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2024-03

2023年度数据挖掘论文6篇(精选文档)

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下面是小编为大家整理的2023年度数据挖掘论文6篇(精选文档),供大家参考。

2023年度数据挖掘论文6篇(精选文档)

在现实的学习、工作中,许多人都写过论文吧,通过论文写作可以培养我们独立思考和创新的能力。你知道论文怎样写才规范吗?下面是小编为大伙儿带来的6篇《数据挖掘论文》,如果能帮助到亲,我们的一切努力都是值得的。

数据挖掘论文 篇一

1理论研究

1.1客户关系管理

客户关系管理的目标是依靠高效优质的服务吸引客户,同时通过对业务流程的全面优化和管理,控制企业运行成本。客户关系管理是一种管理理念,将企业客户视作企业发展最重要的企业资源,采用企业服务优化等手段来管理客户关系。客户关系管理并不是单纯的信息技术或者管理技术,而是一种企业生物战略,通过对企业客户的分段充足,强化客户满意的行为,优化企业可盈利性,将客户处理工作上升到企业级别,不同部门负责与客户进行交互,但是整个企业都需要向客户负责,在信息技术的支持下实现企业和客户连接环节的自动化管理。

1.2客户细分

客户细分由美国学者温德尔史密斯在20世纪50年代提出,认为客户细分是根据客户属性将客户分成集合。现代营销学中的客户细分是按照客户特征和共性将客户群分为不同等级或者子群体,寻找相同要素,对不同类别客户心理与需求急性研究和评估,从而指导进行企业服务资源的分配,是企业获得客户价值的一种理论与方法。因此我们注意到,客户细分其实是一个分类问题,但是却有着显著的特点。

1.2.1客户细分是动态的企业不断发展变化,用户数据不断积累,市场因素的变化,都会造成客户细分的变化。所以客户细分工作需要根据客户情况的变化进行动态调整,

减少错误分类,提高多次细分中至少有一次是正确分类的可能性。

1.2.2受众多因素影响

随着时间的推移,客户行为和心理会发生变化,所以不同时间的数据会反映出不同的规律,客户细分方法需要在变化过程中准确掌握客户行为的规律性。

1.2.3客户细分有不同的分类标准

一般分类问题强调准确性,客户关系管理则强调有用性,讲求在特定限制条件下实现特定目标。

1.3数据挖掘

数据挖掘就是从大型数据库数据中提取有价值的、隐含的、事前未知的潜在有用信息。数据挖掘技术不断发展,挖掘对象不再是单一数据库,已经逐渐发展到文件系统、数据集合以及数据仓库的挖掘分析。

2客户细分的数据挖掘

2.1逻辑模型

客户数据中有着若干离散客户属性和连续客户属性,每个客户属性为一个维度,客户作为空间点,全部客户都能够形成多为空间,作为客户的属性空间,假设A={A1,A2,…Am}是一组客户属性,属性可以是连续的,也可以离散型,这些属性就形成了客户m维属性空间。同时设g是一个描述客户属性的一个指标,f(g)是符合该指标的客户集合,即为概率外延,则任一确定时刻都是n个互不相交集合。在客户价值概念维度上,可分为“有价值客户”“潜在价值客户”“无价值客户”三种类型,定义RB如下:(1)显然RB是一个等价关系,经RB可分类属性空间为若干等价类,每个等价类都是一个概念类,建立客户细分,就是客户属性空间和概念空间映射关系的建立过程。

2.2客户细分数据挖掘实施

通过数据库已知概念类客户数据进行样本学习和数据挖掘,进行客户属性空间与概念空间映射的自动归纳。首先确定一组概念类已知客户集合。首先确定一个映射:p:C→L,使,如果,则。,求p(c)确定所属概念类。数据部分有客户数据存储和概念维数据构成,客户数据存储有企业全部内在属性、外在属性以及行为属性等数据,方法则主要有关联规则分析、深井网络分类、决策树、实例学习等数据挖掘方法,通过对客户数据存储数据学习算法来建立客户数据和概念维之间的映射关系。

2.3客户细分数据分析

建立客户动态行为描述模型,满足客户行为非确定性和非一致性要求,客户中心的管理体制下,客户细分影响企业战术和战略级别决策的生成,所以数据挖掘要能够弥补传统数据分析方法在可靠性方面的缺陷。

2.3.1客户外在属性

外在属性有客户地理分布、客户组织归属情况和客户产品拥有情况等。客户的组织归属是客户社会组织类型,客户产品拥有情况是客户是否拥有或者拥有哪些与其他企业或者其他企业相关产品。

2.3.2内在属性

内在属性有人口因素和心理因素等,人口因素是消费者市场细分的重要变量。相比其他变量,人口因素更加容易测量。心理因素则主要有客户爱好、性格、信用情况以及价值取向等因素。

2.3.3消费行为

消费行为属性则重点关注客户购买前对产品的了解情况,是客户细分中最客观和重要的因素。

2.4数据挖掘算法

2.4.1聚类算法

按照客户价值标记聚类结果,通过分类功能,建立客户特征模型,准确描述高价值客户的一些特有特征,使得企业在之后的市场活动中能够迅速发现并抓住类似的高价值客户,全面提高客户的整体价值水平。通常都采用中心算法进行客户的聚类分析,分析涉及的字段主要有客户的基本信息以及与客户相关业务信息,企业采用中心算法,按照企业自身的行业性质以及商务环境,选择不同的聚类分析策略,有主属性聚类分析和全属性聚类分析两类。主属性聚类分析是企业根据在企业标度变量中选择主要弧形作为聚类分析变量。通常区间标度变量选用的度量单位会对聚类分析结果产生很大影响,选择的度量单位越小,就会获得越大的可能值域,对聚类结果的影响也就越大。

2.4.2客户分析预测

行业竞争愈加激烈,新客户的获得成本越来越高,在保持原有工作价值的同时,客户的流失也受到了企业的重视。为了控制客户流失,就需要对流失客户的数据进行认真分析,找寻流失客户的根本原因,防止客户的持续流失。数据挖掘聚类功能同样能够利用在客户流失数据分析工作中,建立基于流失客户数据样本库的分类函数以及分类模式,通过模型分析客户流失因素,能够获得一个最有可能流失的客户群体,同时编制一个有针对性的挽留方案。之后对数据进行分析并利用各种数据挖掘技术和方法在多个可供选择的模型中找出最佳模型。初始阶段,模型的拟合程度可能不理想,但是随着模型的不断更换和优化,最终就有可能找出合适的模型进行数据描述并挖掘出流失数据规律。通常模拟模型都通过数据分析专业和业务专家协作完成,采用决策树、贝叶斯网络、神经网络等流失分析模型,实现客户行为的预测分析。

3结语

从工业营销中的客户细分观点出发,在数据挖掘、客户关系管理等理论基础上,采用统计学、运筹学和数据挖掘技术,对客户细分的数据挖掘方法进行了研究,建立了基于决策树的客户细分模型,是一种效率很高的管理工具。

作者:区嘉良 吕淑仪 单位:中国石化广东石油分公司

数据挖掘论文 篇二

网络的发展带动了电子商务市场的繁华,大量的商品、信息在现有的网络平台上患上以交易,大大简化了传统的交易方式,节俭了时间,提高了效力,但电子市场繁华违后暗藏的问题,同样成为人们关注的焦点,凸起表现在海量信息的有效应用上,如何更为有效的管理应用潜伏信息,使他们的最大功效患上以施展,成为人们现在钻研的重点,数据发掘技术的发生,在必定程度上解决了这个问题,但它也存在着问题,需要不断改善。

数据发掘(Data Mining)就是从大量的、不完整的、有噪声的、隐约的、随机的原始数据中,提取隐含在其中的、人们事前不知道的、但又是潜伏有用的信息以及知识的进程。或者者说是从数据库中发现有用的知识(KDD),并进行数据分析、数据融会(Data Fusion)和决策支撑的进程。数据发掘是1门广义的交叉学科,它汇聚了不同领域的钻研者,特别是数据库、人工智能、数理统计、可视化、并行计算等方面的学者以及工程技术人员。

数据发掘技术在电子商务的利用

一 找到潜伏客户

在对于 Web 的客户走访信息的发掘中, 应用分类技术可以在Internet 上找到未来的潜伏客户。使用者可以先对于已经经存在的走访者依据其行动进行分类,并依此分析老客户的1些公共属性, 抉择他们分类的症结属性及互相间瓜葛。对于于1个新的走访者, 通过在Web 上的分类发现, 辨认出这个客户与已经经分类的老客户的1些公共的描写, 从而对于这个新客户进行正确的分类。然后从它的分类判断这个新客户是有益可图的客户群仍是无利可图的客户群,抉择是不是要把这个新客户作为潜伏的客户来对于待。客户的类型肯定后, 可以对于客户动态地展现 Web 页面, 页面的内容取决于客户与销售商提供的产品以及服务之间的关联。若为潜伏客户, 就能够向这个客户展现1些特殊的、个性化的页面内容。

二 实现客户驻留

在电子商务中, 传统客户与销售商之间的空间距离已经经不存在, 在 Internet 上, 每一1个销售商对于于客户来讲都是1样的, 那末使客户在自己的销售站点上驻留更长的时间, 对于销售商来讲则是1个挑战。为了使客户在自己的网站上驻留更长的时间, 就应当全面掌握客户的阅读行动, 知道客户的兴致及需求所在, 并依据需求动态地向客户做页面举荐, 调剂 Web 页面, 提供独有的1些商品信息以及广告, 以使客户满意, 从而延长客户在自己的网站上的驻留的时间。

三 改良站点的设计

数据发掘技术可提高站点的效力, Web 设计者再也不完整依托专家的定性指点来设计网站, 而是依据走访者的信息特征来修改以及设计网站结构以及外观。站点上页面内容的支配以及连接就如超级市场中物品的货架左右1样, 把拥有必定支撑度以及信任度的相干联的物品摆放在1起有助于销售。网站尽量做到让客户等闲地走访到想走访的页面, 给客户留下好的印象, 增添下次走访的机率。

四 进行市场预测

通过 Web 数据发掘, 企业可以分析顾客的将来行动, 容易评测市场投资回报率, 患上到可靠的市场反馈信息。不但大大降低公司的运营本钱, 而且便于经营决策的制订。

数据发掘在利用中面临的问题

一数据发掘分析变量的选择

数据发掘的基本问题就在于数据的数量以及维数,数据结构显的无比繁杂,数据分析变量即是在数据发掘中技术利用中发生的,选择适合的分析变量,将提高数据发掘的效力,尤其合用于电子商务中大量商品和用户信息的处理。

针对于这1问题,咱们完整可以用分类的法子,分析出不同信息的属性和呈现频率进而抽象出变量,运用到所选模型中,进行分析。

二数据抽取的法子的选择

数据抽取的目的是对于数据进行浓缩,给出它的紧凑描写,如乞降值、平均值、方差值、等统计值、或者者用直方图、饼状图等图形方式表示,更主要的是他从数据泛化的角度来讨论数据总结。数据泛化是1种把最原始、最基本的信息数据从低层次抽象到高层次上的进程。可采取多维数据分析法子以及面向属性的归纳法子。

在电子商务流动中,采取维数据分析法子进行数据抽取,他针对于的是电子商务流动中的客户数据仓库。在数据分析中时常要用到诸如乞降、共计、平均、最大、最小等汇集操作,这种操作的计算量尤其大,可把汇集操作结果预先计算并存储起来,以便用于决策支撑系统使用

三数据趋势的。预测

数据是海量的,那末数据中就会隐含必定的变化趋势,在电子商务中对于数据趋势的预测尤为首要,尤其是对于客户信息和商品信息公道的预测,有益于企业有效的决策,取得更多地利润。但如何对于这1趋势做出公道的预测,现在尚无统1标准可寻,而且在进行数据发掘进程中大量数据构成文本后格式的非标准化,也给数据的有效发掘带来了难题。

针对于这1问题的发生,咱们在电子商务中可以利用聚类分析的法子,把拥有类似阅读模式的用户集中起来,对于其进行详细的分析,从而提供更合适、更令用户满意的服务。聚类分析法子的优势在于便于用户在查看日志时对于商品及客户信息有全面及清晰的把握,便于开发以及执行未来的市场战略,包含自动给1个特定的顾客聚类发送销售邮件,为1个顾客聚类动态地扭转1个特殊的站点等,这不管对于客户以及销售商来讲都是成心义。

四数据模型的可靠性

数据模型包含概念数据模型、逻辑数据模型、物理模型。数据发掘的模型目前也有多种,包含采集模型、处理模型及其他模型,但不管哪一种模型都不是很成熟存在缺点,对于数据模型不同采取不同的方式利用。可能发生不同的结果,乃至差异很大,因而这就触及到数据可靠性的问题。数据的可靠性对于于电子商务来讲尤为首要作用。

针对于这1问题,咱们要保障数据在发掘进程中的可靠性,保证它的准确性与实时性,进而使其在最后的结果中的准确度到达最高,同时在利用模型进程中要尽可能全面的分析问题,防止片面,而且分析结果要由多人进行评价,从而最大限度的保证数据的可靠性。

五数据发掘触及到数据的私有性以及安全性

大量的数据存在着私有性与安全性的问题,尤其是电子商务中的各种信息,这就给数据发掘造成为了必定的阻碍,如何解决这1问题成了技术在利用中的症结。

为此相干人员在进行数据发掘进程中必定要遵照职业道德,保障信息的秘要性。

六数据发掘结果的不肯定性

数据发掘结果拥有不肯定性的特征,由于发掘的目的不同所以最后发掘的结果自然也会千差万别,以因而这就需要咱们与所要发掘的目的相结合,做出公道判断,患上出企业所需要的信息,便于企业的决策选择。进而到达提高企业经济效益,取得更多利润的目的。

数据发掘可以发现1些潜伏的用户,对于于电子商务来讲是1个不可或者缺的技术支撑,数据发掘的胜利请求使用者对于指望解决问题的领域有深入的了解,数据发掘技术在必定程度上解决了电子商务信息不能有效应用的问题,但它在运用进程中呈现的问题也亟待人们去解决。相信数据发掘技术的改良将推动电子商务的深刻发展。

参考文献:

[一]胡迎松,宁海霞。 1种新型的Web发掘数据采集模型[J]。计算机工程与科学,二00七

[二] 章寒雁,杨瑞珍。数据发掘技术在电子商务中的钻研与利用[J]。计算机与网络,二00七

[三]董德民。 面向电子商务的Web使用发掘及其利用钻研[J]。中国管理信息化,二00六

[四] 尹中强。电子商务中的 Web 数据发掘技术利用[J]。计算机与信息技术,二00七

数据挖掘论文 篇三

题目:大数据挖掘在智游应用中的探究

摘要:大数据和智游都是当下的热点, 没有大数据的智游无从谈“智慧”, 数据挖掘是大数据应用于智游的核心, 文章探究了在智游应用中, 目前大数据挖掘存在的几个问题。

关键词:大数据; 智游; 数据挖掘;

1引言

随着人民生活水平的进一步提高, 旅游消费的需求进一步上升, 在云计算、互联网、物联网以及移动智能终端等信息通讯技术的飞速发展下, 智游应运而生。大数据作为当下的热点已经成了智游发展的有力支撑, 没有大数据提供的有利信息, 智游无法变得“智慧”。

2大数据与智游

旅游业是信息密、综合性强、信息依存度高的产业[1], 这让其与大数据自然产生了交汇。2010年, 江苏省镇江市首先提出“智游”的概念, 虽然至今国内外对于智游还没有一个统一的学术定义, 但在与大数据相关的描述中, 有学者从大数据挖掘在智游中的作用出发, 把智游描述为:通过充分收集和管理所有类型和来源的旅游数据, 并深入挖掘这些数据的潜在重要价值信息, 然后利用这些信息为相关部门或对象提供服务[2]。这一定义充分肯定了在发展智游中, 大数据挖掘所起的至关重要的作用, 指出了在智游的过程中, 数据的收集、储存、管理都是为数据挖掘服务, 智游最终所需要的是利用挖掘所得的有用信息。

3大数据挖掘在智游中存在的问题

2011年, 我国提出用十年时间基本实现智游的目标[3], 过去几年, 国家旅游局的相关动作均为了实现这一目标。但是, 在借助大数据推动智游的可持续性发展中, 大数据所产生的价值却亟待提高, 原因之一就是在收集、储存了大量数据后, 对它们深入挖掘不够, 没有发掘出数据更多的价值。

3.1 信息化建设

智游的发展离不开移动网络、物联网、云平台。随着大数据的不断发展, 国内许多景区已经实现Wi-Fi覆盖, 部分景区也已实现人与人、人与物、人与景点之间的实时互动, 多省市已建有旅游产业监测平台或旅游大数据中心以及数据可视化平台, 从中进行数据统计、行为分析、监控预警、服务质量监督等。通过这些平台, 已基本能掌握跟游客和景点相关的数据, 可以实现更好旅游监控、产业宏观监控, 对该地的旅游管理和推广都能发挥重要作用。

但从智慧化的发展来看, 我国的信息化建设还需加强。虽然通讯网络已基本能保证, 但是大部分景区还无法实现对景区全面、透彻、及时的感知, 更为困难的是对平台的建设。在数据共享平台的建设上, 除了必备的硬件设施, 大数据实验平台还涉及大量部门, 如政府管理部门、气象部门、交通、电子商务、旅行社、旅游网站等。如此多的部门相关联, 要想建立一个完整全面的大数据实验平台, 难度可想而知。

3.2 大数据挖掘方法

大数据时代缺的不是数据, 而是方法。大数据在旅游行业的应用前景非常广阔, 但是面对大量的数据, 不懂如何收集有用的数据、不懂如何对数据进行挖掘和利用, 那么“大数据”犹如矿山之中的废石。旅游行业所涉及的结构化与非结构化数据, 通过云计算技术, 对数据的收集、存储都较为容易, 但对数据的挖掘分析则还在不断探索中。大数据的挖掘常用的方法有关联分析, 相似度分析, 距离分析, 聚类分析等等, 这些方法从不同的角度对数据进行挖掘。其中, 相关性分析方法通过关联多个数据来源, 挖掘数据价值。但针对旅游数据, 采用这些方法挖掘数据的价值信息, 难度也很大, 因为旅游数据中冗余数据很多, 数据存在形式很复杂。在旅游非结构化数据中, 一张图片、一个天气变化、一次舆情评价等都将会对游客的旅行计划带来影响。对这些数据完全挖掘分析, 对游客“行前、行中、行后”大数据的实时性挖掘都是很大的挑战。

3.3 数据安全

2017年, 数据安全事件屡见不鲜, 伴着大数据而来的数据安全问题日益凸显出来。在大数据时代, 无处不在的数据收集技术使我们的个人信息在所关联的数据中心留下痕迹, 如何保证这些信息被合法合理使用, 让数据“可用不可见”[4], 这是亟待解决的问题。同时, 在大数据资源的开放性和共享性下, 个人隐私和公民权益受到严重威胁。这一矛盾的存在使数据共享程度与数据挖掘程度成反比。此外, 经过大数据技术的分析、挖掘, 个人隐私更易被发现和暴露, 从而可能引发一系列社会问题。

大数据背景下的旅游数据当然也避免不了数据的安全问题。如果游客“吃、住、行、游、娱、购”的数据被放入数据库, 被完全共享、挖掘、分析, 那游客的人身财产安全将会受到严重影响, 最终降低旅游体验。所以, 数据的安全管理是进行大数据挖掘的前提。

3.4 大数据人才

大数据背景下的智游离不开人才的创新活动及技术支持, 然而与专业相衔接的大数据人才培养未能及时跟上行业需求, 加之创新型人才的外流, 以及数据统计未来3~5年大数据行业将面临全球性的人才荒, 国内智游的构建还缺乏大量人才。

4解决思路

在信息化建设上, 加大政府投入, 加强基础设施建设, 整合结构化数据, 抓取非结构化数据, 打通各数据壁垒, 建设旅游大数据实验平台;在挖掘方法上, 对旅游大数据实时性数据的挖掘应该被放在重要位置;在数据安全上, 从加强大数据安全立法、监管执法及强化技术手段建设等几个方面着手, 提升大数据环境下数据安全保护水平。加强人才的培养与引进, 加强产学研合作, 培养智游大数据人才。

参考文献

[1]翁凯。大数据在智游中的应用研究[J]。信息技术, 2015, 24:86-87.

[2]梁昌勇, 马银超, 路彩虹。大数据挖掘, 智游的核心[J]。开发研究, 2015, 5 (180) :134-139.

[3]张建涛, 王洋, 刘力刚。大数据背景下智游应用模型体系构建[J]。企业经济, 2017, 5 (441) :116-123.

[4]王竹欣, 陈湉。保障大数据, 从哪里入手?[N]。人民邮电究, 2017-11-30.

数据挖掘论文的参考文献 篇四

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[4]朱志勇,徐长梅,刘志兵,胡晨刚。基于贝叶斯网络的客户流失分析研究[J].计算机工程与科学。2013(03)

[5]翟健宏,李伟,葛瑞海,杨茹。基于聚类与贝叶斯分类器的网络节点分组算法及评价模型[J].电信科学。2013(02)

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[9]武晓岩,李康。基因表达数据判别分析的随机森林方法[J].中国卫生统计。2006(06)

[10]张璐。论信息与企业竞争力[J].现代情报。2003(01)

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拓展阅读

什么是大数据?

“大数据”到底有多大?根据研究机构统计,仅在2011年,全球数据增量就达到了1.8ZB(即1.8万亿GB),相当于全世界每个人产生200GB以上的数据。这种增长趋势仍在加速,据保守预计,接下来几年中,数据将始终保持每年50%的增长速度。

纵观人类历史,每一次划时代的变革都是以新工具的出现和应用为标志的。蒸汽机把人们从农业时代带入了工业时代,计算机和互联网把人们从工业时代带入了信息时代,而如今大数据时代已经到来,它源自信息时代,又是信息时代全方位的深化应用与延伸。大数据时代的生产原材料是数据,生产工具则是大数据技术,是对信息时代所产生的海量数据的挖掘和分析,从而快速地获取有价值信息的技术和应用。

概括来讲,大数据有三个特征,可总结归纳为“3V”,即量(Volume)、类(Variety)、时(Velocity)。量,数据容量大,现在数据单位已经跃升至ZB级别。类,数据种类多,主要来自业务系统,例如社交网络、电子商务和物联网应用。时,处理速度快,时效性要求高,从传统的事务性数据到实时或准实时数据。

什么是数据挖掘?

数据挖掘,又称为知识发现(Knowledge Discovery),是通过分析每个数据,从大量数据中寻找其规律的技术。知识发现过程通常由数据准备、规律寻找和规律表示3个阶段组成。数据准备是从数据中心存储的数据中选取所需数据并整合成用于数据挖掘的数据集;规律寻找是用某种方法将数据集所含规律找出来;规律表示则是尽可能以用户可理解的方式(如可视化)将找出的规律表示出来。

“数据海量、信息缺乏”是相当多企业在数据大集中之后面临的尴尬问题。目前,大多数事物型数据库仅实现了数据录入、查询和统计等较低层次的功能,无法发现数据中存在的有用信息,更无法进一步通过数据分析发现更高的价值。如果能够对这些数据进行分析,探寻其数据模式及特征,进而发现某个客户、群体或组织的兴趣和行为规律,专业人员就可以预测到未来可能发生的变化趋势。这样的数据挖掘过程,将极大拓展企业核心竞争力。例如,在网上购物时遇到的提示“浏览了该商品的人还浏览了如下商品”,就是在对大量的购买者“行为轨迹”数据进行记录和挖掘分析的基础上,捕捉总结购买者共性习惯行为,并针对性地利用每一次购买机会而推出的销售策略。

数据挖掘在供电企业的应用前景

随着社会的进步和信息通信技术的发展,信息系统在各行业、各领域快速拓展。这些系统采集、处理、积累的数据越来越多,数据量增速越来越快,以至用“海量、爆炸性增长”等词汇已无法形容数据的增长速度。

2011年5月,全球知名咨询公司麦肯锡全球研究院发布了一份题为《大数据:创新、竞争和生产力的。下一个新领域》的报告。报告中指出,数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域,逐渐成为重要的生产因素;而人们对于大数据的运用预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。2012年3月29日,美国政府在白宫网站上发布了《大数据研究和发展倡议》,表示将投资2亿美元启动“大数据研究和发展计划”,增强从大数据中分析萃取信息的能力。

在电力行业,坚强智能电网的迅速发展使信息通信技术正以前所未有的广度、深度与电网生产、企业管理快速融合,信息通信系统已经成为智能电网的“中枢神经”,支撑新一代电网生产和管理发展。目前,国家电网公司已初步建成了国内领先、国际一流的信息集成平台。随着三地集中式数据中心的陆续投运,一级部署业务应用范围的拓展,结构化和非结构化数据中心的上线运行,电网业务数据从总量和种类上都已初具规模。随着后续智能电表的逐步普及,电网业务数据将从时效性层面进一步丰富和拓展。大数据的“量类时”特性,已在海量、实时的电网业务数据中进一步凸显,电力大数据分析迫在眉睫。

当前,电网业务数据大致分为三类:一是电力企业生产数据,如发电量、电压稳定性等方面的数据;二是电力企业运营数据,如交易电价、售电量、用电客户等方面的数据;三是电力企业管理数据,如ERP、一体化平台、协同办公等方面的数据。如能充分利用这些基于电网实际的数据,对其进行深入分析,便可以提供大量的高附加值服务。这些增值服务将有利于电网安全检测与控制(包括大灾难预警与处理、供电与电力调度决策支持和更准确的用电量预测),客户用电行为分析与客户细分,电力企业精细化运营管理等等,实现更科学的需求侧管理。

例如,在电力营销环节,针对“大营销”体系建设,以客户和市场为导向,省级集中的95598客户服务、计量检定配送业务属地化管理的营销管理体系和24小时面向客户的营销服务系统,可通过数据分析改善服务模式,提高营销能力和服务质量;以分析型数据为基础,优化现有营销组织模式,科学配置计量、收费和服务资源,构建营销稽查数据监控分析模型;建立各种针对营销的系统性算法模型库,发现数据中存在的隐藏关系, 为各级决策者提供多维的、直观的、全面的、深入的分析预测性数据, 进而主动把握市场动态,采取适当的营销策略,获得更大的企业效益,更好地服务于社会和经济发展。此外,还可以考虑在电力生产环节,利用数据挖掘技术,在线计算输送功率极限,并考虑电压等因素对功率极限的影响,从而合理设置系统输出功率,有效平衡系统的安全性和经济性。

公司具备非常好的从数据运维角度实现更大程度信息、知识发现的条件和基础,完全可以立足数据运维服务,创造数据增值价值,提供并衍生多种服务。以数据中心为纽带,新型数据运维的成果将有可能作为一种新的消费形态与交付方式,给客户带来全新的使用体验,打破传统业务系统间各自为阵的局面,进一步推动电网生产和企业管理,从数据运维角度对企业生产经营、管理以及坚强智能电网建设提供更有力、更长远、更深入的支撑。

数据挖掘专业就业方向

1.数据挖掘主要是做算法还是做应用?分别都要求什么?

这个问题太笼统,基本上算法和应用是两个人来做的,可能是数据挖掘职位。做算法的比较少,也比较高级。

其实所谓做算法大多数时候都不是设计新的算法(这个可以写论文了),更多的是技术选型,特征工程抽取,最多是实现一些已经有论文但是还没有开源模块的算法等,还是要求扎实的算法和数据结构功底,以及丰富的分布式计算的知识的,以及不错的英文阅读和写作能力。但即使是这样也是百里挑一的,很难找到。

绝大读书数据挖掘岗位都是做应用,数据清洗,用现成的库建模,如果你自己不往算法或者架构方面继续提升,和其他的开发岗位的性质基本没什么不同,只要会编程都是很容易入门的。

2.北上广以外的普通公司用的多吗?待遇如何?

实际情况不太清楚,由于数据挖掘和大数据这个概念太火了,肯定到处都有人招聘响应的岗位,但是二线城市可能仅仅是停留在概念上,很多实际的工作并没有接触到足够大的数据,都是生搬硬套框架(从我面试的人的工作经验上看即使是在北上广深这种情况也比较多见)。

只是在北上广深,可能接触到大数据的机会多一些。而且做数据挖掘现在热点的技术比如Python,Spark,Scala,R这些技术除了在一线城市之外基本上没有足够的市场(因为会的人太少了,二线城市的公司找不到掌握这些技术的人,不招也没人学)。

所以我推测二线城市最多的还是用JAVA+Hadoop,或者用JAVA写一些Spark程序。北上广深和二线城市程序员比待遇是欺负人,就不讨论了。

3.和前端后端程序员比有什么区别?有什么优缺点?

和传统的前后端程序员相比,最主要的去别就是对编程水平的要求。从我招聘的情况来看,做数据挖掘的人编程水平要求可以降低一个档次,甚至都不用掌握面向对象。

但是要求技术全面,编程、SQL,Linux,正则表达式,Hadoop,Spark,爬虫,机器学习模型等技术都要掌握一些。前后端可能是要求精深,数据挖掘更强调广博,有架构能力更好。

4.目前在学习机器学习,如果想找数据挖掘方面的工作应该学习哪些内容?

打基础是最重要的,学习一门数据挖掘常用的语言,比如Python,Scala,R;学习足够的Linux经验,能够通过awk,grep等Linux命令快速的处理文本文件。掌握SQL,MySQL或者PostgreSQL都是比较常用的关系型数据库,搞数据的别跟我说不会用数据库。

补充的一些技能,比如NoSQL的使用,Elasticsearch的使用,分词(jieba等模块的使用),算法的数据结构的知识。

5.hadoop,hive之类的需要学习吗?

我觉得应当学习,首先Hadoop和Hive很简单(如果你用AWS的话你可以开一台EMR,上面直接就有Hadoop和Hive,可以直接从使用学起)。

我觉得如果不折腾安装和部署,还有Linux和MySQL的经验,只要半天到一天就能熟悉Hadoop和Hive的使用(当然你得有Linux和MySQL的基础,如果没有就先老老实实的学Linux和MySQL,这两个都可以在自己的PC上安装,自己折腾)。

Spark对很多人来说才是需要学习的,如果你有JAVA经验大可以从JAVA入门。如果没有那么还是建议从Scala入门,但是实际上如果没有JAVA经验,Scala入门也会有一定难度,但是可以慢慢补。

所以总的来说Spark才足够难,以至于需要学习。

最后的最后我有一些建议。第一要对自己有一个系统的认知,自己的编程水平够么,SQL会用么,Linux会用么,能流畅的看英文文档么?

如果上面任何一个问题的答案是No,我都不建议直接转行或者申请高级的数据挖掘职位(因为你很难找到一个正经的数据挖掘岗位,顶多是一些打擦边球的岗位,无论是实际干的工作还是未来的成长可能对你的帮助都不大)。

无论你现在是学生还是已经再做一些前段后端、运维之类的工作你都有足够的时间补齐这些基础知识。

补齐了这些知识之后,第一件事就是了解大数据生态,Hadoop生态圈,Spark生态圈,机器学习,深度学习(后两者需要高等数学和线性代数基础,如果你的大学专业学这些不要混)。

数据挖掘论文 篇五

数据挖掘技术在金融业、医疗保健业、市场业、零售业和制造业等很多领域都得到了很好的应用。针对交通安全领域中交通事故数据利用率低的现状,可以通过数据挖掘对相关交通事故数据进行统计分析,从而发现其中的关联,这对提升交通安全水平具有非常重要的意义。

1数据挖掘技术概述

数据挖掘(DataMining)即对大量数据进行有效的分类统计,从而整理出有规律的、有价值的、潜在的未知信息。一般来讲,这些数据存在极大的随机性和不完全性,其包括各行各业各个方面的数据。数据挖掘是一个结合了数据库、人工智能、机器学习的学科,涉及统计数据和技术理论等领域。

2数据挖掘关联分析研究

关联分析作为数据挖掘中的重要组成部分,其主要作用就是通过数据之间的相互关联从而发现数据集中某种未知的联系。关联分析最初是在20世纪90年代初被提出来的,一直备受关注。已被广泛应用于各行各业,包括医疗体检、电子商务、商业金融等各个领域。关联规则的挖掘一般可分成两个步骤[1]:

(1)找出频繁项集,不小于最小支持度的项集;

(2)生成强关联规则,不小于最小置信度的关联规则。相对于生成强关联规则,找出频繁项集这一步比较麻烦。由R.Agrawal等人在1994年提出的Apriori算法是生成频繁项集的经典算法[2]。Apriori算法使用了Level-wise搜索的迭代方法,即用k-项集探索(k+1)-项集。Apriori算法在整体上可分为两个部分。

(1)发现频集。这个部分是最重要的,开销相继产生了各种各样的频集算法,专门用于发现频集,以降低其复杂度、提高发现频集的效率。

(2)利用所获得的频繁项集各种算法主要致力产生强关联规则。当然频集构成的联规则未必是强关联规则,还要检验构成的关联规则的支持度和支持度是否超过它们的阈值。Apriori算法找出频繁项集分为两步:连接和剪枝。

(1)连接。集合Lk-1为频繁k-1项集的集合,它通过与自身连接就可以生成候选k项集的集合,记作Ck。

(2)剪枝。频繁k项集的集合Lk是Ck的子集。剪枝首先利用Apriori算法的性质(频繁项集的所有非空子集都是频繁的,如果不满足这个条件,就从候选集合Ck中删除)对Ck进行压缩;然后,通过扫描所有的事务,确定压缩后Ck中的每个候选的支持度;最后与设定的最小支持度进行比较,如果支持度不小于最小支持度,则认为该候选项是频繁的。目前,在互联网技术及科学技术的快速发展下,人工智能、机器识别等技术兴起,关联分析也被越来越多应用其中,并在不断发展中提出了大量的改进算法。

3数据挖掘关联分析在道路交通事故原因分析当中的应用

近年来,我国越来越多的学者将数据挖掘关联分析应用于道路交通事故的研究中,主要是分析道路、车辆、行人以及环境等因素与交通事故之间的某种联系。Pande和Abdel-Aty[3]通过关联分析研究了美国佛罗里达州20xx年非交叉口发生的道路交通事故,重点分析了各个不同的影响因素与交通事故之间的内在联系,通过研究得出如下结论,道路照明条件不足是引发道路交通事故的主要因素,除此之外,还发现天气恶劣的环境下道路弯道的直线段也极易发生交通事故。Graves[4]利用数据挖掘技术中的关联规则对欧洲道路交通事故进行了分析,主要研究了交通事故与道路设施状况之间的关联,通过研究发现了易导致交通事故发生的各个道路设施状况因素,此研究为欧洲路面建设及投资提供了强大的决策支持。我国学者董立岩在研究道路交通事故数据的文献中,将粗糙集与关联分析进行了融合,提出了基于偏好信息的决策规则简约算法并将其应用其中,通过分析发现了道路交通事故的未知规律。王艳玲通过关联分析中的因子关联树模型重点分析了影响道路交通事故最重要的因子,发现在道路交通事故常见的诱因人、车、路及环境中对事故影响最大的因子是环境。许卉莹等利用关联分析、聚类分析以及决策树分析三种数据挖掘技术对道路交通事故数据进行分析,最终得出了科学的道路交通事故预防和交通安全管理决策依据。尚威等在研究中,对大量的道路交通数据进行了有效整合,并在此基础上按照交通事故相关因素的不同特点整理出与事故发生有关的字段数据,形成新的事故数据记录表,然后再根据多维关联规则对记录的相关数据进行分析,从而发现了事故诱导因素记录字段值和事故结果字段值组成的道路交通事故频繁字段的组合。张听等在充分掌握聚类数据挖掘理论与方法的基础上,提出了多目标聚类分析框架和一个启发式的聚类算法k-WANMI,并将其用在道路交通事故的聚类研究中对不同权重的属性进行了多目标分析。同样,许宏科也利用该方法对公路隧道交通流数据进行了聚类分析,其在研究中不仅明确了隧道交通流的峰值规律,而且还根据这种规律制订了隧道监控设备的不同控制方案,对提高隧道交通安全的水平做了极大的贡献。徐磊和方源敏在研究中,提出了由简化信息熵构造的改进C4.5决策树算法,并将其应用在交通事故数据的研究中,对交通数据进行了正确分类,发现了一些隐藏的规则和知识,为交通管理提供了依据。刘军、艾力斯木吐拉、马晓松运用多维关联规则分析交通事故记录,从而找到导致交通事故发生次数多的主要原因,并且指导相关部门作出相应的决策。杨希刚运用关联规则为现实中的交通事故的预防提供依据。吉林大学的吴昊等人,基于关联规则的理论基础,定义了公路交通事故属性模型,并结合改进后的Apriori算法,分析了交通事故历史数据信息,为有关单位和用户寻找道路黑点(即事故多发点)提供了技术支援和决策帮助。

4结语

通过数据挖掘中的关联分析方法虽然能够对道路交通事故的相关因素进行清晰的分析,但是目前在这一方面的研究仍有不足之处。因为关联分析在道路交通事故的研究中往往只能片面发现某一种或几种因素影响交通事故的规律,很难将所有影响因素结合起来进行全面系统的分析。然而道路交通事故的发生通常都是由相应因素导致,而后事故当事人意识到危险源的存在并采取措施,直到事故发生的连续过程,整体来看体现了时序性。也就是说,道路交通事故是受到一系列按照时间先后顺序排列的影响因素组合共同作用而发生的,从整体的角度出发研究事故发生机理更加科学。

参考文献

[1]杨秀萍。大数据下关联规则算法的改进及应用[J]。计算机与现代化,20xx(12):23-26.

[2]王云,苏勇。关联规则挖掘在道路交通事故分析中的应用[J]。科学技术与工程,20xx(7):1824-1827.

[3]徐磊,方源敏。基于决策树C4.5改进算法的交通数据挖掘[J]。微处理机,20xx,31(6):57-59.

[4]杨希刚。数据挖掘在交通事故中的应用[[J]。软件导刊,20xx,7(26):18-20.

数据挖掘论文 篇六

随着会计现代化的发展,会计越来越多的运用计算机技术的拓展。

一、数据挖掘

数据挖掘是从数据当中发现趋势和模式的过程,它融合了现代统计学、知识信息系统、机器学习、决策理论和数据库管理等多学科的知识。它能有效地从大量的、不完全的、模糊的实际应用数据中,提取隐含在其中的潜在有用的信息和知识,揭示出大量数据中复杂的和隐藏的关系,为决策提供有用的参考。数据挖掘是从数据当中发现趋势和模式的过程,它融合了现代统计学、知识信息系统、机器学习、决策理论和数据库管理等多学科的知识。它能有效地从大量的、不完全的、模糊的实际应用数据中,提取隐含在其中的潜存有用的信息和知识,揭示出大量数据中复杂的和隐藏的关系,为决策提供有用的参考。

二、数据挖掘的现代最新方法介绍

常用的数据挖掘方法主要有决策树(Decision Tree)、遗传算法(Genetic Algorithms)、关联分析(Association Analysis).聚类分析(C~smr Analysis)、序列模式分析(Sequential Pattern)以及神经网络(Neural Networks)等。

三、数据挖掘的实际应用

由于数据挖掘市场还处于起步的阶段,但是发展很快。在国外有一些著名的大公司对数据挖掘系统进行了开发。

1.Intelligent Miner这是IBM公司的数据挖掘产品,它提供了很多数据挖掘算法,包括关联、分类、回归、预测模型、偏离检测、序列模式分析和聚类。有2个特点:一是它的数据挖掘算法的可伸缩性;二是它与IBM/DB/2关系数据库系统紧密地结合在一起。

2.EineSet是由SGI公司开发的,它也提供了多种数据挖掘方法,包括关联分析和分类以及高级统计和可视化工具。特色是它具有的强大的图形工具,包括规则可视化工具、树可视化工具、地图可视化工具和多维数据分散可视化工具,它们用于实现数据和数据挖掘结果的可视化。

3.Clementine是由ISL公司开发的,它为终端用户和开发者提供提供了一个集成的数据挖掘开发环境。

4.DBMiner是由DBMiner Technology公司开发的,它提供多种数据挖掘算法,包括发现驱动的OLAP分析、关联、分类和聚类。特色是它的基于数据立方体的联机分析挖掘,它包含多种有效的频繁模式挖掘功能和集成的可视化分类方法

四、数据挖掘与管理会计

1.提供有力的决策支持

面对日益激烈的竞争环境,企业管理者对决策信息的需求也越来越高。管理会计作为企业决策支持系统的重要组成部分,提供更多、更有效的有用信息责无旁贷。因此,从海量数据中挖掘和寻求知识和信息,为决策提供有力支持成为管理会计师使用数据挖掘的强大动力。例如,数据挖掘可以帮助企业加强成本管理,改进产品和服务质量,提高货品销量比率,设计更好的货品运输与分销策略,减少商业成本。

2.赢得战略竞争优势的有力武器

实践证明数据挖掘不仅能明显改善企业内部流程,而且能够从战略的高度对企业的竞争环境、市场、顾客和供应商进行分析,以获得有价值的商业情报,保持和提高企业持续竞争优势。如,对顾客价值分析能够将为企业创造80%价值的20%的顾客区分出来,对其提供更优质的服务,以保持这部分顾客。

3.预防和控制财务风

利用数据挖掘技术可以建立企业财务风险预警模型。企业财务风险的发生并非一蹴而就,而是一个积累的、渐进的过程,通过建立财务风险预警模型,可以随时监控企业财务状况,防范财务危机的发生。另外,也可以利用数据挖掘技术,对企业筹资和投资过程中的行为进行监控,防止恶意的商业欺诈行为,维护企业利益。尤其是在金融企业,通过数据挖掘,可以解决银行业面临的如信用卡的恶意透支及可疑的信用卡交易等欺诈行为。根据SEC的报告,美国银行、美国第一银行、联邦住房贷款抵押公司等数家银行已采用了数据挖掘技术。

五、数据挖掘在管理会计中的应用

1.作业成本和价值链分析

作业成本法以其对成本的精确计算和对资源的充分利用引起了人们的极大兴趣,但其复杂的操作使得很多管理者望而却步。利用数据挖掘中的回归分析、分类分析等方法能帮助管理会计师确定成本动因,更加准确计算成本。同时,也可以通过分析作业与价值之间的关系,确定增值作业和非增值作业,持续改进和优化企业价值链。在Thomas G,John J和Il-woon Kim的调查中,数据挖掘被用在作业成本管理中仅占3%。

2.预测分析

管理会计师在很多情况下需要对未来进行预测,而预测是建立在大量的历史数据和适当的模型基础上的。数据挖掘自动在大型数据库中寻找预测性信息,利用趋势分析、时间序列分析等方法,建立对如销售、成本、资金等的预测模型,科学准确的预测企业各项指标,作为决策的依据。例如对市场调查数据的分析可以帮助预测销售;根据历史资料建立销售预测模型等。

3.投资决策分析

投资决策分析本身就是一个非常复杂的过程,往往要借助一些工具和模型。数据挖掘技术提供了有效的工具。从公司的财务报告、宏观的经济环境以及行业基本状况等大量的数据资料中挖掘出与决策相关的实质性的信息,保证投资决策的正确性和有效性。如利用时间序列分析模型预测股票价格进行投资;用联机分析处理技术分析公司的信用等级,以预防投资风险等。

4.产品和市场预测与分析

品种优化是选择适当的产品组合以实现最大的利益的过程,这些利益可以是短期利润,也可以是长期市场占有率,还可以是构建长期客户群及其综合体。为了达到这些目标,管理会计师不仅仅需要价格和成本数据有时还需要知道替代品的情况,以及在某一市场段位上它们与原产品竞争的状况。另外企业也需要了解一个产品是如何刺激另一些产品的销量的等等。例如,非盈利性产品本身是没有利润可言的,但是,如果它带来了可观的客户流量,并刺激了高利润产品的销售,那么,这种产品就非常有利可图,就应该包括在产品清单中。这些信息可根据实际数据,通过关联分析等技术来得到。

5.财务风险预测与评估

管理会计师可以利用数据挖掘工具来评价企业的财务风险,建立企业财务危机预警模型,进行破产预测。破产预测或称财务危机预警模型能够帮助管理者及时了解企业的财务风险,提前采取风险防范措施,避免破产。另外,破产预测模型还能帮助分析破产原因,对企业管理者意义重大。,数据挖掘技术包括多维判别式分析、逻辑回归分析、遗传算法、神经网络以及决策树等方法在管理会计中得到了广泛的应用。

六、结论

数据挖掘是个崭新的领域,对于数字和信息的处理是非常科学和方便的,也是非常高效率和合理分析的非常好的工具,对于会计管理领域的应用在国际上只是刚刚开始,相信随着会计的国际化的接轨和计算机科学的进步,在我国的会计领域中的数据挖掘理论会得到不断的提升,在管理会计实际应用中的数据挖掘也越来越多样化和普及化。

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