在總結中，我們可以看到問題與挑戰(zhàn)的一面，也能發(fā)現(xiàn)機遇與希望的另一面。在寫總結時，要注重語言的美感，使得讀者能夠產(chǎn)生共鳴。以下是一些提高語言表達能力的練習和技巧，希望對大家的寫作有所啟發(fā)。
數(shù)據(jù)挖掘師的技術要求篇一
古典文學中常見論文這個詞，當代，論文常用來指進行各個學術領域的研究和描述學術研究成果的文章，簡稱為論文。以下就是由編為您提供的。
阿里巴巴成功上市，使馬云一時間家喻戶曉，同時讓更多人看到了電商發(fā)展的無限潛力和廣闊空間。電子商務是一門交叉性概念，其涉及理論知識和領域極為豐富，譬如：管理學、法學、經(jīng)濟學以及互聯(lián)網(wǎng)技術等多種領域，是一系列綜合性極強的活動。信息技術的進步和社會商業(yè)的發(fā)展使得經(jīng)濟數(shù)字化、競爭全球化、貿易自由化的趨勢不斷加強。有關電子商務各類的研究如雨后春筍層出不窮，其中物聯(lián)網(wǎng)技術作為其發(fā)展的重要支撐不可忽視。為進一步了解近年來我國基于物聯(lián)網(wǎng)的電商發(fā)展研究熱點，筆者通過對cnki收錄的相關文獻的進行計量分析就此展開研究。
物聯(lián)網(wǎng)作為一種新興技術，自20世紀90年代由美國麻省理工學院首次提出以來，其技術實現(xiàn)及應用引起國內外學術界學者廣泛關注。物聯(lián)網(wǎng)起初是基于物流系統(tǒng)提出的，以射頻識別技術作為條碼識別的替代品，實現(xiàn)對物流系統(tǒng)進行智能化管理。
在研究物聯(lián)網(wǎng)技術在電子商務應用中，rfid功不可沒。rfid(radiofrequencyidentification)技術作為物聯(lián)網(wǎng)的重要技術，又稱電子標簽、無線射頻識別，是一種通信技術，可通過無線電訊號識別特定目標并讀寫相關數(shù)據(jù)，而無需識別系統(tǒng)與特定目標之間建立機械或光學接觸。電子商務利用物聯(lián)網(wǎng)技術通過把人、財、物、商店等實體聯(lián)結起來并在網(wǎng)絡環(huán)境下進行交互。在實現(xiàn)交互時，一個關鍵技術就是利用rfid技術給各個實體標注獨一無二的標簽從而將不同實體加以區(qū)分。物聯(lián)網(wǎng)技術不僅承擔著標注實體角色而且在記錄生產(chǎn)過程、跟蹤物流以及防偽查詢等方面發(fā)揮著重要作用。
隨著互聯(lián)網(wǎng)技術的發(fā)展和經(jīng)濟全球化浪潮的推動，電子商務問題及物聯(lián)網(wǎng)技術成為國內外學術界普遍研究熱點。國內學者就電子商務發(fā)展進程中涉及到的主要環(huán)節(jié)并結合物聯(lián)網(wǎng)技術作出相關研究，并在其研究的基礎之上根據(jù)我國電子商務發(fā)展狀況提出了針對性建議，這些環(huán)節(jié)主要包括基礎設施建設、支付環(huán)境、信用環(huán)境以及發(fā)展環(huán)境的改善等等。
國內對電子商務的研究熱度頗高，然而對物聯(lián)網(wǎng)技術下電子商務的研究相對匱乏。2017年4月，我們在cnki上以“主題=電子商務”為檢索式進行檢索，查得相關記錄83605條;以“主題=‘物聯(lián)網(wǎng)’+‘電子商務’”為檢索式得到609條記錄，通過篩選共112篇文獻與本文研究相關。在112篇文章中，98篇為非基金文獻，基金文獻僅占1/8。據(jù)調查，近年來我國基于物聯(lián)網(wǎng)技術對電子商務研究集中在物聯(lián)網(wǎng)技術在各行業(yè)電子商務中的應用、物聯(lián)網(wǎng)對電商的影響以及基于物聯(lián)網(wǎng)技術新型模式的研討等方面。因此，圍繞物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下電子商務發(fā)展動向及趨勢并進行相關比較分析對把握電子商務發(fā)展中關鍵問題具有極強的現(xiàn)實意義和指導意義。
數(shù)據(jù)挖掘師的技術要求篇二
隨著我國利率市場的推進和改革的不斷深入，我國銀行業(yè)面臨的競爭壓力也越來越大，若想在競爭中處于不敗之地，中國金融業(yè)必須改變經(jīng)營觀念，以客戶需要為中心，以客戶滿意為宗旨，改善企業(yè)與客戶關系，不斷地提高自身的服務水平和決策能力。由于在銀行日常的業(yè)務處理過程中，收集并積累了大量和客戶有關的業(yè)務數(shù)據(jù)，銀行希望能夠對數(shù)據(jù)庫中存儲的這些大量數(shù)據(jù)信息進行分析和處理，提取潛在的、有應用價值的信息，從而提高銀行的服務和決策水平。對企業(yè)或銀行而言，能否對客戶相關數(shù)據(jù)加以進一步利用，已成為在競爭中取得優(yōu)勢的關鍵和基礎。數(shù)據(jù)挖掘就是對大量的數(shù)據(jù)信息進行提取、發(fā)現(xiàn)和獲得有用的知識和規(guī)則的技術，為制定經(jīng)營策略提供有利的參考依據(jù)，進而提高客戶服務水平，加強客戶關系管理[1].
客戶關系管理是指企業(yè)為了獲取最大限度的經(jīng)濟效益，制定以客戶服務為中心的發(fā)展策略，引導客戶的投資行為，最大限度地滿足客戶的需求，建立與客戶持久的關系，企業(yè)也從營銷中獲得利潤，實現(xiàn)雙贏?？蛻羰瞧髽I(yè)重要的資源，客戶關系也越來越受到關注和重視，應該加強客戶關系的建立和維護，改善企業(yè)和客戶的關系，進而形成長期穩(wěn)定的客戶群體，實現(xiàn)企業(yè)盈利的目的。
數(shù)據(jù)挖掘是一種信息處理方法和技術，主要是對大量實際應用的數(shù)據(jù)進行提取，并進行深入地分析和處理，從而獲得有用的信息和規(guī)則，為企業(yè)的管理和制定經(jīng)營策略提供參考依據(jù)。數(shù)據(jù)挖掘作為一種新興的技術被廣泛應用到銀行客戶關系管理中，對數(shù)據(jù)庫中存儲的大量客戶相關數(shù)據(jù)進行深層次的挖掘，提取出來的有用的知識或信息可為管理人員提供參考依據(jù)，進而制定出合理的、有利于企業(yè)發(fā)展的決策，提高企業(yè)的競爭能力。常用的數(shù)據(jù)挖掘方法有決策樹、遺傳算法、神經(jīng)網(wǎng)絡及聚類分析等[2].
（1）客戶盈利能力分析。不同客戶的價值是不同的，數(shù)據(jù)挖掘可以對不同市場活動情況下客戶盈利能力的變化進行分析和預測，進而制定合適的市場策略；（2）客戶獲得、流失和保持分析。銀行為客戶提供的產(chǎn)品基本都相同，由于企業(yè)間競爭的不斷加劇，發(fā)展新客戶的同時也應重視原有客戶，可以通過不斷地改善現(xiàn)有客戶的服務來避免客戶流失。利用數(shù)據(jù)挖掘技術建立客戶流失的預測模型，可以采取預防措施防止客戶流失；（3）交叉營銷。銀行為客戶提供新的產(chǎn)品或服務，即進行交叉銷售。數(shù)據(jù)挖掘技術可以提供幫助信息，為不同客戶分析并制定出合理的服務匹配；（4）客戶群體分類分析。優(yōu)質客戶能夠為銀行帶來客觀利潤，因而為高價值客戶提供優(yōu)質服務很重要。多數(shù)的中間客戶則處于高價值與低價值中間，也是銀行重要的客戶群體。通過數(shù)據(jù)挖掘技術對大量的客戶進行分類，針對不同的客戶提供不同的產(chǎn)品和服務。
數(shù)據(jù)挖掘技術主要有聚類、分類和關聯(lián)分析等分析方法，廣泛應用于客戶關系管理。聚類分析實現(xiàn)對客戶進行分類，利用分類法能夠識別優(yōu)質客戶，通過關聯(lián)分析進行交叉銷售[3].
2.2.1分類分析。
假定數(shù)據(jù)庫中每條記錄都屬于某一確定的類別，由一個稱作類屬性的值確定。分類分析就是通過對訓練數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)的分析，對不同類別進行描述并建立分析模型或獲得分類規(guī)則，然后將這個分類規(guī)則應用于其它數(shù)據(jù)庫中的記錄。分類分析有兩步過程：第一步是建立模型。通過分析記錄數(shù)據(jù)來構造模型；第二步是使用模型進行分類。如果模型的預測準確率可以接受，就可以用它對類別未知的數(shù)據(jù)對象進行分類。
分類法可將客戶劃分為不同的群體，各個群體有著明顯的行為特征。企業(yè)可以更好地理解客戶和發(fā)現(xiàn)群體客戶的特點，從而制定相應的市場策略。同時，通過對不同客戶群的交叉分析，還可以發(fā)現(xiàn)群間的特點和規(guī)律。分類方法通常建立的模型以分類規(guī)則、判定樹形式出現(xiàn)，主要包括決策樹、貝葉斯分類、遺傳算法分類等，最為典型的決策樹方法是id3算法和算法c4.5.
例如，針對某一產(chǎn)品的營銷，銀行如何在眾多的客戶中識別出相應的客戶。這里可首先假設類屬性是“是否為優(yōu)質客戶”,然后采用分類法，最后確定出優(yōu)質客戶的評估標準。分類法可以幫助企業(yè)快速確定相應客戶，進而提供相應服務。同樣為了防止客戶流失，首先要了解顧客的需求。首先設類屬性是“顧客是否流失”,再利用數(shù)據(jù)挖掘方法對大量的客戶信息進行分析，建立數(shù)據(jù)模型，以確定客戶的特點和屬性，為其提供個性化服務。
2.2.2關聯(lián)分析。
關聯(lián)分析就是在訓練集的基礎上，通過分析記錄集合，推導出相關性的結果，目的是為了挖掘出隱含在數(shù)據(jù)間的相互關系，發(fā)現(xiàn)客戶數(shù)據(jù)信息之間的相互依賴或某種規(guī)律性。交叉銷售是指銀行向客戶推銷新的產(chǎn)品或服務，客戶可以得到相應的服務而受益，銀行也因營業(yè)額的增長而獲得利潤。關聯(lián)分析法可以在對客戶過去的購買數(shù)據(jù)的分析找出影響客戶購買產(chǎn)品的因素，即找出客戶的投資行為與其他屬性如性別、年齡、職位等的關聯(lián)關系，并建立預測模型對客戶以后的購買進行預測，分析哪些用戶對金融產(chǎn)品感興趣，哪些用戶對理財產(chǎn)品感興趣，從而實施有效的營銷[4].
2.2.3聚類分析。
與分類分析不同，聚類分析的數(shù)據(jù)集合還沒有進行任何分類。聚類分析是對數(shù)據(jù)庫中的記錄數(shù)據(jù)進行分析，按照類內相似度最大，類間相似度最小的原則分類。聚類即平常所說的“物以類聚”,是把一組個體按照相似性分成若干類別。業(yè)務人員面對服務營銷的特定需要和大量的客戶信息，希望得到有效的幫助和提示，進而對特定的客戶分類群體采取相應措施進行營銷。通過聚類分析方法，對大量的客戶數(shù)據(jù)信息進行處理，對客戶分類劃分，可以發(fā)現(xiàn)每個類別客戶的不同特點，從而提供針對性的服務，為其提供相應的服務和產(chǎn)品，快速準確地找到潛在客戶，提高工作效率，降低營銷成本。
聚類分析主要有統(tǒng)計方法、機器學習方法、神經(jīng)網(wǎng)絡方法等，在實際應用中經(jīng)常和分類分析方法結合起來使用。例如，分析人員可先利用聚類分析對要分析的數(shù)據(jù)劃分類別，然后用分類分析方法進一步分析不同類別的數(shù)據(jù)集合，挖掘出各類別的分類規(guī)則，最后使用分類規(guī)則對整個數(shù)據(jù)集合重新進行劃分，通常能獲得較好的分類結果。通過兩種方法的結合使用得到滿意的劃分結果。
3結語。
數(shù)據(jù)挖掘是客戶關系管理中的關鍵技術，本文主要探討數(shù)據(jù)挖掘在客戶關系管理上的應用，對聚類、分類、關聯(lián)分析等挖掘技術進行了詳細的介紹。數(shù)據(jù)挖掘通過對大量的客戶信息進行分析和處理，為銀行管理人員提供客戶分類、盈利能力以及潛在的用戶等有用信息，找出各種數(shù)據(jù)之間的關聯(lián)性，從而能夠為客戶提供滿意的服務，加強了客戶關系管理的維護和建設，為決策人員提供準確的指導信息，輔助決策者制定最優(yōu)的營銷策略，降低了運營成本和決策風險。
參考文獻。
數(shù)據(jù)挖掘師的技術要求篇三
在以客戶為中心的競爭環(huán)境中，如何既是能夠擁有正確的信息，又能夠擁有分析信息的工具，這就是商業(yè)智能，商業(yè)智能系統(tǒng)通過數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)挖掘和高級數(shù)據(jù)分析為企業(yè)提供全方位的客戶分析決策支持和客戶關系管理，其中最為關鍵的技術就是數(shù)據(jù)挖掘技術。數(shù)據(jù)挖掘技術是從大量數(shù)據(jù)中提取或挖掘知識，數(shù)據(jù)挖掘工具進行數(shù)據(jù)分析，可以發(fā)現(xiàn)重要的數(shù)據(jù)模式，為解決商務決策中“數(shù)據(jù)豐富，知識貧乏”作出了巨大的貢獻。從電話中心變成了聯(lián)絡中心或“互動中心”;市場營銷工具可以采用e-mail、ip語音、共享化瀏覽、文字聊天和多種電子文字交流，以及客戶與企業(yè)的整體關系成為企業(yè)迫切需要解決的問題。crm通過管理企業(yè)與客戶間的關系、優(yōu)化供應鏈，減少銷售環(huán)節(jié)，降低銷售成本，挖掘潛在客戶，發(fā)現(xiàn)新市場和渠道，提高客戶價值、客戶滿意度、客戶利潤貢獻度和忠誠度，實現(xiàn)企業(yè)最終銷售管理、營銷管理、客戶服務與支持等方面的效果的提高。然而crm失敗率也很高，這是由于crm的實施中會遇到高度集成，企業(yè)文化，設計技術如xml基于組件等，個性化服務與自動化矛盾，基礎網(wǎng)絡設施，可擴展性等問題。crm起源于20世紀80年代中期，20世紀90年代得到企業(yè)廣泛重視，進入新世紀人們更加重視吸引和發(fā)現(xiàn)潛在的客戶和留住最有價值的客戶。統(tǒng)計表明，現(xiàn)代企業(yè)的銷售額是來自12%的重要客戶，而其余88%中的大部分客戶對企業(yè)是微利甚至是微利可圖，開發(fā)一個新客戶的成本是留住一個老客戶的5倍，而流失一個老客戶的損失，需要爭取到10個新客戶才能彌補，因而crm成為企業(yè)研究和應用的熱點。如何成功的應用客戶關系系統(tǒng)呢?利用數(shù)據(jù)挖掘技術來分析客戶的數(shù)據(jù)，找出客戶的購買模式，不斷的滿足客戶的需求，把客戶當作企業(yè)最重要的資產(chǎn)進行管理，是成功的應用crm搞好企業(yè)的經(jīng)營管理工作關鍵技術。
而在電子商務環(huán)境下，接觸客戶不僅是銷售人員，通過internet把獲取客戶信息進一步擴展到企業(yè)所有部門，與之所有能與客戶接觸的所有人員，包括各種銷售渠道的人員。通過與客戶的各種“接觸點”對客戶360度的認識。美國艾克通過長期以來總結的經(jīng)驗認為crm應讓客戶更方便、對客戶更親切、個性化和立即反應，才能更好地維持客戶關系。凡成功地企業(yè)crm一定是“以人為本，以客戶為中心”去分工，實現(xiàn)企業(yè)內部“一對一客戶觀念”的確認。企業(yè)內部與客戶相關的部門應該保持不同部門與客戶之間作業(yè)的連貫;實現(xiàn)各種管理信息與知識的共享，建立較為詳細的客戶聯(lián)系庫，共同遵守的互動規(guī)則。利用客戶智能—通過分析來自營銷、銷售、服務和商務的信息，制定統(tǒng)一的關于客戶需求服務的規(guī)則，以增加客戶的滿意程度和減少客戶背離程度。數(shù)據(jù)挖掘成為識別好的客戶，完成市場劃分以及改進直銷活動效果的關鍵工具。
增加市場占有率有兩種常用方法：以客戶為基礎的產(chǎn)品促銷活動和交叉銷售，數(shù)據(jù)挖掘技術能夠實現(xiàn)哪些客戶最有可能購買新產(chǎn)品以及哪些產(chǎn)品能夠被一起購買，這樣銷售人員就能夠將更多的精力放在這些重點客戶上。microsoftcommerceserver是一個基于sqlserver2000利用數(shù)據(jù)挖掘技術的快速實現(xiàn)商業(yè)智能的通用平臺，它通過擴展基于oledb技術模式對象與crm集成。它可以針對注冊用戶進行數(shù)據(jù)分析了解不同消費群體的購物行為，對未注冊的用戶則根據(jù)用戶停留在該電子商務網(wǎng)站停留的時間、點過的連接、查詢過的商品等記錄分析出他們的行為模式;還可分析出廣告、打折活動等營銷方法的效果。
數(shù)據(jù)挖掘師的技術要求篇四
數(shù)據(jù)挖掘技術是一種重要的數(shù)據(jù)分析方法，通過從大量數(shù)據(jù)中挖掘潛在的模式和關系，幫助人們做出合理的決策。在我的學習和實踐過程中，我深刻領悟到數(shù)據(jù)挖掘技術的重要性和應用價值。以下是我對數(shù)據(jù)挖掘技術的心得體會。
在學習數(shù)據(jù)挖掘技術的過程中，我意識到數(shù)據(jù)挖掘是一門綜合性很強的學科。我們需要具備一定的數(shù)學和統(tǒng)計學知識，來理解并解釋數(shù)據(jù)背后的模式和關系；同時，我們還需要掌握編程技術，以便從海量數(shù)據(jù)中找到有用的信息。在入門階段，我們需要學習數(shù)據(jù)預處理方法，如數(shù)據(jù)清洗、缺失值處理、數(shù)據(jù)變換等，以確保數(shù)據(jù)的質量和適用性。然后，我們需要了解不同的數(shù)據(jù)挖掘算法和技術，如分類算法、聚類算法、關聯(lián)規(guī)則挖掘等，以適應不同的應用場景。通過系統(tǒng)學習和實踐，我對數(shù)據(jù)挖掘技術有了更深入的了解。
數(shù)據(jù)挖掘技術廣泛應用于各個領域，如商業(yè)、醫(yī)療、金融等。其中，我尤其對商業(yè)領域的應用感興趣。通過數(shù)據(jù)挖掘技術，我們可以識別出潛在的顧客群體，為商家提供合適的推薦和優(yōu)惠策略；我們還可以通過分析消費者行為，了解他們的偏好和需求，為企業(yè)提供有針對性的產(chǎn)品開發(fā)和營銷策略。這些應用不僅提升了企業(yè)的競爭力，也給消費者帶來了更好的購物體驗。數(shù)據(jù)挖掘技術的應用還可以幫助醫(yī)生診斷疾病、協(xié)助金融機構進行風險評估等，可謂無處不在。
通過數(shù)據(jù)挖掘技術，我們可以從大數(shù)據(jù)中挖掘出隱藏的模式和關系，這些信息對于決策者來說具有重要的參考價值。通過深入挖掘數(shù)據(jù)，我們可以發(fā)現(xiàn)客觀規(guī)律和潛在趨勢，對未來做出更準確的預測。通過數(shù)據(jù)挖掘，我們可以發(fā)現(xiàn)不同變量之間的關聯(lián)性，揭示出我們之前沒有注意到的關鍵因素。這些都有助于企業(yè)做出更明智的決策，優(yōu)化資源配置，提高效率。數(shù)據(jù)挖掘技術的應用，將數(shù)據(jù)轉化為有實際意義的價值，為企業(yè)的發(fā)展提供指導。
第四段：面對挑戰(zhàn)，加強技能。
數(shù)據(jù)挖掘技術的學習和應用過程中，并不是一帆風順的。我們常常面臨數(shù)據(jù)清洗困難、數(shù)據(jù)樣本不足、算法選擇等問題。此外，由于數(shù)據(jù)挖掘技術的快速發(fā)展和變化，我們需要不斷地跟上最新的技術趨勢和算法改進。在面對這些挑戰(zhàn)時，我們應該保持勇于探索和學習的態(tài)度，不斷提升自己的技能。我們可以通過參加相關培訓和研討會，跟隨專家學者的研究成果，建立自己的技術沉淀，從而更好地應對挑戰(zhàn)。
數(shù)據(jù)挖掘技術在當前已經(jīng)取得了廣泛應用，但在未來仍然有巨大的發(fā)展?jié)摿?。隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，數(shù)據(jù)量呈指數(shù)級增長，我們需要更強大的數(shù)據(jù)挖掘技術來挖掘其中的價值。與此同時，隨著人工智能的進一步發(fā)展，機器學習和自動化挖掘等技術將更加成熟和智能化。我們可以期待，在未來的數(shù)據(jù)挖掘技術中，更多的自動化和智能化工具將涌現(xiàn)出來，幫助我們更好地理解和分析數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)挖掘技術的發(fā)展，將為各個領域的決策者提供更多的有力工具和信息，助力經(jīng)濟社會的發(fā)展。
綜上所述，數(shù)據(jù)挖掘技術是一門重要且有廣泛應用的技術。通過學習和實踐，我們可以更好地理解和應用數(shù)據(jù)挖掘技術。數(shù)據(jù)挖掘技術的應用將為商業(yè)、醫(yī)療、金融等領域帶來巨大的價值，而面對挑戰(zhàn)，我們應該不斷提升自己的技能。展望未來，數(shù)據(jù)挖掘技術將進一步發(fā)展，為決策者提供更智能和有力的工具。
數(shù)據(jù)挖掘師的技術要求篇五
近些年來，已經(jīng)有越來越多的企業(yè)把通信、網(wǎng)絡技術和計算機應用引入企業(yè)的日常管理工作和業(yè)務開發(fā)處理當中，企業(yè)的各類信息化程度也在不斷提高?，F(xiàn)代科技信息技術的廣泛應用已經(jīng)顯著的提高了企業(yè)的工作效率和經(jīng)濟效益。但是，在使用信息技術給企業(yè)帶來的方便、快捷的同時，也不斷的出現(xiàn)了新的問題和需求。企業(yè)經(jīng)過多年積累了大量的歷史數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)對企業(yè)當前的日常經(jīng)營活動幾乎沒有任何的使用價值，成了留之無用棄之可惜的累贅。而且儲藏這些歷史數(shù)據(jù)會對企業(yè)造成很大的困難和費用開銷。為此數(shù)據(jù)挖掘技術應用在網(wǎng)絡營銷中勢在必行，全面細致的分析數(shù)據(jù)庫資源并從中提取有價值的信息來對商業(yè)決策進行支持，從而來控制運營成本、提高經(jīng)濟效益。本文將從網(wǎng)絡營銷中數(shù)據(jù)挖掘技術的幾個應用進行探討和分析。
1客戶關系管理。
客戶關系管理在網(wǎng)絡營銷，商業(yè)競爭是一家以客戶為中心的競技狀態(tài)的客戶，留住客戶，擴大客戶基礎，建立密切的客戶關系，客戶需求分析和創(chuàng)造客戶需求等，是非常關鍵的營銷問題。客戶關系管理，營銷和信息技術領域是一個新概念，這在90年代初，軟件產(chǎn)品在上世紀90年代后期出現(xiàn)的誕生。目前，在國內和國外的此類產(chǎn)品的研究和發(fā)展階段。然而，繼續(xù)與數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘技術的進步和發(fā)展，客戶關系管理，也是對實際應用階段。crm的目標是管理者與客戶的互動，提升客戶價值，提高客戶滿意度，提高客戶的忠誠度，還發(fā)現(xiàn)，市場營銷和銷售渠道，然后尋找新客戶，提高客戶的利潤貢獻率的最終目的是為了推動社會和經(jīng)濟效益?？蛻絷P系管理的目的，應用是改善企業(yè)與客戶的關系，它是企業(yè)和服務本質管理和協(xié)調，以滿足客戶的需求，企業(yè)政策支持這項工作，并聯(lián)系客戶服務加強管理，提高客戶滿意度和品牌忠誠度。
然而，數(shù)據(jù)挖掘可以應用到很多方面的crm和不同階段，包括以下內容：
(1)“一對一”營銷的內部工作人員認識到，客戶是在這個領域的企業(yè)，而不是貿易發(fā)展生存的關鍵。與每一個客戶接觸的'過程，也是了解客戶的進程，而且也讓客戶了解業(yè)務流程。
(2)企業(yè)與客戶之間的銷售應該是一種商業(yè)關系不斷向前發(fā)展?？蛻艉蜖I銷公司成立這種方式，而且有許多方法可以使這種與客戶的關系，往往以改善包括：延長時間，客戶關系和維護客戶關系，以進一步加強相互交往過程中，公司可以在對方取得聯(lián)系更多的利潤。
(3)客戶對客戶盈利能力分析。我們的客戶盈利能力是非常不同的，如果你不明白客戶盈利能力，很難制定有效的營銷策略，以獲取最有價值的客戶，或進一步提高客戶的忠誠度的價值。數(shù)據(jù)挖掘技術可以用來預測客戶在市場條件變化不同的盈利能力。它可以找到所有這些行為和使用模型來預測客戶行為模式的客戶交易盈利水平或新客戶找到高利潤。
(4)在所有部門維護客戶關系的競爭日趨激烈，企業(yè)獲得新客戶的成本上升，因此，保持現(xiàn)有客戶的關系變得越來越重要。對于企業(yè)客戶可分為三大類：沒有價值或者低價值的客戶，不容易失去寶貴的客戶，并不斷尋找更多的優(yōu)惠，更有價值的服務給客戶。前兩個類型的客戶，客戶關系管理，現(xiàn)代化，然而，最具潛力的市場活動，是第三個層次的用戶，而且還特別需求和營銷工具，以保護客戶，可以減緩企業(yè)經(jīng)營成本，而且還獲得了寶貴的客戶。數(shù)據(jù)挖掘還可以發(fā)現(xiàn)，由于客戶流失，該公司能夠滿足這些客戶的需要，采取適當措施，保持銷售。
(5)客戶訪問企業(yè)業(yè)務系統(tǒng)資源，包括能夠獲得新客戶的關鍵指標。為了提供這些新的資源，包括企業(yè)搜索客戶誰不知道該產(chǎn)品的客戶，可能是競爭對手，服務客戶。這些細分客戶，潛在客戶可以幫助企業(yè)完成檢查。
2企業(yè)經(jīng)營定位。
通過挖掘客戶的有關數(shù)據(jù)，可以對客戶進行分類，找出其相同點和不同點，以便為客戶提供個性化的產(chǎn)品和服務，使企業(yè)和客戶之間能夠通過網(wǎng)絡進行有效的溝通和信息交流。例如，關聯(lián)分析，客戶在購買某種商品時，有可能會連帶著購買其他的相關產(chǎn)品，這樣購買的某種商品和連帶購買的其他相關產(chǎn)品之間就存在著某種關聯(lián)，企業(yè)可以針對這種關聯(lián)進行分析，分析出規(guī)律，已制定有效的營銷策略來長效的起到吸引客戶連帶消費，購買其他產(chǎn)品的營銷策略。它能夠智能化地從大量的數(shù)據(jù)中提取出有用的信息和知識，為企業(yè)的管理人員提供決策支持。數(shù)據(jù)挖掘技術使數(shù)據(jù)庫技術進入了一個更高級的階段，它不僅能對過去的數(shù)據(jù)進行查詢和遍歷，并且能夠找出過去數(shù)據(jù)之間的潛在聯(lián)系，從而促進信息的傳遞。
客戶群體的劃分也會用到數(shù)據(jù)挖掘，沒有基于數(shù)據(jù)挖掘的客戶劃分，就沒有真正的差異化、個性化營銷，就沒有現(xiàn)代營銷的根本。做為企業(yè)的領導者，不管你的企業(yè)是賣產(chǎn)品的還是賣服務，第一個應該準確把握的商業(yè)問題就是你的目標客戶群體，他們是誰，有什么特點和行為模式，有那些獨特的喜好可以作為營銷的突破口，有多大的多長久的贏利價值。這些問題是你整個商業(yè)運做的核心和基礎，不了解你的客戶，下面的路就根本別指望能走下去了。
數(shù)據(jù)挖掘營銷應用中的客戶群體劃分可以科學有效的解決這個問題，也能給企業(yè)找到一個合理的營銷定位。
3客戶信用風險控制。
數(shù)據(jù)挖掘技術在90年代開始應用于信用評估與風險分析中。企業(yè)在進行網(wǎng)絡營銷的過程中會受到各種各樣的來自買方的信用風險的威脅，隨著市場競爭的加劇，貿易信用已經(jīng)成為企業(yè)成功開發(fā)客戶和加強客戶關系的重要條件?？蛻粜庞霉芾碇饕撬鸭瘍Υ婵蛻粜畔?，因為客戶既是企業(yè)最大的財富來源，也是風險的主要來源。為了讓企業(yè)在這方面更少的受到威脅，可以利用數(shù)據(jù)挖掘技術發(fā)現(xiàn)企業(yè)經(jīng)常面臨的詐騙行為或延付貨款行為，進而進行回避。同時盡可能把客戶信用風險控制在交易發(fā)生之前是成功信用管理的根本。因此，充分獲取客戶的詳細資料并做出安全的決策非常重要。
數(shù)據(jù)挖掘師的技術要求篇六
數(shù)據(jù)挖掘技術是一門涉及數(shù)據(jù)處理和分析的學科，旨在從大量的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)隱藏的模式和知識。在我學習和實踐數(shù)據(jù)挖掘技術的過程中，我深感這門技術的重要性和應用廣泛性。通過對各種數(shù)據(jù)挖掘算法的學習和實踐，我積累了一些心得體會。
首先，數(shù)據(jù)挖掘技術的核心是算法的選擇和應用。在數(shù)據(jù)挖掘的過程中，不同的問題和數(shù)據(jù)類型需要選擇合適的算法來進行分析和處理。例如，對于分類問題，常用的算法有決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡和支持向量機等；而對于聚類問題，常用的算法有K-means和DBSCAN等。在實際應用中，我們需要根據(jù)具體問題的特點，選擇最適合的算法進行數(shù)據(jù)挖掘，以提高分析的準確性和效率。
其次，在應用數(shù)據(jù)挖掘技術時，數(shù)據(jù)質量和預處理也十分重要。數(shù)據(jù)質量的高低直接影響到數(shù)據(jù)挖掘結果的準確性和可靠性。因此，在進行數(shù)據(jù)挖掘之前，我們需要對數(shù)據(jù)進行預處理，包括數(shù)據(jù)清洗、去除噪聲、填充缺失值和處理異常值等。此外，數(shù)據(jù)的特征選擇和降維也是數(shù)據(jù)預處理的重要步驟，可以提高模型的簡潔性和預測能力。
第三，數(shù)據(jù)挖掘技術可以應用于各個領域，為決策和發(fā)現(xiàn)提供支持。無論是科學研究、商業(yè)分析還是社交網(wǎng)絡，數(shù)據(jù)挖掘技術都可以發(fā)揮重要作用。例如，在醫(yī)療領域，通過對大規(guī)模的醫(yī)療數(shù)據(jù)進行挖掘，可以發(fā)現(xiàn)潛在的疾病風險因素和治療方案，為臨床醫(yī)生提供決策支持。而在商業(yè)領域，通過對用戶行為和消費習慣的挖掘，可以為企業(yè)提供精準的廣告投放和市場推廣策略，提高廣告效果和銷售額。
第四，數(shù)據(jù)挖掘技術的應用也面臨一些挑戰(zhàn)和限制。首先，數(shù)據(jù)的規(guī)模和復雜性不斷增加，導致挖掘算法的效率和可擴展性成為問題。其次，數(shù)據(jù)隱私和安全性的要求越來越高，對數(shù)據(jù)挖掘過程中的隱私保護提出了更高的要求。此外，數(shù)據(jù)挖掘的結果必須能夠解釋和理解，以便用戶能夠信任和使用。因此，數(shù)據(jù)挖掘技術的發(fā)展還需要進一步研究和改進，以應對這些挑戰(zhàn)和限制。
最后，學習和實踐數(shù)據(jù)挖掘技術需要不斷的實踐和思考。僅僅了解理論知識是不夠的，需要不斷地通過實際問題的解決來提升自己的能力。同時，我們也需要保持對新技術和方法的關注，以保持自己的競爭力和創(chuàng)新能力。數(shù)據(jù)挖掘技術在不斷演變和發(fā)展，我們需要緊跟時代的步伐，才能更好地應對未來的挑戰(zhàn)和機遇。
綜上所述，數(shù)據(jù)挖掘技術的學習和應用是一個不斷積累和提升的過程。在實踐的過程中，我們需要選擇合適的算法和進行數(shù)據(jù)預處理，同時了解應用領域的需求和挑戰(zhàn)。并且，持續(xù)的學習和實踐可以幫助我們不斷提升自己的能力，為數(shù)據(jù)挖掘技術的應用做出更大的貢獻。
數(shù)據(jù)挖掘師的技術要求篇七
數(shù)據(jù)挖掘技術是一門旨在發(fā)現(xiàn)、提取和分析大規(guī)模數(shù)據(jù)的方法和技術。近年來，數(shù)據(jù)挖掘技術在各個領域得到了廣泛應用，如商業(yè)、醫(yī)療、金融等。通過學習和實踐，我對數(shù)據(jù)挖掘技術有了一些心得體會。本文將從聚類分析、關聯(lián)規(guī)則挖掘、分類算法、異常檢測和特征選擇等方面來分享我的體會。
第二段：聚類分析。
聚類分析是一種將相似對象組合在一起的技術。在實踐中，我發(fā)現(xiàn)選擇合適的評估指標對于聚類分析的結果至關重要。評估指標不僅可以幫助我們對聚類結果進行客觀的評估，還可以為后續(xù)的決策提供依據(jù)。此外，聚類分析需要根據(jù)具體問題來選擇適當?shù)乃惴?，如K均值、層次聚類等。在選擇算法時，我常常會綜合考慮算法的性能、時間復雜度和解釋性等因素。
第三段：關聯(lián)規(guī)則挖掘。
關聯(lián)規(guī)則挖掘用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中的頻繁項集和關聯(lián)規(guī)則。在實踐中，我發(fā)現(xiàn)在進行關聯(lián)規(guī)則挖掘前，對數(shù)據(jù)進行預處理非常重要。預處理可以包括數(shù)據(jù)清洗、去重、缺失值處理等。此外，關聯(lián)規(guī)則挖掘中的支持度和置信度是衡量規(guī)則質量的重要指標。支持度可以幫助我們判斷一個規(guī)則是否有意義，置信度可以幫助我們評估規(guī)則的可靠性。因此，在進行關聯(lián)規(guī)則挖掘時，我會設置適當?shù)闹С侄群椭眯哦乳撝?，以獲得有意義且可靠的規(guī)則。
第四段：分類算法。
分類算法常用于對數(shù)據(jù)進行分類和預測。在實踐中，我發(fā)現(xiàn)特征選擇對于分類算法的性能和效果有重要影響。選擇合適的特征可以提高分類算法的學習效率和預測準確性。此外，對于不平衡數(shù)據(jù)集，我傾向于選擇適合處理不平衡數(shù)據(jù)的分類算法，如決策樹和SVM等。這些算法能夠更好地應對不平衡數(shù)據(jù)的問題，提高分類的準確性。
第五段：異常檢測和特征選擇。
異常檢測是用于發(fā)現(xiàn)不符合預期行為的數(shù)據(jù)點的技術。在實踐中，我發(fā)現(xiàn)異常檢測算法的選擇和參數(shù)設置對于異常點的檢測效果至關重要。選擇合適的異常檢測算法可以提高異常點的檢測準確性和效率。此外，特征選擇在異常檢測中也起著重要作用。選擇合適的特征可以幫助我們更好地發(fā)現(xiàn)異常點，提高異常檢測的效果。
結尾段：總結。
通過學習和實踐數(shù)據(jù)挖掘技術，我深刻體會到了數(shù)據(jù)挖掘技術在實際應用中的重要性和價值。在實踐中，我學會了選擇適當?shù)脑u估指標、算法和參數(shù)設置，以獲得更好的結果。同時，我也發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)預處理和特征選擇對于結果的影響不可忽視。通過不斷學習和實踐，我相信自己在數(shù)據(jù)挖掘技術上的水平還有很大的提升空間，我期待未來能夠在實際應用中更好地運用數(shù)據(jù)挖掘技術，為各個領域的發(fā)展做出更大的貢獻。
數(shù)據(jù)挖掘師的技術要求篇八
摘要題】實踐研究。
隨著信息技術的迅速發(fā)展，數(shù)據(jù)庫的規(guī)模不斷擴大，從而產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)。為給決策者提供一個統(tǒng)一的全局視角，在許多領域建立了數(shù)據(jù)倉庫。但大量的數(shù)據(jù)往往使人們無法辨別隱藏在其中的能對決策提供支持的信息，而傳統(tǒng)的查詢、報表工具無法滿足挖掘這些信息的需求。因此，需要一種新的數(shù)據(jù)分析技術處理大量數(shù)據(jù)，并從中抽取有價值的潛在知識，數(shù)據(jù)挖掘（datamining）技術由此應運而生。數(shù)據(jù)挖掘技術也正是伴隨著數(shù)據(jù)倉庫技術的發(fā)展而逐步完善起來的。
數(shù)據(jù)挖掘是指從數(shù)據(jù)集合中自動抽取隱藏在數(shù)據(jù)中的那些有用信息的非平凡過程，這些信息的.表現(xiàn)形式為：規(guī)則、概念、規(guī)律及模式等。它可幫助決策者分析歷史數(shù)據(jù)及當前數(shù)據(jù)，并從中發(fā)現(xiàn)隱藏的關系和模式，進而預測未來可能發(fā)生的行為。數(shù)據(jù)挖掘的過程也叫知識發(fā)現(xiàn)的過程，它是一門涉及面很廣的交叉性新興學科，涉及到數(shù)據(jù)庫、人工智能、數(shù)理統(tǒng)計、可視化、并行計算等領域。數(shù)據(jù)挖掘是一種新的信息處理技術，其主要特點是對數(shù)據(jù)庫中的大量數(shù)據(jù)進行抽取、轉換、分析和其他模型化處理，并從中提取輔助決策的關鍵性數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)挖掘是kdd（knowledgediscoveryindatabase）中的重要技術，它并不是用規(guī)范的數(shù)據(jù)庫查詢語言（如sql）進行查詢，而是對查詢的內容進行模式的總結和內在規(guī)律的搜索。傳統(tǒng)的查詢和報表處理只是得到事件發(fā)生的結果，并沒有深入研究發(fā)生的原因，而數(shù)據(jù)挖掘則主要了解發(fā)生的原因，并且以一定的置信度對未來進行預測，用來為決策行為提供有利的支持。
機器學習、數(shù)理統(tǒng)計等方法是數(shù)據(jù)挖掘進行知識學習的重要方法。數(shù)據(jù)挖掘算法的好壞將直接影響到所發(fā)現(xiàn)知識的好壞，目前對數(shù)據(jù)挖掘的研究也主要集中在算法及其應用方面。統(tǒng)計方法應用于數(shù)據(jù)挖掘主要是進行數(shù)據(jù)評估；機器學習是人工智能的另一個分支，也稱為歸納推理，它通過學習訓練數(shù)據(jù)集，發(fā)現(xiàn)模型的參數(shù)，并找出數(shù)據(jù)中隱含的規(guī)則。其中關聯(lián)分析法、人工神經(jīng)元網(wǎng)絡、決策樹和遺傳算法在數(shù)據(jù)挖掘中的應用很廣泛。
1）關聯(lián)分析法。從關系數(shù)據(jù)庫中提取關聯(lián)規(guī)則是幾種主要的數(shù)據(jù)挖掘方法之一。挖掘關聯(lián)是通過搜索系統(tǒng)中的所有事物，并從中找到出現(xiàn)條件概率較高的模式。關聯(lián)實際上就是數(shù)據(jù)對象之間相關性的確定，用關聯(lián)找出所有能將一組數(shù)據(jù)項和另一組數(shù)據(jù)項相聯(lián)系的規(guī)則，這種規(guī)則的建立并不是確定的關系，而是一個具有一定置信度的可能值，即事件發(fā)生的概率。關聯(lián)分析法直觀、易理解，但對于關聯(lián)度不高或相關性復雜的情況不太有效。
2）人工神經(jīng)元網(wǎng)絡（ann），是數(shù)據(jù)挖掘中應用最廣泛的技術。神經(jīng)網(wǎng)絡的數(shù)據(jù)挖掘方法是通過模仿人的神經(jīng)系統(tǒng)來反復訓練學習數(shù)據(jù)集，從待分析的數(shù)據(jù)集中發(fā)現(xiàn)用于預測和分類的模式。神經(jīng)元網(wǎng)絡對于復雜情況仍能得到精確的預測結果，而且可以處理類別和連續(xù)變量，但神經(jīng)元網(wǎng)絡不適合處理高維變量，其最大的缺點是不透明性，因為其無法解釋結果是如何產(chǎn)生的，及其在推理過程中所用的規(guī)則。神經(jīng)元網(wǎng)絡適合于結果比可理解性更重要的分類和預測的復雜情況，可用于聚類、分類和序列模式。
3）決策樹（dt）是一種樹型結構的預測模型，其中樹的非終端節(jié)點表示屬性。
[1][2][3]。
數(shù)據(jù)挖掘師的技術要求篇九
網(wǎng)絡的發(fā)展為用戶提供了多種新的信息服務，因特網(wǎng)以其豐富的內容、強大的功能以及簡單的操作，在各種信息服務方式中脫穎而出，成為未來信息服務的主要方向。但當前因特網(wǎng)信息服務中更多的是單向、被動的服務模式，而網(wǎng)上用戶信息需求的挖掘，可以改進因特網(wǎng)與用戶的交互，使因特網(wǎng)與用戶真正融為一體，不再是操作與被操作的關系。數(shù)據(jù)挖掘技術的應用，使因特網(wǎng)能根據(jù)用戶的需求采取更主動、更有針對性的服務。并且可以建立一種個性化的信息服務系統(tǒng)，針對不同用戶的信息需求，提供不同的信息服務。而個性化服務系統(tǒng)的建立，則依賴于用戶信息需求的挖掘。
用戶知識包括用戶的身份、目標、興趣、系統(tǒng)經(jīng)驗和用戶背景知識等。它可通過用戶模型來描述，用戶模型可以模型化用戶的特點、背景知識和經(jīng)驗，使用特定知識獲取方法識別和描述用戶的各種特征。用戶模型可提高人機交互能力，解釋和評價系統(tǒng)的執(zhí)行，使系統(tǒng)發(fā)揮主動作用；改進整個系統(tǒng)的執(zhí)行性能，如幫助識別用戶的信息需求；增強系統(tǒng)的靈活性，適用于各類用戶。
用戶知識獲取有3種基本方式：通過觀察獲取信息，即觀察用戶與系統(tǒng)交互中的行為、使用的系統(tǒng)命令和參數(shù)；從觀察到的事實進行推理，獲得未知的信息；從已知實例集合，執(zhí)行基于實例的推理，激發(fā)原型庫中的模型，推導出當前用戶的初始模型。隨著數(shù)據(jù)挖掘技術的應用，有以下幾種常用的知識獲取方法。
3.2.1用戶知識的關聯(lián)分析對用戶數(shù)據(jù)的挖掘有兩方面的內容：一是如何提取用戶的信息需求；二是獲得用戶需求的數(shù)據(jù)后，如何利用數(shù)據(jù)挖掘技術對這些數(shù)據(jù)進行處理，以獲取潛在知識及為用戶所用。關聯(lián)分析法的一個主要應用是在零售業(yè)，比如在超級市場的銷售管理中，條碼技術的發(fā)展使得數(shù)據(jù)的收集變得更容易、更快捷，從而存儲了大量交易資料。關聯(lián)規(guī)則就是辨別在這些交易項目之間是否存在某種關聯(lián)關系。例如：關聯(lián)規(guī)則可以表示“購買了項目a和b的顧客中有。
95％的人又購買了c和d”。這種關聯(lián)規(guī)則提供的信息可以用作商品銷售目錄設計、商場布置、生產(chǎn)安排，進行有針對性的市場營銷。在搜索頁面的設計中也可運用用戶的點擊率、內容及相關頁面，了解用戶的偏好和習慣，并用關聯(lián)分析的方法來獲取潛在用戶知識，這有助于決定搜索頁面的設計和相關知識的鏈接。
3.2.2組合分析法由于用戶的興趣是時常變化的，用戶行為信息所反映的用戶信息需求往往是多條線索混合在一起，這給識別信息需求帶來了很大的困難。這種問題的解決，一般需要預先指定一個主題，但這就增加了用戶的負擔，而且僅用關聯(lián)法也很難全面獲得用戶相關信息。人工神經(jīng)元網(wǎng)絡和決策樹的方法結合起來能較好地從相關性不強的多變量中選出重要的變量，并從中分析出用戶的需求偏好，服務器可根據(jù)用戶的需求偏好進行主動信息推薦。
3.2.3分類填表法用戶知識可以由用戶主動填寫表格來獲取，用戶設定信息需求可以通過設定關鍵詞或主題詞來完成。分類填表法可將用戶的信息需求較客觀地表達出來。表格的設計可以采用預先分類的方法，將用戶的記錄分配到已定義好的類中去，從而構造出用戶信息的分類模型，利用此模型可將用戶數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)映射到相應的子集中，進行數(shù)據(jù)預測。這是一種簡單實用的方法，但不足之處是難以制作一個完整的分類調查表，將用戶的真實意圖全部表達出來。
3.2.4智能代理方法現(xiàn)在常用的瀏覽器中，有一個歷史菜單欄，當用戶在地址欄中輸入網(wǎng)址進行瀏覽時，系統(tǒng)會自動將這個網(wǎng)址記錄下來，作為上網(wǎng)的歷史記錄存放在系統(tǒng)中，方便用戶以后使用。這些瀏覽歷史反映了一定時期內用戶在網(wǎng)上的信息利用情況，是用于分析用戶的信息偏好，確定用戶信息需求的一個很好的依據(jù)。
利用智能代理（intelligentagent）監(jiān)視用戶信息查詢過程，是自動獲取用戶信息需求的一種方法。其方法是在用戶的終端上運行一個監(jiān)視的信息代理（informationagent），信息代理將用戶和瀏覽時的相關信息不斷傳送給遠端的服務器，服務器將信息進行數(shù)據(jù)取樣和數(shù)據(jù)調整，利用強大的搜索能力和遺傳算法反復學習找到最優(yōu)解，使得用戶信息的提取更加量化，問題更加明確。利用用戶在瀏覽器上存儲的書簽（bookmark）獲得用戶信息需求的方法屬于“監(jiān)視用戶”類。在bookmark中存儲的信息往往是用戶最關心的，需要記錄下來以便以后再讀。用戶還可以對bookmark進行多級目錄管理，不同的目錄反映其不同的興趣。相對瀏覽歷史記錄而言，bookmark對考查用戶的信息需求更有價值。如果說瀏覽歷史只是一種對上網(wǎng)情況的“自然”記錄的話，那么bookmark卻是用戶對歷史記錄進行比較、篩選后的結果，是用戶眼中的網(wǎng)址精華，因而能更有效、更準確地反映用戶的需求，而且它的組織性要比瀏覽歷史好得多，更便于進行有效的分析。bookmark系統(tǒng)采用http協(xié)議實現(xiàn)信息的自動搜集。系統(tǒng)通過監(jiān)測用戶信息記錄獲得信息需求，信息分類器對搜索來的信息進行自動分類，裝入信息數(shù)據(jù)庫；信息過濾器根據(jù)用戶提出的信息推薦請求，對數(shù)據(jù)庫中的信息進行過濾并將合適的信息提交給用戶；信息評價器根據(jù)用戶對推薦信息作出的評價對系統(tǒng)進行優(yōu)化。運行結果表明bookmark系統(tǒng)具有良好的信息記錄、推薦和共享功能。
4結束語。
數(shù)據(jù)挖掘技術及其應用是目前國際上的一個研究熱點，并在許多行業(yè)中得到了很好的應用，尤其是在市場營銷中獲得了成功，初步體現(xiàn)了其優(yōu)越性和發(fā)展?jié)摿?。在信息管理領域，綜合應用數(shù)據(jù)挖掘技術和人工智能技術，獲取用戶知識、文獻知識等各類知識，將是實現(xiàn)知識檢索和知識管理發(fā)展的必經(jīng)之路。
【參考文獻】。
1張玉峰.智能情報系統(tǒng).武漢：武漢大學出版社，1991。
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3郝先臣等.數(shù)據(jù)挖掘工具和應用中的問題.東北大學學報（自然科學版），2001（2）。
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5rk――智能化網(wǎng)絡信息服務系統(tǒng).高技術通訊，（6）。
數(shù)據(jù)挖掘師的技術要求篇十
摘要：大數(shù)據(jù)和智慧旅游都是當下的熱點，沒有大數(shù)據(jù)的智慧旅游無從談“智慧”，數(shù)據(jù)挖掘是大數(shù)據(jù)應用于智慧旅游的核心，文章探究了在智慧旅游應用中，目前大數(shù)據(jù)挖掘存在的幾個問題。
關鍵詞：大數(shù)據(jù);智慧旅游;數(shù)據(jù)挖掘;。
1引言。
隨著人民生活水平的進一步提高，旅游消費的需求進一步上升，在云計算、互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)以及移動智能終端等信息通訊技術的飛速發(fā)展下，智慧旅游應運而生。大數(shù)據(jù)作為當下的熱點已經(jīng)成了智慧旅游發(fā)展的有力支撐，沒有大數(shù)據(jù)帶給的有利信息，智慧旅游無法變得“智慧”。
2大數(shù)據(jù)與智慧旅游。
旅游業(yè)是信息密、綜合性強、信息依存度高的產(chǎn)業(yè)[1]，這讓其與大數(shù)據(jù)自然產(chǎn)生了交匯。20，江蘇省鎮(zhèn)江市首先提出“智慧旅游”的概念，雖然至今國內外對于智慧旅游還沒有一個統(tǒng)一的學術定義，但在與大數(shù)據(jù)相關的描述中，有學者從大數(shù)據(jù)挖掘在智慧旅游中的作用出發(fā)，把智慧旅游描述為:透過充分收集和管理所有類型和來源的旅游數(shù)據(jù)，并深入挖掘這些數(shù)據(jù)的潛在重要價值信息，然后利用這些信息為相關部門或對象帶給服務[2]。這必須義充分肯定了在發(fā)展智慧旅游中，大數(shù)據(jù)挖掘所起的至關重要的作用，指出了在智慧旅游的過程中，數(shù)據(jù)的收集、儲存、管理都是為數(shù)據(jù)挖掘服務，智慧旅游最終所需要的是利用挖掘所得的有用信息。
3大數(shù)據(jù)挖掘在智慧旅游中存在的問題。
我國提出用十年時間基本實現(xiàn)智慧旅游的目標[3]過去幾年國家旅游局的相關動作均為了實現(xiàn)這一目標。但是在借助大數(shù)據(jù)推動智慧旅游的可持續(xù)性發(fā)展中大數(shù)據(jù)所產(chǎn)生的價值卻亟待提高原因之一就是在收集、儲存了超多數(shù)據(jù)后對它們深入挖掘不夠沒有發(fā)掘出數(shù)據(jù)更多的價值。
3.1信息化建設。
智慧旅游的發(fā)展離不開移動網(wǎng)絡、物聯(lián)網(wǎng)、云平臺。隨著大數(shù)據(jù)的不斷發(fā)展，國內許多景區(qū)已經(jīng)實現(xiàn)wi-fi覆蓋，部分景區(qū)也已實現(xiàn)人與人、人與物、人與景點之間的實時互動，多省市已建有旅游產(chǎn)業(yè)監(jiān)測平臺或旅游大數(shù)據(jù)中心以及數(shù)據(jù)可視化平臺，從中進行數(shù)據(jù)統(tǒng)計、行為分析、監(jiān)控預警、服務質量監(jiān)督等。透過這些平臺，已基本能掌握跟游客和景點相關的數(shù)據(jù)，能夠實現(xiàn)更好旅游監(jiān)控、產(chǎn)業(yè)宏觀監(jiān)控，對該地的旅游管理和推廣都能發(fā)揮重要作用。
但從智慧化的發(fā)展來看，我國的信息化建設還需加強。雖然通訊網(wǎng)絡已基本能保證，但是大部分景區(qū)還無法實現(xiàn)對景區(qū)全面、透徹、及時的感知，更為困難的是對平臺的建設。在數(shù)據(jù)共享平臺的建設上，除了必備的硬件設施，大數(shù)據(jù)實驗平臺還涉及超多部門，如政府管理部門、氣象部門、交通、電子商務、旅行社、旅游網(wǎng)站等。如此多的部門相關聯(lián)，要想建立一個完整全面的大數(shù)據(jù)實驗平臺，難度可想而知。
大數(shù)據(jù)時代缺的不是數(shù)據(jù)，而是方法。大數(shù)據(jù)在旅游行業(yè)的應用前景十分廣闊，但是應對超多的數(shù)據(jù)，不懂如何收集有用的數(shù)據(jù)、不懂如何對數(shù)據(jù)進行挖掘和利用，那么“大數(shù)據(jù)”猶如礦山之中的廢石。旅游行業(yè)所涉及的結構化與非結構化數(shù)據(jù)，透過云計算技術，對數(shù)據(jù)的收集、存儲都較為容易，但對數(shù)據(jù)的挖掘分析則還在不斷探索中。大數(shù)據(jù)的挖掘常用的方法有關聯(lián)分析，相似度分析，距離分析，聚類分析等等，這些方法從不同的角度對數(shù)據(jù)進行挖掘。其中，相關性分析方法透過關聯(lián)多個數(shù)據(jù)來源，挖掘數(shù)據(jù)價值。但針對旅游數(shù)據(jù)，采用這些方法挖掘數(shù)據(jù)的價值信息，難度也很大，因為旅游數(shù)據(jù)中冗余數(shù)據(jù)很多，數(shù)據(jù)存在形式很復雜。在旅游非結構化數(shù)據(jù)中，一張圖片、一個天氣變化、一次輿情評價等都將會對游客的旅行計劃帶來影響。對這些數(shù)據(jù)完全挖掘分析，對游客“行前、行中、行后”大數(shù)據(jù)的實時性挖掘都是很大的挑戰(zhàn)。
3.3數(shù)據(jù)安全。
數(shù)據(jù)安全事件屢見不鮮伴著大數(shù)據(jù)而來的數(shù)據(jù)安全問題日益凸顯出來。在大數(shù)據(jù)時代無處不在的數(shù)據(jù)收集技術使我們的個人信息在所關聯(lián)的數(shù)據(jù)中心留下痕跡如何保證這些信息被合法合理使用讓數(shù)據(jù)“可用不可見”[4]這是亟待解決的問題。同時在大數(shù)據(jù)資源的開放性和共享性下個人保密和公民權益受到嚴重威脅。這一矛盾的存在使數(shù)據(jù)共享程度與數(shù)據(jù)挖掘程度成反比。此外經(jīng)過大數(shù)據(jù)技術的分析、挖掘個人保密更易被發(fā)現(xiàn)和暴露從而可能引發(fā)一系列社會問題。
大數(shù)據(jù)背景下的旅游數(shù)據(jù)當然也避免不了數(shù)據(jù)的安全問題。如果游客“吃、住、行、游、娛、購”的數(shù)據(jù)被放入數(shù)據(jù)庫，被完全共享、挖掘、分析，那游客的人身財產(chǎn)安全將會受到嚴重影響，最終降低旅游體驗。所以，數(shù)據(jù)的安全管理是進行大數(shù)據(jù)挖掘的前提。
3.4大數(shù)據(jù)人才。
大數(shù)據(jù)背景下的智慧旅游離不開人才的創(chuàng)新活動及技術支持，然而與專業(yè)相銜接的大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)未能及時跟上行業(yè)需求，加之創(chuàng)新型人才的外流，以及數(shù)據(jù)統(tǒng)計未來3~5年大數(shù)據(jù)行業(yè)將面臨全球性的人才荒，國內智慧旅游的構建還缺乏超多人才。
4解決思路。
在信息化建設上，加大政府投入，加強基礎設施建設，整合結構化數(shù)據(jù)，抓取非結構化數(shù)據(jù)，打通各數(shù)據(jù)壁壘，建設旅游大數(shù)據(jù)實驗平臺;在挖掘方法上，對旅游大數(shù)據(jù)實時性數(shù)據(jù)的挖掘就應被放在重要位置;在數(shù)據(jù)安全上，從加強大數(shù)據(jù)安全立法、監(jiān)管執(zhí)法及強化技術手段建設等幾個方面著手，提升大數(shù)據(jù)環(huán)境下數(shù)據(jù)安全保護水平。加強人才的培養(yǎng)與引進，加強產(chǎn)學研合作，培養(yǎng)智慧旅游大數(shù)據(jù)人才。
參考文獻。
數(shù)據(jù)挖掘師的技術要求篇十一
論文摘要：目前計算機web數(shù)據(jù)挖掘技術被廣泛應用于電子商務活動，它是隨著網(wǎng)絡技術和數(shù)據(jù)庫技術的快速發(fā)展而出現(xiàn)的一種新技術，已成為現(xiàn)代電子商務企業(yè)獲取市場信息極為重要的工具。介紹了web數(shù)據(jù)挖掘的含義、特征及類別，重點探究了計算機web數(shù)據(jù)挖掘技術在電子商務中的幾種典型應用。
論文關鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘;電子商務;web數(shù)據(jù)挖掘。
1引言。
當前，隨著網(wǎng)絡技術的發(fā)展和數(shù)據(jù)庫技術的迅猛發(fā)展，有效推動了商務活動由傳統(tǒng)活動向電子商務變革。電子商務就是利用計算機和網(wǎng)絡技術以及遠程通信技術，實現(xiàn)整個商務活動的電子化、數(shù)字化和網(wǎng)絡化?；趇nternet的電子商務快速發(fā)展，使現(xiàn)代企業(yè)積累了超多的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)不僅僅能給企業(yè)帶來更多有用信息，同時還使其他現(xiàn)代企業(yè)管理者能夠及時準確的搜集到超多的數(shù)據(jù)。訪問客戶帶給更多更優(yōu)質的服務，成為電子商務成敗的關鍵因素，因而受到現(xiàn)代電子商務經(jīng)營者的高度關注，這也對計算機web數(shù)據(jù)技術提出了新的要求，web數(shù)據(jù)挖掘技術應運而生。它是一種能夠從網(wǎng)上獲取超多數(shù)據(jù)，并能有效地提取有用信息供企業(yè)決策者分析參考，以便科學合理制定和調整營銷策略，為客戶帶給動態(tài)、個性化、高效率服務的全新技術。目前，它已成為電子商務活動中不可或缺的重要載體。
2.1計算機web數(shù)據(jù)挖掘的由來。
計算機web數(shù)據(jù)挖掘是一個在web資源上將對自己有用的數(shù)據(jù)信息進行篩選的過程。web數(shù)據(jù)挖掘是把傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘思想和方法移植到web應用中，即從現(xiàn)有的web文檔和活動中挑選自己感興趣且有用的模式或者隱藏的數(shù)據(jù)信息。計算機web數(shù)據(jù)挖掘能夠在多領域中展示其作用，目前已被廣泛應用于數(shù)據(jù)庫技術、信息獲取技術、統(tǒng)計學、人工智能中的機器學習和神經(jīng)網(wǎng)絡等多個方面，其中對商務活動的變革起到重大的推動作用方面最為明顯。
2.2計算機web數(shù)據(jù)挖掘含義及特征。
（1）web數(shù)據(jù)挖掘的含義。
web數(shù)據(jù)挖掘是指數(shù)據(jù)挖掘技術在web環(huán)境下的應用，是一項數(shù)據(jù)挖掘技術與www技術相結合產(chǎn)生的新技術，綜合運用到了計算機語言、internet、人工智能、統(tǒng)計學、信息學等多個領域的技術。具體說，就是透過充分利用網(wǎng)絡（internet），挖掘用戶訪問日志文件、商品信息、搜索信息、購銷信息以及網(wǎng)絡用戶登記信息等資料，從中找出隱性的、潛在有用的和有價值的信息，最后再用于企業(yè)管理和商業(yè)決策。
（2）web數(shù)據(jù)挖掘的特點。
計算機web數(shù)據(jù)挖掘技術具有以下特點：一是用戶不用帶給主觀的評價信息；二是用戶“訪問模式動態(tài)獲取”不會過時；三是能夠處理大規(guī)模的數(shù)據(jù)量，并且使用方便；四是與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫相比，web是一個巨大、分布廣泛、全球性的信息服務中心。
web數(shù)據(jù)挖掘技術共有三類：第一類是web使用記錄挖掘。就是透過網(wǎng)絡對web日志記錄進行挖掘，查找用戶訪問web頁面的模式及潛在客戶等信息，以此提高其站點所有服務的競爭力。第二類是web資料挖掘。既是指從web文檔中抽取知識的過程。第三類是web結構挖掘。就是透過對web上超多文檔集合的資料進行小結、聚類、關聯(lián)分析的方式，從web文檔的組織結構和鏈接關系中預測相關信息和知識。
借助計算機技術和網(wǎng)絡技術的日臻成熟，電子商務正以其快速、便捷的特點受到越來越多的企業(yè)和個人的關注。隨著電子商務企業(yè)業(yè)務規(guī)模的不斷擴大，電子商務企業(yè)的商品和客戶數(shù)量也隨之迅速增加，電子商務企業(yè)以此獲得了超多的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)正成為了電子商務企業(yè)客戶管理和銷售管理的重要信息。為了更好地開發(fā)和利用這些數(shù)據(jù)資源，以便給企業(yè)和客戶帶來更多的便利和實惠，各種數(shù)據(jù)挖掘技術也逐漸被應用到電子商務網(wǎng)站中。目前，基于數(shù)據(jù)挖掘（個性是web數(shù)據(jù)挖掘）技術構建的電子商務推薦系統(tǒng)正成為電子商務推薦系統(tǒng)發(fā)展的一種趨勢。
4計算機web數(shù)據(jù)挖掘在電子商務中的具體應用。
在電子商務中，web數(shù)據(jù)挖掘的過程主要有以下三個階段：既是數(shù)據(jù)準備階段、數(shù)據(jù)挖掘操作階段、結果表達和解釋階段。如果在結果表達階段中，分析結果不能讓電子商務企業(yè)的決策者滿意，就需要重復上述過程，直到滿意為止。
目前，電子商務在企業(yè)中得到廣泛應用，極大地促進了電子商務網(wǎng)站的興起，經(jīng)過分析必須時期內站點上的用戶的訪問信息，便可發(fā)現(xiàn)該商務站點上潛在的客戶群體、相關頁面、聚類客戶等數(shù)據(jù)信息，企業(yè)信息系統(tǒng)因此會獲得超多的數(shù)據(jù)，如此多的數(shù)據(jù)使web數(shù)據(jù)挖掘有了豐富的數(shù)據(jù)基礎，使它在各種商業(yè)領域有著更加重要的實用價值。因而，電子商務必將是未來web數(shù)據(jù)挖掘的主攻方向。web數(shù)據(jù)挖掘技術在電子商務中的應用主要包含以下幾方面：
一是尋找潛在客戶。電子商務活動中，企業(yè)的銷售商能夠利用分類技術在internet上找到潛在客戶，透過挖掘web日志記錄等信息資源，對訪問者進行分類，尋找訪問客戶共同的特征和規(guī)律，然后從已經(jīng)存在的分類中找到潛在的客戶。
二是留住訪問客戶。電子商務企業(yè)透過商務網(wǎng)站能夠充分挖掘客戶瀏覽訪問時留下的信息，了解客戶的瀏覽行為，然后根據(jù)客戶不同的愛好和要求，及時做出讓訪問客戶滿意的頁面推薦和專屬性產(chǎn)品，以此來不斷提高網(wǎng)站訪問的滿意度，最大限度延長客戶駐留的時間，實現(xiàn)留住老客戶發(fā)掘新客戶的目的。
三是帶給營銷策略參考。透過web數(shù)據(jù)挖掘，電子商務企業(yè)銷售商能夠透過挖掘商品訪問狀況和銷售狀況，同時結合市場的變化狀況，透過聚類分析的方法，推導出客戶訪問的規(guī)律，不同的消費需求以及消費產(chǎn)品的生命周期等狀況，為決策帶給及時而準確的信息參考，以便決策者能夠適時做出商品銷售策略調整，優(yōu)化商品營銷。
四是完善商務網(wǎng)站設計。電子商務網(wǎng)站站點設計者能夠利用關聯(lián)規(guī)則，來了解客戶的行為記錄和反饋狀況，并以此作為改善網(wǎng)站的依據(jù)，不斷對網(wǎng)站的組織結構進行優(yōu)化來方便客戶訪問，不斷提高網(wǎng)站的點擊率。
5結語。
本文對web挖掘技術進行了綜述，講述了其在電子商務中廣泛應用。能夠看出，隨著計算機技術和數(shù)據(jù)庫技術快速發(fā)展，計算機web數(shù)據(jù)技術的應用將更加廣泛，web數(shù)據(jù)挖掘也將成為十分重要的研究領域，研究前景巨大、好處深遠。目前，我國的web數(shù)據(jù)應用還處于探索和起步階段，還有許多問題值得深入研究。
數(shù)據(jù)挖掘師的技術要求篇十二
方劑中藥物的研究。
2數(shù)據(jù)挖掘術在神經(jīng)根型頸椎病治方研究中的優(yōu)勢。
規(guī)律時，選取了100張治方，因該病病因病機復雜，證候不一，骨傷名師張玉柱先生對該病的治則治法、藥物使用是不同的。因此他們利用excel建立方證數(shù)據(jù)庫，采用sppsclementine12.0軟件對這些數(shù)據(jù)的用藥頻次、藥物關聯(lián)規(guī)則及藥物聚類進行分析，最后總結出張氏骨傷治療腰椎間盤突出癥遵循病從肝治、病從血治、標本兼治的原則，也歸納出治療三種不同證型的腰突癥的三類自擬方。由此看出數(shù)據(jù)挖掘技術在方劑研究中的應用對數(shù)據(jù)背后信息、規(guī)律等的挖掘及名家經(jīng)驗的推廣具有重大好處，因此數(shù)據(jù)挖掘技術在神經(jīng)根型頸椎病的治方研究中也同樣發(fā)揮著巨大的作用。
3數(shù)據(jù)挖掘技術在神經(jīng)根型頸椎治方中的應用進展。
經(jīng)典中治療神經(jīng)根型頸椎病的治則、治法及用藥規(guī)律是吻合的，是臨床用藥的積累和升華，可有效地指導臨床并提高療效;另一方面也為中藥新藥的創(chuàng)制帶給處方來源，指導新藥研發(fā)[13]。
4小結。
數(shù)據(jù)挖掘技術作為一種新型的研究技術，在神經(jīng)根型頸椎病的治方研究中的運用相對于其他領域是偏少的，并且基本上是研究文獻資料上出現(xiàn)的治方，在對名老中醫(yī)個人治療經(jīng)驗及用藥規(guī)律的總結是缺乏的，因此研究范圍廣而缺乏針對性，同時使用該技術的相關軟件種類往往是單一的。此刻研究者在研究中醫(yī)方劑時往往采用傳統(tǒng)的研究方法，這就導致在大數(shù)據(jù)的研究中耗時、耗力甚則無能為力，同樣也難以精準地提取大數(shù)據(jù)背后的隱藏的潛在關系和規(guī)則及缺乏對未知狀況的預測。產(chǎn)生這樣的現(xiàn)狀，一方面是很多研究者尚未清楚該技術在方劑研究中的優(yōu)勢所在，思維模式尚未更新;另一方面是很多研究者尚未清楚該技術的操作技能及軟件種類及其應用范圍。故以后應向更多研究者普及該技術的軟件種類、其中的優(yōu)勢及操作技能，讓該技術在臨床中使用更廣，產(chǎn)生更大的效益。
參考文獻。
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數(shù)據(jù)挖掘師的技術要求篇十三
摘要：在國家電網(wǎng)公司信息化工程的建設過程中，積累了大量的文本數(shù)據(jù)。如何挖掘文本數(shù)據(jù)中蘊含的有價值信息將成為電力企業(yè)大數(shù)據(jù)挖掘方向研究的重點對象。文章結合電力行業(yè)目前的數(shù)據(jù)現(xiàn)狀，使用文本挖掘的方法對電力設備檢修資金投入工作效能場景進行挖掘，對生產(chǎn)信息管理系統(tǒng)中報缺單數(shù)據(jù)進行文本聚類，實現(xiàn)對缺陷的細分。實踐表明，該方法可以得出各類別的缺陷特征，從而證明了文本挖掘在電力行業(yè)的可用性。
關鍵詞：電力設備檢修；文本數(shù)據(jù)；文本挖掘；大數(shù)據(jù)挖掘。
隨著信息化的快速發(fā)展，國家電網(wǎng)公司各專業(yè)積累的數(shù)據(jù)量越來越龐大。龐大數(shù)據(jù)的背后，由于數(shù)據(jù)結構和存儲方式的多樣化以及電力系統(tǒng)內部不同專業(yè)從業(yè)者的知識面層次不齊等，其中被利用的數(shù)據(jù)只占少量的部分，造成大量的有價值數(shù)據(jù)被浪費。在被浪費的數(shù)據(jù)中，以文本形式存在的數(shù)據(jù)占很大比重，如何從比較復雜的文本數(shù)據(jù)中獲得需要的數(shù)據(jù)受到國家電網(wǎng)公司的普遍關注。國家電網(wǎng)公司經(jīng)過sg186、三集五大等大型信息化工程的建設，積累了海量的業(yè)務數(shù)據(jù)，其中包括大量的文本數(shù)據(jù)。目前，國家電網(wǎng)公司對業(yè)務數(shù)據(jù)的利用主要集中在結構化數(shù)據(jù)的統(tǒng)計和分析，這些方法無法直接應用在非結構化文本數(shù)據(jù)中，更無法對其中隱含的價值規(guī)律進行深度分析挖掘。針對非結構化文本數(shù)據(jù)量不斷增大、業(yè)務應用范圍不斷擴大這一現(xiàn)狀，為了提升國家電網(wǎng)公司企業(yè)運營管理精益化水平，需要進一步挖掘非結構化數(shù)據(jù)中潛在的數(shù)據(jù)價值。因此，開展電力大數(shù)據(jù)文本數(shù)據(jù)挖掘技術應用場景和一般流程的研究顯得尤為重要[1]。
1非結構化數(shù)據(jù)概述。
與結構化數(shù)據(jù)（能夠用二維表結構遵循一定的邏輯語法進行體現(xiàn)的數(shù)據(jù)）相比，非結構化數(shù)據(jù)不能在數(shù)據(jù)庫中采用二維結構邏輯形式來表示，這些形式主要有word文檔、文本、圖片、標準通用標記語言下的子集xml、html、excel報表、ppt、audio、video、jpg、bmp等。半結構化數(shù)據(jù)處于完全結構化數(shù)據(jù)（邏輯型、關系型數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)）和完全無結構化數(shù)據(jù)（bmp、jpg、video文件）中間，它一般的功能是對系統(tǒng)文件的描述，如系統(tǒng)應用幫助模塊，有一定的邏輯結構，同時也包含數(shù)據(jù)格式，兩者相融在一起，比較均衡，沒有明顯的界限[2]。進入21世紀后，網(wǎng)絡技術飛速發(fā)展，特別是內聯(lián)網(wǎng)和因特網(wǎng)技術取得突飛猛進的發(fā)展，各類非結構數(shù)據(jù)類型格式日益增多，以往的數(shù)據(jù)庫主要用于管理結構化數(shù)據(jù)，對于非結構化數(shù)據(jù)的管理稍顯乏力，為了適應非結構數(shù)據(jù)的迅猛發(fā)展，數(shù)據(jù)庫的革新勢在必行，在內聯(lián)網(wǎng)和因特網(wǎng)技術的基礎上，對數(shù)據(jù)庫的內在結構進行改進和創(chuàng)新，使其能夠兼容和處電力信息與通信技術第14卷第1期8電力大數(shù)據(jù)技術理非結構數(shù)據(jù)形式。北京國信貝斯是我國非結構化數(shù)據(jù)庫開發(fā)和設計的領軍者，其旗下開發(fā)的ibase數(shù)據(jù)庫能夠兼容和處理目前市面上存在的各種文件名、格式、多媒體信息，能夠基于內聯(lián)網(wǎng)和互聯(lián)網(wǎng)對海量信息進行搜索、管理，技術已經(jīng)達到全球領先水平。
2.1文本挖掘。
文本挖掘的對象是用自然語言描述的語句、論文、web頁面等非結構化文本信息，這類信息無法使用結構化數(shù)據(jù)的挖掘方法進行處理；文本挖掘指通過對單個詞語和語法的精準分析，通過分析結構在海量的非結構化數(shù)據(jù)中檢索意思相近的詞語、句子或者信息[3]。
2.2文本挖掘流程。
挖掘流程如圖1所示。圖1挖掘流程fig.1miningprocedure1）文本預處理：把與任務直接關聯(lián)的信息文本轉化成可以讓文本挖掘工具處理的形式，這個過程分3步：分段；預讀文本，把文本特征展現(xiàn)出來；特征抽取。2）文本挖掘：完成文本特征抽取后，通過智能機器檢索工具識別符合主題目標的文段信息，在海量信息或者用戶指定的數(shù)據(jù)域中搜索與文本預處理后得出的文本特征相符或相近的數(shù)據(jù)信息，然后通過進一步識別和判斷，達到精確檢索的目的，這是一個非常復雜的過程，縱跨了多個學科，包括智能技術、信息技術、智能識別技術、非結構數(shù)據(jù)庫技術、可視化技術、預處理技術、讀碼技術等。3）模式評估：模式評估是用戶根據(jù)自己的需求主題設置符合自己需求主題或目標的模式，把挖掘到的文本或信息與自己設置的模式進行匹配，如果發(fā)現(xiàn)符合主題要求，則存儲該數(shù)據(jù)和模式以方便用戶調用，如果不符合，則跳轉回原來的環(huán)節(jié)進行重新檢索，然后進行下一個匹配過程的模式評估。
解決非結構化文本挖掘問題，現(xiàn)階段主要有2種方法：一是探索新型的數(shù)據(jù)挖掘算法以準確挖掘出相應的非結構化數(shù)據(jù)信息，基于數(shù)據(jù)本身所體現(xiàn)的復雜特性，使得算法的實施愈加困難；二是把非結構化問題直接轉換成結構化，通過實施相應的數(shù)據(jù)挖掘技術達到挖掘目的。而在語義關系方面，就要應用到特定的語言處理成果完成分析過程。下文是根據(jù)文本挖掘的大致流程來介紹其所用到的相關技術。
2.3.1數(shù)據(jù)預處理技術。
文本數(shù)據(jù)預處理技術大致可分為分詞技術、特征表示以及特征提取法。1）分詞技術主要有兩大類：一種為針對詞庫的分詞算法；另一種為針對無詞典的分詞技術。前者主要包含正向最大/小匹配和反向匹配等。而后者的基礎思路為：在統(tǒng)計詞頻的基礎上，把原文中緊密相連的2個字當作一個詞來統(tǒng)計其出現(xiàn)的次數(shù)，若頻率較高，就有可能是一個詞，當該頻率達到了預設閾值，就可把其當作一個詞來進行索引。2）特征表示通常是把對應的特征項作為本文的標示，在進行文本挖掘時只需要處理相對應的特征項，就能完成非結構化的文本處理，直接實現(xiàn)結構化轉換目的。特征表示的建立過程實際上就是挖掘模型的建立過程，其模型可分為多種類型，如向量空間模型與概率型等[5]。3）特征提取法通常是建立起特定的評價函數(shù)，以此評價完所有特征，然后把這些特征依照評價值的高低順序進行排列，將評價值最高項作為優(yōu)選項。在實際文本處理過程中所應用的評價函數(shù)主要包括信息增益、互信息以及詞頻等。
2.3.2挖掘常用技術。
從文本挖掘技術的研究和應用情況來看，在現(xiàn)有的文本挖掘技術類別中應用較為廣泛的主要包括文本分類、自動文摘以及文本聚類[4-5]。1）文本分類。文本分類是給機器添加相應的分類模型，當用戶閱讀文本時能夠更為便捷，在搜索文本信息時，能夠在所設定的搜索范圍內快速和準確的獲取。用于文本分類的算法較多，主要有決策樹、貝葉斯分類、支持向量機（svm）、向量空間模型（vectorspacemodel，vsm）、邏輯回歸（logisticregression，lr）以及神經(jīng)網(wǎng)絡等。2）自動文摘。自動文摘是通過計算機技術智能的把原文的中心內容濃縮成簡短、連續(xù)的文字段落，以此來盡可能地降低用戶閱讀的文本信息量。3）文本聚類。文本聚類與文本分類的作用大抵相同，所實施的過程有所區(qū)別。文本聚類是將內容相近的文本歸到同個類別，盡可能地區(qū)分內容不同的文本。其標準通常可以依照文本屬性或者文本內容來進行聚類。聚類方法大致可分為平面劃分法與層次聚類法。另外，除了上述常用的文本挖掘技術，許多研究還涉及關聯(lián)分析、分布預測分析和結構分析等。
2.3.3文本挖掘系統(tǒng)模式評估方法。
數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的評估是至關重要的，現(xiàn)在已有大量的研究來衡量這一標準，以下是公認的評估方法。1）查全率和查準率。查全率代表實際被檢出的文本的百分比；查準率是所檢索到的.實際文本與查詢相關文本的百分比。2）冗余度和放射性。冗余度表示信息抽取中冗余的程度；放射性表示一個系統(tǒng)在抽取事實不斷增多時產(chǎn)生錯誤的趨勢。最低的冗余度和放射性是系統(tǒng)追求的最終目標。3）雙盲測試。先用機器生成一組輸出結果，再由相關專家產(chǎn)生一組輸出結果，然后混合2組輸出結果，這種混合后的輸出集再交給另一些相關專家進行驗證，讓他們給予準確性方面的評估。
文本挖掘技術在國內電力行業(yè)屬于新興的前沿領域，對從業(yè)人員的素質要求相對比較高。由于現(xiàn)階段知識和技術層面上匱乏，國家電網(wǎng)幾乎沒有關于此方面的項目實施。本節(jié)通過2個電力運營監(jiān)測業(yè)務的應用需求，初步探討文本挖掘的建模過程。
3.1電力運營監(jiān)測業(yè)務應用需求。
1）檢修資金投入工作效能分析場景分析。大檢修和技改是保障電網(wǎng)安全的重要工作。由于運檢業(yè)務系統(tǒng)的數(shù)據(jù)質量問題，通過對量化數(shù)據(jù)的統(tǒng)計，無法準確掌握大修、技改資金投入的工作效能情況。但設備的實際運行狀態(tài)可以通過文本類故障記錄、運行日志等進行反映，因此，采用文本挖掘技術對檢修工作效能進行分析與可視化展現(xiàn)，同時結合傳統(tǒng)的統(tǒng)計方法，實現(xiàn)對大修技改資金投入工作效能的分析和監(jiān)測。例如，可以通過分析歷年的故障記錄信息，反映出每年主要故障變化情況，進而結合每年大修技改資金投入情況，分析資金投入是否與預期目標相一致。2）家族缺陷識別分析。家族缺陷是指同一廠家生產(chǎn)的同一型號、同一批次的設備在運行過程中出現(xiàn)了相同或相似的缺陷。家族缺陷識別分析是通過對運行記錄、故障記錄等設備運行文本信息的挖掘和可視化分析，對設備家族缺陷進行識別。該場景既可以輔助基層業(yè)務人員對家族缺陷進行準確判斷，同時可以作為一種輔助手段為總部專家判定家族缺陷提供參考，從而實現(xiàn)對家族缺陷辨識方式的優(yōu)化，并基于此為檢修計劃制定、廠商評價、采購建議等提供決策支撐。
3.2文本分析建模過程。
第1步：將原始的非結構化數(shù)據(jù)源轉換為結構化數(shù)據(jù)，分析文本集合中各個文本之間共同出現(xiàn)的模式；匯總與家族缺陷相關的所有文檔，形成原始數(shù)據(jù)源的集合。第2步：對原始數(shù)據(jù)源的集合進行分詞處理，建立特征集，使用詞頻/逆文檔頻率（termfrequency-inversedocumentfrequency，tf/idf）權值計算方法得到各個點的維度權值，判斷關鍵字的詞頻，例如“主變1號”運行記錄中多次出現(xiàn)，但在故障記錄中很少出現(xiàn)，那么認為“主變1號”有很好的類別區(qū)分能力。第3步：對分詞后的文檔建立索引，匯總所有文檔的索引形成索引庫，并對索引庫排序。第4步：文檔向量化；構建向量空間模型，將文檔表達為一個矢量，看作向量空間中的一個點；實際分析過程中對多維數(shù)據(jù)首先將其降低維度，降低維度后得到一個三維空間模型，文檔向量化生成文檔特征詞對應表、文檔相似度表。第5步：結合業(yè)務實際，對相似度較高的表中出現(xiàn)的關鍵字進行比對，例如：“主變1號”、“停電故障”等關鍵字在多個日志中頻繁出現(xiàn)，則該文檔所記錄的相關設備存在異常的可能性較大。
3.3文本分析應用及成效。
對生產(chǎn)信息管理系統(tǒng)中報缺單數(shù)據(jù)中的報缺單名稱進行文本聚類，實現(xiàn)對缺陷的細分，進而對各類別在非聚類變量上進行分析，得出各類別的缺陷特征。經(jīng)過近一年以來在國網(wǎng)遼寧電力公司的逐步應用，科學的分析挖掘出缺陷主要集中在開關、主變、指示燈、直流、冷卻器、調速器等設備，主要出現(xiàn)啟呂旭明（1981–），男，河北保定人，高級工程師，從事電力企業(yè)信息化、智能電網(wǎng)及信息安全研究與應用工作；雷振江（1976–），男，遼寧沈陽人，高級工程師，從事電力信息化項目計劃、重點項目建設、信息技術研究與創(chuàng)新應用、信息化深化應用等相關工作；趙永彬（1975–），男，遼寧朝陽人，高級工程師，從事電力信息通信系統(tǒng)調度、運行、客服及信息安全等相關工作；由廣浩（1983–），男，遼寧遼陽人，工程師，從事信息網(wǎng)絡建設、信息安全等工作。作者簡介：動、漏水、停機、滲水等缺陷現(xiàn)象。公司故障處理快速響應、及時維修、提高供電質量和服務效率得到了顯著的提升。電力設備故障缺陷特征示意如圖2所示。
4結語。
轉載自 sunshinestudy.com
國家電網(wǎng)文本挖掘的目的是從海量數(shù)據(jù)中抽取隱含的、未知的、有價值的文本數(shù)據(jù)，利用數(shù)據(jù)挖掘技術處理電力公司文本數(shù)據(jù)，將會給企業(yè)帶來巨大的商業(yè)價值。本文提出的關于檢修資金投入工作效能分析和家族缺陷識別分析2個文本挖掘實例只是文本挖掘在電力行業(yè)應用的一角。如今，數(shù)據(jù)挖掘技術與電力行業(yè)正處于快速發(fā)展階段，文本挖掘的應用將越來越廣泛。下一階段的研究目標是探尋有效辦法將數(shù)據(jù)挖掘技術融入到文本挖掘領域的實際應用中，使得國家電網(wǎng)文本挖掘項目得以順利實施，并達到預期成效。
參考文獻：
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數(shù)據(jù)挖掘師的技術要求篇十四
1.支持滴滴橙心b端業(yè)務安全工作，通過深入理解業(yè)務模式.商品流通過程和系統(tǒng)架構，挖掘潛在風險點。2.與業(yè)務團隊緊密配合，通過大數(shù)據(jù)挖掘，找到風險商戶的行為特點，快速形成有效的打擊策略，持續(xù)迭代優(yōu)化某個業(yè)務或場景的風控效果；3.針對風險場景，協(xié)助設計有效的無監(jiān)督.有監(jiān)督模型，或挖掘有區(qū)分度特征，積極探索前沿人工智能技術在風控場景的應用；4.能夠不斷進行場景總結，沉淀有效通用的風險特征和風險對抗方案。
任職要求。
1.本科及以上學歷，計算機或數(shù)學.統(tǒng)計學等相關專業(yè)優(yōu)先；2.具備扎實的編程能力，熟練掌握至少一種編程語言，等，熟悉常用的linux環(huán)境編程；3.熟悉大數(shù)據(jù)生態(tài)組件，等大數(shù)據(jù)計算框架進行數(shù)據(jù)開發(fā)；4.熟悉主流的機器學習問題和算法，包括但不限于無監(jiān)督聚類.有監(jiān)督樹模型.深度學習等優(yōu)先；5.思維開闊，有良好的發(fā)散思維.邏輯思維和結構化思維。有自驅力，能主動思考和學習。極致執(zhí)行，能接受挑戰(zhàn)和承壓。
數(shù)據(jù)挖掘師的技術要求篇十五
數(shù)據(jù)挖掘又名數(shù)據(jù)探勘、信息挖掘。它是數(shù)據(jù)庫知識篩選中非常重要的一步。數(shù)據(jù)挖掘其實指的就是在大量的數(shù)據(jù)中通過算法找到有用信息的行為。一般情況下,數(shù)據(jù)挖掘都會和計算機科學緊密聯(lián)系在一起,通過統(tǒng)計集合、在線剖析、檢索篩選、機器學習、參數(shù)識別等多種方法來實現(xiàn)最初的目標。統(tǒng)計算法和機器學習算法是數(shù)據(jù)挖掘算法里面應用得比較廣泛的兩類。統(tǒng)計算法依賴于概率分析,然后進行相關性判斷,由此來執(zhí)行運算。
而機器學習算法主要依靠人工智能科技,通過大量的樣本收集、學習和訓練,可以自動匹配運算所需的相關參數(shù)及模式。它綜合了數(shù)學、物理學、自動化和計算機科學等多種學習理論,雖然能夠應用的領域和目標各不相同,但是這些算法都可以被獨立使用運算,當然也可以相互幫助,綜合應用,可以說是一種可以“因時而變”、“因事而變”的算法。在機器學習算法的領域,人工神經(jīng)網(wǎng)絡是比較重要和常見的一種。因為它的優(yōu)秀的數(shù)據(jù)處理和演練、學習的能力較強。
而且對于問題數(shù)據(jù)還可以進行精準的識別與處理分析,所以應用的頻次更多。人工神經(jīng)網(wǎng)絡依賴于多種多樣的建模模型來進行工作,由此來滿足不同的數(shù)據(jù)需求。綜合來看,人工神經(jīng)網(wǎng)絡的建模,它的精準度比較高,綜合表述能力優(yōu)秀,而且在應用的過程中,不需要依賴專家的輔助力量,雖然仍有缺陷,比如在訓練數(shù)據(jù)的時候耗時較多,知識的理解能力還沒有達到智能化的標準,但是,相對于其他方式而言,人工神經(jīng)網(wǎng)絡的優(yōu)勢依舊是比較突出的。
2以機器學習算法為基礎的gsm網(wǎng)絡定位。
2.1定位問題的建模。
建模的過程主要是以支持向量機定位方式作為基礎,把定位的位置柵格化,面積較小的柵格位置就是獨立的一種類別,在定位的位置內,我們收集數(shù)目龐大的終端測量數(shù)據(jù),然后利用計算機對測量報告進行分析處理,測量柵格的距離度量和精準度,然后對移動終端柵格進行預估判斷,最終利用機器學習進行分析求解。
2.2采集數(shù)據(jù)和預處理。
本次研究,我們采用的模型對象是我國某一個周邊長達10千米的二線城市。在該城市區(qū)域內,我們測量了四個不同時間段內的數(shù)據(jù),為了保證機器學習算法定位的精準性和有效性,我們把其中的三批數(shù)據(jù)作為訓練數(shù)據(jù),最后一組數(shù)據(jù)作為定位數(shù)據(jù),然后把定位數(shù)據(jù)周邊十米內的前三組訓練數(shù)據(jù)的相關信息進行清除。一旦確定某一待定位數(shù)據(jù),就要在不同的時間內進行測量,按照測量出的數(shù)據(jù)信息的經(jīng)緯度和平均值,再進行換算,最終,得到真實的數(shù)據(jù)量,提升定位的速度以及有效程度。
2.3以基站的經(jīng)緯度為基礎的初步定位。
用機器學習算法來進行移動終端定位,其復雜性也是比較大的,一旦區(qū)域面積增加,那么模型和分類也相應增加,而且更加復雜,所以,利用機器學習算法來進行移動終端定位的過程,會隨著定位區(qū)域面積的增大,而耗費更多的時間。利用基站的經(jīng)緯度作為基礎來進行早期的定位,則需要以下幾個步驟:要將邊長為十千米的正方形分割成一千米的小柵格,如果想要定位數(shù)據(jù)集內的相關信息,就要選擇對邊長是一千米的小柵格進行計算,而如果是想要獲得邊長一千米的大柵格,就要對邊長是一千米的柵格精心計算。
2.4以向量機為基礎的二次定位。
在完成初步定位工作后,要確定一個邊長為兩千米的正方形,由于第一級支持向量機定位的區(qū)域是四百米,定位輸出的是以一百米柵格作為中心點的經(jīng)緯度數(shù)據(jù)信息,相對于一級向量機的定位而言,二級向量機在定位計算的時候難度是較低的`,更加簡便。后期的預算主要依賴決策函數(shù)計算和樣本向量機計算。隨著柵格的變小,定位的精準度將越來越高,而由于增加分類的問題數(shù)量是上升的,所以,定位的復雜度也是相對增加的。
2.5以k-近鄰法為基礎的三次定位。
第一步要做的就是選定需要定位的區(qū)域面積,在二次輸出之后,確定其經(jīng)緯度,然后依賴經(jīng)緯度來確定邊長面積,這些都是進行區(qū)域定位的基礎性工作,緊接著就是定位模型的訓練。以k-近鄰法為基礎的三次定位需要的是綜合訓練信息數(shù)據(jù),對于這些信息數(shù)據(jù),要以大小為選擇依據(jù)進行篩選和合并,這樣就能夠減少計算的重復性。當然了,選擇的區(qū)域面積越大,其定位的速度和精準性也就越低。
3結語。
近年來,隨著我國科學技術的不斷發(fā)展和進步,數(shù)據(jù)挖掘技術愈加重要。根據(jù)上面的研究,我們證明了,在數(shù)據(jù)挖掘的過程中,應用機器學習算法具有舉足輕重的作用。作為一門多領域互相交叉的知識學科,它能夠幫助我們提升定位的精準度以及定位速度,可以被廣泛的應用于各行各業(yè)。所以,對于機器學習算法,相關人員要加以重視,不斷的進行改良以及改善,切實的發(fā)揮其有利的方面,將其廣泛應用于智能定位的各個領域,幫助我們解決關于戶外移動終端的定位的問題。
參考文獻。
[2]李運.機器學習算法在數(shù)據(jù)挖掘中的應用[d].北京郵電大學,.
數(shù)據(jù)挖掘論文五：題目：軟件工程數(shù)據(jù)挖掘研究進展。
摘要：數(shù)據(jù)挖掘是指在大數(shù)據(jù)中開發(fā)出有價值信息數(shù)據(jù)的過程。計算機技術的不斷進步,通過人工的方式進行軟件的開發(fā)與維護難度較大。而數(shù)據(jù)挖掘能夠有效的提升軟件開發(fā)的效率,并能夠在大量的數(shù)據(jù)中獲得有效的數(shù)據(jù)。文章主要探究軟件工程中數(shù)據(jù)挖掘技術的任務和存在的問題,并重點論述軟件開發(fā)過程中出現(xiàn)的問題和相關的解決措施。
關鍵詞：軟件工程;數(shù)據(jù)挖掘;解決措施;。
在軟件開發(fā)過程中,為了能夠獲得更加準確的數(shù)據(jù)資源,軟件的研發(fā)人員就需要搜集和整理數(shù)據(jù)。但是在大數(shù)據(jù)時代,人工獲取數(shù)據(jù)信息的難度極大。當前,軟件工程中運用最多的就是數(shù)據(jù)挖掘技術。軟件挖掘技術是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘技術在軟件工程方向的其中一部分。但是它具有自身的特征,體現(xiàn)在以下三個方面:。
(1)在軟件工程中,對有效數(shù)據(jù)的挖掘和處理;。
(2)挖掘數(shù)據(jù)算法的選擇問題;。
(3)軟件的開發(fā)者該如何選擇數(shù)據(jù)。
1在軟件工程中數(shù)據(jù)挖掘的主要任務。
在數(shù)據(jù)挖掘技術中,軟件工程數(shù)據(jù)挖掘是其中之一,其挖掘的過程與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的挖掘無異。通常包括三個階段:第一階段,數(shù)據(jù)的預處理;第二階段,數(shù)據(jù)的挖掘;第三階段,對結果的評估。第一階段的主要任務有對數(shù)據(jù)的分類、對異常數(shù)據(jù)的檢測以及整理和提取復雜信息等。雖然軟件工程的數(shù)據(jù)挖掘和傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘存在相似性,但是也存在一定的差異,其主要體現(xiàn)在以下三個方面:。
1.1軟件工程的數(shù)據(jù)更加復雜。
軟件工程數(shù)據(jù)主要包括兩種,一種是軟件報告,另外一種是軟件的版本信息。當然還包括一些軟件代碼和注釋在內的非結構化數(shù)據(jù)信息。這兩種軟件工程數(shù)據(jù)的算法是不同的,但是兩者之間又有一定的聯(lián)系,這也是軟件工程數(shù)據(jù)挖掘復雜性的重要原因。
1.2數(shù)據(jù)分析結果的表現(xiàn)更加特殊。
傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘結果可以通過很多種結果展示出來,最常見的有報表和文字的方式。但是對于軟件工程的數(shù)據(jù)挖掘來講,它最主要的職能是給軟件的研發(fā)人員提供更加精準的案例,軟件漏洞的實際定位以及設計構造方面的信息,同時也包括數(shù)據(jù)挖掘的統(tǒng)計結果。所以這就要求軟件工程的數(shù)據(jù)挖掘需要更加先進的結果提交方式和途徑。
1.3對數(shù)據(jù)挖掘結果難以達成一致的評價。
我國傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘已經(jīng)初步形成統(tǒng)一的評價標準,而且評價體系相對成熟。但是軟件工程的數(shù)據(jù)挖掘過程中,研發(fā)人員需要更多復雜而又具體的數(shù)據(jù)信息,所以數(shù)據(jù)的表示方法也相對多樣化,數(shù)據(jù)之間難以進行對比,所以也就難以達成一致的評價標準和結果。不難看出,軟件工程數(shù)據(jù)挖掘的關鍵在于對挖掘數(shù)據(jù)的預處理和對數(shù)據(jù)結果的表示方法。
2軟件工程研發(fā)階段出現(xiàn)的問題和解決措施。
軟件在研發(fā)階段主要的任務是對軟件運行程序的編寫。以下是軟件在編碼和結果的提交過程中出現(xiàn)的問題和相應的解決措施。
2.1對軟件代碼的編寫過程。
該過程需要軟件的研發(fā)人員能夠對自己需要編寫的代碼結構與功能有充分的了解和認識。并能夠依據(jù)自身掌握的信息,在數(shù)據(jù)庫中搜集到可以使用的數(shù)據(jù)信息。通常情況下,編程需要的數(shù)據(jù)信息可以分為三個方面:。
(1)軟件的研發(fā)人員能夠在已經(jīng)存在的代碼中搜集可以重新使用的代碼;。
(2)軟件的研發(fā)人員可以搜尋可以重用的靜態(tài)規(guī)則,比如繼承關系等。
(3)軟件的開發(fā)人員搜尋可以重用的動態(tài)規(guī)則。
包括軟件的接口調用順序等。在尋找以上信息的過程中,通常是利用軟件的幫助文檔、尋求外界幫助和搜集代碼的方式實現(xiàn),但是以上方式在搜集信息過程中往往會遇到較多的問題,比如:幫助文檔的準確性較低,同時不夠完整,可利用的重用信息不多等。
2.2對軟件代碼的重用。
在對軟件代碼重用過程中,最關鍵的問題是軟件的研發(fā)人員必須掌握需要的類或方法,并能夠通過與之有聯(lián)系的代碼實現(xiàn)代碼的重用。但是這種方式哦足跡信息將會耗費工作人員大量的精力。而通過關鍵詞在代碼庫中搜集可重用的軟件代碼,同時按照代碼的相關度對搜集到的代碼進行排序,該過程使用的原理就是可重用的代碼必然模式基本類似,最終所展現(xiàn)出來的搜索結果是以上下文結構的方式展現(xiàn)的。比如:類與類之間的聯(lián)系。其實現(xiàn)的具體流程如下:。
(1)軟件的開發(fā)人員創(chuàng)建同時具備例程和上下文架構的代碼庫;。
(2)軟件的研發(fā)人員能夠向代碼庫提供類的相關信息,然后對反饋的結果進行評估,創(chuàng)建新型的代碼庫。
(3)未來的研發(fā)人員在搜集過程中能夠按照評估結果的高低排序,便于查詢,極大地縮減工作人員的任務量,提升其工作效率。
2.3對動態(tài)規(guī)則的重用。
軟件工程領域內對動態(tài)規(guī)則重用的研究已經(jīng)相對成熟,通過在編譯器內安裝特定插件的方式檢驗代碼是否為動態(tài)規(guī)則最適用的,并能夠將不適合的規(guī)則反饋給軟件的研發(fā)人員。其操作流程為:。
(1)軟件的研發(fā)人員能夠規(guī)定動態(tài)規(guī)則的順序,主要表現(xiàn)在:使用某一函數(shù)是不能夠調用其他的函數(shù)。
(2)實現(xiàn)對相關數(shù)據(jù)的保存,可以通過隊列等簡單的數(shù)據(jù)結構完成。在利用編譯拓展中檢測其中的順序。
(3)能夠將錯誤的信息反饋給軟件的研發(fā)人員。
3結束語。
在軟件工程的數(shù)據(jù)挖掘過程中,數(shù)據(jù)挖掘的概念才逐步被定義,但是所需要挖掘的數(shù)據(jù)是已經(jīng)存在的。數(shù)據(jù)挖掘技術在軟件工程中的運用能夠降低研發(fā)人員的工作量,同時軟件工程與數(shù)據(jù)挖掘的結合是計算機技術必然的發(fā)展方向。從數(shù)據(jù)挖掘的過程來講,在其整個實施過程和周期中都包括軟件工程。而對數(shù)據(jù)挖掘的技術手段來講,它在軟件工程中的運用更加普遍。在對數(shù)據(jù)挖掘技術的研究過程中可以發(fā)現(xiàn),該技術雖然已經(jīng)獲得一定的效果,但是還有更多未被挖掘的空間,還需要進一步的研究和發(fā)現(xiàn)。
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數(shù)據(jù)挖掘師的技術要求篇十六
摘要：大數(shù)據(jù)和智游都是當下的熱點，沒有大數(shù)據(jù)的智游無從談“智慧”，數(shù)據(jù)挖掘是大數(shù)據(jù)應用于智游的核心，文章探究了在智游應用中，目前大數(shù)據(jù)挖掘存在的幾個問題。
關鍵詞：大數(shù)據(jù)；智游；數(shù)據(jù)挖掘；
1引言。
隨著人民生活水平的進一步提高，旅游消費的需求進一步上升，在云計算、互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)以及移動智能終端等信息通訊技術的飛速發(fā)展下，智游應運而生。大數(shù)據(jù)作為當下的熱點已經(jīng)成了智游發(fā)展的有力支撐，沒有大數(shù)據(jù)提供的有利信息，智游無法變得“智慧”。
2大數(shù)據(jù)與智游。
旅游業(yè)是信息密、綜合性強、信息依存度高的產(chǎn)業(yè)[1]，這讓其與大數(shù)據(jù)自然產(chǎn)生了交匯。，江蘇省鎮(zhèn)江市首先提出“智游”的概念，雖然至今國內外對于智游還沒有一個統(tǒng)一的學術定義，但在與大數(shù)據(jù)相關的描述中，有學者從大數(shù)據(jù)挖掘在智游中的作用出發(fā)，把智游描述為：通過充分收集和管理所有類型和來源的旅游數(shù)據(jù)，并深入挖掘這些數(shù)據(jù)的潛在重要價值信息，然后利用這些信息為相關部門或對象提供服務[2]。這一定義充分肯定了在發(fā)展智游中，大數(shù)據(jù)挖掘所起的至關重要的作用，指出了在智游的過程中，數(shù)據(jù)的收集、儲存、管理都是為數(shù)據(jù)挖掘服務，智游最終所需要的是利用挖掘所得的有用信息。
3大數(shù)據(jù)挖掘在智游中存在的問題。
我國提出用十年時間基本實現(xiàn)智游的目標[3]過去幾年國家旅游局的相關動作均為了實現(xiàn)這一目標。但是在借助大數(shù)據(jù)推動智游的可持續(xù)性發(fā)展中大數(shù)據(jù)所產(chǎn)生的價值卻亟待提高原因之一就是在收集、儲存了大量數(shù)據(jù)后對它們深入挖掘不夠沒有發(fā)掘出數(shù)據(jù)更多的價值。
3.1信息化建設。
智游的發(fā)展離不開移動網(wǎng)絡、物聯(lián)網(wǎng)、云平臺。隨著大數(shù)據(jù)的不斷發(fā)展，國內許多景區(qū)已經(jīng)實現(xiàn)wi—fi覆蓋，部分景區(qū)也已實現(xiàn)人與人、人與物、人與景點之間的實時互動，多省市已建有旅游產(chǎn)業(yè)監(jiān)測平臺或旅游大數(shù)據(jù)中心以及數(shù)據(jù)可視化平臺，從中進行數(shù)據(jù)統(tǒng)計、行為分析、監(jiān)控預警、服務質量監(jiān)督等。通過這些平臺，已基本能掌握跟游客和景點相關的數(shù)據(jù)，可以實現(xiàn)更好旅游監(jiān)控、產(chǎn)業(yè)宏觀監(jiān)控，對該地的旅游管理和推廣都能發(fā)揮重要作用。
但從智慧化的發(fā)展來看，我國的信息化建設還需加強。雖然通訊網(wǎng)絡已基本能保證，但是大部分景區(qū)還無法實現(xiàn)對景區(qū)全面、透徹、及時的感知，更為困難的是對平臺的建設。在數(shù)據(jù)共享平臺的建設上，除了必備的硬件設施，大數(shù)據(jù)實驗平臺還涉及大量部門，如政府管理部門、氣象部門、交通、電子商務、旅行社、旅游網(wǎng)站等。如此多的部門相關聯(lián)，要想建立一個完整全面的大數(shù)據(jù)實驗平臺，難度可想而知。
大數(shù)據(jù)時代缺的不是數(shù)據(jù)，而是方法。大數(shù)據(jù)在旅游行業(yè)的應用前景非常廣闊，但是面對大量的數(shù)據(jù)，不懂如何收集有用的數(shù)據(jù)、不懂如何對數(shù)據(jù)進行挖掘和利用，那么“大數(shù)據(jù)”猶如礦山之中的廢石。旅游行業(yè)所涉及的結構化與非結構化數(shù)據(jù)，通過云計算技術，對數(shù)據(jù)的收集、存儲都較為容易，但對數(shù)據(jù)的挖掘分析則還在不斷探索中。大數(shù)據(jù)的挖掘常用的方法有關聯(lián)分析，相似度分析，距離分析，聚類分析等等，這些方法從不同的角度對數(shù)據(jù)進行挖掘。其中，相關性分析方法通過關聯(lián)多個數(shù)據(jù)來源，挖掘數(shù)據(jù)價值。但針對旅游數(shù)據(jù)，采用這些方法挖掘數(shù)據(jù)的價值信息，難度也很大，因為旅游數(shù)據(jù)中冗余數(shù)據(jù)很多，數(shù)據(jù)存在形式很復雜。在旅游非結構化數(shù)據(jù)中，一張圖片、一個天氣變化、一次輿情評價等都將會對游客的旅行計劃帶來影響。對這些數(shù)據(jù)完全挖掘分析，對游客“行前、行中、行后”大數(shù)據(jù)的實時性挖掘都是很大的挑戰(zhàn)。
3.3數(shù)據(jù)安全。
數(shù)據(jù)安全事件屢見不鮮伴著大數(shù)據(jù)而來的數(shù)據(jù)安全問題日益凸顯出來。在大數(shù)據(jù)時代無處不在的數(shù)據(jù)收集技術使我們的個人信息在所關聯(lián)的數(shù)據(jù)中心留下痕跡如何保證這些信息被合法合理使用讓數(shù)據(jù)“可用不可見”[4]這是亟待解決的問題。同時在大數(shù)據(jù)資源的開放性和共享性下個人隱私和公民權益受到嚴重威脅。這一矛盾的存在使數(shù)據(jù)共享程度與數(shù)據(jù)挖掘程度成反比。此外經(jīng)過大數(shù)據(jù)技術的分析、挖掘個人隱私更易被發(fā)現(xiàn)和暴露從而可能引發(fā)一系列社會問題。
大數(shù)據(jù)背景下的旅游數(shù)據(jù)當然也避免不了數(shù)據(jù)的安全問題。如果游客“吃、住、行、游、娛、購”的數(shù)據(jù)被放入數(shù)據(jù)庫，被完全共享、挖掘、分析，那游客的人身財產(chǎn)安全將會受到嚴重影響，最終降低旅游體驗。所以，數(shù)據(jù)的安全管理是進行大數(shù)據(jù)挖掘的前提。
3.4大數(shù)據(jù)人才。
大數(shù)據(jù)背景下的智游離不開人才的創(chuàng)新活動及技術支持，然而與專業(yè)相銜接的大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)未能及時跟上行業(yè)需求，加之創(chuàng)新型人才的外流，以及數(shù)據(jù)統(tǒng)計未來3~5年大數(shù)據(jù)行業(yè)將面臨全球性的人才荒，國內智游的構建還缺乏大量人才。
4解決思路。
在信息化建設上，加大政府投入，加強基礎設施建設，整合結構化數(shù)據(jù)，抓取非結構化數(shù)據(jù)，打通各數(shù)據(jù)壁壘，建設旅游大數(shù)據(jù)實驗平臺；在挖掘方法上，對旅游大數(shù)據(jù)實時性數(shù)據(jù)的挖掘應該被放在重要位置；在數(shù)據(jù)安全上，從加強大數(shù)據(jù)安全立法、監(jiān)管執(zhí)法及強化技術手段建設等幾個方面著手，提升大數(shù)據(jù)環(huán)境下數(shù)據(jù)安全保護水平。加強人才的培養(yǎng)與引進，加強產(chǎn)學研合作，培養(yǎng)智游大數(shù)據(jù)人才。
參考文獻。
數(shù)據(jù)挖掘師的技術要求篇十七
摘要：數(shù)據(jù)挖掘是指在大數(shù)據(jù)中開發(fā)出有價值信息數(shù)據(jù)的過程。計算機技術的不斷進步，透過人工的方式進行軟件的開發(fā)與維護難度較大。而數(shù)據(jù)挖掘能夠有效的提升軟件開發(fā)的效率，并能夠在超多的數(shù)據(jù)中獲得有效的數(shù)據(jù)。文章主要探究軟件工程中數(shù)據(jù)挖掘技術的任務和存在的問題，并重點論述軟件開發(fā)過程中出現(xiàn)的問題和相關的解決措施。
關鍵詞：軟件工程;數(shù)據(jù)挖掘;解決措施;。
在軟件開發(fā)過程中，為了能夠獲得更加準確的數(shù)據(jù)資源，軟件的研發(fā)人員就需要搜集和整理數(shù)據(jù)。但是在大數(shù)據(jù)時代，人工獲取數(shù)據(jù)信息的難度極大。當前，軟件工程中運用最多的就是數(shù)據(jù)挖掘技術。軟件挖掘技術是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘技術在軟件工程方向的其中一部分。但是它具有自身的特征，體此刻以下三個方面:。
(1)在軟件工程中，對有效數(shù)據(jù)的挖掘和處理;。
(2)挖掘數(shù)據(jù)算法的選取問題;。
(3)軟件的開發(fā)者該如何選取數(shù)據(jù)。
1在軟件工程中數(shù)據(jù)挖掘的主要任務。
在數(shù)據(jù)挖掘技術中，軟件工程數(shù)據(jù)挖掘是其中之一，其挖掘的過程與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的挖掘無異。通常包括三個階段:第一階段，數(shù)據(jù)的預處理;第二階段，數(shù)據(jù)的挖掘;第三階段，對結果的評估。第一階段的主要任務有對數(shù)據(jù)的分類、對異常數(shù)據(jù)的檢測以及整理和提取復雜信息等。雖然軟件工程的數(shù)據(jù)挖掘和傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘存在相似性，但是也存在必須的差異，其主要體此刻以下三個方面:。
1.1軟件工程的數(shù)據(jù)更加復雜。
軟件工程數(shù)據(jù)主要包括兩種，一種是軟件報告，另外一種是軟件的版本信息。當然還包括一些軟件代碼和注釋在內的非結構化數(shù)據(jù)信息。這兩種軟件工程數(shù)據(jù)的算法是不同的，但是兩者之間又有必須的聯(lián)系，這也是軟件工程數(shù)據(jù)挖掘復雜性的重要原因。
1.2數(shù)據(jù)分析結果的表現(xiàn)更加特殊。
傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘結果能夠透過很多種結果展示出來，最常見的有報表和文字的方式。但是對于軟件工程的數(shù)據(jù)挖掘來講，它最主要的職能是給軟件的研發(fā)人員帶給更加精準的案例，軟件漏洞的實際定位以及設計構造方面的信息，同時也包括數(shù)據(jù)挖掘的統(tǒng)計結果。所以這就要求軟件工程的數(shù)據(jù)挖掘需要更加先進的結果提交方式和途徑。
1.3對數(shù)據(jù)挖掘結果難以達成一致的評價。
我國傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘已經(jīng)初步構成統(tǒng)一的評價標準，而且評價體系相對成熟。但是軟件工程的數(shù)據(jù)挖掘過程中，研發(fā)人員需要更多復雜而又具體的數(shù)據(jù)信息，所以數(shù)據(jù)的表示方法也相對多樣化，數(shù)據(jù)之間難以進行比較，所以也就難以達成一致的評價標準和結果。不難看出，軟件工程數(shù)據(jù)挖掘的關鍵在于對挖掘數(shù)據(jù)的預處理和對數(shù)據(jù)結果的表示方法。
2軟件工程研發(fā)階段出現(xiàn)的問題和解決措施。
軟件在研發(fā)階段主要的任務是對軟件運行程序的編寫。以下是軟件在編碼和結果的提交過程中出現(xiàn)的問題和相應的解決措施。
2.1對軟件代碼的編寫過程。
該過程需要軟件的研發(fā)人員能夠對自己需要編寫的代碼結構與功能有充分的了解和認識。并能夠依據(jù)自身掌握的信息，在數(shù)據(jù)庫中搜集到能夠使用的數(shù)據(jù)信息。通常狀況下，編程需要的數(shù)據(jù)信息能夠分為三個方面:。
(1)軟件的研發(fā)人員能夠在已經(jīng)存在的代碼中搜集能夠重新使用的代碼;。
(2)軟件的研發(fā)人員能夠搜尋能夠重用的靜態(tài)規(guī)則，比如繼承關系等。
(3)軟件的開發(fā)人員搜尋能夠重用的動態(tài)規(guī)則。
包括軟件的接口調用順序等。在尋找以上信息的過程中，通常是利用軟件的幫忙文檔、尋求外界幫忙和搜集代碼的方式實現(xiàn)，但是以上方式在搜集信息過程中往往會遇到較多的問題，比如:幫忙文檔的準確性較低，同時不夠完整，可利用的重用信息不多等。
2.2對軟件代碼的重用。
在對軟件代碼重用過程中，最關鍵的問題是軟件的研發(fā)人員務必掌握需要的類或方法，并能夠透過與之有聯(lián)系的代碼實現(xiàn)代碼的重用。但是這種方式哦足跡信息將會耗費工作人員超多的精力。而透過關鍵詞在代碼庫中搜集可重用的軟件代碼，同時按照代碼的相關度對搜集到的代碼進行排序，該過程使用的原理就是可重用的代碼必然模式基本類似，最終所展現(xiàn)出來的搜索結果是以上下文結構的方式展現(xiàn)的。比如:類與類之間的聯(lián)系。其實現(xiàn)的具體流程如下:。
(1)軟件的開發(fā)人員建立同時具備例程和上下文架構的代碼庫;。
(2)軟件的研發(fā)人員能夠向代碼庫帶給類的相關信息，然后對反饋的結果進行評估，建立新型的代碼庫。
(3)未來的研發(fā)人員在搜集過程中能夠按照評估結果的高低排序，便于查詢，極大地縮減工作人員的任務量，提升其工作效率。
2.3對動態(tài)規(guī)則的重用。
軟件工程領域內對動態(tài)規(guī)則重用的研究已經(jīng)相對成熟，透過在編譯器內安裝特定插件的方式檢驗代碼是否為動態(tài)規(guī)則最適用的，并能夠將不適合的規(guī)則反饋給軟件的研發(fā)人員。其操作流程為:。
(1)軟件的研發(fā)人員能夠規(guī)定動態(tài)規(guī)則的順序，主要表此刻:使用某一函數(shù)是不能夠調用其他的函數(shù)。
(2)實現(xiàn)對相關數(shù)據(jù)的保存，能夠透過隊列等簡單的數(shù)據(jù)結構完成。在利用編譯拓展中檢測其中的順序。
(3)能夠將錯誤的信息反饋給軟件的研發(fā)人員。
3結束語。
在軟件工程的數(shù)據(jù)挖掘過程中，數(shù)據(jù)挖掘的概念才逐步被定義，但是所需要挖掘的數(shù)據(jù)是已經(jīng)存在的。數(shù)據(jù)挖掘技術在軟件工程中的運用能夠降低研發(fā)人員的工作量，同時軟件工程與數(shù)據(jù)挖掘的結合是計算機技術必然的發(fā)展方向。從數(shù)據(jù)挖掘的過程來講，在其整個實施過程和周期中都包括軟件工程。而對數(shù)據(jù)挖掘的技術手段來講，它在軟件工程中的運用更加普遍。在對數(shù)據(jù)挖掘技術的研究過程中能夠發(fā)現(xiàn)，該技術雖然已經(jīng)獲得必須的效果，但是還有更多未被挖掘的空間，還需要進一步的研究和發(fā)現(xiàn)。
參考文獻。
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[4]劉桂林.分析軟件工程中數(shù)據(jù)挖掘技術的應用方式[j].中國新通信，2017，19(13):119.
數(shù)據(jù)挖掘師的技術要求篇十八
對很多培養(yǎng)機構而言，目前急需解決的問題主要有：如何根據(jù)不同成員需求設置合理的課程、如何通過教學方式提高成員學習積極性、如何提高成員培訓效果、如何通過考核檢驗成員學習成果等，都是培養(yǎng)機構發(fā)展過程中必須面對的問題。隨著我國信息化進程的加快，一些培養(yǎng)機構也開始進行信息化建設，通過信息系統(tǒng)對培訓相關事宜進行管理。但目前在針對培養(yǎng)機構的信息系統(tǒng)中，所實現(xiàn)的功能和模塊是進行簡單的查詢、統(tǒng)計。在了解培訓評估效果時，目前的信息系統(tǒng)中，學員通過系統(tǒng)對不同課程的教師進行打分，系統(tǒng)自對進行匯總、統(tǒng)計，得出教師評價。但這種匯總、統(tǒng)計是最簡單的，對教師評價也缺乏全面性和深度。
大數(shù)據(jù)時代下，數(shù)據(jù)信息呈現(xiàn)出海量特點。如何從海量、不完全的信息中尋找到真正有用的信息，是大數(shù)據(jù)時代中重要的問題。由此便利用到數(shù)據(jù)挖掘，顧名思義，數(shù)據(jù)挖掘就是從眾多數(shù)據(jù)信息中尋找到有用、有價值的信息。大數(shù)據(jù)時代下，教育行業(yè)中，信息量也是海量的，要想提高教學質量就需要運用數(shù)據(jù)挖掘找尋到有用的教育信息，并運用到實際教學中。信息系統(tǒng)通過一段實際應用后，里面存儲了大量數(shù)據(jù)，相應的，學習管理系統(tǒng)也是如此，里面蘊含了大量數(shù)據(jù)信息。如在線課程等功能中藏有大量師生應用過程中的數(shù)據(jù)資料。如圖1為數(shù)據(jù)挖掘在培訓管理中的流程圖。
2.1初步探索。
培訓管理系統(tǒng)中一般具有數(shù)據(jù)統(tǒng)計功能，將相關事宜進行統(tǒng)計。如網(wǎng)絡課程開展過程中，數(shù)據(jù)挖掘在培訓管理系統(tǒng)中的應用文/張宏亮在大數(shù)據(jù)時代，如何使用現(xiàn)有的數(shù)據(jù)對學員進行培訓管理，從而提高培訓效率是當前培訓管理中所面臨的問題。本文分析了數(shù)據(jù)挖掘在培訓管理中的`應用主要表現(xiàn)在初步探索、數(shù)據(jù)預處理以及數(shù)據(jù)挖掘過程。其中數(shù)據(jù)預處理和數(shù)據(jù)挖掘是培訓系統(tǒng)的核心功能。
2.2數(shù)據(jù)預期處理。
數(shù)據(jù)預處理時，原始數(shù)據(jù)庫會發(fā)生轉變，以適應數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)挖掘算法等的要求。在處理結構化的數(shù)據(jù)時，數(shù)據(jù)預處理需要完成兩項任務，即消除數(shù)據(jù)缺陷現(xiàn)象的存在和為數(shù)據(jù)挖掘奠定良好基礎。數(shù)據(jù)處理是對現(xiàn)有的數(shù)據(jù)進行前期處理，方便后期數(shù)據(jù)挖掘。如圖2為培訓管理系統(tǒng)中數(shù)據(jù)預處理模塊。
2.3數(shù)據(jù)挖掘。
wangj開發(fā)了一個將數(shù)據(jù)挖掘技術與基于模擬的培訓相結合的混合框架，以提高培訓評估的有效性。以信仰為基礎的學習概念，用于從知識/技能水平和信心水平的兩個維度來評估學員的學習成果。數(shù)據(jù)挖掘技術用于分析受訓人員的個人資料和基于模擬的培訓產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，以評估學員的表現(xiàn)和學習行為。提出的方法論以臺灣基于模擬的步兵射擊訓練的實例為例。結果表明，提出的方法可以準確地評估學員的表現(xiàn)和學習行為，并且可以發(fā)現(xiàn)潛在的知識來提高學員的學習成果。bodeacn使用數(shù)據(jù)挖掘技術進行了培訓學習管理，用于分析參加在線兩年制碩士學位課程項目管理的學生的表現(xiàn)。系統(tǒng)數(shù)據(jù)來源是收集學生意見的調查數(shù)據(jù)，學生記錄的操作數(shù)據(jù)和電子學習的平臺記錄的學生活動數(shù)據(jù)。
3、總結。
目前培訓機構在進行教學評估時，所選擇的指標都是參考其他機構的，并沒有真正從自身實際出發(fā)進行評估，因此教學評估時存在諸多問題。其中最明顯的兩個問題是：第一教學評估方式單一化嚴重，只以數(shù)字評估為主；第二評估時容易受各種主觀因素影響。
參考文獻。
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數(shù)據(jù)挖掘師的技術要求篇十九
近幾年，中國經(jīng)濟建設的快速發(fā)展也帶動了水利這些基礎建設的發(fā)展，水利工程的增多正在逐漸改善我國的水利體系，如防洪、排水、灌溉、發(fā)電、養(yǎng)殖、旅游等，同時也反過來促進國民經(jīng)濟更加穩(wěn)健發(fā)展。此外，為了能加快水利工程建設的發(fā)展，需要在水利工程管理上做出新的調整，以給水利工程注入新鮮血液，使水利工程起到更巨大的作用。因此，本文通過闡述數(shù)據(jù)挖掘技術的一些實施要點，探討了數(shù)據(jù)挖掘技術在水利工程中的可行性和應用情況。
從另一個角度看，數(shù)據(jù)挖掘是資料收集、信息化采礦等。在水利工程項目管理過程中，數(shù)據(jù)挖掘技術的應用對水利工程項目的管理起著重要的推動作用。同時，數(shù)據(jù)挖掘是從數(shù)據(jù)庫中發(fā)掘信息的過程(數(shù)據(jù)庫知識發(fā)現(xiàn))。數(shù)據(jù)挖掘的主要應用于大量的數(shù)據(jù)的采集整理，通過搜索算法來隱藏信息的過程。同樣，在當今的信息時代，數(shù)據(jù)挖掘與計算機和先進的科學技術密切相關，通過計算機、互聯(lián)網(wǎng)搜索、統(tǒng)計、分析、和其他方面的發(fā)展，可服務于許多行業(yè)和許多項目，本文借助于某市的水利工程，詳細的闡述了其在現(xiàn)場數(shù)據(jù)管理中的應用情況。
數(shù)據(jù)挖掘是以現(xiàn)有的海量數(shù)據(jù)為重要資源，采用數(shù)據(jù)挖掘引擎技術，通過分析數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)，提取出最有價值的信息。
2.1相關性分析。
通過數(shù)據(jù)源之間的相關性，找到所需的目標數(shù)據(jù)和擴展的信息，通過數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系找到規(guī)律，以便更好地分析數(shù)據(jù)的使用情況。
2.2數(shù)據(jù)的分類與整合。
為了達到對更多的數(shù)據(jù)進行分類和整合的目的，對于沒有規(guī)律和類型的標記數(shù)據(jù)按照相關的分類規(guī)則，以同一規(guī)則將信息匯總在一起，方便查找和應用數(shù)據(jù)，提高工作效率。
2.3堅持預測分析。
在數(shù)據(jù)源中堅持預測分析，通過對重要數(shù)據(jù)進行建模，對信息進行綜合有效的分析和預測，從而得出數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢。讓數(shù)據(jù)本身通過數(shù)據(jù)挖掘技術得出必要的結論。
2.4把握概念。
通過了解數(shù)據(jù)源中所需信息的含義，總結主要特點，并給出概念描述，使數(shù)據(jù)具有高度的清晰度。
2.5把握據(jù)偏差。
數(shù)據(jù)在輸入和輸出時不可避免地會出現(xiàn)差錯，通過數(shù)據(jù)挖掘技術檢測數(shù)據(jù)準確性是必要的，要找出參考值與結果之間是否存在差異，尋找一些潛在的信息，以減少數(shù)據(jù)誤差。
3.1部門專家觀點之間存在差異。
在水利工程管理中使用了大量的數(shù)據(jù)，特別是采煤工藝在處理大空間問題上，加之水利部門普遍較大，且越來越多，需要與各部門協(xié)調配合工作。但不同的部門通常只負責溝通、交流的時間少，再加上數(shù)據(jù)分析技術落后于實踐，各部門使用的儀器不一樣，在數(shù)據(jù)點的分析上各專家持不同意見，這將阻礙數(shù)據(jù)處理，從而影響部門之間的合作，數(shù)據(jù)非常容易干擾，從而影響整個項目進展情況。
3.2與gis系統(tǒng)聯(lián)系不密切。
gis在水利工程信息系統(tǒng)中占有很大的比重，是水利工程信息系統(tǒng)中不可缺少的一部分，它的主要功能是產(chǎn)生大量的空間數(shù)據(jù)，空間數(shù)據(jù)的.計算、查詢和分析，以及空間數(shù)據(jù)可視化是非常復雜的，單純的依靠手工和一般信息系統(tǒng)是無法解決的，所以我們應該充分利用gis系統(tǒng)。然而，在現(xiàn)實中，由于在這方面缺乏專業(yè)人才，充分利用原有的數(shù)據(jù)和gis系統(tǒng)以進行有效結合，兩者一起處理復雜的空間數(shù)據(jù)，現(xiàn)在還有很多事情要解決。
3.3數(shù)據(jù)挖掘模型建立不夠完善。
我國的水利工程雖然已經(jīng)開展多年，但水利工程信息系統(tǒng)的應用還處于起步階段。如今，數(shù)據(jù)挖掘技術模型可以幫助水利工程數(shù)據(jù)挖掘的人員可以預見在工程設計和施工過程中存在的差距等問題，確保水利工程項目按照原先設定好的方向進展。
4實例分析。
4.1概況。
某水電站于1963開始建設，于1975年完工，其位于黃河中游的陜西境內，裝機容量122萬5000kw，是新中國成立以來為數(shù)不多的達到百萬千瓦的大型水利水電項目。大壩主體結構為混凝土結構，大壩高度為147m，其電站總存儲容量為57億8000萬m3。其水利項目主要管理內容包括水庫管理、水閘管理、堤防管理、引水工程管理、水利工程管理等。
數(shù)據(jù)模型主要功能包括水利工程防洪、除澇、灌溉、運輸、發(fā)電、水產(chǎn)養(yǎng)殖等，電站周邊區(qū)域的社會經(jīng)濟和農(nóng)業(yè)發(fā)展受其影響尤為巨大。在過去的發(fā)展過程中，某市的水利工程在管理和決策中，這些都是比較復雜的非結構化決策。因此，構建一個探索性或查詢驅動的數(shù)據(jù)挖掘模型會給水電站的工作人員和專家在數(shù)據(jù)檢索和專業(yè)分析的工作上提供方便，使管理者在管理工作上更加的科學合理。
庫和數(shù)據(jù)倉庫olap和olam層(數(shù)據(jù)挖掘的核心內容)，用戶界面層。用戶界面層主要功能是管理員或用戶進行人際對話、挖掘數(shù)據(jù)查詢、挖掘結果顯示以及數(shù)據(jù)結果輸出。
該水利工程項目管理的內容主要包括：管理水庫，水閘管理、堤防管理、南水北調工程管理、項目管理、灌溉等方面。雖然數(shù)據(jù)挖掘有助于這個過程的開展，水給利工程的管理提供了科學依據(jù)，但如果該水利工程管理只是單單的進行數(shù)據(jù)挖掘，這是不符合數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)理論的基本思想。因此，只有在現(xiàn)有的、成熟的國內水利工程項目管理成果的基礎上，結合數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)，這才是開發(fā)水電站管理種數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的最佳方式。
國內許多水利工程在管理和施工過程中，最常用的是gis技術軟件。gis軟件具有分析處理功能、空間數(shù)據(jù)查詢功能。gis技術軟件本身蘊含著多樣的數(shù)據(jù)信息，如當?shù)氐囊恍┥鐣?jīng)濟、地形地貌、地質、水文環(huán)境等。所以，對于水利工程管理數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的未來發(fā)展，首先要考慮的應該是如何實現(xiàn)gis系統(tǒng)和數(shù)據(jù)挖掘理論系統(tǒng)完美銜接。
5總結。
綜上所述，數(shù)據(jù)挖掘技術在水利工程管理中的應用使我們能夠分析水利工程的數(shù)據(jù)更加的全面，這樣我們就可以充分挖掘潛在的、有價值的信息，使項目管理更加有效率，使工程的投入資金能被合理的利用，從而提高水電工程質量和工作效率，降低項目管理成本，使水電工程發(fā)揮出最大的社會效益和經(jīng)濟效益。雖然在挖掘數(shù)據(jù)方面還存在很多問題，但我們希望能在今后的水電工程管理中更多的去采用這種技術，為項目管理提供更多的幫助，促進國民經(jīng)濟的發(fā)展。
數(shù)據(jù)挖掘師的技術要求篇二十
摘要：隨著科學技術的快速發(fā)展，各種新鮮的事物和理念得到了廣泛的應用。其中機器學習算法就是一則典型案例——作為一種新型的算法，其廣泛應用于各行各業(yè)之中。本篇論文旨在探討機器學習算法在數(shù)據(jù)挖掘中的具體應用，我們利用龐大的移動終端數(shù)據(jù)網(wǎng)絡，加強了基于gsm網(wǎng)絡的戶外終端定位，從而提出了3個階段的定位算法，有效提高了定位的精準度和速度。
關鍵詞：學習算法;gsm網(wǎng)絡;定位;數(shù)據(jù);。
移動終端定位技術由來已久，其主要是利用各種科學技術手段定位移動物體的精準位置以及高度。目前，移動終端定位技術主要應用于軍事定位、緊急救援、網(wǎng)絡優(yōu)化、地圖導航等多個現(xiàn)代化的領域，由于移動終端定位技術能夠帶給精準的位置服務信息，所以其在市場上還是有較大的需求的，這也為移動終端定位技術的優(yōu)化和發(fā)展，帶給了推動力。隨著通信網(wǎng)絡普及，移動終端定位技術的發(fā)展也得到了一些幫忙，使得其定位的精準度和速度都得到了全面的優(yōu)化和提升。同時，傳統(tǒng)的定位方法結合先進的算法來進行精準定位，目前依舊還是有較大的進步空間。在工作中我選取機器學習算法結合數(shù)據(jù)挖掘技術對傳統(tǒng)定位技術加以改善，取得了不錯的效果，但也遇到了許多問題，例如:使用機器學習算法來進行精準定位暫時無法滿足更大的區(qū)域要求，還有想要利用較低的設備成本，實現(xiàn)得到更多的精準定位的要求比較困難。所以本文對機器學習算法進行了深入的研究，期望能夠幫忙其更快速的定位、更精準的定位，滿足市場的需要。
數(shù)據(jù)挖掘又名數(shù)據(jù)探勘、信息挖掘。它是數(shù)據(jù)庫知識篩選中十分重要的一步。數(shù)據(jù)挖掘其實指的就是在超多的數(shù)據(jù)中透過算法找到有用信息的行為。一般狀況下，數(shù)據(jù)挖掘都會和計算機科學緊密聯(lián)系在一齊，透過統(tǒng)計集合、在線剖析、檢索篩選、機器學習、參數(shù)識別等多種方法來實現(xiàn)最初的目標。統(tǒng)計算法和機器學習算法是數(shù)據(jù)挖掘算法里面應用得比較廣泛的兩類。統(tǒng)計算法依靠于概率分析，然后進行相關性決定，由此來執(zhí)行運算。
而機器學習算法主要依靠人工智能科技，透過超多的樣本收集、學習和訓練，能夠自動匹配運算所需的相關參數(shù)及模式。它綜合了數(shù)學、物理學、自動化和計算機科學等多種學習理論，雖然能夠應用的領域和目標各不相同，但是這些算法都能夠被獨立使用運算，當然也能夠相互幫忙，綜合應用，能夠說是一種能夠“因時而變”、“因事而變”的算法。在機器學習算法的領域，人工神經(jīng)網(wǎng)絡是比較重要和常見的一種。因為它的優(yōu)秀的數(shù)據(jù)處理和演練、學習的潛力較強。
而且對于問題數(shù)據(jù)還能夠進行精準的識別與處理分析，所以應用的頻次更多。人工神經(jīng)網(wǎng)絡依靠于多種多樣的建模模型來進行工作，由此來滿足不同的數(shù)據(jù)需求。綜合來看，人工神經(jīng)網(wǎng)絡的建模，它的精準度比較高，綜合表述潛力優(yōu)秀，而且在應用的過程中，不需要依靠專家的輔助力量，雖然仍有缺陷，比如在訓練數(shù)據(jù)的時候耗時較多，知識的理解潛力還沒有到達智能化的標準，但是，相對于其他方式而言，人工神經(jīng)網(wǎng)絡的優(yōu)勢依舊是比較突出的。
2以機器學習算法為基礎的gsm網(wǎng)絡定位。
2.1定位問題的建模。
建模的過程主要是以支持向量機定位方式作為基礎，把定位的位置柵格化，面積較小的柵格位置就是獨立的一種類別，在定位的位置內，我們收集數(shù)目龐大的終端測量數(shù)據(jù)，然后利用計算機對測量報告進行分析處理，測量柵格的距離度量和精準度，然后對移動終端柵格進行預估決定，最終利用機器學習進行分析求解。
2.2采集數(shù)據(jù)和預處理。
本次研究，我們采用的模型對象是我國某一個周邊長達10千米的二線城市。在該城市區(qū)域內，我們測量了四個不同時間段內的數(shù)據(jù)，為了保證機器學習算法定位的精準性和有效性，我們把其中的三批數(shù)據(jù)作為訓練數(shù)據(jù)，最后一組數(shù)據(jù)作為定位數(shù)據(jù)，然后把定位數(shù)據(jù)周邊十米內的前三組訓練數(shù)據(jù)的相關信息進行清除。一旦確定某一待定位數(shù)據(jù)，就要在不同的時間內進行測量，按照測量出的數(shù)據(jù)信息的經(jīng)緯度和平均值，再進行換算，最終，得到真實的數(shù)據(jù)量，提升定位的速度以及有效程度。
2.3以基站的經(jīng)緯度為基礎的初步定位。
用機器學習算法來進行移動終端定位，其復雜性也是比較大的，一旦區(qū)域面積增加，那么模型和分類也相應增加，而且更加復雜，所以，利用機器學習算法來進行移動終端定位的過程，會隨著定位區(qū)域面積的增大，而耗費更多的時間。利用基站的經(jīng)緯度作為基礎來進行早期的定位，則需要以下幾個步驟:要將邊長為十千米的正方形分割成一千米的小柵格，如果想要定位數(shù)據(jù)集內的相關信息，就要選取對邊長是一千米的小柵格進行計算，而如果是想要獲得邊長一千米的大柵格，就要對邊長是一千米的柵格精心計算。
2.4以向量機為基礎的二次定位。
在完成初步定位工作后，要確定一個邊長為兩千米的正方形，由于第一級支持向量機定位的區(qū)域是四百米，定位輸出的是以一百米柵格作為中心點的經(jīng)緯度數(shù)據(jù)信息，相對于一級向量機的定位而言，二級向量機在定位計算的時候難度是較低的，更加簡便。后期的預算主要依靠決策函數(shù)計算和樣本向量機計算。隨著柵格的變小，定位的精準度將越來越高，而由于增加分類的問題數(shù)量是上升的，所以，定位的復雜度也是相對增加的。
2.5以k-近鄰法為基礎的三次定位。
第一步要做的就是選定需要定位的區(qū)域面積，在二次輸出之后，確定其經(jīng)緯度，然后依靠經(jīng)緯度來確定邊長面積，這些都是進行區(qū)域定位的基礎性工作，緊之后就是定位模型的訓練。以k-近鄰法為基礎的三次定位需要的是綜合訓練信息數(shù)據(jù)，對于這些信息數(shù)據(jù)，要以大小為選取依據(jù)進行篩選和合并，這樣就能夠減少計算的重復性。當然了，選取的區(qū)域面積越大，其定位的速度和精準性也就越低。
3結語。
近年來，隨著我國科學技術的不斷發(fā)展和進步，數(shù)據(jù)挖掘技術愈加重要。根據(jù)上面的研究，我們證明了，在數(shù)據(jù)挖掘的過程中，應用機器學習算法具有舉足輕重的作用。作為一門多領域互相交叉的知識學科，它能夠幫忙我們提升定位的精準度以及定位速度，能夠被廣泛的應用于各行各業(yè)。所以，對于機器學習算法，相關人員要加以重視，不斷的進行改良以及改善，切實的發(fā)揮其有利的方面，將其廣泛應用于智能定位的各個領域，幫忙我們解決關于戶外移動終端的定位的問題。
參考文獻。
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數(shù)據(jù)挖掘師的技術要求篇二十一
網(wǎng)絡輿情是在各種事件的刺激下,網(wǎng)民通過互聯(lián)網(wǎng)來表達和傳播的各種不同情感、認知、態(tài)度和行為交錯的總和[7]。隨著互聯(lián)網(wǎng)技術的飛速發(fā)展,網(wǎng)民的公共空間得到了極大的拓展,網(wǎng)絡平臺為網(wǎng)民提供發(fā)表意見和參與議事的捷徑。
網(wǎng)絡輿情危機是指社會事件發(fā)生出現(xiàn)在網(wǎng)絡上,在短時間內產(chǎn)生大量信息,網(wǎng)民的個人意見在眾多觀點的碰撞下,最終形成占據(jù)主導性的意見,同時就可能使得事件變得更為敏感、甚至尖銳。
網(wǎng)絡輿情危機的管理需職能部門建立敏捷的反應機制和推出較為妥善的解決策略。而在計算機技術呈現(xiàn)蓬勃發(fā)展的時代背景下,相關部門對網(wǎng)絡輿情的積極應對就需要借助信息化管理。本次研究即對數(shù)據(jù)挖掘技術在網(wǎng)絡輿情危機管理中的應用展開如下的分析與闡述。
(1)對網(wǎng)絡輿情危機應對數(shù)據(jù)進行分析。在整個網(wǎng)絡輿情應對事例系統(tǒng)中,基礎性的關鍵部分就是輿情危機應對數(shù)據(jù)。因而,就可以使用數(shù)據(jù)挖掘技術,對輿情應對數(shù)據(jù)中危機的發(fā)生頻率和種類的'規(guī)律進行統(tǒng)計和分析,從這些網(wǎng)絡輿情危機的種類中提取得到危機發(fā)生頻率最高的事件,在此基礎上,就可根據(jù)這些統(tǒng)計結果與數(shù)據(jù)申報專項研究課題,進而同步增加該方面研究投入。
(2)對整體危機管理水平進行評價。在網(wǎng)絡輿情危機管理系統(tǒng)中,可以利用數(shù)據(jù)挖掘技術對整體的危機管理水平實現(xiàn)綜合性的預估和評價?？偟卣f來,數(shù)據(jù)挖掘技術可以對已有的網(wǎng)絡輿情危機應對處理信息進行分析和篩選,進而對該類危機處理質量、服務質量、網(wǎng)絡輿情危機系統(tǒng)的使用情況等形成全局性的認知和了解,如此將不僅有利于改善現(xiàn)實危機應對水平,也有助于對未來的非常規(guī)突發(fā)情況在第一時間調動應急部署,做出合理規(guī)劃。
(3)對管理效果進行分析。在網(wǎng)絡輿情危機管理中,應該對常見的同類網(wǎng)絡輿情危機的管理效果進行分析。以在網(wǎng)絡輿情危機中職能部門直接或間接地參與到事件數(shù)據(jù)為依據(jù),通過應用數(shù)據(jù)挖掘技術可以對危機處理過的具體情況、應對危機時采用的方法、危機處理后的結果引入過濾、分析等優(yōu)化集成環(huán)節(jié),從而制定出針對該類網(wǎng)絡輿情突發(fā)事件的處理方案,為未來危機發(fā)生時的迅捷應對增加了可供參照的應用范例。
研究可知,職能部門可以通過應用數(shù)據(jù)挖掘技術,對影響其應對輿情危機數(shù)量的相關因素進行分析和歸類提取描述,有助于該部門及時對現(xiàn)有工作人員按需實施及時變動與合理調整。
職能部門關于應對的工作量指標與該部門應對危機的工作質量有著直接的關系,而其關注和參與的危機數(shù)量則能直接體現(xiàn)該部門工作量的執(zhí)行情況。在對這些數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計和分析時,部門工作人員還應注意靈活運用數(shù)據(jù)挖掘技術辨識各類輿情危機數(shù)量的增減態(tài)勢,從而為政府未來危機的爆發(fā)預測積累第一手的豐富素材與依據(jù)。
2.3對網(wǎng)絡輿情進行分組聚類方面的應用。
在應對網(wǎng)絡輿情危機系統(tǒng)數(shù)據(jù)的挖掘中,比較常見的就是聚類分析技術。在實際的工作中,根據(jù)職能部門的特點和工作要求,將各類網(wǎng)絡輿情危機數(shù)據(jù)信息建立起不同的特征獨具的模型倉庫,對輿情危機事件信息進行深度挖掘。在此過程中,可以將輿情危機信息作為基礎,以輿情危機事件的爆發(fā)時間作為標識,使用數(shù)據(jù)挖掘技術在各類網(wǎng)絡輿情事件全程涌現(xiàn)的描述性信息、關鍵詞匯等因子中找出不同輿情危機時間之間的聯(lián)系,再依據(jù)這些聯(lián)系節(jié)點就能得出不同分組事件的輿情信息和處理結果。至此,可以把這些規(guī)律和輿情事件進行有機緊密結合,再對輿情危機的運用方法施以適當調整,即可達到良好的危機應對效果。
2.4在提供個性化服務中的應用。
在所有的服務行業(yè)中,個性化服務是最高的標準,同時也是公共服務發(fā)展的終極目標[8]。網(wǎng)絡輿情的爆發(fā)往往是信息的不對稱導致的事態(tài)走向趨于嚴峻。職能部門對網(wǎng)絡輿情危機的應對處理需要在專門的系統(tǒng)平臺上向網(wǎng)民做出透明化公示。網(wǎng)民希望在最短時間里找到對自己有價值的信息,由部門定制的個性化服務即能從根本上解決這一問題。個性化服務的核心是培養(yǎng)網(wǎng)民的個人習慣,利用科學的方式引導網(wǎng)民的使用習慣朝著科學方向轉變,在大數(shù)據(jù)技術下就能達到這一預設性目標。
數(shù)據(jù)挖據(jù)技術在設計衍生個性化服務時主要體現(xiàn)在2個方面,研究要點可闡析如下。
(1)數(shù)據(jù)挖掘技術可以滿足職能部門工作人員和網(wǎng)民的實際需求,助其及時找到對自己有價值的信息。
(2)職能部門可以根據(jù)輿情危機事件和網(wǎng)民的實際情況,運用大數(shù)據(jù)技術提供具有針對性、多樣性的信息和服務。
實際上,前者主要強調的是部門工作人員和網(wǎng)民需發(fā)揮主觀能動性,而后者則著重強調了智慧政府的建設。在一定程度上,智慧政府即是未來社會的潮流發(fā)展趨勢。
3結束語。
隨著信息化技術的快速發(fā)展,數(shù)據(jù)挖掘技術的應用領域日趨廣泛。數(shù)據(jù)挖掘技術在職能部門輿情危機應對的信息化和決策支持中具有重要作用。通過運用數(shù)據(jù)挖掘技術可以最大限度地發(fā)揮數(shù)字化優(yōu)勢,對輿情危機的數(shù)據(jù)信息進行深入的挖掘和分析,進而提高社會整體的網(wǎng)絡輿情危機應對能力。
參考文獻。
[2]vosoughis,royd,aralspreadoftrueandfalsenewsonline[j].socialscience,,359(6380):1146-1151.
