同事是我們工作中的得力助手，他們的團(tuán)結(jié)與合作是我們前進(jìn)的動(dòng)力。在寫(xiě)總結(jié)時(shí)，要用簡(jiǎn)練的語(yǔ)言表達(dá)自己的思考和感悟。接下來(lái)是一些總結(jié)精華，希望對(duì)您的寫(xiě)作有所幫助。
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(jí)學(xué)生中開(kāi)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(jí)學(xué)生了解并掌握數(shù)據(jù)挖掘的相關(guān)技術(shù)，對(duì)于其今后的工作、學(xué)習(xí)不無(wú)裨益。著重闡述數(shù)據(jù)挖掘等進(jìn)階課程在本科高年級(jí)學(xué)生中的教學(xué)方法，基于本科高年級(jí)學(xué)生的實(shí)際情況，以及進(jìn)階課程的知識(shí)體系特點(diǎn)，提出有針對(duì)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(jí)。
學(xué)生在本科高年級(jí)學(xué)生中開(kāi)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(duì)于即將攻讀碩士或博士學(xué)位的學(xué)生，對(duì)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(wú)裨益的。在目前本科教學(xué)中，對(duì)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(jí)進(jìn)行。如何激發(fā)本科四年級(jí)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(wèn)題。
1.1進(jìn)階課程知識(shí)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(shí)的課程。以數(shù)據(jù)挖掘課程為例，其中包括數(shù)據(jù)庫(kù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識(shí)別、統(tǒng)計(jì)、可視化、高性能技術(shù)，算法等多方面的知識(shí)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(kù)、統(tǒng)計(jì)、算法等，但對(duì)于其他內(nèi)容如機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能、模式識(shí)別、可視化等，有的是與數(shù)據(jù)挖掘課程同時(shí)開(kāi)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(duì)于進(jìn)階課程繁雜的知識(shí)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(shí)體系的綜合性體現(xiàn)在知識(shí)點(diǎn)過(guò)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(shí)收獲。從教學(xué)結(jié)果的可測(cè)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(shí)的.學(xué)習(xí)成果。1.3本科高年級(jí)學(xué)生的實(shí)際情況本科高年級(jí)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(duì)于剩余本科階段的學(xué)習(xí)不重視，存在得過(guò)且過(guò)的心態(tài)。進(jìn)階課程往往是專(zhuān)業(yè)選修課程，部分學(xué)分已經(jīng)修滿(mǎn)的學(xué)生往往放棄這部分課程的學(xué)習(xí)，一來(lái)沒(méi)有時(shí)間，二來(lái)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?xún)?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(lèi)中的決策樹(shù)算法，聚類(lèi)中的k-means算法等復(fù)雜度一般，應(yīng)用廣泛的重要知識(shí)點(diǎn)，并利用實(shí)踐來(lái)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(shí)點(diǎn)眾多，在課堂上則采用演示和講授相結(jié)合的方法，對(duì)大部分知識(shí)點(diǎn)做廣度介紹，而對(duì)需要重點(diǎn)掌握知識(shí)點(diǎn)具體講授，結(jié)合實(shí)踐案例及板書(shū)。在介紹工業(yè)實(shí)踐案例的過(guò)程中，對(duì)于具體數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)的來(lái)龍去脈解釋清楚，尤其是對(duì)于問(wèn)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(shí)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(duì)于數(shù)據(jù)挖掘的深入理解。對(duì)于一些需要記憶的知識(shí)點(diǎn)，在課堂上采用隨機(jī)問(wèn)答的方式，必要的時(shí)候可以在每堂課的開(kāi)始重復(fù)提問(wèn)，提高學(xué)習(xí)的效果。
2.2進(jìn)階課程的課后教學(xué)。
對(duì)于由于時(shí)間限制無(wú)法在課上深入討論的知識(shí)點(diǎn)，只能依靠學(xué)生在課后自學(xué)掌握。本科高年級(jí)學(xué)生的課后自學(xué)的動(dòng)力不像低年級(jí)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(shí)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(kāi)源軟件和框架，基于提供的數(shù)據(jù)集，實(shí)際解決一些簡(jiǎn)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(duì)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(guò)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(jiǎn)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(yǔ)。
數(shù)據(jù)挖掘是來(lái)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(wèn)題。這也對(duì)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(guò)程中，發(fā)現(xiàn)往往是在講授實(shí)際科研中遇到的問(wèn)題時(shí)，學(xué)生的興趣較大，對(duì)于書(shū)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(duì)于教師的科研水平提出了新的要求，這也是對(duì)于教師科研的反哺，使教學(xué)過(guò)程變成了教學(xué)相長(zhǎng)的過(guò)程。
參考文獻(xiàn)：
[1]孫宇，梁俊斌，鐘淑瑛．面向工程的《數(shù)據(jù)挖掘》課程教學(xué)方法探討[j]．現(xiàn)代計(jì)算機(jī)，2014（13）.
[2]蔣盛益，李霞，鄭琪．研究性學(xué)習(xí)和研究性教學(xué)的實(shí)證研究———以數(shù)據(jù)挖掘課程為例[j]．計(jì)算機(jī)教育，2014（24）.
[3]張曉芳，王芬，黃曉．國(guó)內(nèi)外大數(shù)據(jù)課程體系與專(zhuān)業(yè)建設(shè)調(diào)查研究[c]．2ndinternationalconferenceoneducation,managementandsocialscience（icemss2014），2014.
[4]郝潔．《無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)》課程特點(diǎn)、挑戰(zhàn)和解決方案[j]．現(xiàn)代計(jì)算機(jī)，2016（35）.
[5]王永紅．計(jì)算機(jī)類(lèi)專(zhuān)業(yè)剖析中課程分析探討[j]．現(xiàn)代計(jì)算機(jī)，2011（04）.
數(shù)據(jù)挖掘論文答辯數(shù)據(jù)挖掘論文篇二
[1]劉瑩?；跀?shù)據(jù)挖掘的商品銷(xiāo)售預(yù)測(cè)分析[j].科技通報(bào)。2014（07）。
[2]姜曉娟，郭一娜?；诟倪M(jìn)聚類(lèi)的電信客戶(hù)流失預(yù)測(cè)分析[j].太原理工大學(xué)學(xué)報(bào)。2014（04）。
[3]李欣海。隨機(jī)森林模型在分類(lèi)與回歸分析中的應(yīng)用[j].應(yīng)用昆蟲(chóng)學(xué)報(bào)。2013（04）。
[4]朱志勇，徐長(zhǎng)梅，劉志兵，胡晨剛?；谪惾~斯網(wǎng)絡(luò)的客戶(hù)流失分析研究[j].計(jì)算機(jī)工程與科學(xué)。2013（03）。
[5]翟健宏，李偉，葛瑞海，楊茹?；诰垲?lèi)與貝葉斯分類(lèi)器的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)分組算法及評(píng)價(jià)模型[j].電信科學(xué)。2013（02）。
[6]王曼，施念，花琳琳，楊永利。成組刪除法和多重填補(bǔ)法對(duì)隨機(jī)缺失的二分類(lèi)變量資料處理效果的比較[j].鄭州大學(xué)學(xué)報(bào)（醫(yī)學(xué)版）.2012（05）。
[7]黃杰晟，曹永鋒。挖掘類(lèi)改進(jìn)決策樹(shù)[j].現(xiàn)代計(jì)算機(jī)（專(zhuān)業(yè)版）.2010（01）。
[8]李凈，張范，張智江。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與電信客戶(hù)分析[j].信息通信技術(shù)。2009（05）。
[9]武曉巖，李康?；虮磉_(dá)數(shù)據(jù)判別分析的隨機(jī)森林方法[j].中國(guó)衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)。2006（06）。
[10]張璐。論信息與企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力[j].現(xiàn)代情報(bào)。2003（01）。
[13]俞馳。基于網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘的客戶(hù)獲取系統(tǒng)研究[d].西安電子科技大學(xué)2009。
[14]馮軍。數(shù)據(jù)挖掘在自動(dòng)外呼系統(tǒng)中的應(yīng)用[d].北京郵電大學(xué)2009。
[15]于寶華。基于數(shù)據(jù)挖掘的高考數(shù)據(jù)分析[d].天津大學(xué)2009。
[16]王仁彥。數(shù)據(jù)挖掘與網(wǎng)站運(yùn)營(yíng)管理[d].華東師范大學(xué)2010。
[19]賈治國(guó)。數(shù)據(jù)挖掘在高考填報(bào)志愿上的應(yīng)用[d].內(nèi)蒙古大學(xué)2005。
[22]阮偉玲。面向生鮮農(nóng)產(chǎn)品溯源的基層數(shù)據(jù)庫(kù)建設(shè)[d].成都理工大學(xué)2015。
[23]明慧。復(fù)合材料加工工藝數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建及數(shù)據(jù)集成[d].大連理工大學(xué)2014。
[25]岳雪?；诤Ａ繑?shù)據(jù)挖掘關(guān)聯(lián)測(cè)度工具的設(shè)計(jì)[d].西安財(cái)經(jīng)學(xué)院2014。
[28]張曉東。全序模塊模式下范式分解問(wèn)題研究[d].哈爾濱理工大學(xué)2015。
[30]王化楠。一種新的混合遺傳的基因聚類(lèi)方法[d].大連理工大學(xué)2014。
“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(wàn)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(zhǎng)趨勢(shì)仍在加速，據(jù)保守預(yù)計(jì)，接下來(lái)幾年中，數(shù)據(jù)將始終保持每年50%的增長(zhǎng)速度。
縱觀人類(lèi)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(lái)，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(duì)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(lái)講，大數(shù)據(jù)有三個(gè)特征，可總結(jié)歸納為“3v”，即量(volume)、類(lèi)(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(jí)別。類(lèi)，數(shù)據(jù)種類(lèi)多，主要來(lái)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(chēng)為知識(shí)發(fā)現(xiàn)(knowledgediscovery)，是通過(guò)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(shí)發(fā)現(xiàn)過(guò)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(lái)；規(guī)律表示則是盡可能以用戶(hù)可理解的方式(如可視化)將找出的規(guī)律表示出來(lái)。
“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(wèn)題。目前，大多數(shù)事物型數(shù)據(jù)庫(kù)僅實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)錄入、查詢(xún)和統(tǒng)計(jì)等較低層次的功能，無(wú)法發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中存在的有用信息，更無(wú)法進(jìn)一步通過(guò)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(hù)、群體或組織的興趣和行為規(guī)律，專(zhuān)業(yè)人員就可以預(yù)測(cè)到未來(lái)可能發(fā)生的變化趨勢(shì)。這樣的數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程，將極大拓展企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力。例如，在網(wǎng)上購(gòu)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(duì)大量的購(gòu)買(mǎi)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(gòu)買(mǎi)者共性習(xí)慣行為，并針對(duì)性地利用每一次購(gòu)買(mǎi)機(jī)會(huì)而推出的銷(xiāo)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(lái)越多，數(shù)據(jù)量增速越來(lái)越快，以至用“海量、爆炸性增長(zhǎng)”等詞匯已無(wú)法形容數(shù)據(jù)的增長(zhǎng)速度。
2011年5月，全球知名咨詢(xún)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(jìng)爭(zhēng)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(duì)于大數(shù)據(jù)的運(yùn)用預(yù)示著新一波生產(chǎn)率增長(zhǎng)和消費(fèi)者盈余浪潮的到來(lái)。2012年3月29日，美國(guó)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(guó)家電網(wǎng)公司已初步建成了國(guó)內(nèi)領(lǐng)先、國(guó)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(jí)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(lèi)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(lèi)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(lèi)：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(yíng)數(shù)據(jù)，如交易電價(jià)、售電量、用電客戶(hù)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(duì)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(cè)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(cè))，客戶(hù)用電行為分析與客戶(hù)細(xì)分，電力企業(yè)精細(xì)化運(yùn)營(yíng)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(yíng)銷(xiāo)環(huán)節(jié)，針對(duì)“大營(yíng)銷(xiāo)”體系建設(shè)，以客戶(hù)和市場(chǎng)為導(dǎo)向，省級(jí)集中的95598客戶(hù)服務(wù)、計(jì)量檢定配送業(yè)務(wù)屬地化管理的營(yíng)銷(xiāo)管理體系和24小時(shí)面向客戶(hù)的營(yíng)銷(xiāo)服務(wù)系統(tǒng)，可通過(guò)數(shù)據(jù)分析改善服務(wù)模式，提高營(yíng)銷(xiāo)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(yíng)銷(xiāo)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(yíng)銷(xiāo)稽查數(shù)據(jù)監(jiān)控分析模型；建立各種針對(duì)營(yíng)銷(xiāo)的系統(tǒng)性算法模型庫(kù)，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中存在的隱藏關(guān)系，為各級(jí)決策者提供多維的、直觀的、全面的、深入的分析預(yù)測(cè)性數(shù)據(jù)，進(jìn)而主動(dòng)把握市場(chǎng)動(dòng)態(tài)，采取適當(dāng)?shù)臓I(yíng)銷(xiāo)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(duì)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(shí)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(hù)帶來(lái)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(duì)企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)、管理以及堅(jiān)強(qiáng)智能電網(wǎng)建設(shè)提供更有力、更長(zhǎng)遠(yuǎn)、更深入的支撐。
這個(gè)問(wèn)題太籠統(tǒng)，基本上算法和應(yīng)用是兩個(gè)人來(lái)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(jí)。
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(xiě)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(méi)有開(kāi)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(shí)的，以及不錯(cuò)的英文閱讀和寫(xiě)作能力。但即使是這樣也是百里挑一的，很難找到。
絕大讀書(shū)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(kù)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(kāi)發(fā)崗位的性質(zhì)基本沒(méi)什么不同，只要會(huì)編程都是很容易入門(mén)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(méi)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(jiàn))。
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(méi)有足夠的市場(chǎng)(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(méi)人學(xué))。
所以我推測(cè)二線城市最多的還是用java+hadoop，或者用java寫(xiě)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(duì)編程水平的要求。從我招聘的情況來(lái)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(chóng)，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(mén)數(shù)據(jù)挖掘常用的語(yǔ)言，比如python，scala，r;學(xué)習(xí)足夠的linux經(jīng)驗(yàn)，能夠通過(guò)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(kù)，搞數(shù)據(jù)的別跟我說(shuō)不會(huì)用數(shù)據(jù)庫(kù)。
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(shí)。
我覺(jué)得應(yīng)當(dāng)學(xué)習(xí)，首先hadoop和hive很簡(jiǎn)單(如果你用aws的話你可以開(kāi)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(jué)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(méi)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(duì)很多人來(lái)說(shuō)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(mén)。如果沒(méi)有那么還是建議從scala入門(mén)，但是實(shí)際上如果沒(méi)有java經(jīng)驗(yàn)，scala入門(mén)也會(huì)有一定難度，但是可以慢慢補(bǔ)。
所以總的來(lái)說(shuō)spark才足夠難，以至于需要學(xué)習(xí)。
如果上面任何一個(gè)問(wèn)題的答案是no，我都不建議直接轉(zhuǎn)行或者申請(qǐng)高級(jí)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(wú)論是實(shí)際干的工作還是未來(lái)的成長(zhǎng)可能對(duì)你的幫助都不大)。
無(wú)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(lèi)的工作你都有足夠的時(shí)間補(bǔ)齊這些基礎(chǔ)知識(shí)。
補(bǔ)齊了這些知識(shí)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(zhuān)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(guò)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(duì)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(wèn)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(shí)。它主要對(duì)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(duì)信息進(jìn)行預(yù)測(cè)、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(shuō)明特征，從而得到具有相同屬性的事物特征。2.分類(lèi)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(kù)，建立所需要的數(shù)據(jù)模型，從而來(lái)識(shí)別一些未知的信息數(shù)據(jù)。3.聚類(lèi)分析。通過(guò)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(guò)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(mǎn)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(shì)。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(wú)價(jià)，因此對(duì)于此類(lèi)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(guò)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(duì)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(duì)檔案進(jìn)行鑒定與甄別，這也是檔案工作中較困難的過(guò)程，過(guò)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(duì)檔案進(jìn)行編碼和收集，對(duì)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(duì)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(kù)的數(shù)據(jù)資料，進(jìn)行科學(xué)的分析，制定科學(xué)的說(shuō)明方案，對(duì)確定的數(shù)據(jù)集合類(lèi)型和一些相關(guān)概念的模型進(jìn)行科學(xué)說(shuō)明，利用這些數(shù)據(jù)說(shuō)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(lèi)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(wèn)卷，利用問(wèn)卷來(lái)得到的所需要的信息數(shù)據(jù)，導(dǎo)入數(shù)據(jù)庫(kù)中，讓數(shù)據(jù)庫(kù)模型中保有使用者的相關(guān)個(gè)人信息，通過(guò)對(duì)使用者的信息數(shù)據(jù)進(jìn)行說(shuō)明，從而判斷使用者可能的類(lèi)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(lèi)以及后續(xù)工作的順利展開(kāi)，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(lèi)。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(kù)中的信息進(jìn)行分門(mén)別類(lèi)，將信息的對(duì)象通過(guò)不同的特征，規(guī)劃為不同的分類(lèi)。將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)運(yùn)用到檔案管理中時(shí)，可以簡(jiǎn)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(kù)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(wèn)記錄，自動(dòng)保存用戶(hù)的搜索信息、搜索內(nèi)容、下載次數(shù)、時(shí)間等，得到用戶(hù)的偏好和特征，對(duì)用戶(hù)可能存在的需求進(jìn)行預(yù)測(cè)和分類(lèi)，更加迅速和準(zhǔn)確的，為用戶(hù)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(duì)新舊檔案的信息進(jìn)行整合處理，可以較為簡(jiǎn)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(duì)于企事業(yè)單位而言，培訓(xùn)新員工的成本往往比聘請(qǐng)老員工的成本要高出很多。對(duì)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(kù)，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(hù)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(yáng)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(yíng)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(guó)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(hào)）精神，針對(duì)旅游管理專(zhuān)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(jiǎn)稱(chēng)新《規(guī)定》）對(duì)旅游管理專(zhuān)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(zhuān)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(zhuān)業(yè)頂崗實(shí)習(xí)學(xué)生大多未滿(mǎn)18周歲。
（4）實(shí)習(xí)評(píng)價(jià)體系不完善，對(duì)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(gòu)買(mǎi)專(zhuān)門(mén)的實(shí)習(xí)責(zé)任險(xiǎn)。
2.新《規(guī)定》對(duì)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(duì)實(shí)習(xí)過(guò)程的全程指導(dǎo)，并明確提出，對(duì)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(zhuān)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(zhuān)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(duì)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(duì)專(zhuān)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(duì)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(jī)，最后的實(shí)習(xí)總成績(jī)由單元成績(jī)按比例匯總而成。這樣既可參與和掌控實(shí)習(xí)過(guò)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(wú)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(kāi)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(kāi)實(shí)習(xí)總結(jié)會(huì)，對(duì)實(shí)習(xí)工作進(jìn)行交流分享，對(duì)實(shí)際工作中遇到的問(wèn)題提出改進(jìn)建議，為即將開(kāi)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(duì)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(wú)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(mǎn)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(shū)。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(hù)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(shū)”以統(tǒng)一格式發(fā)放給未滿(mǎn)18周歲學(xué)生，并告知監(jiān)護(hù)人，請(qǐng)監(jiān)護(hù)人簽閱?！爸橥鈺?shū)”交學(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)?；?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(duì)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(zhuān)門(mén)的實(shí)習(xí)責(zé)任險(xiǎn)，但可先為實(shí)習(xí)生購(gòu)買(mǎi)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(zhuān)業(yè)頂崗實(shí)習(xí)在實(shí)施過(guò)程中還存在一些問(wèn)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(wèn)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(méi)有大數(shù)據(jù)的智游無(wú)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(wèn)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(méi)有大數(shù)據(jù)提供的有利信息，智游無(wú)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(guó)內(nèi)外對(duì)于智游還沒(méi)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(guò)充分收集和管理所有類(lèi)型和來(lái)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(mén)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(guò)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(wèn)題。
我國(guó)提出用十年時(shí)間基本實(shí)現(xiàn)智游的目標(biāo)[3]過(guò)去幾年國(guó)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(duì)它們深入挖掘不夠沒(méi)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(kāi)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(guó)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(cè)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(guò)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(duì)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(lái)看，我國(guó)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(wú)法實(shí)現(xiàn)對(duì)景區(qū)全面、透徹、及時(shí)的感知，更為困難的是對(duì)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(mén)，如政府管理部門(mén)、氣象部門(mén)、交通、電子商務(wù)、旅行社、旅游網(wǎng)站等。如此多的部門(mén)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(duì)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(duì)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(guò)云計(jì)算技術(shù)，對(duì)數(shù)據(jù)的收集、存儲(chǔ)都較為容易，但對(duì)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(lèi)分析等等，這些方法從不同的角度對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘。其中，相關(guān)性分析方法通過(guò)關(guān)聯(lián)多個(gè)數(shù)據(jù)來(lái)源，挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值。但針對(duì)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(píng)價(jià)等都將會(huì)對(duì)游客的旅行計(jì)劃帶來(lái)影響。對(duì)這些數(shù)據(jù)完全挖掘分析，對(duì)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(jiàn)不鮮伴著大數(shù)據(jù)而來(lái)的數(shù)據(jù)安全問(wèn)題日益凸顯出來(lái)。在大數(shù)據(jù)時(shí)代無(wú)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(jiàn)”[4]這是亟待解決的問(wèn)題。同時(shí)在大數(shù)據(jù)資源的開(kāi)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(guò)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(wèn)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(wèn)題。如果游客“吃、住、行、游、娛、購(gòu)”的數(shù)據(jù)被放入數(shù)據(jù)庫(kù)，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(kāi)人才的創(chuàng)新活動(dòng)及技術(shù)支持，然而與專(zhuān)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(lái)3~5年大數(shù)據(jù)行業(yè)將面臨全球性的人才荒，國(guó)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(duì)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(hù)感興趣的知識(shí)；發(fā)現(xiàn)的知識(shí)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(duì)的知識(shí)，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(hù)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(kù)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(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，其實(shí)數(shù)據(jù)挖掘是一種對(duì)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(jiàn)知識(shí)包括：
1.1.1廣義知識(shí)體現(xiàn)相同事物共同性質(zhì)的知識(shí)，是指類(lèi)別特點(diǎn)的概括描述知識(shí)。按照數(shù)據(jù)的微觀特點(diǎn)對(duì)其表征的、具有普遍性的、極高概念層次的知識(shí)積極發(fā)現(xiàn)，是對(duì)數(shù)據(jù)的高度精煉與抽象。發(fā)現(xiàn)廣義知識(shí)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(shí)體現(xiàn)一個(gè)事件與其他事件之間形成的關(guān)聯(lián)知識(shí)。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(cè)。
1.1.3分類(lèi)知識(shí)體現(xiàn)相同事物共同特點(diǎn)的屬性知識(shí)與不同事物之間差異特點(diǎn)知識(shí)。
1.2.1明確業(yè)務(wù)對(duì)象對(duì)業(yè)務(wù)問(wèn)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(wú)法預(yù)測(cè)的，但是研究的問(wèn)題是可預(yù)見(jiàn)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?hù)特征的電子商務(wù)數(shù)據(jù)挖掘研究劉芬（惠州商貿(mào)旅游高級(jí)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(lái)數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域中的研究熱點(diǎn)，基于用戶(hù)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(wèn)題，為企業(yè)確定目標(biāo)市場(chǎng)、完善決策、獲得最大競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，其應(yīng)用前景廣闊，促使電子商務(wù)企業(yè)更具有競(jìng)爭(zhēng)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(guò)程、用戶(hù)細(xì)分理論，以及基于用戶(hù)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(hù)的挖掘目標(biāo)，對(duì)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(duì)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(lèi)型等。假如數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是數(shù)據(jù)挖掘的對(duì)象，則在產(chǎn)生數(shù)據(jù)庫(kù)過(guò)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(duì)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(kù)的相關(guān)操作對(duì)數(shù)據(jù)維度有效降低，進(jìn)一步減少數(shù)據(jù)挖掘過(guò)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(duì)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(guò)程都是相互的，也就是用戶(hù)對(duì)某些挖掘參數(shù)能夠積極控制。
1.2.5評(píng)價(jià)挖掘結(jié)果這個(gè)過(guò)程劃分為兩個(gè)步驟：表達(dá)結(jié)果和評(píng)價(jià)結(jié)果。第一表達(dá)結(jié)果：用戶(hù)能夠理解數(shù)據(jù)挖掘得到的模式，可以通過(guò)可視化數(shù)據(jù)促使用戶(hù)對(duì)挖掘結(jié)果積極理解。第二評(píng)價(jià)結(jié)果：用戶(hù)與機(jī)器對(duì)數(shù)據(jù)挖掘獲得的模式有效評(píng)價(jià)，對(duì)冗余或者無(wú)關(guān)的模式及時(shí)刪除。假如用戶(hù)不滿(mǎn)意挖掘模式，可以重新挑選數(shù)據(jù)和挖掘算法對(duì)挖掘過(guò)程科學(xué)執(zhí)行，直到獲得用戶(hù)滿(mǎn)意為止。
用戶(hù)細(xì)分是指按照不同用戶(hù)的屬性劃分用戶(hù)集合。目前學(xué)術(shù)界和企業(yè)界一般接受的是基于用戶(hù)價(jià)值的細(xì)分理論，其不僅包含了用戶(hù)為企業(yè)貢獻(xiàn)歷史利潤(rùn)，還包含未來(lái)利潤(rùn)，也就是在未來(lái)用戶(hù)為企業(yè)可能帶來(lái)的利潤(rùn)總和?；谟脩?hù)價(jià)值的細(xì)分理論選擇客戶(hù)當(dāng)前價(jià)值與客戶(hù)潛在價(jià)值兩個(gè)因素評(píng)價(jià)用戶(hù)。用戶(hù)當(dāng)前價(jià)值是指截止到目前用戶(hù)對(duì)企業(yè)貢獻(xiàn)的總體價(jià)值；用戶(hù)潛在價(jià)值是指未來(lái)用戶(hù)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(hù)劃分為4組，價(jià)值用戶(hù)、次價(jià)值用戶(hù)、潛在價(jià)值用戶(hù)、低價(jià)值用戶(hù)。企業(yè)在推廣過(guò)程中根據(jù)不同用戶(hù)應(yīng)當(dāng)形成對(duì)應(yīng)的方法，投入不同的資源。很明顯對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)價(jià)值用戶(hù)最重要，被認(rèn)為是企業(yè)的玉質(zhì)用戶(hù)；其次是次價(jià)值用戶(hù)，被認(rèn)為是金質(zhì)用戶(hù)，雖然數(shù)量有限，卻為企業(yè)創(chuàng)造了絕大部分的利潤(rùn)；其他則是低價(jià)值用戶(hù)，對(duì)企業(yè)來(lái)說(shuō)價(jià)值最小，成為鉛質(zhì)用戶(hù)，另外一類(lèi)則是潛在價(jià)值用戶(hù)。雖然這兩類(lèi)用戶(hù)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(hù)利用再造用戶(hù)關(guān)系，將來(lái)極有可能變成價(jià)值用戶(hù)。從長(zhǎng)期分析，潛在價(jià)值用戶(hù)可以是企業(yè)的隱形財(cái)富，是企業(yè)獲得利潤(rùn)的基礎(chǔ)。將采用數(shù)據(jù)挖掘方法對(duì)這4類(lèi)用戶(hù)特點(diǎn)有效挖掘。
3.1設(shè)計(jì)問(wèn)卷。
研究的關(guān)鍵是電子商務(wù)用戶(hù)特征的數(shù)據(jù)挖掘，具體包含了價(jià)值用戶(hù)特征、次價(jià)值用戶(hù)特征、潛在價(jià)值用戶(hù)特征，對(duì)電子商務(wù)用戶(hù)的認(rèn)知度、用戶(hù)的需求度分析。問(wèn)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(duì)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(gòu)物經(jīng)歷；其三是問(wèn)卷主要部分，是對(duì)用戶(hù)對(duì)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(wèn)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(wèn)。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(wèn)卷，另一方面在大眾論壇上邀請(qǐng)其填寫(xiě)問(wèn)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(hù)數(shù)據(jù)分析。
1）電子商務(wù)用戶(hù)認(rèn)知度分析按照調(diào)查問(wèn)卷的問(wèn)題“您知道電子商務(wù)嗎？”得到對(duì)電子商務(wù)用戶(hù)認(rèn)知情況的統(tǒng)計(jì)，十分了解20.4%，了解30.1%，聽(tīng)過(guò)但不了解具體使用方法40.3%，從未聽(tīng)過(guò)8.9%。很多人僅聽(tīng)過(guò)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(méi)有聽(tīng)過(guò)電子商務(wù)。對(duì)調(diào)查問(wèn)卷問(wèn)題“您聽(tīng)過(guò)電子商務(wù)的渠道是什么？”，大部分用戶(hù)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(duì)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(hù)需求用戶(hù)希求具體是指使用產(chǎn)品服務(wù)人員對(duì)應(yīng)用產(chǎn)品或服務(wù)形成的需求或者期望。按照問(wèn)題“假如你曾經(jīng)使用電子商務(wù)，你覺(jué)得其用途怎樣，假如沒(méi)有使用過(guò)，你覺(jué)得其對(duì)自己有用嗎？”得到了認(rèn)為需要和十分需要的數(shù)據(jù)，覺(jué)得電子商務(wù)有用的用戶(hù)為40.7%，不清楚是否對(duì)自己有用的用戶(hù)為56.7%，認(rèn)為不需要的僅有2.4%。
3）電子商務(wù)用戶(hù)應(yīng)用意愿應(yīng)用意愿是指消費(fèi)者對(duì)某一產(chǎn)品服務(wù)進(jìn)行應(yīng)用或者購(gòu)買(mǎi)的一種心理欲望。按照問(wèn)題“假如可以滿(mǎn)足你所關(guān)心的因素，未來(lái)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(mǎn)足各種因素時(shí)，將來(lái)一年之內(nèi)會(huì)應(yīng)用電子商務(wù)的用戶(hù)為78.2%，一定不會(huì)應(yīng)用電子商務(wù)的用戶(hù)為1.4%。表明用戶(hù)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?；谟脩?hù)特征的電子商務(wù)數(shù)據(jù)研究，電子商務(wù)企業(yè)通過(guò)這一結(jié)果能夠更好地實(shí)行營(yíng)銷(xiāo)和推廣，對(duì)潛在用戶(hù)積極定位，提高用戶(hù)體驗(yàn)，積極挖掘用戶(hù)價(jià)值。分析為企業(yè)準(zhǔn)確營(yíng)銷(xiāo)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(duì)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(lái)，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(shí)。通過(guò)基于用戶(hù)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(hù)，促使電子商務(wù)企業(yè)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)。
數(shù)據(jù)挖掘論文答辯數(shù)據(jù)挖掘論文篇七
隨著我國(guó)的旅游業(yè)的迅猛發(fā)展，旅游產(chǎn)業(yè)正邁向國(guó)際化的軌道,傳統(tǒng)旅游業(yè)積累的海量數(shù)據(jù),沒(méi)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(shì)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?jī)H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(duì)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(shù)方法在旅游信息化建設(shè)中的應(yīng)用。目前,決策樹(shù)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(shù)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(cè)的準(zhǔn)確性等方面各不相同。總的來(lái)說(shuō),這么多決策樹(shù)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(wèn)題需要解決。
數(shù)據(jù)挖掘中常用的基本分類(lèi)算法有決策樹(shù)、貝葉斯、基于規(guī)則的算法等等。其中，決策樹(shù)是目前主流的分類(lèi)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(lái)成為絕大多數(shù)關(guān)聯(lián)規(guī)則分類(lèi)的基礎(chǔ)。聚類(lèi)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(lèi)技術(shù)不同的是,聚類(lèi)不要求對(duì)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(lèi)能夠可以針對(duì)數(shù)據(jù)的相異度來(lái)分析評(píng)估數(shù)據(jù),可以作為其他對(duì)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(lèi)模型建立有所不同,但原理是大致相同的。筆者考慮決策樹(shù)算法結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單,便于理解,且很擅長(zhǎng)處理非數(shù)值型數(shù)據(jù),建模效率高,分類(lèi)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(gòu)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(guò)決策樹(shù)算法對(duì)游客數(shù)量、平均年齡、景點(diǎn)收費(fèi)、游客來(lái)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(gòu)?qiáng)蕵?lè)天氣各方面信息查詢(xún)、機(jī)票、車(chē)船票、酒店、景區(qū)門(mén)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(píng)價(jià)、在線咨詢(xún)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(xún)管理、旅游客戶(hù)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(wèn)題及時(shí)對(duì)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(kù)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(lèi)。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(chē)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(hù)登錄、用戶(hù)查詢(xún)、預(yù)定及支付、后臺(tái)管理、旅游客戶(hù)管理和數(shù)據(jù)分析等方面。本系統(tǒng)中主要運(yùn)用java語(yǔ)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(lái)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(xún)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(cè)試以及時(shí)間測(cè)試、數(shù)據(jù)測(cè)試等性能測(cè)試。
在對(duì)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(méi)有大數(shù)據(jù)的智游無(wú)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(wèn)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(méi)有大數(shù)據(jù)提供的有利信息，智游無(wú)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(guó)內(nèi)外對(duì)于智游還沒(méi)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(guò)充分收集和管理所有類(lèi)型和來(lái)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(mén)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(guò)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(guó)提出用十年時(shí)間基本實(shí)現(xiàn)智游的目標(biāo)[3]，過(guò)去幾年，國(guó)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(duì)它們深入挖掘不夠，沒(méi)有發(fā)掘出數(shù)據(jù)更多的價(jià)值。
智游的發(fā)展離不開(kāi)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(guó)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(cè)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(guò)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(duì)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(lái)看，我國(guó)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(wú)法實(shí)現(xiàn)對(duì)景區(qū)全面、透徹、及時(shí)的感知，更為困難的是對(duì)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(mén)，如政府管理部門(mén)、氣象部門(mén)、交通、電子商務(wù)、旅行社、旅游網(wǎng)站等。如此多的部門(mén)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(duì)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(duì)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(guò)云計(jì)算技術(shù)，對(duì)數(shù)據(jù)的收集、存儲(chǔ)都較為容易，但對(duì)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(lèi)分析等等，這些方法從不同的角度對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘。其中，相關(guān)性分析方法通過(guò)關(guān)聯(lián)多個(gè)數(shù)據(jù)來(lái)源，挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值。但針對(duì)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(píng)價(jià)等都將會(huì)對(duì)游客的旅行計(jì)劃帶來(lái)影響。對(duì)這些數(shù)據(jù)完全挖掘分析，對(duì)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(jiàn)不鮮，伴著大數(shù)據(jù)而來(lái)的數(shù)據(jù)安全問(wèn)題日益凸顯出來(lái)。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，無(wú)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(jiàn)”[4]，這是亟待解決的問(wèn)題。同時(shí)，在大數(shù)據(jù)資源的開(kāi)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(guò)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(wèn)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(wèn)題。如果游客“吃、住、行、游、娛、購(gòu)”的數(shù)據(jù)被放入數(shù)據(jù)庫(kù)，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(kāi)人才的創(chuàng)新活動(dòng)及技術(shù)支持，然而與專(zhuān)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(lái)3~5年大數(shù)據(jù)行業(yè)將面臨全球性的人才荒，國(guó)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(duì)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(chǎng)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(duì)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(guò)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(duì)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(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的分類(lèi)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(lái)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(kù)、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(guò)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(lái)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(duì)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(kāi)銷(xiāo)相繼產(chǎn)生了各種各樣的頻集算法，專(zhuān)門(mén)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(guò)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(guò)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(mǎn)足這個(gè)條件，就從候選集合ck中刪除）對(duì)ck進(jìn)行壓縮；然后，通過(guò)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(shí)別等技術(shù)興起，關(guān)聯(lián)分析也被越來(lái)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(lái)，我國(guó)越來(lái)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(chē)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(guò)關(guān)聯(lián)分析研究了美國(guó)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(guò)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(duì)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(guò)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(guó)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(jiǎn)約算法并將其應(yīng)用其中，通過(guò)分析發(fā)現(xiàn)了道路交通事故的未知規(guī)律。王艷玲通過(guò)關(guān)聯(lián)分析中的因子關(guān)聯(lián)樹(shù)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(jiàn)的誘因人、車(chē)、路及環(huán)境中對(duì)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(lèi)分析以及決策樹(shù)分析三種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)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(duì)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(duì)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(tīng)等在充分掌握聚類(lèi)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(lèi)分析框架和一個(gè)啟發(fā)式的聚類(lèi)算法k-wanmi，并將其用在道路交通事故的聚類(lèi)研究中對(duì)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(duì)公路隧道交通流數(shù)據(jù)進(jìn)行了聚類(lèi)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(duì)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(jiǎn)化信息熵構(gòu)造的改進(jìn)c4.5決策樹(shù)算法，并將其應(yīng)用在交通事故數(shù)據(jù)的研究中，對(duì)交通數(shù)據(jù)進(jìn)行了正確分類(lèi)，發(fā)現(xiàn)了一些隱藏的規(guī)則和知識(shí)，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(mén)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(hù)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(guò)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(lái)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(shí)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(guò)程，整體來(lái)看體現(xiàn)了時(shí)序性。也就是說(shuō)，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(jiàn)論文這個(gè)詞，當(dāng)代，論文常用來(lái)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(jiǎn)稱(chēng)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(hù)曉，同時(shí)讓更多人看到了電商發(fā)展的無(wú)限潛力和廣闊空間。電子商務(wù)是一門(mén)交叉性概念，其涉及理論知識(shí)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(jìng)爭(zhēng)全球化、貿(mào)易自由化的趨勢(shì)不斷加強(qiáng)。有關(guān)電子商務(wù)各類(lèi)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(lái)我國(guó)基于物聯(lián)網(wǎng)的電商發(fā)展研究熱點(diǎn)，筆者通過(guò)對(duì)cnki收錄的相關(guān)文獻(xiàn)的進(jìn)行計(jì)量分析就此展開(kāi)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(guó)麻省理工學(xué)院首次提出以來(lái)，其技術(shù)實(shí)現(xiàn)及應(yīng)用引起國(guó)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(shí)別技術(shù)作為條碼識(shí)別的替代品，實(shí)現(xiàn)對(duì)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(méi)。rfid(radiofrequencyidentification)技術(shù)作為物聯(lián)網(wǎng)的重要技術(shù)，又稱(chēng)電子標(biāo)簽、無(wú)線射頻識(shí)別，是一種通信技術(shù)，可通過(guò)無(wú)線電訊號(hào)識(shí)別特定目標(biāo)并讀寫(xiě)相關(guān)數(shù)據(jù)，而無(wú)需識(shí)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(guò)把人、財(cái)、物、商店等實(shí)體聯(lián)結(jié)起來(lái)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(wú)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(guò)程、跟蹤物流以及防偽查詢(xún)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(wèn)題及物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)成為國(guó)內(nèi)外學(xué)術(shù)界普遍研究熱點(diǎn)。國(guó)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(guó)電子商務(wù)發(fā)展?fàn)顩r提出了針對(duì)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(guó)內(nèi)對(duì)電子商務(wù)的研究熱度頗高，然而對(duì)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)下電子商務(wù)的研究相對(duì)匱乏。2017年4月，我們?cè)赾nki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(guò)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(lái)我國(guó)基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)對(duì)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(duì)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(shì)并進(jìn)行相關(guān)比較分析對(duì)把握電子商務(wù)發(fā)展中關(guān)鍵問(wèn)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(guò)對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的探討，對(duì)職教多年累積的教學(xué)數(shù)據(jù)運(yùn)用分類(lèi)、決策樹(shù)、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(píng)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(wèn)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(píng)估；數(shù)據(jù)挖掘；教學(xué)評(píng)估體系；層次分析法。
1概述。
近年來(lái)國(guó)家對(duì)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(píng)估對(duì)教學(xué)質(zhì)量的提高尤為重要。
所謂教學(xué)評(píng)估，就是運(yùn)用系統(tǒng)科學(xué)的方法對(duì)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(guò)程。教學(xué)評(píng)估方式要靈活多樣，要多途徑、多方位、多形式的發(fā)揮評(píng)估的導(dǎo)學(xué)作用，以鼓勵(lì)評(píng)估為主，充分發(fā)揮評(píng)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(guò)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(mén)提供決策支持信息促使更好地開(kāi)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(shí)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(shí)的過(guò)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(shí)”。即數(shù)據(jù)挖掘是對(duì)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(guò)程，在這一過(guò)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(guò)去和預(yù)測(cè)未來(lái)趨勢(shì)的信息。人工智能領(lǐng)域習(xí)慣稱(chēng)知識(shí)發(fā)現(xiàn)，而數(shù)據(jù)庫(kù)領(lǐng)域習(xí)慣將其稱(chēng)為數(shù)據(jù)挖掘。
數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程包括對(duì)問(wèn)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(píng)估、知識(shí)表示等過(guò)程，以上的過(guò)程不是一次完成的，其中某些步驟或者全過(guò)程可能要反復(fù)進(jìn)行。對(duì)問(wèn)題的理解和提出在開(kāi)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(wèn)題，在這個(gè)基礎(chǔ)之上提出問(wèn)題，對(duì)目標(biāo)作出明確的定義。
2.3.1分類(lèi)分析方法：是通過(guò)分析訓(xùn)練集中的數(shù)據(jù)，為每個(gè)類(lèi)別做出準(zhǔn)確的描述或建立分析模型或挖掘出分類(lèi)規(guī)則，以便以后利用這個(gè)分類(lèi)規(guī)則對(duì)其它數(shù)據(jù)庫(kù)中的記錄進(jìn)行分類(lèi)的方法。2.3.2決策樹(shù)算法：是一種常用于分類(lèi)、預(yù)測(cè)模型的算法，它通過(guò)將大量數(shù)據(jù)有目的的分類(lèi)，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(jiǎn)單，分類(lèi)速度快，特別適合大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理。2.3.3聚類(lèi)算法：聚類(lèi)分析處理的數(shù)據(jù)對(duì)象的類(lèi)是未知的。聚類(lèi)分析就是將對(duì)象集合分組為由類(lèi)似的對(duì)象組成的多個(gè)簇的過(guò)程。在同一個(gè)簇內(nèi)的對(duì)象之間具有較高的相似度，而不同簇內(nèi)的對(duì)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(kù)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(mǎn)足給定支持度和置信度閾值的多個(gè)域之間的依賴(lài)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(píng)估體系。
評(píng)價(jià)指標(biāo)體系是教學(xué)評(píng)估的基礎(chǔ)和依據(jù)，對(duì)評(píng)估起著導(dǎo)向作用，因此制定一個(gè)科學(xué)全面的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系就成為改革、完善評(píng)價(jià)的首要目標(biāo)。評(píng)價(jià)指標(biāo)應(yīng)以指導(dǎo)教學(xué)實(shí)踐為目的，通過(guò)評(píng)價(jià)使教師明確教學(xué)過(guò)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(píng)價(jià)指標(biāo)的導(dǎo)向問(wèn)題。
3.1教學(xué)評(píng)估體系的構(gòu)建方法。
層次分析法（簡(jiǎn)稱(chēng)ahp法）是美國(guó)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(jiǎn)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(wèn)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(jí)遞階結(jié)構(gòu)，然后對(duì)每一層次上的因素逐一進(jìn)行比較，得到判斷矩陣，通過(guò)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(duì)權(quán)重，并可自上而下地用上一層次因素的相對(duì)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(píng)估指標(biāo)體系的作用。
3.2.1構(gòu)建的教學(xué)評(píng)估指標(biāo)，作為挖掘庫(kù)選擇教學(xué)信息屬性的依據(jù)。
3.2.2通過(guò)ahp方法，能篩選出用來(lái)評(píng)價(jià)教學(xué)質(zhì)量的相關(guān)重要屬性，從而入選為挖掘庫(kù)字段，這樣就減去了挖掘庫(kù)中對(duì)于挖掘目標(biāo)來(lái)說(shuō)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(guò)構(gòu)建教學(xué)評(píng)估指標(biāo)，減少了挖掘?qū)ο蟮淖侄?，從而避免因挖掘字段過(guò)多，導(dǎo)致建立的決策樹(shù)過(guò)大，出現(xiàn)過(guò)度擬合挖掘?qū)ο?，進(jìn)而造成挖掘規(guī)則不具有很好的評(píng)價(jià)效果的現(xiàn)象。3.2.4提高教學(xué)質(zhì)量評(píng)估實(shí)施工作的效率。
4.1學(xué)習(xí)效果評(píng)價(jià)學(xué)習(xí)評(píng)價(jià)是教育工作者的重要職責(zé)之一。評(píng)價(jià)學(xué)生的學(xué)習(xí)情況，既對(duì)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(píng)價(jià)要遵循“評(píng)價(jià)內(nèi)容要全面、評(píng)價(jià)方式要多元化、評(píng)價(jià)次數(shù)要多次化，注重自評(píng)與互評(píng)的有機(jī)結(jié)合”的原則。利用數(shù)據(jù)挖掘工具，對(duì)教師業(yè)務(wù)檔案數(shù)據(jù)庫(kù)、行為記錄數(shù)據(jù)庫(kù)、獎(jiǎng)勵(lì)處罰數(shù)據(jù)庫(kù)等進(jìn)行分析處理，可以即時(shí)得到教師教學(xué)的評(píng)價(jià)結(jié)果，對(duì)教學(xué)過(guò)程出現(xiàn)的問(wèn)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(píng)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(píng)價(jià)。
課堂教學(xué)評(píng)價(jià)不僅對(duì)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(píng)價(jià)教學(xué)工作成績(jī)的主要手段。實(shí)現(xiàn)對(duì)任課教師及教學(xué)組織工作效果做出評(píng)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(píng)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(píng)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(píng)估系統(tǒng)中，探討教學(xué)效果的好壞與老師的年齡、職稱(chēng)、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(duì)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(mén)據(jù)此能合理配置班級(jí)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(mén)提供了決策支持信息，促使教學(xué)工作更好地開(kāi)展。
結(jié)束語(yǔ)。
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(píng)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(wèn)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(guò)建立有效的教學(xué)激勵(lì)機(jī)制來(lái)達(dá)到提高教學(xué)質(zhì)量的目的。這一研究對(duì)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(píng)估，設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)一套行之有效的課堂教學(xué)評(píng)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(lái)，已經(jīng)有越來(lái)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(kāi)發(fā)處理當(dāng)中，企業(yè)的各類(lèi)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(lái)的方便、快捷的同時(shí)，也不斷的出現(xiàn)了新的問(wèn)題和需求。企業(yè)經(jīng)過(guò)多年積累了大量的歷史數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)對(duì)企業(yè)當(dāng)前的日常經(jīng)營(yíng)活動(dòng)幾乎沒(méi)有任何的使用價(jià)值，成了留之無(wú)用棄之可惜的累贅。而且儲(chǔ)藏這些歷史數(shù)據(jù)會(huì)對(duì)企業(yè)造成很大的困難和費(fèi)用開(kāi)銷(xiāo)。為此數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用在網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷(xiāo)中勢(shì)在必行，全面細(xì)致的分析數(shù)據(jù)庫(kù)資源并從中提取有價(jià)值的信息來(lái)對(duì)商業(yè)決策進(jìn)行支持，從而來(lái)控制運(yùn)營(yíng)成本、提高經(jīng)濟(jì)效益。本文將從網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷(xiāo)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(hù)關(guān)系管理在網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷(xiāo)，商業(yè)競(jìng)爭(zhēng)是一家以客戶(hù)為中心的競(jìng)技狀態(tài)的客戶(hù)，留住客戶(hù)，擴(kuò)大客戶(hù)基礎(chǔ)，建立密切的客戶(hù)關(guān)系，客戶(hù)需求分析和創(chuàng)造客戶(hù)需求等，是非常關(guān)鍵的營(yíng)銷(xiāo)問(wèn)題?？蛻?hù)關(guān)系管理，營(yíng)銷(xiāo)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(guó)內(nèi)和國(guó)外的此類(lèi)產(chǎn)品的研究和發(fā)展階段。然而，繼續(xù)與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的進(jìn)步和發(fā)展，客戶(hù)關(guān)系管理，也是對(duì)實(shí)際應(yīng)用階段。crm的目標(biāo)是管理者與客戶(hù)的互動(dòng)，提升客戶(hù)價(jià)值，提高客戶(hù)滿(mǎn)意度，提高客戶(hù)的忠誠(chéng)度，還發(fā)現(xiàn)，市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)和銷(xiāo)售渠道，然后尋找新客戶(hù)，提高客戶(hù)的利潤(rùn)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。客戶(hù)關(guān)系管理的目的，應(yīng)用是改善企業(yè)與客戶(hù)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(mǎn)足客戶(hù)的需求，企業(yè)政策支持這項(xiàng)工作，并聯(lián)系客戶(hù)服務(wù)加強(qiáng)管理，提高客戶(hù)滿(mǎn)意度和品牌忠誠(chéng)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(duì)一”營(yíng)銷(xiāo)的內(nèi)部工作人員認(rèn)識(shí)到，客戶(hù)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(hù)接觸的過(guò)程，也是了解客戶(hù)的進(jìn)程，而且也讓客戶(hù)了解業(yè)務(wù)流程。
（2）企業(yè)與客戶(hù)之間的銷(xiāo)售應(yīng)該是一種商業(yè)關(guān)系不斷向前發(fā)展?？蛻?hù)和營(yíng)銷(xiāo)公司成立這種方式，而且有許多方法可以使這種與客戶(hù)的關(guān)系，往往以改善包括：延長(zhǎng)時(shí)間，客戶(hù)關(guān)系和維護(hù)客戶(hù)關(guān)系，以進(jìn)一步加強(qiáng)相互交往過(guò)程中，公司可以在對(duì)方取得聯(lián)系更多的利潤(rùn)。
（3）客戶(hù)對(duì)客戶(hù)盈利能力分析。我們的客戶(hù)盈利能力是非常不同的，如果你不明白客戶(hù)盈利能力，很難制定有效的營(yíng)銷(xiāo)策略，以獲取最有價(jià)值的客戶(hù)，或進(jìn)一步提高客戶(hù)的忠誠(chéng)度的價(jià)值。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以用來(lái)預(yù)測(cè)客戶(hù)在市場(chǎng)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(lái)預(yù)測(cè)客戶(hù)行為模式的客戶(hù)交易盈利水平或新客戶(hù)找到高利潤(rùn)。
（4）在所有部門(mén)維護(hù)客戶(hù)關(guān)系的競(jìng)爭(zhēng)日趨激烈，企業(yè)獲得新客戶(hù)的成本上升，因此，保持現(xiàn)有客戶(hù)的關(guān)系變得越來(lái)越重要。對(duì)于企業(yè)客戶(hù)可分為三大類(lèi)：沒(méi)有價(jià)值或者低價(jià)值的客戶(hù)，不容易失去寶貴的客戶(hù)，并不斷尋找更多的優(yōu)惠，更有價(jià)值的服務(wù)給客戶(hù)。前兩個(gè)類(lèi)型的客戶(hù)，客戶(hù)關(guān)系管理，現(xiàn)代化，然而，最具潛力的市場(chǎng)活動(dòng)，是第三個(gè)層次的用戶(hù)，而且還特別需求和營(yíng)銷(xiāo)工具，以保護(hù)客戶(hù)，可以減緩企業(yè)經(jīng)營(yíng)成本，而且還獲得了寶貴的客戶(hù)。數(shù)據(jù)挖掘還可以發(fā)現(xiàn)，由于客戶(hù)流失，該公司能夠滿(mǎn)足這些客戶(hù)的需要，采取適當(dāng)措施，保持銷(xiāo)售。
（5）客戶(hù)訪問(wèn)企業(yè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)資源，包括能夠獲得新客戶(hù)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(hù)誰(shuí)不知道該產(chǎn)品的客戶(hù)，可能是競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手，服務(wù)客戶(hù)。這些細(xì)分客戶(hù)，潛在客戶(hù)可以幫助企業(yè)完成檢查。
通過(guò)挖掘客戶(hù)的有關(guān)數(shù)據(jù)，可以對(duì)客戶(hù)進(jìn)行分類(lèi)，找出其相同點(diǎn)和不同點(diǎn)，以便為客戶(hù)提供個(gè)性化的產(chǎn)品和服務(wù)，使企業(yè)和客戶(hù)之間能夠通過(guò)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(hù)在購(gòu)買(mǎi)某種商品時(shí)，有可能會(huì)連帶著購(gòu)買(mǎi)其他的相關(guān)產(chǎn)品，這樣購(gòu)買(mǎi)的某種商品和連帶購(gòu)買(mǎi)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(duì)這種關(guān)聯(lián)進(jìn)行分析，分析出規(guī)律，已制定有效的營(yíng)銷(xiāo)策略來(lái)長(zhǎng)效的起到吸引客戶(hù)連帶消費(fèi)，購(gòu)買(mǎi)其他產(chǎn)品的營(yíng)銷(xiāo)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(shí)，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(kù)技術(shù)進(jìn)入了一個(gè)更高級(jí)的階段，它不僅能對(duì)過(guò)去的數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢(xún)和遍歷，并且能夠找出過(guò)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(hù)群體的劃分也會(huì)用到數(shù)據(jù)挖掘，沒(méi)有基于數(shù)據(jù)挖掘的客戶(hù)劃分，就沒(méi)有真正的差異化、個(gè)性化營(yíng)銷(xiāo)，就沒(méi)有現(xiàn)代營(yíng)銷(xiāo)的根本。做為企業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)者，不管你的企業(yè)是賣(mài)產(chǎn)品的還是賣(mài)服務(wù)，第一個(gè)應(yīng)該準(zhǔn)確把握的商業(yè)問(wèn)題就是你的目標(biāo)客戶(hù)群體，他們是誰(shuí)，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(yíng)銷(xiāo)的突破口，有多大的多長(zhǎng)久的贏利價(jià)值。這些問(wèn)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(hù)，下面的路就根本別指望能走下去了。數(shù)據(jù)挖掘營(yíng)銷(xiāo)應(yīng)用中的客戶(hù)群體劃分可以科學(xué)有效的解決這個(gè)問(wèn)題，也能給企業(yè)找到一個(gè)合理的營(yíng)銷(xiāo)定位。
數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在90年代開(kāi)始應(yīng)用于信用評(píng)估與風(fēng)險(xiǎn)分析中。企業(yè)在進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷(xiāo)的過(guò)程中會(huì)受到各種各樣的來(lái)自買(mǎi)方的信用風(fēng)險(xiǎn)的威脅，隨著市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的加劇，貿(mào)易信用已經(jīng)成為企業(yè)成功開(kāi)發(fā)客戶(hù)和加強(qiáng)客戶(hù)關(guān)系的重要條件?？蛻?hù)信用管理主要是搜集儲(chǔ)存客戶(hù)信息，因?yàn)榭蛻?hù)既是企業(yè)最大的財(cái)富來(lái)源，也是風(fēng)險(xiǎn)的主要來(lái)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(hù)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(hù)的詳細(xì)資料并做出安全的決策非常重要。
客戶(hù)信用風(fēng)險(xiǎn)管理應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的優(yōu)勢(shì)：
（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(lái)企業(yè)信用評(píng)估；第二類(lèi)是所謂的結(jié)構(gòu)化方法，根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和市場(chǎng)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(guò)程，然后確定其企業(yè)信用的位置。
網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷(xiāo)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(chǎng)的新?tīng)I(yíng)銷(xiāo)理論，是市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)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(shí)，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(kù)技術(shù)進(jìn)入了一個(gè)更高級(jí)的階段，它不僅能對(duì)過(guò)去的數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢(xún)和遍歷，并且能夠找出過(guò)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(hù)，挖掘潛在新客戶(hù)。
網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷(xiāo)中銷(xiāo)售商可以通過(guò)客戶(hù)的訪問(wèn)記錄來(lái)挖掘出客戶(hù)的潛在信息，跟據(jù)客戶(hù)的興趣與需求向客戶(hù)有針對(duì)性的做個(gè)性化的推薦，制定出客戶(hù)滿(mǎn)意的產(chǎn)品服務(wù)。在做好維護(hù)原有老客戶(hù)的基礎(chǔ)上，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的挖掘，利用分類(lèi)技術(shù)，也可以尋找出潛在的客戶(hù)，通過(guò)對(duì)web日志的挖掘，可以對(duì)已經(jīng)存在的訪問(wèn)者進(jìn)行分類(lèi)，根據(jù)這種精細(xì)的分類(lèi)，還可以找到潛在的新客戶(hù)。
2．制定營(yíng)銷(xiāo)策略，優(yōu)化促銷(xiāo)活動(dòng)。
對(duì)于保留的商品訪問(wèn)記錄和銷(xiāo)售記錄進(jìn)行挖掘，可以發(fā)現(xiàn)客戶(hù)的訪問(wèn)規(guī)律，了解客戶(hù)消費(fèi)的生命周期，起伏規(guī)律，結(jié)合市場(chǎng)形勢(shì)的變化，針對(duì)不同的商品和客戶(hù)群制定不同的營(yíng)銷(xiāo)策略，保證促銷(xiāo)活動(dòng)針對(duì)客戶(hù)群有的放矢，收到意想不到的效果。
3．降低運(yùn)營(yíng)成本，提高競(jìng)爭(zhēng)力。
網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷(xiāo)的管理者可以通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘發(fā)現(xiàn)市場(chǎng)反饋的可靠信息，預(yù)測(cè)客戶(hù)未來(lái)的購(gòu)買(mǎi)行為，有針對(duì)性的進(jìn)行營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)，還可以根據(jù)產(chǎn)品訪問(wèn)者的瀏覽習(xí)慣來(lái)覺(jué)定產(chǎn)品廣告的位置，使廣告有針對(duì)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(yíng)成本，提高且的核心競(jìng)爭(zhēng)力。
4．對(duì)客戶(hù)進(jìn)行個(gè)性化推薦。
根據(jù)客戶(hù)采礦活動(dòng)對(duì)網(wǎng)絡(luò)規(guī)則，有針對(duì)性的網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷(xiāo)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(hù)的不同，其本質(zhì)是客戶(hù)為中心的web服務(wù)的需求。它通過(guò)收集和分析客戶(hù)資料，以了解客戶(hù)的利益和購(gòu)買(mǎi)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(yíng)銷(xiāo)網(wǎng)站的設(shè)計(jì)。
1馮英健著，《網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷(xiāo)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(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的初步了解，簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在在線考試系統(tǒng)中成績(jī)分析，以及配合成績(jī)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(kù)、統(tǒng)計(jì)學(xué)等學(xué)科的內(nèi)容，是一門(mén)綜合性的技術(shù)。這種技術(shù)的主要特點(diǎn)是對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)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(duì)使用者有用的知識(shí)，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(duì)人們潛在有用的信息與知識(shí)的整個(gè)過(guò)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(lèi)。
數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)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(lèi)別，然后做出分類(lèi)，并能夠?yàn)槊恳粋€(gè)類(lèi)別都做出一個(gè)準(zhǔn)確的描述，挖掘出分類(lèi)的規(guī)則或建立一個(gè)分類(lèi)模型。
2.2數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析。
數(shù)據(jù)庫(kù)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(shí)。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(kù)中隱藏的聯(lián)系，從中得到一些對(duì)學(xué)校教學(xué)工作管理者有用的信息。就像是在購(gòu)物中，就可以通過(guò)顧客的購(gòu)買(mǎi)物品的聯(lián)系，從中得到顧客的購(gòu)買(mǎi)習(xí)慣。
2.3預(yù)測(cè)。
預(yù)測(cè)是根據(jù)已經(jīng)得到的數(shù)據(jù)，從而對(duì)未來(lái)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(kù)中做出一個(gè)較為準(zhǔn)確的分析。就像是在市場(chǎng)投資中，可以通過(guò)各種商品促銷(xiāo)的數(shù)據(jù)來(lái)做出一個(gè)未來(lái)商品的促銷(xiāo)走勢(shì)。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(shí)與技術(shù)，因此數(shù)據(jù)挖掘的方法也呈現(xiàn)出很多種類(lèi)的形式。就目前的統(tǒng)計(jì)分析類(lèi)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的角度來(lái)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(lèi)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(duì)那些異常形式的數(shù)據(jù)進(jìn)行檢查，然后通過(guò)各種數(shù)據(jù)模型和統(tǒng)計(jì)模型對(duì)這些數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行解釋?zhuān)倪@些數(shù)據(jù)中找出隱藏在其中的商業(yè)機(jī)會(huì)和市場(chǎng)規(guī)律。另外還有知識(shí)發(fā)現(xiàn)類(lèi)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，這種和統(tǒng)計(jì)分析類(lèi)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(shù)、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(duì)學(xué)生考試成績(jī)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(guò)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(yǔ)四六級(jí)過(guò)級(jí)率，計(jì)算機(jī)等級(jí)等，以這些為依據(jù)來(lái)評(píng)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(jī)分析當(dāng)中，就能夠挖掘出一些對(duì)學(xué)生過(guò)級(jí)率產(chǎn)生影響的因素，對(duì)教師的教學(xué)過(guò)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(guò)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(guò)級(jí)率的影響，從來(lái)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(lèi)算法探討對(duì)考試成績(jī)有影響的因素。
數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的分類(lèi)算法就是對(duì)一組對(duì)象或一個(gè)事件進(jìn)行歸類(lèi)，然后通過(guò)這些數(shù)據(jù)，可以進(jìn)行分類(lèi)模型的建立和未來(lái)的預(yù)測(cè)。分類(lèi)算法可以進(jìn)行考試中得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)，然后通過(guò)學(xué)生的一些基本情況進(jìn)行探討一些對(duì)考試成績(jī)有影響的因素。分類(lèi)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(hào)、籍貫、所屬院系、專(zhuān)業(yè)、班級(jí)等）、學(xué)生調(diào)查信息（比如學(xué)習(xí)前的知識(shí)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(jī)（學(xué)生平常學(xué)習(xí)成績(jī)，平?？荚嚦煽?jī)，各種大型考試成績(jī)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(guò)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(kù)技術(shù)生產(chǎn)相應(yīng)的學(xué)生考試成績(jī)分析基本數(shù)據(jù)庫(kù)。（2）數(shù)據(jù)清理。在學(xué)生成績(jī)分析數(shù)據(jù)庫(kù)中，肯定會(huì)出現(xiàn)一些情況缺失，對(duì)于這些空缺處，就需要使用數(shù)據(jù)清理技術(shù)來(lái)進(jìn)行這些數(shù)據(jù)庫(kù)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(lái)刪除那些沒(méi)有參加考試的學(xué)生考試數(shù)據(jù)已經(jīng)在學(xué)生填寫(xiě)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(guò)程中可以根據(jù)實(shí)際需要進(jìn)行分類(lèi)，比如把考試成績(jī)從0~59的分到較差的一類(lèi)，將60到80分為中等類(lèi)，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(kù)，在消減的過(guò)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(jī)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(guò)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(shuō)學(xué)生考試中的易錯(cuò)點(diǎn)在什么地方，學(xué)生考試成績(jī)的自身原因，學(xué)生考試成績(jī)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(duì)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(shí)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(wèn)題，例如數(shù)據(jù)的挖掘算法、預(yù)處理、可視化問(wèn)題、模式識(shí)別和解釋等等。對(duì)于這些問(wèn)題，學(xué)校教學(xué)管理工作者要清醒的認(rèn)識(shí)，在在線考試系統(tǒng)中對(duì)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(zhǎng)處，避免其在在線考試系統(tǒng)中的的缺陷。
[1]胡玉榮?；诖植诩碚摰臄?shù)據(jù)挖掘技術(shù)在高校學(xué)生成績(jī)分析中的作用[j]。荊門(mén)職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報(bào)，20xx,12(22):12.
[2][加]韓家煒，堪博（kamberm.）。數(shù)據(jù)挖掘：概念與技術(shù)（第2版）[m]范明，譯。北京:機(jī)械工業(yè)出版社，20xx.
[3]王潔?！对诰€考試系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)》[j]。山西師范大學(xué)學(xué)報(bào)，20xx(2)。
[4]王長(zhǎng)娥。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在教育中的應(yīng)用[j]。計(jì)算機(jī)與信息技術(shù)，20xx(11)。
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(zhuān)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(duì)數(shù)據(jù)挖掘這個(gè)領(lǐng)域有更深入的認(rèn)識(shí)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(xiě)論文不僅僅是理論知識(shí),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(duì)象可以是已有的數(shù)據(jù)集合，經(jīng)修正的數(shù)據(jù)對(duì)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(lèi)型的數(shù)據(jù)分析流程。
一般來(lái)說(shuō)，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(shí)點(diǎn)、探索分享“開(kāi)源”資源、通過(guò)訓(xùn)練理論模型以及掌握不同實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)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(shí)儲(chǔ)備。
第三段：論文的核心內(nèi)容。
在畢業(yè)論文寫(xiě)作之中,我寫(xiě)了一篇關(guān)于“基于樹(shù)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(shù)形神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)源進(jìn)行預(yù)處理和特征選擇，把語(yǔ)音呼叫數(shù)據(jù)與樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配，并提出了樹(shù)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(chǎng)景以及對(duì)未來(lái)語(yǔ)音識(shí)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(guò)了極為詳盡的研究和討論。通過(guò)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(guò)這篇論文的寫(xiě)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(guò)論文的撰寫(xiě)和演示,我更加深入地認(rèn)識(shí)了數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用的深度、挑戰(zhàn)和前景。
第五段：未來(lái)展望。
在未來(lái)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(shí)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(wèn)題，依托技術(shù)優(yōu)勢(shì)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(guò)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(duì)于學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘的人來(lái)說(shuō)，寫(xiě)論文是一個(gè)很好的鍛煉機(jī)會(huì)。本文將介紹我在撰寫(xiě)數(shù)據(jù)挖掘論文過(guò)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(xiě)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(guò)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(duì)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(duì)于不同的數(shù)據(jù)類(lèi)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(wèn)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(lèi)型的算法來(lái)處理和分析數(shù)據(jù)，對(duì)于指導(dǎo)你的研究和撰寫(xiě)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(guò)圖表、示意圖和圖像等方式將數(shù)據(jù)表達(dá)出來(lái)。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(jué)效果更加優(yōu)美。
四、語(yǔ)言表達(dá)。
語(yǔ)言表達(dá)能力在論文寫(xiě)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(yǔ)言表現(xiàn)出來(lái)。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(guò)程。
五、多次修改和校對(duì)。
寫(xiě)作是一個(gè)不斷完善和改進(jìn)的過(guò)程。你需要對(duì)論文進(jìn)行多次修改和校對(duì)，以確保你的研究思路和結(jié)果清晰明了，沒(méi)有錯(cuò)別字和語(yǔ)法錯(cuò)誤。此外，還需要注意引用來(lái)源的正確性和格式的一致性。
數(shù)據(jù)挖掘論文撰寫(xiě)是一個(gè)需要良好耐心和細(xì)心的工作。在整個(gè)過(guò)程中，我們需要持續(xù)學(xué)習(xí)和完善自己，才能寫(xiě)出高質(zhì)量、有科學(xué)價(jià)值的論文。對(duì)于近期對(duì)數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域有深入接觸的讀者來(lái)說(shuō)，我們要虛心學(xué)習(xí)，勤奮鉆研，不斷提高自己的寫(xiě)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(lái)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(xiě)一篇優(yōu)秀的數(shù)據(jù)挖掘論文對(duì)于這個(gè)領(lǐng)域的研究人員來(lái)說(shuō)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(xiě)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(duì)象和研究目的，確定原始數(shù)據(jù)的來(lái)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(guò)程中需要使用合適的算法和模型，以取得優(yōu)秀的預(yù)測(cè)結(jié)果。最后，還需要對(duì)結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證和評(píng)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(guò)程中，我深刻地認(rèn)識(shí)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(píng)估模型等方面的知識(shí)，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(cè)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(kāi)創(chuàng)性思維，才能寫(xiě)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(zhuān)家對(duì)數(shù)據(jù)挖掘論文的要求也越來(lái)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(xiě)格式規(guī)范明確，語(yǔ)言流暢等特點(diǎn)。
第五段：總結(jié)論文寫(xiě)作的經(jīng)驗(yàn)和啟示。
總之，在撰寫(xiě)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(shí)，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(zhuān)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(xiě)論文的過(guò)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
[1]劉瑩?；跀?shù)據(jù)挖掘的商品銷(xiāo)售預(yù)測(cè)分析[j].科技通報(bào)。20xx(07)。
[2]姜曉娟，郭一娜?；诟倪M(jìn)聚類(lèi)的電信客戶(hù)流失預(yù)測(cè)分析[j].太原理工大學(xué)學(xué)報(bào)。20xx(04)。
[3]李欣海。隨機(jī)森林模型在分類(lèi)與回歸分析中的應(yīng)用[j].應(yīng)用昆蟲(chóng)學(xué)報(bào)。20xx(04)。
[4]朱志勇，徐長(zhǎng)梅，劉志兵，胡晨剛。基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的客戶(hù)流失分析研究[j].計(jì)算機(jī)工程與科學(xué)。20xx(03)。
[5]翟健宏，李偉，葛瑞海，楊茹?；诰垲?lèi)與貝葉斯分類(lèi)器的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)分組算法及評(píng)價(jià)模型[j].電信科學(xué)。20xx(02)。
[6]王曼，施念，花琳琳，楊永利。成組刪除法和多重填補(bǔ)法對(duì)隨機(jī)缺失的二分類(lèi)變量資料處理效果的比較[j].鄭州大學(xué)學(xué)報(bào)(醫(yī)學(xué)版).20xx(05)。
[7]黃杰晟，曹永鋒。挖掘類(lèi)改進(jìn)決策樹(shù)[j].現(xiàn)代計(jì)算機(jī)(專(zhuān)業(yè)版).20xx(01)。
[8]李凈，張范，張智江。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與電信客戶(hù)分析[j].信息通信技術(shù)。20xx(05)。
[9]武曉巖，李康。基因表達(dá)數(shù)據(jù)判別分析的隨機(jī)森林方法[j].中國(guó)衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)。20xx(06)。
[10]張璐。論信息與企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力[j].現(xiàn)代情報(bào)。20xx(01)。
[13]俞馳。基于網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘的客戶(hù)獲取系統(tǒng)研究[d].西安電子科技大學(xué)20xx。
[14]馮軍。數(shù)據(jù)挖掘在自動(dòng)外呼系統(tǒng)中的應(yīng)用[d].北京郵電大學(xué)20xx。
[15]于寶華?；跀?shù)據(jù)挖掘的高考數(shù)據(jù)分析[d].天津大學(xué)20xx。
[16]王仁彥。數(shù)據(jù)挖掘與網(wǎng)站運(yùn)營(yíng)管理[d].華東師范大學(xué)20xx。
[19]賈治國(guó)。數(shù)據(jù)挖掘在高考填報(bào)志愿上的應(yīng)用[d].內(nèi)蒙古大學(xué)20xx。
[22]阮偉玲。面向生鮮農(nóng)產(chǎn)品溯源的基層數(shù)據(jù)庫(kù)建設(shè)[d].成都理工大學(xué)20xx。
[23]明慧。復(fù)合材料加工工藝數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建及數(shù)據(jù)集成[d].大連理工大學(xué)20xx。
[25]岳雪?；诤Ａ繑?shù)據(jù)挖掘關(guān)聯(lián)測(cè)度工具的設(shè)計(jì)[d].西安財(cái)經(jīng)學(xué)院20xx。
[28]張曉東。全序模塊模式下范式分解問(wèn)題研究[d].哈爾濱理工大學(xué)20xx。
[30]王化楠。一種新的混合遺傳的基因聚類(lèi)方法[d].大連理工大學(xué)20xx。
[33]俞馳?；诰W(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘的客戶(hù)獲取系統(tǒng)研究[d].西安電子科技大學(xué)20xx。
[34]馮軍。數(shù)據(jù)挖掘在自動(dòng)外呼系統(tǒng)中的應(yīng)用[d].北京郵電大學(xué)20xx。
[35]于寶華?；跀?shù)據(jù)挖掘的高考數(shù)據(jù)分析[d].天津大學(xué)20xx。
[36]王仁彥。數(shù)據(jù)挖掘與網(wǎng)站運(yùn)營(yíng)管理[d].華東師范大學(xué)20xx。
[39]賈治國(guó)。數(shù)據(jù)挖掘在高考填報(bào)志愿上的應(yīng)用[d].內(nèi)蒙古大學(xué)20xx。
【本文地址：http://mlvmservice.com/zuowen/10084366.html】
