数据挖掘技术及应用综述
数据挖掘技术在高校教务管理中的应用综述
（ １ ） 概念描述。它是指 描述某类对象具有 的内涵 、 并概括
教务管理 中的应用进 行论述 。
２数 据 挖 掘 概 述 ２ ． １ 数 据 挖 掘 的 概 念 与 应 用
这类对象的有关特 征。概念描述 的两种方式分 别是数据特 征
化和数＿ 据 区分。数据特 征化 是描述某类对象 的共 同特征 ，而 数据区分则是描述不同类对象之 间的区别 。 （ ２ ） 分类和预测 首先， 分类 建立 一个 能够描述 并区分数
（ ８ ） 灵活性好 ， 拓 展空问火。
（ ７ ） 并种信息构建在统一的平台之上 ， 经过融合加工后 ， 能 用水 、 电、 煤气和 也话那样使用交通资源而又无需关注底层复
算机信息处理能力 ， 高效采集， 分析和应用交 通信 息， 提 供实 云计算足指计算 资源 统一规 划组织管理协调以实现集 中 时高效的交通服务功能。 共享为 目的计算机 系统 。在 云计 算资源基础 上。利用 已有交
前 已经广 泛应用于许多领域 ，比如生物医学 、 金融数据 分析 、 则展示的是两个或两个 以上 的数据项频繁地在给定数据集 中
起 出现 的条件矗 这些数据项足 以某种规律共 同Ｉ Ｊ ｊ 现 的话，
（ ３ ） 每个 信息节 点既是信息的享 有者也足信息的提供者 ， 上的开放 式服 务模式 ， 使得使用者参与 到了系统 中来 ， 帮助人 随着 计算机硬件和 信来自技术 的发展，使得海量数据 的处
理 已经成为研究与生产 中的一项重要工 作，数据挖掘技术 由 据类的模型， 然后使用这个模型米预测类标 记未知的对缘类。
此 丽诞生。数据挖掘也 叫知识发现 ，指的足从大型数据集中 归纳分类 的形式有 多样 ， 比如分类 规则、 判定树和神经 网络等
数据挖掘技术在房地产行业的应用综述
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一
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房 关 键 词 ：数据 挖 掘 ： 地 产 行 业 ：多元 统 计 分 析 房 地 产行 业 是 个数 据 量 大 关 联 性 强 影 响 因 素 多 的 复 杂 非 线 性 系统 数 据 挖 掘 技 术 在 房 地 产 行 业 的 应 用 是 个 年 轻 且 充满希 望 的 研 究 领 域 人 们 对 它 的研 究 正 日益 广 泛 和 深 入 解 决 好 这 些 问题 对 于 政 府 部 门 合 理 分 析 产 业 发 展 制 定 产 业 政 策 及 开 发 企 业 和 个 人 正 确 判 断房 地 产市 场 形 势 做 出 投 资 或 购 房 决 策具 有 重 要 意 义 总体来说 数 据挖 掘 (D a ta Min in g 本 文 下 面 均简 称 D M 技 ) 在 房 地 产 行 业 的应 用 主 要 使 用 了 三 种技 术 ： 术 ( 1 ) 分 类技 术 ( 2 )聚 类技 术 ( 3 )关 联 规 则 发 现 技 术 本 文 主 要 从 商 业 贷款 风 险 评 估 技 术 房 地 产 公 司 经 营等 级 划 分 和 客户 关 系 管 理 这 三 点 综 述 数 据 挖 掘 技 术 在 房 地 产 行 业 的 应用 1 基 于 神经 网络技术 房地产 商业 贷款风 险分析 随着 房 地 产 市 场 的 逐 步 走 热 投 身 于 房 地 产 项 目开 发 的 企 业 日益 增 多 在 贷 款 企 业 情 况 的 多 数 不 确 定 因 素 面 前 银 行 的 商业 贷 款 风 险 也 随之 提 高 信 息 不 对 称 情 况 下 银 行 在 贷 款 的 过 程 中不 得 不 承 担 由于 缔 约 方 违 约 或 经 营 的 失 败 而 使 得 银 行 不 能 回收贷 款利息与本金 的风 险 因 此 银 行 机 构 为 了对 贷 款 风 险 的 有 效 管 理 与控 制 必 须 寻 求 有 效 的 贷 款 风 险 预 测 量 化 的 方 法 和 技术 针 对 此 问题 可 以 构 建 种 基 于 神 经 网 络 的 客 户 模 糊 分 类 数 据 挖 掘 方 法 旨在 对 客 户 的 贷 款 风 险 进 行 分 类 为 银 行 贷 款 风 险分 析 部 门准 确分 析 目标 客 户 提 供 种 有 效 的方 法 该 方 法 对 客户进 行 了 合 理 区 分 试 图 为 充 分做 好 客 户 关 系 管 理 增 强 企 业 竞争优势 提 高企 业 的核 心 竞 争 力提 供有 效 的解 决 方 案 该 方 法 的 思 想 是 运 用 模 糊 神 经 网 络分 析 探 索 影 响 因 素 之 间 共 同 作用 产 生 的 交 互 效 应 用 过 去 的事 实进 行 综 合评 价 训 练 网络 来 确定权 重 的 大 小 这 样 将会 使 结 果 更 加 准 确 可 信 1 1 贷 款 风 险 评 估 中指 标 体 系 的 建 立
数据挖掘技术及应用综述
维普资讯
第 ２期（ 总第 ８ ９期） Ｎ． Ｓ Ｍ Ｎ ． ） ｏ Ｕ ｏ ９ ２（ ８
机 械 管 理 开 发
ＭＥ ＣＨＡＮＩ ＡＬ Ｃ ＭＡＮＡＧＥ ＮＴ ＭＥ ＡＮ Ｄ Ｄ ＥＶＥ Ｊ ＭＥ Ｉ ０Ｐ ＮＴ
２ｏ ０ ６年 ４月
Ａ ｒ２ ０ ｐ ．０ ６
“ 类正 被信 息淹 没 。 人 却饥 渴 于 知识 ．这是 １ ８ 年 ” ９２
趋势大师Ｊ ｎＮ ｉ ｉ的首部著作 《 ｏ ａ ｂｔ ｈ ｓ ｔ 大趋势》 Ｍ ｇ． （ ｅａ
ｔ ｎｓ中提 到的 。 ｒ ｄ） ｅ 随着数 据库 技术 的迅 速发展 ． 如何 从 含有 海量 信息 的数据 库 中提取更 有 价值 、更直 观 的信 息和知 识 ？ 人们结 合统 计学 、 据库 、 数 机器 学 习 、 神经 网 络 、 式识别 、 糊数学 、 模 模 粗糙 集 理论 等技 术 。 出 ‘ 提 数 据挖掘 ’ 一新 的数据 处理 技术来 解 决这 一难题 。 据 这 数 挖 掘 （ ａａＭｉｉｇ 就 是 从 大 量 的 、 完 全 的 、 噪 声 Ｄ ｔ ｎｎ ） 不 有 的、 模糊 的 、 随机 的数 据 中 ． 提取 隐含 在其 中的 、 人们 事 先不知 道 的 、 又是潜 在 的有用 的信 息 和知识 的过程 。 但 这 些数 据 可 以是 ： 构 化 的 ． 结 构 化 的 ， 布在 网络 结 半 分
１１ 数据 挖掘 的概 念 ．
数 据挖掘 的对 象包 含大量 数 据信息 的各 种类 型数
据 库 。如关 系数据 库 ， 向对 象 数据库 等 ， 本数 据数 面 文 据源 ， 多媒 体 数 据 库 ， 间数 据 库 ， 态 数 据 库 ， 空 时 以及 Ｉｔ ｎｔ 类 型 数 据 或 信 息 集 均 可 作 为数 据 挖 掘 的对 ｎｅ ｅ等 ｒ
数据挖掘技术在风力发电中的应用综述 何瑞峰
数据挖掘技术在风力发电中的应用综述何瑞峰摘要：风力发电作为一种新能源，在发展的过程当中依旧存在着很多不稳定的因素。
为了能够保证风力发电机器到可持续运行，仅仅只靠人力维护是远远不够的，对于风力发电机组运行的状态可能会导致的各种情况，应当有更精准的数据挖掘技术进行合理的掌控。
本文主要简述风力发电系统当中所用的研究方法，通过数据挖掘技术当中的几种常用的算法与风力发电系统相结合。
同时列举出风力发电领域，现如今可靠的数据挖掘方法。
以及当前的应用现状，同时，在未来方面也提出了数据挖掘技术可以在风力发电中应用的发展方向。
关键词：风力发电；数据挖掘；故障预警；功率预测可以维持我们人类生活日常的能源有很多，在这其中有很多资源是属于不可再生能源，哪怕是可再生能源也需要经过几百年甚至几千年的沉淀才可以作为全新的能源。
相比那些不可再生能源来说，风能这个可再生能源的产生条件是非常简单的，只不过如何利用好这种能源成为了问题。
风力发电的产生就是在这方面逐步进行推进，让风能源逐渐为人们提供生活上的便利。
一，数据挖掘对于风力发电发展的必要性在目前为止，风力发电的领域当中已经有很多种研究手段以及分析方式。
通常都是采用提取振动信号，进行分析以及确定故障形式的方式来进行风电机组的故障诊断。
其次就是通过声发射的技术来诊断风力发电可能会发生的故障，在风力发电功率预测方面也有很多方向的研究，有对功率直接进行预测，或者是通过当前时段的风速来进行预测，未来可以为风电机组带来多大的能源。
在这些预测方向上面，传统的方法是需要很大人力的，就例如叶尖速比法爬山法等，这些方式都是需要有专业人员进行调控，在很多程度上还会给人员带来一定的危险。
学者通过研究，发现风电机组，虽然复杂多变，但是通过模型以及参数的性质则可以御运用庞大的数据进行测量。
可以在最大程度上预测风力发电可能出现的问题，以及在未来利用能源的使用情况。
于是研究人员开始通过数据挖掘技术，通过风力发电机组进行了海量数据分析。
空间数据挖掘及技术(综述)
01
水质监测
通过挖掘水质监测数据，评估水体质量 状况，为水环境治理和水资源保护提供 依据。
02
03
土壤质量监测
利用空间数据挖掘技术，监测土壤质 量状况，为土地资源保护和农业可持 续发展提供支持。
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空间聚类分析
将相似的空间对象归为同一类。
空间分类模型
根据已知的空间数据对新的空间对象进行分 类。
空间数据可视化
地图可视化
将空间数据以地图的形式呈现，便于理解和 分析。
三维可视化
利用三维图形技术展示空间数据，提供更直 观的视角。
可视化交互
允许用户通过交互操作来探索和查询空间数 据。
可视化分析工具
提供专业的可视化分析功能，帮助用户深入 挖掘空间数据的价值。
可解释性机器学习
研究如何让机器学习模型产生的结果更容易被人类理解和接受。
数据隐私保护
在空间数据挖掘过程中，保护用户隐私和数据安全是重要的问题，需 要研究如何在保证隐私的前提下进行有效的数据挖掘。
05
空间数据挖掘案例研究
城市规划中的空间数据挖掘应用
城市用地适宜性评价
利用空间数据挖掘技术，对城市用地进行适 宜性评价，为城市规划提供科学依据。
人工智能与机器学习在空间数据挖掘中的应用
深度学习
利用神经网络模型对空间数据进行特征提取和 模式识别，提高挖掘精度和效率。
强化学习
通过与环境的交互学习，自动优化空间数据挖 掘任务中的参数和策略。
迁移学习
将在一个任务上学到的知识应用于其他相关任务，减少重新训练模型的时间和 成本。
空间数据挖掘与其他领域的交叉研究
2
通过空间数据挖掘，可以发现隐藏在空间数据中 的知识，揭示出地理现象的内在规律，为解决实 际问题提供科学依据。
Web数据挖掘技术综述
中图分类号 ：Ｔ Ｐ ３ １ １文献标识码：Ｂ 文章编号：１ ０ ０ ９ － ４ ０ ６ ７ （ ２ ０ １ ３ ） １ ５ ． ３ ２ ． ０ ２
一
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Ｗｅ ｂ数据挖掘的难点
下特点：
ｗｅ ｂ上有海量的数据信息 ，怎样对这些数据进行复杂的应用成了现 今数据库技术 的研究热点。数据挖掘就是从大量的数据 中发现隐含 的规 律性 的内容 ， 解决数据的应用质量问题。充分利用有用 的数据 ， 废弃虚 伪无用的数据 ，是数据挖掘技术的最重要 的 应用 。相对 于 Ｗｅ ｂ的数据而
因为如果所需 的数据不能很有效地得到，对这些数据进行分析 、 集成 、
处理就无从谈起。．
（ 二 ）半结构化 的数据结构
搬用于数据库的数据挖掘技术。
ｌ 、Ｗｅ ｂ 挖掘技术 的分类
一
Ｗｅ ｂ上的数据与传统 的数据库 中的数据不同 ， 传统的数据库都有一 定 的数据模型 ，可以根据模型来具体描述特定的数据。而 Ｗｅ ｂ 上 的数据 非常复杂 ，没有特定 的模型描述 ，每一站点的数据都各 自 独立设计 ，并
ｗｅ ｂ 内容挖掘有两种策略 ： 直接挖掘文件的 内容，或在其他工具搜 索的基础上进行改进 。采取第 １种策 略的有锁定网络的查询语言 Ｗｅ ｂ Ｌ ｏ ｇ 、Ｗ ｅ ｂ Ｓ ｈ ｏ ｙ 等 ；采 取第 ２种策略的方法 主 要是对查找引擎的查询结果进行进一步的处理 ，
１ 、庞大性。由于 ｗｅ ｂ的开放性 ，使得 ｗｅ ｂ 上的信息与 臼俱增 ，呈
爆炸性增长。网上的网页数量达到 ｌ ０亿 ，而且正在以每月近千万的速度 增长。
２ 、 动态性 。 ｗｅ ｂ 不仅以极快的速度增长 ， 而且其信息还在不断地发 生更新。新 闻、 公 司广告、股票市场 、Ｗｅ ｂ服务中心等都在不断地更新
数据挖掘综述
数据挖掘综述数据挖掘是一种通过从大量数据中发现模式、关联和趋势来提取有用信息的过程。
它是一门综合性的学科，结合了统计学、机器学习、数据库技术和人工智能等领域的知识和方法。
数据挖掘在各个行业和领域都有广泛的应用，包括市场营销、金融、医疗保健、社交网络分析等。
数据挖掘的过程通常包括以下几个步骤：1. 问题定义：明确需要解决的问题或目标，例如预测销售额、发现异常行为或推荐系统等。
2. 数据收集：收集与问题相关的数据，可以是结构化数据（如数据库中的表格）或非结构化数据（如文本、图像或音频）。
3. 数据清洗：对数据进行清洗和预处理，包括处理缺失值、异常值和重复值，以及转换数据格式和统一数据标准等。
4. 特征选择：选择对问题有预测能力的特征，以减少计算复杂性和提高模型性能。
5. 模型选择：选择适合问题的数据挖掘模型，例如分类、聚类、关联规则挖掘、时序分析等。
6. 模型训练：使用标记好的训练数据对选定的模型进行训练，以学习模式和关联规则。
7. 模型评估：使用测试数据对训练好的模型进行评估，以确定模型的性能和准确性。
8. 模型优化：根据评估结果对模型进行优化和调整，以提高模型的预测能力和泛化能力。
9. 结果解释：对模型的结果进行解释和可视化，以便理解和应用。
数据挖掘的技术和算法有很多，常见的包括决策树、神经网络、支持向量机、朴素贝叶斯、聚类算法、关联规则挖掘等。
选择合适的算法取决于问题的性质和数据的特点。
数据挖掘的应用非常广泛。
在市场营销中，可以通过分析客户购买历史和行为模式来预测客户的购买意愿和需求，从而制定个性化的营销策略。
在金融领域，可以通过分析交易数据和市场趋势来预测股票价格的波动和风险，以辅助投资决策。
在医疗保健领域，可以通过分析病人的病历和基因数据来预测疾病的风险和治疗效果，从而实现个性化的医疗服务。
在社交网络分析中，可以通过分析用户的社交关系和行为模式来发现社交网络中的影响力节点和社群结构，以及预测用户的兴趣和行为。
数据挖掘中的软计算方法及应用综述-最新范文
数据挖掘中的软计算方法及应用综述1在过去的数十年中,随着计算机软件和硬件的发展,我们产生和收集数据的能力已经迅速提高。
许多领域的大量数据集中或分布的存储在数据库中[1][2],这些领域包括商业、金融投资业、生产制造业、医疗卫生、科学研究,以及全球信息系统的万维网。
数据存储量的增长速度是惊人的。
大量的、未加工的数据很难直接产生效益。
这些数据的真正价值在于从中找出有用的信息以供决策支持。
在许多领域,数据分析都采用传统的手工处理方法。
一些分析软件在统计技术的帮助下可将数据汇总,并生成报表。
随着数据量和多维数据的进一步增加,高达109的数据库和103的多维数据库已越来越普遍。
没有强有力的工具,理解它们已经远远超出了人的能力。
所有这些显示我们需要智能的数据分析工具,从大量的数据中发现有用的知识。
数据挖掘技术应运而生。
数据挖掘就是指从数据库中发现知识的过程。
包括存储和处理数据,选择处理大量数据集的算法、解释结果、使结果可视化。
整个过程中支持人机交互的模式[3]。
数据挖掘从许多交叉学科中得到发展,并有很好的前景。
这些学科包括数据库技术、机器学习、人工智能、模式识别、统计学、模糊推理、专家系统、数据可视化、空间数据分析和高性能计算等。
数据挖掘综合以上领域的理论、算法和方法,已成功应用在超市、金融、银行[4]、生产企业[5]和电信,并有很好的表现。
软计算是能够处理现实环境中一种或多种复杂信息的方法集合。
软计算的指导原则是开发利用那些不精确性、不确定性和部分真实数据的容忍技术,以获得易处理、鲁棒性好、低求解成本和更好地与实际融合的性能。
通常,软计算试图寻找对精确的或不精确表述问题的近似解[6]。
它是创建计算智能系统的有效工具。
软计算包括模糊集、神经网络、遗传算法和粗集理论。
2数据挖掘中的软计算方法目前,已有多种软计算方法被应用于数据挖掘系统中,来处理一些具有挑战性的问题。
软计算方法主要包括模糊逻辑、神经网络、遗传算法和粗糙集等。
数据挖掘技术综述
２数 据 挖掘 过 程 数据 挖掘 过 程包 括 很 多 处理 阶 段 ，其一 般 流程 主 要 包括 三 个 阶段 ：数 据准备 、数据挖掘 、结果解 释和评 价。 ２ １数 据准备 ． 数据准 备又 可 以分为 ２ 个子 步骤 ：数 据选 取 、数据 预 处理 。数据 选 取 的 目的是确 定发现 任务 的操 作对 象 ，即 目标数 据 。 目标 数据 是根据 用户 的 需要 从原 始数据 库 中抽取 的一 组数 据 数据 预处 理一般 包 括消 除噪 声、推 导计 算 缺值 数据 、消 除重 复记录 、完 成数 据类 型转 换 （ 如把 连续 型数 据转 换为离 散 型数 据 。以便 于符 号归纳 ；或 是把 离散 性数 据转 换为 连续 型数 据 ，以便 于神 经 网络计算 ）以及对 数据 降维 （ 从初始 特 征中找 出真 正有 用 的特征 以减 少 即 数据 挖 掘 要 考 虑 的变 量 个 数 ） 。 ２ ２数 据挖 掘 数据 挖 掘 阶段 首 先要 确 定 数据 挖 掘的 目标 和挖 掘 的 知识 类 型 ；确定 挖 掘任 务后 ，根据 挖掘 的知 识类 型选择 合适 的挖 掘算 法 ；最后 实施 数据 挖掘 操 作 ，运用 选 定 的 挖 掘 算法 从 数 据 库 中抽 取 所 需 的知 识 。 ２３ 结果 的解释 和评 价 ． 数据 挖掘 阶段 发现 的知识 经过 评估 可 能存在 冗余 或无 关 的知识 ，这 时 需 要 将其 剔除 ；也有 可 能知 识不满 足用 户 的要求 ，需要 重 复上 述挖掘 过程 重 新
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 也为数 据挖 掘 的发展 起到 重要 的支撑 作 用 ，例如 ：数据 库 系统提 供有 效 的 存 储 、索引 和查询 处理 支持 ； 高性能 （ 行 ）计 算 技术在 处 理海量 数据 集 方 并 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
教育数据挖掘技术研究综述
教育数据挖掘技术研究综述随着人工智能和大数据技术的发展，教育数据挖掘技术正在逐渐成为教育界研究和实践的热点。
在高效精准的数据分析和挖掘的基础上，教育数据挖掘技术在提升教育质量和效果方面，可以发挥重大的作用。
本文将对教育数据挖掘的应用、技术和研究现状进行综述。
一、教育数据挖掘的应用1.教育管理领域在教育管理领域，教育数据挖掘技术可以应用于学生学籍信息管理、教学进度管理、成绩管理等多个方面。
通过数据挖掘技术，教育管理者可以及时了解学生学习情况、教学进度等关键信息，及时调整教学方案，提升教学效果和质量。
2.个性化教学领域教育数据挖掘技术可以通过分析学生的学习行为和学习数据，为学生量身定制个性化的学习方案，提升学生的学习效果。
例如，在学习管理学科时，可以使用时间序列数据分析方法挖掘学生的学习规律和学习习惯，从而为学生提供更加合适的学习建议和指导。
3.师生互动与辅助决策在师生互动和辅助决策方面，教育数据挖掘技术可以通过分析师生之间的情感交流和互动数据，提供更加智能化、个性化的辅助决策。
例如，可以使用自然语言处理技术挖掘课堂上学生对老师问答的情感倾向，从而发现和解决教学中的问题。
二、教育数据挖掘技术1.数据抽取和预处理数据抽取和预处理是教育数据挖掘技术的基础。
数据抽取包括信息抽取和网页抓取两个过程。
预处理包括数据清洗、数据集成、数据转换等多个环节。
2.数据挖掘算法数据挖掘算法包括分类、聚类、关联规则挖掘、决策树等多个算法。
根据不同的教育场景和需求，选择适合的算法进行研究和实践。
3.可视化技术可视化技术是将教育数据挖掘结果以更加直观、可视化的方式呈现出来。
通过可视化技术，人们可以更加清晰地了解数据挖掘的结果和教育数据的信息。
三、教育数据挖掘的研究现状在教育数据挖掘技术的研究领域，国内外都有很多重要的学者和机构进行着深入的探索和研究。
以国内为例，近年来，国内高校和机构也逐步加大了对教育数据挖掘技术的研究和应用。
数据挖掘技术的应用研究综述与启示——在会计舞弊识别研究中的应用
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曼 鱼 ￡ 塞 量 匠 曼△ △ 璺 韩学鸿 贾瑞敏 （ 河北经贸大学信息技术 学院石家庄 ；天津财经大学天津）
数据挖掘技 术的应 用研 究综述 与启示
上非常有 效 ，并建议 审计师在 审计初 始阶段 的识别 具有较 高的准确率 ，是一 种具有现 实 使用 该模型。Ｆ ｎ ｉｇ ｏ ｇ ｒ（９ ８ 利用人 可 操作性 的舞 弊识别 方法 。岳殿 民（ ０ ８ 采 ａ ｎ ｎ 和Ｃ ｇ ｅ １ ９ ） ２ ０） 对这些 海量 的，存储 形式各 异的数据 资料 ， 工神经 网络建立 了基于 八个变 量的管 理舞弊 用 关联规则 挖掘方 法深入 挖掘会 计舞弊模 式 数 据 挖 掘 技 术 则 脱 颖 而 出 成 为从 这 些 数 据 中 识 别模型 ，并通 过与其 他判别 分析和逻 辑 回 关联特征 ，用Ａ ｒ ｏ ｉ ｐ ｉｒ Ｐ 两种算法 ｐ ｉｒ 和Ａ ｒ ｏ ｉ Ｔ 发掘有 用信 息的有效 方法。 目前 ，数据 挖掘 归模 型进行 的比较发现该模型更有效 。Ｅ ｓ ｎ 找 出 上 市 公 司 使 用 的 舞 弊 手 段 间 的 强 关 联 规 ｈ ａ 技 术 已不断的应 用于 不同的领域 ，本 文主要 等 （ｏｏ 采用 人工神 经网络方 法检验红 旗标 则 ，并对这些 规则进 行解释 ，给 出舞 弊识别 ２ｏ ） 对 会计舞 弊识别 中运 用该 方 法的相关研 究进 志 的预测 能力 ，研 究表 明人工神 经 网络模 型 方法。 行 了回 顾 与 评 述 ， 并 分 析 了数 据 挖 掘 方 法 在 的识 别 率 为 ８ ％ 而 且 证 明 了财 务 红旗 标 志 和 １， 三 、简单评述与分析 识 别会计舞弊 中的优势和未来的应用前景。 非财务红旗 标志有 很好的预测能力 。 常规 的统计 学方法 大多需要 根据现 有的 关键词 ：数据挖掘；会计舞弊：识别 人 工神经 网络 的应 用除 了一般 自适应 神 经济理 论建立假 设 ，然 后通过大 量 的数 据和 前言 经 网络 结构 （Ａ Ｎ ） Ｇ Ｎ Ａ 和逻辑 网络 （Ｌ ） Ａ Ｎ ，还 包 模 型来检 验其假 设的有效 性 。由于使用 的研 数据挖掘 （ａ ａ Ｍ ｎ ｎ ） Ｄ ｔ ｉ ｉ ｇ 的定义是多种多 括与 人工 神经 网络 集成 的模 糊规 则 。Ｌ ｎ ｉ 等 究假设和 模型均来 源于研 究者对 客观环 境的 样 的，但基本 上可 以将其看 作是从 大量 的、 （０ ３ 证 实集成 的模糊神经 网络 的效果 比先 观 察和分 析， 因此 很难避 免研究 者主观 判断 ２０ ） 不 完 全 的 、有 噪 声 的 、 模 糊 的 、 随 机 的 数 据 前研究所 采用 的人工神 经网络 及大 多数的统 对研 究过程的影 响。 而数据挖 掘方法无 需事 中 ， 提 取 隐 含 在 其 中 的 、 人 们 事 先 不 知 道 计 模 型 更 好 。 先 建立假 设和模型 ，避免 了主观 因素对研 究 的 、但 又是潜在 有用 的、可 以理解 的信 息和 除 了 利 用 某 种 数 据 挖 掘 方 法 进 行 研 的影响 ，弥补 了上述 不足 。另外 ，数 据挖掘 知识 的过程 。简单的说 ，数据挖 掘就 是从大 究 外 ，下 面 的几 篇 文 章则 采 用 几种 挖 掘 方 方法对 数据 的要求不 苛刻 ，避免 了常规统计 量数据 中提取或 发现有 价值 的信 息和 知识 。 法 相 结 合 的方 式 进 行 了不 同 的 研 究 。 Ｓ ｎ 方法使 用 的局 限性 、例如 ，在会计舞 弊识别 ｕ 数 据 库 中 的 知 识 发 现 （ｎ ｗ ｅ ｇ Ｄ ｃ ｖ ｒ 和Ｌ ｅ ２ ０ ） 对公 司为 样 本 ，选取 了 Ｋｏ ｌｄｅ ｉ ｏ ｅｙ ｓ ｅ （ ０ ６ 以１ ５ ３ 中运用较多 的Ｔ 检验 ，线 性回归要求数据符合 ｉ Ｄ ｔ ｂ ｓ ， Ｋ Ｄ 通 常 可 以 和 数 据 挖 掘 互 ３ 个 财 务 指标 ，综 合 利用 面 向属性 的归 纳 正态分 布 。逻 辑回归对 自变量 要求严格 ，自 ｎ ａａ ａｅ Ｄ） ５ 换。 法 、 信息 增 益 法 和 决策 树 模 型来 预 测 财 务 变量越多样本数也要相应增加 ，一般 为１ 一 Ｏ Ｏ ２ 目前 ， 数 据 挖 掘 技 术 已 不 断 的 应 用 于 不 困 境 。研 究 结 果 表 明数 据 挖掘 方 法 是 识 别 倍 ，且 要 求 自变 量 无 共 线性 ，不 存在 自相 同的领域 ，诸如农业 、金融 业 、互 联网及 医 舞 弊财 务 报 告 的切 实 可 行 且有 效 的 方 法 。 关。数据挖掘方法则可 以弥补这些缺 陷。 学等 。 Ｋ ｒ ｏ ， ｐ ｔ ｉ 和 Ｍ ｎ ｌｐ ｕ ｏ （０ ７ 比较 ｉｋｓＳａｈｓ ａ ｏ ｏ ｏ ｌ ｓ２ ０ ） 表 １ 示 了本文 所搜 集整 理 的 国内外 文 列 （ ）数据 挖掘技 术在 农业 中主要用 来 了决策 树、神 经网络和 贝叶斯 网络识 别舞弊 献 使用不同数据挖掘方法 的情况 。从表 １ 一 可以 分析 农产 品市场信息 及预测 农产 品价格变化 财 务报 告的有 效性 ，模 型 的输 入变量 来 自财 看 到，数据 挖掘 方法作为 一种会 计舞弊 识别 趋势。 务报告 中的 比率，结果 表 明贝叶斯 网络模型 方 法在 国内的应用 还 比较 少 ，但是 除 了神经 （ ）数据 挖掘技 术在金 融业 中主要用 的效果 更好 ，数 据挖掘 方法使 审计人 员的工 网络方法外 其他方 法的应 用弥补 了国外 的不 二 于 投 资 预测 及 欺 诈 甄 别 。 作 变 得 更 容 易 。 Ａ ａ Ｓ ｙ ｅ ２ ０ ） 合 应 用 足 。 总 体 而 言 ，神 经 网 络 是 应 用 最 广 泛 的挖 ｔ 和 ｅ ｒ ｋ（０ ９ 综 （ ） 数 据 挖 掘 技 术 在 互 联 网 中主 要 用 决 策树和神 经 网络 模型检 验财 务指标 的预警 掘 方 法 。 除 了 表 中 所 列 的 ５ 挖 掘 方 法 外 ， 三 种 于信 息检 索 及 网络 安 全 管 理 。 能 力，结果 证实 资产负债 率和 资产报酬 率是 粗糙 集 、遗传 算法等 数据挖 掘方法 未得到应 （ ） 数 据 挖 掘 技 术 在 医 学 中 主 要 用 于 制造 业上市 公司舞 弊的重 要征兆 ，其他 的指 用 。因此 ，数 据挖掘 方法在 今后 的研 究 中还 四 ＤＡ 测及疾病诊断。 Ｎ监 标还 有存货 占总 资产 比重 、财务 费用 占营业 有很 大的发展 空 间。尝试使 用新 的方法 ，找 随着会 计研 究方法 的发展 ，数据挖 掘技 成本的 比重以及流动比率等 。 到会 计舞弊识 别 的更 有效方 法可 以作为未来 术 逐 渐 被 运 用 到 了 会 计 领 域 中 。 由 于 上 市 公 国 内学 者 应 用 数 据挖 掘 技 术 识 别 会 计 的一个研 究方向。 ’ 司 的 定 期 财 务 报 告 包 含 了大 量 反 映 公 司 经 营 舞弊相 对 国外来说较 晚一 些。刘 君，王里 平 业 绩 和 财 务 状 况 的 数 据 ，各 方 利 益 相 关 者 希 （０ ６ 以３ 家上市 公司的 １４ ２０ ） ６ ４ 组财务指标 和 参考文献 望 能 从 这 些 数 据 中 获 得 真 实 有 用 的 信 息 。 数 股本结 构指标为样 本， 采用径 向基概率神 经 ［］ Ｂ Ｐ Ｇ Ｅ Ｎ ａ ｄ ． ｎ Ｃ Ｏ ， １ ． ． Ｒ Ｅ ， ｎ Ｊ ． ＨＩ “ ｅｓ ｎ ｔ Ｒｉ ｋ ｏ Ｍａ Ａｓ ｓｉ ｇ ｓ ｈｅ ｆ ｓ ｎａｇ ｍｅｎｔ ｅ 据 挖 掘 技 术 作 为 一 种 发 现 知 识 的工 具 ， 能 够 网络 的方法建 立 了财 务舞 弊识别模 型 。经 过 从 大量的数据 中提取 有用 的信 息 ，因而逐 步 对 样 本 的训练 和 学 习， 现其 预测 精度 比一 Ｆｒ ａｕ ｄ ｔｈ ｒｏｕ ｇｈ Ｎｅ ｕ ｒａ Ｉ Ｎｅ ｔｗ ｏ ｒｋ 发 ｃ ｏ１ ｙ ｕｄ ｔｉ ： ｏ ｒｎ ｆ ｉ 被 会 计 研 究 人 员 关 注 。 本 文 主 要 探 讨 其 在 会 般 的线性 模型更 高。翟剑 虹 （０ ７ 使用聚类 Ｔｅ ｈｎ ｏｇ ” ． Ａ ｉ ｒｇ Ａ Ｊ ｕ ａｌ ｏ ２ ０） ｃｔｉ ｅ ｄ ｏｒ ｏ１ ６， Ｎ ｏ．１ ， 计 舞 弊 识 别研 究 中 的应 用 。 算 法 ， 并 根 据 聚 类 结 果 选 择 分 类 器 的 训 练 样 Ｐｒａ ｃ ａｎ Ｔｈｅ Ｙ， Ｖ ．１ 二 、文 献 回 顾 ７ Ｐ ．１ ９ ８ 本 ，提 高 了 上市 公 司 财 务舞 弊 识 别 的 准确 １ ９ ， Ｐ ４—２ ． 数据挖 掘方 法一般包 括关 联规则 、决策 率 ，训练样本的准确率 为８ ．％，测试样本 的 ［】 Ｅ ｈ ｒ ｄ ｅ ｎ ａ ｄ ｒ ｏ ｓ Ｒ ， ２ ｔ ｅ ｇ ， ． ｎ Ｂ ｏ ｋ ， ． ｉ ５７ “ ｅ ａ１ ｎ ｔ ｒ ｓ ａ ｅ ｔ ｃ ｎ ｏ ｙ ． Ｎ ｕｒ ｅ ｗｏ ｋ ： ｎ ｗ ｅ ｈ ｏ１ ｇ ” 树 、聚 类 、 基 于 样 例 的 学 习 、 贝 叶 斯 学 习 、 准 确 率 为 ７ ． ％ 。 田金 玉 ， 聂 丹 丹 （０ ８ 以 ９６ ２０ ） ｅ Ｐ Ｊｏ ｒ ｕ ｎａ１ ， ６ ， ３ Ｍａｒ ｈ １ ４ ４ ， ｃ ９ ， ９ 粗 糙 集 、 神 经 网 络 和 遗 传 算 法 等 。 从 本 文 搜 ¨ ６ 上 市 公 司 为 研 究 样 本 ， 依 据 主 成 分 分 Ｔｈ
数据挖掘在大数据中的应用综述
数据挖掘在⼤数据中的应⽤综述数据挖掘在⼤数据中的应⽤综述***(上海海事⼤学上海 201306)摘要: ⾯对⼤规模多源异构的数据，数据挖掘的⽅法不断的得到改善与发展，同时对于数据挖掘体系的完善也提出了新的挑战。
针对当前数据挖掘在⼤数据⽅⾯的应⽤，本⽂从数据挖掘的各个阶段进⾏了⽅法论的总结及应⽤，主要包括数据准备的⽅法、数据探索的⽅法、关联规则⽅法、数据回归⽅法、数据分类⽅法、数据聚类⽅法、数据预测⽅法和数据诊断⽅法。
最后还指出类数据挖掘在鲁棒性表达⽅⾯的进⼀步研究。
关键词: 数据挖掘;⽅法论;⼤数据;鲁棒性Application of Data Mining in Large Data***(Shanghai Maritime University,Shanghai 201306)Abstract: In the face of large-scale multi-source heterogeneous data, data mining methods continue to improve and develop, at the same time for the improvement of data mining system also put forward new challenges. In this paper, the method of data mining, the method of data exploration, the association rule method, the data regression method, the data classification method, the data classification method, the data classification method, the data classification method, the data classification method, the data classification method, the data classification method, the data classification method, Data clustering method, data prediction method and data diagnosis method. Finally, it also points out the further research on the robustness of class data mining.Key words: Data mining; methodology; large data; robustness随着⼈类⽣活⽅式的多样化，由此产⽣的数据的规模和复杂性也在急速增长，对于数据的各种分析也应运⽽⽣。
文本数据挖掘综述
文本数据挖掘综述陈光磊（专业:模式识别与智能系统）摘要:作为从浩瀚的信息资源中发现潜在的、有价值知识的一种有效技术，文本挖掘已悄然兴起，倍受关注。
目前,文本挖掘的研究正处于发展阶段，尚无统一的结论，需要国内外学者在理论上开展更多的讨论。
本文首先引出文本挖掘出现的缘由,再对文本挖掘的的概念、组成及其具体实现过程。
着重分析了文本挖掘的预处理、工作流程与关键技术。
关键词: web挖掘，文本挖掘1引言面对今天浩如烟海的文本信息，如何帮助人们有效地收集和选择所感兴趣的信息，如何帮助用户在日益增多的信息中自动发现新的概念，并自动分析它们之间的关系，使之能够真正做到信息处理的自动化，这已经成为信息技术领域的热点问题。
有数据表明，一个组织80%的信息是以文本的形式存放的，包括WEB页面、技术文档、电子邮件等。
由于整个文本集合不能被方便地阅读和分析，而且由于文本经常改变，要跟上变化的节奏，就要不停地回顾文本的内容，处理数量巨大的文本变得越来越来困难。
人们迫切需要能够从大量文本集合中快速、有效地发现资源和知识的工具。
在这样的需求驱动下，文本挖掘的概念产生了。
2文本挖掘的概述2.1文本挖掘的定义文本挖掘是抽取有效、新颖、有用、可理解的、散布在文本文件中的有价值知识，并且利用这些知识更好地组织信息的过程。
1998年底，国家重点研究发展规划首批实施项目中明确指出，文本挖掘是“图像、语言、自然语言理解与知识挖掘”中的重要内容。
文本挖掘是数据挖掘的一个研究分支，用于基于文本信息的知识发现。
文本挖掘利用智能算法，如神经网络、基于案例的推理、可能性推理等，并结合文字处理技术，分析大量的非结构化文本源（如文档、电子表格、客户电子邮件、问题查询、网页等），抽取或标记关键字概念、文字间的关系，并按照内容对文档进行分类，获取有用的知识和信息。
文本挖掘是一个多学科混杂的领域，涵盖了多种技术，包括数据挖掘技术、信息抽取、信息检索，机器学习、自然语言处理、计算语言学、统计数据分析、线性几何、概率理论甚至还有图论。
大数据分析与挖掘技术综述
大数据分析与挖掘技术综述随着数字化时代的到来，大数据已经成为了我们生活中不可忽视的一部分。
大数据的产生日益增长，如何从这海量的数据中获取有用的信息，成为了一个亟待解决的问题。
因此，大数据分析与挖掘技术应运而生，成为了各行各业中不可或缺的工具。
本文将对大数据分析与挖掘技术进行综述，探讨其应用现状及未来发展趋势。
1. 大数据分析的意义和应用大数据分析的意义在于从庞大的数据中挖掘出有用的信息，为决策者提供依据。
不仅仅是数量的积累，还要重视数据的质量和准确性。
利用大数据分析技术，可以对市场趋势、消费者需求等进行精准预测，为企业提供战略指导。
同时，在医疗领域，大数据分析技术可以帮助医生诊断疾病，提高医疗水平。
此外，大数据分析还应用于金融、交通等领域，促进社会经济的发展。
2. 大数据分析的技术和方法大数据分析的技术和方法主要包括数据采集、数据存储与管理、数据挖掘和数据可视化等。
数据采集是获取数据的关键一步，通过传感器、物联网等手段进行数据的实时采集。
数据存储和管理是对数据进行整理和管理，建立数据库或数据仓库，确保数据的可靠性和安全性。
数据挖掘则是从大数据中提取有意义的模式和规律，使用机器学习、聚类分析、关联分析等方法进行数据的挖掘。
最后，数据可视化将分析结果以图表、图像等形式呈现，使得数据更加直观易懂。
3. 大数据挖掘的技术和方法大数据挖掘是在大数据背景下的数据挖掘过程，主要包括特征提取、模型建立、模型评估和模式发现等步骤。
特征提取是将原始数据转化为可用于分析的特征向量，常用的方法包括主成分分析、卡方检验等。
模型建立是建立数学模型，对数据进行预测和分类，常用的方法有决策树、神经网络等。
模型评估是对建立的模型进行评价，以判断模型的准确性和可靠性。
模式发现则是从大数据中挖掘出潜在的模式和关系，以寻找隐藏在数据背后的规律。
4. 大数据分析与挖掘技术的未来发展趋势随着大数据的不断积累，如何更好地利用大数据分析与挖掘技术将成为一个持续关注的问题。
数据挖掘技术综述
2008年第6期牡丹江教育学院学报N o．6，2008 (总第112期)J ouR N A L oF M uD A N J I A N G co L L E G EoF E D ucA T I oN s e“aI N o．112数据挖掘技术综述高翔侯小静(洛阳理工学院，河南洛阳471003)[摘要]在对数据仓库与数据挖掘的概念及数据挖掘的功用与分类进行介绍的基础上．阐述了串行关联规则算法和并行关联算法的目标与内容．详细分析了A pr i or i算法、神经网络、遗传算法等数据挖掘算法。
[关键词]数据挖掘f关联规则I apr i ori算法；神经网络l遗传算法[中图分类号]T P31[文献标识码]A[文章编号]1009—2323(2008)06一0109一02数据挖掘是信息技术自然进化的结果。
自上世纪六十年代以来，信息技术已经从原始的文件处理发展到复杂的、功能强大的数据库系统。
而数据仓库是近年来数据库研究领域中迅速发展起来的新技术。
利用数据仓库技术可以将现实中的海量数据存放在异构的数据库中。
为了从数据中有效地提取和发现知识．需要对数据仓库中存储的数据进行“挖掘”。
数据挖掘是从大量数据中抽取出未知的、有价值的模式或规律等知识的复杂过程。
数据挖掘技术由数据清理、数据集成、数据选择、数据交换、数据挖掘、模式评估六个步骤组成。
通过这六个步骤的提纯与处理向用户提供有价值的信息。
数据挖掘提供的数据模式有概念描述、关联规则、分类与预测、聚类分析、异类分析、演化分析等六类。
1．数据仓库与数据挖掘数据仓库系统在数据分析和决策方面为用户和“知识工人”提供服务。
这种系统与传统的联机事务处理(0L TP)系统不同．它可以用不同的格式组织和提供数据，以满足不同用户的形形色色需求．这种系统称为联机分析处理(oL A P)系统。
数据仓库和oL A P工具均基于多维数据模型．这种模型可以以星形模式、雪花模式或事实星座模式等形式存在。
面向大数据的时空数据挖掘综述
3.2生态环境
利用时空数据挖掘技术，可以对生态环境的变迁进行监测和分析，为环境保护 和治理提供科学依据。例如，通过分析历史气候数据，可以预测未来气候变化 趋势，为应对全球气候变化提供支持。
3.3社会安全
时空数据挖掘可以帮助政府部门和社会组织分析社会安全问题，如犯罪热点分 析、公共安全事件预测等，从而采取有效的应对措施。
参考内容
基本内容
随着科技的快速发展，大数据技术已经成为现代社会中不可或缺的一部分。大 数据技术主要涉及数据的收集、存储、处理和分析等过程，其中的数据处理和 分析是大数据技术的核心。本次演示将主要讨论面向大数据的数据处理与分析 算法的相关问题。
一、数据处理
大数据处理是一个对大量数据进行处理的过程，主要涉及数据的收集、清洗、 整合和存储等方面。
2.1数据采集
时空数据采集是时空数据挖掘的首要环节，包括空间数据采集和时间数据采集。 空间数据采集可以通过GIS技术、遥感技术、GPS技术等实现，而时间数据采 集则需要收集不同时间点的数据，如历史数据和实时数据。
2.2数据预处理
时空数据预处理主要包括数据清洗、格式转换、投影转换等，旨在提高数据质 量，为后续的数据挖掘打下基础。
谢谢观看
1、研究意义
时空数据挖掘是一种从大量时空数据中提取有用信息的过程，旨在发现数据的 空间和时间关联模式、趋势和异常现象。通过对时空数据的挖掘，可以为城市 规划、交通管理、生态环境、社会安全等领域提供决策支持，从而更好地应对 各种挑战和问题。因此，时空数据挖掘具有重要的理论和应用价值。
2、技术与方法
5、结论
面向大数据的时空数据挖掘在多个领域具有广泛的应用前景，但也面临着一些 挑战和问题。本次演示对时空数据挖掘的技术、应用领域、挑战和解决方案进 行了综述。针对现有的研究不足和未来可能的研究方向，我们提出以下建议： 进一步深入研究时空数据挖掘算法和模型的性能优化问题；加强时空数据挖掘 在实际应用领域的探索和实践；时空数据隐私保护和安全问题；推动时空数据 挖掘技术的普及和应用。
数据挖掘技术与客户关系管理的应用综述
息 技术 为手段 、 效提 高企 业收 益 、 户满 意度 、 员生 产力 的 有 客 雇
管 理软件
（ ） 业决 策信 息 系统 （ ｘｃ ｔ ｅＩｆｒ ａｉｎＳ ｓ ｍ， Ｉ ） ３企 Ｅ ｅｕｉ ｎｏｍ ｔ ｙｔ Ｅ Ｓ 。 ｖ ｏ ｅ
随 着 电 子 商 务 时 代 的 到 来 ．各 行 各 业 业 务 操 作 流 程 的 自 动 化 ， 企 业 内产 生 了数 以几十 或上 百 Ｇ Ｂ计 的 大 量 业 务 数 据 。这 些 数
和方 法 。建立 和 维持 客 户关 系是 取得 竞 争优 势 的唯 一 的最 重 要 的基础 ，这 是 网络 化 经济 和 电 子商 务对 传 统 商业 模 式变 革
的直 接结 果 。
综合 查询 功 能 、 合 统计 功能 。 综 （ ） 户服务管理 系统（ ｕ ｔ ｒ ｅｖｃ ｎ ｇｍｅｔＣ Ｍ） ２客 Ｃ ｓ ｍｅ ｒｉｅＭａ ａｅ ｎ， Ｓ 。 ｏ Ｓ
Ｓ ＤＭ） 该 模 块 以 市 场 和 销 售 业 务 为 主 导 ， 销 售 的 流 程 进 行 了 。 对 详 细 的 管 理 ， 销 售 管 理 人 员 进 行 管 理 和 销 售 业 务 员 销 售 自动 是 化 的 重 要 工 具 。 实 现 了 销 售 过 程 中 对 客 户 的 集 中 管 理 和 协 同 它 管 理 ． 售 管 理 人 员 可 以 随 时 对 销 售 情 况 进 行 分 析 ， 体 功 能 销 具 包括 客 户 接 待管 理 、 价 单 处理 、 售 合 同管 理 、 款单 处 理 、 报 销 回
该 模 块 主 要 对 企 业 的 售 后 服 务 进 行 管 理 ， 快 售 后 服 务 的 响 应 速 加 度 。 高 客 户 满 意 度 ， 服 务 人 员 进 行 考 核 ， 强 对 产 品 质 量 的 监 提 对 加
综述数据挖掘技术在物流领域中的应用
综述数据挖掘技术在物流领域中的应用07705334 徐良飞摘要：本文主要内容是综述数据挖掘技术在物流领域中的应用。
文章首先对数据挖掘技术做一个简单的介绍，接着介绍数据挖掘在物流业中的应用过程，最后介绍物流中关于数据挖掘应用的管理问题。
关键词：数据挖掘数据仓库物流领域应用1，应用背景物流是现代商品流通系统的重要组成部分，物流业的发展程度，反映了一个国家和地区经济的综合配套能力与社会化服务程度，是其经济发展水平的集中体现。
作为继劳动力和自然资源之后的“第三利润源泉”，现代物流产业的发展已经成为拉动我国经济发展的新增长点。
与此同时，现代物流系统是一个庞大复杂的系统，特别是全程物流、包括运输、仓储，配送、搬运、包装和再加工等环节，每个环节的信息量非常大，使企业很难对这些数据进行有条理，有选择性的分析。
如何将企业中积累的大量的原始客户数据转化成有用的信息为决策者提供决策支持，已经成为数据库研究中一个很有应用价值的新领域，数据挖掘技术由此应运而生。
数据挖掘技术能帮助企业在物流信息管理系统中，及时、准确地搜集数据并对其进行分析。
对客户的行为及市场趋势进行有效的分析，了解不同客户的爱好，从而为客户提供有针对性的产品和服务。
提升企业的客户满意度，对公司的长远发展有着极大的促进作用。
2，什么是数据挖掘技术？数据挖掘技术是利用人工智能（AI）和统计分析等技术，在海量数据中发现模型和数据间的关系，自动地帮助决策者分析历史数据和当前的数据，并做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，从而预测客户的行为，帮助企业的决策者调整市场策略、减少风险、做出正确的决策。
结合现代物流的特质和外部环境考虑，数据挖掘技术能够提供越来越强大的支持功能。
从商业的角度考虑，由于在商业行为中存在着大量的信息，而这些信息并不是都是所需要的，也就是，它是有噪声的，模糊的，随机的数据，必须通过某种技术对这些隐含在其中的，人们不知道的，但又是潜在有用的信息和只是的过程。
数据挖掘技术的研究应用综述
。
，
在同
一
2
国 内 研 究现 状
，
与 国外相 比
国 内对 数 据 挖 掘 的研 究起 步 稍 晚 且 不
(6 )遗 传 算 法 ： 模 拟 生 物 进 化 过程
，
由繁殖 交叉 变
、 、
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uw ”
w c ， ， 一 s 译 崔 訾 紫 沿 蹦瑶 6 0
维普资讯
目前
，
自适 应 等 功 能
国 外 数 据 挖 掘 的研 究 方 向及 趋 势 主 要 是 对 数
一
(4 )粗 集方 法 ： 在 数据 库 中视 行 为 对 象 列 为 元 素
同 满 足 R 的对 象 组 成 的集 合 称 为 其 等 价 类
，
，
定
据 挖 掘 方 法 研 究 的进
及B
o o s
步 发展 如 B a
，
构 造模 糊 系统 知 识模 型 与
项 艰 巨 任务
，
。
本 文 总 结 并 评 价 了 国 内外 数 据 挖
模糊 系 统辨 识 方 法 构 造 智 能专 家 系 统 ； 研 究 中文 文本 挖
掘 的 理 论 模 型 与实现 技 术 ； 利 用 概 念 格 进 行 文 本 挖 掘
目前
，
。
掘技术 的发展 现 状
1
产 生规则 和发现 规律
寻 找 数 据 库 中具 有 最 大 信 息 量 的
．
国 外 研 究现 状
字段
，
建 立 决策 树 的
一
个 人 工 只 能 和识别 技术
，
。
国 际 K D D (知 识 发现 )组 委会 于 19 9 5 年在 加拿 大 蒙特
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作者简介：韩少锋，男，１９８０年生，中北大学在读硕士研究生。
研究方向：人工智能技术。
引言
“人类正被信息淹没，却饥渴于知识．”这是１９８２年
趋势大师ＪｏｈｎＮａｉｓｂｉｔｔ的首部著作《大趋势》（Ｍｅｇａ－ｔｒｅｎｄｓ）中提到的。
随着数据库技术的迅速发展，如何从含有海量信息的数据库中提取更有价值、更直观的信息和知识？人们结合统计学﹑数据库﹑机器学习﹑神经网络﹑模式识别﹑模糊数学﹑粗糙集理论等技术，提出‘数据挖掘’这一新的数据处理技术来解决这一难题。
数据挖掘（ＤａｔａＭｉｎｉｎｇ）就是从大量的﹑不完全的﹑有噪声的﹑模糊的﹑随机的数据中，提取隐含在其中的﹑人们事先不知道的﹑但又是潜在的有用的信息和知识的过程。
这些数据可以是：结构化的，半结构化的，分布在网络上的异构性数据。
数据挖掘在许多领域得到了成功的应用，使数据库技术进入了一个更高级的发展阶段，很多专题会议也把数据挖掘和知识发现列为议题之一。
１数据挖掘技术概述
１．１数据挖掘的概念
数据挖掘的概念有多种描述，最常见的有两种：（１）Ｇ．ＰｉａｔｅｔｓｋｙＳｈａｐｉｏｒ，Ｗ．Ｊ．Ｆｒａｗｌｅｙ数据挖掘定义为：从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先进而未知的、潜在有用信息的频繁过程。
（２）数据挖掘的广义观点：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挖掘有趣知识的过程。
数据挖掘的特点有：１）用户需要借助数据挖掘技术从大量的信息中找到感兴趣的信息；２）处理的数据量巨大；３）要求对数据的变化做出及时的响应；４）数据挖掘既要发现潜在的规则，也要管理和维护规则，规则的改变随着新数据的不断更新而更新；５）数据挖掘规则的发现基于统计规律，发现的规则不必适用于全部的数据。
数据挖掘要面对的是巨大的信息来源；通过数据挖
掘，有价值的知识、规则或高层次的信息就能从数据库的相关数据集合中抽取出来，并从不同角度显示，从而使大型数据库作为一个丰富可靠的资源为知识归纳服务。
１．２数据挖掘的简史
从数据库中知识发现（ＫＤＤ）一词首先出现在１９８９
年举行的第十一届国际联合人工智能学术会议上。
目前为止，由美国人工智能协会主办的ＫＤＤ国际研讨会已经召开了８次，规模由原来的专题讨论会发展到国际学术大会，研究重点也从发现方法转向系统应用。
１９９９年，亚太地区在北京召开的第三届ＰＡＫＤＤ会议收到１５８篇论文，研讨空前热烈。
目前，数据挖掘技术在零售业的购物篮分析﹑金融风险预测﹑产品质量分析﹑通讯及医疗服务﹑基因工程研究等许多领域得到了成功的应用。
１．３数据挖掘的对象
数据挖掘的对象包含大量数据信息的各种类型数
据库。
如关系数据库，面向对象数据库等，文本数据数据源，多媒体数据库，空间数据库，时态数据库，以及
Ｉｎｔｅｒｎｅｔ等类型数据或信息集均可作为数据挖掘的对
象。
１．４数据挖掘的工具
许多软件公司和研究机构，根据商业的实际需要
开发出许多数据挖掘工具。
例如：有多种数据操控和转换特点的ＳＡＳＥｎｔｅｒｐｒｉｓｅＭｉｎｅｒ；采用决策树、神经网络和聚类技术综合的数据挖掘工具集－ＩＢＭＩｎｔｅｒｌｌｉｇｅｎｔＭｉｎｅｒ；可以提供多种统计分析、
决策树和回归方法，在Ｔｅｒａｄａｔａ数据库管理系统上原地挖掘的Ｔｅｒａｄａｔａ
ＷａｒｅｈｏｕｓｅＭｉｎｅｒ；以及同时具有数据管理和数据概括能力，能够用于多种商业平台的ＳＰＳＳＣｌｅｍｅｎｔｉｎｅ。
以上
主流数据挖掘工具都能提供常用的挖掘过程和挖掘模
数据挖掘技术及应用综述
韩少锋
陈立潮
（中北大学计算机科学与技术系
山西
太原
０３００５１）
【摘要】介绍了数据挖掘技术的背景、概念、流程、数据挖掘算法，并阐述了数据挖掘技术的应用现状。
【关键词】数据挖掘
知识发现
人工智能
数据仓库
【中图分类号】ＴＰ３１１．１３８
【文献标识码】Ｂ
【文章编号】１００３－７７３Ｘ（２００６）０２－００２３－０２
第２期（总第８９期）机械管理开发
２００６年４月Ｎｏ．２（ＳＵＭＮｏ．８９）ＭＥＣＨＡＮＩＣＡＬＭＡＮＡＧＥＭＥＮＴＡＮＤＤＥＶＥＬＯＰＭＥＮＴ
Ａｐｒ．２００６
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第２期（总第８９期）机械管理开发２００６年４月
式，在实际中均有成功用例。
１．５数据挖掘的方法
数据挖掘的核心技术是人工智能、机器学习、数学统计等，但它并非多种技术的简单结合，而是不可分割的整体，还需其他技术的支持，才能挖掘出令用户满意的结果。
具体来说，数据挖掘方法可分以下几类。
（１）人工神经网络方法：是从结构上模仿生物神经网络，是一种通过训练来学习的非线性预测模型；它将每一个连接看作一个处理单元，试图模拟人脑神经元的功能；可完成分类、聚类、特征挖掘等多种挖掘任务。
最大的优点是能精确地对复杂问题进行预测。
相应缺点是：人工神经网络虽在预测方面有用，但却难于理解；人工神经网络易于受训练过渡的影响；构造神经网络要对其训练许多遍，需要花费许多时间。
（２）统计方法：统计学为数据挖掘提供了许多判别和回归方法，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信息后修正数据集概率分布的基本工具，处理数据挖掘中分类问题。
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，或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，有的用来为某些事件发生的概率建模和预测变量集的对数回归。
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。
（３）决策树方法：是常用的方法，它可用来数据分析，也可用来预测。
决策树（ｄｅｃｉｓｉｏｎｔｒｅｅ）用树形结构表示决策集合，进而通过对数据集的分类产生规则。
（４）模糊数学方法：客观事物往往具有某种不确定性。
系统的复杂性越高，其精确性越低，模型性越强。
在数据挖掘过程中，利用模糊数学方法对实际问题进行模糊评判、模糊决策、模糊识别和模糊聚类，往往能够取得更好效果。
（５）数据挖掘方法还有：粗糙集法，聚类分析，关联规则，遗传算法，以及近年来的数据可视化方法和联机分析处理等。
事实上，任何一种挖掘工具往往是根据业务问题选择合适的挖掘方法，每种方法各有其擅长，要视具体问题选定。
２数据挖掘的流程
（１）确定数据挖掘目的；（２）数据准备；（３）确定挖掘方法和工具；（４）挖掘；（５）结果分析；（６）知识的运用。
３数据挖掘的应用
随着大量算法的完善、挖掘过程的系统化和规范化、挖掘工具的不断推陈出新，数据挖掘技术已显示了它广泛的应用前景。
例如：（１）在医学上用数据挖掘技术在ＤＮＡ数据的分析研究中，可进行ＤＮＡ序列间的相似搜索和比较；同时出现基因序列的相关分析；致病基因的发现和遗传数据分析等。
（２）在商业上：利用数据挖掘可以进行销售、顾客、产品、时间和地区的多位分析；促销活动的有效性分析；顾客忠诚度的分析；购买推荐分析以及相关商品的参照促销等。
（３）在电信业中的电信市场激烈竞争和迅速扩张中，可以利用数据挖掘技术的帮助来理解商业行为，确定电信模式，捕捉盗用行为，更好的利用资源和提高服务质量。
４结束语
数据挖掘在研究领域和商业领域中越来越多的应用，已经得到人们的关注，促使这一技术得到迅速发展和完善。
当看到它给人们带来利益的同时，也不能忽视存在的问题，例如：数据挖掘方法的效率还有待提高，尤其是超大规模数据集中数据挖掘的效率，以及挖掘结果的无效性等等。
目前应予综合考虑的是：采用数据挖掘解决的商业问题的类型，为进行数据挖掘所作的数据准备，数据挖掘的各种算法和理论基础。
参考文献
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（收稿日期：２００５－１１－０３）
ＳｕｒｖｅｙｏｆＤａｔａＭｉｎｉｎｇＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ
ＨａｎＳｈａｏｆｅｎｇＣｈｅｎＬｉｃｈａｏ
〔Ａｂｓｔｒａｃｔ〕Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｉｎｔｒｏｄｕｃｅｓｔｈｅｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ，ｃｏｎｃｅｐｔａｎｄｐｒｏｃｅｓｓｏｆｄａｔａｍｉｎｉｎｇｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙａｎｄｄａｔａｍｉｎｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ，ａｎｄｅｌａｂｏｒａｔｅｓｔｈｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎａｃｔｕａｌｉｔｙｏｆｄａｔａｍｉｎｉｎｇｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ．
〔Ｋｅｙｗｏｒｄｓ〕ＤａｔａｍｉｎｉｎｇＫｎｏｗｌｅｄｇｅｄｉｓｃｏｖｅｒｙＡｒｔｉｆｉｃｉａｌｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅＤａｔａｂａｓｅ
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