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篇1
一、數據挖掘的定義
數據挖掘是指從數據集合中自動抽取隱藏在數據中的那些有用信息的非平凡過程，這些信息的表現形式為：規則、概念、規律及模式等。它可幫助決策者分析歷史數據及當前數據，并從中發現隱藏的關系和模式，進而預測未來可能發生的行為。數據挖掘的過程也叫知識發現的過程。
二、數據挖掘的方法
1.統計方法。傳統的統計學為數據挖掘提供了許多判別和回歸分析方法，常用的有貝葉斯推理、回歸分析、方差分析等技術。貝葉斯推理是在知道新的信息后修正數據集概率分布的基本工具，處理數據挖掘中的分類問題，回歸分析用來找到一個輸入變量和輸出變量關系的最佳模型，在回歸分析中有用來描述一個變量的變化趨勢和別的變量值的關系的線性回歸，還有用來為某些事件發生的概率建模為預測變量集的對數回歸、統計方法中的方差分析一般用于分析估計回歸直線的性能和自變量對最終回歸的影響，是許多挖掘應用中有力的工具之一。
2.關聯規則。關聯規則是一種簡單，實用的分析規則，它描述了一個事物中某些屬性同時出現的規律和模式，是數據挖掘中最成熟的主要技術之一。關聯規則在數據挖掘領域應用很廣泛適合于在大型數據集中發現數據之間的有意義關系，原因之一是它不受只選擇一個因變量的限制。大多數關聯規則挖掘算法能夠無遺漏發現隱藏在所挖掘數據中的所有關聯關系，但是，并不是所有通過關聯得到的屬性之間的關系都有實際應用價值，要對這些規則要進行有效的評價，篩選有意義的關聯規則。
3.聚類分析。聚類分析是根據所選樣本間關聯的標準將其劃分成幾個組，同組內的樣本具有較高的相似度，不同組的則相異，常用的技術有分裂算法，凝聚算法，劃分聚類和增量聚類。聚類方法適合于探討樣本間的內部關系，從而對樣本結構做出合理的評價，此外，聚類分析還用于對孤立點的檢測。并非由聚類分析算法得到的類對決策都有效，在運用某一個算法之前，一般要先對數據的聚類趨勢進行檢驗。
4.決策樹方法。決策樹學習是一種通過逼近離散值目標函數的方法，通過把實例從根結點排列到某個葉子結點來分類實例，葉子結點即為實例所屬的分類。樹上的每個結點說明了對實例的某個屬性的測試，該結點的每一個后繼分支對應于該屬性的一個可能值，分類實例的方法是從這棵樹的根結點開始，測試這個結點指定的屬性，然后按照給定實例的該屬性值對應的樹枝向下移動。決策樹方法是要應用于數據挖掘的分類方面。
5.神經網絡。神經網絡建立在自學習的數學模型基礎之上，能夠對大量復雜的數據進行分析，并可以完成對人腦或其他計算機來說極為復雜的模式抽取及趨勢分析，神經網絡既可以表現為有指導的學習也可以是無指導聚類，無論哪種，輸入到神經網絡中的值都是數值型的。人工神經元網絡模擬人腦神經元結構，建立三大類多種神經元網絡，具有非線形映射特性、信息的分布存儲、并行處理和全局集體的作用、高度的自學習、自組織和自適應能力的種種優點。
6.遺傳算法。遺傳算法是一種受生物進化啟發的學習方法，通過變異和重組當前己知的最好假設來生成后續的假設。每一步，通過使用目前適應性最高的假設的后代替代群體的某個部分，來更新當前群體的一組假設，來實現各個個體的適應性的提高。遺傳算法由三個基本過程組成:繁殖(選擇)是從一個舊種群(父代)選出生命力強的個體，產生新種群(后代)的過程；交叉〔重組)選擇兩個不同個體〔染色體)的部分(基因)進行交換，形成新個體的過程；變異(突變)是對某些個體的某些基因進行變異的過程。在數據挖掘中，可以被用作評估其他算法的適合度。
7.粗糙集。粗糙集能夠在缺少關于數據先驗知識的情況下，只以考察數據的分類能力為基礎，解決模糊或不確定數據的分析和處理問題。粗糙集用于從數據庫中發現分類規則的基本思想是將數據庫中的屬性分為條件屬性和結論屬性，對數據庫中的元組根據各個屬性不同的屬性值分成相應的子集，然后對條件屬性劃分的子集與結論屬性劃分的子集之間上下近似關系生成判定規則。所有相似對象的集合稱為初等集合，形成知識的基本成分。任何初等集合的并集稱為精確集，否則，一個集合就是粗糙的(不精確的)。每個粗糙集都具有邊界元素，也就是那些既不能確定為集合元素，也不能確定為集合補集元素的元素。粗糙集理論可以應用于數據挖掘中的分類、發現不準確數據或噪聲數據內在的結構聯系。
8.支持向量機。支持向量機(SVM)是在統計學習理論的基礎上發展出來的一種新的機器學習方法。它基于結構風險最小化原則上的，盡量提高學習機的泛化能力，具有良好的推廣性能和較好的分類精確性，能有效的解決過學習問題，現已成為訓練多層感知器、RBF神經網絡和多項式神經元網絡的替代性方法。另外，支持向量機算法是一個凸優化問題，局部最優解一定是全局最優解，這些特點都是包括神經元網絡在內的其他算法所不能及的。支持向量機可以應用于數據挖掘的分類、回歸、對未知事物的探索等方面。
事實上，任何一種挖掘工具往往是根據具體問題來選擇合適挖掘方法，很難說哪種方法好，那種方法劣，而是視具體問題而定。
三、結束語
篇2
隨著數字信息化社會的飛速發展，計算機技術和數據庫管理系統被廣泛應用于科學探索、商業、金融業、電子商務、企業生產等各種行業，已逐漸發展成為一種智能管理過程。數據挖掘作為一種新興的數據分析技術，它的研究成果取得了令人矚目的成就[1]。利用數據庫技術，通過對教務管理的大量數據進行多層次、多維度的加工處理，從而實現人性化管理，為科學決策提供支持。
畢業論文在教學體系中占有十分重要的位置，是本科生培養計劃中衡量教學質量的重要指標。提高畢業論文教學質量是一項系統工程，為研究在當前的教學條件下如何提高畢業論文教學質量，本文采用數據挖掘技術對影響畢業論文成績管理的多方面因素進行了深入分析和挖掘，以期發現對學校畢業論文教學管理有用的知識，將這些知識應用于本科學生畢業論文教學實踐中，為學校管理者提供有用的信息，進而獲得更好的管理效益，為學校未來的發展提供更廣闊的空間，發揮重要的作用。
1 數據挖掘簡介
數據挖掘（Data Mining），又稱數據庫中的知識發現（Knowledge discovery in Database. KDD）[2]，是通過分析每一個具體數據，從大量的、有噪聲的、模糊的、隨機的海量數據中尋找其規律的技術，它是數據庫研究中的一個很有應用價值的新領域。
1.1 數據挖掘的定義
H包含如下功能：
綜上所述，數據挖掘具有三大特點：其一是處理大型數據；其二應用數據挖掘的目的是發現未知的、有意義的模式或規律；其三是一個對大量數據處理的過程，有特定的步驟[3]。
1.2 數據挖掘的主要方法
數據挖掘是一個多學科交叉領域，它由人工智能、機器學習的方法起步，并與統計分析方法、模糊數學和可視化技術相融合，以數據庫為研究對象，圍繞面對應用，為決策者提供服務。
數據挖掘的方法主要可分為六大類：統計分析方法、歸納學習方法、仿生物技術、可視化技術、聚類方法和模糊數學方法。歸納學習法是目前重點研究的方向，本文根據給定的訓練樣本數據集，采用歸納學習法中的決策樹技術構造分類模型，將事例分類成不同的類別。
2 決策樹算法基本理論
2.1 決策樹方法介紹
決策樹[4]方法是以事例學習為基礎的歸納推算法，著眼于從一組無序的，無規則的事例中推斷出類似條件下會得到什么值這類規則的方法，它是一種逼近離散值函數的方法，也可以看作一個布爾函數[5]。決策樹歸納方法是目前許多數據挖掘商用系統的基礎，可以應用于分析數據，同樣也可以用來作預測。建模過程中，即樹的生長過程是不斷的把數據進行切分，采用“自頂向下，分而治之”的方法將問題的搜索空間劃分為若干個互不交叉的子集，通常用來形成分類器和預測模型。如圖1所示，為決策樹的示意圖。
決策樹一種類似流程圖的樹形結構，是一種知識的表現形式。為了對未知樣本進行分類，生成具體的分類規則，信息樣本的各個屬性值要在決策樹上進行測試。主要分為兩個階段：在第一階段中生成樹。決策樹最上面的節點為根節點，是整個決策樹的開始，然后遞歸的進行數據分區，每次切分對應一個問題，也對應著一個節點；在第二階段中對樹進行修剪，此過程中去掉一些可能是噪音或異常的數據，防止決策樹的過匹配，進而保證生成決策樹的有效性和合理性。當一個節點中的所有數據都屬于同一類別，或者沒有屬性可以再用于數據進行分割時，分割工作停止。具體的工作流程如圖2所示。
2.2 C4.5算法
1986年Ross Quinlan首次提出了ID3決策樹算法，它是最早的決策樹算法之一。ID3算法運用信息熵理論，選擇當前樣本中具有信息增益值的屬性作為測試屬性，對樣本的劃分則依據測試屬性的取值[6]。C4.5算法是在ID3算法基礎上發展起來的，它繼承了ID3算法的全部優點，并增加了新的功能改進了ID3算法中的不足，可以進行連續值屬性處理并處理未知值的訓練樣本。在應用單機的決策樹算法中，C4.5算法不僅分類準確而且執行速度快。
C4.5通過兩個步驟來建立決策樹：第一階段樹的生成，第二階段樹的剪枝。C4.5算法采用信息增益率來記錄字段不同取值的選擇，首先計算各個屬性的信息增益率，尋找到規則信息的優劣，選出信息增益率最大的屬性作為結點，自頂向下生成決策樹。C4.5算法構造決策樹的基本策略如下：
首先計算出給定樣本所需的期望信息，設S為一個包含s個數據樣本的集合，對于類別屬性，可以取m個不同取值，分別對應于m個不同的類別[Ci（i∈1，2，...，m）]。假設類別[Ci]中的樣本個數為[si]，期望信息為：
其中，[Pi]是任意樣本屬于[Ci]的概率，并用[sis]估計。
接著，計算當前樣本集合所需用的信息熵，設一個屬性A具有n個不同的值[（a1，a2，...an）]，利用屬性A可以將集合S劃分為n個子集[S1，S2，...Sn]，其中[Sj]包含了S集合中屬性A取[aj]值的樣本數據。如果屬性A被選作測試屬性，設[Sij]為[Sj]中屬于[Ci]類別的樣本集，根據A劃分計算的熵為：
然后利用屬性A對當前分支結點進行相應樣本集合劃分計算信息增益：
最后，求信息增益率，表達式為：
C4.5算法的偽代碼如下：
輸入：訓練樣本Samples；目標屬性Target—attribute；候選屬性的集合Attributes
輸出：一棵決策樹
1）創建根節點root；
2）If Samples都在同一類C Then；
3）返回label=類C的單結點樹root；
4）If Attributes為空Then；
5）返回單結點樹root，[label=Samples]中最普遍的Target-Atribute值；
6）Else；
7）For each測試屬性列表Attributes中的屬性；
8）IF測試屬性是連續的Then；
9）對測試屬性進行離散化處理，找出使其信息增益比率最大的分割閾值；
10）Else；
11）計算測試屬性的信息增益比率；
20）添加子樹Generate Tree C4.5；
21）對已建立的決策樹計算每個結點的分類錯誤，進行剪枝，并返回根結點Root。
3 畢業論文成績管理系統的設計和實現
利用數據挖掘技術對學生的成績數據進行提煉，所產生的結果和信息會對以后的教學管理工作提供有用的信息，進而獲得更好的管理效益。解決問題的重點在于怎樣對學生的畢業論文成績進行全面且深度的分析，從而挖掘出成績與其他因素之間隱藏的內在聯系。本文采用決策樹技術挖掘信息時，主要操作步驟如下：
1）確定挖掘來源：清晰地定義挖掘對象，明確挖掘目標是數據挖掘所有工作中重要的一步。本文中應用于挖掘的數據信息是畢業生的畢業論文成績，旨在通過對大量成績數據進行各層次的挖掘，全面了解具體影響學生畢業論文成績的各方面因素，正確的針對問題擬定分析過程。
2）獲取相關知識：數據是挖掘知識最原始的資料，根據確定的數據分析對象，抽象出數據分析中所需要的特征信息模型。領域問題的數據收集完成之后，與目標信息相關的屬性也隨之確定。這些數據有些是可以直接獲得的，有些則需要對學生進行調查才能的得到。
3）數據預處理：此過程中是對已收集的大量數據進行整合與檢查。因為存放在數據庫中的數據一般是不完整的、不一致的，通常還含有噪聲的存在。因此就需要對數據庫中數據進行清理、整理和歸并，以提高挖掘過程的精度和性能。
4）數據轉換：對預處理后的數據建立分析模型，對于特定的任務，需要選擇合適的算法來建立一個準確的適合挖掘算法的分析模型。本文采用決策樹技術進行分類建模來解決相應的問題。
5）分類挖掘知識和信息：此階段的工作目的是根據系統最終要實現的功能和任務來確定挖掘的分類模型。選擇合適的數據挖掘技術及算法，并采用恰當的程序設計語言來實現該算法，對凈化和轉換過得數據訓練集進行挖掘，獲得有價值的分析信息。
6）知識表示：將數據挖掘得到的分析信息進一步的解釋和評價，生成可用的、正確的、可理解的分類規則呈現給管理者，應用于實踐。
7）知識應用：將分析得到的規則應用到教學管理中，教師可以利用所得到的知識針對性的開展畢業設計的教學活動，進一步指導教學工作，提高教學水平和學生的畢業論文質量。
4 結論
最終發現影響學生畢業論文成績主要的因素不是指導教師的職稱，學生的基礎及感興趣程度，而是指導教師的學歷高低。根據具體分類規則的結論，學校教學管理工作應加重對教師的素質及能力培養，合理的分配每個教師的畢業論文指導工作，不僅能夠有效的完成畢業課題指導工作，更有助于學生整體論文質量的提高。
在高校教學數字化的時代趨勢下，利用數據挖掘技術來挖掘提取教學工作中的全面而有價值信息，可以為教育管理者的教學工作提供有效的參考信息，改進教學管理方法，提高教學質量和學生的綜合素質，是高校保持良好的可持續發展的有力工具。
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篇3
一、數據挖掘和客戶關系管理含義
數據挖掘技術（Data Mining可以簡稱為DM），簡單來說，就是一種把隱藏在大型數據庫或者數據倉庫中所需要的有用信息提取出來的新技術，這是一個對數據庫進行研究的非常有價值的領域。數據挖掘技術可以幫助用戶從數據庫中準確的提取出有用的商業信息，為用戶在進行決策時提供重要的支持。
客戶關系管理（Customer Relationship Management可以簡稱為CRM），也有人稱之為“顧客關系管理”，關于客戶關系管理的定義，目前有兩種說法：一，最早的Gartner Group定義為一種商業策略，就是把客戶進行分類，并依據分類情況來對企業的資源進行有效的組織，進而企業的業務流程實施以及經營活動都要以客戶為核心來進行，以此來提高企業的盈利能力以及客戶滿意度，取得最大利潤；二、是由CRMguru．com給出的定義，客戶關系管理就是一個在企業的營銷、銷售以及服務的業務范圍內，把企業現有的客戶以及潛在客戶，還有業務伙伴多渠道進行管理的過程，或者說技術。
二、數據挖掘在客戶關系管理中的應用
隨著社會經濟的不斷發展，市場競爭力也在逐步的增大，商家想要獲得最好的利益，就必須對市場的變化迅速的做出反應，能夠引起市場變化的重要因素就是客戶需求的變化，也就是說，企業必須集中注意力，觀察客戶需求的每一變化，并把這些資料收集在一起，作為企業發展的寶貴資源進行管理。在企業管理客戶信息的過程中，就需要應用到了數據挖掘技術。
數據挖掘技術在客戶關系管理中的應用過程中，主要方法有：神經網絡法、遺傳算法、決策樹法、粗糙決算法以及可視化技術、K—最近鄰技術等，每個公司的客戶關系不同、需求也不同，所以要用到的方法也不同。
數據挖掘技術主要應用于客戶關系管理中的這幾個方面：（1）挖掘新客戶，數據挖掘技術可以對現有的客戶信息和市場環境進行統計總結以及歸納，準確的確定潛在客戶以及市場目標。因為數據挖掘技術具有統計、聚類和關聯的作用，比如說，數據挖掘技術在數據庫中發現了這樣一個信息“某客戶在購買A商品之后，過了一段時間又購買了B商品，最后還購買了C商品”那么數據挖掘技術就會通過次序關聯，把這個信息形成“A—B—C”的行為模式。（2）可以保持優質客戶?，F在社會競爭相當激烈，企業客戶更是企業發展的重要因素，優質客戶對每個企業來說就更加的重要。數據挖掘技術可以對數據庫中的流失客戶信息進行分析，并且對流失客戶的特征進行準確的描述，然后利用關聯、近鄰的方式對整個數據庫中的消費客戶信息進行分析，分析出容易流失的客戶，隨后就需要采取相應的措施來減少這些客戶的流失，尤其是那些可能流失的優質客戶，更要采取有力的措施來進行挽留。（3）可以提升客戶價值。目前提升現有客戶的價值的方式有兩個：一是提供特色服務或者產品；二是銷售新產品或者服務。想要準確的提升客戶價值，就需要數據挖掘技術的幫助了，他可以把之前的客戶信息研究分析，并依據新產品或者服務的特征，發現和客戶的已購買產品之間的關聯，因而準確的找到具有最大購買趨勢的客戶。
三、加強客戶關系管理中數據挖掘的意義
應用數據挖掘技術對客戶關系進行管理，可以有效的提高企業的核心競爭力，現代社會的激烈競爭，也就是對客戶的競爭，數據挖掘技術對企業的客戶關系進行詳細的分析，并為企業提供有價值的商業信息，為企業的重大決策提供了重要的參考依據，進而有力的提高了企業的核心競爭力；可以有力的增強企業的執行力，利用信息技術對客戶關系進行管理，降低成本，并簡化執行任務，有效的實現了資源共享，大力的提高了企業的自動化水平，企業職工的執行能力也進一步得到了提高，也就是增強了企業的執行力[3]；可以為企業的下一步戰略發展提供幫助，數據挖掘技術對現今的市場環境進行分析，可以預測到每個業務的發展狀態，以及每個業務與發生過的商業行為之間的關系，有了這些信息，可以準確的制定企業未來的發展戰略，并且可以制定與市場環境相適應的營銷策略。
綜上所述，目前數據挖掘技術是企業進行客戶關系管理的最有效的工具，準確的掌握了客戶信息，就是準確的把握了市場需求，可以為企業制定完全適應于市場的發展方向。數據挖掘技術的關鍵作用就是找出潛在客戶，保留忠誠客戶，并利用企業有限的資源，對這些客戶提供最好的服務，促進企業的不斷發展。
參考文獻：
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1數據挖掘技術概述
數據挖掘技術指的是在信息技術發展背景下，對信息數據展開處理的技術。與過去的信息處理技術相比，數據挖掘技術功能更加強大，可以應用在各個領域，無論是數據處理、數據轉換還是數據分析，都能夠完成相互之間的聯系，并對數據進行最終評估。將數據挖掘技術應用在軟件工程中，能夠提高企業處理信息數據的效率，避免操作失誤，保護企業數據準確[1]。
2數據挖掘技術在軟件工程中的重要性分析
2.1高效整合多樣化信息數據
由于數據挖掘技術的功能比較多，其中包含了傳統處理技術的功能，實現多樣化信息的收集與分類，并將數據按照類別存儲與整理。數據挖掘技術可以在多樣化數據中實現數據的系統化管理，為人們進行數據查閱工作帶來方便。在軟件工程中應用該技術，方便信息數據的高效整合，幫助企業全方位了解信息與數據[2]。
2.2保證信息數據的準確率
數據挖掘技術擁有強大數據運算功能，以往的數據信息系統運算數據時需要耗費大量時間與成本。如果信息數據體系龐大，系統運算時會面臨癱瘓問題。在軟件工程中，一旦系統發生癱瘓，系統將無法正常使用，數據也會受到破壞。應用數據挖掘技術之后可以有效解決以上問題，實現系統的優化，使系統可以在最短時間內處理數據，防止信息數據發生丟失現象，提高數據處理的時效性。面對大量的信息數據，有的數據得不到利用，但長期處于系統中會影響系統運行效率，應用數據挖掘技術可以將無價值的數據剔除，留下有用的信息數據，保證系統的運行效率和數據質量。
2.3縮短信息數據處理時間
在軟件工程中應用數據挖掘技術可以分類處理雜亂無章的數據，實現數據的轉換與調用。對數據進行深入挖掘處理時也可以應用數據挖掘技術進行數據的分類，并對模糊數據及時清理，提高系統內現存數據的實用價值。人們獲取到的信息數據需要進行反復核對，以此保證數據真實性，通過數據挖掘技術的應用減少時間浪費，提高數據核對效率。
3數據挖掘技術在軟件工程中的應用分析
3.1系統結構
數據挖掘技術應用流程主要分為三個階段：數據預處理、數據挖掘、模式評估與知識表示。在數據預處理階段中，高效得到原始數據的根本原因在于確定任務處理對象，得到符合軟件工程需求的數據。通過數據清洗彌補原始數據存在的缺陷，確保數據的完整性。數據抽取需要從數據庫中選擇與軟件工程任務相符合的信息。數據轉換需要將數據格式加以轉化，實現數據的適用性。在數據挖掘中需要制定一定的挖掘任務，通過對數據的分類與評價總結，合理應用運算方法進行數據推敲。在模式評估與知識表示中，其實際用途在于挖掘成功的表達，將興趣度作為衡量標準，提高數據表達的識別能力。
針對軟件工程中數據挖掘技術的優化應用，可以從系統結構方面入手，具體如下：（1）檢測軟件工程中的克隆代碼。以軟件工程為標準，將一部分代碼復制，結合實際情況更改一部分代碼，并對這些代碼進行檢測，代碼檢測與更改可以同時進行，能有效提高檢測效率，實現系統的維護工作。當前應用數據挖掘技術進行克隆代碼檢測的方式一共有四種，具體為比較標識符、對比文本、檢測系統程序結構與度量圈。在實際操作中，要求人們結合實際情況選擇相應的克隆代碼檢測方法。（2）數據信息挖掘法。這是以橫切關注點為主的挖掘方法，在軟件工程中應用該方法可以改造系統，對數據信息達到良好的處理效果[3]。
3.2軟件管理
為了讓數據挖掘技術更好地應用在軟件工程中，需要從軟件管理角度入手，采用以下兩方面舉措。一方面，深入挖掘數據的組織關系，另一方面，挖掘版本控制信息。軟件工程系統比較繁瑣，挖掘組織關系時較為困難，人們需要合理調配各項信息，以此作為挖掘的依據。如果以軟件工程管理流程作為主題，對電子郵件與共享文件展開組織關系挖掘，可以有效避免系統流程發生混亂，保護軟件管理的秩序。當信息數據發生變化時，應用數據挖掘技術進行軟件管理，將版本控制作為重要依據，將數據挖掘技術與版本控制相聯系，降低系統運行成本，并達到警示的效果，提高軟件工程的管理水平。
3.3軟件開發
在軟件工程初期階段，人們將數據挖掘技術看成數據庫，隨著技術的發展，軟件工程發展到現實應用，系統和現實共同發展。軟件工程將各項指標與要求緊密結合，研發出最新產品，以往的軟件工程中軟件開發十分困難，而如今應用數據挖掘技術，可以將其與數據庫相融合，發揮數據庫內信息的最大價值，有效推動軟件開發的進步。不僅如此，軟件工程可以對信息進行更深層次的挖掘，充分發揮軟件工程的價值，利用數據挖掘技術實現數據的更新，保證軟件開發質量，優化軟件操作流程。在技術的支持下，人們可以合理劃分軟件內部，方便及時發現問題，并展開積極有效的問題處理。利用數據挖掘技術可以進行網站設計，對網站內容進行挖掘，特別是對文本內容的挖掘，隨后整合網站信息，通過自動歸類技術實現信息的層次性組織。在軟件或網站管理中，應用數據挖掘技術可以根據用戶對網站的訪問記錄，進行記錄信息挖掘，從中了解用戶對該網站內容的興趣，進而對用戶提供信息推送服務和定制服務，以此吸引更多用戶訪問該網站。
在軟件開發階段，可以使用DataAnalytics輕量級業務數據可視化分析平臺，這是數據挖掘技術的一項成果。該平臺能夠實現異構數據源的高效整合，可以兼容各種數據源類型，支持海量數據?？山尤隕xcel/CSV等數據文件、企業各種業務系統、第三方互聯網數據、公共數據服務平臺等來源，輕松整合所有相關業務數據，幫助企業消滅數據孤島。企業利用該平臺可以完成數據的深度交互分析，DataAnalytics基于探索式分析，支持智能推薦圖形與圖表，二者可以協同過濾，幫助用戶快速定位，通過數據挖掘找出問題，以拖拽式操作方法解決問題。
3.4聚類
在數據挖掘技術中聚類指的是對各個環節數據加以分析，結合軟件工程的具體要求實現數據細化，以類型細化作為基礎，為原始數據類型做出保障。通過聚類可以讓同種類型數據具有相似性特點，在存在相似性的同時，也存在一定的差異，突出各自的特點。應用數據挖掘技術實現聚類劃分時，面對的對象無法預測，與其他算法相比，聚類擁有更加廣泛的應用范圍，進行數據分析時更加獨特，挖掘信息數據時可以確保檢測結果的有效性與真實性。
4結論
總而言之，隨著信息技術的深入發展，人們已經步入信息時代，數據挖掘技術也成為對信息數據展開處理和存儲的有效方式。在軟件工程中應用數據挖掘技術，有利于提高軟件開發效率，提升軟件管理質量，加強數據挖掘力度，使數據挖掘技術發揮巨大效果，人們可以應用數據挖掘技術完成數據的聚類和網站設計，為人們的生活帶來便利。
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基金項目：
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數據倉庫（Data Warehouse）是一個面向主題的（Subject Oriented）、集成的（Integrated）、相對穩定的（Non – Volatile）、反映歷史變化（Time Variant）的數據集合，用于支持管理決策。與其他數據庫應用相比，數據倉庫更像一種過程，即對分散的業務數據進行整合、加工和分析的過程，而不是一種可以購買的產品。
數據倉庫包括如下幾個部分，如圖1所示。
（1）原數據部分，數據提取、清洗、轉換和裝載（ETL）部分，以及中心數據倉庫部分。經過這些環節，可以完成將數據從源數據裝載到數據倉庫中的過程。
（2）數據集市。根據部門的需要，可以從數據倉庫中形成數據集市，以滿足部門及數據分析的需要。
圖1 數據倉庫的體系結構
（3）數據訪問和分析部分。在數據訪問和分析的過程中，可以采用OLAP分析及數據挖掘技術進行分析，得出有關的分析結果。
2 數據分析技術
數據分析技術是建立在一定數據基礎上，進行分析的方式和方法，通常包括：OLAP、數據挖掘、統計分析、聯機挖掘等技術。需要說明的是，數據分析技術并不一定需要建立在數據倉庫的基礎上，但有了數據倉庫之后，數據分析的效率和能力將大大提高。通過與數據分析技術的結合，才能發現許多前所未有的分析結果，并為管理者提供科學的決策依據。
2.1 OLAP（聯機分析處理）
OLAP分析與數據倉庫的關系非常緊密。數據倉庫的建立，解決了依據主題進行數據存儲的問題，提高了數據的存取速度，而OLAP分析構成了數據倉庫的表現層，將數據倉庫中的數據通過不同的維和指標，靈活的展現出來，提高數據的展現能力，進而提高數據的分析能力。
OLAP涉及以下術語：維度（Dimension）、量度（Measure）、級別（Level）、成員（Member）、多維數據集/立方體（Cube）、時間粒度（Time granularity）、星型結構/維度（Star schema）、雪花型結構/維度（Snowflake schema）。
OLAP對不同維度進行肉眼觀察，并非運用更科學的概率論或其它數學工具去測度；而肉眼觀察帶有主觀的“有色眼鏡”，故缺乏科學客觀的評判手段和方法。其次，當遇到維度過多、數據量過大的實際情況時，OLAP工作效率急劇下降。再次，若自變量和自變量之間存在的線性關系或交互作用，OLAP無法分辨“混雜因子”或找出主要影響因素。因此，OLAP無法完全滿足在分析信息系統中最基本、最重要和最關鍵的要求：面對主題(商務需求)進行分析；而在實際信息處理中，OLAP無法實現分析的主題或任務，則需要數據分析或數據挖掘更強大的分析工具、技術來實現。計算機論文
2.2 數據挖掘
數據挖掘亦稱為數據開采，它首先由W. J. Frawley、G. Piatesky-Shapiro等人提出。數據挖掘是一種數據分析工具，它從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的數據中提取人們感興趣的數據模式、數據的普遍關系及其隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識，提取的知識表示為概念(Concepts)、規則(Rules)、規律(Regularities)、模式(Patterns)等形式，其目的是幫助管理者尋找數據間潛在的關聯，發現被忽略的要素，而這些信息對預測趨勢和決策行為將起到一定的支持作用。
數據庫中的數據挖掘是一個多步驟的處理過程，這些步驟有：
（1）數據定義階段。主要了解相關領域的有關情況，熟悉背景知識，弄清楚用戶決策分析對信息的要求。
（2）數據提取階段。根據要求從數據庫中提取相關的數據。
（3）數據預處理階段。主要對前一階段產生的數據進行再加工，檢查數據的完整性及數據的一致性，對其中的噪音數據進行處理，對缺損的數據進行填補。
（4）數據挖掘階段。主要是運用選定的知識發現算法，從數據中提取出用戶所需要的知識，這些知識可以用一種特定的方式表示或使用一些常用的表示方式。
（5）知識評估階段。將發現的知識以用戶能了解的方式呈現，根據需要對知識發現過程中的某些處理階段進行優化，直到滿足要求。
2.3數據倉庫、0LAP和數據挖掘之間的關系
在數據倉庫化的決策支持系統中，應將數據倉庫、OLAP、數據挖掘進行有機結合，其所擔當的角色分別為：
（1）數據倉庫用于數據的存儲和組織，它從事務處理系統中抽取數據，并對其進行綜合、集成與轉換，提供面向全局的數據視圖；OLAP致力于數據的分析；數據挖掘則專注于知識的自動發現。
（2）在數據倉庫和OLAP、數據倉庫和數據挖掘之間存在著單向支持的關系；在數據挖掘與OLAP之間，存在雙向聯系，即數據挖掘為OLAP提供分析的模式，OLAP對數據挖掘的結果進行驗證，并給予適當的引導。三者關系如圖2所示。
圖2 數據倉庫、OLAP、數據挖掘的關系
3、數據倉庫技術及在人力資源系統的設計
人力資源系統的數據量大，但相對分散，統計功能不足，利用率低。為了更好的發揮其數據的功能，提出人力資源數據倉庫系統的設計。該系統主要由ETL系統、OLAP系統、客戶端組件系統三部分組成，其整體框架如圖3所示。
圖3 人力資源數據倉庫系統框架圖
ETL系統負責定期的從OLTP系統中將業務數據庫的數據導入數據倉庫，在導入過程中會依據OLAP系統中模式設計的要求對數據進行清洗和轉換，以符合數據倉庫的結構要求。
OLAP系統由三部分組成：OLAP引擎、OLAP數據展示模塊和元數據管理模塊。OLAP引擎負責讀入數據倉庫中的數據，并根據模式定義構建多維數據集，使數據以多維格式展示。OLAP數據展示模塊負責將多維數據集展現為一個聯機分析處理（OLAP）頁面，用戶可以在頁面上執行典型的聯機分析處理導航操作，如上卷、下鉆和旋轉等。元數據管理模塊負責對模式設計文件進行管理。
客戶端組件系統負責訪問用戶的登錄驗證，并根據訪問用戶的訪問權限提供對應的數據展現。
4、結束語
本文闡述了數據倉庫、OLAP、數據挖掘的概念，并對OLAP和數據挖掘技術進行了探討。并在此基礎上，提出了人力資源數據倉庫系統的設計方案。數據倉庫已經成為現代信息領域的必不可少的基礎設施之一，我們應該使用好數據倉庫，使之成為迎接挑戰的有力武器。
參考文獻
[1] W. H. Inmon 數據倉庫[M] 機械工業出版社 2003
[2] 王珊等 數據倉庫技術與聯機分析處理[M] 科學出版社 1998
篇7
在高校教育領域，就當前階段數據挖掘還是一種較新的技術。如何在高校的學生成績管理中合理的利用數據挖掘技術，對存放了大量學生的信息的數據庫中的數據進行挖掘處理，從而提取出可以對教師的教和學生的學都起到積極促進作用的關鍵性規律，獲得更加良好的教學效果是我們目前高校的教育工作者面臨的一大急需解決的有價值的問題。隨著數據挖掘技術的成熟，它的應用領域也在不斷的擴展，被關注程度也不斷提高，很多高校已經投入大量的人力物力在這項研究工作上，并逐漸的將其研究成果應用于日常的教學及管理工作中。比如，將其應用在學生信息的管理、學生的各門課的成績分析和考試系統、教育教學的評估工作等，這些應用都將對提高高校的教學和管理水平等各方面都起到十分顯著的的指導作用[1]。
1 當前很多高校學生的成績管理面臨的問題
目前大部分高校教務管理系統是采用聯機的事務處理系統對學生成績進行管理，成績數據只能簡單地存儲于數據庫中，而對數據的處理也停留在單純的數據查詢和插入修改等功能上，僅有的對成績的分析可能也只是求總和、平均值、均方差和合格率等之類的統計。教務管理系統中的數據單純的保存了相關數據信息而沒有能夠挖掘出這些數據背后所隱藏的可能有用信息――例如學生每門課程取得的成績的可能原因、每門課程的諸多知識點之間以及課程和課程之間的聯系。龐大的數據庫里數據和數據之間存在著很多的關聯，我們如何充分利用這些數據關聯，為高校教育教學決策者提供一定的決策依據，從而科學的指導教學，提高高校的教學及管理水平，進一步提高辦學效益和水平，是目前高校需要去面對和解決的問題。
2 利用數據挖掘技術管理學生成績
數據挖掘技術就是從大量的、有噪聲的、不完全的、隨機的、模糊的應用數據中來提取隱藏在其中的潛在并且十分有用的信息過程[2]。利用數據挖掘對存儲在高校成績數據庫中的學生成績數據信息進行全面的深層次的分析和挖掘，達到全面地分析成績數據的優劣及產生原因、各種因素之間隱含的內在聯系的目的。挖掘分析這些數據所隱藏的有用信息，找到對指導教師教學和學生學習有用的知識，幫助高校管理者對未來高校的發展進步的決策。由此可見，數據挖掘技術一定會在教師提高教學質量、學生增加學習效率和學校強化管理水平等方面起到至關重要的引導作用[3]。
第一，使用計算機對高校學生成績進行信息管理相對于傳統管理方法有著十分明顯優勢：在現代的互聯網時代，信息的管理早已經超越傳統概念，使用計算機存儲量大且成本低，可以長久保存，同時對信息的檢索更迅速也更方便，結果的可靠性也是傳統管理方法不可比擬的，這些也正是高校管理正規化和教育單位的科學化所必需的。
第二，學生成績管理系統對于任何一個教育單位來說都是一個不可或缺的組成部分。它對于高校的管理者的辦學思路的抉擇來說是至關重要的。高校的成績管理系統不僅應該做到為用戶提供方便快捷的查詢手段還用改能夠提供充分的信息量以滿足不同用戶的不同查詢需求。學生可以通過這個系統方便的查找自己到各門課的考試成績及其他的教學相關信息；教師也能夠通過系統提供的查詢和分析工具非常準確的掌握學生的成績變化，及時獲取教學效果反饋信息，改進教學方式方法等；對高校的管理者來說，運用了最新的數據挖掘技術的學生成績管理系統也可以讓他們更及時快捷的從海量的數據中找到有用的信息，從而為不斷提高高校的辦學質量和管理水平提供保障。
3 學生成績管理系統的設計
3.1數據挖掘的過程
數據挖掘是一個多階段的復雜過程，如圖1所示直接數據目標數據凈化數據數據源知識數據選擇清理與集成數據轉換數據挖掘模式評價數據預處理數據挖掘解釋和評價。
主要分為以下六個主要步驟[4]：
1）確定數據源。數據源的確立是整個系統的基礎，是挖掘結果準確的保證。對學生成績信息進行數據挖掘時，面向對象是各類不同的學生，例如教務處要挖掘的信息是面向全校學生的成績，從而掌握全校學生的學習情況，而每個系所要掌握的學生的學習情況是針對本系的學生來說的，所以要挖掘的對象也只是每個系學生的成績信息。他們面向對象和數據挖掘的目的都是不同的；
2）選定模型。為所挖掘的問題選擇恰當的數據挖掘方法，并且針對該挖掘方法選擇幾種或是一種的算法。選擇何種算法將直接影響挖掘信息的質量；
3）采集數據。這個階段在整個開發過程中將會占用開發者大部分的工作量和時間。因為開發者需要收集在以往的教學實踐中的數據信息，這些信息中，有些數據他們可以以直接的方式獲得，而有些數據可能需要對學生以問卷調查等形式獲得。
4）數據預處理。開發者在這一步需要將收集到的大量的不同的數據預處理，使其為一個分析數據模型；數據預處理是數據挖掘很重要的一步，數據只有經過預處理才能提高挖掘對象的質量；
5）數據挖掘。算法在這一步得到具體的實現，開發者將對經過預處理的數據信息進行挖掘；
6）解釋和評價。分析和驗證上一步的挖掘結果，并從中找到有價值的信息，將其集成到教師的教學環節和學生的學習環節中去，使教師和學生可利用所得信息改進教和學的策略，指導學生進一步更好的學習。
3.2數據挖掘的方法
在實際應用中需要根據對信息的實際需求選擇恰當的挖掘算法。通過對幾種常用的數據挖掘方法進行比較和分析，本文選擇了以下兩種適合的算法：關聯分析方法以及決策樹分類方法。
1）關聯分析
利用關聯分析對數據進行挖掘的目的就是挖掘出隱含在數據之間的關系。首先給定一組或一個記錄的集合，然后，通過分析此記錄集合從而推導出信息之間的相關性[5]。一個適用于關聯規則的最有說服力的例子就是“90%客戶在購買黃油和面包的同時也會選擇購買牛奶”，即：規則“購買黃油和面包也會同時購買牛奶”的信息可信度高達90%。在大型的數據庫系統中，類似的關聯規則會產生很多，因此需要開發者進行篩選。一般來說，我們會采用 “可信度”和“支持度”這兩個閩值去淘汰一些沒有太多實際意義的規則。
關聯規則算法主要有以下兩個步驟：第一步要求開發者查找出所有的頻繁項集。頻繁項集就是指其支持度大于或是等于最小支持度的那些項目集。第二步是指由頻繁項集所產生的強關聯規則，即所產生的以上規則一定要滿足最小置信度和最小支持度[6]。
在實際教學中應用關聯分析的數據挖掘方法對學生成績信息進行分析和處理，研究課程的開設先后關系以及各門課程的成績相關性，分析的結果將對一些課程的教與學提供很多有用的信息，使高校的教學工作邁上一個新的臺階。
2）決策樹算法對學生成績的分析
決策樹算法是以實例為基礎的歸納學習算法，用來形成數據挖掘的預測模型和分類器，同時可以對大量未知數據進行預測或分類、數據的預處理以及數據挖掘等。通常包括兩部分：樹的生成和樹的剪枝[7]。
使用決策樹算法來提取分類規則時，規則使用以“if――then”的形式表示。決策樹算法和其他算法相比具有以下的優勢：處理速度較快；從結果上來說，分類準確率也更相近，算法更容易轉換為SQL語句。
4 結論
利用數據挖掘技術進行高校學生的成績、心理分析和德育評估、教學及管理決策、教學質量評估等，能夠為學生、教師以及教學管理人員等用戶提供相應的數據信息支持，對教務管理和教學過程有著極為重要的指導意義，同時也為高校教與學、管理與決策的服務提供了一種新的思路。
參考文獻
[1]劉春陽，數據挖掘技術在高校成績管理中的應用研究，學位論文大連交通大學，2009.
[2]J.Braehaan，T.Anand.The Proeess of Knowledge Diseovery in Databases.A Human一eentered APProaeh.1996：37-58.
[3]劉軍.決策樹分類算法的研究及其在教學分析中的應用[D].河海大學，2006.
[4]鄧景毅.關聯規則數據挖掘綜述[J].電腦學習，2006(3)：2-3．
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目前大部分高校教務管理系統是采用聯機的事務處理系統對學生成績進行管理，成績數據只能簡單地存儲于數據庫中，而對數據的處理也停留在單純的數據查詢和插入修改等功能上，僅有的對成績的分析可能也只是求總和、平均值、均方差和合格率等之類的統計。教務管理系統中的數據單純的保存了相關數據信息而沒有能夠挖掘出這些數據背后所隱藏的可能有用信息——例如學生每門課程取得的成績的可能原因、每門課程的諸多知識點之間以及課程和課程之間的聯系。龐大的數據庫里數據和數據之間存在著很多的關聯，我們如何充分利用這些數據關聯，為高校教育教學決策者提供一定的決策依據，從而科學的指導教學，提高高校的教學及管理水平，進一步提高辦學效益和水平，是目前高校需要去面對和解決的問題。
2 利用數據挖掘技術管理學生成績
數據挖掘技術就是從大量的、有噪聲的、不完全的、隨機的、模糊的應用數據中來提取隱藏在其中的潛在并且十分有用的信息過程[2]。利用數據挖掘對存儲在高校成績數據庫中的學生成績數據信息進行全面的深層次的分析和挖掘，達到全面地分析成績數據的優劣及產生原因、各種因素之間隱含的內在聯系的目的。挖掘分析這些數據所隱藏的有用信息，找到對指導教師教學和學生學習有用的知識，幫助高校管理者對未來高校的發展進步的決策。由此可見，數據挖掘技術一定會在教師提高教學質量、學生增加學習效率和學校強化管理水平等方面起到至關重要的引導作用[3]。
第一，使用計算機對高校學生成績進行信息管理相對于傳統管理方法有著十分明顯優勢：在現代的互聯網時代，信息的管理早已經超越傳統概念，使用計算機存儲量大且成本低，可以長久保存，同時對信息的檢索更迅速也更方便，結果的可靠性也是傳統管理方法不可比擬的，這些也正是高校管理正規化和教育單位的科學化所必需的。
第二，學生成績管理系統對于任何一個教育單位來說都是一個不可或缺的組成部分。它對于高校的管理者的辦學思路的抉擇來說是至關重要的。高校的成績管理系統不僅應該做到為用戶提供方便快捷的查詢手段還用改能夠提供充分的信息量以滿足不同用戶的不同查詢需求。學生可以通過這個系統方便的查找自己到各門課的考試成績及其他的教學相關信息；教師也能夠通過系統提供的查詢和分析工具非常準確的掌握學生的成績變化，及時獲取教學效果反饋信息，改進教學方式方法等；對高校的管理者來說，運用了最新的數據挖掘技術的學生成績管理系統也可以讓他們更及時快捷的從海量的數據中找到有用的信息，從而為不斷提高高校的辦學質量和管理水平提供保障。
3 學生成績管理系統的設計
3.1數據挖掘的過程
數據挖掘是一個多階段的復雜過程，如圖1所示直接數據目標數據凈化數據數據源知識數據選擇清理與集成數據轉換數據挖掘模式評價數據預處理數據挖掘解釋和評價。
主要分為以下六個主要步驟[4]：
1）確定數據源。數據源的確立是整個系統的基礎，是挖掘結果準確的保證。對學生成績信息進行數據挖掘時，面向對象是各類不同的學生，例如教務處要挖掘的信息是面向全校學生的成績，從而掌握全校學生的學習情況，而每個系所要掌握的學生的學習情況是針對本系的學生來說的，所以要挖掘的對象也只是每個系學生的成績信息。他們面向對象和數據挖掘的目的都是不同的；
2）選定模型。為所挖掘的問題選擇恰當的數據挖掘方法，并且針對該挖掘方法選擇幾種或是一種的算法。選擇何種算法將直接影響挖掘信息的質量；
3）采集數據。這個階段在整個開發過程中將會占用開發者大部分的工作量和時間。因為開發者需要收集在以往的教學實踐中的數據信息，這些信息中，有些數據他們可以以直接的方式獲得，而有些數據可能需要對學生以問卷調查等形式獲得。
4）數據預處理。開發者在這一步需要將收集到的大量的不同的數據預處理，使其為一個分析數據模型；數據預處理是數據挖掘很重要的一步，數據只有經過預處理才能提高挖掘對象的質量；
5）數據挖掘。算法在這一步得到具體的實現，開發者將對經過預處理的數據信息進行挖掘；
6）解釋和評價。分析和驗證上一步的挖掘結果，并從中找到有價值的信息，將其集成到教師的教學環節和學生的學習環節中去，使教師和學生可利用所得信息改進教和學的策略，指導學生進一步更好的學習。
3.2數據挖掘的方法
在實際應用中需要根據對信息的實際需求選擇恰當的挖掘算法。通過對幾種常用的數據挖掘方法進行比較和分析，本文選擇了以下兩種適合的算法：關聯分析方法以及決策樹分類方法。
1）關聯分析
利用關聯分析對數據進行挖掘的目的就是挖掘出隱含在數據之間的關系。首先給定一組或一個記錄的集合，然后，通過分析此記錄集合從而推導出信息之間的相關性[5]。一個適用于關聯規則的最有說服力的例子就是“90%客戶在購買黃油和面包的同時也會選擇購買牛奶”，即：規則“購買黃油和面包也會同時購買牛奶”的信息可信度高達90%。在大型的數據庫系統中，類似的關聯規則會產生很多，因此需要開發者進行篩選。一般來說，我們會采用 “可信度”和“支持度”這兩個閩值去淘汰一些沒有太多實際意義的規則。
關聯規則算法主要 有以下兩個步驟：第一步要求開發者查找出所有的頻繁項集。頻繁項集就是指其支持度大于或是等于最小支持度的那些項目集。第二步是指由頻繁項集所產生的強關聯規則，即所產生的以上規則一定要滿足最小置信度和最小支持度[6]。
在實際教學中應用關聯分析的數據挖掘方法對學生成績信息進行分析和處理，研究課程的開設先后關系以及各門課程的成績相關性，分析的結果將對一些課程的教與學提供很多有用的信息，使高校的教學工作邁上一個新的臺階。
2）決策樹算法對學生成績的分析
決策樹算法是以實例為基礎的歸納學習算法，用來形成數據挖掘的預測模型和分類器，同時可以對大量未知數據進行預測或分類、數據的預處理以及數據挖掘等。通常包括兩部分：樹的生成和樹的剪枝[7]。
使用決策樹算法來提取分類規則時，規則使用以“if——then”的形式表示。決策樹算法和其他算法相比具有以下的優勢：處理速度較快；從結果上來說，分類準確率也更相近，算法更容易轉換為SQL語句。
4 結論
利用數據挖掘技術進行高校學生的成績、心理分析和德育評估、教學及管理決策、教學質量評估等，能夠為學生、教師以及教學管理人員等用戶提供相應的數據信息支持，對教務管理和教學過程有著極為重要的指導意義，同時也為高校教與學、管理與決策的服務提供了一種新的思路。
參考文獻
[1]劉春陽，數據挖掘技術在高校成績管理中的應用研究，學位論文大連交通大學，2009.
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[4]鄧景毅.關聯規則數據挖掘綜述[J].電腦學習，2006(3)：2-3．
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一、數據挖掘技術的概念
隨著數據庫技術和人工智能技術的不斷進步，數據挖掘技術逐步發展起來，主要是指從大量的數據中發現和挖掘一些隱含的有價值的有用信息和知識，這些被提取的知識通常會表現為模式、規律、規則和概念，將數據挖掘的所有對象定義成數據庫或者是文件系統以及其他的一些組織在一起的數據集合，當前數據挖掘技術已經逐漸被應用于了醫藥業、保險業、制造業、電信業、銀行業、市場營銷等不同的領域，隨著計算技術、網絡技術以及信息技術的不斷進步，在故障診斷過程中所采集到的數據可以被廣泛地存儲在不同的數據庫當中，如果依然采用傳統的數據處理方法來對這些海量的信息數據進行分析處理，不僅會浪費大量的實踐而且也很難挖掘到有效的信息數據，同時，盡管智能診斷以及專家系統等方式在故障的診斷過程中已經被得到了廣泛的應用，但是這些方法卻仍然存在著很多推理困難、知識瓶頸等一些尚未完全被解決的問題，采用數據挖掘技術就可以比較有效地來解決這些難題，在故障診斷的過程中發揮其獨特的優勢。從不同的角度進行分析，數據挖掘技術可以分為不同的方法，就目前的發展現狀來看，常用的數據挖掘技術方法主要有遺傳算法、粗集方法、神經網絡方法以及決策樹方法等。
二、數據挖掘技術在保護設備故障信息中的實現方法
1.基本原理。在設備出現故障時采用數據挖掘技術對設備進行一系列的故障診斷，也就是說根據這一設備的運行記錄，對其運行的趨勢進行預測，并對其可能存在的運行狀態進行分類，故障診斷的實質就是一種模式識別方式，對機器設備的故障進行診斷的過程也就是該模式匹配和獲取的過程。
2.對故障診斷的數據挖掘方法建模。針對機械故障的診斷來說，首先就應當獲取一些關于本機組的一些運行參數，既要包括機器在正常運行以及平穩工作時的信息數據，也應當包括機器在出現故障時的一些信息數據，在現場的監控系統中往往就會存在著相應的正常工作狀態下以及出現故障時的不同運行參數，而數據挖掘的任務就是從這些雜亂無章的信息樣本庫中找出其中所隱藏著的內在規律，并且從中提取各自故障的不同特征，在對故障的模式進行劃分時，我們通?？梢越柚怕式y計的方式，在對故障模式進行識別時可以采用較為成熟的關聯規則理論，實現變量之間的關聯關系，并最終得到分類所需要用到的一些規則，從而最終達到分類的目的，依據這些規則，就可以對一些新來的數據進行判斷，而且可以準確地對故障進行分類，找出故障所產生的原因和解決故障的正確方法。
三、數據挖掘技術保護設備故障信息管理的基本功能
1.數據傳輸功能。數據挖掘技術保護設備故障信息管理與分析系統的主要數據來源就是故障信息的分站系統，而分站系統中的數據是各個子站的一個數據匯總，而保護設備故障信息管理與分析系統所采用的獲取數據的主要方式就是一些專門的通信程序構建起系統與分站之間的聯系，將分站上的一些匯總數據傳輸到故障信息系統的數據庫中，分析系統所具有的數據傳輸功能，在進行數據的處理時又能做到不影響原先分站數據庫的正常運行，并且具備抗干擾能力強、計算效率高的優點。
2.數據的分析功能。系統在正常運行時，會從故障信息子站或者是分站采集相關的數據并且對這些采集到的數據進行分析整理，最終得到有用的數據信息，利用數據挖掘技術對龐大的故障數據進行分析、分類以及整理，能夠有效地找出有用的信息，歸并一些冗余的信息，對信息進行有效地存儲和分類。另外，數據挖掘技術還具有信息查詢的功能，可以進行不同條件下的查詢，例如按時間段、報告類型、設備型號以及單位等進行查詢，實現查詢后的備份轉存等，根據故障信息系統所提供高的數據信息以及本系統庫中所保存的一些整定阻抗值，可以通過邏輯判斷生產繼電保護動作的分析報告，主要包括對故障過程的簡述、故障切除情況以及保護動作情況等，可以便于繼電保護人員直觀的對保護裝置的動作情況進行分析。
四、結語
隨著企業自動化程度的不斷提高以及數據庫技術的迅速發展，很多企業在一些重要的設備方面都安裝了監測系統，對設備運行過程中的一些重要參數和數據進行采集，采用數據挖掘技術可以有效地解決設備故障診斷中的一些知識獲取瓶頸，將數據挖掘系統充分應用到監控系統中，有效解決故障診斷中的一些困難，事實證明，將數據挖掘技術應用到故障診斷中是非常有效的，也是值得研究和學習的新型技術手段。
參考文獻：
[1]李勛,龔慶武,楊群瑛,羅思需,李社勇.基于數據挖掘技術的保護設備故障信息管理與分析系統[j].電力自動化設備,2011,9
篇10
CRM是一種旨在改善企業與客戶之間關系的新型管理方法。它是企業通過富有意義的交流和溝通,理解并影響客戶行為,最終實現提高客戶獲取、客戶保留、客戶忠誠和客戶創利的目的。它包括的主要內容有客戶識別、客戶關系的建立、客戶保持、客戶流失控制和客戶挽留。通過客戶關系管理能夠提高企業銷售收入，改善企業的服務，提高客戶滿意度，同時能提高員工的生產能力。
二、數據挖掘（DM）
數據挖掘(DataMining，簡稱DM)，簡單的講就是從大量數據中挖掘或抽取出知識。數據挖掘概念的定義描述有若干版本。一個通用的定義是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應用數據中提取人們感興趣的知識，這些知識是隱諱的、事先未知的、潛在有用的信息。
常用的數據挖掘方法有：(1)關聯分析。即從給定的數據集中發現頻繁出現的項集模式知識。例如，某商場通過關聯分析，可以找出若干個客戶在本商場購買商品時，哪些商品被購置率較高，進而可以發現數據庫中不同商品的聯系，進而反映客戶的購買習慣。(2)序列模式分析。它與關聯分析相似，其目的也是為了控制挖掘出的數據間的聯系。但序列模式分析的側重點在于分析數據間的前后(因果)關系。例如，可以通過分析客戶在購買A商品后，必定(或大部分情況下)隨著購買B商品，來發現客戶潛在的購買模式。(3)分類分析。是找出一組能夠描述數據集合典型特征的模型，以便能夠分類識別未知數據的歸屬或類別。例如，銀行可以根據客戶的債務水平、收入水平和工作情況，可對給定用戶進行信用風險分析。(4)聚類分析。是從給定的數據集中搜索數據對象之間所存在的有價值聯系。在商業上，聚類可以通過顧客數據將顧客信息分組，并對顧客的購買模式進行描述，找出他們的特征，制定針對性的營銷方案。(5)孤立點分析。孤立點是數據庫中與數據的一般模式不一致的數據對象，它可能是收集數據的設備出現故障、人為輸入時的輸入錯誤等。孤立點分析就是專門挖掘這些特殊信息的方法。例如，銀行可以利用孤立點分析發現信用卡詐騙，電信部門可以利用孤立點分析發現電話盜用等。
三、數據挖掘在客戶關系管理中的應用
1.進行客戶分類
客戶分類是將大量的客戶分成不同的類別，在每一類別里的客戶具有相似的屬性，而不同類別里的客戶的屬性不同。數據挖掘可以幫助企業進行客戶分類，針對不同類別的客戶，提供個性化的服務來提高客戶的滿意度，提高現有客戶的價值。細致而可行的客戶分類對企業的經營策略有很大益處。例如，保險公司在長期的保險服務中，積累了很多的數據信息，包括對客戶的服務歷史、對客戶的銷售歷史和收入，以及客戶的人口統計學資料和生活方式等。保險公司必須將這些眾多的信息資源綜合起來，以便在數據庫里建立起一個完整的客戶背景。在客戶背景信息中，大批客戶可能在保險種類、保險年份和保險金額上具有極高的相似性，因而形成了具有共性的客戶群體。經過數據挖掘的聚類分析，可以發現他們的共性，掌握他們的保險理念，提供有針對性的服務，提高保險公司的綜合服務水平，并可以降低業務服務成本，取得更高的收益。
2.進行客戶識別和保留
(1)在CRM中,首先應識別潛在客戶,然后將他們轉化為客戶
這時可以采用DM中的分類方法。首先是通過對數據庫中各數據進行分析，從而建立一個描述已知數據集類別或概念的模型，然后對每一個測試樣本，用其已知的類別與學習所獲模型的預測類別做比較，如果一個學習所獲模型的準確率經測試被認可，就可以用這個模型對未來對象進行分類。例如，圖書發行公司利用顧客郵件地址數據庫，給潛在顧客發送用于促銷的新書宣傳冊。該數據庫內容有客戶情況的描述，包括年齡、收入、職業、閱讀偏好、訂購習慣、購書資金、計劃等屬性的描述，顧客被分類為是或否會成為購買書籍的顧客。當新顧客的信息被輸入到數據庫中時，就對該新顧客的購買傾向進行分類，以決定是否給該顧客發送相應書籍的宣傳手冊。
(2)在客戶保留中的應用
客戶識別是獲取新客戶的過程，而客戶保留則是留住老顧客、防止客戶流失的過程。對企業來說，獲取一個新顧客的成本要比保留一個老顧客的成本高。在保留客戶的過程中，非常重要的一個工作就是要找出顧客流失的原因。例如，某?？茖W校的招生人數在逐漸減少，那么就要找出減少的原因，經過廣泛的搜集信息，發現原因在于本學校對技能培訓不夠重視，學生只能學到書本知識，沒有實際的技能，在就業市場上找工作很難。針對這種情況，學校應果斷的抽取資金，購買先進的、有針對性的實驗實訓設備，同時修改教學計劃，加大實驗實訓課時和考核力度，培訓相關專業的教師。
(3)對客戶忠誠度進行分析
客戶的忠誠意味著客戶不斷地購買公司的產品或服務。數據挖掘在客戶忠誠度分析中主要是對客戶持久性、牢固性和穩定性進行分析。比如大型超市通過會員的消費信息，如最近一次消費、消費頻率、消費金額三個指標對數據進行分析,可以預測出顧客忠誠度的變化，據此對價格、商品的種類以及銷售策略加以調整和更新，以便留住老顧客，吸引新顧客。
(4)對客戶盈利能力分析和預測
對于一個企業而言，如果不知道客戶的價值，就很難做出合適的市場策略。不同的客戶對于企業而言，其價值是不同的。研究表明，一個企業的80%的利潤是由只占客戶總數的20%的客戶創造的，這部分客戶就是有價值的優質客戶。為了弄清誰才是有價值的客戶，就需要按照客戶的創利能力來劃分客戶，進而改進客戶關系管理。數據挖掘技術可以用來分析和預測不同市場活動情況下客戶盈利能力的變化，幫助企業制定合適的市場策略。商業銀行一般會利用數據挖掘技術對客戶的資料進行分析，找出對提高企業盈利能力最重要的客戶，進而進行針對性的服務和營銷。
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一、數據挖掘概述
所謂的數據挖掘，具體指的就是在海量且模糊隨機數據當中提取出隱含其中，同時具有潛在價值的信息與知識過程。將數據挖掘技術應用在教育教學當中，可以對海量數據予以深入挖掘與分析，進而獲得數據當中所隱含的潛在信息內容，更好地為高校教育教學管理人員決策提供有力支持[1]。
二、高校教育教學管理中的數據挖掘技術應用
2.1在教學質量提升方面的應用
高等院校為了更好地提高教學管理的質量，教務管理部門會在學期期末測評學員領導與任課教師的教學思想、態度以及教學方法等，并且根據最終的評分結果來明確教師的教學質量。然而，受評價人員對標準理解以及把握程度的影響，學生評價仍存在隨意性特征。
在這種情況下，導致評分結果很難對教學效果進行真實地反映，因而也影響了教學質量的評估。
但是，將數據挖掘技術應用在教學質量評估方面，通過對關聯規則算法的合理運用，可以將教學質量評價當中的不同指標權重系數進行設定，并通過Apriori的算法來掃描數據集，在數據挖掘的作用下，獲取學歷、年齡以及職稱三者之間存在的聯系，同樣也可以獲得教學質量和方法的關系[2]。
為此，高校教務管理部門就可以將獲得的規律應用在教學管理實踐當中，合理地設置督學小組并制定出聽課制度，將教學課堂教學的質量真實且客觀地反映出來，實現高校教學水平的全面提升。
2.2課程體系結構的有效完善
高等院校教育體系當中的專業建設作用十分重要，所以，必須要具備高質量的課程體系結構設置。在對學生成績數據庫以及畢業生去向數據庫等多種數據信息進行數據挖掘以后，可以通過對關聯分析與序列模式的分析和探究，獲得數據與數據間存在的相關性。
其中，課程間的關系和先后順序亦或是課程和課程體系結構之間的關系等等。在此基礎上，保證學習高級課程前事先學習先行課程。以計算機專業《數據結構》為例，在教學中將《C語言》作為重要的先行課程，以保證學生在學習《數據結構》內容的時候可以具備良好語言基礎，更深入地理解并靈活地應用數據結構當中的算法。
而在完成《數據結構》學習以后，應根據學生就業走向和市場的實際需求來確定是否安排《JAVA語言程序設計》課程教學。這樣一來，學生的學習成績實現了有效地提高，更利于學生未來就業。除此之外，對內容重復的課程進行有效地壓縮，將落后的課程內容適當地刪除，與專業特點相結合。
由此可見，將數據挖掘技術應用在高校教學中，對于專業建設以及課程改革決策具有積極的作用。
三、網絡教學中的數據挖掘技術應用
在網絡教學中應用數據挖掘技術，可以從Web文件以及Web活動當中選擇出用戶較為感興趣的有價值模式以及信息，這就是所謂的Web挖掘[3]。因為接受教育對象在多個方面都存在差異，具體表現在個人學習目標、學習能力與知識基礎的差異等。為此，網絡教學也必須要能夠適應個性化的學習需求。可以把不同用戶學習狀況與軌跡詳細記錄并存放至數據庫當中，通過對WEB挖掘技術的合理運用，在序列模式挖掘的作用下合理地分類文檔，以保證學生信息檢索速度的提高。
另外，也可以根據學生訪問瀏覽的數據挖掘并分析，針對訪問的數據展開聚類分析，以保證更好地了解學生感興趣的內容，并為其推送相關內容。與此同時，可以在相關聯的頁面當中合理地設置超鏈接，對網站結構予以有效地改善，確保頁面間的鏈接與用戶訪問的習慣更吻合。
結束語：
總而言之，在高校教育教學中合理地運用數據挖掘技術可以在大量數據信息當中處理并提取出更具價值的信息內容，促進高等院校教育教學管理工作的正常開展，特別是評估與決策方面，數據挖掘技術的作用更為明顯。
除此之外，該技術也可以應用在網絡教學當中，使得網絡教學資源配置更加合理，在教育教學中充分發揮自身的效用。上文針對數據挖掘技術在高校教育教學中的實際應用展開了相關性地研究和分析，主要的目的就是為了更好地幫助高校進行決策，為學生提供更為理想的學習環境，在提高學生學習興趣的基礎上，增強高校教育教學的質量與效率。
參考文獻
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1方法
筆者所統計的文獻數據全部來源于美國ISI的SCI網絡版（SCIofWeb），以與文本挖掘相關的自由詞textmining，Literaturemining，Knowledgediscoveryintext，Textdatamining和以生物醫學相關的自由詞Biomedicine，Systemsbiology，Medicine，Genomics，Proteomics，Metabolomics，Bioinformatics，Biology，TraditionalChineseMedicine對上述數據庫進行主題詞搜索。然后對下載的所有文獻進行數據的篩選和清理后，最終選擇納入文獻797篇。檢索完成時間為2014年3月20日。
2結果
2.1年度發表量我們整理出來的2004～2013年生物醫學領域文本挖掘文獻總共有797篇，每年的發文數量從2004年的43篇到2013年的124篇，總體呈現增長趨勢。
2.2國家/地區經統計，在所有797篇文章中總共有53個國家參與了文章的發表，遍及全世界五個大洲，但各個大洲的對該領域的研究極不平衡。雖然歐洲有著最高的發文總量，但是北美洲的美國卻以最高發文量（289篇）位居全球國家排名的第一位，緊隨其后的是英國（125）和中國（82）.
2.3高被引論文根據普賴斯定律[3]可以算出在納入統計的文獻中被引頻次≥42的為高被引文獻（注：Mp=42.21，Npmax=3177）。797篇文獻中被引頻次≥42的論文共79篇。高被引論文排名前3位的文章為?！禨ystematicandintegrativeanalysisoflargegenelistsusingDAVIDbioinformaticsresources》（被引3177次），《TheGeneOntologyAnnotation（GOA）Database：sharingknowledgeinUniprotwithGeneOntology》（366次）和《RegulonDB（version6.0）：generegulationmodelofEscherichiacoliK-12beyondtranscription，active（experimental）annotatedpromotersandTextpressonavigation》（274次）
2.4核心作者分析在生物醫學領域文本挖掘研究的797篇文獻中，共有2565位作者（包含所有合著者），根據普賴斯定律，核心作者最低發文數m的值為：。其中指發文最多的作者發表的論文數。本次研究中為23，故m取整數為4。作者論文4篇以上為80人，其發表的論文為468篇，占總論文量58.7%，高于總論文數的50%，說明在生物醫學領域的文本挖掘研究已經形成了較為穩定的研究群體。
3結論
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網絡技術、數據庫技術、軟件工程方法等快速發展和改進，醫院已經上線了門診掛號系統、醫學影像管理系統、病歷檔案管理系統、藥房管理系統、病房管理系統等，這些系統保存了海量的病例信息[1]。
目前，醫院在開展診斷、治療過程中，已經開始實施精準化治療模式，因此利用支持向量機、BP神經網絡、遺傳算法、K近鄰算法等數據挖掘技術總結、分析病例中診斷治療成功的信息顯得尤為重要，已經成為醫院信息化發展的趨勢和方向[2]。
二、數據挖掘技術及應用分析
數據挖掘技術經過多年的研究和改進，已經提出了許多先進的算法，伴隨著多媒體、云計算、互聯網等技術的發展，數據挖技術已經在醫療衛生等多個領域取得了顯著的應用，為人們提供了豐富的數據內容和有價值的信息。在醫療診斷、治療過程中，醫院已經在主治醫師自動化推薦、醫學圖像識別分析等領域取得了顯著的成效，開發了智能醫療專家系統、醫院發展智能決策庫系統等，歸納起來，醫院診療過程中常用的數據挖掘算法主要包括支持向量機、K近鄰算法、BP神經網絡，利用這些算法可以從宏觀、微觀等多維度挖掘醫院信息數據中潛在的有價值信息，指導醫院開展診療工作和行政管理，具有重要的作用[3]。
2.1支持向量機
支持向量機是一種基于分類的大數據挖掘技術，該挖掘技術可以針對非線性、高維空間的樣本數據實現挖掘分析，能夠利用核函數等優化數據挖掘過程，從海量的醫院信息數據中挖掘高價值信息，并且能夠為醫療診斷提供病灶定位、圖像識別等決策知識。支撐向量機可以與遺傳算法、模糊數學、粒子群等思想集成在一起，實現算法優化，挖掘更多的信息知識。
2.2 BP神經網絡
BP神經網絡是一種自適應和自組織的大數據挖掘技術，其可以從海量數據中挖掘樣本數據特征，把數據劃分為多個類別，以便能夠獲取有價值的潛在信息。目前，BP神經網絡數據已經具備數據分布式存儲、并行處理和較強的容錯能力等特點，并且具備非常強大的抗干擾能力。神經網絡主要包括輸入層、學習層和輸出層，每一層都可以設置不同的權值，并且這些權值可以自適應調整，提高算法的自適應能力和優化能力。
2.3 K近鄰算法
K近鄰算法采用線性統計分類算法，已經數據挖掘算法中得到了廣泛的普及，是一種非常成熟的算法。K近鄰算法的思路如下：給定一個樣本數據，計算該樣本與K個樣本相似程度，選擇相似程度最大的一個類別，將該樣本劃分為這個類別中[4]。
三、數據挖掘在病例分析中的應用
數據挖掘在病例分析中的應用主要包括以下三個關鍵內容：
3.1基于病例分析結果為患者推薦醫師
患者在就診過程中，為了提高患者參與的積極性、主動性和精確性，利用數據挖掘構建一個模型，該模型可以錄入患者的病歷信息，然后模型自動與數據庫保存的病例進行對比分析，尋找治療措施最優的醫師推薦給患者。
3.2構建智能病例信息專家庫
醫院在開展診斷、治療業務時，難以避免誤診，誤診的原因很多，比如患者自身體質、患者隱瞞病史、醫師判斷不準確等，為了提高醫院診斷、治療的精準化，可以構建智能病例信息專家庫，自動化的分析診斷失敗、治療不成功的原因，從而全面提升醫院救治水平。
3.3構建遠程會診推薦系統
目前，醫院通過互聯網可以與上級醫院、科研結構合作會診，會診過程中，利用數據挖掘技術可以更加清晰地識別核磁共振、CT等醫學圖像中的病灶部位，提高診斷的準確性，便于設計治療方案。
四、結束語
隨著醫院信息化水平的提升，醫院信息化系統運行積累的海量數據資源是一座非常寶貴的財富，與BP神經網絡、遺傳算法等先進的挖掘技術相整合，可以從中發掘潛在的指導救治知識，有利于提高醫院科研、治療水平，更好的救死扶傷，保護人們的生命健康。
參 考 文 獻
[1] 陳曉琛. 醫院病案信息系統的數據挖掘在醫院中的重要意義[J]. 當代醫學， 2014， 31（25）：8-9.
