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数据挖掘论文摘要篇一

近些年来，已经有越来越多的企业把通信、网络技术和计算机应用引入企业的日常管理工作和业务开发处理当中，企业的各类信息化程度也在不断提高。现代科技信息技术的广泛应用已经显著的提高了企业的工作效率和经济效益。但是，在使用信息技术给企业带来的方便、快捷的同时，也不断的出现了新的问题和需求。企业经过多年积累了大量的历史数据，这些数据对企业当前的日常经营活动几乎没有任何的使用价值，成了留之无用弃之可惜的累赘。而且储藏这些历史数据会对企业造成很大的困难和费用开销。为此数据挖掘技术应用在网络营销中势在必行，全面细致的分析数据库资源并从中提取有价值的信息来对商业决策进行支持，从而来控制运营成本、提高经济效益。本文将从网络营销中数据挖掘技术的几个应用进行探讨和分析。

客户关系管理在网络营销，商业竞争是一家以客户为中心的竞技状态的客户，留住客户，扩大客户基础，建立密切的客户关系，客户需求分析和创造客户需求等，是非常关键的营销问题。客户关系管理，营销和信息技术领域是一个新概念，这在90年代初，软件产品在上世纪90年代后期出现的诞生。目前，在国内和国外的此类产品的研究和发展阶段。然而，继续与数据仓库和数据挖掘技术的进步和发展，客户关系管理，也是对实际应用阶段。crm的目标是管理者与客户的互动，提升客户价值，提高客户满意度，提高客户的忠诚度，还发现，市场营销和销售渠道，然后寻找新客户，提高客户的利润贡献率的最终目的是为了推动社会和经济效益。客户关系管理的目的，应用是改善企业与客户的关系，它是企业和服务本质管理和协调，以满足客户的需求，企业政策支持这项工作，并联系客户服务加强管理，提高客户满意度和品牌忠诚度。

然而，数据挖掘可以应用到很多方面的crm和不同阶段，包括以下内容：

（1）“一对一”营销的内部工作人员认识到，客户是在这个领域的企业，而不是贸易发展生存的关键。与每一个客户接触的过程，也是了解客户的进程，而且也让客户了解业务流程。

（2）企业与客户之间的销售应该是一种商业关系不断向前发展。客户和营销公司成立这种方式，而且有许多方法可以使这种与客户的关系，往往以改善包括：延长时间，客户关系和维护客户关系，以进一步加强相互交往过程中，公司可以在对方取得联系更多的利润。

（3）客户对客户盈利能力分析。我们的客户盈利能力是非常不同的，如果你不明白客户盈利能力，很难制定有效的营销策略，以获取最有价值的客户，或进一步提高客户的忠诚度的价值。数据挖掘技术可以用来预测客户在市场条件变化不同的盈利能力。它可以找到所有这些行为和使用模型来预测客户行为模式的客户交易盈利水平或新客户找到高利润。

（4）在所有部门维护客户关系的竞争日趋激烈，企业获得新客户的成本上升，因此，保持现有客户的关系变得越来越重要。对于企业客户可分为三大类：没有价值或者低价值的客户，不容易失去宝贵的客户，并不断寻找更多的优惠，更有价值的服务给客户。前两个类型的客户，客户关系管理，现代化，然而，最具潜力的市场活动，是第三个层次的用户，而且还特别需求和营销工具，以保护客户，可以减缓企业经营成本，而且还获得了宝贵的客户。数据挖掘还可以发现，由于客户流失，该公司能够满足这些客户的需要，采取适当措施，保持销售。

（5）客户访问企业业务系统资源，包括能够获得新客户的关键指标。为了提供这些新的资源，包括企业搜索客户谁不知道该产品的客户，可能是竞争对手，服务客户。这些细分客户，潜在客户可以帮助企业完成检查。

通过挖掘客户的有关数据，可以对客户进行分类，找出其相同点和不同点，以便为客户提供个性化的产品和服务，使企业和客户之间能够通过网络进行有效的沟通和信息交流。例如，关联分析，客户在购买某种商品时，有可能会连带着购买其他的相关产品，这样购买的某种商品和连带购买的其他相关产品之间就存在着某种关联，企业可以针对这种关联进行分析，分析出规律，已制定有效的营销策略来长效的起到吸引客户连带消费，购买其他产品的营销策略。它能够智能化地从大量的数据中提取出有用的信息和知识，为企业的管理人员提供决策支持。数据挖掘技术使数据库技术进入了一个更高级的阶段，它不仅能对过去的数据进行查询和遍历，并且能够找出过去数据之间的潜在联系，从而促进信息的传递。

客户群体的划分也会用到数据挖掘，没有基于数据挖掘的客户划分，就没有真正的差异化、个性化营销，就没有现代营销的根本。做为企业的领导者，不管你的企业是卖产品的还是卖服务，第一个应该准确把握的商业问题就是你的目标客户群体，他们是谁，有什么特点和行为模式，有那些独特的喜好可以作为营销的突破口，有多大的多长久的赢利价值。这些问题是你整个商业运做的核心和基础，不了解你的客户，下面的路就根本别指望能走下去了。数据挖掘营销应用中的客户群体划分可以科学有效的解决这个问题，也能给企业找到一个合理的营销定位。

数据挖掘技术在90年代开始应用于信用评估与风险分析中。企业在进行网络营销的过程中会受到各种各样的来自买方的信用风险的威胁，随着市场竞争的加剧，贸易信用已经成为企业成功开发客户和加强客户关系的重要条件。客户信用管理主要是搜集储存客户信息，因为客户既是企业最大的财富来源，也是风险的主要来源。为了让企业在这方面更少的受到威胁，可以利用数据挖掘技术发现企业经常面临的诈骗行为或延付货款行为，进而进行回避。同时尽可能把客户信用风险控制在交易发生之前是成功信用管理的根本。因此，充分获取客户的详细资料并做出安全的决策非常重要。

客户信用风险管理应用数据挖掘技术的优势：

（3）数据挖掘技术也可以适应各种形式的数据，数据挖掘可以是连续的数据，离散数据，而其他形式的数据处理，以便在更大的灵活性，在选择指标时，更加符合客观实际的信用风险模型。

为现代信用风险管理方法有两个：第一是所谓的指数法，其基础是信用相关业务的某些特性来企业信用评估；第二类是所谓的结构化方法，根据历史数据和市场数据模拟在企业资产价值变化的动态持续的过程，然后确定其企业信用的位置。

网络营销作为适应网络经济时代的网络虚拟市场的新营销理论，是市场营销理念在新时期的发展和应用。它能够智能化地从大量的数据中提取出有用的信息和知识，为企业的管理人员提供决策支持。数据挖掘技术使数据库技术进入了一个更高级的阶段，它不仅能对过去的数据进行查询和遍历，并且能够找出过去数据之间的潜在联系，从而促进信息的传递。

1．维护原有客户，挖掘潜在新客户。

网络营销中销售商可以通过客户的访问记录来挖掘出客户的潜在信息，跟据客户的兴趣与需求向客户有针对性的做个性化的推荐，制定出客户满意的产品服务。在做好维护原有老客户的基础上，通过对数据的挖掘，利用分类技术，也可以寻找出潜在的客户，通过对web日志的挖掘，可以对已经存在的访问者进行分类，根据这种精细的分类，还可以找到潜在的新客户。

2．制定营销策略，优化促销活动。

对于保留的商品访问记录和销售记录进行挖掘，可以发现客户的访问规律，了解客户消费的生命周期，起伏规律，结合市场形势的变化，针对不同的商品和客户群制定不同的营销策略，保证促销活动针对客户群有的放矢，收到意想不到的效果。

3．降低运营成本，提高竞争力。

网络营销的管理者可以通过数据挖掘发现市场反馈的可靠信息，预测客户未来的购买行为，有针对性的进行营销活动，还可以根据产品访问者的浏览习惯来觉定产品广告的位置，使广告有针对性的起到宣传的效果。从而提高广告的投资回报率，从而能降低运营成本，提高且的核心竞争力。

4．对客户进行个性化推荐。

根据客户采矿活动对网络规则，有针对性的网络营销平台，提供“个性化”服务。个性化服务是在服务策略和服务内容的不同客户的不同，其本质是客户为中心的web服务的需求。它通过收集和分析客户资料，以了解客户的利益和购买行为，然后采取主动，以达到建议的服务。

5．完善网络营销网站的设计。

1冯英健著，《网络营销基础与实践》,清华大学出版社，20xx年1月第1版。

2.,and.sky-shairoh,esinknowledgediscoveryanddatamining.aaai/mitpress,menlopark,ca.1996:。

数据挖掘论文摘要篇二

在电子商务中运用数据挖掘技术，对服务器上的日志数据、用户信息和访问链接信息进行数据挖掘，有效了解客户的购买欲望，从而调整电子商务平台，最终实现利益更大化。本文旨在了解电子商务中的数据源有哪些，发掘数据挖掘在电子商务中的具体作用，从而为数据挖掘的具体设计奠定基础。

一、电子商务中数据挖掘的数据源。

1.服务器日志数据客户在访问网站时，就会在服务器上产生相应的服务器数据，这些文件主要是日志文件。而日志文件又可分为ser-vicelogs、errorlogs、cookielogs。其中servicelogs文件格式是最常用的标准公用日志文件格式，也是标准组合日志文件格式。标准公用日志文件的格式存储关于客户连接的物理信息。标准组合日志文件格式主要包含关于日志文件元信息的指令，如版本号，会话监控开始和结束的日期等。在日志文件中，cookielogs日志文件是很重要的日志文件，是服务器为了自动追踪网站访问者，为单个客户浏览器生成日志[1]。

2.客户登记信息。

客户登记信息是指客户通过web页输入的、并提交给服务器的相关用户信息，这些信息通常是关于用户的常用特征。

在web的数据挖掘中，客户登记信息需要和访问日志集成，以提高数据挖掘的准确度，使之能更进一步的了解客户。

页面的超级链接。

辅之以监视所有到达服务器的数据，提取其中的http请求信息。此部分数据主要来自浏览者的点击流，用于考察用户的行为表现。网络底层信息监听过滤指监听整个网络的所有信息流量，并根据信息源主机、目标主机、服务协议端口等信息过滤掉垃圾数据，然后进行进一步的处理，如关键字的搜索等，最终将用户感兴趣的数据发送到给定的数据接受程序存储到数据库中进行分析统计。

二、web数据挖掘在电子商务中的应用通过对数据源的原始积累、仔细分析，再利用数据发掘技术，最终达到为企业为用户服务的目的，而这些服务主要有以下几种。

1.改进站点设计，提高客户访问的兴趣对客户来说，传统客户与销售商之间的空间距离在电子商务中已经不存在了，在internet上，每一个销售商对于客户来说都是一样的，那么如何使客户在自己的销售站点上驻留更长的时间，对销售商来说将是一个挑战。为了使客户在自己的网站上驻留更长的时间，就应该对客户的访问信息进行挖掘，通过挖掘就能知道客户的浏览行为，从而了解客户的兴趣及需求所在，并根据需求动态地调整页面，向客户展示一个特殊的页面，提供特有的一些商品信息和广告，以使客户能继续保持对访问站点的兴趣。

2.发现潜在客户。

在对web的客户访问信息的挖掘中，利用分类技术可以在internet上找到未来的潜在客户。获得这些潜在的客户通常的市场策略是：先对已经存在的访问者进行分类。对于一个新的访问者，通过在web上的分类发现，识别出这个客户与已经分类的老客户的一些公共的描述，从而对这个新客户进行正确的归类。然后从它所属类判断这个新客户是否为潜在的购买者，决定是否要把这个新客户作为潜在的客户来对待。

客户的类型确定后，就可以对客户动态地展示web页面，页面的内容取决于客户与销售商提供的产品和服务之间的关联。

对于一个新的客户，如果花了一段时间浏览市场站点，就可以把此客户作为潜在的客户并向这个客户展示一些特殊的页面内容。

3.个性化服务。

根据网站用户的访问情况，为用户提供个性化信息服务，这是许多互联网应用，尤其是互联网信息服务或电子商务(网站)所追求的目标。根据用户的访问行为和档案向使用者进行动态的推荐，对许多应用都有很大的吸引力。web日志挖掘是一个能够出色地完成这个目标的方式。通过web数据挖掘，可以理解访问者的动态行为，据此优化电子商务网站的经营模式。通过把所掌握的大量客户分成不同的类，对不同类的客户提供个性化服务来提高客户的满意度，从而保住老客户；通过对具有相似浏览行为的客户进行分组，提取组中客户的共同特征，从而实现客户的聚类，这可以帮助电子商务企业更好地了解客户的兴趣、消费习惯和消费倾向，预测他们的需求，有针对性地向他们推荐特定的商品并实现交叉销售，可以提高交易成功率和交易量，提高营销效果。

例如全球最大中文购物网站淘宝网。当你购买一件商品后，淘宝网会自动提示你“购买过此商品的人也购买过……”类似的信息，这就是个性化服务的代表。

4.交易评价。

现在几乎每一个电子商务网站都增加了交易评价功能，交易评价功能主要就是为了降低交易中的信息不对称问题。

电子商务交易平台设计了在线信誉评价系统，对买卖双方的交易历史及其评价进行记录。在声誉效应的影响下，卖家也更加重视买家的交易满意度，并且也形成了为获取好评减少差评而提高服务质量的良好风气。交易中的不满意（或者成为纠纷）是产生非好评（包括中评和差评）的直接原因。那么，交易中一般会产生哪些交易纠纷，这些交易纠纷的存在会如何影响交易评价结果，这些问题的解决对卖家的经营具有重要的指导价值。

总结。

数据挖掘是当今世界研究的热门领域，其研究具有广阔的应用前景和巨大的现实意义。借助数据挖掘可以改进企业的电子商务平台，增加企业的经营业绩，拓宽企业的经营思路，最终提高企业的竞争力。

参考文献：

数据挖掘论文摘要篇三

随着互联网技术的迅速发展，尤其移动互联网的爆发性发展，越来越多的公司凭借其备受欢迎的系统和app如雨后春笋般发展起来，如滴滴打车、共享单车等。海量数据自此不再是google等大公司的专利，越来越多的中小型企业也可以拥有海量数据。如何从浩如烟海的数据中挖掘出令人感兴趣和有用的知识，成为越来越多的公司急需解决的问题。因此，他们对数据挖掘分析师求贤若渴。在这一社会需求下，培养出优秀的数据挖掘分析师，是各个高校目前急需完成的一项任务。

目前，各大高等院校本科阶段争相开设数据挖掘课程。然而，该课程是一门相对较新的交叉学科，涵盖了概率统计、机器学习、数据库等学科的知识内容，难度较大。因此，大部分高校一般将此课程开设在研究生阶段，在本科生中开设此课程的学校相对较少。另外，不同的学校将其归入不同的专业中，如计算机专业、信息管理专业、统计学、医学等。可以说，这一课程基本上处于探索的过程中。我院灾害信息系于20xx年在信息管理与信息系统本科学生中首次开设了该课程。通过开设此课程，学生能够掌握数据挖掘的基本原理和各种挖掘算法等，掌握数据分析和处理、高级数据库编程等技能，达到数据聚类、分类、关联分析的目的。然而，通过前期教学过程，我们发现教学效果不理想，存在很多问题。

1、数据内驱力差。

以往数据挖掘课程重点讲授数据挖掘算法，对数据源的获取和处理极少获取。目前各大教材都在使用一些公共数据资源，这些数据资源有些已经非常陈旧了，比如20世纪80年代的加州房价数据。这些数据脱离现实，分析这些数据，学生没有任何兴趣和学习动力，也就无法发现价值。

大量具有难度的数据挖掘算法的学习，使学生丧失了学习兴趣，学完即忘，不知所用。

3、忽视对数据预处理过程的学习。

以往所使用的公共数据源或软件自带数据源，数据量小，需要的预处理工作比较少；这部分内容基本只安排一次理论课、一次实验课。而实际通过爬虫获取的数据源数据量大；这部分工作量比较大，需要占到整个数据挖掘工作量的一半以上。因此，一次理论课和一次实验课是无法让学生掌握数据预处理技能的。

4、算法编程实现难度较大。

要求学生学习一门新的编程语言，如r语言、python语言，对本科非计算机专业的学生来说难度是非常大的，尤其是课时安排只有48课时。

学生能够理解课堂案例，但在实际应用中，无法完成整个数据分析流程。

该课程的教学对象是信息管理与信息系统专业本科大四学生。因此，培养实际应用人才，使其完成整个实际数据挖掘分析流程是教师的教学目的。笔者对智联招聘、中华英才网、51job等几个大型招聘网站的几百个数据挖掘分析师相关职位进行分析，主要分析了相關职位的工作内容、职位要求以及需求企业。数据分析师主要利用数据挖掘工具对运营数据等多种数据源进行预处理、建模、挖掘、分析及优化。该职位是受业务驱动的，特点是将现有数据与业务相结合，最大程度地变现数据价值。该职位对计算机编程等相关技术不作要求，但是需要有深厚的数据挖掘理论基础，熟练使用主流的数据挖掘（或统计分析）工具。基于此，教师可以采取以下策略进行教学改革。

1、加强对业务数据的理解。

数据挖掘分析师是受业务驱动的，所以要理解实际业务，明确本次数据挖掘要解决什么问题。教师可以构建案例库，包括教师案例库、学生讨论案例库。教师案例库由教师构建，可用于课堂讲授。学生案例库由学生分组构建，并安排讨论课，由学生讲述、讨论并提交报告。

2、加强对数据的获取。

对学生感兴趣的数据源进行挖掘，这样才能更好地帮助学生理解吸收知识。因此，可以教授学生爬虫技术，编写爬虫程序，使其自主获取感兴趣的数据。

3、加强对数据的预处理工作。

在数据挖掘之前使用数据预处理技术，能够显著提高数据挖掘模式的质量，降低实际挖掘所需要的时间，应将其作为整门课程的重点进行学习。增加理论课程和实验课时，使学生掌握数据清理、数据集成、数据变换、数据归纳等数据预处理技术，并能够应对各种复杂数据源，最终利用爬虫程序获取的各种数据源进行预处理工作。

教师可以选择spssmodeler这款所见即所得的数据挖掘软件作为配套实验平台。该软件具有必需的数据预处理工具及预设的挖掘算法，学生可以把注意力放在要挖掘的数据及相关需求上，设定挖掘的主题，然后通过鼠标的点击拖拉即可完成相关主题的数据挖掘过程。学生最终可对自己获取并已处理过的数据进行挖掘分析。

5、加强教师外出培训学习。

数据挖掘技术以及大数据技术是近来比较新颖而且发展迅速的技术。教师长期身处三尺讲台之上，远离了新技术，脱离了实际。因此，需派遣教师到知名高校学习数据挖掘教学技术，到培训机构进行系统学习，到企业进行实战学习。

基于以上分析，形成了新的数据挖掘理论课程内容和实践课程内容，安排如表1和表2所示。共安排48学时，其中理论课24学时，实验课24学时。理论课重点讲授数据的获取、数据的理解、数据的预处理以及常用挖掘算法。实验课重点学习基于spssmodeler的数据挖掘，对理论课的内容进行实践。整个学习以工程项目为载体，该工程贯穿整个学习过程。学生通过爬虫程序获取自己感兴趣的数据源，根据课程进度，逐步完成后续数据的理解，再进行预处理，建模分析，评估整个过程。在课程结束时，完成整个项目，并提交报告。

在数字时代，越来越多的企业急需数据挖掘分析人才。教师应以培养实际应用人才为目的，充分培养学生对数据挖掘的学习兴趣，以工程项目为载体，贯穿整个课程周期。在教学中，打牢数据获取、理解预处理这一基石，加强建模挖掘分析，弱化对晦涩算法的编程学习，使学生真正掌握数据挖掘技术，满足社会需求。

数据挖掘论文摘要篇四

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“大数据”到底有多大？根据研究机构统计，仅在2011年，全球数据增量就达到了1.8zb(即1.8万亿gb)，相当于全世界每个人产生200gb以上的数据。这种增长趋势仍在加速，据保守预计，接下来几年中，数据将始终保持每年50%的增长速度。

纵观人类历史，每一次划时代的变革都是以新工具的出现和应用为标志的。蒸汽机把人们从农业时代带入了工业时代，计算机和互联网把人们从工业时代带入了信息时代，而如今大数据时代已经到来，它源自信息时代，又是信息时代全方位的深化应用与延伸。大数据时代的生产原材料是数据，生产工具则是大数据技术，是对信息时代所产生的海量数据的挖掘和分析，从而快速地获取有价值信息的技术和应用。

概括来讲，大数据有三个特征，可总结归纳为“3v”，即量(volume)、类(variety)、时(velocity)。量，数据容量大，现在数据单位已经跃升至zb级别。类，数据种类多，主要来自业务系统，例如社交网络、电子商务和物联网应用。时，处理速度快，时效性要求高，从传统的事务性数据到实时或准实时数据。

数据挖掘，又称为知识发现(knowledgediscovery)，是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术。知识发现过程通常由数据准备、规律寻找和规律表示3个阶段组成。数据准备是从数据中心存储的数据中选取所需数据并整合成用于数据挖掘的数据集；规律寻找是用某种方法将数据集所含规律找出来；规律表示则是尽可能以用户可理解的方式(如可视化)将找出的规律表示出来。

“数据海量、信息缺乏”是相当多企业在数据大集中之后面临的尴尬问题。目前，大多数事物型数据库仅实现了数据录入、查询和统计等较低层次的功能，无法发现数据中存在的有用信息，更无法进一步通过数据分析发现更高的价值。如果能够对这些数据进行分析，探寻其数据模式及特征，进而发现某个客户、群体或组织的兴趣和行为规律，专业人员就可以预测到未来可能发生的变化趋势。这样的数据挖掘过程，将极大拓展企业核心竞争力。例如，在网上购物时遇到的提示“浏览了该商品的人还浏览了如下商品”，就是在对大量的购买者“行为轨迹”数据进行记录和挖掘分析的基础上，捕捉总结购买者共性习惯行为，并针对性地利用每一次购买机会而推出的销售策略。

随着社会的进步和信息通信技术的发展，信息系统在各行业、各领域快速拓展。这些系统采集、处理、积累的数据越来越多，数据量增速越来越快，以至用“海量、爆炸性增长”等词汇已无法形容数据的增长速度。

2011年5月，全球知名咨询公司麦肯锡全球研究院发布了一份题为《大数据：创新、竞争和生产力的。下一个新领域》的报告。报告中指出，数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域，逐渐成为重要的生产因素；而人们对于大数据的运用预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。2012年3月29日，美国政府在白宫网站上发布了《大数据研究和发展倡议》，表示将投资2亿美元启动“大数据研究和发展计划”，增强从大数据中分析萃取信息的能力。

在电力行业，坚强智能电网的迅速发展使信息通信技术正以前所未有的广度、深度与电网生产、企业管理快速融合，信息通信系统已经成为智能电网的“中枢神经”，支撑新一代电网生产和管理发展。目前，国家电网公司已初步建成了国内领先、国际一流的信息集成平台。随着三地集中式数据中心的陆续投运，一级部署业务应用范围的拓展，结构化和非结构化数据中心的上线运行，电网业务数据从总量和种类上都已初具规模。随着后续智能电表的逐步普及，电网业务数据将从时效性层面进一步丰富和拓展。大数据的“量类时”特性，已在海量、实时的电网业务数据中进一步凸显，电力大数据分析迫在眉睫。

当前，电网业务数据大致分为三类：一是电力企业生产数据，如发电量、电压稳定性等方面的数据；二是电力企业运营数据，如交易电价、售电量、用电客户等方面的数据；三是电力企业管理数据，如erp、一体化平台、协同办公等方面的数据。如能充分利用这些基于电网实际的数据，对其进行深入分析，便可以提供大量的高附加值服务。这些增值服务将有利于电网安全检测与控制(包括大灾难预警与处理、供电与电力调度决策支持和更准确的用电量预测)，客户用电行为分析与客户细分，电力企业精细化运营管理等等，实现更科学的需求侧管理。

例如，在电力营销环节，针对“大营销”体系建设，以客户和市场为导向，省级集中的95598客户服务、计量检定配送业务属地化管理的营销管理体系和24小时面向客户的营销服务系统，可通过数据分析改善服务模式，提高营销能力和服务质量；以分析型数据为基础，优化现有营销组织模式，科学配置计量、收费和服务资源，构建营销稽查数据监控分析模型；建立各种针对营销的系统性算法模型库，发现数据中存在的隐藏关系，为各级决策者提供多维的、直观的、全面的、深入的分析预测性数据，进而主动把握市场动态，采取适当的营销策略，获得更大的企业效益，更好地服务于社会和经济发展。此外，还可以考虑在电力生产环节，利用数据挖掘技术，在线计算输送功率极限，并考虑电压等因素对功率极限的影响，从而合理设置系统输出功率，有效平衡系统的安全性和经济性。

公司具备非常好的从数据运维角度实现更大程度信息、知识发现的条件和基础，完全可以立足数据运维服务，创造数据增值价值，提供并衍生多种服务。以数据中心为纽带，新型数据运维的成果将有可能作为一种新的消费形态与交付方式，给客户带来全新的使用体验，打破传统业务系统间各自为阵的局面，进一步推动电网生产和企业管理，从数据运维角度对企业生产经营、管理以及坚强智能电网建设提供更有力、更长远、更深入的支撑。

这个问题太笼统，基本上算法和应用是两个人来做的，可能是数据挖掘职位。做算法的比较少，也比较高级。

其实所谓做算法大多数时候都不是设计新的算法(这个可以写论文了)，更多的是技术选型，特征工程抽取，最多是实现一些已经有论文但是还没有开源模块的算法等，还是要求扎实的算法和数据结构功底，以及丰富的分布式计算的知识的，以及不错的英文阅读和写作能力。但即使是这样也是百里挑一的，很难找到。

绝大读书数据挖掘岗位都是做应用，数据清洗，用现成的库建模，如果你自己不往算法或者架构方面继续提升，和其他的开发岗位的性质基本没什么不同，只要会编程都是很容易入门的。

实际情况不太清楚，由于数据挖掘和大数据这个概念太火了，肯定到处都有人招聘响应的岗位，但是二线城市可能仅仅是停留在概念上，很多实际的工作并没有接触到足够大的数据，都是生搬硬套框架(从我面试的人的工作经验上看即使是在北上广深这种情况也比较多见)。

只是在北上广深，可能接触到大数据的机会多一些。而且做数据挖掘现在热点的技术比如python，spark，scala，r这些技术除了在一线城市之外基本上没有足够的市场(因为会的人太少了，二线城市的公司找不到掌握这些技术的人，不招也没人学)。

所以我推测二线城市最多的还是用java+hadoop，或者用java写一些spark程序。北上广深和二线城市程序员比待遇是欺负人，就不讨论了。

和传统的前后端程序员相比，最主要的去别就是对编程水平的要求。从我招聘的情况来看，做数据挖掘的人编程水平要求可以降低一个档次，甚至都不用掌握面向对象。

但是要求技术全面，编程、sql，linux，正则表达式，hadoop，spark，爬虫，机器学习模型等技术都要掌握一些。前后端可能是要求精深，数据挖掘更强调广博，有架构能力更好。

打基础是最重要的，学习一门数据挖掘常用的语言，比如python，scala，r;学习足够的linux经验，能够通过awk，grep等linux命令快速的处理文本文件。掌握sql，mysql或者postgresql都是比较常用的关系型数据库，搞数据的别跟我说不会用数据库。

补充的一些技能，比如nosql的使用，elasticsearch的使用，分词(jieba等模块的使用)，算法的数据结构的知识。

我觉得应当学习，首先hadoop和hive很简单(如果你用aws的话你可以开一台emr，上面直接就有hadoop和hive，可以直接从使用学起)。

我觉得如果不折腾安装和部署，还有linux和mysql的经验，只要半天到一天就能熟悉hadoop和hive的使用(当然你得有linux和mysql的基础，如果没有就先老老实实的学linux和mysql，这两个都可以在自己的pc上安装，自己折腾)。

spark对很多人来说才是需要学习的，如果你有java经验大可以从java入门。如果没有那么还是建议从scala入门，但是实际上如果没有java经验，scala入门也会有一定难度，但是可以慢慢补。

所以总的来说spark才足够难，以至于需要学习。

如果上面任何一个问题的答案是no，我都不建议直接转行或者申请高级的数据挖掘职位(因为你很难找到一个正经的数据挖掘岗位，顶多是一些打擦边球的岗位，无论是实际干的工作还是未来的成长可能对你的帮助都不大)。

无论你现在是学生还是已经再做一些前段后端、运维之类的工作你都有足够的时间补齐这些基础知识。

补齐了这些知识之后，第一件事就是了解大数据生态，hadoop生态圈，spark生态圈，机器学习，深度学习(后两者需要高等数学和线性代数基础，如果你的大学专业学这些不要混)。

数据挖掘论文摘要篇五

数据挖掘技术在金融业、医疗保健业、市场业、零售业和制造业等很多领域都得到了很好的应用。针对交通安全领域中交通事故数据利用率低的现状，可以通过数据挖掘对相关交通事故数据进行统计分析，从而发现其中的关联，这对提升交通安全水平具有非常重要的意义。

数据挖掘（datamining）即对大量数据进行有效的分类统计，从而整理出有规律的、有价值的、潜在的未知信息。一般来讲，这些数据存在极大的随机性和不完全性，其包括各行各业各个方面的数据。数据挖掘是一个结合了数据库、人工智能、机器学习的学科，涉及统计数据和技术理论等领域。

关联分析作为数据挖掘中的重要组成部分，其主要作用就是通过数据之间的相互关联从而发现数据集中某种未知的联系。关联分析最初是在20世纪90年代初被提出来的，一直备受关注。已被广泛应用于各行各业，包括医疗体检、电子商务、商业金融等各个领域。关联规则的挖掘一般可分成两个步骤[1]：

（1）找出频繁项集，不小于最小支持度的项集；

（2）生成强关联规则，不小于最小置信度的关联规则。相对于生成强关联规则，找出频繁项集这一步比较麻烦。l等人在1994年提出的apriori算法是生成频繁项集的经典算法[2]。apriori算法使用了level-wise搜索的迭代方法，即用k-项集探索（k+1）-项集。apriori算法在整体上可分为两个部分。

（1）发现频集。这个部分是最重要的，开销相继产生了各种各样的频集算法，专门用于发现频集，以降低其复杂度、提高发现频集的效率。

（2）利用所获得的频繁项集各种算法主要致力产生强关联规则。当然频集构成的联规则未必是强关联规则，还要检验构成的关联规则的支持度和支持度是否超过它们的阈值。apriori算法找出频繁项集分为两步：连接和剪枝。

（1）连接。集合lk-1为频繁k-1项集的集合，它通过与自身连接就可以生成候选k项集的集合，记作ck。

（2）剪枝。频繁k项集的集合lk是ck的子集。剪枝首先利用apriori算法的性质（频繁项集的所有非空子集都是频繁的，如果不满足这个条件，就从候选集合ck中删除）对ck进行压缩；然后，通过扫描所有的事务，确定压缩后ck中的每个候选的支持度；最后与设定的最小支持度进行比较，如果支持度不小于最小支持度，则认为该候选项是频繁的。目前，在互联网技术及科学技术的快速发展下，人工智能、机器识别等技术兴起，关联分析也被越来越多应用其中，并在不断发展中提出了大量的改进算法。

近年来，我国越来越多的学者将数据挖掘关联分析应用于道路交通事故的研究中，主要是分析道路、车辆、行人以及环境等因素与交通事故之间的某种联系。pande和abdel-aty[3]通过关联分析研究了美国佛罗里达州20xx年非交叉口发生的道路交通事故，重点分析了各个不同的影响因素与交通事故之间的内在联系，通过研究得出如下结论，道路照明条件不足是引发道路交通事故的主要因素，除此之外，还发现天气恶劣的环境下道路弯道的直线段也极易发生交通事故。graves[4]利用数据挖掘技术中的关联规则对欧洲道路交通事故进行了分析，主要研究了交通事故与道路设施状况之间的关联，通过研究发现了易导致交通事故发生的各个道路设施状况因素，此研究为欧洲路面建设及投资提供了强大的决策支持。我国学者董立岩在研究道路交通事故数据的文献中，将粗糙集与关联分析进行了融合，提出了基于偏好信息的决策规则简约算法并将其应用其中，通过分析发现了道路交通事故的未知规律。王艳玲通过关联分析中的因子关联树模型重点分析了影响道路交通事故最重要的因子，发现在道路交通事故常见的诱因人、车、路及环境中对事故影响最大的因子是环境。许卉莹等利用关联分析、聚类分析以及决策树分析三种数据挖掘技术对道路交通事故数据进行分析，最终得出了科学的道路交通事故预防和交通安全管理决策依据。尚威等在研究中，对大量的道路交通数据进行了有效整合，并在此基础上按照交通事故相关因素的不同特点整理出与事故发生有关的字段数据，形成新的事故数据记录表，然后再根据多维关联规则对记录的相关数据进行分析，从而发现了事故诱导因素记录字段值和事故结果字段值组成的道路交通事故频繁字段的组合。张听等在充分掌握聚类数据挖掘理论与方法的基础上，提出了多目标聚类分析框架和一个启发式的聚类算法k-wanmi，并将其用在道路交通事故的聚类研究中对不同权重的属性进行了多目标分析。同样，许宏科也利用该方法对公路隧道交通流数据进行了聚类分析，其在研究中不仅明确了隧道交通流的峰值规律，而且还根据这种规律制订了隧道监控设备的不同控制方案，对提高隧道交通安全的水平做了极大的贡献。徐磊和方源敏在研究中，提出了由简化信息熵构造的改进c4.5决策树算法，并将其应用在交通事故数据的研究中，对交通数据进行了正确分类，发现了一些隐藏的规则和知识，为交通管理提供了依据。刘军、艾力斯木吐拉、马晓松运用多维关联规则分析交通事故记录，从而找到导致交通事故发生次数多的主要原因，并且指导相关部门作出相应的决策。杨希刚运用关联规则为现实中的交通事故的预防提供依据。吉林大学的吴昊等人，基于关联规则的理论基础，定义了公路交通事故属性模型，并结合改进后的apriori算法，分析了交通事故历史数据信息，为有关单位和用户寻找道路黑点（即事故多发点）提供了技术支援和决策帮助。

通过数据挖掘中的关联分析方法虽然能够对道路交通事故的相关因素进行清晰的分析，但是目前在这一方面的研究仍有不足之处。因为关联分析在道路交通事故的研究中往往只能片面发现某一种或几种因素影响交通事故的规律，很难将所有影响因素结合起来进行全面系统的分析。然而道路交通事故的发生通常都是由相应因素导致，而后事故当事人意识到危险源的存在并采取措施，直到事故发生的连续过程，整体来看体现了时序性。也就是说，道路交通事故是受到一系列按照时间先后顺序排列的影响因素组合共同作用而发生的，从整体的角度出发研究事故发生机理更加科学。

数据挖掘论文摘要篇六

由于信息技术的迅速发展，现代的档案管理模式与过去相比，也有了很大的变化，也让如今的档案管理模式有了新的挑战。让人们对信息即时、大量地获取是目前档案管理工作和档案管理系统急切需要解决的问题。

（一）数据挖掘技术。数据挖掘是指从大量的、不规则、乱序的数据中，进行分析归纳，得到隐藏的，未知的，但同时又含有较大价值的信息和知识。它主要对确定目标的有关信息，使用自动化和统计学等方法对信息进行预测、偏差分析和关联分析等，从而得到合理的结论。在档案管理中使用数据挖掘技术，能够充分地发挥档案管理的作用，从而达到良好的档案管理工作效果。（二）数据挖掘技术分析。数据挖掘技术分析的方法是多种多样的，其主要方法有以下几种：1.关联分析。指从已经知道的信息数据中，找到多次展现的信息数据，由信息的说明特征，从而得到具有相同属性的事物特征。2.分类分析。利用信息数据的特征，归纳总结相关信息数据的数据库，建立所需要的数据模型，从而来识别一些未知的信息数据。3.聚类分析。通过在确定的数据中，找寻信息的价值联系，得到相应的管理方案。4.序列分析。通过分析信息的前后因果关系，从而判断信息之间可能出现的联系。

在进行现代档案信息处理时，传统的档案管理方法已经不能满足其管理的要求，数据挖掘技术在这方面确有着显著的优势。首先，档案是较为重要的信息记录，甚至有些档案的重要性大到无价，因此对于此类的珍贵档案，相关的档案管理人员也是希望档案本身及其价值一直保持下去。不过越是珍贵的档案，其使用率自然也就越高，所以其安全性就很难得到保障，在档案管理中运用数据挖掘技术，可以让档案的信息数据得到分析统计，归纳总结，不必次次实物查阅，这样就极大地提升了档案相关内容的安全性，降低档案的磨损率。并且可以对私密档案进行加密，进行授权查阅，进一步提高档案信息的安全性。其次，对档案进行鉴定与甄别，这也是档案工作中较困难的过程，过去做好这方面的工作主要依靠管理档案管理员自己的能力和水平，主观上的因素影响很大，但是数据挖掘技术可以及时对档案进行编码和收集，对档案进行数字化的管理和规划，解放人力资源，提升档案利用的服务水平。第三，数据挖掘技术可以减少档案的收集和保管成本，根据档案的特点和规律建立的数据模型能为之后的工作人员建立一种标准，提升了档案的鉴定效率。

（一）档案信息的收集。在实施档案管理工作时，首先需要对档案信息数据的收集。可以运用相关档案数据库的数据资料，进行科学的分析，制定科学的说明方案，对确定的数据集合类型和一些相关概念的模型进行科学说明，利用这些数据说明，建立准确的数据模型，并以此数据模型作为标准，为档案信息的快速分类以及整合奠定基础。例如，在体育局的相关网站上提供问卷，利用问卷来得到的所需要的信息数据，导入数据库中，让数据库模型中保有使用者的相关个人信息，通过对使用者的信息数据进行说明，从而判断使用者可能的类型，提升服务的准确性。因此，数据挖掘技术为档案信息的迅速有效收集，为档案分类以及后续工作的顺利展开，提供了有利条件，为个性化服务的实现提供了保证。（二）档案信息的分类。数据挖掘技术具有的属性分析能力，可以将数据库中的信息进行分门别类，将信息的对象通过不同的特征，规划为不同的分类。将数据挖掘技术运用到档案管理中时，可以简单快速地找到想要的档案数据，能根据数据中使用者的相关数据，找寻使用者在数据库中的信息，使用数据模型的分析能力，分析出使用者的相关特征。利如，在使用者上网使用网址时，数据挖掘技术可以充分利用使用者的搜索数据以及网站的访问记录，自动保存用户的搜索信息、搜索内容、下载次数、时间等，得到用户的偏好和特征，对用户可能存在的需求进行预测和分类，更加迅速和准确的，为用户提供个性化的服务。（三）档案信息的整合。数据挖掘技术可以对新旧档案的信息进行整合处理，可以较为简单地将“死档案”整合形成为“活档案”，提供良好的档案信息和有效的档案管理。例如，对于企事业单位而言，培训新员工的成本往往比聘请老员工的成本要高出很多。对老员工的档案信息情况进行全体整合，使档案资源充分发挥作用，将档案数据进行总结和规划，根据数据之间的联系确定老员工流失的原因，然后建立清晰、明白的数据库，这样可以防止人才流失，也能大大提高档案管理的效率。

综上所述，在这个信息技术迅速跳跃发展的时代，将数据挖掘技术运用到档案管理工作中是时代发展的需求与必然结果。利用数据挖掘技术，可以使档案管理工作的效率大大提升，不仅减少了搜索档案信息的时间，节省人力物力，避免资源的浪费，还能帮助用户在海量的信息数据中，快速找到所需的档案数据信息。数据挖掘技术的运用，使静态的档案信息变成了可以“主动”为企事业单位的发展，提供有效的个性化服务的档案管家，推动了社会的快速发展。

[2]宇然，数据挖掘技术研究以及在档案计算机管理系统中的应用[d].沈阳工业大学，20xx.

[3]吴秀霞，关于档案管理方面的数据挖掘分析及应用探讨[j].经营管理者，20xx:338.

数据挖掘论文摘要篇七

[1]刘莹。基于数据挖掘的商品销售预测分析[j].科技通报。20xx(07)。

[2]姜晓娟，郭一娜。基于改进聚类的电信客户流失预测分析[j].太原理工大学学报。20xx(04)。

[3]李欣海。随机森林模型在分类与回归分析中的应用[j].应用昆虫学报。20xx(04)。

[4]朱志勇，徐长梅，刘志兵，胡晨刚。基于贝叶斯网络的客户流失分析研究[j].计算机工程与科学。20xx(03)。

[5]翟健宏，李伟，葛瑞海，杨茹。基于聚类与贝叶斯分类器的网络节点分组算法及评价模型[j].电信科学。20xx(02)。

[6]王曼，施念，花琳琳，杨永利。成组删除法和多重填补法对随机缺失的二分类变量资料处理效果的比较[j].郑州大学学报(医学版).20xx(05)。

[7]黄杰晟，曹永锋。挖掘类改进决策树[j].现代计算机(专业版).20xx(01)。

[8]李净，张范，张智江。数据挖掘技术与电信客户分析[j].信息通信技术。20xx(05)。

[9]武晓岩，李康。基因表达数据判别分析的随机森林方法[j].中国卫生统计。20xx(06)。

[10]张璐。论信息与企业竞争力[j].现代情报。20xx(01)。

[13]俞驰。基于网络数据挖掘的客户获取系统研究[d].西安电子科技大学20xx。

[14]冯军。数据挖掘在自动外呼系统中的应用[d].北京邮电大学20xx。

[15]于宝华。基于数据挖掘的高考数据分析[d].天津大学20xx。

[16]王仁彦。数据挖掘与网站运营管理[d].华东师范大学20xx。

[19]贾治国。数据挖掘在高考填报志愿上的应用[d].内蒙古大学20xx。

[22]阮伟玲。面向生鲜农产品溯源的基层数据库建设[d].成都理工大学20xx。

[23]明慧。复合材料加工工艺数据库构建及数据集成[d].大连理工大学20xx。

[25]岳雪。基于海量数据挖掘关联测度工具的设计[d].西安财经学院20xx。

[28]张晓东。全序模块模式下范式分解问题研究[d].哈尔滨理工大学20xx。

[30]王化楠。一种新的混合遗传的基因聚类方法[d].大连理工大学20xx。

[33]俞驰。基于网络数据挖掘的客户获取系统研究[d].西安电子科技大学20xx。

[34]冯军。数据挖掘在自动外呼系统中的应用[d].北京邮电大学20xx。

[35]于宝华。基于数据挖掘的高考数据分析[d].天津大学20xx。

[36]王仁彦。数据挖掘与网站运营管理[d].华东师范大学20xx。

[39]贾治国。数据挖掘在高考填报志愿上的应用[d].内蒙古大学20xx。

数据挖掘论文摘要篇八

摘要：随着科学技术的快速发展，各种新鲜的事物和理念得到了广泛的应用。其中机器学习算法就是一则典型案例——作为一种新型的算法，其广泛应用于各行各业之中。本篇论文旨在探讨机器学习算法在数据挖掘中的具体应用，我们利用庞大的移动终端数据网络，加强了基于gsm网络的户外终端定位，从而提出了3个阶段的定位算法，有效提高了定位的精准度和速度。

关键词：学习算法;gsm网络;定位;数据;。

移动终端定位技术由来已久，其主要是利用各种科学技术手段定位移动物体的精准位置以及高度。目前，移动终端定位技术主要应用于军事定位、紧急救援、网络优化、地图导航等多个现代化的领域，由于移动终端定位技术能够带给精准的位置服务信息，所以其在市场上还是有较大的需求的，这也为移动终端定位技术的优化和发展，带给了推动力。随着通信网络普及，移动终端定位技术的发展也得到了一些帮忙，使得其定位的精准度和速度都得到了全面的优化和提升。同时，传统的定位方法结合先进的算法来进行精准定位，目前依旧还是有较大的进步空间。在工作中我选取机器学习算法结合数据挖掘技术对传统定位技术加以改善，取得了不错的效果，但也遇到了许多问题，例如:使用机器学习算法来进行精准定位暂时无法满足更大的区域要求，还有想要利用较低的设备成本，实现得到更多的精准定位的要求比较困难。所以本文对机器学习算法进行了深入的研究，期望能够帮忙其更快速的定位、更精准的定位，满足市场的需要。

数据挖掘又名数据探勘、信息挖掘。它是数据库知识筛选中十分重要的一步。数据挖掘其实指的就是在超多的数据中透过算法找到有用信息的行为。一般状况下，数据挖掘都会和计算机科学紧密联系在一齐，透过统计集合、在线剖析、检索筛选、机器学习、参数识别等多种方法来实现最初的目标。统计算法和机器学习算法是数据挖掘算法里面应用得比较广泛的两类。统计算法依靠于概率分析，然后进行相关性决定，由此来执行运算。

而机器学习算法主要依靠人工智能科技，透过超多的样本收集、学习和训练，能够自动匹配运算所需的相关参数及模式。它综合了数学、物理学、自动化和计算机科学等多种学习理论，虽然能够应用的领域和目标各不相同，但是这些算法都能够被独立使用运算，当然也能够相互帮忙，综合应用，能够说是一种能够“因时而变”、“因事而变”的算法。在机器学习算法的领域，人工神经网络是比较重要和常见的一种。因为它的优秀的数据处理和演练、学习的潜力较强。

而且对于问题数据还能够进行精准的识别与处理分析，所以应用的频次更多。人工神经网络依靠于多种多样的建模模型来进行工作，由此来满足不同的数据需求。综合来看，人工神经网络的建模，它的精准度比较高，综合表述潜力优秀，而且在应用的过程中，不需要依靠专家的辅助力量，虽然仍有缺陷，比如在训练数据的时候耗时较多，知识的理解潜力还没有到达智能化的标准，但是，相对于其他方式而言，人工神经网络的优势依旧是比较突出的。

2以机器学习算法为基础的gsm网络定位。

2.1定位问题的建模。

建模的过程主要是以支持向量机定位方式作为基础，把定位的位置栅格化，面积较小的栅格位置就是独立的一种类别，在定位的位置内，我们收集数目庞大的终端测量数据，然后利用计算机对测量报告进行分析处理，测量栅格的距离度量和精准度，然后对移动终端栅格进行预估决定，最终利用机器学习进行分析求解。

2.2采集数据和预处理。

本次研究，我们采用的模型对象是我国某一个周边长达10千米的二线城市。在该城市区域内，我们测量了四个不同时间段内的数据，为了保证机器学习算法定位的精准性和有效性，我们把其中的三批数据作为训练数据，最后一组数据作为定位数据，然后把定位数据周边十米内的前三组训练数据的相关信息进行清除。一旦确定某一待定位数据，就要在不同的时间内进行测量，按照测量出的数据信息的经纬度和平均值，再进行换算，最终，得到真实的数据量，提升定位的速度以及有效程度。

2.3以基站的经纬度为基础的初步定位。

用机器学习算法来进行移动终端定位，其复杂性也是比较大的，一旦区域面积增加，那么模型和分类也相应增加，而且更加复杂，所以，利用机器学习算法来进行移动终端定位的过程，会随着定位区域面积的增大，而耗费更多的时间。利用基站的经纬度作为基础来进行早期的定位，则需要以下几个步骤:要将边长为十千米的正方形分割成一千米的小栅格，如果想要定位数据集内的相关信息，就要选取对边长是一千米的小栅格进行计算，而如果是想要获得边长一千米的大栅格，就要对边长是一千米的栅格精心计算。

2.4以向量机为基础的二次定位。

在完成初步定位工作后，要确定一个边长为两千米的正方形，由于第一级支持向量机定位的区域是四百米，定位输出的是以一百米栅格作为中心点的经纬度数据信息，相对于一级向量机的定位而言，二级向量机在定位计算的时候难度是较低的，更加简便。后期的预算主要依靠决策函数计算和样本向量机计算。随着栅格的变小，定位的精准度将越来越高，而由于增加分类的问题数量是上升的，所以，定位的复杂度也是相对增加的。

2.5以k-近邻法为基础的三次定位。

第一步要做的就是选定需要定位的区域面积，在二次输出之后，确定其经纬度，然后依靠经纬度来确定边长面积，这些都是进行区域定位的基础性工作，紧之后就是定位模型的训练。以k-近邻法为基础的三次定位需要的是综合训练信息数据，对于这些信息数据，要以大小为选取依据进行筛选和合并，这样就能够减少计算的重复性。当然了，选取的区域面积越大，其定位的速度和精准性也就越低。

3结语。

近年来，随着我国科学技术的不断发展和进步，数据挖掘技术愈加重要。根据上面的研究，我们证明了，在数据挖掘的过程中，应用机器学习算法具有举足轻重的作用。作为一门多领域互相交叉的知识学科，它能够帮忙我们提升定位的精准度以及定位速度，能够被广泛的应用于各行各业。所以，对于机器学习算法，相关人员要加以重视，不断的进行改良以及改善，切实的发挥其有利的方面，将其广泛应用于智能定位的各个领域，帮忙我们解决关于户外移动终端的定位的问题。

参考文献。

[2]李运.机器学习算法在数据挖掘中的应用[d].北京邮电大学，2014.

数据挖掘论文摘要篇九

根据20xx年4月国家教育部等五部关于印发《职业学校学生实习管理规定》的通知（教职成[20xx]3号）精神，针对旅游管理专业顶岗实习企业的实际情况以及顶岗实习现状，多角度分析新《职业学校学生顶岗实习管理规定》（以下简称新《规定》）对旅游管理专业顶岗实习的新要求，探索可操作的改进办法，为旅游管理专业实施顶岗实习教学课程提供借鉴和帮助。

（1）实习企业较多，大部分企业需求人数少，实习生分布零散，跟踪管理难度大。

（2）由学校安排实习的，大多是由学校和实习企业签订双方协议，实习生签阅《实习生管理守则》。

（3）中职学校旅游管理专业顶岗实习学生大多未满18周岁。

（4）实习评价体系不完善，对实习生的考核主观成分多，量化标准少。

（5）实习期仍以学生平安险作为学生意外伤害保险，尚未为学生购买专门的实习责任险。

2.新《规定》对顶岗实习的影响及改进方法。

（1）新《规定》再次强调对实习过程的全程指导，并明确提出，对自行安排实习的学生也要进行跟踪管理（新《规定》第七条、第八条）。而旅游管理专业实习企业特别是旅行社，企业多，规模小，需求人数少，实习生分布零散，甚至一个企业只有一个实习生，管理和指导难度大。调查资料显示，旅游专业实习企业中90%是旅行社，而实习生中只有50%在旅行社实习。这种情况实习指导教师如果要实现对每个实习生的指导管理，那么大部分时间都在外跑实习点，学校对专业教师的教学任务、科研任务及其他工作都很难完成。针对这一现状，结合新《规定》要求，可从以下方面着手改进：

1）建立校企生联动实习管理制度。在学校数字化平台增加实习管理模块，将实习操作流程、标准分单元录入模块内，实习生定期在平台上提交单元作业，企业指导教师和学校指导教师定期在平台上提交实习生单元成绩，最后的实习总成绩由单元成绩按比例汇总而成。这样既可参与和掌控实习过程，又能优化实习考核体系，增加量化标准。如数字平台无法立即实施，可先采用电子文档或纸质文档方式。

2）实习面试结束后，组织召开实习指导教师动员会，由学校安排的指导教师和各企业安排的指导教师参加，共同学习和调整实习计划、操作标准、达标考核、指导流程等。

3）实习收尾阶段，组织召开实习总结会，对实习工作进行交流分享，对实际工作中遇到的问题提出改进建议，为即将开展的新一轮实习工作做好铺垫。

（2）新《规定》第十二条、第十三条要求，顶岗实习前学校、企业、学生须签订三方协议，这对制约企业、约束学生有了明确依据。旅游企业淡旺季明显，一些企业到了淡季就将学生解聘；学生实习中无法适应而中途离职的也时有发生，所以协议内容除新《规定》列示内容外，还应增加实习生到岗后应遵守的相关管理制度、学生违反规定的处理办法等内容。

（3）新《规定》第十四条要求，未满18周岁的学生参加顶岗实习，须由监护人签阅知情同意书。大部分中职学校学生在实习时都未达到该年龄标准，因此中职学校在实习前应按户口登记年龄进行一次筛选，将“顶岗实习学生监护人知情同意书”以统一格式发放给未满18周岁学生，并告知监护人，请监护人签阅。“知情同意书”交学校后方可参加实习面试。

（4）新《规定》第三十五条要求，职业学校或实习单位应为实习学生投保实习责任保险。实习责任险是指学生在实习期间，因学校的管理疏忽对学生造成的身体、心理伤害应由学校承担责任的保险。据调查，保险公司目前尚未推出专门的实习责任险，但可先为实习生购买一年期限的意外险。但意外险与实习责任险在投保范围、价格等方面还有差异，所以，职业学校也应同时与保险行业接触，积极推进实习责任险的设计出台。

总之，旅游管理专业顶岗实习在实施过程中还存在一些问题和困难，如企业与学校的需求差异、旅游行业淡旺季与实习期的时间矛盾、实习生生活管理和心理疏导问题等，有待在《新规定》的要求和指导下，与企业深度合作，探索出一套有效的、可操作的顶岗实习实施标准。

数据挖掘论文摘要篇十

随着我国的旅游业的迅猛发展，旅游产业正迈向国际化的轨道,传统旅游业积累的海量数据,没有被有效利用,资源被极大浪费。将数据挖掘引入到旅游产业是大势所趋。当前数据挖掘在旅游信息化建设中的应用与研究情况主要集中在高校理论界的研究,大多数研究仅仅是学术研究,真正运用到旅游行业的文章多是从某个具体的方面出发,针对个别应用进行数据挖掘的融合。笔者主要研究决策树方法在旅游信息化建设中的应用。目前,决策树算法有cls算法、id3算法、c4.5算法、cart算法、sliq算法、z统计算法、并行决策树算法和sprint算法等。不同算法在执行效率、输出结果、可扩容性、可理解性、预测的准确性等方面各不相同。总的来说,这么多决策树算法各有优缺点，真正将数据挖掘运用到整个旅游信息化建设中还有很多问题需要解决。

数据挖掘中常用的基本分类算法有决策树、贝叶斯、基于规则的算法等等。其中，决策树是目前主流的分类技术,己经成功的应用于更多行业的数据分析。在关联规则挖掘研究中,最重要的是apriori算法,这个算法后来成为绝大多数关联规则分类的基础。聚类算法也是数据挖掘技术中极为重要的组成部分。与分类技术不同的是,聚类不要求对数据进行事先标定,就数据挖掘功能而言,聚类能够可以针对数据的相异度来分析评估数据,可以作为其他对发现的簇运行的数据挖掘算法的预处理步骤。各种算法分类模型建立有所不同,但原理是大致相同的。笔者考虑决策树算法结构简单,便于理解,且很擅长处理非数值型数据,建模效率高,分类速度快,特别适合大规模的数据处理的优点,结合旅游产业数据特点,故作重点分析。

旅游业数据挖掘系统的基本特点如下：统计旅游兴趣；购物消费趋向；推荐其感兴趣的旅游景点；在后台管理中,通过决策树算法对游客数量、平均年龄、景点收费、游客来自地区等进行分析总结,为旅游消费者和旅游管理者提供服务：为消费者提供吃住行购娱乐天气各方面信息查询、机票、车船票、酒店、景区门票、餐饮等方面的预定与现金支付、第三方支付、消费者评价、在线咨询等方面的便利、快捷服务。为管理者提供推荐、游客管理、线路管理、景点管理、特色服务管理、机票管理、在线咨询管理、旅游客户关系管理等服务，提高整体服务效率和水平。

旅游业信息管理系统包括游客信息管理与游客信息分析两个子模块。根据系统日常运行出现的问题及时对系统进行维护,如添加或者删除某个模块功能,系统整体运行速度的更近等。系统运用数据库层、持久化层、业务逻辑层、表示层四层体系结构,主要利用id3算法达到旅游数据信息的快速、准确分类。考虑了游客与酒店之间的关系、游客与旅游路线之间的关系、游客与旅游景点之间的关系、游客与机票、车票之间的关系、管理员与游客之间的关系、逻辑结构设计。程序之间的独立性增加,易于扩展,规范化得到保证的同时提高了系统的安全性。详细功能设计包括：用户登录、用户查询、预定及支付、后台管理、旅游客户管理和数据分析等方面。本系统中主要运用java语言就行逻辑上的处理。系统主要使用struts2和hibernate这两个框架来进行整个系统的搭建。其中struts2主要处理业务逻辑,而hibernate主要是处理数据存储、查询等操作。系统采用tomcat服务器。系统模块需要实现酒店推荐实现、景点推荐实现、天气预报实现、旅游线路实现、特产推荐、数据分析展现功能、报表数据获取、景区客流量变化分析实现等。需要进行后台信息管理等功能测试以及时间测试、数据测试等性能测试。

在对数据挖掘的基本方法与技术进行总结的基础上，结合当今数据挖掘的发展方向和研究热点，可以发现旅游业数据挖掘算法系统有待进一步完善之处：订票系统尚待完善。界面美化需要进一步改进。数据表之间的结构关系需要优化，以提高数据处理能力和效率。数据挖掘工具及算法有待精细化改进。

作者：朱晖单位：河南职业技术学院。

文档为doc格式。

数据挖掘论文摘要篇十一

数据挖掘是用于发现隐藏于大量数据中的有用信息的过程。在现代商业中，数据挖掘已经成为了决策制定中不可或缺的工具。对于学习数据挖掘的人来说，写论文是一个很好的锻炼机会。本文将介绍我在撰写数据挖掘论文过程中得到的心得和体会。

一、数据收集和准备。

在进行数据挖掘和撰写论文之前，首先需要进行数据收集和准备。这个过程非常费时间和精力。它需要你花费大量的时间研究和了解你想要分析的数据，并且要确保其质量和可靠性。当你收集到充足的数据后，你需要对其进行清洗和加工，以确保它符合你的研究和分析要求。

二、寻找合适的算法。

对于不同的数据类型和研究目的，使用不同的算法是非常必要的。在进行数据分析前，我们需要先研究和了解有哪些算法可以使用，并确定哪个算法最适合你的数据和问题。此外，认真阅读一些经典的数据挖掘论文，了解如何使用不同类型的算法来处理和分析数据，对于指导你的研究和撰写论文有很大的帮助。

三、数据可视化。

数据可视化是通过图表、示意图和图像等方式将数据表达出来。它可以使得复杂的数据变得更加容易理解和使用。当你分析完你的数据后，你需要进行可视化操作，以帮助你更好地理解和展示数据。此外，数据可视化还能使你的论文更加引人注目，视觉效果更加优美。

四、语言表达。

语言表达能力在论文写作中是至关重要的。你需要清晰而有条理地表达你的研究思路和分析结果，并将其用通俗易懂的语言表现出来。此外，精确的描述和清晰的句子结构有助于阅读者理解你的思考过程。

五、多次修改和校对。

写作是一个不断完善和改进的过程。你需要对论文进行多次修改和校对，以确保你的研究思路和结果清晰明了，没有错别字和语法错误。此外，还需要注意引用来源的正确性和格式的一致性。

数据挖掘论文撰写是一个需要良好耐心和细心的工作。在整个过程中，我们需要持续学习和完善自己，才能写出高质量、有科学价值的论文。对于近期对数据挖掘领域有深入接触的读者来说，我们要虚心学习，勤奋钻研，不断提高自己的写作技巧。

数据挖掘论文摘要篇十二

数据挖掘的概念和应用已经渗透到社会生活和工业生产的各个领域。作为数据挖掘的实践者，本人在读数学专业的同时，也兴趣盎然地涉足了数据科学和机器学习领域。在一次数据挖掘课程中，我完成了一篇论文，能让我对数据挖掘这个领域有更深入的认识和体验。这篇论文让我深入了解了数据挖掘的思路，技术和应用，并且让我体会到写论文不仅仅是理论知识,更需要实践的动手能力，思维的掌握能力，和成果演示的表达能力。在这篇心得体会中，我想分享我的经验，和大家一起探究数据挖掘的独特之处。

数据挖掘作为一个复杂的技术领域，它的研究对象可以是已有的数据集合，经修正的数据对象或者真实的数据。要想在这个领域获得成功，首先需要有学习数据挖掘的信念。学习数据挖掘，不仅需要具有信息学、数学、统计、计算机等领域的基本素养,还要具备探索、创新、思维、推理能力等本质要素。当我们深入学习数据挖掘技术时，我们不仅需要明``确各项技术特征，还需要全面了解不同类型的数据分析流程。

一般来说，学习数据挖掘的方法包括:学习关于数据挖掘的各种知识点、探索分享“开源”资源、通过训练理论模型以及掌握不同实际应用场景下的数据挖掘流程等。这些方法都非常必要，同时也大大丰富了我们的数据挖掘知识储备。

第三段：论文的核心内容。

在毕业论文写作之中,我写了一篇关于“基于树模型的数据挖掘方法研究与应用”的论文。本文利用树形神经网络模型，并通过对数据源进行预处理和特征选择，把语音呼叫数据与样本数据进行匹配，并提出了树形神经网络模型的性能检验。同时，本文探讨了该模型的实际应用场景以及对未来语音识别的发展具有重要的参考价值。该论文的相关资料、数据等都经过了极为详尽的研究和讨论。通过数据挖掘的方法，该论文配备有附录和数据模型的详细数据分析。

第四段：论文的收获。

通过这篇论文的写作，我除了掌握数据挖掘的基本技能，如预处理、分析等,更重要的是锻炼了自己的学习能力、团队沟通协作能力和美术设计等多方面的能力。通过论文的撰写和演示,我更加深入地认识了数据挖掘应用的深度、挑战和前景。

第五段：未来展望。

在未来的学习和工作中,我希望能够不断强化自己数据挖掘领域方面的知识储备,加速自身的魅力和资质提升,成为引领行业的新一代人才,并在日后的实践中不断总结经验,挖掘新的理论问题，依托技术优势和网络平台，推动数据挖掘与科技创新的合理发展,并为行业的创新与发展做出重要的贡献。

数据挖掘论文摘要篇十三

随着会计现代化的发展，会计越来越多的运用计算机技术的拓展。

数据挖掘是从数据当中发现趋势和模式的过程，它融合了现代统计学、知识信息系统、机器学习、决策理论和数据库管理等多学科的知识。它能有效地从大量的、不完全的、模糊的实际应用数据中，提取隐含在其中的潜在有用的信息和知识，揭示出大量数据中复杂的和隐藏的关系，为决策提供有用的参考。数据挖掘是从数据当中发现趋势和模式的过程，它融合了现代统计学、知识信息系统、机器学习、决策理论和数据库管理等多学科的知识。它能有效地从大量的、不完全的、模糊的实际应用数据中，提取隐含在其中的潜存有用的信息和知识，揭示出大量数据中复杂的和隐藏的关系，为决策提供有用的参考。

常用的数据挖掘方法主要有决策树(decisiontree)、遗传算法(geneticalgorithms)、关联分析(associationanalysis).聚类分析(c~smranalysis)、序列模式分析(sequentialpattern)以及神经网络(neuralnetworks)等。

由于数据挖掘市场还处于起步的阶段，但是发展很快。在国外有一些著名的大公司对数据挖掘系统进行了开发。

igentminer这是ibm公司的数据挖掘产品，它提供了很多数据挖掘算法，包括关联、分类、回归、预测模型、偏离检测、序列模式分析和聚类。有2个特点：一是它的数据挖掘算法的可伸缩性；二是它与ibm/db/2关系数据库系统紧密地结合在一起。

t是由sgi公司开发的，它也提供了多种数据挖掘方法，包括关联分析和分类以及高级统计和可视化工具。特色是它具有的强大的图形工具，包括规则可视化工具、树可视化工具、地图可视化工具和多维数据分散可视化工具，它们用于实现数据和数据挖掘结果的可视化。

tine是由isl公司开发的，它为终端用户和开发者提供提供了一个集成的数据挖掘开发环境。

面对日益激烈的竞争环境，企业管理者对决策信息的需求也越来越高。管理会计作为企业决策支持系统的重要组成部分，提供更多、更有效的有用信息责无旁贷。因此，从海量数据中挖掘和寻求知识和信息，为决策提供有力支持成为管理会计师使用数据挖掘的强大动力。例如，数据挖掘可以帮助企业加强成本管理，改进产品和服务质量，提高货品销量比率，设计更好的货品运输与分销策略，减少商业成本。

实践证明数据挖掘不仅能明显改善企业内部流程，而且能够从战略的高度对企业的竞争环境、市场、顾客和供应商进行分析，以获得有价值的商业情报，保持和提高企业持续竞争优势。如，对顾客价值分析能够将为企业创造80%价值的20%的顾客区分出来，对其提供更优质的服务，以保持这部分顾客。

险

利用数据挖掘技术可以建立企业财务风险预警模型。企业财务风险的发生并非一蹴而就，而是一个积累的、渐进的过程，通过建立财务风险预警模型，可以随时监控企业财务状况，防范财务危机的发生。另外，也可以利用数据挖掘技术，对企业筹资和投资过程中的行为进行监控，防止恶意的商业欺诈行为，维护企业利益。尤其是在金融企业，通过数据挖掘，可以解决银行业面临的如信用卡的恶意透支及可疑的信用卡交易等欺诈行为。根据sec的报告，美国银行、美国第一银行、联邦住房贷款抵押公司等数家银行已采用了数据挖掘技术。

作业成本法以其对成本的精确计算和对资源的充分利用引起了人们的极大兴趣，但其复杂的操作使得很多管理者望而却步。利用数据挖掘中的回归分析、分类分析等方法能帮助管理会计师确定成本动因，更加准确计算成本。同时，也可以通过分析作业与价值之间的关系，确定增值作业和非增值作业，持续改进和优化企业价值链。在thomasg，johnj和il-woonkim的调查中，数据挖掘被用在作业成本管理中仅占3%。

管理会计师在很多情况下需要对未来进行预测，而预测是建立在大量的历史数据和适当的模型基础上的。数据挖掘自动在大型数据库中寻找预测性信息，利用趋势分析、时间序列分析等方法，建立对如销售、成本、资金等的预测模型，科学准确的预测企业各项指标，作为决策的依据。例如对市场调查数据的分析可以帮助预测销售；根据历史资料建立销售预测模型等。

投资决策分析本身就是一个非常复杂的过程，往往要借助一些工具和模型。数据挖掘技术提供了有效的工具。从公司的财务报告、宏观的经济环境以及行业基本状况等大量的数据资料中挖掘出与决策相关的实质性的信息，保证投资决策的正确性和有效性。如利用时间序列分析模型预测股票价格进行投资；用联机分析处理技术分析公司的信用等级，以预防投资风险等。

品种优化是选择适当的产品组合以实现最大的利益的过程，这些利益可以是短期利润，也可以是长期市场占有率，还可以是构建长期客户群及其综合体。为了达到这些目标，管理会计师不仅仅需要价格和成本数据有时还需要知道替代品的情况，以及在某一市场段位上它们与原产品竞争的状况。另外企业也需要了解一个产品是如何刺激另一些产品的销量的等等。例如，非盈利性产品本身是没有利润可言的，但是，如果它带来了可观的客户流量，并刺激了高利润产品的销售，那么，这种产品就非常有利可图，就应该包括在产品清单中。这些信息可根据实际数据，通过关联分析等技术来得到。

管理会计师可以利用数据挖掘工具来评价企业的财务风险，建立企业财务危机预警模型，进行破产预测。破产预测或称财务危机预警模型能够帮助管理者及时了解企业的财务风险，提前采取风险防范措施，避免破产。另外，破产预测模型还能帮助分析破产原因，对企业管理者意义重大。，数据挖掘技术包括多维判别式分析、逻辑回归分析、遗传算法、神经网络以及决策树等方法在管理会计中得到了广泛的应用。

数据挖掘是个崭新的领域，对于数字和信息的处理是非常科学和方便的，也是非常高效率和合理分析的非常好的工具，对于会计管理领域的应用在国际上只是刚刚开始，相信随着会计的国际化的接轨和计算机科学的进步，在我国的会计领域中的数据挖掘理论会得到不断的提升，在管理会计实际应用中的数据挖掘也越来越多样化和普及化。