论文答辩稿示范如下：
各位老师，下午好！
我叫XXX，是XX级XX班的学生，我的论文题目是《网络时代个人数据与隐私保护的调查分析》。
论文是在XX导师的悉心指点下完成的，在这里我向我的导师表示深深的谢意，向各位老师不辞辛苦参加我的论文答辩表示衷心的感谢，并对三年来我有机会聆听教诲的各位老师表示由衷的敬意。下面我将本论文设计的目的和主要内容向各位老师作一汇报，恳请各位老师批评指导。
首先，我想谈谈这个毕业论文设计的目的及意义。
在计算机网路日益渗透人们日常生活和工作中的今天，人们自身的数据隐私能够得到有效保护已然成为了各方越来越关注的重点问题，对个人数据隐私的有效保护也是现今需要解决的重要课题。
本文主要结合当今社会在网络平台个人数据信息以及隐私保护的实际现状，剖析个人数据信息和隐私泄露的原因和途径，从个人数据信息及隐私保护的角度提出自己的看法和建议。
互联网技术的快速发展使人们可以在网络平台当中进行交流学习、娱乐和购物，网络已经成为了人们日常生活工作当中的重要组成。
但是，互联网的这种便利使人们处于一个自由开放和透明的空间当中，使人们的个人隐私遭到了一定的威胁，甚至对人们人身财产安全产生巨大的危害，对个人数据隐私的有效保护也是现今需要解决的重要问题。
在本文的研究当中，不仅能够梳理国内外在个人数据与隐私方面的研究理论和研究成果，还能够结合本文的相关研究健全和完善国内外的相关研究体系，为今后的研究提供一定的理论指导和经验支持。
其次，我想谈谈这篇论文主要内容。
通过明确在网络时代下对于个人数据及隐私的定义，研究当前社会网络环境下个人数据及隐私所面临的问题，探索和研究在当前网络时代中，如何提高人们保护个人数据和隐私的意识，合理解决网络中个人数据及隐私的泄露问题，以及如何保护个人数据及隐私的方法。
最后，我想谈谈这篇论文存在的不足
由于本人在个人数据与隐私保护方面的理论基础较为薄弱，对全文的把握和掌控可能存在一定的不足，对于个人数据与隐私的保护分析也缺乏全面性，不能很好的实现个人数据与隐私保护的完善分析。
另一方面，本文地从调查问卷的设计和实施和分析也存在一定的不足，实际的问卷分析可能会存在一些漏洞。而且，本文在对网络是到新的发展环境方面的把握也略显不足。
谢谢！
毕业 论文答辩是一种有组织、有准备、有计划、有鉴定的比较正规的审查论文的重要形式。这次我在这里给大家整理了论文答辩自述，供大家阅读参考，希望大家喜欢。
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论文答辩自述1
各位评委教师，同学们：
上午好!我是__学院中文系03本2班的学生__。我的毕业论文的题目是《再论苏轼寓惠 散文 》，我的指导教师是曹国安讲师。我当初之所以选择研究苏轼的寓惠散文，主要是因为苏轼是我比较喜欢的一个作家，他是我国 文化 发展史上一位多才多艺的“全能”式的通才，在散文创作方面，他更是是继欧阳修之后，宋代诗政策新运动的卓越领导者和文坛领袖，唐宋散文八大家之一。他的散文代表了北宋古诗文运动的最高成就。
在苏轼四十多年的文艺创作生涯中，他写了很多的散文，含括了众多的体裁品类。苏轼在寓惠期间，不仅仅创作了很多的诗词，同时也写了不少散文作品，包括书信在内共有326篇。这些寓惠散文作品便成了我研究此课题的最直接的文本基础。此外，在大学学习期间，我选修了苏轼寓惠研究方面的相关课程，对苏轼在贬谪惠州的相关事宜有必须的了解，也积累了必须的写作素材，有利于该课题的研究和写作工作的开展。
我的论文《再论苏轼寓惠散文》主要从苏轼的散文及其寓惠期间的时代背景入手，着手从苏轼的思想品格和人生哲学的角度，结合苏轼寓惠散文的具体作品进行分析，去探讨苏轼寓惠散文的资料题材和艺术特色，并尝试挖掘出苏轼寓惠散文的文化价值来。
具体说来，我的论文分为以下五个部分：
第一部分主要是总体上介绍苏轼散文创作及其在寓惠期间的贬谪生活经历和散文创作。
第二部分主要从四个方面去阐述苏轼寓惠散文的资料题材。苏轼寓惠散文取材广泛，资料丰富，蕴意深邃，感情真挚，充满理趣。或写景状物，寄寓深远;或谈经论道，释说世理;或叙古述今，慨叹人生;或缅怀亲友，诉说真爱。
第三部分主要从五个方面去阐述苏轼寓惠散文的艺术特色。苏轼寓惠散文，艺术形式灵活多变，笔锋清新自然，感情真挚恳切，寓意深远理趣，语言平淡简朴，具有独特的艺术特色。具体表现为：“文理自然，姿态横生，闲适旷达，浑然天成;情如泉涌，随物赋形;辞达;命题立意，新颖深刻，高远幽邃;沉稳渐熟，平淡简朴。”五方面的资料。
第四部分则简明地阐述了苏轼寓惠散文具有三方面的文化价值，包括：苏轼寓惠散文是后人研究苏轼寓惠经历的重要历史文献;苏轼寓惠散文是他晚年文艺思想、审美情趣发生转变的佐证;苏轼寓惠散文是苏轼所有散文的重要组成部分。
第五部分主要是毕业论文结束语。
虽然目前学术界在苏轼散文研究领域取得了较大的进展，近__年来，出版和发表了数量可观的散文研究的著作和论文，但在苏轼寓惠散文研究方面的论文还很少，除了零散的一些论文外，在这个方面几乎是个未开垦的处女地。所以进行苏轼寓惠散文研究具有现实的学术价值论文答辩自述35分钟论文答辩自述35分钟。虽然我的论文是《再论苏轼寓惠散文》，但与前人所写的《试论苏轼寓惠散文》相比，具有创新之处，就是我在阐述了苏轼寓惠散文的资料题材和艺术特色的基础上，更进一步指出了苏轼寓惠散文所具有的文化价值来。
在毕业论文的准备和写作过程中，我阅读了很多的苏轼寓惠散文方面的相关书籍和学术期刊论文，并参考了部分毕业论文 总结 范文 。这得得益于我们学校图书馆丰富的参考书籍和中国学术期刊网中的专业论文。本论文经过一二三稿并最终定稿，在这期间，我的论文指导教师曹国安教师对我的论文进行了详细的修改和指正，并给予我许多宝贵的提议和意见。其中，我的论文题目就是在曹教师的提议下而最终拟定的。在那里，我对他表示我最真挚的感激和敬意!
上就是我的毕业论文答辩自述，期望各评委教师认真阅读论文并给予评价和指正。多谢!
论文答辩自述2
尊敬的各位教师：
上午好!
我是__班的___，我的论文题目是《___》。这篇论文是在我的指导教师___教师的悉心指点下完成的，在这段时间里，_教师对我的论文进行了详细的修改和指正，并给予我许多宝贵的意见和提议。在那里，我对她表示我最真挚的感激和敬意!下头我将这篇论文的写作研究意义、结构及主要资料、存在的不足向各位教师作简要的陈述，恳请各位教师批评指导。
首先，我想谈谈为什么选这个题目及这篇 文章 的研究意义。
我当时之所以选择《企业坚持持续盈利本事研究》这个题目是因为随着经济全球化和信息技术的发展，企业赖以生存和发展的环境发生了巨大的变化，在中国很多企业都因为不能适应这种变化而走向衰退。如何使企业既能坚持目前的发展，又能在未来依然取得良好的发展势头等持续发展问题，引起各界越来越多的重视。所以，我们无论从社会财富创造、国民经济发展、国家财政收入、充裕就业机会、提升市场竞争力等哪一个方面去进行考察，都需要对其不断地进行研究，以不断提升企业持续、稳定发展的本事，从而促进我国经济更快的发展。
其次，我想谈谈这篇文章的结构和主要资料。
我的论文主要分为以下四个部分：
第一部分，主要概述了企业的盈利本事的涵义，之后又从企业的生命周期角度阐述了企业一旦失去持续盈利的本事，根本就无法维持生命，突出了持续盈利本事对企业发展的重要性，持续发展已成为企业生存最基本的保障。我们应在企业消亡和终结前，尽可能地延长企业的寿命，使其在有限的生命周期内实现其最大的价值。这既是对企业的盈利本事概念的补充和完善，也为下文进行深入论述打下了基础。
第二部分，着重分析了哪些因素影响了企业坚持持续盈利的本事，主要有以下四个方面：一、恶心竞争;二、战略规划缺失;三、缺乏现代企业制度和科学管理体系;四、企业家浮躁的心态。
第三部分，主要从外因和内因两个方面分析了我国企业坚持持续盈利本事的现状，并对企业中存在的问题做了原因分析，指出外因只是对企业的发展存在必须程度的影响，并不是制约企业发展的决定因素。而真正制约企业发展的瓶颈还是在于企业内部，并且具有普遍性。
第四部分，主要是针对前文所提到的影响企业坚持持续盈利本事的因素和现存企业中存在的几个主要问题，提出了相应的解决对策：
1.不断创新，回避恶性竞争;
2.加强企业的战略规划，制定可持续发展战略;
3.建立完善的核心制度和科学管理体系;
4.企业家要具有企业家精神和良好的心态;
5.塑造优秀 企业文化 ;
6.高瞻远瞩，树立远大发展意识。同时，也将论文的结构作了最终的收尾和完善，使论文整体结构完整，论述合理。
最终，我想谈谈这篇文章存在的不足。
在这篇论文的写作过程中，我尽可能多的收集资料，虽然从中学到了许多有用的东西，也积累了不少 经验 ，但由于自我学识浅薄，认识本事不足，在理解上有诸多偏颇和浅薄的地方;也由于理论功底的薄弱，存有不少逻辑不畅和辞不达意的问题;加之时间紧迫和自我的粗心，与教师的期望相差甚远，许多问题还有待于进一步思考和探索，借此答辩机会，万分恳切的期望各位教师能够提出宝贵的意见，多指出这篇论文的错误和不足之处，我将虚心理解，从而进一步深入学习研究，使该论文得到完善和提高。
以上是我的论文答辩自述，敬请各位评委教师提出宝贵的意见。多谢!
论文答辩自述3
尊敬的评委教师：
我叫___，__级汉语言文学专业学员，在___学校任教 六年级语文 ，兼备课组组长。我所撰写的论文题目是：论《围城》方鸿渐形象的现实意义，我的指导教师是进修学校副校长___教师。从确定选题、拟定题纲、完成初稿，到最终定稿，我得到了谌教师精心细致的指导，使我很快掌握了论文的写作 方法 ，并能在较短的时间里迅速完成论文的写作。不管今日答辩的结果如何，我都会由衷的感激指导教师的辛勤劳动，感激各位评委教师的批评指正。
选择《围城》这本小说作为我的毕业论文的写作题材，一方面是因为我对这本小说比较的喜欢，包括由这本小说改篇而成的电视剧。的确，《围城》是一个富有人生哲理和重大社会意义的命题，它向人们说明40年代中国社会的动荡、黑暗和病态，使恋爱、结婚、家庭成为“鸟笼”和“城堡”，寓意仅有冲破自身的局限和昏暗社会的“围城”，把个人的命运和整个民族、国家的命运结合在一齐，才会有新的生路。《围城》不愧为一部寓意深刻、发人深省的好作品。另一方面，结合当今社会现实，许多的现象也与《围城》中的描述场景有一些的相似，揭示其中的联系，警示世人，以倡导真、善、美的人性和理性的人生，也是我想经过自我的写作给社会的一次贡献。
我在这篇论文中，主要采用了资料分析和现实比较的写作手法，各阶段安排依照先典型分析(即具体事例分析)，具体对照现象，展现警示，再综合论述，阐明现实意义的层次进行。具体结构如下：
一、方鸿渐“玩世不恭”的人生态度造成的影响对现实社会的警示意义!
1、___的后果与不学无术
2、对感情的“玩世不恭”造成的苦果与性开放
二、方鸿渐复杂思想性格的现实指导意义
1、表此刻感情生活方面的复杂分析及现实意义
2、表此刻家庭生活方面的复杂思想性格的分析及现实意义
3、表此刻事业方面的复杂性格的分析及现实意义。
第一个方面，着重从方鸿渐两件典型的事例(即___和谈恋爱)，联系到当今社会两种不良现象(即不学无术和性开放)，以警示世人，这部分用词颇多，篇幅较长。第二个方面，综合阐述方鸿渐在社会大背景下的感情、家庭、事业三个方面的思想性格，意图说明无论在什么样的环境下，如果缺乏主动性，缺乏自主有为的精神，缺乏坚定的性格和健全的人格，是很容易被环境和他人左右的，一个人仅有将自身的发展置于社会
经济文化发展的大熔炉里，事业才会有所成功;一个家庭，仅有在安定平和的社会大环境下，削除了社会的重压，家庭成员之间相互谅解，家庭生活才会真诚和自由。这部分语言精练，立意高远。
在提纲的完成过程中，我得到了谌教师的详细指导，观点进一步得到了提炼，对现实社会某些现象的观察和分析也进一步深入。初稿完成后，谌教师又详细地审阅了全文，对一些用词不当的地方，观点不明朗的地方提出了指正。最终正式定稿后，谌教师又认真地提示了论文打印的格式以及一些注意事项。
正是在教师的着力指导下，在本人细致的研究下，我结合当今社会现实的某些现象，发现了《围城》所蕴含的警示意义和指导意义。关于《围城》的有关论著相当地多，但以其人物形象的现实融合来确定研究方向，应当是我的一个创新之点。
本篇论文已经完成，虽然不是很尽人意，还有许多的地方需要更全面的改善，但总的来说，在撰写的过程中，我真实地学到了许多东西，更进一步丰富了自我的知识，自我的认识也有了相当的提高。
论文答辩自述4
各位教师早上好!
我来自__学院__班，我叫__，我的论文题目是______，本篇论文是在___教授的指导完成的。在此，我十分感激她长期以来对我的精心指导和大力帮忙，同时也感激各位评审教师从百忙之中抽出宝贵的时间事一同参与对我这篇论文的审阅并出席本次答辩，以下是本篇论文的选题缘由、目的，资料收集准备工作以及文章结构。
一、选题缘由、目的
随着经济全球化和贸易自由化进程的加速发展，技术性贸易壁垒正逐步代替关税和非关税壁垒，成为新的贸易障碍，而在今后很长一段时期内将对我国的出口贸易产生越来越大的影响。近年来，各种形式的技术性贸易壁垒的出台，导致我国出口竞争力受到极大影响。农业是海南省经济的支柱产业之一，今年国务院关于加快推进海南国际旅游岛建设发展的意见中，六大战略定位之一就是要把海南建成国家热带现代农业基地，这更加显现了加快海南农产品出口的重要性。造成海南农产品出口不畅的原因很多，而进口国设置越来越严格的技术性贸易壁垒是海南省农产品出口的最主要障碍。所以本文根据海南省农产品出口遭受技术贸易壁垒影响的具体情景，综合分析如何应对和跨越技术贸易壁垒，并提出可供借鉴的 措施 和路径。
二、资料收集准备工作
自____年__月上旬选定题目后，为了完成论文，本人进行了很多的资料收集，有来自网上的论文期刊，图书馆的书目，最主要是来自于海南的新闻网站。在____教师的指导下，经过阅读资料，拟定提纲，调研，写开题 报告 初稿、定稿，毕业论文初稿、修改等一系列程序，于____年_月正式定稿。
三、论文的结构
全文总共分为五个部分，约一万五千多字：
第一部分是引言，该部分主要介绍了课题的研究背景和意义，还有国内外对本课题的研究状况。
第二部分重点介绍了海南农产品对外贸易的研究状况。其中包括海南出口的特色农产品及特点，农产品出口的市场结构特征和海南农产品的竞争优势。
第三部分介绍了海南农产品遭遇技术性贸易壁垒的状况。分析了其遭遇技术性贸易壁垒的总体状况和海南主要出口农产品遭遇技术性贸易壁垒的状况。
第四部分，主要介绍了海南农产品遭遇技术性贸易壁垒的原因，包括国际方面的因素和海南农产品自身存在的问题。
第五部分也就是文章的核心部分，主要介绍了海南农产品应对技术性贸易壁垒的对策提议。包括针对农产品进口国采取的措施和针对海南农产品自身存在问题采取的措施。
经过本次论文写作，本人学到了许多有用的东西，也积累了不少经验，但由于本人本事不足，加之时间有限，在许多资料表述、论证上存在着不当之处，许多问题还有待进行一步思考和探究，借此答辩机会，万分肯切的期望各位教师能够提出宝贵的意见，多指出我的错误和不足之处，本人将虚心理解，从而不断进一步深入学习研究，使该论文得到完善和提高。
以上是我对自我的论文简单介绍，请各位教师提问，多谢。
论文答辩自述5
各位教师，上午好!
我叫__，是20__级__班的学生，我的论文题目是《色彩的地域文化特性在包装设计中的应用研究》。论文是在__导师的悉心指点下完成的，在那里我向我的导师表示深深的谢意，向各位教师不辞辛苦参加我的论文答辩表示衷心的感激，并对三年来我有机会聆听教诲的各位教师表示由衷的敬意。
下头我将本论文设计的背景和主要资料向各位教师作一汇报，恳请各位教师批评指导。
首先，我想谈谈这个毕业论文设计的背景和意义。
色彩在生活中给我们的感受是最直接的，也是最敏感的。人的眼睛对色彩的感觉相对于其他图像来说具有更快的反映，说具体点就是眼睛对色彩的反映更强烈。每种色彩都具有不一样的特性，每个地区、民族及国家甚至每个人都会因为历史背景、文化背景和心理原因偏爱或禁忌某种颜色。大多数人应对色彩时的选择可能是纯粹的自我喜欢或是潜意识下的反应，然而这种潜意识中的选择其实是跟个人原因是有关联的。过去消费者对色彩的需求不是那么强烈，如今社会日益发展，人们的生活水品不断提高，多数人从满足生活需求上升到此刻对生活品质的追求，人们在消费的时候会根据自我的喜好选择自我要购买的产品，在使用性能差不多的时候，人们常会经过这个物品的视觉属性而产生购买产品的原因，色彩属性是视觉属性中一个重要方面。所以，往往产品的颜色属性能对产品的吸引力产生了极大的影响。所以，为了满足消费者对于色彩感觉的需求，产品的设计者在此方面需要不断的深化研究，根据产品的特性、用途及文化内涵来选择出契合商品的色彩，从而刺激消费者的购买欲望，所以色彩的选择在产品的包装形象设计中至关重要。
我认为在当下的社会环境中，为了更好的在包装设计中用更突出、显著的色彩来表达自我的情感，使自我的作品能够一目了然的让观者明白，必须明确色彩的重要性以及带给人第一印象的直观感受，在包装设计中，如果我们较好的利用了相关色彩的感情规律，将会极大的唤起人们情感的共鸣，以及对相关产品的兴趣，最终使消费者产生购买欲。所以我们要对色彩产生的意义进行深入的研究，色彩的地域性和文化性就是其中至关重要的部分。
其次，我想谈谈这篇论文的结构和主要资料。
本文首先经过理论知识分析色彩的概念、特点、属性、分类和情感联想等一系列基本要素。其次是经过举例观察研究色彩地域文化这一特性，并且对包装设计的影响做出论述。在商品包装的设计过程中，色彩的选择对于在最终的成果展示中起着至关重要的作用，色彩的表现和运用能够最直接的传达视觉和心理的感受。现代包装设计作品中的都越来越重视色彩的选择和应用，这成为了设计师和生产厂商们一个重要的设计细节。我们在今后的设计工作中也必须将此放在一个不可忽略的位置来进行研究和设计。
最终，我想谈谈这篇论文存在的不足。
由于客观条件和自身理论知识、研究视野和实际研究水平的有限，在本研究中还存在很多的不足。
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答辩的准备工作学生可以从下列问题（第4~10题）中，根据自己实际，选取二三个问题，作好汇报准备，（第1~3题必选）。时间一般不超过10分钟。内容最好烂熟于心中，不看稿纸，语言简明流畅。1．为什么选择这个课题（或题目），研究、写作它有什么学术价值或现实意义。2．说明这个课题的历史和现状，即前人做过哪些研究，取得哪些成果，有哪些问题没有解决，自己有什么新的看法，提出并解决了哪些问题。3．文章的基本观点和立论的基本依据。4．学术界和社会上对某些问题的具体争论，自己的倾向性观点。5．重要引文的具体出处。6．本应涉及或解决但因力不从心而未接触的问题；因认为与本文中心关系不大而未写入的新见解。7．本文提出的见解的可行性。8．定稿交出后，自己重读审查新发现的缺陷。9．写作毕业论文（作业）的体会。10．本文的优缺点。总之，要作好口头表述的准备。不是宣读论文，也不是宣读写作提纲和朗读内容提要。学生答辩注意事项1．带上自己的论文、资料和笔记本。2．注意开场白、结束语的礼仪。3．坦然镇定，声音要大而准确，使在场的所有人都能听到。4．听取答辩小组成员的提问，精神要高度集中，同时，将提问的问题——记在本上。5．对提出的问题，要在短时间内迅速做出反应，以自信而流畅的语言，肯定的语气，不慌不忙地—一回答每个问题。6．对提出的疑问，要审慎地回答，对有把握的疑问要回答或辩解、申明理由；对拿不准的问题，可不进行辩解，而实事求是地回答，态度要谦虚。
论文答辩是一种比较正规的审查形式，有组织、有准备、有鉴定、有计划的。答辩会由校方、答辩委员会还有答辩者组成。我在此献上 毕业 答辩发言稿，希望大家喜欢。
毕业答辩发言稿一：
各位老师，上午好!
我叫赵晓琦，是土 木工 程__ 班的学生，我的论文题目为某某市八十八中学办公楼的设计。设计是在姚力老师的悉心指点下完成的，在那里我向我的老师表示深深的谢意，也向在坐各位老师不辞辛苦参加我的论文答辩表示衷心的感谢，并对上大学来我有机会聆听教诲的各位老师表示由衷的敬意。
下面我将本论文设计的目的和主要资料向各位老师作一汇报，恳请各位老师批评指导。
首先我想简单介绍本设计。
本工程为某某市八十八中学办公楼采用多层框架结构，主体结构为6层，内外装修均为一般装修，为永久性建筑。该楼总建筑面积为3981㎡，拟建位置另行给定，抗震设防烈度为8度。
其次我想谈谈这篇论文的结构和主要资料。
毕业答辩发言稿二：
各位领导、来宾，老师、同学们：
大家上午好!
为了进一步提高广大学生的创业意识，鼓励创新观念的成长，促进同学们就业观念由“择业”向“创业”转换，促进产、学、研一体化发展，培养能够适应市场经济发展需求的骨干人才，厦门大学团委一直致力于激发大学生创新创业的热情，以“挑战杯” 创业计划 竞赛为契机，为大学生创新创业提供广阔的平台。
“恒安杯”厦门大学第五届创业计划竞赛从去年5月启动至今，共吸引了1000多名本科生、硕士生和博士生参加，申报了65个项目。有30支团队从去年10月的初赛中脱颖而出。经过初赛、复赛和决赛三个阶段的培训和角逐，目前闯入决赛的9支队伍今天在此进行决赛。现在我简要向各位介绍一下本次竞赛的举办情况。
毕业论文答辩流程
1、 自我介绍 ：自我介绍作为答辩的发言稿，包括姓名、学号、专业。介绍时要举止大方、态度从容、面带微笑，礼貌得体的介绍自己，争取给答辩小组一个良好的印象。好的开端就意味着成功了一半。
2、答辩人陈述：收到成效的自我介绍只是这场答辩的开始，接下来的自我陈述才进入正轨。自述的主要内容包括论文标题;课题背景、选择此课题的原因及课题现阶段的发展情况;有关课题的具体内容，其中包括答辩人所持的观点看法、研究过程、实验数据、结果;答辩人在此课题中的研究模块、承担的具体工作、解决方案、研究结果。 文章 的创新部分;结论、价值和展望; 自我评价 。
3、提问与答辩：答辩教师的提问安排在答辩人自述之后，是答辩中相对灵活的环节，有问有答，是一个相互交流的过程。一般为3个问题，采用由浅入深的顺序提问，采取答辩人当场作答的方式。
4、 总结 ：上述程序一一完毕，代表答辩也即将结束。答辩人最后纵观答辩全过程，做总结陈述，包括两方面的总结：毕业设计和论文写作的体会;参加答辩的收获。答辩教师也会对答辩人的表现做出点评：成绩、不足、建议。
5、致谢：感谢在毕业设计论文方面给予帮助的人们并且要礼貌地感谢答辩教师。
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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。
点此了解详情
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”。
产品特点：
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。
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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
[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）.
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。
数据挖掘不能作为硕士毕业论文的。写纯粹的数据挖掘算法类的论文是不行的,不过可以将数据挖掘应用到某一个系统中,写数据挖掘的应用,这个应该是可以的。
能。专硕是专业型硕士的简称，属于学位类型的一种。专硕毕业论文就是专业型硕士在毕业前写的毕业论文。文献内容可以是中文或者英文，很多博士生毕业论文、硕士生毕业论文通常对自己的研究很有帮助，很适合作为参考文献。专硕毕业论文能写文献数据挖掘。数据挖掘指的是在大型的数据库中对有价值的信息知识进行获取，属于 一种先进的数据信息模式。
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）.
SPSS软件及教程百度网盘免费下载
链接：
SPSS为IBM公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称，有Windows和Mac OS X等版本。包含各版本SPSS软件及相关基础和进阶视频教程及资料，涉及统计，医学，机器学习等方向。
spss的图可以粘贴放入论文。spss作为一款统计分析软件，能够对研究数据进行相关分析、回归分析等。可用于论文的实证分析部分，进行数据分析和结果阐述。
spss直接在论文中写回归分析结果里面的各个系数即可，对结果的各个指标进行对比分析。
SPSS特点
SPSS，统计产品与服务解决方案软件。最初软件全称为社会科学统计软件包，但是随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加，SPSS公司已于2000年正式将英文全称更改为统计产品与服务解决方案。
这标志着SPSS的战略方向正在做出重大调整。SPSS为IBM公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称，有Windows和MacOSX等版本。
1984年SPSS总部首先推出了世界上第一个统计分析软件微机版本SPSSPC+，开创了SPSS微机系列产品的开发方向，极大地扩充了它的应用范围，并使其能很快地应用于自然科学、技术科学、社会科学的各个领域。
世界上许多有影响的报刊杂志纷纷就SPSS的自动统计绘图、数据的深入分析、使用方便、功能齐全等方面给予了高度的评价。
请查收，含正版激活码
不要，要整体大写SPSS是统计产品与服务解决方案的简称，在论文里简称一般情况下需要整体大写。SPSS为IBM公司的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称，有Windows和macOS等版本。
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：
[1]庞英智.Web数据挖掘技术在电子商务中的应用[J].情报科学,2011,29(2):235-240.
[2]马宗亚,张会彦.Web数据挖掘技术在电子商务中的应用研究[J].现代经济信息,2014(6):23-24.
[3]徐剑彬.Web数据挖掘技术在电子商务中的应用[J].时代金融，2013(4):
[4]周世东.Web数据挖掘在电子商务中的应用研究[D].北京交通大学,2008.
[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.
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）.
维普、万方可知
Data Mining在各领域的应用非常广泛，只要该产业拥有具分析价值与需求的数据仓储或数据库，皆可利用Mining工具进行有目的的挖掘分析。一般较常见的应用案例多发生在零售业、直效行销界、制造业、财务金融保险、通讯业以及医疗服务等。于销售数据中发掘顾客的消费习性，并可藉由交易纪录找出顾客偏好的产品组合，其它包括找出流失顾客的特征与推出新产品的时机点等等都是零售业常见的实例；直效行销强调的分众概念与数据库行销方式在导入Data Mining的技术后，使直效行销的发展性更为强大，例如利用Data Mining分析顾客群之消费行为与交易纪录，结合基本数据，并依其对品牌价值等级的高低来区隔顾客，进而达到差异化行销的目的；制造业对Data Mining的需求多运用在品质控管方面，由制造过程中找出影响产品品质最重要的因素，以期提高作业流程的效率。近来电话公司、信用卡公司、保险公司以及股票交易商对于诈欺行为的侦测（Fraud Detection）都很有兴趣，这些行业每年因为诈欺行为而造成的损失都非常可观，Data Mining可以从一些信用不良的客户数据中找出相似特征并预测可能的诈欺交易，达到减少损失的目的。财务金融业可以利用 Data Mining来分析市场动向，并预测个别公司的营运以及股价走向。Data Mining的另一个独特的用法是在医疗业，用来预测手术、用药、诊断、或是流程控制的效率。来自百度百科。