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面向CRM的数据挖掘技术的应用

面向CRM的数据挖掘技术的应用
面向CRM的数据挖掘技术的应用

面向CRM的数据挖掘技术的应用

戴君琴

(四川外语学院 重庆 400031)

摘 要 客户关系管理(CRM)既是一种管理理念,又是一种旨在改善企业与客户之间关系的新型管理机制,也是一种管理软件和技术。从面向CRM的数据挖掘的体系结构、关键技术、数据挖掘的目的等方面综述了面向CRM的数据挖掘应用。

关键词 客户关系管理 数据挖掘

根据G artner Group调查显示,数据挖掘和人工智能是“未

来三到五年内将对工业产生深远影响的五大关键技术”之一,

并且将数据挖掘列为未来五年内投资焦点的十大新兴技术之

一。根据G artner的HPC研究表明,“随着数据捕获、传输和存

储技术的快速发展,用户将更多地需要采用新技术来挖掘市场价值。”数据挖掘技术将在未来的数据计算中扮演越来越重要的角色。CRM是数据挖掘重要的应用领域,包括客户获取、客户保持、客户价值提升等客户关系管理的各个方面。也正是有了数据挖掘技术的支持,才使CRM的理念和目标得以实现。对CRM的重视是现代的“以客户为中心”市场营销的理念和商业运作方式转变的结果,并具有广泛的市场价值和研究价值。根据2002年4月IDC的研究报告,全球CRM业务2006年将超过450亿美元,年平均增长率达到18.6%。目前,面向CRM 的数据挖掘应用研究是数据挖掘应用领域研究的一个重要课题。研究涉及应用功能、应用方法、算法、模型、数据处理、系统设计和开发等方面。

1 CRM内涵及目标

客户关系管理(Customer Relationship Management,CRM)指的是企业与其客户的交流方式,它实施于企业的市场营销、销售、服务与技术支持等与客户有关的领域。CRM

首先是一种管理理念,其核心思想是将企业的客户(包括最终客户、分销商和合作伙伴)作为最重要的企业资源,实施于企业的市场营销、销售、服务与技术支持等与客户相关的领域,要求企业从“以产品为中心”的模式向“以客户为中心”的模式转移。CRM也是一种管理软件和技术,它将商业实践与数据挖掘、数据仓库、Internet 和电子商务、多媒体以及其它信息技术紧密结合在一起。

CRM的目标是一方面通过提供更快速和周到的优质服务吸引和保持更多的客户;另一方面通过对业务流程的全面管理减低企业的成本。设计完善的CRM解决方案可以帮助企业在拓展新收入来源的同时,改进与现有客户的交流方式。据国际CRM论坛统计,国际上成功的CRM实施,能给相应的企业每年带来6%的市场份额增长,提高9%~10%的基本服务收费;并超过服务水平低的企业2倍的发展速度。

2 CRM的基本功能和体系结构

CRM软件的基本功能包括客户管理、联系人管理、时间管理、潜在客户管理、营销管理、电话营销、客户服务等,有的软件还包括了呼叫中心、合作伙伴关系管理、商业智能、知识管理、电子商务等。从体系结构角度来看,CRM架构分为以下三个关键的部分:

图1 CRM的体系结构

 211 操作层次的CRM 用于自动地集成商业过程,包括对销售、营销和客户服务三部分业务流程的信息化,以及客户接触点、渠道、前后端的集成;实现了销售过程中对客户的集中管理和协同管理,销售管理人员可以随时对销售情况进行分析,具体功能包括客户接待管理、报价单处理、销售合同管理、回款单处理、综合查询功能、综合统计功能,目标是提高销售的有效性。

 212 分析层次的CRM 用于操作层次CRM和客户互动产生的信息的分析处理。面对如此海量的数据,对企业的运营规律进行探索,为商业决策提供有价值的知识,使企业获得利润。能满足企业这一迫切需求的强有力的工具就是数据挖掘。通过基于数据仓库的数据挖掘产生商业智能以支持企业战略战术的决策,包括客户服务支持、客户市场细分、客户变动分析、新客户模型、客户接触最优化、信用风险得分、客户生命周期价值模型等。

 213 客户互动 关注客户接触点的交互,即与客户进行沟通所需要的手段(如呼叫中心、网络、电话、Email等)的集成和

?情报技术? J o ur nal of Inf or m a ti o n No.7,2004

自动化处理。它们使企业能够以更快的速度和更高的效率来满足其客户的独特需求。由于在多数情况下,客户忠实度和是否能从该客户身上赢利取决于企业能否提供优质的服务,因此,客户服务和支持对许多企业就变得十分关键。

3 数据挖掘技术在CRM 中的运用

 3.1 CRM 中数据挖掘系统的结构 数据挖掘(Data mining )就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中,提取隐含在其中的、人们事先不知道但又是潜在有用的信息和知识的过程。在CRM 中,数据挖掘是从大量的有关客户的数据中收集顾客的信息,借助各种分析方法,透过无序的、表层的信息挖出内在的知识和规律,企业就可以根据这些规律或用这些信息设计数学模型,对未发生行为做出结果预测,为企业的综合经营决策、市场策划提供依据。

数据仓库(Data Warehouse )

已经成为现代数据挖掘的有效平台,并努力实现紧密耦合。按照“数据仓库之父”William H.

Inmon 的描述,数据仓库是一个面向主题的、集成的、时变的、非

易失的数据集合,支持管理部门的决策过程。

从CRM 的体系结构中我们可以知道,数据挖掘在CRM 中主要运用在分析层次。它由数据仓库、数据挖掘、DSS/BI 三部分组成。这其实是一个商务业智能系统(BI ),一般结构如图2所示。

图2 CRM 分析层次部分的结构

在系统结构中,底层为数据源,包括联系历史、交易历史、客户数据库、产品数据库及其它外部数据,通过提取数据形成数据仓库和数据集市,以形成面向全局的数据视图,从而形成整个系统的数据基础;在此基础上,通过OLAP 和OLAM 服务器支持数据分析处理,包括查询/报表、OLAP/EIS 分析和数据挖掘分析;将分析结果用于操作型CRM 和客户互动渠道,以实现企业客户关系管理中的商业智能和决策支持。

 3.2 CRM 中数据挖掘的主要技术方法 在CRM 中,要将大量的、复杂的客户行为数据集中起来的,形成整合的、结构化的数据仓库,在此基础上借助大量的知识和方法,把表面的、无序的信息整合,揭示出潜在的关联性和规律,从而用于指导决策。

a.关联规则,分为横向关联和次序关联。横向关联是挖掘

表面看似独立的事件间的相互关系,例如“90%的顾客在一次购买活动中购买商品A 的同时购买商品B ”之类的知识。比如经典的“尿布和啤酒”的故事就是利用这种方法,发现二者之间有很高的相关系数,引起重视,然后深入分析后才找出内在原

因的。次序关联分析的侧重点在于分析事件的前后序列关系,发现诸如“在购买A 商品后,一段时间里顾客会接着购买商品

B ,而后购买商品

C ”的知识,形成一个客户行为的“A →B →C ”模

式。可以想见的是,一个顾客在买了电脑之后,就很有可能购买打印机、扫描仪等配件。

b.分类。分类分析就是通过分析样本客户数据库中的数

据,为每个类别作出准确的描述或建立分析模型或挖掘出分类规则,然后用这个分类规则对其它客户的记录进行分类。比如,信用卡公司根据顾客的信用记录,把持卡人分成不同等级,并把等级标记赋予数据库中的每个记录。对于每一等级,找出它们共同点,比如:“年收入在10万元以上,年龄在40~50岁之间的外企白领”总体上信用记录最高。有了这样的挖掘结果,客户服务部门就知道一个新的客户的潜在价值,在客户服务投入上就心中有底。

c.聚类。这是分类的逆向方法。聚类是把没有分类的记

录,在不知道应分成几类的情况下,按照数据内在的差异性大小,合理地划分成几类,并确定每个记录所属类别。它采用的分类规则是按统计学的聚类分析方法决定的。比如,面对数据库中“消费额”、“购买频率”、“收入水平”等多个评价指标,没有办法按照一个指标去分类,就可以通过聚类按照数据间的自然联系把分散的记录“聚”成几“堆”,然后再对每堆进行深入分析。

d.决策树。本质上是导致做出某项决策的问题或数据点

的流程图。比如购买汽车的决策树可以从是否需要2002年的新型汽车开始,接着询问所需车型,然后询问用户需要动力型车还是经济型车等等,直到确定用户所需要的最好的车为止。决策树系统设法创建最优路径将问题排序,这样,经过最少的步骤,便可以做出决定。许多产品供应商在自己的产品选择系统中都制作了决策树系统。这对带着特定问题来访问网站的人来说十分重要。

数据挖掘融合了数据库、人工智能、机器学习、统计学等多个领域的理论和技术,对数据进行标准化、抽象化、规范化分类及分析,从而淘出所需要的“金”。在技术上,客户关系管理系

统采用嵌入数据挖掘系统的方式,可以自动地产生一些所需要的信息。深度的数据挖掘还需要企业有统计学、决策科学、计算机科学方面的专业人才,制定出相应的挖掘规则,才能发挥出挖掘系统的优势。

 3.3 CRM 中数据挖掘的目标 在CRM 中,数据挖掘是从大量的有关客户的数据中挖掘出隐含的、先前未知的、对企业决策有潜在价值的知识和规则。

a.客户特征。数据挖掘的第一步就是挖出顾客的特征描

述。企业在了解客户信息方面永不满足,他们不仅会想方设法了解顾客的地址、年龄、性别、收入、职业、教育程度等基本信息,对婚姻、配偶、家庭状况、疾病、爱好等等的收集也是不遗余力。也由于这个原因,在谈到CRM 的时候,个人隐私便成为一个敏感话题。

b.黄金客户。通过客户行为分析,归类出消费额最高、最

为稳定的客户群,确定为“黄金客户”。针对不同的客户档次,确定相应的营销投入。对于“黄金客户”,往往还需要制定个性化营销策略,以求留住高利润客户。 (下转第27页)

的漫游;而SAL SA则是两条线路的漫游,PageRank算法将网页权重从一个authority页传递给另一个authority页,而SAL SA是将网页权重从hub页传递给authority页。其次,PageRank算法独立于检索主题,因此也常被称为query-independent算法,而SAL SA算法的authority值只是相对于某个具体检索主题的权重,因此也常被称为query-dependent算法;PageRank算法的计算是全局性的,它尽可能地对搜集到的网页进行计算排序,包括内在链接如站点地图等都进行计算,且需要多次重复迭代计算,因而计算量大,而SAL SA算法仅对某一个主题的结果集Gσ进行计算排序,其数量一般为几千,而且其算法本身的计算特别简单,计算量很小;但从客户端响应时间来看,PageRank算法在用户提交查询式以后,由于PageRank值已预先计算好,服务端只需作一个查询任务并对检索结果按PageRank值大小进行排列即可,而无论是SAL SA算法还是HITS算法,均还需在查询的基础上再进行排序算法的计算,由于有两个步骤需要完成,因而理论上说耗时要多一些。

3 与HITS算法的比较

前已述及,SAL SA算法与HITS算法有明显的渊源关系,二者使用的基本概念术语甚至算法设计的部分步骤均相同,当然,二者的区别也很明显。在HITS算法中,K leinberg认为hub 与authority是相互增强关系,HITS算法也因此被称为相互增强方法,正由于这一点,导致了密织群现象(Tightly-Knit Com2 munity Effect,简称TKC Effect,即一小部分网站尽管对某主题不具权威性或仅为该主题的某一方面,但由于它们之间相互高度紧密链接,从而达到很高的authority值)的出现,从而暴露出HITS算法的脆弱性;而SAL SA算法正是为了避免该现象的发生而提出的,因此,SAL SA算法比HITS更具健壮性。从计算量上分析,SAL SA算法的计算量比HITS算法明显要小;从网页作用范围来看,SAL SA算法只考虑直接相邻的网页对其的影响,而HITS算法是计算整个结果集Gσ对其的影响。4 结束语

无论是SAL SA算法,还是HITS算法、PageRank算法,目前的研究都还很不完善,而且只有PageRank成功运用于商业搜索引擎中。值得关注的是,已有国内外学者分别对这三种算法的改进作出大胆的尝试,如针对PageRank算法提出的Topic-sensitive PageRank算法、针对HITS算法提出的Hub-Averaging -K leinberg算法及Threshhold-K leinberg算法、针对SAL SA算法提出的Backword Forward Step算法等。同时,随着研究的不断深入,新的算法正不断涌现出来,如加拿大学者提出的用完全贝叶斯统计方法确定hub和authority页的贝叶斯算法,台湾学者Hung-Yu K ao等提出的基于熵的链接分析算法LAMIS 等。正如Henzinger所说,基于链接结构分析的算法研究才刚刚起步,随着理论探讨的不断深入,将来必定还可适用于更加宽广的领域。

参考文献

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(责编:愚王京)

(上接第25页)

c.客户关注点。通过与客户接触,收集大量客户消费行为信息,经过分析,得出客户最关注的方面,从而有针对性地进行营销活动,把钱花在“点”上。同样的广告内容,根据客户不同的行为习惯,有的人会接到电话,有的人就可能收到信函;同一个企业,会给他们的客户发送不同的信息,而这些信息往往就是顾客感兴趣的方面。

d.客户忠诚度。得出客户持久性、牢固性及稳定性分析。对于高忠诚度客户,要注意保持其良好印象;对于低忠诚度客户,要么不要浪费钱财,要么就下大工夫把他们培养成忠诚客户。

参考文献

1 DMReview.Data Mining Lead Technologies Toward Ubiquitous Computing Privacy Loss.https://www.wendangku.net/doc/d910741766.html,/master.cfm?NavID=93&EdID =5096.2002

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11 林 宇1数据仓库原理与实践1北京:人民邮电出版社,2003

12 崔 杰,张 颍1数据挖掘技术在CRM中的运用1辽宁工学院学报, 2002;(12)

(责编:愚加勃)

大数据背景下数据挖掘技术的应用

《计算机科学与技术前沿》 课程论文 大数据背景下数据挖掘技术的应用 2016年1月7日 题目 学院 学号 姓名 指导老师 日期

大数据背景下数据挖掘技术的应用 摘要 当今社会是一个信息化社会的时代,同时又是一个大数据时代。随着互联网、物联网、云计算和人工智能等信息技术和计算机产业的不断发展和进步,使得数据的处理成为一个亟待解决的问题。因此在大数据的背景下,如何高效地从大量包含有用数据的库获得有用信息已成为企业和科研工作重点关注的点,而这一工作涉及的关键技术就是数据挖掘技术。总得说,数据处理的需要既给数据挖掘技术带来了机遇,于此同时带来了一系列的挑战。 本文分别从企业、图书管理和情报学领域三个方面阐述数据挖掘技术的应用,同时对它的发展现状、存在的问题和未来的发展趋势进行了一些阐述,从而加深了对数据挖掘技术的理解,以便更好地了解数据挖掘在各个领域的应用,最后对数据挖掘技术的应用进行一个整体的总结。 【关键字】:大数据;数据挖掘;数据挖掘的应用

Application of data mining technology in the context of data Abstract Today is the age of information society,but it is also an age of big data.With development and progress of information technology and the computer industry which include the Internet, the Internet of things, cloud computing and artificial intelligence, data processing has become an urgent problem.Therefore,in the context of big data,how to get useful information from a large library of useful data have become focuses of enterprises and scientific and research work.The work involved is the key technology of data mining.In General spedking, data processing needs for data mining technology, and at the same time poses a series of challenges. The paper aims to account the development present situation,existing problems,and developmenttrend in the future based on companies,library management and the field of information science development,so as to enhance understanding of the data mining technology ,to better understand data mining applications in various fields,and to draw an overall summary of the application of data mining technology. 【Key words】:Large amounts of data;Data mining;Application of data mining

浅谈数据挖掘技术及其应用

浅谈数据挖掘技术及其应用 數据挖掘就是从海量数据中提取潜在有趣模式的过程。数据挖掘技术现已广泛应用于零售业、金融业、电信、网络安全分析、农业、医疗卫生等领域,研究十分广泛。 标签:海量数据;数据挖掘;应用研究 一、数据挖掘概念 数据挖掘比较公认的定义是由U.M.Fayyad等人提出的:数据挖掘就是从海量数据中提取潜在有趣模式的过程[1]。还有一些术语,具有和数据挖掘类似但稍有不同的含义,如数据库中知识挖掘、知识提取、数据/模式分析、数据考古等。数据挖掘技术最初是面向应用层面的,不光可以实现检索和统计专门数据库的操作,还能够在大量的数据集中实现小型、中型乃至大型系统的分析、归纳、推理等工作。 二、数据挖掘的基本任务 数据挖掘的目的就是发现有用的知识(即概念、规则和模式)。数据挖掘的基本任务主要有以下几个方面: (1)分类与预测。 分类属于有监督的学习,在构建分类模型之前,在数据源中选取训练集数据并作分类标记,然后运用分类模型对训练集数据进行分类,实在是按照样本属性相近的划入一类,最后将完成训练的分类模型应用到在未知类别的数据集中,获得相应的分类。预测是依据历史数据和现有的数据建立两种或两种以上变量间相互依赖的函数模型,然后进行预测或控制。 (2)聚类分析。 聚类分析是在识别数据的内在规则后,将数据分成相似数据对象组,从而获得数据的分布规律,划分的原则是不同组间距离尽可能大,组内距离尽可能小。聚类分析进一步是打算从一组杂乱的数据中发掘隐藏其中的分类规则。聚类分析与分类模式模型不同,分类模式是使用有标记样本构成的训练集的一种有监督学习方法,则聚类模型是使用在无标记的数据上的一种无监督学习方法。近年来,聚类分析在图像处理、商业分析、模式识别等有广泛应用。 (3)关联规则。 关联分析是通过对数据集中数据之间隐藏的相互关系的分析,揭露了具有相同类别的数据之间未知的关系。关联分析就是将给定一组项集和一个记录集合,

数据挖掘研究现状及发展趋势

数据挖掘研究现状及发展趋势摘要:从数据挖掘的定义出发,介绍了数据挖掘的神经网络法、决策树法、遗传算法、粗糙集法、模糊集法和关联规则法等概念及其各自的优缺点;详细总结了国内外数据挖掘的研究现状及研究热点,指出了数据挖掘的发展趋势。 关键词:数据挖掘;挖掘算法;神经网络;决策树;粗糙集;模糊集;研究现状;发展趋势 Abstract:From the definition of data mining,the paper introduced concepts and advantages and disadvantages of neural network algorithm,decision tree algorithm,genetic algorithm,rough set method,fuzzy set method and association rule method of data mining,summarized domestic and international research situation and focus of data mining in details,and pointed out the development trend of data mining. Key words:data mining,algorithm of data mining,neural network,decision tree,rough set,fuzzy set,research situation,development tendency 1引言 随着信息技术的迅猛发展,许多行业如商业、企业、科研机构和政府部门等都积累了海量的、不同形式存储的数据资料[1]。这些海量数据中往往隐含着各种各样有用的信息,仅仅依靠数据库的查询检索机制和统计学方法很难获得这些信息,迫切需要能自动地、智能地将待处理的数据转化为有价值的信息,从而达到为决策服务的目的。在这种情况下,一个新的技术———数据挖掘(Data Mining,DM)技术应运而生[2]。 数据挖掘是一个多学科领域,它融合了数据库技术、人工智能、机器学习、统计学、知识工程、信息检索等最新技术的研究成果,其应用非常广泛。只要是有分析价值的数据库,都可以利用数据挖掘工具来挖掘有用的信息。数据挖掘典型的应用领域包括市场、工业生产、金融、医学、科学研究、工程诊断等。本文主要介绍数据挖掘的主要算法及其各自的优缺点,并对国内外的研究现状及研究热点进行了详细的总结,最后指出其发展趋势及问题所在。 江西理工大学

数据挖掘及其应用

《数据挖掘论文》 数据挖掘分类方法及其应用 课程名称:数据挖掘概念与技术姓名 学号: 指导教师:

数据挖掘分类方法及其应用 作者:来煜 摘要:社会的发展进入了网络信息时代,各种形式的数据海量产生,在这些数据的背后隐藏这许多重要的信息,如何从这些数据中找出某种规律,发现有用信息,越来越受到关注。为了适应信息处理新需求和社会发展各方面的迫切需要而发展起来一种新的信息分析技术,这种局势称为数据挖掘。分类技术是数据挖掘中应用领域极其广泛的重要技术之一。各种分类算法有其自身的优劣,适合于不同的领域。目前随着新技术和新领域的不断出现,对分类方法提出了新的要求。 。 关键字:数据挖掘;分类方法;数据分析 引言 数据是知识的源泉。但是,拥有大量的数据与拥有许多有用的知识完全是两回事。过去几年中,从数据库中发现知识这一领域发展的很快。广阔的市场和研究利益促使这一领域的飞速发展。计算机技术和数据收集技术的进步使人们可以从更加广泛的范围和几年前不可想象的速度收集和存储信息。收集数据是为了得到信息,然而大量的数据本身并不意味信息。尽管现代的数据库技术使我们很容易存储大量的数据流,但现在还没有一种成熟的技术帮助我们分析、理解并使数据以可理解的信息表示出来。在过去,我们常用的知识获取方法是由知识工程师把专家经验知识经过分析、筛选、比较、综合、再提取出知识和规则。然而,由于知识工程师所拥

有知识的有局限性,所以对于获得知识的可信度就应该打个折扣。目前,传统的知识获取技术面对巨型数据仓库无能为力,数据挖掘技术就应运而生。 数据的迅速增加与数据分析方法的滞后之间的矛盾越来越突出,人们希望在对已有的大量数据分析的基础上进行科学研究、商业决策或者企业管理,但是目前所拥有的数据分析工具很难对数据进行深层次的处理,使得人们只能望“数”兴叹。数据挖掘正是为了解决传统分析方法的不足,并针对大规模数据的分析处理而出现的。数据挖掘通过在大量数据的基础上对各种学习算法的训练,得到数据对象间的关系模式,这些模式反映了数据的内在特性,是对数据包含信息的更高层次的抽象。目前,在需要处理大数据量的科研领域中,数据挖掘受到越来越多的关注,同时,在实际问题中,大量成功运用数据挖掘的实例说明了数据挖掘对科学研究具有很大的促进作用。数据挖掘可以帮助人们对大规模数据进行高效的分析处理,以节约时间,将更多的精力投入到更高层的研究中,从而提高科研工作的效率。 分类技术是数据挖掘中应用领域极其广泛的重要技术之一。至今已提出了多种分类算法,主要有决策树、关联规则、神经网络、支持向量机和贝叶斯、k-临近法、遗传算法、粗糙集以及模糊逻辑技术等。大部分技术都是使用学习算法确定分类模型,拟合输入数据中样本类别和属性集之间的联系,预测未知样本的类别。训练算法的主要目标是建立具有好的泛化能力的模型,该模型能够准确地预测未知样本的类别。 1.数据挖掘概述 数据挖掘又称数据库中的知识发现,是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题,所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程,它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等,高度自动化地分析企业的数据,做出归纳性的推理,从中挖掘出潜在的模式,帮助决策者调整市场策略,减少风险,做出正确的决策。 数据挖掘是通过分析每个数据,从大量数据中寻找其规律的技术,主要有数据

数据挖掘及其应用

数据挖掘及其应用 Revised by Jack on December 14,2020

《数据挖掘论文》 数据挖掘分类方法及其应用 课程名称:数据挖掘概念与技术 姓名 学号: 指导教师: 数据挖掘分类方法及其应用 作者:来煜 摘要:社会的发展进入了网络信息时代,各种形式的数据海量产生,在这些数据的背后隐藏这许多重要的信息,如何从这些数据中找出某种规律,发现有用信息,越来越受到关注。为了适应信息处理新需求和社会发展各方面的迫切需要而发展起来一种新的信息分析技术,这种局势称为数据挖掘。分类技术是数据挖掘中应用领域极其广泛的重要技术之一。各种分类算法有其自身的优劣,适合于不同的领域。目前随着新技术和新领域的不断出现,对分类方法提出了新的要求。 。 关键字:数据挖掘;分类方法;数据分析 引言 数据是知识的源泉。但是,拥有大量的数据与拥有许多有用的知识完全是两回事。过去几年中,从数据库中发现知识这一领域发展的很快。广阔的市场和研究利益促使这一领域的飞速发展。计算机技术和数据收集技术的进步使人们可以从更加广泛的范围和几年前不可想象的速度收集和存储信息。收集数据是为了得到信息,然而大量的数据本身并不意味信息。尽管现代的数据库技术使我们很容易存储大量的数据流,但现在还没有一种成熟的技术帮助我们分析、理解并使数据以可理解的信息表示出来。在过去,我

们常用的知识获取方法是由知识工程师把专家经验知识经过分析、筛选、比较、综合、再提取出知识和规则。然而,由于知识工程师所拥有知识的有局限性,所以对于获得知识的可信度就应该打个折扣。目前,传统的知识获取技术面对巨型数据仓库无能为力,数据挖掘技术就应运而生。 数据的迅速增加与数据分析方法的滞后之间的矛盾越来越突出,人们希望在对已有的大量数据分析的基础上进行科学研究、商业决策或者企业管理,但是目前所拥有的数据分析工具很难对数据进行深层次的处理,使得人们只能望“数”兴叹。数据挖掘正是为了解决传统分析方法的不足,并针对大规模数据的分析处理而出现的。数据挖掘通过在大量数据的基础上对各种学习算法的训练,得到数据对象间的关系模式,这些模式反映了数据的内在特性,是对数据包含信息的更高层次的抽象。目前,在需要处理大数据量的科研领域中,数据挖掘受到越来越多的关注,同时,在实际问题中,大量成功运用数据挖掘的实例说明了数据挖掘对科学研究具有很大的促进作用。数据挖掘可以帮助人们对大规模数据进行高效的分析处理,以节约时间,将更多的精力投入到更高层的研究中,从而提高科研工作的效率。 分类技术是数据挖掘中应用领域极其广泛的重要技术之一。至今已提出了多种分类算法,主要有决策树、关联规则、神经网络、支持向量机和贝叶斯、k-临近法、遗传算法、粗糙集以及模糊逻辑技术等。大部分技术都是使用学习算法确定分类模型,拟合输入数据中样本类别和属性集之间的联系,预测未知样本的类别。训练算法的主要目标是建立具有好的泛化能力的模型,该模型能够准确地预测未知样本的类别。 1.数据挖掘概述 数据挖掘又称库中的知识发现,是目前人工智能和领域研究的热点问题,所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平

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数据挖掘毕业论文 ---------数据挖掘技术及其应用 摘要:随着网络、数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用,人们积累的数据越来越多。数据挖掘(Data Mining)就是从大量的实际应用数据中提取隐含信息和知识,它利用了数据库、人工智能和数理统计等多方面的技术,是一类深层次的数据分析方法。本文介绍了数据库技术的现状、效据挖掘的方法以及它在Bayesian网建网技术中的应用:通过散据挖掘解决Bayesian网络建模过程中所遇到的具体问题,即如何从太规模效据库中寻找各变量之间的关系以及如何确定条件概率问题。 关键字:数据挖掘、知识获取、数据库、函数依赖、条件概率 一、引言: 数据是知识的源泉。但是,拥有大量的数据与拥有许多有用的知识完全是两回事。过去几年中,从数据库中发现知识这一领域发展的很快。广阔的市场和研究利益促使这一领域的飞速发展。计算机技术和数据收集技术的进步使人们可以从更加广泛的范围和几年前不可想象的速度收集和存储信息。收集数据是为了得到信息,然而大量的数据本身并不意味信息。尽管现代的数据库技术使我们很容易存储大量的数据流,但现在还没有一种成熟的技术帮助我们分析、理解并使数据以可理解的信息表示出来。在过去,我们常用的知识获取方法是由知识工程师把专家经验知识经过分析、筛选、比较、综合、再提取出知识和规则。然而,由于知识工程师所拥有知识的有局限性,所以对于获得知识的可信度就应该打个 折扣。目前,传统的知识获取技术面对巨型数据仓库无能为力,数据挖掘技术就应运而生。 数据的迅速增加与数据分析方法的滞后之间的矛盾越来越突出,人们希望在对已有的大量数据分析的基础上进行科学研究、商业决策或者企业管理,但是目前所拥有的数据分析工具很难对数据进行深层次的处理,使得人们只能望“数”兴叹。数据挖掘正是为了解决传统分析方法的不足,并针对大规模数据的分析处理而出现的。数据挖掘通过在大量数据的基础上对各种学习算法的训练,得到数据对象间的关系模式,这些模式反映了数据的内在特性,是对数据包含信息的更高层次的抽象[1]。目前,在需要处理大数据量的科研领域中,数据挖掘受到越来越多

数据挖掘技术及应用综述

作者简介:韩少锋,男,1980年生,中北大学在读硕士研究生。研究方向:人工智能技术。 引言 “人类正被信息淹没,却饥渴于知识.”这是1982年 趋势大师JohnNaisbitt的首部著作《大趋势》(Mega-trends)中提到的。 随着数据库技术的迅速发展,如何从含有海量信息的数据库中提取更有价值、更直观的信息和知识?人们结合统计学﹑数据库﹑机器学习﹑神经网络﹑模式识别﹑模糊数学﹑粗糙集理论等技术,提出‘数据挖掘’这一新的数据处理技术来解决这一难题。数据挖掘(DataMining)就是从大量的﹑不完全的﹑有噪声的﹑模糊的﹑随机的数据中,提取隐含在其中的﹑人们事先不知道的﹑但又是潜在的有用的信息和知识的过程。这些数据可以是:结构化的,半结构化的,分布在网络上的异构性数据。数据挖掘在许多领域得到了成功的应用,使数据库技术进入了一个更高级的发展阶段,很多专题会议也把数据挖掘和知识发现列为议题之一。 1数据挖掘技术概述 1.1数据挖掘的概念 数据挖掘的概念有多种描述,最常见的有两种:(1)G.PiatetskyShapior,W.J.Frawley数据挖掘定义为:从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先进而未知的、潜在有用信息的频繁过程。(2)数据挖掘的广义观点:数据挖掘是从存放在数据库、数据仓库或其他信息库中的大量数据中挖掘有趣知识的过程。数据挖掘的特点有:1)用户需要借助数据挖掘技术从大量的信息中找到感兴趣的信息;2)处理的数据量巨大;3)要求对数据的变化做出及时的响应;4)数据挖掘既要发现潜在的规则,也要管理和维护规则,规则的改变随着新数据的不断更新而更新;5)数据挖掘规则的发现基于统计规律,发现的规则不必适用于全部的数据。 数据挖掘要面对的是巨大的信息来源;通过数据挖 掘,有价值的知识、规则或高层次的信息就能从数据库的相关数据集合中抽取出来,并从不同角度显示,从而使大型数据库作为一个丰富可靠的资源为知识归纳服务。 1.2数据挖掘的简史 从数据库中知识发现(KDD)一词首先出现在1989 年举行的第十一届国际联合人工智能学术会议上。目前为止,由美国人工智能协会主办的KDD国际研讨会已经召开了8次,规模由原来的专题讨论会发展到国际学术大会,研究重点也从发现方法转向系统应用。1999年,亚太地区在北京召开的第三届PAKDD会议收到158篇论文,研讨空前热烈。 目前,数据挖掘技术在零售业的购物篮分析﹑金融风险预测﹑产品质量分析﹑通讯及医疗服务﹑基因工程研究等许多领域得到了成功的应用。 1.3数据挖掘的对象 数据挖掘的对象包含大量数据信息的各种类型数 据库。如关系数据库,面向对象数据库等,文本数据数据源,多媒体数据库,空间数据库,时态数据库,以及 Internet等类型数据或信息集均可作为数据挖掘的对 象。 1.4数据挖掘的工具 许多软件公司和研究机构,根据商业的实际需要 开发出许多数据挖掘工具。例如:有多种数据操控和转换特点的SASEnterpriseMiner;采用决策树、神经网络和聚类技术综合的数据挖掘工具集-IBMInterlligentMiner;可以提供多种统计分析、 决策树和回归方法,在Teradata数据库管理系统上原地挖掘的Teradata WarehouseMiner;以及同时具有数据管理和数据概括能力,能够用于多种商业平台的SPSSClementine。以上 主流数据挖掘工具都能提供常用的挖掘过程和挖掘模 数据挖掘技术及应用综述 韩少锋 陈立潮 (中北大学计算机科学与技术系 山西 太原 030051) 【摘要】介绍了数据挖掘技术的背景、概念、流程、数据挖掘算法,并阐述了数据挖掘技术的应用现状。 【关键词】数据挖掘 知识发现 人工智能 数据仓库 【中图分类号】TP311.138 【文献标识码】B 【文章编号】1003-773X(2006)02-0023-02 第2期(总第89期)机械管理开发 2006年4月No.2(SUMNo.89)MECHANICALMANAGEMENTANDDEVELOPMENT Apr.2006 23??

浅谈数据挖掘技术及其应用

1 数据挖掘的起源 2数据挖掘的定义 3数据挖掘的过程 3.1目标定义阶段 3.2数据准备阶段 3.3数据挖掘阶段 3.4结果解释和评估阶段 面对信息社会中数据和数据库的爆炸式增长,人们分析数据和从中提取有用信息的能力,远远不能满足实际需要。但目前所能做到的只是对数据库中已有的数据进行存储、查询、统计等功能,但它却无法发现这些数据中存在的关系和规则,更不能根据现有的数据预测未来的发展趋势。这种现象产生的主要原因就是缺乏挖掘数据背后隐藏的知识的有力手段,从而导致“数据爆炸但知识贫乏”的现象。数据挖掘就是为迎合这种要求而产生并迅速发展起来的,可用于开发信息资源的一种新的数据处理技术。数据挖掘(DataMining),又称数据库中的知识发现(KnowledgeDiscoveryinDatabase,简称KDD),比较公认的定义是由U.M.Fayyad等人提出的:数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据集中,提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在的有用的信息和知识的过程,提取的知识表示为概念(Concepts)、规则(Rules)、规律(Regularities)、模式(Patterns)等形式。数据挖掘是一种决策支持过程,分析各组织原有的数据,做出归纳的推理,从中挖掘出潜在的模式,为管理人员决策提供支持。KDD的整个过程包括在指定的数据库中用数据挖掘算法提取模型,以及围绕数据挖掘所进行的预处理和结果表达等一系列的步骤,是一个需要经过反复的多次处理的过程。整个知识发现过程是由若干挖掘步骤组成的,而数据 挖掘仅是其中的一个主要步骤。整个知识发现的主要步骤有以下几点。要求定义出明确的数据挖掘目标。目标定义是否适度将影响到数据挖掘的成败,因此往往需要具有数据挖掘经验的技术人员和具有应用领域知识的专家以及最终用户紧密协作,一方面明确实际工作中对数据挖掘的要求,另一方面通过对各种学习算法的对比进而确定可用的算法。数据准备在整个数据挖掘过程中占的比例最大,通常达到60%左右。这个阶段又可以进一步划分成三个子步骤:数据选择(DataSelection),数据预处理(DataProcessing)和数据变换(DataTransformation)。数据选择主要指从已存在的数据库或数据仓库中提取相关数据,形成目标数据(TargetData)。数据预处理对提取的数据进行处理,使之符合数据挖掘的要求。数据变换的主要目的是精减数据维数,即从初始特征中找出真正有用的特征以减少数据挖掘时要考虑的特征或变量个数。这一阶段进行实际的挖掘工作。首先是算法规划,即决定采用何种类型的数据挖掘方法。然后,针对该挖掘方法选择一种算法。完成了上述的准备工作后,就可以运行数据挖掘算法模块了。这个阶段是数据挖掘分析者和相关领域专家最关心的阶段,也可以称之为真正意义上的数据挖掘。 浅谈数据挖掘技术及其应用 舒正渝1、2 (1.西北师范大学数信学院计算机系,甘肃兰州730070;2.兰州理工中等专业学校,甘肃兰州730050)摘要:科技的进步,特别是信息产业的发展,把我们带入了一个崭新的信息时代。数据库管理系统的应用领域涉及到了各行各业,但目前所能做到的只是对数据库中已有的数据进行存储、查询、统计等功能,通过这些数据获得的信息量仅占整个数据库信息量的一小部分,如何才能从中提取有价值的知识,进一步提高信息量利用率,因此需要新的技术来自动、智能和快速地分析海量的原始数据,以使数据得以充分利用,由此引发了一个新的研究方向:数据挖掘与知识发现的理论与技术研究。数据挖掘技术在分析大量数据中具有明显优势,基于数据挖掘的分析技术在金融、保险、电信等有大量数据的行业已有着广泛的应用。关键词:数据挖掘;知识发现 Abstract:Key words:The progress of science and technology,especially the development of the information industry,brings us into a brand-new information age.The application of the data base management system has involved all trades and professions,but only the store,inquire and statistic function can be applied,account a little part of the whole database.How to improve the utilization ratio of the information has initiated a new research direction,the data mining and knowledge found theory and technique.The data mining has the advantage in analyzing a large number of data.The data mining analytical technology has been largely used finance,insurance,telecommunication industry,etc..Data mining;Knowledge discovery 收稿日期:2010-01-15修回日期:2010-02-11 作者简介:舒正渝(1974-),女,重庆籍,硕士研究生,研究方向为数据库、多媒体。 中国西部科技2010年02月(中旬)第09卷第05期第202期 总38

数据挖掘技术应用论文

浅析数据挖掘技术的应用 摘要:作为数据库研究、开发和应用最活跃的一个分支,数据挖掘技术的研究日益蓬勃的发展。从信息处理的角度来看,数据挖掘技术在帮助人们分析数据和理解数据,并帮助人们基于丰富的数据作出决策上起到了非常重要的角色。从大量数据中以平凡的方法发现有用的知识是数据挖掘技术的核心,也是今后在各个领域中发展的核心技术。 关键词:数据挖掘;功能;应用 中图分类号:tp311.13 文献标识码:a文章编号: 1007-9599(2011)24-0000-01 analysis of data mining technology application zhang pengyu,duan shiliu (henan polytechnic,zhengzhou450000,china) abstract:as the database research,development and application of the most active branch of data mining technology research booming development. from the perspective of information processing,data mining technology to help people analyze data and understand the data,and help people make decisions based on the wealth of data has played a very important role. from large amounts of data in an extraordinary way to discover useful knowledge is the core of data mining technology,but also the future development in

数据挖掘技术在软件工程中的应用研究

数据挖掘技术在软件工程中的应用研究 发表时间:2018-06-20T10:03:11.023Z 来源:《电力设备》2018年第5期作者:张佳鑫李爱萍 [导读] 摘要:社会发展的信息化水平在不断提高,越来越多的信息资源被相应的数据所替代,而实现这些信息资源充分利用的前提即是对其相应的数据进行管理与分析。 (太原理工大学计算机科学与技术学院山西太原 030024) 摘要:社会发展的信息化水平在不断提高,越来越多的信息资源被相应的数据所替代,而实现这些信息资源充分利用的前提即是对其相应的数据进行管理与分析。数据挖掘技术作为一种新型的网络技术,在软件工程的大数据分析中占据核心地位,有利于提高数据的可靠性与安全性。本文主要分析了数据挖掘技术在软件工程中的应用策略。 关键词:数据挖掘;软件工程;策略;发展 随着信息技术的不断发展,日常生活中人们所接触的信息量越来越多,如何在众多信息量中找到自己有用的信息,成为影响人们工作效率和工作质量的关键因素,而数据挖掘技术的应用则能很好的解决这个问题。所谓数据挖掘是指在大量、无序、模糊的数据中挖掘出其中有用的信息的过程,它能实现信息的分类、聚类并进行偏差分析。数据挖掘技术一般流程为数据预处理、数据挖掘、模式评估与知识表示等等,笔者结合实际经验,分析了数据挖掘技术在软件工程中的应用策略,对数据挖掘技术的发展提出了几点思考。 1数据挖掘技术概述 1.1数据挖掘技术的定义 数据挖掘技术,也成为数据库中的知识发现,发展于上个世纪末,是当前数据库领域内最新的应用研究技术。历经多年的发展,数据挖掘技术已成为当前数据库领域内最为关键的组成部分,但是还没有较为统一的定义。当前数据挖掘技术定义认可度最高的便是由W.J.Frawley等人所提出的,将数据挖掘技术理解为从数据中提炼出更为高效、更为新颖、更具潜在应用价值,并最终可理解模式的非平凡过程中。主要具有如下多方面内容: (1)数据源务必真实、数据量较大、并含噪音,不完全; (2)应用于获取终端用户兴趣较高的未知知识信息; (3)所获取的知识具备有效性、新颖性,且为潜在的; (4)更用于发现特定的问题,对知识量没有过多要求; 综合而言,数据挖掘属于复杂度较高的交叉学科,包括人工智能、模式识别、统计学、数据可视化等等交叉性相对较大的新型学科,未来拥有良好的发展空间。 1.2数据挖掘技术一般流程 一般而言,数据挖掘主要由数据预处理、数据挖掘以及模式评估和知识表示等三阶段组成。具体如下: (1)数据预处理。主要由原始信息获取、数据清洗、数据抽取及数据交换等构成。原始数据获取在于获取发现任务的处理对象,主要按照相应的需求而获取数据。数据清洗目的在于完善原始数据所缺失的数据。数据抽取指将特定的数据源中获取与分析任务相关的数据。数据转换在于规格化数据,以满足特定范围要求。 (2)数据挖掘,第一步便是明确挖掘任务,包括数据分类、数据总结等等,紧接着便是确定挖掘算法,应结合数据实际特点以及具体系统特定需求来确定算法。 (3)模式评估与知识表示。模式用于表示数据挖掘所形成的结果,用特定的兴趣度进行度量,用于识别表示知识的真正有趣模式。在此之中所使用的度量特定值通常由领域专家、用户标准等给出 2数据挖掘技术在软件工程中的应用情况 2.1执行记录 对于执行记录挖掘来说,就是分析程序执行路径,找寻存在于程序中的代码关系,将数据挖掘及时应用到软件工程中就是跟踪相关执行路径,在逆向建模的作用下达到既定目标,其主要作用是维护与验证程序。在执行记录的过程中,主要是插装系统,然后用相关软件接口编程,同时记录相关变量等,最终将收集来的信息整合在一起,构建相应的系统模型。 2.2漏洞检测 在软件工程中利用数据挖掘技术进行漏洞检测,主要是为了及时发现存在于软件开发中的问题,这样就可以尽快将漏洞弥补,对提高软件质量有很好的作用。通常情况下,利用数据挖掘及时检测软件漏洞看,就是先对软件进行系统测试看,同时根据用户需求制定出科学合理的应对措施。然后将各种漏洞数据收集整理在一起,逐一做好数据清理与转换。通过分析这些数据信息能够得知,为做好数据清理工作,就需要将多余数据清理出去,然后对丢失项目进行补充,这样再将数据属性以数值的形式体现出来。其次,要构建合适的数据模型,做好验证与训练。在这一过程中应重视与项目实际的联系,选择与之相匹配的挖掘方式,以便构成测试集,获得相应结果。此外,还要做好漏洞扫描与分类,将所有漏洞整理起来构成漏洞库,然后再次扫描,防止漏洞遗失,最后将通过挖掘得来的数据知识应用到软件测试中。 2.3开源软件 对于开源软件来说,其挖掘环境带有明显的开放性与全面性特征,所以,在管理这样的软件时,就不能使用传统软件的开发方式。一般而言,较为成熟的开源软件,能够详细记录开发中所遇到的错误,同时也包括软件开发者的一些活动,以及软件在市场中的应用情况。对于参与软件开发的人员来说,他们是社会网络的主要创造者,然而,由于开源软件的开放特征较为明显,所以也就让这些参与人员随之发生变化。同时,由于开源软件还带有动态特征,所以就需要重视开源项目的进一步管理,也就是由专业人士管理软件系统,在这项工作中做的最好的莫过于英国牛津大学的Sima系统。 2.4版本信息控制 在版本信息控制应用中,主要是确保项目参与者所使用的档案相同,这样也有利于全面更新。对于软件工程开发来说,通常会用版本控制系统管理与开发软件。同时利用版本信息控制,选择合适的变更历史信息的方法,以便获取不同模块,在这种情况下子系统也可以相互映衬,这对深度挖掘程序变化,做好漏洞检测具有重要作用。随着数据挖掘技术在软件工程中的应用,不仅可以有效减少系统维护资

基于大数据的数据挖掘技术与应用

基于大数据的数据挖掘技术与应用 发表时间:2019-07-17T12:49:19.997Z 来源:《基层建设》2019年第12期作者:汪洋 [导读] 摘要:科技前进的步伐越来越快,数据挖掘与传统行业相结合,在各行各业展现出了十分强大的生命力。 中国联合网络通信有限公司黄石市分公司湖北黄石 435000 摘要:科技前进的步伐越来越快,数据挖掘与传统行业相结合,在各行各业展现出了十分强大的生命力。本文从数据挖掘的基本概念和功能谈起,进一步再分析其在金融和人力资源两个方面的具体运用。 关键词:数据挖掘;大数据;金融;人力资源 一、数据挖掘的概念和功能 (一)数据挖掘概念。数据挖掘是指从庞大繁杂的数据中通过算法搜索隐藏于表面数据背后信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关,并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习和模式识别等多种方法来实现上述目标。 (二)数据挖掘的方法和过程。数据挖掘的理论技术一般可分为传统技术和改良技术两支。就传统技术而言,以统计分析为主要代表;就改良技术而言,以决策树理论、类神经网络和规则归纳法等为主要代表。 (三)数据挖掘的主要功能。数据挖掘的功能十分强大,在与各行各业结合之后,都能为各行业带来新的发展契机。一般来说,数据挖掘的功能分为两类:一类是描述性功能,是指对目标数据的属性进行特征描述;另一类是预测性功能,是指对当前数据进行归纳,以进行发展趋势的预测。 二、数据挖掘技术的应用实践 (一)在金融方面的应用。大数据金融以庞大繁杂的数据作为基础,利用如互联网等信息化技术,分析处理对客户的消费数据,将客户及时全面的信息及时地反馈给金融企业,如此一来,使得金融企业给零散化的客户群体提供定制化的服务成为可能。数据挖掘技术在金融领域的表现十分优异,在第三方支付、p2p网络借贷、供应链金融、互联网消费金融等方面均有广泛的运用。 就第三方支付而言,因为其运用场景多样化,使用方便快捷,因而,第三方支付与上下游的交易者联系紧密。当相关数据累积到一定程度时,便可推出更多的增值服务,进一步增加利润来源。在众多增值服务中,近年来,值得一提的是由蚂蚁金服推出的蚂蚁花呗。蚂蚊花呗本质上而言是一款消费信贷产品。蚂蚁花呗利用大数据,以自身的风控模型为基础,结合对消费者在互联网上的各种网购情况、支付习惯、信用风险等的分析结果,对不同的用户根据其近期的消费情况给予不同数额的消费额度。 第三方互联网支付交易规模由于互联网理财等大额交易场景的推动保持高速增长。在2013年,第三方互联网支付交易额仅为6万亿元,但据可靠预测,在2020年,此交易额可到39万亿元。再看第三方移动支付交易额。由于移动支付场景的多样化、用户渗透率越来越高、各种第三方支付企业进军市场等原因,移动交易量不断上升。在2013年,第三方移动支付交易额仅为1万亿元。但据估计,在2020年,第三方移动支付交易额可达144万亿元。 (二)在人力资源管理方面的运用。 (1)数据挖掘与人力资源规划:通过数据挖掘技术,组织管理者可以利用搜集到的每一个员工的组织内外部的信息资料,联系企业的整体战略目标,以事实为依据,制定未来人力资源规划。 (2)数据挖掘与人才的招聘与配置:招聘时,招聘者对于求职者的了解一般都比较肤浅,对于求职者的专业技能掌握情況、工作效率等无法有效进行认知。而新兴的社交网络呈现了—个人各方面的信息,如工作经历、社会关系、工作效率等,从而能助招聘者一臂之力,达到精准的人岗匹配。 (3)数据挖掘与员工的开发:利用数据挖掘,管理者将职业生涯规划建立在员工全方位数据的基础上,如员工的应聘岗位、晋升意愿和期望薪酬等结构化与非结构化的数据信息,从而精准地为员工提供职业培训。 三、注意区分数据挖掘与个人信息侵犯 当今时代,科学技术的不断提高,使得各种数码产品更新换代速度加快,手机、电脑、照相机等电脑产品基本是一年更新换代一次甚至两三次。其中由于手机应用功能随着经济发展而逐渐增加,从原来的按键机发展到如今的触屏手机乃至折叠手机,其功能也从原来的拨打电话、发送短信、彩信功能而增加到如今的视频通话、语音通话以及上网功能。网络的普遍化丰富了人们的生活,使得人们可以便捷广泛的了解、认知自身以外的整个中国乃至整个世界,可以通过网络媒介了解到其他国家的风土民俗、地形地貌,了解自己所喜欢的明星网红的日常喜好,或是通过网络媒介得到想获得的知识、达到一个学习的作用。但网络媒介是一把双刃剑,通过网络世界了解到诸多信息时,也可能因为自己在网络上所说的一句话、所发的一个定位从而导致自身隐私泄露,个人信息被公布在大众眼中。要运用好大数据时代中网络媒体这一把双刃剑,就必须要求到人们提高自我隐私保护意识,规范网络世界中的一言一语。 (一)大数据时代信息量过大导致信息泄露 当今时代是科技不断发展的时代,是大数据时代。在大数据时代里,各种数码产品纷呈展现其自身的广泛性、普遍性,充斥在人类日常生活中。尤其是手机的发展从原始的只能打电话接电话的大哥大,渐渐变成能够发短信、收短信的按键机,为满足人们日常生活中的娱乐要求,在信息传播的同时又增加了照相机、听音乐、玩游戏等等娱乐功能。在科技发展的基础上,为满足人们日常生活中的各种精神需求,仅仅五六年时间内,按键手机逐渐演变成如今的触屏手机、智能手机。如今的手机已不仅是一个只能打电话、接电话的功能机,在满足了人们的基本通讯要求后,增加了上网的功能。如今微博app、微信app、qqapp各种社交app的崛起,使得人们日常生活充满了娱乐性、便捷性、广泛性,所接收的信息不仅来自自身以外的中国各地,而且也可以接触到中国以外其它国家,甚至来自地球以外的各大恒星的知识。如今你将会看到,越来越多的人在超市里、商场中、地铁上、公园里拿起手机刷微博、拍抖音、视频通话、拍照片等等,在大数据时代,由于网络的普遍,人们上一秒在抖音app上传了一段视频、微博上发布了一篇文章、朋友圈发表了几张照片,以网络传播速度快的特点,下一秒这个视频、这篇文章、这些照片就极有可能出现在大众视线中。网络带来便捷性的同时也带来过大的信息量以及一定性的安全隐患,人们通过信息库了解某一样东西的同时,也可能导致自身定位被人知道、自身隐私被泄露出去。 (二)大数据时代侵犯个人信息方法更多 由于科学技术进步速度快,数码产品更新换代的速度也日益加快。当手机硬件设施提高了,相应的各类软件应用层出不穷,给予了人们日常生活中的精神满足,同时也给予了不法分子有机可图的条件。人们隐私安全问题日益堪忧,由于手机等各种数码产品的普遍性,大

大数据时代下数据挖掘技术的应用

应用 Technology Application D I G I T C W 技术 194DIGITCW 2019.01 1 大数据时代的发展历程及现状表现 通过对大数据的发展历程进行分析,大数据在出现到现在,短短的几年的时间内,大数据的信息容量个数据交流在呈直线上升。目前大数据时代的流量总和能够满足全球人员每天消耗500G 以上。就目前我国大数据发展的过程来说,已经逐渐的应用到我国各行各业中,能够从中获取信息资源。企业可以利用大数据对产品进行综合性分析,还能根据用户的反馈对产品进行更新改造,大数据时代下,采用信息化管理,能够有效的提升企业的管理效率,进而提升企业的生产效益,所以要加强数据挖掘技术在大数据时代下的应用。 2 数据挖掘技术分析 2.1 数据挖掘 数据挖掘技术是在20世纪90年代初提出来的新兴技术,这种技术主要面对的是商业应用中的人工智能化研究方面。大数据时代下数据挖掘技术的应用具有较高的使用价值,在实际应用中,能够及时的掌握产品的具体使用情况,能够在众多的数据信息中进行优化数据信息,进而为企业的发展提供参考方向。在数据挖掘技术发展过程中,由原来的简单、清晰的数据中进行寻找信息到能够从复杂、模糊的数据中去寻找有利用价值的信息,实现了质的突破,说明技术要求较高,需要更好的利用互联网技术。[1]2.2 聚类分析 在进行数据挖掘时,可以采用聚类分析技术来对数据进行处理。聚类分析的主要作用是能够将难以理解的事物进行形象化分组,然后在根据不同性质将其划分为不同组的分析过程。聚类分析的本质能够对庞大的数据进行划分处理,在从中发现可利用的信息资源。但是在实际的使用中,聚类分析是区别于传统的分类方式,它的优势是能够在模糊对象下进行对信息数据进行分组。在目前的聚类分析方式主要有两种分类方式,一种是硬聚类,这种分类方式更加的贴合数据信息。另一种是模糊聚类,这种分类方式能够通过划分模糊数据在对其进行分类。总的来说,这两种的分类方式不一样,但是所能达到的目的是一样的,都能将数据进行划分。 2.3 特征性数据分析法 特征性数据分析方法也是数据挖掘技术的主要方式之一,特征性数据分析方法能够对整体的数据信息,进行特征性的分析,对其进行发掘有利用价值的信息。由于这种技术的方便快捷性,可以应对大多数的数据资源的分析,所以是相关研究者的主要研究方向。在应用中,相关的设计者提出了多种的特征数据分析方法,比如可以利用人工神经网络进行收集数据,在数据终端进行建立神经网络,搜集可利用的信息;采用遗传基因算法对数据进行分析,对庞大的数据进行选择、重组;利用可视化技术对数据进行搜集,挖掘,可以有效的提升数据挖掘技术的实用性。[2] 3 大数据时代中数据挖掘的应用及延展方向 3.1 市场营销领域 根据对大数据时代中数据挖掘技术应用的数据分析,市场营 销领域是应用数据挖掘技术最广的领域。在市场营销中,可以通过数据挖掘技术对市场数据进行相关的提取和总结,能够在大数据下进行分析用户的信息资源,可以根据大数据反馈回的数据信息,进行改变市场营销模式。比如,通过数据挖掘技术能够分析用户点击商品的次数,然后在后台系统中,可以继续为用户推送与此商品相关的衍生品,能够让用户有更多的选择性,提高用户的实际使用感。3.2 制造业领域 随着现代生活水平的不断提高,人们对于生活产品的质量要求也在日益增长着,在制造业领域中应用数据挖掘技术能够更好的提升生活产品的质量。大数据时代中数据挖掘技术应用在制造业中的应用,可以对生活产品生产时进行跟踪性的监管、及时得到产品问题的数据、了解产品的生产效率等。可以为以后产品的生产提供相应的数据分析,针对性的解决产品遇到的问题、提升生产效率,进而提升制造业的经济效益。数据挖掘技术在制造业领域应用,能够促进制造业的发展,是非常有必要的。[1]3.3 电信业领域 现代是信息化的时代,电信行业在蓬勃的发展中,但是电信用户基数大,所需要处理的问题也是最多的,所以需要更好的服务来解决用户的问题,才能给用户带来更好的体验感。电信技术的服务是需要非常庞大的数据进行支持才能更好的处理遇到的问题,但是这种技术服务会被数据流冲击,导致服务质量下降。数据挖掘技术在电信业领域的应用能够有效的改变这种局面,采用数据挖掘技术可以对复杂的电信数据进行分析与研究,能够在其中发现规律,针对用户反馈回的信息,进行改进,提高电信业的服务质量。3.4 教育领域 数据挖掘技术在教育领域中的应用能够有效的提升教育行业的发展,在实际的应用中,能够对全体学生的心理特点进行分析,然后得出相应的教学方案,让教师能够及时的掌握学生的学习情况,从而更好地进行教学活动。采用数据挖掘技术可以对全体学生的考试成绩进行分析,及时发现学生学习的薄弱之处,方便教师对其进行加强化教学。还可以利用数据挖掘技术对教学进行分析,能够更好的利用教学资源,最大化发挥教学资源的作用,从而提升教育领域的教学质量。 4 结束语 综上所述,随着信息化时代的不断发展,我国正在向着大数据时代迈进,要加强大数据时代下数据挖掘技术的应用,才能更好的满足各行业的实际需求。尤其是在市场营销领域、制造业领域、电信业领域、教育领域等,能够利用数据挖掘技术来进行对众多的数据分析与研究,得出可利用的数据,进而促进该行业的发展。参考文献 [1] 刘铭,吕丹,安永灿.大数据时代下数据挖掘技术的应用[J].科技导报,2018,36(09):73-83. 大数据时代下数据挖掘技术的应用 梁?瀚 (青岛科技大学?中车青岛四方车辆研究所有限公司,青岛 266000) 摘要:随着现代社会信息化技术的不断发展,我国社会正在向信息化时代迈进。在信息化时代中,大数据时代是主要的发展环节。本文主要讲述了大数据时代下数据挖掘技术的应用方式,介绍数据挖掘技术的重要性。 关键词:大数据时代;数据挖掘技术;主要应用及延伸方向doi :10.3969/J.ISSN.1672-7274.2019.01.152中图分类号:TP311.13 文献标示码:A 文章编码:1672-7274(2019)01-0194-01

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