数据挖掘技术分析论文篇1
关键词：大数据数据挖掘数据分析
中图分类号：tp311文献标识码：a文章编号：1007-9416（2015）11-0000-00
随着我国网络技术的快速发展，大数据挖掘技术越来越成为影响影响网络信息发展的重要因素，而大数据挖掘技术的主要内容以及经常采用的主要方法直接影响了我国未来网络技术的发展方向。因此，这一技术的发展直接影响了网络的发展。本文从大数据挖掘技术的角度出发，研究大数据挖掘技术的应用情况。
1大数据挖掘技术的概念分析
大数据挖掘及时是KDD的一个重要的过程，这种技术是从许多数据中还有一些不完整的应用中，以及一些比较纯净的应用或者是模糊不清的应用中随机抽取出来的。这些抽取出来的数据都是潜在存在的，但是不为人所发现的信息内容。那么什么叫做KDD（KnowledgeDiscoveryinDatabase）呢？KDD是发现知识的一个过程。
通常情况下，大数据挖掘系统主要包含七方面的内容：用户图形界面接口、模式评估、数据挖掘引擎、数据库或数据仓库服务器、数据基地、数据仓库以及知识储备库（如图1所示）。由图1可知，数据库还有数据仓库服务器有大量的信息和数据，这些数据对很多用户都有着吸引力。图1中的知识储存库是一个简单的应用，用这个知识储存库来进行知识的探索和评价，从而确定总体的模式是不是有意义。数据挖掘引擎是整个大数据挖掘系统中十分重要的组成内容。它能够对数据的特征、关联、类别、价值等进行分类。模式评估的主要功能是在对数据进行评价的同时还要和大数据挖掘技术相互联系，从而把大数据挖掘的技术全面的应用到系统中。模型的进口是用户图形界面的接口。能够方便使用者使用这一模型。并且利用大数据挖掘技术进行信息的查询和分析。
2大数据挖掘技术的应用与挑战
2.1挖掘对象
大数据的挖掘技术面对的主要对象为大的数据库。这样一来能够有效的进行信息的搜索和查询。
2.2大数据挖掘技术体现形式局限性
当前，大数据挖掘技术在处理数据以及信息的时候所使用的方法比较有限，具有一定的局限性。通常情况下，这种技术能够分析数值型的数据，数据内容比较简单，可是仍然不能够对文本文件、公式、图片等这种没有结构或者是无结构的数据形式开展数据挖掘的工作。
2.3使用人员参加的过程和相关领域的信息
通常情况下，大数据挖掘技术的过程常常要进行信息和数据的交流。当前，所实用的数据挖掘系统很难让使用者参与到信息以及数据的筛选过程中。使用人员自身的知识能力以及经验对挖掘的开展速度有着直接的影响。而且能够顺利的获取大量的利用度十分高的数据信息等。
2.4进行知识的表现和内容的解析
很多应用程序中主要的内容都是用户自己发现并分析出来的知识。这就需要大数据技术在挖掘信息的时候不但要有分析数字还有符号的能力还需要对图片、语言等理解分析的技术。
2.5帮助保护知识内容和信息的更新换代
伴随着知识量的增多，以往旧的知识会逐渐的失去自己的作用，被新的知识内容所取代。所以知识需要不断的保护和进行及时的更新换代。当前采取的主要更新知识的方法包括维护关联规则的增量算法等。
2.6支持局限性的系统发展
当前的大数据挖掘系统还不能够在广大的系统平台上进行推广使用。一些应用程序是应用在pC上面的，还有一些应用是针对大型的主机系统中的。除此之外，还有一些是专门针对用户的。
3结语
数据挖掘技术是近几年新产生的网络技术，可是它的广泛应用性受到了很多公司以及研究人员的喜爱。这些年来，伴随着时间的推移以及网络技术的不断发展大数据挖掘技术不断的被更新，开发，而且在金融、管理、教学等行业中都得到了广泛的应用。我相信随着网络技术的不断发展，大数据挖掘技术的应用面将会越来越广。
参考文献
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[4]方开泰.实用多元统计分析[m].上海：华东师范大学出版社，1992：189～193.
数据挖掘技术分析论文篇2
关键词：数据挖掘；关联规则
中图分类号：tp311.13
1数据挖掘技术
1.1数据挖掘概念
所谓数据挖掘，简单理解就是从海量数据中挖掘出对用户有利用价值的信息，并根据分析结果判断数据与数据之间的关系。人们利用数据技术的主要目的就在于从混乱的数据信息中分析出能够对未来经营策略有用的信息，进而能够更好更高效的经营企业，获得更多经营利润。
1.2数据挖掘技术分类
关于数据挖掘针对其挖掘的对象，大致的可以做出以下分类，具体分为时态数据库、异质数据库、文本数据源、关系数据库面向对象数据库（object-orientedDatabase）、空间数据库、遗产数据库、多媒体数据库以及web等比较具有针对性的挖掘对象。针对数据挖掘的方法大致的可以归纳为：计算机学习法、数理统计法、信息聚类分析法、遗传算法Geneticalgorithm、神经网络neuralnetwork探索性分析法、不确定性推理和近似推理法、数据分析法、证据理论和元模式法、数据集成方法、当代数学分析法等。
1.3数据挖掘应用分析
随着当前计算机技术和信息技术的飞速发展，数据分析已经成为当前各行各业的重要研究内容，数据挖掘技术可以说是时展的产物。传统意义上的数据收集已经很难以应付当前数据信息瞬息万变的局面，企业需要发展就需要高价值率的数据库作保证。企业在市场竞争中，只有掌握了最为准确的市场分析数据，才能够更好的去确定未来的发展方向，才能够更好的提高资金利用率。高层次数据分析是很多企业所面临的重点问题，不管是行政决策还是市场预判，均需要这类数据来提供可靠参考。所以，研究数据挖掘技术与关联规则挖掘算法具有非常重要的现实意义。
2时态约束关联规则挖掘问题及算法
2.1聚焦挖掘任务，提高挖掘效率
早期的数据挖掘理论主要研究方向是模型建立及挖掘算法设计，不同企业所收集数据类型不同，所以在实际使用过程中模型及算法的确定也不同。传统数据挖掘过程，首先需要做的是对提供的数据库进行全面分析，然后再结合用户需求进行更为深入细致的研究，制定出最佳数据挖掘模型，如果最终所得到的分析结果并未达到用户满意，则重新分析研究制定模型进行二次数据挖掘。算法也是影响数据挖掘结果的关键，不同算法在不同模型下所得到的结果也不同，因此制定数据挖掘模型及算法是用户是否能够得到预期结果的重要参数。
2.2保证挖掘的精确性
虽然数据挖掘的目的是为了能够帮助用户获得更多有价值的参考结论，但其结果具有不可预测性的特点。数据挖掘过程中算法的运用还会设计很多问题，这些问题的出现肯定会对最终的结果可靠性造成一定影响，因此必须要在算法中加入反馈机制，以便于在计算过程中对结果进行测试和修正。
3数据分割下的挖掘问题及算法
对于理论基础比较成熟的算法――apriori算法，研究的侧重点已经变为效率问题，人们也提出了各种的改进算法，本文选区几种比较有代表性的加以介绍。
3.1减少事务的个数
如果在事务处理过程中去除长度小于k的项目集，那么在后期计算过程中肯定不会再出现长度为k+1的项目集。因此，在数据挖掘过程中我们可以通过算法直接将无用事务滤除，以便于在下轮扫描过程中简化操作过程，提高数据挖掘效率。
3.2基于划分的方法
这类算法的比较典型的是频繁项目生成算法，该算法原理在于：把数据库分解成逻辑上互不交叉的部分，而每次只需要单独考虑一个分块，在这样的分块中，研究怎样能够发掘频繁项目集；而对于怎样将数据进入存储中，可以把需要处理的分块放入计算机内存中，这样有利于算法的并行处理，数据量相对于不分块前减少，提高了数据挖掘的速度。
3.3基于采样的方法
数据库抽样计算的目的是获得更直接的规则，进而能够方便于后期的数据挖掘过程，通过抽样检验我们可以更为直观的判断关联规则是否有效，是否能够更加简便的获得用户所需目标。基于采样的数据挖掘算法在实现方法上要容易一些，而且还可以最大限度的降低数据挖掘过程所需要提供的i/o成本。但同时这种算法也会使得抽样数据随机性大大增加，进而使得数据挖掘过程中出现的问题增多，给数据挖掘带来额外负担。基于统计学理论的抽样算法，虽然在计算精度上无法与其他算法相媲美，但如果我们结合相关数据挖掘理论进行更为深入的分析研究，还是能够在精度上进行一定的弥补。
4交互式的可视化方法
关联规则可视化研究是当前关联规则挖掘在数据挖掘技术走向实用化的重要内容之一，通过直观的、易懂的方式展现给用户是关联规则挖掘是否能够高效应用的关键。当前社会上可视化方法中使用最为广泛的是有向图、2D矩阵、3D显示等几种，这些方法中已经在实际生活中得到了广泛认可。但它们均有一个共同的特点就是将数据挖掘所得到的所有结果一次性通过不同颜色或者不同形状展现在表或者图中，这种页面显示必然会存在一定的混乱性，以致于其显示效果大打折扣。正是在这种前提下，交互式可视化方法受到了研究人员的关注。交互式可视化方法显示方式为：
第一，从宏观上来把握项与项之间存在的关系，通过不同图形或者颜色来达到视觉突出的效果，进而能够让用户更加直观的看到数据挖掘结果。关联规则挖掘所得到的结果中不同项与项之间是使用线条连接起来的，在这种情况下，用户可以通过了解某一个项其内部的关联信息，进而解决由于线条过多而造成的页面混乱情况。
第二，从微观上更加精确的把握每一个关联规则的支持度和信任度，通过数字化的形式来给出挖掘结果的表示比，进而帮助用户更直观更准确的获得数据挖掘结果。
第三，从分类显示的角度出发，将数据挖掘所得出的没有使用价值的规则剔除，通过不同图形或者颜色来增加视觉效果，这样从根本上提高了数据挖掘可视化目的。
5结束语
数据挖掘技术与关联规则挖掘算法所包含的内容有很多，本文只是简单介绍了其中较为重要的一部分。在今后的工作中，笔者将继续致力于该领域的研究工作，以期能够获得更多有价值的研究成果。
参考文献：
[1]孟海东，李丹丹，吴鹏飞.基于数据场的量化关联规则挖掘方法设计[J].计算机与现代化，2013（01）：8-11.
[2]陆新慧，吴陈，杨习贝.空间关联规则挖掘技术的研究及应用[J].计算机技术与发展，2013（05）：26-29+33.
[3]刘爱宏，史春燕.基于数据挖掘的现代物流信息系统管理问题研究[J].物流技术，2013（09）：381-383.
数据挖掘技术分析论文篇3
关键词：数据挖掘；统计学；涵义
统计学如何为数据挖掘服务，这是在“数据挖掘”飞速发展的今天，统计工作者必须回答的一个问题，我国厦门大学的朱建平教授提出：“统计学应该随时关注数据分析，哪里有数据，哪里就应该有统计分析。”统计学是搜集、展示、分析和解释数据的学科，它拥有非常深厚的理论基础，并在社会生活的各个领域发挥着巨大的作用。近代统计学方法与信息处理的关系日益密切，作为信息处理的一个基本工具，统计学方法将发挥越来越重要的作用。
数据挖掘是近十几年里发展起来的一门崭新的学科，由于它与统计学都关心从数据中发现某种结构，因而从数据挖掘诞生之日起，就与统计学有了千丝万缕的联系。
一、统计学与数据挖掘的涵义
统计学是应用数学的一个分支，主要通过利用概率论建立数学模型，收集所观察的系统数据，进行量化的分析、总结，进行推断和预测，为相关决策提供依据和参考；它分为描述统计和推断统计。描述统计包括对客观现象的度量、调查方案的设计，对所收集的数据资料进行加工整理、综合概括，通过图示、列表等方式进行分析和描述。推断统计是在搜集、整理监测样本数据的基础上，对有关总体做出推断，其特点是根据随机性的观测样本数据以及问题的条件和假定，对未知事务做出以概率形式表述的推断。
数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的，人们事先不知道的，但又具有潜在价值的信息和知识（模型或规则）的过程。这个定义包括以下含义：数据源必然是真实的、大量的、含噪声的；发现的知识可接受、可理解、可运用，并不要求发现放之四海皆准的知识，仅支持特定的发现问题。它能高度自动化的分析原有数据，做出目的性推理，从中挖掘出潜在的模式，从而帮助决策者调整策略，做出正确的决策。它融数据库技术、人工智能技术、数理统计技术和可视化技术为一体，是一个多学科相互交叉又融合所形成的一个新兴的具有广泛应用前景的研究领域。
二、统计学与数据挖掘的联系
（一）数据挖掘虽不同于统计分析，但许多挖掘技术又来源于统计分析，数据挖掘中有许多工作可以由统计方法来完成。比如预言算法（回归）、抽样、基于经验的设计等。
（二）数据挖掘不是为了替代传统的统计分析技术，相反，数据挖掘是统计分析方法的扩展和延伸。大多数的统计分析技术都基于完善的数学理论和高超的技巧，其预测的准确程度还是令人满意的，但对于使用者的知识要求比较高。而随着计算机能力的不断发展，数据挖掘可以利用相对简单和固定程序完成同样的功能。
（三）数据挖掘技术的出现为统计学提供了一个崭新的应用领域，也对统计学的理论研究提出了挑战。数据挖掘技术有相当大的比重是由高等统计学中的多变量分析所支撑。
（四）统计学与数据挖掘的结合日益紧密。数学是传统意义上统计学方法的首要工具，而计算机和网络为代表的信息技术，正逐渐成为统计学应用的首要工具。随着数据源的不断膨胀和数据结构的日益复杂，单纯依靠数据挖掘技术，已渐露力不从心之态，而统计学的同步发展，正不断充实、完善着数据挖掘技术。因此，随着信息化水平的提高，统计学与数据挖掘的应用平台渐趋统一。
三、预测性挖掘中常用的统计学方法
数据挖掘中应用的统计学预测性方法主要有判别分析和回归分析。其中，判别分析用于对离散型目标变量的预测，而回归分析则主要用于对连续性目标变量的预测。
（一）判别分析是在已知研究对象分成若干类型（或组别）并已取得各种类型的一批已知样品的观测数据，在此基础上根据某些准则建立判别式，然后对未知类型的样品进行判别分类。判别分析是统计学的基本分析方法之一。
数据挖掘技术分析论文篇4
关键词：医院信息数据挖掘概念探究
中图分类号：tp311.13文献标识码：a文章编号：1007-9416（2016）05-0000-00
近年来，随着计算机信息技术的迅猛发展，计算机信息技术在医学领域的广泛应用，为医学领域注入了新的生命力和活力。同时生物医学工程研究的快速发展，为医用测量仪器技术的进步奠定了坚实的基础。医院数据主要是各类医疗保健数据，例如病案数据、体检资料以及医药人才资源等数据，这些数据作为医院重要资料，对提升医疗水平具有十分重要的作用。数据挖掘又被称为资料勘探和数据采矿，主要是通过对每个数据的分析，从数据分析中找出其规律，一般可以将数据挖掘分为三个步骤，分别为数据准备、规律寻找以及规律表示。数据挖掘技术在医院信息管理中的应用，为医院创造了良好的社会效益和经济效益，利用医院相关数据资源的分析，可以为医院制定科学的发展规划和管理策略提供科学的理论依据，有效降低了医院的运营成本，对促进医院实现可持续发展目标具有十分重要的。
1数据挖掘的基本概述
随着计算机信息技术的迅猛发展，使得数据库的容量越来越大，海量数据库中蕴藏了大量的具有参考性和的信息，这些信息为制定决策规划提供了科学的理论依据。计算机信息技术广泛应用于医学领域，实现了对医院信息数据的分析和积累，对制定医院管理策略奠定了坚实的基础，为实现医院可持续发展目标提供了充分的保障。
数据挖掘通常与计算机科学有关，通过计算机技术进行数据统计、分析处理以及情报检索。所以数据挖掘与数据库具有非常紧密的关系，主要应用于统计学知识发现方法从大量、不完全以及随机数据中，提取隐含在其中的可利用的信息的处理过程。其中，发现知识的方法可以使数学的，也可以是非数学的，将获取的知识应用于信息管理、过程控制以及数据自身维护，对实现数据发掘目标具有十分重要的作用。
统计学在数据挖掘中占据着非常重要的地位，主要是因为数据挖掘借用了统计学的思想和方法，数据挖掘技术中的理论方法，很多都是从统计理论发展而来。数据挖掘为统计学提供了一个新的应用领域，为统计学的进一步发展创造了巨大动力。数据挖掘常用方法主要包括分类、回归分析、神经网络方法以及web数据挖掘等，这些方法可以从各个角度对数据进行深入的分析和挖掘。数据挖掘的步骤可以概括为八个方面，分别为理解数据和数据的来源、获取相关知识与技术、整合与检查数据、去除错误或不一致的数据、建立模型和建设、实际数据挖掘工作、测试和验证挖掘结果以及解释和应用，从数据挖掘的步骤可以看出，进行数据挖掘需要进行大量的准备与规划工作，只有进行充分的准备、规划工作，才能为数据挖掘最终目标的实现提供充分的保障。
2医院信息数据挖掘及实现技术的探索
2.1医院信息数据挖掘以及实现技术的应用现状
计算机信息技术在医院的广泛应用，对医院海量信息数据资源的分析和整理，对制定医院科学发展规划和提升医院医疗水平具有十分重要的作用。但是，目前我国医院信息系统还存在一些问题，这些问题的存在对数据管理和数据挖掘技术目标的实现形成了极为不利的影响作用。主要是因为数据分散和数字鸿沟的存在，其中数据分散指的是医院应用软件系统相互独立，无法直接交换数据，导致信息数据共享性比较差，对医院医疗水平的提升会形成极为不利的影响作用。而数字鸿沟则主要是因为数据挖掘对数据进行采集的时候，需要对不同结构的数据进行连接，在数据连接过程中会涉及到数据类型的转换和字符编码的转换，由于数据类型转换不畅，导致数据真实性和可靠性出现问题，对医院数据信息的利用也会形成极为不利的影响作用。
2.2医院信息数据挖掘及实现技术的探索
医院信息数据挖掘技术的发展，形成了非常多成熟的软件产品，将这些软件产品应用于医院信息管理中，可以真正实现数据统计各种算法。尤其是随着医院信息化标准的政策出台和实现，有效提高了数据挖掘技术实现的可行性，对医院医疗水平进一步提升奠定了坚实的基础。以医院相关数据eXCeL文件为数据源，实现数据的采集和获取计算结果，从而实现整合SpSSClementine的重要目标。研究表明，数据挖掘技术主要由3个层次和4个软件组成，其中，操作系统指的是用JaVa语言进行开发，运行于windows操作系统之上，基础软件主要是由SpSSClementine和JaVa平台组成，利用SpSSClementine对数据进行分析，再根据指定要求对数据进行计算和分析，从而获得具有可参考性的分析结果。而应用层则指的是通过用户操作和调用其他应用程序模块，控制、完成整个数据挖掘计算的分析过程，为医院制定规划策略和提升医疗水平奠定坚实的基础。
3结语
综上所述，医院信息数据挖掘及实现技术的探索，将数据挖掘技术应用于医院信息管理中，可以为医院制定规划策略提供科学的理论依据，也可以为医院医疗水平的提升奠定坚实的基础，从而真正实现医院可持续发展目标。
参考文献
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[2]宁维赛，林亚忠，林顺和等.商业智能在医院辅助决策系统中的应用与实践[J].中国数字医学，2014（1）：41-43.
数据挖掘技术分析论文篇5
【关键词】web数据库；数据挖掘；技术应用
一、基于web数据库的数据库挖掘技术的相关概念
1.基于web的数据库技术。在现今的网络时代，通过web技术与数据库相结合来开发动态的web数据库应用己然成为了web技术研究的热点。web数据库系统主要是通过将web与数据库进行连接，以此来产生基于数据库的动态页面，以方便于客户在不同地域范围内实施操作，实现远程性的监控。由此可见，web数据库技术是计算机网络技术与数据库技术相结合的产物，大量可供访问的信息的存放和管理的数据库系统，它可以将众多数据库服务器的各种信息资源系统的组织起来，便于网络用户的访问。
2.数据库挖掘的定义。数据库挖掘主要是指从大量的数据中获取有效的、潜在有用的以及可理解的模式的信息资源的过程。但是，并不是所有的数据库信息发现都可以被称为数据挖掘。例如，利用数据库管理系统来查找个别的记录，它则属于信息检索领域。随着数学理论的不断发展，数据库挖掘技术也有了相应的进步，它开始利用统计学技术、人工智能以及模式识别等的搜索建模技术和基本理论，同时也接纳了一些来自最优化、信息论、进化计算以及可视化等领域的思想，做出归纳性的推理，从中挖掘出数据之间的潜在关系，进而促进信息的传递。
二、基于web的数据库的数据库挖掘方法
1.覆盖正例排斥反例方法。覆盖正例排斥反例方法主要是指通过覆盖所有正例或排斥所有反例的思想来寻找规则。首先，要在正例集合中任意选取一个种子，然后与反例集合的种子逐个进行比较，最后将与字段取值构成的选择子相容的舍去，保留与之相反的并按照这种思想循环所有的正例种子，这样便得到了正例的规则。
2.粗集方法。尽管粗集方法并不是十分精确，但其仍有以下几点优势，不需要给其额外的信息，对输入信息的表达和运算方法也十分简单，便于操作。对于粗集方法的处理对象一般都是类似于二维关系的信息资源。此外，日益发展起来的数据库管理系统为粗集式的数据库挖掘技术提供了必要的前提条件，但是，由于粗集方法的数学基础是集合论，所以很难对连续的属性进行直接的处理，并且实际的数据库信息表中的连续属性是非常常见的，因此，这也是制约粗集方法的实际应用的难点。
3.模糊集方法。模糊集方法主要是指通过模糊集合理论对一些实际问题进行模糊的识别、评判、决策以及分析。一般系统的复杂性越强，其模糊性就越高，大多数的模糊集合理论都是用隶属度来刻画模糊事物的属性的。目前，研究人员在传统模糊理论和概率统计的基础上，提出了定性定量不确定性转换模型，即云模型，并形成了相应的云理论。
4.统计分析方法。在一般的数据库字段项之间主要存在两种关系，即函数关系和相关关系。当需要对两者进行分析时，就可以采用统计学的分析方法，也就是指利用统计学的原理对数据库中的信息资源进行分析。此外，通常可以采用常用统计、回归分析、相关分析以及差异分析等四种分析方式。
三、web数据库挖掘技术的应用分析
1.web数据挖掘技术在电子商务中的应用。在电子商务中，通过利用web数据库挖掘技术企业可对客户的访问信息进行挖掘，然后对客户进行分类，进而对分组中的客户特征进行分析，使企业更好地了解客户信息，以此来为客户提供更具有针对性的服务。另外，也可以利用挖掘并分类的技术为企业寻找潜在型的客户资源，同时也可以保留客户在网上的停留时间，进而为企业提供更大的利润空间。
2.web数据挖掘在网络教育方面的应用。随着新课标的提出，教育也逐渐走向网络化趋势。它不仅提供了便利的学习方式，也方便于学校更加深入的了解学生的具体需求。与传统教学相似，网络教学也必须要面对不同的受教育个体，为学生提供个性化需求的教学方式，而我们正可以利用传统的数据库挖掘技术与web数据库结合起来，从web文档以及活动中来选取学生所感兴趣的潜在有用的隐藏和模式信息，有利于协助学校更好的为学生提供网络教育服务。
3.在网站设计方面的应用。在网站的设计方面，通过利用数据库挖掘技术对网站的内容进行挖掘，尤其是文本内容，便于有效地对网站信息进行组织，例如，运用自动归类技术来实现网站信息的层次型组织，通过对网络用户的访问记录进行挖掘，进而了解其兴趣方面的信息，以此来开展网站信息的推广或个人信息的定制服务。
四、总结
随着网络技术的不断发展与应用的推广，web数据库作为世界上最大的信息库，为数据的挖掘技术提供了必要的条件。同时，社会的进步也离不开信息的传播与使用，基于web数据库的数据库挖掘技术在为提高检索信息的准确性、开展具有针对性的电子商务以及提供个性化的信息服务方面具有极其重要的意义。
参考文献：
[1]陈京民等.数据仓库与数据挖掘技术[m].北京：电子工业出版社，2002.
数据挖掘技术分析论文篇6
关键词:数据挖掘;医学;应用
中图分类号:tp274文献标识码:a文章编号:1009-3044(2009)36-10410-02
Dataminingtechnologyandapplicationinmedicine
JiaoRui,LiXiang-sheng
(DepartmentofComputereducation,ShanximedicalUniversity,taiyuan030012,China)
abstract:Datamining(Datamining,Dm)isahighlytechnicalapplications.thispaperdescribestheconceptofdataminingtechniques,methodsandprocessesintroducedinthecurrentdataminingapplicationofthefieldofmedicine.
Keywords:datamining;medical;application
计算机信息管理系统以及数据库技术在医疗机构的广泛应用,促进了医学信息的数字化,使得医院数据库的信息容量急剧增加。这些数据蕴含了大量关于病人的病史、诊断、检验和治疗的临床信息、药品管理信息、医院管理信息等。如何才能不被信息的大海所淹没,从中及时发现有用的知识,更好地为医院的决策管理、医疗、科研和教学服务,已越来越为人们所关注,正是在这种背景下,医学数据挖掘应运而生[1]。
1数据挖掘技术
数据挖掘Dm是知识发现KDD的核心部分,是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中、人们事先并不知道但又是潜在有用的信息和知识的过程,诞生于二十世纪90年代,它的发展速度很快,汇聚了数据库、人工智能、数理统计、可视化、并行计算等多个学科,是多技术的综合。
任务:数据挖掘的任务常见有以下几种。
1)数据总结:其目的是对数据进行浓缩,给出它的紧凑描述。它主要关心从数据泛化的角度来讨论数据总结。
2)关联分析:其目的是找出数据库中隐藏的关系网,常用的技术有回归分析、关联规则、信念网络等。
3)聚类分析:聚类增强了人们对客观现实的认识,是概念描述和偏差分析的先决条件。它是根据数据的不同特征,将其划分为不同的数据类别。
4)分类与回归:它是数据挖掘中非常重要的任务,应用最为广泛。分类和回归都可用于预测,其目的是从已知的历史数据记录中自动推导出对给定的数据的推广描述,从而能对未来数据进行预测。
5)偏差检测:数据库中的数据常有一些异常记录,从数据库中检测这些偏差很有意义。偏差分析包括分类中的反常实例、例外模式、观测结果对期望值的偏离以及量值随时间的变化等。
技术:数据挖掘技术涉及到统计学、机器学习和模式识别等领域的知识,根据挖掘任务,数据挖掘技术可以分为概念描述、聚类分析、关联规则分析、分类分析、回归分析、序列模式分析等。选择用某种数据挖掘技术前,首先要将待解决的问题转化成数据挖掘任务,然后根据任务来选择具体使用哪一种或几种数据挖掘技术[2]。
过程:数据挖掘的过程一般由三个主要的阶段构成:数据准备、数据挖掘、结果表达和解释,对知识的发现可以描述为这三个阶段的反复过程。
1)数据准备:这个阶段又可进一步分成三个子步骤:数据集成,数据选择、数据预处理。数据集成将多文件和多数据库运行环境中的数据进行组合,解决语义模糊性,处理数据中的遗漏和清洗无效数据等。数据选择的目的是辨别出需要分析的数据集合,缩小处理范围,提高数据挖掘的质量。预处理是为了克服目前数据挖掘工具的局限性。
2)数据挖掘:这个阶段进行实际性分析工作,包括的要点是:先决定如何产生假设,再选择合适的工具进行发掘知识的操作,最后进行证实。
3)结果表述和解释:根据用户的需求对提取的信息进行分析,挑选出有效信息,并且通过决策支持工具进行移交。因此,这一步骤的任务不仅是把结果表述出来,还要对信息进行过滤处理,如果不能令用户满意,需要重复以上数据挖掘的过程。
2数据挖掘技术在医学中应用的可行性和必要性
由于医疗工作自身的特点,如病情观察的不可间断、各种医疗检查结果的纷繁复杂以及大量的医学文献专著等,要想使数据真正成为有用的资源,只有充分利用它为医疗工作的业务决策和战略发展服务才行,否则大量的数据可能成为包袱,甚至成为垃圾。面对“被数据淹没,却饥饿于信息”的挑战,需要引进一门新的技术――数据挖掘和知识发现,以解决好海量医学信息的存储开发与利用。因此,在医学中应用数据挖掘技术不但是可行的而且是必要的。
运用数据挖掘技术,支持医院各种层次的科学决策服务,现在已具备了充分的条件。一方面,我国的医院信息系统经过多年的自动化建设,已具备相当的物质条件和人才储备,并积累了大量数据,为数据挖掘应用奠定了一定的物质基础。另一方面数据挖掘在经过多年的发展之后已经形成相对成熟的技术体系,特别是在数据挖掘设计、数据抽取以及联机分析处理技术等方面都取得了令人满意的进展,为数据挖掘的应用奠定了技术基础。
3数据挖掘技术在医学的应用
近年来,数据挖掘技术在医学领域中的应用越来越广泛,主要表现在以下几方面。
3.1在医院信息系统中的应用
目前,我国大中型医院均建立了医院信息系统(HospitalinformationSystem,HiS),运用数据仓库和数据挖掘技术,对医院医疗活动过程中产生的海量数据进行深度加工可从中得到长期的、系统的、综合的数据;同时还可以通过决策树、神经网络、遗传算法、聚类等技术,对数据进行深层次的挖掘和有效利用,得到丰富的辅助决策信息。这两种技术的综合应用,能为医院的科学管理提供支持和依据,可以帮助医院管理者预测医院发展的趋势,满足更大范围、更深层次的管理分析需求,从宏观上把握医院的发展方向。
3.2在疾病辅助诊断中的应用
医学诊断问题是基于知识的序贯诊断问题,医生通过一定途径获取知识,形成推理网络,而病例数据储存在数据库中,因此如何从病例数据库提取诊断规则成了研究的主题。采用数据挖掘可以通过对患者资料数据库中大量历史数据的处理,挖掘出有价值的诊断规则,这样根据患者的年龄、性别、生理生化指标等就可以做出诊断结论,从而排除了人为因素的干扰。此外由于处理的数据量很大,因此所得到的诊断规则有着较好的应用普遍性。例如利用关联规则找出头部创伤患者作Ct检查的适应证以及将数据挖掘用于肝癌遗传综合征的自动检测等等都显示出数据挖掘技术在疾病辅助诊断的广阔的应用前景。
3.3在医学影像中的应用
当前医学多媒体数据主要来自医院中的一些成像仪器如:X光机、B超、Ct、电子显微镜等,DiCom的出现,促进了医学影像存档与通信系统paCS的发展和使用,使得医院有可能将来自不同设备的医学影像进行集中、统一的管理和使用。数据挖掘是集数据处理技术最新成果的系统性理论,尤其适用于医学影像数据分析这类多维数据。
医学影像数据挖掘的关键技术有数据预处理、信息融合技术等。数据挖掘在医学影像中应用主要在以下三点:1)提高目标影像质量和边缘提取:利用数据挖掘理论中各种数据的预处理技术去除或降低图像噪声的影响,提高目标影像质量或对目标进行边缘提取。HsuJH等人曾利用数据挖掘技术对乳腺超声影像的边缘检测算法进行研究并探讨了算法的有效性评估问题[3]。2)组织定征和概念描述:通过对目标器官或组织进行概念描述并概括这类对象的有关特征,从而获得或验证有关参数的动态范围。3)医学影像管理与检索:目前,医学影像存档与通信系统(paCS)已经发展成熟,基本解决了医学影像数据的存储管理问题,但影像的检索始终是研究热点。数据挖掘技术的应用提供了两种解决方案:一是由病例描述检索医学影像信息;二是由影像信息查询病例可能诊断[4]。
3.4在生物信息学中的应用
近年来生物医学工程研究有了迅猛发展,国内外学者采用数据挖掘技术在Dna分析、医学影像数据自动分析、糖尿病及心血管系统疾病患者多种生理参数监护数据分析等方面都进行了研究。
Dna在遗传学研究中的重要作用已经众所周知,数据挖掘理论中有许多有意义的序列模式分析和相似检索技术,因此数据挖掘技术被认为是Dna分析中的强有力工具。JiaweiHan和michelineKa-mher从异构和分布式基因数据的语义集成、Dna序列间相似的搜索和比较、同时发现的基因序列的识别、发现在疾病不同阶段的致病基因等方面阐述了数据挖掘在Dna数据分析领域中的应用[5]。
4结束语
医学数据挖掘是计算机技术、人工智能、统计学等与现代医学信息相结合的产物,是一门涉及面广、技术难度大的新兴交叉学科,需要从事计算机、医学工程及医务工作者进行通力合作,力争在多属性医学信息的融合、挖掘算法的高效性和准确性等关键技术方面有所突破。
参考文献:
[1]曲哲,林国庆,余奎.数据挖掘技术在医学影像中的应用[J].医疗设备信息,2004,19(6):33-34.
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[3]JiaweiHanmichelineKamber.数据挖掘概念与技术[m].范明,孟小峰,等,译.北京:电子工业出版社,2001:3-5.
数据挖掘技术分析论文篇7
关键词：网络数字内容挖掘；深度采集技术；互联网舆情
中图分类号：F49文献标识码：a文章编号：1674-7712（2014）12-0000-01
社会化媒体给互联网带来的变化在于，由社交网络参与用户组成的用户关系网，构成了信息的传播链，传播链上的不同节点（用户），对于信息的传播起着不同的作用。传统的挖掘技术只关注数据内容而忽略用户维度，具有一定的片面性。从数据挖掘的角度，针对社交网络的特点，只有综合考虑数据内容和承载数据内容的传播链（用户关系网）才有可能获得更有价值的挖掘成果。
一、网络数字内容深度采集技术
（一）异构多维网络数据采集
异构数据采集将文字、图片、音视频、多媒体等多种数据类型定义为数据的异构性。除了对于普通网页的采集能力，对于异构数据要求具备以下采集能力：支持论坛、博客、据微博等各类网站的数采集。支持文字、图片、音频、视频等做媒体信息的采集。对于不同来源、不同类型的异构数据具有准确解析元数据的能力，包括智能化自动分析，或者基于模板或规则的方法实现元数据准确解析。
在社交网络已经成为重要应用趋势的背景下，参与网络信息共享的主体不再单单是数据内容本身，而是包含了参与人这个重要因素。我们把数据本身作为第一维，而把数据产生和传播的参与人作为第二维，定义网络数据的多维性。在多维特征下，为了实现深度挖掘的目标，除了内容数据的采集能力，对产生和传播数据的参与人（用户）以及他们之间的关联关系（用户关系网）具备深度采集能力：
1.支持社交类网站用户信息采集。根据社交网站所能提供的信息，用户属性信息可以包括用户名、用户iD、信息数、粉丝数、关注数、个人介绍、个性化标签、教育信息、行业信息、地域信息、认证信息等。
2.支持内容数据中有关用户维度的信息采集。对于社交网络类型的数据源，在采集内容数据的同时，需同步采集到其发帖人名字或iD。对于多层传播的内容数据，比如评论、转发等，能够采集到内容数据在各个传播层次的驱动用户以及信息传播方向。
3.对于社交网络类型网站，能够根据需要采集用户之间的关联关系，比如关注关系，评论关系，转发关系等。
（二）社交网络穿透采集
以微博、社交网站为代表的社交网络是一种封闭或本封闭网络媒体，其内容数据并不是完全共享的状态。每个使用社交网络的用户，首先需要注册为一个用户，登录到微博或社交网站上才能浏览信息。提供社交网络服务的网站，为了网络信息安全，在用户认证、信息安全等方面一般都进行较为严格的控制。在这样的环境下，社交网络的数据采集一般会受到诸多方面的限制。
互联网海量数据以及时时刻刻产生新数据的背景，决定了任何数据挖掘工作，都不可能在将网络数据全部采集到本地的前提下进行，特别是社交网络所产生的巨大实时信息量。但是，如果采集模块能够根据数据挖掘工作的进展，不断调整数据采集的目标并提供给挖掘模块使用，则可以认为它已经为数据挖掘工作提供了最大限度的支持。依据目标驱动采集的要求，需要采集技术具备以下功能：
1.数据采集具有灵活的调用接口，可以嵌入数据挖掘模块，由挖掘模块按需方便调用。
2.支持多种采集手段，包括定点采集、元搜索，可根据指定的线索进行深度采集，比如可以根据搜索引擎的搜索结果进行进一步的深度采集。
二、网络数字内容深度挖掘技术
（一）非结构化数据挖掘。主要包括关键词抽取、自动聚类、自动分类、自动摘要、正负面情感分析等技术，实现对网络数字内容的基本挖掘功能，为进一步深度挖掘提供基础。
（二）多媒体挖掘。主要包括基于内容的图像检索技术，视频摘要和字幕提取技术，语音识别技术等。
（三）热点事件挖掘。热点事件挖掘是指从海量内容数据中挖掘出网民关注的焦点事件。热点事件挖掘需要综合运用对网络意见领袖、转发和评论信息的统计，结合内容聚类技术完成。结合地域特征和行业特征，还可以挖掘出基于地域或行业的热点事件。
（四）人物关系挖掘。通过社交网络中人物之间的信息传播特点进行统计分析，获得人物之间的关联关系。可以利用人物之间的关注关系、评论关系、转发关系等关系展开统计分析工作，其中评论关系能够比较客观地反映人物之间的关系。
（五）多维挖掘技术。以社交网络为特点的内容数据可以挖掘多维度信息，包括人与人的关联关系、人与事件的关联关系、事件与事件的关联关系以及时间维度下的事件演变过程。这些信息从不同的维度反应出事件相关的内在关联，其挖掘结果可以为网络舆情分析提供详实的数据支撑。
三、网络数字内容挖掘技术的实践意义及发展建议
网络数字内容挖掘技术是互联网内容管理和应用的重要支撑技术，是社会化媒体发展的新趋势，为网络数字内容挖掘带来了挑战，也带来了机遇。在传统挖掘技术的基础上，迫切需要加大投入，形成自主的技术、产品和应用，服务于互联网舆情分析以及其他互联网挖掘应用，创造社会和经济效益。
另外，海量数据的挖掘需要一个性能优越、功能丰富的数据存储和检索平台，作为网络挖掘系统的底层支撑平台。平台具有异构数据的统一搜索，支持结构化、半结构化、非结构化数据的统一搜索等功能；具有高性能、智能化信息处理、弹性扩展等特点和能力，可以支撑pB以上级别数据；无单点故障，具有故障感知、自动恢复、可在线扩展等功能；多检索引擎机制，对于不同的数据类型和检索需求，可以选择不同的检索引擎，比如全文检索、图像检索等。
参考文献：
[1]曹来成.利用容错技术提高p2p网络安全[J].哈尔滨工业大学学报，2009（03）.
[2]李军，马晨光，武平.一种p2p网络中对等结点间的身份认证方法[J].科学技术与工程，2009（21）.
数据挖掘技术分析论文篇8
有关计量经济学期末论文范文一：我国企业经济统计的现状与改革创新分析
在知识经济时展背景下，企业经济统计工作也迎来了新一轮的发展机遇和挑战。传统的思维模式不仅无法满足实际经济统计工作的需要，也阻碍着我国社会经济的进一步发展。所以必须要针对当前的经济统计工作现状，进行不断的改革与创新，从而更好的适应经济时代的发展。
一、企业经济统计创新的重要性。
现代企业制度的确立，为我国企业发展迎来了新一轮发展机遇和挑战，也对企业管理工作提出更高的要求。企业经济统计作为企业发展与进步的重要辅助手段，不仅为企业管理者提供精准的信息和决策依据，也为企业生产经营活动的顺利进行提供了有利的保障。企业管理水平的不断提高，也为企业信息化建设带来了一定的难度，而企业经济统计工作包含了丰富的信息化活动内容，这就要求统计人员要不断优化企业经济统计信息网络的功能，促进企业信息化建设得到充分的完善。企业发展诈略的制定和管理工作的顺利开展，也需要经济统计人员设置出更加科学合理的统计指标体系，从而统计出更加精准、完整的数据内容，同时也为企业生产经营提供更加精准的评估，从而促进企业的全面发展。因此，经济统计的创新对企业的建设和发展有着至关重要的作用。
二、当前企业经济统计现状。
一是很多企业统计制度不健全。当前，很多企业都没有建立起一套完整、统一的经济统计工作制度，使得企业工作人员无法得到精准、完整的统一报表，统计台账和原始记录也比较凌乱，企业管理者在制定发展战略和决策时也无法得到高质量的统计数据。同时，一些新兴的企业也在随着市场经济的发展在不断壮大，在这些企业中，很大一部分都没有建立起标准的企业统计制度，相应的统计部门与人员也没有进行标准的划分和合理的配置，统计报表也没有专业的统计人员进行报送，职员也没有按照相应的统计制度去开展统计工作，进行报表的计算和统计。
二是企业经统计人员缺乏法制理念。在开展统计工作过程中常常会遇到一些法律方面的问题，但是很多企业的统计人员都没有树立正确的法制观念，在统计中常常会为了自身利益，制造一些虚假数据，甚至还有一部分企业为了逃避税收而瞒报一些重要数据，严重影响了数据的真实性和完整性，这样的数据不仅无法得到人们的认可和接受，也会给统计工作带来一些不良影响。
三是相关企业统计人员的整体素质有待提升。目前，很多企业都没有重视起统计工作的重要性，统计人员也缺乏相应的专业知识和统计经验，企业也没有对相关统计人员进行定期培训，造成人员的知识结构和思维模式无法得到及时的更新和优化。而在开展实际工作时，由于统计人员的专业素质和工作水平一直无法得到显着的提升，运用的统计方法也难以符合企业发展要求，统计工作也难以顺利进行，导致企业统计信息不断弱化，也使得企业统计工作无法发挥最大限度的积极作用。
四是企业统计工作手段缺乏创新性。随着信息经济时代的发展，对统计信息的时效性、准确的要求也在不断提高，但是目前很多企业的统计手段都没有得到及时的优化，企业也没有为统计部门配备符合工作要求的办公设备，不仅使统计部门提供的数据的时效性和准确性无法得到应有的保障，也导致企业经济统计工作的质量和效率一直无法取得显着的提高。
同时，还有很多企业没有正确认识到统计工作的积极作用，认为经济统计只是对一些数据进行简单的整理，如数据报表的制作和填写等这种简单的统计工作，造成企业经济统计工作常常缺乏真实和完整性，也有很多企业由于严重缺乏统计方面的人才，也没有设立专门的统计部门，使得很多企业逐渐忽略了统计部门和开展统计工作的重要性。
三、企业经济统计创新的内容分析。
(一)统计思维理念方面的创新。
传统的统计理念早已无法适应信息时代背景下企业的发展需求，因此，企业必须要树立正确的科学发展理念，并将其作为开展企业经济统计工作的重要理论依据，而我们也必须要正视经济统计工作中的种种问题，并分析总结出问题的成因，通过定期的专业培训，使统计人员的专业素质和统计水平得到不断提升，还要制定出一套完整的工作规范，并要求统计人员严格按照制度规范开展统计工作，同时还要根据实际统计工作情况，建立其合理的奖惩机制，从而充分调动起统计人员工作的积极性和责任心，多为职员提供学习和实践的机会，促进统计人员的全面发展，也确保统计工作能够顺利进行。
(二)统计内容方面的创新。
统计内容方面的创新，主要体现在企业活动条件、企业投入和产出统计等方面的基本内容的补充和拓展，同时还要将一些已经过时的、没有实质价值的原始凭证，以及一些与实际情况不符的数据，进行适当的取舍，同时还要将信息化、网络化的企业虚拟运作统计真实的呈现出来，使统计人员的工作创造力得到充分的发挥，也将人本主义的企业文化统计充分反映出来。
(三)统计功能和方法方面的创新。
企业经济统计方面的创新主要体现在完整的企业统计指标体系的建立。评价功能的创新，其功能主要是对企业生产经营过程进行详细分析和评估，并且能够为企业的发展战略和重要决策的制定提供更加精准的判断标准与评估数据，其积极作用主要体现在企业生产经营活动过程中。分析功能的创新，主要是指企业经济统计人员能够利用先进的统计软件，以及科学有效的统计手段，对企业经济的发展现状和未来的发展趋势进行合理的分析和评估。而企业统计方法的创新则要求统计人员，要充分整合先进的科学技术，如：信息技术、网络技术等，通过这些技术的应用，使统计工作质量和效率能够得到不断的提高，不断完善企业业务流程，提升企业核心竞争力。
(四)统计人员管理方面的创新。
对于企业经济统计人员的管理，要不断结合企业的实际发展状况，设置出能够被更多统计人员所接受和认可的管理机制，从而更好的适应现代化企业发展的实际要求，同时也要为人员提供更多实践学习的机会，并对其进行定期培训，从而使其能够及时的掌握最新的统计理念和手段，知识结构和统计水平也得到不断的优化和提高，同时也要给予统计人员更多展示自己的平台，使其自身的优势和潜力能够得到充分的体现和发倔，并探索和创新出更多科学有效的统计手段。
经济统计是一项复杂的工作，对企业和社会经济的发展有着重要意义，必须给予充分的重视。但是目前很多企业开展的经济统计工作还存在一些有待解决的问题，使得统计工作质量和效率也无法得到显着的提升。因此，统计人员必须要深入分析和总结不同阶段统计工作中的问题，采取有效的解决对策，实行创新性统计，从而使经济统计工作的适应性和灵活性得到不断的提升，从而更好地为企业发展服务，提升企业的竞争力。
参考文献：
[1]吴东晟，李晓明。我国企业经济统计创新问题研究[J].生产力研究，2009,12(20)：25-32.
[2]牟钟捷。探讨我国企业经济统计的创新问题[J].城市建设理论研究(电子版)，2013,23(36)：12-14.
[3]王小红。关于我国企业经济统计创新问题探究[J].经济视野，2014,15(21)：77-78.
[4]林琳。我国企业经济统计创新问题分析[J].商场现代化，2012,25(20)：23-25.
有关计量经济学期末论文范文二：经济统计中数据挖掘技术的使用分析
伴随着经济统计发展，经济统计的经验累积，目前的经济统计所需要统计的数据已经非常庞大，数据统计者在进行数据统计时，如果仅适用数理知识的采集，并不会对数据进行深入挖掘，造统计结果不准确。统计数据的数量逐渐增多，数据类别也同样增加，对此，如果仅仅是使用以往的数据统计方式，并不能准确、全面的实现数据分析并统计的工作。数据挖掘技术是目前全新的统计方式，其具备良好的数据统计方式，能够横向的对数据进行挖掘，进而更好的对经济数据进行统计，更好的满足社会对经济统计数据的需求。
一、数据挖掘技术概论。
数据挖掘技术简单的说就是对数据信息进行深入挖掘的一种技术，在实际的使用过程中，能够将复杂的数据库变得更加的简化，进而从中发现能够利用的数据信息，并加以分析和整理，进而达到庞大且散乱的数据得到充分的利用。目前我国的经济数据统计信息量非常庞大，并且还带有数据不完整、随机性强的特点，这些都造成常规的数据统计方式和系统无法充分的分析并统计经济数据。数据挖掘技术能够将这些具备随机性强、完整性低的原始数据进行分析和统计，最终形成一套能够合理利用的统计数据形态，以便于数据使用者更好的对数据进行应用和提取。这样能够将数据进行更准确、更全面的收集、分析和加工的技术被称为数据挖掘。
数据挖掘的特点是能够自动的将有价值的数据发现并收集，然后对其进行处理、加工，将大量的信息处理、加工之后对其进行分析和统计，进而实现数据的有效性、准确性和实用性。
二、数据挖掘技术在经济统计中的应用效果。
1.综合性应用能力较强。数据挖掘技术已经被许多的统计工作所合理应用，并且发挥着至关重要的作用，其中也包括经济统计。数据挖掘技术不仅仅是一种数据挖掘能力强、具备统计能力的技术，还能够根据数据使用者的要求将数据进行分类和统计。因此，数据挖掘技术在经济统计中，能够有效地将数据进行开发、整理和分类，给统计数据的使用者提供更好的便利服务。
2.较强的有效性。数据挖掘技术目前在我国应用的实践并不长，但是其在经济统计的工作中的实际应用效果非常好，并且还具备稳定的工作性能，不仅仅是能够对经济数据进行整理、分析和统计，还能够更加有效的对挖掘出更多有价值的信息，在实际的应用中能够表现出较高的有效性。
3.数据挖掘技术能够更有效的应用于宏观型的数据库。目前，我国的经济统计多数还是使用的传统的经济统计方式，收集和统计的数据信息并不能形成一个有机整体，在进行数据的管理时，仍然会出现许多的问题。对此，就需要利用新技术来提升经济统计的有效性。宏观经济统计数据库能够给数据挖掘技术提供相当合适的统计平台。对于经济统计来说，其统计的数据必须要准确无误，这就需要有大量且可靠的数据资源，宏观经济统计数据库的特点便在于此，所以数据挖掘技术能够更有效的应用于宏观型的数据库。
三、数据挖掘技术的数据挖掘流程。
数据额挖掘的整个流程主要为在数据库中中利用数据挖掘算法收集相关的数据，然后围绕着数据挖掘进行的预处理，进行多次重复的对数据进行统计和处理。整个数据发掘过程是由多个挖掘步骤所组成的，数据挖掘仅仅是整个挖掘技术的一个主要步骤。数据挖掘收集的主要步骤有以下四个。(1)定义目标阶段。根据数据统计者的要求定义数据挖掘目标。定义目标的适配度会直接影响数据挖掘的最终效果，对此，就需要具有应用领域知识的专家和数据挖掘经验的技术人员共同写作对目标进行定义。一方面需要对各种算法进行对比，最终确定最行之有效的算法之一，另一方面确定数据挖掘能够充分的满足实际工作要求。(2)数据准备阶段。数据准备阶段是数据挖掘技术中最为重要且过程最长的阶段。这个阶段主要分为三个步骤：数据挑选，数据处理和数据变化。数据挑选主要是指从数据仓库或数据库中挑选所有相关的数据，将这些数据定义为目标数据。数据处理是指对目标数据进行初步的处理，然后挑选出挖掘出符合要求的数据。数据变换是指对挖掘出服务要求的数据进行精简，即从数据处理中挖掘出的数据进行更深层次的挑选，最终挑选出完全符合数据统计要求的数据。(3)数据挖掘阶段。这一阶段是主要的数据挖掘阶段。首先是预定算法，换而言之就是采用怎样的条件挑选数据，并进行挖掘。
然后针对算法完成数据挖掘工作。在完成之后，便可以进行数据挖掘模块的计算。这个阶段是相关领域专家和数据挖掘分析者最为关注的一步，也能够被称为实际上的数据挖掘。(4)评估阶段和结果显示。根据数据使用者的要求将数据进行分析并将结果显示，将有价值意义的数据显示出来，并且将挖掘出的数据进行价值评估，对于无意义的或存在重复的数据删除。如果最终挖掘出的数据无法满足数据使用者的要求则返回到上一步，重新筛选。
四、数据挖掘在经济统计中的发展方向。
目前数据挖掘的发展方向可以从多个方面展开：(1)根据数据使用者的要求开发出各种数据挖掘系统。具备较强功能性的数据挖掘系统仍然难以处理各种数据，对此就需要针对要求制定出各式各样的数据挖掘系统，例如空间数据库挖掘和关系数据库挖掘等。(2)提升数据挖掘显示结果的确定性、可表达性和有效性。需要已经挖掘出来的数据能够充分表明数据库的主要内容，并且能够运用于实际的相关领域当中。对具备缺陷的数据需要进行分析，以相似的数据或者有规律数据的形式展现出来。(3)数据挖掘结果简化。挖掘出的数据最终使用者并非是数据挖掘的专家，所以挖掘结果一定要简化。
(4)交互式、多抽象层数据挖掘。交互式数据挖掘能够准许用户对数据进行精确挖掘，数据的焦点具备动态改变的特点，从多个角度多个抽象的层次灵活的收集数据、挖掘数据。(5)数据挖掘的保密性和安全性。因为最终的经济统计结果需要一定的安全性和保密性。对此，就需要加强数据挖掘结果的保密性和安全性，以免数据造成泄漏，隐私被别人侵犯。
五、结语。
经济统计工作对我国的经济发展有着至关重要的作用，伴随着挖掘技术在经济统计中的应用，对数据统计的分析也更显高标准化和高质量化。对此，提升数据挖掘技术的应用效果，能够有效的提升统计工作的统计结果质量，让其具备可靠、真实的特点，进而给政府提供指定社会战略发展目标的有力证据，帮助工业企业确定经济发展目标。数据挖掘技术在经济统计中具备巨大的社会效益和经济效益。
参考文献：
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[4]王福根。数据挖掘技术在建模、优化和故障诊断中的应用[J].红外与激光工程。2013,35(10)：621-629.
数据挖掘技术分析论文篇9
[关键词]大数据；数据挖掘
中图分类号：tp311.13文献标识码：a文章编号：1009-914X（2014）35-0286-01
当“大数据”铺天盖地般向我们涌来，人们往往期冀能够对大数据能够有更进一步的了解，“数据挖掘”因此成为我们理解大数据概念绕不过去的“坎”。通过将大数据与数据挖掘进行对比分析，将有助于人们了解大数据的来龙去脉和未来真实走向。
1.基本概念
数据挖掘，顾名思义就是从大量的数据中挖掘出有用的信息，即从大量的、不完全的、有噪声的、随机的、模糊的数据中，提取隐含其中的、规律性的、人们事先未知的、但又是潜在的有用信息和知识的过程。数据挖掘是一个在海量数据中利用各种分析工具发现模型与数据间关系的过程，它可以帮助决策者寻找数据间潜在的某种关联，发现被隐藏的、被忽略的因素，因而被认为是在这个数据爆炸时代解决信息贫乏问题的一种有效方法。数据挖掘作为一门交叉学科，融合了数据库、人工智能、统计学、机器学习等多领域的理论与技术。数据库、人工智能与数理统计为数据挖掘的研究提供了三大技术支持。
大数据是通过高速捕捉、发现和分析，从大容量数据中获取价值的一种新的技术架构。著名研究机构iDC给大数据的定义，有四个"V"字开头的特征：Volume（体量大），Velocity（速度快），Variety（种类杂），Value（价值大）。Volume是指大数据巨大的数据量与数据完整性Velocity可以理解为更快地满足实时性需求；Variety则意味着要在海量、种类繁多的数据间发现其内在关联；Value最重要，它是大数据的最终意义：挖掘数据存在的价值。
2.相互联系
大数据是数据挖掘的概念再升级。相比于兴起只有2～3年的大数据概念，已有20多年发展的数据挖掘可称得上大数据的开山鼻祖。因为大数据和数据挖掘的本质是相同的――对数据进行挖掘分析，以发现有价值的信息。而且大数据的兴起，正是在人工智能、机器学习和数据挖掘等技术基础之上发展起来的，而人工智能、机器学习又是在为数据挖掘服务。从表面上看，大数据与数据挖掘的显著区别在于“大”上。然而深入分析就会发现：一方面，数据挖掘的对象不仅可以用于少量的数据，而且同样适用于海量数据，只是由于挖掘方法和技术工具的不断升级换代，换了个新的名称而已；另一方面，大数据的本质不在于“大”，而是以崭新的思维和技术去分析海量数据，揭示其中隐藏的人类行为等模式，由此创造新产品和服务，或是预测未来趋势。所以大数据和数据挖掘的概念在一定时期还会并存，因应于使用的时机、场合或使用人的习惯，真正的关键点是如何体现出数据的价值。
大数据是数据挖掘产业化的表现。长久以来，数据挖掘的经典案例――“啤酒与尿布”被广为传颂，然而这一传奇故事显然跟不上时代大发展的步伐，取而代之的是谷歌成功预测流感的案例。数据的价值在于信息，而技术的价值在于利润，数据挖掘可以看作是专业技术领域的专业名词，到了商业领域就需要进一步的包装与升级。只有这样，一系列的开放式平台、技术解决方案才能迅速“火”起来。显而易见，这种商业的运作模式已经非常成熟和成功。目前，大数据已被视为创新和生产力提升的下一个前沿，正成为国家竞争力的要素之一，在世界范围内日益受到重视，多国政府加大了对大数据发展的扶持力度，甚至上升到国家战略的高度。某咨询公司研究显示，全球对大数据项目投资总额2012年已达45亿欧元（约60亿美元），2013、2014两年均会保持约40%的增长速度。
3.简要小结
当前，数据挖掘在专业领域的地位已经非常牢固，但大数据还受到民众和业界的诸多质疑，认为是一种商业噱头和忽悠。其实很多争论实质上并非在讨论同一问题。比如，有人举例说，《大数据时代》的作者维克托・迈尔―舍恩伯格认为，“人们处理的数据从样本数据变成全部数据”的结论至少从目前的数据收集和分析能力来说是不可能实现的。我们应该看到，没有不变的真理，只有客观规律。任何技术都不是万能的，作为一种技术而言，它仅代表了一种发展方向，它因为能够解决某一现实问题而具备存在的价值；至于技术的商业化运用成不成功，则还受制于运用推广的方式等其它诸多因素。例如，对比上世纪末“互联网经济泡沫”破灭时的哀鸿遍野和前不久阿里巴巴在美国上市的一片赞歌，可以看出：互联网技术的发展势不可挡，互联网产业发展一波三折，只能说产业和技术紧密相联，但终究不是一回事。
参考文献
[1]维克托・迈尔―舍恩伯格著，周涛译.大数据时代：生活、工作与思维的大变革[m].浙江：浙江人民出版社，2012.12
[2]朱明.数据挖掘（第二版）[m].合肥：中国科学技术大学出版社，2008.11
作者简介
数据挖掘技术分析论文篇10
关键词：云计算；海量数据；数据挖掘
随着云计算、物联网和信息技术的发展，海量形式多样复杂的数据爆炸式的迅速增长，对这些海量数据进行挖掘，分析出其潜在隐藏的巨大价值对经济社会的发展具有重要的指导作用。云计算具有的海量数据存储能力和弹性的计算能力为海量数据挖掘提供了一种有效的方式。文章首先介绍数据挖掘的定义、起源和方法，然后论述了数据挖掘的优势和存在问题，最后分析了数据挖掘实现的步骤、功能和关键技术。
1数据挖掘概述
数据挖掘是数据库中知识发现的过程，是指从数据库中包含的海量数据中提取出隐含的、未知的、有潜在利用价值的信息的过程，这个过程主要由数据准备、数据挖掘和结果表达与解释这三个阶段构成[1]。数据挖掘具有决策支持功能，能够高效自动地对企事业的海量数据进行分析，挖掘出潜在的有利用价值的信息，从而帮助决策者做出正确合理的决策。
数据挖掘因其可对海量数据进行挖掘提取出有潜在价值的信息而被广泛关注，其主要经历了电子邮件、信息、电子商务和全程电子商务这四个阶段，软件即服务模式的出现形成了如今全程电子商务模式[1]。
对数据进行挖掘所采用的方法论主要有5种，分别是数据取样，数据特征探索分析和预处理，问题明确化、数据调整和技术选择，模型的研发和知识的发现，模型和知识的综合解释与评价。只要采用合理有效的数据挖掘方法才能高效的实现数据挖掘任务，提取出有价值的信息。数据挖掘可以从不同角度进行，具体来说，数据挖掘方法有分类、回归分析、聚类分析、关联规则、特征分析、变化和偏差分析、web页挖掘等[1，2]。但是，并没有一种方法可以适用于所有数据类型的挖掘，实际应用中需要依据所挖掘数据的类型找到合适的方法对数据进行挖掘。数据挖掘具有较高的商业价值，在通信、医疗、制造和财务金融等行业应用较多。
2基于云计算的数据挖掘优势和存在问题
采用基于云计算方式的海量数据挖掘具有其独特的优势，主要表现在以下几方面：云计算有较好的开发环境和应用环境来处理海量数据，从中挖掘出有价值的信息；云计算模式可进行分布式的并行数据挖掘，实现实时、高效的数据挖掘；基于云计算的数据挖掘开发更方便，利用现有设备对海量数据的处理能力和速度得到提高，可自由增加结点，容错性也有提高；基于云计算的数据挖掘对数据挖掘的门槛较低，满足了海量数据挖掘需求，同时确保了数据挖掘的共享性[3，4]。
云计算技术的应用虽然已经很广泛了，但其技术并不是很成熟，因此，基于云计算的数据挖掘也存在如下一些问题：数据挖掘任务、采集以及预处理具有不确定性；采用合适的算法和并行策略来处理目前海量的数据挖掘，以提高数据挖掘的并行效率；数据挖掘的方法与结果具有不确定性；对数据挖掘的结果所做出的评价具有不确定性；要确保软件和服务的正确性、安全性和高质量[3]。对于上述存在的这些问题，已经有一些策略可以去解决。
3数据挖掘的步骤、功能和技术
3.1数据挖掘实现的步骤
不同应用领域的数据挖掘有着不同的步骤，且任何一种数据挖掘技术都有自己特有的特性和步骤，数据挖掘的过程也会因问题和需求的不同而不同。但是数据挖掘实现的步骤大致可分以下几步：对数据的来源和数据深入理解，获取相关的知识和技术，对数据进行整合和检查，将错误和不一致的数据踢出去，对模型和假设进行建立，数据挖掘工作的实施，对数据挖掘结果进行测试和验证，对获取的信息进行解释和应用[1]。从这个处理过程可以看出，大部分工作是数据的预处理，只有完成了预处理阶段的工作才能更有效地对数据进行挖掘和分析。
3.2数据挖掘功能
数据挖掘通过对获取的潜在的有价值信息进行分析来预测未来的发展趋势，帮助决策者做出合理正确的决策。数据挖掘的功能可以概括为以下五个方面[1]：对未来的发展趋势和行为做出自动预测，通过对数据库中数据关联进行分析生成的规则有较高的可性度，通过聚类增强对客观现实的认识和有利于描述概念与分析偏差，数据挖掘有利于对对象的内涵和相关特征进行描述，从数据库中对存在偏差的数据进行检测。
3.3数据挖掘关键技术
数据挖掘的关键技术主要有人工神经网络、决策树、遗传算法、K近邻算法和关联式规则[1]。人工神经网络是通过采用类似于大脑神经突触连接结构对信息进行处理的一种数学模型，具有自学习、联想存储和高速寻找最优解的功能。决策树是预测模型，通过决策图和可能的结果来对目标进行规划，是特殊的树结构，包含决策节点、机会节点和终节点三种节点，一个决策树的产生有分类树、回归树和CaRt三种方法，决策树容易理解和实现、前期准备工作量小、能同时处理不同的数据类型、是一个白盒模型、能通过静态测试做出预测、得到可行高效的结果[1]。遗传算法通过类似于生物进化过程的随机化搜索方法来寻求最优解，需要经历初始化、选择、交叉、变异、全局最优收敛这几个过程，具有随机性、并行性、容错能力强等优点。K近邻算法一种机器学习算法，只能计算最近的样本、且计算量很大。关联式规则是从海量的数据中挖掘出有利用价值的数据项之间的关联性，可以根据关联规则处理的数据类型、涉及的数据的维数和抽象层次分为不同类型，采用关联规则进行数据挖掘的一些相关算法主要有apriori算法、基于划分的算法和Fp-树频集算法。数据挖掘还需要用到哈希函数、二维存储器和幂定律等一些相关知识。
4结束语
文章研究了基于云计算的数据挖掘技术，相比于传统数据挖掘，基于云计算模式的数据挖掘在成本、计算速度、容错性、和程序的开发等方面都表现出明显的优势。随着云计算技术的发展，数据挖掘研究将会有新的突破和更有利的技术支撑，能够更高效地从海量的数据中挖掘出隐藏的具有潜在利用价值的信息来服务于各行各业的决策者，帮助其更快速合理地做出正确的决策。
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