数据挖掘加工海量数据
海量数据与数据挖掘技术
（ ｙ ｏ ｄ ］ Ｍａｓｄｔ Ｄ ｔ ｍｎｎ Ｄ ｃｓ ｎｔ ｅ Ｋｅｗ ｒ ｓ ｓ ａ ａａ ｉｉｇ ｅｉｏ ｅ ａ ｉ ｒ
随着 电子技术 和 数 据库 技 术 迅 猛 发展 和在 各 个
领域 广泛 应用 ，积 累起 来 的数 据越 来 越 多 ，如 银 行
Ｊ ＯＵＲ ＮＡＬＯＦＭＥ ＩＡＬＩ ＯＭＡＴ Ｓ ＤＣ ＮＦ Ｉ Ｃ
海 量 数 据 与 数 据 挖 掘 技 术
李 燕
（ 哈尔滨医科大学大庆校区 大庆 １３ １） ６ ３９
［ 摘要］ 简要概述数据挖掘技 术的发展 由来和定义，着重介 绍数据挖掘技术的功能、应用范 围，以及常用的数据挖掘方法和一般过程 ，并提 出我 国目前国产数据挖掘软件存在的问题 ，以期更
三脂 就会 升高 。
２ 数据挖掘技 术的功能
２ １ 分 类 ．
２ ４ 预 测 ．
把握 分析对 象 发 展 的规律 ，对 未来 的趋 势做 出 预见 。例 如 ：对心脑 血管 疾病 发病 年龄 的预测 。
・
按 照分 析对 象 的属 性 、特 征 ，建 立 不 同 的 组类
２ ・ ３
识别 出内在 的规 则 ，按 照 这 些规 则 把 对 象 分成
若干类。例如 ：将癌症病人分成癌症一期，癌症二
１ 数 据挖 掘 技 术 的 定 义
数据挖 掘技 术 从 ２ ０世 纪 ９ ０年代 才 得 以迅 速 发 展 ， 由于其 与各 个 学 科 相 交互 ， 目前 还 没 有 确 切定 义 。简 单地 说 ，数据 挖 掘 技 术 就 是从 海 量 的数 据 中 挖 掘 出可能 有潜 在 价 值 的信 息 的技 术 。这 些 信 息可
大数据的挖掘和分析技术及应用
大数据的挖掘和分析技术及应用在当今信息化的时代，大数据已经成为各行各业得以发展的重要基石之一。
大数据挖掘和分析技术，作为大数据的核心应用技术之一，其在商业、医疗、金融、政府等领域的应用得到越来越广泛的认可和重视。
本文从大数据挖掘和分析技术的基础知识出发，深入探讨了其发展历程和现有应用情况，并简单预测了其未来发展趋势。
一、大数据挖掘技术的概述大数据挖掘技术是指从海量数据中获取有价值信息的一种技术手段。
通过对数据的获取、处理、分析和模型建立，可以发现并提取其中的关联规则、异常点、趋势、模式等等。
其核心思想在于对数据进行加工，挖掘出其中的潜在价值，为机构或企业提供参考依据。
二、大数据分析技术的概述大数据分析技术是指将大数据进行筛选、计算、分析和可视化等一系列操作，得到有用的洞察和结论的技术。
它是一种好的决策工具，可为企业的经营管理、市场营销、风险管理和人才管理等提供有力的支持。
分析技术充分利用互联网各种数据源，从而挖掘其中鲜为人知的结果或信息，进而发现有利的营销机遇或其他商业模式。
三、大数据挖掘和分析技术的历史和现状大数据挖掘和分析技术得以迅速发展，受益于近几年国内外IT技术和通信技术的迅速发展，尤其是云计算、移动互联网和人工智能等技术的诞生和发展。
同时，大数据汇聚与存储的技术、新型应用模式以及跨界创新产物的兴起，也为大数据挖掘和分析技术打下了坚实基础。
在商业领域，各大企业为提高数据的价值和利用，积极在数据挖掘和分析领域做出尝试。
在福特、可口可乐、波音、华为、京东等国内外著名企业，业务实践中已经成功应用了各种大数据挖掘和分析技术，如基于数据挖掘的消费理解、基于征信评分的风险预测、基于机器学习的推荐系统等。
四、大数据的挖掘和分析技术应用领域商业领域是大数据挖掘和分析技术最广泛的应用领域之一。
比如对于营销市场部门而言，通过挖掘客户消费行为和产品偏好等信息，制定出更为合适的产品营销策略。
对于金融来说，数据挖掘和分析可以帮助预测债务信用风险、最大化利润等。
大数据时代的数据加工和分析方法总结
大数据时代的数据加工和分析方法总结随着信息技术的飞速发展，数据已经成为当今世界最为宝贵的资源之一。
在大数据时代，海量的数据已经成为了各种企业和机构的重要资产和基础。
为了更好地利用这些数据，各种数据加工和分析方法也应运而生。
本文将介绍一些常见的数据加工和分析方法，以及其在大数据时代中的应用。
一、数据采集和清洗在大数据时代，数据采集和清洗工作是非常重要的，因为数据的质量直接影响到后续分析和决策的准确性和可靠性。
数据采集可以通过多种方式实现，例如爬虫、API等，而数据清洗则涉及到去重、缺失值处理、异常值处理等工作。
这些工作的目的是去除重复、不完整或不准确的数据，从而提升数据的质量，为后续分析做好准备。
二、数据分析和挖掘数据分析和挖掘是大数据时代中的重要环节，这是通过各种算法和模型来寻找数据中的关联和隐含的规律。
例如，数据挖掘可以使用聚类、分类、关联规则等算法，来对各种数据集进行分析和挖掘。
这些方法可以用于数据挖掘、预测和决策等不同领域。
数据分析和挖掘方法在大数据时代中的应用范围非常广泛，例如人工智能、社交媒体分析、金融分析等。
三、数据可视化数据可视化可以帮助人们更好地理解和解读数据。
在大数据时代中，数据可视化可以用于展示各种数据图表、图形等，使数据更加直观和易于理解。
同时，数据可视化也可以帮助我们发现数据中的特征和规律。
例如，通过数据可视化可以发现数据中存在的异常值，或者可以发现数据中的趋势和结构等。
四、机器学习机器学习是大数据时代中的核心技术之一，它可以通过各种算法和模型来自动化分析和预测数据。
例如，机器学习可以通过训练数据集来编写预测模型，从而实现自动化的数据预测和分析。
机器学习在大数据时代中的应用非常广泛，例如人工智能、自然语言处理、图像识别等。
五、数据安全和隐私在大数据时代中，数据安全和隐私问题也越来越重要。
数据安全问题主要涉及到数据的存储和传输安全，这需要各种加密和保护措施来确保数据的安全性。
大数据挖掘：从海量数据中挖掘有价值的信息
大数据挖掘是一个非常热门的话题，随着互联网和技术的迅猛发展，我们每天都在处理大量的数据。
这些数据包含了各种各样的信息，但对于我们来说，如何从这些海量的数据中挖掘出有价值的信息，变得非常关键。
本文将介绍大数据挖掘的概念以及如何利用它来发现潜在的商机和解决现实世界的问题。
第一节：什么是大数据挖掘（H1）大数据挖掘是指利用各种统计学和机器学习技术，从海量数据中发现隐藏的模式、关联和趋势的过程。
它涉及收集、分析和解释大量的数据，以提供有关某个主题或领域的洞察和理解。
大数据挖掘涉及许多技术和方法，包括数据清洗、特征提取、模型构建、模型评估和可视化等。
第二节：大数据挖掘的应用领域（H2）大数据挖掘可以应用于各个领域，包括商业、金融、医疗、社交媒体等。
在商业领域，大数据挖掘可以帮助企业了解消费者的喜好和需求，从而进行个性化营销和产品定位。
在金融领域，大数据挖掘可以识别潜在的欺诈行为和风险，以及改善投资策略。
在医疗领域，大数据挖掘可以帮助医生和研究人员发现新的治疗方法和疾病模式。
在社交媒体领域，大数据挖掘可以帮助分析用户的行为和趋势，以改善用户体验和增加用户参与度。
第三节：大数据挖掘的挑战和机遇（H2）尽管大数据挖掘有很多潜在的机遇，但也面临一些挑战。
首先，由于数据的复杂性和多样性，数据清洗和预处理变得非常困难。
其次，由于数据量的大幅增加，对存储和计算能力提出了更高的要求。
此外，保护数据的隐私和安全也是一个重要的问题。
然而，这些挑战也带来了许多机遇。
通过大数据挖掘，企业可以更好地了解消费者，提供个性化的产品和服务。
同时，通过分析大数据，企业可以更好地预测市场趋势，制定更有效的决策。
在医疗领域，大数据挖掘可以帮助改善治疗效果和预防疾病。
在互联网领域，大数据挖掘可以帮助提高搜索引擎的准确性和性能。
第四节：大数据挖掘的流程（H2）大数据挖掘的流程可以分为以下几个步骤：1.数据收集：收集相关领域的大量数据。
2.数据清洗和预处理：清洗和处理数据中的错误、缺失和噪声。
如何从海量实验数据中提取有意义的信息？
如何从海量实验数据中提取有意义的信息？2023年，随着技术的不断进步和数据的增多，如何从海量实验数据中提取有意义的信息成为了许多领域研究的难题。
本文将从数据处理的角度探讨如何有效地提取有意义的信息。
一、数据的获取与处理为了获取大量的实验数据，研究人员往往需要进行大规模的实验，以获取足够的数据。
在这个过程中，一个重要的问题就是如何确保数据的准确性和可靠性。
在数据采集的过程中，必须保证实验的质量和控制实验中的影响因素，以得到可信的数据。
在获取到数据后，需要进行数据处理，以便更好地理解和利用数据。
首先需要对数据进行清洗，清除掉无效数据和错误数据，使得数据更为准确。
然后需要对数据进行归一化处理，使得数据处于同一尺度上，便于进行比较和分析。
此外，还需要对数据进行去噪处理，以降低噪声对数据分析的影响。
二、数据分析和建模经过数据处理后，我们需要对数据进行分析和建模，以便从中提取出有意义的信息。
在数据分析方面，传统的统计学方法仍然有其重要性，但随着机器学习和深度学习等技术的发展，数据分析也变得更加高效和准确。
在数据建模方面，传统的线性回归、逻辑回归等模型仍然具有一定的应用价值，而深度学习技术的发展也为数据建模带来了新的思路和方法。
三、数据可视化数据可视化是指将数据通过图形或图表等形式展示出来，以便更好地理解和分析数据。
数据可视化可以帮助我们更直观地认识数据的特征和规律，从而更好地利用数据。
数据可视化的方法非常多样，包括常见的柱状图、折线图、散点图等，也包括更为高级的三维图像、动态图像等。
随着科技的不断进步，数据可视化技术也在不断更新和发展。
四、数据挖掘数据挖掘是指从大量的数据中发现有价值的信息和知识，以达到预测、分类、聚类等目的。
数据挖掘技术可以帮助我们更深入地挖掘数据，从中发现隐藏的规律和知识，为决策和应用带来更多的参考。
数据挖掘的方法也非常丰富，包括聚类、分类、关联规则挖掘等多种技术。
在实际的应用中，我们可以根据具体的需求选择合适的方法和工具进行数据挖掘。
如何处理海量数据的挖掘和分析
如何处理海量数据的挖掘和分析处理海量数据的挖掘和分析已成为当前社会发展的必然需求。
对于企业来说，如何从海量数据中挖掘有价值的信息并作出正确的决策，已经成为企业获得竞争优势的重要手段。
在处理海量数据的挖掘和分析方面，我们可以遵循以下几个步骤：一、数据收集挖掘和分析需要数据的支持。
企业可以通过各种收集手段来收集数据，例如调查问卷、社交媒体、客户反馈、销售记录等。
也可以利用现有数据源，例如公司内部数据库、互联网公开数据等。
二、数据预处理海量的数据需要做一些预处理，以提高数据质量和降低运算复杂度。
常见的数据预处理包括：1. 数据清洗：删除无效数据、填补缺失值、处理异常值等。
2. 数据集成：将不同来源的数据集成起来，统一格式和类别，以便后续分析。
3. 数据转换：将数据转换成适合挖掘分析算法的形式。
三、数据分析在进行数据分析前，需要先确定分析的目的和方法。
数据分析可以基于以下三种方法进行：1. 描述性数据分析：通过对数据进行统计分析和图表呈现，描述数据的分布特征和趋势。
2. 预测性数据分析：针对未来数据进行预测和建模，例如利用回归模型和时序模型进行销售预测。
3. 关联性数据分析：通过挖掘数据之间的关联关系，发现潜在的因果关系和规律性。
四、数据可视化数据可视化可以将复杂的数据呈现出直观的效果，使数据分析更具有启发性和互动性。
常见的数据可视化方法包括折线图、柱状图、散点图、地图、热力图等。
五、数据挖掘模型建立数据挖掘模型是处理海量数据的核心。
常见的数据挖掘模型包括决策树、聚类分析、神经网络、支持向量机等。
在建立模型前，需要先确定模型的算法和参数，利用一些工具和平台进行模型训练和测试，最终得到一个准确的分析结果。
总之，处理海量数据的挖掘和分析需要多种技术和手段的支持，需要深入分析数据的结构和特性，同时还需要针对具体的业务场景和问题制定相应的分析策略。
只有通过持续不断地探索和实践，才能发掘更多海量数据中的价值信息。
综采工作面海量数据挖掘分析平台设计
综采工作面海量数据挖掘分析平台设计王宏伟1， 杨焜1，2， 付翔1，2， 李进1，3， 贾思锋1，2（1. 太原理工大学 山西省煤矿智能装备工程研究中心，山西 太原 030024；2. 太原理工大学 矿业工程学院，山西 太原 030024；3. 太原理工大学 机械与运载工程学院，山西 太原 030024）摘要：当前综采工作面海量数据采集的实时性和完整性差、异常数据清洗耗时大、数据挖掘时延大，导致综采数据利用率低，无法辅助管理层实时下发决策指令。
针对上述问题，设计了一种综采工作面海量数据挖掘分析平台。
该平台由数据源层、数据采集存储层、数据挖掘层和前端应用层组成。
数据源层由工作面各类硬件设备提供原始数据；数据采集存储层使用OPC UA 网关实时采集井下传感器监测信息，再通过MQTT 协议和RESTful 接口将数据存入InfluxDB 存储引擎；数据挖掘层利用Hive 数据引擎和Yarn 资源管理器筛选数据采集过程中受工作现场干扰形成的异常数据，解决因网络延时导致的数据局部采集顺序紊乱问题，并利用Spark 分布式挖掘引擎挖掘工作面设备群海量工况数据的潜在价值，提高数据挖掘模型的运行速度；前端应用层利用可视化组件与后端数据库关联，再通过AJAX 技术与后端数据实时交互，实现模型挖掘结果和各类监测数据的可视化展示。
测试结果表明，该平台能够充分保证数据采集的实时性与完整性，清洗效率较单机MySQL 查询引擎提升5倍，挖掘效率较单机Python 挖掘引擎提升4倍。
关键词：综采工作面；海量数据；数据挖掘；数据采集；数据存储；数据清洗；数据可视化中图分类号：TD67 文献标志码：AMassive data mining and analysis platform design for fully mechanized working faceWANG Hongwei 1, YANG Kun 1,2, FU Xiang 1,2, LI Jin 1,3, JIA Sifeng 1,2(1. Center of Shanxi Engineering Research for Coal Mine Intelligent Equipment, Taiyuan University of Technology,Taiyuan 030024, China ； 2. College of Mining Engineering, Taiyuan University of Technology, Taiyuan 030024,China ； 3. College of Mechanical and Vehicle Engineering, Taiyuan University of Technology, Taiyuan 030024, China)Abstract : The current real-time and integrity of massive data acquisition in fully mechanized working faces are poor. The abnormal data cleaning takes a long time. The data mining delays are large. This leads to low utilization rate of fully mechanized working data and incapability to assist management in issuing decision-making instructions in real-time. In order to solve the above problems, a massive data mining and analysis platform for fully mechanized working faces is designed. The platform consists of a data source layer, a data acquisition and storage layer, a data mining layer, and a front-end application layer. The data source layer is provided with raw data by various hardware devices on the working surface. The data acquisition and storage layer uses the OPC UA gateway to collect real-time monitoring information from underground sensors, and then stores the data in the InfluxDB storage engine through the MQTT protocol and RESTful interface. The data收稿日期：2023-03-20；修回日期：2023-05-21；责任编辑：盛男。
海量数据分析与数据挖掘技术研究
海量数据分析与数据挖掘技术研究随着信息化时代的到来，互联网的发展以及各行各业的数字化转型，海量数据已经成为当代的重要资源之一。
随之而来的是数据的管理、分析、挖掘等问题，海量数据分析和数据挖掘技术也因此被广泛关注和研究。
一、海量数据分析海量数据分析是指对海量数据进行筛选、分类、比对、分组、统计等操作，从而得出数据背后的信息、规律和趋势。
海量数据具有数据多样性、数据量大、数据速度快、数据价值高等特点，在这样的背景下，海量数据分析也具有较高的技术门槛和挑战。
海量数据分析主要包括数据的采集、处理、存储和分析。
其中，数据的采集和处理是数据分析的前提，不同类型的数据需要采用不同的采集和处理方式。
数据的存储和分析也是数据分析过程中的重要环节。
目前常用的存储方式包括关系型数据库、非关系型数据库、Hadoop等，能够满足不同类型和规模的数据存储需求。
数据的分析则包括统计分析、机器学习、深度学习等多种分析手段，能够帮助提取数据的规律、发现数据的价值和意义。
海量数据分析的应用也非常广泛，包括金融、医疗、教育、交通、环保等各个领域。
例如，在医疗领域，医疗机构可以通过海量数据分析的手段，对医疗数据进行深度挖掘和分析，发现医疗信息中的规律和趋势，提升医疗水平和提高就诊效率。
二、数据挖掘技术数据挖掘是指通过对大量数据的挖掘和处理，从中挖掘出潜在的知识、模式和规律，帮助人们更好地理解和利用数据。
数据挖掘技术主要包括分类、聚类、回归、关联规则挖掘等方法。
其中，分类是指将数据分成不同类别，聚类则是将数据分成不同的组，回归则是通过分析数据之间的关系，预测未来的趋势和变化。
关联规则挖掘则是指发掘不同事物之间的联系和关系。
数据挖掘技术在现代社会中得到广泛应用。
例如，在电商领域，通过数据挖掘技术，可以对用户的购买行为进行分析，然后将不同的商品进行分类和推荐，提高用户的购买体验和满意度。
在金融领域，数据挖掘技术可应用于风险管理、预测模型、客户关系管理等方面，帮助金融机构更好地理解客户需求、优化产品和服务。
海量数据挖掘
海量数据挖掘概述海量数据挖掘是指从大规模数据集中发现有用信息和模式的过程。
随着互联网的快速发展和新兴技术的不断涌现，我们所处的世界正变得越来越数据化。
海量数据不仅包括结构化数据（如数据库中的表格），还包括非结构化数据（如文本、图像、视频等）。
通过挖掘这些海量数据，我们可以揭示隐藏在数据背后的规律和洞察力，帮助我们做出更好的决策和预测。
海量数据挖掘的挑战挖掘海量数据时面临着许多技术挑战。
首先，存储和处理海量数据需要强大的计算和存储能力。
传统的计算机系统往往无法处理如此庞大的数据集，因此需要使用分布式计算和存储技术来解决这个问题。
其次，海量数据在很大程度上是非结构化的，这增加了数据挖掘的复杂性。
非结构化数据不容易被算法解析和分析，因此需要先对数据进行清洗和预处理。
此外，海量数据集中可能存在大量的噪声和冗余信息，这也是一个需要解决的问题。
海量数据挖掘的技术工具为了有效地挖掘海量数据，我们需要使用一系列的技术工具。
下面介绍几种常用的技术工具。
分布式计算框架分布式计算框架是处理海量数据的关键工具之一。
常见的分布式计算框架包括Hadoop和Spark。
这些框架可以将数据分成多个部分，在不同的计算节点上并行处理。
这种并行处理能够提高计算速度，并且能够处理更大规模的数据集。
数据清洗和预处理工具数据清洗和预处理是挖掘海量数据的必要步骤之一。
这些工具可以帮助我们处理非结构化数据，去除噪声和冗余信息，使得数据更加易于分析。
常见的数据清洗和预处理工具包括Python中的Pandas和Numpy库，以及R语言中的dplyr和tidyverse包。
数据挖掘算法数据挖掘算法是用来发现数据中隐藏模式和规律的工具。
在海量数据挖掘中，常用的算法包括聚类算法、分类算法、关联规则挖掘和异常检测算法等。
常见的数据挖掘算法包括K-means聚类算法、决策树分类算法、Apriori算法和LOF算法等。
可视化工具海量数据挖掘的结果通常很难直接理解和解释。
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. 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论知识服务中海量数据的知识挖掘与发现
中图 分 类 号 ： Ｇ ２ ５ ０
文献标识码 ： Ａ
ｄ ｏ ｉ ： １ ０ ０ ５ — ８ ０ ９ ５ ． ２ ０ １ ３ ． ０ ８ ． ０ １ ０
（ １ ． Ｈ ｅ ｂ ｅ ｉ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ Ａ ｒ ｃ ｈ ｉ ｔ ｅ ｃ ｔ ｕ ｒ ｅ Ｌ ｉ ｂ ｒ ａ ｒ ｙ ， Ｚ ｈ ａ ｎ ｇ ｊ ｉ ａ ｋ ｏ ｕ Ｈ ｅ ｂ ｅ ｉ ０ ７ ５ ０ ０ ０）
（ ２ ． Ｌ ａ ｎ ｇ ｆ ａ ｎ ｇ Ｎ ｏ ｒ ｍ ａ ｌ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｓｉ ｒ ｔ ｙ Ｌ ｉ ｂ ｒ ａ ｒ ｙ ， Ｌ ａ ｎ ｇ ｆ ａ ｎ ｇ Ｈｅ ｂ ｅ ｉ ０ ６ ５ ０ ０ ０）
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ：Ｔ ｈ ｅ ｐ ａ ｐ ｅ ｒ ｅ ｘ ｐ ｏ ｕ ｎ ｄ ｓ ｉ ｍｐ ｏ ｒ ｔ ａ ｎ ｃ ｅ ｓ ｉ ｇ ｎ ｉ ｉ ｆ ｃ ａ ｎ ｃ ｅ ｏ ｆ ｄ ａ ｔ ａ ａ ｎ ｌｙ ａ ｓ ｉ ｓ ｉ ｎ ｋ ｎ ｏ ｗｌ ｅ ｄ ｇ ｅ ｓ ｅ ｒ ｖ ｉ ｃ ｅ ， ｅ ｌ ａ ｂ ｏ ｒ ａ ｔ ｅ ｓ ｃ ｏ ｎ ｃ ｅ ｐ ｔ ｓ ｏ ｆ ｄ ａ ｔ ａ ｍｉ ｎ ｉ ｎ ｇ ， ｋ ｎ ｏ ｗｌ ｅ ｄ ｇ ｅ ｄ ｉ ｓ ｃ ｏ ｖ ｅ ｙ ａ ｒ ｎ ｄ ｋ ｎ ｏ ｗ ｌ ｅ ｄ ｇ ｅ ｓ ｅ ｒ ｖ ｉ ｃ ｅ ，ａ ｎ ｄ ｃ ｏ ｎ ｓ ｉ ｄ ｅ ｒ ｓ ｔ ｈ ａ ｔ ｍａ ｓ ｓ ｉ ｖ ｅ ｄ ａ ｔ ａ ｍｉ ｎ ｉ ｎ ｇ ａ ｎ ａ ｌ ｙ ｓ ｉ ｓ ｉ ｓ ｔ ｈ ｅ ｍｏ ｓ ｔ ｉ ｍｐ ｏ ｔ ｒ ａ ｎ ｔ ｃ ｏ ｎ ｔ ｅ ｎ ｔ ｉ ｎ ｋ ｎ ｏ ｗｌ ｅ ｄ ｇ ｅ ｓ ｅ ｒ ｖ ｉ ｃ ｅ ． Ｍｏ ｒ ｅ ｏ ｖ ｅ ｒ ， ｉ ｔ ｄ ｉ ｓ ｃ ｕ ｓ ｓ ｅ ｓ ｋ ｎ ｏ ｗｌ ｅ ｄ ｇ ｅ ｓ ｅ ｒ ｖ ｉ ｃ ｅ ｓ ｔ ａ ｆ’ Ｓ ｑ ｕ ｌｉ ａ ｔ ｙ ｒ ｅ ｑ ｕ ｉ ｒ ｅ ｍｅ ｎ ｔ ｓ ，ｔ ｈ ｉ ｎ ｋ ｓ ｔ ｈ ａ ｔ ｔ ｈ ｅ ｙ ｓ ｈ ｏ ｕ ｌ ｄ ａ ｔ ｌ ｅ ａ ｓ ｔ ｈ ａ ｖ ｅ ｅ ｘ ｐ ｅ ｔ ｒ ｉ ｓ ｅ ｏ ｆ ｄ ａ ｔ ａ ｍｉ ｎ ｉ ｎ ｇ ａ ｎ ｌｙ ａ ｓ ｉ ｓ ， ｋ ｎ ｏ ｗｌ ｅ ｄ ｇ ｅ ｏ ｆ ｒ ｅ ｌ ａ ｔ ｅ ｄ ｉ ｆ ｅ ｌ ｄ ａ ｎ ｄ ａ ｂ ｉ ｌ ｉ ｔ ｙ ｔ ｏ ｃ ｏ ｏ ｐ ｅ ｒ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｎ ｄ ｃ ｏ ｍｍｕ ｎ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ． Ｋｅ ｙ ｗｏ ｒ ｄ ｓ ：ｌ ｉ ｂ ｒ ａ ｒ ｙ ｓ ｅ ｖｉ ｒ ｃ ｅ ； ｋ ｎ ｏ ｗ ｌ ｅ ｄ ｇ ｅ ｓ ｅ ｖｉ ｒ ｃ ｅ ； ｄ ａ ｔ ａ ｍｉ ｎ ｉ ｎ ｇ ； ｋ ｎ ｏ ｗｌ ｅ ｄ ｇ ｅ ｄ ｉ ｓ ｃ ｏ ｖ ｅ ｙ ｒ
什么是数据挖掘
什么是数据挖掘数据挖掘(Data Mining)，又称为数据库中的知识发现(Knowledge Discovery in Database, KDD)，就是从大量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程，简单的说，数据挖掘就是从大量数据中提取或“挖掘”知识。
并非所有的信息发现任务都被视为数据挖掘。
例如，使用数据库管理系统查找个别的记录，或通过因特网的搜索引擎查找特定的Web页面，则是信息检索（information retrieval）领域的任务。
虽然这些任务是重要的，可能涉及使用复杂的算法和数据结构，但是它们主要依赖传统的计算机科学技术和数据的明显特征来创建索引结构，从而有效地组织和检索信息。
尽管如此，数据挖掘技术也已用来增强信息检索系统的能力。
数据挖掘的起源为迎接前一节中的这些挑战，来自不同学科的研究者汇集到一起，开始着手开发可以处理不同数据类型的更有效的、可伸缩的工具。
这些工作建立在研究者先前使用的方法学和算法之上，在数据挖掘领域达到高潮。
特别地，数据挖掘利用了来自如下一些领域的思想：(1) 来自统计学的抽样、估计和假设检验，(2) 人工智能、模式识别和机器学习的搜索算法、建模技术和学习理论。
数据挖掘也迅速地接纳了来自其他领域的思想，这些领域包括最优化、进化计算、信息论、信号处理、可视化和信息检索。
一些其他领域也起到重要的支撑作用。
特别地，需要数据库系统提供有效的存储、索引和查询处理支持。
源于高性能（并行）计算的技术在处理海量数据集方面常常是重要的。
分布式技术也能帮助处理海量数据，并且当数据不能集中到一起处理时更是至关重要。
数据挖掘能做什么1)数据挖掘能做以下六种不同事情（分析方法）：·分类（Classification）·估值（Estimation）·预言（Prediction）·相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）·聚集（Clustering）·描述和可视化（Des cription and Visualization）·复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)2)数据挖掘分类以上六种数据挖掘的分析方法可以分为两类：直接数据挖掘；间接数据挖掘·直接数据挖掘目标是利用可用的数据建立一个模型，这个模型对剩余的数据，对一个特定的变量（可以理解成数据库中表的属性，即列）进行描述。
数据挖掘6个基本流程
数据挖掘6个基本流程数据挖掘是一种从海量数据中提取有用信息的技术，它是一种交叉学科，融合了统计学、计算机科学、机器学习等领域的知识。
数据挖掘的基本流程包括数据预处理、特征选择、模型选择与评价、模型训练、模型优化和结果解释等六个步骤。
下面，我们将详细介绍每个步骤的具体内容。
1. 数据预处理数据预处理是数据挖掘的第一步，它包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约四个子步骤。
数据清洗是指去除噪声和异常值，使数据更加干净；数据集成是将多个数据源的信息合并成一个数据集；数据变换是将原始数据转换成适合挖掘的形式，如将文本数据转换成数值型数据；数据规约是对数据进行简化，以便后续处理。
2. 特征选择特征选择是选择对目标变量有预测能力的特征，去除对模型预测没有帮助的特征，以提高模型的预测精度。
特征选择可以分为过滤式和包裹式两种方法。
过滤式方法是通过某种评价指标对每个特征进行评价，选取得分高的特征；包裹式方法是将特征选择与模型训练结合起来，通过反复训练和特征选择，选出最佳的特征集合。
3. 模型选择与评价模型选择是选择适合当前任务的模型，包括分类、回归、聚类等多种模型。
模型评价是对模型预测效果的评估，常用的评价指标包括准确率、精度、召回率、F1值等。
模型选择与评价需要根据具体任务的特点进行选择。
4. 模型训练模型训练是使用已经选择好的算法对数据进行学习，寻找最佳的模型参数，以期达到最佳的预测效果。
模型训练需要使用训练数据集和验证数据集进行交叉验证，以避免模型过拟合和欠拟合的问题。
5. 模型优化模型优化是在模型训练的基础上对模型进行改进，以提高模型的预测精度。
模型优化包括超参数调优、正则化、集成学习等多种方法。
超参数调优是通过修改模型参数，如学习率、批大小等，来达到最佳的预测效果；正则化是通过对模型参数进行约束，以避免过拟合的问题；集成学习是将多个模型进行组合，以提高模型的泛化能力。
6. 结果解释结果解释是对模型预测结果进行解释和分析，以便深入理解数据背后的规律和趋势。
数据挖掘与大数据分析
数据挖掘与大数据分析数据挖掘与大数据分析是当今信息时代中非常重要的研究领域，它们在各个行业中都发挥着重要作用。
以下是关于这两个知识点的详细介绍：1.数据挖掘：–定义：数据挖掘是指从大量的数据中提取有价值的信息和知识的过程。
–目的：通过分析大量数据，发现数据之间的规律性、关联性和模式，从而为决策提供支持。
–方法：包括统计分析、机器学习、人工智能、模式识别等技术。
–应用领域：市场营销、金融、医疗、教育、社交网络等。
2.大数据分析：–定义：大数据分析是指对海量数据进行挖掘和分析，以获取有价值的信息和知识。
–特点：数据量庞大、数据类型多样、数据处理速度快。
–工具和技术：包括Hadoop、Spark、NoSQL数据库、数据挖掘算法等。
–应用领域：互联网、金融、零售、政府、医疗等。
3.数据挖掘与大数据分析的差异：–数据挖掘更注重从数据中提取有价值的知识，而大数据分析更注重对海量数据进行处理和分析。
–数据挖掘的方法和技术相对较为成熟，而大数据分析随着数据量的增加和数据类型的多样化，技术和工具也在不断发展和更新。
4.数据挖掘与大数据分析的相似之处：–都是从大量数据中提取有价值的信息和知识。
–都需要使用到计算机科学、统计学、机器学习等相关知识。
–都可以为各个行业提供决策支持和优化解决方案。
5.数据挖掘与大数据分析的发展趋势：–人工智能和机器学习的进一步发展，将使得数据挖掘与大数据分析更加智能化和自动化。
–大数据技术的不断创新，将推动数据挖掘与大数据分析在更多领域中的应用。
–数据安全和隐私保护将成为数据挖掘与大数据分析发展的重要关注点。
希望以上内容能够帮助您了解数据挖掘与大数据分析的相关知识点。
习题及方法：1.习题：数据挖掘的主要目的是什么？解题方法：数据挖掘的主要目的是从大量的数据中发现有价值的信息和知识，通过分析数据之间的规律性、关联性和模式，为决策提供支持。
2.习题：大数据分析与传统数据分析的主要区别是什么？解题方法：大数据分析与传统数据分析的主要区别在于数据量的大小和数据类型的多样性。
如何处理大规模数据的数据挖掘问题
如何处理大规模数据的数据挖掘问题随着信息技术的迅猛发展，大规模数据的产生和积累成为了当今社会的一种普遍现象。
这些数据蕴含着丰富的信息，但如何从海量的数据中提取有价值的信息并进行数据挖掘成为了一个重要的课题。
本文将探讨如何处理大规模数据的数据挖掘问题，以期为读者提供一些有益的参考。
首先，处理大规模数据的数据挖掘问题需要借助于强大的计算能力和高效的算法。
传统的数据挖掘方法在面对大规模数据时往往效率低下，因此需要采用并行计算和分布式存储等技术来提高计算效率。
例如，可以利用分布式计算框架如Hadoop和Spark来并行处理大规模数据，同时采用高效的算法如K-means和Apriori算法来进行数据挖掘。
其次，处理大规模数据的数据挖掘问题需要对数据进行预处理和特征选择。
大规模数据往往存在噪声和缺失值，因此需要对数据进行清洗和填充。
同时，为了提高数据挖掘的效果，还需要对数据进行特征选择，选择对挖掘目标具有较高相关性的特征。
可以利用统计学方法如相关系数和方差分析来进行特征选择，也可以利用机器学习方法如决策树和支持向量机来进行特征选择。
再次，处理大规模数据的数据挖掘问题需要选择合适的数据挖掘方法和模型。
数据挖掘方法包括分类、聚类、关联规则挖掘等，不同的挖掘目标需要选择不同的方法。
例如，如果要对大规模数据进行分类，可以采用决策树、朴素贝叶斯等方法；如果要对大规模数据进行聚类，可以采用K-means、层次聚类等方法。
此外，还可以结合多个方法来进行数据挖掘，提高挖掘效果。
最后，处理大规模数据的数据挖掘问题需要关注数据的隐私和安全。
大规模数据中可能包含着大量的敏感信息，如个人隐私和商业机密等。
因此，在进行数据挖掘时需要采取相应的隐私保护措施，如数据加密和匿名化等。
同时，还需要建立起完善的数据安全机制，防止数据泄露和滥用。
综上所述，处理大规模数据的数据挖掘问题需要借助于强大的计算能力和高效的算法，同时进行数据预处理和特征选择，选择合适的数据挖掘方法和模型，并关注数据的隐私和安全。
数据挖掘的主要任务与步骤
数据挖掘的主要任务与步骤
数据挖掘是指在海量数据中发掘出有价值的信息和知识的过程。
它的主要任务包括：
1. 数据清洗：对原始数据进行预处理和清洗，包括去除无效数据、修正错误数据和填补缺失数据等。
2. 数据集成：将来自不同数据源、不同格式和不同数据库中的数据进行整合和组合，形成一个一致、完整的数据集。
3. 数据选择：从整个数据集中选择出与任务相关的数据子集。
4. 数据转换：通过数据变换、数据规范化和数据离散化等手段对数据进行处理，以便进行挖掘。
5. 数据挖掘建模：基于处理后的数据集，选择合适的算法、模型和技术进行数据挖掘和知识发现。
6. 模式评估：对挖掘出来的模型和规律进行评估和验证，以确保其合理性和稳定性。
7. 知识应用：将挖掘出来的规律和知识应用于实际应用中，以产生实际效益。
在这些任务中，数据清洗和选择、转换和挖掘建模是最为关键的步骤，直接影响到挖掘结果的准确性和可靠性。
因此，在进行数据挖掘前，需要有明确的目标和清晰的设计，以便更好地选择和应用适合的方法和技术，提高挖掘的效率和效果。
数据挖掘技术在经济统计中的应用研究
数据挖掘技术在经济统计中的应用研究摘要：近年来，随着社会经济的飞速发展，社会活动形式也发生了明显的变化，经济活动的复杂性明显提高，经济分析的难度越来越大。
因此，做好经济统计分析工作具有重要的现实意义，以提高经济统计水平，推动社会经济的稳定发展。
目前，随着科技的发展，数据挖掘技术逐渐得到诸多行业领域的广泛应用，同时可作为经济统计的重要辅助手段，在社会经济活动中占有重要地位。
基于此，本文对数据挖掘技术在经济统计中的应用进行分析。
关键词：经济统计；数据挖掘技术；应用新形势下，社会经济在高速发展的过程中形成了海量的信息数据，如何在海量的数据中提取有价值的信息，为经济统计工作的有序进行提供保障，是目前需要重点考虑的问题。
传统工作模式下，经济统计以人工操作为主，工作人员对数据进行整合，并通过统计报表整理数据信息，工作效率低下，难以满足经济统计的要求，无法保证数据信息分析的准确性。
因此为了提高工作质量，需要积极引进先进技术方法。
数据挖掘技术能够弥补传统工作模式的不足，提高数据的深度和广度，保证数据信息的准确性，并且可以深挖不同数据之间的关联，提高数据的关联性，保证经济统计的整体质量。
1.数据挖掘技术概述1.内涵数据挖掘技术主要指采用相应的挖掘工具，在海量、繁杂的数据信息中筛选出有价值的数据信息并处理，是一种高效、可靠的数据处理技术方法。
目前数据挖掘技术的功能完备，具备预测、搜索等基础功能，能够简化工作流程，提高数据整理、分类及统计的效率。
同时，工作人员能够整合关联性数据，在此基础上构建数据库，实现对经济市场发展动态的有序预测，为市场决策提供辅助。
因此，对经济统计工作而言，数据挖掘技术的应用能够加工原始数据，避免原始数据信息的模糊性、随机性，提高数据应用效果。
在统计学层面，该项技术能够在转换信息网中提取有价值的信息并进行处理和应用，具体包括数据准备、挖掘、分析等多个环节。
1.2主要工具为了从海量数据中挖掘出有价值的数据，需要合理选择挖掘工具，提高数据分析和处理效果，保证数据的有效性。
数据挖掘概述
1 数据挖掘概述1.1 背景1.2 数据挖掘定义1.3 基本概念1.4 主要功能1.5 数据挖掘模型1.6 实现流程1.7 数据挖掘的应用1.8 未来趋势1.1背景二十世纪末以来，全球信息量以惊人的速度急剧增长——据估计，每二十个月将增加一倍。
许多组织机构的IT系统中都收集了大量的数据（信息）。
目前的数据库系统虽然可以高效地实现数据的录入、查询、统计等功能，但无法发现数据中存在的关系和规则，无法根据现有的数据预测未来的发展趋势，从而导致“数据爆炸但知识贫乏”的现象。
为了充分利用现有信息资源，从海量数据中找出隐藏的知识，数据挖掘技术应运而生并显示出强大的生命力。
1989年8月，在美国底特律召开的第11届国际人工智能联合会议（AAAI）的专题讨论会上首次出现数据库中的知识发现（Knowledge Discovery in Database，KDD）这一术语。
随后，在1991年、1993年和1994年都举行KDD专题讨论会，汇集来自各个领域的研究人员和应用开发者，集中讨论数据统计、海量数据分析算法、知识表示、知识运用等问题。
1995年在加拿大蒙特利尔召开了第一届KDD国际学术会议（KDD’95）。
由Kluwer Academic Publisher出版，1997年创刊的《Knowledge Discovery and Data Mining》是该领域中的第一本学术刊物。
最初，数据挖掘是作为KDD中利用算法处理数据的一个步骤，其后逐渐演变成KDD的同义词。
现在，人们往往不加区别地使用两者。
KDD常常被称为数据挖掘（Data Mining），实际两者是有区别的。
一般将KDD中进行知识学习的阶段称为数据挖掘（Data Mining），数据挖掘是KDD中一个非常重要的处理步骤，是KDD的核心过程。
数据挖掘是近年来出现的客户关系管理（Customer Relationship Management，CRM）、商业智能（Business Intelligence，BI）等热点领域的核心技术之一。
数据挖掘技巧分享：如何从海量数据中找到有价值的信息？
数据挖掘技巧分享：如何从海量数据中找到有价值的信息？
随着现代技术的发展，信息爆炸已经成为了当今社会的普遍现象，从而给我们带来了
更多的工作压力，也给我们带来了更多的机会。
无论是在商业活动中，还是在科学研究中，数据挖掘都是一种非常有效的工具，它能够帮助我们从海量的数据中提取出有价值的信息。
首先，要挖掘有价值的信息，我们需要搞清楚我们要查找的信息的类型和来源。
这一
步可以通过制定一个有效的搜索策略来实现，比如，如果我们想要搜索国家经济发展的相
关信息，那么我们需要搜索关键词“国家经济”，并且限定搜索结果的来源只有政府官方网站，以确保搜索结果的准确性。
其次，我们还需要考虑分析数据的方法。
一般来说，我们可以采用三种不同的数据分
析方法：相关性分析、因果分析和聚类分析。
其中，相关性分析是研究变量之间的相关性，可以帮助我们找出变量之间的关联性；因果分析是研究变量之间的因果关系，可以帮助我
们找出变量之间的因果关系；而聚类分析是研究变量之间的分类关系，可以帮助我们找出
变量之间的分类关系。
最后，我们还需要考虑数据可视化的问题。
数据可视化能够帮助我们更有效地理解数据，从而更好地挖掘有价值的信息。
目前，常用的数据可视化工具有表格、柱状图、折线图、饼图、散点图等，我们可以根据需要选择合适的可视化工具来展示数据。
总之，数据挖掘是一项非常重要的技术，它能够帮助我们从海量数据中提取出有价值
的信息。
要想做好数据挖掘，我们需要搞清楚我们要查找的信息的类型和来源，还要选择
合适的数据分析方法和数据可视化工具，从而更好地挖掘有价值的信息。
大数据分析技术及其应用
大数据分析技术及其应用随着数字化、网络化、智能化等现代信息技术的快速发展，海量的数据已经成为当今社会最为宝贵的资源之一。
而大数据分析技术则成为了应对和利用海量数据的重要手段。
本文将从大数据分析的定义、发展、技术和应用四个方面来阐述大数据分析的重要性和意义。
一、大数据分析的定义大数据分析是指通过各种计算机技术和算法对海量数据进行处理、分析和挖掘，并从中发现有价值的信息以指导决策和行动。
该技术是基于互联网、物联网、智能硬件等现代信息技术的重要组成部分，由于数据量巨大、来源复杂和多样性等特点，大数据分析技术也成为了一门复杂的交叉学科，涉及数据科学、计算机科学、数学统计学、经济学等多个领域。
二、大数据分析的发展历程大数据分析技术最初发展于20世纪70年代，当时主要应用于计算机网络的优化和性能提升。
到了90年代，随着互联网的兴起和智能硬件的广泛应用，大数据分析技术得到了进一步发展。
随着技术的不断进步和人们对数据的关注度不断提高，大数据分析已经成为了各行各业不可或缺的一部分。
三、大数据分析技术大数据分析技术主要包括数据采集、数据加工、数据挖掘、数据可视化和数据应用等多个环节。
其中数据采集是指通过各种传感器和设备获取海量数据，数据加工是指通过数据清洗、融合、转换等处理将采集到的数据加工成直观、可操作的数据集。
数据挖掘则是指在数据集中发现有价值的信息，如关联规则、分类、预测等。
数据可视化则是将挖掘到的数据以图表、条形图等可视化展现出来，使人们更直观地了解数据背后的故事。
最后，数据应用则是将分析得到的信息应用于实际生活和工作当中，以指导决策和行动。
四、大数据分析的应用大数据分析技术已经成为了各个领域的重要支撑，从商业、金融等复杂的经济系统，到医疗、教育、城市规划等复杂的社会系统，都能够通过大数据分析技术来发现和利用数据，提升效率和效益。
下面就来具体探讨一下大数据分析技术在几个领域应用的现状和前景。
1.商业随着互联网交易平台的不断兴起，电子商务已经成为了人们进行购物、充值、支付等重要活动的不二选择，而大数据分析技术则成为了电商企业实现流量变现和效益最大化的利器。
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数据挖掘加工海量数据
在这个信息爆炸的时代，互联网上丰富的信息给我们带来了无数机遇，同时也带来了挑战：如何从浩如烟海的数据中找到真正有用的信息？如何为企业用户带来所需要的
行业资讯？
对于上述问题，海量信息技术有限公司(简称海量公司)的副总裁兼首席科学家周富秋博士认为，通过采用智能计算技术，对海量信息进行筛选，从中可以得到用户真正想要的信息。
对于智能计算技术，周富秋做了进一步的解释，该技术是建立在自然语言处理(Nature Language Process，NPL)基础上的，通过人工筛选的庞大语料库，按照事先设计的算法，对海量数据进行识别，从中找到对用户有用的信息和情报。
周富秋所在的海量公司是一家成立于1999年、专注于中文智能计算和信息数据挖掘技术的民营企业。
该公司沿着“字符到语义、非结构化到结构化”的技术路线，经过多年的技术积累，所研发的海量中文智能分词基础件已经广泛应用于腾讯、猫扑网、Myspace等大型网站。
此外，海量公司还为微软、Autonomy、Askjeeves等国外公司提供中文智能计算技术，帮助他们实现软件本土化。
周富秋将数据信息处理分为3个层次。
为了更好地解释
这3个不同的层次，他绘制了一个3层金字塔模型：位于底部的是数据，在其之上是筛选出来的信息，而在金字塔塔尖的就是经过技术提取的精华内容―情报。
对于数据和信息的处理，周富秋认为目前主要采用了浅度智能自然语言处理技术(NPL Shallow)，而通过这种方式提取出来的内容(数据和信息)，主要是Google和百度等搜索引擎厂商正在从事的主要工作。
而对于在数据和信息基础上进行精加工产生的精华―情报，则是海量公司正在致力去做的工作，而他们所采用的技术叫做深度智能自然语言处理技术(NPL Deep)。
这种技术，周富秋认为正是海量公司的核心竞争力所在。
目前，海量公司已经开发除了基于上述技术的数据挖掘产品“海纳”。
该产品可以通过智能计算技术为网络媒体、行业门户、企业情报部门提供在线网络数据挖掘服务。
“海纳”可以自动对指定的网站页面进行监控，对于所发现的新增页面及时提示，并对重复信息进行归总。
用户只需要单击鼠标，就可以对网页内容进行转载收录。
“海纳”运用智能计算技术，替代人工完成大量信息加工工作，简化编辑工作，经过深度加工提升信息价值。
海纳是一款在线产品，用户所有操作都是在客户端完成，而其所有的智能分析和自然语言处理工作均在海量公司的专用机房内完成。
据产品总监沈止戈介绍，该公司目前为“海纳”投入了100台大型服务器。
对于自然语言处理来说，语料库是一切工作的基础。
沈
止戈透露，他们拥有国内最大规模的语料库(北京大学的语料库位居第二)，而该公司有近20名语言方面的专业人士每天
不停地更新语料库，保证对于新词的收录。
而这样做，就保证了对于中文语句分词的机器识别准确率。
海量公司下一步的研究重点将主要集中在对数据信息
的深度加工，并且针对不同用户需求提炼出有用的情报信息，为用户决策提供依据。
沈止戈向记者演示了一个实例。
海量公司对于某体育网站近期的NBA相关新闻进行加工，通过数据挖掘技术从中得出NBA各球队的相关情报。
计算机通过分析，很快就生成了一份报表，报表中显示太阳队的后卫名叫纳什，主教练名叫安东尼。