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應用數據挖掘的實踐經驗（優秀24篇）篇一
近些年來，已經有越來越多的企業把通信、網絡技術和計算機應用引入企業的日常管理工作和業務開發處理當中，企業的各類信息化程度也在不斷提高。現代科技信息技術的廣泛應用已經顯著的提高了企業的工作效率和經濟效益。但是，在使用信息技術給企業帶來的方便、快捷的同時，也不斷的出現了新的問題和需求。企業經過多年積累了大量的歷史數據，這些數據對企業當前的日常經營活動幾乎沒有任何的使用價值，成了留之無用棄之可惜的累贅。而且儲藏這些歷史數據會對企業造成很大的困難和費用開銷。為此數據挖掘技術應用在網絡營銷中勢在必行，全面細致的分析數據庫資源并從中提取有價值的信息來對商業決策進行支持，從而來控制運營成本、提高經濟效益。本文將從網絡營銷中數據挖掘技術的幾個應用進行探討和分析。
1客戶關系管理。
客戶關系管理在網絡營銷，商業競爭是一家以客戶為中心的競技狀態的客戶，留住客戶，擴大客戶基礎，建立密切的客戶關系，客戶需求分析和創造客戶需求等，是非常關鍵的營銷問題。客戶關系管理，營銷和信息技術領域是一個新概念，這在90年代初，軟件產品在上世紀90年代后期出現的誕生。目前，在國內和國外的此類產品的研究和發展階段。然而，繼續與數據倉庫和數據挖掘技術的進步和發展，客戶關系管理，也是對實際應用階段。crm的目標是管理者與客戶的互動，提升客戶價值，提高客戶滿意度，提高客戶的忠誠度，還發現，市場營銷和銷售渠道，然后尋找新客戶，提高客戶的利潤貢獻率的最終目的是為了推動社會和經濟效益。客戶關系管理的目的，應用是改善企業與客戶的關系，它是企業和服務本質管理和協調，以滿足客戶的需求，企業政策支持這項工作，并聯系客戶服務加強管理，提高客戶滿意度和品牌忠誠度。
然而，數據挖掘可以應用到很多方面的crm和不同階段，包括以下內容：
(1)“一對一”營銷的內部工作人員認識到，客戶是在這個領域的企業，而不是貿易發展生存的關鍵。與每一個客戶接觸的'過程，也是了解客戶的進程，而且也讓客戶了解業務流程。
(2)企業與客戶之間的銷售應該是一種商業關系不斷向前發展。客戶和營銷公司成立這種方式，而且有許多方法可以使這種與客戶的關系，往往以改善包括：延長時間，客戶關系和維護客戶關系，以進一步加強相互交往過程中，公司可以在對方取得聯系更多的利潤。
(3)客戶對客戶盈利能力分析。我們的客戶盈利能力是非常不同的，如果你不明白客戶盈利能力，很難制定有效的營銷策略，以獲取最有價值的客戶，或進一步提高客戶的忠誠度的價值。數據挖掘技術可以用來預測客戶在市場條件變化不同的盈利能力。它可以找到所有這些行為和使用模型來預測客戶行為模式的客戶交易盈利水平或新客戶找到高利潤。
(4)在所有部門維護客戶關系的競爭日趨激烈，企業獲得新客戶的成本上升，因此，保持現有客戶的關系變得越來越重要。對于企業客戶可分為三大類：沒有價值或者低價值的客戶，不容易失去寶貴的客戶，并不斷尋找更多的優惠，更有價值的服務給客戶。前兩個類型的客戶，客戶關系管理，現代化，然而，最具潛力的市場活動，是第三個層次的用戶，而且還特別需求和營銷工具，以保護客戶，可以減緩企業經營成本，而且還獲得了寶貴的客戶。數據挖掘還可以發現，由于客戶流失，該公司能夠滿足這些客戶的需要，采取適當措施，保持銷售。
(5)客戶訪問企業業務系統資源，包括能夠獲得新客戶的關鍵指標。為了提供這些新的資源，包括企業搜索客戶誰不知道該產品的客戶，可能是競爭對手，服務客戶。這些細分客戶，潛在客戶可以幫助企業完成檢查。
2企業經營定位。
通過挖掘客戶的有關數據，可以對客戶進行分類，找出其相同點和不同點，以便為客戶提供個性化的產品和服務，使企業和客戶之間能夠通過網絡進行有效的溝通和信息交流。例如，關聯分析，客戶在購買某種商品時，有可能會連帶著購買其他的相關產品，這樣購買的某種商品和連帶購買的其他相關產品之間就存在著某種關聯，企業可以針對這種關聯進行分析，分析出規律，已制定有效的營銷策略來長效的起到吸引客戶連帶消費，購買其他產品的營銷策略。它能夠智能化地從大量的數據中提取出有用的信息和知識，為企業的管理人員提供決策支持。數據挖掘技術使數據庫技術進入了一個更高級的階段，它不僅能對過去的數據進行查詢和遍歷，并且能夠找出過去數據之間的潛在聯系，從而促進信息的傳遞。
客戶群體的劃分也會用到數據挖掘，沒有基于數據挖掘的客戶劃分，就沒有真正的差異化、個性化營銷，就沒有現代營銷的根本。做為企業的領導者，不管你的企業是賣產品的還是賣服務，第一個應該準確把握的商業問題就是你的目標客戶群體，他們是誰，有什么特點和行為模式，有那些獨特的喜好可以作為營銷的突破口，有多大的多長久的贏利價值。這些問題是你整個商業運做的核心和基礎，不了解你的客戶，下面的路就根本別指望能走下去了。
數據挖掘營銷應用中的客戶群體劃分可以科學有效的解決這個問題，也能給企業找到一個合理的營銷定位。
3客戶信用風險控制。
數據挖掘技術在90年代開始應用于信用評估與風險分析中。企業在進行網絡營銷的過程中會受到各種各樣的來自買方的信用風險的威脅，隨著市場競爭的加劇，貿易信用已經成為企業成功開發客戶和加強客戶關系的重要條件。客戶信用管理主要是搜集儲存客戶信息，因為客戶既是企業最大的財富來源，也是風險的主要來源。為了讓企業在這方面更少的受到威脅，可以利用數據挖掘技術發現企業經常面臨的詐騙行為或延付貨款行為，進而進行回避。同時盡可能把客戶信用風險控制在交易發生之前是成功信用管理的根本。因此，充分獲取客戶的詳細資料并做出安全的決策非常重要。
應用數據挖掘的實踐經驗（優秀24篇）篇二
科研是科學研究的簡稱，具體是指為認識客觀事物在內在本質及其運動規律，而借助某些技術手段和設備，開展調查研究、實驗等活動，并為發明和創造新產品提供理論依據。科研管理是對科研項目全過程的管理，如課題管理、經費管理、成果管理等等。由于科學研究中涉及的內容較多，從而給科研管理工作增添了一定的難度。為進一步提升科研管理水平，可在不同的管理環節中，對數據挖掘技術進行應用。下面就此展開詳細論述。
2．1在立項及可行性評估中的應用。
科研管理工作的開展需要以相關的科研課題作為依托，當課題選定之后，需要對其可行性及合理性進行全面系統地評估，由此使得科研課題的立項及評估成為科研管理的主要工作內容。現階段，國內的科研課題立項采用的是申請審批制，具體的流程是:由科研機構的相關人員負責提出申請，然后再由科技主管部門從申請中進行篩選，經過業內專家的評審論證之后，擇優選取科研項目的承接單位。在進行科研課題立項的過程中，涉及諸多方面的內容，具體包括申請單位、課題的研究領域、經費安排、主管單位以及評審專家等。通過調查發現，由于國家宏觀調控政策的缺失，導致科研立項中存在低水平、重復性研究的情況，從而造成大量的研究經費浪費，所取得的研究成果也不顯著。科研管理部門雖然建立了相對完善的數據庫系統，并且系統也涵蓋與項目申請、審評等方面有關的基本操作流程，如上傳項目申報文件、將文件發給相關的評審專家、對評審結果進行自動統計等。從本質的角度上講，數據庫管理系統所完成的.這些工作流程，就是將傳統管理工作轉變為信息化。故此，應當對已有的數據進行深入挖掘，從而找出其中更具利用價值的信息，據此對科研立項進行指導，這樣不但能夠使有限的科技資源得到最大限度地利用，而且還能使科研經費的使用效益獲得全面提升。在科研立項階段，可對數據挖掘技術進行合理運用，借此來對課題申請中涉及的各種因素進行挖掘，找出其中潛在的規則，為指標體系的構建和遴選方法的選擇提供可靠依據，最大限度地降低不合理因素對課題立項帶來的影響，對確需資助的科研項目進行準確選擇，并給予相應的資助。在科研立項環節中，對數據挖掘技術進行應用時，可以借助改進后的apriori算法進行數據挖掘，從中找出關聯規則，在對該規則進行分析的基礎上，對立項的合理性進行評價。
項目管理是科研管理的關鍵環節，為提高項目管理的效率和水平，可對數據挖掘技術進行合理運用。在信息時代到來的今天，計算機技術、網絡技術的普及程度越來越高，國內很多科研機構都紛紛構建起了相關的管理信息系統，其中涵蓋了諸多的信息，如課題、科研人員、研究條件等等，而在這些信息當中，隱藏著諸多具有特定意義的規則，為找出這些規則，需要借助數據挖掘技術，對信息進行深入分析，進而獲取對科研項目有幫助的信息。由于大部分科研管理部門建立的科研管理信息系統時間較早，從而使得系統本身的功能比較單一，如信息刪減、修改、查詢、統計等等，雖然這些功能可以滿足對科研課題進展、經費使用等方面的管理，但其面向的均為數據庫管理人員，處理的也都是常規事務。而從科研課題的管理者與決策者的角度上看，管理信息系統這些功能顯然是有所不足的，因為他們需要對歷史進行分析和提煉，從中獲取相應的數據，為決策和管理工作的開展提供支撐。對此，可應用數據挖掘技術的olap，即數據庫聯機分析處理，由此能夠幫助管理者從不同的方面對數據進行觀察，進而深入了解數據并獲取所需的信息。利用olap可以發現多種于科研課題有關信息之間的內在聯系，這樣管理者便能及時發現其中存在的相關問題，并針對問題采取有效的方法和措施加以應對。運用數據挖掘技術能夠對科研項目的相關數據進行分析，找出其中存在的矛盾，從而使管理工作的開展更具針對性。
3結論。
綜上所述，科研管理是一項較為復雜且系統的工作，其中涵蓋的信息相對較多。為此，可將數據挖掘技術在科研管理中進行合理應用，對相關信息進行深入分析，從中挖掘出有利用價值的信息，為科研管理工作的開展提供可靠的依據，由此除了能夠確保科研項目順利進行之外，還能提高科研管理水平。
參考文獻:。
［3］丁磊．數據挖掘技術在高校教師科研管理中的應用研究［d］．大連海事大學，．。
應用數據挖掘的實踐經驗（優秀24篇）篇三
對很多培養機構而言，目前急需解決的問題主要有：如何根據不同成員需求設置合理的課程、如何通過教學方式提高成員學習積極性、如何提高成員培訓效果、如何通過考核檢驗成員學習成果等，都是培養機構發展過程中必須面對的問題。隨著我國信息化進程的加快，一些培養機構也開始進行信息化建設，通過信息系統對培訓相關事宜進行管理。但目前在針對培養機構的信息系統中，所實現的功能和模塊是進行簡單的查詢、統計。在了解培訓評估效果時，目前的信息系統中，學員通過系統對不同課程的教師進行打分，系統自對進行匯總、統計，得出教師評價。但這種匯總、統計是最簡單的，對教師評價也缺乏全面性和深度。
大數據時代下，數據信息呈現出海量特點。如何從海量、不完全的信息中尋找到真正有用的信息，是大數據時代中重要的問題。由此便利用到數據挖掘，顧名思義，數據挖掘就是從眾多數據信息中尋找到有用、有價值的信息。大數據時代下，教育行業中，信息量也是海量的，要想提高教學質量就需要運用數據挖掘找尋到有用的教育信息，并運用到實際教學中。信息系統通過一段實際應用后，里面存儲了大量數據，相應的，學習管理系統也是如此，里面蘊含了大量數據信息。如在線課程等功能中藏有大量師生應用過程中的數據資料。如圖1為數據挖掘在培訓管理中的流程圖。
2.1初步探索。
培訓管理系統中一般具有數據統計功能，將相關事宜進行統計。如網絡課程開展過程中，數據挖掘在培訓管理系統中的應用文/張宏亮在大數據時代，如何使用現有的數據對學員進行培訓管理，從而提高培訓效率是當前培訓管理中所面臨的問題。本文分析了數據挖掘在培訓管理中的`應用主要表現在初步探索、數據預處理以及數據挖掘過程。其中數據預處理和數據挖掘是培訓系統的核心功能。
2.2數據預期處理。
數據預處理時，原始數據庫會發生轉變，以適應數據挖掘、數據挖掘算法等的要求。在處理結構化的數據時，數據預處理需要完成兩項任務，即消除數據缺陷現象的存在和為數據挖掘奠定良好基礎。數據處理是對現有的數據進行前期處理，方便后期數據挖掘。如圖2為培訓管理系統中數據預處理模塊。
2.3數據挖掘。
wangj開發了一個將數據挖掘技術與基于模擬的培訓相結合的混合框架，以提高培訓評估的有效性。以信仰為基礎的學習概念，用于從知識/技能水平和信心水平的兩個維度來評估學員的學習成果。數據挖掘技術用于分析受訓人員的個人資料和基于模擬的培訓產生的數據，以評估學員的表現和學習行為。提出的方法論以臺灣基于模擬的步兵射擊訓練的實例為例。結果表明，提出的方法可以準確地評估學員的表現和學習行為，并且可以發現潛在的知識來提高學員的學習成果。bodeacn使用數據挖掘技術進行了培訓學習管理，用于分析參加在線兩年制碩士學位課程項目管理的學生的表現。系統數據來源是收集學生意見的調查數據，學生記錄的操作數據和電子學習的平臺記錄的學生活動數據。
3、總結。
目前培訓機構在進行教學評估時，所選擇的指標都是參考其他機構的，并沒有真正從自身實際出發進行評估，因此教學評估時存在諸多問題。其中最明顯的兩個問題是：第一教學評估方式單一化嚴重，只以數字評估為主；第二評估時容易受各種主觀因素影響。
參考文獻。
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應用數據挖掘的實踐經驗（優秀24篇）篇四
摘要：人類利用圖書館產生信息活動時所表現出的最基礎、最平常、最通用的一種關系，便是用戶資源和圖書館之間的關系。從這種關系出發，分析嫁接起這一簡單聯系的規律，便是數據挖掘技術。本文認為對圖書館用戶資源分析研究應以數據挖掘技術為邏輯起點，從云計算、信息共享、數據排查、智能搜索、大數據存儲等對圖書館用戶資源進行整合和建設。應對信息資源日益豐富的這天，數據挖掘技術對管理圖書館信息資源技術帶給了巨大便利。
關鍵詞：數據挖掘；用戶資源。
數據挖掘，即數據系統中的信息發現。隨著計算機技術，個性是云計算、大數據記憶技術的快速發展，傳統的手動查找信息模式被大數據智能檢索替代。數據挖掘技術廣泛應用于市場、工業、金融行業、科學界、互聯網行業以及醫療業。數據挖掘技術在圖書館的應用，能夠將海量的用戶資源進行聚類、關聯、整合，能夠對用戶搜索記錄、圖書流通記錄、用戶借閱信息等數據進行精確預判，發現一些隱蔽的聯系，為圖書館采購圖書、淘汰文獻資料帶給科學推薦，也能夠為用戶帶給個性化訂閱服務，創新用戶服務模式，為圖書館建設整個信息網絡帶給有力支撐。
1大數據下的圖書館用戶資源特征。
圖書館用戶資源是透過數字技術進行組織和管理的：（1）經過數據關聯分析，把數據庫中存在的兩個或兩個以上用戶之間的相同性提取出來，提高支持度和說服力；（2）把用戶信息按照相似性歸納成幾個類別，建立宏觀概念，發現其間的相互關系；其次定義這些相互關系，概念產生以后，即等同于這些相互關系的整體信息，用于建構分類規則或者數據模型；其次利用以上數據找出變化規律，對此規律進行模型化處理，并由數據模型對未知信息進行預判；（3）把用戶資源進行時序排序，檢索出高重復率的模型；（4）進行偏差比對，檢查數據之中的異常狀況。圖書館利用超多的用戶訪問信息獲取用戶興趣，發現用戶群體，為不同的群體定制信息，還能夠建立一個共享信息平臺，讓不同用戶建立網絡交流。
1.1數據量大并且分布更廣。
大數據形勢下，圖書館能夠獲取的用戶資源不僅僅限于用戶個人信息和搜索記錄，也包括檔案、學術研究、教學模式、用戶評價和反饋等，數據豐富。同時，數據分布廣泛，在互聯網時代，可從圖書館應用系統、數據系統記錄以及各種網頁、移動終端的信息獲取，顯示出用戶資源的分散性。
1.2數據資料多元化，形式靈活化。
數據系統里的存儲方式不同，服務器不同，系統開發平臺不同，致使許多用戶資源無法交流互換。圖書館用戶資源有半模型化、模型化和非模型化之分。傳統的圖書館用戶資源中，用戶只是圖書資源的使用者，與圖書館之間只是點對點單線互動，用戶之間不存在交流，而在大數據網絡平臺下，用戶之間能夠建立資料共享互動平臺，使得用戶資源的資料更加多元化。
2圖書館用戶資源利用。
2.1有助于利用數據挖掘技術建立用戶資源圖書館。
用戶資源圖書館具備信息量大的特點，用戶可獲得各方各面的信息，且從服務的個性化和全方位化而言，圖書館可根據社會熱點或用戶需求定制服務。一方面，建立用戶資源圖書館，使各類用戶信息在同一界面統一呈現，方便用戶的選取和檢索。另一方面，利用數據挖掘技術建立的用戶資源圖書館，服務器眾多，具有較強的計算潛力和存儲潛力，擁有較高的數據處理潛力，能同時容納多數用戶。因數據量大所導致的硬件費用和后期運行費用劇增，可透過構建用戶資源圖書館平臺以及應用服務得到解決。為應付不斷提高的用戶資源存儲方面的壓為，目前亟需的就是投入超多資金以擴容存儲設備，無疑，建立用戶資源平臺能夠解決此問題。
2.2加速圖書館資源的數字化。
強大的互聯網呈現功能和用戶信息保存的可靠性功能，用戶資源存儲的復雜性問題可得到很好的解決。其次，數據挖掘技術對于資源整合方面具有優勢，透過分布式的存儲模式整合超多信息資源帶給給用戶檢索。不同的數據之間的互相操作以及全方位的互聯網服務得以實現，很好的解決了資源重復建設的問題。因此，利用數據挖掘使得圖書館資源數字化具備可行性。從這個好處上來看，資源的館藏數字化將會加快發展，而不只是圖書書目的劇增。
2.3降低人力資源成本，使圖書館各類資源得以整合和優化。
隨著各類用戶資源利用步伐的加快，加之依靠因特網的用戶對服務的可行性和效率性要求更高，超多不同體系的服務器布置在機房，系統維護人員的壓力也相應増大。透過數據挖掘技術，可有效進行資源整合和優化，無需透過人力進行。
2.4有利于分析用戶心理和提升用戶體驗。
數據挖掘技術能夠利用用戶資源計算出用戶模型，這是研究用戶需求、偏好、行為的一種常規方式，一般認為用戶模型是對用戶在某段時間內相對穩定的信息需求的記錄。用戶模型反過來對獲取用戶資源有十分重要的作用，建構用戶模型，能夠使圖書館更加精深、準確地掌握當前用戶資源。透過對用戶資源的處理來預測用戶需求，進而到達持續提高服務質量和用戶滿意度的目的。一方面，預判用戶心理是利用圖書館用戶資源更加深入的表現。隨著用戶環境與圖書館環境的不斷變化，這種預判力覆蓋范圍已經不單單是用戶信息行為的某個過程或某幾個過程，相反，用戶心理能夠對用戶需求的強弱、層次、方向產生極為重要的影響，同時也能夠對獲取用戶資源全部過程產生重要影響。另一方面，最先研究用戶體驗研究當屬企業營銷活動，主要用來研究用戶與企業、產品或服務之間的互動。數據挖掘技術能夠更精準預測用戶的實際感受，透過研究用戶情感體驗與用戶行為動作，提高用戶的滿意度，滿足用戶需求。
3結語。
在數據大爆發時代，重視圖書館用戶資源，透過多渠道、多方式匯聚用戶資源，采用數據挖掘、數據歸檔分析等技術，掌握用戶資源特征，有助于圖書館精準定位用戶群體，對調整圖書館運營策略有重要前置作用，更能創新圖書館服務的資料和形式，實現圖書館資源的有效利用。
參考文獻。
[1]陳文偉等.數據挖掘技術[m].北京:北京工業出版社，2002.
[2]郭崇慧等.北京數據挖掘教程[m].北京:清華大學出版社，2005.
[3]徐永麗等.網絡環境中用戶信息需求障礙分析[j].圖書館理論與實踐，2004.
應用數據挖掘的實踐經驗（優秀24篇）篇五
摘要：當前信息社會環境下，信息產業成為國民經濟發展的基礎條件，其中物聯網是全新信息技術的重要構成部分，是實現智能化的核心技術。物聯網中的數據挖掘是物聯網技術中較為重要的一個環節，其價值體現在為物聯網應用數據大量增長下提供強力補充。當前基于海量數據的增加，物聯網數據挖掘正面臨著一定的挑戰，而云計算的出現為其提供了一個全新的發展方向。該文以云計算、物聯網、數據挖掘技術特征與相互聯系為基礎，分析基于云計算平臺的物聯網數據挖掘。
關鍵詞：云計算平臺；物聯網；數據挖掘。
物聯網是當前智能化社會發展的一個重要顯示，近幾年隨著科研事業的快速進展下，物聯網以及從一個概念存在逐漸融入到現實生活中。物聯網的出現實現了人們生活與工作的智能化，極大的改變的了生活與工作方式，提升了辦事效率。而物聯網的實現依靠中的技術的支持，其中數據挖掘技術便是其中一個重要支撐條件，數據挖掘實現了海量信息的獲取與挖掘，而這種信息能夠支撐物聯網在實際操作中的智能化實現。文中在云計算平臺的基礎上分析物聯網數據挖掘的相關研究，其中包括物聯網數據挖掘所面臨的挑戰、在云計算平臺中物聯網數據挖掘的相關技術以及實際應用。
1、云計算與物聯網理論基礎。
1）云計算理論云計算是一種依賴于互聯網技術，經由互聯網服務為用戶提供依據需求而明確服務的計算方式。而云計算命名的由來是由于整個服務資源的選自源互聯網內的數據，且互聯網多會應用云狀圖案對資源進行顯示，因此被稱之為與計算。云計算基于其應用技術的先進性具備了以下幾大特征：
第一，規模大。云計算中的云所顯示的便是差大的規模，當前就谷歌云計算來看已經擁有了100多萬臺服務器，而其他較大型的搜索引擎也具備了數十萬臺服務器。
第二，虛擬化。云計算能夠支持用戶在任意位置或任意終端進行服務器的登錄，所有操作在云空間進行運行，由此也便形成了虛擬性特征。
第三，可靠性。云計算應用數據多副本絨促以及計算節點同構可互換等措施來確保服務的可靠性。
第四，通用性。云計算不會針對特定的應用，在云支持下能夠創造出海量的應用。
第五，可延伸性。云計算的超大規模能夠支持其進行動態的伸縮，由此滿足各類應用與用戶規模的增長需求［1］。
2）物聯網理論物聯網屬于全新信息技術的主要構成部分，同時也是信息化時代發展的重要階段。物聯網實際上所指的是經由多種技術的應用實現物與物之間的連接，而這種連接形成了一個局域網絡，實現遠程與集中操控。物聯網雛形的出現可追溯到1990年，后期隨著各項理論與技術的不斷研發下，在近幾年已經能夠實現在現實生活中，且被廣泛的應用。其實際意義在于，經由各項技術將多種物品與互聯網進行連接，實現信息交換與通信，由此實現了物品的智能化，用戶可經由遠程終端進行操控，便捷了人們的生活，同時也提升了各物品應用的安全性。與互聯網對比物聯網具備了以下幾大特征：一方面表現在物聯網應用到多種感知技術；第二方面表現在物聯網屬于建立在互聯網基礎上的泛在網絡；第三方面表現在物聯網的核心價值是提供不限定任何場合與時間的應用場景與用戶的自由互換［2］。
3）物聯網的建設物聯網在應用過程中需要多個行業的參與，且需要政府方面所提供的支持，物聯網具備多種優勢，可廣泛地應用在社會各個領域中，但是在實際應用過程中技術建設始終是一大難題。就常規上來講，物聯網的建設需要經由以下幾個步驟：第一，對需要建設物聯網的物體屬性進行識別，包括靜態與動態的屬性，其中靜態屬性可直接進行存儲，而動態屬性則需要應用傳感器進行探測；第二，對識別完成后的物體屬性進行讀取，將讀取信息轉換為網絡識別數據；第三，將物體的信息經由網絡傳輸至信息處理中心，由處理中心實現物體與互聯網之間的通信［3］。
2、數據挖掘技術界定與特征分析。
2．1數據挖掘技術概念。
數據挖掘技術出現在二十世紀后期，雖然其出現時間不長，但是對社會中各領域的發展形成了巨大的影響，也引起自有優勢得到了廣泛的'應用。數據挖掘從廣泛意義上來講所指的是從大量數據中經由可靠的算法搜索隱藏其中信息的整個過程。數據挖掘與計算機科學存在著緊密的聯系，利用計算機技術經由統計、分析、情報檢索、機器學習等多種手段實現其實際價值。當前數據挖掘在應用到不同領域后，也被賦予了不同的概念。但就其應用價值可從三個方面進行概述，第一個方面為提供海量可靠信息；第二個方面為經由數據挖掘所獲取的信息對人們具有較高的應用價值；第三個方面為所獲取的信息能夠被人們理解與分析，并以此為根據做出決策［4］。
2．2數據挖掘技術特征。
數據挖掘技術具備了分布廣、規模大、節點資源有限、安全性復雜等特征。其中分布廣主要是數據挖掘是物聯網技術中的一個構成部分，而物聯網本身就具備的分布廣泛的特點，由此數據挖掘基于需要將數據存儲在不同的地方，也便具備了分布廣的特點；規模大方面主要是物聯網中具有海量數據的傳輸與應用，而數據挖掘作為數據分析與處理環節自然具備了規模大特點；節點資源有限方面是給予物聯網較為龐大的數據鏈，需要設置多個傳感器節點，因此需要有能夠快速解決處理數據的中央節點，而節點資源并非無限，中央節點通常不需要所有的數據，但需要數據參數，由此對需求數據進行輸出［5］。
3、物聯網數據挖掘面臨的挑戰。
基于物聯網技術自身所具備的特征，在數據挖掘中也具備了一定的優勢，但是新技術在數據挖掘中應用較多，物聯網技術在數據挖掘中也面臨著一定的挑戰，具體表現為以下幾個方面。第一，物聯網數據具有一定的規則，但是由于其規則過多也相對較為繁雜，經由中央模式對分布式數據進行挖掘的方式效果并不理想。第二，物聯網數據規模較大，需要及時給予可靠的處理，而當前處理模式對硬件要求較高，若硬件不能夠符合要求則可能無法實現。第三，數據需求的節點不斷增加，需求與供給之間存在著一定的矛盾。第四，給予物聯網數據存在著諸多外在影響因素，包括數據傳輸安全性、數據傳輸的隱私性、法律約束等因素。將所有數據集中存儲在相同的數據倉庫中這一渠道顯然不具備可靠性。基于上述幾點問題充分顯示出，對物聯網進行數據挖掘過程中，當前所具備的以及應用的多種技術與手段存在著一定的弊端，針對此需要不斷地進行更為深入的研究，以尋找到更為有效的解決方案。
4．1物聯網感知層。
物聯網感知層也就是實現感知作用，具體是依賴于目標區域范圍內設置大量數據采集點予以實現。也就是說節點是經由傳感器與攝像頭以及其他相關設備實現數據的采集，所采集到的數據需要依賴于物聯網感知層所具備的網絡通信設備進行集中處理，將所需要的數據傳遞至各節點，再經由集中儲存后再次通過傳輸層傳遞至云計算平臺的數據處理中心，實現整個感知層的職能。
4．2物聯網傳輸層。
物聯網傳輸層是所有數據傳遞的中間環節，其中涵蓋著傳感器、無限網絡等設備與技術，經由多種網絡設備的連接，形成高效率無縫數據的傳輸系統，能夠更為有效地將物聯網感知層所收集到的數據經由網絡傳輸到數據處理中心，由此實現全方位的互通互聯目標。就其實際工作內容來分析，所指向的是將多種屬性的監測處理設備進行聯網，實現傳輸功效，對各設備與節點之間的數據信息進行傳播。
4．3數據層。
數據層是物聯網云計算平臺中數據挖掘技術的核心環節，物聯網自身具有一定的異構性與海量性特點，由此在數據層內將物聯網設備所收集到的所有數據信息進項儲存處理與分析的能力是基于云計算的物聯網數據挖掘平臺的重點。數據層內部涵蓋了數據源轉化與存儲兩個主要部分，其中數據源轉化所指的是對物聯網異構性的數據化進行轉化，存儲方面所指向的是應用hadoop所構建的平臺中hdfs系統進行分布式存儲，由此將物聯網中大量的數據能夠可靠的存儲在各個數據節點中。在物聯網平臺內部，針對不同的目標需要收集不同的數據類型對其進行顯示，在特定環境下，同一種目標同樣會選擇不同的數據類型進行表現，基于此數據源轉化的作用主要為表現保持數據的完整性，同時避免異構性的物聯網數據在轉化中基于其他不確定因素有所損壞，由此實現確保數據挖掘可靠性的目的。數據源轉化在整個系統中的價值主要是作為數據層與感知層之間的連接線角色存在，經由數據包的解碼與轉換將不同屬性的數據轉換為所需要的數據類型，同時將其以分布式手段存儲在數據處理中心。
4．4數據挖掘服務層。
數據挖掘服務層內部涵蓋數據準備模塊、數據挖掘引擎模塊、用戶模塊幾個部分。其中數據準備模塊中涵蓋著對數據的情況、轉變、數據規等環節；數據挖掘引擎模塊中涵蓋著數據挖掘算法集、模式評估等環節；用戶模塊中涵蓋著數據挖掘知識的可視化展現技術。基于知識挖掘類型的差異性，數據挖掘引擎模塊具備了區分、關聯、聚類、趨勢分析、偏差分析、類似性分析等特征。而提供以上所述的功能核心環節為數據挖掘模塊中的算法集所具備的多種功能算法，在hadoop平臺中數據挖掘算法需要對傳統所應用的數據挖掘算法進行一定程度的調整，也就是實現算法并行化的處理。用戶模塊是應用物聯網數據挖掘平臺用戶的直接接觸端，基于其擔負著將系統顯示轉化為用戶可識別顯示的重要責任，需要具備一定的友好性，也就是一定的人性化，使用戶能夠便捷的應用用戶界面進行操作，實現數據挖掘的目的，同時也能夠獲取到能夠理解的知識。為提升數據挖掘平臺的可移植性，在用戶服務底層模塊加入了一個開放接口模塊，由此能夠使得第三方調用物聯網數據挖掘平臺的功能，使物聯網具備更為豐富的應用，同時提升其實際應用價值。
5、結論。
云計算與物聯網均屬于信息化社會的先進產物，是社會發展的一大表現，物聯網引起自身的多種優勢被廣泛地應用在社會各個領域中。但是，當前物聯網在我國發展進程較為緩慢，主要是由于物聯網的建設需要應用到多種技術，而技術建設始終是一個難題，為此，在本文中對基于云計算平臺的物聯網數據挖掘技術應用與實現效果進行了全面分析，為進一步推動基于云計算基礎物聯網的建設提供理論參考。
參考文獻：
應用數據挖掘的實踐經驗（優秀24篇）篇六
摘要“:互聯網+”戰略的實施促進了我國信息技術的快速發展,數據挖掘技術能夠實現對海量信息的統計、分析以及利用等,因此數據挖掘技術在生活實踐中得到了廣泛的應用。因此本文希望通過對數據挖掘技術的分析,分析數據挖掘技術在實踐中具體應用的策略,以此更好的促進數據挖掘技術在實踐中的應用。
關鍵詞:數據挖掘;應用;發展。
應用數據挖掘的實踐經驗（優秀24篇）篇七
數據挖掘，即在數據庫中的信息發現，是指在大量的、不完整的、模糊的、有噪音的和隨機的數據中，提取出潛在的、不為人知的、同時又是非常有用的知識和信息的過程。數據挖掘是一項應用技術廣泛的交叉學科，它聚集了眾多不同領域的知識，例如人工智能、可視化、數據庫、數理統計等。從始至終數據挖掘技術都是面向應用領域，不僅是對于特定數據庫的簡單檢索查詢，還包括對數據的不同層面、不同角度的統計、分析、推理和綜合，以此得到問題的求解，以及發現事件之間的聯系，還有對未發生活動的預測。另外數據挖掘技術在存在大量數據積累的電子商務行業有著廣泛的應用，是現代商務企業發展的不二選擇。
1.2.1數據預處理。
在實際情況中，企業獲得的數據具有不完整性、模糊性和冗余性，所以數據挖掘技術針對的不是已得到的數據，而是潛在的數據信息，并通過預處理技術獲得簡潔、準確的數據。預處理的工作分為三步，數據合并、數據選擇和數據清洗。先將多個數據庫和文件中的數據進行合并，然后選擇適合分析的數據信息集合，最后剔除無關記錄，并將各個文件轉換成方便數據挖掘的格式。
1.2.2模式發現。
這個階段就是利用挖掘計算技術挖掘出有用的、潛在的、新穎的、可以理解的知識和信息。像關聯分析、聚類分析、路徑選擇、序列分析等都可以用于web的挖掘技術。
1.2.3模式分析。
這個階段是將模式發現中沒有用的模式和規則過濾掉。通過技術分析，得到有效的結論。常用關聯規則、序列等手段。
2.1關聯分析。
所謂的關聯分析，就是利用數據間相互關聯的規則進行數據挖掘，為的是挖掘數據間潛在的聯系規則。比如，在進行關聯分析時，能發現類似哪些產品更受客戶的歡迎、為什么、產品優勢有哪些、有多少客戶會再次購買等問題。
2.2序列模式分析。
這個過程和第一個關聯分析有些類似，但主要任務是發現數據間的`前后順序聯系，比如在這段時間里，企業先銷售出x產品，隨后銷售y產品，然后是z產品，所以就形成x-y-z的銷售序列，出現頻率較高，進而對其進行分析。序列模式分析工作方向是：在指定的交易數據庫中，找出按照時間排布的交易集，發現其中的高頻序列，從而進行下一個步驟。
2.3分類分析。
假設有一個數據庫和一組互相區別的標記，利用特殊標記數據庫中的每一個數據，這樣的數據庫被叫做訓練集或者實例數據庫。分類分析就是利用分析標記數據庫中的每一個數據，對每個類別建立分析模型或做出精準的描述或者挖掘出分析模型，然后利用分類模式對數據庫中的數據進行分類分析。
2.4聚類分析。
聚類分析所根據的分類規則主要取決于聚類分析工具。不同的聚類方法，對于同樣的記錄集合會有不同的劃分結果。聚類分析針對的未分類的記錄，而且所有記錄適合分成幾類，事先也不知情，然后依據一定的分類規則，分析記錄數據，確定每一個數據所對應的類別。
應用數據挖掘的實踐經驗（優秀24篇）篇八
近幾年，中國經濟建設的快速發展也帶動了水利這些基礎建設的發展，水利工程的增多正在逐漸改善我國的水利體系，如防洪、排水、灌溉、發電、養殖、旅游等，同時也反過來促進國民經濟更加穩健發展。此外，為了能加快水利工程建設的發展，需要在水利工程管理上做出新的調整，以給水利工程注入新鮮血液，使水利工程起到更巨大的作用。因此，本文通過闡述數據挖掘技術的一些實施要點，探討了數據挖掘技術在水利工程中的可行性和應用情況。
從另一個角度看，數據挖掘是資料收集、信息化采礦等。在水利工程項目管理過程中，數據挖掘技術的應用對水利工程項目的管理起著重要的推動作用。同時，數據挖掘是從數據庫中發掘信息的過程(數據庫知識發現)。數據挖掘的主要應用于大量的數據的采集整理，通過搜索算法來隱藏信息的過程。同樣，在當今的信息時代，數據挖掘與計算機和先進的科學技術密切相關，通過計算機、互聯網搜索、統計、分析、和其他方面的發展，可服務于許多行業和許多項目，本文借助于某市的水利工程，詳細的闡述了其在現場數據管理中的應用情況。
數據挖掘是以現有的海量數據為重要資源，采用數據挖掘引擎技術，通過分析數據庫中的數據，提取出最有價值的信息。
2.1相關性分析。
通過數據源之間的相關性，找到所需的目標數據和擴展的信息，通過數據之間的聯系找到規律，以便更好地分析數據的使用情況。
2.2數據的分類與整合。
為了達到對更多的數據進行分類和整合的目的，對于沒有規律和類型的標記數據按照相關的分類規則，以同一規則將信息匯總在一起，方便查找和應用數據，提高工作效率。
2.3堅持預測分析。
在數據源中堅持預測分析，通過對重要數據進行建模，對信息進行綜合有效的分析和預測，從而得出數據的發展趨勢。讓數據本身通過數據挖掘技術得出必要的結論。
2.4把握概念。
通過了解數據源中所需信息的含義，總結主要特點，并給出概念描述，使數據具有高度的清晰度。
2.5把握據偏差。
數據在輸入和輸出時不可避免地會出現差錯，通過數據挖掘技術檢測數據準確性是必要的，要找出參考值與結果之間是否存在差異，尋找一些潛在的信息，以減少數據誤差。
3.1部門專家觀點之間存在差異。
在水利工程管理中使用了大量的數據，特別是采煤工藝在處理大空間問題上，加之水利部門普遍較大，且越來越多，需要與各部門協調配合工作。但不同的部門通常只負責溝通、交流的時間少，再加上數據分析技術落后于實踐，各部門使用的儀器不一樣，在數據點的分析上各專家持不同意見，這將阻礙數據處理，從而影響部門之間的合作，數據非常容易干擾，從而影響整個項目進展情況。
3.2與gis系統聯系不密切。
gis在水利工程信息系統中占有很大的比重，是水利工程信息系統中不可缺少的一部分，它的主要功能是產生大量的空間數據，空間數據的.計算、查詢和分析，以及空間數據可視化是非常復雜的，單純的依靠手工和一般信息系統是無法解決的，所以我們應該充分利用gis系統。然而，在現實中，由于在這方面缺乏專業人才，充分利用原有的數據和gis系統以進行有效結合，兩者一起處理復雜的空間數據，現在還有很多事情要解決。
3.3數據挖掘模型建立不夠完善。
我國的水利工程雖然已經開展多年，但水利工程信息系統的應用還處于起步階段。如今，數據挖掘技術模型可以幫助水利工程數據挖掘的人員可以預見在工程設計和施工過程中存在的差距等問題，確保水利工程項目按照原先設定好的方向進展。
4實例分析。
4.1概況。
某水電站于1963開始建設，于1975年完工，其位于黃河中游的陜西境內，裝機容量122萬5000kw，是新中國成立以來為數不多的達到百萬千瓦的大型水利水電項目。大壩主體結構為混凝土結構，大壩高度為147m，其電站總存儲容量為57億8000萬m3。其水利項目主要管理內容包括水庫管理、水閘管理、堤防管理、引水工程管理、水利工程管理等。
數據模型主要功能包括水利工程防洪、除澇、灌溉、運輸、發電、水產養殖等，電站周邊區域的社會經濟和農業發展受其影響尤為巨大。在過去的發展過程中，某市的水利工程在管理和決策中，這些都是比較復雜的非結構化決策。因此，構建一個探索性或查詢驅動的數據挖掘模型會給水電站的工作人員和專家在數據檢索和專業分析的工作上提供方便，使管理者在管理工作上更加的科學合理。
庫和數據倉庫olap和olam層(數據挖掘的核心內容)，用戶界面層。用戶界面層主要功能是管理員或用戶進行人際對話、挖掘數據查詢、挖掘結果顯示以及數據結果輸出。
該水利工程項目管理的內容主要包括：管理水庫，水閘管理、堤防管理、南水北調工程管理、項目管理、灌溉等方面。雖然數據挖掘有助于這個過程的開展，水給利工程的管理提供了科學依據，但如果該水利工程管理只是單單的進行數據挖掘，這是不符合數據挖掘系統理論的基本思想。因此，只有在現有的、成熟的國內水利工程項目管理成果的基礎上，結合數據挖掘系統，這才是開發水電站管理種數據挖掘系統的最佳方式。
國內許多水利工程在管理和施工過程中，最常用的是gis技術軟件。gis軟件具有分析處理功能、空間數據查詢功能。gis技術軟件本身蘊含著多樣的數據信息，如當地的一些社會經濟、地形地貌、地質、水文環境等。所以，對于水利工程管理數據挖掘系統的未來發展，首先要考慮的應該是如何實現gis系統和數據挖掘理論系統完美銜接。
5總結。
綜上所述，數據挖掘技術在水利工程管理中的應用使我們能夠分析水利工程的數據更加的全面，這樣我們就可以充分挖掘潛在的、有價值的信息，使項目管理更加有效率，使工程的投入資金能被合理的利用，從而提高水電工程質量和工作效率，降低項目管理成本，使水電工程發揮出最大的社會效益和經濟效益。雖然在挖掘數據方面還存在很多問題，但我們希望能在今后的水電工程管理中更多的去采用這種技術，為項目管理提供更多的幫助，促進國民經濟的發展。
應用數據挖掘的實踐經驗（優秀24篇）篇九
數據挖掘是通過對各種數據信息進行有選擇的統計、歸類以及分析等挖掘隱含的有用的信息,從而為實踐應用提出有用的決策信息的過程。通俗的說數據挖掘就是一種借助于多種數據分析工具在海量的數據信息中挖掘模數據信息和模型之間關系的技術總裁,通過對這種模型進行認識和理解,分析它們的對應關系,以此來指導各行各業的生產和發展,提供重大決策上的支持。數據挖掘技術是對海量數據信息的統計、分析等因此數據挖掘技術呈現以下特點:一是數據挖掘技術主要是借助各種其它專業學科的知識,從而建立挖掘模型,設計相應的模型算法,從而找出其中的潛在規律等,揭示其中的內在聯系性;二是數據挖掘主要是處理各行數據庫中的信息,因此這些信息是經過預處理的;三是以構建數據模型的方式服務于實踐應用。當然數據挖掘并不是以發現數據理論為目的,而是為了在各行各業的信息中找出有用的數據信息,滿足用戶的需求。
2數據挖掘的功能。
結合數據挖掘技術的概述,數據挖掘主要具體以下功能:一是自動預測趨勢和行為。數據挖掘主要是在復雜的數據庫中尋找自己有用的信息,以往的信息搜索需要采取手工分析的方式,如今通過數據挖掘可以快速的將符合數據本身的數據找出來;二是關聯分析。關聯性就是事物之間存在某種的聯系性,這種事物必須要在兩種以上,數據關聯是在復雜的數據中存在一類重要的可被發現的`知識;三是概念描述。概念描述分為特征性描述和區別性描述;四是偏差檢測。
3數據挖掘技術的步驟分析。
3.1處理過程。
數據挖掘雖然能夠實現在復雜的數據庫中尋求自己的數據資源,但是其需要建立人工模型,根據人工模型實現對數據的統計、分析以及利用等。
3.2關鍵技術。
由于數據挖掘涉及到很多專業學科,因此相對來說,數據挖掘技術融合多門專業技術學科的知識,結合實踐,數據挖掘技術主要應用到以下算法和模型:一是傳統統計方法。采取傳統的統計方法主要有抽樣技術,也就是采取相應的策略對數據進行合理的抽樣。多元化統計和統計預測方法;二是可視化技術,可視化技術是數據挖掘技術的熱點,它是采取可視化技術與數據挖掘過程的結合,以直觀的圖形等使人們更好地進行數據挖掘技術;三是決策樹。決策樹需要對數據庫進行幾遍的掃描之后,才能完成,因此其在具體的處理過程中可能會包括很多的預測變量情況;四是4)聚類分析方法。聚類分析方法是一種非參數分析方法,主要用于分析樣本分組中多維數據點間的差異和聯系。判別分析法需要預先設定一個指針變量,假設總體為正太分布,必須嚴格遵守數理依據。而聚類分析則沒有這些假設和原則,只需要通過搜集數據和轉換成相似矩陣兩個步驟,就能完成聚類分析的全過程。聚類分析主要用于獲取數據的分布情況,能夠簡單方便的發現全局的分布模式,識別出密集和系數區域;此外,對于單個類的分析也有很強的處理能力,能深入分析每個類的特征,并找出變量和類之間的內在聯系。基于距離、層次、密度和網絡的方法是最常用的聚類分析方法。
4數據挖掘技術的實踐應用。
數據挖掘技術雖然在我國發展的時間還不長,但是其在實踐中的應用已經非常的廣泛,因為數據挖掘技術在實踐中的應用價值是非常大的,其可以提取隱藏在數據背后的有用信息,具體來看,其主要應用在:(1)在醫學上的應用。人體的奧秘是無窮無盡的,人類遺傳密碼的信息、人類疾病史和治療方法等,都隱含了大量數據信息。采用數據挖掘來解決這些問題,將給相關工作者的工作帶來很大方便。此外,醫院內部醫藥器具的管理、病人檔案資料的整理、醫院內部結構的管理等,也是龐大的數據庫。將數據挖掘技術應用于醫學領域,深入分析人類疾病間的內在聯系和規律,幫助醫生進行診斷和治療,能夠有效提高醫生診斷的準確率,對人類的健康和醫療事業的發展有十分重要的作用。(2)在電信業中的應用。隨著三網融合技術的不斷發展,傳統的電信業務已經不能滿足當前社會發展的需求,而是側重通信、圖像以及網絡等業務的融合,而實現“三網融合”的關鍵技術是實現對數據的分析與統計,因為三網融合會帶來更多的數據,這些數據都需要充分的挖掘,以此實現“三網融合”戰略的實現。將數據挖掘技術與電信業務有效的結合起來,能夠提高資源利用率,更深入的了解用戶的行為,促進電信業務的推廣,幫助各行各業獲取更大的經濟效益。(3)在高校貧困生管理的應用。貧困生管理分析系統主要應用了數據倉庫技術以及數據挖掘技術,其主要是將高校貧困生的各種信息統一納入到高校信息管理平臺中,然后根據具體的貧困生劃分標準,建立模型,進而對學生的信息進行統計與分析,實現對貧困生信息的科學管理,便于高校管理者及時了解學生的信息。
5結語。
總之數據挖掘技術在實踐中的廣泛應用,為我國互聯網+戰略提供了關鍵技術支撐,但是由于數據挖掘技術在實踐中還存在某些技術問題,比如各種模型和技術難于集成、缺少與數據庫系統耦合的通用api或挖掘系統僅提供孤立的知識發現功能,難于嵌入大型應用等問題導致挖掘技術在實踐中的應用還存在缺陷,因此需要我們加大對數據挖掘技術的進一步研究,以此更好地實現“互聯網+”戰略。
作者:陳建偉李麗坤單位:安陽職業技術學院。
參考文獻。
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[2]諶章俊,蔣智剛.基于數據挖掘技術的知識發現系統[j].現代情報,(05).
應用數據挖掘的實踐經驗（優秀24篇）篇十
網絡輿情是在各種事件的刺激下,網民通過互聯網來表達和傳播的各種不同情感、認知、態度和行為交錯的總和[7]。隨著互聯網技術的飛速發展,網民的公共空間得到了極大的拓展,網絡平臺為網民提供發表意見和參與議事的捷徑。
網絡輿情危機是指社會事件發生出現在網絡上,在短時間內產生大量信息,網民的個人意見在眾多觀點的碰撞下,最終形成占據主導性的意見,同時就可能使得事件變得更為敏感、甚至尖銳。
網絡輿情危機的管理需職能部門建立敏捷的反應機制和推出較為妥善的解決策略。而在計算機技術呈現蓬勃發展的時代背景下,相關部門對網絡輿情的積極應對就需要借助信息化管理。本次研究即對數據挖掘技術在網絡輿情危機管理中的應用展開如下的分析與闡述。
(1)對網絡輿情危機應對數據進行分析。在整個網絡輿情應對事例系統中,基礎性的關鍵部分就是輿情危機應對數據。因而,就可以使用數據挖掘技術,對輿情應對數據中危機的發生頻率和種類的'規律進行統計和分析,從這些網絡輿情危機的種類中提取得到危機發生頻率最高的事件,在此基礎上,就可根據這些統計結果與數據申報專項研究課題,進而同步增加該方面研究投入。
(2)對整體危機管理水平進行評價。在網絡輿情危機管理系統中,可以利用數據挖掘技術對整體的危機管理水平實現綜合性的預估和評價。總地說來,數據挖掘技術可以對已有的網絡輿情危機應對處理信息進行分析和篩選,進而對該類危機處理質量、服務質量、網絡輿情危機系統的使用情況等形成全局性的認知和了解,如此將不僅有利于改善現實危機應對水平,也有助于對未來的非常規突發情況在第一時間調動應急部署,做出合理規劃。
(3)對管理效果進行分析。在網絡輿情危機管理中,應該對常見的同類網絡輿情危機的管理效果進行分析。以在網絡輿情危機中職能部門直接或間接地參與到事件數據為依據,通過應用數據挖掘技術可以對危機處理過的具體情況、應對危機時采用的方法、危機處理后的結果引入過濾、分析等優化集成環節,從而制定出針對該類網絡輿情突發事件的處理方案,為未來危機發生時的迅捷應對增加了可供參照的應用范例。
研究可知,職能部門可以通過應用數據挖掘技術,對影響其應對輿情危機數量的相關因素進行分析和歸類提取描述,有助于該部門及時對現有工作人員按需實施及時變動與合理調整。
職能部門關于應對的工作量指標與該部門應對危機的工作質量有著直接的關系,而其關注和參與的危機數量則能直接體現該部門工作量的執行情況。在對這些數據進行統計和分析時,部門工作人員還應注意靈活運用數據挖掘技術辨識各類輿情危機數量的增減態勢,從而為政府未來危機的爆發預測積累第一手的豐富素材與依據。
2.3對網絡輿情進行分組聚類方面的應用。
在應對網絡輿情危機系統數據的挖掘中,比較常見的就是聚類分析技術。在實際的工作中,根據職能部門的特點和工作要求,將各類網絡輿情危機數據信息建立起不同的特征獨具的模型倉庫,對輿情危機事件信息進行深度挖掘。在此過程中,可以將輿情危機信息作為基礎,以輿情危機事件的爆發時間作為標識,使用數據挖掘技術在各類網絡輿情事件全程涌現的描述性信息、關鍵詞匯等因子中找出不同輿情危機時間之間的聯系,再依據這些聯系節點就能得出不同分組事件的輿情信息和處理結果。至此,可以把這些規律和輿情事件進行有機緊密結合,再對輿情危機的運用方法施以適當調整,即可達到良好的危機應對效果。
2.4在提供個性化服務中的應用。
在所有的服務行業中,個性化服務是最高的標準,同時也是公共服務發展的終極目標[8]。網絡輿情的爆發往往是信息的不對稱導致的事態走向趨于嚴峻。職能部門對網絡輿情危機的應對處理需要在專門的系統平臺上向網民做出透明化公示。網民希望在最短時間里找到對自己有價值的信息,由部門定制的個性化服務即能從根本上解決這一問題。個性化服務的核心是培養網民的個人習慣,利用科學的方式引導網民的使用習慣朝著科學方向轉變,在大數據技術下就能達到這一預設性目標。
數據挖據技術在設計衍生個性化服務時主要體現在2個方面,研究要點可闡析如下。
(1)數據挖掘技術可以滿足職能部門工作人員和網民的實際需求,助其及時找到對自己有價值的信息。
(2)職能部門可以根據輿情危機事件和網民的實際情況,運用大數據技術提供具有針對性、多樣性的信息和服務。
實際上,前者主要強調的是部門工作人員和網民需發揮主觀能動性,而后者則著重強調了智慧政府的建設。在一定程度上,智慧政府即是未來社會的潮流發展趨勢。
3結束語。
隨著信息化技術的快速發展,數據挖掘技術的應用領域日趨廣泛。數據挖掘技術在職能部門輿情危機應對的信息化和決策支持中具有重要作用。通過運用數據挖掘技術可以最大限度地發揮數字化優勢,對輿情危機的數據信息進行深入的挖掘和分析,進而提高社會整體的網絡輿情危機應對能力。
參考文獻。
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應用數據挖掘的實踐經驗（優秀24篇）篇十一
近些年來，已經有越來越多的企業把通信、網絡技術和計算機應用引入企業的日常管理工作和業務開發處理當中，企業的各類信息化程度也在不斷提高。現代科技信息技術的廣泛應用已經顯著的提高了企業的工作效率和經濟效益。但是，在使用信息技術給企業帶來的方便、快捷的同時，也不斷的出現了新的問題和需求。企業經過多年積累了大量的歷史數據，這些數據對企業當前的日常經營活動幾乎沒有任何的使用價值，成了留之無用棄之可惜的累贅。而且儲藏這些歷史數據會對企業造成很大的困難和費用開銷。為此數據挖掘技術應用在網絡營銷中勢在必行，全面細致的分析數據庫資源并從中提取有價值的信息來對商業決策進行支持，從而來控制運營成本、提高經濟效益。本文將從網絡營銷中數據挖掘技術的幾個應用進行探討和分析。
1客戶關系管理。
客戶關系管理在網絡營銷，商業競爭是一家以客戶為中心的競技狀態的客戶，留住客戶，擴大客戶基礎，建立密切的客戶關系，客戶需求分析和創造客戶需求等，是非常關鍵的營銷問題。客戶關系管理，營銷和信息技術領域是一個新概念，這在90年代初，軟件產品在上世紀90年代后期出現的誕生。目前，在國內和國外的此類產品的研究和發展階段。然而，繼續與數據倉庫和數據挖掘技術的進步和發展，客戶關系管理，也是對實際應用階段。crm的目標是管理者與客戶的互動，提升客戶價值，提高客戶滿意度，提高客戶的忠誠度，還發現，市場營銷和銷售渠道，然后尋找新客戶，提高客戶的利潤貢獻率的最終目的是為了推動社會和經濟效益。客戶關系管理的目的，應用是改善企業與客戶的關系，它是企業和服務本質管理和協調，以滿足客戶的需求，企業政策支持這項工作，并聯系客戶服務加強管理，提高客戶滿意度和品牌忠誠度。
然而，數據挖掘可以應用到很多方面的crm和不同階段，包括以下內容：
（1）“一對一”營銷的內部工作人員認識到，客戶是在這個領域的企業，而不是貿易發展生存的關鍵。與每一個客戶接觸的過程，也是了解客戶的進程，而且也讓客戶了解業務流程。
（2）企業與客戶之間的銷售應該是一種商業關系不斷向前發展。客戶和營銷公司成立這種方式，而且有許多方法可以使這種與客戶的關系，往往以改善包括：延長時間，客戶關系和維護客戶關系，以進一步加強相互交往過程中，公司可以在對方取得聯系更多的利潤。
（3）客戶對客戶盈利能力分析。我們的客戶盈利能力是非常不同的，如果你不明白客戶盈利能力，很難制定有效的營銷策略，以獲取最有價值的客戶，或進一步提高客戶的忠誠度的價值。數據挖掘技術可以用來預測客戶在市場條件變化不同的盈利能力。它可以找到所有這些行為和使用模型來預測客戶行為模式的客戶交易盈利水平或新客戶找到高利潤。
（4）在所有部門維護客戶關系的競爭日趨激烈，企業獲得新客戶的成本上升，因此，保持現有客戶的關系變得越來越重要。對于企業客戶可分為三大類：沒有價值或者低價值的客戶，不容易失去寶貴的客戶，并不斷尋找更多的優惠，更有價值的服務給客戶。前兩個類型的`客戶，客戶關系管理，現代化，然而，最具潛力的市場活動，是第三個層次的用戶，而且還特別需求和營銷工具，以保護客戶，可以減緩企業經營成本，而且還獲得了寶貴的客戶。數據挖掘還可以發現，由于客戶流失，該公司能夠滿足這些客戶的需要，采取適當措施，保持銷售。
（5）客戶訪問企業業務系統資源，包括能夠獲得新客戶的關鍵指標。為了提供這些新的資源，包括企業搜索客戶誰不知道該產品的客戶，可能是競爭對手，服務客戶。這些細分客戶，潛在客戶可以幫助企業完成檢查。
2企業經營定位。
通過挖掘客戶的有關數據，可以對客戶進行分類，找出其相同點和不同點，以便為客戶提供個性化的產品和服務，使企業和客戶之間能夠通過網絡進行有效的溝通和信息交流。例如，關聯分析，客戶在購買某種商品時，有可能會連帶著購買其他的相關產品，這樣購買的某種商品和連帶購買的其他相關產品之間就存在著某種關聯，企業可以針對這種關聯進行分析，分析出規律，已制定有效的營銷策略來長效的起到吸引客戶連帶消費，購買其他產品的營銷策略。它能夠智能化地從大量的數據中提取出有用的信息和知識，為企業的管理人員提供決策支持。數據挖掘技術使數據庫技術進入了一個更高級的階段，它不僅能對過去的數據進行查詢和遍歷，并且能夠找出過去數據之間的潛在聯系，從而促進信息的傳遞。
客戶群體的劃分也會用到數據挖掘，沒有基于數據挖掘的客戶劃分，就沒有真正的差異化、個性化營銷，就沒有現代營銷的根本。做為企業的領導者，不管你的企業是賣產品的還是賣服務，第一個應該準確把握的商業問題就是你的目標客戶群體，他們是誰，有什么特點和行為模式，有那些獨特的喜好可以作為營銷的突破口，有多大的多長久的贏利價值。這些問題是你整個商業運做的核心和基礎，不了解你的客戶，下面的路就根本別指望能走下去了。數據挖掘營銷應用中的客戶群體劃分可以科學有效的解決這個問題，也能給企業找到一個合理的營銷定位。
3客戶信用風險控制。
數據挖掘技術在90年代開始應用于信用評估與風險分析中。企業在進行網絡營銷的過程中會受到各種各樣的來自買方的信用風險的威脅，隨著市場競爭的加劇，貿易信用已經成為企業成功開發客戶和加強客戶關系的重要條件。客戶信用管理主要是搜集儲存客戶信息，因為客戶既是企業最大的財富來源，也是風險的主要來源。為了讓企業在這方面更少的受到威脅，可以利用數據挖掘技術發現企業經常面臨的詐騙行為或延付貨款行為，進而進行回避。同時盡可能把客戶信用風險控制在交易發生之前是成功信用管理的根本。因此，充分獲取客戶的詳細資料并做出安全的決策非常重要。
（3）數據挖掘技術也可以適應各種形式的數據，數據挖掘可以是連續的數據，離散數據，而其他形式的數據處理，以便在更大的靈活性，在選擇指標時，更加符合客觀實際的信用風險模型。
為現代信用風險管理方法有兩個：第一是所謂的指數法，其基礎是信用相關業務的某些特性來企業信用評估；第二類是所謂的結構化方法，根據歷史數據和市場數據模擬在企業資產價值變化的動態持續的過程，然后確定其企業信用的位置。
網絡營銷作為適應網絡經濟時代的網絡虛擬市場的新營銷理論，是市場營銷理念在新時期的發展和應用。它能夠智能化地從大量的數據中提取出有用的信息和知識，為企業的管理人員提供決策支持。數據挖掘技術使數據庫技術進入了一個更高級的階段，它不僅能對過去的數據進行查詢和遍歷，并且能夠找出過去數據之間的潛在聯系，從而促進信息的傳遞。
1．維護原有客戶，挖掘潛在新客戶。
網絡營銷中銷售商可以通過客戶的訪問記錄來挖掘出客戶的潛在信息，跟據客戶的興趣與需求向客戶有針對性的做個性化的推薦，制定出客戶滿意的產品服務。在做好維護原有老客戶的基礎上，通過對數據的挖掘，利用分類技術，也可以尋找出潛在的客戶，通過對web日志的挖掘，可以對已經存在的訪問者進行分類，根據這種精細的分類，還可以找到潛在的新客戶。
2．制定營銷策略，優化促銷活動。
對于保留的商品訪問記錄和銷售記錄進行挖掘，可以發現客戶的訪問規律，了解客戶消費的生命周期，起伏規律，結合市場形勢的變化，針對不同的商品和客戶群制定不同的營銷策略，保證促銷活動針對客戶群有的放矢，收到意想不到的效果。
3．降低運營成本，提高競爭力。
網絡營銷的管理者可以通過數據挖掘發現市場反饋的可靠信息，預測客戶未來的購買行為，有針對性的進行營銷活動，還可以根據產品訪問者的瀏覽習慣來覺定產品廣告的位置，使廣告有針對性的起到宣傳的效果。從而提高廣告的投資回報率，從而能降低運營成本，提高且的核心競爭力。
4．對客戶進行個性化推薦。
根據客戶采礦活動對網絡規則，有針對性的網絡營銷平臺，提供“個性化”服務。個性化服務是在服務策略和服務內容的不同客戶的不同，其本質是客戶為中心的web服務的需求。它通過收集和分析客戶資料，以了解客戶的利益和購買行為，然后采取主動，以達到建議的服務。
5．完善網絡營銷網站的設計。
參考文獻。
1馮英健著,《網絡營銷基礎與實踐》,清華大學出版社,1月第1版。
2.,and.sky-shairoh,esinknowledgediscoveryanddatamining.aaai/mitpress,menlopark,ca.:。
應用數據挖掘的實踐經驗（優秀24篇）篇十二
摘要：在本科高年級學生中開設符合學術研究和工業應用熱點的進階課程是十分必要的。以數據挖掘課程為例，本科高年級學生了解并掌握數據挖掘的相關技術，對于其今后的工作、學習不無裨益。著重闡述數據挖掘等進階課程在本科高年級學生中的教學方法，基于本科高年級學生的實際情況，以及進階課程的知識體系特點，提出有針對性的教學方法參考，從而提高進階課程的教學效果。
學生在本科高年級學生中開設數據挖掘等進階課程是十分必要的，以大數據、數據挖掘為例，其相關技術不僅是當前學術界的研究熱點，也是各家企事業單位招聘中重要崗位的要求之一。對于即將攻讀碩士或博士學位的學生，對于即將走上工作崗位的學生，了解并掌握一些大數據相關技術，尤其是數據挖掘技術，都是不無裨益的。在目前本科教學中，對于數據挖掘等課程的教學，由于前序課程的要求，往往是放在本科四年級進行。如何激發本科四年級學生在考研，找工作等繁雜事務中的學習興趣，從而更好地掌握數據挖掘的相關技術是本課程面臨的主要挑戰，也是所有本科進階課程所面臨的難題之一。
1數據挖掘等進階課程所面臨的問題。
1.1進階課程知識體系的綜合性。
進階課程由于其理論與技術的先進性，往往是學術研究的前沿，工業應用的熱點，是綜合多方面知識的課程。以數據挖掘課程為例，其中包括數據庫、機器學習、模式識別、統計、可視化、高性能技術，算法等多方面的知識內容。雖然學生在前期的本科學習中已經掌握了部分相關內容，如數據庫、統計、算法等，但對于其他內容如機器學習、人工智能、模式識別、可視化等，有的是與數據挖掘課程同時開設的進階課程，有的已經是研究生的教學內容。對于進階課程繁雜的知識體系，應該如何把握廣度和深度的關系尤為重要。
1.2進階課程的教學的目的要求。
進階課程的知識體系的綜合性體現在知識點過多、技術特征復雜。從教學效益的角度出發，進階課程的教學目的是在有限的課時內最大化學生的知識收獲。從教學結果的可測度出發，進階課程的教學需要能夠有效驗證學生掌握重點知識的.學習成果。1.3本科高年級學生的實際情況本科高年級學生需要處理考研復習，找工作等繁雜事務，往往對于剩余本科階段的學習不重視，存在得過且過的心態。進階課程往往是專業選修課程，部分學分已經修滿的學生往往放棄這部分課程的學習，一來沒有時間，二來怕拖累學分。
2數據挖掘等進階課程的具體教學方法。
進階課程的教學理念是在有限的課時內，盡可能地提高課程的廣度，增加介紹性內容，在授課中著重講解1~2個關鍵技術，如在數據挖掘課程中，著重講解分類中的決策樹算法，聚類中的k-means算法等復雜度一般，應用廣泛的重要知識點，并利用實踐來檢驗學習成果。
2.1進階課程的課堂教學。
數據挖掘等進階課程所涉及的知識點眾多，在課堂上則采用演示和講授相結合的方法，對大部分知識點做廣度介紹，而對需要重點掌握知識點具體講授，結合實踐案例及板書。在介紹工業實踐案例的過程中，對于具體數據挖掘任務的來龍去脈解釋清楚，尤其是對于問題的歸納，數據的處理，算法的選擇等步驟，并在不同的知識點的教學中重復介紹和總結數據挖掘的一般性流程，可以加深學生對于數據挖掘的深入理解。對于一些需要記憶的知識點，在課堂上采用隨機問答的方式，必要的時候可以在每堂課的開始重復提問，提高學習的效果。
2.2進階課程的課后教學。
對于由于時間限制無法在課上深入討論的知識點，只能依靠學生在課后自學掌握。本科高年級學生的課后自學的動力不像低年級學生那么充足，可以布置需要動手實踐并涵蓋相關知識點的課后實踐，但盡量降低作業的工程量。鼓勵學生利用開源軟件和框架，基于提供的數據集，實際解決一些簡單的數據挖掘任務，讓學生掌握相關算法技術的使用，并對算法有一定的了解。利用學院與大數據相關企業建立的合作關系，在課后通過參觀，了解大數據技術在當前企業實踐中是如何應用的，激發學生的學習興趣。
2.3進階課程的教學效果考察進階課程的考察不宜采取考試的形式，可以采用大作業的形式。從具體的數據挖掘實踐中檢驗教學的成果，力求是學生在上完本課程后可以解決一些簡單的數據挖掘任務，將較復雜的數據挖掘技術的學習留給學生自己。
3結語。
數據挖掘是來源于實踐的科學，學習完本課程的學生需要真正理解，掌握相關的數據挖掘技術，并能夠在實際數據挖掘任務中應用相關算法解決問題。這也對教師的教學水平提出了挑戰，并直接與教師的科研水平相關。在具體的教學過程中，發現往往是在講授實際科研中遇到的問題時，學生的興趣較大，對于書本上的例子則反映一般。進階課程在注重教學方法的基礎上，對于教師的科研水平提出了新的要求，這也是對于教師科研的反哺，使教學過程變成了教學相長的過程。
參考文獻：
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應用數據挖掘的實踐經驗（優秀24篇）篇十三
關于數據挖掘的應用，最近還有這樣一個真實案例在數據挖掘和營銷挖掘領域廣為流傳。
美國一名男子闖入他家附近的一家美國零售連鎖超市target店鋪(美國第三大零售商塔吉特)進行抗議：“你們竟然給我17歲的女兒發嬰兒尿片和童車的優惠券。”店鋪經理立刻向來者承認錯誤，但是其實該經理并不知道這一行為是總公司運行數據挖掘的結果。如圖所示。一個月后，這位父親來道歉，因為這時他才知道他的女兒的確懷孕了。target比這位父親知道他女兒懷孕的時間足足早了一個月。
target能夠通過分析女性客戶購買記錄，“猜出”哪些是孕婦。他們從target的數據倉庫中挖掘出25項與懷孕高度相關的商品，制作“懷孕預測”指數。比如他們發現女性會在懷孕四個月左右，大量購買無香味乳液。以此為依據推算出預產期后，就搶先一步將孕婦裝、嬰兒床等折扣券寄給客戶來吸引客戶購買。
如果不是在擁有海量的用戶交易數據基礎上實施數據挖掘，target不可能做到如此精準的營銷。
應用數據挖掘的實踐經驗（優秀24篇）篇十四
在軟件開發信息管理過程中，經對數據挖掘技術科學合理應用，可為軟件開發帶來極有利的幫助，達到軟件開發信息管理低成本、高質量、短工期的要求，消除軟件開發信息管理期間存在的一系列問題。全面軟件開發行業在時代發展新形勢下，要與時俱進，大力進行改革創新，運用先進的科學技術不斷優化數據挖掘技術研究。
開源軟件，即源代碼為開放的軟件，此類軟件現階段大部分對用戶是不收取費用的，也正是受此影響提升了開源軟件控制管理難度，鑒于此，可應用數據挖掘技術來改善開源軟件的資料。就好比，日本某高校學生推出了一個分布式數據挖掘系統，該系統一方面可對大型系統開展數據挖掘，一方面能夠一系列開源軟件開展數據挖掘。
軟件項目管理中數據挖掘多表現于兩個方面，一方面為對組織關系開展的挖掘，一方面為對版本控制信息開展的挖掘。軟件項目管理作為一個系統工程，對組織關系開展挖掘主要是指對人力資源開展協調分配。就好比，一個龐大工程可能同時有千百余人參與，在工程運行期間人員相互會出現頻繁的信息數據交互，經對數據挖掘技術的有效應用，能夠對人員組織關系展開合理劃分，積極促進軟件項目管理的有序開展。同時，數據挖掘技術還可應用于挖掘版本控制信息，能夠有效縮減系統維護成本，改善軟件項目管理水平。
在數據庫中收集有價值的代碼、構件，現階段，較為常用的手段包括經由關鍵詞開展索引、經由記錄輸入-輸出關系索引以及以建立交互關系圖為基礎的方法等，我們常常使用的百度、搜狗等搜索引擎均能夠開展數據檢索。
4結束語。
總而言之，在軟件開發信息管理過程中，經對數據挖掘技術科學合理應用，可為軟件開發帶來極有利的幫助，達到軟件開發信息管理低成本、高質量、短工期的要求，消除軟件開發信息管理期間存在的一系列問題。基于此，相關人員務必要明確認識軟件開發信息管理數據挖掘面臨的挑戰，不斷鉆研研究、總結經驗，積極促進軟件開發信息管理有序開展。
應用數據挖掘的實踐經驗（優秀24篇）篇十五
摘要：網絡經濟就是依托網絡技術發展的經濟，主要特點就是信息，表現形式為信息產業和服務業。
網絡經濟還存在眾多名稱：“數字經濟”、“信息經濟”、“新經濟”。
隨著我國科學技術的發展，這種新型經濟形式表現出強大的生命力，進一步加快了經濟增長、經濟結構、經濟運行規則的轉變。
工商管理部門作為國家管理經濟、市場的有力工具，在建立和維護市場經濟秩序中發揮著重要作用，由于網絡經濟形式的出現，工商管理部門也需順應時代發展，而創新管理思路和管理方法，以促進這種新型經濟的健康發展。
應用數據挖掘的實踐經驗（優秀24篇）篇十六
我國提出用十年時間基本實現智游的目標[3]過去幾年國家旅游局的相關動作均為了實現這一目標。但是在借助大數據推動智游的可持續性發展中大數據所產生的價值卻亟待提高原因之一就是在收集、儲存了大量數據后對它們深入挖掘不夠沒有發掘出數據更多的價值。
3.1信息化建設。
智游的發展離不開移動網絡、物聯網、云平臺。隨著大數據的不斷發展,國內許多景區已經實現wi-fi覆蓋,部分景區也已實現人與人、人與物、人與景點之間的實時互動,多省市已建有旅游產業監測平臺或旅游大數據中心以及數據可視化平臺,從中進行數據統計、行為分析、監控預警、服務質量監督等。通過這些平臺,已基本能掌握跟游客和景點相關的數據,可以實現更好旅游監控、產業宏觀監控,對該地的旅游管理和推廣都能發揮重要作用。
但從智慧化的發展來看,我國的信息化建設還需加強。雖然通訊網絡已基本能保證,但是大部分景區還無法實現對景區全面、透徹、及時的感知,更為困難的是對平臺的建設。在數據共享平臺的建設上,除了必備的硬件設施,大數據實驗平臺還涉及大量部門,如政府管理部門、氣象部門、交通、電子商務、旅行社、旅游網站等。如此多的部門相關聯,要想建立一個完整全面的大數據實驗平臺,難度可想而知。
3.2大數據挖掘方法。
大數據時代缺的不是數據,而是方法。大數據在旅游行業的應用前景非常廣闊,但是面對大量的數據,不懂如何收集有用的數據、不懂如何對數據進行挖掘和利用,那么“大數據”猶如礦山之中的廢石。旅游行業所涉及的結構化與非結構化數據,通過云計算技術,對數據的收集、存儲都較為容易,但對數據的挖掘分析則還在不斷探索中。大數據的挖掘常用的方法有關聯分析,相似度分析,距離分析,聚類分析等等,這些方法從不同的角度對數據進行挖掘。其中,相關性分析方法通過關聯多個數據來源,挖掘數據價值。但針對旅游數據,采用這些方法挖掘數據的價值信息,難度也很大,因為旅游數據中冗余數據很多,數據存在形式很復雜。在旅游非結構化數據中,一張圖片、一個天氣變化、一次輿情評價等都將會對游客的.旅行計劃帶來影響。對這些數據完全挖掘分析,對游客“行前、行中、行后”大數據的實時性挖掘都是很大的挑戰。
3.3數據安全。
數據安全事件屢見不鮮伴著大數據而來的數據安全問題日益凸顯出來。在大數據時代無處不在的數據收集技術使我們的個人信息在所關聯的數據中心留下痕跡如何保證這些信息被合法合理使用讓數據“可用不可見”[4]這是亟待解決的問題。同時在大數據資源的開放性和共享性下個人隱私和公民權益受到嚴重威脅。這一矛盾的存在使數據共享程度與數據挖掘程度成反比。此外經過大數據技術的分析、挖掘個人隱私更易被發現和暴露從而可能引發一系列社會問題。
大數據背景下的旅游數據當然也避免不了數據的安全問題。如果游客“吃、住、行、游、娛、購”的數據被放入數據庫,被完全共享、挖掘、分析,那游客的人身財產安全將會受到嚴重影響,最終降低旅游體驗。所以,數據的安全管理是進行大數據挖掘的前提。
3.4大數據人才。
大數據背景下的智游離不開人才的創新活動及技術支持,然而與專業相銜接的大數據人才培養未能及時跟上行業需求,加之創新型人才的外流,以及數據統計未來3~5年大數據行業將面臨全球性的人才荒,國內智游的構建還缺乏大量人才。
4解決思路。
在信息化建設上,加大政府投入,加強基礎設施建設,整合結構化數據,抓取非結構化數據,打通各數據壁壘,建設旅游大數據實驗平臺;在挖掘方法上,對旅游大數據實時性數據的挖掘應該被放在重要位置;在數據安全上,從加強大數據安全立法、監管執法及強化技術手段建設等幾個方面著手,提升大數據環境下數據安全保護水平。加強人才的培養與引進,加強產學研合作,培養智游大數據人才。
參考文獻。
應用數據挖掘的實踐經驗（優秀24篇）篇十七
就算沒去過紐約，也應該都聽說過擁有百年歷史的紐約地鐵，又臟又臭又陰暗，但是紐約客以及自世界各地來的旅客又都離不開地鐵，每天550萬人搭乘，想必每一座地鐵、每一層階梯、每一列車廂，到處沾滿人類陳年積淀的汗漬與污垢。不過，真實情況可能要你大吃一驚，不是沒那么臟，而是比我們想象得更奇幻。
康乃爾大學weill醫學院的研究者們，花了18個月的時間執行了一項大數據項目。他們用鑒識科學常用的棉花棒，在486個紐約地鐵站搜集目標樣本，車廂門、樓梯扶手、座椅、燈桿、垃圾桶都不放過，最后總共發現1萬5千多種微生物，將近一半的樣本是人類未知的有機生物，27%是活性并俱有抗藥性的細菌，雖然所有細菌僅有12%與疾病相關，還發現了三個與腺鼠疫、炭疽相關樣本，但幸而這些樣本都沒有活性。而與人類的基因組相匹配的只占了不到2%。
關于地鐵細菌的研究，不只是有趣，也不只是滿足了科學家的好奇心，研究者們將把這些物種分門別類，未來就能把它們當作對照樣本，確定某些疾病、甚至也可預測未來若恐怖份子把某些細菌當做生物武器攻擊的物質，是否已經擴散。
文檔為doc格式。
應用數據挖掘的實踐經驗（優秀24篇）篇十八
摘要：支持向量機(supportvectormachine,svm)是數據挖掘和機器學習中的一個很有效的工具。結合支持向量機在數據挖掘和機器學習中的應用,介紹了支持向量機的基本原理,發展方向及其研究熱點。
關鍵詞：支持向量機;數據挖掘;機器學習オ。
1svm的提出和基本思想。
支持向量機是vapnik等人提出的，在解決小樣本、非線性及高維模式識別問題中表現出許多特有的優勢,已應用于手寫體識別、三維目標識別、人臉識別、文本圖像分類等實際問題中，性能優于已有的學習方法，表現出良好的學習能力。它是從線性可分情況下的線性分類面發展而來的，接著利用核函數很好的解決了非線性可分情況。
2支持向量機的幾個發展。
（1）模糊支持向量機，引入樣本對類別的隸屬度函數，這樣每個樣本對于類別的影響是不同的，這種理論的應用提高了svm的抗噪聲的能力，尤其適合在未能完全揭示輸入樣本特性的情況下。
（2）最小二乘支持向量機。這種方法是在提出，經過這幾年的發展，已經應用要很多相關的領域。研究的問題已經推廣到：對于大規模數據集的處理；處理數據的魯棒性；參數調節和選擇問題；訓練和仿真。
（3）加權支持向量機（有偏樣本的加權，有偏風險加權）。
（4）主動學習的支持向量機。主動學習在學習過程中可以根據學習進程，選擇最有利于分類器性能的樣本來進一步訓練分類器，特能有效地減少評價樣本的數量。
（5）粗糙集與支持向量機的結合。首先利用粗糙集理論對數據的屬性進行約簡，能在某種程度上減少支持向量機求解計算量。
（6）基于決策樹的支持向量機。對于多類問題，采用二岔樹將藥分類的樣本集構造出一系列的兩類問題，每個兩類構造一個svm。
（7）分級聚類的支持向量機。基于分級聚類和決策樹思想構建多類svm，使用分級聚類的方法，可以先把n-1個距離較近的類別結合起來，暫時看作一類，把剩下的一類作為單獨的一類，用svm分類，分類后的下一步不再考慮這單獨的一類，而只研究所合并的n-1類，再依次下去。
（8）算法上的提高。vapnik在1995年提出了一種稱為“chunking”的塊算法，即如果刪除矩陣中對應lagrange乘數為0的行和列，將不會影響最終結果。osuna提出了一種分解算法，應用于人臉識別領域。joachims在將osuna提出的分解策略推廣到解決大型svm學習的算法。platt于19提出了序貫最小優化每次的工作集中只有2個樣本。
（9）核函數的構造和參數的選擇理論研究。基于各個不同的應用領域，可以構造不同的核函數，能夠或多或少的引入領域知識。現在核函數廣泛應用的類型有：多項式逼近、貝葉斯分類器、徑向機函數、多層感知器。參數的選擇現在利用交叉驗證的`方法來確認。
（10）支持向量機從兩類問題向多類問題的推廣。weston在1998年提出的多類算法為代表。在經典svm理論的基礎上，直接在目標函數上進行改進，重新構造多值分類模型，建立k分類支持向量機。通過sv方法對新模型的目標函數進行優化，實現多值分類。
一對多（one-against-rest）――vapnik提出的,k類――k個分類器，第m個分類器將第m類與其余的類分開，也就是說將第m類重新標號為1，其他類標號為-1。完成這個過程需要計算k個二次規劃，根據標號將每個樣本分開，最后輸出的是兩類分類器輸出為最大的那一類。不足：容易產生屬于多類別的點（多個1）和沒有被分類的點（標號均為-1）――不對，訓練樣本數據大，訓練困難，推廣誤差無界。
層（數分類方法），是對一對一方法的改進，將k個分類合并為兩個大類，每個大類里面再分成兩個子類，如此下去，直到最基本的k個分類，這樣形成不同的層次，每個層次都用svm來進行分類――1對r-1法，構建k-1個分類器，不存在拒絕分類區。
3主要研究熱點。
從上面的發展中，我們可以總結出，目前支持向量機有著幾方面的研究熱點：核函數的構造和參數的選擇；支持向量機從兩類問題向多類問題的推廣；更多的應用領域的推廣；與目前其它機器學習方法的融合；與數據預處理（樣本的重要度、屬性的重要度、特征選擇等）方法的結合。
參考文獻。
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應用數據挖掘的實踐經驗（優秀24篇）篇十九
摘要：數據挖掘是當前數據庫和信息決策領域的最前沿研究方向之一。
該文從知識發現和數據挖掘的概念出發,總結了數據挖掘常采用的技術方法,同時對數據挖掘的應用及發展進行了闡述。
該文以一個淘寶網行業的數據挖掘案例探討了數據挖掘在網絡經濟下工商的應用;從技術和商業需求兩個方面分別研究了數據挖掘商務應用的可行性，并指出因競爭戰略的細化導致了對數據挖掘的商業需求。
關鍵詞：數據挖掘;網絡經濟;序列模式。
隨著數據庫和網絡等技術的迅速發展,我們產生和收集數據的能力已經迅速提高,大量的數據儲存在數據庫和數據倉庫中,我們已被淹沒在數據和信息的汪洋大海中。
這項以數據庫技術、網絡技術、統計分析、人工智能等為依托的綜合性運用技術的出現有其必然性和可行性。
人們需要有新的、更有效的手段地各種大量數據進行挖掘以發揮其潛能,數據挖掘正是在這樣的應用需求環境下產生并迅速發展起來的,它的出現為自動和智能地把海量的數據轉化為有用的信息和知識提供了手段。
1網絡經濟。
網絡經濟，一種建立在計算機網絡基礎之上，以現代信息技術為核心的新的經濟形態。
它以信息為基礎，以計算機網絡為依托，以生產、分配、交換和消費網絡產品為主要內容，以高科技為支持，以知識和技術創新為靈魂。
它不僅是指以計算機為核心的信息技術產業的興起和快速增長，也包括以現代計算機技術為基礎的整個高新技術產業的崛起和迅猛發展，更包括由于高新技術的推廣和運用所引起的傳統產業、傳統經濟部門的深刻的革命性變化和飛躍性發展。
它實際上是一種在傳統經濟基礎上產生的、經過以計算機為核心的現代信息技術提升的高級經濟發展形態。
2.1電子商務行業概況。
隨著電子商務行業不斷發展，新的供應商仍在進人市場與傳統企業競爭。
電子商務行業促使雜貨、藥品、玩具零售商提供更低的價格和更全的商品。
電子商務正以低成本、高效率、覆蓋廣、協調性強、透明度高等一系列明顯的交易優勢席卷經濟的各個層面。
中國移動互聯網市場規模達393.1億元，同比增長97.5%，移動電子商務的飛速發展正是中國移動互聯網市場快速增長的主要推動力。
20，移動電商在移動互聯網市場中的占比已接近三成，預計在末可以達到57%以上。
傳統互聯網電商企業在發展到一定規模后，有足夠的經驗和資本向移動終端轉移，是移動電商快速增長的主要原因。
2.2數據挖掘分析過程。
上面面用一個針對淘寶網滁州店鋪采集的樣本數據，進行挖掘的例子來說明數據挖掘的具體應用。
表1給出了數據源的部分字段格式。
表2、表3給出了經過整理和轉換后的適用于挖掘工具的數據樣本。
在本案例中，我們自行編寫挖掘工具。
限于篇幅，具體數據挖掘過程省略。
從上面電子商務行業數據挖掘后分析可以得出:。
電子商務銷售的主體:我們找到進行網絡銷售的主體人(店鋪)及相關個人店鋪信息;。
監管范圍的擴展：傳統工商監管只對實體店鋪進行監管，通過對網絡的市場監管，可以擴大工商管理監管范圍，更加規范的市場。
針對網絡經濟形態下的數據挖掘，我們主要采用以下三種方式進行數據挖掘:。
3.1關聯分析。
利用關聯規則進行數據挖掘。
在數據挖掘研究領域,對于關聯分析的研究開展得比較深入,人們提出了多種關聯規則的挖掘算法,如apriori、stem、ais、dhp等算法。
關聯分析的目的是挖掘隱藏在數據間的相互關系,它能發現數據庫中形如“90%的顧客在一次購買活動中購買商品a的同時購買商品b”之類的知識。
關聯分析就是生成所有具有用戶指定的最小置信度和最小支持度的關聯規則。
3.2分類分析。
設有一個數據庫和一組具有不同特征的類別(標記),該數據庫中的每一個記錄都賦予一個類別的標記,這樣的數據庫稱為示例數據庫或訓練集。
分類分析就是通過分析示例數據庫中的數據,為每個類別做出準確的描述或建立分析模型或挖掘出分類規則,然后用這個分類規則對其它數據庫中的記錄進行分類。
3.3序列模式分析。
序列模式分析和關聯分析法相似,其目的也是為了采掘出數據之間的聯系,但序列模式分析的側重點在于分析數據間的前后(因果)關系。
運用序列模式分析銷售記錄,零售商則可以發現客戶潛在的購物模式,例如客戶在購買微波爐前常購買何種商品。
3.4數據挖掘與信息過濾技術的結合。
網絡的迅速發展導致了“信息過載”、“信息超載”現象，利用網絡數據挖掘中得到的數據進行信息過濾機制就是為了克服上述現象，減少用戶在獲得信息過程中的負擔，同時向用戶提供數量適宜、質量優良的信息應運而生的。
比如在網絡內容挖掘之前對網絡文檔中包含的信息進行過濾、篩選、分類和歸檔等操作，使網絡內容挖掘所要處理的數據量得以減少，使輸入數據的質量、網絡內容挖掘的信息挖掘速度及精確度和用戶所得信息的時效性得以提高。
1)確定應用領域:包括此領域的基本知識和目標。
2)建立目標數據集:選擇一個數據集或在多數據集的子集上聚焦。
3)數據預處理:在大數據集中,根據需求,利用數據凈化和整合技術,選擇與任務相關數據,在不降低其準確度的狀況下減少處理數據量。
4)數據轉換:找到數據的特征進行編碼,減少有效變量的數目。
5)數據挖掘:根據數據和所要發現知識的種類來確定相應的挖掘算法。
6)數據評價:將挖掘出的知識和數據以各種可視化方式顯示,并將其以圖形、文本等方式存儲在庫中,以便對它們進一步挖掘,直至滿意為止。
7)實施和應用:利用數據挖掘技術所建立模型在實際項目中的應用,包括數據庫的構建,個性化用戶服務、基于知識的企業信息管理(mis)、企業目標管理、決策支持等等。
以上數據時網絡經濟形態下，在工商管理部分的應用，實際的工商管理目標是為工商管理與決策提供服務，未來的數據挖掘將會形成標準的數據挖掘語言或其他方面的標準化工作的數據挖掘系統。
數據挖掘能發現網絡中隱含的有價值的信息和知識，從而提高標引、自動摘要、自動分類和自動聚類等的準確率;能促進用戶興趣模型的構建，從而為用戶提供更好的個性化信息，難以滿足網絡信息用戶的動態需求。
在網絡信息檢索的實際應用中，往往不是單一地運用數據挖掘技術，數據挖掘需和其他相關技術結合，才能發揮出更大的效用。
參考文獻:。
[5]苗杰,倪波.面向集成競爭情報系統的數據挖掘應用研究[j].情報學報,2001(8):443—450.
應用數據挖掘的實踐經驗（優秀24篇）篇二十
文章通過介紹數據挖掘技術概述，分析軟件開發信息管理數據挖掘面臨的挑戰，對數據挖掘技術在軟件開發信息管理中的應用展開探討，旨在為相關人員基于數據挖掘技術概述、軟件開發信息管理數據挖掘面臨的挑戰的促進軟件開發信息管理有序開展研究適用提供一些思路。
數據的挖掘是一項復雜的系統工程，其主要指的是在龐大數據中收集有價值信息數據的過程。對數據挖掘技術在軟件開發信息管理中的應用展開研究，有著十分重要的現實意義。
1數據挖掘技術概述。
1.1數據挖掘流程。
通常而言，數據挖掘可劃分成四個階段，分別為選擇、預處理、挖掘以及吸收，如圖1所示。其中，選擇是就有著極強交互性的龐大數據而言的，在工作期間受信息數據不斷更新影響，通常要對數據展開重新選擇;預處理則是將沒有得到加工的信息數據變換成適宜挖掘處理的形式;挖掘是經由科學計算方法將預處理數據輸入系統，在龐大數據中收集有價值的信息內容，從而完成分類、聚類等工作;吸收也就是數據的后處理，其是為了將有價值的.信息數據反饋給用戶，使數據預處理、挖掘環節具備真實意義。
1.2數據挖掘技術。
現階段，在軟件開發中數據挖掘技術諸如分析、聚類、預測及統計等已經得到較好的應用，這些技術的應用能夠使數據挖掘繁雜工程得到一定的簡化，也就是在海量的數據中盡可能快的時間內找出人們所需的信息，且對系統予以反饋供人們使用。在數據挖掘工程中，較為常見的技術包括關聯發現、分類樹、課時數據挖掘等，同時還有一些較為特殊的數據挖掘技術包括回歸建模、統計分析等。在軟件開發信息管理中應當對數據挖掘技術進行科學合理的選擇，以完成好軟件開發信息管理工作。
2.1軟件開發數據較為復雜。
現階段，軟件開發數據以結構化數據和非結構化數據為主，前一種數據多牽涉軟件版本對應信息及缺陷報告等，后一種數據主要涵蓋相關軟件代碼及文檔等。該兩方面數據無法使用同一種算法，然而它們相互又有著很大的相關性。換而言之，在數據挖掘算法開發方面，為了盡可能權衡到兩方面數據的復雜關聯，很大程度上提升數據挖掘難度。
2.2分析手段并非傳統模式。
軟件開發數據挖掘后續工作是把取得的信息提供給需要的用戶。在以往數據挖掘應用期間，就好比電子商務或者金融行業，就是把信息轉化為文字或圖表。然而，軟件開發人員所需信息并非如此簡單，其還涉及了缺陷定位、編程模板等用戶信息，所以對數據挖掘技術提供較高的要求。
2.3數據挖掘結果評價標準不統一。
現如今，數據挖掘技術在諸多行業得到普及推廣，同時在結果呈現及評價標準等內容上相對完備。然而，在軟件開發新型管理中數據挖掘技術的應用卻并非如此。軟件開發人員要獲取諸多、繁雜的信息，且信息表示方法各不相同，如此很大程度上提升了對數據挖掘結果展開定量準確分析的難度。
應用數據挖掘的實踐經驗（優秀24篇）篇二十一
對很多培養機構而言，目前急需解決的問題主要有：如何根據不同成員需求設置合理的課程、如何通過教學方式提高成員學習積極性、如何提高成員培訓效果、如何通過考核檢驗成員學習成果等，都是培養機構發展過程中必須面對的問題。隨著我國信息化進程的加快，一些培養機構也開始進行信息化建設，通過信息系統對培訓相關事宜進行管理。但目前在針對培養機構的信息系統中，所實現的功能和模塊是進行簡單的查詢、統計。在了解培訓評估效果時，目前的信息系統中，學員通過系統對不同課程的教師進行打分，系統自對進行匯總、統計，得出教師評價。但這種匯總、統計是最簡單的，對教師評價也缺乏全面性和深度。
大數據時代下，數據信息呈現出海量特點。如何從海量、不完全的信息中尋找到真正有用的信息，是大數據時代中重要的問題。由此便利用到數據挖掘，顧名思義，數據挖掘就是從眾多數據信息中尋找到有用、有價值的信息。大數據時代下，教育行業中，信息量也是海量的，要想提高教學質量就需要運用數據挖掘找尋到有用的教育信息，并運用到實際教學中。信息系統通過一段實際應用后，里面存儲了大量數據，相應的，學習管理系統也是如此，里面蘊含了大量數據信息。如在線課程等功能中藏有大量師生應用過程中的數據資料。如圖1為數據挖掘在培訓管理中的流程圖。
2.1初步探索。
培訓管理系統中一般具有數據統計功能，將相關事宜進行統計。如網絡課程開展過程中，數據挖掘在培訓管理系統中的應用文/張宏亮在大數據時代，如何使用現有的數據對學員進行培訓管理，從而提高培訓效率是當前培訓管理中所面臨的問題。本文分析了數據挖掘在培訓管理中的`應用主要表現在初步探索、數據預處理以及數據挖掘過程。其中數據預處理和數據挖掘是培訓系統的核心功能。
2.2數據預期處理。
數據預處理時，原始數據庫會發生轉變，以適應數據挖掘、數據挖掘算法等的要求。在處理結構化的數據時，數據預處理需要完成兩項任務，即消除數據缺陷現象的存在和為數據挖掘奠定良好基礎。數據處理是對現有的數據進行前期處理，方便后期數據挖掘。如圖2為培訓管理系統中數據預處理模塊。
2.3數據挖掘。
wangj開發了一個將數據挖掘技術與基于模擬的培訓相結合的混合框架，以提高培訓評估的有效性。以信仰為基礎的學習概念，用于從知識/技能水平和信心水平的兩個維度來評估學員的學習成果。數據挖掘技術用于分析受訓人員的個人資料和基于模擬的培訓產生的數據，以評估學員的表現和學習行為。提出的方法論以臺灣基于模擬的步兵射擊訓練的實例為例。結果表明，提出的方法可以準確地評估學員的表現和學習行為，并且可以發現潛在的知識來提高學員的學習成果。bodeacn使用數據挖掘技術進行了培訓學習管理，用于分析參加在線兩年制碩士學位課程項目管理的學生的表現。系統數據來源是收集學生意見的調查數據，學生記錄的操作數據和電子學習的平臺記錄的學生活動數據。
3、總結。
目前培訓機構在進行教學評估時，所選擇的指標都是參考其他機構的，并沒有真正從自身實際出發進行評估，因此教學評估時存在諸多問題。其中最明顯的兩個問題是：第一教學評估方式單一化嚴重，只以數字評估為主；第二評估時容易受各種主觀因素影響。
參考文獻。
應用數據挖掘的實踐經驗（優秀24篇）篇二十二
就算沒去過紐約，也應該都聽說過擁有百年歷史的紐約地鐵，又臟又臭又陰暗，但是紐約客以及自世界各地來的旅客又都離不開地鐵，每天550萬人搭乘，想必每一座地鐵、每一層階梯、每一列車廂，到處沾滿人類陳年積淀的汗漬與污垢。不過，真實情況可能要你大吃一驚，不是沒那么臟，而是比我們想象得更奇幻。
康乃爾大學weill醫學院的研究者們，花了18個月的時間執行了一項大數據項目。他們用鑒識科學常用的棉花棒，在486個紐約地鐵站搜集目標樣本，車廂門、樓梯扶手、座椅、燈桿、垃圾桶都不放過，最后總共發現1萬5千多種微生物，將近一半的樣本是人類未知的有機生物，27%是活性并俱有抗藥性的細菌，雖然所有細菌僅有12%與疾病相關，還發現了三個與腺鼠疫、炭疽相關樣本，但幸而這些樣本都沒有活性。而與人類的基因組相匹配的只占了不到2%。
關于地鐵細菌的研究，不只是有趣，也不只是滿足了科學家的好奇心，研究者們將把這些物種分門別類，未來就能把它們當作對照樣本，確定某些疾病、甚至也可預測未來若恐怖份子把某些細菌當做生物武器攻擊的物質，是否已經擴散。
應用數據挖掘的實踐經驗（優秀24篇）篇二十三
摘要：大數據和智游都是當下的熱點,沒有大數據的智游無從談“智慧”,數據挖掘是大數據應用于智游的核心,文章探究了在智游應用中,目前大數據挖掘存在的幾個問題。
關鍵詞：大數據;智游;數據挖掘;。
1引言。
隨著人民生活水平的進一步提高,旅游消費的需求進一步上升,在云計算、互聯網、物聯網以及移動智能終端等信息通訊技術的飛速發展下,智游應運而生。大數據作為當下的熱點已經成了智游發展的有力支撐,沒有大數據提供的有利信息,智游無法變得“智慧”。
2大數據與智游。
旅游業是信息密、綜合性強、信息依存度高的產業[1],這讓其與大數據自然產生了交匯。,江蘇省鎮江市首先提出“智游”的概念,雖然至今國內外對于智游還沒有一個統一的學術定義,但在與大數據相關的描述中,有學者從大數據挖掘在智游中的作用出發,把智游描述為:通過充分收集和管理所有類型和來源的旅游數據,并深入挖掘這些數據的潛在重要價值信息,然后利用這些信息為相關部門或對象提供服務[2]。這一定義充分肯定了在發展智游中,大數據挖掘所起的至關重要的作用,指出了在智游的過程中,數據的收集、儲存、管理都是為數據挖掘服務,智游最終所需要的是利用挖掘所得的有用信息。
應用數據挖掘的實踐經驗（優秀24篇）篇二十四
隨著城市化建設步伐的加快，城市中人口的集中，產生了許多安全隱患，尤其是火災隱患，所以消防滅火工作變成了現今城市建設中的重要工作。消防滅火救援中最重要的是對水的需求，做好城市消防滅火工作的基礎是有效設置好城市給水系統的合理設置。數據挖掘就是將大量的隨機化數據編程課被理解的智慧的過程，使用數據挖掘等相關知識可以對城市消防及水系統中的相關信息進行有效處理。本文通過對數據挖掘技術進行分析，從而得出其在消防滅火救援工作中的作用，從而分析消防滅火救援中數據挖掘的應用。
數據挖掘是20世紀80年代產生的一種用來分析信息數據的一種專業技術，常常用來決策或者解決商業方面的問題。數據挖掘的操作方法是對一些大量的數據進行提純，運用一定的手段對數據進行處理，將數據中的有效信息提取出來，實現數據和信息的有效轉化。數據挖掘就是將大量的隨機化數據編程課被理解的智慧的過程。數據挖掘的過程主要可以分為以下幾步：首先是數據的準備，將被挖掘的數據進行詳細羅列，其次是數據挖掘，也就是從數據樣本中提取有效信息，最后是對挖掘結果的解釋。數據挖掘是一項十分綜合性的技術，他是數理統計、數據庫、模糊數學等相關技術的綜合體，是一項多種數學學科交叉的綜合性學科，數據挖掘的價值主要表現在以下幾個方面：可視化、估值與預測、分類與聚類、關聯分析以及異類分析幾種。
數據挖掘作為綜合性的統計技術，在各行業的作用不容小視，其中運用于消防滅火救援過程中也是十分有效的。而數據挖掘在消防滅火救援中被應用的優勢也就是其發揮的作用主要表現在以下幾點：首先是使用數據挖掘等相關知識可以對城市消防及水系統中的相關信息進行有效處理。其處理步驟為：（1）根據消防滅火救援中的供水需求進行分析，在現有的數據庫中尋找相關數據，并將數據進行整合。（2）運用數據倉庫分析技術對數據進行初步處理，粗略計算出積水系統的供水量。（3）采用聚類分析方法對數據進行分類，有效規劃好城市消防給水系統的大框架。其次，數據挖掘技術中所涉及的數據倉庫技術能夠有效解決當前消防數據庫中信息利用率低的缺點，能夠有效整合多個數據庫中的數據建立專門的數據庫，并能夠對數據進行分析，對現有的消防滅火救援工作提供便利。此外，我國現有的地面水源的有效利用率還不是很高，江河湖海中的'水大部分都是火災的時候臨時抽取，難免有些處理不當，數據挖掘能夠有效整理消防供水系統，將地面水源規劃到消防供水的庫存中，提高地面水源利用率，也有效降低管理成本。最后，數據挖掘中的聚類分析方法能夠有效對城市中所發生的活在源頭和隱患進行整理和排查，有效防止火災的發生，也能夠進一步優化城市消防系統，擴大消防供水系統的覆蓋點，完善城市消防滅火系統，而且數據挖掘還能夠對不同的建筑分步進行細化分類，對不同程度的火災所需要的水量進行預測，從而能夠實現對城市消火栓的分布情況進行科學性處理。
消防滅火救援中最重要的是對水的需求，做好城市消防滅火工作的基礎是有效設置好城市給水系統的合理設置。所以消防滅火救援中數據挖掘的應用要從消防的供水需求出發，對現有的數據庫進行分析和整合，確定需水狀況，進一步對事實表和維度進行劃分，建立新的數據倉庫，為消防給水系統的運行提供決策方面的支持。步驟如下：
（一）建立數據模型。
從上文分析來看，建立新的數據庫要具有以下功能：火災風險評估功能、消防給水功能以及歷史或再分析功能。而要做到這三點，就要對數據倉庫進行分類，建立三層分類模型，分別是概念模型、邏輯模型和物理模型三類。概念模型的設計主要以信息包圖為基礎進行，首先要確定信息包圖的指標、維度和類別三大方面，然后再對實體對象進行分析，從而完成信息包圖；邏輯模型的基礎是星型圖，它的主要方面是指標實體、維度實體和詳細類別實體三種，主要反映概念模型中涉及的實體間的關系；物理模型的基礎是數據庫表，主要是將指標的實體轉化成的數據編成表，主要內容的是星型圖中各種中心和邊角上的數據信息，能夠有效形成火災風險防控的星星模式結構。
（二）聯機網絡進一步分析。
這一步是運用網絡工具進行聯機分析，主要的步驟為：首先定義控制流任務，運用合適的多媒體工具進行數據的提取和轉換，而且還要確保數據的時效性；其次是建立對微數據，將數據倉庫中的事實表和維表從而為表轉換為多維化數據。
（三）聚類方法分析火災風險。
聚類分析是數據挖掘技術中一種重要的數據處理方法，主要原理是將指標量變為數據量，主要步驟是：建立指標體系――確定指標因子的權重――量化指標――實現聚類分析。通過聚類分析可以對不同地區的火災等級進行分類，評估不同地區的火災隱患嚴重度，從而進行供水系統的有效安排，保障該區域的消防滅火工作的進行，也能夠對火災進行有效的防控。結語綜上所述，數據挖掘技術是時代發展的成果，是對數據進行統計的重要技術，在各行業的應用都很廣泛。本文通過分析消防滅火救援中數據挖掘的應用，對數據挖掘技術有了初步了解。雖然我國消防工作中設計了大量數據，對于數據處理的技術還很生疏使得數據的利用率比較低，本文將消防工作和數據挖掘技術聯系起來，能夠對消防工作中的數據處理起到一些參考作用，相信隨著時間發展，數據挖掘終將運用于消防領域中，為我國未來的建設貢獻一份力量。
參考文獻。
[1]樓巍.面向大數據的高維數據挖掘技術研究[d].上海大學，.
[2]謝道文.基于數據挖掘的火災分析模型及應用研究[d].中南大學，.
[4]張大可.數據挖掘技術在火災事故分析中的應用研究[d].首都經濟貿易大學，.