数据挖掘总结范文10篇

数据挖掘总结范文篇1

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。

二、数据挖掘技术的形式

数据挖掘分为描述型与预测型两种形式。描述型是对数据中存在的规则进行描述，并且依据数据具有微观性的特点找出其表征的、普遍性强的、概念层次较高的、比较宏观的知识，并对数据进行概括总结和抽象来描述出同一类事物的相同属性。预测型是分析和处理现有的数据，来获得某类事物中某些属性的内容，或者是预测出某类事物将来形成的规律等。在使用这两种挖掘技术时，经常用到的方法有分类方法、关联方法和粗糙集方法。

(一)分类

在运用计算机数据挖掘技术的过程中，分类是挖掘技术里的重点部分。数据收集的好坏，以及收集的数据的属性分析都是由分类决定的。因此，分类在运用挖掘技术的过程中具有非常重要的作用。分类是对数据库属性进行分析，把元组划分成不同种类的过程。并且在其划分过程中，根据数据形成的训练集，来集中对部分数据进行处理划分。然后，再对余下的部分数据做测试，在测试满足要求以后，遵守对应的规则对其分类。在实际分类过程中，比较有代表性的分类过程是:明确分类的范围、找出目标属性、组成训练集、研究属性、算法选取、分类计算、结果显示、选出测试集、分类规则验证、输出分类规则等［2］。

(二)相关规则

相关规则是数据挖掘技术中，比较简单实用的关联分析规则。它可以准确地将相关数据进行描述，并且能够对数据进行严格分析。在相关规则使用过程中，主要是对具体事物进行描写，并按照相同属性进行结合，然后对其进行总结概括，找出其共同属性和模式。一般会将关联规则直接应用到数据库中，统一地记录下每个事物得出的数据，不但可以正确地记录数据，同时消减了数据的搜索空间，使得整个运行系统得到改善和提高。

(三)粗糙集

数据挖掘技术中的粗糙集是被用作对不精确和不确定性知识进行研究的一种数学工具，在系统整个使用中占的优势比较大［3］。首先，在使用粗糙集方法时，相应的信息不需要了解，并且在运算的时候，算法比较简单且容易控制，得到大量的计算机用户的喜爱。其次，在运行粗糙集的过程中，能从数据中发现异常，排除知识发现过程中的噪声干扰，同时还能将这类数据的规律在最短时间内找出，并利用表格对其进行归纳总结，将其变成决策表，为使用者的查询提供方便。最后，在客观世界，应用有些规则的过程中也会出现不确定性。应用数据库的时候会产生许多不确定性的信息，而这些不确定性都得依赖粗糙集对其进行处理，这样就使得数据挖掘的效率得到大大提高。

三、挖掘技术在档案管理中应用的意义

记录历史资料的重要工具就是档案，它直接反映了档案管理人员的智慧和成果［3］。由于计算机网络的迅速发展，在管理档案信息的实际应用中，引入挖掘技术可以使档案的管理水平得到提高，并且改革了档案信息管理的模式。因此，数据挖掘技术应用在档案信息管理中是具有非常重要意义的。

(一)提高档案信息管理的安全性

档案信息是记载一些比较宝贵的资料，由此可知其价值的表现就是档案信息的实体。对档案管理者来讲，保存有历史意义的档案信息的时间应越长越好。保存得越长远，越体现了档案信息的价值。其使用价值相对应地增大了，被使用的频率也相应地增加，使保管工作非常困难，使用次数越频繁，就越容易缩短档案信息的寿命。同时，保密性是档案信息管理的另一项重要工作，万一档案信息外漏，不仅相关人员的隐私权受到侵犯，还有可能对其以后生活造成消极负面的影响，造成了档案保管与使用之间存在矛盾［4］。将数据挖掘技术运用到档案管理中，可以很好地避免这种情况的发生，从而保护档案信息实体和内容的安全。

(二)加快档案管理的效率，降低档案管理的成本

档案管理工作中引用数据挖掘技术，能够有效改变以往传统的档案管理模式。使得档案管理人员的工作效率和档案信息管理水平得到提高。引入数据挖掘技术，工作人员的管理时间被大量节省，处理档案信息的速度得到提高。同时，还可以加快档案鉴定工作的发展。档案管理工作中的一个重要环节就是档案的鉴定，传统的档案鉴定工作是由档案管理人员凭借多年经验来实现的，具有主观性。数据挖掘技术的运用，可以防止在鉴定档案工作中因档案管理人员的主观性而造成有价值的档案丢弃，为档案管理工作提供了比较有效的定量化方法，使档案的鉴定工作有据可依。

四、数据挖掘技术在档案信息管理系统中的运用

随着计算机信息化的迅猛发展，档案管理工作也需要进一步的完善。过去的档案管理方式已经不能适应当代社会的需要，很多数据信息无法有效地使用。要想有效地利用现有的档案数据，使其价值得到充分发挥，使用数据挖掘技术把那些隐含的信息挖掘出来，对其总结和使用是非常有必要的。档案信息管理中使用数据挖掘技术，能让挖掘出的知识信息得到发挥，并且能使档案数据信息价值被充分地利用。档案管理中应用数据挖掘技术的方法有以下几种:

(一)档案分类法

档案分类法是按照不同的种类把许多档案进行整理的方法。把档案中属性相似的放在同一个类别中，把那些档案属性不同的放在不同的类别当中。在档案进行分类的过程中，数据挖掘技术能够详细地划分这些档案的类别，帮助管理员进行档案归类，档案的检索效率和速度得到有效提高。

(二)档案收集法

档案收集法是先分析数据库中的数据，并通过对这些数据做详细的描述建立模型。然后用这些模型和所有的测试样本进行对比，一旦经测试后有一个模型与样本相符合，就可以依据这个模型对管理对象进行分类。

(三)档案保留法

数据挖掘总结范文篇2

【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

在进行现代档案信息处理时，传统的档案管理方法已经不能满足其管理的要求，数据挖掘技术在这方面确有着显著的优势。首先，档案是较为重要的信息记录，甚至有些档案的重要性大到无价，因此对于此类的珍贵档案，相关的档案管理人员也是希望档案本身及其价值一直保持下去。不过越是珍贵的档案，其使用率自然也就越高，所以其安全性就很难得到保障，在档案管理中运用数据挖掘技术，可以让档案的信息数据得到分析统计，归纳总结，不必次次实物查阅，这样就极大地提升了档案相关内容的安全性，降低档案的磨损率。并且可以对私密档案进行加密，进行授权查阅，进一步提高档案信息的安全性。其次，对档案进行鉴定与甄别，这也是档案工作中较困难的过程，过去做好这方面的工作主要依靠管理档案管理员自己的能力和水平，主观上的因素影响很大，但是数据挖掘技术可以及时对档案进行编码和收集，对档案进行数字化的管理和规划，解放人力资源，提升档案利用的服务水平。第三，数据挖掘技术可以减少档案的收集和保管成本，根据档案的特点和规律建立的数据模型能为之后的工作人员建立一种标准，提升了档案的鉴定效率。

三、档案管理的数据挖掘运用

（一）档案信息的收集。在实施档案管理工作时，首先需要对档案信息数据的收集。可以运用相关档案数据库的数据资料，进行科学的分析，制定科学的说明方案，对确定的数据集合类型和一些相关概念的模型进行科学说明，利用这些数据说明，建立准确的数据模型，并以此数据模型作为标准，为档案信息的快速分类以及整合奠定基础。例如，在体育局的相关网站上提供问卷，利用问卷来得到的所需要的信息数据，导入数据库中，让数据库模型中保有使用者的相关个人信息，通过对使用者的信息数据进行说明，从而判断使用者可能的类型，提升服务的准确性。因此，数据挖掘技术为档案信息的迅速有效收集，为档案分类以及后续工作的顺利展开，提供了有利条件，为个性化服务的实现提供了保证。（二）档案信息的分类。数据挖掘技术具有的属性分析能力，可以将数据库中的信息进行分门别类，将信息的对象通过不同的特征，规划为不同的分类。将数据挖掘技术运用到档案管理中时，可以简单快速地找到想要的档案数据，能根据数据中使用者的相关数据，找寻使用者在数据库中的信息，使用数据模型的分析能力，分析出使用者的相关特征。利如，在使用者上网使用网址时，数据挖掘技术可以充分利用使用者的搜索数据以及网站的访问记录，自动保存用户的搜索信息、搜索内容、下载次数、时间等，得到用户的偏好和特征，对用户可能存在的需求进行预测和分类，更加迅速和准确的，为用户提供个性化的服务。（三）档案信息的整合。数据挖掘技术可以对新旧档案的信息进行整合处理，可以较为简单地将“死档案”整合形成为“活档案”，提供良好的档案信息和有效的档案管理。例如，对于企事业单位而言，培训新员工的成本往往比聘请老员工的成本要高出很多。对老员工的档案信息情况进行全体整合，使档案资源充分发挥作用，将档案数据进行总结和规划，根据数据之间的联系确定老员工流失的原因，然后建立清晰、明白的数据库，这样可以防止人才流失，也能大大提高档案管理的效率。

四、结语

综上所述，在这个信息技术迅速跳跃发展的时代，将数据挖掘技术运用到档案管理工作中是时展的需求与必然结果。利用数据挖掘技术，可以使档案管理工作的效率大大提升，不仅减少了搜索档案信息的时间，节省人力物力，避免资源的浪费，还能帮助用户在海量的信息数据中，快速找到所需的档案数据信息。数据挖掘技术的运用，使静态的档案信息变成了可以“主动”为企事业单位的发展，提供有效的个性化服务的档案管家，推动了社会的快速发展。

作者:于然 单位:扬州市体育局办公室

【参考文献】

[1]栾立娟,卢健,刘佳,数据挖掘技术在档案管理系统中的应用[J].计算机光盘软件与应用,2015:35-36.

数据挖掘总结范文篇3

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

2.1数据挖掘的定义。数据挖掘(DataMining,DM)是揭示数据中存在的模式和数据关系的学科，强调处理大型可观察数据库。数据挖掘的出现使得人工智能的研究在应用领域得到了广泛的发展。这里包括数据挖掘和智能信息提取过程，前者从大量复杂的现实世界数据中挖掘出未知和有价值的模式或规则，后者是知识的比较，选择和总结出来的原则和规则，形成一个智能系统。2.2数据挖掘的研究现状。当前数据挖掘应用主要集中在电信、零售、农业、网络日志、银行、电力、生物、天体、化工、医药等方面。看似广泛，实际应用还远没有普及。而据Gartner的报告也指出，数据挖掘会成为未来10年内重要的技术之一。而数据挖掘，也已经开始成为一门独立的专业学科。2.3数据挖掘的研究发展。具体发展趋势和应用方向主要有：性能方面：数据挖掘设计的数据量会更大，处理的效率会更高，结果也会更精确。工具方面：挖掘工具越来越强大，算法收敛越来越多，预测算法将吸收新颖性算法（支持向量机（SVM），粗糙集，云模型，遗传算法等），并实现自动化的实现算法，选择和自动调谐参数。应用：数据挖掘的应用除了应用于大型专门问题外，还将走向嵌入式，更加智能化。例如进一步研究知识发现方法，对贝叶斯定理和Boosting方法的研究和改进，以及对商业工具软件不断的生成和改进，着重建立整体系统来解决问题，如Weka等软件。在先进理论的指导下，按照国内形态发展，至少需要20年的时间，才能改进数据挖掘的发展。

3数据挖掘与人工智能技术的联系

数据挖掘属于人工智能中独立系统。它于人工智能的存在关系属于，并存联系，且独立运行，互不从属。此设计体系一方面可以有效促进人工智能提升学习能力，增进分析能力，另一方面还对分析，统计，OLSP，以及决策支持系统模块等起到推动作用。在收挖掘应用领域，处理可以对WEB挖掘，还能够有效进行文本，数据库，知识库，不同领域不同学科的信息进行序列矩阵模式挖掘。基于数据本身的分类，辨识，关联规则，聚类算法更加博大精深。因此，独立于人工智能的数据挖掘，更加便于科研团体或者领域对数据的使用和分析。数据挖掘是人工智能领域的一部分。首先，高智能是数据挖掘和人工智能的最终目标，正是由于这个目标，人工智能和数据挖掘有很多关联。其次，数据挖掘和人工智能是各种技术的整合。数据挖掘和人工智能是许多学科的跨学科学科。最后，数据挖掘的出现逐渐发展壮大，加强了人工智能，因此可以说，它们两者是不可分割的。

4人工智能和数据挖掘技术的发展前景

在当前环境下，人工智能和数据挖掘技术具有以下发展前景:(1)在大数据互联网中的应用。将人工智能的技术应用于互联网中将会使网络技术带上智能的特性,可以为人们的生活提供智能化的帮助，给人们的生活带来便利。还可以提高网络运行效率、增加网络安全性等。(2)智能化服务的研究。人工智能和数据挖掘都很注重对智能化服务的研究,例如很多智能机器人便应运而生，它们已经能胜任许多简单的工作，可以为人们提供人性化的服务。高度的智能化是数据挖掘和人工智能研究最终追求的目标,也是二者最终合而为一的标志。(3)使知识产生经济化。在现阶段的知识经济时代，人工智能和数据挖掘势必受到经济的影响，这决定了人工智能和数据挖掘将具有经济特征。人工智能和数据挖掘技术作为无形资产可以直接带来经济效益，通过交流，教育，生产和创新的无形资产将成为知识经济时代的主要资本。可以预期未来的人工智能和数据挖掘技术将更加经济实用。(4)交叉学科的技术融合。各行各业的理论和方法都已经开始融入了人工智能和数据挖掘之中。未来的人工智能和数据挖掘技术必将是一个融合众多领的复合学科。当今，我们已经在逐渐使用人工智能与数据挖掘技术，去攻克更多难题，解决更多问题，造福人类，改善生活，近在眼前。

作者:喻正夫 单位:汉江师范学院

参考文献：

[1]万璞,王丽莎.数据挖掘与人工智能技术研究[J].无线互联科技,2016(10):113-114.

[2]王翔.试论如何利用大数据挖掘技术推动人工智能继续发展[J/OL].科技创新报,2017,14(01).

[3]秦益文.微博数据挖掘中人工智能推理引擎的应用[J].中小企业管理与科技(中旬刊),2017(02).

[4]蒲东齐.数据挖掘在人工智能上的应用[J].信息与电脑(理论版),2016(19).

[5]李丹丹.数据挖掘技术及其发展趋势[J].电脑应用技术,2007（02）:38－40．

数据挖掘总结范文篇4

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。

4Web数据挖掘技术在电子商务中的应用

(1)制定优质个性化服务。电子商务的发展给了人们更多元化的选择，同时，电商网站经营的商品也在不断增加，在这样多元化的网站结构中想要快速找到符合自己的商品必定会是一个繁琐的过程。然而通过数据挖掘对浏览量、购买力、搜索强度进行合理应用，针对数据分析结果对网站进行制定优质的个性化服务设计，更合理的安排网站中的物品摆放，从而为用户提供更个性化的服务。(2)优化站点设计。Web设计者可通过挖掘用户的Web日志文件，对Web站点的结构和外观进行设计和修改。网站网页的内容设置直接影响网站的访问效率。网站管理员按照大多数访问者的浏览模式对网站进行组织，尽量为大多数访问者的浏览提供方便，给客户留下好的印象，增加下次访问的机率。(3)聚类客户。在电子商务中，聚类客户就是主要的运营策略，可以对客户浏览的信息等内容出发，对客户的共性进行分类，从而让电子商务的运营者能更加全面的了解客户的需要，对网页的内容进行适当的调整，并在多方面满足客户的内在需要，尽最大限度的为客户提供优质的、合适的服务。(4)营销效益分析。利用web数据挖掘对商品访问和销售情况进行有效分析，这样能够确定一些营销及消费的生命周期。再者结合目前的市场变化，针对不同的产品进行定制独特的营销策略。数据挖掘能够有助于提高电商的营销效益。

5结语

综上所述，web数据挖掘在电子商务的应用越来越广泛，web数据挖掘能够在海量数据里挖掘出有用的信息。通过数据处理把握客户动态、追踪市场变化，在激烈的市场竞争中，做出正确的决策。Web数据挖掘在电子商务领域中一定会有广阔的应用前景，它将带领电子商务系统走向更加智能化、使客户服务走向更加个性化。

作者:任高飞 单位:河南省平顶山市鲁山县第一高级中学

参考文献:

［1］袁鸿雁．Web数据挖掘技术在电子商务中的应用研究［J］．电脑与电信，2008(3):23～24．

［2］叶小荣．WEB数据挖掘技术在电子商务中的应用研究［J］．北京电力高等专科学校学报，2008．

数据挖掘总结范文篇5

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

数据挖掘涉及的领域众多,因此研究的学者和实践市场上的人员在这个领域不断深入和探索,采用了众多的挖掘工具,现在采用的数据挖掘技术工具通常有以下几种,在深度学习领域,近些年人工智能的不断发展为数据挖掘提供了更多的算法和手段,促进了我国信息技术水平的飞速提高。(1)传统统计方法:传统方法包括统计抽样技术,多元统计分析和预测三种方法,统计抽样技术是面对海量数据,进行合理抽样从而得出具有代表性的结果,多元统计分析结构复杂,对维数较高的数据进行分析或分解,统计预测被称为回归分析,序列分析等。(2)联机分析处理:这是一种在线分析多维数据的方法,用户应积极配合在线分析,积极提出分析需求,进一步过滤分析算法,并对浅层数据进行探索性分析。(3)神经网络:人类神经元函数是一个模拟对象,它通常包括三层,即输入层,隐藏层和输出层,并调整和计算数据,对得到的结果进行分类和总结,三层神经网络能够模拟任何函数和数据关系,这是非常强大的数据挖掘工具。(4)遗传算法:遗传算法顾名思义是基于自然进化理论当中基因的组合、突变等遗传特征,被用作技术优化的一种方法,按照适者生存的原则,它模拟自然界中生命的进化机制,形成一个由当前群体中最合适规则组成的新群体,以及这些规则的后代,在此基础上,基于遗传算法得到最适合的模型,并对数据模型进行了优化。

3计算机数据挖掘技术的应用

3.1市场营销方面的应用。通过数据挖掘技术在市场销售中的应用,用户可以通过应用信息管理系统和POS系统购买商品,尤其是条码技术的应用,在零售业中使用更为普遍。随着越来越多的用户数据被收集,在营销过程中,收集的数据用来分析客户的购物行为和习惯,总结其特点,大大提高公司的营销能力。通过更高效的数据挖掘技术才能准确分析出客户的购买方向和兴趣,企业的业务决策可以更加准确,而营销中的数据挖掘可以主要分为两类:数据库营销、货篮的分析,数据库营销通过交互式查询,模型预测等方法选择潜在客户,它将产品销售给潜在客户。后者是分析购买商品的顾客行为的关系,包括如何使用折扣券来增加销售额。3.2其他领域的应用。半导体在制造业中的应用继续深化,在生产和测试过程中,数据不断生成和更新,分析这些数据可以揭示隐藏的问题并确保产品的质量,数据挖掘技术也被广泛用于电子商务,通过分析客户消费类型和习惯来识别用户的行为模式,因此可以节省用户的在线浏览和消费记录,并且可以增强客户服务的个性,优化网站设计。在税收方面,数据挖掘技术也可以应用,对于不缴纳税款或报告税收损失的人员,可以对其进行跟踪,可以分析不同行业纳税人的行为特征,分析其一般规律,并提供税收记录。

4结语

基于计算机数据挖掘技术的开发及应用分析刘芬(延安大学计算机学院,陕西延安716000)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、大数据时代悄然来临,给信息技术的发展带来了巨大的变化,深刻地影响着社会生产和人民生活的各个方面。对于一个国家来说,是否有可能牢牢把握大数据发展的机遇,快速形成核心技术和应用,参与新一轮的全球竞争,将直接决定未来世界各国博弈力量的格局年份。本文从计算机挖掘技术功能的发展入手,探讨计算机挖掘技术的方法工具以及应用,有望为我国计算机挖掘技术的发展做出了贡献。

参考文献

[1]郝园园.计算机数据挖掘技术的开发及其应用探究[J].信息化建设,2015,(10):105.

[2]宋金城.计算机数据挖掘技术的开发及其应用探究[J].计算机光盘软件与应用,2013,(23):130-130.

数据挖掘总结范文篇6

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

现阶段，消费者对烟草行业质量的要求越来越严格，外部环境控烟要求也越来越紧迫，尽管在市场经济的良好环境下，烟草行业无论从规模、数量还是设备上都得到了显著的提升，但是在此过程中也形成了大量的数据信息。在企业质量管理过程中，主要缺陷体现在以下几个方面：第一，在质量管理过程中，采用传统的数据处理方式，导致质量管理部门工作量庞大，数据处理结果的准确性也不高；第二，烟草行业质量管理方式相对滞后，对数据的分析不够科学，导致采用不科学的数据结果对烟草质量进行评价，导致烟草企业质量管理整体质量受到影响。第三，质量管理中缺少反馈内容，使烟草行业无法及时发现其中存在的问题并做好相应对策以及改进与预防工作。第四，传统质量管理更侧重于某个生产环节，忽视全局管理，而烟草行业本身规模较大且在不同地域中都涉及较多的质量管理部门，很多质量信息需在较长时间内完成流通。对此，便需引入数据挖掘中的关联与聚类分析，其中的关联规则可将数据项关联关系充分挖掘出来，在质量管理中更集中体现在产品质量预期特性值的关系。

三、数据挖掘技术在烟草行业质量管理中的应用

加强对数据挖掘技术在烟草行业质量管理工作中应用的研究，对烟草企业质量管理工作具有重要意义，对烟草行业的发展也具有促进作用。在具体分析研究过程中，一般从供应商、适量反馈以及生产过程三个角度出发：

1.基于对供应商评价的角度

烟草产品生产过程中需要大量的原材料，并且原材料的种类相对较多，包括烟叶原材料以及一些辅助的材料。这些材料的质量在很大程度上决定了烟草产品的整体质量。供应商在某种意义上对原材料质量起着重要作用，烟草企业还需要与供应商建立良好的关系。烟草企业的相关部门需要将供应商提供的原材料信息进行有效地统计、储存，同时将原材料的合格率作为主要的评价依据。根据数据挖掘技术中的关联规则，将一种原材料对应所有的原材料供应商，收集并分析所有供应商提供的数据信息中该原材料的合格率，从而选择最佳的原材料供应商，为烟草质量提供保障。

2.基于质量反馈的角度

质量反馈就是客户对一件产品质量使用后的总结性评价，通过有效地质量反馈，烟草企业能够对烟草生产过程、生产工艺、服务水平等进行整改。根据相关研究资料显示：在能够创造同样价值的基础上，新客户发展涉及的成本往往是维持与老客户关系涉及的成本的五倍，但若由老客户将企业口碑向新客户传递将获得更大的竞争优势，所以企业发展中维持老客户的关键在于使顾客满意度得以提高。利用数据挖掘技术，对顾客反馈的信息进行科学化的分析与管理，总结客户对产品质量的意见，同时分析出造成这个质量问题产生的原因，以便企业能够提出针对性的措施，帮助企业质量管理水平的提升，也能够为烟草企业迎来更大的经济利润，让烟草企业在激烈竞争中立于不败之地。

3.烟草生产过程中数据挖掘技术的应用

在卷烟生产过程中，烟丝质量是备受关注的问题，烟丝质量不仅会受到化学成分的影响，在生产过程中的一些工艺、操作也会对其质量造成影响。在烟丝制作过程中需要经过多重工序，同时涉及配方、含杂量等诸多因素，这一过程就会产生大量的数据。因此，需要利用数据挖掘技术，对烟草生产过程产生的数据进行存储、分析，利用神经网络技术分析导致烟丝质量问题的原因，不断地优化生产工艺参数，同时利用聚类分析手段，对加工过程与烟丝质量的关系进行分析，促进烟草产品质量的提升。

四、总结

通过上述分析可知，烟草行业在市场经济发展中迅速发展起来，已经逐渐成为我国支柱型产业。然而在烟草行业质量管理过程中，由于对海量数据处理技术滞后，给烟草企业重大决策以及烟草产品质量都造成重大影响。数据挖掘技术的应用，不仅能够帮助企业选择最佳合适的原材料供应商，还能够及时地发现产品质量问题，以便对产品生产工艺进行优化，提高烟草产品质量，促进烟草行业健康发展。

作者:焦丽静 单位:河北中烟工业有限责任公司

参考文献

[1]张丽荣.数据挖掘在烟草行业质量管理中的应用[J].科技创新与应用，2012，25（8）：124-125.

[2]李卓.试析数据挖掘技术在烟草行业中的应用[J].旅游总览，2014，26（2）：99-100.

数据挖掘总结范文篇7

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

2.1实现建模环节以及数据收集环节的优化。在应用数据挖掘技术的过程之中，必须基于数据库信息的基础之上，其数据挖掘技术才能够进行相应的规律探究与信息分析，所以需要在源头处加强数据收集环节以及建模环节的优化。以医院中医部门为例，在对于中医处方经验的挖掘方法使用过程之中，需要针对不同的药物进行关联性建模，比如数据库中有基础性药物，针对药物进行频数和次数的统计，然后以此类推，将所有药物都按照出现的频数进行降数排列，从而探究参考价值。建模环节以及数据收集环节是医疗信息管理过程的根本，所以需要做好对于建模环节以及数据收集环节的优化，才能够为数据挖掘技术的应用奠定相应的基础[2]。2.2细化数据挖掘技术应用类别。想要在医疗信息管理过程之中，加强对于数据挖掘技术的有效应用，就需要从数据挖掘技术应用类别处进行着手，从而提升技术应用的针对性与有效性。常见的技术应用类别有：医院资源配置方面、病患区域管理方面、医疗卫生质量管理方面、医疗急诊管理方面、医院经济管理方面以及医疗卫生常见病宣传方面等，数据挖掘技术都可以在这些类别之中实现应用，但是在应用的过程之中也有所不同。以病房区域管理为例，在应用数据挖掘技术之前，首先需要明确不同的科室状况以及病房区域分配状况等，加强病患区域的指标分析，因为病房管理不仅仅影响到科室的工作效率与工作效果，同时也是医疗物资分配与人员编制的主要参考标准。其次利用数据挖掘技术能够较好地实现不同科室工作效率、质量管理质量以及经济收益等多种指标的评估，建立其科室的运营模型，从而实现科室的又好又快发展。比如使用数据挖掘技术建立其病区管理的标准模型以及统计指标，从而计算出科室动态的工作模型以及病床动态的周转次数等[3]。另外在医疗质量管理过程之中，数据挖掘技术提供的不仅仅是资料数据的参考以及疾病的诊断，也能够针对临床的治疗效果进行分析与评价，并且能够预测治疗状况：可以利用医院的医疗数据库，对于病人的基本患病信息进行分类，从而比对死亡率、治愈率等多个数据，实现治疗方案的制订。而在医疗质量管理过程之中也有很多的影响因素，例如基础医疗设备、病床周转次数、病种治愈记录等，所以也可以利用数据挖掘技术来进一步加强其多种数据之间的关联性，从而为提升医院的社会效益与经济效益提出合理的参考性建议。2.3明确数据挖掘技术的应用方向。医院加强数据挖掘技术应用方向的探索上，可以从客户拓展这个角度出发实现对于医疗信息管理。例如通过数据挖掘技术多方进行患者信息比对，同时制订完善的医疗服务影响策略方式，加强对于客户行为的分析；在数据挖掘的基础之上，增强其技术应用的实用性，在分析的基础之上比对自身的竞争优势，实现医院资源的合理规划与合理配置，例如药品、资金以及疾病诊断等，从而实现经营状况的优化。目前医院也逐步向现代化、信息化方向发展，无论是信息管理还是医疗技术方面，医院都已经成为了一个信息化的综合行业体系，所以在加强数据挖掘应用的过程之中，还需要加强数据信息的管理，实现数据挖掘结果的维护，从而提升医院的决策能力，实现数据挖掘技术的高效应用。

3结语

医院在目前的医疗信息管理过程之中，还有很大的发展空间，需要综合利用数据挖掘技术，实现其信息管理水平的提升。通过明确数据挖掘技术的应用方向、应用类别以及建模数据环节的优化等，促进医院管理水平的提升，实现数据挖掘技术应用效果的提升。

参考文献：

[1]郑胜前.数据挖掘技术在社区医疗服务系统中的应用与研究[J].数字技术与应用,2015(09):81-82.

[2]廖亮.数据挖掘技术在医疗信息管理中的应用[J].中国科技信息,2016(11):54,56.

数据挖掘总结范文篇8

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。

2.2电子商务中Web数据挖掘的步骤

电子商务中Web数据挖掘的步骤如下：

①明确数据挖掘的对象—业务对象，确定商业应用主题，不能盲目地进行挖掘；

②将与业务对象的各类原始数据收集起来作为挖掘的数据源泉；

③对收集的数据进行预处理，一般包括数据净化、用户识别、会话识别、路径补充、事务识别和格式化等阶段，以提高挖掘效率，剔除无用、无关信息并对信息进行必要的整理。

④根据需要解决的问题建立合适的数据挖掘模型，然后利用已知数据对模型进行训练和测试，并应用该模型得到挖掘结果；

⑤利用可视化技术，验证、解释挖掘的结果，并据此做出决策或丰富知识，即进行模式分析与应用。

在整个Web数据挖掘的过程中，被明确的业务对象是挖掘过程的基础，它驱动整个Web数据挖掘的全过程；同时，也是检验挖掘结果和引导分析人员完成挖掘的依据。

2.3电子商务中Web数据挖掘的数据源

在电子商务中，可以用来作为数据挖掘分析的数据量比较大，而且类型众多，总结起来有以下几种类型的数据可用于Web数据挖掘技术产生各种知识模式。

①服务器数据。客户访问站点时会在Web服务器上留下相应的日志数据，这些日志数据通常以文本文件的形式存储在服务器上。一般包括serverslogs、errorlogs、cookieslogs等。

②查询数据。它是电子商务站点在服务器上产生的一种典型数据。例如，对于再现存储的客户也许会搜索一些产品或某些广告信息，这些查询信息就是通过cookie或是登记信息连接到服务器的访问日志上。

③在线市场数据。这类数据主要是传统关系数据库里存储的有关电子商务站点信息、用户购买信息、商品信息等数据。

④Web页面。主要是指HTML和XML页面的内容，包括文本、图片、语音、图像等。

⑤Web页面超级链接关系。主要是指页面之间存在的超级链接关系，这也是一种重要的资源。

⑥客户登记信息。客户登记信息是指客户通过Web页输入的、要提交给服务器的相关用户信息，这些信息通常是关于用户的人口特征。在Web的数据挖掘中，客户登记信息需要和访问日志集成，以提高数据挖掘的准确度，使之能更进一步的了解客户。

2.4Web数据挖掘能够获取的知识模式

运用Web数据挖掘技术能够对站点上的各种数据源进行挖掘，找到相关的一些知识模式，以指导站点人员更好地运作站点和向客户提供更好的服务。一般运用Web数据挖掘可以在站点上挖掘出来的知识模式有以下几个：

①路径分析。它可以被用于判定在一个Web站点中最频繁访问的路径。通过路径分析，可以得到重要的页面，可以改进页面及网站结构的设计。

②关联规则的发现。在电子商务中关联规则的发现可以找到客户对网站上各种文件之间访问的相互关系，可以找到用户访问的页面与页面之间的相关性和购买商品间的相关性。利用这些相关性，可以更好的组织站点的内容，实施有效的市场策略，增加交叉销售量，同时还可以减少用户过滤信息的负担。

③序列模式的发现。序列模式的发现就是在时间戳有序的事务集中，找到那些“一些项跟随另一项”的内部事务模式。它能够便于进行电子商务的组织预测客户的访问模式，对客户开展有针对性的广告服务。通过系列模式的发现，能够在服务器方选择有针对性地页面，以满足访问者的特定要求。

④分类和预测。分类发现就是给出识别一个特殊群体的公共属性的描述，这个描述可以用来分类新的项。分类的目的是通过构造分类模型或分类器，把数据库中的数据项映射到给定类别中的某一个，以便用于预测；也就是利用历史数据记录自动推导出对给定数据的推广描述，从而能对未来数据进行预测，进行适合某一类客户的商务活动。

⑤聚类分析。聚类分析可以从Web访问信息数据中聚集出具有相似特性的那些客户。在Web事务日志中，聚类顾客信息或数据项能够便于开发和执行未来的市场策略。这种市场策略包括自动给一个特定的顾客聚类发送销售邮件、为属于某一个顾客聚类中的顾客推荐特定的商品等。对电子商务来说，客户聚类可以对市场细分理论提供有力的支持。通过对聚类客户特征的提取，电子商务网站可以为客户提供个性化的服务。

⑥异常检测。异常检测是对分析对象的少数的、极端的特例的描述，以揭示内在的原因，从而减小经营的风险。异常检测在电子商务中的应用可以体现在信用卡欺诈甄别、发现异常客户和网络入侵检测等方面。

Web数据挖掘的各项功能不是独立存在的，而是在挖掘过程中互相联系，发挥作用。

3Web数据挖掘在电子商务中的应用

3.1数据抽取方法在电子商务中的应用

与传统商务活动相比，电子商务具有更多的虚拟和不确定的因素：如客户购买的心理、动机、能力、欲望等。Web数据挖掘要解决的问题就是如何从零散的无规则的网络数据中找到有用的和有规则的数据和知识，基本方法之一就是进行数据抽取，以期对数据进行浓缩，给出它的紧凑描述，如方差值等统计值或用直方图等图形方式表示，从数据泛化的角度讨论数据总结，把最原始、基本的信息数据从低层次抽象到高层次，以便于企业决策。

3.2基于Web数据挖掘的智能化搜索引擎

电子商务企业在活动过程中面临的问题之一是如何通过Internet全面、准确、及时地收集到企业内、外部的环境信息，尤其是一些隐性的、关系到企业经营成败的关键信息，以提高竞争力。目前的搜索引擎存在着查准率低、返回无用信息多的问题，使企业无法得到优质的信息。鉴于此，将Web数据挖掘技术应用于搜索引擎，使之成为智能搜索引擎，从而提高性能，满足电子商务企业的需要。Web挖掘技术主要在以下几个方面对搜索引擎有借鉴作用：文档的自动分类、自动摘要的形成、检索结果的联机聚类和相关度排序及实现个性化的搜索引擎。经过文档的分类处理，可以对搜索结果进行分门别类，可以通过限制搜索范围来使文本的查找更为容易，帮助用户快速的对目标知识进行定位，从而提高用户进行网上信息搜索的效率；自动摘要能够解决大部分搜索引擎机械地截取文档的前几句和固定字数的摘要使信息反映不完整的缺陷，使用户能较准确、快速、方便地了解检索信息；通过对检索结果的文档集合进行聚类，可以使得与用户检索结果相关的文档集中在一起，从而远离那些不相关的文档，将处理以后的信息以超链结构组织的层次方式可视化地提供给用户，由用户选择他所感兴趣的那一簇，将大大缩小所需浏览的页面数量；将Web使用挖掘中的个性化技术应用在搜索引擎中，可以在大量训练样本的基础上，得到数据对象间的内在特征,并以此为依据进行有目的的信息提取，使得搜索引擎可以按照用户的兴趣偏好扩充用户搜索的关键词，以使得检索结果更接近用户要求，或者根据用户历史浏览信息的分析获得用户兴趣库，调用个性化的搜索引擎可以提高用户检索的查全率与查准率。通过借鉴Web挖掘技术可以提高查准率与查全率，改善检索结果的组织，从而使检索效率得到改善。

3.3Web数据挖掘在客户关系管理中的应用

①客户关系管理的核心

客户关系管理（CustomerRelationshipManagement，简称CRM）的核心是通过客户和他们行为的有效数据收集，发现潜在的市场和客户，从而获得更高的商业利润，通过完善的客户服务和深入的客户分析来满足客户的需求，保证实现客户的终生价值。可以说CRM能给传统企业带来在网络经济时代谋取生存之道的管理制度和技术手段。它要求企业从“以产品为中心”的模式向“以客户为中心”的模式转移。

②Web数据挖掘在客户关系管理中的应用

Web数据挖掘能够帮助企业确定客户的特点，使企业能够为客户提供有针对性的服务。将Web数据挖掘用在电子商务CRM中主要体现在客户的获取和保持、价值客户鉴别、客户满意度分析及改善站点结构等几方面。

通过Web数据挖掘，可以理解访问者的动态行为，据此优化电子商务网站的经营模式。通过把所掌握的大量客户分成不同的类，对不同类的客户提供个性化服务来提高客户的满意度，从而保持老客户；通过对新访问者的网页浏览记录进行分析，就可以判断出该访问者是属于哪一类客户，是有利可图的潜在客户还是毫无价值的过客，达到区别对待、节省销售成本、提高访问者到购买者的转化率的目的，从而挖掘潜在客户；通过对具有相似浏览行为的客户进行分组，提取组中客户的共同特征，从而实现客户的聚类，这可以帮助电子商务企业更好地了解客户的兴趣、消费习惯和消费倾向，预测他们的需求，有针对性地向他们推荐特定的商品并实现交叉销售，可以提高交易成功率和交易量，提高营销效果。

此外，站点的结构和内容是吸引客户的关键。利用关联规则的发现，针对不同客户动态调整站点结构和页面内容，把具有一定支持度和信任度的相关联的物品放在一起以有助于销售；通过路径分析等技术可以判定出一类用户对Web站点频繁访问的路径，这些路径反映这类用户浏览站点页面的顺序和习惯，将客户访问的有关联的文件实现直接链接，让客户容易地访问到想要的页面。这样的网站会给客户留下好印象，提高客户忠诚度，吸引客户，延长他们在网站上的驻留时间以及提高再次访问的机率。

通过挖掘客户的行为记录和反馈情况，进一步优化网站组织结构和服务方式以提高网站的效率。通过Web数据挖掘，可以得到可靠的市场反馈信息，评测广告的投资回报率，从而评估网络营销模式的成功与否；可以根据关心某产品的访问者的浏览模式来决定广告的位置，增加广告针对性，提高广告的投资回报率，降低公司的运营成本。③维护客户的隐私权

维护客户的隐私权是商家在商业运作过程中不能忽视的一个基本组成部分。因此，作为电子商务企业，应该尽量避免对单个客户数据进行挖掘。企业管理客户隐私权的保护应该从技术和管理两个方面来实现：技术上，通常是采用加密标志符，并且尽量避免对单个客户数据进行挖掘；管理上，很多电子商务企业现在已经增设了首席隐私官（CPO，ChiefPrivacyOfficer）职位，隐私官将能在个人对隐私的需求和公司以合理手段使用隐私材料的权利之间，建立适当的平衡关系。这种平衡关系的大成，需要以长期的实践和经验为基础。除了电子商务企业以单独的主体身份进行客户隐私权保护的管理之外，行业自律也是保护客户隐私权的一个行之有效的手段。目前，电子商务网站越来越倾向于通过行业自律的方式来树立其在客户心目中的形象，让客户放心地提交数据。

3.4Web数据挖掘在个性化服务推荐系统中的应用

电子商务个性化服务推荐系统是向站点企业提供在电子商务中更好地运作CRM，建立良好客户关系的一种解决方法，是“以客户为中心”、“一对一”的行销的坚实执行者。

该系统主要是将数据挖掘的思想和方法应用到Web服务器日志及Web数据库等资源上，挖掘出客户的访问规律；然后将在线访问客户归结到某一类中去，根据该类用户的访问规律进行Web页面的推荐；并且系统还可以通过不断地跟踪用户的当前访问，实时调整推荐集，为用户提供个性化的访问。该系统由五大模块组成：数据收集模块、数据预处理模块、数据存储模块、离线挖掘模块和在线推荐模块。其系统结构模型如图1所示：

图1基于Web数据挖掘的个性化服务推荐系统结构模型

数据收集模块主要用于收集Web数据库、使用日志等数据，形成数据采集库，为以后的挖掘做准备；数据预处理模块主要是对所收集的数据进行预处理，数据预处理的质量与挖掘的效率和结果紧密相关；数据存储模块将预处理后的数据存入用户事务库；离线挖掘模块中的挖掘引擎使用挖掘算法库中的数据挖掘技术如统计分析、关联规则、聚类分析、序列模式等，来发现用户浏览模式，并通过模式分析对其进行分析与解释，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，经过筛选后得到有用的模式用来指导实际的电子商务行为；在线推荐模块在Web服务器前端设置了推荐引擎，它将用户当前的浏览活动与浏览出的页面推荐集结合起来考虑，生成相应推荐集，然后在用户最新请求的页面上添加推荐集的页面，再通过Web服务器传递到用户端的浏览器，为用户实现实时个性化服务；同时将推荐结果送往网站管理中心，以便调整网站设计，优化网站结构，提高网站效率。

总的来说，在个性化服务推荐系统中运用数据挖掘技术有两个阶段：第一个阶段是学习阶段，离线进行。第二个阶段是模式的使用阶段，在线进行。挖掘和在线推荐的特征获取和规则生成是离线处理的，而当用户访问该网站时通过在线推荐引擎进行在线服务。离线模块和在线模块相互联系，在线模块主要是利用离线模块提供的规则模型对在线用户推荐（推荐引擎）；离线模块主要是利用在线模块积累的数据运用系统推荐算法形成相应的规则。挖掘算法和推荐策略可以根据不同类型站点的要求来具体选择，挖掘结果和推荐集通过推荐引擎反馈给用户。电子商务网站的客户登录网站以后，其访问信息将会被记录到服务器端。这些数据将在经过预处理后,在专用的数据挖掘模块中，通过具体的挖掘算法和推荐策略来进行模式识别和模式分析。用户访问信息也会传到推荐引擎,推荐引擎根据客户的会员标识，向挖掘模块抽取对应客户的挖掘结果和推荐集，将其可视化地反馈给用户，达到个性化服务的目的。

3.5基于Web的数据挖掘在商业信用评估中的应用

发达的社会信用水平是发展电子商务的重要基础，通过Web数据挖掘对站点数据统计和历史记录之间的差别，结果与期望值的偏离以及反常实例进行充分的分析，可以有效地防范投资和经营风险。另外，通过数据挖掘技术对企业经营进行跟踪，开展企业的资产评估、利润收益分析和发展潜力预测，构建完善的安全保障体系，实施网上全程监控，监督网上言论，维护企业信誉，强化网上交易和在线支付的安全管理，利用数据挖掘的信用评估模型，对交易历史数据进行挖掘发现客户的交易数据特征，建立客户信誉度级别，有效地防范和化解信用风险，提高企业信用甄别与风险管理的水平和能力。

4结论

本文对Web挖掘技术进行了综述，介绍了其在电子商务中的典型应用。Web数据挖掘高度自动化地对电子商务中的大量信息进行分析和推理，从中挖掘出潜在的模式，预测客户行为，帮助企业的决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。Web数据挖掘是近几年来数据挖掘领域的探讨热点，利用它的技术知识将它运用到电子商务，将会解决许多实际问题，具有丰富的学术价值。将Web数据挖掘技术和电子商务两者有机结合，将会为企业更有效的确认目标市场，改进决策，获得竞争优势提供帮助，有着很广阔的应用前景，使电子商务网站更具有竞争力，从而为企业带来更多的效益。面向电子商务的Web数据挖掘能发现大量数据背后隐藏的知识，指导商家提高销售额，改善企业客户关系，提高网站运行效率，改进系统性能，具有良好的发展和应用前景，必将得到越来越多的关注。

参考文献：

[1]毛国君.数据挖掘原理与算法[M].清华大学出版社.2005(07).

[2]张冬青.数据挖掘在电子商务中应用问题研究[J].现代情报.2005(09).

[3]李凤慧.面向电子商务的Web数据挖据的研究[D].山东科技大学硕士学位论文.2004(06).

[4]杨风召,白慧.异常检测技术及其在电子商务中的应用[J].情报杂志.2005(12).

数据挖掘总结范文篇9

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。

2.2数据预期处理

数据预处理时，原始数据库会发生转变，以适应数据挖掘、数据挖掘算法等的要求。在处理结构化的数据时，数据预处理需要完成两项任务，即消除数据缺陷现象的存在和为数据挖掘奠定良好基础。数据处理是对现有的数据进行前期处理，方便后期数据挖掘。如图2为培训管理系统中数据预处理模块。

2.3数据挖掘

WangJ开发了一个将数据挖掘技术与基于模拟的培训相结合的混合框架，以提高培训评估的有效性。以信仰为基础的学习概念，用于从知识/技能水平和信心水平的两个维度来评估学员的学习成果。数据挖掘技术用于分析受训人员的个人资料和基于模拟的培训产生的数据，以评估学员的表现和学习行为。提出的方法论以台湾基于模拟的步兵射击训练的实例为例。结果表明，提出的方法可以准确地评估学员的表现和学习行为，并且可以发现潜在的知识来提高学员的学习成果。BodeaCN使用数据挖掘技术进行了培训学习管理，用于分析参加在线两年制硕士学位课程项目管理的学生的表现。系统数据来源是收集学生意见的调查数据，学生记录的操作数据和电子学习平台记录的学生活动数据。

3总结

目前培训机构在进行教学评估时，所选择的指标都是参考其他机构的，并没有真正从自身实际出发进行评估，因此教学评估时存在诸多问题。其中最明显的两个问题是：第一教学评估方式单一化严重，只以数字评估为主；第二评估时容易受各种主观因素影响。

作者:张宏亮 单位:承德市统计局

参考文献

[1]菅志刚,金旭.数据挖掘中数据预处理的研究与实现[J].计算机应用研究,2004,21(07):117-118.

[2]王全旺,赵兵川.数据挖掘技术在Moodle课程管理系统中的应用研究[J].电化教育研究,2011(11):69-73.

数据挖掘总结范文篇10

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

下面我们简单介绍一下，我们的数据预处理技术的几个方法。（一）基于粗糙集（RS）理论的约简方法。对于研究对于不精确、不确定性知识的十分有效的数学工具，由于它的易用性，目前是国内外研究的重点之一。基于粗糙集（RS）的理论约简方法处理过程如下：（1）大批量无顺序的数据通过泛化后，整顿成一个二维表，构成一个知识系统；（2）根据我们所要定义形成二进制可识别矩阵；（3）依据算法对矩阵进行规约化简，并得到属性的约简；（4）评判归约集，选择具备较少属性的归约集，而不改变原本的依赖关系，约简不是唯一的；（5）从约简表抽取规则。（二）基于概念层次树的数据浓缩方法。概念层次树是数据分类的方法之一，它可以将总结好的数据提升到较高的概念层，为数据挖掘的各个环节提供背景，从而提高知识的准确性和可理解性。比较适用于挖掘用户特征等场景，他的实现步骤如下：（1）定义概念层次树和相关语义表，作为概念分层的依据；（2）对数据进行概念提升；（3）进行类组计算；（4）得出规则特征。

三、结语