数据挖掘课程论文
数据挖掘课程论文
数据挖掘课程论文——————数据挖掘技术及其应用的实现数据挖掘技术及其应用的实现摘要：随着网络、数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用，人们积累的数据越来越多。
数据挖掘(Data Mining)就是从大量的实际应用数据中提取隐含信息和知识，它利用了数据库、人工智能和数理统计等多方面的技术，是一类深层次的数据分析方法。
本文介绍了数据库技术的现状、效据挖掘的方法以及它在Bayesian网建网技术中的应用：通过散据挖掘解决Bayesian网络建模过程中所遇到的具体问题，即如何从太规模效据库中寻找各变量之间的关系以及如何确定条件概率问题。
关键字：数据挖掘、知识获取、数据库、函数依赖、条件概率一、引言：数据是知识的源泉。
但是,拥有大量的数据与拥有许多有用的知识完全是两回事。
过去几年中,从数据库中发现知识这一领域发展的很快。
广阔的市场和研究利益促使这一领域的飞速发展。
计算机技术和数据收集技术的进步使人们可以从更加广泛的范围和几年前不可想象的速度收集和存储信息。
收集数据是为了得到信息,然而大量的数据本身并不意味信息。
尽管现代的数据库技术使我们很容易存储大量的数据流,但现在还没有一种成熟的技术帮助我们分析、理解并使数据以可理解的信息表示出来。
在过去,我们常用的知识获取方法是由知识工程师把专家经验知识经过分析、筛选、比较、综合、再提取出知识和规则。
然而,由于知识工程师所拥有知识的有局限性,所以对于获得知识的可信度就应该打个折扣。
目前,传统的知识获取技术面对巨型数据仓库无能为力,数据挖掘技术就应运而生。
数据的迅速增加与数据分析方法的滞后之间的矛盾越来越突出,人们希望在对已有的大量数据分析的基础上进行科学研究、商业决策或者企业管理,但是目前所拥有的数据分析工具很难对数据进行深层次的处理,使得人们只能望“数”兴叹。
数据挖掘正是为了解决传统分析方法的不足,并针对大规模数据的分析处理而出现的。
数据挖掘通过在大量数据的基础上对各种学习算法的训练,得到数据对象间的关系模式,这些模式反映了数据的内在特性,是对数据包含信息的更高层次的抽象[1]。
数据挖掘课程论文---关联分析
学生超市购买商品的关联性分析前言“啤酒与尿布”是超市商品布局的一个经典案例，它是说在美国的沃尔玛超市中，将啤酒和尿布这两个看起来毫不相关的物品摆放在相邻的位置。
其原因就是沃尔玛通过大量的数据分析，发现有非常多的年轻爸爸在购买尿布的时候会顺手购买一些啤酒，因此沃尔玛将这两样完全没有联系的商品放在了一起。
这是关联分析在商业中一个非常成功的案例。
关联分析在超市中的应用，不仅仅局限在上述的沃尔玛的对超市商品布局的改善，特别针对于我校学生超市的特点，应用关联分析能够了解学生的购物特点及习惯，从而改善超市环境，提高收益。
我校学生超市的特点：1.规模较小。
通常情况下，位于学校的超市其规模通常较小，由于这个特点，使得学生超市的布局改善的空间非常小。
2.商品相对较为单一。
作为学生超市，其服务对象基本都是学生，针对学生的特点，学生超市的商品通常以日用品为主，主要包括衣食住行中的食和住，此外有比较多的学习用品。
我校学生在学生超市消费的特点：1.购物以食物、生活用品和学习用品为主。
2.购物时间比较集中。
围绕着上课，学生在学生超市购物的时间主要集中在上午上课前、中午放学后、下午放学后以及晚自习后。
3.在超市停留时间较短。
通常情况下，我校学生在超市购物停留时间较短，更多的都是有目的性的购物。
正因为以上学生超市和学生购物的特点，我们在做关联分析的时候将商品主要集中在了食物、日用品和学习用品上。
数据来源于我校学生实验超市，采集了2012年9月21日——9月30日的数据。
数据整理我们所得到的数据主要存在的问题包括重复记录、存在退货等，因此主要使用EXCEL对存在重复记录和退货的情况处理。
删除重复记录，使得每一项小票（代表一个ID）说购买的某种商品的记录都是1次，从而避免数据重复对分析结果的干扰。
而对于退货的商品，这去除该项记录。
经过这两项的整理，最后共得到有效的商品消费记录为45006项。
关联分析数据分析主要使用的是SAS中的Enterprise Mining模块。
数据挖掘课程论文
海南大学数据挖掘论文题目：股票交易日线数据挖掘学号：20100602310002姓名：专业：10信管指导老师：分数：目录目录 (2)1. 数据挖掘目的 (3)2.相关基础知识 (3)2.1 股票基础知识 (3)2.2 数据挖掘基础知识 (4)2.2.2数据挖掘的任务 (5)3.数据挖掘方案 (6)3.1. 数据挖掘软件简介 (6)3.2. 股票数据选择 (7)3.3. 待验证的股票规律 (7)4. 数据挖掘流 (8)4.1数据挖掘流图 (8)4.2规律验证 (9)4.2.2规律2验证 (10)4.2.3规律三验证 (12)4.3主要节点说明 (14)5.小结 (15)1.数据挖掘目的数据挖掘的目的就是得出隐藏在数据中的有价值的信息，发现数据之间的内在联系与规律。
对于本次数据挖掘来说，其目的就是学会用clementine对股票的历史数据进行挖掘，通过数据的分析，找出存在股票历史数据中的规律，或者验证已存在的股票规律。
同时也加深自己对股票知识的了解和对clementine软件的应用能力。
为人们决策提供指导性信息，为公司找出其中的客户为公司带来利润的规律，如二八原则、啤酒与尿布的现象等。
2.相关基础知识2.1 股票基础知识2.1.1 股票是一种有价证券，是股份公司在筹集资本时向出资人公开或私下发行的、用以证明出资人的股本身份和权利，并根据持有人所持有的股份数享有权益和承担义务的凭证。
股票代表着其持有人（股东）对股份公司的所有权，每一股同类型股票所代表的公司所有权是相等的，即“同股同权”。
股票可以公开上市，也可以不上市。
在股票市场上，股票也是投资和投机的对象。
对股票的某些投机炒作行为，例如无货沽空，可以造成金融市场的动荡。
2.1.2 开盘价开盘价又称开市价，是指某种证券在证券交易所每个交易日开市后的第一笔买卖成交价格。
世界上大多数证券交易所都采用成交额最大原则来确定开盘价。
2.1.3 收盘价收盘价是指某种证券在证券交易所一天交易活动结束前最后一笔交易的成交价格。
数据挖掘论文(最新范文6篇)
数据挖掘论文（最新范文6篇）数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际数据中，提取隐含在其中的、人们所不知道的、但又是潜在有用信息和知识的过程。
希望你在阅读了以下数据挖掘论文后对这个内容有更深入的了解。
数据挖掘论文一题目：基于数据挖掘的企业营销管理应用实证摘要：随着市场竞争的日益激烈，以及信息化、移动化和智能化时代的来临，越来越多的企业开始注重借助现代数据挖掘技术，提高企业的营销效果，降低营销成本，并提升企业在市场中的竞争力。
从数据挖掘与企业营销管理的关系入手，得出数据挖掘应用给现代企业营销管理带来的优势，然后构建精确营销平台，将其应用到电信业的营销管理中，以期为数据挖掘技术在现代企业营销中的具体应用提供参考。
关键词：数据挖掘；市场细分；竞争优势随着电子商务的不断发展，使得企业通过网络即可与来自全世界的企业进行商务活动。
而企业的大量交易，也给企业积累了很多业务数据，并以此使得企业的数据信息库越来越大。
而在这些数据中，清晰地记录了企业每年的运作及效益情况。
而要想让这些数据为企业未来的战略和决策服务，就需要充分加强对这些数据的规律、暴露出的问题的分析。
因此，数据挖掘技术进入了人们的视野，并成为人们关注的重点。
通过数据挖掘工具，可以对大量的数据进行分析，并提取其中有用的信息，为企业的决策提供参考，进而提升决策的正确率，达到提升竞争力的目的。
一、数据挖掘与企业营销管理的关系在生产销售中，生产者和消费者一般存在着单一的购买销售关系，而企业营销管理就是运用各种方法将上述单一关系转变为多重关系。
这样就在生产者和消费者之间加入营销者这一角色，三种角色之间也就必然会产生多种联系，这些关系往往牵涉众多，十分复杂。
要想处理好这些关系，就需要企业营销管理人员进行分析论证，找出可以联系的关键桥梁，也就是本文所介绍的"数据挖掘";.数据挖掘是企业营销管理中常用的一种方法，也越来越得到人们的认可。
计算机数据挖掘论文
计算机数据挖掘论文计算机数据挖掘论文计算机数据挖掘论文主要阐述了计算机数据挖掘技术的概念、任务、过程、技术方法、应用领域及挑战。
计算机数据挖掘论文【1】摘要社会生产力的发展带来了科技的不断进步，从而带动了空间数据采集技术的发展，人类迫切需要更新数据挖掘的知识和方法来应对日益复杂的数据。
海量的网络数据记录下人们生产和生活的各种信息，怎样对计算机采集的数据信息进行合理分类、科学应用成为一个为我们所关心的问题。
然而由于数据量越来越大，传统的数据挖掘技术的局限性和弊端也慢慢凸显，更为完善的计算机数据挖掘技术硬象而生。
数据挖掘技术是一种科学有效的数据处理方式，它为应对信息爆炸，海量信息的处理提供了科学有效的手段。
计算机数据挖掘技术顺应了时代和社会的发展，也逐渐成为社会关注的焦点。
【关键词】计算机数据挖掘通过人们长期对数据处理技术的研究和开发，计算机数据挖掘技术应用越来越广泛。
计算机数据挖掘技术在是当前计算机科学研究的活跃领域，在我们的社会生产和生活中都发挥着重要的作用。
计算机数据挖掘技术能够从庞大的信息库中发掘出有价值、有意义的信息并发挥它们在现实生活中的作用，具有广泛的应用前景。
只有充分地了解这门技术，才能更好地运用它。
1 计算机数据挖掘技术的概念及对象1.1 计算机数据挖掘技术的概念数据挖掘，就是通过一些方式从大量数据中获得有用或是有潜在利用价值的并应用到现实中的一个过程。
计算机数据挖掘技术是一种热门并且实用性强的科学艺术在我们的社会生活生产中在不同的领域发挥着极其关键的作用。
计算机数据挖掘技术的系统性比较强，面对多样化的信息处理起来也更有技术性。
1.2 计算机数据挖掘技术的对象面对日趋多样化的处理对象，计算机数据挖掘技术可以更迅速准确地处理和提取信息。
运用到企业方面这门技术可以帮助企业巩固经营竞争地位和提高经济效益。
比如金融企业中重要的就是要对进行的投资的风险做出较为准确的评估，从而将风险降到最低。
基于数据挖掘的高校教务系统设计论文（五篇模版）
基于数据挖掘的高校教务系统设计论文（五篇模版）第一篇：基于数据挖掘的高校教务系统设计论文摘要：笔者对现有高校所采用的教务系统进行研究，以联机分析与数据仓库技术为依托来构建决策支持系统。
针对数据仓库构建中采用的逻辑模型及其构建策略等进行深入分析，并对基于四层架构的教学决策支持系统进行了设计，充分展示了决策支持系统在高校教务管理中的应用前景。
关键词：关键词：决策支持系统；数据仓库；多维分析在现有的教学信息化系统中，存储了包括学生的学籍信息、学生的选课数据、各科成绩数据等在内的大量数据，这些数据的条数动辄上百万条，信息和数据量都比较大，同时这些数据中通常能够挖掘出有用的规律信息。
不过，通过对现有应用现状分析可以发现，人们更多的是将各种表单数据进行计算机管理，没有利用计算机的数据挖掘能力对这些数据进行分析，更没有从中找到潜在海量数据中的规律。
教学数据仓库1.1 总体结构在对现有教学管理系统的决策需求进行深入和一线调研的基础上，笔者给出了基于教学数据仓库的决策系统，并对系统中经过结构化的四层教学决策支持系统的总体结构进行了设计。
具体如图1中所示。
图1教学决策支持系统的总体结构图1.1.1 源数据层该层是构建教学系统的最低层，也是实现数据仓库的关键。
在数据仓库中所包含的数据，主要来自于学校现有的与教学相关的各种信息库。
而在这些信息数据库中，存储了学校教学过程中所积累的主要数据，也是学校在制定各项政策和决策中必须参考的主要数据。
这样设计，也更好的说明一个成熟的教学决策系统应该具备广泛的数据来源。
1.1.2 引擎数据的处理层该层的功能主要从现有的教学信息系统中实现数据的抽取，然后对抽取得到的各种数据进行清洗，最后才能够将这些数据都添加到教学数据仓库中。
所以，这就使得数据处理层成为数据仓库构建的关键层。
1.1.3 信息层信息层的作用就是为数据访问层和源数据层提供联通的桥梁，为数据提供特定处理过程，得到经过处理后的不同层次信息。
数据挖掘结课论文_袁博
数据挖掘课程论文题目：数据挖掘中 神经网络方法综述学 号：专 业： 工业工程名：目录一、引言 (3)(一)数据挖掘的定义 (3)(二)神经网络简述 (3)二、神经网络技术基础理论 (3)(一)神经元节点模型 (3)(二)神经网络的拓扑结构 (4)(三)神经网络学习算法 (4)(四)典型神经网络模型 (5)三、基于神经网络的数据挖掘过程 (6)(一)数据准备 (6)(二)规则提取 (7)(三)规则评估 (8)四、总结 (8)一、引言(一)数据挖掘的定义关于数据挖掘的定义不少，其中被广泛接受的定义是：数据挖掘是一个从不完整的、不明确的、大量的并且包含噪声，具有很大随机性的实际应用数据中，提取出隐含其中、事先未被人们获知、却潜在实用的知识或者模式的过程。
该定义包含了一下几个含义： (1)数据源必须为大量的、真正的并且包含噪声的；(2) 挖掘到的新知识必须为用户需求的、感兴趣的； (3)挖掘到的知识为易理解的、可接受的、有效并且可运用的； (4)挖掘出的知识并不要求合用于所有领域，可以仅支持某个特定的应用发现问题。
[1]这个定义准确的叙述了数据挖掘的作用，即对海量、杂乱无章的数据进行处理和分析，并发现隐藏在这些数据中的实用的知识，为决策提供支持。
(二)神经网络简述神经网络是摹拟人类的形象直觉思维，在生物神经网络研究的基础上，根据生物神经元和神经网络的特点，通过简化、归纳，提炼总结出来的一类并行处理网络，利用其非线性映射的思想和并行处理的方法，用神经网络本身的结构来表达输入和输出的关联知识。
[2]起初，神经网络在数据挖掘中的应用并未被看好，其主要原因是神经网络具有结构复杂、可解释性差、训练时间长等缺陷。
但其对噪声数据的高承受能力和低错误率的优点，以及各种网络训练算法的陆续提出与优化，特别是各种网络剪枝算法和规则提取算法的不断提出与完善，使得神经网络在数据挖掘中的应用越来越为泛博使用者所青睐。
二、神经网络技术基础理论(一) 神经元节点模型生物神经元，也成神经细胞，是构成神经系统的基本单元。
数据挖掘论文精选5篇论文
数据挖掘论⽂精选5篇论⽂数据挖掘论⽂精选5篇论⽂ 数据挖掘⼀： 题⽬：数据挖掘技术在神经根型颈椎病⽅剂研究中的优势及应⽤进展 关键词：数据挖掘技术; 神经根型颈椎病; ⽅剂; 综述; 1 数据挖掘技术简介 数据挖掘技术[1] (Knowledge Discovery in Datebase, KKD) , 是⼀种新兴的信息处理技术, 它融汇了⼈⼯智能、模式别、模糊数学、数据库、数理统计等多种技术⽅法, 专门⽤于海量数据的处理, 从⼤量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据集中, 提取隐含在其中的、⼈们事先不知道的、但⼜是潜在的有⽤的信息和知识, 其⽬的是发现规律⽽不是验证假设。
数据挖掘技术主要适⽤于庞⼤的数据库的研究, 其特点在于:基于数据分析⽅法⾓度的分类, 其本质属于观察性研究, 数据来源于⽇常诊疗⼯作,应⽤的技术较传统研究更先进, 分析⼯具、理论模型与传统研究区别较⼤。
其操作步骤包括[2]:选择数据, 数据处理, 挖掘分析, 结果解释, 其中结果解释是数据挖掘技术研究的关键。
其⽅法包括分类、聚类、关联、序列、决策树、贝斯⽹络、因⼦、辨别等分析[3], 其结果通常表⽰为概念、规则、规律、模式、约束、可视化等形式图[4]。
当今数据挖掘技术的⽅向主要在于:特定数据挖掘, ⾼效挖掘算法, 提⾼结果的有效性、确定性和表达性, 结果的可视化, 多抽象层上的交互式数据挖掘, 多元数据挖掘及数据的安全性和保密性。
因其优势和独特性被运⽤于多个领域中, 且结果运⽤后取得显着成效, 因此越来越多的中医⽅剂研究者将其运⽤于⽅剂中药物的研究。
2 数据挖掘术在神经根型颈椎病治⽅研究中的优势 中医对于神经根型颈椎病的治疗准则为辨证论治, 从古⾄今神经根型颈椎病的中医证型有很多, 其治⽅是集中医之理、法、⽅、药为⼀体的数据集合, 具有以“⽅-药-证”为核⼼的多维结构。
⽅剂配伍本质上表现为⽅与⽅、⽅与药、药与药、药与剂量, 以及⽅药与证、病、症交叉错综的关联与对应[5], ⽽中医⽅剂讲究君⾂佐使的配伍, 药物有升降沉浮, 四⽓五味及归经之别, 对于神经根型颈椎病的治疗, 治⽅中药物的种类、炮制⽅法、⽤量、⽤法等都是千变万化的, ⽽这些海量、模糊、看似随机的药物背后隐藏着对临床有⽤的信息和规律, 但这些⼤数据是⽆法在可承受的时间范围内可⽤常规软件⼯具进⾏捕捉、管理和处理的, 是需要⼀个新处理模式才能具有更强的决策⼒、洞察⼒和流程优化能⼒, ⽽数据挖掘技术有可能从这些海量的的数据中发现新知识, 揭⽰背后隐藏的关系和规则, 并且对未知的情况进⾏预测[6]。
数据挖掘技术论文（2）
数据挖掘技术论文(2)数据挖掘技术论文篇二数据挖掘技术研究[摘要] 本文主要介绍了数据挖掘的基本概念，以及数据挖掘的方法。
[关键词] 数据挖掘数据挖掘方法随着信息技术迅速发展，数据库的规模不断扩大，产生了大量的数据。
但大量的数据往往无法辨别隐藏在其中的能对决策提供支持的信息，而传统的查询、报表工具无法满足挖掘这些信息的需求。
因此，需要一种新的数据分析技术处理大量数据，并从中抽取有价值的潜在知识，数据挖掘(Data Mining)技术由此应运而生。
一、数据挖掘的定义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。
二、数据挖掘的方法1.统计方法。
传统的统计学为数据挖掘提供了许多判别和回归分析方法，常用的有贝叶斯推理、回归分析、方差分析等技术。
贝叶斯推理是在知道新的信息后修正数据集概率分布的基本工具，处理数据挖掘中的分类问题，回归分析用来找到一个输入变量和输出变量关系的最佳模型，在回归分析中有用来描述一个变量的变化趋势和别的变量值的关系的线性回归，还有用来为某些事件发生的概率建模为预测变量集的对数回归、统计方法中的方差分析一般用于分析估计回归直线的性能和自变量对最终回归的影响，是许多挖掘应用中有力的工具之一。
2.关联规则。
关联规则是一种简单，实用的分析规则，它描述了一个事物中某些属性同时出现的规律和模式，是数据挖掘中最成熟的主要技术之一。
关联规则在数据挖掘领域应用很广泛适合于在大型数据集中发现数据之间的有意义关系，原因之一是它不受只选择一个因变量的限制。
大多数关联规则挖掘算法能够无遗漏发现隐藏在所挖掘数据中的所有关联关系，但是，并不是所有通过关联得到的属性之间的关系都有实际应用价值，要对这些规则要进行有效的评价，筛选有意义的关联规则。
数据挖掘论文_优选10篇)
数据挖掘论文 (优选10篇)[标签:粗体:【导语】数据挖掘论文 (优选10篇)]由***会员“[标签:粗体:zhangjun]”收拾投稿精心举荐，但愿对你的学习工作能带来参考鉴戒作用。
[标签:粗体:【目录】篇1：数据挖掘论文篇2：数据挖掘论文篇3：数据挖掘论文篇4：数据挖掘论文篇5：数据挖掘论文篇6：数据挖掘论文篇7：数据挖掘论文篇8：数据挖掘论文篇9：数据挖掘论文篇10：数据挖掘论文【正文】篇1：数据挖掘论文题目：档案信息管理系统中的计算机数据挖掘技术探讨摘要：伴跟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，能借助相干算法搜索相干信息，在节省人力资本的同时，提高数据检索的实际效力，基于此，被广泛利用在数据密集型行业中。
笔者扼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树立和技术实现进程，以供参考。
症结词：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超多随机数据中提取隐含信息，并且将其整合后利用在知识处理体系的技术进程。
若是从技术层面断定数据挖掘技术，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全的数据仓库，知足集成性、时变性和非易失性等需求，整和数据处理和冗余参数，确保技术框架结构的完全性。
目前，数据挖掘技术经常使用的工具，如SAS企业的EnterpriseMiner、IBM企业的IntellientMiner和SPSS企业的Clementine等利用都十分广泛。
企业在实际工作进程中，常常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，并且利用聚类分析模块、决策树分析模块和关联分析算法等，借助数据挖掘技术对相干数据进行处理。
2档案信息管理系统计算机数据仓库的树立2.1客户需求单元为了充沛施展档案信息管理系统的优势，要结合客户的实际需求树立完全的处理框架体系。
数据挖掘课程论文
数据挖掘课程论文数据挖掘课程论文一、提出需解决问题运用系统聚类分析，通过社会消费品零售额、财政收入、居民消费水平和商品房销售价格对31个省市的综合消费情况进行分析，并分析造成这种差异化的原因。
希望通过实验研究山东省17个市的生产总值的差异化，并分析造成这种差异化的原因，可以更深刻的掌握聚类分析的原理；进一步熟悉聚类分析问题的提出、解决问题的思路、方法和技能；达到能综合运用所学基本理论和专业知识；锻炼收集、整理、运用资料的能力的目的；希望能会调用SPSS软件聚类分析有关过程命令，并且可以对数据处理结果进行正确判断分析，作出综合评价。
表一、二、聚类分析的背景及应用聚类分析又称群分析，是多元统计分析中研究样本或指标的一种主要的分类方法，在古老的分类学中，人们主要靠经验和专业知识，很少利用数学方法。
随着生产技术和科学的发展，分类越来越细，以致有时仅凭经验和专业知识还不能进行确切分类，于是数学这个有用的工具逐渐被引进到分类学中，形成了数值分类学。
近些年来，数理统计的多元分析方法有了迅速的发展，多元分析的技术自然被引用到分类学中，于是从数值分类学中逐渐的分离出聚类分析这个新的分支。
结合了更为强大的数学工具的聚类分析方法已经越来越多应用到经济分析和社会工作分析中。
在经济领域中，主要是根据影响国家、地区及至单个企业的经济效益、发展水平的各项指标进行聚类分析，然后很据分析结果进行综合评价，以便得出科学的结论。
聚类分析源于很多领域，包括数学，计算机科学，统计学，生物学和经济学。
在不同的应用领域，很多聚类技术都得到了发展，这些技术方法被用作描述数据，衡量不同数据源间的相似性，以及把数据源分类到不同的簇中。
聚类分析的主要应用，在商业方面，最常见的就是客户群的细分问题，可以从客户人口特征、消费行为和喜好方面的数据，对客户进行特征分析，充分利用数据进行客户的客观分组，使诸多特征有相似性的客户能被分在同一组内，而不相似的客户能被区分到另一些组中。
数据挖掘技术课程论文
目 录[摘 要] ..................................................................1.绪论 .................................................................1.1题目背景及目的 .......................................................1.2题目研究方法 .........................................................2.数据挖掘技术介绍 .....................................................2.1 数据挖掘与电子商务概述 ...............................................2.2 数据挖掘技术 .........................................................2.2.1 统计技术 .........................................................2.2.2 关联规则 .........................................................2.2.3 基于历史的分析MBR（Memory-based Reasoning） .................2.2.5 聚集检测 .........................................................2.2.6 连接分析 .........................................................2.2.7 决策树 ...........................................................2.2.8 神经网络 .........................................................2.2.9 粗糙集 ...........................................................2.2.10 回归分析 .........................................................3.数据挖掘阶段分析 .....................................................3.1 项目理解阶段 .........................................................3.2 数据理解和数据准备 ...................................................3.3 建立模型阶段 .........................................................3.4 模型评估阶段 .........................................................3.5 模型发布阶段 .........................................................4.数据挖掘技术在电子商务中的应用 ......................................4.1电子商务中数据挖掘技术的适用价值 ....................................4.1.1客户细分 ..........................................................4.1.2客户获得 ..........................................................4.1.3客户保持 ..........................................................4.2数据挖掘技术在电子商务推荐系统的具体应用 ............................4.2.1推荐系统在电子商务活动中的作用 ...................................4.2.2数据挖掘技术应用于推荐系统具体表现 ...............................5.结束语 ...............................................................数据挖掘技术在电子商务中的应用[摘 要] 电子商务在现代商务活动中的正变得日趋重要，随着大数据时代的到来，商务信息显得尤为重要，在电子商务中谁掌握了有利的市场信息，谁就能在这个竞争激烈电商行业中占据绝对的优势。
数据仓库与数据挖掘论文（共5篇）
数据仓库与数据挖掘论文（共5篇）第一篇：数据仓库与数据挖掘论文决策树在教学评价中的应用研究摘要决策树学习是人们广泛使用的一种归纳推理形式。
先就决策树和决策树学习算法进行介绍，然后用实例阐述决策树在教育信息处理中的应用，主要以在教学评价中的应用为例来加以介绍。
关键词决策树；数据挖掘；教育信息处理；教学评价当今社会处于一个信息爆炸的时代，海量的数据可以用来选择和发掘信息，然而有时却让人无从下手，因此数据挖掘技术受到人们的高度关注。
数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的或者随机的数据中提取人们事先不知道的但又是有用的信息和知识的过程。
它的方法很多，其中决策树是一种解决实际应用分类问题的数据挖掘方法。
在教育教学中，根据决策树算法的实际特点，它可以在教育信息处理中的信息采集上发挥很大的作用。
决策树介绍决策树学习是人们广泛使用的一种归纳推理形式。
决策树起源于概念学习系统，其思路是找出最有分辨能力的属性，把数据库划分为许多子集（对应树的一个分枝），构成一个分枝过程，然后对每一个子集递归调用分支过程，直到所有子集包含同一类的数据。
最后得到的决策树能对新的例子进行分类。
它一般是从一组无次序、无规则的事例中推理出决策树表示形式的分类规则。
它一般需要给定一组训练例子，训练例子一般被看成用于创建模型的数据集。
由此可以看出，决策树是一个类似于流程图的树结构，其中每一个内部结点表示对一个属性的测试，每一个分支代表一个决策输出，而每个叶节点代表一个目标分类。
决策树通过把实例从根节点排列到某个叶子节点来分类实例，叶子结点即为实例所属的分类，树上每个节点说明对实例的某个属性的测试，节点的每个后继分支对应于该属性的一个可能值。
假如需要根据人员的外貌特征对人员进行分类，用于人员的外貌特征有3个，外貌列表={高度,发色,眼睛}；各属性的值域分别为：高度={高,矮}，发色={黑色,红色,金色}，眼睛={黑色,棕色}。
分类结果有两种：种类={+,-}。
数据挖掘技术课程论文
目录[摘要] (1)1.绪论 (1)1.1题目背景及目的 (1)1.2题目研究方法 (1)2.数据挖掘技术介绍 (1)2.1 数据挖掘与电子商务概述 (1)2.2 数据挖掘技术 (2)2.2.1 统计技术 (2)2.2.2 关联规则 (2)2.2.3 基于历史的分析MBR（Memory-based Reasoning） (2)2.2.5 聚集检测 (3)2.2.6 连接分析 (3)2.2.7 决策树 (3)2.2.8 神经网络 (3)2.2.9 粗糙集 (4)2.2.10 回归分析 (4)3.数据挖掘阶段分析 (4)3.1 项目理解阶段 (4)3.2 数据理解和数据准备 (4)3.3 建立模型阶段 (5)3.4 模型评估阶段 (5)3.5 模型发布阶段 (6)4.数据挖掘技术在电子商务中的应用 (6)4.1电子商务中数据挖掘技术的适用价值 (6)4.1.1客户细分 (6)4.1.2客户获得 (6)4.1.3客户保持 (7)4.2数据挖掘技术在电子商务推荐系统的具体应用 (7)4.2.1推荐系统在电子商务活动中的作用 (7)4.2.2数据挖掘技术应用于推荐系统具体表现 (8)5.结束语 (9)数据挖掘技术在电子商务中的应用[摘要]电子商务在现代商务活动中的正变得日趋重要，随着大数据时代的到来，商务信息显得尤为重要，在电子商务中谁掌握了有利的市场信息，谁就能在这个竞争激烈电商行业中占据绝对的优势。
而数据挖掘技术是获取信息的最有效的技术工具。
本文讨论了数据挖掘的主要方法，具体阐述了数据挖掘技术在电子商务中的作用及应用。
1.绪论1.1题目背景及目的随着社会的进一步发展，互联网技术日新月异的发展和政府对信息技术大力扶持，电子商务已进入高速而稳定的增长期。
如何在日渐激烈的电商市场竞争中脱颖而出，电商企业从数据挖掘找到突破口。
客户是企业得以持续生存的基础，运用数据挖掘技术，掌握客户的未来消费趋势，就可以预见未来，赢得未来。
数据挖掘课程设计论文模板
数据挖掘课程设计论文模板一、课程目标知识目标：1. 掌握数据挖掘的基本概念、原理和方法；2. 了解数据预处理、特征选择、分类、聚类等常见数据挖掘技术；3. 学习数据分析的基本流程，了解数据挖掘在实际应用中的价值。
技能目标：1. 能够运用数据预处理技术对原始数据进行清洗、转换和整合；2. 能够运用特征选择方法提取关键特征，提高数据挖掘效果；3. 能够运用分类和聚类算法对数据进行有效分析，解决实际问题；4. 能够运用数据挖掘工具，如Excel、Python等，进行数据处理和分析。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对数据挖掘的兴趣，激发学生主动探索数据背后的规律的欲望；2. 培养学生的团队合作精神，学会与他人共同分析问题、解决问题；3. 增强学生的数据敏感度，培养学生的数据思维和决策能力；4. 培养学生严谨、客观、科学的学术态度，树立正确的价值观。
课程性质：本课程为选修课程，旨在帮助学生掌握数据挖掘的基本理论和技术，培养学生实际操作能力，提高学生的数据分析素养。
学生特点：学生为高中年级，具备一定的数学和计算机基础，对新鲜事物充满好奇心，具备一定的自主学习能力。
教学要求：结合学生特点和课程性质，注重理论与实践相结合，强调实际操作，培养学生的动手能力和解决问题的能力。
在教学过程中，注重启发式教学，引导学生主动思考、提问和讨论，提高学生的参与度。
同时，关注学生的学习进度，及时调整教学方法和内容，确保教学目标的有效达成。
二、教学内容1. 数据挖掘基本概念与原理- 数据挖掘的定义、任务与应用领域- 数据挖掘的基本流程与步骤- 数据挖掘的常用算法简介2. 数据预处理- 数据清洗、转换与整合- 缺失值处理、异常值检测和处理- 数据标准化与归一化3. 特征选择与降维- 特征选择的意义与常见方法- 主成分分析（PCA）及应用- 特征降维技术在数据挖掘中的应用4. 分类与预测- 分类算法：决策树、支持向量机（SVM）、K最近邻（K-NN）等- 预测模型的建立与评估- 分类与预测在实际案例中的应用5. 聚类分析- 聚类算法：K均值、层次聚类、DBSCAN等- 聚类分析的应用场景- 聚类结果评估与优化6. 数据挖掘工具与应用- Excel数据挖掘工具的使用- Python数据挖掘库（如：Pandas、Scikit-learn）的介绍与使用- 数据挖掘在现实生活中的应用案例教学内容安排与进度：本课程共计12课时，每课时40分钟。
数据挖掘技术论文
随着信息技术迅速发展，数据库的规模不断扩大，产生了大量的数据。
下面是为大家精心推荐的，希望能够对您有所帮助。
篇一浅谈数据挖掘摘要：数据挖掘是从海量数据中分析发现具有特定的模式、关联规则关系以及异常信息所表达出来的特点功能等在统计学有意义的结构和事件。
该文简要分析介绍了数据挖掘的含功能、技术及其应用等。
关键词：数据挖掘技术应用中图分类号：TP311文献标识码：A文章编号：1674-098X202204c-0054-01数据挖掘是在信息的海洋中从统计学的角度分析发现有用的知识，并且能够充分利用这些信息，发挥其巨大的作用，从而创造价值，为社会生产服务。
数据挖掘工具能够扫描整个数据库，并且识别潜在的以往未知的模式。
1数据挖掘数据挖掘是与计算机科学相关，包括人工智能、数据库知识、机器学习、神经计算和统计分析等多学科领域和方法的交叉学科，是从大量信息中提取人们还不清楚的但具有对于潜在决策过程有用的信息和知识的过程[1]。
数据挖掘能够自动对数据进行分析，并归纳总结，推理，分析数据，从而帮助决策者对信息预测和决策其作用[2]。
对比数据挖掘及传统数据分析例如查询、报表，其本质区别在于：前者在没有明确假设的前提下通过挖掘信息，提取有用的资料，并提升到知识层面，从而帮助提供决策支持。
所以数据挖掘又称为知识挖掘或者知识发现。
数据挖掘通过统计学、数据库、可视化技术、机器学习和模式识别等诸多方法来实现丛大量数据中自动搜索隐藏在其中的有着特殊关联性的信息[3]。
2数据挖掘技术数据挖掘有许多挖掘分析工具，可以在大量数据中发现模型和数据间关系，常用数据挖掘技术包括：聚类分析和分类分析，偏差分析等。
分类分析和聚类分析的主要区别在于前者是已知要处理的数据对象的类，后者不清楚处理的数据对象的类。
聚类是对记录分组，把相似的记录在一个聚集里，聚集不依赖于预先定义好的类，不需要训练集。
分类分析是预先假定有给定的类，并假定数据库中的每个对象归属于这个类，并把数据分配到这个给定类中。
数据挖掘论文决策树
数据挖掘的概念来源于数据库中的知识发现，是数据库研究中一个非常具有 应用价值的新领域，它融合数据库、人工智能、机器学习、数理统计学、模糊数 学等多个领域的理论和技术。 分类技术是数据挖掘的重要分支，它能够对各个行 业提供良好的决策支持，对整个社会的发展产生重要而深远的影响。分类的目的 是构造一个分类函数或分类模型（分类器），该模型能把数据库中的数据映射到 给定类别中的某一个。因此，研究数据分类对数据挖掘技术有很大的意义。 本次实验主要用于分析的是分类算法中的 ID3 决策树算法，通过对该算法的 核心思想进行分析，主要数据结构的解释以及优缺点描述来全面总结整个算法。 实验的工作量主要体现在对 ID3 算法的实现以及为了更好验证其性能而做的剪 枝等优化策略，以及代码实现另外两种算法并将最后的对比结果进行图表的整 理。
关键词：数据挖掘 ID3 算法 ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ能对比
目 录
摘 要........................................................................................................................................... 1 第一章 绪论....................................................................................................................................... 4 1.1 实验背景.............................................................................................................................. 4 1.2 国内外研究动态..................................................................................................................5 1.3 实验的主要内容..................................................................................................................5 1.4 本文的组织结构..................................................................................................................5 1.5 本章小结.............................................................................................................................. 6 第二章 ID3 算法简介........................................................................................................................7 2.1 ID3 算法简介........................................................................................................................7 2.2 ID3 算法描述........................................................................................................................7 2.3 ID3 算法的优劣势................................................................................................................9 2.4 ID3 算法分析......................................................................................................................10 2.5 本章小结............................................................................................................................ 11 第三章 ID3 算法实现......................................................................................................................12 3.1 实验开发环境....................................................................................................................12 3.2 实验使用的数据结构........................................................................................................12 3.3 程序模块介绍....................................................................................................................13 3.4 关键技术说明....................................................................................................................16 3.5 本章小结............................................................................................................................16 第四章 ID3 算法比较......................................................................................................................17 4.1 训练集描述........................................................................................................................17 4.2 ID3 算法剪枝......................................................................................................................17 4.3 与其他算法的比较............................................................................................................18 4.3.1 与朴素贝叶斯分类比较.........................................................................................19 4.3.2 与 C4.5 算法比较................................................................................................... 21 4.4 本章小结............................................................................................................................22 第五章 总结..................................................................................................................................... 23 参考文献................................................................................................................................... 25
数据挖掘算法论文15篇(基于决策树的数据挖掘算法研究)
数据挖掘算法论文15篇基于决策树的数据挖掘算法研究数据挖掘算法论文摘要：利用基于密度的离群数据挖掘算法离群数据不在非离群数据指定的邻域内的特点，改进了原有的离群数据挖掘算法：首先判断数据是否在某个非离群数据指定的邻域内，如果不在，再判断其邻域内数据的个数。
通过对二维空间数据测试表明，改进的算法能够快速有效地挖掘出数据集中的离群数据，速度上数倍于原来的算法。
关键词数据挖掘算法数据论文数据数据挖掘算法论文:基于决策树的数据挖掘算法研究摘要：决策树（Decision Tree）曾在很长的时间里是非常流行的人工智能技术，随着数据挖掘技术的发展，决策树作为一个构建决策系统的强有力的技术在数据挖掘和数据分析过程中起到了非常重要的作用。
决策树在数据挖掘中主要用于分类、预测以及数据的预处理等。
关键词：决策树；数据挖掘；Apriori算法一、决策树数据挖掘基本概念数据分类是数据挖掘中的一个重要问题，是一种有效的KDD 分析方法。
数据分类通过分析训练集中的数据，建立分类模型，然后利用这个分类模型，把数据库中的数据项映射到给定类别中。
图1.决策树生成过程Decision tree formation process 决策树分为分类树和回归树两种，分类树针对离散数据集生成决策树，回归树则针对连续变量生成决策树。
决策树生成过程如图1所示。
决策树是一个类似于流程图的树结构，决策树通过把实例从根节点排列到某个叶子节点来分类实例，叶子节点即为实例所属的分类。
树上的每个节点说明了对实例的某个属性的测试，并且该节点的每一个后继分支对应于该属性的一个可能值。
如图2所示，给出了一个决策树的示意描述样例。
该决策树给了一个用于学生成绩分析的模型。
利用它可以分析学生成绩受什么因素影响，以及会影响到与学生成绩相关的那些属性。
决策树的中间结点通常用矩形表示，而叶子结点常用椭圆表示。
图2.决策树示意描述Decision tree motioned description二、决策树算法由于Apriori算法存在必须耗费大量时间处理规模巨大的候选项目集和必须多次扫描数据库对候选项目集进行匹配筛选的固有缺陷，针对这些缺陷Han等人提出了一种基于FP-Tree的关联规则算法FP-Growth算法。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
廊坊师范学院
《数据挖掘》课程论文
题目：国内游客总人数的时间序列分析学生姓名：xxx
任课老师：曹慧荣
院别：数学与信息科学学院
系别：信息与计算科学系
专业：信息与计算科学
年级：2011级本科1班
学号：xxxxxxx
完成日期2014年6月18日
数据挖掘本科生课程论文
论文题目：国内游客总人数的时间序列分析
摘要：研究的问题：通过对国内游客总人数的变化研究，研究各年人数的变化规律，挖掘有价值的信息.研究的方法：时间序列分析与预测，建立霍特双参数指数平滑模型，对历年的旅游总人数进行分析.得到的结论：旅游人数逐年上升，中国旅游业的前景非常的可观，中国旅游产业发展到一个新阶段，同时也从侧面反映了人们的物质生活条件的提高.
关键词：旅游总人数；时间序列；预测；霍特双参数指数平滑模型.
Title：Time Series Analysis of the Domestic Total Number of Visitors
Abstract：Research: Through the study of changes in the total number of domestic tourists, the number of studies each variation, the excavation of valuable information. Methods: Time series analysis and forecasting, establish Holt two-parameter exponential smoothing model, the total number of tourists over the years analyzed. The conclusion: the number of tourists increased year by year, the prospects of China's tourism industry is very impressive, China's tourism industry to a new stage, but also from the reflection of the improvement of people's material living conditions. Keywords：The total number of tourist;Time series;Forecast;Holt two-parameter model.
1.引言
随着社会的发展，旅游业已成为全球经济中发展中势头最强劲和规模最大的产业之一，日益凸显它在国民经济中的重要地位.旅游业的发展以整个国民经济发展水平为基础并受其制约，同时又直接或间接地促进国民经济有关部门的发展.旅游业的发展经济、社会效益明显，能够促进促进我国产业结构调整和优化，为社会提供大量就业机会，提高人们的物质文化生活水平，在增进国际交流的同时促进招商引资，加快社会主义新农村建设步伐，以及促进经济与环境和社会的协调发展.
2. 霍特双参数指数平滑模型 方法
此模型适用于有线性趋势但没有季节性的序列.针对这种情况 ,霍特提出了对数列的水平和趋势值分别进行平滑 ,然后用这 2 次平滑的结果进行线性外推预测的方法 .霍特双参数指数平滑法使用 2个平滑参数(均在 0～1之间取值 )和 3个方程式 :
^()()(1)((1)(1))
()(()(1))(1)(1)()()()
t L t Y t L t T t T t L t L t T t Y k L t kT t =α+-α-+-=γ--+-γ-=+
这里，L(t)称为数据平滑值，T(t)为趋势平滑值.在简单的指数平滑中，第t+1期的估计值是第t 期的观察值与第t 期估计值的加权平均.如果序列有趋势，L(t)和L(t+1)之间就存在趋势差T(t).当序列呈上升趋势时，L(t+1)会低于实际值，当序列呈下降趋势时，L(t+1)会高于实际值.因此，霍特的方法是一种改进，在估计L(t)时，给L(t-1)加上一个趋势增量T(t-1)，解决了估计值的时间滞后问题.这里的这个趋势增量也是一个指数平滑估计值：第t 期的趋势估计值T(t)是第t-1期的趋势估计值T(t-1)与这两期估计值之差L(t)-L(t-1)的加权平均值，也即是用第t 期与t-1期趋势平滑之差来修正第t-1期的趋势值.
3.国内旅游总人数的时间序列分析
数据源：中华人民共和国国家统计局： .cn/workspace/index;jsessionid=10F141EDD473DB4CDA5A1123471F9209?m =hgnd
关于中国近20年的旅游总人数的统计.
说明：数据的变量包括两个，一是年份，二是每年对应的国内游客（百万人次），利用时间序列分析与预测，分析1994年到2012年这19年的数据，预测2013年到2016年这四年的旅游人口变化.
分析流程：
1. 将“数据源”中的Excel 节点添加到数据流区域，将“国内旅游总人数”加载到该
节点，在“类型”标签下，把“年度”的方向设置为“无”，“国内游客（百万人
次）”的方向设置为“输出”.
2.添加“时间区间”节点，建立连接，将“时间区间”的间隔改为“年”，在“预报”
标签下，勾选“将记录扩展至未来”，预测期数为“4”.
3.建立时间序列散点图，将序列选定为“国内游客（百万人次）”，其他默认，单击
“执行”，得到如下散点图.
4.将“时间序列”节点添加到数据流中，选择“指数平滑”方法，选择Holts线性趋
势，其他默认即可.得到如下图结果
5.从图中可以看出，残差序列的自相关系数全部落入95%置信区间内，说明残差序
列是随机序列.
6.将“时间散点图”节点添加到数据流中，得到预测与期望值的时间散点图
7.在输出结果中，表中的最后4行是对未来四年的预测值，即
结论分析：随着旅游总人数的不断增加，我国旅游产业已经形成规模，旅游产业支柱作用也更为强化，旅游产业在质和量上将持续发展，旅游资源多向度开发，并且旅游产业发展的机遇与挑战并有.
旅游产业国内旅游市场、入境旅游市场、出境旅游市场运行良好.市场上的旅游人次、总收入、人均旅游消费支出都呈上升趋势.旅游产业市场跻身世界前列.世界旅游组织对我国旅游产业的发展给出了非常高的预期，其预测为:到2015年时，在世界旅游目的地中，我国将位列第一;在世界旅游客源国中，我国将位列第四;而我国旅游产业的增长速度也明显快于世界上其他主要国家的旅游产业增长速度.
旅游产业的支柱作用得到体现.旅游产业由于在我国社会经济中的作用日益突出，他的发展已经被我国列入了国名经济和社会发展计划.国家旅游总局于1995年和2000年分别制定了《中国旅游业发展“九五”计划和2010年远景目标纲要》、《中国旅游业发展“十五”计划》.各个省、自治区从各自的旅游资源优势出发，将旅游产业作为当地经济优势产业和重要产业，其中10多个省份将旅游产业定为支柱产业，7个省份将旅游产业作为重要产业和先导产业，6个省份将旅游产业作为第三次产业的先导产业和龙头产业.
参考文献
[1]熊平．数据挖掘方法算法与Clementine实践．清华大学出版社，2011.4 ISBN 978-7-302-23501-9
[2]陈封能，斯坦巴赫，库马尔著范明，范宏建译. 数据挖掘导论. 人民邮电出版社，2011.1 ISBN 9787115241009
[3]张良均，陈俊德，刘名军，陈荣著. 数据挖掘：实用案例分析. 机械工业出版社，2013.7 ISBN 9787111425915
附录A：论文中用到的数据
年份国内游客(百万人次) 1994年524 1995年629 1996年640 1997年644 1998年695 1999年719 2000年744 2001年784 2002年878 2003年870 2004年1102 2005年1212 2006年1394 2007年1610 2008年1712 2009年1902 2010年2103 2011年2641 2012年2957
附录B:自评成绩及论述：
我的论文在以下几个方面给出了相关的分析：
1.旅游总人数的时间序列分析与预测；
2.霍特双参数指数平滑模型的建立；
3.未来四年国内旅游人数的走势.
所以本人认为本人论文成绩为80分
10。