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教育工作者的數據挖掘分析大全（18篇）篇一
對于*店，儲存大量的常用*品是必不可少的工作，隨之而來的對*品的數據信息管理和儲存成為了令人頭疼的問題，在接到貨源后，工作人員需要統計*品產地和價格的信息，為以后的貨源供給地，用合理的價格出售*物，是至關重要的工作。
2、單位存在的問題。
由于貨物種類、名稱眾多，在短時間內分析好相關數據幾乎不可能，大量的數據，依靠人力或是非數據統計軟件進行統計工作，事倍功半。嚴重影響*店的正常進貨，出售*品的工作。
二、分析問題。
1、對該單位存在的問題進行分析；
由以上問題可見，利用數據挖掘進行相關數據的統計和整理工作，簡單、省時、有效。
2、解決問題的可能途徑和方法。
利用sqlsever導入數據，再提取統計分析結果，很快會得到想要的數據分析結果。
1、設計數據挖掘算法；
決策樹；
數據關聯；
神經元算法；
2、對挖掘結果進行深入解釋和分析。
由此可以看見在不不同的產地，由于地理因素和特產*品的原因，在*品相關的植物盛產區，進貨比較便宜。
教育工作者的數據挖掘分析大全（18篇）篇二
作業成本法以其對成本的精確計算和對資源的充分利用引起了人們的極大興趣，但其復雜的操作使得很多管理者望而卻步。利用數據挖掘中的回歸分析、分類分析等方法能幫助管理會計師確定成本動因，更加準確計算成本。同時，也可以通過分析作業與價值之間的關系，確定增值作業和非增值作業，持續改進和優化企業價值鏈。在thomasg，johnj和il-woonkim的調查中，數據挖掘被用在作業成本管理中僅占3%。
2.預測分析。
管理會計師在很多情況下需要對未來進行預測，而預測是建立在大量的歷史數據和適當的模型基礎上的。數據挖掘自動在大型數據庫中尋找預測性信息，利用趨勢分析、時間序列分析等方法，建立對如銷售、成本、資金等的預測模型，科學準確的預測企業各項指標，作為決策的依據。例如對市場調查數據的分析可以幫助預測銷售；根據歷史資料建立銷售預測模型等。
3.投資決策分析。
投資決策分析本身就是一個非常復雜的過程，往往要借助一些工具和模型。數據挖掘技術提供了有效的工具。從公司的財務報告、宏觀的經濟環境以及行業基本狀況等大量的數據資料中挖掘出與決策相關的實質性的信息，保證投資決策的正確性和有效性。如利用時間序列分析模型預測股票價格進行投資；用聯機分析處理技術分析公司的信用等級，以預防投資風險等。
4.產品和市場預測與分析。
品種優化是選擇適當的產品組合以實現最大的利益的過程，這些利益可以是短期利潤，也可以是長期市場占有率，還可以是構建長期客戶群及其綜合體。為了達到這些目標，管理會計師不僅僅需要價格和成本數據有時還需要知道替代品的情況，以及在某一市場段位上它們與原產品競爭的狀況。另外企業也需要了解一個產品是如何刺激另一些產品的銷量的等等。例如，非盈利性產品本身是沒有利潤可言的，但是，如果它帶來了可觀的客戶流量，并刺激了高利潤產品的銷售，那么，這種產品就非常有利可圖，就應該包括在產品清單中。這些信息可根據實際數據，通過關聯分析等技術來得到。
5.財務風險預測與評估。
管理會計師可以利用數據挖掘工具來評價企業的財務風險，建立企業財務危機預警模型，進行破產預測。破產預測或稱財務危機預警模型能夠幫助管理者及時了解企業的財務風險，提前采取風險防范措施，避免破產。另外，破產預測模型還能幫助分析破產原因，對企業管理者意義重大。，數據挖掘技術包括多維判別式分析、邏輯回歸分析、遺傳算法、神經網絡以及決策樹等方法在管理會計中得到了廣泛的應用。
六、結論。
數據挖掘是個嶄新的領域，對于數字和信息的處理是非常科學和方便的，也是非常高效率和合理分析的非常好的工具，對于會計管理領域的應用在國際上只是剛剛開始，相信隨著會計的國際化的接軌和計算機科學的進步，在我國的會計領域中的數據挖掘理論會得到不斷的提升，在管理會計實際應用中的數據挖掘也越來越多樣化和普及化。
教育工作者的數據挖掘分析大全（18篇）篇三
隨著會計現代化的發展，會計越來越多的運用計算機技術的拓展。
一、數據挖掘。
數據挖掘是從數據當中發現趨勢和模式的過程，它融合了現代統計學、知識信息系統、機器學習、決策理論和數據庫管理等多學科的知識。它能有效地從大量的、不完全的、模糊的實際應用數據中，提取隱含在其中的潛在有用的信息和知識，揭示出大量數據中復雜的和隱藏的關系，為決策提供有用的參考。數據挖掘是從數據當中發現趨勢和模式的過程，它融合了現代統計學、知識信息系統、機器學習、決策理論和數據庫管理等多學科的知識。它能有效地從大量的、不完全的、模糊的實際應用數據中，提取隱含在其中的潛存有用的信息和知識，揭示出大量數據中復雜的和隱藏的關系，為決策提供有用的參考。
二、數據挖掘的現代最新方法介紹。
常用的數據挖掘方法主要有決策樹(decisiontree)、遺傳算法(geneticalgorithms)、關聯分析(associationanalysis).聚類分析(c~smranalysis)、序列模式分析(sequentialpattern)以及神經網絡(neuralnetworks)等。
三、數據挖掘的實際應用。
由于數據挖掘市場還處于起步的階段，但是發展很快。在國外有一些著名的大公司對數據挖掘系統進行了開發。
igentminer這是ibm公司的數據挖掘產品，它提供了很多數據挖掘算法，包括關聯、分類、回歸、預測模型、偏離檢測、序列模式分析和聚類。有2個特點：一是它的數據挖掘算法的可伸縮性；二是它與ibm/db/2關系數據庫系統緊密地結合在一起。
t是由sgi公司開發的，它也提供了多種數據挖掘方法，包括關聯分析和分類以及高級統計和可視化工具。特色是它具有的強大的圖形工具，包括規則可視化工具、樹可視化工具、地圖可視化工具和多維數據分散可視化工具，它們用于實現數據和數據挖掘結果的可視化。
tine是由isl公司開發的，它為終端用戶和開發者提供提供了一個集成的數據挖掘開發環境。
1.提供有力的決策支持。
面對日益激烈的競爭環境，企業管理者對決策信息的需求也越來越高。管理會計作為企業決策支持系統的重要組成部分，提供更多、更有效的有用信息責無旁貸。因此，從海量數據中挖掘和尋求知識和信息，為決策提供有力支持成為管理會計師使用數據挖掘的強大動力。例如，數據挖掘可以幫助企業加強成本管理，改進產品和服務質量，提高貨品銷量比率，設計更好的貨品運輸與分銷策略，減少商業成本。
2.贏得戰略競爭優勢的有力武器。
實踐證明數據挖掘不僅能明顯改善企業內部流程，而且能夠從戰略的高度對企業的競爭環境、市場、顧客和供應商進行分析，以獲得有價值的商業情報，保持和提高企業持續競爭優勢。如，對顧客價值分析能夠將為企業創造80%價值的20%的顧客區分出來，對其提供更優質的服務，以保持這部分顧客。
3.預防和控制財務風險。
利用數據挖掘技術可以建立企業財務風險預警模型。企業財務風險的發生并非一蹴而就，而是一個積累的、漸進的過程，通過建立財務風險預警模型，可以隨時監控企業財務狀況，防范財務危機的發生。另外，也可以利用數據挖掘技術，對企業籌資和投資過程中的行為進行監控，防止惡意的商業欺詐行為，維護企業利益。尤其是在金融企業，通過數據挖掘，可以解決銀行業面臨的如信用卡的惡意透支及可疑的信用卡交易等欺詐行為。根據sec的報告，美國銀行、美國第一銀行、聯邦住房借貸抵押公司等數家銀行已采用了數據挖掘技術。
1.作業成本和價值鏈分析。
作業成本法以其對成本的精確計算和對資源的充分利用引起了人們的極大興趣，但其復雜的操作使得很多管理者望而卻步。利用數據挖掘中的回歸分析、分類分析等方法能幫助管理會計師確定成本動因，更加準確計算成本。同時，也可以通過分析作業與價值之間的關系，確定增值作業和非增值作業，持續改進和優化企業價值鏈。在thomasg，johnj和il-woonkim的調查中，數據挖掘被用在作業成本管理中僅占3%。
2.預測分析。
管理會計師在很多情況下需要對未來進行預測，而預測是建立在大量的歷史數據和適當的模型基礎上的。數據挖掘自動在大型數據庫中尋找預測性信息，利用趨勢分析、時間序列分析等方法，建立對如銷售、成本、資金等的預測模型，科學準確的預測企業各項指標，作為決策的依據。例如對市場調查數據的分析可以幫助預測銷售；根據歷史資料建立銷售預測模型等。
3.投資決策分析。
投資決策分析本身就是一個非常復雜的過程，往往要借助一些工具和模型。數據挖掘技術提供了有效的工具。從公司的財務報告、宏觀的`經濟環境以及行業基本狀況等大量的數據資料中挖掘出與決策相關的實質性的信息，保證投資決策的正確性和有效性。如利用時間序列分析模型預測股票價格進行投資；用聯機分析處理技術分析公司的信用等級，以預防投資風險等。
4.產品和市場預測與分析。
品種優化是選擇適當的產品組合以實現最大的利益的過程，這些利益可以是短期利潤，也可以是長期市場占有率，還可以是構建長期客戶群及其綜合體。為了達到這些目標，管理會計師不僅僅需要價格和成本數據有時還需要知道替代品的情況，以及在某一市場段位上它們與原產品競爭的狀況。另外企業也需要了解一個產品是如何刺激另一些產品的銷量的等等。例如，非盈利性產品本身是沒有利潤可言的，但是，如果它帶來了可觀的客戶流量，并刺激了高利潤產品的銷售，那么，這種產品就非常有利可圖，就應該包括在產品清單中。這些信息可根據實際數據，通過關聯分析等技術來得到。
5.財務風險預測與評估。
管理會計師可以利用數據挖掘工具來評價企業的財務風險，建立企業財務危機預警模型，進行破產預測。破產預測或稱財務危機預警模型能夠幫助管理者及時了解企業的財務風險，提前采取風險防范措施，避免破產。另外，破產預測模型還能幫助分析破產原因，對企業管理者意義重大。，數據挖掘技術包括多維判別式分析、邏輯回歸分析、遺傳算法、神經網絡以及決策樹等方法在管理會計中得到了廣泛的應用。
六、結論。
數據挖掘是個嶄新的領域，對于數字和信息的處理是非常科學和方便的，也是非常高效率和合理分析的非常好的工具，對于會計管理領域的應用在國際上只是剛剛開始，相信隨著會計的國際化的接軌和計算機科學的進步，在我國的會計領域中的數據挖掘理論會得到不斷的提升，在管理會計實際應用中的數據挖掘也越來越多樣化和普及化。
教育工作者的數據挖掘分析大全（18篇）篇四
可伸縮（算法在處理各種規模的數據時都有很好的性能。隨著數據的增大，效率不會下降很快。）。
高維性（簡單的說就是多維數據的意思。平時我們經常接觸的是一維數據或者可以寫成表形式的二維數據，高維數據也可以類推，不過維數較高的時候，直觀表示很難。）。
異種數據和復雜數據。
數據的所有權與分布（分布式數據挖掘：應付分布式海量數據的現代方法）。
非傳統的分析（傳統方法：基于一種假設-檢驗模式；數據挖掘分析-時機性樣本，而不是隨機樣本）。
2、數據挖掘任務。
1）預測任務（目標變量/因變量：被預測的屬性；說明變量/自變量：用來做預測的屬性）。
2）描述任務。
a預測建模：分類-預測離散的目標變量和回歸-預測連續的目標變量。
b關聯分析。
c聚類分析。
d異常檢測（識別其特征顯著不同于其他數據的觀測值。這樣的觀測值稱為異常點或離群點）。
3、屬性的四種類型。
1）標稱。
2）序數。
3）區間。
4）比率。
（布爾變量：booleanvariable(布爾型變量)是有兩種邏輯狀態的變量，它包含兩個值：真和假。如果在表達式中使用了布爾型變量，那么將根據變量值的真假而賦予整型值1或0。）。
教育工作者的數據挖掘分析大全（18篇）篇五
摘要：數據挖掘學科的出現,是對計算機領域的補充,在計算機領域的發展下發展迅速,引起了國內的重視,并在國家的大力促進下不斷發展,取得了階段*的成就,但是發展現狀仍然不容樂觀,本篇文章將針對數據挖掘的定義以及國內的現狀進行分析,并對其發展趨勢進行預測,目的在于加快我國的數據挖掘技術研究進程。
關鍵詞：數據挖掘;*;現狀;發展;。
0引言。
隨著計算機的發展與數據量的增加,其對于數據的處理技術如生成、收集、儲存數據等的水平要求越來越高,因此新型的數據挖掘技術的出現是必然趨勢,替代了傳統落后的數據處理技術。我國對于數據挖掘技術的研究已經取得矚目的效果,但是應用程度不高,提高數據挖掘技術的實際應用成為了主要的問題,需要采取必要措施加快數據挖掘技術應用進程。
教育工作者的數據挖掘分析大全（18篇）篇六
2、查看數據報表表現。
3、發現問題。
4、分析原因。
5、提出建議。
6、測試/實驗。
7、實施。
首先要明白沒有目標也就無所謂分析，其次分析的時候要注重關聯，細分，以及數據的背景信息，同時可采用魚骨分析法分析原因類型，注意的是問題的80%可能只是20%的原因造成，找出主要問題，提出建議，不要忘了做測試，有時候原因可能不是想象中的，所以需要通過測試來驗*你的假設，最后如果實驗結果滿意就進一步具體實施，不滿意再來一邊。
1、進行總體分析。從項目需求出發，對被項目的財務、業務數據進行總量分析，把握全局，形成對被分析的項目財務、業務狀況的總體印象。
2、確定項目重點，合理配置項目資源。在對被分析的項目總體掌握的基礎上，根據被分析項目特點，通過具體的趨勢分析、對比分析等手段，合理的確定分析的重點，協助分析人員作出正確的項目分析決策，調整人力物力等資源達到最佳狀態。
3、總結經驗，建立模型。通過選取指標，針對不同的分析事項建立具體的分析模型，將主觀的經驗固化為客觀的分析模型，從而指導以后項目實踐中的數據分析。
教育工作者的數據挖掘分析大全（18篇）篇七
摘要：大數據時代，統計學越來越成為一個熱門專業，而市場調研課程，作為統計學專業的一門專業主干課程，在聯系從理論研究到教學實踐的過程中，扮演著越來越重要的角色。作為我校（北方工業大學）統計學專業辦學特色之一的市場調查與數據挖掘技術越來越成為教學實踐的重要內容。最近幾年，中國商業統計學會聯合臺灣資訊學會每年一度舉辦全國及海峽兩岸大學生市場調查分析大賽，已在全國范圍內的許多高校引起了高度關注，我校統計系也正在以此為契機，將市場調研課程的實踐環節推向一個更高的平臺。本文以市場調研課程實踐性教學所注重的四個能力為目標，對該課程教學內容結構進行了調整，同時對該課程實踐環節做出了具體安排，最后對該課程成績評定方案進行了優化。
關鍵詞：市場調研；實踐環節；教學模式；大數據。
一、市場調研課程實踐性教學目標。
市場調研課程是一門實踐性很強的課程，該課程不僅是廣告學、市場營銷學、經濟學與工商管理學等專業學生的必修課，更是統計學專業學生的一門必修課。其課程的性質與特點決定了該課程地位的重要性。據調查，最近的十幾年，隨著國內外市場經濟發展形勢的需要，統計學專業學生的就業趨向，已經有超過30%的比例涉入到市場調研行業，從具體所從事的市場調研與數據處理工作的角度來考慮，這個比例幾乎超過了50%。從而市場調研課程也成為越來越受歡迎，越來越被廣大師生所認可的一門課程。隨著教學實踐與改革的不斷深入，該課程的教學體系與內容結構也在不斷地調整與優化，在教學過程中，越來越注重理論教學與實際案例的結合，充分利用課堂授課與課下實踐，充分鍛煉學生的語言表達能力、寫作能力、動手實戰能力等綜合能力。具體來說，市場調研課程的教學實踐活動，目的是培養學生以下幾個方面的能力。
2.整理與鑒別數據的能力。所搜集的數據多數情況下都是粗糙的、雜亂無章的。數據整理最基礎的方法是排序和分組，如果是定性數據，還要涉及到對定性數據的合理量化。然而，有些數據不一定是合乎要求的數據，它們可能是受到“污染”的數據，或者是因為問卷設計不甚合理而得到是模棱兩可甚至是不真實的數據。所以，這就要求學生在整理調研數據時，首先需要具備一定的鑒別數據的能力。必要時針對某些特殊重要的不合格數據，可能需要組織二次調研。另外，在整理數據時，還要培養學生判斷識別異常值的能力，增加對這些“另類”數據的敏感度。多數情況下，異常數據可以直觀被感知，如果數據量較大，可以借助于統計手段和計算機編程，將其有效識別出來。至于如何“處置”這些異常數據，需要首先分析判斷異常值出現的原因，如果是純粹的偶然現象，出現頻率又很小，可以將這部分數據直接刪除。但是，如果原始數據中出現了較多的“另類”，并且在不同的調查組中分布得不是十分均勻，這時，需要仔細洞察其中的原因，極有可能是對調研人員培訓不夠，個別調研人員在對調查對象定位時出現了甄別錯誤，必要時需要對該部分調查重新組織。
3.數據分析能力。對調研數據進行分析，應該是對統計學專業學生著力培養的強項。我校市場調研課程安排在三年級下學期開設，主要目的就是考慮到一些前序課程需要提前修完，比如，概率論與數理統計、統計學原理、抽樣技術、多元統計分析以及spss統計分析軟件等課程已充分開設的前提下，在市場調研課程中，許多數據分析工作就迎刃而解了。需要注意的是，許多學生仍是沒有很好地做到活學活用，腦子里盡管塞滿了大量的統計分析方法，但是當面對大量原始數據時，他們可能仍是感覺無從下手，也就是說，他們在實踐中還不會靈活調用自己所學的理論知識，從理論到實踐中，他們還沒有順利邁過那道門檻。由于課時所限，諸如參數估計、假設檢驗、回歸分析、聚類分析、因子分析等大量的統計分析方法將不會在該課堂中重復講解，處理數據的各種計算機技術基本也不會占用太多的授課時間，而是通過教學實踐環節的安排讓他們達到學以致用。在市場調研課堂上，最好讓學生事先分組，然后每組分別去完成一個調研項目。一般情況下，在學生完成自己的項目后，駕馭統計分析方法的能力都能有不同程度的提高，計算機處理數據的能力也普遍會有很大進步。
4.數據展示與寫作能力。統計學專業的學生基本都是理科出身，他們感悟藝術和駕馭文字的能力可能都會有所欠缺。統計學本身就是搜集數據、整理數據、分析數據、展示和解釋數據的一門科學和藝術，這個特點在市場調研課程中更加凸顯。隨著計算機技術在統計分析中的大量應用，數據的可視化越來越成為統計數據分析的一個基本要求。通過簡潔、美觀的統計圖形，將調研數據要表達的意思直觀展示出來，然后用通俗易懂的語言去解釋數據背后的意義，這樣就形成了一篇市場調研分析報告。調研分析報告有兩方面的內容十分重要，一方面是調研數據的統計描述，這是對調研數據的直觀展示結果；另一方面是研究中的發現，這應該是市場調研報告的精華所在。如果是一份企業委托的市場調研，這部分內容的產生需要建立在與委托方充分溝通后對調研目的與要求充分知悉的基礎上，利用第一部分調研數據的直接描述結果，結合專家深度訪問、焦點小組座談等小規模定性訪問，才能最終形成。可見，調查報告的撰寫不僅可以加強學生對數據展示藝術的感悟，同時可以大大鍛煉學生駕馭語言文字的能力。
二、市場調研課程內容結構的調整。
為了順應大數據時代潮流，在市場調研課程中對學生能力的培養越來越是全方位的，相應地，市場調研課程的內容結構也需要與時俱進，做出適當調整。由于大量的統計分析方法在前序課程中已經系統講授，所以該課程從內容上應該進一步減少理論內容的介紹，增加動手實踐環節，讓學生在實際的市場調研案例中，學會如何去搜集數據、整理數據、分析數據和展示數據，綜合培養學生駕馭數據的能力。該課程總學時為48學時，其中課堂授課占用32學時，教學實踐環節占用16學時。實踐環節采用開放式，可以在教室討論方案設計或分析方法，可以在實驗室處理數據，也可以外出進行實地調研，具體根據內容需要酌情而定。關于市場調研課程內容結構的調整方案如表1所示。
三、市場調研課程實踐環節的具體安排。
市場調研課程實踐環節的具體安排可以分為課內實踐環節與課外實踐環節。在課堂教學第一章關于市場調研方案設計的授課結束后，即可安排該課程的課內實踐環節。將全班學生進行分組，一般5～8人一組為宜，每組確定1名組長，小組成員要適當兼顧不同性別、不同學習程度與動手能力的學生。隨著課程的進展，小組項目同步進行，從方案設計到數據調研，再到數據的整理、展示與分析，最后每組產生一份完整的市場調研分析報告。分小組作業的好處是可以充分利用“群體動力學”的原理，“集思廣益，群策群力，各盡其能，優勢互補”。課內實踐環節的具體安排如下：首先，每組自行設計一個意義明確、方案可行的調研題目。考慮到調研成本問題，建議題目以社會調研為主，調研對象容易接觸，比如，盡量為學生或普通市民。其次，設計市場調研問卷，并進行實地調研，必要時先進行預調查。如果容易獲得抽樣框，建議采用概率抽樣方式獲得樣本，如果不方便實施概率抽樣或成本較高，則建議以方便抽樣為主，不過需要充分考慮到樣本的覆蓋度。然后，整理數據、分析數據并撰寫調研報告。要求有數字、有圖表，既有定性描述，又有定量分析，方法不能過分單一，調研報告簡潔明晰、通俗易懂。最后，給每一組一個10～15分鐘的課堂展示機會，每組選派2～3個人，就自己小組調研的組織過程、分析過程及研究中的發現等問題進行現場說明與展示，教師和其他組的組長可以充當評委對其進行打分，必要時也可以進行現場提問。各組展示表現及調研報告的質量作為課堂實踐環節成績評定的主要依據。
該課程的課外實踐環節主要以一個全國范圍的市場調查分析大賽為依托。最近幾年，中國商業統計學會聯合臺灣資訊學會每年一度在暑期舉辦全國及海峽兩岸大學生市場調查分析大賽，我校已經連續兩年參加比賽，并收到了良好的效果。由于該賽事的選拔賽與我們的課程安排正好同步進行，參賽選手基本也是大三學生為最佳年級，所以，可以將大賽前期的初賽、復賽（要求以參賽學校為單位自行組織）的組織工作與市場調研課程實踐教學環節的安排結合起來，甚至在分組中就考慮到大賽的需要，要求他們5人一組自行組隊，自愿報名參加大賽，復賽勝出進入決賽的代表隊均可在課程實踐環節的成績評定中獲得優秀。這樣，以市場調查分析大賽為依托組織教學實踐，既完成了教學任務，又可以加強與全國重點高校統計院系之間的橫向交流，緊追全國市場調研實踐教學模式的前沿，最終又可以促動教學，拓寬任課教師思路，以期培養更加優良的實踐性統計專業人才。
四、市場調研課程成績評定方案的優化。
由于市場調研課程從內容結構上加強了實踐環節，所以在最終的課程評定中，學生實踐環節的表現也理應受到足夠的重視。我校自市場調研課程開設以來，該課程期末成績評定一直采用期末一次性閉卷考試與平時教學實踐表現相結合的方式。然而，有所變化的是，成績評定中實踐性要求越來越突出。起初，平時教學實踐占總評分數比例為20%，然后調整為30%，目前為40%。根據形勢所需，該課程將繼續逐步加大實踐環節的分量，縮小期末閉卷考試的權重，計劃最終將調整為實踐環節60%、期末40%的占比。由于實踐環節基本都是分小組進行，調研報告及小組展示往往只能區分出不同小組的最終表現。而具體到某一位成員的實踐表現，任課教師可能難以把握。為了避免某些學生在小組實踐活動中“濫竽充數”、“渾水摸魚”，同時方便教師最后評定實踐環節成績，要求各組在調研報告最后附上對各成員表現的自評與互評分，以及每組的項目分工說明，必要時教師需與小組個別成員進行單獨交流，了解小組成員在項目完成過程中的實際付出情況，以便在成績評定中盡可能做到客觀公正。這種成績評定結構，能夠將系統的統計理論知識、市場調研實踐能力和技能，以及數據分析與寫作的綜合素質方面的要求充分結合起來，突出了我們實踐性統計人才的培養思路與方向。
總之，我校市場調研課程實踐性教學模式的優化并非一蹴而就，也是一個循序漸進的過程。教學模式的優化不僅跟師資水平有關，而且與學校的各種軟硬件配置、實驗室建設也存在很大的關系。在這個過程中，我們需結合調研，尋找我校與全國重點統計院校在市場調研教學方面的軟硬件差距，不斷調整教學模式。通過多方面的努力，完善市場調查實驗室的建設，提高實驗室的利用效率，提高學生的市場調研實踐能力，逐步實現市場調研教學實踐與就業的無縫銜接，增強學生將來融入社會的適應能力，既能體現我校統計學專業以市場調研為依托的一個辦學特色，與當今的大數據時代背景也是十分地契合。
參考文獻：
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教育工作者的數據挖掘分析大全（18篇）篇八
摘要：隨著信息技術的快速發展，企業要保持競爭優勢必須對企業發展過程中的內外部信息全面及時的掌握，并制定出全面、準確的競爭戰略，而其實現需建立在以數據挖掘為基礎的戰略管理會計基礎上。本文以此為研究對象，對基于數據挖掘的戰略管理會計體系框架構建和實施等問題展開研究，為挖掘現代企業的競爭優勢作出努力。
關鍵詞：數據挖掘;戰略管理會計;問題。
在信息技術不斷深化和推廣過程中，戰略管理會計的重要性逐漸凸顯。但信息作為重要的企業戰略資源，其及時性、可靠性、收集處理、管理方式等方面都發揮著顯著的變化，使企業戰略會計管理受到嚴峻的挑戰。基于數據挖掘的戰略管理會計可提升其對環境的適應能力，實現企業的競爭優勢，所以對其展開研究現實意義顯著。
基于數據挖掘的戰略管理會計的實施要以戰略管理及其基本原理為指導，要實現數據支持和經驗判斷的充分結合，要在人機結合的同時堅持以人為主，順應企業的組織流程和文化內涵，以此實現企業對相關信息的充分利用，使其對數據信息的理解更加全面，進而提升戰略管理會計在企業決策中的相關性，提升企業整體的競爭實力。現階段通常將大數據、云計算、商務智能等信息環境下企業信息化實踐中數據挖掘理論和技術相關的戰略管理會計活動稱為基于數據挖掘的戰略管理會計，所以其體系框架必然要涵蓋基礎理論與方法、數據存儲、信息分析與整合、知識發現、戰略管理五個層次，結合戰略管理相關理論和企業總體、業務、職能等方面的戰略目標，實現整合、挖掘、分析不同數據源的數據，進而通過數據挖掘提升企業的戰略決策和整體運營的水平，在此過程中數據挖掘主要發生于信息分析與整合和知識發現兩層結構中，可見基于數據挖掘的戰略管理會計體系是實現將數據轉化為信息、知識、智慧、價值的循序漸進的過程。
二、基于數據挖掘的`戰略管理會計體系框架實施分析。
此過程的實現需要經過以下流程：首先，要以戰略管理會計的基本要求為依據對分析問題進行定位，對需要的內外部信息進行判斷。現階段大部分企業通過向管理者和員工組織調查的方式進行確定，保證搜集信息的系統化，在此過程中要求企業管理者對分析需求的提出和過濾有較強的能力，使分析的效率和效果得到保證。其次，將企業經營過程中相關的內部外部信息利用各種數據收集系統輸入企業數據庫，使企業內部經營管理信息、企業宏觀環境分析、產業分析、競爭市場分析等通過信息管理系統可以得到準確的反映，在清洗、轉化、集成等數據處理后將相關數據輸入數據倉庫，為企業數據挖掘提供支持。再次，結合戰略管理會計相關理論方法，如戰略成本管理、戰略綜合業績評價等，實現信息資源向決策知識的轉變，為數據挖掘主題、數據理解、模型選擇、評價分析結果等方面提供思路和指導，使數據分析的結果得到不斷優化，而且在人機反饋的過程中戰略管理會計相關工具可得到針對性的優化。然后，利用數據挖掘信息服務的分支系統以各種形式定期向相關管理者提供數據挖掘結果，并結合不同員工的權限進行針對性的安全設定，保證企業的戰略信息安全，因此企業不同職位的員工都可以結合與其職位相對應的數據挖掘結果進行自我管理與提升，進而提升企業整體的運營效果。
可見基于數據挖掘的戰略管理會計的實現需要高層管理者的支持，以此保證數據分析和收集的全面性和及時性;需要全體員工的積極參與，基于數據挖掘的戰略管理會計的作用需要結合組織管理實現，而員工是組織管理的主要對象;需要安全高效的數據庫管理系統作支持，使企業數據系統化分析、安全可靠應用得到保證;需要具有較高專業能力的會計人員參與，使蘊藏在數據挖掘中的相關關系得到發現和應用。
在企業競爭環境分析、危機預警等方面基于數據挖掘的戰略管理會計發揮著不同的作用，在競爭環境分析中通過定義問題、信息源確定、數據搜集與整理、輸入數據存儲系統、數據挖掘、結果分析與表達等環節，可以使企業的應變能力得到提升，使競爭環境得到實時的監控，而且將企業的管理落實到企業內部員工個體中，極大的提升企業對環境的適應能力;在危機預警方面，利用業務信息系統和環境監測系統，通過提出預警需求，確定信息源、搜集加工資料、數據挖掘、獲取預警報告，進行預警反饋等流程，有利于企業構建建立在數據挖掘基礎上的財務預警模型，全面生產經營和外部環境預警分析、實現企業經營過程中的信用風險分析和客戶欺詐預警，可見其有利于減少企業經營過程中的風險，使企業發展的持續性和穩定性更有保證。戰略管理會計是企業為實現長久發展而探索的成果，隨著信息科技的發展，信息的規模、可靠性等方面都發生較大的變化，這要求戰略管理會計要加大數據挖掘的能力，所以基于數據挖掘的戰略管理會計是現代企業發展的必然選擇。
四、結束語。
通過上述分析可以發現，基于數據挖掘的戰略管理會計是企業在信息科技不斷發展過程中為實現競爭優勢的必然選擇，其有利于企業在大數據中準確獲取并應用有利信息，挖掘自身優勢，制定正確的發展戰略，所以基于數據挖掘的戰略管理會計應受到現代企業的高度重視。
參考文獻：
[3]翟坤。基于數據挖掘的成本管理方法研究[d].大連：大連理工大學，2012。
文檔為doc格式。
教育工作者的數據挖掘分析大全（18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。
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。
3.1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。
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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教育工作者的數據挖掘分析大全（18篇）篇十
清晰地定義出業務問題,認清數據挖掘的目的是數據挖掘的重要一步.挖掘的最后結構是不可預測的,但要探索的問題應是有預見的,為了數據挖掘而數據挖掘則帶有盲目性,是不會成功的.
2.數據準備。
1）數據清理。
消除噪聲或不一致數據。
2）數據集成。
多種數據源可以組合在一起。
3）數據選擇。
搜索所有與業務對象有關的內部和外部數據信息,并從中選擇出適用于數據挖掘應用的數據.
4）數據變換。
將數據轉換成一個分析模型.這個分析模型是針對挖掘算法建立的.建立一個真正適合挖掘算法的分析模型是數據挖掘成功的關鍵.
3.數據挖掘。
對所得到的經過轉換的數據進行挖掘.除了完善從選擇合適的挖掘算法外,其余一切工作都能自動地完成.
4.結果分析。
解釋并評估結果.其使用的分析方法一般應作數據挖掘操作而定,通常會用到可視化技術.
5.知識的同化。
將分析所得到的知識集成到業務信息系統的組織結構中去.
3、數據挖掘熱點。
8.1電子商務網站的數據挖掘。
在對網站進行數據挖掘時，所需要的數據主要來自于兩個方面：一方面是客戶的背景信息，此部分信息主要來自于客戶的登記表；而另外一部分數據主要來自瀏覽者的點擊流，此部分數據主要用于考察客戶的行為表現。但有的時候，客戶對自己的背景信息十分珍重，不肯把這部分信息填寫在登記表上，這就會給數據分析和挖掘帶來不便。在這種情況之下，就不得不從瀏覽者的表現數據中來推測客戶的背景信息，進而再加以利用。就分析和建立模型的技術和算法而言，網站的數據挖掘和原來的數據挖掘差別并不是特別大，很多方法和分析思想都可以運用。所不同的是網站的數據格式有很大一部分來自于點擊流，和傳統的數據庫格式有區別。因而對電子商務網站進行數據挖掘所做的主要工作是數據準備。
8.2生物基因的數據挖掘。
生物基因數據挖掘則完全屬于另外一個領域，在商業上很難講有多大的價值，但對于人類卻受益非淺。例如，基因的組合千變萬化，得某種病的人的基因和正常人的基因到底差別多大？能否找出其中不同的地方，進而對其不同之處加以改變，使之成為正常基因？這都需要數據挖掘技術的支持。對于生物信息或基因的數據挖掘和通常的數據挖掘相比，無論在數據的復雜程度、數據量還有分析和建立模型的算法而言，都要復雜得多。從分析算法上講，更需要一些新的和好的算法。現在還遠沒有達到成熟的地步。
8.3文本的數據挖掘。
在現實世界中，可獲取的大部分信息是存儲在文本數據庫中的，由來自各種數據源的大量文檔組成。由于電子形式的信息量的飛速增長，文本數據庫得到飛速的發展。文檔數據庫中存儲最多的數據是所謂的半結構化數據(semistructuredata)，它既不是完全無結構的，也不是完全結構化的。在最近數據庫領域研究中已由大量有關半結構化數據的建模和實現方面的研究。而且，信息檢索技術已經被用來處理費結構化文檔。傳統的信息檢索已經不適應日益增長的大量文本數據處理的需要。因此，文檔挖掘就成為數據挖掘中一個日益流行而重要的流行課題。
8.4web數據挖掘。
web上有海量的數據信息，怎樣對這些數據進行復雜的應用成了現今數據庫技術的研究熱點。數據挖掘就是從大量的數據中發現隱含的規律性的內容，解決數據的應用質量問題。充分利用有用的數據，廢棄虛偽無用的數據，是數據挖掘技術的最重要的應用。顯然，面向web的數據挖掘比面向單個數據倉庫的數據挖掘要復雜得多。因為它面臨如下諸多挑戰：
1、對于有效的數據倉庫和數據挖掘而言，web的存儲量實在是太龐大了。
2、web頁面的復雜性遠比任何傳統的文本文檔復雜得多。
3、web是一個動態性極強得信息源。
4、web面對的是一個廣泛形形色色的用戶群體。
5、web上的信息只有很小的一部分是相關的或有用的。
一般的，web數據挖掘可分為三類：web內容挖掘(webcontentmining)，web結構挖掘(webstructuremining)，web使用紀律挖掘(webusagemining)。
面向web的數據挖掘是一項復雜的技術，由于上述種種挑戰的存在，因而面向web的數據挖掘成了一個難以解決的問題。而xml的出現為解決web數據挖掘的難題帶來了機會。由于xml能夠使不同來源的結構化的數據很容易地結合在一起，因而使搜索多樣的不兼容的數據庫能夠成為可能，從而為解決web數據挖掘難題帶來了希望。xml的擴展性和靈活性允許xml描述不同種類應用軟件中的數據，從而能描述搜集的web頁中的數據記錄。同時，由于基于xml的數據是自我描述的，數據不需要有內部描述就能被交換和處理。作為表示結構化數據的一個工業標準，xml為組織、軟件開發者、web站點和終端使用者提供了許多有利條件。相信在以后，隨著xml作為在web上交換數據的一種標準方式的出現，面向web的數據挖掘將會變得非常輕松。
4、數據挖掘的未來。
當前，dmkd研究方興未艾，其研究與開發的總體水平相當于數據庫技術在70年代所處的地位，迫切需要類似于關系模式、dbms系統和sql查詢語言等理論和方法的指導，才能使dmkd的應用得以普遍推廣。dmkd的研究還會形成更大的高潮，研究焦點可能會集中到以下幾個方面：
發現語言的形式化描述，即研究專門用于知識發現的數據挖掘語言，也許會像sql語言一樣走向形式化和標準化。
尋求數據挖掘過程中的可視化方法，使知識發現的過程能夠被用戶理解，也便于在知識發現的過程中進行人機交互。
研究在網絡環境下的數據挖掘技術（webmining），特別是在因特網上建立dmkd服務器，并且與數據庫服務器配合，實現webmining。
加強對各種非結構化數據的開采（dataminingforaudio＆video），如對文本數據、圖形數據、視頻圖像數據、聲音數據乃至綜合多媒體數據的開采。
交互式發現。
知識的維護更新。
但是，不管怎樣，需求牽引與市場推動是永恒的，dmkd將首先滿足信息時代用戶的急需，大量的基于dmkd的決策支持軟件產品將會問世。只有從數據中有效地提取信息，從信息中及時地發現知識，才能為人類的思維決策和戰略發展服務。也只有到那時，數據才能夠真正成為與物質、能源相媲美的資源，信息時代才會真正到來。
[數據挖掘讀書筆記]。
教育工作者的數據挖掘分析大全（18篇）篇十一
數據挖掘是一種利用統計分析、人工智能和機器學習等技術，從大量數據中提取有價值信息的方法。在實際應用中，數據挖掘常常被用于解決各種問題，從市場營銷到風險評估，都可以找到數據挖掘的身影。在進行數據挖掘案例分析過程中，我深刻體會到了數據挖掘的重要性和應用的深遠影響。
首先，在進行數據挖掘案例分析的過程中，我認識到了數據的重要性。數據是進行數據挖掘的基礎，沒有充足的數據支撐，數據挖掘的結果將缺乏說服力。因此，在進行數據挖掘案例分析之前，我們需要收集和整理大量的數據。在這個過程中，我發現數據的質量和準確性對分析結果的影響巨大。因此，我們需要注意數據的來源和采集方法，確保數據能夠代表真實情況。
其次，在進行數據挖掘案例分析的過程中，我意識到了數據挖掘模型的選擇和建立的重要性。不同的問題需要不同的數據挖掘模型，選擇適合的模型可以提高分析結果的準確性和可解釋性。在實際應用中，我使用了多種數據挖掘模型，如決策樹、神經網絡和支持向量機等。通過對比實驗和模型評估，我發現不同的模型在不同的數據集上表現出不同的優勢和劣勢。因此，我們需要根據具體問題選擇合適的模型，并進行模型參數調整和優化，以取得最佳的分析結果。
另外，在進行數據挖掘案例分析的過程中，我認識到了數據預處理的重要性。數據預處理包括數據清洗、特征選擇和特征轉換等環節，是保證數據挖掘結果高質量的關鍵步驟。在實際應用中，我遇到了許多數據缺失、錯誤和異常值等問題。通過數據清洗和異常值處理等方法，我成功地改善了數據集的質量，并提高了模型的準確性。此外，特征選擇和特征轉換也是提高數據挖掘結果準確性的關鍵步驟。通過對數據特征的有效選擇和轉換，我減少了噪聲和冗余信息的影響，得到了更好的結果。
最后，在進行數據挖掘案例分析的過程中，我認識到了數據挖掘應用的深遠影響。數據挖掘不僅可以幫助我們發現隱藏在數據背后的規律和信息，還可以為我們提供決策的參考和指導。在實際應用中，我將數據挖掘應用于市場營銷和用戶行為分析等領域，取得了較好的效果。通過對數據挖掘結果的解釋和分析，我不僅為企業提供了改進決策和優化策略的建議，還為實現個性化服務和精準營銷提供了基礎。
綜上所述，數據挖掘案例分析是一項復雜而借鑒的工作。在這個過程中，我們需要高質量的數據支持、適合的模型選擇和建立，合理的數據預處理以及深入的結果解釋和分析。通過實際應用，我認識到了數據挖掘的重要性和應用的深遠影響。我相信，在不斷發展和創新的數據挖掘領域，我們可以發掘更多的寶藏，為社會和企業帶來更大的效益。
教育工作者的數據挖掘分析大全（18篇）篇十二
數據挖掘在各個領域都有著重要的應用價值，具有巨大的市場潛力。作為一名學習數據挖掘課程的學生，我在學習過程中接觸到了很多實際的案例，并從中獲得了一些寶貴的心得和體會。本文將結合一些典型的數據挖掘案例，分享我對數據挖掘的理解和應用體會。
首先，在數據挖掘的初級階段，我們學習到了一些最基本的概念和方法。例如，我們學習到了通過數據清洗和預處理來提高數據質量的重要性。在一個銷售數據分析的案例中，通過對原始銷售數據進行清洗和預處理，我發現了一些重要的數據問題，并采取了一些有效的措施來解決這些問題，從而獲得了更準確的結果。這個案例使我認識到，數據清洗和預處理是數據挖掘過程中不可或缺的步驟，只有數據質量得到保證，我們才能獲得可靠的分析結果。
其次，在數據挖掘的中級階段，我們學習到了一些更加復雜的數據挖掘算法。例如，在一個電商平臺用戶行為分析的案例中，我嘗試了關聯規則算法來分析用戶的購買習慣和偏好。通過對大量的用戶購買數據進行關聯規則分析，我發現了一些用戶之間存在的隱藏關聯，進而可以通過推薦系統來提高銷售量。這個案例讓我認識到，數據挖掘算法的選擇和應用非常關鍵，不同的算法適用于不同的問題，只有正確選擇和應用算法，才能獲得有效的分析結果。
再次，在數據挖掘的高級階段，我們學習到了一些更加高級的數據挖掘技術。例如，在一個銀行違約預測的案例中，我使用了一種基于機器學習的分類算法來預測客戶是否會違約。通過對大量的客戶數據進行特征提取和模型訓練，我建立了一個準確的違約預測模型，可以幫助銀行更好地管理風險。這個案例讓我認識到，數據挖掘技術的應用可以為企業提供有力的決策支持，也具有巨大的商業價值。
此外，在數據挖掘的實踐中，我也認識到了數據挖掘的局限性和挑戰性。例如，在一個醫療數據分析的案例中，我遇到了數據獲取困難、特征選擇和模型評估等問題。通過與團隊成員的合作和老師的指導，我成功地克服了這些困難和挑戰，并獲得了有意義的分析結果。這個案例讓我認識到，數據挖掘的實踐需要不斷地學習和探索，也需要集體智慧和團隊合作，只有不斷地突破和創新，才能在數據挖掘領域取得真正的突破。
綜上所述，通過學習和實踐各種數據挖掘案例，我深刻地認識到了數據挖掘的重要性和應用價值。數據挖掘不僅可以在各個領域提高決策效果，也可以為企業提供有力的市場競爭力。同時，我也意識到了數據挖掘的局限性和挑戰性，在實踐中需要不斷地學習和探索。我相信，在不久的將來，數據挖掘將在各個領域發揮更加重要的作用，我也將繼續努力學習，在實踐中不斷地提高自己的數據挖掘能力。
教育工作者的數據挖掘分析大全（18篇）篇十三
近日在一個學術論壇中聽到了，北大光華商務統計及經濟計量系副教授張俊妮，主題為“數據挖掘的應用案例”的演講，結合網絡游戲行業特點，簡要思考一下數據挖掘與數據分析，希望遇到同行業中從事此領域工作的朋友，建立聯系和交流。網絡游戲行業隨著規模的擴大和行業逐漸成熟，將會以具有技術含量和管理積淀形成核心競爭力，將對此領域長期關注和持續性思考研究。
1豐富的數據源，對象用戶達到一定級別，所產生的數據種類多樣，豐富而且具有持續性。
3數據信息與需求緊密聯系，因果關系脈絡清晰，網絡游戲的各個環節通過數據信息的形式緊密聯系，信息鏈條相對純凈，“噪音”少，環環相扣產生數據因果。
4信息化程度高，主要基于互聯網的商業模式使得各運營環節都產生相關數據信息，從業人員普遍理解信息數據的重要作用，信息數據是企業核心資產和經營基礎。
在與張教授的交流中，對于數據管理體系中的重要性，一致認為對于“商業理解”的重要程度超過其他學術和數據分析工具，在以往的案例中，團隊組成包括“商業管理”“it技術支持”“統計分析”等組成部分，一個項目實施期長達一年。數據體系將是一個反復實踐的過程，不斷隨著具體情況的變化而休整和增加。
關于網絡游戲的數據挖掘和數據分享，此前已經有較長一段時間的積累和探索，但在過程中所遇到的問題缺乏多角度的交叉驗證，游戲是一個不斷創新和變化的產業，游戲玩家的用戶規模和行為規律呈現越來越復雜的局面，一個公司的數據管理體系的建立和完善需要整理通力合作和長期積淀，試從個人角度提出建立數據管理體系的流程和建議，由于缺乏實踐參照，難免理想化和脫離實際，僅做參考。
一、數據積累。
網絡游戲運營的數據積累體現在多方面，從游戲用戶的行為數據積累，到市場行銷推廣的數據積累，各種能夠產生數據和數據之間的關聯，進行長期持續性的積累。通過數據庫或成熟的數據倉庫產品，將各類數據有效規范管理，以備今后的數據體系應用。
二、觀念培育。
數據管理的觀念在執行過程中逐漸培育，認識到數據對于企業運營的重要意義和積極作用，為今后建立數據管理體系制定長期可能的規劃，長期漸進的思維理念。
三、理論和體系人員的準備。
數據管理體系中，對于自身游戲運營的商業理解和理論準備是一個長期的過程，而體系人員是建立在對自身運營體系和行業發展方向深入認知的前提下，內部的廣泛交流和有效溝通，形成良好的信息體系建立大環境。
四、漸進的體系實施。
數據管理體系是企業的綜合實力所決定，在正確的時間做正確的事情，根據企業發展的不同階段狀況，漸進式逐步推進信息數據管理體系的建立，不一定需要以某個固定的體系名稱，而是以期達到實際效果，能夠實現以數據輔助指導運營，不同的實施階段有不同程度的效果。
網絡游戲的數據挖掘與數據分析可以本著“不為名，只圖實”的原則，能夠對游戲運營管理有幫助，及時是簡單的表格羅列篩選也是一種進步，不同程度的數據挖掘和分析產生不同的貢獻。希望能夠向有志于此的朋友學習探討合作交流。
教育工作者的數據挖掘分析大全（18篇）篇十四
網站分析與網絡數據分析挖據有什么區別?一起來看看網站分析與網絡數據分析挖據的區別吧。
網站分析與網絡數據分析挖據有什么區別。
從字面理解，網站分析wa似乎應該被包容在互聯網數據分析挖掘的大范疇里面，但是實際情況卻是當前“網站分析wa”已經成了一個非常獨立的明確定義的專業名稱和專業領域，從而事實上已經與當前的“互聯網數據分析挖掘”有了一個明確清晰的界限，所以關注互聯網，關注互聯網的數據分析應用的人，對于“網站分析wa”和“互聯網數據分析挖掘”都應該了解并清楚知道兩者在實踐應用上的主要區別。
目前的“網站分析wa”核心就是關注分析網站的“趨勢、轉化與細分”，實現這些核心的手段就是如何科學有效地布點(只有有效打點，才可以全面記錄詳細數據)，結合目前成熟的一系列分析工具，“網站分析wa”可以進行訪客分析(新老客戶分析，不同分層分析，等等)、頁面分析、轉化及結構分析、流量來源分析，等等。
但是，如果要從“網站分析wa”中發現它與目前“互聯網數據分析挖掘”的區別的話，區別體現在以下幾個方面：
第一：從分析的焦距來看。
“網站分析wa”主要關注分析的是網站的宏觀表現，而“互聯網數據分析挖掘”既可以分析網站的宏觀表現，也可以分析微觀表現(細化到具體的某個用戶member_id，比如可以預測任何個體的流失率，任何個體的交叉銷售可能性，等等)。
第二：從分析的技術算法看。
第三：從應用場景來看。
第四：從使用的人群來看。
“網站分析wa”固然應該被數據分析專業人員掌握，但是其同樣也適合來武裝互聯網行業里的運營人員，運營團隊等相關業務團隊;而“互聯網數據分析挖掘”更多的是用來武裝專職的數據分析人員和分析團隊的。
我目前打工的東家是中國互聯網行業的一家旗艦公司，也是一個著名的行業平臺，我注意到我的業務需求方(運營部門)在日常運營工作中他們自覺不自覺用到的就是“網站分析wa”里所重點關注的諸如流量來源分析，頁面結構優化，流量轉化漏斗，等等..
關于網站數據分析，一般都會借助第三方分析工具，目前99click商助科技旗下的siteflow系統，分析數據指標全面，已成為企業開展電子商務首屈一指的軟件品牌和標準配置，自推出以來，備受行業認可，連續保持市場領先。
siteflow數據系統已成為企業開展電子商務和營銷業務的標準配置。
教育工作者的數據挖掘分析大全（18篇）篇十五
近些年來，信息科技和網絡的通信技術已經得到了飛速的發展，并且全國的信息基礎設施也得到了完善，在全球的數據已經呈現出了極速增長的模式狀態。在此種情況下，傳統的數據處理方式已經滿足不了現代化的處理需求，因此需要利用大數據的自動分析和數據挖掘來實現對數據的有效分享和利用。大數據科學已經成為了一個橫跨信息科學、社會科學以及網絡科學的新型交叉學科，受到了學術界的廣泛關注。
一、遙感大數據的概述以及特征。
在現代社會當中，遙感大數據已經成為了大數據的重要代表，成為了科學研究方面的重點研究方面，但是在現階段當中還需要對其科學理論和方式進行不斷的深入研究。遙感大數據具有大數據的特征，并且也具有自身獨特的特征。在外部特征方面，首先具有海量的特征。遙感大數據的數據具有海量的特點，并且對著遙感技術的不斷發展，在現階段當中的高分辨率和高動態的新型衛星傳感器在單位時間之內可以捕獲到更多的數據量；其次還具有數據異構的特點，也就是說在數據生產過程當中所依賴到的業務系統之間會呈現出的不同狀態，都需要由不同的數據中心來進行提供的，并且在邏輯結構或者組織方式上也呈現出了不同的特點；另外，還具有數據多源的特點，集中體現在數據的來源和捕獲信息的手段方面，是可以擁有多種獲取形式的，包括全球的觀察網絡點接收到的實時信息，以及民眾手中的用戶端的個性化信息。在內部特征方面，首先具有高維度性的特點，遙感大數據的數據類型呈現出了多樣化的特點，因此數據當中的維度也變得越來越高，集中體現在了空間維度、時間維度以及光譜維度等。其次還具有多尺度性的.特點，成為了遙感大數據的重要特點，也就是說在進行數據的獲取過程當中，可以根據不同的遙感技術和相對應的技術水平，來進行有效的劃分，在空間和時間上呈現出多尺度的特點。另外，還具有非平穩性的特點，由于遙感大數據廣泛的獲取方式和物理意義，在信息理論的角度上來說，就屬于典型的非平穩信號，呈現出分布參數或者規律隨時發生變化的特點。
二、遙感大數據的自動分析和數據挖掘。
2.1自動分析。首先，需要對遙感大數據的表達進行了解，在這個過程當中需要抽取多元化的特征來進行表示，從而建立起遙感大數據的目標一體化，在研究過程當中主要包括對遙感大數據的多元離散特征的有效提取，形成在不同的傳感器當中的提取方式和方法。還要對若干大數據的多元特征進行歸一化的表達，從而提升對大數據的處理能力和處理效率。其次就需要對遙感大數據進行相關的檢索，在檢索過程當中，需要利用網絡化和集成化的方式進行檢索，制定出基礎設施的計劃，提升對其數據的訪問和檢索效率。并且針對海量的遙感大數據來會說，需要檢索出符合用戶需求和感興趣的內容和數據，就需要對數據內容進行比對，從而判斷出用戶所需要的內容，從大量的數據當中進行快速的檢索到目標。在檢索的過程當中，發展知識驅動的遙感大數據的檢索方式是最有效的方式之一，可以分為場景檢索服務、多源海量復雜場景數據的智能檢索以及信息數據的檢索等。另外，就是對遙感大數據的理解的，通過遙感大數據的科學，可以實現數據向知識的有效轉變，在這個過程當中就需要根據遙感大數據本身的特征和數據檢索的方式來對數據內容實現有效的提取。最后就是遙感大數據云的技術，可以將各種方式的遙感信息資源進行有效的整合，建立起遙感云服務的相關新型業務應用和服務模式，可以將在天空當中的傳感器所捕捉到的信息通過軟件的計算和整合來實現數據資源的有效存儲和處理，從而使得用戶可以在很快的時間之內獲取到有效的服務。
2.2數據挖掘。首先需要對遙感大數據的數據挖掘過程進行了解，包括數據的獲取、存儲以及處理和整合等，在整個過程當中都具有大數據的特點。在進行捕獲數據的過程當中可以從各種不同的傳感器當中進行獲取，然后對數據進行采樣和過濾，之后就可以對采集到的數據進行處理和分析，最后將其數據用可視化的模式進行顯示，方便了客戶的使用和利用。其次，就是遙感大數據和廣義的遙感大數據的綜合挖掘的過程，利用此種方式，一方面可以與其他的數據方式形成良好的互補關系，另外一方面也可以對其數據當中的變化規律以及其他信息進行更好的挖掘和采集。在廣義的遙感時空大數據當中，存儲的費用是相當昂貴的，并且在數據的分析能力方面也存在嚴重不足的現象，因此在現代社會的智慧城市的建設過程當中發揮不了其巨大的作用，因此需要利用其他自動化的數據智能處理和挖掘的方式來對其空間地理分布的數據進行全新的挖掘和過濾。在時空分布的視頻數據挖掘過程當中，在對智能數據進行處理和信息提取的同時，還要通過時空當中所分布的視頻數據進行自動化的區分，來有效的區分正常和非正常的狀態。在對時空數據的挖掘過程當中，主要可以從時空數據當中進行提取出隱藏的有用的信息知識，利用各種綜合性的方式和方法，比如統計法、聚類法、歸納法以及云理論等。在遙感大數據的挖掘應用方面，可以適用于地球各種尺度和方位的變化，還可以在很大程度上對未知的信息進行良好的篩選和挖掘，推動國家的科學技術的發展，實現社會的可持續化發展。
綜上所述，在不斷的發展過程當中，我國的遙感數據的種類和數量將呈現出飛速增長的模式，在很多方面以及領域當中已經開展了遙感大數據的研究工作。值得注意的是，現階段當中需要將遙感大數據的理論知識進行實踐化的轉變，從而實現遙感大數據的自動分析和數據挖掘功能，推動科學信息的不斷進步。
參考文獻。
教育工作者的數據挖掘分析大全（18篇）篇十六
數據挖掘是一種通過分析大量數據，發現潛在的模式和關聯規則的技術。它是應對大數據時代中信息過載問題的重要工具。數據挖掘案例分析是將數據挖掘技術應用到實際場景中，以解決現實問題。在進行數據挖掘案例分析時，我們可以利用機器學習、統計學和數據可視化等技術，幫助我們發現隱藏在數據中的知識和價值。
我曾參與一個金融領域的數據挖掘案例分析項目。該項目的目標是通過分析客戶的消費行為、貸款記錄和信用評分等數據，預測客戶是否會違約。首先，我們對原始數據進行了清洗和整理，剔除了缺失值和異常值。然后，我們使用了機器學習算法，如決策樹和隨機森林，進行了特征選擇和模型訓練。最后，我們將模型應用到新的數據集中，預測了客戶的違約概率并給出了相應的建議。
在進行數據挖掘案例分析時，首先需要充分了解項目的背景和目標，明確研究問題。然后，選擇合適的數據，并進行數據清洗、整理和轉換，使其適合分析。接下來，需要進行特征選擇和構建合適的模型，常用的算法有決策樹、支持向量機和神經網絡等。在應用模型時，還需對結果進行評估和優化，以提高模型的準確性和可靠性。此外，數據可視化也是十分重要的，可以幫助我們更直觀地理解數據和模型。
數據挖掘案例分析具有許多優點。首先，它能夠挖掘數據中的隱藏信息和規律，幫助我們做出更有效的決策。其次，數據挖掘可以提供多種模型和算法，適用于各種不同的問題和數據類型。另外，數據挖掘可以幫助企業發現新的商機和市場需求，并提升競爭力。然而，數據挖掘也存在一些局限性，如對數據的依賴性較強，數據質量不高可能導致結果不可靠，以及模型的解釋性較弱等。
數據挖掘案例分析對個人和社會都具有重要的影響。對個人而言，數據挖掘可以幫助我們更好地了解自己，更精準地預測和規劃個人行為。在社會層面，數據挖掘可以幫助政府制定更有效的政策，提高公共管理的水平。同時，數據挖掘也為企業提供了更好的市場研究和商業決策支持，幫助企業獲取更大的發展機遇。然而，數據挖掘也帶來了一些隱私和倫理問題，需要我們在應用數據挖掘技術時保護好個人和社會的利益。
總結：數據挖掘案例分析是一項重要的技術，利用其可以挖掘數據中的潛在價值，幫助我們做出更明智的決策。在實際應用中，我們需要經歷數據清洗、特征選擇和模型訓練等步驟，并注意數據的質量和模型的解釋性。數據挖掘案例分析對個人能力的提升和社會發展都起到積極的促進作用。然而，我們也需要意識到數據挖掘所帶來的隱私和倫理問題，并提出相應的防范措施。
教育工作者的數據挖掘分析大全（18篇）篇十七
這個問題看上去的確比較糾纏不清，不是因為字面理解，而是因為在當前的互聯網行業的具體實踐今天是周末，我百無聊賴之際試圖針對該問題做個膚淺的一孔之見，一方面希望能拋磚引玉，接受大家的批評指正；另一方面也算是對這個周末光陰有個交代，我在這個世界混吃混喝，總是要奉獻點什么的吧。
雖然從字面理解，網站分析wa應該被包容在互聯網數據分析挖掘的大范疇里面，但是實際情況卻是當前“網站分析wa”已經成了一個非常獨立的明確定義的專業名稱和專業領域，從而事實上已經與當前的“互聯網數據分析挖掘”有了一個明確清晰的界限，所以關注互聯網，關注互聯網的數據分析應用的人，對于“網站分析wa”和“互聯網數據分析挖掘”都應該了解并清楚知道兩者在實踐應用上的主要區別。
關于“網站分析wa”的具體詳細的介紹和應用場景，,這是一個私人的博客（網站），但是在當今中國互聯網行業實際上起的作用是一個“網站分析wa”門戶網站（知識庫）的角色，這個作者（博主、站長）就是宋星。從一定程度上說，宋星就是目前中國網站分析wa的代名詞。呵呵，所謂時勢造英雄，今日穩坐中國網站分析wa江湖頭把交椅的宋頭領，大約應該感恩這個偉大的互聯網時代，感謝命運感謝生活！！！
從我個人的膚淺理解上看，目前的“網站分析wa”核心就是關注分析網站的“趨勢、轉化與細分”，實現這些核心的手段就是如何科學有效地布點（只有有效打點，才可以全面記錄詳細數據），結合目前成熟的一系列分析工具，“網站分析wa”可以進行訪客分析（新老客戶分析，不同分層分析，等等）、頁面分析、轉化及結構分析、流量來源分析，等等。個人認為，宋星對于當今國內網站分析wa最大的價值和貢獻在于他系統化整理、定義了一批該領域的專業名稱、體系化的分析指標、該領域的系統化的分析思想和思路（實際上起到了類似的行業標準起草者的角色）。
但是，如果我們一定要從“網站分析wa”中發現它與目前“互聯網數據分析挖掘”的區別的話，我個人覺得區別體現在以下幾個方面（我是個井底之蛙，冒昧做個膚淺小結，期待各位指正）：
說了這么多廢話，語無倫次，顛三倒四，也不知道是否表達清楚，更不知道看官是否明白。其實，但凡文字總結的都是有誤導欠準確的，真正的理解和掌握都是無法用文字和語言來總結的，真正的理解和掌握只能是心有靈犀的會心一笑。遙想當年靈山法會，世尊拈花，眾皆不識，唯有迦葉破顏微笑，世尊乃曰：“吾有正法眼藏，涅妙心，實相無相，付諸于汝。”此乃教外別傳、不立文字、直承當下之無上法門，后人籠統目之為“禪”。
教育工作者的數據挖掘分析大全（18篇）篇十八
數據挖掘是現代數據科學中不可或缺的一環，它可以從大量的數據中提取有用的信息和模式。當如今信息社會到了數據爆炸的時代，數據挖掘的重要性也不言而喻。經過一定時間的學習和實踐，我有了一些關于數據挖掘及其分析的心得體會。
第二段：掌握基本算法。
要想進行數據挖掘的分析，首先要了解幾個基本算法，如分類、聚類、關聯規則、決策樹等。在實踐中，我發現不論對于哪種算法，其實最重要的是要理解算法背后的原理，而不是盲目地使用。通過對于算法的理解和掌握，才能在數據處理中取得更好的效果。
第三段：數據清洗。
數據挖掘中數據清洗是重中之重。在實踐中我曾經遇到過數據缺失、異常值、重復數據等問題。這些問題的存在可能會影響數據的準確性、可靠性，對數據挖掘造成很大的障礙，因此要充分的考慮數據的清洗。在數據清洗過程中，正確的數據清洗策略是必不可少的。
第四段：合理選取模型。
對于數據挖掘分析來說，模型的選擇非常重要。在選取模型的時候，要注意根據數據的特性來選擇合適的模型。其次，不同的模型所對應的模型參數的設置也很重要；通過不斷地測試，能夠不斷優化模型，從而得到理想的分析結果。
數據可視化分析在數據分析過程中也是至關重要的。正確的數據可視化工具及分析結果的呈現可以使人類對于數據更加直觀、準確的理解。這些過程及其結果可以幫助人類從數據分析中得到更多的知識并形成更好的感性認知。
結論。
通過對于數據挖掘及分析的學習和實踐，我認為更加重要的不是對于單一算法的掌握，而是對于整個數據分析流程的理解、掌握和修改。在數據挖掘的過程中，要不斷總結反思，不斷完善自己的技能和數據分析思維，從而達到更好地分析數據的目的。