范文為教學(xué)中作為模范的文章，也常常用來(lái)指寫作的模板。常常用于文秘寫作的參考，也可以作為演講材料編寫前的參考。寫范文的時(shí)候需要注意什么呢？有哪些格式需要注意呢？接下來(lái)小編就給大家介紹一下優(yōu)秀的范文該怎么寫，我們一起來(lái)看一看吧。

數(shù)據(jù)挖掘論文篇一

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。

第三段：談?wù)撟约涸趯憯?shù)據(jù)挖掘論文過(guò)程中的體會(huì)

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，需要靈活變通和開創(chuàng)性思維，才能寫出優(yōu)秀的數(shù)據(jù)挖掘論文。

第四段：探討數(shù)據(jù)挖掘論文的審查標(biāo)準(zhǔn)和要求

數(shù)據(jù)挖掘的研究范圍和深度不斷擴(kuò)大，論文審查機(jī)構(gòu)和專家對(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)論文寫作的經(jīng)驗(yàn)和啟示

總之，在撰寫優(yōu)秀的數(shù)據(jù)挖掘論文時(shí)，應(yīng)該注重掌握所需的關(guān)鍵技術(shù)和知識(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)專業(yè)期刊的審查標(biāo)準(zhǔn)和要求，并且合理分配時(shí)間， 不斷完善整理論文。相信在不斷讀論文，自己不斷寫論文的過(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)挖掘論文篇二

[1]劉瑩?；跀?shù)據(jù)挖掘的商品銷售預(yù)測(cè)分析[j].科技通報(bào)。2014（07）

[2]姜曉娟，郭一娜。基于改進(jìn)聚類的電信客戶流失預(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)森林模型在分類與回歸分析中的應(yīng)用[j].應(yīng)用昆蟲學(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?；诰垲惻c貝葉斯分類器的網(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。挖掘類改進(jìn)決策樹[j].現(xiàn)代計(jì)算機(jī)（專業(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?；诰W(wǎng)絡(luò)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(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?；跀?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。基于海量數(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(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，數(shù)據(jù)種類多，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、群體或組織的興趣和行為規(guī)律，專業(yè)人員就可以預(yù)測(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)買者共性習(xí)慣行為，并針對(duì)性地利用每一次購(gòu)買機(jī)會(huì)而推出的銷售策略。

隨著社會(huì)的進(jìn)步和信息通信技術(shù)的發(fā)展，信息系統(tǒng)在各行業(yè)、各領(lǐng)域快速拓展。這些系統(tǒng)采集、處理、積累的數(shù)據(jù)越來(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)從總量和種類上都已初具規(guī)模。隨著后續(xù)智能電表的逐步普及，電網(wǎng)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)將從時(shí)效性層面進(jìn)一步豐富和拓展。大數(shù)據(jù)的“量類時(shí)”特性，已在海量、實(shí)時(shí)的電網(wǎng)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中進(jìn)一步凸顯，電力大數(shù)據(jù)分析迫在眉睫。

當(dāng)前，電網(wǎng)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)大致分為三類：一是電力企業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)，如發(fā)電量、電壓穩(wěn)定性等方面的數(shù)據(jù)；二是電力企業(yè)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)，如交易電價(jià)、售電量、用電客戶等方面的數(shù)據(jù)；三是電力企業(yè)管理數(shù)據(jù)，如erp、一體化平臺(tái)、協(xié)同辦公等方面的數(shù)據(jù)。如能充分利用這些基于電網(wǎng)實(shí)際的數(shù)據(jù)，對(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))，客戶用電行為分析與客戶細(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)銷環(huán)節(jié)，針對(duì)“大營(yíng)銷”體系建設(shè)，以客戶和市場(chǎng)為導(dǎo)向，省級(jí)集中的95598客戶服務(wù)、計(jì)量檢定配送業(yè)務(wù)屬地化管理的營(yíng)銷管理體系和24小時(shí)面向客戶的營(yíng)銷服務(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)銷稽查數(shù)據(jù)監(jiān)控分析模型；建立各種針對(duì)營(yíng)銷的系統(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)可以寫論文了)，更多的是技術(shù)選型，特征工程抽取，最多是實(shí)現(xiàn)一些已經(jīng)有論文但是還沒有開源模塊的算法等，還是要求扎實(shí)的算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)功底，以及豐富的分布式計(jì)算的知識(shí)的，以及不錯(cuò)的英文閱讀和寫作能力。但即使是這樣也是百里挑一的，很難找到。

絕大讀書數(shù)據(jù)挖掘崗位都是做應(yīng)用，數(shù)據(jù)清洗，用現(xiàn)成的庫(kù)建模，如果你自己不往算法或者架構(gòu)方面繼續(xù)提升，和其他的開發(fā)崗位的性質(zhì)基本沒什么不同，只要會(huì)編程都是很容易入門的。

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

只是在北上廣深，可能接觸到大數(shù)據(jù)的機(jī)會(huì)多一些。而且做數(shù)據(jù)挖掘現(xiàn)在熱點(diǎn)的技術(shù)比如python，spark，scala，r這些技術(shù)除了在一線城市之外基本上沒有足夠的市場(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，機(jī)器學(xué)習(xí)模型等技術(shù)都要掌握一些。前后端可能是要求精深，數(shù)據(jù)挖掘更強(qiáng)調(diào)廣博，有架構(gòu)能力更好。

打基礎(chǔ)是最重要的，學(xué)習(xí)一門數(shù)據(jù)挖掘常用的語(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的話你可以開一臺(tái)emr，上面直接就有hadoop和hive，可以直接從使用學(xué)起)。

我覺得如果不折騰安裝和部署，還有l(wèi)inux和mysql的經(jīng)驗(yàn)，只要半天到一天就能熟悉hadoop和hive的使用(當(dāng)然你得有l(wèi)inux和mysql的基礎(chǔ)，如果沒有就先老老實(shí)實(shí)的學(xué)linux和mysql，這兩個(gè)都可以在自己的pc上安裝，自己折騰)。

spark對(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。如果沒有那么還是建議從scala入門，但是實(shí)際上如果沒有java經(jīng)驗(yàn)，scala入門也會(huì)有一定難度，但是可以慢慢補(bǔ)。

所以總的來(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)專業(yè)學(xué)這些不要混)。

數(shù)據(jù)挖掘論文篇三

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)，寫論文是一個(gè)很好的鍛煉機(jī)會(huì)。本文將介紹我在撰寫數(shù)據(jù)挖掘論文過(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)類型和研究目的，使用不同的算法是非常必要的。在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析前，我們需要先研究和了解有哪些算法可以使用，并確定哪個(gè)算法最適合你的數(shù)據(jù)和問題。此外，認(rèn)真閱讀一些經(jīng)典的數(shù)據(jù)挖掘論文，了解如何使用不同類型的算法來(lái)處理和分析數(shù)據(jù)，對(duì)于指導(dǎo)你的研究和撰寫論文有很大的幫助。

三、數(shù)據(jù)可視化

數(shù)據(jù)可視化是通過(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，不斷提高自己的寫作技巧。

數(shù)據(jù)挖掘論文篇四

[1]劉瑩?；跀?shù)據(jù)挖掘的商品銷售預(yù)測(cè)分析[j].科技通報(bào)。20xx(07)

[2]姜曉娟，郭一娜。基于改進(jìn)聚類的電信客戶流失預(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)森林模型在分類與回歸分析中的應(yīng)用[j].應(yīng)用昆蟲學(xué)報(bào)。20xx(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?；诰垲惻c貝葉斯分類器的網(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。挖掘類改進(jìn)決策樹[j].現(xiàn)代計(jì)算機(jī)(專業(yè)版).20xx(01)

[8]李凈，張范，張智江。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與電信客戶分析[j].信息通信技術(shù)。20xx(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)。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?；诰W(wǎng)絡(luò)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(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

數(shù)據(jù)挖掘論文篇五

摘要：大數(shù)據(jù)和智游都是當(dāng)下的熱點(diǎn)， 沒有大數(shù)據(jù)的智游無(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)問題。

隨著人民生活水平的進(jìn)一步提高， 旅游消費(fèi)的需求進(jìn)一步上升， 在云計(jì)算、互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)以及移動(dòng)智能終端等信息通訊技術(shù)的飛速發(fā)展下， 智游應(yīng)運(yùn)而生。大數(shù)據(jù)作為當(dāng)下的熱點(diǎn)已經(jīng)成了智游發(fā)展的有力支撐， 沒有大數(shù)據(jù)提供的有利信息， 智游無(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， 沒有發(fā)掘出數(shù)據(jù)更多的價(jià)值。

智游的發(fā)展離不開移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)、物聯(lián)網(wǎng)、云平臺(tái)。隨著大數(shù)據(jù)的不斷發(fā)展， 國(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， 如政府管理部門、氣象部門、交通、電子商務(wù)、旅行社、旅游網(wǎng)站等。如此多的部門相關(guān)聯(lián)， 要想建立一個(gè)完整全面的大數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)， 難度可想而知。

大數(shù)據(jù)時(shí)代缺的不是數(shù)據(jù)， 而是方法。大數(shù)據(jù)在旅游行業(yè)的應(yīng)用前景非常廣闊， 但是面對(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)安全事件屢見不鮮， 伴著大數(shù)據(jù)而來(lái)的數(shù)據(jù)安全問題日益凸顯出來(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”[4]， 這是亟待解決的問題。同時(shí)， 在大數(shù)據(jù)資源的開放性和共享性下， 個(gè)人隱私和公民權(quán)益受到嚴(yán)重威脅。這一矛盾的存在使數(shù)據(jù)共享程度與數(shù)據(jù)挖掘程度成反比。此外， 經(jīng)過(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)問題。

大數(shù)據(jù)背景下的旅游數(shù)據(jù)當(dāng)然也避免不了數(shù)據(jù)的安全問題。如果游客“吃、住、行、游、娛、購(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人才的創(chuàng)新活動(dòng)及技術(shù)支持， 然而與專業(yè)相銜接的大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)未能及時(shí)跟上行業(yè)需求， 加之創(chuàng)新型人才的外流， 以及數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)未來(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)挖掘論文篇六

在電子商務(wù)中運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，對(duì)服務(wù)器上的日志數(shù)據(jù)、用戶信息和訪問鏈接信息進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，有效了解客戶的購(gòu)買欲望，從而調(diào)整電子商務(wù)平臺(tái)，最終實(shí)現(xiàn)利益更大化。本文旨在了解電子商務(wù)中的數(shù)據(jù)源有哪些，發(fā)掘數(shù)據(jù)挖掘在電子商務(wù)中的具體作用，從而為數(shù)據(jù)挖掘的具體設(shè)計(jì)奠定基礎(chǔ)。

一、電子商務(wù)中數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)源

1.服務(wù)器日志數(shù)據(jù)客戶在訪問網(wǎng)站時(shí)，就會(huì)在服務(wù)器上產(chǎn)生相應(yīng)的服務(wù)器數(shù)據(jù)，這些文件主要是日志文件。而日志文件又可分為ser-vicelogs、errorlogs、cookielogs。其中servicelogs文件格式是最常用的標(biāo)準(zhǔn)公用日志文件格式，也是標(biāo)準(zhǔn)組合日志文件格式。標(biāo)準(zhǔn)公用日志文件的格式存儲(chǔ)關(guān)于客戶連接的物理信息。標(biāo)準(zhǔn)組合日志文件格式主要包含關(guān)于日志文件元信息的指令，如版本號(hào)，會(huì)話監(jiān)控開始和結(jié)束的日期等。在日志文件中，cookielogs日志文件是很重要的日志文件，是服務(wù)器為了自動(dòng)追蹤網(wǎng)站訪問者，為單個(gè)客戶瀏覽器生成日志[1]。

2.客戶登記信息

客戶登記信息是指客戶通過(guò)web頁(yè)輸入的、并提交給服務(wù)器的相關(guān)用戶信息，這些信息通常是關(guān)于用戶的常用特征。

在web的數(shù)據(jù)挖掘中，客戶登記信息需要和訪問日志集成，以提高數(shù)據(jù)挖掘的準(zhǔn)確度，使之能更進(jìn)一步的了解客戶。

頁(yè)面的超級(jí)鏈接

輔之以監(jiān)視所有到達(dá)服務(wù)器的數(shù)據(jù)，提取其中的http請(qǐng)求信息。此部分?jǐn)?shù)據(jù)主要來(lái)自瀏覽者的點(diǎn)擊流，用于考察用戶的行為表現(xiàn)。網(wǎng)絡(luò)底層信息監(jiān)聽過(guò)濾指監(jiān)聽整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的所有信息流量，并根據(jù)信息源主機(jī)、目標(biāo)主機(jī)、服務(wù)協(xié)議端口等信息過(guò)濾掉垃圾數(shù)據(jù)，然后進(jìn)行進(jìn)一步的處理，如關(guān)鍵字的搜索等，最終將用戶感興趣的數(shù)據(jù)發(fā)送到給定的數(shù)據(jù)接受程序存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)庫(kù)中進(jìn)行分析統(tǒng)計(jì)。

二、web數(shù)據(jù)挖掘在電子商務(wù)中的應(yīng)用通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)源的原始積累、仔細(xì)分析，再利用數(shù)據(jù)發(fā)掘技術(shù)，最終達(dá)到為企業(yè)為用戶服務(wù)的目的，而這些服務(wù)主要有以下幾種。

1.改進(jìn)站點(diǎn)設(shè)計(jì)，提高客戶訪問的興趣對(duì)客戶來(lái)說(shuō)，傳統(tǒng)客戶與銷售商之間的空間距離在電子商務(wù)中已經(jīng)不存在了，在internet上，每一個(gè)銷售商對(duì)于客戶來(lái)說(shuō)都是一樣的，那么如何使客戶在自己的銷售站點(diǎn)上駐留更長(zhǎng)的時(shí)間，對(duì)銷售商來(lái)說(shuō)將是一個(gè)挑戰(zhàn)。為了使客戶在自己的網(wǎng)站上駐留更長(zhǎng)的時(shí)間，就應(yīng)該對(duì)客戶的訪問信息進(jìn)行挖掘，通過(guò)挖掘就能知道客戶的瀏覽行為，從而了解客戶的興趣及需求所在，并根據(jù)需求動(dòng)態(tài)地調(diào)整頁(yè)面，向客戶展示一個(gè)特殊的頁(yè)面，提供特有的一些商品信息和廣告，以使客戶能繼續(xù)保持對(duì)訪問站點(diǎn)的興趣。

2.發(fā)現(xiàn)潛在客戶

在對(duì)web的客戶訪問信息的挖掘中，利用分類技術(shù)可以在internet上找到未來(lái)的潛在客戶。獲得這些潛在的客戶通常的市場(chǎng)策略是：先對(duì)已經(jīng)存在的訪問者進(jìn)行分類。對(duì)于一個(gè)新的訪問者，通過(guò)在web上的分類發(fā)現(xiàn)，識(shí)別出這個(gè)客戶與已經(jīng)分類的老客戶的一些公共的描述，從而對(duì)這個(gè)新客戶進(jìn)行正確的歸類。然后從它所屬類判斷這個(gè)新客戶是否為潛在的購(gòu)買者，決定是否要把這個(gè)新客戶作為潛在的客戶來(lái)對(duì)待。

客戶的類型確定后，就可以對(duì)客戶動(dòng)態(tài)地展示web頁(yè)面，頁(yè)面的內(nèi)容取決于客戶與銷售商提供的產(chǎn)品和服務(wù)之間的關(guān)聯(lián)。

對(duì)于一個(gè)新的客戶，如果花了一段時(shí)間瀏覽市場(chǎng)站點(diǎn)，就可以把此客戶作為潛在的客戶并向這個(gè)客戶展示一些特殊的頁(yè)面內(nèi)容。

3.個(gè)性化服務(wù)

根據(jù)網(wǎng)站用戶的訪問情況，為用戶提供個(gè)性化信息服務(wù)，這是許多互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用，尤其是互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)或電子商務(wù)(網(wǎng)站)所追求的目標(biāo)。根據(jù)用戶的訪問行為和檔案向使用者進(jìn)行動(dòng)態(tài)的推薦，對(duì)許多應(yīng)用都有很大的吸引力。web日志挖掘是一個(gè)能夠出色地完成這個(gè)目標(biāo)的方式。通過(guò)web數(shù)據(jù)挖掘，可以理解訪問者的動(dòng)態(tài)行為，據(jù)此優(yōu)化電子商務(wù)網(wǎng)站的經(jīng)營(yíng)模式。通過(guò)把所掌握的大量客戶分成不同的類，對(duì)不同類的客戶提供個(gè)性化服務(wù)來(lái)提高客戶的滿意度，從而保住老客戶；通過(guò)對(duì)具有相似瀏覽行為的客戶進(jìn)行分組，提取組中客戶的共同特征，從而實(shí)現(xiàn)客戶的聚類，這可以幫助電子商務(wù)企業(yè)更好地了解客戶的興趣、消費(fèi)習(xí)慣和消費(fèi)傾向，預(yù)測(cè)他們的需求，有針對(duì)性地向他們推薦特定的商品并實(shí)現(xiàn)交叉銷售，可以提高交易成功率和交易量，提高營(yíng)銷效果。

例如全球最大中文購(gòu)物網(wǎng)站淘寶網(wǎng)。當(dāng)你購(gòu)買一件商品后，淘寶網(wǎng)會(huì)自動(dòng)提示你“購(gòu)買過(guò)此商品的人也購(gòu)買過(guò)……”類似的信息，這就是個(gè)性化服務(wù)的代表。

4.交易評(píng)價(jià)

現(xiàn)在幾乎每一個(gè)電子商務(wù)網(wǎng)站都增加了交易評(píng)價(jià)功能，交易評(píng)價(jià)功能主要就是為了降低交易中的信息不對(duì)稱問題。

電子商務(wù)交易平臺(tái)設(shè)計(jì)了在線信譽(yù)評(píng)價(jià)系統(tǒng)，對(duì)買賣雙方的交易歷史及其評(píng)價(jià)進(jìn)行記錄。在聲譽(yù)效應(yīng)的影響下，賣家也更加重視買家的交易滿意度，并且也形成了為獲取好評(píng)減少差評(píng)而提高服務(wù)質(zhì)量的良好風(fēng)氣。交易中的不滿意（或者成為糾紛）是產(chǎn)生非好評(píng)（包括中評(píng)和差評(píng)）的直接原因。那么，交易中一般會(huì)產(chǎn)生哪些交易糾紛，這些交易糾紛的存在會(huì)如何影響交易評(píng)價(jià)結(jié)果，這些問題的解決對(duì)賣家的經(jīng)營(yíng)具有重要的指導(dǎo)價(jià)值。

總結(jié)

數(shù)據(jù)挖掘是當(dāng)今世界研究的熱門領(lǐng)域，其研究具有廣闊的應(yīng)用前景和巨大的現(xiàn)實(shí)意義。借助數(shù)據(jù)挖掘可以改進(jìn)企業(yè)的電子商務(wù)平臺(tái)，增加企業(yè)的經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)，拓寬企業(yè)的經(jīng)營(yíng)思路，最終提高企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力。

參考文獻(xiàn)：

數(shù)據(jù)挖掘論文篇七

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以及整合奠定基礎(chǔ)。例如，在體育局的相關(guān)網(wǎng)站上提供問卷，利用問卷來(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型，提升服務(wù)的準(zhǔn)確性。因此，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)為檔案信息的迅速有效收集，為檔案分類以及后續(xù)工作的順利展開，提供了有利條件，為個(gè)性化服務(wù)的實(shí)現(xiàn)提供了保證。（二）檔案信息的分類。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)具有的屬性分析能力，可以將數(shù)據(jù)庫(kù)中的信息進(jìn)行分門別類，將信息的對(duì)象通過(guò)不同的特征，規(guī)劃為不同的分類。將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)運(yùn)用到檔案管理中時(shí)，可以簡(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)站的訪問記錄，自動(dòng)保存用戶的搜索信息、搜索內(nèi)容、下載次數(shù)、時(shí)間等，得到用戶的偏好和特征，對(duì)用戶可能存在的需求進(jìn)行預(yù)測(cè)和分類，更加迅速和準(zhǔn)確的，為用戶提供個(gè)性化的服務(wù)。（三）檔案信息的整合。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以對(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)挖掘論文篇八

隨著會(huì)計(jì)現(xiàn)代化的發(fā)展，會(huì)計(jì)越來(lái)越多的運(yùn)用計(jì)算機(jī)技術(shù)的拓展。

數(shù)據(jù)挖掘是從數(shù)據(jù)當(dāng)中發(fā)現(xiàn)趨勢(shì)和模式的過(guò)程，它融合了現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)學(xué)、知識(shí)信息系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)、決策理論和數(shù)據(jù)庫(kù)管理等多學(xué)科的知識(shí)。它能有效地從大量的、不完全的、模糊的實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的潛在有用的信息和知識(shí)，揭示出大量數(shù)據(jù)中復(fù)雜的和隱藏的關(guān)系，為決策提供有用的參考。數(shù)據(jù)挖掘是從數(shù)據(jù)當(dāng)中發(fā)現(xiàn)趨勢(shì)和模式的過(guò)程，它融合了現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)學(xué)、知識(shí)信息系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)、決策理論和數(shù)據(jù)庫(kù)管理等多學(xué)科的知識(shí)。它能有效地從大量的、不完全的、模糊的實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的潛存有用的信息和知識(shí)，揭示出大量數(shù)據(jù)中復(fù)雜的和隱藏的關(guān)系，為決策提供有用的參考。

常用的數(shù)據(jù)挖掘方法主要有決策樹(decisiontree)、遺傳算法(geneticalgorithms)、關(guān)聯(lián)分析(associationanalysis).聚類分析(c~smranalysis)、序列模式分析(sequentialpattern)以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(neuralnetworks)等。

由于數(shù)據(jù)挖掘市場(chǎng)還處于起步的階段，但是發(fā)展很快。在國(guó)外有一些著名的大公司對(duì)數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)進(jìn)行了開發(fā)。

igentminer這是ibm公司的數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)品，它提供了很多數(shù)據(jù)挖掘算法，包括關(guān)聯(lián)、分類、回歸、預(yù)測(cè)模型、偏離檢測(cè)、序列模式分析和聚類。有2個(gè)特點(diǎn)：一是它的數(shù)據(jù)挖掘算法的可伸縮性；二是它與ibm/db/2關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)緊密地結(jié)合在一起。

t是由sgi公司開發(fā)的，它也提供了多種數(shù)據(jù)挖掘方法，包括關(guān)聯(lián)分析和分類以及高級(jí)統(tǒng)計(jì)和可視化工具。特色是它具有的強(qiáng)大的圖形工具，包括規(guī)則可視化工具、樹可視化工具、地圖可視化工具和多維數(shù)據(jù)分散可視化工具，它們用于實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果的可視化。

tine是由isl公司開發(fā)的，它為終端用戶和開發(fā)者提供提供了一個(gè)集成的數(shù)據(jù)挖掘開發(fā)環(huán)境。

面對(duì)日益激烈的競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境，企業(yè)管理者對(duì)決策信息的需求也越來(lái)越高。管理會(huì)計(jì)作為企業(yè)決策支持系統(tǒng)的重要組成部分，提供更多、更有效的有用信息責(zé)無(wú)旁貸。因此，從海量數(shù)據(jù)中挖掘和尋求知識(shí)和信息，為決策提供有力支持成為管理會(huì)計(jì)師使用數(shù)據(jù)挖掘的強(qiáng)大動(dòng)力。例如，數(shù)據(jù)挖掘可以幫助企業(yè)加強(qiáng)成本管理，改進(jìn)產(chǎn)品和服務(wù)質(zhì)量，提高貨品銷量比率，設(shè)計(jì)更好的貨品運(yùn)輸與分銷策略，減少商業(yè)成本。

實(shí)踐證明數(shù)據(jù)挖掘不僅能明顯改善企業(yè)內(nèi)部流程，而且能夠從戰(zhàn)略的高度對(duì)企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境、市場(chǎng)、顧客和供應(yīng)商進(jìn)行分析，以獲得有價(jià)值的商業(yè)情報(bào)，保持和提高企業(yè)持續(xù)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。如，對(duì)顧客價(jià)值分析能夠?qū)槠髽I(yè)創(chuàng)造80%價(jià)值的20%的顧客區(qū)分出來(lái)，對(duì)其提供更優(yōu)質(zhì)的服務(wù)，以保持這部分顧客。

險(xiǎn)

利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以建立企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型。企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生并非一蹴而就，而是一個(gè)積累的、漸進(jìn)的過(guò)程，通過(guò)建立財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型，可以隨時(shí)監(jiān)控企業(yè)財(cái)務(wù)狀況，防范財(cái)務(wù)危機(jī)的發(fā)生。另外，也可以利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，對(duì)企業(yè)籌資和投資過(guò)程中的行為進(jìn)行監(jiān)控，防止惡意的商業(yè)欺詐行為，維護(hù)企業(yè)利益。尤其是在金融企業(yè)，通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘，可以解決銀行業(yè)面臨的如信用卡的惡意透支及可疑的信用卡交易等欺詐行為。根據(jù)sec的報(bào)告，美國(guó)銀行、美國(guó)第一銀行、聯(lián)邦住房貸款抵押公司等數(shù)家銀行已采用了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。

作業(yè)成本法以其對(duì)成本的精確計(jì)算和對(duì)資源的充分利用引起了人們的極大興趣，但其復(fù)雜的操作使得很多管理者望而卻步。利用數(shù)據(jù)挖掘中的回歸分析、分類分析等方法能幫助管理會(huì)計(jì)師確定成本動(dòng)因，更加準(zhǔn)確計(jì)算成本。同時(shí)，也可以通過(guò)分析作業(yè)與價(jià)值之間的關(guān)系，確定增值作業(yè)和非增值作業(yè)，持續(xù)改進(jìn)和優(yōu)化企業(yè)價(jià)值鏈。在thomasg，johnj和il-woonkim的調(diào)查中，數(shù)據(jù)挖掘被用在作業(yè)成本管理中僅占3%。

管理會(huì)計(jì)師在很多情況下需要對(duì)未來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)，而預(yù)測(cè)是建立在大量的歷史數(shù)據(jù)和適當(dāng)?shù)哪Ｐ突A(chǔ)上的。數(shù)據(jù)挖掘自動(dòng)在大型數(shù)據(jù)庫(kù)中尋找預(yù)測(cè)性信息，利用趨勢(shì)分析、時(shí)間序列分析等方法，建立對(duì)如銷售、成本、資金等的預(yù)測(cè)模型，科學(xué)準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)企業(yè)各項(xiàng)指標(biāo)，作為決策的依據(jù)。例如對(duì)市場(chǎng)調(diào)查數(shù)據(jù)的分析可以幫助預(yù)測(cè)銷售；根據(jù)歷史資料建立銷售預(yù)測(cè)模型等。

投資決策分析本身就是一個(gè)非常復(fù)雜的過(guò)程，往往要借助一些工具和模型。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)提供了有效的工具。從公司的財(cái)務(wù)報(bào)告、宏觀的經(jīng)濟(jì)環(huán)境以及行業(yè)基本狀況等大量的數(shù)據(jù)資料中挖掘出與決策相關(guān)的實(shí)質(zhì)性的信息，保證投資決策的正確性和有效性。如利用時(shí)間序列分析模型預(yù)測(cè)股票價(jià)格進(jìn)行投資；用聯(lián)機(jī)分析處理技術(shù)分析公司的信用等級(jí)，以預(yù)防投資風(fēng)險(xiǎn)等。

品種優(yōu)化是選擇適當(dāng)?shù)漠a(chǎn)品組合以實(shí)現(xiàn)最大的利益的過(guò)程，這些利益可以是短期利潤(rùn)，也可以是長(zhǎng)期市場(chǎng)占有率，還可以是構(gòu)建長(zhǎng)期客戶群及其綜合體。為了達(dá)到這些目標(biāo)，管理會(huì)計(jì)師不僅僅需要價(jià)格和成本數(shù)據(jù)有時(shí)還需要知道替代品的情況，以及在某一市場(chǎng)段位上它們與原產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)的狀況。另外企業(yè)也需要了解一個(gè)產(chǎn)品是如何刺激另一些產(chǎn)品的銷量的等等。例如，非盈利性產(chǎn)品本身是沒有利潤(rùn)可言的，但是，如果它帶來(lái)了可觀的客戶流量，并刺激了高利潤(rùn)產(chǎn)品的銷售，那么，這種產(chǎn)品就非常有利可圖，就應(yīng)該包括在產(chǎn)品清單中。這些信息可根據(jù)實(shí)際數(shù)據(jù)，通過(guò)關(guān)聯(lián)分析等技術(shù)來(lái)得到。

管理會(huì)計(jì)師可以利用數(shù)據(jù)挖掘工具來(lái)評(píng)價(jià)企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，建立企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型，進(jìn)行破產(chǎn)預(yù)測(cè)。破產(chǎn)預(yù)測(cè)或稱財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型能夠幫助管理者及時(shí)了解企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，提前采取風(fēng)險(xiǎn)防范措施，避免破產(chǎn)。另外，破產(chǎn)預(yù)測(cè)模型還能幫助分析破產(chǎn)原因，對(duì)企業(yè)管理者意義重大。，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)包括多維判別式分析、邏輯回歸分析、遺傳算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及決策樹等方法在管理會(huì)計(jì)中得到了廣泛的應(yīng)用。

數(shù)據(jù)挖掘是個(gè)嶄新的領(lǐng)域，對(duì)于數(shù)字和信息的處理是非?？茖W(xué)和方便的，也是非常高效率和合理分析的非常好的工具，對(duì)于會(huì)計(jì)管理領(lǐng)域的應(yīng)用在國(guó)際上只是剛剛開始，相信隨著會(huì)計(jì)的國(guó)際化的接軌和計(jì)算機(jī)科學(xué)的進(jìn)步，在我國(guó)的會(huì)計(jì)領(lǐng)域中的數(shù)據(jù)挖掘理論會(huì)得到不斷的提升，在管理會(huì)計(jì)實(shí)際應(yīng)用中的數(shù)據(jù)挖掘也越來(lái)越多樣化和普及化。

數(shù)據(jù)挖掘論文篇九

1.1數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)概述

發(fā)現(xiàn)的是用戶感興趣的知識(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數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程

1.2.1明確業(yè)務(wù)對(duì)象對(duì)業(yè)務(wù)問題清楚定義，了解數(shù)據(jù)挖掘的第一步是數(shù)據(jù)挖掘目的。挖掘結(jié)果是無(wú)法預(yù)測(cè)的，但是研究的問題是可預(yù)見的，僅為了數(shù)據(jù)挖掘而數(shù)據(jù)挖掘一般會(huì)體現(xiàn)出盲目性，通常也不會(huì)獲得成功?；谟脩籼卣鞯碾娮由虅?wù)數(shù)據(jù)挖掘研究劉芬（惠州商貿(mào)旅游高級(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)，基于用戶特征的電子商務(wù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)研究將會(huì)解決大量現(xiàn)實(shí)問題，為企業(yè)確定目標(biāo)市場(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、用戶細(xì)分理論，以及基于用戶特征的電子商務(wù)數(shù)據(jù)挖掘。

1.2.2數(shù)據(jù)準(zhǔn)備第一選擇數(shù)據(jù)：是按照用戶的挖掘目標(biāo)，對(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)促使用戶對(duì)挖掘結(jié)果積極理解。第二評(píng)價(jià)結(jié)果：用戶與機(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。假如用戶不滿意挖掘模式，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，直到獲得用戶滿意為止。

用戶細(xì)分是指按照不同用戶的屬性劃分用戶集合。目前學(xué)術(shù)界和企業(yè)界一般接受的是基于用戶價(jià)值的細(xì)分理論，其不僅包含了用戶為企業(yè)貢獻(xiàn)歷史利潤(rùn)，還包含未來(lái)利潤(rùn)，也就是在未來(lái)用戶為企業(yè)可能帶來(lái)的利潤(rùn)總和?；谟脩魞r(jià)值的細(xì)分理論選擇客戶當(dāng)前價(jià)值與客戶潛在價(jià)值兩個(gè)因素評(píng)價(jià)用戶。用戶當(dāng)前價(jià)值是指截止到目前用戶對(duì)企業(yè)貢獻(xiàn)的總體價(jià)值；用戶潛在價(jià)值是指未來(lái)用戶可能為企業(yè)創(chuàng)造的價(jià)值總和。每個(gè)因素還能夠劃分為兩個(gè)高低檔次，進(jìn)一步產(chǎn)生一個(gè)二維的矩陣，把用戶劃分為4組，價(jià)值用戶、次價(jià)值用戶、潛在價(jià)值用戶、低價(jià)值用戶。企業(yè)在推廣過(guò)程中根據(jù)不同用戶應(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)值用戶最重要，被認(rèn)為是企業(yè)的玉質(zhì)用戶；其次是次價(jià)值用戶，被認(rèn)為是金質(zhì)用戶，雖然數(shù)量有限，卻為企業(yè)創(chuàng)造了絕大部分的利潤(rùn)；其他則是低價(jià)值用戶，對(duì)企業(yè)來(lái)說(shuō)價(jià)值最小，成為鉛質(zhì)用戶，另外一類則是潛在價(jià)值用戶。雖然這兩類用戶擁有較多的數(shù)量，但是為企業(yè)創(chuàng)造的價(jià)值有限，甚至很小。需要我們注意的是潛在價(jià)值用戶利用再造用戶關(guān)系，將來(lái)極有可能變成價(jià)值用戶。從長(zhǎng)期分析，潛在價(jià)值用戶可以是企業(yè)的隱形財(cái)富，是企業(yè)獲得利潤(rùn)的基礎(chǔ)。將采用數(shù)據(jù)挖掘方法對(duì)這4類用戶特點(diǎn)有效挖掘。

3.1設(shè)計(jì)問卷

研究的關(guān)鍵是電子商務(wù)用戶特征的數(shù)據(jù)挖掘，具體包含了價(jià)值用戶特征、次價(jià)值用戶特征、潛在價(jià)值用戶特征，對(duì)電子商務(wù)用戶的認(rèn)知度、用戶的需求度分析。問卷內(nèi)容包括3部分：其一是為被調(diào)查者介紹電子商務(wù)的概念與背景；其二是具體調(diào)查被調(diào)查對(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；其三是問卷主要部分，是對(duì)用戶對(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)查的問卷主體是電腦上網(wǎng)的人群，采用隨機(jī)抽象的方式進(jìn)行網(wǎng)上訪問。一方面采用大眾聊天工具，利用電子郵件和留言的方式發(fā)放問卷，另一方面在大眾論壇上邀請(qǐng)其填寫問卷。

3.3數(shù)據(jù)挖掘和結(jié)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(yù)處理之后數(shù)據(jù)。

（2）用戶數(shù)據(jù)分析

1）電子商務(wù)用戶認(rèn)知度分析按照調(diào)查問卷的問題“您知道電子商務(wù)嗎？”得到對(duì)電子商務(wù)用戶認(rèn)知情況的統(tǒng)計(jì)，十分了解20.4%，了解30.1%，聽過(guò)但不了解具體使用方法40.3%，從未聽過(guò)8.9%。很多人僅聽過(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有聽過(guò)電子商務(wù)。對(duì)調(diào)查問卷問題“您聽過(guò)電子商務(wù)的渠道是什么？”，大部分用戶是利用網(wǎng)了解電子商務(wù)的，占40.2%；僅有76人是利用紙質(zhì)報(bào)刊雜志上知道電子商務(wù)的并且對(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)用戶需求用戶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。按照問題“假如你曾經(jīng)使用電子商務(wù)，你覺得其用途怎樣，假如沒有使用過(guò)，你覺得其對(duì)自己有用嗎？”得到了認(rèn)為需要和十分需要的數(shù)據(jù)，覺得電子商務(wù)有用的用戶為40.7%，不清楚是否對(duì)自己有用的用戶為56.7%，認(rèn)為不需要的僅有2.4%。

3）電子商務(wù)用戶應(yīng)用意愿應(yīng)用意愿是指消費(fèi)者對(duì)某一產(chǎn)品服務(wù)進(jìn)行應(yīng)用或者購(gòu)買的一種心理欲望。按照問題“假如可以滿足你所關(guān)心的因素，未來(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)的用戶為78.2%，一定不會(huì)應(yīng)用電子商務(wù)的用戶為1.4%。表明用戶形成了較為強(qiáng)烈的應(yīng)用電子商務(wù)欲望，電子商務(wù)發(fā)展前景很好?；谟脩籼卣鞯碾娮由虅?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)銷和推廣，對(duì)潛在用戶積極定位，提高用戶體驗(yàn)，積極挖掘用戶價(jià)值。分析為企業(yè)準(zhǔn)確營(yíng)銷和推廣企業(yè)提供了一個(gè)有效的借鑒。

互聯(lián)網(wǎng)中數(shù)據(jù)是最寶貴的資源之一，大量數(shù)據(jù)中包含了很大的潛在價(jià)值，對(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)基于用戶特征的電子商務(wù)數(shù)據(jù)挖掘研究，促使電子商務(wù)獲得巨大發(fā)展機(jī)會(huì)，發(fā)現(xiàn)潛在用戶，促使電子商務(wù)企業(yè)精準(zhǔn)營(yíng)銷。