導語：如何才能寫好一篇數據挖掘論文，這就需要搜集整理更多的資料和文獻，歡迎閱讀由公務員之家整理的十篇范文，供你借鑒。

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[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

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

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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近年來，我國的部隊管理體系已經逐漸向著自動化方向發展，部隊中各個部門都建立了一定的管理體系，也逐漸脫離了人工管理模式，實現信息現代化模式，很大程度提高了部隊工作的效率，但是由于外界因素與經濟發展的多樣化以及人們的思維模式也在不斷改變，從而出現了一些新問題，使得部隊管理體系存在著一定問題：第一、關聯性小、系統比較獨立?，F階段，部隊采購食品系統的作用以及目的比較簡單，思維面也比較窄，也就是說按照清單進行食品采購時，不能充分考慮到采購人員的健康、效率等問題，不能達到最優化采購方式，因此就變得比較獨立；第二，數據功能簡單，可靠性不高。現階段，部隊食品采購數據只是對采購的種類與過程進行簡單記錄，時間一久，就會被損壞或者丟失；第三，數據分散不集中。現階段與部隊人員健康、起居飲食、訓練相關的數據分散在不同系統中，使得數據變得不一致、不完整，僅僅只能進行簡單查詢、匯總、統計等工作，不能對數據進行多角度分析、關聯等，不能為采購食品提供很好的政策支持。針對部隊采購存在的問題，可以利用數據倉庫以及數據挖掘技術建立多為數據庫，利用數據挖掘進技術對食品采購數據進行挖掘。依據現階段部隊的實際發展情況，建立一套新數據庫的成本代價比較高，因此，選用了目前社會上通用方法，對已經存在的數據進行一定改革與拓展，合理優化系統數據，成為新的數據庫。并且選取對數據挖掘影響比較大的系統性分析，包括訓練系統，食品采購系統、人員管理系統以及醫療衛生系統。針對食品采購采購系統建立數據模型。

二、在部隊食品采購系統中的應用以及其價值評價

在部隊食品采購系統實際應用工程中，其實可以運用MicrosoftSQLServerAnalysisServices來對數據進行分析，并且在數據挖掘過程中對多維數據進行描述與查找起到一定作用。因為多維數據比較復雜，增長的也比較快，因此，進行手動查找是很困難的，數據挖掘技術提供的計算模式可以很好的對數據進行分析與查找。在建設部隊食品采購倉庫數據的時候，數據內容主要包括了人員的健康、兵員的飲食以及訓練等，進行數據挖掘主要包括以下內容：第一，把每個主題信息數據進行收集、匯總、分析等，對人員情況、健康、飲食、訓練等進行合理分析；第二，多維分析數據信息。根據部隊的實際情況，利用數據挖掘技術對部隊人員健康、飲食、訓練等數據信息進行多維分析，其中包含上鉆、切片、下鉆等；第三，挖掘健康與飲食之間的內在關系。根據數據庫中許多面向主題的歷史數據，采用數據挖掘技術進行分析與演算得到部隊人員的訓練和健康情況與部隊飲食之間內在關系，以便于為部隊食品采購提供合理的、有效的保障，從而提高部隊整體人員的健康水平、身體素質以及訓練質量，對提高我國部隊戰斗力有著深遠的意義。

三、結束語

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物聯網數據挖掘處理功能需要在Hadoop平臺和Map/Reduce模式基礎上進行，對此需要劃分2個不同層面的操作流程。

1.1Hadoop平臺的具體操作流程

（1）對物聯網中的RFID數據進行過濾、轉換、合并的處理，并在分布式系統HDFS中保存PML文件形式的數據。同時，可采取副本策略來處理PML文件，在同一機構的不同節點或不同機構的某一節點上保存PML文件中的2-3個副本，進而可實現對存儲、處理、節點失效問題的有效解決。

（2）在執行任務過程中，創建和管理控制是Master（主控程序）的主要工作，當Worker處于空閑狀態時會接收到有關的分配任務，需與Map/Reduce互相合作實現操作處理，處理的最終結果由Master來歸并，同時將反饋結果傳送給用戶。

1.2Map/Reduce的具體操作流程

（1）根據參數在Map/Reduce思想指導下對輸入文件進行分割處理，使其細化為M塊（16-64M大小范圍）。

（2）Master、Worker、Map操作（M個）、Reduce操作（R個）是構成執行程序的主要部分，其中Map/Reduce的處理任務會由Master伴隨物聯網的快速發展和廣泛應用，人們可以有效利用物聯網來實現信息交換和通信的目的，不過物聯網海量數據的日益增多大大降低了物聯網服務的質量。在此，對基于Apriori算法進行物聯網數據挖掘研究。摘要將其分配給空閑的Worker。

（3）在處理Map任務時，Worker會讀取處理中的數據，并向Map函數傳送<key，value>，而后產生中間結果在內存中緩存且定時向本地硬盤傳送。此外，依據分區函數將中間結果分割為R塊區，利用Master將本地硬盤接收到的數據位置信息傳送給Reduce函數。

（4）ReduceWorker根據Master所傳送的文件信息采用遠程讀取方式來操作，以在本地文件中找到對應的文件，對文件的中間key進行有序排列，并利用遠程發送信息給具體執行的Reduce。

（5）ReduceWorker依據key排序后的中間數據向Reduce函數傳送與key對應的中間結果集，而最后的結果需采取最終輸出文件來進行編寫。

（6）當Map、Reduce的任務全部完成之后，MapReduce將回歸到用戶程序的調用點處，同時以Master對用戶程序進行激活。

2基于Apriori算法的物聯網數據挖掘

2.1Apriori數據挖掘原理和操作流程

Apriori是提升物聯網數據挖掘功能的一種最有效算法，其原理是在K項集中以逐層搜索迭代的方式來探索。具體的操作流程包括：

（1）掃描數據集以生成頻繁1-項集L1。

（2）通過L1來探索頻繁項集L2，采用不斷迭代的方式來持續探索，直至頻繁項集是空集。

2.2K次循環搜索后的數據挖掘流程

當已完成了K次循環搜索時，還需要進行2個數據挖掘的操作流程：（1）在LK-1生成CK（候選集）之后，開展JOIN操作。（2）支持度統計和剪枝的操作依據Apriori性質來進行，而后使得CK生成LK（頻繁集）。為提高物聯網數據挖掘的效率，節省系統的時間和內存消耗，在Apriori算法基礎上還需要借鑒和移植云計算平臺的分布式并行計算性質。如此以實現Hadoop架構的建立，在掃描數據庫查找頻繁項集中得到的并聯規則需要存儲在Hadoop架構中。同時，為取得各個計算節點上的局部頻繁項集，各個DataNode節點需要經歷并行操作的掃描處理，并使用Master來統計和確定實際全局的支持度、頻繁項集。

2.3Apriori算法Map/Reduce化的處理流程

上述提及基于Apriori算法的物聯網數據挖掘需借助于Map/Reduce模式，其數據挖掘功能的實現還應Map/Reduce化Apriori算法。主要的處理流程包括：

（1）用戶提出挖掘服務的請求，且由用戶來設置Apriori所需的數據，如最小支持度、置信度。

（2）當Master接收到請求后，通過NameNode來進行PML文件的申請，而后逐步完成訪問空閑節點列表、向空閑的DataNode分配任務、調度和并行處理各個DataNode需要的存儲節點算法。

（3）運用Map函數來處理每個DataNode的<key，value>對映射、新鍵值對，以CnK（用1表示每一個CnK的支持度）來表示所產生的一個局部候選頻繁K項集。

（4）通過Reduce函數來實現調用計算，對每個DataNode節點上相同候選項集的支持度進行累加，以產生一個實際的支持度，將其與最小支持度（用戶申請時所設置）進行比較，進而用LnK表示所生成的局部頻繁K項集的集合。

（5）對所有的處理結果進行合并，從而實現全局頻繁K項集LK的生成。

3結論

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合肥市是安徽省省會，土地面積1.14萬km，常住人口755萬，其中城鎮人口486萬，農村人口266萬人。依據合肥市主城區用地規劃圖以及合肥市2014年遙感影像圖，確定本文研究區為合肥市市轄區、功能區以及肥西、肥東縣的副城區。根據Voronoi圖的理論，在ArcGIS中生成現有研究區范圍避難場所的責任區劃分。其中，老城區的責任區分布較為均勻，而其他區域由于應急避難場所數量少且較為分散，均出現較大面積的多邊形，且形變劇烈，說明某些應急避難場所分擔的服務范圍較大，分配不合理，需要進一步合理規劃。

2空間數據挖掘應用模型的實現

2.1模型設計

城市空間布局及發展具有規范性，因此，對避難場所進行選址需要遵循城市發展戰略及人口增長規律。

1）數據挖掘預處理。對研究區各行政區劃的人口數據、面積、土地利用類型、已建應急避難場所等數據進行統計，建立txt文本，進行空間數據挖掘，創建數據字典。

2）數據矢量化。在ArcGIS10平臺中，以合肥市地圖為底圖，對行政區劃進行數字化，并結合合肥市最新規劃圖及遙感影像圖，對元數據進行矢量化，并編輯地物的屬性，形成ShapeFile文件。

3）建立數據庫。將空間數據中的屬性信息錄入屬性數據庫。

4）空間分析。結合矢量化的人口密度專題圖和現有場地點狀分布圖，重點對服務區覆蓋范圍外人口進行分析，通過對空間數據進行緩沖區分析、柵格分析、重分類、疊加分析、地圖運算等過程，確定應急避難場所綜合評價方案，最終確定新場所地址。

5）可視化。根據最終新場所的ShapeFile文件，結合人口密度分布圖，制作新場所分布圖。

2.2文本及地理信息數據挖掘

1）地理空間特征提取。依據《安徽省應急避難場所分級技術標準（試行）》的場所分級和選址要求[1,2]，從紙質地圖、規劃圖、統計數據等地理文本中抽取符合條件的元數據。

2）地理數據分類。從挖掘后的地理空間數據中提取道路、土地利用類型、人口密度、新居民地等地物數據及各類地物的空間特征信息。

3）空間數據挖掘：對空間特征信息進行評價，將符合選址條件的用地數據以及影響避難場所選址的主要因素進行分類、提取，建立相應的空間位置、屬性信息，并繪制矢量圖層。

3數據庫的設計與實現

研究模型的數據庫由空間數據庫和屬性數據庫組成，統一存放在關系數據庫中，實現數據的統一管理。

1）空間數據庫的設計與實現。將要矢量化的合肥市地圖進行掃描，加載到ArcMap中，打開ArcCatalog，在目標文件夾下新建ShapeFile文件。通過對需要矢量化的地物進行分析，將現有應急避難場所歸為點圖層，將城市主、次干道、斷裂歸為線圖層，將土地利用類型、河流、湖泊、人口密度、現有居民地等要素歸為面圖層。

2）屬性數據庫的設計與實現。在ArcMap中打開表，進行地物屬性庫的編輯，對照空間屬性庫表，分別添加地物的屬性字段，并輸入屬性信息。

4應急避難場所的空間優化和選取

4.1影響選址的主要因素

本文依據《地震應急避難場所選址及配套設施要求》，對影響選址的主要因素進行分類、量化。

4.1.1場地的安全性

選址應具有地質、水文及自然環境方面的抗震安全保障。新建場地距離斷層必須有一定的距離，利用GIS的緩沖區分析，建立斷層的6層緩沖區，分別賦予不同的評價指標。

4.1.2現有避難場地

按照安徽省地震應急避難場所及配套設施要求，地震應急避難場所分為3類，其服務范圍分別為5km、1km、0.5km。以此為標準，對研究區現有27個應急避難場所進行類型劃分，并建立服務范圍屬性表。應用ArcMap的緩沖區分析功能，分別建立以5km、1km、0.5km為服務半徑的緩沖區，生成服務范圍矢量圖，并轉換為柵格圖像，進行重分類。

4.1.3土地利用現狀

新選址的區域覆蓋合肥市主、副城區范圍，城市區域用地多數被建設用地覆蓋，其中有些地塊不適于建造避難場地，例如工業用地。土地利用現狀評價指標

4.1.4現有居民點空間分布

避難場地的位置距離居民點有距離限制。以居民點為研究對象，進行鄰近區分析。對合肥市居民點進行以100m為層次的緩沖區分析，并把矢量數據轉為柵格數據。

4.2空間數據挖掘結果的可視化

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現在的網絡購物深受廣大網民的喜愛，它有著非常廣泛的群眾基礎，在進行網購時一般有下面幾方面的特點：

①有大量的成員，

②顧客可以在網絡上對購買的商品發表看法從而影響到其他網民的看法，

③大量的購買數據也會為網民指明那個時間斷的購物趨勢，

④對于較好的商品，為了省事大多數網民會進行購買。而數據挖掘對于網絡購物有著重要的意義，網絡購物數據庫儲存了大量的數據信息，而這些數據信息依靠傳統的統計分析方法很難做出準確的分析，但是通過網絡數據挖掘我們可以對海量的數據信息進行科學的分析，他能同時搜索發現多種模式的信息，揭示隱藏的、不明顯的、預料以外的數據，通過評估數據的特征、特性和規則，我們可以發現其中有意義的聯系與趨勢。這樣對于網民在網購時做出準確的判斷很有意義。

二、數據挖掘的網絡購物現狀

21世紀互聯網成為了人們的聯系溝通的重要工具，網絡購物越來越流行，而想要在充滿虛假的網絡上面進行購物，就要有合適的方法與手段進行甄別。數據挖掘可以在一定的程度上發現網民購買商品數據的聯系，找到它們之間的關聯性，然后買家可以根據此來進行購買商品。在我國，數據挖掘應用于網絡購物還處于試驗的階段，將它的理論基礎轉化為實踐是具有一定的難度的，在進行數據挖掘時會遇到種種的困難，比如：網絡購物數據庫內的數據沒有及時的更新，數據庫中的信息不夠完善，數據的利用率不足，人們對于數據挖掘技術的不信任等等。而且網絡購物數據挖掘技術，它要么是對數據進行分析，要么是對網絡關系進行分析，很少將二者綜合起來進行全面的分析，這樣也會影響到數據挖掘技術所分析出來的信息的準確性，很難對于網絡購物的買家產生說服力。由于網絡不能使用卡，以及網絡宣傳是的資質證明的可欺騙性及不完整，導致許多消費者的購買行為和網絡購買欲望受限。對企業而言，資質證明是網上合法性和安全性的基本保障，資質證明的標示既有利于監管部門監督管理，又有利于消費者判別和選擇。由于我國已有法律法規中沒有明確規定在網頁上必須標明表示哪些資質合法有效的證明，也沒有明確規定這些證明應當標示于何種位置、以何種方式標示，而卡的使用是硬性的問題，可以推薦卡實施與支付寶相關的業務，為消費者提供更多的方便。應對已經消費了的顧客要進行有效的售后回訪，在消費者確認收獲的同時對消費者進行回訪，試問對品的滿意程度，在一段時間后對消費者提供使用回訪，給消費者最滿意的服務，讓消費者成為網店的永久性顧客，同時讓消費者周邊的潛在消費者相信網絡的可靠性。而且，據調查，目前大部分網上客服均采用QQ聯系的方式設置客服體系，亦有部分網上建立了網頁對話模式，但是消費者和師無法面對面溝通的問題就導致很多的消費者對于急需的問題無法解決，賣家可以設置關鍵字的自動回復設置，只要消費者輸入相應的關鍵字就能得到相應病況的治療品，而且對該情況的也有相對應的健康小常識介紹，這樣就部分解決消費者的需求。如果可以設置“如果有消費者瀏覽網頁，客服人員就能與其主動聯系”這樣的服務系統，即是消費者首先與客服人員聯系，這樣就能大大的增加消費者的數量，而客服人員無法及時發現消費者，這也就使網上提供學服務有所欠缺。例如：在網絡上銷售年輕人信任度高的品品牌，對網頁的設計偏向于年輕、有個性、有活力的網頁版面，設計簡單的購物環節，將繁瑣的購物環節都省略，設計簡單、快捷的購物渠道。并且根據消費者的心理進行簡單的消費促銷，但要嚴格保證不減退消費者的對與的信任度。

三、總結

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根據網絡規劃的要求，利用大數據可以從覆蓋評估，干擾評估和價值評估三個維度建立基于大數據挖掘的LTE網絡規劃體系，通過對現網問題的全面、準確分析定位，預知LTE網絡規劃存在的問題，提升LTE網絡規劃的準確性。

1．1覆蓋評估分析

良好的覆蓋是網絡建設的最基本要求，基站站間距過大，基站覆蓋過遠會造成部分地點盲覆蓋或者室內深度覆蓋不足;而站間距過小，重疊覆蓋會帶來較大干擾，同樣影響用戶感受，同時不必要的重復建站將會加大投資成本。理想的蜂窩網絡結構應該在保證用戶移動性的前提下使小區間的交疊區域處在一個較低的水平借助現網2G/3G實測數據，參考工參，掃頻及MR等大數據，利用奧村－哈塔傳播方程矩陣理論運算，根據不同頻段自由空間傳播模型損耗、模擬仿真覆蓋及損耗矩陣，評估規劃LTE網絡的覆蓋情況;同時構建貼合現網實際的小區傳播路損模型，有效識別LTE網絡的弱覆蓋和過覆蓋區域，實現“點、線、面”聯合校準驗證，獲取真實、準確和全面的小區覆蓋規劃數據。

1．2干擾評估分析

干擾是影響LTE網絡質量的關鍵因素，我們引入干擾貢獻系數來評估無線網絡重疊覆蓋度。定義干擾鄰區的能量之和與主小區的總能量的比值為干擾貢獻系數，用其來評估主小區A，系數越大，說明該小區對外的干擾越大，需要整改的優先級越高。

1．3價值評估分析

傳統規劃主要從覆蓋與干擾兩個維度分析，不能完全識別出高價值站點，導致網絡部署后出現建設偏離業務熱點，超閑小區較多等問題。而基于大數據挖掘的LTE網絡規劃可基于話務熱點、用戶/終端及價值業務等多維度進行關聯性分析。首先梳理出數據及話務熱點、智能終端/數據卡滲透高區域，判定流量價值高的區域;其次發掘出數據業務使用率高，但實際速率低，話務需求被壓制的區域;再次利用VIP/投拆用戶列表導出數據業務投訴用戶和VIP用戶區域，更直觀、有效的體現網絡熱點投訴、流量變化較大的重點小區數據，定位重要客戶的高價值流量區域，聚焦影響用戶感知的重要問題，發掘LTE潛在高價值區域，有效指導LTE網絡規劃效益，降低網絡資源的管理成本。利用基于柵格的多維度價值得分評估體系，通過高流量小區選擇，實現用戶分布地理化關聯，進行多維度地理化綜合分析，得到多個小區構成的柵格的價值得分，得出高優先級建站區域。

1)統計各柵格流量、用戶使用TD－SCDMA的速率、用戶數量、終端分布、業務流量分布等數據，當某個柵格點上指標值大于全網柵格該指標平均值的k倍，即賦予該柵格價值點相應的分值。

2)柵格價值點相應的分值:柵格內指標值/(全網柵格點該指標平均值×k)，k值建議為1．2，意義為在此柵格點的其中某一項因素大于該項因素的平均值的1．2倍，才會進行價值得分分析，小于該值則該柵格點的該項因素的價值得分為0。

3)單個柵格總得分=權重1×熱點得分+權重2×速率得分+權重3×終端得分+權重4×業務得分…。

4)統計基站覆蓋范圍內包含的柵格數量以及各個柵格上的分值，最終輸出規劃基站的總柵格得分排序，排序高低反映了該基站的價值高低。

1．4評估分析流程

評估分析一般在待建站點資源收集后，按照價值高低，基于基站覆蓋范圍和受干擾影響程度，選擇建站順序。根據實際情況，可一方面利用2/3G舊站址，一方面建議增加符合合理網絡結構的新站點，達到良好規劃的目的。

2大數據處理思路

LTE規劃過程利用收集到的大量數據，包括工參數據、性能數據、經分口數據、MC口數據、投訴數據、測試數據等六大項13類數據，從中提取有用信息進行分析。

2．1基于大數據的打包清洗

根據大數據刪冗去錯機制進行數據清洗(見圖7)，保持數據的準確性。在規劃中首先實現數據去冗，對話統過期數據、工參多余字段集中去除;其次是數據去重，去除相同路段多次測試的數據，排除話統及性能相同的數據，保證數據唯一性;再次是數據糾錯，結合數據特性，對統計異常、工參錯誤等數據進行糾錯，保證數據區間在合理范圍。

2．2基于大數據的關聯聚合

根據數據的特征、變量等進行“數據降維”，從覆蓋，干擾和價值維度對數據進行投影降維，簡化分析數據的復雜度。同時運用強關聯聚合、相近聚合、相關聚合等聚合模型進行“關聯聚合”，比如在覆蓋評估中將道路測試、路測掃頻、用戶測量報告等信息按照關聯強弱聚合，在價值評估中將業務分布、用戶分布、終端分布等信息按照比例進行關聯聚合。具體來講，以用戶的地理位置為索引，關聯其所在位置的信號強度，干擾情況，終端支持類型信息，業務信息以及所在位置的周圍基站分布情況，周圍環境情況，人群流動情況等等，建立基于時間、位置、用戶、終端、應用等多維度的用戶行為聚合模型。根據用戶行為模型，分析篩選得到絕對靜態用戶數(靜態用戶定義為單用戶在某小區有5天產生流量且每天在該小區產生流量占當天該用戶總流量的70%以上，且產生的流量大于10MB/周)全省共計3．8萬人，涉及5798個小區。根據用戶在占用靜態小區時上報的用戶自身所在位置的經緯信息(理論上精度平均誤差在55m)結合基站位置關聯，發現定位2G/3G數據業務成熟度高的區域。通過精確定位不同用戶上網的地理位置，同時關聯靜態用戶終端網絡制式信息，用戶上網習慣和用戶流量，引導4G站點規劃，指導指導定向推送4G營銷業務。

3應用情況

基于大數據挖掘的LTE網絡規劃研究在山東公司LTE網絡一期網絡規劃中得到了廣泛應用。通過高價值區域定位、干擾問題分析、覆蓋評估等維度綜合關聯性分析，借助2G/3G現網實測數據實現了“點、線、面”聯合評估，真實、準確、全面地對4G網絡的價值流量、重疊覆蓋干擾、弱覆蓋等進行了評估，同時輸出了LTE工參信息、站址建設優先級，站址地理化呈現等一系列規劃結果。通過黑、灰、白名單規則判斷，輸出了LTE網絡不建議規劃的黑名單小區、通過相關優化調整后可規劃灰名單小區、直接可共址建設的白名單小區，共評估一期工程規劃小區60653個，發現低價值用戶流量少的黑小區3433個;易產生干擾黑色小區5021個，灰色站點1265個;覆蓋問題黑色小區543個，灰色小區3501個。通過規劃質量的提高，降低了后續優化調整的難度，共計節約資金11766×0．3=3530萬(注:每個基站年優化費用約0．3萬)，而且原來人工規劃、勘察基站的效率大大提升，解放人力成本帶來的直接經濟效益75×10=750萬(注:人力成本節約75人，含外包，年人均成本10萬)，降低了全省網絡規劃優化的管理成本。通過TD－LTE的大數據網絡規劃分析，有效指導了4G網絡規劃，按照以終為始、聚焦價值、提高投資收益、建設精品網絡的目標，提升了4G網絡規劃的準確性、合理性。

4結語

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對原燃料結算方式進行數據挖掘的目的是為了控制結算成本,采用的方法是根據超出我方檢斤檢質結算量屬性對原燃料進行分類，構建原燃料結算控制模型。

2數據準備

數據收集：需要嚴格控制我方檢斤檢質的過程以作為判斷的依據，同時盡可能多的從事物數據庫中收集各種原燃料按不同結算方式所得到的結算量屬性值。數據預處理：首先根據經驗去掉明顯有誤的數據；其次根據原燃料結算方式，選擇與數據挖掘相關的屬性。數據變換：對數據進行相應的變換，從初始特征中找出真正有用的特征。在本次數據挖掘中原燃料屬性主要包括：原燃料種類，供方檢斤檢質結算量，我方檢斤檢質結算量，供方檢斤檢質與我方檢斤檢質之間的結算量差別。然后根據我方檢斤檢質結算量與供方檢斤檢質結算量之間的差別作為分類的依據，對上述屬性進行歸一化［1］，得到表1、表2數據。SupQty表示供方量，SupH2O表示供方水分，Qty表示我方量，H2O表示我方水分，SupInsQty表示供方檢斤檢質量，in-sQty表示我方檢斤檢質量，calculQty表示供方檢斤檢質量與我方檢斤檢質量之間的差值。

3數據挖掘

通過編程實現K均值聚類方法［6］來處理表2數據。此K－均值算法是發現給定數據集的k個簇的算法，每個簇通過其質心(centroid)，即簇中所有點的中心來描述。首先，隨機確定k個初始點作為質心，然后將數據集中的每個點分配到一個簇中，具體來講，就是為每個點找距其最近的質心，并將其分配給該質心所對應的簇。這一步完成之后，每個簇的質心更新為該簇所有點的平均值。根據實際情況，本文K均值法采用3個初始點作為質心，按歸一化我方檢斤檢質和歸一化超出我方檢斤檢質量作為分類屬性，得到3個類的質心坐標，結果如表3，同時得到每種原燃料的分類圖，如圖1。

4結果解釋和評估

篇8

執行記錄屬于軟件工程中的挖掘領域，其主要任務是針對執行記錄的挖掘主要針對程序執行路徑進行分析，進而找出與程序代碼所具有的必然聯系，以實現軟件系統程序與模塊代碼相結合共同發生作用的目的，對程序的整體起到維護、驗證和了解的作用[2]。究其工作的實質，就是以執行路徑為線索實現逆向建模，有助于軟件工程系統各個環節的理解、維護、跟蹤以及驗證。

2檢測軟件漏洞

作為軟件工程領域需要協助的軟件工程目標之一，針對軟件漏洞的檢測固然是挖掘數據技術系統中不可或缺的一環。檢測的對象和任務主要包括：軟件測試的具體項目，對軟件系統漏洞庫數據信息的收集、轉換和清理，信息系統數據的采集與抽取，選擇合適的軟件系統數據挖掘信息并對其展開驗證、整合與訓練，對軟件數據系統中存在的缺陷漏洞進行整體的分類、定位與具體描述，以及廣泛應用于軟件測試項目中的各種工程活動。究其最終目的，就是找出軟件系統在開發與應用的具體過程中存在的問題、謬誤與漏洞，對業已搜索出的問題和漏洞進行及時的矯正與修復。確保軟件系統的有效運作與安然運行。

3版本控制信息

版本控制的挖掘屬于軟件工程領域中的挖掘對象技術之一，這種軟件系統的駕馭手段具有與上述兩種應用截然不同的獨特作用：有效確保軟件工程項目編程人員所編輯與制作的檔案得到十分有效的管理，進而對系統全局的更新提供穩定的基礎與平臺。版本控制信息的技能價值看似“默默無聞”，地位實則非常重要，是所有軟件工程項目開發必須采用的一門技術，否則任何軟件工程項目的開發都無從談及與運作。這門技術功能經過不斷的發展更新，多以應用版本控制系統實施軟件開發工作的保護或者管理的方式著稱于世。

4開源軟件挖掘

開源軟件的挖掘，其項目的開發環境優勢可謂得天獨厚，主要體現在開放性、全局性、動態性三個特征層面上。既然具有別具一格的開放手段與應用方式，所以對該類軟件的開發管理，也要采取與與其他傳統軟件和異類軟件截然不同的原則與策略，形成“具體問題具體分析”的思想實踐思路。針對其開放性的特征，需要工作人員的頻繁流動與變更；針對其動態性的特征，開源項目必須達到優質管理的水平；針對其全局性的特征，有需要開發人員在開發活動與應用軟件的過程中保持一個比較完整的記錄，以便于廣泛的社會網絡的生成。

5結語

篇9

目前計算機網絡教學的模式可以分為如下幾種：

1）網絡教學：包含異步學習模式與同步學習模式，泛指教師與學生都不用到傳統的教室去上課，只要上網到網絡教室中就可以進行許多教與學的活動。

2）遠程教室：在各大專院校設立有許多遠程教學同步視頻教室。在該教室中建置了許多視頻影音的設備，用來進行課程的實時轉播工作。

3）網絡同步教室：網絡教學活動可以區分為異步與同步的教學活動，其區別在于是否實時。教師和同學在約定的同一時間，通過Inter-net網絡進行在線實時的課程教授的教學環境，就可稱之為網絡同步教室。在網絡同步教室中提供許多教學相關的輔助工具及互動相關的功能，以協助課程的進行。研究者希望通過數據挖掘的方法，來分析教師對于網絡教學環境的觀念，并提供教師在網絡同步教室中類似傳統教學環境的教學模式，以增加教師采用網絡教學的意愿。本研究將先就“傳統教學”、“遠程教學”及“網絡同步教學”的環境因素、教學方式、師生互動、學習成效等構面進行分析比較，來區分出這三種教學環境的優缺點及差異，并將依據目前教師在傳統教學中的教學模式，實際應用在網絡同步教室中來施行，讓參與網絡教學的教師可以了解如何運用網絡同步教室來經營一門高質量的課程。首先將推行計算機網絡教學遇到的問題，大致上區分成以下幾個主要因素：

1）數字教材的制作或取得不易：學校對于數字教材的取得感到憂心，大多要求學校教師自行制作，對教師而言會增加額外的負擔，導致教師對網絡教學產生抗拒的心理。

2）教師對網絡教學的成效產生質疑：教師普遍認為網絡教學環境的教學效果沒有辦法像傳統教學環境一樣，可以和學生有高度的互動，不認為網絡學習會比較有教學成效。

3）教師對參與網絡教學的意愿低落：教師必須花費許多時間和學生互動，比往常還需要花費更多的時間去回答學生的問題、關心學生的學習狀況，教師普遍認為網絡學習對教師來說不會比較輕松。將此主要因素做成調查問卷，對數據進行聚類分析，則可以找到主要的影響因素，獲得教師對于網絡教學環境的態度，進而選擇更加有效的授課形式，以此提供類似傳統教學環境的教學模式，以提高教師采用網絡教學的意愿。

二、總結

篇10

關鍵字：數據挖掘金融數據

金融部門每天的業務都會產生大量數據，利用目前的數據庫系統可以有效地實現數據的錄入、查詢、統計等功能，但無法發現數據中存在的關系和規則，無法根據現有的數據預測未來的發展趨勢。缺乏挖掘數據背后隱藏的知識的手段，導致了數據爆炸但知識貧乏”的現象。與此同時，金融機構的運作必然存在金融風險，風險管理是每一個金融機構的重要工作。利用數據挖掘技術不但可以從這海量的數據中發現隱藏在其后的規律，而且可以很好地降低金融機構存在的風險。學習和應用數扼挖掘技術對我國的金融機構有重要意義。

一、數據挖掘概述

1.數據挖掘的定義對于數據挖掘，一種比較公認的定義是W.J.Frawley，G.PiatetskShapiro等人提出的。數據挖掘就是從大型數據庫的數據中提取人們感興趣的知識、這些知識是隱含的、事先未知的、潛在有用的信息，提取的知識表示為概念(Concepts)，規則(Rules)、規律(Regularities)、模式(Patterns)等形式。這個定義把數據挖掘的對象定義為數據庫。

隨著數據挖掘技術的不斷發展，其應用領域也不斷拓廣。數據挖掘的對象已不再僅是數據庫，也可以是文件系統，或組織在一起的數據集合，還可以是數據倉庫。與此同時，數據挖掘也有了越來越多不同的定義，但這些定義盡管表達方式不同，其本質都是近似的，概括起來主要是從技術角度和商業角度給出數據挖掘的定義。

從技術角度看，數據挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應用數據中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在的和有用的信息和知識的過程。它是一門廣義的交叉學科，涉及數據庫技術、人工智能、機器學習、神經網絡、統計學、模式識別、知識庫系統、知識獲取、信息檢索、高性能計算和數據可視化等多學科領域且本身還在不斷發展。目前有許多富有挑戰的領域如文本數據挖掘、Web信息挖掘、空間數據挖掘等。

從商業角度看，數據挖掘是一種深層次的商業信息分析技術。它按照企業既定業務目標，對大量的企業數據進行探索和分析，揭示隱藏的、未知的或驗證已知的規律性并進一步將其模型化，從而自動地提取出用以輔助商業決策的相關商業模式。

2.數據挖掘方法

數據挖掘技術是數據庫技術、統計技術和人工智能技術發展的產物。從使用的技術角度，主要的數據挖掘方法包括：

2.1決策樹方法：利用樹形結構來表示決策集合，這些決策集合通過對數據集的分類產生規則。國際上最有影響和最早的決策樹方法是ID3方法，后來又發展了其它的決策樹方法。

2.2規則歸納方法：通過統計方法歸納，提取有價值的if-then規則。規則歸納技術在數據挖掘中被廣泛使用，其中以關聯規則挖掘的研究開展得較為積極和深入。

2.3神經網絡方法：從結構上模擬生物神經網絡，以模型和學習規則為基礎，建立3種神經網絡模型：前饋式網絡、反饋式網絡和自組織網絡。這種方法通過訓練來學習的非線性預測模型，可以完成分類、聚類和特征挖掘等多種數據挖掘任務。

2.4遺傳算法：模擬生物進化過程的算法，由繁殖(選擇)、交叉(重組)、變異(突變)三個基本算子組成。為了應用遺傳算法，需要將數據挖掘任務表達為一種搜索問題，從而發揮遺傳算法的優化搜索能力。

2.5粗糙集(RoughSet)方法：Rough集理論是由波蘭數學家Pawlak在八十年代初提出的一種處理模糊和不精確性問題的新型數學工具。它特別適合于數據簡化，數據相關性的發現，發現數據意義，發現數據的相似或差別，發現數據模式和數據的近似分類等，近年來已被成功地應用在數據挖掘和知識發現研究領域中。

2.6K2最鄰近技術：這種技術通過K個最相近的歷史記錄的組合來辨別新的記錄。這種技術可以作為聚類和偏差分析等挖掘任務。

2.7可視化技術：將信息模式、數據的關聯或趨勢等以直觀的圖形方式表示，決策者可以通過可視化技術交互地分析數據關系?？梢暬瘮祿治黾夹g拓寬了傳統的圖表功能，使用戶對數據的剖析更清楚。

二、數據挖掘在金融行業中的應用數據挖掘已經被廣泛應用于銀行和商業中，有以下的典型應用：

1.對目標市場(targetedmarketing)客戶的分類與聚類。例如，可以將具有相同儲蓄和貨款償還行為的客戶分為一組。有效的聚類和協同過濾(collaborativefiltering)方法有助于識別客戶組，以及推動目標市場。

2..客戶價值分析。

在客戶價值分析之前一般先使用客戶分類，在實施分類之后根據“二八原則”，找出重點客戶，即對給銀行創造了80%價值的20%客戶實施最優質的服務。重點客戶的發現通常采用一系列數據處理、轉換過程、AI人工智能等數據挖掘技術來實現。通過分析客戶對金融產品的應用頻率、持續性等指標來判別客戶的忠誠度；通過對交易數據的詳細分析來鑒別哪些是銀行希望保持的客戶；通過挖掘找到流失的客戶的共同特征，就可以在那些具有相似特征的客戶還未流失之前進行針對性的彌補。

3.客戶行為分析。

找到重點客戶之后，可對其進行客戶行為分析，發現客戶的行為偏好，為客戶貼身定制特色服務?？蛻粜袨榉治鲇址譃檎w行為分析和群體行為分析。整體行為分析用來發現企業現有客戶的行為規律。同時，通過對不同客戶群組之間的交叉挖掘分析，可以發現客戶群體間的變化規律，并可通過數據倉庫的數據清潔與集中過程，將客戶對市場的反饋自動輸人到數據倉庫中。通過對客戶的理解和客戶行為規律的發現，企業可以制定相應的市場策略。

4.為多維數據分析和數據挖掘設計和構造數據倉庫。例如，人們可能希望按月、按地區、按部門、以及按其他因素查看負債和收入的變化情況，同時希望能提供諸如最大、最小、總和、平均和其他等統計信息。數據倉庫、數據立方體、多特征和發現驅動數據立方體，特征和比較分析，以及孤立點分析等，都會在金融數據分析和挖掘中發揮重要作用。

5.貨款償還預測和客戶信用政策分析。有很多因素會對貨款償還效能和客戶信用等級計算產生不同程度的影響。數據挖掘的方法，如特征選擇和屬性相關性計算，有助于識別重要的因素，別除非相關因素。例如，與貨款償還風險相關的因素包括貨款率、資款期限、負債率、償還與收入(payment——to——income)比率、客戶收入水平、受教育程度、居住地區、信用歷史，等等。而其中償還與收入比率是主導因素，受教育水平和負債率則不是。銀行可以據此調整貨款發放政策，以便將貨款發放給那些以前曾被拒絕，但根據關鍵因素分析，其基本信息顯示是相對低風險的申請。

6.業務關聯分析。通過關聯分析可找出數據庫中隱藏的關聯網，銀行存儲了大量的客戶交易信息，可對客戶的收人水平、消費習慣、購買物種等指標進行挖掘分析，找出客戶的潛在需求;通過挖掘對公客戶信息，銀行可以作為廠商和消費者之間的中介，與廠商聯手，在掌握消費者需求的基礎上，發展中間業務，更好地為客戶服務。

7.洗黑錢和其他金融犯罪的偵破。要偵破洗黑錢和其他金融犯罪，重要的一點是要把多個數據庫的信息集成起來，然后采用多種數據分析工具找出異常模式，如在某段時間內，通過某一組人發生大量現金流量等，再運用數據可視化工具、分類工具、聯接工具、孤立點分析工具、序列模式分析工具等，發現可疑線索，做出進一步的處理。

數據挖掘技術可以用來發現數據庫中對象演變特征或對象變化趨勢，這些信息對于決策或規劃是有用的，金融

行業數據的挖掘有助于根據顧客的流量安排工作人員?？梢酝诰蚬善苯灰讛祿?，發現可能幫助你制定投資策略的趨勢數據。挖掘給企業帶來的潛在的投資回報幾乎是無止境的。當然，數據挖掘中得到的模式必須要在現實生活中進行驗證。

參考文獻：

丁秋林，力士奇.客戶關系管理.第1版.北京：清華人學出版社，2002

張玉春.數據挖掘在金融分析中的應用.華南金融電腦.2004