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教育咨詢與數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用（優(yōu)質(zhì)24篇）篇一
摘要“:互聯(lián)網(wǎng)+”戰(zhàn)略的實(shí)施促進(jìn)了我國信息技術(shù)的快速發(fā)展,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)對海量信息的統(tǒng)計(jì)、分析以及利用等,因此數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在生活實(shí)踐中得到了廣泛的應(yīng)用。因此本文希望通過對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的分析,分析數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在實(shí)踐中具體應(yīng)用的策略,以此更好的促進(jìn)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在實(shí)踐中的應(yīng)用。
關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)挖掘;應(yīng)用;發(fā)展。
教育咨詢與數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用（優(yōu)質(zhì)24篇）篇二
對很多培養(yǎng)機(jī)構(gòu)而言，目前急需解決的問題主要有：如何根據(jù)不同成員需求設(shè)置合理的課程、如何通過教學(xué)方式提高成員學(xué)習(xí)積極性、如何提高成員培訓(xùn)效果、如何通過考核檢驗(yàn)成員學(xué)習(xí)成果等，都是培養(yǎng)機(jī)構(gòu)發(fā)展過程中必須面對的問題。隨著我國信息化進(jìn)程的加快，一些培養(yǎng)機(jī)構(gòu)也開始進(jìn)行信息化建設(shè)，通過信息系統(tǒng)對培訓(xùn)相關(guān)事宜進(jìn)行管理。但目前在針對培養(yǎng)機(jī)構(gòu)的信息系統(tǒng)中，所實(shí)現(xiàn)的功能和模塊是進(jìn)行簡單的查詢、統(tǒng)計(jì)。在了解培訓(xùn)評估效果時(shí)，目前的信息系統(tǒng)中，學(xué)員通過系統(tǒng)對不同課程的教師進(jìn)行打分，系統(tǒng)自對進(jìn)行匯總、統(tǒng)計(jì)，得出教師評價(jià)。但這種匯總、統(tǒng)計(jì)是最簡單的，對教師評價(jià)也缺乏全面性和深度。
大數(shù)據(jù)時(shí)代下，數(shù)據(jù)信息呈現(xiàn)出海量特點(diǎn)。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(shù)據(jù)時(shí)代中重要的問題。由此便利用到數(shù)據(jù)挖掘，顧名思義，數(shù)據(jù)挖掘就是從眾多數(shù)據(jù)信息中尋找到有用、有價(jià)值的信息。大數(shù)據(jù)時(shí)代下，教育行業(yè)中，信息量也是海量的，要想提高教學(xué)質(zhì)量就需要運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘找尋到有用的教育信息，并運(yùn)用到實(shí)際教學(xué)中。信息系統(tǒng)通過一段實(shí)際應(yīng)用后，里面存儲了大量數(shù)據(jù)，相應(yīng)的，學(xué)習(xí)管理系統(tǒng)也是如此，里面蘊(yùn)含了大量數(shù)據(jù)信息。如在線課程等功能中藏有大量師生應(yīng)用過程中的數(shù)據(jù)資料。如圖1為數(shù)據(jù)挖掘在培訓(xùn)管理中的流程圖。
2.1初步探索。
培訓(xùn)管理系統(tǒng)中一般具有數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)功能，將相關(guān)事宜進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。如網(wǎng)絡(luò)課程開展過程中，數(shù)據(jù)挖掘在培訓(xùn)管理系統(tǒng)中的應(yīng)用文/張宏亮在大數(shù)據(jù)時(shí)代，如何使用現(xiàn)有的數(shù)據(jù)對學(xué)員進(jìn)行培訓(xùn)管理，從而提高培訓(xùn)效率是當(dāng)前培訓(xùn)管理中所面臨的問題。本文分析了數(shù)據(jù)挖掘在培訓(xùn)管理中的`應(yīng)用主要表現(xiàn)在初步探索、數(shù)據(jù)預(yù)處理以及數(shù)據(jù)挖掘過程。其中數(shù)據(jù)預(yù)處理和數(shù)據(jù)挖掘是培訓(xùn)系統(tǒng)的核心功能。
2.2數(shù)據(jù)預(yù)期處理。
數(shù)據(jù)預(yù)處理時(shí)，原始數(shù)據(jù)庫會(huì)發(fā)生轉(zhuǎn)變，以適應(yīng)數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)挖掘算法等的要求。在處理結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)時(shí)，數(shù)據(jù)預(yù)處理需要完成兩項(xiàng)任務(wù)，即消除數(shù)據(jù)缺陷現(xiàn)象的存在和為數(shù)據(jù)挖掘奠定良好基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)處理是對現(xiàn)有的數(shù)據(jù)進(jìn)行前期處理，方便后期數(shù)據(jù)挖掘。如圖2為培訓(xùn)管理系統(tǒng)中數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊。
2.3數(shù)據(jù)挖掘。
wangj開發(fā)了一個(gè)將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與基于模擬的培訓(xùn)相結(jié)合的混合框架，以提高培訓(xùn)評估的有效性。以信仰為基礎(chǔ)的學(xué)習(xí)概念，用于從知識/技能水平和信心水平的兩個(gè)維度來評估學(xué)員的學(xué)習(xí)成果。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)用于分析受訓(xùn)人員的個(gè)人資料和基于模擬的培訓(xùn)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，以評估學(xué)員的表現(xiàn)和學(xué)習(xí)行為。提出的方法論以臺灣基于模擬的步兵射擊訓(xùn)練的實(shí)例為例。結(jié)果表明，提出的方法可以準(zhǔn)確地評估學(xué)員的表現(xiàn)和學(xué)習(xí)行為，并且可以發(fā)現(xiàn)潛在的知識來提高學(xué)員的學(xué)習(xí)成果。bodeacn使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行了培訓(xùn)學(xué)習(xí)管理，用于分析參加在線兩年制碩士學(xué)位課程項(xiàng)目管理的學(xué)生的表現(xiàn)。系統(tǒng)數(shù)據(jù)來源是收集學(xué)生意見的調(diào)查數(shù)據(jù)，學(xué)生記錄的操作數(shù)據(jù)和電子學(xué)習(xí)的平臺記錄的學(xué)生活動(dòng)數(shù)據(jù)。
3、總結(jié)。
目前培訓(xùn)機(jī)構(gòu)在進(jìn)行教學(xué)評估時(shí)，所選擇的指標(biāo)都是參考其他機(jī)構(gòu)的，并沒有真正從自身實(shí)際出發(fā)進(jìn)行評估，因此教學(xué)評估時(shí)存在諸多問題。其中最明顯的兩個(gè)問題是：第一教學(xué)評估方式單一化嚴(yán)重，只以數(shù)字評估為主；第二評估時(shí)容易受各種主觀因素影響。
參考文獻(xiàn)。
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教育咨詢與數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用（優(yōu)質(zhì)24篇）篇三
摘要：在本科高年級學(xué)生中開設(shè)符合學(xué)術(shù)研究和工業(yè)應(yīng)用熱點(diǎn)的進(jìn)階課程是十分必要的。以數(shù)據(jù)挖掘課程為例，本科高年級學(xué)生了解并掌握數(shù)據(jù)挖掘的相關(guān)技術(shù)，對于其今后的工作、學(xué)習(xí)不無裨益。著重闡述數(shù)據(jù)挖掘等進(jìn)階課程在本科高年級學(xué)生中的教學(xué)方法，基于本科高年級學(xué)生的實(shí)際情況，以及進(jìn)階課程的知識體系特點(diǎn)，提出有針對性的教學(xué)方法參考，從而提高進(jìn)階課程的教學(xué)效果。
學(xué)生在本科高年級學(xué)生中開設(shè)數(shù)據(jù)挖掘等進(jìn)階課程是十分必要的，以大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)挖掘?yàn)槔湎嚓P(guān)技術(shù)不僅是當(dāng)前學(xué)術(shù)界的研究熱點(diǎn)，也是各家企事業(yè)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(xué)位的學(xué)生，對于即將走上工作崗位的學(xué)生，了解并掌握一些大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)，尤其是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，都是不無裨益的。在目前本科教學(xué)中，對于數(shù)據(jù)挖掘等課程的教學(xué)，由于前序課程的要求，往往是放在本科四年級進(jìn)行。如何激發(fā)本科四年級學(xué)生在考研，找工作等繁雜事務(wù)中的學(xué)習(xí)興趣，從而更好地掌握數(shù)據(jù)挖掘的相關(guān)技術(shù)是本課程面臨的主要挑戰(zhàn)，也是所有本科進(jìn)階課程所面臨的難題之一。
1數(shù)據(jù)挖掘等進(jìn)階課程所面臨的問題。
1.1進(jìn)階課程知識體系的綜合性。
進(jìn)階課程由于其理論與技術(shù)的先進(jìn)性，往往是學(xué)術(shù)研究的前沿，工業(yè)應(yīng)用的熱點(diǎn)，是綜合多方面知識的課程。以數(shù)據(jù)挖掘課程為例，其中包括數(shù)據(jù)庫、機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識別、統(tǒng)計(jì)、可視化、高性能技術(shù)，算法等多方面的知識內(nèi)容。雖然學(xué)生在前期的本科學(xué)習(xí)中已經(jīng)掌握了部分相關(guān)內(nèi)容，如數(shù)據(jù)庫、統(tǒng)計(jì)、算法等，但對于其他內(nèi)容如機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能、模式識別、可視化等，有的是與數(shù)據(jù)挖掘課程同時(shí)開設(shè)的進(jìn)階課程，有的已經(jīng)是研究生的教學(xué)內(nèi)容。對于進(jìn)階課程繁雜的知識體系，應(yīng)該如何把握廣度和深度的關(guān)系尤為重要。
1.2進(jìn)階課程的教學(xué)的目的要求。
進(jìn)階課程的知識體系的綜合性體現(xiàn)在知識點(diǎn)過多、技術(shù)特征復(fù)雜。從教學(xué)效益的角度出發(fā)，進(jìn)階課程的教學(xué)目的是在有限的課時(shí)內(nèi)最大化學(xué)生的知識收獲。從教學(xué)結(jié)果的可測度出發(fā)，進(jìn)階課程的教學(xué)需要能夠有效驗(yàn)證學(xué)生掌握重點(diǎn)知識的.學(xué)習(xí)成果。1.3本科高年級學(xué)生的實(shí)際情況本科高年級學(xué)生需要處理考研復(fù)習(xí)，找工作等繁雜事務(wù)，往往對于剩余本科階段的學(xué)習(xí)不重視，存在得過且過的心態(tài)。進(jìn)階課程往往是專業(yè)選修課程，部分學(xué)分已經(jīng)修滿的學(xué)生往往放棄這部分課程的學(xué)習(xí)，一來沒有時(shí)間，二來怕拖累學(xué)分。
2數(shù)據(jù)挖掘等進(jìn)階課程的具體教學(xué)方法。
進(jìn)階課程的教學(xué)理念是在有限的課時(shí)內(nèi)，盡可能地提高課程的廣度，增加介紹性內(nèi)容，在授課中著重講解1~2個(gè)關(guān)鍵技術(shù)，如在數(shù)據(jù)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(fù)雜度一般，應(yīng)用廣泛的重要知識點(diǎn)，并利用實(shí)踐來檢驗(yàn)學(xué)習(xí)成果。
2.1進(jìn)階課程的課堂教學(xué)。
數(shù)據(jù)挖掘等進(jìn)階課程所涉及的知識點(diǎn)眾多，在課堂上則采用演示和講授相結(jié)合的方法，對大部分知識點(diǎn)做廣度介紹，而對需要重點(diǎn)掌握知識點(diǎn)具體講授，結(jié)合實(shí)踐案例及板書。在介紹工業(yè)實(shí)踐案例的過程中，對于具體數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)的來龍去脈解釋清楚，尤其是對于問題的歸納，數(shù)據(jù)的處理，算法的選擇等步驟，并在不同的知識點(diǎn)的教學(xué)中重復(fù)介紹和總結(jié)數(shù)據(jù)挖掘的一般性流程，可以加深學(xué)生對于數(shù)據(jù)挖掘的深入理解。對于一些需要記憶的知識點(diǎn)，在課堂上采用隨機(jī)問答的方式，必要的時(shí)候可以在每堂課的開始重復(fù)提問，提高學(xué)習(xí)的效果。
2.2進(jìn)階課程的課后教學(xué)。
對于由于時(shí)間限制無法在課上深入討論的知識點(diǎn)，只能依靠學(xué)生在課后自學(xué)掌握。本科高年級學(xué)生的課后自學(xué)的動(dòng)力不像低年級學(xué)生那么充足，可以布置需要?jiǎng)邮謱?shí)踐并涵蓋相關(guān)知識點(diǎn)的課后實(shí)踐，但盡量降低作業(yè)的工程量。鼓勵(lì)學(xué)生利用開源軟件和框架，基于提供的數(shù)據(jù)集，實(shí)際解決一些簡單的數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)，讓學(xué)生掌握相關(guān)算法技術(shù)的使用，并對算法有一定的了解。利用學(xué)院與大數(shù)據(jù)相關(guān)企業(yè)建立的合作關(guān)系，在課后通過參觀，了解大數(shù)據(jù)技術(shù)在當(dāng)前企業(yè)實(shí)踐中是如何應(yīng)用的，激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣。
2.3進(jìn)階課程的教學(xué)效果考察進(jìn)階課程的考察不宜采取考試的形式，可以采用大作業(yè)的形式。從具體的數(shù)據(jù)挖掘?qū)嵺`中檢驗(yàn)教學(xué)的成果，力求是學(xué)生在上完本課程后可以解決一些簡單的數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)，將較復(fù)雜的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的學(xué)習(xí)留給學(xué)生自己。
3結(jié)語。
數(shù)據(jù)挖掘是來源于實(shí)踐的科學(xué)，學(xué)習(xí)完本課程的學(xué)生需要真正理解，掌握相關(guān)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，并能夠在實(shí)際數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)中應(yīng)用相關(guān)算法解決問題。這也對教師的教學(xué)水平提出了挑戰(zhàn)，并直接與教師的科研水平相關(guān)。在具體的教學(xué)過程中，發(fā)現(xiàn)往往是在講授實(shí)際科研中遇到的問題時(shí)，學(xué)生的興趣較大，對于書本上的例子則反映一般。進(jìn)階課程在注重教學(xué)方法的基礎(chǔ)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(xué)過程變成了教學(xué)相長的過程。
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教育咨詢與數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用（優(yōu)質(zhì)24篇）篇四
近些年來，已經(jīng)有越來越多的企業(yè)把通信、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和計(jì)算機(jī)應(yīng)用引入企業(yè)的日常管理工作和業(yè)務(wù)開發(fā)處理當(dāng)中，企業(yè)的各類信息化程度也在不斷提高。現(xiàn)代科技信息技術(shù)的廣泛應(yīng)用已經(jīng)顯著的提高了企業(yè)的工作效率和經(jīng)濟(jì)效益。但是，在使用信息技術(shù)給企業(yè)帶來的方便、快捷的同時(shí)，也不斷的出現(xiàn)了新的問題和需求。企業(yè)經(jīng)過多年積累了大量的歷史數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)對企業(yè)當(dāng)前的日常經(jīng)營活動(dòng)幾乎沒有任何的使用價(jià)值，成了留之無用棄之可惜的累贅。而且儲藏這些歷史數(shù)據(jù)會(huì)對企業(yè)造成很大的困難和費(fèi)用開銷。為此數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用在網(wǎng)絡(luò)營銷中勢在必行，全面細(xì)致的分析數(shù)據(jù)庫資源并從中提取有價(jià)值的信息來對商業(yè)決策進(jìn)行支持，從而來控制運(yùn)營成本、提高經(jīng)濟(jì)效益。本文將從網(wǎng)絡(luò)營銷中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的幾個(gè)應(yīng)用進(jìn)行探討和分析。
1客戶關(guān)系管理。
客戶關(guān)系管理在網(wǎng)絡(luò)營銷，商業(yè)競爭是一家以客戶為中心的競技狀態(tài)的客戶，留住客戶，擴(kuò)大客戶基礎(chǔ)，建立密切的客戶關(guān)系，客戶需求分析和創(chuàng)造客戶需求等，是非常關(guān)鍵的營銷問題。客戶關(guān)系管理，營銷和信息技術(shù)領(lǐng)域是一個(gè)新概念，這在90年代初，軟件產(chǎn)品在上世紀(jì)90年代后期出現(xiàn)的誕生。目前，在國內(nèi)和國外的此類產(chǎn)品的研究和發(fā)展階段。然而，繼續(xù)與數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的進(jìn)步和發(fā)展，客戶關(guān)系管理，也是對實(shí)際應(yīng)用階段。crm的目標(biāo)是管理者與客戶的互動(dòng)，提升客戶價(jià)值，提高客戶滿意度，提高客戶的忠誠度，還發(fā)現(xiàn)，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(xiàn)率的最終目的是為了推動(dòng)社會(huì)和經(jīng)濟(jì)效益。客戶關(guān)系管理的目的，應(yīng)用是改善企業(yè)與客戶的關(guān)系，它是企業(yè)和服務(wù)本質(zhì)管理和協(xié)調(diào)，以滿足客戶的需求，企業(yè)政策支持這項(xiàng)工作，并聯(lián)系客戶服務(wù)加強(qiáng)管理，提高客戶滿意度和品牌忠誠度。
然而，數(shù)據(jù)挖掘可以應(yīng)用到很多方面的crm和不同階段，包括以下內(nèi)容：
(1)“一對一”營銷的內(nèi)部工作人員認(rèn)識到，客戶是在這個(gè)領(lǐng)域的企業(yè)，而不是貿(mào)易發(fā)展生存的關(guān)鍵。與每一個(gè)客戶接觸的'過程，也是了解客戶的進(jìn)程，而且也讓客戶了解業(yè)務(wù)流程。
(2)企業(yè)與客戶之間的銷售應(yīng)該是一種商業(yè)關(guān)系不斷向前發(fā)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(guān)系，往往以改善包括：延長時(shí)間，客戶關(guān)系和維護(hù)客戶關(guān)系，以進(jìn)一步加強(qiáng)相互交往過程中，公司可以在對方取得聯(lián)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(jià)值的客戶，或進(jìn)一步提高客戶的忠誠度的價(jià)值。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以用來預(yù)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(yù)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(hù)客戶關(guān)系的競爭日趨激烈，企業(yè)獲得新客戶的成本上升，因此，保持現(xiàn)有客戶的關(guān)系變得越來越重要。對于企業(yè)客戶可分為三大類：沒有價(jià)值或者低價(jià)值的客戶，不容易失去寶貴的客戶，并不斷尋找更多的優(yōu)惠，更有價(jià)值的服務(wù)給客戶。前兩個(gè)類型的客戶，客戶關(guān)系管理，現(xiàn)代化，然而，最具潛力的市場活動(dòng)，是第三個(gè)層次的用戶，而且還特別需求和營銷工具，以保護(hù)客戶，可以減緩企業(yè)經(jīng)營成本，而且還獲得了寶貴的客戶。數(shù)據(jù)挖掘還可以發(fā)現(xiàn)，由于客戶流失，該公司能夠滿足這些客戶的需要，采取適當(dāng)措施，保持銷售。
(5)客戶訪問企業(yè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)資源，包括能夠獲得新客戶的關(guān)鍵指標(biāo)。為了提供這些新的資源，包括企業(yè)搜索客戶誰不知道該產(chǎn)品的客戶，可能是競爭對手，服務(wù)客戶。這些細(xì)分客戶，潛在客戶可以幫助企業(yè)完成檢查。
2企業(yè)經(jīng)營定位。
通過挖掘客戶的有關(guān)數(shù)據(jù)，可以對客戶進(jìn)行分類，找出其相同點(diǎn)和不同點(diǎn)，以便為客戶提供個(gè)性化的產(chǎn)品和服務(wù)，使企業(yè)和客戶之間能夠通過網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行有效的溝通和信息交流。例如，關(guān)聯(lián)分析，客戶在購買某種商品時(shí)，有可能會(huì)連帶著購買其他的相關(guān)產(chǎn)品，這樣購買的某種商品和連帶購買的其他相關(guān)產(chǎn)品之間就存在著某種關(guān)聯(lián)，企業(yè)可以針對這種關(guān)聯(lián)進(jìn)行分析，分析出規(guī)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(fèi)，購買其他產(chǎn)品的營銷策略。它能夠智能化地從大量的數(shù)據(jù)中提取出有用的信息和知識，為企業(yè)的管理人員提供決策支持。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)使數(shù)據(jù)庫技術(shù)進(jìn)入了一個(gè)更高級的階段，它不僅能對過去的數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢和遍歷，并且能夠找出過去數(shù)據(jù)之間的潛在聯(lián)系，從而促進(jìn)信息的傳遞。
客戶群體的劃分也會(huì)用到數(shù)據(jù)挖掘，沒有基于數(shù)據(jù)挖掘的客戶劃分，就沒有真正的差異化、個(gè)性化營銷，就沒有現(xiàn)代營銷的根本。做為企業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)者，不管你的企業(yè)是賣產(chǎn)品的還是賣服務(wù)，第一個(gè)應(yīng)該準(zhǔn)確把握的商業(yè)問題就是你的目標(biāo)客戶群體，他們是誰，有什么特點(diǎn)和行為模式，有那些獨(dú)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(jià)值。這些問題是你整個(gè)商業(yè)運(yùn)做的核心和基礎(chǔ)，不了解你的客戶，下面的路就根本別指望能走下去了。
數(shù)據(jù)挖掘營銷應(yīng)用中的客戶群體劃分可以科學(xué)有效的解決這個(gè)問題，也能給企業(yè)找到一個(gè)合理的營銷定位。
3客戶信用風(fēng)險(xiǎn)控制。
數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在90年代開始應(yīng)用于信用評估與風(fēng)險(xiǎn)分析中。企業(yè)在進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)營銷的過程中會(huì)受到各種各樣的來自買方的信用風(fēng)險(xiǎn)的威脅，隨著市場競爭的加劇，貿(mào)易信用已經(jīng)成為企業(yè)成功開發(fā)客戶和加強(qiáng)客戶關(guān)系的重要條件。客戶信用管理主要是搜集儲存客戶信息，因?yàn)榭蛻艏仁瞧髽I(yè)最大的財(cái)富來源，也是風(fēng)險(xiǎn)的主要來源。為了讓企業(yè)在這方面更少的受到威脅，可以利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)發(fā)現(xiàn)企業(yè)經(jīng)常面臨的詐騙行為或延付貨款行為，進(jìn)而進(jìn)行回避。同時(shí)盡可能把客戶信用風(fēng)險(xiǎn)控制在交易發(fā)生之前是成功信用管理的根本。因此，充分獲取客戶的詳細(xì)資料并做出安全的決策非常重要。
教育咨詢與數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用（優(yōu)質(zhì)24篇）篇五
隨著城市化建設(shè)步伐的加快，城市中人口的集中，產(chǎn)生了許多安全隱患，尤其是火災(zāi)隱患，所以消防滅火工作變成了現(xiàn)今城市建設(shè)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(chǔ)是有效設(shè)置好城市給水系統(tǒng)的合理設(shè)置。數(shù)據(jù)挖掘就是將大量的隨機(jī)化數(shù)據(jù)編程課被理解的智慧的過程，使用數(shù)據(jù)挖掘等相關(guān)知識可以對城市消防及水系統(tǒng)中的相關(guān)信息進(jìn)行有效處理。本文通過對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)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(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用。
數(shù)據(jù)挖掘是20世紀(jì)80年代產(chǎn)生的一種用來分析信息數(shù)據(jù)的一種專業(yè)技術(shù)，常常用來決策或者解決商業(yè)方面的問題。數(shù)據(jù)挖掘的操作方法是對一些大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行提純，運(yùn)用一定的手段對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，將數(shù)據(jù)中的有效信息提取出來，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)和信息的有效轉(zhuǎn)化。數(shù)據(jù)挖掘就是將大量的隨機(jī)化數(shù)據(jù)編程課被理解的智慧的過程。數(shù)據(jù)挖掘的過程主要可以分為以下幾步：首先是數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備，將被挖掘的數(shù)據(jù)進(jìn)行詳細(xì)羅列，其次是數(shù)據(jù)挖掘，也就是從數(shù)據(jù)樣本中提取有效信息，最后是對挖掘結(jié)果的解釋。數(shù)據(jù)挖掘是一項(xiàng)十分綜合性的技術(shù)，他是數(shù)理統(tǒng)計(jì)、數(shù)據(jù)庫、模糊數(shù)學(xué)等相關(guān)技術(shù)的綜合體，是一項(xiàng)多種數(shù)學(xué)學(xué)科交叉的綜合性學(xué)科，數(shù)據(jù)挖掘的價(jià)值主要表現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：可視化、估值與預(yù)測、分類與聚類、關(guān)聯(lián)分析以及異類分析幾種。
數(shù)據(jù)挖掘作為綜合性的統(tǒng)計(jì)技術(shù)，在各行業(yè)的作用不容小視，其中運(yùn)用于消防滅火救援過程中也是十分有效的。而數(shù)據(jù)挖掘在消防滅火救援中被應(yīng)用的優(yōu)勢也就是其發(fā)揮的作用主要表現(xiàn)在以下幾點(diǎn)：首先是使用數(shù)據(jù)挖掘等相關(guān)知識可以對城市消防及水系統(tǒng)中的相關(guān)信息進(jìn)行有效處理。其處理步驟為：（1）根據(jù)消防滅火救援中的供水需求進(jìn)行分析，在現(xiàn)有的數(shù)據(jù)庫中尋找相關(guān)數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)進(jìn)行整合。（2）運(yùn)用數(shù)據(jù)倉庫分析技術(shù)對數(shù)據(jù)進(jìn)行初步處理，粗略計(jì)算出積水系統(tǒng)的供水量。（3）采用聚類分析方法對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，有效規(guī)劃好城市消防給水系統(tǒng)的大框架。其次，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中所涉及的數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)能夠有效解決當(dāng)前消防數(shù)據(jù)庫中信息利用率低的缺點(diǎn)，能夠有效整合多個(gè)數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)建立專門的數(shù)據(jù)庫，并能夠?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行分析，對現(xiàn)有的消防滅火救援工作提供便利。此外，我國現(xiàn)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(zāi)的時(shí)候臨時(shí)抽取，難免有些處理不當(dāng)，數(shù)據(jù)挖掘能夠有效整理消防供水系統(tǒng)，將地面水源規(guī)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(shù)據(jù)挖掘中的聚類分析方法能夠有效對城市中所發(fā)生的活在源頭和隱患進(jìn)行整理和排查，有效防止火災(zāi)的發(fā)生，也能夠進(jìn)一步優(yōu)化城市消防系統(tǒng)，擴(kuò)大消防供水系統(tǒng)的覆蓋點(diǎn)，完善城市消防滅火系統(tǒng)，而且數(shù)據(jù)挖掘還能夠?qū)Σ煌慕ㄖ植竭M(jìn)行細(xì)化分類，對不同程度的火災(zāi)所需要的水量進(jìn)行預(yù)測，從而能夠?qū)崿F(xiàn)對城市消火栓的分布情況進(jìn)行科學(xué)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(chǔ)是有效設(shè)置好城市給水系統(tǒng)的合理設(shè)置。所以消防滅火救援中數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用要從消防的供水需求出發(fā)，對現(xiàn)有的數(shù)據(jù)庫進(jìn)行分析和整合，確定需水狀況，進(jìn)一步對事實(shí)表和維度進(jìn)行劃分，建立新的數(shù)據(jù)倉庫，為消防給水系統(tǒng)的運(yùn)行提供決策方面的支持。步驟如下：
（一）建立數(shù)據(jù)模型。
從上文分析來看，建立新的數(shù)據(jù)庫要具有以下功能：火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)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(diǎn)，就要對數(shù)據(jù)倉庫進(jìn)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(shè)計(jì)主要以信息包圖為基礎(chǔ)進(jìn)行，首先要確定信息包圖的指標(biāo)、維度和類別三大方面，然后再對實(shí)體對象進(jìn)行分析，從而完成信息包圖；邏輯模型的基礎(chǔ)是星型圖，它的主要方面是指標(biāo)實(shí)體、維度實(shí)體和詳細(xì)類別實(shí)體三種，主要反映概念模型中涉及的實(shí)體間的關(guān)系；物理模型的基礎(chǔ)是數(shù)據(jù)庫表，主要是將指標(biāo)的實(shí)體轉(zhuǎn)化成的數(shù)據(jù)編成表，主要內(nèi)容的是星型圖中各種中心和邊角上的數(shù)據(jù)信息，能夠有效形成火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)防控的星星模式結(jié)構(gòu)。
（二）聯(lián)機(jī)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)一步分析。
這一步是運(yùn)用網(wǎng)絡(luò)工具進(jìn)行聯(lián)機(jī)分析，主要的步驟為：首先定義控制流任務(wù)，運(yùn)用合適的多媒體工具進(jìn)行數(shù)據(jù)的提取和轉(zhuǎn)換，而且還要確保數(shù)據(jù)的時(shí)效性；其次是建立對微數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)倉庫中的事實(shí)表和維表從而為表轉(zhuǎn)換為多維化數(shù)據(jù)。
（三）聚類方法分析火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)。
聚類分析是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中一種重要的數(shù)據(jù)處理方法，主要原理是將指標(biāo)量變?yōu)閿?shù)據(jù)量，主要步驟是：建立指標(biāo)體系――確定指標(biāo)因子的權(quán)重――量化指標(biāo)――實(shí)現(xiàn)聚類分析。通過聚類分析可以對不同地區(qū)的火災(zāi)等級進(jìn)行分類，評估不同地區(qū)的火災(zāi)隱患嚴(yán)重度，從而進(jìn)行供水系統(tǒng)的有效安排，保障該區(qū)域的消防滅火工作的進(jìn)行，也能夠?qū)馂?zāi)進(jìn)行有效的防控。結(jié)語綜上所述，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是時(shí)代發(fā)展的成果，是對數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)的重要技術(shù)，在各行業(yè)的應(yīng)用都很廣泛。本文通過分析消防滅火救援中數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用，對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)有了初步了解。雖然我國消防工作中設(shè)計(jì)了大量數(shù)據(jù)，對于數(shù)據(jù)處理的技術(shù)還很生疏使得數(shù)據(jù)的利用率比較低，本文將消防工作和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)聯(lián)系起來，能夠?qū)ο拦ぷ髦械臄?shù)據(jù)處理起到一些參考作用，相信隨著時(shí)間發(fā)展，數(shù)據(jù)挖掘終將運(yùn)用于消防領(lǐng)域中，為我國未來的建設(shè)貢獻(xiàn)一份力量。
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教育咨詢與數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用（優(yōu)質(zhì)24篇）篇六
近幾年，中國經(jīng)濟(jì)建設(shè)的快速發(fā)展也帶動(dòng)了水利這些基礎(chǔ)建設(shè)的發(fā)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(fā)電、養(yǎng)殖、旅游等，同時(shí)也反過來促進(jìn)國民經(jīng)濟(jì)更加穩(wěn)健發(fā)展。此外，為了能加快水利工程建設(shè)的發(fā)展，需要在水利工程管理上做出新的調(diào)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(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的一些實(shí)施要點(diǎn)，探討了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在水利工程中的可行性和應(yīng)用情況。
從另一個(gè)角度看，數(shù)據(jù)挖掘是資料收集、信息化采礦等。在水利工程項(xiàng)目管理過程中，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用對水利工程項(xiàng)目的管理起著重要的推動(dòng)作用。同時(shí)，數(shù)據(jù)挖掘是從數(shù)據(jù)庫中發(fā)掘信息的過程(數(shù)據(jù)庫知識發(fā)現(xiàn))。數(shù)據(jù)挖掘的主要應(yīng)用于大量的數(shù)據(jù)的采集整理，通過搜索算法來隱藏信息的過程。同樣，在當(dāng)今的信息時(shí)代，數(shù)據(jù)挖掘與計(jì)算機(jī)和先進(jìn)的科學(xué)技術(shù)密切相關(guān)，通過計(jì)算機(jī)、互聯(lián)網(wǎng)搜索、統(tǒng)計(jì)、分析、和其他方面的發(fā)展，可服務(wù)于許多行業(yè)和許多項(xiàng)目，本文借助于某市的水利工程，詳細(xì)的闡述了其在現(xiàn)場數(shù)據(jù)管理中的應(yīng)用情況。
數(shù)據(jù)挖掘是以現(xiàn)有的海量數(shù)據(jù)為重要資源，采用數(shù)據(jù)挖掘引擎技術(shù)，通過分析數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)，提取出最有價(jià)值的信息。
2.1相關(guān)性分析。
通過數(shù)據(jù)源之間的相關(guān)性，找到所需的目標(biāo)數(shù)據(jù)和擴(kuò)展的信息，通過數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系找到規(guī)律，以便更好地分析數(shù)據(jù)的使用情況。
2.2數(shù)據(jù)的分類與整合。
為了達(dá)到對更多的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類和整合的目的，對于沒有規(guī)律和類型的標(biāo)記數(shù)據(jù)按照相關(guān)的分類規(guī)則，以同一規(guī)則將信息匯總在一起，方便查找和應(yīng)用數(shù)據(jù)，提高工作效率。
2.3堅(jiān)持預(yù)測分析。
在數(shù)據(jù)源中堅(jiān)持預(yù)測分析，通過對重要數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，對信息進(jìn)行綜合有效的分析和預(yù)測，從而得出數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢。讓數(shù)據(jù)本身通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)得出必要的結(jié)論。
2.4把握概念。
通過了解數(shù)據(jù)源中所需信息的含義，總結(jié)主要特點(diǎn)，并給出概念描述，使數(shù)據(jù)具有高度的清晰度。
2.5把握據(jù)偏差。
數(shù)據(jù)在輸入和輸出時(shí)不可避免地會(huì)出現(xiàn)差錯(cuò)，通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)檢測數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性是必要的，要找出參考值與結(jié)果之間是否存在差異，尋找一些潛在的信息，以減少數(shù)據(jù)誤差。
3.1部門專家觀點(diǎn)之間存在差異。
在水利工程管理中使用了大量的數(shù)據(jù)，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(xié)調(diào)配合工作。但不同的部門通常只負(fù)責(zé)溝通、交流的時(shí)間少，再加上數(shù)據(jù)分析技術(shù)落后于實(shí)踐，各部門使用的儀器不一樣，在數(shù)據(jù)點(diǎn)的分析上各專家持不同意見，這將阻礙數(shù)據(jù)處理，從而影響部門之間的合作，數(shù)據(jù)非常容易干擾，從而影響整個(gè)項(xiàng)目進(jìn)展情況。
3.2與gis系統(tǒng)聯(lián)系不密切。
gis在水利工程信息系統(tǒng)中占有很大的比重，是水利工程信息系統(tǒng)中不可缺少的一部分，它的主要功能是產(chǎn)生大量的空間數(shù)據(jù)，空間數(shù)據(jù)的.計(jì)算、查詢和分析，以及空間數(shù)據(jù)可視化是非常復(fù)雜的，單純的依靠手工和一般信息系統(tǒng)是無法解決的，所以我們應(yīng)該充分利用gis系統(tǒng)。然而，在現(xiàn)實(shí)中，由于在這方面缺乏專業(yè)人才，充分利用原有的數(shù)據(jù)和gis系統(tǒng)以進(jìn)行有效結(jié)合，兩者一起處理復(fù)雜的空間數(shù)據(jù)，現(xiàn)在還有很多事情要解決。
3.3數(shù)據(jù)挖掘模型建立不夠完善。
我國的水利工程雖然已經(jīng)開展多年，但水利工程信息系統(tǒng)的應(yīng)用還處于起步階段。如今，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)模型可以幫助水利工程數(shù)據(jù)挖掘的人員可以預(yù)見在工程設(shè)計(jì)和施工過程中存在的差距等問題，確保水利工程項(xiàng)目按照原先設(shè)定好的方向進(jìn)展。
4實(shí)例分析。
4.1概況。
某水電站于1963開始建設(shè)，于1975年完工，其位于黃河中游的陜西境內(nèi)，裝機(jī)容量122萬5000kw，是新中國成立以來為數(shù)不多的達(dá)到百萬千瓦的大型水利水電項(xiàng)目。大壩主體結(jié)構(gòu)為混凝土結(jié)構(gòu)，大壩高度為147m，其電站總存儲容量為57億8000萬m3。其水利項(xiàng)目主要管理內(nèi)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(shù)據(jù)模型主要功能包括水利工程防洪、除澇、灌溉、運(yùn)輸、發(fā)電、水產(chǎn)養(yǎng)殖等，電站周邊區(qū)域的社會(huì)經(jīng)濟(jì)和農(nóng)業(yè)發(fā)展受其影響尤為巨大。在過去的發(fā)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(fù)雜的非結(jié)構(gòu)化決策。因此，構(gòu)建一個(gè)探索性或查詢驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)挖掘模型會(huì)給水電站的工作人員和專家在數(shù)據(jù)檢索和專業(yè)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(xué)合理。
庫和數(shù)據(jù)倉庫olap和olam層(數(shù)據(jù)挖掘的核心內(nèi)容)，用戶界面層。用戶界面層主要功能是管理員或用戶進(jìn)行人際對話、挖掘數(shù)據(jù)查詢、挖掘結(jié)果顯示以及數(shù)據(jù)結(jié)果輸出。
該水利工程項(xiàng)目管理的內(nèi)容主要包括：管理水庫，水閘管理、堤防管理、南水北調(diào)工程管理、項(xiàng)目管理、灌溉等方面。雖然數(shù)據(jù)挖掘有助于這個(gè)過程的開展，水給利工程的管理提供了科學(xué)依據(jù)，但如果該水利工程管理只是單單的進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，這是不符合數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)理論的基本思想。因此，只有在現(xiàn)有的、成熟的國內(nèi)水利工程項(xiàng)目管理成果的基礎(chǔ)上，結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)，這才是開發(fā)水電站管理種數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的最佳方式。
國內(nèi)許多水利工程在管理和施工過程中，最常用的是gis技術(shù)軟件。gis軟件具有分析處理功能、空間數(shù)據(jù)查詢功能。gis技術(shù)軟件本身蘊(yùn)含著多樣的數(shù)據(jù)信息，如當(dāng)?shù)氐囊恍┥鐣?huì)經(jīng)濟(jì)、地形地貌、地質(zhì)、水文環(huán)境等。所以，對于水利工程管理數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的未來發(fā)展，首先要考慮的應(yīng)該是如何實(shí)現(xiàn)gis系統(tǒng)和數(shù)據(jù)挖掘理論系統(tǒng)完美銜接。
5總結(jié)。
綜上所述，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在水利工程管理中的應(yīng)用使我們能夠分析水利工程的數(shù)據(jù)更加的全面，這樣我們就可以充分挖掘潛在的、有價(jià)值的信息，使項(xiàng)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(zhì)量和工作效率，降低項(xiàng)目管理成本，使水電工程發(fā)揮出最大的社會(huì)效益和經(jīng)濟(jì)效益。雖然在挖掘數(shù)據(jù)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(shù)，為項(xiàng)目管理提供更多的幫助，促進(jìn)國民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。
教育咨詢與數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用（優(yōu)質(zhì)24篇）篇七
科研是科學(xué)研究的簡稱，具體是指為認(rèn)識客觀事物在內(nèi)在本質(zhì)及其運(yùn)動(dòng)規(guī)律，而借助某些技術(shù)手段和設(shè)備，開展調(diào)查研究、實(shí)驗(yàn)等活動(dòng)，并為發(fā)明和創(chuàng)造新產(chǎn)品提供理論依據(jù)。科研管理是對科研項(xiàng)目全過程的管理，如課題管理、經(jīng)費(fèi)管理、成果管理等等。由于科學(xué)研究中涉及的內(nèi)容較多，從而給科研管理工作增添了一定的難度。為進(jìn)一步提升科研管理水平，可在不同的管理環(huán)節(jié)中，對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行應(yīng)用。下面就此展開詳細(xì)論述。
2．1在立項(xiàng)及可行性評估中的應(yīng)用。
科研管理工作的開展需要以相關(guān)的科研課題作為依托，當(dāng)課題選定之后，需要對其可行性及合理性進(jìn)行全面系統(tǒng)地評估，由此使得科研課題的立項(xiàng)及評估成為科研管理的主要工作內(nèi)容。現(xiàn)階段，國內(nèi)的科研課題立項(xiàng)采用的是申請審批制，具體的流程是:由科研機(jī)構(gòu)的相關(guān)人員負(fù)責(zé)提出申請，然后再由科技主管部門從申請中進(jìn)行篩選，經(jīng)過業(yè)內(nèi)專家的評審論證之后，擇優(yōu)選取科研項(xiàng)目的承接單位。在進(jìn)行科研課題立項(xiàng)的過程中，涉及諸多方面的內(nèi)容，具體包括申請單位、課題的研究領(lǐng)域、經(jīng)費(fèi)安排、主管單位以及評審專家等。通過調(diào)查發(fā)現(xiàn)，由于國家宏觀調(diào)控政策的缺失，導(dǎo)致科研立項(xiàng)中存在低水平、重復(fù)性研究的情況，從而造成大量的研究經(jīng)費(fèi)浪費(fèi)，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(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，并且系統(tǒng)也涵蓋與項(xiàng)目申請、審評等方面有關(guān)的基本操作流程，如上傳項(xiàng)目申報(bào)文件、將文件發(fā)給相關(guān)的評審專家、對評審結(jié)果進(jìn)行自動(dòng)統(tǒng)計(jì)等。從本質(zhì)的角度上講，數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)所完成的.這些工作流程，就是將傳統(tǒng)管理工作轉(zhuǎn)變?yōu)樾畔⒒９蚀耍瑧?yīng)當(dāng)對已有的數(shù)據(jù)進(jìn)行深入挖掘，從而找出其中更具利用價(jià)值的信息，據(jù)此對科研立項(xiàng)進(jìn)行指導(dǎo)，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(jīng)費(fèi)的使用效益獲得全面提升。在科研立項(xiàng)階段，可對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行合理運(yùn)用，借此來對課題申請中涉及的各種因素進(jìn)行挖掘，找出其中潛在的規(guī)則，為指標(biāo)體系的構(gòu)建和遴選方法的選擇提供可靠依據(jù)，最大限度地降低不合理因素對課題立項(xiàng)帶來的影響，對確需資助的科研項(xiàng)目進(jìn)行準(zhǔn)確選擇，并給予相應(yīng)的資助。在科研立項(xiàng)環(huán)節(jié)中，對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行應(yīng)用時(shí)，可以借助改進(jìn)后的apriori算法進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，從中找出關(guān)聯(lián)規(guī)則，在對該規(guī)則進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上，對立項(xiàng)的合理性進(jìn)行評價(jià)。
項(xiàng)目管理是科研管理的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，為提高項(xiàng)目管理的效率和水平，可對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行合理運(yùn)用。在信息時(shí)代到來的今天，計(jì)算機(jī)技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的普及程度越來越高，國內(nèi)很多科研機(jī)構(gòu)都紛紛構(gòu)建起了相關(guān)的管理信息系統(tǒng)，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(dāng)中，隱藏著諸多具有特定意義的規(guī)則，為找出這些規(guī)則，需要借助數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，對信息進(jìn)行深入分析，進(jìn)而獲取對科研項(xiàng)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(tǒng)時(shí)間較早，從而使得系統(tǒng)本身的功能比較單一，如信息刪減、修改、查詢、統(tǒng)計(jì)等等，雖然這些功能可以滿足對科研課題進(jìn)展、經(jīng)費(fèi)使用等方面的管理，但其面向的均為數(shù)據(jù)庫管理人員，處理的也都是常規(guī)事務(wù)。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(tǒng)這些功能顯然是有所不足的，因?yàn)樗麄冃枰獙v史進(jìn)行分析和提煉，從中獲取相應(yīng)的數(shù)據(jù)，為決策和管理工作的開展提供支撐。對此，可應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的olap，即數(shù)據(jù)庫聯(lián)機(jī)分析處理，由此能夠幫助管理者從不同的方面對數(shù)據(jù)進(jìn)行觀察，進(jìn)而深入了解數(shù)據(jù)并獲取所需的信息。利用olap可以發(fā)現(xiàn)多種于科研課題有關(guān)信息之間的內(nèi)在聯(lián)系，這樣管理者便能及時(shí)發(fā)現(xiàn)其中存在的相關(guān)問題，并針對問題采取有效的方法和措施加以應(yīng)對。運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠?qū)蒲许?xiàng)目的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)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(jié)論。
綜上所述，科研管理是一項(xiàng)較為復(fù)雜且系統(tǒng)的工作，其中涵蓋的信息相對較多。為此，可將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在科研管理中進(jìn)行合理應(yīng)用，對相關(guān)信息進(jìn)行深入分析，從中挖掘出有利用價(jià)值的信息，為科研管理工作的開展提供可靠的依據(jù)，由此除了能夠確保科研項(xiàng)目順利進(jìn)行之外，還能提高科研管理水平。
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教育咨詢與數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用（優(yōu)質(zhì)24篇）篇八
數(shù)據(jù)挖掘是通過對各種數(shù)據(jù)信息進(jìn)行有選擇的統(tǒng)計(jì)、歸類以及分析等挖掘隱含的有用的信息,從而為實(shí)踐應(yīng)用提出有用的決策信息的過程。通俗的說數(shù)據(jù)挖掘就是一種借助于多種數(shù)據(jù)分析工具在海量的數(shù)據(jù)信息中挖掘模數(shù)據(jù)信息和模型之間關(guān)系的技術(shù)總裁,通過對這種模型進(jìn)行認(rèn)識和理解,分析它們的對應(yīng)關(guān)系,以此來指導(dǎo)各行各業(yè)的生產(chǎn)和發(fā)展,提供重大決策上的支持。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是對海量數(shù)據(jù)信息的統(tǒng)計(jì)、分析等因此數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)呈現(xiàn)以下特點(diǎn):一是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)主要是借助各種其它專業(yè)學(xué)科的知識,從而建立挖掘模型,設(shè)計(jì)相應(yīng)的模型算法,從而找出其中的潛在規(guī)律等,揭示其中的內(nèi)在聯(lián)系性;二是數(shù)據(jù)挖掘主要是處理各行數(shù)據(jù)庫中的信息,因此這些信息是經(jīng)過預(yù)處理的;三是以構(gòu)建數(shù)據(jù)模型的方式服務(wù)于實(shí)踐應(yīng)用。當(dāng)然數(shù)據(jù)挖掘并不是以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)理論為目的,而是為了在各行各業(yè)的信息中找出有用的數(shù)據(jù)信息,滿足用戶的需求。
2數(shù)據(jù)挖掘的功能。
結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的概述,數(shù)據(jù)挖掘主要具體以下功能:一是自動(dòng)預(yù)測趨勢和行為。數(shù)據(jù)挖掘主要是在復(fù)雜的數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)挖掘可以快速的將符合數(shù)據(jù)本身的數(shù)據(jù)找出來;二是關(guān)聯(lián)分析。關(guān)聯(lián)性就是事物之間存在某種的聯(lián)系性,這種事物必須要在兩種以上,數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)是在復(fù)雜的數(shù)據(jù)中存在一類重要的可被發(fā)現(xiàn)的`知識;三是概念描述。概念描述分為特征性描述和區(qū)別性描述;四是偏差檢測。
3數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的步驟分析。
3.1處理過程。
數(shù)據(jù)挖掘雖然能夠?qū)崿F(xiàn)在復(fù)雜的數(shù)據(jù)庫中尋求自己的數(shù)據(jù)資源,但是其需要建立人工模型,根據(jù)人工模型實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)、分析以及利用等。
3.2關(guān)鍵技術(shù)。
由于數(shù)據(jù)挖掘涉及到很多專業(yè)學(xué)科,因此相對來說,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)融合多門專業(yè)技術(shù)學(xué)科的知識,結(jié)合實(shí)踐,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)主要應(yīng)用到以下算法和模型:一是傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)方法。采取傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)方法主要有抽樣技術(shù),也就是采取相應(yīng)的策略對數(shù)據(jù)進(jìn)行合理的抽樣。多元化統(tǒng)計(jì)和統(tǒng)計(jì)預(yù)測方法;二是可視化技術(shù),可視化技術(shù)是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的熱點(diǎn),它是采取可視化技術(shù)與數(shù)據(jù)挖掘過程的結(jié)合,以直觀的圖形等使人們更好地進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘技術(shù);三是決策樹。決策樹需要對數(shù)據(jù)庫進(jìn)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(huì)包括很多的預(yù)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(shù)分析方法,主要用于分析樣本分組中多維數(shù)據(jù)點(diǎn)間的差異和聯(lián)系。判別分析法需要預(yù)先設(shè)定一個(gè)指針變量,假設(shè)總體為正太分布,必須嚴(yán)格遵守?cái)?shù)理依據(jù)。而聚類分析則沒有這些假設(shè)和原則,只需要通過搜集數(shù)據(jù)和轉(zhuǎn)換成相似矩陣兩個(gè)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(shù)據(jù)的分布情況,能夠簡單方便的發(fā)現(xiàn)全局的分布模式,識別出密集和系數(shù)區(qū)域;此外,對于單個(gè)類的分析也有很強(qiáng)的處理能力,能深入分析每個(gè)類的特征,并找出變量和類之間的內(nèi)在聯(lián)系。基于距離、層次、密度和網(wǎng)絡(luò)的方法是最常用的聚類分析方法。
4數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的實(shí)踐應(yīng)用。
數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)雖然在我國發(fā)展的時(shí)間還不長,但是其在實(shí)踐中的應(yīng)用已經(jīng)非常的廣泛,因?yàn)閿?shù)據(jù)挖掘技術(shù)在實(shí)踐中的應(yīng)用價(jià)值是非常大的,其可以提取隱藏在數(shù)據(jù)背后的有用信息,具體來看,其主要應(yīng)用在:(1)在醫(yī)學(xué)上的應(yīng)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(shù)據(jù)信息。采用數(shù)據(jù)挖掘來解決這些問題,將給相關(guān)工作者的工作帶來很大方便。此外,醫(yī)院內(nèi)部醫(yī)藥器具的管理、病人檔案資料的整理、醫(yī)院內(nèi)部結(jié)構(gòu)的管理等,也是龐大的數(shù)據(jù)庫。將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于醫(yī)學(xué)領(lǐng)域,深入分析人類疾病間的內(nèi)在聯(lián)系和規(guī)律,幫助醫(yī)生進(jìn)行診斷和治療,能夠有效提高醫(yī)生診斷的準(zhǔn)確率,對人類的健康和醫(yī)療事業(yè)的發(fā)展有十分重要的作用。(2)在電信業(yè)中的應(yīng)用。隨著三網(wǎng)融合技術(shù)的不斷發(fā)展,傳統(tǒng)的電信業(yè)務(wù)已經(jīng)不能滿足當(dāng)前社會(huì)發(fā)展的需求,而是側(cè)重通信、圖像以及網(wǎng)絡(luò)等業(yè)務(wù)的融合,而實(shí)現(xiàn)“三網(wǎng)融合”的關(guān)鍵技術(shù)是實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)的分析與統(tǒng)計(jì),因?yàn)槿W(wǎng)融合會(huì)帶來更多的數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)都需要充分的挖掘,以此實(shí)現(xiàn)“三網(wǎng)融合”戰(zhàn)略的實(shí)現(xiàn)。將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與電信業(yè)務(wù)有效的結(jié)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(jìn)電信業(yè)務(wù)的推廣,幫助各行各業(yè)獲取更大的經(jīng)濟(jì)效益。(3)在高校貧困生管理的應(yīng)用。貧困生管理分析系統(tǒng)主要應(yīng)用了數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)以及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),其主要是將高校貧困生的各種信息統(tǒng)一納入到高校信息管理平臺中,然后根據(jù)具體的貧困生劃分標(biāo)準(zhǔn),建立模型,進(jìn)而對學(xué)生的信息進(jìn)行統(tǒng)計(jì)與分析,實(shí)現(xiàn)對貧困生信息的科學(xué)管理,便于高校管理者及時(shí)了解學(xué)生的信息。
5結(jié)語。
總之?dāng)?shù)據(jù)挖掘技術(shù)在實(shí)踐中的廣泛應(yīng)用,為我國互聯(lián)網(wǎng)+戰(zhàn)略提供了關(guān)鍵技術(shù)支撐,但是由于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在實(shí)踐中還存在某些技術(shù)問題,比如各種模型和技術(shù)難于集成、缺少與數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)耦合的通用api或挖掘系統(tǒng)僅提供孤立的知識發(fā)現(xiàn)功能,難于嵌入大型應(yīng)用等問題導(dǎo)致挖掘技術(shù)在實(shí)踐中的應(yīng)用還存在缺陷,因此需要我們加大對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的進(jìn)一步研究,以此更好地實(shí)現(xiàn)“互聯(lián)網(wǎng)+”戰(zhàn)略。
作者:陳建偉李麗坤單位:安陽職業(yè)技術(shù)學(xué)院。
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教育咨詢與數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用（優(yōu)質(zhì)24篇）篇九
摘要：人類利用圖書館產(chǎn)生信息活動(dòng)時(shí)所表現(xiàn)出的最基礎(chǔ)、最平常、最通用的一種關(guān)系，便是用戶資源和圖書館之間的關(guān)系。從這種關(guān)系出發(fā)，分析嫁接起這一簡單聯(lián)系的規(guī)律，便是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。本文認(rèn)為對圖書館用戶資源分析研究應(yīng)以數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)為邏輯起點(diǎn)，從云計(jì)算、信息共享、數(shù)據(jù)排查、智能搜索、大數(shù)據(jù)存儲等對圖書館用戶資源進(jìn)行整合和建設(shè)。應(yīng)對信息資源日益豐富的這天，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對管理圖書館信息資源技術(shù)帶給了巨大便利。
關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘；用戶資源。
數(shù)據(jù)挖掘，即數(shù)據(jù)系統(tǒng)中的信息發(fā)現(xiàn)。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)，個(gè)性是云計(jì)算、大數(shù)據(jù)記憶技術(shù)的快速發(fā)展，傳統(tǒng)的手動(dòng)查找信息模式被大數(shù)據(jù)智能檢索替代。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)廣泛應(yīng)用于市場、工業(yè)、金融行業(yè)、科學(xué)界、互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)以及醫(yī)療業(yè)。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在圖書館的應(yīng)用，能夠?qū)⒑Ａ康挠脩糍Y源進(jìn)行聚類、關(guān)聯(lián)、整合，能夠?qū)τ脩羲阉饔涗洝D書流通記錄、用戶借閱信息等數(shù)據(jù)進(jìn)行精確預(yù)判，發(fā)現(xiàn)一些隱蔽的聯(lián)系，為圖書館采購圖書、淘汰文獻(xiàn)資料帶給科學(xué)推薦，也能夠?yàn)橛脩魩Ыo個(gè)性化訂閱服務(wù)，創(chuàng)新用戶服務(wù)模式，為圖書館建設(shè)整個(gè)信息網(wǎng)絡(luò)帶給有力支撐。
1大數(shù)據(jù)下的圖書館用戶資源特征。
圖書館用戶資源是透過數(shù)字技術(shù)進(jìn)行組織和管理的：（1）經(jīng)過數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析，把數(shù)據(jù)庫中存在的兩個(gè)或兩個(gè)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(gè)類別，建立宏觀概念，發(fā)現(xiàn)其間的相互關(guān)系；其次定義這些相互關(guān)系，概念產(chǎn)生以后，即等同于這些相互關(guān)系的整體信息，用于建構(gòu)分類規(guī)則或者數(shù)據(jù)模型；其次利用以上數(shù)據(jù)找出變化規(guī)律，對此規(guī)律進(jìn)行模型化處理，并由數(shù)據(jù)模型對未知信息進(jìn)行預(yù)判；（3）把用戶資源進(jìn)行時(shí)序排序，檢索出高重復(fù)率的模型；（4）進(jìn)行偏差比對，檢查數(shù)據(jù)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(fā)現(xiàn)用戶群體，為不同的群體定制信息，還能夠建立一個(gè)共享信息平臺，讓不同用戶建立網(wǎng)絡(luò)交流。
1.1數(shù)據(jù)量大并且分布更廣。
大數(shù)據(jù)形勢下，圖書館能夠獲取的用戶資源不僅僅限于用戶個(gè)人信息和搜索記錄，也包括檔案、學(xué)術(shù)研究、教學(xué)模式、用戶評價(jià)和反饋等，數(shù)據(jù)豐富。同時(shí)，數(shù)據(jù)分布廣泛，在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，可從圖書館應(yīng)用系統(tǒng)、數(shù)據(jù)系統(tǒng)記錄以及各種網(wǎng)頁、移動(dòng)終端的信息獲取，顯示出用戶資源的分散性。
1.2數(shù)據(jù)資料多元化，形式靈活化。
數(shù)據(jù)系統(tǒng)里的存儲方式不同，服務(wù)器不同，系統(tǒng)開發(fā)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(tǒng)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(diǎn)對點(diǎn)單線互動(dòng)，用戶之間不存在交流，而在大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)平臺下，用戶之間能夠建立資料共享互動(dòng)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(shù)據(jù)挖掘技術(shù)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(diǎn)，用戶可獲得各方各面的信息，且從服務(wù)的個(gè)性化和全方位化而言，圖書館可根據(jù)社會(huì)熱點(diǎn)或用戶需求定制服務(wù)。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(tǒng)一呈現(xiàn)，方便用戶的選取和檢索。另一方面，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)建立的用戶資源圖書館，服務(wù)器眾多，具有較強(qiáng)的計(jì)算潛力和存儲潛力，擁有較高的數(shù)據(jù)處理潛力，能同時(shí)容納多數(shù)用戶。因數(shù)據(jù)量大所導(dǎo)致的硬件費(fèi)用和后期運(yùn)行費(fèi)用劇增，可透過構(gòu)建用戶資源圖書館平臺以及應(yīng)用服務(wù)得到解決。為應(yīng)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(kuò)容存儲設(shè)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(shù)字化。
強(qiáng)大的互聯(lián)網(wǎng)呈現(xiàn)功能和用戶信息保存的可靠性功能，用戶資源存儲的復(fù)雜性問題可得到很好的解決。其次，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對于資源整合方面具有優(yōu)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(shù)據(jù)之間的互相操作以及全方位的互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)得以實(shí)現(xiàn)，很好的解決了資源重復(fù)建設(shè)的問題。因此，利用數(shù)據(jù)挖掘使得圖書館資源數(shù)字化具備可行性。從這個(gè)好處上來看，資源的館藏?cái)?shù)字化將會(huì)加快發(fā)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(yōu)化。
隨著各類用戶資源利用步伐的加快，加之依靠因特網(wǎng)的用戶對服務(wù)的可行性和效率性要求更高，超多不同體系的服務(wù)器布置在機(jī)房，系統(tǒng)維護(hù)人員的壓力也相應(yīng)増大。透過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，可有效進(jìn)行資源整合和優(yōu)化，無需透過人力進(jìn)行。
2.4有利于分析用戶心理和提升用戶體驗(yàn)。
數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠利用用戶資源計(jì)算出用戶模型，這是研究用戶需求、偏好、行為的一種常規(guī)方式，一般認(rèn)為用戶模型是對用戶在某段時(shí)間內(nèi)相對穩(wěn)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(gòu)用戶模型，能夠使圖書館更加精深、準(zhǔn)確地掌握當(dāng)前用戶資源。透過對用戶資源的處理來預(yù)測用戶需求，進(jìn)而到達(dá)持續(xù)提高服務(wù)質(zhì)量和用戶滿意度的目的。一方面，預(yù)判用戶心理是利用圖書館用戶資源更加深入的表現(xiàn)。隨著用戶環(huán)境與圖書館環(huán)境的不斷變化，這種預(yù)判力覆蓋范圍已經(jīng)不單單是用戶信息行為的某個(gè)過程或某幾個(gè)過程，相反，用戶心理能夠?qū)τ脩粜枨蟮膹?qiáng)弱、層次、方向產(chǎn)生極為重要的影響，同時(shí)也能夠?qū)Λ@取用戶資源全部過程產(chǎn)生重要影響。另一方面，最先研究用戶體驗(yàn)研究當(dāng)屬企業(yè)營銷活動(dòng)，主要用來研究用戶與企業(yè)、產(chǎn)品或服務(wù)之間的互動(dòng)。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠更精準(zhǔn)預(yù)測用戶的實(shí)際感受，透過研究用戶情感體驗(yàn)與用戶行為動(dòng)作，提高用戶的滿意度，滿足用戶需求。
3結(jié)語。
在數(shù)據(jù)大爆發(fā)時(shí)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(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)歸檔分析等技術(shù)，掌握用戶資源特征，有助于圖書館精準(zhǔn)定位用戶群體，對調(diào)整圖書館運(yùn)營策略有重要前置作用，更能創(chuàng)新圖書館服務(wù)的資料和形式，實(shí)現(xiàn)圖書館資源的有效利用。
參考文獻(xiàn)。
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教育咨詢與數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用（優(yōu)質(zhì)24篇）篇十
近些年來，已經(jīng)有越來越多的企業(yè)把通信、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和計(jì)算機(jī)應(yīng)用引入企業(yè)的日常管理工作和業(yè)務(wù)開發(fā)處理當(dāng)中，企業(yè)的各類信息化程度也在不斷提高。現(xiàn)代科技信息技術(shù)的廣泛應(yīng)用已經(jīng)顯著的提高了企業(yè)的工作效率和經(jīng)濟(jì)效益。但是，在使用信息技術(shù)給企業(yè)帶來的方便、快捷的同時(shí)，也不斷的出現(xiàn)了新的問題和需求。企業(yè)經(jīng)過多年積累了大量的歷史數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)對企業(yè)當(dāng)前的日常經(jīng)營活動(dòng)幾乎沒有任何的使用價(jià)值，成了留之無用棄之可惜的累贅。而且儲藏這些歷史數(shù)據(jù)會(huì)對企業(yè)造成很大的困難和費(fèi)用開銷。為此數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用在網(wǎng)絡(luò)營銷中勢在必行，全面細(xì)致的分析數(shù)據(jù)庫資源并從中提取有價(jià)值的信息來對商業(yè)決策進(jìn)行支持，從而來控制運(yùn)營成本、提高經(jīng)濟(jì)效益。本文將從網(wǎng)絡(luò)營銷中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的幾個(gè)應(yīng)用進(jìn)行探討和分析。
1客戶關(guān)系管理。
客戶關(guān)系管理在網(wǎng)絡(luò)營銷，商業(yè)競爭是一家以客戶為中心的競技狀態(tài)的客戶，留住客戶，擴(kuò)大客戶基礎(chǔ)，建立密切的客戶關(guān)系，客戶需求分析和創(chuàng)造客戶需求等，是非常關(guān)鍵的營銷問題。客戶關(guān)系管理，營銷和信息技術(shù)領(lǐng)域是一個(gè)新概念，這在90年代初，軟件產(chǎn)品在上世紀(jì)90年代后期出現(xiàn)的誕生。目前，在國內(nèi)和國外的此類產(chǎn)品的研究和發(fā)展階段。然而，繼續(xù)與數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的進(jìn)步和發(fā)展，客戶關(guān)系管理，也是對實(shí)際應(yīng)用階段。crm的目標(biāo)是管理者與客戶的互動(dòng)，提升客戶價(jià)值，提高客戶滿意度，提高客戶的忠誠度，還發(fā)現(xiàn)，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(xiàn)率的最終目的是為了推動(dòng)社會(huì)和經(jīng)濟(jì)效益。客戶關(guān)系管理的目的，應(yīng)用是改善企業(yè)與客戶的關(guān)系，它是企業(yè)和服務(wù)本質(zhì)管理和協(xié)調(diào)，以滿足客戶的需求，企業(yè)政策支持這項(xiàng)工作，并聯(lián)系客戶服務(wù)加強(qiáng)管理，提高客戶滿意度和品牌忠誠度。
然而，數(shù)據(jù)挖掘可以應(yīng)用到很多方面的crm和不同階段，包括以下內(nèi)容：
（1）“一對一”營銷的內(nèi)部工作人員認(rèn)識到，客戶是在這個(gè)領(lǐng)域的企業(yè)，而不是貿(mào)易發(fā)展生存的關(guān)鍵。與每一個(gè)客戶接觸的過程，也是了解客戶的進(jìn)程，而且也讓客戶了解業(yè)務(wù)流程。
（2）企業(yè)與客戶之間的銷售應(yīng)該是一種商業(yè)關(guān)系不斷向前發(fā)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(guān)系，往往以改善包括：延長時(shí)間，客戶關(guān)系和維護(hù)客戶關(guān)系，以進(jìn)一步加強(qiáng)相互交往過程中，公司可以在對方取得聯(lián)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(jià)值的客戶，或進(jìn)一步提高客戶的忠誠度的價(jià)值。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以用來預(yù)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(yù)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(hù)客戶關(guān)系的競爭日趨激烈，企業(yè)獲得新客戶的成本上升，因此，保持現(xiàn)有客戶的關(guān)系變得越來越重要。對于企業(yè)客戶可分為三大類：沒有價(jià)值或者低價(jià)值的客戶，不容易失去寶貴的客戶，并不斷尋找更多的優(yōu)惠，更有價(jià)值的服務(wù)給客戶。前兩個(gè)類型的`客戶，客戶關(guān)系管理，現(xiàn)代化，然而，最具潛力的市場活動(dòng)，是第三個(gè)層次的用戶，而且還特別需求和營銷工具，以保護(hù)客戶，可以減緩企業(yè)經(jīng)營成本，而且還獲得了寶貴的客戶。數(shù)據(jù)挖掘還可以發(fā)現(xiàn)，由于客戶流失，該公司能夠滿足這些客戶的需要，采取適當(dāng)措施，保持銷售。
（5）客戶訪問企業(yè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)資源，包括能夠獲得新客戶的關(guān)鍵指標(biāo)。為了提供這些新的資源，包括企業(yè)搜索客戶誰不知道該產(chǎn)品的客戶，可能是競爭對手，服務(wù)客戶。這些細(xì)分客戶，潛在客戶可以幫助企業(yè)完成檢查。
2企業(yè)經(jīng)營定位。
通過挖掘客戶的有關(guān)數(shù)據(jù)，可以對客戶進(jìn)行分類，找出其相同點(diǎn)和不同點(diǎn)，以便為客戶提供個(gè)性化的產(chǎn)品和服務(wù)，使企業(yè)和客戶之間能夠通過網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行有效的溝通和信息交流。例如，關(guān)聯(lián)分析，客戶在購買某種商品時(shí)，有可能會(huì)連帶著購買其他的相關(guān)產(chǎn)品，這樣購買的某種商品和連帶購買的其他相關(guān)產(chǎn)品之間就存在著某種關(guān)聯(lián)，企業(yè)可以針對這種關(guān)聯(lián)進(jìn)行分析，分析出規(guī)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(fèi)，購買其他產(chǎn)品的營銷策略。它能夠智能化地從大量的數(shù)據(jù)中提取出有用的信息和知識，為企業(yè)的管理人員提供決策支持。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)使數(shù)據(jù)庫技術(shù)進(jìn)入了一個(gè)更高級的階段，它不僅能對過去的數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢和遍歷，并且能夠找出過去數(shù)據(jù)之間的潛在聯(lián)系，從而促進(jìn)信息的傳遞。
客戶群體的劃分也會(huì)用到數(shù)據(jù)挖掘，沒有基于數(shù)據(jù)挖掘的客戶劃分，就沒有真正的差異化、個(gè)性化營銷，就沒有現(xiàn)代營銷的根本。做為企業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)者，不管你的企業(yè)是賣產(chǎn)品的還是賣服務(wù)，第一個(gè)應(yīng)該準(zhǔn)確把握的商業(yè)問題就是你的目標(biāo)客戶群體，他們是誰，有什么特點(diǎn)和行為模式，有那些獨(dú)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(jià)值。這些問題是你整個(gè)商業(yè)運(yùn)做的核心和基礎(chǔ)，不了解你的客戶，下面的路就根本別指望能走下去了。數(shù)據(jù)挖掘營銷應(yīng)用中的客戶群體劃分可以科學(xué)有效的解決這個(gè)問題，也能給企業(yè)找到一個(gè)合理的營銷定位。
3客戶信用風(fēng)險(xiǎn)控制。
數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在90年代開始應(yīng)用于信用評估與風(fēng)險(xiǎn)分析中。企業(yè)在進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)營銷的過程中會(huì)受到各種各樣的來自買方的信用風(fēng)險(xiǎn)的威脅，隨著市場競爭的加劇，貿(mào)易信用已經(jīng)成為企業(yè)成功開發(fā)客戶和加強(qiáng)客戶關(guān)系的重要條件。客戶信用管理主要是搜集儲存客戶信息，因?yàn)榭蛻艏仁瞧髽I(yè)最大的財(cái)富來源，也是風(fēng)險(xiǎn)的主要來源。為了讓企業(yè)在這方面更少的受到威脅，可以利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)發(fā)現(xiàn)企業(yè)經(jīng)常面臨的詐騙行為或延付貨款行為，進(jìn)而進(jìn)行回避。同時(shí)盡可能把客戶信用風(fēng)險(xiǎn)控制在交易發(fā)生之前是成功信用管理的根本。因此，充分獲取客戶的詳細(xì)資料并做出安全的決策非常重要。
（3）數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)也可以適應(yīng)各種形式的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)挖掘可以是連續(xù)的數(shù)據(jù)，離散數(shù)據(jù)，而其他形式的數(shù)據(jù)處理，以便在更大的靈活性，在選擇指標(biāo)時(shí)，更加符合客觀實(shí)際的信用風(fēng)險(xiǎn)模型。
為現(xiàn)代信用風(fēng)險(xiǎn)管理方法有兩個(gè)：第一是所謂的指數(shù)法，其基礎(chǔ)是信用相關(guān)業(yè)務(wù)的某些特性來企業(yè)信用評估；第二類是所謂的結(jié)構(gòu)化方法，根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和市場數(shù)據(jù)模擬在企業(yè)資產(chǎn)價(jià)值變化的動(dòng)態(tài)持續(xù)的過程，然后確定其企業(yè)信用的位置。
網(wǎng)絡(luò)營銷作為適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)時(shí)代的網(wǎng)絡(luò)虛擬市場的新營銷理論，是市場營銷理念在新時(shí)期的發(fā)展和應(yīng)用。它能夠智能化地從大量的數(shù)據(jù)中提取出有用的信息和知識，為企業(yè)的管理人員提供決策支持。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)使數(shù)據(jù)庫技術(shù)進(jìn)入了一個(gè)更高級的階段，它不僅能對過去的數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢和遍歷，并且能夠找出過去數(shù)據(jù)之間的潛在聯(lián)系，從而促進(jìn)信息的傳遞。
1．維護(hù)原有客戶，挖掘潛在新客戶。
網(wǎng)絡(luò)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(jù)客戶的興趣與需求向客戶有針對性的做個(gè)性化的推薦，制定出客戶滿意的產(chǎn)品服務(wù)。在做好維護(hù)原有老客戶的基礎(chǔ)上，通過對數(shù)據(jù)的挖掘，利用分類技術(shù)，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(jīng)存在的訪問者進(jìn)行分類，根據(jù)這種精細(xì)的分類，還可以找到潛在的新客戶。
2．制定營銷策略，優(yōu)化促銷活動(dòng)。
對于保留的商品訪問記錄和銷售記錄進(jìn)行挖掘，可以發(fā)現(xiàn)客戶的訪問規(guī)律，了解客戶消費(fèi)的生命周期，起伏規(guī)律，結(jié)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(dòng)針對客戶群有的放矢，收到意想不到的效果。
3．降低運(yùn)營成本，提高競爭力。
網(wǎng)絡(luò)營銷的管理者可以通過數(shù)據(jù)挖掘發(fā)現(xiàn)市場反饋的可靠信息，預(yù)測客戶未來的購買行為，有針對性的進(jìn)行營銷活動(dòng)，還可以根據(jù)產(chǎn)品訪問者的瀏覽習(xí)慣來覺定產(chǎn)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(bào)率，從而能降低運(yùn)營成本，提高且的核心競爭力。
4．對客戶進(jìn)行個(gè)性化推薦。
根據(jù)客戶采礦活動(dòng)對網(wǎng)絡(luò)規(guī)則，有針對性的網(wǎng)絡(luò)營銷平臺，提供“個(gè)性化”服務(wù)。個(gè)性化服務(wù)是在服務(wù)策略和服務(wù)內(nèi)容的不同客戶的不同，其本質(zhì)是客戶為中心的web服務(wù)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(dòng)，以達(dá)到建議的服務(wù)。
5．完善網(wǎng)絡(luò)營銷網(wǎng)站的設(shè)計(jì)。
參考文獻(xiàn)。
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教育咨詢與數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用（優(yōu)質(zhì)24篇）篇十一
就算沒去過紐約，也應(yīng)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?jié)n與污垢。不過，真實(shí)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(xué)weill醫(yī)學(xué)院的研究者們，花了18個(gè)月的時(shí)間執(zhí)行了一項(xiàng)大數(shù)據(jù)項(xiàng)目。他們用鑒識科學(xué)常用的棉花棒，在486個(gè)紐約地鐵站搜集目標(biāo)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(fā)現(xiàn)1萬5千多種微生物，將近一半的樣本是人類未知的有機(jī)生物，27%是活性并俱有抗藥性的細(xì)菌，雖然所有細(xì)菌僅有12%與疾病相關(guān)，還發(fā)現(xiàn)了三個(gè)與腺鼠疫、炭疽相關(guān)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(guān)于地鐵細(xì)菌的研究，不只是有趣，也不只是滿足了科學(xué)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(dāng)作對照樣本，確定某些疾病、甚至也可預(yù)測未來若恐怖份子把某些細(xì)菌當(dāng)做生物武器攻擊的物質(zhì)，是否已經(jīng)擴(kuò)散。
文檔為doc格式。
教育咨詢與數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用（優(yōu)質(zhì)24篇）篇十二
摘要：當(dāng)前信息社會(huì)環(huán)境下，信息產(chǎn)業(yè)成為國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的基礎(chǔ)條件，其中物聯(lián)網(wǎng)是全新信息技術(shù)的重要構(gòu)成部分，是實(shí)現(xiàn)智能化的核心技術(shù)。物聯(lián)網(wǎng)中的數(shù)據(jù)挖掘是物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)中較為重要的一個(gè)環(huán)節(jié)，其價(jià)值體現(xiàn)在為物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用數(shù)據(jù)大量增長下提供強(qiáng)力補(bǔ)充。當(dāng)前基于海量數(shù)據(jù)的增加，物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘正面臨著一定的挑戰(zhàn)，而云計(jì)算的出現(xiàn)為其提供了一個(gè)全新的發(fā)展方向。該文以云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)特征與相互聯(lián)系為基礎(chǔ)，分析基于云計(jì)算平臺的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘。
關(guān)鍵詞：云計(jì)算平臺；物聯(lián)網(wǎng)；數(shù)據(jù)挖掘。
物聯(lián)網(wǎng)是當(dāng)前智能化社會(huì)發(fā)展的一個(gè)重要顯示，近幾年隨著科研事業(yè)的快速進(jìn)展下，物聯(lián)網(wǎng)以及從一個(gè)概念存在逐漸融入到現(xiàn)實(shí)生活中。物聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)實(shí)現(xiàn)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(lián)網(wǎng)的實(shí)現(xiàn)依靠中的技術(shù)的支持，其中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)便是其中一個(gè)重要支撐條件，數(shù)據(jù)挖掘?qū)崿F(xiàn)了海量信息的獲取與挖掘，而這種信息能夠支撐物聯(lián)網(wǎng)在實(shí)際操作中的智能化實(shí)現(xiàn)。文中在云計(jì)算平臺的基礎(chǔ)上分析物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘的相關(guān)研究，其中包括物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘所面臨的挑戰(zhàn)、在云計(jì)算平臺中物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘的相關(guān)技術(shù)以及實(shí)際應(yīng)用。
1、云計(jì)算與物聯(lián)網(wǎng)理論基礎(chǔ)。
1）云計(jì)算理論云計(jì)算是一種依賴于互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，經(jīng)由互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)為用戶提供依據(jù)需求而明確服務(wù)的計(jì)算方式。而云計(jì)算命名的由來是由于整個(gè)服務(wù)資源的選自源互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)的數(shù)據(jù)，且互聯(lián)網(wǎng)多會(huì)應(yīng)用云狀圖案對資源進(jìn)行顯示，因此被稱之為與計(jì)算。云計(jì)算基于其應(yīng)用技術(shù)的先進(jìn)性具備了以下幾大特征：
第一，規(guī)模大。云計(jì)算中的云所顯示的便是差大的規(guī)模，當(dāng)前就谷歌云計(jì)算來看已經(jīng)擁有了100多萬臺服務(wù)器，而其他較大型的搜索引擎也具備了數(shù)十萬臺服務(wù)器。
第二，虛擬化。云計(jì)算能夠支持用戶在任意位置或任意終端進(jìn)行服務(wù)器的登錄，所有操作在云空間進(jìn)行運(yùn)行，由此也便形成了虛擬性特征。
第三，可靠性。云計(jì)算應(yīng)用數(shù)據(jù)多副本絨促以及計(jì)算節(jié)點(diǎn)同構(gòu)可互換等措施來確保服務(wù)的可靠性。
第四，通用性。云計(jì)算不會(huì)針對特定的應(yīng)用，在云支持下能夠創(chuàng)造出海量的應(yīng)用。
第五，可延伸性。云計(jì)算的超大規(guī)模能夠支持其進(jìn)行動(dòng)態(tài)的伸縮，由此滿足各類應(yīng)用與用戶規(guī)模的增長需求［1］。
2）物聯(lián)網(wǎng)理論物聯(lián)網(wǎng)屬于全新信息技術(shù)的主要構(gòu)成部分，同時(shí)也是信息化時(shí)代發(fā)展的重要階段。物聯(lián)網(wǎng)實(shí)際上所指的是經(jīng)由多種技術(shù)的應(yīng)用實(shí)現(xiàn)物與物之間的連接，而這種連接形成了一個(gè)局域網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程與集中操控。物聯(lián)網(wǎng)雛形的出現(xiàn)可追溯到1990年，后期隨著各項(xiàng)理論與技術(shù)的不斷研發(fā)下，在近幾年已經(jīng)能夠?qū)崿F(xiàn)在現(xiàn)實(shí)生活中，且被廣泛的應(yīng)用。其實(shí)際意義在于，經(jīng)由各項(xiàng)技術(shù)將多種物品與互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行連接，實(shí)現(xiàn)信息交換與通信，由此實(shí)現(xiàn)了物品的智能化，用戶可經(jīng)由遠(yuǎn)程終端進(jìn)行操控，便捷了人們的生活，同時(shí)也提升了各物品應(yīng)用的安全性。與互聯(lián)網(wǎng)對比物聯(lián)網(wǎng)具備了以下幾大特征：一方面表現(xiàn)在物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用到多種感知技術(shù)；第二方面表現(xiàn)在物聯(lián)網(wǎng)屬于建立在互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)上的泛在網(wǎng)絡(luò)；第三方面表現(xiàn)在物聯(lián)網(wǎng)的核心價(jià)值是提供不限定任何場合與時(shí)間的應(yīng)用場景與用戶的自由互換［2］。
3）物聯(lián)網(wǎng)的建設(shè)物聯(lián)網(wǎng)在應(yīng)用過程中需要多個(gè)行業(yè)的參與，且需要政府方面所提供的支持，物聯(lián)網(wǎng)具備多種優(yōu)勢，可廣泛地應(yīng)用在社會(huì)各個(gè)領(lǐng)域中，但是在實(shí)際應(yīng)用過程中技術(shù)建設(shè)始終是一大難題。就常規(guī)上來講，物聯(lián)網(wǎng)的建設(shè)需要經(jīng)由以下幾個(gè)步驟：第一，對需要建設(shè)物聯(lián)網(wǎng)的物體屬性進(jìn)行識別，包括靜態(tài)與動(dòng)態(tài)的屬性，其中靜態(tài)屬性可直接進(jìn)行存儲，而動(dòng)態(tài)屬性則需要應(yīng)用傳感器進(jìn)行探測；第二，對識別完成后的物體屬性進(jìn)行讀取，將讀取信息轉(zhuǎn)換為網(wǎng)絡(luò)識別數(shù)據(jù)；第三，將物體的信息經(jīng)由網(wǎng)絡(luò)傳輸至信息處理中心，由處理中心實(shí)現(xiàn)物體與互聯(lián)網(wǎng)之間的通信［3］。
2、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)界定與特征分析。
2．1數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)概念。
數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)出現(xiàn)在二十世紀(jì)后期，雖然其出現(xiàn)時(shí)間不長，但是對社會(huì)中各領(lǐng)域的發(fā)展形成了巨大的影響，也引起自有優(yōu)勢得到了廣泛的'應(yīng)用。數(shù)據(jù)挖掘從廣泛意義上來講所指的是從大量數(shù)據(jù)中經(jīng)由可靠的算法搜索隱藏其中信息的整個(gè)過程。數(shù)據(jù)挖掘與計(jì)算機(jī)科學(xué)存在著緊密的聯(lián)系，利用計(jì)算機(jī)技術(shù)經(jīng)由統(tǒng)計(jì)、分析、情報(bào)檢索、機(jī)器學(xué)習(xí)等多種手段實(shí)現(xiàn)其實(shí)際價(jià)值。當(dāng)前數(shù)據(jù)挖掘在應(yīng)用到不同領(lǐng)域后，也被賦予了不同的概念。但就其應(yīng)用價(jià)值可從三個(gè)方面進(jìn)行概述，第一個(gè)方面為提供海量可靠信息；第二個(gè)方面為經(jīng)由數(shù)據(jù)挖掘所獲取的信息對人們具有較高的應(yīng)用價(jià)值；第三個(gè)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(jù)做出決策［4］。
2．2數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)特征。
數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)具備了分布廣、規(guī)模大、節(jié)點(diǎn)資源有限、安全性復(fù)雜等特征。其中分布廣主要是數(shù)據(jù)挖掘是物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)中的一個(gè)構(gòu)成部分，而物聯(lián)網(wǎng)本身就具備的分布廣泛的特點(diǎn)，由此數(shù)據(jù)挖掘基于需要將數(shù)據(jù)存儲在不同的地方，也便具備了分布廣的特點(diǎn)；規(guī)模大方面主要是物聯(lián)網(wǎng)中具有海量數(shù)據(jù)的傳輸與應(yīng)用，而數(shù)據(jù)挖掘作為數(shù)據(jù)分析與處理環(huán)節(jié)自然具備了規(guī)模大特點(diǎn)；節(jié)點(diǎn)資源有限方面是給予物聯(lián)網(wǎng)較為龐大的數(shù)據(jù)鏈，需要設(shè)置多個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)，因此需要有能夠快速解決處理數(shù)據(jù)的中央節(jié)點(diǎn)，而節(jié)點(diǎn)資源并非無限，中央節(jié)點(diǎn)通常不需要所有的數(shù)據(jù)，但需要數(shù)據(jù)參數(shù)，由此對需求數(shù)據(jù)進(jìn)行輸出［5］。
3、物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘面臨的挑戰(zhàn)。
基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)自身所具備的特征，在數(shù)據(jù)挖掘中也具備了一定的優(yōu)勢，但是新技術(shù)在數(shù)據(jù)挖掘中應(yīng)用較多，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在數(shù)據(jù)挖掘中也面臨著一定的挑戰(zhàn)，具體表現(xiàn)為以下幾個(gè)方面。第一，物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)具有一定的規(guī)則，但是由于其規(guī)則過多也相對較為繁雜，經(jīng)由中央模式對分布式數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘的方式效果并不理想。第二，物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)規(guī)模較大，需要及時(shí)給予可靠的處理，而當(dāng)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(shí)現(xiàn)。第三，數(shù)據(jù)需求的節(jié)點(diǎn)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(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)存在著諸多外在影響因素，包括數(shù)據(jù)傳輸安全性、數(shù)據(jù)傳輸?shù)碾[私性、法律約束等因素。將所有數(shù)據(jù)集中存儲在相同的數(shù)據(jù)倉庫中這一渠道顯然不具備可靠性。基于上述幾點(diǎn)問題充分顯示出，對物聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘過程中，當(dāng)前所具備的以及應(yīng)用的多種技術(shù)與手段存在著一定的弊端，針對此需要不斷地進(jìn)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(lián)網(wǎng)感知層。
物聯(lián)網(wǎng)感知層也就是實(shí)現(xiàn)感知作用，具體是依賴于目標(biāo)區(qū)域范圍內(nèi)設(shè)置大量數(shù)據(jù)采集點(diǎn)予以實(shí)現(xiàn)。也就是說節(jié)點(diǎn)是經(jīng)由傳感器與攝像頭以及其他相關(guān)設(shè)備實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的采集，所采集到的數(shù)據(jù)需要依賴于物聯(lián)網(wǎng)感知層所具備的網(wǎng)絡(luò)通信設(shè)備進(jìn)行集中處理，將所需要的數(shù)據(jù)傳遞至各節(jié)點(diǎn)，再經(jīng)由集中儲存后再次通過傳輸層傳遞至云計(jì)算平臺的數(shù)據(jù)處理中心，實(shí)現(xiàn)整個(gè)感知層的職能。
4．2物聯(lián)網(wǎng)傳輸層。
物聯(lián)網(wǎng)傳輸層是所有數(shù)據(jù)傳遞的中間環(huán)節(jié)，其中涵蓋著傳感器、無限網(wǎng)絡(luò)等設(shè)備與技術(shù)，經(jīng)由多種網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的連接，形成高效率無縫數(shù)據(jù)的傳輸系統(tǒng)，能夠更為有效地將物聯(lián)網(wǎng)感知層所收集到的數(shù)據(jù)經(jīng)由網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)綌?shù)據(jù)處理中心，由此實(shí)現(xiàn)全方位的互通互聯(lián)目標(biāo)。就其實(shí)際工作內(nèi)容來分析，所指向的是將多種屬性的監(jiān)測處理設(shè)備進(jìn)行聯(lián)網(wǎng)，實(shí)現(xiàn)傳輸功效，對各設(shè)備與節(jié)點(diǎn)之間的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行傳播。
4．3數(shù)據(jù)層。
數(shù)據(jù)層是物聯(lián)網(wǎng)云計(jì)算平臺中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的核心環(huán)節(jié)，物聯(lián)網(wǎng)自身具有一定的異構(gòu)性與海量性特點(diǎn)，由此在數(shù)據(jù)層內(nèi)將物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備所收集到的所有數(shù)據(jù)信息進(jìn)項(xiàng)儲存處理與分析的能力是基于云計(jì)算的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘平臺的重點(diǎn)。數(shù)據(jù)層內(nèi)部涵蓋了數(shù)據(jù)源轉(zhuǎn)化與存儲兩個(gè)主要部分，其中數(shù)據(jù)源轉(zhuǎn)化所指的是對物聯(lián)網(wǎng)異構(gòu)性的數(shù)據(jù)化進(jìn)行轉(zhuǎn)化，存儲方面所指向的是應(yīng)用hadoop所構(gòu)建的平臺中hdfs系統(tǒng)進(jìn)行分布式存儲，由此將物聯(lián)網(wǎng)中大量的數(shù)據(jù)能夠可靠的存儲在各個(gè)數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)中。在物聯(lián)網(wǎng)平臺內(nèi)部，針對不同的目標(biāo)需要收集不同的數(shù)據(jù)類型對其進(jìn)行顯示，在特定環(huán)境下，同一種目標(biāo)同樣會(huì)選擇不同的數(shù)據(jù)類型進(jìn)行表現(xiàn)，基于此數(shù)據(jù)源轉(zhuǎn)化的作用主要為表現(xiàn)保持?jǐn)?shù)據(jù)的完整性，同時(shí)避免異構(gòu)性的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)在轉(zhuǎn)化中基于其他不確定因素有所損壞，由此實(shí)現(xiàn)確保數(shù)據(jù)挖掘可靠性的目的。數(shù)據(jù)源轉(zhuǎn)化在整個(gè)系統(tǒng)中的價(jià)值主要是作為數(shù)據(jù)層與感知層之間的連接線角色存在，經(jīng)由數(shù)據(jù)包的解碼與轉(zhuǎn)換將不同屬性的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為所需要的數(shù)據(jù)類型，同時(shí)將其以分布式手段存儲在數(shù)據(jù)處理中心。
4．4數(shù)據(jù)挖掘服務(wù)層。
數(shù)據(jù)挖掘服務(wù)層內(nèi)部涵蓋數(shù)據(jù)準(zhǔn)備模塊、數(shù)據(jù)挖掘引擎模塊、用戶模塊幾個(gè)部分。其中數(shù)據(jù)準(zhǔn)備模塊中涵蓋著對數(shù)據(jù)的情況、轉(zhuǎn)變、數(shù)據(jù)規(guī)等環(huán)節(jié)；數(shù)據(jù)挖掘引擎模塊中涵蓋著數(shù)據(jù)挖掘算法集、模式評估等環(huán)節(jié)；用戶模塊中涵蓋著數(shù)據(jù)挖掘知識的可視化展現(xiàn)技術(shù)。基于知識挖掘類型的差異性，數(shù)據(jù)挖掘引擎模塊具備了區(qū)分、關(guān)聯(lián)、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(huán)節(jié)為數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)挖掘算法需要對傳統(tǒng)所應(yīng)用的數(shù)據(jù)挖掘算法進(jìn)行一定程度的調(diào)整，也就是實(shí)現(xiàn)算法并行化的處理。用戶模塊是應(yīng)用物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘平臺用戶的直接接觸端，基于其擔(dān)負(fù)著將系統(tǒng)顯示轉(zhuǎn)化為用戶可識別顯示的重要責(zé)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(yīng)用用戶界面進(jìn)行操作，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘的目的，同時(shí)也能夠獲取到能夠理解的知識。為提升數(shù)據(jù)挖掘平臺的可移植性，在用戶服務(wù)底層模塊加入了一個(gè)開放接口模塊，由此能夠使得第三方調(diào)用物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘平臺的功能，使物聯(lián)網(wǎng)具備更為豐富的應(yīng)用，同時(shí)提升其實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。
5、結(jié)論。
云計(jì)算與物聯(lián)網(wǎng)均屬于信息化社會(huì)的先進(jìn)產(chǎn)物，是社會(huì)發(fā)展的一大表現(xiàn)，物聯(lián)網(wǎng)引起自身的多種優(yōu)勢被廣泛地應(yīng)用在社會(huì)各個(gè)領(lǐng)域中。但是，當(dāng)前物聯(lián)網(wǎng)在我國發(fā)展進(jìn)程較為緩慢，主要是由于物聯(lián)網(wǎng)的建設(shè)需要應(yīng)用到多種技術(shù)，而技術(shù)建設(shè)始終是一個(gè)難題，為此，在本文中對基于云計(jì)算平臺的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用與實(shí)現(xiàn)效果進(jìn)行了全面分析，為進(jìn)一步推動(dòng)基于云計(jì)算基礎(chǔ)物聯(lián)網(wǎng)的建設(shè)提供理論參考。
參考文獻(xiàn)：
教育咨詢與數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用（優(yōu)質(zhì)24篇）篇十三
網(wǎng)絡(luò)輿情是在各種事件的刺激下,網(wǎng)民通過互聯(lián)網(wǎng)來表達(dá)和傳播的各種不同情感、認(rèn)知、態(tài)度和行為交錯(cuò)的總和[7]。隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展,網(wǎng)民的公共空間得到了極大的拓展,網(wǎng)絡(luò)平臺為網(wǎng)民提供發(fā)表意見和參與議事的捷徑。
網(wǎng)絡(luò)輿情危機(jī)是指社會(huì)事件發(fā)生出現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)上,在短時(shí)間內(nèi)產(chǎn)生大量信息,網(wǎng)民的個(gè)人意見在眾多觀點(diǎn)的碰撞下,最終形成占據(jù)主導(dǎo)性的意見,同時(shí)就可能使得事件變得更為敏感、甚至尖銳。
網(wǎng)絡(luò)輿情危機(jī)的管理需職能部門建立敏捷的反應(yīng)機(jī)制和推出較為妥善的解決策略。而在計(jì)算機(jī)技術(shù)呈現(xiàn)蓬勃發(fā)展的時(shí)代背景下,相關(guān)部門對網(wǎng)絡(luò)輿情的積極應(yīng)對就需要借助信息化管理。本次研究即對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)輿情危機(jī)管理中的應(yīng)用展開如下的分析與闡述。
(1)對網(wǎng)絡(luò)輿情危機(jī)應(yīng)對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。在整個(gè)網(wǎng)絡(luò)輿情應(yīng)對事例系統(tǒng)中,基礎(chǔ)性的關(guān)鍵部分就是輿情危機(jī)應(yīng)對數(shù)據(jù)。因而,就可以使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),對輿情應(yīng)對數(shù)據(jù)中危機(jī)的發(fā)生頻率和種類的'規(guī)律進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和分析,從這些網(wǎng)絡(luò)輿情危機(jī)的種類中提取得到危機(jī)發(fā)生頻率最高的事件,在此基礎(chǔ)上,就可根據(jù)這些統(tǒng)計(jì)結(jié)果與數(shù)據(jù)申報(bào)專項(xiàng)研究課題,進(jìn)而同步增加該方面研究投入。
(2)對整體危機(jī)管理水平進(jìn)行評價(jià)。在網(wǎng)絡(luò)輿情危機(jī)管理系統(tǒng)中,可以利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對整體的危機(jī)管理水平實(shí)現(xiàn)綜合性的預(yù)估和評價(jià)。總地說來,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以對已有的網(wǎng)絡(luò)輿情危機(jī)應(yīng)對處理信息進(jìn)行分析和篩選,進(jìn)而對該類危機(jī)處理質(zhì)量、服務(wù)質(zhì)量、網(wǎng)絡(luò)輿情危機(jī)系統(tǒng)的使用情況等形成全局性的認(rèn)知和了解,如此將不僅有利于改善現(xiàn)實(shí)危機(jī)應(yīng)對水平,也有助于對未來的非常規(guī)突發(fā)情況在第一時(shí)間調(diào)動(dòng)應(yīng)急部署,做出合理規(guī)劃。
(3)對管理效果進(jìn)行分析。在網(wǎng)絡(luò)輿情危機(jī)管理中,應(yīng)該對常見的同類網(wǎng)絡(luò)輿情危機(jī)的管理效果進(jìn)行分析。以在網(wǎng)絡(luò)輿情危機(jī)中職能部門直接或間接地參與到事件數(shù)據(jù)為依據(jù),通過應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以對危機(jī)處理過的具體情況、應(yīng)對危機(jī)時(shí)采用的方法、危機(jī)處理后的結(jié)果引入過濾、分析等優(yōu)化集成環(huán)節(jié),從而制定出針對該類網(wǎng)絡(luò)輿情突發(fā)事件的處理方案,為未來危機(jī)發(fā)生時(shí)的迅捷應(yīng)對增加了可供參照的應(yīng)用范例。
研究可知,職能部門可以通過應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),對影響其應(yīng)對輿情危機(jī)數(shù)量的相關(guān)因素進(jìn)行分析和歸類提取描述,有助于該部門及時(shí)對現(xiàn)有工作人員按需實(shí)施及時(shí)變動(dòng)與合理調(diào)整。
職能部門關(guān)于應(yīng)對的工作量指標(biāo)與該部門應(yīng)對危機(jī)的工作質(zhì)量有著直接的關(guān)系,而其關(guān)注和參與的危機(jī)數(shù)量則能直接體現(xiàn)該部門工作量的執(zhí)行情況。在對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和分析時(shí),部門工作人員還應(yīng)注意靈活運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)辨識各類輿情危機(jī)數(shù)量的增減態(tài)勢,從而為政府未來危機(jī)的爆發(fā)預(yù)測積累第一手的豐富素材與依據(jù)。
2.3對網(wǎng)絡(luò)輿情進(jìn)行分組聚類方面的應(yīng)用。
在應(yīng)對網(wǎng)絡(luò)輿情危機(jī)系統(tǒng)數(shù)據(jù)的挖掘中,比較常見的就是聚類分析技術(shù)。在實(shí)際的工作中,根據(jù)職能部門的特點(diǎn)和工作要求,將各類網(wǎng)絡(luò)輿情危機(jī)數(shù)據(jù)信息建立起不同的特征獨(dú)具的模型倉庫,對輿情危機(jī)事件信息進(jìn)行深度挖掘。在此過程中,可以將輿情危機(jī)信息作為基礎(chǔ),以輿情危機(jī)事件的爆發(fā)時(shí)間作為標(biāo)識,使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在各類網(wǎng)絡(luò)輿情事件全程涌現(xiàn)的描述性信息、關(guān)鍵詞匯等因子中找出不同輿情危機(jī)時(shí)間之間的聯(lián)系,再依據(jù)這些聯(lián)系節(jié)點(diǎn)就能得出不同分組事件的輿情信息和處理結(jié)果。至此,可以把這些規(guī)律和輿情事件進(jìn)行有機(jī)緊密結(jié)合,再對輿情危機(jī)的運(yùn)用方法施以適當(dāng)調(diào)整,即可達(dá)到良好的危機(jī)應(yīng)對效果。
2.4在提供個(gè)性化服務(wù)中的應(yīng)用。
在所有的服務(wù)行業(yè)中,個(gè)性化服務(wù)是最高的標(biāo)準(zhǔn),同時(shí)也是公共服務(wù)發(fā)展的終極目標(biāo)[8]。網(wǎng)絡(luò)輿情的爆發(fā)往往是信息的不對稱導(dǎo)致的事態(tài)走向趨于嚴(yán)峻。職能部門對網(wǎng)絡(luò)輿情危機(jī)的應(yīng)對處理需要在專門的系統(tǒng)平臺上向網(wǎng)民做出透明化公示。網(wǎng)民希望在最短時(shí)間里找到對自己有價(jià)值的信息,由部門定制的個(gè)性化服務(wù)即能從根本上解決這一問題。個(gè)性化服務(wù)的核心是培養(yǎng)網(wǎng)民的個(gè)人習(xí)慣,利用科學(xué)的方式引導(dǎo)網(wǎng)民的使用習(xí)慣朝著科學(xué)方向轉(zhuǎn)變,在大數(shù)據(jù)技術(shù)下就能達(dá)到這一預(yù)設(shè)性目標(biāo)。
數(shù)據(jù)挖據(jù)技術(shù)在設(shè)計(jì)衍生個(gè)性化服務(wù)時(shí)主要體現(xiàn)在2個(gè)方面,研究要點(diǎn)可闡析如下。
(1)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以滿足職能部門工作人員和網(wǎng)民的實(shí)際需求,助其及時(shí)找到對自己有價(jià)值的信息。
(2)職能部門可以根據(jù)輿情危機(jī)事件和網(wǎng)民的實(shí)際情況,運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)提供具有針對性、多樣性的信息和服務(wù)。
實(shí)際上,前者主要強(qiáng)調(diào)的是部門工作人員和網(wǎng)民需發(fā)揮主觀能動(dòng)性,而后者則著重強(qiáng)調(diào)了智慧政府的建設(shè)。在一定程度上,智慧政府即是未來社會(huì)的潮流發(fā)展趨勢。
3結(jié)束語。
隨著信息化技術(shù)的快速發(fā)展,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域日趨廣泛。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在職能部門輿情危機(jī)應(yīng)對的信息化和決策支持中具有重要作用。通過運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以最大限度地發(fā)揮數(shù)字化優(yōu)勢,對輿情危機(jī)的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行深入的挖掘和分析,進(jìn)而提高社會(huì)整體的網(wǎng)絡(luò)輿情危機(jī)應(yīng)對能力。
參考文獻(xiàn)。
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教育咨詢與數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用（優(yōu)質(zhì)24篇）篇十四
關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用，最近還有這樣一個(gè)真實(shí)案例在數(shù)據(jù)挖掘和營銷挖掘領(lǐng)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(jìn)行抗議：“你們竟然給我17歲的女兒發(fā)嬰兒尿片和童車的優(yōu)惠券。”店鋪經(jīng)理立刻向來者承認(rèn)錯(cuò)誤，但是其實(shí)該經(jīng)理并不知道這一行為是總公司運(yùn)行數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果。如圖所示。一個(gè)月后，這位父親來道歉，因?yàn)檫@時(shí)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(shí)間足足早了一個(gè)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(shù)據(jù)倉庫中挖掘出25項(xiàng)與懷孕高度相關(guān)的商品，制作“懷孕預(yù)測”指數(shù)。比如他們發(fā)現(xiàn)女性會(huì)在懷孕四個(gè)月左右，大量購買無香味乳液。以此為依據(jù)推算出預(yù)產(chǎn)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(shù)據(jù)基礎(chǔ)上實(shí)施數(shù)據(jù)挖掘，target不可能做到如此精準(zhǔn)的營銷。
教育咨詢與數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用（優(yōu)質(zhì)24篇）篇十五
摘要：數(shù)據(jù)挖掘是當(dāng)前數(shù)據(jù)庫和信息決策領(lǐng)域的最前沿研究方向之一。
該文從知識發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘的概念出發(fā),總結(jié)了數(shù)據(jù)挖掘常采用的技術(shù)方法,同時(shí)對數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用及發(fā)展進(jìn)行了闡述。
該文以一個(gè)淘寶網(wǎng)行業(yè)的數(shù)據(jù)挖掘案例探討了數(shù)據(jù)挖掘在網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)下工商的應(yīng)用;從技術(shù)和商業(yè)需求兩個(gè)方面分別研究了數(shù)據(jù)挖掘商務(wù)應(yīng)用的可行性，并指出因競爭戰(zhàn)略的細(xì)化導(dǎo)致了對數(shù)據(jù)挖掘的商業(yè)需求。
關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘;網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì);序列模式。
隨著數(shù)據(jù)庫和網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)的迅速發(fā)展,我們產(chǎn)生和收集數(shù)據(jù)的能力已經(jīng)迅速提高,大量的數(shù)據(jù)儲存在數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫中,我們已被淹沒在數(shù)據(jù)和信息的汪洋大海中。
這項(xiàng)以數(shù)據(jù)庫技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、統(tǒng)計(jì)分析、人工智能等為依托的綜合性運(yùn)用技術(shù)的出現(xiàn)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(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘以發(fā)揮其潛能,數(shù)據(jù)挖掘正是在這樣的應(yīng)用需求環(huán)境下產(chǎn)生并迅速發(fā)展起來的,它的出現(xiàn)為自動(dòng)和智能地把海量的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有用的信息和知識提供了手段。
1網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)。
網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)，一種建立在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)之上，以現(xiàn)代信息技術(shù)為核心的新的經(jīng)濟(jì)形態(tài)。
它以信息為基礎(chǔ)，以計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)為依托，以生產(chǎn)、分配、交換和消費(fèi)網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品為主要內(nèi)容，以高科技為支持，以知識和技術(shù)創(chuàng)新為靈魂。
它不僅是指以計(jì)算機(jī)為核心的信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)的興起和快速增長，也包括以現(xiàn)代計(jì)算機(jī)技術(shù)為基礎(chǔ)的整個(gè)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的崛起和迅猛發(fā)展，更包括由于高新技術(shù)的推廣和運(yùn)用所引起的傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)、傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)部門的深刻的革命性變化和飛躍性發(fā)展。
它實(shí)際上是一種在傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)上產(chǎn)生的、經(jīng)過以計(jì)算機(jī)為核心的現(xiàn)代信息技術(shù)提升的高級經(jīng)濟(jì)發(fā)展形態(tài)。
2.1電子商務(wù)行業(yè)概況。
隨著電子商務(wù)行業(yè)不斷發(fā)展，新的供應(yīng)商仍在進(jìn)人市場與傳統(tǒng)企業(yè)競爭。
電子商務(wù)行業(yè)促使雜貨、藥品、玩具零售商提供更低的價(jià)格和更全的商品。
電子商務(wù)正以低成本、高效率、覆蓋廣、協(xié)調(diào)性強(qiáng)、透明度高等一系列明顯的交易優(yōu)勢席卷經(jīng)濟(jì)的各個(gè)層面。
中國移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)市場規(guī)模達(dá)393.1億元，同比增長97.5%，移動(dòng)電子商務(wù)的飛速發(fā)展正是中國移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)市場快速增長的主要推動(dòng)力。
20，移動(dòng)電商在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)市場中的占比已接近三成，預(yù)計(jì)在末可以達(dá)到57%以上。
傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)電商企業(yè)在發(fā)展到一定規(guī)模后，有足夠的經(jīng)驗(yàn)和資本向移動(dòng)終端轉(zhuǎn)移，是移動(dòng)電商快速增長的主要原因。
2.2數(shù)據(jù)挖掘分析過程。
上面面用一個(gè)針對淘寶網(wǎng)滁州店鋪采集的樣本數(shù)據(jù)，進(jìn)行挖掘的例子來說明數(shù)據(jù)挖掘的具體應(yīng)用。
表1給出了數(shù)據(jù)源的部分字段格式。
表2、表3給出了經(jīng)過整理和轉(zhuǎn)換后的適用于挖掘工具的數(shù)據(jù)樣本。
在本案例中，我們自行編寫挖掘工具。
限于篇幅，具體數(shù)據(jù)挖掘過程省略。
從上面電子商務(wù)行業(yè)數(shù)據(jù)挖掘后分析可以得出:。
電子商務(wù)銷售的主體:我們找到進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)銷售的主體人(店鋪)及相關(guān)個(gè)人店鋪信息;。
監(jiān)管范圍的擴(kuò)展：傳統(tǒng)工商監(jiān)管只對實(shí)體店鋪進(jìn)行監(jiān)管，通過對網(wǎng)絡(luò)的市場監(jiān)管，可以擴(kuò)大工商管理監(jiān)管范圍，更加規(guī)范的市場。
針對網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)形態(tài)下的數(shù)據(jù)挖掘，我們主要采用以下三種方式進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘:。
3.1關(guān)聯(lián)分析。
利用關(guān)聯(lián)規(guī)則進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘。
在數(shù)據(jù)挖掘研究領(lǐng)域,對于關(guān)聯(lián)分析的研究開展得比較深入,人們提出了多種關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘算法,如apriori、stem、ais、dhp等算法。
關(guān)聯(lián)分析的目的是挖掘隱藏在數(shù)據(jù)間的相互關(guān)系,它能發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫中形如“90%的顧客在一次購買活動(dòng)中購買商品a的同時(shí)購買商品b”之類的知識。
關(guān)聯(lián)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(guān)聯(lián)規(guī)則。
3.2分類分析。
設(shè)有一個(gè)數(shù)據(jù)庫和一組具有不同特征的類別(標(biāo)記),該數(shù)據(jù)庫中的每一個(gè)記錄都賦予一個(gè)類別的標(biāo)記,這樣的數(shù)據(jù)庫稱為示例數(shù)據(jù)庫或訓(xùn)練集。
分類分析就是通過分析示例數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù),為每個(gè)類別做出準(zhǔn)確的描述或建立分析模型或挖掘出分類規(guī)則,然后用這個(gè)分類規(guī)則對其它數(shù)據(jù)庫中的記錄進(jìn)行分類。
3.3序列模式分析。
序列模式分析和關(guān)聯(lián)分析法相似,其目的也是為了采掘出數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系,但序列模式分析的側(cè)重點(diǎn)在于分析數(shù)據(jù)間的前后(因果)關(guān)系。
運(yùn)用序列模式分析銷售記錄,零售商則可以發(fā)現(xiàn)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(shù)據(jù)挖掘與信息過濾技術(shù)的結(jié)合。
網(wǎng)絡(luò)的迅速發(fā)展導(dǎo)致了“信息過載”、“信息超載”現(xiàn)象，利用網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘中得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行信息過濾機(jī)制就是為了克服上述現(xiàn)象，減少用戶在獲得信息過程中的負(fù)擔(dān)，同時(shí)向用戶提供數(shù)量適宜、質(zhì)量優(yōu)良的信息應(yīng)運(yùn)而生的。
比如在網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容挖掘之前對網(wǎng)絡(luò)文檔中包含的信息進(jìn)行過濾、篩選、分類和歸檔等操作，使網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容挖掘所要處理的數(shù)據(jù)量得以減少，使輸入數(shù)據(jù)的質(zhì)量、網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容挖掘的信息挖掘速度及精確度和用戶所得信息的時(shí)效性得以提高。
1)確定應(yīng)用領(lǐng)域:包括此領(lǐng)域的基本知識和目標(biāo)。
2)建立目標(biāo)數(shù)據(jù)集:選擇一個(gè)數(shù)據(jù)集或在多數(shù)據(jù)集的子集上聚焦。
3)數(shù)據(jù)預(yù)處理:在大數(shù)據(jù)集中,根據(jù)需求,利用數(shù)據(jù)凈化和整合技術(shù),選擇與任務(wù)相關(guān)數(shù)據(jù),在不降低其準(zhǔn)確度的狀況下減少處理數(shù)據(jù)量。
4)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換:找到數(shù)據(jù)的特征進(jìn)行編碼,減少有效變量的數(shù)目。
5)數(shù)據(jù)挖掘:根據(jù)數(shù)據(jù)和所要發(fā)現(xiàn)知識的種類來確定相應(yīng)的挖掘算法。
6)數(shù)據(jù)評價(jià):將挖掘出的知識和數(shù)據(jù)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(jìn)一步挖掘,直至滿意為止。
7)實(shí)施和應(yīng)用:利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)所建立模型在實(shí)際項(xiàng)目中的應(yīng)用,包括數(shù)據(jù)庫的構(gòu)建,個(gè)性化用戶服務(wù)、基于知識的企業(yè)信息管理(mis)、企業(yè)目標(biāo)管理、決策支持等等。
以上數(shù)據(jù)時(shí)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)形態(tài)下，在工商管理部分的應(yīng)用，實(shí)際的工商管理目標(biāo)是為工商管理與決策提供服務(wù)，未來的數(shù)據(jù)挖掘?qū)?huì)形成標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)挖掘語言或其他方面的標(biāo)準(zhǔn)化工作的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)。
數(shù)據(jù)挖掘能發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中隱含的有價(jià)值的信息和知識，從而提高標(biāo)引、自動(dòng)摘要、自動(dòng)分類和自動(dòng)聚類等的準(zhǔn)確率;能促進(jìn)用戶興趣模型的構(gòu)建，從而為用戶提供更好的個(gè)性化信息，難以滿足網(wǎng)絡(luò)信息用戶的動(dòng)態(tài)需求。
在網(wǎng)絡(luò)信息檢索的實(shí)際應(yīng)用中，往往不是單一地運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，數(shù)據(jù)挖掘需和其他相關(guān)技術(shù)結(jié)合，才能發(fā)揮出更大的效用。
參考文獻(xiàn):。
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教育咨詢與數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用（優(yōu)質(zhì)24篇）篇十六
蒙特利爾銀行是加拿大歷史最為悠久的銀行，也是加拿大的第三大銀行。在20世紀(jì)90年代中期，行業(yè)競爭的加劇導(dǎo)致該銀行需要通過交叉銷售來鎖定1800萬客戶。銀行智能化商業(yè)高級經(jīng)理janmrazek說，這反映了銀行的一個(gè)新焦點(diǎn)--客戶(而不是商品)。銀行應(yīng)該認(rèn)識到客戶需要什么產(chǎn)品以及如何推銷這些產(chǎn)品，而不是等待人們來排隊(duì)購買。然后，銀行需要開發(fā)相應(yīng)商品并進(jìn)行營銷活動(dòng)，從而滿足這些需求。
在應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘之前，銀行的銷售代表必須于晚上6點(diǎn)至9點(diǎn)在特定地區(qū)通過電話向客戶推銷產(chǎn)品。但是，正如每個(gè)處于接受端的人所了解的那樣，大多數(shù)人在工作結(jié)束后對于兜售并不感興趣。因此，在晚餐時(shí)間進(jìn)行電話推銷的反饋率非常低。
幾年前，該銀行開始采用ibmdb2intelligentminerscoring，基于銀行賬戶余額、客戶已擁有的銀行產(chǎn)品以及所處地點(diǎn)和信貸風(fēng)險(xiǎn)等標(biāo)準(zhǔn)來評價(jià)記錄檔案。這些評價(jià)可用于確定客戶購買某一具體產(chǎn)品的可能性。該系統(tǒng)能夠通過瀏覽器窗口進(jìn)行觀察，使得管理人員不必分析基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，因此非常適合于非統(tǒng)計(jì)人員。
蒙特利爾銀行的數(shù)據(jù)挖掘工具為管理人員提供了大量信息，從而幫助他們對于從營銷到產(chǎn)品設(shè)計(jì)的任何事情進(jìn)行決策。
教育咨詢與數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用（優(yōu)質(zhì)24篇）篇十七
我國提出用十年時(shí)間基本實(shí)現(xiàn)智游的目標(biāo)[3]過去幾年國家旅游局的相關(guān)動(dòng)作均為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)。但是在借助大數(shù)據(jù)推動(dòng)智游的可持續(xù)性發(fā)展中大數(shù)據(jù)所產(chǎn)生的價(jià)值卻亟待提高原因之一就是在收集、儲存了大量數(shù)據(jù)后對它們深入挖掘不夠沒有發(fā)掘出數(shù)據(jù)更多的價(jià)值。
3.1信息化建設(shè)。
智游的發(fā)展離不開移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)、物聯(lián)網(wǎng)、云平臺。隨著大數(shù)據(jù)的不斷發(fā)展,國內(nèi)許多景區(qū)已經(jīng)實(shí)現(xiàn)wi-fi覆蓋,部分景區(qū)也已實(shí)現(xiàn)人與人、人與物、人與景點(diǎn)之間的實(shí)時(shí)互動(dòng),多省市已建有旅游產(chǎn)業(yè)監(jiān)測平臺或旅游大數(shù)據(jù)中心以及數(shù)據(jù)可視化平臺,從中進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、行為分析、監(jiān)控預(yù)警、服務(wù)質(zhì)量監(jiān)督等。通過這些平臺,已基本能掌握跟游客和景點(diǎn)相關(guān)的數(shù)據(jù),可以實(shí)現(xiàn)更好旅游監(jiān)控、產(chǎn)業(yè)宏觀監(jiān)控,對該地的旅游管理和推廣都能發(fā)揮重要作用。
但從智慧化的發(fā)展來看,我國的信息化建設(shè)還需加強(qiáng)。雖然通訊網(wǎng)絡(luò)已基本能保證,但是大部分景區(qū)還無法實(shí)現(xiàn)對景區(qū)全面、透徹、及時(shí)的感知,更為困難的是對平臺的建設(shè)。在數(shù)據(jù)共享平臺的建設(shè)上,除了必備的硬件設(shè)施,大數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)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(wù)、旅行社、旅游網(wǎng)站等。如此多的部門相關(guān)聯(lián),要想建立一個(gè)完整全面的大數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)平臺,難度可想而知。
3.2大數(shù)據(jù)挖掘方法。
大數(shù)據(jù)時(shí)代缺的不是數(shù)據(jù),而是方法。大數(shù)據(jù)在旅游行業(yè)的應(yīng)用前景非常廣闊,但是面對大量的數(shù)據(jù),不懂如何收集有用的數(shù)據(jù)、不懂如何對數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘和利用,那么“大數(shù)據(jù)”猶如礦山之中的廢石。旅游行業(yè)所涉及的結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),通過云計(jì)算技術(shù),對數(shù)據(jù)的收集、存儲都較為容易,但對數(shù)據(jù)的挖掘分析則還在不斷探索中。大數(shù)據(jù)的挖掘常用的方法有關(guān)聯(lián)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(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘。其中,相關(guān)性分析方法通過關(guān)聯(lián)多個(gè)數(shù)據(jù)來源,挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值。但針對旅游數(shù)據(jù),采用這些方法挖掘數(shù)據(jù)的價(jià)值信息,難度也很大,因?yàn)槁糜螖?shù)據(jù)中冗余數(shù)據(jù)很多,數(shù)據(jù)存在形式很復(fù)雜。在旅游非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中,一張圖片、一個(gè)天氣變化、一次輿情評價(jià)等都將會(huì)對游客的.旅行計(jì)劃帶來影響。對這些數(shù)據(jù)完全挖掘分析,對游客“行前、行中、行后”大數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性挖掘都是很大的挑戰(zhàn)。
3.3數(shù)據(jù)安全。
數(shù)據(jù)安全事件屢見不鮮伴著大數(shù)據(jù)而來的數(shù)據(jù)安全問題日益凸顯出來。在大數(shù)據(jù)時(shí)代無處不在的數(shù)據(jù)收集技術(shù)使我們的個(gè)人信息在所關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)中心留下痕跡如何保證這些信息被合法合理使用讓數(shù)據(jù)“可用不可見”[4]這是亟待解決的問題。同時(shí)在大數(shù)據(jù)資源的開放性和共享性下個(gè)人隱私和公民權(quán)益受到嚴(yán)重威脅。這一矛盾的存在使數(shù)據(jù)共享程度與數(shù)據(jù)挖掘程度成反比。此外經(jīng)過大數(shù)據(jù)技術(shù)的分析、挖掘個(gè)人隱私更易被發(fā)現(xiàn)和暴露從而可能引發(fā)一系列社會(huì)問題。
大數(shù)據(jù)背景下的旅游數(shù)據(jù)當(dāng)然也避免不了數(shù)據(jù)的安全問題。如果游客“吃、住、行、游、娛、購”的數(shù)據(jù)被放入數(shù)據(jù)庫,被完全共享、挖掘、分析,那游客的人身財(cái)產(chǎn)安全將會(huì)受到嚴(yán)重影響,最終降低旅游體驗(yàn)。所以,數(shù)據(jù)的安全管理是進(jìn)行大數(shù)據(jù)挖掘的前提。
3.4大數(shù)據(jù)人才。
大數(shù)據(jù)背景下的智游離不開人才的創(chuàng)新活動(dòng)及技術(shù)支持,然而與專業(yè)相銜接的大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)未能及時(shí)跟上行業(yè)需求,加之創(chuàng)新型人才的外流,以及數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)未來3~5年大數(shù)據(jù)行業(yè)將面臨全球性的人才荒,國內(nèi)智游的構(gòu)建還缺乏大量人才。
4解決思路。
在信息化建設(shè)上,加大政府投入,加強(qiáng)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),整合結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),抓取非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),打通各數(shù)據(jù)壁壘,建設(shè)旅游大數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)平臺;在挖掘方法上,對旅游大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性數(shù)據(jù)的挖掘應(yīng)該被放在重要位置;在數(shù)據(jù)安全上,從加強(qiáng)大數(shù)據(jù)安全立法、監(jiān)管執(zhí)法及強(qiáng)化技術(shù)手段建設(shè)等幾個(gè)方面著手,提升大數(shù)據(jù)環(huán)境下數(shù)據(jù)安全保護(hù)水平。加強(qiáng)人才的培養(yǎng)與引進(jìn),加強(qiáng)產(chǎn)學(xué)研合作,培養(yǎng)智游大數(shù)據(jù)人才。
參考文獻(xiàn)。
教育咨詢與數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用（優(yōu)質(zhì)24篇）篇十八
在軟件開發(fā)信息管理過程中，經(jīng)對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)科學(xué)合理應(yīng)用，可為軟件開發(fā)帶來極有利的幫助，達(dá)到軟件開發(fā)信息管理低成本、高質(zhì)量、短工期的要求，消除軟件開發(fā)信息管理期間存在的一系列問題。全面軟件開發(fā)行業(yè)在時(shí)代發(fā)展新形勢下，要與時(shí)俱進(jìn)，大力進(jìn)行改革創(chuàng)新，運(yùn)用先進(jìn)的科學(xué)技術(shù)不斷優(yōu)化數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)研究。
開源軟件，即源代碼為開放的軟件，此類軟件現(xiàn)階段大部分對用戶是不收取費(fèi)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(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來改善開源軟件的資料。就好比，日本某高校學(xué)生推出了一個(gè)分布式數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)，該系統(tǒng)一方面可對大型系統(tǒng)開展數(shù)據(jù)挖掘，一方面能夠一系列開源軟件開展數(shù)據(jù)挖掘。
軟件項(xiàng)目管理中數(shù)據(jù)挖掘多表現(xiàn)于兩個(gè)方面，一方面為對組織關(guān)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(xiàng)目管理作為一個(gè)系統(tǒng)工程，對組織關(guān)系開展挖掘主要是指對人力資源開展協(xié)調(diào)分配。就好比，一個(gè)龐大工程可能同時(shí)有千百余人參與，在工程運(yùn)行期間人員相互會(huì)出現(xiàn)頻繁的信息數(shù)據(jù)交互，經(jīng)對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的有效應(yīng)用，能夠?qū)θ藛T組織關(guān)系展開合理劃分，積極促進(jìn)軟件項(xiàng)目管理的有序開展。同時(shí)，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)還可應(yīng)用于挖掘版本控制信息，能夠有效縮減系統(tǒng)維護(hù)成本，改善軟件項(xiàng)目管理水平。
在數(shù)據(jù)庫中收集有價(jià)值的代碼、構(gòu)件，現(xiàn)階段，較為常用的手段包括經(jīng)由關(guān)鍵詞開展索引、經(jīng)由記錄輸入-輸出關(guān)系索引以及以建立交互關(guān)系圖為基礎(chǔ)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(shù)據(jù)檢索。
4結(jié)束語。
總而言之，在軟件開發(fā)信息管理過程中，經(jīng)對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)科學(xué)合理應(yīng)用，可為軟件開發(fā)帶來極有利的幫助，達(dá)到軟件開發(fā)信息管理低成本、高質(zhì)量、短工期的要求，消除軟件開發(fā)信息管理期間存在的一系列問題。基于此，相關(guān)人員務(wù)必要明確認(rèn)識軟件開發(fā)信息管理數(shù)據(jù)挖掘面臨的挑戰(zhàn)，不斷鉆研研究、總結(jié)經(jīng)驗(yàn)，積極促進(jìn)軟件開發(fā)信息管理有序開展。
教育咨詢與數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用（優(yōu)質(zhì)24篇）篇十九
摘要：網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)就是依托網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展的經(jīng)濟(jì)，主要特點(diǎn)就是信息，表現(xiàn)形式為信息產(chǎn)業(yè)和服務(wù)業(yè)。
網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)還存在眾多名稱：“數(shù)字經(jīng)濟(jì)”、“信息經(jīng)濟(jì)”、“新經(jīng)濟(jì)”。
隨著我國科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，這種新型經(jīng)濟(jì)形式表現(xiàn)出強(qiáng)大的生命力，進(jìn)一步加快了經(jīng)濟(jì)增長、經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟(jì)運(yùn)行規(guī)則的轉(zhuǎn)變。
工商管理部門作為國家管理經(jīng)濟(jì)、市場的有力工具，在建立和維護(hù)市場經(jīng)濟(jì)秩序中發(fā)揮著重要作用，由于網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)形式的出現(xiàn)，工商管理部門也需順應(yīng)時(shí)代發(fā)展，而創(chuàng)新管理思路和管理方法，以促進(jìn)這種新型經(jīng)濟(jì)的健康發(fā)展。
教育咨詢與數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用（優(yōu)質(zhì)24篇）篇二十
對很多培養(yǎng)機(jī)構(gòu)而言，目前急需解決的問題主要有：如何根據(jù)不同成員需求設(shè)置合理的課程、如何通過教學(xué)方式提高成員學(xué)習(xí)積極性、如何提高成員培訓(xùn)效果、如何通過考核檢驗(yàn)成員學(xué)習(xí)成果等，都是培養(yǎng)機(jī)構(gòu)發(fā)展過程中必須面對的問題。隨著我國信息化進(jìn)程的加快，一些培養(yǎng)機(jī)構(gòu)也開始進(jìn)行信息化建設(shè)，通過信息系統(tǒng)對培訓(xùn)相關(guān)事宜進(jìn)行管理。但目前在針對培養(yǎng)機(jī)構(gòu)的信息系統(tǒng)中，所實(shí)現(xiàn)的功能和模塊是進(jìn)行簡單的查詢、統(tǒng)計(jì)。在了解培訓(xùn)評估效果時(shí)，目前的信息系統(tǒng)中，學(xué)員通過系統(tǒng)對不同課程的教師進(jìn)行打分，系統(tǒng)自對進(jìn)行匯總、統(tǒng)計(jì)，得出教師評價(jià)。但這種匯總、統(tǒng)計(jì)是最簡單的，對教師評價(jià)也缺乏全面性和深度。
大數(shù)據(jù)時(shí)代下，數(shù)據(jù)信息呈現(xiàn)出海量特點(diǎn)。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(shù)據(jù)時(shí)代中重要的問題。由此便利用到數(shù)據(jù)挖掘，顧名思義，數(shù)據(jù)挖掘就是從眾多數(shù)據(jù)信息中尋找到有用、有價(jià)值的信息。大數(shù)據(jù)時(shí)代下，教育行業(yè)中，信息量也是海量的，要想提高教學(xué)質(zhì)量就需要運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘找尋到有用的教育信息，并運(yùn)用到實(shí)際教學(xué)中。信息系統(tǒng)通過一段實(shí)際應(yīng)用后，里面存儲了大量數(shù)據(jù)，相應(yīng)的，學(xué)習(xí)管理系統(tǒng)也是如此，里面蘊(yùn)含了大量數(shù)據(jù)信息。如在線課程等功能中藏有大量師生應(yīng)用過程中的數(shù)據(jù)資料。如圖1為數(shù)據(jù)挖掘在培訓(xùn)管理中的流程圖。
2.1初步探索。
培訓(xùn)管理系統(tǒng)中一般具有數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)功能，將相關(guān)事宜進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。如網(wǎng)絡(luò)課程開展過程中，數(shù)據(jù)挖掘在培訓(xùn)管理系統(tǒng)中的應(yīng)用文/張宏亮在大數(shù)據(jù)時(shí)代，如何使用現(xiàn)有的數(shù)據(jù)對學(xué)員進(jìn)行培訓(xùn)管理，從而提高培訓(xùn)效率是當(dāng)前培訓(xùn)管理中所面臨的問題。本文分析了數(shù)據(jù)挖掘在培訓(xùn)管理中的`應(yīng)用主要表現(xiàn)在初步探索、數(shù)據(jù)預(yù)處理以及數(shù)據(jù)挖掘過程。其中數(shù)據(jù)預(yù)處理和數(shù)據(jù)挖掘是培訓(xùn)系統(tǒng)的核心功能。
2.2數(shù)據(jù)預(yù)期處理。
數(shù)據(jù)預(yù)處理時(shí)，原始數(shù)據(jù)庫會(huì)發(fā)生轉(zhuǎn)變，以適應(yīng)數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)挖掘算法等的要求。在處理結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)時(shí)，數(shù)據(jù)預(yù)處理需要完成兩項(xiàng)任務(wù)，即消除數(shù)據(jù)缺陷現(xiàn)象的存在和為數(shù)據(jù)挖掘奠定良好基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)處理是對現(xiàn)有的數(shù)據(jù)進(jìn)行前期處理，方便后期數(shù)據(jù)挖掘。如圖2為培訓(xùn)管理系統(tǒng)中數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊。
2.3數(shù)據(jù)挖掘。
wangj開發(fā)了一個(gè)將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與基于模擬的培訓(xùn)相結(jié)合的混合框架，以提高培訓(xùn)評估的有效性。以信仰為基礎(chǔ)的學(xué)習(xí)概念，用于從知識/技能水平和信心水平的兩個(gè)維度來評估學(xué)員的學(xué)習(xí)成果。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)用于分析受訓(xùn)人員的個(gè)人資料和基于模擬的培訓(xùn)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，以評估學(xué)員的表現(xiàn)和學(xué)習(xí)行為。提出的方法論以臺灣基于模擬的步兵射擊訓(xùn)練的實(shí)例為例。結(jié)果表明，提出的方法可以準(zhǔn)確地評估學(xué)員的表現(xiàn)和學(xué)習(xí)行為，并且可以發(fā)現(xiàn)潛在的知識來提高學(xué)員的學(xué)習(xí)成果。bodeacn使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行了培訓(xùn)學(xué)習(xí)管理，用于分析參加在線兩年制碩士學(xué)位課程項(xiàng)目管理的學(xué)生的表現(xiàn)。系統(tǒng)數(shù)據(jù)來源是收集學(xué)生意見的調(diào)查數(shù)據(jù)，學(xué)生記錄的操作數(shù)據(jù)和電子學(xué)習(xí)的平臺記錄的學(xué)生活動(dòng)數(shù)據(jù)。
3、總結(jié)。
目前培訓(xùn)機(jī)構(gòu)在進(jìn)行教學(xué)評估時(shí)，所選擇的指標(biāo)都是參考其他機(jī)構(gòu)的，并沒有真正從自身實(shí)際出發(fā)進(jìn)行評估，因此教學(xué)評估時(shí)存在諸多問題。其中最明顯的兩個(gè)問題是：第一教學(xué)評估方式單一化嚴(yán)重，只以數(shù)字評估為主；第二評估時(shí)容易受各種主觀因素影響。
參考文獻(xiàn)。
教育咨詢與數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用（優(yōu)質(zhì)24篇）篇二十一
數(shù)據(jù)挖掘，即在數(shù)據(jù)庫中的信息發(fā)現(xiàn)，是指在大量的、不完整的、模糊的、有噪音的和隨機(jī)的數(shù)據(jù)中，提取出潛在的、不為人知的、同時(shí)又是非常有用的知識和信息的過程。數(shù)據(jù)挖掘是一項(xiàng)應(yīng)用技術(shù)廣泛的交叉學(xué)科，它聚集了眾多不同領(lǐng)域的知識，例如人工智能、可視化、數(shù)據(jù)庫、數(shù)理統(tǒng)計(jì)等。從始至終數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)都是面向應(yīng)用領(lǐng)域，不僅是對于特定數(shù)據(jù)庫的簡單檢索查詢，還包括對數(shù)據(jù)的不同層面、不同角度的統(tǒng)計(jì)、分析、推理和綜合，以此得到問題的求解，以及發(fā)現(xiàn)事件之間的聯(lián)系，還有對未發(fā)生活動(dòng)的預(yù)測。另外數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在存在大量數(shù)據(jù)積累的電子商務(wù)行業(yè)有著廣泛的應(yīng)用，是現(xiàn)代商務(wù)企業(yè)發(fā)展的不二選擇。
1.2.1數(shù)據(jù)預(yù)處理。
在實(shí)際情況中，企業(yè)獲得的數(shù)據(jù)具有不完整性、模糊性和冗余性，所以數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)針對的不是已得到的數(shù)據(jù)，而是潛在的數(shù)據(jù)信息，并通過預(yù)處理技術(shù)獲得簡潔、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)。預(yù)處理的工作分為三步，數(shù)據(jù)合并、數(shù)據(jù)選擇和數(shù)據(jù)清洗。先將多個(gè)數(shù)據(jù)庫和文件中的數(shù)據(jù)進(jìn)行合并，然后選擇適合分析的數(shù)據(jù)信息集合，最后剔除無關(guān)記錄，并將各個(gè)文件轉(zhuǎn)換成方便數(shù)據(jù)挖掘的格式。
1.2.2模式發(fā)現(xiàn)。
這個(gè)階段就是利用挖掘計(jì)算技術(shù)挖掘出有用的、潛在的、新穎的、可以理解的知識和信息。像關(guān)聯(lián)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(shù)。
1.2.3模式分析。
這個(gè)階段是將模式發(fā)現(xiàn)中沒有用的模式和規(guī)則過濾掉。通過技術(shù)分析，得到有效的結(jié)論。常用關(guān)聯(lián)規(guī)則、序列等手段。
2.1關(guān)聯(lián)分析。
所謂的關(guān)聯(lián)分析，就是利用數(shù)據(jù)間相互關(guān)聯(lián)的規(guī)則進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，為的是挖掘數(shù)據(jù)間潛在的聯(lián)系規(guī)則。比如，在進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析時(shí)，能發(fā)現(xiàn)類似哪些產(chǎn)品更受客戶的歡迎、為什么、產(chǎn)品優(yōu)勢有哪些、有多少客戶會(huì)再次購買等問題。
2.2序列模式分析。
這個(gè)過程和第一個(gè)關(guān)聯(lián)分析有些類似，但主要任務(wù)是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)間的`前后順序聯(lián)系，比如在這段時(shí)間里，企業(yè)先銷售出x產(chǎn)品，隨后銷售y產(chǎn)品，然后是z產(chǎn)品，所以就形成x-y-z的銷售序列，出現(xiàn)頻率較高，進(jìn)而對其進(jìn)行分析。序列模式分析工作方向是：在指定的交易數(shù)據(jù)庫中，找出按照時(shí)間排布的交易集，發(fā)現(xiàn)其中的高頻序列，從而進(jìn)行下一個(gè)步驟。
2.3分類分析。
假設(shè)有一個(gè)數(shù)據(jù)庫和一組互相區(qū)別的標(biāo)記，利用特殊標(biāo)記數(shù)據(jù)庫中的每一個(gè)數(shù)據(jù)，這樣的數(shù)據(jù)庫被叫做訓(xùn)練集或者實(shí)例數(shù)據(jù)庫。分類分析就是利用分析標(biāo)記數(shù)據(jù)庫中的每一個(gè)數(shù)據(jù)，對每個(gè)類別建立分析模型或做出精準(zhǔn)的描述或者挖掘出分析模型，然后利用分類模式對數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類分析。
2.4聚類分析。
聚類分析所根據(jù)的分類規(guī)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(huì)有不同的劃分結(jié)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(jù)一定的分類規(guī)則，分析記錄數(shù)據(jù)，確定每一個(gè)數(shù)據(jù)所對應(yīng)的類別。
教育咨詢與數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用（優(yōu)質(zhì)24篇）篇二十二
隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展，學(xué)術(shù)研究環(huán)境較以前更加開放，對傳統(tǒng)的科技出版業(yè)提出了開放性、互動(dòng)性和快速性的要求;因此，以信息技術(shù)為基礎(chǔ)的現(xiàn)代數(shù)字化出版方式對傳統(tǒng)的科技出版業(yè)產(chǎn)生著深刻的影響。為了順應(yīng)這一趨勢，不少科技期刊都進(jìn)行了數(shù)字化建設(shè)，構(gòu)建了符合自身情況、基于互聯(lián)網(wǎng)b/s結(jié)構(gòu)的稿件處理系統(tǒng)。
以中華醫(yī)學(xué)會(huì)雜志社為代表的部分科技期刊出版集團(tuán)均開發(fā)使用了發(fā)行系統(tǒng)、廣告登記系統(tǒng)、在線銷售系統(tǒng)以及站。這些系統(tǒng)雖然積累了大量的原始用戶業(yè)務(wù)數(shù)據(jù);但從工作系統(tǒng)來看，由于數(shù)據(jù)本身只屬于編輯部的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，因此一旦相關(guān)業(yè)務(wù)工作進(jìn)行完畢，將很少再對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析使用。
隨著目前人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，研究人員發(fā)現(xiàn)利用最新的數(shù)據(jù)挖掘方法可以對原始用戶業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行有效分析和學(xué)習(xí)，找出其中數(shù)據(jù)背后隱含的內(nèi)在規(guī)律。這些有價(jià)值的規(guī)律和寶貴的經(jīng)驗(yàn)將對后續(xù)科技期刊經(jīng)營等工作提供巨大的幫助。
姚偉欣等指出，從stm期刊出版平臺的技術(shù)發(fā)展來看，利用數(shù)據(jù)存取、數(shù)據(jù)管理、關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)分析、海量數(shù)據(jù)分析等數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)將為科技期刊的出版和發(fā)行提供有力的幫助。通過使用數(shù)據(jù)挖掘(datamining)等各種數(shù)據(jù)處理技術(shù)，人們可以很方便地從大量不完全且含有噪聲或相對模糊的實(shí)際數(shù)據(jù)中，提取隱藏在其中有價(jià)值的信息，從而對后續(xù)科技期刊出版工作起到重要的知識發(fā)現(xiàn)和決策支持的作用。
教育咨詢與數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用（優(yōu)質(zhì)24篇）篇二十三
摘要：對于crm數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用程序，本文做出了系統(tǒng)性的總結(jié)和研究，這包括了面向crm數(shù)據(jù)挖掘的體系和結(jié)構(gòu)，立足于客戶生命周期的角度，并結(jié)合本行業(yè)發(fā)展的前景，對crm中的數(shù)據(jù)挖掘進(jìn)行了分析。
關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘；客戶關(guān)系管理(crm)；知識發(fā)現(xiàn)。
如今，經(jīng)濟(jì)全球化發(fā)展的速度不斷加快，在市場經(jīng)濟(jì)的背景之下呈現(xiàn)出蓬勃發(fā)展的局面，外加互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的日益普及化，促使當(dāng)前的市場競爭不斷加劇。眾所周知，客戶對于一家企業(yè)來說至關(guān)重要，因此為了更好的促使現(xiàn)代企業(yè)發(fā)展順利，理應(yīng)不斷維護(hù)好企業(yè)與客戶之間的關(guān)系。這種關(guān)系對于不斷增強(qiáng)企業(yè)的綜合競爭力十分重要，因此企業(yè)不斷改善客戶關(guān)系，便成了企業(yè)發(fā)展中一項(xiàng)重要的任務(wù)。客戶分析是企業(yè)發(fā)展中處理好客戶關(guān)系管理的基本，然而如何做好客戶分析呢，這就需要對數(shù)據(jù)挖掘進(jìn)行應(yīng)用，數(shù)據(jù)挖掘的研究應(yīng)用在現(xiàn)代企業(yè)客戶關(guān)系管理意義非凡。
1crm體系結(jié)構(gòu)。
客戶關(guān)系管理(customerrelationshipmanagement，crm)起源于上個(gè)世紀(jì)的八十年代初期，首次提出了接觸管理，也就是不斷收集客戶與企業(yè)聯(lián)系的所有有關(guān)信息。到了九十年代初，又增加了電話服務(wù)以及客戶服務(wù)支持?jǐn)?shù)據(jù)等相關(guān)的分析。經(jīng)過20多年的發(fā)展，如今企業(yè)發(fā)展中的客戶之間的關(guān)系其管理的手段和方式逐漸走向成熟化，并且在理論和實(shí)踐方面不斷成熟化。crm是一個(gè)把客戶看做中心的營銷理念，通過信息化的技術(shù)方式，重新設(shè)計(jì)企業(yè)業(yè)務(wù)單元，優(yōu)化工作中的每一個(gè)環(huán)節(jié)的過程。它將現(xiàn)代信息技術(shù)也就是我們常說的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、多媒體信息技術(shù)、電子商務(wù)技術(shù)、數(shù)據(jù)倉庫管理信息技術(shù)、專家數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)以及人工智能呼叫中心等融合在了一起。crm具有較強(qiáng)的自動(dòng)化特點(diǎn)，并且能夠處理好銷售與客戶管理之間的關(guān)系。它的目的在于不斷的縮短銷售的周期以及銷售中投入的成本，進(jìn)而不斷增加企業(yè)在盈利方面的能力，并且尋找一片新的產(chǎn)品市場，逐漸增加企業(yè)的業(yè)務(wù)領(lǐng)域，從而提高潛在客戶以及忠誠客戶的滿意度，盈利能力以及忠誠度等。
2.1從客戶生命周期角度分析數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用。
從crm的廣義來看，可以簡單化的理解為管理所有的和客戶之間的一系列互動(dòng)。在購買實(shí)踐的過程中，這就需要運(yùn)用多種信息對客戶之間的多維關(guān)系進(jìn)行預(yù)測以及分析。在不同的階段過程中，客戶關(guān)系可以看做是客戶的生命周期。一般說來，客戶的生命周期可以劃分為3個(gè)主要的過程：其一是尋找到客戶，其二是能夠提升客戶的價(jià)值，其三是不斷維護(hù)好效益客戶，使其持續(xù)受益。如果實(shí)現(xiàn)了各個(gè)階段效益的最大化，便可以在此基礎(chǔ)上不斷提高企業(yè)的利潤。其一是借助數(shù)據(jù)挖掘?qū)ふ覞撛诘男驴蛻簦篶rm中首先應(yīng)該做的便是識別那些潛在的客戶，尋找到之后就要盡可能使其轉(zhuǎn)變成企業(yè)發(fā)展中的忠實(shí)客戶，數(shù)據(jù)挖掘可以幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)這一切。其二是不斷提升客戶的價(jià)值：通過客戶盈利能力的相關(guān)具體化分析，進(jìn)一步挖掘和預(yù)測客戶本身所具有的盈利能力以及未來的具體變化；通過對客戶購買模式的相關(guān)研究，實(shí)現(xiàn)客戶的細(xì)分化，這樣一來可以針對性的提供更加具有針對性的個(gè)性化服務(wù)，從而能夠有效的實(shí)現(xiàn)多維化的交叉銷售。其三是維護(hù)好客戶，要及時(shí)的對客戶忠誠度進(jìn)行分析研究，以防客戶流失。借助數(shù)據(jù)的深入研究和挖掘，及時(shí)分析好客戶的歷史交易記錄，提醒消費(fèi)者行為，并提出相應(yīng)的對策和建議。
2.2各行業(yè)中crm的應(yīng)用。
(1)零售業(yè)crm中的數(shù)據(jù)挖掘零售業(yè)crm它是數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域中最重要的應(yīng)用方面，伴隨著網(wǎng)絡(luò)以及電子商務(wù)模式的不斷發(fā)展而呈現(xiàn)出繁榮發(fā)展的態(tài)勢。通過對零售數(shù)據(jù)的挖掘可以對客戶的購買行為進(jìn)行識別和具體化的分析，并且及時(shí)發(fā)現(xiàn)客戶的購買嗜好以及未來的購買趨勢，這樣便不斷提高了服務(wù)的質(zhì)量，為客戶滿意度的提高提供了條件。例如，我們可以借助多個(gè)特性化的數(shù)據(jù)進(jìn)行全面的銷售，這樣一來便實(shí)現(xiàn)了客戶與產(chǎn)品之間的多維聯(lián)系，使用多維、相關(guān)化的分析來做好促銷的'有效性，借助序列模式我們可以挖掘客戶忠誠度，通過相關(guān)性分析可以為購買參考提供建設(shè)性的意見和建議。(2)電信業(yè)crm中的數(shù)據(jù)挖掘當(dāng)前的電信行業(yè)，已經(jīng)從純粹的市話服務(wù)領(lǐng)域不斷轉(zhuǎn)向提供一些綜合性的電信服務(wù)。它能夠把互聯(lián)網(wǎng)、電信網(wǎng)以及其他的各種通信和計(jì)算融合在一起，這是時(shí)代發(fā)展的大潮流。借助數(shù)據(jù)挖掘等相關(guān)技術(shù)可以為一些商業(yè)化的實(shí)踐提供條件，確定好電信服務(wù)的基本方式，捕捉每一個(gè)盜竊，從而更好地借助技術(shù)方面的資源，實(shí)現(xiàn)頗具人性的服務(wù)。電信數(shù)據(jù)一般具有多維化的分析功能，可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的識別與比較，更可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)通信與系統(tǒng)負(fù)載等。通過量化分析，聚類分析以及異常值分析對盜用、異常模式進(jìn)行識別和破解。(3)金融業(yè)crm中的數(shù)據(jù)挖掘如今，大部分的銀行以及一些金融性的專業(yè)機(jī)構(gòu)能夠?yàn)榭蛻籼峁┝硕喾N選擇，例如最基本的儲蓄、投資以及信貸服務(wù)等。有時(shí)也可以提供一些保險(xiǎn)和股票服務(wù)。在金融市場中，數(shù)據(jù)生成已經(jīng)相對成熟，從整體看來金融領(lǐng)域的數(shù)據(jù)相對較完整、可靠，它為數(shù)據(jù)分析提供了基點(diǎn)。下面的幾個(gè)是平時(shí)常見的應(yīng)用情況：通過多維化的數(shù)據(jù)分析、挖掘可以做好數(shù)據(jù)倉庫的基本任務(wù)；通過特征比較研究做好數(shù)據(jù)的衡量和計(jì)算幫助客戶對貸款償還進(jìn)行科學(xué)化的預(yù)測和分析；通過分類以及聚類的方式對客戶群體進(jìn)行識別，對目標(biāo)市場進(jìn)行分析；借助數(shù)據(jù)的可視化以及關(guān)聯(lián)性分析對金融洗錢以及其他的一些金融犯罪進(jìn)行偵破。
作者:吳磊單位:吉林省長春市吉林建筑大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院。
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教育咨詢與數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用（優(yōu)質(zhì)24篇）篇二十四
摘要：支持向量機(jī)(supportvectormachine,svm)是數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)中的一個(gè)很有效的工具。結(jié)合支持向量機(jī)在數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)中的應(yīng)用,介紹了支持向量機(jī)的基本原理,發(fā)展方向及其研究熱點(diǎn)。
關(guān)鍵詞：支持向量機(jī);數(shù)據(jù)挖掘;機(jī)器學(xué)習(xí)オ。
1svm的提出和基本思想。
支持向量機(jī)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(xiàn)出許多特有的優(yōu)勢,已應(yīng)用于手寫體識別、三維目標(biāo)識別、人臉識別、文本圖像分類等實(shí)際問題中，性能優(yōu)于已有的學(xué)習(xí)方法，表現(xiàn)出良好的學(xué)習(xí)能力。它是從線性可分情況下的線性分類面發(fā)展而來的，接著利用核函數(shù)很好的解決了非線性可分情況。
2支持向量機(jī)的幾個(gè)發(fā)展。
（1）模糊支持向量機(jī)，引入樣本對類別的隸屬度函數(shù)，這樣每個(gè)樣本對于類別的影響是不同的，這種理論的應(yīng)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(jī)。這種方法是在提出，經(jīng)過這幾年的發(fā)展，已經(jīng)應(yīng)用要很多相關(guān)的領(lǐng)域。研究的問題已經(jīng)推廣到：對于大規(guī)模數(shù)據(jù)集的處理；處理數(shù)據(jù)的魯棒性；參數(shù)調(diào)節(jié)和選擇問題；訓(xùn)練和仿真。
（3）加權(quán)支持向量機(jī)（有偏樣本的加權(quán)，有偏風(fēng)險(xiǎn)加權(quán)）。
（4）主動(dòng)學(xué)習(xí)的支持向量機(jī)。主動(dòng)學(xué)習(xí)在學(xué)習(xí)過程中可以根據(jù)學(xué)習(xí)進(jìn)程，選擇最有利于分類器性能的樣本來進(jìn)一步訓(xùn)練分類器，特能有效地減少評價(jià)樣本的數(shù)量。
（5）粗糙集與支持向量機(jī)的結(jié)合。首先利用粗糙集理論對數(shù)據(jù)的屬性進(jìn)行約簡，能在某種程度上減少支持向量機(jī)求解計(jì)算量。
（6）基于決策樹的支持向量機(jī)。對于多類問題，采用二岔樹將藥分類的樣本集構(gòu)造出一系列的兩類問題，每個(gè)兩類構(gòu)造一個(gè)svm。
（7）分級聚類的支持向量機(jī)。基于分級聚類和決策樹思想構(gòu)建多類svm，使用分級聚類的方法，可以先把n-1個(gè)距離較近的類別結(jié)合起來，暫時(shí)看作一類，把剩下的一類作為單獨(dú)的一類，用svm分類，分類后的下一步不再考慮這單獨(dú)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(yīng)lagrange乘數(shù)為0的行和列，將不會(huì)影響最終結(jié)果。osuna提出了一種分解算法，應(yīng)用于人臉識別領(lǐng)域。joachims在將osuna提出的分解策略推廣到解決大型svm學(xué)習(xí)的算法。platt于19提出了序貫最小優(yōu)化每次的工作集中只有2個(gè)樣本。
（9）核函數(shù)的構(gòu)造和參數(shù)的選擇理論研究。基于各個(gè)不同的應(yīng)用領(lǐng)域，可以構(gòu)造不同的核函數(shù)，能夠或多或少的引入領(lǐng)域知識。現(xiàn)在核函數(shù)廣泛應(yīng)用的類型有：多項(xiàng)式逼近、貝葉斯分類器、徑向機(jī)函數(shù)、多層感知器。參數(shù)的選擇現(xiàn)在利用交叉驗(yàn)證的`方法來確認(rèn)。
（10）支持向量機(jī)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(jīng)典svm理論的基礎(chǔ)上，直接在目標(biāo)函數(shù)上進(jìn)行改進(jìn)，重新構(gòu)造多值分類模型，建立k分類支持向量機(jī)。通過sv方法對新模型的目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)多值分類。
一對多（one-against-rest）――vapnik提出的,k類――k個(gè)分類器，第m個(gè)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(biāo)號為1，其他類標(biāo)號為-1。完成這個(gè)過程需要計(jì)算k個(gè)二次規(guī)劃，根據(jù)標(biāo)號將每個(gè)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(chǎn)生屬于多類別的點(diǎn)（多個(gè)1）和沒有被分類的點(diǎn)（標(biāo)號均為-1）――不對，訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)大，訓(xùn)練困難，推廣誤差無界。
層（數(shù)分類方法），是對一對一方法的改進(jìn)，將k個(gè)分類合并為兩個(gè)大類，每個(gè)大類里面再分成兩個(gè)子類，如此下去，直到最基本的k個(gè)分類，這樣形成不同的層次，每個(gè)層次都用svm來進(jìn)行分類――1對r-1法，構(gòu)建k-1個(gè)分類器，不存在拒絕分類區(qū)。
3主要研究熱點(diǎn)。
從上面的發(fā)展中，我們可以總結(jié)出，目前支持向量機(jī)有著幾方面的研究熱點(diǎn)：核函數(shù)的構(gòu)造和參數(shù)的選擇；支持向量機(jī)從兩類問題向多類問題的推廣；更多的應(yīng)用領(lǐng)域的推廣；與目前其它機(jī)器學(xué)習(xí)方法的融合；與數(shù)據(jù)預(yù)處理（樣本的重要度、屬性的重要度、特征選擇等）方法的結(jié)合。
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