在日常学习、工作生活中，大家都写过论文吧，论文是我们对某个问题进行深入研究的文章。那么，怎么去写论文呢？以下是小编为大家收集的数据挖掘论文，欢迎阅读，希望大家能够喜欢。
电子商务中的数据挖掘即Web挖掘，是利用数据挖掘技术从资源(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。
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。
(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。
(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。
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。
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[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
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[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
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[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
[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
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。
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。
科研是科学研究的简称，具体是指为认识客观事物在内在本质及其运动规律，而借助某些技术手段和设备，开展调查研究、实验等活动，并为发明和创造新产品提供理论依据。科研管理是对科研项目全过程的管理，如课题管理、经费管理、成果管理等等。由于科学研究中涉及的内容较多，从而给科研管理工作增添了一定的难度。为进一步提升科研管理水平，可在不同的管理环节中，对数据挖掘技术进行应用。下面就此展开详细论述。
科研管理工作的开展需要以相关的科研课题作为依托，当课题选定之后，需要对其可行性及合理性进行全面系统地评估，由此使得科研课题的立项及评估成为科研管理的主要工作内容。现阶段，国内的科研课题立项采用的是申请审批制，具体的流程是:由科研机构的相关人员负责提出申请，然后再由科技主管部门从申请中进行筛选，经过业内专家的评审论证之后，择优选取科研项目的承接单位。在进行科研课题立项的过程中，涉及诸多方面的内容，具体包括申请单位、课题的研究领域、经费安排、主管单位以及评审专家等。通过调查发现，由于国家宏观调控政策的缺失，导致科研立项中存在低水平、重复性研究的情况，从而造成大量的研究经费浪费，所取得的研究成果也不显著。科研管理部门虽然建立了相对完善的数据库系统，并且系统也涵盖与项目申请、审评等方面有关的基本操作流程，如上传项目申报文件、将文件发给相关的评审专家、对评审结果进行自动统计等。从本质的角度上讲，数据库管理系统所完成的这些工作流程，就是将传统管理工作转变为信息化。故此，应当对已有的数据进行深入挖掘，从而找出其中更具利用价值的信息，据此对科研立项进行指导，这样不但能够使有限的科技资源得到最大限度地利用，而且还能使科研经费的使用效益获得全面提升。在科研立项阶段，可对数据挖掘技术进行合理运用，借此来对课题申请中涉及的各种因素进行挖掘，找出其中潜在的规则，为指标体系的构建和遴选方法的选择提供可靠依据，最大限度地降低不合理因素对课题立项带来的影响，对确需资助的科研项目进行准确选择，并给予相应的资助。在科研立项环节中，对数据挖掘技术进行应用时，可以借助改进后的Apriori算法进行数据挖掘，从中找出关联规则，在对该规则进行分析的基础上，对立项的合理性进行评价。
项目管理是科研管理的关键环节，为提高项目管理的效率和水平，可对数据挖掘技术进行合理运用。在信息时代到来的今天，计算机技术、网络技术的普及程度越来越高，国内很多科研机构都纷纷构建起了相关的管理信息系统，其中涵盖了诸多的信息，如课题、科研人员、研究条件等等，而在这些信息当中，隐藏着诸多具有特定意义的规则，为找出这些规则，需要借助数据挖掘技术，对信息进行深入分析，进而获取对科研项目有帮助的信息。由于大部分科研管理部门建立的科研管理信息系统时间较早，从而使得系统本身的功能比较单一，如信息删减、修改、查询、统计等等，虽然这些功能可以满足对科研课题进展、经费使用等方面的管理，但其面向的均为数据库管理人员，处理的也都是常规事务。而从科研课题的管理者与决策者的角度上看，管理信息系统这些功能显然是有所不足的，因为他们需要对历史进行分析和提炼，从中获取相应的数据，为决策和管理工作的开展提供支撑。对此，可应用数据挖掘技术的OLAP，即数据库联机分析处理，由此能够帮助管理者从不同的方面对数据进行观察，进而深入了解数据并获取所需的信息。利用OLAP可以发现多种于科研课题有关信息之间的内在联系，这样管理者便能及时发现其中存在的相关问题，并针对问题采取有效的方法和措施加以应对。运用数据挖掘技术能够对科研项目的相关数据进行分析，找出其中存在的矛盾，从而使管理工作的开展更具针对性。
综上所述，科研管理是一项较为复杂且系统的工作，其中涵盖的信息相对较多。为此，可将数据挖掘技术在科研管理中进行合理应用，对相关信息进行深入分析，从中挖掘出有利用价值的信息，为科研管理工作的开展提供可靠的依据，由此除了能够确保科研项目顺利进行之外，还能提高科研管理水平。
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引言 数据挖掘是指从数据集合中自动抽取隐藏在数据中的那些有用信息的非平凡过程,这些信息的表现形式为:规则、概念、规律及模式等。它可帮助决策者分析历史数据及当前数据,并从中发现隐藏的关系和模式,进而预测未来可能发生的行为。数据挖掘的过程也叫知识发现的过程。
从数据库中发现知识的过程。包括存储和处理数据,选择处理大量数据集的算法、解释结果、使结果可视化。整个过程中支持人机交互的模式。数据挖掘从许多交叉学科中得到发展,并有很好的前景。这些学科包括数据库技术、机器学习、人工智能、模式识别、统计学、模糊推理、专家系统、数据可视化、空间数据分析和高性能计算等。数据挖掘综合以上领域的理论、算法和方法,已成功应用在超市、金融、银行、生产企业和电信,并有很好的表现。
(1)数据预处理。实际系统中的数据一般都具有不完全性、冗余性和模糊性。因此,数据挖掘一般不对原始数据进行挖掘,要通过预处理提供准确、简洁的数据。预处理主要完成以下工作:包括合并数据,将多个文件或多个数据库中的数据进行合并处理;选择数据,提取出适合分析的数据集合;数据清洗、过滤,剔除一些无关记录,将文件、图形、图像及多媒体等文件转换成可便于数据挖掘的格式等。
(2)模式发现。模式发现阶段就是利用挖掘算法挖掘出有效的、新颖的、潜在的、有用的以及最终可以理解的信息和知识。可用于Web的挖掘技术有路径选择、关联分析、分类规则、聚类分析、序列分析、依赖性建模等等。
(3)模式分析。模式分析是从模式发现阶段获得的模式、规则中过滤掉不感兴趣的规则和模式。通过技术手段,对得到的模式进行数据分析,得出有意义的结论。常用的技术手段有:关联规则、分类、聚类、序列模式等。
电力负荷预测是能量管理系统及配电管理系统的重要组成部分,是电力系统规划和运行调度的依据,也是电力市场化商业运营所必需的基本内容。负荷预测工作的关键在于收集大量的历史数据,建立科学有效的预测模型,采用有效的算法,以历史数据为基础,进行大量试验性研究,总结经验,不断修正模型和算法,以真正反映负荷变化规律。其过程为:
多方面调查收集资料,包括电力企业内部资料和外部资料,从众多的.资料中挑选出有用的一小部分,即把资料浓缩到最小量。挑选资料时的标准要直接、可靠并且是最新的资料。如果资料的收集和选择得不好,会直接影响负荷预测的质量。通过建立计算机数据管理系统,利用计算机软件系统来自动管理数据。
经过初步整理,还用于数据分析的预处理,平滑异常值的历史数据和缺失数据的异常数据主要是水平的,垂直的方法附录。正在分析数据之前和之后的两个时间的负载数据作为基准,来设置要处理的数据时,要处理的数据的范围中最大的变化的数据的处理的水平超过该范围时,它被认为是坏的数据,使用平均法平滑变化;垂直负载数据预处理中的数据处理的考虑其24小时的小循环,即,相同的时间的日期不同的负载应具有相似的,同时负载值应保持在一定范围内,校正外的范围内的数据进行处理,在最近几天的坏数据,力矩载荷的意思。
一般来说,由于预测的质量不会超过所用资料的质量,所以要对所收集的与负荷有关的统计资料进行审核和必要的加工整理,来保证资料的质量,从而为保证预测质量打下基础,即要注意资料的完整无缺,数字准确无误,反映的都是正常状态下的水平,资料中没有异常的“分离项”,还要注意资料的补缺,并对不可靠的资料加以核实调整。通过建立数据完整性、一致性约束模型,来建立海量数据集为后面的数据挖掘做好充分的准备。
负荷预测模型是统计资料轨迹的概括,预测模型是多种多样的,因此,对于具体资料要选择恰当的预测模型,这是负荷预测过程中至关重要的一步。当由于模型选择不当而造成预测误差过大时,就需要改换模型,必要时,还可同时采用几种数学模型进行运算,以便对比、选择。
选择聚类法又称聚类分析法,它是对一组负荷影响因素数据进行聚类的方法,聚类后的数据即构成了一组分类。聚类的标准是以数据的表象(即数据属性 值)为依据的,聚类的工具是将一组数据按表象而将相近的归并成类,最终形成若干个类,在类内数据具有表象的相似性,而类间的数据具有表象的相异性。聚类的算法也有很多,有遗传算法,划分法,层次法,基于密度方法,基于网格方法等。 四、CURE算法在负荷预测中的应用 CURE算法是一种分层聚类算法。典型的数据点来表示一个具有固定数目的聚类。的CURE算法需要作为参数输入的群集数?。由于CURE聚类的代表点的某些有代表性的,可以发现具有任何尺寸和形状的聚类。同时,在一个集群代表点的选择方式的中心“缩水”排除“噪音”。
历史上第一个数据库负荷预测,数据提取样品。的数据样本聚类,可以分为两种方法:一个是所有样本数据进行聚类,这个方法会使主内存容量是远远不够的,系统无法扫描一次完成。我们使用所有的样本数据被分成多个区域,每个区域的数据进行聚类,使每个分区可以品尝到所有的数据加载到主内存。然后,针对每个分区,使用分层算法的聚类。
电力系统的应用SCADA系统中的数据测量、记录、转换、传输、收集数据,并可能导致故障和负载数据丢失或异常。异常数据的生成是随机的,因此,在数据库中的不确定性的分布,不同类型的异常数据出现单独或在一个特定的时刻,或交叉混合发生在同一天连续,或在相同的连续天期的横分布,以及许多其他场合。异常数据的处理的关键影响的预测结果的准确性。使用两种不同的技术,以删除异常。第一种技术是要删除的集群增长缓慢。当簇的数量低于某一阈值,将只包含一个或两个集群成员的删除,第二种方法是在集群的最后阶段,非常小的集群中删除。
最后对样本中的全部数据进行聚类,为了保证可以在内存中处理,输入只包括各个分区独自聚类时发现的簇的代表性点。使用c个点代表每个簇,对磁盘上的整个数据库进行聚类。数据库中的数据项被分配到与最近的代表性点表示的簇中。代表性点的集合必须足够小以适应主存的大小。
数据挖掘技术虽然得到了一定程度的应用,并取得了显着成效,但仍存在着许多尚未解决的问题。随着人们对数据挖掘技术的深人研究,数据挖掘技术必将更加成熟,并取得更加显着的效果。
摘要：伴随着计算机技术的不断进步和发展, 数据挖掘技术成为数据处理工作中的重点技术, 能借助相关算法搜索相关信息, 在节省人力资本的同时, 提高数据检索的实际效率, 基于此, 被广泛应用在数据密集型行业中。笔者简要分析了计算机数据挖掘技术, 并集中阐释了档案信息管理系统计算机数据仓库的建立和技术实现过程, 以供参考。
关键词：档案信息管理系统; 计算机; 数据挖掘技术; 1 数据挖掘技术概述
数据挖掘技术就是指在大量随机数据中提取隐含信息, 并且将其整合后应用在知识处理体系的技术过程。若是从技术层面判定数据挖掘技术, 则需要将其划分在商业数据处理技术中, 整合商业数据提取和转化机制, 并且建构更加系统化的分析模型和处理机制, 从根本上优化商业决策。借助数据挖掘技术能建构完整的数据仓库, 满足集成性、时变性以及非易失性等需求, 整和数据处理和冗余参数, 确保技术框架结构的完整性。
目前, 数据挖掘技术常用的工具, 如SAS企业的Enterprise Miner、IBM企业的Intellient Miner以及SPSS企业的Clementine等应用都十分广泛。企业在实际工作过程中, 往往会利用数据源和数据预处理工具进行数据定型和更新管理, 并且应用聚类分析模块、决策树分析模块以及关联分析算法等, 借助数据挖掘技术对相关数据进行处理。
为了充分发挥档案信息管理系统的优势, 要结合客户的实际需求建立完整的处理框架体系。在数据库体系建立中, 要适应迭代式处理特征, 并且从用户需求出发整合数据模型, 保证其建立过程能按照整体规划有序进行, 且能按照目标和分析框架参数完成操作。首先, 要确立基础性的数据仓库对象, 由于是档案信息管理, 因此, 要集中划分档案数据分析的主题, 并且有效录入档案信息, 确保满足档案的数据分析需求。其次, 要对日常工作中的用户数据进行集中的挖掘处理, 从根本上提高数据仓库分析的完整性。
(1) 确定数据仓库的基础性用户, 其中, 主要包括档案工作人员和使用人员, 结合不同人员的工作需求建立相应的数据仓库。
(3) 确定档案的基础性分类主题, 一般而言, 要将文书档案归档情况、卷数等基础性信息作为分类依据。
在设计过程中, 要针对不同维度建立相应的参数体系和组成结构, 并且有效整合组成事实表的主键项目, 建立框架结构。
第一, 建立事实表。事实表是数据模型的核心单元, 主要是记录相关业务和统计数据的表, 能整合数据仓库中的信息单元, 并且提升多维空间处理效果, 确保数据储存过程切实有效。 (1) 档案管理中文书档案目录卷数事实表:事实表主键, 字段类型Int, 字段为Id;文书归档年份, 字段类型Int, 字段为Gdyear_key;文书归档类型, 字段类型Int, 字段为Ajtm_key;文书归档单位, 字段类型Int, 字段为Gddw_key;文书档案生成年份, 字段类型Int, 字段为Ajscsj_key, 以及文书档案包括的文件数目。 (2) 档案管理中文书档案卷数事实表:事实表主键, 字段类型Int, 字段为Id;文书归档利用日期, 字段类型Int, 字段为Date_key;文书归档利用单位, 字段类型Int, 字段为Dw_key;文书归档利用类别, 字段类型Int, 字段为Dalb_key;文书归档利用年份, 字段类型Int, 字段为Dayear_key等[1]。
第二, 建立维度表, 在实际数据仓库建立和运维工作中, 提高数据管理效果和水平, 确保建立循环和反馈的系统框架体系, 并且处理增长过程和完善过程, 有效实现数据库模型设计以及相关维护操作。首先, 要对模式的基础性维度进行分析并且制作相应的表, 主要包括档案年度维表、利用方式维表等。其次, 要建构数据库星型模型体系。最后, 要集中判定数据库工具, 保证数据库平台在客户管理工作方面具备一定的优势, 集中制订商务智能解决方案, 保证集成环境的稳定性和数据仓库建模的效果, 真正提高数据抽取以及转换工作的实际水平。需要注意的是, 在全面整合和分析处理数据的过程中, 要分离文书档案中的数据, 相关操作如下:
相关技术人员要对数据进行有效处理, 以保证相关数据合并操作、连接操作以及条件性拆分操作等都能按照数据预处理管理要求合理化进行, 从根本上维护数据处理效果。
在档案多维数据模型建立的过程中, 相关技术人员要判定联机分析处理项目和数据挖掘方案, 整合信息系统中的数据源、数据视图、维度参数以及属性参数等, 保证具体单元能发挥其实际作用, 并且真正发挥档案维表的稳定性、安全性优势。
第一, 档案事实表中的数据稳定, 事实表是加载和处理档案数据的基本模块, 按照档案目录数据表和档案利用情况表分析和判定其类别和归档时间, 从而提高数据独立分析水平。一方面, 能追加有效的数据, 保证数据仓库信息的基本质量, 也能追加时间判定标准, 能在实际操作中减少扫描整个表浪费的时间, 从根本上提高实际效率。另一方面, 能删除数据, 实现数据更新, 检索相关关键词即可。并且也能同时修改数据, 维护档案撤出和档案追加的动态化处理效果。
第二, 档案维表的安全性。在维表管理工作中, 档案参数和数据的安全稳定性十分关键, 由于其不会随着时间的推移出现变化, 因此, 要对其进行合理的处理和协调。维表本身的存储空间较小, 尽管结构发生变化的概率不大, 但仍会对代表的对象产生影响, 这就会使得数据出现动态的变化。对于这种改变, 需要借助新维生成的方式进行处理, 从而保证不同维表能有效连接, 整合正确数据的同时, 也能对事实表外键进行分析[2]。
随着互联网技术和数据库技术不断进步, 要提高档案数字化水平以及完善信息化整合机制, 加快数据库管控体系的更新, 确保设备存储以及网络环境一体化水平能满足需求, 尤其是在档案资源重组和预测项目中, 只有从根本上落实数据挖掘体系, 才能为后续信息档案管理项目升级奠定坚实基础。另外, 在数据表和文书等基础性数据结构模型建立的基础上, 要按照规律制定具有个性化的主动性服务机制。
在实际档案分析工作开展过程中, 关联算法描述十分关键, 能对某些行为特征进行统筹整合, 从而制定分析决策。在进行关联规则强度分析时, 要结合支持度和置信度等系统化数据进行综合衡量。例如, 档案数据库中有A和B两个基础项集合, 支持度为P (A∪B) , 则直接表述了A和B在同一时间出现的基础性概率。若是两者出现的概率并不大, 则证明两者之间的关联度较低。若是两者出现的概率较大, 则说明两者的关联度较高。另外, 在分析置信度时, 利用Confidence (A→B) = (AB) , 也能有效判定两者之间的关系。在出现置信度A的情况下, B的出现概率则是整体参数关系的关键, 若是置信度的数值达到100%, 则直接证明A和B能同一时间出现。
除了要对档案的实际内容进行数据分析和数据库建构, 也要对其利用情况进行判定, 目前较为常见的利用率分析算法就是神经网络算法, 其借助数据分类系统判定和分析数据对象。值得注意的是, 在分类技术结构中, 要结合训练数据集判定分类模型数据挖掘结构。神经网络算法类似于人脑系统的运行结构, 能建立完整的信息处理单元, 并且能够整合非线换结构, 确保能凭借历史数据对计算模型和分类体系展开深度分析[3]。
在档案管理工作中应用计算机数据挖掘技术, 能对档案分类管理予以分析, 保证信息需求分类总结工作的完整程度。尤其是档案使用者在对档案具体特征进行差异化分析的过程中, 能结合不同的元素对具体问题展开深度调研。一方面, 计算机数据挖掘技术借助决策树算法处理规则化的档案分析机制。在差异化训练体系中, 要对数据集合中的数据进行系统化分析以及处理, 确保构建要求能适应数据挖掘的基本结构[4]。例如, 档案管理人员借助数据挖掘技术能整合档案使用人员长期浏览与关注的信息, 并且能集中收集和汇总间隔时间、信息查询停留时间等, 从而建构完整的数据分析机制, 有效向其推送或者是提供便捷化查询服务, 保证档案管理数字化水平的提高。另一方面, 在档案收集管理工作中应用数据挖掘技术, 主要是对数据信息进行分析, 结合基本结果建立概念模型, 保证模型以及测试样本之间的比较参数符合标准, 从而真正建立更加系统化的分类框架体系。
总而言之, 在档案管理工作中应用数据挖掘技术, 能在准确判定用户需求的同时, 维护数据处理效果, 并且减少档案数字化的成本, 为后续工作的进一步优化奠定坚实基础。并且, 数据库的建立, 也能节省经费和设备维护成本, 真正实现数字化全面发展的目标, 促进档案信息管理工作的长效进步。
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[4]哈立原.基于数据挖掘技术的高校图书馆档案信息管理平台构建[J].山西档案, 20xx (5) :105-107.
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。
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可以提供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, 提供了推动力。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助, 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进, 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, 希望能够帮助其更快速的定位、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非常重要的一步。数据挖掘其实指的就是在大量的数据中通过算法找到有用信息的行为。一般情况下, 数据挖掘都会和计算机科学紧密联系在一起, 通过统计集合、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。统计算法依赖于概率分析, 然后进行相关性判断, 由此来执行运算。
而机器学习算法主要依靠人工智能科技, 通过大量的样本收集、学习和训练, 可以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, 但是这些算法都可以被独立使用运算, 当然也可以相互帮助, 综合应用, 可以说是一种可以“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、学习的能力较强。
而且对于问题数据还可以进行精准的识别与处理分析, 所以应用的频次更多。人工神经网络依赖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, 综合表述能力优秀, 而且在应用的过程中, 不需要依赖专家的辅助力量, 虽然仍有缺陷, 比如在训练数据的时候耗时较多, 知识的理解能力还没有达到智能化的标准, 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。
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判断, 最终利用机器学习进行分析求解。
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。
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, 就要选择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。
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。后期的预算主要依赖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。
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, 然后依赖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, 紧接着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, 要以大小为选择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, 选择的区域面积越大, 其定位的速度和精准性也就越低。
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, 它能够帮助我们提升定位的精准度以及定位速度, 可以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, 帮助我们解决关于户外移动终端的定位的问题。
[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, 20xx.
摘要：数据挖掘是指在大数据中开发出有价值信息数据的过程。计算机技术的不断进步, 通过人工的方式进行软件的开发与维护难度较大。而数据挖掘能够有效的提升软件开发的效率, 并能够在大量的数据中获得有效的数据。文章主要探究软件工程中数据挖掘技术的任务和存在的问题, 并重点论述软件开发过程中出现的问题和相关的解决措施。
在软件开发过程中, 为了能够获得更加准确的数据资源, 软件的研发人员就需要搜集和整理数据。但是在大数据时代, 人工获取数据信息的难度极大。当前, 软件工程中运用最多的就是数据挖掘技术。软件挖掘技术是传统数据挖掘技术在软件工程方向的其中一部分。但是它具有自身的特征, 体现在以下三个方面:
在数据挖掘技术中, 软件工程数据挖掘是其中之一, 其挖掘的过程与传统数据的挖掘无异。通常包括三个阶段:第一阶段, 数据的预处理;第二阶段, 数据的挖掘;第三阶段, 对结果的评估。第一阶段的主要任务有对数据的分类、对异常数据的检测以及整理和提取复杂信息等。虽然软件工程的数据挖掘和传统的数据挖掘存在相似性, 但是也存在一定的差异, 其主要体现在以下三个方面:
软件工程数据主要包括两种, 一种是软件报告, 另外一种是软件的版本信息。当然还包括一些软件代码和注释在内的非结构化数据信息。这两种软件工程数据的算法是不同的, 但是两者之间又有一定的联系, 这也是软件工程数据挖掘复杂性的重要原因。
传统的数据挖掘结果可以通过很多种结果展示出来, 最常见的有报表和文字的方式。但是对于软件工程的数据挖掘来讲, 它最主要的职能是给软件的研发人员提供更加精准的案例, 软件漏洞的实际定位以及设计构造方面的信息, 同时也包括数据挖掘的统计结果。所以这就要求软件工程的数据挖掘需要更加先进的结果提交方式和途径。
我国传统的数据挖掘已经初步形成统一的评价标准, 而且评价体系相对成熟。但是软件工程的数据挖掘过程中, 研发人员需要更多复杂而又具体的数据信息, 所以数据的表示方法也相对多样化, 数据之间难以进行对比, 所以也就难以达成一致的评价标准和结果。不难看出, 软件工程数据挖掘的关键在于对挖掘数据的预处理和对数据结果的表示方法。
软件在研发阶段主要的任务是对软件运行程序的编写。以下是软件在编码和结果的提交过程中出现的问题和相应的解决措施。
该过程需要软件的研发人员能够对自己需要编写的代码结构与功能有充分的了解和认识。并能够依据自身掌握的信息, 在数据库中搜集到可以使用的数据信息。通常情况下, 编程需要的数据信息可以分为三个方面:
包括软件的接口调用顺序等。在寻找以上信息的过程中, 通常是利用软件的帮助文档、寻求外界帮助和搜集代码的方式实现, 但是以上方式在搜集信息过程中往往会遇到较多的问题, 比如:帮助文档的准确性较低, 同时不够完整, 可利用的重用信息不多等。
在对软件代码重用过程中, 最关键的问题是软件的研发人员必须掌握需要的类或方法, 并能够通过与之有联系的代码实现代码的重用。但是这种方式哦足迹信息将会耗费工作人员大量的精力。而通过关键词在代码库中搜集可重用的软件代码, 同时按照代码的相关度对搜集到的代码进行排序, 该过程使用的原理就是可重用的代码必然模式基本类似, 最终所展现出来的搜索结果是以上下文结构的方式展现的。比如:类与类之间的联系。其实现的具体流程如下:
(2) 软件的研发人员能够向代码库提供类的相关信息, 然后对反馈的结果进行评估, 创建新型的代码库。
(3) 未来的研发人员在搜集过程中能够按照评估结果的高低排序, 便于查询, 极大地缩减工作人员的任务量, 提升其工作效率。
软件工程领域内对动态规则重用的研究已经相对成熟, 通过在编译器内安装特定插件的方式检验代码是否为动态规则最适用的, 并能够将不适合的规则反馈给软件的研发人员。其操作流程为:
(1) 软件的研发人员能够规定动态规则的顺序, 主要表现在:使用某一函数是不能够调用其他的函数。
(2) 实现对相关数据的保存, 可以通过队列等简单的数据结构完成。在利用编译拓展中检测其中的顺序。
在软件工程的数据挖掘过程中, 数据挖掘的概念才逐步被定义, 但是所需要挖掘的数据是已经存在的。数据挖掘技术在软件工程中的运用能够降低研发人员的工作量, 同时软件工程与数据挖掘的结合是计算机技术必然的发展方向。从数据挖掘的过程来讲, 在其整个实施过程和周期中都包括软件工程。而对数据挖掘的技术手段来讲, 它在软件工程中的运用更加普遍。在对数据挖掘技术的研究过程中可以发现, 该技术虽然已经获得一定的效果, 但是还有更多未被挖掘的空间, 还需要进一步的研究和发现。
[1]王艺蓉.试析面向软件工程数据挖掘的开发测试技术[J].电子技术与软件工程, 20xx (18) :64.
客户关系管理的目标是依靠高效优质的服务吸引客户，同时通过对业务流程的全面优化和管理，控制企业运行成本。客户关系管理是一种管理理念，将企业客户视作企业发展最重要的企业资源，采用企业服务优化等手段来管理客户关系。客户关系管理并不是单纯的信息技术或者管理技术，而是一种企业生物战略，通过对企业客户的分段充足，强化客户满意的行为，优化企业可盈利性，将客户处理工作上升到企业级别，不同部门负责与客户进行交互，但是整个企业都需要向客户负责，在信息技术的支持下实现企业和客户连接环节的自动化管理。
客户细分由美国学者温德尔史密斯在20世纪50年代提出，认为客户细分是根据客户属性将客户分成集合。现代营销学中的客户细分是按照客户特征和共性将客户群分为不同等级或者子群体，寻找相同要素，对不同类别客户心理与需求急性研究和评估，从而指导进行企业服务资源的分配，是企业获得客户价值的一种理论与方法。因此我们注意到，客户细分其实是一个分类问题，但是却有着显著的特点。
1.2.1客户细分是动态的企业不断发展变化，用户数据不断积累，市场因素的变化，都会造成客户细分的变化。所以客户细分工作需要根据客户情况的变化进行动态调整，
随着时间的推移，客户行为和心理会发生变化，所以不同时间的数据会反映出不同的规律，客户细分方法需要在变化过程中准确掌握客户行为的规律性。
一般分类问题强调准确性，客户关系管理则强调有用性，讲求在特定限制条件下实现特定目标。
数据挖掘就是从大型数据库数据中提取有价值的、隐含的、事前未知的潜在有用信息。数据挖掘技术不断发展，挖掘对象不再是单一数据库，已经逐渐发展到文件系统、数据集合以及数据仓库的挖掘分析。
客户数据中有着若干离散客户属性和连续客户属性，每个客户属性为一个维度，客户作为空间点，全部客户都能够形成多为空间，作为客户的属性空间，假设A={A1，A2,…Am}是一组客户属性，属性可以是连续的，也可以离散型，这些属性就形成了客户m维属性空间。同时设g是一个描述客户属性的一个指标，f(g)是符合该指标的客户集合，即为概率外延，则任一确定时刻都是n个互不相交集合。在客户价值概念维度上，可分为“有价值客户”“潜在价值客户”“无价值客户”三种类型，定义RB如下：(1)显然RB是一个等价关系，经RB可分类属性空间为若干等价类，每个等价类都是一个概念类，建立客户细分，就是客户属性空间和概念空间映射关系的建立过程。
通过数据库已知概念类客户数据进行样本学习和数据挖掘，进行客户属性空间与概念空间映射的自动归纳。首先确定一组概念类已知客户集合。首先确定一个映射：p：C→L，使，如果，则。，求p(c)确定所属概念类。数据部分有客户数据存储和概念维数据构成，客户数据存储有企业全部内在属性、外在属性以及行为属性等数据，方法则主要有关联规则分析、深井网络分类、决策树、实例学习等数据挖掘方法，通过对客户数据存储数据学习算法来建立客户数据和概念维之间的映射关系。
建立客户动态行为描述模型，满足客户行为非确定性和非一致性要求，客户中心的管理体制下，客户细分影响企业战术和战略级别决策的生成，所以数据挖掘要能够弥补传统数据分析方法在可靠性方面的缺陷。
外在属性有客户地理分布、客户组织归属情况和客户产品拥有情况等。客户的组织归属是客户社会组织类型，客户产品拥有情况是客户是否拥有或者拥有哪些与其他企业或者其他企业相关产品。
内在属性有人口因素和心理因素等，人口因素是消费者市场细分的重要变量。相比其他变量，人口因素更加容易测量。心理因素则主要有客户爱好、性格、信用情况以及价值取向等因素。
消费行为属性则重点关注客户购买前对产品的了解情况，是客户细分中最客观和重要的因素。
按照客户价值标记聚类结果，通过分类功能，建立客户特征模型，准确描述高价值客户的一些特有特征，使得企业在之后的市场活动中能够迅速发现并抓住类似的高价值客户，全面提高客户的整体价值水平。通常都采用中心算法进行客户的聚类分析，分析涉及的`字段主要有客户的基本信息以及与客户相关业务信息，企业采用中心算法，按照企业自身的行业性质以及商务环境，选择不同的聚类分析策略，有主属性聚类分析和全属性聚类分析两类。主属性聚类分析是企业根据在企业标度变量中选择主要弧形作为聚类分析变量。通常区间标度变量选用的度量单位会对聚类分析结果产生很大影响，选择的度量单位越小，就会获得越大的可能值域，对聚类结果的影响也就越大。
行业竞争愈加激烈，新客户的获得成本越来越高，在保持原有工作价值的同时，客户的流失也受到了企业的重视。为了控制客户流失，就需要对流失客户的数据进行认真分析，找寻流失客户的根本原因，防止客户的持续流失。数据挖掘聚类功能同样能够利用在客户流失数据分析工作中，建立基于流失客户数据样本库的分类函数以及分类模式，通过模型分析客户流失因素，能够获得一个最有可能流失的客户群体，同时编制一个有针对性的挽留方案。之后对数据进行分析并利用各种数据挖掘技术和方法在多个可供选择的模型中找出最佳模型。初始阶段，模型的拟合程度可能不理想，但是随着模型的不断更换和优化，最终就有可能找出合适的模型进行数据描述并挖掘出流失数据规律。通常模拟模型都通过数据分析专业和业务专家协作完成，采用决策树、贝叶斯网络、神经网络等流失分析模型，实现客户行为的预测分析。
从工业营销中的客户细分观点出发，在数据挖掘、客户关系管理等理论基础上，采用统计学、运筹学和数据挖掘技术，对客户细分的数据挖掘方法进行了研究，建立了基于决策树的客户细分模型，是一种效率很高的管理工具。
摘要：橡胶是一种重要的战略物资, 其种植受到土地资源、地理环境、橡胶机械化的影响, 产量波动很大。本文对农垦橡胶产业种植、生产加工引入数据挖掘技术的必要性进行了初步探究, 指出通过提取土壤图像的特征, 用支持向量机的算法可以发现橡胶种植、生产加工的规律, 进而制定精准的橡胶产业相关策略, 以提高橡胶产量、节约成本、提高利润。
基金：广东农工商职业技术学院校级课题“基于数据挖掘技术的橡胶产业的数字化研究” (xykt1601)橡胶是一种重要的战略物资, 与石油、钢铁、煤炭并称为四大工业原料。我国是全球最大的天然橡胶消费国和进口国, 国内天然橡胶长期处于缺口状态, 需求的2/3依赖进口来满足[1]。天然橡胶产业属于资源约束型、劳动密集型产业, 相对其他农作物来说, 具有周期长、收益长等特点。农垦橡胶业的产生、发展与壮大实际上是中国橡胶业发展的一个缩影, 一直是学术界研究的热点。根据农垦橡胶产业种植、生产加工的历史数据进行数据挖掘, 发现其种植、生产加工的规律, 进而制定精准的橡胶产业相关策略, 以提高橡胶产量、节约成本、提高利润的数字化研究, 目前国内还比较少。
天然橡胶以其独具的高弹性、高强度、高伸长率、耐磨、耐撕裂、耐冲击、耐酸碱、耐油、耐腐蚀、耐高低温和绝缘性好、粘合性、密封性强等特点, 始终处于不可替代的地位。我国天然橡胶需求量大, 近几年一直处于供不应求的状态。造成这种局面的原因主要有以下两点:一、国内轮胎工业迅猛发展;二、天然橡胶的种植条件苛刻。其种植条件苛刻主要体现在对种植地要求高, 如对土地的含碳、含氮、湿度等要求都很严格;容易受到寒害、虫害、台风的袭击。橡胶的供应不足阻碍了我国经济 (特别是轮胎行业) 的发展。基于此背景下, 本文通过数据挖掘技术对橡胶树生长地的土壤进行评价研究, 为寻找出最适合橡胶树生长的.土壤和寻找橡胶树种植地提供依据, 一方面可以降低种植橡胶的成本, 另一方面可以让新的橡胶农更容易掌握种植橡胶技巧, 让更多的人加入种植橡胶的队伍中。
研究的橡胶林可以分为4种不同林龄胶林:幼林早期 (0~2龄) 、幼林晚期 (2~7龄) 、开割数 (7~16龄) 、老龄即将更新数 (>
16龄) 。取土壤样本的时间要在晴天上午, 如果遇雨天, 则等2个晴天后再进行取样。每个林龄段中随机设置n个样地:每个样地的面积a (m) ×b (m) , 分0~15cm、15~30cm、30~45cm、45~60cm4个层次拍摄土壤样品, 每个层次拍摄m张。每张土壤样品图片的命名规则为“胶林-层次.jpg”。
通过拍摄得到的土壤图像, 由于图像的维度过大, 不容易分析, 需要从中提取土样图像的特征, 提取反应图像本质的一些关键指标, 以达到自动进行图像识别的目的。
图像的特征主要包括颜色特征、纹理特征、形状特征等。本文主要运用图片的颜色特征和纹理特征建立图片自动识别模型。
图片的颜色特征用颜色矩表示。基于颜色矩提取图像特征的数学基础在于图像中任何的颜色分布均可以用它的矩来表示。颜色的矩包含各个颜色通道的一阶矩、二阶矩和三阶矩, 对于一幅RGB颜色空间的图像, 具有R、G和B三个颜色通道, 共有9个分量。
图片的纹理特征主要灰度共生矩阵里面中提取。因为纹理是由灰度分布在空间位置上反复交替变化而形成的, 因而在图像空间中相隔某距离的两个像素间一定存在一定的灰度关系, 称为是图像中灰度的空间相关特性。
其中L表示图像的灰度级, i, j分别表示像素的灰度。d表示两个像素间的空间位置关系。不同的d决定了两个像素间的距离和方向。元素Pd (1, 0) 代表了图像上位置关系为d的两个像素灰度分别为1和0的情况出现的次数。
在建模中一般不直接用图片的灰度共生矩阵建模, 往往要从灰度共生矩阵中提取它的特征参数用户建模。灰度共生矩阵的特征参数有二阶距、对比度、相关、熵。
特征提取完之后, 用支持向量机算法对图像进行图片识别。根据识别出的结果就可以有针对性的对土壤做些有利于橡胶树生长的干预工作, 如:如果识别出土壤缺少氮元素, 可以给土壤适当的施些氮肥;如果识别出土壤的水分较少, 就要给土壤浇水, 给农垦橡胶产业提供数学指导意义。
本文分析了橡胶种植中引入数据挖掘技术的必要性, 对橡胶种植数字化研究做了初步阐述。可以给橡胶业提供一定的参考意义。
[1]黄冠, 吴红宇.广东农垦天然橡胶种植现状及“走出去”战略实践.中国热带农业, 20xx, 3 (4) , 18-21.
[4]勒碧.数据挖掘算法及其生产优化应用中的研究.浙江大学硕士学位论文, 20xx.
［摘要］处于大数据时代这一环境内，数据生成在方方面面，教育这一行业也囊括其内，大量原本无法紧抓、量化的教学讯息均变换成了数据施以储藏与处理。新时期起始，是否可以发掘与运用潜藏在教学相关数据中还没有挖掘出来的价值，促使开放型教育或是成人型教育这类行业得以革新，关联到教学相关工作中对于大数据与其潜藏的各类价值与作用的认知、心态和数据发掘层次。
大数据思维即借助大数据相关的思想、理念以思索并清除问题的一类方式。大数据相应的思想与理念即借助大数据以凸显出事物发展进程中的各类步骤、因素等，处于这一前提之下，借助构建各式模型、方法施以把控，进而达成精确清除各式问题这一目标。同时，数据能够凸显出问题，数据还能够引导问题得以清除。借用大数据相关的理念，开放型教育相关的工作者可以全方位紧依并发掘教学本身的潜藏实际，调研教学相应的革新及进步。
虽然开放型教育这一行业早就生成了“大数据库存”，不过，学校内部缺少对于数据本身的汇集监管及科学运用，对于数据相应的运用极为狭隘，许多数据仅储藏在数据库内，极难自其内找出具备规律与价值的一类讯息，这类状况大体上囊括了如下几大模块:
学校内部的业务机构对于数据本身的搜集、归整、调研大多由于业务驱使，业务进程完成过后，数据就会被潜藏，数据调研处在被动这一状况内。另外，许多业务机构并未知晓大数据相应的运用价值与区域，还没有生成大数据这一观念以引领各项工作的实施，处于具体的工作内，极难予以大数据相应的正确需要:要想改良某一业务，所需哪类数据，这类数据要从哪类渠道内获得，搜集的数据应依据怎样的规范施以归整、发掘与调研，数据本身的可视化操作要开展至哪种程度等，均不具备明晰的规范。
学校内部各个层级与各个种类的学习体系、讯息监管体系的数据总量极多，然而，对于数据本身的储存与运用却较低。就数据相应的储藏与归整而言，存在数据种类多元化、数据读取受限、储藏负担、体系特性受限、数据调研成效较低、数据不够安全等问题。例如，开放型教育相关的教务监管体系，大量的学习成绩有关数据已经大于原本体系本身的储藏与调研一类能力，使得对数据相应的归整留存在简易的查阅、归整、打印等步骤内，没有对数据施以深层次调研，也没有收获对教学一类工作具备益处的讯息。
处于大数据这一时代内，要着眼于生成部门本身各大模块数据、数据库存、多媒体数据、各大渠道数据、各大讯息媒介数据间的关联性，力争最大程度地运用数据。然而，现存的教育相关数据依旧存在机构化、部门化一类问题，数据体现出分裂、分散等状况，数据调研也极少注重数据间的关联性。例如。教务处会定期归整每个学期相应的在籍生总量、各大专业学生总量、设立科目明细、学期选课学生总量、学生上课率、按时毕业率、学位获得率、退学率、终结性考试合格率一类数据，然而，却较少发掘这类数据间的关联性与干涉关系，也没有发掘各个机构数据间的关联性。
大数据这一时代予以了大量新兴的观念与技术，具备与原本全然不一的数据储藏与归整方法，然而，现存的体系监管者、数据库监管者依旧会运用原本的数据库监管体系，短时间内极难配备面对今后的数据调研技艺。其原因:其一，学校本身对于数据调研有关人才与岗位相应的需要态度还没有明晰;其二，新兴技术的运用条件极为繁杂，与大量数据相关的技术在成熟程度与可查看性方面比原数据库和数据监管配备更差，能够运用到辅助体系的监管者也极少。
现阶段，广播电视大学等正朝着开放型大学进行转变，成人学校的办学类型、办学面积、专业构造与总量、师生资源及其所处的环境均会发生变化。对于开放型教育相关的数据施以发掘及调研，能够辅助成人一类学校获取办学定位信息，提升教学、监管本身的合理性，还给学校改良并增强宏观方面的监管予以了有价值的监测方法与评测技术。大数据相关思维获得推行与运用，规定学校内部的监管方法、构造、技术都要与大数据这一时代相符。所以，应在地区或是学校内部生成总体的大数据相关战略，并把此当作学校本身的关键目标，借助大数据相关的思维把讯息化教学、讯息化监管、远端教育扶持服务及学校平日的各类工作加以归整，借助调节化的方法，全部机构一同训练并提升搜集、储藏、监管、调研与共享大量数据需要的技术及思维，逐渐促使数据监管本身的常态化、时时化、开放化与网络化得以实现。
现如今，物联网与云计算得以生成，校园内部的讯息化构建要尽早从数字型校园朝智慧型校园转变。构建智慧型校园，需将传感器融汇至校园内部的各类体系内，把校园监管的各式软件体系渠道融汇至校园云，促使网络、物联网、云得以关联与联通，据此能够促使校园内部时时数据的收获、储藏与调研得以实现，进而给学校本身的进步与教学运用予以科学的决策凭据，智慧型校园即教育讯息化构建的一大实体，对于践行大数据本身的价值来说不可或缺。另外，智慧型校园还囊括了大数据相关的规范系统、校园内部的数字化生态条件与相关的讯息化组织监管系统等模块的构建。从基本设备构建着手，逐渐实施基于云计算的大数据运用，促使教师自身的教学动作、学生远端的学习动作、学生本身的特性特点等得以调研与评测，给促使学生身心进步予以适宜的引领与辅助，予以学校运作所需的时时动态数据，助推教学监管得以合理化与智能化。
处于大数据这一时代，数据种类多元，不单具备构造化数据，还掺杂了许多半构造化与非构造化数据。把握、调研半构造化与非构造化数据本身的能力对于许多学校而言是一项极大的挑战。学校要把构造化数据发掘当作大数据相关思维运用的着眼点，关注搜集并储藏用户讯息与动作数据，为今后各式运用做好全方位的准备。同时，借用现存的数据调研方法，凭借数据引领开放型教育本身的进步。处于初始运用时期，应自教学数据、监管数据以对教育数据施以发掘。1．网络教学这一渠道相关的数据发掘。学习者自身特点辨别:辨别学习者本身的特点，尤其是学习者群体相应的特点，并凭借某类核心特点对学习者群体施以区分，促使前阶段的教学相关设计得以全方位践行，并给个体化学习的开展予以凭据。例如，“学生总量归整及趋向评测”“学生自身的特点归类及调研”等。学习者在线开展学习动作调研:在网络教学这一渠道内师生开展学习期间的各类数据，对教师与学生自身的动作方法，如登入、查阅资源、发帖、训练一类动作与动作生成的时间，加上各式资源、教学模块的运用状况施以归整、可视化与发掘。例如，“学生登入动作调研”“学生资源查阅方法调研”“师生互动渠道调研”“学生动作干涉要素调研”等等。师生互动调研:对网络教学相关渠道互动论坛内的数据施以调研，辅助教师评判学生对于教学目的的把握状况，方便对学生随时施以回馈与引导。2．教育监管讯息这一体系相关的数据发掘。教师相关的监管:从人事讯息有关的数据库、后勤讯息体系、教师监管与评测相关体系内发掘现存数据，对学校处于人才引用、教师成绩评测、教师进步、职业计划、后勤监管、教育决策扶持体系一类模块予以迅速、正确的决策辅助。学生方面的监管:鉴于学籍相关的数据库、招生相关的`数据库实施数据发掘，改良学生方面的监管工作，给学校内部的就业引导、毕业生跟踪、科目设立、招生决策等予以优良的辅助。例如，发掘学生自身的修业成果数据、对毕业生自身的特点施以调研、毕业成果干涉要素与毕业时间干涉要素调研、毕业成果评测规定与毕业时间评测规定等。
处于大数据这一时代内，学校内部的监管决策、教学相关的决策与对成人学习者相应的学习扶持决策均要依靠大量数据的调研成果，数据调研及发掘会逐步变成学校自身的常规工作，不单应关注增强各大机构相关工作者自身的数据调研能力，成人学校还应训练并准备如下人才:一是大数据监管方面的人才。处于大数据相关教育运用的初始时期，学校对于大数据监管方面人才需要的急迫性大于对于技术型人才的需要。讯息技术的全方位进步，原本的教学与监管相关经历有可能变成现阶段的约束。为了应对新时期的各式挑战，成人学校不单应设定专业的数据监管岗位，监管者还务必要自行变换思维方法，知晓借助数据开展思索与监管;务必知晓借助大数据相关的方式，以寻求适宜的解决方法。二是大数据技术方面的人才。想要对教育相关的数据施以全方位发掘，成人学校就要知晓大数据，还要有擅长调研大数据、深层次发掘大数据的各式专家。这类人才应总体把握数据调研、统计学、数学、机械学习与自然语言操作一类模块的知识。具体人才包括:数据方面的科学家，即具备数据调研能力，擅长各式算法，可以精准地处理数据;数据方面的架构者，即擅长各类开放型教育相关的业务，把握业务需要与业务总体构造，可以将数据与业务施以衔接;数据方面的工程者，即可以构建数据储藏、监管与处理的一类渠道，并扶持数据方面的科学家予以数学相关模型或是算法的运转。
大数据时代对开放型教育与成人型教育相应的理念革新与教学革新予以了大量的机遇。大数据不单是一类实用工具，还是一类思维方式。开放型教育务必要自原本的小数据相关思维更快地变换成大数据相应的思维，进而与这一迅速的革新相符。借助对数据本身的收获、调研与智能化讯息发掘，给学校内部的监管、教学、服务予以具备价值的一类数据讯息，辅助学校生成合理的决策，给教学相关活动的改良施以客观的凭据。
［1］吕苏越．基于大数据思维的银行监管数据应用初探———以3种数据挖掘技术为例［J］．金融科技时代，20xx(5):32-36．
［2］孙力，程玉霞．大数据时代网络教育学习成绩预测的研究与实现———以本科公共课程统考英语为例［J］．开放教育研究，20xx(3):74-80．
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［4］舒晓灵，陈晶晶．重新认识“数据驱动”及因果关系———知识发现图谱中的数据挖掘研究［J］．中国社会科学评价，20xx(3):28-38．
摘要：本文简述如何将数据挖掘技术应用于图书馆各部门管理中，帮助图书馆管理者依据数据挖掘技术更好地为读者提供科学化和人性化的服务，促进图书馆事业的创新与发展。
随着网络技术、计算机技术的快速发展，高校图书馆事业也顺应时变，不断向高科技、高水平领域进展，尤其是当今处于数字信息发展的时代。如果利用图书馆现有以及收集的数据资源，通过数据挖掘技术来分析、筛选对图书馆有用的数据信息，依据提炼的数据资源来指导、推进图书馆事业的创新与发展，是当今信息时代图书馆亟待研究、探讨的一个问题。本文将简述如何将数据挖掘技术应用于图书馆各部门管理之中，帮助图书馆管理者依据数据挖掘技术更好地为读者提供科学化和人性化的服务，促进图书馆的事业创新与发展。
数据挖掘定义。数据挖掘（Data Mining，DM）是一种新的信息处理技术，其主要特点是对单位、企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，以从中提取辅助管理决策的关键性数据。数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的和随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的但又是潜在有用的信息和知识的过程。换句话说，数据挖掘技术就是从收集的大量、繁杂的数据中挖掘出其隐含的、未知的、对决策有潜在价值的关系、模式和趋势，并用这些知识和规则建立用于决策支持的模型，提供预测性决策支持的方法、工具和过程。
数据挖掘的意义。在当今的竞争时代社会中，随着计算机的飞速发展，计算机强大的数据处理能力、内存储存容量和网络宽带等价格的持续快速下降，因此大型的数据分析、提取技术不再是一个障碍。面对图书馆每天接收的庞大数据源，管理者必须学会从所拥有的大量数据信息源中提取并利用隐含在这些数据中的有用价值以及有用新信息，从而获取对图书馆事业研究领域的本质认知和未来认知，帮助图书馆管理者从传统的经验管理、主观管理提升为理性管理和科学管理。
数据挖掘的应用分类。目前较常用的一般有分类与回归、关联规则、聚类分析、时序模式等。
面对大量数据，如何去存储和收集数据，如何利用数据挖掘技术将图书馆海量信息数据中提取供管理者决策的有价值的数据，提取并利用隐藏在这些数据中的有用知识的能力变得越来越重要。运用数据挖掘技术从数据中获得有用的知识，这在图书馆管理方面显得尤为重要，本文将简述如何将数据挖掘技术应用于图书馆各部门工作，为今后各部门的创新与发展提供策略分析。
流通部门。流通部门作为图书馆的一线服务岗位，对图书馆功能的发挥起着举足轻重的作用。作为窗口形象岗位，直接体现了图书馆的整体工作状态。
要实现从以往的经验管理、主观管理提升为科学管理和理性管理，数据挖掘技术将利用现代技术展现其独天得厚的优势。图书馆每天都会产生大量的图书流通数据，这些数据包含进、出馆读者人数，借、还书数量，检索查询次数以及网上咨询等大量繁杂的数据。在流通部门最为常用的数据就是借书、还书量，通过借书、还书数据的统计，可获取读者信息行为、借阅书兴趣导向，充分利用数据挖掘技术如关联规则、分类、聚类、时间序列分析等，对图书馆蕴含的大量丰富的用户行为进行建模，从而挖掘出有用的或有兴趣的信息和知识。如可利用这些有价值的信息，借鉴“啤酒与尿布”的经典商业案例，尝试在流通部开辟一块试验田地――搭档书架，即通过借、还书数据挖掘，将读者感兴趣、组合搭档频率高的书籍挑选出来，开辟一块搭档书架，方便读者在借用专业书籍的同时顺便也借阅自己感兴趣的图书，既学习了自己的专业知识，同时也顺便阅读了自己感兴趣的书籍，充分实现了图书馆“第二课堂”的育人价值。
采编部门。传统的采编部门在采集书籍时大多数情况是依据采集经验或是依据各院系、读者反馈的需求书籍进行征订。大部分购买的图书还是比较适合读者所用的，但也会存在一些盲目性，有时会造成采集的偏差，这是采编部门一直比较困惑的问题。如何既将购书经费合理利用好，同时又能满足读者借阅所需，是采编部门长期探索、研究的问题。如果将数据挖掘技术运用到采编部门，通过一线的文献借阅数据，分析、挖掘、提炼读者借、还书的信息量，且一直追踪这些信息数源的变化，即可获得可被部门利用的有价值数据，并汇总出读者借、还书的规律。依据这些一线信息数源的价值，加之网上荐购及读者书面荐购等信息，汇总出哪些是读者专业常用书籍，哪些是读者感兴趣的书籍，哪些又是常年被冷落的书籍，从中提炼出书籍采集的方向；合理化的采集方案继续延用，不合理的采集要进行科学化的数据分析，及时理清思路，尽可能做到书籍采集的合理化、科学化。
技术部门。在信息飞速发展的时代，作为图书馆负责信息网络技术的部门，其肩上的重量显得格外沉重。技术部门不但肩负着网络技术的责任，当今也要肩负起图书馆所有数据的收集、存储、挖掘及分析技术。数据挖掘及分析技术在技术部十分重要，技术部应将图书馆各部门所产生的相关数据进行长期性、系统性的收集和科学分析，并将研究数据的.挖掘及分析作为当前和今后技术部研究及发展的方向，承担起“数据监护员”的角色，通过实践为图书馆提供数据监护操作技能及策略。注意将可获得的数据及时进行收集，并通过收集数据使用案例，分析并总结用户需求及使用规律，为数据监护提供基础资料。
学科部门。学科部门作为一个新兴的部门，目前已在全国各高校图书馆广泛推广运用。学科馆员的主要任务是派专人与对口院系或学科专业搭建合作、交流平台，并利用图书馆信息检索的技术优势，为研究者开展长期追踪、收集、传递文献信息的科技服务。当前大部分学科馆员关注的是如何为院系教学提供良好的信息传递帮助，而忽略了在当前信息飞速发展的时代，科研与教学走向数字化的趋势。学者所做的所有工作，包括教案、论文、实验、毕业设计等等工作，基本上都是以电子信息的方式进行编辑、存储的。虽然极大地方便了学者们的工作，但同时也面临这些电子数据的丢失风险，一旦电子数据丢失，其损失的学术价值是不可估量的。为尽量避免这些事件的发生，学科部门可依托技术部门的支撑，利用数据挖掘技术，开展学者数据监护服务，保存这些非纸质信息。这样学科部门不仅为学者提供了科研信息的前沿追踪，同时也提供了科学数据保存平台；既为学者科研开辟道路，也为学者预防丢失科研数据提供保障，可谓双保险。数据挖掘技术还可以帮助学科部通过数据挖掘、分析出读者关注以及咨询较多的问题，从中归纳出重点并分门别类，作为图书馆工作的重要依据。
数据挖掘技术在当今大数据时代，已成为一个相对成熟的学科，融入到社会的各行各业。利用数据挖掘技术对图书馆数据库进行数据挖掘已经成为图书馆需要开展的一项重要工作。图书馆事业已全部进入电子信息化，由此产生的大量业务数据和信息资源是图书馆行业的一笔宝贵财富，它较真实地反映了读者对图书馆事业运作以及提供的服务是否到位。因此，通过数据挖掘分析，能够帮助图书馆管理者分析并发现现有管理的不足之处，通过已知的现象预测未来的发展趋势。数据挖掘技术已成为今后图书馆事业保持竞争力的必备法宝。
【1】顾倩.数据挖掘应用于高校图书馆个性化服务的探讨[J].图书馆杂志,20xx,8:63-65.。
【2】王伟.基于数据挖掘的图书馆用户行为分析与偏好研究情报科学,20xx,30(3):391-394.。
【4】程莲娟.美国高校图书馆数据监护的实践及其启示[J].图书馆杂志,20xx,1(31):76-78.。
【摘要】企业精准营销服务是在充分了解客户的基础上，针对客户特点及需求，有针对性地进行产品营销的行为。大数据时代数据呈现井喷式爆炸性增长，不断驱动企业大数据精准营销的应用，数据挖掘成了企业从海量数据中获取信息知识的必要技术手段。本文主要探讨数据挖掘常见方法、挖掘过程及在企业精准营销服务的应用，以实际案例分析总结企业利用数据挖掘开展精准营销工作更为合理的方法、流程。
大数据时代的来临，数据呈现井喷式爆炸性增长。在海量数据中，隐藏着无数商业机会，但如何将大数据利用起来却是一项艰巨的工作。在企业实施精准营销服务过程。PG电子平台PG电子平台
