数据挖掘论文答辩数据挖掘论文大全(15篇)

时间:2023-11-07 16:33:31 作者:笔砚 毕业论文

通过阅读范本,我们可以了解到不同类型的文章的写作特点和技巧。以下是一些典型的范文,希望能够给大家带来一些启迪和启示。

数据挖掘论文

发现的是用户感兴趣的知识;发现的知识应当能够被接受、理解和运用。也就是发现全部相对的知识,是具有特定前提与条件,面向既定领域的,同时还容易被用户接受。数据挖掘属于一种新型的商业信息处理技术,其特点为抽取、转化、分析商业数据库中的大规模业务数据,从中获得有价值的商业数据。简单来说,其实数据挖掘是一种对数据进行深入分析的方法。因此,可以描述数据挖掘为:根据企业设定的工作目标,探索与分析企业大量数据,充分揭示隐藏的、未知的规律性,并且将其转变为科学的方法。数据挖掘发现的最常见知识包括:

1.1.1广义知识体现相同事物共同性质的知识,是指类别特点的概括描述知识。按照数据的微观特点对其表征的、具有普遍性的、极高概念层次的知识积极发现,是对数据的高度精炼与抽象。发现广义知识的方法与技术有很多,例如数据立方体和归约等。

1.1.2关联知识体现一个事件与其他事件之间形成的关联知识。假如两项或者更多项之间形成关联,则其中一项的属性数值就能够借助其他属性数值实行预测。

1.1.3分类知识体现相同事物共同特点的属性知识与不同事物之间差异特点知识。

1.2.1明确业务对象对业务问题清楚定义,了解数据挖掘的第一步是数据挖掘目的。挖掘结果是无法预测的,但是研究的问题是可预见的,仅为了数据挖掘而数据挖掘一般会体现出盲目性,通常也不会获得成功。基于用户特征的电子商务数据挖掘研究刘芬(惠州商贸旅游高级职业技术学校,广东惠州516025)摘要:随着互联网的出现,全球范围内电子商务正在迅速普及与发展,在这样的环境下,电子商务数据挖掘技术应运而生。电子商务数据挖掘技术是近几年来数据挖掘领域中的研究热点,基于用户特征的电子商务数据挖掘技术研究将会解决大量现实问题,为企业确定目标市场、完善决策、获得最大竞争优势,其应用前景广阔,促使电子商务企业更具有竞争力。主要分析了电子商务内容、数据挖掘技术和过程、用户细分理论,以及基于用户特征的电子商务数据挖掘。

1.2.2数据准备第一选择数据:是按照用户的挖掘目标,对全部业务内外部数据信息积极搜索,从数据源中获取和挖掘有关数据。第二预处理数据:加工选取的数据,具体对数据的完整性和一致性积极检查,并且处理数据中的噪音,找出计算机丢失的数据,清除重复记录,转化数据类型等。假如数据仓库是数据挖掘的对象,则在产生数据库过程中已经形成了数据预处理。

1.2.3变换数据转换数据为一个分析模型。这一分析模型是相对于挖掘算法构建的。构建一个与挖掘算法适合的分析模型是数据挖掘获得成功的重点。可以利用投影数据库的相关操作对数据维度有效降低,进一步减少数据挖掘过程中数据量,提升挖掘算法效率。

1.2.4挖掘数据挖掘获得的经济转化的数据。除了对选择科学挖掘算法积极完善之外,其余全部工作都自行完成。整体挖掘过程都是相互的,也就是用户对某些挖掘参数能够积极控制。

1.2.5评价挖掘结果这个过程划分为两个步骤:表达结果和评价结果。第一表达结果:用户能够理解数据挖掘得到的模式,可以通过可视化数据促使用户对挖掘结果积极理解。第二评价结果:用户与机器对数据挖掘获得的模式有效评价,对冗余或者无关的模式及时删除。假如用户不满意挖掘模式,可以重新挑选数据和挖掘算法对挖掘过程科学执行,直到获得用户满意为止。

用户细分是指按照不同用户的属性划分用户集合。目前学术界和企业界一般接受的是基于用户价值的细分理论,其不仅包含了用户为企业贡献历史利润,还包含未来利润,也就是在未来用户为企业可能带来的利润总和。基于用户价值的细分理论选择客户当前价值与客户潜在价值两个因素评价用户。用户当前价值是指截止到目前用户对企业贡献的总体价值;用户潜在价值是指未来用户可能为企业创造的价值总和。每个因素还能够划分为两个高低档次,进一步产生一个二维的矩阵,把用户划分为4组,价值用户、次价值用户、潜在价值用户、低价值用户。企业在推广过程中根据不同用户应当形成对应的方法,投入不同的资源。很明显对于企业来说价值用户最重要,被认为是企业的玉质用户;其次是次价值用户,被认为是金质用户,虽然数量有限,却为企业创造了绝大部分的利润;其他则是低价值用户,对企业来说价值最小,成为铅质用户,另外一类则是潜在价值用户。虽然这两类用户拥有较多的数量,但是为企业创造的价值有限,甚至很小。需要我们注意的是潜在价值用户利用再造用户关系,将来极有可能变成价值用户。从长期分析,潜在价值用户可以是企业的隐形财富,是企业获得利润的基础。将采用数据挖掘方法对这4类用户特点有效挖掘。

3.1设计问卷。

研究的关键是电子商务用户特征的数据挖掘,具体包含了价值用户特征、次价值用户特征、潜在价值用户特征,对电子商务用户的认知度、用户的需求度分析。问卷内容包括3部分:其一是为被调查者介绍电子商务的概念与背景;其二是具体调查被调查对象的个人信息,包含了性别、年龄、学历、感情情况、职业、工作、生活地点、收入、上网购物经历;其三是问卷主要部分,是对用户对电子商务的了解、需求、使用情况的指标设计。

3.2调查方式。

本次调查的问卷主体是电脑上网的人群,采用随机抽象的方式进行网上访问。一方面采用大众聊天工具,利用电子邮件和留言的方式发放问卷,另一方面在大众论坛上邀请其填写问卷。

(1)选择数据挖掘的算法利用clementine数据挖掘软件,采用c5.o算法挖掘预处理之后数据。

(2)用户数据分析。

1)电子商务用户认知度分析按照调查问卷的问题“您知道电子商务吗?”得到对电子商务用户认知情况的统计,十分了解20.4%,了解30.1%,听过但不了解具体使用方法40.3%,从未听过8.9%。很多人仅听过电子商务,但是并不清楚具体的功能与应用方法,甚至有一小部分人没有听过电子商务。对调查问卷问题“您听过电子商务的渠道是什么?”,大部分用户是利用网了解电子商务的,占40.2%;仅有76人是利用纸质报刊杂志上知道电子商务的并且对其进行应用;这也表明相较于网络宣传纸质媒体推广电子商务的方法缺乏有效性。

2)电子商务用户需求用户希求具体是指使用产品服务人员对应用产品或服务形成的需求或者期望。按照问题“假如你曾经使用电子商务,你觉得其用途怎样,假如没有使用过,你觉得其对自己有用吗?”得到了认为需要和十分需要的数据,觉得电子商务有用的用户为40.7%,不清楚是否对自己有用的用户为56.7%,认为不需要的仅有2.4%。

3)电子商务用户应用意愿应用意愿是指消费者对某一产品服务进行应用或者购买的一种心理欲望。按照问题“假如可以满足你所关心的因素,未来你会继续应用电子商务吗?”获得的数据可知,在满足各种因素时,将来一年之内会应用电子商务的用户为78.2%,一定不会应用电子商务的用户为1.4%。表明用户形成了较为强烈的应用电子商务欲望,电子商务发展前景很好。基于用户特征的电子商务数据研究,电子商务企业通过这一结果能够更好地实行营销和推广,对潜在用户积极定位,提高用户体验,积极挖掘用户价值。分析为企业准确营销和推广企业提供了一个有效的借鉴。

互联网中数据是最宝贵的资源之一,大量数据中包含了很大的潜在价值,对这些数据深入挖掘对互联网商务、企业推广、传播信息发挥了巨大的作用。近些年来,数据挖掘技术获得了信息产业的极大重视,具体原因是出现了大量的数据,能够广泛应用,并且需要转化数据成为有价值的信息知识。通过基于用户特征的电子商务数据挖掘研究,促使电子商务获得巨大发展机会,发现潜在用户,促使电子商务企业精准营销。

数据挖掘论文

随着互联网技术的迅速发展,尤其移动互联网的爆发性发展,越来越多的公司凭借其备受欢迎的系统和app如雨后春笋般发展起来,如滴滴打车、共享单车等。海量数据自此不再是google等大公司的专利,越来越多的中小型企业也可以拥有海量数据。如何从浩如烟海的数据中挖掘出令人感兴趣和有用的知识,成为越来越多的公司急需解决的问题。因此,他们对数据挖掘分析师求贤若渴。在这一社会需求下,培养出优秀的数据挖掘分析师,是各个高校目前急需完成的一项任务。

目前,各大高等院校本科阶段争相开设数据挖掘课程。然而,该课程是一门相对较新的交叉学科,涵盖了概率统计、机器学习、数据库等学科的知识内容,难度较大。因此,大部分高校一般将此课程开设在研究生阶段,在本科生中开设此课程的学校相对较少。另外,不同的学校将其归入不同的专业中,如计算机专业、信息管理专业、统计学、医学等。可以说,这一课程基本上处于探索的过程中。我院灾害信息系于20xx年在信息管理与信息系统本科学生中首次开设了该课程。通过开设此课程,学生能够掌握数据挖掘的基本原理和各种挖掘算法等,掌握数据分析和处理、高级数据库编程等技能,达到数据聚类、分类、关联分析的目的。然而,通过前期教学过程,我们发现教学效果不理想,存在很多问题。

1、数据内驱力差。

以往数据挖掘课程重点讲授数据挖掘算法,对数据源的获取和处理极少获取。目前各大教材都在使用一些公共数据资源,这些数据资源有些已经非常陈旧了,比如20世纪80年代的加州房价数据。这些数据脱离现实,分析这些数据,学生没有任何兴趣和学习动力,也就无法发现价值。

大量具有难度的数据挖掘算法的学习,使学生丧失了学习兴趣,学完即忘,不知所用。

3、忽视对数据预处理过程的学习。

以往所使用的公共数据源或软件自带数据源,数据量小,需要的预处理工作比较少;这部分内容基本只安排一次理论课、一次实验课。而实际通过爬虫获取的数据源数据量大;这部分工作量比较大,需要占到整个数据挖掘工作量的一半以上。因此,一次理论课和一次实验课是无法让学生掌握数据预处理技能的。

4、算法编程实现难度较大。

要求学生学习一门新的编程语言,如r语言、python语言,对本科非计算机专业的学生来说难度是非常大的,尤其是课时安排只有48课时。

学生能够理解课堂案例,但在实际应用中,无法完成整个数据分析流程。

该课程的教学对象是信息管理与信息系统专业本科大四学生。因此,培养实际应用人才,使其完成整个实际数据挖掘分析流程是教师的教学目的。笔者对智联招聘、中华英才网、51job等几个大型招聘网站的几百个数据挖掘分析师相关职位进行分析,主要分析了相關职位的工作内容、职位要求以及需求企业。数据分析师主要利用数据挖掘工具对运营数据等多种数据源进行预处理、建模、挖掘、分析及优化。该职位是受业务驱动的,特点是将现有数据与业务相结合,最大程度地变现数据价值。该职位对计算机编程等相关技术不作要求,但是需要有深厚的数据挖掘理论基础,熟练使用主流的数据挖掘(或统计分析)工具。基于此,教师可以采取以下策略进行教学改革。

1、加强对业务数据的理解。

数据挖掘分析师是受业务驱动的,所以要理解实际业务,明确本次数据挖掘要解决什么问题。教师可以构建案例库,包括教师案例库、学生讨论案例库。教师案例库由教师构建,可用于课堂讲授。学生案例库由学生分组构建,并安排讨论课,由学生讲述、讨论并提交报告。

2、加强对数据的获取。

对学生感兴趣的数据源进行挖掘,这样才能更好地帮助学生理解吸收知识。因此,可以教授学生爬虫技术,编写爬虫程序,使其自主获取感兴趣的数据。

3、加强对数据的预处理工作。

在数据挖掘之前使用数据预处理技术,能够显著提高数据挖掘模式的质量,降低实际挖掘所需要的时间,应将其作为整门课程的重点进行学习。增加理论课程和实验课时,使学生掌握数据清理、数据集成、数据变换、数据归纳等数据预处理技术,并能够应对各种复杂数据源,最终利用爬虫程序获取的各种数据源进行预处理工作。

教师可以选择spssmodeler这款所见即所得的数据挖掘软件作为配套实验平台。该软件具有必需的数据预处理工具及预设的挖掘算法,学生可以把注意力放在要挖掘的数据及相关需求上,设定挖掘的主题,然后通过鼠标的点击拖拉即可完成相关主题的数据挖掘过程。学生最终可对自己获取并已处理过的数据进行挖掘分析。

5、加强教师外出培训学习。

数据挖掘技术以及大数据技术是近来比较新颖而且发展迅速的技术。教师长期身处三尺讲台之上,远离了新技术,脱离了实际。因此,需派遣教师到知名高校学习数据挖掘教学技术,到培训机构进行系统学习,到企业进行实战学习。

基于以上分析,形成了新的数据挖掘理论课程内容和实践课程内容,安排如表1和表2所示。共安排48学时,其中理论课24学时,实验课24学时。理论课重点讲授数据的获取、数据的理解、数据的预处理以及常用挖掘算法。实验课重点学习基于spssmodeler的数据挖掘,对理论课的内容进行实践。整个学习以工程项目为载体,该工程贯穿整个学习过程。学生通过爬虫程序获取自己感兴趣的数据源,根据课程进度,逐步完成后续数据的理解,再进行预处理,建模分析,评估整个过程。在课程结束时,完成整个项目,并提交报告。

在数字时代,越来越多的企业急需数据挖掘分析人才。教师应以培养实际应用人才为目的,充分培养学生对数据挖掘的学习兴趣,以工程项目为载体,贯穿整个课程周期。在教学中,打牢数据获取、理解预处理这一基石,加强建模挖掘分析,弱化对晦涩算法的编程学习,使学生真正掌握数据挖掘技术,满足社会需求。

旅游管理下数据挖掘运用论文

随着我国的旅游业的迅猛发展,旅游产业正迈向国际化的轨道,传统旅游业积累的海量数据,没有被有效利用,资源被极大浪费。将数据挖掘引入到旅游产业是大势所趋。当前数据挖掘在旅游信息化建设中的应用与研究情况主要集中在高校理论界的研究,大多数研究仅仅是学术研究,真正运用到旅游行业的文章多是从某个具体的方面出发,针对个别应用进行数据挖掘的融合。笔者主要研究决策树方法在旅游信息化建设中的应用。目前,决策树算法有cls算法、id3算法、c4.5算法、cart算法、sliq算法、z统计算法、并行决策树算法和sprint算法等。不同算法在执行效率、输出结果、可扩容性、可理解性、预测的准确性等方面各不相同。总的来说,这么多决策树算法各有优缺点,真正将数据挖掘运用到整个旅游信息化建设中还有很多问题需要解决。

数据挖掘中常用的基本分类算法有决策树、贝叶斯、基于规则的算法等等。其中,决策树是目前主流的分类技术,己经成功的应用于更多行业的数据分析。在关联规则挖掘研究中,最重要的是apriori算法,这个算法后来成为绝大多数关联规则分类的基础。聚类算法也是数据挖掘技术中极为重要的组成部分。与分类技术不同的是,聚类不要求对数据进行事先标定,就数据挖掘功能而言,聚类能够可以针对数据的相异度来分析评估数据,可以作为其他对发现的簇运行的数据挖掘算法的预处理步骤。各种算法分类模型建立有所不同,但原理是大致相同的。笔者考虑决策树算法结构简单,便于理解,且很擅长处理非数值型数据,建模效率高,分类速度快,特别适合大规模的数据处理的优点,结合旅游产业数据特点,故作重点分析。

旅游业数据挖掘系统的基本特点如下:统计旅游兴趣;购物消费趋向;推荐其感兴趣的旅游景点;在后台管理中,通过决策树算法对游客数量、平均年龄、景点收费、游客来自地区等进行分析总结,为旅游消费者和旅游管理者提供服务:为消费者提供吃住行购娱乐天气各方面信息查询、机票、车船票、酒店、景区门票、餐饮等方面的预定与现金支付、第三方支付、消费者评价、在线咨询等方面的便利、快捷服务。为管理者提供推荐、游客管理、线路管理、景点管理、特色服务管理、机票管理、在线咨询管理、旅游客户关系管理等服务,提高整体服务效率和水平。

旅游业信息管理系统包括游客信息管理与游客信息分析两个子模块。根据系统日常运行出现的问题及时对系统进行维护,如添加或者删除某个模块功能,系统整体运行速度的更近等。系统运用数据库层、持久化层、业务逻辑层、表示层四层体系结构,主要利用id3算法达到旅游数据信息的快速、准确分类。考虑了游客与酒店之间的关系、游客与旅游路线之间的关系、游客与旅游景点之间的关系、游客与机票、车票之间的关系、管理员与游客之间的关系、逻辑结构设计。程序之间的独立性增加,易于扩展,规范化得到保证的同时提高了系统的安全性。详细功能设计包括:用户登录、用户查询、预定及支付、后台管理、旅游客户管理和数据分析等方面。本系统中主要运用java语言就行逻辑上的处理。系统主要使用struts2和hibernate这两个框架来进行整个系统的搭建。其中struts2主要处理业务逻辑,而hibernate主要是处理数据存储、查询等操作。系统采用tomcat服务器。系统模块需要实现酒店推荐实现、景点推荐实现、天气预报实现、旅游线路实现、特产推荐、数据分析展现功能、报表数据获取、景区客流量变化分析实现等。需要进行后台信息管理等功能测试以及时间测试、数据测试等性能测试。

在对数据挖掘的基本方法与技术进行总结的基础上,结合当今数据挖掘的发展方向和研究热点,可以发现旅游业数据挖掘算法系统有待进一步完善之处:订票系统尚待完善。界面美化需要进一步改进。数据表之间的结构关系需要优化,以提高数据处理能力和效率。数据挖掘工具及算法有待精细化改进。

作者:朱晖单位:河南职业技术学院。

文档为doc格式。

数据挖掘论文

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“大数据”到底有多大?根据研究机构统计,仅在2011年,全球数据增量就达到了1.8zb(即1.8万亿gb),相当于全世界每个人产生200gb以上的数据。这种增长趋势仍在加速,据保守预计,接下来几年中,数据将始终保持每年50%的增长速度。

纵观人类历史,每一次划时代的变革都是以新工具的出现和应用为标志的。蒸汽机把人们从农业时代带入了工业时代,计算机和互联网把人们从工业时代带入了信息时代,而如今大数据时代已经到来,它源自信息时代,又是信息时代全方位的深化应用与延伸。大数据时代的生产原材料是数据,生产工具则是大数据技术,是对信息时代所产生的海量数据的挖掘和分析,从而快速地获取有价值信息的技术和应用。

概括来讲,大数据有三个特征,可总结归纳为“3v”,即量(volume)、类(variety)、时(velocity)。量,数据容量大,现在数据单位已经跃升至zb级别。类,数据种类多,主要来自业务系统,例如社交网络、电子商务和物联网应用。时,处理速度快,时效性要求高,从传统的事务性数据到实时或准实时数据。

数据挖掘,又称为知识发现(knowledgediscovery),是通过分析每个数据,从大量数据中寻找其规律的技术。知识发现过程通常由数据准备、规律寻找和规律表示3个阶段组成。数据准备是从数据中心存储的数据中选取所需数据并整合成用于数据挖掘的数据集;规律寻找是用某种方法将数据集所含规律找出来;规律表示则是尽可能以用户可理解的方式(如可视化)将找出的规律表示出来。

“数据海量、信息缺乏”是相当多企业在数据大集中之后面临的尴尬问题。目前,大多数事物型数据库仅实现了数据录入、查询和统计等较低层次的功能,无法发现数据中存在的有用信息,更无法进一步通过数据分析发现更高的价值。如果能够对这些数据进行分析,探寻其数据模式及特征,进而发现某个客户、群体或组织的兴趣和行为规律,专业人员就可以预测到未来可能发生的变化趋势。这样的数据挖掘过程,将极大拓展企业核心竞争力。例如,在网上购物时遇到的提示“浏览了该商品的人还浏览了如下商品”,就是在对大量的购买者“行为轨迹”数据进行记录和挖掘分析的基础上,捕捉总结购买者共性习惯行为,并针对性地利用每一次购买机会而推出的销售策略。

随着社会的进步和信息通信技术的发展,信息系统在各行业、各领域快速拓展。这些系统采集、处理、积累的数据越来越多,数据量增速越来越快,以至用“海量、爆炸性增长”等词汇已无法形容数据的增长速度。

2011年5月,全球知名咨询公司麦肯锡全球研究院发布了一份题为《大数据:创新、竞争和生产力的。下一个新领域》的报告。报告中指出,数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域,逐渐成为重要的生产因素;而人们对于大数据的运用预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。2012年3月29日,美国政府在白宫网站上发布了《大数据研究和发展倡议》,表示将投资2亿美元启动“大数据研究和发展计划”,增强从大数据中分析萃取信息的能力。

在电力行业,坚强智能电网的迅速发展使信息通信技术正以前所未有的广度、深度与电网生产、企业管理快速融合,信息通信系统已经成为智能电网的“中枢神经”,支撑新一代电网生产和管理发展。目前,国家电网公司已初步建成了国内领先、国际一流的信息集成平台。随着三地集中式数据中心的陆续投运,一级部署业务应用范围的拓展,结构化和非结构化数据中心的上线运行,电网业务数据从总量和种类上都已初具规模。随着后续智能电表的逐步普及,电网业务数据将从时效性层面进一步丰富和拓展。大数据的“量类时”特性,已在海量、实时的电网业务数据中进一步凸显,电力大数据分析迫在眉睫。

当前,电网业务数据大致分为三类:一是电力企业生产数据,如发电量、电压稳定性等方面的数据;二是电力企业运营数据,如交易电价、售电量、用电客户等方面的数据;三是电力企业管理数据,如erp、一体化平台、协同办公等方面的数据。如能充分利用这些基于电网实际的数据,对其进行深入分析,便可以提供大量的高附加值服务。这些增值服务将有利于电网安全检测与控制(包括大灾难预警与处理、供电与电力调度决策支持和更准确的用电量预测),客户用电行为分析与客户细分,电力企业精细化运营管理等等,实现更科学的需求侧管理。

例如,在电力营销环节,针对“大营销”体系建设,以客户和市场为导向,省级集中的95598客户服务、计量检定配送业务属地化管理的营销管理体系和24小时面向客户的营销服务系统,可通过数据分析改善服务模式,提高营销能力和服务质量;以分析型数据为基础,优化现有营销组织模式,科学配置计量、收费和服务资源,构建营销稽查数据监控分析模型;建立各种针对营销的系统性算法模型库,发现数据中存在的隐藏关系,为各级决策者提供多维的、直观的、全面的、深入的分析预测性数据,进而主动把握市场动态,采取适当的营销策略,获得更大的企业效益,更好地服务于社会和经济发展。此外,还可以考虑在电力生产环节,利用数据挖掘技术,在线计算输送功率极限,并考虑电压等因素对功率极限的影响,从而合理设置系统输出功率,有效平衡系统的安全性和经济性。

公司具备非常好的从数据运维角度实现更大程度信息、知识发现的条件和基础,完全可以立足数据运维服务,创造数据增值价值,提供并衍生多种服务。以数据中心为纽带,新型数据运维的成果将有可能作为一种新的消费形态与交付方式,给客户带来全新的使用体验,打破传统业务系统间各自为阵的局面,进一步推动电网生产和企业管理,从数据运维角度对企业生产经营、管理以及坚强智能电网建设提供更有力、更长远、更深入的支撑。

这个问题太笼统,基本上算法和应用是两个人来做的,可能是数据挖掘职位。做算法的比较少,也比较高级。

其实所谓做算法大多数时候都不是设计新的算法(这个可以写论文了),更多的是技术选型,特征工程抽取,最多是实现一些已经有论文但是还没有开源模块的算法等,还是要求扎实的算法和数据结构功底,以及丰富的分布式计算的知识的,以及不错的英文阅读和写作能力。但即使是这样也是百里挑一的,很难找到。

绝大读书数据挖掘岗位都是做应用,数据清洗,用现成的库建模,如果你自己不往算法或者架构方面继续提升,和其他的开发岗位的性质基本没什么不同,只要会编程都是很容易入门的。

实际情况不太清楚,由于数据挖掘和大数据这个概念太火了,肯定到处都有人招聘响应的岗位,但是二线城市可能仅仅是停留在概念上,很多实际的工作并没有接触到足够大的数据,都是生搬硬套框架(从我面试的人的工作经验上看即使是在北上广深这种情况也比较多见)。

只是在北上广深,可能接触到大数据的机会多一些。而且做数据挖掘现在热点的技术比如python,spark,scala,r这些技术除了在一线城市之外基本上没有足够的市场(因为会的人太少了,二线城市的公司找不到掌握这些技术的人,不招也没人学)。

所以我推测二线城市最多的还是用java+hadoop,或者用java写一些spark程序。北上广深和二线城市程序员比待遇是欺负人,就不讨论了。

和传统的前后端程序员相比,最主要的去别就是对编程水平的要求。从我招聘的情况来看,做数据挖掘的人编程水平要求可以降低一个档次,甚至都不用掌握面向对象。

但是要求技术全面,编程、sql,linux,正则表达式,hadoop,spark,爬虫,机器学习模型等技术都要掌握一些。前后端可能是要求精深,数据挖掘更强调广博,有架构能力更好。

打基础是最重要的,学习一门数据挖掘常用的语言,比如python,scala,r;学习足够的linux经验,能够通过awk,grep等linux命令快速的处理文本文件。掌握sql,mysql或者postgresql都是比较常用的关系型数据库,搞数据的别跟我说不会用数据库。

补充的一些技能,比如nosql的使用,elasticsearch的使用,分词(jieba等模块的使用),算法的数据结构的知识。

我觉得应当学习,首先hadoop和hive很简单(如果你用aws的话你可以开一台emr,上面直接就有hadoop和hive,可以直接从使用学起)。

我觉得如果不折腾安装和部署,还有linux和mysql的经验,只要半天到一天就能熟悉hadoop和hive的使用(当然你得有linux和mysql的基础,如果没有就先老老实实的学linux和mysql,这两个都可以在自己的pc上安装,自己折腾)。

spark对很多人来说才是需要学习的,如果你有java经验大可以从java入门。如果没有那么还是建议从scala入门,但是实际上如果没有java经验,scala入门也会有一定难度,但是可以慢慢补。

所以总的来说spark才足够难,以至于需要学习。

如果上面任何一个问题的答案是no,我都不建议直接转行或者申请高级的数据挖掘职位(因为你很难找到一个正经的数据挖掘岗位,顶多是一些打擦边球的岗位,无论是实际干的工作还是未来的成长可能对你的帮助都不大)。

无论你现在是学生还是已经再做一些前段后端、运维之类的工作你都有足够的时间补齐这些基础知识。

补齐了这些知识之后,第一件事就是了解大数据生态,hadoop生态圈,spark生态圈,机器学习,深度学习(后两者需要高等数学和线性代数基础,如果你的大学专业学这些不要混)。

基于数据挖掘的学生成绩预警模型研究论文数据挖掘

摘要:在本科高年级学生中开设符合学术研究和工业应用热点的进阶课程是十分必要的。以数据挖掘课程为例,本科高年级学生了解并掌握数据挖掘的相关技术,对于其今后的工作、学习不无裨益。着重阐述数据挖掘等进阶课程在本科高年级学生中的教学方法,基于本科高年级学生的实际情况,以及进阶课程的知识体系特点,提出有针对性的教学方法参考,从而提高进阶课程的教学效果。

关键词:数据挖掘;进阶课程;教学方法研究;本科高年级。

学生在本科高年级学生中开设数据挖掘等进阶课程是十分必要的,以大数据、数据挖掘为例,其相关技术不仅是当前学术界的研究热点,也是各家企事业单位招聘中重要岗位的要求之一。对于即将攻读硕士或博士学位的学生,对于即将走上工作岗位的学生,了解并掌握一些大数据相关技术,尤其是数据挖掘技术,都是不无裨益的。在目前本科教学中,对于数据挖掘等课程的教学,由于前序课程的要求,往往是放在本科四年级进行。如何激发本科四年级学生在考研,找工作等繁杂事务中的学习兴趣,从而更好地掌握数据挖掘的相关技术是本课程面临的主要挑战,也是所有本科进阶课程所面临的难题之一。

1数据挖掘等进阶课程所面临的问题。

1.1进阶课程知识体系的综合性。

进阶课程由于其理论与技术的先进性,往往是学术研究的前沿,工业应用的热点,是综合多方面知识的课程。以数据挖掘课程为例,其中包括数据库、机器学习、模式识别、统计、可视化、高性能技术,算法等多方面的知识内容。虽然学生在前期的本科学习中已经掌握了部分相关内容,如数据库、统计、算法等,但对于其他内容如机器学习、人工智能、模式识别、可视化等,有的是与数据挖掘课程同时开设的进阶课程,有的已经是研究生的教学内容。对于进阶课程繁杂的知识体系,应该如何把握广度和深度的关系尤为重要。

1.2进阶课程的教学的目的要求。

进阶课程的知识体系的综合性体现在知识点过多、技术特征复杂。从教学效益的角度出发,进阶课程的教学目的是在有限的课时内最大化学生的知识收获。从教学结果的可测度出发,进阶课程的教学需要能够有效验证学生掌握重点知识的.学习成果。1.3本科高年级学生的实际情况本科高年级学生需要处理考研复习,找工作等繁杂事务,往往对于剩余本科阶段的学习不重视,存在得过且过的心态。进阶课程往往是专业选修课程,部分学分已经修满的学生往往放弃这部分课程的学习,一来没有时间,二来怕拖累学分。

2数据挖掘等进阶课程的具体教学方法。

进阶课程的教学理念是在有限的课时内,尽可能地提高课程的广度,增加介绍性内容,在授课中着重讲解1~2个关键技术,如在数据挖掘课程中,着重讲解分类中的决策树算法,聚类中的k-means算法等复杂度一般,应用广泛的重要知识点,并利用实践来检验学习成果。

2.1进阶课程的课堂教学。

数据挖掘等进阶课程所涉及的知识点众多,在课堂上则采用演示和讲授相结合的方法,对大部分知识点做广度介绍,而对需要重点掌握知识点具体讲授,结合实践案例及板书。在介绍工业实践案例的过程中,对于具体数据挖掘任务的来龙去脉解释清楚,尤其是对于问题的归纳,数据的处理,算法的选择等步骤,并在不同的知识点的教学中重复介绍和总结数据挖掘的一般性流程,可以加深学生对于数据挖掘的深入理解。对于一些需要记忆的知识点,在课堂上采用随机问答的方式,必要的时候可以在每堂课的开始重复提问,提高学习的效果。

2.2进阶课程的课后教学。

对于由于时间限制无法在课上深入讨论的知识点,只能依靠学生在课后自学掌握。本科高年级学生的课后自学的动力不像低年级学生那么充足,可以布置需要动手实践并涵盖相关知识点的课后实践,但尽量降低作业的工程量。鼓励学生利用开源软件和框架,基于提供的数据集,实际解决一些简单的数据挖掘任务,让学生掌握相关算法技术的使用,并对算法有一定的了解。利用学院与大数据相关企业建立的合作关系,在课后通过参观,了解大数据技术在当前企业实践中是如何应用的,激发学生的学习兴趣。

2.3进阶课程的教学效果考察进阶课程的考察不宜采取考试的形式,可以采用大作业的形式。从具体的数据挖掘实践中检验教学的成果,力求是学生在上完本课程后可以解决一些简单的数据挖掘任务,将较复杂的数据挖掘技术的学习留给学生自己。

3结语。

数据挖掘是来源于实践的科学,学习完本课程的学生需要真正理解,掌握相关的数据挖掘技术,并能够在实际数据挖掘任务中应用相关算法解决问题。这也对教师的教学水平提出了挑战,并直接与教师的科研水平相关。在具体的教学过程中,发现往往是在讲授实际科研中遇到的问题时,学生的兴趣较大,对于书本上的例子则反映一般。进阶课程在注重教学方法的基础上,对于教师的科研水平提出了新的要求,这也是对于教师科研的反哺,使教学过程变成了教学相长的过程。

参考文献:

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[2]蒋盛益,李霞,郑琪.研究性学习和研究性教学的实证研究———以数据挖掘课程为例[j].计算机教育,2014(24).

[3]张晓芳,王芬,黄晓.国内外大数据课程体系与专业建设调查研究[c].2ndinternationalconferenceoneducation,managementandsocialscience(icemss2014),2014.

[4]郝洁.《无线传感器网络》课程特点、挑战和解决方案[j].现代计算机,2016(35).

[5]王永红.计算机类专业剖析中课程分析探讨[j].现代计算机,2011(04).

旅游管理下数据挖掘运用论文

我国中央经济会议明确指出解决“三农”问题是现阶段工作中的重点内容,这进一步体现出我国对农村旅游发展的重视。基于时代背景给予农村旅游发展的支持,进一步促进了农村产业结构的调整与农村经济的良好发展。在时代的背景下,农业旅游这种新兴的旅游模式顺应市场的需求得以产生和发展。不仅能够切实的促进农民的收入取得相应的提高,还能够进一步促进农村地区的全面发展。农业资源作为农业旅游发展的主要资源,农村旅游的开发能够有效的保障农村土地的经济性质,进而对耕地数量的保护起着强有力的保障作用。

一、探讨农业旅游开发管理的模式。

1、农户分散经营模式。

目前,在我国农业旅游发展的基础阶段是由农户作为农业旅游开发的主体,农业旅游的经营模式主要是以分散式经营模式为主。以农户为主体进行经营直接具有一定的弊端,一是开发的规模相对较小并且分散,而一些农户为了追求短期的利益没有对农业旅游资源进行合理的开发,而相应附属农产品的开发也因为缺乏科学理论支持出现单一缺乏吸引力的情况。二是农户缺乏雄厚的经济实力,在农业旅游开发中没有足够的资金投入。这直接影响着产品的开发和宣传。除此之外,经营者缺乏统一的规划,对原有的田园风光进行过度的修建,从而导致环境污染更加严重[1]。

2、企业主导经营模式。

分散的农户经营模式为农业旅游开发和经营带来严重的外部问题。而通过引进有经济实力和市场经营能力的企业进行农业旅游的开发,能够在一定程度上解决这些外部问题。但引进的企业作为外来者很难考虑到乡村公共资源对后代具有的重要作用,因此仍然可能导致对农业资源进行过度的开发利用和破坏[2]。

3、村民自主开发模式。

以村民自主开发模式作为农业旅游经营模式中的主体,主要基于具有一定规模的社区内,村民自发联合形成的农业旅游开发组组织。一般情况下,会成立相应的管理委员会对农业旅游资源的占用、供应等活动进行组织和监督。并结合相应的规章制度对农业旅游资源和乡村整体文化环境进行合理的使用和维护。这一经营模式是目前比较符合我国农业旅游开发的模式[3]。

二、分析农业旅游开发管理现存问题及形成原因。

1、农业旅游开发管理现存的问题。

我国农业旅游发展相对较晚,大部分地区都处在基础发展阶段。对于现阶段农业旅游开发中普遍存在的问题主要有三种,一是农民的收入提高效果不明显。二是农村的乡土民俗和自然资源环境遭到严重的破坏,三是对于农业旅游资源很难实现可持续发展。

通过对现阶段我国农业旅游开发管理中存在问题的分析可以总结出,形成这些问题的原因主要有四个方面。一是经营者的思想观念没有跟随时代的发展进行及时的更新,这直接导致产品类型较少。二是对农业旅游开发和管理没有进行长期的规划,缺乏相应的品牌产品和足够的营销力度。三是人才和资金的短缺导致旅游市场淡季和旺季差距较大。四是相关的基础设施和配套设施不完善,并且缺乏相应的体制,导致市场形成严重的无序竞争。

三、探究农业旅游开发管理相关对策。

1、正确认识农业旅游。

农业旅游的开发和管理要以正确的思想观念作为前提指导,因此要想确保农业旅游能够保持正确的发展方向就要对其具有正确的认识。农业旅游的开发和管理一定要树立正确的旅游资源观念,打破传统观念的限制,对农业旅游资源存在的本质内涵和具有的重要价值进行充分的认识,改进和创新农业旅游开发和管理意识。相关部门和所涉及人员应该投入更多的精力对于农业旅游进行合理的开发和科学的管理,从而为农业旅游发展质量提供强有力的基础保障。

2、农业旅游规划开发。

农业旅游主要是向游客展示出农村生产生活的整体,让游客能够感受到传统的乡土民俗文化和农业资源。这也要求我们要通过有效的开发和管理形成一个综合的资源系统,必须要从整体上对农业旅游进行合理的规划和科学的开发。对于农业旅游的规划和开发不仅要保护地区生物多样性好农村生态系统,还要重视农业科学配置,保证农业旅游资源的完整性和合理性。

3、加强相应制度规范。

现阶段,我国农业旅游开发管理十分需要建立相关的制度规范。这不仅有利于农业旅游开发主体在使用公共资源时能够主动考虑社会成本,进而对公共资源的消费数量进行合理的限制。还能够在一定程度上保证农业旅游经营组织在进行科学健康的可持续发展。

4、加强旅游人才培养。

加强对农村旅游人才的培养可以从三个方面入手,一是组织相应的旅游知识培训。二是要与相应的旅游企业和高等院校建立紧密的合作,为农村旅游人才提供更多的培训机会。三是要充分结合现代化信息技术手段,一方面要利用现代化网络信息技术拓宽农村旅游人才的知识面,另一方面还要利用网络信息技术倡导农民不断加强自身的学习,从而使农民的整体素质取得提高。

四、结语。

农业旅游作为新农村建设和发展的重要内容,推动着人民生活水平的提高和国家经济的发展,要想更好的进行农业旅游的开发和管理,我们要明确目前我国农业旅游发展管理模式存在的不足,正确的认识农业旅游的重要性。要加强对其规划开发,并建立相应的制度规范对旅游人才的培养,从而促进农业旅游的可持续发展。

数据挖掘论文的参考文献

:数据挖掘是一种特殊的数据分析过程,其不仅在功能上具有多样性,同时还具有着自动化、智能化处理以及抽象化分析判断的特点,对于计算机犯罪案件中的信息取证有着非常大的帮助。本文结合数据挖掘技术的概念与功能,对其在计算机犯罪取证中的应用进行了分析。

:数据挖掘技术;计算机;犯罪取证。

随着信息技术与互联网的不断普及,计算机犯罪案件变得越来越多,同时由于计算机犯罪的隐蔽性、复杂性特点,案件侦破工作也具有着相当的难度,而数据挖掘技术不仅能够对计算机犯罪案件中的原始数据进行分析并提取出有效信息,同时还能够实现与其他案件的对比,而这些对于计算机犯罪案件的侦破都是十分有利的。

数据挖掘技术是针对当前信息时代下海量的网络数据信息而言的,简单来说,就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的随机数据中对潜在的有效知识进行自动提取,从而为判断决策提供有利的信息支持。同时,从数据挖掘所能够的得到的知识来看,主要可以分为广义型知识、分类型知识、关联性知识、预测性知识以及离型知识几种。

根据数据挖掘技术所能够提取的不同类型知识,数据挖掘技术也可以在此基础上进行功能分类,如关联分析、聚类分析、孤立点分析、时间序列分析以及分类预测等都是数据挖掘技术的重要功能之一,而其中又以关联分析与分类预测最为主要。大量的数据中存在着多个项集,各个项集之间的取值往往存在着一定的规律性,而关联分析则正是利用这一点,对各项集之间的关联关系进行挖掘,找到数据间隐藏的关联网,主要算法有fp-growth算法、apriori算法等。在计算机犯罪取证中,可以先对犯罪案件中的特征与行为进行深度的挖掘,从而明确其中所存在的联系,同时,在获得审计数据后,就可以对其中的审计信息进行整理并中存入到数据库中进行再次分析,从而达到案件树立的效果,这样,就能够清晰的判断出案件中的行为是否具有犯罪特征[1]。而分类分析则是对现有数据进行分类整理,以明确所获得数据中的相关性的一种数据挖掘功能。在分类分析的过程中,已知数据会被分为不同的数据组,并按照具体的数据属性进行明确分类,之后再通过对分组中数据属性的具体分析,最终就可以得到数据属性模型。在计算机犯罪案件中,可以将按照这种数据分类、分析的方法得到案件的数据属性模型,之后将这一数据属性模型与其他案件的数据属性模型进行对比,这样就能够判断嫌疑人是否在作案动机、发生规律以及具体特征等方面与其他案件模型相符,也就是说,一旦这一案件的数据模型属性与其他案件的数据模型属性大多相符,那么这些数据就可以被确定为犯罪证据。此外,在不同案件间的共性与差异的基础上,分类分析还可以实现对于未知数据信息或类似数据信息的有效预测,这对于计算机犯罪案件的处理也是很有帮助的。此外,数据挖掘分类预测功能的实现主要依赖决策树、支持向量机、vsm、logisitic回归、朴素贝叶斯等几种,这些算法各有优劣,在实际应用中需要根据案件的实际情况进行选择,例如支持向量机具有很高的分类正确率,因此适合用于特征为线性不可分的案件,而决策树更容易理解与解释。

对于数据挖掘技术,目前的计算机犯罪取证工作并未形成一个明确而统一的应用步骤,因此,我们可以根据数据挖掘技术的特征与具体功能,对数据挖掘技术在计算机犯罪取证中的应用提供一个较为可行的具体思路[2]。首先,当案件发生后,一般能够获取到海量的原始数据,面对这些数据,可以利用fp-growth算法、apriori算法等算法进行关联分析,找到案件相关的潜在有用信息,如犯罪嫌疑人的犯罪动机、案发时间、作案嫌疑人的基本信息等等。在获取这些基本信息后,虽然能够对案件的基本特征有一定的了解,但犯罪嫌疑人却难以通过这些简单的信息进行确定,因此还需利用决策树、支持向量机等算法进行分类预测分析,通过对原始信息的准确分类,可以得到案件的犯罪行为模式(数据属性模型),而通过与其他案件犯罪行为模式的对比,就能够对犯罪嫌疑人的具体特征进行进一步的预测,如经常活动的场所、行为习惯、分布区域等,从而缩小犯罪嫌疑人的锁定范围,为案件侦破工作带来巨大帮助。此外,在计算机犯罪案件处理完毕后,所建立的嫌疑人犯罪行为模式以及通过关联分析、分类预测分析得到的案件信息仍具有着很高的利用价值,因此不仅需要将这些信息存入到专门的数据库中,同时还要根据案件的结果对数据进行再次分析与修正,并做好犯罪行为模式的分类与标记工作,为之后的案件侦破工作提供更加丰富、详细的数据参考。

总而言之,数据挖掘技术自计算机犯罪取证中的应用是借助以各种算法为基础的关联、分类预测功能来实现的,而随着技术的不断提升以及数据库中的犯罪行为模式会不断得到完善,在未来数据挖掘技术所能够起到的作用也必将越来越大。

作者:周永杰单位:河南警察学院信息安全系。

数据挖掘论文的参考文献

摘要:主要通过对数据挖掘技术的探讨,对职教多年累积的教学数据运用分类、决策树、关联规则等技术进行分析,从分析的结果中发现有价值的数据模式,科学合理地实现教学评估,让教学管理者能够从中发现教学活动中存在的主要问题以便及时改进,进而辅助管理者决策做好教学管理。

关键词:教学评估;数据挖掘;教学评估体系;层次分析法。

1概述。

近年来国家对中等职业教育的发展高度重视,在政策扶持与职教工作者的努力下,职业教育获得了蓬勃的发展。如何提高教学质量、培养合格的高技术人才成为职教工作者研究的课题。各种调查研究结果表明:加强师资队伍的建设,强化教师教学评估对教学质量的提高尤为重要。

所谓教学评估,就是运用系统科学的方法对教学活动或教育行为的价值、效果作出科学的判断过程。教学评估方式要灵活多样,要多途径、多方位、多形式的发挥评估的导学作用,以鼓励评估为主,充分发挥评估的激励功能,促进教学的健康发展。

在中等职业学校多年的教育教学工作中积累了大量的教务管理数据、教师档案数据等,怎样从庞杂大量的数据中挖掘出有效提高教学质量的关键因素是个难题。数据挖掘技术却可以从人工智能的角度很好地解决这一课题。通过数据挖掘技术,得到隐藏在教学数据背后的有用信息,在一定程度上为教学部门提供决策支持信息促使更好地开展教学工作,提高教学质量和教学管理水平,使之能在功能上更加清晰地认识教师教与学生学的关系及促进教育教学改革。

数据挖掘就是从大量的、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、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘应该更正确地命名为“从数据中挖掘知识”。即数据挖掘是对巨大的数据集进行寻找和分析的计算机辅助处理过程,在这一过程中显现先前未曾发现的模式,然后从这些数据中发掘某些内涵信息,包括描述过去和预测未来趋势的信息。人工智能领域习惯称知识发现,而数据库领域习惯将其称为数据挖掘。

数据挖掘过程包括对问题的理解和提出、数据收集、数据处理、数据变换、数据挖掘、模式评估、知识表示等过程,以上的过程不是一次完成的,其中某些步骤或者全过程可能要反复进行。对问题的理解和提出在开始数据挖掘之前,最基础的工作就是理解数据和实际的业务问题,在这个基础之上提出问题,对目标作出明确的定义。

2.3.1分类分析方法:是通过分析训练集中的数据,为每个类别做出准确的描述或建立分析模型或挖掘出分类规则,以便以后利用这个分类规则对其它数据库中的记录进行分类的方法。2.3.2决策树算法:是一种常用于分类、预测模型的算法,它通过将大量数据有目的的分类,从而找到一些有价值的、潜在的信息。它的主要优点是描述简单,分类速度快,特别适合大规模的数据处理。2.3.3聚类算法:聚类分析处理的数据对象的类是未知的。聚类分析就是将对象集合分组为由类似的对象组成的多个簇的过程。在同一个簇内的对象之间具有较高的相似度,而不同簇内的对象差别较大。2.3.4关联规则算法:侧重于确定数据中不同领域之间的关系,即寻找给定数据集中的有趣联系。提取描述数据库中数据项之间所存在的潜在关系的规则,找出满足给定支持度和置信度阈值的多个域之间的依赖关系。

在以上各种算法的研究中,比较有影响的是关联规则算法。

3教学评估体系。

评价指标体系是教学评估的基础和依据,对评估起着导向作用,因此制定一个科学全面的评价指标体系就成为改革、完善评价的首要目标。评价指标应以指导教学实践为目的,通过评价使教师明确教学过程中应该肯定的和需要改进的地方;以及给出设计评价指标的导向问题。

3.1教学评估体系的构建方法。

层次分析法(简称ahp法)是美国运筹学家t·l·saaty教授在20世纪70年代初期提出的一种简便、灵活而又实用的多准则决策的系统分析方法,其原理是把一个复杂问题分解、转化为定量分析的方法。它需要建立关于系统属性的各因素多级递阶结构,然后对每一层次上的因素逐一进行比较,得到判断矩阵,通过计算判断矩阵的特征值和特征向量,得到其关于上一层因素的相对权重,并可自上而下地用上一层次因素的相对权重加权求和,求出各层次因素关于系统整体属性(总目标层)的综合重要度。

3.2构建教学评估指标体系的作用。

3.2.1构建的教学评估指标,作为挖掘库选择教学信息属性的依据。

3.2.2通过ahp方法,能筛选出用来评价教学质量的相关重要属性,从而入选为挖掘库字段,这样就减去了挖掘库中对于挖掘目标来说影响较小的属性,进而大大减少了挖掘的工作量,提高挖掘效率。3.2.3通过构建教学评估指标,减少了挖掘对象的字段,从而避免因挖掘字段过多,导致建立的决策树过大,出现过度拟合挖掘对象,进而造成挖掘规则不具有很好的评价效果的现象。3.2.4提高教学质量评估实施工作的效率。

4.1学习效果评价学习评价是教育工作者的重要职责之一。评价学生的学习情况,既对学生起到信息反馈和激发学习动机的作用,又是检查课程计划、教学程序以至教学目的的手段,也是考查学生个别差异、便于因材施教的途径。评价要遵循“评价内容要全面、评价方式要多元化、评价次数要多次化,注重自评与互评的有机结合”的原则。利用数据挖掘工具,对教师业务档案数据库、行为记录数据库、奖励处罚数据库等进行分析处理,可以即时得到教师教学的评价结果,对教学过程出现的问题进行及时指正。

另外,这种系统还能够克服教师主观评价的不公正、不客观的弱点,减轻教师的工作量。

4.2课堂教学评价。

课堂教学评价不仅对教学起着调节、控制、指导和推动作用,而且有很强的导向性,是学校教学管理的重要组成部分,是评价教学工作成绩的主要手段。实现对任课教师及教学组织工作效果做出评价,但是更重要的目的是总结优秀的教学经验,为教学质量的稳定提高制定科学的规范。学校每学期都要搞课堂教学评价调查,积累了大量的数据。利用数据挖掘技术,从教学评价数据中进行数据挖掘,将关联规则应用于教师教学评估系统中,探讨教学效果的好坏与老师的年龄、职称、学历之间的联系;确定教师的教学内容的范围和深度是否合适,选择的教学媒体是否适合所选的教学内容和教学对象;讲解的时间是否恰到好处;教学策略是否得当等。从而可以及时地将挖掘出的规则信息反馈给教师。管理部门据此能合理配置班级的上课教师,使学生能够较好地保持良好的学习态度,从而为教学部门提供了决策支持信息,促使教学工作更好地开展。

结束语。

数据挖掘作为一种工具,其技术日趋成熟,在许多领域取得了广泛的应用。在教育领域里,随着数据的不断累积,把数据挖掘技术应用到教学评价系统中,让领导者能够从中发现教师教学活动中的主要问题,以便及时改进,进而辅助领导决策做好学校管理,提高学校管理能力和水平,同时通过建立有效的教学激励机制来达到提高教学质量的目的。这一研究对发展中的职业教育教学管理提出了很好的建议,为教学管理工作的计算机辅助决策增添了新的内容。将数据挖掘技术应用于中职教学评估,设计开发一套行之有效的课堂教学评价系统,是下一步要做的工作,必将有力推动职业教育的快速发展。

数据挖掘毕业论文:物联网技术

古典文学中常见论文这个词,当代,论文常用来指进行各个学术领域的研究和描述学术研究成果的文章,简称为论文。以下就是由编为您提供的。

阿里巴巴成功上市,使马云一时间家喻户晓,同时让更多人看到了电商发展的无限潜力和广阔空间。电子商务是一门交叉性概念,其涉及理论知识和领域极为丰富,譬如:管理学、法学、经济学以及互联网技术等多种领域,是一系列综合性极强的活动。信息技术的进步和社会商业的发展使得经济数字化、竞争全球化、贸易自由化的趋势不断加强。有关电子商务各类的研究如雨后春笋层出不穷,其中物联网技术作为其发展的重要支撑不可忽视。为进一步了解近年来我国基于物联网的电商发展研究热点,笔者通过对cnki收录的相关文献的进行计量分析就此展开研究。

物联网作为一种新兴技术,自20世纪90年代由美国麻省理工学院首次提出以来,其技术实现及应用引起国内外学术界学者广泛关注。物联网起初是基于物流系统提出的,以射频识别技术作为条码识别的替代品,实现对物流系统进行智能化管理。

在研究物联网技术在电子商务应用中,rfid功不可没。rfid(radiofrequencyidentification)技术作为物联网的重要技术,又称电子标签、无线射频识别,是一种通信技术,可通过无线电讯号识别特定目标并读写相关数据,而无需识别系统与特定目标之间建立机械或光学接触。电子商务利用物联网技术通过把人、财、物、商店等实体联结起来并在网络环境下进行交互。在实现交互时,一个关键技术就是利用rfid技术给各个实体标注独一无二的标签从而将不同实体加以区分。物联网技术不仅承担着标注实体角色而且在记录生产过程、跟踪物流以及防伪查询等方面发挥着重要作用。

随着互联网技术的发展和经济全球化浪潮的推动,电子商务问题及物联网技术成为国内外学术界普遍研究热点。国内学者就电子商务发展进程中涉及到的主要环节并结合物联网技术作出相关研究,并在其研究的基础之上根据我国电子商务发展状况提出了针对性建议,这些环节主要包括基础设施建设、支付环境、信用环境以及发展环境的改善等等。

国内对电子商务的研究热度颇高,然而对物联网技术下电子商务的研究相对匮乏。2017年4月,我们在cnki上以“主题=电子商务”为检索式进行检索,查得相关记录83605条;以“主题=‘物联网’+‘电子商务’”为检索式得到609条记录,通过筛选共112篇文献与本文研究相关。在112篇文章中,98篇为非基金文献,基金文献仅占1/8。据调查,近年来我国基于物联网技术对电子商务研究集中在物联网技术在各行业电子商务中的应用、物联网对电商的影响以及基于物联网技术新型模式的研讨等方面。因此,围绕物联网环境下电子商务发展动向及趋势并进行相关比较分析对把握电子商务发展中关键问题具有极强的现实意义和指导意义。

数据挖掘论文

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[39]贾治国。数据挖掘在高考填报志愿上的应用[d].内蒙古大学20xx。

数据挖掘论文心得体会

数据挖掘的概念和应用已经渗透到社会生活和工业生产的各个领域。作为数据挖掘的实践者,本人在读数学专业的同时,也兴趣盎然地涉足了数据科学和机器学习领域。在一次数据挖掘课程中,我完成了一篇论文,能让我对数据挖掘这个领域有更深入的认识和体验。这篇论文让我深入了解了数据挖掘的思路,技术和应用,并且让我体会到写论文不仅仅是理论知识,更需要实践的动手能力,思维的掌握能力,和成果演示的表达能力。在这篇心得体会中,我想分享我的经验,和大家一起探究数据挖掘的独特之处。

数据挖掘作为一个复杂的技术领域,它的研究对象可以是已有的数据集合,经修正的数据对象或者真实的数据。要想在这个领域获得成功,首先需要有学习数据挖掘的信念。学习数据挖掘,不仅需要具有信息学、数学、统计、计算机等领域的基本素养,还要具备探索、创新、思维、推理能力等本质要素。当我们深入学习数据挖掘技术时,我们不仅需要明``确各项技术特征,还需要全面了解不同类型的数据分析流程。

一般来说,学习数据挖掘的方法包括:学习关于数据挖掘的各种知识点、探索分享“开源”资源、通过训练理论模型以及掌握不同实际应用场景下的数据挖掘流程等。这些方法都非常必要,同时也大大丰富了我们的数据挖掘知识储备。

第三段:论文的核心内容。

在毕业论文写作之中,我写了一篇关于“基于树模型的数据挖掘方法研究与应用”的论文。本文利用树形神经网络模型,并通过对数据源进行预处理和特征选择,把语音呼叫数据与样本数据进行匹配,并提出了树形神经网络模型的性能检验。同时,本文探讨了该模型的实际应用场景以及对未来语音识别的发展具有重要的参考价值。该论文的相关资料、数据等都经过了极为详尽的研究和讨论。通过数据挖掘的方法,该论文配备有附录和数据模型的详细数据分析。

第四段:论文的收获。

通过这篇论文的写作,我除了掌握数据挖掘的基本技能,如预处理、分析等,更重要的是锻炼了自己的学习能力、团队沟通协作能力和美术设计等多方面的能力。通过论文的撰写和演示,我更加深入地认识了数据挖掘应用的深度、挑战和前景。

第五段:未来展望。

在未来的学习和工作中,我希望能够不断强化自己数据挖掘领域方面的知识储备,加速自身的魅力和资质提升,成为引领行业的新一代人才,并在日后的实践中不断总结经验,挖掘新的理论问题,依托技术优势和网络平台,推动数据挖掘与科技创新的合理发展,并为行业的创新与发展做出重要的贡献。

电力企业数据挖掘技术探究教学论文

摘要:随着科学技术的快速发展,各种新鲜的事物和理念得到了广泛的应用。其中机器学习算法就是一则典型案例——作为一种新型的算法,其广泛应用于各行各业之中。本篇论文旨在探讨机器学习算法在数据挖掘中的具体应用,我们利用庞大的移动终端数据网络,加强了基于gsm网络的户外终端定位,从而提出了3个阶段的定位算法,有效提高了定位的精准度和速度。

关键词:学习算法;gsm网络;定位;数据;。

移动终端定位技术由来已久,其主要是利用各种科学技术手段定位移动物体的精准位置以及高度。目前,移动终端定位技术主要应用于军事定位、紧急救援、网络优化、地图导航等多个现代化的领域,由于移动终端定位技术能够带给精准的位置服务信息,所以其在市场上还是有较大的需求的,这也为移动终端定位技术的优化和发展,带给了推动力。随着通信网络普及,移动终端定位技术的发展也得到了一些帮忙,使得其定位的精准度和速度都得到了全面的优化和提升。同时,传统的定位方法结合先进的算法来进行精准定位,目前依旧还是有较大的进步空间。在工作中我选取机器学习算法结合数据挖掘技术对传统定位技术加以改善,取得了不错的效果,但也遇到了许多问题,例如:使用机器学习算法来进行精准定位暂时无法满足更大的区域要求,还有想要利用较低的设备成本,实现得到更多的精准定位的要求比较困难。所以本文对机器学习算法进行了深入的研究,期望能够帮忙其更快速的定位、更精准的定位,满足市场的需要。

数据挖掘又名数据探勘、信息挖掘。它是数据库知识筛选中十分重要的一步。数据挖掘其实指的就是在超多的数据中透过算法找到有用信息的行为。一般状况下,数据挖掘都会和计算机科学紧密联系在一齐,透过统计集合、在线剖析、检索筛选、机器学习、参数识别等多种方法来实现最初的目标。统计算法和机器学习算法是数据挖掘算法里面应用得比较广泛的两类。统计算法依靠于概率分析,然后进行相关性决定,由此来执行运算。

而机器学习算法主要依靠人工智能科技,透过超多的样本收集、学习和训练,能够自动匹配运算所需的相关参数及模式。它综合了数学、物理学、自动化和计算机科学等多种学习理论,虽然能够应用的领域和目标各不相同,但是这些算法都能够被独立使用运算,当然也能够相互帮忙,综合应用,能够说是一种能够“因时而变”、“因事而变”的算法。在机器学习算法的领域,人工神经网络是比较重要和常见的一种。因为它的优秀的数据处理和演练、学习的潜力较强。

而且对于问题数据还能够进行精准的识别与处理分析,所以应用的频次更多。人工神经网络依靠于多种多样的建模模型来进行工作,由此来满足不同的数据需求。综合来看,人工神经网络的建模,它的精准度比较高,综合表述潜力优秀,而且在应用的过程中,不需要依靠专家的辅助力量,虽然仍有缺陷,比如在训练数据的时候耗时较多,知识的理解潜力还没有到达智能化的标准,但是,相对于其他方式而言,人工神经网络的优势依旧是比较突出的。

2以机器学习算法为基础的gsm网络定位。

2.1定位问题的建模。

建模的过程主要是以支持向量机定位方式作为基础,把定位的位置栅格化,面积较小的栅格位置就是独立的一种类别,在定位的位置内,我们收集数目庞大的终端测量数据,然后利用计算机对测量报告进行分析处理,测量栅格的距离度量和精准度,然后对移动终端栅格进行预估决定,最终利用机器学习进行分析求解。

2.2采集数据和预处理。

本次研究,我们采用的模型对象是我国某一个周边长达10千米的二线城市。在该城市区域内,我们测量了四个不同时间段内的数据,为了保证机器学习算法定位的精准性和有效性,我们把其中的三批数据作为训练数据,最后一组数据作为定位数据,然后把定位数据周边十米内的前三组训练数据的相关信息进行清除。一旦确定某一待定位数据,就要在不同的时间内进行测量,按照测量出的数据信息的经纬度和平均值,再进行换算,最终,得到真实的数据量,提升定位的速度以及有效程度。

2.3以基站的经纬度为基础的初步定位。

用机器学习算法来进行移动终端定位,其复杂性也是比较大的,一旦区域面积增加,那么模型和分类也相应增加,而且更加复杂,所以,利用机器学习算法来进行移动终端定位的过程,会随着定位区域面积的增大,而耗费更多的时间。利用基站的经纬度作为基础来进行早期的定位,则需要以下几个步骤:要将边长为十千米的正方形分割成一千米的小栅格,如果想要定位数据集内的相关信息,就要选取对边长是一千米的小栅格进行计算,而如果是想要获得边长一千米的大栅格,就要对边长是一千米的栅格精心计算。

2.4以向量机为基础的二次定位。

在完成初步定位工作后,要确定一个边长为两千米的正方形,由于第一级支持向量机定位的区域是四百米,定位输出的是以一百米栅格作为中心点的经纬度数据信息,相对于一级向量机的定位而言,二级向量机在定位计算的时候难度是较低的,更加简便。后期的预算主要依靠决策函数计算和样本向量机计算。随着栅格的变小,定位的精准度将越来越高,而由于增加分类的问题数量是上升的,所以,定位的复杂度也是相对增加的。

2.5以k-近邻法为基础的三次定位。

第一步要做的就是选定需要定位的区域面积,在二次输出之后,确定其经纬度,然后依靠经纬度来确定边长面积,这些都是进行区域定位的基础性工作,紧之后就是定位模型的训练。以k-近邻法为基础的三次定位需要的是综合训练信息数据,对于这些信息数据,要以大小为选取依据进行筛选和合并,这样就能够减少计算的重复性。当然了,选取的区域面积越大,其定位的速度和精准性也就越低。

3结语。

近年来,随着我国科学技术的不断发展和进步,数据挖掘技术愈加重要。根据上面的研究,我们证明了,在数据挖掘的过程中,应用机器学习算法具有举足轻重的作用。作为一门多领域互相交叉的知识学科,它能够帮忙我们提升定位的精准度以及定位速度,能够被广泛的应用于各行各业。所以,对于机器学习算法,相关人员要加以重视,不断的进行改良以及改善,切实的发挥其有利的方面,将其广泛应用于智能定位的各个领域,帮忙我们解决关于户外移动终端的定位的问题。

参考文献。

[2]李运.机器学习算法在数据挖掘中的应用[d].北京邮电大学,2014.

数据挖掘论文

近些年来,已经有越来越多的企业把通信、网络技术和计算机应用引入企业的日常管理工作和业务开发处理当中,企业的各类信息化程度也在不断提高。现代科技信息技术的广泛应用已经显著的提高了企业的工作效率和经济效益。但是,在使用信息技术给企业带来的方便、快捷的同时,也不断的出现了新的问题和需求。企业经过多年积累了大量的历史数据,这些数据对企业当前的日常经营活动几乎没有任何的使用价值,成了留之无用弃之可惜的累赘。而且储藏这些历史数据会对企业造成很大的困难和费用开销。为此数据挖掘技术应用在网络营销中势在必行,全面细致的分析数据库资源并从中提取有价值的信息来对商业决策进行支持,从而来控制运营成本、提高经济效益。本文将从网络营销中数据挖掘技术的几个应用进行探讨和分析。

客户关系管理在网络营销,商业竞争是一家以客户为中心的竞技状态的客户,留住客户,扩大客户基础,建立密切的客户关系,客户需求分析和创造客户需求等,是非常关键的营销问题。客户关系管理,营销和信息技术领域是一个新概念,这在90年代初,软件产品在上世纪90年代后期出现的诞生。目前,在国内和国外的此类产品的研究和发展阶段。然而,继续与数据仓库和数据挖掘技术的进步和发展,客户关系管理,也是对实际应用阶段。crm的目标是管理者与客户的互动,提升客户价值,提高客户满意度,提高客户的忠诚度,还发现,市场营销和销售渠道,然后寻找新客户,提高客户的利润贡献率的最终目的是为了推动社会和经济效益。客户关系管理的目的,应用是改善企业与客户的关系,它是企业和服务本质管理和协调,以满足客户的需求,企业政策支持这项工作,并联系客户服务加强管理,提高客户满意度和品牌忠诚度。

然而,数据挖掘可以应用到很多方面的crm和不同阶段,包括以下内容:

(1)“一对一”营销的内部工作人员认识到,客户是在这个领域的企业,而不是贸易发展生存的关键。与每一个客户接触的过程,也是了解客户的进程,而且也让客户了解业务流程。

(2)企业与客户之间的销售应该是一种商业关系不断向前发展。客户和营销公司成立这种方式,而且有许多方法可以使这种与客户的关系,往往以改善包括:延长时间,客户关系和维护客户关系,以进一步加强相互交往过程中,公司可以在对方取得联系更多的利润。

(3)客户对客户盈利能力分析。我们的客户盈利能力是非常不同的,如果你不明白客户盈利能力,很难制定有效的营销策略,以获取最有价值的客户,或进一步提高客户的忠诚度的价值。数据挖掘技术可以用来预测客户在市场条件变化不同的盈利能力。它可以找到所有这些行为和使用模型来预测客户行为模式的客户交易盈利水平或新客户找到高利润。

(4)在所有部门维护客户关系的竞争日趋激烈,企业获得新客户的成本上升,因此,保持现有客户的关系变得越来越重要。对于企业客户可分为三大类:没有价值或者低价值的客户,不容易失去宝贵的客户,并不断寻找更多的优惠,更有价值的服务给客户。前两个类型的客户,客户关系管理,现代化,然而,最具潜力的市场活动,是第三个层次的用户,而且还特别需求和营销工具,以保护客户,可以减缓企业经营成本,而且还获得了宝贵的客户。数据挖掘还可以发现,由于客户流失,该公司能够满足这些客户的需要,采取适当措施,保持销售。

(5)客户访问企业业务系统资源,包括能够获得新客户的关键指标。为了提供这些新的资源,包括企业搜索客户谁不知道该产品的客户,可能是竞争对手,服务客户。这些细分客户,潜在客户可以帮助企业完成检查。

通过挖掘客户的有关数据,可以对客户进行分类,找出其相同点和不同点,以便为客户提供个性化的产品和服务,使企业和客户之间能够通过网络进行有效的沟通和信息交流。例如,关联分析,客户在购买某种商品时,有可能会连带着购买其他的相关产品,这样购买的某种商品和连带购买的其他相关产品之间就存在着某种关联,企业可以针对这种关联进行分析,分析出规律,已制定有效的营销策略来长效的起到吸引客户连带消费,购买其他产品的营销策略。它能够智能化地从大量的数据中提取出有用的信息和知识,为企业的管理人员提供决策支持。数据挖掘技术使数据库技术进入了一个更高级的阶段,它不仅能对过去的数据进行查询和遍历,并且能够找出过去数据之间的潜在联系,从而促进信息的传递。

客户群体的划分也会用到数据挖掘,没有基于数据挖掘的客户划分,就没有真正的差异化、个性化营销,就没有现代营销的根本。做为企业的领导者,不管你的企业是卖产品的还是卖服务,第一个应该准确把握的商业问题就是你的目标客户群体,他们是谁,有什么特点和行为模式,有那些独特的喜好可以作为营销的突破口,有多大的多长久的赢利价值。这些问题是你整个商业运做的核心和基础,不了解你的客户,下面的路就根本别指望能走下去了。数据挖掘营销应用中的客户群体划分可以科学有效的解决这个问题,也能给企业找到一个合理的营销定位。

数据挖掘技术在90年代开始应用于信用评估与风险分析中。企业在进行网络营销的过程中会受到各种各样的来自买方的信用风险的威胁,随着市场竞争的加剧,贸易信用已经成为企业成功开发客户和加强客户关系的重要条件。客户信用管理主要是搜集储存客户信息,因为客户既是企业最大的财富来源,也是风险的主要来源。为了让企业在这方面更少的受到威胁,可以利用数据挖掘技术发现企业经常面临的诈骗行为或延付货款行为,进而进行回避。同时尽可能把客户信用风险控制在交易发生之前是成功信用管理的根本。因此,充分获取客户的详细资料并做出安全的决策非常重要。

客户信用风险管理应用数据挖掘技术的优势:

(3)数据挖掘技术也可以适应各种形式的数据,数据挖掘可以是连续的数据,离散数据,而其他形式的数据处理,以便在更大的灵活性,在选择指标时,更加符合客观实际的信用风险模型。

为现代信用风险管理方法有两个:第一是所谓的指数法,其基础是信用相关业务的某些特性来企业信用评估;第二类是所谓的结构化方法,根据历史数据和市场数据模拟在企业资产价值变化的动态持续的过程,然后确定其企业信用的位置。

网络营销作为适应网络经济时代的网络虚拟市场的新营销理论,是市场营销理念在新时期的发展和应用。它能够智能化地从大量的数据中提取出有用的信息和知识,为企业的管理人员提供决策支持。数据挖掘技术使数据库技术进入了一个更高级的阶段,它不仅能对过去的数据进行查询和遍历,并且能够找出过去数据之间的潜在联系,从而促进信息的传递。

1.维护原有客户,挖掘潜在新客户。

网络营销中销售商可以通过客户的访问记录来挖掘出客户的潜在信息,跟据客户的兴趣与需求向客户有针对性的做个性化的推荐,制定出客户满意的产品服务。在做好维护原有老客户的基础上,通过对数据的挖掘,利用分类技术,也可以寻找出潜在的客户,通过对web日志的挖掘,可以对已经存在的访问者进行分类,根据这种精细的分类,还可以找到潜在的新客户。

2.制定营销策略,优化促销活动。

对于保留的商品访问记录和销售记录进行挖掘,可以发现客户的访问规律,了解客户消费的生命周期,起伏规律,结合市场形势的变化,针对不同的商品和客户群制定不同的营销策略,保证促销活动针对客户群有的放矢,收到意想不到的效果。

3.降低运营成本,提高竞争力。

网络营销的管理者可以通过数据挖掘发现市场反馈的可靠信息,预测客户未来的购买行为,有针对性的进行营销活动,还可以根据产品访问者的浏览习惯来觉定产品广告的位置,使广告有针对性的起到宣传的效果。从而提高广告的投资回报率,从而能降低运营成本,提高且的核心竞争力。

4.对客户进行个性化推荐。

根据客户采矿活动对网络规则,有针对性的网络营销平台,提供“个性化”服务。个性化服务是在服务策略和服务内容的不同客户的不同,其本质是客户为中心的web服务的需求。它通过收集和分析客户资料,以了解客户的利益和购买行为,然后采取主动,以达到建议的服务。

5.完善网络营销网站的设计。

1冯英健著,《网络营销基础与实践》,清华大学出版社,20xx年1月第1版。

2.,and.sky-shairoh,esinknowledgediscoveryanddatamining.aaai/mitpress,menlopark,ca.1996:。

数据挖掘论文【】

:中医临床理论多是由著名医家的经验升华形成的,反映了临床上不同学术派系以及不同学科的优势特征,但这其中不免掺杂了个人主观经验,因此本文就中医临床理论研究中医病案为基础,对应用病案数据挖掘结果来总结和重建中医临床理论的方式进行了探讨,认为该方法可为完善中医临床理论提供客观的数据支持,使中医临床理论的来源更具有科学性。

科研一体化中医临床理论决定着中医临床学科的发展水平,是中医临床发展的动力。从古至今,中医名医名家辈出,他们的临床经验和学术思想不断提炼升华,逐步形成了传统的中医临床理论。新中国成立以来,中医不断汲取最新的科技成果,进行了大量临床实践,而中医临床理论发展缓慢,己经成为制约当代中医学术发展的瓶颈,对如何开拓中医临床理论的研究,可谓见仁见智,但各种新的临床理论常常裹挟着“各家学说”。在当今大数据和信息技术发达的背景下,运用数据挖掘技术对中医病案进行大数据分析,客观揭示当前中医临床理论的本来面目,尽可能减少个人见解的偏倚,对于推动中医临床理论发展具有重要的现实意义,本文就基于病案数据挖掘的中医临床理论重建进行探讨如下。

1.1中医古典文献是传统中医临床理论的基础。

众所周知,中医之所以能够屹立千年不倒,很大一部分原因是因为其有独特的理论体系,而在这其中,中医古典文献做出的贡献应该是第一位的。因为这些古典文献的记载和流传,为后世的医家提供了参考和借鉴,使得我们从前人的思维上不断创新,与临床进行有机结合,不断研究出新的适合于当前时代的临床理论。例如,中医学无论在理论研究还是在临床治疗方面的丰富,许多根本性的理论都是源自于《内经》。该书创立了藏象、经络、诊法等各方面的理论[1],勾画了中医理论的雏形,构建了中医理论体系的基本框架。到后期东汉时期张仲景的《伤寒论》则是创造了以六经辨证和脏腑辨证为主的局面,其所倡导的“观其脉证,知犯何逆,随证治之”使得辨证论治登上新的高度。到了金元时期,就是百家争鸣的时代,这期间以金元四大家为主的学派开始萌生,留下了许多可供后世医家参考的古典文献并创建了不同的临床理论,而明清时期以叶天士和吴鞠通为首确立的卫气营血和三焦辨证,使温病学的辨证理论逐步趋于完善,至今仍是指导临床治疗温热病的理论依据。总之,传统中医临床理论的构建和完善,离不开前人的摸索与贡献,也得益于著名医学家创建的传统中医理论,使得我们现在的中医体系不断的饱满和充实。

1.2当代著名中医的临床经验不断提升为中医临床理论。

传统中医的临床理论,在很大程度上展示着著名医家的临床经验。在中医理论与实践发展的相互促进过程中,当代医家通过读书、临证、心悟将实践经验不断总结并升华为理论,又在实践中不断完善既有的理论,成为中医理论发展的重要途径和模式,而当代中医理论的发展则需要将传统理论与现代实践相互融合起来。例如上世纪60年代时,面对中医基础理论中新的思想相对匮乏的这一局面,邓铁涛结合其治疗的临床经验,首次提出了“五脏相关学说”。尽管当时的理论准备并不完善,但是这一理论的提出,在很大程度上完善并且取代了“五行学说”中某些模糊性和不确定性,并且随着时代的发展,逐渐验证了邓老的这一经验的正确性,也成为指导中医临床理论的一大重要体系[2]。又如,脑出血这一现代疾病在古代名为中风,多数是“从风而治”,认为肝脏与中风的关系最为密切。随着时代的推进,自20世纪80年代以来,许多学者根据微观辨证和中医理论“离经之血便是瘀”,提出急性出血中风属中医血证,瘀血阻滞是急性期脑出血的最基本病机,是治疗的关键所在[3]。故现代中医临床治疗上多以活血化瘀法治疗脑出血、脑梗塞这一系列疾病。若是仔细研读传统中医临床理论后,我们不难得出其构成和完善离不开当代著名医家的临床经验,它是在历经岁月的洗礼下不断塑造成型的。

1.3传统中医临床理论不断将现代医学相关内容中医化。

传统中医临床理论不断吸收现代医学的理论,将其相关内容不断中医化,将病人的各种证型通过五脏辨证、阴阳五行辨证以及八纲辨证划分得越来越细化,以提供病人在中医临床上治疗的理论依据。中医吸取了现代医学理论后正在不断壮大其内容,现代医学相关内容中医化在许多难治疾病的辨证治疗中都起到了良好的指导作用[4]。如艾滋病是古代传统中医辨证论治的空白,通过对艾滋病中医病因病机、证候规律、治法方药的系统研究,提出了“艾毒伤元”“脾为枢机”“气虚为本”的病因病机学说,确立了艾滋病“培元解毒”“益气健脾”的治疗原则,为中医药防治艾滋病奠定了理论基础,为进一步提高艾滋病的中医药临床诊疗效果提供理论依据[5]。

2.1中医主流理论不突出且与时俱进力度不够。

不可否认的是,当代的中医临床理论发展也是存在诸多不足的,中医理论的完善和发展是中华五千年来集体智慧的结晶,个别医家提出的临床理论可能各有千秋,其所立的角度和思维也不尽相同。例如,同是治疗输卵管阻塞这一疾病时,朱南孙教授认为多是由于湿蕴冲任所致,其用自拟的清热利湿方来进行治疗;而李广文教授则认为这一疾病多是由于瘀血阻络为主,治疗上以活血祛瘀为法,拟通任种子汤进行治疗[6]。又如对于“和解法”这一治疗方法的理解,当代名医蒲辅周老先生认为“寒热并用,补泻合剂,表里双解,苦辛分消,调和气血,皆谓和解”。而方和谦教授则认为“在治法上扶正祛邪,表里兼顾,此法就为和解法”。不同的医家在面对不同的疾病,甚至是不同的理法方药时,所持的看法常常是“各家学说”,这就导致了当前中医临床理论发展比较混乱,不能全面地体现中国五千年来发展过程中的中医主流理论。目前中医基础理论还存在一个缺陷就是它的与时俱进力度还不够,很多古代经典方药的主治病症,在当今时代已经不再多见了。比如蛔虫导致的蛔厥这一致病因素在现代已经不再常见,对应的乌梅丸的主要适应病症也不再是蛔厥;在针对没有明显临床表现的疾病如乙肝时,按传统中医往往体现出“无证可治”的状态;传统的诊断与现代检查相结合的力度也不够,中医临床基础理论在某些程度上忽略了其与生化、b超、x光、ct等现代检查结果的结合,并没有用中医理论对其做一合理的陈述;且现在临床上很多中药的药理作用、性味归经的研究作用还不够深入、细致,其作用不能在微观上得以解释。这些都导致了临床上很多情况没有从中医理论来认识中医,不是“以中解中”,而是“以西解中”,形成了临床抛弃中医理论的状态[7]。由于中医学是一门实践性很强的学科,它是在哲学辨证的思想指导下,与临床经验不断结合,这与西医知识体系相比较,难免存在一定的滞后性,这都会使得中医临床理论发展相对的落后。

2.2部分中医理论带有权威专家的“个人学说”偏见。

传统中医强调个人经验和学说,以中医内科学为例,第八版中的脑系疾病在第九版中已经删除,其涉及到的各种脑系疾病大多数归属于心系疾病与肝系疾病。根据其版本的不同,我们可以明显看出其凸显的中心内容及其思想不同,其多是体现编著者的理论思想,在一定程度上并没有客观地揭示疾病的本质,治疗理论也不够完善,一部分内容与最新研究得出的论文理论不符,这使得当代中医临床理论在某些程度上,带有权威专家的“个人学说”色彩。由于现代西方先进的科技文化流入,使得中医在一定程度上备受质疑,而正是因为人们对于中医理论的一些偏见,才使得中医长期让人诟病。

3.1临床理论应具有真实性与系统性。

中医临床理论的发展方形应当是建立在客观并且真实的临床实践基础上,从一次次临床实践中得出。由于历史时代的原因以及假设推理、模式建设的广泛使用,当代中医临床理论中理论与假说并存的现象较为普遍,如中医的五运六气学说对现代疫病预测和人体各经络脏腑在时间上对于人体治病效果的不同等,就需要我们在扎实的文献与临床实践基础上,对医案进行认真总结,利用科学的方法深入挖掘,开展中医理论的去伪存真研究,以促进中医理论的科学与健康发展。另外,传统的中医临床治疗上所用的理法方药,多是根据个人经验所进行的。随着科技的不断发展与时代的不断进步,当代的中医临床理论应该在成功的中医医案上进行系统的总结,不断挖掘和研究其微观的结构,并随着年月的更迭不断更新,不断完善,使其具有科学性和理论依据。同时,对近年来兴起的传染性非典型肺炎、艾滋病、禽流感等古人所没有经历过的疾病的诊治,中医就其病因病机的认识以及探究相应的诊疗方法,无疑也是一种理论上的创新[8]。通过对其进行深一层次的研究和发现,归纳出合适的治则治法,找到针对这一疾病的理法方药,使其更具有系统性,使得临床上中医治病可以循序渐进,注重整体,也是当代临床理论的一大发展方向。

3.2临床理论具有信息化的特点并可持续拓展。

随着时代的进步,当代的中医临床理论可以通过网络等方式进行共享,在大数据的这一时代背景下,随着病案的不断报道与积累,可以将各类成功的中医医案进行统计和挖掘,其结果也会不断进行更新和发展。不同的医家对于某一疾病的认识角度可能不同,其表现在病位、病性、病势和证候的判断标准也不一样,因此方药规律也不一样。而通过统计某一中医或西医疾病的较大样本病例,并对其进行数据挖掘,可以得出整个中医群体对于这一疾病诊治的证候分布、治则治法、处方用药等的规律,甚至可以根据统计的结果探索出新的方药,分析他们的共同点和所在差异。将中医临床理论具有信息化的这一特点不断地拓展下去,通过计算机等客观科学的手段进行分析,与主观的名老中医传承模式相比,更具客观性,更容易被临床医生接受,对各种疾病的中医临床用药也更具有指导价值。

4.1病案研究是中医理论发展的重要基础。

在当今大数据的时代背景下,中医固有的传统整体论科学特征有了越来越多的可供改变的空间。这种变化既为其按照自身特有的规律发展特点带来了机遇,也给未来中医理论的发展提出了挑战。同时,学习医案研究也是中医学相关大学生们应该学习的一项内容。阅读医案是必要的训练,也是中医入门的方法之一。医案的故事性引人入胜,在自然而然中接受中医思维方法和传统文化知识,同时医案中所呈现的名医风范,医德对学生起到潜移默化的影响,并培养对专业的热爱[9]。病案客观、真实地直接记录疾病诊断和治疗过程,医案研究作为中医理论发展过程中至关重要的一环,是中医理论发展的重要基础,以研究病案为基础,对于中医理论的形成和临床上中医积累经验,都起到了一定的辅助提升作用。

利用多种数据挖掘技术对中医病案中的有关信息行进行归纳、整理,是近年来传承中医临床经验的重要方法之一[10]。通过对同一种疾病的病案进行数据挖掘以分析医者的思路和探索其用药的。方法,对中医临床病案进行规范化的整理,能够深入总结其临床经验,挖掘隐藏在大量病案背后的诊治规律,甚至探索出新的方药配伍,为中医理论的发展提供一定的科学依据的同时,使得中医理论的发展越来越现代化,不仅仅只是停留在以前的靠读书和个人经验的结合,也为广大的中医在日后的临床治疗上提供了新的思路和方向。

4.3临床实践推动理论发展,赋予转化医学新的内涵。

目前,我们通过并按数据挖掘来总结一些中医对于治疗同一种疾病所采取的诊断和用药,可以获得新的思路,并且为完善我们现有的中医理论基础可以提供可靠的理论支持。采用数据挖掘技术对中医学术思想和临证经验进行研究,可以全面解析其中的规律,分析中医个体化诊疗信息特征,提炼出临证经验中蕴藏的新理论、新力法,可以实现经验的有效总结与传承[11]。与此同时,要求我们用发展的眼光将现代的科技手段整合加入到传统的中医学理论中去,推陈出新,通过临床实践与基础理论的不断结合,不断完善,推动祖国医学现代化,谱写有关于中医学在转化医学上新的篇章。

[2]邱仕君,吴玉生。在基础理论与临床医学之间———对邓铁涛教授五脏相关学说的理论思考[j].湖北民族学院学报(医学版),2005,22(2):36-39.

[3]顾宁,周仲英。通下法治疗急性脑出血研究进展[j].中国中医急诊,2000,9(5):227.

[4]靳士英。邓铁涛教授学术成就管[j].现代医院,2004(9):1-6.

[7]孟静岩,应森林。试论中医基础理论指导临床研究的思考与途径[j].上海中医药大学学报,2009(3):3-5.

数据挖掘论文的参考文献【】

数据挖掘技术在各行业都有广泛运用,是一种新兴信息技术。而在线考试系统中存在着很多的数据信息,数据挖掘技在在线考试系统有着重要的意义,和良好的应用前景,从而在众多技术中脱颖而出。本文从对数据挖掘技术的初步了解,简述数据挖掘技术在在线考试系统中成绩分析,以及配合成绩分析,完善教学。

随着计算机网络技术的快速发展,计算机辅助教育的不断普及,在线考试是一种利用网络技术的重要辅助教育手段,其改革有着重要的意义。数据挖掘技术作为一种新兴的信息技术,其包括了人工智能、数据库、统计学等学科的内容,是一门综合性的技术。这种技术的主要特点是对数据库中大量的数据进行抽取、转换和分析,从中提取出能够对教师有作用的关键性数据。将其运用于在线考试系统中,能够很好的处理在线考试中涉及到的数据,让在线考试的实用性和高效性得到进一步的增强,帮助教师更加快速、完整的统计考试信息,完善教学。

数据挖掘技术是从大量数据中"挖掘"出对使用者有用的知识,即从大量的、随机的、有噪声的、模糊的、不完全的实际应用数据中,"挖掘"出隐含在其中但人们事先却不知道的,而又是对人们潜在有用的信息与知识的整个过程。

目前主要的商业数据挖掘系统有sas公司的enterpriseminer,spss公司的clementine,sybas公司的warehousestudio,minersgi公司的mineset,rulequestresearch公司的see5,ibm公司的intelligent,还有coverstory,knowledgediscovery,quest,explora,dbminer,workbench等。

2.1数据分类。

数据挖掘技术通过对数据库中的数据进行分析,把数据按照相似性归纳成若干类别,然后做出分类,并能够为每一个类别都做出一个准确的描述,挖掘出分类的规则或建立一个分类模型。

2.2数据关联分析。

数据库中的数据关联是一项非常重要,并可以发现的知识。数据关联就是两组或两组以上的数据之间有着某种规律性的联系。数据关联分析的作用就是找出数据库中隐藏的联系,从中得到一些对学校教学工作管理者有用的信息。就像是在购物中,就可以通过顾客的购买物品的联系,从中得到顾客的购买习惯。

2.3预测。

预测是根据已经得到的数据,从而对未来的情况做出一个可能性的分析。数据挖掘技术能自动在大型的数据库中做出一个较为准确的分析。就像是在市场投资中,可以通过各种商品促销的数据来做出一个未来商品的促销走势。从而在投资中得到最大的回报。

数据挖掘技术融合了多个学科、多个领域的知识与技术,因此数据挖掘的方法也呈现出很多种类的形式。就目前的统计分析类的数据挖掘技术的角度来讲,光统计分析技术中所用到的数据挖掘模型就回归分析、逻辑回归分析、有线性分析、非线性分析、单变量分析、多变量分析、最近邻算法、最近序列分析、聚类分析和时间序列分析等多种方法。数据挖掘技术利用这些方法对那些异常形式的数据进行检查,然后通过各种数据模型和统计模型对这些数据来进行解释,并从这些数据中找出隐藏在其中的商业机会和市场规律。另外还有知识发现类数据挖掘技术,这种和统计分析类的数据挖掘技术完全不同,其中包括了支持向量机、人工神经元网络、遗传算法、决策树、粗糙集、关联顺序和规则发现等多种方法。

4.1运用关联规则分析教师的年龄对学生考试成绩的影响。

数据挖掘技术中的关联分析在教学分析中,是一种使用频繁,行之有效的方法,它能挖掘出大量数据中项集之间之间有意义的关联联系,帮助知道教师的教学过程。例如在如今的一些高职院校中,就往往会把学生的英语四六级过级率,计算机等级等,以这些为依据来评价教师的教学效果。将数据挖掘技术中的关联规则运用于考试的成绩分析当中,就能够挖掘出一些对学生过级率产生影响的因素,对教师的教学过程进行重要的指导,让教师的教学效率更高,作用更强。

还可以通过关联规则算法,先设定一个最小可信度和支持度,得到初步的关联规则,根据相关规则,分析出教师的组成结构和过级率的影响,从来进行教师队伍的结构调整,让教师队伍更加合理。

4.2采用分类算法探讨对考试成绩有影响的因素。

数据挖掘技术中的分类算法就是对一组对象或一个事件进行归类,然后通过这些数据,可以进行分类模型的建立和未来的预测。分类算法可以进行考试中得到的数据进行分类,然后通过学生的一些基本情况进行探讨一些对考试成绩有影响的因素。分类算法可以用一下步骤实施:

4.2.1数据采集。

这种方法首先要进行数据采集,需要这几方面的数据,学生基本信息(姓名、性别、学号、籍贯、所属院系、专业、班级等)、学生调查信息(比如学习前的知识掌握情况、学习兴趣、课堂学习效果、课后复习时间量等)、成绩(学生平常学习成绩,平常考试成绩,各种大型考试成绩等)、学生多次考试中出现的易错点(本次考试中出现的易错点,以往考试中出现的易错点)。

4.2.2数据预处理。

(1)数据集成。把数据采集过程中得到的多种信息,利用数据挖掘技术中的数据库技术生产相应的学生考试成绩分析基本数据库。(2)数据清理。在学生成绩分析数据库中,肯定会出现一些情况缺失,对于这些空缺处,就需要使用数据清理技术来进行这些数据库中数据的填补遗漏。例如,可以采用忽略元组的方法来删除那些没有参加考试的学生考试数据已经在学生填写的调查数据中村中的空缺项。(3)数据转换。数据转换主要功能是进行进行数据的离散化操作。在这个过程中可以根据实际需要进行分类,比如把考试成绩从0~59的分到较差的一类,将60到80分为中等类,81到100分为优秀等。(4)数据消减。数据消减的功能就是把所需挖掘的数据库,在消减的过程又不能影响到最终的数据挖掘结果。比如在分析学生的基本学习情况的影响因素情况中,学生信息表中中出现的字段很多,可以选择性的删除班别、籍贯等引述,形成一份新的学生基本成绩分析数据表。

4.2.3利用数据挖掘技术,得出结论。

通过数据挖掘技术在在线考试中的应用,得出这些学生数据的相关分析,比如说学生考试中的易错点在什么地方,学生考试成绩的自身原因,学生考试成绩的环境原因,教师队伍的搭配情况等等,从中得出如何调整学校教学资源,教师的教学方案调整等等,从而完善学校对学生的教学。

数据挖掘技术在社会各行各业中都有一定程度的使用,基于其在数据组织、分析能力、知识发现和信息深层次挖掘的能力,在使用中取得了显著的成效,但数据挖掘技术中还存在着一些问题,例如数据的挖掘算法、预处理、可视化问题、模式识别和解释等等。对于这些问题,学校教学管理工作者要清醒的认识,在在线考试系统中对数据挖掘信息做出合理的使用,让数字挖掘技术在在线考试系统中能够更加有效的发挥其长处,避免其在在线考试系统中的的缺陷。

[1]胡玉荣。基于粗糙集理论的数据挖掘技术在高校学生成绩分析中的作用[j]。荆门职业技术学院学报,20xx,12(22):12.

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