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數據挖掘論文【】

網絡的發展帶動了電子商務市場的繁華，大量的商品、信息在現有的網絡平臺上患上以交易，大大簡化了傳統的交易方式，節儉了時間，提高了效力，但電子市場繁華違后暗藏的問題，同樣成為人們關注的焦點，凸起表現在海量信息的有效應用上，如何更為有效的管理應用潛伏信息，使他們的最大功效患上以施展，成為人們現在鉆研的重點，數據發掘技術的發生，在必定程度上解決了這個問題，但它也存在著問題，需要不斷改善。

數據發掘（datamining）就是從大量的、不完整的、有噪聲的、隱約的、隨機的原始數據中，提取隱含在其中的、人們事前不知道的、但又是潛伏有用的信息以及知識的進程?；蛘哒哒f是從數據庫中發現有用的知識（kdd），并進行數據分析、數據融會（datafusion）和決策支撐的進程。數據發掘是1門廣義的交叉學科，它匯聚了不同領域的鉆研者，特別是數據庫、人工智能、數理統計、可視化、并行計算等方面的學者以及工程技術人員。

數據發掘技術在電子商務的利用。

在對于web的客戶走訪信息的發掘中，應用分類技術可以在internet上找到未來的潛伏客戶。使用者可以先對于已經經存在的走訪者依據其行動進行分類，并依此分析老客戶的1些公共屬性，抉擇他們分類的癥結屬性及互相間瓜葛。對于于1個新的走訪者，通過在web上的分類發現，辨認出這個客戶與已經經分類的老客戶的1些公共的描寫，從而對于這個新客戶進行正確的分類。然后從它的分類判斷這個新客戶是有益可圖的客戶群仍是無利可圖的客戶群，抉擇是不是要把這個新客戶作為潛伏的客戶來對于待?？蛻舻念愋涂隙ê?，可以對于客戶動態地展現web頁面，頁面的內容取決于客戶與銷售商提供的產品以及服務之間的關聯。若為潛伏客戶，就能夠向這個客戶展現1些特殊的、個性化的頁面內容。

在電子商務中，傳統客戶與銷售商之間的空間距離已經經不存在，在internet上，每一1個銷售商對于于客戶來講都是1樣的，那末使客戶在自己的銷售站點上駐留更長的時間，對于銷售商來講則是1個挑戰。為了使客戶在自己的網站上駐留更長的時間，就應當全面掌握客戶的閱讀行動，知道客戶的興致及需求所在，并依據需求動態地向客戶做頁面舉薦，調劑web頁面，提供獨有的1些商品信息以及廣告，以使客戶滿意，從而延長客戶在自己的網站上的駐留的時間。

數據發掘技術可提高站點的效力，web設計者再也不完整依托專家的定性指點來設計網站，而是依據走訪者的信息特征來修改以及設計網站結構以及外觀。站點上頁面內容的支配以及連接就如超級市場中物品的貨架左右1樣，把擁有必定支撐度以及信任度的相干聯的物品擺放在1起有助于銷售。網站盡量做到讓客戶等閑地走訪到想走訪的頁面，給客戶留下好的印象，增添下次走訪的機率。

通過web數據發掘，企業可以分析顧客的將來行動，容易評測市場投資回報率，患上到可靠的市場反饋信息。不但大大降低公司的運營本錢，而且便于經營決策的制訂。

數據發掘在利用中面臨的問題。

一數據發掘分析變量的選擇。

數據發掘的基本問題就在于數據的數量以及維數，數據結構顯的無比繁雜，數據分析變量即是在數據發掘中技術利用中發生的，選擇適合的分析變量，將提高數據發掘的效力，尤其合用于電子商務中大量商品和用戶信息的處理。

針對于這1問題，咱們完整可以用分類的法子，分析出不同信息的屬性和呈現頻率進而抽象出變量，運用到所選模型中，進行分析。

二數據抽取的法子的選擇。

數據抽取的目的是對于數據進行濃縮，給出它的緊湊描寫，如乞降值、平均值、方差值、等統計值、或者者用直方圖、餅狀圖等圖形方式表示，更主要的是他從數據泛化的角度來討論數據總結。數據泛化是1種把最原始、最基本的信息數據從低層次抽象到高層次上的進程。可采取多維數據分析法子以及面向屬性的歸納法子。

三數據趨勢的。預測。

數據是海量的，那末數據中就會隱含必定的變化趨勢，在電子商務中對于數據趨勢的預測尤為首要，尤其是對于客戶信息和商品信息公道的預測，有益于企業有效的決策，取得更多地利潤。但如何對于這1趨勢做出公道的預測，現在尚無統1標準可尋，而且在進行數據發掘進程中大量數據構成文本后格式的非標準化，也給數據的有效發掘帶來了難題。

針對于這1問題的發生，咱們在電子商務中可以利用聚類分析的法子，把擁有類似閱讀模式的用戶集中起來，對于其進行詳細的分析，從而提供更合適、更令用戶滿意的服務。聚類分析法子的優勢在于便于用戶在查看日志時對于商品及客戶信息有全面及清晰的把握，便于開發以及執行未來的市場戰略，包含自動給1個特定的顧客聚類發送銷售郵件，為1個顧客聚類動態地扭轉1個特殊的站點等，這不管對于客戶以及銷售商來講都是成心義。

四數據模型的可靠性。

數據模型包含概念數據模型、邏輯數據模型、物理模型。數據發掘的模型目前也有多種，包含采集模型、處理模型及其他模型，但不管哪一種模型都不是很成熟存在缺點，對于數據模型不同采取不同的方式利用?？赡馨l生不同的結果，乃至差異很大，因而這就觸及到數據可靠性的問題。數據的可靠性對于于電子商務來講尤為首要作用。

針對于這1問題，咱們要保障數據在發掘進程中的可靠性，保證它的準確性與實時性，進而使其在最后的結果中的準確度到達最高，同時在利用模型進程中要盡可能全面的分析問題，防止片面，而且分析結果要由多人進行評價，從而最大限度的保證數據的可靠性。

五數據發掘觸及到數據的私有性以及安全性。

大量的數據存在著私有性與安全性的問題，尤其是電子商務中的各種信息，這就給數據發掘造成為了必定的阻礙，如何解決這1問題成了技術在利用中的癥結。

為此相干人員在進行數據發掘進程中必定要遵照職業道德，保障信息的秘要性。

六數據發掘結果的不肯定性。

數據發掘結果擁有不肯定性的特征，由于發掘的目的不同所以最后發掘的結果自然也會千差萬別，以因而這就需要咱們與所要發掘的目的相結合，做出公道判斷，患上出企業所需要的信息，便于企業的決策選擇。進而到達提高企業經濟效益，取得更多利潤的目的。

數據發掘可以發現1些潛伏的用戶，對于于電子商務來講是1個不可或者缺的技術支撐，數據發掘的勝利請求使用者對于指望解決問題的領域有深入的了解，數據發掘技術在必定程度上解決了電子商務信息不能有效應用的問題，但它在運用進程中呈現的問題也亟待人們去解決。相信數據發掘技術的改良將推動電子商務的深刻發展。

數據挖掘論文

摘要：大數據和智游都是當下的熱點，沒有大數據的智游無從談“智慧”，數據挖掘是大數據應用于智游的核心，文章探究了在智游應用中，目前大數據挖掘存在的幾個問題。

隨著人民生活水平的進一步提高，旅游消費的需求進一步上升，在云計算、互聯網、物聯網以及移動智能終端等信息通訊技術的飛速發展下，智游應運而生。大數據作為當下的熱點已經成了智游發展的有力支撐，沒有大數據提供的有利信息，智游無法變得“智慧”。

旅游業是信息密、綜合性強、信息依存度高的產業[1]，這讓其與大數據自然產生了交匯。2010年，江蘇省鎮江市首先提出“智游”的概念，雖然至今國內外對于智游還沒有一個統一的學術定義，但在與大數據相關的描述中，有學者從大數據挖掘在智游中的作用出發，把智游描述為:通過充分收集和管理所有類型和來源的旅游數據，并深入挖掘這些數據的潛在重要價值信息，然后利用這些信息為相關部門或對象提供服務[2]。這一定義充分肯定了在發展智游中，大數據挖掘所起的至關重要的作用，指出了在智游的過程中，數據的收集、儲存、管理都是為數據挖掘服務，智游最終所需要的是利用挖掘所得的有用信息。

2011年，我國提出用十年時間基本實現智游的目標[3]，過去幾年，國家旅游局的相關動作均為了實現這一目標。但是，在借助大數據推動智游的可持續性發展中，大數據所產生的價值卻亟待提高，原因之一就是在收集、儲存了大量數據后，對它們深入挖掘不夠，沒有發掘出數據更多的價值。

智游的發展離不開移動網絡、物聯網、云平臺。隨著大數據的不斷發展，國內許多景區已經實現wi-fi覆蓋，部分景區也已實現人與人、人與物、人與景點之間的實時互動，多省市已建有旅游產業監測平臺或旅游大數據中心以及數據可視化平臺，從中進行數據統計、行為分析、監控預警、服務質量監督等。通過這些平臺，已基本能掌握跟游客和景點相關的數據，可以實現更好旅游監控、產業宏觀監控，對該地的旅游管理和推廣都能發揮重要作用。

但從智慧化的發展來看，我國的信息化建設還需加強。雖然通訊網絡已基本能保證，但是大部分景區還無法實現對景區全面、透徹、及時的感知，更為困難的是對平臺的建設。在數據共享平臺的建設上，除了必備的硬件設施，大數據實驗平臺還涉及大量部門，如政府管理部門、氣象部門、交通、電子商務、旅行社、旅游網站等。如此多的部門相關聯，要想建立一個完整全面的大數據實驗平臺，難度可想而知。

大數據時代缺的不是數據，而是方法。大數據在旅游行業的應用前景非常廣闊，但是面對大量的數據，不懂如何收集有用的數據、不懂如何對數據進行挖掘和利用，那么“大數據”猶如礦山之中的廢石。旅游行業所涉及的結構化與非結構化數據，通過云計算技術，對數據的收集、存儲都較為容易，但對數據的挖掘分析則還在不斷探索中。大數據的挖掘常用的方法有關聯分析，相似度分析，距離分析，聚類分析等等，這些方法從不同的角度對數據進行挖掘。其中，相關性分析方法通過關聯多個數據來源，挖掘數據價值。但針對旅游數據，采用這些方法挖掘數據的價值信息，難度也很大，因為旅游數據中冗余數據很多，數據存在形式很復雜。在旅游非結構化數據中，一張圖片、一個天氣變化、一次輿情評價等都將會對游客的旅行計劃帶來影響。對這些數據完全挖掘分析，對游客“行前、行中、行后”大數據的實時性挖掘都是很大的挑戰。

2017年，數據安全事件屢見不鮮，伴著大數據而來的數據安全問題日益凸顯出來。在大數據時代，無處不在的數據收集技術使我們的個人信息在所關聯的數據中心留下痕跡，如何保證這些信息被合法合理使用，讓數據“可用不可見”[4]，這是亟待解決的問題。同時，在大數據資源的開放性和共享性下，個人隱私和公民權益受到嚴重威脅。這一矛盾的存在使數據共享程度與數據挖掘程度成反比。此外，經過大數據技術的分析、挖掘，個人隱私更易被發現和暴露，從而可能引發一系列社會問題。

大數據背景下的旅游數據當然也避免不了數據的安全問題。如果游客“吃、住、行、游、娛、購”的數據被放入數據庫，被完全共享、挖掘、分析，那游客的人身財產安全將會受到嚴重影響，最終降低旅游體驗。所以，數據的安全管理是進行大數據挖掘的前提。

大數據背景下的智游離不開人才的創新活動及技術支持，然而與專業相銜接的大數據人才培養未能及時跟上行業需求，加之創新型人才的外流，以及數據統計未來3~5年大數據行業將面臨全球性的人才荒，國內智游的構建還缺乏大量人才。

在信息化建設上，加大政府投入，加強基礎設施建設，整合結構化數據，抓取非結構化數據，打通各數據壁壘，建設旅游大數據實驗平臺；在挖掘方法上，對旅游大數據實時性數據的挖掘應該被放在重要位置；在數據安全上，從加強大數據安全立法、監管執法及強化技術手段建設等幾個方面著手，提升大數據環境下數據安全保護水平。加強人才的培養與引進，加強產學研合作，培養智游大數據人才。

參考文獻。

數據挖掘論文【】

在電子商務中運用數據挖掘技術，對服務器上的日志數據、用戶信息和訪問鏈接信息進行數據挖掘，有效了解客戶的購買欲望，從而調整電子商務平臺，最終實現利益更大化。本文旨在了解電子商務中的數據源有哪些，發掘數據挖掘在電子商務中的具體作用，從而為數據挖掘的具體設計奠定基礎。

一、電子商務中數據挖掘的數據源。

1.服務器日志數據客戶在訪問網站時，就會在服務器上產生相應的服務器數據，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準公用日志文件格式，也是標準組合日志文件格式。標準公用日志文件的格式存儲關于客戶連接的物理信息。標準組合日志文件格式主要包含關于日志文件元信息的指令，如版本號，會話監控開始和結束的日期等。在日志文件中，cookielogs日志文件是很重要的日志文件，是服務器為了自動追蹤網站訪問者，為單個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web頁輸入的、并提交給服務器的相關用戶信息，這些信息通常是關于用戶的常用特征。

在web的數據挖掘中，客戶登記信息需要和訪問日志集成，以提高數據挖掘的準確度，使之能更進一步的了解客戶。

頁面的超級鏈接。

輔之以監視所有到達服務器的數據，提取其中的http請求信息。此部分數據主要來自瀏覽者的點擊流，用于考察用戶的行為表現。網絡底層信息監聽過濾指監聽整個網絡的所有信息流量，并根據信息源主機、目標主機、服務協議端口等信息過濾掉垃圾數據，然后進行進一步的處理，如關鍵字的搜索等，最終將用戶感興趣的數據發送到給定的數據接受程序存儲到數據庫中進行分析統計。

二、web數據挖掘在電子商務中的應用通過對數據源的原始積累、仔細分析，再利用數據發掘技術，最終達到為企業為用戶服務的目的，而這些服務主要有以下幾種。

1.改進站點設計，提高客戶訪問的興趣對客戶來說，傳統客戶與銷售商之間的空間距離在電子商務中已經不存在了，在internet上，每一個銷售商對于客戶來說都是一樣的，那么如何使客戶在自己的銷售站點上駐留更長的時間，對銷售商來說將是一個挑戰。為了使客戶在自己的網站上駐留更長的時間，就應該對客戶的訪問信息進行挖掘，通過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，并根據需求動態地調整頁面，向客戶展示一個特殊的頁面，提供特有的一些商品信息和廣告，以使客戶能繼續保持對訪問站點的興趣。

2.發現潛在客戶。

在對web的客戶訪問信息的挖掘中，利用分類技術可以在internet上找到未來的潛在客戶。獲得這些潛在的客戶通常的市場策略是：先對已經存在的訪問者進行分類。對于一個新的訪問者，通過在web上的分類發現，識別出這個客戶與已經分類的老客戶的一些公共的描述，從而對這個新客戶進行正確的歸類。然后從它所屬類判斷這個新客戶是否為潛在的購買者，決定是否要把這個新客戶作為潛在的客戶來對待。

客戶的類型確定后，就可以對客戶動態地展示web頁面，頁面的內容取決于客戶與銷售商提供的產品和服務之間的關聯。

對于一個新的客戶，如果花了一段時間瀏覽市場站點，就可以把此客戶作為潛在的客戶并向這個客戶展示一些特殊的頁面內容。

3.個性化服務。

根據網站用戶的訪問情況，為用戶提供個性化信息服務，這是許多互聯網應用，尤其是互聯網信息服務或電子商務(網站)所追求的目標。根據用戶的訪問行為和檔案向使用者進行動態的推薦，對許多應用都有很大的吸引力。web日志挖掘是一個能夠出色地完成這個目標的方式。通過web數據挖掘，可以理解訪問者的動態行為，據此優化電子商務網站的經營模式。通過把所掌握的大量客戶分成不同的類，對不同類的客戶提供個性化服務來提高客戶的滿意度，從而保住老客戶；通過對具有相似瀏覽行為的客戶進行分組，提取組中客戶的共同特征，從而實現客戶的聚類，這可以幫助電子商務企業更好地了解客戶的興趣、消費習慣和消費傾向，預測他們的需求，有針對性地向他們推薦特定的商品并實現交叉銷售，可以提高交易成功率和交易量，提高營銷效果。

例如全球最大中文購物網站淘寶網。當你購買一件商品后，淘寶網會自動提示你“購買過此商品的人也購買過……”類似的信息，這就是個性化服務的代表。

4.交易評價。

現在幾乎每一個電子商務網站都增加了交易評價功能，交易評價功能主要就是為了降低交易中的信息不對稱問題。

電子商務交易平臺設計了在線信譽評價系統，對買賣雙方的交易歷史及其評價進行記錄。在聲譽效應的影響下，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減少差評而提高服務質量的良好風氣。交易中的不滿意（或者成為糾紛）是產生非好評（包括中評和差評）的直接原因。那么，交易中一般會產生哪些交易糾紛，這些交易糾紛的存在會如何影響交易評價結果，這些問題的解決對賣家的經營具有重要的指導價值。

總結。

數據挖掘是當今世界研究的熱門領域，其研究具有廣闊的應用前景和巨大的現實意義。借助數據挖掘可以改進企業的電子商務平臺，增加企業的經營業績，拓寬企業的經營思路，最終提高企業的競爭力。

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數據挖掘論文

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“大數據”到底有多大？根據研究機構統計，僅在2011年，全球數據增量就達到了1.8zb(即1.8萬億gb)，相當于全世界每個人產生200gb以上的數據。這種增長趨勢仍在加速，據保守預計，接下來幾年中，數據將始終保持每年50%的增長速度。

縱觀人類歷史，每一次劃時代的變革都是以新工具的出現和應用為標志的。蒸汽機把人們從農業時代帶入了工業時代，計算機和互聯網把人們從工業時代帶入了信息時代，而如今大數據時代已經到來，它源自信息時代，又是信息時代全方位的深化應用與延伸。大數據時代的生產原材料是數據，生產工具則是大數據技術，是對信息時代所產生的海量數據的挖掘和分析，從而快速地獲取有價值信息的技術和應用。

概括來講，大數據有三個特征，可總結歸納為“3v”，即量(volume)、類(variety)、時(velocity)。量，數據容量大，現在數據單位已經躍升至zb級別。類，數據種類多，主要來自業務系統，例如社交網絡、電子商務和物聯網應用。時，處理速度快，時效性要求高，從傳統的事務性數據到實時或準實時數據。

數據挖掘，又稱為知識發現(knowledgediscovery)，是通過分析每個數據，從大量數據中尋找其規律的技術。知識發現過程通常由數據準備、規律尋找和規律表示3個階段組成。數據準備是從數據中心存儲的數據中選取所需數據并整合成用于數據挖掘的數據集；規律尋找是用某種方法將數據集所含規律找出來；規律表示則是盡可能以用戶可理解的方式(如可視化)將找出的規律表示出來。

“數據海量、信息缺乏”是相當多企業在數據大集中之后面臨的尷尬問題。目前，大多數事物型數據庫僅實現了數據錄入、查詢和統計等較低層次的功能，無法發現數據中存在的有用信息，更無法進一步通過數據分析發現更高的價值。如果能夠對這些數據進行分析，探尋其數據模式及特征，進而發現某個客戶、群體或組織的興趣和行為規律，專業人員就可以預測到未來可能發生的變化趨勢。這樣的數據挖掘過程，將極大拓展企業核心競爭力。例如，在網上購物時遇到的提示“瀏覽了該商品的人還瀏覽了如下商品”，就是在對大量的購買者“行為軌跡”數據進行記錄和挖掘分析的基礎上，捕捉總結購買者共性習慣行為，并針對性地利用每一次購買機會而推出的銷售策略。

隨著社會的進步和信息通信技術的發展，信息系統在各行業、各領域快速拓展。這些系統采集、處理、積累的數據越來越多，數據量增速越來越快，以至用“海量、爆炸性增長”等詞匯已無法形容數據的增長速度。

2011年5月，全球知名咨詢公司麥肯錫全球研究院發布了一份題為《大數據：創新、競爭和生產力的。下一個新領域》的報告。報告中指出，數據已經滲透到每一個行業和業務職能領域，逐漸成為重要的生產因素；而人們對于大數據的運用預示著新一波生產率增長和消費者盈余浪潮的到來。2012年3月29日，美國政府在白宮網站上發布了《大數據研究和發展倡議》，表示將投資2億美元啟動“大數據研究和發展計劃”，增強從大數據中分析萃取信息的能力。

在電力行業，堅強智能電網的迅速發展使信息通信技術正以前所未有的廣度、深度與電網生產、企業管理快速融合，信息通信系統已經成為智能電網的“中樞神經”，支撐新一代電網生產和管理發展。目前，國家電網公司已初步建成了國內領先、國際一流的信息集成平臺。隨著三地集中式數據中心的陸續投運，一級部署業務應用范圍的拓展，結構化和非結構化數據中心的上線運行，電網業務數據從總量和種類上都已初具規模。隨著后續智能電表的逐步普及，電網業務數據將從時效性層面進一步豐富和拓展。大數據的“量類時”特性，已在海量、實時的電網業務數據中進一步凸顯，電力大數據分析迫在眉睫。

當前，電網業務數據大致分為三類：一是電力企業生產數據，如發電量、電壓穩定性等方面的數據；二是電力企業運營數據，如交易電價、售電量、用電客戶等方面的數據；三是電力企業管理數據，如erp、一體化平臺、協同辦公等方面的數據。如能充分利用這些基于電網實際的數據，對其進行深入分析，便可以提供大量的高附加值服務。這些增值服務將有利于電網安全檢測與控制(包括大災難預警與處理、供電與電力調度決策支持和更準確的用電量預測)，客戶用電行為分析與客戶細分，電力企業精細化運營管理等等，實現更科學的需求側管理。

例如，在電力營銷環節，針對“大營銷”體系建設，以客戶和市場為導向，省級集中的95598客戶服務、計量檢定配送業務屬地化管理的營銷管理體系和24小時面向客戶的營銷服務系統，可通過數據分析改善服務模式，提高營銷能力和服務質量；以分析型數據為基礎，優化現有營銷組織模式，科學配置計量、收費和服務資源，構建營銷稽查數據監控分析模型；建立各種針對營銷的系統性算法模型庫，發現數據中存在的隱藏關系，為各級決策者提供多維的、直觀的、全面的、深入的分析預測性數據，進而主動把握市場動態，采取適當的營銷策略，獲得更大的企業效益，更好地服務于社會和經濟發展。此外，還可以考慮在電力生產環節，利用數據挖掘技術，在線計算輸送功率極限，并考慮電壓等因素對功率極限的影響，從而合理設置系統輸出功率，有效平衡系統的安全性和經濟性。

公司具備非常好的從數據運維角度實現更大程度信息、知識發現的條件和基礎，完全可以立足數據運維服務，創造數據增值價值，提供并衍生多種服務。以數據中心為紐帶，新型數據運維的成果將有可能作為一種新的消費形態與交付方式，給客戶帶來全新的使用體驗，打破傳統業務系統間各自為陣的局面，進一步推動電網生產和企業管理，從數據運維角度對企業生產經營、管理以及堅強智能電網建設提供更有力、更長遠、更深入的支撐。

這個問題太籠統，基本上算法和應用是兩個人來做的，可能是數據挖掘職位。做算法的比較少，也比較高級。

其實所謂做算法大多數時候都不是設計新的算法(這個可以寫論文了)，更多的是技術選型，特征工程抽取，最多是實現一些已經有論文但是還沒有開源模塊的算法等，還是要求扎實的算法和數據結構功底，以及豐富的分布式計算的知識的，以及不錯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。

絕大讀書數據挖掘崗位都是做應用，數據清洗，用現成的庫建模，如果你自己不往算法或者架構方面繼續提升，和其他的開發崗位的性質基本沒什么不同，只要會編程都是很容易入門的。

實際情況不太清楚，由于數據挖掘和大數據這個概念太火了，肯定到處都有人招聘響應的崗位，但是二線城市可能僅僅是停留在概念上，很多實際的工作并沒有接觸到足夠大的數據，都是生搬硬套框架(從我面試的人的工作經驗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，可能接觸到大數據的機會多一些。而且做數據挖掘現在熱點的技術比如python，spark，scala，r這些技術除了在一線城市之外基本上沒有足夠的市場(因為會的人太少了，二線城市的公司找不到掌握這些技術的人，不招也沒人學)。

所以我推測二線城市最多的還是用java+hadoop，或者用java寫一些spark程序。北上廣深和二線城市程序員比待遇是欺負人，就不討論了。

和傳統的前后端程序員相比，最主要的去別就是對編程水平的要求。從我招聘的情況來看，做數據挖掘的人編程水平要求可以降低一個檔次，甚至都不用掌握面向對象。

但是要求技術全面，編程、sql，linux，正則表達式，hadoop，spark，爬蟲，機器學習模型等技術都要掌握一些。前后端可能是要求精深，數據挖掘更強調廣博，有架構能力更好。

打基礎是最重要的，學習一門數據挖掘常用的語言，比如python，scala，r;學習足夠的linux經驗，能夠通過awk，grep等linux命令快速的處理文本文件。掌握sql，mysql或者postgresql都是比較常用的關系型數據庫，搞數據的別跟我說不會用數據庫。

補充的一些技能，比如nosql的使用，elasticsearch的使用，分詞(jieba等模塊的使用)，算法的數據結構的知識。

我覺得應當學習，首先hadoop和hive很簡單(如果你用aws的話你可以開一臺emr，上面直接就有hadoop和hive，可以直接從使用學起)。

我覺得如果不折騰安裝和部署，還有linux和mysql的經驗，只要半天到一天就能熟悉hadoop和hive的使用(當然你得有linux和mysql的基礎，如果沒有就先老老實實的學linux和mysql，這兩個都可以在自己的pc上安裝，自己折騰)。

spark對很多人來說才是需要學習的，如果你有java經驗大可以從java入門。如果沒有那么還是建議從scala入門，但是實際上如果沒有java經驗，scala入門也會有一定難度，但是可以慢慢補。

所以總的來說spark才足夠難，以至于需要學習。

如果上面任何一個問題的答案是no，我都不建議直接轉行或者申請高級的數據挖掘職位(因為你很難找到一個正經的數據挖掘崗位，頂多是一些打擦邊球的崗位，無論是實際干的工作還是未來的成長可能對你的幫助都不大)。

無論你現在是學生還是已經再做一些前段后端、運維之類的工作你都有足夠的時間補齊這些基礎知識。

補齊了這些知識之后，第一件事就是了解大數據生態，hadoop生態圈，spark生態圈，機器學習，深度學習(后兩者需要高等數學和線性代數基礎，如果你的大學專業學這些不要混)。

數據挖掘論文

近些年來，已經有越來越多的企業把通信、網絡技術和計算機應用引入企業的日常管理工作和業務開發處理當中，企業的各類信息化程度也在不斷提高?，F代科技信息技術的廣泛應用已經顯著的提高了企業的工作效率和經濟效益。但是，在使用信息技術給企業帶來的方便、快捷的同時，也不斷的出現了新的問題和需求。企業經過多年積累了大量的歷史數據，這些數據對企業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據會對企業造成很大的困難和費用開銷。為此數據挖掘技術應用在網絡營銷中勢在必行，全面細致的分析數據庫資源并從中提取有價值的信息來對商業決策進行支持，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據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，商業競爭是一家以客戶為中心的競技狀態的客戶，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年代后期出現的誕生。目前，在國內和國外的此類產品的研究和發展階段。然而，繼續與數據倉庫和數據挖掘技術的進步和發展，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，還發現，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。客戶關系管理的目的，應用是改善企業與客戶的關系，它是企業和服務本質管理和協調，以滿足客戶的需求，企業政策支持這項工作，并聯系客戶服務加強管理，提高客戶滿意度和品牌忠誠度。

然而，數據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，而不是貿易發展生存的關鍵。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務流程。

（2）企業與客戶之間的銷售應該是一種商業關系不斷向前發展?？蛻艉蜖I銷公司成立這種方式，而且有許多方法可以使這種與客戶的關系，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。數據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，企業獲得新客戶的成本上升，因此，保持現有客戶的關系變得越來越重要。對于企業客戶可分為三大類：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，可以減緩企業經營成本，而且還獲得了寶貴的客戶。數據挖掘還可以發現，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）客戶訪問企業業務系統資源，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完成檢查。

通過挖掘客戶的有關數據，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，企業可以針對這種關聯進行分析，分析出規律，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據中提取出有用的信息和知識，為企業的管理人員提供決策支持。數據挖掘技術使數據庫技術進入了一個更高級的階段，它不僅能對過去的數據進行查詢和遍歷，并且能夠找出過去數據之間的潛在聯系，從而促進信息的傳遞。

客戶群體的劃分也會用到數據挖掘，沒有基于數據挖掘的客戶劃分，就沒有真正的差異化、個性化營銷，就沒有現代營銷的根本。做為企業的領導者，不管你的企業是賣產品的還是賣服務，第一個應該準確把握的商業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。數據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，也能給企業找到一個合理的營銷定位。

數據挖掘技術在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成功開發客戶和加強客戶關系的重要條件。客戶信用管理主要是搜集儲存客戶信息，因為客戶既是企業最大的財富來源，也是風險的主要來源。為了讓企業在這方面更少的受到威脅，可以利用數據挖掘技術發現企業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據挖掘技術的優勢：

（3）數據挖掘技術也可以適應各種形式的數據，數據挖掘可以是連續的數據，離散數據，而其他形式的數據處理，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。

為現代信用風險管理方法有兩個：第一是所謂的指數法，其基礎是信用相關業務的某些特性來企業信用評估；第二類是所謂的結構化方法，根據歷史數據和市場數據模擬在企業資產價值變化的動態持續的過程，然后確定其企業信用的位置。

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展和應用。它能夠智能化地從大量的數據中提取出有用的信息和知識，為企業的管理人員提供決策支持。數據挖掘技術使數據庫技術進入了一個更高級的階段，它不僅能對過去的數據進行查詢和遍歷，并且能夠找出過去數據之間的潛在聯系，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，通過對數據的挖掘，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，可以發現客戶的訪問規律，了解客戶消費的生命周期，起伏規律，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據挖掘發現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。

根據客戶采礦活動對網絡規則，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:。

數據挖掘論文【】

計算機技術的不斷發展，信息技術不斷加強，在社會新的發展趨勢下，以往的傳統管理模式落后于現代化發展的管理水平。為了創新檔案管理的模式，提高檔案管理的質量，在現代檔案信息管理系統中引入數據挖掘技術。

數據挖掘技術是一種基于統計學、人工智能等等技術基礎上，能夠自動分析原有數據，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據中提取人們需要的潛在性信息。

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據，對需要解讀的數據進行識別。

（4）關聯性分析。關聯性分析方法是對指定數據中出現頻繁的數據進行挖掘。

（5）序列分析。與關聯性分析法一樣，由數據之間內在的聯系得出潛在的關聯。

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，收集到的數據不同，數據收集的方法也就不同。在對數據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、相關規則形式。

系統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，在充分發揮挖掘技術作用的同時，極大的提高了檔案數據的利用價值。數據挖掘技術在檔案管理系統中，一般用到的方法為：

2.1收集法。

該方法在對數據庫中的數據進行分析的基礎上，建立對已知數據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據庫中。在該數據庫中，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。對于任何一個企業來說，發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中引入計算機挖掘技術，使得檔案信息管理打破了傳統的模式，通過挖掘技術，對管理的模式有了極大的創新，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方面也就更加注意，同時也加快了對檔案的數據信息進行處理的速度，提升檔案管理的整體質量。

綜上所述，計算機數據挖掘技術涉及的內容很廣，對挖掘技術的運用，使得各行各業的發展水平得到了很大的提高，推動社會經濟的發展，帶動社會發展模式的創新。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新，以適應時代發展的要求。

數據挖掘論文

：隨著科學技術的不斷發展，數據挖掘技術也應運而生。為了高效有序的醫療信息管理，需要加強數據挖掘技術在醫療信息管理中的實際應用，從而提升醫院的管理水平，為醫院的管理工作及資源的合理配置提供多樣化發展的可能性。筆者將針對數據挖掘技術在醫療信息管理中的應用這一課題進行相應的探究，從而提出合理的改進建議。

：挖掘技術；醫療信息管理；應用方式。

數據挖掘作為一種數據信息再利用的有效技術，能夠有效地為醫院的管理決策提供重要信息。它以數據庫、人工智能以及數理統計為主要技術支柱進行技術管理與決策。而在醫療信息管理過程之中應用數據挖掘技術能夠較好地針對醫療衛生信息進行整理與歸類來建立管理模型，形成有效的總結數據的同時能夠為醫療工作的高效進行提供有價值的信息。所以筆者將以數據挖掘技術在醫療信息管理中的應用為著手點，從而針對其應用現狀進行探究，以此提出加強數據挖掘技術在醫療信息管理中應用的具體措施，希望能夠在理論層面上推動醫療信息管理工作的飛躍。

數據挖掘是結合信息收集技術、人工智能處理技術以及分析檢測技術等所形成的功能強大的技術。它能夠實現對于數據的收集、問題的定義與處理，并且能夠較好地對于結果進行解釋與評估。在醫療信息管理工作進行的過程之中，應用數據挖掘技術可以較好地加強醫療信息數據模型的建立，同時以多種形式出現，例如文字信息、基本信號信息、圖像收集等，也能夠用來進行醫療信息的科普與宣傳。并且，數據挖掘技術在醫療信息中所體現出的應用方式有所不同，在數據挖掘技術應用過程之中，既可以針對同一類的實物反應出共同性質的基本特征，同時也能夠根據具有一定關聯性的事物信息來探究差異。這些功能不僅僅能夠在醫療信息的管理層面上給予醫療人員較大的信息管理指導，同時在實際的醫療診斷過程之中，也可以向醫生提供患者的患病信息，并且輔助治療的進行[1]。所以，在醫療信息管理中應用數據挖掘技術不僅僅能夠推動醫療信息管理水平的提升，也是醫院實現現代化、信息化建設的重要體現，需要從根本上明確醫療信息管理應用數據挖掘技術的必要性與基本內涵，從而針對醫院的管理現狀實現其管理方式與技術應用的轉變與優化。

2.1實現建模環節以及數據收集環節的優化。

在應用數據挖掘技術的過程之中，必須基于數據庫信息的基礎之上，其數據挖掘技術才能夠進行相應的規律探究與信息分析，所以需要在源頭處加強數據收集環節以及建模環節的優化。以醫院中醫部門為例，在對于中醫處方經驗的挖掘方法使用過程之中，需要針對不同的藥物進行關聯性建模，比如數據庫中有基礎性藥物，針對藥物進行頻數和次數的統計，然后以此類推，將所有藥物都按照出現的頻數進行降數排列，從而探究參考價值。建模環節以及數據收集環節是醫療信息管理過程的根本，所以需要做好對于建模環節以及數據收集環節的優化，才能夠為數據挖掘技術的應用奠定相應的基礎[2]。

想要在醫療信息管理過程之中，加強對于數據挖掘技術的有效應用，就需要從數據挖掘技術應用類別處進行著手，從而提升技術應用的針對性與有效性。常見的技術應用類別有：醫院資源配置方面、病患區域管理方面、醫療衛生質量管理方面、醫療急診管理方面、醫院經濟管理方面以及醫療衛生常見病宣傳方面等，數據挖掘技術都可以在這些類別之中實現應用，但是在應用的過程之中也有所不同。以病房區域管理為例，在應用數據挖掘技術之前，首先需要明確不同的科室狀況以及病房區域分配狀況等，加強病患區域的指標分析，因為病房管理不僅僅影響到科室的工作效率與工作效果，同時也是醫療物資分配與人員編制的主要參考標準。其次利用數據挖掘技術能夠較好地實現不同科室工作效率、質量管理質量以及經濟收益等多種指標的評估，建立其科室的運營模型，從而實現科室的又好又快發展。比如使用數據挖掘技術建立其病區管理的標準模型以及統計指標，從而計算出科室動態的工作模型以及病床動態的周轉次數等[3]。另外在醫療質量管理過程之中，數據挖掘技術提供的不僅僅是資料數據的參考以及疾病的診斷，也能夠針對臨床的治療效果進行分析與評價，并且能夠預測治療狀況：可以利用醫院的醫療數據庫，對于病人的基本患病信息進行分類，從而比對死亡率、治愈率等多個數據，實現治療方案的制訂。而在醫療質量管理過程之中也有很多的影響因素，例如基礎醫療設備、病床周轉次數、病種治愈記錄等，所以也可以利用數據挖掘技術來進一步加強其多種數據之間的關聯性，從而為提升醫院的社會效益與經濟效益提出合理的參考性建議。

醫院加強數據挖掘技術應用方向的探索上，可以從客戶拓展這個角度出發實現對于醫療信息管理。例如通過數據挖掘技術多方進行患者信息比對，同時制訂完善的醫療服務影響策略方式，加強對于客戶行為的分析；在數據挖掘的基礎之上，增強其技術應用的實用性，在分析的基礎之上比對自身的競爭優勢，實現醫院資源的合理規劃與合理配置，例如藥品、資金以及疾病診斷等，從而實現經營狀況的優化。目前醫院也逐步向現代化、信息化方向發展，無論是信息管理還是醫療技術方面，醫院都已經成為了一個信息化的綜合行業體系，所以在加強數據挖掘應用的過程之中，還需要加強數據信息的管理，實現數據挖掘結果的維護，從而提升醫院的決策能力，實現數據挖掘技術的高效應用。

醫院在目前的醫療信息管理過程之中，還有很大的發展空間，需要綜合利用數據挖掘技術，實現其信息管理水平的提升。通過明確數據挖掘技術的應用方向、應用類別以及建模數據環節的優化等，促進醫院管理水平的提升，實現數據挖掘技術應用效果的提升。

[2]廖亮。數據挖掘技術在醫療信息管理中的應用[j].中國科技信息，20xx(11):54,56.

數據挖掘論文【】

數據挖掘技術在金融業、醫療保健業、市場業、零售業和制造業等很多領域都得到了很好的應用。針對交通安全領域中交通事故數據利用率低的現狀，可以通過數據挖掘對相關交通事故數據進行統計分析，從而發現其中的關聯，這對提升交通安全水平具有非常重要的意義。

數據挖掘（datamining）即對大量數據進行有效的分類統計，從而整理出有規律的、有價值的、潛在的未知信息。一般來講，這些數據存在極大的隨機性和不完全性，其包括各行各業各個方面的數據。數據挖掘是一個結合了數據庫、人工智能、機器學習的學科，涉及統計數據和技術理論等領域。

關聯分析作為數據挖掘中的重要組成部分，其主要作用就是通過數據之間的相互關聯從而發現數據集中某種未知的聯系。關聯分析最初是在20世紀90年代初被提出來的，一直備受關注。已被廣泛應用于各行各業，包括醫療體檢、電子商務、商業金融等各個領域。關聯規則的挖掘一般可分成兩個步驟[1]：

（1）找出頻繁項集，不小于最小支持度的項集；

（2）生成強關聯規則，不小于最小置信度的關聯規則。相對于生成強關聯規則，找出頻繁項集這一步比較麻煩。l等人在1994年提出的apriori算法是生成頻繁項集的經典算法[2]。apriori算法使用了level-wise搜索的迭代方法，即用k-項集探索（k+1）-項集。apriori算法在整體上可分為兩個部分。

（1）發現頻集。這個部分是最重要的，開銷相繼產生了各種各樣的頻集算法，專門用于發現頻集，以降低其復雜度、提高發現頻集的效率。

（2）利用所獲得的頻繁項集各種算法主要致力產生強關聯規則。當然頻集構成的聯規則未必是強關聯規則，還要檢驗構成的關聯規則的支持度和支持度是否超過它們的閾值。apriori算法找出頻繁項集分為兩步：連接和剪枝。

（1）連接。集合lk-1為頻繁k-1項集的集合，它通過與自身連接就可以生成候選k項集的集合，記作ck。

（2）剪枝。頻繁k項集的集合lk是ck的子集。剪枝首先利用apriori算法的性質（頻繁項集的所有非空子集都是頻繁的，如果不滿足這個條件，就從候選集合ck中刪除）對ck進行壓縮；然后，通過掃描所有的事務，確定壓縮后ck中的每個候選的支持度；最后與設定的最小支持度進行比較，如果支持度不小于最小支持度，則認為該候選項是頻繁的。目前，在互聯網技術及科學技術的快速發展下，人工智能、機器識別等技術興起，關聯分析也被越來越多應用其中，并在不斷發展中提出了大量的改進算法。

近年來，我國越來越多的學者將數據挖掘關聯分析應用于道路交通事故的研究中，主要是分析道路、車輛、行人以及環境等因素與交通事故之間的某種聯系。pande和abdel-aty[3]通過關聯分析研究了美國佛羅里達州20xx年非交叉口發生的道路交通事故，重點分析了各個不同的影響因素與交通事故之間的內在聯系，通過研究得出如下結論，道路照明條件不足是引發道路交通事故的主要因素，除此之外，還發現天氣惡劣的環境下道路彎道的直線段也極易發生交通事故。graves[4]利用數據挖掘技術中的關聯規則對歐洲道路交通事故進行了分析，主要研究了交通事故與道路設施狀況之間的關聯，通過研究發現了易導致交通事故發生的各個道路設施狀況因素，此研究為歐洲路面建設及投資提供了強大的決策支持。我國學者董立巖在研究道路交通事故數據的文獻中，將粗糙集與關聯分析進行了融合，提出了基于偏好信息的決策規則簡約算法并將其應用其中，通過分析發現了道路交通事故的未知規律。王艷玲通過關聯分析中的因子關聯樹模型重點分析了影響道路交通事故最重要的因子，發現在道路交通事故常見的誘因人、車、路及環境中對事故影響最大的因子是環境。許卉瑩等利用關聯分析、聚類分析以及決策樹分析三種數據挖掘技術對道路交通事故數據進行分析，最終得出了科學的道路交通事故預防和交通安全管理決策依據。尚威等在研究中，對大量的道路交通數據進行了有效整合，并在此基礎上按照交通事故相關因素的不同特點整理出與事故發生有關的字段數據，形成新的事故數據記錄表，然后再根據多維關聯規則對記錄的相關數據進行分析，從而發現了事故誘導因素記錄字段值和事故結果字段值組成的道路交通事故頻繁字段的組合。張聽等在充分掌握聚類數據挖掘理論與方法的基礎上，提出了多目標聚類分析框架和一個啟發式的聚類算法k-wanmi，并將其用在道路交通事故的聚類研究中對不同權重的屬性進行了多目標分析。同樣，許宏科也利用該方法對公路隧道交通流數據進行了聚類分析，其在研究中不僅明確了隧道交通流的峰值規律，而且還根據這種規律制訂了隧道監控設備的不同控制方案，對提高隧道交通安全的水平做了極大的貢獻。徐磊和方源敏在研究中，提出了由簡化信息熵構造的改進c4.5決策樹算法，并將其應用在交通事故數據的研究中，對交通數據進行了正確分類，發現了一些隱藏的規則和知識，為交通管理提供了依據。劉軍、艾力斯木吐拉、馬曉松運用多維關聯規則分析交通事故記錄，從而找到導致交通事故發生次數多的主要原因，并且指導相關部門作出相應的決策。楊希剛運用關聯規則為現實中的交通事故的預防提供依據。吉林大學的吳昊等人，基于關聯規則的理論基礎，定義了公路交通事故屬性模型，并結合改進后的apriori算法，分析了交通事故歷史數據信息，為有關單位和用戶尋找道路黑點（即事故多發點）提供了技術支援和決策幫助。

通過數據挖掘中的關聯分析方法雖然能夠對道路交通事故的相關因素進行清晰的分析，但是目前在這一方面的研究仍有不足之處。因為關聯分析在道路交通事故的研究中往往只能片面發現某一種或幾種因素影響交通事故的規律，很難將所有影響因素結合起來進行全面系統的分析。然而道路交通事故的發生通常都是由相應因素導致，而后事故當事人意識到危險源的存在并采取措施，直到事故發生的連續過程，整體來看體現了時序性。也就是說，道路交通事故是受到一系列按照時間先后順序排列的影響因素組合共同作用而發生的，從整體的角度出發研究事故發生機理更加科學。

數據挖掘論文【】

：中醫臨床理論多是由著名醫家的經驗升華形成的，反映了臨床上不同學術派系以及不同學科的優勢特征，但這其中不免摻雜了個人主觀經驗，因此本文就中醫臨床理論研究中醫病案為基礎，對應用病案數據挖掘結果來總結和重建中醫臨床理論的方式進行了探討，認為該方法可為完善中醫臨床理論提供客觀的數據支持，使中醫臨床理論的來源更具有科學性。

科研一體化中醫臨床理論決定著中醫臨床學科的發展水平，是中醫臨床發展的動力。從古至今，中醫名醫名家輩出，他們的臨床經驗和學術思想不斷提煉升華，逐步形成了傳統的中醫臨床理論。新中國成立以來，中醫不斷汲取最新的科技成果，進行了大量臨床實踐，而中醫臨床理論發展緩慢，己經成為制約當代中醫學術發展的瓶頸，對如何開拓中醫臨床理論的研究，可謂見仁見智，但各種新的臨床理論常常裹挾著“各家學說”。在當今大數據和信息技術發達的背景下，運用數據挖掘技術對中醫病案進行大數據分析，客觀揭示當前中醫臨床理論的本來面目，盡可能減少個人見解的偏倚，對于推動中醫臨床理論發展具有重要的現實意義，本文就基于病案數據挖掘的中醫臨床理論重建進行探討如下。

1.1中醫古典文獻是傳統中醫臨床理論的基礎。

眾所周知，中醫之所以能夠屹立千年不倒，很大一部分原因是因為其有獨特的理論體系，而在這其中，中醫古典文獻做出的貢獻應該是第一位的。因為這些古典文獻的記載和流傳，為后世的醫家提供了參考和借鑒，使得我們從前人的思維上不斷創新，與臨床進行有機結合，不斷研究出新的適合于當前時代的臨床理論。例如，中醫學無論在理論研究還是在臨床治療方面的豐富，許多根本性的理論都是源自于《內經》。該書創立了藏象、經絡、診法等各方面的理論[1]，勾畫了中醫理論的雛形，構建了中醫理論體系的基本框架。到后期東漢時期張仲景的《傷寒論》則是創造了以六經辨證和臟腑辨證為主的局面，其所倡導的“觀其脈證，知犯何逆，隨證治之”使得辨證論治登上新的高度。到了金元時期，就是百家爭鳴的時代，這期間以金元四大家為主的學派開始萌生，留下了許多可供后世醫家參考的古典文獻并創建了不同的臨床理論，而明清時期以葉天士和吳鞠通為首確立的衛氣營血和三焦辨證，使溫病學的辨證理論逐步趨于完善，至今仍是指導臨床治療溫熱病的理論依據。總之，傳統中醫臨床理論的構建和完善，離不開前人的摸索與貢獻，也得益于著名醫學家創建的傳統中醫理論，使得我們現在的中醫體系不斷的飽滿和充實。

1.2當代著名中醫的臨床經驗不斷提升為中醫臨床理論。

傳統中醫的臨床理論，在很大程度上展示著著名醫家的臨床經驗。在中醫理論與實踐發展的相互促進過程中，當代醫家通過讀書、臨證、心悟將實踐經驗不斷總結并升華為理論，又在實踐中不斷完善既有的理論，成為中醫理論發展的重要途徑和模式，而當代中醫理論的發展則需要將傳統理論與現代實踐相互融合起來。例如上世紀60年代時，面對中醫基礎理論中新的思想相對匱乏的這一局面，鄧鐵濤結合其治療的臨床經驗，首次提出了“五臟相關學說”。盡管當時的理論準備并不完善，但是這一理論的提出，在很大程度上完善并且取代了“五行學說”中某些模糊性和不確定性，并且隨著時代的發展，逐漸驗證了鄧老的這一經驗的正確性，也成為指導中醫臨床理論的一大重要體系[2]。又如，腦出血這一現代疾病在古代名為中風，多數是“從風而治”，認為肝臟與中風的關系最為密切。隨著時代的推進，自20世紀80年代以來，許多學者根據微觀辨證和中醫理論“離經之血便是瘀”，提出急性出血中風屬中醫血證，瘀血阻滯是急性期腦出血的最基本病機，是治療的關鍵所在[3]。故現代中醫臨床治療上多以活血化瘀法治療腦出血、腦梗塞這一系列疾病。若是仔細研讀傳統中醫臨床理論后，我們不難得出其構成和完善離不開當代著名醫家的臨床經驗，它是在歷經歲月的洗禮下不斷塑造成型的。

1.3傳統中醫臨床理論不斷將現代醫學相關內容中醫化。

傳統中醫臨床理論不斷吸收現代醫學的理論，將其相關內容不斷中醫化，將病人的各種證型通過五臟辨證、陰陽五行辨證以及八綱辨證劃分得越來越細化，以提供病人在中醫臨床上治療的理論依據。中醫吸取了現代醫學理論后正在不斷壯大其內容，現代醫學相關內容中醫化在許多難治疾病的辨證治療中都起到了良好的指導作用[4]。如艾滋病是古代傳統中醫辨證論治的空白，通過對艾滋病中醫病因病機、證候規律、治法方藥的系統研究，提出了“艾毒傷元”“脾為樞機”“氣虛為本”的病因病機學說，確立了艾滋病“培元解毒”“益氣健脾”的治療原則，為中醫藥防治艾滋病奠定了理論基礎，為進一步提高艾滋病的中醫藥臨床診療效果提供理論依據[5]。

2.1中醫主流理論不突出且與時俱進力度不夠。

不可否認的是，當代的中醫臨床理論發展也是存在諸多不足的，中醫理論的完善和發展是中華五千年來集體智慧的結晶，個別醫家提出的臨床理論可能各有千秋，其所立的角度和思維也不盡相同。例如，同是治療輸卵管阻塞這一疾病時，朱南孫教授認為多是由于濕蘊沖任所致，其用自擬的清熱利濕方來進行治療；而李廣文教授則認為這一疾病多是由于瘀血阻絡為主，治療上以活血祛瘀為法，擬通任種子湯進行治療[6]。又如對于“和解法”這一治療方法的理解，當代名醫蒲輔周老先生認為“寒熱并用，補瀉合劑，表里雙解，苦辛分消，調和氣血，皆謂和解”。而方和謙教授則認為“在治法上扶正祛邪，表里兼顧，此法就為和解法”。不同的醫家在面對不同的疾病，甚至是不同的理法方藥時，所持的看法常常是“各家學說”，這就導致了當前中醫臨床理論發展比較混亂，不能全面地體現中國五千年來發展過程中的中醫主流理論。目前中醫基礎理論還存在一個缺陷就是它的與時俱進力度還不夠，很多古代經典方藥的主治病癥，在當今時代已經不再多見了。比如蛔蟲導致的蛔厥這一致病因素在現代已經不再常見，對應的烏梅丸的主要適應病癥也不再是蛔厥；在針對沒有明顯臨床表現的疾病如乙肝時，按傳統中醫往往體現出“無證可治”的狀態；傳統的診斷與現代檢查相結合的力度也不夠，中醫臨床基礎理論在某些程度上忽略了其與生化、b超、x光、ct等現代檢查結果的結合，并沒有用中醫理論對其做一合理的陳述；且現在臨床上很多中藥的藥理作用、性味歸經的研究作用還不夠深入、細致，其作用不能在微觀上得以解釋。這些都導致了臨床上很多情況沒有從中醫理論來認識中醫，不是“以中解中”，而是“以西解中”，形成了臨床拋棄中醫理論的狀態[7]。由于中醫學是一門實踐性很強的學科，它是在哲學辨證的思想指導下，與臨床經驗不斷結合，這與西醫知識體系相比較，難免存在一定的滯后性，這都會使得中醫臨床理論發展相對的落后。

2.2部分中醫理論帶有權威專家的“個人學說”偏見。

傳統中醫強調個人經驗和學說，以中醫內科學為例，第八版中的腦系疾病在第九版中已經刪除，其涉及到的各種腦系疾病大多數歸屬于心系疾病與肝系疾病。根據其版本的不同，我們可以明顯看出其凸顯的中心內容及其思想不同，其多是體現編著者的理論思想，在一定程度上并沒有客觀地揭示疾病的本質，治療理論也不夠完善，一部分內容與最新研究得出的論文理論不符，這使得當代中醫臨床理論在某些程度上，帶有權威專家的“個人學說”色彩。由于現代西方先進的科技文化流入，使得中醫在一定程度上備受質疑，而正是因為人們對于中醫理論的一些偏見，才使得中醫長期讓人詬病。

3.1臨床理論應具有真實性與系統性。

中醫臨床理論的發展方形應當是建立在客觀并且真實的臨床實踐基礎上，從一次次臨床實踐中得出。由于歷史時代的原因以及假設推理、模式建設的廣泛使用，當代中醫臨床理論中理論與假說并存的現象較為普遍，如中醫的五運六氣學說對現代疫病預測和人體各經絡臟腑在時間上對于人體治病效果的不同等，就需要我們在扎實的文獻與臨床實踐基礎上，對醫案進行認真總結，利用科學的方法深入挖掘，開展中醫理論的去偽存真研究，以促進中醫理論的科學與健康發展。另外，傳統的中醫臨床治療上所用的理法方藥，多是根據個人經驗所進行的。隨著科技的不斷發展與時代的不斷進步，當代的中醫臨床理論應該在成功的中醫醫案上進行系統的總結，不斷挖掘和研究其微觀的結構，并隨著年月的更迭不斷更新，不斷完善，使其具有科學性和理論依據。同時，對近年來興起的傳染性非典型肺炎、艾滋病、禽流感等古人所沒有經歷過的疾病的診治，中醫就其病因病機的認識以及探究相應的診療方法，無疑也是一種理論上的創新[8]。通過對其進行深一層次的研究和發現，歸納出合適的治則治法，找到針對這一疾病的理法方藥，使其更具有系統性，使得臨床上中醫治病可以循序漸進，注重整體，也是當代臨床理論的一大發展方向。

3.2臨床理論具有信息化的特點并可持續拓展。

隨著時代的進步，當代的中醫臨床理論可以通過網絡等方式進行共享，在大數據的這一時代背景下，隨著病案的不斷報道與積累，可以將各類成功的中醫醫案進行統計和挖掘，其結果也會不斷進行更新和發展。不同的醫家對于某一疾病的認識角度可能不同，其表現在病位、病性、病勢和證候的判斷標準也不一樣，因此方藥規律也不一樣。而通過統計某一中醫或西醫疾病的較大樣本病例，并對其進行數據挖掘，可以得出整個中醫群體對于這一疾病診治的證候分布、治則治法、處方用藥等的規律，甚至可以根據統計的結果探索出新的方藥，分析他們的共同點和所在差異。將中醫臨床理論具有信息化的這一特點不斷地拓展下去，通過計算機等客觀科學的手段進行分析，與主觀的名老中醫傳承模式相比，更具客觀性，更容易被臨床醫生接受，對各種疾病的中醫臨床用藥也更具有指導價值。

4.1病案研究是中醫理論發展的重要基礎。

在當今大數據的時代背景下，中醫固有的傳統整體論科學特征有了越來越多的可供改變的空間。這種變化既為其按照自身特有的規律發展特點帶來了機遇，也給未來中醫理論的發展提出了挑戰。同時，學習醫案研究也是中醫學相關大學生們應該學習的一項內容。閱讀醫案是必要的訓練，也是中醫入門的方法之一。醫案的故事性引人入勝，在自然而然中接受中醫思維方法和傳統文化知識，同時醫案中所呈現的名醫風范，醫德對學生起到潛移默化的影響，并培養對專業的熱愛[9]。病案客觀、真實地直接記錄疾病診斷和治療過程，醫案研究作為中醫理論發展過程中至關重要的一環，是中醫理論發展的重要基礎，以研究病案為基礎，對于中醫理論的形成和臨床上中醫積累經驗，都起到了一定的輔助提升作用。

利用多種數據挖掘技術對中醫病案中的有關信息行進行歸納、整理，是近年來傳承中醫臨床經驗的重要方法之一[10]。通過對同一種疾病的病案進行數據挖掘以分析醫者的思路和探索其用藥的。方法，對中醫臨床病案進行規范化的整理，能夠深入總結其臨床經驗，挖掘隱藏在大量病案背后的診治規律，甚至探索出新的方藥配伍，為中醫理論的發展提供一定的科學依據的同時，使得中醫理論的發展越來越現代化，不僅僅只是停留在以前的靠讀書和個人經驗的結合，也為廣大的中醫在日后的臨床治療上提供了新的思路和方向。

4.3臨床實踐推動理論發展，賦予轉化醫學新的內涵。

目前，我們通過并按數據挖掘來總結一些中醫對于治療同一種疾病所采取的診斷和用藥，可以獲得新的思路，并且為完善我們現有的中醫理論基礎可以提供可靠的理論支持。采用數據挖掘技術對中醫學術思想和臨證經驗進行研究，可以全面解析其中的規律，分析中醫個體化診療信息特征，提煉出臨證經驗中蘊藏的新理論、新力法，可以實現經驗的有效總結與傳承[11]。與此同時，要求我們用發展的眼光將現代的科技手段整合加入到傳統的中醫學理論中去，推陳出新，通過臨床實踐與基礎理論的不斷結合，不斷完善，推動祖國醫學現代化，譜寫有關于中醫學在轉化醫學上新的篇章。

[2]邱仕君，吳玉生。在基礎理論與臨床醫學之間———對鄧鐵濤教授五臟相關學說的理論思考[j].湖北民族學院學報(醫學版)，2005，22（2）:36-39.

[3]顧寧，周仲英。通下法治療急性腦出血研究進展[j].中國中醫急診，2000，9(5):227.

[4]靳士英。鄧鐵濤教授學術成就管[j].現代醫院，2004(9):1-6.

[7]孟靜巖，應森林。試論中醫基礎理論指導臨床研究的思考與途徑[j].上海中醫藥大學學報，2009（3）:3-5.

旅游管理下數據挖掘運用論文

根據20xx年4月國家教育部等五部關于印發《職業學校學生實習管理規定》的通知（教職成[20xx]3號）精神，針對旅游管理專業頂崗實習企業的實際情況以及頂崗實習現狀，多角度分析新《職業學校學生頂崗實習管理規定》（以下簡稱新《規定》）對旅游管理專業頂崗實習的新要求，探索可操作的改進辦法，為旅游管理專業實施頂崗實習教學課程提供借鑒和幫助。

（1）實習企業較多，大部分企業需求人數少，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簽訂雙方協議，實習生簽閱《實習生管理守則》。

（3）中職學校旅游管理專業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《規定》對頂崗實習的影響及改進方法。

（1）新《規定》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《規定》第七條、第八條）。而旅游管理專業實習企業特別是旅行社，企業多，規模小，需求人數少，實習生分布零散，甚至一個企業只有一個實習生，管理和指導難度大。調查資料顯示，旅游專業實習企業中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。針對這一現狀，結合新《規定》要求，可從以下方面著手改進：

1）建立校企生聯動實習管理制度。在學校數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，企業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，又能優化實習考核體系，增加量化標準。如數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《規定》第十二條、第十三條要求，頂崗實習前學校、企業、學生須簽訂三方協議，這對制約企業、約束學生有了明確依據。旅游企業淡旺季明顯，一些企業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生，所以協議內容除新《規定》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、學生違反規定的處理辦法等內容。

（3）新《規定》第十四條要求，未滿18周歲的學生參加頂崗實習，須由監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“頂崗實習學生監護人知情同意書”以統一格式發放給未滿18周歲學生，并告知監護人，請監護人簽閱。“知情同意書”交學校后方可參加實習面試。

（4）新《規定》第三十五條要求，職業學?；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，職業學校也應同時與保險行業接觸，積極推進實習責任險的設計出臺。

總之，旅游管理專業頂崗實習在實施過程中還存在一些問題和困難，如企業與學校的需求差異、旅游行業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《新規定》的要求和指導下，與企業深度合作，探索出一套有效的、可操作的頂崗實習實施標準。

電力企業數據挖掘技術探究教學論文

摘要：隨著科學技術的快速發展，各種新鮮的事物和理念得到了廣泛的應用。其中機器學習算法就是一則典型案例——作為一種新型的算法，其廣泛應用于各行各業之中。本篇論文旨在探討機器學習算法在數據挖掘中的具體應用，我們利用龐大的移動終端數據網絡，加強了基于gsm網絡的戶外終端定位，從而提出了3個階段的定位算法，有效提高了定位的精準度和速度。

關鍵詞：學習算法;gsm網絡;定位;數據;。

移動終端定位技術由來已久，其主要是利用各種科學技術手段定位移動物體的精準位置以及高度。目前，移動終端定位技術主要應用于軍事定位、緊急救援、網絡優化、地圖導航等多個現代化的領域，由于移動終端定位技術能夠帶給精準的位置服務信息，所以其在市場上還是有較大的需求的，這也為移動終端定位技術的優化和發展，帶給了推動力。隨著通信網絡普及，移動終端定位技術的發展也得到了一些幫忙，使得其定位的精準度和速度都得到了全面的優化和提升。同時，傳統的定位方法結合先進的算法來進行精準定位，目前依舊還是有較大的進步空間。在工作中我選取機器學習算法結合數據挖掘技術對傳統定位技術加以改善，取得了不錯的效果，但也遇到了許多問題，例如:使用機器學習算法來進行精準定位暫時無法滿足更大的區域要求，還有想要利用較低的設備成本，實現得到更多的精準定位的要求比較困難。所以本文對機器學習算法進行了深入的研究，期望能夠幫忙其更快速的定位、更精準的定位，滿足市場的需要。

數據挖掘又名數據探勘、信息挖掘。它是數據庫知識篩選中十分重要的一步。數據挖掘其實指的就是在超多的數據中透過算法找到有用信息的行為。一般狀況下，數據挖掘都會和計算機科學緊密聯系在一齊，透過統計集合、在線剖析、檢索篩選、機器學習、參數識別等多種方法來實現最初的目標。統計算法和機器學習算法是數據挖掘算法里面應用得比較廣泛的兩類。統計算法依靠于概率分析，然后進行相關性決定，由此來執行運算。

而機器學習算法主要依靠人工智能科技，透過超多的樣本收集、學習和訓練，能夠自動匹配運算所需的相關參數及模式。它綜合了數學、物理學、自動化和計算機科學等多種學習理論，雖然能夠應用的領域和目標各不相同，但是這些算法都能夠被獨立使用運算，當然也能夠相互幫忙，綜合應用，能夠說是一種能夠“因時而變”、“因事而變”的算法。在機器學習算法的領域，人工神經網絡是比較重要和常見的一種。因為它的優秀的數據處理和演練、學習的潛力較強。

而且對于問題數據還能夠進行精準的識別與處理分析，所以應用的頻次更多。人工神經網絡依靠于多種多樣的建模模型來進行工作，由此來滿足不同的數據需求。綜合來看，人工神經網絡的建模，它的精準度比較高，綜合表述潛力優秀，而且在應用的過程中，不需要依靠專家的輔助力量，雖然仍有缺陷，比如在訓練數據的時候耗時較多，知識的理解潛力還沒有到達智能化的標準，但是，相對于其他方式而言，人工神經網絡的優勢依舊是比較突出的。

2以機器學習算法為基礎的gsm網絡定位。

2.1定位問題的建模。

建模的過程主要是以支持向量機定位方式作為基礎，把定位的位置柵格化，面積較小的柵格位置就是獨立的一種類別，在定位的位置內，我們收集數目龐大的終端測量數據，然后利用計算機對測量報告進行分析處理，測量柵格的距離度量和精準度，然后對移動終端柵格進行預估決定，最終利用機器學習進行分析求解。

2.2采集數據和預處理。

本次研究，我們采用的模型對象是我國某一個周邊長達10千米的二線城市。在該城市區域內，我們測量了四個不同時間段內的數據，為了保證機器學習算法定位的精準性和有效性，我們把其中的三批數據作為訓練數據，最后一組數據作為定位數據，然后把定位數據周邊十米內的前三組訓練數據的相關信息進行清除。一旦確定某一待定位數據，就要在不同的時間內進行測量，按照測量出的數據信息的經緯度和平均值，再進行換算，最終，得到真實的數據量，提升定位的速度以及有效程度。

2.3以基站的經緯度為基礎的初步定位。

用機器學習算法來進行移動終端定位，其復雜性也是比較大的，一旦區域面積增加，那么模型和分類也相應增加，而且更加復雜，所以，利用機器學習算法來進行移動終端定位的過程，會隨著定位區域面積的增大，而耗費更多的時間。利用基站的經緯度作為基礎來進行早期的定位，則需要以下幾個步驟:要將邊長為十千米的正方形分割成一千米的小柵格，如果想要定位數據集內的相關信息，就要選取對邊長是一千米的小柵格進行計算，而如果是想要獲得邊長一千米的大柵格，就要對邊長是一千米的柵格精心計算。

2.4以向量機為基礎的二次定位。

在完成初步定位工作后，要確定一個邊長為兩千米的正方形，由于第一級支持向量機定位的區域是四百米，定位輸出的是以一百米柵格作為中心點的經緯度數據信息，相對于一級向量機的定位而言，二級向量機在定位計算的時候難度是較低的，更加簡便。后期的預算主要依靠決策函數計算和樣本向量機計算。隨著柵格的變小，定位的精準度將越來越高，而由于增加分類的問題數量是上升的，所以，定位的復雜度也是相對增加的。

2.5以k-近鄰法為基礎的三次定位。

第一步要做的就是選定需要定位的區域面積，在二次輸出之后，確定其經緯度，然后依靠經緯度來確定邊長面積，這些都是進行區域定位的基礎性工作，緊之后就是定位模型的訓練。以k-近鄰法為基礎的三次定位需要的是綜合訓練信息數據，對于這些信息數據，要以大小為選取依據進行篩選和合并，這樣就能夠減少計算的重復性。當然了，選取的區域面積越大，其定位的速度和精準性也就越低。

3結語。

近年來，隨著我國科學技術的不斷發展和進步，數據挖掘技術愈加重要。根據上面的研究，我們證明了，在數據挖掘的過程中，應用機器學習算法具有舉足輕重的作用。作為一門多領域互相交叉的知識學科，它能夠幫忙我們提升定位的精準度以及定位速度，能夠被廣泛的應用于各行各業。所以，對于機器學習算法，相關人員要加以重視，不斷的進行改良以及改善，切實的發揮其有利的方面，將其廣泛應用于智能定位的各個領域，幫忙我們解決關于戶外移動終端的定位的問題。

參考文獻。

[2]李運.機器學習算法在數據挖掘中的應用[d].北京郵電大學，2014.

數據挖掘論文心得體會

數據挖掘作為一種數據分析的方法，在現代社會的應用越來越廣泛。因此，許多研究者致力于數據挖掘技術的研究和應用。其中，論文是數據挖掘研究最主要的成果之一。良好的數據挖掘論文可以促進數據挖掘的發展和應用，提高數據挖掘技術的效率和可靠性。因此，寫一篇優秀的數據挖掘論文對于這個領域的研究人員來說至關重要。

第二段：講述數據挖掘論文的內容需要注意的重點。

在寫一篇數據挖掘論文時，需要注意幾個重點。首先，需要明確研究對象和研究目的，確定原始數據的來源和數據處理方法。其次，需要進行特征分析，挑選有效的特征進行數據挖掘。同時，在數據挖掘過程中需要使用合適的算法和模型，以取得優秀的預測結果。最后，還需要對結果進行驗證和評價，以保證數據挖掘結果的準確性和可靠性。

在我的研究過程中，我深刻地認識到了數據挖掘技術的重要性和應用價值。我需要詳細地了解數據采集、數據清洗、特征選擇和評估模型等方面的知識，學習基本的算法和模型，并靈活運用最新的數據挖掘技術，以達到最好的預測結果。同時，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性思維，才能寫出優秀的數據挖掘論文。

第四段：探討數據挖掘論文的審查標準和要求。

數據挖掘的研究范圍和深度不斷擴大，論文審查機構和專家對數據挖掘論文的要求也越來越高。好的數據挖掘論文需要有一定的貢獻和創新點，同時，還需要展示出數據挖掘算法、模型和數據特征選擇的能力，具有可操作性和穩健性。此外，好的數據挖掘論文還需有清晰的圖表展示，數據的充分分析和結論的合理性，撰寫格式規范明確，語言流暢等特點。

第五段：總結論文寫作的經驗和啟示。

總之，在撰寫優秀的數據挖掘論文時，應該注重掌握所需的關鍵技術和知識，同時宏觀和微觀兩個方面的考慮都需要。特別注重特征選擇和數據模型的設計更是必不可少的。此外，要注意相關專業期刊的審查標準和要求，并且合理分配時間，不斷完善整理論文。相信在不斷讀論文，自己不斷寫論文的過程中，每個人都可以不斷提高論文的質量，為數據挖掘技術的發展和實踐做出重要貢獻。

基于數據挖掘的學生成績預警模型研究論文數據挖掘

摘要：在本科高年級學生中開設符合學術研究和工業應用熱點的進階課程是十分必要的。以數據挖掘課程為例，本科高年級學生了解并掌握數據挖掘的相關技術，對于其今后的工作、學習不無裨益。著重闡述數據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：數據挖掘；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據挖掘等進階課程是十分必要的，以大數據、數據挖掘為例，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據相關技術，尤其是數據挖掘技術，都是不無裨益的。在目前本科教學中，對于數據挖掘等課程的教學，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，從而更好地掌握數據挖掘的相關技術是本課程面臨的主要挑戰，也是所有本科進階課程所面臨的難題之一。

1數據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，工業應用的熱點，是綜合多方面知識的課程。以數據挖掘課程為例，其中包括數據庫、機器學習、模式識別、統計、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，如數據庫、統計、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，有的是與數據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在知識點過多、技術特征復雜。從教學效益的角度出發，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，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。進階課程往往是專業選修課程，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數據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，如在數據挖掘課程中，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。

數據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。在介紹工業實踐案例的過程中，對于具體數據挖掘任務的來龍去脈解釋清楚，尤其是對于問題的歸納，數據的處理，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據挖掘的一般性流程，可以加深學生對于數據挖掘的深入理解。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，但盡量降低作業的工程量。鼓勵學生利用開源軟件和框架，基于提供的數據集，實際解決一些簡單的數據挖掘任務，讓學生掌握相關算法技術的使用，并對算法有一定的了解。利用學院與大數據相關企業建立的合作關系，在課后通過參觀，了解大數據技術在當前企業實踐中是如何應用的，激發學生的學習興趣。

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，可以采用大作業的形式。從具體的數據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據挖掘任務，將較復雜的數據挖掘技術的學習留給學生自己。

3結語。

數據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，掌握相關的數據挖掘技術，并能夠在實際數據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，并直接與教師的科研水平相關。在具體的教學過程中，發現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。

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[2]蔣盛益，李霞，鄭琪．研究性學習和研究性教學的實證研究———以數據挖掘課程為例[j]．計算機教育，2014（24）.

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數據挖掘論文心得體會

數據挖掘的概念和應用已經滲透到社會生活和工業生產的各個領域。作為數據挖掘的實踐者，本人在讀數學專業的同時，也興趣盎然地涉足了數據科學和機器學習領域。在一次數據挖掘課程中，我完成了一篇論文，能讓我對數據挖掘這個領域有更深入的認識和體驗。這篇論文讓我深入了解了數據挖掘的思路，技術和應用，并且讓我體會到寫論文不僅僅是理論知識,更需要實踐的動手能力，思維的掌握能力，和成果演示的表達能力。在這篇心得體會中，我想分享我的經驗，和大家一起探究數據挖掘的獨特之處。

數據挖掘作為一個復雜的技術領域，它的研究對象可以是已有的數據集合，經修正的數據對象或者真實的數據。要想在這個領域獲得成功，首先需要有學習數據挖掘的信念。學習數據挖掘，不僅需要具有信息學、數學、統計、計算機等領域的基本素養,還要具備探索、創新、思維、推理能力等本質要素。當我們深入學習數據挖掘技術時，我們不僅需要明``確各項技術特征，還需要全面了解不同類型的數據分析流程。

一般來說，學習數據挖掘的方法包括:學習關于數據挖掘的各種知識點、探索分享“開源”資源、通過訓練理論模型以及掌握不同實際應用場景下的數據挖掘流程等。這些方法都非常必要，同時也大大豐富了我們的數據挖掘知識儲備。

第三段：論文的核心內容。

在畢業論文寫作之中,我寫了一篇關于“基于樹模型的數據挖掘方法研究與應用”的論文。本文利用樹形神經網絡模型，并通過對數據源進行預處理和特征選擇，把語音呼叫數據與樣本數據進行匹配，并提出了樹形神經網絡模型的性能檢驗。同時，本文探討了該模型的實際應用場景以及對未來語音識別的發展具有重要的參考價值。該論文的相關資料、數據等都經過了極為詳盡的研究和討論。通過數據挖掘的方法，該論文配備有附錄和數據模型的詳細數據分析。

第四段：論文的收獲。

通過這篇論文的寫作，我除了掌握數據挖掘的基本技能，如預處理、分析等,更重要的是鍛煉了自己的學習能力、團隊溝通協作能力和美術設計等多方面的能力。通過論文的撰寫和演示,我更加深入地認識了數據挖掘應用的深度、挑戰和前景。

第五段：未來展望。

在未來的學習和工作中,我希望能夠不斷強化自己數據挖掘領域方面的知識儲備,加速自身的魅力和資質提升,成為引領行業的新一代人才,并在日后的實踐中不斷總結經驗,挖掘新的理論問題，依托技術優勢和網絡平臺，推動數據挖掘與科技創新的合理發展,并為行業的創新與發展做出重要的貢獻。

數據挖掘畢業論文：物聯網技術

古典文學中常見論文這個詞，當代，論文常用來指進行各個學術領域的研究和描述學術研究成果的文章，簡稱為論文。以下就是由編為您提供的。

阿里巴巴成功上市，使馬云一時間家喻戶曉，同時讓更多人看到了電商發展的無限潛力和廣闊空間。電子商務是一門交叉性概念，其涉及理論知識和領域極為豐富，譬如：管理學、法學、經濟學以及互聯網技術等多種領域，是一系列綜合性極強的活動。信息技術的進步和社會商業的發展使得經濟數字化、競爭全球化、貿易自由化的趨勢不斷加強。有關電子商務各類的研究如雨后春筍層出不窮，其中物聯網技術作為其發展的重要支撐不可忽視。為進一步了解近年來我國基于物聯網的電商發展研究熱點，筆者通過對cnki收錄的相關文獻的進行計量分析就此展開研究。

物聯網作為一種新興技術，自20世紀90年代由美國麻省理工學院首次提出以來，其技術實現及應用引起國內外學術界學者廣泛關注。物聯網起初是基于物流系統提出的，以射頻識別技術作為條碼識別的替代品，實現對物流系統進行智能化管理。

在研究物聯網技術在電子商務應用中，rfid功不可沒。rfid(radiofrequencyidentification)技術作為物聯網的重要技術，又稱電子標簽、無線射頻識別，是一種通信技術，可通過無線電訊號識別特定目標并讀寫相關數據，而無需識別系統與特定目標之間建立機械或光學接觸。電子商務利用物聯網技術通過把人、財、物、商店等實體聯結起來并在網絡環境下進行交互。在實現交互時，一個關鍵技術就是利用rfid技術給各個實體標注獨一無二的標簽從而將不同實體加以區分。物聯網技術不僅承擔著標注實體角色而且在記錄生產過程、跟蹤物流以及防偽查詢等方面發揮著重要作用。

隨著互聯網技術的發展和經濟全球化浪潮的推動，電子商務問題及物聯網技術成為國內外學術界普遍研究熱點。國內學者就電子商務發展進程中涉及到的主要環節并結合物聯網技術作出相關研究，并在其研究的基礎之上根據我國電子商務發展狀況提出了針對性建議，這些環節主要包括基礎設施建設、支付環境、信用環境以及發展環境的改善等等。

國內對電子商務的研究熱度頗高，然而對物聯網技術下電子商務的研究相對匱乏。2017年4月，我們在cnki上以“主題=電子商務”為檢索式進行檢索，查得相關記錄83605條;以“主題=‘物聯網’+‘電子商務’”為檢索式得到609條記錄，通過篩選共112篇文獻與本文研究相關。在112篇文章中，98篇為非基金文獻，基金文獻僅占1/8。據調查，近年來我國基于物聯網技術對電子商務研究集中在物聯網技術在各行業電子商務中的應用、物聯網對電商的影響以及基于物聯網技術新型模式的研討等方面。因此，圍繞物聯網環境下電子商務發展動向及趨勢并進行相關比較分析對把握電子商務發展中關鍵問題具有極強的現實意義和指導意義。

數據挖掘在電子商務的應用論文

摘要：人類利用圖書館產生信息活動時所表現出的最基礎、最平常、最通用的一種關系，便是用戶資源和圖書館之間的關系。從這種關系出發，分析嫁接起這一簡單聯系的規律，便是數據挖掘技術。本文認為對圖書館用戶資源分析研究應以數據挖掘技術為邏輯起點，從云計算、信息共享、數據排查、智能搜索、大數據存儲等對圖書館用戶資源進行整合和建設。應對信息資源日益豐富的這天，數據挖掘技術對管理圖書館信息資源技術帶給了巨大便利。

關鍵詞：數據挖掘；用戶資源。

數據挖掘，即數據系統中的信息發現。隨著計算機技術，個性是云計算、大數據記憶技術的快速發展，傳統的手動查找信息模式被大數據智能檢索替代。數據挖掘技術廣泛應用于市場、工業、金融行業、科學界、互聯網行業以及醫療業。數據挖掘技術在圖書館的應用，能夠將海量的用戶資源進行聚類、關聯、整合，能夠對用戶搜索記錄、圖書流通記錄、用戶借閱信息等數據進行精確預判，發現一些隱蔽的聯系，為圖書館采購圖書、淘汰文獻資料帶給科學推薦，也能夠為用戶帶給個性化訂閱服務，創新用戶服務模式，為圖書館建設整個信息網絡帶給有力支撐。

1大數據下的圖書館用戶資源特征。

圖書館用戶資源是透過數字技術進行組織和管理的：（1）經過數據關聯分析，把數據庫中存在的兩個或兩個以上用戶之間的相同性提取出來，提高支持度和說服力；（2）把用戶信息按照相似性歸納成幾個類別，建立宏觀概念，發現其間的相互關系；其次定義這些相互關系，概念產生以后，即等同于這些相互關系的整體信息，用于建構分類規則或者數據模型；其次利用以上數據找出變化規律，對此規律進行模型化處理，并由數據模型對未知信息進行預判；（3）把用戶資源進行時序排序，檢索出高重復率的模型；（4）進行偏差比對，檢查數據之中的異常狀況。圖書館利用超多的用戶訪問信息獲取用戶興趣，發現用戶群體，為不同的群體定制信息，還能夠建立一個共享信息平臺，讓不同用戶建立網絡交流。

1.1數據量大并且分布更廣。

大數據形勢下，圖書館能夠獲取的用戶資源不僅僅限于用戶個人信息和搜索記錄，也包括檔案、學術研究、教學模式、用戶評價和反饋等，數據豐富。同時，數據分布廣泛，在互聯網時代，可從圖書館應用系統、數據系統記錄以及各種網頁、移動終端的信息獲取，顯示出用戶資源的分散性。

1.2數據資料多元化，形式靈活化。

數據系統里的存儲方式不同，服務器不同，系統開發平臺不同，致使許多用戶資源無法交流互換。圖書館用戶資源有半模型化、模型化和非模型化之分。傳統的圖書館用戶資源中，用戶只是圖書資源的使用者，與圖書館之間只是點對點單線互動，用戶之間不存在交流，而在大數據網絡平臺下，用戶之間能夠建立資料共享互動平臺，使得用戶資源的資料更加多元化。

2圖書館用戶資源利用。

2.1有助于利用數據挖掘技術建立用戶資源圖書館。

用戶資源圖書館具備信息量大的特點，用戶可獲得各方各面的信息，且從服務的個性化和全方位化而言，圖書館可根據社會熱點或用戶需求定制服務。一方面，建立用戶資源圖書館，使各類用戶信息在同一界面統一呈現，方便用戶的選取和檢索。另一方面，利用數據挖掘技術建立的用戶資源圖書館，服務器眾多，具有較強的計算潛力和存儲潛力，擁有較高的數據處理潛力，能同時容納多數用戶。因數據量大所導致的硬件費用和后期運行費用劇增，可透過構建用戶資源圖書館平臺以及應用服務得到解決。為應付不斷提高的用戶資源存儲方面的壓為，目前亟需的就是投入超多資金以擴容存儲設備，無疑，建立用戶資源平臺能夠解決此問題。

2.2加速圖書館資源的數字化。

強大的互聯網呈現功能和用戶信息保存的可靠性功能，用戶資源存儲的復雜性問題可得到很好的解決。其次，數據挖掘技術對于資源整合方面具有優勢，透過分布式的存儲模式整合超多信息資源帶給給用戶檢索。不同的數據之間的互相操作以及全方位的互聯網服務得以實現，很好的解決了資源重復建設的問題。因此，利用數據挖掘使得圖書館資源數字化具備可行性。從這個好處上來看，資源的館藏數字化將會加快發展，而不只是圖書書目的劇增。

2.3降低人力資源成本，使圖書館各類資源得以整合和優化。

隨著各類用戶資源利用步伐的加快，加之依靠因特網的用戶對服務的可行性和效率性要求更高，超多不同體系的服務器布置在機房，系統維護人員的壓力也相應増大。透過數據挖掘技術，可有效進行資源整合和優化，無需透過人力進行。

2.4有利于分析用戶心理和提升用戶體驗。

數據挖掘技術能夠利用用戶資源計算出用戶模型，這是研究用戶需求、偏好、行為的一種常規方式，一般認為用戶模型是對用戶在某段時間內相對穩定的信息需求的記錄。用戶模型反過來對獲取用戶資源有十分重要的作用，建構用戶模型，能夠使圖書館更加精深、準確地掌握當前用戶資源。透過對用戶資源的處理來預測用戶需求，進而到達持續提高服務質量和用戶滿意度的目的。一方面，預判用戶心理是利用圖書館用戶資源更加深入的表現。隨著用戶環境與圖書館環境的不斷變化，這種預判力覆蓋范圍已經不單單是用戶信息行為的某個過程或某幾個過程，相反，用戶心理能夠對用戶需求的強弱、層次、方向產生極為重要的影響，同時也能夠對獲取用戶資源全部過程產生重要影響。另一方面，最先研究用戶體驗研究當屬企業營銷活動，主要用來研究用戶與企業、產品或服務之間的互動。數據挖掘技術能夠更精準預測用戶的實際感受，透過研究用戶情感體驗與用戶行為動作，提高用戶的滿意度，滿足用戶需求。

3結語。

在數據大爆發時代，重視圖書館用戶資源，透過多渠道、多方式匯聚用戶資源，采用數據挖掘、數據歸檔分析等技術，掌握用戶資源特征，有助于圖書館精準定位用戶群體，對調整圖書館運營策略有重要前置作用，更能創新圖書館服務的資料和形式，實現圖書館資源的有效利用。

參考文獻。

[1]陳文偉等.數據挖掘技術[m].北京:北京工業出版社，2002.

[2]郭崇慧等.北京數據挖掘教程[m].北京:清華大學出版社，2005.

[3]徐永麗等.網絡環境中用戶信息需求障礙分析[j].圖書館理論與實踐，2004.

旅游管理下數據挖掘運用論文

我國中央經濟會議明確指出解決“三農”問題是現階段工作中的重點內容，這進一步體現出我國對農村旅游發展的重視。基于時代背景給予農村旅游發展的支持，進一步促進了農村產業結構的調整與農村經濟的良好發展。在時代的背景下，農業旅游這種新興的旅游模式順應市場的需求得以產生和發展。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的全面發展。農業資源作為農業旅游發展的主要資源，農村旅游的開發能夠有效的保障農村土地的經濟性質，進而對耕地數量的保護起著強有力的保障作用。

一、探討農業旅游開發管理的模式。

1、農戶分散經營模式。

目前，在我國農業旅游發展的基礎階段是由農戶作為農業旅游開發的主體，農業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，一是開發的規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旅游資源進行合理的開發，而相應附屬農產品的開發也因為缺乏科學理論支持出現單一缺乏吸引力的情況。二是農戶缺乏雄厚的經濟實力，在農業旅游開發中沒有足夠的資金投入。這直接影響著產品的開發和宣傳。除此之外，經營者缺乏統一的規劃，對原有的田園風光進行過度的修建，從而導致環境污染更加嚴重[1]。

2、企業主導經營模式。

分散的農戶經營模式為農業旅游開發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進行農業旅游的開發，能夠在一定程度上解決這些外部問題。但引進的企業作為外來者很難考慮到鄉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資源進行過度的開發利用和破壞[2]。

3、村民自主開發模式。

以村民自主開發模式作為農業旅游經營模式中的主體，主要基于具有一定規模的社區內，村民自發聯合形成的農業旅游開發組組織。一般情況下，會成立相應的管理委員會對農業旅游資源的占用、供應等活動進行組織和監督。并結合相應的規章制度對農業旅游資源和鄉村整體文化環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旅游開發的模式[3]。

二、分析農業旅游開發管理現存問題及形成原因。

1、農業旅游開發管理現存的問題。

我國農業旅游發展相對較晚，大部分地區都處在基礎發展階段。對于現階段農業旅游開發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。二是農村的鄉土民俗和自然資源環境遭到嚴重的破壞，三是對于農業旅游資源很難實現可持續發展。

通過對現階段我國農業旅游開發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展進行及時的更新，這直接導致產品類型較少。二是對農業旅游開發和管理沒有進行長期的規劃，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、探究農業旅游開發管理相關對策。

1、正確認識農業旅游。

農業旅游的開發和管理要以正確的思想觀念作為前提指導，因此要想確保農業旅游能夠保持正確的發展方向就要對其具有正確的認識。農業旅游的開發和管理一定要樹立正確的旅游資源觀念，打破傳統觀念的限制，對農業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，改進和創新農業旅游開發和管理意識。相關部門和所涉及人員應該投入更多的精力對于農業旅游進行合理的開發和科學的管理，從而為農業旅游發展質量提供強有力的基礎保障。

2、農業旅游規劃開發。

農業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的鄉土民俗文化和農業資源。這也要求我們要通過有效的開發和管理形成一個綜合的資源系統，必須要從整體上對農業旅游進行合理的規劃和科學的開發。對于農業旅游的規劃和開發不僅要保護地區生物多樣性好農村生態系統，還要重視農業科學配置，保證農業旅游資源的完整性和合理性。

3、加強相應制度規范。

現階段，我國農業旅游開發管理十分需要建立相關的制度規范。這不僅有利于農業旅游開發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量進行合理的限制。還能夠在一定程度上保證農業旅游經營組織在進行科學健康的可持續發展。

4、加強旅游人才培養。

加強對農村旅游人才的培養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。三是要充分結合現代化信息技術手段，一方面要利用現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。

農業旅游作為新農村建設和發展的重要內容，推動著人民生活水平的提高和國家經濟的發展，要想更好的進行農業旅游的開發和管理，我們要明確目前我國農業旅游發展管理模式存在的不足，正確的認識農業旅游的重要性。要加強對其規劃開發，并建立相應的制度規范對旅游人才的培養，從而促進農業旅游的可持續發展。

電力企業數據挖掘技術探究教學論文

摘要：大數據和智游都是當下的熱點，沒有大數據的智游無從談“智慧”，數據挖掘是大數據應用于智游的核心，文章探究了在智游應用中，目前大數據挖掘存在的幾個問題。

關鍵詞：大數據；智游；數據挖掘；

1引言。

隨著人民生活水平的進一步提高，旅游消費的需求進一步上升，在云計算、互聯網、物聯網以及移動智能終端等信息通訊技術的飛速發展下，智游應運而生。大數據作為當下的熱點已經成了智游發展的有力支撐，沒有大數據提供的有利信息，智游無法變得“智慧”。

2大數據與智游。

旅游業是信息密、綜合性強、信息依存度高的產業[1]，這讓其與大數據自然產生了交匯。，江蘇省鎮江市首先提出“智游”的概念，雖然至今國內外對于智游還沒有一個統一的學術定義，但在與大數據相關的描述中，有學者從大數據挖掘在智游中的作用出發，把智游描述為：通過充分收集和管理所有類型和來源的旅游數據，并深入挖掘這些數據的潛在重要價值信息，然后利用這些信息為相關部門或對象提供服務[2]。這一定義充分肯定了在發展智游中，大數據挖掘所起的至關重要的作用，指出了在智游的過程中，數據的收集、儲存、管理都是為數據挖掘服務，智游最終所需要的是利用挖掘所得的有用信息。

3大數據挖掘在智游中存在的問題。

我國提出用十年時間基本實現智游的目標[3]過去幾年國家旅游局的相關動作均為了實現這一目標。但是在借助大數據推動智游的可持續性發展中大數據所產生的價值卻亟待提高原因之一就是在收集、儲存了大量數據后對它們深入挖掘不夠沒有發掘出數據更多的價值。

3.1信息化建設。

智游的發展離不開移動網絡、物聯網、云平臺。隨著大數據的不斷發展，國內許多景區已經實現wi—fi覆蓋，部分景區也已實現人與人、人與物、人與景點之間的實時互動，多省市已建有旅游產業監測平臺或旅游大數據中心以及數據可視化平臺，從中進行數據統計、行為分析、監控預警、服務質量監督等。通過這些平臺，已基本能掌握跟游客和景點相關的數據，可以實現更好旅游監控、產業宏觀監控，對該地的旅游管理和推廣都能發揮重要作用。

但從智慧化的發展來看，我國的信息化建設還需加強。雖然通訊網絡已基本能保證，但是大部分景區還無法實現對景區全面、透徹、及時的感知，更為困難的是對平臺的建設。在數據共享平臺的建設上，除了必備的硬件設施，大數據實驗平臺還涉及大量部門，如政府管理部門、氣象部門、交通、電子商務、旅行社、旅游網站等。如此多的部門相關聯，要想建立一個完整全面的大數據實驗平臺，難度可想而知。

大數據時代缺的不是數據，而是方法。大數據在旅游行業的應用前景非常廣闊，但是面對大量的數據，不懂如何收集有用的數據、不懂如何對數據進行挖掘和利用，那么“大數據”猶如礦山之中的廢石。旅游行業所涉及的結構化與非結構化數據，通過云計算技術，對數據的收集、存儲都較為容易，但對數據的挖掘分析則還在不斷探索中。大數據的挖掘常用的方法有關聯分析，相似度分析，距離分析，聚類分析等等，這些方法從不同的角度對數據進行挖掘。其中，相關性分析方法通過關聯多個數據來源，挖掘數據價值。但針對旅游數據，采用這些方法挖掘數據的價值信息，難度也很大，因為旅游數據中冗余數據很多，數據存在形式很復雜。在旅游非結構化數據中，一張圖片、一個天氣變化、一次輿情評價等都將會對游客的旅行計劃帶來影響。對這些數據完全挖掘分析，對游客“行前、行中、行后”大數據的實時性挖掘都是很大的挑戰。

3.3數據安全。

數據安全事件屢見不鮮伴著大數據而來的數據安全問題日益凸顯出來。在大數據時代無處不在的數據收集技術使我們的個人信息在所關聯的數據中心留下痕跡如何保證這些信息被合法合理使用讓數據“可用不可見”[4]這是亟待解決的問題。同時在大數據資源的開放性和共享性下個人隱私和公民權益受到嚴重威脅。這一矛盾的存在使數據共享程度與數據挖掘程度成反比。此外經過大數據技術的分析、挖掘個人隱私更易被發現和暴露從而可能引發一系列社會問題。

大數據背景下的旅游數據當然也避免不了數據的安全問題。如果游客“吃、住、行、游、娛、購”的數據被放入數據庫，被完全共享、挖掘、分析，那游客的人身財產安全將會受到嚴重影響，最終降低旅游體驗。所以，數據的安全管理是進行大數據挖掘的前提。

3.4大數據人才。

大數據背景下的智游離不開人才的創新活動及技術支持，然而與專業相銜接的大數據人才培養未能及時跟上行業需求，加之創新型人才的外流，以及數據統計未來3~5年大數據行業將面臨全球性的人才荒，國內智游的構建還缺乏大量人才。

4解決思路。

在信息化建設上，加大政府投入，加強基礎設施建設，整合結構化數據，抓取非結構化數據，打通各數據壁壘，建設旅游大數據實驗平臺；在挖掘方法上，對旅游大數據實時性數據的挖掘應該被放在重要位置；在數據安全上，從加強大數據安全立法、監管執法及強化技術手段建設等幾個方面著手，提升大數據環境下數據安全保護水平。加強人才的培養與引進，加強產學研合作，培養智游大數據人才。

參考文獻。

基于數據挖掘的學生成績預警模型研究論文數據挖掘

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展成為虛擬社群形態，從早期的電子布告欄（bbs）到現在的社交網站（socialnetworksites），都可以讓人們密切討論與互動。本文將主要探討基于數據挖掘模型的社交網絡關聯預測分析，并對相關技術進行闡述。

在社交網絡上，依據先前國外學者viswanath，mislove，chaandgummadi和nguyenandtran都是針對theneworleans地區社群使用者發布數據來研究使用者發布的關系，而臺灣地區針對使用者社群發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據與卷標的方法，觀察使用者社群網站上發布行為，利用先前用學者所提數據呈現方式，結合關鍵詞標記方式來了解使用者在社群網絡上的發布關系。而其中社群人數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]。

當要對hdfs讀寫數據時，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數據對應，并且同時datanode將對其他datanode進行數據復制備份的動作。hadoop系統的容錯率和可擴充性來自于datanode，當datanode出錯意外關機，其它節點上的數據將依然存在，且當需動態增刪系統的運算量，只需增加datanode節點或停止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布數據的動作是謂信息擷取；而將使用者涂鴉墻上大筆數據寫進本地端的hdfs系統后，并通過預先設定的一些篩選條件式和過濾方法，剔除雜亂的數據，變成對本研究有用的信息，以利后續卷標計算與關鍵詞計算，這個過程就叫信息過濾[2]。

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，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，僅考慮人們同時出現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，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，根據分析所有的互動得到團體內所有成員之間的社交態度，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：

數據挖掘論文的參考文獻

：數據挖掘是一種特殊的數據分析過程，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。本文結合數據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。

：數據挖掘技術；計算機；犯罪取證。

隨著信息技術與互聯網的不斷普及，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的難度，而數據挖掘技術不僅能夠對計算機犯罪案件中的原始數據進行分析并提取出有效信息，同時還能夠實現與其他案件的對比，而這些對于計算機犯罪案件的偵破都是十分有利的。

數據挖掘技術是針對當前信息時代下海量的網絡數據信息而言的，簡單來說，就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的隨機數據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，從數據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、關聯性知識、預測性知識以及離型知識幾種。

根據數據挖掘技術所能夠提取的不同類型知識，數據挖掘技術也可以在此基礎上進行功能分類，如關聯分析、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據挖掘技術的重要功能之一，而其中又以關聯分析與分類預測最為主要。大量的數據中存在著多個項集，各個項集之間的取值往往存在著一定的規律性，而關聯分析則正是利用這一點，對各項集之間的關聯關系進行挖掘，找到數據間隱藏的關聯網，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系，同時，在獲得審計數據后，就可以對其中的審計信息進行整理并中存入到數據庫中進行再次分析，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有數據進行分類整理，以明確所獲得數據中的相關性的一種數據挖掘功能。在分類分析的過程中，已知數據會被分為不同的數據組，并按照具體的數據屬性進行明確分類，之后再通過對分組中數據屬性的具體分析，最終就可以得到數據屬性模型。在計算機犯罪案件中，可以將按照這種數據分類、分析的方法得到案件的數據屬性模型，之后將這一數據屬性模型與其他案件的數據屬性模型進行對比，這樣就能夠判斷嫌疑人是否在作案動機、發生規律以及具體特征等方面與其他案件模型相符，也就是說，一旦這一案件的數據模型屬性與其他案件的數據模型屬性大多相符，那么這些數據就可以被確定為犯罪證據。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對于未知數據信息或類似數據信息的有效預測，這對于計算機犯罪案件的處理也是很有幫助的。此外，數據挖掘分類預測功能的實現主要依賴決策樹、支持向量機、vsm、logisitic回歸、樸素貝葉斯等幾種，這些算法各有優劣，在實際應用中需要根據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。

對于數據挖掘技術，目前的計算機犯罪取證工作并未形成一個明確而統一的應用步驟，因此，我們可以根據數據挖掘技術的特征與具體功能，對數據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，當案件發生后，一般能夠獲取到海量的原始數據，面對這些數據，可以利用fp-growth算法、apriori算法等算法進行關聯分析，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（數據屬性模型），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?；顒拥膱鏊⑿袨榱晳T、分布區域等，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據庫中，同時還要根據案件的結果對數據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、詳細的數據參考。

總而言之，數據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、分類預測功能來實現的，而隨著技術的不斷提升以及數據庫中的犯罪行為模式會不斷得到完善，在未來數據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。