不能满足现代的信息需求,数据挖掘技术的应用为档案管理工作效率的提升带来便利。本文通过说明数据挖掘技术的有关内容,阐明数据挖掘技术的相关知识,并对数据挖掘技术在档案管理工作中的实际运用来进行举例分析。

【关键词】数据挖掘技术;档案管理;分析运用

由于信息技术的迅速发展,现代的档案管理模式与过去相比,也有了很大的变化,也让如今的档案管理模式有了新的挑战。让人们对信息即时、大量地获取是目前档案管理工作和档案管理系统急切需要解决的问题。

一、数据挖掘概述

(一)数据挖掘技术。数据挖掘是指从大量的、不规则、乱序的数据中,进行分析归纳,得到隐藏的,未知的,但同时又含有较大价值的信息和知识。它主要对确定目标的有关信息,使用自动化和统计学等方法对信息进行预测、偏差分析和关联分析等,从而得到合理的结论。在档案管理中使用数据挖掘技术,能够充分地发挥档案管理的作用,从而达到良好的档案管理工作效果。(二)数据挖掘技术分析。数据挖掘技术分析的方法是多种多样的,其主要方法有以下几种:1.关联分析。指从已经知道的信息数据中,找到多次展现的信息数据,由信息的说明特征,从而得到具有相同属性的事物特征。2.分类分析。利用信息数据的特征,归纳总结相关信息数据的数据库,建立所需要的数据模型,从而来识别一些未知的信息数据。3.聚类分析。通过在确定的数据中,找寻信息的价值联系,得到相应的管理方案。4.序列分析。通过分析信息的前后因果关系,从而判断信息之间可能出现的联系。

二、数据挖掘的重要性

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Web数据挖掘在电子商务的应用

1电子商务中的数据挖掘简介

电子商务中的数据挖掘即Web挖掘,是利用数据挖掘技术从www的资源(即Web文档)和行为(即Web服务)中自动发现并提取感兴趣的、有用的模式和隐含的信息,它是一项综合技术,涉及到Internet技术学、人工智能等多个领域。当电子商务在企业中得到应用时,企业信息系统将产生大量数据,并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息,为企业创造更多潜在的利润,数据挖掘概念就是从这样的商业角度开发出来的。

2Web数据挖掘的流程

Web数据挖掘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,从中提取商业决策的关键性数据,可以使企业把数据转化为有用的信息帮助决策,从而在市场竞争中获得优势地位。在电子商务环境下,Web数据挖掘主要分为以下几步:(1)数据收集。首先数据收集主要针对web数据中的服务器数据、用户数据。其中服务器数据是Web挖掘中的主要对象。服务器中承载着用户访问时产生的对应的服务数据,其中包括了:日志文件、cookie文件、数据流。将这些数据进行初步收集,再针对这些数据进行深度分析挖掘。(2)数据选择和预处理。通过数据收集将数据进行分类,根据所需的信息主题对收集的数据进行选择,通过选择相关的数据项缩小数据处理的范围,挑选其中的有效数据进行数据预处理。数据预处理能够提高挖掘效率,为之后的数据分析提供有效的数据。Web数据中大多数都是半结构或非结构化的,所以对web数据进行直接处理是不可行的。数据预处理能够把半结构或非结构化的数据处理成标准的数据集方便后期处理。(3)模式发现。模式发现是运用各种方法,发现数据中隐藏的模式和规则。通过模式发现技术对预处理之后的数据进行处理得到相应的事务数据库,利用模式发现对数据进行初步挖掘,将预处理下的事务数据转换成可被挖掘的存储方式,通过数据挖掘模式算法对其中有效的、新奇的、有用的及最终可以理解的信息和知识进行挖掘与总结。(4)模式分析。模式分析主要是采用合适的技术和工具,对挖掘结果进行模式的分析,其目的是根据实际应用,通过观察和选择,把发现的统计结果、规则和模型转换为知识,经过筛选后来指导实际的电子商务行为。

3电子商务中的数据挖掘技术

(1)路径分析技术。路径分析主要是对web访问路径进行搜索分析,对于频繁访问的路径进行总结。利用Web服务器的日志文件进行数据分析,对访客次数以及对应路径进行分析挖掘出频繁访问路径。通过数据可以分析出大多数访问者的共同喜好,从而能够帮助电子商务改进web设计以及提供更好更符合客户的服务。(2)关联分析技术。关联技术是通过对数据进行分析寻找出隐藏的数据联系,关联分析可是对单纯的web数据与对应的电子商务进行联系。从而可以在web数据挖掘中得到该商务网站的关联原则和信息。从而更好的使得客户和网站数据有之间的相互联系。(3)聚类分析技术。聚类分析是根据对象进行数据分析了之后,对数据的信息和客户对象之间的关系进行总结。对数据对象进行分组成为多个类或簇,按照数据对象之间的相似度进行划分。(4)分类分析技术。分类分析是通过对数据库中样本数据的分析,对每个类别做出准确的描述或分析模型或挖掘分类规则。分类分析是电子商务中一个非常重要的任务,也是应用最广泛的技术。通过分类自动推导给定数据的广义描述,以便对未来数据进行预测。

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烟草行业质量管理数据挖掘论文

摘要:在我国信息化技术不断发展的进程中,数据挖掘技术迅速发展起来,并得到了广泛的应用。在烟草行业质量管理过程中,利用数据挖掘技术,为烟草企业重大决策提供依据。本文首先对数据挖掘技术进行简要的分析,然后分析烟草行业质量管理现状,最后探讨数据挖掘在烟草行业质量管理工作中的有效应用,共有关人员参考。

关键词:烟草行业;质量管理;数据挖掘

烟草行业在我国市场经济发展中迅速壮大起来,同时行业间的竞争也越来越激烈,如何在激烈的竞争中占据主动是广大烟草企业领导者关心的问题。加强质量管理,提高烟草产品质量,在很大程度上能够提升企业竞争力。采用数据挖掘技术,利用大数据对行业发展规律进行分析,对质量管理过程进行有效地监测,提高企业质量管理的水平,促进烟草企业持续发展。

一、数据挖掘技术概述

所谓的数据挖掘技术,就是从大量模糊的数据中,将其隐含的具有价值的信息提炼出来,在一定程度上与数据库、数据融合等概念具有相似性。基于挖掘任务的视角出发,数据挖掘技术更加强调对相关数据的聚类以及关联性分析,同时对大量数据进行整理、归纳,以便做出准确的预测任务。现阶段,常用的数据挖掘技术包括遗传算法、统计分析法、神经网络法、模糊算法等等。在具体的使用过程中,首先应该根据业务的性质进行重新定义,明确任务目标,然后做好相关的准备工作,确保数据的完整性;随后进行数据挖掘以及数据分析,将收集的数据进行整理、分析,得到目标数据信息;最后,在业务处理工作中对这些数据信息进行妥善的应用。

二、烟草行业质量管理现状

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数据挖掘在医疗信息管理的应用

摘要:随着科学技术的不断发展,数据挖掘技术也应运而生。为了高效有序的医疗信息管理,需要加强数据挖掘技术在医疗信息管理中的实际应用,从而提升医院的管理水平,为医院的管理工作及资源的合理配置提供多样化发展的可能性。笔者将针对数据挖掘技术在医疗信息管理中的应用这一课题进行相应的探究,从而提出合理的改进建议。

关键词:挖掘技术;医疗信息管理;应用方式

数据挖掘作为一种数据信息再利用的有效技术,能够有效地为医院的管理决策提供重要信息。它以数据库、人工智能以及数理统计为主要技术支柱进行技术管理与决策。而在医疗信息管理过程之中应用数据挖掘技术能够较好地针对医疗卫生信息进行整理与归类来建立管理模型,形成有效的总结数据的同时能够为医疗工作的高效进行提供有价值的信息。所以笔者将以数据挖掘技术在医疗信息管理中的应用为着手点,从而针对其应用现状进行探究,以此提出加强数据挖掘技术在医疗信息管理中应用的具体措施,希望能够在理论层面上推动医疗信息管理工作的飞跃。

1在医疗信息管理中应用数据挖掘技术的基本内涵

数据挖掘是结合信息收集技术、人工智能处理技术以及分析检测技术等所形成的功能强大的技术。它能够实现对于数据的收集、问题的定义与处理,并且能够较好地对于结果进行解释与评估。在医疗信息管理工作进行的过程之中,应用数据挖掘技术可以较好地加强医疗信息数据模型的建立,同时以多种形式出现,例如文字信息、基本信号信息、图像收集等,也能够用来进行医疗信息的科普与宣传。并且,数据挖掘技术在医疗信息中所体现出的应用方式有所不同,在数据挖掘技术应用过程之中,既可以针对同一类的实物反应出共同性质的基本特征,同时也能够根据具有一定关联性的事物信息来探究差异。这些功能不仅仅能够在医疗信息的管理层面上给予医疗人员较大的信息管理指导,同时在实际的医疗诊断过程之中,也可以向医生提供患者的患病信息,并且辅助治疗的进行[1]。所以,在医疗信息管理中应用数据挖掘技术不仅仅能够推动医疗信息管理水平的提升,也是医院实现现代化、信息化建设的重要体现,需要从根本上明确医疗信息管理应用数据挖掘技术的必要性与基本内涵,从而针对医院的管理现状实现其管理方式与技术应用的转变与优化。

2在医疗信息管理过程之中加强数据挖掘技术应用的重要措施

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Web数据研究与应用论文

1知如何能够投其所好,为用户实现主动推荐,提供个性化服务;这些都是电子商务成败的关键问题。在这种新型的商务模式下,如何对网络上大量的信息进行有效组织利用,帮助海量数据的拥有者们找出真正有价值的信息和知识,以指导他们的商业决策行为,成为电子商务经营者关注的问题。迅速发展的基于Web的数据挖掘技术,为解决电子商务所面临的问题提供了有效途径。

2Web数据挖掘

2.1Web数据挖掘概述

数据挖掘(DataMining)是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的和随机的数据中提取人们事先不知道的、潜在有用的信息和知识的非平凡过程。

Web数据挖掘(WebMining)是从Web文档和Web活动中抽取感兴趣的、潜在的有用模式和隐藏的信息,是数据库、数据挖掘、人工智能、信息检索、自然语言理解等技术的综合应用,是在一定基础上应用数据挖掘的方法以发现有用的知识来帮助人们从WWW中提取知识。Web数据挖掘可以分为Web内容挖掘(WebContentMining)、Web结构挖掘(WebStructureMining)、Web使用记录挖掘(WebUsageMining)三类。Web内容挖掘是指从文档内容或其描述中抽取知识的过程,又可以分为基于文本的挖掘和基于多媒体的挖掘两种。Web文本挖掘可以对Web上大量文档集合的内容进行总结、分类、聚类、关联分析等。Web结构挖掘是指从Web组织结构和链接关系中推导知识。通过对Web结构的挖掘,可以用来指导对页面进行分类和聚类,找到权威页面,从而提高检索的性能,同时还可以用来指导网页采集工作,提高采集效率。Web使用记录挖掘是指从服务器端记录的客户访问日志或从客户的浏览信息中抽取感兴趣的模式。

基于Web的数据挖掘技术的出现不仅为商家做出正确的商业决策提供了强有力的工具,也为商家更加深入地了解客户需求信息和购物行为的特征提供了可能性。

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数据挖掘在培训管理中的应用

1引言

对很多培养机构而言,目前急需解决的问题主要有:如何根据不同成员需求设置合理的课程、如何通过教学方式提高成员学习积极性、如何提高成员培训效果、如何通过考核检验成员学习成果等,都是培养机构发展过程中必须面对的问题。随着我国信息化进程的加快,一些培养机构也开始进行信息化建设,通过信息系统对培训相关事宜进行管理。但目前在针对培养机构的信息系统中,所实现的功能和模块是进行简单的查询、统计。在了解培训评估效果时,目前的信息系统中,学员通过系统对不同课程的教师进行打分,系统自对进行汇总、统计,得出教师评价。但这种汇总、统计是最简单的,对教师评价也缺乏全面性和深度。

2数据挖掘在培训管理系统中的应用

大数据时代下,数据信息呈现出海量特点。如何从海量、不完全的信息中寻找到真正有用的信息,是大数据时代中重要的问题。由此便利用到数据挖掘,顾名思义,数据挖掘就是从众多数据信息中寻找到有用、有价值的信息。大数据时代下,教育行业中,信息量也是海量的,要想提高教学质量就需要运用数据挖掘找寻到有用的教育信息,并运用到实际教学中。信息系统通过一段实际应用后,里面存储了大量数据,相应的,学习管理系统也是如此,里面蕴含了大量数据信息。如在线课程等功能中藏有大量师生应用过程中的数据资料。如图1为数据挖掘在培训管理中的流程图。

2.1初步探索

培训管理系统中一般具有数据统计功能,将相关事宜进行统计。如网络课程开展过程中,数据挖掘在培训管理系统中的应用文/张宏亮在大数据时代,如何使用现有的数据对学员进行培训管理,从而提高培训效率是当前培训管理中所面临的问题。本文分析了数据挖掘在培训管理中的应用主要表现在初步探索、数据预处理以及数据挖掘过程。其中数据预处理和数据挖掘是培训系统的核心功能。

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数据挖掘预处理技术研究

摘要:21世纪以来随着互联网的迅猛发展,我们进入了一个信息大爆炸的时代。信息经过记录与存储成了海量的数据,如何在这海量的数据中有效地挖掘出有价值的知识成了数据挖掘的主要解决的问题。不同的数据预处理技术影响着数据挖掘的质量,我们将分析几种常用的数据预处理技术对于数据挖掘的影响程度。

关键词:数据预处理;数据挖掘;数据挖掘质量

数据挖掘作为近几年十分热门的学科,随着人工智能和数据库的发展而崛起的一种数据技术,普遍应用于金融、军事、农业、航空航天、科学探讨以及其他范畴。它的出现可以说让人们对于数据价值的利用率提高到了新的高度,许多未解之谜或许可以因此得以破解。常见的数据挖掘核心步骤包括数据准备阶段、数据挖掘阶段和结果分析阶段。数据准备阶段占据了大约60%的工作量,它将多种不同的数据集合到一块,消除噪声点数据、不一致数据和不清楚完整的数据,并从中提取出对我们有用的数据,并通过一定的规则变换,组成我们所需要的数据仓库。我们的研究重点就是这个数据准备阶段。

一、数据挖掘相关概念

(一)数据挖掘。数据挖掘是经过了分析大量的有关数据来揭示有意义的新的相关联系、趋向和形式的过程。它融汇了人工智能、数据库技术、模式识别、机器学习、统计学和数据可视化等多个范畴的理论和技巧。该技术的涌现的崛起是现代信息技术发展到必然阶段的产物,它能够飞快探求数据之间的潜伏相关联系和规则。所起到作用类似于科学家们经过不断的科学分析所发现的科学规律。(二)数据预处理。数据预处理是为了处理原始数据中所存在的“脏数据”现象,是数据挖掘中重要的一环。数据预处理的效果好,则可以提高数据挖掘的效率,从而提高挖掘的质量。数据预处理是数据挖掘前的一个非常重要的数据准备工作,是知识挖掘过程的关键所在,它保证挖掘数据的正确性和有效性,通过对数据格式和实质的调整,使数据更符合挖掘的需求。为什么原始数据中会存在有“脏数据”呢?重要的原因有以下三点,一是数据采集时和数据分析时,咱们所思考的要素和成分不一致,搜集到了缺失值,即缺乏完整性;二是数据传输过程中会出现操作失误产生了某些噪声值,即缺乏准确性;三是数据在收集过程不限来源导致了不一致性的值,比如序号“1”、“2”、“3”和序号“A”、“B”、“C”其实所代表的含义是一致但表达不一致,即缺乏一致性。常见的缺失值填充算法包括EM最大期望值算法、MI算法和KNNI算法等。数据预处理技术的重点功能有数据清理、数据集成、数据变换和数据简化。而预处理方法可以大致分为,基于粗糙集(RS)理论的约简方法、基于概念层次树的数据浓缩方法思想和普化知识发现和基于统计分析的属性选择方法。本文主要测试了基于粗糙集(RS)的理论的简约方法和基于概念层次树的数据浓缩方法。

二、数据预处理实现方法

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