信息系统数据挖掘专业毕业论文

计算机信息管理专科毕业论文计算机信息技术的管理尹全喜摘要：大量的信息数据被储存到计算机中，如何建立一个稳健的信息系统是一个需要研究的话题。本文概述了信息系统以及通常的信息系统结构，还有信息的载体技术，网络与数据库，只有合理的利用这些技术，才能够挖掘出信息的价值。关键词：信息系统；数据；计算机1. 信息系统从技术上说就是为了支持决策和组织控制而收集（或获取）、处理、存储、分配信息的一组相互关联的组件。除了支持决策、协作和控制，信息系统也可用来帮助经理和工人分析解决问题，使复杂性可视化，以及创造新的产品，从商业角度看，一个信息系统是一个用于解决环境提出的挑战的，基于信息技术的组织管理方案。通常用“信息系统”这个词时，特指依赖于计算机技术的信息系统。2. 信息系统结构国际标准化组织ISO在1979年提出了用于开放系统体系结构的开放系统互连(Open SystemInterconnection, OSI)模型。这是一种定义连接异种计算机的标准体系结构。OSI参考模型有物理层、数据链路层、网络层、传输层、会话层、表示层和应用层七层，也称七层协议。 作业控制层次结构。主要为DPS(Data Processing System,数据处理系统)或称TPS(Transaction Processing System,交易处理系统)，负责收集各项可用于管理的数据，处里日常例行的交易数据，并产生报表以支持组织的作业控制活动，即MRS。此类系统基本上是一种孤岛式的功能性文件系统，通常在信息系统发展的早期进行自动化时产生，可用来代替人工处里繁复的结构化数据。而此层次结构的管理人员也可以应用DSS(Decision Support System, 决策支持系统)完成相关决策工作。 知识管理层次结构。主要是KWS(Knowledge Work System, 知识工作系统)与OS(Offi ceSystem, 办公室系统)，负责累积知识与协助运用知识以提高组织的竞争力。而此层次结构的管理人员也可以应用DSS完成相关决策工作。 管理控制层次结构。主要为MRS(Management Reporting System, 管理报告系统)，即狭义的MIS(Management Information System, 管理信息系统)，集成各个DPS所收集各项的数据，提供组织管理信息，反应部门现况，其内容通常是部门功能导向，用来解决各种结构性问题，可以产生综合摘要与例外报表以提供中阶管理人员使用，通常是一个大型的集成架构。而此层次结构的管理人员也可以应用DSS完成相关决策工作。 策略规划层次结构。主要为EIS(Executive Information System, 主管信息系统)或称ESS(Executive Support System, 主管支持系统)，提供组织状况，支持高层决策，是一种计算机化系统，支持、提供高级主管所需的决策信息，并支持主管规划、分析和沟通所需的能力，重点在于追踪、控制与沟通。又分成组之状况报道系统与人际沟通支持系统。而此层次结构的管理人员也可以应用DSS完成相关决策工作。 DSS是一种协助人类做决策的信息系统，协助用户规划与分析各种行动方案，常用试误的方法进行，通常是以交谈式的方法来解决半结构性或非结构性的问题，但其所强调的是支持而非代替人类进行决策。3. 计算机技术计算机的发展，在各行各业引发了信息革命，而这些都归功与计算机网络的发展与计算机数据处理的发展 网络。由于计算机网络的快速发展，使企业经营，科学研究与计算机集合的更加的紧密。计算机网络用通讯介质把分布在不同的地理位置的计算机、计算机系统和其他网络设备连接起来，以功能完善的网络软件实现信息互通和网络资源共享。这些功能有效的提升了企业经营的效率，与科学研究的速度。根据组织的结构，还有使用计算机的用途不同，在计算机的网络结构也有所不同，不同的用途，有不同的计算机网络拓扑结构，拓扑结构是网络的链路和节点在地理上所形成的几何结构，并用以表示网络的整体结构外貌，同时也反映各个模块之间的结构关系。根据通讯的方式不同计算机网络的拓扑结构可分为点对点传输结构和广播传输结构两大类，而根据通信距离不同可分为局域网和广域网两种。数据库技术在计算机中，信息是以数据的形式被存储的，而企业的商业活动，或者是业务也是以数据的形式被存储到计算机中。总之，信息系统的管理，就是数据的管理，对于海量数据来说，我们不能够用简单的文件去管理这些数据，因为用文件去管理，会存在性能瓶颈。应该有更新的技术去代替它，为此，数据库诞生了。数据库系统是对现实世界中的业务数据的存储，它有快速访问，整合业务数据的能力，由于数据库技术的发展，有些数据库 系统还支持数据挖掘功能。数据库的挖掘数据功能，能够预测未来的数据走向，起到一种数据预测的效果。要建立一个好的数据库系统，首先要建立实体联系模型(E-R模型)，它是对现实世界的一种抽象，它抽取了客观事物中人们所关心的信息，忽略了非本质的细节，并对这些信息进行了精确的描述，它属于数据库系统的逻辑设计，其次是做数据库系统的物理设计，最后是数据库系统的实施与维护。参考文献：[1]刘泽.计算机信息管理基础.清华大学出版社,2004,9.[2] 赵泉. 21世纪高等院校计算机教材系列. 机械工业出版社,2003,3.计算机信息管理毕业论文浅谈信息管理与知识管理摘要：通过信息管理、知识管理概念的比较分析，论述了知识管理与信息管理的区别与联系，阐述了知识管理在管理的对象、管理的方式和技术以及管理的目标上的拓展、改进和深化。最后得出结论：知识管理是信息管理适应知识经济时代发展的必然结果，知识管理是信息科学发展中新的增长点。关键词：信息管理；知识管理；比较研究l信息管理与知识管理的概念1．1信息管理的概念。‘信息管理’，这个术语自20世纪70年代在国外提出以来，使用频率越来越高。关于 魏 管理”的概念，国外也存在多种不同的解释。尽管学者们对信息管理的内涵、外延以及发展阶段都有着种种不同的说法，但人们公认的信息管理概念可以总结如下：信息管理是个人、组织和社会为了有效地开发和利用信息资源，以现代信息技术为手段，对信息资源实施计划、组织、指挥、控制和协调的社会活动。既概括了信息管理的三个要素：人员、技术、信息；又体现了信息管理的两个方面：信息资源和信息活动；反映了管理活动的基本特征：计划、控制、协调等。通过对国内外文献资料的广泛查阅，发现人们对信息管理的理解表现在以下五种不同含义：信息内容管理，信息媒体管理，计算机信息管理，管理信息系统，信息产业或行业的队伍管理。l．2知识管理的概念。关于知识管理的定义，在国内外众{5{纷纭。在国外，奎达斯认为，知识管程，以满足现在或将来出现的各种需要，确定和探索现有和获得的知识资产，开发新的机会。巴斯认为，知识管理是指为了增强组织的效绩而创造、获取和使用知识的过程。丹利尔?奥利里认为，就唇降组织收到的各种来源的信息转化为知识，并将知识与人联系起来的过程。马斯认为，知识管理是—个系统的发现、选择、组织、过滤和表述信息的过程，目的是改善雇员对待特定问题的理解。美国德尔集团创始人之一卡尔?费拉保罗认为，知识管理就是运用。是为企业实现显性知识和隐性知识共享提供的新途径。而如何识别、获取、开发、分解、储存、传递知识，从而使每个员工在最大限度地贡献出其积累的知识的同时，也能享用他人的知识，实现知识共享则是知识管理的目标。在国内，乌家培教授认为，知识管理是信息管理发展的新阶层，它同信息管理以往各阶段不一样，要求把信息与信息、信息与活动、信息与人连结起来，在人际交流的互动过程中，通过信息与知识(除显性知识外还包括隐性知识)的共享，运用群体的智能进行创新，以赢得竞争优势。他指出。对于知识管理的研究，最宽的理解认为，知识管理就是知识时代的管理，最窄的理解则认为，知识管理只是对知识资产(或智力资本)的管理。2信息管理与知识管理的联系信息管理是知识管理的基础，知识管理是信息管理在深度和广度上的进一步深化和发展。信息管理为知识管理提供了坚实的基础，因为共享信息是其关键因素之一，因而如果—个组织不能进行有效的信息管理就不可能成功地进行知识管理。首先，知识管理需要信息管理理论与技术的支撑。知识管理的杨 黾知识仓嘶，知识仓! 是一个连续不断的过程。在知识经济时代，知识已成为一种基本的生产资料，但知识的创新离不开信息，而知识不能简单地从所得数据进行归纳概括中产生，由知识与信息的互动性决定了信息资源演变成为知识资源的过程中，不可避免地需要运用信息管理理论与技术对信息资源进行感知、提取、识别、检索、规划、传递、开发、控制、处理、集成、存储和利用，通过学习过程与价值认知使信息转化为知识。信息管理理论和技术的发展为知识的采集与加工、交流与共享、应用与创新提供了得天独厚的环境和条件，为知识管理项目的实施奠定了坚实的基础。因此，知识管理与信息管理是相互依存的。其次，知识管理是对信息管理的扬弃。这主要表现在三个方面：一是传统的信息管理以提供一次、二次文献为主，而知识管理不再局限于利用片面的信息来满足用户的需求，而是对用户的需求系统分析，向用户提供全面、完善的解决方案，帮助用户选择有用的文献，提高知识的获取效率。二是传统的信息管理仅局限于对信息的管理，而忽视对人的管理。其实在信息获取的整个流中，人才是核心。知识管理认为对人的管理既可以提供广泛的知识来源，又可以建立良好的组织方式用以促进知识的传播，这适应了知识经济时代的要求。三是姗识管理通过对知识的管理。抛弃了信息管理中被动处理信息资源的工作模式，它与知识交流、共享、创新和应用的全过程融合，使知识管理成为知识创新的核心能力。第三，知识管理是信息管理的延伸与发展。如果说售息管理使数据转化为信息，并使信息为组织设定的目标服务，那么知识管理则使信息转化为知识，并用知识来提高特定组织的应变能力和创新能力。信息管理经历了文献管理、计算机管理、信息资源管理、竞争性情报管理，进而演进到知识管理。知识管理是信息管理发展的新阶段，它同信息管理以往各阶段不一样，要求把信息与信息、信息与活动、信息与人联结起来，在人际交流的互动过程中，通过信息与知识(除显性知识外还包括隐性知识)的共享，运用群体的智慧进行创新，以赢得竞争优势。3信息管理与知识管理的比较研究信息管理与知识管理的主要区别：3．1信息管理活动主要涉及到信息技术和信息资源两个要素，而知识管理除信息技术和信息资源之外，还要管理人力资源。知识管理的目标就是运用信息技术、整合信息资源和人力资源，促进组织内知识资源的快速流动和共享。有效的控制显性知识(信息资源)和隐性知识(人力资源)的互相转化，实现知识创新。3．2从管理对象看，信息管理着重显性知识(信息资源)的管理，而知识管理着重隐性知识(信息资源)的管理与开发。信息管理的工作重心是解决社会信息流的有序化、易检性和信息资源的整合问题。主要是通过对信息的收集、加工与处理，形成高度相关、比纳与检索和利用的信息资源。知识管理的工作重心是对信息进行分析、综合和概括，把信息提升为对用户决策有重大价值的知识资源，实现知识发现、知识创造和知识利用。信息管理强调信息的加工、保存和服务；知识管理则以知识的共享、创新和利用为核心。传统戏系管理比较偏重于信息、知识资源的收集、整理、分析、传递、利用，把显性知识看作管理的唯一对象，忽略了知识包断。知识管理把信息管理的平台，机械的方式变为动态的知识创新活动，从而把信息管理提高到—个更高的层次。4信息管理向知识管理的转化知识管理是信息管理过程中的产物，也就是说知识管理是信息管理发展的—个新阶段。概括地说，知识管理是随着人们对资源认识的不断深化和管理能力的不断提高而产生和发展起来的，是人力资源管理和知识资源管理的高级化合物，代表了信息管理的发展方向。从信息管理到知识管理，大致经历了三个阶段：2O世纪40年代及40年代以前，被称为文献信息的管理阶段，也被称为传统的手工方式的信息管理阶段；20世纪50年代至80年代初，由于信息总量的迅速增加，信息涌流的严峻形势使信息处理技术受到高度重视，信息系统和办公自动化系统被广泛应用，这是信息技术管理阶段；20世纪8O年代至90年代中期，以信息资源和信息活动的各种要素为管理对象的这—时期，被称为信息资源管理阶段。自1995年以来，在现代怠息技术与网络技术的作用下，进入了知识管理阶段，即信息管理的综合集成阶段，它标志着信息管理扩大到了知识管理的应用领域。从信息管理到知识管理的转化是管理理论与实践中“以人为本”的管理的进一步体现。人成为知识管理的对象，也是知识管理的目的。知识管理是信息管理适应经济时代发展的必然结果和趋势，是信息科学发展中新的增长点，是信息科学的实质、目标和任务的充分体现。实行知识管理，推进信息化建设，标志着人类社会开始进入全球经济—体化的知识文明时代。参考文献[1]何平．高洁．信息管理概论[M]．北京：科学出版社，2007。4[2]郭阳．信息管理系统与知识管理系统之比较[J]情报杂志．2006,~2．

1、 [信息管理与信息系统]数据挖掘及其在中老年人投资调查中的应用 摘 要信息被称为时代发展的驱动力，信息资源的分析、整合在当今信息社会的研究发展中起着越来越重要的作用，数据挖掘技术在其中发挥着举足轻重的作用。中老年人是社会中的特殊群体，但中老年人投资市场一直被... 类别：毕业论文 大小：244 KB 日期：2008-10-31 2、 [信息管理与信息系统]数据挖掘在销售市场的应用 摘 要 数据库技术的发展是海量数据的存在的必然结果，越来越多企业借助数据挖掘进行决策，使得数据挖掘技术不断的得到发展并广泛地应用于各行各业。本文主要研究了数据挖掘的基础理论、相关技术以及数... 类别：毕业论文 大小：183 KB 日期：2008-10-31 3、 [信息管理与信息系统]奥运临时超市网点设计问题及其扩展研究 摘 要本文解决了2008年北京奥运场馆周边商区临时迷你超市的设计问题。我们首先通过对某次预演运动会所得统计数据的分析，作出直方图，从而得到观众在餐饮、消费、使用交通工具等的规律，并以此为参照得到... 类别：毕业论文 大小：828 KB 日期：2008-10-31 4、 [信息管理与信息系统]人才能力评估方法研究与系统 摘 要人力资源战略计划是公司发展和生存的核心内容，在当今的时代越来越受到企业的重视和追求。在人力资源战略计划中，各个环节彼此影响，其中以人才能力评估扮演的角色尤其重要。人才能力评估的目的是在一定... 类别：毕业论文 大小：1024 KB 日期：2008-10-31 5、 [信息管理与信息系统]多元统计方法在我国区域经济分析中的应用 2008-06-14 00:12 46,592 E文原文.doc2003-08-14 15:39 40,960 中文翻译 .doc2008-06-10 ... 类别：毕业论文 大小：194 KB 日期：2008-08-03

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）.