数据挖掘技术论文范文第1篇

[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）

数据挖掘技术论文范文第2篇

要了解web数据挖掘技术，首先就必须要了解数据挖掘技术。数据挖掘是指从大量不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、有用的信息和知识的过程。它的表现形式为概念（Concepts）、规则(Rules)、模式(Patterns)等形式。数据挖掘技术是人们长期对数据库技术进行研究和开发的结果。起初各种商业数据是存储在计算机的数据库中的，然后发展到可对数据库进行查询和访问，进而发展到对数据库的即时遍历。数据挖掘技术是人们长期对数据库技术进行研究和开发的结果。起初各种商业数据是存储在计算机的数据库中的，然后发展到可对数据库进行查询和访问，进而发展到对数据库的即时遍历。Web数据挖掘是一种综合的技术，它主要是使用数据挖掘技术在互联网挖掘各种有用的、有趣的、隐藏起来的信息或者是有用的模式。与传统的数据挖掘相比，web数据挖掘所挖掘的信息更加的海量，这些信息具有异构和分布广的特点。对于服务器上的日志与用户信息的挖掘仍然属于传统的数据挖掘。Web数据挖掘由于web的逻辑结构其所挖掘到的模式有可能是关于web内容的，也有可能是关于web结构的。同时有些数据挖掘技术也不能直接运用到web数据挖掘中。Web数据挖掘的研究范围十分广泛，它的研究主要包括了数据库技术、信息获取技术、统计学、神经网络等。Web数据挖掘根据所处理的对象可以分为三类：web文档的内容挖掘、web文档的结构挖掘、web使用的挖掘。Web文档的内容挖掘指的是从web文档及对其的描述内容中获取到有用的信息，即是对web上大量的各种文档集合的内容进行处理，例如摘要、分类、聚类、关联分析等。同时内容挖掘还可以对各种多媒体信息进行挖掘。Web上的内容摘要是用简洁的语言和方式对文档的内容进行描述和解释，让用户在不用浏览全文的情况下就可以对全文的内容和文章写作的目的有一个总体的了解。文章写作的目的有一个总体的了解。而web内容挖掘的这种方式非常有用，例如应用到检索结果的显示中。Web分类则指的是根据已经确定好的类别，为每一个获得的web文档确定一个大类。聚类则是指的在没有确定类别之前，将相似度高的文档归为一类。关联分析指的是从文档集合中找出不同语词之间的具有的关系。Web文档的结构挖掘指的是从互联网的整体结构和网页之间的相互链接以及网页本身的结构中获取有用的信息和知识。目前为止针对结构的挖掘主要还是链式结构模式。对于web结构的挖掘主要源于对引文的分析，引文分析的主要内容就是通过对网页的链接数和被连接数以及对象的分析来建立一个链接结构模式，这种模式可以用来对网页进行归类，同时还可以获取网页之间的相似度和关联度等信息。

Web使用的挖掘一般情况下指的是对web日志的挖掘。其挖掘的对象是用户与互联网交互过程中所抽取出来的各种信息，例如访问记录、用户名、用户注册信息以及用户所进行的操作等。在这一方面的研究已经比较成熟，同时也有很多较为成熟的产品例如NETPERCERPION公司的Netpercerptions，Accrue公司的AccrueInsight和AccrueHitList等都是技术较为成熟的产品。

二、Web数据挖掘技术的工作流程

Web数据挖掘技术的主要工作流程可以分为以下几个步骤：第一步，确立目标样本，这一步是用户选取目标文本，以此来作为提取用户的特征信息；第二步，提取特征信息，这一步就是根据第一步得到的目标样本的词频分布，从现有的统计词典中获取所要挖掘的目标的特征向量，并计算出其相应的权值；第三步，从网络上获取信息，这一步是利用通过搜索引擎站点选择采集站点，然后通过Robot程序采集静态的web页面，最后再获取这些被访问站点的网络数据库中的动态信息，然后生成www资源库索引；第四步，进行信息特征匹配，通过提取源信息的特征向量，去和目标样本的特征向量进行匹配，最后将符合阈值条件的信息返回个用户。

三、Web数据挖掘技术在高校数字图书馆中的应用

1、为开发网络信息资源提供了工具

数字图书馆需要的是一种可以有效的将信息进行组织管理，同时还能够对信息进行深层的加工管理，提供多层次的、智能化的信息服务和全方位的知识服务，提供经过加工、分析综合等处理的高附加值的信息产品和知识产品的工具。目前许多高校数字图书馆的查询手段还只局限于一些基本的数据操作，对数据只能进行初步的加工，不具有从这些数据中归纳出所隐含的有用信息的功能，也使得这些信息不为人知，从而得不到更好的使用，这些都是对网络信息资源的一种浪费。而通过web数据挖掘技术科研有效的解决这一问题。这种技术可以用于挖掘文档的隐含的有用的内容，或者可以在其他工具搜索的基础上进一步进行处理，得到更为有用和精确的信息。通过web数据挖掘技术科研对数字图书关注中的信息进行更加有效地整合。

2、为以用户为中心的服务提供帮助

通过浏览器访问数字图书馆后，可被记载下来的数据有两类，一类是用户信息，另一类是用户访问记录。其中用户信息包括了用户名，用户访问IP地址，用户的职业、年龄、爱好等。用户名师用户登录图书馆时输入，用户访问IP地址通过程序获得，其他的信息都是用户在注册时所填写的，访问记录则是在用户登录时所记录的，也是由程序获得。对这些用户信息进行分析可以更加有效的了解用户的需求通过分析服务器中用户请求失败的数据，结合聚集算法，可以发现信息资源的缺漏，从而指导对信息资源采集的改进，让高校数字图书馆的信息资源体系建设的更加合理。对数字图书馆系统的在线调查、留言簿、荐书条等的数据进行收集整理，并使之转化为标准的结构化数据库，然后在通过数据挖掘，皆可以发现用户所感兴趣的模式，同时还可以预先发现用户群体兴趣的变迁，调整馆藏方向，提前做好信息资源的采集计划。通过web数据挖掘，可以对用户的信息需求和行为规律进行总结，从而为优化网络站点的结构提供参考，还可以适当各种资源的配置更加的合理，让用户可以用更少的时间找到自己所需要的资源。例如可以通过路径分析模式采掘捕捉确定用户频繁浏览访问的路径，调整站点结构，并在适当处加上广告或荐书条。

3、web数据挖掘技术在图书馆采访工作中的应用

在图书馆的工作中有一步十分的重要，这就是采访工作，采访工作的做的好坏程度会直接的对图书馆的服务质量产生影响。通常情况图书馆的工作人员会根据图书馆的性质、服务对象及其任务来决定采访的内容。但是这种采访局限性很大，很多时候会受采访人员的主观意识的影响，同时这种方式也会显得死板不灵活。很多时候会出现应该购进的文献没有买，不应该买的文献却买了很多等与读者的需求不符的现象。这些现象的产生都是因为缺乏对读者需求的了解和分析。要解决这些问题就必须对读者的需求进行全面的了解和分析，而web数据挖掘则为解决该问题提供了一种较好的方法。通过对各种日志文件和采访时获得的数据进行分析，可以很清楚的得到读者需要的是什么样的书籍、不需要的又是什么样的书籍，从而为采购提供各种科学合理的分析报告和预测报告。根据对分析还能帮组图书馆管理人员确定各种所需书籍的比例，从而确定哪些文献应该及时的进行补充，哪些文献应该进行剔除，对馆藏机构进行优化，真正的为高校里的师生提供所需要的文献和资料。

4、使用web数据挖掘技术提供个性化服务

传统的信息检索工具在友好型、可理解性、交互性方面都存在着很大的缺陷。通常情况下都只是将各种查询结果毫无逻辑的简单的进行罗列，用户很难从其中获取自己需要的信息，通过数据挖掘，可以对图书馆网站上的在线调查、留言簿、读者调查表等数据进行收集整理，对不需要的冗余信息进行剔除。通过分析可以获知用户所喜好的浏览模式是哪种，他们常访问的网站的路径是什么，他们对图书馆中的那些资源比较有兴趣。然后再根据用户的普遍需求与每个人的个性需求，建立起相应的规则，从而帮助网站设计人员对网站进行设计和优化，使得这些信息检索变得更加的个性化、智能化，并根据每个用户的偏好等特征将检索到的信息排列处理，使得读者可以用最快的速度获得想要检索的文献信息。通过web数据挖掘技术可以对用户的特征信息进行总结，将那些从没有发出过信息的潜在用户进行归类，同时还可以免费的为他们提供各种他们所感兴趣的信息和资料，把这些潜在的用户转变为正式的用户使用web数据挖掘可以对用户的检索日志进行分析，从而得知用户所感兴趣的内容、他们的研究方向，并根据这些内容为用户指定个性化服务的内容，为用户提供各种他们所感兴趣的各种信息。

数据挖掘技术论文范文第3篇

【关键词】数据挖掘；关键技术；实际应用

前 言

数据挖掘从一开始的简单查询已提升到从数据中挖掘知识，提供决策支持，它属于一门交叉学科。近年来，国内外许多研究机构都进行了数据挖掘技术的研究和探索。可以说，从大量数据中提取潜在的有用的知识和信息的数据挖掘技术，将在更多的领域得到研究和广泛应用。

一、数据挖掘的关键技术

数据挖掘可以说是一种决策支持过程，分析各组织原有的数据，做出归纳和推理，从中挖掘出潜在有用的、有效的模式，为管理人员决策提供支持。为了有效地挖掘出数据中潜在的信息，需要对数据挖掘技术进行深入研究。由此，下面就对数据挖掘的可视化技术、决策树、遗传算法、模糊技术、最近邻技术这五个关键技术进行详实的论述和分析。

1.可视化技术

数据可视化技术（也称为图形显示技术），就是使用可视化的图形描绘信息模型，然后将显示出的数据趋势很直观的呈现给决策者。和其他的数据挖掘技术，使用这种技术时通常是一个组合，它可以交互地分析数据，我们应该说，这种技术的实用性不容低估。例如，在数据库中的多维数据成各种图形显示数据固有的性质和分布数据的特点发挥了重要作用。总之，将数据挖掘过程可视化，更容易找到数据之间可能存在的模式、关系和异常情况等。

2.决策树

决策树可以说是按照一系列规则导出类值的一种挖掘方法，它可以依靠计算条件概率来构造。具体而言，决策树的基本思想是通过一个树状结构的数据进行分类记录，树的叶节点表示了在一定条件下的一组记录，根据记录建立树枝分支；在每个较低的节点和分支子集中，成立重复的分支子集，从而生成一个决策树。每个决策树都表述了一种树型结构，可以依靠对源数据库的分割进行数据测试。总之，这种挖掘方法可以有效地处理非数值数据，并允许独立的变量，在固有的神经网络以尽量减少组合爆炸，可取得理想的效果。

3.遗传算法

这是一种基于生物进化理论的优化方法，其基本思想是“适者生存”：随着时间的更替，只有最适合的物种才得以进化。它借用了生物遗传学的角度点，通过模仿自然选择、基因突变，改善个体适应的机制。遗传信息通常被称为基因，该基因包含正确的权值，其中包含了该模型的参数。当该基因包含一个隐藏层时，包含每一层的节点数量。例如，创建一个神经网络，遗传算法可以恰当的调整权值，在一定条件下更可以代替反向传播方法。同时，遗传算法还可以用来找到最佳的结构。总之，遗传算法可以处理多种数据类型、并行处理各种数据，能够解决许多其它技术难以解决的问题；但需要的参数较多，算法较复杂，计算量较大。

4.模糊技术

模糊技术一般包含模糊评判、模糊模式识别、模糊决策和模糊聚类分析这几个步骤，多是利用模糊集理论对实际问题进行系统的研究，往往能够取得很好的效果。这种模糊性属于客观现实，与数据挖掘系统存在一种关系，即系统越复杂，模糊性就越强。关于传统的模糊理论和概率统计，在定性定量转换模型不确定性的基础上，李德毅教授提出了云模型，并依据此形成了云理论。而事实上，模糊集理论通常都是用来描述模糊事物的随机性、复杂性。为了表达定性概念，将概念的模糊性和复杂性很好地结合，云模型要充分利用期望值、熵和超熵，在概率模型中寻找参数。可以说，模糊技术是为数据挖掘提供一个概念的形成和知识表达、概念综合和概念层次划分、定性概念和定量表示转换的一个新方法。

5.最近邻技术

数据最近邻技术（也称为K-最近邻方法），就是先利用K个最与之相近的历史记录，然后将这些历史记录组合起来，以确定新的记录的一种数据挖掘方法，它是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。一般情况下，这种技术可用于多种数据挖掘任务，例如，数据聚类、数据偏差分析等。

除上述之外，数据挖掘的关键技术还包括人工神经网络、规则归纳等。经过不断的实践和应用，数据挖掘过程越来越标准化、规范化。可以说，随着新的数据挖掘技术的不断增多，数据挖掘工具的不断推陈出新，数据挖掘技术也越来越显示出其广阔的应用前景。

二、数据挖掘的实际应用

与传统分析方法相比，数据挖掘技术可以发现更有用的信息，这是应用传统分析方法时所不能发现的，因此数据挖掘具有重要的理论意义和实用价值。当前，数据挖掘在人们的实际生活中十分常见，主要是应用于一些需要处理海量数据的重要部门。比如：用于大型零售组织的数据挖掘系统，可以在决策支持过程为制定市场策略、提供决策支持给予有力的技术和工具保证；用于银行金融方面的数据挖掘系统，可以预测存款趋势，帮助相关执行人员更好地进行有促进作用的活动，帮助他们设计新的市场运行方案；用于远程通讯部门的数据挖掘系统，可以了解客户服务使用的结构和模式，便于工作人员作出最佳的投资决策；用于质量监督保证方面的数据挖掘系统，可以自动找出一些不正常的数据分布，并分析出各种影响因素，以帮助质量工程师在最短时间内找出问题的范围，从而能够及时采取相应的解决措施等等。总之，数据挖掘技术已经广泛应用于零售与批发、运输、银行金融、制造、软件开发等多个企事业单位及国防科研上。随着信息技术的不断发展和数据挖掘工具的不断完善，数据挖掘技术将在更多的领域得到应用。

结束语

总的来讲，数据挖掘技术在现实中的应用越来越广泛，能够为用户提供更好的服务。可以说，数据挖掘的研究和应用是一个长期而艰苦的工作。随着数据挖掘技术的不断发展，其必将在更多的领域得到更为广泛的应用，而利用数据挖掘所得的知识帮助人们作出决策，将是一项非常有实际应用前景的工作。参考文献

[1]杨雪.浅析数据挖掘技术[J].金融科技时代,2005,(08).

数据挖掘技术论文范文第4篇

【关键词】数据挖掘技术；软件工程；数据预处理

【引言】随着我国信息技术的进步，数据挖掘技术得到广泛应用，在软件工程中需要对数据信息进行搜集、分类与整理，通过数据挖掘技术的应用可以有效提高工作效率，推动软件工程的有序发展。我国对数据挖掘技术的应用与研究虽然处于初级阶段，但通过不断的经验积累也能够发挥技术的更多价值。

1数据挖掘技术概述

数据挖掘技术指的是在信息技术发展背景下，对信息数据展开处理的技术。与过去的信息处理技术相比，数据挖掘技术功能更加强大，可以应用在各个领域，无论是数据处理、数据转换还是数据分析，都能够完成相互之间的联系，并对数据进行最终评估。将数据挖掘技术应用在软件工程中，能够提高企业处理信息数据的效率，避免操作失误，保护企业数据准确[1]。

2数据挖掘技术在软件工程中的重要性分析

2.1高效整合多样化信息数据

由于数据挖掘技术的功能比较多，其中包含了传统处理技术的功能，实现多样化信息的收集与分类，并将数据按照类别存储与整理。数据挖掘技术可以在多样化数据中实现数据的系统化管理，为人们进行数据查阅工作带来方便。在软件工程中应用该技术，方便信息数据的高效整合，帮助企业全方位了解信息与数据[2]。

2.2保证信息数据的准确率

数据挖掘技术拥有强大数据运算功能，以往的数据信息系统运算数据时需要耗费大量时间与成本。如果信息数据体系庞大，系统运算时会面临瘫痪问题。在软件工程中，一旦系统发生瘫痪，系统将无法正常使用，数据也会受到破坏。应用数据挖掘技术之后可以有效解决以上问题，实现系统的优化，使系统可以在最短时间内处理数据，防止信息数据发生丢失现象，提高数据处理的时效性。面对大量的信息数据，有的数据得不到利用，但长期处于系统中会影响系统运行效率，应用数据挖掘技术可以将无价值的数据剔除，留下有用的信息数据，保证系统的运行效率和数据质量。

2.3缩短信息数据处理时间

在软件工程中应用数据挖掘技术可以分类处理杂乱无章的数据，实现数据的转换与调用。对数据进行深入挖掘处理时也可以应用数据挖掘技术进行数据的分类，并对模糊数据及时清理，提高系统内现存数据的实用价值。人们获取到的信息数据需要进行反复核对，以此保证数据真实性，通过数据挖掘技术的应用减少时间浪费，提高数据核对效率。

3数据挖掘技术在软件工程中的应用分析

3.1系统结构

数据挖掘技术应用流程主要分为三个阶段：数据预处理、数据挖掘、模式评估与知识表示。在数据预处理阶段中，高效得到原始数据的根本原因在于确定任务处理对象，得到符合软件工程需求的数据。通过数据清洗弥补原始数据存在的缺陷，确保数据的完整性。数据抽取需要从数据库中选择与软件工程任务相符合的信息。数据转换需要将数据格式加以转化，实现数据的适用性。在数据挖掘中需要制定一定的挖掘任务，通过对数据的分类与评价总结，合理应用运算方法进行数据推敲。在模式评估与知识表示中，其实际用途在于挖掘成功的表达，将兴趣度作为衡量标准，提高数据表达的识别能力。

针对软件工程中数据挖掘技术的优化应用，可以从系统结构方面入手，具体如下：（1）检测软件工程中的克隆代码。以软件工程为标准，将一部分代码复制，结合实际情况更改一部分代码，并对这些代码进行检测，代码检测与更改可以同时进行，能有效提高检测效率，实现系统的维护工作。当前应用数据挖掘技术进行克隆代码检测的方式一共有四种，具体为比较标识符、对比文本、检测系统程序结构与度量圈。在实际操作中，要求人们结合实际情况选择相应的克隆代码检测方法。（2）数据信息挖掘法。这是以横切关注点为主的挖掘方法，在软件工程中应用该方法可以改造系统，对数据信息达到良好的处理效果[3]。

3.2软件管理

为了让数据挖掘技术更好地应用在软件工程中，需要从软件管理角度入手，采用以下两方面举措。一方面，深入挖掘数据的组织关系，另一方面，挖掘版本控制信息。软件工程系统比较繁琐，挖掘组织关系时较为困难，人们需要合理调配各项信息，以此作为挖掘的依据。如果以软件工程管理流程作为主题，对电子邮件与共享文件展开组织关系挖掘，可以有效避免系统流程发生混乱，保护软件管理的秩序。当信息数据发生变化时，应用数据挖掘技术进行软件管理，将版本控制作为重要依据，将数据挖掘技术与版本控制相联系，降低系统运行成本，并达到警示的效果，提高软件工程的管理水平。

3.3软件开发

在软件工程初期阶段，人们将数据挖掘技术看成数据库，随着技术的发展，软件工程发展到现实应用，系统和现实共同发展。软件工程将各项指标与要求紧密结合，研发出最新产品，以往的软件工程中软件开发十分困难，而如今应用数据挖掘技术，可以将其与数据库相融合，发挥数据库内信息的最大价值，有效推动软件开发的进步。不仅如此，软件工程可以对信息进行更深层次的挖掘，充分发挥软件工程的价值，利用数据挖掘技术实现数据的更新，保证软件开发质量，优化软件操作流程。在技术的支持下，人们可以合理划分软件内部，方便及时发现问题，并展开积极有效的问题处理。利用数据挖掘技术可以进行网站设计，对网站内容进行挖掘，特别是对文本内容的挖掘，随后整合网站信息，通过自动归类技术实现信息的层次性组织。在软件或网站管理中，应用数据挖掘技术可以根据用户对网站的访问记录，进行记录信息挖掘，从中了解用户对该网站内容的兴趣，进而对用户提供信息推送服务和定制服务，以此吸引更多用户访问该网站。

在软件开发阶段，可以使用DataAnalytics轻量级业务数据可视化分析平台，这是数据挖掘技术的一项成果。该平台能够实现异构数据源的高效整合，可以兼容各种数据源类型，支持海量数据。可接入Excel/CSV等数据文件、企业各种业务系统、第三方互联网数据、公共数据服务平台等来源，轻松整合所有相关业务数据，帮助企业消灭数据孤岛。企业利用该平台可以完成数据的深度交互分析，DataAnalytics基于探索式分析，支持智能推荐图形与图表，二者可以协同过滤，帮助用户快速定位，通过数据挖掘找出问题，以拖拽式操作方法解决问题。

3.4聚类

在数据挖掘技术中聚类指的是对各个环节数据加以分析，结合软件工程的具体要求实现数据细化，以类型细化作为基础，为原始数据类型做出保障。通过聚类可以让同种类型数据具有相似性特点，在存在相似性的同时，也存在一定的差异，突出各自的特点。应用数据挖掘技术实现聚类划分时，面对的对象无法预测，与其他算法相比，聚类拥有更加广泛的应用范围，进行数据分析时更加独特，挖掘信息数据时可以确保检测结果的有效性与真实性。

4结论

总而言之，随着信息技术的深入发展，人们已经步入信息时代，数据挖掘技术也成为对信息数据展开处理和存储的有效方式。在软件工程中应用数据挖掘技术，有利于提高软件开发效率，提升软件管理质量，加强数据挖掘力度，使数据挖掘技术发挥巨大效果，人们可以应用数据挖掘技术完成数据的聚类和网站设计，为人们的生活带来便利。

软件工程硕士论文参考文献：

[1]张立鉴.数据挖掘技术在软件工程中的应用研究[J].网络安全技术与应用，2019（6）：47-48.

[2]王祥顺.数据挖掘技术在软件工程中的实践与探索[J].电脑编程技巧与维护，2019（4）：82-83+100.

数据挖掘技术论文范文第5篇

关键词：医院信息 数据挖掘 概念 探究

中图分类号：TP311.13 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2016）05-0000-00

近年来，随着计算机信息技术的迅猛发展，计算机信息技术在医学领域的广泛应用，为医学领域注入了新的生命力和活力。同时生物医学工程研究的快速发展，为医用测量仪器技术的进步奠定了坚实的基础。医院数据主要是各类医疗保健数据，例如病案数据、体检资料以及医药人才资源等数据，这些数据作为医院重要资料，对提升医疗水平具有十分重要的作用。数据挖掘又被称为资料勘探和数据采矿，主要是通过对每个数据的分析，从数据分析中找出其规律，一般可以将数据挖掘分为三个步骤，分别为数据准备、规律寻找以及规律表示。数据挖掘技术在医院信息管理中的应用，为医院创造了良好的社会效益和经济效益，利用医院相关数据资源的分析，可以为医院制定科学的发展规划和管理策略提供科学的理论依据，有效降低了医院的运营成本，对促进医院实现可持续发展目标具有十分重要的。

1 数据挖掘的基本概述

随着计算机信息技术的迅猛发展，使得数据库的容量越来越大，海量数据库中蕴藏了大量的具有参考性和的信息，这些信息为制定决策规划提供了科学的理论依据。计算机信息技术广泛应用于医学领域，实现了对医院信息数据的分析和积累，对制定医院管理策略奠定了坚实的基础，为实现医院可持续发展目标提供了充分的保障。

数据挖掘通常与计算机科学有关，通过计算机技术进行数据统计、分析处理以及情报检索。所以数据挖掘与数据库具有非常紧密的关系，主要应用于统计学知识发现方法从大量、不完全以及随机数据中，提取隐含在其中的可利用的信息的处理过程。其中，发现知识的方法可以使数学的，也可以是非数学的，将获取的知识应用于信息管理、过程控制以及数据自身维护，对实现数据发掘目标具有十分重要的作用。

统计学在数据挖掘中占据着非常重要的地位，主要是因为数据挖掘借用了统计学的思想和方法，数据挖掘技术中的理论方法，很多都是从统计理论发展而来。数据挖掘为统计学提供了一个新的应用领域，为统计学的进一步发展创造了巨大动力。数据挖掘常用方法主要包括分类、回归分析、神经网络方法以及Web数据挖掘等，这些方法可以从各个角度对数据进行深入的分析和挖掘。数据挖掘的步骤可以概括为八个方面，分别为理解数据和数据的来源、获取相关知识与技术、整合与检查数据、去除错误或不一致的数据、建立模型和建设、实际数据挖掘工作、测试和验证挖掘结果以及解释和应用，从数据挖掘的步骤可以看出，进行数据挖掘需要进行大量的准备与规划工作，只有进行充分的准备、规划工作，才能为数据挖掘最终目标的实现提供充分的保障。

2 医院信息数据挖掘及实现技术的探索

2.1 医院信息数据挖掘以及实现技术的应用现状

计算机信息技术在医院的广泛应用，对医院海量信息数据资源的分析和整理，对制定医院科学发展规划和提升医院医疗水平具有十分重要的作用。但是，目前我国医院信息系统还存在一些问题，这些问题的存在对数据管理和数据挖掘技术目标的实现形成了极为不利的影响作用。主要是因为数据分散和数字鸿沟的存在，其中数据分散指的是医院应用软件系统相互独立，无法直接交换数据，导致信息数据共享性比较差，对医院医疗水平的提升会形成极为不利的影响作用。而数字鸿沟则主要是因为数据挖掘对数据进行采集的时候，需要对不同结构的数据进行连接，在数据连接过程中会涉及到数据类型的转换和字符编码的转换，由于数据类型转换不畅，导致数据真实性和可靠性出现问题，对医院数据信息的利用也会形成极为不利的影响作用。

2.2 医院信息数据挖掘及实现技术的探索

医院信息数据挖掘技术的发展，形成了非常多成熟的软件产品，将这些软件产品应用于医院信息管理中，可以真正实现数据统计各种算法。尤其是随着医院信息化标准的政策出台和实现，有效提高了数据挖掘技术实现的可行性，对医院医疗水平进一步提升奠定了坚实的基础。以医院相关数据EXCEL文件为数据源，实现数据的采集和获取计算结果，从而实现整合SPSS Clementine的重要目标。研究表明，数据挖掘技术主要由3个层次和4个软件组成，其中，操作系统指的是用JAVA语言进行开发，运行于Windows操作系统之上，基础软件主要是由SPSS Clementine和JAVA平台组成，利用SPSS Clementine对数据进行分析，再根据指定要求对数据进行计算和分析，从而获得具有可参考性的分析结果。而应用层则指的是通过用户操作和调用其他应用程序模块，控制、完成整个数据挖掘计算的分析过程，为医院制定规划策略和提升医疗水平奠定坚实的基础。

3 结语

综上所述，医院信息数据挖掘及实现技术的探索，将数据挖掘技术应用于医院信息管理中，可以为医院制定规划策略提供科学的理论依据，也可以为医院医疗水平的提升奠定坚实的基础，从而真正实现医院可持续发展目标。

参考文献

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