数据挖掘技术论文

数据挖掘技术论文（精选8篇）

1.数据挖掘技术论文 篇一

数据挖掘中抽样技术的应用

本文介绍了数据挖掘中抽样技术运用的历史与现状,总结了数据挖掘领域对抽样技术研究和使用中存在的.问题,并指出了数据挖掘中抽样技术未来研究方向和发展前景.

作 者：朱梅红 作者单位：中国科学院研究生院,管理学院,北京,100080;首都经济贸易大学,统计学院,北京,100070刊 名：统计与决策 PKU CSSCI英文刊名：STATISTICS AND DECISION年，卷(期)：“”(16)分类号：O212关键词：数据挖掘 静态抽样 序贯抽样 累进抽样 抽样误差

2.数据挖掘技术论文 篇二

为什么我们需要对数据进行挖掘?

从商业需求的角度来看主要有三种原因:

1)大量数据被收集和保存在数据库中。

2)计算机已经变得越来越廉价,而功能则日益增强。

3)日益剧烈的商业竞争的压力。

从技术的角度来看也有三种原因:

1)数据的存储和收集更加高速。

2)传统的技术对于这些大量的原始数据是不能胜任的。

3)数据挖掘能够帮助科学家分类和划分数据。

1 数据挖掘系统的构成

数据挖掘系统具有以下主要成分,如图1所示。

1)数据库、数据仓库、万维网或其他信息库:对数据进行数据清理和集成。

2)数据库或数据仓库服务器:根据用户的数据挖掘请求,数据库或数据仓库服务器负责提取相关数据。

3)知识库:指导搜索或评估结果模式的兴趣度。

4)数据挖掘引擎:理想情况下由一组功能模块组成,用于执行特征化、关联和相关分析、分类、预测、聚类分析、离群点分析和演变分析等任务。

5)模式评估:通常使用兴趣度度量,并与数据挖掘模块交互,以便将搜索聚焦在有趣的模式上。

6)用户界面:该模块在用户和数据挖掘系统之间通信,允许用户与系统交互。

2 数据挖掘的主要流程

数据挖掘是指一个完整的过程,该过程从大型数据库中挖掘先前未知的、有效的、实用的信息,并使用这些信息做出决策或丰富知识。数据挖掘主要包括以下步骤,如图2所示:

其中各步骤内容为:

1)确定业务对象

清晰定义出业务问题、认清数据挖掘的目的是数据挖掘的重要一步。

2)数据准备

(1)数据的选择

搜索所有与业务相关的内部和外部数据信息,并从中选择出适用于数据挖掘应用的数据。

(2)数据预处理

研究数据质量,为进一步的分析做准备,并确定要进行的挖掘操作的类型。

(3)数据的转换

将数据转换为一个分析模型。建立一个真正适合于挖掘算法的分析模型是数据挖掘成功的关键。

3)数据挖掘

对所得到的经过转换的数据进行挖掘。除了选择合适的挖掘算法外,其余一切工作都能自动完成。

4)结果分析

解释并评估结果。其使用的分析方法一般应依数据挖掘操作而定,通常用到可视化技术。

5)知识的同化

将分析所得到的知识集成到业务信息系统的组织结构中去。

3 数据挖掘的常用分析方法

3.1 关联分析

关联规则的挖掘通过规则支持度(support)和置信度(confidence)进行兴趣度衡量,这两种衡量反映了所发现规则的有用性和确定性。

关联分析的概念为:

设D是事务数据库,I=(i1,i2,…,im)是所有项目的集合,其中ij,j=1,…,m是一个项目。每个事务Ti是一个项集,Ti哿I。

定义1设A,B为项集,则称A圯B为规则,其中A奂I,B奂I,且A∩B=覫

定义2设D是事务集,A,B为项集,且有规则A圯B。如果D中包含AB事务的比例为s%,称A圯B有支持度s%,即概率P(AB)。

定义3设D是事务集,A,B为项集,且有规则A圯B。若D中,c%的事务包含A的同时也包含B,则称A圯B有置信度,即条件概率P(B|A)。

定义4设D是事务集,A,B为项集,若A圯B满足最小置信度c和最小支持度s,则称A圯B为关联规则。

3.2 频繁情节分析

频繁情节可以视为关联规则的一个扩展,只是在关联规则的基础上加入了对时间序列的分析。

频繁情节的定义为:

定义1给定一个事件类型的集合E,事件是一个形如(A,t)的二元组,其中A∈E,t为整数,它对应事件发生的时间。

定义2给定一个事件类型的集合E,每件类型E上的三元组(S,Ts,Te),其中S是一个有序的事件集合,

s=(A1,t1),(A2,t2),(A3,t3),…,(An,tn),Ai∈E,ti≤ti+1,Ts

定义3情节是一个三元组(V,≤,g),其中V为节点集,≤为V上的偏序关系,g为节点到事件类型的映射,(g:V→E),如果坌x,y(x≠y),并且x,y之间不存在严格的偏序关系,那么称情节是并行的;若坌x,y(x≠y),x

3.3 分类分析

分类在数据挖掘中是一项非常重要的任务,分类的目的是要建立一个能够将数据库中的数据项映射到给定类别的分类器或分类模型。分类和回归都可以用于预测。和回归方法不同的是,分类的输出是离散的类别,而回归的输出是连续数值。

不同的分类器有不同的特点。有三种分类器评价或比较尺度:预测准确度、计算复杂度、模型描述的简洁度。分类的效果一般和数据的特点有关,有的数据噪声大,有的有缺失,有的分布稀疏,有的字段或属性相关性强,有的属性是离散的,而有的是连续的或混合式的。

3.4 聚类分析

聚类分析依据样本间关联的量度标准将其自动分成几个群组,且使同一群组内的样本相似,而属于不同群组的样本相异的一种方法。

1)划分方法

给定一个包含n个对象的数据集,划分方法将数据集划分为k(1≤k≤n)。其中每个子集代表一个聚类。这些类别满足如下要求:(1)每类至少包含一个对象;(2)每个对象必须只属于一个类。

具有代表性的算法是:(1)k-means算法,该算法中的每一个聚类均用相应类中对象的均值来表示;(2)k-medoids算法,该算法中的每一个聚类均用相应类中离类中心最近的对象表示。因此该方法对于噪音和异常点没有k-means法敏感。

2)层次聚类

层次聚类是与划分方法不同,不需要指定要分成的类的个数。层次聚类分析的算法有两类:分裂和凝聚。目前主要应用的为凝聚算法,它初始将每个对象作为一个初始类,然后把这些类合并为一个更加粗略的类,反复合并直至得到比较精细的类:所有的对象都在一个大类内。

BIRCH(Balanced Iterative Reducing and Clustering using Hierarchies)方法就是一个集成的层次聚类方法。它采用一种聚类特征树技术。聚类特征是有关对象子集概要信息的一个三元组。

3)密度方法

与基于对象间距离进行聚类方法不同,基于密度的聚类方法实际上就是不断增长所获得的聚类直到“邻近”(数据对象或点)密度小于一定阈值为止。这种方法可以用于消除数据中的噪声,帮助发现任意形状的聚类,而前一种方法只能发现球型或圆形的聚类。DBSCAN(Density-based Spatial Clustering of Application with Noise)就是一个典型的基于密度的方法。

4)基于网格方法

基于网格方法将对象空间划分为有限数目的单元以形成网络结构。所有聚类操作均是在这一网络结构上进行的。STING(Statistical Information Grid)是一个典型的基于网格的方法,它利用网格多分辨率来完成聚类分析。

4 结束语

数据挖掘是一门交叉学科,融合了数据库、人工智能、机器学习、统计学等多个领域的理论和技术。数据挖掘在信息和数据库系统方面是最重要的前沿之一,必将随着人类对信息价值认识的不断提高而不断发展。

摘要：随着信息技术的发展,积累了越来越多的数据。数据挖掘技术为人类处理这些海量数据提供了有力武器。首先介绍了数据挖掘技术的概念,然后对数据挖掘系统的构成和数据挖掘的流程进行了分析,最后详细分析了数据挖掘的常用方法。

关键词：数据挖掘,数据挖掘系统,数据挖掘方法

参考文献

[1]陈燕.数据仓库与数据挖掘[M].大连:大连海事大学出版社,2006.

[2]苏新宁,杨建林,江念南,等.数据仓库和数据挖掘[M].北京:清华大学出版社,2006.

[3]毛国君,段立娟,王实,等.数据挖掘原理与算法[M].北京:清华大学出版社,2005.

3.大数据技术与档案数据挖掘 篇三

关键词：大数据技术；数据挖掘；档案管理

伴随着大数据时代的到来，数据挖掘技术在档案管理中的应用将进入一个新的发展时期。尽管档案学术界很早就提出知识管理与知识挖掘，但知识挖掘尚停留在概念和理论探讨阶段[1]。大数据挖掘，即从大数据中挖掘知识，大数据挖掘技术有效地解决了数据和知识之间的鸿沟，是将数据转变成知识的有效方式[2]。因此，有档案学研究者认为“档案馆的传统业务将向档案资源的数据分析、数据挖掘方向转移，对大量数据的分析处理将成为档案馆的主要业务”[3]，“档案信息服务的底层基础可能不再是检索，而是智能化的数据挖掘”[4]。

大数据时代给数据挖掘技术带来的根本性改变是使数据的深度挖掘成为可能，对大量数据进行分析处理和智能化挖掘，从管理角度来看，要达到最优的结果，不仅数据要全面、可靠、有价值，而且需要对数据进行深度挖掘。

1 数据深度挖掘是大数据技术应用于档案管理中的主要特点

数据挖掘技术是通过对海量数据进行建模，并通过数理模型对企业的海量数据进行整理与分析，以帮助企业了解其不同的客户或不同的市场划分的一种从海量数据中找出企业所需知识的技术方法[5]。数据深度挖掘，是一个对数据进行建模的过程，并对数据进行分类与统计，查找得出数据分布的关联性，这也是探索规律的过程。

如，档案人员想要做好档案编研选题，不仅要对用户利用档案数据，包括档案调卷数量、档案利用次数、复制档案数量、制发档案证明数量等进行深度挖掘，而且还需要对用户访问记录，包括网页采用的关键字、下载记录、检索词、用户利用网页时间和频度等信息进行深度挖掘，然后利用分类功能及数据分析，建立档案编研选题的用户模型，一是按需确定不同类型的编研选题，提供个性化的服务；二是根据档案用户需求特点，预测其未来趋向，结合社会热点选定档案编研题目，从而使档案编研部门推出用户满意的编研成果。在档案利用方面，对档案利用登记数据库进行深度挖掘，分别选取不同方面数据进行建模，可以得出不同档案利用形式的变化趋势，从而对档案利用趋势进行分析和预测，对利用频率高的档案进行全文数字化，既可以提高档案利用效率，又可以起到保护档案原件的作用。

因此，档案数据的深度挖掘是大数据时代的主要特点，档案学的发展历程告诉我们，每一次重大的技术变革都必然影响着档案学的发展，如计算机和网络技术的引入，引起了档案管理理念与实践的变革，改变了文件与档案的处理流程[5]。大数据技术对档案数据的深度挖掘为档案管理流程由粗放走向精细化提供了可能。

2 大数据技术对档案数据深度挖掘使档案管理模式走向精细化

大数据挖掘技术基于传统的数据挖掘，使用的是数据仓库，构造的是“泛关系”的聚分类模型，采取的是海量数据分析方法，机器与人类一样具备语义知识，提供的是可视化视图来揭示信息，可以说是传统数据挖掘方法的深化。由中国人民大学网络与移动数据管理实验室开发ScholarSpace，大数据处理的最基本流程由数据来源、数据抽取与集成、数据分析、数据解释等过程组成[6]，分析认为大数据技术对档案数据挖掘由数据采集层、数据整理层、数据分析层、数据展示层组成。

2.1 数据采集层收集高质量的档案数据，为档案管理精细化奠定基础。数据采集是大数据技术处理流程中最为基础的一步，高质量的数据是大数据技术发挥效能的前提，大数据技术只有在高质量的大数据环境下才能提取出隐含的、有用的信息。由于大数据具有实时与动态性特征，“在线”、“近线”和“离线”的各种数字资源均是采集对象。为了使所获得的数据更具有代表性，通过什么方式获取数据信息显得格外重要。数据采集层要收集不同数据源产生的数据，为档案数据挖掘的后续工作做好准备。

2.2 数据整理层改变传统数据处理方式，凸显档案管理精细化过程。经过各种渠道获取的档案数据种类繁杂、结构多样，通过处理、集成、存储可以做到：

一是将结构复杂的数据转换为单一的或便于处理结构的数据。现代互联网应用呈现出半结构化和非结构化数据大幅度增长的趋势，这些资源将成为馆藏的重要来源。如，对档案系统运行日志资料等数据，就需要转换成结构化数据，形成档案统一的语言。二是对采集到的数据进行“去噪”和“清洗”，以保证数据的质量和可靠性。由于原始数据中有噪声数据、冗余数据等问题，对数据进行解析、清洗、重构，以提高待挖掘数据的质量。三是对整理好的数据进行存储，建立专门的数据库分门别类地放置，减少数据查询和访问的时间，提高数据提取速度。

2.3 数据分析层对档案数据的精细分析，凸显档案管理精细化的思维模式。数据分析是整个大数据处理流程最为核心的部分。“相关性”分析是大数据技术重要的思维模式，通过对数据彼此关联性的分析，能够更清楚地看到隐藏在背后的看似不相关的数据之间彼此的密切联系，使档案数据挖掘从常规分析向广度、深度分析转变。

“相关性”分析可激活数字档案资源，大数据技术的核心作用就是挖掘出庞大的数据仓库独有的价值，不管是网络实时运算的“热数据”，还是非在线的“冷数据”，通过对档案数据的综合挖掘、深度整合和数据分析，激活休眠状态的档案资源，展现数据价值，创造出新知识、新价值。“相关性”分析能有效破除信息孤岛的数据壁垒，使各个孤立的、互不联通的数据库之间资源实现充分共享。

2.4 数据展示层为档案用户提供更加精准服务，凸显档案管理精细化“以人为本”的价值追求。对档案用户来说，最关心的不是数据分析处理过程，而是对大数据分析结果的解释与展示。若数据分析的结果不能得到精准的展示，会对档案用户产生困扰，甚至会误导用户。通过档案管理信息系统，将深度挖掘的数据可视化，可以使用户清楚地看到未来发展的方向，从而对决策结果作出评价，这也是决定整个系统挖掘技术是否成功的标准。

3 大数据技术对档案数据深度挖掘，将档案管理精细化发挥到极致

大数据技术在档案管理中的应用从两个方向进行描述：从横向上看，以大数据挖掘技术为中心沿数据收集、整理、分析到展示等技术解决方案；从纵向上看，以数据产品为中心沿档案资源挖掘、用户数据挖掘及关系洞察及趋势预测逐级递进。大数据技术对档案数据深度挖掘使档案资源与用户需求的双向控制达到最优化，凸显管理精细化趋势。

3.1 档案资源挖掘。由于缺乏综合数据挖掘和深度整合，档案资源存在着重藏轻用深度挖掘不够的问题，因此，通过对档案资源数据的深度挖掘，展现数据价值，创造出新价值。

首先，大数据时代树立“大档案”工作思路，重视数据积累，不仅要建立档案资源体系，还要建立数据资源体系观。其次，建立共享档案数据资源库。以省级为单位，建立集中的、规范的、可供共享的档案数据资源库，使各档案馆藏之间相互关联，成为一个内容丰富且不拘泥于实体存储的，信息互联共享的档案数据资源网。最后，利用云计算平台和处理技术构建档案数据资源网，可以用于实时性档案数据的接收，也可以对非实时性数据进行分类处理，使其成为档案用户提供服务的平台。

3.2 用户数据挖掘。通过对用户数据挖掘做到精确洞察，精准服务，提升档案用户认同感，实现档案服务价值。用户数据挖掘包括以下方面：

一是对用户信息进行数据挖掘。提取用户的信息需求，查看用户访问服务器时留下的日志文件，跟踪用户行为，推测用户兴趣，提供个性化利用服务。二是对用户统计检索和浏览记录进行挖掘。如，利用统计分析的方法，通过分析用户对档案目录的点击率，选取点击率高的档案进行数字化；通过分析用户检索时使用的档案检索词，充实和完善数据仓库中的检索关键词，以提高查准率；通过统计分析用户对网页的访问频率，进而开展深层次的信息服务。

3.3 关系洞察及趋势分析。无论是档案资源和用户数据，通过挖掘得到的仅是某一方面的数据，这些数据往往是孤立的数据点，因此，要使这些数据集成为一个完整的网络，必须对数据网络后面的数据关系进行深入分析。如，单单对档案收集情况进行挖掘，得到的仅仅是档案人员与档案之间的关系，对档案利用情况进行挖掘，得到的仅仅是档案与用户之间的数据关系。然而，要想精准洞察档案之间、用户之间及档案与用户之间关系，必须将以上各个孤立的数据点进行整合，得到一个完整的档案网络，才能使档案发展、社会服务等趋势的预测成为可能。

4 积极探索综合性的对策促进档案数据深度挖掘的实现

在融合数据，精细分析后，我们应通过综合性的策略保证大数据技术在档案数据挖掘中的应用落到实处，保障大数据技术在档案管理应用中的有效实现与良性循环。

4.1 建立以大数据技术为核心的数据资源体系，使档案数据挖掘具有时代特色。构建一个“以数字资源为主体，以文本、图片、音频、视频等为形式，为中华民族集体记忆的建构和传承提供文献支撑的‘中国记忆数字资源库”[7]，是时代赋予我们的目标与使命。

首先，扩大数据总量，构建现代化的档案资源体系，加强实体资源的建设，完善档案门类，优化馆藏结构。其次，加强数字资源建设，按照“存量数据化，增量电子化”战略，组建数字化档案资源库，加强电子文件的收集归档。最后，积极开放数据，整合数据资源，增强知识挖掘，实现数据增值。大数据技术为档案管理的深度挖掘提供了数据管理方面的保障，而对数据的深度挖掘使档案馆的功能扩展到发现与预测。

4.2 构建以人为本的用户关系管理，使得档案数据内在关联得以深度挖掘。大数据时代最大转变是放弃对因果关系的渴求，取而代之关注相互关系，只要知道“是什么”，而不需要知道“为什么”[8]，这一转变将使我们以新的视角去理解档案用户数据挖掘。

利用大数据技术可以掌握用户此前的行为、正在进行的实时行为，还可以对用户未来行为进行预测分析，深度挖掘数据内在关联，促进资源集成创新，实现档案数据资源的增值服务。借助大数据技术，对用户搜索方式、行为轨迹、使用习惯、利用兴趣、存储行为等数据进行分析，有效发现用户隐性诉求。如，针对不同用户，产生动态推荐超级链接列表。建立以用户名为单位的个性化数据库，把用户想要的东西、挖掘分析结果放入。

4.3 在挖掘数据同时保护数据隐私安全，为档案数据深度挖掘提供良好的环境保证。大数据时代的隐私保护面临着技术和人力层面的双重考验，如果将这些数据合理利用，将为档案预测决策提供必要的情报信息。如何在保护隐私的前提下对档案数据进行有效的挖掘，我们应做到：一是健全法律规范对个人的隐私权利给予保护，建立健全数据安全管理规划体系，避免因个人隐私数据被随意挖掘滥用而造成影响社会稳定的事件发生。二是使用保护数据隐私的数据挖掘方法，合理界定哪些信息是属于私人信息，在保护私人信息安全的情况下进行数据挖掘。

4.4 借力“智慧因子”完善大数据技术在档案数据挖掘中的应用。随着“智慧城市”的提出，智慧的概念涉及各个领域，智慧档案馆也应运而生，智慧档案馆的核心理念是智慧服务，在大数据技术中植入智慧因子，依托物联网技术将馆舍、档案、网络、数据以及用户统一在智能网络中，达到有效整合和深度挖掘，深层次推动档案服务智慧化。大数据技术不仅将档案资源、用户数据、关系洞察及趋势分析产生的各种数据资源进行汇聚融合，而且利用智慧服务理念创新开发个性化的服务手段，使得档案知识的隐性知识显性化，为用户提供精细化的服务体验，推进档案信息资源智慧服务和知识空间的构建。

5 结论

大数据时代，大档案、大服务、智慧档案等成为档案工作的新发展，随着档案管理创新的深入推进，大数据技术将真正落实到档案管理各个环节，数据挖掘技术将更加娴熟地在档案管理中得到运用。通过本文分析我们得出以下结论：

（1）档案数据的深度挖掘是大数据时代数据挖掘技术在档案管理应用中最主要特点，促进档案管理模式发生改变。因此，在开展档案管理流程研究时，应当立足于这一点，从而达到整体的最优化。

（2）大数据技术对档案数据的深度挖掘历经不同过程环节，我们应当在厘清各环节的基础上，采取有效措施促进整个过程的有效运行，实现整个过程的良性循环与互动。

（3）大数据技术对档案数据挖掘的实现除了依赖大档案数据资源作为基础外，还需要有“以人为本”的用户关系管理、智慧服务理念、规范化的数据安全管理环境等，因此，档案部门应当加强与各部门之间的协同合作，实现大数据技术在档案管理中的应用。

参考文献：

[1] 于英香.档案大数据研究热的冷思考[J].档案学通讯，2015（2）：5.

[2] 王雅洁等.大数据挖掘在食品安全预警领域的应用[J].安徽农业科学，2015（8）：332.

[3] 周枫.资源 技术 思维——大数据时代档案馆的三维诠释[J].档案学研究，2013（6）：63～64.

[4] 张芳霖，唐霜.大数据影响下档案学发展趋势的思考[J].北京档案，2014（9）：12.

[5] 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.

[6] 孟小峰，慈祥.大数据管理：概念、技术与挑战[J].计算机研究与发展，2013（1）：150～151.

[7] 冯惠玲.档案记忆观、资源观与“中国记忆”数字资源建设[J].档案学通讯，2012（3）：6.

4.高校管理数据挖掘技术的应用论文 篇四

高校招生规模的不断扩大以及教育方式的灵活多样化，使大多数高校都面临着学生人数的急剧增加与教学资源日渐紧张的矛盾，这给高校的管理带来了前所未有的挑战。因此，如何以最小的代价获得最大的发展成为高校亟待解决的新课题。高校从整体的、宏观的角度认清形势，解决问题，优化教育资源配置，提高教育资源利用率。建立一个有效的高校管理决策支持系统(DecisionSupportingSystem，简称DSS)显得十分必要。该系统的各项功能除了能满足日常简单的查询、统计和维护、全局统筹规划外，还要能够保证管理各种信息、协调各部门工作顺利开展，并能为高校管理者提供有关教育形势的瞬时变化、发展趋势，以及通过高科技手段来开发历史数据，提取隐含在其中的事先未知的、潜在的、深层次的、有价值的信息，以利于简单统计分析和决策。一般在建立DSS时，会利用传统的数据库(Database)技术，但有问题的数据库满足不了。数据仓库技术的出现给决策支持系统的发展注入了新的活力，它把决策者所需的信息从原始的操作数据中分离出来，把分散的、难以访问的原始数据转化为集中统一、随时可访问的信息，即数据仓库对信息实现合理、全面而高效的管理。因此，研究数据仓库和它的相关技术并应用于高校决策支持系统中是极其有效的途径[4]。本文所采用的解决方案，就是一个以数据仓库(DataWarehouse，简称DW)技术为基础，以数据挖掘(DataMining，简称DM)工具为手段的高校管理决策支持系统DSS的设计方案。本方案中，数据仓库用于存储和组织高校的基础数据，而数据挖掘则利用该基础数据，通过一系列技术挖掘出有价值的知识信息，辅助决策。

1高校管理中的数据仓库建立

数据仓库不是业务数据的简单堆积，而是抽取数据，并整理、转化为新的存储格式，把数据聚合在一种特殊的格式中。随着此过程的发展和完善，这种支持决策的、特殊的数据存储即被称为数据仓库。对高校管理来说，DSS建立数据仓库的数据可能来自人事处、学生处、教务处、财务处、后勤管理等职能部门和二级学院等，所有这些数据从结构上看，是相对独立的，是不利于高校决策者进行全面分析和查询的。根据高校DSS的需求，必须要求数据仓库把分散的、难以访问的数据从不同信息系统中分离出来，通过深层次加工把信息转换成数据集市(DataMart)以利于各个职能管理部门和院系作专题分析和辅助领导层决策[5]。总之，数据仓库把高校分散的、难以访问的日常数据转化为集中统一、随时可用的信息。建立数据仓库是一个长期复杂的过程。数据仓库的真正价值在于帮助人们制定能够改进过程的决策。因此，有了数据仓库，高校管理层决策时就可以依据事实，而不再是只依赖直觉。

2高校管理需要数据挖掘

根据目前高校管理信息系统的特点，首先需要将不同信息系统中的数据综合、归类，并进行分析利用，即建立数据仓库，在数据仓库的基础上进行联机分析处理和数据挖掘，为科学决策提供依据支持。数据挖掘就是从大量的、模糊的、随机的、不完全的实际数据中，抽取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。从广义上讲，数据挖掘就是在观察数据的集合中寻求模式的决策支持过程。因此，它除了处理传统数据库中的数值型的结构化数据外，还可以对文本、图形、图像、WWW信息资源等半结构、非结构数据进行挖掘。数据挖掘的对象不仅是数据库，也可以是文件系统、数据集合或数据仓库。基于数据仓库的数据挖掘技术，其任务是发现数据仓库中尚未被发现的数据。对于那些决策者明确了解的信息，可以用查询等工具直接获取，而另外一些隐藏在大量数据中的关系等信息就需要数据挖掘技术[2]。数据挖掘技术可从数据仓库中找出大量真正有价值的信息，可以更好地对高校各方面的发展趋势做出定量的分析和预测。为高校的管理决策者提供更科学的决策基础，从而有效地提高教学质量，有针对性地加强教学管理。就目前高校的情况而言，现有的管理信息系统大都具有分类特性，因此高校管理DSS系统的数据挖掘方法主要采用能实现分类模式分析的方法，以分类模式分析为主线，关联模式分析为辅线结合其他分析方法进行。

3决策支持系统技术分析

⑴基本概念管理的核心是“决策”。随着时代的发展，高校比以往任何时候都面临着更为复杂的生存环境，更难以形成并维护其竞争优势，竞争的压力对高校制定决策的质量、速度都提出了更高的要求[1]。决策支持系统(DSS，DecisionSupportingSystem)，是以运筹学、管理科学、行为科学和控制论为基础，以信息技术、计算机技术和仿真技术为手段，针对半结构化的决策问题，支持决策活动的具有智能作用的人机系统[3]。该系统能够为决策者提供决策所需的信息、数据和背景材料，帮助明确决策目标和进行问题的识别，建立或修改决策模型，提供各种备选方案，并且对各种方案进行评价和优选，通过人机交互功能进行分析、比较和判断，为正确决策提供必要的支持。决策支持系统作为一种新型的信息技术，能够为高校提供各种决策信息以及许多问题的解决方案，从而减轻管理者从事低层次信息处理和分析的负担，使得他们专注于最需要决策智慧和经验的工作，提高了决策的质量和效率。从功能逻辑结构上看，它是由模型库系统、知识库系统、数据库系统及人机会话系统等部分组成的。⑵DSS的分析方法DSS应满足决策支持系统的要求和达到DSS的性能指标，由于DSS的特殊性，对DSS的系统分析通常采用一种称之为ROMC的方法。ROMC是一种基于决策过程基本活动的方法，是决策者进行表达(R)、操作(O)、存储辅助(M)和控制(C)的方法，其基本思路是建立起DSS的要求与性能之间的关系，并力求减少它们之间的差异。ROMC分析方法是建立在用户目标的基础之上的，它主要从以下几点进行分析：⑴提供表达式帮助决策者将问题概念化，以便于处理和交流;⑵提供分析和运算这些表达式的操作方法;⑶提供辅助记忆手段;⑷提供控制机构以处理和使用整个系统。

4基于数据挖掘的决策支持系统的建立

基于以上讨论，一种基于数据挖掘的决策支持系统基本结构框架已经出现。它由数据仓库、数据库、数据挖掘工具、数据仓库管理模块、知识库、知识发现模块、人机交互模块组成。系统的主要输入是源于数据库的.数据以及存储在知识库中的知识;人机交互模块提供相互联系的集成界面;数据仓库管理模块完成数据仓库的创建以及数据仓库中数据的综合、提取等各种操作，负责管理整个系统的运转;数据挖掘工具用于实现实际决策问题所需的各种查询检索工具和数据挖掘工具等，以实现决策支持系统的各种要求;知识发现模块管理并控制知识发现过程，它将知识库中的信息和数据的输入用于驱动数据选择过程、知识发现引擎过程和发现的评价过程。以下描述建立决策支持系统的过程。①分析决策需求，确定决策主题，确定决策的问题。②确定数据来源，对异构环境下可操作的数据库、数据记录或文件系统中的数据重新进行联接，建立数据仓库。③针对任务的所属类别，选择有效的数据挖掘算法并加以实现。④调用数据挖掘功能，提炼数据，并与最终用户交互、协同，得到所必须的有用的数据。⑤测试与评价数据，对数据进行一致性、有效性处理。⑥根据最终用户的要求，建立适用于决策支持的集成界面和应用程序，使用户能在决策支持中运用所发现的知识。以上过程是一个学习、发现和修改的过程，各步骤之间包含了反复循环，以达到对所发现的知识不断求精、深化，并使其易于理解的结果。

5结束语

5.数据挖掘中的决策树技术及其应用 篇五

数据挖掘中的决策树技术及其应用

数据挖掘作为一种发现大量数据中潜在信息的.数据分析方法和技术,已经成为相关各界关注的热点.其中,决策树技术以其出色的数据分析效率、直观易懂的结果展示等特点,倍受广大用户的青睐.文章首先对决策树技术进行较为详尽的探讨,然后利用SAS/EM工具,对该技术在客户关系管理中的应用进行了初步尝试.

作 者：中国人民大学统计学系数据挖掘中心 作者单位：中国人民大学,统计学系,北京,100872刊 名：统计与信息论坛 CSSCI英文刊名：STATISTICS & INFORMATION TRIBUNE年，卷(期)：17(2)分类号：C8关键词：统计 数据挖掘 决策树 SAS/EM

6.数据挖掘技术论文 篇六

1， 类的继承

2， 资源互斥下的死锁

3， 一维数组，元素为指针，指针指向一个参数为Int，返回值为int的函数

4， 进程间的通信方式

5， Const标志符常量一定要?

6， String的普通构造函数，拷贝构造函数，赋值函数，析构函数

7， Strcpy函数

8， N个不同数的全排列，打印所有全排列

9， Sizeof(char name[]=”hello”)

7.数据挖掘技术研究 篇七

关键词：数据挖掘,建模,KDD

1 概述

计算机和网络的飞速发展与普及, 给全世界带来了巨大的信息化浪潮。信息无处不在, 每时每刻都有大量新的信息在产生:小到人们的日常生活, 超市购物结账信息、手机话单信息、医院就医信息;大到企业的生产经营销售;再到科学领域的应用研究。各行各业都累计了大量的丰富的数据, 面对不断增加如潮水般的数据, 如何对其进行处理得到有益的信息, 为人们的决策提供支持与导向, 成为了亟待解决的问题。从海量的数据中发现潜在的规律, 数据挖掘应运而生。

2 数据挖掘的概念

技术角度而言, 数据挖掘 (Data Mining) 是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中, 提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据库中的知识发现 (knowledge discovery in database, KDD) 是一个从数据库中挖掘有效的、新颖的、潜在有用的和最终可理解的模式的复杂过程。DM是KDD过程中对数据真正应用算法抽取知识的那一个步骤, 是KDD过程中的重要环节。因此, DM也称为DMKD。这里需要指出, 数据源必须是真实的、大量的、含噪声的;发现的是用户感兴趣的知识;发现的知识要可接受、可理解、可运用;并不要求发现放之四海皆准的知识, 仅支持特定的发现问题。

从商业角度而言, 数据挖掘是一种新的商业信息处理技术, 其主要特点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, 从中提取辅助商业决策的关键性数据。简而言之, 数据挖掘其实是一类深层次的数据分析方法。数据分析本身已经有很多年的历史, 只不过在过去数据收集和分析的目的是用于科学研究, 另外, 由于当时计算能力的限制, 对大数据量进行分析的复杂数据分析方法受到很大限制。现在, 由于各行业业务自动化的实现, 商业领域产生了大量的业务数据, 这些数据不再是为了分析的目的而收集的, 而是由于纯机会的商业运作而产生。分析这些数据也不再是单纯为了研究的需要, 更主要是为商业决策提供真正有价值的信息, 进而获得利润。但所有企业面临的一个共同问题是:企业数据量非常大, 而其中真正有价值的信息却很少, 因此从大量的数据中经过深层分析, 获得有利于商业运作、提高竞争力的信息, 就像从矿石中淘金一样, 数据挖掘也因此而得名。因此, 数据挖掘可以描述为:按企业既定业务目标, 对大量的企业数据进行探索和分析, 揭示隐藏的、未知的或验证已知的规律性, 并进一步将其模型化的先进有效的方法。

3 数据挖掘的任务

数据挖掘分为定向和非定向两类。定向数据挖掘的目的是解释或分类某个特殊的目标域, 如收入或反馈。非定向数据挖掘的目的是在不预设目标域或确定类的前提下, 找出在批量数据间的模式或者相似性。

定向数据挖掘的任务, 是发现特定目标变量的值。具体可分为:分类、估计和预测。

分类:是最常见的数据挖掘任务之一。为了理解并与周围环境交流, 归类、分类以及分级时刻都在被应用。如信用卡申请者, 分类为低、中、高风险。考察一类新出现的对象的特征, 并归类到已定义类中。分类的对象通常表示为数据库表或者文件中的记录, 分类工作包括向数据库添加一个新列, 并给出某种分类代码。分类工作首先要有一个清晰定义的类, 还要有一系列已分类实例。分类过程实际上是先建立某种模型, 然后将其用于对未分类数据进行分类。

估计:分类给出的结果是离散的, 而估计则是处理连续值结果;分类的类别是确定数目的, 估值的量是不确定的。实际上, 估计经常用于分类任务。给定一些输入数据, 通过估计, 得到未知的连续变量的值, 然后, 根据预先设定的阈值, 进行分类。例如:银行对贷款业务, 运用估值, 给各个客户记分 (Score 0~1) 。然后, 根据阈值, 将贷款级别分类。

预测:预测与分类和估计一样, 但其中记录的分类依据是一些预测的未来行为或者估计的未来值。利用训练样本中那些已知的历史数据验证样本中要预测的变量值, 这些变量值在训练样本中是已知值。历史数据用于构造模型, 以解释当前观察到的信为。当某个模型应用于当前的输入, 给出的结果就是对未来行为的预测。预测的目的是对未来未知变量的预测, 这种预测是需要时间来验证的, 即必须经过一定时间后, 才知道预言准确性是多少。如:预测哪些客户在3个月内可能离开。

非定向数据挖掘的任务, 是在不限定特定目标变量的情况下揭示数据的结构。具体分为:关联分组、聚类。

关联分组:由数据产生规则, 确定哪些事情应该分在一起。典型应用就是, 零售连锁店使用其计划商店货架或目录上的物品放置位置, 以便将经常被一起购买的物品放在一起, 提高销售量。

聚类:把各个不相同的个体分割为有更多相似性的子群或者簇的工作。聚类和分类的区别在于聚类不依赖于预先定义的类, 而分类是以训练样本构建的模型为基础, 把每条记录分配到一个预定义的类中。在聚类中, 没有预定义的类和样本。记录完全依靠其自相似性被归为一类。如果簇有什么意义的话, 结果也完全由使用者确定赋予该簇何种意义。聚类通常作为一些其他形式的数据挖掘和建模的前奏。

4 数据挖掘技术

数据挖掘技术可分为传统技术与改良技术两支。传统技术以统计分析为代表, 统计学内所含序列统计、概率论、回归分析、类别数据分析等都属于传统数据挖掘技术, 尤其, 数据挖掘对象多为, 变量繁多且样本数庞大的数据, 高等统计学里的多变量分析, 用来精简变量的因素分析、用来分类的判别分析, 以及用来区隔群体的分群分析等, 在数据挖掘过程中特别常用。

在改良技术方面, 应用较普遍的有决策树理论、类神经网络以及规则归纳法等。其中, 类神经网络是一种仿真人脑思考结构的数据分析模式, 由输入之变量与数值中自我学习并根据学习经验所得之知识不断调整参数以期建构数据的型样 (patterns) 。类神经网络为非线性的设计, 与传统回归分析相比, 好处是在进行分析时无须限定模式, 特别当数据变量间存有交互效应时可自动侦测出;缺点则在于其分析过程为一黑盒子, 故常无法以可读之模型格式展现, 每阶段的加权与转换亦不明确, 是故类神经网络多利用于数据属于高度非线性且带有相当程度的变量交感效应时。

参考文献

[1]于春香.数据挖掘技术简介[J].福建信息技术教育, 2005, 1.

[2]杨勇, 袁芹芹.数据挖掘技术及其应用[J].西安文理学院学报 (自然科学版) , 2006, 2.

[3]陈琦, 刘蓉, 朱云峰, 王佩君, 等.数据挖掘过程的标准模型展望[J].术语标准化与信息技术, 2005, 4.

8.数据挖掘技术论文 篇八

关键词SCADA 数据挖掘 状态估计 分类树 近邻法则

1 引言

SCADA(Supervisory Control And DataAcquisition)系统，即数据采集与监视控制系统是以计算机为基础的生产过程控制与调度自动化系统。在电力系统中，SCADA系统对提高电网运行的可靠性、安全性与经济效益，减轻调度员的负担，实现电力调度自动化与现代化，提高调度的效率和水平中方面有着不可替代的作用。它可以对现场的运行设备进行监视和控制，以实现数据采集、设备控制、测量、参数调节以及各类信号报警等各项功能。