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数据挖掘论文范文1
系统采用C/S+B/S结构,主要由前端数据采集设备(位移及载荷传感器)、站点客户端、数据库及Web服务器等组成。各部分采取分布式协同处理运行方式,站点客户端利用前端采集的数据独立分析计算,分析完成后上传至数据库服务器,并通过网页服务器对外。
2系统数据
2.1系统数据结构系统采用MicrosoftSQLServer,创建了WPGUI与WPCHQ数据库来管理3万余口油井数据采集、处理及存储等,建设数据表65张(见主要数据表的关系图2),主要包括生产井的完井数据、静态数据、动态数据、采集数据、原油物性数据、机杆管泵等技术数据,同时系统保存了油井近两年功图电参数据(每天每口井到少100张),以及根据这些数据分析计算出来的结果和汇总生成的数据。
3数据挖掘应用
数据挖掘是从大量数据集中发现可行信息的过程,是统计分析技术、数据库技术及人工智能技术的综合。面对油井工况实时分析及功图计产系统大量的油井生产完备数据,长庆油田充分利用数据挖掘技术,对数据进一步清理、集成、转换、挖掘应用,深化功图系统数据分析,先后开展了动液面计算,系统效率在线实时监测、区块动态分析研究等,并应用于油田现场,取得了较好的效果,既节约了生产成本,又方便了现场管理应用,进一步提升系统在长庆油田数字化前端的核心地位。
3.1区块动态分析
油井生产中,每天都会获得大量的实时生产数据,目前系统主要对单井完成工况分析及产液量计算,如何通过分析和处理这些数据,及时全面了解油田区块产油量、压力、含水等变化规律是数据挖掘应用又一问题。长庆油田开展了基于油井工况诊断及功图计产系统的区块动态分析,从空间和历史角度,对油井分类、分级、分层次进行统计分析,挖掘生产数据里有用的信息,提炼区块共性问题,并按照设计的模板(区块指标统计图表、供液能力分析、产量分析、故障井分析等)每月30日自动生成全面及时的区块油井生产动态分析,从而指导区块生产管理,实现油田的精细管理,为油田开发决策提供依据。
4结束语
随着长庆油田数字化建设的不断深入,各种生产、研究、管理等数据库不断增加,如何深化数据应用,准确迅速从数据库是提取有用信息,已成为是数字油田生产管理的迫切需求。在基于油井工况实时分析及功图计产系统数据挖掘应用中我们积累了不少经验,拓展了系统功能,提升系统在长庆油田数字化前端的核心地位。在今后应用中,油田数据挖掘应用注意几个问题:
(1)数据是数字油田的血液,为了保证数据挖掘效率,在数据库建设中要规范数据存储格式,保证数据源及数据类型的统一,同时加强数据审核,注重数据入库的质量;
(2)数据挖掘中尽可能使用可视化工具,一幅图胜过千句话,数据挖掘可视化主要包括数据可视化、挖掘结果可视化、挖掘过程可视化等;
数据挖掘论文范文2
[关键词]数据挖掘客户关系管理应用步骤
根据波特的影响企业的利益相关者理论，企业有五个利益相关者，分别是客户、竞争对手、供应商、分销商和政府等其他利益相关者。其中，最重要的利益相关者就是客户。现代企业的竞争优势不仅体现在产品上，还体现在市场上，谁能获得更大的市场份额，谁就能在竞争中占据优势和主动。而对市场份额的争夺实质上是对客户的争夺，因此，企业必须完成从“产品”导向向“客户”导向的转变，对企业与客户发生的各种关系进行管理。进行有效的客户关系管理，就要通过有效的途径，从储存大量客户信息的数据仓库中经过深层分析，获得有利于商业运作，提高企业市场竞争力的有效信息。而实现这些有效性的关键技术支持就是数据挖掘，即从海量数据中挖掘出更有价值的潜在信息。正是有了数据挖掘技术的支持，才使得客户关系管理的理念和目标得以实现，满足现代电子商务时代的需求和挑战。
一、客户关系管理（CRM）
CRM是一种旨在改善企业与客户之间关系的新型管理方法。它是企业通过富有意义的交流和沟通,理解并影响客户行为,最终实现提高客户获取、客户保留、客户忠诚和客户创利的目的。它包括的主要内容有客户识别、客户关系的建立、客户保持、客户流失控制和客户挽留。通过客户关系管理能够提高企业销售收入，改善企业的服务，提高客户满意度，同时能提高员工的生产能力。
二、数据挖掘（DM）
数据挖掘（DataMining，简称DM），简单的讲就是从大量数据中挖掘或抽取出知识。数据挖掘概念的定义描述有若干版本。一个通用的定义是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中提取人们感兴趣的知识，这些知识是隐讳的、事先未知的、潜在有用的信息。
常用的数据挖掘方法有：（1）关联分析。即从给定的数据集中发现频繁出现的项集模式知识。例如，某商场通过关联分析，可以找出若干个客户在本商场购买商品时，哪些商品被购置率较高，进而可以发现数据库中不同商品的联系，进而反映客户的购买习惯。（2）序列模式分析。它与关联分析相似，其目的也是为了控制挖掘出的数据间的联系。但序列模式分析的侧重点在于分析数据间的前后（因果）关系。例如，可以通过分析客户在购买A商品后，必定（或大部分情况下）随着购买B商品，来发现客户潜在的购买模式。（3）分类分析。是找出一组能够描述数据集合典型特征的模型，以便能够分类识别未知数据的归属或类别。例如，银行可以根据客户的债务水平、收入水平和工作情况，可对给定用户进行信用风险分析。（4）聚类分析。是从给定的数据集中搜索数据对象之间所存在的有价值联系。在商业上，聚类可以通过顾客数据将顾客信息分组，并对顾客的购买模式进行描述，找出他们的特征，制定针对性的营销方案。（5）孤立点分析。孤立点是数据库中与数据的一般模式不一致的数据对象，它可能是收集数据的设备出现故障、人为输入时的输入错误等。孤立点分析就是专门挖掘这些特殊信息的方法。例如，银行可以利用孤立点分析发现信用卡诈骗，电信部门可以利用孤立点分析发现电话盗用等。
三、数据挖掘在客户关系管理中的应用
1.进行客户分类
客户分类是将大量的客户分成不同的类别，在每一类别里的客户具有相似的属性，而不同类别里的客户的属性不同。数据挖掘可以帮助企业进行客户分类，针对不同类别的客户，提供个性化的服务来提高客户的满意度，提高现有客户的价值。细致而可行的客户分类对企业的经营策略有很大益处。例如，保险公司在长期的保险服务中，积累了很多的数据信息，包括对客户的服务历史、对客户的销售历史和收入，以及客户的人口统计学资料和生活方式等。保险公司必须将这些众多的信息资源综合起来，以便在数据库里建立起一个完整的客户背景。在客户背景信息中，大批客户可能在保险种类、保险年份和保险金额上具有极高的相似性，因而形成了具有共性的客户群体。经过数据挖掘的聚类分析，可以发现他们的共性，掌握他们的保险理念，提供有针对性的服务，提高保险公司的综合服务水平，并可以降低业务服务成本，取得更高的收益。
2.进行客户识别和保留
(1)在CRM中,首先应识别潜在客户,然后将他们转化为客户
这时可以采用DM中的分类方法。首先是通过对数据库中各数据进行分析，从而建立一个描述已知数据集类别或概念的模型，然后对每一个测试样本，用其已知的类别与学习所获模型的预测类别做比较，如果一个学习所获模型的准确率经测试被认可，就可以用这个模型对未来对象进行分类。例如，图书发行公司利用顾客邮件地址数据库，给潜在顾客发送用于促销的新书宣传册。该数据库内容有客户情况的描述，包括年龄、收入、职业、阅读偏好、订购习惯、购书资金、计划等属性的描述，顾客被分类为“是”或“否”会成为购买书籍的顾客。当新顾客的信息被输入到数据库中时，就对该新顾客的购买倾向进行分类，以决定是否给该顾客发送相应书籍的宣传手册。
(2)在客户保留中的应用
客户识别是获取新客户的过程，而客户保留则是留住老顾客、防止客户流失的过程。对企业来说，获取一个新顾客的成本要比保留一个老顾客的成本高。在保留客户的过程中，非常重要的一个工作就是要找出顾客流失的原因。例如，某专科学校的招生人数在逐渐减少，那么就要找出减少的原因，经过广泛的搜集信息，发现原因在于本学校对技能培训不够重视，学生只能学到书本知识，没有实际的技能，在就业市场上找工作很难。针对这种情况，学校应果断的抽取资金，购买先进的、有针对性的实验实训设备，同时修改教学计划，加大实验实训课时和考核力度，培训相关专业的教师。
(3)对客户忠诚度进行分析
客户的忠诚意味着客户不断地购买公司的产品或服务。数据挖掘在客户忠诚度分析中主要是对客户持久性、牢固性和稳定性进行分析。比如大型超市通过会员的消费信息，如最近一次消费、消费频率、消费金额三个指标对数据进行分析,可以预测出顾客忠诚度的变化，据此对价格、商品的种类以及销售策略加以调整和更新，以便留住老顾客，吸引新顾客。
(4)对客户盈利能力分析和预测
对于一个企业而言，如果不知道客户的价值，就很难做出合适的市场策略。不同的客户对于企业而言，其价值是不同的。研究表明，一个企业的80%的利润是由只占客户总数的20%的客户创造的，这部分客户就是有价值的优质客户。为了弄清谁才是有价值的客户，就需要按照客户的创利能力来划分客户，进而改进客户关系管理。数据挖掘技术可以用来分析和预测不同市场活动情况下客户盈利能力的变化，帮助企业制定合适的市场策略。商业银行一般会利用数据挖掘技术对客户的资料进行分析，找出对提高企业盈利能力最重要的客户，进而进行针对性的服务和营销。
(5)交叉销售和增量销售
交叉销售是促使客户购买尚未使用的产品和服务的营销手段，目的是可以拓宽企业和客户间的关系。增量销售是促使客户将现有产品和服务升级的销售活动，目的在于增强企业和客户的关系。这两种销售都是建立在双赢的基础上的，客户因得到更多更好符合其需求的服务而获益，公司也因销售增长而获益。数据挖掘可以采用关联性模型或预测性模型来预测什么时间会发生什么事件，判断哪些客户对交叉销售和增量销售很有意向，以达到交叉销售和增量销售的目的。例如，保险公司的交叉营销策略：保险公司对已经购买某险种的客户推荐其它保险产品和服务。这种策略成功的关键是要确保推销的保险险种是用户所感兴趣的，否则会造成用户的反感。
四、客户关系管理应用数据挖掘的步骤
1.需求分析
只有确定需求，才有分析和预测的目标，然后才能提取数据、选择方法，因此，需求分析是数据挖掘的基础条件。数据挖掘的实施过程也是围绕着这个目标进行的。在确定用户的需求后,应该明确所要解决的问题属于哪种应用类型,是属于关联分析、分类、聚类及预测，还是其他应用。应对现有资源如已有的历史数据进行评估，确定是否能够通过数据挖掘技术来解决用户的需求，然后将进一步确定数据挖掘的目标和制定数据挖掘的计划。
2.建立数据库
这是数据挖掘中非常重要也非常复杂的一步。首先,要进行数据收集和集成，其次,要对数据进行描述和整合。数据主要有四个方面的来源：客户信息、客户行为、生产系统和其他相关数据。这些数据通过抽取、转换和装载，形成数据仓库，并通过OLAP和报表，将客户的整体行为结果分析等数据传递给数据库用户。
3.选择合适的数据挖掘工具
如果从上一步的分析中发现，所要解决的问题能用数据挖掘比较好地完成，那么需要做的第三步就是选择合适的数据挖掘技术与方法。将所要解决的问题转化成一系列数据挖掘的任务。数据挖掘主要有五种任务：分类，估值预测，关联规则，聚集，描述。前三种属于直接的数据挖掘。在直接数据挖掘中，目标是应用可得到的数据建立模型，用其它可得到的数据来描述感兴趣的变量。后两种属于间接数据挖掘。在间接数据挖掘中，没有单一的目标变量，目标是在所有变量中发现某些联系。
4.建立模型
建立模型是选择合适的方法和算法对数据进行分析，得到一个数据挖掘模型的过程。一个好的模型没必要与已有数据完全相符，但模型对未来的数据应有较好的预测。需要仔细考察不同的模型以判断哪个模型对所需解决的问题最有用。如决策树模型、聚类模型都是分类模型，它们将一个事件或对象归类。回归是通过具有已知值的变量来预测其它变量的值。时间序列是用变量过去的值来预测未来的值。这一步是数据挖掘的核心环节。建立模型是一个反复进行的过程，它需要不断地改进或更换算法以寻找对目标分析作用最明显的模型，最后得到一个最合理、最适用的模型。
5.模型评估
为了验证模型的有效性、可信性和可用性，从而选择最优的模型，需要对模型进行评估。我们可以将数据中的一部分用于模型评估，来测试模型的准确性，模型是否容易被理解模型的运行速度、输入结果的速度、实现代价、复杂度等。模型的建立和检验是一个反复的过程，通过这个阶段阶段的工作，能使数据以用户能理解的方式出现，直至找到最优或较优的模型。
6.部署和应用
将数据挖掘的知识归档和报告给需要的群体，根据数据挖掘发现的知识采取必要的行动，以及消除与先前知识可能存在的冲突，并将挖掘的知识应用于应用系统。在模型的应用过程中，也需要不断地对模型进行评估和检验，并做出适当的调整，以使模型适应不断变化的环境。
参考文献:
[1]罗纳德．S．史威福特．客户关系管理[M]．杨东龙译．北京：中国经济出版社，2002
[2]马刚:客户关系管理[M]大连：东北财经大学出版社，2008
[3]朱美珍:以数据挖掘提升客户关系管理[J]．高科技产业技术与创新管理，2006，（27）
[4]顾桂芳何世友:数据挖掘在客户关系管理中的应用研究[J].企业管理，2007，（7）
数据挖掘论文范文3
网上银行促销渠道分析系统采用C/S架构或者B/S架构，充分考虑系统易用性和投入产出。从维护网上银行的C/S架构和B/S架构角度来分析，使用网上银行促销渠道分析系统的多是管理人员，并且在未来的发展过程中，系统用户数量也不会大幅度上涨，综合网上银行系统的维护成本和开发成本，尽量选择C/S架构。从使用者和系统数据传输的角度来分析，只有银行工作人员才能使用这个系统，而C/S架构具有良好的灵活性。综上所述，网上银行促销渠道分析系统可以使用C/S架构来部署软件模块。由于网上银行系统包含大量的客户信息数据，因此网上银行系统必须具有更高的安全性和保密性，相关操作人员必须强化风险防范意识，规范网上银行系统操作，严格控制系统的数据传输。网上银行系统必须具有良好的扩展性，为数据表和数据查询算法留出充足的软硬件资源。同时，网上银行渠道分析系统要支持工作人员扩展数据查询、数据字典和数据表之前的交叉查询，将用户的查询记录保存在本地网络服务器上，尽量避免重复查询，提高网上银行渠道分析系统的查询速度。
2数据挖掘技术在网上银行促销活动中的运用
随着商业银行的快速发展，网上银行受到人们的广泛关注。网上银行系统以计算机网络为交易平台，各种新型的促销策略，使网上银行业务得到迅速拓展。但是，和四大行相比，一些商业银行的网上银行业务仍然存在很大的差距。同时，近年来，网上银行市场竞争日益激烈，某些网上银行业务在应用过程中出现了促销成本不断增加，而促销效果不理想的状况，数据挖掘技术在网上银行促销活动中的运用，要积极解决这些问题。
2.1提高营销质量当前，很多银行都逐渐加大了网上银行促销力度，但是促销活动的效果却不明显，单纯的依靠赠送礼品或者各种优惠措施，在很大程度上会提升促销成本，并且难以真正地吸引客户。在网上银行促销活动中应用数据挖掘技术，分析不同促销活动的特点，根据网上银行系统自身的特点和优化，对不同客户进行组合促销，将不同的网上银行业务或者产品联系起来，有针对性地对有意向的客户进行促销，合理安排网上银行促销活动内容和时间，尽量在电子商务交易高峰时段之前，实现网上银行促销活动的目标。
2.2优化客户结构一些商业银行不了解客户的真实需求，在发展潜在客户时，缺乏针对性，网上银行促销活动的交易需求较弱。因此要应用数据挖掘技术挖掘一些隐含的信息，明确哪些客户对网上银行的哪些产品或者业务有需求，挖掘潜在的、有实力的客户，将这些客户作为网上银行促销活动的重点客户。
2.3优化促销活动流程在网上银行促销活动中运用数据挖掘技术，采用运用关联分析，挖掘传统银行渠道重点产品和网上银行系统重点产品的业务数据，挖掘非网络银行系统和网络银行系统业务以及网络银行系统不同业务或者产品之间的关联关系，通过数据挖掘技术寻找符合网上银行系统运营条件的关联关系，探索网上银行系统不同产品和业务之间的依存性或者相似性[2]，由此将网上银行系统的某一项业务或者产品作为重点促销产品来拉动其他业务和产品的销售，并且可以将一些业务或者产品组合起来进行有针对性的促销，提高网上银行促销活动效果。另外，挖掘优质、有潜力客户特征，优质客户可以银行提供大量的业务收入和交易量，因此可以通过数据挖掘技术的聚类方法分析银行系统的客户构成，挖掘优质客户的共同特征，为网上银行促销活动提供重要的依据。
3结束语
数据挖掘论文范文4
国外很多大学都开设了数据挖掘类课程，波士顿大学的“数据管理与商务智能”课程主要包括基础、核心技术、应用三部分。授课方式包括理论内容讲授、案例教学，以及学生以团队合作方式完成项目并进行课堂演讲。从麻省理工学院开放性课程资料（斯隆管理学院）中可以看出，在每章讲解一种算法之后都尽可能地安排了商务实例的分析，并在课程后期安排了客座讲座的形式。国内对于数据挖掘的教学类研究成果也很多，主要集中在三类问题的研究上，较为普遍的是根据专业建立大纲的研究，例如针对电子商务专业进行大纲设计；另外也有专注研究某一种或多种适合数据挖掘或商务智能的教学方法，如专题研讨法；还有的讨论算法理解与程序设计、软件应用的关系。
2、基于模块化方法的课程内容分析
模块化教学模式是按照程序模块化的构想和原则来设计教学内容的一整套教学体系，它是在既定的培养目标指导下，将全部教学内容按照一定标准或规则进行分解，使其成为多个相对独立的教学模块，且各教学模块之间可以按照一定的规则有选择性的重新组合。该方法在20世纪70年代，由国际劳工组织引入教学之中，开发出以现场教学为主，以技能培训为核心的模块化教学模式，在很多国家得到广泛应用。由于该教学法具有针对性、灵活性、现实性等特点，越来越受到教育界的关注。模块化教学本质上是以知识点与实践的细化为出发点研究，本课程的知识点细化分为两个层次：一是从宏观角度，参考ACM的SIGKDD的数据挖掘课程建设建议，设计课程的基础内容模块和高级主题模块；二是从微观角度，针对较为复杂的算法进行的知识点划分。课程内容的一至五章属于基础内容模块，介绍本课程的基础理论和入门的数据挖掘技术；六至第八章介于基础内容与高级主题之间，介绍数据挖掘的核心算法，可以根据学生情况进行灵活处理，可强调应用，也可深化算法介绍；第九、十章为高级主题模块，可以作为扩展材料介绍应用，或为感兴趣同学提供算法介绍；课程实践模块包含数据仓库建设与数据挖掘算法的应用，难度居中，可以在引导学生思考的前提下给出实验步骤，并引导学生使用类似的方法处理不同的数据。
3、基于模块化方法进行重要知识点的模块化分析
重要知识点内涵较为丰富，一般体现在经典数据挖掘算法上，通常一大类算法下还分有多个算法，不同算法的在难度上有渐进层次，同一种算法也有很大改进研究空间，讲授弹性比较大。因此，适合使用模块化方法进行处理，并且需要在课程设计中明确一定课时量所要达到的内容和难度。基础部分为必选内容，介绍基本概念和基本原理；决策树作为数据挖掘分类算法的最基础算法也是必选内容，决策树算法有多种分类，需要进行按照难易程度进行选择；最后要根据难度选择其他分类算法进行介绍。
4、结论
数据挖掘论文范文5
数据挖掘技术是一种新型的技术，在现代数据存储以及测量技术的迅猛发展过程中，人们可以进行信息的大量测量并进行存储。但是，在大量的信息背后却没有一种有效的手段和技术进行直观的表达和分析。而数据挖掘技术的出现，是对目前大数据时代的一种应急手段，使得有关计算机数据处理技术得到加快发展。数据挖掘技术最早是从机器学习的概念中而产生的，在对机器的学习过程中，一般不采用归纳或者较少使用这种方法，这是一种非常机械的操作办法。而没有指导性学习的办法一般不从这些环境得出反馈，而是通过没有干预的情况下进行归纳和学习，并建立一种理论模型。数据挖掘技术是属于例子归纳学习的一种方式，这种从例子中进行归纳学习的方式是介于上述无指导性学习以及较少使用归纳学习这两种方式之间的一种方式。因此，可以说，数据挖掘技术的特征在出自于机器学习的背景下，与其相比机器主要关心的是如何才能有效提高机器的学习能力，但数据挖掘技术主要关心如何才能找到有用、有价值的信息。其第二个特征是，与机器学习特点相比较而言，机器关心的是小数据，而数据挖掘技术所面临的对象则是现实中海量规模的数据库，其作用主要是用来处理一些异常现象，特别是处理残缺的、有噪音以及维数很高的数据项，甚至是一些不同类型数据。以往的数据处理方法和现代的数据挖掘技术相比较而言，其不同点是以往的传统数据处理方法前提是把理论作为一种指导数据来进行处理，在现代数据挖掘技术的出发角度不同，主要运用启发式的归纳学习进行理论以及假设来处理的。
2、数据挖掘技术主要步骤
数据挖掘技术首先要建立数据仓库，要根据实际情况而定，在易出现问题的有关领域建立有效的数据库。主要是用来把数据库中的所有的存储数据进行分析，而目前的一些数据库虽然可以进行大量的存储数据，同时也进行了一系列的技术发展。比如，系统中的在线分析处理，主要是为用户查询，但是却没有查询结果的分析能力，而查询的结果仍旧由人工进行操作，依赖于对手工方式进行数据测试并建模。其次，在数据库中存储的数据选一数据集，作为对数据挖掘算法原始输入。此数据集所涉及到数据的时变性以及统一性等情况。然后，再进行数据的预处理，在处理中主要对一些缺损数据进行补齐，并消除噪声，此外还应对数据进行标准化的处理。随后，再对数据进行降维和变换。如果数据的维数比较高，还应找出维分量高的数据，对高维数数据空间能够容易转化为检点的低维数数据空间进行处理。下一步骤就是确定任务，要根据现实的需要，对数据挖掘目标进行确定，并建立预测性的模型、数据的摘要等。随后再决定数据挖掘的算法，这一步骤中，主要是对当前的数据类型选择有效的处理方法，此过程非常重要，在所有数据挖掘技术中起到较大作用。随后再对数据挖掘进行具体的处理和结果检验，在处理过程中，要按照不同的目的，选择不同的算法，是运用决策树还是分类等的算法，是运用聚类算法还是使用回归算法，都要认真处理，得出科学的结论。在数据挖掘结果检验时，要注意几个问题，要充分利用结论对照其他的信息进行校核，可对图表等一些直观的信息和手段进行辅助分析，使结论能够更加科学合理。需要注意的是要根据用户来决定结论有用的程度。最后一项步骤是把所得出的结论进行应用到实际，要对数据挖掘的结果进行仔细的校验，重点是解决好以前的观点和看法有无差错，使目前的结论和原先看法的矛盾有效解除。
3、数据挖掘技术的方法以及在电力营销系统中的应用和发展
数控挖掘技术得到了非常广泛的应用，按照技术本身的发展出现了较多方法。例如，建立预测性建模方法，也就是对历史数据进行分析并归纳总结，从而建立成预测性模型。根据此模型以及当前的其他数据进行推断相关联的数据。如果推断的对象属于连续型的变量，那么此类的推断问题可属回归问题。根据历史数据来进行分析和检测，再做出科学的架设和推定。在常用的回归算法以及非线性变换进行有效的结合，能够使许多问题得到解决。电力营销系统中的数据挖掘技术应用中关联规则是最为关键的技术应用之一。这种应用可以有效地帮助决策人员进行当前有关数据以及历史数据的规律分析，最后预测出未来情况。把关联规则成功引入电力营销分析，通过FP-Growth算法对电力营销的有关数据进行关联规则分析，从中得出各种电量销售的影响因素以及外部因素、手电水平等的关联信息，以便更好地为电力的市场营销策略提供参谋和决策。对电力营销系统的应用中，时间序列挖掘以及序列挖掘非常经典、系统，是应用最为广泛的一种预测方法。这种方法的应用中，对神经网络的研究非常之多。因此，在现实中应用主要把时间序列挖掘以及神经网络两者进行有效地结合，然后再分析有关电力营销数据。此外，有关专家还提出应用一种时间窗的序列挖掘算法，这种方式可以进行有效地报警处理，使电力系统中的故障能够准确的定位并诊断事故。此算法对电力系统的分析和挖掘能力的提高非常有效，还可判定电力系统的运行是否稳定，对错误模型的分析精度达到一定的精确度。
4、结语
数据挖掘论文范文6
云计算与云存储的出现，为图书馆文献资源信息服务的建设注入了新的活力。利用云计算服务可以为图书馆提供存储、平台和计算功能，而图书馆也可以利用云服务来处理业务，大大降低图书馆信息技术的资金成本和人力资源。图书馆通过对各类信息资源、格式采用一个统一的管理平台，实现更大的网络信息效益，同时也可以共享应用和数据。
2文献资源存储
2．1存储现状
从存储系统的模式来看，当前存储技术有以下3种：直接连接存储DAS（DirectAttachedStor－age）、网络接入存储NAS（NetworkAttachedStor－age）和存储区域网络SAN（StorageAreaNet－work）［1］。DAS是最早的服务器与磁盘直联的存储方式。由于存储量小，该模式已经不再适合图书馆大容量数据资源的存储要求。NAS采用网络TCP／IP技术，优点是可以支持多计算机平台，适合访问量不大的数据库和事务处理。
2．2存储区域网络SAN
SAN是采用光纤通道交换机和光纤线缆把存储设备和服务器机群连接。提供速率高达4Gbps的数据传输，是真正的高速共享存储。它不占用外网的资源，具有自己独立的存储区域，光纤接口提供连接长度达10km。其独立的存储管理系统对存储设备进行集中管理和监测。与传统的直连存储方式相比，SAN更关注磁盘、磁带等存储设备的可靠结构。成为最具发展潜力的存储模式，在大型数据库资源存储中是主流技术。在云存储的技术支持下，我们可以利用光纤通道SAN阵列来存储数据量成倍增加的信息资源数据。把SAN阵列划分成若干逻辑区域，每个区域存放一个服务器上的数据。通过存储区域网络服务组之间的共享存储阵列，可以实现存储资源的聚合，采用集中存储架构，服务器将接入这个存储网络，并由存储平台统一提供空间并保证存储系统的可靠性和可用性。
2．3阵列存储形式
在存储区域网络SAN的数据存储模式下，文献信息资源是以磁盘阵列的方式存储的。磁盘阵列是数据存储的重要设备，其稳定性和可靠性是非常重要的。考虑到图书馆文献资源存储量日益增大，磁盘以RAID5的阵列存储形式构成。在RAID5中，数据以块为单位分布到各个硬盘上。RAID5本身不对数据进行备份，而是把数据和与其相对应的奇偶校验信息存储到组成RAID5的各个阵列磁盘上，而且数据和奇偶校验信息分别存储于不同的磁盘上。当RAID5的一个磁盘数据损坏后，利用剩下的数据和相应的奇偶校验信息可以恢复被损坏的数据［3］。RAID5是目前冗余能力和存储安全性能非常好的方式。根据RAID5的特性，阵列中其中一块磁盘是作为热备盘使用的，正常状态下该盘不存储数据。
3数据挖掘技术
数据的安全存储和有效利用是现代化图书馆文献资源建设的2个重要方面。在数据得以安全存储的前提下，如何利用好这些海量的数据信息，发现其中规律，用于指导现在或是未来的工作，就需要一门新的技术来研究它们的规律。数据挖掘技术就在这个背景下应运而生，并且得到了迅速的发展。数据挖掘简称KDD知识发现，又称数据库中的知识发现。它是从庞大的不完整、模糊的随机数据中提取潜在的和有价值的信息。例如：通过对读者以往书籍的借阅情况进行挖掘分析、对比，可以发现他们的学习情况、兴趣爱好等规律，还可以通过分析，评估图书馆工作的成效，给图书馆的服务提供科学指导。其次，可以将关联规则算法应用到图书流通数据的分析，挖掘读者借阅行为中的潜在规则，以指导图书馆的读者服务工作。应用关联规则算法，发现借阅流通日志中图书之间的关联，从而指导读者的借阅行为和提供个性化服务。通过实验分析获得的相关规律和结论，为图书馆数字资源的采购、引进以及个性化服务推荐提供有力的数据依据和决策管理支持。
4结束语
