只要你能入门，就没有什么难度！SCI论文讲究的是创新性，有充足的论点、数据支持，同时也要有好的英语底子！
好做的，特别是在职的：有研究背景和数据理解好数据挖掘是关键你就从你工作中的数据中提取成规则的表达形式，就是数据玩绝了可以从以下几个方面进行介绍：介绍你的研究背景和意义，介绍你的数据来源、用的挖掘工具、挖掘结果
数据挖掘方面的论文还不是太好写的，你主要找准问题，分析问题，提出解决办法，最后得出结论。
我听别人说这类的论文有2个问题，一个是数据的问题，另一个是挖掘的问题。你要有足够好的数据，然后就是你能挖掘出真的有用的东西。
投稿的方式主要有三种：纸质投稿、Email投稿和在线投稿系统投稿。文章一旦写好，为文章选一个适合的期刊是非常重要的，就像给女儿选一个好婆家一样。一篇文章能够发表成功，第一你要物色一个合适的期刊；第二得让编辑跟审稿人对文章感觉满意。从审稿人的角度看，一片文章的命运往往在审稿人打开它的一瞬间就决定了。一个熟练的审稿人会在接到文章后用几分钟的时间通读一遍，从而对作者和文章的情况有一个初步的判断。所以，选择拟投稿的期刊时需要综合考虑的因素。
第一步：投稿sci论文发表，要在sci期刊上刊登出来，不把文章投稿给sci期刊，就没有发表的可能。投稿很重要，投错，会带来不少的麻烦。为了更好地完成投稿，作者必须做的三件事：一是匹配sci期刊；二是调整sci论文格式；三是准备投稿所需要的资料。第二步：审核投稿后的文章，要进入审核程序。先是编辑初审，遴选出符合本刊要求且质量不错的文章，推送至审稿人，而未被推送的文章被拒稿。再是审稿人审核，给出评审意见。最后编辑综合审稿人的意见，给予作者拒稿、修改或录用的答复。
第三步：修改修改的文章，附有修改意见，这些意见基本上都很中肯，作者逐条修改后，及时提交返修后的文章。当然有异议的，与编辑沟通解决。文章不同，修改的次数可能不同，有的一次，有的二次，甚至三次、四次。第四步：录用返修后的文章是要进行审核的，审核通过的给出录用，反之拒稿。第五步：签约期刊要与作者签订版权合同。收费的期刊，需要作者支付相应的费用。一篇sci论文多少钱，要看目标期刊怎么给收费标准，版面费越高，版面越多，花钱就越多。第六步：校稿文章在设计排版后，可能会出现错误，期刊会返回给作者校稿。若有错误，要向编辑反馈。
第七步：onlineonline就是线上发表，发表的sci论文通常会在见刊前，先线上发表。第八步：见刊期刊印刷出版，即发表的sci论文随着本期期刊印刷出来。第九步：检索见刊后的文章向数据库送检，一旦收录，即为成功检索。
1、想做出有影响的工作，高水平sci论文发表，就一定要在选题和研究方法上有所创新。只有具备创新的SCI论文才更能被SCI期刊收录，对于重复的研究和选题我们也只有在得出新的结论时论文才具有意义。
2、避免低级错误：利用WORD等软件查拼写和语法错误;认真核对每篇参考文献，检查作者的姓名和杂志名称有无拼错、页码有无错误、引文的格式是否前后一致。对于论文的数据结果，一定要仔细的审查看看是否出现遗漏或者在统计学处理的时候出错。论文中低级错误的存在会影响审稿人的印象，因为它反映了作者对科学的态度。
3、避免写自己无法驾驭的长句，表述力求清晰简明。不要过多“自我肯定”，如For the first time, novel等。由于国内研究人员普遍英文水平在撰写SCI论文时还存在难度，所以过于冗长的句子，我们应该适当的进行拆分，不要因一句长句导致出现语法错误，甚至连句子的意思都出现偏颇。工作的创新性应由读者来判断。
4、文章不是越长越好，不要为凑字数而说废话。由于版面的问题，SCI期刊对于SCI论文的字数一般也会有所限制，所以在撰写论文之前，我们要仔细查看想要投递期刊的投稿须知，了解对字数的限制或者其他内容，在撰写过程中心中才能有所把握。
5、好的科学论文应该有血有肉，切忌写成干巴巴的实验或计算报告。尽管科学论文要具有科学严谨性，但并不表示我们在表述上就要以简单的数据和实验来展现。避免论文内容枯燥的关键，在平时的知识积累，包括对文献的掌握，对数据背后科学图像的深入思考和透彻认识。
sci发表方法如下：
第一步：选择sci期刊
Sci期刊的选择是很有讲究的，选刊时要注意期刊的刊登范围(找与自己论文对口的刊物)、期刊影响因子(sci每年都会有更新，避免使用论文时掉出sci导致不能认可，最好不好选影响因子比较低的刊物)、期刊分区(看自己需要在哪个分区上发表)，如果时间不是很充裕还要了解期刊的大概审稿周期，避免在审稿周期比较长的期刊上发表论文。
第二步：了解期刊要求并调整论文
每本期刊都有自己的特点，这也意味着不同的期刊对论文的要求有差异。因此发表论文前要了解所选期刊对论文的体例格式要求是怎样的，并按照要求严格修改自己的论文。期刊也会对论文重复率有要求，重复率高也是不能通过的审核的，因此也要了解期刊对论文重复率要求。
第三步：确定投递稿件方式并上传
大部分sci期刊采用的是在线投稿系统，可以在期刊的官网找到入口。不同的期刊采用的系统不同，作者一定要注意这一点。还有的是email，不过采用这种方式的比较少，还有一小部分采用纸质投。具体采用哪种方式要看所选期刊是怎么要求的。
第四步：推荐审稿人
有的sci期刊会让作者推荐审稿人，作者可以通过引用的参考文献中、学术交流会议中、以及导师介绍等方式找到同行业的专家来作为推荐的审稿人。
第五步：回复审稿人
投递稿件之后杂志社编辑会安排论文审稿，三审中任意一个环节发现问题都会需要退修或者拒稿，直到符合规定的要求才能通过，进行下一步，当稿件通过了终审才会安排录用。否则就会一直循环修改、审稿。
汉斯出版社的我是想问它是国家级？还是省市级？还是？
《数据挖掘》是一本关注数据挖掘领域最新进展的国际中文期刊，主要刊登数据结构、数据安全、知识工程等计算机信息系统建设相关内容的学术论文和成果评述。本刊支持思想创新、学术创新，倡导科学，繁荣学术，集学术性、思想性为一体，旨在为了给世界范围内的科学家、学者、科研人员提供一个传播、分享和讨论数据挖掘领域内不同方向问题与发展的交流平台。
是外文期刊的，不属于国内的
如果给你发到期刊上了 当然算期刊论文了 如果发在论文集里 那就只能算会议论文了
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）.
数据挖掘是从大量数据中提取人们感兴趣知识的高级处理过程， 这些知识是隐含的、 事先未知的， 并且是可信的、 新颖的、 潜在有用的、 能被人们理解的模式。随着信息化的普及和数据库的广泛应用，很多大型企业事业单位积累了数百亿字节的数据， 分析利用如此海量的数据，是数据挖掘技术的用武之地。数据挖掘在争取与保留客户、 交叉销售、 趋势分析与市场预测、 欺诈检测与风险防范等方面的成功应用令人鼓舞。
python数据挖掘技术及应用论文选题如下：1、基于关键词的文本知识的挖掘系统的设计与实现。2、基于MapReduce的气候数据的分析。3、基于概率图模型的蛋白质功能预测。4、基于第三方库的人脸识别系统的设计与实现。5、基于hbase搜索引擎的设计与实现。6、基于Spark-Streaming的黑名单实时过滤系统的设计与实现。7、客户潜在价值评估系统的设计与实现。8、基于神经网络的文本分类的设计与实现。
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