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数据挖掘总结范文1
随着国家政府出资进行的数据挖掘科研项目的逐年增多，我国高等院校都在竞相开展数据挖掘课程的理论知识以及实际应用分析。而该课程的教学目的就是使学生掌握扎实的数据挖掘理论知识，并且能够在日后的工作实践中熟练应用已经掌握的理论知识。目前数据挖掘课程已经成为计算机领域的一大热门学科，而计算机领域又是遍布全球的研究应用领域之一，因此为数据挖掘课程开设双语教学模式较之其他学科有优势。
1.1人力资源优势现在我国所有的高等院校的本科生及其以上学历的学生都具有一定的英语基础。其次计算机领域的教师大多数也具备良好的英语条件，尤其是那些部分具有国外留学经历的教师，只要有外语授课经历，那么稍加培训就可以很轻松胜任双语教师的职位。并且计算机领域的教师，他们对于计算机操作的熟练程度较之其他专业的教师高很多，他们更善于利用互联网络进行教学，在数据挖掘的实验部分更容易解决技术上的难题。
1.2物质资源优势数据挖掘双语教学过程中，最好使用的是原版英文教材和资料。就目前我国大部分高等院校来看，还没有多少数据挖掘的教材是出自国内，这就在一方面避免了很多“汉化版”教材带来的歧义，以免对双语教学的师生产生一定的误导。与其他学科相比，数据挖掘课程原版英文教材更多一些。
2有关数据挖掘双语教学的建议措施
随着双语教学模式的关注程度的不断提升，怎么样更加有效地开展数据挖掘课程双语教学模式并提高教学质量，是各大高校未来一段时间关注的热点话题。现建议从以下几方面着手进行：
2.1各高校有关数据挖掘双语教学政策方面虽然目前教育部已经出台了相关政策用来扶持双语教学，但是对于各大高校来说也应该及时制定相关方案，加大监督力度，早日使数据挖掘课程双语教学模式步入正轨。比如，开设数据挖掘课程的各大高校首先要在意识上重视双语教学，努力为双语教学的开展创造良好的教学氛围，然后要提供一定的资金来扶持双语教学的顺利开展，对学校中的双语教师在薪酬以及课时安排方面要有一定的照顾，还要不断制造机会鼓励部分教师出国深造，定期对双语教师进行培训，使得他们不断学习，保证双语课程的长远发展。
2.2师资力量方面在双语教学模式中，教师是学生学习最直接的带头人，教师的能力和外语水平与教学质量有直接的联系。从已有的教学活动来看，数据挖掘双语教学课程的教师至少要有一定的国外留学和授课经历，熟悉英语语言环境，从而能更准确地把握授课情况。其次，数据挖掘双语教学课程的教师还要有非常扎实的数据挖掘理论知识。再次，数据挖掘双语教学课程的教师还应该具备一定的科研探索能力，从而能在把握教材的基础之上，也能把握学科的前沿。总而言之，数据挖掘双语教师不仅仅英语水平高，专业知识扎实，还应该具有用英语表达数据挖掘专业知识的能力，同时又拥有很强的教学能力。
2.3教学资源方面双语教学的基本原则是尽量使用原版外文教材和参考资料[5]。使用原版外文教材不仅使学生掌握最前沿的知识，更有利于促进更新教师的已有知识。教育部原副部长吕福源曾经说过：“教材是一个很关键的问题，必需大量地不断引进国外原版材料，并以各种方式投入使用，才能保证我们培养出的学生是国际一流水平的。”由此可见引进外文原版教材的重要性。另外，在信息技术高速发展的今天，学生们的学习不能仅仅局限于书本那点有限知识，而是应该充分利用互联网络，提高自己的学习主动性，例如最近特别流行的MOOC，微课，以及百度百科和维基百科等网络工具。
2.4教学理念和方法方面教学理念上要由传统的教师“填鸭式”灌输型变成教师引导型，即由教师占主导地位变成教师仅仅起到引领带头的作用，让学生自己去探索去思考学习。在每堂课正式讲课之前，教师可以采用先行组织者的授课方式，将问题抛给学生，让学生带着问题开始这一节课。在授课途中，学生也能随时提出自己的问题和见解，像国外学生上课一样，这样整个课堂的学习气氛就会被带动起来。最后通过教师的引导和讲解，同学们的讨论，问题自然而然得到解决。整堂课下来，同学们既感觉不到累和枯燥，又能很好地掌握本堂课的知识，对于教师而言也是如此。总之，这种双赢的教学理念值得推荐。在教学方法上，要兼顾不同英语水平的学生，适时地使用非语言行为。这些非语言行为不单单是指一些简单的形体语言、表情配合等，更为关键的是诸如角色扮演、案例分析、游戏理论等一些能够容易吸引学生参与意识的方法应用[6]。使用这些非语言行为的主要目的也是调动课堂气氛，引导同学们积极参与到课堂中来，而不是为了双语教学而进行双语教学活动。
2.5数据挖掘课程双语教学评价体系双语教学的评价体系实际上是对双语教学效果的检验过程，一般分为过程性评价和总结性评价两种。其中过程性评价是在学习过程中分阶段地对学习效果进行检验，总结性评价是在一段时间内对整个学习过程进行总结检验。这就要求在教学过程中密切关注学生的课堂表现，及时了解学生的学习效果，并且总结学生对课堂知识的掌握程度。从长远分析的话，教师还要关注该课程的双语教学效果在学生今后的工作生活中的应用价值，对学生的就业状况进行跟踪调查，并且分析总结双语教学对社会起到的一定的影响。两种评价手段都是为了在今后的数据挖掘双语教学课程活动中起到一定的指导作用，而最终的目的是对社会的教育事业产生积极的长远的影响并且能够使国家的综合国力得到进一步的提高。
3总结
数据挖掘总结范文2
【关键词】数据挖掘技术；档案管理；分析运用
由于信息技术的迅速发展，现代的档案管理模式与过去相比，也有了很大的变化，也让如今的档案管理模式有了新的挑战。让人们对信息即时、大量地获取是目前档案管理工作和档案管理系统急切需要解决的问题。
一、数据挖掘概述
（一）数据挖掘技术。数据挖掘是指从大量的、不规则、乱序的数据中，进行分析归纳，得到隐藏的，未知的，但同时又含有较大价值的信息和知识。它主要对确定目标的有关信息，使用自动化和统计学等方法对信息进行预测、偏差分析和关联分析等，从而得到合理的结论。在档案管理中使用数据挖掘技术，能够充分地发挥档案管理的作用，从而达到良好的档案管理工作效果。（二）数据挖掘技术分析。数据挖掘技术分析的方法是多种多样的，其主要方法有以下几种：1.关联分析。指从已经知道的信息数据中，找到多次展现的信息数据，由信息的说明特征，从而得到具有相同属性的事物特征。2.分类分析。利用信息数据的特征，归纳总结相关信息数据的数据库，建立所需要的数据模型，从而来识别一些未知的信息数据。3.聚类分析。通过在确定的数据中，找寻信息的价值联系，得到相应的管理方案。4.序列分析。通过分析信息的前后因果关系，从而判断信息之间可能出现的联系。
二、数据挖掘的重要性
在进行现代档案信息处理时，传统的档案管理方法已经不能满足其管理的要求，数据挖掘技术在这方面确有着显著的优势。首先，档案是较为重要的信息记录，甚至有些档案的重要性大到无价，因此对于此类的珍贵档案，相关的档案管理人员也是希望档案本身及其价值一直保持下去。不过越是珍贵的档案，其使用率自然也就越高，所以其安全性就很难得到保障，在档案管理中运用数据挖掘技术，可以让档案的信息数据得到分析统计，归纳总结，不必次次实物查阅，这样就极大地提升了档案相关内容的安全性，降低档案的磨损率。并且可以对私密档案进行加密，进行授权查阅，进一步提高档案信息的安全性。其次，对档案进行鉴定与甄别，这也是档案工作中较困难的过程，过去做好这方面的工作主要依靠管理档案管理员自己的能力和水平，主观上的因素影响很大，但是数据挖掘技术可以及时对档案进行编码和收集，对档案进行数字化的管理和规划，解放人力资源，提升档案利用的服务水平。第三，数据挖掘技术可以减少档案的收集和保管成本，根据档案的特点和规律建立的数据模型能为之后的工作人员建立一种标准，提升了档案的鉴定效率。
三、档案管理的数据挖掘运用
（一）档案信息的收集。在实施档案管理工作时，首先需要对档案信息数据的收集。可以运用相关档案数据库的数据资料，进行科学的分析，制定科学的说明方案，对确定的数据集合类型和一些相关概念的模型进行科学说明，利用这些数据说明，建立准确的数据模型，并以此数据模型作为标准，为档案信息的快速分类以及整合奠定基础。例如，在体育局的相关网站上提供问卷，利用问卷来得到的所需要的信息数据，导入数据库中，让数据库模型中保有使用者的相关个人信息，通过对使用者的信息数据进行说明，从而判断使用者可能的类型，提升服务的准确性。因此，数据挖掘技术为档案信息的迅速有效收集，为档案分类以及后续工作的顺利展开，提供了有利条件，为个性化服务的实现提供了保证。（二）档案信息的分类。数据挖掘技术具有的属性分析能力，可以将数据库中的信息进行分门别类，将信息的对象通过不同的特征，规划为不同的分类。将数据挖掘技术运用到档案管理中时，可以简单快速地找到想要的档案数据，能根据数据中使用者的相关数据，找寻使用者在数据库中的信息，使用数据模型的分析能力，分析出使用者的相关特征。利如，在使用者上网使用网址时，数据挖掘技术可以充分利用使用者的搜索数据以及网站的访问记录，自动保存用户的搜索信息、搜索内容、下载次数、时间等，得到用户的偏好和特征，对用户可能存在的需求进行预测和分类，更加迅速和准确的，为用户提供个性化的服务。（三）档案信息的整合。数据挖掘技术可以对新旧档案的信息进行整合处理，可以较为简单地将“死档案”整合形成为“活档案”，提供良好的档案信息和有效的档案管理。例如，对于企事业单位而言，培训新员工的成本往往比聘请老员工的成本要高出很多。对老员工的档案信息情况进行全体整合，使档案资源充分发挥作用，将档案数据进行总结和规划，根据数据之间的联系确定老员工流失的原因，然后建立清晰、明白的数据库，这样可以防止人才流失，也能大大提高档案管理的效率。
四、结语
综上所述，在这个信息技术迅速跳跃发展的时代，将数据挖掘技术运用到档案管理工作中是时展的需求与必然结果。利用数据挖掘技术，可以使档案管理工作的效率大大提升，不仅减少了搜索档案信息的时间，节省人力物力，避免资源的浪费，还能帮助用户在海量的信息数据中，快速找到所需的档案数据信息。数据挖掘技术的运用，使静态的档案信息变成了可以“主动”为企事业单位的发展，提供有效的个性化服务的档案管家，推动了社会的快速发展。
作者:于然 单位:扬州市体育局办公室
【参考文献】
[1]栾立娟,卢健,刘佳,数据挖掘技术在档案管理系统中的应用[J].计算机光盘软件与应用,2015:35-36.
数据挖掘总结范文3
关键词： 中医学术流派 数据挖掘 银屑病
自古以来，中医学术流派林立，既互相争鸣，又互相渗透、取长补短。它们的发展和研究促使中医药基础理论逐渐得到了拓展和深化，促使中医药临床实践技术逐渐得到了进步和提升。可以说，中医学术流派的发展和研究促进了中医药事业的发展［1］。
中医学术流派研究的前提是要对其进行科学划分并确定研究内容。随着科学技术进步和中医学术研究的日益广泛深入，中医学术流派的划分方法不断进步、完善。徐江雁等［2］提出的核心分类模式既涵纳纵向的学术思想传承,又兼容横向的学术思想渗透，有一定的先进性，值得借鉴。我们在“中医皮肤科赵炳南学术流派及其传承研究”的课题中，从以下两方面划分学派和确定研究内容：其一，以创新的学术思想为核心：通过对中医皮肤科赵炳南学术流派学术渊源、基础理论、特色经验、技术方法等的系统研究，确立中医皮肤科赵炳南学术流派学术思想体系；其二，以开放的医家群及其著述为核质：不论是赵炳南门户师承所得,还是博采众家之说,也不论是公开发表的论文、论著、会议交流的文字材料,科研成果、发明、专利,还是口述史料, 只要是中医皮肤科赵炳南学术流派有关方面的内容，皆囊括在其核质之中。
针对上述研究内容，按照以往的研究方法，可以以人、以疾病、以方药或以思维方法为线索进行文献整理、分析和总结，或者以临床流行病学的方法进行临床观察和总结［3～7］。这些方法在一定程度上能总结规律，指导临床实践，但存在以下不足之处：①对学术思想和诊疗经验缺乏系统地有机关联研究和比较研究；②难以反映疾病诊疗过程中中医辨证的多维时空和非线性特征；③缺乏符合中医特点的多因素信息处理技术，可能致使研究结果产生混乱和差错；④难以真正反映中医学术流派的内涵和精髓。鉴于以往研究存在的问题，我们引进了数据挖掘技术进行中医学术流派研究。
1 数据挖掘及其在中医药领域的应用
1.1 数据挖掘概述数据挖掘（DM：DataMining）就是从大量的、不完全的、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，但又是潜在有用的信息和知识的过程［8］。它是一门交叉学科，汇聚了数据库、人工智能、统计学、可视化，并行计算等不同学科和领域。其中的人工智能能模仿人类对非线性、不完全、不精确和不确定信息的智能处理，具有良好的容错性、鲁棒性和高精度等综合技术优势［9，10］。人工智能方法主要包括人工神经网络、模糊系统、进化计算、粗糙集理论、支持向量机（SVM）等。针对不同的挖掘目标，往往要将几种方法综合起来应用，以发挥各自的技术优势。此外，将人工智能和其他数据挖掘方法如聚类分析、决策树、关联规则等优化组合应用，更能发挥数据挖掘技术解决复杂问题的能力。
1.2 数据挖掘在中医药领域的应用数据挖掘技术能针对医学数据多态性、不完整性、时间性和冗余性的特征实施合理的数据处理和知识提取［11］。它应用于中医药领域主要表现在以下几方面［12～16］：
1.2.1 新药开发研究以一种新的、建立在充分利用几千年积累下来的丰富经验及现代科学技术所提供的信息基础上的模式进行研究。
1.2.2 复方配伍规律和方证相应研究数据挖掘技术可以在一定程度上发现和认识临床病症与复立组方关系、复方药物的配伍关系、药味之间的相互作用关系等。
1.2.3 中医药信息化研究对以古语言和纯文本为主的中医药理论和实践进行结构化解析是中医药信息化研究的重要内容,其中的某些内容可以通过对文本的数据挖掘来实现。
1.2.4 中医药专家系统研究对中医药专家“只可意会,不可言传”的把握诊治疾病规律的定性描述、模糊概念，采用数据挖掘技术进行多层面智能分析,在一定程度上可将它们以可理解的规则或模式表达出来,从而大大丰富专家系统的知识库。
1.2.5 中医药文献研究数据挖掘技术应用于文献研究可以提高文献研究的水平，提高文献利用的效率，进而能提高中医药科研工作的效率。
2 数据挖掘在中医学术流派研究中的应用
以“中医皮肤科赵炳南学术流派及其传承研究”中的银屑病数据挖掘为例，简要说明挖掘的步骤和挖掘的工具及算法。
2.1 实施数据挖掘的步骤
根据全球首个数据挖掘行业通用的模型标准（CRISP-DM），银屑病数据挖掘过程可分成6个阶段。
2.1.1 理解问题明确和细化研究目标。
2.1.2 理解数据熟悉所采集的有关银屑病数据的类型和存在形式，在此基础上初步进行数据质量鉴定，并建立数据库。
2.1.3 准备数据有关银屑病的数据中存在着大量不完整的、冗余的和不一致的数据。在进行数据挖掘时，首先要对其进行处理。处理过程包括数据抽取、清洗、转换和加载。
2.1.4 建立模型针对研究目标，利用已知的数据和知识建立分析模型，并将该模型有效地应用到未知的数据或相似情况中测试并修正模型，如此反复进行以得到最优模型。
2.1.5 方案评估在模型最后付诸实施以前，彻底地对模型进行评估，再回顾构造该模型的步骤，以确定该模型真正能够达到预定的挖掘目标。
2.1.6 方案实施基于以上5方面的工作，采用相应的数据挖掘工具和算法进行多次反复、多次调整、不断修订完善的数据挖掘。
2.2 数据挖掘的工具和算法
数据挖掘总结范文4
【关键词】 火电厂 数据分析 数据挖掘 关联规则
1 背景和意义
（1）当前国际社会所面临的能源与环境之间的矛盾日益突出，电力作为现代社会最广泛应用的能源方式，在推动社会发展与进步中占据核心地位。电力生产以燃煤火力发电为主。煤炭在火电机组的燃料中，是主要能源占90%以上。燃煤引起的煤烟型污染是我国环境污染的主要污染源，由此引起的损失非常可观，己成为我国经济发展和电力行业发展的瓶颈。
（2）与此同时，数据时代已经到来，当今世界正处在一个数据爆炸的时代。电力生产是大数据产生的主要源头之一，这些数据的规模非常庞大，涌现速度也非常迅猛。所以针对电站污染排放的现状，我们迫切的需要一种能够智能、快速和自动化的方法来从数据库中获取有用的价值。它就是数据挖掘技术。
2 数据挖掘
（1）数据挖掘的定义：数据挖掘是一种新兴的信息处理技术。简单的说，数据挖掘就是从大量的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取出蕴含人们事先不清楚的、但又是潜在有用的信息的过程。
数据挖掘可以高度自动化的分析数据，只要是有价值的数据，都可以利用数据挖掘来挖掘有用的信息。并且数据挖掘技术是未来重要的新技术之一，在各个行业领域引起了广泛的关注，是当今人们研究的热点问题。
（2）数据挖掘的功能：估计与预测、关联规则分析、聚类分析、分类、偏差分析。
（3）数据挖掘的过程：一般来说，数据挖掘的过程大致可以分为三个阶段，即数据的准备和预处理、数据挖掘、结果的解释和评估。所以数据挖掘也是一个闭环的循环过程。
3 关联规则和算法
3.1 Apriori介绍
Apriori算法关联算法中使用最广泛的、最有影响的算法。其核心是基于频繁项集的递推算法。在这里，所有支持度大于最小支持度的项集称为频繁项集。
Apriori算法是使用频繁项集的先验知识进行逐层搜索的迭代方法，简单的说是通过前一项集生成后一项集的过程。先通过数据库，找出所有的频繁1项集，然后利用1项集找到2项集，依次类推，直到再也不能找到任何频繁k项集。再在所有的频繁集中找出强规则。
3.2 Apriori算法的改进
经典Apriori算法属于单维、单层的关联规则。改进的Apriori算法则是二维、多层的关联规则。例如：污染物浓度（L1，…，Ln），温度（T1，…，Tn），其他影响因素，除尘器效率（E1，…，En）=>除尘设备参数（P1，…，Pn）。在以每个特征影响因素为中心的小区间，选择该规则中污染物排放最低，除尘效率最高的区间对应的运行参数区间作为该参数在这些影响因素下的运行最佳值区间，经过对规则的筛选，可以得到用于确定该参数最佳值的规则： （L1，…，Ln ），（T1，…，Tn），…，其他影响因素=>某参数最佳值（P1，…，Pn）。
4 关联规则的程序设计和应用
程序运行过程见图1。
下面就是通过关联软件对电厂实验的数据所进行的讨论，分析了温度、过量氧气系数、氧气流量、二氧化碳流量、氮气流量对NO转化率的影响。
其中的影响因素考虑有六项，分别是：温度（℃）、过量氧气系数、氧气流量（L/min）、二氧化碳流量（L/min）、氮气流量（L/min）、NO转化率。
结果显示随着温度增加NO的转化率变化较小，可以忽略不计，但是这里考虑到温度越高有利于煤粉的充分燃烧，所以我选择较高的温度作为优化后的运行指标。
对比贫氧气氛下和富氧气氛下NO转化率，可以发现在氧化性气氛下，富氧燃烧气氛中的NO转化率均有显著下降。这表明富氧气氛对抑制煤粉燃烧过程中煤氮向NO的转化具有较大优势。结果显示在还原性气氛下NO的转化受过氧系数影响较小，而在氧化性气氛下随着过量氧气系数增加挥发分氮迅速向NO转化。
随着气氛中氧浓度的增加，NO的转化率也随之增加。这里是一些化学因素进行分析的结果，证明关联的结果是正确的。我总结主要是氧气浓度增加促进了挥发分氮、煤焦氮以及有机物中的氮的氧化生成NO综上所述，氧浓度的升高对抑制煤氮向NO的转化是不利的。
5 结语
本文从火电站运行控制出发，将一些关键的数据挖掘理论与应用同电站污染物排放优化相结合，将数据挖掘技术引入电站运行过程中，基于电站生产运行的大量历史数据，提出了基于数据分析的电站污染物运行优化的新方法。
（1）对数据关联的规则和算法进行了总结。主要研究了Apriori算法，并使用编程软件实现了简单的Apriori算法的应用。
（2）从火力发电厂运行控制端出发，对Apriori算法进行了一定的改进，得到了适用于电厂污染物分析优化的程序。
参考文献：
数据挖掘总结范文5
在社会经济发展的过程中，地理信息测绘技术也得到了迅速的发展。因此，在现阶段地理信息测绘技术的应用过程中，就应该通过数据挖掘理论的应用实现数据的采集，从而实现科学化的信息技术处理。
【关键词】数据挖掘 理论基础 数据采集 实践应用
数据挖掘理论，可以在地理信息测绘的过程中，为测绘系统提供依据，而且也可以实现预测及决策的功能，而在理论依据应用的过程中为了得到有效性的信息，就应该建立数据采集平台。但是，在现阶段数据挖掘理论的应用过程中，仍然存在着一定制约性的因素，为整个数据内容的采集带来了制约性的影响，因此，应该逐渐优化我国测绘地理信息事业的技术理念，从而在经济发展的同时实现数据挖掘的核心理念，如果在数据采集系统的应用过程中，没有得到有效性的数据内容，就会为整个地理信息测绘技术的建立造成严重性的影响。因此，在现阶段技术逐渐优化的过程中，应该实现系统性、科学性数据挖掘理论以及数据采集平台的建立，从而为测绘技术的应用营造良好的空间。
1 数据挖掘的基本含义及功能分析
1.1 数据挖掘的基本含义
数据挖掘主要是指：在实践过程中所产生大量的、模糊的以及随机数据中，提取出隐藏在数据中的潜在性数据内容，对于提取处理的数据进行系统性的分析，处理，从而发现数据与数据之间的关联性，为地理信息测绘技术的优化奠定良好的基础。而且，在理论应用的过程中也可以实现新型的技术处理形式，同时也可以实现大量的业务数据转换、分析等模型的处理。也就是说，数据挖掘是一种深层次数据分析理念，与传统的测量方式存在着一定的差异性，而且，其目的的结果主要是用来分析数据的价值，验证命题的正确性。而数据分析主要是指，在没有明确假设的前提之下挖掘信息的关联性，对于挖掘出的信息而言，对测绘技术的设计具有一定的应用价值。
1.2 数据挖掘的功能性分析
在测绘地理信息技术的分析过程中，其数据挖掘的理论可以将采集到的数据转化为相关的测绘知识，再通过对数据内容的运用，可以实现以下几种功能：第一，是聚类功能，就是按照数据内在的规律，将数据聚合分类；第二，是关联分析功能，主要是在数据分析的基础之上发现重要的问题形式，并建立多次的检测形式，在分析的过程中如果发现数据之间的差异性较小，也就说明在数据挖掘的同时存在着一定的关联性；第三，分类功能，通过对不同数据内容的分析可以发现，其分类的内容及标准会形成不同的检测形式，而且，在分类偏差系统的优化过程中，可以对技术进行科学化的调整，从而优化功能性的问题分析。在实践的过程中可以发现，事物是具有一定内在联系的，为了充分实现数据的总结、分类以及聚类，就应该对采集的数据进行系统性的分析，从而为技术人员的工作提供充分性的保证。
2 数据挖掘理论在数据采集中的应用
2.1 建立科学化的数据采集平台
随着科学技术的之间发展，数据采集以及平台应用理念逐渐推出，在数据采集平台的建立，可以实现大量的数据储蓄，根据最新的统计显示可以发现，一个完整的数据采集平台一次就可以形成50万以上的数据。而在数据分析的过程中很多数据是表面上的数据，而通过数据挖掘理论系统的建立，与数据挖掘理论进行充分性的融合，可以做出准确性的预测性分析，从而也可以将单独的数字进行总结、分析以及管理分析，将分散性的数据进行系统性的整合，从而挖掘出隐藏在系统中的信息，同时也可以实现技术应用过程中的管理及优化的技术处理形式。
2.2 数据挖掘的应用基础
由于科学技术的不断优化，数据库的储存量不断充实，导致数据采集需要在不断完善中得到发展。而且，随着信息储备量的增大，数据平台的信息量储存发生了很大的变化。首先，系统的版本得到了不断的更新，例如，Web数据采集中的系统版本，由08c版转变为现阶段的10a001版；其次，是汇总部分字段以及文字采集的阶段，数量逐渐增加，从而使数据采集平台形成了规模化的发展。而且，在整个过程中也不断强化了数据与数据之间的关联性，为数据挖掘理论的应用提供了基础平台，同时也为技术人员合理的运用数据挖掘理论提供了充分性的保证。
2.3 关联规则的挖掘理论
在关联规则的使用过程中，主要是将独立的、单独的数据内容进行充分性的结合，从而多角度、多方位的分析某一事物的变化。对于初次使用数据平台的技术人员而言，在数据采集的过程中，如果要根据数据采集的现状，对测评系统进行合理化的设计，是十分困难的，他们在分析的过程中，很难发现数据与数据之间的关联性。因此，在现阶段数据挖掘理论基础的建立过程中，就应该充分的认识到这一点内容。在工作的过程中全面培养技术性人才，通过对员工工作状态的分析，发现存在的问题，然后在制定出科学化的工作决策理念，从而为员工树立正确性的发展方向。与此同时，数据采集平台只是为了提供数据，而在数据挖掘理论内容的分析过程中，是为了发现数据与数据之间的关联性，挖掘出数据检测中的基本理念，从而在根本意义上为技术的应用建立科学性的依据。
3 结束语
总而言之，在数据挖掘平台建立的过程中，为了实现数据采集平台的应用技术，就应该在采集平台建立的同时，强化数据挖掘的理论基础，从而实现数据处理的合理性。但是，在整个理念应用的过程中，由于其自身的局限性，所以在使用的过程中，应该对测绘技术进行合理化的分析，优化数据的采集，从而为整个数据挖掘的理论性应用提供合理化的依据。
参考文献
[1]许敏.数据挖掘理论在数据采集中的应用[J].科技传播，2013，21：222+211.
[2]崔彬.数据挖掘中多维数据可视化的研究[D].武汉理工大学，2006.
[3]谭广宇.数据挖掘理论在状态数刁尾采集平台上的应用[J].广西教育，2011（6）.
作者简介
欧萍（1978-），女，贵州省晴隆人。现为贵阳学院副教授。研究方向为计算机软件与理论。
贺电（1977-），男，布依族，贵州省贵阳市人，现为贵阳学院在读硕士。主要研究领域为软件工程。
数据挖掘总结范文6
[关键词] 数据挖掘 数据仓库 知识发现
随着计算机网络与数据库技术的迅速发展和广泛应用，各单位拥有的数据量与日俱增，而传统的数据库管理系统（DBMS）仅能提供数据的存取和查询，如何从信息海洋中提取有价值的知识，从而为企业的业务决策和战略发展服务，进一步提高信息的利用率，这就引发了一门新兴的自动信息提取技术――数据挖掘和知识发现（Data Mining and Knowledge Discovery in Databases），并逐渐形成了一个热门研究方向。
基于数据库的知识发现(KDD)一词最早是在1989年8月于美国底特律市召开的第一届KDD国际学术会议上正式形成的。1995年，在加拿大召开了第一届知识发现和数据挖掘国际会议。2002年，麻省理工学院的《科技评论》杂志提出未来5年对人类产生重大影响的10大新兴技术，“数据挖掘”位居第三。
一、数据挖掘与知识发现
数据挖掘（Data Mining），又称为数据采掘、数据开采等。数据挖掘是从大量的数据中抽取出潜在的、不为人知的有用信息、模式和趋势。数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、统计学等技术，高度自动化地分析企业原有的数据，作出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，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。其中需要强调的几点是:得到的必须是有用的信息;得到的必须是清晰、明确的信息;要有一个很快的、可行的算法。
数据挖掘不同的术语和定义：data mining， knowledge discovery， pattern discovery， data dredging， knowledge， data archeology。
一般认为数据采掘是数据库中知识发现（Knowledge Discovery in Database，简称KDD）的一个环节，是采用具体的数据采掘算法从数据中自动高效地提取有用模式的过程，而KDD是包含数据采掘、数据准备等环节的循环往复过程。在KDD研究领域一致认可的描述性定义是Fayyad等人给出的，定义如下:KDD是从数据集中识别出有效的、新颖的、潜在有用的、以及最终可理解的模式的非平凡过程。知识发现由以下步骤组成:⑴数据清理：消除噪声或不一致数据。⑵数据集成：把多种数据源组合在一起。⑶数据选择：从数据库中检索与分析任务相关的数据。⑷数据变换：数据变换或统一成适合挖掘的形式，如通过汇总或聚集操作。⑸数据挖掘：使用智能方法提取数据模式。⑹模式评估：根据某种兴趣度度量，识别表示知识的真正有趣的模式。⑺知识表示：使用可视化和知识表示技术，向用户提供挖掘知识。
对这两个术语更严格的区分是在KDD96国际会议上：Fayyad，Piatetsky-Shapiro和Smyth指出：知识发现是从数据库中发现知识的全部过程，而数据挖掘则是此全部过程的一个特定、关键步骤。事实上，在现今文献的大多数场合，这两个术语仍然不加区分地使用着。
同时需要指出的是，这里所说的知识发现，不是要求发现放之四海而皆准的真理，也不是要去发现崭新的自然科学定理和纯数学公式，更不是什么机器定理证明。所有发现的知识都是相对的，是有特定前提和约束条件、面向特定领域的，同时还要能够易于被用户理解，最好能用自然语言表达发现结果。因此DMKD的研究成果很讲求实际。
二、数据挖掘的对象及任务
1.数据源
根据信息存储格式,用于挖掘的对象有关系数据库、面向对象数据库、数据仓库、文本数据源、多媒体数据库、以及环球网Web.目前,用于数据挖掘的数据源主要是关系数据库、数据仓库、和环球网Web.
2.主要任务
(1)数据总结
数据总结的目的是对数据进行浓缩，给出它的紧凑描述。数据挖掘主要关心从数据泛化的角度来讨论数据总结。数据泛化是一种把数据库中的有关数据从低层次抽象到高层次上的过程。
(2)分类
分类的目的是建立一个分类函数或分类模型(也称作分类器)，该模型能把数据库的数据项映射到给定类别中的某一个。例：信用卡申请者，分类为低、中、高风险。
(3)聚类
聚类是把一组个体按照相似性归类，即“物以类聚”。它的目的是使属于同一类别的个体之间的距离尽可能地小，而不同类别的个体间的距离尽可能地大。例:①一些特定症状的聚集可能预示了一个特定的疾病。②租VCD类型不相似的客户聚集，可能暗示成员属于不同的亚文化群。
聚集通常作为数据挖掘的第一步。例如，“哪一种类的促销对客户响应最好？”，对于这一类问题，首先对整个客户做聚集，将客户分组在各自的聚集里，然后对每个不同的聚集，回答问题，可能效果更好。
(4)关联规则
决定哪些事情将一起发生。是形式如下的一种规则，“在购买面包和黄油的顾客中，有90％的人同时也买了牛奶”(面包+黄油+牛奶)。关联规则发现的思路还可以用于序列模式发现。用户在购买物品时，除了具有上述关联规律，还有时间或序列上的规律。例:①超市中客户在购买A的同时，经常会购买B，即A=>B(关联规则)。②客户在购买A后，隔一段时间，会购买B（序列分析）。采用关联模型比较典型的例子是“啤酒和尿布”的故事。
三、数据挖掘的应用及效益
应用是数据挖掘的目标。数据挖掘技术不仅是面向特定数据库的简单检索查询调用，而且要对这些数据进行微观、中观乃至宏观的统计、分析、综合和推理，以指导实际问题的求解，企图发现事件间的相互关联，甚至利用已有的数据对未来的活动进行预测。其应用范围涉及社会的所有领域，在商业上的应用尤其受到重视。各个领域在KDD应用上既有相同之处，又有各自不同的独特地方。
1.典型应用领域
（1)科学应用
在生物界，开发了HMMS两个智能发现系统，已经用于基因发现和构造核糖核酸模型。天文学上非常有名的系统是加州理工学院喷气推进实验室与天文科学家合作开发的用于帮助天文学家发现遥远的类星体的一个工具SKICAT。利用SKICAT，天文学家已发现了16个新的极其遥远的类星体。SKICAT使用了决策树方法构造分类器，结果使得能分辨的星体较以前的方法在亮度上要低一个数量级之多，而且新的方法比以往方法的效率要高40倍以上。
（2)市场销售
数据采掘在销售业上的应用可分为两类：数据库销售（database marketing）和篮子数据分析（basket analysis）。前者的任务是通过交互式查询、数据分割和模型预测等方法来选择潜在的顾客以便向它们推销产品，而不是象以前那样盲目地选择顾客推销；后者的任务是分析市场销售数据（如POS数据库）以识别顾客的购买行为模式，从而帮助确定商店货架的布局排放以促销某些商品。
（3)金融投资
典型的金融分析领域有投资评估和股票交易市场预测，分析方法一般采用模型预测法（如神经网络或统计回归技术）。这方面的系统有Fidelity Stock Selector，LBS Capital Management。前者的任务是使用神经网络模型选择投资，后者则使用了专家系统、神经网络和基因算法技术辅助管理多达6亿美元的有价证券。
贷款偿还预测和客户信用政策分析。将数据挖掘技术中的特征选择和属性相关性计算应用到贷款偿付预测和客户信用政策，有助于识别重要因素，剔除非相关因素，使银行优化调整贷款发放政策。
（4)欺诈甄别
银行或商业上经常发生诈骗行为，如恶性透支等。这方面应用非常成功的系统有：FALCON系统和FAIS系统。FALCON是HNC公司的开发的信用卡欺诈估测系统，它已被相当数量的零售银行用于探测可疑的信用卡交易；猎鹰的数据格式只有几种，因为流行的信用卡公司只有几家（如VISA，MASTER等），因此它的应用面很大。FAIS是一个用于识别与洗钱有关的金融交易的系统，它使用的是一般的政府数据表单。
（5)产品制造
在产品的生产制造过程中常常伴随有大量的数据，如产品的各种加工条件或控制参数，这些数据反映了每个生产环节的状态，通过数据挖掘对这些数据的分析，得到产品质量与这些参数之间的关系，可以对改进产品质量提出针对性很强的建议，而且有可能提出新的更高效节约的控制模式，从而为制造厂家带来极大的回报。
（6)Internet的应用
Internet的迅猛发展，尤其是Web的全球普及，使得Web上信息量无比丰富，Web上的数据信息不同于数据库，数据库有规范的结构，Web上的信息则不然，主要是文档。因此Web上的开采发现需要用到不同于常规数据库开采的很多技术。Web信息发现也称信息搜索或查询，资源发现本质上是网上搜索，关键在于自动生成Web文档的索引。目前,这方面的研究主要有两个方面：研制新的更好的索引系统、利用已有索引系统或搜索引擎开发高层次的搜索或发现系统。相比之下，后者的研究更为活跃。从技术上看，自动文档分类或归类方法将对这方面的研究有很大作用。
（7)学校教育
学院分析学生历史信息，决定哪些人愿意报考何专业，发送手册给他们。分析教师的学历、年龄、职称等与授课效果的关联规则，制定教学方案，促进教学质量的提高。
总之，DM可广泛应用于银行金融、零售与批发、制造、保险、公共设施、政府、教育、科研、远程通讯、软件开发、运输、生物信息或基因等各个企事业单位及国防科研上。
2.数据挖掘带来的效益
截止到目前，数据挖掘工程在很多领域取得了成果。这些成果使得各类机构和组织能更好地理解它们的组织结构、业务处理过程和顾客，从而得到很高的投资收益。在某些情况下，仅仅一小部分数据挖掘所得到的知识就能回报最初的投资。世界著名的GartnerGroup咨询顾问公司预计：不久将来先进的大企业将会设置“统一数据分析专家”的职位。
例如：①美国著名国家篮球队NBA的教练，利用某公司提供的数据挖掘技术，临场决定替换队员，从而赢得比赛，在数据库界被传为佳话。
②全球数据仓库与CRM解决方案领导厂商NCR公司（纽约股票代号NCR）Teradata的数据挖掘实验室基于20多年丰富的行业经验，协助包括银行、电信、航空、证券和保险在内的各行业企业善用商业数据挖掘，构筑竞争优势。据了解，全球前50大银行中，有一半以上采用NCR的Teradata企业级数据仓库解决方案，尤其是全球获利的前15大银行中就有8家是NCR的用户。
四、结束语
综上所述，数据挖掘虽然是一门新兴的技术，但有着鲜明的服务性、大众性、利益驱动性，显示了它强大的生命力。根据最近Gartner的HPC研究表明，“随着数据捕获、传输和存储技术的快速发展，大型系统用户将更多地需要采用新技术来挖掘市场以外的价值，采用更为广阔的并行处理系统来创建新的商业增长点。” 数据挖掘将助你在海量数据面前迅速找到闪亮的知识，找到隐藏的商机，从而立于不败之地。相信在不远的将来数据挖掘会迅速普及。
参考文献：
[1][加]Jiawei Han. Micheline Kamber 著:数据挖掘：概念与技术[M].范明，孟小峰等译.北京:机械工业出版社，2007.3
[2]陈安陈宁:等著.数据挖掘技术及应用[M].科学出版社,2006.3
