數據挖掘論文

　　無論是在學習還是在工作中，大家都有寫論文的經歷，對論文很是熟悉吧，通過論文寫作可以培養我們獨立思考和創新的能力。你知道論文怎樣才能寫的好嗎？下面是小編整理的數據挖掘論文，歡迎大家借鑒與參考，希望對大家有所幫助。

　　數據挖掘論文 篇1

　　【摘要】由于我國的信息技術迅速發展，傳統檔案管理的技術已經不能滿足現代的信息需求，數據挖掘技術的應用為檔案管理工作效率的提升帶來便利。本文通過說明數據挖掘技術的有關內容，闡明數據挖掘技術的相關知識，并對數據挖掘技術在檔案管理工作中的實際運用來進行舉例分析。

　　【關鍵詞】數據挖掘技術；檔案管理；分析運用

　　由于信息技術的迅速發展，現代的檔案管理模式與過去相比，也有了很大的變化，也讓如今的檔案管理模式有了新的挑戰。讓人們對信息即時、大量地獲取是目前檔案管理工作和檔案管理系統急切需要解決的問題。

　　一、數據挖掘概述

　　（一）數據挖掘技術。數據挖掘是指從大量的、不規則、亂序的數據中，進行分析歸納，得到隱藏的，未知的，但同時又含有較大價值的信息和知識。它主要對確定目標的有關信息，使用自動化和統計學等方法對信息進行預測、偏差分析和關聯分析等，從而得到合理的結論。在檔案管理中使用數據挖掘技術，能夠充分地發揮檔案管理的作用，從而達到良好的檔案管理工作效果。（二）數據挖掘技術分析。數據挖掘技術分析的方法是多種多樣的，其主要方法有以下幾種：1.關聯分析。指從已經知道的信息數據中，找到多次展現的信息數據，由信息的'說明特征，從而得到具有相同屬性的事物特征。2.分類分析。利用信息數據的特征，歸納總結相關信息數據的數據庫，建立所需要的數據模型，從而來識別一些未知的信息數據。3.聚類分析。通過在確定的數據中，找尋信息的價值聯系，得到相應的管理方案。4.序列分析。通過分析信息的前后因果關系，從而判斷信息之間可能出現的聯系。

　　二、數據挖掘的重要性

　　在進行現代檔案信息處理時，傳統的檔案管理方法已經不能滿足其管理的要求，數據挖掘技術在這方面確有著顯著的優勢。首先，檔案是較為重要的信息記錄，甚至有些檔案的重要性大到無價，因此對于此類的珍貴檔案，相關的檔案管理人員也是希望檔案本身及其價值一直保持下去。不過越是珍貴的檔案，其使用率自然也就越高，所以其安全性就很難得到保障，在檔案管理中運用數據挖掘技術，可以讓檔案的信息數據得到分析統計，歸納總結，不必次次實物查閱，這樣就極大地提升了檔案相關內容的安全性，降低檔案的磨損率。并且可以對私密檔案進行加密，進行授權查閱，進一步提高檔案信息的安全性。其次，對檔案進行鑒定與甄別，這也是檔案工作中較困難的過程，過去做好這方面的工作主要依靠管理檔案管理員自己的能力和水平，主觀上的因素影響很大，但是數據挖掘技術可以及時對檔案進行編碼和收集，對檔案進行數字化的管理和規劃，解放人力資源，提升檔案利用的服務水平。第三，數據挖掘技術可以減少檔案的收集和保管成本，根據檔案的特點和規律建立的數據模型能為之后的工作人員建立一種標準，提升了檔案的鑒定效率。

　　三、檔案管理的數據挖掘運用

　　（一）檔案信息的收集。在實施檔案管理工作時，首先需要對檔案信息數據的收集。可以運用相關檔案數據庫的數據資料，進行科學的分析，制定科學的說明方案，對確定的數據集合類型和一些相關概念的模型進行科學說明，利用這些數據說明，建立準確的數據模型，并以此數據模型作為標準，為檔案信息的快速分類以及整合奠定基礎。例如，在體育局的相關網站上提供問卷，利用問卷來得到的所需要的信息數據，導入數據庫中，讓數據庫模型中保有使用者的相關個人信息，通過對使用者的信息數據進行說明，從而判斷使用者可能的類型，提升服務的準確性。因此，數據挖掘技術為檔案信息的迅速有效收集，為檔案分類以及后續工作的順利展開，提供了有利條件，為個性化服務的實現提供了保證。（二）檔案信息的分類。數據挖掘技術具有的屬性分析能力，可以將數據庫中的信息進行分門別類，將信息的對象通過不同的特征，規劃為不同的分類。將數據挖掘技術運用到檔案管理中時，可以簡單快速地找到想要的檔案數據，能根據數據中使用者的相關數據，找尋使用者在數據庫中的信息，使用數據模型的分析能力，分析出使用者的相關特征。利如，在使用者上網使用網址時，數據挖掘技術可以充分利用使用者的搜索數據以及網站的訪問記錄，自動保存用戶的搜索信息、搜索內容、下載次數、時間等，得到用戶的偏好和特征，對用戶可能存在的需求進行預測和分類，更加迅速和準確的，為用戶提供個性化的服務。（三）檔案信息的整合。數據挖掘技術可以對新舊檔案的信息進行整合處理，可以較為簡單地將“死檔案”整合形成為“活檔案”，提供良好的檔案信息和有效的檔案管理。例如，對于企事業單位而言，培訓新員工的成本往往比聘請老員工的成本要高出很多。對老員工的檔案信息情況進行全體整合，使檔案資源充分發揮作用，將檔案數據進行總結和規劃，根據數據之間的聯系確定老員工流失的原因，然后建立清晰、明白的數據庫，這樣可以防止人才流失，也能大大提高檔案管理的效率。

　　四、結語

　　綜上所述，在這個信息技術迅速跳躍發展的時代，將數據挖掘技術運用到檔案管理工作中是時代發展的需求與必然結果。利用數據挖掘技術，可以使檔案管理工作的效率大大提升，不僅減少了搜索檔案信息的時間，節省人力物力，避免資源的浪費，還能幫助用戶在海量的信息數據中，快速找到所需的檔案數據信息。數據挖掘技術的運用，使靜態的檔案信息變成了可以“主動”為企事業單位的發展，提供有效的個性化服務的檔案管家，推動了社會的快速發展。

　　【參考文獻】

　　[1]欒立娟,盧健,劉佳,數據挖掘技術在檔案管理系統中的應用[J].計算機光盤軟件與應用,20xx:35-36.

　　[2]宇然,數據挖掘技術研究以及在檔案計算機管理系統中的應用[D].沈陽工業大學,20xx.

　　[3]吳秀霞,關于檔案管理方面的數據挖掘分析及應用探討[J].經營管理者,20xx:338.

　　數據挖掘論文 篇2

　　隨著會計現代化的發展，會計越來越多的運用計算機技術的拓展。

　　一、數據挖掘

　　數據挖掘是從數據當中發現趨勢和模式的過程，它融合了現代統計學、知識信息系統、機器學習、決策理論和數據庫管理等多學科的知識。它能有效地從大量的、不完全的、模糊的實際應用數據中，提取隱含在其中的潛在有用的信息和知識，揭示出大量數據中復雜的和隱藏的關系，為決策提供有用的參考。數據挖掘是從數據當中發現趨勢和模式的過程，它融合了現代統計學、知識信息系統、機器學習、決策理論和數據庫管理等多學科的知識。它能有效地從大量的、不完全的、模糊的實際應用數據中，提取隱含在其中的潛存有用的信息和知識，揭示出大量數據中復雜的和隱藏的關系，為決策提供有用的參考。

　　二、數據挖掘的現代最新方法介紹

　　常用的數據挖掘方法主要有決策樹(Decision Tree)、遺傳算法(Genetic Algorithms)、關聯分析(Association Analysis).聚類分析(C~smr Analysis)、序列模式分析(Sequential Pattern)以及神經網絡(Neural Networks)等。

　　三、數據挖掘的實際應用

　　由于數據挖掘市場還處于起步的階段，但是發展很快。在國外有一些著名的大公司對數據挖掘系統進行了開發。

　　1.Intelligent Miner這是IBM公司的數據挖掘產品，它提供了很多數據挖掘算法，包括關聯、分類、回歸、預測模型、偏離檢測、序列模式分析和聚類。有2個特點：一是它的數據挖掘算法的可伸縮性；二是它與IBM/DB/2關系數據庫系統緊密地結合在一起。

　　2.EineSet是由SGI公司開發的，它也提供了多種數據挖掘方法，包括關聯分析和分類以及高級統計和可視化工具。特色是它具有的強大的圖形工具，包括規則可視化工具、樹可視化工具、地圖可視化工具和多維數據分散可視化工具，它們用于實現數據和數據挖掘結果的可視化。

　　3.Clementine是由ISL公司開發的，它為終端用戶和開發者提供提供了一個集成的數據挖掘開發環境。

　　4.DBMiner是由DBMiner Technology公司開發的，它提供多種數據挖掘算法，包括發現驅動的OLAP分析、關聯、分類和聚類。特色是它的基于數據立方體的聯機分析挖掘，它包含多種有效的頻繁模式挖掘功能和集成的可視化分類方法

　　四、數據挖掘與管理會計

　　1.提供有力的決策支持

　　面對日益激烈的競爭環境，企業管理者對決策信息的需求也越來越高。管理會計作為企業決策支持系統的重要組成部分，提供更多、更有效的有用信息責無旁貸。因此，從海量數據中挖掘和尋求知識和信息，為決策提供有力支持成為管理會計師使用數據挖掘的強大動力。例如，數據挖掘可以幫助企業加強成本管理，改進產品和服務質量，提高貨品銷量比率，設計更好的貨品運輸與分銷策略，減少商業成本。

　　2.贏得戰略競爭優勢的有力武器

　　實踐證明數據挖掘不僅能明顯改善企業內部流程，而且能夠從戰略的高度對企業的競爭環境、市場、顧客和供應商進行分析，以獲得有價值的商業情報，保持和提高企業持續競爭優勢。如，對顧客價值分析能夠將為企業創造80%價值的20%的顧客區分出來，對其提供更優質的服務，以保持這部分顧客。

　　3.預防和控制財務風險

　　利用數據挖掘技術可以建立企業財務風險預警模型。企業財務風險的發生并非一蹴而就，而是一個積累的'、漸進的過程，通過建立財務風險預警模型，可以隨時監控企業財務狀況，防范財務危機的發生。另外，也可以利用數據挖掘技術，對企業籌資和投資過程中的行為進行監控，防止惡意的商業欺詐行為，維護企業利益。尤其是在金融企業，通過數據挖掘，可以解決銀行業面臨的如信用卡的惡意透支及可疑的信用卡交易等欺詐行為。根據SEC的報告，美國銀行、美國第一銀行、聯邦住房貸款抵押公司等數家銀行已采用了數據挖掘技術。

　　五、數據挖掘在管理會計中的應用

　　1.作業成本和價值鏈分析

　　作業成本法以其對成本的精確計算和對資源的充分利用引起了人們的極大興趣，但其復雜的操作使得很多管理者望而卻步。利用數據挖掘中的回歸分析、分類分析等方法能幫助管理會計師確定成本動因，更加準確計算成本。同時，也可以通過分析作業與價值之間的關系，確定增值作業和非增值作業，持續改進和優化企業價值鏈。在Thomas G，John J和Il-woon Kim的調查中，數據挖掘被用在作業成本管理中僅占3%。

　　2.預測分析

　　管理會計師在很多情況下需要對未來進行預測，而預測是建立在大量的歷史數據和適當的模型基礎上的。數據挖掘自動在大型數據庫中尋找預測性信息，利用趨勢分析、時間序列分析等方法，建立對如銷售、成本、資金等的預測模型，科學準確的預測企業各項指標，作為決策的依據。例如對市場調查數據的分析可以幫助預測銷售；根據歷史資料建立銷售預測模型等。

　　3.投資決策分析

　　投資決策分析本身就是一個非常復雜的過程，往往要借助一些工具和模型。數據挖掘技術提供了有效的工具。從公司的財務報告、宏觀的經濟環境以及行業基本狀況等大量的數據資料中挖掘出與決策相關的實質性的信息，保證投資決策的正確性和有效性。如利用時間序列分析模型預測股票價格進行投資；用聯機分析處理技術分析公司的信用等級，以預防投資風險等。

　　4.產品和市場預測與分析

　　品種優化是選擇適當的產品組合以實現最大的利益的過程，這些利益可以是短期利潤，也可以是長期市場占有率，還可以是構建長期客戶群及其綜合體。為了達到這些目標，管理會計師不僅僅需要價格和成本數據有時還需要知道替代品的情況，以及在某一市場段位上它們與原產品競爭的狀況。另外企業也需要了解一個產品是如何刺激另一些產品的銷量的等等。例如，非盈利性產品本身是沒有利潤可言的，但是，如果它帶來了可觀的客戶流量，并刺激了高利潤產品的銷售，那么，這種產品就非常有利可圖，就應該包括在產品清單中。這些信息可根據實際數據，通過關聯分析等技術來得到。

　　5.財務風險預測與評估

　　管理會計師可以利用數據挖掘工具來評價企業的財務風險，建立企業財務危機預警模型，進行破產預測。破產預測或稱財務危機預警模型能夠幫助管理者及時了解企業的財務風險，提前采取風險防范措施，避免破產。另外，破產預測模型還能幫助分析破產原因，對企業管理者意義重大。，數據挖掘技術包括多維判別式分析、邏輯回歸分析、遺傳算法、神經網絡以及決策樹等方法在管理會計中得到了廣泛的應用。

　　六、結論

　　數據挖掘是個嶄新的領域，對于數字和信息的處理是非常科學和方便的，也是非常高效率和合理分析的非常好的工具，對于會計管理領域的應用在國際上只是剛剛開始，相信隨著會計的國際化的接軌和計算機科學的進步，在我國的會計領域中的數據挖掘理論會得到不斷的提升，在管理會計實際應用中的數據挖掘也越來越多樣化和普及化。

　　數據挖掘論文 篇3

　　[1]劉瑩.基于數據挖掘的商品銷售預測分析[J].科技通報.20xx(07)

　　[2]姜曉娟,郭一娜.基于改進聚類的電信客戶流失預測分析[J].太原理工大學學報.20xx(04)

　　[3]李欣海.隨機森林模型在分類與回歸分析中的應用[J].應用昆蟲學報.20xx(04)

　　[4]朱志勇,徐長梅,劉志兵,胡晨剛.基于貝葉斯網絡的客戶流失分析研究[J].計算機工程與科學.20xx(03)

　　[5]翟健宏,李偉,葛瑞海,楊茹.基于聚類與貝葉斯分類器的網絡節點分組算法及評價模型[J].電信科學.20xx(02)

　　[6]王曼,施念,花琳琳,楊永利.成組刪除法和多重填補法對隨機缺失的二分類變量資料處理效果的比較[J].鄭州大學學報(醫學版).20xx(05)

　　[7]黃杰晟,曹永鋒.挖掘類改進決策樹[J].現代計算機(專業版).20xx(01)

　　[8]李凈,張范,張智江.數據挖掘技術與電信客戶分析[J].信息通信技術.20xx(05)

　　[9]武曉巖,李康.基因表達數據判別分析的'隨機森林方法[J].中國衛生統計.20xx(06)

　　[10]張璐.論信息與企業競爭力[J].現代情報.20xx(01)

　　[11]楊毅超.基于Web數據挖掘的作物商務平臺分析與研究[D].湖南農業大學20xx

　　[12]徐進華.基于灰色系統理論的數據挖掘及其模型研究[D].北京交通大學20xx

　　[13]俞馳.基于網絡數據挖掘的客戶獲取系統研究[D].西安電子科技大學20xx

　　[14]馮軍.數據挖掘在自動外呼系統中的應用[D].北京郵電大學20xx

　　[15]于寶華.基于數據挖掘的高考數據分析[D].天津大學20xx

　　[16]王仁彥.數據挖掘與網站運營管理[D].華東師范大學20xx

　　[17]彭智軍.數據挖掘的若干新方法及其在我國證券市場中應用[D].重慶大學20xx

　　[18]涂繼亮.基于數據挖掘的智能客戶關系管理系統研究[D].哈爾濱理工大學20xx

　　[19]賈治國.數據挖掘在高考填報志愿上的應用[D].內蒙古大學20xx

　　[20]馬飛.基于數據挖掘的航運市場預測系統設計及研究[D].大連海事大學20xx

　　[21]周霞.基于云計算的太陽風大數據挖掘分類算法的研究[D].成都理工大學20xx

　　[22]阮偉玲.面向生鮮農產品溯源的基層數據庫建設[D].成都理工大學20xx

　　[23]明慧.復合材料加工工藝數據庫構建及數據集成[D].大連理工大學20xx

　　[24]陳鵬程.齒輪數控加工工藝數據庫開發與數據挖掘研究[D].合肥工業大學20xx

　　[25]岳雪.基于海量數據挖掘關聯測度工具的設計[D].西安財經學院20xx

　　[26]丁翔飛.基于組合變量與重疊區域的SVM-RFE方法研究[D].大連理工大學20xx

　　[27]劉士佳.基于MapReduce框架的頻繁項集挖掘算法研究[D].哈爾濱理工大學20xx

　　[28]張曉東.全序模塊模式下范式分解問題研究[D].哈爾濱理工大學20xx

　　[29]尚丹丹.基于虛擬機的Hadoop分布式聚類挖掘方法研究與應用[D].哈爾濱理工大學20xx

　　[30]王化楠.一種新的混合遺傳的基因聚類方法[D].大連理工大學20xx

　　[31]楊毅超.基于Web數據挖掘的作物商務平臺分析與研究[D].湖南農業大學20xx

　　[32]徐進華.基于灰色系統理論的數據挖掘及其模型研究[D].北京交通大學20xx

　　[33]俞馳.基于網絡數據挖掘的客戶獲取系統研究[D].西安電子科技大學20xx

　　[34]馮軍.數據挖掘在自動外呼系統中的應用[D].北京郵電大學20xx

　　[35]于寶華.基于數據挖掘的高考數據分析[D].天津大學20xx

　　[36]王仁彥.數據挖掘與網站運營管理[D].華東師范大學20xx

　　[37]彭智軍.數據挖掘的若干新方法及其在我國證券市場中應用[D].重慶大學20xx

　　[38]涂繼亮.基于數據挖掘的智能客戶關系管理系統研究[D].哈爾濱理工大學20xx

　　[39]賈治國.數據挖掘在高考填報志愿上的應用[D].內蒙古大學20xx

　　[ 40]馬飛.基于數據挖掘的航運市場預測系統設計及研究[D].大連海事大學20xx

　　數據挖掘論文 篇4

　　1.軟件工程數據的挖掘測試技術

　　1.1代碼編寫

　　通過對軟件數據進行分類整理，在進行缺陷軟件的排除工作以后，根據軟件開發過程中的各種信息進行全新的代碼編寫。基于代碼編寫人員的編寫經驗，在一般情況，對結構功能與任務類似的模塊進行重新編寫，這些重新編寫的模塊應遵循特定的編寫規則，這樣才能保證代碼編寫的合理有效性。

　　1.2錯誤重現

　　代碼編寫完成以后開發者會將這些代碼進行版本的確認，然后將正確有效的代碼實際應用到適當版本的軟件中去。而對于存在缺陷的代碼，開發者需要針對代碼產生缺陷的原因進行分析，通過不但調整代碼內的輸入數據，直到代碼內的數據與程序報告中的描述接近為止。存在缺陷的代碼往往會以缺陷報告的形式對開發者予以說明，由于缺陷報告的模糊性，常常會誤導開發者，進而造成程序設計混亂。

　　1.3理解行為

　　軟件開發者在設計軟件的過程中需要明確自己設計軟件中每一個代碼的內容，同時還需要理解其他開發者編寫的代碼，這樣才能有效地完善軟件開發者的編寫技術。同時，軟件開發者在進行代碼編寫的過程中，需要對程序行為進行準確的理解，以此保證軟件內文檔和注釋的準確性。

　　1.4設計推究

　　開發者在準備對軟件進行完善設計的過程中，首先需要徹底了解軟件的總體設計，對軟件內部復雜的系統機構進行詳細研究與分析，充分把握軟件細節，這有這樣才能真正實現軟件設計的合理性與準確性。

　　2.軟件工程數據挖掘測試的有效措施

　　2.1進行軟件工程理念和方法上的創新

　　應通過實施需求分析，將數據挖據逐漸演變成形式化、規范化的需求工程，在軟件開發理念上，加強對數據挖掘的重視，對軟件工程的架構進行演化性設計與創新，利用新技術，在軟件開發的過程中添加敏捷變成與間件技術，由此，提高軟件編寫水平。

　　2.2利用人工智能

　　隨著我國科學技術的不斷發展與創新，機器學習已經逐漸被我國各個領域所廣泛應用，在進行軟件工程數據挖掘技術創新的過程中，可以將機器學習及數據挖掘技術實際應用于軟件工程中，以此為我國軟件研發提供更多的便捷。人工智能作為我國先進生產力的重要表現，在實際應用于軟件工程數據的挖掘工作時，應該利用機器較強的學習能力與運算能力，將數據統計及數據運算通過一些較為成熟的方法進行解決。在軟件工程數據挖掘的工作中，合理化的將人工智能實際應用于數據挖掘，以此為數據挖掘提供更多的開發測試技術。

　　2.3針對數據挖掘結果進行評價

　　通過分析我國傳統的.軟件工程數據挖掘測試工作，在很多情況下，傳統的數據挖掘測試技術無法做到對發掘數據的全面評價與實際應用研究，這一問題致使相應的軟件數據在被發掘出來以后無法得到有效地利用，進而導致我國軟件開發工作受到嚴重的抑制影響。針對這一問題，數據開發者應該利用挖掘缺陷檢驗報告，針對缺陷檢驗的結果，制定相應的挖掘結構報告。同時，需要結合軟件用戶的體驗評價，對挖掘出的數據進行系統化的整理與分析，建立一整套嚴謹、客觀的服務體系，運用CodeCity軟件，讓用戶在的體驗過后可以對軟件進行評價。考慮到軟件的服務對象是人，因此，在軟件開發的過程中要將心理學與管理學應用于數據挖掘，建立數據挖掘系統和數據挖掘評價系統。

　　3.結束語

　　綜上所述，由于軟件工程數據挖掘測試技術廣闊的應用前景，我國相關部門已經加大了對軟件技術的投資與開發力度，當下，國內已經實現了軟件工程的數據挖掘、人工智能、模式識別等多種領域上的發展。

　　數據挖掘論文 篇5

　　【摘要】目的：分析HIS數據的挖掘與統計對醫院管理決策的意義。方法：首先對我院的管理人員和臨床一線醫護人員進行調查，并對HIS數據的挖掘統計實施前和實施后的評價進行統計，最后記錄各項數據結果。結果：通過調查后發現，實施HIS數據的挖掘統計后，管理人員對醫院管理的評分較比實施前更高，組間數據經驗檢驗P<0.05差異具有統計學意義。比對工作人員對醫院管理的評分，實施后較比實施前更高，組間數據經驗檢驗P<0.05差異具有統計學意義。另外，比對實施前和實施后的優良率，前者低于后者，組間數據經驗檢驗P<0.05差異具有統計學意義。結論：HIS數據的挖掘統計可以使醫院的管理決策得以改善，醫院整體水平也會明顯提升，可進一步實踐和普及。

　　【關鍵詞】HIS數據挖掘與統計；醫院管理決策；意義分析

　　近年來，醫院信息系統被廣泛應用，同時將諸多歷史重要信息進行回顧與收集，這些信息在醫院日常工作中起著舉足輕重的作用，同時也是醫院管理決策的重要資源。通常情況下，人們通過分析大量的數據信息，對其進行整理和歸類，在結果中找出醫院經營與醫療業務的規律，在一定程度上對醫院管理者決策有著重要意義[1]。鑒于此，此研究分析HIS數據的挖掘統計的價值，對我院的管理人員和工作人員進行調查，現將具體流程和研究結果進行以下表述。

　　1對象與方法

　　1.1基礎信息選擇20xx年5月至20xx年5月的各部門領導和工作人員作為此次研究調查對象，調查方式以調查問卷為主，20xx年5月至20xx年5月期間為HIS數據的挖掘統計實施前，20xx年6月至20xx年5月為HIS數據的挖掘統計實施后。調查研究人員中，院領導5名，職能科室負責人5名，臨床醫技科室主任6名，臨床醫技科室護士長5名，臨床醫技科室主治醫師職稱20名，護理人員30名。1.2方法HIS數據的挖掘統計主要流程為：①明確挖掘的最終目的，同時對醫學領域和相關知識經驗進行掌握。隨后明確需要處理的問題，利用用戶的角度，制定醫學數據挖掘的最終目的，同時還需將結論的判定依據進行擬定。②掌握數據挖掘所需的內容，同時將醫院包含對象的基本情況進行查閱，將數據的初步收集過程予以實施。在此期間，還需將原始數據的實施情況予以保留，并對數據的屬性予以明確[2]。③數據的準備。通常情況下，醫學的數據較多，且具有復雜性，因此需事先整理原始數據，隨后進行分析。對數據不同種類實施針對性方法進行預處理，隨后依據數據挖掘的最終目的和自身特征將適宜的模型進行選擇，讓數據之間進行相互轉換。④數據的挖掘。首先分析數據，利用科學合理的算法進行，同時該步驟在醫學相關知識的探索中至關重要。實施該流程需事先描述相關概念，隨后采用關聯分析進行分類和預測，隨后采用聚類分析和趨勢分析，還可以利用孤立點分析和偏差分析等。值的注意的是，需證實挖掘的數據結果，讓其合理性得以保證。⑤總結結果。首先講述搜索到的醫學知識，將其和最初的目標進行比較，這樣可以保證實施期間的合理性。⑥知識的同化和具體應用。首先整理挖掘到的相關結果，并運用到HIS醫學中，在此期間需進行計劃性實施，并加以控制。1.3判定依據[3]將管理人員和臨床一線醫護人員對醫院的管理評分進行評價。結果超過90分，表示評價結果為優，結果介于70至89分之間，表示評價結果為良，結果低于70分，表示評價結果為差。1.4數據檢驗及分析此次研究中涉及的所有數據均選擇（SPSS19.0）進行檢驗和分析，各項管理評分以均數（±）表示，組間行T值檢驗，管理效果以（%）表示，組間行卡方檢驗，組間數據經驗檢驗P<0.05差異具有統計學意義。

　　2實驗結果

　　2.1實施前和實施后管理人員對醫院管理的評價結果比對實施前和實施后不同管理人員對醫院管理的評價，實施后的各項評分較比實施前明顯較高，組間數據經驗檢驗P<0.05差異具有統計學意義。2.2臨床工作人員對醫院管理的評價結果比對實施前和實施后臨床一線醫護人員對醫院管理的評價，實施后的`各項評分較比實施前明顯較高，組間數據經驗檢驗P<0.05差異具有統計學意義。詳情數據結果由表2所示。2.3實施前和實施后的管理效果評價結果實施前，管理效果評價優良率經統計后為84.5%，實施HIS數據的挖掘統計后，管理效果評價優良率經統計后為98.6%，兩組間數據經驗檢驗P<0.05差異具有統計學意義。詳情數據結果由表3所示。

　　3討論

　　近幾年，HIS系統的應運而生，對醫院的管理和工作起到促進作用，不僅使醫院各個崗位的工作效果進行提高，同時加強了衛生資源的使用水平[4]。與此同時，HIS系統還可以使醫療差錯的幾率顯著降低，患者的就醫體檢得以改善，規范醫院的各項管理，從而使百姓對醫院的信任度提升。除此之外，該系統的運用可以優化工作流程，加大醫院管理力度的同時提升管理水平，從而提高醫院核心競爭力[5]。決策系統屬于全新的管理系統，其主要是解決半結構化決策問題，提升管理者的決策能力，使決策的質量進一步加強，將信息資源充分利用后將醫院的整體管理水平得以改善[6]。從此次數據結果可以看出，通過實施HIS數據的挖掘統計后，不同管理人員和臨床一線醫護人員的各項評分較比實施前更高，組間數據經驗檢驗P<0.05差異具有統計學意義。這一研究結果說明，通過實施該系統后，可以將服務措施變得更加針對性，醫院的組織結果也可以進行優化。與此同時，還可以使醫院的工作效率進行提升，有助于和諧醫患關系的構建。另外，從管理效果評價結果來看，實施后的優良率98.6%明顯優于實施前的84.5%，這一研究結果充分體現了HIS數據的挖掘統計的應用可行性和優勢。綜上可知，HIS數據的挖掘統計可以使醫院的管理決策得以改善，醫院水平也會明顯提升，具有較高的實踐意義。

　　參考文獻

　　[1]于樹新,劉素溫,鄒向坤等.HIS數據的挖掘統計對醫院管理決策的意義[J].中國醫藥導報,20xx(25):141-143,159.

　　[2]王瑞.基于HIS的門診醫療數據倉庫構建及多維分析和挖掘[D].南開大學,20xx.

　　[3]吳騁,羅虹,何倩等.對醫療數據為醫院管理與臨床診療提供支持的研究[J].中國數字醫學,20xx,07(2):41-43.

　　[4]呂學明.數據挖掘在醫務管理中的應用[D].山西大學,20xx.

　　[5]郭慶,谷巖.數據挖掘技術在醫院信息系統的統計分析與決策中的應用[J].中國醫療設備,20xx,25(5):64-67.

　　[6]沈明霞,林雨芳,章光華等.中醫院HIS系統數據的挖掘和應用[J].中國數字醫學,20xx,06(4):81-82,85.

　　作者:陳帥 單位:滄州市人民醫院醫務部

　　數據挖掘論文 篇6

　　摘要:文章首先對數據挖掘技術及其具體功能進行簡要分析，在此基礎上對科研管理中數據挖掘技術的應用進行論述。期望通過本文的研究能夠對科研管理水平的進一步提升有所幫助。

　　關鍵詞:科研管理;數據挖掘;技術應用

　　1數據挖掘技術及其具體功能分析

　　所謂的數據挖掘具體是指通過相關的算法在大量的數據當中對隱藏的、有利用價值的信息進行搜索的過程。數據挖掘是一門綜合性較強的科學技術，其中涉及諸多領域的知識，如人工智能、機器學習、數據庫、數理統計等等。數據挖掘技術具有如下幾個方面的功能:1．1關聯規則分析。這是數據挖掘技術較為重要的功能之一，可從給定的數據集當中，找到出現比較頻繁的項集，該項集具體是指行形如X-＞Y，在數據庫當中，X和Y所代表的均為屬性取值。在關聯規則下，只要數據滿足X條件，就一定滿足Y條件，數據挖掘技術的這個功能在商業金融等領域中的應用較為廣泛。1．2回歸模式分析回歸模式主要是通過對連續數值的預測，來達到挖掘數據的目的。例如，已知企業某個人的教育背景、工作年限等條件，可對其年薪的范圍進行判定，整個分析過程是利用回歸模型予以實現的。在該功能中，已知的條件越多，可進行挖掘的信息就越多。1．3聚類分析聚類具體是指將相似程度較高的數據歸為同一個類別，通過聚類分析能夠從數據集中找出類似的`數據，并組成不同的組。在聚類分析的過程中，需要使用聚類算法，借助該算法對數據進行檢測后，可以判斷其隱藏的屬性，并將數據庫分為若干個相似的組。

　　2科研管理中數據挖掘技術的應用

　　科研是科學研究的簡稱，具體是指為認識客觀事物在內在本質及其運動規律，而借助某些技術手段和設備，開展調查研究、實驗等活動，并為發明和創造新產品提供理論依據。科研管理是對科研項目全過程的管理，如課題管理、經費管理、成果管理等等。由于科學研究中涉及的內容較多，從而給科研管理工作增添了一定的難度。為進一步提升科研管理水平，可在不同的管理環節中，對數據挖掘技術進行應用。下面就此展開詳細論述。

　　2．1在立項及可行性評估中的應用

　　科研管理工作的開展需要以相關的科研課題作為依托，當課題選定之后，需要對其可行性及合理性進行全面系統地評估，由此使得科研課題的立項及評估成為科研管理的主要工作內容。現階段，國內的科研課題立項采用的是申請審批制，具體的流程是:由科研機構的相關人員負責提出申請，然后再由科技主管部門從申請中進行篩選，經過業內專家的評審論證之后，擇優選取科研項目的承接單位。在進行科研課題立項的過程中，涉及諸多方面的內容，具體包括申請單位、課題的研究領域、經費安排、主管單位以及評審專家等。通過調查發現，由于國家宏觀調控政策的缺失，導致科研立項中存在低水平、重復性研究的情況，從而造成大量的研究經費浪費，所取得的研究成果也不顯著。科研管理部門雖然建立了相對完善的數據庫系統，并且系統也涵蓋與項目申請、審評等方面有關的基本操作流程，如上傳項目申報文件、將文件發給相關的評審專家、對評審結果進行自動統計等。從本質的角度上講，數據庫管理系統所完成的這些工作流程，就是將傳統管理工作轉變為信息化。故此，應當對已有的數據進行深入挖掘，從而找出其中更具利用價值的信息，據此對科研立項進行指導，這樣不但能夠使有限的科技資源得到最大限度地利用，而且還能使科研經費的使用效益獲得全面提升。在科研立項階段，可對數據挖掘技術進行合理運用，借此來對課題申請中涉及的各種因素進行挖掘，找出其中潛在的規則，為指標體系的構建和遴選方法的選擇提供可靠依據，最大限度地降低不合理因素對課題立項帶來的影響，對確需資助的科研項目進行準確選擇，并給予相應的資助。在科研立項環節中，對數據挖掘技術進行應用時，可以借助改進后的Apriori算法進行數據挖掘，從中找出關聯規則，在對該規則進行分析的基礎上，對立項的合理性進行評價。

　　2．2在項目管理中的應用

　　項目管理是科研管理的關鍵環節，為提高項目管理的效率和水平，可對數據挖掘技術進行合理運用。在信息時代到來的今天，計算機技術、網絡技術的普及程度越來越高，國內很多科研機構都紛紛構建起了相關的管理信息系統，其中涵蓋了諸多的信息，如課題、科研人員、研究條件等等，而在這些信息當中，隱藏著諸多具有特定意義的規則，為找出這些規則，需要借助數據挖掘技術，對信息進行深入分析，進而獲取對科研項目有幫助的信息。由于大部分科研管理部門建立的科研管理信息系統時間較早，從而使得系統本身的功能比較單一，如信息刪減、修改、查詢、統計等等，雖然這些功能可以滿足對科研課題進展、經費使用等方面的管理，但其面向的均為數據庫管理人員，處理的也都是常規事務。而從科研課題的管理者與決策者的角度上看，管理信息系統這些功能顯然是有所不足的，因為他們需要對歷史進行分析和提煉，從中獲取相應的數據，為決策和管理工作的開展提供支撐。對此，可應用數據挖掘技術的OLAP，即數據庫聯機分析處理，由此能夠幫助管理者從不同的方面對數據進行觀察，進而深入了解數據并獲取所需的信息。利用OLAP可以發現多種于科研課題有關信息之間的內在聯系，這樣管理者便能及時發現其中存在的相關問題，并針對問題采取有效的方法和措施加以應對。運用數據挖掘技術能夠對科研項目的相關數據進行分析，找出其中存在的矛盾，從而使管理工作的開展更具針對性。

　　3結論

　　綜上所述，科研管理是一項較為復雜且系統的工作，其中涵蓋的信息相對較多。為此，可將數據挖掘技術在科研管理中進行合理應用，對相關信息進行深入分析，從中挖掘出有利用價值的信息，為科研管理工作的開展提供可靠的依據，由此除了能夠確保科研項目順利進行之外，還能提高科研管理水平。

　　參考文獻:

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　　［2］史子靜．高校科研管理系統中計算機數據挖掘技術的運用研究［J］．科技資訊，20xx(6):65-66．

　　［3］丁磊．數據挖掘技術在高校教師科研管理中的應用研究［D］．大連海事大學，20xx．

　　數據挖掘論文 篇7

　　摘 要：數據挖掘技術在各行業都有廣泛運用，是一種新興信息技術。而在線考試系統中存在著很多的數據信息，數據挖掘技在在線考試系統有著重要的意義，和良好的應用前景，從而在眾多技術中脫穎而出。本文從對數據挖掘技術的初步了解，簡述數據挖掘技術在在線考試系統中成績分析，以及配合成績分析，完善教學。

　　關鍵詞：數據挖掘技術；在線考試；成績分析 ；完善教學

　　隨著計算機網絡技術的快速發展，計算機輔助教育的不斷普及，在線考試是一種利用網絡技術的重要輔助教育手段，其改革有著重要的意義。數據挖掘技術作為一種新興的信息技術，其包括了人工智能、數據庫、統計學等學科的內容，是一門綜合性的技術。這種技術的主要特點是對數據庫中大量的數據進行抽取、轉換和分析，從中提取出能夠對教師有作用的關鍵性數據。將其運用于在線考試系統中，能夠很好的處理在線考試中涉及到的數據，讓在線考試的實用性和高效性得到進一步的增強，幫助教師更加快速、完整的統計考試信息，完善教學。

　　1.初步了解數據挖掘技術

　　數據挖掘技術是從大量數據中"挖掘"出對使用者有用的知識，即從大量的、隨機的、有噪聲的、模糊的、不完全的實際應用數據中，"挖掘"出隱含在其中但人們事先卻不知道的，而又是對人們潛在有用的信息與知識的整個過程。

　　目前主要的商業數據挖掘系統有SAS公司的Enterprise Miner，SPSS公司的Clementine，Sybas公司的Warehouse Studio，MinerSGI公司的Mineset，RuleQuest Research公司的See5，IBM公司的Intelligent，還有 CoverStory， Knowledge Discovery，Quest，EXPLORA， DBMiner，Workbench等。

　　2.數據挖掘在在線考試中的主要任務

　　2.1數據分類

　　數據挖掘技術通過對數據庫中的數據進行分析，把數據按照相似性歸納成若干類別，然后做出分類，并能夠為每一個類別都做出一個準確的描述，挖掘出分類的規則或建立一個分類模型。

　　2.2數據關聯分析

　　數據庫中的數據關聯是一項非常重要，并可以發現的知識。數據關聯就是兩組或兩組以上的數據之間有著某種規律性的聯系。數據關聯分析的作用就是找出數據庫中隱藏的聯系，從中得到一些對學校教學工作管理者有用的.信息。就像是在購物中，就可以通過顧客的購買物品的聯系，從中得到顧客的購買習慣。

　　2.3預測

　　預測是根據已經得到的數據，從而對未來的情況做出一個可能性的分析。數據挖掘技術能自動在大型的數據庫中做出一個較為準確的分析。就像是在市場投資中，可以通過各種商品促銷的數據來做出一個未來商品的促銷走勢。從而在投資中得到最大的回報。

　　3.數據挖掘的方法

　　數據挖掘技術融合了多個學科、多個領域的知識與技術，因此數據挖掘的方法也呈現出很多種類的形式。就目前的統計分析類的數據挖掘技術的角度來講，光統計分析技術中所用到的數據挖掘模型就回歸分析、邏輯回歸分析、有線性分析、非線性分析、單變量分析、多變量分析、最近鄰算法、最近序列分析、聚類分析和時間序列分析等多種方法。數據挖掘技術利用這些方法對那些異常形式的數據進行檢查，然后通過各種數據模型和統計模型對這些數據來進行解釋，并從這些數據中找出隱藏在其中的商業機會和市場規律。另外還有知識發現類數據挖掘技術，這種和統計分析類的數據挖掘技術完全不同，其中包括了支持向量機、人工神經元網絡、遺傳算法、決策樹、粗糙集、關聯順序和規則發現等多種方法。

　　4.數據挖掘在考試成績分析中的幾點應用

　　4.1運用關聯規則分析教師的年齡對學生考試成績的影響

　　數據挖掘技術中的關聯分析在教學分析中，是一種使用頻繁，行之有效的方法，它能挖掘出大量數據中項集之間之間有意義的關聯聯系，幫助知道教師的教學過程。例如在如今的一些高職院校中，就往往會把學生的英語四六級過級率，計算機等級等，以這些為依據來評價教師的教學效果。將數據挖掘技術中的關聯規則運用于考試的成績分析當中，就能夠挖掘出一些對學生過級率產生影響的因素，對教師的教學過程進行重要的指導，讓教師的教學效率更高，作用更強。

　　還可以通過關聯規則算法，先設定一個最小可信度和支持度，得到初步的關聯規則，根據相關規則，分析出教師的組成結構和過級率的影響，從來進行教師隊伍的結構調整，讓教師隊伍更加合理。

　　4.2采用分類算法探討對考試成績有影響的因素

　　數據挖掘技術中的分類算法就是對一組對象或一個事件進行歸類，然后通過這些數據，可以進行分類模型的建立和未來的預測。分類算法可以進行考試中得到的數據進行分類，然后通過學生的一些基本情況進行探討一些對考試成績有影響的因素。分類算法可以用一下步驟實施：

　　4.2.1數據采集

　　這種方法首先要進行數據采集，需要這幾方面的數據，學生基本信息（姓名、性別、學號、籍貫、所屬院系、專業、班級等）、學生調查信息（比如學習前的知識掌握情況、學習興趣、課堂學習效果、課后復習時間量等）、成績（學生平常學習成績，平常考試成績，各種大型考試成績等）、學生多次考試中出現的易錯點（本次考試中出現的易錯點，以往考試中出現的易錯點）

　　4.2.2數據預處理

　　（1）數據集成。把數據采集過程中得到的多種信息，利用數據挖掘技術中的數據庫技術生產相應的學生考試成績分析基本數據庫。（2）數據清理。在學生成績分析數據庫中，肯定會出現一些情況缺失，對于這些空缺處，就需要使用數據清理技術來進行這些數據庫中數據的填補遺漏。例如，可以采用忽略元組的方法來刪除那些沒有參加考試的學生考試數據已經在學生填寫的調查數據中村中的空缺項。（3）數據轉換。數據轉換主要功能是進行進行數據的離散化操作。在這個過程中可以根據實際需要進行分類，比如把考試成績從0~59的分到較差的一類，將60到80分為中等類，81到100分為優秀等。（4）數據消減。數據消減的功能就是把所需挖掘的數據庫，在消減的過程又不能影響到最終的數據挖掘結果。比如在分析學生的基本學習情況的影響因素情況中，學生信息表中中出現的字段很多，可以選擇性的刪除班別、籍貫等引述，形成一份新的學生基本成績分析數據表。

　　4.2.3利用數據挖掘技術，得出結論

　　通過數據挖掘技術在在線考試中的應用，得出這些學生數據的相關分析，比如說學生考試中的易錯點在什么地方，學生考試成績的自身原因，學生考試成績的環境原因，教師隊伍的搭配情況等等，從中得出如何調整學校教學資源，教師的教學方案調整等等，從而完善學校對學生的教學。

　　5.結語

　　數據挖掘技術在社會各行各業中都有一定程度的使用，基于其在數據組織、分析能力、知識發現和信息深層次挖掘的能力，在使用中取得了顯著的成效，但數據挖掘技術中還存在著一些問題，例如數據的挖掘算法、預處理、可視化問題、模式識別和解釋等等。對于這些問題，學校教學管理工作者要清醒的認識，在在線考試系統中對數據挖掘信息做出合理的使用，讓數字挖掘技術在在線考試系統中能夠更加有效的發揮其長處，避免其在在線考試系統中的的缺陷。

　　參考文獻：

　　[1]胡玉榮.基于粗糙集理論的數據挖掘技術在高校學生成績分析中的作用[J].荊門職業技術學院學報,20xx,12(22):12.

　　[2][加]韓家煒,堪博(Kam ber M.) .數據挖掘：概念與技術（第2版）[M]范明,譯.北京:機械工業出版社,20xx.

　　[3]王潔.《在線考試系統的設計與開發》[J].山西師范大學學報,20xx(2).

　　[4] 王長娥.數據挖掘技術在教育中的應用[J].計算機與信息技術,20xx(11)

　　數據挖掘論文 篇8

　　摘要：隨著科學技術的不斷發展，數據挖掘技術也應運而生。為了高效有序的醫療信息管理，需要加強數據挖掘技術在醫療信息管理中的實際應用，從而提升醫院的管理水平，為醫院的管理工作及資源的合理配置提供多樣化發展的可能性。筆者將針對數據挖掘技術在醫療信息管理中的應用這一課題進行相應的探究，從而提出合理的改進建議。

　　關鍵詞：挖掘技術；醫療信息管理；應用方式

　　數據挖掘作為一種數據信息再利用的有效技術，能夠有效地為醫院的管理決策提供重要信息。它以數據庫、人工智能以及數理統計為主要技術支柱進行技術管理與決策。而在醫療信息管理過程之中應用數據挖掘技術能夠較好地針對醫療衛生信息進行整理與歸類來建立管理模型，形成有效的總結數據的同時能夠為醫療工作的高效進行提供有價值的信息。所以筆者將以數據挖掘技術在醫療信息管理中的應用為著手點，從而針對其應用現狀進行探究，以此提出加強數據挖掘技術在醫療信息管理中應用的具體措施，希望能夠在理論層面上推動醫療信息管理工作的飛躍。

　　1在醫療信息管理中應用數據挖掘技術的基本內涵

　　數據挖掘是結合信息收集技術、人工智能處理技術以及分析檢測技術等所形成的功能強大的技術。它能夠實現對于數據的收集、問題的定義與處理，并且能夠較好地對于結果進行解釋與評估。在醫療信息管理工作進行的過程之中，應用數據挖掘技術可以較好地加強醫療信息數據模型的`建立，同時以多種形式出現，例如文字信息、基本信號信息、圖像收集等，也能夠用來進行醫療信息的科普與宣傳。并且，數據挖掘技術在醫療信息中所體現出的應用方式有所不同，在數據挖掘技術應用過程之中，既可以針對同一類的實物反應出共同性質的基本特征，同時也能夠根據具有一定關聯性的事物信息來探究差異。這些功能不僅僅能夠在醫療信息的管理層面上給予醫療人員較大的信息管理指導，同時在實際的醫療診斷過程之中，也可以向醫生提供患者的患病信息，并且輔助治療的進行[1]。所以，在醫療信息管理中應用數據挖掘技術不僅僅能夠推動醫療信息管理水平的提升，也是醫院實現現代化、信息化建設的重要體現，需要從根本上明確醫療信息管理應用數據挖掘技術的必要性與基本內涵，從而針對醫院的管理現狀實現其管理方式與技術應用的轉變與優化。

　　2在醫療信息管理過程之中加強數據挖掘技術應用的重要措施

　　2.1實現建模環節以及數據收集環節的優化

　　在應用數據挖掘技術的過程之中，必須基于數據庫信息的基礎之上，其數據挖掘技術才能夠進行相應的規律探究與信息分析，所以需要在源頭處加強數據收集環節以及建模環節的優化。以醫院中醫部門為例，在對于中醫處方經驗的挖掘方法使用過程之中，需要針對不同的藥物進行關聯性建模，比如數據庫中有基礎性藥物，針對藥物進行頻數和次數的統計，然后以此類推，將所有藥物都按照出現的頻數進行降數排列，從而探究參考價值。建模環節以及數據收集環節是醫療信息管理過程的根本，所以需要做好對于建模環節以及數據收集環節的優化，才能夠為數據挖掘技術的應用奠定相應的基礎[2]。

　　2.2細化數據挖掘技術應用類別

　　想要在醫療信息管理過程之中，加強對于數據挖掘技術的有效應用，就需要從數據挖掘技術應用類別處進行著手，從而提升技術應用的針對性與有效性。常見的技術應用類別有：醫院資源配置方面、病患區域管理方面、醫療衛生質量管理方面、醫療急診管理方面、醫院經濟管理方面以及醫療衛生常見病宣傳方面等，數據挖掘技術都可以在這些類別之中實現應用，但是在應用的過程之中也有所不同。以病房區域管理為例，在應用數據挖掘技術之前，首先需要明確不同的科室狀況以及病房區域分配狀況等，加強病患區域的指標分析，因為病房管理不僅僅影響到科室的工作效率與工作效果，同時也是醫療物資分配與人員編制的主要參考標準。其次利用數據挖掘技術能夠較好地實現不同科室工作效率、質量管理質量以及經濟收益等多種指標的評估，建立其科室的運營模型，從而實現科室的又好又快發展。比如使用數據挖掘技術建立其病區管理的標準模型以及統計指標，從而計算出科室動態的工作模型以及病床動態的周轉次數等[3]。另外在醫療質量管理過程之中，數據挖掘技術提供的不僅僅是資料數據的參考以及疾病的診斷，也能夠針對臨床的治療效果進行分析與評價，并且能夠預測治療狀況：可以利用醫院的醫療數據庫，對于病人的基本患病信息進行分類，從而比對死亡率、治愈率等多個數據，實現治療方案的制訂。而在醫療質量管理過程之中也有很多的影響因素，例如基礎醫療設備、病床周轉次數、病種治愈記錄等，所以也可以利用數據挖掘技術來進一步加強其多種數據之間的關聯性，從而為提升醫院的社會效益與經濟效益提出合理的參考性建議。

　　2.3明確數據挖掘技術的應用方向

　　醫院加強數據挖掘技術應用方向的探索上，可以從客戶拓展這個角度出發實現對于醫療信息管理。例如通過數據挖掘技術多方進行患者信息比對，同時制訂完善的醫療服務影響策略方式，加強對于客戶行為的分析；在數據挖掘的基礎之上，增強其技術應用的實用性，在分析的基礎之上比對自身的競爭優勢，實現醫院資源的合理規劃與合理配置，例如藥品、資金以及疾病診斷等，從而實現經營狀況的優化。目前醫院也逐步向現代化、信息化方向發展，無論是信息管理還是醫療技術方面，醫院都已經成為了一個信息化的綜合行業體系，所以在加強數據挖掘應用的過程之中，還需要加強數據信息的管理，實現數據挖掘結果的維護，從而提升醫院的決策能力，實現數據挖掘技術的高效應用。

　　3結語

　　醫院在目前的醫療信息管理過程之中，還有很大的發展空間，需要綜合利用數據挖掘技術，實現其信息管理水平的提升。通過明確數據挖掘技術的應用方向、應用類別以及建模數據環節的優化等，促進醫院管理水平的提升，實現數據挖掘技術應用效果的提升.

　　參考文獻：

　　[1]鄭勝前.數據挖掘技術在社區醫療服務系統中的應用與研究[J].數字技術與應用,20xx(09):81-82.

　　[2]廖亮.數據挖掘技術在醫療信息管理中的應用[J].中國科技信息,20xx(11):54,56.

　　[3]牟勇.數據挖掘技術在醫院信息化系統中應用[J].電子測試,20xx(11):23-24,22.

　　數據挖掘論文 篇9

　　摘要：中醫臨床理論多是由著名醫家的經驗升華形成的，反映了臨床上不同學術派系以及不同學科的優勢特征，但這其中不免摻雜了個人主觀經驗，因此本文就中醫臨床理論研究中醫病案為基礎，對應用病案數據挖掘結果來總結和重建中醫臨床理論的方式進行了探討，認為該方法可為完善中醫臨床理論提供客觀的數據支持，使中醫臨床理論的來源更具有科學性。

　　關鍵詞：病案；數據挖掘；中醫臨床理論；轉化醫學；臨床

　　科研一體化中醫臨床理論決定著中醫臨床學科的發展水平，是中醫臨床發展的動力。從古至今，中醫名醫名家輩出，他們的臨床經驗和學術思想不斷提煉升華，逐步形成了傳統的中醫臨床理論。新中國成立以來，中醫不斷汲取最新的科技成果，進行了大量臨床實踐，而中醫臨床理論發展緩慢，己經成為制約當代中醫學術發展的瓶頸，對如何開拓中醫臨床理論的研究，可謂見仁見智，但各種新的臨床理論常常裹挾著“各家學說”。在當今大數據和信息技術發達的背景下，運用數據挖掘技術對中醫病案進行大數據分析，客觀揭示當前中醫臨床理論的本來面目，盡可能減少個人見解的偏倚，對于推動中醫臨床理論發展具有重要的現實意義，本文就基于病案數據挖掘的中醫臨床理論重建進行探討如下。

　　1傳統中醫臨床理論的構建框架

　　1.1中醫古典文獻是傳統中醫臨床理論的基礎

　　眾所周知，中醫之所以能夠屹立千年不倒，很大一部分原因是因為其有獨特的理論體系，而在這其中，中醫古典文獻做出的貢獻應該是第一位的。因為這些古典文獻的記載和流傳，為后世的醫家提供了參考和借鑒，使得我們從前人的思維上不斷創新，與臨床進行有機結合，不斷研究出新的適合于當前時代的臨床理論。例如，中醫學無論在理論研究還是在臨床治療方面的豐富，許多根本性的理論都是源自于《內經》。該書創立了藏象、經絡、診法等各方面的理論[1]，勾畫了中醫理論的雛形，構建了中醫理論體系的基本框架。到后期東漢時期張仲景的《傷寒論》則是創造了以六經辨證和臟腑辨證為主的局面，其所倡導的“觀其脈證，知犯何逆，隨證治之”使得辨證論治登上新的高度。到了金元時期，就是百家爭鳴的時代，這期間以金元四大家為主的學派開始萌生，留下了許多可供后世醫家參考的古典文獻并創建了不同的臨床理論，而明清時期以葉天士和吳鞠通為首確立的衛氣營血和三焦辨證，使溫病學的辨證理論逐步趨于完善，至今仍是指導臨床治療溫熱病的理論依據。總之，傳統中醫臨床理論的構建和完善，離不開前人的摸索與貢獻，也得益于著名醫學家創建的傳統中醫理論，使得我們現在的中醫體系不斷的飽滿和充實。

　　1.2當代著名中醫的臨床經驗不斷提升為中醫臨床理論

　　傳統中醫的臨床理論，在很大程度上展示著著名醫家的臨床經驗。在中醫理論與實踐發展的相互促進過程中，當代醫家通過讀書、臨證、心悟將實踐經驗不斷總結并升華為理論，又在實踐中不斷完善既有的理論，成為中醫理論發展的重要途徑和模式，而當代中醫理論的發展則需要將傳統理論與現代實踐相互融合起來。例如上世紀60年代時，面對中醫基礎理論中新的思想相對匱乏的這一局面，鄧鐵濤結合其治療的臨床經驗，首次提出了“五臟相關學說”。盡管當時的理論準備并不完善，但是這一理論的提出，在很大程度上完善并且取代了“五行學說”中某些模糊性和不確定性，并且隨著時代的發展，逐漸驗證了鄧老的這一經驗的正確性，也成為指導中醫臨床理論的一大重要體系[2]。又如，腦出血這一現代疾病在古代名為中風，多數是“從風而治”，認為肝臟與中風的關系最為密切。隨著時代的推進，自20世紀80年代以來，許多學者根據微觀辨證和中醫理論“離經之血便是瘀”，提出急性出血中風屬中醫血證，瘀血阻滯是急性期腦出血的最基本病機，是治療的關鍵所在[3]。故現代中醫臨床治療上多以活血化瘀法治療腦出血、腦梗塞這一系列疾病。若是仔細研讀傳統中醫臨床理論后，我們不難得出其構成和完善離不開當代著名醫家的臨床經驗，它是在歷經歲月的洗禮下不斷塑造成型的。

　　1.3傳統中醫臨床理論不斷將現代醫學相關內容中醫化

　　傳統中醫臨床理論不斷吸收現代醫學的理論，將其相關內容不斷中醫化，將病人的各種證型通過五臟辨證、陰陽五行辨證以及八綱辨證劃分得越來越細化，以提供病人在中醫臨床上治療的理論依據。中醫吸取了現代醫學理論后正在不斷壯大其內容，現代醫學相關內容中醫化在許多難治疾病的辨證治療中都起到了良好的指導作用[4]。如艾滋病是古代傳統中醫辨證論治的空白，通過對艾滋病中醫病因病機、證候規律、治法方藥的系統研究，提出了“艾毒傷元”“脾為樞機”“氣虛為本”的病因病機學說，確立了艾滋病“培元解毒”“益氣健脾”的治療原則，為中醫藥防治艾滋病奠定了理論基礎，為進一步提高艾滋病的中醫藥臨床診療效果提供理論依據[5]。

　　2當前中醫臨床理論發展存在的不足

　　2.1中醫主流理論不突出且與時俱進力度不夠

　　不可否認的是，當代的中醫臨床理論發展也是存在諸多不足的，中醫理論的完善和發展是中華五千年來集體智慧的結晶，個別醫家提出的臨床理論可能各有千秋，其所立的角度和思維也不盡相同。例如，同是治療輸卵管阻塞這一疾病時，朱南孫教授認為多是由于濕蘊沖任所致，其用自擬的清熱利濕方來進行治療；而李廣文教授則認為這一疾病多是由于瘀血阻絡為主，治療上以活血祛瘀為法，擬通任種子湯進行治療[6]。又如對于“和解法”這一治療方法的理解，當代名醫蒲輔周老先生認為“寒熱并用，補瀉合劑，表里雙解，苦辛分消，調和氣血，皆謂和解”。而方和謙教授則認為“在治法上扶正祛邪，表里兼顧，此法就為和解法”。不同的醫家在面對不同的疾病，甚至是不同的理法方藥時，所持的看法常常是“各家學說”，這就導致了當前中醫臨床理論發展比較混亂，不能全面地體現中國五千年來發展過程中的中醫主流理論。目前中醫基礎理論還存在一個缺陷就是它的與時俱進力度還不夠，很多古代經典方藥的.主治病癥，在當今時代已經不再多見了。比如蛔蟲導致的蛔厥這一致病因素在現代已經不再常見，對應的烏梅丸的主要適應病癥也不再是蛔厥；在針對沒有明顯臨床表現的疾病如乙肝時，按傳統中醫往往體現出“無證可治”的狀態；傳統的診斷與現代檢查相結合的力度也不夠，中醫臨床基礎理論在某些程度上忽略了其與生化、B超、X光、CT等現代檢查結果的結合，并沒有用中醫理論對其做一合理的陳述；且現在臨床上很多中藥的藥理作用、性味歸經的研究作用還不夠深入、細致，其作用不能在微觀上得以解釋。這些都導致了臨床上很多情況沒有從中醫理論來認識中醫，不是“以中解中”，而是“以西解中”，形成了臨床拋棄中醫理論的狀態[7]。由于中醫學是一門實踐性很強的學科，它是在哲學辨證的思想指導下，與臨床經驗不斷結合，這與西醫知識體系相比較，難免存在一定的滯后性，這都會使得中醫臨床理論發展相對的落后。

　　2.2部分中醫理論帶有權威專家的“個人學說”偏見

　　傳統中醫強調個人經驗和學說，以中醫內科學為例，第八版中的腦系疾病在第九版中已經刪除，其涉及到的各種腦系疾病大多數歸屬于心系疾病與肝系疾病。根據其版本的不同，我們可以明顯看出其凸顯的中心內容及其思想不同，其多是體現編著者的理論思想，在一定程度上并沒有客觀地揭示疾病的本質，治療理論也不夠完善，一部分內容與最新研究得出的論文理論不符，這使得當代中醫臨床理論在某些程度上，帶有權威專家的“個人學說”色彩。由于現代西方先進的科技文化流入，使得中醫在一定程度上備受質疑，而正是因為人們對于中醫理論的一些偏見，才使得中醫長期讓人詬病。

　　3新的時代背景下中醫臨床理論發展方向

　　3.1臨床理論應具有真實性與系統性

　　中醫臨床理論的發展方形應當是建立在客觀并且真實的臨床實踐基礎上，從一次次臨床實踐中得出。由于歷史時代的原因以及假設推理、模式建設的廣泛使用，當代中醫臨床理論中理論與假說并存的現象較為普遍，如中醫的五運六氣學說對現代疫病預測和人體各經絡臟腑在時間上對于人體治病效果的不同等，就需要我們在扎實的文獻與臨床實踐基礎上，對醫案進行認真總結，利用科學的方法深入挖掘，開展中醫理論的去偽存真研究，以促進中醫理論的科學與健康發展。另外，傳統的中醫臨床治療上所用的理法方藥，多是根據個人經驗所進行的。隨著科技的不斷發展與時代的不斷進步，當代的中醫臨床理論應該在成功的中醫醫案上進行系統的總結，不斷挖掘和研究其微觀的結構，并隨著年月的更迭不斷更新，不斷完善，使其具有科學性和理論依據。同時，對近年來興起的傳染性非典型肺炎、艾滋病、禽流感等古人所沒有經歷過的疾病的診治，中醫就其病因病機的認識以及探究相應的診療方法，無疑也是一種理論上的創新[8]。通過對其進行深一層次的研究和發現，歸納出合適的治則治法，找到針對這一疾病的理法方藥，使其更具有系統性，使得臨床上中醫治病可以循序漸進，注重整體，也是當代臨床理論的一大發展方向。

　　3.2臨床理論具有信息化的特點并可持續拓展

　　隨著時代的進步，當代的中醫臨床理論可以通過網絡等方式進行共享，在大數據的這一時代背景下，隨著病案的不斷報道與積累，可以將各類成功的中醫醫案進行統計和挖掘，其結果也會不斷進行更新和發展。不同的醫家對于某一疾病的認識角度可能不同，其表現在病位、病性、病勢和證候的判斷標準也不一樣，因此方藥規律也不一樣。而通過統計某一中醫或西醫疾病的較大樣本病例，并對其進行數據挖掘，可以得出整個中醫群體對于這一疾病診治的證候分布、治則治法、處方用藥等的規律，甚至可以根據統計的結果探索出新的方藥，分析他們的共同點和所在差異。將中醫臨床理論具有信息化的這一特點不斷地拓展下去，通過計算機等客觀科學的手段進行分析，與主觀的名老中醫傳承模式相比，更具客觀性，更容易被臨床醫生接受，對各種疾病的中醫臨床用藥也更具有指導價值。

　　4基于病案數據挖掘的中醫臨床理論重建

　　4.1病案研究是中醫理論發展的重要基礎

　　在當今大數據的時代背景下，中醫固有的傳統整體論科學特征有了越來越多的可供改變的空間。這種變化既為其按照自身特有的規律發展特點帶來了機遇，也給未來中醫理論的發展提出了挑戰。同時，學習醫案研究也是中醫學相關大學生們應該學習的一項內容。閱讀醫案是必要的訓練，也是中醫入門的方法之一。醫案的故事性引人入勝，在自然而然中接受中醫思維方法和傳統文化知識，同時醫案中所呈現的名醫風范，醫德對學生起到潛移默化的影響，并培養對專業的熱愛[9]。病案客觀、真實地直接記錄疾病診斷和治療過程，醫案研究作為中醫理論發展過程中至關重要的一環，是中醫理論發展的重要基礎，以研究病案為基礎，對于中醫理論的形成和臨床上中醫積累經驗，都起到了一定的輔助提升作用。

　　4.2數據挖掘方法是中醫理論發展的現代技術手段

　　利用多種數據挖掘技術對中醫病案中的有關信息行進行歸納、整理，是近年來傳承中醫臨床經驗的重要方法之一[10]。通過對同一種疾病的病案進行數據挖掘以分析醫者的思路和探索其用藥的方法，對中醫臨床病案進行規范化的整理，能夠深入總結其臨床經驗，挖掘隱藏在大量病案背后的診治規律，甚至探索出新的方藥配伍，為中醫理論的發展提供一定的科學依據的同時，使得中醫理論的發展越來越現代化，不僅僅只是停留在以前的靠讀書和個人經驗的結合，也為廣大的中醫在日后的臨床治療上提供了新的思路和方向。

　　4.3臨床實踐推動理論發展，賦予轉化醫學新的內涵

　　目前，我們通過并按數據挖掘來總結一些中醫對于治療同一種疾病所采取的診斷和用藥，可以獲得新的思路，并且為完善我們現有的中醫理論基礎可以提供可靠的理論支持。采用數據挖掘技術對中醫學術思想和臨證經驗進行研究，可以全面解析其中的規律，分析中醫個體化診療信息特征，提煉出臨證經驗中蘊藏的新理論、新力法，可以實現經驗的有效總結與傳承[11]。與此同時，要求我們用發展的眼光將現代的科技手段整合加入到傳統的中醫學理論中去，推陳出新，通過臨床實踐與基礎理論的不斷結合，不斷完善，推動祖國醫學現代化，譜寫有關于中醫學在轉化醫學上新的篇章。

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　　數據挖掘論文 篇10

　　計算機技術的不斷發展，信息技術不斷加強，在社會新的發展趨勢下，以往的傳統管理模式落后于現代化發展的管理水平。為了創新檔案管理的模式，提高檔案管理的質量，在現代檔案信息管理系統中引入數據挖掘技術。

　　1、信息挖掘技術

　　1.1數據挖掘技術概述

　　數據挖掘技術是一種基于統計學、人工智能等等技術基礎上，能夠自動分析原有數據，從而做出歸納整理，并對其潛在的模式進行挖掘的決策支持過程，簡單來說就是從一系列復雜的數據中提取人們需要的潛在性信息。

　　1.2數據挖掘技術的方法

　　二十世紀末，計算機挖掘技術產生。其一般用到的方法有：

　　（1）孤立點分析。孤立點分析法主要用于對于特殊信息的挖掘。

　　（2）聚類分析。聚類分析方法是在指定的對象中，對其價值聯系進行搜索。

　　（3）分類分析。分類分析就是找出具有一定特點的數據，對需要解讀的數據進行識別。

　　（4）關聯性分析。關聯性分析方法是對指定數據中出現頻繁的數據進行挖掘。

　　（5）序列分析。與關聯性分析法一樣，由數據之間內在的聯系得出潛在的關聯。

　　1.3計算機挖掘技術的形式分析

　　計算機挖掘技術在使用過程中，收集到的數據不同，數據收集的方法也就不同。在對數據挖掘技術進行形式分析的時候，主要用到：分類形式、粗糙集形式、相關規則形式。

　　2、計算機數據挖掘技術在檔案信息管理

　　系統中的應用計算機挖掘技術，能夠將隱藏的信息挖掘出來并進行總結和利用，運用到檔案管理中來，在充分發揮挖掘技術作用的同時，極大的提高了檔案數據的利用價值。數據挖掘技術在檔案管理系統中，一般用到的方法為：

　　2.1收集法

　　該方法在對數據庫中的數據進行分析的基礎上，建立對已知數據詳細描述的概念模型。然后將每個測試的樣本與此模型進行比較，若有一個模型在測試中被認可，就可以以此模型對管理的對象分類。例如，檔案管理員就某事向客戶進行問卷調查并將答案輸入到數據庫中。在該數據庫中，對客戶的回答進行具體屬性描述，當有新的回答內容輸入的時候，系統會自動對該客戶需求分類，在減輕管理員工作壓力的同時，提高了檔案管理的效率。

　　2.2保留法

　　該方法是防止老客戶檔案丟失并將客戶留住的過程。對于任何一個企業來說，發展一個新的客戶的成本要遠遠高于留住一個來客戶的成本。在客戶保留的過程中，對客戶檔案流失原因的分析至關重要，因此，采用挖掘技術對其進行分析是必要的。

　　2.3分類法

　　通過計算機挖掘技術對檔案進行分類，按照不同的性質進行系統的劃分，將所有相似或相通的檔案進行整理，在人們需要的時候，能夠快速的被提取出來，提高了檢索的效率和分類的專業性。

　　3、檔案管理引入計算機挖掘技術的必要性

　　計算機挖掘技術的應用，對檔案管理方式的不斷完善有著極其重要的意義，其重要性主要體現在：

　　3.1對檔案的`保護更全面

　　一部分具有歷史意義的檔案，隨著保存的時間不斷增加，其年代感加強，意義和價值增大。相應的，利用的頻率會隨著利用的價值增加，也更容易被損壞從而導致檔案信息壽命折損，此外，管理不當造成泄密，使檔案失去了原本的利用價值，這種存在于檔案管理和利用之間的矛盾，使得檔案管理面臨著巨大的難題。挖掘技術的運用，緩解了這種矛盾，在檔案管理工作中具有重要的意義。

　　3.2提升檔案管理的質量

　　在檔案信息管理系統中引入計算機挖掘技術，使得檔案信息管理打破了傳統的模式，通過挖掘技術，對管理的模式有了極大的創新，工作人員以往繁重的工作壓力得到釋放，時間和精力更加豐富，在對檔案管理的細節方面也就更加注意，同時也加快了對檔案的數據信息進行處理的速度，提升檔案管理的整體質量。

　　4、結語

　　綜上所述，計算機數據挖掘技術涉及的內容很廣，對挖掘技術的運用，使得各行各業的發展水平得到了很大的提高，推動社會經濟的發展，帶動社會發展模式的創新。在檔案管理中使用計算機挖掘技術，使得檔案信息保存的方法及安全性有了很大的提高。同時，也需要檔案信息管理人員在進行檔案信息管理的時候，能合理利用計算機信息挖掘技術，在提高工作效率的同時，促進管理模式的不斷創新，以適應時代發展的要求。

　　數據挖掘論文 篇11

　　網絡的發展帶動了電子商務市場的繁華，大量的商品、信息在現有的網絡平臺上患上以交易，大大簡化了傳統的交易方式，節儉了時間，提高了效力，但電子市場繁華違后暗藏的問題，同樣成為人們關注的焦點，凸起表現在海量信息的有效應用上，如何更為有效的管理應用潛伏信息，使他們的最大功效患上以施展，成為人們現在鉆研的重點，數據發掘技術的發生，在必定程度上解決了這個問題，但它也存在著問題，需要不斷改善。

　　數據發掘（Data Mining）就是從大量的、不完整的、有噪聲的、隱約的、隨機的原始數據中，提取隱含在其中的、人們事前不知道的、但又是潛伏有用的信息以及知識的進程。或者者說是從數據庫中發現有用的知識（KDD），并進行數據分析、數據融會（Data Fusion）和決策支撐的進程。數據發掘是1門廣義的交叉學科，它匯聚了不同領域的鉆研者，特別是數據庫、人工智能、數理統計、可視化、并行計算等方面的學者以及工程技術人員。

　　數據發掘技術在電子商務的利用

　　一 找到潛伏客戶

　　在對于 Web 的客戶走訪信息的發掘中， 應用分類技術可以在Internet 上找到未來的潛伏客戶。使用者可以先對于已經經存在的走訪者依據其行動進行分類，并依此分析老客戶的1些公共屬性， 抉擇他們分類的癥結屬性及互相間瓜葛。對于于1個新的走訪者， 通過在Web 上的分類發現， 辨認出這個客戶與已經經分類的老客戶的1些公共的描寫， 從而對于這個新客戶進行正確的分類。然后從它的分類判斷這個新客戶是有益可圖的客戶群仍是無利可圖的客戶群，抉擇是不是要把這個新客戶作為潛伏的客戶來對于待。客戶的類型肯定后， 可以對于客戶動態地展現 Web 頁面， 頁面的內容取決于客戶與銷售商提供的產品以及服務之間的關聯。若為潛伏客戶， 就能夠向這個客戶展現1些特殊的、個性化的頁面內容。

　　二 實現客戶駐留

　　在電子商務中， 傳統客戶與銷售商之間的空間距離已經經不存在， 在 Internet 上， 每一1個銷售商對于于客戶來講都是1樣的， 那末使客戶在自己的銷售站點上駐留更長的時間， 對于銷售商來講則是1個挑戰。為了使客戶在自己的網站上駐留更長的時間， 就應當全面掌握客戶的閱讀行動， 知道客戶的興致及需求所在， 并依據需求動態地向客戶做頁面舉薦， 調劑 Web 頁面， 提供獨有的1些商品信息以及廣告， 以使客戶滿意， 從而延長客戶在自己的網站上的駐留的時間。

　　三 改良站點的設計

　　數據發掘技術可提高站點的效力， Web 設計者再也不完整依托專家的定性指點來設計網站， 而是依據走訪者的信息特征來修改以及設計網站結構以及外觀。站點上頁面內容的支配以及連接就如超級市場中物品的貨架左右1樣， 把擁有必定支撐度以及信任度的相干聯的物品擺放在1起有助于銷售。網站盡量做到讓客戶等閑地走訪到想走訪的頁面， 給客戶留下好的印象， 增添下次走訪的機率。

　　四 進行市場預測

　　通過 Web 數據發掘， 企業可以分析顧客的將來行動， 容易評測市場投資回報率， 患上到可靠的市場反饋信息。不但大大降低公司的運營本錢， 而且便于經營決策的制訂。

　　數據發掘在利用中面臨的問題

　　一數據發掘分析變量的選擇

　　數據發掘的基本問題就在于數據的數量以及維數，數據結構顯的無比繁雜，數據分析變量即是在數據發掘中技術利用中發生的，選擇適合的分析變量，將提高數據發掘的效力，尤其合用于電子商務中大量商品和用戶信息的處理。

　　針對于這1問題，咱們完整可以用分類的法子，分析出不同信息的屬性和呈現頻率進而抽象出變量，運用到所選模型中，進行分析。

　　二數據抽取的法子的選擇

　　數據抽取的目的是對于數據進行濃縮，給出它的緊湊描寫，如乞降值、平均值、方差值、等統計值、或者者用直方圖、餅狀圖等圖形方式表示，更主要的是他從數據泛化的角度來討論數據總結。數據泛化是1種把最原始、最基本的信息數據從低層次抽象到高層次上的進程。可采取多維數據分析法子以及面向屬性的歸納法子。

　　在電子商務流動中，采取維數據分析法子進行數據抽取，他針對于的是電子商務流動中的客戶數據倉庫。在數據分析中時常要用到諸如乞降、共計、平均、最大、最小等匯集操作，這種操作的'計算量尤其大，可把匯集操作結果預先計算并存儲起來，以便用于決策支撐系統使用

　　三數據趨勢的預測

　　數據是海量的，那末數據中就會隱含必定的變化趨勢，在電子商務中對于數據趨勢的預測尤為首要，尤其是對于客戶信息和商品信息公道的預測，有益于企業有效的決策，取得更多地利潤。但如何對于這1趨勢做出公道的預測，現在尚無統1標準可尋，而且在進行數據發掘進程中大量數據構成文本后格式的非標準化，也給數據的有效發掘帶來了難題。

　　針對于這1問題的發生，咱們在電子商務中可以利用聚類分析的法子，把擁有類似閱讀模式的用戶集中起來，對于其進行詳細的分析，從而提供更合適、更令用戶滿意的服務。聚類分析法子的優勢在于便于用戶在查看日志時對于商品及客戶信息有全面及清晰的把握，便于開發以及執行未來的市場戰略，包含自動給1個特定的顧客聚類發送銷售郵件，為1個顧客聚類動態地扭轉1個特殊的站點等，這不管對于客戶以及銷售商來講都是成心義。

　　四數據模型的可靠性

　　數據模型包含概念數據模型、邏輯數據模型、物理模型。數據發掘的模型目前也有多種，包含采集模型、處理模型及其他模型，但不管哪一種模型都不是很成熟存在缺點，對于數據模型不同采取不同的方式利用。可能發生不同的結果，乃至差異很大，因而這就觸及到數據可靠性的問題。數據的可靠性對于于電子商務來講尤為首要作用。

　　針對于這1問題，咱們要保障數據在發掘進程中的可靠性，保證它的準確性與實時性，進而使其在最后的結果中的準確度到達最高，同時在利用模型進程中要盡可能全面的分析問題，防止片面，而且分析結果要由多人進行評價，從而最大限度的保證數據的可靠性。

　　五數據發掘觸及到數據的私有性以及安全性

　　大量的數據存在著私有性與安全性的問題，尤其是電子商務中的各種信息，這就給數據發掘造成為了必定的阻礙，如何解決這1問題成了技術在利用中的癥結。

　　為此相干人員在進行數據發掘進程中必定要遵照職業道德，保障信息的秘要性。

　　六數據發掘結果的不肯定性

　　數據發掘結果擁有不肯定性的特征，由于發掘的目的不同所以最后發掘的結果自然也會千差萬別，以因而這就需要咱們與所要發掘的目的相結合，做出公道判斷，患上出企業所需要的信息，便于企業的決策選擇。進而到達提高企業經濟效益，取得更多利潤的目的。

　　數據發掘可以發現1些潛伏的用戶，對于于電子商務來講是1個不可或者缺的技術支撐，數據發掘的勝利請求使用者對于指望解決問題的領域有深入的了解，數據發掘技術在必定程度上解決了電子商務信息不能有效應用的問題，但它在運用進程中呈現的問題也亟待人們去解決。相信數據發掘技術的改良將推動電子商務的深刻發展。

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　　數據挖掘論文 篇12

　　在當前的學校管理中，教學和教務管理工作中積累了大量的數據信息。但是，由于這些教學中的數據沒有得到很好地運用，在一定程度上使數據挖掘沒有得到重視。數據挖掘，從本質上看，就是從大量和模糊以及不完全的數據中提取出潛在信息的過程。并且，隨著計算機教學改革的不斷推進，計算機教學系統更加注重計算機網絡無紙化考試，有效地改變傳統教學評價手段。

　　1關聯規則的數據挖掘分析方法在計算機教學中的作用

　　數據挖掘作為一種全新的計算機運用技術，在各個應用領域都發揮巨大的潛力。通常情況下，數據挖掘分析方法主要是有關聯規則分析、序列模式分析以及分類分析等方法。筆者經過一些分析方法的對比，在系統開發過程中，選擇關聯規則算法進行相應的探討。為了能夠進一步說明關聯規則的數據挖掘方法，同時有效地結合實踐過程，通過對以下兩個案例進行深入分析，希望能更好地了解數據挖掘方法的運用。例如，在“男同學-高分”的關聯規則中，這種表示方法是在考試過程中，男同學和女同學相比得高分的幾率更高，在一個具有一萬條記錄的事物數據庫中，只有將近300條記錄包括得到高分的男同學，說明這種關聯支持度為3%，這個支持度相對來說較高。但是，也不能因此來做出這個關聯的意義，若通過科學的統計發現其中有6000條的記錄包含男同學，使可以計算出男同學的置信度為300/6000=5%，從此方面來看，這個關聯規則的置信度并不是很高，同時也就不能做出這種關聯的實際意義。但是，如果是此記錄中只有600個是“男同學”，這樣就可以知道有將近50%的人得到高分，值得關注。又如，可以針對不同類別教師所教學生的成績進行統計。根據圖中數據顯示，可以假設，甲類教師-學生高分，設置為X-Y，可以知道，其支持度為50/310=16.13%，其置信度則為50/105=47.2%。因此，可以通過這種方法，以此來推導出其他的關聯支持度以及置信度。

　　2教師因素對挖掘計算機學生成績數據的促進作用

　　當前，我國計算機教學考試主要采用無紙化考試，其閱卷工作可以在計算機上自動完成，其成績也可以由省教育廳逐一下發，通過這樣的方式，可以更好地開展數據挖掘工作。例如，可以利用關聯規則法研究學生A科成績和B科成績的關聯：①在對可信度的運行過程中，學生在A科成績為優秀時，B科也為優秀的概率；②在對支持度的運行過程中，可以描述學生A和B科目的成績為優秀的概率；③在對期望可信度的運用過程中，可以在沒有任何約束的情況下，加強對學生A和B科目成績為優秀的概率分析；④在作用度的分析上，作為一種可信度和期望可信度的比值，當學生在A類成績為優秀時，可以對B科目的優秀影響進行深入分析。從以上的分析中可以看出，可信度能夠衡量關聯規則的準確度，而且在關聯規則中，支持度是當前關聯規則中最為重要的衡量標準。

　　3關聯規則推導技術的有效運用

　　數據挖掘所得出的關聯規則只是作為數據庫中的數據之間相關性的描述，同時也可以作為一種分析工具，通過歷史數據來預測各種未來的行為。但是，數據挖掘所得出的結果只是作為一種概率，由于不同探究問題的.類型和規模有所不同，只有靈活地運用數據挖掘技術才能進行補充。在劃分方法上，可以將數據庫中分成幾個互不相干的模塊，并且可以單獨考慮到每個分塊生成的所有的頻集，之后可以通過所產生的頻集合并生成所有可能的頻集，計算出這些項集的支持度。可以針對分塊規模的大小來選擇被放入的主存，而且在每個階段只需要被掃描一次，有效降低挖掘時間，提高挖掘效率。

　　4結語

　　從本質上看，數據挖掘作為一種全新的數據分析技術，在關聯規則中不僅在檢驗評價數據可靠性方面發揮著非常重要的作用，而且更能夠有效地幫助其進行科學預測。為了能夠更好達到相應的計算機教學評價效果，就必須不斷加強對教學評價調查，逐步積累大量數據，充分利用數據挖掘技術，挖掘一些科學有效的信息，以此來為教學知識構建提供相應的服務。

　　數據挖掘論文 篇13

　　前言

　　近些年來，已經有越來越多的企業把通信、網絡技術和計算機應用引入企業的日常管理工作和業務開發處理當中，企業的各類信息化程度也在不斷提高。現代科技信息技術的廣泛應用已經顯著的提高了企業的工作效率和經濟效益。但是，在使用信息技術給企業帶來的方便、快捷的同時，也不斷的出現了新的問題和需求。企業經過多年積累了大量的歷史數據，這些數據對企業當前的日常經營活動幾乎沒有任何的使用價值，成了留之無用棄之可惜的累贅。而且儲藏這些歷史數據會對企業造成很大的困難和費用開銷。為此數據挖掘技術應用在網絡營銷中勢在必行，全面細致的分析數據庫資源并從中提取有價值的信息來對商業決策進行支持，從而來控制運營成本、提高經濟效益。本文將從網絡營銷中數據挖掘技術的幾個應用進行探討和分析。

　　客戶關系管理

　　客戶關系管理在網絡營銷，商業競爭是一家以客戶為中心的競技狀態的客戶，留住客戶，擴大客戶基礎，建立密切的客戶關系，客戶需求分析和創造客戶需求等，是非常關鍵的營銷問題。客戶關系管理，營銷和信息技術領域是一個新概念，這在90年代初，軟件產品在上世紀90年代后期出現的誕生。目前，在國內和國外的此類產品的研究和發展階段。然而，繼續與數據倉庫和數據挖掘技術的進步和發展，客戶關系管理，也是對實際應用階段。CRM的目標是管理者與客戶的互動，提升客戶價值，提高客戶滿意度，提高客戶的忠誠度，還發現，市場營銷和銷售渠道，然后尋找新客戶，提高客戶的利潤貢獻率的最終目的是為了推動社會和經濟效益。客戶關系管理的目的，應用是改善企業與客戶的關系，它是企業和服務本質管理和協調，以滿足客戶的需求，企業政策支持這項工作，并聯系客戶服務加強管理，提高客戶滿意度和品牌忠誠度。

　　然而，數據挖掘可以應用到很多方面的CRM和不同階段，包括以下內容：

　　（1）“一對一”營銷的內部工作人員認識到，客戶是在這個領域的企業，而不是貿易發展生存的關鍵。與每一個客戶接觸的過程，也是了解客戶的進程，而且也讓客戶了解業務流程。

　　（2）企業與客戶之間的銷售應該是一種商業關系不斷向前發展。客戶和營銷公司成立這種方式，而且有許多方法可以使這種與客戶的關系，往往以改善包括：延長時間，客戶關系和維護客戶關系，以進一步加強相互交往過程中，公司可以在對方取得聯系更多的利潤。

　　（3）客戶對客戶盈利能力分析。我們的客戶盈利能力是非常不同的，如果你不明白客戶盈利能力，很難制定有效的營銷策略，以獲取最有價值的客戶，或進一步提高客戶的忠誠度的價值。數據挖掘技術可以用來預測客戶在市場條件變化不同的盈利能力。它可以找到所有這些行為和使用模型來預測客戶行為模式的客戶交易盈利水平或新客戶找到高利潤。

　　（4）在所有部門維護客戶關系的競爭日趨激烈，企業獲得新客戶的成本上升，因此，保持現有客戶的關系變得越來越重要。對于企業客戶可分為三大類：沒有價值或者低價值的客戶，不容易失去寶貴的客戶，并不斷尋找更多的優惠，更有價值的服務給客戶。前兩個類型的客戶，客戶關系管理，現代化，然而，最具潛力的市場活動，是第三個層次的用戶，而且還特別需求和營銷工具，以保護客戶，可以減緩企業經營成本，而且還獲得了寶貴的客戶。數據挖掘還可以發現，由于客戶流失，該公司能夠滿足這些客戶的需要，采取適當措施，保持銷售。

　　（5）客戶訪問企業業務系統資源，包括能夠獲得新客戶的關鍵指標。為了提供這些新的資源，包括企業搜索客戶誰不知道該產品的客戶，可能是競爭對手，服務客戶。這些細分客戶，潛在客戶可以幫助企業完成檢查。

　　企業經營定位

　　通過挖掘客戶的有關數據，可以對客戶進行分類，找出其相同點和不同點，以便為客戶提供個性化的產品和服務，使企業和客戶之間能夠通過網絡進行有效的溝通和信息交流。例如，關聯分析，客戶在購買某種商品時，有可能會連帶著購買其他的相關產品，這樣購買的某種商品和連帶購買的其他相關產品之間就存在著某種關聯，企業可以針對這種關聯進行分析，分析出規律，已制定有效的營銷策略來長效的起到吸引客戶連帶消費，購買其他產品的營銷策略。它能夠智能化地從大量的數據中提取出有用的信息和知識，為企業的管理人員提供決策支持。數據挖掘技術使數據庫技術進入了一個更高級的階段，它不僅能對過去的數據進行查詢和遍歷，并且能夠找出過去數據之間的潛在聯系，從而促進信息的'傳遞。

　　客戶群體的劃分也會用到數據挖掘，沒有基于數據挖掘的客戶劃分，就沒有真正的差異化、個性化營銷，就沒有現代營銷的根本。做為企業的領導者，不管你的企業是賣產品的還是賣服務，第一個應該準確把握的商業問題就是你的目標客戶群體，他們是誰，有什么特點和行為模式，有那些獨特的喜好可以作為營銷的突破口，有多大的多長久的贏利價值。這些問題是你整個商業運做的核心和基礎，不了解你的客戶，下面的路就根本別指望能走下去了。數據挖掘營銷應用中的客戶群體劃分可以科學有效的解決這個問題，也能給企業找到一個合理的營銷定位。

　　客戶信用風險控制

　　數據挖掘技術在90年代開始應用于信用評估與風險分析中。企業在進行網絡營銷的過程中會受到各種各樣的來自買方的信用風險的威脅，隨著市場競爭的加劇，貿易信用已經成為企業成功開發客戶和加強客戶關系的重要條件。客戶信用管理主要是搜集儲存客戶信息，因為客戶既是企業最大的財富來源，也是風險的主要來源。為了讓企業在這方面更少的受到威脅，可以利用數據挖掘技術發現企業經常面臨的詐騙行為或延付貨款行為，進而進行回避。同時盡可能把客戶信用風險控制在交易發生之前是成功信用管理的根本。因此，充分獲取客戶的詳細資料并做出安全的決策非常重要。

　　客戶信用風險管理應用數據挖掘技術的優勢：

　　（1）數據挖掘技術，自動總結相對簡單的評估模型，數據挖掘應用程序的形式被廣泛用于學習技術，它可以自動完成統計歸納和推理機實現的任務數量，系統用戶無法理解模型詳情及有關統計知識的情況下，它可以很容易地得出結論。這種評價模型在實際應用中降低了成本；

　　（2）數據挖掘技術更適合描述的財務指標和信貸上的信用評價模型指標為基礎的傳統方法，非線性特性的情況基本上是線性的基礎上適當的方法和實際應用，企業信用狀況和財務指標常表現出非線性特性，但在體重指標體系和分配方法來描述這些困難的非線性關系，實現了數據挖掘應用，其中不少是在非線性系統為基礎，尤其描述了合適的非線性特性；

　　（3）數據挖掘技術也可以適應各種形式的數據，數據挖掘可以是連續的數據，離散數據，而其他形式的數據處理，以便在更大的靈活性，在選擇指標時，更加符合客觀實際的信用風險模型。

　　（4）數據挖掘技術是優于修正的噪音數據，對那些在特殊階段或數據的完整性，市場條件可能不準確，有可能是虛假的數據。由數據挖掘的方法可以修改一些在一定程度上，從而提高了模型的準確性進行評估；

　　（5）數據挖掘在不完全信息的情況下也可以計算，計算信貸風險往往會遇到德國不完整的信息問題，一些指標只能在一個范圍的估計。通過粗糙集數據挖掘或分類樹方法，可以優化性能的范圍，以獲取該指標更準確的估計；

　　為現代信用風險管理方法有兩個：第一是所謂的指數法，其基礎是信用相關業務的某些特性來企業信用評估；第二類是所謂的結構化方法，根據歷史數據和市場數據模擬在企業資產價值變化的動態持續的過程，然后確定其企業信用的位置。

　　在網絡營銷中進行數據挖掘的優勢

　　網絡營銷作為適應網絡經濟時代的網絡虛擬市場的新營銷理論，是市場營銷理念在新時期的發展和應用。它能夠智能化地從大量的數據中提取出有用的信息和知識，為企業的管理人員提供決策支持。數據挖掘技術使數據庫技術進入了一個更高級的階段，它不僅能對過去的數據進行查詢和遍歷，并且能夠找出過去數據之間的潛在聯系，從而促進信息的傳遞。

　　1．維護原有客戶，挖掘潛在新客戶

　　網絡營銷中銷售商可以通過客戶的訪問記錄來挖掘出客戶的潛在信息，跟據客戶的興趣與需求向客戶有針對性的做個性化的推薦，制定出客戶滿意的產品服務。在做好維護原有老客戶的基礎上，通過對數據的挖掘，利用分類技術，也可以尋找出潛在的客戶，通過對web日志的挖掘，可以對已經存在的訪問者進行分類，根據這種精細的分類，還可以找到潛在的新客戶。

　　2．制定營銷策略，優化促銷活動

　　對于保留的商品訪問記錄和銷售記錄進行挖掘，可以發現客戶的訪問規律，了解客戶消費的生命周期，起伏規律，結合市場形勢的變化，針對不同的商品和客戶群制定不同的營銷策略，保證促銷活動針對客戶群有的放矢，收到意想不到的效果。

　　3．降低運營成本，提高競爭力

　　網絡營銷的管理者可以通過數據挖掘發現市場反饋的可靠信息，預測客戶未來的購買行為，有針對性的進行營銷活動，還可以根據產品訪問者的瀏覽習慣來覺定產品廣告的位置，使廣告有針對性的起到宣傳的效果。從而提高廣告的投資回報率，從而能降低運營成本，提高且的核心競爭力。

　　4．對客戶進行個性化推薦

　　根據客戶采礦活動對網絡規則，有針對性的網絡營銷平臺，提供“個性化”服務。個性化服務是在服務策略和服務內容的不同客戶的不同，其本質是客戶為中心的Web服務的需求。它通過收集和分析客戶資料，以了解客戶的利益和購買行為，然后采取主動，以達到建議的服務。

　　5．完善網絡營銷網站的設計

　　網站的建設者可以根據對客戶交易行為的記錄和反饋的情況對站點做出改進，站點的設計者可以根據這些信息進一步優化網站結構，站點導航等功能來提高站點的點擊率，為客戶提供更為方便的瀏覽方式。利用關聯規則，

　　參考文獻

　　1馮英健著,《網絡營銷基礎與實踐》,清華大學出版社,20xx年1月第1版

　　2 U.M.Fayyad. P.Smyt,and. G.Piatetsky-Shairo h,R.Uthurusamy.Advances in Knowledge discovery and data mining. AAAI/MIT Press,Menlo Park,CA.1996:

　　10劉書香,盧才武,張志霞.數據挖掘中的客戶聚類分析及其算法實現信息技術20xx(1):5~8

　　數據挖掘論文 篇14

　　隨著互聯網技術的迅速發展，尤其移動互聯網的爆發性發展，越來越多的公司憑借其備受歡迎的系統和APP如雨后春筍般發展起來，如滴滴打車、共享單車等。海量數據自此不再是Google等大公司的專利，越來越多的中小型企業也可以擁有海量數據。如何從浩如煙海的數據中挖掘出令人感興趣和有用的知識，成為越來越多的公司急需解決的問題。因此，他們對數據挖掘分析師求賢若渴。在這一社會需求下，培養出優秀的數據挖掘分析師，是各個高校目前急需完成的一項任務。

　　一、教學現狀反思

　　目前，各大高等院校本科階段爭相開設數據挖掘課程。然而，該課程是一門相對較新的交叉學科，涵蓋了概率統計、機器學習、數據庫等學科的知識內容，難度較大。因此，大部分高校一般將此課程開設在研究生階段，在本科生中開設此課程的學校相對較少。另外，不同的學校將其歸入不同的專業中，如計算機專業、信息管理專業、統計學、醫學等。可以說，這一課程基本上處于探索的過程中。我院災害信息系于20xx年在信息管理與信息系統本科學生中首次開設了該課程。通過開設此課程，學生能夠掌握數據挖掘的基本原理和各種挖掘算法等，掌握數據分析和處理、高級數據庫編程等技能，達到數據聚類、分類、關聯分析的目的。然而，通過前期教學過程，我們發現教學效果不理想，存在很多問題。

　　1.數據內驅力差

　　以往數據挖掘課程重點講授數據挖掘算法，對數據源的獲取和處理極少獲取。目前各大教材都在使用一些公共數據資源，這些數據資源有些已經非常陳舊了，比如20世紀80年代的加州房價數據。這些數據脫離現實，分析這些數據，學生沒有任何興趣和學習動力，也就無法發現價值。

　　2.過于強調學習數據挖掘理論及算法的學習

　　大量具有難度的數據挖掘算法的學習，使學生喪失了學習興趣，學完即忘，不知所用。

　　3.忽視對數據預處理過程的學習

　　以往所使用的公共數據源或軟件自帶數據源，數據量小，需要的預處理工作比較少；這部分內容基本只安排一次理論課、一次實驗課。而實際通過爬蟲獲取的數據源數據量大；這部分工作量比較大，需要占到整個數據挖掘工作量的一半以上。因此，一次理論課和一次實驗課是無法讓學生掌握數據預處理技能的。

　　4.算法編程實現難度較大

　　要求學生學習一門新的編程語言，如R語言、Python語言，對本科非計算機專業的學生來說難度是非常大的，尤其是課時安排只有48課時。

　　5.數據挖掘分析及應用技能較差

　　學生能夠理解課堂案例，但在實際應用中，無法完成整個數據分析流程。

　　二、數據挖掘課程改革

　　該課程的'教學對象是信息管理與信息系統專業本科大四學生。因此，培養實際應用人才，使其完成整個實際數據挖掘分析流程是教師的教學目的。筆者對智聯招聘、中華英才網、51job等幾個大型招聘網站的幾百個數據挖掘分析師相關職位進行分析，主要分析了相關職位的工作內容、職位要求以及需求企業。數據分析師主要利用數據挖掘工具對運營數據等多種數據源進行預處理、建模、挖掘、分析及優化。該職位是受業務驅動的，特點是將現有數據與業務相結合，最大程度地變現數據價值。該職位對計算機編程等相關技術不作要求，但是需要有深厚的數據挖掘理論基礎，熟練使用主流的數據挖掘（或統計分析）工具。基于此，教師可以采取以下策略進行教學改革。

　　1.加強對業務數據的理解

　　數據挖掘分析師是受業務驅動的，所以要理解實際業務，明確本次數據挖掘要解決什么問題。教師可以構建案例庫，包括教師案例庫、學生討論案例庫。教師案例庫由教師構建，可用于課堂講授。學生案例庫由學生分組構建，并安排討論課，由學生講述、討論并提交報告。

　　2.加強對數據的獲取

　　對學生感興趣的數據源進行挖掘，這樣才能更好地幫助學生理解吸收知識。因此，可以教授學生爬蟲技術，編寫爬蟲程序，使其自主獲取感興趣的數據。

　　3.加強對數據的預處理工作

　　在數據挖掘之前使用數據預處理技術，能夠顯著提高數據挖掘模式的質量，降低實際挖掘所需要的時間，應將其作為整門課程的重點進行學習。增加理論課程和實驗課時，使學生掌握數據清理、數據集成、數據變換、數據歸納等數據預處理技術，并能夠應對各種復雜數據源，最終利用爬蟲程序獲取的各種數據源進行預處理工作。

　　4.強化數據挖掘分析

　　教師可以選擇SPSS Modeler這款所見即所得的數據挖掘軟件作為配套實驗平臺。該軟件具有必需的數據預處理工具及預設的挖掘算法，學生可以把注意力放在要挖掘的數據及相關需求上，設定挖掘的主題，然后通過鼠標的點擊拖拉即可完成相關主題的數據挖掘過程。學生最終可對自己獲取并已處理過的數據進行挖掘分析。

　　5.加強教師外出培訓學習

　　數據挖掘技術以及大數據技術是近來比較新穎而且發展迅速的技術。教師長期身處三尺講臺之上，遠離了新技術，脫離了實際。因此，需派遣教師到知名高校學習數據挖掘教學技術，到培訓機構進行系統學習，到企業進行實戰學習。

　　基于以上分析，形成了新的數據挖掘理論課程內容和實踐課程內容，安排如表1和表2所示。共安排48學時，其中理論課24學時，實驗課24學時。理論課重點講授數據的獲取、數據的理解、數據的預處理以及常用挖掘算法。實驗課重點學習基于SPSS modeler的數據挖掘，對理論課的內容進行實踐。整個學習以工程項目為載體，該工程貫穿整個學習過程。學生通過爬蟲程序獲取自己感興趣的數據源，根據課程進度，逐步完成后續數據的理解，再進行預處理，建模分析，評估整個過程。在課程結束時，完成整個項目，并提交報告。

　　三、結論

　　在數字時代，越來越多的企業急需數據挖掘分析人才。教師應以培養實際應用人才為目的，充分培養學生對數據挖掘的學習興趣，以工程項目為載體，貫穿整個課程周期。在教學中，打牢數據獲取、理解預處理這一基石，加強建模挖掘分析，弱化對晦澀算法的編程學習，使學生真正掌握數據挖掘技術，滿足社會需求。

　　參考文獻：

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　　[4]李姍姍，李忠.就業需求驅動下的本科院校數據挖掘課程內容體系探討[J].計算機時代，20xx（2）：60-61.

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