2024年[实用]数据挖掘论文篇数据挖掘论文11电子商务中的数据挖掘简介电子商务中的数据挖掘即Web挖掘，是利用数据挖掘技术从的资源(即Web文档)和行为(即Web服务)中自动发现并提取感兴趣的、有用的模式和隐含的信息，它是一项综合技术，涉及到Internet技术学、人工智能等多个领域。当电子商务在企业中得到应用时，企业信息系统将产生大量数据，并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息，为企业创造更多潜在的利润，数据挖掘概念就是从这样的商业角度开发出来的。2Web数据挖掘的流程Web数据挖掘是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，从中提取商业决策的关键性数据，可以使企业把数据转化为有用的信息帮助决策，从而在市场竞争中获得优势地位。在电子商务环境下，Web数据挖掘主要分为以下几步:(1)数据收集。首先数据收集主要针对web数据中的服务器数据、用户数据。其中服务器数据是Web挖掘中的主要对象。服务器中承载着用户访问时产生的对应的服务数据，其中包括了:日志文件、cookie文件、数据流。将这些数据进行初步收集，再针对这些数据进行深度分析挖掘。(2)数据选择和预处理。通过数据收集将数据进行分类，根据所需的信息主题对收集的数据进行选择，通过选择相关的数据项缩小数据处理的范围，挑选其中的有效数据进行数据预处理。数据预处理能够提高挖掘效率，为之后的数据分析提供有效的数据。Web数据中大多数都是半结构或非结构化的，所以对web数据进行直接处理是不可行的。数据预处理能够把半结构或非结构化的数据处理成标准的数据集方便后期处理。(3)模式发现。模式发现是运用各种方法，发现数据中隐藏的模式和规则。通过模式发现技术对预处理之后的数据进行处理得到相应的事务数据库，利用模式发现对数据进行初步挖掘，将预处理下的事务数据转换成可被挖掘的存储方式，通过数据挖掘模式算法对其中有效的、新奇的、有用的及最终可以理解的信息和知识进行挖掘与总结。(4)模式分析。模式分析主要是采用合适的技术和工具，对挖掘结果进行模式的分析，其目的是根据实际应用，通过观察和选择，把发现的统计结果、规则和模型转换为知识，经过筛选后来指导实际的电子商务行为。3电子商务中的数据挖掘技术(1)路径分析技术。路径分析主要是对web访问路径进行搜索分析，对于频繁访问的路径进行总结。利用Web服务器的日志文件进行数据分析，对访客次数以及对应路径进行分析挖掘出频繁访问路径。通过数据可以分析出大多数访问者的共同喜好，从而能够帮助电子商务改进web设计以及提供更好更符合客户的服务。(2)关联分析技术。关联技术是通过对数据进行分析寻找出隐藏的数据联系，关联分析可是对单纯的web数据与对应的电子商务进行联系。从而可以在web数据挖掘中得到该商务网站的关联原则和信息。从而更好的使得客户和网站数据有之间的相互联系。(3)聚类分析技术。聚类分析是根据对象进行数据分析了之后，对数据的信息和客户对象之间的关系进行总结。对数据对象进行分组成为多个类或簇，按照数据对象之间的相似度进行划分。(4)分类分析技术。分类分析是通过对数据库中样本数据的分析，对每个类别做出准确的描述或分析模型或挖掘分类规则。分类分析是电子商务中一个非常重要的任务，也是应用最广泛的技术。通过分类自动推导给定数据的广义描述，以便对未来数据进行预测。4Web数据挖掘技术在电子商务中的应用(1)制定优质个性化服务。电子商务的发展给了人们更多元化的选择，同时，电商网站经营的商品也在不断增加，在这样多元化的网站结构中想要快速找到符合自己的商品必定会是一个繁琐的.过程。然而通过数据挖掘对浏览量、购买力、搜索强度进行合理应用，针对数据分析结果对网站进行制定优质的个性化服务设计，更合理的安排网站中的物品摆放，从而为用户提供更个性化的服务。(2)优化站点设计。Web设计者可pg电子官方通过挖掘用户的Web日志文件，对Web站点的结构和外观进行设计和修改。网站网页的内容设置直接影响网站的访问效率。网站管理员按照大多数访问者的浏览模式对网站进行组织，尽量为大多数访问者的浏览提供方便，给客户留下好的印象，增加下次访问的机率。(3)聚类客户。在电子商务中，聚类客户就是主要的运营策略，可以对客户浏览的信息等内容出发，对客户的共性进行分类，从而让电子商务的运营者能更加全面的了解客户的需要，对网页的内容进行适当的调整，并在多方面满足客户的内在需要，尽最大限度的为客户提供优质的、合适的服务。(4)营销效益分析。利用web数据挖掘对商品访问和销售情况进行有效分析，这样能够确定一些营销及消费的生命周期。再者结合目前的市场变化，针对不同的产品进行定制独特的营销策略。数据挖掘能够有助于提高电商的营销效益。5结语综上所述，web数据挖掘在电子商务的应用越来越广泛，web数据挖掘能够在海量数据里挖掘出有用的信息。通过数据处理把握客户动态、追踪市场变化，在激烈的市场竞争中，做出正确的决策。Web数据挖掘在电子商务领域中一定会有广阔的应用前景，它将带领电子商务系统走向更加智能化、使客户服务走向更加个性化。参考文献:［1］袁鸿雁．Web数据挖掘技术在电子商务中的应用研究［J］．电脑与电信，20xx(3):23～24．［2］叶小荣．WEB数据挖掘技术在电子商务中的应用研究［J］．北京电力高等专科学校学报，20xx．［3］马宗亚，张会彦．Web数据挖掘技术在电子商务中的应用研究［J］．现代经济信息，20xx(6X):395．［4］邰宇．Web数据挖掘技术在电子商务中的应用研究［J］．中国新技术新产品，20xx(2):21．数据挖掘论文2[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) [11]杨毅超.基于 Web 数据挖掘的作物商务平台分析与 研究[D].湖南农业大学20xx [12]徐进华.基于灰色系统理论的数据挖掘及其模型研 究[D].北京交通大学20xx [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 [17]彭智军.数据挖掘的若干新方法及其在我国证券市 场中应用[D].重庆大学20xx [18]涂继亮.基于数据挖掘的智能客户关系管理系统研 究[D].哈尔滨理工大学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 [20]马飞.基于数据挖掘的航运市场预测系统设计及研 究[D].大连海事大学20xx [21]周霞.基于云计算的太阳风大数据挖掘分类算法的 研究[D].成都理工大学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 [24]陈鹏程.齿轮数控加工工艺数据库开发与数据挖掘 研究[D].合肥工业大学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 [26]丁翔飞.基于组合变量与重叠区域的 SVM-RFE 方法 研究[D].大连理工大学20xx [27]刘士佳.基于 MapReduce 框架的频繁项集挖掘算法 研究[D].哈尔滨理工大学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 [29]尚丹丹.基于虚拟机的Hadoop 分布式聚类挖掘方法 研究与应用[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 [31]杨毅超.基于 Web 数据挖掘的作物商务平台分析与 研究[D].湖南农业大学20xx [32]徐进华.基于灰色系统理论的.数据挖掘及其模型 研究[D].北京交通大学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 [37]彭智军.数据挖掘的若干新方法及其在我国证券市 场中应用[D].重庆大学20xx [38]涂继亮.基于数据挖掘的智能客户关系管理系统研 究[D].哈尔滨理工大学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 [ 40]马飞.基于数据挖掘的航运市场预测系统设计及研 究[D].大连海事大学20xx 数据挖掘论文3 摘要:文章首先对数据挖掘技术及其具体功能进行简要 分析，在此基础上对科研管理中数据挖掘技术的应用进行论 述。期望通过本文的研究能够对科研管理水平的进一步提升 有所帮助。 关键词:科研管理;数据挖掘;技术应用 1 数据挖掘技术及其具体功能分析 所谓的数据挖掘具体是指通过相关的算法在大量的数 据当中对隐藏的、有利用价值的信息进行搜索的过程。数据 挖掘是一门综合性较强的科学技术，其中涉及诸多领域的知 识，如人工智能、机器学习、数据库、数理统计等等。数据 挖掘技术具有如下几个方面的功能:1．1 关联规则分析。这 是数据挖掘技术较为重要的功能之一，可从给定的数据集当 中，找到出现比较频繁的项集，该项集具体是指行形如 X- ＞Y，在数据库当中，X 和Y 所代表的均为属性取值。在关联 规则下，只要数据满足X 条件，就一定满足Y 条件，数据挖 掘技术的这个功能在商业金融等领域中的应用较为广泛。 1．2 回归模式分析回归模式主要是通过对连续数值的预测， 来达到挖掘数据的目的。例如，已知企业某个人的教育背景、 工作年限等条件，可对其年薪的范围进行判定，整个分析过 程是利用回归模型予以实现的。在该功能中，已知的条件越 多，可进行挖掘的信息就越多。1．3 聚类分析聚类具体是指 将相似程度较高的.数据归为同一个类别，通过聚类分析能 够从数据集中找出类似的数据，并组成不同的组。在聚类分 析的过程中，需要使用聚类算法，借助该算法对数据进行检 测后，可以判断其隐藏的属性，并将数据库分为若干个相似 的组。 2 科研管理中数据挖掘技术的应用 科研是科学研究的简称，具体是指为认识客观事物在内
结构设计原理 (土木19_SPOC)学习通超星期末章节答案2024年
