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。
1、大学生需要买笔记本电脑吗对于大多数大学生而言，电脑在大学生活中，用处可能就不是那么重要。比如，一名中文专业的大学生，除了毕业写论文的时候，需要在电脑上操作的时间多一点，在其他时间段，用电脑的时间并不多，因此，专门为了上大学，配置一个电脑，可能就是一种鸡肋。实际上，在小编看来，多数大学生都没有必要买电脑，尤其是没有必要在上大学一开始，就买一台电脑。2、大学开学需要买电脑吗有些同学之所以要买电脑，是因为觉得，有一些操作只有在电脑上才能完成，比如，新学期的选课，又比如，用电脑查找资料。但是，对于今天的大学生而言，许多能够在电脑上完成的操作，借助手机也基本上能够完成。如果你想要查找资料，用手机同样能够查。如果你想要完成作业，用手机同样可以。如果你想要选课，用手机操作，同样毫无障碍。很多同学都不知道，通过手机浏览器，可以设置一个电脑模式，在手机上就可以模拟电脑操作。当然，显示效果肯定没有在电脑上操作好，但是，救急是没有问题的。即便是你觉得使用手机完成相应的作业太麻烦，学校周边一般都有网吧，去网吧做作业，写论文，花费又便宜，又省事。
数学建模难。相比于数学建模，泰迪杯的论文要求不是很高，格式、论文结构等各方面都没有硬性规定，但是没有评委能拒绝一篇行文优美干净、结构完整清晰、流程规范、图表丰富的好论文。数学建模，就是根据实际问题来建立数学模型，对数学模型来进行求解，然后根据结果去解决实际问题。
青杨学姐”自己参加过的数学建模竞赛实在是太多了，于是就有了这篇超全的“数学建模竞赛经验汇总”，把我们能想到的都来和大家分享一下：将参加的竞赛，按照获奖难度（我自己比赛的感受）从高到底进行了汇总：主要是汇总归纳，各类比赛信息每年通知会有变动，以官方公布为主。一、数学建模竞赛概要1.数学建模和数学建模比赛：首先说一下什么叫数学建模，数学建模就是根据实际问题来建立数学模型，对数学模型来进行求解，然后根据结果去解决实际问题。其实根据这段解释来说数学建模的本质：其实就是用数学模型和计算来解决实际的问题。而数学建模比赛呢，其实就是主办方给参赛队题目（一般都是现实中的问题），让你通过数学建模的方式来解决这些实际问题。根据你的方案来评选出相应的获奖等级。2.关于组队：数学建模类的比赛一般都是3人成队，1名指导教师（很多学校的指导教师就是挂名）。常见的组合是1人负责模型建立，1人负责数据处理，1人负责写论文。但这样的组合其实大多数都是混个奖。一般来说，真正厉害的队伍每个人都可以进行模型建立和算法实现，写代码的。看你的水平如何，根据要达到的目标进行组队。这里要提一下，找队友一定要找靠谱负责任的（适用于任何比赛）。我第一次做建模就是一个队友吹的神乎其神，我自己也不懂以为抱了大腿。结果正式比赛发现什么都不会。那次我直接把我队友踢了，自己独立完成的。3.其余数学建模的比赛：除去我参加过的（文中写到的这些比赛），给大家列举一些其他的比赛供参考：（1）中青杯全国大学生数学建模竞赛（2）MathorCup高校数学建模挑战赛（3）“泰迪杯”全国数据挖掘挑战赛（4）“数维杯”全国大学生数学建模竞赛（5）“登峰杯”全国中学生学术科技创新大赛：面向中学生二、“认证杯”数学中国数学建模网络挑战赛很多人把这类机构组织的竞赛称为野赛。虽然不是什么大规模的全国赛事。但是我在此还是要提醒一下大家：当你什么也没有的时候可不要眼高手低。尤其很多都不是数理专业的同学，什么也不会上来做国赛你就能获奖？要不你天赋极高，要不就是有大神带。
过来人的建议是，十分有必要买一台电脑！在计算机应用和互联网十分普及的今天，几乎已经没有哪个专业能做到“独善其身”的不使用电脑了，无论你是哪个专业的学生都或多或少会有使用电脑的需求（哪怕是历史学类专业也得查文献、写论文），因此买一台电脑十分必要。下面说说电脑在大学里有什么用途。
①查阅文献，写论文
首先对于每个大学生来说电脑最基本的功能就是用来查阅文献、写论文（泛指一切需要用到Office的作业）。有些还没上大学的同学可能不理解“为什么在高中没有电脑也能学的好好的，到了大学就非得需要电脑呢？”这是因为不同于高中的教育模式，大学教育是一种放养型的教育，老师上课只负责讲解课本上最基础的知识，其他一切拓展都要靠自己查阅资料自学。而计算机则是辅助查阅资料的最好工具，且不说许多论文只能在知网或者sci、ei中查阅，哪怕是书籍类资料，用电脑找电子版图书也要比去图书馆查找纸质书要高效的多。此外，用电脑写论文或者课程作业更方便文章格式的设置和排版，许多老师也不收纸质作业，而是要求将电子档作业提交到邮箱，这时没有电脑就会十分不便。
②专业软件学习
许多专业会开设本专业的常用软件课程，比如计算机专业必备的Visualstudio，土木工程中的CAD、ANSYS，机械工程中的Solidworks，水利工程中的MIKE21等等。这些软件的学习自然离不开电脑，且上课时老师一般也会要求携带电脑，布置的课程作业也是以在电脑上编写一段程序或者建立一个模型为主。因此如果没有买电脑，就只能去蹭学校的机房或者同学的电脑，十分不便不说，有写作业也并非一两天能够完成。
③竞赛或科研
理工科类专业时常有许多数学建模类竞赛，比如国赛、美赛、泰迪杯等等，数学建模竞赛当中电脑必不可少，如果没有电脑则此类数学建模竞赛就无法训练和参加，白白损失保研中的一大加分项。此外，学校有许多针对本科生的科研项目，如果没有电脑不仅无法建模和处理数据，在写论文上也会有极大的不便。
综上所述，上大学前准备一台电脑十分有必要，切不可因小失大！
对很多帮助学生学习来说，一个企业非常头疼的问题也是必然是论文的写作和查重，对于论文查重缺少了解，存在侥幸心理，论文真的会查重吗？接下来paperfree小编介绍一下这个内容。 第一，论文真的会查重吗？ 1.首先可以明确的是，毕业论文一定要查重，不仅学校会查重。为了保证你的论文顺利通过，你还需要在把论文提交学校之前自己查重，以免查重率过高，无法参加答辩，甚至延期毕业。 2.另外，每个人都会在学校根据课程的要求写一些论文，如选修论文、暑期社会实践论文等。这些类型的论文是否重复检查取决于课程教师的要求。一般来说，这类学生论文的要求会相对成本较低，重复进行检查的可能性也会相对较低。 论文的写作技巧有哪些？ 1、材料、观点、文字记述等对写论文非常重要，在写论文的过程中要统一材料、观点和文字记述，结构清晰，叙事清晰。 2.为了保证论文写作的顺利完成，建议在写作前做好准备，如明确论文主题、准备论文所需的相关材料和文献，然后写作。 完成论文后，我们不急于进行论文查重，建议做一些修改，并请指导老师和其他专业人士做一些修改，然后进行检测。
肯定会的，自从翟天临事件之后，查重就要求很严格了。
论文真的会查重的，现在越来越重视论文的质量。现在论文也是个人的知识产权的一部分，为防止出现认真研究的论文被他人抄袭的现象，所以论文查重就特别重要。
论文可分为课后论文、毕业论文、职称论文和学术论文。论文查重主要是为了提高论文的原创性而设立的。paperfree小编告诉大家，一般来说，除了对课件论文的要求稍低外，对原创性的最低要求是重复率。 论文查重是写论文的重要环节。在网络信息时代，论文引用或合成已经成为一件非常容易的事情。论文查重应运而生。这种有效的论文检测工具提高了教师的审计水平，加强了学术道德建设。 论文查重分为自查和学校查重。自查是为了通过学校查重。学校查重决定了你的论文能不能通过，能不能毕业。在自查阶段，可以自行选择论文查重系统。在选择论文系统时，一定要注意选择一个可靠的软件。数据库齐全，技术成熟，论文安全系数高；为什么要强调这一点？目前查重网站很多，很多都是免费口号拿到学生论文的，不要因为小失大错。
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.
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）.
青杨学姐”自己参加过的数学建模竞赛实在是太多了，于是就有了这篇超全的“数学建模竞赛经验汇总”，把我们能想到的都来和大家分享一下：将参加的竞赛，按照获奖难度（我自己比赛的感受）从高到底进行了汇总：主要是汇总归纳，各类比赛信息每年通知会有变动，以官方公布为主。一、数学建模竞赛概要1.数学建模和数学建模比赛：首先说一下什么叫数学建模，数学建模就是根据实际问题来建立数学模型，对数学模型来进行求解，然后根据结果去解决实际问题。其实根据这段解释来说数学建模的本质：其实就是用数学模型和计算来解决实际的问题。而数学建模比赛呢，其实就是主办方给参赛队题目（一般都是现实中的问题），让你通过数学建模的方式来解决这些实际问题。根据你的方案来评选出相应的获奖等级。2.关于组队：数学建模类的比赛一般都是3人成队，1名指导教师（很多学校的指导教师就是挂名）。常见的组合是1人负责模型建立，1人负责数据处理，1人负责写论文。但这样的组合其实大多数都是混个奖。一般来说，真正厉害的队伍每个人都可以进行模型建立和算法实现，写代码的。看你的水平如何，根据要达到的目标进行组队。这里要提一下，找队友一定要找靠谱负责任的（适用于任何比赛）。我第一次做建模就是一个队友吹的神乎其神，我自己也不懂以为抱了大腿。结果正式比赛发现什么都不会。那次我直接把我队友踢了，自己独立完成的。3.其余数学建模的比赛：除去我参加过的（文中写到的这些比赛），给大家列举一些其他的比赛供参考：（1）中青杯全国大学生数学建模竞赛（2）MathorCup高校数学建模挑战赛（3）“泰迪杯”全国数据挖掘挑战赛（4）“数维杯”全国大学生数学建模竞赛（5）“登峰杯”全国中学生学术科技创新大赛：面向中学生二、“认证杯”数学中国数学建模网络挑战赛很多人把这类机构组织的竞赛称为野赛。虽然不是什么大规模的全国赛事。但是我在此还是要提醒一下大家：当你什么也没有的时候可不要眼高手低。尤其很多都不是数理专业的同学，什么也不会上来做国赛你就能获奖？要不你天赋极高，要不就是有大神带。
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。