浅谈数据挖掘的应用

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浅谈大数据下财务数据挖掘及应用

浅谈大数据下财务数据挖掘及应用大数据时代的到来给各行各业带来了巨大的机遇和挑战，财务领域也不例外。

财务数据作为企业经营活动的重要组成部份，其挖掘和应用对于企业的决策和发展具有重要意义。

本文将从大数据下财务数据的挖掘和应用两个方面进行探讨。

一、大数据下财务数据的挖掘1. 数据采集与清洗在大数据时代，财务数据的挖掘首先需要进行数据的采集与清洗。

数据采集可以通过企业内部系统的记录、财务报表、交易数据等方式获取，也可以通过外部数据源如金融市场数据、宏观经济数据等进行补充。

数据清洗则是对数据进行预处理，包括去除重复数据、处理缺失值、异常值等，以保证数据的准确性和完整性。

2. 数据存储与管理大数据下的财务数据量庞大，对于数据的存储和管理提出了更高的要求。

传统的关系型数据库已经无法满足大数据处理的需求，因此需要采用分布式数据库或者云计算平台进行数据存储和管理。

同时，还需要建立相应的数据仓库和数据湖，以便于数据的检索和分析。

3. 数据分析与挖掘技术在大数据时代，传统的财务分析方法已经无法满足对海量数据进行深入挖掘的需求，因此需要借助于数据分析与挖掘技术。

常用的数据分析与挖掘技术包括数据挖掘、机器学习、人工智能等。

通过这些技术，可以对财务数据进行趋势分析、关联分析、分类预测等，提取出有价值的信息和规律。

二、大数据下财务数据的应用1. 风险管理大数据分析可以匡助企业对财务风险进行有效管理。

通过对大量的财务数据进行分析，可以及时发现潜在的风险因素，并采取相应的措施进行防范。

例如，通过对供应链数据进行分析，可以预测供应链中的风险点，避免因供应链中断而造成的财务损失。

2. 经营决策大数据分析可以为企业的经营决策提供有力支持。

通过对财务数据的挖掘和分析，可以了解企业的盈利模式、成本结构、资金运作等，为企业的战略决策提供数据支持。

例如，通过对销售数据的分析，可以找出销售增长的关键因素，为企业的市场拓展提供指导。

3. 财务预测大数据分析可以匡助企业进行财务预测，为企业的财务规划和预算制定提供依据。

浅谈数据挖掘在医院信息系统中的应用

方案．即从中为医院找到关键服务对象．从特定或
首先要根据所确立的主题．搜索一切相关的的就诊病人中找到主流的服务需求和特殊医疗服增加服务项目，在极数据．主要是查找医院信息系统中的历史数据和务需求。从而拓宽服务范畴，
现行数据．直接从提取相关的表．中选择合适大满足病人的同时．提高了医院的效益可从也
的数据用于数据仓库的数据源例如预测病人对
３２预见新的疾病．
福建电
脑
１１０
另外可以利用多年病案信息库，使用数据挖费比例．理控制医疗费用；析同期费用，现合分发费用变化规律．出增加收入的措施：找以及对医疗掘的关联分析方法进行疾病相关因素分析：运用粗糙集理论根据以往病例归纳出诊断规则，预测工作量影响因素分析，对医院收治病人等进行分
专家和技术人员必须深入调查、论．讨明确需要解的就诊病人历史数据中构建数据集合．建立模型，这个变量根据主体决的问题．确定数据挖掘的目标和衡量其成功的这个模型对一个特定的变量（
标准。这个步骤是数据挖掘的基础２２数据仓库的建立．而定）进行描述。中寻找某一种模式的决策支持从
比例。３４中医文献的处理．
的挖掘．而得到有用的信息。帮医院的科学管从并理活动中提供了重要的预测数据和支持。数据挖

浅谈数据挖掘技术在金融业中的应用

维普资讯
金融信息化论坛
２０年９１０８月０日第９期
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浅谈数据挖掘技术在金融业中的应用
■ 中国矿业大学理学院侯宇范杰
摘
要：据挖掘技术是一门最新的交叉学科，据挖掘的发展必将带来许多领域的变革。数数
户进行科学地分析和归类，进行信用评估。ｌｎ并Ｍｅｌｏ
的特定关系，示出一些有用的信息，以为经营揭可决策、场策划和金融预测等方面提供依据。通常市我们还可以采用一下形式化的定义。
令Ｄ＝ｄ，２ｄ，ｄ｝要分析的数据集合，｛１ｄ，３ … ｎ为数据挖掘可以描述为一个过程，目的是要发现：Ｄ的一个子集Ｄ，于Ｄ的一个假设Ｈ（Ｃ，中Ｃ关Ｄ，）其是用户认为有用的上下文。
客户生命周期的费用和收入，以发现最终用户并可将市场定位于这些用户。据银行官员称：ｎｅｌｅｔＩｔｌｇｎｉＡｇｎ可以帮助用户增强其商业智能，交往、类ｅｔ如分或回归分析，赖这些功能，对那些有较高倾向依可购买银行产品和服务的客户进行有目的地推销。
一
银行使用数据挖掘工具提高销售和定价金融产品的精确度。例如，庭普通贷款的客户主要有两类：家类很少使用信贷限额（循环者）另一类能够保低，持较高的未清余额（高循环者）。低循环者代表缺省和支出的注销费用危险性较低，会带来极少的净但收入或负收入，这类客户，行需要提供更多的对银机会让他们使用信贷限额。高循环者具有支付缺省

浅谈数据挖掘技术的应用和发展

T NOLO GY TR N D1数据挖掘软件的发展历史目前,作为独立应用的第一代数据挖掘系统仍然有着广泛的市场需求;随着对挖掘算法的深入研究,第二代数据挖掘系统逐渐成为商业软件的主流;同时,部分软件开发商在第二代系统的基础上开始研发相应的第三代数据挖掘系统;第三代数据挖掘系统目前仅仅停留在理论研究阶段,还没有成熟的系统原型,但是,挖掘嵌入式系统、移动系统、普适计算(Pe rvasive Com puti ng 或Ubiquitous Com puting )设备产生的各种类型的数据,将是当前和未来的研究热点与重点。

2数据挖掘的步骤2.1数据准备了解K DD 相关领域的有关情况,熟悉有关的背景知识,并弄清楚用户的要求。

2.2数据选择根据用户的要求从数据库中提取与K DD 相关的数据,K DD 将主要从这些数据中进行知识提取,在此过程中,会利用一些数据库操作对数据进行处理。

2.3数据预处理主要是对阶段2产生的数据进行再加工,检查数据的完整性及数据的一致性,对其中的噪音数据进行处理,对丢失的数据可以利用统计方法进行填补。

2.4数据转换对经过预处理的数据,根据知识发现的任务对数据进行再处理,使之转换为有效形式,以使数据挖掘更有效。

2.5数据挖掘根据知识发现任务的要求,选择合适的数据挖掘算法(包括选取合适的模型和参数),从数据中提取出用户感兴趣的知识。

2.6模式解释对发现的模式进行解释,在此过程中,为取得更为有效的知识,可能会返回到前面处理过程中的某些步骤以反复提取。

2.7知识评价将发现的知识以用户能理解的方式呈现给用户。

3数据挖掘的应用领域由于数据挖掘能够给企业带来显著的经济效益,为企业的竞争构筑信息与决策的优势,企业对其投入了极大的热情。

目前,数据挖掘的典型行业应用主要有:3.1银行和金融部门的应用在银行和金融业中,信用欺诈的建模与预测、风险评估、收益分析、客户关系优化以及股票价格等方面,有较好应用。

数据挖掘的应用领域及方法

数据挖掘的应用领域及方法数据挖掘是从大量数据中提取有用信息和模式的过程，可以在各个领域中应用。

下面将介绍数据挖掘的应用领域及方法。

一、金融行业数据挖掘在金融领域的应用非常广泛。

首先，数据挖掘可以帮助金融机构发现欺诈行为，通过分析用户的交易数据和行为模式，识别异常交易和风险群体。

其次，数据挖掘可以用于信用评估，通过分析用户的贷款记录、消费行为等信息，判断其信用等级和还款能力。

此外，数据挖掘还可以用于市场预测和投资策略，通过分析市场数据和股票交易记录，预测股票走势和市场趋势。

二、电子商务数据挖掘在电子商务中的应用非常重要。

首先，数据挖掘可以用于个性化推荐，通过分析用户的购买记录和评价数据，为用户推荐符合其兴趣和偏好的商品。

其次，数据挖掘可以用于市场竞争分析，通过分析竞争对手的销售数据和用户行为数据，发现市场机会和优化营销策略。

此外，数据挖掘还可以用于用户分类和群体分析，通过分析用户的行为模式和社交网络数据，了解用户需求和行为习惯。

三、医疗健康数据挖掘在医疗健康领域的应用也非常广泛。

首先，数据挖掘可以用于疾病预测和诊断，通过分析患者的病历数据和医疗指标，建立数据模型来预测疾病的发展趋势和提供精准的诊断结果。

其次，数据挖掘可以用于药物研发和治疗方案优化，通过分析药物数据和临床试验数据，挖掘药物的作用机理和副作用，以及针对性的治疗方案。

此外，数据挖掘还可以用于健康管理和健康推荐，通过分析用户的健康数据和生活习惯，提供个性化的健康建议和管理方案。

四、交通运输数据挖掘在交通运输领域的应用也非常重要。

首先，数据挖掘可以用于交通流量预测和拥堵预警，通过分析交通数据和道路状态，预测交通拥堵的发生和路段的通行能力，提供交通状况的实时更新。

其次，数据挖掘可以用于路径规划和交通导航，通过分析交通网络数据和用户出行数据，为用户提供最优的路径规划和交通导航服务。

此外，数据挖掘还可以用于交通安全分析和事故预防，通过分析交通事故数据和驾驶行为数据，发现事故的潜在原因和高风险驾驶行为。

浅谈Web数据挖掘技术的应用

数据挖掘技术是从大量的、不完全ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｍｉｎｉｎｇ）以及Ｗｅｂ用法挖掘的、有噪声的、模糊的、随机的数据中（Ｗｅｂｕｓａｇｅｍｉｎｉｎｇ）。提取出未知但又存在的有价值的信息。那么又如何在这样的数据中寻找规律并且快捷的得到这些有价值的信息就成为了焦点话题。Ｗｅｂ作为一个巨大的、
ｌｅｖｅｒ和Ｇｏｏｇｌｅ搜索引擎数据形式。因此具有多样复杂性的特点。权重。比如Ｃ
的应用，主要表现在对网络服务
性能上的提高，以及给电子商务
企业等带来的影响和其他领域的
应用。
２Ｗｅｂ数据挖掘的分类
【关键词】数据挖掘Ｗｅｂ技术应用Ｗｅｂ挖掘
由此可见Ｗｅｂ数据量很大，并且
务的数据资源以外，还存在很多Ｗｅｂ数类型复杂。对数据源处理方法不同可以ｂ使用记录挖掘分成两类：第一据是隐藏性的，例如由用户提问动态产将Ｗｅ生的结果，或者数据库管理系统中的数类是将记录中的数据统计到传统关系表
２．１内容挖掘
２．３使用记录挖掘
Ｗｅｂ使用记录挖掘在电子商务领域是很重要的，可以通过挖掘Ｗｅｂ日志记录，对用户访问Ｗｅｂ页面的记录中分析
Ｗｅｂ内容挖掘就是从Ｗｅｂ数据或规律，这样就可以获取到用户的喜好、
据以及私人数据，就无法进行索引。综中，使用数据挖掘算法对其进行分析挖

浅谈大数据下财务数据挖掘及应用

浅谈大数据下财务数据挖掘及应用大数据下财务数据挖掘及应用引言：随着大数据时代的到来，企业面临着海量的数据，其中包括财务数据。

财务数据是企业经营活动的重要组成部分，通过对财务数据进行挖掘和分析，可以帮助企业发现潜在的商业机会、风险和问题，提供决策支持。

本文将探讨大数据下财务数据挖掘的意义、方法和应用。

一、大数据下财务数据挖掘的意义1. 提供全面的财务分析：大数据技术可以帮助企业从海量的财务数据中提取有用的信息，进行全面的财务分析。

通过对财务数据的挖掘，可以了解企业的财务状况、经营绩效和风险状况，为企业提供全面的财务分析报告。

2. 发现商业机会：大数据技术可以帮助企业发现潜在的商业机会。

通过对财务数据的挖掘，可以发现市场需求的变化、产品销售的趋势等信息，为企业提供商业机会的预测和分析。

3. 风险管理：大数据技术可以帮助企业进行风险管理。

通过对财务数据的挖掘，可以发现企业的财务风险，如财务造假、资金流动性风险等，及时采取措施进行风险控制。

二、大数据下财务数据挖掘的方法1. 数据清洗：财务数据通常包含大量的噪声和异常值，需要进行数据清洗。

数据清洗包括数据去重、数据填充、异常值处理等。

2. 数据集成：财务数据通常来自不同的系统和部门，需要进行数据集成。

数据集成包括数据格式转换、数据字段映射等。

3. 数据挖掘算法：财务数据挖掘可以采用多种算法，如关联规则挖掘、分类算法、聚类算法等。

根据具体的需求和问题，选择合适的算法进行数据挖掘。

4. 数据可视化：通过数据可视化技术，将挖掘到的财务数据以图表、报表等形式展示出来，便于用户理解和分析。

三、大数据下财务数据挖掘的应用1. 财务风险预警：通过对财务数据的挖掘，可以建立财务风险预警模型，及时发现财务风险，并采取相应的措施进行风险控制。

2. 财务绩效评估：通过对财务数据的挖掘，可以评估企业的财务绩效，包括利润率、资产回报率等指标，为企业提供绩效评估报告。

3. 成本管理：通过对财务数据的挖掘，可以了解企业的成本结构和成本驱动因素，为企业提供成本管理的决策支持。

数据挖掘的应用

数据挖掘的应用数据挖掘是一种通过分析大量数据，发现其中隐藏模式、关联规则和趋势的技术。

它可以帮助企业和组织从海量数据中提取有价值的信息，以支持决策和预测未来的趋势。

以下是数据挖掘在不同领域的应用示例。

1. 零售业在零售业中，数据挖掘可以帮助商家了解消费者的购买行为和偏好。

通过分析顾客的购买历史、购物篮数据和促销活动的效果，商家可以制定个性化的推荐策略，提高销售额和客户满意度。

例如，根据购物篮分析，超市可以将经常一起购买的商品放在相邻位置，以增加交叉销售。

2. 金融业在金融业中，数据挖掘可以用于信用评估、风险管理和欺诈检测等方面。

通过分析客户的贷款历史、收入水平和其他相关因素，银行可以预测客户的信用风险，从而更好地决定是否批准贷款申请。

此外，数据挖掘还可以帮助发现潜在的欺诈行为，例如通过分析交易模式和异常行为来检测信用卡盗刷。

3. 医疗保健在医疗保健领域，数据挖掘可以用于疾病预测、药物研发和医疗资源管理。

通过分析患者的病历、基因数据和生活方式等信息，医生可以预测患者患某种疾病的风险，并采取相应的预防措施。

此外，数据挖掘还可以帮助医药公司发现新的药物靶点和优化药物配方，以提高疗效和减少副作用。

4. 交通运输在交通运输领域，数据挖掘可以用于交通流量预测、路径规划和交通事故分析。

通过分析历史交通数据和实时交通信息，交通管理部门可以预测道路上的交通流量，以优化信号灯控制和交通流调度。

此外，数据挖掘还可以帮助分析交通事故的原因和模式，以制定相应的交通安全措施。

5. 社交媒体在社交媒体领域，数据挖掘可以用于用户行为分析、情感分析和个性化推荐。

通过分析用户在社交媒体平台上的行为和互动，社交媒体公司可以了解用户的兴趣和偏好，从而向他们推荐相关的内容和广告。

此外，数据挖掘还可以帮助分析用户的情感倾向，以了解公众对某个事件或产品的态度和反应。

总结起来，数据挖掘在各个领域都有着广泛的应用。

通过挖掘大数据中的潜在信息和规律，企业和组织可以更好地理解客户、优化业务流程、提高效率和决策的准确性。

浅谈数据挖掘的应用

关键词：数据挖掘；知识发现；用案例应
Ｋｅｒ：ｄｔｎｎ；ｋｏｅｇｉｃｖｒ；ａｐｉａｉｎｓｃｓｓｙｗｏｄｓａａｍｉｉｇｎｗｌｄｅｄｓｏｅｙｐｌｃｔｏａｅ标识码：Ａ
ＶａｕｌｅＥｎｇｎｅｉｇｉｅｒｎ
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浅谈数据挖掘的应用
ＤｉｃｓｏｏｎｔｓｕｓｉｎｈｅＡｐｐｌｃｔｏｏｉａｉｎｆＤＭ
刘申菊ＬｕＳｅｊ田丹Ｔａｎｉｈｎｕ；ｉｎＤａ
（阳理工大学应用技术学院，阳Ｉ００）沈沈１００
ｄｔ．Ｉｅｅｔｙａｓ，ａａｍｉｉｇｈｓｄａｃｔｎｉｎａｄｈｓｂｅｄｌｅｎｍａｙｗａｓａｄａｈｅｅｏｄｒｓｌｓａａｎｒｃｎｅｒｄｔｎｎａｒｗｎｍｕｈａｔｔｏｎａｅｎｗｉｅｙｕｓｄｉｎｙ，ｎｃｉｖｄｇｏｅｕｔ．Ｔｈｓａｔｃｅｆｃｓｓｏｅｉｒｉｌｏｕｅｎ印ｐｉａｉｎｓｏａａｍｉｎｅｈｎｌｇｎｉｄｕｔｉｒｄｃｉｎ，ｓｎｅｓｎｔｒｎｍｅｉａｒａ，ｎｎｒｄｅｏｕｃｓｆｌａｐｉａｉｎｃｓｓｌｃｔｏｆｄｔｎｉｇｔｃｏｏｙｉｎｓｒａｐｏｕｔｌｏｂｕｉｓ，ｅｗｏｋｉｇ，ｄｃｌａｅｓａｄｉｔｏｕｃｓｓｍｅｓｃｅｓｕｐｌｃｔａｅ．ｏ
绍了一些成功的应用案例。

浅谈数据挖掘在电子商务中的应用

3科技资讯科技资讯S I N &T N OLOGY I N FORM TI ON 2008N O.01SCI ENC E &TEC HNO LO GY I N FO RM A TI ON I T 技术古籍数据库的收藏提供了基础。

为做到这一步,各图书馆应有一个整体意识,统一规划,先易后难,协同开发。

但是,各个图书馆又面临高昂的数字化古籍软件经费问题。

经费是高校图书馆为学校和科研服务的重要条件和必要保证。

由于政府财政紧张,对教育事业的投资满足不了需要,图书馆经费增长的幅度却远远跟不上书刊价格的增长。

在书刊资料价格不断上涨的情况下,其文献资料搜集要维持原有的入藏量,就必须每年增长30~35%的购书经费,经费紧张状况才能初步得到缓和。

面临这样一个现状,各个图书馆再拿出几万或几十万元的经费来投入古籍软件,确实是一件比较困难的事情。

例如:“中国基本古籍库软件”就需要130万元左右,“《文渊阁四库全书》全文检索系统”就需要10万元左右。

就一般的古籍软件都需要在5万元左右,所以对于中小图书馆而言,他们只能是望而生畏,根本谈不上采购数字化古籍软件。

参考文献[1]吴家驹.中文古籍数字化的进展与主要成果述评[]南京师范大学文学院学报,(3)[2]陈力.中国古籍数字化的现状与展望[J].古籍整理出版情况简报,2004(4).[3]潘德利.中国古籍数字化进程和展望[J].图书情报工作,2002(7).[4]段泽勇等.古籍数字化的回顾与展望[J].图书馆理论与实践,2004(2).目前在需要处理大数据量的科研领域中,数据挖掘受到越来越多的关注。

我们可以利用数据挖掘技术从海量数据中发现有用信息,帮助商家了解客户以往的需求趋势,并预测未来,从而给商家带来巨大的利润。

在数据挖掘领域,采用关联规则在大型事务数据库中进行数据挖掘是一个重要的研究。

关联规则是美国I BM ;Al a m a de n;R e s e a r c h Ce nt e r 的R ebesh 、A gr aw al 等人于1993年首先提出的KDD 研究中的一个重要课题。

浅谈大数据下财务数据挖掘及应用

浅谈大数据下财务数据挖掘及应用大数据下财务数据挖掘及应用1. 引言在当今信息时代，大数据已经成为各行业发展的关键驱动力之一。

财务数据作为企业经营管理的重要组成部分，对于企业的决策和战略规划具有重要意义。

本文将从大数据下财务数据挖掘的概念、技术和应用等方面进行探讨，旨在揭示大数据对于财务数据的价值和应用前景。

2. 大数据下财务数据挖掘的概念大数据下财务数据挖掘是指利用大数据技术和方法，对企业财务数据进行深度挖掘和分析，以发现隐藏在数据背后的规律和价值信息。

通过大数据技术的应用，可以对财务数据进行更加精准和全面的分析，为企业提供更好的决策支持和战略规划。

3. 大数据下财务数据挖掘的技术3.1 数据收集和存储在进行财务数据挖掘之前，首先需要收集和存储大量的财务数据。

这些数据可以来自企业内部的财务系统、销售系统、采购系统等，也可以来自外部的市场数据、行业数据等。

在数据收集和存储过程中，需要考虑数据的准确性、完整性和安全性。

3.2 数据清洗和预处理由于财务数据的来源和格式各异，可能存在数据缺失、异常值和错误值等问题。

因此，在进行数据挖掘之前，需要对数据进行清洗和预处理，包括去除重复数据、填补缺失值、处理异常值等。

通过数据清洗和预处理，可以提高后续分析的准确性和可靠性。

3.3 数据挖掘算法在大数据下进行财务数据挖掘时，可以应用多种数据挖掘算法，如关联规则挖掘、分类与预测、聚类分析等。

关联规则挖掘可以帮助发现财务数据之间的关联关系，分类与预测可以对未来的财务情况进行预测和分析，聚类分析可以将财务数据划分为不同的群组，以便进行更加精细化的分析。

3.4 数据可视化数据可视化是将大量的财务数据以图表、图像等形式展示出来，以便更好地理解和分析数据。

通过数据可视化，可以直观地展示财务数据的趋势、变化和规律，帮助决策者更好地把握企业的财务状况和发展趋势。

4. 大数据下财务数据挖掘的应用4.1 风险管理大数据下财务数据挖掘可以帮助企业进行风险管理。

浅谈大数据下财务数据挖掘及应用

浅谈大数据下财务数据挖掘及应用在大数据时代，财务数据挖掘和应用成为了财务领域中的重要课题。

本文将从大数据下财务数据挖掘的概念、方法以及应用等方面进行探讨。

一、大数据下财务数据挖掘的概念大数据下财务数据挖掘是指利用大数据技术和方法对财务数据进行深入挖掘和分析，以发现其中的规律、趋势和模式，从而为企业的财务决策提供科学依据。

财务数据挖掘可以帮助企业发现潜在的商业机会、风险和问题，提高财务管理的效率和准确性。

二、大数据下财务数据挖掘的方法1. 数据收集与清洗：首先，需要收集企业的财务数据，包括财务报表、资产负债表、利润表等。

然后，对数据进行清洗和预处理，去除重复数据、缺失值和异常值，确保数据的准确性和完整性。

2. 数据探索与可视化：通过可视化工具对财务数据进行探索和分析，如绘制折线图、柱状图、散点图等，以发现数据中的规律和趋势。

同时，可以使用统计方法和机器学习算法对数据进行分析和建模。

3. 关联规则挖掘：通过关联规则挖掘方法，可以发现财务数据中的相关性和关联规律。

例如，可以挖掘出销售额与广告投入、生产成本等之间的关系，为企业的市场营销和成本控制提供参考。

4. 预测与建模：利用时间序列分析、回归分析等方法，对财务数据进行预测和建模。

例如，可以预测未来销售额、利润等指标，为企业的财务决策提供参考。

5. 聚类与分类：通过聚类和分类算法，将财务数据进行分组和分类，以发现不同类别之间的差异和特征。

例如，可以将客户按照购买行为和偏好进行分类，为企业的市场定位和产品推荐提供依据。

三、大数据下财务数据挖掘的应用1. 风险管理：通过对财务数据的挖掘和分析，可以发现企业面临的风险和潜在的风险因素。

例如，可以发现财务欺诈行为、资金流动异常等，及时采取措施进行风险防范和控制。

2. 经营决策：通过对财务数据的挖掘和分析，可以为企业的经营决策提供科学依据。

例如，可以分析销售数据，了解产品的热销情况和市场需求，调整生产和销售策略。

浅谈数据挖掘应用

维普资讯
山西科技
ＳＡＸＣＥＣＮＥＨＯＤＹＨＮＩＩＮＥＡＤＴＣＮＬＧＳ
２０年第３０８期
５月２０日出版
● 信息技术
浅谈数据挖掘应用
牛承珍马季兰
（太原理工大学计算机与软件学院）
１自动预测趋势和行为：）数据挖掘自动在大型数据库中寻找预测性信息。以往需要进行大量手工分析的问题，如今可以迅速直接由数据本身得出结论。２关联分析：）目的是找出数据库中隐藏的关联网，生成的规则带有可信度。３聚类：据库中的记录可被化分为一系列有意义的子）数集，即聚类。聚类增强了人们对客观现实的认识，是概念描述和偏差分析的先决条件。４概念描述：）对某类对象的内涵进行描述，概括这类对并象的有关特征。概念描述分为特征性描述和区别性描述，者前描述某类对象的共同特征，后者描述不同类对象之间的区别。５偏差检测：据库中的数据常有一些异常记录，数据）数从库中检测这些偏差很有意义。偏差包括很多潜在的知识，如分类中的反常实例、不满足规则的特例、观测结果与模型预测值的偏差、量值随时间的变化等。
２数据挖掘的应用
４按照教学培养目标，）利用粗糙集方法，对数据仓库资料进行归类。为了解学生的想象能力，以把有关课程中的成绩可以及这些课程中有关想象能力的考核成绩分离出来，单独分析渗透在不同领域的学生想象能力，从而对学生的想象能力进行科学评价和分析，发现其潜力。

浅谈数据挖掘在多媒体和图书馆中的应用

浅谈数据挖掘在多媒体和图书馆中的应用摘要:随着信息技术的快速发展,数据挖掘技术在信息利用和提取中发挥日益重要的作用。

本文简单探讨了数据挖掘在多媒体数据库中的应用,结合我院实际情况分析了数据挖掘在图书馆中的应用。

关键词:数据挖掘多媒体挖掘技术文本挖掘Web挖掘1 数据挖掘高职院校的建设正朝着自动化、数字化和信息化的方向发展,作为学院图文信息中心的一员,要走在知识社会的最前面,必须适应高科技、高技术的快速发展,一方面将我们具有传统优势的资源继续保持,一方面积极投入到高职院校数据挖掘工作中。

近年来,数据挖掘之所以引起信息化和数字化的极大关注并被广泛使用,最重要的原因在于它能存储大量的数据,同时可以将这些数据转换成有用的信息和知识。

1.1 数据挖掘的概念什么是数据挖掘？有人说,数据挖掘是从大量数据中提取或“挖掘”知识。

举例来说,从矿石或砂子挖掘黄金称作黄金挖掘,而不是砂石挖掘。

这样一来,笔者以为挖掘是一个很生动的术语,应当更正确的命名为“从数据中挖掘知识”。

另有一部分人只是把数据挖掘视为数据库中知识发现过程的一个步骤。

由以下七个步骤组成:数据清理、数据集成、数据选择、数据变换、数据挖掘、模式评估和知识表示。

这种观点认为数据挖掘可以与用户或知识库交互。

数据挖掘只是整个过程中最重要的一步,因为它发现隐藏的模式。

本文采用数据挖掘的广泛定义:数据挖掘是从存放在数据库、数据仓库或其他信息库中的大量数据中挖掘有趣知识的过程。

1.2 数据挖掘的优点起初各种各样的数据存储在计算机的数据库中,然后发展到可以对数据库进行查询和访问,随后又可以实现即使遍历,所以人们对数据库技术的不断研究和开发使得数据库挖掘技术迈进了一个更高的台阶。

它更能够找出以前数据之间的潜在联系,从而促进信息的传递。

总而言之,数据挖掘是信息技术自然演化的结果。

获取的信息和知识广泛的应用于科学探索、市场分析、商务管理和生产控制等等。

既然数据挖掘不仅可以发现多个数据库之间的数据规律,恰恰这些规律很难被简单的查询系统发现,而且它可以改进不同数据库之间的信息交换和互操作性。

浅谈数据挖掘在人力资源管理中的应用

１数据挖掘与人力资源管理信息化
数据挖掘（ａｉｎ）ＤｔＭｎｇ是从大量的不完全的有噪声的、ａｉ随机的数据中提取隐含在其中的、事先不知道的但又是潜在的有用的信息和知识的过程数据挖掘通常分为四步：资源发现、信息选择和预处理、建立模型和评价。数据挖掘可以实现自动预测趋势和行为、关联分析、聚类、概念描述和偏差检测等多种功能。随着信息技术和管理思想的不断发展变革，人力资源管理不断向信息化转变，从基础计算工具到信息数据存储再到全面业务管理乃至于战略决策支持．对信息技术的应用不断深入和扩展，而当人力资源管理发展到战略决策支持阶段时．人力资源管理系统对数据挖掘和分析的要求大为提高，需要对信息进行灵活、多样的分析，以更为深人准３数据挖掘技术在人力资源管理中的应用发展确的信息来支持组织的相关决策。数据挖掘是人力资源管理的有力工具．人力资源管理也是数据挖掘具有良好前景的应用领域．当前其应用取得了初步的成果．随着数２数据挖掘在人力资源管理的应用现状据挖掘技术的不断发展变革以及人力资源管理理念的不断发展．数据随着组织人力资源管理信息化的发展．越来越多的组织运用信息挖掘技术在人力资源管理中的应用将更为深入。管理系统来实现组织的有效管理和运作，通常存储并处理三类信息：３１数据仓库的数据挖掘．人事档案信息，即电子化人事信息：人力资源业务信息。括招聘、包员随着管理中对信息的重视程度逐步提高．组织对信息管理也逐步工信息、组织结构、薪酬福利、、考勤绩效管理、培训等；管理信息，即在深入。组织日常工作中产生的数据日益增多．从数据库的构建到数据业务层之上的绩效考核管理、全流程控制、员工能力发展规划、员工自仓库的集成是今后发展的必然通过将数据挖掘技术运用于数据仓助服务、数据分析等战略信息。１【，人力资源管理系统承担着对组织人事库，能进一步促进对数据的发掘和管理。将变更、工作状况、奖惩信息等的存储和处理等功能．将数据挖掘技术应３２．Ｗｅｂ挖掘技术的运用用于人力资源管理系统．从而对人力资源信息进行深入的挖掘和分随着网络技术的发展．越来越多的员工、户等运用网络来参与用析．为人力资源管理决策提供较为科学的依据。组织的运作和发展．人们也越来越注重与对网络信息资源的开发和利２１应用于人力资源的类别区分．用。过对网络信息的数据挖掘。通特别是对员工的工作流程、工作习惯员工是组织良好运作最为灵活的组成部分．根据不同个人的性格等信息的发掘．有利于对人力资源现状进行更好的了解．同时可以更特点、工作能力、绩效等，运用数据挖掘的决策树聚类算法和ｋ平均好的运用网络环境进行人才的引进和培养。一算法等．分析员工个体特征，将特征最为相似的员工归位同类，因而将３数据挖掘结果的可视化．３所有员工分为不同的类别。从而可以根据不同员工的不足之处，采取对数据挖掘结果进行可视化表示．能够更有利于对数据挖掘结果不同的培训或教育工作．根据各自同的特长分配不同的工作。不的有效表达和利用。运用可视化技术．实现在多抽象层次上的交互知２应用于员工能力深度分析．２识挖掘，将有利于正确的决策。与此同时，实现数据挖掘的可视化．便对员工能力的分析和评定．以了解一个员工的工作能力和发展于数据挖掘过程中的人机交互。ｐ人力资源管理过程中实现数据挖可在潜力。组织管理者可以通过数据挖掘技术，对系统中员工的相关信息，掘的可视化．以便于以员工理解的形式进行．也将有利于员工参与到如学历、教育背景、性格、工作经历、所获工作成果、人际关系等信息进人力资源管理的过程中行综合分析和考察，以较为科学的进行人才的选拔．可并可以根据员３多媒体资源的挖掘．４工的能力不同分配不同的工作或提供不同的学习机会．以提升员工能传统数据挖掘多为对文本信息等结构化数据进行挖掘．而人是具力。有能动性的，仅通过文本信息无法对其进行全面的了解。因此通过对２应用于人才流失分析．３图片、视频和音频等资源的挖掘分析．有利于对人力资源的全面了解对于人才流失的分析．传统的做法通过问卷调查或访谈等方式．（下转第４４页）１需要耗费巨大时间和精力，的调查结果可能存在与真实情况不符４小结获得

浅谈数据挖掘技术在信访工作中的应用

法建筑 ”后，检索系统采取主动搜索，把包含 “ 违章建筑、加层、扩建、建新不拆旧”等内容的信访件全部检索出来，这样就增加了检索和统计的准确度。又如互联网挖掘，通过对网上信息的评论内容和评论点击率和搜素的关键字，分析群众关注的热点问题以及群众的意见和建议。根据信访工作需求，可以通过数据采集、数据报送、数据统计、数据存储、数据挖掘、数据分析、数据处理、数据决策等功能，实现总量分析、热点分析、扬言分析、处理异常分析、信访事件自动分类、群访分析、处理部门自动分类、区域分析及越级访预测等具体挖掘任务。三、数据挖掘的步骤和方法数据挖掘的过程大致包括：确定需求目标、准备数据、数据挖掘、结果分析等四大步骤。首先，领导决策者要清晰地提出业务需求目标，明确数据挖掘的目的，如赴京上访排摸。其次，工作人员将业务的需求转化为对数据的需求，做好数据选择、粗筛、转换等数据准备工作。再次，选择合理的数据挖掘模型和算法后，得出需求结果。最后，领导决策者要对计算生成的结果进行评估，如果结果出现偏差，还要对前几环节的工作进行修正再重新计算。这样的工作往往要重复多次才能取得满意的结果。现在先进的数据挖掘工具都提供多种可供选择的数据挖掘算法，因为一种算法不可能完成所有的不同类型的数据挖掘任务，没有一种数据挖掘的方法可以应付所有的要求。对于某一特定的问题，数据本身的特点会影响工具的选择。目前最流行的几种数据挖掘方法有决策树、神经网络、遗传算法、概率论和数理统计以及关联规则等。以下是一张原始数据——数据选择——数据挖掘——分析研判— —领导决策的简单示意图，具体步骤和方法因涉及大量数据信息和复杂数学计算等，这里就不详述。

浅谈大数据下财务数据挖掘及应用

浅谈大数据下财务数据挖掘及应用大数据已经成为当今社会的热门话题之一，对各行各业都产生了深远的影响，包括财务领域。

在大数据时代，财务数据挖掘和应用成为了财务工作中的一个重要环节。

本文将从大数据对财务数据挖掘的影响、财务数据挖掘的目标与方法、财务数据挖掘的应用等方面进行探讨。

一、大数据对财务数据挖掘的影响1. 数据量大：大数据时代的到来，使得财务部门面临着海量的数据。

传统的财务数据处理方式已经无法满足对数据的快速处理和分析的需求。

大数据技术的应用，可以帮助财务部门更加高效地处理和分析海量的财务数据。

2. 数据多样性：大数据时代的财务数据不仅仅包括传统的财务报表数据，还包括了来自各个渠道的非结构化数据，如社交媒体数据、客户反馈数据等。

这些多样性的数据给财务数据的挖掘和分析带来了更多的挑战和机遇。

3. 实时性要求高：传统的财务数据处理方式往往需要等待一段时间才能得到结果，而大数据技术的应用可以实现对财务数据的实时处理和分析，帮助财务部门更加及时地了解企业的财务状况和经营情况。

二、财务数据挖掘的目标与方法1. 目标：财务数据挖掘的目标是通过对财务数据的挖掘和分析，发现其中的规律、趋势和异常，帮助企业更好地进行财务决策和风险控制。

具体目标包括：预测企业的财务状况、识别财务风险、优化财务流程等。

2. 方法：财务数据挖掘的方法主要包括以下几个方面：(1) 数据清洗：财务数据往往存在着缺失值、异常值等问题，需要进行数据清洗，以保证数据的准确性和完整性。

(2) 数据预处理：对财务数据进行标准化、归一化等处理，以便进行后续的数据分析和挖掘。

(3) 数据分析：通过统计学方法、机器学习算法等对财务数据进行分析，发现其中的规律和趋势。

(4) 模型建立：根据财务数据的特点和需求，建立相应的数据挖掘模型，如预测模型、分类模型等。

(5) 结果评估：对模型的结果进行评估，判断模型的准确性和可靠性。

三、财务数据挖掘的应用1. 风险评估：通过对财务数据的挖掘和分析，可以评估企业的财务风险。

数据挖掘的实际应用

数据挖掘的实际应用随着计算机技术的不断发展，数据成为了现代社会中必不可少的组成部分。

然而，这些数据并不总是有价值的。

在海量数据背后隐藏着许多宝贵的信息和意义，而这些信息只有通过数据挖掘技术才能够被挖掘出来。

数据挖掘促进了许多领域的发展，包括商业、教育、医疗、社交媒体等等。

在本文中，我们将介绍数据挖掘在这些领域中的实际应用。

商业领域数据分析是商业成功的关键之一。

在过去，商家往往需要花费大量资金来进行市场研究和调查。

然而现在，数据挖掘技术可以帮助商家找到更加准确的目标市场和客户，并且可以预测产品销售和市场需求。

例如，一个公司可以通过数据挖掘技术来分析客户购买行为，以便提供个性化的推销信息。

这样，企业就能够更好地满足顾客需求，同时提高销售额和客户满意度。

教育领域数据挖掘技术在教育领域中也得到了广泛的应用。

学生的数据包括成绩、出勤率、课堂参与度等等，这些数据可以被用来预测学生学习的趋势。

通过对学生数据的分析，学校和老师可以更好地了解学生的需求并提供帮助。

在另一个例子中，数据挖掘可以帮助学校预测受欢迎的课程和研究方向。

这样，学校可以更好地为学生量身定制课程。

医疗领域在医疗领域，数据挖掘技术可以帮助医疗机构分析患者的医疗记录。

医疗记录包括患者的病史、化验结果、症状、诊断和治疗等等。

通过对这些数据进行分析，医疗机构可以更好地了解患者的情况，并通过预测分析来提供更好的诊断和治疗方案。

另外，数据挖掘技术还可以帮助医疗机构监测和预测疾病的传播趋势，及时采取防控措施，保障公共卫生安全。

社交媒体领域数据挖掘技术在社交媒体领域的应用也越来越广泛。

社交媒体上包含了大量的用户生成的内容，例如用户的评论、点赞和分享等等。

这些数据可以通过数据挖掘技术被用来预测用户的兴趣和需求，以便提供更好的个性化服务。

此外，数据挖掘技术还可以用于社交媒体上的情感分析，通过分析用户的发帖内容和评论，可以了解用户的情感状态，对商业营销和舆情分析有着重要作用。

数据挖掘应用

数据挖掘应用随着互联网时代的到来，人们的生产、学习、娱乐等方方面面都产生了大量的数据，数据量的爆炸性增长为数据分析、处理、利用带来了前所未有的机遇和挑战。

数据挖掘，机器学习等技术被广泛应用于各行各业，成为了许多企业和组织提升决策效率、组织优化、成本降低的有效手段。

一、数据挖掘概述数据挖掘，是从大量数据中提取有用的、隐含的、先前未知的、可理解的信息的过程。

它是将许多分散、孤立、并且具有噪声的数据集结在一起，转化为有用的、结构化的知识流程。

数据挖掘的流程包括：数据采集和清洗、特征提取和选择、模型构建与评估等步骤。

数据挖掘的应用包括但不限于以下几个方面。

二、数据挖掘在商业领域的应用1. 市场营销分析广告推销、定位精准客户、活动营销都离不开数据挖掘技术。

通过对消费者的历史购买记录，交互记录以及其它一些相关数据分析，可以提取并了解客户行为，为企业的市场营销决策提供参考。

2. 用户个性化推荐电商企业可以根据用户历史购买、点赞，以及搜索、阅读等行为数据，利用数据挖掘的方法，实现个性化推荐。

使得用户更容易发现自己感兴趣的商品或服务，在获得满意感的同时，提高企业的销售量和用户满意度。

3. 供应链优化在大企业的供应链和零售网络中，数据挖掘技术可以为企业的产品准备、发运和接收过程带来新的洞察。

使用数据挖掘来预测和识别可能出现的问题，并在供应链外部的风险因素发生之前进行干预，提高企业的生产效率和降低成本。

三、数据挖掘在医疗领域的应用1. 疾病预测数据挖掘技术可以用于对疾病的风险分析与预测。

例如：对某种疾病的患者进行数据采集和建模，以此预测其他患者患病的概率，并对相关医学数据进行分析，进而得出针对患者的诊断、治疗方法，提高疾病的诊治技术水平，改善临床决策。

2. 医学影像分析医生所看到的医学影像通常很难确定其真实意义，但是使用数据挖掘可以有效地处理原始数据并将其可视化。

利用数据挖掘的技术方法对图片的第一步就是确定患者的病情，从而减少或消除错误的诊断结果，提高诊断准确性。