数据挖掘技术应用论文
大数据背景下数据挖掘技术的应用研究
大数据背景下数据挖掘技术的应用研究摘要：随着科技的发展，数据信息大量出现，越来越多的人想要从许多混杂的资源中找出最具有价值的信息。
本文将从数据挖掘技术的基本概念入手，并结合当下现实来分析大数据的出现给数据挖掘技术应用带来的变化。
在数据挖掘技术应用中主要从数据分析的利用和数据聚类的利用两大方面进行阐释，总体研究大数据背景下数据挖掘技术的应用。
关键词：大数据时代;数据挖掘技术;数据挖掘技术的应用大数据的发展会带来大量的信息资源，人们的思维方式也会随之发生改变。
于此同时信息发展也逐渐成为了开启信息时代的钥匙。
全球各国普遍认识到数据的重要性及其对国家的发展发挥的许多重要意义，许多国家以此为基点制定适合自己国家发展的战略性计划，由此占领数据的高地，实现国家创新性发展。
因此，大数据在当今时代具有极强的研究价值和应用价值。
笔者将主要从大数据可视化给数据挖掘技术带来的影响为着眼点，进而进一步分析高性能计算（HPC）给数据挖掘技术带来的一定程度的影响，且通过这些变化研究大数据背景下数据挖掘技术的具体应用。
正文：当今的数据挖掘技术的理论已经成熟，数据挖掘技术的应用愈加广泛。
受众趋向了解更多的数据挖掘技术，从而利用起大量的信息资源。
我们对于大数据背景下的数据挖掘技术的具体应用，将会获得信息的有效运用和资源的科学整合。
同时，掌握和了解到有关于数据挖掘技术的知识对普通受众来说不仅可以掌握到大量的数据资源，从而更好地利用这些资源为我们的生活实践服务，而且对于专业技术人员来说，广泛被大众所接受的数据挖掘知识前景将更加开阔，理论弹性增大，这将促进数据挖掘技术的进一步发展。
一、数据挖掘技术的概述数据挖掘技术主要是一个搜索的过程，它主要利用算法进行搜索，并通过一定媒介，从大量的信息中提取对搜索者有用的信息资源。
这个过程的原始数据被分成建模样本和分析样本两部分。
建模样本将会经过数据预处理后变成预处理后的专家样本。
而分析样本则会经过特征选择后变成预处理后的分析样本。
《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(最新范文6篇)
数据挖掘论文（最新范文6篇）数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际数据中，提取隐含在其中的、人们所不知道的、但又是潜在有用信息和知识的过程。
希望你在阅读了以下数据挖掘论文后对这个内容有更深入的了解。
数据挖掘论文一题目：基于数据挖掘的企业营销管理应用实证摘要：随着市场竞争的日益激烈，以及信息化、移动化和智能化时代的来临，越来越多的企业开始注重借助现代数据挖掘技术，提高企业的营销效果，降低营销成本，并提升企业在市场中的竞争力。
从数据挖掘与企业营销管理的关系入手，得出数据挖掘应用给现代企业营销管理带来的优势，然后构建精确营销平台，将其应用到电信业的营销管理中，以期为数据挖掘技术在现代企业营销中的具体应用提供参考。
关键词：数据挖掘；市场细分；竞争优势随着电子商务的不断发展，使得企业通过网络即可与来自全世界的企业进行商务活动。
而企业的大量交易，也给企业积累了很多业务数据，并以此使得企业的数据信息库越来越大。
而在这些数据中，清晰地记录了企业每年的运作及效益情况。
而要想让这些数据为企业未来的战略和决策服务，就需要充分加强对这些数据的规律、暴露出的问题的分析。
因此，数据挖掘技术进入了人们的视野，并成为人们关注的重点。
通过数据挖掘工具，可以对大量的数据进行分析，并提取其中有用的信息，为企业的决策提供参考，进而提升决策的正确率，达到提升竞争力的目的。
一、数据挖掘与企业营销管理的关系在生产销售中，生产者和消费者一般存在着单一的购买销售关系，而企业营销管理就是运用各种方法将上述单一关系转变为多重关系。
这样就在生产者和消费者之间加入营销者这一角色，三种角色之间也就必然会产生多种联系，这些关系往往牵涉众多，十分复杂。
要想处理好这些关系，就需要企业营销管理人员进行分析论证，找出可以联系的关键桥梁，也就是本文所介绍的"数据挖掘";.数据挖掘是企业营销管理中常用的一种方法，也越来越得到人们的认可。
2023年旅游管理下数据挖掘运用论文4篇(完整文档)
2023年旅游管理下数据挖掘运用论文4篇（完整文档）文章搜索无论在学习或是工作中，大家都经常接触到论文吧，论文写作的过程是人们获得直接经验的过程。
你知道论文怎样才能写的好吗？这次漂亮的小编为亲带来了4篇《旅游管理下数据挖掘运用论文》，希望能为您的思路提供一些参考。
旅游管理下数据挖掘运用论文篇一一、深入旅游企业顶岗实践工作期间的主要工作学习任务与酒店中西餐厅的主管和经理座谈了解我校实习生的工作状态，了解酒店企业专业用人需求特点，学习酒店中西餐厅服务与管理工作经验。
在酒店中西餐厅营业运营期间，以实习主管的身份留意观察酒店不同岗位的员工服务用餐客人的方式以及灵活处理客人纠纷的技巧。
深入旅行社企业顶岗实践工作期间的主要工作学习任务：与总经理座谈，学习旅行社经营与管理的行业经验，为高职“旅行社经营与管理”课程提供教学建议。
与旅游计调业务总监座谈，学习如何依据旅游客人的需求计调制作旅游线路，并学习组团计调如何向地接社询问目的地的旅游信息和价格，然后再把完整的报价和完整的线路行程汇报给旅游客人，从而为旅行社计调业务的教学提供真实的案例和完善的思路。
与会议计调业务总监座谈，学习旅行社如何向会议主办方提供完善的会议接待方案，具体而言包括酒店会议场地布置、参会人员的酒店住宿安排以及参会人员接送服务的车辆安排。
与公司财务总监座谈，学习了解旅行社在经营上的办公费用开支情况和税收缴纳情况，从而为“旅行社经营与管理”课程在财务方面的教学提供行业经验和建议。
参与旅游客人和参会客人的接送服务接待工作，学习旅行社在接送服务环节的接待要求和服务流程，为旅行社接送服务环节的教学积累真实的教学案例。
参与单位团队京山鸳鸯溪漂流一日游活动的跟团实习活动，了解学习旅行社在一日游旅游活动的旅游安排情况和旅游费用的支出情况与公司利润的获取情况。
参加公司每周日早上的例会，听取公司各位同事对旅游业务的执行情况和公司总经理对上周工作的总结和本周工作计划的安排，依据自身的顶岗实践情况谈收获与体会，对公司的发展提出中肯的建议。
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。
数据挖掘与数据分析论文
数据挖掘与数据分析论文在当今数字化的时代，数据已成为企业和组织决策的重要依据。
数据挖掘和数据分析作为从海量数据中提取有价值信息的关键技术，正发挥着日益重要的作用。
数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。
它不仅仅是简单的数据检索和统计，而是深入挖掘数据之间的潜在关系、模式和趋势。
比如，在电商领域，通过数据挖掘可以发现用户的购买行为模式，从而精准推荐商品，提高销售额。
在金融行业，能够预测信用风险，提前采取措施降低损失。
数据挖掘所运用的技术包括关联规则挖掘、分类算法、聚类分析等。
关联规则挖掘可以找出不同商品之间的关联，帮助商家进行组合销售。
分类算法则能将客户分为不同的类别，以便提供个性化的服务。
聚类分析则有助于发现具有相似特征的客户群体。
数据分析则更侧重于对数据的描述和解释。
它通过对数据的收集、整理、分析和可视化，来呈现数据的特征和规律。
数据分析可以帮助我们回答“是什么”和“为什么”的问题。
例如，通过对销售数据的分析，我们可以了解哪些产品销售良好，以及背后的原因是价格因素、市场需求还是促销活动的影响。
数据挖掘和数据分析虽然有所区别，但两者紧密相关。
数据分析为数据挖掘提供了基础和准备，通过对数据的初步分析，可以确定数据挖掘的方向和重点。
而数据挖掘则是数据分析的深入和拓展，能够发现隐藏在数据背后更深层次的信息。
在实际应用中，数据挖掘和数据分析的流程通常包括以下几个步骤：首先是数据收集。
这是整个过程的起点，数据的质量和完整性直接影响后续的分析和挖掘结果。
数据来源多种多样，包括数据库、文件、网络爬虫等。
在收集数据时，需要确保数据的准确性和可靠性。
接下来是数据预处理。
这一步骤包括数据清洗、转换和集成。
数据清洗主要是处理缺失值、异常值和重复值等。
数据转换则是将数据进行标准化、归一化等操作，以便于后续的分析。
数据集成则是将来自不同数据源的数据整合到一起。
然后是数据分析或挖掘。
根据具体的问题和目标，选择合适的分析方法或挖掘算法。
数据挖掘论文_优选10篇)
数据挖掘论文 (优选10篇)[标签:粗体:【导语】数据挖掘论文 (优选10篇)]由***会员“[标签:粗体:zhangjun]”收拾投稿精心举荐，但愿对你的学习工作能带来参考鉴戒作用。
[标签:粗体:【目录】篇1：数据挖掘论文篇2：数据挖掘论文篇3：数据挖掘论文篇4：数据挖掘论文篇5：数据挖掘论文篇6：数据挖掘论文篇7：数据挖掘论文篇8：数据挖掘论文篇9：数据挖掘论文篇10：数据挖掘论文【正文】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摘要：伴跟着计算机技术的不断进步和发展，数据挖掘技术成为数据处理工作中的重点技术，能借助相干算法搜索相干信息，在节省人力资本的同时，提高数据检索的实际效力，基于此，被广泛利用在数据密集型行业中。
笔者扼要分析了计算机数据挖掘技术，并集中阐释了档案信息管理系统计算机数据仓库的树立和技术实现进程，以供参考。
症结词：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，并且将其整合后利用在知识处理体系的技术进程。
若是从技术层面断定数据挖掘技术，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全的数据仓库，知足集成性、时变性和非易失性等需求，整和数据处理和冗余参数，确保技术框架结构的完全性。
目前，数据挖掘技术经常使用的工具，如SAS企业的EnterpriseMiner、IBM企业的IntellientMiner和SPSS企业的Clementine等利用都十分广泛。
企业在实际工作进程中，常常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，并且利用聚类分析模块、决策树分析模块和关联分析算法等，借助数据挖掘技术对相干数据进行处理。
2档案信息管理系统计算机数据仓库的树立2.1客户需求单元为了充沛施展档案信息管理系统的优势，要结合客户的实际需求树立完全的处理框架体系。
数据挖掘技术在社交媒体分析中的应用研究毕业论文
数据挖掘技术在社交媒体分析中的应用研究毕业论文随着社交媒体的兴起，人们在日常生活中产生了大量的数据。
这些数据包含了丰富的用户信息，包括观点、兴趣、行为等。
通过对社交媒体数据进行挖掘和分析，可以帮助我们了解用户的需求、市场趋势等信息。
本文将探讨数据挖掘技术在社交媒体分析中的应用，并提出相应的研究方法和工具。
首先，我们需要了解什么是数据挖掘。
数据挖掘是一种从大量数据中发现潜在的、非显而易见的关联规则和模式的技术。
在社交媒体分析中，数据挖掘可以帮助我们发现用户的兴趣偏好、社交网络结构、情感倾向等信息，并通过这些信息来预测用户的行为和市场趋势。
数据挖掘技术在社交媒体分析中有多种应用。
首先，可以利用数据挖掘技术对用户的行为模式进行分析。
通过分析用户在社交媒体上的活动轨迹、点赞、评论等行为，可以了解用户的兴趣偏好、购买倾向等信息。
例如，通过对用户在社交媒体上的购物行为进行挖掘，可以了解用户的购买偏好和消费能力，进而帮助企业调整销售策略、优化产品设计。
其次，数据挖掘技术可以用于社交网络分析。
社交网络是社交媒体的核心组成部分，每个用户在社交网络中都有自己的社交关系图谱。
通过分析用户之间的关联关系、社交网络的拓扑结构等，可以揭示出社交网络的重要节点、社区结构等信息。
例如，在推荐系统中，可以利用社交网络分析的结果，通过发现用户关注的人或具有类似兴趣的人，为用户推荐相关的内容或人物。
此外，数据挖掘技术还可以应用于情感分析。
社交媒体上的用户生成了大量的文本数据，包括状态更新、评论、帖子等。
通过对这些文本数据进行情感分析，可以了解用户的情感倾向和对某一事件或产品的态度。
例如，在市场调研中，可以通过分析用户在社交媒体上对某一产品的评论，了解用户的满意度和需求，帮助企业改进产品。
针对上述应用，研究人员提出了一些具体的研究方法和工具。
例如，可以利用机器学习算法和自然语言处理技术来进行情感分析，通过对文本数据进行分类和情感倾向判断。
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。
信息技术在商业应用中的数据挖掘与智能决策支持
信息技术在商业应用中的数据挖掘与智能决策支持摘要:本论文探讨了信息技术在商业应用中的数据挖掘与智能决策支持的重要性和应用。
数据挖掘技术被广泛用于分析大规模数据集，从中提取有价值的信息和趋势，帮助企业更好地理解市场和客户需求。
智能决策支持系统则基于数据挖掘的结果，提供实时的决策建议，协助管理者制定战略决策。
本文介绍了数据挖掘方法、工具和技术，并详细阐述了智能决策支持系统的设计和实施。
研究发现，有效的数据挖掘和智能决策支持可以显著提高企业的竞争力和效率，从而在不断变化的市场环境中取得成功。
关键词:数据挖掘、智能决策支持、信息技术、商业应用、竞争力引言：信息技术的快速发展正在塑造着现代商业领域的面貌，其中数据挖掘与智能决策支持成为引领创新与成功的关键要素。
在这个数字化时代，大规模数据的爆发性增长催生了巨大商机，然而，要将这些数据转化为可操作的洞察力仍然是一个挑战。
本文将探讨数据挖掘技术如何赋予企业洞察力，以及智能决策支持系统如何在不断变化的商业环境中帮助管理者制定明智的战略决策。
通过深入研究这一主题，我们将揭示信息技术如何在商业应用中成为变革的催化剂，为企业赋予竞争的优势。
一、数据挖掘技术在商业应用中的重要性数据挖掘技术作为信息技术领域中的关键工具，已经在商业应用中展现出了巨大的重要性。
在当今数字化的商业环境中，企业每天都会生成大量数据，包括销售数据、客户信息、市场趋势和生产运营数据等等。
这些数据不仅数量庞大，还具有多样性，包括结构化和非结构化数据。
数据挖掘技术能够帮助企业从这些海量数据中提取有价值的信息、模式和趋势，从而为战略决策提供强大的支持。
1、数据挖掘技术可以帮助企业更好地了解客户。
通过分析客户的购买历史、偏好和行为数据，企业可以识别出潜在的目标客户群体，从而定制个性化的营销策略。
例如，一家电子商务公司可以利用数据挖掘技术分析客户的购物历史，预测他们可能感兴趣的产品，并向其提供相关的推荐，从而提高销售额和客户忠诚度。
【最新word论文】数据挖掘技术在中医药研究中的应用【医学专业论文】
数据挖掘技术在中医药研究中的应用随着医学机构积累的数据越来越多，促进了医学信息包括中医药信息的数字化；如何利用海量信息为防控疾病提供科学依据，总结优化各种诊治方案，已引起业内专家的高度关注。
于是数据挖掘技术在中医药研究被日益重视，它将有力促进中医药的现代化进程。
1 数据挖掘的概念、步骤及常用方法1.1 数据挖掘概念、步骤数据挖掘（Data mining，DM）即数据库中的知识发现，是从大型数据库的海量数据中提取人们感兴趣的知识，这些知识是隐藏的、事先未知的、潜在有用的信息，挖掘的知识表现为概念、规则、规律、模式等形式［1］。
数据挖掘的目的在于使用所发现的模式帮助解释当前的行为或预测未来的结果［2］。
挖掘步骤大致有：问题定义、数据提取、数据预处理、数据挖掘、知识评估、结果应用这六步。
1.2 数据挖掘常用方法1.2.1 描述统计数据总结的目的是对数据进行从低层次抽象、浓缩到高层次，得出它的紧凑描述。
最简单的数据总结方法是描述统计，它包括平均数、中位数、分位数等，它常和统计图配合应用。
1.2.2 关联规则关联规则从本质上讲是条件概率，即当A发生时、B同时出现的概率有多大？只要B离50％较远就有意义。
数据关联是数据库中存在的一类重要的可被发现的知识。
若两个或多个变量的取值之间存在某种规律性，就称为关联。
关联包括简单关联、时序关联、因果关联。
关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。
有时我们并不知道数据库中数据的关联函数，即使知道也不确定。
因此关联分析生成的规则带有可信度。
1.2.3 分类和聚类这是最常用的技术。
分类方法主要有：回归、决策树、神经网络。
分类分析在数据挖掘中是一项重要任务。
分类器的构造方法有统计方法、机器学习方法、神经网络方法等。
聚类是根据事物本身潜在的特性研究对象分类的方法。
通过聚类把一个数据集合中的个体按照相似性归成若干类别，使其“物以类聚”，将数据库中的记录划分为一系列有意义的子集。
聚类要解决的就是实现满足这种要求的类的聚合。
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浅析数据挖掘技术的应用
摘要：作为数据库研究、开发和应用最活跃的一个分支，数据挖掘技术的研究日益蓬勃的发展。
从信息处理的角度来看，数据挖掘技术在帮助人们分析数据和理解数据，并帮助人们基于丰富的数据作出决策上起到了非常重要的角色。
从大量数据中以平凡的方法发现有用的知识是数据挖掘技术的核心，也是今后在各个领域中发展的核心技术。
关键词：数据挖掘；功能；应用
中图分类号：tp311.13 文献标识码：a文章编号：
1007-9599(2011)24-0000-01
analysis of data mining technology application
zhang pengyu,duan shiliu
(henan polytechnic,zhengzhou450000,china)
abstract:as the database research,development and application of the most active branch of data mining technology research booming development. from the perspective of information processing,data mining technology to help people analyze data and understand the data,and help people make decisions based on the wealth of data has played a very important role. from large amounts of data in an extraordinary way to discover useful knowledge is the core of data mining technology,but also the future development in
various fields in the core technology.
keywords:data mining;function;application
一、数据挖掘概述
近年来，数据挖掘引起了信息产业界和整个社会的极大关注，其主要原因是存在可以广泛使用大量数据，并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识。
获取信息和知识可以广泛用于各种应用，包括市场分析、欺诈检测、产品控制、顾客保有和科学探索等等。
简单的说，数据挖掘是指从大量数据中提取或“挖掘”知识，大多数的概念认识只是把数据挖掘视为知识发现过程的一个基本
步骤。
一般采用数据挖掘功能的广义观点为：数据挖掘是从存放在数据库、数据仓库或其他信息库中的大量数据中发现有趣知识的过程。
二、数据挖掘基本功能介绍
（一）关联规则挖掘。
关联规则挖掘是挖掘数据库中和指标（项）之间有趣的关联规则或相关关系。
关联规则挖掘具有很多应用领域，如一些研究者发现，超市交易记录中的关联规则挖掘对超市的经营决策是十分重要的。
1.基本概念。
设是项组合的记录，d为项组合的一个集合。
如超市的每一张购物小票为一个项的组合（一个维数很大的记录），而超市一段时间内的购物记录就形成集合d。
我们现在关心这样一个问题，组合中项的出现之间是否存在一定的规则，如a游泳衣，b太阳镜，，但是得不到足够支持[2]。
在少量数据中进行规则挖掘我们可以采用采用简单的编程方法，而在大量
数据中挖掘关联规则需要使用专门的数据挖掘软件。
关联规则挖掘可以使我们得到一些原来我们所不知道的知识。
（二）特征化与比较。
1.特征化是一种描述性数据挖掘，特征化通过数据挖掘的方法提供给定数据汇集的简洁汇总，如银行优质客户的特征，从而发现潜在的优质客户；转向其他银行的优质客户的特征，从而设法留住可能会转向其他银行的优质客户，特征化在银行客户关系管理等领域具有很大作用[2]。
描述性数据挖掘——特征化的基本原理。
（1）属性删除。
某一类的特征化就是找出某一类的共性，因此如果某个属性具有大量不同的值，而且每个值所占的比率都不能达到事先给定的临界值，同时在这个属性上没有概化操作符（指标上卷），则数据挖掘对其进行属性删除。
（2）属性概化。
如果在属性上存在概化操作符，并且原属性取值没有达到事先给定的临界值，则数据挖掘就将这个属性概化到较高层次，即使原属性取值已经达到临界值，数据挖掘也可以继续进行属性概化。
通过属性删除和属性概化，可以得到特征化的数据挖掘。
2.比较。
特征化是给定某一类样本的特征，而比较则是区分不同的类，比较又通常称为挖掘类比较。
如信用卡诈骗者和非诈骗者，这两类信用卡持有者的比较。
类比较通常是一个指定的类与一个其它的类、或者几个其它的类进行比较，类比较的基本方法是：首先在目标类上发觉特征，然后在对比类上进行同步概化，这样就可以挖掘类比较。
特征化与类比较具有很广泛的应用领域。
如：被外资并构公司与没有被外资并构公司进行类比较；不同审计意见的公司的类比较；信用卡诈骗与非诈骗类的比
较；银行优质客户中忠诚客户与转向其他银行的原优质客户的比较；等等。
（三）聚类分析。
聚类分析就是根据样本之间的相似程度，将样本分成几个不同的类。
如我国各城市社会经济发展程度的聚类分析，利用聚类分析研究我国女子成衣的尺寸标准。
原来测量了成年女子14个部位的指标数据：上体长、手臂长、胸围、颈围、总肩宽、前胸宽、后背宽、前腰节高、后腰节高、总体长、身高、下体长、腰围、臀围。
经过聚类分析发现可以聚集为几类，每类主要在反映身高与反映胖瘦上有所区别，这样就可以制定几种标准尺寸，可以照顾到我国绝大多数成年女子的购衣要求。
聚类分析在金融领域中有广泛应用，如根据股票价格的波动情况，可以将股票分成不同的类，总共可以分成几类，各类包含哪些股票，每一类的特征是什么，这对投资者、尤其对投资基金来说，可能就是很重要的信息。
聚类分析也是分类，但是要划分的类是未知的，这是聚类分析与一般判别分析的区别。
聚类分析的基本原理
1.样本间距离的度量。
距离采用绝对值距离、欧氏距离、切比雪夫距离等，其中：，利用距离可以度量不同样本之间的相似程度，在测量距离时，往往首先需要进行标准化变换，以消除量纲带来的影响。
2.相似程度的测量。
最短距离法是测量相似程度的一种方法，利用最短距离法进行聚类分析的基本过程。
采用测量相似程度的不同方法，所得到的聚类分析结果可能有所不同。
在聚类分析中，希望得到的类数可以事先确定。
聚类分析即可以对样本进行聚类，也
可以对指标进行聚类，因此可以采用这样的思路来考虑建立借款人违约概率预测模型[3]。
三、小结
本文简单阐述了数据挖掘技术的概念，并且对数据挖掘基本功能做出了简单描述。
今天，数据挖掘已经不再仅仅是数据库的研究者和开发者关注的问题，它已经成为统计学、机器学习等诸多领域的研究者和开发者的热点课题之一，这种学科交叉融合引起的良性互动无疑会进一步促进学科的发展与繁荣。
参考文献：
[1]jiaweihan micheline kamber.数据挖掘概念与技术机械工业出版社,2008.12
[2]毛国君等.数据挖掘原理与算法[m].北京:清华大学出版社,2005
[3]陈文伟等.数据挖掘技术[m].北京:北京工业大学出版
社,2002。