数据挖掘在日常生活中的应用
数据挖掘的应用
数据挖掘的应用数据挖掘是一种通过发现、提取和分析大量数据中的潜在模式、关系和趋势来提取实用信息的技术。
它可以匡助企业和组织从海量数据中获取有价值的洞察，以支持决策和战略制定。
以下是数据挖掘在不同领域的应用。
1. 零售业在零售业中，数据挖掘被广泛应用于市场营销和销售预测。
通过分析顾客购买历史和偏好，零售商可以了解消费者的需求，并根据这些信息制定个性化的推荐和促销策略。
此外，数据挖掘还可以匡助预测销售趋势和需求，以优化库存管理和供应链。
例如，一家超市可以通过数据挖掘技术分析顾客购买历史和购物篮组合，发现某些商品之间的关联性。
这样，他们可以将这些商品放在相邻的货架上，以促进交叉销售。
2. 金融领域在金融领域，数据挖掘可以用于信用评分、风险管理和欺诈检测。
通过分析客户的个人信息、交易历史和行为模式，银行和金融机构可以评估客户的信用风险，并制定相应的授信策略。
此外，数据挖掘还可以匡助发现潜在的欺诈行为，以保护金融机构和客户的利益。
举个例子，一家银行可以使用数据挖掘技术分析客户的交易数据，以检测异常交易模式，如大额转账或者频繁的跨国交易，从而及时发现潜在的欺诈行为。
3. 医疗保健在医疗保健领域，数据挖掘可以用于疾病预测、诊断辅助和药物研发。
通过分析患者的病历、生理指标和基因数据，医生和研究人员可以发现疾病的风险因素和早期预警信号，并制定相应的治疗方案。
此外，数据挖掘还可以匡助医药公司发现新的药物靶点和疗效评估。
举个例子，研究人员可以使用数据挖掘技术分析大量的癌症患者数据，以发现不同基因变异与药物疗效的关联性，从而个性化治疗方案。
4. 物流和运输在物流和运输领域，数据挖掘可以用于路线优化、货物跟踪和运输效率提升。
通过分析历史运输数据和实时交通信息，物流公司可以找到最佳的路线和交通模式，以减少运输时间和成本。
此外，数据挖掘还可以匡助预测货物的交付时间和提供实时的货物跟踪服务。
举个例子，一家物流公司可以使用数据挖掘技术分析历史运输数据和交通流量数据，以确定最佳的配送路线和交通模式，从而提高物流效率和客户满意度。
数据挖掘在生活中的应用案例
数据挖掘在生活中的应用案例一、引言数据挖掘是一种从大量数据中提取有价值信息的过程，随着科技的不断发展和人们对数据的需求不断增加，数据挖掘在生活中得到了广泛应用。
本文将介绍数据挖掘在生活中的应用案例。
二、金融领域1. 信用卡欺诈检测信用卡欺诈是一种常见的金融犯罪行为，为了减少损失，银行采用了数据挖掘技术来检测欺诈行为。
通过分析客户历史交易记录、消费地点、购买金额等信息，建立模型进行欺诈检测。
2. 股票预测股票市场波动较大，投资者需要及时获取市场信息并做出决策。
数据挖掘可以分析历史股票价格、公司财务报表等信息，预测未来股票走势。
三、医疗领域1. 病例诊断医生通过患者病历和检查结果进行诊断，但人类记忆有限且容易出错。
采用数据挖掘技术可以帮助医生分析海量病例数据库，并建立模型进行病例诊断，提高准确率和效率。
2. 药物研发药物研发需要大量实验数据，但实验成本高昂且时间长。
数据挖掘可以通过分析已有的药物数据库，预测新的药物分子结构和活性，缩短研发周期和降低成本。
四、教育领域1. 学生成绩预测学生的学习成绩受多种因素影响，如家庭背景、学习方式等。
通过分析历史学生成绩和相关因素，建立模型进行成绩预测，并帮助学生制定个性化的学习计划。
2. 课程推荐不同学生对课程需求不同，采用数据挖掘技术可以根据学生历史选课记录、兴趣爱好等信息推荐适合的课程，提高教育质量和效率。
五、社交领域1. 用户行为分析社交媒体平台可以收集用户的大量行为数据，如点赞、评论等。
通过数据挖掘技术可以分析用户行为模式，了解用户需求并提供更好的服务。
2. 推荐系统社交媒体平台可以根据用户历史行为和兴趣爱好推荐适合的内容，如文章、视频等。
采用数据挖掘技术可以提高推荐准确率和用户满意度。
六、结论数据挖掘在生活中的应用涵盖了金融、医疗、教育和社交等多个领域，可以帮助人们更好地理解和利用数据，提高生活质量和工作效率。
随着技术不断进步，数据挖掘在未来的应用前景将会更加广阔。
数据挖掘技术在社交网络分析中的实际应用案例
数据挖掘技术在社交网络分析中的实际应用案例随着互联网的迅猛发展，社交网络已经成为人们交流、分享和获取信息的重要平台。
社交网络不仅是人们日常生活的一部分，同时也是商业和组织活动的关键组成部分。
在这样一个充满了海量用户和大量信息的网络中，如何从中挖掘和分析有价值的数据成为了一项重要的任务。
数据挖掘技术在社交网络分析中发挥了重要作用，帮助人们理解和应对社交网络带来的挑战。
本文将介绍一些实际应用案例，展示数据挖掘技术在社交网络分析中的价值和应用。
1. 社交网络的用户行为分析社交网络中存储了大量用户生成的数据，如个人资料、发帖、评论、点赞等。
通过数据挖掘技术，我们可以分析用户的行为模式和偏好。
例如，在一个在线购物社交平台上，可以通过分析用户的购买记录、浏览历史和社交互动来推荐个性化的商品和服务。
基于用户行为的分析，企业可以更好地了解用户需求，提供定制化的产品，从而提高用户的满意度和忠诚度。
2. 社交网络的社群发现社交网络中的用户往往以不同的兴趣、背景和关系形成不同的社群。
通过数据挖掘技术，我们可以挖掘并识别这些社群，并进一步分析社群内部的连接和行为。
例如，在社交媒体平台上，可以通过分析用户的社交关注关系、发帖内容和互动行为，识别出不同的社群（如学术圈、艺术爱好者、运动迷等），并了解他们的兴趣和偏好。
这样的分析可以帮助企业精准锁定目标用户群体，进行精准营销和产品推广。
3. 社交网络的舆情分析社交网络中的用户在平台上发布各种各样的信息，包括对某一事物的评价、意见和评论。
通过数据挖掘技术，我们可以对这些信息进行情感分析和舆情监测。
例如，在某一品牌发布新产品后，可以通过分析用户的评论和评分来了解用户的反馈和满意度。
这样的舆情分析可以帮助企业及时发现和解决问题，提升品牌声誉和产品质量。
4. 社交网络的影响力分析社交网络中的用户之间形成了复杂的关系网络。
通过数据挖掘技术，我们可以分析用户之间的连接和信息传播过程，进而识别出具有影响力的用户或节点。
数据挖掘技术的应用
数据挖掘技术的应用随着信息时代的到来，数据量的急剧增长让我们的生活日益依赖于数据技术。
而数据挖掘技术作为其中的重要一环，受到了越来越广泛的关注。
那么，数据挖掘技术在实际应用领域中有哪些具体的应用呢？一、智能推荐如果你在购物网站上购买过商品，在接下来的几天里可能会不断地收到与你购买的商品相关的推荐信息。
其背后的技术就是数据挖掘。
通过分析用户的购买记录、浏览记录以及其他用户的购买习惯，数据挖掘可以精准地向用户推荐相关的商品。
这不仅可以提高购物网站的用户满意度，也可以为商家创造更多的销售机会。
二、舆情分析在当前社交媒体广泛应用的背景下，舆情分析成为了一个重要的研究领域。
数据挖掘技术可以对大规模的社交媒体数据进行挖掘和分析，识别出人们关注的话题、情绪等，并据此评估公众舆情。
通过对舆情的了解，相关部门可以更准确地判断社会热点、民意倾向、危机事件等，从而做出及时有效的应对措施。
三、金融风险控制金融风险控制是目前数据挖掘技术应用比较成熟的领域之一。
在银行、保险、证券等金融机构中，数据挖掘可以通过分析客户的历史信用记录、消费习惯、偏好等信息，评估其风险水平。
例如，在评估个人信用时，数据挖掘可以分析申请人的收入、职业、信用卡还款记录等多维度信息，排除风险较高的申请人，降低银行的逾期率和不良贷款率。
四、医疗领域医疗领域的数据挖掘应用主要集中在疾病预测和诊断辅助方面。
通过分析大量的病历、体检、医学影像等数据，数据挖掘可以帮助医生快速准确地预测患者可能出现的症状及可能的疾病，并为医生提供更多的参考信息，辅助其做出诊断和治疗方案。
此外，数据挖掘还可以在临床试验、新药开发等方面发挥重要的作用，帮助医学界提高治疗效果，降低医疗成本。
五、交通运输随着城市化的发展，交通拥堵问题愈发突出。
数据挖掘可以通过分析车流量、出行时段、路况等多维度数据，提供准确的交通预测和优化策略，从而降低交通拥堵，提高出行效率。
另外，数据挖掘还可以用于智能导航、车辆识别、车辆监控等方面，为交通运输提供更加智能化和安全的服务。
数据挖掘在超市大数据中的应用
数据挖掘在超市大数据中的应用在当今数字化的时代，超市每天都会产生大量的数据，从顾客的购买记录、商品的库存信息，到促销活动的效果评估等等。
这些数据就像一座隐藏着无数宝藏的矿山，而数据挖掘技术则是帮助我们挖掘这些宝藏的有力工具。
数据挖掘，简单来说，就是从大量的数据中提取出有价值的信息和知识的过程。
对于超市而言，通过数据挖掘，可以更好地了解顾客的需求和行为，优化商品的陈列和库存管理，制定更有效的营销策略，从而提高超市的运营效率和盈利能力。
首先，数据挖掘在顾客细分方面发挥着重要作用。
超市的顾客群体具有多样性，不同的顾客有着不同的购买习惯和偏好。
通过对顾客的购买历史数据进行分析，可以将顾客分为不同的细分群体，例如经常购买生鲜食品的家庭主妇群体、关注健康食品的年轻白领群体、喜欢购买零食的儿童群体等。
针对不同的细分群体，超市可以制定个性化的营销策略和服务方案。
比如，对于家庭主妇群体，可以推出更多的家庭装商品和优惠组合；对于年轻白领群体，可以加强健康食品的推广和提供便捷的购物方式；对于儿童群体，可以设置专门的儿童商品区和举办有趣的促销活动。
其次，数据挖掘有助于商品的关联分析。
在超市的销售数据中，往往存在着一些隐藏的关联关系。
比如，购买面包的顾客往往也会购买牛奶，购买纸尿裤的顾客常常会同时购买婴儿奶粉。
通过数据挖掘的关联分析算法，可以发现这些商品之间的关联规则。
基于这些关联规则，超市可以优化商品的陈列布局，将相关联的商品放置在相邻的区域，方便顾客购买，同时也能增加顾客的购买量。
此外，在促销活动中，可以将相关联的商品组合在一起进行打折销售，吸引顾客购买更多的商品。
再者，数据挖掘在库存管理方面也具有重要意义。
准确的库存管理对于超市来说至关重要，库存过多会导致资金占用和商品过期浪费，库存过少则会影响销售和顾客满意度。
通过对销售数据和库存数据的分析，数据挖掘可以预测商品的需求趋势，帮助超市合理地安排采购计划和库存水平。
例如，对于季节性商品，如夏季的冷饮和冬季的保暖用品，可以根据历史销售数据和季节因素，提前预测需求，确保在旺季时有充足的库存供应，而在淡季时减少库存积压。
数据挖掘应用案例
数据挖掘应用案例数据挖掘技术,可以帮助我们从海量数据中发现有用的模式,已经成为数据库研究的一个新的热点。
以下是店铺为大家整理的关于数据挖掘应用案例，给大家作为参考，欢迎阅读!数据挖掘应用案例篇1蒙特利尔银行是加拿大历史最为悠久的银行，也是加拿大的第三大银行。
在20世纪90年代中期，行业竞争的加剧导致该银行需要通过交叉销售来锁定1800万客户。
银行智能化商业高级经理JanMrazek说，这反映了银行的一个新焦点--客户(而不是商品)。
银行应该认识到客户需要什么产品以及如何推销这些产品，而不是等待人们来排队购买。
然后，银行需要开发相应商品并进行营销活动，从而满足这些需求。
在应用数据挖掘之前，银行的销售代表必须于晚上6点至9点在特定地区通过电话向客户推销产品。
但是，正如每个处于接受端的人所了解的那样，大多数人在工作结束后对于兜售并不感兴趣。
因此，在晚餐时间进行电话推销的反馈率非常低。
几年前，该银行开始采用IBMDB2IntelligentMinerScoring，基于银行账户余额、客户已拥有的银行产品以及所处地点和信贷风险等标准来评价记录档案。
这些评价可用于确定客户购买某一具体产品的可能性。
该系统能够通过浏览器窗口进行观察，使得管理人员不必分析基础数据，因此非常适合于非统计人员。
“我们对客户的财务行为习惯及其对银行收益率的影响有了更深入的了解。
现在，当进行更具针对性的营销活动时，银行能够区别对待不同的客户群，以提升产品和服务质量，同时还能制订适当的价格和设计各种奖励方案，甚至确定利息费用。
“蒙特利尔银行的数据挖掘工具为管理人员提供了大量信息，从而帮助他们对于从营销到产品设计的任何事情进行决策。
数据挖掘应用案例篇2就算没去过纽约，也应该都听说过拥有百年历史的纽约地铁，又脏又臭又阴暗，但是纽约客以及自世界各地来的旅客又都离不开地铁，每天550 万人搭乘，想必每一座地铁、每一层阶梯、每一列车厢，到处沾满人类陈年积淀的汗渍与污垢。
数据挖掘在生活中的应用
数据挖掘在生活中的应用摘要：数据挖掘技术是伴随当代信息技术的快速发展而出现的一门新兴技术，它可以帮助人们从海量的信息数据中抽取隐含、具有潜在价值的信息和规律。
数据挖掘的应用非常广泛，从生活到生产，从经济到金融，从军事到科技，到处都有数据挖掘的影子。
本文以三个案例为载体，展示数据挖掘在生活中的应用。
关键词：数据；数据挖掘；反腐数据挖掘技术是伴随当代信息技术的快速发展而出现的一门新兴技术，它可以帮助人们从大量的信息数据中抽取隐含、具有潜在价值的信息和规律。
一般的数据挖掘过程分为数据取样、数据探索、数据调整、模型化、和评价等阶段，这个过程又称“SEMMA”方法。
一.数据挖掘模型化及评价模型化（Modle）。
模型化是数据挖掘的核心工作，建立数据模型就是根据数据转换后的样本数据，分析判断数据特征，选择和运用建模知识，建立相关模型。
提取数据信息就是依据数学模型，从调整过后的数据中发现隐藏的知识、特征或者规律。
评价（Assess）。
评价就是结合挖掘结果和任务需求，采用某种度量方式对数据挖掘结果进行验证和评估。
评价的一种方法是直接使用原先的模型样本和样本数据进行检验；另一种方法就是找另一批数据并对其进行检验。
再一种方法就是从实际运行的环境中取出新鲜数据进行检验。
进行数据分析的方法多种多样，主要的方法有关联分析、聚类分析、序列模式分析、分类分析等（参看下图）。
二.数据挖掘应用举例案例一：汽车安全带的使用汽车安全带，是研发出的所有救命装置中性价比最高的一种产品。
事实上，汽车最开始是没有装配安全带的。
给汽车装配安全带的想法也不是政府提出来的，而是一位名叫麦克纳马拉先生（后担任美国国防部部长）的功劳。
1950年，美国死于交通事故的总人数大约为4万。
这个数字与目前死于车祸的人数差不多，但是这种简单的数字对比极易产生误导作用，因为当时的汽车行驶里程比现在要少得多。
当时还在福特公司任职的麦克纳马拉十分关注汽车事故致死和伤人问题。
数据挖掘在生活中的应用案例
数据挖掘在生活中的应用案例1. 背景数据挖掘是从大量数据中发现未知、有价值的信息的过程。
它通过应用统计学、机器学习和人工智能等技术，寻找数据背后的模式和关联性，为决策提供支持。
在生活中，数据挖掘已经广泛应用于各个领域，包括市场营销、医疗保健、金融服务等。
本文将介绍三个具有代表性和启发性的数据挖掘应用案例，分别是：电商推荐系统、疾病预测和信用评分模型。
2. 电商推荐系统背景随着电子商务的快速发展，用户面临了越来越多的选择。
为了提高用户体验和销售额，电商平台需要根据用户的兴趣和行为进行个性化推荐。
数据挖掘技术可以帮助平台根据用户历史行为和其他用户的行为模式进行商品推荐。
过程1.数据收集：电商平台收集用户浏览历史、购买记录、评价等多种信息。
2.数据预处理：对收集到的数据进行清洗、去重和归一化等处理，以便后续分析。
3.特征提取：根据用户的行为数据，提取用户的特征，如购买偏好、浏览频率等。
4.模型训练：使用机器学习算法，如协同过滤、关联规则挖掘等，构建推荐模型。
5.推荐生成：根据用户的特征和模型预测，生成个性化的推荐结果。
结果通过电商推荐系统，用户可以获得个性化的商品推荐，提高购物效率和满意度。
同时，电商平台也可以通过推荐系统增加销售额，并提高用户粘性。
3. 疾病预测背景疾病预测是医疗保健领域中的一个重要应用。
通过分析患者的病历数据和其他相关信息，可以帮助医生准确预测患者是否可能患上某种疾病，并采取相应措施进行治疗或干预。
过程1.数据收集：医院或诊所收集患者的基本信息、体检数据、家族病史等多种信息。
2.数据清洗和整合：对收集到的数据进行清洗、去除异常值和缺失值，并将不同来源的数据整合到一起。
3.特征选择：根据疾病预测的目标，选择与之相关的特征，如年龄、性别、血压等。
4.模型训练：使用机器学习算法，如逻辑回归、支持向量机等，根据历史病例数据构建预测模型。
5.预测结果：根据患者的特征和模型预测，给出患病概率或风险评估。
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数据挖掘在日常生活中的应用
作者：赵敏
来源：《数码设计》2020年第07期
摘要：数据挖掘是KDD中特定情况下的一个步骤。
大部分人是通过啤酒+尿布的案例认识到数据挖掘，不少人也通過这个有趣的故事开始接触数据挖掘。
大数据能够让企业测量出之前被认为无法计算的信息。
使用这些信息，分析师能发现新的工业模式并能更好的了解客户的动机，兴趣爱好和讨厌的东西。
更多得了解什么能让客户做出选择，能够为通向新的商业机会创造出更多的可能，也能够让企业发布出令客户感兴趣的内容和产品。
比如现在的“瀑布流”，就是企业根据网民平常浏览互联网信息的类型，基于用户搜索习惯、兴趣爱好、归属地、年龄、区域、商圈等等大数据信息，挖掘并分析出来跟本人相匹配的广告信息推送给你。
关键词：数据挖掘;应用方向;数据分析;算法
中图分类号：TP311.13文献标识码：A文章编号：1672-9129（2020）07-0115-01
Abstract：Data mining is a step in a specific situation in KDD. Most people got to know about data mining through the beer and diapers case， and a lot of people got to know about data mining through this interesting story. Big data allows companies to measure information that was previously considered uncomputable. Using this information， analysts can discover new industry patterns and better understand customers' motivations， interests and annoyances. Learning more about what enables customers to make choices creates more possibilities for new business opportunities and enables companies to deliver content and products that will be of interest to customers. For example，the current "waterfall flow" is that enterprises mine and analyze the advertising information matching themselves to you based on the user's search habits， interests， place of residence， age， region，business circle and other big data based on the type of Internet information that netizens usually browse.
Key words：data mining;Application direction;Data analysis;algorithm
1项目分析
随着科技的快速发展，我们出现了多种多样的新兴产物，因此，所需要学习的知识就更多了。
在我们的日常生活中，对数据分析的要求也越来越高了。
本次研究，就是想要探寻在我们日常生活中，数据挖掘带给了我们那些便利，以及其中我们需要具备和掌握那些知识。
2数据挖掘技术
数据挖掘技术应用十分广泛，该技术融合了数理统计、模糊数学、机器学习、模式识别、人工智能和数据库技术等技术潮流的研究成果，能够很好的在商业智能和决策分析中发挥作用。
同时数据挖掘技术广泛应用于商业、医学、教育等行业。
数据挖掘技术的发展对于我们每个人来说都具有十分重要的意义。
数据挖掘可以解决许多问题，但在实现的过程中是一个非常繁琐的过程，并有丰富的计算机基础才能实现。
随着信息技术的发展，出现了许多数据挖掘的工具，比如NLPIR分析平台是相较于其它系统都是占据优势的系统，该系统主要是侧重大数据内容采编挖搜的综合需求，它是网络精准采集、自然语言理解、文本挖掘和语义搜索强强联合的最新研究成果，并且先后经历了近二十年的不断创新，取得今天的辉煌成就。
3数据挖掘在医学中的应用
数据挖掘在医学中的应用。
数据挖掘是医学的一次时代转折点。
在医学上，数据挖掘可以做到：分析电子病历、分析医院系统、管理数据用于公共健康研究、循证医学、降低再入院率、保护病人的身份信息、创建更高效的诊所等。
数据挖掘在医学中最常用的算法就是Relief 算法和K-means聚类算法。
Relief算法比较简单，运行的效率也很高，所以被人们广泛使用。
但是它只能处理两类别的数据，后来Relief算法也得到了很多的创新和发展。
K-means算法是一种常用的聚类算法。
该算法首先初始化质心，然后判断各个质心间的距离，按照就近原则分配，最后计算质心。
不断重复当前的操作，目标函数最小时结束操作。
数据挖掘不仅在西医的领域做出来巨大贡献，在我国古老的中医文化中也是如此。
数据挖掘分析了大量中草药的功效数据，让医学更加具有科学性。
4数据挖掘在商业中的应用
数据挖掘在商业数据分析值也起到了重要的作用。
数据挖掘可以将客户群体细分，然后针对每一个不同的群体定制相应的、最好的服务。
同时也做到了模拟现实的环境场景，不断发现用户的新需求，同时公司可以提高投资的回报率。
并可以加强各个部门之间的联系，稳步地提高整条管理链条和产业链条的效率。
还降低了公司的服务成本，相对之前更容易的发现了隐藏线索，再进行相应产品和服务的创新。
数据挖掘在商业中最常用的算法有：神经网络算法、遗传算法、粗糙集算法，模糊集方法等。
其中神经网络方法自身具有容错性能高、采用分布存储、处理机制为并行处理和有很强的组织性和适应性等。
因此多用于处理数据挖掘中可能遇到的一些问题。
遗传算法：能够很好的与其它模型结合、也具有并行性等特性，被灵活的应用在神经网络、粗集技术的结合中。
粗糙集算法是一种多用于不准确知识的工具，其优点是节省空间，算法较为简单，容易理解和操作。
模糊集方法是对具体的问题做判断、决策、识别和分析操作。
系统的模糊性是随着复杂性增高而增高的。
5数据挖掘在教育中的应用
数据挖掘在教育中的应用。
数据挖掘能够帮助老师和学生更好的总结近期的学习状况，科学有效的分析相关数据信息。
例如可以运用大数据设计教育环境，完善教学的场景，配置教育试验场景等，这些都能够充分的调用学生群体在学习领域中的主动性和积极性，对教育领域的发展有不可估量的作用。
数据挖掘对于我们的教育做出的突出贡献主要有这几方面：适应性教学支持、教学规律发现、信息化校园管理。
数据挖掘在教育领域里具有着十分强大的发展机遇，但同时也面临着很多的挑战。
现在的数据挖掘在教育领域中还算是开始阶段。
相关方向的研究特点鲜明，能够突出其中的优越性。
在这个科技快速发展的新时代，我们应该直面数据挖掘在教育中的困难和挑战，不断创新，不断实践，多方面考量，最后达成最好的效果。
6结论
数据挖掘在我们的日常生活中的应用是方方面面的，带给我们的不仅仅是利益，更多的是科技的进步，人民的发展，国家的强盛。
在数据挖掘这个新时代下，我们的生活也变得多姿多彩起来了。
数据挖掘教会我们用一个崭新的视角将数据库技术、统计学、机器学习、信息检索技术、数据可视化和模式识别与人工智能等领域完美的结合起来，将每一个知识的优点都发挥到极致，在不断创新、发展的过程中，我们将收获比传统方法更多更有效的知识。
因此，数据挖掘在我们的日常生活中发挥着重要的作用。
以后的時代，数据挖掘将会不断发展，迎来高峰。
参考文献：
[1]伍永锋.基于大数据的计算机数据挖掘技术在档案管理系统中的应用[J].信息与电脑（理论版），2019，13（11）：166-167.
[2]段彬，魏巍.数据挖掘在软件工程领域中的应用浅析[J].信息系统工程，2018（04）：89.。