论文的数据分析怎么写如下：
首先，针对实证性论文而言，在开始撰写论文之前，必须要提前确定好数据研究方法。而数据研究方法的确定与选择需要根据大家毕业论文的研究课题来确定。
另外，大家也可以跟自己的的论文指导老师多多交流，尽可能多的了解更多关于研究方法的知识，以供自己选择。除此之外，大家还需要大量查找文献资料，见多识广有大量输入之后才能有所输出，本环节需要大家跟导师沟通商议后决定。
接下来一个比较重要的步骤是搜集和整理实验数据。在这一部分，很多同学朋友都会遇到各种各样的问题，比如，不知道去哪里找数据，找到的数据可靠性无法保障，需要的数据总是无法搜集全面等等各种问题。
那么在这里需要跟大家强调一下，推荐大家使用国家统计局、中国统计年鉴、国泰安、万方等等这些比较权威的网站去搜集数据资料。
在此需要注意的是，国泰安和万方等这些网站是需要收费的，上去看了一下，价格不是很亲民。
给大家分享一下，如果有些数据在国家官方网站确实找不到或者毕业论文所需的最新数据还没及时发布，推荐大家可以上某宝，因为某宝上电子版数据往往都很全面，而且价格大都可以接受。
在此提醒大家搜集到数据之后，一定要按照自己的习惯整理保存好，避免后期使用数据时出现差错。
学术论文是专业工作者发表在学术刊物或学术会议上的论文。和其他的文章有较大的区别。根据我在中原职业技术学院做《学术论坛》主编工作的实践和体会，谈一谈学术论文的写作。一、学术论文的特点知识的专业性。学术论文都是从一个专业领域的学术需要出发，撰写的专业知识性较强的文献。它要求作者和读者都应具有某一方面的专业知识。专业的创新性。学术论文是为交流学术上的新理论、新成就、新设想、新方法而写的。创新性是学术论文价值的根本所在，是衡量学术水平高低的重要标志。可以说，“创新”是学术论文的生命。内容的科学性。学术论文所表述的内容必须真实、客观，能经得起实践的检验。绝不允许有丝毫的胡编乱造或弄虚作假。结构的规范性。国家文献工作标准化技术委员会颁布了国家标准GB7713—87《科学技术报告、学术论文和学位论文的编写格式》，写作者必须遵守。语言的双重性。学术论文既使用书面语符号系统，又使用辅助书面语符号系统。对书面语言的要求是准确、严密、精炼、平实。辅助书面语符号系统，如图、表、照片、符号、公式等。使用辅助书面语，是因为学术论文的内容不仅要求定性准确，还要求定量准确，能够真实、具体、准确地反映事物的本质、变化和结果。二、学术论文的类型根据研究对象和研究方法的不同，一般将学术论文分为三种类型：理论型论文。这是以理论阐发为主的论文。其研究对象是广泛的自然现象或社会现象以及这些现象之间的联系。研究方法主要采用推理、理论证明、综合考察等。这类论文，有的提出某一概念或定义，有的论述某类事物的意义和影响，有的对原有理论做出补充和发展，有的推导出某个公式，等等。写作时务必注意理论推导的严密性。实验型论文。这是对科学实验的观察记录和对其分析讨论的论文。目的在于通过对实验结果的分析讨论，探讨客观事物的本质和规律。写作时，要求把实验结果与理论分析结合起来，从而得出正确的有科学价值的结论。描述型论文。这是对某种事物或现象进行客观描述和说明的论文。研究的主要方法是描述和比较。写作时要抓住研究对象内在的本质特征进行描述和说明，从而确认研究对象的科学价值。三、学术论文的格式根据国家标准GB 7713—87《科学技术报告、学术论文和学位论文编写格式》的规定，及目前国内外学术期刊的常规要求，基本格式是把整篇文章分为两个部分：第一部分是“前置部分”。包括题名、作者姓名、作者单位、单位地址、邮政编码、摘要、关键词、中图分类号、文献标识码、文章编号。第二部分是“主体部分”。包括前言、正文、结论、参考文献。“摘要”有加英文翻译和不加英文翻译两种。若加英文翻译，有两种摆放形式：一种是摆放在“主体部分”后面。另一种是摆放在“前置部分”之后、“主体部分”之前。如用第二种摆放形式，还需要在“英文摘要”前面把“文章标题”和“作者单位名称”也用英文翻译出来。“作者姓名”和“地址”用汉语拼音字母拼写出来。邮政编码仍用阿拉伯数码标示。四、学术论文的写作要求题目。要力求用最简洁、最准确的语言概括文章的内容，或者揭示文章的论点。作者姓名。写在文章题目下面一行的中间位置。“作者单位、地址和邮政编码”，写在作者姓名下面一行中间的位置，用圆括号括起。摘要（即内容提要）。能使读者尽快了解全文的主要内容。摘要必须以高度概括且精确简练的陈述来反映全文的内容。一般200—300字。关键词。是从文章中选取出来的最能代表文章中心内容或主题的词、词组、术语。它是一种能表达文献要素特征且具有实际意义的检索语言。一般选用3—8个关键词。关键词之间用分号隔开。前言（又称引言或序言）。内容包括：本课题研究的渊源；国内外研究概况及最新进展情况；本课题研究的方法、目的、意义和价值；研究工作的大致过程及成果达到的预期效果等。正文。是文章的主体和核心部分。学术论文的“创新性”主要在正文里体现。正文的水平决定着整个学术论文的水平。其写作要求，由于学术研究所涉及的学科不同，其选题、研究方法、结果和表述方式有很大差别。所以很难做出统一的具体规定。一般说：实验型学术论文,正文的内容应包括实验、结果和讨论三个部分。实验部分，要注意四点：（1）要用简明的语言叙述研究工作的情况，包括主要仪器设备的名称、规格，材料的制备、加工和纯化，或化学结构的鉴定方法等。（2）对实验方法、实验对象和实验程序应稍加详细地叙述。（3）要说明实验是在什么环境和条件下进行的。（4）写实验方法时要有详有略。前人的经典方法，只需一笔带过；若对前人的方法有改进，可加以说明；如属自己的创新，则需要详细地叙述。实验程序和实验数据可用图表表示。一些关键的仪器设备可用示意图或照片表示。这样，可以使人一目了然。结果部分，主要写对本课题研究所取得的成果和理论分析。这是论文的核心和关键内容。实验结果应包括在实验中观察到的现象、测得的数据和图像、合成的新物质以及创造的新技术等。对实验结果要做出定性或定量的分析，引出必要的结论，并证明其正确性。讨论部分，主要是对实验方法和结果两项内容进行综合分析、比较、论证。说明本课题研究成果的理论意义和实用价值。并将自己研究的结果与国内外对同类课题研究的结果进行比较，说明他们之间的异同，以体现论文的创新性。理论型学术论文的正文结构，主要是根据研究课题的内容和学术本身的逻辑关系来确定的，没有固定的结构格式。描述型论文，是对某种事物或现象进行说明的文章。和说明文的写法相近。正文内容，主要是抓住内在本质，通过描述和比较，说明和确认研究对象的科学价值。也没有固定的结构格式。结论。是全篇的总结。它不是实验结果的简单重复，而是更深一步的认识。也就是在研究结果的基础上，进一步得出科学的结论，使研究由感性认识上升到理性认识。结论的内容包括：简明地概括本文解决了什么问题，发现了什么规律，获得了什么结果；评价研究结果的理论意义和实用价值；叙述研究结果与文献报道的异同点；简述研究工作还存在的缺欠和需要进一步研究的问题。写的结论，必须措词严谨，逻辑性强，完整明晰。参考文献。是向读者介绍引用的相关资料。一是尊重别人的成果；二是说明自己写作的依据、课题研究的渊源。引用的，必须是公开发表的文献。引用方法，按正文所引文献首次出现的次序，用阿拉伯数字为序数，并加方括号，标注在所引文字结尾处的右上角。然后按序数顺序排列在文章末尾。五、学术论文的写作技巧（一）怎样选择课题选择课题是写作首先遇到的问题。选择好一个课题是学术论文成功的一半。怎样选择课题？要从以下几个方面着手：明确选题原则。基本原则是选择有价值的课题。所选择的课题必须是现代化建设和国计民生所需要的，或者是在学术领域中需要研究和亟待解决的问题。明确选题种类。通常把学术写作的课题概括为探求未知的课题、充实已知的课题、纠正通说的课题、学术讨论的课题、综合阐述的课题、科学普及的课题等。选择哪类课题，要根据自己的情况而定。了解研究现状。即在同类研究中，现有什么成果，达到了什么程度，哪些问题尚未解决。要选择他人没有研究过的或虽有研究但尚未取得充分成果的问题。选择的课题要符合主客观条件。主观条件包括写作者本人的知识结构、研究能力、工作经验、兴趣爱好以及对课题理解的深度等。客观条件包括实验条件、协作条件、经费等。要选择那些主客观条件都比较充分的课题。（二）怎样获得和选取资料1、怎样获得资料。要写好一篇学术论文，必须围绕课题的需要，最大限度地获得资料。充足的资料，不仅是写好文章的基础，而且能引出可靠的结论和创新性的观点。常用的获得资料的方法是：从实验中获得直接资料。实验型论文的资料，主要通过实验获取。在观察中获得直接资料。根据研究的需要，有选择地对社会或自然界所发生的现象进行系统地细致地观察。把观察到的结果记录下来，就是资料。观察一定要全面。要把整体观察和局部观察、定点观察和变换角度观察、个别观察和比较观察、静态观察和动态观察结合起来。这样，就不会把个性误认为共性，把个别特有现象误认为是一般规律。在调查研究中获得一手资料。根据写作的需要，深入到实际中去考察所研究的对象（包括自然的和社会的）。根据得到的资料，分析各种因素及其相互关系，从中发现事物的本质和规律。从查阅文献中得到间接资料。查阅与写作有关的文献资料，不仅可以了解同类课题研究的历史与现状，而且可以了解他人从事该项研究的经验和教训。还能够较快地获得自己所选课题需要借鉴的新理论、新观点和新资料。2、怎样选取资料。收集足够的资料之后，就要根据写作的需要，最小限度地选取资料。一要选取那些能充分表现主题、充分阐明观点的资料。二要选取新颖的资料。用新思维、新观点和新的方法论来充实研究的课题，使论文新颖夺目。三要确保资料的真实性。尽可能选取第一手资料。如果选取的是第二手资料，必须与原始资料核对，做到准确、无误。（三）怎样构思构思是写作者在掌握了足够资料的基础上，孕育文章的思维活动。包括主题的确立、题目的确定、结构的安排、提纲的编写等。也可以说是构想文章的蓝图。构思文章的过程也是疏通、理清思路的过程。一般说，有以下几个环节：思考一个最佳标题。方法：可以想出几个，罗列下来，经过比较，确定一个。待文章写完后再进行修改。思考出明确的论点。把总论点（中心论点）和分论点都固定下来。这些论点如何摆布也思考清楚。思考文章的结构。结构是文章的内部组织与构造。思考结构就是要解决文章的“组织安排”。前面讲过学术论文的写作格式。“格式”和“结构”是两个不同的概念。“格式”是一定的规格式样；“结构”是各个组成部分的搭配和排列。“GB7713—87国家标准”虽对学术论文的格式进行了规范，但绝不是把结构也“统一”了。应该是：格式固定，结构各异。思考所选取的资料。也是对选取的资料进行分类、集中、加工、提炼的过程。有两种方法：一种是发散性思考。就是围绕一个论点，把能说明这个论点的资料都集中到一起。另一种是收束性思考。就是把围绕每一个论点聚拢起来的一堆一堆的资料，再进行加工和提炼。既起到对资料精选的作用，又能使感性认识经过分析、判断和推理，上升为理性认识。思考写作提纲。对上述几个问题思考的过程，也是腹拟提纲的过程。把所思考的问题逐条记录下来，反复推敲、修改，搭起文章的基本框架，就是文章的结构，也就是写作提纲。
1、题目：应简洁、明确、有概括性，字数不宜超过20个字。2、摘要：要有高度的概括力，语言精练、明确，中文摘要约100—200字；3、关键词：从论文标题或正文中挑选3～5个最能表达主要内容的词作为关键词。 4、目录：写出目录，标明页码。5、正文，
数据分析怎么写
数据分析怎么写？众所周知，数据分析报告是根据数据分析原理以及方法,运用数据来反映以及分析事情的现状、原因、本质,得出结论和解决办法，我相信很多人在想到数据分析报告的时候是都十分痛苦的，不知从何下手，下面为大家分享数据分析怎么写。
需求分析
一定要了解一定要了解清楚要什么再开始动手。如果只知道出发，不知道方向、目的，那么有可能会越走越远离方向。就好像做菜，比如你爱人想吃鱼，你也没继续问，就给她做了一道红烧鲤鱼。但是事实上你可能都没了解清楚，她是像是具体那种鱼，是想要红烧清蒸还是其他做法。可能你做了很多的工作，付出了辛勤的劳动，但最后她仍然不满意。做数据分析也是如此，如果没有了解清楚需求，有可能最后会造成全盘的返工。
最好需要了解报告的用途、形式、重点目标和完成时限。即使你拿到了草稿或者样本也要自己了解一遍比较好。主要原因是因为，现在如果是你做，那你就是负责人。你应该最清楚如果让报告满足所有需求。另外，之前的报告不一定就考虑到了所有的细节，如果做之前没有考虑，那么最后还有可能会一步一步增加细节，也会耽误时间。
前进一定要有方向，做数据分析一定要有需求分析！
数据采集
数据的数量和质量对于数据分析师和食材的数量及质量对于厨师的意义是一样的。如果没有数据，那就像空有一身厨艺却没有任何食材的厨师。所以，做好需求分析之后的下一步一定是数据采集。
数据采集就是收集相关原始数据的过程，为数据报告提供了最基本的素材来源。在现实中来源有多种多样，直接问业务发生者或者一线管理者、公司运营后台的数据、网站运营时的数据等等。数据采集工作要做的就是尽可能地收集可能能用得上的数据，并集中地保存到合适的文档里，用于后期的处理。
数据采集的数量一定要足够多，否则难以发现有价值的数据规律；此外收集的过程中也要主要收集准确的资料，虚假的数据无法生成可信且可行的数据报告。这要求在数据收集的过程中不仅应该有科学而严谨的方法，而且对异常数据也要具备一定的甄别能力。
数据处理
厨师在进行烹饪之前，一般会对食材进行一定的处理，方便后续烹制。食材经过处理才能被用来加工，同样的，数据也只有被经过处理之后才能拿来制作数据报告。
采集到的数据要继续进行加工整理才能形成合力的规范样式，用于后续的数据分析运算，因此数据处理是整个过程中一个必不可少的中间步骤，也是数据分析的前提和基础。数据经过加工处理，可以提高可读性，更方便运算；反之，如果跳过这个环节，不仅会影响到后期的运算分析效率，更有可能造成错误的分析结果。
举一个常见的例子，如果是从业务发生者或者是一线管理者收集来的数据很有可能格式不统一，如果不做处理，很难开展下一步的工作。
数据分析
食材都处理好了，后续还要掌握火候，按照食谱的顺序来加工操作。数据分析也一样，前期方案和数据都准备好了，按照既定的方法就可以实现预定的目标。
通过专门的.统计分析工具以及数据挖掘技术，可以对这些数据进行分析和研究，从中发现数据的内在关系和规律，获取有价值有意义的信息。
数据展现
菜做好了，也得装盘才行。如果是客人未尝试过的，有份介绍可能更好。菜肴的色相意味形以及为专人订制的价值就是展示的主要目标。
同样，数据分析的结果最终要行程结论，这个结论要通过数据分析报告的形式展现给决策者。数据分析报告的结论要简洁鲜明，一目了然，同时还要有足够的论据支持，这些论据就包括分析的数据以及分析的方法。
因此，在最终的数据报告中，表格和图形是两种常见的数据展现方式。通常情况下，一图胜十表，一表胜十言。所以，在数据展现上，我们一定要做到可视化。图表具有直观而形象的特点，可以化冗长为简洁，化抽象为具体，使数据和数据关系得到最直接有效地表达。如果你想要表现一个营业部经营状况的趋势性结论，使用一串枯燥的数字或者一串文字，远不如一个折线图加趋势线更能说明问题。
经过上面这几个步骤的操作，一份完整的数据报告就可以形成，其中的价值将会在决策和实践中起到作用。
寻找真因
数据分析经过上述步骤看起来基本完成，但是真正的来说，数据分析一定要和实际业务相结合，要为决策者决策服务。下面这几个步骤是重点为决策者服务。
分析类别：
首先需要知道自己报告的类别，如你需要做 昨天的交易分析，那就是描述性分析。你需要找到订单量下降的原因，就是解释性分析。你需要对下个月的销售做提前采购计划，就是预测性分析。针对一个未知的事情，比如你们产品是否需要增加某个功能模块，做探索研究，就是探索性分析。
分析流程：
数据分析一般都是一次性的，一般都是专题分析报告。提需求的方式，是我们有一个问题需要解决（解释性，探索性，描述性，预测性）。而不是提的需求是，我需要一个什么样格式的数据，你们计算好了发给我一下，甚至直接给我做一个ppt和报表。客户说 自己想买一瓶可乐，其实他只是口渴，我们只需要给他点喝的就行。
分析报告类型：
数据分析报告是数据分析过程和思路的最后呈现，得出分析的结论并给出解决方案。其本质上是在写一篇有理有据，逻辑性强的议论文。针对不同的分析目的选择不同的报告形式和内容。
报告结构：
一份数据分析报告由以下几个部分组成，一般都是总分总的格式：
标题：
标题是一份报告的文眼，是全篇报告最浓缩的精华。好的标题让读者能毫无偏差地理解这篇分析报告的主要目的，有时可以直接在标题中加入部分或者关键性结论达到直达文意的效果。
在标题的命名过程中，现在有一份关于数据分析师招聘和薪酬方面的一份报告，你可以：
1. 直接在标题中放上报告的结论，例如《数据分析师在人工智能大环境下需求直线上升》
2. 提出分析报告的研究问题，例如《数据分析师的职业规划在哪里》
3. 中规中矩地写上研究的主题，例如《数据分析师的招聘研究》
目录：
提现数据分析报告的整体架构
前言
前言部分就和写论文时候的Abstract类似：
1、 要写出做这次分析报告的目的和背景
2、略微阐述现状或者存在的问题
3、通过这次分析需要解决什么问题
4、运用了什么分析思路，分析方法和模型
5、给出总结性的结论或者效果
毕业论文格式要求毕业论文格式要求，包括以下几项内容：（一）一般部分1、按统一格式打印A4纸张2、封皮（“毕业论文一般部分”字样、班级、学生姓名、指导教师）3、正文部分具体要求与专题正文部分相同（见五、六）（二）专题部分1、封皮；2、毕业论文任务书；3、毕业论文指导教师意见书；4、毕业论文主审教师意见书；5、毕业论文答辩评语；6、论文部分；（1）标题（中文）（2）摘要（中文）（300字左右）；（3）关键字（中文）应选择3—5个规范的词作为关键词，以显著字符另起一行，排在内容摘要下方。（4）标题（英文）（5）摘要（英文）（6）关键字（英文）（7）目录（“目录”字样居中，目录写到文章的二级标题并标明页码）（8）正文（6000字左右）（9）参考文献（10）致谢论文一律按以上顺序装订。三、论文封皮由鸡西大学实践处统一提供。四、除封皮外，其余部分统一使用实践处统一提供的论文纸打印、在左边装订成册。五、毕业论文题目一律用加黑2号国标楷体字居中，论文其它文字为四号仿宋体字体（“摘要”、“关键词”及各级小标题加黑），首行缩进，两端对齐，段落间不允许空行，段落间距均为零；单倍行距；段落标题除可以加黑外，不得再使用其它任何样式；页边距上、下均为厘米，左为厘米，右为厘米；整篇文章不得使用自动套用格式；不得使用繁体字和任何背景色。六、标题序号按以下规定使用：“一、二……”用于论文内一级标题；“（一）（二）……”用于论文内二级标题；“1、2……”用于论文内三级标题；“（1）（2）……”用于论文内四级标题等。七、毕业论文须有自己的观点。八、对所引用的他人观点、参考文献等需按要求注明，示例如下：（著作）作者：《书名》XX出版社XXXX年第X版（论文）作者：《论文题目》《刊物名称》XXXX年第X期（网上论文）作者：《论文题目》网址
中华人民共和国国家标准UDC 科学技术报告、学位论文和 学术论文的编写格式 GB 7713—87Presentation of scientific and technical reports, dissertations and scientific papers1 引言 制订本标准的目的是为了统一科学技术报告、学位论文和学术论文(以下简称报告、论文)的撰写和编辑的格式，便利信息系统的收集、存储、处理、加工、检索、利用、交流、传播。 本标准适用于报告、论文的编写格式，包括形式构成和题录著录，及其撰写、编辑、印刷、出版等。 本标准所指报告、论文可以是手稿，包括手抄本和打字本及其复制品;也可以是印刷本，包括发表在期刊或会议录上的论文及其预印本、抽印本和变异本；作为书中一部分或独立成书的专著；缩微复制品和其他形式。 本标准全部或部分适用于其他科技文件，如年报、便览、备忘录等，也适用于技术档案。 2 定义 科学技术报告 科学技术报告是描述一项科学技术研究的结果或进展或一项技术研制试验和评价的结果；或是论述某项科学技术问题的现状和发展的文件。 科学技术报告是为了呈送科学技术工作主管机构或科学基金会等组织或主持研究的人等。科学技术报告中一般应该提供系统的或按工作进程的充分信息，可以包括正反两方面的结果和经验，以便有关人员和读者判断和评价，以及对报告中的结论和建议提出修正意见。 学位论文 学位论文是表明作者从事科学研究取得创造性的结果或有了新的见解，并以此为内容撰写而成、作为提出申请授予相应的学位时评审用的学术论文。 学士论文应能表明作者确已较好地掌握了本门学科的基础理论、专门知识和基本技能，并具有从事科学研究工作或担负专门技术工作的初步能力。 硕士论文应能表明作者确已在本门学科上掌握了坚实的基础理沦和系统的专门知识，并对所研究课题有新的见解，有从事科学研究工作成独立担负专门技术工作的能力。 博士论文应能表明作者确已在本门学科上掌握了坚实宽广的基础理论和系统深入的专门知识，并具有独立从事科学研究工作的能力，在科学或专门技术上做出了创造性的成果。 学术论文 学术论文是某一学术课题在实验性、理论性或观测性上具有新的科学研究成果或创新见解和知识的科学记录；或是某种已知原理应用于实际中取得新进展的科学总结，用以提供学术会议上宣读、交流或讨论；或在学术刊物上发表；或作其他用途的书面文件。 学术论文应提供新的科技信息，其内容应有所发现、有所发明、有所创造、有所前进，而不是重复、模仿、抄袭前人的工作。 3 编写要求 报告、论文的中文稿必须用白色稿纸单面缮写或打字；外文稿必须用打字。可以用不褪色的复制本。 报告、论文宜用 A4(210 mm×297 mm)标准大小的白纸，应便于阅读、复制和拍摄缩微制品。报告、论文在书写、扫字或印刷时，要求纸的四周留足空白边缘，以便装订、复制和读者批注。每一面的上方(天头)和左侧(订口)应分别留边25 mm以上，下方(地脚)和右侧(切口)应分别留边20 mm以上。 4 编写格式 报告、论文章、条的编号参照国家标准《标准化工作导则标准编写的基本规定》第8章“标准条文的编排”的有关规定，采用阿拉伯数字分级编号。 报告、论文的构成（略） 5 前置部分 封面 封面是报告、论文的外表面，提供应有的信息，并起保护作用。 封面不是必不可少的。学术论文如作为期刊、书或其他出版物的一部分，无需封面； 如作为预印本、抽印本等单行本时，可以有封面。 封面上可包括下列内容： a. 分类号 在左上角注明分类号，便于信息交换和处理。一般应注明《中国图书资料类法》的类号，同时应尽可能注明《国际十进分类法UDC》的类号。 b. 本单位编号 一般标注在右上角。学术论文无必要。 c. 密级视报告、论文的内容，按国家规定的保密条例，在右上角注明密级。如系公开发行，不注密级。 d. 题名和副题名或分册题名 用大号字标注于明显地位。 e. 卷、分册、篇的序号和名称 如系全一册，无需此项。 f. 版本 如草案、初稿、修订版、…等。如系初版，无需此项。 g. 责任者姓名 责任者包括报告、论文的作者、学位论文的导师、评阅人、答辩委员会主席、以及学位授予单位等。必要时可注明个人责任者的职务、职称、学位、所在单位名称及地址；如责任者系单位、团体或小组，应写明全称和地址。 在封面和题名页上，或学术论文的正文前署名的个人作者，只限于那些对于选定研究课题和制订研究方案、直接参加全部或主要部分研究工作并作出主要贡献、以及参加撰写论文并能对内容负责的人，按其贡献大小排列名次。至于参加部分工作的合作者、按研究计划分工负责具体小项的工作者、某一项测试的承担者，以及接受委托进行分析检验和观察的辅助人员等，均不列入。这些人可以作为参加工作的人员一一列入致谢部分，或排于脚注。 如责任者姓名有必要附注汉语拼音时，必须遵照国家规定，即姓在名前，名连成一词，不加连字符，不缩写。 h. 申请学位级别 应按《中华人民共和国学位条例暂行实施办法》所规定的名称进行标注。 i. 专业名称 系指学位论文作者主修专业的名称。 j. 工作完成日期 包括报告、论文提交日期，学位论文的答辩日期，学位的授予日期，出版部门收到日期(必要时)。 k. 出版项 出版地及出版者名称，出版年、月、日(必要时)。 报告和论文的封面格式参见附录 A。 封二 报告的封二可标注送发方式，包括免费赠送或价购，以及送发单位和个人;版权规定；其他应注明事项。 题名页 题名页是对报告、论文进行著录的依据。 学术论文无需题名页。 题名页置于封二和衬页之后，成为另页的石页。 报告、论文如分装两册以上，每一分册均应各有其题名页。在题名页上注明分册名称和序号。 题名页除规定封面应有的内容并取得一致外，还应包括下列各项： 单位名称和地址，在封面上未列出的责任者职务、职称、学位、单位名称和地址，参加部分工作的合作者姓名。 变异本 报告、论文有时适应莱种需要，除正式的全文正本以外，要求有某种变异本，如：节本、摘录本、为送请评审用的详细摘要本、为摘取所需内容的改写本等。 变异本的封面上必须标明“节本、摘录本或改写本”字样，其余应注明项目，参见的规定执行。 题名 题名是以最恰当、最简明的词语反映报告、论文中最重要的特定内容的逻辑组合。题名所用每一词语必须考虑到有助于选定关键词和编制题录、索引等二次文献可以提供检索的特定实用信息。 题名应该避免使用不常见的缩略词、首字母缩写字、字符、代号和公式等。 题名一般不宜超过20字。 报告、论文用作国际交流，应有外文(多用英文)题名。外文题名一般不宜超过10个实词。 下列情况可以有副题名： 题名语意末尽，用副题名补充说明报告论文中的特定内容； 报告、论文分册出版，或足一系列工作分几篇报道，或是分阶段的研究结果，各用不同副题名区别其特定内容; 其他有必要用副题名作为引伸或说明者。 题名在整本报告、论文中不同地方出现时，应完全相同，但眉题可以节略。 序或前言 序并非必要。报告、论文的序，一般是作者或他人对本篇基本特征的简介，如说明研究工作缘起、背景、它旨、目的、意义、编写体例，以及资助、支持、协作经过等；也可以评述和对相关问题研究阐发。这些内容也可以在正文引言中说明。 摘要 摘要是报告、论文的内容不加注释和评论的简短陈述。 报告、论文一般均应有摘要，为了国际交流，还应有外文(多用英文)摘要。 摘要应具有独立性和自含性，即不阅读报告、论文的全文，就能获得必要的信息。摘要中有数据、有结论，是一篇完整的短文，可以独立使用，可以引用，可以用于工艺推广。摘要的内容应包含与报告、论文同等量的主要信息，供读者确定有无必要阅读全文，也供文摘等二次文献采用。摘要一般应说明研究工作目的、实验方法、结果和最终结论等，而重点是结果和给沦。 中文摘要一般不宜超过200~300字；外文摘要不宜超过250个实词。如遇特殊需要字数可以略多。 除了实在无变通办法可用以外，摘要中不用图、表、化学结构式、非公知公用的符号和术语。 报告、论文的摘要可以用另页置于题名页之后，学术论文的摘要一般置于题名和作者之后、正文之前。 学位论文为了评审，学术论文为了参加学术会议，可按要求写成变异本式的摘要，不受字数规定的限制。 关键词关键词是为了文献标引工作从报告、论文中选取出来用以表示全文主题内容信息款目的单词或术语。 每篇报告、论文选取3~8个词作为关键词，以显著的字符另起一行，排在摘要的左下方。如有可能，尽量用《汉语主题词表》等词表提供的规范词。 为了国际交流，应标注与中文对应的英文关键词。 目次页 长篇报告、论文可以有目次页，短文无需目次页。 目次页由报告、论文的篇、章、条、附录、题录等的序号、名称和页码组成，另页排在序之后。 整套报告、论文分卷编制时，每一分卷均应有全部报告、论文内容的目次页。 插图和附表清单报告、论文中如图表较多，可以分别列出清单置于目次页之后。图的清单应有序号、图题和页码。表的清单应有序号、表题和页码。 符号、标志、缩略词、首字母缩写、计量单位、名词、术语等的注释表符号、标志、缩略词、首字母缩写、计量单位、名词、术语等的注释说明汇集表，应置于图表清单之后。 6 主体部分 格式 主体部分的编写格式可由作者自定，但一般由引言(或绪论)开始，以结论或讨论结双。 主体部分必须由另页右页开始。每一篇(或部分)必须另页起。如报告、论文印成书刊等出版物，则按书刊编排格式的规定。 全部报告、论文的每一章、条的格式和版面安排，要求划一，层次清楚。 序号 如报告、论文在一个总题下装为两卷(或分册)以上，或分为两篇(或部分)以上，各卷或篇应有序号。可以写成：第一卷、第二分册；第一篇、第二部分等。用外文撰写的报告、论文，其卷(分册)和篇(部分)的序号，用罗马数字编码。 报告、论文中的图、表、附注、参考文献、公式、算式等，一律用阿拉伯数字分别依序连续编排序号。序号可以就全篇报告、论文统一按出现先后顺序编码，对长篇报告、论文也可以分章依序编码。其标注形式应便于互相区别，可以分别为：图 l、图；表2、表；附注 l)；文献[4]；式(5)、式()等。 报告、论文一律用阿拉伯数字连续编页码。页码由书写、打字或印刷的首页开始，作为第l页，并为有页另页。封面、封二、封三和封底不编入页码。可以将题名页、序、目次页等前置部分单独编排页码。页码必须标注在每页的相同位置，便于识别。 力求不出空白页，如有，仍应以有页作为单页页码。 如在一个总题下装成两册以上，应连续编页码。如各册有其副题名，则可分别独立编页码。 报告、论文的附录依序用大写正体A，B，C，……编序号，如：附录 A。 附录中的图、表、式、参考文献等另行编序号，与正文分开，也一律用阿拉伯数字编码，但在数码前冠以附录序码，如：图 A1；表B2；式(B3)；文献〔A5〕等。 引言(或绪论) 引言(或绪论)简要说明研究工作的目的、范围、相关领域的前人工作和知识空白、理论基础和分析、研究设想、研究方法和实验设计、预期结果和意义等。应言简意赅，不要与摘要雷同，不要成为摘要的注释。一般教科书中有的知识，在引言中不必赘述。 比较短的论文可以只用小段文字起着引言的效用。 学位论文为了需要反映出作者确已掌握了坚实的基础理论和系统的专门知识，具有开阔的科学视野，对研究方案作了充分论证，因此，有关历史回顾和前人工作的综合评述，以及理论分析等，可以单独成章，用足够的文字叙述。 正文 报告、论文的正文是核心部分，占主要篇幅，可以包括：调查对象、实验和观测方法、仪器设备、材料原料、实验和观测结果、计算方法和编程原理、数据资料、经过加工整理的图表、形成的论点和导出的结论等。 由于研究工作涉及的学科、选题、研究方法、工作进程、结果表达方式等有很大的差异，对正文内容不能作统一的规定。但是，必须实事求是，客观真切，准确完备，合乎逻辑，层次分明，简练可读。 图包括曲线图、构造图、示意图、图解、框图、流程图、记录图、布置图、地图、照片、图版等。 图应具有“自明性”，即只看图、图题和图例，不阅读正文，就可理解图意。 图应编排序号(见)。 每一图应有简短确切的题名，连同图号置于图下。必要时，应将图上的符号、标记、代码，以及实验条件等，用最简练的文字，横排于图题下方，作为图例说明。 曲线图的纵横坐标必须标注“量、标准规定符号、单位”。此三者只有在不必要标明(如无量纲等)的情况下方可省略。坐标上标注的量的符号和缩略词必须与正文中一致。 照片图要求主题和主要显示部分的轮廓鲜明，便于制版。如用放大缩小的复制品，必须清晰，反差适中。照片上应该有表示目的物尺寸的标度。 表 表的编排，一般是内容和测试项目由左至右横读，数据依序竖排。表应有自明性。 表应编排序号(见)。 每一表应有简短确切的题名，连同表号置于表上。必要时应将表中的符号、标记、代码，以及需要说明事项，以最简练的文字，横排于表题下，作为表注，也可以附注于表下。 附注序号的编排，见。表内附注的序号宜用小号阿拉伯数字并加圆括号置于被标注对象的右上角，如：×××1），不宜用星号“*”，以免与数学上共轭和物质转移的符号相混。 表的各栏均应标明“量或测试项目、标准规定符号、单位”。只有在无必要标注的情况下方可省略。表中的缩略调和符号，必须与正文中一致。 表内同一栏的数字必须上下对齐。表内不宜用“同上”、“同左”、“，，”和类似词，一律填入具体数字或文字。表内“空白”代表未测或无此项，“-”或“…”(因“-”可能与代表阴性反应相混)代表未发现，“0”代表实测结果确为零。 如数据已绘成曲线图，可不再列表。 数学、物理和化学式 正文中的公式、算式或方程式等应编排序号(见)，序号标注于该式所在行(当有续行时，应标注于最后一行)的最右边。 较长的式，另行居中横排。如式必须转行时，只能在+，-，×，÷，＜，＞处转行。上下式尽可能在等号“＝”处对齐。 示例1：---------------------------（1） 示例2： ----------------------------------（2） 示例3： -------------------------------（3） 小数点用“.”表示。大于999的整数和多于三位数的小数，一律用半个阿拉伯数字符的小间隔分开，不用千位撇。对于纯小数应将0列于小数点之前。 示例：应该写成94 567； 325不应写成94，，567； .314，325应注意区别各种字符，如：拉丁文、希腊文、俄文、德文花体、草体；罗马数字和阿拉伯数字；字符的正斜体、黑白体、大小写、上下角标(特别是多层次，如“三踏步”)、上下偏差等。 示例：I，l，l，i；C，c；K，k，κ；0，o，(°)；S，s,5；Z，z，2；B;β；W，w，ω。 计量单位 报告、论文必须采用1984年2月27日国务院发布的《 中华人民共和国法定计量中位》，并遵照《中华人民共和国法定计量单位使用方法》执行。使用各种量、单位和符号，必须遵循附录 B所列国家标准的规定执行。单位名称和符号的书写方式一律采用国际通用符号。 符号和缩略词 符号和缩略词应遵照国家标准(见附录B)的有关规定执行。如无标准可循，可采纳中学科或本专业的权威性机构或学术固体所公布的规定；也可以采用全国自然科学名词审定委员会编印的各学科词汇的用词。如不得不引用某些不是公知公用的、且又不易为同行读者所理解的、或系作者自定的符号、记号、缩略词、首字母缩写字等时，均应在第一次出现时一一加以说明，给以明确的定义。 结论 报告、论文的结论是最终的、总体的结论，不是正文中各段的小结的简单重复。结论应该准确、完整、明确、精练。 如果不可能导出应有的结论，也可以没有结论而进行必要的讨论。 可以在结论或讨论中提出建议、研究设想、仪器设备改进意见、尚待解决的问题等。 致谢 可以在正文后对下列方面致谢： 国家科学基金、资助研究工作的奖学金基金、合同单位、资助或支持的企业、组织成个人； 协助完成研究工作和提供便利条件的组织或个人； 在研究工作中提出建议和提供帮助的人； 给予转载和引用权的资料、图片、文献、研究思想和设想的所有者； 其他应感谢的组织或个人。 参考文献表 按照 GB 7714-87《文后参考文献著录规则》的规定执行。 7 附录 附录是作为报告、论文主体的补充项日，并不是必需的。 7. 1 下列内容可以作为附录编于报告、论文后，也可以另编成册。 a. 为了整篇报告、论文材料的完整，但编入正文又有损于编排的条理和逻辑性，这一类材料包括比正文更为详尽的信息、研究方法和技术更深入的叙述，建议可以阅读的参考文献题录，对了解正文内容有用的补充信息等； b. 由于篇幅过大或取材于复制品而不便于编入正文的材料； c. 不便于编入正文的罕见珍贵资料； d. 对一般读者并非必要阅读，但对本专业同行有参考价值的资料； e. 某些重要的原始数据、数学推导、计算程序、框图、结构图、注释、统计表、计算机打印输出件等。 附录与正文连续编页码。每一附录的各种序号的编排见和。 每一附录均另页起。如报告、论文分装几册。凡属于某一册的附录应置于备该册正文之后。 8 结尾部分(必要时) 为了将报告、论文迅速存储入电子计算机，可以提供有关的输入数据。 可以编排分类索引、著者索引、关键词索引等。 封三和封底(包括版权页)。 附 录 A 封面示例 (参考件) 附 录 B 相 关 标 准 (补充件) GB 1434-78 物理量符号 GB 3100-82 国际单位制及其应用。 GB 3101-82 有关量、单位和符号的一般原则。 空间和时间的量和单位。 GB 周期及其有关现象的量和单位。 GB 力学的量和单位。 GB 热学的量和单位。 GB 电学和磁学的量和单位。 GB 光及有关电磁辐射的量和单位。 GB 声学的量和单位。 GB 物理化学和分子物理学的量和单位。 GB 原子物理学和核物理学的量和单位。 GB 核反应和电离辐射的量和单位。 GB 物理科学和技术中使用的数学符号。 GB 无量纲参数。 GB 固体物理学的量和单位。 附加说明： 本标准由全国文献工作标准化技术委员会提出。 本标准由全国文献工作标准化技术委员会第七分委员会负责起草。 本标准主要起草人谭丙煜。
一般来讲，一篇毕业论文主要包括有这样的几个部分，比如封面，中文摘要，英文摘要，目录，正文，致谢和参考文献。
、毕业论文格式的写作顺序是：标题、作者班级、作者姓名、指导教师姓名、中文摘要及关键词、英文摘要及英文关键词、正文、参考文献。2、毕业论文中附表的表头应写在表的上面，居中；论文附图的图题应写在图的下面，居中。按表、图、公式在论文中出现的先后顺序分别编号。3、毕业论文中参考文献的书写格式严格按以下顺序：序号、作者姓名、书名（或文章名）、出版社（或期刊名）、出版或发表时间。4、论文格式的字体：各类标题（包括“参考文献”标题）用粗宋体；作者姓名、指导教师姓名、摘要、关键词、图表名、参考文献内容用楷体；正文、图表、页眉、页脚中的文字用宋体；英文用Times New Roman字体。5、论文格式的字号：论文题目用三号字体，居中；一级标题用四号字体；二级标题、三级标题用小四号字体；页眉、页脚用小五号字体；其它用五号字体；图、表名居中。6、格式正文打印页码，下面居中。7、论文打印纸张规格：A4 210×297毫米。8、在文件选项下的页面设置选项中，“字符数/行数”选使用默认字符数；页边距设为 上：3厘米；下：厘米；左：厘米；右：厘米；装订线：厘米；装订线位置：左侧；页眉：厘米；页脚厘米。9、在格式选项下的段落设置选项中，“缩进”选0厘米，“间距”选0磅，“行距”选倍，“特殊格式”选（无），“调整右缩进”选项为空，“根据页面设置确定行高格线”选项为空。10、页眉用小五号字体打印“湖北工业大学管理学院2002级XX专业学年论文”字样，并左对齐。正式）论文的基本格式：一、题目作者：论文题目（宋体二号、不超过20个字）作者姓名宋体四号(单位全名 部门全名,市(或直辖市) 邮政编码) 宋体小四二、摘要关键词：摘要宋体四号：摘要内容宋体小四号关键词宋体四号：内容宋体小四号三、引言部分： 宋体小四号四、正文部分： 正文文字宋体小四号，单倍行距五、标题部分：1一级标题宋体三号标题二级标题 宋体四号标题. 1三级标题 宋体小四号标题3六、图片格式：正文文字中，先见文后见图，全文统一按顺编号，图片格式为JPG格式，分辨率为400DPI以上。七、注释文献：[注释] 宋体五号①注释1宋体小五号②注释2宋体小五号[参考文献] 宋体五号[1]参考文献1 宋体小五号[2]参考文献2 宋体小五号（正式）论文的格式要求：一、题目、摘要、关键词1.论文题目，按常规学术论文标题作出。2.论文摘要，要求摘出（或者说“提取出”）文章的主要观点，或者选摘出文中最重要、最具有新意的某一个或两个观点，不必追求全面反映文章的概貌；客观地把文中的观点摆出来，不以介绍的口气叙述自己的文章讲了哪些内容。摘要篇幅100-300字。3.关键词：3至5个，反映文章最主要内容的术语、概念等。以上三项置于论文之首。二、论文中“注”和“参考文献”的区别1.“注”指作者进一步解释 自己 所要表达的意思，文中标码 ① ，注释内容统一置文末，文末的序号与文中序号一一对应。2.“参考文献”指作者引文所注的出处，一律放文末，文中设序号 [1] ，文献说明统一置文末，文末的序号与文中序号一一对应。页码置于文中序号之后，例： [1]（P12） 。3. “参考文献”也指虽未直接引述别人的话、但参考了别人著作和论文的意思，应在段中或段末设序号 [1] ，并在文末注明。本项与第2项不必分列，交叉排序即可。文末的序号与文中序号一一对应。此种情况可以不注明页码。4．同一参考文献多次被引用，文末只标一个序号，文中应多次出现同一序号，在文中序号后加圆括号，注明所引文献的不同页码或篇名。三、文末参考文献格式1．著作[序号] 作者．书名〔标识码〕．出版地：出版社，出版年．[1] 张志建．严复思想研究 [M] .桂林: 广西师范大学出版社 , 1989 .[2] 马克思恩格斯全集（第 1 卷） [M] .北京: 人民出版社 , 1956 .说明 ：马克思恩格斯全集、毛选、邓选以及《鲁迅全集》、《朱光潜全集》等每一卷设一个序号。2．译著[序号] 国名或地区 (用圆括号) 原作者.书名[标识码].译者.出版地:出版社,出版年.[1] (英)霭理士. 性心理学[M].潘光旦译. 北京: 商务印务馆， 1997 .3．古典文献文史古籍类引文后加序号，再加圆括号，内加注书名、篇名或页码。例如：文中 “……孔子独立郭东门。” [1] （《史记•孔子世家》）4．论文集[序号]编者. 书名[标识码]. 出版地: 出版社，出版年．[1] 伍蠡甫．西方论文选（下册）[C]．上海：上海译文出版社，1979．论文集中特别标出其中某一文献[序号]其中某一文献的著者．某一文献题名[A]. 论文集编者．论文集题名[C]．出版地: 出版单位，出版年．[1] 别林斯基．论俄国中篇小说和果戈理君的中篇小说[A]．伍蠡甫．西方文论选：下册[C]．上海：上海译文出版社，1979．5．期刊文章[序号]作者．篇名[标识码]．刊名，年，（期）．[1] 叶朗．《红楼梦》的意蕴[J]．北京大学学报（哲学社会科学版），1989, (2).6．报纸文章[序号]作者. 篇名[标识码]. 报纸名,出版日期(版次).[1] 谢希德．创造学习的新思路[N]．人民日报,1998-12-25(10).7．外文文献要求外文文献所表达的信息和中文文献一样多 ,但文献类型标识码可以不标出。[1] Mansfeld,. Psychology of creativity and discovery,Chinago: NelsonHall, 1981.[2] Setrnberg,. The nature of creativity ,New York:Cambridge UniversityPress,1988.[3]Yong,. Managing creative people . Journal of Create Behavior,1994,28(1).说明 ： 1．外文文献一定要用外文原文，切忌用中文叙述外文，如“牛津大学出版社，某某书，多少页”等等。2．英文书名、杂志名用斜体，或画线标出。四、参考文献类型标识参考文献类型 专著 论文集 报纸文章 期刊文章 学位论文 报告 标准 专利 词典资料文献类型标识 M C N J D R S P Z五、作者简介姓名、出生年、性别、民族（汉族可省略）、籍贯（省、市或县）、工作单位（包括邮政编码、所在城市）、职称、学位（何种学科的学位）等。六、年代和数字用法公历世纪、年代、年、月、日、分数、小数、百分比等采用阿拉伯数字，年份不能简写，如不能用 96 年、 97 年等。星期几一律用汉字。中华民国和日本明治以前历史纪年用汉字，括号内注明公元纪年，用阿拉伯数字；中华民国纪年和日本明治以后年号纪年用阿拉伯数字，括号内注明公元纪年，用阿拉伯数字，如秦文公四十年（公元前 722 年），民国 37 年（ 1948 年），昭和 16 年（ 1941 年）等。约数用汉字，如“改革开放二十年来……”；整数用阿拉伯数字，如“中华人民共和国成立 50 周年”。所引古籍的数字用汉字，与所据版本一致，如：许慎 . 说文解字号[M]. 四部丛刊本,卷六上,页九.《朱文公文集》卷三六七、外国人名的表述外国人名在论文中第一次出现时，中文译名后用括号注明外文，例如：当代经济学家诺斯（ Douglass C. North ）、科斯（ Ronald H. Coase ） ; 社会学家泰勒（ Charles Taylor ） ; 墨西哥 1991 年诺贝尔文学奖得主、诗人巴斯（ Octavio Paz ）等。历史上的著名人物，例如马克思、列宁、黑格尔、康德、罗素、杜威等，当今经常在新闻中出现的政治家，例如克林顿、布莱尔、布什等，毋须
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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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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）.
论文供应链数据分析
论文供应链数据分析，越来越多的企业采用数据分析来应对供应链中断，并加强供应链管理(SCM)，目前有几项重大中断正在影响供应链。以下分享论文供应链数据分析，一起来看看。
数据挖掘技术在供应链精细化管理中的应论文
摘 要：对企业大量的历史数据，采用SQL Serve的OLAP技术，建立了供应链数据的挖掘模型，对现库存结构、呆废账和供应周期进行了分析，找出了存在问题，提出了相应的解决方法;对现系统提出了二次开发具体目标。
关键词：数据挖掘 精细化 大物流 供应链
一、前言
生产管理信息系统运行5年来，形成了了大量的历史数据，如生产主计划、备件计划、供应商、供货信息、质检信息和入库、领用信息等。
但该系统只是一个顶层数据逐级向下单向透明、注重出入库管理的平台，丰富的历史数据只是偶尔备查，没有把已有庞大的数据转化为知识，从全局上辅助企业决策，使公司在计算机软硬件的开发、维护上的巨大投资，只在局部管理上取得了改进，总体成效并不显著。
本文以半成品库供应链为主体，从计划、采购、外协厂商、质检等多维度分析供货周期及库存的相互关系，以减少冗余环节，降低供应链成本;同时对信息系统的二次开发提出了具体目标。
二、库存结构和供应链分析
我集团的半成品采购，采取多外协厂家的定点生产、每年对价格招标、每月下达采购数量的策略，由外协厂家按照我方提供的设计图纸生产，需要开模或使用专业机具加工，更换厂家有一定的难度。做好供应商的考核和选取，对保质按时完成生产，就显得尤为关键。
我用半成品的相关历史数据，按照关系型数据库第三范式，建立雪花形数据仓库，在其逻辑结构中，将数据表划分为存储实际数据的事实表;以及存储测评指标的维度表，如供应链上的采购、质检、结账周期、质量符合度等。
数据准备
以系统后台采用的sql server 2005数据库中自带程序Business Intelligence Development Studio为挖掘工具。数据准备如下：获取和供应链相关的完整历史数据，从2013年2月到2015年3月的基本信息：批量、计划数、厂家。
下达日期、返回数量和日期、质检完成日期和合格数量，点收入库数量和日期，以及非结构化的返回日期要求等数据。剔除了试制新品等异常数据;建立了相应的维度数据库，转换所有的日期为考核的维度，以精确分析供应链周期。
数据挖掘结果和分析
库存分析：平均月入库为1373万，出库为1399万，库存金额平均为802万，比原库存下降400万以上，比例为34%，逐步消化了存货，有效地降低了半成品库存。
呆废账分析：我们重点对三年(74万元)及五年以上(24万元)无动态的呆账进行了分析，其产生的原因如下：
(1)BOM表中已经不存在此类备件。
(2)产品设计发生了变更。
(3)对应的产品已经淘汰停产。
(4)配套的产品仅在部分支线上使用，存量过多、过久。
(5)订单变更、采购的半成品不配套，部分出现冗余。针对以上原因，我们提出如下解决方法：
(1)全面清理此类半成品，做好外观和质量检测，不符合要求的申请报废。
(2)尽可能替换使用、降级使用。
(3)按材质、规格制定改制表，按需对半成品改制，减少呆废料。
(4)除少量必须备件外，多余部分调拨给可能生产此类产品的`子分公司待用。
供货期分析：期间平均供货总周期为天;其中外协厂家生产期天，到公司后质检期天，入库天，供货后到发票开具天。在提前期为半个月的采购模式下，数据表明大部分半成品在每月初就基本入库，占用了大量库房，并在当月末转化为财务付款压力。
针对外协厂家大多位于省外，重点分析了供应商区域、数量、重量、采购品种和供货周期的关系，对锻铸件类产品的挖掘结果分析如下：
(1)为减轻库房压力，本省市的外协厂家按需分批次组织运送，期供货周期和质检周期存在人为失真。
(2)外省市供货周期和区域距离成正比。
(3)供货周期与采购的数量和重量无关，表明生产能力和运力现阶段充沛。
(4)质检周期短的供货商，其一次到货率和合格率较高。
三、供应链管理新模式
基于供应周期分析结论1，我们可以把所有的外协厂商作为外围库房，按大数据模式下的机器学习法，自动计算不同外协厂家、不同半成品的提前期，借助第三方物流，由生产流水线上主导产品的需求，决定其配送日期;包装用数量就近选择厂家，第三方质检合格后，直接发到施工现场。
为实现此设想，信息系统必须互联互通、信息共享，实时采集需求和获取外协厂商的生产、库存情况，建设一条敏捷的供应链。系统可做如下改进：
(1)对供应商做出科学考核评价：资质;产品质量(尺寸、外观、表面的目视检查合格率;化学成分等合格率;力学性能参数、内部的超声无损检测缺陷值等)、退货率，降级接收率、及时完成率、交货紧迫性、变更配合度、售后服务等指标进行动态考核。按指标得分高低对外协厂家优胜劣汰，在任务分配时优先向优秀供应商倾斜。
(2)拉伸供应链，把各生产部门、库房、供应商作为一个整体，对内实现数据的全透明，共享主计划、车间旬计划、采购计划，做好内部关键工序的报工和外协厂商的数据采集，使相关人员能从数据流中自动获取到所需数据，实时监控所需半成品，及时协调相关生产;在任务繁重时，对外适度开放采购信息，有利于外协厂家安排生产。
(3)领用定额只获取BOM表中的组装数量，包装用备件可由外协厂商直发施工现场。
(4)多粒度获取半成品需求，多层次规划生产。在销售部门取得合同后，按照交货期汇总其总量，和外协单位的产能对比，做好生产分配和预测;按旬计划汇总需求，精准组织半成品的到货时间。
四、结论
建立数据透明的信息系统，充分利用挖掘数据技术，动态获取需求和产能，借助第三方物流，可以精准地满足生产和施工需求，同时优化控制库存结构，可以减少库存量，降低对流动资金和库房的占用。在实际应用中，还需要发挥人的主观能动性，按实际情况调整采集信息量和透明度，提升供应链管理水平。
参考文献：
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大数据分析对供应链有什么影响
如今，从物流到客户偏好的各种数据的持续增长正在迅速改变企业的经营方式，并突出了对加强数据管理和分析的强烈需求。大数据分析(指大型和复杂的数据集)的好处是显而易见的：大数据可以完全改变组织的工作方式，在效率、成本、可见性和客户满意度方面产生巨大差异。
大数据来源广泛：
-如今的技术和社交平台允许企业以评级、评论和博客评论的形式获得直接的客户反馈。
-来自移动通信、社交平台和电子商务的数据正在与来自企业系统的数据集成。
-随着物联网和机器对机器通信的引入，制造业正在从基于事件的计划转变为实时感测。
-不断发展的传感器技术可提供实时设备和产品状况数据，从而实现自动维护和过程调整。
数据在数量上、种类上和速度上都有所增长，如果以正确的方式加以利用，可以带来巨大的价值。
研究显示，企业已经在推动整个企业供应链的生产力，但在供应链功能中使用大数据分析在全球企业中并不普遍或协调得很好。受益于大数据分析的公司有三个共同点：它们拥有强大的企业级分析战略，它们将大数据分析嵌入供应链运营，它们拥有合适的人才库，能够从大数据中产生可操作的见解。
有必要雇用、培训和扶持能够帮助企业从大数据分析中受益的领导者。从人力资本的角度来看，大多数公司的定位尚不足以接受数字化供应链转型。我们分析了各行各业的50多位高级供应链高管的个人资料，以了解他们在供应链数字化方面的定位。在涉及所谓的“数字防备连续性”方面，各行各业的公司中绝大多数高管都普遍缺乏。
调研机构采访了各行各业的商界领袖，以探讨当今日益数字化的世界对首席供应链官的角色以及供应链领导者与高级管理人员中其他高管人员之间互动的影响。通过这些访谈，我们发现了供应链领导者应具备的四个关键特征，以便能够从大数据分析中获得收益：
1、对数据和系统技术有深刻的了解。当今的企业可以通过数据分析和通过数字方式收集数据来深入了解客户行为。尽管不需要首席供应链官成为信息技术（IT）专家，但他们应该对数据收集、技术和分析有足够的了解，以引导对话并为高级领导者及其供应链团队提供数字化愿景。
供应链领导者应认识到如何实施和利用相关平台和流程以及数据来自何处，并应表现出对来自各种渠道的数据范围和规模的扎实理解。重要的是，领导者必须准备好对数据采取明智的行动。
2、具有影响力的协作方法。如果首席供应链官在孤岛工作，将无法从大数据分析中获得收益。在内部，供应链领导者必须能够与首席技术官进行沟通和协作，以帮助确定适合组织的技术和政策；
与首席数据官一起了解如何最佳地捕获和使用数据；与首席营销官一起，评估供应链如何能够更专注于客户和需求驱动，并与首席执行官具体沟通更广泛的创造价值的机会。最终，供应链执行官将需要能够与内部利益相关者和外部供应商建立桥梁。
3、跨职能经验。如今的供应链管理人员具有跨部门的'经验，并且能够理解和与来自多个业务部门的人员进行交流。重要的是，首席供应链官员还必须具有销售、财务或技术方面的知识。
4、发展新技能和培训他人的能力。当今的首席供应链官必须紧跟最新技术，以确保组织适当地吸收数字技能和分析人才。企业犯的最大错误之一是在没有适当准备组织的情况下实施大数据分析项目。建立内部计划以确保在整个供应链中采用技能至关重要。
要从整个供应链或整个组织的大数据分析中获取所有好处，不仅需要技术和IT。从首席执行官和执行委员会开始，企业必须准备好支持一种全新的思维方式，培养一种对创新和技术开放的文化，并愿意挑战关于供应链管理方式的惯例。
大数据分析对供应链有什么影响、中琛魔方大数据分析平台表示由于供应网络上数十亿的连接设备提供关于服务需求、位置和库存分布的实时信息，甚至实现预期的需求，理解和接受大数据的执行领导层、数字颠覆和这些趋势的人力资本方面对未来企业的优势至关重要。
供应链案例分析的方法
一、供应链案例的类型
供应链案例可以是从原材料供应一直到最终产品送到最终用户手中的整个供应链的案例，也可以是只涉及供应链一个环节或只关注于单一的物流活动的案例。无论哪一种案例，在分析时都应该从供应链整体的角度进行，要考虑单一环节的变化对供应链中其他环节产生的影响。
二、供应链案例分析的目标
提高客户服务水平和降低总的运作成本是供应链管理的两大目标，在案例分析时，必须牢记这两大目标。
三、供应链案例分析的方法
供应链案例分析可分为这样几步进行：
第一，分析供应链现状。
首先分析供应链的结构，在分析时可绘制一个从原材料或零配件供应的起点开始，通过生产制造环节和分销配送环节，直到最终用户手中的货物流动示意图，示意图目的是为了描述供应链中各固定节点(如工厂、仓库)的结构和货物在这些节点之间的流动模式。即货物流。
然后分析支撑货物移动的信息流和信息系统，包括订单信息处理、需求预测信息、管理信息和计算机系统。其次对现行的供应链绩效进行分析，这对改进措施的提出是非常有效的，绩效分析可包括供应链的总体绩效、供应链的相对绩效和单项物流功能的绩效。
第二，在现状分析的基础上找出问题。
这常常是案例分析最困难的也是最重要的一步。因为如果无法正确地鉴别出主要问题，也就无法作出正确的选择。在分析时要注意症状与原因的区分，通常在分析时症状是比较容易明确的。
例如，经理可能认为仓储能力短缺是一个问题，实际上，这可能仅仅是一个症状，造成的原因可能是库存管理不良或生产安排不合理而使得库存的大大超过了实际需求。因此在分析时，必须找到真正造成问题的原因。
第三，设想并提出解决问题方案
解决方案的提出是和现状分析紧密联系在一起的，一个好的现状分析能够对主要问题进行清晰的确定，从而指出正确的解决问题或行动路线。提出解决问题方案时通常可从三个层面上考虑：具体功能部门层面;公司层面，在公司内实行跨部门的改革;供应链层面，同一供应链上的公司间相互配合上进行改革。
最后对提出的方案应当做全面的说明。
以上是对分析供应链问题提供一个思考分析的框架，这不是一个应用于所有供应链问题的万能方法，而是列出了在分析问题时可考虑的因素，案例分析时应根据实际问题确定相关的研究因素。
浅谈数据挖掘技术在企业客户关系管理的应用论文
摘 要：高度开放的中国金融市场，特别是中国银行业市场受到日趋激烈的国外银行冲击和挑战，大多数银行企业都在构建以客户为中心的客户关系管理体系，这一经营体系理念的构建，不仅仅能提高企业的知名度和顾客的满意度，而且能提高企业的经济效益。但是，随着网络技
关键词：客户关系管理毕业论文
高度开放的中国金融市场，特别是中国银行业市场受到日趋激烈的国外银行冲击和挑战，大多数银行企业都在构建以客户为中心的客户关系管理体系，这一经营体系理念的构建，不仅仅能提高企业的知名度和顾客的满意度，而且能提高企业的经济效益。但是，随着网络技术和信息技术的发展，客户关系管理如何能结合数据挖掘技术和数据仓库技术，增强企业的核心竞争力已经成为企业亟待解决的问题。因为，企业的数据挖掘技术的运用能够解决客户的矛盾，为客户设计独立的、拥有个性化的数据产品和数据服务，能够真正意义上以客户为核心，防范企业风险，创造企业财富。
关键词：客户关系管理毕业论文
一、数据挖掘技术与客户关系管理两者的联系
随着时代的发展，银行客户关系管理的发展已经越来越依赖数据挖掘技术，而数据挖掘技术是在数据仓库技术的基础上应运而生的，两者有机的.结合能够收集和处理大量的客户数据，通过数据类型与数据特征，进行整合，挖掘具有特殊意义的潜在客户和消费群体，能够观察市场变化趋势，这样的技术在国外的银行业的客户关系管理广泛使用。而作为国内的银行企业，受到国外银行业市场的大幅度冲击，显得有些捉襟见肘，面对大量的数据与快速发展的互联网金融体系的冲击，银行业缺乏数据分析和存储功能，往往造成数据的流逝，特别是在数据的智能预测与客户关系管理还处于初步阶段。我国的银行业如何能更完善的建立客户关系管理体系与数据挖掘技术相互融合，这样才能使得企业获得更强的企业核心竞争力。
二、数据挖掘技术在企业客户关系管理实行中存在的问题
现今，我国的金融业发展存在着数据数量大，数据信息混乱等问题，无法结合客户关系管理的需要，建立统一而行之有效的数据归纳，并以客户为中心实行客户关系管理。
1.客户信息不健全
在如今的银行企业，虽然已经实行实名制户籍管理制度，但由于实行的年头比较短，特别是以前的数据匮乏。重点体现在，银行的客户信息采集主要是姓名和身份证号码，而对于客户的职业、学历等相关信息一概不知，极大的影响了客户关系管理体系的构建。另外，数据还不能统一和兼容，每个系统都是独立的系统，比如：信贷系统、储蓄系统全部分离。这样存在交叉、就不能掌握出到底拥有多少客户，特别是那些需要服务的目标客户，无法享受到银行给予的高质量的优质服务。
2.数据集中带来的差异化的忧虑
以客户为中心的客户关系管理体系，是建立在客户差异化服务的基础上的，而作为银行大多数以数据集中，全部有总行分配，这样不仅不利于企业的差异化服务，给顾客提供优质得到个性化业务，同时，分行也很难对挖掘潜在客户和分析客户成分提供一手的数据，损失客户的利益，做到数据集中，往往是不明智的选择。
3.经营管理存在弊端
从组织结构上，我国的银行体系设置机构庞杂，管理人员与生产服务人员脱节现象极其普遍，管理人员不懂业务，只是一味的抓市场，而没有有效的营销手段，更别说以市场为导向，以客户为核心，建立客户关系管理体系。大多数的人完全是靠关系而非真正意义上靠能力，另外，业务流程繁琐，不利于客户享受更多的星级待遇，这与数据发掘的运用背道而驰，很难体现出客户关系管理的价值。
三、数据挖掘技术在企业的应用和实施
如何能更好的利用数据挖掘技术与客户关系管理进行合理的搭配和结合是现今我们面临的最大问题。所有我们对客户信息进行分析，利用模糊聚类分析方法对客户进行分类，通过建立个性化的信息服务体系，真正意义的提高客户的价值。
1.优化客户服务
以客户为中心提高服务质量是银行发展的根源。要利用数据挖掘技术的优势，发现信贷趋势，及时掌握客户的需求，为客户提高网上服务，网上交易，网上查询等功能，高度体现互联网的作用，动态挖掘数据，通过智能化的信贷服务，拓宽银行业务水平，保证客户的满意度。
2.利用数据挖掘技术建立多渠道客户服务系统
利用数据挖掘技术整合银行业务和营销环节为客户提供综合性的服务。采用不同的渠道实现信息共享，针对目标客户推荐银行新产品，拓宽新领域，告别传统的柜台服务体系，实行互联网与柜台体系相结合的多渠道服务媒介体系。优化客户关系管理理念，推进营销战略的执行。提高企业的美誉度。
四、数据挖掘技术是银行企业客户关系管理体系构建的基础
随着信息技术的不断发展，网络技术的快速推进，客户关系管理体系要紧跟时代潮流，紧密围绕客户为中心，利用信息优势，自动获取客户需求，打造出更多的个性化、差异化客户服务理念，使得为企业核心竞争能力得到真正意义的提高。
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
[1]李红兰.试论数据挖掘技术在软件工程中的应用综述[J].电脑知识与技术，2016（34）.
[2]雷蕾.关于数据挖掘技术在软件工程中的应用综述究[J].电子测试，2014（02）.
[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）.
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.
[2]高海峰.智能交通系统中数据挖掘技术的应用研究[J].数字技术与应用, 2016 (5) :108-108.
和往年数据比。你这些数据不够，还需要小麦生长周期的天气情况对比，农药使用情况对比。要是想写好点，还可以顺带说说杂草、病虫害的情况对比。本科论文要求不高，重点把小区产量作对比
农业经济统计分析论文
古典文学常见论文一词，谓交谈辞章或交流思想。当代，论文常用来指进行各个学术领域的研究和描述学术研究成果的文章，简称之为论文。下面是农业经济统计分析论文，请参考！
摘要： 农业经济统计作为掌握农业生产一手数据资料的重要工作，为促进我国农业生产和农业经济的发展起到了重要作用。随着我国标准化数据统计水平的提升，其在农业经济统计方面带来的影响也愈加深远，信息化时代的到来需要提供足够的统计数据，同时也对数据统计的可靠性提出了更高的要求，但由于农业经济统计相比其他行业统计的特殊性，其标准化也存在一定的问题。值得我们进行探究。
关键词： 信息化时代 ；农业经济 ；数据统计 ；标准化
一、引言
农业作为我国重要的产业，是经济发展、社会安定、国家自立的基石。在农业经济发展过程中，农业经济数据统计工作就显得尤为重要。农业经济数据统计通过标准化指标的构建和标准化统计步骤的实施来完成的。在信息化时代，通过大数据的快速处理和信息数据化详细全面探究农业经济数据统计的标准化问题，了解当前农业经济数据统计面临的问题和其未来在标准化道路上的发展趋势，为农业经济发展提供可靠的分析性数据，是非常有必要的。
二、农业经济数据统计标准化现状
（一）农业经济数据统计体系精细化水平不高
对于任何行业的数据统计进行体系把握和控制时，必然涉及到统计标准的选择上来。对于农业经济数据统计而言也不例外，由于农业统计的发展处于从传统型向信息化转变的时代，其精细化水平仍有待提升。首先，在我国统计局公布的行业划分标准方面，农业属于农、林、牧、渔业中的一类，并包含农业服务业及其他农业服务业，但是在统计体系精细化管理过程中，对于复合行业即可能包含农林牧副渔业中一个行业或者多个行业的统计信息划分就不够清晰，可能会导致在农林牧副渔业中的统计信息存在交叉及数量关系方面的不准确，当前有关农业统计并没有对这复合行业进行详细划分和规定，可能会存在复合行业的统计信息缺失及错配的情况。其次，农业经济数据统计体系的建立是通过历史经验的'不断完善和修正而得，这使得农业经济数据统计体系中仍然保留着很多传统过时统计方式的影子，很多方式方法在实际工作中已经可以被先进的设备设施所替代，而传统的一些统计方法可能存在人工成本较高、准确性较低等缺点，不利于提升农业经济统计的准确性。如在实际工作中的农产品成本统计，就是采用的简单平均法统计小麦、玉米等农产品的各项直接和间接生产费用，即县级对各乡村调查户数据汇总，以各户的实际播种面积为权重进行加权平均；省市级采取简单算术平均办法来进行汇总。如果遇到调查户数据记录不准确，就容易造成信息失真，影响统计结果。
（二）农业经济统计数据从收集到传输缺乏专业性
由于农业经济作物种类繁多，不同种类的经济作物收集的不同也为农业经济统计带来了一定难度。当前，农业经济统计数据在收集环节到传输环节由于信息量大、种类多，农业经济统计面临着专业性较弱的问题。首先，在收集阶段，由于统计抽样的方式选择需要根据不同情况进行确定，由于种类过多，在统计抽样时，如何选择抽样方式仍是一个重要的问题。抽样方式是否准确直接影响到最终呈现出的数据的准确性和完整性。随机抽样方式在统计工作中是非常普遍、操作也是较为简单的一种方式，但是在农业统计时却并非特别容易进行。这和农业统计的特性有一定的关系，农业经济统计的一般是生鲜制品，对农产品进行定性和定量分类较难，在统计过程中随机的方式虽然可以减少工作量，但也容易使得统计数据的准确性下降，这不符合大数据时代对于大规模数据准确性的要求。其次，在数据传输阶段，过去由于信息化水平较低，统计数据一般由村开始层层上报，下层人员有关统计知识的水平较低，数据的传输多采用报送纸质资料、电话汇报等方式，这容易造成数据传输过程中的二次差错，同时这些差错也很难在后续的复核、处理过程中被发现，最终这些差错就会扩大数据的误差率，造成农业经济统计数据的可用性降低。我们在实际工作中常遇到此类问题，农业部农业综合统计中的农村经济基础资料卡片的统计就是由县级信息员报送，省市级信息员逐级汇总，层层上报，上报过程中，如果每一环节出现差错就会增加下一步的复核难度。
（三）农业经济数据标准化处理水平偏低，缺乏可信度
农业经济数据在经历过收集、传输之后必然面临着数据标准化的处理问题，只有进行有效数据处理和加工，数据才具有较高的可视化，才可以被加以有效利用，从而提升农业经济数据信息的可信度。但是当前，在农业经济数据标准化处理方面，我们仍然面临着处理水平不高的问题，最终导致农业经济数据的信息可信度欠缺。首先，部分农业经济数据的标准化处理仍然较为落后，统计分析手段仍然停留在简单的汇总、平均方面，未对数据的深层次关系进行挖掘和分析。简单的数据统计手段对于简单分析农业问题具有重要意义，但是随着精细化生产的不断发展，如何对现有农业经济统计数据加以利用，指导并促进未来农业生产便成为关键性难题。其次，统计部门也需要找寻不同类型的统计数据之间的关联性和因果原因，通过数量关系分析可以适时实现统计的最终目的预测未来事项发生的可能性和发生规律轨迹。当前有的统计部门的人员构成仍然较为传统，难以负担负责的统计数据分析和处理问题，也难以对未来趋势进行准确预判。这也使得统计数据虽然已经存在，但是能够用好、用对统计数据的人员不多，难以将一手数据转换为具有真正经济价值的统计数据信息。为解决农业经济信息统计标准化，陕西省农业调查总队几年前就建立了覆盖全省农村的统计调查网络，设立了一套科学的农村统计调查方法制度和组织管理制度，培养了一支高素质的农村统计调查队伍，建成了农村统计调查信息网络体系，调查手段日益现代化。实时了解掌握农业和农村经济的运行情况，分析判断形势，及时、准确反映和监控全省农村社会经济指标。
三、信息化时代农业经济数据统计标准化发展趋势
（一）农业经济统计制度与统计标准化要求的不断协调，促进指标体系精细化
当前，农业经济统计制度与统计标准化水平仍然不高，为了促进信息化时代农业经济数据统计标准化，需要加强农业经济统计制度与统计标准化要求的协调，促进指标体系的精细化和完善化。首先，农业经济统计制度不单指一项制度，而是指一套全面的从指标制定到指标实施、数据收集传输处理等全面的数据统计指导规范。统计标准化需要符合基本的统计制度规范要求，并利用现代化分析手段和方式对统计标准化指标进行确定以协调其与农业经济统计制度之间的关系。其次，过去的农业经济统计存在指标过于粗放化的问题，不利于统计数据的精细化收集和处理工作，因此对于农业经济统计过程中所涉及的指标应当进行细化和详细解释定义，确保指标体系精细化也为后期收集数据、处理数据扫除一定的障碍。除此之外，对于复合领域的经济统计问题要把握复合行业的经济实质，根据有关规定进行指标和实际的对应。对于不确定统计指标项目的内容，可以向有关统计单位进行咨询汇报以确定统计指标运用的合理性和有效性。
（二）加强农业经济统计数据收集的专业化，强化统计信息传输的数字化管理
想要改变当前农业经济统计数据收集专业化水平不高、数据收集缺乏专业性的问题，要不断加强农业经济统计数据收益的专业化能力，强化统计数据信息在传输过程中的数字化管理进程，提升信息化时代农业经济数据统计标准化发展质量。首先，在数据收集方面，需要确定准确的总体、样本等基本概念信息，在选择抽样方式时需要结合现实情况并进行误差可能性分析。通过选择合理的抽样方式既可以保证统计抽样的准确性和有效性，也可以节约成本、减少统计工作的成本。其次，在进行数据收集过程中，也需要加强对于基层统计人员的统计基础知识培训工作，提升统计专业水平确保统计数据的准确性和专业性。除此之外，农业经济统计数据的传输也需要逐步改变传统模式，利用新技术新手段新方法，提高数据传输的准确性和时效性。传统的纸质材料报送方法虽然仍具有一定意义，但是面对大规模大批量的统计数据，传统纸质材料报送方式既不利于数据的快速传输和处理，也不利于数据的保存和留档。在信息化时代，互联网和云内存的兴起使得电子信息化数据传输和存储成为趋势，在这种情况下，农业统计部门也应当与时俱进，通过不断完善数据传输系统，来保障数据传输和存储的安全性和准确性。
（三）提升农业经济统计数据标准化处理水平，全面提高统计信息可用性
提升农业经济统计数据的标准化处理水平，对于全面提高统计信息可用性起到了极其关键的作用。而农业经济统计数据标准化处理水平的提高，也是信息化时代农业经济数据统计标准化道路上的重要发展趋势。首先，在农业经济统计部门可以通过招聘一些具有较强经济学和农业复合学历背景的人才来从事农业经济统计工作，人才引进政策也会在短时间内提升从事农业经济统计数据标准化处理人员的知识水平和专业能力。而内部培训机制的完善也有利于提升现有职工的统计业务水平。内外部员工水平的整体提升会促进信息化时代农业经济数据统计的标准化处理水平。其次，通过完善农业经济统计数据标准化处理系统也可以通过不断磨合、系统升级来提升计算机时代的信息处理准确性。在未来，农业经济数据的处理不单单局限于简单的数理统计方面，还可以利用现有统计数据来对未来情势进行预测。通过多种模式来提升数据处理水平，可以全面提高统计信息的可用性。除此之外，在进行标准化数据处理过程中，也需要考虑前期统计数据收集、传输、存储过程中产生的误差，确保统计结果在可行的置信区间。通过以上的举措可以逐步提升信息化时代的农业经济统计数据的处理水平，最终实现统计结果的可用性和有效性，促进农业经济的精细化发展。
四、结语
随着我国科学经济水平的全方面发展，数据统计工作的作用也愈加凸显。对于信息化时代农业经济数据统计而言，标准化的统计体系、专业化的数据收集手段和方式、非传统的信息传输模式和标准化处理方法都对提升统计信息的可用性起到了重要作用。只有通过不断试错和吸取世界先进经验，才能最终总结出一套符合我国发展需求，适合我国基本现状的农业经济数据统计标准化体系和方法，为我国农业经济发展做出重要贡献。
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