無論是身處學校還是步入社會，大家都嘗試過寫作吧，借助寫作也可以提高我們的語言組織能力。相信許多人會覺得范文很難寫？以下是小編為大家收集的優秀范文，歡迎大家分享閱讀。

數據挖掘論文選題篇一

數據挖掘作為一種數據分析的方法，在現代社會的應用越來越廣泛。因此，許多研究者致力于數據挖掘技術的研究和應用。其中，論文是數據挖掘研究最主要的成果之一。良好的數據挖掘論文可以促進數據挖掘的發展和應用，提高數據挖掘技術的效率和可靠性。因此，寫一篇優秀的數據挖掘論文對于這個領域的研究人員來說至關重要。

第二段：講述數據挖掘論文的內容需要注意的重點。

在寫一篇數據挖掘論文時，需要注意幾個重點。首先，需要明確研究對象和研究目的，確定原始數據的來源和數據處理方法。其次，需要進行特征分析，挑選有效的特征進行數據挖掘。同時，在數據挖掘過程中需要使用合適的算法和模型，以取得優秀的預測結果。最后，還需要對結果進行驗證和評價，以保證數據挖掘結果的準確性和可靠性。

在我的研究過程中，我深刻地認識到了數據挖掘技術的重要性和應用價值。我需要詳細地了解數據采集、數據清洗、特征選擇和評估模型等方面的知識，學習基本的算法和模型，并靈活運用最新的數據挖掘技術，以達到最好的預測結果。同時，我也注意到了不同論文之間的差異，不同研究的方向和方法不同，需要靈活變通和開創性思維，才能寫出優秀的數據挖掘論文。

第四段：探討數據挖掘論文的審查標準和要求。

數據挖掘的研究范圍和深度不斷擴大，論文審查機構和專家對數據挖掘論文的要求也越來越高。好的數據挖掘論文需要有一定的貢獻和創新點，同時，還需要展示出數據挖掘算法、模型和數據特征選擇的能力，具有可操作性和穩健性。此外，好的數據挖掘論文還需有清晰的圖表展示，數據的充分分析和結論的合理性，撰寫格式規范明確，語言流暢等特點。

第五段：總結論文寫作的經驗和啟示。

總之，在撰寫優秀的數據挖掘論文時，應該注重掌握所需的關鍵技術和知識，同時宏觀和微觀兩個方面的考慮都需要。特別注重特征選擇和數據模型的設計更是必不可少的。此外，要注意相關專業期刊的審查標準和要求，并且合理分配時間，不斷完善整理論文。相信在不斷讀論文，自己不斷寫論文的過程中，每個人都可以不斷提高論文的質量，為數據挖掘技術的發展和實踐做出重要貢獻。

數據挖掘論文選題篇二

由于信息技術的迅速發展，現代的檔案管理模式與過去相比，也有了很大的變化，也讓如今的檔案管理模式有了新的挑戰。讓人們對信息即時、大量地獲取是目前檔案管理工作和檔案管理系統急切需要解決的問題。

（一）數據挖掘技術。數據挖掘是指從大量的、不規則、亂序的數據中，進行分析歸納，得到隱藏的，未知的，但同時又含有較大價值的信息和知識。它主要對確定目標的有關信息，使用自動化和統計學等方法對信息進行預測、偏差分析和關聯分析等，從而得到合理的結論。在檔案管理中使用數據挖掘技術，能夠充分地發揮檔案管理的作用，從而達到良好的檔案管理工作效果。（二）數據挖掘技術分析。數據挖掘技術分析的方法是多種多樣的，其主要方法有以下幾種：1.關聯分析。指從已經知道的信息數據中，找到多次展現的信息數據，由信息的說明特征，從而得到具有相同屬性的事物特征。2.分類分析。利用信息數據的特征，歸納總結相關信息數據的數據庫，建立所需要的數據模型，從而來識別一些未知的信息數據。3.聚類分析。通過在確定的數據中，找尋信息的價值聯系，得到相應的管理方案。4.序列分析。通過分析信息的前后因果關系，從而判斷信息之間可能出現的聯系。

在進行現代檔案信息處理時，傳統的檔案管理方法已經不能滿足其管理的要求，數據挖掘技術在這方面確有著顯著的優勢。首先，檔案是較為重要的信息記錄，甚至有些檔案的重要性大到無價，因此對于此類的珍貴檔案，相關的檔案管理人員也是希望檔案本身及其價值一直保持下去。不過越是珍貴的檔案，其使用率自然也就越高，所以其安全性就很難得到保障，在檔案管理中運用數據挖掘技術，可以讓檔案的信息數據得到分析統計，歸納總結，不必次次實物查閱，這樣就極大地提升了檔案相關內容的安全性，降低檔案的磨損率。并且可以對私密檔案進行加密，進行授權查閱，進一步提高檔案信息的安全性。其次，對檔案進行鑒定與甄別，這也是檔案工作中較困難的過程，過去做好這方面的工作主要依靠管理檔案管理員自己的能力和水平，主觀上的因素影響很大，但是數據挖掘技術可以及時對檔案進行編碼和收集，對檔案進行數字化的管理和規劃，解放人力資源，提升檔案利用的服務水平。第三，數據挖掘技術可以減少檔案的收集和保管成本，根據檔案的特點和規律建立的數據模型能為之后的工作人員建立一種標準，提升了檔案的鑒定效率。

（一）檔案信息的收集。在實施檔案管理工作時，首先需要對檔案信息數據的收集。可以運用相關檔案數據庫的數據資料，進行科學的分析，制定科學的說明方案，對確定的數據集合類型和一些相關概念的模型進行科學說明，利用這些數據說明，建立準確的數據模型，并以此數據模型作為標準，為檔案信息的快速分類以及整合奠定基礎。例如，在體育局的相關網站上提供問卷，利用問卷來得到的所需要的信息數據，導入數據庫中，讓數據庫模型中保有使用者的相關個人信息，通過對使用者的信息數據進行說明，從而判斷使用者可能的類型，提升服務的準確性。因此，數據挖掘技術為檔案信息的迅速有效收集，為檔案分類以及后續工作的順利展開，提供了有利條件，為個性化服務的實現提供了保證。（二）檔案信息的分類。數據挖掘技術具有的屬性分析能力，可以將數據庫中的信息進行分門別類，將信息的對象通過不同的特征，規劃為不同的分類。將數據挖掘技術運用到檔案管理中時，可以簡單快速地找到想要的檔案數據，能根據數據中使用者的相關數據，找尋使用者在數據庫中的信息，使用數據模型的分析能力，分析出使用者的相關特征。利如，在使用者上網使用網址時，數據挖掘技術可以充分利用使用者的搜索數據以及網站的訪問記錄，自動保存用戶的搜索信息、搜索內容、下載次數、時間等，得到用戶的偏好和特征，對用戶可能存在的需求進行預測和分類，更加迅速和準確的，為用戶提供個性化的服務。（三）檔案信息的整合。數據挖掘技術可以對新舊檔案的信息進行整合處理，可以較為簡單地將“死檔案”整合形成為“活檔案”，提供良好的檔案信息和有效的檔案管理。例如，對于企事業單位而言，培訓新員工的成本往往比聘請老員工的成本要高出很多。對老員工的檔案信息情況進行全體整合，使檔案資源充分發揮作用，將檔案數據進行總結和規劃，根據數據之間的聯系確定老員工流失的原因，然后建立清晰、明白的數據庫，這樣可以防止人才流失，也能大大提高檔案管理的效率。

綜上所述，在這個信息技術迅速跳躍發展的時代，將數據挖掘技術運用到檔案管理工作中是時代發展的需求與必然結果。利用數據挖掘技術，可以使檔案管理工作的效率大大提升，不僅減少了搜索檔案信息的時間，節省人力物力，避免資源的浪費，還能幫助用戶在海量的信息數據中，快速找到所需的檔案數據信息。數據挖掘技術的運用，使靜態的檔案信息變成了可以“主動”為企事業單位的發展，提供有效的個性化服務的檔案管家，推動了社會的快速發展。

[2]宇然，數據挖掘技術研究以及在檔案計算機管理系統中的應用[d].沈陽工業大學，20xx.

[3]吳秀霞，關于檔案管理方面的數據挖掘分析及應用探討[j].經營管理者，20xx:338.

數據挖掘論文選題篇三

數據挖掘是用于發現隱藏于大量數據中的有用信息的過程。在現代商業中，數據挖掘已經成為了決策制定中不可或缺的工具。對于學習數據挖掘的人來說，寫論文是一個很好的鍛煉機會。本文將介紹我在撰寫數據挖掘論文過程中得到的心得和體會。

一、數據收集和準備。

在進行數據挖掘和撰寫論文之前，首先需要進行數據收集和準備。這個過程非常費時間和精力。它需要你花費大量的時間研究和了解你想要分析的數據，并且要確保其質量和可靠性。當你收集到充足的數據后，你需要對其進行清洗和加工，以確保它符合你的研究和分析要求。

二、尋找合適的算法。

對于不同的數據類型和研究目的，使用不同的算法是非常必要的。在進行數據分析前，我們需要先研究和了解有哪些算法可以使用，并確定哪個算法最適合你的數據和問題。此外，認真閱讀一些經典的數據挖掘論文，了解如何使用不同類型的算法來處理和分析數據，對于指導你的研究和撰寫論文有很大的幫助。

三、數據可視化。

數據可視化是通過圖表、示意圖和圖像等方式將數據表達出來。它可以使得復雜的數據變得更加容易理解和使用。當你分析完你的數據后，你需要進行可視化操作，以幫助你更好地理解和展示數據。此外，數據可視化還能使你的論文更加引人注目，視覺效果更加優美。

四、語言表達。

語言表達能力在論文寫作中是至關重要的。你需要清晰而有條理地表達你的研究思路和分析結果，并將其用通俗易懂的語言表現出來。此外，精確的描述和清晰的句子結構有助于閱讀者理解你的思考過程。

五、多次修改和校對。

寫作是一個不斷完善和改進的過程。你需要對論文進行多次修改和校對，以確保你的研究思路和結果清晰明了，沒有錯別字和語法錯誤。此外，還需要注意引用來源的正確性和格式的一致性。

數據挖掘論文撰寫是一個需要良好耐心和細心的工作。在整個過程中，我們需要持續學習和完善自己，才能寫出高質量、有科學價值的論文。對于近期對數據挖掘領域有深入接觸的讀者來說，我們要虛心學習，勤奮鉆研，不斷提高自己的寫作技巧。

數據挖掘論文選題篇四

[1]劉瑩。基于數據挖掘的商品銷售預測分析[j].科技通報。2014（07）。

[2]姜曉娟，郭一娜。基于改進聚類的電信客戶流失預測分析[j].太原理工大學學報。2014（04）。

[3]李欣海。隨機森林模型在分類與回歸分析中的應用[j].應用昆蟲學報。2013（04）。

[4]朱志勇，徐長梅，劉志兵，胡晨剛。基于貝葉斯網絡的客戶流失分析研究[j].計算機工程與科學。2013（03）。

[5]翟健宏，李偉，葛瑞海，楊茹。基于聚類與貝葉斯分類器的網絡節點分組算法及評價模型[j].電信科學。2013（02）。

[6]王曼，施念，花琳琳，楊永利。成組刪除法和多重填補法對隨機缺失的二分類變量資料處理效果的比較[j].鄭州大學學報（醫學版）.2012（05）。

[7]黃杰晟，曹永鋒。挖掘類改進決策樹[j].現代計算機（專業版）.2010（01）。

[8]李凈，張范，張智江。數據挖掘技術與電信客戶分析[j].信息通信技術。2009（05）。

[9]武曉巖，李康。基因表達數據判別分析的隨機森林方法[j].中國衛生統計。2006（06）。

[10]張璐。論信息與企業競爭力[j].現代情報。2003（01）。

[13]俞馳。基于網絡數據挖掘的客戶獲取系統研究[d].西安電子科技大學2009。

[14]馮軍。數據挖掘在自動外呼系統中的應用[d].北京郵電大學2009。

[15]于寶華。基于數據挖掘的高考數據分析[d].天津大學2009。

[16]王仁彥。數據挖掘與網站運營管理[d].華東師范大學2010。

[19]賈治國。數據挖掘在高考填報志愿上的應用[d].內蒙古大學2005。

[22]阮偉玲。面向生鮮農產品溯源的基層數據庫建設[d].成都理工大學2015。

[23]明慧。復合材料加工工藝數據庫構建及數據集成[d].大連理工大學2014。

[25]岳雪。基于海量數據挖掘關聯測度工具的設計[d].西安財經學院2014。

[28]張曉東。全序模塊模式下范式分解問題研究[d].哈爾濱理工大學2015。

[30]王化楠。一種新的混合遺傳的基因聚類方法[d].大連理工大學2014。

“大數據”到底有多大？根據研究機構統計，僅在2011年，全球數據增量就達到了1.8zb(即1.8萬億gb)，相當于全世界每個人產生200gb以上的數據。這種增長趨勢仍在加速，據保守預計，接下來幾年中，數據將始終保持每年50%的增長速度。

縱觀人類歷史，每一次劃時代的變革都是以新工具的出現和應用為標志的。蒸汽機把人們從農業時代帶入了工業時代，計算機和互聯網把人們從工業時代帶入了信息時代，而如今大數據時代已經到來，它源自信息時代，又是信息時代全方位的深化應用與延伸。大數據時代的生產原材料是數據，生產工具則是大數據技術，是對信息時代所產生的海量數據的挖掘和分析，從而快速地獲取有價值信息的技術和應用。

概括來講，大數據有三個特征，可總結歸納為“3v”，即量(volume)、類(variety)、時(velocity)。量，數據容量大，現在數據單位已經躍升至zb級別。類，數據種類多，主要來自業務系統，例如社交網絡、電子商務和物聯網應用。時，處理速度快，時效性要求高，從傳統的事務性數據到實時或準實時數據。

數據挖掘，又稱為知識發現(knowledgediscovery)，是通過分析每個數據，從大量數據中尋找其規律的技術。知識發現過程通常由數據準備、規律尋找和規律表示3個階段組成。數據準備是從數據中心存儲的數據中選取所需數據并整合成用于數據挖掘的數據集；規律尋找是用某種方法將數據集所含規律找出來；規律表示則是盡可能以用戶可理解的方式(如可視化)將找出的規律表示出來。

“數據海量、信息缺乏”是相當多企業在數據大集中之后面臨的尷尬問題。目前，大多數事物型數據庫僅實現了數據錄入、查詢和統計等較低層次的功能，無法發現數據中存在的有用信息，更無法進一步通過數據分析發現更高的價值。如果能夠對這些數據進行分析，探尋其數據模式及特征，進而發現某個客戶、群體或組織的興趣和行為規律，專業人員就可以預測到未來可能發生的變化趨勢。這樣的數據挖掘過程，將極大拓展企業核心競爭力。例如，在網上購物時遇到的提示“瀏覽了該商品的人還瀏覽了如下商品”，就是在對大量的購買者“行為軌跡”數據進行記錄和挖掘分析的基礎上，捕捉總結購買者共性習慣行為，并針對性地利用每一次購買機會而推出的銷售策略。

隨著社會的進步和信息通信技術的發展，信息系統在各行業、各領域快速拓展。這些系統采集、處理、積累的數據越來越多，數據量增速越來越快，以至用“海量、爆炸性增長”等詞匯已無法形容數據的增長速度。

2011年5月，全球知名咨詢公司麥肯錫全球研究院發布了一份題為《大數據：創新、競爭和生產力的。下一個新領域》的報告。報告中指出，數據已經滲透到每一個行業和業務職能領域，逐漸成為重要的生產因素；而人們對于大數據的運用預示著新一波生產率增長和消費者盈余浪潮的到來。2012年3月29日，美國政府在白宮網站上發布了《大數據研究和發展倡議》，表示將投資2億美元啟動“大數據研究和發展計劃”，增強從大數據中分析萃取信息的能力。

在電力行業，堅強智能電網的迅速發展使信息通信技術正以前所未有的廣度、深度與電網生產、企業管理快速融合，信息通信系統已經成為智能電網的“中樞神經”，支撐新一代電網生產和管理發展。目前，國家電網公司已初步建成了國內領先、國際一流的信息集成平臺。隨著三地集中式數據中心的陸續投運，一級部署業務應用范圍的拓展，結構化和非結構化數據中心的上線運行，電網業務數據從總量和種類上都已初具規模。隨著后續智能電表的逐步普及，電網業務數據將從時效性層面進一步豐富和拓展。大數據的“量類時”特性，已在海量、實時的電網業務數據中進一步凸顯，電力大數據分析迫在眉睫。

當前，電網業務數據大致分為三類：一是電力企業生產數據，如發電量、電壓穩定性等方面的數據；二是電力企業運營數據，如交易電價、售電量、用電客戶等方面的數據；三是電力企業管理數據，如erp、一體化平臺、協同辦公等方面的數據。如能充分利用這些基于電網實際的數據，對其進行深入分析，便可以提供大量的高附加值服務。這些增值服務將有利于電網安全檢測與控制(包括大災難預警與處理、供電與電力調度決策支持和更準確的用電量預測)，客戶用電行為分析與客戶細分，電力企業精細化運營管理等等，實現更科學的需求側管理。

例如，在電力營銷環節，針對“大營銷”體系建設，以客戶和市場為導向，省級集中的95598客戶服務、計量檢定配送業務屬地化管理的營銷管理體系和24小時面向客戶的營銷服務系統，可通過數據分析改善服務模式，提高營銷能力和服務質量；以分析型數據為基礎，優化現有營銷組織模式，科學配置計量、收費和服務資源，構建營銷稽查數據監控分析模型；建立各種針對營銷的系統性算法模型庫，發現數據中存在的隱藏關系，為各級決策者提供多維的、直觀的、全面的、深入的分析預測性數據，進而主動把握市場動態，采取適當的營銷策略，獲得更大的企業效益，更好地服務于社會和經濟發展。此外，還可以考慮在電力生產環節，利用數據挖掘技術，在線計算輸送功率極限，并考慮電壓等因素對功率極限的影響，從而合理設置系統輸出功率，有效平衡系統的安全性和經濟性。

公司具備非常好的從數據運維角度實現更大程度信息、知識發現的條件和基礎，完全可以立足數據運維服務，創造數據增值價值，提供并衍生多種服務。以數據中心為紐帶，新型數據運維的成果將有可能作為一種新的消費形態與交付方式，給客戶帶來全新的使用體驗，打破傳統業務系統間各自為陣的局面，進一步推動電網生產和企業管理，從數據運維角度對企業生產經營、管理以及堅強智能電網建設提供更有力、更長遠、更深入的支撐。

這個問題太籠統，基本上算法和應用是兩個人來做的，可能是數據挖掘職位。做算法的比較少，也比較高級。

其實所謂做算法大多數時候都不是設計新的算法(這個可以寫論文了)，更多的是技術選型，特征工程抽取，最多是實現一些已經有論文但是還沒有開源模塊的算法等，還是要求扎實的算法和數據結構功底，以及豐富的分布式計算的知識的，以及不錯的英文閱讀和寫作能力。但即使是這樣也是百里挑一的，很難找到。

絕大讀書數據挖掘崗位都是做應用，數據清洗，用現成的庫建模，如果你自己不往算法或者架構方面繼續提升，和其他的開發崗位的性質基本沒什么不同，只要會編程都是很容易入門的。

實際情況不太清楚，由于數據挖掘和大數據這個概念太火了，肯定到處都有人招聘響應的崗位，但是二線城市可能僅僅是停留在概念上，很多實際的工作并沒有接觸到足夠大的數據，都是生搬硬套框架(從我面試的人的工作經驗上看即使是在北上廣深這種情況也比較多見)。

只是在北上廣深，可能接觸到大數據的機會多一些。而且做數據挖掘現在熱點的技術比如python，spark，scala，r這些技術除了在一線城市之外基本上沒有足夠的市場(因為會的人太少了，二線城市的公司找不到掌握這些技術的人，不招也沒人學)。

所以我推測二線城市最多的還是用java+hadoop，或者用java寫一些spark程序。北上廣深和二線城市程序員比待遇是欺負人，就不討論了。

和傳統的前后端程序員相比，最主要的去別就是對編程水平的要求。從我招聘的情況來看，做數據挖掘的人編程水平要求可以降低一個檔次，甚至都不用掌握面向對象。

但是要求技術全面，編程、sql，linux，正則表達式，hadoop，spark，爬蟲，機器學習模型等技術都要掌握一些。前后端可能是要求精深，數據挖掘更強調廣博，有架構能力更好。

打基礎是最重要的，學習一門數據挖掘常用的語言，比如python，scala，r;學習足夠的linux經驗，能夠通過awk，grep等linux命令快速的處理文本文件。掌握sql，mysql或者postgresql都是比較常用的關系型數據庫，搞數據的別跟我說不會用數據庫。

補充的一些技能，比如nosql的使用，elasticsearch的使用，分詞(jieba等模塊的使用)，算法的數據結構的知識。

我覺得應當學習，首先hadoop和hive很簡單(如果你用aws的話你可以開一臺emr，上面直接就有hadoop和hive，可以直接從使用學起)。

我覺得如果不折騰安裝和部署，還有linux和mysql的經驗，只要半天到一天就能熟悉hadoop和hive的使用(當然你得有linux和mysql的基礎，如果沒有就先老老實實的學linux和mysql，這兩個都可以在自己的pc上安裝，自己折騰)。

spark對很多人來說才是需要學習的，如果你有java經驗大可以從java入門。如果沒有那么還是建議從scala入門，但是實際上如果沒有java經驗，scala入門也會有一定難度，但是可以慢慢補。

所以總的來說spark才足夠難，以至于需要學習。

如果上面任何一個問題的答案是no，我都不建議直接轉行或者申請高級的數據挖掘職位(因為你很難找到一個正經的數據挖掘崗位，頂多是一些打擦邊球的崗位，無論是實際干的工作還是未來的成長可能對你的幫助都不大)。

無論你現在是學生還是已經再做一些前段后端、運維之類的工作你都有足夠的時間補齊這些基礎知識。

補齊了這些知識之后，第一件事就是了解大數據生態，hadoop生態圈，spark生態圈，機器學習，深度學習(后兩者需要高等數學和線性代數基礎，如果你的大學專業學這些不要混)。

數據挖掘論文選題篇五

發現的是用戶感興趣的知識；發現的知識應當能夠被接受、理解和運用。也就是發現全部相對的知識，是具有特定前提與條件，面向既定領域的，同時還容易被用戶接受。數據挖掘屬于一種新型的商業信息處理技術，其特點為抽取、轉化、分析商業數據庫中的大規模業務數據，從中獲得有價值的商業數據。簡單來說，其實數據挖掘是一種對數據進行深入分析的方法。因此，可以描述數據挖掘為：根據企業設定的工作目標，探索與分析企業大量數據，充分揭示隱藏的、未知的規律性，并且將其轉變為科學的方法。數據挖掘發現的最常見知識包括：

1.1.1廣義知識體現相同事物共同性質的知識，是指類別特點的概括描述知識。按照數據的微觀特點對其表征的、具有普遍性的、極高概念層次的知識積極發現，是對數據的高度精煉與抽象。發現廣義知識的方法與技術有很多，例如數據立方體和歸約等。

1.1.2關聯知識體現一個事件與其他事件之間形成的關聯知識。假如兩項或者更多項之間形成關聯，則其中一項的屬性數值就能夠借助其他屬性數值實行預測。

1.1.3分類知識體現相同事物共同特點的屬性知識與不同事物之間差異特點知識。

1.2.1明確業務對象對業務問題清楚定義，了解數據挖掘的第一步是數據挖掘目的。挖掘結果是無法預測的，但是研究的問題是可預見的，僅為了數據挖掘而數據挖掘一般會體現出盲目性，通常也不會獲得成功。基于用戶特征的電子商務數據挖掘研究劉芬（惠州商貿旅游高級職業技術學校，廣東惠州516025）摘要：隨著互聯網的出現，全球范圍內電子商務正在迅速普及與發展，在這樣的環境下，電子商務數據挖掘技術應運而生。電子商務數據挖掘技術是近幾年來數據挖掘領域中的研究熱點，基于用戶特征的電子商務數據挖掘技術研究將會解決大量現實問題，為企業確定目標市場、完善決策、獲得最大競爭優勢，其應用前景廣闊，促使電子商務企業更具有競爭力。主要分析了電子商務內容、數據挖掘技術和過程、用戶細分理論，以及基于用戶特征的電子商務數據挖掘。

1.2.2數據準備第一選擇數據：是按照用戶的挖掘目標，對全部業務內外部數據信息積極搜索，從數據源中獲取和挖掘有關數據。第二預處理數據：加工選取的數據，具體對數據的完整性和一致性積極檢查，并且處理數據中的噪音，找出計算機丟失的數據，清除重復記錄，轉化數據類型等。假如數據倉庫是數據挖掘的對象，則在產生數據庫過程中已經形成了數據預處理。

1.2.3變換數據轉換數據為一個分析模型。這一分析模型是相對于挖掘算法構建的。構建一個與挖掘算法適合的分析模型是數據挖掘獲得成功的重點。可以利用投影數據庫的相關操作對數據維度有效降低，進一步減少數據挖掘過程中數據量，提升挖掘算法效率。

1.2.4挖掘數據挖掘獲得的經濟轉化的數據。除了對選擇科學挖掘算法積極完善之外，其余全部工作都自行完成。整體挖掘過程都是相互的，也就是用戶對某些挖掘參數能夠積極控制。

1.2.5評價挖掘結果這個過程劃分為兩個步驟：表達結果和評價結果。第一表達結果：用戶能夠理解數據挖掘得到的模式，可以通過可視化數據促使用戶對挖掘結果積極理解。第二評價結果：用戶與機器對數據挖掘獲得的模式有效評價，對冗余或者無關的模式及時刪除。假如用戶不滿意挖掘模式，可以重新挑選數據和挖掘算法對挖掘過程科學執行，直到獲得用戶滿意為止。

用戶細分是指按照不同用戶的屬性劃分用戶集合。目前學術界和企業界一般接受的是基于用戶價值的細分理論，其不僅包含了用戶為企業貢獻歷史利潤，還包含未來利潤，也就是在未來用戶為企業可能帶來的利潤總和。基于用戶價值的細分理論選擇客戶當前價值與客戶潛在價值兩個因素評價用戶。用戶當前價值是指截止到目前用戶對企業貢獻的總體價值；用戶潛在價值是指未來用戶可能為企業創造的價值總和。每個因素還能夠劃分為兩個高低檔次，進一步產生一個二維的矩陣，把用戶劃分為4組，價值用戶、次價值用戶、潛在價值用戶、低價值用戶。企業在推廣過程中根據不同用戶應當形成對應的方法，投入不同的資源。很明顯對于企業來說價值用戶最重要，被認為是企業的玉質用戶；其次是次價值用戶，被認為是金質用戶，雖然數量有限，卻為企業創造了絕大部分的利潤；其他則是低價值用戶，對企業來說價值最小，成為鉛質用戶，另外一類則是潛在價值用戶。雖然這兩類用戶擁有較多的數量，但是為企業創造的價值有限，甚至很小。需要我們注意的是潛在價值用戶利用再造用戶關系，將來極有可能變成價值用戶。從長期分析，潛在價值用戶可以是企業的隱形財富，是企業獲得利潤的基礎。將采用數據挖掘方法對這4類用戶特點有效挖掘。

3.1設計問卷。

研究的關鍵是電子商務用戶特征的數據挖掘，具體包含了價值用戶特征、次價值用戶特征、潛在價值用戶特征，對電子商務用戶的認知度、用戶的需求度分析。問卷內容包括3部分：其一是為被調查者介紹電子商務的概念與背景；其二是具體調查被調查對象的個人信息，包含了性別、年齡、學歷、感情情況、職業、工作、生活地點、收入、上網購物經歷；其三是問卷主要部分，是對用戶對電子商務的了解、需求、使用情況的指標設計。

3.2調查方式。

本次調查的問卷主體是電腦上網的人群，采用隨機抽象的方式進行網上訪問。一方面采用大眾聊天工具，利用電子郵件和留言的方式發放問卷，另一方面在大眾論壇上邀請其填寫問卷。

（1）選擇數據挖掘的算法利用clementine數據挖掘軟件，采用c5.o算法挖掘預處理之后數據。

（2）用戶數據分析。

1）電子商務用戶認知度分析按照調查問卷的問題“您知道電子商務嗎？”得到對電子商務用戶認知情況的統計，十分了解20.4%，了解30.1%，聽過但不了解具體使用方法40.3%，從未聽過8.9%。很多人僅聽過電子商務，但是并不清楚具體的功能與應用方法，甚至有一小部分人沒有聽過電子商務。對調查問卷問題“您聽過電子商務的渠道是什么？”，大部分用戶是利用網了解電子商務的，占40.2%；僅有76人是利用紙質報刊雜志上知道電子商務的并且對其進行應用；這也表明相較于網絡宣傳紙質媒體推廣電子商務的方法缺乏有效性。

2）電子商務用戶需求用戶希求具體是指使用產品服務人員對應用產品或服務形成的需求或者期望。按照問題“假如你曾經使用電子商務，你覺得其用途怎樣，假如沒有使用過，你覺得其對自己有用嗎？”得到了認為需要和十分需要的數據，覺得電子商務有用的用戶為40.7%，不清楚是否對自己有用的用戶為56.7%，認為不需要的僅有2.4%。

3）電子商務用戶應用意愿應用意愿是指消費者對某一產品服務進行應用或者購買的一種心理欲望。按照問題“假如可以滿足你所關心的因素，未來你會繼續應用電子商務嗎？”獲得的數據可知，在滿足各種因素時，將來一年之內會應用電子商務的用戶為78.2%，一定不會應用電子商務的用戶為1.4%。表明用戶形成了較為強烈的應用電子商務欲望，電子商務發展前景很好。基于用戶特征的電子商務數據研究，電子商務企業通過這一結果能夠更好地實行營銷和推廣，對潛在用戶積極定位，提高用戶體驗，積極挖掘用戶價值。分析為企業準確營銷和推廣企業提供了一個有效的借鑒。

互聯網中數據是最寶貴的資源之一，大量數據中包含了很大的潛在價值，對這些數據深入挖掘對互聯網商務、企業推廣、傳播信息發揮了巨大的作用。近些年來，數據挖掘技術獲得了信息產業的極大重視，具體原因是出現了大量的數據，能夠廣泛應用，并且需要轉化數據成為有價值的信息知識。通過基于用戶特征的電子商務數據挖掘研究，促使電子商務獲得巨大發展機會，發現潛在用戶，促使電子商務企業精準營銷。

數據挖掘論文選題篇六

在電子商務中運用數據挖掘技術，對服務器上的日志數據、用戶信息和訪問鏈接信息進行數據挖掘，有效了解客戶的購買欲望，從而調整電子商務平臺，最終實現利益更大化。本文旨在了解電子商務中的數據源有哪些，發掘數據挖掘在電子商務中的具體作用，從而為數據挖掘的具體設計奠定基礎。

一、電子商務中數據挖掘的數據源。

1.服務器日志數據客戶在訪問網站時，就會在服務器上產生相應的服務器數據，這些文件主要是日志文件。而日志文件又可分為ser-vicelogs、errorlogs、cookielogs。其中servicelogs文件格式是最常用的標準公用日志文件格式，也是標準組合日志文件格式。標準公用日志文件的格式存儲關于客戶連接的物理信息。標準組合日志文件格式主要包含關于日志文件元信息的指令，如版本號，會話監控開始和結束的日期等。在日志文件中，cookielogs日志文件是很重要的日志文件，是服務器為了自動追蹤網站訪問者，為單個客戶瀏覽器生成日志[1]。

2.客戶登記信息。

客戶登記信息是指客戶通過web頁輸入的、并提交給服務器的相關用戶信息，這些信息通常是關于用戶的常用特征。

在web的數據挖掘中，客戶登記信息需要和訪問日志集成，以提高數據挖掘的準確度，使之能更進一步的了解客戶。

頁面的超級鏈接。

輔之以監視所有到達服務器的數據，提取其中的http請求信息。此部分數據主要來自瀏覽者的點擊流，用于考察用戶的行為表現。網絡底層信息監聽過濾指監聽整個網絡的所有信息流量，并根據信息源主機、目標主機、服務協議端口等信息過濾掉垃圾數據，然后進行進一步的處理，如關鍵字的搜索等，最終將用戶感興趣的數據發送到給定的數據接受程序存儲到數據庫中進行分析統計。

二、web數據挖掘在電子商務中的應用通過對數據源的原始積累、仔細分析，再利用數據發掘技術，最終達到為企業為用戶服務的目的，而這些服務主要有以下幾種。

1.改進站點設計，提高客戶訪問的興趣對客戶來說，傳統客戶與銷售商之間的空間距離在電子商務中已經不存在了，在internet上，每一個銷售商對于客戶來說都是一樣的，那么如何使客戶在自己的銷售站點上駐留更長的時間，對銷售商來說將是一個挑戰。為了使客戶在自己的網站上駐留更長的時間，就應該對客戶的訪問信息進行挖掘，通過挖掘就能知道客戶的瀏覽行為，從而了解客戶的興趣及需求所在，并根據需求動態地調整頁面，向客戶展示一個特殊的頁面，提供特有的一些商品信息和廣告，以使客戶能繼續保持對訪問站點的興趣。

2.發現潛在客戶。

在對web的客戶訪問信息的挖掘中，利用分類技術可以在internet上找到未來的潛在客戶。獲得這些潛在的客戶通常的市場策略是：先對已經存在的訪問者進行分類。對于一個新的訪問者，通過在web上的分類發現，識別出這個客戶與已經分類的老客戶的一些公共的描述，從而對這個新客戶進行正確的歸類。然后從它所屬類判斷這個新客戶是否為潛在的購買者，決定是否要把這個新客戶作為潛在的客戶來對待。

客戶的類型確定后，就可以對客戶動態地展示web頁面，頁面的內容取決于客戶與銷售商提供的產品和服務之間的關聯。

對于一個新的客戶，如果花了一段時間瀏覽市場站點，就可以把此客戶作為潛在的客戶并向這個客戶展示一些特殊的頁面內容。

3.個性化服務。

根據網站用戶的訪問情況，為用戶提供個性化信息服務，這是許多互聯網應用，尤其是互聯網信息服務或電子商務(網站)所追求的目標。根據用戶的訪問行為和檔案向使用者進行動態的推薦，對許多應用都有很大的吸引力。web日志挖掘是一個能夠出色地完成這個目標的方式。通過web數據挖掘，可以理解訪問者的動態行為，據此優化電子商務網站的經營模式。通過把所掌握的大量客戶分成不同的類，對不同類的客戶提供個性化服務來提高客戶的滿意度，從而保住老客戶；通過對具有相似瀏覽行為的客戶進行分組，提取組中客戶的共同特征，從而實現客戶的聚類，這可以幫助電子商務企業更好地了解客戶的興趣、消費習慣和消費傾向，預測他們的需求，有針對性地向他們推薦特定的商品并實現交叉銷售，可以提高交易成功率和交易量，提高營銷效果。

例如全球最大中文購物網站淘寶網。當你購買一件商品后，淘寶網會自動提示你“購買過此商品的人也購買過……”類似的信息，這就是個性化服務的代表。

4.交易評價。

現在幾乎每一個電子商務網站都增加了交易評價功能，交易評價功能主要就是為了降低交易中的信息不對稱問題。

電子商務交易平臺設計了在線信譽評價系統，對買賣雙方的交易歷史及其評價進行記錄。在聲譽效應的影響下，賣家也更加重視買家的交易滿意度，并且也形成了為獲取好評減少差評而提高服務質量的良好風氣。交易中的不滿意（或者成為糾紛）是產生非好評（包括中評和差評）的直接原因。那么，交易中一般會產生哪些交易糾紛，這些交易糾紛的存在會如何影響交易評價結果，這些問題的解決對賣家的經營具有重要的指導價值。

總結。

數據挖掘是當今世界研究的熱門領域，其研究具有廣闊的應用前景和巨大的現實意義。借助數據挖掘可以改進企業的電子商務平臺，增加企業的經營業績，拓寬企業的經營思路，最終提高企業的競爭力。

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數據挖掘論文選題篇七

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數據挖掘論文選題篇八

摘要：大數據和智游都是當下的熱點，沒有大數據的智游無從談“智慧”，數據挖掘是大數據應用于智游的核心，文章探究了在智游應用中，目前大數據挖掘存在的幾個問題。

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、互聯網、物聯網以及移動智能終端等信息通訊技術的飛速發展下，智游應運而生。大數據作為當下的熱點已經成了智游發展的有力支撐，沒有大數據提供的有利信息，智游無法變得“智慧”。

旅游業是信息密、綜合性強、信息依存度高的產業[1]，這讓其與大數據自然產生了交匯。2010年，江蘇省鎮江市首先提出“智游”的概念，雖然至今國內外對于智游還沒有一個統一的學術定義，但在與大數據相關的描述中，有學者從大數據挖掘在智游中的作用出發，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據，并深入挖掘這些數據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展智游中，大數據挖掘所起的至關重要的作用，指出了在智游的過程中，數據的收集、儲存、管理都是為數據挖掘服務，智游最終所需要的是利用挖掘所得的有用信息。

2011年，我國提出用十年時間基本實現智游的目標[3]，過去幾年，國家旅游局的相關動作均為了實現這一目標。但是，在借助大數據推動智游的可持續性發展中，大數據所產生的價值卻亟待提高，原因之一就是在收集、儲存了大量數據后，對它們深入挖掘不夠，沒有發掘出數據更多的價值。

智游的發展離不開移動網絡、物聯網、云平臺。隨著大數據的不斷發展，國內許多景區已經實現wi-fi覆蓋，部分景區也已實現人與人、人與物、人與景點之間的實時互動，多省市已建有旅游產業監測平臺或旅游大數據中心以及數據可視化平臺，從中進行數據統計、行為分析、監控預警、服務質量監督等。通過這些平臺，已基本能掌握跟游客和景點相關的數據，可以實現更好旅游監控、產業宏觀監控，對該地的旅游管理和推廣都能發揮重要作用。

但從智慧化的發展來看，我國的信息化建設還需加強。雖然通訊網絡已基本能保證，但是大部分景區還無法實現對景區全面、透徹、及時的感知，更為困難的是對平臺的建設。在數據共享平臺的建設上，除了必備的硬件設施，大數據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、旅游網站等。如此多的部門相關聯，要想建立一個完整全面的大數據實驗平臺，難度可想而知。

大數據時代缺的不是數據，而是方法。大數據在旅游行業的應用前景非常廣闊，但是面對大量的數據，不懂如何收集有用的數據、不懂如何對數據進行挖掘和利用，那么“大數據”猶如礦山之中的廢石。旅游行業所涉及的結構化與非結構化數據，通過云計算技術，對數據的收集、存儲都較為容易，但對數據的挖掘分析則還在不斷探索中。大數據的挖掘常用的方法有關聯分析，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據進行挖掘。其中，相關性分析方法通過關聯多個數據來源，挖掘數據價值。但針對旅游數據，采用這些方法挖掘數據的價值信息，難度也很大，因為旅游數據中冗余數據很多，數據存在形式很復雜。在旅游非結構化數據中，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。對這些數據完全挖掘分析，對游客“行前、行中、行后”大數據的實時性挖掘都是很大的挑戰。

2017年，數據安全事件屢見不鮮，伴著大數據而來的數據安全問題日益凸顯出來。在大數據時代，無處不在的數據收集技術使我們的個人信息在所關聯的數據中心留下痕跡，如何保證這些信息被合法合理使用，讓數據“可用不可見”[4]，這是亟待解決的問題。同時，在大數據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據共享程度與數據挖掘程度成反比。此外，經過大數據技術的分析、挖掘，個人隱私更易被發現和暴露，從而可能引發一系列社會問題。

大數據背景下的旅游數據當然也避免不了數據的安全問題。如果游客“吃、住、行、游、娛、購”的數據被放入數據庫，被完全共享、挖掘、分析，那游客的人身財產安全將會受到嚴重影響，最終降低旅游體驗。所以，數據的安全管理是進行大數據挖掘的前提。

大數據背景下的智游離不開人才的創新活動及技術支持，然而與專業相銜接的大數據人才培養未能及時跟上行業需求，加之創新型人才的外流，以及數據統計未來3~5年大數據行業將面臨全球性的人才荒，國內智游的構建還缺乏大量人才。

在信息化建設上，加大政府投入，加強基礎設施建設，整合結構化數據，抓取非結構化數據，打通各數據壁壘，建設旅游大數據實驗平臺；在挖掘方法上，對旅游大數據實時性數據的挖掘應該被放在重要位置；在數據安全上，從加強大數據安全立法、監管執法及強化技術手段建設等幾個方面著手，提升大數據環境下數據安全保護水平。加強人才的培養與引進，加強產學研合作，培養智游大數據人才。

參考文獻。

數據挖掘論文選題篇九

隨著會計現代化的發展，會計越來越多的運用計算機技術的拓展。

數據挖掘是從數據當中發現趨勢和模式的過程，它融合了現代統計學、知識信息系統、機器學習、決策理論和數據庫管理等多學科的知識。它能有效地從大量的、不完全的、模糊的實際應用數據中，提取隱含在其中的潛在有用的信息和知識，揭示出大量數據中復雜的和隱藏的關系，為決策提供有用的參考。數據挖掘是從數據當中發現趨勢和模式的過程，它融合了現代統計學、知識信息系統、機器學習、決策理論和數據庫管理等多學科的知識。它能有效地從大量的、不完全的、模糊的實際應用數據中，提取隱含在其中的潛存有用的信息和知識，揭示出大量數據中復雜的和隱藏的關系，為決策提供有用的參考。

常用的數據挖掘方法主要有決策樹(decisiontree)、遺傳算法(geneticalgorithms)、關聯分析(associationanalysis).聚類分析(c~smranalysis)、序列模式分析(sequentialpattern)以及神經網絡(neuralnetworks)等。

由于數據挖掘市場還處于起步的階段，但是發展很快。在國外有一些著名的大公司對數據挖掘系統進行了開發。

igentminer這是ibm公司的數據挖掘產品，它提供了很多數據挖掘算法，包括關聯、分類、回歸、預測模型、偏離檢測、序列模式分析和聚類。有2個特點：一是它的數據挖掘算法的可伸縮性；二是它與ibm/db/2關系數據庫系統緊密地結合在一起。

t是由sgi公司開發的，它也提供了多種數據挖掘方法，包括關聯分析和分類以及高級統計和可視化工具。特色是它具有的強大的圖形工具，包括規則可視化工具、樹可視化工具、地圖可視化工具和多維數據分散可視化工具，它們用于實現數據和數據挖掘結果的可視化。

tine是由isl公司開發的，它為終端用戶和開發者提供提供了一個集成的數據挖掘開發環境。

面對日益激烈的競爭環境，企業管理者對決策信息的需求也越來越高。管理會計作為企業決策支持系統的重要組成部分，提供更多、更有效的有用信息責無旁貸。因此，從海量數據中挖掘和尋求知識和信息，為決策提供有力支持成為管理會計師使用數據挖掘的強大動力。例如，數據挖掘可以幫助企業加強成本管理，改進產品和服務質量，提高貨品銷量比率，設計更好的貨品運輸與分銷策略，減少商業成本。

實踐證明數據挖掘不僅能明顯改善企業內部流程，而且能夠從戰略的高度對企業的競爭環境、市場、顧客和供應商進行分析，以獲得有價值的商業情報，保持和提高企業持續競爭優勢。如，對顧客價值分析能夠將為企業創造80%價值的20%的顧客區分出來，對其提供更優質的服務，以保持這部分顧客。

險

利用數據挖掘技術可以建立企業財務風險預警模型。企業財務風險的發生并非一蹴而就，而是一個積累的、漸進的過程，通過建立財務風險預警模型，可以隨時監控企業財務狀況，防范財務危機的發生。另外，也可以利用數據挖掘技術，對企業籌資和投資過程中的行為進行監控，防止惡意的商業欺詐行為，維護企業利益。尤其是在金融企業，通過數據挖掘，可以解決銀行業面臨的如信用卡的惡意透支及可疑的信用卡交易等欺詐行為。根據sec的報告，美國銀行、美國第一銀行、聯邦住房貸款抵押公司等數家銀行已采用了數據挖掘技術。

作業成本法以其對成本的精確計算和對資源的充分利用引起了人們的極大興趣，但其復雜的操作使得很多管理者望而卻步。利用數據挖掘中的回歸分析、分類分析等方法能幫助管理會計師確定成本動因，更加準確計算成本。同時，也可以通過分析作業與價值之間的關系，確定增值作業和非增值作業，持續改進和優化企業價值鏈。在thomasg，johnj和il-woonkim的調查中，數據挖掘被用在作業成本管理中僅占3%。

管理會計師在很多情況下需要對未來進行預測，而預測是建立在大量的歷史數據和適當的模型基礎上的。數據挖掘自動在大型數據庫中尋找預測性信息，利用趨勢分析、時間序列分析等方法，建立對如銷售、成本、資金等的預測模型，科學準確的預測企業各項指標，作為決策的依據。例如對市場調查數據的分析可以幫助預測銷售；根據歷史資料建立銷售預測模型等。

投資決策分析本身就是一個非常復雜的過程，往往要借助一些工具和模型。數據挖掘技術提供了有效的工具。從公司的財務報告、宏觀的經濟環境以及行業基本狀況等大量的數據資料中挖掘出與決策相關的實質性的信息，保證投資決策的正確性和有效性。如利用時間序列分析模型預測股票價格進行投資；用聯機分析處理技術分析公司的信用等級，以預防投資風險等。

品種優化是選擇適當的產品組合以實現最大的利益的過程，這些利益可以是短期利潤，也可以是長期市場占有率，還可以是構建長期客戶群及其綜合體。為了達到這些目標，管理會計師不僅僅需要價格和成本數據有時還需要知道替代品的情況，以及在某一市場段位上它們與原產品競爭的狀況。另外企業也需要了解一個產品是如何刺激另一些產品的銷量的等等。例如，非盈利性產品本身是沒有利潤可言的，但是，如果它帶來了可觀的客戶流量，并刺激了高利潤產品的銷售，那么，這種產品就非常有利可圖，就應該包括在產品清單中。這些信息可根據實際數據，通過關聯分析等技術來得到。

管理會計師可以利用數據挖掘工具來評價企業的財務風險，建立企業財務危機預警模型，進行破產預測。破產預測或稱財務危機預警模型能夠幫助管理者及時了解企業的財務風險，提前采取風險防范措施，避免破產。另外，破產預測模型還能幫助分析破產原因，對企業管理者意義重大。，數據挖掘技術包括多維判別式分析、邏輯回歸分析、遺傳算法、神經網絡以及決策樹等方法在管理會計中得到了廣泛的應用。

數據挖掘是個嶄新的領域，對于數字和信息的處理是非常科學和方便的，也是非常高效率和合理分析的非常好的工具，對于會計管理領域的應用在國際上只是剛剛開始，相信隨著會計的國際化的接軌和計算機科學的進步，在我國的會計領域中的數據挖掘理論會得到不斷的提升，在管理會計實際應用中的數據挖掘也越來越多樣化和普及化。

數據挖掘論文選題篇十

近些年來，已經有越來越多的企業把通信、網絡技術和計算機應用引入企業的日常管理工作和業務開發處理當中，企業的各類信息化程度也在不斷提高。現代科技信息技術的廣泛應用已經顯著的提高了企業的工作效率和經濟效益。但是，在使用信息技術給企業帶來的方便、快捷的同時，也不斷的出現了新的問題和需求。企業經過多年積累了大量的歷史數據，這些數據對企業當前的日常經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據會對企業造成很大的困難和費用開銷。為此數據挖掘技術應用在網絡營銷中勢在必行，全面細致的分析數據庫資源并從中提取有價值的信息來對商業決策進行支持，從而來控制運營成本、提高經濟效益。本文將從網絡營銷中數據挖掘技術的幾個應用進行探討和分析。

客戶關系管理在網絡營銷，商業競爭是一家以客戶為中心的競技狀態的客戶，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，軟件產品在上世紀90年代后期出現的誕生。目前，在國內和國外的此類產品的研究和發展階段。然而，繼續與數據倉庫和數據挖掘技術的進步和發展，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，還發現，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濟效益。客戶關系管理的目的，應用是改善企業與客戶的關系，它是企業和服務本質管理和協調，以滿足客戶的需求，企業政策支持這項工作，并聯系客戶服務加強管理，提高客戶滿意度和品牌忠誠度。

然而，數據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，而不是貿易發展生存的關鍵。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務流程。

（2）企業與客戶之間的銷售應該是一種商業關系不斷向前發展。客戶和營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。數據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，企業獲得新客戶的成本上升，因此，保持現有客戶的關系變得越來越重要。對于企業客戶可分為三大類：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，可以減緩企業經營成本，而且還獲得了寶貴的客戶。數據挖掘還可以發現，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）客戶訪問企業業務系統資源，包括能夠獲得新客戶的關鍵指標。為了提供這些新的資源，包括企業搜索客戶誰不知道該產品的客戶，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完成檢查。

通過挖掘客戶的有關數據，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品和服務，使企業和客戶之間能夠通過網絡進行有效的溝通和信息交流。例如，關聯分析，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品，這樣購買的某種商品和連帶購買的其他相關產品之間就存在著某種關聯，企業可以針對這種關聯進行分析，分析出規律，已制定有效的營銷策略來長效的起到吸引客戶連帶消費，購買其他產品的營銷策略。它能夠智能化地從大量的數據中提取出有用的信息和知識，為企業的管理人員提供決策支持。數據挖掘技術使數據庫技術進入了一個更高級的階段，它不僅能對過去的數據進行查詢和遍歷，并且能夠找出過去數據之間的潛在聯系，從而促進信息的傳遞。

客戶群體的劃分也會用到數據挖掘，沒有基于數據挖掘的客戶劃分，就沒有真正的差異化、個性化營銷，就沒有現代營銷的根本。做為企業的領導者，不管你的企業是賣產品的還是賣服務，第一個應該準確把握的商業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。數據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，也能給企業找到一個合理的營銷定位。

數據挖掘技術在90年代開始應用于信用評估與風險分析中。企業在進行網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，貿易信用已經成為企業成功開發客戶和加強客戶關系的重要條件。客戶信用管理主要是搜集儲存客戶信息，因為客戶既是企業最大的財富來源，也是風險的主要來源。為了讓企業在這方面更少的受到威脅，可以利用數據挖掘技術發現企業經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。

客戶信用風險管理應用數據挖掘技術的優勢：

（3）數據挖掘技術也可以適應各種形式的數據，數據挖掘可以是連續的數據，離散數據，而其他形式的數據處理，以便在更大的靈活性，在選擇指標時，更加符合客觀實際的信用風險模型。

為現代信用風險管理方法有兩個：第一是所謂的指數法，其基礎是信用相關業務的某些特性來企業信用評估；第二類是所謂的結構化方法，根據歷史數據和市場數據模擬在企業資產價值變化的動態持續的過程，然后確定其企業信用的位置。

網絡營銷作為適應網絡經濟時代的網絡虛擬市場的新營銷理論，是市場營銷理念在新時期的發展和應用。它能夠智能化地從大量的數據中提取出有用的信息和知識，為企業的管理人員提供決策支持。數據挖掘技術使數據庫技術進入了一個更高級的階段，它不僅能對過去的數據進行查詢和遍歷，并且能夠找出過去數據之間的潛在聯系，從而促進信息的傳遞。

1．維護原有客戶，挖掘潛在新客戶。

網絡營銷中銷售商可以通過客戶的訪問記錄來挖掘出客戶的潛在信息，跟據客戶的興趣與需求向客戶有針對性的做個性化的推薦，制定出客戶滿意的產品服務。在做好維護原有老客戶的基礎上，通過對數據的挖掘，利用分類技術，也可以尋找出潛在的客戶，通過對web日志的挖掘，可以對已經存在的訪問者進行分類，根據這種精細的分類，還可以找到潛在的新客戶。

2．制定營銷策略，優化促銷活動。

對于保留的商品訪問記錄和銷售記錄進行挖掘，可以發現客戶的訪問規律，了解客戶消費的生命周期，起伏規律，結合市場形勢的變化，針對不同的商品和客戶群制定不同的營銷策略，保證促銷活動針對客戶群有的放矢，收到意想不到的效果。

3．降低運營成本，提高競爭力。

網絡營銷的管理者可以通過數據挖掘發現市場反饋的可靠信息，預測客戶未來的購買行為，有針對性的進行營銷活動，還可以根據產品訪問者的瀏覽習慣來覺定產品廣告的位置，使廣告有針對性的起到宣傳的效果。從而提高廣告的投資回報率，從而能降低運營成本，提高且的核心競爭力。

4．對客戶進行個性化推薦。

根據客戶采礦活動對網絡規則，有針對性的網絡營銷平臺，提供“個性化”服務。個性化服務是在服務策略和服務內容的不同客戶的不同，其本質是客戶為中心的web服務的需求。它通過收集和分析客戶資料，以了解客戶的利益和購買行為，然后采取主動，以達到建議的服務。

5．完善網絡營銷網站的設計。

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數據挖掘論文選題篇十一

網絡的發展帶動了電子商務市場的繁華，大量的商品、信息在現有的網絡平臺上患上以交易，大大簡化了傳統的交易方式，節儉了時間，提高了效力，但電子市場繁華違后暗藏的問題，同樣成為人們關注的焦點，凸起表現在海量信息的有效應用上，如何更為有效的管理應用潛伏信息，使他們的最大功效患上以施展，成為人們現在鉆研的重點，數據發掘技術的發生，在必定程度上解決了這個問題，但它也存在著問題，需要不斷改善。

數據發掘（datamining）就是從大量的、不完整的、有噪聲的、隱約的、隨機的原始數據中，提取隱含在其中的、人們事前不知道的、但又是潛伏有用的信息以及知識的進程。或者者說是從數據庫中發現有用的知識（kdd），并進行數據分析、數據融會（datafusion）和決策支撐的進程。數據發掘是1門廣義的交叉學科，它匯聚了不同領域的鉆研者，特別是數據庫、人工智能、數理統計、可視化、并行計算等方面的學者以及工程技術人員。

數據發掘技術在電子商務的利用。

在對于web的客戶走訪信息的發掘中，應用分類技術可以在internet上找到未來的潛伏客戶。使用者可以先對于已經經存在的走訪者依據其行動進行分類，并依此分析老客戶的1些公共屬性，抉擇他們分類的癥結屬性及互相間瓜葛。對于于1個新的走訪者，通過在web上的分類發現，辨認出這個客戶與已經經分類的老客戶的1些公共的描寫，從而對于這個新客戶進行正確的分類。然后從它的分類判斷這個新客戶是有益可圖的客戶群仍是無利可圖的客戶群，抉擇是不是要把這個新客戶作為潛伏的客戶來對于待。客戶的類型肯定后，可以對于客戶動態地展現web頁面，頁面的內容取決于客戶與銷售商提供的產品以及服務之間的關聯。若為潛伏客戶，就能夠向這個客戶展現1些特殊的、個性化的頁面內容。

在電子商務中，傳統客戶與銷售商之間的空間距離已經經不存在，在internet上，每一1個銷售商對于于客戶來講都是1樣的，那末使客戶在自己的銷售站點上駐留更長的時間，對于銷售商來講則是1個挑戰。為了使客戶在自己的網站上駐留更長的時間，就應當全面掌握客戶的閱讀行動，知道客戶的興致及需求所在，并依據需求動態地向客戶做頁面舉薦，調劑web頁面，提供獨有的1些商品信息以及廣告，以使客戶滿意，從而延長客戶在自己的網站上的駐留的時間。

數據發掘技術可提高站點的效力，web設計者再也不完整依托專家的定性指點來設計網站，而是依據走訪者的信息特征來修改以及設計網站結構以及外觀。站點上頁面內容的支配以及連接就如超級市場中物品的貨架左右1樣，把擁有必定支撐度以及信任度的相干聯的物品擺放在1起有助于銷售。網站盡量做到讓客戶等閑地走訪到想走訪的頁面，給客戶留下好的印象，增添下次走訪的機率。

通過web數據發掘，企業可以分析顧客的將來行動，容易評測市場投資回報率，患上到可靠的市場反饋信息。不但大大降低公司的運營本錢，而且便于經營決策的制訂。

數據發掘在利用中面臨的問題。

一數據發掘分析變量的選擇。

數據發掘的基本問題就在于數據的數量以及維數，數據結構顯的無比繁雜，數據分析變量即是在數據發掘中技術利用中發生的，選擇適合的分析變量，將提高數據發掘的效力，尤其合用于電子商務中大量商品和用戶信息的處理。

針對于這1問題，咱們完整可以用分類的法子，分析出不同信息的屬性和呈現頻率進而抽象出變量，運用到所選模型中，進行分析。

二數據抽取的法子的選擇。

數據抽取的目的是對于數據進行濃縮，給出它的緊湊描寫，如乞降值、平均值、方差值、等統計值、或者者用直方圖、餅狀圖等圖形方式表示，更主要的是他從數據泛化的角度來討論數據總結。數據泛化是1種把最原始、最基本的信息數據從低層次抽象到高層次上的進程。可采取多維數據分析法子以及面向屬性的歸納法子。

三數據趨勢的。預測。

數據是海量的，那末數據中就會隱含必定的變化趨勢，在電子商務中對于數據趨勢的預測尤為首要，尤其是對于客戶信息和商品信息公道的預測，有益于企業有效的決策，取得更多地利潤。但如何對于這1趨勢做出公道的預測，現在尚無統1標準可尋，而且在進行數據發掘進程中大量數據構成文本后格式的非標準化，也給數據的有效發掘帶來了難題。

針對于這1問題的發生，咱們在電子商務中可以利用聚類分析的法子，把擁有類似閱讀模式的用戶集中起來，對于其進行詳細的分析，從而提供更合適、更令用戶滿意的服務。聚類分析法子的優勢在于便于用戶在查看日志時對于商品及客戶信息有全面及清晰的把握，便于開發以及執行未來的市場戰略，包含自動給1個特定的顧客聚類發送銷售郵件，為1個顧客聚類動態地扭轉1個特殊的站點等，這不管對于客戶以及銷售商來講都是成心義。

四數據模型的可靠性。

數據模型包含概念數據模型、邏輯數據模型、物理模型。數據發掘的模型目前也有多種，包含采集模型、處理模型及其他模型，但不管哪一種模型都不是很成熟存在缺點，對于數據模型不同采取不同的方式利用。可能發生不同的結果，乃至差異很大，因而這就觸及到數據可靠性的問題。數據的可靠性對于于電子商務來講尤為首要作用。

針對于這1問題，咱們要保障數據在發掘進程中的可靠性，保證它的準確性與實時性，進而使其在最后的結果中的準確度到達最高，同時在利用模型進程中要盡可能全面的分析問題，防止片面，而且分析結果要由多人進行評價，從而最大限度的保證數據的可靠性。

五數據發掘觸及到數據的私有性以及安全性。

大量的數據存在著私有性與安全性的問題，尤其是電子商務中的各種信息，這就給數據發掘造成為了必定的阻礙，如何解決這1問題成了技術在利用中的癥結。

為此相干人員在進行數據發掘進程中必定要遵照職業道德，保障信息的秘要性。

六數據發掘結果的不肯定性。

數據發掘結果擁有不肯定性的特征，由于發掘的目的不同所以最后發掘的結果自然也會千差萬別，以因而這就需要咱們與所要發掘的目的相結合，做出公道判斷，患上出企業所需要的信息，便于企業的決策選擇。進而到達提高企業經濟效益，取得更多利潤的目的。

數據發掘可以發現1些潛伏的用戶，對于于電子商務來講是1個不可或者缺的技術支撐，數據發掘的勝利請求使用者對于指望解決問題的領域有深入的了解，數據發掘技術在必定程度上解決了電子商務信息不能有效應用的問題，但它在運用進程中呈現的問題也亟待人們去解決。相信數據發掘技術的改良將推動電子商務的深刻發展。

數據挖掘論文選題篇十二

計算機技術的不斷發展，信息技術不斷加強，在社會新的發展趨勢下，以往的傳統管理模式落后于現代化發展的管理水平。為了創新檔案管理的模式，提高檔案管理的質量，在現代檔案信息管理系統中引入數據挖掘技術。

數據挖掘技術是一種基于統計學、人工智能等等技術基礎上，能夠自動分析原有數據，從而做出歸納整理，并對其潛在的模式進行挖掘的決策支持過程，簡單來說就是從一系列復雜的數據中提取人們需要的潛在性信息。

二十世紀末，計算機挖掘技術產生。其一般用到的方法有：

（1）孤立點分析。孤立點分析法主要用于對于特殊信息的挖掘。

（2）聚類分析。聚類分析方法是在指定的對象中，對其價值聯系進行搜索。

（3）分類分析。分類分析就是找出具有一定特點的數據，對需要解讀的數據進行識別。

（4）關聯性分析。關聯性分析方法是對指定數據中出現頻繁的數據進行挖掘。

（5）序列分析。與關聯性分析法一樣，由數據之間內在的聯系得出潛在的關聯。

1.3計算機挖掘技術的形式分析。

計算機挖掘技術在使用過程中，收集到的數據不同，數據收集的方法也就不同。在對數據挖掘技術進行形式分析的時候，主要用到：分類形式、粗糙集形式、相關規則形式。

系統中的應用計算機挖掘技術，能夠將隱藏的信息挖掘出來并進行總結和利用，運用到檔案管理中來，在充分發揮挖掘技術作用的同時，極大的提高了檔案數據的利用價值。數據挖掘技術在檔案管理系統中，一般用到的方法為：

2.1收集法。

該方法在對數據庫中的數據進行分析的基礎上，建立對已知數據詳細描述的概念模型。然后將每個測試的樣本與此模型進行比較，若有一個模型在測試中被認可，就可以以此模型對管理的對象分類。例如，檔案管理員就某事向客戶進行問卷調查并將答案輸入到數據庫中。在該數據庫中，對客戶的回答進行具體屬性描述，當有新的回答內容輸入的時候，系統會自動對該客戶需求分類，在減輕管理員工作壓力的同時，提高了檔案管理的效率。

2.2保留法。

該方法是防止老客戶檔案丟失并將客戶留住的過程。對于任何一個企業來說，發展一個新的客戶的成本要遠遠高于留住一個來客戶的成本。在客戶保留的過程中，對客戶檔案流失原因的分析至關重要，因此，采用挖掘技術對其進行分析是必要的。

2.3分類法。

通過計算機挖掘技術對檔案進行分類，按照不同的性質進行系統的劃分，將所有相似或相通的檔案進行整理，在人們需要的時候，能夠快速的被提取出來，提高了檢索的效率和分類的專業性。

計算機挖掘技術的應用，對檔案管理方式的不斷完善有著極其重要的意義，其重要性主要體現在：

3.1對檔案的保護更全面。

一部分具有歷史意義的檔案，隨著保存的時間不斷增加，其年代感加強，意義和價值增大。相應的，利用的頻率會隨著利用的價值增加，也更容易被損壞從而導致檔案信息壽命折損，此外，管理不當造成泄密，使檔案失去了原本的利用價值，這種存在于檔案管理和利用之間的矛盾，使得檔案管理面臨著巨大的難題。挖掘技術的運用，緩解了這種矛盾，在檔案管理工作中具有重要的意義。

3.2提升檔案管理的質量。

在檔案信息管理系統中引入計算機挖掘技術，使得檔案信息管理打破了傳統的模式，通過挖掘技術，對管理的模式有了極大的創新，工作人員以往繁重的工作壓力得到釋放，時間和精力更加豐富，在對檔案管理的細節方面也就更加注意，同時也加快了對檔案的數據信息進行處理的速度，提升檔案管理的整體質量。

綜上所述，計算機數據挖掘技術涉及的內容很廣，對挖掘技術的運用，使得各行各業的發展水平得到了很大的提高，推動社會經濟的發展，帶動社會發展模式的創新。在檔案管理中使用計算機挖掘技術，使得檔案信息保存的方法及安全性有了很大的提高。同時，也需要檔案信息管理人員在進行檔案信息管理的時候，能合理利用計算機信息挖掘技術，在提高工作效率的同時，促進管理模式的不斷創新，以適應時代發展的要求。

數據挖掘論文選題篇十三

隨著互聯網技術的迅速發展，尤其移動互聯網的爆發性發展，越來越多的公司憑借其備受歡迎的系統和app如雨后春筍般發展起來，如滴滴打車、共享單車等。海量數據自此不再是google等大公司的專利，越來越多的中小型企業也可以擁有海量數據。如何從浩如煙海的數據中挖掘出令人感興趣和有用的知識，成為越來越多的公司急需解決的問題。因此，他們對數據挖掘分析師求賢若渴。在這一社會需求下，培養出優秀的數據挖掘分析師，是各個高校目前急需完成的一項任務。

目前，各大高等院校本科階段爭相開設數據挖掘課程。然而，該課程是一門相對較新的交叉學科，涵蓋了概率統計、機器學習、數據庫等學科的知識內容，難度較大。因此，大部分高校一般將此課程開設在研究生階段，在本科生中開設此課程的學校相對較少。另外，不同的學校將其歸入不同的專業中，如計算機專業、信息管理專業、統計學、醫學等。可以說，這一課程基本上處于探索的過程中。我院災害信息系于20xx年在信息管理與信息系統本科學生中首次開設了該課程。通過開設此課程，學生能夠掌握數據挖掘的基本原理和各種挖掘算法等，掌握數據分析和處理、高級數據庫編程等技能，達到數據聚類、分類、關聯分析的目的。然而，通過前期教學過程，我們發現教學效果不理想，存在很多問題。

1、數據內驅力差。

以往數據挖掘課程重點講授數據挖掘算法，對數據源的獲取和處理極少獲取。目前各大教材都在使用一些公共數據資源，這些數據資源有些已經非常陳舊了，比如20世紀80年代的加州房價數據。這些數據脫離現實，分析這些數據，學生沒有任何興趣和學習動力，也就無法發現價值。

大量具有難度的數據挖掘算法的學習，使學生喪失了學習興趣，學完即忘，不知所用。

3、忽視對數據預處理過程的學習。

以往所使用的公共數據源或軟件自帶數據源，數據量小，需要的預處理工作比較少；這部分內容基本只安排一次理論課、一次實驗課。而實際通過爬蟲獲取的數據源數據量大；這部分工作量比較大，需要占到整個數據挖掘工作量的一半以上。因此，一次理論課和一次實驗課是無法讓學生掌握數據預處理技能的。

4、算法編程實現難度較大。

要求學生學習一門新的編程語言，如r語言、python語言，對本科非計算機專業的學生來說難度是非常大的，尤其是課時安排只有48課時。

學生能夠理解課堂案例，但在實際應用中，無法完成整個數據分析流程。

該課程的教學對象是信息管理與信息系統專業本科大四學生。因此，培養實際應用人才，使其完成整個實際數據挖掘分析流程是教師的教學目的。筆者對智聯招聘、中華英才網、51job等幾個大型招聘網站的幾百個數據挖掘分析師相關職位進行分析，主要分析了相關職位的工作內容、職位要求以及需求企業。數據分析師主要利用數據挖掘工具對運營數據等多種數據源進行預處理、建模、挖掘、分析及優化。該職位是受業務驅動的，特點是將現有數據與業務相結合，最大程度地變現數據價值。該職位對計算機編程等相關技術不作要求，但是需要有深厚的數據挖掘理論基礎，熟練使用主流的數據挖掘（或統計分析）工具。基于此，教師可以采取以下策略進行教學改革。

1、加強對業務數據的理解。

數據挖掘分析師是受業務驅動的，所以要理解實際業務，明確本次數據挖掘要解決什么問題。教師可以構建案例庫，包括教師案例庫、學生討論案例庫。教師案例庫由教師構建，可用于課堂講授。學生案例庫由學生分組構建，并安排討論課，由學生講述、討論并提交報告。

2、加強對數據的獲取。

對學生感興趣的數據源進行挖掘，這樣才能更好地幫助學生理解吸收知識。因此，可以教授學生爬蟲技術，編寫爬蟲程序，使其自主獲取感興趣的數據。

3、加強對數據的預處理工作。

在數據挖掘之前使用數據預處理技術，能夠顯著提高數據挖掘模式的質量，降低實際挖掘所需要的時間，應將其作為整門課程的重點進行學習。增加理論課程和實驗課時，使學生掌握數據清理、數據集成、數據變換、數據歸納等數據預處理技術，并能夠應對各種復雜數據源，最終利用爬蟲程序獲取的各種數據源進行預處理工作。

教師可以選擇spssmodeler這款所見即所得的數據挖掘軟件作為配套實驗平臺。該軟件具有必需的數據預處理工具及預設的挖掘算法，學生可以把注意力放在要挖掘的數據及相關需求上，設定挖掘的主題，然后通過鼠標的點擊拖拉即可完成相關主題的數據挖掘過程。學生最終可對自己獲取并已處理過的數據進行挖掘分析。

5、加強教師外出培訓學習。

數據挖掘技術以及大數據技術是近來比較新穎而且發展迅速的技術。教師長期身處三尺講臺之上，遠離了新技術，脫離了實際。因此，需派遣教師到知名高校學習數據挖掘教學技術，到培訓機構進行系統學習，到企業進行實戰學習。

基于以上分析，形成了新的數據挖掘理論課程內容和實踐課程內容，安排如表1和表2所示。共安排48學時，其中理論課24學時，實驗課24學時。理論課重點講授數據的獲取、數據的理解、數據的預處理以及常用挖掘算法。實驗課重點學習基于spssmodeler的數據挖掘，對理論課的內容進行實踐。整個學習以工程項目為載體，該工程貫穿整個學習過程。學生通過爬蟲程序獲取自己感興趣的數據源，根據課程進度，逐步完成后續數據的理解，再進行預處理，建模分析，評估整個過程。在課程結束時，完成整個項目，并提交報告。

在數字時代，越來越多的企業急需數據挖掘分析人才。教師應以培養實際應用人才為目的，充分培養學生對數據挖掘的學習興趣，以工程項目為載體，貫穿整個課程周期。在教學中，打牢數據獲取、理解預處理這一基石，加強建模挖掘分析，弱化對晦澀算法的編程學習，使學生真正掌握數據挖掘技術，滿足社會需求。

數據挖掘論文選題篇十四

摘要：隨著互聯網的廣泛使用，web的數據挖掘技術成為現階段數據挖掘技術研究的重點，但由于其數據挖掘控制的復雜，對人們的數據挖掘和使用帶來了困難。而xml數據挖掘的出現彌補了web數據挖掘的缺陷，為其帶來了方便。

關鍵詞：多層次技術；xml數據挖掘；web數據挖掘；研究。

0引言。

數據挖掘就是從大量的信息數據中發現潛在的規律性內容，進而對數據應用的質量問題進行解決，實現對數據的充分利用。在互聯網發展支持下的數據挖掘技術得到了快速的發展，特別是以結構化數據為主的數據挖掘技術。數據挖掘技術被廣泛地應用到各個領域，并獲得了好的效果。但這種結構化的數據挖掘技術無法對web數據挖掘的特性進行處理，web上的html文檔格式也不規范，導致沒有充分挖掘和利用有價值的知識。由此，如何優化傳統數據挖掘技術，實現其和web的結合成為數據挖掘技術研究領域關注的熱點。而xml的出現，彌補了web的不足，成為現階段互聯網數據組織和交換的標準，并逐漸出現在web上。文章對基于多層次技術的xml數據挖掘進行研究。

第一，異構數據庫的環境。因特網上的信息可以說就是一種數據路，具有大量的數據資源，每個站點的數據源都是異構的，因此，每個站點之間的信息和組織結構不一樣，形成了一種異構數據庫環境。想要獲得和利用這些數據資源需要進行數據挖掘，這種數據挖掘需要對站點的異構數據集成進行研究，同時還要對因特網上的數據查詢問題進行解決。第二，半結構化的數據結構。傳統的數據庫具有數據模型，能夠通過這種模型來對特定的數據進行描述。但因特網上的數據較為復雜，沒有統一的模型讓人進行描述，且自身具有獨立性、動態性的特點，存在自述層次，因而是一種半結構化數據。

2xml數據挖掘技術。

2.1xml技術概述。

xml是由萬維網協會設計的一種中介標示性語言，主要被應用在web中。xml類似于html，主要被設計用來描述數據的語言，為數據挖掘提供了一種獨立的運行程序，能夠實現對數據的共享，并利用計算機通訊將信息傳遞到多個領域。

2.2xml和html的比較。

html是web的重要技術要素之一，簡單易學，被很多計算機專業人員應用于創建自己的、具有超文本特定的多媒體主頁，能夠實現網絡和普通人的聯系，創造出豐富的網頁。但其在因特網的應用存在以下幾點缺陷：第一，只是對信息的顯示方式進行描述，沒有對信息內容本身進行描述；第二，需要因特網服務器幫其處理任務工作，加重了網絡的負擔，降低了網絡運行的效率。根據上文對xml技術的概述，可以看出，xml不是一種單純的標記語言，而是一種定義語言，能夠根據需要設定不同的標記語言，突破了html固定標記的限制，能夠更好地推動web的發展。

3.1設計的特點。

第一，具有自然、性能良好、個性化設計的系統用戶界面；第二，主要應用元搜索引擎頁面。這種頁面設計的'主要思想是首先對用戶的查詢請求進行預處理，之后向各個搜索引擎發送查詢的請求，最后，在經過處理之后向用戶反饋檢索結果。第三，web頁面的設計充分應用了hits的算法。第四，利用xml技術對檢索的數據進行預處理。主要表現為將數據庫中的所有文檔形式轉化為xml文檔形式，之后在數據倉庫的應用下實現各種文檔的集成。

3.2系統設計的結構。

xml數據挖掘系統的結構主要包含用戶界面模塊、數據預處理模塊和數據挖掘模塊。第一，用戶界面模塊主要作為用戶和系統交接的端口存在，用戶通過這個界面來實現對數據挖掘系統的使用。在這個模塊中，用戶能夠在對數據挖掘之前設定挖掘的參數，之后提出請求、對挖掘成果分析，實現個性化的數據挖掘。第二，數據預處理模塊主要是指在對數據檢索之后，應用xml技術對檢索的數據進行預處理。第三，數據挖掘模塊主要是對數據預處理后的模塊信息進行挖掘，并將成果展示給用戶。

4基于xml技術的web數據挖掘。

基于xml技術的web數據挖掘主要分為內容上的挖掘和形式上的挖掘兩種，其中，內容挖掘主要是針對文檔標記的開始和結束之間的文本部分，即對標記值的一種挖掘。具體的內容挖掘方案主要有三種：第一，利用專門的xml數據、半結構數據開發查詢的語言，充分開發其查詢功能，并將這種語言滲透在應用程序中，從而實現對數據的有限挖掘。這種挖掘方案能夠將xml技術和數據挖掘技術進行有效的結合，且具有操作簡單的特點。第二，實現對xml文檔數據的結構化處理。在處理之后將其映射到現有的關系對象模型中，從而實現對數據的挖掘。第三，將xml文檔視為一種文本，采用傳統的數據挖局處理技術對數據進行挖掘。

4.2xml技術數據挖掘實現。

xml技術的挖掘實現主要利用xquery實現關聯挖掘來進行數據挖掘，且不需要對其文檔進行預處理和挖掘后處理，具有操作簡單的優勢。主要采用兩種方式來執行xquery。第一，使用xhivenodeif對象的executexquery進行語句的執行，使得集合的每個元素都是對應的對象，并將對象轉換成dom的節點來進行數據的挖掘。第二，利用xhivexqueryqueryif對象調用execute進行語句的執行。在這個過程中會涉及對外部參數的使用。

5結語。

xml數據挖掘能夠有效解決因特網數據挖掘難的問題，實現數據挖掘的簡單化操作。xml數據挖掘將不同結構、不容易兼容的數據進行結合，并利用自身的靈活性和延展性將各種應用軟件中的數據進行不同描述，從而方便因特網中數據的收集和記錄。同時，基于xml數據是自我描述性的，不需要內部的描述處理就能實現數據的交換，為其對數據的處理和應用提供了便利的支持。因此，技術xml技術的數據挖掘成為當今因特網數據挖掘的研究重點，需要有關人員引起足夠的重視，進而不斷促進該技術對數據挖掘的應用。

參考文獻：

數據挖掘論文選題篇十五

：隨著科學技術的不斷發展，數據挖掘技術也應運而生。為了高效有序的醫療信息管理，需要加強數據挖掘技術在醫療信息管理中的實際應用，從而提升醫院的管理水平，為醫院的管理工作及資源的合理配置提供多樣化發展的可能性。筆者將針對數據挖掘技術在醫療信息管理中的應用這一課題進行相應的探究，從而提出合理的改進建議。

：挖掘技術；醫療信息管理；應用方式。

數據挖掘作為一種數據信息再利用的有效技術，能夠有效地為醫院的管理決策提供重要信息。它以數據庫、人工智能以及數理統計為主要技術支柱進行技術管理與決策。而在醫療信息管理過程之中應用數據挖掘技術能夠較好地針對醫療衛生信息進行整理與歸類來建立管理模型，形成有效的總結數據的同時能夠為醫療工作的高效進行提供有價值的信息。所以筆者將以數據挖掘技術在醫療信息管理中的應用為著手點，從而針對其應用現狀進行探究，以此提出加強數據挖掘技術在醫療信息管理中應用的具體措施，希望能夠在理論層面上推動醫療信息管理工作的飛躍。

數據挖掘是結合信息收集技術、人工智能處理技術以及分析檢測技術等所形成的功能強大的技術。它能夠實現對于數據的收集、問題的定義與處理，并且能夠較好地對于結果進行解釋與評估。在醫療信息管理工作進行的過程之中，應用數據挖掘技術可以較好地加強醫療信息數據模型的建立，同時以多種形式出現，例如文字信息、基本信號信息、圖像收集等，也能夠用來進行醫療信息的科普與宣傳。并且，數據挖掘技術在醫療信息中所體現出的應用方式有所不同，在數據挖掘技術應用過程之中，既可以針對同一類的實物反應出共同性質的基本特征，同時也能夠根據具有一定關聯性的事物信息來探究差異。這些功能不僅僅能夠在醫療信息的管理層面上給予醫療人員較大的信息管理指導，同時在實際的醫療診斷過程之中，也可以向醫生提供患者的患病信息，并且輔助治療的進行[1]。所以，在醫療信息管理中應用數據挖掘技術不僅僅能夠推動醫療信息管理水平的提升，也是醫院實現現代化、信息化建設的重要體現，需要從根本上明確醫療信息管理應用數據挖掘技術的必要性與基本內涵，從而針對醫院的管理現狀實現其管理方式與技術應用的轉變與優化。

2.1實現建模環節以及數據收集環節的優化。

在應用數據挖掘技術的過程之中，必須基于數據庫信息的基礎之上，其數據挖掘技術才能夠進行相應的規律探究與信息分析，所以需要在源頭處加強數據收集環節以及建模環節的優化。以醫院中醫部門為例，在對于中醫處方經驗的挖掘方法使用過程之中，需要針對不同的藥物進行關聯性建模，比如數據庫中有基礎性藥物，針對藥物進行頻數和次數的統計，然后以此類推，將所有藥物都按照出現的頻數進行降數排列，從而探究參考價值。建模環節以及數據收集環節是醫療信息管理過程的根本，所以需要做好對于建模環節以及數據收集環節的優化，才能夠為數據挖掘技術的應用奠定相應的基礎[2]。

想要在醫療信息管理過程之中，加強對于數據挖掘技術的有效應用，就需要從數據挖掘技術應用類別處進行著手，從而提升技術應用的針對性與有效性。常見的技術應用類別有：醫院資源配置方面、病患區域管理方面、醫療衛生質量管理方面、醫療急診管理方面、醫院經濟管理方面以及醫療衛生常見病宣傳方面等，數據挖掘技術都可以在這些類別之中實現應用，但是在應用的過程之中也有所不同。以病房區域管理為例，在應用數據挖掘技術之前，首先需要明確不同的科室狀況以及病房區域分配狀況等，加強病患區域的指標分析，因為病房管理不僅僅影響到科室的工作效率與工作效果，同時也是醫療物資分配與人員編制的主要參考標準。其次利用數據挖掘技術能夠較好地實現不同科室工作效率、質量管理質量以及經濟收益等多種指標的評估，建立其科室的運營模型，從而實現科室的又好又快發展。比如使用數據挖掘技術建立其病區管理的標準模型以及統計指標，從而計算出科室動態的工作模型以及病床動態的周轉次數等[3]。另外在醫療質量管理過程之中，數據挖掘技術提供的不僅僅是資料數據的參考以及疾病的診斷，也能夠針對臨床的治療效果進行分析與評價，并且能夠預測治療狀況：可以利用醫院的醫療數據庫，對于病人的基本患病信息進行分類，從而比對死亡率、治愈率等多個數據，實現治療方案的制訂。而在醫療質量管理過程之中也有很多的影響因素，例如基礎醫療設備、病床周轉次數、病種治愈記錄等，所以也可以利用數據挖掘技術來進一步加強其多種數據之間的關聯性，從而為提升醫院的社會效益與經濟效益提出合理的參考性建議。

醫院加強數據挖掘技術應用方向的探索上，可以從客戶拓展這個角度出發實現對于醫療信息管理。例如通過數據挖掘技術多方進行患者信息比對，同時制訂完善的醫療服務影響策略方式，加強對于客戶行為的分析；在數據挖掘的基礎之上，增強其技術應用的實用性，在分析的基礎之上比對自身的競爭優勢，實現醫院資源的合理規劃與合理配置，例如藥品、資金以及疾病診斷等，從而實現經營狀況的優化。目前醫院也逐步向現代化、信息化方向發展，無論是信息管理還是醫療技術方面，醫院都已經成為了一個信息化的綜合行業體系，所以在加強數據挖掘應用的過程之中，還需要加強數據信息的管理，實現數據挖掘結果的維護，從而提升醫院的決策能力，實現數據挖掘技術的高效應用。

醫院在目前的醫療信息管理過程之中，還有很大的發展空間，需要綜合利用數據挖掘技術，實現其信息管理水平的提升。通過明確數據挖掘技術的應用方向、應用類別以及建模數據環節的優化等，促進醫院管理水平的提升，實現數據挖掘技術應用效果的提升。

[2]廖亮。數據挖掘技術在醫療信息管理中的應用[j].中國科技信息，20xx(11):54,56.

數據挖掘論文選題篇十六

摘要：在計算機網絡越來越普及的社會中造就信息傳播的便利性提高，也讓社交網絡漸漸發展成為虛擬社群形態，從早期的電子布告欄（bbs）到現在的社交網站（socialnetworksites），都可以讓人們密切討論與互動。本文將主要探討基于數據挖掘模型的社交網絡關聯預測分析，并對相關技術進行闡述。

在社交網絡上，依據先前國外學者viswanath，mislove，chaandgummadi和nguyenandtran都是針對theneworleans地區社群使用者發布數據來研究使用者發布的關系，而臺灣地區針對使用者社群發布的分析多以問卷方法居多，故本研究欲使用直接抓取頁面數據與卷標的方法，觀察使用者社群網站上發布行為，利用先前用學者所提數據呈現方式，結合關鍵詞標記方式來了解使用者在社群網絡上的發布關系。而其中社群人數拓展最快速就是微信平臺，利用了社交網絡的特性讓使用者能更有效率的在網絡上找到有關系的親朋好友，將這世界的每個人、每個群體透過各種關系快速的串連起來[1]。

當要對hdfs讀寫數據時，檔案將被切割成小的64mbblock，namenode將告知每個datanode，切割后的block是存放在哪，datanode將負責做本地端檔案的block數據對應，并且同時datanode將對其他datanode進行數據復制備份的動作。hadoop系統的容錯率和可擴充性來自于datanode，當datanode出錯意外關機，其它節點上的數據將依然存在，且當需動態增刪系統的運算量，只需增加datanode節點或停止datanode運作。在進行社群資料收集與前處理之前，要先了解一下信息擷取與信息過濾的不同之處。在社群網站上隨機尋找開放目錄上的使用者，而后進行下載該使用者發布數據的動作是謂信息擷取；而將使用者涂鴉墻上大筆數據寫進本地端的hdfs系統后，并通過預先設定的一些篩選條件式和過濾方法，剔除雜亂的數據，變成對本研究有用的信息，以利后續卷標計算與關鍵詞計算，這個過程就叫信息過濾[2]。

關鍵詞分析部份則是針對個人涂鴉墻頁面和使用者自訂信息頁面進行關鍵詞標記，其關鍵詞來源是使用者自訂信息頁面上含的運動、音樂、書籍、電影、電視、游戲、宗教、政治八組關鍵詞。相關度計算是利用本研究所提相關度公式來進行個人涂鴉墻頁面、使用者自訂信息頁面和模擬頁面間的關聯運算，利用頁面間所含的關鍵詞，計算出仿真頁面與使用頁面間的相關度。并在相關度計算階段把社群發布分析與關鍵詞分析的結果做個交叉分析。之后對此分析結果進行研究評估。使用者自訂信息頁面有讓使用者自己標記自己興趣的分類項目，分為大四大類自訂選項，其自訂選項下，包含子項目讓使用者自訂標記自己的興趣，而該表的使用者自訂分類項目就是本研究挑選關鍵詞的依據，本研究挑選運動、音樂、書籍、電影、電視、游戲、宗教、政治這八個字作為關鍵詞標記投擲的項目，在此就不考慮同義不同字、字面背后意涵等問題，只考慮第一層的字義[3]。

3社交網絡關聯預測的相關技術與應用。

社交網絡分析一直以來都是個熱門的話題，所有團體成員彼此之間社交關系的集合就是這個團體的社交網絡，而透過社交網絡分析可以了解團體成員之間的互動，這分析可應用在各種與人有關的領域上。在學校里，學生之間小團體的組成及班級中領導人物與被孤立者的存在，一直都是教育者相當關心的部份。在團體精神治療中，成員之間的交流情況是分析治療成果的指標之一。在網絡社群中，了解使用者群體之間的互動可以幫助廠商開發更人性化的網絡產品。人格特質分析也是個熱門的話題，每個人的行為都有一套固定的行為模式，而分析這行為模式就是所謂的人格特質分析，這分析也可應用在各種與人有關的領域上。在學校里，不同類型的學生需要不同方式的教育。在公司面試上，公司透過分析應征者的.人格模式來錄取所需要的人才[4]。然而，一般心理學使用的社交網絡分析與人格特質分析都是透過紙筆測驗，使用大量的人力去取得人際互動的信息，考慮團體成員間友好的互動關系，并使用方向性的連結來表達人們之間的互動關系。目前使用計算機視覺技術的社交網絡分析系統，僅考慮人們同時出現頻率當作親密程度的指針，而且使用無方向性的連結來表示人們之間的互動關系。因此，我們使用擁有計算機視覺技術的多攝影機系統，透過分析人們之間的互動行為，互動行為包含互動的對象、所表達的肢體語言與情緒信息，根據分析所有的互動得到團體內所有成員之間的社交態度，而這就是這團體的社交網絡。除了友好的互動關系之外，我們還考慮了厭惡的互動關系，并且使用方向性的連結來表達人們之間的互動，這讓我們的社交網絡分析能更貼切現實的互動情況。通過分析一個人所有的社交互動行為，可以得知此人的行為擁有何種傾向，而這行為模式就是這個人的人格特質。

總之，我們可以根據觀察分析人們的互動行為，得到與人們觀察得到的結果大同小異的社交網絡分析，證明我們能透過計算機視覺技術取得貼近現實的社交網絡分析，并且比起一般心理學的社交網絡分析省下許多不必要的人力。

參考文獻：

數據挖掘論文選題篇十七

：中醫臨床理論多是由著名醫家的經驗升華形成的，反映了臨床上不同學術派系以及不同學科的優勢特征，但這其中不免摻雜了個人主觀經驗，因此本文就中醫臨床理論研究中醫病案為基礎，對應用病案數據挖掘結果來總結和重建中醫臨床理論的方式進行了探討，認為該方法可為完善中醫臨床理論提供客觀的數據支持，使中醫臨床理論的來源更具有科學性。

科研一體化中醫臨床理論決定著中醫臨床學科的發展水平，是中醫臨床發展的動力。從古至今，中醫名醫名家輩出，他們的臨床經驗和學術思想不斷提煉升華，逐步形成了傳統的中醫臨床理論。新中國成立以來，中醫不斷汲取最新的科技成果，進行了大量臨床實踐，而中醫臨床理論發展緩慢，己經成為制約當代中醫學術發展的瓶頸，對如何開拓中醫臨床理論的研究，可謂見仁見智，但各種新的臨床理論常常裹挾著“各家學說”。在當今大數據和信息技術發達的背景下，運用數據挖掘技術對中醫病案進行大數據分析，客觀揭示當前中醫臨床理論的本來面目，盡可能減少個人見解的偏倚，對于推動中醫臨床理論發展具有重要的現實意義，本文就基于病案數據挖掘的中醫臨床理論重建進行探討如下。

1.1中醫古典文獻是傳統中醫臨床理論的基礎。

眾所周知，中醫之所以能夠屹立千年不倒，很大一部分原因是因為其有獨特的理論體系，而在這其中，中醫古典文獻做出的貢獻應該是第一位的。因為這些古典文獻的記載和流傳，為后世的醫家提供了參考和借鑒，使得我們從前人的思維上不斷創新，與臨床進行有機結合，不斷研究出新的適合于當前時代的臨床理論。例如，中醫學無論在理論研究還是在臨床治療方面的豐富，許多根本性的理論都是源自于《內經》。該書創立了藏象、經絡、診法等各方面的理論[1]，勾畫了中醫理論的雛形，構建了中醫理論體系的基本框架。到后期東漢時期張仲景的《傷寒論》則是創造了以六經辨證和臟腑辨證為主的局面，其所倡導的“觀其脈證，知犯何逆，隨證治之”使得辨證論治登上新的高度。到了金元時期，就是百家爭鳴的時代，這期間以金元四大家為主的學派開始萌生，留下了許多可供后世醫家參考的古典文獻并創建了不同的臨床理論，而明清時期以葉天士和吳鞠通為首確立的衛氣營血和三焦辨證，使溫病學的辨證理論逐步趨于完善，至今仍是指導臨床治療溫熱病的理論依據。總之，傳統中醫臨床理論的構建和完善，離不開前人的摸索與貢獻，也得益于著名醫學家創建的傳統中醫理論，使得我們現在的中醫體系不斷的飽滿和充實。

1.2當代著名中醫的臨床經驗不斷提升為中醫臨床理論。

傳統中醫的臨床理論，在很大程度上展示著著名醫家的臨床經驗。在中醫理論與實踐發展的相互促進過程中，當代醫家通過讀書、臨證、心悟將實踐經驗不斷總結并升華為理論，又在實踐中不斷完善既有的理論，成為中醫理論發展的重要途徑和模式，而當代中醫理論的發展則需要將傳統理論與現代實踐相互融合起來。例如上世紀60年代時，面對中醫基礎理論中新的思想相對匱乏的這一局面，鄧鐵濤結合其治療的臨床經驗，首次提出了“五臟相關學說”。盡管當時的理論準備并不完善，但是這一理論的提出，在很大程度上完善并且取代了“五行學說”中某些模糊性和不確定性，并且隨著時代的發展，逐漸驗證了鄧老的這一經驗的正確性，也成為指導中醫臨床理論的一大重要體系[2]。又如，腦出血這一現代疾病在古代名為中風，多數是“從風而治”，認為肝臟與中風的關系最為密切。隨著時代的推進，自20世紀80年代以來，許多學者根據微觀辨證和中醫理論“離經之血便是瘀”，提出急性出血中風屬中醫血證，瘀血阻滯是急性期腦出血的最基本病機，是治療的關鍵所在[3]。故現代中醫臨床治療上多以活血化瘀法治療腦出血、腦梗塞這一系列疾病。若是仔細研讀傳統中醫臨床理論后，我們不難得出其構成和完善離不開當代著名醫家的臨床經驗，它是在歷經歲月的洗禮下不斷塑造成型的。

1.3傳統中醫臨床理論不斷將現代醫學相關內容中醫化。

傳統中醫臨床理論不斷吸收現代醫學的理論，將其相關內容不斷中醫化，將病人的各種證型通過五臟辨證、陰陽五行辨證以及八綱辨證劃分得越來越細化，以提供病人在中醫臨床上治療的理論依據。中醫吸取了現代醫學理論后正在不斷壯大其內容，現代醫學相關內容中醫化在許多難治疾病的辨證治療中都起到了良好的指導作用[4]。如艾滋病是古代傳統中醫辨證論治的空白，通過對艾滋病中醫病因病機、證候規律、治法方藥的系統研究，提出了“艾毒傷元”“脾為樞機”“氣虛為本”的病因病機學說，確立了艾滋病“培元解毒”“益氣健脾”的治療原則，為中醫藥防治艾滋病奠定了理論基礎，為進一步提高艾滋病的中醫藥臨床診療效果提供理論依據[5]。

2.1中醫主流理論不突出且與時俱進力度不夠。

不可否認的是，當代的中醫臨床理論發展也是存在諸多不足的，中醫理論的完善和發展是中華五千年來集體智慧的結晶，個別醫家提出的臨床理論可能各有千秋，其所立的角度和思維也不盡相同。例如，同是治療輸卵管阻塞這一疾病時，朱南孫教授認為多是由于濕蘊沖任所致，其用自擬的清熱利濕方來進行治療；而李廣文教授則認為這一疾病多是由于瘀血阻絡為主，治療上以活血祛瘀為法，擬通任種子湯進行治療[6]。又如對于“和解法”這一治療方法的理解，當代名醫蒲輔周老先生認為“寒熱并用，補瀉合劑，表里雙解，苦辛分消，調和氣血，皆謂和解”。而方和謙教授則認為“在治法上扶正祛邪，表里兼顧，此法就為和解法”。不同的醫家在面對不同的疾病，甚至是不同的理法方藥時，所持的看法常常是“各家學說”，這就導致了當前中醫臨床理論發展比較混亂，不能全面地體現中國五千年來發展過程中的中醫主流理論。目前中醫基礎理論還存在一個缺陷就是它的與時俱進力度還不夠，很多古代經典方藥的主治病癥，在當今時代已經不再多見了。比如蛔蟲導致的蛔厥這一致病因素在現代已經不再常見，對應的烏梅丸的主要適應病癥也不再是蛔厥；在針對沒有明顯臨床表現的疾病如乙肝時，按傳統中醫往往體現出“無證可治”的狀態；傳統的診斷與現代檢查相結合的力度也不夠，中醫臨床基礎理論在某些程度上忽略了其與生化、b超、x光、ct等現代檢查結果的結合，并沒有用中醫理論對其做一合理的陳述；且現在臨床上很多中藥的藥理作用、性味歸經的研究作用還不夠深入、細致，其作用不能在微觀上得以解釋。這些都導致了臨床上很多情況沒有從中醫理論來認識中醫，不是“以中解中”，而是“以西解中”，形成了臨床拋棄中醫理論的狀態[7]。由于中醫學是一門實踐性很強的學科，它是在哲學辨證的思想指導下，與臨床經驗不斷結合，這與西醫知識體系相比較，難免存在一定的滯后性，這都會使得中醫臨床理論發展相對的落后。

2.2部分中醫理論帶有權威專家的“個人學說”偏見。

傳統中醫強調個人經驗和學說，以中醫內科學為例，第八版中的腦系疾病在第九版中已經刪除，其涉及到的各種腦系疾病大多數歸屬于心系疾病與肝系疾病。根據其版本的不同，我們可以明顯看出其凸顯的中心內容及其思想不同，其多是體現編著者的理論思想，在一定程度上并沒有客觀地揭示疾病的本質，治療理論也不夠完善，一部分內容與最新研究得出的論文理論不符，這使得當代中醫臨床理論在某些程度上，帶有權威專家的“個人學說”色彩。由于現代西方先進的科技文化流入，使得中醫在一定程度上備受質疑，而正是因為人們對于中醫理論的一些偏見，才使得中醫長期讓人詬病。

3.1臨床理論應具有真實性與系統性。

中醫臨床理論的發展方形應當是建立在客觀并且真實的臨床實踐基礎上，從一次次臨床實踐中得出。由于歷史時代的原因以及假設推理、模式建設的廣泛使用，當代中醫臨床理論中理論與假說并存的現象較為普遍，如中醫的五運六氣學說對現代疫病預測和人體各經絡臟腑在時間上對于人體治病效果的不同等，就需要我們在扎實的文獻與臨床實踐基礎上，對醫案進行認真總結，利用科學的方法深入挖掘，開展中醫理論的去偽存真研究，以促進中醫理論的科學與健康發展。另外，傳統的中醫臨床治療上所用的理法方藥，多是根據個人經驗所進行的。隨著科技的不斷發展與時代的不斷進步，當代的中醫臨床理論應該在成功的中醫醫案上進行系統的總結，不斷挖掘和研究其微觀的結構，并隨著年月的更迭不斷更新，不斷完善，使其具有科學性和理論依據。同時，對近年來興起的傳染性非典型肺炎、艾滋病、禽流感等古人所沒有經歷過的疾病的診治，中醫就其病因病機的認識以及探究相應的診療方法，無疑也是一種理論上的創新[8]。通過對其進行深一層次的研究和發現，歸納出合適的治則治法，找到針對這一疾病的理法方藥，使其更具有系統性，使得臨床上中醫治病可以循序漸進，注重整體，也是當代臨床理論的一大發展方向。

3.2臨床理論具有信息化的特點并可持續拓展。

隨著時代的進步，當代的中醫臨床理論可以通過網絡等方式進行共享，在大數據的這一時代背景下，隨著病案的不斷報道與積累，可以將各類成功的中醫醫案進行統計和挖掘，其結果也會不斷進行更新和發展。不同的醫家對于某一疾病的認識角度可能不同，其表現在病位、病性、病勢和證候的判斷標準也不一樣，因此方藥規律也不一樣。而通過統計某一中醫或西醫疾病的較大樣本病例，并對其進行數據挖掘，可以得出整個中醫群體對于這一疾病診治的證候分布、治則治法、處方用藥等的規律，甚至可以根據統計的結果探索出新的方藥，分析他們的共同點和所在差異。將中醫臨床理論具有信息化的這一特點不斷地拓展下去，通過計算機等客觀科學的手段進行分析，與主觀的名老中醫傳承模式相比，更具客觀性，更容易被臨床醫生接受，對各種疾病的中醫臨床用藥也更具有指導價值。

4.1病案研究是中醫理論發展的重要基礎。

在當今大數據的時代背景下，中醫固有的傳統整體論科學特征有了越來越多的可供改變的空間。這種變化既為其按照自身特有的規律發展特點帶來了機遇，也給未來中醫理論的發展提出了挑戰。同時，學習醫案研究也是中醫學相關大學生們應該學習的一項內容。閱讀醫案是必要的訓練，也是中醫入門的方法之一。醫案的故事性引人入勝，在自然而然中接受中醫思維方法和傳統文化知識，同時醫案中所呈現的名醫風范，醫德對學生起到潛移默化的影響，并培養對專業的熱愛[9]。病案客觀、真實地直接記錄疾病診斷和治療過程，醫案研究作為中醫理論發展過程中至關重要的一環，是中醫理論發展的重要基礎，以研究病案為基礎，對于中醫理論的形成和臨床上中醫積累經驗，都起到了一定的輔助提升作用。

利用多種數據挖掘技術對中醫病案中的有關信息行進行歸納、整理，是近年來傳承中醫臨床經驗的重要方法之一[10]。通過對同一種疾病的病案進行數據挖掘以分析醫者的思路和探索其用藥的。方法，對中醫臨床病案進行規范化的整理，能夠深入總結其臨床經驗，挖掘隱藏在大量病案背后的診治規律，甚至探索出新的方藥配伍，為中醫理論的發展提供一定的科學依據的同時，使得中醫理論的發展越來越現代化，不僅僅只是停留在以前的靠讀書和個人經驗的結合，也為廣大的中醫在日后的臨床治療上提供了新的思路和方向。

4.3臨床實踐推動理論發展，賦予轉化醫學新的內涵。

目前，我們通過并按數據挖掘來總結一些中醫對于治療同一種疾病所采取的診斷和用藥，可以獲得新的思路，并且為完善我們現有的中醫理論基礎可以提供可靠的理論支持。采用數據挖掘技術對中醫學術思想和臨證經驗進行研究，可以全面解析其中的規律，分析中醫個體化診療信息特征，提煉出臨證經驗中蘊藏的新理論、新力法，可以實現經驗的有效總結與傳承[11]。與此同時，要求我們用發展的眼光將現代的科技手段整合加入到傳統的中醫學理論中去，推陳出新，通過臨床實踐與基礎理論的不斷結合，不斷完善，推動祖國醫學現代化，譜寫有關于中醫學在轉化醫學上新的篇章。

[2]邱仕君，吳玉生。在基礎理論與臨床醫學之間———對鄧鐵濤教授五臟相關學說的理論思考[j].湖北民族學院學報(醫學版)，2005，22（2）:36-39.

[3]顧寧，周仲英。通下法治療急性腦出血研究進展[j].中國中醫急診，2000，9(5):227.

[4]靳士英。鄧鐵濤教授學術成就管[j].現代醫院，2004(9):1-6.

[7]孟靜巖，應森林。試論中醫基礎理論指導臨床研究的思考與途徑[j].上海中醫藥大學學報，2009（3）:3-5.

數據挖掘論文選題篇十八

摘要：在本科高年級學生中開設符合學術研究和工業應用熱點的進階課程是十分必要的。以數據挖掘課程為例，本科高年級學生了解并掌握數據挖掘的相關技術，對于其今后的工作、學習不無裨益。著重闡述數據挖掘等進階課程在本科高年級學生中的教學方法，基于本科高年級學生的實際情況，以及進階課程的知識體系特點，提出有針對性的教學方法參考，從而提高進階課程的教學效果。

關鍵詞：數據挖掘；進階課程；教學方法研究；本科高年級。

學生在本科高年級學生中開設數據挖掘等進階課程是十分必要的，以大數據、數據挖掘為例，其相關技術不僅是當前學術界的研究熱點，也是各家企事業單位招聘中重要崗位的要求之一。對于即將攻讀碩士或博士學位的學生，對于即將走上工作崗位的學生，了解并掌握一些大數據相關技術，尤其是數據挖掘技術，都是不無裨益的。在目前本科教學中，對于數據挖掘等課程的教學，由于前序課程的要求，往往是放在本科四年級進行。如何激發本科四年級學生在考研，找工作等繁雜事務中的學習興趣，從而更好地掌握數據挖掘的相關技術是本課程面臨的主要挑戰，也是所有本科進階課程所面臨的難題之一。

1數據挖掘等進階課程所面臨的問題。

1.1進階課程知識體系的綜合性。

進階課程由于其理論與技術的先進性，往往是學術研究的前沿，工業應用的熱點，是綜合多方面知識的課程。以數據挖掘課程為例，其中包括數據庫、機器學習、模式識別、統計、可視化、高性能技術，算法等多方面的知識內容。雖然學生在前期的本科學習中已經掌握了部分相關內容，如數據庫、統計、算法等，但對于其他內容如機器學習、人工智能、模式識別、可視化等，有的是與數據挖掘課程同時開設的進階課程，有的已經是研究生的教學內容。對于進階課程繁雜的知識體系，應該如何把握廣度和深度的關系尤為重要。

1.2進階課程的教學的目的要求。

進階課程的知識體系的綜合性體現在知識點過多、技術特征復雜。從教學效益的角度出發，進階課程的教學目的是在有限的課時內最大化學生的知識收獲。從教學結果的可測度出發，進階課程的教學需要能夠有效驗證學生掌握重點知識的.學習成果。1.3本科高年級學生的實際情況本科高年級學生需要處理考研復習，找工作等繁雜事務，往往對于剩余本科階段的學習不重視，存在得過且過的心態。進階課程往往是專業選修課程，部分學分已經修滿的學生往往放棄這部分課程的學習，一來沒有時間，二來怕拖累學分。

2數據挖掘等進階課程的具體教學方法。

進階課程的教學理念是在有限的課時內，盡可能地提高課程的廣度，增加介紹性內容，在授課中著重講解1~2個關鍵技術，如在數據挖掘課程中，著重講解分類中的決策樹算法，聚類中的k-means算法等復雜度一般，應用廣泛的重要知識點，并利用實踐來檢驗學習成果。

2.1進階課程的課堂教學。

數據挖掘等進階課程所涉及的知識點眾多，在課堂上則采用演示和講授相結合的方法，對大部分知識點做廣度介紹，而對需要重點掌握知識點具體講授，結合實踐案例及板書。在介紹工業實踐案例的過程中，對于具體數據挖掘任務的來龍去脈解釋清楚，尤其是對于問題的歸納，數據的處理，算法的選擇等步驟，并在不同的知識點的教學中重復介紹和總結數據挖掘的一般性流程，可以加深學生對于數據挖掘的深入理解。對于一些需要記憶的知識點，在課堂上采用隨機問答的方式，必要的時候可以在每堂課的開始重復提問，提高學習的效果。

2.2進階課程的課后教學。

對于由于時間限制無法在課上深入討論的知識點，只能依靠學生在課后自學掌握。本科高年級學生的課后自學的動力不像低年級學生那么充足，可以布置需要動手實踐并涵蓋相關知識點的課后實踐，但盡量降低作業的工程量。鼓勵學生利用開源軟件和框架，基于提供的數據集，實際解決一些簡單的數據挖掘任務，讓學生掌握相關算法技術的使用，并對算法有一定的了解。利用學院與大數據相關企業建立的合作關系，在課后通過參觀，了解大數據技術在當前企業實踐中是如何應用的，激發學生的學習興趣。

2.3進階課程的教學效果考察進階課程的考察不宜采取考試的形式，可以采用大作業的形式。從具體的數據挖掘實踐中檢驗教學的成果，力求是學生在上完本課程后可以解決一些簡單的數據挖掘任務，將較復雜的數據挖掘技術的學習留給學生自己。

3結語。

數據挖掘是來源于實踐的科學，學習完本課程的學生需要真正理解，掌握相關的數據挖掘技術，并能夠在實際數據挖掘任務中應用相關算法解決問題。這也對教師的教學水平提出了挑戰，并直接與教師的科研水平相關。在具體的教學過程中，發現往往是在講授實際科研中遇到的問題時，學生的興趣較大，對于書本上的例子則反映一般。進階課程在注重教學方法的基礎上，對于教師的科研水平提出了新的要求，這也是對于教師科研的反哺，使教學過程變成了教學相長的過程。

參考文獻：

[1]孫宇，梁俊斌，鐘淑瑛．面向工程的《數據挖掘》課程教學方法探討[j]．現代計算機，2014（13）.

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[4]郝潔．《無線傳感器網絡》課程特點、挑戰和解決方案[j]．現代計算機，2016（35）.

[5]王永紅．計算機類專業剖析中課程分析探討[j]．現代計算機，2011（04）.

數據挖掘論文選題篇十九

隨著我國的旅游業的迅猛發展，旅游產業正邁向國際化的軌道,傳統旅游業積累的海量數據,沒有被有效利用,資源被極大浪費。將數據挖掘引入到旅游產業是大勢所趨。當前數據挖掘在旅游信息化建設中的應用與研究情況主要集中在高校理論界的研究,大多數研究僅僅是學術研究,真正運用到旅游行業的文章多是從某個具體的方面出發,針對個別應用進行數據挖掘的融合。筆者主要研究決策樹方法在旅游信息化建設中的應用。目前,決策樹算法有cls算法、id3算法、c4.5算法、cart算法、sliq算法、z統計算法、并行決策樹算法和sprint算法等。不同算法在執行效率、輸出結果、可擴容性、可理解性、預測的準確性等方面各不相同。總的來說,這么多決策樹算法各有優缺點，真正將數據挖掘運用到整個旅游信息化建設中還有很多問題需要解決。

數據挖掘中常用的基本分類算法有決策樹、貝葉斯、基于規則的算法等等。其中，決策樹是目前主流的分類技術,己經成功的應用于更多行業的數據分析。在關聯規則挖掘研究中,最重要的是apriori算法,這個算法后來成為絕大多數關聯規則分類的基礎。聚類算法也是數據挖掘技術中極為重要的組成部分。與分類技術不同的是,聚類不要求對數據進行事先標定,就數據挖掘功能而言,聚類能夠可以針對數據的相異度來分析評估數據,可以作為其他對發現的簇運行的數據挖掘算法的預處理步驟。各種算法分類模型建立有所不同,但原理是大致相同的。筆者考慮決策樹算法結構簡單,便于理解,且很擅長處理非數值型數據,建模效率高,分類速度快,特別適合大規模的數據處理的優點,結合旅游產業數據特點,故作重點分析。

旅游業數據挖掘系統的基本特點如下：統計旅游興趣；購物消費趨向；推薦其感興趣的旅游景點；在后臺管理中,通過決策樹算法對游客數量、平均年齡、景點收費、游客來自地區等進行分析總結,為旅游消費者和旅游管理者提供服務：為消費者提供吃住行購娛樂天氣各方面信息查詢、機票、車船票、酒店、景區門票、餐飲等方面的預定與現金支付、第三方支付、消費者評價、在線咨詢等方面的便利、快捷服務。為管理者提供推薦、游客管理、線路管理、景點管理、特色服務管理、機票管理、在線咨詢管理、旅游客戶關系管理等服務，提高整體服務效率和水平。

旅游業信息管理系統包括游客信息管理與游客信息分析兩個子模塊。根據系統日常運行出現的問題及時對系統進行維護,如添加或者刪除某個模塊功能,系統整體運行速度的更近等。系統運用數據庫層、持久化層、業務邏輯層、表示層四層體系結構,主要利用id3算法達到旅游數據信息的快速、準確分類。考慮了游客與酒店之間的關系、游客與旅游路線之間的關系、游客與旅游景點之間的關系、游客與機票、車票之間的關系、管理員與游客之間的關系、邏輯結構設計。程序之間的獨立性增加,易于擴展,規范化得到保證的同時提高了系統的安全性。詳細功能設計包括：用戶登錄、用戶查詢、預定及支付、后臺管理、旅游客戶管理和數據分析等方面。本系統中主要運用java語言就行邏輯上的處理。系統主要使用struts2和hibernate這兩個框架來進行整個系統的搭建。其中struts2主要處理業務邏輯,而hibernate主要是處理數據存儲、查詢等操作。系統采用tomcat服務器。系統模塊需要實現酒店推薦實現、景點推薦實現、天氣預報實現、旅游線路實現、特產推薦、數據分析展現功能、報表數據獲取、景區客流量變化分析實現等。需要進行后臺信息管理等功能測試以及時間測試、數據測試等性能測試。

在對數據挖掘的基本方法與技術進行總結的基礎上，結合當今數據挖掘的發展方向和研究熱點，可以發現旅游業數據挖掘算法系統有待進一步完善之處：訂票系統尚待完善。界面美化需要進一步改進。數據表之間的結構關系需要優化，以提高數據處理能力和效率。數據挖掘工具及算法有待精細化改進。

作者：朱暉單位：河南職業技術學院。

文檔為doc格式。