广工数据挖掘2015
数据挖掘名老中医治疗慢性肾功能衰竭的经验
30
13 丹参，黄罠，大黄 28
14 土茯苓，黄英
27
15 川茸，丹参
27
16 茯苓，泽泻
25
17 土茯苓，丹参
25
18 丹参，黄英，白术 25
19 生地黄，黄罠
25
2.7药物间关联度分析 基于改进的互信息法的药物间关联度分析，得关联系数
0.04以上的药对16对，见表5。
表5治疗慢性肾功能衰竭处方中药物间关联度分析（关联系数＞0.04）
川茸，五灵脂, 蒲公英,
7
17 弄菜花
三棱，蒲黄炭，弄菜
川茸，土茯苓, 蒲黄炭,
8
18 弄菜花
茵陈， 蒲公英，蒲黄炭，弄
水蛭，般牡蛎， 肉桂，干
9 菜花
19
大黄炭，五味子，蒲公英, 10 蒲黄炭
表7治疗慢性肾功能衰竭处方中演化的5味药核心组合
序号
核心组合
— 川茸，大黄炭，三棱，蒲黄炭，弄菜花
2 川茸，大黄炭，蒲公英，蒲黄炭，莽菜花
9
茯苓皮，玉米须，茯苓，僵蚕，蝉蜕
10
猪苓，椒目，清半夏，熟大黄
11
猪苓，鳖甲，芦荟，骨碎补
13
山茱萸，肉桂，红花，熟地黄，山药，葛根
14
山茱萸，红花，炮姜，熟地黄，牡丹皮
15
车前草，大黄炭，三棱，五味子，蒲公英，蒲黄炭
16
荆芥，炒麦芽，槟榔，地榆，独活
3讨论
CRF属中医学“水肿”“癮闭”“关格”等范畴，病机复 杂，但多属本虚标实。名老中医多以活血化瘀、祛湿化浊、解 毒泄浊等为立法，临床疗效良好。数据挖掘结果表明本虚有脾 肾气虚、脾肾阳虚、气阴两虚等，主要涉及脾肾二脏。脾为 制水之脏，肾为主水之脏，脾肾既为先后天之本，治宜脾肾 双补，如《医宗必读》言：''夫人之虚，不属于气，即属于血, 五脏六腑，莫能外焉。而独举脾肾者，水为万物之元，土为万 物之母，二脏安和，一身皆治，百疾不生”。邪实多责之于瘀 血、湿浊、浊毒、湿热、风湿等，湿浊内蕴，浊毒瘀血互结, 气血雍滞，三焦气化失利，久之脾肾衰败、阴阳失调、变症丛 生。林韦翰等旳总结慢性肾衰竭名医经验文献，发现活血化 瘀的治法频次最高，为456次，与本研究结果一致。
6、数据挖掘随堂案例答案
案例：已知超市顾客个人信息和他们的一次购买商品数据，商品变量为二分型数据，T 表示购买，F 表示未购买。
分析哪些商品最有可能同时购买。
关联规则Apriori 算法SPSS Modeler 操作步骤Step1:添加数据源节点在节点选项卡中选择【源】-【可变文件】节点；右键单击流中的可变文件节点，选择【文件】，点击导入文件后的【 · · · 】，选择待处理的文件，点击【打开】，【定界符】中选择【逗号】和【新行】，点击【确定】。
Step2:添加类型节点SPSS Modeler 操作步骤在节点选项卡中选择【字段选项】-【类型】节点；右键单击流中的类型节点，选择【编辑】，在【类型】选项卡下设置卡号、消费金额、付款方式、性别、是否户主、收入、年龄的【角色】为“无”果蔬、鲜肉、奶制品、蔬菜制品、肉制品、冷冻食品、啤酒、红酒、软饮料、鱼类、糖果的【角色】为“两者”，其他保持默认，点击【确定】。
Step3:添加Apriori 节点SPSS Modeler 操作步骤在节点选项卡中选择【建模】-【关联】-【 Apriori 】节点；右键单击流中的Apriori 节点，选择【编辑】，保持默认设置，点击【运行】。
Step4:运行Apriori 节点得到结果SPSS Modeler 操作步骤Apriori 结果节点会自动添加到工作流中。
右键点击（或双击） Apriori 结果节点会弹出聚类的具体信息。
点击显示\隐藏标准菜单（图中红色圈内的图标），可以根据需要自主选择显示规则、实例等内容。
本例产生了三条关联规则：啤酒和蔬菜制品→冷冻食品（前项支持度=16.7%，置信度=87.427%）； 啤酒和冷冻食品→蔬菜制品（前项支持度=17.0%，置信度=85.882%）； 冷冻食品和蔬菜制品→啤酒（前项支持度=17.3%，置信度=84.393%）。
同时，三条关联规则的提升度都可以接受。
因此，啤酒、冷冻食品和蔬菜制品是最可能连带销售的商品。
数据挖掘中的数据分类算法综述
分析Technology AnalysisI G I T C W 技术136DIGITCW2021.021 决策树分类算法1.1 C 4.5分类算法的简介及分析C4.5分类算法在我国是应用相对较早的分类算法之一，并且应用非常广泛，所以为了确保其能够满足在对规模相对较大的数据集进行处理的过程中有更好的实用性能，对C4.5分类算法也进行了相应的改进。
C4.5分类算法是假如设一个训练集为T ，在对这个训练集建造相应的决策树的过程中，则可以根据In-formation Gain 值选择合理的分裂节点，并且根据分裂节点的具体属性和标准，可以将训练集分为多个子级，然后分别用不同的字母代替，每一个字母中所含有的元组的类别一致。
而分裂节点就成为了整个决策树的叶子节点，因而将会停止再进行分裂过程，对于不满足训练集中要求条件的其他子集来说，仍然需要按照以上方法继续进行分裂，直到子集所有的元组都属于一个类别，停止分裂流程。
决策树分类算法与统计方法和神经网络分类算法相比较具备以下优点：首先，通过决策树分类算法进行分类，出现的分类规则相对较容易理解，并且在决策树中由于每一个分支都对应不同的分类规则，所以在最终进行分类的过程中，能够说出一个更加便于了解的规则集。
其次，在使用决策树分类算法对数据挖掘中的数据进行相应的分类过程中，与其他分类方法相比，速率更快，效率更高。
最后，决策树分类算法还具有较高的准确度，从而确保在分类的过程中能够提高工作效率和工作质量。
决策树分类算法与其他分类算法相比，虽然具备很多优点，但是也存在一定的缺点，其缺点主要体现在以下几个方面：首先，在进行决策树的构造过程中，由于需要对数据集进行多次的排序和扫描，因此导致在实际工作过程中工作量相对较大，从而可能会使分类算法出现较低能效的问题。
其次，在使用C4.5进行数据集分类的过程中，由于只是用于驻留于内存的数据集进行使用，所以当出现规模相对较大或者不在内存的程序及数据即时无法进行运行和使用，因此，C4.5决策树分类算法具备一定的局限性。
大数据分析与挖掘 实训1 基于时间序列的分仓商品预测
开篇讨论——农夫山泉如何大卖矿泉水？
城市 1 城市 5 城市 2
总仓
城市 4
需求 预测
城市 3
开篇讨论——农夫山泉如何大卖矿泉水？
天气
配送中 心辐射 半径
需求 变化
季节性 变化
甚至突 发性的 需求
开篇讨论——农夫山泉如何大卖矿泉水？
大幅度降低物流成本
地区供销平衡
开始实验
数据导入
是否 满足要求
否 是 数据预处理
大数据挖掘与分析流程
参数设置
大数据挖掘与分析工具——PMT（北京络捷斯特 开发）
时间序列
调整 参数
实验结束
问题解决——时间序列挖掘流程图
问题解决—数据探索分析
问题解决—数据探索分析
问题解决——预测结果
问题解决——预测结果
问题学习——知识点1-数据挖掘
直通车引 淘宝客引 聚划算引 直通车引 搜索引导 成交件数 成交人次 导浏览次 导浏览次 导浏览次 导浏览人 浏览次数 数 数 数 次 淘宝客引 聚划算引 搜索引导 非聚划算 非聚划算 非聚划算 非聚划算 导浏览人 导浏览人 浏览人次 支付笔数 支付金额 支付件数 支付人次 次 次
成交笔 数
问题解决——数据探索与数据挖掘
统计 学
数据 库
数据 挖掘
模式 识别
机器 学习
问题学习——知识点1-预测方法
统计理论模型
人工智能模型
时 间 序 列
卡 尔 曼 滤 波
线 性 回 归
非 参 数 回 归
历 史 平 均
神 经 网 络
支 持 向 量 机
模 糊 神 经 网 络
关联规则
2015上半年软考数据库系统工程师考试真题及答案解析
n n-1 2015 年上半年数据库系统工程师考试真题单项选择题（每题的四个选项中只有一个答案是正确的，请将正确的选项选择出来。
）1机器字长为n 位的二进制数可以用补码来表示（）个不同的有符号定点小数。
A．2B．2C．2n-1D．2n-1 +12计算机中CPU对其访问速度最快的是（）。
A．内存B．CacheC．通用寄存器D．硬盘3Cache的地址映像方式中，发生块冲突次数最小的是（）。
A.全相联映像B．组相联映像C．直接映像D．无法确定的4计算机中CPU的中断响应时间指的是（）的时间。
A．从发出中断请求到中断处理结束B．从中断处理开始到中断处理结束C．CPU分析判断中断请求D．从发出中断请求到开始进入中断处理程序总线宽度为32bit ，时钟频率为200MH，z 的带宽为（）MB/S。
A．40B．80C．160D．2005若总线上每 5 个时钟周期传送一个32bit 的字，则该总线6以下关于指令流水线性能度量的描述中，错误的是（）。
A．最大吞吐率取决于流水线中最慢一段所需的时间B．如果流水线出现断流，加速比会明显下降C．要使加速比和效率最大化应该对流水线各级采用相同的运行时间D．流水线采用异步控制会明显提高其性能7（）协议在终端设备与远程站点之间建立安全连接。
A．ARPB.TelnetC．SSHD．WEP8安全需求可划分为物理线路安全、网络安全、系统安全和应用安全。
下面的安全需求中属于系统安全的是（），属于应用安全的是（）。
A．机房安全B．入侵检测C．漏洞补丁管理D．数据库安全A．机房安全B．入侵检测C．漏洞补丁管理D．数据库安全9王某是某公司的软件设计师，每当软件开发完成后均按公司规定编写软件文档，并提交公司存档。
那么该软件文档的著作权（）享有。
A．应由公司B．应由公司和王某共同C．应由王某D．除署名权以外，著作权的其他权利由王某10甲、乙两公司的软件设计师分别完成了相同的计算机程序发明，甲公司先于乙公司完成，乙公司先于甲公司使用。
2015秋浙江大学网络学院《数据挖掘》在线作业及答案
2015秋浙江大学网络学院《数据挖掘》在线作业及答案单选题1.置信度(confidence)是衡量兴趣度度量（）的指标。
A 简洁性B 确定性C 实用性D 新颖性正确答案:B 单选题2.哪种OLAP操作可以让用户在更高的抽象层，更概化的审视数据？A 上卷B 下钻C 切块D 转轴正确答案:A 单选题3.下列几种数据挖掘功能中，（）被广泛的用于购物篮分析。
A 关联分析B 分类和预测C 聚类分析D 演变分析正确答案:A 单选题4.下列哪个描述是正确的？A 分类和聚类都是有指导的学习B 分类和聚类都是无指导的学习C 分类是有指导的学习，聚类是无指导的学习D 分类是无指导的学习，聚类是有指导的学习正确答案:C单选题5.计算一个单位的平均工资，使用哪个中心趋势度量将得到最合理的结果？A 算术平均值B 截尾均值C 中位数D 众数正确答案:B 单选题6.规则：age(X,”19-25”) ∧buys(X, “popcorn”) => buys(X, “coke”)是一个（）。
A 单维关联规则B 多维关联规则C 混合维关联规则D 不是一个关联规则正确答案:B 单选题7.假设现在的数据挖掘任务是解析数据库中关于客户的一般特征的描述，通常所使用的数据挖掘功能是（）。
A 关联分析B 分类和预测C 孤立点分析D 演变分析 E概念描述正确答案:E 单选题8.下面哪种数据预处理技术可以用来平滑数据，消除数据噪声？A 数据清理B 数据集成C 数据变换D 数据归约正确答案:A 单选题9.进行数据规范化的目的是（）。
A 去掉数据中的噪声B 对数据进行汇总和聚集C 使用概念分层，用高层次概念替换低层次“原始”数据D 将属性按比例缩放，使之落入一个小的特定区间正确答案:D 单选题10.平均值函数avg()属于哪种类型的度量？A 分布的B 代数的C 整体的D 混合的正确答案:B 单选题11.下面哪种分类方法是属于统计学的分类方法？A 判定树归纳B 贝叶斯分类C 后向传播分类D 基于案例的推理正确答案:B 单选题12.下列几种数据挖掘功能中，（）被广泛的用于购物篮分析。
数据挖掘期末考试题
11.将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务？( A. 频繁模式挖掘 B. 分类和预测 ) C. 数据预处理 D. 数据流挖掘
)
12. 决策树中不包含一下哪种结点(
A,根结点（root node) B,内部结点（internal node） C,外部结点（external node） D,叶结点（leaf node）
10.DBSCAN 是相对抗噪声的，并且能够处理任意形状和大小的簇。 （ ）
课程代码： C0204413
题目 得分 阅卷教师
一 二 三 四 五 六
课程： 数据挖掘 A 卷
七 八 九 十 总成绩 复核
二、选择题（每题 2 分，30 分）
1. 某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖掘的哪类问题？( A. 关联规则发现 B. 聚类 ) B. 领域知识发现 C. 文档知识发现 D. 动态知识发现 C. 分类 D. 自然语言处理 )
分成四个箱。等频（等深）划分时，15 在第几个箱子内？ ( A 第一个 B 第二个 )
) D 第四个
姓名:
C 第三个
班
4. 关于 OLAP 和 OLTP 的区别描述,不正确的是: (
2. 数据仓库中间层 OLAP 服务器只能采用关系型 OLAP
A. OLAP 主要是关于如何理解聚集的大量不同的数据.它与 OTAP 应用程序不同. B. 与 OLAP 应用程序不同,OLTP 应用程序包含大量相对简单的事务. C. OLAP 的特点在于事务量大,但事务内容比较简单且重复率高. D. OLAP 是以数据仓库为基础的,但其最终数据来源与 OLTP 一样均来自底层的数据库系统,两者面对的用户是相同的.
泰迪杯全国大学生数据挖掘竞赛试题
第三届泰迪杯全国大学生数据挖掘竞赛试题说明：1、参赛选手可从下述试题中任选一题作答，并在论文报告中标明2、论文等级会综合考虑论文质量和难度系数试题一基于电商平台家电设备的消费者需求及产品数据挖掘分析（难度系数：1.0）试题来源：背景：随着互联网与移动互联网的快速发展，截止2014年6月，我国的网民规模达6.32亿，互联网普及率为46.9%，2015年中国网民的渗透率将接近50%。
2014年天猫双十一的交易额达571亿，网上购物将成为人民生活的一部分。
网民在电商平台上浏览和购物，产生了海量的数据，如何利用好这些碎片化、非结构化的数据，将直接影响到企业产品在电商平台上的发展，也是大数据在实际企业经营中的应用。
对于用户在电商平台上留下的评论数据，运用文本分析方法，了解用户的需求、抱怨，购买原因以及产品的优点、缺点，对于改善家电设备产品及用户体验有着重要的意义。
据观研天下行业分析：近年来我国家电设备销量增长迅速，以电热水器为例，2011年电热水器市场销量比2010年增长2.29%，销售额增长5.23%；2013年热水器零售量达到2842万台，零售额达到459亿元，2014年热水器整体规模向上，但增速较2013年有所回落，零售量达到2985万台，零售额达到504亿元。
需求：1、分析用户对于热水器/净水器产品的个性化需求；2、分析现有电商热水器/净水器的产品劣势（用户抱怨点）及产品优势（用户赞点）；3、分析各品牌的产品间的差异，进行差异化卖点提炼；4、分析用户购买的原因；5、对用户的购买行为进行分析挖掘（搜索关键字、购买时关注点、购买步骤、使用、评价）（此部分可选择来做）。
提示：1、在电商平台进行评论数据抓取（可用火车头采集器进行评论爬虫）；2、对评论数据进行预处理（处理掉水军及随意发表的评论数据）；3、可分品类进行细化分析（热水器：电热热水器、燃气热水器；净水器：净水机、纯水机）；4、对评论数据进行文本分析（好评、差评、中文分词、词频统计、情感分析、语义网络）；5、可利用百度指数、淘宝指数等互联网工具对热水器和净水器的消费人群及搜索关注点进行分析；6、建议在国内外相关文献的基础上尽量选择新技术手段进行挖掘，比如基于深度学习理论模型完成情感分析，参见文献：《基于深度学习的微博情感分析》、《基于深度学习的文本情感分类研究》等。
大数据背景下数据挖掘技术对管理会计的影响分析
２０１９年８月第３５卷㊀第４期江苏第二师范学院学报ＪｏｕｒｎａｌｏｆＪｉａｎｇｓｕＳｅｃｏｎｄＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙＡｕｇ.ꎬ２０１９Ｖｏｌꎬ３５㊀Ｎｏ.４大数据背景下数据挖掘技术对管理会计的影响分析冯炳纯(广东建设职业技术学院ꎬ广东广州㊀５１０４４０)㊀㊀[摘㊀要]㊀大数据时代的到来ꎬ如何对海量的会计数据进行加工处理是当前管理会计面临的主要难题ꎮ基于此ꎬ笔者在调研了相关文献后ꎬ对以往研究的不足进行深入分析ꎬ主要是对大数据背景㊁数据挖掘技术㊁管理会计的概念进行了总结归纳ꎻ再从管理会计分析重点㊁预测职能㊁非财务指标的利用㊁精细化管理等方面ꎬ阐述了数据挖掘技术对管理会计的影响ꎬ并提出 事前决策分析 事中控制管理 事后核算评价 体系ꎬ目的是提升管理会计的效率ꎮ[关键词]㊀大数据ꎻ㊀数据挖掘技术ꎻ㊀管理会计[中图分类号]㊀Ｆ２７５[文献标识码]㊀Ａ[文章编号]㊀１６７１－１６９６(２０１９)０４－００６４－０５㊀㊀一㊁引言２０１４年我国财政部发布了«关于全面推进管理会计体系建设的指导意见»ꎬ指明了我国管理会计体系建设的指导思想㊁基本原则和主要目标ꎮ２０１５年财政部又发布了«管理会计基本指引»为企业建立管理会计体系提供了明确的思路和框架[１]ꎮ这两大管理会计法律法规的出台是我国管理会计的大事ꎬ有里程碑意义ꎬ它们以官方发布的基本指引的形式确定了管理会计在我国会计体系中的地位ꎮ此后ꎬ我国管理会计发展迅速ꎬ为企业经营决策提供了巨大帮助ꎮ这几年会计数据也呈现爆炸式增长ꎬ传统的管理会计已经难以满足时代的发展需求ꎮ许多企业对管理会计的应用时面临传统管理会计理论难以投入当前实践ꎬ即使得到使用管理会计的精髓也难以被把握和观测实施ꎻ使用效率低下ꎬ无法达到系统的规模ꎻ完善的管理会计体系尚未形成ꎬ发展水平有待提高等问题ꎮ因此ꎬ在当前时代背景下ꎬ管理会计想要继续发挥为经营决策者提供决策信息的功能ꎬ就需要对海量的会计数据进行筛选㊁加工㊁整合ꎮ如何对海量的会计数据进行加工处理是当前管理会计面临的主要难题[２]ꎮ而数据挖掘技术作为大数据时代的核心技术可以很好地帮助管理会计克服这一难题ꎮ谷歌㊁苹果等国际科技公司早已将数据挖掘技术应用于其管理会计之中ꎬ通过数据挖掘技术使管理会计准确地获取信息ꎬ及时地对信息做出处理ꎬ提升了企业的工作效率ꎬ为企业经营决策了提供了更加准确㊁完善的会计信息ꎮ基于此ꎬ本文将对数据挖掘技术对管理会计的影响进行深入剖析ꎮ二㊁文献综述相关研究文献调研可分为三类ꎮ第一类是对管理会计的研究文献ꎮ熊焰仞等(２００８)调查了我国管理会计方法的使用情况并指出我国对管理会计方法的需求量巨大ꎬ但是缺乏科学的理论指导ꎮ王晓丹(２０１４)从管理会计报告的功能入手ꎬ研究了管理会计的职能以及管理会计应该以什么样的方式为企业经营管理者提供什么样的会计信息ꎮ她的研究为我国规范管理会计行为提供了可借鉴的思路ꎮ桑向阳(２０１４)指出我国企业流程管理失[收稿日期]２０１９－０４－２０[作者简介]冯炳纯ꎬ男ꎬ广东广州人ꎬ广东建设职业技术学院讲师ꎮ败的主要原因在于缺乏对管理会计的使用ꎮ第二类是对数据挖掘技术的研究ꎮ丁岩等(２０１３)基于云计算构建了数据挖掘平台的框架ꎬ然后将数据挖掘技术应用于云平台之上ꎬ由此增加了数据挖掘平台的扩展性以及信息的处理效率ꎮ王雅轩等(２０１５)的研究详细介绍了数据挖掘技术的各类算法ꎬ此外ꎬ他还对数据挖掘技术在我国各领域的应用情况做了简要的介绍ꎮ第三类ꎬ数据挖掘技术在管理会计的应用相关的研究ꎬ此类研究文献起步较晚ꎬ但是仍有丰富的研究成果ꎮ曲吉林(２００６)对数据挖掘技术在企业财务领域的应用情况进行了研究ꎬ他发展数据挖掘技术对于企业的竞争环境以及企业财务预警具有显著影响ꎮ魏朝芳等(２０１１)基于企业现代化信息系统的构建以及ＥＲＰ的应用对数据挖掘技术对管理会计的影响进行了研究ꎬ他的研究表明现代信息技术的应用可以明显提高管理会计的信息利用效率ꎮ张树森(２０１４)认为管理会计作为企业财务部门的核心ꎬ应该加快对大数据技术的应用ꎬ以提高企业的经济效率ꎮ通过该领域相关文献的梳理我们发现ꎬ以往对于数据挖掘技术以及管理会计的研究并不深入ꎬ尤其是对数据挖掘技术对于管理会计的影响路径缺乏深入的剖析ꎬ所以本文从数据挖掘技术对管理会计分析重点㊁职能等方面的影响探究数据挖掘技术对管理会计产生的影响ꎬ以弥补以往研究文献的不足ꎬ为国内管理会计的发展提供借鉴思路ꎮ三㊁相关概念１.大数据大数据是指无法在短时间内利用常规软件进行处理的集合数据ꎬ需要新模式才能进行处理的海量㊁高增长信息资产[３]ꎮ它有４大特点:第一是数据的规模大ꎬ数据量已经超过ＴＢꎬ需要用ＰＢ㊁ＥＢ㊁ＺＢ这样的单位计量ꎬ面对如此庞大的数据量ꎬ我们必须加快对数据挖掘技术的探索ꎻ第二是数据类型多样ꎬ除了传统的文本形式还出现了图像㊁音频㊁视频等形式ꎬ而且各种类型的数据仍在呈几何式增长ꎻ第三是数据价值密度低ꎬ大数据时代对于我们有益的数据迅速增加ꎬ但是在海量的数据库中对于我们有益的数据并不多ꎻ第四是对数据的处理速度要求高ꎬ在海量的数据中只有突破原有的处理方式ꎬ迅速地找到有效的信息ꎬ才能利用这些信息为我们创造价值ꎬ大数据时代谁能迅速地获取更多的有益信息ꎬ谁就能够在激烈的市场竞争中占据优势ꎮ２.数据挖掘数据挖掘是指利用计算机对海量的数据进行分析和挖掘有用的信息ꎬ然后得到所希望的信息或寻求某种趋势和模式的过程[４]ꎮ数据挖掘常用的方法有四大类:第一类是分类ꎬ找出一组数据所具有的固定特征ꎬ然后构造分类模型ꎬ利用固定模式对数据进行分类ꎬ此方法可以用来预测产品的生产趋势ꎬ如天猫商城就是运用此方法对消费者进行分类并分别推送相关产品与服务ꎻ第二类是回归分析ꎬ此方法常用来预测数据的走向以及彼此的相关关系ꎬ此方法可以用于销售归因分析以及对未来销售量进行预测ꎻ第三类是聚类分析ꎬ依靠数据的相似性和差异对数据进行分类ꎬ相似数据被归为一类ꎬ相似性较小的数据关联性也就较低ꎬ可以归为另一类别ꎻ第四类是指关联规则法ꎬ数据之间普遍存在某种关联ꎬ如果我们能找出这种关联就能够基于某种数据预测其关联数据的情况ꎮ此方法分为两步ꎬ首先在海量的原始数据中找到全部的高频数据组ꎬ随后发掘这些高频数据组的关联规则ꎮ３.管理会计管理会计也称为 内部报告会计 ꎬ是会计的重要分支ꎬ与财务会计既有联系又有区别[５]ꎮ美国著名会计学家奎因斯坦１９２２年在«管理会计:财务管理入门»一书中首次使用了 管理会计 这一名词ꎮ但是ꎬ管理会计至今没有清晰的定义ꎮ我国对管理会计的定义是管理会计是一种管理活动ꎬ通过为企业管理人员提供准确的财务信息以改善企业经营ꎬ提升企业效益ꎬ并通过信息的反馈ꎬ实现对企业经营活动的控制ꎮ四㊁数据挖掘技术对管理会计的影响１.管理会计的分析重点将由结果转向过程成本管理㊁收入分析㊁风险控制是管理会计的重要内容[６]ꎮ因此ꎬ本文将从成本管理㊁收入分析㊁风险控制３大方面分析数据挖掘技术的应用对于管理会计分析重点转移问题ꎮ图１㊀管理会计分析流程如图１所示ꎬ企业经营额每一个环节都离不开成本计算和成本确定ꎬ而目前企业会计进行成本确定和成本计算的信息主要来源于企业内部各部门提供的成本数据ꎬ这在大数据时代是远远不够的ꎮ除了内部成本信息外ꎬ企业还要了解外部竞争对手的信息ꎬ将企业内部信息与外部信息相结合才能做出最优的决策ꎮ亚马孙的Ｋｉｎｄｌｅ电子书就是一个很好的例子ꎬ它售价远远低于市场上的平板电脑而通过内部电子书㊁广告收费ꎬ降低了企业成本ꎮ其次ꎬ收入分析ꎬ如何创造稳定的收入是管理会计的职责ꎮ亚马逊公司推出Ｋｉｎｄｌｅ电子书阅读器时ꎬ因为其精美的外观㊁纸质书籍的阅读感㊁便于携带等优点迅速占领市场ꎬ其电子书销量大增ꎬ但是一段时间之后ꎬ销售量大减ꎬ亚马逊公司通过客户购买记录数据进行归因分析和量化分析发现原因在于新上架电子书频率以及客户的阅读量上限ꎬ新电子书上架频率过低ꎬ销售收入下降ꎻ有些客户一些购买许多书ꎬ达到其阅读上限之后就很少买书了ꎮ由此亚马逊公司推出包月服务ꎬ１２元一月ꎬ有大量免费书及折扣书ꎬ满足了顾客的需求ꎬ保证了稳定的收入流ꎮ最后ꎬ风险控制ꎬ把经营风险降到最低ꎬ企业才能越走越远ꎮ招商银行针对小微企业推出的 小额通 ꎬ无资产抵押亦可放贷ꎬ在办理贷款时招行会让企业主提供银行流水以及信用卡流水ꎬ然后将数据导入征信模型得出评分ꎬ然后决定是否放贷ꎮ２.管理会计的预测职能将得到更好发挥笔者构建了预测职能转变流程图ꎬ如图２所示:图２㊀管理会计预测职能流程图如图２所示ꎬ管理会计需要在大量的历史数据以及模型计算的基础上对市场进行预测分析ꎬ数据挖掘技术的应用可以帮助管理会计迅速在海量数据库中识别有利信息ꎬ从而进行更加科学的预测[７]ꎮ总的来说ꎬ数据挖掘技术对管理会计预测职能的影响体现在以下几个方面:首先ꎬ预测市场以确定资源配置ꎮ管理会计的职能就是为企业经营决策者提供信息ꎬ以供经营者做出最优决策ꎬ而数据挖掘技术在管理会计上的应用可以使管理会计获得更多的诸如需求量㊁成本价等方面的信息ꎬ从而可以帮助企业决策者确定最佳的资源分配方案ꎬ提升企业效益ꎮ其次ꎬ挖掘客服潜在需求ꎬ扩大市场份额[８]ꎮ通过数据挖掘技术对市场各类产品的销售数据进行抓取ꎬ可以了解到不同地区消费者的需求及喜好ꎬ然后可以进行精准营销ꎬ避免了供给的产品与市场部匹配的问题ꎬ提升企业的现金流ꎮ再次ꎬ评价客户信息ꎬ预测企业风险ꎮ通过大数据技术可以对消费者的消费㊁信贷等行为进行记录ꎬ然后将此数据带入征信模型就可以对客户的信誉做出评分ꎮ数据挖掘技术的应用使管理会计可以获得更多的客户消费ꎮ信贷信息ꎬ从而增加对客户信誉评价的准确度ꎬ帮助企业预防不必要的风险ꎮ最后ꎬ市场数据挖掘ꎬ推出新产品ꎮ传统的管理会计只能对市场上现有产品进行分析评价ꎬ然后做出预测ꎬ这在大数据时代是远远不够的ꎮ现代管理会计应该通过大数据技术挖掘消费者的消费信息ꎬ预测消费者的消费意向ꎬ从而推出满足消费者多样消费需求的新产品ꎮ３.管理会计中非财务指标将被更完善的利用目前ꎬ我国管理会计主要使用财务指标作为评价绩效的依据ꎬ而随着大数据技术的发展ꎬ许多非财务指标也可以作为绩效评价的依据[９]ꎮ如果仅仅关注财务数据会使企业过度关注短期行为ꎬ而忽视员工培养㊁客户关系维护等长期行为ꎬ从长期来看会损害企业效益ꎮ平衡记分卡广泛的存在我国企业绩效评价体系之中ꎬ它由财务㊁客户关系管理㊁业务管理以及人员培养等４个方面构成ꎬ其中３个方面都是非财务指标ꎬ这些非财务指标的应用能够更加完整的对企业内部绩效进行评价ꎮ客户关系管理是企业非财务指标之一ꎬ但它是影响企业市场竞争能力的关键因素ꎬ以前由于技术上的限制这些非财务数据不容易获得ꎬ但是通过数据挖掘技术企业可以很好地进行客户关系管理ꎬ首先可以利用归类以及聚类分析的方法对客户的消费行为进行分析ꎬ进而对客户进行细化归类ꎬ进行差别服务ꎻ其次对客户价值进行分类ꎬ不同资产㊁信誉的客户对于企业的价值是不同的ꎬ很多情况下企业绝大部分的收益仅仅来自２０％左右的优质客户ꎮ通过数据挖掘技术企业能够识别其优质客户ꎬ从而为其提供更好的服务ꎮ产品研发能力也是企业非财务指标之一ꎬ大数据时代企业新产品开发能力越来越被管理者所重视ꎬ为了开发新产品提升市场占有率管理会计需要对市场上所有相关产品的种类㊁功能进行细致的了解ꎬ工作量相当庞大ꎬ而通过数据挖掘技术管理会计可以对某种产品的客流量进行分析进而对市场产品进行分类ꎬ可以帮助企业提升新产品研发效率ꎮ随着数据挖掘技术的发展企业非财务数据将会被更加完善的使用ꎬ从而为企业管理者决策提供更加完善的信息ꎬ促使企业做出最科学的决策ꎮ４.管理会计将变为更为精细的管理管理会计本应该是精细管理的ꎬ在过去由于技术水平低下ꎬ大量的原始数据难以收集导致管理会计能以精细化管理[１０]ꎬ如图３所示ꎬ随着互联网技术㊁大数据技术的发展ꎬ对数据的反馈程度无论是纵向还是横向都大大加深ꎬ使管理会计对过程和成本的控制更有力度ꎮ此外ꎬ大数据技术的发展也使得成本核算方法能够很容易的变为现实ꎬ在产品生产和服务过程中的微小细节都可以被监测和发掘ꎮ如银行网点销售产品时ꎬ必须要经过大堂经图３㊀管理会计精细化管理流程理㊁产品经理㊁柜台这三道程序ꎬ只有合理的分配时间ꎬ才能节约成本提升效益ꎬ为此银行通过叫号机㊁职能柜台等设备对产品经理销售理财产品的时间㊁流程进行优化ꎬ形成了大堂经理对客户问询以筛选客户并帮助客户拿号ꎬ然后把有意向的客户转到产品经理处ꎬ由产品经理进行产品讲解达成购买意向ꎬ之后基本排到客户的号了ꎬ客户到柜台办理产品购买业务ꎬ整个流程不超过１０分钟ꎬ这样提高了服务效率ꎬ也提升了客户满意度并且又增加了营销量ꎬ一举三得ꎮ因此ꎬ现代管理会计不能仅局限于财务会计信息ꎬ而应该超越财务会计信息ꎬ精细化管理ꎬ为经营者提供更加精细㊁全面的数据ꎮ综上所述ꎬ数据挖掘技术可以在很多方面对管理会计产生影响ꎬ使管理会计实现精细化管理ꎬ突破财务信息的局限以及企业内部信息的局限ꎬ帮助企业经营者实现对企业内外的全面管理ꎬ形成 事前决策分析 事中控制管理 事后核算评价 体系ꎬ从而提升企业效益ꎮ五、管理会计运用数据挖掘技术的策略综上所述ꎬ本文列举了以下３点管理会计运用数据挖掘技术的策略:第一ꎬ管理会计数据分析因素应该更加多样化ꎮ大数据时代数据是混乱的多样的ꎬ但是这些数据之间可能存在相关关系或者因果关系ꎬ传统的对数据结果进行分析的方法已经难以适用ꎮ大数据时代管理会计不仅要关注结果数据更要利用数据挖掘技术对过程数据进行跟踪ꎬ获取更加多样化的数据ꎬ以应对快速变化的市场ꎮ比如在进行原材料采购时不仅要考虑销量㊁库存量更要考虑一旦商品滞销ꎬ剩余原材料能否适应市场新产品等情况ꎮ这就是数据挖掘技术在管理会计上的应用以及对管理会计思维模式的影响ꎬ使管理会计不仅要考虑当下因素ꎬ更要考虑过程及未来因素ꎮ第二ꎬ管理会计的数据收集范围需要更加广泛ꎮ传统管理会计的会计信息来源于企业内部各部门ꎬ种类单一ꎬ而且这些数据往往是处理之后的数据ꎬ使得管理会计所获得的信息失去了时效性和原始特殊性ꎮ通过对数据挖掘技术的应用ꎬ管理会计可以不顾及庞大的数据量ꎬ也无须顾及数据是结构数据还是非结构数据而直接采集最原始的数据ꎬ然后再进行相应的数据分析[１１]ꎮ比如在进行人力资本核算时ꎬ不仅要考虑员工的工资㊁奖金等而且要关注培训费㊁设备ꎬ甚至水㊁电费等等ꎮ传统的方法很难准确收集这些数据ꎬ而数据挖掘技术的应用可以很好地解决此类问题ꎮ所以ꎬ管理会计利用数据挖掘技术应该收集更加广泛的数据ꎬ以发掘最有价值的原始数据ꎮ第三ꎬ管理会计应当转变数据储存方式ꎮ大数据时代数据呈爆炸式增长ꎬ传统的数据存储模式已经很难满足管理会计的需求ꎮ这就要求由专业团队建立读取速度快㊁可用性高㊁扩展性强的大数据库以满足企业需求ꎬ比如华为公司就为企业提供数据库服务ꎬ为客户建立专业的数据库ꎬ保证企业数据安全ꎮ这就是数据挖掘技术对管理会计的影响ꎬ通过大数据库存储大量的数据并构建信息结构化平台ꎬ满足管理会计的数据读取和存储需求ꎮ大数据时代对社会经济产生了深远的影响ꎬ管理会计也难以避免ꎬ如何准确㊁及时地处理海量数据是管理会计面临的难题ꎬ而数据挖掘技术的出现可以帮助管理会计解决难题ꎮ本文从大数据时代㊁数据挖掘技术㊁管理会计概念入手结合我国现实情况ꎬ分析了数据挖掘技术在管理会计中应用的技术和经济效益上的可行性ꎬ随后从管理会计的分析重点㊁管理会计职能㊁管理会计的非财务指标应用以及管理会计精细化管理等４个方面阐述了数据挖掘技术对管理会计的影响ꎬ最后指出了管理会计应用数据挖掘技术应该注意收集更广泛的㊁多样的数据以及改变传统的存储方式ꎮ当然ꎬ鉴于笔者能力有限ꎬ本文还存在许多不足之处ꎮ由于数据的缺失ꎬ本文只是对数据挖掘技术对管理会计的影响进行理论分析ꎬ缺乏必要的计量ꎻ由于企业的情况千变万化ꎬ本文所提出的数据挖掘技术对管理会计的影响可能与某些企业实际不符ꎬ不能囊括所有情况ꎮ[参考文献][１]黄婷.数据挖掘技术在管理会计中的应用分析[Ｊ].中国国际财经(中英文)ꎬ２０１７(２２):５６. [２]朱锦亮ꎬ陆盛德.基于大数据的通信企业管理会计体系应用研究[Ｊ].会计之友ꎬ２０１７(２):１６－１９. [３]杨标.构建网络经济环境下战略管理会计系统[Ｊ].改革与战略ꎬ２００５(１):１１９－１２１.[４]张庆龙.中国企业集团财务共享中心:案例启示与对策思考[Ｊ].会计之友ꎬ２０１５(２２):２－７. [５]王娟.数据挖掘技术在管理会计中的应用分析[Ｊ].中国市场ꎬ２０１６(７):１１７－１１８.[６]陈旭ꎬ范亮.移动互联网下的管理会计信息化构想 基于云计算平台[Ｊ].会计之友ꎬ２０１５(１９):８０－８２.[７]许亚湖ꎬ王婷.大数据时代管理会计的变革[Ｊ].财会通讯ꎬ２０１５(１６):１３－１５.[８]曹志华.财务分析研究中数据挖掘方法的评析[Ｊ].会计之友ꎬ２０１１(１４):３８－３９.[９]孟岩ꎬ武文龙.数据挖掘在战略管理会计中的应用 以ＡＢ公司为实例[Ｊ].会计之友(下旬刊)ꎬ２０１０(６):５４－５７.[１０]金灿灿ꎬ王竹泉ꎬ王海龙.财务共享模式下企业营运资金管理绩效研究 基于海尔集团２００７~２０１４年的纵向案例[Ｊ].财会通讯ꎬ２０１７(２):９８－１０３＋１２９.[１１]王河流.基于数据仓库与数据挖掘的会计信息系统的构建[Ｊ].集美大学学报(自然科学版)ꎬ２００５(３):２４５－２４９.(责任编辑㊀光㊀翟)。
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数据挖掘实验报告
《数据挖掘》Weka实验报告＿学号＿指导教师开课学期 2015 至 2016 学年 2 学期完成日期 2015年6月12日1.实验目的基于/ml/datasets/Breast+Cancer+WiscOnsin+%28Ori- ginal%29的数据，使用数据挖掘中的分类算法，运用Weka平台的基本功能对数据集进行分类，对算法结果进行性能比较，画出性能比较图，另外针对不同数量的训练集进行对比实验，并画出性能比较图训练并测试。
2.实验环境实验采用Weka平台，数据使用来自/ml/Datasets/Br- east+Cancer+WiscOnsin+%28Original%29，主要使用其中的Breast Cancer Wisc-onsin (Original) Data Set数据。
Weka是怀卡托智能分析系统的缩写，该系统由新西兰怀卡托大学开发。
Weka使用Java写成的，并且限制在GNU通用公共证书的条件下发布。
它可以运行于几乎所有操作平台，是一款免费的，非商业化的机器学习以及数据挖掘软件。
Weka提供了一个统一界面，可结合预处理以及后处理方法，将许多不同的学习算法应用于任何所给的数据集，并评估由不同的学习方案所得出的结果。
3.实验步骤3.1数据预处理本实验是针对威斯康辛州(原始)的乳腺癌数据集进行分类，该表含有Sample code number（样本代码)，Clump Thickness（丛厚度），Uniformity of Cell Size （均匀的细胞大小）， Uniformity of Cell Shape （均匀的细胞形状），Marginal Adhesion（边际粘连），Single Epithelial Cell Size（单一的上皮细胞大小），Bare Nuclei（裸核），Bland Chromatin（平淡的染色质），Normal Nucleoli （正常的核仁）， Mitoses（有丝分裂），Class（分类），其中第二项到第十项取值均为1-10，分类中2代表良性，4代表恶性。
数据挖掘技术在软件知识库中的应用研究
数据挖掘技术在软件知识库中的应用研究
夏容;刘健儒
【期刊名称】《信息与电脑：理论版》
【年(卷),期】2015(000)017
【摘要】将数掘挖掘技术应用在软件知识库中,编程人员可以应用某算法批量挖掘所需数据,了解软件开发工程的质量、根据数据检测结果有针对性地维护软件,提高软件的生命周期。
本次研究说明了数据挖掘技术在软件知识库中的应用。
【总页数】2页(P56-57)
【作者】夏容;刘健儒
【作者单位】南昌航空大学科技学院;南昌航空大学
【正文语种】中文
【中图分类】TP311.13
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课程名称:数据挖掘试卷满分100分
考试时间: 2015年6月19日(第周星期)
题号
一
二
三
四
五
六
七
八
九
十
总分
评卷得分
评卷签名
复核得分
复核签名
1。（10分）计算{2，9，7，6，20，100，35，21，11}的均值，中位数和p=40%的截断均值，并且简单说明三种不同的均值在反映数据中心方面有什么特点？
4。（10分）某学校对入学的新生进行性格问卷调查，没有心理学家的参与，根据学生对问题的回答，把学生的性格分成了8个类别。请说明该数据挖掘任务是属于分类任务还是聚类任务？为什么？并利用该例说明聚类分析和分类分析的异同点。
5．（12分）假设描述学生的信息包含属性：性别，籍贯，年龄。有两条记录p，q和C1，C2的信息如下，分别求出记录和簇彼此之间的距离。
p={男，广州，18}，q={女，韶关，20}
C1={男：25，女：5；广州：20，深圳：6，韶关：4；20}
C2={男：3，女：12；汕头：12，深圳：1，韶关：2；24}
,ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
6．（12分）请举例说明什么是关联数据挖掘任务？
7．（12分）新闻报道说，有科学家根据当前通行的血液检查的指标，来预测一个人五年后得老年痴呆病的情况。假设需要你重复该实验，并且可以通过血液检查的指标来做出预测，请你说明从采集数据到建立模型的大概步骤，以及可能使用的算法。
2。（10分）有如下的数据：{2，4，5，6，11，13，21，22，24，26，28，40}，使用深度为4的分箱方法进行数据平滑，分别使用箱平均值，中值和边界值进行平滑，请写出平滑后的结果。并说明分箱方法的用途是什么？
3．（10分）请说明在数据预处理的时候，可以发现并清除噪音数据吗？对噪音数据一般有哪些处理方法？
2
D,O,N,K,E,Y
3
M,A,K,E
4
M,U,C,K,Y
5
C,O,K,I,E
6
Y,M,K,O
8．（12分）如下表所示：
A
B
C
类
0
0
0
+
0
0
1
-
0
1
1
-
0
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-
1
1
1
+
1
0
1
+
用K-最近邻算法（使用曼哈顿距离），预测样本（A=0,B=1,C=1）的类标号是什么？
9．(12分)画出如下数据的FP树，并按支持度阈值是2找到频繁项集。
序号
事务
1
M,O,N,K,E,Y