数据挖掘学生全口径接收效果分析论文
【简介】感谢网友“赶羚羊的小木子”参与投稿，以下是小编为大家准备的数据挖掘学生全口径接收效果分析论文（共10篇），希望能够帮助到大家。
篇1：数据挖掘学生全口径接收效果分析论文
数据挖掘学生全口径接收效果分析论文
随着我国高等教育招生规模的提升，高等教育的大众化已基本实现，研究生的规模也迅速扩大，因此研究生课堂教学质量逐渐成为各大高校关注的焦点问题之一。而课堂接收效果直接影响研究生课堂教学质量，进而影响人才的培养。因此，调查、了解研究生的课堂状态，深入研究影响课堂接收效果的因素，对于提升研究生课堂质量具有十分重要的现实意义。本文通过调查东北财经大学研究生课堂行为，挖掘影响大学课堂效果的相关因素，归纳出其主要影响因素并从中寻求提升大学课堂效果的可行性策略。
一、文献综述
刘华和李瑗[1]通过教学态度，教学内容，教学方法这三个指标打分情况，进而利用Microsoft决策树算法，Microsoft关联算法和Microsoft聚类分析法挖掘模型进行挖掘分析。骆懿玲[2]基于元规则约束的关联挖掘进行课堂教学质量评价挖掘，并得出分析结果，给出建议。邵珠艳等[3]利用灰色关联分析，对影响课堂教学效果的因素打分后进行分析。叶勇[4]将云模型引入到遗传算法，再用改进遗传算法对支持向量机参数进行优化，并与BP神经网络、多元线性回归模型比较，以便对课堂教学质量的模型评价效果进行评价。袁万莲和郑诚[5]利用关联规则进行数据挖掘，得出与教学质量相关因素是教师的学历、职称以及教龄；职称为讲师、教龄较长或者高级职称、高学历的教师教学质量较好。张震等[6]将评价指标大致分为教学态度、教学内容、教学水平以及教师研究能力，利用关联规则进行数据挖据。戴俊[7]以教师因素，学生因素，师生双方因素以及环境因素和考试成绩作为变量，通过主成分回归方法对影响课堂教学效果的因素进行分析，为改进教学评价方式与提高课堂教学效果提供理论参考。许云华等[8]设计调查问题为“您最想对课堂教学提的意见”“改进方法”“如何实现从被动学习向动吸收知识的转变”，基于扎根理论对上述问题答案进行分析并得出分析结果。柴志贤和邱风[9]借鉴过程―成果研究方法，在以往研究的教师职称、年龄、所教年级、课程类别这些教师背景变量的基础上，增加教学素质、教学技能与教学责任心这三个影响因子进行分析，从而为提高高校课堂教学效果提供一定经验指导。
二、理论
（一）支持向量机（SVM）
支持向量机是由CorinnaCortes和Vapnik等在1995年首先提出的，是一种基于统计学习原理的数据挖掘技术。支持向量机分为支持向量回归机和支持向量分类机，本文主要应用支持向量分类机进行数据挖掘。支持向量机分类的核心是找到两相互平行并且间隔（margin）最大，并能将属于不同类别的样本点正确分开的边界，位于两边界中间位置并与之平行的超平面，称之为最大边界超平面，即为最终解。
（二）TF-IDFTF-IDF
是一种判断词语在文件中重要性程度的加权统计方法。一个词语在文件中出现的频率越高，它对这个文件来说就越重要；这个词语在整个语言中出现的频率越高，它对这个文档来说越不重要。TF-IDF可以利用计算机技术在不需要人工进行干预的情况下提取文件中的关键词，并快速对词频进行统计，常被用于文本挖掘和信息检索等前言领域。TF-IDF的主要思想是：若某个词在其他文件中很少出现，但在这一文件中出现的频率高，那么它极有可能反映了这一文件的特性，则认为它很适合用来分类，因为它具有很好的类别区分能力。TF-IDF实际上代表的是TF*IDF，TF表示词频，IDF表示逆文件频率。
三、模型
（一）数据来源
1.变量选取
为了获得教师因素、学生因素以及环境因素这三个变量的收稿日期：有效数据，笔者精心设计一份调查问卷，影响因素分为教师、学生及环境。教师因素中包括：学与生互动情况、授课方法、课堂考勤、按时上下课、PPT使用情况、普通话水平、讲课声音大小、作业布置情况以及课程考查形式。学生因素包括：出勤状况、遇到问题交流情况、课下与同学和老师交流情况、学习状态、听课表现、上课做笔记情况、课程内容掌握情况以及课堂上的感受。环境因素包括：上课时周边环境、所用教室类型、课程安排上下学期情况、上机教学与否、教学设备、授课时间段、授课时长以及教室卫生环境。
2.数据获取
在调查对象的选择上，我们主要以东北财经大学研究生为调查对象，发放线上调查问卷，让学生认真对自己所学课程中某一门课的教学效果进行评价。
（二）数据挖掘过程及结果
（1）读入数据。选择源选项卡中的excel节点，将调查问卷中数据导入到clementine中。
（2）数据审核。选择输出选项卡中的数据审核节点连接到excel节点上，由审核结果可知，Q5变量的类别比为90∶9∶1，单个类别值过大，会影响建模的.精确程度，故应删除。
（3）数据分区。利用分区节点将数据进行分区，其中70%为训练集，其余30%为测试集。
（4）变量相关性分析。利用统计量节点分析变量之间的相关性，若相关性高，需要剔除相关变量，反之则不需剔除。经测试，在本文的变量中未发现高相关性变量，因此无需剔除变量。
（5）得分变量重新分类。利用“重新分类”节点将得分变量分类，其中0―7分为一类，8、9、10分为另一类。
（6）特征选择建模。选择建模选择项卡中的特征选择节点，将其连接到数据流的恰当位置上。
（7）支持向量机建模。提取上一步得到的重要变量，选择建模选择项卡中的SVM节点进行建模。
（8）数据测试。测试过程和训练过程是相同的，且得到的准确率为93%，测试结果良好。
（三）文本挖掘过程及结果
1、数据清洗。原始调查问卷数据中包括文字，标点符号。其中一些信息对关键词抽取没有帮助，甚至会严重影响研究。为了方便抽取工作顺利开展，有必要先对原始评论数据进行清洗，如“无”或“好”等，对问卷内容没有帮助，进行直接删除处理。
2、数据预处理。预处理可以把句子级别的文本数据划分成可识别的词、词组，主要包括分词、词性标注和依存句法分析三个部分。在本文中使用LTP进行分词。
3、关键词提取。由于人工标注会造成主观干扰，本文为了减小人工标注的主观性影响，要利用TF-IDF算法自动提取关键词。
四、结论及建议
（一）结论
学生、教师、环境三方面均对课堂接收效果产生较大影响。数据挖掘结果中，课堂兴趣、学科掌握内容为学生因素，授课方法以及课堂互动属于教师因素，排在第二位的上课周边环境则是环境因素。文本挖掘结果中，学生、课程、认真为学生因素，理论、讲课、上课、教学、案例、互动属于教师因素，教室则是环境因素。因此，三种因素均对课堂接收效果产生影响。利用文本挖掘与数据挖掘对比分析可以得到良好的研究结果。文本挖掘与数据挖掘的结果中均体现出了学生因素、教师因素以及环境因素对课堂接收效果产生影响，并且两种方法的分析结果中均以高频率出现“互动”因素，印证了文中使用的两种方法均可行并可得到较为精准的结果。
（二）建议
增加课堂小组讨论环节。集体讨论是课堂中不可忽视的环节，既可以活跃课堂的气氛，交换意见观点，拓宽学习范围；又可以活跃学生思维，多角度展开思考，提升解决问题的能力，避免传统灌输式的教学方式。增加师生课堂互动。加强师生互动，调动课堂气氛，并利用实际问题创设情境，让学生给出解决的方案，提高学生的学习兴趣。增加课本知识与实际案例的结合。书本的知识往往是生硬抽象的，而结合实际的案例后，不仅可以使死板的课本知识更加形象生动，易于理解消化，融会贯通于实际案例中；也可以提高学生的学习兴趣，提升学习的积极性与主动性。增加课程实践环节。将课本知识用于实际操作中，不仅可以升学生学习的乐趣，还可以使学生结合生活经验学习相关知识，更好地将书本知识用于实际学习以及未来的工作中，同时在实践中深化对于课本知识的理解。增加高校课改调查。
本文针对东北财经大学研究生的调查问卷结果进行分析，并提出建议。不同学校的实际情况会有一定差异，师资力量会有差异，学生学习素质不同，院校学习氛围也有一定差异等。不同院校根据本校情况设计相应的调查研究方式，会使研究结果更具可信性，建议更具可行性，为教学改革提供更加切合实际的方案。
篇2：与临床医学数据挖掘分析相关论文
与临床医学数据挖掘分析相关论文
1DM概述
DM是数据库知识发现（knowledgediscoveryindatabase，KDD）不可缺少的一部分，而KDD是将未加工的数据转换为有用信息的整个过程，包括一系列转换步骤，从数据的预处理到DM的后处理［1］。其最早是在1989年举行的第11届美国人工智能协会（americanassociationforartificialintelli－gence，AAAI）学术会议上提出的，是近年来随着人工智能和数据库技术的发展而出现的一门新兴技术，其开发与研究应用是建立在先进的计算机技术、超大规模数据库的出现、对巨大量数据的快速访问、对这些数据应用精深的统计方法计算的能力这4个必要条件基础上的，以数据库、人工智能和数理统计三大技术为支柱。
2DM的基本模式及在临床医学中的应用
DM的任务通常有两大类：预测任务和描述任务。预测任务主要是根据其他属性的值，预测特定属性的值，主要有分类（classificaion）和回归（regression）2种模式。描述任务的目标是导出概括数据中潜在联系的模式（相关、趋势、聚类、轨迹和异常），主要有关联分析、聚类分析、异常检测3种模式。
2．1预测建模（predictivemodeling）
涉及以说明变量函数的方式为目标变量建立模型。有2种模式：分类和回归。分类是用于预测离散的目标变量。在临床医学中，疾病的诊断和鉴别诊断就是典型的分类过程。Melgani和Bazi以美国麻省理工学院的心律失常数据库的'心电图为原始数据，采用不同分类模型，对心电图的5种异常波形和正常波形进行分类。回归是用于预测连续的目标变量。回归可广泛应用于医学研究中如医疗诊断与预后的判别、多因素疾病的病因研究等。Burke等采用各种回归模式对影响乳腺癌患者预后的因素进行回归分析。
2．2关联分析（associationanalysis）
用来描述数据中强关联特征的模式，用于发现隐藏在大型数据集中的令人感兴趣的联系。所发现的模式通常用蕴函规则或特征子集的形式表示。关联分析主要应用于DNA序列间相似搜索与比较、识别同时出现的基因序列、在患者生理参数分析中的应用、疾病相关因素分析等。有学者对37000例肾病患者进行了追踪观察，监测肾小球过滤率、尿蛋白水平和贫血状况，结果发现以上3种生理指标中的任何一项异常都伴随着心脏病发病率的上升，这种肾病与心脏病“关联”的现象可发生在肾病的早期阶段。
2．3聚类分析（clusteranalysis）
旨在发现紧密相关的观测值组群，使得与属于不同簇的观测值相比，属于同一簇的观测值相互之间尽可能类似。聚类分析在医学领域中主要用于DNA分析、医学影像数据自动分析以及多种生理参数监护数据分析、中医诊断和方剂研究、疾病危险因素等方面。罗礼溥和郭宪国利用聚类分析对云南省25县（市）现有的112种医学革螨的动物地理区划进行分析，发现云南省医学革螨的分布明显地受到自然地理区位和特定的自然景观所制约。
2．4异常检测（anomalydetection）
用来识别其特征明显不同于其他数据的观测值。这样的观测值称为异常点（anomaly）或离群点（outlier）。异常检测的目标是发现真正的异常点，避免错误地将正常对象标注为异常点。换言之，一个好的异常检测器必须具有高检测率和低误报率，其主要应用于检测欺诈、网络攻击、疾病的不寻常模式等。
3DM的方法及研究趋势
在DM算法的理论基础上，DM常用方法：
（1）生物学方法包括人工神经网络、遗传算法等；
（2）信息论方法包括决策树等；
（3）集合论方法包括粗糙集理论、近邻算法等：
（4）统计学方法；
（5）可视化技术等方法。
DM经过十几年的蓬勃发展，很多基本算法已较为成熟，在其基础上进行更加高效的改进和算法提高显得比较困难，如传统的频繁模式和关联规则挖掘在近几年的国际著名会议和期刊上已不再作为重要的研究主题。近年来众多国内外知名学者相继探讨DM的最新方向。Yang和Wu汇总形成了DM领域十大挑战性问题报告；Agrawa等探讨了DM的现状并展望了未来的发展方向，Piatetsky－shapiro等讨论了DM新的挑战性问题，并主要探讨在生物信息学（bioinformatics）、多媒体挖掘（multimediamining）、链接挖掘（1inkmining）、文本挖掘（textmining）和网络挖掘（webmining）等领域所遇到的挑战。与国外相比，DM在国内的研究和应用始于20世纪90年代初，主要是对DM方法的介绍和推广，20世纪90年代后期和21世纪初进入蓬勃发展阶段，当前DM已成为大型企业进行经营决策时所必须采用的方法，证券和金融部门已将DM作为今后重点应用的技术之一。有学者以HIS和LIS数据库信息为数据源，人工神经网络为工具，概率论为依据，对常规检验结果和质谱指纹图数据进行DM并应用于临床实践。
4临床医学DM的特点
DM作用于医学数据库跟挖掘其他类型的数据库相比较，具有其自己的特点。以电子病历、医学影像、病历参数、化验结果等临床数据为基础建立的医学数据库是一个复杂类型数据库，这些临床信息具有隐私性、多样性、不完整性、冗余性、异质性和缺乏数学性质等自身的特殊性和复杂性，使得医学DM与常规DM之间存在较大差异。医学DM方法包括统计方法、机器学习方法、神经网络方法和数据库方法等。将这些不同的挖掘方法应用到疾病的诊断、治疗和预后分析以及医疗管理等各个领域，从疾病的诊治、医疗质量管理、医院管理、卫生政策研究与医疗资源利用评价等方面去获取诸如概念、规律、模式等相关知识；用于对疾病进行分类、分级、筛选危险因素、决定治疗方案和开药数量等。
5我国医学DM的现状及展望
生命科学的快速发展以及系统生物学（systembiology）的出现和蓬勃发展为研究现代医学模式和中医药学提供了可能的新思路和新方法。通过基因组学、蛋白质组学等方法阐述复杂生命迫切需要DM等相关计算分析方法处理海量的基因、蛋白、染色质数据如基因调控网络的研究、蛋白质交互网络的挖掘等。在我国医学数据极为丰富，但运用DM技术分析和处理这些数据资源的研究尚处于起步阶段。有些大学（如第二军医大学、哈尔滨医科大学、泸州医学院等）已经面向医学本科生及研究生开设了相关课程，上海交通大学医学院也向医学专业研究生开设了《生物医学数据挖掘》的课程，泸州医学院检验医学系开设了《检验医学信息学》课程，从检验医学信息的来源、综合、提炼和利用过程均进行了详细介绍。这些课程的开设旨在使学生及医学科学研究者了解这些知识，能理性地应用这些数学工具，并建立和其他学科领域研究人员合作的基础。医学DM是一门涉及面广、技术难度大的新兴交叉学科，是计算机技术、人工智能、统计等技术手段与现代医疗相结合的产物，需要从事计算机、统计学的科研人员与广大医务工作者之间的通力合作。随着理论研究的深入和进一步的实践摸索，医学DM必将在疾病的诊疗、医学科研与教学以及医院管理等方面发挥不可估量的巨大作用。
篇3：软件工程数据挖掘进展分析论文
【摘要】随着改革的开放，科技的飞速发展，科技的发展速度已经超过了人们的脚步，近年来，我们国家的计算机技术越来越成熟，计算机软件也越来越广泛，人们从前获取计算机软件信息的方法是手动获取，但手工获取的信息量是有一定限度的，不能满足现代软件的需求，所以，为了解决这个问题，本文着重于软件工程数据挖掘的研究进展。分别从几个不同的方面对软件工程数据挖掘研究进行了探讨。
【关键词】软件工程；数据挖掘；数据表示；数据预处理；机器学习
1前言
软件工程的数据挖掘指的是在大量的数据中发现有用的信息。因为软件工程的发展前景很广阔，而且软件工程数据挖掘是软件开发不可或缺的一部分，所以现在在软件工程领域以及一些相关领域内软件工程数据挖掘的研究非常火热，人们都争取尽量提高软件工程数据挖掘的速度，有用信息比率，以及智能识别等。从而让软件工程更具特色，为人们提供更大的便利。
2基本概念与技术挑战
2.1基本概念
软件工程在软件开发过程中会累计很多的数据，包括文档数据，测试数据以及用户数据和用户反馈数据，软件工程的开发者为了获取软件的信息就要使用这些数据，但是软件工程开发的软件越来越大，软件工程的数据量不再是手工可以处理的数量级，而且及其复杂，所以人们使用传统的方法来收集数据是非常困难的，基本上是不可能的，所以人们必须研究快速处理数据的方法，也就是软件工程数据挖掘技术。
2.2软件工程开发的过程及其相关信息
软件工程开发时所需要的最重要的一条基本原则就是软件工程学，软件工程学讲的就是软件工程开发。软件工程开发的基本步骤如下，首先进行可行性分析，需求分析，开发者需要先进性调研，来确定用户对软件功能的需求，在确定了大致的软件开发方向之后，开发者开始编写软件代码，然后根据代码的测试进行修改完善，在软件公布之后要持续地为软件进行维护，升级。在软件的开发阶段，每个开发者都不完全了解整个开发的过程，同时又不知道软件的整体信息，所以这些开发者如果缺少这些信息，他们就会无法进行继续开发，从而导致停工。
2.3软件工程的数据挖掘过程与任务
软件工程数据挖掘主要有三项任务，第一步是对数据进行预处理，第二步是对数据进行挖掘，第三步是对挖掘的结果进行分析。①数据预处理，待挖掘的大量数据混杂在了一起，它们的格式和形式是否适合进行数据挖掘，是否符合当前任务的数据特征，这些都是未知的，需要对其进行预处理，预处理就是将大量的数据进行改造，使其都变成适合进行挖掘的形式，并且变成符合任务的.数据，整个数据挖掘过程中，预处理是最费时费力的过程，主要的手段是将数据向量化和将数据降维处理。②数据的挖掘，数据的挖掘其实就是对预处理之后的数据进行整体探索，找到其中一些有用的信息，所谓有用的信息，指的就是反应本质的数据，还有比如一些具有一定的规律的数据，将这些数据找出来就是软件工程数据挖掘的目的，数据的挖掘主要分为几种，又频繁序列的整理，关联规则的整理，还有对数据进行分类等。③软件工程数据挖掘的结果分析，结果分析像是对一项工程进行检测验收一样，对挖掘之后的数据信息进行检测，将有用的信息展示出来，也就完成了整个软件工程数据挖掘过程，这些挖掘之后的数据很有价值，对计算机软件和客户的使用效果而言有着重要的意义。
3软件工程数据挖掘面临的挑战
因为软件工程的数据与其他的普通数据不同，所以软件工程数据的处理有着很大的困难，其困难主要有三个方面：①软件工程的数据复杂化；②软件工程的数据处理非传统；③对于软件工程数据挖掘的结果分析的标准非常严格。
3.1数据复杂化
软件工程的数据主要分为两大类：①结构化数据；②非结构化数据了。首先结构化的数据主要由缺陷报告和版本信息组成，而非结构化的数据则是由代码和文档组成。这两类数据不能使用同一种算法进行计算，但是这两类数据之间又包含者重要的对应关系，比如一个版本信息中对应包含着一定的文档，而一个代码中又有着缺陷报告，这种纠缠不清的关系让人们很难对其进行整体分析，所以人们为了在数据挖掘时将这两种数据同时挖掘出来，必须开发与之对应的新型算法，这样才能保证不漏掉很多有着复杂关系的结构化数据和非结构化数据。
3.2非传统分析
上文提到，软件工程数据挖掘的过程最后的步骤就是对挖掘之后的数据信息进行分析评估，而数据的处理结果最终要交到客户手中，对于客户的各种不同的数据需求，开发者要将挖掘之后的数据进行格式上的转变，这样大大地降低了软件工程数据挖掘的效率，而且往往客户要求的信息远远不止一种信息，有时还会需要具体的事例，编程的代码，缺陷的报告等等信息，所以，软件工程数据挖掘技术还需要进行新的完善，将要提交的信息进行归类，改变格式化，以及对各种需求都要满足而且保证效率的技术，做到让客户对数据挖掘结果满意，开发者还能从中获取最大利益的技术。3.3数据挖掘结果的评价标准在从前，传统的数据挖掘技术有着完善的对结果的分析标准，而现在，面对海量的软件工程数据，这套规定已经不再适用，对于不同的数据挖掘结果，对应着不同的数据结果分析评价标准，每个评价标准之间并没有太多的联系，这就需要开发者对不同类型的数据挖掘结果制定不同的分析标准，同时也需要满足客户的要求，开发者要对数据的结果有着独特的理解，才能对其结果是否满足要求，挖掘的是否成功，这些不定量的问题进行透彻的了解。总而言之，软件工程数据挖掘最终还是为了获取信息，所以，整个软件工程数据挖掘的结果是否将问题完美的解决的标准还是最终的数据是否满足要求，所以，上述挑战将会对数据挖掘的结果造成影响，为了解决这些问题，人们还需要开发新的技术，最终达到软件工程数据挖掘技术的完善。
篇4：软件工程数据挖掘进展分析论文
软件工程数据挖掘技术对计算机软件的开发，用户的完美体验都有着重要的意义，所以以后软件挖掘技术还会继续的发展下去，要完成软件工程数据挖掘技术的完善，要做到以下几点：①对已经发现的数据挖掘问题进行开发，就比如结构化数据与非结构化数据的捏合整理，这正是人们一直都没做到的重点难点，要攻破这一难关，人们必须在计算结构化与非结构化数据挖掘时舍弃传统的数据算法，开发新的适合这两数据的算法，这样才能一步到位将结构化数据与非结构化数据一起运算出来。②对将要面临的软件工程数据挖掘技术的难题进行预案，对于这些问题要做好准备，开发者要丰富自己的知识面，以免今后遇到问题时不知道怎么办。比如恶意程序，电脑高手病毒的处理，这些在未来将会越来越多，也就需要开发者对其做好先前的准备，从而在问题来临的时候迎刃而解。
5结束语
随着人们对事物的追求便利，软件工程的应用越来越广泛，所以，对于软件工程中的最重要部分软件工程数据挖掘技术也要大力发展，现在有很多软件工程数据挖掘技术正在兴起。相信随着研究的不断深入，软件工程数据挖掘工具将会越来越实用化、智能化，乃至实现真正的自动软件挖掘。
参考文献
[1]李新，张晓静，米燕涛.软件开发过程中的数据挖掘[J].石家庄职业技术学院学报，（02）：10~12.
[2]赵丽坤，陈立文，张国宗.基于数据挖掘技术的软件项目管理体系[J].经营与管理，2012（12）：34~35.
[3]邹文东，张立厚.数据挖掘在水环境分析信息化中的应用[J].图书馆论坛，（05）.
篇5：大数据崛起与数据挖掘分析论文
在人类生活和社会生产的各个行业中都需要运用到大数据，极大提高了人们的生活质量和社会生产的效率[1]。但是当今社会是技术更新日新月异的时代，为了促使大数据更好为人类提供服务以及促进其自身的不断崛起，需要挖掘更加丰富、有效且多元化的数据信息内容，才能满足社会发展的需求，也能有效巩固大数据在社会发展中的重要地位。
1相关概述
1.1大数据
大数据又被称为巨量数据，其是在物联网、云制造技术影响下产生的一种新型的信息处理模式，通过分析信息资产的变化规律，从而使信息处理具有更高的流程优化能力和决策洞察能力。
1.2大数据崛起
大数据风暴已影响到全世界的各个角落，在社会中的各个领域都需要通过数据分析各行业的运营情况，并根据数据分析结果作好相应的决策与判断，因此，大数据已在社会中得到广泛使用并快速崛起。企业通过将所有的业务数据信息进行整合分析，形成高速、真实及多样的管理模式，将能有效降低企业业务操作的资源损耗，同时还能有效提升企业工作的质量和效率[2]。
1.3数据挖掘
数据挖掘技术是一种新兴的科学技术，是由网络技术发展而来的，其不仅能用来分析具有特定规律的事物，同时对于数据量较大且复杂的数据信息其也能发掘其中的联系，并利用有效的技术手段，将复杂的数据信息从数据库中抽离出来，采用自身的编辑、处理及合成功能集合数据信息，供人们分析和使用[3]。
1.3.1基本特点
数据挖掘也可以被理解为数据分析，它的主要特点是能够对数据库中的各项数据进行分析、抽取、模型处理以及转换等，提取其中的关键性数据辅助人们进行企业生产决策，并能取得良好的效果。相较于传统的数据分析，其是在数据未知的情况下进行信息挖掘，因此，数据挖掘的三大基本特征是未知、实用性强、有效。在进行数据挖掘过程中可采用分类、聚类、决策树、关联规则等多种不同的分析方式进行数据信息发掘。
1.3.2基本步骤
数据挖掘一般分为数据准备、数据挖掘、运用管理、计算知识提取数据信息三个步骤。（1）数据准备，也就是要明确数据目标，在数据库中检索出符合条件且能被运用的数据，并做好分类、编辑等准备工作。（2）数据挖掘，根据数据挖掘的要求和目标，选择科学、合理的分析和计算方法，找出数据信息的特征和数据之间的联系，并归纳数据的应用价值表现[4]。（3）运用管理、计算知识提取数据信息，对于数据信息的总结还需进行实践与评估，也就是将得出的数据结论运用到实践工作中，通过实践结果判定其数据发掘分析过程的正确与否。
2数据挖掘的应用
数据挖掘被应用到市场营销、工业制造、科学研究、教育领域、医学领域、通讯行业以及网络技术应用等多个领域，对行业发展具有重要影响。（1）市场营销是最早开始使用数据挖掘技术的领域，也是目前应用大数据最多的领域，市场营销工作要取得良好的营销效果就必须充分发掘用户的消费习惯和分析其消费特点，而这些结论都需要通过对其消费的数据信息进行深入的分析，了解其中的规律，以此来判定用户的消费需求和消费能力，从而改进或转变企业的营销思路，提高企业营销业绩。通过数据分析的延伸，在市场营销方面已不仅仅包含传统的实体物品营销，对于银行、保险、电子商务以及金融领域，也可通过数据挖掘和分析市场经济的走势，为自身行业客户带来经济利益的同时，也有效促进了自身行业的发展[5]。（2）工业制造，通过分析工业制造行业的各种零部件生产数据以及分析产品缺陷，能够快速找出影响产品生产率的相关因素，在后续的工作中则会尽力减少和避免因素影响对产品造成的损坏，从而有利于提高工业产品的生产效率和良品率，将能有效促进企业的快速发展。（3）科学研究，科学研究一般都需要进行大量的数据观测和实验论证，才能获得有效的科学结论和找出某种事物的科学发展规律，而数据观测和实验论证都离不开数据的支持，利用数据挖掘技术能够快速找出科学数据之间的联系、变化规律以及科学家肉眼无法识别的科学知识，通过对相关数据信息进行科学的分析和计算，能有效降低科学研究的难度，使科学研究变得更加直观和简便。对于DNA数据、外空星体数据的探索，采用大数据分析相较于传统数据分析容易得多。（4）教育领域，其涉及教学资源的最优化配置、教学管理方式、学生心理发展状态、学习情况、教学评价以及综合素质发展等多项教学工作内容，为了使各项工作都能和谐、稳定、健康进行，需采用数据挖掘技术来实现教学管理者统筹和规划各项工作。（5）医学领域，医学数据和决策的正确与否与人类的生命安全息息相关，为了保证医疗决策数据的准确性和高效性，可采用数据挖掘技术对医疗信息数据进行有效的分析，为医疗决策提供安全保障[6]。（6）网络技术应用，数据挖掘技术是由网络技术发展而来的，因此，其与网络技术是相辅相成的关系，一方面网络技术的快速发展能有效促进数据挖掘技术的提高，另一方面数据挖掘技术可提高网络技术的发展速度，通过数据挖掘能有效提高电子商务、搜索引擎等相关网络技术的使用效率，例如得到用户需搜索的信息便可通过数据挖掘技术中的预测分类算法来实现。（7）通讯行业，通讯行业与网络技术和数据挖掘技术的发展都有着必然的联系，其不仅包含了市场营销，还包含了通讯技术和服务，而这些资源要进行有效和无缝连接需将行业内大量的复杂数据进行集合，找出各项数据信息的发展规律，然后作出正确的决策。例如，对于用户通信行为、系统负载、企业利润率、数据通信容量和速率等数据信息，需采用聚类方法和孤立点分析的方式，找出行业内的异常状态和影响行业发展的因素，从而能够及时采取有效的措施解决制约问题，促进通讯行业快速发展。
篇6：大数据崛起与数据挖掘分析论文
3.1大数据的崛起离不开数据挖掘的支持在人们的生活和工作中都需要应用到数据，数据的变化代表着人们行为的改变以及社会生产力的变化，而人类进行生产最主要的目的`在于促进社会经济的不断发展，因此，需要对各项生产信息数据进行深入和有效的挖掘和分析，找出事物之间的联系和生产变化的规律，目的在于根据现有的规律，预测其未来的发展方向，因此，数据挖掘技术越来越重要。而数据挖掘技术的重要性使人们对大数据的作用有了更加全面和深刻的了解，因此，要不断提升自身的数据挖掘能力，从而促进大数据技术不断崛起[7]。3.2大数据崛起有助于提高数据挖掘的工作效率任何一个实力雄厚的企业，其自身的技术能力一般不会太差，大数据崛起就说明了大数据挖掘技术已变得相当规范，从大数据技术被广泛运用到各行各业中可以看出。并且大数据的崛起，使得大数据分析的各方面技能都相对成熟，其能使数据发掘工作变得更加实用和高效，从而更好为人们提供优质的数据信息服务。
4结语
当今社会是知识、数据爆炸的时代，大数据知识和技术的快速发展改变了人们原有的生活和工作方式。其被广泛应用于市场营销、工业制造、科学研究、教育领域、医学领域、通讯行业以及网络技术应用等多个领域，有效推动了社会经济的快速发展。而大数据的崛起与数据挖掘技术又有着密切的联系，数据挖掘技术的快速发展使得大数据能够为人们提供实用和高效的数据信息服务，从而使人们在生活和工作中，能够利用数据变化的规律或事物数据之间的联系，研究出其未来的发展趋势，从而作出正确的决策，因此数据挖掘技术能有效提高人们的生产、制造水平和效率，并且能为人类企业生产的决策提供科学、合理的数据依据，使得人类的各项活动能够安全、快速开展[8]。
参考文献
[1]卢建昌,樊围国.大数据时代下数据挖掘技术在电力企业中的应用[J].广东电力,(9):88-94.
[2]马遥.计算机数据挖掘技术在CBA联赛中的应用理论研究[D].郑州:郑州大学,2014.
[3]曹莉.刍议大数据时代的数据挖掘与精细管理[J].经营管理者,(18):191-192.
[4]李平荣.大数据时代的数据挖掘技术与应用[J].重庆三峡学院学报,2014(3):145-147.
[5]韩英.浅析大数据时代的数据挖掘与精细管理[J].成都航空职业技术学院学报,2013,29(4):63-71.
[6]丁岩,杨庆平,钱煜明,等.基于云计算的数据挖掘平台架构及其关键技术研究[J].中兴通讯技术,2013,19(1):53-56,60.
[7]赵倩倩,程国建,冀乾宇,等.大数据崛起与数据挖掘刍议[J].电脑知识与技术,2014(33):7831-7833.
[8]王元卓,靳小龙,程学旗,等.网络大数据:现状与展望[J].计算机学报,2013,36(6):1125-1138.
篇7：移动通信用户数据挖掘分析论文
移动通信用户数据挖掘分析论文
摘要：科学技术的发展促进了移动通信行业发展迅速，运营商的网络建设规模逐渐完善，移动通信用户数量逐渐增多。在网络运行维护中，运营商积累了大量的数据信息，里面记录着用户的行为信息，加大对数据库中有用信息的挖掘，是当前移动通信行业需要迫切解决的问题，对促进移动通信行业的发展具有重要作用。
关键词：数据挖掘；移动通信；用户行为；应用
一、移动通信用户行为分析方法
在移动通信的角度对用户行为进行分析时，需要对数据源进行确定分析，不能凭空去捏造数据，需要建立在数据源的基础上，拥有强大的数据支撑，能够确保分析结果具有较强的说服力。我们在运用移动通信设备进行通话时，常会出现一方能听到声音，另一方不能听到声音的现象，该种情况会对用户的感知造成较大的影响，产生通话故障。从信令流程上对用户行为进行分析时，由于通话已经建立，但是没有在网络和用户之间建立信令交互，导致无法正确判断产生单通的原因，并且数据的采集、存储工作也存在较大的难度，在有正常信令数据的情况下，没有用户面数据，需要结合用户的行为进行定位。大多数移动通信用户对于出现的单通情况，会选择挂掉电话重新拨号，该项行为属于异常的用户行为，由于一次通话的时间较长，两次通话的时间较短，对用户的该种行为进行分析时，该种方法不具有适用性，导致不同的用户行为之间存在着一定的差异性[1]。
二、移动通信用户行为的数值模型及其应用
（一）用聚类分析方法做好数据的预处理工作。用户行为数值模型在建立前，需要做好样本数据的收集和整理工作，将原始数据作为模型建立的样本，运用聚类分析方法做好数据的预处理工作，确保原始数据操作的平均化，为数值模型的构建提供基础。同时，还需要充分考虑样本点的权重问题，运用聚类分析方法进行数据源压缩，数据分析结果显示不同的聚类点中包含的聚类样本数量存在一定的差异。在不考虑聚类频数的情况下，用户群体的聚类中心会导致整个曲线出现较大的偏差，需要按照权重进行样本点压缩。（二）用户行为建模需要建立在拟合分析的基础上。通过对数值结果进行进一步的研究和分析，是数据挖掘中的一项重要工作内容，通过分析的过程，能够找到数据存在的规律，得到相关的规律经验公式，明确系统参数与输入输出参数之间的关系，明确样本点变量值，通过分析的过程得出数据样本联系函数线，将这一过程称为拟合。所得出的拟合曲线参数值具有准确性特点，能够清晰的反映出语音流量的数量关系[2]。（三）用户行为数值模型。用户曲线的流量截距是区分用户群的重要指标，如果一个用户的基准流量较小，说明具有较大的发展空间。当前市场上大多数运营商套餐主要是采用套餐内产品加上超出部分进行收费的定价方式，价位不同，里面含有的套餐种类不同。客户选择何种套餐，与自身的使用需求有较大关系，在传统的移动设备中，用户消费量最高的是语音通话，而随着多媒体行业的逐渐完善和发展，用户的主要消费内容为流量，展现出了用户消费行为的前卫性，用户流量比重随之增加。（四）用户群分布趋势。在对用户群的分布趋势进行研究，需要建立在所有用户群重心点相同权值的基础上。通过研究分析可知，用户的流量消费还没有养成好的习惯，移动互联网的普及率较低，中等的基准流量用户群使用人数最多，高流量基准和低流量基准用户群使用数量较少。需要将语音和数据两种业务有机的统一起来，将其作为总业务量，明确语音和数据业务所占的比值，明确两者之间的换算关系。需要运用等价值曲线，对用户的等级进行量化式分级，结合用户的.业务总量来判断用户的价值级别，对整体用户的价值贡献进行分析，如果用户的价值贡献增长越快，则代表用户的成长性将越好。
随着科学技术的发展，通信行业用户的数量呈现出飞速增长的趋势，提升了数据信息的传输速率，丰富了用户的行为。互联网时代，用户的需求也在不断革新，更加重视语音通信质量，对数据业务的诉求不断提升，希望能够在任何地点，都能够保持顺畅的通话，用户的使用需求日益多元化。因此，需要加大对数据资源的挖掘力度，优化数据资源流程，运用聚类分析方法进行数据预处理，将用户行为建模建立在拟合分析的基础上，对用户群的分布趋势进行合理有效分析，明确用户出现的各项行为。
参考文献：
[1]胡燕清,周进艳,徐孝娜.数据挖掘在移动用户行为分析系统中的应用[J].现代电信科技,2013,Z1:86-89.
[2]顾震强.移动网络的用户行为及用户价值区域特征的分析研究[J].移动通信,,05:15-19.
篇8：大数据自动分析与数据挖掘探讨的论文
大数据自动分析与数据挖掘探讨的论文
近些年来，信息科技和网络的通信技术已经得到了飞速的发展，并且全国的信息基础设施也得到了完善，在全球的数据已经呈现出了极速增长的模式状态。在此种情况下，传统的数据处理方式已经满足不了现代化的处理需求，因此需要利用大数据的自动分析和数据挖掘来实现对数据的有效分享和利用。大数据科学已经成为了一个横跨信息科学、社会科学以及网络科学的新型交叉学科，受到了学术界的广泛关注。
一、遥感大数据的概述以及特征
在现代社会当中，遥感大数据已经成为了大数据的重要代表，成为了科学研究方面的重点研究方面，但是在现阶段当中还需要对其科学理论和方式进行不断的深入研究。遥感大数据具有大数据的特征，并且也具有自身独特的特征。在外部特征方面，首先具有海量的特征。遥感大数据的数据具有海量的特点，并且对着遥感技术的不断发展，在现阶段当中的高分辨率和高动态的新型卫星传感器在单位时间之内可以捕获到更多的数据量；其次还具有数据异构的特点，也就是说在数据生产过程当中所依赖到的业务系统之间会呈现出的不同状态，都需要由不同的数据中心来进行提供的，并且在逻辑结构或者组织方式上也呈现出了不同的特点；另外，还具有数据多源的特点，集中体现在数据的来源和捕获信息的手段方面，是可以拥有多种获取形式的，包括全球的观察网络点接收到的实时信息，以及民众手中的用户端的个性化信息。在内部特征方面，首先具有高维度性的特点，遥感大数据的数据类型呈现出了多样化的特点，因此数据当中的维度也变得越来越高，集中体现在了空间维度、时间维度以及光谱维度等。其次还具有多尺度性的.特点，成为了遥感大数据的重要特点，也就是说在进行数据的获取过程当中，可以根据不同的遥感技术和相对应的技术水平，来进行有效的划分，在空间和时间上呈现出多尺度的特点。另外，还具有非平稳性的特点，由于遥感大数据广泛的获取方式和物理意义，在信息理论的角度上来说，就属于典型的非平稳信号，呈现出分布参数或者规律随时发生变化的特点。
二、遥感大数据的自动分析和数据挖掘
2.1自动分析。首先，需要对遥感大数据的表达进行了解，在这个过程当中需要抽取多元化的特征来进行表示，从而建立起遥感大数据的目标一体化，在研究过程当中主要包括对遥感大数据的多元离散特征的有效提取，形成在不同的传感器当中的提取方式和方法。还要对若干大数据的多元特征进行归一化的表达，从而提升对大数据的处理能力和处理效率。其次就需要对遥感大数据进行相关的检索，在检索过程当中，需要利用网络化和集成化的方式进行检索，制定出基础设施的计划，提升对其数据的访问和检索效率。并且针对海量的遥感大数据来会说，需要检索出符合用户需求和感兴趣的内容和数据，就需要对数据内容进行比对，从而判断出用户所需要的内容，从大量的数据当中进行快速的检索到目标。在检索的过程当中，发展知识驱动的遥感大数据的检索方式是最有效的方式之一，可以分为场景检索服务、多源海量复杂场景数据的智能检索以及信息数据的检索等。另外，就是对遥感大数据的理解的，通过遥感大数据的科学，可以实现数据向知识的有效转变，在这个过程当中就需要根据遥感大数据本身的特征和数据检索的方式来对数据内容实现有效的提取。最后就是遥感大数据云的技术，可以将各种方式的遥感信息资源进行有效的整合，建立起遥感云服务的相关新型业务应用和服务模式，可以将在天空当中的传感器所捕捉到的信息通过软件的计算和整合来实现数据资源的有效存储和处理，从而使得用户可以在很快的时间之内获取到有效的服务。
2.2数据挖掘。首先需要对遥感大数据的数据挖掘过程进行了解，包括数据的获取、存储以及处理和整合等，在整个过程当中都具有大数据的特点。在进行捕获数据的过程当中可以从各种不同的传感器当中进行获取，然后对数据进行采样和过滤，之后就可以对采集到的数据进行处理和分析，最后将其数据用可视化的模式进行显示，方便了客户的使用和利用。其次，就是遥感大数据和广义的遥感大数据的综合挖掘的过程，利用此种方式，一方面可以与其他的数据方式形成良好的互补关系，另外一方面也可以对其数据当中的变化规律以及其他信息进行更好的挖掘和采集。在广义的遥感时空大数据当中，存储的费用是相当昂贵的，并且在数据的分析能力方面也存在严重不足的现象，因此在现代社会的智慧城市的建设过程当中发挥不了其巨大的作用，因此需要利用其他自动化的数据智能处理和挖掘的方式来对其空间地理分布的数据进行全新的挖掘和过滤。在时空分布的视频数据挖掘过程当中，在对智能数据进行处理和信息提取的同时，还要通过时空当中所分布的视频数据进行自动化的区分，来有效的区分正常和非正常的状态。在对时空数据的挖掘过程当中，主要可以从时空数据当中进行提取出隐藏的有用的信息知识，利用各种综合性的方式和方法，比如统计法、聚类法、归纳法以及云理论等。在遥感大数据的挖掘应用方面，可以适用于地球各种尺度和方位的变化，还可以在很大程度上对未知的信息进行良好的筛选和挖掘，推动国家的科学技术的发展，实现社会的可持续化发展。
综上所述，在不断的发展过程当中，我国的遥感数据的种类和数量将呈现出飞速增长的模式，在很多方面以及领域当中已经开展了遥感大数据的研究工作。值得注意的是，现阶段当中需要将遥感大数据的理论知识进行实践化的转变，从而实现遥感大数据的自动分析和数据挖掘功能，推动科学信息的不断进步。
参考文献
[1]宋维静,刘鹏,王力哲,等.遥感大数据的智能处理:现状与挑战[J].工程研究-跨学科视野中的工程,,(3):259-265.
篇9：我国的数据挖掘技术现状分析论文
摘要：数据挖掘学科的出现, 是对计算机领域的补充, 在计算机领域的发展下发展迅速, 引起了国内的重视, 并在国家的大力促进下不断发展, 取得了阶段性的成就, 但是发展现状仍然不容乐观, 本篇文章将针对数据挖掘的定义以及国内的现状进行分析, 并对其发展趋势进行预测, 目的在于加快我国的数据挖掘技术研究进程。
关键词：数据挖掘; 中国; 现状; 发展;
0 引言
随着计算机的发展与数据量的增加, 其对于数据的处理技术如生成、收集、储存数据等的水平要求越来越高, 因此新型的数据挖掘技术的出现是必然趋势, 替代了传统落后的数据处理技术。我国对于数据挖掘技术的研究已经取得瞩目的效果, 但是应用程度不高, 提高数据挖掘技术的实际应用成为了主要的问题, 需要采取必要措施加快数据挖掘技术应用进程。
1 数据挖掘的定义
数据挖掘 (DM) 是一个新兴的学科, 学名叫做数据库中发现知识 (KDD) , 其出现在20世纪90年代, 并在这三十年间发展迅速, 它的主要工作领域为数据库系统以及数据库应用领域, 其作用在于能够从应用数据中提取隐藏的关键信息与知识, 应用数据的范围广泛, 不管是不完整的数据, 还是受干扰的数据, 数据挖掘技术都能够通过对其数据的转换分析或者模块化处理进行识别与筛选, 并提取和处理其中的有用信息。数据挖掘的目的在于通过对数据中信息的处理, 筛选关键数据, 发现被忽略的数据, 从而寻找数据中的规律, 为决策者提供合理科学的数据分析报告, 帮助其作出最优化的决策。
数据挖掘技术学科的本质在于加深对数据的使用层次, 挖掘数据的内在含义并进行抽象化的概括, 改变了以往数据只能简单查询的低级层次。数据挖掘具有先知性、实用性以及科学性的特点, 同时数据挖掘的发展依赖于数据库、人工智能统计学等计算机学科的快速发展, 因此吸引了一大批专业人才加入到其的研发过程中, 加快了其的研究发展进程。
篇10：我国的数据挖掘技术现状分析论文
2.1 研究现状分析
我国开展数据挖掘技术的研究在1993年, 中科院合肥分院成为首个被自然科学基金支持进行数据挖掘技术研究, 从此以后, 我国掀开了研究数据挖掘研究的序幕, 主要研究机构与人员主要是相关专业的大学教授以及一些数据处理研究机构。近年来, 我国对数据挖掘的研究工作高度重视, 通过中国自然科学基金等对其进行资金支持, 同时, 政府创立“九五”计划以及“863”计划对其提供政策支持。
数据挖掘的研究引起了我国相关专业的人才的广泛关注, 并在全国范围内掀起了研究数据挖掘知识技术的理论与实际应用的热潮, 其中包括高等学府与科研机构。例如:对于数据挖掘技术的算法计算与改造研究是复旦大学与华中理工大学等高校的研究方向, 非结构化数据知识的网页数据挖掘技术是南京大学的主要研究方向, 而科研机构如北京系统工程研究院来说, 其主要研究方向是数据挖掘技术在模糊信息中的实际应用。
2.2 应用现状分析
在我国, 能够真正应用数据挖掘技术并取得成就的公司包括是广州华工明天科技有限公司以及菲奈特-融通企业, 其中广州华工明天科技有限公司主要进行多功能数据挖掘设备的研发, 而菲奈特-融通企业依赖于数据挖掘软件的发展进行其商业智能套件的研发。
2.3 研究成果分析
近年来, 由于国家的大力扶植与资金支持, 我国数据挖掘技术研究取得了重要性的成果, 在亚太数据挖掘的国际会议中, 由南京大学周志华带队的数据挖掘技术研究小组表现突出, 同时参与数据挖掘编程大赛并夺得桂冠;同样在了亚太数据挖掘国际会议上, 中国香港大学的电子商业科技研究院的黄哲学教授的论文获得亚太数据挖掘国际会议论文大奖。
2.4 国内外对比
国内外的数据挖掘技术研究的进程具有很大的差距, 不仅表现在相关理论的研究上, 更在于对数据挖掘技术的实际应用的方面。与国外的数据挖掘技术研究进程相比, 我国的研究起步晚, 仍然处于发展的初级阶段, 并且还没有成熟的理论与技术应用成果, 目前的主要研究方向是对于数据的初级处理如模糊化处理, 技术尚不成熟。
国外关于数据挖掘技术的软件研发发展已经取得瞩目的成就, 而国内的软件研发尚不成熟, 研究的重心在于高等学府的人才, 同时都是属于政府资助项目, 可能导致其成果要求较低, 从而阻塞了研发的步伐。
3 数据挖掘在我国的未来发展
3.1 研究方向展望
近年来, 随着计算机科学领域的快速发展, 数据挖掘技术作为一种新兴的学科, 其研究热度正在逐渐升温, 研究的'水平也在逐步提高, 同时由于政府的政策支持与资金支持, 越来越多的数据专业研究者被吸引加入其中。在数据挖掘技术未来的研究过程中, 其主要方向应包括以下几点:
(1) 参照于SQL语言的标准化的研究成果, 对数据挖掘技术进行形式化的描述, 即发现数据语言。 (2) 为实现关于数据额挖掘技术人机交互工作的顺利开展, 应满足用户对知识发现过程的可视化进程。 (3) 研究在计算机领域的数据挖掘技术的发展, 可以通过数据挖掘服务器的有效配合的方式实现。
3.2 面临的问题
(1) 挖掘方法与人机交互问题。我国数据挖掘技术的发展受限制于挖掘方法, 不管是知识类型的限制, 还是维度上的限制, 都是影响其发展的重要因素。 (2) 性能问题。能够有效的解决数据挖掘技术算法中的问题是解决其性能问题的关键, 应对其有效性、可伸缩性等问题进行研究, 保证其算法能够满足用户的性能要求。 (3) 数据类型多样性问题。对于算法复杂的, 多维度的数据类型, 现有的研究水平很难去解决此类问题, 同时对于多跨度的全球化信息技术的挖掘水平仍然落后。
4 结束语
数据挖掘技术作为新兴的数据应用工具, 能够有效的加强对数据的处理程度, 但是由于我国研发起步晚, 导致我国的发展水平落后与国外水平。近年来, 国家对数据挖掘技术的政策与资金支持, 掀起了研究的热潮。我国应重视数据挖掘算法研究以及其实际应用, 不断地发展数据挖掘技术的研究。
参考文献
[1]谢邦昌, 李扬.数据挖掘与商业智能的现况及未来发展[J].统计与信息论坛, 2015 (05) :94-96.
[2]李菁菁, 邵培基, 黄亦潇.数据挖掘在中国的现状和发展研究[J].管理工程学报, 2016 (03) :10-15.
