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數(shù)據(jù)挖掘論文摘要篇一
摘要：大數(shù)據(jù)和智游都是當(dāng)下的熱點，沒有大數(shù)據(jù)的智游無從談“智慧”，數(shù)據(jù)挖掘是大數(shù)據(jù)應(yīng)用于智游的核心，文章探究了在智游應(yīng)用中，目前大數(shù)據(jù)挖掘存在的幾個問題。
隨著人民生活水平的進一步提高，旅游消費的需求進一步上升，在云計算、互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)以及移動智能終端等信息通訊技術(shù)的飛速發(fā)展下，智游應(yīng)運而生。大數(shù)據(jù)作為當(dāng)下的熱點已經(jīng)成了智游發(fā)展的有力支撐，沒有大數(shù)據(jù)提供的有利信息，智游無法變得“智慧”。
旅游業(yè)是信息密、綜合性強、信息依存度高的產(chǎn)業(yè)[1]，這讓其與大數(shù)據(jù)自然產(chǎn)生了交匯。2010年，江蘇省鎮(zhèn)江市首先提出“智游”的概念，雖然至今國內(nèi)外對于智游還沒有一個統(tǒng)一的學(xué)術(shù)定義，但在與大數(shù)據(jù)相關(guān)的描述中，有學(xué)者從大數(shù)據(jù)挖掘在智游中的作用出發(fā)，把智游描述為:通過充分收集和管理所有類型和來源的旅游數(shù)據(jù)，并深入挖掘這些數(shù)據(jù)的潛在重要價值信息，然后利用這些信息為相關(guān)部門或?qū)ο筇峁┓?wù)[2]。這一定義充分肯定了在發(fā)展智游中，大數(shù)據(jù)挖掘所起的至關(guān)重要的作用，指出了在智游的過程中，數(shù)據(jù)的收集、儲存、管理都是為數(shù)據(jù)挖掘服務(wù)，智游最終所需要的是利用挖掘所得的有用信息。
2011年，我國提出用十年時間基本實現(xiàn)智游的目標[3]，過去幾年，國家旅游局的相關(guān)動作均為了實現(xiàn)這一目標。但是，在借助大數(shù)據(jù)推動智游的可持續(xù)性發(fā)展中，大數(shù)據(jù)所產(chǎn)生的價值卻亟待提高，原因之一就是在收集、儲存了大量數(shù)據(jù)后，對它們深入挖掘不夠，沒有發(fā)掘出數(shù)據(jù)更多的價值。
智游的發(fā)展離不開移動網(wǎng)絡(luò)、物聯(lián)網(wǎng)、云平臺。隨著大數(shù)據(jù)的不斷發(fā)展，國內(nèi)許多景區(qū)已經(jīng)實現(xiàn)wi-fi覆蓋，部分景區(qū)也已實現(xiàn)人與人、人與物、人與景點之間的實時互動，多省市已建有旅游產(chǎn)業(yè)監(jiān)測平臺或旅游大數(shù)據(jù)中心以及數(shù)據(jù)可視化平臺，從中進行數(shù)據(jù)統(tǒng)計、行為分析、監(jiān)控預(yù)警、服務(wù)質(zhì)量監(jiān)督等。通過這些平臺，已基本能掌握跟游客和景點相關(guān)的數(shù)據(jù)，可以實現(xiàn)更好旅游監(jiān)控、產(chǎn)業(yè)宏觀監(jiān)控，對該地的旅游管理和推廣都能發(fā)揮重要作用。
但從智慧化的發(fā)展來看，我國的信息化建設(shè)還需加強。雖然通訊網(wǎng)絡(luò)已基本能保證，但是大部分景區(qū)還無法實現(xiàn)對景區(qū)全面、透徹、及時的感知，更為困難的是對平臺的建設(shè)。在數(shù)據(jù)共享平臺的建設(shè)上，除了必備的硬件設(shè)施，大數(shù)據(jù)實驗平臺還涉及大量部門，如政府管理部門、氣象部門、交通、電子商務(wù)、旅行社、旅游網(wǎng)站等。如此多的部門相關(guān)聯(lián)，要想建立一個完整全面的大數(shù)據(jù)實驗平臺，難度可想而知。
大數(shù)據(jù)時代缺的不是數(shù)據(jù)，而是方法。大數(shù)據(jù)在旅游行業(yè)的應(yīng)用前景非常廣闊，但是面對大量的數(shù)據(jù)，不懂如何收集有用的數(shù)據(jù)、不懂如何對數(shù)據(jù)進行挖掘和利用，那么“大數(shù)據(jù)”猶如礦山之中的廢石。旅游行業(yè)所涉及的結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，通過云計算技術(shù)，對數(shù)據(jù)的收集、存儲都較為容易，但對數(shù)據(jù)的挖掘分析則還在不斷探索中。大數(shù)據(jù)的挖掘常用的方法有關(guān)聯(lián)分析，相似度分析，距離分析，聚類分析等等，這些方法從不同的角度對數(shù)據(jù)進行挖掘。其中，相關(guān)性分析方法通過關(guān)聯(lián)多個數(shù)據(jù)來源，挖掘數(shù)據(jù)價值。但針對旅游數(shù)據(jù)，采用這些方法挖掘數(shù)據(jù)的價值信息，難度也很大，因為旅游數(shù)據(jù)中冗余數(shù)據(jù)很多，數(shù)據(jù)存在形式很復(fù)雜。在旅游非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中，一張圖片、一個天氣變化、一次輿情評價等都將會對游客的旅行計劃帶來影響。對這些數(shù)據(jù)完全挖掘分析，對游客“行前、行中、行后”大數(shù)據(jù)的實時性挖掘都是很大的挑戰(zhàn)。
2017年，數(shù)據(jù)安全事件屢見不鮮，伴著大數(shù)據(jù)而來的數(shù)據(jù)安全問題日益凸顯出來。在大數(shù)據(jù)時代，無處不在的數(shù)據(jù)收集技術(shù)使我們的個人信息在所關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)中心留下痕跡，如何保證這些信息被合法合理使用，讓數(shù)據(jù)“可用不可見”[4]，這是亟待解決的問題。同時，在大數(shù)據(jù)資源的開放性和共享性下，個人隱私和公民權(quán)益受到嚴重威脅。這一矛盾的存在使數(shù)據(jù)共享程度與數(shù)據(jù)挖掘程度成反比。此外，經(jīng)過大數(shù)據(jù)技術(shù)的分析、挖掘，個人隱私更易被發(fā)現(xiàn)和暴露，從而可能引發(fā)一系列社會問題。
大數(shù)據(jù)背景下的旅游數(shù)據(jù)當(dāng)然也避免不了數(shù)據(jù)的安全問題。如果游客“吃、住、行、游、娛、購”的數(shù)據(jù)被放入數(shù)據(jù)庫，被完全共享、挖掘、分析，那游客的人身財產(chǎn)安全將會受到嚴重影響，最終降低旅游體驗。所以，數(shù)據(jù)的安全管理是進行大數(shù)據(jù)挖掘的前提。
大數(shù)據(jù)背景下的智游離不開人才的創(chuàng)新活動及技術(shù)支持，然而與專業(yè)相銜接的大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)未能及時跟上行業(yè)需求，加之創(chuàng)新型人才的外流，以及數(shù)據(jù)統(tǒng)計未來3~5年大數(shù)據(jù)行業(yè)將面臨全球性的人才荒，國內(nèi)智游的構(gòu)建還缺乏大量人才。
在信息化建設(shè)上，加大政府投入，加強基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，整合結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，抓取非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，打通各數(shù)據(jù)壁壘，建設(shè)旅游大數(shù)據(jù)實驗平臺；在挖掘方法上，對旅游大數(shù)據(jù)實時性數(shù)據(jù)的挖掘應(yīng)該被放在重要位置；在數(shù)據(jù)安全上，從加強大數(shù)據(jù)安全立法、監(jiān)管執(zhí)法及強化技術(shù)手段建設(shè)等幾個方面著手，提升大數(shù)據(jù)環(huán)境下數(shù)據(jù)安全保護水平。加強人才的培養(yǎng)與引進，加強產(chǎn)學(xué)研合作，培養(yǎng)智游大數(shù)據(jù)人才。
參考文獻
數(shù)據(jù)挖掘論文摘要篇二
數(shù)據(jù)挖掘是用于發(fā)現(xiàn)隱藏于大量數(shù)據(jù)中的有用信息的過程。在現(xiàn)代商業(yè)中，數(shù)據(jù)挖掘已經(jīng)成為了決策制定中不可或缺的工具。對于學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘的人來說，寫論文是一個很好的鍛煉機會。本文將介紹我在撰寫數(shù)據(jù)挖掘論文過程中得到的心得和體會。
一、數(shù)據(jù)收集和準備
在進行數(shù)據(jù)挖掘和撰寫論文之前，首先需要進行數(shù)據(jù)收集和準備。這個過程非常費時間和精力。它需要你花費大量的時間研究和了解你想要分析的數(shù)據(jù)，并且要確保其質(zhì)量和可靠性。當(dāng)你收集到充足的數(shù)據(jù)后，你需要對其進行清洗和加工，以確保它符合你的研究和分析要求。
二、尋找合適的算法
對于不同的數(shù)據(jù)類型和研究目的，使用不同的算法是非常必要的。在進行數(shù)據(jù)分析前，我們需要先研究和了解有哪些算法可以使用，并確定哪個算法最適合你的數(shù)據(jù)和問題。此外，認真閱讀一些經(jīng)典的數(shù)據(jù)挖掘論文，了解如何使用不同類型的算法來處理和分析數(shù)據(jù)，對于指導(dǎo)你的研究和撰寫論文有很大的幫助。
三、數(shù)據(jù)可視化
數(shù)據(jù)可視化是通過圖表、示意圖和圖像等方式將數(shù)據(jù)表達出來。它可以使得復(fù)雜的數(shù)據(jù)變得更加容易理解和使用。當(dāng)你分析完你的數(shù)據(jù)后，你需要進行可視化操作，以幫助你更好地理解和展示數(shù)據(jù)。此外，數(shù)據(jù)可視化還能使你的論文更加引人注目，視覺效果更加優(yōu)美。
四、語言表達
語言表達能力在論文寫作中是至關(guān)重要的。你需要清晰而有條理地表達你的研究思路和分析結(jié)果，并將其用通俗易懂的語言表現(xiàn)出來。此外，精確的描述和清晰的句子結(jié)構(gòu)有助于閱讀者理解你的思考過程。
五、多次修改和校對
寫作是一個不斷完善和改進的過程。你需要對論文進行多次修改和校對，以確保你的研究思路和結(jié)果清晰明了，沒有錯別字和語法錯誤。此外，還需要注意引用來源的正確性和格式的一致性。
數(shù)據(jù)挖掘論文撰寫是一個需要良好耐心和細心的工作。在整個過程中，我們需要持續(xù)學(xué)習(xí)和完善自己，才能寫出高質(zhì)量、有科學(xué)價值的論文。對于近期對數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域有深入接觸的讀者來說，我們要虛心學(xué)習(xí)，勤奮鉆研，不斷提高自己的寫作技巧。
數(shù)據(jù)挖掘論文摘要篇三
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“大數(shù)據(jù)”到底有多大？根據(jù)研究機構(gòu)統(tǒng)計，僅在2011年，全球數(shù)據(jù)增量就達到了1.8zb(即1.8萬億gb)，相當(dāng)于全世界每個人產(chǎn)生200gb以上的數(shù)據(jù)。這種增長趨勢仍在加速，據(jù)保守預(yù)計，接下來幾年中，數(shù)據(jù)將始終保持每年50%的增長速度。
縱觀人類歷史，每一次劃時代的變革都是以新工具的出現(xiàn)和應(yīng)用為標志的。蒸汽機把人們從農(nóng)業(yè)時代帶入了工業(yè)時代，計算機和互聯(lián)網(wǎng)把人們從工業(yè)時代帶入了信息時代，而如今大數(shù)據(jù)時代已經(jīng)到來，它源自信息時代，又是信息時代全方位的深化應(yīng)用與延伸。大數(shù)據(jù)時代的生產(chǎn)原材料是數(shù)據(jù)，生產(chǎn)工具則是大數(shù)據(jù)技術(shù)，是對信息時代所產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)的挖掘和分析，從而快速地獲取有價值信息的技術(shù)和應(yīng)用。
概括來講，大數(shù)據(jù)有三個特征，可總結(jié)歸納為“3v”，即量(volume)、類(variety)、時(velocity)。量，數(shù)據(jù)容量大，現(xiàn)在數(shù)據(jù)單位已經(jīng)躍升至zb級別。類，數(shù)據(jù)種類多，主要來自業(yè)務(wù)系統(tǒng)，例如社交網(wǎng)絡(luò)、電子商務(wù)和物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用。時，處理速度快，時效性要求高，從傳統(tǒng)的事務(wù)性數(shù)據(jù)到實時或準實時數(shù)據(jù)。
數(shù)據(jù)挖掘，又稱為知識發(fā)現(xiàn)(knowledgediscovery)，是通過分析每個數(shù)據(jù)，從大量數(shù)據(jù)中尋找其規(guī)律的技術(shù)。知識發(fā)現(xiàn)過程通常由數(shù)據(jù)準備、規(guī)律尋找和規(guī)律表示3個階段組成。數(shù)據(jù)準備是從數(shù)據(jù)中心存儲的數(shù)據(jù)中選取所需數(shù)據(jù)并整合成用于數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)集；規(guī)律尋找是用某種方法將數(shù)據(jù)集所含規(guī)律找出來；規(guī)律表示則是盡可能以用戶可理解的方式(如可視化)將找出的規(guī)律表示出來。
“數(shù)據(jù)海量、信息缺乏”是相當(dāng)多企業(yè)在數(shù)據(jù)大集中之后面臨的尷尬問題。目前，大多數(shù)事物型數(shù)據(jù)庫僅實現(xiàn)了數(shù)據(jù)錄入、查詢和統(tǒng)計等較低層次的功能，無法發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中存在的有用信息，更無法進一步通過數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)更高的價值。如果能夠?qū)@些數(shù)據(jù)進行分析，探尋其數(shù)據(jù)模式及特征，進而發(fā)現(xiàn)某個客戶、群體或組織的興趣和行為規(guī)律，專業(yè)人員就可以預(yù)測到未來可能發(fā)生的變化趨勢。這樣的數(shù)據(jù)挖掘過程，將極大拓展企業(yè)核心競爭力。例如，在網(wǎng)上購物時遇到的提示“瀏覽了該商品的人還瀏覽了如下商品”，就是在對大量的購買者“行為軌跡”數(shù)據(jù)進行記錄和挖掘分析的基礎(chǔ)上，捕捉總結(jié)購買者共性習(xí)慣行為，并針對性地利用每一次購買機會而推出的銷售策略。
隨著社會的進步和信息通信技術(shù)的發(fā)展，信息系統(tǒng)在各行業(yè)、各領(lǐng)域快速拓展。這些系統(tǒng)采集、處理、積累的數(shù)據(jù)越來越多，數(shù)據(jù)量增速越來越快，以至用“海量、爆炸性增長”等詞匯已無法形容數(shù)據(jù)的增長速度。
2011年5月，全球知名咨詢公司麥肯錫全球研究院發(fā)布了一份題為《大數(shù)據(jù)：創(chuàng)新、競爭和生產(chǎn)力的。下一個新領(lǐng)域》的報告。報告中指出，數(shù)據(jù)已經(jīng)滲透到每一個行業(yè)和業(yè)務(wù)職能領(lǐng)域，逐漸成為重要的生產(chǎn)因素；而人們對于大數(shù)據(jù)的運用預(yù)示著新一波生產(chǎn)率增長和消費者盈余浪潮的到來。2012年3月29日，美國政府在白宮網(wǎng)站上發(fā)布了《大數(shù)據(jù)研究和發(fā)展倡議》，表示將投資2億美元啟動“大數(shù)據(jù)研究和發(fā)展計劃”，增強從大數(shù)據(jù)中分析萃取信息的能力。
在電力行業(yè)，堅強智能電網(wǎng)的迅速發(fā)展使信息通信技術(shù)正以前所未有的廣度、深度與電網(wǎng)生產(chǎn)、企業(yè)管理快速融合，信息通信系統(tǒng)已經(jīng)成為智能電網(wǎng)的“中樞神經(jīng)”，支撐新一代電網(wǎng)生產(chǎn)和管理發(fā)展。目前，國家電網(wǎng)公司已初步建成了國內(nèi)領(lǐng)先、國際一流的信息集成平臺。隨著三地集中式數(shù)據(jù)中心的陸續(xù)投運，一級部署業(yè)務(wù)應(yīng)用范圍的拓展，結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中心的上線運行，電網(wǎng)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)從總量和種類上都已初具規(guī)模。隨著后續(xù)智能電表的逐步普及，電網(wǎng)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)將從時效性層面進一步豐富和拓展。大數(shù)據(jù)的“量類時”特性，已在海量、實時的電網(wǎng)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中進一步凸顯，電力大數(shù)據(jù)分析迫在眉睫。
當(dāng)前，電網(wǎng)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)大致分為三類：一是電力企業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)，如發(fā)電量、電壓穩(wěn)定性等方面的數(shù)據(jù)；二是電力企業(yè)運營數(shù)據(jù)，如交易電價、售電量、用電客戶等方面的數(shù)據(jù)；三是電力企業(yè)管理數(shù)據(jù)，如erp、一體化平臺、協(xié)同辦公等方面的數(shù)據(jù)。如能充分利用這些基于電網(wǎng)實際的數(shù)據(jù)，對其進行深入分析，便可以提供大量的高附加值服務(wù)。這些增值服務(wù)將有利于電網(wǎng)安全檢測與控制(包括大災(zāi)難預(yù)警與處理、供電與電力調(diào)度決策支持和更準確的用電量預(yù)測)，客戶用電行為分析與客戶細分，電力企業(yè)精細化運營管理等等，實現(xiàn)更科學(xué)的需求側(cè)管理。
例如，在電力營銷環(huán)節(jié)，針對“大營銷”體系建設(shè)，以客戶和市場為導(dǎo)向，省級集中的95598客戶服務(wù)、計量檢定配送業(yè)務(wù)屬地化管理的營銷管理體系和24小時面向客戶的營銷服務(wù)系統(tǒng)，可通過數(shù)據(jù)分析改善服務(wù)模式，提高營銷能力和服務(wù)質(zhì)量；以分析型數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，優(yōu)化現(xiàn)有營銷組織模式，科學(xué)配置計量、收費和服務(wù)資源，構(gòu)建營銷稽查數(shù)據(jù)監(jiān)控分析模型；建立各種針對營銷的系統(tǒng)性算法模型庫，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中存在的隱藏關(guān)系，為各級決策者提供多維的、直觀的、全面的、深入的分析預(yù)測性數(shù)據(jù)，進而主動把握市場動態(tài)，采取適當(dāng)?shù)臓I銷策略，獲得更大的企業(yè)效益，更好地服務(wù)于社會和經(jīng)濟發(fā)展。此外，還可以考慮在電力生產(chǎn)環(huán)節(jié)，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，在線計算輸送功率極限，并考慮電壓等因素對功率極限的影響，從而合理設(shè)置系統(tǒng)輸出功率，有效平衡系統(tǒng)的安全性和經(jīng)濟性。
公司具備非常好的從數(shù)據(jù)運維角度實現(xiàn)更大程度信息、知識發(fā)現(xiàn)的條件和基礎(chǔ)，完全可以立足數(shù)據(jù)運維服務(wù)，創(chuàng)造數(shù)據(jù)增值價值，提供并衍生多種服務(wù)。以數(shù)據(jù)中心為紐帶，新型數(shù)據(jù)運維的成果將有可能作為一種新的消費形態(tài)與交付方式，給客戶帶來全新的使用體驗，打破傳統(tǒng)業(yè)務(wù)系統(tǒng)間各自為陣的局面，進一步推動電網(wǎng)生產(chǎn)和企業(yè)管理，從數(shù)據(jù)運維角度對企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營、管理以及堅強智能電網(wǎng)建設(shè)提供更有力、更長遠、更深入的支撐。
這個問題太籠統(tǒng)，基本上算法和應(yīng)用是兩個人來做的，可能是數(shù)據(jù)挖掘職位。做算法的比較少，也比較高級。
其實所謂做算法大多數(shù)時候都不是設(shè)計新的算法(這個可以寫論文了)，更多的是技術(shù)選型，特征工程抽取，最多是實現(xiàn)一些已經(jīng)有論文但是還沒有開源模塊的算法等，還是要求扎實的算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)功底，以及豐富的分布式計算的知識的，以及不錯的英文閱讀和寫作能力。但即使是這樣也是百里挑一的，很難找到。
絕大讀書數(shù)據(jù)挖掘崗位都是做應(yīng)用，數(shù)據(jù)清洗，用現(xiàn)成的庫建模，如果你自己不往算法或者架構(gòu)方面繼續(xù)提升，和其他的開發(fā)崗位的性質(zhì)基本沒什么不同，只要會編程都是很容易入門的。
實際情況不太清楚，由于數(shù)據(jù)挖掘和大數(shù)據(jù)這個概念太火了，肯定到處都有人招聘響應(yīng)的崗位，但是二線城市可能僅僅是停留在概念上，很多實際的工作并沒有接觸到足夠大的數(shù)據(jù)，都是生搬硬套框架(從我面試的人的工作經(jīng)驗上看即使是在北上廣深這種情況也比較多見)。
只是在北上廣深，可能接觸到大數(shù)據(jù)的機會多一些。而且做數(shù)據(jù)挖掘現(xiàn)在熱點的技術(shù)比如python，spark，scala，r這些技術(shù)除了在一線城市之外基本上沒有足夠的市場(因為會的人太少了，二線城市的公司找不到掌握這些技術(shù)的人，不招也沒人學(xué))。
所以我推測二線城市最多的還是用java+hadoop，或者用java寫一些spark程序。北上廣深和二線城市程序員比待遇是欺負人，就不討論了。
和傳統(tǒng)的前后端程序員相比，最主要的去別就是對編程水平的要求。從我招聘的情況來看，做數(shù)據(jù)挖掘的人編程水平要求可以降低一個檔次，甚至都不用掌握面向?qū)ο蟆?/p>
但是要求技術(shù)全面，編程、sql，linux，正則表達式，hadoop，spark，爬蟲，機器學(xué)習(xí)模型等技術(shù)都要掌握一些。前后端可能是要求精深，數(shù)據(jù)挖掘更強調(diào)廣博，有架構(gòu)能力更好。
打基礎(chǔ)是最重要的，學(xué)習(xí)一門數(shù)據(jù)挖掘常用的語言，比如python，scala，r;學(xué)習(xí)足夠的linux經(jīng)驗，能夠通過awk，grep等linux命令快速的處理文本文件。掌握sql，mysql或者postgresql都是比較常用的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，搞數(shù)據(jù)的別跟我說不會用數(shù)據(jù)庫。
補充的一些技能，比如nosql的使用，elasticsearch的使用，分詞(jieba等模塊的使用)，算法的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的知識。
我覺得應(yīng)當(dāng)學(xué)習(xí)，首先hadoop和hive很簡單(如果你用aws的話你可以開一臺emr，上面直接就有hadoop和hive，可以直接從使用學(xué)起)。
我覺得如果不折騰安裝和部署，還有l(wèi)inux和mysql的經(jīng)驗，只要半天到一天就能熟悉hadoop和hive的使用(當(dāng)然你得有l(wèi)inux和mysql的基礎(chǔ)，如果沒有就先老老實實的學(xué)linux和mysql，這兩個都可以在自己的pc上安裝，自己折騰)。
spark對很多人來說才是需要學(xué)習(xí)的，如果你有java經(jīng)驗大可以從java入門。如果沒有那么還是建議從scala入門，但是實際上如果沒有java經(jīng)驗，scala入門也會有一定難度，但是可以慢慢補。
所以總的來說spark才足夠難，以至于需要學(xué)習(xí)。
如果上面任何一個問題的答案是no，我都不建議直接轉(zhuǎn)行或者申請高級的數(shù)據(jù)挖掘職位(因為你很難找到一個正經(jīng)的數(shù)據(jù)挖掘崗位，頂多是一些打擦邊球的崗位，無論是實際干的工作還是未來的成長可能對你的幫助都不大)。
無論你現(xiàn)在是學(xué)生還是已經(jīng)再做一些前段后端、運維之類的工作你都有足夠的時間補齊這些基礎(chǔ)知識。
補齊了這些知識之后，第一件事就是了解大數(shù)據(jù)生態(tài)，hadoop生態(tài)圈，spark生態(tài)圈，機器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)(后兩者需要高等數(shù)學(xué)和線性代數(shù)基礎(chǔ)，如果你的大學(xué)專業(yè)學(xué)這些不要混)。
數(shù)據(jù)挖掘論文摘要篇四
數(shù)據(jù)挖掘的概念和應(yīng)用已經(jīng)滲透到社會生活和工業(yè)生產(chǎn)的各個領(lǐng)域。作為數(shù)據(jù)挖掘的實踐者，本人在讀數(shù)學(xué)專業(yè)的同時，也興趣盎然地涉足了數(shù)據(jù)科學(xué)和機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域。在一次數(shù)據(jù)挖掘課程中，我完成了一篇論文，能讓我對數(shù)據(jù)挖掘這個領(lǐng)域有更深入的認識和體驗。這篇論文讓我深入了解了數(shù)據(jù)挖掘的思路，技術(shù)和應(yīng)用，并且讓我體會到寫論文不僅僅是理論知識,更需要實踐的動手能力，思維的掌握能力，和成果演示的表達能力。在這篇心得體會中，我想分享我的經(jīng)驗，和大家一起探究數(shù)據(jù)挖掘的獨特之處。
第一段：學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘的信念
數(shù)據(jù)挖掘作為一個復(fù)雜的技術(shù)領(lǐng)域，它的研究對象可以是已有的數(shù)據(jù)集合，經(jīng)修正的數(shù)據(jù)對象或者真實的數(shù)據(jù)。要想在這個領(lǐng)域獲得成功，首先需要有學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘的信念。學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘，不僅需要具有信息學(xué)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計、計算機等領(lǐng)域的基本素養(yǎng),還要具備探索、創(chuàng)新、思維、推理能力等本質(zhì)要素。當(dāng)我們深入學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)時，我們不僅需要明``確各項技術(shù)特征，還需要全面了解不同類型的數(shù)據(jù)分析流程。
第二段：學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘的方法
一般來說，學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘的方法包括:學(xué)習(xí)關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘的各種知識點、探索分享“開源”資源、通過訓(xùn)練理論模型以及掌握不同實際應(yīng)用場景下的數(shù)據(jù)挖掘流程等。這些方法都非常必要，同時也大大豐富了我們的數(shù)據(jù)挖掘知識儲備。
第三段：論文的核心內(nèi)容
在畢業(yè)論文寫作之中,我寫了一篇關(guān)于“基于樹模型的數(shù)據(jù)挖掘方法研究與應(yīng)用”的論文。本文利用樹形神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并通過對數(shù)據(jù)源進行預(yù)處理和特征選擇，把語音呼叫數(shù)據(jù)與樣本數(shù)據(jù)進行匹配，并提出了樹形神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的性能檢驗。同時，本文探討了該模型的實際應(yīng)用場景以及對未來語音識別的發(fā)展具有重要的參考價值。該論文的相關(guān)資料、數(shù)據(jù)等都經(jīng)過了極為詳盡的研究和討論。通過數(shù)據(jù)挖掘的方法，該論文配備有附錄和數(shù)據(jù)模型的詳細數(shù)據(jù)分析。
第四段：論文的收獲
通過這篇論文的寫作，我除了掌握數(shù)據(jù)挖掘的基本技能，如預(yù)處理、分析等,更重要的是鍛煉了自己的學(xué)習(xí)能力、團隊溝通協(xié)作能力和美術(shù)設(shè)計等多方面的能力。通過論文的撰寫和演示,我更加深入地認識了數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用的深度、挑戰(zhàn)和前景。
第五段：未來展望
在未來的學(xué)習(xí)和工作中,我希望能夠不斷強化自己數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域方面的知識儲備,加速自身的魅力和資質(zhì)提升,成為引領(lǐng)行業(yè)的新一代人才,并在日后的實踐中不斷總結(jié)經(jīng)驗,挖掘新的理論問題，依托技術(shù)優(yōu)勢和網(wǎng)絡(luò)平臺，推動數(shù)據(jù)挖掘與科技創(chuàng)新的合理發(fā)展,并為行業(yè)的創(chuàng)新與發(fā)展做出重要的貢獻。
數(shù)據(jù)挖掘論文摘要篇五
：數(shù)據(jù)挖掘是一種特殊的數(shù)據(jù)分析過程，其不僅在功能上具有多樣性，同時還具有著自動化、智能化處理以及抽象化分析判斷的特點，對于計算機犯罪案件中的信息取證有著非常大的幫助。本文結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的概念與功能，對其在計算機犯罪取證中的應(yīng)用進行了分析。
：數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)；計算機；犯罪取證
隨著信息技術(shù)與互聯(lián)網(wǎng)的不斷普及，計算機犯罪案件變得越來越多，同時由于計算機犯罪的隱蔽性、復(fù)雜性特點，案件偵破工作也具有著相當(dāng)?shù)碾y度，而數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)不僅能夠?qū)τ嬎銠C犯罪案件中的原始數(shù)據(jù)進行分析并提取出有效信息，同時還能夠?qū)崿F(xiàn)與其他案件的對比，而這些對于計算機犯罪案件的偵破都是十分有利的。
1.1數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的概念
數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是針對當(dāng)前信息時代下海量的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)信息而言的，簡單來說，就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的隨機數(shù)據(jù)中對潛在的有效知識進行自動提取，從而為判斷決策提供有利的信息支持。同時，從數(shù)據(jù)挖掘所能夠的得到的知識來看，主要可以分為廣義型知識、分類型知識、關(guān)聯(lián)性知識、預(yù)測性知識以及離型知識幾種。
1.2數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的功能
根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)所能夠提取的不同類型知識，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)也可以在此基礎(chǔ)上進行功能分類，如關(guān)聯(lián)分析、聚類分析、孤立點分析、時間序列分析以及分類預(yù)測等都是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的重要功能之一，而其中又以關(guān)聯(lián)分析與分類預(yù)測最為主要。大量的數(shù)據(jù)中存在著多個項集，各個項集之間的取值往往存在著一定的規(guī)律性，而關(guān)聯(lián)分析則正是利用這一點，對各項集之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系進行挖掘，找到數(shù)據(jù)間隱藏的關(guān)聯(lián)網(wǎng)，主要算法有fp-growth算法、apriori算法等。在計算機犯罪取證中，可以先對犯罪案件中的特征與行為進行深度的挖掘，從而明確其中所存在的聯(lián)系，同時，在獲得審計數(shù)據(jù)后，就可以對其中的審計信息進行整理并中存入到數(shù)據(jù)庫中進行再次分析，從而達到案件樹立的效果，這樣，就能夠清晰的判斷出案件中的行為是否具有犯罪特征[1]。而分類分析則是對現(xiàn)有數(shù)據(jù)進行分類整理，以明確所獲得數(shù)據(jù)中的相關(guān)性的一種數(shù)據(jù)挖掘功能。在分類分析的過程中，已知數(shù)據(jù)會被分為不同的數(shù)據(jù)組，并按照具體的數(shù)據(jù)屬性進行明確分類，之后再通過對分組中數(shù)據(jù)屬性的具體分析，最終就可以得到數(shù)據(jù)屬性模型。在計算機犯罪案件中，可以將按照這種數(shù)據(jù)分類、分析的方法得到案件的數(shù)據(jù)屬性模型，之后將這一數(shù)據(jù)屬性模型與其他案件的數(shù)據(jù)屬性模型進行對比，這樣就能夠判斷嫌疑人是否在作案動機、發(fā)生規(guī)律以及具體特征等方面與其他案件模型相符，也就是說，一旦這一案件的數(shù)據(jù)模型屬性與其他案件的數(shù)據(jù)模型屬性大多相符，那么這些數(shù)據(jù)就可以被確定為犯罪證據(jù)。此外，在不同案件間的共性與差異的基礎(chǔ)上，分類分析還可以實現(xiàn)對于未知數(shù)據(jù)信息或類似數(shù)據(jù)信息的有效預(yù)測，這對于計算機犯罪案件的處理也是很有幫助的。此外，數(shù)據(jù)挖掘分類預(yù)測功能的實現(xiàn)主要依賴決策樹、支持向量機、vsm、logisitic回歸、樸素貝葉斯等幾種，這些算法各有優(yōu)劣，在實際應(yīng)用中需要根據(jù)案件的實際情況進行選擇，例如支持向量機具有很高的分類正確率，因此適合用于特征為線性不可分的案件，而決策樹更容易理解與解釋。
對于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，目前的計算機犯罪取證工作并未形成一個明確而統(tǒng)一的應(yīng)用步驟，因此，我們可以根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的特征與具體功能，對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在計算機犯罪取證中的應(yīng)用提供一個較為可行的具體思路[2]。首先，當(dāng)案件發(fā)生后，一般能夠獲取到海量的原始數(shù)據(jù)，面對這些數(shù)據(jù)，可以利用fp-growth算法、apriori算法等算法進行關(guān)聯(lián)分析，找到案件相關(guān)的潛在有用信息，如犯罪嫌疑人的犯罪動機、案發(fā)時間、作案嫌疑人的基本信息等等。在獲取這些基本信息后，雖然能夠?qū)Π讣幕咎卣饔幸欢ǖ牧私?，但犯罪嫌疑人卻難以通過這些簡單的信息進行確定，因此還需利用決策樹、支持向量機等算法進行分類預(yù)測分析，通過對原始信息的準確分類，可以得到案件的犯罪行為模式（數(shù)據(jù)屬性模型），而通過與其他案件犯罪行為模式的對比，就能夠?qū)Ψ缸锵右扇说木唧w特征進行進一步的預(yù)測，如經(jīng)?；顒拥膱鏊⑿袨榱?xí)慣、分布區(qū)域等，從而縮小犯罪嫌疑人的鎖定范圍，為案件偵破工作帶來巨大幫助。此外，在計算機犯罪案件處理完畢后，所建立的嫌疑人犯罪行為模式以及通過關(guān)聯(lián)分析、分類預(yù)測分析得到的案件信息仍具有著很高的利用價值，因此不僅需要將這些信息存入到專門的數(shù)據(jù)庫中，同時還要根據(jù)案件的結(jié)果對數(shù)據(jù)進行再次分析與修正，并做好犯罪行為模式的分類與標記工作，為之后的案件偵破工作提供更加豐富、詳細的數(shù)據(jù)參考。
總而言之，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)自計算機犯罪取證中的應(yīng)用是借助以各種算法為基礎(chǔ)的關(guān)聯(lián)、分類預(yù)測功能來實現(xiàn)的，而隨著技術(shù)的不斷提升以及數(shù)據(jù)庫中的犯罪行為模式會不斷得到完善，在未來數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)所能夠起到的作用也必將越來越大。
作者:周永杰單位:河南警察學(xué)院信息安全系
數(shù)據(jù)挖掘論文摘要篇六
摘要：大數(shù)據(jù)和智游都是當(dāng)下的熱點，沒有大數(shù)據(jù)的智游無從談“智慧”,數(shù)據(jù)挖掘是大數(shù)據(jù)應(yīng)用于智游的核心，文章探究了在智游應(yīng)用中，目前大數(shù)據(jù)挖掘存在的幾個問題。
隨著人民生活水平的進一步提高，旅游消費的需求進一步上升，在云計算、互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)以及移動智能終端等信息通訊技術(shù)的飛速發(fā)展下，智游應(yīng)運而生。大數(shù)據(jù)作為當(dāng)下的熱點已經(jīng)成了智游發(fā)展的有力支撐，沒有大數(shù)據(jù)提供的有利信息，智游無法變得“智慧”。
旅游業(yè)是信息密、綜合性強、信息依存度高的產(chǎn)業(yè)[1],這讓其與大數(shù)據(jù)自然產(chǎn)生了交匯。2010年，江蘇省鎮(zhèn)江市首先提出“智游”的概念，雖然至今國內(nèi)外對于智游還沒有一個統(tǒng)一的學(xué)術(shù)定義，但在與大數(shù)據(jù)相關(guān)的描述中，有學(xué)者從大數(shù)據(jù)挖掘在智游中的作用出發(fā)，把智游描述為：通過充分收集和管理所有類型和來源的旅游數(shù)據(jù)，并深入挖掘這些數(shù)據(jù)的潛在重要價值信息，然后利用這些信息為相關(guān)部門或?qū)ο筇峁┓?wù)[2]。這一定義充分肯定了在發(fā)展智游中，大數(shù)據(jù)挖掘所起的至關(guān)重要的作用，指出了在智游的過程中，數(shù)據(jù)的收集、儲存、管理都是為數(shù)據(jù)挖掘服務(wù)，智游最終所需要的是利用挖掘所得的有用信息。
2011年，我國提出用十年時間基本實現(xiàn)智游的目標[3],過去幾年，國家旅游局的相關(guān)動作均為了實現(xiàn)這一目標。但是，在借助大數(shù)據(jù)推動智游的可持續(xù)性發(fā)展中，大數(shù)據(jù)所產(chǎn)生的價值卻亟待提高，原因之一就是在收集、儲存了大量數(shù)據(jù)后，對它們深入挖掘不夠，沒有發(fā)掘出數(shù)據(jù)更多的價值。
智游的發(fā)展離不開移動網(wǎng)絡(luò)、物聯(lián)網(wǎng)、云平臺。隨著大數(shù)據(jù)的不斷發(fā)展，國內(nèi)許多景區(qū)已經(jīng)實現(xiàn)wi-fi覆蓋，部分景區(qū)也已實現(xiàn)人與人、人與物、人與景點之間的實時互動，多省市已建有旅游產(chǎn)業(yè)監(jiān)測平臺或旅游大數(shù)據(jù)中心以及數(shù)據(jù)可視化平臺，從中進行數(shù)據(jù)統(tǒng)計、行為分析、監(jiān)控預(yù)警、服務(wù)質(zhì)量監(jiān)督等。通過這些平臺，已基本能掌握跟游客和景點相關(guān)的數(shù)據(jù)，可以實現(xiàn)更好旅游監(jiān)控、產(chǎn)業(yè)宏觀監(jiān)控，對該地的旅游管理和推廣都能發(fā)揮重要作用。
但從智慧化的發(fā)展來看，我國的信息化建設(shè)還需加強。雖然通訊網(wǎng)絡(luò)已基本能保證，但是大部分景區(qū)還無法實現(xiàn)對景區(qū)全面、透徹、及時的感知，更為困難的是對平臺的建設(shè)。在數(shù)據(jù)共享平臺的建設(shè)上，除了必備的硬件設(shè)施，大數(shù)據(jù)實驗平臺還涉及大量部門，如政府管理部門、氣象部門、交通、電子商務(wù)、旅行社、旅游網(wǎng)站等。如此多的部門相關(guān)聯(lián)，要想建立一個完整全面的大數(shù)據(jù)實驗平臺，難度可想而知。
大數(shù)據(jù)時代缺的不是數(shù)據(jù)，而是方法。大數(shù)據(jù)在旅游行業(yè)的應(yīng)用前景非常廣闊，但是面對大量的數(shù)據(jù)，不懂如何收集有用的數(shù)據(jù)、不懂如何對數(shù)據(jù)進行挖掘和利用，那么“大數(shù)據(jù)”猶如礦山之中的廢石。旅游行業(yè)所涉及的結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，通過云計算技術(shù)，對數(shù)據(jù)的收集、存儲都較為容易，但對數(shù)據(jù)的挖掘分析則還在不斷探索中。大數(shù)據(jù)的挖掘常用的方法有關(guān)聯(lián)分析，相似度分析，距離分析，聚類分析等等，這些方法從不同的角度對數(shù)據(jù)進行挖掘。其中，相關(guān)性分析方法通過關(guān)聯(lián)多個數(shù)據(jù)來源，挖掘數(shù)據(jù)價值。但針對旅游數(shù)據(jù)，采用這些方法挖掘數(shù)據(jù)的價值信息，難度也很大，因為旅游數(shù)據(jù)中冗余數(shù)據(jù)很多，數(shù)據(jù)存在形式很復(fù)雜。在旅游非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中，一張圖片、一個天氣變化、一次輿情評價等都將會對游客的旅行計劃帶來影響。對這些數(shù)據(jù)完全挖掘分析，對游客“行前、行中、行后”大數(shù)據(jù)的實時性挖掘都是很大的挑戰(zhàn)。
2017年，數(shù)據(jù)安全事件屢見不鮮，伴著大數(shù)據(jù)而來的數(shù)據(jù)安全問題日益凸顯出來。在大數(shù)據(jù)時代，無處不在的數(shù)據(jù)收集技術(shù)使我們的個人信息在所關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)中心留下痕跡，如何保證這些信息被合法合理使用，讓數(shù)據(jù)“可用不可見”[4],這是亟待解決的問題。同時，在大數(shù)據(jù)資源的開放性和共享性下，個人隱私和公民權(quán)益受到嚴重威脅。這一矛盾的存在使數(shù)據(jù)共享程度與數(shù)據(jù)挖掘程度成反比。此外，經(jīng)過大數(shù)據(jù)技術(shù)的分析、挖掘，個人隱私更易被發(fā)現(xiàn)和暴露，從而可能引發(fā)一系列社會問題。
大數(shù)據(jù)背景下的旅游數(shù)據(jù)當(dāng)然也避免不了數(shù)據(jù)的安全問題。如果游客“吃、住、行、游、娛、購”的數(shù)據(jù)被放入數(shù)據(jù)庫，被完全共享、挖掘、分析，那游客的人身財產(chǎn)安全將會受到嚴重影響，最終降低旅游體驗。所以，數(shù)據(jù)的安全管理是進行大數(shù)據(jù)挖掘的前提。
大數(shù)據(jù)背景下的智游離不開人才的創(chuàng)新活動及技術(shù)支持，然而與專業(yè)相銜接的大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)未能及時跟上行業(yè)需求，加之創(chuàng)新型人才的外流，以及數(shù)據(jù)統(tǒng)計未來3~5年大數(shù)據(jù)行業(yè)將面臨全球性的人才荒，國內(nèi)智游的構(gòu)建還缺乏大量人才。
在信息化建設(shè)上，加大政府投入，加強基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，整合結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，抓取非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，打通各數(shù)據(jù)壁壘，建設(shè)旅游大數(shù)據(jù)實驗平臺；在挖掘方法上，對旅游大數(shù)據(jù)實時性數(shù)據(jù)的挖掘應(yīng)該被放在重要位置；在數(shù)據(jù)安全上，從加強大數(shù)據(jù)安全立法、監(jiān)管執(zhí)法及強化技術(shù)手段建設(shè)等幾個方面著手，提升大數(shù)據(jù)環(huán)境下數(shù)據(jù)安全保護水平。加強人才的培養(yǎng)與引進，加強產(chǎn)學(xué)研合作，培養(yǎng)智游大數(shù)據(jù)人才。
參考文獻
數(shù)據(jù)挖掘論文摘要篇七
由于信息技術(shù)的迅速發(fā)展，現(xiàn)代的檔案管理模式與過去相比，也有了很大的變化，也讓如今的檔案管理模式有了新的挑戰(zhàn)。讓人們對信息即時、大量地獲取是目前檔案管理工作和檔案管理系統(tǒng)急切需要解決的問題。
（一）數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。數(shù)據(jù)挖掘是指從大量的、不規(guī)則、亂序的數(shù)據(jù)中，進行分析歸納，得到隱藏的，未知的，但同時又含有較大價值的信息和知識。它主要對確定目標的有關(guān)信息，使用自動化和統(tǒng)計學(xué)等方法對信息進行預(yù)測、偏差分析和關(guān)聯(lián)分析等，從而得到合理的結(jié)論。在檔案管理中使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，能夠充分地發(fā)揮檔案管理的作用，從而達到良好的檔案管理工作效果。（二）數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析的方法是多種多樣的，其主要方法有以下幾種：1.關(guān)聯(lián)分析。指從已經(jīng)知道的信息數(shù)據(jù)中，找到多次展現(xiàn)的信息數(shù)據(jù)，由信息的說明特征，從而得到具有相同屬性的事物特征。2.分類分析。利用信息數(shù)據(jù)的特征，歸納總結(jié)相關(guān)信息數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫，建立所需要的數(shù)據(jù)模型，從而來識別一些未知的信息數(shù)據(jù)。3.聚類分析。通過在確定的數(shù)據(jù)中，找尋信息的價值聯(lián)系，得到相應(yīng)的管理方案。4.序列分析。通過分析信息的前后因果關(guān)系，從而判斷信息之間可能出現(xiàn)的聯(lián)系。
在進行現(xiàn)代檔案信息處理時，傳統(tǒng)的檔案管理方法已經(jīng)不能滿足其管理的要求，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在這方面確有著顯著的優(yōu)勢。首先，檔案是較為重要的信息記錄，甚至有些檔案的重要性大到無價，因此對于此類的珍貴檔案，相關(guān)的檔案管理人員也是希望檔案本身及其價值一直保持下去。不過越是珍貴的檔案，其使用率自然也就越高，所以其安全性就很難得到保障，在檔案管理中運用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，可以讓檔案的信息數(shù)據(jù)得到分析統(tǒng)計，歸納總結(jié)，不必次次實物查閱，這樣就極大地提升了檔案相關(guān)內(nèi)容的安全性，降低檔案的磨損率。并且可以對私密檔案進行加密，進行授權(quán)查閱，進一步提高檔案信息的安全性。其次，對檔案進行鑒定與甄別，這也是檔案工作中較困難的過程，過去做好這方面的工作主要依靠管理檔案管理員自己的能力和水平，主觀上的因素影響很大，但是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以及時對檔案進行編碼和收集，對檔案進行數(shù)字化的管理和規(guī)劃，解放人力資源，提升檔案利用的服務(wù)水平。第三，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以減少檔案的收集和保管成本，根據(jù)檔案的特點和規(guī)律建立的數(shù)據(jù)模型能為之后的工作人員建立一種標準，提升了檔案的鑒定效率。
（一）檔案信息的收集。在實施檔案管理工作時，首先需要對檔案信息數(shù)據(jù)的收集?？梢赃\用相關(guān)檔案數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)資料，進行科學(xué)的分析，制定科學(xué)的說明方案，對確定的數(shù)據(jù)集合類型和一些相關(guān)概念的模型進行科學(xué)說明，利用這些數(shù)據(jù)說明，建立準確的數(shù)據(jù)模型，并以此數(shù)據(jù)模型作為標準，為檔案信息的快速分類以及整合奠定基礎(chǔ)。例如，在體育局的相關(guān)網(wǎng)站上提供問卷，利用問卷來得到的所需要的信息數(shù)據(jù)，導(dǎo)入數(shù)據(jù)庫中，讓數(shù)據(jù)庫模型中保有使用者的相關(guān)個人信息，通過對使用者的信息數(shù)據(jù)進行說明，從而判斷使用者可能的類型，提升服務(wù)的準確性。因此，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)為檔案信息的迅速有效收集，為檔案分類以及后續(xù)工作的順利展開，提供了有利條件，為個性化服務(wù)的實現(xiàn)提供了保證。（二）檔案信息的分類。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)具有的屬性分析能力，可以將數(shù)據(jù)庫中的信息進行分門別類，將信息的對象通過不同的特征，規(guī)劃為不同的分類。將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)運用到檔案管理中時，可以簡單快速地找到想要的檔案數(shù)據(jù)，能根據(jù)數(shù)據(jù)中使用者的相關(guān)數(shù)據(jù)，找尋使用者在數(shù)據(jù)庫中的信息，使用數(shù)據(jù)模型的分析能力，分析出使用者的相關(guān)特征。利如，在使用者上網(wǎng)使用網(wǎng)址時，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以充分利用使用者的搜索數(shù)據(jù)以及網(wǎng)站的訪問記錄，自動保存用戶的搜索信息、搜索內(nèi)容、下載次數(shù)、時間等，得到用戶的偏好和特征，對用戶可能存在的需求進行預(yù)測和分類，更加迅速和準確的，為用戶提供個性化的服務(wù)。（三）檔案信息的整合。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以對新舊檔案的信息進行整合處理，可以較為簡單地將“死檔案”整合形成為“活檔案”，提供良好的檔案信息和有效的檔案管理。例如，對于企事業(yè)單位而言，培訓(xùn)新員工的成本往往比聘請老員工的成本要高出很多。對老員工的檔案信息情況進行全體整合，使檔案資源充分發(fā)揮作用，將檔案數(shù)據(jù)進行總結(jié)和規(guī)劃，根據(jù)數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系確定老員工流失的原因，然后建立清晰、明白的數(shù)據(jù)庫，這樣可以防止人才流失，也能大大提高檔案管理的效率。
綜上所述，在這個信息技術(shù)迅速跳躍發(fā)展的時代，將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)運用到檔案管理工作中是時代發(fā)展的需求與必然結(jié)果。利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，可以使檔案管理工作的效率大大提升，不僅減少了搜索檔案信息的時間，節(jié)省人力物力，避免資源的浪費，還能幫助用戶在海量的信息數(shù)據(jù)中，快速找到所需的檔案數(shù)據(jù)信息。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的運用，使靜態(tài)的檔案信息變成了可以“主動”為企事業(yè)單位的發(fā)展，提供有效的個性化服務(wù)的檔案管家，推動了社會的快速發(fā)展。
[2]宇然，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)研究以及在檔案計算機管理系統(tǒng)中的應(yīng)用[d].沈陽工業(yè)大學(xué)，20xx.
[3]吳秀霞，關(guān)于檔案管理方面的數(shù)據(jù)挖掘分析及應(yīng)用探討[j].經(jīng)營管理者，20xx:338.
數(shù)據(jù)挖掘論文摘要篇八
：中醫(yī)臨床理論多是由著名醫(yī)家的經(jīng)驗升華形成的，反映了臨床上不同學(xué)術(shù)派系以及不同學(xué)科的優(yōu)勢特征，但這其中不免摻雜了個人主觀經(jīng)驗，因此本文就中醫(yī)臨床理論研究中醫(yī)病案為基礎(chǔ)，對應(yīng)用病案數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果來總結(jié)和重建中醫(yī)臨床理論的方式進行了探討，認為該方法可為完善中醫(yī)臨床理論提供客觀的數(shù)據(jù)支持，使中醫(yī)臨床理論的來源更具有科學(xué)性。
科研一體化中醫(yī)臨床理論決定著中醫(yī)臨床學(xué)科的發(fā)展水平，是中醫(yī)臨床發(fā)展的動力。從古至今，中醫(yī)名醫(yī)名家輩出，他們的臨床經(jīng)驗和學(xué)術(shù)思想不斷提煉升華，逐步形成了傳統(tǒng)的中醫(yī)臨床理論。新中國成立以來，中醫(yī)不斷汲取最新的科技成果，進行了大量臨床實踐，而中醫(yī)臨床理論發(fā)展緩慢，己經(jīng)成為制約當(dāng)代中醫(yī)學(xué)術(shù)發(fā)展的瓶頸，對如何開拓中醫(yī)臨床理論的研究，可謂見仁見智，但各種新的臨床理論常常裹挾著“各家學(xué)說”。在當(dāng)今大數(shù)據(jù)和信息技術(shù)發(fā)達的背景下，運用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對中醫(yī)病案進行大數(shù)據(jù)分析，客觀揭示當(dāng)前中醫(yī)臨床理論的本來面目，盡可能減少個人見解的偏倚，對于推動中醫(yī)臨床理論發(fā)展具有重要的現(xiàn)實意義，本文就基于病案數(shù)據(jù)挖掘的中醫(yī)臨床理論重建進行探討如下。
1.1中醫(yī)古典文獻是傳統(tǒng)中醫(yī)臨床理論的基礎(chǔ)
眾所周知，中醫(yī)之所以能夠屹立千年不倒，很大一部分原因是因為其有獨特的理論體系，而在這其中，中醫(yī)古典文獻做出的貢獻應(yīng)該是第一位的。因為這些古典文獻的記載和流傳，為后世的醫(yī)家提供了參考和借鑒，使得我們從前人的思維上不斷創(chuàng)新，與臨床進行有機結(jié)合，不斷研究出新的適合于當(dāng)前時代的臨床理論。例如，中醫(yī)學(xué)無論在理論研究還是在臨床治療方面的豐富，許多根本性的理論都是源自于《內(nèi)經(jīng)》。該書創(chuàng)立了藏象、經(jīng)絡(luò)、診法等各方面的理論[1]，勾畫了中醫(yī)理論的雛形，構(gòu)建了中醫(yī)理論體系的基本框架。到后期東漢時期張仲景的《傷寒論》則是創(chuàng)造了以六經(jīng)辨證和臟腑辨證為主的局面，其所倡導(dǎo)的“觀其脈證，知犯何逆，隨證治之”使得辨證論治登上新的高度。到了金元時期，就是百家爭鳴的時代，這期間以金元四大家為主的學(xué)派開始萌生，留下了許多可供后世醫(yī)家參考的古典文獻并創(chuàng)建了不同的臨床理論，而明清時期以葉天士和吳鞠通為首確立的衛(wèi)氣營血和三焦辨證，使溫病學(xué)的辨證理論逐步趨于完善，至今仍是指導(dǎo)臨床治療溫?zé)岵〉睦碚撘罁?jù)?？傊瑐鹘y(tǒng)中醫(yī)臨床理論的構(gòu)建和完善，離不開前人的摸索與貢獻，也得益于著名醫(yī)學(xué)家創(chuàng)建的傳統(tǒng)中醫(yī)理論，使得我們現(xiàn)在的中醫(yī)體系不斷的飽滿和充實。
1.2當(dāng)代著名中醫(yī)的臨床經(jīng)驗不斷提升為中醫(yī)臨床理論
傳統(tǒng)中醫(yī)的臨床理論，在很大程度上展示著著名醫(yī)家的臨床經(jīng)驗。在中醫(yī)理論與實踐發(fā)展的相互促進過程中，當(dāng)代醫(yī)家通過讀書、臨證、心悟?qū)嵺`經(jīng)驗不斷總結(jié)并升華為理論，又在實踐中不斷完善既有的理論，成為中醫(yī)理論發(fā)展的重要途徑和模式，而當(dāng)代中醫(yī)理論的發(fā)展則需要將傳統(tǒng)理論與現(xiàn)代實踐相互融合起來。例如上世紀60年代時，面對中醫(yī)基礎(chǔ)理論中新的思想相對匱乏的這一局面，鄧鐵濤結(jié)合其治療的臨床經(jīng)驗，首次提出了“五臟相關(guān)學(xué)說”。盡管當(dāng)時的理論準備并不完善，但是這一理論的提出，在很大程度上完善并且取代了“五行學(xué)說”中某些模糊性和不確定性，并且隨著時代的發(fā)展，逐漸驗證了鄧老的這一經(jīng)驗的正確性，也成為指導(dǎo)中醫(yī)臨床理論的一大重要體系[2]。又如，腦出血這一現(xiàn)代疾病在古代名為中風(fēng)，多數(shù)是“從風(fēng)而治”，認為肝臟與中風(fēng)的關(guān)系最為密切。隨著時代的推進，自20世紀80年代以來，許多學(xué)者根據(jù)微觀辨證和中醫(yī)理論“離經(jīng)之血便是瘀”，提出急性出血中風(fēng)屬中醫(yī)血證，瘀血阻滯是急性期腦出血的最基本病機，是治療的關(guān)鍵所在[3]。故現(xiàn)代中醫(yī)臨床治療上多以活血化瘀法治療腦出血、腦梗塞這一系列疾病。若是仔細研讀傳統(tǒng)中醫(yī)臨床理論后，我們不難得出其構(gòu)成和完善離不開當(dāng)代著名醫(yī)家的臨床經(jīng)驗，它是在歷經(jīng)歲月的洗禮下不斷塑造成型的。
1.3傳統(tǒng)中醫(yī)臨床理論不斷將現(xiàn)代醫(yī)學(xué)相關(guān)內(nèi)容中醫(yī)化
傳統(tǒng)中醫(yī)臨床理論不斷吸收現(xiàn)代醫(yī)學(xué)的理論，將其相關(guān)內(nèi)容不斷中醫(yī)化，將病人的各種證型通過五臟辨證、陰陽五行辨證以及八綱辨證劃分得越來越細化，以提供病人在中醫(yī)臨床上治療的理論依據(jù)。中醫(yī)吸取了現(xiàn)代醫(yī)學(xué)理論后正在不斷壯大其內(nèi)容，現(xiàn)代醫(yī)學(xué)相關(guān)內(nèi)容中醫(yī)化在許多難治疾病的辨證治療中都起到了良好的指導(dǎo)作用[4]。如艾滋病是古代傳統(tǒng)中醫(yī)辨證論治的空白，通過對艾滋病中醫(yī)病因病機、證候規(guī)律、治法方藥的系統(tǒng)研究，提出了“艾毒傷元”“脾為樞機”“氣虛為本”的病因病機學(xué)說，確立了艾滋病“培元解毒”“益氣健脾”的治療原則，為中醫(yī)藥防治艾滋病奠定了理論基礎(chǔ)，為進一步提高艾滋病的中醫(yī)藥臨床診療效果提供理論依據(jù)[5]。
2.1中醫(yī)主流理論不突出且與時俱進力度不夠
不可否認的是，當(dāng)代的中醫(yī)臨床理論發(fā)展也是存在諸多不足的，中醫(yī)理論的完善和發(fā)展是中華五千年來集體智慧的結(jié)晶，個別醫(yī)家提出的臨床理論可能各有千秋，其所立的角度和思維也不盡相同。例如，同是治療輸卵管阻塞這一疾病時，朱南孫教授認為多是由于濕蘊沖任所致，其用自擬的清熱利濕方來進行治療；而李廣文教授則認為這一疾病多是由于瘀血阻絡(luò)為主，治療上以活血祛瘀為法，擬通任種子湯進行治療[6]。又如對于“和解法”這一治療方法的理解，當(dāng)代名醫(yī)蒲輔周老先生認為“寒熱并用，補瀉合劑，表里雙解，苦辛分消，調(diào)和氣血，皆謂和解”。而方和謙教授則認為“在治法上扶正祛邪，表里兼顧，此法就為和解法”。不同的醫(yī)家在面對不同的疾病，甚至是不同的理法方藥時，所持的看法常常是“各家學(xué)說”，這就導(dǎo)致了當(dāng)前中醫(yī)臨床理論發(fā)展比較混亂，不能全面地體現(xiàn)中國五千年來發(fā)展過程中的中醫(yī)主流理論。目前中醫(yī)基礎(chǔ)理論還存在一個缺陷就是它的與時俱進力度還不夠，很多古代經(jīng)典方藥的主治病癥，在當(dāng)今時代已經(jīng)不再多見了。比如蛔蟲導(dǎo)致的蛔厥這一致病因素在現(xiàn)代已經(jīng)不再常見，對應(yīng)的烏梅丸的主要適應(yīng)病癥也不再是蛔厥；在針對沒有明顯臨床表現(xiàn)的疾病如乙肝時，按傳統(tǒng)中醫(yī)往往體現(xiàn)出“無證可治”的狀態(tài)；傳統(tǒng)的診斷與現(xiàn)代檢查相結(jié)合的力度也不夠，中醫(yī)臨床基礎(chǔ)理論在某些程度上忽略了其與生化、b超、x光、ct等現(xiàn)代檢查結(jié)果的結(jié)合，并沒有用中醫(yī)理論對其做一合理的陳述；且現(xiàn)在臨床上很多中藥的藥理作用、性味歸經(jīng)的研究作用還不夠深入、細致，其作用不能在微觀上得以解釋。這些都導(dǎo)致了臨床上很多情況沒有從中醫(yī)理論來認識中醫(yī)，不是“以中解中”，而是“以西解中”，形成了臨床拋棄中醫(yī)理論的狀態(tài)[7]。由于中醫(yī)學(xué)是一門實踐性很強的學(xué)科，它是在哲學(xué)辨證的思想指導(dǎo)下，與臨床經(jīng)驗不斷結(jié)合，這與西醫(yī)知識體系相比較，難免存在一定的滯后性，這都會使得中醫(yī)臨床理論發(fā)展相對的落后。
2.2部分中醫(yī)理論帶有權(quán)威專家的“個人學(xué)說”偏見
傳統(tǒng)中醫(yī)強調(diào)個人經(jīng)驗和學(xué)說，以中醫(yī)內(nèi)科學(xué)為例，第八版中的腦系疾病在第九版中已經(jīng)刪除，其涉及到的各種腦系疾病大多數(shù)歸屬于心系疾病與肝系疾病。根據(jù)其版本的不同，我們可以明顯看出其凸顯的中心內(nèi)容及其思想不同，其多是體現(xiàn)編著者的理論思想，在一定程度上并沒有客觀地揭示疾病的本質(zhì)，治療理論也不夠完善，一部分內(nèi)容與最新研究得出的論文理論不符，這使得當(dāng)代中醫(yī)臨床理論在某些程度上，帶有權(quán)威專家的“個人學(xué)說”色彩。由于現(xiàn)代西方先進的科技文化流入，使得中醫(yī)在一定程度上備受質(zhì)疑，而正是因為人們對于中醫(yī)理論的一些偏見，才使得中醫(yī)長期讓人詬病。
3.1臨床理論應(yīng)具有真實性與系統(tǒng)性
中醫(yī)臨床理論的發(fā)展方形應(yīng)當(dāng)是建立在客觀并且真實的臨床實踐基礎(chǔ)上，從一次次臨床實踐中得出。由于歷史時代的原因以及假設(shè)推理、模式建設(shè)的廣泛使用，當(dāng)代中醫(yī)臨床理論中理論與假說并存的現(xiàn)象較為普遍，如中醫(yī)的五運六氣學(xué)說對現(xiàn)代疫病預(yù)測和人體各經(jīng)絡(luò)臟腑在時間上對于人體治病效果的不同等，就需要我們在扎實的文獻與臨床實踐基礎(chǔ)上，對醫(yī)案進行認真總結(jié)，利用科學(xué)的方法深入挖掘，開展中醫(yī)理論的去偽存真研究，以促進中醫(yī)理論的科學(xué)與健康發(fā)展。另外，傳統(tǒng)的中醫(yī)臨床治療上所用的理法方藥，多是根據(jù)個人經(jīng)驗所進行的。隨著科技的不斷發(fā)展與時代的不斷進步，當(dāng)代的中醫(yī)臨床理論應(yīng)該在成功的中醫(yī)醫(yī)案上進行系統(tǒng)的總結(jié)，不斷挖掘和研究其微觀的結(jié)構(gòu)，并隨著年月的更迭不斷更新，不斷完善，使其具有科學(xué)性和理論依據(jù)。同時，對近年來興起的傳染性非典型肺炎、艾滋病、禽流感等古人所沒有經(jīng)歷過的疾病的診治，中醫(yī)就其病因病機的認識以及探究相應(yīng)的診療方法，無疑也是一種理論上的創(chuàng)新[8]。通過對其進行深一層次的研究和發(fā)現(xiàn)，歸納出合適的治則治法，找到針對這一疾病的理法方藥，使其更具有系統(tǒng)性，使得臨床上中醫(yī)治病可以循序漸進，注重整體，也是當(dāng)代臨床理論的一大發(fā)展方向。
3.2臨床理論具有信息化的特點并可持續(xù)拓展
隨著時代的進步，當(dāng)代的中醫(yī)臨床理論可以通過網(wǎng)絡(luò)等方式進行共享，在大數(shù)據(jù)的這一時代背景下，隨著病案的不斷報道與積累，可以將各類成功的中醫(yī)醫(yī)案進行統(tǒng)計和挖掘，其結(jié)果也會不斷進行更新和發(fā)展。不同的醫(yī)家對于某一疾病的認識角度可能不同，其表現(xiàn)在病位、病性、病勢和證候的判斷標準也不一樣，因此方藥規(guī)律也不一樣。而通過統(tǒng)計某一中醫(yī)或西醫(yī)疾病的較大樣本病例，并對其進行數(shù)據(jù)挖掘，可以得出整個中醫(yī)群體對于這一疾病診治的證候分布、治則治法、處方用藥等的規(guī)律，甚至可以根據(jù)統(tǒng)計的結(jié)果探索出新的方藥，分析他們的共同點和所在差異。將中醫(yī)臨床理論具有信息化的這一特點不斷地拓展下去，通過計算機等客觀科學(xué)的手段進行分析，與主觀的名老中醫(yī)傳承模式相比，更具客觀性，更容易被臨床醫(yī)生接受，對各種疾病的中醫(yī)臨床用藥也更具有指導(dǎo)價值。
4.1病案研究是中醫(yī)理論發(fā)展的重要基礎(chǔ)
在當(dāng)今大數(shù)據(jù)的時代背景下，中醫(yī)固有的傳統(tǒng)整體論科學(xué)特征有了越來越多的可供改變的空間。這種變化既為其按照自身特有的規(guī)律發(fā)展特點帶來了機遇，也給未來中醫(yī)理論的發(fā)展提出了挑戰(zhàn)。同時，學(xué)習(xí)醫(yī)案研究也是中醫(yī)學(xué)相關(guān)大學(xué)生們應(yīng)該學(xué)習(xí)的一項內(nèi)容。閱讀醫(yī)案是必要的訓(xùn)練，也是中醫(yī)入門的方法之一。醫(yī)案的故事性引人入勝，在自然而然中接受中醫(yī)思維方法和傳統(tǒng)文化知識，同時醫(yī)案中所呈現(xiàn)的名醫(yī)風(fēng)范，醫(yī)德對學(xué)生起到潛移默化的影響，并培養(yǎng)對專業(yè)的熱愛[9]。病案客觀、真實地直接記錄疾病診斷和治療過程，醫(yī)案研究作為中醫(yī)理論發(fā)展過程中至關(guān)重要的一環(huán)，是中醫(yī)理論發(fā)展的重要基礎(chǔ)，以研究病案為基礎(chǔ)，對于中醫(yī)理論的形成和臨床上中醫(yī)積累經(jīng)驗，都起到了一定的輔助提升作用。
4.2數(shù)據(jù)挖掘方法是中醫(yī)理論發(fā)展的現(xiàn)代技術(shù)手段
利用多種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對中醫(yī)病案中的有關(guān)信息行進行歸納、整理，是近年來傳承中醫(yī)臨床經(jīng)驗的重要方法之一[10]。通過對同一種疾病的病案進行數(shù)據(jù)挖掘以分析醫(yī)者的思路和探索其用藥的。方法，對中醫(yī)臨床病案進行規(guī)范化的整理，能夠深入總結(jié)其臨床經(jīng)驗，挖掘隱藏在大量病案背后的診治規(guī)律，甚至探索出新的方藥配伍，為中醫(yī)理論的發(fā)展提供一定的科學(xué)依據(jù)的同時，使得中醫(yī)理論的發(fā)展越來越現(xiàn)代化，不僅僅只是停留在以前的靠讀書和個人經(jīng)驗的結(jié)合，也為廣大的中醫(yī)在日后的臨床治療上提供了新的思路和方向。
4.3臨床實踐推動理論發(fā)展，賦予轉(zhuǎn)化醫(yī)學(xué)新的內(nèi)涵
目前，我們通過并按數(shù)據(jù)挖掘來總結(jié)一些中醫(yī)對于治療同一種疾病所采取的診斷和用藥，可以獲得新的思路，并且為完善我們現(xiàn)有的中醫(yī)理論基礎(chǔ)可以提供可靠的理論支持。采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對中醫(yī)學(xué)術(shù)思想和臨證經(jīng)驗進行研究，可以全面解析其中的規(guī)律，分析中醫(yī)個體化診療信息特征，提煉出臨證經(jīng)驗中蘊藏的新理論、新力法，可以實現(xiàn)經(jīng)驗的有效總結(jié)與傳承[11]。與此同時，要求我們用發(fā)展的眼光將現(xiàn)代的科技手段整合加入到傳統(tǒng)的中醫(yī)學(xué)理論中去，推陳出新，通過臨床實踐與基礎(chǔ)理論的不斷結(jié)合，不斷完善，推動祖國醫(yī)學(xué)現(xiàn)代化，譜寫有關(guān)于中醫(yī)學(xué)在轉(zhuǎn)化醫(yī)學(xué)上新的篇章。
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數(shù)據(jù)挖掘論文摘要篇九
：隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)也應(yīng)運而生。為了高效有序的醫(yī)療信息管理，需要加強數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在醫(yī)療信息管理中的實際應(yīng)用，從而提升醫(yī)院的管理水平，為醫(yī)院的管理工作及資源的合理配置提供多樣化發(fā)展的可能性。筆者將針對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在醫(yī)療信息管理中的應(yīng)用這一課題進行相應(yīng)的探究，從而提出合理的改進建議。
：挖掘技術(shù)；醫(yī)療信息管理；應(yīng)用方式
數(shù)據(jù)挖掘作為一種數(shù)據(jù)信息再利用的有效技術(shù)，能夠有效地為醫(yī)院的管理決策提供重要信息。它以數(shù)據(jù)庫、人工智能以及數(shù)理統(tǒng)計為主要技術(shù)支柱進行技術(shù)管理與決策。而在醫(yī)療信息管理過程之中應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠較好地針對醫(yī)療衛(wèi)生信息進行整理與歸類來建立管理模型，形成有效的總結(jié)數(shù)據(jù)的同時能夠為醫(yī)療工作的高效進行提供有價值的信息。所以筆者將以數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在醫(yī)療信息管理中的應(yīng)用為著手點，從而針對其應(yīng)用現(xiàn)狀進行探究，以此提出加強數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在醫(yī)療信息管理中應(yīng)用的具體措施，希望能夠在理論層面上推動醫(yī)療信息管理工作的飛躍。
數(shù)據(jù)挖掘是結(jié)合信息收集技術(shù)、人工智能處理技術(shù)以及分析檢測技術(shù)等所形成的功能強大的技術(shù)。它能夠?qū)崿F(xiàn)對于數(shù)據(jù)的收集、問題的定義與處理，并且能夠較好地對于結(jié)果進行解釋與評估。在醫(yī)療信息管理工作進行的過程之中，應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以較好地加強醫(yī)療信息數(shù)據(jù)模型的建立，同時以多種形式出現(xiàn)，例如文字信息、基本信號信息、圖像收集等，也能夠用來進行醫(yī)療信息的科普與宣傳。并且，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在醫(yī)療信息中所體現(xiàn)出的應(yīng)用方式有所不同，在數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用過程之中，既可以針對同一類的實物反應(yīng)出共同性質(zhì)的基本特征，同時也能夠根據(jù)具有一定關(guān)聯(lián)性的事物信息來探究差異。這些功能不僅僅能夠在醫(yī)療信息的管理層面上給予醫(yī)療人員較大的信息管理指導(dǎo)，同時在實際的醫(yī)療診斷過程之中，也可以向醫(yī)生提供患者的患病信息，并且輔助治療的進行[1]。所以，在醫(yī)療信息管理中應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)不僅僅能夠推動醫(yī)療信息管理水平的提升，也是醫(yī)院實現(xiàn)現(xiàn)代化、信息化建設(shè)的重要體現(xiàn)，需要從根本上明確醫(yī)療信息管理應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的必要性與基本內(nèi)涵，從而針對醫(yī)院的管理現(xiàn)狀實現(xiàn)其管理方式與技術(shù)應(yīng)用的轉(zhuǎn)變與優(yōu)化。
2.1實現(xiàn)建模環(huán)節(jié)以及數(shù)據(jù)收集環(huán)節(jié)的優(yōu)化
在應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的過程之中，必須基于數(shù)據(jù)庫信息的基礎(chǔ)之上，其數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)才能夠進行相應(yīng)的規(guī)律探究與信息分析，所以需要在源頭處加強數(shù)據(jù)收集環(huán)節(jié)以及建模環(huán)節(jié)的優(yōu)化。以醫(yī)院中醫(yī)部門為例，在對于中醫(yī)處方經(jīng)驗的挖掘方法使用過程之中，需要針對不同的藥物進行關(guān)聯(lián)性建模，比如數(shù)據(jù)庫中有基礎(chǔ)性藥物，針對藥物進行頻數(shù)和次數(shù)的統(tǒng)計，然后以此類推，將所有藥物都按照出現(xiàn)的頻數(shù)進行降數(shù)排列，從而探究參考價值。建模環(huán)節(jié)以及數(shù)據(jù)收集環(huán)節(jié)是醫(yī)療信息管理過程的根本，所以需要做好對于建模環(huán)節(jié)以及數(shù)據(jù)收集環(huán)節(jié)的優(yōu)化，才能夠為數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用奠定相應(yīng)的基礎(chǔ)[2]。
2.2細化數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用類別
想要在醫(yī)療信息管理過程之中，加強對于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的有效應(yīng)用，就需要從數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用類別處進行著手，從而提升技術(shù)應(yīng)用的針對性與有效性。常見的技術(shù)應(yīng)用類別有：醫(yī)院資源配置方面、病患區(qū)域管理方面、醫(yī)療衛(wèi)生質(zhì)量管理方面、醫(yī)療急診管理方面、醫(yī)院經(jīng)濟管理方面以及醫(yī)療衛(wèi)生常見病宣傳方面等，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)都可以在這些類別之中實現(xiàn)應(yīng)用，但是在應(yīng)用的過程之中也有所不同。以病房區(qū)域管理為例，在應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)之前，首先需要明確不同的科室狀況以及病房區(qū)域分配狀況等，加強病患區(qū)域的指標分析，因為病房管理不僅僅影響到科室的工作效率與工作效果，同時也是醫(yī)療物資分配與人員編制的主要參考標準。其次利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠較好地實現(xiàn)不同科室工作效率、質(zhì)量管理質(zhì)量以及經(jīng)濟收益等多種指標的評估，建立其科室的運營模型，從而實現(xiàn)科室的又好又快發(fā)展。比如使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)建立其病區(qū)管理的標準模型以及統(tǒng)計指標，從而計算出科室動態(tài)的工作模型以及病床動態(tài)的周轉(zhuǎn)次數(shù)等[3]。另外在醫(yī)療質(zhì)量管理過程之中，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)提供的不僅僅是資料數(shù)據(jù)的參考以及疾病的診斷，也能夠針對臨床的治療效果進行分析與評價，并且能夠預(yù)測治療狀況：可以利用醫(yī)院的醫(yī)療數(shù)據(jù)庫，對于病人的基本患病信息進行分類，從而比對死亡率、治愈率等多個數(shù)據(jù)，實現(xiàn)治療方案的制訂。而在醫(yī)療質(zhì)量管理過程之中也有很多的影響因素，例如基礎(chǔ)醫(yī)療設(shè)備、病床周轉(zhuǎn)次數(shù)、病種治愈記錄等，所以也可以利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來進一步加強其多種數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性，從而為提升醫(yī)院的社會效益與經(jīng)濟效益提出合理的參考性建議。
2.3明確數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用方向
醫(yī)院加強數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用方向的探索上，可以從客戶拓展這個角度出發(fā)實現(xiàn)對于醫(yī)療信息管理。例如通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)多方進行患者信息比對，同時制訂完善的醫(yī)療服務(wù)影響策略方式，加強對于客戶行為的分析；在數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)之上，增強其技術(shù)應(yīng)用的實用性，在分析的基礎(chǔ)之上比對自身的競爭優(yōu)勢，實現(xiàn)醫(yī)院資源的合理規(guī)劃與合理配置，例如藥品、資金以及疾病診斷等，從而實現(xiàn)經(jīng)營狀況的優(yōu)化。目前醫(yī)院也逐步向現(xiàn)代化、信息化方向發(fā)展，無論是信息管理還是醫(yī)療技術(shù)方面，醫(yī)院都已經(jīng)成為了一個信息化的綜合行業(yè)體系，所以在加強數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用的過程之中，還需要加強數(shù)據(jù)信息的管理，實現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果的維護，從而提升醫(yī)院的決策能力，實現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的高效應(yīng)用。
醫(yī)院在目前的醫(yī)療信息管理過程之中，還有很大的發(fā)展空間，需要綜合利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，實現(xiàn)其信息管理水平的提升。通過明確數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用方向、應(yīng)用類別以及建模數(shù)據(jù)環(huán)節(jié)的優(yōu)化等，促進醫(yī)院管理水平的提升，實現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用效果的提升。
[2]廖亮。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在醫(yī)療信息管理中的應(yīng)用[j].中國科技信息，20xx(11):54,56.
數(shù)據(jù)挖掘論文摘要篇十
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數(shù)據(jù)挖掘論文摘要篇十一
在電子商務(wù)中運用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，對服務(wù)器上的日志數(shù)據(jù)、用戶信息和訪問鏈接信息進行數(shù)據(jù)挖掘，有效了解客戶的購買欲望，從而調(diào)整電子商務(wù)平臺，最終實現(xiàn)利益更大化。本文旨在了解電子商務(wù)中的數(shù)據(jù)源有哪些，發(fā)掘數(shù)據(jù)挖掘在電子商務(wù)中的具體作用，從而為數(shù)據(jù)挖掘的具體設(shè)計奠定基礎(chǔ)。
一、電子商務(wù)中數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)源
1.服務(wù)器日志數(shù)據(jù)客戶在訪問網(wǎng)站時，就會在服務(wù)器上產(chǎn)生相應(yīng)的服務(wù)器數(shù)據(jù)，這些文件主要是日志文件。而日志文件又可分為ser-vicelogs、errorlogs、cookielogs。其中servicelogs文件格式是最常用的標準公用日志文件格式，也是標準組合日志文件格式。標準公用日志文件的格式存儲關(guān)于客戶連接的物理信息。標準組合日志文件格式主要包含關(guān)于日志文件元信息的指令，如版本號，會話監(jiān)控開始和結(jié)束的日期等。在日志文件中，cookielogs日志文件是很重要的日志文件，是服務(wù)器為了自動追蹤網(wǎng)站訪問者，為單個客戶瀏覽器生成日志[1]。
2.客戶登記信息
客戶登記信息是指客戶通過web頁輸入的、并提交給服務(wù)器的相關(guān)用戶信息，這些信息通常是關(guān)于用戶的常用特征。
在web的數(shù)據(jù)挖掘中，客戶登記信息需要和訪問日志集成，以提高數(shù)據(jù)挖掘的準確度，使之能更進一步的了解客戶。
頁面的超級鏈接
輔之以監(jiān)視所有到達服務(wù)器的數(shù)據(jù)，提取其中的http請求信息。此部分數(shù)據(jù)主要來自瀏覽者的點擊流，用于考察用戶的行為表現(xiàn)。網(wǎng)絡(luò)底層信息監(jiān)聽過濾指監(jiān)聽整個網(wǎng)絡(luò)的所有信息流量，并根據(jù)信息源主機、目標主機、服務(wù)協(xié)議端口等信息過濾掉垃圾數(shù)據(jù)，然后進行進一步的處理，如關(guān)鍵字的搜索等，最終將用戶感興趣的數(shù)據(jù)發(fā)送到給定的數(shù)據(jù)接受程序存儲到數(shù)據(jù)庫中進行分析統(tǒng)計。
二、web數(shù)據(jù)挖掘在電子商務(wù)中的應(yīng)用通過對數(shù)據(jù)源的原始積累、仔細分析，再利用數(shù)據(jù)發(fā)掘技術(shù)，最終達到為企業(yè)為用戶服務(wù)的目的，而這些服務(wù)主要有以下幾種。
1.改進站點設(shè)計，提高客戶訪問的興趣對客戶來說，傳統(tǒng)客戶與銷售商之間的空間距離在電子商務(wù)中已經(jīng)不存在了，在internet上，每一個銷售商對于客戶來說都是一樣的，那么如何使客戶在自己的銷售站點上駐留更長的時間，對銷售商來說將是一個挑戰(zhàn)。為了使客戶在自己的網(wǎng)站上駐留更長的時間，就應(yīng)該對客戶的訪問信息進行挖掘，通過挖掘就能知道客戶的瀏覽行為，從而了解客戶的興趣及需求所在，并根據(jù)需求動態(tài)地調(diào)整頁面，向客戶展示一個特殊的頁面，提供特有的一些商品信息和廣告，以使客戶能繼續(xù)保持對訪問站點的興趣。
2.發(fā)現(xiàn)潛在客戶
在對web的客戶訪問信息的挖掘中，利用分類技術(shù)可以在internet上找到未來的潛在客戶。獲得這些潛在的客戶通常的市場策略是：先對已經(jīng)存在的訪問者進行分類。對于一個新的訪問者，通過在web上的分類發(fā)現(xiàn)，識別出這個客戶與已經(jīng)分類的老客戶的一些公共的描述，從而對這個新客戶進行正確的歸類。然后從它所屬類判斷這個新客戶是否為潛在的購買者，決定是否要把這個新客戶作為潛在的客戶來對待。
客戶的類型確定后，就可以對客戶動態(tài)地展示web頁面，頁面的內(nèi)容取決于客戶與銷售商提供的產(chǎn)品和服務(wù)之間的關(guān)聯(lián)。
對于一個新的客戶，如果花了一段時間瀏覽市場站點，就可以把此客戶作為潛在的客戶并向這個客戶展示一些特殊的頁面內(nèi)容。
3.個性化服務(wù)
根據(jù)網(wǎng)站用戶的訪問情況，為用戶提供個性化信息服務(wù)，這是許多互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用，尤其是互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)或電子商務(wù)(網(wǎng)站)所追求的目標。根據(jù)用戶的訪問行為和檔案向使用者進行動態(tài)的推薦，對許多應(yīng)用都有很大的吸引力。web日志挖掘是一個能夠出色地完成這個目標的方式。通過web數(shù)據(jù)挖掘，可以理解訪問者的動態(tài)行為，據(jù)此優(yōu)化電子商務(wù)網(wǎng)站的經(jīng)營模式。通過把所掌握的大量客戶分成不同的類，對不同類的客戶提供個性化服務(wù)來提高客戶的滿意度，從而保住老客戶；通過對具有相似瀏覽行為的客戶進行分組，提取組中客戶的共同特征，從而實現(xiàn)客戶的聚類，這可以幫助電子商務(wù)企業(yè)更好地了解客戶的興趣、消費習(xí)慣和消費傾向，預(yù)測他們的需求，有針對性地向他們推薦特定的商品并實現(xiàn)交叉銷售，可以提高交易成功率和交易量，提高營銷效果。
例如全球最大中文購物網(wǎng)站淘寶網(wǎng)。當(dāng)你購買一件商品后，淘寶網(wǎng)會自動提示你“購買過此商品的人也購買過……”類似的信息，這就是個性化服務(wù)的代表。
4.交易評價
現(xiàn)在幾乎每一個電子商務(wù)網(wǎng)站都增加了交易評價功能，交易評價功能主要就是為了降低交易中的信息不對稱問題。
電子商務(wù)交易平臺設(shè)計了在線信譽評價系統(tǒng)，對買賣雙方的交易歷史及其評價進行記錄。在聲譽效應(yīng)的影響下，賣家也更加重視買家的交易滿意度，并且也形成了為獲取好評減少差評而提高服務(wù)質(zhì)量的良好風(fēng)氣。交易中的不滿意（或者成為糾紛）是產(chǎn)生非好評（包括中評和差評）的直接原因。那么，交易中一般會產(chǎn)生哪些交易糾紛，這些交易糾紛的存在會如何影響交易評價結(jié)果，這些問題的解決對賣家的經(jīng)營具有重要的指導(dǎo)價值。
總結(jié)
數(shù)據(jù)挖掘是當(dāng)今世界研究的熱門領(lǐng)域，其研究具有廣闊的應(yīng)用前景和巨大的現(xiàn)實意義。借助數(shù)據(jù)挖掘可以改進企業(yè)的電子商務(wù)平臺，增加企業(yè)的經(jīng)營業(yè)績，拓寬企業(yè)的經(jīng)營思路，最終提高企業(yè)的競爭力。
參考文獻：
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