数据挖掘课程论文要求
《中医药信息分析与数据挖掘》课程结课论文要求
《中医药信息分析与数据挖掘》课程
结课论文要求说明
本论文是本课程的考核依据。
根据论文的格式、内容，形成最终评价结果，给予相应考核成绩。
一、论文内容要求
1. 内容要求：结合本课程与各自专业，选题并撰写研究论文。
即结合本课程内容，融合自身专业方向，选择1个或1个以上角度，进行课程所及知识与自身专业方向之间综合分析，形成结课论文。
例如：数据挖掘技术在中医基础理论研究领域的应用概述，基于关联规则技术的中医证候研究现状，等。
2. 字数要求：总字数不得少于3000字。
3. 警告：严禁抄袭行为；如若出现抄袭行为，将取消考核成绩！
二、格式要求
1. 封皮要求：参见“附件1：《中医药信息分析与数据挖掘》结课论文封皮格式”。
2. 格式要求：参见“附件2：《中医药信息分析与数据挖掘》结课论文格式样张”。
3. 排版要求：
采用MS Word 2003，进行格式排版。
务请学生按照规格编排论文。
请直接使用样式，不要对样式作任何修改！
三、论文提交要求
1. 内容：需提交打印稿、电子稿各1份。
2. 装订：将结课论文封皮和论文正文两部分，合订成册。
3. 收集人：班级班长负责收集，统一交至任课教师。
4. 截止时间：2014年5月6日。
《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 (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。
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。
数据仓库与数据挖掘课程设计论文正稿
一、需求分析：一、应用背景：运输业是国家经济的一个重要的组成部分，其发展水平已经成为一个国家和地区综合实力的重要体现。
随着经济全球化，我国对物流的需求将大幅度的增加，物流将呈现跳跃式发展趋势。
企业开始改变那种以商品为导向的观念，开始注重发掘，通过收集整理繁多的信息，量化分析需求，提供优质的售后服务，保持稳定的关系等措施，来加强对客户关系的管理。
CRM的主要含义就是通过对详细资料的深入分析，来提高满意程度，从而提高企业的竞争力的一种手段，CRM最大程度地改善、提高了整个关系生命周期的绩效。
CRM整合了、公司、员工等资源，对资源有效地、结构化地进行分配和重组，便于在整个关系生命周期及时了解、使用有关资源和知识；简化、优化了各项业务流程，使得公司和员工在销售、服务、市场营销活动中，能够把注意力集中到改善关系、提升绩效的重要方面与核心业务上，提高员工对的快速反应和反馈能力；也为带来了便利，能够根据需求迅速获得个性化的商品、方案和服务。
要在激烈的市场竞争中获得主动，越来越多的民航企业把保持客户作为企业的重要任务，谁能留住那些能给企业带来丰厚利润的关键客户，并获得他们长久的信任和支持，谁就能获得满意的回报，进而赢得持续的竞争优势。
在航空业，客户关系管理的应用有其特别的原因。
面对航空公司的管理需求，急需引入先进的客户关系管理理念。
在航空公司引入电子商务后，公司关注的重点由提高部效率向尊重外部转移。
而CRM理念正是基于对客户的尊重，要求公司完整地认识整个客户生命周期，提供与客户沟通的统一平台，提高员工与接触的效率和反馈率。
随着“以客户为中心"的客户关系管理技术在航空业的不断应用和发展，航空服务质量的改善提高的同时，产生了大量的客户数据，充分挖掘这些数据中隐藏的有用信息可以为航空公司的经营决策带来极大的帮助。
二、应用价值与意义：概括来讲，数据仓库与数据挖掘在航空公司CRM中的商业价值主要体现在以下三个方面：1、有助于航空公司提高收益一个成功的CRM系统可以给航空公司带来明显的收益增长，在客户的整个生命周期，最大化利润贡献。
《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。
数据采集自动化处理与数据挖掘毕业设计(论文)
HUNAN UNIVERSITY毕业设计（论文）设计（论文）题目:数据采集自动化处理与数据挖掘数据采集自动化处理与数据挖掘摘要目前，随着社会经济的发展，金融市场变的异常庞大和复杂，而基金作为一种金融衍生产品，在金融市场中占有一席之地。
随着基金产业的不断发展，各种类型的基金进入金融市场，作为一种理财产品，就是要为大众服务，帮助大家理财，然而当投资者面对大量的基金产品，不知应该怎样选择，所以我们的目标就是帮助普通的投资者和金融机构做出判断，指引他们选择适合自己的基金。
为了达到上面的目的，我们就需要大量的数据来做支撑，所以采集这些基金产品的数据是十分重要的，每天有来自世界各地的金融机构为我们提供这些数据，而我们的目的就是要采集这些数据，保持数据的完整性和正确性就是我们这套系统的主要功能。
我们采用程序的方式来实现这样的数据采集，并且不需要人工干预，本套系统采用了c#语言，以及三层结构本身的一些设计上特点做了较为详细的分析，以及大量采用了XML技术, 三层架构的设计实现了一套功能相对完备并具有良好用户界面和可扩展性的系统。
在本中也对本文中的创新点进行阐述，同时展望了采集数据的自动化和数据挖掘的发展方向以及前景。
关键词：基金，XML，数据挖掘Automation of Data Collection and Data MiningABSTRACTAuthor: Wu xiang binTutor:Li Wei At present, as the social and economic development, financial markets become unusually large and complex, and the fund as a financial derivative products, financial markets in a place. With the continuous development of the industry, various types of funds into the financial markets, financial products as a means for the public services, financial management help people, but when investors face a lot of fund products, they do not know what to choose, Our goal is to help ordinary investors and financial institutions to make a judgement, the guidelines they choose to suit their own funds.To achieve the above objectives, we need to do a lot of data support, the collection of data products of these funds is very important, every day from all over the world financial institutions to provide us with these data, and our goal is to acquisition of these data, and maintain data integrity and accuracy of this system is our main function.We adopt a program approach to achieve such a data collection, and does not require manual intervention, this set of systems used c # language, and the three-tier structure itself to do some design features a more detailed analysis, and a large number of XML technology, The three-tier system designed to achieve a relatively complete set of features and has a good user interface and scalability of the system. In this paper also on the point on innovation, and the prospect of automated data collection and data mining direction for the development and prospects.Key words: fund, XML, data mining.目录1绪论 (6)1.1本课题的简介 (6)1.2 本课题的目的和意义 (7)2技术背景 (8)2.1W EB服务的概念 (8) WEB服务的优势 (8)2.3XML (9)2.4系统的体系结构 (11)2.4.1 传统的两层结构 (11)2.4.2 三层结构简介 (11)2.4.3 用部署三层架构 (12)2.4.4IIS (13)2.4.5 体系结构建立的几个原则 (14)2.5数据挖掘 (15)2.5.1 什么是数据挖掘 (15)2.5.2 数据挖掘能做什么 (16)2.5.3 数据挖掘的实现 (17)3系统功能设计 (18)3.1概要说明 (18)3.2D OWNLOADER模块 (19)3.2.1 主要处理流程 (19)3.2.2 类图 (20)3.2.3 功能实现 (21)3.3P ARSER模块 (22)3.3.1 主要处理文件流程 (22)3.3.2 类图 (24)3.3.3 功能实现 (25)3.4I MPORTER模块 (27)3.4.1 主要处理流程 (27)3.4.2 类图 (28)3.4.3 功能实现 (29)3.5基金数据点定义表格 (29)3.6数据库设计 (32)3.6.1 系统要求 (32)3.6.2 数据库逻辑结构图 (32)3.7系统界面设计 (35)4系统测试 (39)4.1D OWNLOADER测试 (39)4.1.1 Email下载文件测试 (39)4.1.2 Ftp下载文件测试 (40)4.1.3 Ssh下载文件测试 (41)4.1.4 Local下载文件测试（Copy） (41)4.1.5Local下载文件测试（Move） (42)4.2P ARSER测试 (42)4.3I MPORTER测试 (43)4.3.1 导入文件到数据库中 (43)4.3.2 以固定优先级打开importer (44)5结论 (44)5.1 本文总结 (44)5.2 系统的前景展望 (45)5.3 下一步工作 (45)致谢 (46)参考文献 (47)1绪论1.1本课题的简介数据采集自动化处理其实就是一个系统，此系统主要任务就是自动化的采集数据。
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。
数据挖掘技术在高校教学管理论文
数据挖掘技术在高校教学管理中的应用摘要：高校在教学和管理中逐渐聚集了相当数量的数据资料，要充分的使用好这些数据资料研究技术对这些数据进行分析和挖掘，从中找出相对于教育教学和监督管理有关的知识，帮助管理者更好的做出决策，与此同时也能够促进学校合理设置课程、制定培养方案和有效管理学生，从而推动学校的全面发展。
abstract： colleges and universities has accumulated a large amount of data gradually in the teaching and management，it is necessary to make full use of these data material and carry on the analysis and mining to these data， and finds out the knowledge which is relative to the education and teaching as well as the supervision and administration， help managers to make better decisions， at the same time， it can also promote the school to set up reasonable curriculum，formulate training plan and effectively manage students， so as to promote the all-round development of the school.关键词：数据挖掘；教学管理；关联规则key words： data mining；teaching management；association rules中图分类号：tp39 文献标识码：a 文章编号：1006-4311（2012）34-0200-020 引言随着信息技术的快速发展，多数的高等院校都建立了教务管理系统，高校的日常管理基本上全面实现了信息化和网络化。
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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吉JISHOU UNIVERSITY课 程 论 文课程名称 小二号楷GB2312不加粗 题 目 小二号楷GB2312不加粗 作 者 所属学院 专业年级 信息管理与信息系统2008级 写作时间吉首大学教务处制目 录 (1)Abstract (1)引言 (2)一、应收帐款具有“双刃性” (2)（一）有利方面 (2)（二）不利方面 (3)二、我国应收帐款管理制度及缺陷 (3)（一）相关制度 (3)（二）制度缺陷 (3)三、加强应收帐款管理的措施 (4)（一）制定适当的信用政策 (4)（二）提取坏帐准备金，减少坏帐损失 (4)（三）慎选结算方式，推行票据结算制度 (5)（四）对应收帐款设定担保，办理信用保险 (5)（五）制定合理的收款政策，催收帐款责任到位 (5)（六）根据帐龄情况采取必要措施 (5)四、系统分析，为应收帐款科学管理提供思路 (5)结语 (13)参考文献 (13)（用3号黑体字，中间空2字符）（用小4号宋体字，1.5倍行距，下同）学生姓名 （吉首大学 ***学院，湖南 张家界 摘要：（←用小4号黑体字）应收帐款的存在是买方市场下企业为占有市场而必然出现的结果。
它既可扩大市场，提高市场占有率，又给企业带来潜在的坏帐风险，具有“双刃性”。
企业应充分认识应收帐款的利弊，从应收帐款的周转情况、帐龄、规模及对收入和利润的弹性等方面系统分析，从信用政策、坏帐准备、及时催收、根据帐龄区别对待等方面加强管理，由此降低和控制应收帐款的风险。
（←用5号宋体字，中文摘要应简洁明了，字数为300字左右，内容包括论文的写作目的、意义、研究方法、研究过程、主体内容及结论，突出创造性成果及新见解）关键词：（←用小4号黑体字）应收帐款；管理；分析（←用5号宋体字，关键词为能反映论文最主要内容的名词性术语，数量3 The Management and the Analysis of the AccountReceivable（↑用3号Times New Noman ，加粗，居中）（如果有副标题，用小3号Times New Noman ，居中）（作者姓名，用4号Times New Noman ，居中）(School of ****,Jishou University Zhangjiajie,Hunan 427000)（单位，用小4号 Abstract : （←用小4号Times New Noman ，加粗，首个字母大写）The existence of the account receivable is a result to occupy market in the buyer ’s market. The account receivable not only expands the occupation rate of market but also brings the potential bad account risk. It is “a pair of edge nature ”. Enterprises should study the pros and cons of the account receivable and analyze turnover situation and scale of the account receivable age of the debt and elasticity to the income and profit of the account receivable. And enterprises should strengthen management to lower and to control the （用4号宋体字）risk of the account receivable from credit policy discrimination debt by age. （←用小4号Times New Noman ，内容与中文摘要相对应，用词准确，语法规范）Key words : （←用小4号Times New Noman ，加粗，复数形式，首个字母大写）account receivable; management; analysis （←用小4号Times New Noman ，小写，专有词除引言（←一级标题，小3号黑体）（正文不少于8000字，用小4号宋体字，首行空2行距，间距为段前、段后0行，下同）务等，应向购货单位或接收劳务单位收取的款项益增多。
据统计资料分析，深沪股市公布1997有153应收帐款超过了10亿元的有9家，深市3家，沪市上市公司应收帐款的增长超过100%的有126市有11家，沪市有6家应收帐款年增长幅度超过1000%[2]。
近几年来，大部分企业应收帐款有增无减。
下面列举几家我们熟悉的企业（如表1）：表1 相关企业应收帐款情况表 单位：万元 资料来源：中国证券市场发展报告，2002—2004年.（表头及表中字体为5号宋体，表头一般居中，若有单位，则单位居右） 其中东风汽车、波导股份、亿阳信通应收帐款的增幅都超过了150%，有的甚至超过200%。
企业应收帐款的剧增，使得应收帐款的管理更为重要，它密切地关系到企业资金能否顺利回收，业的生存和发展。
一、应收帐款具有“双刃性”（一级标题，用小3号黑体字，必须单独一行，下同）（一）有利方面（二级标题，用4号黑体字，居左，必须单独一行，下同）1．扩大销售，增强企业竞争能力。
（三级标题，用小4号黑体字，空2汉字。
可单独一行，也可后接其它文字。
若单位独一行，则不加句号；若后接文字，则必须加句号。
下同）市场经济的飞速发展，竞争日益激烈，特别是买方市场一经形成，企业为了在激烈的竞争中占有一席之地，除了提供物美价廉的商品和优质服务外，赊销不失为一种有效的促销手段。
虽然大多数企业更希望现销而不是赊销，但竞争的压力迫使许多企业不得不采取信用业务即赊销，以便稳定自己的销售渠道，扩大自己的销售规模。
企业向客户赊销一方面向客户提供商品和劳务；另一方面向客户提供可以在一定时期内无偿使用的资金，即商业信用资金，其数额等同于商品的售价，对于购买方而言具有极大的吸引力，因此，赊销是一种重要的促销手段，对于企业扩大销售，开拓市场，提高市场占有率具有重要意义。
特别是在银根紧缩，市场疲软，资金匮乏的情况下，赊销的促销作用更加明显。
2．减少库存，降低存货的风险和管理开支。
赊销可以加速产品销售的实现，加快产成品向销售收入的转化速度，从而对降低存货中的产成品数额有积极的影响，有利于缩短产成品的库存时间，降低产成品库存的管理费用、仓储费用和保险费用等方面的开支，避免存货积压、呆滞及霉烂变质的风险。
相反，企业持有应收帐款，则无需上述支出。
因此，无论是季节性企业还是非季节性企业，当产成品存货较多时，一般都可采用较为优惠的信用条件进行赊销，把存货转化为应收帐款，减少产成品存货，节约各种开支。
（二）不利方面……二、我国应收帐款管理制度及缺陷(一）相关制度现行财务会计制度规定企业应收帐款要计提坏帐准备以防范坏帐风险。
确认坏帐损失应符合下列条件：一是债务人破产或死亡，以其破产财产或遗产清偿后仍不能收回的应收帐款；二是因债务人逾期不履行偿债义务，帐龄超过三年仍不能收回的应收帐款。
同时规定企业不得计提秘密准备——超过资产实际损失金额而计提的准备金，特别指出应收帐款虽已过期，但无确凿证据表明不能收回的应收帐款不能全额计提坏帐准备。
（二）制度缺陷现行制度虽然要求企业为防范应收帐款的坏帐风险计提坏帐准备，但至少有两个地方给企业留有较大的制度空间。
一是没有规定应收帐款的挂帐期限。
帐龄在三年以上的超龄应收帐款可作坏帐确认，但不确认坏帐继续挂帐也不违反制度。
企业甚至可把应收帐款挂帐10年8年，虚增企业资产。
二是三年以上的应收帐款只有在有确凿证据表明不能收回时才能确认其坏帐，所谓确凿证据带有的主观性，灵活性太大。
即使应收帐款事实上已无法收回，企业也可用无确凿证据证明来搪塞让其长期挂帐，这或许正是企业超龄应收帐款长期挂帐的制度性原因。
对于国有企业还有其特殊性，大型国有企业在当地经济中的地位往往举足轻重，它的经营好坏会影响到当地政府官员任期内的政绩。
政府关心的是财政收入的增加，财政收入的主要来源是税收。
而增值税是按销售收入的多少计税，所得税是按帐面利润的多少计税。
不少大型国有企业的高层管理人员由政府委派，有的只是到企业呆一个任期挂职镀金，他们最直接的目标就是在任期内做短期政绩，其切身利益就是任期内的高额薪金和完成短期经营目标的奖励，至于任期届满后企业的兴衰，国有资产是否流失那是下任领导的事。
他们只要在任期内做大销售，做大帐面利润就达到目的了。
问题是如果企业只为做大销售，做大帐面利润并不困难，因为此时受货方财务状况如何，商业信用如何并不重要，只要肯接受产品就行。
甚至明示货款何时偿还并不在乎，这样何患找不到商家？但是一旦这样的交易形成，可想而知企业将面临的严重后果，如果是与国内企业的交易只是国有资产变成了非国有资产，国民财富并未减少。
如果是与国外企业的交易就是国有资产流向国外，是国民财富的绝对流失了。
我们本来就还是发展中国家，国家也不太富裕，所以更不能容许这种事发生。
这方面一个典型的例子就是一家电巨子——四川长虹。
“四川长虹”是四川省第二大城市绵阳市的特大型国有控股企业，在绵阳市经济中具有举足轻重的地位。
从1997年度开始，与美国APEX公司发生交易，到2004年确认其挂帐7年之久的39亿元应收帐款无法收回，计提26亿元坏帐准备，导致“四川长虹”有史以来的巨亏，26亿元国有资产流失在美国。
这样巨额的数字应该要引起我们的深思了，试想如果现有会计制度像欧美国家一样，帐龄在一年以上的应收帐款一律作坏帐一次转销，不许长期挂帐，还会出现货款难以收回，挂帐7年之久的现象吗？可见我国对应收帐款管理制度方面的缺陷一定要引起重视了。
三、加强应收帐款管理的措施企业应收帐款存在如此多不利方面，加强应收帐款的管理势在必行。
针对上述提出的有利和不利方面，下面介绍几点加强应收帐款管理的措施：（一）制定适当的信用政策企业在实行商业信用中形成的应收帐款，其大小通常决定于市场经济整体情况和企业的信用政策。
在市场情况一定的条件下，企业可以运用信用政策的变化来影响或调节应收帐款的多少。
信用政策主要是指企业为实现预期的商品销售目标和任务而规定的行动准则，包括企业的信用标准和信用条件。
信用标准是企业决定授于顾客信用所要求的最低标准。
企业信用标准的高低将直接影响企业的销售收入和销售利润。
为了制定适当的信用标准，企业应对客户信用品质进行评估，为此可采用“5C”系统来进行。