数据挖掘技术及其应用
基因组数据挖掘技术及其应用
基因组数据挖掘技术及其应用近年来，随着DNA测序技术的不断进步，人类对基因组数据的了解越来越深入。
基因组数据挖掘技术应运而生，成为了基因组学领域的热门研究方向之一。
本文将探讨基因组数据挖掘技术的定义、应用以及未来发展方向。
一、基因组数据挖掘技术的定义基因组数据挖掘技术是将计算机科学与生物学相结合的一种交叉学科，旨在从基因组数据中挖掘有用信息。
基因组数据的类型包括基因序列、基因表达谱、基因多态性等。
这些数据需要经过预处理、特征提取和分类等步骤，才能在研究基因功能、疾病预测等方面发挥作用。
基因组数据挖掘技术应用广泛，包括生物信息学、药物研发、医学诊疗等多个领域。
其中，生物信息学是最重要的应用领域之一。
它帮助研究人员快速分析基因的结构、功能和相互作用，从而加深对人类疾病的理解和预防。
二、基因组数据挖掘技术的应用1. 基因功能注释基因功能注释是基因组数据挖掘技术的一大应用。
该技术通过对已知合乎逻辑的基因进行比对分析，快速地将未知基因进行功能预测。
该技术可以对基因组学上特别是基因功能上的一些重大命题提供支持。
举例来说，基因SWIMC1是一种新发现的基因，目前尚不清楚它的作用。
基因功能注释可以通过与已知基因的比对，预测SWIMC1的功能，并为其进一步研究提供理论支持。
2. DNA序列比对DNA序列比对是基因组数据挖掘技术的重要应用之一。
该技术将多个DNA序列进行比较，并发现它们之间的相似性和差异性。
通过比较不同物种或不同个体间的DNA序列，可以快速了解它们之间的遗传关系，研究物种的起源和演化规律等。
DNA序列比对还可以应用于研究基因多态性和基因突变，为基因诊断提供依据。
此外，DNA序列比对还可以在研究疾病的发生机制、防治方法等方面发挥作用。
3. 基因表达谱分析基因表达谱包括不同组织、不同发育阶段、不同环境下的RNA 表达情况。
基因表达谱分析旨在了解基因在不同组织或不同环境下的表达情况，发现潜在的基因调控机制。
基于多元数据的数据挖掘技术及应用案例分析
基于多元数据的数据挖掘技术及应用案例分析随着大数据时代的到来，数据挖掘技术正在成为越来越重要的一项技能。
数据挖掘是从大量数据中挖掘出有用的信息和关系的过程，它可以为企业和政府等各种机构提供更好的决策和预测能力。
而多元数据则是指来自多个来源、格式和类型的数据，包括结构化、半结构化和非结构化数据等。
如何有效挖掘这些多元数据成为了数据挖掘技术中的一个重要的研究领域。
本文将探讨基于多元数据的数据挖掘技术及其应用案例分析。
一、多元数据在数据挖掘中的作用多元数据的应用可以大大拓展数据挖掘的领域和深度。
这是因为多元数据包含了不同类型和来源的数据，可以更好地反映现实世界和人们的行为。
比如，结构化数据常常只关注数值或文本，而半结构化和非结构化数据则可以包含更多的上下文和语义信息。
当结合多个来源的数据时，数据挖掘算法可以更好地理解数据视角和上下文，从而更准确地预测和分析数据的特点和关系。
二、多元数据在具体应用中的实际效果多元数据在很多实际应用中都得到了良好的效果，其中一些典型的应用案例如下：1. 医药领域的数据挖掘医药领域是一个多元数据应用非常广泛的领域，其中包括了从基础研究到临床实验的各个环节。
数据挖掘技术可以应用于诊断、治疗和预测等方面，以改善医学实践和患者照顾。
数据挖掘方法可以挖掘出与疾病关系密切的基因序列、药物特征和患者特征等信息物质，进而预测和发现新的疾病机制和治疗方法。
2. 社交网络分析社交网络是另一个多元数据应用广泛的领域，包括了用户信息、互动情况、内容信息等多种不同类型的数据。
数据挖掘技术可以用于社交网络中信息的推荐和分类，以帮助用户更好地发现和理解与自己相关的信息或社区。
3. 贷款风险评估在金融领域中，数据挖掘可以用于贷款风险评估。
它可以挖掘出来源于用户交易历史、信用历史、社交信息、财务报表等多种来源的信息，以评估客户的可靠性和偿还能力，从而更好地控制风险和判断决策。
三、未来趋势展望多元数据的应用量和所覆盖的领域将不断扩大和深化。
数据挖掘技术及其在营销中的应用
数据挖掘技术及其在营销中的应用
数据挖掘是一种数据分析技术，旨在通过计算机运算提取大量数据中有用的信息。
数据挖掘技术已成为营销活动中的一个重要方面，也是基于大数据的营销理念的一种表现。
其让营销人员更好地把握客户需求，更便捷、更有效、更正确地实现客户细分，从而提高市场开拓及营销效果。
首先，数据挖掘有助于营销部门根据客户的历史行为搞懂客户的需求特点，并进行精准地客户细分。
企业通过跟踪客户的行为获取用户的意图数据，再分析用户的主题偏好、使用习惯和购买动机，有针对性地分析客户的需求，提供精准的促销手段，从而大大提升营销效果。
其次，数据挖掘也可以帮助营销部门解析和推测客户购买意向。
营销人员可以通过分析客户购买行为，获取某种产品意向客户的相关特征，形成客户价值挖掘模型，揭示客户内在需求，制定出更加有针对性的促销策略，精准发送客户有用且符合特定需求的信息，进一步提高营销质量和效果。
此外，数据挖掘也能有效地改进营销活动的结果。
企业可以结合ERP、CRM等系统，根据实时的数据变化的反馈进行自动化的优化营销活动，不断改善营销效果，大大提高营销部门的管理效率，减少营销人员的手动作业时间。
总的来说，数据挖掘技术为营销活动提供了有效的精准支持，有助于企业以更有效、有益的方式进行营销，更好地把握客户需求，提高营销效果，实现企业营销管理与运作的自动化进而提升组织绩效。
数据挖掘技术在金融领域的应用及其创新点
数据挖掘技术在金融领域的应用及其创新点随着互联网的普及和数字化的发展，数据成为了现代社会的一种重要资源。
在金融领域，数据的价值更是不言而喻。
通过数据挖掘技术的应用，不仅可以更好地利用金融数据，还可以挖掘出更多的商业价值。
本文将探讨数据挖掘技术在金融领域的应用及其创新点。
一、金融领域的数据挖掘应用金融领域是数据挖掘技术的一个重要应用领域。
通过对金融数据进行挖掘和分析，可以提升金融运营效率，发现新的商业机会和市场趋势，改善客户体验，降低风险等。
1. 风险管理在金融领域，风险管理一直是一个重要的问题。
通过数据挖掘技术，可以从大量的数据中挑选出重要的信息，如违约概率、催收数据、信用卡欺诈等，从而更好地排除风险和降低损失。
2. 营销推荐通过数据挖掘技术，可以将客户分为不同的等级，并且根据这个等级提供针对性的服务和产品。
同时，也可以根据客户的需求和喜好提供个性化的营销推荐，从而提升客户体验。
3. 投资和交易借助数据挖掘技术，可以更好地理解股市走势和交易模式。
从而可以更准确地预测未来的行情，优化交易策略，使投资者可以更好地获取收益。
二、数据挖掘在金融领域的创新点除了常见的风险管理、营销推荐和投资交易外，数据挖掘技术在金融领域还有很多的创新点。
1. 云计算和大数据金融领域处理大量数据非常耗费时间和精力。
于是，通过云计算和大数据技术的应用，可以更轻松地处理和分析大数据。
2. 人工智能人工智能是数据挖掘技术的另外一种应用。
以自然语言处理为例，可以更好地理解客户的需求和潜在问题。
通过应用人工智能技术，可以更精准地提供服务和建立更好的客户关系。
3. 区块链区块链技术可以有效的提高金融数据的安全性和准确性。
在金融领域，运用区块链技术，可以建立更加安全和可信的数据治理方式，从而保证企业的数据安全和可靠性。
三、数据挖掘技术在金融领域的发展趋势1. 信息处理的更高效未来，数据挖掘技术将更加贴近金融领域的需求，开发出更加高效和精确的数据处理技术。
空间数据挖掘技术及其应用
空间数据挖掘技术及其应用随着现代社会的不断发展，各种数据都在以前所未有的速度增长，这就意味着人们需要更加便捷和高效地管理这些数据。
而空间数据就是其中一种特殊的数据，在现代的生产和社会生活中扮演着越来越重要的角色。
那么，如何更好地利用空间数据？这就需要我们关注空间数据挖掘技术及其应用。
一、空间数据挖掘技术概述空间数据挖掘技术是一种将有关位置、扩张和范围信息融入到数据分析过程中的技术，它能够分析、挖掘和理解具有空间特征的大量数据，从而深入挖掘数据背后的价值和信息。
空间数据挖掘技术目前处于快速发展的阶段，它包括了数据前处理、数据分析、模型建立等多个方面。
数据前处理是空间数据挖掘技术的第一步，它包括数据清洗、数据预处理、特征提取等。
数据清洗是指去除、修正和补充掉数据中的不一致或错误信息，该过程可以大大提高数据分析的准确性和可靠性。
数据预处理是指对原始数据进行处理和加工，提高数据的可读性和可操作性。
特征提取是指从原始数据中提取出与分析任务相关的特征，这也是空间数据挖掘技术中非常关键的一环。
数据分析是空间数据挖掘技术的核心环节，它包括了聚类、分类、回归、关联规则挖掘等多个方法。
其中，聚类是基于数据相似度进行的一种分组方法，它能够将具有相似性质的数据归为同一类别，有利于发现数据中存在的规律。
分类是将数据指定为预定义类别的过程，它可以自动划分不同的数据类别，并对未知数据进行预测。
回归是一种预测性分析方法，通过建立数学模型来预测数据结果。
关联规则挖掘可以有效地挖掘与数据相关的事物之间的关联关系。
二、空间数据挖掘技术的应用空间数据挖掘技术有着广泛的应用领域，这里只介绍其中的一些。
1. 地图导航在城市建设和规划中，空间数据挖掘技术可以帮助我们更好地建立和管理地图信息的数据库，包括建筑、道路、公交站台等等。
这些数据可以通过地图导航软件进行实时导航，并在路上提供路况及交通信息。
2. 医学研究在医学研究中，利用空间数据挖掘技术对人体各个部位的组织和器官进行大规模的数据采集和分析，可以为医学诊断提供有效依据，有利于发现疾病预测和治疗的关键指标。
数据挖掘方法及其应用研究
数据挖掘方法及其应用研究数据挖掘是一种从大量数据中自动发掘出有用信息的技术，对于信息化时代的企业而言，数据挖掘技术的应用已经成为了提高业务水平和核心竞争力的必备手段。
本文将从数据挖掘的方法、应用以及研究方面进行探讨。
一、数据挖掘的方法数据挖掘的方法主要是基于数据分析和机器学习的，其中数据分析主要包括关联规则和分类预测等。
首先，关联规则挖掘是指在数据集中发掘出事物之间的关联性，比如“如果顾客购买了巧克力，那么他们很有可能也会购买口香糖”，而分类预测则是对数据进行分类，比如“根据用户的浏览记录，预测他们最可能会购买哪些商品”。
而机器学习是数据挖掘的核心技术，它是一种通过数据自我修正以提高性能的方法。
常见的机器学习方法包括决策树、神经网络以及聚类等。
决策树是一种用于分类和预测的树形结构，它将数据以节点的形式进行分类，直到数据达到叶节点，从而做出相应的决策；神经网络则是通过构建一种类比于人类大脑的模型来识别模式，进行分类或预测；而聚类则是在数据集中查找相似之处并将数据分组的方法。
二、数据挖掘的应用数据挖掘技术在各行各业的应用越来越广泛，比如在金融行业中常用于信用评估、欺诈检测以及风险管理等方面。
在零售业中，数据挖掘技术可以用于用户行为分析及商品推荐，以此提高销售额和用户忠诚度。
而在医疗领域，数据挖掘技术则可以用来提高早期预警、疾病诊断和药物研发等方面的能力。
此外，数据挖掘技术在交通、安全、舆情监测及人工智能等领域也发挥着越来越重要的作用。
三、数据挖掘的研究在数据挖掘的研究方面，目前有诸多的挑战。
首先，各类数据源的结构化程度参差不齐，挖掘数据的质量和有效性面临着较大的挑战。
其次，代表性和可扩展性是数据挖掘领域中的两大难点，它们影响着数据挖掘结果的可靠性和准确性。
另外，数据挖掘算法的集成和融合也是研究方向之一，通过多种算法的组合和协同来解决特定问题，进一步提高数据挖掘的效率和准确性。
最后，隐私保护和信息安全问题也是需要重点关注的研究方向，保障数据隐私的同时，也使得挖掘结果更加可靠。
数据挖掘技术与应用实验报告
数据挖掘技术与应用 实 验 报 告专业：_______________________班级：_______________________学号：_______________________姓名：_______________________2012-2013学年 第二学期经济与管理学院实验名称：SPSS Clementine 软件安装、功能演练指导教师: 实验日期: 成绩:实验目的1、熟悉SPSS Clementine 软件安装、功能和操作特点。
2、了解SPSS Clementine 软件的各选项面板和操作方法。
3、熟练掌握SPSS Clementine 工作流程。
实验内容1、打开SPSS Clementine 软件，逐一操作各选项，熟悉软件功能。
2、打开一有数据库、或新建数据文件，读入SPSS Clementine，并使用各种输出节点，熟悉数据输入输出。
(要求：至少做access数据库文件、excel文件、txt文件、可变文件的导入、导出)实验步骤一 实验前准备：1.下载SPSS Clementine 软件安装包和一个虚拟光驱。
2.选择任意盘区安装虚拟光驱，并把下载的安装包的文件（后缀名bin）添加到虚拟光驱上，然后双击运行。
3.运行安装完成后，把虚拟光驱中CYGiSO文件中的lservrc文件和PlatformSPSSLic7.dll文件复制替换到安装完成后的bin文件中，完成破解，获得永久免费使用权。
4.运行中文破解程序，对SPSS Clementine 软件进行汉化。
二 实验操作：从 Windows 的“开始”菜单中选择：所有程序/SPSS 1、启动 Clementine:Clementine 12.0/SPSS Clementine client 12.02、Clementine窗口当第一次启动 Clementine 时，工作区将以默认视图打开。
中中，这将是用来工作的主要区域。
间的区域称作流工作区。
基于数据挖掘技术的社交网络分析研究
基于数据挖掘技术的社交网络分析研究近年来，随着互联网的快速发展，人们在日常生活中越来越离不开社交网络平台。
社交网络作为连接社会群体关系的重要媒介，成为人们沟通、交往和信息传播的主要渠道。
随着社交网络数据的不断积累和扩展，其背后蕴含的巨大数据量也吸引了越来越多的研究人员，基于数据挖掘技术的社交网络分析也成为了当前热门的研究领域之一。
一、数据挖掘技术及其应用数据挖掘是指从大量的数据中提取有用的信息、模式和知识的技术过程，是人工智能、数据库、机器学习等多个领域的共同交叉。
随着互联网的不断普及和发展，数据挖掘技术也逐渐得到了广泛的应用。
在社交网络分析领域中，数据挖掘技术可以用于挖掘社交网络中隐藏的社会关系、社区结构、用户行为等信息，为社交网络的运营和管理提供参考和支持。
二、社交网络分析的概念和应用社交网络分析是指对社交网络的结构和性质进行研究和分析的过程，主要包括网络拓扑结构、社团结构、影响力传播等方面。
近年来，社交网络分析在学术研究、商业分析、政策制定等多个领域得到广泛应用，例如社交媒体舆情分析、社区检测、信息传播路径分析等。
社交网络分析的研究方法主要包括网络图论、社会网络分析、复杂网络分析等多种技术手段，其中，数据挖掘技术是其中重要的手段之一。
三、基于数据挖掘技术的社交网络分析方法1. 社交网络数据采集和预处理社交网络数据的采集和预处理是开展社交网络分析的重要基础工作。
在采集数据时，需要考虑数据源的合理性、数据的粒度和有效性等因素。
对于数据的预处理，需要进行数据清洗、去重、格式转换、特征提取等过程，以保证后续分析和挖掘的有效性和准确性。
2. 社交网络结构分析社交网络结构分析是指对社交网络的网络结构、节点度分布、节点中心性等特征进行分析和挖掘的过程。
通过社交网络结构分析可以揭示社交网络的基本特征和规律，进而为社交网络的优化和管理提供科学依据。
3. 社交网络社区检测社交网络社区检测是指在给定的社交网络中寻找具有相似特征或者功能的节点群体。
电子商务中的数据挖掘技术及其应用
电子商务中的数据挖掘技术及其应用电子商务一直是人们生活中无法缺少的一部分。
由于物流网络的不断发展和数字技术的普及，电子商务正在成为全球商业生态系统的重要部分。
随着市场竞争的加剧，各家企业也不断寻找新的方法来提高自己的竞争力。
数据挖掘技术的出现为电子商务企业提供了一个易于理解和利用的解决方案。
数据挖掘是从数据中自动发现隐藏的知识和信息的过程。
它使用各种统计和机器学习技术，可以帮助企业挖掘出有意义的信息，这些信息对于提升企业运营效率、提高用户服务质量和增加收入都是非常有帮助的。
在电子商务中，数据挖掘技术的应用可以从多个方面帮助企业实现目标。
1.个性化推荐个性化推荐是指通过挖掘用户历史行为和兴趣，向用户推荐符合其需求的产品或服务。
数据挖掘技术可以帮助企业收集并分析顾客的购买历史、搜索记录、浏览历史、点击行为等数据，从而实现更加准确的个性化推荐。
个性化推荐还可以通过跨界合作，将非电商行业的数据与个人兴趣爱好相结合，更准确地提供推荐服务。
2.预测性分析预测性分析是对未来事件或市场趋势进行预测的一种技术。
这种技术可以预测销售额、市场需求、产品趋势等一系列变量的未来动向。
通过使用数据挖掘技术，电子商务企业可以预测用户未来消费的商品和服务，从而调整库存管理，满足客户需求，有效减少存储和运输成本，实现更高的利润。
3.网站流量分析网站流量分析是对网站流量数据进行分析和利用，从而确定如何改进网站的流量和转化率。
通过使用数据挖掘技术，可以深入了解客户的行为和看法，从而更好地改进用户体验和服务质量。
例如，企业可以通过分析用户在何时、何地访问网站以及购买意向，进一步优化营销方案，降低一次性购物的用户流失率。
4.舆情分析随着社交媒体和互联网的发展，人们可以更快地获取和分享各种信息，包括在电子商务上的评论、反馈和意见。
舆情分析使用数据挖掘技术，从这些数据中提取有价值的信息，以了解企业的声誉和形象，帮助企业为顾客提供更好的服务，最大限度地利用企业和客户之间的互动。
空间数据挖掘技术及应用研究
空间数据挖掘技术及应用研究随着时代的发展和科技的进步，我们生活的世界变得愈发复杂和多变。
面对大量的数据和信息，如何从中挖掘出有价值的知识成为了一个亟待解决的问题。
空间数据挖掘技术的出现为这一问题提供了有力的解决方案。
本文将探讨空间数据挖掘技术的基本原理与应用研究，以及其在不同领域的实际应用。
首先，让我们来介绍一下空间数据挖掘技术的基本原理。
空间数据挖掘是在大型空间数据中发现规律、模式和趋势的一种数据分析方法。
它可以帮助我们从空间数据中提取出有用的信息和知识，用于解决各种问题。
空间数据挖掘技术包括数据预处理、特征选择、数据分类、数据聚类等几个主要步骤。
首先，数据预处理是为了清洗和预处理原始数据，使其适合进一步的分析和挖掘。
特征选择是为了找到与问题相关的特征，从而提高挖掘结果的准确性和可解释性。
数据分类是将数据划分为不同的类别，以便进行更深入的研究和分析。
数据聚类是将数据分成不同的簇，以便发现其中的任何潜在模式或趋势。
其次，让我们来看看空间数据挖掘技术在实际应用中的一些研究方向。
首先是地理信息系统（GIS）中的空间数据挖掘。
GIS系统是一个用于收集、存储、管理、分析和显示地理信息的技术系统，它可以帮助我们更好地理解和分析空间数据。
空间数据挖掘技术在GIS系统中的应用可以帮助我们发现地理信息中隐藏的模式和关联，并为城市规划、环境保护、交通管理等提供决策支持。
其次是遥感图像分析中的空间数据挖掘。
遥感图像是通过卫星或无人机等远距离获取地面表面信息的技术，它可以帮助我们了解地球表面上的变化和趋势。
空间数据挖掘技术在遥感图像分析中的应用可以帮助我们从遥感图像中提取有用的信息，如土地利用/覆盖、气候变化等。
此外，空间数据挖掘技术还可以应用于物联网中的传感器网络数据分析、金融风险预测、医学图像分析等领域。
最后，让我们来看看空间数据挖掘技术在实际应用中的一些案例。
首先是城市交通管理。
通过对城市中的交通数据进行挖掘，可以帮助我们了解城市交通的状况和瓶颈，并提出有效的交通管理措施，如优化交通信号控制、减少拥堵等。
计算机数据挖掘技术的应用探究
计算机数据挖掘技术的应用探究摘要：计算机数据挖掘技术是一种通过对大规模数据集进行分析和挖掘，提取出有价值的信息和知识的技术。
在当今信息爆炸的时代，数据挖掘技术的应用已经渗透到各个领域，如商业、金融、医疗、社交网络等。
本文将探讨计算机数据挖掘技术的应用领域、方法和挑战，并对其未来发展趋势进行展望。
关键词：计算机；数据挖掘技术；应用引言计算机数据挖掘技术是一种利用统计学、机器学习和数据库技术等方法，从大规模数据集中发现隐藏在其中的模式、关联和规律的技术。
数据挖掘技术的应用范围广泛，可以帮助企业发现市场趋势、预测销售量、优化运营等，也可以帮助医学研究人员发现新的药物、预测疾病风险等。
1数据挖掘技术的应用领域1.1商业领域在商业领域，数据挖掘技术发挥着举足轻重的作用。
通过收集和分析大量客户数据，企业可以深入了解市场趋势、客户需求和购买行为，从而进行精准的市场细分和定位。
客户行为分析可以帮助企业发现客户的喜好和购买模式，以便为他们提供个性化的推荐服务。
例如，电子商务平台可以根据用户的购物历史和浏览行为，推荐他们可能感兴趣的商品，从而提高销售额和客户满意度。
此外，数据挖掘还可以应用于客户流失预测、信用评估、库存管理等多个方面，为企业带来显著的经济效益。
1.2金融领域在金融领域，数据挖掘技术发挥着至关重要的作用。
通过运用数据挖掘技术，银行和保险公司可以更有效地进行风险评估和欺诈检测。
例如，通过对客户的信用记录和历史交易数据进行分析，可以预测客户的违约概率，从而为风险评估提供科学依据。
此外，数据挖掘技术还可以帮助金融机构发现潜在的风险点，提前采取预防措施，降低损失。
在保险业务中，数据挖掘技术可以帮助保险公司分析客户的风险特征，为客户提供更精准的保险产品。
同时，通过对保险理赔数据的挖掘分析，保险公司可以发现欺诈行为，保护自身利益。
1.3医疗领域在医疗领域，数据挖掘技术发挥着举足轻重的作用。
通过对大量病例数据的深入挖掘和分析，数据挖掘技术可以帮助医生发现疾病的规律和特征，从而更准确地诊断疾病。
什么是数据挖掘技术及其应用前景
什么是数据挖掘技术及其应用前景在当今数字化的时代，数据如同深埋在地下的宝藏，而数据挖掘技术就是那把能够开启宝藏之门的神奇钥匙。
那么，究竟什么是数据挖掘技术呢？简单来说，数据挖掘技术就是从大量的数据中，通过各种方法和手段，发现隐藏在其中有价值的信息和知识的过程。
想象一下，一个大型的超市，每天都会产生海量的销售数据，包括商品的种类、销售的数量、时间、地点等等。
如果只是简单地存储这些数据，而不加以分析和利用，那么它们就只是一堆毫无意义的数字。
但是，通过数据挖掘技术，我们可以发现一些有趣的模式和规律。
比如，哪些商品经常被一起购买，哪些商品在特定的季节或时间段销量特别好，哪些顾客是常客并且消费习惯是怎样的。
这些发现对于超市的经营决策非常有帮助，比如可以优化商品的摆放位置、制定更有针对性的促销策略、更好地管理库存等等。
数据挖掘技术并不是一项单一的技术，而是融合了多种学科和方法的综合性技术。
它涉及到统计学、数据库技术、机器学习、人工智能、模式识别等多个领域的知识和方法。
从技术层面来看，数据挖掘通常包括数据预处理、数据挖掘算法的应用以及结果的评估和解释等几个主要步骤。
数据预处理是非常重要的一步，因为原始数据往往是不完整、有噪声或者不一致的。
在这个阶段，我们需要对数据进行清理、集成、转换和规约等操作，以确保数据的质量和可用性。
接下来，就是应用各种数据挖掘算法，比如分类算法（如决策树、朴素贝叶斯等）、聚类算法（如 KMeans 算法、层次聚类等）、关联规则挖掘算法（如 Apriori 算法）等等，从数据中发现潜在的模式和规律。
最后，对挖掘出来的结果进行评估和解释，判断其是否有实际的价值和意义，并将其转化为可以指导决策的有用信息。
数据挖掘技术在各个领域都有着广泛的应用前景。
在商业领域，数据挖掘可以帮助企业更好地了解市场和客户需求，从而制定更加精准的营销策略。
比如，电商平台可以通过分析用户的浏览和购买行为，为用户推荐个性化的商品；银行可以通过分析客户的信用记录和交易数据，评估客户的信用风险，从而决定是否给予贷款以及贷款的额度和利率；电信运营商可以通过分析用户的通话和流量使用情况，为用户提供更适合的套餐服务。
计算机数据挖掘技术及其在档案信息开发中的运用
计算机数据挖掘技术及其在档案信息开发中的运用
一、数据挖掘技术概述数据挖掘是指从大量的数据中发现隐藏在其中的有价值信息和知识的过程。
它涉及到多个学科领域，如统计学、机器学习、人工智能等。
常用的数据挖掘技术包括分类、聚类、关联规则挖掘等。
二、档案信息开发中的应用1. 档案数字化处理：将纸质档案转换为电子格式，并利用文本识别技术提取文字内容，方便后续分析和搜索。
2. 数据清洗与预处理：对采集到的档案信息进行去重、缺失值填充等操作，以保证后续分析结果准确可靠。
3. 文本分类与聚类：对大量文献资料进行自动分类或聚类，以便于管理和检索。
4. 关联规则挖掘：通过分析不同档案之间存在的关系，找出其中蕴含着的有价值信息和知识。
5. 时间序列分析：对历史档案记录进行时间序列分析，了解某一事件或事物在不同时期内变化趋势及其原因。
6. 预测模型建立：根据历史数据建立模型并预测未来可能出现的情况，在制定政策或决策时提供参考意见。
三、运用效果与展望通过运用数据挖掘技术，在档案信息开发中可以更加高效地获取有价值信息和知识，并且可以帮助我们更好地理解历史事件背景及其演变过程。
未来随着人工智能技术不断进步，相信这些应用场景还会得到进一步扩展和深入研究。
数据挖掘技术及应用
数据挖掘技术及应用随着信息时代的到来，数据的积累与处理逐渐成为一项时代任务。
而数据挖掘技术的出现，更是让我们能够更好地开发出这些数据的潜在价值。
数据挖掘技术在各个领域具有广泛的应用，下面就让我们一起来了解一下数据挖掘技术及其应用。
一、数据挖掘技术的概念及分类数据挖掘技术是一种基于大数据统计分析的信息处理技术，能够从大量数据中挖掘出有效信息，提高数据利用效率。
常见的数据挖掘技术包括聚类、分类、关联规则挖掘、回归分析等。
其中聚类是将相似的数据归为一类，分类则是对数据进行分类，关联规则挖掘则是从数据中挖掘出有效的规则，回归分析则是根据数据的变化趋势预测未来发展。
二、数据挖掘技术在各行各业中的应用1、金融领域：银行等金融机构可以通过数据挖掘技术对客户进行分类、预测，进而制定风险管理策略；同时数据挖掘技术也可用于诈骗检测、信用评估等方面，起到确保金融服务流程安全、提高市场竞争力的作用。
2、电商平台：数据挖掘技术可通过对销售数据的分析，寻找出销售热点、优化产品定价策略、引导用户消费等，可以帮助电商平台提高销售额，实现业务发展。
3、医疗领域：数据挖掘技术可以通过分析医疗数据，识别疾病发生的规律性，预测疾病的传播趋势以及制定科学的医疗方案。
4、教育领域：数据挖掘技术可以对学生个人信息和学习数据进行分析和处理，提供有针对性的教育解决方案。
通过对学校教育评估数据的挖掘，也能为招生智能推荐、学习评价等提供支持。
5、能源领域：数据挖掘技术可以对能耗数据的分析，提高能源利用效率，减少浪费。
另外，数据挖掘技术还可以用于实时监控，预防设备故障等方面。
三、数据挖掘技术的发展趋势1、从数据挖掘到深度学习：以往的数据挖掘技术已无法满足当今复杂数据分析的需求，转而发展到了更加深入的深度学习领域，精度和可靠性得到大幅提高。
2、可视化分析和机器学习的结合：数据挖掘技术在实际操作中存在一定的局限性，通过将可视化分析与机器学习进行结合，可以提高数据挖掘的灵活性和效率，使数据分析结果更具有可读性和可操作性。
数据挖掘技术的价值与应用
数据挖掘技术的价值与应用随着时代的变迁，我们的生活方式发生了翻天覆地的变化，互联网的普及也让我们的数据积累量急剧增长。
这些数据如同世界上最珍贵的石油一样，蕴涵着无尽的价值和可能。
但同时，这些数据也是冰山一角，我们并不清楚其中隐藏的真正价值和潜在危险，因此急需一种技术手段来帮助我们“开采”这些数字石油。
数据挖掘技术应运而生，它在业界和学术界都得到了广泛的应用和研究。
本文将从数据挖掘技术的定义、应用场景、技术原理以及其带来的价值和风险四个方面进行介绍，以帮助读者更好地了解这项技术。
一、数据挖掘技术的定义数据挖掘技术（Data Mining）是一种基于人工智能、机器学习、模式识别等多种方法的数据分析技术，旨在从大量的、复杂的数据中提取出有用的、可理解的信息和模式。
数据挖掘技术被广泛应用于商业、科学、医疗、金融等领域，以发现新的商业机会、创新科学发现、辅助医学诊断等重要任务。
二、数据挖掘技术的应用场景数据挖掘技术的应用场景十分广泛，以下是其中一些典型场景：1. 商业智能（Business Intelligence）：适用于各种类型的企业、销售、金融、保险等行业，用于预测客户需求、客户留存、产品销量、顾客细分等商业情报。
2. 医学诊断（Medical Diagnosis）：适用于大量的临床数据分析，如揭示新的疾病风险因素、协助日常诊断、药品研发等。
3. 科学研究（Scientific Research）：适用于各种类型的科学领域，如暗物质探测、音乐分析、生物数据挖掘等。
4. 舆情分析（Public Opinion Analysis）：适用于政府、媒体、企业等领域，用于分析社交媒体、新闻报道、用户评论等数据，为决策者提供公共政策、营销策略等方面的参考。
三、数据挖掘技术的技术原理数据挖掘技术的核心算法包括聚类、决策树、神经网络、支持向量机、关联规则挖掘等。
下面以聚类算法为例进行介绍：聚类算法是指将许多相似的对象分组为一个簇，而不同的簇之间不相似。
数据挖掘技术的原理及其应用
数据挖掘技术的原理及其应用随着信息化时代的到来，我们处于一个信息喧嚣的时代，日常生活中涉及到的数据量越来越大，人们逐渐变得难以处理如此庞大的数据量。
如何有效地处理海量的数据成为了人们首要的需求。
数据挖掘技术应运而生，成为了处理海量数据的有效手段。
本文将以“数据挖掘技术的原理及其应用”为主题，从数据挖掘的基本概念、原理及其应用方面进行探讨。
一、基本概念数据挖掘是从数据中挖掘出有价值模式和规律的一种过程。
简单来说，就是通过一定的方法工具，发掘隐藏在数据背后的知识信息，帮助人们更好地实现决策和预测。
其中包括数据预处理、数据探索、特征选择、模型建立与评估等阶段。
数据挖掘技术已广泛应用于金融、医疗、电商等领域，在业务运营和管理决策方面发挥了重要的作用。
二、原理数据挖掘技术包含了数据挖掘模型、数据挖掘算法和数据挖掘流程。
其中，数据挖掘模型是数据挖掘过程中的核心，代表了数据挖掘任务所建立的数学模型，可以是分类、聚类或预测模型。
常用的模型包括决策树、神经网络、支持向量机等。
数据挖掘算法是完成模型训练和推断的算法，通常包括聚类、分类、关联规则挖掘等。
数据挖掘流程是将数据挖掘技术应用于具体业务问题时的流程，包括数据预处理、特征选取、模型训练、模型评估和应用等。
三、应用数据挖掘技术在多个领域中得到广泛应用。
1、医疗领域数据挖掘技术在医疗领域中得到了广泛应用。
如在患者疾病诊断、医生处方和医院管理等方面，数据挖掘技术都发挥了重要的作用。
以慢性病诊断为例，通过数据挖掘可以利用机器学习算法构建模型，进行病人分类和预测，同时提高医疗效率。
2、金融领域数据挖掘技术在金融领域也得到了广泛应用。
如利用银行客户数据进行客户分析，对客户进行“评级”，帮助银行识别哪些客户群体需要更进一步的关注和发展。
此外，数据挖掘技术还能进行风险预测和信用评估等，为银行提供精准决策支持。
3、电商领域数据挖掘技术在电商领域也发挥了重要的作用。
如在商品推荐、用户个性化推荐、市场分析等方面，数据挖掘技术都有着不可替代的应用。
数据挖掘技术及其在营销中的应用
数据挖掘技术及其在营销中的应用随着互联网技术的不断发展和普及，数据的传输量已经达到了极其庞大的规模，而这些数据正好为企业提供了实现智能化营销的良机。
数据挖掘技术是对于这一庞大数据的处理、分析和运营的重要工具，可以在不可测量的大量数据中快速发现关键信息和隐含规律。
本文将详细介绍数据挖掘技术及其在营销中的应用。
一、数据挖掘技术的定义和作用数据挖掘技术是运用各种算法和统计模型，通过对数据库或其他大数据集合的分析和处理得出有用的信息和知识的一门计算机技术。
在大数据时代的今天，使用数据挖掘技术可以发现那些在传统方法下很难被捕捉到的信息和模式，从而为企业制定更加科学的决策、规划和营销策略提供了则可靠的方法。
二、数据挖掘技术的分类据挖掘技术一般根据数据源和挖掘目标的不同，可以分为以下几类：1、基于关系的数据挖掘：主要应用于处理数据库这样的关系型数据。
2、基于文本的数据挖掘：主要应用于处理文本、语音或其他自然语言数据。
3、基于图像的数据挖掘：主要应用于处理图像或视频数据。
4、基于信号的数据挖掘：主要应用于处理生物、天文、工程科学等领域的信号数据。
三、数据挖掘技术在营销中的应用1、客户分类：数据挖掘技术可以快速处理大量的客户数据，发现那些企业价值较高的客户类别，从而为企业提供针对性的客户服务。
2、产品销售预测：企业可以通过数据挖掘技术对市场和销售数据的分析和建模，预测未来某个时间段内产品的销售情况，以更好地制定销售策略，保证销售业绩。
3、营销计划制定：通过对大数据的挖掘，企业可以了解到市场和消费者的需求和偏好，根据这些信息，企业可以制定更加符合消费者需求的营销计划，更好地实现产品的市场推销。
4、竞争对手分析：数据挖掘技术可以帮助企业了解市场上的竞争格局，分析竞争对手的策略、产品特点、客户特征等，从而为企业制定相应的竞争策略提供方向。
5、个性化营销：通过数据挖掘技术，企业可以了解客户的消费和购买记录，从而为客户提供更加符合他们需求的产品或服务，提高客户的满意度和忠诚度。
数据挖掘技术在农业领域中的应用
数据挖掘技术在农业领域中的应用随着科技的不断发展，数据挖掘技术已经得到了广泛应用。
与此同时，农业领域也开始逐渐引入数据挖掘技术，以期提高农业生产的效率和质量。
本文将探讨数据挖掘技术在农业领域中的应用，以及其带来的益处和未来发展方向。
一、数据挖掘技术在农业领域的应用1. 农产品生产在农产品生产过程中，数据挖掘技术可以帮助农民们了解土壤的质量、气候变化、作物疾病和虫害的发生情况等，进而做到科学种植和精准施肥。
通过数据分析，农民可以根据不同的生产环境和作物特性制定出最优的种植计划，提高作物的产量和质量。
2. 农业流通数据挖掘技术也可以在农业流通领域中得到应用。
通过数据分析，农民可以了解市场需求和流通的状况，从而选择最佳的销售渠道和定价方案。
同时，数据挖掘技术也可以帮助农民深入了解客户需求，提供更优质的产品和服务。
3. 农业险数据挖掘技术为农业险的发展提供了支持。
通过数据分析，保险公司可以了解种植和养殖环境的状况，定制出合适的险种和保险方案。
同时，通过数据挖掘技术，保险公司还可以及时预警和处理各种农业灾害，减少农民的经济损失。
二、数据挖掘技术在农业领域中的益处1. 提高生产效率数据挖掘技术可以帮助农民更好地了解生产环境和作物特性，制定出更优的种植计划，减少生产成本，提高生产效率。
2. 提高产品质量通过数据挖掘技术，农民可以更加精准地施肥、检测、预防和治疗疾病和虫害，提高作物品质和口感，满足消费者需求。
3. 降低经济风险数据挖掘技术可以帮助保险公司及时预警和处理各种农业灾害，降低农户的经济风险和压力。
4. 推动产业升级数据挖掘技术的应用可以推动农业产业的升级，促进农业的绿色发展和可持续发展。
三、数据挖掘技术在农业领域中的未来发展方向1. 开发更加智能化的系统未来，数据挖掘技术将逐渐向智能化方向发展。
开发更加智能化的系统能够更好地满足农民的需求，提高生产效率和农产品质量。
2. 更好地整合其他技术数据挖掘技术需要与其他技术相结合，才能更好地发挥其作用。
数据挖掘的核心技术及其应用
数据挖掘的核心技术及其应用在当今信息爆炸的时代，大量的数据被产生和存储。
然而，这些数据对于我们来说并没有太多实际的意义，除非我们能够从中提取出有用的信息和知识。
数据挖掘作为一门重要的技术，旨在通过分析大规模数据集，发现其中的潜在模式、关联和规律，从而为决策和预测提供支持。
本文将介绍数据挖掘的核心技术以及它们在不同领域的应用。
首先，数据预处理是数据挖掘的第一步，也是最关键的一步。
原始数据往往存在着噪声、缺失值和异常值等问题，这些问题会对挖掘结果产生不良影响。
因此，数据预处理的目标是通过清洗、集成、转换和规约等操作，将数据转化为适合挖掘的形式。
例如，对于缺失值的处理，可以选择删除缺失值较多的记录，或者通过插值等方法填补缺失值。
数据预处理的好坏直接影响着后续挖掘的准确性和可靠性。
其次，特征选择是数据挖掘的关键步骤之一。
在大规模数据集中，往往存在着大量的冗余和无关的特征，这些特征不仅会增加计算的复杂性，还会导致模型的过拟合。
因此，特征选择的目标是从原始特征集中选择出最具代表性和判别性的特征子集。
特征选择可以基于统计方法，如卡方检验和信息增益等，也可以基于机器学习方法，如决策树和支持向量机等。
通过特征选择，可以提高挖掘模型的性能和解释能力。
接下来，分类和聚类是数据挖掘的两个重要任务。
分类是指将事先定义好的类别标签分配给新的数据实例，而聚类则是将数据集划分成若干个不相交的子集，每个子集内的数据实例具有相似的特征。
分类和聚类的目标都是通过发现数据之间的相似性和差异性，揭示数据的内在结构和模式。
分类和聚类算法有很多种，如K 均值、支持向量机和朴素贝叶斯等。
它们在商业领域中的应用广泛，如市场细分、客户分类和产品推荐等。
此外，关联规则挖掘也是数据挖掘的重要内容之一。
关联规则挖掘旨在发现数据集中的频繁项集和关联规则。
频繁项集是指在数据集中经常同时出现的一组项的集合，而关联规则则是指形如“A→B”的条件语句，表示项集A和项集B之间存在关联关系。
数据挖掘的方法及其应用
数据挖掘的方法及其应用随着数据量的不断增长和互联网的发展，数据已经成为了我们最宝贵的资源之一。
而数据挖掘就是在这样的背景下应运而生的。
数据挖掘是一门研究如何从大量的数据中，发现有用的信息和知识的领域，它主要利用计算机科学、统计学、机器学习等领域的方法来实现。
下面我们将从数据挖掘的方法和应用两个方面介绍数据挖掘的相关内容。
数据挖掘的方法1.数据预处理在进行数据挖掘之前，首先需要对数据进行预处理。
数据预处理是数据挖掘的重要步骤之一，主要包括：数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约。
其中，数据清洗包括：缺失值处理、异常值处理和噪声处理等；数据集成包括：数据源的整合和冗余数据的剔除等；数据转换包括：属性构造和属性选择等；数据规约包括：数据的抽样和数据压缩等。
通过数据预处理，可以提高数据的质量和准确性，为后期的数据挖掘奠定坚实的基础。
2.分类分类是数据挖掘的一种基本方法，其主要目的是将数据集划分为两个或多个不同的类别。
通常，分类器可以分为两大类：一种是监督学习（Supervised Learning），另一种是无监督学习（Unsupervised Learning）。
监督学习是基于先验知识，通过给定的样本集和规则，对新数据进行分类的方法；而无监督学习则是没有先验知识，只根据数据本身的特点和规律，对数据进行分类的方法。
常见的分类方法包括：决策树、朴素贝叶斯、逻辑回归、支持向量机、神经网络等。
3.聚类聚类是一种基于相似度的数据分析方法，主要用于将数据集中的对象分为不同的组别，使得组内的对象之间具有较高的相似度，而组间的对象之间具有较低的相似度。
聚类是一种无监督学习的方法，它可以从数据中发现隐藏的规律和特征。
常见的聚类方法包括：K-Means、层次聚类、密度聚类等。
4.关联规则挖掘关联规则挖掘是一种基于对数据集中不同数据项之间的关系进行挖掘的方法。
关联规则挖掘主要用于挖掘数据集中不同数据项之间的“频繁项集”和“关联规则”，以发现隐藏在数据集中的价值信息。
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论文题目数据挖掘技术及其应用
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数据挖掘技术及其应用
摘要: 数据挖掘技术作为一个新兴的技术在许多领域都取得了成功的应用，它是一个很有应用价值的课题,它融合了数据库、人工智能、机器学习等多个领域的理论和技术。
据挖掘技术是一门综合多个学科的从数据中寻找规律的技术,该技术已经成功地应用于金融分析、市场分析、客户关系管理等多个行业。
本文介绍了数据挖掘技术的基本情况及其应用，最后展望了数据挖掘技术的发展和今后的研究工作。
关键词: 数据挖掘 ;数据分类;关联规则;机器学习
随着现代信息技术、通讯技术和计算机技术的高速发展,数据库应用的范围、深度和规模不断扩大。
传统的信息系统大部分是查询驱动的,数据库作为历史知识库对于一般的查询过程是有效的,但当数据和数据库的规模急剧增长时,传统的数据库管理系统的查询检索机制和统计分析方法已远远不能满足现实的需求,它迫切要求能够自动、智能和快速地从数据库中挖掘出有用的信息和知识。
数据挖掘技术就是为迎合这种要求而产生并迅速发展起来的,它为研究现代信息处理提供了一种新的方法和研究领域。
1数据挖掘技术概述
1.1数据挖掘的定义
数据挖掘(Data Mining),又称数据库中的知识发现(Knowledge Discovery in Database,KDD),是指从大型数据库或数据仓库中提取隐含的、未知的、非平凡的及有潜在应用价值的信息或模式,它是数据库研究中的一个很有应用价值的新领域,融合了数据库、人工智能、机器学习、统计学等多个领域的理论和技术。
1.2数据挖掘系统的体系结构
数据挖掘系统由各类数据库、挖掘前处理模块、挖掘操作模块、模式评估模块、知识输出模块组成，这些模块的有机组成就构成了数据挖掘系统的体系结构。
数据挖掘系统的体系结构图
2 数据挖掘技术
从功能上分,数据挖掘技术主要有验证型、发现型以及综合型3种:验证型用来验证某一种想法,发现型用来发现一些未知的规律,而综合型则是前两者的结合。
数据挖掘的目的是为了发现数据之间的某种对应关系,如根据历史资料预报某个顾客的信用;或者是数据的分布情况,如发现某些商品的摆放可能影响到商家的营业额等等[2]。
公认的数据挖掘技术主要有如下类型:
(1) 人工神经网络和遗传算法。
数据挖掘技术中使用的人工神经网络主要有MLP(MultiLayer Perception,多层感知器)和Koho-noen聚类网络等网络模型,主要用来完成非线性映射以及聚类分析。
在使用MLP时,由于可能存在网络结构和网络的初始参数难以确定等问题,因此,有些使用者把神经网络与遗传算法相结合,对网络的结构和网络的初始参数进行优化,从而使网络更为适用于所需解决的问题。
在实际中,使用神经网络和遗传算法的困难是这两种方法都比较耗费时间。
(2)决策树。
用树型结构来表示决策集合,这些决策集合通过对数据集的分类产生规则。
典型的决策树方法有分类树和回归树,目前比较流行的决策树有CART树、CHARD树、ID树等。
(3)规则归纳。
相对来讲,它是数据挖掘特有的技术。
这种技术在大型数据库或数据仓中搜索和挖掘以往不知道的规则和规律,它大致包括以下的形式。
关联规则:例如,“在购买了啤酒的顾客中,有15%也购买了尿布”;顺序规则:例如,“出现过故障A的某些设备中,有65%在一个月内也出现了故障B”;相似时间序列:例如,“事件A与事件B 在某一季节内有类似的波动规律”;IF-THEN规则:例如,“如果A、B和C同时发生,则D发生的概率为75%”;转移规则:在特定的情况下,如购买力有限,候选人数固定并且数据是时序数据情况下,它可以弥补关联规则的不足[2]。
(4)统计学方法。
统计学中的多元分析、回归分析等方法可以广泛地应用于数据挖掘技术中,尤其是多维图形在数据挖掘技术中的应用,可使人们对数据的分布特性有一个直观的认识。
(5)聚类、分类以及模式识别。
聚类分析是由统计学发展起来的,是数据挖掘中的一个重要技术。
数据挖掘中的聚类分析主要是根据数据之间的相似程度,把不同相似程度的数据聚集成不同的类的方法。
在统计学中,主要的聚类方法有系统聚类法和动态聚类法,另外,模糊聚类和神经网络聚类方法也是在实际中应用较多的聚类方法。
分类与聚类的主要不同在于聚类是一个没有导师的学习过程,而分类则是一个有导师的过程。
(6)基于事例的推理(CBR,Case-Based Rea-soning)。
这是一种人工智能学习方法,在数据挖掘中可以用来进行基于数据的推理。
(7)可视化。
采用直观的图形方式将信息显示给人们,以便更为直观地使用通过种种挖掘方法得到的规律。
(8)粗集方法。
这种技术是利用粗集理论对数据进行客观而有效的处理,从而更迅速地获得知识。
具体地说它有4方面的优点:首先是提供一套数学方法,从数学上严格处理数据分类问题,尤其是当数据具有噪声、不完全性或不精确性时。
其次,粗集合仅仅分析隐藏在数据中的事实,并没有校正数据中所表现的不一致性,而是一般将所生成的的规则分为确定与可能的规则。
第三,粗集理论包括了知识的一种形式模型,这种模型将知识定义为不可区分关系的一个族集,这就使得知识具有一种清晰定义的数学意义,并且可使用数学方法来分析处理。
最后,粗集不需要关于数据的任何附加信息[3]。
(9)进化计算。
使用进化计算的目的是为了优化,该算法由于其仿效自然界的达尔文进化论而得名。
以上是数据挖掘常用的技术,实际上对一个具体的数据挖掘过程,往往不是用其中的一种技术,而是同时用二种或多种技术。
3 数据挖掘技术在国外的应用现状
在北美,数据挖掘技术已经成功地应用于社会生活的方方面面,如政府管理决策、商业经营、科学研究和企业决策支持等领域,都可以采用数据挖掘技术解决一些问题。
(1)比较活跃的应用方向
市场营销预测顾客的购买行为,划分顾客群体,使用交互式询问技术、分类技术和预报技术,更精确地挑选潜在的顾客;技术上使用神经网络、规则归纳和鲁棒的专家系统进行一些目标量预报以及辨识影响目标变量的重要因素等等;寻找描述性的模式,以便更好地进行市场分析;进行关联分析,以便更好地进行货架摆设。
银行业侦测信用卡的欺诈行为;客户信誉分析;使用预报模型(如统计回归模型和神经网络模型)技术对一些感兴趣的量进行预报,主要关心预报精度和过拟合问题;生产、销售和零售业预测销售额;决定库存量;批发点分布的规划和调度;物流管理。
制造业工业制造和生产领域是一个十分有潜力的使用数据挖掘技术的市场,如质量控制、预测机器故障、挖掘影响生产力的关键因素等[3]。
(2)应用实例
美国钢铁公司和神户钢铁公司利用数据挖掘技术开发的ISPA系统,能分析产品性能规律和进行质量控制,取得了显著效果。
通用电器公司(GE)与法国飞机发动机制造公司(SNECMA),用数据挖掘技术研制了CAS-SIOPEE质量控制系统,被3家欧洲航空公司用于诊断和预测波音737的故障,带来了可观的经济效益。
市场研究公司,如美国的
elson和In-formation Resources,欧洲的GFK和InfractsBurke等纷纷开始使用数据挖掘技术来处理迅速增长的销售和市场信息数据。
商家的激烈竟争导致了市场的快
速饱和,产品的迅速更新使得经营者对市场信息的需求格外强烈。
利用数据挖掘对市场进行的有效预测,使这些市场研究公司获得巨大的效益。
英国广播公司(BBC)也应用数据挖掘技术来预测电视收视率,以便合理安排电视节目时刻表。
信用卡公司American Express自采用数据挖掘技术后,信用卡使用率增加了10%～ 15%。
总之,从数据挖掘诞生之日起,许多学科和行业都迅速地进行了研究和应用,并取得了可喜的理论结果和数据挖掘产品,应用数据挖掘产品的行业也获得了较好的利益。
为了给用户带来更大的利益,我们应该建立数据仓库,为数据挖掘提供更强大的容纳大量信息的场所[3]。
6结束语
数据挖掘是近年兴起的一项新的技术,它在许多领域中取得了成功的应用。
作为一个新兴的领域,数据挖掘还面临着许多挑战和未解决的问题,如在高抽象层次上获得多类知识的挖掘算法研究,面向对象数据库、多媒体数据库、Internet信息系统中数据挖掘等算法的研究,数据挖掘中私有数据安全性的研究等。
另外,由于现实世界的复杂性、数据的多样性和不同的应用目标,还不能形成一个通用的数据挖掘系统适应于所有的情况,对于不同的应用要建立不同的数据挖掘系统[4]。
对于同一个应用,不同的数据挖掘系统可能产生不同的结果,对其的评价有赖于实际经验,还没有一个较完善的理论体系。
不管如何,作为适应时代需要而产生的一项新技术,数据挖掘技术在理论和实际应用上还有待于进一步的发展和完善,其在生产决策、经营管理、金融预测、工业控制等许多领域都有着广泛的应用价值和理论研究前景[5]。
参考文献
[1] 张汛来,张明杰。
数据挖掘技术的几种实现方法[J]。
计算机科学,2014,10专刊: 156-157。
[2] 王珊。
数据仓库技术与联机分析处理[M]。
北京:科学出版社,2010
[3] 王泽明。
基于数据仓库的综合决策支持系统 [J]。
电脑开发与应用，2011.6．
[4 ]程韦,苏志同数据挖掘技术在现代信息管理系统中的研究与分析[J]北京工业职业技术学院学报。