利用数据挖掘工具分析上网流量
电信行业数据挖掘技术应用案例总结
电信行业数据挖掘技术应用案例总结数据挖掘技术是一种从大量数据中获取有用信息的技术，通过使用数据挖掘技术，电信行业可以挖掘出隐藏在海量数据中的商业价值，从而提升运营效率和用户体验。
本文将总结电信行业中常见的数据挖掘技术应用案例，以展示数据挖掘在电信行业中的重要作用。
1. 客户细分电信行业拥有海量的用户数据，包括用户的姓名、年龄、性别、通话时长、通话频率、上网流量等信息。
通过数据挖掘技术，电信公司可以将用户进行细分，以便更好地了解不同用户群体的需求，并提供个性化的服务。
例如，通过挖掘用户的通话记录和上网流量，可以将用户分为高通话时长用户、高上网流量用户等不同群体，并根据他们的喜好和需求提供相应的增值服务。
2. 欺诈检测电信行业一直面临着欺诈问题，例如，SIM卡被盗用或者用户欺诈行为等。
数据挖掘技术可以通过分析用户通话记录、短信记录以及其他使用数据的方式来检测潜在的欺诈行为。
通过建立欺诈检测模型，可以识别出一些异常行为，如通话时长、通话次数等异常指标，从而减少欺诈事件的发生。
3. 用户流失预测对于电信公司而言，用户流失是一个关键的问题。
通过数据挖掘技术，可以分析用户的使用行为和消费情况，找到用户流失的关键特征，并建立流失预测模型。
通过监测这些特征，并及时采取措施如提供个性化的优惠刺激措施，电信公司可以有效降低用户流失率，提升客户满意度。
4. 营销有效性分析数据挖掘可以帮助电信企业分析其营销活动的有效性。
通过挖掘用户的消费数据、行为数据和营销活动记录，可以了解营销策略的有效性，并进行相应的调整。
例如，通过分析用户对某项营销活动的响应情况，可以确定优化营销策略的方向，提高营销活动的成功率。
5. 路网优化在电信行业，实现高效的通信网络建设和优化是至关重要的。
通过数据挖掘，可以分析用户的通信网络使用情况，找出网络瓶颈，优化网络结构。
例如，在城市中，通过分析用户数据，可以确定最常用的通信信道和通信塔的位置，从而更好地优化通信网络，提供更好的信号覆盖和通信质量。
大数据通过数据挖掘技术应用的案例分析
大数据通过数据挖掘技术应用的案例分析随着互联网的普及，数据的规模不断增大，大数据的时代已经到来。
如何利用这些海量的数据，掌握信息，提高效率，成为当前科技领域的重要课题。
在这个领域，数据挖掘技术是至关重要的一环，它可以让我们通过大数据的洪流，深度挖掘出有价值的信息，从而为企业带来更多的商业价值。
本文将介绍几个大数据应用案例，探讨数据挖掘技术的实际应用。
案例一：天猫双十一数据分析天猫是中国最大的电商平台之一，每年的双十一成为了消费者购物的狂欢节。
在这样的一个大流量的场景中，数据挖掘技术可以发挥重要的作用。
对于天猫来说，通过对消费者的分析，掌握他们的购物偏好、需求及购买力等信息，格外重要。
针对双十一活动，天猫进行了多个方面的数据挖掘。
首先是用户画像的挖掘，即对各个消费者的行为数据进行分析，挖掘他们的购物心理，掌握购物偏好，进行更有的推荐；其次是商品消费大数据分析，通过对商品的销售数据进行分析，找出最受欢迎的商品，进行更优质的推广。
此外还可以通过大数据分析来制定精准的营销计划，调配资源，提高商品成交率。
案例二：零售巨头沃尔玛的大数据应用沃尔玛是世界上最大的零售商之一，除了传统的销售模式之外，沃尔玛还利用独特的大数据技术，通过数据的分析来优化生产、供应链等方面。
例如，对销售数据和消费者的行为数据进行分析，可以预测出某一时间段内销售额的变化，助于制定销售策略；再如对供应链数据进行分析，可以及时发现供应链中的问题，对此加以解决；最后，基于自身的数据优势，沃尔玛还着眼于提高用户体验，实现了用户画像和个性化推荐等应用。
案例三：社交网站中的数据挖掘应用社交网站中有着大量的用户数据，数据挖掘技术的应用可以为企业创造更多的价值。
例如，美国的LinkedIn就利用职业履历等信息为企业提供高质量的招聘及推荐服务；Facebook通过营销平台等应用实现了个性化的广告投放；Twitter则是针对舆情进行了大量的研究，为政府、企业和社会大众提供相关的分析报告。
网络流量知识：网络流量分析的数据挖掘
网络流量知识：网络流量分析的数据挖掘近年来，随着互联网的普及和便利，网络流量愈加庞大。
网络流量指的是通过网络传输的数据量，也就是我们平时使用网络进行通信、观看视频、下载文件等等操作所产生的数据量。
随着网络流量的增大，对网络流量的分析也越来越需要，网络流量分析的数据挖掘就应运而生。
网络流量分析的数据挖掘是指通过对网络中数据包的捕获和分析，来对网络流量进行统计、分析和预测的一种方法。
通过对网络流量的分析，我们可以了解到网络中的活动情况，包括哪些用户正在使用网络、哪些应用程序正在运行、哪些网站被访问等等，这对于网络安全和网络管理至关重要。
网络流量分析的数据挖掘可以通过以下方式进行：1.捕获数据包：通过网络捕获器（如Wireshark）来捕获网络中的数据包，这些数据包包含了网络中所有信息的传输，通过对数据包的捕获，我们可以了解到网络中的活动情况。
2.数据清洗：在进行数据分析之前，需要对数据进行清洗，将无用的数据过滤掉，只留下有用的信息。
3.数据统计：对清洗后的数据进行统计分析，可以了解到网络中的活动情况，比如哪些协议被使用、哪些应用程序被使用、哪些IP地址最频繁被访问等等。
4.数据可视化：将统计分析的结果通过图表、地图等形式进行可视化，更容易让人理解分析结果。
通过对网络流量的分析，我们可以得到很多有用的信息，例如：1.网络上的瓶颈：对网络流量进行分析，可以发现网络存在的瓶颈，进而对网络进行优化。
2.网络异常行为检测：通过对网络中的异常流量进行分析，可以及时发现系统故障、拒绝服务攻击、网络钓鱼等安全问题，从而加强网络安全。
3.对网络进行优化：通过网络流量分析，可以了解到用户的使用习惯、热点应用、访问频率等，可以根据这些信息对网络进行优化，提高用户体验。
总之，网络流量分析的数据挖掘可以对网络安全和网络管理起到重要的作用。
但是，在进行网络流量分析的时候，也需要注重数据隐私和安全，保护用户的隐私，防止数据泄露。
利用计算机进行网络流量分析与入侵检测
利用计算机进行网络流量分析与入侵检测在网络时代，随着互联网的普及和信息技术的快速发展，网络安全问题变得愈发重要。
利用计算机进行网络流量分析与入侵检测成为了保障网络系统安全的重要手段。
本文将从网络流量分析和入侵检测的概念、方法与技术以及实施过程等三个方面进行探讨。
一、网络流量分析与入侵检测的概念网络流量分析是指对网络中的数据进行监控、收集和分析的过程。
通过对网络流量的分析，可以获得关于网络通信行为和流量模式的信息，从而了解网络的运行状态和性能表现。
入侵检测则是在网络中检测到不符合预期行为的情况，如潜在的攻击、异常的网络行为等，并及时采取相应的措施进行应对。
二、网络流量分析与入侵检测的方法与技术1. 签名检测：通过比对已知入侵行为的特征模式，进行入侵检测和识别。
这种方法基于已有的攻击特征数据库，对流量进行匹配，一旦匹配成功，则判断为入侵行为。
2. 异常检测：通过建立网络系统的正常行为模型，对流量进行比对，一旦发现与正常模型不符的行为，就判定为异常行为。
这种方法适用于未知入侵行为的检测。
3. 数据挖掘技术：运用数据挖掘方法对网络流量数据进行分析和挖掘，发现隐藏在海量数据中的异常行为和规律，从而进行入侵检测。
三、网络流量分析与入侵检测的实施过程1. 网络流量采集：利用网络监控设备或软件工具，对网络流量进行实时采集。
采集方式包括混合式和非混合式两种方式，根据需求选择适合的采集方法。
2. 数据预处理：对采集到的网络流量数据进行预处理，包括去噪、过滤和规范化等步骤。
通过预处理可以得到符合需求的原始数据。
3. 特征提取：根据具体的分析目的，从预处理得到的原始数据中提取重要特征。
特征提取是网络流量分析和入侵检测的核心步骤，主要根据不同方法和技术进行选择和提取。
4. 分析与检测：利用提取到的特征，结合所选用的分析方法和检测技术，对网络流量进行分析和检测。
根据分析结果，判断是否存在异常行为或潜在的入侵事件。
5. 响应与修复：在发现异常行为或入侵事件后，及时采取相应的响应措施，如封锁攻击源IP、升级系统补丁等。
网络流量分析与挖掘
网络流量分析与挖掘随着互联网的飞速发展，网络安全威胁也愈加猖獗。
如何有效地监测和管理网络流量，成为企业和机构迫切需要解决的问题。
因此，网络流量分析与挖掘技术备受关注。
本文将介绍网络流量分析与挖掘技术的基础知识、应用场景及未来发展前景。
一、网络流量分析与挖掘的基础知识网络流量指的是在网络中传输的数据包的数量和种类。
网络流量分析与挖掘技术旨在通过监测网络流量，分析网络数据的特点和规律，发现网络中存在的异常行为，以及帮助网络管理员优化网络流量，提高网络安全性和性能。
网络流量分析和挖掘技术主要包括数据获取、流量过滤、数据可视化和数据挖掘等方面。
其中：1. 数据获取：是指采集网络中的数据包，包括数据包的原始内容和元数据。
数据获取可以通过网络流量监测器、协议解码器、数据包解析器等工具实现。
2. 流量过滤：是指对采集到的网络数据进行筛选，减少噪声数据和冗余数据。
流量过滤可以基于协议类型、IP地址、端口号等多种维度进行过滤。
3. 数据可视化：是指将采集到的网络数据进行可视化展示。
网络数据可视化可以帮助用户直观地了解网络流量的趋势、瓶颈和异常情况。
4. 数据挖掘：是指从网络流量数据中发现隐藏的信息和规律。
数据挖掘主要应用于网络安全领域，包括入侵检测、威胁情报分析等。
二、网络流量分析与挖掘的应用场景网络流量分析与挖掘技术可以应用于各种网络环境，帮助企业和机构有效地监测和管理网络流量，增强网络安全性和性能。
以下是网络流量分析与挖掘技术的主要应用场景。
1. 网络安全监测网络流量分析和挖掘技术可以通过分析网络数据包，监测网络中的安全威胁。
利用数据挖掘算法，可以识别网络中的异常行为，如DDoS 攻击、僵尸网络和恶意软件等，及时采取相应措施，保障网络安全。
2. 网络性能优化网络流量分析和挖掘技术可以通过流量过滤，识别网络中的瓶颈和瓶颈原因，以及优化网络配置和带宽规划等。
数据可视化技术可以直观地展示网络负载情况，帮助网络管理员了解网络的运行情况，及时优化网络性能。
数据挖掘技术在网络安全中的应用案例分析
数据挖掘技术在网络安全中的应用案例分析随着互联网的快速发展，人们在日常生活中越来越依赖于网络。
然而，网络安全问题也不断涌现，给我们的生活和工作带来了巨大的威胁。
为了应对这些威胁，越来越多的组织和企业开始专注于网络安全，并借助数据挖掘技术来提高网络的安全性。
本文将通过分析一些实际案例，探讨数据挖掘技术在网络安全中的应用。
案例一：异常行为检测异常行为检测是网络安全中一个重要的应用领域，它通过分析网络设备和用户的行为模式，识别出异常的行为，并采取相应的措施。
一个成功的案例是美国国防部在网络安全中的应用。
他们利用数据挖掘技术分析网络流量，通过建立基于机器学习的模型，准确地识别出恶意攻击行为。
通过对异常行为的识别和反馈，他们成功地保护了国家的网络安全。
案例二：威胁情报分析威胁情报分析是指通过收集、整理和分析来自各部门和组织的威胁信息，以提前发现网络攻击行为或威胁，并采取相应的防御措施。
数据挖掘技术在此领域也发挥了重要的作用。
以联邦调查局（FBI）为例，他们通过分析海量的威胁情报数据，利用数据挖掘技术挖掘隐藏在数据背后的规律和模式，准确地识别和预测网络攻击事件。
这种方式使得FBI能够更加高效地应对网络安全威胁。
案例三：网络入侵检测网络入侵检测是一项关键的网络安全任务，它旨在通过监视网络流量、识别和定位潜在的入侵行为，并采取及时的措施来防止和阻止这些威胁。
数据挖掘技术在网络入侵检测中发挥着重要作用。
一家国际知名的互联网安全公司使用数据挖掘技术分析大量的网络数据，发现隐藏的入侵事件。
他们通过建立基于机器学习的模型，实时地识别和分析网络上的异常流量，并及时采取相应的反制措施。
这种方法极大地提高了网络入侵检测的准确性和效率。
案例四：电子邮件垃圾过滤电子邮件垃圾过滤一直是一个具有挑战性的问题，因为垃圾邮件的数量庞大且不断变化。
数据挖掘技术在电子邮件垃圾过滤中发挥着重要作用。
谷歌就是一个很好的例子，他们利用数据挖掘技术，对大量的电子邮件进行分析和分类。
网络安全中的异常流量检测与分析
网络安全中的异常流量检测与分析随着互联网的飞速发展，网络安全问题日益凸显。
网络攻击常常会导致重大的经济损失、数据泄露以及公共安全问题。
恶意攻击的手段和技术越来越高级和复杂，传统的防火墙、入侵检测等安全系统已经难以应对这些攻击。
因此，网络安全领域需要更加高效、智能的解决方案，异常流量检测与分析成为了网络安全的一个重要领域。
一、异常流量的概念和类型异常流量指网络中不符合正常流量特征的流量。
正常流量是具有一定规律性和重复性的网络数据传输，如基于HTTP协议的web访问、电子邮件传输等。
而异常流量则与正常流量相反，具有不规律、突发、高密度等特征，如DDoS攻击、僵尸网络、网络蠕虫等网络安全攻击常见的异常流量。
1. DoS/DDoS攻击DOS（Denial of Service）攻击和DDoS（Distributed Denial of Service）攻击是常见的网络攻击手段之一，旨在通过向目标主机发送大量的服务请求，引起主机的资源瓶颈，让其无法继续提供正常服务。
攻击者通过利用蠕虫、僵尸网络等方式使攻击源变得分散，加大攻击的威力和隐蔽性。
2. 网络蠕虫网络蠕虫是一种具有自我复制能力的恶意程序。
蠕虫扫描网络中的其他主机，通过利用程序漏洞传播自身。
随着蠕虫感染的主机数量增加，网络带宽消耗加大，造成网络拥塞，最终瘫痪整个网络。
3. 僵尸网络僵尸网络是一种通过感染大量的主机，将这些主机作为远程控制的终端，进行大规模的DDoS攻击等恶意活动。
通过远程控制多个僵尸主机，攻击者可以使用其合成的攻击能力来瞄准目标并执行各种攻击操作，如网络流量攻击、网络封锁、木马植入等。
二、异常流量检测的实现方法异常流量的检测可以通过以下方法实现：1. 基于流量统计方法基于流量统计方法是一种被广泛使用的异常流量检测方法，通过对网络流量进行统计和分析，识别不同类型的流量，当发生异常流量时，报警或进行相应的处理。
这种方法同样可以使用机器学习技术对大量的流量数据进行训练和分类，提高异常流量的准确性和细化程度。
网络流量分类与分析技术研究综述
网络流量分类与分析技术研究综述网络流量是指通过网络传输的数据包的数量和速率。
在互联网时代，网络流量成为了信息传输的重要指标，通过对网络流量的分类和分析可以了解网络的使用情况、发现网络故障、提高网络性能等。
本文将对网络流量分类与分析技术进行综述，并介绍其应用领域和未来发展方向。
一、网络流量分类技术网络流量的分类是通过对流量数据包进行特征提取和识别，将流量划分为不同的类型。
常见的网络流量分类技术包括端口号识别、深度包检测、统计分析等。
1. 端口号识别端口号是TCP/IP协议中用于区分不同应用程序或服务的标识符。
通过识别数据包的源端口号和目的端口号，可以判断该流量所属的应用程序或服务。
例如，源端口号为80表示该流量属于Web浏览器的HTTP请求，而源端口号为443表示该流量属于使用HTTPS协议加密的Web服务。
2. 深度包检测深度包检测是指对数据包的负载进行深入分析，提取出更多的特征信息以进行分类。
深度包检测可以依靠不同的特征进行分类，比如协议头部信息、数据包长度、数据内容等。
通过深度包检测，可以识别出隐藏在加密协议中的流量类型，提高分类的准确性。
3. 统计分析统计分析是指通过对网络流量数据进行统计和分析，从中抽取出特征规律进行分类。
常见的统计方法包括数据包长度分布、时间序列分析、频谱分析等。
通过对流量数据的频率、持续时间、数据量等进行统计，并结合机器学习算法，可以建立分类模型，实现更精确的流量分类。
二、网络流量分析技术网络流量分析是指对网络流量数据进行解析、处理和分析，从中提取出有价值的信息和模式，为网络管理、安全监测、性能优化等提供支持。
常见的网络流量分析技术包括流量分析工具、数据挖掘、机器学习等。
1. 流量分析工具流量分析工具是一类专门用于捕获、存储和分析网络流量的软件工具。
其中最广泛使用的工具是Wireshark，它可以对网络流量进行抓包和分析，提供了丰富的功能和可视化界面，能够展现数据包的各个层级信息，并支持定制化的分析。
如何使用GoogleAnalytics进行网站流量分析
如何使用GoogleAnalytics进行网站流量分析如何使用Google Analytics进行网站流量分析Google Analytics是一款强大的网站流量分析工具，可以帮助网站管理员深入了解其网站的流量状况，了解访客的行为和兴趣，从而优化网站的运营和提升用户体验。
下面将介绍如何使用Google Analytics进行网站流量分析的步骤和方法。
一、创建Google Analytics账户1. 访问Google Analytics官方网站并登录自己的Google账号。
2. 点击"开始使用"按钮创建一个新的Google Analytics账户。
3. 遵循相关指引填写网站信息，包括网站名称、网站URL等。
4. 接受服务条款并获得Google Analytics跟踪代码。
二、在网站中添加Google Analytics跟踪代码1. 将获得的Google Analytics跟踪代码复制。
2. 打开自己的网站后台或者CMS系统，找到页面头部文件（通常是在header.php中），将跟踪代码粘贴在标签之间。
3. 保存并发布网站，确保跟踪代码被成功添加到每个网页。
三、设置Google Analytics目标1. 返回Google Analytics网站，进入管理员界面。
2. 在“视图”列中点击“目标”选项。
3. 点击“创建新目标”设置需要追踪的目标类型，如销售量、注册数量等。
4. 填写目标相关信息，包括目标名称、目标类型、目标详情等。
5. 点击“保存”完成目标设置。
四、分析网站流量数据1. 在Google Analytics首页，点击“实时”选项可以实时查看网站访客情况。
2. 点击“行为”选项可以查看网站的访问路径、页面浏览量等信息。
3. 点击“受众”选项可以了解访客的属性和兴趣偏好。
4. 点击“获取流量”选项可以查看网站的流量来源和推广渠道。
5. 点击“转化”选项可以查看目标完成情况和转化率。
网络流量知识：网络流量分析——如何进行自动化分析
网络流量知识：网络流量分析——如何进行自动化分析随着互联网的普及和进一步改变，网络流量的量级和特性也在不断地发生着变化。
在这个时代，网络流量的分析已经变成了网络安全和网络性能优化中必不可少的一项基础技能。
无论是企业、政府还是个人，几乎每个人都与网络流量相关。
本文将介绍网络流量分析的基础知识、自动化分析的工具和方法以及应用场景。
一、网络流量分析的基础知识1.什么是网络流量？网络流量指的是计算机网络中传输的数据包和信息。
网络流量通常使用两种方式产生：实时生成和存储；网络流量通常包括以下内容：帧：表示数据的最低层级，是通过物理网络传输数据的基本单元。
报文：表示网络数据的逻辑单位，是网络不同分层次之间交互数据的基本单元。
会话：表示建立在网络之上的通信，例如使用远程桌面，传输文件等方式。
网络流量分析和数据包分析的主要目的是识别网络中的潜在问题，了解网络中的实际流量，通过分析和解释数据包进行性能优化或发现网络攻击。
2.常用的网络协议网络协议是计算机网络中数据交换的规则和规范。
在网络流量分析中，了解网络协议和其对应的数据包结构是至关重要的。
以下是常见的网络协议及其数据包结构：HTTP：超文本传输协议，主要用于Web浏览器和Web服务器之间的通信。
HTTP数据包通常包括请求方法、事件和消息头等数据；DNS：域名系统，用于将域名转换为IP地址。
DNS数据包通常包括查询类型、域名和查询选项等数据；TCP：传输控制协议，用于在网络中传输数据。
TCP数据包通常包括源端口、目标端口、序列号和确认号等数据；ICMP：Internet控制报文协议，用于在网络中检测错误。
ICMP数据包通常包括类型、代码和检测数字等数据；SMTP：简单邮件传输协议，用于在网络中传输邮件。
SMTP数据包通常包括源地址、目标地址和邮件状态等数据；SSH：安全外壳协议，用于在网络中安全地运行远程命令行。
SSH数据包通常包括连接请求、会话键和会话ID等数据；3.常见的网络流量分析功能网络流量分析软件通常具有以下主要功能：数据包捕获：通常使用Wireshark等工具捕获网络流量的数据包。
利用人工智能技术进行网络流量分析与分类研究
利用人工智能技术进行网络流量分析与分类研究随着互联网的快速发展和大规模应用，网络流量（Network Traffic）的分析和分类成为了保障网络安全、优化网络性能和发现网络异常的重要手段。
传统的网络流量分析方法局限于静态规则和人工经验，无法应对日益复杂和智能化的网络攻击。
而利用人工智能技术进行网络流量分析和分类研究，可以提高网络安全性和性能，并且为网络系统的运行提供更加智能的决策支持。
一、人工智能在网络流量分析中的应用人工智能技术在网络流量分析中发挥了重要的作用。
具体来说，机器学习、深度学习和数据挖掘等领域的算法和方法被广泛应用于网络流量数据的分析和分类。
它们能够自动地学习和识别网络流量中的模式、特征以及异常行为，从而帮助系统管理员发现并应对潜在的网络攻击和威胁。
1. 机器学习在网络流量分析中的应用机器学习是一种利用数据来训练算法模型并自动学习的方法。
在网络流量分析中，机器学习方法可以根据已有的网络流量数据训练模型，然后用于对未知流量进行分类。
常用的机器学习算法有朴素贝叶斯、决策树、支持向量机等。
2. 深度学习在网络流量分析中的应用深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，可以通过多层神经网络模型来进行数据分析和特征提取。
在网络流量分析中，深度学习方法可以自动地提取网络流量中的特征，并根据这些特征进行分类和判断。
常用的深度学习模型有卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
3. 数据挖掘在网络流量分析中的应用数据挖掘是一种从海量数据中发现模式和规律的方法。
在网络流量分析中，数据挖掘可以帮助发现网络流量中的关联规则、异常行为以及攻击模式。
通过分析和挖掘网络流量数据，可以提高对网络攻击的检测能力和响应能力。
二、利用人工智能的优势进行网络流量分析与分类相对于传统的网络流量分析方法，利用人工智能技术进行网络流量分析和分类具有以下几方面的优势：1. 自动化和智能化：人工智能技术可以自动地对海量的网络流量数据进行分析和分类。
网络流量知识：网络流量分析——如何进行数据挖掘
网络流量知识：网络流量分析——如何进行数据挖掘网络流量分析是指对网络流量数据进行分析，从中发现潜在安全风险、性能问题、用户需求等信息的过程。
它是网络安全、网络优化、网络管理等众多领域中的重要分支。
随着网络的不断发展和应用范围的不断扩大，网络流量分析的重要性越来越受到重视。
网络流量分析的目的在于发现未知的问题和异常，以便及时进行调整和处理。
在分析流量前，需要对其进行收集和存储，然后使用各种技术方法进行分析和挖掘。
随着数据规模的增加，数据挖掘技术逐渐成为网络流量分析的一个重要环节，它可以通过对海量的网络流量数据进行模式分析和关联分析，从中发现隐藏的异常和危险。
在进行数据挖掘时，首先需要明确目标，即要发现什么问题或异常。
比如，如果是网络安全领域，可以通过数据挖掘技术来检测网络攻击、恶意软件、内部欺诈等问题。
如果是网络性能优化领域，可以通过数据挖掘技术来确定网络瓶颈、优化网络质量等。
数据挖掘技术的应用范围非常广泛，包括分类、聚类、关联规则挖掘、建模等。
其中，分类和聚类是两个最常用的技术方法。
分类是指将数据分成不同的类别，并预测新数据所属的类别。
例如，在网络安全领域，可以根据网络流量数据特征，将其区分为正常流量和攻击流量。
聚类是指将数据按照相似程度进行分组，形成簇。
例如，在网络性能优化领域，可以根据网络流量数据特征，将流量分成不同的簇，并对每个簇进行分析和优化。
关联规则挖掘是另一个常用的技术方法，用于发现数据中变量之间的关系。
例如，在网络安全领域，可以通过关联规则挖掘来发现攻击者的攻击方式和目标。
建模是指利用已知的数据，构建一个可以用来预测未知数据的数学模型。
例如，在网络性能优化领域，可以根据历史网络流量数据建立模型，预测未来的网络流量。
以上这些技术方法都要依赖于有足够的数据量和数据质量。
因此，在进行网络流量分析时，必须重视数据的收集和存储工作。
在收集网络流量数据时，应该采用合适的方式进行采集，例如使用抓包工具、流量镜像等。
网络流量分析技术的研究与应用
网络流量分析技术的研究与应用一、引言随着互联网的不断发展和普及，网络流量分析技术的重要性也逐渐凸显出来。
网络流量分析可协助企业和组织对网络进行更全面的了解，从而优化网络性能、提升安全性，并有效应对网络攻击和其他安全威胁。
本文将探讨网络流量分析技术的研究和应用。
二、网络流量分析技术概述网络流量分析技术是指通过收集网络通信信息、分析收集的数据包的流向、内容、频率等信息，分析和诊断网络性能、安全、效率等问题的技术。
网络流量分析技术主要包括流量监控、流量分析、数据挖掘、报告生成等模块，通过这些技术标准及其它工具提取的信息来实现网络流量分析。
三、网络流量分析技术的研究1.流量特征提取技术流量特征提取技术主要用于将网络流量数据包归类，便于进行后续的深入分析。
常见的分类方式包括：基于协议分类、基于IP地址分类、基于端口分类以及基于应用程序建立的分类。
2.流量挖掘技术流量挖掘技术用于分析和挖掘网络流量中蕴含的模式和规律。
其中的算法往往以聚类、分类、关联规则、能量模型等为代表。
通过这些算法，可以更好地理解网络流量结构、预测网络流量趋势、发现网络异常事件等。
3.流量识别技术在流量分析过程中，流量识别技术是非常重要的一环。
只有准确识别流量中的各个数据包，才能建立基于流量信息的网络分析模型。
为此，常用的技术包括基于协议识别、基于内容识别、基于机器学习的识别方法等。
4.流量生成技术流量生成技术通常用于构造测试数据集，从而用于验证和评估流量分析模型的效果。
根据需要，流量生成技术可以生成各种类型的数据包，如TCP流量、DNS流量、HTTP流量等。
四、网络流量分析技术的应用1.网络性能优化对于企业和组织而言，网络性能是关键的因素之一。
利用网络流量分析技术，可以对网络整体性能的现状进行监控，发现瓶颈问题并进行优化。
2.网络安全保障随着网络攻击威胁力度的加剧，网络安全对于企业和组织的发展至关重要。
利用网络流量分析技术，可以实时监控流量并检测异常流量，从而发现已经发生或者即将发生的攻击行为。
基于大数据技术的网站流量分析研究
基于大数据技术的网站流量分析研究近年来，随着互联网企业的不断涌现，网站建设已经成为了很多企业展示自己的重要途径。
然而，如何获得流量，吸引更多的用户来访问自己的网站，一直是网站运营人员们关注的难题。
而今天，随着大数据技术的不断发展，基于大数据的网站流量分析研究已经成为了解决这一问题的新方向。
一、大数据技术在网站流量分析中的应用大数据技术的应用可以帮助网站运营人员们更全面、深入地了解用户行为，从而更好地制定网站推广方案。
在网站流量分析中，一般都会采取数据挖掘和机器学习算法来完成网站流量分析的工作。
在数据挖掘方面，一般会使用数据挖掘算法对访问网站的用户进行分群分析，从而得出用户的兴趣爱好等信息，帮助网站运营人员更好地定位目标用户，为用户提供更加贴近他们需求的内容。
在机器学习方面，可以利用机器学习的模型对网站流量进行预测。
比如，通过对历史数据的学习，得出用户在某个时间段内访问网站的概率，从而为网站运营人员提供更准确的网站流量分析结果，帮助他们更好地指导网站推广策略的制定。
二、基于大数据的网站流量分析的应用场景基于大数据的网站流量分析的应用场景非常广泛。
比如，在电商领域，基于大数据的网站流量分析可以帮助电商企业更好地了解用户喜好，制定个性化推荐策略，提高购买转化率；在媒体领域，基于大数据的网站流量分析可以帮助媒体更好地了解用户热点话题，制定相应的报道策略，提高新闻传播力度；在游戏领域，基于大数据的网站流量分析可以帮助游戏开发者更好地了解用户行为，制定更新策略，提高用户留存率。
三、基于大数据的网站流量分析存在的问题及展望然而，基于大数据的网站流量分析仍然存在一些问题。
数据加工和清洗是其中之一。
由于网站流量数据的体量巨大，往往存在很多脏数据和噪声数据，需要进行清洗、转换和加工，才能得到可靠、准确的数据分析结果。
同时，数据安全是一个额外的担忧，特别是当网站访问量非常庞大和访问来源非常多时。
不过，由于大数据技术的不断发展，这些问题将会被逐步解决。
局域网网络流量分析方法
局域网网络流量分析方法在当今互联网发展迅猛的时代，局域网已经成为公司、学校及家庭之间进行信息共享和通信的重要工具。
然而，对于网络管理员来说，了解和分析局域网的网络流量是非常重要的，因为它可以提供有价值的数据用于网络优化、故障排除和安全监控。
因此，本文将介绍几种常用的局域网网络流量分析方法。
一、抓包分析抓包分析是最常见也是最直接的方法之一，它通过截获和分析传输在局域网上的数据包来获取流量信息。
网络管理员可以使用抓包工具，如Wireshark或tcpdump，在局域网上进行数据包捕捉，并对数据包进行解析和分析。
抓包分析可以提供详细的数据包信息，包括源IP地址、目标IP地址、协议类型、数据包大小、传输时间等，这些信息可以帮助管理员了解局域网上的流量分布和流量使用情况。
二、流量监测工具除了抓包分析外，流量监测工具也是一种常用的网络流量分析方法。
流量监测工具可以实时监测和记录局域网上的网络流量数据，并提供可视化的图表和统计信息。
通过使用流量监测工具，管理员可以轻松地查看和分析局域网上的流量趋势、流量峰值和流量来源，以便更好地规划和优化网络资源。
三、流量分析算法除了使用工具进行抓包和监测之外，还可以使用流量分析算法来对局域网的网络流量进行统计和分析。
例如，常用的流量分析算法有：1. 度数中心性算法：通过统计节点的连接数量来衡量其在网络流量中的重要性，进而确定网络中的关键节点；2. PageRank算法：基于链接分析的方法，根据节点之间的链接关系和流量流动情况，评估节点的重要性；3. 聚类分析算法：通过将节点划分为不同的群组来分析网络流量的结构和特征。
这些流量分析算法可以帮助管理员深入理解局域网的流量特征和流量分布，为网络优化和规划提供决策支持。
综上所述，局域网网络流量分析是网络管理员必备的技能之一。
通过抓包分析、流量监测工具和流量分析算法等方法，管理员可以全面了解局域网上的流量情况，促进网络优化和故障排除。
数据挖掘技术在网络安全中的应用
数据挖掘技术在网络安全中的应用随着互联网的不断发展和社会信息化水平的不断提升，网络安全问题也越来越受到人们的关注。
在这个信息化时代，数据安全和隐私保护已经成为了一个非常重要的问题。
而数据挖掘技术则是在这个背景下应运而生的一种重要的技术手段。
数据挖掘技术通过对大规模数据进行分析和挖掘，可以有效地识别网络攻击和威胁，提高网络的安全性。
下面将从不同的角度来探讨数据挖掘技术在网络安全中的应用。
一、数据挖掘技术在威胁检测方面的应用网络安全威胁检测是指通过分析网络流量中的数据包，来检测和识别网络攻击或者威胁的过程。
传统的威胁检测方法主要是通过规则匹配或者是模式识别的方法来进行的，但是这些方法往往不能很好地应对复杂多变的网络环境。
而数据挖掘技术则可以通过对网络数据包进行全面的分析和挖掘，从而更加准确地识别和预测网络攻击，进而提高网络的安全性。
目前，在威胁检测方面，数据挖掘技术已经被广泛应用。
例如，基于机器学习的入侵检测系统（Intrusion Detection System, IDS）利用了数据挖掘技术，可以对网络中的异常行为进行检测和识别。
另外，数据挖掘技术还可以用于识别网络中的恶意软件和病毒，可以帮助企业及时的发现和排查安全漏洞，从而更好的保障企业的信息安全。
二、数据挖掘技术在用户行为分析中的应用用户行为分析是指通过对用户在网络中的行为进行分析和挖掘，来推断用户的兴趣和需求，并为用户提供个性化的服务。
数据挖掘技术可以通过对大规模的用户数据进行分析和挖掘，从而发现用户的行为模式和规律，为企业提供更好的用户服务。
但是在此过程中，对于用户的个人隐私保护也必须得到高度重视。
例如，电商企业可以通过数据挖掘技术对用户的购物行为进行分析，从而向用户推荐符合他们兴趣和需求的产品和服务。
此外，社交网络企业也可以通过数据挖掘技术对用户的行为进行分析和挖掘，从而推荐给他们更加符合自己个人需求的社交圈子和好友关系。
三、数据挖掘技术在数据泄漏检测中的应用随着互联网的持续发展，各种各样的数据泄漏事件也层出不穷。
基于数据挖掘技术的网络流量分析预测系统研究
１ 以分 层 聚合 的 方 式 ， 出 最 合 适 的 聚类 个 ） 求
数 ｋ并找出每个簇中心 ， ， 如此便可获取第 ２步划 分 聚类 的初 始值 。 ２ 利用 ｋ ｅ ｓ ） － ａ 聚类算法进行迭代重定位运 ｍｎ 算来 优化 改 进 ， 到 出现 较好 的 聚类结 果 。 直 之所 以利用此方法 ， 因为在分层聚合开始 是
提高流量采集的能力 。它具有 自适应 、 分布式和 面 向网络业 务 的特 点 ， 以有 效 地解 决 现 有 的许 可
多流 量采集 系统 中 的问题 。
１ 网络 流 量 及 其 预 测 概 述
１ １ 网络流 量 的数据 采集 ．
载体和支撑环境。信息社会和正在逐渐形成的全 球化 知识 经济 形态 对信 息 网络管理 提 出了很 高 的
聚类算 法对 聚类 中心 的依赖 。同时 ， 通过 ｋｍｅ ｓ － ａ ｎ 聚类算 法 的反 复优 化 又 对 分层 聚合 所 存 在 的 “ 不 可逆转 ” 的缺 陷进行 了一 定 补偿 。 在 实 际 的网络 流量 分 析 与 预 测 中 ， 以 利 用 可 上 述算 法 ， 依据 首 重 宏 观 ， 由面 及 点 的原 则 ， 行 进 逐 步深 入 的分 析 。 所谓 的逐 步 深 入 的分 析 ， 采 即 用从 网络 到主机 逐 级细化 的分析 步骤 来对 流 量数
收 稿 日期 ：０ ２０ ・３ ２ １—３ Ｉ
当前， 广为流行的网络体系结构 Ｏ Ｉ 结构 ＳＬ ４
系统 ， 了 ７层 的层 次结 构 ， 层 各负 责 不 同的 采用 每 通信功 能 ， 有协议 的分层 结构如 图 １ 所 所示 。
作者简介 ： Ｊ （９８ 车 岜民的 网络流量 采 集 方 法 。在 不 同 的考 察 层 面 ， 者 两
数据挖掘技术在信息工程中的应用案例分析
数据挖掘技术在信息工程中的应用案例分析在信息工程领域，随着大数据时代的到来，数据挖掘技术的应用变得日益重要。
它可以从庞大的数据集中发现隐藏的模式、规律和知识，促进信息工程的发展和进步。
本文将通过分析三个数据挖掘在信息工程领域的应用案例，来探讨其实际应用情况和效果。
案例一：基于数据挖掘的用户消费行为分析在电商领域，了解用户的消费行为对于提高销售额和用户满意度至关重要。
利用数据挖掘技术，可以从用户的购买记录、点击行为、搜索行为等多个维度来揭示用户的偏好和购买习惯。
通过对用户数据的分析和挖掘，可以建立用户画像，精准推荐商品，提高销售转化率。
同时，数据挖掘还可以发现潜在的交叉销售机会，通过个性化的推荐策略来提高销售额。
案例二：基于数据挖掘的网络安全威胁检测在网络安全领域，对恶意攻击的及时发现和预防至关重要。
数据挖掘技术可以帮助分析网络流量数据，识别异常行为和潜在的威胁。
通过构建有效的算法模型，并结合大规模特征数据的挖掘，可以实现对网络攻击的自动侦测和预警。
通过数据挖掘技术的应用，可以大幅提高网络安全的效果，减少网络攻击对信息工程系统的影响。
案例三：基于数据挖掘的文本分类与情感分析在信息工程领域，通过对大量文本数据的分类和情感分析，可以帮助企业了解用户对产品或服务的评价和态度。
利用数据挖掘技术，可以实现对文本的自动分类和情感极性的判定，从而准确评估用户的满意度和情感倾向。
这种分析可以帮助企业进行产品改进和市场调研，提高产品竞争力。
综上所述，数据挖掘技术在信息工程中有着广泛的应用。
从用户消费行为分析到网络安全威胁检测再到文本分类与情感分析，数据挖掘技术的应用可以帮助企业了解用户需求、提高网络安全、改进产品等方面取得显著效果。
随着数据挖掘技术的不断发展和创新，相信其在信息工程中的应用将会越来越广泛，为信息工程的发展带来更多的机遇和挑战。
（字数：404）。
网络安全系统中的网络流量分析与行为监测方法
网络安全系统中的网络流量分析与行为监测方法网络安全的重要性在当今社会变得越来越显著。
随着信息技术的快速发展，网络攻击的威胁也与日俱增。
为了保护网络不受攻击，网络流量分析和行为监测成为了网络安全系统中的重要环节。
本文将介绍网络流量分析与行为监测的方法。
一、网络流量分析方法1. 抓包分析抓包分析是最常见的网络流量分析方法之一。
通过使用抓包工具，如Wireshark，网络管理员可以监测和分析流经网络的数据包。
抓包分析可以提供详细的数据包信息，包括源IP地址、目的IP地址、传输协议、端口号等，从而帮助管理员发现异常流量或网络攻击。
2. 流量统计流量统计是一种对网络流量进行整体分析的方法。
通过收集网络中各个节点的流量数据，并进行统计分析，管理员可以了解整个网络的流量状况，包括流量的大小、波动情况等。
这有助于发现异常流量和预测网络拥塞的可能性。
3. 流量分类流量分类是将网络流量根据不同的特征进行分类的方法。
常见的分类方式包括根据协议类型、应用类型、传输类型等分类。
通过对流量进行分类，管理员可以更好地了解网络中不同类型流量的特点，从而有针对性地进行监测和分析。
二、行为监测方法1. IDS/IPS系统入侵检测系统（IDS）和入侵防御系统（IPS）是常用的网络行为监测方法。
IDS通过监控网络流量和主机日志等数据，检测和报警可能的入侵行为。
而IPS则可以在检测到入侵行为时主动采取防御措施，如自动阻断攻击者的IP地址等。
2. 数据挖掘数据挖掘是一种通过分析大量数据来发现隐藏模式和关联规则的方法。
在网络安全领域，可以利用数据挖掘技术来挖掘网络流量中的异常行为或攻击模式。
通过建立合适的模型，系统可以自动识别出具有威胁性的行为。
3. 行为分析行为分析是通过分析用户或主机的行为模式来监测潜在的安全威胁。
通过建立正常行为的基准模型，系统可以检测到与正常行为不符的异常行为。
常见的行为分析方法包括基于规则的分析、基于机器学习的分析等。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
ＳＡ ＳＳ是 Ｍ ｃｏ ｏｔ公 司的产 品 。Ｍｃ ｏｏ ｔ Ｏ ｅｖｒ２０ ｉｒ ｓｆ ｉｒ ｓ ｆ Ｌ ｒｅ ０ ５ Ｓ Ｓ Ａ ａ ｙ ｉ ｅｖ ｃ ｓ（ ＳＳ ｎ ｌｓ ｓ ｒ ｉｅ ＳＡ ）为商业智能应用程序提供联机分析处 Ｓ 理 （ＬＰ ０Ａ ）和数据挖掘功能。Ａ ａｙ ｉ ｅ ｖｃ ｓ ｎ ｌ ｓｓＳ ｒ ｉｅ 允许用户设计、 创建和管理包含从其他数据源 （ 如关系数据库）聚合的数据的多 维结构，以实现对 Ｏ Ａ Ｌ Ｐ的支持。而对于数据挖掘应用程序 ， Ｍ ｃｏ ｏｔＳＬＳｒ ｅ ０ ５Ｉｔ ｇａ ｉｎＳｒ ｉｅ （Ｓ Ｓ ｉ ｒ ｓ ｆ Ｏ ｅ ｖ ｒ ２ ０ ｎ ｅ ｒ ｔ ｏ ｅ ｖ ｃ ｓ Ｓ Ｉ ） Ａａ ｙ ｉ ｅｖ ｃｓ允许用户设计、创建和可视化处理那些通过 ｎ ｌ ｓｓＳ ｒ ｉｅ 使用各种行业标准的数据挖掘算法和根据其他数据源构造 出来的 包含完成该步骤所需的所有工具，步骤 内容包括转换到 自动执行 数 据 挖掘 模 型 。ＳＡ 是通 过 服务 器 和 客户 端技 术 的 组合 来 提供 数 据清 除和 合 并 。 ＳＳ Ｏ Ａ 和 数据 挖 掘功 能的 。 ＬＰ 数 据可 以分散在 公 司的各 个部 门并 以不 同的格 式存储 ，或者 ＳＡ 提 供 了用 于数 据挖 掘 的工具 ，用户 可 以借助 这些 工具 识 可能包 含缺 陷项或 缺少项 之类 的不 一致 性 。 ＳＳ 别出数据中的规则和模式，ＳＡ ＳＳ创建数据挖掘解决方案时，首先 （ 四）浏 览数 据
ｉ ｆｒ ｔ ｎ ｗｆ ｅ ａ ａｙ ｅ ． ｈ ｏ ｇ ｈ ｓ ｆ ｃｕ ｔｒｎ ，ｅ ｉｉｎ ｔｅ ｓ ｉｅ Ｂａ ｅ ， ｃｔａ ｆ ｃ ｈ ｒｆ ｃ ｍｏ ｅ ｂ ａｎ ｄ ｎ ｏ ｍａｉ ｆ ｎ ｌｚ ｄＴ ｒ ｕ ｈ ｔｅ ｕ ｅ ｏ ｌ ｓｅｉ ｇｄ ｃｓｏ ｒ ｅ ， ｖ ｙ ｓｅ ． ｔ ａ ｅ ｔ ｔ ｅ ｔａ ｄ ｌｏ ｔｉ ｅ ｏ ｆ Ｎａ ｔ ｈ ｉ ｓ ｖ ｒ ｌ ｅ ｔ ｉｕ ｅ ． ｃ ｒ ｉ ｇ ｔ ｅｍｉ ｉｇ ｒ ｓ ｌ ， ｍｅａ ｄ ｎ ｔ ｏ ｋ ａ ｍｉ ｉ ａｏ ｓｃ ｎ ｓ ｇ ｎ ｅｍｓ ｏ ａ ｆ ｅ ｔｉ ｅ ｅ ａ ｙ ａ ｔ ｂ ｔｓＡｃ ｏ ｄ ｎ ｏ ｔ ｎｎ ｅｕ ｔ ｔ ｎ ｅ ｒ ｄ ｎ ｓ ｔ ｒ ａ ｅ ｍｅ ｔｉ ｔｒ ｆｔ ｆ ｃ ｔ ｃ ｒ ｎ ｋ ｒ ｈ ｓｉ ｗ ｒ ｔ ｎ ｒ ｉ ｏ ｕＨ ｎ ｑ ａ ｏ ｐａ，ｉ ｇ ｕ ２ ５ ０ ，ｈｎ ） Ｙ ｎ ｚ ｏ ｏ ｇ ｕ ｎＨ ｓ ｉ ｌ ａ ｄ ２ ２ ０Ｃ ｉ ｔＪｎ ａ
Ａ ｓ ａｔ ｈ ａｅ ｓ Ｑ ｅ ｅ２０ ｔ ｍｉｎ ｏｌ ｆｒａｕｉ ｔ ａｃｓ ｅｔｒａ ｎｔ ｒ ｒｆｃａｄｒｌ ｅ ｂｔ ｃ： ｉ ｐｐｒｕｅ Ｓ Ｌ Ｓｒ ｒ０ ５Ｄａ ｎ ｇｔｏｓ ｏ ｎｔ ｏ ｃｅｓ ｘ ｎｌ ｅ ｋ ｔ ｆ ｎ ｅａ ｄ ｒ Ｔｓ ｖ ａ ｉ ｅ ｗｏ ａｉ ｔ
摘 要 ：本论 文 利用 Ｓ ＬＳｒｅ２０ Ｑ ｅ ｒ０５中的数 据挖 掘 工具 对 某单位访 问外 网的流 量及相 关信 息进 行 了分析 。通过 利 用聚 ｖ 类 、决策树 、Ｎ ￣ｅ ａｅ等模 型得 出 了影 响访 问流 量的 几 个关键属 性 。根 据 这次挖 掘 的结 果 ，网管人 员可在 时 间以及 网段 ａｖ Ｂ ｙｓ ＇ 等方面对流量进行一定的调整 ，从而使网络资源得到最有效的利用。 关． 词 ：数据 挖 掘 ；流量 ；Ｓ ｒｅ ０５ ｔ ＱＬＳ ｖｒ ０ ｅ ２
一
、
东西 。
在一 些应 用 （ 商业投 资等 ）中 ， 由于 数据 变化 迅速 ，因此 如 要求 数据 挖 掘能 快速做 出相应 反应 以随 时提 供决 策支 持 。 数据挖掘中，规则的发现基于统计规律 。因此，所发现的规 则 不必适 用 于所 有数据 ， 是当达 到某 一 临界值 时 ，即认为有 效 。 而 因此 ，利 用 数据 挖掘 技术 可 能会发 现大 量 的规则 。 数据 挖 掘所 发现 的规 则 是动态 的 ，它 只反 映 了当前 状态 的数 据 库具 有 的规则 ，随着不 断 地 向数据 库 中加入 新数 据 ，需要 随 时 对 其进 行更 新 。 （） ３ 数据 挖掘 的主 要 算法 。 初 的数 据 挖掘 分类 应用 大多 都 最 是在这 些方 法及 基于 内存 基础 上 所构 造 的算法 。 目前数 据挖 掘方 法 都要 求具 有基 于外 存 以处 理大 规模 数据 集合 能力 且具 有可 扩展 能力 。主要 的算 法有 ： 决策树
ａｊｓ ｎｓ Ｏ ａｔｅ ｅ ｏｋｒｓｕｃｓｎｔｅ ｓｅｆ ｉ ｔ ｓ． ｄ ｔ ｔＳ ｔ ｔ ｒ ｏｒｅ ｔ ｆｃ ｎ ｕｅ ｕ ｍｅ ， ｔ ｎｗ ｈ ｈ ｅ ｉ ｈ ｍｏ ｉ ｅ Ｋｅ ｗ ｒ ｓ ａ ｎ ｇ ｌｗ Ｓ Ｌ Ｓ ｒｅ２ ０ ｙ ｏ ｄ ： ｔ ｍｉ ｎ ； ｏ ；Ｑ ｅｖ ｒ０ ５ Ｄａ ｉ Ｆ 主要技 术和 实 现方 法 主要技 术 ：数据 挖 掘 。 （ ）数 据挖 掘 的概 念 。数 据挖 掘 （ａ ａＭ ｎｎ ）从技 术 １ Ｄ ｔ ｉ ｉｇ 角度上讲就是从大量 的、不完全 的、有噪声的、模糊的、随机的 实际应用数据中，提取隐含在其 中的、人们事先不知道的、但又 是潜 在有 用 的信 息和知 识 的过程 。 （ ）数据 挖掘 特 点 。数据 挖掘 技术 具有 以下特 点 ： ２ 处理 的数 据规 模十 分庞 大 ，达到 Ｇ 、Ｔ Ｂ Ｂ数量 级 ，甚 至 更大 。 查询 一般 是 决策制 定 者 （ 户 ）提 出 的即 时随机 查询 ，往 往 用 不 能形成 精确 的 查询要 求 ，需 要靠 系统 本 身寻找 其可 能感 兴趣 的
中图分类号 ：Ｔ ３１ Ｐ １
文献标识码 ：Ａ 文章鳊号：ｉ０— ５９（ ０ １ ３ ０６ — ２ ０ ７ ９ ９ ２ １ ）１— ０ １ ０
Ｕｓ ｔ ｉ ｉ ｇＴｏ ｌ ｏＡｎ ｌ ｚ ｎ ｅ ｎ ｔ ａ ｃ ｅＤａ ａＭ ｎ ｎ ｏ ｓｔ ａ ｙ ｅＩ ｔ ｒ ｅ Ｔｒ ｆ ｉ
计算 机光 盘软件 与 应用
２１ ０ １年第 １ ３期
Ｃ ｍ ｕ ｅ ＤＳ ｆ ｗ ｒ ｎ ｐ ｌ ｃ ｔ ｏ ｓ ｏ ｐ ｔ ｒＣ ｏ ｔ ａ ｅａ ｄＡ ｐ ｉａ ｉｎ 工 程 技 术
利用数据挖掘工具分析上网流量
张 俊
（ 州 洪泉 医院 ，江 苏江都 ２ ５ ０ 扬 ２ ２ ０）