通过总结，我们可以发现自己的潜能和不足之处，进一步提高自己的能力。下面是一些经典的范文范本，它们对于我们提高写作水平非常有帮助。
旅游管理下数据挖掘运用论文
我国中央经济会议明确指出解决“三农”问题是现阶段工作中的重点内容，这进一步体现出我国对农村旅游发展的重视。基于时代背景给予农村旅游发展的支持，进一步促进了农村产业结构的调整与农村经济的良好发展。在时代的背景下，农业旅游这种新兴的旅游模式顺应市场的需求得以产生和发展。不仅能够切实的促进农民的收入取得相应的提高，还能够进一步促进农村地区的全面发展。农业资源作为农业旅游发展的主要资源，农村旅游的开发能够有效的保障农村土地的经济性质，进而对耕地数量的保护起着强有力的保障作用。
一、探讨农业旅游开发管理的模式。
1、农户分散经营模式。
目前，在我国农业旅游发展的基础阶段是由农户作为农业旅游开发的主体，农业旅游的经营模式主要是以分散式经营模式为主。以农户为主体进行经营直接具有一定的弊端，一是开发的规模相对较小并且分散，而一些农户为了追求短期的利益没有对农业旅游资源进行合理的开发，而相应附属农产品的开发也因为缺乏科学理论支持出现单一缺乏吸引力的情况。二是农户缺乏雄厚的经济实力，在农业旅游开发中没有足够的资金投入。这直接影响着产品的开发和宣传。除此之外，经营者缺乏统一的规划，对原有的田园风光进行过度的修建，从而导致环境污染更加严重[1]。
2、企业主导经营模式。
分散的农户经营模式为农业旅游开发和经营带来严重的外部问题。而通过引进有经济实力和市场经营能力的企业进行农业旅游的开发，能够在一定程度上解决这些外部问题。但引进的企业作为外来者很难考虑到乡村公共资源对后代具有的重要作用，因此仍然可能导致对农业资源进行过度的开发利用和破坏[2]。
3、村民自主开发模式。
以村民自主开发模式作为农业旅游经营模式中的主体，主要基于具有一定规模的社区内，村民自发联合形成的农业旅游开发组组织。一般情况下，会成立相应的管理委员会对农业旅游资源的占用、供应等活动进行组织和监督。并结合相应的规章制度对农业旅游资源和乡村整体文化环境进行合理的使用和维护。这一经营模式是目前比较符合我国农业旅游开发的模式[3]。
二、分析农业旅游开发管理现存问题及形成原因。
1、农业旅游开发管理现存的问题。
我国农业旅游发展相对较晚，大部分地区都处在基础发展阶段。对于现阶段农业旅游开发中普遍存在的问题主要有三种，一是农民的收入提高效果不明显。二是农村的乡土民俗和自然资源环境遭到严重的破坏，三是对于农业旅游资源很难实现可持续发展。
通过对现阶段我国农业旅游开发管理中存在问题的分析可以总结出，形成这些问题的原因主要有四个方面。一是经营者的思想观念没有跟随时代的发展进行及时的更新，这直接导致产品类型较少。二是对农业旅游开发和管理没有进行长期的规划，缺乏相应的品牌产品和足够的营销力度。三是人才和资金的短缺导致旅游市场淡季和旺季差距较大。四是相关的基础设施和配套设施不完善，并且缺乏相应的体制，导致市场形成严重的无序竞争。
三、探究农业旅游开发管理相关对策。
1、正确认识农业旅游。
农业旅游的开发和管理要以正确的思想观念作为前提指导，因此要想确保农业旅游能够保持正确的发展方向就要对其具有正确的认识。农业旅游的开发和管理一定要树立正确的旅游资源观念，打破传统观念的限制，对农业旅游资源存在的本质内涵和具有的重要价值进行充分的认识，改进和创新农业旅游开发和管理意识。相关部门和所涉及人员应该投入更多的精力对于农业旅游进行合理的开发和科学的管理，从而为农业旅游发展质量提供强有力的基础保障。
2、农业旅游规划开发。
农业旅游主要是向游客展示出农村生产生活的整体，让游客能够感受到传统的乡土民俗文化和农业资源。这也要求我们要通过有效的开发和管理形成一个综合的资源系统，必须要从整体上对农业旅游进行合理的规划和科学的开发。对于农业旅游的规划和开发不仅要保护地区生物多样性好农村生态系统，还要重视农业科学配置，保证农业旅游资源的完整性和合理性。
3、加强相应制度规范。
现阶段，我国农业旅游开发管理十分需要建立相关的制度规范。这不仅有利于农业旅游开发主体在使用公共资源时能够主动考虑社会成本，进而对公共资源的消费数量进行合理的限制。还能够在一定程度上保证农业旅游经营组织在进行科学健康的可持续发展。
4、加强旅游人才培养。
加强对农村旅游人才的培养可以从三个方面入手，一是组织相应的旅游知识培训。二是要与相应的旅游企业和高等院校建立紧密的合作，为农村旅游人才提供更多的培训机会。三是要充分结合现代化信息技术手段，一方面要利用现代化网络信息技术拓宽农村旅游人才的知识面，另一方面还要利用网络信息技术倡导农民不断加强自身的学习，从而使农民的整体素质取得提高。
四、结语。
农业旅游作为新农村建设和发展的重要内容，推动着人民生活水平的提高和国家经济的发展，要想更好的进行农业旅游的开发和管理，我们要明确目前我国农业旅游发展管理模式存在的不足，正确的认识农业旅游的重要性。要加强对其规划开发，并建立相应的制度规范对旅游人才的培养，从而促进农业旅游的可持续发展。
数据挖掘论文
随着互联网技术的迅速发展，尤其移动互联网的爆发性发展，越来越多的公司凭借其备受欢迎的系统和app如雨后春笋般发展起来，如滴滴打车、共享单车等。海量数据自此不再是google等大公司的专利，越来越多的中小型企业也可以拥有海量数据。如何从浩如烟海的数据中挖掘出令人感兴趣和有用的知识，成为越来越多的公司急需解决的问题。因此，他们对数据挖掘分析师求贤若渴。在这一社会需求下，培养出优秀的数据挖掘分析师，是各个高校目前急需完成的一项任务。
目前，各大高等院校本科阶段争相开设数据挖掘课程。然而，该课程是一门相对较新的交叉学科，涵盖了概率统计、机器学习、数据库等学科的知识内容，难度较大。因此，大部分高校一般将此课程开设在研究生阶段，在本科生中开设此课程的学校相对较少。另外，不同的学校将其归入不同的专业中，如计算机专业、信息管理专业、统计学、医学等。可以说，这一课程基本上处于探索的过程中。我院灾害信息系于20xx年在信息管理与信息系统本科学生中首次开设了该课程。通过开设此课程，学生能够掌握数据挖掘的基本原理和各种挖掘算法等，掌握数据分析和处理、高级数据库编程等技能，达到数据聚类、分类、关联分析的目的。然而，通过前期教学过程，我们发现教学效果不理想，存在很多问题。
1、数据内驱力差。
以往数据挖掘课程重点讲授数据挖掘算法，对数据源的获取和处理极少获取。目前各大教材都在使用一些公共数据资源，这些数据资源有些已经非常陈旧了，比如20世纪80年代的加州房价数据。这些数据脱离现实，分析这些数据，学生没有任何兴趣和学习动力，也就无法发现价值。
大量具有难度的数据挖掘算法的学习，使学生丧失了学习兴趣，学完即忘，不知所用。
3、忽视对数据预处理过程的学习。
以往所使用的公共数据源或软件自带数据源，数据量小，需要的预处理工作比较少；这部分内容基本只安排一次理论课、一次实验课。而实际通过爬虫获取的数据源数据量大；这部分工作量比较大，需要占到整个数据挖掘工作量的一半以上。因此，一次理论课和一次实验课是无法让学生掌握数据预处理技能的。
4、算法编程实现难度较大。
要求学生学习一门新的编程语言，如r语言、python语言，对本科非计算机专业的学生来说难度是非常大的，尤其是课时安排只有48课时。
学生能够理解课堂案例，但在实际应用中，无法完成整个数据分析流程。
该课程的教学对象是信息管理与信息系统专业本科大四学生。因此，培养实际应用人才，使其完成整个实际数据挖掘分析流程是教师的教学目的。笔者对智联招聘、中华英才网、51job等几个大型招聘网站的几百个数据挖掘分析师相关职位进行分析，主要分析了相關职位的工作内容、职位要求以及需求企业。数据分析师主要利用数据挖掘工具对运营数据等多种数据源进行预处理、建模、挖掘、分析及优化。该职位是受业务驱动的，特点是将现有数据与业务相结合，最大程度地变现数据价值。该职位对计算机编程等相关技术不作要求，但是需要有深厚的数据挖掘理论基础，熟练使用主流的数据挖掘（或统计分析）工具。基于此，教师可以采取以下策略进行教学改革。
1、加强对业务数据的理解。
数据挖掘分析师是受业务驱动的，所以要理解实际业务，明确本次数据挖掘要解决什么问题。教师可以构建案例库，包括教师案例库、学生讨论案例库。教师案例库由教师构建，可用于课堂讲授。学生案例库由学生分组构建，并安排讨论课，由学生讲述、讨论并提交报告。
2、加强对数据的获取。
对学生感兴趣的数据源进行挖掘，这样才能更好地帮助学生理解吸收知识。因此，可以教授学生爬虫技术，编写爬虫程序，使其自主获取感兴趣的数据。
3、加强对数据的预处理工作。
在数据挖掘之前使用数据预处理技术，能够显著提高数据挖掘模式的质量，降低实际挖掘所需要的时间，应将其作为整门课程的重点进行学习。增加理论课程和实验课时，使学生掌握数据清理、数据集成、数据变换、数据归纳等数据预处理技术，并能够应对各种复杂数据源，最终利用爬虫程序获取的各种数据源进行预处理工作。
教师可以选择spssmodeler这款所见即所得的数据挖掘软件作为配套实验平台。该软件具有必需的数据预处理工具及预设的挖掘算法，学生可以把注意力放在要挖掘的数据及相关需求上，设定挖掘的主题，然后通过鼠标的点击拖拉即可完成相关主题的数据挖掘过程。学生最终可对自己获取并已处理过的数据进行挖掘分析。
5、加强教师外出培训学习。
数据挖掘技术以及大数据技术是近来比较新颖而且发展迅速的技术。教师长期身处三尺讲台之上，远离了新技术，脱离了实际。因此，需派遣教师到知名高校学习数据挖掘教学技术，到培训机构进行系统学习，到企业进行实战学习。
基于以上分析，形成了新的数据挖掘理论课程内容和实践课程内容，安排如表1和表2所示。共安排48学时，其中理论课24学时，实验课24学时。理论课重点讲授数据的获取、数据的理解、数据的预处理以及常用挖掘算法。实验课重点学习基于spssmodeler的数据挖掘，对理论课的内容进行实践。整个学习以工程项目为载体，该工程贯穿整个学习过程。学生通过爬虫程序获取自己感兴趣的数据源，根据课程进度，逐步完成后续数据的理解，再进行预处理，建模分析，评估整个过程。在课程结束时，完成整个项目，并提交报告。
在数字时代，越来越多的企业急需数据挖掘分析人才。教师应以培养实际应用人才为目的，充分培养学生对数据挖掘的学习兴趣，以工程项目为载体，贯穿整个课程周期。在教学中，打牢数据获取、理解预处理这一基石，加强建模挖掘分析，弱化对晦涩算法的编程学习，使学生真正掌握数据挖掘技术，满足社会需求。
电力企业数据挖掘技术探究教学论文
摘要：大数据和智游都是当下的热点，没有大数据的智游无从谈“智慧”，数据挖掘是大数据应用于智游的核心，文章探究了在智游应用中，目前大数据挖掘存在的几个问题。
关键词：大数据；智游；数据挖掘；
1引言。
随着人民生活水平的进一步提高，旅游消费的需求进一步上升，在云计算、互联网、物联网以及移动智能终端等信息通讯技术的飞速发展下，智游应运而生。大数据作为当下的热点已经成了智游发展的有力支撑，没有大数据提供的有利信息，智游无法变得“智慧”。
2大数据与智游。
旅游业是信息密、综合性强、信息依存度高的产业[1]，这让其与大数据自然产生了交汇。，江苏省镇江市首先提出“智游”的概念，虽然至今国内外对于智游还没有一个统一的学术定义，但在与大数据相关的描述中，有学者从大数据挖掘在智游中的作用出发，把智游描述为：通过充分收集和管理所有类型和来源的旅游数据，并深入挖掘这些数据的潜在重要价值信息，然后利用这些信息为相关部门或对象提供服务[2]。这一定义充分肯定了在发展智游中，大数据挖掘所起的至关重要的作用，指出了在智游的过程中，数据的收集、储存、管理都是为数据挖掘服务，智游最终所需要的是利用挖掘所得的有用信息。
3大数据挖掘在智游中存在的问题。
我国提出用十年时间基本实现智游的目标[3]过去几年国家旅游局的相关动作均为了实现这一目标。但是在借助大数据推动智游的可持续性发展中大数据所产生的价值却亟待提高原因之一就是在收集、储存了大量数据后对它们深入挖掘不够没有发掘出数据更多的价值。
3.1信息化建设。
智游的发展离不开移动网络、物联网、云平台。随着大数据的不断发展，国内许多景区已经实现wi—fi覆盖，部分景区也已实现人与人、人与物、人与景点之间的实时互动，多省市已建有旅游产业监测平台或旅游大数据中心以及数据可视化平台，从中进行数据统计、行为分析、监控预警、服务质量监督等。通过这些平台，已基本能掌握跟游客和景点相关的数据，可以实现更好旅游监控、产业宏观监控，对该地的旅游管理和推广都能发挥重要作用。
但从智慧化的发展来看，我国的信息化建设还需加强。虽然通讯网络已基本能保证，但是大部分景区还无法实现对景区全面、透彻、及时的感知，更为困难的是对平台的建设。在数据共享平台的建设上，除了必备的硬件设施，大数据实验平台还涉及大量部门，如政府管理部门、气象部门、交通、电子商务、旅行社、旅游网站等。如此多的部门相关联，要想建立一个完整全面的大数据实验平台，难度可想而知。
大数据时代缺的不是数据，而是方法。大数据在旅游行业的应用前景非常广阔，但是面对大量的数据，不懂如何收集有用的数据、不懂如何对数据进行挖掘和利用，那么“大数据”犹如矿山之中的废石。旅游行业所涉及的结构化与非结构化数据，通过云计算技术，对数据的收集、存储都较为容易，但对数据的挖掘分析则还在不断探索中。大数据的挖掘常用的方法有关联分析，相似度分析，距离分析，聚类分析等等，这些方法从不同的角度对数据进行挖掘。其中，相关性分析方法通过关联多个数据来源，挖掘数据价值。但针对旅游数据，采用这些方法挖掘数据的价值信息，难度也很大，因为旅游数据中冗余数据很多，数据存在形式很复杂。在旅游非结构化数据中，一张图片、一个天气变化、一次舆情评价等都将会对游客的旅行计划带来影响。对这些数据完全挖掘分析，对游客“行前、行中、行后”大数据的实时性挖掘都是很大的挑战。
3.3数据安全。
数据安全事件屡见不鲜伴着大数据而来的数据安全问题日益凸显出来。在大数据时代无处不在的数据收集技术使我们的个人信息在所关联的数据中心留下痕迹如何保证这些信息被合法合理使用让数据“可用不可见”[4]这是亟待解决的问题。同时在大数据资源的开放性和共享性下个人隐私和公民权益受到严重威胁。这一矛盾的存在使数据共享程度与数据挖掘程度成反比。此外经过大数据技术的分析、挖掘个人隐私更易被发现和暴露从而可能引发一系列社会问题。
大数据背景下的旅游数据当然也避免不了数据的安全问题。如果游客“吃、住、行、游、娱、购”的数据被放入数据库，被完全共享、挖掘、分析，那游客的人身财产安全将会受到严重影响，最终降低旅游体验。所以，数据的安全管理是进行大数据挖掘的前提。
3.4大数据人才。
大数据背景下的智游离不开人才的创新活动及技术支持，然而与专业相衔接的大数据人才培养未能及时跟上行业需求，加之创新型人才的外流，以及数据统计未来3~5年大数据行业将面临全球性的人才荒，国内智游的构建还缺乏大量人才。
4解决思路。
在信息化建设上，加大政府投入，加强基础设施建设，整合结构化数据，抓取非结构化数据，打通各数据壁垒，建设旅游大数据实验平台；在挖掘方法上，对旅游大数据实时性数据的挖掘应该被放在重要位置；在数据安全上，从加强大数据安全立法、监管执法及强化技术手段建设等几个方面着手，提升大数据环境下数据安全保护水平。加强人才的培养与引进，加强产学研合作，培养智游大数据人才。
参考文献。
基于数据挖掘的学生成绩预警模型研究论文数据挖掘
摘要：在本科高年级学生中开设符合学术研究和工业应用热点的进阶课程是十分必要的。以数据挖掘课程为例，本科高年级学生了解并掌握数据挖掘的相关技术，对于其今后的工作、学习不无裨益。着重阐述数据挖掘等进阶课程在本科高年级学生中的教学方法，基于本科高年级学生的实际情况，以及进阶课程的知识体系特点，提出有针对性的教学方法参考，从而提高进阶课程的教学效果。
关键词：数据挖掘；进阶课程；教学方法研究；本科高年级。
学生在本科高年级学生中开设数据挖掘等进阶课程是十分必要的，以大数据、数据挖掘为例，其相关技术不仅是当前学术界的研究热点，也是各家企事业单位招聘中重要岗位的要求之一。对于即将攻读硕士或博士学位的学生，对于即将走上工作岗位的学生，了解并掌握一些大数据相关技术，尤其是数据挖掘技术，都是不无裨益的。在目前本科教学中，对于数据挖掘等课程的教学，由于前序课程的要求，往往是放在本科四年级进行。如何激发本科四年级学生在考研，找工作等繁杂事务中的学习兴趣，从而更好地掌握数据挖掘的相关技术是本课程面临的主要挑战，也是所有本科进阶课程所面临的难题之一。
1数据挖掘等进阶课程所面临的问题。
1.1进阶课程知识体系的综合性。
进阶课程由于其理论与技术的先进性，往往是学术研究的前沿，工业应用的热点，是综合多方面知识的课程。以数据挖掘课程为例，其中包括数据库、机器学习、模式识别、统计、可视化、高性能技术，算法等多方面的知识内容。虽然学生在前期的本科学习中已经掌握了部分相关内容，如数据库、统计、算法等，但对于其他内容如机器学习、人工智能、模式识别、可视化等，有的是与数据挖掘课程同时开设的进阶课程，有的已经是研究生的教学内容。对于进阶课程繁杂的知识体系，应该如何把握广度和深度的关系尤为重要。
1.2进阶课程的教学的目的要求。
进阶课程的知识体系的综合性体现在知识点过多、技术特征复杂。从教学效益的角度出发，进阶课程的教学目的是在有限的课时内最大化学生的知识收获。从教学结果的可测度出发，进阶课程的教学需要能够有效验证学生掌握重点知识的.学习成果。1.3本科高年级学生的实际情况本科高年级学生需要处理考研复习，找工作等繁杂事务，往往对于剩余本科阶段的学习不重视，存在得过且过的心态。进阶课程往往是专业选修课程，部分学分已经修满的学生往往放弃这部分课程的学习，一来没有时间，二来怕拖累学分。
2数据挖掘等进阶课程的具体教学方法。
进阶课程的教学理念是在有限的课时内，尽可能地提高课程的广度，增加介绍性内容，在授课中着重讲解1~2个关键技术，如在数据挖掘课程中，着重讲解分类中的决策树算法，聚类中的k-means算法等复杂度一般，应用广泛的重要知识点，并利用实践来检验学习成果。
2.1进阶课程的课堂教学。
数据挖掘等进阶课程所涉及的知识点众多，在课堂上则采用演示和讲授相结合的方法，对大部分知识点做广度介绍，而对需要重点掌握知识点具体讲授，结合实践案例及板书。在介绍工业实践案例的过程中，对于具体数据挖掘任务的来龙去脉解释清楚，尤其是对于问题的归纳，数据的处理，算法的选择等步骤，并在不同的知识点的教学中重复介绍和总结数据挖掘的一般性流程，可以加深学生对于数据挖掘的深入理解。对于一些需要记忆的知识点，在课堂上采用随机问答的方式，必要的时候可以在每堂课的开始重复提问，提高学习的效果。
2.2进阶课程的课后教学。
对于由于时间限制无法在课上深入讨论的知识点，只能依靠学生在课后自学掌握。本科高年级学生的课后自学的动力不像低年级学生那么充足，可以布置需要动手实践并涵盖相关知识点的课后实践，但尽量降低作业的工程量。鼓励学生利用开源软件和框架，基于提供的数据集，实际解决一些简单的数据挖掘任务，让学生掌握相关算法技术的使用，并对算法有一定的了解。利用学院与大数据相关企业建立的合作关系，在课后通过参观，了解大数据技术在当前企业实践中是如何应用的，激发学生的学习兴趣。
2.3进阶课程的教学效果考察进阶课程的考察不宜采取考试的形式，可以采用大作业的形式。从具体的数据挖掘实践中检验教学的成果，力求是学生在上完本课程后可以解决一些简单的数据挖掘任务，将较复杂的数据挖掘技术的学习留给学生自己。
3结语。
数据挖掘是来源于实践的科学，学习完本课程的学生需要真正理解，掌握相关的数据挖掘技术，并能够在实际数据挖掘任务中应用相关算法解决问题。这也对教师的教学水平提出了挑战，并直接与教师的科研水平相关。在具体的教学过程中，发现往往是在讲授实际科研中遇到的问题时，学生的兴趣较大，对于书本上的例子则反映一般。进阶课程在注重教学方法的基础上，对于教师的科研水平提出了新的要求，这也是对于教师科研的反哺，使教学过程变成了教学相长的过程。
参考文献：
[1]孙宇，梁俊斌，钟淑瑛．面向工程的《数据挖掘》课程教学方法探讨[j]．现代计算机，2014（13）.
[2]蒋盛益，李霞，郑琪．研究性学习和研究性教学的实证研究———以数据挖掘课程为例[j]．计算机教育，2014（24）.
[3]张晓芳，王芬，黄晓．国内外大数据课程体系与专业建设调查研究[c]．2ndinternationalconferenceoneducation,managementandsocialscience（icemss2014），2014.
[4]郝洁．《无线传感器网络》课程特点、挑战和解决方案[j]．现代计算机，2016（35）.
[5]王永红．计算机类专业剖析中课程分析探讨[j]．现代计算机，2011（04）.
数据挖掘论文
[1]刘莹。基于数据挖掘的商品销售预测分析[j].科技通报。2014（07）。
[2]姜晓娟，郭一娜。基于改进聚类的电信客户流失预测分析[j].太原理工大学学报。2014（04）。
[3]李欣海。随机森林模型在分类与回归分析中的应用[j].应用昆虫学报。2013（04）。
[4]朱志勇，徐长梅，刘志兵，胡晨刚。基于贝叶斯网络的客户流失分析研究[j].计算机工程与科学。2013（03）。
[5]翟健宏，李伟，葛瑞海，杨茹。基于聚类与贝叶斯分类器的网络节点分组算法及评价模型[j].电信科学。2013（02）。
[6]王曼，施念，花琳琳，杨永利。成组删除法和多重填补法对随机缺失的二分类变量资料处理效果的比较[j].郑州大学学报（医学版）.2012（05）。
[7]黄杰晟，曹永锋。挖掘类改进决策树[j].现代计算机（专业版）.2010（01）。
[8]李净，张范，张智江。数据挖掘技术与电信客户分析[j].信息通信技术。2009（05）。
[9]武晓岩，李康。基因表达数据判别分析的随机森林方法[j].中国卫生统计。2006（06）。
[10]张璐。论信息与企业竞争力[j].现代情报。2003（01）。
[13]俞驰。基于网络数据挖掘的客户获取系统研究[d].西安电子科技大学2009。
[14]冯军。数据挖掘在自动外呼系统中的应用[d].北京邮电大学2009。
[15]于宝华。基于数据挖掘的高考数据分析[d].天津大学2009。
[16]王仁彦。数据挖掘与网站运营管理[d].华东师范大学2010。
[19]贾治国。数据挖掘在高考填报志愿上的应用[d].内蒙古大学2005。
[22]阮伟玲。面向生鲜农产品溯源的基层数据库建设[d].成都理工大学2015。
[23]明慧。复合材料加工工艺数据库构建及数据集成[d].大连理工大学2014。
[25]岳雪。基于海量数据挖掘关联测度工具的设计[d].西安财经学院2014。
[28]张晓东。全序模块模式下范式分解问题研究[d].哈尔滨理工大学2015。
[30]王化楠。一种新的混合遗传的基因聚类方法[d].大连理工大学2014。
“大数据”到底有多大？根据研究机构统计，仅在2011年，全球数据增量就达到了1.8zb(即1.8万亿gb)，相当于全世界每个人产生200gb以上的数据。这种增长趋势仍在加速，据保守预计，接下来几年中，数据将始终保持每年50%的增长速度。
纵观人类历史，每一次划时代的变革都是以新工具的出现和应用为标志的。蒸汽机把人们从农业时代带入了工业时代，计算机和互联网把人们从工业时代带入了信息时代，而如今大数据时代已经到来，它源自信息时代，又是信息时代全方位的深化应用与延伸。大数据时代的生产原材料是数据，生产工具则是大数据技术，是对信息时代所产生的海量数据的挖掘和分析，从而快速地获取有价值信息的技术和应用。
概括来讲，大数据有三个特征，可总结归纳为“3v”，即量(volume)、类(variety)、时(velocity)。量，数据容量大，现在数据单位已经跃升至zb级别。类，数据种类多，主要来自业务系统，例如社交网络、电子商务和物联网应用。时，处理速度快，时效性要求高，从传统的事务性数据到实时或准实时数据。
数据挖掘，又称为知识发现(knowledgediscovery)，是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术。知识发现过程通常由数据准备、规律寻找和规律表示3个阶段组成。数据准备是从数据中心存储的数据中选取所需数据并整合成用于数据挖掘的数据集；规律寻找是用某种方法将数据集所含规律找出来；规律表示则是尽可能以用户可理解的方式(如可视化)将找出的规律表示出来。
“数据海量、信息缺乏”是相当多企业在数据大集中之后面临的尴尬问题。目前，大多数事物型数据库仅实现了数据录入、查询和统计等较低层次的功能，无法发现数据中存在的有用信息，更无法进一步通过数据分析发现更高的价值。如果能够对这些数据进行分析，探寻其数据模式及特征，进而发现某个客户、群体或组织的兴趣和行为规律，专业人员就可以预测到未来可能发生的变化趋势。这样的数据挖掘过程，将极大拓展企业核心竞争力。例如，在网上购物时遇到的提示“浏览了该商品的人还浏览了如下商品”，就是在对大量的购买者“行为轨迹”数据进行记录和挖掘分析的基础上，捕捉总结购买者共性习惯行为，并针对性地利用每一次购买机会而推出的销售策略。
随着社会的进步和信息通信技术的发展，信息系统在各行业、各领域快速拓展。这些系统采集、处理、积累的数据越来越多，数据量增速越来越快，以至用“海量、爆炸性增长”等词汇已无法形容数据的增长速度。
2011年5月，全球知名咨询公司麦肯锡全球研究院发布了一份题为《大数据：创新、竞争和生产力的。下一个新领域》的报告。报告中指出，数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域，逐渐成为重要的生产因素；而人们对于大数据的运用预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。2012年3月29日，美国政府在白宫网站上发布了《大数据研究和发展倡议》，表示将投资2亿美元启动“大数据研究和发展计划”，增强从大数据中分析萃取信息的能力。
在电力行业，坚强智能电网的迅速发展使信息通信技术正以前所未有的广度、深度与电网生产、企业管理快速融合，信息通信系统已经成为智能电网的“中枢神经”，支撑新一代电网生产和管理发展。目前，国家电网公司已初步建成了国内领先、国际一流的信息集成平台。随着三地集中式数据中心的陆续投运，一级部署业务应用范围的拓展，结构化和非结构化数据中心的上线运行，电网业务数据从总量和种类上都已初具规模。随着后续智能电表的逐步普及，电网业务数据将从时效性层面进一步丰富和拓展。大数据的“量类时”特性，已在海量、实时的电网业务数据中进一步凸显，电力大数据分析迫在眉睫。
当前，电网业务数据大致分为三类：一是电力企业生产数据，如发电量、电压稳定性等方面的数据；二是电力企业运营数据，如交易电价、售电量、用电客户等方面的数据；三是电力企业管理数据，如erp、一体化平台、协同办公等方面的数据。如能充分利用这些基于电网实际的数据，对其进行深入分析，便可以提供大量的高附加值服务。这些增值服务将有利于电网安全检测与控制(包括大灾难预警与处理、供电与电力调度决策支持和更准确的用电量预测)，客户用电行为分析与客户细分，电力企业精细化运营管理等等，实现更科学的需求侧管理。
例如，在电力营销环节，针对“大营销”体系建设，以客户和市场为导向，省级集中的95598客户服务、计量检定配送业务属地化管理的营销管理体系和24小时面向客户的营销服务系统，可通过数据分析改善服务模式，提高营销能力和服务质量；以分析型数据为基础，优化现有营销组织模式，科学配置计量、收费和服务资源，构建营销稽查数据监控分析模型；建立各种针对营销的系统性算法模型库，发现数据中存在的隐藏关系，为各级决策者提供多维的、直观的、全面的、深入的分析预测性数据，进而主动把握市场动态，采取适当的营销策略，获得更大的企业效益，更好地服务于社会和经济发展。此外，还可以考虑在电力生产环节，利用数据挖掘技术，在线计算输送功率极限，并考虑电压等因素对功率极限的影响，从而合理设置系统输出功率，有效平衡系统的安全性和经济性。
公司具备非常好的从数据运维角度实现更大程度信息、知识发现的条件和基础，完全可以立足数据运维服务，创造数据增值价值，提供并衍生多种服务。以数据中心为纽带，新型数据运维的成果将有可能作为一种新的消费形态与交付方式，给客户带来全新的使用体验，打破传统业务系统间各自为阵的局面，进一步推动电网生产和企业管理，从数据运维角度对企业生产经营、管理以及坚强智能电网建设提供更有力、更长远、更深入的支撑。
这个问题太笼统，基本上算法和应用是两个人来做的，可能是数据挖掘职位。做算法的比较少，也比较高级。
其实所谓做算法大多数时候都不是设计新的算法(这个可以写论文了)，更多的是技术选型，特征工程抽取，最多是实现一些已经有论文但是还没有开源模块的算法等，还是要求扎实的算法和数据结构功底，以及丰富的分布式计算的知识的，以及不错的英文阅读和写作能力。但即使是这样也是百里挑一的，很难找到。
绝大读书数据挖掘岗位都是做应用，数据清洗，用现成的库建模，如果你自己不往算法或者架构方面继续提升，和其他的开发岗位的性质基本没什么不同，只要会编程都是很容易入门的。
实际情况不太清楚，由于数据挖掘和大数据这个概念太火了，肯定到处都有人招聘响应的岗位，但是二线城市可能仅仅是停留在概念上，很多实际的工作并没有接触到足够大的数据，都是生搬硬套框架(从我面试的人的工作经验上看即使是在北上广深这种情况也比较多见)。
只是在北上广深，可能接触到大数据的机会多一些。而且做数据挖掘现在热点的技术比如python，spark，scala，r这些技术除了在一线城市之外基本上没有足够的市场(因为会的人太少了，二线城市的公司找不到掌握这些技术的人，不招也没人学)。
所以我推测二线城市最多的还是用java+hadoop，或者用java写一些spark程序。北上广深和二线城市程序员比待遇是欺负人，就不讨论了。
和传统的前后端程序员相比，最主要的去别就是对编程水平的要求。从我招聘的情况来看，做数据挖掘的人编程水平要求可以降低一个档次，甚至都不用掌握面向对象。
但是要求技术全面，编程、sql，linux，正则表达式，hadoop，spark，爬虫，机器学习模型等技术都要掌握一些。前后端可能是要求精深，数据挖掘更强调广博，有架构能力更好。
打基础是最重要的，学习一门数据挖掘常用的语言，比如python，scala，r;学习足够的linux经验，能够通过awk，grep等linux命令快速的处理文本文件。掌握sql，mysql或者postgresql都是比较常用的关系型数据库，搞数据的别跟我说不会用数据库。
补充的一些技能，比如nosql的使用，elasticsearch的使用，分词(jieba等模块的使用)，算法的数据结构的知识。
我觉得应当学习，首先hadoop和hive很简单(如果你用aws的话你可以开一台emr，上面直接就有hadoop和hive，可以直接从使用学起)。
我觉得如果不折腾安装和部署，还有linux和mysql的经验，只要半天到一天就能熟悉hadoop和hive的使用(当然你得有linux和mysql的基础，如果没有就先老老实实的学linux和mysql，这两个都可以在自己的pc上安装，自己折腾)。
spark对很多人来说才是需要学习的，如果你有java经验大可以从java入门。如果没有那么还是建议从scala入门，但是实际上如果没有java经验，scala入门也会有一定难度，但是可以慢慢补。
所以总的来说spark才足够难，以至于需要学习。
如果上面任何一个问题的答案是no，我都不建议直接转行或者申请高级的数据挖掘职位(因为你很难找到一个正经的数据挖掘岗位，顶多是一些打擦边球的岗位，无论是实际干的工作还是未来的成长可能对你的帮助都不大)。
无论你现在是学生还是已经再做一些前段后端、运维之类的工作你都有足够的时间补齐这些基础知识。
补齐了这些知识之后，第一件事就是了解大数据生态，hadoop生态圈，spark生态圈，机器学习，深度学习(后两者需要高等数学和线性代数基础，如果你的大学专业学这些不要混)。
基于数据挖掘的学生成绩预警模型研究论文数据挖掘
摘要：随着互联网的广泛使用，web的数据挖掘技术成为现阶段数据挖掘技术研究的重点，但由于其数据挖掘控制的复杂，对人们的数据挖掘和使用带来了困难。而xml数据挖掘的出现弥补了web数据挖掘的缺陷，为其带来了方便。
关键词：多层次技术；xml数据挖掘；web数据挖掘；研究。
0引言。
数据挖掘就是从大量的信息数据中发现潜在的规律性内容，进而对数据应用的质量问题进行解决，实现对数据的充分利用。在互联网发展支持下的数据挖掘技术得到了快速的发展，特别是以结构化数据为主的数据挖掘技术。数据挖掘技术被广泛地应用到各个领域，并获得了好的效果。但这种结构化的数据挖掘技术无法对web数据挖掘的特性进行处理，web上的html文档格式也不规范，导致没有充分挖掘和利用有价值的知识。由此，如何优化传统数据挖掘技术，实现其和web的结合成为数据挖掘技术研究领域关注的热点。而xml的出现，弥补了web的不足，成为现阶段互联网数据组织和交换的标准，并逐渐出现在web上。文章对基于多层次技术的xml数据挖掘进行研究。
第一，异构数据库的环境。因特网上的信息可以说就是一种数据路，具有大量的数据资源，每个站点的数据源都是异构的，因此，每个站点之间的信息和组织结构不一样，形成了一种异构数据库环境。想要获得和利用这些数据资源需要进行数据挖掘，这种数据挖掘需要对站点的异构数据集成进行研究，同时还要对因特网上的数据查询问题进行解决。第二，半结构化的数据结构。传统的数据库具有数据模型，能够通过这种模型来对特定的数据进行描述。但因特网上的数据较为复杂，没有统一的模型让人进行描述，且自身具有独立性、动态性的特点，存在自述层次，因而是一种半结构化数据。
2xml数据挖掘技术。
2.1xml技术概述。
xml是由万维网协会设计的一种中介标示性语言，主要被应用在web中。xml类似于html，主要被设计用来描述数据的语言，为数据挖掘提供了一种独立的运行程序，能够实现对数据的共享，并利用计算机通讯将信息传递到多个领域。
2.2xml和html的比较。
html是web的重要技术要素之一，简单易学，被很多计算机专业人员应用于创建自己的、具有超文本特定的多媒体主页，能够实现网络和普通人的联系，创造出丰富的网页。但其在因特网的应用存在以下几点缺陷：第一，只是对信息的显示方式进行描述，没有对信息内容本身进行描述；第二，需要因特网服务器帮其处理任务工作，加重了网络的负担，降低了网络运行的效率。根据上文对xml技术的概述，可以看出，xml不是一种单纯的标记语言，而是一种定义语言，能够根据需要设定不同的标记语言，突破了html固定标记的限制，能够更好地推动web的发展。
3.1设计的特点。
第一，具有自然、性能良好、个性化设计的系统用户界面；第二，主要应用元搜索引擎页面。这种页面设计的'主要思想是首先对用户的查询请求进行预处理，之后向各个搜索引擎发送查询的请求，最后，在经过处理之后向用户反馈检索结果。第三，web页面的设计充分应用了hits的算法。第四，利用xml技术对检索的数据进行预处理。主要表现为将数据库中的所有文档形式转化为xml文档形式，之后在数据仓库的应用下实现各种文档的集成。
3.2系统设计的结构。
xml数据挖掘系统的结构主要包含用户界面模块、数据预处理模块和数据挖掘模块。第一，用户界面模块主要作为用户和系统交接的端口存在，用户通过这个界面来实现对数据挖掘系统的使用。在这个模块中，用户能够在对数据挖掘之前设定挖掘的参数，之后提出请求、对挖掘成果分析，实现个性化的数据挖掘。第二，数据预处理模块主要是指在对数据检索之后，应用xml技术对检索的数据进行预处理。第三，数据挖掘模块主要是对数据预处理后的模块信息进行挖掘，并将成果展示给用户。
4基于xml技术的web数据挖掘。
基于xml技术的web数据挖掘主要分为内容上的挖掘和形式上的挖掘两种，其中，内容挖掘主要是针对文档标记的开始和结束之间的文本部分，即对标记值的一种挖掘。具体的内容挖掘方案主要有三种：第一，利用专门的xml数据、半结构数据开发查询的语言，充分开发其查询功能，并将这种语言渗透在应用程序中，从而实现对数据的有限挖掘。这种挖掘方案能够将xml技术和数据挖掘技术进行有效的结合，且具有操作简单的特点。第二，实现对xml文档数据的结构化处理。在处理之后将其映射到现有的关系对象模型中，从而实现对数据的挖掘。第三，将xml文档视为一种文本，采用传统的数据挖局处理技术对数据进行挖掘。
4.2xml技术数据挖掘实现。
xml技术的挖掘实现主要利用xquery实现关联挖掘来进行数据挖掘，且不需要对其文档进行预处理和挖掘后处理，具有操作简单的优势。主要采用两种方式来执行xquery。第一，使用xhivenodeif对象的executexquery进行语句的执行，使得集合的每个元素都是对应的对象，并将对象转换成dom的节点来进行数据的挖掘。第二，利用xhivexqueryqueryif对象调用execute进行语句的执行。在这个过程中会涉及对外部参数的使用。
5结语。
xml数据挖掘能够有效解决因特网数据挖掘难的问题，实现数据挖掘的简单化操作。xml数据挖掘将不同结构、不容易兼容的数据进行结合，并利用自身的灵活性和延展性将各种应用软件中的数据进行不同描述，从而方便因特网中数据的收集和记录。同时，基于xml数据是自我描述性的，不需要内部的描述处理就能实现数据的交换，为其对数据的处理和应用提供了便利的支持。因此，技术xml技术的数据挖掘成为当今因特网数据挖掘的研究重点，需要有关人员引起足够的重视，进而不断促进该技术对数据挖掘的应用。
参考文献：
旅游管理下数据挖掘运用论文
随着我国的旅游业的迅猛发展，旅游产业正迈向国际化的轨道,传统旅游业积累的海量数据,没有被有效利用,资源被极大浪费。将数据挖掘引入到旅游产业是大势所趋。当前数据挖掘在旅游信息化建设中的应用与研究情况主要集中在高校理论界的研究,大多数研究仅仅是学术研究,真正运用到旅游行业的文章多是从某个具体的方面出发,针对个别应用进行数据挖掘的融合。笔者主要研究决策树方法在旅游信息化建设中的应用。目前,决策树算法有cls算法、id3算法、c4.5算法、cart算法、sliq算法、z统计算法、并行决策树算法和sprint算法等。不同算法在执行效率、输出结果、可扩容性、可理解性、预测的准确性等方面各不相同。总的来说,这么多决策树算法各有优缺点，真正将数据挖掘运用到整个旅游信息化建设中还有很多问题需要解决。
数据挖掘中常用的基本分类算法有决策树、贝叶斯、基于规则的算法等等。其中，决策树是目前主流的分类技术,己经成功的应用于更多行业的数据分析。在关联规则挖掘研究中,最重要的是apriori算法,这个算法后来成为绝大多数关联规则分类的基础。聚类算法也是数据挖掘技术中极为重要的组成部分。与分类技术不同的是,聚类不要求对数据进行事先标定,就数据挖掘功能而言,聚类能够可以针对数据的相异度来分析评估数据,可以作为其他对发现的簇运行的数据挖掘算法的预处理步骤。各种算法分类模型建立有所不同,但原理是大致相同的。笔者考虑决策树算法结构简单,便于理解,且很擅长处理非数值型数据,建模效率高,分类速度快,特别适合大规模的数据处理的优点,结合旅游产业数据特点,故作重点分析。
旅游业数据挖掘系统的基本特点如下：统计旅游兴趣；购物消费趋向；推荐其感兴趣的旅游景点；在后台管理中,通过决策树算法对游客数量、平均年龄、景点收费、游客来自地区等进行分析总结,为旅游消费者和旅游管理者提供服务：为消费者提供吃住行购娱乐天气各方面信息查询、机票、车船票、酒店、景区门票、餐饮等方面的预定与现金支付、第三方支付、消费者评价、在线咨询等方面的便利、快捷服务。为管理者提供推荐、游客管理、线路管理、景点管理、特色服务管理、机票管理、在线咨询管理、旅游客户关系管理等服务，提高整体服务效率和水平。
旅游业信息管理系统包括游客信息管理与游客信息分析两个子模块。根据系统日常运行出现的问题及时对系统进行维护,如添加或者删除某个模块功能,系统整体运行速度的更近等。系统运用数据库层、持久化层、业务逻辑层、表示层四层体系结构,主要利用id3算法达到旅游数据信息的快速、准确分类。考虑了游客与酒店之间的关系、游客与旅游路线之间的关系、游客与旅游景点之间的关系、游客与机票、车票之间的关系、管理员与游客之间的关系、逻辑结构设计。程序之间的独立性增加,易于扩展,规范化得到保证的同时提高了系统的安全性。详细功能设计包括：用户登录、用户查询、预定及支付、后台管理、旅游客户管理和数据分析等方面。本系统中主要运用java语言就行逻辑上的处理。系统主要使用struts2和hibernate这两个框架来进行整个系统的搭建。其中struts2主要处理业务逻辑,而hibernate主要是处理数据存储、查询等操作。系统采用tomcat服务器。系统模块需要实现酒店推荐实现、景点推荐实现、天气预报实现、旅游线路实现、特产推荐、数据分析展现功能、报表数据获取、景区客流量变化分析实现等。需要进行后台信息管理等功能测试以及时间测试、数据测试等性能测试。
在对数据挖掘的基本方法与技术进行总结的基础上，结合当今数据挖掘的发展方向和研究热点，可以发现旅游业数据挖掘算法系统有待进一步完善之处：订票系统尚待完善。界面美化需要进一步改进。数据表之间的结构关系需要优化，以提高数据处理能力和效率。数据挖掘工具及算法有待精细化改进。
作者：朱晖单位：河南职业技术学院。
文档为doc格式。
数据挖掘论文
发现的是用户感兴趣的知识；发现的知识应当能够被接受、理解和运用。也就是发现全部相对的知识，是具有特定前提与条件，面向既定领域的，同时还容易被用户接受。数据挖掘属于一种新型的商业信息处理技术，其特点为抽取、转化、分析商业数据库中的大规模业务数据，从中获得有价值的商业数据。简单来说，其实数据挖掘是一种对数据进行深入分析的方法。因此，可以描述数据挖掘为：根据企业设定的工作目标，探索与分析企业大量数据，充分揭示隐藏的、未知的规律性，并且将其转变为科学的方法。数据挖掘发现的最常见知识包括：
1.1.1广义知识体现相同事物共同性质的知识，是指类别特点的概括描述知识。按照数据的微观特点对其表征的、具有普遍性的、极高概念层次的知识积极发现，是对数据的高度精炼与抽象。发现广义知识的方法与技术有很多，例如数据立方体和归约等。
1.1.2关联知识体现一个事件与其他事件之间形成的关联知识。假如两项或者更多项之间形成关联，则其中一项的属性数值就能够借助其他属性数值实行预测。
1.1.3分类知识体现相同事物共同特点的属性知识与不同事物之间差异特点知识。
1.2.1明确业务对象对业务问题清楚定义，了解数据挖掘的第一步是数据挖掘目的。挖掘结果是无法预测的，但是研究的问题是可预见的，仅为了数据挖掘而数据挖掘一般会体现出盲目性，通常也不会获得成功。基于用户特征的电子商务数据挖掘研究刘芬（惠州商贸旅游高级职业技术学校，广东惠州516025）摘要：随着互联网的出现，全球范围内电子商务正在迅速普及与发展，在这样的环境下，电子商务数据挖掘技术应运而生。电子商务数据挖掘技术是近几年来数据挖掘领域中的研究热点，基于用户特征的电子商务数据挖掘技术研究将会解决大量现实问题，为企业确定目标市场、完善决策、获得最大竞争优势，其应用前景广阔，促使电子商务企业更具有竞争力。主要分析了电子商务内容、数据挖掘技术和过程、用户细分理论，以及基于用户特征的电子商务数据挖掘。
1.2.2数据准备第一选择数据：是按照用户的挖掘目标，对全部业务内外部数据信息积极搜索，从数据源中获取和挖掘有关数据。第二预处理数据：加工选取的数据，具体对数据的完整性和一致性积极检查，并且处理数据中的噪音，找出计算机丢失的数据，清除重复记录，转化数据类型等。假如数据仓库是数据挖掘的对象，则在产生数据库过程中已经形成了数据预处理。
1.2.3变换数据转换数据为一个分析模型。这一分析模型是相对于挖掘算法构建的。构建一个与挖掘算法适合的分析模型是数据挖掘获得成功的重点。可以利用投影数据库的相关操作对数据维度有效降低，进一步减少数据挖掘过程中数据量，提升挖掘算法效率。
1.2.4挖掘数据挖掘获得的经济转化的数据。除了对选择科学挖掘算法积极完善之外，其余全部工作都自行完成。整体挖掘过程都是相互的，也就是用户对某些挖掘参数能够积极控制。
1.2.5评价挖掘结果这个过程划分为两个步骤：表达结果和评价结果。第一表达结果：用户能够理解数据挖掘得到的模式，可以通过可视化数据促使用户对挖掘结果积极理解。第二评价结果：用户与机器对数据挖掘获得的模式有效评价，对冗余或者无关的模式及时删除。假如用户不满意挖掘模式，可以重新挑选数据和挖掘算法对挖掘过程科学执行，直到获得用户满意为止。
用户细分是指按照不同用户的属性划分用户集合。目前学术界和企业界一般接受的是基于用户价值的细分理论，其不仅包含了用户为企业贡献历史利润，还包含未来利润，也就是在未来用户为企业可能带来的利润总和。基于用户价值的细分理论选择客户当前价值与客户潜在价值两个因素评价用户。用户当前价值是指截止到目前用户对企业贡献的总体价值；用户潜在价值是指未来用户可能为企业创造的价值总和。每个因素还能够划分为两个高低档次，进一步产生一个二维的矩阵，把用户划分为4组，价值用户、次价值用户、潜在价值用户、低价值用户。企业在推广过程中根据不同用户应当形成对应的方法，投入不同的资源。很明显对于企业来说价值用户最重要，被认为是企业的玉质用户；其次是次价值用户，被认为是金质用户，虽然数量有限，却为企业创造了绝大部分的利润；其他则是低价值用户，对企业来说价值最小，成为铅质用户，另外一类则是潜在价值用户。虽然这两类用户拥有较多的数量，但是为企业创造的价值有限，甚至很小。需要我们注意的是潜在价值用户利用再造用户关系，将来极有可能变成价值用户。从长期分析，潜在价值用户可以是企业的隐形财富，是企业获得利润的基础。将采用数据挖掘方法对这4类用户特点有效挖掘。
3.1设计问卷。
研究的关键是电子商务用户特征的数据挖掘，具体包含了价值用户特征、次价值用户特征、潜在价值用户特征，对电子商务用户的认知度、用户的需求度分析。问卷内容包括3部分：其一是为被调查者介绍电子商务的概念与背景；其二是具体调查被调查对象的个人信息，包含了性别、年龄、学历、感情情况、职业、工作、生活地点、收入、上网购物经历；其三是问卷主要部分，是对用户对电子商务的了解、需求、使用情况的指标设计。
3.2调查方式。
本次调查的问卷主体是电脑上网的人群，采用随机抽象的方式进行网上访问。一方面采用大众聊天工具，利用电子邮件和留言的方式发放问卷，另一方面在大众论坛上邀请其填写问卷。
（1）选择数据挖掘的算法利用clementine数据挖掘软件，采用c5.o算法挖掘预处理之后数据。
（2）用户数据分析。
1）电子商务用户认知度分析按照调查问卷的问题“您知道电子商务吗？”得到对电子商务用户认知情况的统计，十分了解20.4%，了解30.1%，听过但不了解具体使用方法40.3%，从未听过8.9%。很多人仅听过电子商务，但是并不清楚具体的功能与应用方法，甚至有一小部分人没有听过电子商务。对调查问卷问题“您听过电子商务的渠道是什么？”，大部分用户是利用网了解电子商务的，占40.2%；仅有76人是利用纸质报刊杂志上知道电子商务的并且对其进行应用；这也表明相较于网络宣传纸质媒体推广电子商务的方法缺乏有效性。
2）电子商务用户需求用户希求具体是指使用产品服务人员对应用产品或服务形成的需求或者期望。按照问题“假如你曾经使用电子商务，你觉得其用途怎样，假如没有使用过，你觉得其对自己有用吗？”得到了认为需要和十分需要的数据，觉得电子商务有用的用户为40.7%，不清楚是否对自己有用的用户为56.7%，认为不需要的仅有2.4%。
3）电子商务用户应用意愿应用意愿是指消费者对某一产品服务进行应用或者购买的一种心理欲望。按照问题“假如可以满足你所关心的因素，未来你会继续应用电子商务吗？”获得的数据可知，在满足各种因素时，将来一年之内会应用电子商务的用户为78.2%，一定不会应用电子商务的用户为1.4%。表明用户形成了较为强烈的应用电子商务欲望，电子商务发展前景很好。基于用户特征的电子商务数据研究，电子商务企业通过这一结果能够更好地实行营销和推广，对潜在用户积极定位，提高用户体验，积极挖掘用户价值。分析为企业准确营销和推广企业提供了一个有效的借鉴。
互联网中数据是最宝贵的资源之一，大量数据中包含了很大的潜在价值，对这些数据深入挖掘对互联网商务、企业推广、传播信息发挥了巨大的作用。近些年来，数据挖掘技术获得了信息产业的极大重视，具体原因是出现了大量的数据，能够广泛应用，并且需要转化数据成为有价值的信息知识。通过基于用户特征的电子商务数据挖掘研究，促使电子商务获得巨大发展机会，发现潜在用户，促使电子商务企业精准营销。
数据挖掘论文
由于信息技术的迅速发展，现代的档案管理模式与过去相比，也有了很大的变化，也让如今的档案管理模式有了新的挑战。让人们对信息即时、大量地获取是目前档案管理工作和档案管理系统急切需要解决的问题。
（一）数据挖掘技术。数据挖掘是指从大量的、不规则、乱序的数据中，进行分析归纳，得到隐藏的，未知的，但同时又含有较大价值的信息和知识。它主要对确定目标的有关信息，使用自动化和统计学等方法对信息进行预测、偏差分析和关联分析等，从而得到合理的结论。在档案管理中使用数据挖掘技术，能够充分地发挥档案管理的作用，从而达到良好的档案管理工作效果。（二）数据挖掘技术分析。数据挖掘技术分析的方法是多种多样的，其主要方法有以下几种：1.关联分析。指从已经知道的信息数据中，找到多次展现的信息数据，由信息的说明特征，从而得到具有相同属性的事物特征。2.分类分析。利用信息数据的特征，归纳总结相关信息数据的数据库，建立所需要的数据模型，从而来识别一些未知的信息数据。3.聚类分析。通过在确定的数据中，找寻信息的价值联系，得到相应的管理方案。4.序列分析。通过分析信息的前后因果关系，从而判断信息之间可能出现的联系。
在进行现代档案信息处理时，传统的档案管理方法已经不能满足其管理的要求，数据挖掘技术在这方面确有着显著的优势。首先，档案是较为重要的信息记录，甚至有些档案的重要性大到无价，因此对于此类的珍贵档案，相关的档案管理人员也是希望档案本身及其价值一直保持下去。不过越是珍贵的档案，其使用率自然也就越高，所以其安全性就很难得到保障，在档案管理中运用数据挖掘技术，可以让档案的信息数据得到分析统计，归纳总结，不必次次实物查阅，这样就极大地提升了档案相关内容的安全性，降低档案的磨损率。并且可以对私密档案进行加密，进行授权查阅，进一步提高档案信息的安全性。其次，对档案进行鉴定与甄别，这也是档案工作中较困难的过程，过去做好这方面的工作主要依靠管理档案管理员自己的能力和水平，主观上的因素影响很大，但是数据挖掘技术可以及时对档案进行编码和收集，对档案进行数字化的管理和规划，解放人力资源，提升档案利用的服务水平。第三，数据挖掘技术可以减少档案的收集和保管成本，根据档案的特点和规律建立的数据模型能为之后的工作人员建立一种标准，提升了档案的鉴定效率。
（一）档案信息的收集。在实施档案管理工作时，首先需要对档案信息数据的收集。可以运用相关档案数据库的数据资料，进行科学的分析，制定科学的说明方案，对确定的数据集合类型和一些相关概念的模型进行科学说明，利用这些数据说明，建立准确的数据模型，并以此数据模型作为标准，为档案信息的快速分类以及整合奠定基础。例如，在体育局的相关网站上提供问卷，利用问卷来得到的所需要的信息数据，导入数据库中，让数据库模型中保有使用者的相关个人信息，通过对使用者的信息数据进行说明，从而判断使用者可能的类型，提升服务的准确性。因此，数据挖掘技术为档案信息的迅速有效收集，为档案分类以及后续工作的顺利展开，提供了有利条件，为个性化服务的实现提供了保证。（二）档案信息的分类。数据挖掘技术具有的属性分析能力，可以将数据库中的信息进行分门别类，将信息的对象通过不同的特征，规划为不同的分类。将数据挖掘技术运用到档案管理中时，可以简单快速地找到想要的档案数据，能根据数据中使用者的相关数据，找寻使用者在数据库中的信息，使用数据模型的分析能力，分析出使用者的相关特征。利如，在使用者上网使用网址时，数据挖掘技术可以充分利用使用者的搜索数据以及网站的访问记录，自动保存用户的搜索信息、搜索内容、下载次数、时间等，得到用户的偏好和特征，对用户可能存在的需求进行预测和分类，更加迅速和准确的，为用户提供个性化的服务。（三）档案信息的整合。数据挖掘技术可以对新旧档案的信息进行整合处理，可以较为简单地将“死档案”整合形成为“活档案”，提供良好的档案信息和有效的档案管理。例如，对于企事业单位而言，培训新员工的成本往往比聘请老员工的成本要高出很多。对老员工的档案信息情况进行全体整合，使档案资源充分发挥作用，将档案数据进行总结和规划，根据数据之间的联系确定老员工流失的原因，然后建立清晰、明白的数据库，这样可以防止人才流失，也能大大提高档案管理的效率。
综上所述，在这个信息技术迅速跳跃发展的时代，将数据挖掘技术运用到档案管理工作中是时代发展的需求与必然结果。利用数据挖掘技术，可以使档案管理工作的效率大大提升，不仅减少了搜索档案信息的时间，节省人力物力，避免资源的浪费，还能帮助用户在海量的信息数据中，快速找到所需的档案数据信息。数据挖掘技术的运用，使静态的档案信息变成了可以“主动”为企事业单位的发展，提供有效的个性化服务的档案管家，推动了社会的快速发展。
[2]宇然，数据挖掘技术研究以及在档案计算机管理系统中的应用[d].沈阳工业大学，20xx.
[3]吴秀霞，关于档案管理方面的数据挖掘分析及应用探讨[j].经营管理者，20xx:338.
旅游管理下数据挖掘运用论文
根据20xx年4月国家教育部等五部关于印发《职业学校学生实习管理规定》的通知（教职成[20xx]3号）精神，针对旅游管理专业顶岗实习企业的实际情况以及顶岗实习现状，多角度分析新《职业学校学生顶岗实习管理规定》（以下简称新《规定》）对旅游管理专业顶岗实习的新要求，探索可操作的改进办法，为旅游管理专业实施顶岗实习教学课程提供借鉴和帮助。
（1）实习企业较多，大部分企业需求人数少，实习生分布零散，跟踪管理难度大。
（2）由学校安排实习的，大多是由学校和实习企业签订双方协议，实习生签阅《实习生管理守则》。
（3）中职学校旅游管理专业顶岗实习学生大多未满18周岁。
（4）实习评价体系不完善，对实习生的考核主观成分多，量化标准少。
（5）实习期仍以学生平安险作为学生意外伤害保险，尚未为学生购买专门的实习责任险。
2.新《规定》对顶岗实习的影响及改进方法。
（1）新《规定》再次强调对实习过程的全程指导，并明确提出，对自行安排实习的学生也要进行跟踪管理（新《规定》第七条、第八条）。而旅游管理专业实习企业特别是旅行社，企业多，规模小，需求人数少，实习生分布零散，甚至一个企业只有一个实习生，管理和指导难度大。调查资料显示，旅游专业实习企业中90%是旅行社，而实习生中只有50%在旅行社实习。这种情况实习指导教师如果要实现对每个实习生的指导管理，那么大部分时间都在外跑实习点，学校对专业教师的教学任务、科研任务及其他工作都很难完成。针对这一现状，结合新《规定》要求，可从以下方面着手改进：
1）建立校企生联动实习管理制度。在学校数字化平台增加实习管理模块，将实习操作流程、标准分单元录入模块内，实习生定期在平台上提交单元作业，企业指导教师和学校指导教师定期在平台上提交实习生单元成绩，最后的实习总成绩由单元成绩按比例汇总而成。这样既可参与和掌控实习过程，又能优化实习考核体系，增加量化标准。如数字平台无法立即实施，可先采用电子文档或纸质文档方式。
2）实习面试结束后，组织召开实习指导教师动员会，由学校安排的指导教师和各企业安排的指导教师参加，共同学习和调整实习计划、操作标准、达标考核、指导流程等。
3）实习收尾阶段，组织召开实习总结会，对实习工作进行交流分享，对实际工作中遇到的问题提出改进建议，为即将开展的新一轮实习工作做好铺垫。
（2）新《规定》第十二条、第十三条要求，顶岗实习前学校、企业、学生须签订三方协议，这对制约企业、约束学生有了明确依据。旅游企业淡旺季明显，一些企业到了淡季就将学生解聘；学生实习中无法适应而中途离职的也时有发生，所以协议内容除新《规定》列示内容外，还应增加实习生到岗后应遵守的相关管理制度、学生违反规定的处理办法等内容。
（3）新《规定》第十四条要求，未满18周岁的学生参加顶岗实习，须由监护人签阅知情同意书。大部分中职学校学生在实习时都未达到该年龄标准，因此中职学校在实习前应按户口登记年龄进行一次筛选，将“顶岗实习学生监护人知情同意书”以统一格式发放给未满18周岁学生，并告知监护人，请监护人签阅。“知情同意书”交学校后方可参加实习面试。
（4）新《规定》第三十五条要求，职业学校或实习单位应为实习学生投保实习责任保险。实习责任险是指学生在实习期间，因学校的管理疏忽对学生造成的身体、心理伤害应由学校承担责任的保险。据调查，保险公司目前尚未推出专门的实习责任险，但可先为实习生购买一年期限的意外险。但意外险与实习责任险在投保范围、价格等方面还有差异，所以，职业学校也应同时与保险行业接触，积极推进实习责任险的设计出台。
总之，旅游管理专业顶岗实习在实施过程中还存在一些问题和困难，如企业与学校的需求差异、旅游行业淡旺季与实习期的时间矛盾、实习生生活管理和心理疏导问题等，有待在《新规定》的要求和指导下，与企业深度合作，探索出一套有效的、可操作的顶岗实习实施标准。
数据挖掘论文
摘要：大数据和智游都是当下的热点，没有大数据的智游无从谈“智慧”，数据挖掘是大数据应用于智游的核心，文章探究了在智游应用中，目前大数据挖掘存在的几个问题。
随着人民生活水平的进一步提高，旅游消费的需求进一步上升，在云计算、互联网、物联网以及移动智能终端等信息通讯技术的飞速发展下，智游应运而生。大数据作为当下的热点已经成了智游发展的有力支撑，没有大数据提供的有利信息，智游无法变得“智慧”。
旅游业是信息密、综合性强、信息依存度高的产业[1]，这让其与大数据自然产生了交汇。2010年，江苏省镇江市首先提出“智游”的概念，虽然至今国内外对于智游还没有一个统一的学术定义，但在与大数据相关的描述中，有学者从大数据挖掘在智游中的作用出发，把智游描述为:通过充分收集和管理所有类型和来源的旅游数据，并深入挖掘这些数据的潜在重要价值信息，然后利用这些信息为相关部门或对象提供服务[2]。这一定义充分肯定了在发展智游中，大数据挖掘所起的至关重要的作用，指出了在智游的过程中，数据的收集、储存、管理都是为数据挖掘服务，智游最终所需要的是利用挖掘所得的有用信息。
2011年，我国提出用十年时间基本实现智游的目标[3]，过去几年，国家旅游局的相关动作均为了实现这一目标。但是，在借助大数据推动智游的可持续性发展中，大数据所产生的价值却亟待提高，原因之一就是在收集、储存了大量数据后，对它们深入挖掘不够，没有发掘出数据更多的价值。
智游的发展离不开移动网络、物联网、云平台。随着大数据的不断发展，国内许多景区已经实现wi-fi覆盖，部分景区也已实现人与人、人与物、人与景点之间的实时互动，多省市已建有旅游产业监测平台或旅游大数据中心以及数据可视化平台，从中进行数据统计、行为分析、监控预警、服务质量监督等。通过这些平台，已基本能掌握跟游客和景点相关的数据，可以实现更好旅游监控、产业宏观监控，对该地的旅游管理和推广都能发挥重要作用。
但从智慧化的发展来看，我国的信息化建设还需加强。虽然通讯网络已基本能保证，但是大部分景区还无法实现对景区全面、透彻、及时的感知，更为困难的是对平台的建设。在数据共享平台的建设上，除了必备的硬件设施，大数据实验平台还涉及大量部门，如政府管理部门、气象部门、交通、电子商务、旅行社、旅游网站等。如此多的部门相关联，要想建立一个完整全面的大数据实验平台，难度可想而知。
大数据时代缺的不是数据，而是方法。大数据在旅游行业的应用前景非常广阔，但是面对大量的数据，不懂如何收集有用的数据、不懂如何对数据进行挖掘和利用，那么“大数据”犹如矿山之中的废石。旅游行业所涉及的结构化与非结构化数据，通过云计算技术，对数据的收集、存储都较为容易，但对数据的挖掘分析则还在不断探索中。大数据的挖掘常用的方法有关联分析，相似度分析，距离分析，聚类分析等等，这些方法从不同的角度对数据进行挖掘。其中，相关性分析方法通过关联多个数据来源，挖掘数据价值。但针对旅游数据，采用这些方法挖掘数据的价值信息，难度也很大，因为旅游数据中冗余数据很多，数据存在形式很复杂。在旅游非结构化数据中，一张图片、一个天气变化、一次舆情评价等都将会对游客的旅行计划带来影响。对这些数据完全挖掘分析，对游客“行前、行中、行后”大数据的实时性挖掘都是很大的挑战。
2017年，数据安全事件屡见不鲜，伴着大数据而来的数据安全问题日益凸显出来。在大数据时代，无处不在的数据收集技术使我们的个人信息在所关联的数据中心留下痕迹，如何保证这些信息被合法合理使用，让数据“可用不可见”[4]，这是亟待解决的问题。同时，在大数据资源的开放性和共享性下，个人隐私和公民权益受到严重威胁。这一矛盾的存在使数据共享程度与数据挖掘程度成反比。此外，经过大数据技术的分析、挖掘，个人隐私更易被发现和暴露，从而可能引发一系列社会问题。
大数据背景下的旅游数据当然也避免不了数据的安全问题。如果游客“吃、住、行、游、娱、购”的数据被放入数据库，被完全共享、挖掘、分析，那游客的人身财产安全将会受到严重影响，最终降低旅游体验。所以，数据的安全管理是进行大数据挖掘的前提。
大数据背景下的智游离不开人才的创新活动及技术支持，然而与专业相衔接的大数据人才培养未能及时跟上行业需求，加之创新型人才的外流，以及数据统计未来3~5年大数据行业将面临全球性的人才荒，国内智游的构建还缺乏大量人才。
在信息化建设上，加大政府投入，加强基础设施建设，整合结构化数据，抓取非结构化数据，打通各数据壁垒，建设旅游大数据实验平台；在挖掘方法上，对旅游大数据实时性数据的挖掘应该被放在重要位置；在数据安全上，从加强大数据安全立法、监管执法及强化技术手段建设等几个方面着手，提升大数据环境下数据安全保护水平。加强人才的培养与引进，加强产学研合作，培养智游大数据人才。
参考文献。
数据挖掘论文【】
数据挖掘技术在金融业、医疗保健业、市场业、零售业和制造业等很多领域都得到了很好的应用。针对交通安全领域中交通事故数据利用率低的现状，可以通过数据挖掘对相关交通事故数据进行统计分析，从而发现其中的关联，这对提升交通安全水平具有非常重要的意义。
数据挖掘（datamining）即对大量数据进行有效的分类统计，从而整理出有规律的、有价值的、潜在的未知信息。一般来讲，这些数据存在极大的随机性和不完全性，其包括各行各业各个方面的数据。数据挖掘是一个结合了数据库、人工智能、机器学习的学科，涉及统计数据和技术理论等领域。
关联分析作为数据挖掘中的重要组成部分，其主要作用就是通过数据之间的相互关联从而发现数据集中某种未知的联系。关联分析最初是在20世纪90年代初被提出来的，一直备受关注。已被广泛应用于各行各业，包括医疗体检、电子商务、商业金融等各个领域。关联规则的挖掘一般可分成两个步骤[1]：
（1）找出频繁项集，不小于最小支持度的项集；
（2）生成强关联规则，不小于最小置信度的关联规则。相对于生成强关联规则，找出频繁项集这一步比较麻烦。l等人在1994年提出的apriori算法是生成频繁项集的经典算法[2]。apriori算法使用了level-wise搜索的迭代方法，即用k-项集探索（k+1）-项集。apriori算法在整体上可分为两个部分。
（1）发现频集。这个部分是最重要的，开销相继产生了各种各样的频集算法，专门用于发现频集，以降低其复杂度、提高发现频集的效率。
（2）利用所获得的频繁项集各种算法主要致力产生强关联规则。当然频集构成的联规则未必是强关联规则，还要检验构成的关联规则的支持度和支持度是否超过它们的阈值。apriori算法找出频繁项集分为两步：连接和剪枝。
（1）连接。集合lk-1为频繁k-1项集的集合，它通过与自身连接就可以生成候选k项集的集合，记作ck。
（2）剪枝。频繁k项集的集合lk是ck的子集。剪枝首先利用apriori算法的性质（频繁项集的所有非空子集都是频繁的，如果不满足这个条件，就从候选集合ck中删除）对ck进行压缩；然后，通过扫描所有的事务，确定压缩后ck中的每个候选的支持度；最后与设定的最小支持度进行比较，如果支持度不小于最小支持度，则认为该候选项是频繁的。目前，在互联网技术及科学技术的快速发展下，人工智能、机器识别等技术兴起，关联分析也被越来越多应用其中，并在不断发展中提出了大量的改进算法。
近年来，我国越来越多的学者将数据挖掘关联分析应用于道路交通事故的研究中，主要是分析道路、车辆、行人以及环境等因素与交通事故之间的某种联系。pande和abdel-aty[3]通过关联分析研究了美国佛罗里达州20xx年非交叉口发生的道路交通事故，重点分析了各个不同的影响因素与交通事故之间的内在联系，通过研究得出如下结论，道路照明条件不足是引发道路交通事故的主要因素，除此之外，还发现天气恶劣的环境下道路弯道的直线段也极易发生交通事故。graves[4]利用数据挖掘技术中的关联规则对欧洲道路交通事故进行了分析，主要研究了交通事故与道路设施状况之间的关联，通过研究发现了易导致交通事故发生的各个道路设施状况因素，此研究为欧洲路面建设及投资提供了强大的决策支持。我国学者董立岩在研究道路交通事故数据的文献中，将粗糙集与关联分析进行了融合，提出了基于偏好信息的决策规则简约算法并将其应用其中，通过分析发现了道路交通事故的未知规律。王艳玲通过关联分析中的因子关联树模型重点分析了影响道路交通事故最重要的因子，发现在道路交通事故常见的诱因人、车、路及环境中对事故影响最大的因子是环境。许卉莹等利用关联分析、聚类分析以及决策树分析三种数据挖掘技术对道路交通事故数据进行分析，最终得出了科学的道路交通事故预防和交通安全管理决策依据。尚威等在研究中，对大量的道路交通数据进行了有效整合，并在此基础上按照交通事故相关因素的不同特点整理出与事故发生有关的字段数据，形成新的事故数据记录表，然后再根据多维关联规则对记录的相关数据进行分析，从而发现了事故诱导因素记录字段值和事故结果字段值组成的道路交通事故频繁字段的组合。张听等在充分掌握聚类数据挖掘理论与方法的基础上，提出了多目标聚类分析框架和一个启发式的聚类算法k-wanmi，并将其用在道路交通事故的聚类研究中对不同权重的属性进行了多目标分析。同样，许宏科也利用该方法对公路隧道交通流数据进行了聚类分析，其在研究中不仅明确了隧道交通流的峰值规律，而且还根据这种规律制订了隧道监控设备的不同控制方案，对提高隧道交通安全的水平做了极大的贡献。徐磊和方源敏在研究中，提出了由简化信息熵构造的改进c4.5决策树算法，并将其应用在交通事故数据的研究中，对交通数据进行了正确分类，发现了一些隐藏的规则和知识，为交通管理提供了依据。刘军、艾力斯木吐拉、马晓松运用多维关联规则分析交通事故记录，从而找到导致交通事故发生次数多的主要原因，并且指导相关部门作出相应的决策。杨希刚运用关联规则为现实中的交通事故的预防提供依据。吉林大学的吴昊等人，基于关联规则的理论基础，定义了公路交通事故属性模型，并结合改进后的apriori算法，分析了交通事故历史数据信息，为有关单位和用户寻找道路黑点（即事故多发点）提供了技术支援和决策帮助。
通过数据挖掘中的关联分析方法虽然能够对道路交通事故的相关因素进行清晰的分析，但是目前在这一方面的研究仍有不足之处。因为关联分析在道路交通事故的研究中往往只能片面发现某一种或几种因素影响交通事故的规律，很难将所有影响因素结合起来进行全面系统的分析。然而道路交通事故的发生通常都是由相应因素导致，而后事故当事人意识到危险源的存在并采取措施，直到事故发生的连续过程，整体来看体现了时序性。也就是说，道路交通事故是受到一系列按照时间先后顺序排列的影响因素组合共同作用而发生的，从整体的角度出发研究事故发生机理更加科学。
数据挖掘论文【】
网络的发展带动了电子商务市场的繁华，大量的商品、信息在现有的网络平台上患上以交易，大大简化了传统的交易方式，节俭了时间，提高了效力，但电子市场繁华违后暗藏的问题，同样成为人们关注的焦点，凸起表现在海量信息的有效应用上，如何更为有效的管理应用潜伏信息，使他们的最大功效患上以施展，成为人们现在钻研的重点，数据发掘技术的发生，在必定程度上解决了这个问题，但它也存在着问题，需要不断改善。
数据发掘（datamining）就是从大量的、不完整的、有噪声的、隐约的、随机的原始数据中，提取隐含在其中的、人们事前不知道的、但又是潜伏有用的信息以及知识的进程。或者者说是从数据库中发现有用的知识（kdd），并进行数据分析、数据融会（datafusion）和决策支撑的进程。数据发掘是1门广义的交叉学科，它汇聚了不同领域的钻研者，特别是数据库、人工智能、数理统计、可视化、并行计算等方面的学者以及工程技术人员。
数据发掘技术在电子商务的利用。
在对于web的客户走访信息的发掘中，应用分类技术可以在internet上找到未来的潜伏客户。使用者可以先对于已经经存在的走访者依据其行动进行分类，并依此分析老客户的1些公共属性，抉择他们分类的症结属性及互相间瓜葛。对于于1个新的走访者，通过在web上的分类发现，辨认出这个客户与已经经分类的老客户的1些公共的描写，从而对于这个新客户进行正确的分类。然后从它的分类判断这个新客户是有益可图的客户群仍是无利可图的客户群，抉择是不是要把这个新客户作为潜伏的客户来对于待。客户的类型肯定后，可以对于客户动态地展现web页面，页面的内容取决于客户与销售商提供的产品以及服务之间的关联。若为潜伏客户，就能够向这个客户展现1些特殊的、个性化的页面内容。
在电子商务中，传统客户与销售商之间的空间距离已经经不存在，在internet上，每一1个销售商对于于客户来讲都是1样的，那末使客户在自己的销售站点上驻留更长的时间，对于销售商来讲则是1个挑战。为了使客户在自己的网站上驻留更长的时间，就应当全面掌握客户的阅读行动，知道客户的兴致及需求所在，并依据需求动态地向客户做页面举荐，调剂web页面，提供独有的1些商品信息以及广告，以使客户满意，从而延长客户在自己的网站上的驻留的时间。
数据发掘技术可提高站点的效力，web设计者再也不完整依托专家的定性指点来设计网站，而是依据走访者的信息特征来修改以及设计网站结构以及外观。站点上页面内容的支配以及连接就如超级市场中物品的货架左右1样，把拥有必定支撑度以及信任度的相干联的物品摆放在1起有助于销售。网站尽量做到让客户等闲地走访到想走访的页面，给客户留下好的印象，增添下次走访的机率。
通过web数据发掘，企业可以分析顾客的将来行动，容易评测市场投资回报率，患上到可靠的市场反馈信息。不但大大降低公司的运营本钱，而且便于经营决策的制订。
数据发掘在利用中面临的问题。
一数据发掘分析变量的选择。
数据发掘的基本问题就在于数据的数量以及维数，数据结构显的无比繁杂，数据分析变量即是在数据发掘中技术利用中发生的，选择适合的分析变量，将提高数据发掘的效力，尤其合用于电子商务中大量商品和用户信息的处理。
针对于这1问题，咱们完整可以用分类的法子，分析出不同信息的属性和呈现频率进而抽象出变量，运用到所选模型中，进行分析。
二数据抽取的法子的选择。
数据抽取的目的是对于数据进行浓缩，给出它的紧凑描写，如乞降值、平均值、方差值、等统计值、或者者用直方图、饼状图等图形方式表示，更主要的是他从数据泛化的角度来讨论数据总结。数据泛化是1种把最原始、最基本的信息数据从低层次抽象到高层次上的进程。可采取多维数据分析法子以及面向属性的归纳法子。
三数据趋势的。预测。
数据是海量的，那末数据中就会隐含必定的变化趋势，在电子商务中对于数据趋势的预测尤为首要，尤其是对于客户信息和商品信息公道的预测，有益于企业有效的决策，取得更多地利润。但如何对于这1趋势做出公道的预测，现在尚无统1标准可寻，而且在进行数据发掘进程中大量数据构成文本后格式的非标准化，也给数据的有效发掘带来了难题。
针对于这1问题的发生，咱们在电子商务中可以利用聚类分析的法子，把拥有类似阅读模式的用户集中起来，对于其进行详细的分析，从而提供更合适、更令用户满意的服务。聚类分析法子的优势在于便于用户在查看日志时对于商品及客户信息有全面及清晰的把握，便于开发以及执行未来的市场战略，包含自动给1个特定的顾客聚类发送销售邮件，为1个顾客聚类动态地扭转1个特殊的站点等，这不管对于客户以及销售商来讲都是成心义。
四数据模型的可靠性。
数据模型包含概念数据模型、逻辑数据模型、物理模型。数据发掘的模型目前也有多种，包含采集模型、处理模型及其他模型，但不管哪一种模型都不是很成熟存在缺点，对于数据模型不同采取不同的方式利用。可能发生不同的结果，乃至差异很大，因而这就触及到数据可靠性的问题。数据的可靠性对于于电子商务来讲尤为首要作用。
针对于这1问题，咱们要保障数据在发掘进程中的可靠性，保证它的准确性与实时性，进而使其在最后的结果中的准确度到达最高，同时在利用模型进程中要尽可能全面的分析问题，防止片面，而且分析结果要由多人进行评价，从而最大限度的保证数据的可靠性。
五数据发掘触及到数据的私有性以及安全性。
大量的数据存在着私有性与安全性的问题，尤其是电子商务中的各种信息，这就给数据发掘造成为了必定的阻碍，如何解决这1问题成了技术在利用中的症结。
为此相干人员在进行数据发掘进程中必定要遵照职业道德，保障信息的秘要性。
六数据发掘结果的不肯定性。
数据发掘结果拥有不肯定性的特征，由于发掘的目的不同所以最后发掘的结果自然也会千差万别，以因而这就需要咱们与所要发掘的目的相结合，做出公道判断，患上出企业所需要的信息，便于企业的决策选择。进而到达提高企业经济效益，取得更多利润的目的。
数据发掘可以发现1些潜伏的用户，对于于电子商务来讲是1个不可或者缺的技术支撑，数据发掘的胜利请求使用者对于指望解决问题的领域有深入的了解，数据发掘技术在必定程度上解决了电子商务信息不能有效应用的问题，但它在运用进程中呈现的问题也亟待人们去解决。相信数据发掘技术的改良将推动电子商务的深刻发展。
数据挖掘论文的参考文献
：数据挖掘是一种特殊的数据分析过程，其不仅在功能上具有多样性，同时还具有着自动化、智能化处理以及抽象化分析判断的特点，对于计算机犯罪案件中的信息取证有着非常大的帮助。本文结合数据挖掘技术的概念与功能，对其在计算机犯罪取证中的应用进行了分析。
：数据挖掘技术；计算机；犯罪取证。
随着信息技术与互联网的不断普及，计算机犯罪案件变得越来越多，同时由于计算机犯罪的隐蔽性、复杂性特点，案件侦破工作也具有着相当的难度，而数据挖掘技术不仅能够对计算机犯罪案件中的原始数据进行分析并提取出有效信息，同时还能够实现与其他案件的对比，而这些对于计算机犯罪案件的侦破都是十分有利的。
数据挖掘技术是针对当前信息时代下海量的网络数据信息而言的，简单来说，就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的随机数据中对潜在的有效知识进行自动提取，从而为判断决策提供有利的信息支持。同时，从数据挖掘所能够的得到的知识来看，主要可以分为广义型知识、分类型知识、关联性知识、预测性知识以及离型知识几种。
根据数据挖掘技术所能够提取的不同类型知识，数据挖掘技术也可以在此基础上进行功能分类，如关联分析、聚类分析、孤立点分析、时间序列分析以及分类预测等都是数据挖掘技术的重要功能之一，而其中又以关联分析与分类预测最为主要。大量的数据中存在着多个项集，各个项集之间的取值往往存在着一定的规律性，而关联分析则正是利用这一点，对各项集之间的关联关系进行挖掘，找到数据间隐藏的关联网，主要算法有fp-growth算法、apriori算法等。在计算机犯罪取证中，可以先对犯罪案件中的特征与行为进行深度的挖掘，从而明确其中所存在的联系，同时，在获得审计数据后，就可以对其中的审计信息进行整理并中存入到数据库中进行再次分析，从而达到案件树立的效果，这样，就能够清晰的判断出案件中的行为是否具有犯罪特征[1]。而分类分析则是对现有数据进行分类整理，以明确所获得数据中的相关性的一种数据挖掘功能。在分类分析的过程中，已知数据会被分为不同的数据组，并按照具体的数据属性进行明确分类，之后再通过对分组中数据属性的具体分析，最终就可以得到数据属性模型。在计算机犯罪案件中，可以将按照这种数据分类、分析的方法得到案件的数据属性模型，之后将这一数据属性模型与其他案件的数据属性模型进行对比，这样就能够判断嫌疑人是否在作案动机、发生规律以及具体特征等方面与其他案件模型相符，也就是说，一旦这一案件的数据模型属性与其他案件的数据模型属性大多相符，那么这些数据就可以被确定为犯罪证据。此外，在不同案件间的共性与差异的基础上，分类分析还可以实现对于未知数据信息或类似数据信息的有效预测，这对于计算机犯罪案件的处理也是很有帮助的。此外，数据挖掘分类预测功能的实现主要依赖决策树、支持向量机、vsm、logisitic回归、朴素贝叶斯等几种，这些算法各有优劣，在实际应用中需要根据案件的实际情况进行选择，例如支持向量机具有很高的分类正确率，因此适合用于特征为线性不可分的案件，而决策树更容易理解与解释。
对于数据挖掘技术，目前的计算机犯罪取证工作并未形成一个明确而统一的应用步骤，因此，我们可以根据数据挖掘技术的特征与具体功能，对数据挖掘技术在计算机犯罪取证中的应用提供一个较为可行的具体思路[2]。首先，当案件发生后，一般能够获取到海量的原始数据，面对这些数据，可以利用fp-growth算法、apriori算法等算法进行关联分析，找到案件相关的潜在有用信息，如犯罪嫌疑人的犯罪动机、案发时间、作案嫌疑人的基本信息等等。在获取这些基本信息后，虽然能够对案件的基本特征有一定的了解，但犯罪嫌疑人却难以通过这些简单的信息进行确定，因此还需利用决策树、支持向量机等算法进行分类预测分析，通过对原始信息的准确分类，可以得到案件的犯罪行为模式（数据属性模型），而通过与其他案件犯罪行为模式的对比，就能够对犯罪嫌疑人的具体特征进行进一步的预测，如经常活动的场所、行为习惯、分布区域等，从而缩小犯罪嫌疑人的锁定范围，为案件侦破工作带来巨大帮助。此外，在计算机犯罪案件处理完毕后，所建立的嫌疑人犯罪行为模式以及通过关联分析、分类预测分析得到的案件信息仍具有着很高的利用价值，因此不仅需要将这些信息存入到专门的数据库中，同时还要根据案件的结果对数据进行再次分析与修正，并做好犯罪行为模式的分类与标记工作，为之后的案件侦破工作提供更加丰富、详细的数据参考。
总而言之，数据挖掘技术自计算机犯罪取证中的应用是借助以各种算法为基础的关联、分类预测功能来实现的，而随着技术的不断提升以及数据库中的犯罪行为模式会不断得到完善，在未来数据挖掘技术所能够起到的作用也必将越来越大。
作者:周永杰单位:河南警察学院信息安全系。
数据挖掘论文
：随着科学技术的不断发展，数据挖掘技术也应运而生。为了高效有序的医疗信息管理，需要加强数据挖掘技术在医疗信息管理中的实际应用，从而提升医院的管理水平，为医院的管理工作及资源的合理配置提供多样化发展的可能性。笔者将针对数据挖掘技术在医疗信息管理中的应用这一课题进行相应的探究，从而提出合理的改进建议。
：挖掘技术；医疗信息管理；应用方式。
数据挖掘作为一种数据信息再利用的有效技术，能够有效地为医院的管理决策提供重要信息。它以数据库、人工智能以及数理统计为主要技术支柱进行技术管理与决策。而在医疗信息管理过程之中应用数据挖掘技术能够较好地针对医疗卫生信息进行整理与归类来建立管理模型，形成有效的总结数据的同时能够为医疗工作的高效进行提供有价值的信息。所以笔者将以数据挖掘技术在医疗信息管理中的应用为着手点，从而针对其应用现状进行探究，以此提出加强数据挖掘技术在医疗信息管理中应用的具体措施，希望能够在理论层面上推动医疗信息管理工作的飞跃。
数据挖掘是结合信息收集技术、人工智能处理技术以及分析检测技术等所形成的功能强大的技术。它能够实现对于数据的收集、问题的定义与处理，并且能够较好地对于结果进行解释与评估。在医疗信息管理工作进行的过程之中，应用数据挖掘技术可以较好地加强医疗信息数据模型的建立，同时以多种形式出现，例如文字信息、基本信号信息、图像收集等，也能够用来进行医疗信息的科普与宣传。并且，数据挖掘技术在医疗信息中所体现出的应用方式有所不同，在数据挖掘技术应用过程之中，既可以针对同一类的实物反应出共同性质的基本特征，同时也能够根据具有一定关联性的事物信息来探究差异。这些功能不仅仅能够在医疗信息的管理层面上给予医疗人员较大的信息管理指导，同时在实际的医疗诊断过程之中，也可以向医生提供患者的患病信息，并且辅助治疗的进行[1]。所以，在医疗信息管理中应用数据挖掘技术不仅仅能够推动医疗信息管理水平的提升，也是医院实现现代化、信息化建设的重要体现，需要从根本上明确医疗信息管理应用数据挖掘技术的必要性与基本内涵，从而针对医院的管理现状实现其管理方式与技术应用的转变与优化。
2.1实现建模环节以及数据收集环节的优化。
在应用数据挖掘技术的过程之中，必须基于数据库信息的基础之上，其数据挖掘技术才能够进行相应的规律探究与信息分析，所以需要在源头处加强数据收集环节以及建模环节的优化。以医院中医部门为例，在对于中医处方经验的挖掘方法使用过程之中，需要针对不同的药物进行关联性建模，比如数据库中有基础性药物，针对药物进行频数和次数的统计，然后以此类推，将所有药物都按照出现的频数进行降数排列，从而探究参考价值。建模环节以及数据收集环节是医疗信息管理过程的根本，所以需要做好对于建模环节以及数据收集环节的优化，才能够为数据挖掘技术的应用奠定相应的基础[2]。
想要在医疗信息管理过程之中，加强对于数据挖掘技术的有效应用，就需要从数据挖掘技术应用类别处进行着手，从而提升技术应用的针对性与有效性。常见的技术应用类别有：医院资源配置方面、病患区域管理方面、医疗卫生质量管理方面、医疗急诊管理方面、医院经济管理方面以及医疗卫生常见病宣传方面等，数据挖掘技术都可以在这些类别之中实现应用，但是在应用的过程之中也有所不同。以病房区域管理为例，在应用数据挖掘技术之前，首先需要明确不同的科室状况以及病房区域分配状况等，加强病患区域的指标分析，因为病房管理不仅仅影响到科室的工作效率与工作效果，同时也是医疗物资分配与人员编制的主要参考标准。其次利用数据挖掘技术能够较好地实现不同科室工作效率、质量管理质量以及经济收益等多种指标的评估，建立其科室的运营模型，从而实现科室的又好又快发展。比如使用数据挖掘技术建立其病区管理的标准模型以及统计指标，从而计算出科室动态的工作模型以及病床动态的周转次数等[3]。另外在医疗质量管理过程之中，数据挖掘技术提供的不仅仅是资料数据的参考以及疾病的诊断，也能够针对临床的治疗效果进行分析与评价，并且能够预测治疗状况：可以利用医院的医疗数据库，对于病人的基本患病信息进行分类，从而比对死亡率、治愈率等多个数据，实现治疗方案的制订。而在医疗质量管理过程之中也有很多的影响因素，例如基础医疗设备、病床周转次数、病种治愈记录等，所以也可以利用数据挖掘技术来进一步加强其多种数据之间的关联性，从而为提升医院的社会效益与经济效益提出合理的参考性建议。
医院加强数据挖掘技术应用方向的探索上，可以从客户拓展这个角度出发实现对于医疗信息管理。例如通过数据挖掘技术多方进行患者信息比对，同时制订完善的医疗服务影响策略方式，加强对于客户行为的分析；在数据挖掘的基础之上，增强其技术应用的实用性，在分析的基础之上比对自身的竞争优势，实现医院资源的合理规划与合理配置，例如药品、资金以及疾病诊断等，从而实现经营状况的优化。目前医院也逐步向现代化、信息化方向发展，无论是信息管理还是医疗技术方面，医院都已经成为了一个信息化的综合行业体系，所以在加强数据挖掘应用的过程之中，还需要加强数据信息的管理，实现数据挖掘结果的维护，从而提升医院的决策能力，实现数据挖掘技术的高效应用。
医院在目前的医疗信息管理过程之中，还有很大的发展空间，需要综合利用数据挖掘技术，实现其信息管理水平的提升。通过明确数据挖掘技术的应用方向、应用类别以及建模数据环节的优化等，促进医院管理水平的提升，实现数据挖掘技术应用效果的提升。
[2]廖亮。数据挖掘技术在医疗信息管理中的应用[j].中国科技信息，20xx(11):54,56.
数据挖掘论文
近些年来，已经有越来越多的企业把通信、网络技术和计算机应用引入企业的日常管理工作和业务开发处理当中，企业的各类信息化程度也在不断提高。现代科技信息技术的广泛应用已经显著的提高了企业的工作效率和经济效益。但是，在使用信息技术给企业带来的方便、快捷的同时，也不断的出现了新的问题和需求。企业经过多年积累了大量的历史数据，这些数据对企业当前的日常经营活动几乎没有任何的使用价值，成了留之无用弃之可惜的累赘。而且储藏这些历史数据会对企业造成很大的困难和费用开销。为此数据挖掘技术应用在网络营销中势在必行，全面细致的分析数据库资源并从中提取有价值的信息来对商业决策进行支持，从而来控制运营成本、提高经济效益。本文将从网络营销中数据挖掘技术的几个应用进行探讨和分析。
客户关系管理在网络营销，商业竞争是一家以客户为中心的竞技状态的客户，留住客户，扩大客户基础，建立密切的客户关系，客户需求分析和创造客户需求等，是非常关键的营销问题。客户关系管理，营销和信息技术领域是一个新概念，这在90年代初，软件产品在上世纪90年代后期出现的诞生。目前，在国内和国外的此类产品的研究和发展阶段。然而，继续与数据仓库和数据挖掘技术的进步和发展，客户关系管理，也是对实际应用阶段。crm的目标是管理者与客户的互动，提升客户价值，提高客户满意度，提高客户的忠诚度，还发现，市场营销和销售渠道，然后寻找新客户，提高客户的利润贡献率的最终目的是为了推动社会和经济效益。客户关系管理的目的，应用是改善企业与客户的关系，它是企业和服务本质管理和协调，以满足客户的需求，企业政策支持这项工作，并联系客户服务加强管理，提高客户满意度和品牌忠诚度。
然而，数据挖掘可以应用到很多方面的crm和不同阶段，包括以下内容：
（1）“一对一”营销的内部工作人员认识到，客户是在这个领域的企业，而不是贸易发展生存的关键。与每一个客户接触的过程，也是了解客户的进程，而且也让客户了解业务流程。
（2）企业与客户之间的销售应该是一种商业关系不断向前发展。客户和营销公司成立这种方式，而且有许多方法可以使这种与客户的关系，往往以改善包括：延长时间，客户关系和维护客户关系，以进一步加强相互交往过程中，公司可以在对方取得联系更多的利润。
（3）客户对客户盈利能力分析。我们的客户盈利能力是非常不同的，如果你不明白客户盈利能力，很难制定有效的营销策略，以获取最有价值的客户，或进一步提高客户的忠诚度的价值。数据挖掘技术可以用来预测客户在市场条件变化不同的盈利能力。它可以找到所有这些行为和使用模型来预测客户行为模式的客户交易盈利水平或新客户找到高利润。
（4）在所有部门维护客户关系的竞争日趋激烈，企业获得新客户的成本上升，因此，保持现有客户的关系变得越来越重要。对于企业客户可分为三大类：没有价值或者低价值的客户，不容易失去宝贵的客户，并不断寻找更多的优惠，更有价值的服务给客户。前两个类型的客户，客户关系管理，现代化，然而，最具潜力的市场活动，是第三个层次的用户，而且还特别需求和营销工具，以保护客户，可以减缓企业经营成本，而且还获得了宝贵的客户。数据挖掘还可以发现，由于客户流失，该公司能够满足这些客户的需要，采取适当措施，保持销售。
（5）客户访问企业业务系统资源，包括能够获得新客户的关键指标。为了提供这些新的资源，包括企业搜索客户谁不知道该产品的客户，可能是竞争对手，服务客户。这些细分客户，潜在客户可以帮助企业完成检查。
通过挖掘客户的有关数据，可以对客户进行分类，找出其相同点和不同点，以便为客户提供个性化的产品和服务，使企业和客户之间能够通过网络进行有效的沟通和信息交流。例如，关联分析，客户在购买某种商品时，有可能会连带着购买其他的相关产品，这样购买的某种商品和连带购买的其他相关产品之间就存在着某种关联，企业可以针对这种关联进行分析，分析出规律，已制定有效的营销策略来长效的起到吸引客户连带消费，购买其他产品的营销策略。它能够智能化地从大量的数据中提取出有用的信息和知识，为企业的管理人员提供决策支持。数据挖掘技术使数据库技术进入了一个更高级的阶段，它不仅能对过去的数据进行查询和遍历，并且能够找出过去数据之间的潜在联系，从而促进信息的传递。
客户群体的划分也会用到数据挖掘，没有基于数据挖掘的客户划分，就没有真正的差异化、个性化营销，就没有现代营销的根本。做为企业的领导者，不管你的企业是卖产品的还是卖服务，第一个应该准确把握的商业问题就是你的目标客户群体，他们是谁，有什么特点和行为模式，有那些独特的喜好可以作为营销的突破口，有多大的多长久的赢利价值。这些问题是你整个商业运做的核心和基础，不了解你的客户，下面的路就根本别指望能走下去了。数据挖掘营销应用中的客户群体划分可以科学有效的解决这个问题，也能给企业找到一个合理的营销定位。
数据挖掘技术在90年代开始应用于信用评估与风险分析中。企业在进行网络营销的过程中会受到各种各样的来自买方的信用风险的威胁，随着市场竞争的加剧，贸易信用已经成为企业成功开发客户和加强客户关系的重要条件。客户信用管理主要是搜集储存客户信息，因为客户既是企业最大的财富来源，也是风险的主要来源。为了让企业在这方面更少的受到威胁，可以利用数据挖掘技术发现企业经常面临的诈骗行为或延付货款行为，进而进行回避。同时尽可能把客户信用风险控制在交易发生之前是成功信用管理的根本。因此，充分获取客户的详细资料并做出安全的决策非常重要。
客户信用风险管理应用数据挖掘技术的优势：
（3）数据挖掘技术也可以适应各种形式的数据，数据挖掘可以是连续的数据，离散数据，而其他形式的数据处理，以便在更大的灵活性，在选择指标时，更加符合客观实际的信用风险模型。
为现代信用风险管理方法有两个：第一是所谓的指数法，其基础是信用相关业务的某些特性来企业信用评估；第二类是所谓的结构化方法，根据历史数据和市场数据模拟在企业资产价值变化的动态持续的过程，然后确定其企业信用的位置。
网络营销作为适应网络经济时代的网络虚拟市场的新营销理论，是市场营销理念在新时期的发展和应用。它能够智能化地从大量的数据中提取出有用的信息和知识，为企业的管理人员提供决策支持。数据挖掘技术使数据库技术进入了一个更高级的阶段，它不仅能对过去的数据进行查询和遍历，并且能够找出过去数据之间的潜在联系，从而促进信息的传递。
1．维护原有客户，挖掘潜在新客户。
网络营销中销售商可以通过客户的访问记录来挖掘出客户的潜在信息，跟据客户的兴趣与需求向客户有针对性的做个性化的推荐，制定出客户满意的产品服务。在做好维护原有老客户的基础上，通过对数据的挖掘，利用分类技术，也可以寻找出潜在的客户，通过对web日志的挖掘，可以对已经存在的访问者进行分类，根据这种精细的分类，还可以找到潜在的新客户。
2．制定营销策略，优化促销活动。
对于保留的商品访问记录和销售记录进行挖掘，可以发现客户的访问规律，了解客户消费的生命周期，起伏规律，结合市场形势的变化，针对不同的商品和客户群制定不同的营销策略，保证促销活动针对客户群有的放矢，收到意想不到的效果。
3．降低运营成本，提高竞争力。
网络营销的管理者可以通过数据挖掘发现市场反馈的可靠信息，预测客户未来的购买行为，有针对性的进行营销活动，还可以根据产品访问者的浏览习惯来觉定产品广告的位置，使广告有针对性的起到宣传的效果。从而提高广告的投资回报率，从而能降低运营成本，提高且的核心竞争力。
4．对客户进行个性化推荐。
根据客户采矿活动对网络规则，有针对性的网络营销平台，提供“个性化”服务。个性化服务是在服务策略和服务内容的不同客户的不同，其本质是客户为中心的web服务的需求。它通过收集和分析客户资料，以了解客户的利益和购买行为，然后采取主动，以达到建议的服务。
5．完善网络营销网站的设计。
1冯英健著，《网络营销基础与实践》,清华大学出版社，20xx年1月第1版。
2.,and.sky-shairoh,esinknowledgediscoveryanddatamining.aaai/mitpress,menlopark,ca.1996:。
数据挖掘论文【】
计算机技术的不断发展，信息技术不断加强，在社会新的发展趋势下，以往的传统管理模式落后于现代化发展的管理水平。为了创新档案管理的模式，提高档案管理的质量，在现代档案信息管理系统中引入数据挖掘技术。
数据挖掘技术是一种基于统计学、人工智能等等技术基础上，能够自动分析原有数据，从而做出归纳整理，并对其潜在的模式进行挖掘的决策支持过程，简单来说就是从一系列复杂的数据中提取人们需要的潜在性信息。
二十世纪末，计算机挖掘技术产生。其一般用到的方法有：
（1）孤立点分析。孤立点分析法主要用于对于特殊信息的挖掘。
（2）聚类分析。聚类分析方法是在指定的对象中，对其价值联系进行搜索。
（3）分类分析。分类分析就是找出具有一定特点的数据，对需要解读的数据进行识别。
（4）关联性分析。关联性分析方法是对指定数据中出现频繁的数据进行挖掘。
（5）序列分析。与关联性分析法一样，由数据之间内在的联系得出潜在的关联。
1.3计算机挖掘技术的形式分析。
计算机挖掘技术在使用过程中，收集到的数据不同，数据收集的方法也就不同。在对数据挖掘技术进行形式分析的时候，主要用到：分类形式、粗糙集形式、相关规则形式。
系统中的应用计算机挖掘技术，能够将隐藏的信息挖掘出来并进行总结和利用，运用到档案管理中来，在充分发挥挖掘技术作用的同时，极大的提高了档案数据的利用价值。数据挖掘技术在档案管理系统中，一般用到的方法为：
2.1收集法。
该方法在对数据库中的数据进行分析的基础上，建立对已知数据详细描述的概念模型。然后将每个测试的样本与此模型进行比较，若有一个模型在测试中被认可，就可以以此模型对管理的对象分类。例如，档案管理员就某事向客户进行问卷调查并将答案输入到数据库中。在该数据库中，对客户的回答进行具体属性描述，当有新的回答内容输入的时候，系统会自动对该客户需求分类，在减轻管理员工作压力的同时，提高了档案管理的效率。
2.2保留法。
该方法是防止老客户档案丢失并将客户留住的过程。对于任何一个企业来说，发展一个新的客户的成本要远远高于留住一个来客户的成本。在客户保留的过程中，对客户档案流失原因的分析至关重要，因此，采用挖掘技术对其进行分析是必要的。
2.3分类法。
通过计算机挖掘技术对档案进行分类，按照不同的性质进行系统的划分，将所有相似或相通的档案进行整理，在人们需要的时候，能够快速的被提取出来，提高了检索的效率和分类的专业性。
计算机挖掘技术的应用，对档案管理方式的不断完善有着极其重要的意义，其重要性主要体现在：
3.1对档案的保护更全面。
一部分具有历史意义的档案，随着保存的时间不断增加，其年代感加强，意义和价值增大。相应的，利用的频率会随着利用的价值增加，也更容易被损坏从而导致档案信息寿命折损，此外，管理不当造成泄密，使档案失去了原本的利用价值，这种存在于档案管理和利用之间的矛盾，使得档案管理面临着巨大的难题。挖掘技术的运用，缓解了这种矛盾，在档案管理工作中具有重要的意义。
3.2提升档案管理的质量。
在档案信息管理系统中引入计算机挖掘技术，使得档案信息管理打破了传统的模式，通过挖掘技术，对管理的模式有了极大的创新，工作人员以往繁重的工作压力得到释放，时间和精力更加丰富，在对档案管理的细节方面也就更加注意，同时也加快了对档案的数据信息进行处理的速度，提升档案管理的整体质量。
综上所述，计算机数据挖掘技术涉及的内容很广，对挖掘技术的运用，使得各行各业的发展水平得到了很大的提高，推动社会经济的发展，带动社会发展模式的创新。在档案管理中使用计算机挖掘技术，使得档案信息保存的方法及安全性有了很大的提高。同时，也需要档案信息管理人员在进行档案信息管理的时候，能合理利用计算机信息挖掘技术，在提高工作效率的同时，促进管理模式的不断创新，以适应时代发展的要求。
