数据挖掘总结(合集16篇)

数据挖掘总结 第1篇

数据挖掘技术是近些年发展起来的一门新兴学科，它涉及到数据库和人工智能等多个领域。随着计算机技术的普及数据库产生大量数据，能够从这些大量数据中抽取出有价值信息的技术称之为数据挖掘技术。数据挖掘方法有统计学方法、关联规则挖掘、决策树方法、聚类方法等八种方法，关联规则是其中最常用的研究方法。关联规则算法是1993年由三人提出的Apriori算法，是指从海量数据中挖掘出有价值的能够揭示实体和数据项间某些隐藏的联系的有关知识，其中描述关联规则的两个重要概念分别是Suppor（t支持度）和Confi-dence（可信度）。只有当Support和Confidence两者都较高的关联规则才是有效的、需要进一步进行分析和应用的规则。

二、使用Weka进行关联挖掘

Weka的全名是怀卡托智能分析环境（WaikatoEnviron-mentforKnowledgeAnalysis），是一款免费的、非商业化的、基于JAVA环境下开源的机器学习以及数据挖掘软件[2]。它包含了许多数据挖掘的算法，是目前最完备的数据挖掘软件之一。Weka软件提供了Explorer、Experimenter、Knowledge-Flow、SimpleCLI四种模块[2]。其中Explorer是用来探索数据环境的，Experimenter是对各种实验计划进行数据测试，KnowledgeFlow和Explorer类似，但该模块通过其特殊的接口可以让使用者通过拖动的形式去创建实验方案，Simple-CLI为简单的命令行界面。以下数据挖掘任务主要用Ex-plorer模块来进行。

（一）数据预处理

数据挖掘所需要的所有数据可以由系统排序模块生成并进行下载。这里我们下载近两年的教师科研信息。为了使论文总分、学术著作总分、科研获奖总分、科研立项总分、科研总得分更有利于数据挖掘计算，在这里我们将以上得分分别确定分类属性值。

（二）数据载入

（三）关联挖掘与结果分析

WeakExplorer界面中提供了数据挖掘多种算法，在这里我们选择“Associate”标签下的Apriori算法。之后将“lowerBoundMinSupprot”（最小支持度）参数值设为，将“upperBoundMinSupprot”（最大支持度）参数值设为1，在“metiricType”的参数值选项中选择lift选项，将“minMetric”参数值设为，将“numRules”（数据集数）参数值设为10，其它选项保存默认值，这样就可以挖掘出支持度在10%到100%之间并且lift值超过且排名前10名的关联规则。其挖掘参数信息和关联挖掘的部分结果。

三、挖掘结果与应用

以上是针对教师基本情况和科研各项总分进行的反复的数据挖掘工作，从挖掘结果中找到最佳模式进行汇总。以下列出了几项作为参考的关联数据挖掘结果。

1、科研立项得分与论文、科研总得分关联度高，即科研立项为A级的论文也一定是A。这与实际也是相符的，因为科研立项得A的教师应该是主持了省级或是部级的立项的同时也参与了其他教师的科研立项，在课题研究的过程中一定会有部级论文或者省级论文进行发表来支撑立项，所以这类教师的论文得分也会很高。针对这样的结果，在今后的科研工作中，科研处要鼓励和帮助教师搞科研，为教师的科研工作提供精神上的支持和物质上的帮助，这样在很大程度上能够带动整个学校科研工作的进展。

2、副教授类的教师科研立项得分很高，而讲师类教师和助教类教师的科研立项得分很低，这样符合实际情况。因为副教授类的教师有一定的教学经验，并且很多副教授类的教师还想晋职称，所以大多数副教授类教师都会申请一些课题。而对于讲师类和助教类的教师，由于教学经验不足很少能进行省级以上的课题研究，因此这两类教师的科研立项分数不高。针对这样的结果，在今后的科研工作中，科研处可以采用一帮一、结对子的形式来帮助年轻教师，这样可以使青年教师参与到老教师的科研课题研究工作中去，在课题研究工程中提高科研能力和教学能力。

数据挖掘总结 第2篇

职责：

1. 协助数据管理人员处理各类销售和库存数据，能对数据进行准确的分析和合理应用。

2. 通过整理和分析公司的销售数据，从而能够对销售情况做具体的解析和预测。

3. 建立各类数据模板，协助销售部门建立和完善数字统计和分析表格的系统建立。

4. 配合销售部门其他同事完成其他相关的工作。

任职要求：

1)商务类、管理类等相关专业大专及以上学历，熟悉日常电脑操作 ;

2)熟悉erp系统；

3)有数据处理(录入)和核查经验者优先 ;

4)有责任心，工作认真负责 ，有耐心。

数据挖掘总结 第3篇

合同编号：

甲方：乙方：

为了保护甲方的商业秘密，同时更好地帮助乙方开展代理业务，乙方同意承担为甲方保守商业和技术秘密的义务，具体条款如下：

一、 本合同所指的商业和技术秘密指甲方在生产、经营、管理和科研等企业活动中积累、创造的具有实用价值及专有性，不向外公开的知识、经验、数据、信息、新方法、科研成果、知识产权等。

二、 保密内容：

双方交流的口头言语信息；

向乙方提供的相关的文字资料；

关于产品的全部信息；

相互间的代理合同、代理价格等。

三、 在双方合作过程中，乙方对合作范围的所有技术和商业资料负有严格的保密责任和义务。未经甲方书面授权，不得向第三方透露。保密责任期至代理关系结束后二年内。

四、 乙方在代理合同有效期内，不得将从甲方中得到的信息用于甲方之外的任何具有商业目的开发、制造、改造和创新。

五、 乙方在双方代理合同期内，不得利用代理期间掌握的甲方信息自建公司进行同类产品的开发、制造和销售活动，也不得为同类产品其它受雇方服务。

六、 乙方如违反本合同约定，给甲方造成经济损失，乙方应承担赔偿责任，同时，甲方有权追究其他法律责任。

七、 乙方雇佣的职员，与乙方承担相同的保密义务，乙方应与雇佣职员签订相应的保密合同。乙方职员在职期间和离开乙方公司二年以内，均受以上保密合同条款约束，如有违反，乙方将替雇佣职员先承担违约责任。

八、 本合同与代理合同同时签订，签字盖章后生效。

乙方(代理商)：甲 方：

法人代表(或授权代表)：

身份证号码：法人代表(或授权代表)：

地 址：

日 期： 日 期：

数据挖掘总结 第4篇

【关键词】 数据挖掘； 原理方法； 医学应用

1数据挖掘及其意义

数据挖掘又称数据库中的知识发现（Knowledge Discov-ery in Database，KDD），是从大量的数据中，抽取潜在的、有价值的知识（模型或规则）的过程。数据挖掘所探寻的模式是一种客观存在的、但隐藏在数据中暂时未被发现的知识。现在，随着数据库技术的不断发展及数据库管理系统的广泛应用，人们面对前所未有的信息数量，目前的数据库系统虽然可以高效地实现数据的录入、查询、统计等功能，却很难发现数据中存在的关系和规则，无法根据现有的数据预测未来的发展趋势。于是，人们利用数据库存储数据，采用机器学习的方法来分析数据，挖掘大量数据背后隐藏着的重要信息和知识。这两者的结合促成了数据库中数据挖掘技术的产生和发展， 实现了对数据库海量信息的更高层次的分析。随着数据挖掘技术的逐步发展和完善，近年来在金融、电信、零售、医疗卫生、科学研究等多个领域中得到成功应用，发挥了巨大作用。当前，KDD国际研讨会的研究重点逐渐从发现方法等理论研究转向系统应用研究，注重多种发现策略和技术的集成，以及多种学科之间的相互渗透，更为医疗卫生事业的发展及医学科研工作提供了有力的武器，开辟了新的广阔前景［1］。

2数据挖掘常用的技术和工具

3数据挖掘在医学领域的应用及其前景

4结语

参考文献

1 Michael J. A. Berry and Gordon S. Linoff. Data Mining Tech-niques. John Wiley & Sons，2004.

2 富春枫，xxx，等。Logitboost及其在判别分析中的应用。 中国卫生统计，2006，23（2）:98～100.

3 xxx武，xxx。 数据挖掘在医学上的应用。 郧阳医学院学报，1999，3:130～132.

4 xxx，xxx，xxx。恶性血液病数据库分析系统的建立。 第四军医大学学报， 2005，25:252～254.

数据挖掘总结 第5篇

【关键词】：数据挖掘；计算机；教学评价

中图分类号：G623文献标识码： A

1、前言

计算机教学评价就是以学生为主体对教师进行评估，这样让学习参与进来，能够大大的提高教学质量并促进教学改革，然而，如果要将教学评价结果更加清晰的表达、分析、解释、公布和使用，从而极大的调动教师的积极性，达到更好的发挥教学评价作用的目的，就必须使用数据挖掘技术。这里所说的数据挖掘是从大量的、不完全、模糊的实际应用数据中，提取隐含在其中却有价值的知识和信息。本文以下内容将对数据挖掘在计算机教学评价中的应用进行分析和探讨，以供参考。

2、数据挖掘技术分析

数据挖掘更准确的称谓应该是从数据中挖掘知识，它是数据库中知识发现的核心，其属于数据分析的范畴，从广义的角度看，数据分析可分为验证型分析和挖掘型分析，其中多维查询可以方便地观察系统的实际情况，以便确定某种假设是否成立，属于验证型分析的范畴，而数据挖掘是在大量数据中由未知去发现知识，属于挖掘型分析的范畴，通常把挖掘型分析直接称为数据挖掘，其又可以分为描述型挖掘和预测型挖掘。描述型挖掘用于了解系统实际数据存在的特性，其目的是为预测做准备，描述型挖掘主要有关联分析、序列分析和聚类分析等方法；预测型挖掘是在描述型分析得到的结论的基础上对系统的发展进行估计，通过预测型分析，能够得到最终需要的结果，为决策者提供直接的依据。预测型挖掘还可以分为分类预测和统计回归预测，分类预测是对某个事物可能归属于某个类别的概率进行度量，回归预测是指预测一个变量值的变化，比如单位某项业务利润的变化情况。如果变量随时间而变化，则称为时间序列预测，预测模型的这种分类方法是从预测的目的上来划分的，而不是从实现的数学模型上来划分。

数据挖掘通过预测未来的趋势和行为，并做出基于知识的、前瞻的决策。数据挖掘的目标是从数据中发现隐含的、有意义的知识，其任务主要包含概念描述、关联分析、分类和预测、聚类分析、偏差分析和演变分析。数据挖掘是一个完整的过程，能从大量数据中挖掘先前未知的、有效的、可使用的知识，并作出决策或进一步丰富知识，其一般过程为确定业务对象数据准备数据挖掘结果分析知识同化。

3、关联规则与计算机教学评价数据挖掘

关联规则是数据挖掘研究的重要课题之一，也是最活跃的一个分支，即在事物数据库D中找出满足个顶最小支持度和最小置信度的关联规则，可以被分解为两个子问题，找出实物数据库D中所有不小于给定最小支持度的项目集，即频繁项集；利用频繁项集生成关联规则。从另一个方面来说，其是用来描述数据库中的数据项之间存在潜在关系的规则。关联规则的目的是用丰富的手段，获取、保存大量数据，并从庞杂的数据中提取有用的知识和信息，其具有可以产生清晰有用的结果，可以支持间接数据挖掘，可以处理变长的数据，它计算的消耗量是可以预见的。

另外，需要注意的是，评教是一种主体性活动，评教者的态度认真与否对评教结果有直接影响，如果评教者的态度不认真，必然会严重扭曲评教结果，因此，除了在评教前对评教者进行思想教育和评教方法的指导外，还应该在技术上采取一些措施，尽可能地找出那些不负责任的评教者所给的评教数据，较少评教活动的干扰因素，提高评教的客观性、准确性和一致性。

4、决策树与计算机教学评价数据挖掘

决策树是一种xxx分类和预测模型的算法，它通过将大量数据有目的的进行分类，从而找到一些有价值的、潜在的信息，其主要优点是描述简单，分类速度快，特别适合大规模的数据处理，决策树的基本算法是贪心算法，采用自顶向下的递归方式构造决策树。决策树是用样本的属性作为节点，用属性取值作为分支的树结构，它是利用信息论原理对大量样本的属性进行分析和归纳而产生的，决策树的根节点是所有样本中信息量最大的属性，树的中间节点为根的子树所包含的样本子集中信息量最大的属性，决策树的叶节点是样本的类别值。

在这个过程，核心问题有两个，一个是决策树的构建，也就是如何快速有效地创建决策树，且建立的决策树能更容易地被理解，二是决策树剪枝，即对已建立的决策树进行优化处理，使结果树大小适用。

5、SPSS Clementine与计算机教学评价数据挖掘

利用SPSS Clementine可以实现对计算机教学评价数据的挖掘分析，在使用决策树模型，对教学评价中各指标对总体评价指标的影响分析，可以发现评价指标中的教学素质、教学目标和教学内容对总体评价的影响较小，而教学态度、教学效果和教学方法影响较大，从这里就可以提醒教学管理和督导部门需加强对教师职业道德和教师责任心的培养以及教学方法的督导和引导，以帮助教师提高教学效果。

另外，通过使用CHAID决策树模型，对学生因素对考试成绩的影响进行分析，发现了不同的专业的成绩不一样，而且女生的成绩总体要比男生的成绩好，专科学生成绩总体优于本科学会僧以及文科学生成绩总体要好于理科学生等，这为教学管理部门分配任课教师，教师有效地实施教学提供良好的决策支持。基于C＆RT算法构造决策树，通过对学生评教成绩和考试成绩的相关性分析，发现二者没有必然的联系，并能够在SPSS for windows 上进行相关性验证，这也为合理设定学生评教成绩所占教师整个教学评价结果中的比重，避免只用学生评教结果对教师进行教学评价的片面做法提供决策支持。

4、结尾

本文以上内容首先对数据挖掘技术进行了分析和探讨，随后研究了关联规则、决策树和SPSS Clementine，表达了观点和见解，作为一名软件从业人员，本人深知深入实践和加强理论学习的重要性和紧迫性，接下来，必将认真研究软件技术，总结实践经验，为软件工程的发展作出更大的贡献。

【参考文献】

[1]《数据挖掘概念与技术》xxx等，机械工业出版社

数据挖掘总结 第6篇

关键词：可视化数据挖掘技术；可视化技术；数据挖掘；方法

中图分类号：

1 数据挖掘过程中的可视化技术

数据源的可视化技术

数据源的可视化应该在数据挖掘过程算法之前进行，主要作用是展示数据源是如何分布的[1]。如可以用三维立方体或者曲线来表现其中数据分布的情况，用可视化技术来描述数据仓库数据和数据库中不同的抽象级别和粒度。

数据挖掘预处理阶段的可视化技术

预处理阶段是数据挖掘工作的一个重要阶段，对选定的数据集进行抽取、集成、清洗、转换和规约。在整个数据预处理阶段，用户需要先了解所需要处理数据格式、数据列的属性、数据分布的信息等，结合数据挖掘的目标对可能对使用的数据挖掘算法精准度有影响的数据进行估算，并进行一定的处理。值得注意的是，在数据的预处理过程中会涉及大量复杂的数据操作，这就需要可视化技术进行处理，总的来看，在数据预处理阶段的可视化技术设计可以采用结合传统的可视化图表形式和界面菜单操作的形式进行，具体设计如下。

数据挖掘算法的可视化技术

数据挖掘过程中的交互式可视化是用可视化的形式来描述挖掘的过程，在整个挖掘过程中，设计合适的数据挖掘算法是极为关键的步骤，也是数据挖掘的难点。算法可视化是利用计算机图形学的方法，将算法程序执行和数据演变中动动态图形的方式表示出来。当前算法可视化主要应用于教学演示、算法的分析与设计、科研、计算集合、程序调试等领域中，主要包括了三个功能部件，见图1。

算法初始化及相关参数设定部件。数据挖掘算法的初始条件包括了使用参数的默认值、经过预处理后的数据集等，在这个过程，用户可以根据界面设定的数据集来挖掘，其中参数值的变化也会影响挖掘结果的变化。为了保障挖掘结果的精准度，用户可以通过多次实践来挖掘出科考的参数值和数据。

中间结果的显示部件。不同的数据挖掘算法，要有相应的数据类型来存储数据挖掘算法中的中间结果，然后利用一个通用的数据接口提供给计算机界面做可视化处理。整个过程是动态的，把数据挖掘算法生产的步骤在计算机界面上呈现出不同的描述。

算法与界面的映射层。不同的数据挖掘算法舌部不同的数据类型，该步骤的数据算法设计时要利用数据挖掘扩展语言DMX来完成不同数据挖掘算法，不同数据挖掘算法能够提供不同类型的参数选项，以插件的形式让DMX调用。

2 数据挖掘结果模型的可视化技术分析

本文采用的是通用预测建模标准语言来表示各种数据挖掘结果模型，见图2。

此数据挖掘结果模型的可视化结果主要是为了帮助用户能更好的理解所挖掘出来的数据结果，并且需要进行有效的评估和反馈。数据挖掘的结果模型各有各的特色，也较为繁杂，不同的数据挖掘模型，要通过不同的可视化方法来展示出来。（1）可视化图库表。因不同的数据挖掘结果模型需要不同要求和标准的可视化图形，需要提供不同的可视化图表库接口，以PMML标准格式储存的数据挖掘结果模型展示可视化图形；（2）图像的缩放部件。数据挖掘结果模型进行可视化之后，可能会因为内容过多，无法在界面上显示，这就需要设计科学的图像缩放部件，图像的缩放功能是可视化技术的一个重要功能。用户能通过对数据挖掘结果模型的图形进行缩放，切合整体视图与细节视图；（3）多视图显示部件。同一个数据挖掘结果模型，能提供包括统计信息视图、可视化图表视图等在内的多个视图。而不同的视图可以采用不断的选项卡进行展示，以便用户能通过单击不同选项卡来观察不同的视图；（4）过滤部件。数据挖掘结果模型的信息量大，用户为了能快速找出所感兴趣的知识点，可以设计过滤部件，将设计好的过滤部件与之相符的信息从可视化图表中隐藏。数据挖掘结果模型的过滤部件只能在界面上隐藏当前可视化图表中符合过滤条件的显示部分，而不能改变模型的具体内容。

3 结束语

总之，可视化挖掘是一种新型的大数据集挖掘方法，在数据和信息量不断增加和复杂化的背景下，用户对所挖掘出来的数据结果更难以捉摸。而将挖掘出来的数据结果在数据挖掘的过程和数据结果模型的展示上，利用可视化的图形、图像和图表等直观的方式表现出来，就能有效提高用户对数据挖掘结果的理解和利用。

参考文献：

[1]xxx，xxx。基于可视化的时空数据挖掘研究与应用[J].安徽农业科学，2012（17）：11-12.

[2]xxx。基于平行坐标的可视化多维数据挖掘的研究[J].现代计算机（专业版），2011（25）：04-05.

[3]xxx，xxx。可视化数据挖掘技术的应用研究[J].数字技术与应用，2012（11）：19-20.

数据挖掘总结 第7篇

<>大数据；旅游管理；应用

<>

（2）提高旅游行业服务质量。通过大数据全方位的分析整个旅游行业客户的具体信息，利用相关的软件进行建模运算能够得到有效的结果，再对信息进行推理分析，得到自身想要的数据。不仅能够推动整个旅游行业的发展，还能够让旅游景点及时按照部门或者是景区的布置加强公共服务体系的建设，从而满足消费者日趋多元化趋势的发展需求。能够对客户的服务进行一对一服务，让客户得到更加全面的服务，提高游客对旅游景点公共服务满意度。

（3）改善旅游行业经营管理。旅游企业利用旅游信息的挖掘以及具体的分析，能够对旅游行业进行有效的指导，对旅游景点的基础设施进行有效的管理。及时地了解客户的偏好以及特征，提升企业产品与服务的有效度，可以按照数据结果对企业运行情况进行具体的分析，还能够对运行结果进行全方位的监测，对旅游产品进行有效的掌握与管理，从而促进旅游行业的快速发展。

（4）更新营销策略。在我国传统的旅游行业中，大部分的旅游企业采取的营销策略都是比较单一的，而且其目标群体也比较模糊。所以，旅游企业很难按照市场的发展需求来对自身进行适当的转型与升级。利用大数据莒南县分析，能够让旅游企业充分的掌握客户的偏好，能够按照市场竞争的实际情况进行具体分析，并且还能够对消费者群体进行有效的划分。

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（1）在旅游区的应用。大数据已逐步运用到旅游行业中，尤其是省级旅游局及5a级旅游景区，不断地结合企业自身的信息技术优势，当地政府积极开展旅游行业的开发，推动旅游产业的升级。利用大数据信息进行分析，还可以根据数据分析了解游客的偏好，为旅游企业发展提供对应的产品与服务。对大数据进行分析能够具体的了解到景区，相关的服务设施能够更受游客的喜欢。

（2）在旅游行业的定位。企业对大数据进行挖掘与分析，能够掌握客户的具体需求与偏好，通过具体的信息进行正确的战略部署，不仅能够推动企业自身的产品升级，还能够加快企业的创新与改革。将大数据运用在旅游行业中，能够推动旅游企业自身的市场定位，及时整理数据分析数据中的信息价值，能够通过数据信息对市场进行新的开拓，更进一步挖掘市场。利用市场信息的精准定位，推动旅游产业的快速发展。

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通过上述分析能够看到，随着信息时代的到来，大数据的不断发展。旅游行业通过对大数据进行数据整理与分析，可以更有效地提高整个旅游行业的升级与转型，为客户提供多样化的产品与服务。通过对旅游行业的不断更新与发展，能够及时地利用大数据对信息进行处理，以此来推动整个旅游行业的发展。

数据挖掘总结 第8篇

关键词：学校图书馆；数据挖掘；WEB数据挖掘

1 关于数据挖掘的简要介绍

2 学校图书馆的Web数据挖掘构思

WEB数据挖掘技术

⑴对图书馆文献管理集成系统的挖掘。图书馆要实现现代化管理，其中一项重要的任务就是对图书馆文献管理集成系统的数据挖掘。文献管理集成系统主要是对文献信息资源进行科学的管理、有效的开发并且最终实现资源的流通共享。在此过程中，我们可以利用数据挖掘的关联规则、决策树和聚类分析等方法对文献管理集成系统中的流通管理数据进行提取，着重注意其中的读者信息分类、书目信息以及相关借阅历史。从分析结果中，我们可以获得准确、科学的关于读者的借阅习惯及需求，以此来对照我们图书馆文献系统的现状，为图书馆的馆藏建设和图书推荐服务等工作提供科学依据。

第一，馆藏建设。传统的图书馆馆藏建设都是由专门的工作人员一手包办的，虽然这个过程中也要参考许多专业建议，但不可否认这样的馆藏建设在很大程度上都具有主观性，不能真实反映广大读者的需求。同时我们也在思考，如何才能利用有限的资金让图书馆配备最优质的、利用率最高的文献配置？如能通过对馆内文献管理集成系统信息进行挖掘及分析研究，统计出各类，甚至各文献的借阅率等基本情况，就可以根据读者的需求有针对性地进行文献信息资源的补充。此外，对于图书馆中老化、过时的即时性文献也能进行清除。并且，对WEB数据的挖掘对于馆藏的合理布局也具有十分重要的指导意义。

第二，图书推荐服务。对图书馆文献管理集成系统的数据进行挖掘，可以有效地了解该图书馆使用者的阅读习惯和研究方向等，从而进行有针对性的深入的相关主题推荐。从数据分析可对于时下大家感兴趣的主题进行介绍从而吸引更多的读者来进一步了解本馆的馆藏，甚至成为图书馆的常客。运用数据挖掘的关联规则对图书馆借阅数据进行处理，对相关的数据分析做出明确报告，还可得出各专业图书间的直接和潜在联系，真正为读者的阅读、深入研究提供便利。

数据挖掘总结 第9篇

电子商务中的数据挖掘即Web挖掘，是利用数据挖掘技术从www的资源(即Web文档)和行为(即Web服务)中自动发现并提取感兴趣的、有用的模式和隐含的信息，它是一项综合技术，涉及到Internet技术学、人工智能等多个领域。当电子商务在企业中得到应用时，企业信息系统将产生大量数据，并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息，为企业创造更多潜在的利润，数据挖掘概念就是从这样的商业角度开发出来的。

2Web数据挖掘的流程

Web数据挖掘是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，从中提取商业决策的关键性数据，可以使企业把数据转化为有用的信息帮助决策，从而在市场竞争中获得优势地位。在电子商务环境下，Web数据挖掘主要分为以下几步:(1)数据收集。首先数据收集主要针对web数据中的服务器数据、用户数据。其中服务器数据是Web挖掘中的主要对象。服务器中承载着用户访问时产生的对应的服务数据，其中包括了:日志文件、cookie文件、数据流。将这些数据进行初步收集，再针对这些数据进行深度分析挖掘。(2)数据选择和预处理。通过数据收集将数据进行分类，根据所需的信息主题对收集的数据进行选择，通过选择相关的数据项缩小数据处理的范围，挑选其中的有效数据进行数据预处理。数据预处理能够提高挖掘效率，为之后的数据分析提供有效的数据。Web数据中大多数都是半结构或非结构化的，所以对web数据进行直接处理是不可行的。数据预处理能够把半结构或非结构化的数据处理成标准的数据集方便后期处理。(3)模式发现。模式发现是运用各种方法，发现数据中隐藏的模式和规则。通过模式发现技术对预处理之后的数据进行处理得到相应的事务数据库，利用模式发现对数据进行初步挖掘，将预处理下的事务数据转换成可被挖掘的存储方式，通过数据挖掘模式算法对其中有效的、新奇的、有用的及最终可以理解的信息和知识进行挖掘与总结。(4)模式分析。模式分析主要是采用合适的技术和工具，对挖掘结果进行模式的分析，其目的是根据实际应用，通过观察和选择，把发现的统计结果、规则和模型转换为知识，经过筛选后来指导实际的电子商务行为。

3电子商务中的数据挖掘技术

4Web数据挖掘技术在电子商务中的应用

5结语

综上所述，web数据挖掘在电子商务的应用越来越广泛，web数据挖掘能够在海量数据里挖掘出有用的信息。通过数据处理把握客户动态、追踪市场变化，在激烈的市场竞争中，做出正确的决策。Web数据挖掘在电子商务领域中一定会有广阔的应用前景，它将带领电子商务系统走向更加智能化、使客户服务走向更加个性化。

参考文献:

［1］xxx．Web数据挖掘技术在电子商务中的应用研究［J］．电脑与电信，2008(3):23～24．

［2］xxx．WEB数据挖掘技术在电子商务中的应用研究［J］．北京电力高等专科学校学报，2008．

数据挖掘总结 第10篇

20xx年时间转瞬逝去了，在各位领导的带领下、在同事们的支持和帮助下，我坚持不断地学习理论知识、总结工作经验，加强自身思想修养，努力提高综合素质，严格遵守各项规章制度，从而完成了自己岗位的各项职责。在此，我要感谢大家。正是因为你们的这种支持和帮助，以及你们对我的严格要求，使我感觉到我已融入了凯斯售后服务部这个团队，感受到了xxx斯的温暖。

在山东格瑞特售后服务部德州办事处我主要是从事挖掘机维修方面的工作。任现职以来，严格履行维修工程师的岗位职责，认真学习，努力工作，较好地完成了本职工作和领导交给的各项任务。现将一年来的工作情况总结如下：

一、 我的工作主要是负责挖掘机的维修保养技术支持，负责检修作业检查和不良设备的维修，积极参与挖掘机各种故障的处理，按照客户要求，对出现问题的挖掘机进行检测维修；监管检修记录台帐，建立并完善设备履历档案管理；仓库管理，配件进货，出库记录等。

二、当公司的挖掘机卖出时，根据公司领导的需求，我需和挖掘机同往至交货地点，进行设备的交接，完成整个销售过程。并确认联系人和联系方式，签署售后合同，检查设备是否能正常运行，检查随车佩带工具及赠送配件是否齐全等。将设备完好无损的交给用户，给客户讲解车辆基础保养时间和日常保养事项，以及基本操作，使用户对设备足够的熟悉后，让对方签字验单。方便以后对客户进行回访时，询问设备使用情况以及对出现的问题给与及时的解答和回复。

三、配件销售方面，与去年相比有较大的进步。保内用户没有发现再使用副厂配件的，以及保外部分用户也在使用原厂配件，以油类配件最多，滤芯等相对比较少。关于这方面我与很多用户沟通过，保内用户使用是基于设备没有出保，使用副厂配件设备出现故障厂家不给予索赔和免费保养。保外用户不使用原厂配件基本是嫌配件太贵又不给予免费保养，又认为在一些大配件重要配件使用原厂的，小配件像滤芯等使用副厂的常保养下就无多大碍的误区。导致这样的现象主要还是由于我们在与客户沟通方面的问题，没有使用户认识到使用副厂配件对设备的损害。我还需改进和学习与用户沟通的方法与知识。

在过去20xx年的工作中，我基本达到所需完成工作的要求和领导交付的任务。通过这一年的锻炼，使我成长不少，但是，工作中还存在不少问题：

1、工作上善欠缺主观性与积极性。工作任务越来越繁重，工作压力也越来越大，但是在任务重、压力大的情况下，工作心态还比较懒散，态度不端正，一定程度上影响了工作效率。

2、 独自作业时欠缺经验，应对及应变措施还达不到所需要求。对客户设备出现的复杂问题还是无法很快予以判断和解决。

3、 平时工作中，还需加强沟通和团队协作。及时与老员工沟通，有问题及时向他们请教，与他们取长补短，共同完成工作任务。虚心接受领导在工作上的指导和意见建议，要及时与领导沟通，有问题及时向同事请教，积极的听取他们的意见和建议，不断努力学习提高自己。

崭新的20xx年来临了，在新的一年里，工作上，生活上，我们都站在了新的工作起点，要开始新的一轮工作，我再次感谢领导和各位同事的支持和帮助，我将在新的一年里继续努力，不断提高自己的业务水平，虚心向大家学习。

数据挖掘总结 第11篇

数据挖掘的对象是某一专业领域中积累的数据;挖掘过程是一个人机交互、多次反复的过程;挖掘的结果要应用于该专业。因此数据挖掘的整个过程都离不开应用领域的专业知识。“Business First, techniquesecond”是数据挖掘的特点。因此学习数据挖掘不意味着丢弃原有专业知识和经验。相反，有其它行业背景是从事数据挖掘的一大优势。如有销售，财务，机械，制造，call center等工作经验的,通过学习数据挖掘，可以提升个人职业层次，在不改变原专业的情况下，从原来的事务型角色向分析型角色转变。从80年代末的初露头角到90年代末的广泛应用，以数据挖掘为核心的商业智能(BI)已经成为IT及其它行业中的一个新宠。

重点介绍下对数据挖掘的几个岗位

数据挖掘总结 第12篇

0 引言

1 系统结构设计

系统的实现目标

系统模块划分依据

基于GT4数据挖掘系统的数据源是分布式数据源，分布式数据源是指在物理上分布而逻辑上集中的数据源系统。分布式数据源存储特点具有：

2）逻辑全局性，物理上分散存储的在各个节点的数据逻辑上是一个全局数据源；

3）节点自治性，各个节点的数据由本地用户管理，具有自治处理能力；

数据挖掘总结 第13篇

数据挖掘是适应信息社会从海量的数据库中提取信息的需要而产生的新学科。它是统计学、机器学习、数据库、模式识别、人工智能等学科的交叉。在中国各重点院校中都已经开了数据挖掘的课程或研究课题。比较著名的有中科院计算所、复旦大学、清华大学等。另外，政府机构和大型企业也开始重视这个领域。

据IDC对欧洲和北美62家采用了商务智能技术的企业的调查分析发现，这些企业的3年平均投资回报率为401%，其中25%的企业的投资回报率超过600%。调查结果还显示，一个企业要想在复杂的环境中获得成功，高层管理者必须能够控制极其复杂的商业结构，若没有详实的事实和数据支持，是很难办到的。因此，随着数据挖掘技术的不断改进和日益成熟，它必将被更多的用户采用，使更多的管理者得到更多的商务智能。

根据IDC(International DataCorporation)预测说2004年估计BI行业市场在140亿美元。现在，随着我国加入WTO，我国在许多领域，如金融、保险等领域将逐步对外开放，这就意味着许多企业将面临来自国际大型跨国公司的巨大竞争压力。国外发达国家各种企业采用商务智能的水平已经远远超过了我国。美国Palo Alto 管理集团公司1999年对欧洲、北美和日本375家大中型企业的商务智能技术的采用情况进行了调查。结果显示，在金融领域，商务智能技术的应用水平已经达到或接近70%，在营销领域也达到50%，并且在未来的3年中，各个应用领域对该技术的采纳水平都将提高约50%。

现在，许多企业都把数据看成宝贵的财富，纷纷利用商务智能发现其中隐藏的信息，借此获得巨额的回报。国内暂时还没有官方关于数据挖掘行业本身的市场统计分析报告，但是国内数据挖掘在各个行业都有一定的研究。据国外专家预测，在今后的5—10年内，随着数据量的日益积累以及计算机的广泛应用，数据挖掘将在中国形成一个产业。

众所周知，IT就业市场竞争已经相当激烈，而数据处理的核心技术—数据挖掘更是得到了前所未有的重视。数据挖掘和商业智能技术位于整个企业IT-业务构架的金字塔塔尖，目前国内数据挖掘专业的人才培养体系尚不健全，人才市场上精通数据挖掘技术、商业智能的供应量极小，而另一方面企业、政府机构和和科研单位对此类人才的潜在需求量极大，供需缺口极大。如果能将数据挖掘技术与个人已有专业知识相结合，您必将开辟职业生涯的新天地!

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大家共勉!

数据挖掘总结 第14篇

1 数据挖掘技术简介

数据挖掘技术就是从大量模糊、随机、不完全、有噪声信息中提出有用信息的一个过程，与数据挖掘技术相关的技术还有数据分析技术、数据融合技术、知识发现技术等等，在技术水平的发展下，统计学方法、决策树、关联分析等一些新型数据挖掘技术也相继出现。与数据挖掘不同，信息检索实质上是一种信息发现任务，也是知识发展过程中的重要环节，信息检索能够帮助人们了解各项静态信息，但是难以分析到数据间的关系及其未来发展趋势。而应用数据挖掘技术则可以有效提升系统检索能力，预测出未来的走势，因此，将数据挖掘技术应用在搜索引擎中也是大势所趋。

数据挖掘总结 第15篇

[关键词]联通业务 客户关系 数据挖掘

一 概述

客户决定企业命运。企业关注重点从产品逐步转换到客户，逐渐形成客户为中心的客户关系管理理念。客户关系管理是信息技术和商业发展过程中得出的理论体系，客户管理需要客户的支持。客户关系管理是企业利用信息技术和企业生产销售相结的产物。客户关系管理核心价值就是实现客户价值。客户关系管理利用计算机技术，实现市场信息化、销售自动化过程、对客户分析的全过程。客户关系管理可以使企业及时了解客户实际情况，增强客户对企业归属感和信任感。它是一种全新的管理客户模式。数据挖掘在客户关系管理研究与实践，大大促进客户价值实现。数据挖掘对客户挖掘结果会给企业带来指导意见，决定企业未来发展方向。

联通的客户关系管理系统是基于客户战略的，它为企业传递的是一种新的客户服务理念，是联通客户需求的风向标，它直接影响联通如何认识客户以及如何对待客户， 也直接影响联通公司的客户服务形象。通过数据挖掘系统与客户管理系统的结合，可以有效的实现对客户消费模式和客户市场推广的分析，实现对客户的动态防欺诈、流失分析及竞争对手分析。正确有效的运用数据挖掘意义重大。

二 数据挖掘的步骤

1.理解数据和数据的来源，进行数据收集

大量全面丰富的数据是数据挖掘的前提，没有数据，数据挖掘也就无从做起。数据挖掘牵涉了大量的准备工作与规划工作，事实上许多专家都认为整套数据挖掘的过程中，有80%的时间和精力是花费在数据预处理阶段，其中包括数据的净化、数据格式转换、变量整合，以及数据表的链接。可见，在进行数据挖掘技术的分析之前，还有许多准备工作要完成。数据收集是数据挖掘的首要步骤。

2.整合与检查数据

收集到的数据必须是有用的，避免可能存在自身的不一致性，或者有缺失数据的存在等，因此数据的整理是必须的。同时，通过数据整理，可以对数据做简单的泛化处理，从而在原始数据的基础上得到更为丰富的数据信息，进而便于下一步数据挖掘的顺利进行。

3.利建立模型和假设

主要采用时序算法、聚类算法、关联算法等，根据采集数据建立模型。

4.模型评估

模型建立完毕后，需要验证模型的正确性，并进行调整。应该利用未参与建模的数据对模型进行检验。这样做的原因是按照使用建模的数据进行检验，由于模型就是按照这些数据建立的，检验结果自然会很好。但是一旦运用到实际数据中，就会产生很大的偏差。检验的方法是对已知客户状态的数据利用模型进行预测，并将所得到的模型预测值，和实际的客户状态相比较，预测正确值最多的模型就是最优模型。不断重复进行数据挖掘一评估过程，多次的循环反复，以达到预期的效果。

5.决策分析

数据挖掘的最终目的是辅助决策。决策者可以根据数据挖掘的结果，结合实际情况，调整竞争策略等。

三.数据挖掘在联通客户管理业务中的作用

1 数据总结

数据总结目的是对大量的数据进行浓缩，将数据库中的有关数据从较低的个体层次抽象总结到较高的总体层次上，从而实现对原始基本数据的总体把握。是数据挖掘的基本作用。用统计学中的方法计算出数据库的各个数据项的总和、平均、方差、最大值、最小值等基本描述统计量，或者通过利用统计图形工具，对数据制作直方图、饼状图等，是最简单的数据总结方法。另一种广泛使用的数据总结方法是联机分析处理，是对用户当前及历史数据进行分析、辅助领导决策，主要通过多维数据的查询、旋转、钻取和切片等关键技术对数据进行分析和报表。

2 关联分析

数据库中的数据一般都存在着关联关系，也就是说，两个或多个变量的取值之间存在某种规律性。

3 分类

分析数据的各种属性，一个分类函数或分类模型（也常常称作分类器），该模型能够根据数据的属性将数据分派到不同的组中，并预测新数据将属于哪一个组。

4 聚类

聚类分析是按照某种相近程度度量方法，将用户数据分成一系列有意义的子集合。每一个集合中的数据性质相近，不同集合之间的数据性质相差较大。

四.数据挖掘技术在联通客户管理管理方面的应用

1.客户市场推广分析

通过优惠策略预测仿真的方法，利用数据挖掘技术实现优惠策略的仿真。根据数据挖掘模型，进行模拟计费和模拟出账，其仿真结果可以揭示优惠策略中存在的问题，并进行相应的调整优化，以达到优惠促销活动的收益最大化。

2.客户消费模式分析

客户分类是客户数据分析基础，数据挖据对客户分类使用聚类和分类。通过分类可以发现不同客户群体的习惯和规律，找到客户价值点，准确预测客户消费方向。客户分类让市场营销活动更有目的性，提高市场营销效率，企业合理配置企业资源。客户分类结果实现客户利益最大化。如固话及移动话费行为分析，是对客户历年来长话、市话、信息台的大量详单数据以及客户档案资料等相关数据进行关联分析，增值业务话费分析，结合客户的分类，可以从消费能力、消费习惯、消费周期等诸方面对客户的话费行为进行分析和预测，从而为联通全业务运营商的相关经营决策提供依据。

3.客户流失分析

这是根据已有的客户流失数据，建立客户属性、服务属性、客户消费情况等数据与客户流失概率相关联的数学模型，找出这些数据之间的关系，给出明确的数学公式，并根据此模型来监控客户流失的可能性。如果客户流失的可能性过高，可通过促销等手段来提高客户忠诚

度，防止客户流失的发生，这就彻底改变了以往电信运营商在成功获得客户以后无法监控客户流失、无法有效实现客户关怀等状况。

4.对客户欠费进行分析和动态防欺诈

通过数据挖掘，总结现存的各种骗费及其欠费行为的内在规律，并建立一套防欺诈和防欠费行为的规则库，当客户的话费行为与该库中规则吻合时，系统可以提示运营商相关部门采取措施，从而降低运营商的损失风险。

5.竞争对手分析

准确定位通信群体的属，预测对手市场政策和活动规律，提前做好市场竞争准备。 通过对竞争对手的客户消费行为研究与分析，搭建竞争对手模型。通过模型研究市场，利用对竞争对手的客户群体数量和增长情况，推出竞争对手的客户群体。

数据挖掘总结 第16篇

数据挖掘最直接也是最重要和显著的作用，在于其能够提升企业的核心竞争力。

挖掘企业内部的信息在企业之中，普遍存在着一些“信息孤岛”的现象，部门之间的信息混乱而且并不能够形成科学有效的全面性分析。相关的数据挖掘负责部门或者企业的管理者可以利用数据挖掘的技术对不同的部门在经营过程之中所形成的海量的数据进行相应的分析以及阐述，并且根据相应的分析对部门自身的管理的问题做出把控。

搜集外部环境各种重要信息企业在生产以及经营的过程之中，政治、经济、政策、科技、金融等环境方面的变化，影响着市场、竞争对手、供求信息、消费者等主体的行为的变化，这些数据的收集、处理以及分析，是对企业的经营以及管理有着非常重要的作用，使得企业能够抓住市场的机遇，从而及时地调整管理方法和策略，能够促进以及实现企业的健康和稳定发展。

内外部信息进行整合以及筛选数据挖掘的另一个主要的作用便是在处理企业的内部以及外部的信息的基础之上，对于涉及企业所有的信息进行整合以及筛选，最终目的是能够提供对于企业的发展有着重要作用的信息。通过对于企业的内、外部信息进行合并以及挖掘，找出企业的内部以及外部之间相关的影响的信息。从而实现企业的内外部信息的综合处理以及应用，在其中提取有价值的知识，并且增强企业的管理功能，提高企业的信息化管理的效率。

2数据挖掘在企业信息化之中的实际应用

企业的信息化的建设在企业之中是一项比较复杂并且需要长期的资金以及人力投资才能够完成的事情，企业的管理者需要从企业的自身出发，从而选拔经验比较丰富、技术水平较高、立场比较中立的主体对企业提供的数据进行诊断以及分析。数据挖掘本身与企业利润没有直接的关系，企业为了能够使得数据挖掘带来的效益表现在企业的利润之上需要进行一次有关于数据挖掘的循环：确定目标、选择数据集、数据挖掘、知识应用、计划执行、结果反馈。

企业信息诊断阶段的应用企业的信息化的诊断阶段主要包括预备、正式以及总结三个部分。首先要对企业的相关的经营活动，无论外部以及内部都需要进行原始数据的收集，其中可以包括企业的产供销、研发过程管理以及外部经营环境等。然后整合到企业的数据库之中，根据数据挖掘需要达到的目标，编写数据挖掘需要的相应的数据算法，挖掘出相应的有价值的信息，从而为企业的发展战略、外部环境、企业文化甚至组织机构以及制度管理提供数据依据。

在客户关系管理之中的应用数据挖掘之中非常重要的一点在于对于客户的自身的行为进行分析，客户的行为之中包括对于客户的满意程度、忠诚度、客户异常、客户保持等。在企业的经营生产之中，随着商业数据的不断增加，关于为了更好地服务客户进行的数据挖掘起着至关重要的作用。在对客户相关的数据挖掘之中，包含对于客户的识别以及评价，分析客户的相关行为的改变为企业带来的变化，从而使得企业与客户的关系达到最优。数据挖掘在客户的管理方面能够深化企业对于客户本身的管理，跟踪市场的变化，从而最终预测客户的消费趋势，最终开发出满足客户自身需要的个性化产品。