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      數據挖掘技術范文精選

      前言:在撰寫數據挖掘技術的過程中,我們可以學習和借鑒他人的優秀作品,小編整理了5篇優秀范文,希望能夠為您的寫作提供參考和借鑒。

      數據挖掘技術

      Web數據挖掘技術

      [摘要]隨著Internet的發展,Web數據挖掘有著越來越廣泛的應用,Web數據挖掘是數據挖掘技術在Web信息集合上的應用。本文闡述了Web數據挖掘的定義、特點和分類,并對Web數據挖掘中使用的技術及應用前景進行了探討。

      [關鍵詞]數據挖掘Web挖掘路徑分析電子商務

      一、引言

      近年來,數據挖掘引起了信息產業界的極大關注,其主要原因是存在大量數據,可以廣泛使用,并且迫切需要將這些數據轉換成有用的信息和知識。數據挖掘是面向發現的數據分析技術,通過對大型的數據集進行探查。可以發現有用的知識,從而為決策支持提供有力的依據。

      Web目前已成為信息、交互和獲取的主要工具,它是一個巨大的、分布廣泛的、全球性的信息服務中心。它涉及新聞、廣告、消費信息、金融管理、教育、政府、電子商務和其他許多信息服務。面向Web的數據挖掘就是利用數據挖掘技術從Web文檔及Web服務中自動發現并提取人們感興趣的、潛在的有用模型或隱藏的信息。

      二、概述

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      數據挖掘技術

      [摘要]本文主要介紹了數據挖掘的基本概念,以及數據挖掘的方法。

      [關鍵詞]數據挖掘數據挖掘方法

      隨著信息技術迅速發展,數據庫的規模不斷擴大,產生了大量的數據。但大量的數據往往無法辨別隱藏在其中的能對決策提供支持的信息,而傳統的查詢、報表工具無法滿足挖掘這些信息的需求。因此,需要一種新的數據分析技術處理大量數據,并從中抽取有價值的潛在知識,數據挖掘(DataMining)技術由此應運而生。

      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

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      數據挖掘技術

      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

      目前,數據挖掘技術雖然得到了一定程度的應用,并取得了顯著成效,但仍存在著許多尚未解決的問題。隨著人們對數據挖掘技術的深人研究,數據挖掘技術必將在更加廣泛的領域得到應用,并取得更加顯著的效果。

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      數據挖掘技術管理使用研究

      編者按:本論文主要從客戶關系管理;數據挖掘;數據挖掘在客戶關系管理中的應用;客戶關系管理應用數據挖掘的步驟等進行講述,包括了CRM是一種旨在改善企業與客戶之間關系的新型管理方法、進行客戶分類、進行客戶識別和保留、需求分析、建立數據庫、選擇合適的數據挖掘工具、建立模型等,具體資料請見:

      根據波特的影響企業的利益相關者理論,企業有五個利益相關者,分別是客戶、競爭對手、供應商、分銷商和政府等其他利益相關者。其中,最重要的利益相關者就是客戶。現代企業的競爭優勢不僅體現在產品上,還體現在市場上,誰能獲得更大的市場份額,誰就能在競爭中占據優勢和主動。而對市場份額的爭奪實質上是對客戶的爭奪,因此,企業必須完成從“產品”導向向“客戶”導向的轉變,對企業與客戶發生的各種關系進行管理。進行有效的客戶關系管理,就要通過有效的途徑,從儲存大量客戶信息的數據倉庫中經過深層分析,獲得有利于商業運作,提高企業市場競爭力的有效信息。而實現這些有效性的關鍵技術支持就是數據挖掘,即從海量數據中挖掘出更有價值的潛在信息。正是有了數據挖掘技術的支持,才使得客戶關系管理的理念和目標得以實現,滿足現代電子商務時代的需求和挑戰。

      一、客戶關系管理(CRM)

      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。

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      教育學中的數據挖掘技術研究

      1數據挖掘在教育學領域的應用

      1.1數據電子化

      要讓數據電子化,首先要搭建適用的網絡平臺,網絡平臺的搭建分為2個過程。如果需要收集數據,則需要搭建一個面向對象的網絡平臺。在對大學生社會體系和人際關系的研究中,采用的是在WEB上自動收集量表數據,首先將量表轉換為匯編語言編寫的網頁,再采用將量表轉換后的電子版網頁與數據庫中的表相連接,這樣,只要被試登錄指定網站,就可以在網上完成量表的填寫,數據則直接存入數據庫中。數據庫管理系統使用的是SQLServer2000,在網絡成癮和注意關系偏向的研究中,也采用了同樣的方法。如果對現有的數據進行分析,則可以略過數據收集這個步驟,直接將數據輸入數據處理軟件中。在對于青少年同伴關系的研究中,創建了一個數據倉庫來存放現有數據,選用SQLServer2000作為數據倉庫的構建平臺。由于青少年同伴關系的研究中的維度不是太多,維度層次也不復雜,出于對查詢效率和使用者是否容易理解的角度考慮,決定使用星型結構來創建數據倉庫,青少年同伴關系研究的星型結構。最后一種方法是直接將數據輸入SPSS中,這種方法這樣需要大量人力物力,而且效率難以提高,存在誤錄的可能。

      1.2數據挖掘分析

      將數據轉換為需要的電子文本格式以后,進行簡單的數據處理。在剔除了部分缺失或者明顯錯誤的數據后,就可以進行數據挖掘工作了。數據挖掘的常用算法為關聯規則挖掘、決策樹算法和聚類挖掘算法。在此選用關聯規則挖掘算法做詳細說明,在大學生社會網絡和人際關系研究中,選取被試人際關系滿意度為例進行關聯規則挖掘。表1被試人際關系滿意度關聯規則挖掘關聯規則挖掘的步驟如下:

      ①選擇數據根據關聯規則挖掘的目標,選擇如上表所示的屬性,通過下面的sql語句選擇數據,并將jibenxinxi表和zongjie表通過學號連接起來。select性別,是否獨生子女,你對自己的人際關系滿意嗎,你對自己與父母的關系滿意嗎,你對自己與同伴的關系滿意嗎,你對自己與老師的關系滿意嗎,你認為比較了解你的人會對你的人際關系給出一個怎樣的評價,你對自己人際關系的關注程度fromjibenxinxia,zongjiebwherea.學號=b.學號;

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