第九届泰迪杯数据挖掘论文

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!

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.

1、美国数学建模竞赛（MCM/ICM）每年2月份左右        美国大学生数学建模竞赛(MCM/ICM)由美国数学及其应用联合会主办，是唯一的国际性数学建模竞赛，也是世界范围内最具影响力的数学建模竞赛。赛题内容涉及经济、管理、环境、资源、生态、医学、安全、等众多领域。竞赛要求三人(本科生)为一组，在四天时间内，就指定的问题完成从建立模型、求解、验证到论文撰写的全部工作，体现了参赛选手研究问题、解决方案的能力及团队合作精神。为现今各类数学建模竞赛之鼻祖。 2、全国大学生数学建模竞赛（CUMCM）每年9月份        全国大学生数学建模竞赛是全国高校规模最大的课外科技活动之一。该竞赛每年9月（一般在上旬某个周末的星期五至下周星期一共3天，72小时）举行，竞赛面向全国大专院校的学生，不分专业（但竞赛分本科、专科两组，本科组竞赛所有大学生均可参加，专科组竞赛只有专科生（包括高职、高专生）可以参加）。同学可以向该校教务部门咨询，如有必要也可直接与全国竞赛组委会或各省（市、自治区）赛区组委会联系。 3、中国研究生数学建模竞赛（研究生） 每年9月份        全国研究生数学建模竞赛（National Post-Graduate Mathematical Contest in Modeling）是“全国研究生创新实践系列活动”的主题赛事之一，由教育部学位与研究生教育发展中心主办。搭建有效平台，培养研究生创新意识，提升研究生创新实践能力，进一步推动研究生培养机制改革和“研究生教育创新计划”的实施，促进研究生培养质量的提高。 4、APMCM亚太赛（小美赛）每年11月份        2019年第九届亚太地区大学生数学建模竞赛(以下简称“竞赛”)是北京图象图形学学会主办，数学家（原校苑数模）承办的亚太地区大学生学科类竞赛，竞赛由亚太地区大学生数学建模竞赛组委会负责组织，欢迎各高等院校按照竞赛章程及有关规定组织同学报名参赛。 5、泰迪杯（比较难）     “泰迪杯“是由中国高校大数据教育创新联盟和泰迪杯数据挖掘挑战赛组织委员会主办， 广州泰迪智能科技有限公司 承办，广东省工业与应用数学学会、 华南师范大学 协办的面向全国在校研究生和大学生的群众性科技活动。泰迪杯题目主要来源于企业、管理机构和科研院所等方面经过适当简化加工的实际问题，要求参赛者具备初步的统计与数据挖掘的知识，并掌握相关工具软件的使用。题目有较大的灵活性供参赛者发挥其创造能力。参赛者应根据题目要求，完成一篇包括问题背景的理解、数据预处理、模型构建、模型评价与模型应用效果分析等方面的研究报告（即论文）。 6、Mathorcup杯（高校数学建模竞赛）        MathorCup高校数学建模挑战赛（以下简称“竞赛”）是由中国优选法统筹法与经济数学研究会主办的面向全日制普通高等院校在校学生的学科竞赛活动。竞赛坚持学会创始人华罗庚教授数学与行业应用实际紧密结合的思想，通过面向实际问题的数学建模竞赛活动，拓宽社会挖掘与培养优秀人才的渠道，搭建展示高校学生基础学术训练的平台，鼓励广大学生踊跃参加课外科技活动，提高学生运用理论知识解决社会实际问题的能力，在扩大学生科研视野同时，培养其创造精神及合作意识。 7、深圳杯（重视模型实际效果，进入国赛比较困难） “深圳杯”数学建模挑战赛（原名为：全国大学生数学建模夏令营）是全国大学生数学建模竞赛活动的延伸，由全国大学生数学建模竞赛组委会组织。 8、电工杯 每年5月份中下旬。        全国大学生电工数学建模竞赛（以下简称竞赛）是中国电机工程学会电工数学专委会主办的面向全国大学生的科技活动，目的是提高学生的综合素质、增强创新意识、培养学生应用数学知识解决实际工程问题的能力，激发学 生学习数学的积极性，同时也将推动高校的教学改革与教育创新的进程。        还有其他比赛在这就不一一列举了，总之有时间的话可以多参加，但是切记在精不在多，要真正能做到每次参加都有所收获，有所进步，更多建模资讯与资料关注VX萌系学霸。