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數(shù)據(jù)挖掘論文答辯數(shù)據(jù)挖掘論文篇一
摘要：在本科高年級學(xué)生中開設(shè)符合學(xué)術(shù)研究和工業(yè)應(yīng)用熱點(diǎn)的進(jìn)階課程是十分必要的。以數(shù)據(jù)挖掘課程為例，本科高年級學(xué)生了解并掌握數(shù)據(jù)挖掘的相關(guān)技術(shù)，對于其今后的工作、學(xué)習(xí)不無裨益。著重闡述數(shù)據(jù)挖掘等進(jìn)階課程在本科高年級學(xué)生中的教學(xué)方法，基于本科高年級學(xué)生的實(shí)際情況，以及進(jìn)階課程的知識體系特點(diǎn)，提出有針對性的教學(xué)方法參考，從而提高進(jìn)階課程的教學(xué)效果。
關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘；進(jìn)階課程；教學(xué)方法研究；本科高年級。
學(xué)生在本科高年級學(xué)生中開設(shè)數(shù)據(jù)挖掘等進(jìn)階課程是十分必要的，以大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)挖掘?yàn)槔?，其相關(guān)技術(shù)不僅是當(dāng)前學(xué)術(shù)界的研究熱點(diǎn)，也是各家企事業(yè)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(xué)位的學(xué)生，對于即將走上工作崗位的學(xué)生，了解并掌握一些大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)，尤其是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，都是不無裨益的。在目前本科教學(xué)中，對于數(shù)據(jù)挖掘等課程的教學(xué)，由于前序課程的要求，往往是放在本科四年級進(jìn)行。如何激發(fā)本科四年級學(xué)生在考研，找工作等繁雜事務(wù)中的學(xué)習(xí)興趣，從而更好地掌握數(shù)據(jù)挖掘的相關(guān)技術(shù)是本課程面臨的主要挑戰(zhàn)，也是所有本科進(jìn)階課程所面臨的難題之一。
1數(shù)據(jù)挖掘等進(jìn)階課程所面臨的問題。
1.1進(jìn)階課程知識體系的綜合性。
進(jìn)階課程由于其理論與技術(shù)的先進(jìn)性，往往是學(xué)術(shù)研究的前沿，工業(yè)應(yīng)用的熱點(diǎn)，是綜合多方面知識的課程。以數(shù)據(jù)挖掘課程為例，其中包括數(shù)據(jù)庫、機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識別、統(tǒng)計(jì)、可視化、高性能技術(shù)，算法等多方面的知識內(nèi)容。雖然學(xué)生在前期的本科學(xué)習(xí)中已經(jīng)掌握了部分相關(guān)內(nèi)容，如數(shù)據(jù)庫、統(tǒng)計(jì)、算法等，但對于其他內(nèi)容如機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能、模式識別、可視化等，有的是與數(shù)據(jù)挖掘課程同時(shí)開設(shè)的進(jìn)階課程，有的已經(jīng)是研究生的教學(xué)內(nèi)容。對于進(jìn)階課程繁雜的知識體系，應(yīng)該如何把握廣度和深度的關(guān)系尤為重要。
1.2進(jìn)階課程的教學(xué)的目的要求。
進(jìn)階課程的知識體系的綜合性體現(xiàn)在知識點(diǎn)過多、技術(shù)特征復(fù)雜。從教學(xué)效益的角度出發(fā)，進(jìn)階課程的教學(xué)目的是在有限的課時(shí)內(nèi)最大化學(xué)生的知識收獲。從教學(xué)結(jié)果的可測度出發(fā)，進(jìn)階課程的教學(xué)需要能夠有效驗(yàn)證學(xué)生掌握重點(diǎn)知識的.學(xué)習(xí)成果。1.3本科高年級學(xué)生的實(shí)際情況本科高年級學(xué)生需要處理考研復(fù)習(xí)，找工作等繁雜事務(wù)，往往對于剩余本科階段的學(xué)習(xí)不重視，存在得過且過的心態(tài)。進(jìn)階課程往往是專業(yè)選修課程，部分學(xué)分已經(jīng)修滿的學(xué)生往往放棄這部分課程的學(xué)習(xí)，一來沒有時(shí)間，二來怕拖累學(xué)分。
2數(shù)據(jù)挖掘等進(jìn)階課程的具體教學(xué)方法。
進(jìn)階課程的教學(xué)理念是在有限的課時(shí)內(nèi)，盡可能地提高課程的廣度，增加介紹性內(nèi)容，在授課中著重講解1~2個(gè)關(guān)鍵技術(shù)，如在數(shù)據(jù)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(fù)雜度一般，應(yīng)用廣泛的重要知識點(diǎn)，并利用實(shí)踐來檢驗(yàn)學(xué)習(xí)成果。
2.1進(jìn)階課程的課堂教學(xué)。
數(shù)據(jù)挖掘等進(jìn)階課程所涉及的知識點(diǎn)眾多，在課堂上則采用演示和講授相結(jié)合的方法，對大部分知識點(diǎn)做廣度介紹，而對需要重點(diǎn)掌握知識點(diǎn)具體講授，結(jié)合實(shí)踐案例及板書。在介紹工業(yè)實(shí)踐案例的過程中，對于具體數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)的來龍去脈解釋清楚，尤其是對于問題的歸納，數(shù)據(jù)的處理，算法的選擇等步驟，并在不同的知識點(diǎn)的教學(xué)中重復(fù)介紹和總結(jié)數(shù)據(jù)挖掘的一般性流程，可以加深學(xué)生對于數(shù)據(jù)挖掘的深入理解。對于一些需要記憶的知識點(diǎn)，在課堂上采用隨機(jī)問答的方式，必要的時(shí)候可以在每堂課的開始重復(fù)提問，提高學(xué)習(xí)的效果。
2.2進(jìn)階課程的課后教學(xué)。
對于由于時(shí)間限制無法在課上深入討論的知識點(diǎn)，只能依靠學(xué)生在課后自學(xué)掌握。本科高年級學(xué)生的課后自學(xué)的動(dòng)力不像低年級學(xué)生那么充足，可以布置需要?jiǎng)邮謱?shí)踐并涵蓋相關(guān)知識點(diǎn)的課后實(shí)踐，但盡量降低作業(yè)的工程量。鼓勵(lì)學(xué)生利用開源軟件和框架，基于提供的數(shù)據(jù)集，實(shí)際解決一些簡單的數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)，讓學(xué)生掌握相關(guān)算法技術(shù)的使用，并對算法有一定的了解。利用學(xué)院與大數(shù)據(jù)相關(guān)企業(yè)建立的合作關(guān)系，在課后通過參觀，了解大數(shù)據(jù)技術(shù)在當(dāng)前企業(yè)實(shí)踐中是如何應(yīng)用的，激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣。
2.3進(jìn)階課程的教學(xué)效果考察進(jìn)階課程的考察不宜采取考試的形式，可以采用大作業(yè)的形式。從具體的數(shù)據(jù)挖掘?qū)嵺`中檢驗(yàn)教學(xué)的成果，力求是學(xué)生在上完本課程后可以解決一些簡單的數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)，將較復(fù)雜的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的學(xué)習(xí)留給學(xué)生自己。
3結(jié)語。
數(shù)據(jù)挖掘是來源于實(shí)踐的科學(xué)，學(xué)習(xí)完本課程的學(xué)生需要真正理解，掌握相關(guān)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，并能夠在實(shí)際數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)中應(yīng)用相關(guān)算法解決問題。這也對教師的教學(xué)水平提出了挑戰(zhàn)，并直接與教師的科研水平相關(guān)。在具體的教學(xué)過程中，發(fā)現(xiàn)往往是在講授實(shí)際科研中遇到的問題時(shí)，學(xué)生的興趣較大，對于書本上的例子則反映一般。進(jìn)階課程在注重教學(xué)方法的基礎(chǔ)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(xué)過程變成了教學(xué)相長的過程。
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“大數(shù)據(jù)”到底有多大？根據(jù)研究機(jī)構(gòu)統(tǒng)計(jì)，僅在2011年，全球數(shù)據(jù)增量就達(dá)到了1.8zb(即1.8萬億gb)，相當(dāng)于全世界每個(gè)人產(chǎn)生200gb以上的數(shù)據(jù)。這種增長趨勢仍在加速，據(jù)保守預(yù)計(jì)，接下來幾年中，數(shù)據(jù)將始終保持每年50%的增長速度。
縱觀人類歷史，每一次劃時(shí)代的變革都是以新工具的出現(xiàn)和應(yīng)用為標(biāo)志的。蒸汽機(jī)把人們從農(nóng)業(yè)時(shí)代帶入了工業(yè)時(shí)代，計(jì)算機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)把人們從工業(yè)時(shí)代帶入了信息時(shí)代，而如今大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)到來，它源自信息時(shí)代，又是信息時(shí)代全方位的深化應(yīng)用與延伸。大數(shù)據(jù)時(shí)代的生產(chǎn)原材料是數(shù)據(jù)，生產(chǎn)工具則是大數(shù)據(jù)技術(shù)，是對信息時(shí)代所產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)的挖掘和分析，從而快速地獲取有價(jià)值信息的技術(shù)和應(yīng)用。
概括來講，大數(shù)據(jù)有三個(gè)特征，可總結(jié)歸納為“3v”，即量(volume)、類(variety)、時(shí)(velocity)。量，數(shù)據(jù)容量大，現(xiàn)在數(shù)據(jù)單位已經(jīng)躍升至zb級別。類，數(shù)據(jù)種類多，主要來自業(yè)務(wù)系統(tǒng)，例如社交網(wǎng)絡(luò)、電子商務(wù)和物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用。時(shí)，處理速度快，時(shí)效性要求高，從傳統(tǒng)的事務(wù)性數(shù)據(jù)到實(shí)時(shí)或準(zhǔn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。
數(shù)據(jù)挖掘，又稱為知識發(fā)現(xiàn)(knowledgediscovery)，是通過分析每個(gè)數(shù)據(jù)，從大量數(shù)據(jù)中尋找其規(guī)律的技術(shù)。知識發(fā)現(xiàn)過程通常由數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、規(guī)律尋找和規(guī)律表示3個(gè)階段組成。數(shù)據(jù)準(zhǔn)備是從數(shù)據(jù)中心存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)中選取所需數(shù)據(jù)并整合成用于數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)集；規(guī)律尋找是用某種方法將數(shù)據(jù)集所含規(guī)律找出來；規(guī)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(guī)律表示出來。
“數(shù)據(jù)海量、信息缺乏”是相當(dāng)多企業(yè)在數(shù)據(jù)大集中之后面臨的尷尬問題。目前，大多數(shù)事物型數(shù)據(jù)庫僅實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)錄入、查詢和統(tǒng)計(jì)等較低層次的功能，無法發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中存在的有用信息，更無法進(jìn)一步通過數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)更高的價(jià)值。如果能夠?qū)@些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，探尋其數(shù)據(jù)模式及特征，進(jìn)而發(fā)現(xiàn)某個(gè)客戶、群體或組織的興趣和行為規(guī)律，專業(yè)人員就可以預(yù)測到未來可能發(fā)生的變化趨勢。這樣的數(shù)據(jù)挖掘過程，將極大拓展企業(yè)核心競爭力。例如，在網(wǎng)上購物時(shí)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(shù)據(jù)進(jìn)行記錄和挖掘分析的基礎(chǔ)上，捕捉總結(jié)購買者共性習(xí)慣行為，并針對性地利用每一次購買機(jī)會(huì)而推出的銷售策略。
隨著社會(huì)的進(jìn)步和信息通信技術(shù)的發(fā)展，信息系統(tǒng)在各行業(yè)、各領(lǐng)域快速拓展。這些系統(tǒng)采集、處理、積累的數(shù)據(jù)越來越多，數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(fā)布了一份題為《大數(shù)據(jù)：創(chuàng)新、競爭和生產(chǎn)力的。下一個(gè)新領(lǐng)域》的報(bào)告。報(bào)告中指出，數(shù)據(jù)已經(jīng)滲透到每一個(gè)行業(yè)和業(yè)務(wù)職能領(lǐng)域，逐漸成為重要的生產(chǎn)因素；而人們對于大數(shù)據(jù)的運(yùn)用預(yù)示著新一波生產(chǎn)率增長和消費(fèi)者盈余浪潮的到來。2012年3月29日，美國政府在白宮網(wǎng)站上發(fā)布了《大數(shù)據(jù)研究和發(fā)展倡議》，表示將投資2億美元啟動(dòng)“大數(shù)據(jù)研究和發(fā)展計(jì)劃”，增強(qiáng)從大數(shù)據(jù)中分析萃取信息的能力。
在電力行業(yè)，堅(jiān)強(qiáng)智能電網(wǎng)的迅速發(fā)展使信息通信技術(shù)正以前所未有的廣度、深度與電網(wǎng)生產(chǎn)、企業(yè)管理快速融合，信息通信系統(tǒng)已經(jīng)成為智能電網(wǎng)的“中樞神經(jīng)”，支撐新一代電網(wǎng)生產(chǎn)和管理發(fā)展。目前，國家電網(wǎng)公司已初步建成了國內(nèi)領(lǐng)先、國際一流的信息集成平臺(tái)。隨著三地集中式數(shù)據(jù)中心的陸續(xù)投運(yùn)，一級部署業(yè)務(wù)應(yīng)用范圍的拓展，結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中心的上線運(yùn)行，電網(wǎng)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)從總量和種類上都已初具規(guī)模。隨著后續(xù)智能電表的逐步普及，電網(wǎng)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)將從時(shí)效性層面進(jìn)一步豐富和拓展。大數(shù)據(jù)的“量類時(shí)”特性，已在海量、實(shí)時(shí)的電網(wǎng)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中進(jìn)一步凸顯，電力大數(shù)據(jù)分析迫在眉睫。
當(dāng)前，電網(wǎng)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)大致分為三類：一是電力企業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)，如發(fā)電量、電壓穩(wěn)定性等方面的數(shù)據(jù)；二是電力企業(yè)運(yùn)營數(shù)據(jù)，如交易電價(jià)、售電量、用電客戶等方面的數(shù)據(jù)；三是電力企業(yè)管理數(shù)據(jù)，如erp、一體化平臺(tái)、協(xié)同辦公等方面的數(shù)據(jù)。如能充分利用這些基于電網(wǎng)實(shí)際的數(shù)據(jù)，對其進(jìn)行深入分析，便可以提供大量的高附加值服務(wù)。這些增值服務(wù)將有利于電網(wǎng)安全檢測與控制(包括大災(zāi)難預(yù)警與處理、供電與電力調(diào)度決策支持和更準(zhǔn)確的用電量預(yù)測)，客戶用電行為分析與客戶細(xì)分，電力企業(yè)精細(xì)化運(yùn)營管理等等，實(shí)現(xiàn)更科學(xué)的需求側(cè)管理。
例如，在電力營銷環(huán)節(jié)，針對“大營銷”體系建設(shè)，以客戶和市場為導(dǎo)向，省級集中的95598客戶服務(wù)、計(jì)量檢定配送業(yè)務(wù)屬地化管理的營銷管理體系和24小時(shí)面向客戶的營銷服務(wù)系統(tǒng)，可通過數(shù)據(jù)分析改善服務(wù)模式，提高營銷能力和服務(wù)質(zhì)量；以分析型數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，優(yōu)化現(xiàn)有營銷組織模式，科學(xué)配置計(jì)量、收費(fèi)和服務(wù)資源，構(gòu)建營銷稽查數(shù)據(jù)監(jiān)控分析模型；建立各種針對營銷的系統(tǒng)性算法模型庫，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中存在的隱藏關(guān)系，為各級決策者提供多維的、直觀的、全面的、深入的分析預(yù)測性數(shù)據(jù)，進(jìn)而主動(dòng)把握市場動(dòng)態(tài)，采取適當(dāng)?shù)臓I銷策略，獲得更大的企業(yè)效益，更好地服務(wù)于社會(huì)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展。此外，還可以考慮在電力生產(chǎn)環(huán)節(jié)，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，在線計(jì)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(shè)置系統(tǒng)輸出功率，有效平衡系統(tǒng)的安全性和經(jīng)濟(jì)性。
公司具備非常好的從數(shù)據(jù)運(yùn)維角度實(shí)現(xiàn)更大程度信息、知識發(fā)現(xiàn)的條件和基礎(chǔ)，完全可以立足數(shù)據(jù)運(yùn)維服務(wù)，創(chuàng)造數(shù)據(jù)增值價(jià)值，提供并衍生多種服務(wù)。以數(shù)據(jù)中心為紐帶，新型數(shù)據(jù)運(yùn)維的成果將有可能作為一種新的消費(fèi)形態(tài)與交付方式，給客戶帶來全新的使用體驗(yàn)，打破傳統(tǒng)業(yè)務(wù)系統(tǒng)間各自為陣的局面，進(jìn)一步推動(dòng)電網(wǎng)生產(chǎn)和企業(yè)管理，從數(shù)據(jù)運(yùn)維角度對企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營、管理以及堅(jiān)強(qiáng)智能電網(wǎng)建設(shè)提供更有力、更長遠(yuǎn)、更深入的支撐。
這個(gè)問題太籠統(tǒng)，基本上算法和應(yīng)用是兩個(gè)人來做的，可能是數(shù)據(jù)挖掘職位。做算法的比較少，也比較高級。
其實(shí)所謂做算法大多數(shù)時(shí)候都不是設(shè)計(jì)新的算法(這個(gè)可以寫論文了)，更多的是技術(shù)選型，特征工程抽取，最多是實(shí)現(xiàn)一些已經(jīng)有論文但是還沒有開源模塊的算法等，還是要求扎實(shí)的算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)功底，以及豐富的分布式計(jì)算的知識的，以及不錯(cuò)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(shù)據(jù)挖掘崗位都是做應(yīng)用，數(shù)據(jù)清洗，用現(xiàn)成的庫建模，如果你自己不往算法或者架構(gòu)方面繼續(xù)提升，和其他的開發(fā)崗位的性質(zhì)基本沒什么不同，只要會(huì)編程都是很容易入門的。
實(shí)際情況不太清楚，由于數(shù)據(jù)挖掘和大數(shù)據(jù)這個(gè)概念太火了，肯定到處都有人招聘響應(yīng)的崗位，但是二線城市可能僅僅是停留在概念上，很多實(shí)際的工作并沒有接觸到足夠大的數(shù)據(jù)，都是生搬硬套框架(從我面試的人的工作經(jīng)驗(yàn)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(shù)據(jù)的機(jī)會(huì)多一些。而且做數(shù)據(jù)挖掘現(xiàn)在熱點(diǎn)的技術(shù)比如python，spark，scala，r這些技術(shù)除了在一線城市之外基本上沒有足夠的市場(因?yàn)闀?huì)的人太少了，二線城市的公司找不到掌握這些技術(shù)的人，不招也沒人學(xué))。
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(fù)人，就不討論了。
和傳統(tǒng)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(shù)據(jù)挖掘的人編程水平要求可以降低一個(gè)檔次，甚至都不用掌握面向?qū)ο蟆?/p>
但是要求技術(shù)全面，編程、sql，linux，正則表達(dá)式，hadoop，spark，爬蟲，機(jī)器學(xué)習(xí)模型等技術(shù)都要掌握一些。前后端可能是要求精深，數(shù)據(jù)挖掘更強(qiáng)調(diào)廣博，有架構(gòu)能力更好。
打基礎(chǔ)是最重要的，學(xué)習(xí)一門數(shù)據(jù)挖掘常用的語言，比如python，scala，r;學(xué)習(xí)足夠的linux經(jīng)驗(yàn)，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(guān)系型數(shù)據(jù)庫，搞數(shù)據(jù)的別跟我說不會(huì)用數(shù)據(jù)庫。
補(bǔ)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(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的知識。
我覺得應(yīng)當(dāng)學(xué)習(xí)，首先hadoop和hive很簡單(如果你用aws的話你可以開一臺(tái)emr，上面直接就有hadoop和hive，可以直接從使用學(xué)起)。
我覺得如果不折騰安裝和部署，還有l(wèi)inux和mysql的經(jīng)驗(yàn)，只要半天到一天就能熟悉hadoop和hive的使用(當(dāng)然你得有l(wèi)inux和mysql的基礎(chǔ)，如果沒有就先老老實(shí)實(shí)的學(xué)linux和mysql，這兩個(gè)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(xué)習(xí)的，如果你有java經(jīng)驗(yàn)大可以從java入門。如果沒有那么還是建議從scala入門，但是實(shí)際上如果沒有java經(jīng)驗(yàn)，scala入門也會(huì)有一定難度，但是可以慢慢補(bǔ)。
所以總的來說spark才足夠難，以至于需要學(xué)習(xí)。
如果上面任何一個(gè)問題的答案是no，我都不建議直接轉(zhuǎn)行或者申請高級的數(shù)據(jù)挖掘職位(因?yàn)槟愫茈y找到一個(gè)正經(jīng)的數(shù)據(jù)挖掘崗位，頂多是一些打擦邊球的崗位，無論是實(shí)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(xiàn)在是學(xué)生還是已經(jīng)再做一些前段后端、運(yùn)維之類的工作你都有足夠的時(shí)間補(bǔ)齊這些基礎(chǔ)知識。
補(bǔ)齊了這些知識之后，第一件事就是了解大數(shù)據(jù)生態(tài)，hadoop生態(tài)圈，spark生態(tài)圈，機(jī)器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)(后兩者需要高等數(shù)學(xué)和線性代數(shù)基礎(chǔ)，如果你的大學(xué)專業(yè)學(xué)這些不要混)。
數(shù)據(jù)挖掘論文答辯數(shù)據(jù)挖掘論文篇三
由于信息技術(shù)的迅速發(fā)展，現(xiàn)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(zhàn)。讓人們對信息即時(shí)、大量地獲取是目前檔案管理工作和檔案管理系統(tǒng)急切需要解決的問題。
（一）數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。數(shù)據(jù)挖掘是指從大量的、不規(guī)則、亂序的數(shù)據(jù)中，進(jìn)行分析歸納，得到隱藏的，未知的，但同時(shí)又含有較大價(jià)值的信息和知識。它主要對確定目標(biāo)的有關(guān)信息，使用自動(dòng)化和統(tǒng)計(jì)學(xué)等方法對信息進(jìn)行預(yù)測、偏差分析和關(guān)聯(lián)分析等，從而得到合理的結(jié)論。在檔案管理中使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，能夠充分地發(fā)揮檔案管理的作用，從而達(dá)到良好的檔案管理工作效果。（二）數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析的方法是多種多樣的，其主要方法有以下幾種：1.關(guān)聯(lián)分析。指從已經(jīng)知道的信息數(shù)據(jù)中，找到多次展現(xiàn)的信息數(shù)據(jù)，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(shù)據(jù)的特征，歸納總結(jié)相關(guān)信息數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫，建立所需要的數(shù)據(jù)模型，從而來識別一些未知的信息數(shù)據(jù)。3.聚類分析。通過在確定的數(shù)據(jù)中，找尋信息的價(jià)值聯(lián)系，得到相應(yīng)的管理方案。4.序列分析。通過分析信息的前后因果關(guān)系，從而判斷信息之間可能出現(xiàn)的聯(lián)系。
在進(jìn)行現(xiàn)代檔案信息處理時(shí)，傳統(tǒng)的檔案管理方法已經(jīng)不能滿足其管理的要求，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在這方面確有著顯著的優(yōu)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(jià)，因此對于此類的珍貴檔案，相關(guān)的檔案管理人員也是希望檔案本身及其價(jià)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(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，可以讓檔案的信息數(shù)據(jù)得到分析統(tǒng)計(jì)，歸納總結(jié)，不必次次實(shí)物查閱，這樣就極大地提升了檔案相關(guān)內(nèi)容的安全性，降低檔案的磨損率。并且可以對私密檔案進(jìn)行加密，進(jìn)行授權(quán)查閱，進(jìn)一步提高檔案信息的安全性。其次，對檔案進(jìn)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(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以及時(shí)對檔案進(jìn)行編碼和收集，對檔案進(jìn)行數(shù)字化的管理和規(guī)劃，解放人力資源，提升檔案利用的服務(wù)水平。第三，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以減少檔案的收集和保管成本，根據(jù)檔案的特點(diǎn)和規(guī)律建立的數(shù)據(jù)模型能為之后的工作人員建立一種標(biāo)準(zhǔn)，提升了檔案的鑒定效率。
（一）檔案信息的收集。在實(shí)施檔案管理工作時(shí)，首先需要對檔案信息數(shù)據(jù)的收集?？梢赃\(yùn)用相關(guān)檔案數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)資料，進(jìn)行科學(xué)的分析，制定科學(xué)的說明方案，對確定的數(shù)據(jù)集合類型和一些相關(guān)概念的模型進(jìn)行科學(xué)說明，利用這些數(shù)據(jù)說明，建立準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)模型，并以此數(shù)據(jù)模型作為標(biāo)準(zhǔn)，為檔案信息的快速分類以及整合奠定基礎(chǔ)。例如，在體育局的相關(guān)網(wǎng)站上提供問卷，利用問卷來得到的所需要的信息數(shù)據(jù)，導(dǎo)入數(shù)據(jù)庫中，讓數(shù)據(jù)庫模型中保有使用者的相關(guān)個(gè)人信息，通過對使用者的信息數(shù)據(jù)進(jìn)行說明，從而判斷使用者可能的類型，提升服務(wù)的準(zhǔn)確性。因此，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)為檔案信息的迅速有效收集，為檔案分類以及后續(xù)工作的順利展開，提供了有利條件，為個(gè)性化服務(wù)的實(shí)現(xiàn)提供了保證。（二）檔案信息的分類。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)具有的屬性分析能力，可以將數(shù)據(jù)庫中的信息進(jìn)行分門別類，將信息的對象通過不同的特征，規(guī)劃為不同的分類。將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)運(yùn)用到檔案管理中時(shí)，可以簡單快速地找到想要的檔案數(shù)據(jù)，能根據(jù)數(shù)據(jù)中使用者的相關(guān)數(shù)據(jù)，找尋使用者在數(shù)據(jù)庫中的信息，使用數(shù)據(jù)模型的分析能力，分析出使用者的相關(guān)特征。利如，在使用者上網(wǎng)使用網(wǎng)址時(shí)，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以充分利用使用者的搜索數(shù)據(jù)以及網(wǎng)站的訪問記錄，自動(dòng)保存用戶的搜索信息、搜索內(nèi)容、下載次數(shù)、時(shí)間等，得到用戶的偏好和特征，對用戶可能存在的需求進(jìn)行預(yù)測和分類，更加迅速和準(zhǔn)確的，為用戶提供個(gè)性化的服務(wù)。（三）檔案信息的整合。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以對新舊檔案的信息進(jìn)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(yè)單位而言，培訓(xùn)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(jìn)行全體整合，使檔案資源充分發(fā)揮作用，將檔案數(shù)據(jù)進(jìn)行總結(jié)和規(guī)劃，根據(jù)數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系確定老員工流失的原因，然后建立清晰、明白的數(shù)據(jù)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(gè)信息技術(shù)迅速跳躍發(fā)展的時(shí)代，將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)運(yùn)用到檔案管理工作中是時(shí)代發(fā)展的需求與必然結(jié)果。利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，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(shí)間，節(jié)省人力物力，避免資源的浪費(fèi)，還能幫助用戶在海量的信息數(shù)據(jù)中，快速找到所需的檔案數(shù)據(jù)信息。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的運(yùn)用，使靜態(tài)的檔案信息變成了可以“主動(dòng)”為企事業(yè)單位的發(fā)展，提供有效的個(gè)性化服務(wù)的檔案管家，推動(dòng)了社會(huì)的快速發(fā)展。
[2]宇然，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)研究以及在檔案計(jì)算機(jī)管理系統(tǒng)中的應(yīng)用[d].沈陽工業(yè)大學(xué)，20xx.
[3]吳秀霞，關(guān)于檔案管理方面的數(shù)據(jù)挖掘分析及應(yīng)用探討[j].經(jīng)營管理者，20xx:338.
數(shù)據(jù)挖掘論文答辯數(shù)據(jù)挖掘論文篇四
根據(jù)20xx年4月國家教育部等五部關(guān)于印發(fā)《職業(yè)學(xué)校學(xué)生實(shí)習(xí)管理規(guī)定》的通知（教職成[20xx]3號）精神，針對旅游管理專業(yè)頂崗實(shí)習(xí)企業(yè)的實(shí)際情況以及頂崗實(shí)習(xí)現(xiàn)狀，多角度分析新《職業(yè)學(xué)校學(xué)生頂崗實(shí)習(xí)管理規(guī)定》（以下簡稱新《規(guī)定》）對旅游管理專業(yè)頂崗實(shí)習(xí)的新要求，探索可操作的改進(jìn)辦法，為旅游管理專業(yè)實(shí)施頂崗實(shí)習(xí)教學(xué)課程提供借鑒和幫助。
（1）實(shí)習(xí)企業(yè)較多，大部分企業(yè)需求人數(shù)少，實(shí)習(xí)生分布零散，跟蹤管理難度大。
（2）由學(xué)校安排實(shí)習(xí)的，大多是由學(xué)校和實(shí)習(xí)企業(yè)簽訂雙方協(xié)議，實(shí)習(xí)生簽閱《實(shí)習(xí)生管理守則》。
（3）中職學(xué)校旅游管理專業(yè)頂崗實(shí)習(xí)學(xué)生大多未滿18周歲。
（4）實(shí)習(xí)評價(jià)體系不完善，對實(shí)習(xí)生的考核主觀成分多，量化標(biāo)準(zhǔn)少。
（5）實(shí)習(xí)期仍以學(xué)生平安險(xiǎn)作為學(xué)生意外傷害保險(xiǎn)，尚未為學(xué)生購買專門的實(shí)習(xí)責(zé)任險(xiǎn)。
2.新《規(guī)定》對頂崗實(shí)習(xí)的影響及改進(jìn)方法。
（1）新《規(guī)定》再次強(qiáng)調(diào)對實(shí)習(xí)過程的全程指導(dǎo)，并明確提出，對自行安排實(shí)習(xí)的學(xué)生也要進(jìn)行跟蹤管理（新《規(guī)定》第七條、第八條）。而旅游管理專業(yè)實(shí)習(xí)企業(yè)特別是旅行社，企業(yè)多，規(guī)模小，需求人數(shù)少，實(shí)習(xí)生分布零散，甚至一個(gè)企業(yè)只有一個(gè)實(shí)習(xí)生，管理和指導(dǎo)難度大。調(diào)查資料顯示，旅游專業(yè)實(shí)習(xí)企業(yè)中90%是旅行社，而實(shí)習(xí)生中只有50%在旅行社實(shí)習(xí)。這種情況實(shí)習(xí)指導(dǎo)教師如果要實(shí)現(xiàn)對每個(gè)實(shí)習(xí)生的指導(dǎo)管理，那么大部分時(shí)間都在外跑實(shí)習(xí)點(diǎn)，學(xué)校對專業(yè)教師的教學(xué)任務(wù)、科研任務(wù)及其他工作都很難完成。針對這一現(xiàn)狀，結(jié)合新《規(guī)定》要求，可從以下方面著手改進(jìn)：
1）建立校企生聯(lián)動(dòng)實(shí)習(xí)管理制度。在學(xué)校數(shù)字化平臺(tái)增加實(shí)習(xí)管理模塊，將實(shí)習(xí)操作流程、標(biāo)準(zhǔn)分單元錄入模塊內(nèi)，實(shí)習(xí)生定期在平臺(tái)上提交單元作業(yè)，企業(yè)指導(dǎo)教師和學(xué)校指導(dǎo)教師定期在平臺(tái)上提交實(shí)習(xí)生單元成績，最后的實(shí)習(xí)總成績由單元成績按比例匯總而成。這樣既可參與和掌控實(shí)習(xí)過程，又能優(yōu)化實(shí)習(xí)考核體系，增加量化標(biāo)準(zhǔn)。如數(shù)字平臺(tái)無法立即實(shí)施，可先采用電子文檔或紙質(zhì)文檔方式。
2）實(shí)習(xí)面試結(jié)束后，組織召開實(shí)習(xí)指導(dǎo)教師動(dòng)員會(huì)，由學(xué)校安排的指導(dǎo)教師和各企業(yè)安排的指導(dǎo)教師參加，共同學(xué)習(xí)和調(diào)整實(shí)習(xí)計(jì)劃、操作標(biāo)準(zhǔn)、達(dá)標(biāo)考核、指導(dǎo)流程等。
3）實(shí)習(xí)收尾階段，組織召開實(shí)習(xí)總結(jié)會(huì)，對實(shí)習(xí)工作進(jìn)行交流分享，對實(shí)際工作中遇到的問題提出改進(jìn)建議，為即將開展的新一輪實(shí)習(xí)工作做好鋪墊。
（2）新《規(guī)定》第十二條、第十三條要求，頂崗實(shí)習(xí)前學(xué)校、企業(yè)、學(xué)生須簽訂三方協(xié)議，這對制約企業(yè)、約束學(xué)生有了明確依據(jù)。旅游企業(yè)淡旺季明顯，一些企業(yè)到了淡季就將學(xué)生解聘；學(xué)生實(shí)習(xí)中無法適應(yīng)而中途離職的也時(shí)有發(fā)生，所以協(xié)議內(nèi)容除新《規(guī)定》列示內(nèi)容外，還應(yīng)增加實(shí)習(xí)生到崗后應(yīng)遵守的相關(guān)管理制度、學(xué)生違反規(guī)定的處理辦法等內(nèi)容。
（3）新《規(guī)定》第十四條要求，未滿18周歲的學(xué)生參加頂崗實(shí)習(xí)，須由監(jiān)護(hù)人簽閱知情同意書。大部分中職學(xué)校學(xué)生在實(shí)習(xí)時(shí)都未達(dá)到該年齡標(biāo)準(zhǔn)，因此中職學(xué)校在實(shí)習(xí)前應(yīng)按戶口登記年齡進(jìn)行一次篩選，將“頂崗實(shí)習(xí)學(xué)生監(jiān)護(hù)人知情同意書”以統(tǒng)一格式發(fā)放給未滿18周歲學(xué)生，并告知監(jiān)護(hù)人，請監(jiān)護(hù)人簽閱?！爸橥鈺苯粚W(xué)校后方可參加實(shí)習(xí)面試。
（4）新《規(guī)定》第三十五條要求，職業(yè)學(xué)校或?qū)嵙?xí)單位應(yīng)為實(shí)習(xí)學(xué)生投保實(shí)習(xí)責(zé)任保險(xiǎn)。實(shí)習(xí)責(zé)任險(xiǎn)是指學(xué)生在實(shí)習(xí)期間，因?qū)W校的管理疏忽對學(xué)生造成的身體、心理傷害應(yīng)由學(xué)校承擔(dān)責(zé)任的保險(xiǎn)。據(jù)調(diào)查，保險(xiǎn)公司目前尚未推出專門的實(shí)習(xí)責(zé)任險(xiǎn)，但可先為實(shí)習(xí)生購買一年期限的意外險(xiǎn)。但意外險(xiǎn)與實(shí)習(xí)責(zé)任險(xiǎn)在投保范圍、價(jià)格等方面還有差異，所以，職業(yè)學(xué)校也應(yīng)同時(shí)與保險(xiǎn)行業(yè)接觸，積極推進(jìn)實(shí)習(xí)責(zé)任險(xiǎn)的設(shè)計(jì)出臺(tái)。
總之，旅游管理專業(yè)頂崗實(shí)習(xí)在實(shí)施過程中還存在一些問題和困難，如企業(yè)與學(xué)校的需求差異、旅游行業(yè)淡旺季與實(shí)習(xí)期的時(shí)間矛盾、實(shí)習(xí)生生活管理和心理疏導(dǎo)問題等，有待在《新規(guī)定》的要求和指導(dǎo)下，與企業(yè)深度合作，探索出一套有效的、可操作的頂崗實(shí)習(xí)實(shí)施標(biāo)準(zhǔn)。
數(shù)據(jù)挖掘論文答辯數(shù)據(jù)挖掘論文篇五
摘要：大數(shù)據(jù)和智游都是當(dāng)下的熱點(diǎn)，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(yīng)用于智游的核心，文章探究了在智游應(yīng)用中，目前大數(shù)據(jù)挖掘存在的幾個(gè)問題。
關(guān)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(jìn)一步提高，旅游消費(fèi)的需求進(jìn)一步上升，在云計(jì)算、互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)以及移動(dòng)智能終端等信息通訊技術(shù)的飛速發(fā)展下，智游應(yīng)運(yùn)而生。大數(shù)據(jù)作為當(dāng)下的熱點(diǎn)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(qiáng)、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(nèi)外對于智游還沒有一個(gè)統(tǒng)一的學(xué)術(shù)定義，但在與大數(shù)據(jù)相關(guān)的描述中，有學(xué)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(jià)值信息，然后利用這些信息為相關(guān)部門或?qū)ο筇峁┓?wù)[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(guān)重要的作用，指出了在智游的過程中，數(shù)據(jù)的收集、儲(chǔ)存、管理都是為數(shù)據(jù)挖掘服務(wù)，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(shí)間基本實(shí)現(xiàn)智游的目標(biāo)[3]過去幾年國家旅游局的相關(guān)動(dòng)作均為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)。但是在借助大數(shù)據(jù)推動(dòng)智游的可持續(xù)性發(fā)展中大數(shù)據(jù)所產(chǎn)生的價(jià)值卻亟待提高原因之一就是在收集、儲(chǔ)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(jià)值。
3.1信息化建設(shè)。
智游的發(fā)展離不開移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)、物聯(lián)網(wǎng)、云平臺(tái)。隨著大數(shù)據(jù)的不斷發(fā)展，國內(nèi)許多景區(qū)已經(jīng)實(shí)現(xiàn)wi—fi覆蓋，部分景區(qū)也已實(shí)現(xiàn)人與人、人與物、人與景點(diǎn)之間的實(shí)時(shí)互動(dòng)，多省市已建有旅游產(chǎn)業(yè)監(jiān)測平臺(tái)或旅游大數(shù)據(jù)中心以及數(shù)據(jù)可視化平臺(tái)，從中進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、行為分析、監(jiān)控預(yù)警、服務(wù)質(zhì)量監(jiān)督等。通過這些平臺(tái)，已基本能掌握跟游客和景點(diǎn)相關(guān)的數(shù)據(jù)，可以實(shí)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(shè)還需加強(qiáng)。雖然通訊網(wǎng)絡(luò)已基本能保證，但是大部分景區(qū)還無法實(shí)現(xiàn)對景區(qū)全面、透徹、及時(shí)的感知，更為困難的是對平臺(tái)的建設(shè)。在數(shù)據(jù)共享平臺(tái)的建設(shè)上，除了必備的硬件設(shè)施，大數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)還涉及大量部門，如政府管理部門、氣象部門、交通、電子商務(wù)、旅行社、旅游網(wǎng)站等。如此多的部門相關(guān)聯(lián)，要想建立一個(gè)完整全面的大數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，難度可想而知。
大數(shù)據(jù)時(shí)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(yīng)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(jìn)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(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，通過云計(jì)算技術(shù)，對數(shù)據(jù)的收集、存儲(chǔ)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(guān)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(jìn)行挖掘。其中，相關(guān)性分析方法通過關(guān)聯(lián)多個(gè)數(shù)據(jù)來源，挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值。但針對旅游數(shù)據(jù)，采用這些方法挖掘數(shù)據(jù)的價(jià)值信息，難度也很大，因?yàn)槁糜螖?shù)據(jù)中冗余數(shù)據(jù)很多，數(shù)據(jù)存在形式很復(fù)雜。在旅游非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中，一張圖片、一個(gè)天氣變化、一次輿情評價(jià)等都將會(huì)對游客的旅行計(jì)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(shí)時(shí)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(shí)代無處不在的數(shù)據(jù)收集技術(shù)使我們的個(gè)人信息在所關(guān)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(shí)在大數(shù)據(jù)資源的開放性和共享性下個(gè)人隱私和公民權(quán)益受到嚴(yán)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(shù)的分析、挖掘個(gè)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(huì)問題。
大數(shù)據(jù)背景下的旅游數(shù)據(jù)當(dāng)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(cái)產(chǎn)安全將會(huì)受到嚴(yán)重影響，最終降低旅游體驗(yàn)。所以，數(shù)據(jù)的安全管理是進(jìn)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(dòng)及技術(shù)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(shí)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(jì)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(nèi)智游的構(gòu)建還缺乏大量人才。
4解決思路。
在信息化建設(shè)上，加大政府投入，加強(qiáng)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，整合結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，抓取非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，打通各數(shù)據(jù)壁壘，建設(shè)旅游大數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)；在挖掘方法上，對旅游大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性數(shù)據(jù)的挖掘應(yīng)該被放在重要位置；在數(shù)據(jù)安全上，從加強(qiáng)大數(shù)據(jù)安全立法、監(jiān)管執(zhí)法及強(qiáng)化技術(shù)手段建設(shè)等幾個(gè)方面著手，提升大數(shù)據(jù)環(huán)境下數(shù)據(jù)安全保護(hù)水平。加強(qiáng)人才的培養(yǎng)與引進(jìn)，加強(qiáng)產(chǎn)學(xué)研合作，培養(yǎng)智游大數(shù)據(jù)人才。
參考文獻(xiàn)。
數(shù)據(jù)挖掘論文答辯數(shù)據(jù)挖掘論文篇六
發(fā)現(xiàn)的是用戶感興趣的知識；發(fā)現(xiàn)的知識應(yīng)當(dāng)能夠被接受、理解和運(yùn)用。也就是發(fā)現(xiàn)全部相對的知識，是具有特定前提與條件，面向既定領(lǐng)域的，同時(shí)還容易被用戶接受。數(shù)據(jù)挖掘?qū)儆谝环N新型的商業(yè)信息處理技術(shù)，其特點(diǎn)為抽取、轉(zhuǎn)化、分析商業(yè)數(shù)據(jù)庫中的大規(guī)模業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，從中獲得有價(jià)值的商業(yè)數(shù)據(jù)。簡單來說，其實(shí)數(shù)據(jù)挖掘是一種對數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析的方法。因此，可以描述數(shù)據(jù)挖掘?yàn)椋焊鶕?jù)企業(yè)設(shè)定的工作目標(biāo)，探索與分析企業(yè)大量數(shù)據(jù)，充分揭示隱藏的、未知的規(guī)律性，并且將其轉(zhuǎn)變?yōu)榭茖W(xué)的方法。數(shù)據(jù)挖掘發(fā)現(xiàn)的最常見知識包括：
1.1.1廣義知識體現(xiàn)相同事物共同性質(zhì)的知識，是指類別特點(diǎn)的概括描述知識。按照數(shù)據(jù)的微觀特點(diǎn)對其表征的、具有普遍性的、極高概念層次的知識積極發(fā)現(xiàn)，是對數(shù)據(jù)的高度精煉與抽象。發(fā)現(xiàn)廣義知識的方法與技術(shù)有很多，例如數(shù)據(jù)立方體和歸約等。
1.1.2關(guān)聯(lián)知識體現(xiàn)一個(gè)事件與其他事件之間形成的關(guān)聯(lián)知識。假如兩項(xiàng)或者更多項(xiàng)之間形成關(guān)聯(lián)，則其中一項(xiàng)的屬性數(shù)值就能夠借助其他屬性數(shù)值實(shí)行預(yù)測。
1.1.3分類知識體現(xiàn)相同事物共同特點(diǎn)的屬性知識與不同事物之間差異特點(diǎn)知識。
1.2.1明確業(yè)務(wù)對象對業(yè)務(wù)問題清楚定義，了解數(shù)據(jù)挖掘的第一步是數(shù)據(jù)挖掘目的。挖掘結(jié)果是無法預(yù)測的，但是研究的問題是可預(yù)見的，僅為了數(shù)據(jù)挖掘而數(shù)據(jù)挖掘一般會(huì)體現(xiàn)出盲目性，通常也不會(huì)獲得成功?；谟脩籼卣鞯碾娮由虅?wù)數(shù)據(jù)挖掘研究劉芬（惠州商貿(mào)旅游高級職業(yè)技術(shù)學(xué)校，廣東惠州516025）摘要：隨著互聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)，全球范圍內(nèi)電子商務(wù)正在迅速普及與發(fā)展，在這樣的環(huán)境下，電子商務(wù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。電子商務(wù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是近幾年來數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域中的研究熱點(diǎn)，基于用戶特征的電子商務(wù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)研究將會(huì)解決大量現(xiàn)實(shí)問題，為企業(yè)確定目標(biāo)市場、完善決策、獲得最大競爭優(yōu)勢，其應(yīng)用前景廣闊，促使電子商務(wù)企業(yè)更具有競爭力。主要分析了電子商務(wù)內(nèi)容、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和過程、用戶細(xì)分理論，以及基于用戶特征的電子商務(wù)數(shù)據(jù)挖掘。
1.2.2數(shù)據(jù)準(zhǔn)備第一選擇數(shù)據(jù)：是按照用戶的挖掘目標(biāo)，對全部業(yè)務(wù)內(nèi)外部數(shù)據(jù)信息積極搜索，從數(shù)據(jù)源中獲取和挖掘有關(guān)數(shù)據(jù)。第二預(yù)處理數(shù)據(jù)：加工選取的數(shù)據(jù)，具體對數(shù)據(jù)的完整性和一致性積極檢查，并且處理數(shù)據(jù)中的噪音，找出計(jì)算機(jī)丟失的數(shù)據(jù)，清除重復(fù)記錄，轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)類型等。假如數(shù)據(jù)倉庫是數(shù)據(jù)挖掘的對象，則在產(chǎn)生數(shù)據(jù)庫過程中已經(jīng)形成了數(shù)據(jù)預(yù)處理。
1.2.3變換數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)為一個(gè)分析模型。這一分析模型是相對于挖掘算法構(gòu)建的。構(gòu)建一個(gè)與挖掘算法適合的分析模型是數(shù)據(jù)挖掘獲得成功的重點(diǎn)?？梢岳猛队皵?shù)據(jù)庫的相關(guān)操作對數(shù)據(jù)維度有效降低，進(jìn)一步減少數(shù)據(jù)挖掘過程中數(shù)據(jù)量，提升挖掘算法效率。
1.2.4挖掘數(shù)據(jù)挖掘獲得的經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)化的數(shù)據(jù)。除了對選擇科學(xué)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(shù)能夠積極控制。
1.2.5評價(jià)挖掘結(jié)果這個(gè)過程劃分為兩個(gè)步驟：表達(dá)結(jié)果和評價(jià)結(jié)果。第一表達(dá)結(jié)果：用戶能夠理解數(shù)據(jù)挖掘得到的模式，可以通過可視化數(shù)據(jù)促使用戶對挖掘結(jié)果積極理解。第二評價(jià)結(jié)果：用戶與機(jī)器對數(shù)據(jù)挖掘獲得的模式有效評價(jià)，對冗余或者無關(guān)的模式及時(shí)刪除。假如用戶不滿意挖掘模式，可以重新挑選數(shù)據(jù)和挖掘算法對挖掘過程科學(xué)執(zhí)行，直到獲得用戶滿意為止。
用戶細(xì)分是指按照不同用戶的屬性劃分用戶集合。目前學(xué)術(shù)界和企業(yè)界一般接受的是基于用戶價(jià)值的細(xì)分理論，其不僅包含了用戶為企業(yè)貢獻(xiàn)歷史利潤，還包含未來利潤，也就是在未來用戶為企業(yè)可能帶來的利潤總和。基于用戶價(jià)值的細(xì)分理論選擇客戶當(dāng)前價(jià)值與客戶潛在價(jià)值兩個(gè)因素評價(jià)用戶。用戶當(dāng)前價(jià)值是指截止到目前用戶對企業(yè)貢獻(xiàn)的總體價(jià)值；用戶潛在價(jià)值是指未來用戶可能為企業(yè)創(chuàng)造的價(jià)值總和。每個(gè)因素還能夠劃分為兩個(gè)高低檔次，進(jìn)一步產(chǎn)生一個(gè)二維的矩陣，把用戶劃分為4組，價(jià)值用戶、次價(jià)值用戶、潛在價(jià)值用戶、低價(jià)值用戶。企業(yè)在推廣過程中根據(jù)不同用戶應(yīng)當(dāng)形成對應(yīng)的方法，投入不同的資源。很明顯對于企業(yè)來說價(jià)值用戶最重要，被認(rèn)為是企業(yè)的玉質(zhì)用戶；其次是次價(jià)值用戶，被認(rèn)為是金質(zhì)用戶，雖然數(shù)量有限，卻為企業(yè)創(chuàng)造了絕大部分的利潤；其他則是低價(jià)值用戶，對企業(yè)來說價(jià)值最小，成為鉛質(zhì)用戶，另外一類則是潛在價(jià)值用戶。雖然這兩類用戶擁有較多的數(shù)量，但是為企業(yè)創(chuàng)造的價(jià)值有限，甚至很小。需要我們注意的是潛在價(jià)值用戶利用再造用戶關(guān)系，將來極有可能變成價(jià)值用戶。從長期分析，潛在價(jià)值用戶可以是企業(yè)的隱形財(cái)富，是企業(yè)獲得利潤的基礎(chǔ)。將采用數(shù)據(jù)挖掘方法對這4類用戶特點(diǎn)有效挖掘。
3.1設(shè)計(jì)問卷。
研究的關(guān)鍵是電子商務(wù)用戶特征的數(shù)據(jù)挖掘，具體包含了價(jià)值用戶特征、次價(jià)值用戶特征、潛在價(jià)值用戶特征，對電子商務(wù)用戶的認(rèn)知度、用戶的需求度分析。問卷內(nèi)容包括3部分：其一是為被調(diào)查者介紹電子商務(wù)的概念與背景；其二是具體調(diào)查被調(diào)查對象的個(gè)人信息，包含了性別、年齡、學(xué)歷、感情情況、職業(yè)、工作、生活地點(diǎn)、收入、上網(wǎng)購物經(jīng)歷；其三是問卷主要部分，是對用戶對電子商務(wù)的了解、需求、使用情況的指標(biāo)設(shè)計(jì)。
3.2調(diào)查方式。
本次調(diào)查的問卷主體是電腦上網(wǎng)的人群，采用隨機(jī)抽象的方式進(jìn)行網(wǎng)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(fā)放問卷，另一方面在大眾論壇上邀請其填寫問卷。
（1）選擇數(shù)據(jù)挖掘的算法利用clementine數(shù)據(jù)挖掘軟件，采用c5.o算法挖掘預(yù)處理之后數(shù)據(jù)。
（2）用戶數(shù)據(jù)分析。
1）電子商務(wù)用戶認(rèn)知度分析按照調(diào)查問卷的問題“您知道電子商務(wù)嗎？”得到對電子商務(wù)用戶認(rèn)知情況的統(tǒng)計(jì)，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(wù)，但是并不清楚具體的功能與應(yīng)用方法，甚至有一小部分人沒有聽過電子商務(wù)。對調(diào)查問卷問題“您聽過電子商務(wù)的渠道是什么？”，大部分用戶是利用網(wǎng)了解電子商務(wù)的，占40.2%；僅有76人是利用紙質(zhì)報(bào)刊雜志上知道電子商務(wù)的并且對其進(jìn)行應(yīng)用；這也表明相較于網(wǎng)絡(luò)宣傳紙質(zhì)媒體推廣電子商務(wù)的方法缺乏有效性。
2）電子商務(wù)用戶需求用戶希求具體是指使用產(chǎn)品服務(wù)人員對應(yīng)用產(chǎn)品或服務(wù)形成的需求或者期望。按照問題“假如你曾經(jīng)使用電子商務(wù)，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(rèn)為需要和十分需要的數(shù)據(jù)，覺得電子商務(wù)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(rèn)為不需要的僅有2.4%。
3）電子商務(wù)用戶應(yīng)用意愿應(yīng)用意愿是指消費(fèi)者對某一產(chǎn)品服務(wù)進(jìn)行應(yīng)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(guān)心的因素，未來你會(huì)繼續(xù)應(yīng)用電子商務(wù)嗎？”獲得的數(shù)據(jù)可知，在滿足各種因素時(shí)，將來一年之內(nèi)會(huì)應(yīng)用電子商務(wù)的用戶為78.2%，一定不會(huì)應(yīng)用電子商務(wù)的用戶為1.4%。表明用戶形成了較為強(qiáng)烈的應(yīng)用電子商務(wù)欲望，電子商務(wù)發(fā)展前景很好。基于用戶特征的電子商務(wù)數(shù)據(jù)研究，電子商務(wù)企業(yè)通過這一結(jié)果能夠更好地實(shí)行營銷和推廣，對潛在用戶積極定位，提高用戶體驗(yàn)，積極挖掘用戶價(jià)值。分析為企業(yè)準(zhǔn)確營銷和推廣企業(yè)提供了一個(gè)有效的借鑒。
互聯(lián)網(wǎng)中數(shù)據(jù)是最寶貴的資源之一，大量數(shù)據(jù)中包含了很大的潛在價(jià)值，對這些數(shù)據(jù)深入挖掘?qū)ヂ?lián)網(wǎng)商務(wù)、企業(yè)推廣、傳播信息發(fā)揮了巨大的作用。近些年來，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)獲得了信息產(chǎn)業(yè)的極大重視，具體原因是出現(xiàn)了大量的數(shù)據(jù)，能夠廣泛應(yīng)用，并且需要轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)成為有價(jià)值的信息知識。通過基于用戶特征的電子商務(wù)數(shù)據(jù)挖掘研究，促使電子商務(wù)獲得巨大發(fā)展機(jī)會(huì)，發(fā)現(xiàn)潛在用戶，促使電子商務(wù)企業(yè)精準(zhǔn)營銷。
數(shù)據(jù)挖掘論文答辯數(shù)據(jù)挖掘論文篇七
隨著我國的旅游業(yè)的迅猛發(fā)展，旅游產(chǎn)業(yè)正邁向國際化的軌道,傳統(tǒng)旅游業(yè)積累的海量數(shù)據(jù),沒有被有效利用,資源被極大浪費(fèi)。將數(shù)據(jù)挖掘引入到旅游產(chǎn)業(yè)是大勢所趨。當(dāng)前數(shù)據(jù)挖掘在旅游信息化建設(shè)中的應(yīng)用與研究情況主要集中在高校理論界的研究,大多數(shù)研究僅僅是學(xué)術(shù)研究,真正運(yùn)用到旅游行業(yè)的文章多是從某個(gè)具體的方面出發(fā),針對個(gè)別應(yīng)用進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘的融合。筆者主要研究決策樹方法在旅游信息化建設(shè)中的應(yīng)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(tǒng)計(jì)算法、并行決策樹算法和sprint算法等。不同算法在執(zhí)行效率、輸出結(jié)果、可擴(kuò)容性、可理解性、預(yù)測的準(zhǔn)確性等方面各不相同?？偟膩碚f,這么多決策樹算法各有優(yōu)缺點(diǎn)，真正將數(shù)據(jù)挖掘運(yùn)用到整個(gè)旅游信息化建設(shè)中還有很多問題需要解決。
數(shù)據(jù)挖掘中常用的基本分類算法有決策樹、貝葉斯、基于規(guī)則的算法等等。其中，決策樹是目前主流的分類技術(shù),己經(jīng)成功的應(yīng)用于更多行業(yè)的數(shù)據(jù)分析。在關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘研究中,最重要的是apriori算法,這個(gè)算法后來成為絕大多數(shù)關(guān)聯(lián)規(guī)則分類的基礎(chǔ)。聚類算法也是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中極為重要的組成部分。與分類技術(shù)不同的是,聚類不要求對數(shù)據(jù)進(jìn)行事先標(biāo)定,就數(shù)據(jù)挖掘功能而言,聚類能夠可以針對數(shù)據(jù)的相異度來分析評估數(shù)據(jù),可以作為其他對發(fā)現(xiàn)的簇運(yùn)行的數(shù)據(jù)挖掘算法的預(yù)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(jié)構(gòu)簡單,便于理解,且很擅長處理非數(shù)值型數(shù)據(jù),建模效率高,分類速度快,特別適合大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理的優(yōu)點(diǎn),結(jié)合旅游產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)特點(diǎn),故作重點(diǎn)分析。
旅游業(yè)數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的基本特點(diǎn)如下：統(tǒng)計(jì)旅游興趣；購物消費(fèi)趨向；推薦其感興趣的旅游景點(diǎn)；在后臺(tái)管理中,通過決策樹算法對游客數(shù)量、平均年齡、景點(diǎn)收費(fèi)、游客來自地區(qū)等進(jìn)行分析總結(jié),為旅游消費(fèi)者和旅游管理者提供服務(wù)：為消費(fèi)者提供吃住行購?qiáng)蕵诽鞖飧鞣矫嫘畔⒉樵?、機(jī)票、車船票、酒店、景區(qū)門票、餐飲等方面的預(yù)定與現(xiàn)金支付、第三方支付、消費(fèi)者評價(jià)、在線咨詢等方面的便利、快捷服務(wù)。為管理者提供推薦、游客管理、線路管理、景點(diǎn)管理、特色服務(wù)管理、機(jī)票管理、在線咨詢管理、旅游客戶關(guān)系管理等服務(wù)，提高整體服務(wù)效率和水平。
旅游業(yè)信息管理系統(tǒng)包括游客信息管理與游客信息分析兩個(gè)子模塊。根據(jù)系統(tǒng)日常運(yùn)行出現(xiàn)的問題及時(shí)對系統(tǒng)進(jìn)行維護(hù),如添加或者刪除某個(gè)模塊功能,系統(tǒng)整體運(yùn)行速度的更近等。系統(tǒng)運(yùn)用數(shù)據(jù)庫層、持久化層、業(yè)務(wù)邏輯層、表示層四層體系結(jié)構(gòu),主要利用id3算法達(dá)到旅游數(shù)據(jù)信息的快速、準(zhǔn)確分類。考慮了游客與酒店之間的關(guān)系、游客與旅游路線之間的關(guān)系、游客與旅游景點(diǎn)之間的關(guān)系、游客與機(jī)票、車票之間的關(guān)系、管理員與游客之間的關(guān)系、邏輯結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。程序之間的獨(dú)立性增加,易于擴(kuò)展,規(guī)范化得到保證的同時(shí)提高了系統(tǒng)的安全性。詳細(xì)功能設(shè)計(jì)包括：用戶登錄、用戶查詢、預(yù)定及支付、后臺(tái)管理、旅游客戶管理和數(shù)據(jù)分析等方面。本系統(tǒng)中主要運(yùn)用java語言就行邏輯上的處理。系統(tǒng)主要使用struts2和hibernate這兩個(gè)框架來進(jìn)行整個(gè)系統(tǒng)的搭建。其中struts2主要處理業(yè)務(wù)邏輯,而hibernate主要是處理數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、查詢等操作。系統(tǒng)采用tomcat服務(wù)器。系統(tǒng)模塊需要實(shí)現(xiàn)酒店推薦實(shí)現(xiàn)、景點(diǎn)推薦實(shí)現(xiàn)、天氣預(yù)報(bào)實(shí)現(xiàn)、旅游線路實(shí)現(xiàn)、特產(chǎn)推薦、數(shù)據(jù)分析展現(xiàn)功能、報(bào)表數(shù)據(jù)獲取、景區(qū)客流量變化分析實(shí)現(xiàn)等。需要進(jìn)行后臺(tái)信息管理等功能測試以及時(shí)間測試、數(shù)據(jù)測試等性能測試。
在對數(shù)據(jù)挖掘的基本方法與技術(shù)進(jìn)行總結(jié)的基礎(chǔ)上，結(jié)合當(dāng)今數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)展方向和研究熱點(diǎn)，可以發(fā)現(xiàn)旅游業(yè)數(shù)據(jù)挖掘算法系統(tǒng)有待進(jìn)一步完善之處：訂票系統(tǒng)尚待完善。界面美化需要進(jìn)一步改進(jìn)。數(shù)據(jù)表之間的結(jié)構(gòu)關(guān)系需要優(yōu)化，以提高數(shù)據(jù)處理能力和效率。數(shù)據(jù)挖掘工具及算法有待精細(xì)化改進(jìn)。
作者：朱暉單位：河南職業(yè)技術(shù)學(xué)院。
數(shù)據(jù)挖掘論文答辯數(shù)據(jù)挖掘論文篇八
摘要：大數(shù)據(jù)和智游都是當(dāng)下的熱點(diǎn)，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(yīng)用于智游的核心，文章探究了在智游應(yīng)用中，目前大數(shù)據(jù)挖掘存在的幾個(gè)問題。
隨著人民生活水平的進(jìn)一步提高，旅游消費(fèi)的需求進(jìn)一步上升，在云計(jì)算、互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)以及移動(dòng)智能終端等信息通訊技術(shù)的飛速發(fā)展下，智游應(yīng)運(yùn)而生。大數(shù)據(jù)作為當(dāng)下的熱點(diǎn)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”。
旅游業(yè)是信息密、綜合性強(qiáng)、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。2010年，江蘇省鎮(zhèn)江市首先提出“智游”的概念，雖然至今國內(nèi)外對于智游還沒有一個(gè)統(tǒng)一的學(xué)術(shù)定義，但在與大數(shù)據(jù)相關(guān)的描述中，有學(xué)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(jià)值信息，然后利用這些信息為相關(guān)部門或?qū)ο筇峁┓?wù)[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(guān)重要的作用，指出了在智游的過程中，數(shù)據(jù)的收集、儲(chǔ)存、管理都是為數(shù)據(jù)挖掘服務(wù)，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(shí)間基本實(shí)現(xiàn)智游的目標(biāo)[3]，過去幾年，國家旅游局的相關(guān)動(dòng)作均為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)。但是，在借助大數(shù)據(jù)推動(dòng)智游的可持續(xù)性發(fā)展中，大數(shù)據(jù)所產(chǎn)生的價(jià)值卻亟待提高，原因之一就是在收集、儲(chǔ)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(jià)值。
智游的發(fā)展離不開移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)、物聯(lián)網(wǎng)、云平臺(tái)。隨著大數(shù)據(jù)的不斷發(fā)展，國內(nèi)許多景區(qū)已經(jīng)實(shí)現(xiàn)wi-fi覆蓋，部分景區(qū)也已實(shí)現(xiàn)人與人、人與物、人與景點(diǎn)之間的實(shí)時(shí)互動(dòng)，多省市已建有旅游產(chǎn)業(yè)監(jiān)測平臺(tái)或旅游大數(shù)據(jù)中心以及數(shù)據(jù)可視化平臺(tái)，從中進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、行為分析、監(jiān)控預(yù)警、服務(wù)質(zhì)量監(jiān)督等。通過這些平臺(tái)，已基本能掌握跟游客和景點(diǎn)相關(guān)的數(shù)據(jù)，可以實(shí)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(shè)還需加強(qiáng)。雖然通訊網(wǎng)絡(luò)已基本能保證，但是大部分景區(qū)還無法實(shí)現(xiàn)對景區(qū)全面、透徹、及時(shí)的感知，更為困難的是對平臺(tái)的建設(shè)。在數(shù)據(jù)共享平臺(tái)的建設(shè)上，除了必備的硬件設(shè)施，大數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)還涉及大量部門，如政府管理部門、氣象部門、交通、電子商務(wù)、旅行社、旅游網(wǎng)站等。如此多的部門相關(guān)聯(lián)，要想建立一個(gè)完整全面的大數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，難度可想而知。
大數(shù)據(jù)時(shí)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(yīng)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(jìn)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(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，通過云計(jì)算技術(shù)，對數(shù)據(jù)的收集、存儲(chǔ)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(guān)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(jìn)行挖掘。其中，相關(guān)性分析方法通過關(guān)聯(lián)多個(gè)數(shù)據(jù)來源，挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值。但針對旅游數(shù)據(jù)，采用這些方法挖掘數(shù)據(jù)的價(jià)值信息，難度也很大，因?yàn)槁糜螖?shù)據(jù)中冗余數(shù)據(jù)很多，數(shù)據(jù)存在形式很復(fù)雜。在旅游非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中，一張圖片、一個(gè)天氣變化、一次輿情評價(jià)等都將會(huì)對游客的旅行計(jì)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(shí)時(shí)性挖掘都是很大的挑戰(zhàn)。
2017年，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(shí)代，無處不在的數(shù)據(jù)收集技術(shù)使我們的個(gè)人信息在所關(guān)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(shí)，在大數(shù)據(jù)資源的開放性和共享性下，個(gè)人隱私和公民權(quán)益受到嚴(yán)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(shù)的分析、挖掘，個(gè)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(huì)問題。
大數(shù)據(jù)背景下的旅游數(shù)據(jù)當(dāng)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(cái)產(chǎn)安全將會(huì)受到嚴(yán)重影響，最終降低旅游體驗(yàn)。所以，數(shù)據(jù)的安全管理是進(jìn)行大數(shù)據(jù)挖掘的前提。
大數(shù)據(jù)背景下的智游離不開人才的創(chuàng)新活動(dòng)及技術(shù)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(shí)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(jì)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(nèi)智游的構(gòu)建還缺乏大量人才。
在信息化建設(shè)上，加大政府投入，加強(qiáng)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，整合結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，抓取非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，打通各數(shù)據(jù)壁壘，建設(shè)旅游大數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)；在挖掘方法上，對旅游大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性數(shù)據(jù)的挖掘應(yīng)該被放在重要位置；在數(shù)據(jù)安全上，從加強(qiáng)大數(shù)據(jù)安全立法、監(jiān)管執(zhí)法及強(qiáng)化技術(shù)手段建設(shè)等幾個(gè)方面著手，提升大數(shù)據(jù)環(huán)境下數(shù)據(jù)安全保護(hù)水平。加強(qiáng)人才的培養(yǎng)與引進(jìn)，加強(qiáng)產(chǎn)學(xué)研合作，培養(yǎng)智游大數(shù)據(jù)人才。
參考文獻(xiàn)。
數(shù)據(jù)挖掘論文答辯數(shù)據(jù)挖掘論文篇九
數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在金融業(yè)、醫(yī)療保健業(yè)、市場業(yè)、零售業(yè)和制造業(yè)等很多領(lǐng)域都得到了很好的應(yīng)用。針對交通安全領(lǐng)域中交通事故數(shù)據(jù)利用率低的現(xiàn)狀，可以通過數(shù)據(jù)挖掘?qū)ο嚓P(guān)交通事故數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，從而發(fā)現(xiàn)其中的關(guān)聯(lián)，這對提升交通安全水平具有非常重要的意義。
數(shù)據(jù)挖掘（datamining）即對大量數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的分類統(tǒng)計(jì)，從而整理出有規(guī)律的、有價(jià)值的、潛在的未知信息。一般來講，這些數(shù)據(jù)存在極大的隨機(jī)性和不完全性，其包括各行各業(yè)各個(gè)方面的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)挖掘是一個(gè)結(jié)合了數(shù)據(jù)庫、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)的學(xué)科，涉及統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和技術(shù)理論等領(lǐng)域。
關(guān)聯(lián)分析作為數(shù)據(jù)挖掘中的重要組成部分，其主要作用就是通過數(shù)據(jù)之間的相互關(guān)聯(lián)從而發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中某種未知的聯(lián)系。關(guān)聯(lián)分析最初是在20世紀(jì)90年代初被提出來的，一直備受關(guān)注。已被廣泛應(yīng)用于各行各業(yè)，包括醫(yī)療體檢、電子商務(wù)、商業(yè)金融等各個(gè)領(lǐng)域。關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘一般可分成兩個(gè)步驟[1]：
（1）找出頻繁項(xiàng)集，不小于最小支持度的項(xiàng)集；
（2）生成強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則，不小于最小置信度的關(guān)聯(lián)規(guī)則。相對于生成強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則，找出頻繁項(xiàng)集這一步比較麻煩。l等人在1994年提出的apriori算法是生成頻繁項(xiàng)集的經(jīng)典算法[2]。apriori算法使用了level-wise搜索的迭代方法，即用k-項(xiàng)集探索（k+1）-項(xiàng)集。apriori算法在整體上可分為兩個(gè)部分。
（1）發(fā)現(xiàn)頻集。這個(gè)部分是最重要的，開銷相繼產(chǎn)生了各種各樣的頻集算法，專門用于發(fā)現(xiàn)頻集，以降低其復(fù)雜度、提高發(fā)現(xiàn)頻集的效率。
（2）利用所獲得的頻繁項(xiàng)集各種算法主要致力產(chǎn)生強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則。當(dāng)然頻集構(gòu)成的聯(lián)規(guī)則未必是強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則，還要檢驗(yàn)構(gòu)成的關(guān)聯(lián)規(guī)則的支持度和支持度是否超過它們的閾值。apriori算法找出頻繁項(xiàng)集分為兩步：連接和剪枝。
（1）連接。集合lk-1為頻繁k-1項(xiàng)集的集合，它通過與自身連接就可以生成候選k項(xiàng)集的集合，記作ck。
（2）剪枝。頻繁k項(xiàng)集的集合lk是ck的子集。剪枝首先利用apriori算法的性質(zhì)（頻繁項(xiàng)集的所有非空子集都是頻繁的，如果不滿足這個(gè)條件，就從候選集合ck中刪除）對ck進(jìn)行壓縮；然后，通過掃描所有的事務(wù)，確定壓縮后ck中的每個(gè)候選的支持度；最后與設(shè)定的最小支持度進(jìn)行比較，如果支持度不小于最小支持度，則認(rèn)為該候選項(xiàng)是頻繁的。目前，在互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)及科學(xué)技術(shù)的快速發(fā)展下，人工智能、機(jī)器識別等技術(shù)興起，關(guān)聯(lián)分析也被越來越多應(yīng)用其中，并在不斷發(fā)展中提出了大量的改進(jìn)算法。
近年來，我國越來越多的學(xué)者將數(shù)據(jù)挖掘關(guān)聯(lián)分析應(yīng)用于道路交通事故的研究中，主要是分析道路、車輛、行人以及環(huán)境等因素與交通事故之間的某種聯(lián)系。pande和abdel-aty[3]通過關(guān)聯(lián)分析研究了美國佛羅里達(dá)州20xx年非交叉口發(fā)生的道路交通事故，重點(diǎn)分析了各個(gè)不同的影響因素與交通事故之間的內(nèi)在聯(lián)系，通過研究得出如下結(jié)論，道路照明條件不足是引發(fā)道路交通事故的主要因素，除此之外，還發(fā)現(xiàn)天氣惡劣的環(huán)境下道路彎道的直線段也極易發(fā)生交通事故。graves[4]利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的關(guān)聯(lián)規(guī)則對歐洲道路交通事故進(jìn)行了分析，主要研究了交通事故與道路設(shè)施狀況之間的關(guān)聯(lián)，通過研究發(fā)現(xiàn)了易導(dǎo)致交通事故發(fā)生的各個(gè)道路設(shè)施狀況因素，此研究為歐洲路面建設(shè)及投資提供了強(qiáng)大的決策支持。我國學(xué)者董立巖在研究道路交通事故數(shù)據(jù)的文獻(xiàn)中，將粗糙集與關(guān)聯(lián)分析進(jìn)行了融合，提出了基于偏好信息的決策規(guī)則簡約算法并將其應(yīng)用其中，通過分析發(fā)現(xiàn)了道路交通事故的未知規(guī)律。王艷玲通過關(guān)聯(lián)分析中的因子關(guān)聯(lián)樹模型重點(diǎn)分析了影響道路交通事故最重要的因子，發(fā)現(xiàn)在道路交通事故常見的誘因人、車、路及環(huán)境中對事故影響最大的因子是環(huán)境。許卉瑩等利用關(guān)聯(lián)分析、聚類分析以及決策樹分析三種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對道路交通事故數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，最終得出了科學(xué)的道路交通事故預(yù)防和交通安全管理決策依據(jù)。尚威等在研究中，對大量的道路交通數(shù)據(jù)進(jìn)行了有效整合，并在此基礎(chǔ)上按照交通事故相關(guān)因素的不同特點(diǎn)整理出與事故發(fā)生有關(guān)的字段數(shù)據(jù)，形成新的事故數(shù)據(jù)記錄表，然后再根據(jù)多維關(guān)聯(lián)規(guī)則對記錄的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，從而發(fā)現(xiàn)了事故誘導(dǎo)因素記錄字段值和事故結(jié)果字段值組成的道路交通事故頻繁字段的組合。張聽等在充分掌握聚類數(shù)據(jù)挖掘理論與方法的基礎(chǔ)上，提出了多目標(biāo)聚類分析框架和一個(gè)啟發(fā)式的聚類算法k-wanmi，并將其用在道路交通事故的聚類研究中對不同權(quán)重的屬性進(jìn)行了多目標(biāo)分析。同樣，許宏科也利用該方法對公路隧道交通流數(shù)據(jù)進(jìn)行了聚類分析，其在研究中不僅明確了隧道交通流的峰值規(guī)律，而且還根據(jù)這種規(guī)律制訂了隧道監(jiān)控設(shè)備的不同控制方案，對提高隧道交通安全的水平做了極大的貢獻(xiàn)。徐磊和方源敏在研究中，提出了由簡化信息熵構(gòu)造的改進(jìn)c4.5決策樹算法，并將其應(yīng)用在交通事故數(shù)據(jù)的研究中，對交通數(shù)據(jù)進(jìn)行了正確分類，發(fā)現(xiàn)了一些隱藏的規(guī)則和知識，為交通管理提供了依據(jù)。劉軍、艾力斯木吐拉、馬曉松運(yùn)用多維關(guān)聯(lián)規(guī)則分析交通事故記錄，從而找到導(dǎo)致交通事故發(fā)生次數(shù)多的主要原因，并且指導(dǎo)相關(guān)部門作出相應(yīng)的決策。楊希剛運(yùn)用關(guān)聯(lián)規(guī)則為現(xiàn)實(shí)中的交通事故的預(yù)防提供依據(jù)。吉林大學(xué)的吳昊等人，基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的理論基礎(chǔ)，定義了公路交通事故屬性模型，并結(jié)合改進(jìn)后的apriori算法，分析了交通事故歷史數(shù)據(jù)信息，為有關(guān)單位和用戶尋找道路黑點(diǎn)（即事故多發(fā)點(diǎn)）提供了技術(shù)支援和決策幫助。
通過數(shù)據(jù)挖掘中的關(guān)聯(lián)分析方法雖然能夠?qū)Φ缆方煌ㄊ鹿实南嚓P(guān)因素進(jìn)行清晰的分析，但是目前在這一方面的研究仍有不足之處。因?yàn)殛P(guān)聯(lián)分析在道路交通事故的研究中往往只能片面發(fā)現(xiàn)某一種或幾種因素影響交通事故的規(guī)律，很難將所有影響因素結(jié)合起來進(jìn)行全面系統(tǒng)的分析。然而道路交通事故的發(fā)生通常都是由相應(yīng)因素導(dǎo)致，而后事故當(dāng)事人意識到危險(xiǎn)源的存在并采取措施，直到事故發(fā)生的連續(xù)過程，整體來看體現(xiàn)了時(shí)序性。也就是說，道路交通事故是受到一系列按照時(shí)間先后順序排列的影響因素組合共同作用而發(fā)生的，從整體的角度出發(fā)研究事故發(fā)生機(jī)理更加科學(xué)。
數(shù)據(jù)挖掘論文答辯數(shù)據(jù)挖掘論文篇十
古典文學(xué)中常見論文這個(gè)詞，當(dāng)代，論文常用來指進(jìn)行各個(gè)學(xué)術(shù)領(lǐng)域的研究和描述學(xué)術(shù)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(shí)間家喻戶曉，同時(shí)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(wù)是一門交叉性概念，其涉及理論知識和領(lǐng)域極為豐富，譬如：管理學(xué)、法學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)以及互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)等多種領(lǐng)域，是一系列綜合性極強(qiáng)的活動(dòng)。信息技術(shù)的進(jìn)步和社會(huì)商業(yè)的發(fā)展使得經(jīng)濟(jì)數(shù)字化、競爭全球化、貿(mào)易自由化的趨勢不斷加強(qiáng)。有關(guān)電子商務(wù)各類的研究如雨后春筍層出不窮，其中物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)作為其發(fā)展的重要支撐不可忽視。為進(jìn)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(diǎn)，筆者通過對cnki收錄的相關(guān)文獻(xiàn)的進(jìn)行計(jì)量分析就此展開研究。
物聯(lián)網(wǎng)作為一種新興技術(shù)，自20世紀(jì)90年代由美國麻省理工學(xué)院首次提出以來，其技術(shù)實(shí)現(xiàn)及應(yīng)用引起國內(nèi)外學(xué)術(shù)界學(xué)者廣泛關(guān)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(shù)作為條碼識別的替代品，實(shí)現(xiàn)對物流系統(tǒng)進(jìn)行智能化管理。
在研究物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在電子商務(wù)應(yīng)用中，rfid功不可沒。rfid(radiofrequencyidentification)技術(shù)作為物聯(lián)網(wǎng)的重要技術(shù)，又稱電子標(biāo)簽、無線射頻識別，是一種通信技術(shù)，可通過無線電訊號識別特定目標(biāo)并讀寫相關(guān)數(shù)據(jù)，而無需識別系統(tǒng)與特定目標(biāo)之間建立機(jī)械或光學(xué)接觸。電子商務(wù)利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)通過把人、財(cái)、物、商店等實(shí)體聯(lián)結(jié)起來并在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下進(jìn)行交互。在實(shí)現(xiàn)交互時(shí)，一個(gè)關(guān)鍵技術(shù)就是利用rfid技術(shù)給各個(gè)實(shí)體標(biāo)注獨(dú)一無二的標(biāo)簽從而將不同實(shí)體加以區(qū)分。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)不僅承擔(dān)著標(biāo)注實(shí)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(shù)的發(fā)展和經(jīng)濟(jì)全球化浪潮的推動(dòng)，電子商務(wù)問題及物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)成為國內(nèi)外學(xué)術(shù)界普遍研究熱點(diǎn)。國內(nèi)學(xué)者就電子商務(wù)發(fā)展進(jìn)程中涉及到的主要環(huán)節(jié)并結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)作出相關(guān)研究，并在其研究的基礎(chǔ)之上根據(jù)我國電子商務(wù)發(fā)展?fàn)顩r提出了針對性建議，這些環(huán)節(jié)主要包括基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、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(nèi)對電子商務(wù)的研究熱度頗高，然而對物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)下電子商務(wù)的研究相對匱乏。2017年4月，我們在cnki上以“主題=電子商務(wù)”為檢索式進(jìn)行檢索，查得相關(guān)記錄83605條;以“主題=‘物聯(lián)網(wǎng)’+‘電子商務(wù)’”為檢索式得到609條記錄，通過篩選共112篇文獻(xiàn)與本文研究相關(guān)。在112篇文章中，98篇為非基金文獻(xiàn)，基金文獻(xiàn)僅占1/8。據(jù)調(diào)查，近年來我國基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)對電子商務(wù)研究集中在物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在各行業(yè)電子商務(wù)中的應(yīng)用、物聯(lián)網(wǎng)對電商的影響以及基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)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(wù)發(fā)展動(dòng)向及趨勢并進(jìn)行相關(guān)比較分析對把握電子商務(wù)發(fā)展中關(guān)鍵問題具有極強(qiáng)的現(xiàn)實(shí)意義和指導(dǎo)意義。
數(shù)據(jù)挖掘論文答辯數(shù)據(jù)挖掘論文篇十一
摘要：主要通過對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的探討，對職教多年累積的教學(xué)數(shù)據(jù)運(yùn)用分類、決策樹、關(guān)聯(lián)規(guī)則等技術(shù)進(jìn)行分析，從分析的結(jié)果中發(fā)現(xiàn)有價(jià)值的數(shù)據(jù)模式，科學(xué)合理地實(shí)現(xiàn)教學(xué)評估，讓教學(xué)管理者能夠從中發(fā)現(xiàn)教學(xué)活動(dòng)中存在的主要問題以便及時(shí)改進(jìn)，進(jìn)而輔助管理者決策做好教學(xué)管理。
關(guān)鍵詞：教學(xué)評估；數(shù)據(jù)挖掘；教學(xué)評估體系；層次分析法。
1概述。
近年來國家對中等職業(yè)教育的發(fā)展高度重視，在政策扶持與職教工作者的努力下，職業(yè)教育獲得了蓬勃的發(fā)展。如何提高教學(xué)質(zhì)量、培養(yǎng)合格的高技術(shù)人才成為職教工作者研究的課題。各種調(diào)查研究結(jié)果表明：加強(qiáng)師資隊(duì)伍的建設(shè)，強(qiáng)化教師教學(xué)評估對教學(xué)質(zhì)量的提高尤為重要。
所謂教學(xué)評估，就是運(yùn)用系統(tǒng)科學(xué)的方法對教學(xué)活動(dòng)或教育行為的價(jià)值、效果作出科學(xué)的判斷過程。教學(xué)評估方式要靈活多樣，要多途徑、多方位、多形式的發(fā)揮評估的導(dǎo)學(xué)作用，以鼓勵(lì)評估為主，充分發(fā)揮評估的激勵(lì)功能，促進(jìn)教學(xué)的健康發(fā)展。
在中等職業(yè)學(xué)校多年的教育教學(xué)工作中積累了大量的教務(wù)管理數(shù)據(jù)、教師檔案數(shù)據(jù)等，怎樣從龐雜大量的數(shù)據(jù)中挖掘出有效提高教學(xué)質(zhì)量的關(guān)鍵因素是個(gè)難題。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)卻可以從人工智能的角度很好地解決這一課題。通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，得到隱藏在教學(xué)數(shù)據(jù)背后的有用信息，在一定程度上為教學(xué)部門提供決策支持信息促使更好地開展教學(xué)工作，提高教學(xué)質(zhì)量和教學(xué)管理水平，使之能在功能上更加清晰地認(rèn)識教師教與學(xué)生學(xué)的關(guān)系及促進(jìn)教育教學(xué)改革。
數(shù)據(jù)挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)該更正確地命名為“從數(shù)據(jù)中挖掘知識”。即數(shù)據(jù)挖掘是對巨大的數(shù)據(jù)集進(jìn)行尋找和分析的計(jì)算機(jī)輔助處理過程，在這一過程中顯現(xiàn)先前未曾發(fā)現(xiàn)的模式，然后從這些數(shù)據(jù)中發(fā)掘某些內(nèi)涵信息，包括描述過去和預(yù)測未來趨勢的信息。人工智能領(lǐng)域習(xí)慣稱知識發(fā)現(xiàn)，而數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域習(xí)慣將其稱為數(shù)據(jù)挖掘。
數(shù)據(jù)挖掘過程包括對問題的理解和提出、數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)變換、數(shù)據(jù)挖掘、模式評估、知識表示等過程，以上的過程不是一次完成的，其中某些步驟或者全過程可能要反復(fù)進(jìn)行。對問題的理解和提出在開始數(shù)據(jù)挖掘之前，最基礎(chǔ)的工作就是理解數(shù)據(jù)和實(shí)際的業(yè)務(wù)問題，在這個(gè)基礎(chǔ)之上提出問題，對目標(biāo)作出明確的定義。
2.3.1分類分析方法：是通過分析訓(xùn)練集中的數(shù)據(jù)，為每個(gè)類別做出準(zhǔn)確的描述或建立分析模型或挖掘出分類規(guī)則，以便以后利用這個(gè)分類規(guī)則對其它數(shù)據(jù)庫中的記錄進(jìn)行分類的方法。2.3.2決策樹算法：是一種常用于分類、預(yù)測模型的算法，它通過將大量數(shù)據(jù)有目的的分類，從而找到一些有價(jià)值的、潛在的信息。它的主要優(yōu)點(diǎn)是描述簡單，分類速度快，特別適合大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理。2.3.3聚類算法：聚類分析處理的數(shù)據(jù)對象的類是未知的。聚類分析就是將對象集合分組為由類似的對象組成的多個(gè)簇的過程。在同一個(gè)簇內(nèi)的對象之間具有較高的相似度，而不同簇內(nèi)的對象差別較大。2.3.4關(guān)聯(lián)規(guī)則算法：側(cè)重于確定數(shù)據(jù)中不同領(lǐng)域之間的關(guān)系，即尋找給定數(shù)據(jù)集中的有趣聯(lián)系。提取描述數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)項(xiàng)之間所存在的潛在關(guān)系的規(guī)則，找出滿足給定支持度和置信度閾值的多個(gè)域之間的依賴關(guān)系。
在以上各種算法的研究中，比較有影響的是關(guān)聯(lián)規(guī)則算法。
3教學(xué)評估體系。
評價(jià)指標(biāo)體系是教學(xué)評估的基礎(chǔ)和依據(jù)，對評估起著導(dǎo)向作用，因此制定一個(gè)科學(xué)全面的評價(jià)指標(biāo)體系就成為改革、完善評價(jià)的首要目標(biāo)。評價(jià)指標(biāo)應(yīng)以指導(dǎo)教學(xué)實(shí)踐為目的，通過評價(jià)使教師明確教學(xué)過程中應(yīng)該肯定的和需要改進(jìn)的地方；以及給出設(shè)計(jì)評價(jià)指標(biāo)的導(dǎo)向問題。
3.1教學(xué)評估體系的構(gòu)建方法。
層次分析法（簡稱ahp法）是美國運(yùn)籌學(xué)家t·l·saaty教授在20世紀(jì)70年代初期提出的一種簡便、靈活而又實(shí)用的多準(zhǔn)則決策的系統(tǒng)分析方法，其原理是把一個(gè)復(fù)雜問題分解、轉(zhuǎn)化為定量分析的方法。它需要建立關(guān)于系統(tǒng)屬性的各因素多級遞階結(jié)構(gòu)，然后對每一層次上的因素逐一進(jìn)行比較，得到判斷矩陣，通過計(jì)算判斷矩陣的特征值和特征向量，得到其關(guān)于上一層因素的相對權(quán)重，并可自上而下地用上一層次因素的相對權(quán)重加權(quán)求和，求出各層次因素關(guān)于系統(tǒng)整體屬性（總目標(biāo)層）的綜合重要度。
3.2構(gòu)建教學(xué)評估指標(biāo)體系的作用。
3.2.1構(gòu)建的教學(xué)評估指標(biāo)，作為挖掘庫選擇教學(xué)信息屬性的依據(jù)。
3.2.2通過ahp方法，能篩選出用來評價(jià)教學(xué)質(zhì)量的相關(guān)重要屬性，從而入選為挖掘庫字段，這樣就減去了挖掘庫中對于挖掘目標(biāo)來說影響較小的屬性，進(jìn)而大大減少了挖掘的工作量，提高挖掘效率。3.2.3通過構(gòu)建教學(xué)評估指標(biāo)，減少了挖掘?qū)ο蟮淖侄?，從而避免因挖掘字段過多，導(dǎo)致建立的決策樹過大，出現(xiàn)過度擬合挖掘?qū)ο?，進(jìn)而造成挖掘規(guī)則不具有很好的評價(jià)效果的現(xiàn)象。3.2.4提高教學(xué)質(zhì)量評估實(shí)施工作的效率。
4.1學(xué)習(xí)效果評價(jià)學(xué)習(xí)評價(jià)是教育工作者的重要職責(zé)之一。評價(jià)學(xué)生的學(xué)習(xí)情況，既對學(xué)生起到信息反饋和激發(fā)學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)的作用，又是檢查課程計(jì)劃、教學(xué)程序以至教學(xué)目的的手段，也是考查學(xué)生個(gè)別差異、便于因材施教的途徑。評價(jià)要遵循“評價(jià)內(nèi)容要全面、評價(jià)方式要多元化、評價(jià)次數(shù)要多次化，注重自評與互評的有機(jī)結(jié)合”的原則。利用數(shù)據(jù)挖掘工具，對教師業(yè)務(wù)檔案數(shù)據(jù)庫、行為記錄數(shù)據(jù)庫、獎(jiǎng)勵(lì)處罰數(shù)據(jù)庫等進(jìn)行分析處理，可以即時(shí)得到教師教學(xué)的評價(jià)結(jié)果，對教學(xué)過程出現(xiàn)的問題進(jìn)行及時(shí)指正。
另外，這種系統(tǒng)還能夠克服教師主觀評價(jià)的不公正、不客觀的弱點(diǎn)，減輕教師的工作量。
4.2課堂教學(xué)評價(jià)。
課堂教學(xué)評價(jià)不僅對教學(xué)起著調(diào)節(jié)、控制、指導(dǎo)和推動(dòng)作用，而且有很強(qiáng)的導(dǎo)向性，是學(xué)校教學(xué)管理的重要組成部分，是評價(jià)教學(xué)工作成績的主要手段。實(shí)現(xiàn)對任課教師及教學(xué)組織工作效果做出評價(jià)，但是更重要的目的是總結(jié)優(yōu)秀的教學(xué)經(jīng)驗(yàn)，為教學(xué)質(zhì)量的穩(wěn)定提高制定科學(xué)的規(guī)范。學(xué)校每學(xué)期都要搞課堂教學(xué)評價(jià)調(diào)查，積累了大量的數(shù)據(jù)。利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，從教學(xué)評價(jià)數(shù)據(jù)中進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，將關(guān)聯(lián)規(guī)則應(yīng)用于教師教學(xué)評估系統(tǒng)中，探討教學(xué)效果的好壞與老師的年齡、職稱、學(xué)歷之間的聯(lián)系；確定教師的教學(xué)內(nèi)容的范圍和深度是否合適，選擇的教學(xué)媒體是否適合所選的教學(xué)內(nèi)容和教學(xué)對象；講解的時(shí)間是否恰到好處；教學(xué)策略是否得當(dāng)?shù)?。從而可以及時(shí)地將挖掘出的規(guī)則信息反饋給教師。管理部門據(jù)此能合理配置班級的上課教師，使學(xué)生能夠較好地保持良好的學(xué)習(xí)態(tài)度，從而為教學(xué)部門提供了決策支持信息，促使教學(xué)工作更好地開展。
結(jié)束語。
數(shù)據(jù)挖掘作為一種工具，其技術(shù)日趨成熟，在許多領(lǐng)域取得了廣泛的應(yīng)用。在教育領(lǐng)域里，隨著數(shù)據(jù)的不斷累積，把數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用到教學(xué)評價(jià)系統(tǒng)中，讓領(lǐng)導(dǎo)者能夠從中發(fā)現(xiàn)教師教學(xué)活動(dòng)中的主要問題，以便及時(shí)改進(jìn)，進(jìn)而輔助領(lǐng)導(dǎo)決策做好學(xué)校管理，提高學(xué)校管理能力和水平，同時(shí)通過建立有效的教學(xué)激勵(lì)機(jī)制來達(dá)到提高教學(xué)質(zhì)量的目的。這一研究對發(fā)展中的職業(yè)教育教學(xué)管理提出了很好的建議，為教學(xué)管理工作的計(jì)算機(jī)輔助決策增添了新的內(nèi)容。將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于中職教學(xué)評估，設(shè)計(jì)開發(fā)一套行之有效的課堂教學(xué)評價(jià)系統(tǒng)，是下一步要做的工作，必將有力推動(dòng)職業(yè)教育的快速發(fā)展。
數(shù)據(jù)挖掘論文答辯數(shù)據(jù)挖掘論文篇十二
近些年來，已經(jīng)有越來越多的企業(yè)把通信、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和計(jì)算機(jī)應(yīng)用引入企業(yè)的日常管理工作和業(yè)務(wù)開發(fā)處理當(dāng)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(shù)的廣泛應(yīng)用已經(jīng)顯著的提高了企業(yè)的工作效率和經(jīng)濟(jì)效益。但是，在使用信息技術(shù)給企業(yè)帶來的方便、快捷的同時(shí)，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(dāng)前的日常經(jīng)營活動(dòng)幾乎沒有任何的使用價(jià)值，成了留之無用棄之可惜的累贅。而且儲(chǔ)藏這些歷史數(shù)據(jù)會(huì)對企業(yè)造成很大的困難和費(fèi)用開銷。為此數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用在網(wǎng)絡(luò)營銷中勢在必行，全面細(xì)致的分析數(shù)據(jù)庫資源并從中提取有價(jià)值的信息來對商業(yè)決策進(jìn)行支持，從而來控制運(yùn)營成本、提高經(jīng)濟(jì)效益。本文將從網(wǎng)絡(luò)營銷中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的幾個(gè)應(yīng)用進(jìn)行探討和分析。
客戶關(guān)系管理在網(wǎng)絡(luò)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(kuò)大客戶基礎(chǔ)，建立密切的客戶關(guān)系，客戶需求分析和創(chuàng)造客戶需求等，是非常關(guān)鍵的營銷問題。客戶關(guān)系管理，營銷和信息技術(shù)領(lǐng)域是一個(gè)新概念，這在90年代初，軟件產(chǎn)品在上世紀(jì)90年代后期出現(xiàn)的誕生。目前，在國內(nèi)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(shù)的進(jìn)步和發(fā)展，客戶關(guān)系管理，也是對實(shí)際應(yīng)用階段。crm的目標(biāo)是管理者與客戶的互動(dòng)，提升客戶價(jià)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(xiàn)率的最終目的是為了推動(dòng)社會(huì)和經(jīng)濟(jì)效益?？蛻絷P(guān)系管理的目的，應(yīng)用是改善企業(yè)與客戶的關(guān)系，它是企業(yè)和服務(wù)本質(zhì)管理和協(xié)調(diào)，以滿足客戶的需求，企業(yè)政策支持這項(xiàng)工作，并聯(lián)系客戶服務(wù)加強(qiáng)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(yīng)用到很多方面的crm和不同階段，包括以下內(nèi)容：
（1）“一對一”營銷的內(nèi)部工作人員認(rèn)識到，客戶是在這個(gè)領(lǐng)域的企業(yè)，而不是貿(mào)易發(fā)展生存的關(guān)鍵。與每一個(gè)客戶接觸的過程，也是了解客戶的進(jìn)程，而且也讓客戶了解業(yè)務(wù)流程。
（2）企業(yè)與客戶之間的銷售應(yīng)該是一種商業(yè)關(guān)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(guān)系，往往以改善包括：延長時(shí)間，客戶關(guān)系和維護(hù)客戶關(guān)系，以進(jìn)一步加強(qiáng)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(jià)值的客戶，或進(jìn)一步提高客戶的忠誠度的價(jià)值。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以用來預(yù)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(yù)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(hù)客戶關(guān)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(guān)系變得越來越重要。對于企業(yè)客戶可分為三大類：沒有價(jià)值或者低價(jià)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(jià)值的服務(wù)給客戶。前兩個(gè)類型的客戶，客戶關(guān)系管理，現(xiàn)代化，然而，最具潛力的市場活動(dòng)，是第三個(gè)層次的用戶，而且還特別需求和營銷工具，以保護(hù)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(dāng)措施，保持銷售。
（5）客戶訪問企業(yè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)資源，包括能夠獲得新客戶的關(guān)鍵指標(biāo)。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(wù)客戶。這些細(xì)分客戶，潛在客戶可以幫助企業(yè)完成檢查。
通過挖掘客戶的有關(guān)數(shù)據(jù)，可以對客戶進(jìn)行分類，找出其相同點(diǎn)和不同點(diǎn)，以便為客戶提供個(gè)性化的產(chǎn)品和服務(wù)，使企業(yè)和客戶之間能夠通過網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行有效的溝通和信息交流。例如，關(guān)聯(lián)分析，客戶在購買某種商品時(shí)，有可能會(huì)連帶著購買其他的相關(guān)產(chǎn)品，這樣購買的某種商品和連帶購買的其他相關(guān)產(chǎn)品之間就存在著某種關(guān)聯(lián)，企業(yè)可以針對這種關(guān)聯(lián)進(jìn)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(fèi)，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(shù)使數(shù)據(jù)庫技術(shù)進(jìn)入了一個(gè)更高級的階段，它不僅能對過去的數(shù)據(jù)進(jìn)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(jìn)信息的傳遞。
客戶群體的劃分也會(huì)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(gè)性化營銷，就沒有現(xiàn)代營銷的根本。做為企業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)者，不管你的企業(yè)是賣產(chǎn)品的還是賣服務(wù)，第一個(gè)應(yīng)該準(zhǔn)確把握的商業(yè)問題就是你的目標(biāo)客戶群體，他們是誰，有什么特點(diǎn)和行為模式，有那些獨(dú)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(jià)值。這些問題是你整個(gè)商業(yè)運(yùn)做的核心和基礎(chǔ)，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(yīng)用中的客戶群體劃分可以科學(xué)有效的解決這個(gè)問題，也能給企業(yè)找到一個(gè)合理的營銷定位。
數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在90年代開始應(yīng)用于信用評估與風(fēng)險(xiǎn)分析中。企業(yè)在進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)營銷的過程中會(huì)受到各種各樣的來自買方的信用風(fēng)險(xiǎn)的威脅，隨著市場競爭的加劇，貿(mào)易信用已經(jīng)成為企業(yè)成功開發(fā)客戶和加強(qiáng)客戶關(guān)系的重要條件?？蛻粜庞霉芾碇饕撬鸭瘍?chǔ)存客戶信息，因?yàn)榭蛻艏仁瞧髽I(yè)最大的財(cái)富來源，也是風(fēng)險(xiǎn)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(shù)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(jìn)而進(jìn)行回避。同時(shí)盡可能把客戶信用風(fēng)險(xiǎn)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(xì)資料并做出安全的決策非常重要。
客戶信用風(fēng)險(xiǎn)管理應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的優(yōu)勢：
（3）數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)也可以適應(yīng)各種形式的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)挖掘可以是連續(xù)的數(shù)據(jù)，離散數(shù)據(jù)，而其他形式的數(shù)據(jù)處理，以便在更大的靈活性，在選擇指標(biāo)時(shí)，更加符合客觀實(shí)際的信用風(fēng)險(xiǎn)模型。
為現(xiàn)代信用風(fēng)險(xiǎn)管理方法有兩個(gè)：第一是所謂的指數(shù)法，其基礎(chǔ)是信用相關(guān)業(yè)務(wù)的某些特性來企業(yè)信用評估；第二類是所謂的結(jié)構(gòu)化方法，根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和市場數(shù)據(jù)模擬在企業(yè)資產(chǎn)價(jià)值變化的動(dòng)態(tài)持續(xù)的過程，然后確定其企業(yè)信用的位置。
網(wǎng)絡(luò)營銷作為適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)時(shí)代的網(wǎng)絡(luò)虛擬市場的新營銷理論，是市場營銷理念在新時(shí)期的發(fā)展和應(yīng)用。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(shù)使數(shù)據(jù)庫技術(shù)進(jìn)入了一個(gè)更高級的階段，它不僅能對過去的數(shù)據(jù)進(jìn)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(jìn)信息的傳遞。
1．維護(hù)原有客戶，挖掘潛在新客戶。
網(wǎng)絡(luò)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(jù)客戶的興趣與需求向客戶有針對性的做個(gè)性化的推薦，制定出客戶滿意的產(chǎn)品服務(wù)。在做好維護(hù)原有老客戶的基礎(chǔ)上，通過對數(shù)據(jù)的挖掘，利用分類技術(shù)，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(jīng)存在的訪問者進(jìn)行分類，根據(jù)這種精細(xì)的分類，還可以找到潛在的新客戶。
2．制定營銷策略，優(yōu)化促銷活動(dòng)。
對于保留的商品訪問記錄和銷售記錄進(jìn)行挖掘，可以發(fā)現(xiàn)客戶的訪問規(guī)律，了解客戶消費(fèi)的生命周期，起伏規(guī)律，結(jié)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(dòng)針對客戶群有的放矢，收到意想不到的效果。
3．降低運(yùn)營成本，提高競爭力。
網(wǎng)絡(luò)營銷的管理者可以通過數(shù)據(jù)挖掘發(fā)現(xiàn)市場反饋的可靠信息，預(yù)測客戶未來的購買行為，有針對性的進(jìn)行營銷活動(dòng)，還可以根據(jù)產(chǎn)品訪問者的瀏覽習(xí)慣來覺定產(chǎn)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(bào)率，從而能降低運(yùn)營成本，提高且的核心競爭力。
4．對客戶進(jìn)行個(gè)性化推薦。
根據(jù)客戶采礦活動(dòng)對網(wǎng)絡(luò)規(guī)則，有針對性的網(wǎng)絡(luò)營銷平臺(tái)，提供“個(gè)性化”服務(wù)。個(gè)性化服務(wù)是在服務(wù)策略和服務(wù)內(nèi)容的不同客戶的不同，其本質(zhì)是客戶為中心的web服務(wù)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(dòng)，以達(dá)到建議的服務(wù)。
5．完善網(wǎng)絡(luò)營銷網(wǎng)站的設(shè)計(jì)。
1馮英健著，《網(wǎng)絡(luò)營銷基礎(chǔ)與實(shí)踐》,清華大學(xué)出版社，20xx年1月第1版。
2.,and.sky-shairoh,esinknowledgediscoveryanddatamining.aaai/mitpress,menlopark,ca.1996:。
數(shù)據(jù)挖掘論文答辯數(shù)據(jù)挖掘論文篇十三
數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在各行業(yè)都有廣泛運(yùn)用，是一種新興信息技術(shù)。而在線考試系統(tǒng)中存在著很多的數(shù)據(jù)信息，數(shù)據(jù)挖掘技在在線考試系統(tǒng)有著重要的意義，和良好的應(yīng)用前景，從而在眾多技術(shù)中脫穎而出。本文從對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的初步了解，簡述數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在在線考試系統(tǒng)中成績分析，以及配合成績分析，完善教學(xué)。
隨著計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的快速發(fā)展，計(jì)算機(jī)輔助教育的不斷普及，在線考試是一種利用網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的重要輔助教育手段，其改革有著重要的意義。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)作為一種新興的信息技術(shù)，其包括了人工智能、數(shù)據(jù)庫、統(tǒng)計(jì)學(xué)等學(xué)科的內(nèi)容，是一門綜合性的技術(shù)。這種技術(shù)的主要特點(diǎn)是對數(shù)據(jù)庫中大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取、轉(zhuǎn)換和分析，從中提取出能夠?qū)處熡凶饔玫年P(guān)鍵性數(shù)據(jù)。將其運(yùn)用于在線考試系統(tǒng)中，能夠很好的處理在線考試中涉及到的數(shù)據(jù)，讓在線考試的實(shí)用性和高效性得到進(jìn)一步的增強(qiáng)，幫助教師更加快速、完整的統(tǒng)計(jì)考試信息，完善教學(xué)。
數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是從大量數(shù)據(jù)中"挖掘"出對使用者有用的知識，即從大量的、隨機(jī)的、有噪聲的、模糊的、不完全的實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)中，"挖掘"出隱含在其中但人們事先卻不知道的，而又是對人們潛在有用的信息與知識的整個(gè)過程。
目前主要的商業(yè)數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)有sas公司的enterpriseminer，spss公司的clementine，sybas公司的warehousestudio，minersgi公司的mineset，rulequestresearch公司的see5，ibm公司的intelligent，還有coverstory，knowledgediscovery，quest，explora，dbminer，workbench等。
2.1數(shù)據(jù)分類。
數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)通過對數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，把數(shù)據(jù)按照相似性歸納成若干類別，然后做出分類，并能夠?yàn)槊恳粋€(gè)類別都做出一個(gè)準(zhǔn)確的描述，挖掘出分類的規(guī)則或建立一個(gè)分類模型。
2.2數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析。
數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)是一項(xiàng)非常重要，并可以發(fā)現(xiàn)的知識。數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)就是兩組或兩組以上的數(shù)據(jù)之間有著某種規(guī)律性的聯(lián)系。數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析的作用就是找出數(shù)據(jù)庫中隱藏的聯(lián)系，從中得到一些對學(xué)校教學(xué)工作管理者有用的信息。就像是在購物中，就可以通過顧客的購買物品的聯(lián)系，從中得到顧客的購買習(xí)慣。
2.3預(yù)測。
預(yù)測是根據(jù)已經(jīng)得到的數(shù)據(jù)，從而對未來的情況做出一個(gè)可能性的分析。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能自動(dòng)在大型的數(shù)據(jù)庫中做出一個(gè)較為準(zhǔn)確的分析。就像是在市場投資中，可以通過各種商品促銷的數(shù)據(jù)來做出一個(gè)未來商品的促銷走勢。從而在投資中得到最大的回報(bào)。
數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)融合了多個(gè)學(xué)科、多個(gè)領(lǐng)域的知識與技術(shù)，因此數(shù)據(jù)挖掘的方法也呈現(xiàn)出很多種類的形式。就目前的統(tǒng)計(jì)分析類的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的角度來講，光統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)中所用到的數(shù)據(jù)挖掘模型就回歸分析、邏輯回歸分析、有線性分析、非線性分析、單變量分析、多變量分析、最近鄰算法、最近序列分析、聚類分析和時(shí)間序列分析等多種方法。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)利用這些方法對那些異常形式的數(shù)據(jù)進(jìn)行檢查，然后通過各種數(shù)據(jù)模型和統(tǒng)計(jì)模型對這些數(shù)據(jù)來進(jìn)行解釋，并從這些數(shù)據(jù)中找出隱藏在其中的商業(yè)機(jī)會(huì)和市場規(guī)律。另外還有知識發(fā)現(xiàn)類數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，這種和統(tǒng)計(jì)分析類的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)完全不同，其中包括了支持向量機(jī)、人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、決策樹、粗糙集、關(guān)聯(lián)順序和規(guī)則發(fā)現(xiàn)等多種方法。
4.1運(yùn)用關(guān)聯(lián)規(guī)則分析教師的年齡對學(xué)生考試成績的影響。
數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的關(guān)聯(lián)分析在教學(xué)分析中，是一種使用頻繁，行之有效的方法，它能挖掘出大量數(shù)據(jù)中項(xiàng)集之間之間有意義的關(guān)聯(lián)聯(lián)系，幫助知道教師的教學(xué)過程。例如在如今的一些高職院校中，就往往會(huì)把學(xué)生的英語四六級過級率，計(jì)算機(jī)等級等，以這些為依據(jù)來評價(jià)教師的教學(xué)效果。將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的關(guān)聯(lián)規(guī)則運(yùn)用于考試的成績分析當(dāng)中，就能夠挖掘出一些對學(xué)生過級率產(chǎn)生影響的因素，對教師的教學(xué)過程進(jìn)行重要的指導(dǎo)，讓教師的教學(xué)效率更高，作用更強(qiáng)。
還可以通過關(guān)聯(lián)規(guī)則算法，先設(shè)定一個(gè)最小可信度和支持度，得到初步的關(guān)聯(lián)規(guī)則，根據(jù)相關(guān)規(guī)則，分析出教師的組成結(jié)構(gòu)和過級率的影響，從來進(jìn)行教師隊(duì)伍的結(jié)構(gòu)調(diào)整，讓教師隊(duì)伍更加合理。
4.2采用分類算法探討對考試成績有影響的因素。
數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的分類算法就是對一組對象或一個(gè)事件進(jìn)行歸類，然后通過這些數(shù)據(jù)，可以進(jìn)行分類模型的建立和未來的預(yù)測。分類算法可以進(jìn)行考試中得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，然后通過學(xué)生的一些基本情況進(jìn)行探討一些對考試成績有影響的因素。分類算法可以用一下步驟實(shí)施：
4.2.1數(shù)據(jù)采集。
這種方法首先要進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，需要這幾方面的數(shù)據(jù)，學(xué)生基本信息（姓名、性別、學(xué)號、籍貫、所屬院系、專業(yè)、班級等）、學(xué)生調(diào)查信息（比如學(xué)習(xí)前的知識掌握情況、學(xué)習(xí)興趣、課堂學(xué)習(xí)效果、課后復(fù)習(xí)時(shí)間量等）、成績（學(xué)生平常學(xué)習(xí)成績，平?？荚嚦煽?，各種大型考試成績等）、學(xué)生多次考試中出現(xiàn)的易錯(cuò)點(diǎn)（本次考試中出現(xiàn)的易錯(cuò)點(diǎn)，以往考試中出現(xiàn)的易錯(cuò)點(diǎn)）。
4.2.2數(shù)據(jù)預(yù)處理。
（1）數(shù)據(jù)集成。把數(shù)據(jù)采集過程中得到的多種信息，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的數(shù)據(jù)庫技術(shù)生產(chǎn)相應(yīng)的學(xué)生考試成績分析基本數(shù)據(jù)庫。（2）數(shù)據(jù)清理。在學(xué)生成績分析數(shù)據(jù)庫中，肯定會(huì)出現(xiàn)一些情況缺失，對于這些空缺處，就需要使用數(shù)據(jù)清理技術(shù)來進(jìn)行這些數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)的填補(bǔ)遺漏。例如，可以采用忽略元組的方法來刪除那些沒有參加考試的學(xué)生考試數(shù)據(jù)已經(jīng)在學(xué)生填寫的調(diào)查數(shù)據(jù)中村中的空缺項(xiàng)。（3）數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換主要功能是進(jìn)行進(jìn)行數(shù)據(jù)的離散化操作。在這個(gè)過程中可以根據(jù)實(shí)際需要進(jìn)行分類，比如把考試成績從0~59的分到較差的一類，將60到80分為中等類，81到100分為優(yōu)秀等。（4）數(shù)據(jù)消減。數(shù)據(jù)消減的功能就是把所需挖掘的數(shù)據(jù)庫，在消減的過程又不能影響到最終的數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果。比如在分析學(xué)生的基本學(xué)習(xí)情況的影響因素情況中，學(xué)生信息表中中出現(xiàn)的字段很多，可以選擇性的刪除班別、籍貫等引述，形成一份新的學(xué)生基本成績分析數(shù)據(jù)表。
4.2.3利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，得出結(jié)論。
通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在在線考試中的應(yīng)用，得出這些學(xué)生數(shù)據(jù)的相關(guān)分析，比如說學(xué)生考試中的易錯(cuò)點(diǎn)在什么地方，學(xué)生考試成績的自身原因，學(xué)生考試成績的環(huán)境原因，教師隊(duì)伍的搭配情況等等，從中得出如何調(diào)整學(xué)校教學(xué)資源，教師的教學(xué)方案調(diào)整等等，從而完善學(xué)校對學(xué)生的教學(xué)。
數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在社會(huì)各行各業(yè)中都有一定程度的使用，基于其在數(shù)據(jù)組織、分析能力、知識發(fā)現(xiàn)和信息深層次挖掘的能力，在使用中取得了顯著的成效，但數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中還存在著一些問題，例如數(shù)據(jù)的挖掘算法、預(yù)處理、可視化問題、模式識別和解釋等等。對于這些問題，學(xué)校教學(xué)管理工作者要清醒的認(rèn)識，在在線考試系統(tǒng)中對數(shù)據(jù)挖掘信息做出合理的使用，讓數(shù)字挖掘技術(shù)在在線考試系統(tǒng)中能夠更加有效的發(fā)揮其長處，避免其在在線考試系統(tǒng)中的的缺陷。
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數(shù)據(jù)挖掘論文答辯數(shù)據(jù)挖掘論文篇十四
數(shù)據(jù)挖掘的概念和應(yīng)用已經(jīng)滲透到社會(huì)生活和工業(yè)生產(chǎn)的各個(gè)領(lǐng)域。作為數(shù)據(jù)挖掘的實(shí)踐者，本人在讀數(shù)學(xué)專業(yè)的同時(shí)，也興趣盎然地涉足了數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域。在一次數(shù)據(jù)挖掘課程中，我完成了一篇論文，能讓我對數(shù)據(jù)挖掘這個(gè)領(lǐng)域有更深入的認(rèn)識和體驗(yàn)。這篇論文讓我深入了解了數(shù)據(jù)挖掘的思路，技術(shù)和應(yīng)用，并且讓我體會(huì)到寫論文不僅僅是理論知識,更需要實(shí)踐的動(dòng)手能力，思維的掌握能力，和成果演示的表達(dá)能力。在這篇心得體會(huì)中，我想分享我的經(jīng)驗(yàn)，和大家一起探究數(shù)據(jù)挖掘的獨(dú)特之處。
數(shù)據(jù)挖掘作為一個(gè)復(fù)雜的技術(shù)領(lǐng)域，它的研究對象可以是已有的數(shù)據(jù)集合，經(jīng)修正的數(shù)據(jù)對象或者真實(shí)的數(shù)據(jù)。要想在這個(gè)領(lǐng)域獲得成功，首先需要有學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘的信念。學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘，不僅需要具有信息學(xué)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)、計(jì)算機(jī)等領(lǐng)域的基本素養(yǎng),還要具備探索、創(chuàng)新、思維、推理能力等本質(zhì)要素。當(dāng)我們深入學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)時(shí)，我們不僅需要明``確各項(xiàng)技術(shù)特征，還需要全面了解不同類型的數(shù)據(jù)分析流程。
一般來說，學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘的方法包括:學(xué)習(xí)關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘的各種知識點(diǎn)、探索分享“開源”資源、通過訓(xùn)練理論模型以及掌握不同實(shí)際應(yīng)用場景下的數(shù)據(jù)挖掘流程等。這些方法都非常必要，同時(shí)也大大豐富了我們的數(shù)據(jù)挖掘知識儲(chǔ)備。
第三段：論文的核心內(nèi)容。
在畢業(yè)論文寫作之中,我寫了一篇關(guān)于“基于樹模型的數(shù)據(jù)挖掘方法研究與應(yīng)用”的論文。本文利用樹形神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并通過對數(shù)據(jù)源進(jìn)行預(yù)處理和特征選擇，把語音呼叫數(shù)據(jù)與樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配，并提出了樹形神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的性能檢驗(yàn)。同時(shí)，本文探討了該模型的實(shí)際應(yīng)用場景以及對未來語音識別的發(fā)展具有重要的參考價(jià)值。該論文的相關(guān)資料、數(shù)據(jù)等都經(jīng)過了極為詳盡的研究和討論。通過數(shù)據(jù)挖掘的方法，該論文配備有附錄和數(shù)據(jù)模型的詳細(xì)數(shù)據(jù)分析。
第四段：論文的收獲。
通過這篇論文的寫作，我除了掌握數(shù)據(jù)挖掘的基本技能，如預(yù)處理、分析等,更重要的是鍛煉了自己的學(xué)習(xí)能力、團(tuán)隊(duì)溝通協(xié)作能力和美術(shù)設(shè)計(jì)等多方面的能力。通過論文的撰寫和演示,我更加深入地認(rèn)識了數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用的深度、挑戰(zhàn)和前景。
第五段：未來展望。
在未來的學(xué)習(xí)和工作中,我希望能夠不斷強(qiáng)化自己數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域方面的知識儲(chǔ)備,加速自身的魅力和資質(zhì)提升,成為引領(lǐng)行業(yè)的新一代人才,并在日后的實(shí)踐中不斷總結(jié)經(jīng)驗(yàn),挖掘新的理論問題，依托技術(shù)優(yōu)勢和網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)，推動(dòng)數(shù)據(jù)挖掘與科技創(chuàng)新的合理發(fā)展,并為行業(yè)的創(chuàng)新與發(fā)展做出重要的貢獻(xiàn)。
數(shù)據(jù)挖掘論文答辯數(shù)據(jù)挖掘論文篇十五
數(shù)據(jù)挖掘是用于發(fā)現(xiàn)隱藏于大量數(shù)據(jù)中的有用信息的過程。在現(xiàn)代商業(yè)中，數(shù)據(jù)挖掘已經(jīng)成為了決策制定中不可或缺的工具。對于學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘的人來說，寫論文是一個(gè)很好的鍛煉機(jī)會(huì)。本文將介紹我在撰寫數(shù)據(jù)挖掘論文過程中得到的心得和體會(huì)。
一、數(shù)據(jù)收集和準(zhǔn)備。
在進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘和撰寫論文之前，首先需要進(jìn)行數(shù)據(jù)收集和準(zhǔn)備。這個(gè)過程非常費(fèi)時(shí)間和精力。它需要你花費(fèi)大量的時(shí)間研究和了解你想要分析的數(shù)據(jù)，并且要確保其質(zhì)量和可靠性。當(dāng)你收集到充足的數(shù)據(jù)后，你需要對其進(jìn)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(shù)據(jù)類型和研究目的，使用不同的算法是非常必要的。在進(jìn)行數(shù)據(jù)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(gè)算法最適合你的數(shù)據(jù)和問題。此外，認(rèn)真閱讀一些經(jīng)典的數(shù)據(jù)挖掘論文，了解如何使用不同類型的算法來處理和分析數(shù)據(jù)，對于指導(dǎo)你的研究和撰寫論文有很大的幫助。
三、數(shù)據(jù)可視化。
數(shù)據(jù)可視化是通過圖表、示意圖和圖像等方式將數(shù)據(jù)表達(dá)出來。它可以使得復(fù)雜的數(shù)據(jù)變得更加容易理解和使用。當(dāng)你分析完你的數(shù)據(jù)后，你需要進(jìn)行可視化操作，以幫助你更好地理解和展示數(shù)據(jù)。此外，數(shù)據(jù)可視化還能使你的論文更加引人注目，視覺效果更加優(yōu)美。
四、語言表達(dá)。
語言表達(dá)能力在論文寫作中是至關(guān)重要的。你需要清晰而有條理地表達(dá)你的研究思路和分析結(jié)果，并將其用通俗易懂的語言表現(xiàn)出來。此外，精確的描述和清晰的句子結(jié)構(gòu)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(gè)不斷完善和改進(jìn)的過程。你需要對論文進(jìn)行多次修改和校對，以確保你的研究思路和結(jié)果清晰明了，沒有錯(cuò)別字和語法錯(cuò)誤。此外，還需要注意引用來源的正確性和格式的一致性。
數(shù)據(jù)挖掘論文撰寫是一個(gè)需要良好耐心和細(xì)心的工作。在整個(gè)過程中，我們需要持續(xù)學(xué)習(xí)和完善自己，才能寫出高質(zhì)量、有科學(xué)價(jià)值的論文。對于近期對數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域有深入接觸的讀者來說，我們要虛心學(xué)習(xí)，勤奮鉆研，不斷提高自己的寫作技巧。
數(shù)據(jù)挖掘論文答辯數(shù)據(jù)挖掘論文篇十六
數(shù)據(jù)挖掘作為一種數(shù)據(jù)分析的方法，在現(xiàn)代社會(huì)的應(yīng)用越來越廣泛。因此，許多研究者致力于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的研究和應(yīng)用。其中，論文是數(shù)據(jù)挖掘研究最主要的成果之一。良好的數(shù)據(jù)挖掘論文可以促進(jìn)數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)展和應(yīng)用，提高數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的效率和可靠性。因此，寫一篇優(yōu)秀的數(shù)據(jù)挖掘論文對于這個(gè)領(lǐng)域的研究人員來說至關(guān)重要。
第二段：講述數(shù)據(jù)挖掘論文的內(nèi)容需要注意的重點(diǎn)。
在寫一篇數(shù)據(jù)挖掘論文時(shí)，需要注意幾個(gè)重點(diǎn)。首先，需要明確研究對象和研究目的，確定原始數(shù)據(jù)的來源和數(shù)據(jù)處理方法。其次，需要進(jìn)行特征分析，挑選有效的特征進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘。同時(shí)，在數(shù)據(jù)挖掘過程中需要使用合適的算法和模型，以取得優(yōu)秀的預(yù)測結(jié)果。最后，還需要對結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證和評價(jià)，以保證數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性。
在我的研究過程中，我深刻地認(rèn)識到了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的重要性和應(yīng)用價(jià)值。我需要詳細(xì)地了解數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)清洗、特征選擇和評估模型等方面的知識，學(xué)習(xí)基本的算法和模型，并靈活運(yùn)用最新的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，以達(dá)到最好的預(yù)測結(jié)果。同時(shí)，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(chuàng)性思維，才能寫出優(yōu)秀的數(shù)據(jù)挖掘論文。
第四段：探討數(shù)據(jù)挖掘論文的審查標(biāo)準(zhǔn)和要求。
數(shù)據(jù)挖掘的研究范圍和深度不斷擴(kuò)大，論文審查機(jī)構(gòu)和專家對數(shù)據(jù)挖掘論文的要求也越來越高。好的數(shù)據(jù)挖掘論文需要有一定的貢獻(xiàn)和創(chuàng)新點(diǎn)，同時(shí)，還需要展示出數(shù)據(jù)挖掘算法、模型和數(shù)據(jù)特征選擇的能力，具有可操作性和穩(wěn)健性。此外，好的數(shù)據(jù)挖掘論文還需有清晰的圖表展示，數(shù)據(jù)的充分分析和結(jié)論的合理性，撰寫格式規(guī)范明確，語言流暢等特點(diǎn)。
第五段：總結(jié)論文寫作的經(jīng)驗(yàn)和啟示。
總之，在撰寫優(yōu)秀的數(shù)據(jù)挖掘論文時(shí)，應(yīng)該注重掌握所需的關(guān)鍵技術(shù)和知識，同時(shí)宏觀和微觀兩個(gè)方面的考慮都需要。特別注重特征選擇和數(shù)據(jù)模型的設(shè)計(jì)更是必不可少的。此外，要注意相關(guān)專業(yè)期刊的審查標(biāo)準(zhǔn)和要求，并且合理分配時(shí)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(gè)人都可以不斷提高論文的質(zhì)量，為數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的發(fā)展和實(shí)踐做出重要貢獻(xiàn)。
數(shù)據(jù)挖掘論文答辯數(shù)據(jù)挖掘論文篇十七
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