的数据挖掘技术研究（优质21篇）
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数据挖掘技术在会计管理与分析的性研究
作业成本法以其对成本的精确计算和对资源的充分利用引起了人们的极大兴趣，但其复杂的操作使得很多管理者望而却步。利用数据挖掘中的回归分析、分类分析等方法能帮助管理会计师确定成本动因，更加准确计算成本。同时，也可以通过分析作业与价值之间的关系，确定增值作业和非增值作业，持续改进和优化企业价值链。在thomasg，johnj和il-woonkim的调查中，数据挖掘被用在作业成本管理中仅占3%。
2.预测分析。
管理会计师在很多情况下需要对未来进行预测，而预测是建立在大量的历史数据和适当的模型基础上的。数据挖掘自动在大型数据库中寻找预测性信息，利用趋势分析、时间序列分析等方法，建立对如销售、成本、资金等的预测模型，科学准确的预测企业各项指标，作为决策的依据。例如对市场调查数据的分析可以帮助预测销售；根据历史资料建立销售预测模型等。
3.投资决策分析。
投资决策分析本身就是一个非常复杂的过程，往往要借助一些工具和模型。数据挖掘技术提供了有效的工具。从公司的财务报告、宏观的经济环境以及行业基本状况等大量的数据资料中挖掘出与决策相关的实质性的信息，保证投资决策的正确性和有效性。如利用时间序列分析模型预测股票价格进行投资；用联机分析处理技术分析公司的信用等级，以预防投资风险等。
4.产品和市场预测与分析。
品种优化是选择适当的产品组合以实现最大的利益的过程，这些利益可以是短期利润，也可以是长期市场占有率，还可以是构建长期客户群及其综合体。为了达到这些目标，管理会计师不仅仅需要价格和成本数据有时还需要知道替代品的情况，以及在某一市场段位上它们与原产品竞争的状况。另外企业也需要了解一个产品是如何刺激另一些产品的销量的等等。例如，非盈利性产品本身是没有利润可言的，但是，如果它带来了可观的客户流量，并刺激了高利润产品的销售，那么，这种产品就非常有利可图，就应该包括在产品清单中。这些信息可根据实际数据，通过关联分析等技术来得到。
5.财务风险预测与评估。
管理会计师可以利用数据挖掘工具来评价企业的财务风险，建立企业财务危机预警模型，进行破产预测。破产预测或称财务危机预警模型能够帮助管理者及时了解企业的财务风险，提前采取风险防范措施，避免破产。另外，破产预测模型还能帮助分析破产原因，对企业管理者意义重大。，数据挖掘技术包括多维判别式分析、逻辑回归分析、遗传算法、神经网络以及决策树等方法在管理会计中得到了广泛的应用。
六、结论。
数据挖掘是个崭新的领域，对于数字和信息的处理是非常科学和方便的，也是非常高效率和合理分析的非常好的工具，对于会计管理领域的应用在国际上只是刚刚开始，相信随着会计的国际化的接轨和计算机科学的进步，在我国的会计领域中的数据挖掘理论会得到不断的提升，在管理会计实际应用中的数据挖掘也越来越多样化和普及化。
数据挖掘技术在会计管理与分析的性研究
随着会计现代化的发展，会计越来越多的运用计算机技术的拓展。
一、数据挖掘。
数据挖掘是从数据当中发现趋势和模式的过程，它融合了现代统计学、知识信息系统、机器学习、决策理论和数据库管理等多学科的知识。它能有效地从大量的、不完全的、模糊的实际应用数据中，提取隐含在其中的潜在有用的信息和知识，揭示出大量数据中复杂的和隐藏的关系，为决策提供有用的参考。数据挖掘是从数据当中发现趋势和模式的过程，它融合了现代统计学、知识信息系统、机器学习、决策理论和数据库管理等多学科的知识。它能有效地从大量的、不完全的、模糊的实际应用数据中，提取隐含在其中的潜存有用的信息和知识，揭示出大量数据中复杂的和隐藏的关系，为决策提供有用的参考。
二、数据挖掘的现代最新方法介绍。
常用的数据挖掘方法主要有决策树(decisiontree)、遗传算法(geneticalgorithms)、关联分析(associationanalysis).聚类分析(c~smranalysis)、序列模式分析(sequentialpattern)以及神经网络(neuralnetworks)等。
三、数据挖掘的实际应用。
由于数据挖掘市场还处于起步的阶段，但是发展很快。在国外有一些著名的大公司对数据挖掘系统进行了开发。
igentminer这是ibm公司的数据挖掘产品，它提供了很多数据挖掘算法，包括关联、分类、回归、预测模型、偏离检测、序列模式分析和聚类。有2个特点：一是它的数据挖掘算法的可伸缩性；二是它与ibm/db/2关系数据库系统紧密地结合在一起。
t是由sgi公司开发的，它也提供了多种数据挖掘方法，包括关联分析和分类以及高级统计和可视化工具。特色是它具有的强大的图形工具，包括规则可视化工具、树可视化工具、地图可视化工具和多维数据分散可视化工具，它们用于实现数据和数据挖掘结果的可视化。
tine是由isl公司开发的，它为终端用户和开发者提供提供了一个集成的数据挖掘开发环境。
1.提供有力的决策支持。
面对日益激烈的竞争环境，企业管理者对决策信息的需求也越来越高。管理会计作为企业决策支持系统的重要组成部分，提供更多、更有效的有用信息责无旁贷。因此，从海量数据中挖掘和寻求知识和信息，为决策提供有力支持成为管理会计师使用数据挖掘的强大动力。例如，数据挖掘可以帮助企业加强成本管理，改进产品和服务质量，提高货品销量比率，设计更好的货品运输与分销策略，减少商业成本。
2.赢得战略竞争优势的有力武器。
实践证明数据挖掘不仅能明显改善企业内部流程，而且能够从战略的高度对企业的竞争环境、市场、顾客和供应商进行分析，以获得有价值的商业情报，保持和提高企业持续竞争优势。如，对顾客价值分析能够将为企业创造80%价值的20%的顾客区分出来，对其提供更优质的服务，以保持这部分顾客。
3.预防和控制财务风险。
利用数据挖掘技术可以建立企业财务风险预警模型。企业财务风险的发生并非一蹴而就，而是一个积累的、渐进的过程，通过建立财务风险预警模型，可以随时监控企业财务状况，防范财务危机的发生。另外，也可以利用数据挖掘技术，对企业筹资和投资过程中的行为进行监控，防止恶意的商业欺诈行为，维护企业利益。尤其是在金融企业，通过数据挖掘，可以解决银行业面临的如信用卡的恶意透支及可疑的信用卡交易等欺诈行为。根据sec的报告，美国银行、美国第一银行、联邦住房借贷抵押公司等数家银行已采用了数据挖掘技术。
1.作业成本和价值链分析。
作业成本法以其对成本的精确计算和对资源的充分利用引起了人们的极大兴趣，但其复杂的操作使得很多管理者望而却步。利用数据挖掘中的回归分析、分类分析等方法能帮助管理会计师确定成本动因，更加准确计算成本。同时，也可以通过分析作业与价值之间的关系，确定增值作业和非增值作业，持续改进和优化企业价值链。在thomasg，johnj和il-woonkim的调查中，数据挖掘被用在作业成本管理中仅占3%。
2.预测分析。
管理会计师在很多情况下需要对未来进行预测，而预测是建立在大量的历史数据和适当的模型基础上的。数据挖掘自动在大型数据库中寻找预测性信息，利用趋势分析、时间序列分析等方法，建立对如销售、成本、资金等的预测模型，科学准确的预测企业各项指标，作为决策的依据。例如对市场调查数据的分析可以帮助预测销售；根据历史资料建立销售预测模型等。
3.投资决策分析。
投资决策分析本身就是一个非常复杂的过程，往往要借助一些工具和模型。数据挖掘技术提供了有效的工具。从公司的财务报告、宏观的`经济环境以及行业基本状况等大量的数据资料中挖掘出与决策相关的实质性的信息，保证投资决策的正确性和有效性。如利用时间序列分析模型预测股票价格进行投资；用联机分析处理技术分析公司的信用等级，以预防投资风险等。
4.产品和市场预测与分析。
品种优化是选择适当的产品组合以实现最大的利益的过程，这些利益可以是短期利润，也可以是长期市场占有率，还可以是构建长期客户群及其综合体。为了达到这些目标，管理会计师不仅仅需要价格和成本数据有时还需要知道替代品的情况，以及在某一市场段位上它们与原产品竞争的状况。另外企业也需要了解一个产品是如何刺激另一些产品的销量的等等。例如，非盈利性产品本身是没有利润可言的，但是，如果它带来了可观的客户流量，并刺激了高利润产品的销售，那么，这种产品就非常有利可图，就应该包括在产品清单中。这些信息可根据实际数据，通过关联分析等技术来得到。
5.财务风险预测与评估。
管理会计师可以利用数据挖掘工具来评价企业的财务风险，建立企业财务危机预警模型，进行破产预测。破产预测或称财务危机预警模型能够帮助管理者及时了解企业的财务风险，提前采取风险防范措施，避免破产。另外，破产预测模型还能帮助分析破产原因，对企业管理者意义重大。，数据挖掘技术包括多维判别式分析、逻辑回归分析、遗传算法、神经网络以及决策树等方法在管理会计中得到了广泛的应用。
六、结论。
数据挖掘是个崭新的领域，对于数字和信息的处理是非常科学和方便的，也是非常高效率和合理分析的非常好的工具，对于会计管理领域的应用在国际上只是刚刚开始，相信随着会计的国际化的接轨和计算机科学的进步，在我国的会计领域中的数据挖掘理论会得到不断的提升，在管理会计实际应用中的数据挖掘也越来越多样化和普及化。
数据挖掘技术与用户知识获取
网络的发展为用户提供了多种新的信息服务，因特网以其丰富的内容、强大的功能以及简单的操作，在各种信息服务方式中脱颖而出，成为未来信息服务的主要方向。但当前因特网信息服务中更多的是单向、被动的服务模式，而网上用户信息需求的挖掘，可以改进因特网与用户的交互，使因特网与用户真正融为一体，不再是操作与被操作的关系。数据挖掘技术的应用，使因特网能根据用户的需求采取更主动、更有针对性的服务。并且可以建立一种个性化的信息服务系统，针对不同用户的信息需求，提供不同的信息服务。而个性化服务系统的建立，则依赖于用户信息需求的挖掘。
用户知识包括用户的身份、目标、兴趣、系统经验和用户背景知识等。它可通过用户模型来描述，用户模型可以模型化用户的特点、背景知识和经验，使用特定知识获取方法识别和描述用户的各种特征。用户模型可提高人机交互能力，解释和评价系统的执行，使系统发挥主动作用；改进整个系统的执行性能，如帮助识别用户的信息需求；增强系统的灵活性，适用于各类用户。
用户知识获取有3种基本方式：通过观察获取信息，即观察用户与系统交互中的行为、使用的系统命令和参数；从观察到的事实进行推理，获得未知的信息；从已知实例集合，执行基于实例的推理，激发原型库中的模型，推导出当前用户的初始模型。随着数据挖掘技术的应用，有以下几种常用的知识获取方法。
3.2.1用户知识的关联分析对用户数据的挖掘有两方面的内容：一是如何提取用户的信息需求；二是获得用户需求的数据后，如何利用数据挖掘技术对这些数据进行处理，以获取潜在知识及为用户所用。关联分析法的一个主要应用是在零售业，比如在超级市场的销售管理中，条码技术的发展使得数据的收集变得更容易、更快捷，从而存储了大量交易资料。关联规则就是辨别在这些交易项目之间是否存在某种关联关系。例如：关联规则可以表示“购买了项目a和b的顾客中有。
95％的人又购买了c和d”。这种关联规则提供的信息可以用作商品销售目录设计、商场布置、生产安排，进行有针对性的市场营销。在搜索页面的设计中也可运用用户的点击率、内容及相关页面，了解用户的偏好和习惯，并用关联分析的方法来获取潜在用户知识，这有助于决定搜索页面的设计和相关知识的链接。
3.2.2组合分析法由于用户的兴趣是时常变化的，用户行为信息所反映的用户信息需求往往是多条线索混合在一起，这给识别信息需求带来了很大的困难。这种问题的解决，一般需要预先指定一个主题，但这就增加了用户的负担，而且仅用关联法也很难全面获得用户相关信息。人工神经元网络和决策树的方法结合起来能较好地从相关性不强的多变量中选出重要的变量，并从中分析出用户的需求偏好，服务器可根据用户的需求偏好进行主动信息推荐。
3.2.3分类填表法用户知识可以由用户主动填写表格来获取，用户设定信息需求可以通过设定关键词或主题词来完成。分类填表法可将用户的信息需求较客观地表达出来。表格的设计可以采用预先分类的方法，将用户的记录分配到已定义好的类中去，从而构造出用户信息的分类模型，利用此模型可将用户数据库中的数据映射到相应的子集中，进行数据预测。这是一种简单实用的方法，但不足之处是难以制作一个完整的分类调查表，将用户的真实意图全部表达出来。
3.2.4智能代理方法现在常用的浏览器中，有一个历史菜单栏，当用户在地址栏中输入网址进行浏览时，系统会自动将这个网址记录下来，作为上网的历史记录存放在系统中，方便用户以后使用。这些浏览历史反映了一定时期内用户在网上的信息利用情况，是用于分析用户的信息偏好，确定用户信息需求的一个很好的依据。
利用智能代理（intelligentagent）监视用户信息查询过程，是自动获取用户信息需求的一种方法。其方法是在用户的终端上运行一个监视的信息代理（informationagent），信息代理将用户和浏览时的相关信息不断传送给远端的服务器，服务器将信息进行数据取样和数据调整，利用强大的搜索能力和遗传算法反复学习找到最优解，使得用户信息的提取更加量化，问题更加明确。利用用户在浏览器上存储的书签（bookmark）获得用户信息需求的方法属于“监视用户”类。在bookmark中存储的信息往往是用户最关心的，需要记录下来以便以后再读。用户还可以对bookmark进行多级目录管理，不同的目录反映其不同的兴趣。相对浏览历史记录而言，bookmark对考查用户的信息需求更有价值。如果说浏览历史只是一种对上网情况的“自然”记录的话，那么bookmark却是用户对历史记录进行比较、筛选后的结果，是用户眼中的网址精华，因而能更有效、更准确地反映用户的需求，而且它的组织性要比浏览历史好得多，更便于进行有效的分析。bookmark系统采用http协议实现信息的自动搜集。系统通过监测用户信息记录获得信息需求，信息分类器对搜索来的信息进行自动分类，装入信息数据库；信息过滤器根据用户提出的信息推荐请求，对数据库中的信息进行过滤并将合适的信息提交给用户；信息评价器根据用户对推荐信息作出的评价对系统进行优化。运行结果表明bookmark系统具有良好的信息记录、推荐和共享功能。
4结束语。
数据挖掘技术及其应用是目前国际上的一个研究热点，并在许多行业中得到了很好的应用，尤其是在市场营销中获得了成功，初步体现了其优越性和发展潜力。在信息管理领域，综合应用数据挖掘技术和人工智能技术，获取用户知识、文献知识等各类知识，将是实现知识检索和知识管理发展的必经之路。
【参考文献】。
1张玉峰.智能情报系统.武汉：武汉大学出版社，1991。
2冯萍，宣慧玉.数据挖掘技术及其在营销中的应用.北京轻工业学院学报，（1）。
3郝先臣等.数据挖掘工具和应用中的问题.东北大学学报（自然科学版），2001（2）。
4刘海虹，刘伯萤.数据挖掘技术.丹东纺专学报，2001（1）。
5rk――智能化网络信息服务系统.高技术通讯，（6）。
科研管理中数据挖掘技术的应用论文
近些年来，已经有越来越多的企业把通信、网络技术和计算机应用引入企业的日常管理工作和业务开发处理当中，企业的各类信息化程度也在不断提高。现代科技信息技术的广泛应用已经显著的提高了企业的工作效率和经济效益。但是，在使用信息技术给企业带来的方便、快捷的同时，也不断的出现了新的问题和需求。企业经过多年积累了大量的历史数据，这些数据对企业当前的日常经营活动几乎没有任何的使用价值，成了留之无用弃之可惜的累赘。而且储藏这些历史数据会对企业造成很大的困难和费用开销。为此数据挖掘技术应用在网络营销中势在必行，全面细致的分析数据库资源并从中提取有价值的信息来对商业决策进行支持，从而来控制运营成本、提高经济效益。本文将从网络营销中数据挖掘技术的几个应用进行探讨和分析。
1客户关系管理。
客户关系管理在网络营销，商业竞争是一家以客户为中心的竞技状态的客户，留住客户，扩大客户基础，建立密切的客户关系，客户需求分析和创造客户需求等，是非常关键的营销问题。客户关系管理，营销和信息技术领域是一个新概念，这在90年代初，软件产品在上世纪90年代后期出现的诞生。目前，在国内和国外的此类产品的研究和发展阶段。然而，继续与数据仓库和数据挖掘技术的进步和发展，客户关系管理，也是对实际应用阶段。crm的目标是管理者与客户的互动，提升客户价值，提高客户满意度，提高客户的忠诚度，还发现，市场营销和销售渠道，然后寻找新客户，提高客户的利润贡献率的最终目的是为了推动社会和经济效益。客户关系管理的目的，应用是改善企业与客户的关系，它是企业和服务本质管理和协调，以满足客户的需求，企业政策支持这项工作，并联系客户服务加强管理，提高客户满意度和品牌忠诚度。
然而，数据挖掘可以应用到很多方面的crm和不同阶段，包括以下内容：
(1)“一对一”营销的内部工作人员认识到，客户是在这个领域的企业，而不是贸易发展生存的关键。与每一个客户接触的'过程，也是了解客户的进程，而且也让客户了解业务流程。
(2)企业与客户之间的销售应该是一种商业关系不断向前发展。客户和营销公司成立这种方式，而且有许多方法可以使这种与客户的关系，往往以改善包括：延长时间，客户关系和维护客户关系，以进一步加强相互交往过程中，公司可以在对方取得联系更多的利润。
(3)客户对客户盈利能力分析。我们的客户盈利能力是非常不同的，如果你不明白客户盈利能力，很难制定有效的营销策略，以获取最有价值的客户，或进一步提高客户的忠诚度的价值。数据挖掘技术可以用来预测客户在市场条件变化不同的盈利能力。它可以找到所有这些行为和使用模型来预测客户行为模式的客户交易盈利水平或新客户找到高利润。
(4)在所有部门维护客户关系的竞争日趋激烈，企业获得新客户的成本上升，因此，保持现有客户的关系变得越来越重要。对于企业客户可分为三大类：没有价值或者低价值的客户，不容易失去宝贵的客户，并不断寻找更多的优惠，更有价值的服务给客户。前两个类型的客户，客户关系管理，现代化，然而，最具潜力的市场活动，是第三个层次的用户，而且还特别需求和营销工具，以保护客户，可以减缓企业经营成本，而且还获得了宝贵的客户。数据挖掘还可以发现，由于客户流失，该公司能够满足这些客户的需要，采取适当措施，保持销售。
(5)客户访问企业业务系统资源，包括能够获得新客户的关键指标。为了提供这些新的资源，包括企业搜索客户谁不知道该产品的客户，可能是竞争对手，服务客户。这些细分客户，潜在客户可以帮助企业完成检查。
2企业经营定位。
通过挖掘客户的有关数据，可以对客户进行分类，找出其相同点和不同点，以便为客户提供个性化的产品和服务，使企业和客户之间能够通过网络进行有效的沟通和信息交流。例如，关联分析，客户在购买某种商品时，有可能会连带着购买其他的相关产品，这样购买的某种商品和连带购买的其他相关产品之间就存在着某种关联，企业可以针对这种关联进行分析，分析出规律，已制定有效的营销策略来长效的起到吸引客户连带消费，购买其他产品的营销策略。它能够智能化地从大量的数据中提取出有用的信息和知识，为企业的管理人员提供决策支持。数据挖掘技术使数据库技术进入了一个更高级的阶段，它不仅能对过去的数据进行查询和遍历，并且能够找出过去数据之间的潜在联系，从而促进信息的传递。
客户群体的划分也会用到数据挖掘，没有基于数据挖掘的客户划分，就没有真正的差异化、个性化营销，就没有现代营销的根本。做为企业的领导者，不管你的企业是卖产品的还是卖服务，第一个应该准确把握的商业问题就是你的目标客户群体，他们是谁，有什么特点和行为模式，有那些独特的喜好可以作为营销的突破口，有多大的多长久的赢利价值。这些问题是你整个商业运做的核心和基础，不了解你的客户，下面的路就根本别指望能走下去了。
数据挖掘营销应用中的客户群体划分可以科学有效的解决这个问题，也能给企业找到一个合理的营销定位。
3客户信用风险控制。
数据挖掘技术在90年代开始应用于信用评估与风险分析中。企业在进行网络营销的过程中会受到各种各样的来自买方的信用风险的威胁，随着市场竞争的加剧，贸易信用已经成为企业成功开发客户和加强客户关系的重要条件。客户信用管理主要是搜集储存客户信息，因为客户既是企业最大的财富来源，也是风险的主要来源。为了让企业在这方面更少的受到威胁，可以利用数据挖掘技术发现企业经常面临的诈骗行为或延付货款行为，进而进行回避。同时尽可能把客户信用风险控制在交易发生之前是成功信用管理的根本。因此，充分获取客户的详细资料并做出安全的决策非常重要。
数据挖掘技术在会计管理与分析的性研究
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。
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。
3.1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。
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。
[1]舒正渝.浅谈数据挖掘技术及其应用[j].中国西部科技,2010(02).
[2]谌章俊,蒋智刚.基于数据挖掘技术的知识发现系统[j].现代情报,2007(05).
科研管理中数据挖掘技术的应用论文
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。
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的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。
参考文献。
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数据挖掘技术在会计管理与分析的性研究分析论文
摘要：随着信息技术的快速发展，企业要保持竞争优势必须对企业发展过程中的内外部信息全面及时的掌握，并制定出全面、准确的竞争战略，而其实现需建立在以数据挖掘为基础的战略管理会计基础上。本文以此为研究对象，对基于数据挖掘的战略管理会计体系框架构建和实施等问题展开研究，为挖掘现代企业的竞争优势作出努力。
关键词：数据挖掘;战略管理会计;问题。
在信息技术不断深化和推广过程中，战略管理会计的重要性逐渐凸显。但信息作为重要的企业战略资源，其及时性、可靠性、收集处理、管理方式等方面都发挥着显着的变化，使企业战略会计管理受到严峻的挑战。基于数据挖掘的战略管理会计可提升其对环境的适应能力，实现企业的竞争优势，所以对其展开研究现实意义显着。
基于数据挖掘的战略管理会计的实施要以战略管理及其基本原理为指导，要实现数据支持和经验判断的充分结合，要在人机结合的同时坚持以人为主，顺应企业的组织流程和文化内涵，以此实现企业对相关信息的充分利用，使其对数据信息的理解更加全面，进而提升战略管理会计在企业决策中的相关性，提升企业整体的竞争实力。现阶段通常将大数据、云计算、商务智能等信息环境下企业信息化实践中数据挖掘理论和技术相关的战略管理会计活动称为基于数据挖掘的战略管理会计，所以其体系框架必然要涵盖基础理论与方法、数据存储、信息分析与整合、知识发现、战略管理五个层次，结合战略管理相关理论和企业总体、业务、职能等方面的战略目标，实现整合、挖掘、分析不同数据源的数据，进而通过数据挖掘提升企业的战略决策和整体运营的水平，在此过程中数据挖掘主要发生于信息分析与整合和知识发现两层结构中，可见基于数据挖掘的战略管理会计体系是实现将数据转化为信息、知识、智慧、价值的循序渐进的过程。
二、基于数据挖掘的`战略管理会计体系框架实施分析。
此过程的实现需要经过以下流程：首先，要以战略管理会计的基本要求为依据对分析问题进行定位，对需要的内外部信息进行判断。现阶段大部分企业通过向管理者和员工组织调查的方式进行确定，保证搜集信息的系统化，在此过程中要求企业管理者对分析需求的提出和过滤有较强的能力，使分析的效率和效果得到保证。其次，将企业经营过程中相关的内部外部信息利用各种数据收集系统输入企业数据库，使企业内部经营管理信息、企业宏观环境分析、产业分析、竞争市场分析等通过信息管理系统可以得到准确的反映，在清洗、转化、集成等数据处理后将相关数据输入数据仓库，为企业数据挖掘提供支持。再次，结合战略管理会计相关理论方法，如战略成本管理、战略综合业绩评价等，实现信息资源向决策知识的转变，为数据挖掘主题、数据理解、模型选择、评价分析结果等方面提供思路和指导，使数据分析的结果得到不断优化，而且在人机反馈的过程中战略管理会计相关工具可得到针对性的优化。然后，利用数据挖掘信息服务的分支系统以各种形式定期向相关管理者提供数据挖掘结果，并结合不同员工的权限进行针对性的安全设定，保证企业的战略信息安全，因此企业不同职位的员工都可以结合与其职位相对应的数据挖掘结果进行自我管理与提升，进而提升企业整体的运营效果。
可见基于数据挖掘的战略管理会计的实现需要高层管理者的支持，以此保证数据分析和收集的全面性和及时性;需要全体员工的积极参与，基于数据挖掘的战略管理会计的作用需要结合组织管理实现，而员工是组织管理的主要对象;需要安全高效的数据库管理系统作支持，使企业数据系统化分析、安全可靠应用得到保证;需要具有较高专业能力的会计人员参与，使蕴藏在数据挖掘中的相关关系得到发现和应用。
在企业竞争环境分析、危机预警等方面基于数据挖掘的战略管理会计发挥着不同的作用，在竞争环境分析中通过定义问题、信息源确定、数据搜集与整理、输入数据存储系统、数据挖掘、结果分析与表达等环节，可以使企业的应变能力得到提升，使竞争环境得到实时的监控，而且将企业的管理落实到企业内部员工个体中，极大的提升企业对环境的适应能力;在危机预警方面，利用业务信息系统和环境监测系统，通过提出预警需求，确定信息源、搜集加工资料、数据挖掘、获取预警报告，进行预警反馈等流程，有利于企业构建建立在数据挖掘基础上的财务预警模型，全面生产经营和外部环境预警分析、实现企业经营过程中的信用风险分析和客户欺诈预警，可见其有利于减少企业经营过程中的风险，使企业发展的持续性和稳定性更有保证。战略管理会计是企业为实现长久发展而探索的成果，随着信息科技的发展，信息的规模、可靠性等方面都发生较大的变化，这要求战略管理会计要加大数据挖掘的能力，所以基于数据挖掘的战略管理会计是现代企业发展的必然选择。
四、结束语。
通过上述分析可以发现，基于数据挖掘的战略管理会计是企业在信息科技不断发展过程中为实现竞争优势的必然选择，其有利于企业在大数据中准确获取并应用有利信息，挖掘自身优势，制定正确的发展战略，所以基于数据挖掘的战略管理会计应受到现代企业的高度重视。
参考文献：
[3]翟坤。基于数据挖掘的成本管理方法研究[d].大连：大连理工大学，2012。
文档为doc格式。
数据挖掘技术在中等职业学校管理实践中的应用研究论文
摘要：支持向量机(supportvectormachine,svm)是数据挖掘和机器学习中的一个很有效的工具。结合支持向量机在数据挖掘和机器学习中的应用,介绍了支持向量机的基本原理,发展方向及其研究热点。
关键词：支持向量机;数据挖掘;机器学习オ。
1svm的提出和基本思想。
支持向量机是vapnik等人提出的，在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中表现出许多特有的优势,已应用于手写体识别、三维目标识别、人脸识别、文本图像分类等实际问题中，性能优于已有的学习方法，表现出良好的学习能力。它是从线性可分情况下的线性分类面发展而来的，接着利用核函数很好的解决了非线性可分情况。
2支持向量机的几个发展。
（1）模糊支持向量机，引入样本对类别的隶属度函数，这样每个样本对于类别的影响是不同的，这种理论的应用提高了svm的抗噪声的能力，尤其适合在未能完全揭示输入样本特性的情况下。
（2）最小二乘支持向量机。这种方法是在提出，经过这几年的发展，已经应用要很多相关的领域。研究的问题已经推广到：对于大规模数据集的处理；处理数据的鲁棒性；参数调节和选择问题；训练和仿真。
（3）加权支持向量机（有偏样本的加权，有偏风险加权）。
（4）主动学习的支持向量机。主动学习在学习过程中可以根据学习进程，选择最有利于分类器性能的样本来进一步训练分类器，特能有效地减少评价样本的数量。
（5）粗糙集与支持向量机的结合。首先利用粗糙集理论对数据的属性进行约简，能在某种程度上减少支持向量机求解计算量。
（6）基于决策树的支持向量机。对于多类问题，采用二岔树将药分类的样本集构造出一系列的两类问题，每个两类构造一个svm。
（7）分级聚类的支持向量机。基于分级聚类和决策树思想构建多类svm，使用分级聚类的方法，可以先把n-1个距离较近的类别结合起来，暂时看作一类，把剩下的一类作为单独的一类，用svm分类，分类后的下一步不再考虑这单独的一类，而只研究所合并的n-1类，再依次下去。
（8）算法上的提高。vapnik在1995年提出了一种称为“chunking”的块算法，即如果删除矩阵中对应lagrange乘数为0的行和列，将不会影响最终结果。osuna提出了一种分解算法，应用于人脸识别领域。joachims在将osuna提出的分解策略推广到解决大型svm学习的算法。platt于19提出了序贯最小优化每次的工作集中只有2个样本。
（9）核函数的构造和参数的选择理论研究。基于各个不同的应用领域，可以构造不同的核函数，能够或多或少的引入领域知识。现在核函数广泛应用的类型有：多项式逼近、贝叶斯分类器、径向机函数、多层感知器。参数的选择现在利用交叉验证的`方法来确认。
（10）支持向量机从两类问题向多类问题的推广。weston在1998年提出的多类算法为代表。在经典svm理论的基础上，直接在目标函数上进行改进，重新构造多值分类模型，建立k分类支持向量机。通过sv方法对新模型的目标函数进行优化，实现多值分类。
一对多（one-against-rest）――vapnik提出的,k类――k个分类器，第m个分类器将第m类与其余的类分开，也就是说将第m类重新标号为1，其他类标号为-1。完成这个过程需要计算k个二次规划，根据标号将每个样本分开，最后输出的是两类分类器输出为最大的那一类。不足：容易产生属于多类别的点（多个1）和没有被分类的点（标号均为-1）――不对，训练样本数据大，训练困难，推广误差无界。
层（数分类方法），是对一对一方法的改进，将k个分类合并为两个大类，每个大类里面再分成两个子类，如此下去，直到最基本的k个分类，这样形成不同的层次，每个层次都用svm来进行分类――1对r-1法，构建k-1个分类器，不存在拒绝分类区。
3主要研究热点。
从上面的发展中，我们可以总结出，目前支持向量机有着几方面的研究热点：核函数的构造和参数的选择；支持向量机从两类问题向多类问题的推广；更多的应用领域的推广；与目前其它机器学习方法的融合；与数据预处理（样本的重要度、属性的重要度、特征选择等）方法的结合。
参考文献。
［1］@张学工.统计学习理论的本质［m］.北京：清华大学出版社，.
［2］@nellocristianini,johnshawe-taylor.支持向量机导论［m］.北京：电子工业出版社，.
科研管理中数据挖掘技术的应用论文
网络舆情是在各种事件的刺激下,网民通过互联网来表达和传播的各种不同情感、认知、态度和行为交错的总和[7]。随着互联网技术的飞速发展,网民的公共空间得到了极大的拓展,网络平台为网民提供发表意见和参与议事的捷径。
网络舆情危机是指社会事件发生出现在网络上,在短时间内产生大量信息,网民的个人意见在众多观点的碰撞下,最终形成占据主导性的意见,同时就可能使得事件变得更为敏感、甚至尖锐。
网络舆情危机的管理需职能部门建立敏捷的反应机制和推出较为妥善的解决策略。而在计算机技术呈现蓬勃发展的时代背景下,相关部门对网络舆情的积极应对就需要借助信息化管理。本次研究即对数据挖掘技术在网络舆情危机管理中的应用展开如下的分析与阐述。
(1)对网络舆情危机应对数据进行分析。在整个网络舆情应对事例系统中,基础性的关键部分就是舆情危机应对数据。因而,就可以使用数据挖掘技术,对舆情应对数据中危机的发生频率和种类的'规律进行统计和分析,从这些网络舆情危机的种类中提取得到危机发生频率最高的事件,在此基础上,就可根据这些统计结果与数据申报专项研究课题,进而同步增加该方面研究投入。
(2)对整体危机管理水平进行评价。在网络舆情危机管理系统中,可以利用数据挖掘技术对整体的危机管理水平实现综合性的预估和评价。总地说来,数据挖掘技术可以对已有的网络舆情危机应对处理信息进行分析和筛选,进而对该类危机处理质量、服务质量、网络舆情危机系统的使用情况等形成全局性的认知和了解,如此将不仅有利于改善现实危机应对水平,也有助于对未来的非常规突发情况在第一时间调动应急部署,做出合理规划。
(3)对管理效果进行分析。在网络舆情危机管理中,应该对常见的同类网络舆情危机的管理效果进行分析。以在网络舆情危机中职能部门直接或间接地参与到事件数据为依据,通过应用数据挖掘技术可以对危机处理过的具体情况、应对危机时采用的方法、危机处理后的结果引入过滤、分析等优化集成环节,从而制定出针对该类网络舆情突发事件的处理方案,为未来危机发生时的迅捷应对增加了可供参照的应用范例。
研究可知,职能部门可以通过应用数据挖掘技术,对影响其应对舆情危机数量的相关因素进行分析和归类提取描述,有助于该部门及时对现有工作人员按需实施及时变动与合理调整。
职能部门关于应对的工作量指标与该部门应对危机的工作质量有着直接的关系,而其关注和参与的危机数量则能直接体现该部门工作量的执行情况。在对这些数据进行统计和分析时,部门工作人员还应注意灵活运用数据挖掘技术辨识各类舆情危机数量的增减态势,从而为政府未来危机的爆发预测积累第一手的丰富素材与依据。
2.3对网络舆情进行分组聚类方面的应用。
在应对网络舆情危机系统数据的挖掘中,比较常见的就是聚类分析技术。在实际的工作中,根据职能部门的特点和工作要求,将各类网络舆情危机数据信息建立起不同的特征独具的模型仓库,对舆情危机事件信息进行深度挖掘。在此过程中,可以将舆情危机信息作为基础,以舆情危机事件的爆发时间作为标识,使用数据挖掘技术在各类网络舆情事件全程涌现的描述性信息、关键词汇等因子中找出不同舆情危机时间之间的联系,再依据这些联系节点就能得出不同分组事件的舆情信息和处理结果。至此,可以把这些规律和舆情事件进行有机紧密结合,再对舆情危机的运用方法施以适当调整,即可达到良好的危机应对效果。
2.4在提供个性化服务中的应用。
在所有的服务行业中,个性化服务是最高的标准,同时也是公共服务发展的终极目标[8]。网络舆情的爆发往往是信息的不对称导致的事态走向趋于严峻。职能部门对网络舆情危机的应对处理需要在专门的系统平台上向网民做出透明化公示。网民希望在最短时间里找到对自己有价值的信息,由部门定制的个性化服务即能从根本上解决这一问题。个性化服务的核心是培养网民的个人习惯,利用科学的方式引导网民的使用习惯朝着科学方向转变,在大数据技术下就能达到这一预设性目标。
数据挖据技术在设计衍生个性化服务时主要体现在2个方面,研究要点可阐析如下。
(1)数据挖掘技术可以满足职能部门工作人员和网民的实际需求,助其及时找到对自己有价值的信息。
(2)职能部门可以根据舆情危机事件和网民的实际情况,运用大数据技术提供具有针对性、多样性的信息和服务。
实际上,前者主要强调的是部门工作人员和网民需发挥主观能动性,而后者则着重强调了智慧政府的建设。在一定程度上,智慧政府即是未来社会的潮流发展趋势。
3结束语。
随着信息化技术的快速发展,数据挖掘技术的应用领域日趋广泛。数据挖掘技术在职能部门舆情危机应对的信息化和决策支持中具有重要作用。通过运用数据挖掘技术可以最大限度地发挥数字化优势,对舆情危机的数据信息进行深入的挖掘和分析,进而提高社会整体的网络舆情危机应对能力。
参考文献。
[2]vosoughis,royd,aralspreadoftrueandfalsenewsonline[j].socialscience,,359(6380):1146-1151.
数据挖掘技术的电子商务系统研究论文
方剂中药物的研究。
规律时，选取了100张治方，因该病病因病机复杂，证候不一，骨伤名师张玉柱先生对该病的治则治法、药物使用是不同的。因此他们利用excel建立方证数据库，采用sppsclementine12.0软件对这些数据的用药频次、药物关联规则及药物聚类进行分析，最后总结出张氏骨伤治疗腰椎间盘突出症遵循病从肝治、病从血治、标本兼治的原则，也归纳出治疗三种不同证型的腰突症的三类自拟方。由此看出数据挖掘技术在方剂研究中的应用对数据背后信息、规律等的挖掘及名家经验的推广具有重大好处，因此数据挖掘技术在神经根型颈椎病的治方研究中也同样发挥着巨大的作用。
经典中治疗神经根型颈椎病的治则、治法及用药规律是吻合的，是临床用药的积累和升华，可有效地指导临床并提高疗效;另一方面也为中药新药的创制带给处方来源，指导新药研发[13]。
4小结。
数据挖掘技术作为一种新型的研究技术，在神经根型颈椎病的治方研究中的运用相对于其他领域是偏少的，并且基本上是研究文献资料上出现的治方，在对名老中医个人治疗经验及用药规律的总结是缺乏的，因此研究范围广而缺乏针对性，同时使用该技术的相关软件种类往往是单一的。此刻研究者在研究中医方剂时往往采用传统的研究方法，这就导致在大数据的研究中耗时、耗力甚则无能为力，同样也难以精准地提取大数据背后的隐藏的潜在关系和规则及缺乏对未知状况的预测。产生这样的现状，一方面是很多研究者尚未清楚该技术在方剂研究中的优势所在，思维模式尚未更新;另一方面是很多研究者尚未清楚该技术的操作技能及软件种类及其应用范围。故以后应向更多研究者普及该技术的软件种类、其中的优势及操作技能，让该技术在临床中使用更广，产生更大的效益。
参考文献。
[2]曹毅，季聪华.临床科研设计与分析[m].杭州:浙江科学技术出版社，2015:189.
[4]陈丈伟.数据仓库与数据挖掘[m].北京:清华大学出版社，2006:5.
[5]杨玉珠.数据挖掘技术综述与应用[j].河南科技，2014，10(19):21.
[8]李曙明，尹战海，王莹.神经根型颈椎病的影像学特点和分型[j].中国矫形外科杂志，2013，21(1):7-11.
科研管理中数据挖掘技术的应用论文
科研是科学研究的简称，具体是指为认识客观事物在内在本质及其运动规律，而借助某些技术手段和设备，开展调查研究、实验等活动，并为发明和创造新产品提供理论依据。科研管理是对科研项目全过程的管理，如课题管理、经费管理、成果管理等等。由于科学研究中涉及的内容较多，从而给科研管理工作增添了一定的难度。为进一步提升科研管理水平，可在不同的管理环节中，对数据挖掘技术进行应用。下面就此展开详细论述。
2．1在立项及可行性评估中的应用。
科研管理工作的开展需要以相关的科研课题作为依托，当课题选定之后，需要对其可行性及合理性进行全面系统地评估，由此使得科研课题的立项及评估成为科研管理的主要工作内容。现阶段，国内的科研课题立项采用的是申请审批制，具体的流程是:由科研机构的相关人员负责提出申请，然后再由科技主管部门从申请中进行筛选，经过业内专家的评审论证之后，择优选取科研项目的承接单位。在进行科研课题立项的过程中，涉及诸多方面的内容，具体包括申请单位、课题的研究领域、经费安排、主管单位以及评审专家等。通过调查发现，由于国家宏观调控政策的缺失，导致科研立项中存在低水平、重复性研究的情况，从而造成大量的研究经费浪费，所取得的研究成果也不显著。科研管理部门虽然建立了相对完善的数据库系统，并且系统也涵盖与项目申请、审评等方面有关的基本操作流程，如上传项目申报文件、将文件发给相关的评审专家、对评审结果进行自动统计等。从本质的角度上讲，数据库管理系统所完成的.这些工作流程，就是将传统管理工作转变为信息化。故此，应当对已有的数据进行深入挖掘，从而找出其中更具利用价值的信息，据此对科研立项进行指导，这样不但能够使有限的科技资源得到最大限度地利用，而且还能使科研经费的使用效益获得全面提升。在科研立项阶段，可对数据挖掘技术进行合理运用，借此来对课题申请中涉及的各种因素进行挖掘，找出其中潜在的规则，为指标体系的构建和遴选方法的选择提供可靠依据，最大限度地降低不合理因素对课题立项带来的影响，对确需资助的科研项目进行准确选择，并给予相应的资助。在科研立项环节中，对数据挖掘技术进行应用时，可以借助改进后的apriori算法进行数据挖掘，从中找出关联规则，在对该规则进行分析的基础上，对立项的合理性进行评价。
项目管理是科研管理的关键环节，为提高项目管理的效率和水平，可对数据挖掘技术进行合理运用。在信息时代到来的今天，计算机技术、网络技术的普及程度越来越高，国内很多科研机构都纷纷构建起了相关的管理信息系统，其中涵盖了诸多的信息，如课题、科研人员、研究条件等等，而在这些信息当中，隐藏着诸多具有特定意义的规则，为找出这些规则，需要借助数据挖掘技术，对信息进行深入分析，进而获取对科研项目有帮助的信息。由于大部分科研管理部门建立的科研管理信息系统时间较早，从而使得系统本身的功能比较单一，如信息删减、修改、查询、统计等等，虽然这些功能可以满足对科研课题进展、经费使用等方面的管理，但其面向的均为数据库管理人员，处理的也都是常规事务。而从科研课题的管理者与决策者的角度上看，管理信息系统这些功能显然是有所不足的，因为他们需要对历史进行分析和提炼，从中获取相应的数据，为决策和管理工作的开展提供支撑。对此，可应用数据挖掘技术的olap，即数据库联机分析处理，由此能够帮助管理者从不同的方面对数据进行观察，进而深入了解数据并获取所需的信息。利用olap可以发现多种于科研课题有关信息之间的内在联系，这样管理者便能及时发现其中存在的相关问题，并针对问题采取有效的方法和措施加以应对。运用数据挖掘技术能够对科研项目的相关数据进行分析，找出其中存在的矛盾，从而使管理工作的开展更具针对性。
3结论。
综上所述，科研管理是一项较为复杂且系统的工作，其中涵盖的信息相对较多。为此，可将数据挖掘技术在科研管理中进行合理应用，对相关信息进行深入分析，从中挖掘出有利用价值的信息，为科研管理工作的开展提供可靠的依据，由此除了能够确保科研项目顺利进行之外，还能提高科研管理水平。
参考文献:。
［3］丁磊．数据挖掘技术在高校教师科研管理中的应用研究［d］．大连海事大学，．。
电力企业数据挖掘技术探究教学论文
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。
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。
2.1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]。
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。
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：
[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,20xx(11):54,56.
电力企业数据挖掘技术探究教学论文
摘要：人类利用图书馆产生信息活动时所表现出的最基础、最平常、最通用的一种关系，便是用户资源和图书馆之间的关系。从这种关系出发，分析嫁接起这一简单联系的规律，便是数据挖掘技术。本文认为对图书馆用户资源分析研究应以数据挖掘技术为逻辑起点，从云计算、信息共享、数据排查、智能搜索、大数据存储等对图书馆用户资源进行整合和建设。应对信息资源日益丰富的这天，数据挖掘技术对管理图书馆信息资源技术带给了巨大便利。
数据挖掘，即数据系统中的信息发现。随着计算机技术，个性是云计算、大数据记忆技术的快速发展，传统的手动查找信息模式被大数据智能检索替代。数据挖掘技术广泛应用于市场、工业、金融行业、科学界、互联网行业以及医疗业。数据挖掘技术在图书馆的应用，能够将海量的用户资源进行聚类、关联、整合，能够对用户搜索记录、图书流通记录、用户借阅信息等数据进行精确预判，发现一些隐蔽的联系，为图书馆采购图书、淘汰文献资料带给科学推荐，也能够为用户带给个性化订阅服务，创新用户服务模式，为图书馆建设整个信息网络带给有力支撑。
1大数据下的图书馆用户资源特征。
图书馆用户资源是透过数字技术进行组织和管理的：（1）经过数据关联分析，把数据库中存在的两个或两个以上用户之间的相同性提取出来，提高支持度和说服力；（2）把用户信息按照相似性归纳成几个类别，建立宏观概念，发现其间的相互关系；其次定义这些相互关系，概念产生以后，即等同于这些相互关系的整体信息，用于建构分类规则或者数据模型；其次利用以上数据找出变化规律，对此规律进行模型化处理，并由数据模型对未知信息进行预判；（3）把用户资源进行时序排序，检索出高重复率的模型；（4）进行偏差比对，检查数据之中的异常状况。图书馆利用超多的用户访问信息获取用户兴趣，发现用户群体，为不同的群体定制信息，还能够建立一个共享信息平台，让不同用户建立网络交流。
1.1数据量大并且分布更广。
大数据形势下，图书馆能够获取的用户资源不仅仅限于用户个人信息和搜索记录，也包括档案、学术研究、教学模式、用户评价和反馈等，数据丰富。同时，数据分布广泛，在互联网时代，可从图书馆应用系统、数据系统记录以及各种网页、移动终端的信息获取，显示出用户资源的分散性。
1.2数据资料多元化，形式灵活化。
数据系统里的存储方式不同，服务器不同，系统开发平台不同，致使许多用户资源无法交流互换。图书馆用户资源有半模型化、模型化和非模型化之分。传统的图书馆用户资源中，用户只是图书资源的使用者，与图书馆之间只是点对点单线互动，用户之间不存在交流，而在大数据网络平台下，用户之间能够建立资料共享互动平台，使得用户资源的资料更加多元化。
2图书馆用户资源利用。
用户资源图书馆具备信息量大的特点，用户可获得各方各面的信息，且从服务的个性化和全方位化而言，图书馆可根据社会热点或用户需求定制服务。一方面，建立用户资源图书馆，使各类用户信息在同一界面统一呈现，方便用户的选取和检索。另一方面，利用数据挖掘技术建立的用户资源图书馆，服务器众多，具有较强的计算潜力和存储潜力，拥有较高的数据处理潜力，能同时容纳多数用户。因数据量大所导致的硬件费用和后期运行费用剧增，可透过构建用户资源图书馆平台以及应用服务得到解决。为应付不断提高的用户资源存储方面的压为，目前亟需的就是投入超多资金以扩容存储设备，无疑，建立用户资源平台能够解决此问题。
2.2加速图书馆资源的数字化。
强大的互联网呈现功能和用户信息保存的可靠性功能，用户资源存储的复杂性问题可得到很好的解决。其次，数据挖掘技术对于资源整合方面具有优势，透过分布式的存储模式整合超多信息资源带给给用户检索。不同的数据之间的互相操作以及全方位的互联网服务得以实现，很好的解决了资源重复建设的问题。因此，利用数据挖掘使得图书馆资源数字化具备可行性。从这个好处上来看，资源的馆藏数字化将会加快发展，而不只是图书书目的剧增。
2.3降低人力资源成本，使图书馆各类资源得以整合和优化。
随着各类用户资源利用步伐的加快，加之依靠因特网的用户对服务的可行性和效率性要求更高，超多不同体系的服务器布置在机房，系统维护人员的压力也相应増大。透过数据挖掘技术，可有效进行资源整合和优化，无需透过人力进行。
2.4有利于分析用户心理和提升用户体验。
数据挖掘技术能够利用用户资源计算出用户模型，这是研究用户需求、偏好、行为的一种常规方式，一般认为用户模型是对用户在某段时间内相对稳定的信息需求的记录。用户模型反过来对获取用户资源有十分重要的作用，建构用户模型，能够使图书馆更加精深、准确地掌握当前用户资源。透过对用户资源的处理来预测用户需求，进而到达持续提高服务质量和用户满意度的目的。一方面，预判用户心理是利用图书馆用户资源更加深入的表现。随着用户环境与图书馆环境的不断变化，这种预判力覆盖范围已经不单单是用户信息行为的某个过程或某几个过程，相反，用户心理能够对用户需求的强弱、层次、方向产生极为重要的影响，同时也能够对获取用户资源全部过程产生重要影响。另一方面，最先研究用户体验研究当属企业营销活动，主要用来研究用户与企业、产品或服务之间的互动。数据挖掘技术能够更精准预测用户的实际感受，透过研究用户情感体验与用户行为动作，提高用户的满意度，满足用户需求。
3结语。
在数据大爆发时代，重视图书馆用户资源，透过多渠道、多方式汇聚用户资源，采用数据挖掘、数据归档分析等技术，掌握用户资源特征，有助于图书馆精准定位用户群体，对调整图书馆运营策略有重要前置作用，更能创新图书馆服务的资料和形式，实现图书馆资源的有效利用。
参考文献。
[1]陈文伟等.数据挖掘技术[m].北京:北京工业出版社，.
[2]郭崇慧等.北京数据挖掘教程[m].北京:清华大学出版社，.
[3]徐永丽等.网络环境中用户信息需求障碍分析[j].图书馆理论与实践，.
电力企业数据挖掘技术探究教学论文
摘要：数据挖掘是指在大数据中开发出有价值信息数据的过程。计算机技术的不断进步，透过人工的方式进行软件的开发与维护难度较大。而数据挖掘能够有效的提升软件开发的效率，并能够在超多的数据中获得有效的数据。文章主要探究软件工程中数据挖掘技术的任务和存在的问题，并重点论述软件开发过程中出现的问题和相关的解决措施。
关键词：软件工程;数据挖掘;解决措施;。
在软件开发过程中，为了能够获得更加准确的数据资源，软件的研发人员就需要搜集和整理数据。但是在大数据时代，人工获取数据信息的难度极大。当前，软件工程中运用最多的就是数据挖掘技术。软件挖掘技术是传统数据挖掘技术在软件工程方向的其中一部分。但是它具有自身的特征，体此刻以下三个方面:。
(1)在软件工程中，对有效数据的挖掘和处理;。
(2)挖掘数据算法的选取问题;。
(3)软件的开发者该如何选取数据。
1在软件工程中数据挖掘的主要任务。
在数据挖掘技术中，软件工程数据挖掘是其中之一，其挖掘的过程与传统数据的挖掘无异。通常包括三个阶段:第一阶段，数据的预处理;第二阶段，数据的挖掘;第三阶段，对结果的评估。第一阶段的主要任务有对数据的分类、对异常数据的检测以及整理和提取复杂信息等。虽然软件工程的数据挖掘和传统的数据挖掘存在相似性，但是也存在必须的差异，其主要体此刻以下三个方面:。
1.1软件工程的数据更加复杂。
软件工程数据主要包括两种，一种是软件报告，另外一种是软件的版本信息。当然还包括一些软件代码和注释在内的非结构化数据信息。这两种软件工程数据的算法是不同的，但是两者之间又有必须的联系，这也是软件工程数据挖掘复杂性的重要原因。
1.2数据分析结果的表现更加特殊。
传统的数据挖掘结果能够透过很多种结果展示出来，最常见的有报表和文字的方式。但是对于软件工程的数据挖掘来讲，它最主要的职能是给软件的研发人员带给更加精准的案例，软件漏洞的实际定位以及设计构造方面的信息，同时也包括数据挖掘的统计结果。所以这就要求软件工程的数据挖掘需要更加先进的结果提交方式和途径。
1.3对数据挖掘结果难以达成一致的评价。
我国传统的数据挖掘已经初步构成统一的评价标准，而且评价体系相对成熟。但是软件工程的数据挖掘过程中，研发人员需要更多复杂而又具体的数据信息，所以数据的表示方法也相对多样化，数据之间难以进行比较，所以也就难以达成一致的评价标准和结果。不难看出，软件工程数据挖掘的关键在于对挖掘数据的预处理和对数据结果的表示方法。
2软件工程研发阶段出现的问题和解决措施。
软件在研发阶段主要的任务是对软件运行程序的编写。以下是软件在编码和结果的提交过程中出现的问题和相应的解决措施。
2.1对软件代码的编写过程。
该过程需要软件的研发人员能够对自己需要编写的代码结构与功能有充分的了解和认识。并能够依据自身掌握的信息，在数据库中搜集到能够使用的数据信息。通常状况下，编程需要的数据信息能够分为三个方面:。
(1)软件的研发人员能够在已经存在的代码中搜集能够重新使用的代码;。
(2)软件的研发人员能够搜寻能够重用的静态规则，比如继承关系等。
(3)软件的开发人员搜寻能够重用的动态规则。
包括软件的接口调用顺序等。在寻找以上信息的过程中，通常是利用软件的帮忙文档、寻求外界帮忙和搜集代码的方式实现，但是以上方式在搜集信息过程中往往会遇到较多的问题，比如:帮忙文档的准确性较低，同时不够完整，可利用的重用信息不多等。
2.2对软件代码的重用。
在对软件代码重用过程中，最关键的问题是软件的研发人员务必掌握需要的类或方法，并能够透过与之有联系的代码实现代码的重用。但是这种方式哦足迹信息将会耗费工作人员超多的精力。而透过关键词在代码库中搜集可重用的软件代码，同时按照代码的相关度对搜集到的代码进行排序，该过程使用的原理就是可重用的代码必然模式基本类似，最终所展现出来的搜索结果是以上下文结构的方式展现的。比如:类与类之间的联系。其实现的具体流程如下:。
(1)软件的开发人员建立同时具备例程和上下文架构的代码库;。
(2)软件的研发人员能够向代码库带给类的相关信息，然后对反馈的结果进行评估，建立新型的代码库。
(3)未来的研发人员在搜集过程中能够按照评估结果的高低排序，便于查询，极大地缩减工作人员的任务量，提升其工作效率。
2.3对动态规则的重用。
软件工程领域内对动态规则重用的研究已经相对成熟，透过在编译器内安装特定插件的方式检验代码是否为动态规则最适用的，并能够将不适合的规则反馈给软件的研发人员。其操作流程为:。
(1)软件的研发人员能够规定动态规则的顺序，主要表此刻:使用某一函数是不能够调用其他的函数。
(2)实现对相关数据的保存，能够透过队列等简单的数据结构完成。在利用编译拓展中检测其中的顺序。
(3)能够将错误的信息反馈给软件的研发人员。
3结束语。
在软件工程的数据挖掘过程中，数据挖掘的概念才逐步被定义，但是所需要挖掘的数据是已经存在的。数据挖掘技术在软件工程中的运用能够降低研发人员的工作量，同时软件工程与数据挖掘的结合是计算机技术必然的发展方向。从数据挖掘的过程来讲，在其整个实施过程和周期中都包括软件工程。而对数据挖掘的技术手段来讲，它在软件工程中的运用更加普遍。在对数据挖掘技术的研究过程中能够发现，该技术虽然已经获得必须的效果，但是还有更多未被挖掘的空间，还需要进一步的研究和发现。
参考文献。
[1]王艺蓉.试析面向软件工程数据挖掘的开发测试技术[j].电子技术与软件工程，(18):64.
[4]刘桂林.分析软件工程中数据挖掘技术的应用方式[j].中国新通信，2017，19(13):119.
数据挖掘技术与用户知识获取
摘要题】实践研究。
随着信息技术的迅速发展，数据库的规模不断扩大，从而产生了大量的数据。为给决策者提供一个统一的全局视角，在许多领域建立了数据仓库。但大量的数据往往使人们无法辨别隐藏在其中的能对决策提供支持的信息，而传统的查询、报表工具无法满足挖掘这些信息的需求。因此，需要一种新的数据分析技术处理大量数据，并从中抽取有价值的潜在知识，数据挖掘（datamining）技术由此应运而生。数据挖掘技术也正是伴随着数据仓库技术的发展而逐步完善起来的。
数据挖掘是指从数据集合中自动抽取隐藏在数据中的那些有用信息的非平凡过程，这些信息的.表现形式为：规则、概念、规律及模式等。它可帮助决策者分析历史数据及当前数据，并从中发现隐藏的关系和模式，进而预测未来可能发生的行为。数据挖掘的过程也叫知识发现的过程，它是一门涉及面很广的交叉性新兴学科，涉及到数据库、人工智能、数理统计、可视化、并行计算等领域。数据挖掘是一种新的信息处理技术，其主要特点是对数据库中的大量数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，并从中提取辅助决策的关键性数据。数据挖掘是kdd（knowledgediscoveryindatabase）中的重要技术，它并不是用规范的数据库查询语言（如sql）进行查询，而是对查询的内容进行模式的总结和内在规律的搜索。传统的查询和报表处理只是得到事件发生的结果，并没有深入研究发生的原因，而数据挖掘则主要了解发生的原因，并且以一定的置信度对未来进行预测，用来为决策行为提供有利的支持。
机器学习、数理统计等方法是数据挖掘进行知识学习的重要方法。数据挖掘算法的好坏将直接影响到所发现知识的好坏，目前对数据挖掘的研究也主要集中在算法及其应用方面。统计方法应用于数据挖掘主要是进行数据评估；机器学习是人工智能的另一个分支，也称为归纳推理，它通过学习训练数据集，发现模型的参数，并找出数据中隐含的规则。其中关联分析法、人工神经元网络、决策树和遗传算法在数据挖掘中的应用很广泛。
1）关联分析法。从关系数据库中提取关联规则是几种主要的数据挖掘方法之一。挖掘关联是通过搜索系统中的所有事物，并从中找到出现条件概率较高的模式。关联实际上就是数据对象之间相关性的确定，用关联找出所有能将一组数据项和另一组数据项相联系的规则，这种规则的建立并不是确定的关系，而是一个具有一定置信度的可能值，即事件发生的概率。关联分析法直观、易理解，但对于关联度不高或相关性复杂的情况不太有效。
2）人工神经元网络（ann），是数据挖掘中应用最广泛的技术。神经网络的数据挖掘方法是通过模仿人的神经系统来反复训练学习数据集，从待分析的数据集中发现用于预测和分类的模式。神经元网络对于复杂情况仍能得到精确的预测结果，而且可以处理类别和连续变量，但神经元网络不适合处理高维变量，其最大的缺点是不透明性，因为其无法解释结果是如何产生的，及其在推理过程中所用的规则。神经元网络适合于结果比可理解性更重要的分类和预测的复杂情况，可用于聚类、分类和序列模式。
3）决策树（dt）是一种树型结构的预测模型，其中树的非终端节点表示属性。
[1][2][3]。
基于数据挖掘技术的客户关系管理
在以客户为中心的竞争环境中，如何既是能够拥有正确的信息，又能够拥有分析信息的工具，这就是商业智能，商业智能系统通过数据仓库、数据挖掘和高级数据分析为企业提供全方位的客户分析决策支持和客户关系管理，其中最为关键的技术就是数据挖掘技术。数据挖掘技术是从大量数据中提取或挖掘知识，数据挖掘工具进行数据分析，可以发现重要的数据模式，为解决商务决策中“数据丰富，知识贫乏”作出了巨大的贡献。从电话中心变成了联络中心或“互动中心”;市场营销工具可以采用e-mail、ip语音、共享化浏览、文字聊天和多种电子文字交流，以及客户与企业的整体关系成为企业迫切需要解决的问题。crm通过管理企业与客户间的关系、优化供应链，减少销售环节，降低销售成本，挖掘潜在客户，发现新市场和渠道，提高客户价值、客户满意度、客户利润贡献度和忠诚度，实现企业最终销售管理、营销管理、客户服务与支持等方面的效果的提高。然而crm失败率也很高，这是由于crm的实施中会遇到高度集成，企业文化，设计技术如xml基于组件等，个性化服务与自动化矛盾，基础网络设施，可扩展性等问题。crm起源于20世纪80年代中期，20世纪90年代得到企业广泛重视，进入新世纪人们更加重视吸引和发现潜在的客户和留住最有价值的客户。统计表明，现代企业的销售额是来自12%的重要客户，而其余88%中的大部分客户对企业是微利甚至是微利可图，开发一个新客户的成本是留住一个老客户的5倍，而流失一个老客户的损失，需要争取到10个新客户才能弥补，因而crm成为企业研究和应用的热点。如何成功的应用客户关系系统呢?利用数据挖掘技术来分析客户的数据，找出客户的购买模式，不断的满足客户的需求，把客户当作企业最重要的资产进行管理，是成功的应用crm搞好企业的经营管理工作关键技术。
而在电子商务环境下，接触客户不仅是销售人员，通过internet把获取客户信息进一步扩展到企业所有部门，与之所有能与客户接触的所有人员，包括各种销售渠道的人员。通过与客户的各种“接触点”对客户360度的认识。美国艾克通过长期以来总结的经验认为crm应让客户更方便、对客户更亲切、个性化和立即反应，才能更好地维持客户关系。凡成功地企业crm一定是“以人为本，以客户为中心”去分工，实现企业内部“一对一客户观念”的确认。企业内部与客户相关的部门应该保持不同部门与客户之间作业的连贯;实现各种管理信息与知识的共享，建立较为详细的客户联系库，共同遵守的互动规则。利用客户智能—通过分析来自营销、销售、服务和商务的信息，制定统一的关于客户需求服务的规则，以增加客户的满意程度和减少客户背离程度。数据挖掘成为识别好的客户，完成市场划分以及改进直销活动效果的关键工具。
增加市场占有率有两种常用方法：以客户为基础的产品促销活动和交叉销售，数据挖掘技术能够实现哪些客户最有可能购买新产品以及哪些产品能够被一起购买，这样销售人员就能够将更多的精力放在这些重点客户上。microsoftcommerceserver是一个基于sqlserver2000利用数据挖掘技术的快速实现商业智能的通用平台，它通过扩展基于oledb技术模式对象与crm集成。它可以针对注册用户进行数据分析了解不同消费群体的购物行为，对未注册的用户则根据用户停留在该电子商务网站停留的时间、点过的连接、查询过的商品等记录分析出他们的行为模式;还可分析出广告、打折活动等营销方法的效果。
数据挖掘技术的心得体会
数据挖掘技术是一门涉及数据处理和分析的学科，旨在从大量的数据中发现隐藏的模式和知识。在我学习和实践数据挖掘技术的过程中，我深感这门技术的重要性和应用广泛性。通过对各种数据挖掘算法的学习和实践，我积累了一些心得体会。
首先，数据挖掘技术的核心是算法的选择和应用。在数据挖掘的过程中，不同的问题和数据类型需要选择合适的算法来进行分析和处理。例如，对于分类问题，常用的算法有决策树、神经网络和支持向量机等；而对于聚类问题，常用的算法有K-means和DBSCAN等。在实际应用中，我们需要根据具体问题的特点，选择最适合的算法进行数据挖掘，以提高分析的准确性和效率。
其次，在应用数据挖掘技术时，数据质量和预处理也十分重要。数据质量的高低直接影响到数据挖掘结果的准确性和可靠性。因此，在进行数据挖掘之前，我们需要对数据进行预处理，包括数据清洗、去除噪声、填充缺失值和处理异常值等。此外，数据的特征选择和降维也是数据预处理的重要步骤，可以提高模型的简洁性和预测能力。
第三，数据挖掘技术可以应用于各个领域，为决策和发现提供支持。无论是科学研究、商业分析还是社交网络，数据挖掘技术都可以发挥重要作用。例如，在医疗领域，通过对大规模的医疗数据进行挖掘，可以发现潜在的疾病风险因素和治疗方案，为临床医生提供决策支持。而在商业领域，通过对用户行为和消费习惯的挖掘，可以为企业提供精准的广告投放和市场推广策略，提高广告效果和销售额。
第四，数据挖掘技术的应用也面临一些挑战和限制。首先，数据的规模和复杂性不断增加，导致挖掘算法的效率和可扩展性成为问题。其次，数据隐私和安全性的要求越来越高，对数据挖掘过程中的隐私保护提出了更高的要求。此外，数据挖掘的结果必须能够解释和理解，以便用户能够信任和使用。因此，数据挖掘技术的发展还需要进一步研究和改进，以应对这些挑战和限制。
最后，学习和实践数据挖掘技术需要不断的实践和思考。仅仅了解理论知识是不够的，需要不断地通过实际问题的解决来提升自己的能力。同时，我们也需要保持对新技术和方法的关注，以保持自己的竞争力和创新能力。数据挖掘技术在不断演变和发展，我们需要紧跟时代的步伐，才能更好地应对未来的挑战和机遇。
综上所述，数据挖掘技术的学习和应用是一个不断积累和提升的过程。在实践的过程中，我们需要选择合适的算法和进行数据预处理，同时了解应用领域的需求和挑战。并且，持续的学习和实践可以帮助我们不断提升自己的能力，为数据挖掘技术的应用做出更大的贡献。
基于数据挖掘的学生成绩预警模型研究论文数据挖掘
摘要：在本科高年级学生中开设符合学术研究和工业应用热点的进阶课程是十分必要的。以数据挖掘课程为例，本科高年级学生了解并掌握数据挖掘的相关技术，对于其今后的工作、学习不无裨益。着重阐述数据挖掘等进阶课程在本科高年级学生中的教学方法，基于本科高年级学生的实际情况，以及进阶课程的知识体系特点，提出有针对性的教学方法参考，从而提高进阶课程的教学效果。
关键词：数据挖掘；进阶课程；教学方法研究；本科高年级。
学生在本科高年级学生中开设数据挖掘等进阶课程是十分必要的，以大数据、数据挖掘为例，其相关技术不仅是当前学术界的研究热点，也是各家企事业单位招聘中重要岗位的要求之一。对于即将攻读硕士或博士学位的学生，对于即将走上工作岗位的学生，了解并掌握一些大数据相关技术，尤其是数据挖掘技术，都是不无裨益的。在目前本科教学中，对于数据挖掘等课程的教学，由于前序课程的要求，往往是放在本科四年级进行。如何激发本科四年级学生在考研，找工作等繁杂事务中的学习兴趣，从而更好地掌握数据挖掘的相关技术是本课程面临的主要挑战，也是所有本科进阶课程所面临的难题之一。
1数据挖掘等进阶课程所面临的问题。
1.1进阶课程知识体系的综合性。
进阶课程由于其理论与技术的先进性，往往是学术研究的前沿，工业应用的热点，是综合多方面知识的课程。以数据挖掘课程为例，其中包括数据库、机器学习、模式识别、统计、可视化、高性能技术，算法等多方面的知识内容。虽然学生在前期的本科学习中已经掌握了部分相关内容，如数据库、统计、算法等，但对于其他内容如机器学习、人工智能、模式识别、可视化等，有的是与数据挖掘课程同时开设的进阶课程，有的已经是研究生的教学内容。对于进阶课程繁杂的知识体系，应该如何把握广度和深度的关系尤为重要。
1.2进阶课程的教学的目的要求。
进阶课程的知识体系的综合性体现在知识点过多、技术特征复杂。从教学效益的角度出发，进阶课程的教学目的是在有限的课时内最大化学生的知识收获。从教学结果的可测度出发，进阶课程的教学需要能够有效验证学生掌握重点知识的.学习成果。1.3本科高年级学生的实际情况本科高年级学生需要处理考研复习，找工作等繁杂事务，往往对于剩余本科阶段的学习不重视，存在得过且过的心态。进阶课程往往是专业选修课程，部分学分已经修满的学生往往放弃这部分课程的学习，一来没有时间，二来怕拖累学分。
2数据挖掘等进阶课程的具体教学方法。
进阶课程的教学理念是在有限的课时内，尽可能地提高课程的广度，增加介绍性内容，在授课中着重讲解1~2个关键技术，如在数据挖掘课程中，着重讲解分类中的决策树算法，聚类中的k-means算法等复杂度一般，应用广泛的重要知识点，并利用实践来检验学习成果。
2.1进阶课程的课堂教学。
数据挖掘等进阶课程所涉及的知识点众多，在课堂上则采用演示和讲授相结合的方法，对大部分知识点做广度介绍，而对需要重点掌握知识点具体讲授，结合实践案例及板书。在介绍工业实践案例的过程中，对于具体数据挖掘任务的来龙去脉解释清楚，尤其是对于问题的归纳，数据的处理，算法的选择等步骤，并在不同的知识点的教学中重复介绍和总结数据挖掘的一般性流程，可以加深学生对于数据挖掘的深入理解。对于一些需要记忆的知识点，在课堂上采用随机问答的方式，必要的时候可以在每堂课的开始重复提问，提高学习的效果。
2.2进阶课程的课后教学。
对于由于时间限制无法在课上深入讨论的知识点，只能依靠学生在课后自学掌握。本科高年级学生的课后自学的动力不像低年级学生那么充足，可以布置需要动手实践并涵盖相关知识点的课后实践，但尽量降低作业的工程量。鼓励学生利用开源软件和框架，基于提供的数据集，实际解决一些简单的数据挖掘任务，让学生掌握相关算法技术的使用，并对算法有一定的了解。利用学院与大数据相关企业建立的合作关系，在课后通过参观，了解大数据技术在当前企业实践中是如何应用的，激发学生的学习兴趣。
2.3进阶课程的教学效果考察进阶课程的考察不宜采取考试的形式，可以采用大作业的形式。从具体的数据挖掘实践中检验教学的成果，力求是学生在上完本课程后可以解决一些简单的数据挖掘任务，将较复杂的数据挖掘技术的学习留给学生自己。
3结语。
数据挖掘是来源于实践的科学，学习完本课程的学生需要真正理解，掌握相关的数据挖掘技术，并能够在实际数据挖掘任务中应用相关算法解决问题。这也对教师的教学水平提出了挑战，并直接与教师的科研水平相关。在具体的教学过程中，发现往往是在讲授实际科研中遇到的问题时，学生的兴趣较大，对于书本上的例子则反映一般。进阶课程在注重教学方法的基础上，对于教师的科研水平提出了新的要求，这也是对于教师科研的反哺，使教学过程变成了教学相长的过程。
参考文献：
[1]孙宇，梁俊斌，钟淑瑛．面向工程的《数据挖掘》课程教学方法探讨[j]．现代计算机，2014（13）.
[2]蒋盛益，李霞，郑琪．研究性学习和研究性教学的实证研究———以数据挖掘课程为例[j]．计算机教育，2014（24）.
[3]张晓芳，王芬，黄晓．国内外大数据课程体系与专业建设调查研究[c]．2ndinternationalconferenceoneducation,managementandsocialscience（icemss2014），2014.
[4]郝洁．《无线传感器网络》课程特点、挑战和解决方案[j]．现代计算机，2016（35）.
[5]王永红．计算机类专业剖析中课程分析探讨[j]．现代计算机，2011（04）.
电力企业数据挖掘技术探究教学论文
方剂中药物的研究。
2数据挖掘术在神经根型颈椎病治方研究中的优势。
规律时，选取了100张治方，因该病病因病机复杂，证候不一，骨伤名师张玉柱先生对该病的治则治法、药物使用是不同的。因此他们利用excel建立方证数据库，采用sppsclementine12.0软件对这些数据的用药频次、药物关联规则及药物聚类进行分析，最后总结出张氏骨伤治疗腰椎间盘突出症遵循病从肝治、病从血治、标本兼治的原则，也归纳出治疗三种不同证型的腰突症的三类自拟方。由此看出数据挖掘技术在方剂研究中的应用对数据背后信息、规律等的挖掘及名家经验的推广具有重大好处，因此数据挖掘技术在神经根型颈椎病的治方研究中也同样发挥着巨大的作用。
3数据挖掘技术在神经根型颈椎治方中的应用进展。
经典中治疗神经根型颈椎病的治则、治法及用药规律是吻合的，是临床用药的积累和升华，可有效地指导临床并提高疗效;另一方面也为中药新药的创制带给处方来源，指导新药研发[13]。
4小结。
数据挖掘技术作为一种新型的研究技术，在神经根型颈椎病的治方研究中的运用相对于其他领域是偏少的，并且基本上是研究文献资料上出现的治方，在对名老中医个人治疗经验及用药规律的总结是缺乏的，因此研究范围广而缺乏针对性，同时使用该技术的相关软件种类往往是单一的。此刻研究者在研究中医方剂时往往采用传统的研究方法，这就导致在大数据的研究中耗时、耗力甚则无能为力，同样也难以精准地提取大数据背后的隐藏的潜在关系和规则及缺乏对未知状况的预测。产生这样的现状，一方面是很多研究者尚未清楚该技术在方剂研究中的优势所在，思维模式尚未更新;另一方面是很多研究者尚未清楚该技术的操作技能及软件种类及其应用范围。故以后应向更多研究者普及该技术的软件种类、其中的优势及操作技能，让该技术在临床中使用更广，产生更大的效益。
参考文献。
[2]曹毅，季聪华.临床科研设计与分析[m].杭州:浙江科学技术出版社，:189.
[4]陈丈伟.数据仓库与数据挖掘[m].北京:清华大学出版社，:5.
[5]杨玉珠.数据挖掘技术综述与应用[j].河南科技，，10(19):21.
[8]李曙明，尹战海，王莹.神经根型颈椎病的影像学特点和分型[j].中国矫形外科杂志，，21(1):7-11.
数据挖掘技术的心得体会
数据挖掘技术是一种重要的数据分析方法，通过从大量数据中挖掘潜在的模式和关系，帮助人们做出合理的决策。在我的学习和实践过程中，我深刻领悟到数据挖掘技术的重要性和应用价值。以下是我对数据挖掘技术的心得体会。
在学习数据挖掘技术的过程中，我意识到数据挖掘是一门综合性很强的学科。我们需要具备一定的数学和统计学知识，来理解并解释数据背后的模式和关系；同时，我们还需要掌握编程技术，以便从海量数据中找到有用的信息。在入门阶段，我们需要学习数据预处理方法，如数据清洗、缺失值处理、数据变换等，以确保数据的质量和适用性。然后，我们需要了解不同的数据挖掘算法和技术，如分类算法、聚类算法、关联规则挖掘等，以适应不同的应用场景。通过系统学习和实践，我对数据挖掘技术有了更深入的了解。
数据挖掘技术广泛应用于各个领域，如商业、医疗、金融等。其中，我尤其对商业领域的应用感兴趣。通过数据挖掘技术，我们可以识别出潜在的顾客群体，为商家提供合适的推荐和优惠策略；我们还可以通过分析消费者行为，了解他们的偏好和需求，为企业提供有针对性的产品开发和营销策略。这些应用不仅提升了企业的竞争力，也给消费者带来了更好的购物体验。数据挖掘技术的应用还可以帮助医生诊断疾病、协助金融机构进行风险评估等，可谓无处不在。
通过数据挖掘技术，我们可以从大数据中挖掘出隐藏的模式和关系，这些信息对于决策者来说具有重要的参考价值。通过深入挖掘数据，我们可以发现客观规律和潜在趋势，对未来做出更准确的预测。通过数据挖掘，我们可以发现不同变量之间的关联性，揭示出我们之前没有注意到的关键因素。这些都有助于企业做出更明智的决策，优化资源配置，提高效率。数据挖掘技术的应用，将数据转化为有实际意义的价值，为企业的发展提供指导。
第四段：面对挑战，加强技能。
数据挖掘技术的学习和应用过程中，并不是一帆风顺的。我们常常面临数据清洗困难、数据样本不足、算法选择等问题。此外，由于数据挖掘技术的快速发展和变化，我们需要不断地跟上最新的技术趋势和算法改进。在面对这些挑战时，我们应该保持勇于探索和学习的态度，不断提升自己的技能。我们可以通过参加相关培训和研讨会，跟随专家学者的研究成果，建立自己的技术沉淀，从而更好地应对挑战。
数据挖掘技术在当前已经取得了广泛应用，但在未来仍然有巨大的发展潜力。随着大数据时代的到来，数据量呈指数级增长，我们需要更强大的数据挖掘技术来挖掘其中的价值。与此同时，随着人工智能的进一步发展，机器学习和自动化挖掘等技术将更加成熟和智能化。我们可以期待，在未来的数据挖掘技术中，更多的自动化和智能化工具将涌现出来，帮助我们更好地理解和分析数据。数据挖掘技术的发展，将为各个领域的决策者提供更多的有力工具和信息，助力经济社会的发展。
综上所述，数据挖掘技术是一门重要且有广泛应用的技术。通过学习和实践，我们可以更好地理解和应用数据挖掘技术。数据挖掘技术的应用将为商业、医疗、金融等领域带来巨大的价值，而面对挑战，我们应该不断提升自己的技能。展望未来，数据挖掘技术将进一步发展，为决策者提供更智能和有力的工具。
数据挖掘技术的心得体会
数据挖掘技术是一门旨在发现、提取和分析大规模数据的方法和技术。近年来，数据挖掘技术在各个领域得到了广泛应用，如商业、医疗、金融等。通过学习和实践，我对数据挖掘技术有了一些心得体会。本文将从聚类分析、关联规则挖掘、分类算法、异常检测和特征选择等方面来分享我的体会。
第二段：聚类分析。
聚类分析是一种将相似对象组合在一起的技术。在实践中，我发现选择合适的评估指标对于聚类分析的结果至关重要。评估指标不仅可以帮助我们对聚类结果进行客观的评估，还可以为后续的决策提供依据。此外，聚类分析需要根据具体问题来选择适当的算法，如K均值、层次聚类等。在选择算法时，我常常会综合考虑算法的性能、时间复杂度和解释性等因素。
第三段：关联规则挖掘。
关联规则挖掘用于发现数据集中的频繁项集和关联规则。在实践中，我发现在进行关联规则挖掘前，对数据进行预处理非常重要。预处理可以包括数据清洗、去重、缺失值处理等。此外，关联规则挖掘中的支持度和置信度是衡量规则质量的重要指标。支持度可以帮助我们判断一个规则是否有意义，置信度可以帮助我们评估规则的可靠性。因此，在进行关联规则挖掘时，我会设置适当的支持度和置信度阈值，以获得有意义且可靠的规则。
第四段：分类算法。
分类算法常用于对数据进行分类和预测。在实践中，我发现特征选择对于分类算法的性能和效果有重要影响。选择合适的特征可以提高分类算法的学习效率和预测准确性。此外，对于不平衡数据集，我倾向于选择适合处理不平衡数据的分类算法，如决策树和SVM等。这些算法能够更好地应对不平衡数据的问题，提高分类的准确性。
第五段：异常检测和特征选择。
异常检测是用于发现不符合预期行为的数据点的技术。在实践中，我发现异常检测算法的选择和参数设置对于异常点的检测效果至关重要。选择合适的异常检测算法可以提高异常点的检测准确性和效率。此外，特征选择在异常检测中也起着重要作用。选择合适的特征可以帮助我们更好地发现异常点，提高异常检测的效果。
结尾段：总结。
通过学习和实践数据挖掘技术，我深刻体会到了数据挖掘技术在实际应用中的重要性和价值。在实践中，我学会了选择适当的评估指标、算法和参数设置，以获得更好的结果。同时，我也发现数据预处理和特征选择对于结果的影响不可忽视。通过不断学习和实践，我相信自己在数据挖掘技术上的水平还有很大的提升空间，我期待未来能够在实际应用中更好地运用数据挖掘技术，为各个领域的发展做出更大的贡献。