从生活中提取作文素材
大多数语文教师有这样一个体会，就是在小学语文教学中，作文教学是一个难点。特别是学生，他们不但觉得作文难写，而且觉得没有什么可写，无从着手写。怎样写好作文呢？《小学语文教学大纲》指出：“作文教学的内容就是要让学生把自己看到的、听到的、想到的有意义的内容用文字表达出来。”在我日常的作文教学中，我深切地体会到要写好作文，首先要写好生活作文，因为“生活是写作的源泉。”在学生写好生活作文，先要学生丰富自己的生活，丰富生活有两条途径：一条是直接途径，学生亲自实践，耳闻目睹感受大自然奇妙无穷的美及投身其间的乐趣，感受生活中人与人之间的真情和爱心；另一条是间接的途径，是通过阅读书籍、听广播、看电视等来感受作品的意境，丰富学生的精神世界。同学们遇到了新鲜了，增长了新知识，触发了新感受，就会尝试着用文字来表达自己的想法。怎样才能让学生把自己的体会感受用文字来表达好呢？
一、鼓励学生要做生活的有心人 。 刚开始写作时，有些学生常常叼着笔杆发椤，觉得每天的生活差不多， 就是起床、吃饭、上学、放学、睡觉，似乎没有什么可写的。这主要是同学们还没有学会去做生活的有心人，教师要有意识地加以引导。让学生观察社会，了解历史，感受人生，丰富生活经历，丰富人生体验，就能更好地感知作品形象。这种人生体验可以来自自己的生活经历，也可以来自他人的生活经历，只要做生活的有心人，这种体验就能丰富起来。在写《我学会了洗衣服》这一文前，我先让学生参加一次洗手帕劳动，鼓励学生只有在亲身的实践中进行观察和体会，才能把本次作文写好。要写作文，不仅要认真仔细看，还要用心记。
1、记洗的过程是分几步进行的。
2、记这几步的顺序，先做什么，再做什么，接着做什么，最后做什么。
3、记每一步是怎样进行，要用哪些东西，有哪些动作，只有记得准确，才能写得通顺、具体。通过洗手帕的劳动，再让学生到家里去亲自实践洗衣服一次，记住洗衣服的过程要领，在写作前还要同学们把每一步说清楚，再连起来完整地说一遍，这样通过亲身实践，观察体会，学生就能有条理地把《我学会了洗衣服》这篇作文写好了。
二、大胆发现，调动学生的写作积极性。 学生投入生活，从不同角度，不同水平获得的感受，需要交流，教师要让学生在无拘无束的状态中，自然地讲出真实的生活感受，平时我常抽时间让学生口述生活感受，不轻易打断他们的描述，特别是当学生说得兴奋、激动的时候，因为这时正是他们心智开启，创新意识萌动最激烈的时刻，没有心理压力，没有框框，让他们说出最富情趣，最有新意和闪着智慧光芒的.独特感受。学生心口一致，说写一致，用笔说话，乐于作文。 三、给学生创造成功机会。 成功是兴趣的支柱。教师对学生的作文要尽可能创造成功的机会。鼓励和帮助学生获得成功的体验，强化他们的写作兴趣。在作文写好后，我先开展作文交流，让学生把自己的得意之作读给全班同学听。再由同学、老师挖掘捕捉作文的成功点。点滴的成功，会使学生激起喜悦的心情，调动了大多数学生尤其是中差生的写作积极性，感受到习作的乐趣。 四、指导学生培养丰富的想象力。 文学形象源于生活，而又高于生活，是对现实生活的概述性反映。教学中，教师要指导学生以文学作品提供的艺术形象为基础，结合自己的生活经历，发挥想象，去补充和扩大作品的生活画面，从而获得较完整丰富的美感。 激发学生的写作兴趣，培养学生的写作能力，是学生通向成功的桥梁，让我们为学生创造一个亲身实践的机会，提高写作水平。
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关于生活是写作的源泉的论文
无论是在学习还是在工作中，大家总少不了接触论文吧，论文的类型很多，包括学年论文、毕业论文、学位论文、科技论文、成果论文等。你知道论文怎样才能写的好吗？以下是我收集整理的生活是写作的源泉的论文，仅供参考，欢迎大家阅读。
摘要： 作为一名中学的语文教师，你是否有这样的困惑？每次布置作文题时，班上总有那么一部分学生，不知道写什么，不知道怎样写。即使写了，也是作文内容枯燥乏味，材料苟同。不是写学骑自行车，就是写父母亲下雨天送伞；不是写老师冒雨送学生回家，就是写父母深夜送高烧的"我"去诊所；内容假而空，材料陈旧而缺乏新意。究竟是何原因导致学生不爱写作文，或是写的作文空洞无物、枯燥乏味？原来，学生不知道作文是对人生、自然、社会的表达。实质上是不知道生活是写作的唯一源泉。我认为在语文教学中，要引导学生在平时的学习生活中深入理解大语文观--生活的外延有多大，语文外延就有多大。
关键词： 写作 积累
每个学生都渴望有一支生花妙笔；很多学生在平时的作文中都追求华丽的语言、高超的技巧。对此，我不能苟同，我觉得写好作文的关键是如何理解“生活是写作的唯一源泉”。这就要求学生在平时的学习生活中认真做好以下几点：
一、在学习生活中，学会丰富的生活积累
生活是写作的唯一源泉。“问渠那得清如许？为有源头活水来”。文章是客观事物和现实生活的反映。我们要注重观察、分析各种事物和现象之间的关系。因为人们只有去认识自然界、掌握生活，并用思想去钻研其中的各种因果关系的时候，生活才能成为创作的巨大源泉。只有经过细致观察，透彻了解要写的事物，写出来的文章才会真切、生动。有了这个写作之源，学生作文时都能厚积薄发才能写出自己的感悟，才能写出真情实感，才能写的真实感人。有这么一种说法：“天降灾难，成就了一个诗人和一个词人。诗人是杜甫，词人是李煜。“杜甫如果不经过安史之成，体会艰难苦难的生活，是写不出耀眼文坛的《三史》、《三别》的深切体会，李煜如果不经历报国之痛，遭受寄人篱下伤痛也无法写出”问君能有几愁，恰似一江春水向东流“流水落花春也去，天上人间”这样流传千古的名句。所以，学生在作文时，仅有华丽的语言，巧妙的构思，冥思苦想，闭门造车是写不出好文章的。关键是深入生活，了解生活，学会丰富的生活积累，要明白只有生活才是写作的唯一源泉。
二、学会对生活的独特感受
积累了丰富的生活，是否就能写出优秀的文章呢？这个观点是十分幼稚的。学生仅仅是在平时的学习生活中观察生活、积累生活是不够的，还应该用心感受生活，对生活形成独特的感受。扑捉难忘瞬间，写内心珍藏的记忆。生活是丰富多彩的，我们的生活中总遇到一些特殊的场景，哪怕是一瞬间的感受，也会令你终生难忘，要及时扑捉、回味那难忘的瞬间，抒写出珍藏在心中的美好记忆。发现生活中的美，感悟生活，享受生活七年级上册《紫藤萝瀑布》就是一个很好的例子。
作者从山花的不幸和人的不幸，联想到“尘命的长河是无止境的”这一深刻感受，增添了文章艺术魅力。这也就是同样的生活圈子，同样的生活阅历，为什么不同的人会写出不同的文章的主要原因。杜甫和李煜取得巨大的文学成就不仅是因为他们有着丰富的生活经历，更主要的是杜甫的那种“悲天悯人的十大情怀”，李煜的'那种“国破家亡的切身感受”。
三、感受现实生活，选流露真情的素材
观察生活是写好文章的基础，但文章往往是从感受开始的。有些人对生活进行了不少的观察，但却写不出好的文章来。究其原因，主要是作者在对客观事物（包括人、事、物、景等）的观察中，缺乏强烈而深刻的感受。因此，用心感受生活，是写好作文的另一个关键。如朱自清的《背影》中车站送别的场面：“我看见他戴着黑布小帽，穿着黑布大马褂，深青布棉袍，蹒跚地走到铁道边，慢慢探身下去，尚不大难。可是他穿过铁道，要爬上那边月台，就不容易了。他用两手攀着上面，两脚再向上缩；他肥胖的身子向左微倾，显出努力的样子，这时我看见他的背影，我的泪很快地流下来了。”这段文字通过对父亲外貌、动作的描写，表现了父亲的爱子之情。这种感情，不是别人用语言表达的，而是作者亲眼目睹、亲身感受到的。因此，“我的泪很快地流下来了”。如果作者不是深深地感受到了父亲对自己的爱，是绝不会因父亲去给自己买几个橘子而流泪的。
学生们在平时的学习生活中，有了丰富的生活积累，有了对生活的独特感受，这仅仅是写好作文的第一步。关键是要有对生活进行深深的思考，才能不断提高思想认识；有了深刻的思想认识，才能透过事物现象看到生活的本质，才能发现人生的真谛。在此基础上，学生才会深刻的挖掘写作素材，文章的主题才会更深刻。《紫藤萝瀑布》一文中，不仅仅是发现了花的不幸，体验到了人的不幸，而且是深刻体验到感受到人类生命的永无止境的，不会因为个体的不幸而停止向前。从而使文章的主题生动深刻。这种写作过程，这种对生活深刻的感受，就是写作中由生活到艺术的升华过程。由此，学生们应该认识到：生活不是没有美，而是缺少发现，缺少挖掘。学生们在平时的作文中，不是因为没有什么材料可写，也不是因为不知道怎样写，而是不能理解认识“生活是写作的唯一源泉”。
这就要求我们有一双明察秋毫的火眼，洞幽触微的“慧眼”，关注生活，了解生活。所以要提高写作水平，就要在提高思想认识上下功夫。它决定立意的高低，选材的好坏。这也就是人们常说的“写诗工夫在诗外”，“写文章工夫在文章外”。因此，解决学生写什么，怎样写的问题，就是要提高学生的思想认识水平，要明白生活是写作的唯一源泉。在以后的学习生活中要有生活积累，独特感受深刻的思想，这样写出来的作文才是妙笔生花的佳作。
误区透视 由于初中生社会接触面比较窄，阅历浅，“无话可说”成了同学们写作文时的一大困扰。其实，同学们并非生活在真空里，校园、家庭也是社会的一部分，学校里的老师同学、家庭中的每位成员都是一部书，可以让人熟读深思，百读不厌。如果意识到这一点的价值，则可以有效解决记叙文写作的内容问题。校园、家庭生活中有取之不竭的写作素材，这里诞生过鲁迅的《藤野先生》、魏巍的《我的老师》、朱自清的《背影》、邹韬奋的《我的母亲》、鲁迅的《阿长与<山海经>》等，老师、父亲、母亲、保姆，都是非常普通的人物，却因作家们的生花妙笔而成为千万读者心中不朽的典型。 朝夕相处的老师同学和家庭成员成为作文的素材仅仅解决了有话可说的问题，要想写得好还需要对这些原材料进行加工。所谓加工就是选择材料。学生作文总得先“立意”，即有个“中心”，这个“中心”就是选材的标准。有用则取，无用则弃。 人物的性格品质往往是多方面的，短短几百字的文章要想面面俱到必然会浮光掠影，变成流水账，因此最好能抓住某一方面的性格品质来精雕细刻。老子说：“多则惑，少则得。”删繁就简才能性格鲜明，形象生动。 在同学们的实际写作中，材料存在着胡编乱造、陈旧重复、生搬硬套或不够典型等诸多误区，导致作文内容空洞、雷同。比如写亲情，大部分学生只会写“雨中送伞”、“送自己上医院”、“晚上做作业送奶茶”等事例。写“寻找友情”，就是小误会失去朋友，几天或几年后后悔了，又和好了。 如何改变这种现象？唯有走进生活，用心感知生活，慧眼识珠，熟中取新，采撷亮点，寻找生活中那些平凡而又闪光的瞬间，寻觅写作的视觉“死角”，洞悉生活的底蕴，破除思维的惰性，对生活中不起眼的小场景、小事件进行细致描摹，发掘新意。写作时要坚持“以小见大”，通过对小的事件、片段的叙述和描写来抒发某一种情感，揭示某一种哲理。 前车之鉴1 奶奶的爱 奶奶很爱我，但是很烦人，经常对我唠叨。 回到家，她就要先问我肚子饿不饿呀，在学校听不听话呀，吃完饭还要问肚子吃饱了吗。在我做作业的时候，还会把水拿进来，问我渴不渴。所以有时我就不喜欢她。有一次，早上出门，天好像要下雨，我没有带雨伞，奶奶就在后面不停地说，带上雨伞啊，要淋湿的。我很烦她，就很快地跑开了。没想到，下午放学的时候，天空真的下起了大雨。我又着急又后悔，真不该不听奶奶的话呀，可世上没有后悔药呢。当我跑到大门口的时候，我突然看到奶奶了。我很高兴地跑过去，奶奶就又开始唠叨了，说什么我不听话呀，说什么我读书要用功一点呀。我听着听着就又不高兴了。这就是我的奶奶，爱我又很唠叨的奶奶。 今天是八月十五，按规矩又得拜佛。我可不太愿意，我只想看电视，和同学一起出去玩。可是奶奶没有同意，说中秋节是在家团圆的日子，不能出去玩，一定要在家。下午又被奶奶逼着折纸（拜佛用），因为我不太乐意，还被奶奶呵斥，说我不懂事，不帮她做事情，还说她自己小时候如何不容易，要好好珍惜现在的生活。其实这件事说了多少次了呀，我一点也不高兴，怎么有这么唠叨的奶奶呀。 晚上，桌子上摆满了东西，有月饼、苹果、橘子和一些叫不出名字的东西。奶奶规规矩矩地跪着，拿着香认真地拜着。然后站了起来，把香一根一根地插在了香炉上。我问父亲，为什么奶奶就那么迷信。父亲愣了愣，没有回答……奶奶听到回答说：“当然要求佛祖保佑我们呀，保佑我们平安，顺利！”后面还说了很多，真唠叨呀。 这就是我的奶奶，爱唠叨的奶奶，爱我的奶奶。 【升格意见】 《奶奶的爱》抓住奶奶爱唠叨的特点来表现老人对孩子细致的关怀。整体上叙事清楚，条理分明，结构合理。但这篇文章比较突出地体现了不少学生写作中存在的通病：作文选材粗糙，没有典型的事例，没有精致的细节描写，在主题的升华上也存在着一些不足。 那么同样是这些素材，应该怎样进行选择加工，采撷亮点，发掘新意呢？首先要学会对材料进行筛选，择优而取。这篇文章为了表现奶奶的爱，选取日常生活中唠叨、雨中送伞时的唠叨和拜佛时的唠叨三个素材，整体上都能紧扣文章的中心。存在的问题是日常生活中的唠叨泛泛而谈不够典型，雨中送伞则显得老套，第三则材料可以深入挖掘却缺少细致的描写。因此，不如选取奶奶拜佛的这个素材，集中笔力进行细致刻画。选定素材之后，接下去要对素材进行精雕细琢，重点刻画奶奶拜佛这个常见但又鲜有人关注的素材，挖掘出老人虔诚跪拜中体现的对晚辈那份浓得化不开的爱。 【升格示例】 爱在，佛在 中秋。古朴的小院。 倚在那凉飕飕的栏杆上，身旁萦绕着清香的桂花味儿，我正等着拜佛。柔和的月光下，奶奶那苍老的身影仍旧忙碌，她来往于小院与大厅，白发在月光下折射出银色光辉。 该上香了。香案上供奉着的佛祖，慈眉善目，像一个关爱孩子的长者，说不出的亲切。香案前的桌子上，摆满了祭拜的水果和供品。奶奶小心翼翼地点上香，很庄重地走到香案前，在一个蒲团上跪下。她双腿并拢，双膝碰地，手持三炷香，对那在烟雾中朦胧的佛像虔诚地跪拜着。她双手合十，香举过头顶，双目微闭，喃喃自语，脸上显现出一种令人动容的庄重。默念之后缓缓地弯下身子将头一直磕到地上。入秋了，地面微凉，奶奶毫不在意，连续三次庄重而虔诚的跪拜，没有一丝马虎。许久，奶奶才有些吃力地站了起来，把香一根一根地插在了香炉里。在一片青色的烟雾中，奶奶再次跪在地上，嘴里念念有词。许久，才起身。 在奶奶的要求下，我也学做了一遍，但我只是敷衍着，只觉得是一种任务。拜完，一转身看到奶奶正慈爱地看着我。其实我心里有些不愿意，拜佛有用吗？佛祖能给我高分吗？佛祖能许我一个美好的前程吗？我仰头望着天上那轮沉默的银月，思绪像细绳儿杂乱交错在一起，紧紧地缠绕着种种疑惑。 我问奶奶：“世上真的有佛吗？”她向我柔和浅笑：“当然有啊，佛祖在天上，在香案上，在我们心里，只要我们时时向佛祖祈祷，佛祖就会知道我们，就会保佑我们啊！奶奶可是每次都给你求平安，求健康，求好成绩呢！你看，没有佛祖的保佑，你能这么健健康康长大吗！” 说着说着，她似乎记起了什么，从口袋里摸出一块用红布包裹着的东西——是个玉佩，上头雕着个佛祖，庄重地盘坐在一朵莲花上。奶奶将它系在我的脖子上，疼爱地看着我，又喃喃道：“佛祖保佑，这可是开过光的。”挂好玉佩后，奶奶又跪在了蒲团上，喃喃地念着一成不变的话：“佛祖，保佑我的孙女一生平安，保佑她……”听着听着，我的泪突然下来了…… 世上真的有佛吗？此时我仿佛听到一个声音在我耳畔回答：“当然有，爱在，它就在。” 凉亭里依旧清风徐徐，桂花散发迷人芳香，心中疑惑一丝不剩，我知道了，世上真的有佛！ 爱在，佛就在！ 美文引路 六只柿子 家里的晚秋蚕养完了，父亲计划着进城来玩玩。 父亲电话里问：“柿子熟了，想不想吃？”我说想。也只是随便说说。街上的水果一茬接一茬，桃子走了有鸭梨，现在苹果橘子已大量上市了。这些水果，都比柿子好吃。 但父亲却把我的话当真了，很认真地给我挑了六只柿子，然后扛着沉沉的米袋子上路了。米袋子里，是刚脱粒的新米，家中田里自个儿长的。他说要送来给我尝尝鲜。 父亲途中转了两次车，才到达我家。父亲就那样扛着米袋子，上上下下。又扛着米袋子，走过长长的街道，在人群里左冲右突。有汗珠子滚下来吗？我不知道。因为父亲到我家时，我还在上班。等我回到家，米袋子已立在客厅里了，六只红红的柿子，可爱的小灯笼似的，置在桌上。 父亲不知我心里的感伤，他兀自高兴地向我叨叨着家里的事：“水稻收了。蚕茧卖了好价钱。圈里的猪也很快能卖了。还养了两只羊。你喜欢的那只猫，生了小猫，却不归家，把些小猫衔得藏东藏西的，生怕哪个去捉了它的小猫。”父亲说到此，呵呵笑起来，满心欢喜，又充满幸福。 心里不知怎的有些酸酸的，我转身去吃柿子，装着万分喜欢的样子。父亲在一边看着乐了，很得意地说：“我和你妈挑了又挑，挑的是最大最红的带过来的。路上怕被什么东西撞破了，就把它们放在菜里，拎在手上。一路上，我一直袋子不离手的。你看，它们的皮，一点也没破吧？” 的确是，它们薄薄的皮，撑着饱满的果肉，像幼孩的皮肤，轻弹即破，却硬是连一点褶皱也没有。 想大街上南来北往的人群里，父亲佝偻着腰，扛着沉沉的米袋子，一边却要护着手里的方便袋。没有谁知道，他手里小心护着的，不过是六只柿子，带给他女儿吃的。 【评析】 亲情是一个很大的话题，只有巧妙的选材，从平凡的生活中选取简单而又新颖的材料才能让文章打动人。作者很巧妙地选择了一个再平凡不过的素材：父亲进城给自己带柿子。事情小而简单，但经过作者细致地刻画描摹，小小的事情透出的那份父母对孩子深深的爱以及女儿对父母的心疼感恩却非常让人动容。文字朴实又细腻，充满了芳香馥郁的温情，让人读完后回味无穷。 写作训练 【作文题】 亲情，是一坛陈年老酒，甜美醇香；是一幅传世名画，精美隽永；是一首经典老歌，轻柔温婉；是一方名贵丝绸，细腻光滑；亲情就是亲人之间的感情，她的本质是关爱，是母爱、父爱、手足之情、血脉之亲、长者对幼者的疼爱…… 请以“关爱”为话题，以亲情为选材范围，写一篇600字左右的文章。 【思路开拓】 亲情这个话题太大，可选的素材也很多，如果依从思维的惰性，人云亦云，那就很难写出动人的文章。其实不是生活平淡枯燥，而是我们缺少积极观察生活的态度。 第一，要有一颗感恩的心。亲情是一个特别让人温暖的词语。但如果你内心麻木，不知感恩，把家人所有的付出都当成是理所当然，那么你笔下就很难有动人的文字。心存感恩，你就能时时感念父母、长辈，就能明白父母、长辈心甘情愿不知劳苦地为我们所做的一切，就能在父母长辈每一个细微的眼神、不经意的动作中，在他们繁琐反复的唠叨中感受到一份爱。有了一颗感恩的心，你就会觉得在家的每一天都是美好的，很多小事都是有意义的。 第二，要注重自我心理的刻画。每个人的内心世界都是独一无二的，而且具有浓重的主观色彩，所以一个人的感受愈独特，他的思想情感也就愈深刻。写作亲情这类话题作文更不能格式化，不能人云亦云。只有自己真切感受过的东西，表达起来才能得心应手，有打动过自己的情感体验才会打动别人的感情。 【素材锦囊】 ●警句 时间可以让人丢失一切，可是亲情是割舍不去的。即使有一天，亲人离去，他们的爱却永远留在子女灵魂的最深处。——〔苏〕高尔基 全世界的母亲是多么相像！她们的心始终一样，每一个母亲都有一颗极为纯真的赤子之心。——〔美〕惠特曼 慈母的胳膊是由爱构成的，孩子睡在里面怎能不香甜？——〔法〕雨果 ●时事 1．2013年4月20日地震发生后，在芦山县医院，大量伤员被送进来。医院受损严重，一平坝搭建成为临时帐篷医院。手术室外，一儿子抱着父亲等待手术，没座位，儿子足足抱了他一小时。儿子说，不累。 2．地震中儿子上厕所被砸，埋在预制板内，母亲冒着余震危险去救儿子，眼见着三楼的床掉下去。儿子求母亲快走，别管他。母亲使出全部力气，独自将上百斤的预制板挪开，救出儿子。母亲事后说，她也不知道怎么那么有力量。 3．卢旺达内战期间，有一个叫热拉尔的人，37岁，他一家有40口人，父亲，兄弟，姐妹，妻儿，几乎全部离散丧生。最后，绝望的热拉尔打听到5岁的小女儿还活着，辗转数地冒着生命危险找到了自己的亲生骨肉后，他悲喜交集，将女儿紧紧地搂在怀里，第一句话就是：“我又有家了！”
寿险行业数据挖掘应用分析寿险是保险行业的一个重要分支，具有巨大的市场发展空间，因此，随着寿险市场的开放、外资公司的介入，竞争逐步升级，群雄逐鹿已成定局。如何保持自身的核心竞争力，使自己始终立于不败之地，是每个企业必须面对的问题。信息技术的应用无疑是提高企业竞争力的有效手段之一。寿险信息系统经过了多年的发展，已逐步成熟完善，并积累了相当数量的数据资源，为数据挖掘提供了坚实的基础，而通过数据挖掘发现知识，并用于科学决策越来越普遍受到寿险公司的重视。数据挖掘数据挖掘（Data Mining，DM）是指从大量不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、有用的信息和知识的过程。其表现形式为概念（Concepts）、规则(Rules)、模式(Patterns)等形式。目前业内已有很多成熟的数据挖掘方法论，为实际应用提供了理想的指导模型。CRISP-DM（Cross-Industry Standard Process for Data Mining）就是公认的、较有影响的方法论之一。CRISP-DM强调，DM不单是数据的组织或者呈现，也不仅是数据分析和统计建模，而是一个从理解业务需求、寻求解决方案到接受实践检验的完整过程。CRISP-DM将整个挖掘过程分为以下六个阶段：商业理解（Business Understanding），数据理解(Data Understanding)，数据准备(Data Preparation)，建模(Modeling)，评估(Evaluation)和发布(Deployment)。商业理解就是对企业运作、业务流程和行业背景的了解；数据理解是对现有企业应用系统的了解；数据准备就是从企业大量数据中取出一个与要探索问题相关的样板数据子集。建模是根据对业务问题的理解，在数据准备的基础上，选择一种更为实用的挖掘模型，形成挖掘的结论。评估就是在实际中检验挖掘的结论，如果达到了预期的效果，就可将结论发布。在实际项目中，CRISP-DM模型中的数据理解、数据准备、建模、评估并不是单向运作的，而是一个多次反复、多次调整、不断修订完善的过程。行业数据挖掘经过多年的系统运营，寿险公司已积累了相当可观的保单信息、客户信息、交易信息、财务信息等，也出现了超大规模的数据库系统。同时，数据集中为原有业务水平的提升以及新业务的拓展提供了条件，也为数据挖掘提供了丰厚的土壤。根据CRISP-DM模型，数据挖掘首先应该做的是对业务的理解、寻找数据挖掘的目标和问题。这些问题包括：代理人的甄选、欺诈识别以及市场细分等，其中市场细分对企业制定经营战略具有极高的指导意义，它是关系到企业能否生存与发展、企业市场营销战略制定与实现的首要问题。针对寿险经营的特点，我们可以从不同的角度对客户群体进行分类归纳，从而形成各种客户分布统计，作为管理人员决策的依据。从寿险产品入手，分析客户对不同险种的偏好程度，指导代理人进行重点推广，是比较容易实现的挖掘思路。由于国内经济发展状况不同，各省差异较大，因此必须限定在一个经济水平相当的区域进行分析数据的采样。同时，市场波动也是必须要考虑的问题，一个模型从建立到废弃有一个生命周期，周期根据模型的适应性和命中率确定，因此模型需要不断修订。挖掘系统架构挖掘系统包括规则生成子系统和应用评估子系统两个部分。规则生成子系统主要完成根据数据仓库提供的保单历史数据，统计并产生相关规律，并输出相关结果。具体包括数据抽取转换、挖掘数据库建立、建模（其中包括了参数设置）、模型评估、结果发布。发布的对象是高层决策者，同时将模型提交给应用评估子系统.根据效果每月动态生成新的模型。应用评估子系统可以理解为生产系统中的挖掘代理程序，根据生成子系统产生的规则按照一定的策略对保单数据进行非类预测。通过系统的任务计划对生产数据产生评估指标。具体包括核心业务系统数据自动转入数据平台、规则实时评估、评估结果动态显示、实际效果评估。规则评估子系统根据规则进行检测。经过一段时间的检测，可利用规则生成子系统重新学习，获得新的规则，不断地更新规则库，直到规则库稳定。目前比较常用的分析指标有: 险种、交费年期、被保人职业、被保人年收入、被保人年龄段、被保人性别、被保人婚姻状况等。实践中，可结合实际数据状况，对各要素进行适当的取舍，并做不同程度的概括，以形成较为满意的判定树，产生可解释的结论成果。
Web数据挖掘技术探析论文
在日复一日的学习、工作生活中，大家或多或少都会接触过论文吧，论文对于所有教育工作者，对于人类整体认识的提高有着重要的意义。那么你知道一篇好的论文该怎么写吗？以下是我收集整理的Web数据挖掘技术探析论文，供大家参考借鉴，希望可以帮助到有需要的朋友。
引言
当前，随着网络技术的发展和数据库技术的迅猛发展，有效推动了商务活动由传统活动向电子商务变革。电子商务就是利用计算机和网络技术以及远程通信技术，实现整个商务活动的电子化、数字化和网络化。基于Internet的电子商务快速发展，使现代企业积累了大量的数据，这些数据不仅能给企业带来更多有用信息，同时还使其他现代企业管理者能够及时准确的搜集到大量的数据。访问客户提供更多更优质的服务，成为电子商务成败的关键因素，因而受到现代电子商务经营者的高度关注，这也对计算机web数据技术提出了新的要求，Web数据挖掘技术应运而生。它是一种能够从网上获取大量数据，并能有效地提取有用信息供企业决策者分析参考，以便科学合理制定和调整营销策略，为客户提供动态、个性化、高效率服务的全新技术。目前，它已成为电子商务活动中不可或缺的重要载体。
计算机web数据挖掘概述
1.计算机web数据挖掘的由来
计算机Web数据挖掘是一个在Web资源上将对自己有用的数据信息进行筛选的过程。Web数据挖掘是把传统的数据挖掘思想和方法移植到Web应用中，即从现有的Web文档和活动中挑选自己感兴趣且有用的模式或者隐藏的数据信息。计算机Web数据挖掘可以在多领域中展示其作用，目前已被广泛应用于数据库技术、信息获取技术、统计学、人工智能中的机器学习和神经网络等多个方面，其中对商务活动的变革起到重大的推动作用方面最为明显。
2.计算机Web数据挖掘含义及特征
(1)Web数据挖掘的含义
Web数据挖掘是指数据挖掘技术在Web环境下的应用，是一项数据挖掘技术与WWW技术相结合产生的新技术，综合运用到了计算机语言、Internet、人工智能、统计学、信息学等多个领域的技术。具体说，就是通过充分利用网络(Internet)，挖掘用户访问日志文件、商品信息、搜索信息、购销信息以及网络用户登记信息等内容，从中找出隐性的、潜在有用的和有价值的信息，最后再用于企业管理和商业决策。
(2)Web数据挖掘的特点
计算机Web数据挖掘技术具有以下特点：一是用户不用提供主观的评价信息;二是用户“访问模式动态获取”不会过时;三是可以处理大规模的数据量，并且使用方便;四是与传统数据库和数据仓库相比，Web是一个巨大、分布广泛、全球性的信息服务中心。
(3)计算机web数据挖掘技术的类别
web数据挖掘技术共有三类：第一类是Web使用记录挖掘。就是通过网络对Web日志记录进行挖掘，查找用户访问Web页面的模式及潜在客户等信息，以此提高其站点所有服务的竞争力。第二类是Web内容挖掘。既是指从Web文档中抽取知识的过程。第三类是Web结构挖掘。就是通过对Web上大量文档集合的内容进行小结、聚类、关联分析的方式，从Web文档的组织结构和链接关系中预测相关信息和知识。
计算机web数据挖掘技术与电子商务的关系
借助计算机技术和网络技术的日臻成熟，电子商务正以其快速、便捷的特点受到越来越多的企业和个人的关注。随着电子商务企业业务规模的不断扩大，电子商务企业的商品和客户数量也随之迅速增加，电子商务企业以此获得了大量的数据，这些数据正成为了电子商务企业客户管理和销售管理的重要信息。为了更好地开发和利用这些数据资源，以便给企业和客户带来更多的便利和实惠，各种数据挖掘技术也逐渐被应用到电子商务网站中。目前，基于数据挖掘(特别是web数据挖掘)技术构建的电子商务推荐系统正成为电子商务推荐系统发展的一种趋势。
计算机web数据挖掘在电子商务中的具体应用
(1)电子商务中的web数据挖掘的过程
在电子商务中，web数据挖掘的过程主要有以下三个阶段：既是数据准备阶段、数据挖掘操作阶段、结果表达和解释阶段。如果在结果表达阶段中，分析结果不能让电子商务企业的决策者满意，就需要重复上述过程，直到满意为止。
(2)Web数据挖掘技术在电子商务中的应用
目前，电子商务在企业中得到广泛应用，极大地促进了电子商务网站的兴起，经过分析一定时期内站点上的用户的访问信息，便可发现该商务站点上潜在的客户群体、相关页面、聚类客户等数据信息，企业信息系统因此会获得大量的数据，如此多的数据使Web数据挖掘有了丰富的数据基础，使它在各种商业领域有着更加重要的.实用价值。因而，电子商务必将是未来Web数据挖掘的主攻方向。Web数据挖掘技术在电子商务中的应用主要包含以下几方面：
一是寻找潜在客户。电子商务活动中，企业的销售商可以利用分类技术在Internet上找到潜在客户，通过挖掘Web日志记录等信息资源，对访问者进行分类，寻找访问客户共同的特征和规律，然后从已经存在的分类中找到潜在的客户。
二是留住访问客户。电子商务企业通过商务网站可以充分挖掘客户浏览访问时留下的信息，了解客户的浏览行为，然后根据客户不同的爱好和要求，及时做出让访问客户满意的页面推荐和专属性产品，以此来不断提高网站访问的满意度，最大限度延长客户驻留的时间，实现留住老客户发掘新客户的目的。
三是提供营销策略参考。通过Web数据挖掘，电子商务企业销售商能够通过挖掘商品访问情况和销售情况，同时结合市场的变化情况，通过聚类分析的方法，推导出客户访问的规律，不同的消费需求以及消费产品的生命周期等情况，为决策提供及时而准确的信息参考，以便决策者能够适时做出商品销售策略调整，优化商品营销。
四是完善商务网站设计。电子商务网站站点设计者能够利用关联规则，来了解客户的行为记录和反馈情况，并以此作为改进网站的依据，不断对网站的组织结构进行优化来方便客户访问，不断提高网站的点击率。
结语
本文对Web数据挖掘技术进行了综述，讲述了其在电子商务中广泛应用。可以看出，随着计算机技术和数据库技术快速发展，计算机Web数据技术的应用将更加广泛，Web数据挖掘也将成为非常重要的研究领域，研究前景巨大、意义深远。目前，我国的Web数据应用还处于探索和起步阶段，还有许多问题值得深入研究。
摘要： 该文通过介绍电子商务及数据挖掘基本知识，分别从几个方面分析了电子商务中WEB数据挖掘技术的应用。
关键词： 电子商务；数据挖掘；应用
1概述
电子商务是指企业或个人以网络为载体，应用电子手段，利用现代信息技术进行商务数据交换和开展商务业务的活动。随着互联网的迅速发展，电子商务比传统商务具有更明显的优势，由于电子商务具有方便、灵活、快捷的特点，使它已逐渐成为人们生活中不可缺少的活动。目前电子商务平台网站多，行业竞争强，为了获得更多的客户资源，电子商务网站必须加强客户关系管理、改善经营理念、提升售后服务。数据挖掘是从数据集中识别出隐含的、潜在有用的、有效的，新颖的、能够被理解的信息和知识的过程。由数据集合做出归纳推理，从中挖掘并进行商业预判，能够帮助电子商务企业决策层依据预判，对市场策略调整，将企业风险降低,从而做出正确的决策，企业利润将最大化。随着电子商务的应用日益广泛，电子商务活动中会产生大量有用的数据，如何能够数据挖掘出数据的参考价值？研究客户的兴趣和爱好，对客户分门别类，将客户心仪的商品分别推荐给相关客户。因此,如何在电子商务平台上进行数据挖掘成为研究的热点问题。
2数据挖掘技术概述
数据挖掘（DataMining），也称数据库中的知识发现（KnowledgeDiscoveryinDatabase，KDD）。数据挖掘一般是指从海量数据中应用算法查找出隐藏的、未知的信息的过程。数据挖掘是一个在大数据资源中利用分析工具发现模型与数据之间关系的一个过程，数据挖掘对决策者寻找数据间潜在的某种关联，发现隐藏的因素起着关键作用。这些模式是有潜在价值的、并能够被理解的。数据挖掘将人工智能、机器学习、数据库、统计、可视化、信息检索、并行计算等多个领域的理论与技术融合在一起的一门多学科交叉学问，这些学科也对数据挖掘提供了很大的技术支撑。
3Web数据挖掘特点
Web数据挖掘就是数据挖掘在Web中的应用。Web数据挖掘的目的是从万维网的网页的内容、超链接的结构及使用日志记录中找到有价值的数据或信息。依据挖掘过程中使用的数据类别，Web数据挖掘任务可分为：Web内容挖掘、Web结构挖掘、Web使用记录挖掘。
1）Web内容挖掘指从网页中提取文字、图片或其他组成网页内容的信息，挖掘对象通常包含文本、图形、音视频、多媒体以及其他各种类型数据。
2）Web结构挖掘是对Web页面之间的结构进行挖掘，挖掘描述内容是如何组织的，从Web的超链接结构中寻找Web结构和页面结构中的有价值模式。例如从这些链接中，我们可以找出哪些是重要的网页，依据网页的主题，进行自动的聚类和分类，为了不同的目的从网页中根据模式获取有用的信息，从而提高检索的质量及效率。
3）Web使用记录挖掘是根据对服务器上用户访问时的访问记录进行挖掘的方法。Web使用挖掘将日志数据映射为关系表并采用相应的数据挖掘技术来访问日志数据，对用户点击事件的搜集和分析发现用户导航行为。它用来提取关于客户如何浏览和使用访问网页的链接信息。如访问了哪些页面？在每个页面中所停留的时间？下一步点击了什么？在什么样的路线下退出浏览的？这些都是Web使用记录挖掘所关心要解决的问题。
4电子商务中Web挖掘中技术的应用分析
1）电子商务中序列模式分析的应用
序列模式数据挖掘就是要挖掘基于时间或其他序列的模式。如在一套按时间顺序排列的会话或事务中一个项目有存在跟在另一个项目后面。通过这个方法，WEB销售商可以预测未来的访问模式，以帮助针对特定用户组进行广告排放设置。发现序列模式容易使客户的行为被电子商务的组织者预测，当用户浏览站点时，尽可能地迎合每个用户的浏览习惯并根据用户感兴趣的内容不断调整网页，尽可能地使每个用户满意。使用序列模式分析挖掘日志，可以发现客户的访问序列模式。在万维网使用记录挖掘应用中，序列模式挖掘可以用于捕捉用户路径之中常用的导航路径。当用户访问电子商务网站时，网站管理员能够搜索出这个访问者的对该网站的访问序列模式，将访问者感兴趣但尚未浏览的页面推荐给他。序列模式分析还能分析出商品购买的前后顺序，从而向客户提出推荐。例如在搜索引擎是发出查询请求、浏览网页信息等，会弹出与这些信息相关的广告。例如购买了打印机的用户，一般不久就会购买如打印纸、硒鼓等打印耗材。优秀的推荐系统将为客户建立一个专属商店,由每个客户的特征来调整网站的内容。也能由挖掘出的一些序列模式分析网站及产品促销的效果。
2）电子商务中关联规则的应用
关联规则是揭示数据之间隐含的相互关系，关联分析的任务是发现事物间的关联规则或相关程序。关联规则挖掘的目标是在数据项目中找出每一个数据信息的内在关系。关联规则挖掘就是要搜索出用户在服务器上访问的内容、页面、文件之间的联系，从而改进电子商务网站设计。可以更好在组织站点，减少用户过滤网站信息的负担，哪些商品顾客会可能在一次购物时同时购买？关联规则技术能够通过购物篮中的不同商品之间的联系，分析顾客的购物习惯。例如购买牛奶的顾客90%会同时还购买面包，这就是一条关联规则，如果商店或电子商务网站将这两种商品放在一起销售，将会提高它们的销量。关联规则挖掘目标是利用工具分析出顾客购买商品间的联系，也即典型购物篮数据分析应用。关联规则是发现同类事件中不同项目的相关性，例如手机加充电宝，鼠标加鼠标垫等购买习惯就属于关联分析。关联规则挖掘技术可以用相应算法找出关联规则，例如在上述例子中，商家可以依据商品间的关联改进商品的摆放，如果顾客购买了手机则将充电宝放入推荐的商品中，如果一些商品被同时购买的概率较大，说明这些商品存在关联性，商家可以将这些有关联的商品链接放在一起推荐给客户,有利于商品的销售，商家也根据关联有效搭配进货，提升商品管理水平。如买了灯具的顾客，多半还会购买开关插座，因此，一般会将灯具与开关插座等物品放在一个区域供顾客选购。依据分析找出顾客所需要的商品的关联规则，由挖掘分析结果向顾客推荐所需商品，也即向顾客提出可能会感兴趣的商品推荐，将会大大提高商品的销售量。
3）电子商务中路径分析技术的应用
路径分析技术通过对Web服务器的日志文件中客户访问站点的访问次数的分析，用来发现Web站点中最经常访问的路径来调整站点结构，从而帮助使用用户以最快的速度找到其所需要的产品或是信息。例如在用户访问某网站时，如果有很多用户不感兴趣的页面存在，就会影响用户的网页浏览速度，从而降低用户的浏览兴趣，同时也会使整个站点的维护成本提高。而利用路径分析技术能够全面地掌握网站各个页面之间的关联以及超链接之间的联系，通过分析得出访问频率最高的页面，从而改进网站结构及页面的设计。
4）电子商务中分类分析的应用
分类技术在根据各种预定义规则进行用户建模的Web分析应用中扮演着很重要的角色。例如，给出一组用户事务，可以计算每个用户在某个期间内购买记录总和。基于这些数据，可以建立一个分类模型，将用户分成有购买倾向和没有购买倾向两类，考虑的特征如用户统计属性以及他们的导航活动。分类技术既可以用于预测哪些购买客户对于哪类促销手段感兴趣，也可以预测和划分顾客类别。在电子商务中通过分类分析，可以得知各类客户的兴趣爱好和商品购买意向，因而发现一些潜在的购买客户，从而为每一类客户提供个性化的网络服务及开展针对性的商务活动。通过分类定位模型辅助决策人员定位他们的最佳客户和潜在客户，提高客户满意度及忠诚度，最大化客户收益率，以降低成本，增加收入。
5）电子商务中聚类分析的应用
聚类技术可以将具有相同特征的数据项聚成一类。聚类分析是对数据库中相关数据进行对比并找出各数据之间的关系，将不同性质特征的数据进行分类。聚类分析的目标是在相似的基础上收集数据来分类。根据具有相同或相似的顾客购买行为和顾客特征，利用聚类分析技术将市场有效地细分，细分后应可每类市场都制定有针对性的市场营销策略。聚类分别有页面聚类和用户聚类两种。用户聚类是为了建立拥有相同浏览模式的用户分组，可以在电子中商务中进行市场划分或给具有相似兴趣的用户提供个性化的Web内容，更多在用户分组上基于用户统计属性（如年龄、性别、收入等）的分析可以发现有价值的商业智能。在电子商务中将市场进行细化的区分就是运用聚类分析技术。聚类分析可根据顾客的购买行为来划分不同顾客特征的不同顾客群，通过聚类具有类似浏览行为的客户，让市场人员对顾客进行类别细分，能够给顾客提供更人性化的贴心服务。比如通过聚类技术分析，发现一些顾客喜欢访问有关汽车配件网页内容，就可以动态改变站点内容，让网络自动地给这些顾客聚类发送有关汽车配件的新产品信息或邮件。分类和聚类往往是相互作用的。在电子商务中通过聚类行为或习性相似的顾客，给顾客提供更满意的服务。技术人员在分析中先用聚类分析将要分析的数据进行聚类细分，然后用分类分析对数据集合进行分类标记，再将该标记重新进行分类，一直如此循环两种分析方法得到相对满意的结果。
5结语
随着互联网的飞速发展，大数据分析应用越来越广。商业贸易中电子商务所占比例越来越大，使用web挖掘技术对商业海量数据进行挖掘处理，分析客户购买喜好、跟踪市场变化，调整销售策略，对决策者做出有效决策及提高企业的市场竞争力有重要意义。
参考文献：
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[5]段红英.Web数据挖掘技术在电子商务中的应用[J].陇东学院学报,2009(3):32-34.
关联规则挖掘吧,我刚做完相关的论文.用的是SQL Server2005中的智能挖掘平台.介绍一本书给你看下,就是图片里的那本书.里面有完整的使用sql server数据挖掘的过程.写论文十分辛苦,但一定会有收获!加油!
只要你热爱生活，那么尽情的享受生活，充实生活。下面是我为大家精心整理的关于热爱生活的高中作文素材，希望能够帮助到你们。
热爱生活，热爱生命
生命是可贵的，但生活又赋予了生命更高的价值，不同的人会选择不同的方式去热爱生活，享受生活。
一个人的生命是平凡的，但是对我们来说又难能可贵，生命好像绘画的铅笔它只会在使用中逐渐减少，消逝的终究还是会消逝，永远不会增长增多，好像时光一样匆匆如流水但是我们不能让它白白流失，流失的没有价值，没有意义，生命是所有成就的基石，所有花朵的种子。他帮助我们奋勇前进，勇往直前。
华罗庚因为家境贫困而不得不在中途退学，好学让他拥有比普通人更刻苦的毅力，自学所有课程，二十岁的他在清华大学担任教师，抗日战争后他从英国回来，左腿残疾的他并没有因为这样就浪费生命，虚度光阴，他依旧兢兢业业的为生命，为生活奋斗，和命运抗争。晚年的华罗庚培养出陈景润等多位杰出的科学家，最终华罗庚奔赴日本进行学术报告时，因为心脏病而与世长辞，在生命的最后一刻，华罗庚依旧让他的生命奉献于他一生恃爱的数学上，他生得平凡，却用一生证明了，平凡的人会拥有不平凡的生命。
张海迪因为五岁时患病从而各位截肢落下终生残疾，同样享受生命的她，也学习了所有的课程，另外还学习研究了针灸，在当地行医救人，她还从事文学创作编着《生命的追问》，《生命的追问》出版不到半年的时间就被重印四次，张海迪怀着活着就要对社会有益的心态在中国青年报发表了《是颗流星就把光留向世间》而名声大噪，被誉为“八十年代新雷锋”二零零八年，五月十二日四川汶川地震，震级七点八级的地震使汶川瞬间坍塌，成千上万的人失去性命，但不时发生的余震没有阻挡一位消防官兵的脚步，他苦苦哀求身边的人希望可以让他进去在挽救一个人的生命，一位普通的消防官兵把别人的生命看的比自己的还重要，他珍惜生命，冒着随时可能会被压死的危险，依旧希望可以帮助他人，他热爱生命，把别人的生命看的比自己的还要重要，时刻怀着救人的心态。
生命是可贵的，每个人珍惜生命的方式又是不同的，但都让生命变得充实而有意义。
假如一个人活在这个世界上，没有为这个世界创造出一份属于自己的价值，就是在白白地浪费生命，在慢慢地扼杀自己，像废人般地活在这个世上;一个人如果为这个世界创造了属于自己的价值，就是对自己灵魂的一种解脱，也是对自己的生命的一种热爱的行为。
正如中国的历代伟人，他们正是利用自己的那有限的生命，为人民、为这个世界创造出了不可估量的价值。虽然岁月流逝，这些伟人也长眠地下，但是祖国人民的心，仍旧记住了这些曾经为自己的生命，为这个世界创造价值的人。
生命的价值展现是如此的不易，但是许多的价值不是一下子可以看到成果，需要我们的耐心和坚韧。但是只要愿意付出坚持的代价，你终究可以享受到成功的甘甜，就让我们好好学习，用我们的知识和行动，去体现掌握在我们手中的生命价值，去像伟人般地付出汗水和辛劳，像钢铁般地奋斗，为自己的生命增添价值。
加油吧，少年，珍惜生命，热爱生命。
热爱生活
我一点点地走进黑暗，然后，又一点点地迷失，最终，又一点点地堕落……
——题记
我把我的两只翅膀，生硬生硬地从我的后背上撕下来，插在那片疆土上，成了两座碑。
我俯下身，颔首三拜。
然后，我便被打落尘间。
我看到十五岁的初三学生在课室里奋笔作战;我看到二十岁的青年在歌舞厅里忘我地跳着;我看到二十五岁的上班族在疯狂地工作;我看到所有的人都张扬着各种世俗欲望的魔爪……
我不知道，人们究竟在贪图什么!
我讨厌那些人，用这样的手法来把自己麻木;我讨厌那些人，用这样的手段来把心灵封尘!
我原本相信爱的，可现在不信了。
因为牛郎织女，因为我亲眼看到他们被王母用银河永世分开，因为爱也是一种惩罚。
郭芙蓉说，世界如此美妙，我却如此暴躁，不好，不好。
要是世界真的如此美好，那为什么还有这么多人忘掉“哀愁”?
要是世界真的如此美妙，那为什么还有这么多人互相利用?
人啊!不是你利用我，就是我利用你，仅此而已……
于是，我便什么都不相信了，就连我自己，我也不相信了。
上帝把我打入地狱，永世不得超生。
他说我妖言惑众!
可是……
谁让我把翅膀插在那片疆土上，成了碑，一块刻着热爱生活，一块刻着总是快乐?
谁让我被打落尘间，看到那些人类，用那样的手段把心灵封尘，那么地互相利用?
又是谁让我不相信，不相信世界的所有?
于是，我便很无耻地妖言惑众了，是吗?
后记：
谁让我背弃阳光，逆行向上?
是的，不能后悔了……
热爱生活
不论你的生活如何卑贱，你要面对它生活，不要躲避它，更别用恶言咒骂它。它不像你那样坏。
你最富有的时候，倒是看似最穷。爱找缺点的人就是到天堂里也能找到缺点。
你要爱你的生活，尽管它贫穷。甚至在一个济贫院里，你也还有愉快、高兴、光荣的时候。夕阳反射在济贫院的窗上，像身在富户人家窗上一样光亮;在那门前，积雪同在早春融化。我只看到，一个从容的人，在哪里也像在皇宫中一样，生活得心满意足而富有愉快的思想。
城镇中的穷人，我看，倒往往是过着最独立不羁的生活。也许因为他们很伟大，所以受之无愧。大多数人以为他们是超然的，不靠城镇来支援他们;可是事实上他们是往往利用了不正当的手段来对付生活，他们是毫不超脱的，毋宁是不体面的。
视贫穷如园中之花而像圣人一样耕植它吧!不要找新的花样，无论是新的朋友或新的衣服，来麻烦你自己。找旧的，回到那里去。
文天祥“人生自古谁无死，留取丹心照汗青”夏完淳“生为才人，死为雄鬼”谭嗣同“有心杀贼、无力回天、死得其所、快哉快哉'
我以为是我为歌狂里的从容谭嗣同苏轼（但没死成）
1、塞翁失马
战国时期，靠近北部边城，住着一个老人，名叫塞翁。塞翁养了许多马，一天，他的马群中忽然有一匹走失了。邻居们听说这件事，跑来安慰，劝他不必太着急，年龄大了，多注意身体。塞翁见有人劝慰，笑了笑说：“丢了一匹马损失不大，没准会带来什么福气呢。”
邻居听了塞翁的话，心里觉得很好笑。马丢了，明明是件坏事，他却认为也许是好事，显然是自我安慰而已。过了几天，丢失的马不仅自动返回家，还带回一匹匈奴的骏马。
邻居听说了，对塞翁的预见非常佩服，向塞翁道贺说：“还是您有远见，马不仅没有丢，还带回一匹好马，真是福气呀。” 塞翁听了邻人的祝贺，反而一点高兴的样子都没有，忧虑地说：“白白得了一匹好马，不一定是什么福气，也许惹出什么麻烦来。”
邻居们以为他故作姿态纯属老年人的狡猾。心里分明高兴，有意不说出来。
2、太公钓鱼愿者上钩
姜尚因命守时，立钩钓渭水之鱼，不用香饵之食，离水面三尺，尚自言曰：“负命者上钩来！”
释义“太公”，即周初的姜尚，又称姜子牙。姜太公用支钩不挂鱼饵钓鱼，愿意上钓的鱼，就自己上钓。比喻心甘情愿地上圈套。
故事太公姓姜名尚，又名吕尚，是辅佐周文王、周武王灭商的功臣。他在没有得到文王重用的时候，隐居在陕西渭水边一个地方。那里是周族领袖姬昌(即周文王)统治的地区，他希望能引起姬昌对自己的注意，建立功业。
太公常在番的溪旁垂铃。一般人钓鱼，都是用弯钩，上面接着有香味的饵食，然后把它沉在水里，诱鱼儿上钩。但太公的钓钩是直的，上面不挂鱼饵，也不沉到水里，并且离水面三尺高。他一边高高举起钓竿，一边自言自语道：“不想活的鱼儿呀，你们愿意的话，就自己上钩吧!”
一天，有个打柴的来到溪边，见太公用不放鱼饵的直钩在水面上钓鱼，便对他说：“老先生，像你这样钓鱼，100年也钓不到一条鱼的!”
太公举了举钓竿，说：“对你说实话吧!‘我不是为了钓到鱼，而是为了钓到王与侯!”
太公奇特的钓鱼方法，终于传到了姬昌那里。姬昌知道后，派一名士兵去叫他来。但太公并不理睬这个士兵，只顾自己钓鱼，并自言自语道：“钓啊，钓啊，鱼儿不上钩，虾儿来胡闹！”
姬昌听了士兵的禀报后，改派一名官员去请太公来。可是太公依然不答理，边钓边说：“钓啊，钓啊，大鱼不上钩，小鱼别胡闹!”
扩展资料：
保持积极、乐观的人生态度的办法：
1、工作方面多向好的bai一面看，遇到好的时候要du更加努力，遇到不如意的时候，要zhi相dao信自已会做得更好而奋发，随时想着没有我不能，只有我不做，这样慢慢就形成了良好的心态，今后也就不会为一点点事情而失去信心，进而转入消极悲观的状态了；
2、生活中保持健康的生活方式，要有处事不惊的风格，当然这需要修练，人生的过程就是一个自我修练的过程，之所以我们看到了一些高人，就是他们修练的很好，所以他们可以从容对待人生，进而达到乐观豁达，自然形成了积极向上的心态。
3、人生来，不管是生在富人家、穷人家，从生的角度讲，大家都是公平的，但从享受的层次讲，这又是不公平的，很多人之所以会出现消极、会出现乐观、会出现自悲，就是后天形成的，而不是父母给的。但不管怎么说，人生就是一个过程而以。
在成长的过程中，穷人也好、富人也罢都会遇到这样或那样的问题，但有一点，如果能养成坚强的性格，通过历练人生来修成良好的个性，通过苦乐来寻求人生的乐趣，用享受生活的心态来体味世事，这样积极乐观的心态在自觉不自觉中就能培养出来。
1. 工程能力（ 1 ）编程基础：需要掌握一大一小两门语言，大的指 C++ 或者 Java ，小的指Python 或者 shell 脚本；需要掌握基本的数据库语言；建议：MySQL + python + C++ ；语言只是一种工具，看看语法就好；推荐书籍：《C++ primer plus 》（ 2 ）开发平台： Linux ；建议：掌握常见的命令，掌握 Linux 下的源码编译原理；推荐书籍：《Linux 私房菜》（ 3 ）数据结构与算法分析基础：掌握常见的数据结构以及操作（线性表，队，列，字符串，树，图等），掌握常见的计算机算法（排序算法，查找算法，动态规划，递归等）；建议：多敲代码，多刷题；推荐书籍：《大话数据结构》《剑指 offer 》（ 4 ）海量数据处理平台： Hadoop （ mr 计算模型，java 开发）或者 Spark （ rdd 计算模型， scala开发），重点推荐后者；建议：主要是会使用，有精力的话可以看看源码了解集群调度机制之类的；推荐书籍：《大数据 spark 企业级实战》2. 算法能力（ 1 ）数学基础：概率论，数理统计，线性代数，随机过程，最优化理论建议：这些是必须要了解的，即使没法做到基础扎实，起码也要掌握每门学科的理论体系，涉及到相应知识点时通过查阅资料可以做到无障碍理解；（ 2 ）机器学习 / 深度学习：掌握 常见的机器学习模型（线性回归，逻辑回归， SVM ，感知机；决策树，随机森林， GBDT ， XGBoost ；贝叶斯， KNN ， K-means ， EM 等）；掌握常见的机器学习理论（过拟合问题，交叉验证问题，模型选择问题，模型融合问题等）；掌握常见的深度学习模型（ CNN ，RNN 等）；建议：这里的掌握指的是能够熟悉推导公式并能知道模型的适用场景；推荐书籍：《统计学习方法》《机器学习》《机器学习实战》《 UFLDL 》（ 3 ）自然语言处理：掌握常见的方法（ tf-idf ， word2vec ，LDA ）；3. 业务经验（ 1 ）了解推荐以及计算广告相关知识；推荐书籍：《推荐系统实践》《计算广告》（ 2 ）通过参加数据挖掘竞赛熟悉相关业务场景，常见的比赛有 Kaggle ，阿里天池， datacastle 等。
数据库，统计学，office常用办公软件，常用算法，逻辑思维能力，业务知识
论文摘要主要分这几部分1、提出问题2、分析问题3、解决问题4、结果对于不同的期刊摘要字数有限制，参阅你要投稿的期刊仔细写，摘要要简洁明了，论点突出，祝你的论文能早日录用
数据挖掘的算法及技术的应用的研究论文
摘要： 数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中发现隐含的、规律性的、人们事先未知的, 但又是潜在有用的并且最终可被理解的信息和知识的非平凡过程。任何有数据管理和知识发现需求的地方都可以借助数据挖掘技术来解决问题。本文对数据挖掘的算法以及数据挖掘技术的应用展开研究, 论文对数据挖掘技术的应用做了有益的研究。
关键词： 数据挖掘; 技术; 应用;
引言: 数据挖掘技术是人们长期对数据库技术进行研究和开发的结果。起初各种商业数据是存储在计算机的数据库中的, 然后发展到可对数据库进行查询和访问, 进而发展到对数据库的即时遍历。数据挖掘使数据库技术进入了一个更高级的阶段, 它不仅能对过去的数据进行查询和遍历, 并且能够找出过去数据之间的潜在联系, 从而促进信息的传递。
一、数据挖掘概述
数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中发现隐含的、规律性的、人们事先未知的, 但又是潜在有用的并且最终可被理解的信息和知识的非平凡过程。
二、数据挖掘的基本过程
(1) 数据选择:选择与目标相关的数据进行数据挖掘。根据不同的数据挖掘目标, 对数据进行处理, 不仅可以排除不必要的数据干扰, 还可以极大地提高数据挖掘的效率。 (2) 数据预处理:主要进行数据清理、数据集成和变换、数据归约、离散化和概念分层生成。 (3) 模式发现:从数据中发现用户感兴趣的模式的过程.是知识发现的主要的处理过程。 (4) 模式评估:通过某种度量得出真正代表知识的模式。一般来说企业进行数据挖掘主要遵循以下流程——准备数据, 即收集数据并进行积累, 此时企业就需要知道其所需要的是什么样的数据, 并通过分类、编辑、清洗、预处理得到客观明确的目标数据。数据挖掘这是最为关键的步骤, 主要是针对预处理后的数据进行进一步的挖掘, 取得更加客观准确的数据, 方能引入决策之中, 不同的企业可能采取的数据挖掘技术不同, 但在当前来看暂时脱离不了上述的挖掘方法。当然随着技术的进步, 大数据必定会进一步成为企业的立身之本, 在当前已经在很多领域得以应用。如市场营销, 这是数据挖掘应用最早的领域, 旨在挖掘用户消费习惯, 分析用户消费特征进而进行精准营销。就以令人深恶痛绝的弹窗广告来说, 当消费者有网购习惯并在网络上搜索喜爱的产品, 当再一次进行搜索时, 就会弹出很多针对消费者消费习惯的商品。
三、数据挖掘方法
1、聚集发现。
聚集是把整个数据库分成不同的群组。它的目的是要群与群之间差别很明显.而同一个群之间的数据尽量相似.聚集在电子商务上的典型应用是帮助市场分析人员从客户基本库中发现不同的客户群, 并且用购买模式来刻画不同客户群的特征。此外聚类分析可以作为其它算法 (如特征和分类等) 的预处理步骤, 这些算法再在生成的簇上进行处理。与分类不同, 在开始聚集之前你不知道要把数据分成几组, 也不知道怎么分 (依照哪几个变量) .因此在聚集之后要有一个对业务很熟悉的人来解释这样分群的意义。很多情况下一次聚集你得到的分群对你的业务来说可能并不好, 这时你需要删除或增加变量以影响分群的方式, 经过几次反复之后才能最终得到一个理想的结果.聚类方法主要有两类, 包括统计方法和神经网络方法.自组织神经网络方法和K-均值是比较常用的`聚集算法。
2、决策树。
这在解决归类与预测上能力极强, 通过一系列的问题组成法则并表达出来, 然后经过不断询问问题导出所需的结果。典型的决策树顶端是一个树根, 底部拥有许多树叶, 记录分解成不同的子集, 每个子集可能包含一个简单法则。
四、数据挖掘的应用领域
市场营销
市场销售数据采掘在销售业上的应用可分为两类:数据库销售和篮子数据分析。前者的任务是通过交互式查询、数据分割和模型预测等方法来选择潜在的顾客以便向它们推销产品, 而不是像以前那样盲目地选择顾客推销;后者的任务是分析市场销售数据以识别顾客的购买行为模式, 从而帮助确定商店货架的布局排放以促销某些商品。
金融投资
典型的金融分析领域有投资评估和股票交易市场预测, 分析方法一般采用模型预测法。这方面的系统有Fidelity Stock Selector, LBS Capital Management。前者的任务是使用神经网络模型选择投资, 后者则使用了专家系统、神经网络和基因算法技术辅助管理多达6亿美元的有价证券。
结论:数据挖掘是一种新兴的智能信息处理技术。随着相关信息技术的迅猛发展, 数据挖掘的应用领域不断地拓宽和深入, 特别是在电信、军事、生物工程和商业智能等方面的应用将成为新的研究热点。同时, 数据挖掘应用也面临着许多技术上的挑战, 如何对复杂类型的数据进行挖掘, 数据挖掘与数据库、数据仓库和Web技术等技术的集成问题, 以及数据挖掘的可视化和数据质量等问题都有待于进一步研究和探索。
参考文献
[1]孟强, 李海晨.Web数据挖掘技术及应用研究[J].电脑与信息技术, 2017, 25 (1) :59-62.
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前段时间国际权威市场分析机构IDC发布了《中国人工智能软件及应用(2019下半年)跟踪》报告。在报告中，美林数据以11%的市场份额位居中国机器学习开发平台市场榜眼，持续领跑机器学习平台市场。在此之前，2019年IDC发布的《IDC MarketScape™：中国机器学习开发平台市场评估》中，美林数据就和BAT、微软、AWS等知名一线厂商共同跻身领导者象限，成为中国机器学习开发平台市场中的领导企业之一。
以上都是对美林数据Tempo人工智能平台（简称：TempoAI）在机器学习开发平台领域领先地位的认可，更说明美林数据在坚持自主创新、深耕行业应用道路上的持续努力，得到了业界的广泛认可，并取得了优异成绩。
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Tempo人工智能平台（TempoAI）为企业的各层级角色提供了自助式、一体化、智能化的分析模型构建能力。满足用户数据分析过程中从数据接入、数据处理、分析建模、模型评估、部署应用到管理监控等全流程的功能诉求；以图形化、拖拽式的建模体验，让用户无需编写代码，即可实现对数据的全方位深度分析和模型构建。实现数据的关联分析、未来趋势预测等多种分析，帮助用户发现数据中隐藏的关系及规律，精准预测“未来将发生什么”。
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1 极简的建模过程
TempoAI通过为用户提供一个机器学习算法平台，支持用户在平台中构建复杂的分析流程，满足用户从大量数据（包括中文文本）中挖掘隐含的、先前未知的、对决策者有潜在价值的关系、模式和趋势的业务诉求，从而帮助用户实现科学决策，促进业务升级。整个分析流程设计基于拖拽式节点操作、连线式流程串接、指导式参数配置，用户可以通过简单拖拽、配置的方式快速完成挖掘分析流程构建。平台内置数据处理、数据融合、特征工程、扩展编程等功能，让用户能够灵活运用多种处理手段对数据进行预处理，提升建模数据质量，同时丰富的算法库为用户建模提供了更多选择，自动学习功能通过自动推荐最优的算法和参数配置，结合“循环行”功能实现批量建模，帮助用户高效建模，快速挖掘数据隐藏价值。
2 丰富的分析算法
TempoAI集成了大量的机器学习算法，支持聚类、分类、回归、关联规则、时间序列、综合评价、协同过滤、统计分析等多种类型算法，满足绝大多数的业务分析场景；支持分布式算法，可对海量数据进行快速挖掘分析；同时内置了美林公司独创算法，如视觉聚类、L1/2稀疏迭代回归/分类、稀疏时间序列、信息抽取等；支持自然语言处理算法，实现对海量文本数据的处理与分析；支持深度学习算法及框架，为用户分析高维海量数据提供更加强大的算法引擎；支持多种集成学习算法，帮助用户提升算法模型的准确度和泛化能力。
3 智能化的算法选择
TempoAI内置自动择参、自动分类、自动回归、自动聚类、自动时间序列等多种自动学习功能，帮助用户自动选择最优算法和参数，一方面降低了用户对算法和参数选择的经验成本，另一方面极大的节省用户的建模时间成本。
4 全面的分析洞察
为了帮助用户更好、更全面的观察分析流程各个环节的执行情况， TempoAI提供了全面的洞察功能，通过丰富详实的洞察内容，帮助用户全方位观察建模过程任意流程节点的执行结果，为用户开展建模流程的改进优化提供依据，从而快速得到最优模型，发现数据中隐含的业务价值。
5 企业级的成果管理与应用能力
挖掘分析成果，不仅仅止步于模型展示，TempoAI全面支撑成果管理与应用，用户在完成挖掘流程发布后，可基于成果构建服务或调度任务等应用，在成果管理进行统一分类及管理，可根据业务需求选择应用模式：调度任务、异步服务、同步服务、流服务及本地化服务包，满足工程化的不同诉求。提供统一的成果分类统计、在线数量变化趋势、日活跃数量变化趋势、调用热度、失败率排名等成果统计功能，同时提供所有服务的统一监测信息，包括服务的调用情况及运行情况。帮助用户高效便捷的管理成果、利用成果及监测成果。
6 完善的断点缓存机制
TempoAI提供节点的断点缓存机制，包括开启缓存、关闭缓存、清除缓存、从缓存处执行、执行到当前节点、从下一个节点开始执行等功能，为用户在设计端调试建模流程提供了高效便捷的手段，显著提升用户的建模效率。
7 灵活的流程版本及模型版本管理机制
为了方便用户更好的对多次训练产生的挖掘流程和模型进行管理，平台提供了流程版本及模型版本管理功能，支持用户对流程的版本及模型的版本进行记录和回溯，满足用户对流程及模型的管理诉求，提升用户建模体验。
8 跨平台模型迁移及融合能力
TempoAI平台支持PMML文件的导入和导出功能，可以实现跨平台模型之间的迁移和融合，利于用户进行历史模型的迁移，实现用户在不同平台的模型成果快速共享，提升成果的复用性。
9 丰富的行业应用案例
TempoAI支持应用模板功能，针对不同行业的痛点内置了丰富的分析案例，“案例库”一方面为用户学习平台操作和挖掘分析过程提供指导，另一方面可以为用户提供直接或间接的行业分析解决方案。
10 流数据处理功能
TempoAI提供流数据处理功能，包括kafka输入（流）、kafka输出（流）、SQL编辑（流）、数据连接（流）、数据水印（流），满足用户对实时流数据进行处理的需求。
11 一键式建模能力
TempoAI支持一键式建模功能，用户只需输入数据，该功能可以自动完成数据处理、特征工程、算法及参数选择及模型评估等环节。节省了用户AI建模的时间，提升了建模效率。让用户将有限的精力更多的关注到业务中，将建模工作交给平台，从而进一步降低AI建模的门槛。
比如SQL Server。
数据挖掘在软件工程技术中的应用毕业论文
【 摘要 】计算机技术在发展，软件也发展的越来越复杂，而系统开发工作也显得更加重要。信息技术的广泛应用会产生大量数据，通过对数据进行挖掘，分析其存在的规律，对实现数据资源的有效利用意义重大。本文就数据挖掘技术在软件工程中的应用作简要阐述。
【 关键词 】数据挖掘技术；软件工程中；应用软件技术
随着信息技术发展而快速发展，但是其可控性并不是特别强。软件在应用过程中会产生大量数据，数据作为一种宝贵的资源，有效的利用可以带来价值增值。作为软件开发行业，数据挖掘技术应用则实现了数据资源的有效利用，通过对其中规律进行研究，为软件工程提供相应指导，并且对于系统故障能够有效处理，成本评估的有效性也能够提升。
1数据挖掘技术应用存在的问题
信息数据自身存在的复杂性
软件工程所包含的数据可以分为两个类别，结构化与非结构化。在非结构化数据中软件代码发挥着重要作用。而对结构化数据产生影响的则是软件版本信息。结构与非结构化数据二者之间联系非常密切。实现数据有效利用就需要通过一定技术找出其中的规律。数据挖掘技术则刚好满足需求。利用该技术对结构与非结构化数据进行整合，提升其使用的有效性。
在评价标准方面缺乏一致性
数据挖掘技术在生活中的应用比较广泛，通过该技术应用能够更好的对实际情况进行评价，从而对结果进行优化。但是由于没有统一标准，导致了软件信息复杂。而在表述方式方面自身又存有差异性。信息获取者无法有效的对信息进行应用及对比。而信息缺乏统一标准的原因就在于评价方式不一致。
2数据挖掘技术在软件工程中的应用
数据挖掘执行记录
执行记录挖掘主要是对主程序的路径进行分析，从而发现程序代码存有的相关关系。其实质是通过对相关执行路径进行分析，并进行逆向建模，最终达到目的。作用在于验证，维护，了解程序。记录挖掘的过程通常是对被分析的系统进行初步插装，之后是记录过程，该过程在执行上一步程序后，对应用编程接口，系统，模块的状态变量记录，最后是对所得到的信息进行约简，过滤，聚类。最终得到的模型能够表达系统的特征。
漏洞检测
系统或是软件自身都会存在漏洞，漏洞自身具一定的隐蔽性，由于人的思维存在某些盲区，无法发现漏洞的存在，就需要借助于某些软件。检测漏洞的目的就在于找出软件中存在的漏洞及错误，并对其进行修复，从而保证软件质量与安全。将数据挖掘技术应用于软件检测，首先要确定测试项目，结合到用户需要，对测试内容进行规划，从而确定测试方法，并制定出具体方案。测试工作环节主要是对数据进行清理与转换，其基础在于漏洞数据收集，通过对收集与采集的信息进行清理，将与软件数据有关联同时存在缺陷的数据筛选出来，而将剩余无数据清理，对丢失项目采取相应措施补充，将其属性转换为数值表示。之后是选择适当的'模型进行训练与验证，该环节要结合到项目实际的需要选择挖掘方式，通过对不同数据结果进行分析与比较找到最适合的方式。之后则是重复应用上述方法，对软件存在的漏洞进行定位与检测。并将与之对应的数据收集于软件库，在对漏洞进行描述的基础上分类，最后将通过挖掘得到的知识应用到测试的项目中.
开源软件
对于开源软件的管理由于其自身的开放，动态与全局性，需要与传统管理软件进行区别对待，一般情况下，成熟的开源软件对于软件应用记录较为完整，参与的内容包括了错误报告，开发者活动。参与开发的工作人员会处在动态变化之中，存在动态变化的原因就在于软件的开放性。同时对于软件中动态性特征的挖掘，可达到对开源软件进行优质管理的目标。
版本控制信息
为了保证参与项目人员所共同编辑内容的统一性，就需要对系统应用进行控制。软件开发工程应用中，开发工作管理与保护都会通过版本控制系统来实施。并且其应用方式主要是对变更数据挖掘，找出不同模块及系统存在关系，并对程序中可能会存在的漏洞进行检测。此类技术的应用，使得系统后期维护成本被有效的降低，而对后期变更产生的漏洞也有一定的规避作用。
3数据挖掘在软件工程中的应用
关联法
该方法作用在于寻找数据中存在的相关联系与有趣关联。而体现的关联规则有两个明显的特征。①支持度；②信度。前者表示在某个事物集中，两个子集出现的概率是相同的。而后者则表明了某事物在事物集中出现的概率，而另一事物也会出现。
分类方法
该方法主要是应用于分类标号与离散值的操作。该方法的操作步骤是，首先要建立相应的模型，对数据进行描述，并利用模型对其进行分类。在分类方法选择方面，常用的有判定树法，贝叶斯法，支持项量机法等。判定树法应用的基础是贪心算法。
聚类方法
该方法常用的有划分方法，基于密度，模型，网格的方法与层次方法。聚类分析输入的是一组有序对，有序对中的数据分别表示了样本，相似度。其基本的应用理论是依据不同的对象数据予以应用。
4数据挖掘在软件工程中的应用
对克隆代码的数据挖掘
在软件工程中最为原始的是对克隆代码的检查测试。就其方式而言有文本对比为基础，标识符对比为基础。前者是利用系统中程序代码包含的语句进行判断。该方法在后期改进过程中主要是对字符串匹配效率进行提升。实际应用过程中是通过相关函数匹配对效率进行优化。
软件数据检索挖掘
该方法同样是软件工程中原始的挖掘需求之一。该方法在应用时主要有以下三个步骤。
①数据录入。其实质是对需要检索的信息录入，并结合到使用者需要在数据中查找使用者需要的数据。
②信息查找过程。确认了用户需要查找的信息后，系统将依据信息内容在数据库中进行查找，并分类罗列。
③信息数据导出与查看。用户可以依据自身需要将数据导出或者是在线查看。数据在导出时会形成相应的记录，客户再次进行查找时就会更加的方便与快捷。而将数据导出则需要利用到相关的软件。
应用于设计的三个阶段
软件工程有许多关于软件的资料，资料通常是存放于代码库中。数据运用可以提升工作效率。软件工程每一次循环都会产生大量的数据。基于软件工程生命周期可以将其分为分析设计，迭代的开发，维护应用三个阶段。
面向项目管理数据集的挖掘
软件开发工作到目前已经是将多学科集中于一体。如经济学，组织行为学，管理学等。对于软件开发者而言，关注的重点除过技术方面革新外，同时也需要科学规范的管理。除过对于版本控制信息挖掘外，还有人员组织关系挖掘。对于大规模的软件开发工作而言，对人力资源的有效分配与协调也是软件工作领域需要面对的问题。例如在大型系统开发过程中，往往会有许多人参与其中，人员之间需要进行沟通交流。交流方式包括了面对面沟通，文档传递，电子信息等。通过对人员之间的关系进行挖掘，有利于管理工作开展。员工群体存在的网络是社会网络。通过人员合理组织与分配，将会影响到项目进度，成本，成功的可能性。而对该方面实施研究通常采用的是模拟建模。
5结束语
软件工程技术在生活中许多领域都有广泛的应用，数据挖掘作为其中的一项技术，其重要性及作用随着技术发展而表现的越加明显。为了保证挖掘技术的可靠性与高效，与其它工程技术有一定融合性。数据挖掘在实际应用工作中体现出了巨大的经济效益，因此应该大力推进其应用的范围，并拓展其应用的深度与层次。
参考文献
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[3]孙云鹏.数据挖掘技术在软件工程中的应用综述[J].中国新通信，2015（15）.
来推荐一个最新的敏捷BI工具，叫DataFocus。它采用自然语言分析处理，运用搜索问答式的交互方式，更贴合用户使用习惯，并在使用中运用AI智能去辅助用户对数据进行探索。轻量建模、数据直连、灵活交互，性价比更高、上线更快、使用更方便、价值更大。基于大数据前提的数据处理技术，列存储、内存计算等支持对TB级的数据实现秒级响应，能交互式分析，上钻下钻挖掘数据。以无IT背景业务人员为目标用户，当然数据分析师也一样能用，而且可以更关注于问题本身，略去以前繁重的编程过程。不需要IT人员进行事先建模，可在分析过程中灵活调整以及自动建模，提升分析的效率从而提升企业决策的洞察力和及时性。他们的官网可以申请试用，有兴趣可以去试试。