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數(shù)據(jù)挖掘論文選題篇一
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)挖掘已經成為了決策制定中不可或缺的工具。對于學習數(shù)據(jù)挖掘的人來說，寫論文是一個很好的鍛煉機會。本文將介紹我在撰寫數(shù)據(jù)挖掘論文過程中得到的心得和體會。
一、數(shù)據(jù)收集和準備
在進行數(shù)據(jù)挖掘和撰寫論文之前，首先需要進行數(shù)據(jù)收集和準備。這個過程非常費時間和精力。它需要你花費大量的時間研究和了解你想要分析的數(shù)據(jù)，并且要確保其質量和可靠性。當你收集到充足的數(shù)據(jù)后，你需要對其進行清洗和加工，以確保它符合你的研究和分析要求。
二、尋找合適的算法
對于不同的數(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，并確定哪個算法最適合你的數(shù)據(jù)和問題。此外，認真閱讀一些經典的數(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)表達出來。它可以使得復雜的數(shù)據(jù)變得更加容易理解和使用。當你分析完你的數(shù)據(jù)后，你需要進行可視化操作，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
語言表達能力在論文寫作中是至關重要的。你需要清晰而有條理地表達你的研究思路和分析結果，并將其用通俗易懂的語言表現(xiàn)出來。此外，精確的描述和清晰的句子結構有助于閱讀者理解你的思考過程。
五、多次修改和校對
寫作是一個不斷完善和改進的過程。你需要對論文進行多次修改和校對，以確保你的研究思路和結果清晰明了，沒有錯別字和語法錯誤。此外，還需要注意引用來源的正確性和格式的一致性。
數(shù)據(jù)挖掘論文撰寫是一個需要良好耐心和細心的工作。在整個過程中，我們需要持續(xù)學習和完善自己，才能寫出高質量、有科學價值的論文。對于近期對數(shù)據(jù)挖掘領域有深入接觸的讀者來說，我們要虛心學習，勤奮鉆研，不斷提高自己的寫作技巧。
數(shù)據(jù)挖掘論文選題篇二
[1]劉瑩?；跀?shù)據(jù)挖掘的商品銷售預測分析[j].科技通報。20xx(07)
[2]姜曉娟，郭一娜?；诟倪M聚類的電信客戶流失預測分析[j].太原理工大學學報。20xx(04)
[3]李欣海。隨機森林模型在分類與回歸分析中的應用[j].應用昆蟲學報。20xx(04)
[4]朱志勇，徐長梅，劉志兵，胡晨剛?；谪惾~斯網絡的客戶流失分析研究[j].計算機工程與科學。20xx(03)
[5]翟健宏，李偉，葛瑞海，楊茹?；诰垲惻c貝葉斯分類器的網絡節(jié)點分組算法及評價模型[j].電信科學。20xx(02)
[6]王曼，施念，花琳琳，楊永利。成組刪除法和多重填補法對隨機缺失的二分類變量資料處理效果的比較[j].鄭州大學學報(醫(yī)學版).20xx(05)
[7]黃杰晟，曹永鋒。挖掘類改進決策樹[j].現(xiàn)代計算機(專業(yè)版).20xx(01)
[8]李凈，張范，張智江。數(shù)據(jù)挖掘技術與電信客戶分析[j].信息通信技術。20xx(05)
[9]武曉巖，李康。基因表達數(shù)據(jù)判別分析的隨機森林方法[j].中國衛(wèi)生統(tǒng)計。20xx(06)
[10]張璐。論信息與企業(yè)競爭力[j].現(xiàn)代情報。20xx(01)
[13]俞馳?；诰W絡數(shù)據(jù)挖掘的客戶獲取系統(tǒng)研究[d].西安電子科技大學20xx
[14]馮軍。數(shù)據(jù)挖掘在自動外呼系統(tǒng)中的應用[d].北京郵電大學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20xx
[16]王仁彥。數(shù)據(jù)挖掘與網站運營管理[d].華東師范大學20xx
[19]賈治國。數(shù)據(jù)挖掘在高考填報志愿上的應用[d].內蒙古大學20xx
[22]阮偉玲。面向生鮮農產品溯源的基層數(shù)據(jù)庫建設[d].成都理工大學20xx
[23]明慧。復合材料加工工藝數(shù)據(jù)庫構建及數(shù)據(jù)集成[d].大連理工大學20xx
[25]岳雪?；诤Ａ繑?shù)據(jù)挖掘關聯(lián)測度工具的設計[d].西安財經學院20xx
[28]張曉東。全序模塊模式下范式分解問題研究[d].哈爾濱理工大學20xx
[30]王化楠。一種新的混合遺傳的基因聚類方法[d].大連理工大學20xx
[33]俞馳。基于網絡數(shù)據(jù)挖掘的客戶獲取系統(tǒng)研究[d].西安電子科技大學20xx
[34]馮軍。數(shù)據(jù)挖掘在自動外呼系統(tǒng)中的應用[d].北京郵電大學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20xx
[36]王仁彥。數(shù)據(jù)挖掘與網站運營管理[d].華東師范大學20xx
[39]賈治國。數(shù)據(jù)挖掘在高考填報志愿上的應用[d].內蒙古大學20xx
數(shù)據(jù)挖掘論文選題篇三
1.1數(shù)據(jù)挖掘技術概述
發(fā)現(xiàn)的是用戶感興趣的知識；發(fā)現(xiàn)的知識應當能夠被接受、理解和運用。也就是發(fā)現(xiàn)全部相對的知識，是具有特定前提與條件，面向既定領域的，同時還容易被用戶接受。數(shù)據(jù)挖掘屬于一種新型的商業(yè)信息處理技術，其特點為抽取、轉化、分析商業(yè)數(shù)據(jù)庫中的大規(guī)模業(yè)務數(shù)據(jù)，從中獲得有價值的商業(yè)數(shù)據(jù)。簡單來說，其實數(shù)據(jù)挖掘是一種對數(shù)據(jù)進行深入分析的方法。因此，可以描述數(shù)據(jù)挖掘為：根據(jù)企業(yè)設定的工作目標，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，并且將其轉變?yōu)榭茖W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)相同事物共同性質的知識，是指類別特點的概括描述知識。按照數(shù)據(jù)的微觀特點對其表征的、具有普遍性的、極高概念層次的知識積極發(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有很多，例如數(shù)據(jù)立方體和歸約等。
1.1.2關聯(lián)知識體現(xiàn)一個事件與其他事件之間形成的關聯(lián)知識。假如兩項或者更多項之間形成關聯(lián)，則其中一項的屬性數(shù)值就能夠借助其他屬性數(shù)值實行預測。
1.1.3分類知識體現(xiàn)相同事物共同特點的屬性知識與不同事物之間差異特點知識。
1.2數(shù)據(jù)挖掘過程
1.2.1明確業(yè)務對象對業(yè)務問題清楚定義，了解數(shù)據(jù)挖掘的第一步是數(shù)據(jù)挖掘目的。挖掘結果是無法預測的，但是研究的問題是可預見的，僅為了數(shù)據(jù)挖掘而數(shù)據(jù)挖掘一般會體現(xiàn)出盲目性，通常也不會獲得成功?；谟脩籼卣鞯碾娮由虅諗?shù)據(jù)挖掘研究劉芬（惠州商貿旅游高級職業(yè)技術學校，廣東惠州516025）摘要：隨著互聯(lián)網的出現(xiàn)，全球范圍內電子商務正在迅速普及與發(fā)展，在這樣的環(huán)境下，電子商務數(shù)據(jù)挖掘技術應運而生。電子商務數(shù)據(jù)挖掘技術是近幾年來數(shù)據(jù)挖掘領域中的研究熱點，基于用戶特征的電子商務數(shù)據(jù)挖掘技術研究將會解決大量現(xiàn)實問題，為企業(yè)確定目標市場、完善決策、獲得最大競爭優(yōu)勢，其應用前景廣闊，促使電子商務企業(yè)更具有競爭力。主要分析了電子商務內容、數(shù)據(jù)挖掘技術和過程、用戶細分理論，以及基于用戶特征的電子商務數(shù)據(jù)挖掘。
1.2.2數(shù)據(jù)準備第一選擇數(shù)據(jù)：是按照用戶的挖掘目標，對全部業(yè)務內外部數(shù)據(jù)信息積極搜索，從數(shù)據(jù)源中獲取和挖掘有關數(shù)據(jù)。第二預處理數(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，找出計算機丟失的數(shù)據(jù)，清除重復記錄，轉化數(shù)據(jù)類型等。假如數(shù)據(jù)倉庫是數(shù)據(jù)挖掘的對象，則在產生數(shù)據(jù)庫過程中已經形成了數(shù)據(jù)預處理。
1.2.3變換數(shù)據(jù)轉換數(shù)據(jù)為一個分析模型。這一分析模型是相對于挖掘算法構建的。構建一個與挖掘算法適合的分析模型是數(shù)據(jù)挖掘獲得成功的重點?？梢岳猛队皵?shù)據(jù)庫的相關操作對數(shù)據(jù)維度有效降低，進一步減少數(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)挖掘獲得的經濟轉化的數(shù)據(jù)。除了對選擇科學挖掘算法積極完善之外，其余全部工作都自行完成。整體挖掘過程都是相互的，也就是用戶對某些挖掘參數(shù)能夠積極控制。
1.2.5評價挖掘結果這個過程劃分為兩個步驟：表達結果和評價結果。第一表達結果：用戶能夠理解數(shù)據(jù)挖掘得到的模式，可以通過可視化數(shù)據(jù)促使用戶對挖掘結果積極理解。第二評價結果：用戶與機器對數(shù)據(jù)挖掘獲得的模式有效評價，對冗余或者無關的模式及時刪除。假如用戶不滿意挖掘模式，可以重新挑選數(shù)據(jù)和挖掘算法對挖掘過程科學執(zhí)行，直到獲得用戶滿意為止。
用戶細分是指按照不同用戶的屬性劃分用戶集合。目前學術界和企業(yè)界一般接受的是基于用戶價值的細分理論，其不僅包含了用戶為企業(yè)貢獻歷史利潤，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。基于用戶價值的細分理論選擇客戶當前價值與客戶潛在價值兩個因素評價用戶。用戶當前價值是指截止到目前用戶對企業(yè)貢獻的總體價值；用戶潛在價值是指未來用戶可能為企業(yè)創(chuàng)造的價值總和。每個因素還能夠劃分為兩個高低檔次，進一步產生一個二維的矩陣，把用戶劃分為4組，價值用戶、次價值用戶、潛在價值用戶、低價值用戶。企業(yè)在推廣過程中根據(jù)不同用戶應當形成對應的方法，投入不同的資源。很明顯對于企業(yè)來說價值用戶最重要，被認為是企業(yè)的玉質用戶；其次是次價值用戶，被認為是金質用戶，雖然數(shù)量有限，卻為企業(yè)創(chuàng)造了絕大部分的利潤；其他則是低價值用戶，對企業(yè)來說價值最小，成為鉛質用戶，另外一類則是潛在價值用戶。雖然這兩類用戶擁有較多的數(shù)量，但是為企業(yè)創(chuàng)造的價值有限，甚至很小。需要我們注意的是潛在價值用戶利用再造用戶關系，將來極有可能變成價值用戶。從長期分析，潛在價值用戶可以是企業(yè)的隱形財富，是企業(yè)獲得利潤的基礎。將采用數(shù)據(jù)挖掘方法對這4類用戶特點有效挖掘。
3.1設計問卷
研究的關鍵是電子商務用戶特征的數(shù)據(jù)挖掘，具體包含了價值用戶特征、次價值用戶特征、潛在價值用戶特征，對電子商務用戶的認知度、用戶的需求度分析。問卷內容包括3部分：其一是為被調查者介紹電子商務的概念與背景；其二是具體調查被調查對象的個人信息，包含了性別、年齡、學歷、感情情況、職業(yè)、工作、生活地點、收入、上網購物經歷；其三是問卷主要部分，是對用戶對電子商務的了解、需求、使用情況的指標設計。
3.2調查方式
本次調查的問卷主體是電腦上網的人群，采用隨機抽象的方式進行網上訪問。一方面采用大眾聊天工具，利用電子郵件和留言的方式發(fā)放問卷，另一方面在大眾論壇上邀請其填寫問卷。
3.3數(shù)據(jù)挖掘和結果
（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算法挖掘預處理之后數(shù)據(jù)。
（2）用戶數(shù)據(jù)分析
1）電子商務用戶認知度分析按照調查問卷的問題“您知道電子商務嗎？”得到對電子商務用戶認知情況的統(tǒng)計，十分了解20.4%，了解30.1%，聽過但不了解具體使用方法40.3%，從未聽過8.9%。很多人僅聽過電子商務，但是并不清楚具體的功能與應用方法，甚至有一小部分人沒有聽過電子商務。對調查問卷問題“您聽過電子商務的渠道是什么？”，大部分用戶是利用網了解電子商務的，占40.2%；僅有76人是利用紙質報刊雜志上知道電子商務的并且對其進行應用；這也表明相較于網絡宣傳紙質媒體推廣電子商務的方法缺乏有效性。
2）電子商務用戶需求用戶希求具體是指使用產品服務人員對應用產品或服務形成的需求或者期望。按照問題“假如你曾經使用電子商務，你覺得其用途怎樣，假如沒有使用過，你覺得其對自己有用嗎？”得到了認為需要和十分需要的數(shù)據(jù)，覺得電子商務有用的用戶為40.7%，不清楚是否對自己有用的用戶為56.7%，認為不需要的僅有2.4%。
3）電子商務用戶應用意愿應用意愿是指消費者對某一產品服務進行應用或者購買的一種心理欲望。按照問題“假如可以滿足你所關心的因素，未來你會繼續(xù)應用電子商務嗎？”獲得的數(shù)據(jù)可知，在滿足各種因素時，將來一年之內會應用電子商務的用戶為78.2%，一定不會應用電子商務的用戶為1.4%。表明用戶形成了較為強烈的應用電子商務欲望，電子商務發(fā)展前景很好?；谟脩籼卣鞯碾娮由虅諗?shù)據(jù)研究，電子商務企業(yè)通過這一結果能夠更好地實行營銷和推廣，對潛在用戶積極定位，提高用戶體驗，積極挖掘用戶價值。分析為企業(yè)準確營銷和推廣企業(yè)提供了一個有效的借鑒。
互聯(lián)網中數(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值，對這些數(shù)據(jù)深入挖掘對互聯(lián)網商務、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)挖掘技術獲得了信息產業(yè)的極大重視，具體原因是出現(xiàn)了大量的數(shù)據(jù)，能夠廣泛應用，并且需要轉化數(shù)據(jù)成為有價值的信息知識。通過基于用戶特征的電子商務數(shù)據(jù)挖掘研究，促使電子商務獲得巨大發(fā)展機會，發(fā)現(xiàn)潛在用戶，促使電子商務企業(yè)精準營銷。
數(shù)據(jù)挖掘論文選題篇四
高度開放的中國金融市場，特別是中國銀行業(yè)市場受到日趨激烈的國外銀行沖擊和挑戰(zhàn)，大多數(shù)銀行企業(yè)都在構建以客戶為中心的客戶關系管理體系，這一經營體系理念的構建，不僅僅能提高企業(yè)的知名度和顧客的滿意度，而且能提高企業(yè)的經濟效益。但是，隨著網絡技術和信息技術的發(fā)展，客戶關系管理如何能結合數(shù)據(jù)挖掘技術和數(shù)據(jù)倉庫技術，增強企業(yè)的核心競爭力已經成為企業(yè)亟待解決的問題。因為，企業(yè)的數(shù)據(jù)挖掘技術的運用能夠解決客戶的矛盾，為客戶設計獨立的、擁有個性化的數(shù)據(jù)產品和數(shù)據(jù)服務，能夠真正意義上以客戶為核心，防范企業(yè)風險，創(chuàng)造企業(yè)財富。
關鍵詞：客戶關系管理畢業(yè)論文
一、數(shù)據(jù)挖掘技術與客戶關系管理兩者的聯(lián)系
隨著時代的發(fā)展，銀行客戶關系管理的發(fā)展已經越來越依賴數(shù)據(jù)挖掘技術，而數(shù)據(jù)挖掘技術是在數(shù)據(jù)倉庫技術的基礎上應運而生的，兩者有機的結合能夠收集和處理大量的客戶數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)類型與數(shù)據(jù)特征，進行整合，挖掘具有特殊意義的潛在客戶和消費群體，能夠觀察市場變化趨勢，這樣的技術在國外的銀行業(yè)的客戶關系管理廣泛使用。而作為國內的銀行企業(yè)，受到國外銀行業(yè)市場的大幅度沖擊，顯得有些捉襟見肘，面對大量的數(shù)據(jù)與快速發(fā)展的互聯(lián)網金融體系的沖擊，銀行業(yè)缺乏數(shù)據(jù)分析和存儲功能，往往造成數(shù)據(jù)的流逝，特別是在數(shù)據(jù)的智能預測與客戶關系管理還處于初步階段。我國的銀行業(yè)如何能更完善的建立客戶關系管理體系與數(shù)據(jù)挖掘技術相互融合，這樣才能使得企業(yè)獲得更強的企業(yè)核心競爭力。
二、數(shù)據(jù)挖掘技術在企業(yè)客戶關系管理實行中存在的問題
現(xiàn)今，我國的金融業(yè)發(fā)展存在著數(shù)據(jù)數(shù)量大，數(shù)據(jù)信息混亂等問題，無法結合客戶關系管理的需要，建立統(tǒng)一而行之有效的數(shù)據(jù)歸納，并以客戶為中心實行客戶關系管理。
1.客戶信息不健全
在如今的銀行企業(yè)，雖然已經實行實名制戶籍管理制度，但由于實行的年頭比較短，特別是以前的數(shù)據(jù)匱乏。重點體現(xiàn)在，銀行的客戶信息采集主要是姓名和身份證號碼，而對于客戶的職業(yè)、學歷等相關信息一概不知，極大的影響了客戶關系管理體系的構建。另外，數(shù)據(jù)還不能統(tǒng)一和兼容，每個系統(tǒng)都是獨立的系統(tǒng)，比如：信貸系統(tǒng)、儲蓄系統(tǒng)全部分離。這樣存在交叉、就不能掌握出到底擁有多少客戶，特別是那些需要服務的目標客戶，無法享受到銀行給予的高質量的優(yōu)質服務。
2.數(shù)據(jù)集中帶來的差異化的憂慮
以客戶為中心的客戶關系管理體系，是建立在客戶差異化服務的基礎上的，而作為銀行大多數(shù)以數(shù)據(jù)集中，全部有總行分配，這樣不僅不利于企業(yè)的差異化服務，給顧客提供優(yōu)質得到個性化業(yè)務，同時，分行也很難對挖掘潛在客戶和分析客戶成分提供一手的數(shù)據(jù)，損失客戶的利益，做到數(shù)據(jù)集中，往往是不明智的選擇。
3.經營管理存在弊端
從組織結構上，我國的銀行體系設置機構龐雜，管理人員與生產服務人員脫節(jié)現(xiàn)象極其普遍，管理人員不懂業(yè)務，只是一味的抓市場，而沒有有效的營銷手段，更別說以市場為導向，以客戶為核心，建立客戶關系管理體系。大多數(shù)的人完全是靠關系而非真正意義上靠能力，另外，業(yè)務流程繁瑣，不利于客戶享受更多的星級待遇，這與數(shù)據(jù)發(fā)掘的運用背道而馳，很難體現(xiàn)出客戶關系管理的價值。
三、數(shù)據(jù)挖掘技術在企業(yè)的應用和實施
如何能更好的利用數(shù)據(jù)挖掘技術與客戶關系管理進行合理的搭配和結合是現(xiàn)今我們面臨的最大問題。所有我們對客戶信息進行分析，利用模糊聚類分析方法對客戶進行分類，通過建立個性化的信息服務體系，真正意義的提高客戶的價值。
1.優(yōu)化客戶服務
以客戶為中心提高服務質量是銀行發(fā)展的根源。要利用數(shù)據(jù)挖掘技術的優(yōu)勢，發(fā)現(xiàn)信貸趨勢，及時掌握客戶的需求，為客戶提高網上服務，網上交易，網上查詢等功能，高度體現(xiàn)互聯(lián)網的作用，動態(tài)挖掘數(shù)據(jù)，通過智能化的信貸服務，拓寬銀行業(yè)務水平，保證客戶的滿意度。
2.利用數(shù)據(jù)挖掘技術建立多渠道客戶服務系統(tǒng)
利用數(shù)據(jù)挖掘技術整合銀行業(yè)務和營銷環(huán)節(jié)為客戶提供綜合性的服務。采用不同的渠道實現(xiàn)信息共享，針對目標客戶推薦銀行新產品，拓寬新領域，告別傳統(tǒng)的柜臺服務體系，實行互聯(lián)網與柜臺體系相結合的多渠道服務媒介體系。優(yōu)化客戶關系管理理念，推進營銷戰(zhàn)略的執(zhí)行。提高企業(yè)的美譽度。
四、數(shù)據(jù)挖掘技術是銀行企業(yè)客戶關系管理體系構建的基礎
隨著信息技術的不斷發(fā)展，網絡技術的快速推進，客戶關系管理體系要緊跟時代潮流，緊密圍繞客戶為中心，利用信息優(yōu)勢，自動獲取客戶需求，打造出更多的個性化、差異化客戶服務理念，使得為企業(yè)核心競爭能力得到真正意義的提高。
數(shù)據(jù)挖掘論文選題篇五
隨著互聯(lián)網技術的迅速發(fā)展，尤其移動互聯(lián)網的爆發(fā)性發(fā)展，越來越多的公司憑借其備受歡迎的系統(tǒng)和app如雨后春筍般發(fā)展起來，如滴滴打車、共享單車等。海量數(shù)據(jù)自此不再是google等大公司的專利，越來越多的中小型企業(yè)也可以擁有海量數(shù)據(jù)。如何從浩如煙海的數(shù)據(jù)中挖掘出令人感興趣和有用的知識，成為越來越多的公司急需解決的問題。因此，他們對數(shù)據(jù)挖掘分析師求賢若渴。在這一社會需求下，培養(yǎng)出優(yōu)秀的數(shù)據(jù)挖掘分析師，是各個高校目前急需完成的一項任務。
目前，各大高等院校本科階段爭相開設數(shù)據(jù)挖掘課程。然而，該課程是一門相對較新的交叉學科，涵蓋了概率統(tǒng)計、機器學習、數(shù)據(jù)庫等學科的知識內容，難度較大。因此，大部分高校一般將此課程開設在研究生階段，在本科生中開設此課程的學校相對較少。另外，不同的學校將其歸入不同的專業(yè)中，如計算機專業(yè)、信息管理專業(yè)、統(tǒng)計學、醫(yī)學等?？梢哉f，這一課程基本上處于探索的過程中。我院災害信息系于20xx年在信息管理與信息系統(tǒng)本科學生中首次開設了該課程。通過開設此課程，學生能夠掌握數(shù)據(jù)挖掘的基本原理和各種挖掘算法等，掌握數(shù)據(jù)分析和處理、高級數(shù)據(jù)庫編程等技能，達到數(shù)據(jù)聚類、分類、關聯(lián)分析的目的。然而，通過前期教學過程，我們發(fā)現(xiàn)教學效果不理想，存在很多問題。
1、數(shù)據(jù)內驅力差
以往數(shù)據(jù)挖掘課程重點講授數(shù)據(jù)挖掘算法，對數(shù)據(jù)源的獲取和處理極少獲取。目前各大教材都在使用一些公共數(shù)據(jù)資源，這些數(shù)據(jù)資源有些已經非常陳舊了，比如20世紀80年代的加州房價數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)脫離現(xiàn)實，分析這些數(shù)據(jù)，學生沒有任何興趣和學習動力，也就無法發(fā)現(xiàn)價值。
2、過于強調學習數(shù)據(jù)挖掘理論及算法的學習
大量具有難度的數(shù)據(jù)挖掘算法的學習，使學生喪失了學習興趣，學完即忘，不知所用。
3、忽視對數(shù)據(jù)預處理過程的學習
以往所使用的公共數(shù)據(jù)源或軟件自帶數(shù)據(jù)源，數(shù)據(jù)量小，需要的預處理工作比較少；這部分內容基本只安排一次理論課、一次實驗課。而實際通過爬蟲獲取的數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)量大；這部分工作量比較大，需要占到整個數(shù)據(jù)挖掘工作量的一半以上。因此，一次理論課和一次實驗課是無法讓學生掌握數(shù)據(jù)預處理技能的。
4、算法編程實現(xiàn)難度較大
要求學生學習一門新的編程語言，如r語言、python語言，對本科非計算機專業(yè)的學生來說難度是非常大的，尤其是課時安排只有48課時。
5、數(shù)據(jù)挖掘分析及應用技能較差
學生能夠理解課堂案例，但在實際應用中，無法完成整個數(shù)據(jù)分析流程。
該課程的教學對象是信息管理與信息系統(tǒng)專業(yè)本科大四學生。因此，培養(yǎng)實際應用人才，使其完成整個實際數(shù)據(jù)挖掘分析流程是教師的教學目的。筆者對智聯(lián)招聘、中華英才網、51job等幾個大型招聘網站的幾百個數(shù)據(jù)挖掘分析師相關職位進行分析，主要分析了相關職位的工作內容、職位要求以及需求企業(yè)。數(shù)據(jù)分析師主要利用數(shù)據(jù)挖掘工具對運營數(shù)據(jù)等多種數(shù)據(jù)源進行預處理、建模、挖掘、分析及優(yōu)化。該職位是受業(yè)務驅動的，特點是將現(xiàn)有數(shù)據(jù)與業(yè)務相結合，最大程度地變現(xiàn)數(shù)據(jù)價值。該職位對計算機編程等相關技術不作要求，但是需要有深厚的數(shù)據(jù)挖掘理論基礎，熟練使用主流的數(shù)據(jù)挖掘（或統(tǒng)計分析）工具。基于此，教師可以采取以下策略進行教學改革。
1、加強對業(yè)務數(shù)據(jù)的理解
數(shù)據(jù)挖掘分析師是受業(yè)務驅動的，所以要理解實際業(yè)務，明確本次數(shù)據(jù)挖掘要解決什么問題。教師可以構建案例庫，包括教師案例庫、學生討論案例庫。教師案例庫由教師構建，可用于課堂講授。學生案例庫由學生分組構建，并安排討論課，由學生講述、討論并提交報告。
2、加強對數(shù)據(jù)的獲取
對學生感興趣的數(shù)據(jù)源進行挖掘，這樣才能更好地幫助學生理解吸收知識。因此，可以教授學生爬蟲技術，編寫爬蟲程序，使其自主獲取感興趣的數(shù)據(jù)。
3、加強對數(shù)據(jù)的預處理工作
在數(shù)據(jù)挖掘之前使用數(shù)據(jù)預處理技術，能夠顯著提高數(shù)據(jù)挖掘模式的質量，降低實際挖掘所需要的時間，應將其作為整門課程的重點進行學習。增加理論課程和實驗課時，使學生掌握數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)變換、數(shù)據(jù)歸納等數(shù)據(jù)預處理技術，并能夠應對各種復雜數(shù)據(jù)源，最終利用爬蟲程序獲取的各種數(shù)據(jù)源進行預處理工作。
4、強化數(shù)據(jù)挖掘分析
教師可以選擇spssmodeler這款所見即所得的數(shù)據(jù)挖掘軟件作為配套實驗平臺。該軟件具有必需的數(shù)據(jù)預處理工具及預設的挖掘算法，學生可以把注意力放在要挖掘的數(shù)據(jù)及相關需求上，設定挖掘的主題，然后通過鼠標的點擊拖拉即可完成相關主題的數(shù)據(jù)挖掘過程。學生最終可對自己獲取并已處理過的數(shù)據(jù)進行挖掘分析。
5、加強教師外出培訓學習
數(shù)據(jù)挖掘技術以及大數(shù)據(jù)技術是近來比較新穎而且發(fā)展迅速的技術。教師長期身處三尺講臺之上，遠離了新技術，脫離了實際。因此，需派遣教師到知名高校學習數(shù)據(jù)挖掘教學技術，到培訓機構進行系統(tǒng)學習，到企業(yè)進行實戰(zhàn)學習。
基于以上分析，形成了新的數(shù)據(jù)挖掘理論課程內容和實踐課程內容，安排如表1和表2所示。共安排48學時，其中理論課24學時，實驗課24學時。理論課重點講授數(shù)據(jù)的獲取、數(shù)據(jù)的理解、數(shù)據(jù)的預處理以及常用挖掘算法。實驗課重點學習基于spssmodeler的數(shù)據(jù)挖掘，對理論課的內容進行實踐。整個學習以工程項目為載體，該工程貫穿整個學習過程。學生通過爬蟲程序獲取自己感興趣的數(shù)據(jù)源，根據(jù)課程進度，逐步完成后續(xù)數(shù)據(jù)的理解，再進行預處理，建模分析，評估整個過程。在課程結束時，完成整個項目，并提交報告。
在數(shù)字時代，越來越多的企業(yè)急需數(shù)據(jù)挖掘分析人才。教師應以培養(yǎng)實際應用人才為目的，充分培養(yǎng)學生對數(shù)據(jù)挖掘的學習興趣，以工程項目為載體，貫穿整個課程周期。在教學中，打牢數(shù)據(jù)獲取、理解預處理這一基石，加強建模挖掘分析，弱化對晦澀算法的編程學習，使學生真正掌握數(shù)據(jù)挖掘技術，滿足社會需求。
數(shù)據(jù)挖掘論文選題篇六
：數(shù)據(jù)挖掘是一種特殊的數(shù)據(jù)分析過程，其不僅在功能上具有多樣性，同時還具有著自動化、智能化處理以及抽象化分析判斷的特點，對于計算機犯罪案件中的信息取證有著非常大的幫助。本文結合數(shù)據(jù)挖掘技術的概念與功能，對其在計算機犯罪取證中的應用進行了分析。
：數(shù)據(jù)挖掘技術；計算機；犯罪取證
隨著信息技術與互聯(lián)網的不斷普及，計算機犯罪案件變得越來越多，同時由于計算機犯罪的隱蔽性、復雜性特點，案件偵破工作也具有著相當?shù)碾y度，而數(shù)據(jù)挖掘技術不僅能夠對計算機犯罪案件中的原始數(shù)據(jù)進行分析并提取出有效信息，同時還能夠實現(xiàn)與其他案件的對比，而這些對于計算機犯罪案件的偵破都是十分有利的。
1.1數(shù)據(jù)挖掘技術的概念
數(shù)據(jù)挖掘技術是針對當前信息時代下海量的網絡數(shù)據(jù)信息而言的，簡單來說，就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的隨機數(shù)據(jù)中對潛在的有效知識進行自動提取，從而為判斷決策提供有利的信息支持。同時，從數(shù)據(jù)挖掘所能夠的得到的知識來看，主要可以分為廣義型知識、分類型知識、關聯(lián)性知識、預測性知識以及離型知識幾種。
1.2數(shù)據(jù)挖掘技術的功能
根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘技術所能夠提取的不同類型知識，數(shù)據(jù)挖掘技術也可以在此基礎上進行功能分類，如關聯(lián)分析、聚類分析、孤立點分析、時間序列分析以及分類預測等都是數(shù)據(jù)挖掘技術的重要功能之一，而其中又以關聯(lián)分析與分類預測最為主要。大量的數(shù)據(jù)中存在著多個項集，各個項集之間的取值往往存在著一定的規(guī)律性，而關聯(lián)分析則正是利用這一點，對各項集之間的關聯(lián)關系進行挖掘，找到數(shù)據(jù)間隱藏的關聯(lián)網，主要算法有fp-growth算法、apriori算法等。在計算機犯罪取證中，可以先對犯罪案件中的特征與行為進行深度的挖掘，從而明確其中所存在的聯(lián)系，同時，在獲得審計數(shù)據(jù)后，就可以對其中的審計信息進行整理并中存入到數(shù)據(jù)庫中進行再次分析，從而達到案件樹立的效果，這樣，就能夠清晰的判斷出案件中的行為是否具有犯罪特征[1]。而分類分析則是對現(xiàn)有數(shù)據(jù)進行分類整理，以明確所獲得數(shù)據(jù)中的相關性的一種數(shù)據(jù)挖掘功能。在分類分析的過程中，已知數(shù)據(jù)會被分為不同的數(shù)據(jù)組，并按照具體的數(shù)據(jù)屬性進行明確分類，之后再通過對分組中數(shù)據(jù)屬性的具體分析，最終就可以得到數(shù)據(jù)屬性模型。在計算機犯罪案件中，可以將按照這種數(shù)據(jù)分類、分析的方法得到案件的數(shù)據(jù)屬性模型，之后將這一數(shù)據(jù)屬性模型與其他案件的數(shù)據(jù)屬性模型進行對比，這樣就能夠判斷嫌疑人是否在作案動機、發(fā)生規(guī)律以及具體特征等方面與其他案件模型相符，也就是說，一旦這一案件的數(shù)據(jù)模型屬性與其他案件的數(shù)據(jù)模型屬性大多相符，那么這些數(shù)據(jù)就可以被確定為犯罪證據(jù)。此外，在不同案件間的共性與差異的基礎上，分類分析還可以實現(xiàn)對于未知數(shù)據(jù)信息或類似數(shù)據(jù)信息的有效預測，這對于計算機犯罪案件的處理也是很有幫助的。此外，數(shù)據(jù)挖掘分類預測功能的實現(xiàn)主要依賴決策樹、支持向量機、vsm、logisitic回歸、樸素貝葉斯等幾種，這些算法各有優(yōu)劣，在實際應用中需要根據(jù)案件的實際情況進行選擇，例如支持向量機具有很高的分類正確率，因此適合用于特征為線性不可分的案件，而決策樹更容易理解與解釋。
對于數(shù)據(jù)挖掘技術，目前的計算機犯罪取證工作并未形成一個明確而統(tǒng)一的應用步驟，因此，我們可以根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘技術的特征與具體功能，對數(shù)據(jù)挖掘技術在計算機犯罪取證中的應用提供一個較為可行的具體思路[2]。首先，當案件發(fā)生后，一般能夠獲取到海量的原始數(shù)據(jù)，面對這些數(shù)據(jù)，可以利用fp-growth算法、apriori算法等算法進行關聯(lián)分析，找到案件相關的潛在有用信息，如犯罪嫌疑人的犯罪動機、案發(fā)時間、作案嫌疑人的基本信息等等。在獲取這些基本信息后，雖然能夠對案件的基本特征有一定的了解，但犯罪嫌疑人卻難以通過這些簡單的信息進行確定，因此還需利用決策樹、支持向量機等算法進行分類預測分析，通過對原始信息的準確分類，可以得到案件的犯罪行為模式（數(shù)據(jù)屬性模型），而通過與其他案件犯罪行為模式的對比，就能夠對犯罪嫌疑人的具體特征進行進一步的預測，如經常活動的場所、行為習慣、分布區(qū)域等，從而縮小犯罪嫌疑人的鎖定范圍，為案件偵破工作帶來巨大幫助。此外，在計算機犯罪案件處理完畢后，所建立的嫌疑人犯罪行為模式以及通過關聯(lián)分析、分類預測分析得到的案件信息仍具有著很高的利用價值，因此不僅需要將這些信息存入到專門的數(shù)據(jù)庫中，同時還要根據(jù)案件的結果對數(shù)據(jù)進行再次分析與修正，并做好犯罪行為模式的分類與標記工作，為之后的案件偵破工作提供更加豐富、詳細的數(shù)據(jù)參考。
總而言之，數(shù)據(jù)挖掘技術自計算機犯罪取證中的應用是借助以各種算法為基礎的關聯(lián)、分類預測功能來實現(xiàn)的，而隨著技術的不斷提升以及數(shù)據(jù)庫中的犯罪行為模式會不斷得到完善，在未來數(shù)據(jù)挖掘技術所能夠起到的作用也必將越來越大。
作者：周永杰單位：河南警察學院信息安全系
數(shù)據(jù)挖掘論文選題篇七
近些年來，已經有越來越多的企業(yè)把通信、網絡技術和計算機應用引入企業(yè)的日常管理工作和業(yè)務開發(fā)處理當中，企業(yè)的各類信息化程度也在不斷提高。現(xiàn)代科技信息技術的廣泛應用已經顯著的提高了企業(yè)的工作效率和經濟效益。但是，在使用信息技術給企業(yè)帶來的方便、快捷的同時，也不斷的出現(xiàn)了新的問題和需求。企業(yè)經過多年積累了大量的歷史數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)對企業(yè)當前的日常經營活動幾乎沒有任何的使用價值，成了留之無用棄之可惜的累贅。而且儲藏這些歷史數(shù)據(jù)會對企業(yè)造成很大的困難和費用開銷。為此數(shù)據(jù)挖掘技術應用在網絡營銷中勢在必行，全面細致的分析數(shù)據(jù)庫資源并從中提取有價值的信息來對商業(yè)決策進行支持，從而來控制運營成本、提高經濟效益。本文將從網絡營銷中數(shù)據(jù)挖掘技術的幾個應用進行探討和分析。
客戶關系管理在網絡營銷，商業(yè)競爭是一家以客戶為中心的競技狀態(tài)的客戶，留住客戶，擴大客戶基礎，建立密切的客戶關系，客戶需求分析和創(chuàng)造客戶需求等，是非常關鍵的營銷問題。客戶關系管理，營銷和信息技術領域是一個新概念，這在90年代初，軟件產品在上世紀90年代后期出現(xiàn)的誕生。目前，在國內和國外的此類產品的研究和發(fā)展階段。然而，繼續(xù)與數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘技術的進步和發(fā)展，客戶關系管理，也是對實際應用階段。crm的目標是管理者與客戶的互動，提升客戶價值，提高客戶滿意度，提高客戶的忠誠度，還發(fā)現(xiàn)，市場營銷和銷售渠道，然后尋找新客戶，提高客戶的利潤貢獻率的最終目的是為了推動社會和經濟效益?？蛻絷P系管理的目的，應用是改善企業(yè)與客戶的關系，它是企業(yè)和服務本質管理和協(xié)調，以滿足客戶的需求，企業(yè)政策支持這項工作，并聯(lián)系客戶服務加強管理，提高客戶滿意度和品牌忠誠度。
然而，數(shù)據(jù)挖掘可以應用到很多方面的crm和不同階段，包括以下內容：
（1）“一對一”營銷的內部工作人員認識到，客戶是在這個領域的企業(yè)，而不是貿易發(fā)展生存的關鍵。與每一個客戶接觸的過程，也是了解客戶的進程，而且也讓客戶了解業(yè)務流程。
（2）企業(yè)與客戶之間的銷售應該是一種商業(yè)關系不斷向前發(fā)展。客戶和營銷公司成立這種方式，而且有許多方法可以使這種與客戶的關系，往往以改善包括：延長時間，客戶關系和維護客戶關系，以進一步加強相互交往過程中，公司可以在對方取得聯(lián)系更多的利潤。
（3）客戶對客戶盈利能力分析。我們的客戶盈利能力是非常不同的，如果你不明白客戶盈利能力，很難制定有效的營銷策略，以獲取最有價值的客戶，或進一步提高客戶的忠誠度的價值。數(shù)據(jù)挖掘技術可以用來預測客戶在市場條件變化不同的盈利能力。它可以找到所有這些行為和使用模型來預測客戶行為模式的客戶交易盈利水平或新客戶找到高利潤。
（4）在所有部門維護客戶關系的競爭日趨激烈，企業(yè)獲得新客戶的成本上升，因此，保持現(xiàn)有客戶的關系變得越來越重要。對于企業(yè)客戶可分為三大類：沒有價值或者低價值的客戶，不容易失去寶貴的客戶，并不斷尋找更多的優(yōu)惠，更有價值的服務給客戶。前兩個類型的客戶，客戶關系管理，現(xiàn)代化，然而，最具潛力的市場活動，是第三個層次的用戶，而且還特別需求和營銷工具，以保護客戶，可以減緩企業(yè)經營成本，而且還獲得了寶貴的客戶。數(shù)據(jù)挖掘還可以發(fā)現(xiàn)，由于客戶流失，該公司能夠滿足這些客戶的需要，采取適當措施，保持銷售。
（5）客戶訪問企業(yè)業(yè)務系統(tǒng)資源，包括能夠獲得新客戶的關鍵指標。為了提供這些新的資源，包括企業(yè)搜索客戶誰不知道該產品的客戶，可能是競爭對手，服務客戶。這些細分客戶，潛在客戶可以幫助企業(yè)完成檢查。
通過挖掘客戶的有關數(shù)據(jù)，可以對客戶進行分類，找出其相同點和不同點，以便為客戶提供個性化的產品和服務，使企業(yè)和客戶之間能夠通過網絡進行有效的溝通和信息交流。例如，關聯(lián)分析，客戶在購買某種商品時，有可能會連帶著購買其他的相關產品，這樣購買的某種商品和連帶購買的其他相關產品之間就存在著某種關聯(lián)，企業(yè)可以針對這種關聯(lián)進行分析，分析出規(guī)律，已制定有效的營銷策略來長效的起到吸引客戶連帶消費，購買其他產品的營銷策略。它能夠智能化地從大量的數(shù)據(jù)中提取出有用的信息和知識，為企業(yè)的管理人員提供決策支持。數(shù)據(jù)挖掘技術使數(shù)據(jù)庫技術進入了一個更高級的階段，它不僅能對過去的數(shù)據(jù)進行查詢和遍歷，并且能夠找出過去數(shù)據(jù)之間的潛在聯(lián)系，從而促進信息的傳遞。
客戶群體的劃分也會用到數(shù)據(jù)挖掘，沒有基于數(shù)據(jù)挖掘的客戶劃分，就沒有真正的差異化、個性化營銷，就沒有現(xiàn)代營銷的根本。做為企業(yè)的領導者，不管你的企業(yè)是賣產品的還是賣服務，第一個應該準確把握的商業(yè)問題就是你的目標客戶群體，他們是誰，有什么特點和行為模式，有那些獨特的喜好可以作為營銷的突破口，有多大的多長久的贏利價值。這些問題是你整個商業(yè)運做的核心和基礎，不了解你的客戶，下面的路就根本別指望能走下去了。數(shù)據(jù)挖掘營銷應用中的客戶群體劃分可以科學有效的解決這個問題，也能給企業(yè)找到一個合理的營銷定位。
數(shù)據(jù)挖掘技術在90年代開始應用于信用評估與風險分析中。企業(yè)在進行網絡營銷的過程中會受到各種各樣的來自買方的信用風險的威脅，隨著市場競爭的加劇，貿易信用已經成為企業(yè)成功開發(fā)客戶和加強客戶關系的重要條件?？蛻粜庞霉芾碇饕撬鸭瘍Υ婵蛻粜畔ⅲ驗榭蛻艏仁瞧髽I(yè)最大的財富來源，也是風險的主要來源。為了讓企業(yè)在這方面更少的受到威脅，可以利用數(shù)據(jù)挖掘技術發(fā)現(xiàn)企業(yè)經常面臨的詐騙行為或延付貨款行為，進而進行回避。同時盡可能把客戶信用風險控制在交易發(fā)生之前是成功信用管理的根本。因此，充分獲取客戶的詳細資料并做出安全的決策非常重要。
客戶信用風險管理應用數(shù)據(jù)挖掘技術的優(yōu)勢：
（3）數(shù)據(jù)挖掘技術也可以適應各種形式的數(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，在選擇指標時，更加符合客觀實際的信用風險模型。
為現(xiàn)代信用風險管理方法有兩個：第一是所謂的指數(shù)法，其基礎是信用相關業(yè)務的某些特性來企業(yè)信用評估；第二類是所謂的結構化方法，根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和市場數(shù)據(jù)模擬在企業(yè)資產價值變化的動態(tài)持續(xù)的過程，然后確定其企業(yè)信用的位置。
網絡營銷作為適應網絡經濟時代的網絡虛擬市場的新營銷理論，是市場營銷理念在新時期的發(fā)展和應用。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)挖掘技術使數(shù)據(jù)庫技術進入了一個更高級的階段，它不僅能對過去的數(shù)據(jù)進行查詢和遍歷，并且能夠找出過去數(shù)據(jù)之間的潛在聯(lián)系，從而促進信息的傳遞。
1．維護原有客戶，挖掘潛在新客戶
網絡營銷中銷售商可以通過客戶的訪問記錄來挖掘出客戶的潛在信息，跟據(jù)客戶的興趣與需求向客戶有針對性的做個性化的推薦，制定出客戶滿意的產品服務。在做好維護原有老客戶的基礎上，通過對數(shù)據(jù)的挖掘，利用分類技術，也可以尋找出潛在的客戶，通過對web日志的挖掘，可以對已經存在的訪問者進行分類，根據(jù)這種精細的分類，還可以找到潛在的新客戶。
2．制定營銷策略，優(yōu)化促銷活動
對于保留的商品訪問記錄和銷售記錄進行挖掘，可以發(fā)現(xiàn)客戶的訪問規(guī)律，了解客戶消費的生命周期，起伏規(guī)律，結合市場形勢的變化，針對不同的商品和客戶群制定不同的營銷策略，保證促銷活動針對客戶群有的放矢，收到意想不到的效果。
3．降低運營成本，提高競爭力
網絡營銷的管理者可以通過數(shù)據(jù)挖掘發(fā)現(xiàn)市場反饋的可靠信息，預測客戶未來的購買行為，有針對性的進行營銷活動，還可以根據(jù)產品訪問者的瀏覽習慣來覺定產品廣告的位置，使廣告有針對性的起到宣傳的效果。從而提高廣告的投資回報率，從而能降低運營成本，提高且的核心競爭力。
4．對客戶進行個性化推薦
根據(jù)客戶采礦活動對網絡規(guī)則，有針對性的網絡營銷平臺，提供“個性化”服務。個性化服務是在服務策略和服務內容的不同客戶的不同，其本質是客戶為中心的web服務的需求。它通過收集和分析客戶資料，以了解客戶的利益和購買行為，然后采取主動，以達到建議的服務。
5．完善網絡營銷網站的設計
1馮英健著，《網絡營銷基礎與實踐》,清華大學出版社，20xx年1月第1版
2.,and.sky-shairoh,esinknowledgediscoveryanddatamining.aaai/mitpress,menlopark,ca.1996:
數(shù)據(jù)挖掘論文選題篇八
摘要：在本科高年級學生中開設符合學術研究和工業(yè)應用熱點的進階課程是十分必要的。以數(shù)據(jù)挖掘課程為例，本科高年級學生了解并掌握數(shù)據(jù)挖掘的相關技術，對于其今后的工作、學習不無裨益。著重闡述數(shù)據(jù)挖掘等進階課程在本科高年級學生中的教學方法，基于本科高年級學生的實際情況，以及進階課程的知識體系特點，提出有針對性的教學方法參考，從而提高進階課程的教學效果。
關鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘；進階課程；教學方法研究；本科高年級
學生在本科高年級學生中開設數(shù)據(jù)挖掘等進階課程是十分必要的，以大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)挖掘為例，其相關技術不僅是當前學術界的研究熱點，也是各家企事業(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位的學生，對于即將走上工作崗位的學生，了解并掌握一些大數(shù)據(jù)相關技術，尤其是數(shù)據(jù)挖掘技術，都是不無裨益的。在目前本科教學中，對于數(shù)據(jù)挖掘等課程的教學，由于前序課程的要求，往往是放在本科四年級進行。如何激發(fā)本科四年級學生在考研，找工作等繁雜事務中的學習興趣，從而更好地掌握數(shù)據(jù)挖掘的相關技術是本課程面臨的主要挑戰(zhàn)，也是所有本科進階課程所面臨的難題之一。
1數(shù)據(jù)挖掘等進階課程所面臨的問題
1.1進階課程知識體系的綜合性
進階課程由于其理論與技術的先進性，往往是學術研究的前沿，工業(yè)應用的熱點，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、機器學習、模式識別、統(tǒng)計、可視化、高性能技術，算法等多方面的知識內容。雖然學生在前期的本科學習中已經掌握了部分相關內容，如數(shù)據(jù)庫、統(tǒng)計、算法等，但對于其他內容如機器學習、人工智能、模式識別、可視化等，有的是與數(shù)據(jù)挖掘課程同時開設的進階課程，有的已經是研究生的教學內容。對于進階課程繁雜的知識體系，應該如何把握廣度和深度的關系尤為重要。
1.2進階課程的教學的目的要求
進階課程的知識體系的綜合性體現(xiàn)在知識點過多、技術特征復雜。從教學效益的角度出發(fā)，進階課程的教學目的是在有限的課時內最大化學生的知識收獲。從教學結果的可測度出發(fā)，進階課程的教學需要能夠有效驗證學生掌握重點知識的.學習成果。1.3本科高年級學生的實際情況本科高年級學生需要處理考研復習，找工作等繁雜事務，往往對于剩余本科階段的學習不重視，存在得過且過的心態(tài)。進階課程往往是專業(yè)選修課程，部分學分已經修滿的學生往往放棄這部分課程的學習，一來沒有時間，二來怕拖累學分。
2數(shù)據(jù)挖掘等進階課程的具體教學方法
進階課程的教學理念是在有限的課時內，盡可能地提高課程的廣度，增加介紹性內容，在授課中著重講解1~2個關鍵技術，如在數(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算法等復雜度一般，應用廣泛的重要知識點，并利用實踐來檢驗學習成果。
2.1進階課程的課堂教學
數(shù)據(jù)挖掘等進階課程所涉及的知識點眾多，在課堂上則采用演示和講授相結合的方法，對大部分知識點做廣度介紹，而對需要重點掌握知識點具體講授，結合實踐案例及板書。在介紹工業(yè)實踐案例的過程中，對于具體數(shù)據(jù)挖掘任務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，并在不同的知識點的教學中重復介紹和總結數(shù)據(jù)挖掘的一般性流程，可以加深學生對于數(shù)據(jù)挖掘的深入理解。對于一些需要記憶的知識點，在課堂上采用隨機問答的方式，必要的時候可以在每堂課的開始重復提問，提高學習的效果。
2.2進階課程的課后教學
對于由于時間限制無法在課上深入討論的知識點，只能依靠學生在課后自學掌握。本科高年級學生的課后自學的動力不像低年級學生那么充足，可以布置需要動手實踐并涵蓋相關知識點的課后實踐，但盡量降低作業(yè)的工程量。鼓勵學生利用開源軟件和框架，基于提供的數(shù)據(jù)集，實際解決一些簡單的數(shù)據(jù)挖掘任務，讓學生掌握相關算法技術的使用，并對算法有一定的了解。利用學院與大數(shù)據(jù)相關企業(yè)建立的合作關系，在課后通過參觀，了解大數(shù)據(jù)技術在當前企業(yè)實踐中是如何應用的，激發(fā)學生的學習興趣。
2.3進階課程的教學效果考察進階課程的考察不宜采取考試的形式，可以采用大作業(yè)的形式。從具體的數(shù)據(jù)挖掘實踐中檢驗教學的成果，力求是學生在上完本課程后可以解決一些簡單的數(shù)據(jù)挖掘任務，將較復雜的數(shù)據(jù)挖掘技術的學習留給學生自己。
3結語
數(shù)據(jù)挖掘是來源于實踐的科學，學習完本課程的學生需要真正理解，掌握相關的數(shù)據(jù)挖掘技術，并能夠在實際數(shù)據(jù)挖掘任務中應用相關算法解決問題。這也對教師的教學水平提出了挑戰(zhàn)，并直接與教師的科研水平相關。在具體的教學過程中，發(fā)現(xiàn)往往是在講授實際科研中遇到的問題時，學生的興趣較大，對于書本上的例子則反映一般。進階課程在注重教學方法的基礎上，對于教師的科研水平提出了新的要求，這也是對于教師科研的反哺，使教學過程變成了教學相長的過程。
參考文獻：
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數(shù)據(jù)挖掘論文選題篇九
計算機技術的不斷發(fā)展，信息技術不斷加強，在社會新的發(fā)展趨勢下，以往的傳統(tǒng)管理模式落后于現(xiàn)代化發(fā)展的管理水平。為了創(chuàng)新檔案管理的模式，提高檔案管理的質量，在現(xiàn)代檔案信息管理系統(tǒng)中引入數(shù)據(jù)挖掘技術。
1.1數(shù)據(jù)挖掘技術概述
數(shù)據(jù)挖掘技術是一種基于統(tǒng)計學、人工智能等等技術基礎上，能夠自動分析原有數(shù)據(jù)，從而做出歸納整理，并對其潛在的模式進行挖掘的決策支持過程，簡單來說就是從一系列復雜的數(shù)據(jù)中提取人們需要的潛在性信息。
1.2數(shù)據(jù)挖掘技術的方法
二十世紀末，計算機挖掘技術產生。其一般用到的方法有：
（1）孤立點分析。孤立點分析法主要用于對于特殊信息的挖掘。
（2）聚類分析。聚類分析方法是在指定的對象中，對其價值聯(lián)系進行搜索。
（3）分類分析。分類分析就是找出具有一定特點的數(shù)據(jù)，對需要解讀的數(shù)據(jù)進行識別。
（4）關聯(lián)性分析。關聯(lián)性分析方法是對指定數(shù)據(jù)中出現(xiàn)頻繁的數(shù)據(jù)進行挖掘。
（5）序列分析。與關聯(lián)性分析法一樣，由數(shù)據(jù)之間內在的聯(lián)系得出潛在的關聯(lián)。
1.3計算機挖掘技術的形式分析
計算機挖掘技術在使用過程中，收集到的數(shù)據(jù)不同，數(shù)據(jù)收集的方法也就不同。在對數(shù)據(jù)挖掘技術進行形式分析的時候，主要用到：分類形式、粗糙集形式、相關規(guī)則形式。
系統(tǒng)中的應用計算機挖掘技術，能夠將隱藏的信息挖掘出來并進行總結和利用，運用到檔案管理中來，在充分發(fā)揮挖掘技術作用的同時，極大的提高了檔案數(shù)據(jù)的利用價值。數(shù)據(jù)挖掘技術在檔案管理系統(tǒng)中，一般用到的方法為：
2.1收集法
該方法在對數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進行分析的基礎上，建立對已知數(shù)據(jù)詳細描述的概念模型。然后將每個測試的樣本與此模型進行比較，若有一個模型在測試中被認可，就可以以此模型對管理的對象分類。例如，檔案管理員就某事向客戶進行問卷調查并將答案輸入到數(shù)據(jù)庫中。在該數(shù)據(jù)庫中，對客戶的回答進行具體屬性描述，當有新的回答內容輸入的時候，系統(tǒng)會自動對該客戶需求分類，在減輕管理員工作壓力的同時，提高了檔案管理的效率。
2.2保留法
該方法是防止老客戶檔案丟失并將客戶留住的過程。對于任何一個企業(yè)來說，發(fā)展一個新的客戶的成本要遠遠高于留住一個來客戶的成本。在客戶保留的過程中，對客戶檔案流失原因的分析至關重要，因此，采用挖掘技術對其進行分析是必要的。
2.3分類法
通過計算機挖掘技術對檔案進行分類，按照不同的性質進行系統(tǒng)的劃分，將所有相似或相通的檔案進行整理，在人們需要的時候，能夠快速的被提取出來，提高了檢索的效率和分類的專業(yè)性。
計算機挖掘技術的應用，對檔案管理方式的不斷完善有著極其重要的意義，其重要性主要體現(xiàn)在：
3.1對檔案的保護更全面
一部分具有歷史意義的檔案，隨著保存的時間不斷增加，其年代感加強，意義和價值增大。相應的，利用的頻率會隨著利用的價值增加，也更容易被損壞從而導致檔案信息壽命折損，此外，管理不當造成泄密，使檔案失去了原本的利用價值，這種存在于檔案管理和利用之間的矛盾，使得檔案管理面臨著巨大的難題。挖掘技術的運用，緩解了這種矛盾，在檔案管理工作中具有重要的意義。
3.2提升檔案管理的質量
在檔案信息管理系統(tǒng)中引入計算機挖掘技術，使得檔案信息管理打破了傳統(tǒng)的模式，通過挖掘技術，對管理的模式有了極大的創(chuàng)新，工作人員以往繁重的工作壓力得到釋放，時間和精力更加豐富，在對檔案管理的細節(jié)方面也就更加注意，同時也加快了對檔案的數(shù)據(jù)信息進行處理的速度，提升檔案管理的整體質量。
綜上所述，計算機數(shù)據(jù)挖掘技術涉及的內容很廣，對挖掘技術的運用，使得各行各業(yè)的發(fā)展水平得到了很大的提高，推動社會經濟的發(fā)展，帶動社會發(fā)展模式的創(chuàng)新。在檔案管理中使用計算機挖掘技術，使得檔案信息保存的方法及安全性有了很大的提高。同時，也需要檔案信息管理人員在進行檔案信息管理的時候，能合理利用計算機信息挖掘技術，在提高工作效率的同時，促進管理模式的不斷創(chuàng)新，以適應時代發(fā)展的要求。
數(shù)據(jù)挖掘論文選題篇十
摘要：隨著互聯(lián)網的廣泛使用，web的數(shù)據(jù)挖掘技術成為現(xiàn)階段數(shù)據(jù)挖掘技術研究的重點，但由于其數(shù)據(jù)挖掘控制的復雜，對人們的數(shù)據(jù)挖掘和使用帶來了困難。而xml數(shù)據(jù)挖掘的出現(xiàn)彌補了web數(shù)據(jù)挖掘的缺陷，為其帶來了方便。
關鍵詞：多層次技術；xml數(shù)據(jù)挖掘；web數(shù)據(jù)挖掘；研究
0引言
數(shù)據(jù)挖掘就是從大量的信息數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛在的規(guī)律性內容，進而對數(shù)據(jù)應用的質量問題進行解決，實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的充分利用。在互聯(lián)網發(fā)展支持下的數(shù)據(jù)挖掘技術得到了快速的發(fā)展，特別是以結構化數(shù)據(jù)為主的數(shù)據(jù)挖掘技術。數(shù)據(jù)挖掘技術被廣泛地應用到各個領域，并獲得了好的效果。但這種結構化的數(shù)據(jù)挖掘技術無法對web數(shù)據(jù)挖掘的特性進行處理，web上的html文檔格式也不規(guī)范，導致沒有充分挖掘和利用有價值的知識。由此，如何優(yōu)化傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘技術，實現(xiàn)其和web的結合成為數(shù)據(jù)挖掘技術研究領域關注的熱點。而xml的出現(xiàn)，彌補了web的不足，成為現(xiàn)階段互聯(lián)網數(shù)據(jù)組織和交換的標準，并逐漸出現(xiàn)在web上。文章對基于多層次技術的xml數(shù)據(jù)挖掘進行研究。
1web數(shù)據(jù)挖掘的難點
第一，異構數(shù)據(jù)庫的環(huán)境。因特網上的信息可以說就是一種數(shù)據(jù)路，具有大量的數(shù)據(jù)資源，每個站點的數(shù)據(jù)源都是異構的，因此，每個站點之間的信息和組織結構不一樣，形成了一種異構數(shù)據(jù)庫環(huán)境。想要獲得和利用這些數(shù)據(jù)資源需要進行數(shù)據(jù)挖掘，這種數(shù)據(jù)挖掘需要對站點的異構數(shù)據(jù)集成進行研究，同時還要對因特網上的數(shù)據(jù)查詢問題進行解決。第二，半結構化的數(shù)據(jù)結構。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫具有數(shù)據(jù)模型，能夠通過這種模型來對特定的數(shù)據(jù)進行描述。但因特網上的數(shù)據(jù)較為復雜，沒有統(tǒng)一的模型讓人進行描述，且自身具有獨立性、動態(tài)性的特點，存在自述層次，因而是一種半結構化數(shù)據(jù)。
2xml數(shù)據(jù)挖掘技術
2.1xml技術概述
xml是由萬維網協(xié)會設計的一種中介標示性語言，主要被應用在web中。xml類似于html，主要被設計用來描述數(shù)據(jù)的語言，為數(shù)據(jù)挖掘提供了一種獨立的運行程序，能夠實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的共享，并利用計算機通訊將信息傳遞到多個領域。
2.2xml和html的比較
html是web的重要技術要素之一，簡單易學，被很多計算機專業(yè)人員應用于創(chuàng)建自己的、具有超文本特定的多媒體主頁，能夠實現(xiàn)網絡和普通人的聯(lián)系，創(chuàng)造出豐富的網頁。但其在因特網的應用存在以下幾點缺陷：第一，只是對信息的顯示方式進行描述，沒有對信息內容本身進行描述；第二，需要因特網服務器幫其處理任務工作，加重了網絡的負擔，降低了網絡運行的效率。根據(jù)上文對xml技術的概述，可以看出，xml不是一種單純的標記語言，而是一種定義語言，能夠根據(jù)需要設定不同的標記語言，突破了html固定標記的限制，能夠更好地推動web的發(fā)展。
3基于xml數(shù)據(jù)挖掘框架設計
3.1設計的特點
第一，具有自然、性能良好、個性化設計的系統(tǒng)用戶界面；第二，主要應用元搜索引擎頁面。這種頁面設計的'主要思想是首先對用戶的查詢請求進行預處理，之后向各個搜索引擎發(fā)送查詢的請求，最后，在經過處理之后向用戶反饋檢索結果。第三，web頁面的設計充分應用了hits的算法。第四，利用xml技術對檢索的數(shù)據(jù)進行預處理。主要表現(xiàn)為將數(shù)據(jù)庫中的所有文檔形式轉化為xml文檔形式，之后在數(shù)據(jù)倉庫的應用下實現(xiàn)各種文檔的集成。
3.2系統(tǒng)設計的結構
xml數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的結構主要包含用戶界面模塊、數(shù)據(jù)預處理模塊和數(shù)據(jù)挖掘模塊。第一，用戶界面模塊主要作為用戶和系統(tǒng)交接的端口存在，用戶通過這個界面來實現(xiàn)對數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的使用。在這個模塊中，用戶能夠在對數(shù)據(jù)挖掘之前設定挖掘的參數(shù)，之后提出請求、對挖掘成果分析，實現(xiàn)個性化的數(shù)據(jù)挖掘。第二，數(shù)據(jù)預處理模塊主要是指在對數(shù)據(jù)檢索之后，應用xml技術對檢索的數(shù)據(jù)進行預處理。第三，數(shù)據(jù)挖掘模塊主要是對數(shù)據(jù)預處理后的模塊信息進行挖掘，并將成果展示給用戶。
4基于xml技術的web數(shù)據(jù)挖掘
4.1數(shù)據(jù)挖掘方案的選取
基于xml技術的web數(shù)據(jù)挖掘主要分為內容上的挖掘和形式上的挖掘兩種，其中，內容挖掘主要是針對文檔標記的開始和結束之間的文本部分，即對標記值的一種挖掘。具體的內容挖掘方案主要有三種：第一，利用專門的xml數(shù)據(jù)、半結構數(shù)據(jù)開發(fā)查詢的語言，充分開發(fā)其查詢功能，并將這種語言滲透在應用程序中，從而實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的有限挖掘。這種挖掘方案能夠將xml技術和數(shù)據(jù)挖掘技術進行有效的結合，且具有操作簡單的特點。第二，實現(xiàn)對xml文檔數(shù)據(jù)的結構化處理。在處理之后將其映射到現(xiàn)有的關系對象模型中，從而實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的挖掘。第三，將xml文檔視為一種文本，采用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖局處理技術對數(shù)據(jù)進行挖掘。
4.2xml技術數(shù)據(jù)挖掘實現(xiàn)
xml技術的挖掘實現(xiàn)主要利用xquery實現(xiàn)關聯(lián)挖掘來進行數(shù)據(jù)挖掘，且不需要對其文檔進行預處理和挖掘后處理，具有操作簡單的優(yōu)勢。主要采用兩種方式來執(zhí)行xquery。第一，使用xhivenodeif對象的executexquery進行語句的執(zhí)行，使得集合的每個元素都是對應的對象，并將對象轉換成dom的節(jié)點來進行數(shù)據(jù)的挖掘。第二，利用xhivexqueryqueryif對象調用execute進行語句的執(zhí)行。在這個過程中會涉及對外部參數(shù)的使用。
5結語
xml數(shù)據(jù)挖掘能夠有效解決因特網數(shù)據(jù)挖掘難的問題，實現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘的簡單化操作。xml數(shù)據(jù)挖掘將不同結構、不容易兼容的數(shù)據(jù)進行結合，并利用自身的靈活性和延展性將各種應用軟件中的數(shù)據(jù)進行不同描述，從而方便因特網中數(shù)據(jù)的收集和記錄。同時，基于xml數(shù)據(jù)是自我描述性的，不需要內部的描述處理就能實現(xiàn)數(shù)據(jù)的交換，為其對數(shù)據(jù)的處理和應用提供了便利的支持。因此，技術xml技術的數(shù)據(jù)挖掘成為當今因特網數(shù)據(jù)挖掘的研究重點，需要有關人員引起足夠的重視，進而不斷促進該技術對數(shù)據(jù)挖掘的應用。
參考文獻：
數(shù)據(jù)挖掘論文選題篇十一
根據(jù)20xx年4月國家教育部等五部關于印發(fā)《職業(yè)學校學生實習管理規(guī)定》的通知（教職成[20xx]3號）精神，針對旅游管理專業(yè)頂崗實習企業(yè)的實際情況以及頂崗實習現(xiàn)狀，多角度分析新《職業(yè)學校學生頂崗實習管理規(guī)定》（以下簡稱新《規(guī)定》）對旅游管理專業(yè)頂崗實習的新要求，探索可操作的改進辦法，為旅游管理專業(yè)實施頂崗實習教學課程提供借鑒和幫助。
1.旅游管理專業(yè)頂崗實習實施現(xiàn)狀
（1）實習企業(yè)較多，大部分企業(yè)需求人數(shù)少，實習生分布零散，跟蹤管理難度大。
（2）由學校安排實習的，大多是由學校和實習企業(yè)簽訂雙方協(xié)議，實習生簽閱《實習生管理守則》。
（3）中職學校旅游管理專業(yè)頂崗實習學生大多未滿18周歲。
（4）實習評價體系不完善，對實習生的考核主觀成分多，量化標準少。
（5）實習期仍以學生平安險作為學生意外傷害保險，尚未為學生購買專門的實習責任險。
2.新《規(guī)定》對頂崗實習的影響及改進方法
（1）新《規(guī)定》再次強調對實習過程的全程指導，并明確提出，對自行安排實習的學生也要進行跟蹤管理（新《規(guī)定》第七條、第八條）。而旅游管理專業(yè)實習企業(yè)特別是旅行社，企業(yè)多，規(guī)模小，需求人數(shù)少，實習生分布零散，甚至一個企業(yè)只有一個實習生，管理和指導難度大。調查資料顯示，旅游專業(yè)實習企業(yè)中90%是旅行社，而實習生中只有50%在旅行社實習。這種情況實習指導教師如果要實現(xiàn)對每個實習生的指導管理，那么大部分時間都在外跑實習點，學校對專業(yè)教師的教學任務、科研任務及其他工作都很難完成。針對這一現(xiàn)狀，結合新《規(guī)定》要求，可從以下方面著手改進：
1）建立校企生聯(lián)動實習管理制度。在學校數(shù)字化平臺增加實習管理模塊，將實習操作流程、標準分單元錄入模塊內，實習生定期在平臺上提交單元作業(yè)，企業(yè)指導教師和學校指導教師定期在平臺上提交實習生單元成績，最后的實習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習過程，又能優(yōu)化實習考核體系，增加量化標準。如數(shù)字平臺無法立即實施，可先采用電子文檔或紙質文檔方式。
2）實習面試結束后，組織召開實習指導教師動員會，由學校安排的指導教師和各企業(yè)安排的指導教師參加，共同學習和調整實習計劃、操作標準、達標考核、指導流程等。
3）實習收尾階段，組織召開實習總結會，對實習工作進行交流分享，對實際工作中遇到的問題提出改進建議，為即將開展的新一輪實習工作做好鋪墊。
（2）新《規(guī)定》第十二條、第十三條要求，頂崗實習前學校、企業(yè)、學生須簽訂三方協(xié)議，這對制約企業(yè)、約束學生有了明確依據(jù)。旅游企業(yè)淡旺季明顯，一些企業(yè)到了淡季就將學生解聘；學生實習中無法適應而中途離職的也時有發(fā)生，所以協(xié)議內容除新《規(guī)定》列示內容外，還應增加實習生到崗后應遵守的相關管理制度、學生違反規(guī)定的處理辦法等內容。
（3）新《規(guī)定》第十四條要求，未滿18周歲的學生參加頂崗實習，須由監(jiān)護人簽閱知情同意書。大部分中職學校學生在實習時都未達到該年齡標準，因此中職學校在實習前應按戶口登記年齡進行一次篩選，將“頂崗實習學生監(jiān)護人知情同意書”以統(tǒng)一格式發(fā)放給未滿18周歲學生，并告知監(jiān)護人，請監(jiān)護人簽閱?！爸橥鈺苯粚W校后方可參加實習面試。
（4）新《規(guī)定》第三十五條要求，職業(yè)學?；驅嵙晢挝粦獮閷嵙晫W生投保實習責任保險。實習責任險是指學生在實習期間，因學校的管理疏忽對學生造成的身體、心理傷害應由學校承擔責任的保險。據(jù)調查，保險公司目前尚未推出專門的實習責任險，但可先為實習生購買一年期限的意外險。但意外險與實習責任險在投保范圍、價格等方面還有差異，所以，職業(yè)學校也應同時與保險行業(yè)接觸，積極推進實習責任險的設計出臺。
總之，旅游管理專業(yè)頂崗實習在實施過程中還存在一些問題和困難，如企業(yè)與學校的需求差異、旅游行業(yè)淡旺季與實習期的時間矛盾、實習生生活管理和心理疏導問題等，有待在《新規(guī)定》的要求和指導下，與企業(yè)深度合作，探索出一套有效的、可操作的頂崗實習實施標準。
數(shù)據(jù)挖掘論文選題篇十二
摘要：在計算機網絡越來越普及的社會中造就信息傳播的便利性提高，也讓社交網絡漸漸發(fā)展成為虛擬社群形態(tài)，從早期的電子布告欄（bbs）到現(xiàn)在的社交網站（socialnetworksites），都可以讓人們密切討論與互動。本文將主要探討基于數(shù)據(jù)挖掘模型的社交網絡關聯(lián)預測分析，并對相關技術進行闡述。
關鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘;社交網絡;關聯(lián)預測
在社交網絡上，依據(jù)先前國外學者viswanath，mislove，chaandgummadi和nguyenandtran都是針對theneworleans地區(qū)社群使用者發(fā)布數(shù)據(jù)來研究使用者發(fā)布的關系，而臺灣地區(qū)針對使用者社群發(fā)布的分析多以問卷方法居多，故本研究欲使用直接抓取頁面數(shù)據(jù)與卷標的方法，觀察使用者社群網站上發(fā)布行為，利用先前用學者所提數(shù)據(jù)呈現(xiàn)方式，結合關鍵詞標記方式來了解使用者在社群網絡上的發(fā)布關系。而其中社群人數(shù)拓展最快速就是微信平臺，利用了社交網絡的特性讓使用者能更有效率的在網絡上找到有關系的親朋好友，將這世界的每個人、每個群體透過各種關系快速的串連起來[1]。
1數(shù)據(jù)挖掘模型的概述
當要對hdfs讀寫數(shù)據(jù)時，檔案將被切割成小的64mbblock，namenode將告知每個datanode，切割后的block是存放在哪，datanode將負責做本地端檔案的block數(shù)據(jù)對應，并且同時datanode將對其他datanode進行數(shù)據(jù)復制備份的動作。hadoop系統(tǒng)的容錯率和可擴充性來自于datanode，當datanode出錯意外關機，其它節(jié)點上的數(shù)據(jù)將依然存在，且當需動態(tài)增刪系統(tǒng)的運算量，只需增加datanode節(jié)點或停止datanode運作。在進行社群資料收集與前處理之前，要先了解一下信息擷取與信息過濾的不同之處。在社群網站上隨機尋找開放目錄上的使用者，而后進行下載該使用者發(fā)布數(shù)據(jù)的動作是謂信息擷??；而將使用者涂鴉墻上大筆數(shù)據(jù)寫進本地端的hdfs系統(tǒng)后，并通過預先設定的一些篩選條件式和過濾方法，剔除雜亂的數(shù)據(jù)，變成對本研究有用的信息，以利后續(xù)卷標計算與關鍵詞計算，這個過程就叫信息過濾[2]。
2基于數(shù)據(jù)挖掘模型的社交網絡關聯(lián)預測分析
關鍵詞分析部份則是針對個人涂鴉墻頁面和使用者自訂信息頁面進行關鍵詞標記，其關鍵詞來源是使用者自訂信息頁面上含的運動、音樂、書籍、電影、電視、游戲、宗教、政治八組關鍵詞。相關度計算是利用本研究所提相關度公式來進行個人涂鴉墻頁面、使用者自訂信息頁面和模擬頁面間的關聯(lián)運算，利用頁面間所含的關鍵詞，計算出仿真頁面與使用頁面間的相關度。并在相關度計算階段把社群發(fā)布分析與關鍵詞分析的結果做個交叉分析。之后對此分析結果進行研究評估。使用者自訂信息頁面有讓使用者自己標記自己興趣的分類項目，分為大四大類自訂選項，其自訂選項下，包含子項目讓使用者自訂標記自己的興趣，而該表的使用者自訂分類項目就是本研究挑選關鍵詞的依據(jù)，本研究挑選運動、音樂、書籍、電影、電視、游戲、宗教、政治這八個字作為關鍵詞標記投擲的項目，在此就不考慮同義不同字、字面背后意涵等問題，只考慮第一層的字義[3]。
3社交網絡關聯(lián)預測的相關技術與應用
社交網絡分析一直以來都是個熱門的話題，所有團體成員彼此之間社交關系的集合就是這個團體的社交網絡，而透過社交網絡分析可以了解團體成員之間的互動，這分析可應用在各種與人有關的領域上。在學校里，學生之間小團體的組成及班級中領導人物與被孤立者的存在，一直都是教育者相當關心的部份。在團體精神治療中，成員之間的交流情況是分析治療成果的指標之一。在網絡社群中，了解使用者群體之間的互動可以幫助廠商開發(fā)更人性化的網絡產品。人格特質分析也是個熱門的話題，每個人的行為都有一套固定的行為模式，而分析這行為模式就是所謂的人格特質分析，這分析也可應用在各種與人有關的領域上。在學校里，不同類型的學生需要不同方式的教育。在公司面試上，公司透過分析應征者的.人格模式來錄取所需要的人才[4]。然而，一般心理學使用的社交網絡分析與人格特質分析都是透過紙筆測驗，使用大量的人力去取得人際互動的信息，考慮團體成員間友好的互動關系，并使用方向性的連結來表達人們之間的互動關系。目前使用計算機視覺技術的社交網絡分析系統(tǒng)，僅考慮人們同時出現(xiàn)頻率當作親密程度的指針，而且使用無方向性的連結來表示人們之間的互動關系。因此，我們使用擁有計算機視覺技術的多攝影機系統(tǒng)，透過分析人們之間的互動行為，互動行為包含互動的對象、所表達的肢體語言與情緒信息，根據(jù)分析所有的互動得到團體內所有成員之間的社交態(tài)度，而這就是這團體的社交網絡。除了友好的互動關系之外，我們還考慮了厭惡的互動關系，并且使用方向性的連結來表達人們之間的互動，這讓我們的社交網絡分析能更貼切現(xiàn)實的互動情況。通過分析一個人所有的社交互動行為，可以得知此人的行為擁有何種傾向，而這行為模式就是這個人的人格特質。
總之，我們可以根據(jù)觀察分析人們的互動行為，得到與人們觀察得到的結果大同小異的社交網絡分析，證明我們能透過計算機視覺技術取得貼近現(xiàn)實的社交網絡分析，并且比起一般心理學的社交網絡分析省下許多不必要的人力。
參考文獻：
數(shù)據(jù)挖掘論文選題篇十三
我國中央經濟會議明確指出解決“三農”問題是現(xiàn)階段工作中的重點內容，這進一步體現(xiàn)出我國對農村旅游發(fā)展的重視?；跁r代背景給予農村旅游發(fā)展的支持，進一步促進了農村產業(yè)結構的調整與農村經濟的良好發(fā)展。在時代的背景下，農業(yè)旅游這種新興的旅游模式順應市場的需求得以產生和發(fā)展。不僅能夠切實的促進農民的收入取得相應的提高，還能夠進一步促進農村地區(qū)的全面發(fā)展。農業(yè)資源作為農業(yè)旅游發(fā)展的主要資源，農村旅游的開發(fā)能夠有效的保障農村土地的經濟性質，進而對耕地數(shù)量的保護起著強有力的保障作用。
一、探討農業(yè)旅游開發(fā)管理的模式
1、農戶分散經營模式
目前，在我國農業(yè)旅游發(fā)展的基礎階段是由農戶作為農業(yè)旅游開發(fā)的主體，農業(yè)旅游的經營模式主要是以分散式經營模式為主。以農戶為主體進行經營直接具有一定的弊端，一是開發(fā)的規(guī)模相對較小并且分散，而一些農戶為了追求短期的利益沒有對農業(yè)旅游資源進行合理的開發(fā)，而相應附屬農產品的開發(fā)也因為缺乏科學理論支持出現(xiàn)單一缺乏吸引力的情況。二是農戶缺乏雄厚的經濟實力，在農業(yè)旅游開發(fā)中沒有足夠的資金投入。這直接影響著產品的開發(fā)和宣傳。除此之外，經營者缺乏統(tǒng)一的規(guī)劃，對原有的田園風光進行過度的修建，從而導致環(huán)境污染更加嚴重[1]。
2、企業(yè)主導經營模式
分散的農戶經營模式為農業(yè)旅游開發(fā)和經營帶來嚴重的外部問題。而通過引進有經濟實力和市場經營能力的企業(yè)進行農業(yè)旅游的開發(fā)，能夠在一定程度上解決這些外部問題。但引進的企業(yè)作為外來者很難考慮到鄉(xiāng)村公共資源對后代具有的重要作用，因此仍然可能導致對農業(yè)資源進行過度的開發(fā)利用和破壞[2]。
3、村民自主開發(fā)模式
以村民自主開發(fā)模式作為農業(yè)旅游經營模式中的主體，主要基于具有一定規(guī)模的社區(qū)內，村民自發(fā)聯(lián)合形成的農業(yè)旅游開發(fā)組組織。一般情況下，會成立相應的管理委員會對農業(yè)旅游資源的占用、供應等活動進行組織和監(jiān)督。并結合相應的規(guī)章制度對農業(yè)旅游資源和鄉(xiāng)村整體文化環(huán)境進行合理的使用和維護。這一經營模式是目前比較符合我國農業(yè)旅游開發(fā)的模式[3]。
二、分析農業(yè)旅游開發(fā)管理現(xiàn)存問題及形成原因
1、農業(yè)旅游開發(fā)管理現(xiàn)存的問題
我國農業(yè)旅游發(fā)展相對較晚，大部分地區(qū)都處在基礎發(fā)展階段。對于現(xiàn)階段農業(yè)旅游開發(fā)中普遍存在的問題主要有三種，一是農民的收入提高效果不明顯。二是農村的鄉(xiāng)土民俗和自然資源環(huán)境遭到嚴重的破壞，三是對于農業(yè)旅游資源很難實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。
2、農業(yè)旅游開發(fā)管理中問題成因
通過對現(xiàn)階段我國農業(yè)旅游開發(fā)管理中存在問題的分析可以總結出，形成這些問題的原因主要有四個方面。一是經營者的思想觀念沒有跟隨時代的發(fā)展進行及時的更新，這直接導致產品類型較少。二是對農業(yè)旅游開發(fā)和管理沒有進行長期的規(guī)劃，缺乏相應的品牌產品和足夠的營銷力度。三是人才和資金的短缺導致旅游市場淡季和旺季差距較大。四是相關的基礎設施和配套設施不完善，并且缺乏相應的體制，導致市場形成嚴重的無序競爭。
三、探究農業(yè)旅游開發(fā)管理相關對策
1、正確認識農業(yè)旅游
農業(yè)旅游的開發(fā)和管理要以正確的思想觀念作為前提指導，因此要想確保農業(yè)旅游能夠保持正確的發(fā)展方向就要對其具有正確的認識。農業(yè)旅游的開發(fā)和管理一定要樹立正確的旅游資源觀念，打破傳統(tǒng)觀念的限制，對農業(yè)旅游資源存在的本質內涵和具有的重要價值進行充分的認識，改進和創(chuàng)新農業(yè)旅游開發(fā)和管理意識。相關部門和所涉及人員應該投入更多的精力對于農業(yè)旅游進行合理的開發(fā)和科學的管理，從而為農業(yè)旅游發(fā)展質量提供強有力的基礎保障。
2、農業(yè)旅游規(guī)劃開發(fā)
農業(yè)旅游主要是向游客展示出農村生產生活的整體，讓游客能夠感受到傳統(tǒng)的鄉(xiāng)土民俗文化和農業(yè)資源。這也要求我們要通過有效的開發(fā)和管理形成一個綜合的資源系統(tǒng)，必須要從整體上對農業(yè)旅游進行合理的規(guī)劃和科學的開發(fā)。對于農業(yè)旅游的規(guī)劃和開發(fā)不僅要保護地區(qū)生物多樣性好農村生態(tài)系統(tǒng)，還要重視農業(yè)科學配置，保證農業(yè)旅游資源的完整性和合理性。
3、加強相應制度規(guī)范
現(xiàn)階段，我國農業(yè)旅游開發(fā)管理十分需要建立相關的制度規(guī)范。這不僅有利于農業(yè)旅游開發(fā)主體在使用公共資源時能夠主動考慮社會成本，進而對公共資源的消費數(shù)量進行合理的限制。還能夠在一定程度上保證農業(yè)旅游經營組織在進行科學健康的可持續(xù)發(fā)展。
4、加強旅游人才培養(yǎng)
加強對農村旅游人才的培養(yǎng)可以從三個方面入手，一是組織相應的旅游知識培訓。二是要與相應的旅游企業(yè)和高等院校建立緊密的合作，為農村旅游人才提供更多的培訓機會。三是要充分結合現(xiàn)代化信息技術手段，一方面要利用現(xiàn)代化網絡信息技術拓寬農村旅游人才的知識面，另一方面還要利用網絡信息技術倡導農民不斷加強自身的學習，從而使農民的整體素質取得提高。
四、結語
農業(yè)旅游作為新農村建設和發(fā)展的重要內容，推動著人民生活水平的提高和國家經濟的發(fā)展，要想更好的進行農業(yè)旅游的開發(fā)和管理，我們要明確目前我國農業(yè)旅游發(fā)展管理模式存在的不足，正確的認識農業(yè)旅游的重要性。要加強對其規(guī)劃開發(fā)，并建立相應的制度規(guī)范對旅游人才的培養(yǎng)，從而促進農業(yè)旅游的可持續(xù)發(fā)展。
數(shù)據(jù)挖掘論文選題篇十四
隨著我國的旅游業(yè)的迅猛發(fā)展，旅游產業(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。將數(shù)據(jù)挖掘引入到旅游產業(yè)是大勢所趨。當前數(shù)據(jù)挖掘在旅游信息化建設中的應用與研究情況主要集中在高校理論界的研究,大多數(shù)研究僅僅是學術研究,真正運用到旅游行業(yè)的文章多是從某個具體的方面出發(fā),針對個別應用進行數(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中的應用。目前,決策樹算法有cls算法、id3算法、c4.5算法、cart算法、sliq算法、z統(tǒng)計算法、并行決策樹算法和sprint算法等。不同算法在執(zhí)行效率、輸出結果、可擴容性、可理解性、預測的準確性等方面各不相同。總的來說,這么多決策樹算法各有優(yōu)缺點，真正將數(shù)據(jù)挖掘運用到整個旅游信息化建設中還有很多問題需要解決。
數(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,己經成功的應用于更多行業(yè)的數(shù)據(jù)分析。在關聯(lián)規(guī)則挖掘研究中,最重要的是apriori算法,這個算法后來成為絕大多數(shù)關聯(lián)規(guī)則分類的基礎。聚類算法也是數(shù)據(jù)挖掘技術中極為重要的組成部分。與分類技術不同的是,聚類不要求對數(shù)據(jù)進行事先標定,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)的簇運行的數(shù)據(jù)挖掘算法的預處理步驟。各種算法分類模型建立有所不同,但原理是大致相同的。筆者考慮決策樹算法結構簡單,便于理解,且很擅長處理非數(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,結合旅游產業(yè)數(shù)據(jù)特點,故作重點分析。
旅游業(yè)數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的基本特點如下：統(tǒng)計旅游興趣；購物消費趨向；推薦其感興趣的旅游景點；在后臺管理中,通過決策樹算法對游客數(shù)量、平均年齡、景點收費、游客來自地區(qū)等進行分析總結,為旅游消費者和旅游管理者提供服務：為消費者提供吃住行購娛樂天氣各方面信息查詢、機票、車船票、酒店、景區(qū)門票、餐飲等方面的預定與現(xiàn)金支付、第三方支付、消費者評價、在線咨詢等方面的便利、快捷服務。為管理者提供推薦、游客管理、線路管理、景點管理、特色服務管理、機票管理、在線咨詢管理、旅游客戶關系管理等服務，提高整體服務效率和水平。
旅游業(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子模塊。根據(jù)系統(tǒng)日常運行出現(xiàn)的問題及時對系統(tǒng)進行維護,如添加或者刪除某個模塊功能,系統(tǒng)整體運行速度的更近等。系統(tǒng)運用數(shù)據(jù)庫層、持久化層、業(yè)務邏輯層、表示層四層體系結構,主要利用id3算法達到旅游數(shù)據(jù)信息的快速、準確分類。考慮了游客與酒店之間的關系、游客與旅游路線之間的關系、游客與旅游景點之間的關系、游客與機票、車票之間的關系、管理員與游客之間的關系、邏輯結構設計。程序之間的獨立性增加,易于擴展,規(guī)范化得到保證的同時提高了系統(tǒng)的安全性。詳細功能設計包括：用戶登錄、用戶查詢、預定及支付、后臺管理、旅游客戶管理和數(shù)據(jù)分析等方面。本系統(tǒng)中主要運用java語言就行邏輯上的處理。系統(tǒng)主要使用struts2和hibernate這兩個框架來進行整個系統(tǒng)的搭建。其中struts2主要處理業(yè)務邏輯,而hibernate主要是處理數(shù)據(jù)存儲、查詢等操作。系統(tǒng)采用tomcat服務器。系統(tǒng)模塊需要實現(xiàn)酒店推薦實現(xiàn)、景點推薦實現(xiàn)、天氣預報實現(xiàn)、旅游線路實現(xiàn)、特產推薦、數(shù)據(jù)分析展現(xiàn)功能、報表數(shù)據(jù)獲取、景區(qū)客流量變化分析實現(xiàn)等。需要進行后臺信息管理等功能測試以及時間測試、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進行總結的基礎上，結合當今數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)展方向和研究熱點，可以發(fā)現(xiàn)旅游業(yè)數(shù)據(jù)挖掘算法系統(tǒng)有待進一步完善之處：訂票系統(tǒng)尚待完善。界面美化需要進一步改進。數(shù)據(jù)表之間的結構關系需要優(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化改進。
作者：朱暉單位：河南職業(yè)技術學院
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