数据挖掘期末论文
《数据挖掘的算法》论文
写一篇《数据挖掘的算法》论文
数据挖掘是一种采用计算机技术来从大量数据中发掘有用信息的过程。
它的目的是为了从海量的数据中发现新的信息、规律，并将其应用于商业、管理、工程和社会等领域，从而进行决策和控制。
数据挖掘的算法是数据挖掘的核心，它们具有非常重要的意义。
现在，有三种常见的数据挖掘算法，即关联法、分类法和聚类法。
关联法是指利用统计技术，从大量数据中发现不同事物之间的关联性，从而进行复杂数据集的分析和探索。
它具有快速、精准、可靠等优点，可以帮助我们找出特定的数据属性之间的关联关系，帮助决策者做出正确的判断。
分类法是指基于特征值，将目标对象归类到特定的类别或群体中，常见的分类算法包括逻辑回归、决策树和支持向量机等。
它可以帮助我们快速地划分类别和数据，使我们了解特定类别数据的分布情况，以便进行更好的分析和挖掘。
聚类法是指根据目标对象的特征值，将其分为不同的聚类，从而获得聚类之间的相似性和差异性。
层次聚类分析、K-均值
聚类等是常见的聚类方法。
通过这种方式，我们可以有效地发现数据集中的隐藏规律和特征，它有助于我们掌握数据的空间构成和特征分布，从而为后续的操作提供备选方案或策略。
以上就是数据挖掘的三种算法的基本介绍。
它们在数据挖掘中
扮演着重要的角色，我们可以根据实际需要，利用合适的方法，从海量数据中获取有用的信息，为后续决策提供可靠的支持。
数据挖掘技术应用论文
数据挖掘技术应用论文随着互联网和信息技术的高速发展，各种数据量急剧增长，数据分析和挖掘技术成为了企业做出战略决策必不可少的技术手段。
相对于传统的数据分析方法，数据挖掘技术不仅可以更加高效地处理海量的复杂数据，更可以从中挖掘出更多的潜在价值和商业价值。
而在数据挖掘技术的应用中，论文是一种重要的研究形式，可以帮助企业、学术机构或个人更加深入地了解数据挖掘技术。
I. 引言数据挖掘技术是一种通过各种算法和技术来发掘、分析、提炼和挖掘隐藏在数据中的模式或关系的计算机技术。
相对于传统的数据采集、清洗和存储方法，数据挖掘技术可以更加高效地处理大型数据，更能够在数据中发掘出潜在的商业价值和预测性信息。
在企业决策、市场分析、社会调查等各个领域，数据挖掘技术都发挥着重要的作用。
本文旨在介绍数据挖掘技术应用论文的相关内容。
II. 数据挖掘技术应用论文在数据挖掘技术的应用中，论文是一种重要的研究形式，可以帮助企业、学术机构或个人更加深入地了解数据挖掘技术。
数据挖掘技术应用论文主要包括以下几方面：1. 研究目的在数据挖掘技术应用论文中，研究目的是非常重要的。
研究目的可以针对具体的问题或挑战，也可以是为了增加知识积累或业务拓展。
研究目的的明确不仅有助于论文的撰写，还可以帮助读者更好地理解和应用论文中介绍的技术方法。
2. 数据来源作为数据挖掘技术的应用者，数据源的选择和获取是至关重要的。
数据来源可以来自多种渠道，例如公共数据、知识库、社交媒体、企业自有数据等。
对于企业来说，自有数据是最宝贵的资源之一。
论文应该详细介绍数据来源、数据采集和预处理的方法和步骤。
3. 数据分析和挖掘方法在数据挖掘技术的应用论文中，数据分析和挖掘方法往往是关键的内容。
这些方法可以是基本的统计方法、机器学习方法、神经网络方法等等。
研究者不仅需要准确、详尽地介绍各种方法的理论和应用，还需要说明这些方法的优缺点及适应范围等内容。
同时，还需要说明对于不同的研究目的和数据集，如何根据不同的问题进行合理的选择和运用。
数据挖掘 论文
数据挖掘论文
以下是一些与数据挖掘相关的论文主题的建议：
1. 基于机器学习的预测模型：分析不同的机器学习算法在数据挖掘任务中的性能，并比较它们的预测准确性和效率。
2. 社交媒体数据挖掘：通过分析社交媒体平台上的用户行为和趋势，研究该领域中的数据挖掘技术，如情感分析、用户推荐等。
3. 时间序列数据挖掘：研究针对时间序列数据的数据挖掘算法，例如预测股票价格、交通流量等。
4. 图数据挖掘：研究分析和挖掘图结构数据的方法，如社交网络分析、推荐系统等。
5. 异常检测：研究如何使用数据挖掘技术来检测异常模式，如网络入侵检测、诈骗检测等。
6. 文本挖掘：通过分析大规模文本数据集，探索文本挖掘算法的应用，如文本分类、情感分析等。
7. 遗传算法与数据挖掘：研究如何使用遗传算法优化数据挖掘过程中的参数选择和特征选择。
8. 基于深度学习的数据挖掘技术：研究如何使用深度学习算法来解决数据挖掘任务，如图像识别、语音识别等。
9. 私隐保护：研究如何在数据挖掘过程中保护用户的隐私，并提出相应的隐私保护算法和技术。
10. 数据挖掘在医疗领域的应用：研究使用数据挖掘技术在医疗领域中进行疾病诊断、药物研发等方面的应用。
以上是一些数据挖掘论文主题的建议，您可以根据自己的兴趣和背景选择一个合适的主题并展开研究。
数据挖掘论文
数据挖掘论文数据挖掘是一种通过自动化方法从大量数据中提取有价值的信息和知识的过程。
这些信息和知识能够用于描述、识别和预测数据模式，以便用于决策制定、数据分析和预测等领域。
在现代的信息技术时代，数据挖掘技术已经成为人们对于大数据处理和分析中不可或缺的工具之一。
本篇论文将从以下几个方面开始介绍数据挖掘：1. 数据挖掘的定义和重要性数据挖掘是在处理具有多个属性的数据时提取有用信息的一个过程。
其目标是发现与一定参数相关的特征或规律性，同时也需要避免对噪声的敏感。
数据挖掘的过程包括以下几个方面：•数据清理：删除和修改不相关、重复或不完整的数据。
•数据集成：将多个来源的数据整合到一个数据库中。
•数据转换：将数据从原始格式转换为可处理的格式。
•数据挖掘：使用机器学习算法等工具发现模式和规律。
数据挖掘对于企业和商业来说非常重要，因为数据挖掘可以帮助企业从庞大的数据中发现并利用有价值的信息和知识，这些信息和知识可以用于提高产品和服务质量、提高客户满意度、优化业务流程等方面。
2. 数据挖掘的应用领域数据挖掘广泛应用于以下领域：•金融：在金融领域，数据挖掘技术可以帮助银行发现欺诈行为、评估信用风险、建立预测模型等。
•零售：在零售领域，数据挖掘技术可以帮助商家理解顾客行为、提高产品销量、发现新兴市场等。
•健康：在医疗保健领域，数据挖掘技术可以帮助医师发现疾病早期症状、制定更准确的治疗方案等。
•电信：在电信领域，数据挖掘技术可以帮助运营商优化网络性能、提高客户满意度、预测客户流失率等。
3. 数据挖掘的方法和技术数据挖掘的方法和技术可以分为以下几类：•分类：根据已知变量推测未知变量的值，通常用于分类和预测分析。
•聚类：将数据分组，使得同一组内的数据相似性较大，不同组之间距离较远。
•关联规则挖掘：从数据中发现频繁出现的组合或关联的模式。
•异常检测：通过发现不正常的模式或行为，帮助识别异常或故障现象。
常用的数据挖掘工具包括Python、R、SAS、Weka等。
基于R语言数据挖掘课程期末论文
西安欧亚学院数据挖掘技术与实验课程论文题目全国近20年来人口增长原因分析学生姓名王川学生学号**************所在分院金融学院专业经济统计学班级统本统计13级管理统计方向提交日期二〇一六年6月25日摘要在“二胎政策”全面实施的背景下，我国人口增长形势将继续持续下去。
而影响人口的增长的因素有人口出生率、婚姻登记数量、居民消费水平、参加生育保险人数和医疗发展程度有关。
对这些数据进行相关分析，结果显示这些因素和人口数量的增长可用多元线性回归方程表示，同时可用多因素方差分析，研究这些因素的不同水平是否对人口的增长产生显著影响。
R软件是一种开源的免费数据分析软件，功能强大，是数据分析工作者的首选软件之一。
关键词：R语言；多元线性回归分析；方差分析。
目录引言 (1)1.1 选题的背景和意义 (1)1.2 研究方法与思路 (1)正文 (2)2.1 前言 (2)2.2 数据分析 (2)2.2.1 数据预处理 (2)2.2.2回归分析 (4)2.2.3方差分析 (8)结论 (13)参考文献 (13)引言1.1 选题的背景和意义二孩政策，是中国实行的一种计划生育政策，规定符合条件的夫妇允许生育“二胎”。
因为是二孩政策，故第一胎为多孩时，不可生第二胎。
2011年11月，中国各地全面实施双独二孩政策；2013年12月，中国实施单独二孩政策；2015年10月，中国共产党第十八届中央委员会第五次全体会议公报指出：坚持计划生育基本国策，积极开展应对人口老龄化行动，实施全面二孩政策。
在经历了迅速从高生育率到低生育率的转变之后，我国人口的主要矛盾已经不再是增长过快，而是人口红利消失、临近超低生育率水平、人口老龄化、出生性别比失调等问题。
国内20多位顶尖人口学者历经两年的研究指出，我国的人口政策亟待转向，尤其是生育政策应该调整。
1.2 研究方法与思路人口增长的原因大体与人口出生率、婚姻登记数量、居民消费水平、参加生育保险人数和医疗发展程度有关。
数据挖掘论文数据预处理论文
数据挖掘论文数据预处理论文摘要：中药方剂的数据挖掘是在中国传统中药方剂中，应用数据挖掘方法，在中医理论指导下，探寻药物之间的相互联系和整体用药规律。
对中药方剂的数据预处理研究，是将药物的四气五味、功效、归经、有无毒性等信息转化为数字信息，从而在进行中药方剂数据挖掘中更为精确，为中药方剂研究和临床实践研究提供理论参考。
关键词：数据挖掘；中药方剂；数据预处理中文分类号：tp315文献标识码：a文章编号：1009-3044(2011)17-4016-021 绪言中国悠久的中医药文化，是我国璀璨的文化瑰宝。
随着现在社会的发展，人们越来越重视到中医药的强身保健作用。
中药方剂是中医药文化的重要组成部分，如何对数目庞大的手工汇总的中药方剂进行定量和分析，已经成为实现中药现代化的重要工作。
中药方剂的数据挖掘研究，就要将我国丰富的中药资源和信息技术相结合，通过整理庞大的中药文献资料，为中药信息处理、转化及传播现代化做好准备工作。
中药方剂的数据挖掘研究，是将知识发现理论运用在中药的作用机制、中药方剂配伍规律、中药的药性功效关系等方面。
在中药方剂的数据挖掘工作中，数据预处理是重要的数据准备与处理过程，工作量将占到50%以上。
由于中药方剂多为手工记录和汇总，同时我国地域广大，中医药文化带有地域性差别，这也给中药方剂的数据预处理工作带来了难度。
2 中药方剂数据挖掘的发展目前我国尚未建立比较完整的中药方剂数据挖掘系统，现有数据库只能提供检索、统计等一般性服务，其包涵的大量隐含知识并未得到充分的挖掘和利用。
由于国外使用数据挖掘技术较早，西药的新药开发研究已经大量利用数据挖掘技术。
随着在世界范围内，中药的功效越来越受到人们的重视，中药产业的发展前景也更加广阔。
因此，加快中药方剂的数据挖掘工作，不仅可以提高我国现有中药数据库的利用价值，缩短我国中药新药开发的周期，还可以避免中药信息资源的流失，真正提高我国中药产业在国际上的竞争力。
数据挖掘毕业论文
数据挖掘毕业论文数据挖掘毕业论文随着信息时代的到来，数据的产生和积累呈现出爆炸式增长的趋势。
如何从这些海量数据中提取有价值的信息，成为了当今科学研究和商业应用领域亟待解决的问题。
数据挖掘作为一门交叉学科，旨在通过运用统计学、机器学习、人工智能等技术，从大规模数据集中发现隐藏的模式、规律和知识，以支持决策和预测。
在我的毕业论文中，我选择了数据挖掘作为研究的主题。
我将从以下几个方面展开论述。
首先，我将介绍数据挖掘的基本概念和方法。
数据挖掘包括数据预处理、特征选择、模型构建和模型评估等步骤。
其中，数据预处理是数据挖掘的关键环节，它包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等过程。
特征选择是从原始数据中选择最具代表性的特征，以提高模型的准确性和可解释性。
模型构建是指选择合适的算法和模型来进行数据挖掘任务，如分类、聚类、关联规则挖掘等。
模型评估是对构建的模型进行性能评估和优化，以确保模型的有效性和可靠性。
其次，我将介绍数据挖掘在实际应用中的案例研究。
数据挖掘在各个领域都有广泛的应用，如金融、医疗、电商等。
以金融领域为例，数据挖掘可以用于信用评估、风险管理、欺诈检测等方面。
通过对大量的金融数据进行挖掘，可以发现客户的消费习惯、信用记录等信息，从而为银行和金融机构提供更准确的决策支持。
在医疗领域，数据挖掘可以用于疾病诊断、药物研发等方面。
通过对患者的病历、症状等数据进行挖掘，可以提高医生的诊断准确性，为患者提供更好的治疗方案。
接着，我将探讨数据挖掘的挑战和未来发展方向。
随着数据量的不断增大和数据类型的多样化，数据挖掘面临着许多挑战，如数据质量不高、算法效率低下等。
为了应对这些挑战，研究者们提出了许多解决方案，如集成多个算法、优化算法效率等。
此外，随着人工智能的快速发展，数据挖掘与机器学习、深度学习等领域的结合将成为未来的发展方向。
通过将数据挖掘与其他技术相结合，可以进一步提高模型的准确性和预测能力。
最后，我将总结我的研究成果和对数据挖掘的思考。
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。
数据挖掘论文 (优选10篇)
数据挖掘论文(优选10篇)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超多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EnterpriseMiner、IBM企业的IntellientMiner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。
2档案信息管理系统计算机数据仓库的建立2.1客户需求单元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。
(2)档案工作要利用数据分析和档案用户特征分析进行分类描述。
(3)确定档案的基础性分类主题，一般而言，要将文书档案归档状况、卷数等基础性信息作为分类依据。
2023年旅游管理下数据挖掘运用论文4篇(完整文档)
2023年旅游管理下数据挖掘运用论文4篇（完整文档）文章搜索无论在学习或是工作中，大家都经常接触到论文吧，论文写作的过程是人们获得直接经验的过程。
你知道论文怎样才能写的好吗？这次漂亮的小编为亲带来了4篇《旅游管理下数据挖掘运用论文》，希望能为您的思路提供一些参考。
旅游管理下数据挖掘运用论文篇一一、深入旅游企业顶岗实践工作期间的主要工作学习任务与酒店中西餐厅的主管和经理座谈了解我校实习生的工作状态，了解酒店企业专业用人需求特点，学习酒店中西餐厅服务与管理工作经验。
在酒店中西餐厅营业运营期间，以实习主管的身份留意观察酒店不同岗位的员工服务用餐客人的方式以及灵活处理客人纠纷的技巧。
深入旅行社企业顶岗实践工作期间的主要工作学习任务：与总经理座谈，学习旅行社经营与管理的行业经验，为高职“旅行社经营与管理”课程提供教学建议。
与旅游计调业务总监座谈，学习如何依据旅游客人的需求计调制作旅游线路，并学习组团计调如何向地接社询问目的地的旅游信息和价格，然后再把完整的报价和完整的线路行程汇报给旅游客人，从而为旅行社计调业务的教学提供真实的案例和完善的思路。
与会议计调业务总监座谈，学习旅行社如何向会议主办方提供完善的会议接待方案，具体而言包括酒店会议场地布置、参会人员的酒店住宿安排以及参会人员接送服务的车辆安排。
与公司财务总监座谈，学习了解旅行社在经营上的办公费用开支情况和税收缴纳情况，从而为“旅行社经营与管理”课程在财务方面的教学提供行业经验和建议。
参与旅游客人和参会客人的接送服务接待工作，学习旅行社在接送服务环节的接待要求和服务流程，为旅行社接送服务环节的教学积累真实的教学案例。
参与单位团队京山鸳鸯溪漂流一日游活动的跟团实习活动，了解学习旅行社在一日游旅游活动的旅游安排情况和旅游费用的支出情况与公司利润的获取情况。
参加公司每周日早上的例会，听取公司各位同事对旅游业务的执行情况和公司总经理对上周工作的总结和本周工作计划的安排，依据自身的顶岗实践情况谈收获与体会，对公司的发展提出中肯的建议。
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。
《数据挖掘及应用》课程期末考试论文题目
《数据挖掘及应用》课程期末考试论文题目
首都经济贸易大学2013-2014学年第二学期
《数据挖掘及应用》课程期末考试论文题目
从以下五个考试论文题目中选择一题，按照要求进行撰写，并按时提交考试论文。
1、试述数据挖掘技术的应用为什么会引发企业进行创新。
2、分析我国数据挖掘及应用的现状和未来发展方向。
3、企业应该采取什么样的数据挖掘策略提升其综合竞争力。
4、当前智能商务服务及应用存在的问题及对策。
5、企业应该如何满足用户个性化需求？基于数据挖掘的思考。
要求：
1、字数要求：正文3000字以上（不包括题目、摘要、参考文献）。
2、递交方式：纸质版 + 电子版。
3、纸质版论文必须用A4纸进行打印，并填好年级、专业、学号、姓名等信息，
同时提交一份电子版，电子版文件名要求：年级+专业+姓名+学号。
4、考试论文必须在期末考试前提交，截止日期：2014年6月12日（周四）。
5、内容要求：论文条理清楚，层次分明，必须独立完成，有个人见解，如相互
抄袭或网上抄袭，期末考试成绩记为零分。
6、格式要求：页边距上下各位3厘米，左右各位2厘米，一级标题黑体二号居
中，摘要200字左右，关键词3到5个，参考文献不少于10篇，正文5号宋
体3000字以上，行间距20磅。
首都经济贸易大学2013-2014学年第二学期《数据挖掘及应用》
课程期末考试论文答题纸年级：专业：学号：姓名：成绩：
（从五个考试论文题目选择出一个题目进行撰写）。
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
数据挖掘论文数据挖掘（data mining）是指在数据库中发掘有价值的数据信息的过程。
同时，数据挖掘在各个领域，如交通、金融、医疗等，也有着广泛的应用。
数据挖掘算法通过对数据进行分析和挖掘，帮助人们发现数据之间的关联性，提供了获取潜在信息的方式。
在数据挖掘领域，论文是评价研究人员和研究机构的重要标准。
数据挖掘论文的主要内容包括数据挖掘方法、数据挖掘工具、数据挖掘应用等。
在数据挖掘方法方面，论文通常会涉及到分类、聚类、关联分析、异常检测等多种数据挖掘算法。
比如，在分类算法方面，有朴素贝叶斯、决策树、支持向量机等算法，这些算法在分类任务中有着广泛的应用。
在聚类算法方面，K均值、层次聚类和密度聚类等算法是数据挖掘领域中经典的聚类算法。
关联分析算法则能够帮助人们挖掘数据中隐藏的关联规则。
论文中还会介绍各种数据挖掘工具的使用，如R语言、Python语言、Weka等工具。
这些工具能够大大提高数据挖掘的效率和准确率，因此也是数据挖掘领域必不可少的工具。
另外，数据挖掘在各种领域的应用也是研究的热点之一。
在交通领域中，通过数据挖掘技术可以对交通流量进行预测、交通路线优化等；在金融领域中，数据挖掘可用于信用评分、交易预测等；在医疗领域中，数据挖掘常用于疾病诊断、流行病预测等。
近年来，随着深度学习技术的发展，深度学习也成为了数据挖掘研究的重要方向之一。
深度学习算法通过神经网络的模式识别能力，可以对数据进行更加准确的分析和挖掘。
例如，在图像识别领域中，卷积神经网络已经成为了图像识别的主流算法。
在数据挖掘领域，论文的撰写和发表对于研究者和机构的影响重大。
优秀的数据挖掘论文可以帮助人们更好地了解数据挖掘领域的最新技术和应用，同时也为各个领域的数据挖掘应用提供了更好的支持。
总之，数据挖掘领域的论文具有很高的实用价值和研究意义，与各行各业的发展都息息相关。
对于想要在数据挖掘领域深耕的人们，认真撰写、发表数据挖掘论文，则是必须掌握的技能之一。
数据挖掘论文决策树
数据挖掘论文决策树决策树是一种基本的数据挖掘算法，它通过对数据集的属性进行递归分割，构建出一棵以属性为节点，以属性值为分叉条件的树状结构，用于进行分类、回归以及其他任务的预测。
决策树算法简单直观，并且在处理大规模数据集时具有良好的可扩展性，因此在数据挖掘研究中被广泛应用。
决策树的构建过程是一个自顶向下的递归过程。
从根节点开始，根据一些属性对数据集进行划分，然后递归地对子数据集进行划分，直到满足其中一种条件为止。
在划分过程中，可以根据不同的分割标准选择最优的属性，以最大程度地提高决策树的预测性能。
常见的分割标准包括信息增益、信息增益率、基尼指数等。
决策树算法的核心是选择最优划分属性。
信息增益是一种常见的划分标准，它根据信息熵的变化来评估属性的选择性。
信息熵是衡量数据集纯度的指标，纯度越高，熵值越低。
信息增益就是指划分前后信息熵的差值。
在构建决策树时，选择信息增益最大的属性进行划分，可以使得决策树的预测性能最优。
决策树算法在实际应用中具有广泛的用途。
例如，在医学领域，决策树可以用于诊断疾病和判断患者的生存率。
在金融领域，决策树可以用于信用评估和风险管理。
在市场营销领域，决策树可以用于客户分群和精准营销。
决策树算法的应用范围非常广泛，并且可以与其他机器学习算法结合使用，提高预测效果。
决策树算法虽然简单直观，但也存在一些问题。
例如，决策树容易过拟合，即在训练数据上表现良好，但在测试数据上表现不佳。
过拟合可以通过剪枝技术来解决，即在决策树构建的过程中对树进行裁剪，减少决策树的复杂度和泛化误差。
此外，决策树算法对于连续属性的处理也存在一些困难。
传统的决策树算法只能处理离散属性，无法直接处理连续属性。
为了解决这个问题，可以使用二分法、多分桶等方法将连续属性转换为离散属性，然后再进行划分。
总结起来，决策树是一种简单直观的数据挖掘算法，可以用于分类、回归和其他任务的预测。
它具有良好的可扩展性和广泛的应用范围。
虽然决策树算法存在一些问题，但通过剪枝和处理连续属性的技术，可以提高决策树的预测性能。
数据挖掘与数据分析论文
数据挖掘与数据分析论文在当今数字化的时代，数据已成为企业和组织决策的重要依据。
数据挖掘和数据分析作为从海量数据中提取有价值信息的关键技术，正发挥着日益重要的作用。
数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。
它不仅仅是简单的数据检索和统计，而是深入挖掘数据之间的潜在关系、模式和趋势。
比如，在电商领域，通过数据挖掘可以发现用户的购买行为模式，从而精准推荐商品，提高销售额。
在金融行业，能够预测信用风险，提前采取措施降低损失。
数据挖掘所运用的技术包括关联规则挖掘、分类算法、聚类分析等。
关联规则挖掘可以找出不同商品之间的关联，帮助商家进行组合销售。
分类算法则能将客户分为不同的类别，以便提供个性化的服务。
聚类分析则有助于发现具有相似特征的客户群体。
数据分析则更侧重于对数据的描述和解释。
它通过对数据的收集、整理、分析和可视化，来呈现数据的特征和规律。
数据分析可以帮助我们回答“是什么”和“为什么”的问题。
例如，通过对销售数据的分析，我们可以了解哪些产品销售良好，以及背后的原因是价格因素、市场需求还是促销活动的影响。
数据挖掘和数据分析虽然有所区别，但两者紧密相关。
数据分析为数据挖掘提供了基础和准备，通过对数据的初步分析，可以确定数据挖掘的方向和重点。
而数据挖掘则是数据分析的深入和拓展，能够发现隐藏在数据背后更深层次的信息。
在实际应用中，数据挖掘和数据分析的流程通常包括以下几个步骤：首先是数据收集。
这是整个过程的起点，数据的质量和完整性直接影响后续的分析和挖掘结果。
数据来源多种多样，包括数据库、文件、网络爬虫等。
在收集数据时，需要确保数据的准确性和可靠性。
接下来是数据预处理。
这一步骤包括数据清洗、转换和集成。
数据清洗主要是处理缺失值、异常值和重复值等。
数据转换则是将数据进行标准化、归一化等操作，以便于后续的分析。
数据集成则是将来自不同数据源的数据整合到一起。
然后是数据分析或挖掘。
根据具体的问题和目标，选择合适的分析方法或挖掘算法。
数据挖掘毕业设计论文
数据挖掘毕业设计论文数据挖掘毕业设计论文近年来，随着信息技术的快速发展和大数据时代的到来，数据挖掘作为一门重要的技术和工具，受到了广泛的关注和应用。
在各个领域，数据挖掘都发挥着重要的作用，帮助人们从海量数据中发现有价值的信息和规律。
因此，作为一名数据挖掘专业的毕业生，我决定以数据挖掘为主题进行毕业设计论文的研究。
首先，我将介绍数据挖掘的基本概念和原理。
数据挖掘是一种通过发现数据中的模式、关联、异常等信息，从而提取有用知识的技术。
它主要借助于统计学、机器学习、数据库技术等方法和工具，对大规模数据进行分析和挖掘。
在研究过程中，我将详细探讨数据挖掘的各种算法和技术，如聚类分析、分类算法、关联规则挖掘等。
其次，我将介绍数据挖掘在实际应用中的一些案例和研究方向。
数据挖掘在各个领域都有广泛的应用，如金融、医疗、电商等。
我将选择一个特定领域，深入研究数据挖掘在该领域中的应用。
例如，在金融领域，数据挖掘可以用于风险评估、信用评分等方面；在医疗领域，数据挖掘可以用于疾病诊断、药物研发等方面。
通过对这些案例的研究，我将进一步了解数据挖掘在实际应用中的优势和挑战。
接着，我将进行一项具体的数据挖掘实验。
在实验中，我将选择一个适当的数据集，应用数据挖掘算法进行分析和挖掘。
通过实验，我将验证数据挖掘算法的有效性，并探索数据集中的隐藏信息和规律。
同时，我还将对实验结果进行分析和解释，从中得出结论并提出改进和优化的建议。
最后，我将总结整个毕业设计论文的研究成果和收获。
在总结中，我将回顾论文的主要内容和研究过程，总结数据挖掘在实际应用中的价值和意义。
同时，我还将提出对未来数据挖掘发展的展望，指出数据挖掘领域的研究方向和挑战。
通过这次毕业设计论文的研究，我相信我将对数据挖掘有更深入的理解，并为将来的研究和实践奠定坚实的基础。
综上所述，本篇毕业设计论文将以数据挖掘为主题，介绍数据挖掘的基本概念和原理，探讨数据挖掘在实际应用中的案例和研究方向，进行一项具体的数据挖掘实验，并总结研究成果和展望未来。
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={+,-}。
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医学数据挖掘期末论文数据挖掘技术在中医方剂研究中应用的探讨学生姓名________专业_________________学院__________________2016年6月数据挖掘技术在中医方剂研究中应用的探讨湛薇摘要：现有的中医方剂数据存在冗余大的、不一致的、无效的噪声数据，降低了中医方剂数据的利用，且其方剂数据需要更加高效的存储、查询以及共享。
而数据库技术融汇了人工智能、模式识别、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[1]，从而解决中医方剂研究中所存在的问题，提高利用效率并且发掘潜在信息。
本文利用关联规则、聚类分析、分类模式等数据挖掘方法，揭示方剂配伍规律的研究，对中医方剂信息的问题进行探讨。
关键词：中医方剂；数据挖掘技术；关联规则；聚类分析；分类模式Data mining technology applied in the study of prescription oftraditional Chinese medicineZhan Wei【Absract】:Existing in traditional Chinese medicine prescription data redundancy, big noise, inconsistent, invalid data, reduces the use of traditional Chinese medicine prescription data, and the prescription data need to be more efficient storage, query and sharing. And the database technology of artificial intelligence, pattern recognition, fuzzy mathematics, database, mathematical statistics and so on the many kinds of technical methods specifically for mass data processing [1], so as to solve the problems in the research of TCM prescriptions and improve the utilization efficiency and explore potential information. Based on association rule, clustering analysis and data mining methods such as classification model, reveals the law of herbal research, discusses the problem of prescription of traditional Chinese medicine information.【Key words】：Prescriptions of traditional Chinese medicine; Data mining technology; Association rules; Clustering analysis; Classification model1引言中医学信息化在这几年来发展迅速，大量中医方剂数据库已被构建与完善，但中医方剂的数据挖掘方面依然有很多亟待解决的问题。
虽然众多已经构建的方剂数据库都是经过一系列的校正后的结构化数据库，但由于在浩瀚的中医历史之中，其年代跨度实在太大、朝代变更下使用的文字、记叙方式与特点的差异悬殊，使得方剂信息依然不可避免的会出现方剂数据不一致、错误、冗余等问题。
数据挖掘技术在数据中正规地发现有效的、新颖的、潜在有用的，并且最终可以被读懂的模式的过程。
具有善于挖掘超大型数据库、非手工地发现隐含知识、增进人类知识的特点[2]，因此，数据挖掘技术对于中医方剂研究所存在冗余的、不一致的、错误的等一系列噪声数据的解决具有重大意义。
另一方面，而中医方剂配伍从本质上来说表现在方与方、药与药、方与药、药与剂量，以及方药与病、症之间的交叉错综的关联与对应。
数据挖掘正是通过数据特征、关系、聚类、趋向、偏差和特例现象深层的多维分析，来揭示数据间复杂特殊的关系，发现隐含规则模式和规律。
2方剂配伍研究中的数据挖掘方法2.1关联规则关联规则是数据挖掘中的一项重要技术，反映大量数据中项目集之间的关联和相关联系。
关联规则也是目前用于中医方剂配伍研究中最经典的一种方法，一般通过降维处理将复杂的病、症、方、药关系分解，研究药与药、方与方、药与症状等两者之间的关系。
基于关联规则的研究呈现如下特点：主要研究药与药之间的关联关系，其他病症、病方之间的关系研究得较少，研究对象包括某一类方或者治疗某一病症的方剂。
研究方法不能证明具有普遍适用性；关联规则的算法参数，即最小支持度大部分为10%左右，支持度偏小，使得发现的关联关系的可信度不高。
2.2聚类分析聚类分析即按照相似性和差异性的分布，将数据对象按照不同的属性特征聚集为不同的类，然后结合领域知识对方剂的配伍规律进行分析。
聚类分析的算法有很多种，如基于划分的聚类算法、基于层次的聚类算法、基于密度的聚类算法、基于网格的聚类算法等，不同算法在不同领域以及数据集上得到应用。
在方剂配伍规律分析领域，使用较多的事层次聚类方法，也可采用模糊聚类方法建立模糊相似矩阵类分析药物之间的相似度。
模糊聚类方法以模糊数学中的聚类方法为理论基础，通过建立模糊矩阵最终获得聚类结果，其方法简单易行，在处理小数据量上可以收到较好效果。
层次聚类算法可以对给定的数据集进行层次的分解，直到某种条件满足为止，具体分为凝聚和分裂两种方法。
该算法简单快捷而且能有效地处理大数据集，但是合并或者分裂点的选择至关重要，直接决定了聚类结果的质量。
采用模糊聚类的研究对象多是古代经典名方，研究内容是具体方剂的组成原则，即方中君臣佐使药物的确定，验证结果的方法是中医方剂的传统理论，此种研究尚处于探索阶段。
而其结果的准确性未被广泛验证，但是该方法对于方剂配伍规律的理解以及配伍规范化具有重要作用。
层次聚类算法的研究对象为治疗某一病症的复方，依据单味药功效进行聚类，获得若干个药物组合类别，结合病的临床症状推断证型和用药，这种研究方法在一定程度上研究了药证与药方之间的关系，并对临床治疗疾病具有指导意义。
2.3分类模式分类模式是根据数据集的特点构造一个分类器，利用分类器对未知的样本赋予类别的一种技术。
分类算法主要有决策树、人工神经网络、贝叶斯网络等。
不同分类方法会产生不同的分类器，分类器的优劣直接影响数据挖掘的效率与准确性。
通过分类模式可以实现多角度的方剂分类和方剂功效的判定。
在方剂的分类模式研究当中，目前常用的分类算法有人工神经网和支持向量机方法。
运用这些方法基于已知的方剂分类标准，可以将大量方剂按照组方药物的功效、性味或归经等众多维度、多角度分成若干类，或判定单个方剂的功效，从而对理解方剂中药与药、药与法、药与证等之间的关系奠定研究基础。
着方面的研究虽然取得某些成果，形成了多个方剂分析系统，但是涉及的训练集仅是治疗某些病症或者一部著作记载的方剂，缺乏选取大量数据对这些系统的分析结果进行验证。
因此分类模式研究方剂配伍规律有待选择多种算法开展深入研究。
2.4研究方法的分析首先，从采取的数据来源看，主要有三类。
一类是以现有的中医文献数据库或者辞典为基础选取治疗某类疾病的方剂作为研究的数据；一类是以某段时期的文献为基础选取治疗某类疾病的方剂作为研究的数据；还有一类是以一些名医的临床治疗处方作为研究数据。
总体来看，方剂文献的来源趋向于多样性，这给方法的有效性和深入性地研究带来了难度。
其次，基于当前的文献研究，可以依据拟解决的问题对前面提到的三种数据挖掘方法的适用范围归类。
关联规则所解决的问题包括：治疗某一病症的用药规律，即药物间的关系；症状间的关系；药和症状的关系；药和证的关系。
聚类分析所解决的问题包括：方剂中药物君臣佐使的配伍关系；治疗某一病或证的基础方法。
分类模式所解决的问题包括：方剂的功效归纳，方剂的属性归纳。
最后，从挖掘对象来看，呈现多样性。
从单味药到一类药；从单个复方剂或治疗某一病症的复方。
其中关联规则挖掘的对象包括治疗某一病症的复方、某一类复方、某一类药等，分类模式挖掘的对象包括某一类方[3]。
3数据挖掘以分类关联规则为例，在分类关联规则挖掘中，支持度和置信度是描述分类关联规则兴趣度的两项重要指标。
支持度反映规则的普遍性，置信度反映规则的可靠性[4]。
若最小支持度阈值取2%，犹豫《伤寒杂病论》中的方剂数量为286首，286×2%＞5，意味着要选择频次大于5 的要不进行分析。
综合仲景标准DB数据库，认为此最小支持度阈值的取值对研究可行。
置信度的公式Confidence(A->B)=P(A∣B)，揭示了A出现时，B是否也会出现或有多大的概率出现。
如果置信度为100%则说明A出现时B必定会出现；如果置信度太低，则说明A的出现于B是否出现关系不大，故最小置信度阈值为50%。
数据挖掘部分结果如表1至3所示。
通过数据挖掘，发现以下规律：按病性归类时，多选用麻黄、桂枝、生姜、大葱等辛热之品来治疗寒证；多选用黄苓与其他补虚或泻火实药配伍来治疗热证；多用茯苓、甘草、附子、白术等来治疗虚证；多用甘草、麻黄、杏仁等药来治疗在表的疾病；病位在里的疾病，如治疗病位在脾胃的疾病则多选用细辛、五味子、半夏、干姜等；治疗病位在胆的则多选用柴胡、黄苓等。
按病势归类时，发现治疗太阳病时一般选用桂枝、生姜、甘草、大枣、大黄；治疗阳明病一般选用黄连、柴胡等；治疗少阳病一般选用桂枝、白芍、大枣、甘草、厚朴等；治疗少阴病一般选川乌、人参、白芍、黄芪等。
综上，得出《伤寒杂病论》中的条文在治疗疾病时。
多根据所治疾病的病性、病位和病势的不同来选择、搭配使用不同药物。
4总结本文分析了数据挖掘技术在中医方剂研究中应用的探讨，对几种方剂配伍研究中的数据挖掘方法进行详细的分析，也利用数据挖掘技术研究《伤寒杂病论》中的方剂药物配伍规律，通过数学计算的新方法对《伤寒杂病论》中的方剂进行挖掘研究，是未来完善此项课题努力的方向之一。
参考文献：[1]王静，崔蒙.数据挖掘技术在中医方剂学研究中的应用[J].中国中医院信息杂志.2008（15）：103-104[2]崔雷，刘建炜，马敬东等.医学数据挖掘[M].北京：高等教育出版社.2011：4-5[3]张林，梁茂新，宫俊等.基于数据挖掘技术的方剂配伍规律研究述评[J].现代诗生物信息进展.2010（20）：3945-3955[4]林端宜.基于分类关联规则的仲景方剂挖掘研究 [J].福建中医药大学，2008,8（1）：24-26。