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Leven小万
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燕yan燕yan

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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.

93 评论

霸气Annie姐

首先确定的研究方向,也就是毕业题目。 其次要写好“国内外发展现状、研究动态”要查阅大量的文献,可以在中国知网等网站上检索与研究方向相关的文献,一般学校网路上都能检索,同时可去图书馆查询有没有相关的书籍,如果英语好的话可以去上外国专业的资料库搜寻,例如美国Wiley InterScience等,如果大学上过文献检索课程,可以轻松检索到需要的文章; 最后阅读文献摘要,简述该研究物件国内外的发展过程、最新的成果、正在研究的方向等。

汗。。。这位老兄,跟论文有关的问题,100分都不嫌多。 这种吃力不讨好的事情,我觉得不会有人做的。。。

freckle(站内联络TA)瞎弄弄就行了linajun(站内联络TA)开题报告中国内外进展部分也就是交代你课题的研究背景,当然是介绍你所做课题相关的东西啦,你研究的哪一类材料,用的什么方法,这些方面现在国内外的研究现状是什么样的,还存在哪些问题,综述了这些之后才能体现出你所研究的课题的重要性、必要性和可行性,还有创新性!建议看一看你的师兄师姐们的学位论文的第一章文献综述(绪论)部分!

《林业公司资讯化建设研究》的开题报告 开题报告: :

500字左右,主要写你看过的文献上的资料

毕业论文指之 “国内外研究现状”的撰写 一、 写国内外研究现状的意义 通过写国内外研究现状,考察学生对自己课题目前研究范围和深度的理解与把握,间接考察学生是否阅读了一定的参考文献。这不仅是毕业论文 撰写不可缺少的组成部分,而而且是为了让学生了解相关领域理论研究前沿,从而开拓思路,在他人成果的基础上展开更加深入的研究,避免不必要的重复劳动或避免研究重复。 二、 国内外研究现状写法 在撰写之前,要先把从网路上和图书馆收集和阅读过的与所写毕业论文选题有关的专著和论文中的主要观点归类整理,找出课题的研究开始、发展和现在研究的主要方向,并从中选择最具有代表性的作者。 1. 在写毕业论文时,简写课题的研究开始、发展和现在研究的主要方向, 最重要的是对一些现行的研究主要观点进行概要阐述,并指明具有代表 性的作者和其发表观点的年份。 2. 再者简单撰写国内外研究现状评述研究的不足之处,可分技术不足和研究不足。即还有哪方面没有涉及,是否有研究空白;或者研究不深入; 还有哪些理论或技术问题没有解决;或者在研究方法上还有什么缺陷等等。 3. 最后简略介绍发展趋势。 三、 写国内外研究现状应注意的问题 1.注意写的是把研究现状,而不是写课题物本身现状,重要体现研究。例如,写演算法的视觉化研究现状,应该写有哪些专著或论文、哪位作者、有什么观点等;而不是大量演算法的视觉化研究何时产生、有哪些交易品种、如何演变,此只需一笔带过,也是对研究的一种把握。 2.要写最新研究成果和历史意义重大的研究成功,主要写最新成果。 3.不要写得太少或写的太多。如果写的少,说明你查阅的材料少;如果太多则说明你没有归纳,只是机械的罗列。一般2-3 页A4 纸即可。 4.如果没有与毕业论文选题直接相关的文献,就选择一些与毕业论文选题比较靠近的内容来写。多从网路上找资料,学习和练习。

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134 评论

日月草112

毕业论文指之 “国内外研究现状”的撰写

一、 写国内外研究现状的意义

通过写国内外研究现状,考察学生对自己课题目前研究范围和深度的理解与把握,间接考察学生是否阅读了一定的参考文献。

这不仅是毕业论文 撰写不可缺少的组成部分,而而且是为了让学生了解相关领域理论研究前沿,从而开拓思路,在他人成果的基础上展开更加深入的研究,避免不必要的重复劳动或避免研究重复。

二、 国内外研究现状写法

在撰写之前,要先把从网络上和图书馆收集和阅读过的与所写毕业论文选题有关的专著和论文中的主要观点归类整理,找出课题的研究开始、发展和现在研究的主要方向,并从中选择最具有代表性的作者。

1. 在写毕业论文时,简写课题的研究开始、发展和现在研究的主要方向, 最重要的是对一些现行的研究主要观点进行概要阐述,并指明具有代表 性的作者和其发表观点的年份。

2. 再者简单撰写国内外研究现状评述研究的不足之处,可分技术不足和研究不足。

即还有哪方面没有涉及,是否有研究空白;或者研究不深入; 还有哪些理论或技术问题没有解决;或者在研究方法上还有什么缺陷等等。

3. 最后简略介绍发展趋势。

三、 写国内外研究现状应注意的问题

1.注意写的是把研究现状,而不是写课题物本身现状,重要体现研究。

例如,写算法的可视化研究现状,应该写有哪些专著或论文、哪位作者、有什么观点等;而不是大量算法的可视化研究何时产生、有哪些交易品种、如何演变,此只需一笔带过,也是对研究的一种把握。

2.要写最新研究成果和历史意义重大的研究成功,主要写最新成果。

3.不要写得太少或写的太多。

如果写的少,说明你查阅的材料少;如果太多则说明你没有归纳,只是机械的罗列。

一般2-3 页A4 纸即可。

4.如果没有与毕业论文选题直接相关的文献,就选择一些与毕业论文选题比较靠近的内容来写。

多从网络上找资料,学习和练习。

266 评论

rememeber24

这个题目,应该只要求交个论文就可以了。在网上找一些,就可以交了 。具体的还要看你们学校是怎么要求你们的了。要是我们肯定是交个论文,如果是做系统的,还要把系统作出来,在答辩的时候还要演示你的系统。网络方面的论文,不是那么好实践的。所以一般只会交个论文。

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