數(shù)據(jù)挖掘總結(jié)范文精選

摘要：本文闡述了數(shù)據(jù)倉庫及數(shù)據(jù)挖掘的有關(guān)概念，簡述了數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)挖掘的實(shí)施過程，介紹了如何應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘。并對(duì)數(shù)據(jù)倉庫與挖掘技術(shù)結(jié)合應(yīng)用的發(fā)展做了展望。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)倉庫；數(shù)據(jù)挖掘；

1數(shù)據(jù)倉庫

數(shù)據(jù)倉庫的含義：“數(shù)據(jù)倉庫是用于支持企業(yè)或組織的決策分析處理的，面向主題的、集成的、不可更新的、且隨著時(shí)間不斷變化的數(shù)據(jù)集合。”互聯(lián)網(wǎng)中的數(shù)據(jù)浩如煙海，如果用戶在其中搜尋的話，基本上是大海撈針。而數(shù)據(jù)倉庫便解決了此類問題，它把龐大的數(shù)據(jù)及信息從互聯(lián)網(wǎng)中收集起來，并進(jìn)行適當(dāng)?shù)奶幚怼⒓庸ず头诸?，把這些凌亂的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成公共的數(shù)學(xué)模型，這樣便能夠解決數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)之間的沖突、表達(dá)不一致等問題，同時(shí)還方便用戶查詢自己所需要的信息，這樣便使得數(shù)據(jù)和信息在決策查詢上理便捷。

2數(shù)據(jù)挖掘

互聯(lián)網(wǎng)中，實(shí)際的應(yīng)用操作數(shù)據(jù)往往都是數(shù)量很大，不完整且具有模糊性和隨機(jī)性。而數(shù)據(jù)挖掘所要做的便是提取這類數(shù)據(jù)中隱含的、不為人知的，但對(duì)人們又有潛在用途的信息和知識(shí)。并把提取的知識(shí)和信息存放于數(shù)據(jù)倉庫或其他信息庫中，所以說，數(shù)據(jù)挖掘是運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)庫技術(shù)等方法發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的模型和結(jié)構(gòu)、發(fā)現(xiàn)有價(jià)值的關(guān)系或知識(shí)的一門交叉學(xué)科。另一個(gè)角度來講，數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)，利用挖掘技術(shù)的算法，將源數(shù)據(jù)收集起來，并進(jìn)行適當(dāng)?shù)暮Y選及過濾變成相應(yīng)信息。數(shù)據(jù)挖掘基于的數(shù)據(jù)庫類型有：關(guān)系、面向?qū)ο?、事?wù)、演繹、時(shí)間和時(shí)間序列、多媒體、空間、遺產(chǎn)、文本、Web型以及新興的數(shù)據(jù)倉庫等。對(duì)于數(shù)據(jù)庫的描述，通常是指面向?qū)ο蟮臄?shù)據(jù)庫在面向?qū)ο蟮某绦驗(yàn)橐?guī)范的程序設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)。其描述對(duì)象可以是一定時(shí)期的人口、流量等數(shù)據(jù)。而關(guān)于一個(gè)對(duì)象的代碼在一個(gè)單元中的封裝，對(duì)象可以與其他對(duì)象或數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)通信。空間數(shù)據(jù)庫涉及空間的信息，如地理、醫(yī)療和衛(wèi)星圖像數(shù)據(jù)庫等，通過數(shù)據(jù)挖掘可以發(fā)現(xiàn)，描述各個(gè)地區(qū)的人口或者可以根據(jù)現(xiàn)有的關(guān)于某小區(qū)距離中心主要道路的距離的描述來表達(dá)這個(gè)小區(qū)低價(jià)的變化程度。通過縱軸和橫軸的序列數(shù)據(jù)庫我們可以看出，數(shù)據(jù)挖掘可以根據(jù)數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)的變化隨時(shí)隨地的進(jìn)行調(diào)整，從而發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的變化特點(diǎn)和變化趨勢，通過對(duì)這種變化的趨勢和特點(diǎn)的變化，幫助人們處理計(jì)劃，制定發(fā)展策略等。在文本數(shù)據(jù)庫中大部分是高度化的長句和短文，數(shù)據(jù)挖掘的作用是發(fā)現(xiàn)、描述對(duì)象和類的特征，進(jìn)行關(guān)鍵詞和內(nèi)容關(guān)聯(lián)性分析以及文本對(duì)整理象的聚類。多媒體數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)的是圖像、音頻、視頻數(shù)據(jù)，在其上進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，這是存儲(chǔ)和搜索技術(shù)相結(jié)合的新興技術(shù)，這種技術(shù)中，進(jìn)行多媒體數(shù)據(jù)的特征的提取和基于相似性的模式匹配等。

【摘要】基于目前移動(dòng)通信系統(tǒng)運(yùn)行過程中存在的數(shù)據(jù)挖掘缺陷，本文分析了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在移動(dòng)通信中應(yīng)用的必要性與現(xiàn)狀，并提出了有效運(yùn)用的策略方法，其目的是為相關(guān)建設(shè)者提供一些理論依據(jù)。

【關(guān)鍵詞】移動(dòng)通信；數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

引言

信息時(shí)代的到來，使得人們對(duì)移動(dòng)通信系統(tǒng)內(nèi)部數(shù)據(jù)信息篩選功能的需求越來越大。然而，在實(shí)際系統(tǒng)建設(shè)過程中，移動(dòng)通信系統(tǒng)并未數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用提供一個(gè)良好的運(yùn)用環(huán)境，這就使得數(shù)據(jù)信息篩選功能目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)仍有很長的一段路要走。針對(duì)這一問題，為加快移動(dòng)通信系統(tǒng)優(yōu)化建設(shè)的發(fā)展步伐，研究人員應(yīng)在明確數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在移動(dòng)通信系統(tǒng)應(yīng)用現(xiàn)狀的情況下，找出具有適用性以及實(shí)用性的技術(shù)運(yùn)用策略。這是促進(jìn)當(dāng)前現(xiàn)代化經(jīng)濟(jì)建設(shè)背景下移動(dòng)通信系統(tǒng)快速穩(wěn)定發(fā)展的關(guān)鍵，相關(guān)人員應(yīng)將其作用于實(shí)踐。

1研究移動(dòng)通信系統(tǒng)中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用的必要性

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是從移動(dòng)通信系統(tǒng)中大量具有不完全、模糊以及隨機(jī)性的數(shù)據(jù)信息中，提取潛在且極具利用價(jià)值的信息知識(shí)內(nèi)容。據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是一項(xiàng)具有交叉性特點(diǎn)的科學(xué)技術(shù)，其涉及統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)據(jù)庫技術(shù)、可視化、信息科學(xué)以及機(jī)械學(xué)習(xí)能力等。當(dāng)其作用于移動(dòng)通信系統(tǒng)的網(wǎng)路優(yōu)化過程，不僅能夠發(fā)揮出數(shù)據(jù)信息的基本查詢功能，還能從無序而模糊的數(shù)據(jù)信息環(huán)境中挖掘、整理以及提取出用戶所需的信息內(nèi)容?；谀壳皵?shù)據(jù)挖掘技術(shù)未在移動(dòng)通信系統(tǒng)中起到真正的挖掘作用，研究人員應(yīng)從系統(tǒng)運(yùn)行的實(shí)際情況入手，找出數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的有效運(yùn)用的阻礙與問題難點(diǎn)，從而對(duì)其進(jìn)行控制解決。這是加快信息化發(fā)展的重要課題，相關(guān)建設(shè)人員應(yīng)將其重視起來[1]。

4G移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)是對(duì)原來通信網(wǎng)絡(luò)的擴(kuò)大和完善，隨著科學(xué)技術(shù)的飛速發(fā)展，很移動(dòng)通信的范圍和網(wǎng)絡(luò)的話務(wù)模式也在隨著實(shí)際環(huán)境的轉(zhuǎn)變而轉(zhuǎn)變，這些情況的出現(xiàn)都會(huì)造成網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際作用和當(dāng)初的設(shè)計(jì)準(zhǔn)則不相符。因此，為了更好地突出4G移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)的價(jià)值，就需要對(duì)其中有價(jià)值的數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，從而使得移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展的更加完善，并且能隨時(shí)進(jìn)行調(diào)整，為移動(dòng)通信用戶的安全提供強(qiáng)有力的支持，使它能夠更好的順應(yīng)時(shí)代的要求，為人們提供更為方便快捷的通信網(wǎng)絡(luò)服務(wù)。

1數(shù)據(jù)挖掘在4G移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化中的基本要求

1.1突出通信網(wǎng)絡(luò)的智能化

4G移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)本身既復(fù)雜又龐大，想要對(duì)它進(jìn)行全方位的分析是有一定的難度的，所以我們需要在同一個(gè)階段，只對(duì)該階段的數(shù)據(jù)進(jìn)行針對(duì)性的采集和研究，并且總結(jié)出結(jié)果才可以進(jìn)行下一個(gè)階段的研究，最后再把各個(gè)階段的數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系進(jìn)行綜合分析，但是在系統(tǒng)的分析過程中，要保證其智能化，從而更好地保證各個(gè)任務(wù)都能夠在智能的環(huán)境中，自動(dòng)地分布到有關(guān)階段的服務(wù)器中。

1.2恰當(dāng)?shù)倪\(yùn)用分分布式處理方法

因?yàn)?G移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)中蘊(yùn)藏著大量的數(shù)據(jù)資料，使得通信網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化過程比較艱難，所以在對(duì)移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化的過程中，我們不能單純地把所有的優(yōu)化體系都融合在一個(gè)服務(wù)器之中，也不能單純地依靠一個(gè)簡單的優(yōu)化體系，就對(duì)其他的過程進(jìn)行優(yōu)化，在優(yōu)化的過程中我們要做到有層次性和區(qū)域性，依照分布式的原則進(jìn)行相關(guān)的數(shù)據(jù)和信息的處理工作。

1數(shù)據(jù)挖掘在企業(yè)信息化建設(shè)之中的重要性

數(shù)據(jù)挖掘最直接也是最重要和顯著的作用，在于其能夠提升企業(yè)的核心競爭力。

1.1挖掘企業(yè)內(nèi)部的信息在企業(yè)之中，普遍存在著一些“信息孤島”的現(xiàn)象，部門之間的信息混亂而且并不能夠形成科學(xué)有效的全面性分析。相關(guān)的數(shù)據(jù)挖掘負(fù)責(zé)部門或者企業(yè)的管理者可以利用數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)對(duì)不同的部門在經(jīng)營過程之中所形成的海量的數(shù)據(jù)進(jìn)行相應(yīng)的分析以及闡述，并且根據(jù)相應(yīng)的分析對(duì)部門自身的管理的問題做出把控。

1.2搜集外部環(huán)境各種重要信息企業(yè)在生產(chǎn)以及經(jīng)營的過程之中，政治、經(jīng)濟(jì)、政策、科技、金融等環(huán)境方面的變化，影響著市場、競爭對(duì)手、供求信息、消費(fèi)者等主體的行為的變化，這些數(shù)據(jù)的收集、處理以及分析，是對(duì)企業(yè)的經(jīng)營以及管理有著非常重要的作用，使得企業(yè)能夠抓住市場的機(jī)遇，從而及時(shí)地調(diào)整管理方法和策略，能夠促進(jìn)以及實(shí)現(xiàn)企業(yè)的健康和穩(wěn)定發(fā)展。

1.3內(nèi)外部信息進(jìn)行整合以及篩選數(shù)據(jù)挖掘的另一個(gè)主要的作用便是在處理企業(yè)的內(nèi)部以及外部的信息的基礎(chǔ)之上，對(duì)于涉及企業(yè)所有的信息進(jìn)行整合以及篩選，最終目的是能夠提供對(duì)于企業(yè)的發(fā)展有著重要作用的信息。通過對(duì)于企業(yè)的內(nèi)、外部信息進(jìn)行合并以及挖掘，找出企業(yè)的內(nèi)部以及外部之間相關(guān)的影響的信息。從而實(shí)現(xiàn)企業(yè)的內(nèi)外部信息的綜合處理以及應(yīng)用，在其中提取有價(jià)值的知識(shí)，并且增強(qiáng)企業(yè)的管理功能，提高企業(yè)的信息化管理的效率。

2數(shù)據(jù)挖掘在企業(yè)信息化之中的實(shí)際應(yīng)用

［摘要］隨著信息技術(shù)在財(cái)務(wù)管理領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，審計(jì)機(jī)構(gòu)急需采用新的審計(jì)方式和手段，以提高審計(jì)質(zhì)量，降低審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)。本文利用商業(yè)智能技術(shù)，對(duì)審計(jì)方法進(jìn)行新的探討，并建立基于商業(yè)智能的審計(jì)模型，探討在海量數(shù)據(jù)條件下進(jìn)行審計(jì)的新途徑。

［關(guān)鍵詞］OLAP;數(shù)據(jù)挖掘;審計(jì);商業(yè)智能

1商業(yè)智能模型

本文利用SQLServer2005構(gòu)建基于商業(yè)智能的審計(jì)模型TAuditMin，如圖1所示。審計(jì)過程分為：采集審計(jì)數(shù)據(jù)、建立數(shù)據(jù)倉庫、OLAP多維分析、數(shù)據(jù)挖掘、前端展示等。

1.1源系統(tǒng)

數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)是大量的歷史數(shù)據(jù)。這里的源系統(tǒng)是指與審計(jì)業(yè)務(wù)相關(guān)的各種關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，如金蝶數(shù)據(jù)庫、用友數(shù)據(jù)庫等。這些業(yè)務(wù)系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)可以應(yīng)用SSIS（MicrosoftSQLServer2005IntegrationServices），通過數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換和加載（ETL）等步驟載入數(shù)據(jù)倉庫，為多維分析和數(shù)據(jù)挖掘作準(zhǔn)備。