数据挖掘论文（8篇）
在现实的学习、工作中，许多人都写过论文吧，通过论文写作可以培养我们独立思考和创新的能力。你知道论文怎样写才规范吗？差异网为朋友们整理了8篇《数据挖掘论文》，希望能够满足亲的需求。
数据挖掘论文 篇一
0 引言
随着我国利率市场的推进和改革的不断深入，我国银行业面临的竞争压力也越来越大，若想在竞争中处于不败之地，中国金融业必须改变经营观念，以客户需要为中心，以客户满意为宗旨，改善企业与客户关系，不断地提高自身的服务水平和决策能力。 由于在银行日常的业务处理过程中，收集并积累了大量和客户有关的业务数据，银行希望能够对数据库中存储的这些大量数据信息进行分析和处理，提取潜在的、有应用价值的信息，从而提高银行的服务和决策水平。 对企业或银行而言，能否对客户相关数据加以进一步利用，已成为在竞争中取得优势的关键和基础。 数据挖掘就是对大量的数据信息进行提取、发现和获得有用的知识和规则的技术，为制定经营策略提供有利的参考依据，进而提高客户服务水平，加强客户关系管理[1].
1 客户关系管理的涵义
客户关系管理是指企业为了获取最大限度的经济效益，制定以客户服务为中心的发展策略，引导客户的投资行为，最大限度地满足客户的需求，建立与客户持久的关系，企业也从营销中获得利润，实现双赢。 客户是企业重要的资源，客户关系也越来越受到关注和重视，应该加强客户关系的建立和维护，改善企业和客户的关系，进而形成长期稳定的客户群体，实现企业盈利的目的。
2 数据挖掘技术在银行客户关系管理中的应用
数据挖掘是一种信息处理方法和技术，主要是对大量实际应用的数据进行提取，并进行深入地分析和处理，从而获得有用的信息和规则，为企业的管理和制定经营策略提供参考依据。 数据挖掘作为一种新兴的技术被广泛应用到银行客户关系管理中，对数据库中存储的大量客户相关数据进行深层次的挖掘，提取出来的有用的知识或信息可为管理人员提供参考依据，进而制定出合理的、有利于企业发展的决策，提高企业的竞争能力。 常用的数据挖掘方法有决策树、遗传算法、神经网络及聚类分析等[2].
2. 1 数据挖掘技术在银行客户关系管理中的重要性
数据挖掘技术在银行客户关系管理中的作用主要体现在以下几个方面：
（ 1） 客户盈利能力分析。 不同客户的价值是不同的，数据挖掘可以对不同市场活动情况下客户盈利能力的变化进行分析和预测，进而制定合适的市场策略；（ 2） 客户获得、流失和保持分析。 银行为客户提供的产品基本都相同，由于企业间竞争的不断加剧，发展新客户的同时也应重视原有客户，可以通过不断地改善现有客户的服务来避免客户流失。 利用数据挖掘技术建立客户流失的预测模型，可以采取预防措施防止客户流失；（ 3） 交叉营销。 银行为客户提供新的产品或服务，即进行交叉销售。 数据挖掘技术可以提供帮助信息，为不同客户分析并制定出合理的服务匹配；（ 4） 客户群体分类分析。 优质客户能够为银行带来客观利润，因而为高价值客户提供优质服务很重要。 多数的中间客户则处于高价值与低价值中间，也是银行重要的客户群体。 通过数据挖掘技术对大量的客户进行分类，针对不同的客户提供不同的产品和服务。
2. 2 数据挖掘技术方法
数据挖掘技术主要有聚类、分类和关联分析等分析方法，广泛应用于客户关系管理。 聚类分析实现对客户进行分类，利用分类法能够识别优质客户，通过关联分析进行交叉销售[3].
2. 2. 1 分类分析
假定数据库中每条记录都属于某一确定的类别，由一个称作类属性的值确定。 分类分析就是通过对训练数据集中的数据的分析，对不同类别进行描述并建立分析模型或获得分类规则，然后将这个分类规则应用于其它数据库中的记录。 分类分析有两步过程： 第一步是建立模型。 通过分析记录数据来构造模型； 第二步是使用模型进行分类。 如果模型的预测准确率可以接受，就可以用它对类别未知的数据对象进行分类。
分类法可将客户划分为不同的群体，各个群体有着明显的行为特征。 企业可以更好地理解客户和发现群体客户的特点，从而制定相应的市场策略。 同时，通过对不同客户群的`交叉分析，还可以发现群间的特点和规律。 分类方法通常建立的模型以分类规则、判定树形式出现，主要包括决策树、贝叶斯分类、遗传算法分类等，最为典型的决策树方法是 ID3 算法和算法 C4. 5.
例如，针对某一产品的营销，银行如何在众多的客户中识别出相应的客户。 这里可首先假设类属性是“是否为优质客户”,然后采用分类法，最后确定出优质客户的评估标准。 分类法可以帮助企业快速确定相应客户，进而提供相应服务。 同样为了防止客户流失，首先要了解顾客的需求。 首先设类属性是“顾客是否流失”,再利用数据挖掘方法对大量的客户信息进行分析，建立数据模型，以确定客户的特点和属性，为其提供个性化服务。
2. 2. 2 关联分析
关联分析就是在训练集的基础上，通过分析记录集合，推导出相关性的结果，目的是为了挖掘出隐含在数据间的相互关系，发现客户数据信息之间的相互依赖或某种规律性。 交叉销售是指银行向客户推销新的产品或服务，客户可以得到相应的服务而受益，银行也因营业额的增长而获得利润。 关联分析法可以在对客户过去的购买数据的分析找出影响客户购买产品的因素，即找出客户的投资行为与其他属性如性别、年龄、职位等的关联关系，并建立预测模型对客户以后的购买进行预测，分析哪些用户对金融产品感兴趣，哪些用户对理财产品感兴趣，从而实施有效的营销[4].
2. 2. 3 聚类分析
与分类分析不同，聚类分析的数据集合还没有进行任何分类。 聚类分析是对数据库中的记录数据进行分析，按照类内相似度最大，类间相似度最小的原则分类。 聚类即平常所说的“物以类聚”,是把一组个体按照相似性分成若干类别。 业务人员面对服务营销的特定需要和大量的客户信息，希望得到有效的帮助和提示，进而对特定的客户分类群体采取相应措施进行营销。 通过聚类分析方法，对大量的客户数据信息进行处理，对客户分类划分，可以发现每个类别客户的不同特点，从而提供针对性的服务，为其提供相应的服务和产品，快速准确地找到潜在客户，提高工作效率，降低营销成本。
聚类分析主要有统计方法、机器学习方法、神经网络方法等，在实际应用中经常和分类分析方法结合起来使用。 例如，分析人员可先利用聚类分析对要分析的数据划分类别，然后用分类分析方法进一步分析不同类别的数据集合，挖掘出各类别的分类规则，最后使用分类规则对整个数据集合重新进行划分，通常能获得较好的分类结果。 通过两种方法的结合使用得到满意的划分结果。
3 结语
数据挖掘是客户关系管理中的关键技术，本文主要探讨数据挖掘在客户关系管理上的应用，对聚类、分类、关联分析等挖掘技术进行了详细的介绍。 数据挖掘通过对大量的客户信息进行分析和处理，为银行管理人员提供客户分类、盈利能力以及潜在的用户等有用信息，找出各种数据之间的关联性，从而能够为客户提供满意的服务，加强了客户关系管理的维护和建设，为决策人员提供准确的指导信息，辅助决策者制定最优的营销策略，降低了运营成本和决策风险。
参 考 文 献
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[3]左爱群，杜 波。 数据挖掘在银行客户关系管理系统中的应用[J]. 武汉工业学院学报，20xx,25（ 3） : 52 -55.
[4]尹晓丽，方旭昇。 数据挖掘技术在银行 CRM 中的应用[J]. 经济研究导刊，20xx（ 20） : 112 -113.
数据挖掘论文 篇二
摘要：中医临床理论多是由著名医家的经验升华形成的，反映了临床上不同学术派系以及不同学科的优势特征，但这其中不免掺杂了个人主观经验，因此本文就中医临床理论研究中医病案为基础，对应用病案数据挖掘结果来总结和重建中医临床理论的方式进行了探讨，认为该方法可为完善中医临床理论提供客观的数据支持，使中医临床理论的来源更具有科学性。
关键词：病案；数据挖掘；中医临床理论；转化医学；临床
科研一体化中医临床理论决定着中医临床学科的发展水平，是中医临床发展的动力。从古至今，中医名医名家辈出，他们的临床经验和学术思想不断提炼升华，逐步形成了传统的中医临床理论。新中国成立以来，中医不断汲取最新的科技成果，进行了大量临床实践，而中医临床理论发展缓慢，己经成为制约当代中医学术发展的瓶颈，对如何开拓中医临床理论的研究，可谓见仁见智，但各种新的临床理论常常裹挟着“各家学说”。在当今大数据和信息技术发达的背景下，运用数据挖掘技术对中医病案进行大数据分析，客观揭示当前中医临床理论的本来面目，尽可能减少个人见解的偏倚，对于推动中医临床理论发展具有重要的现实意义，本文就基于病案数据挖掘的中医临床理论重建进行探讨如下。
1传统中医临床理论的构建框架
1.1中医古典文献是传统中医临床理论的基础
众所周知，中医之所以能够屹立千年不倒，很大一部分原因是因为其有独特的理论体系，而在这其中，中医古典文献做出的贡献应该是第一位的。因为这些古典文献的记载和流传，为后世的医家提供了参考和借鉴，使得我们从前人的思维上不断创新，与临床进行有机结合，不断研究出新的适合于当前时代的临床理论。例如，中医学无论在理论研究还是在临床治疗方面的丰富，许多根本性的理论都是源自于《内经》。该书创立了藏象、经络、诊法等各方面的理论[1]，勾画了中医理论的雏形，构建了中医理论体系的基本框架。到后期东汉时期张仲景的《伤寒论》则是创造了以六经辨证和脏腑辨证为主的局面，其所倡导的“观其脉证，知犯何逆，随证治之”使得辨证论治登上新的高度。到了金元时期，就是百家争鸣的时代，这期间以金元四大家为主的学派开始萌生，留下了许多可供后世医家参考的古典文献并创建了不同的临床理论，而明清时期以叶天士和吴鞠通为首确立的卫气营血和三焦辨证，使温病学的辨证理论逐步趋于完善，至今仍是指导临床治疗温热病的理论依据。总之，传统中医临床理论的构建和完善，离不开前人的摸索与贡献，也得益于著名医学家创建的传统中医理论，使得我们现在的中医体系不断的饱满和充实。
1.2当代著名中医的临床经验不断提升为中医临床理论
传统中医的临床理论，在很大程度上展示着著名医家的临床经验。在中医理论与实践发展的相互促进过程中，当代医家通过读书、临证、心悟将实践经验不断总结并升华为理论，又在实践中不断完善既有的理论，成为中医理论发展的重要途径和模式，而当代中医理论的发展则需要将传统理论与现代实践相互融合起来。例如上世纪60年代时，面对中医基础理论中新的思想相对匮乏的这一局面，邓铁涛结合其治疗的临床经验，首次提出了“五脏相关学说”。尽管当时的理论准备并不完善，但是这一理论的提出，在很大程度上完善并且取代了“五行学说”中某些模糊性和不确定性，并且随着时代的发展，逐渐验证了邓老的这一经验的正确性，也成为指导中医临床理论的一大重要体系[2]。又如，脑出血这一现代疾病在古代名为中风，多数是“从风而治”，认为肝脏与中风的关系最为密切。随着时代的推进，自20世纪80年代以来，许多学者根据微观辨证和中医理论“离经之血便是瘀”，提出急性出血中风属中医血证，瘀血阻滞是急性期脑出血的最基本病机，是治疗的关键所在[3]。故现代中医临床治疗上多以活血化瘀法治疗脑出血、脑梗塞这一系列疾病。若是仔细研读传统中医临床理论后，我们不难得出其构成和完善离不开当代著名医家的临床经验，它是在历经岁月的洗礼下不断塑造成型的。
1.3传统中医临床理论不断将现代医学相关内容中医化
传统中医临床理论不断吸收现代医学的理论，将其相关内容不断中医化，将病人的各种证型通过五脏辨证、阴阳五行辨证以及八纲辨证划分得越来越细化，以提供病人在中医临床上治疗的理论依据。中医吸取了现代医学理论后正在不断壮大其内容，现代医学相关内容中医化在许多难治疾病的辨证治疗中都起到了良好的指导作用[4]。如艾滋病是古代传统中医辨证论治的空白，通过对艾滋病中医病因病机、证候规律、治法方药的系统研究，提出了“艾毒伤元”“脾为枢机”“气虚为本”的病因病机学说，确立了艾滋病“培元解毒”“益气健脾”的治疗原则，为中医药防治艾滋病奠定了理论基础，为进一步提高艾滋病的中医药临床诊疗效果提供理论依据[5]。
2当前中医临床理论发展存在的不足
2.1中医主流理论不突出且与时俱进力度不够
不可否认的是，当代的中医临床理论发展也是存在诸多不足的，中医理论的完善和发展是中华五千年来集体智慧的结晶，个别医家提出的临床理论可能各有千秋，其所立的角度和思维也不尽相同。例如，同是治疗输卵管阻塞这一疾病时，朱南孙教授认为多是由于湿蕴冲任所致，其用自拟的清热利湿方来进行治疗；而李广文教授则认为这一疾病多是由于瘀血阻络为主，治疗上以活血祛瘀为法，拟通任种子汤进行治疗[6]。又如对于“和解法”这一治疗方法的理解，当代名医蒲辅周老先生认为“寒热并用，补泻合剂，表里双解，苦辛分消，调和气血，皆谓和解”。而方和谦教授则认为“在治法上扶正祛邪，表里兼顾，此法就为和解法”。不同的医家在面对不同的疾病，甚至是不同的理法方药时，所持的看法常常是“各家学说”，这就导致了当前中医临床理论发展比较混乱，不能全面地体现中国五千年来发展过程中的中医主流理论。目前中医基础理论还存在一个缺陷就是它的与时俱进力度还不够，很多古代经典方药的主治病症，在当今时代已经不再多见了。比如蛔虫导致的蛔厥这一致病因素在现代已经不再常见，对应的乌梅丸的主要适应病症也不再是蛔厥；在针对没有明显临床表现的疾病如乙肝时，按传统中医往往体现出“无证可治”的状态；传统的诊断与现代检查相结合的力度也不够，中医临床基础理论在某些程度上忽略了其与生化、B超、X光、CT等现代检查结果的结合，并没有用中医理论对其做一合理的陈述；且现在临床上很多中药的药理作用、性味归经的研究作用还不够深入、细致，其作用不能在微观上得以解释。这些都导致了临床上很多情况没有从中医理论来认识中医，不是“以中解中”，而是“以西解中”，形成了临床抛弃中医理论的状态[7]。由于中医学是一门实践性很强的学科，它是在哲学辨证的思想指导下，与临床经验不断结合，这与西医知识体系相比较，难免存在一定的滞后性，这都会使得中医临床理论发展相对的落后。
2.2部分中医理论带有权威专家的“个人学说”偏见
传统中医强调个人经验和学说，以中医内科学为例，第八版中的脑系疾病在第九版中已经删除，其涉及到的各种脑系疾病大多数归属于心系疾病与肝系疾病。根据其版本的不同，我们可以明显看出其凸显的中心内容及其思想不同，其多是体现编著者的理论思想，在一定程度上并没有客观地揭示疾病的本质，治疗理论也不够完善，一部分内容与最新研究得出的论文理论不符，这使得当代中医临床理论在某些程度上，带有权威专家的“个人学说”色彩。由于现代西方先进的科技文化流入，使得中医在一定程度上备受质疑，而正是因为人们对于中医理论的一些偏见，才使得中医长期让人诟病。
3新的时代背景下中医临床理论发展方向
3.1临床理论应具有真实性与系统性
中医临床理论的发展方形应当是建立在客观并且真实的临床实践基础上，从一次次临床实践中得出。由于历史时代的原因以及假设推理、模式建设的广泛使用，当代中医临床理论中理论与假说并存的现象较为普遍，如中医的五运六气学说对现代疫病预测和人体各经络脏腑在时间上对于人体治病效果的不同等，就需要我们在扎实的文献与临床实践基础上，对医案进行认真总结，利用科学的方法深入挖掘，开展中医理论的去伪存真研究，以促进中医理论的科学与健康发展。另外，传统的中医临床治疗上所用的理法方药，多是根据个人经验所进行的。随着科技的不断发展与时代的不断进步，当代的中医临床理论应该在成功的中医医案上进行系统的总结，不断挖掘和研究其微观的结构，并随着年月的更迭不断更新，不断完善，使其具有科学性和理论依据。同时，对近年来兴起的传染性非典型肺炎、艾滋病、禽流感等古人所没有经历过的疾病的诊治，中医就其病因病机的认识以及探究相应的诊疗方法，无疑也是一种理论上的创新[8]。通过对其进行深一层次的研究和发现，归纳出合适的治则治法，找到针对这一疾病的理法方药，使其更具有系统性，使得临床上中医治病可以循序渐进，注重整体，也是当代临床理论的一大发展方向。
3.2临床理论具有信息化的特点并可持续拓展
随着时代的进步，当代的中医临床理论可以通过网络等方式进行共享，在大数据的这一时代背景下，随着病案的不断报道与积累，可以将各类成功的中医医案进行统计和挖掘，其结果也会不断进行更新和发展。不同的医家对于某一疾病的认识角度可能不同，其表现在病位、病性、病势和证候的判断标准也不一样，因此方药规律也不一样。而通过统计某一中医或西医疾病的较大样本病例，并对其进行数据挖掘，可以得出整个中医群体对于这一疾病诊治的证候分布、治则治法、处方用药等的规律，甚至可以根据统计的结果探索出新的方药，分析他们的共同点和所在差异。将中医临床理论具有信息化的这一特点不断地拓展下去，通过计算机等客观科学的手段进行分析，与主观的名老中医传承模式相比，更具客观性，更容易被临床医生接受，对各种疾病的中医临床用药也更具有指导价值。
4基于病案数据挖掘的中医临床理论重建
4.1病案研究是中医理论发展的重要基础
在当今大数据的时代背景下，中医固有的传统整体论科学特征有了越来越多的可供改变的空间。这种变化既为其按照自身特有的规律发展特点带来了机遇，也给未来中医理论的发展提出了挑战。同时，学习医案研究也是中医学相关大学生们应该学习的一项内容。阅读医案是必要的训练，也是中医入门的方法之一。医案的故事性引人入胜，在自然而然中接受中医思维方法和传统文化知识，同时医案中所呈现的名医风范，医德对学生起到潜移默化的影响，并培养对专业的热爱[9]。病案客观、真实地直接记录疾病诊断和治疗过程，医案研究作为中医理论发展过程中至关重要的一环，是中医理论发展的重要基础，以研究病案为基础，对于中医理论的形成和临床上中医积累经验，都起到了一定的辅助提升作用。
4.2数据挖掘方法是中医理论发展的现代技术手段
利用多种数据挖掘技术对中医病案中的有关信息行进行归纳、整理，是近年来传承中医临床经验的重要方法之一[10]。通过对同一种疾病的病案进行数据挖掘以分析医者的思路和探索其用药的。方法，对中医临床病案进行规范化的整理，能够深入总结其临床经验，挖掘隐藏在大量病案背后的诊治规律，甚至探索出新的方药配伍，为中医理论的发展提供一定的科学依据的同时，使得中医理论的发展越来越现代化，不仅仅只是停留在以前的靠读书和个人经验的结合，也为广大的中医在日后的临床治疗上提供了新的思路和方向。
4.3临床实践推动理论发展，赋予转化医学新的内涵
目前，我们通过并按数据挖掘来总结一些中医对于治疗同一种疾病所采取的诊断和用药，可以获得新的思路，并且为完善我们现有的中医理论基础可以提供可靠的理论支持。采用数据挖掘技术对中医学术思想和临证经验进行研究，可以全面解析其中的规律，分析中医个体化诊疗信息特征，提炼出临证经验中蕴藏的新理论、新力法，可以实现经验的有效总结与传承[11]。与此同时，要求我们用发展的眼光将现代的科技手段整合加入到传统的中医学理论中去，推陈出新，通过临床实践与基础理论的不断结合，不断完善，推动祖国医学现代化，谱写有关于中医学在转化医学上新的篇章。
参考文献
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数据挖掘论文 篇三
1理论研究
1.1客户关系管理
客户关系管理的目标是依靠高效优质的服务吸引客户，同时通过对业务流程的全面优化和管理，控制企业运行成本。客户关系管理是一种管理理念，将企业客户视作企业发展最重要的企业资源，采用企业服务优化等手段来管理客户关系。客户关系管理并不是单纯的信息技术或者管理技术，而是一种企业生物战略，通过对企业客户的分段充足，强化客户满意的行为，优化企业可盈利性，将客户处理工作上升到企业级别，不同部门负责与客户进行交互，但是整个企业都需要向客户负责，在信息技术的支持下实现企业和客户连接环节的自动化管理。
1.2客户细分
客户细分由美国学者温德尔史密斯在20世纪50年代提出，认为客户细分是根据客户属性将客户分成集合。现代营销学中的客户细分是按照客户特征和共性将客户群分为不同等级或者子群体，寻找相同要素，对不同类别客户心理与需求急性研究和评估，从而指导进行企业服务资源的分配，是企业获得客户价值的一种理论与方法。因此我们注意到，客户细分其实是一个分类问题，但是却有着显著的特点。
1.2.1客户细分是动态的企业不断发展变化，用户数据不断积累，市场因素的变化，都会造成客户细分的变化。所以客户细分工作需要根据客户情况的变化进行动态调整，
减少错误分类，提高多次细分中至少有一次是正确分类的可能性。
1.2.2受众多因素影响
随着时间的推移，客户行为和心理会发生变化，所以不同时间的数据会反映出不同的规律，客户细分方法需要在变化过程中准确掌握客户行为的规律性。
1.2.3客户细分有不同的分类标准
一般分类问题强调准确性，客户关系管理则强调有用性，讲求在特定限制条件下实现特定目标。
1.3数据挖掘
数据挖掘就是从大型数据库数据中提取有价值的、隐含的、事前未知的潜在有用信息。数据挖掘技术不断发展，挖掘对象不再是单一数据库，已经逐渐发展到文件系统、数据集合以及数据仓库的挖掘分析。
2客户细分的数据挖掘
2.1逻辑模型
客户数据中有着若干离散客户属性和连续客户属性，每个客户属性为一个维度，客户作为空间点，全部客户都能够形成多为空间，作为客户的属性空间，假设A={A1，A2,…Am}是一组客户属性，属性可以是连续的，也可以离散型，这些属性就形成了客户m维属性空间。同时设g是一个描述客户属性的一个指标，f(g)是符合该指标的客户集合，即为概率外延，则任一确定时刻都是n个互不相交集合。在客户价值概念维度上，可分为“有价值客户”“潜在价值客户”“无价值客户”三种类型，定义RB如下：(1)显然RB是一个等价关系，经RB可分类属性空间为若干等价类，每个等价类都是一个概念类，建立客户细分，就是客户属性空间和概念空间映射关系的建立过程。
2.2客户细分数据挖掘实施
通过数据库已知概念类客户数据进行样本学习和数据挖掘，进行客户属性空间与概念空间映射的自动归纳。首先确定一组概念类已知客户集合。首先确定一个映射：p：C→L，使，如果，则。，求p(c)确定所属概念类。数据部分有客户数据存储和概念维数据构成，客户数据存储有企业全部内在属性、外在属性以及行为属性等数据，方法则主要有关联规则分析、深井网络分类、决策树、实例学习等数据挖掘方法，通过对客户数据存储数据学习算法来建立客户数据和概念维之间的映射关系。
2.3客户细分数据分析
建立客户动态行为描述模型，满足客户行为非确定性和非一致性要求，客户中心的管理体制下，客户细分影响企业战术和战略级别决策的生成，所以数据挖掘要能够弥补传统数据分析方法在可靠性方面的缺陷。
2.3.1客户外在属性
外在属性有客户地理分布、客户组织归属情况和客户产品拥有情况等。客户的组织归属是客户社会组织类型，客户产品拥有情况是客户是否拥有或者拥有哪些与其他企业或者其他企业相关产品。
2.3.2内在属性
内在属性有人口因素和心理因素等，人口因素是消费者市场细分的重要变量。相比其他变量，人口因素更加容易测量。心理因素则主要有客户爱好、性格、信用情况以及价值取向等因素。
2.3.3消费行为
消费行为属性则重点关注客户购买前对产品的了解情况，是客户细分中最客观和重要的因素。
2.4数据挖掘算法
2.4.1聚类算法
按照客户价值标记聚类结果，通过分类功能，建立客户特征模型，准确描述高价值客户的一些特有特征，使得企业在之后的市场活动中能够迅速发现并抓住类似的高价值客户，全面提高客户的整体价值水平。通常都采用中心算法进行客户的聚类分析，分析涉及的字段主要有客户的基本信息以及与客户相关业务信息，企业采用中心算法，按照企业自身的行业性质以及商务环境，选择不同的聚类分析策略，有主属性聚类分析和全属性聚类分析两类。主属性聚类分析是企业根据在企业标度变量中选择主要弧形作为聚类分析变量。通常区间标度变量选用的度量单位会对聚类分析结果产生很大影响，选择的度量单位越小，就会获得越大的可能值域，对聚类结果的影响也就越大。
2.4.2客户分析预测
行业竞争愈加激烈，新客户的获得成本越来越高，在保持原有工作价值的同时，客户的流失也受到了企业的重视。为了控制客户流失，就需要对流失客户的数据进行认真分析，找寻流失客户的根本原因，防止客户的持续流失。数据挖掘聚类功能同样能够利用在客户流失数据分析工作中，建立基于流失客户数据样本库的分类函数以及分类模式，通过模型分析客户流失因素，能够获得一个最有可能流失的客户群体，同时编制一个有针对性的挽留方案。之后对数据进行分析并利用各种数据挖掘技术和方法在多个可供选择的模型中找出最佳模型。初始阶段，模型的拟合程度可能不理想，但是随着模型的不断更换和优化，最终就有可能找出合适的模型进行数据描述并挖掘出流失数据规律。通常模拟模型都通过数据分析专业和业务专家协作完成，采用决策树、贝叶斯网络、神经网络等流失分析模型，实现客户行为的预测分析。
3结语
从工业营销中的客户细分观点出发，在数据挖掘、客户关系管理等理论基础上，采用统计学、运筹学和数据挖掘技术，对客户细分的数据挖掘方法进行了研究，建立了基于决策树的客户细分模型，是一种效率很高的管理工具。
作者:区嘉良 吕淑仪 单位:中国石化广东石油分公司
数据挖掘论文 篇四
摘 要：数据挖掘技术在各行业都有广泛运用，是一种新兴信息技术。而在线考试系统中存在着很多的数据信息，数据挖掘技在在线考试系统有着重要的意义，和良好的应用前景，从而在众多技术中脱颖而出。本文从对数据挖掘技术的初步了解，简述数据挖掘技术在在线考试系统中成绩分析，以及配合成绩分析，完善教学。
关键词：数据挖掘技术；在线考试；成绩分析 ；完善教学
随着计算机网络技术的快速发展，计算机辅助教育的不断普及，在线考试是一种利用网络技术的重要辅助教育手段，其改革有着重要的意义。数据挖掘技术作为一种新兴的信息技术，其包括了人工智能、数据库、统计学等学科的内容，是一门综合性的技术。这种技术的主要特点是对数据库中大量的数据进行抽取、转换和分析，从中提取出能够对教师有作用的关键性数据。将其运用于在线考试系统中，能够很好的处理在线考试中涉及到的数据，让在线考试的实用性和高效性得到进一步的增强，帮助教师更加快速、完整的统计考试信息，完善教学。
1.初步了解数据挖掘技术
数据挖掘技术是从大量数据中"挖掘"出对使用者有用的知识，即从大量的、随机的、有噪声的、模糊的、不完全的实际应用数据中，"挖掘"出隐含在其中但人们事先却不知道的，而又是对人们潜在有用的信息与知识的整个过程。
目前主要的商业数据挖掘系统有SAS公司的Enterprise Miner，SPSS公司的Clementine，Sybas公司的Warehouse Studio，MinerSGI公司的Mineset，RuleQuest Research公司的See5，IBM公司的Intelligent，还有 CoverStory， Knowledge Discovery，Quest，EXPLORA， DBMiner，Workbench等。
2.数据挖掘在在线考试中的主要任务
2.1数据分类
数据挖掘技术通过对数据库中的数据进行分析，把数据按照相似性归纳成若干类别，然后做出分类，并能够为每一个类别都做出一个准确的描述，挖掘出分类的规则或建立一个分类模型。
2.2数据关联分析
数据库中的数据关联是一项非常重要，并可以发现的知识。数据关联就是两组或两组以上的数据之间有着某种规律性的联系。数据关联分析的作用就是找出数据库中隐藏的联系，从中得到一些对学校教学工作管理者有用的信息。就像是在购物中，就可以通过顾客的购买物品的联系，从中得到顾客的购买习惯。
2.3预测
预测是根据已经得到的数据，从而对未来的情况做出一个可能性的分析。数据挖掘技术能自动在大型的数据库中做出一个较为准确的分析。就像是在市场投资中，可以通过各种商品促销的数据来做出一个未来商品的促销走势。从而在投资中得到最大的回报。
3.数据挖掘的方法
数据挖掘技术融合了多个学科、多个领域的知识与技术，因此数据挖掘的方法也呈现出很多种类的形式。就目前的统计分析类的数据挖掘技术的角度来讲，光统计分析技术中所用到的数据挖掘模型就回归分析、逻辑回归分析、有线性分析、非线性分析、单变量分析、多变量分析、最近邻算法、最近序列分析、聚类分析和时间序列分析等多种方法。数据挖掘技术利用这些方法对那些异常形式的数据进行检查，然后通过各种数据模型和统计模型对这些数据来进行解释，并从这些数据中找出隐藏在其中的商业机会和市场规律。另外还有知识发现类数据挖掘技术，这种和统计分析类的数据挖掘技术完全不同，其中包括了支持向量机、人工神经元网络、遗传算法、决策树、粗糙集、关联顺序和规则发现等多种方法。
4.数据挖掘在考试成绩分析中的几点应用
4.1运用关联规则分析教师的年龄对学生考试成绩的影响
数据挖掘技术中的关联分析在教学分析中，是一种使用频繁，行之有效的方法，它能挖掘出大量数据中项集之间之间有意义的关联联系，帮助知道教师的教学过程。例如在如今的一些高职院校中，就往往会把学生的英语四六级过级率，计算机等级等，以这些为依据来评价教师的教学效果。将数据挖掘技术中的关联规则运用于考试的成绩分析当中，就能够挖掘出一些对学生过级率产生影响的因素，对教师的教学过程进行重要的指导，让教师的教学效率更高，作用更强。
还可以通过关联规则算法，先设定一个最小可信度和支持度，得到初步的关联规则，根据相关规则，分析出教师的组成结构和过级率的影响，从来进行教师队伍的结构调整，让教师队伍更加合理。
4.2采用分类算法探讨对考试成绩有影响的因素
数据挖掘技术中的分类算法就是对一组对象或一个事件进行归类，然后通过这些数据，可以进行分类模型的建立和未来的预测。分类算法可以进行考试中得到的数据进行分类，然后通过学生的一些基本情况进行探讨一些对考试成绩有影响的因素。分类算法可以用一下步骤实施：
4.2.1数据采集
这种方法首先要进行数据采集，需要这几方面的数据，学生基本信息（姓名、性别、学号、籍贯、所属院系、专业、班级等）、学生调查信息（比如学习前的知识掌握情况、学习兴趣、课堂学习效果、课后复习时间量等）、成绩（学生平常学习成绩，平常考试成绩，各种大型考试成绩等）、学生多次考试中出现的易错点（本次考试中出现的易错点，以往考试中出现的易错点）
4.2.2数据预处理
（1）数据集成。把数据采集过程中得到的多种信息，利用数据挖掘技术中的数据库技术生产相应的学生考试成绩分析基本数据库。（2）数据清理。在学生成绩分析数据库中，肯定会出现一些情况缺失，对于这些空缺处，就需要使用数据清理技术来进行这些数据库中数据的填补遗漏。例如，可以采用忽略元组的方法来删除那些没有参加考试的学生考试数据已经在学生填写的调查数据中村中的空缺项。（3）数据转换。数据转换主要功能是进行进行数据的离散化操作。在这个过程中可以根据实际需要进行分类，比如把考试成绩从0~59的分到较差的一类，将60到80分为中等类，81到100分为优秀等。（4）数据消减。数据消减的功能就是把所需挖掘的数据库，在消减的过程又不能影响到最终的数据挖掘结果。比如在分析学生的基本学习情况的影响因素情况中，学生信息表中中出现的字段很多，可以选择性的删除班别、籍贯等引述，形成一份新的学生基本成绩分析数据表。
4.2.3利用数据挖掘技术，得出结论
通过数据挖掘技术在在线考试中的应用，得出这些学生数据的相关分析，比如说学生考试中的易错点在什么地方，学生考试成绩的自身原因，学生考试成绩的环境原因，教师队伍的搭配情况等等，从中得出如何调整学校教学资源，教师的教学方案调整等等，从而完善学校对学生的教学。
5.结语
数据挖掘技术在社会各行各业中都有一定程度的使用，基于其在数据组织、分析能力、知识发现和信息深层次挖掘的能力，在使用中取得了显著的成效，但数据挖掘技术中还存在着一些问题，例如数据的挖掘算法、预处理、可视化问题、模式识别和解释等等。对于这些问题，学校教学管理工作者要清醒的认识，在在线考试系统中对数据挖掘信息做出合理的使用，让数字挖掘技术在在线考试系统中能够更加有效的发挥其长处，避免其在在线考试系统中的的缺陷。
参考文献：
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[2][加]韩家炜，堪博（Kam ber M.） 。数据挖掘：概念与技术（第2版）[M]范明，译。北京:机械工业出版社，20xx.
[3]王洁。《在线考试系统的设计与开发》[J]。山西师范大学学报，20xx(2)。
[4] 王长娥。数据挖掘技术在教育中的应用[J]。计算机与信息技术，20xx(11)
数据挖掘论文 篇五
摘要：本文简述如何将数据挖掘技术应用于图书馆各部门管理中，帮助图书馆管理者依据数据挖掘技术更好地为读者提供科学化和人性化的服务，促进图书馆事业的创新与发展。
关键词：高校图书馆；数据挖掘；创新；发展。
随着网络技术、计算机技术的快速发展，高校图书馆事业也顺应时变，不断向高科技、高水平领域进展，尤其是当今处于数字信息发展的时代。如果利用图书馆现有以及收集的数据资源，通过数据挖掘技术来分析、筛选对图书馆有用的数据信息，依据提炼的数据资源来指导、推进图书馆事业的创新与发展，是当今信息时代图书馆亟待研究、探讨的一个问题。本文将简述如何将数据挖掘技术应用于图书馆各部门管理之中，帮助图书馆管理者依据数据挖掘技术更好地为读者提供科学化和人性化的服务，促进图书馆的事业创新与发展。
一、数据挖掘技术综述。
数据挖掘定义。数据挖掘（Data Mining，DM）是一种新的信息处理技术，其主要特点是对单位、企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，以从中提取辅助管理决策的关键性数据。数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的和随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的但又是潜在有用的信息和知识的过程。换句话说，数据挖掘技术就是从收集的大量、繁杂的数据中挖掘出其隐含的、未知的、对决策有潜在价值的关系、模式和趋势，并用这些知识和规则建立用于决策支持的模型，提供预测性决策支持的方法、工具和过程。
数据挖掘的意义。在当今的竞争时代社会中，随着计算机的飞速发展，计算机强大的数据处理能力、内存储存容量和网络宽带等价格的持续快速下降，因此大型的数据分析、提取技术不再是一个障碍。面对图书馆每天接收的庞大数据源，管理者必须学会从所拥有的大量数据信息源中提取并利用隐含在这些数据中的有用价值以及有用新信息，从而获取对图书馆事业研究领域的本质认知和未来认知，帮助图书馆管理者从传统的经验管理、主观管理提升为理性管理和科学管理。
数据挖掘的应用分类。目前较常用的一般有分类与回归、关联规则、聚类分析、时序模式等。
二、数据挖掘技术对图书馆事业创新与发展的影响。
面对大量数据，如何去存储和收集数据，如何利用数据挖掘技术将图书馆海量信息数据中提取供管理者决策的有价值的数据，提取并利用隐藏在这些数据中的有用知识的能力变得越来越重要。运用数据挖掘技术从数据中获得有用的知识，这在图书馆管理方面显得尤为重要，本文将简述如何将数据挖掘技术应用于图书馆各部门工作，为今后各部门的创新与发展提供策略分析。
流通部门。流通部门作为图书馆的一线服务岗位，对图书馆功能的发挥起着举足轻重的作用。作为窗口形象岗位，直接体现了图书馆的整体工作状态。
要实现从以往的经验管理、主观管理提升为科学管理和理性管理，数据挖掘技术将利用现代技术展现其独天得厚的优势。图书馆每天都会产生大量的图书流通数据，这些数据包含进、出馆读者人数，借、还书数量，检索查询次数以及网上咨询等大量繁杂的数据。在流通部门最为常用的数据就是借书、还书量，通过借书、还书数据的统计，可获取读者信息行为、借阅书兴趣导向，充分利用数据挖掘技术如关联规则、分类、聚类、时间序列分析等，对图书馆蕴含的大量丰富的用户行为进行建模，从而挖掘出有用的或有兴趣的信息和知识。如可利用这些有价值的信息，借鉴“啤酒与尿布”的经典商业案例，尝试在流通部开辟一块试验田地――搭档书架，即通过借、还书数据挖掘，将读者感兴趣、组合搭档频率高的书籍挑选出来，开辟一块搭档书架，方便读者在借用专业书籍的同时顺便也借阅自己感兴趣的图书，既学习了自己的专业知识，同时也顺便阅读了自己感兴趣的书籍，充分实现了图书馆“第二课堂”的育人价值。
采编部门。传统的采编部门在采集书籍时大多数情况是依据采集经验或是依据各院系、读者反馈的需求书籍进行征订。大部分购买的图书还是比较适合读者所用的`，但也会存在一些盲目性，有时会造成采集的偏差，这是采编部门一直比较困惑的问题。如何既将购书经费合理利用好，同时又能满足读者借阅所需，是采编部门长期探索、研究的问题。如果将数据挖掘技术运用到采编部门，通过一线的文献借阅数据，分析、挖掘、提炼读者借、还书的信息量，且一直追踪这些信息数源的变化，即可获得可被部门利用的有价值数据，并汇总出读者借、还书的规律。依据这些一线信息数源的价值，加之网上荐购及读者书面荐购等信息，汇总出哪些是读者专业常用书籍，哪些是读者感兴趣的书籍，哪些又是常年被冷落的书籍，从中提炼出书籍采集的方向；合理化的采集方案继续延用，不合理的采集要进行科学化的数据分析，及时理清思路，尽可能做到书籍采集的合理化、科学化。
技术部门。在信息飞速发展的时代，作为图书馆负责信息网络技术的部门，其肩上的重量显得格外沉重。技术部门不但肩负着网络技术的责任，当今也要肩负起图书馆所有数据的收集、存储、挖掘及分析技术。数据挖掘及分析技术在技术部十分重要，技术部应将图书馆各部门所产生的相关数据进行长期性、系统性的收集和科学分析，并将研究数据的挖掘及分析作为当前和今后技术部研究及发展的方向，承担起“数据监护员”的角色，通过实践为图书馆提供数据监护操作技能及策略。注意将可获得的数据及时进行收集，并通过收集数据使用案例，分析并总结用户需求及使用规律，为数据监护提供基础资料。
学科部门。学科部门作为一个新兴的部门，目前已在全国各高校图书馆广泛推广运用。学科馆员的主要任务是派专人与对口院系或学科专业搭建合作、交流平台，并利用图书馆信息检索的技术优势，为研究者开展长期追踪、收集、传递文献信息的科技服务。当前大部分学科馆员关注的是如何为院系教学提供良好的信息传递帮助，而忽略了在当前信息飞速发展的时代，科研与教学走向数字化的趋势。学者所做的所有工作，包括教案、论文、实验、毕业设计等等工作，基本上都是以电子信息的方式进行编辑、存储的。虽然极大地方便了学者们的工作，但同时也面临这些电子数据的丢失风险，一旦电子数据丢失，其损失的学术价值是不可估量的。为尽量避免这些事件的发生，学科部门可依托技术部门的支撑，利用数据挖掘技术，开展学者数据监护服务，保存这些非纸质信息。这样学科部门不仅为学者提供了科研信息的前沿追踪，同时也提供了科学数据保存平台；既为学者科研开辟道路，也为学者预防丢失科研数据提供保障，可谓双保险。数据挖掘技术还可以帮助学科部通过数据挖掘、分析出读者关注以及咨询较多的问题，从中归纳出重点并分门别类，作为图书馆工作的重要依据。
三、结语。
数据挖掘技术在当今大数据时代，已成为一个相对成熟的学科，融入到社会的各行各业。利用数据挖掘技术对图书馆数据库进行数据挖掘已经成为图书馆需要开展的一项重要工作。图书馆事业已全部进入电子信息化，由此产生的大量业务数据和信息资源是图书馆行业的一笔宝贵财富，它较真实地反映了读者对图书馆事业运作以及提供的服务是否到位。因此，通过数据挖掘分析，能够帮助图书馆管理者分析并发现现有管理的不足之处，通过已知的现象预测未来的发展趋势。数据挖掘技术已成为今后图书馆事业保持竞争力的必备法宝。
参考文献：
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【2】王伟。基于数据挖掘的图书馆用户行为分析与偏好研究情报科学，20xx,30(3):391-394.。
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【4】程莲娟。美国高校图书馆数据监护的实践及其启示[J].图书馆杂志，20xx,1(31):76-78.。
数据挖掘论文 篇六
随着会计现代化的发展，会计越来越多的运用计算机技术的拓展。
一、数据挖掘
数据挖掘是从数据当中发现趋势和模式的过程，它融合了现代统计学、知识信息系统、机器学习、决策理论和数据库管理等多学科的知识。它能有效地从大量的、不完全的、模糊的实际应用数据中，提取隐含在其中的潜在有用的信息和知识，揭示出大量数据中复杂的和隐藏的关系，为决策提供有用的参考。数据挖掘是从数据当中发现趋势和模式的过程，它融合了现代统计学、知识信息系统、机器学习、决策理论和数据库管理等多学科的知识。它能有效地从大量的、不完全的、模糊的实际应用数据中，提取隐含在其中的潜存有用的信息和知识，揭示出大量数据中复杂的和隐藏的关系，为决策提供有用的参考。
二、数据挖掘的现代最新方法介绍
常用的数据挖掘方法主要有决策树(Decision Tree)、遗传算法(Genetic Algorithms)、关联分析(Association Analysis).聚类分析(C~smr Analysis)、序列模式分析(Sequential Pattern)以及神经网络(Neural Networks)等。
三、数据挖掘的实际应用
由于数据挖掘市场还处于起步的阶段，但是发展很快。在国外有一些著名的大公司对数据挖掘系统进行了开发。
1.Intelligent Miner这是IBM公司的数据挖掘产品，它提供了很多数据挖掘算法，包括关联、分类、回归、预测模型、偏离检测、序列模式分析和聚类。有2个特点：一是它的数据挖掘算法的可伸缩性；二是它与IBM/DB/2关系数据库系统紧密地结合在一起。
2.EineSet是由SGI公司开发的，它也提供了多种数据挖掘方法，包括关联分析和分类以及高级统计和可视化工具。特色是它具有的强大的图形工具，包括规则可视化工具、树可视化工具、地图可视化工具和多维数据分散可视化工具，它们用于实现数据和数据挖掘结果的可视化。
3.Clementine是由ISL公司开发的，它为终端用户和开发者提供提供了一个集成的数据挖掘开发环境。
4.DBMiner是由DBMiner Technology公司开发的，它提供多种数据挖掘算法，包括发现驱动的OLAP分析、关联、分类和聚类。特色是它的基于数据立方体的联机分析挖掘，它包含多种有效的频繁模式挖掘功能和集成的可视化分类方法
四、数据挖掘与管理会计
1.提供有力的决策支持
面对日益激烈的竞争环境，企业管理者对决策信息的需求也越来越高。管理会计作为企业决策支持系统的重要组成部分，提供更多、更有效的有用信息责无旁贷。因此，从海量数据中挖掘和寻求知识和信息，为决策提供有力支持成为管理会计师使用数据挖掘的强大动力。例如，数据挖掘可以帮助企业加强成本管理，改进产品和服务质量，提高货品销量比率，设计更好的货品运输与分销策略，减少商业成本。
2.赢得战略竞争优势的有力武器
实践证明数据挖掘不仅能明显改善企业内部流程，而且能够从战略的高度对企业的竞争环境、市场、顾客和供应商进行分析，以获得有价值的商业情报，保持和提高企业持续竞争优势。如，对顾客价值分析能够将为企业创造80%价值的20%的顾客区分出来，对其提供更优质的服务，以保持这部分顾客。
3.预防和控制财务风险
利用数据挖掘技术可以建立企业财务风险预警模型。企业财务风险的发生并非一蹴而就，而是一个积累的、渐进的过程，通过建立财务风险预警模型，可以随时监控企业财务状况，防范财务危机的发生。另外，也可以利用数据挖掘技术，对企业筹资和投资过程中的行为进行监控，防止恶意的商业欺诈行为，维护企业利益。尤其是在金融企业，通过数据挖掘，可以解决银行业面临的如信用卡的恶意透支及可疑的信用卡交易等欺诈行为。根据SEC的报告，美国银行、美国第一银行、联邦住房贷款抵押公司等数家银行已采用了数据挖掘技术。
五、数据挖掘在管理会计中的应用
1.作业成本和价值链分析
作业成本法以其对成本的精确计算和对资源的充分利用引起了人们的极大兴趣，但其复杂的操作使得很多管理者望而却步。利用数据挖掘中的回归分析、分类分析等方法能帮助管理会计师确定成本动因，更加准确计算成本。同时，也可以通过分析作业与价值之间的关系，确定增值作业和非增值作业，持续改进和优化企业价值链。在Thomas G，John J和Il-woon Kim的调查中，数据挖掘被用在作业成本管理中仅占3%。
2.预测分析
管理会计师在很多情况下需要对未来进行预测，而预测是建立在大量的历史数据和适当的模型基础上的。数据挖掘自动在大型数据库中寻找预测性信息，利用趋势分析、时间序列分析等方法，建立对如销售、成本、资金等的预测模型，科学准确的预测企业各项指标，作为决策的依据。例如对市场调查数据的分析可以帮助预测销售；根据历史资料建立销售预测模型等。
3.投资决策分析
投资决策分析本身就是一个非常复杂的过程，往往要借助一些工具和模型。数据挖掘技术提供了有效的工具。从公司的财务报告、宏观的经济环境以及行业基本状况等大量的数据资料中挖掘出与决策相关的实质性的信息，保证投资决策的正确性和有效性。如利用时间序列分析模型预测股票价格进行投资；用联机分析处理技术分析公司的信用等级，以预防投资风险等。
4.产品和市场预测与分析
品种优化是选择适当的产品组合以实现最大的利益的过程，这些利益可以是短期利润，也可以是长期市场占有率，还可以是构建长期客户群及其综合体。为了达到这些目标，管理会计师不仅仅需要价格和成本数据有时还需要知道替代品的情况，以及在某一市场段位上它们与原产品竞争的状况。另外企业也需要了解一个产品是如何刺激另一些产品的销量的等等。例如，非盈利性产品本身是没有利润可言的，但是，如果它带来了可观的客户流量，并刺激了高利润产品的销售，那么，这种产品就非常有利可图，就应该包括在产品清单中。这些信息可根据实际数据，通过关联分析等技术来得到。
5.财务风险预测与评估
管理会计师可以利用数据挖掘工具来评价企业的财务风险，建立企业财务危机预警模型，进行破产预测。破产预测或称财务危机预警模型能够帮助管理者及时了解企业的财务风险，提前采取风险防范措施，避免破产。另外，破产预测模型还能帮助分析破产原因，对企业管理者意义重大。，数据挖掘技术包括多维判别式分析、逻辑回归分析、遗传算法、神经网络以及决策树等方法在管理会计中得到了广泛的应用。
六、结论
数据挖掘是个崭新的领域，对于数字和信息的处理是非常科学和方便的，也是非常高效率和合理分析的非常好的工具，对于会计管理领域的应用在国际上只是刚刚开始，相信随着会计的国际化的接轨和计算机科学的进步，在我国的会计领域中的数据挖掘理论会得到不断的提升，在管理会计实际应用中的数据挖掘也越来越多样化和普及化。
数据挖掘论文 篇七
题目：档案信息管理系统中的计算机数据挖掘技术探讨
摘要：伴随着计算机技术的不断进步和发展， 数据挖掘技术成为数据处理工作中的重点技术， 能借助相关算法搜索相关信息， 在节省人力资本的同时， 提高数据检索的实际效率， 基于此， 被广泛应用在数据密集型行业中。笔者简要分析了计算机数据挖掘技术， 并集中阐释了档案信息管理系统计算机数据仓库的建立和技术实现过程， 以供参考。
关键词：档案信息管理系统； 计算机； 数据挖掘技术； 1 数据挖掘技术概述
数据挖掘技术就是指在大量随机数据中提取隐含信息， 并且将其整合后应用在知识处理体系的技术过程。若是从技术层面判定数据挖掘技术， 则需要将其划分在商业数据处理技术中， 整合商业数据提取和转化机制， 并且建构更加系统化的分析模型和处理机制， 从根本上优化商业决策。借助数据挖掘技术能建构完整的数据仓库， 满足集成性、时变性以及非易失性等需求， 整和数据处理和冗余参数， 确保技术框架结构的完整性。
目前， 数据挖掘技术常用的工具， 如SAS企业的Enterprise Miner、IBM企业的Intellient Miner以及SPSS企业的Clementine等应用都十分广泛。企业在实际工作过程中， 往往会利用数据源和数据预处理工具进行数据定型和更新管理， 并且应用聚类分析模块、决策树分析模块以及关联分析算法等， 借助数据挖掘技术对相关数据进行处理。
2 档案信息管理系统计算机数据仓库的建立
2.1 客户需求单元
为了充分发挥档案信息管理系统的优势， 要结合客户的实际需求建立完整的处理框架体系。在数据库体系建立中， 要适应迭代式处理特征， 并且从用户需求出发整合数据模型， 保证其建立过程能按照整体规划有序进行， 且能按照目标和分析框架参数完成操作。首先， 要确立基础性的数据仓库对象， 由于是档案信息管理， 因此， 要集中划分档案数据分析的主题， 并且有效录入档案信息， 确保满足档案的数据分析需求。其次， 要对日常工作中的用户数据进行集中的挖掘处理， 从根本上提高数据仓库分析的完整性。
(1) 确定数据仓库的基础性用户， 其中， 主要包括档案工作人员和使用人员， 结合不同人员的工作需求建立相应的数据仓库。
(2) 档案工作要利用数据分析和档案用户特征分析进行分类描述。
(3) 确定档案的基础性分类主题， 一般而言， 要将文书档案归档情况、卷数等基础性信息作为分类依据。
2.2 数据库设计单元
在设计过程中， 要针对不同维度建立相应的参数体系和组成结构， 并且有效整合组成事实表的主键项目， 建立框架结构。
第一， 建立事实表。事实表是数据模型的核心单元， 主要是记录相关业务和统计数据的表， 能整合数据仓库中的信息单元， 并且提升多维空间处理效果， 确保数据储存过程切实有效。 (1) 档案管理中文书档案目录卷数事实表：事实表主键， 字段类型Int, 字段为Id;文书归档年份， 字段类型Int, 字段为Gdyear_key;文书归档类型， 字段类型Int, 字段为Ajtm_key;文书归档单位， 字段类型Int, 字段为Gddw_key;文书档案生成年份， 字段类型Int, 字段为Ajscsj_key, 以及文书档案包括的文件数目。 (2) 档案管理中文书档案卷数事实表：事实表主键， 字段类型Int, 字段为Id;文书归档利用日期， 字段类型Int, 字段为Date_key;文书归档利用单位， 字段类型Int, 字段为Dw_key;文书归档利用类别， 字段类型Int, 字段为Dalb_key;文书归档利用年份， 字段类型Int, 字段为Dayear_key等[1]。
第二， 建立维度表， 在实际数据仓库建立和运维工作中， 提高数据管理效果和水平， 确保建立循环和反馈的系统框架体系， 并且处理增长过程和完善过程， 有效实现数据库模型设计以及相关维护操作。首先， 要对模式的基础性维度进行分析并且制作相应的表， 主要包括档案年度维表、利用方式维表等。其次， 要建构数据库星型模型体系。最后， 要集中判定数据库工具， 保证数据库平台在客户管理工作方面具备一定的优势， 集中制订商务智能解决方案， 保证集成环境的稳定性和数据仓库建模的效果， 真正提高数据抽取以及转换工作的实际水平。需要注意的是， 在全面整合和分析处理数据的过程中， 要分离文书档案中的数据， 相关操作如下：
from dag gd temp//删除临时表中的数据
Ch count=dag 1.importfile (dbo.u wswj) //将文书目录中数据导出到数据窗口
Dag 1.() //将数据窗口中的数据保存到临时表
相关技术人员要对数据进行有效处理， 以保证相关数据合并操作、连接操作以及条件性拆分操作等都能按照数据预处理管理要求合理化进行， 从根本上维护数据处理效果。
2.3 多维数据模型建立单元
在档案多维数据模型建立的过程中， 相关技术人员要判定联机分析处理项目和数据挖掘方案， 整合信息系统中的数据源、数据视图、维度参数以及属性参数等， 保证具体单元能发挥其实际作用， 并且真正发挥档案维表的稳定性、安全性优势。
第一， 档案事实表中的数据稳定， 事实表是加载和处理档案数据的基本模块， 按照档案目录数据表和档案利用情况表分析和判定其类别和归档时间， 从而提高数据独立分析水平。一方面， 能追加有效的数据， 保证数据仓库信息的基本质量， 也能追加时间判定标准， 能在实际操作中减少扫描整个表浪费的时间， 从根本上提高实际效率。另一方面， 能删除数据， 实现数据更新， 检索相关关键词即可。并且也能同时修改数据， 维护档案撤出和档案追加的动态化处理效果。
第二， 档案维表的安全性。在维表管理工作中， 档案参数和数据的安全稳定性十分关键， 由于其不会随着时间的推移出现变化， 因此， 要对其进行合理的处理和协调。维表本身的存储空间较小， 尽管结构发生变化的概率不大， 但仍会对代表的对象产生影响， 这就会使得数据出现动态的变化。对于这种改变， 需要借助新维生成的方式进行处理， 从而保证不同维表能有效连接， 整合正确数据的同时， 也能对事实表外键进行分析[2]。
3 档案信息管理系统计算机数据仓库的实现
3.1 描述需求
随着互联网技术和数据库技术不断进步， 要提高档案数字化水平以及完善信息化整合机制， 加快数据库管控体系的更新， 确保设备存储以及网络环境一体化水平能满足需求， 尤其是在档案资源重组和预测项目中， 只有从根本上落实数据挖掘体系， 才能为后续信息档案管理项目升级奠定坚实基础。另外， 在数据表和文书等基础性数据结构模型建立的基础上， 要按照规律制定具有个性化的主动性服务机制。
3.2 关联计算
在实际档案分析工作开展过程中， 关联算法描述十分关键， 能对某些行为特征进行统筹整合， 从而制定分析决策。在进行关联规则强度分析时， 要结合支持度和置信度等系统化数据进行综合衡量。例如， 档案数据库中有A和B两个基础项集合， 支持度为P (A∪B) , 则直接表述了A和B在同一时间出现的基础性概率。若是两者出现的概率并不大， 则证明两者之间的关联度较低。若是两者出现的概率较大， 则说明两者的关联度较高。另外， 在分析置信度时， 利用Confidence (A→B) = (A|B) , 也能有效判定两者之间的关系。在出现置信度A的情况下， B的出现概率则是整体参数关系的关键， 若是置信度的数值达到100%, 则直接证明A和B能同一时间出现。
3.3 神经网络算法
除了要对档案的实际内容进行数据分析和数据库建构， 也要对其利用情况进行判定， 目前较为常见的利用率分析算法就是神经网络算法， 其借助数据分类系统判定和分析数据对象。值得注意的是， 在分类技术结构中， 要结合训练数据集判定分类模型数据挖掘结构。神经网络算法类似于人脑系统的运行结构， 能建立完整的信息处理单元， 并且能够整合非线性交换结构， 确保能凭借历史数据对计算模型和分类体系展开深度分析[3]。
3.4 实现多元化应用
在档案管理工作中应用计算机数据挖掘技术， 能对档案分类管理予以分析， 保证信息需求分类总结工作的完整程度。尤其是档案使用者在对档案具体特征进行差异化分析的过程中， 能结合不同的元素对具体问题展开深度调研。一方面， 计算机数据挖掘技术借助决策树算法处理规则化的档案分析机制。在差异化训练体系中， 要对数据集合中的数据进行系统化分析以及处理， 确保构建要求能适应数据挖掘的基本结构[4]。例如， 档案管理人员借助数据挖掘技术能整合档案使用人员长期浏览与关注的信息， 并且能集中收集和汇总间隔时间、信息查询停留时间等， 从而建构完整的数据分析机制， 有效向其推送或者是提供便捷化查询服务， 保证档案管理数字化水平的提高。另一方面， 在档案收集管理工作中应用数据挖掘技术， 主要是对数据信息进行分析， 结合基本结果建立概念模型， 保证模型以及测试样本之间的比较参数符合标准， 从而真正建立更加系统化的分类框架体系。
4 结语
总而言之， 在档案管理工作中应用数据挖掘技术， 能在准确判定用户需求的同时， 维护数据处理效果， 并且减少档案数字化的成本， 为后续工作的进一步优化奠定坚实基础。并且， 数据库的建立， 也能节省经费和设备维护成本， 真正实现数字化全面发展的目标， 促进档案信息管理工作的长效进步。
参考文献
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数据挖掘论文四： 题目：机器学习算法在数据挖掘中的`应用
摘要：随着科学技术的快速发展， 各种新鲜的事物和理念得到了广泛的应用。其中机器学习算法就是一则典型案例——作为一种新型的算法， 其广泛应用于各行各业之中。本篇论文旨在探讨机器学习算法在数据挖掘中的具体应用， 我们利用庞大的移动终端数据网络， 加强了基于GSM网络的户外终端定位， 从而提出了3个阶段的定位算法， 有效提高了定位的精准度和速度。
关键词：学习算法； GSM网络； 定位； 数据；
移动终端定位技术由来已久， 其主要是利用各种科学技术手段定位移动物体的精准位置以及高度。目前， 移动终端定位技术主要应用于军事定位、紧急救援、网络优化、地图导航等多个现代化的领域， 由于移动终端定位技术可以提供精准的位置服务信息， 所以其在市场上还是有较大的需求的， 这也为移动终端定位技术的优化和发展， 提供了推动力。随着通信网络普及， 移动终端定位技术的发展也得到了一些帮助， 使得其定位的精准度和速度都得到了全面的优化和提升。同时， 传统的定位方法结合先进的算法来进行精准定位， 目前依旧还是有较大的进步空间。在工作中我选取机器学习算法结合数据挖掘技术对传统定位技术加以改进， 取得了不错的效果， 但也遇到了许多问题， 例如：使用机器学习算法来进行精准定位暂时无法满足更大的区域要求， 还有想要利用较低的设备成本， 实现得到更多的精准定位的要求比较困难。所以本文对机器学习算法进行了深入的研究， 希望能够帮助其更快速的定位、更精准的定位， 满足市场的需要。
1 数据挖掘概述
数据挖掘又名数据探勘、信息挖掘。它是数据库知识筛选中非常重要的一步。数据挖掘其实指的就是在大量的数据中通过算法找到有用信息的行为。一般情况下， 数据挖掘都会和计算机科学紧密联系在一起， 通过统计集合、在线剖析、检索筛选、机器学习、参数识别等多种方法来实现最初的目标。统计算法和机器学习算法是数据挖掘算法里面应用得比较广泛的两类。统计算法依赖于概率分析， 然后进行相关性判断， 由此来执行运算。
而机器学习算法主要依靠人工智能科技， 通过大量的样本收集、学习和训练， 可以自动匹配运算所需的相关参数及模式。它综合了数学、物理学、自动化和计算机科学等多种学习理论， 虽然能够应用的领域和目标各不相同， 但是这些算法都可以被独立使用运算， 当然也可以相互帮助， 综合应用， 可以说是一种可以“因时而变”、“因事而变”的算法。在机器学习算法的领域， 人工神经网络是比较重要和常见的一种。因为它的优秀的数据处理和演练、学习的能力较强。
而且对于问题数据还可以进行精准的识别与处理分析， 所以应用的频次更多。人工神经网络依赖于多种多样的建模模型来进行工作， 由此来满足不同的数据需求。综合来看， 人工神经网络的建模， 它的精准度比较高， 综合表述能力优秀， 而且在应用的过程中， 不需要依赖专家的辅助力量， 虽然仍有缺陷， 比如在训练数据的时候耗时较多， 知识的理解能力还没有达到智能化的标准， 但是， 相对于其他方式而言， 人工神经网络的优势依旧是比较突出的。
2 以机器学习算法为基础的GSM网络定位
2.1 定位问题的建模
建模的过程主要是以支持向量机定位方式作为基础， 把定位的位置栅格化， 面积较小的栅格位置就是独立的一种类别， 在定位的位置内， 我们收集数目庞大的终端测量数据， 然后利用计算机对测量报告进行分析处理， 测量栅格的距离度量和精准度， 然后对移动终端栅格进行预估判断， 最终利用机器学习进行分析求解。
2.2 采集数据和预处理
本次研究， 我们采用的模型对象是我国某一个周边长达10千米的二线城市。在该城市区域内， 我们测量了四个不同时间段内的数据， 为了保证机器学习算法定位的精准性和有效性， 我们把其中的三批数据作为训练数据， 最后一组数据作为定位数据， 然后把定位数据周边十米内的前三组训练数据的相关信息进行清除。一旦确定某一待定位数据， 就要在不同的时间内进行测量， 按照测量出的数据信息的经纬度和平均值， 再进行换算， 最终， 得到真实的数据量， 提升定位的速度以及有效程度。
2.3 以基站的经纬度为基础的初步定位
用机器学习算法来进行移动终端定位， 其复杂性也是比较大的， 一旦区域面积增加， 那么模型和分类也相应增加， 而且更加复杂， 所以， 利用机器学习算法来进行移动终端定位的过程， 会随着定位区域面积的增大， 而耗费更多的时间。利用基站的经纬度作为基础来进行早期的定位， 则需要以下几个步骤：要将边长为十千米的正方形分割成一千米的小栅格， 如果想要定位数据集内的相关信息， 就要选择对边长是一千米的小栅格进行计算， 而如果是想要获得边长一千米的大栅格， 就要对边长是一千米的栅格精心计算。
2.4 以向量机为基础的二次定位
在完成初步定位工作后， 要确定一个边长为两千米的正方形， 由于第一级支持向量机定位的区域是四百米， 定位输出的是以一百米栅格作为中心点的经纬度数据信息， 相对于一级向量机的定位而言， 二级向量机在定位计算的时候难度是较低的， 更加简便。后期的预算主要依赖决策函数计算和样本向量机计算。随着栅格的变小， 定位的精准度将越来越高， 而由于增加分类的问题数量是上升的， 所以， 定位的复杂度也是相对增加的。
2.5 以K-近邻法为基础的三次定位
第一步要做的就是选定需要定位的区域面积， 在二次输出之后， 确定其经纬度， 然后依赖经纬度来确定边长面积， 这些都是进行区域定位的基础性工作， 紧接着就是定位模型的训练。以K-近邻法为基础的三次定位需要的是综合训练信息数据， 对于这些信息数据， 要以大小为选择依据进行筛选和合并， 这样就能够减少计算的重复性。当然了， 选择的区域面积越大， 其定位的速度和精准性也就越低。
3 结语
近年来， 随着我国科学技术的不断发展和进步， 数据挖掘技术愈加重要。根据上面的研究， 我们证明了， 在数据挖掘的过程中， 应用机器学习算法具有举足轻重的作用。作为一门多领域互相交叉的知识学科， 它能够帮助我们提升定位的精准度以及定位速度， 可以被广泛的应用于各行各业。所以， 对于机器学习算法， 相关人员要加以重视， 不断的进行改良以及改善， 切实的发挥其有利的方面， 将其广泛应用于智能定位的各个领域， 帮助我们解决关于户外移动终端的定位的问题。
参考文献
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[3]莫雪峰。机器学习算法在数据挖掘中的应用[J].科教文汇， 20xx (07) :175-178.
数据挖掘论文五： 题目：软件工程数据挖掘研究进展
摘要：数据挖掘是指在大数据中开发出有价值信息数据的过程。计算机技术的不断进步， 通过人工的方式进行软件的开发与维护难度较大。而数据挖掘能够有效的提升软件开发的效率， 并能够在大量的数据中获得有效的数据。文章主要探究软件工程中数据挖掘技术的任务和存在的问题， 并重点论述软件开发过程中出现的问题和相关的解决措施。
关键词：软件工程； 数据挖掘； 解决措施；
在软件开发过程中， 为了能够获得更加准确的数据资源， 软件的研发人员就需要搜集和整理数据。但是在大数据时代， 人工获取数据信息的难度极大。当前， 软件工程中运用最多的就是数据挖掘技术。软件挖掘技术是传统数据挖掘技术在软件工程方向的其中一部分。但是它具有自身的特征， 体现在以下三个方面：
(1) 在软件工程中， 对有效数据的挖掘和处理；
(2) 挖掘数据算法的选择问题；
(3) 软件的开发者该如何选择数据。
1 在软件工程中数据挖掘的主要任务
在数据挖掘技术中， 软件工程数据挖掘是其中之一， 其挖掘的过程与传统数据的挖掘无异。通常包括三个阶段：第一阶段， 数据的预处理；第二阶段， 数据的挖掘；第三阶段， 对结果的评估。第一阶段的主要任务有对数据的分类、对异常数据的检测以及整理和提取复杂信息等。虽然软件工程的数据挖掘和传统的数据挖掘存在相似性， 但是也存在一定的差异， 其主要体现在以下三个方面：
1.1 软件工程的数据更加复杂
软件工程数据主要包括两种， 一种是软件报告， 另外一种是软件的版本信息。当然还包括一些软件代码和注释在内的非结构化数据信息。这两种软件工程数据的算法是不同的， 但是两者之间又有一定的联系， 这也是软件工程数据挖掘复杂性的重要原因。
1.2 数据分析结果的表现更加特殊
传统的数据挖掘结果可以通过很多种结果展示出来， 最常见的有报表和文字的方式。但是对于软件工程的数据挖掘来讲， 它最主要的职能是给软件的研发人员提供更加精准的案例， 软件漏洞的实际定位以及设计构造方面的信息， 同时也包括数据挖掘的统计结果。所以这就要求软件工程的数据挖掘需要更加先进的结果提交方式和途径。
1.3 对数据挖掘结果难以达成一致的评价
我国传统的数据挖掘已经初步形成统一的评价标准， 而且评价体系相对成熟。但是软件工程的数据挖掘过程中， 研发人员需要更多复杂而又具体的数据信息， 所以数据的表示方法也相对多样化， 数据之间难以进行对比， 所以也就难以达成一致的评价标准和结果。不难看出， 软件工程数据挖掘的关键在于对挖掘数据的预处理和对数据结果的表示方法。
2 软件工程研发阶段出现的问题和解决措施
软件在研发阶段主要的任务是对软件运行程序的编写。以下是软件在编码和结果的提交过程中出现的问题和相应的解决措施。
2.1 对软件代码的编写过程
该过程需要软件的研发人员能够对自己需要编写的代码结构与功能有充分的了解和认识。并能够依据自身掌握的信息， 在数据库中搜集到可以使用的数据信息。通常情况下， 编程需要的数据信息可以分为三个方面：
(1) 软件的研发人员能够在已经存在的代码中搜集可以重新使用的代码；
(2) 软件的研发人员可以搜寻可以重用的静态规则， 比如继承关系等。
(3) 软件的开发人员搜寻可以重用的动态规则。
包括软件的接口调用顺序等。在寻找以上信息的过程中， 通常是利用软件的帮助文档、寻求外界帮助和搜集代码的方式实现， 但是以上方式在搜集信息过程中往往会遇到较多的问题， 比如：帮助文档的准确性较低， 同时不够完整， 可利用的重用信息不多等。
2.2 对软件代码的重用
在对软件代码重用过程中， 最关键的问题是软件的研发人员必须掌握需要的类或方法， 并能够通过与之有联系的代码实现代码的重用。但是这种方式哦足迹信息将会耗费工作人员大量的精力。而通过关键词在代码库中搜集可重用的软件代码， 同时按照代码的相关度对搜集到的代码进行排序， 该过程使用的原理就是可重用的代码必然模式基本类似， 最终所展现出来的搜索结果是以上下文结构的方式展现的。比如：类与类之间的联系。其实现的具体流程如下：
(1) 软件的开发人员创建同时具备例程和上下文架构的代码库；
(2) 软件的研发人员能够向代码库提供类的相关信息， 然后对反馈的结果进行评估， 创建新型的代码库。
(3) 未来的研发人员在搜集过程中能够按照评估结果的高低排序， 便于查询， 极大地缩减工作人员的任务量， 提升其工作效率。
2.3 对动态规则的重用
软件工程领域内对动态规则重用的研究已经相对成熟， 通过在编译器内安装特定插件的方式检验代码是否为动态规则最适用的， 并能够将不适合的规则反馈给软件的研发人员。其操作流程为：
(1) 软件的研发人员能够规定动态规则的顺序， 主要表现在：使用某一函数是不能够调用其他的函数。
(2) 实现对相关数据的保存， 可以通过队列等简单的数据结构完成。在利用编译拓展中检测其中的顺序。
(3) 能够将错误的信息反馈给软件的研发人员。
3 结束语
在软件工程的数据挖掘过程中， 数据挖掘的概念才逐步被定义， 但是所需要挖掘的数据是已经存在的。数据挖掘技术在软件工程中的运用能够降低研发人员的工作量， 同时软件工程与数据挖掘的结合是计算机技术必然的发展方向。从数据挖掘的过程来讲， 在其整个实施过程和周期中都包括软件工程。而对数据挖掘的技术手段来讲， 它在软件工程中的运用更加普遍。在对数据挖掘技术的研究过程中可以发现， 该技术虽然已经获得一定的效果， 但是还有更多未被挖掘的空间， 还需要进一步的研究和发现。
参考文献
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[4]刘桂林。分析软件工程中数据挖掘技术的应用方式[J].中国新通信， 20xx, 19 (13) :119.
数据挖掘论文 篇八
摘要：文章首先对数据挖掘技术及其具体功能进行简要分析，在此基础上对科研管理中数据挖掘技术的应用进行论述。期望通过本文的研究能够对科研管理水平的进一步提升有所帮助。
关键词：科研管理；数据挖掘；技术应用
1数据挖掘技术及其具体功能分析
所谓的数据挖掘具体是指通过相关的算法在大量的数据当中对隐藏的、有利用价值的信息进行搜索的过程。数据挖掘是一门综合性较强的科学技术，其中涉及诸多领域的知识，如人工智能、机器学习、数据库、数理统计等等。数据挖掘技术具有如下几个方面的功能：1．1关联规则分析。这是数据挖掘技术较为重要的功能之一，可从给定的数据集当中，找到出现比较频繁的项集，该项集具体是指行形如X-＞Y，在数据库当中，X和Y所代表的均为属性取值。在关联规则下，只要数据满足X条件，就一定满足Y条件，数据挖掘技术的这个功能在商业金融等领域中的应用较为广泛。1．2回归模式分析回归模式主要是通过对连续数值的预测，来达到挖掘数据的目的。例如，已知企业某个人的教育背景、工作年限等条件，可对其年薪的范围进行判定，整个分析过程是利用回归模型予以实现的。在该功能中，已知的条件越多，可进行挖掘的信息就越多。1．3聚类分析聚类具体是指将相似程度较高的数据归为同一个类别，通过聚类分析能够从数据集中找出类似的数据，并组成不同的组。在聚类分析的过程中，需要使用聚类算法，借助该算法对数据进行检测后，可以判断其隐藏的属性，并将数据库分为若干个相似的组。
2科研管理中数据挖掘技术的应用
科研是科学研究的简称，具体是指为认识客观事物在内在本质及其运动规律，而借助某些技术手段和设备，开展调查研究、实验等活动，并为发明和创造新产品提供理论依据。科研管理是对科研项目全过程的管理，如课题管理、经费管理、成果管理等等。由于科学研究中涉及的内容较多，从而给科研管理工作增添了一定的难度。为进一步提升科研管理水平，可在不同的管理环节中，对数据挖掘技术进行应用。下面就此展开详细论述。
2．1在立项及可行性评估中的应用
科研管理工作的开展需要以相关的科研课题作为依托，当课题选定之后，需要对其可行性及合理性进行全面系统地评估，由此使得科研课题的立项及评估成为科研管理的主要工作内容。现阶段，国内的科研课题立项采用的是申请审批制，具体的流程是：由科研机构的相关人员负责提出申请，然后再由科技主管部门从申请中进行筛选，经过业内专家的评审论证之后，择优选取科研项目的承接单位。在进行科研课题立项的过程中，涉及诸多方面的内容，具体包括申请单位、课题的研究领域、经费安排、主管单位以及评审专家等。通过调查发现，由于国家宏观调控政策的缺失，导致科研立项中存在低水平、重复性研究的情况，从而造成大量的研究经费浪费，所取得的研究成果也不显著。科研管理部门虽然建立了相对完善的数据库系统，并且系统也涵盖与项目申请、审评等方面有关的基本操作流程，如上传项目申报文件、将文件发给相关的评审专家、对评审结果进行自动统计等。从本质的角度上讲，数据库管理系统所完成的这些工作流程，就是将传统管理工作转变为信息化。故此，应当对已有的数据进行深入挖掘，从而找出其中更具利用价值的信息，据此对科研立项进行指导，这样不但能够使有限的科技资源得到最大限度地利用，而且还能使科研经费的使用效益获得全面提升。在科研立项阶段，可对数据挖掘技术进行合理运用，借此来对课题申请中涉及的各种因素进行挖掘，找出其中潜在的规则，为指标体系的构建和遴选方法的选择提供可靠依据，最大限度地降低不合理因素对课题立项带来的影响，对确需资助的科研项目进行准确选择，并给予相应的资助。在科研立项环节中，对数据挖掘技术进行应用时，可以借助改进后的Apriori算法进行数据挖掘，从中找出关联规则，在对该规则进行分析的基础上，对立项的合理性进行评价。
2．2在项目管理中的应用
项目管理是科研管理的关键环节，为提高项目管理的效率和水平，可对数据挖掘技术进行合理运用。在信息时代到来的今天，计算机技术、网络技术的普及程度越来越高，国内很多科研机构都纷纷构建起了相关的管理信息系统，其中涵盖了诸多的信息，如课题、科研人员、研究条件等等，而在这些信息当中，隐藏着诸多具有特定意义的规则，为找出这些规则，需要借助数据挖掘技术，对信息进行深入分析，进而获取对科研项目有帮助的信息。由于大部分科研管理部门建立的科研管理信息系统时间较早，从而使得系统本身的功能比较单一，如信息删减、修改、查询、统计等等，虽然这些功能可以满足对科研课题进展、经费使用等方面的管理，但其面向的均为数据库管理人员，处理的也都是常规事务。而从科研课题的管理者与决策者的角度上看，管理信息系统这些功能显然是有所不足的，因为他们需要对历史进行分析和提炼，从中获取相应的数据，为决策和管理工作的开展提供支撑。对此，可应用数据挖掘技术的OLAP，即数据库联机分析处理，由此能够帮助管理者从不同的方面对数据进行观察，进而深入了解数据并获取所需的信息。利用OLAP可以发现多种于科研课题有关信息之间的内在联系，这样管理者便能及时发现其中存在的相关问题，并针对问题采取有效的方法和措施加以应对。运用数据挖掘技术能够对科研项目的相关数据进行分析，找出其中存在的矛盾，从而使管理工作的开展更具针对性。
3结论
综上所述，科研管理是一项较为复杂且系统的工作，其中涵盖的信息相对较多。为此，可将数据挖掘技术在科研管理中进行合理应用，对相关信息进行深入分析，从中挖掘出有利用价值的信息，为科研管理工作的开展提供可靠的依据，由此除了能够确保科研项目顺利进行之外，还能提高科研管理水平。
参考文献：
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