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數據挖掘論文范文1

系統采用C/S+B/S結構,主要由前端數據采集設備(位移及載荷傳感器)、站點客戶端、數據庫及Web服務器等組成。各部分采取分布式協同處理運行方式,站點客戶端利用前端采集的數據獨立分析計算,分析完成后上傳至數據庫服務器,并通過網頁服務器對外。

2系統數據

2.1系統數據結構系統采用MicrosoftSQLServer,創建了WPGUI與WPCHQ數據庫來管理3萬余口油井數據采集、處理及存儲等,建設數據表65張(見主要數據表的關系圖2),主要包括生產井的完井數據、靜態數據、動態數據、采集數據、原油物性數據、機桿管泵等技術數據,同時系統保存了油井近兩年功圖電參數據(每天每口井到少100張),以及根據這些數據分析計算出來的結果和匯總生成的數據。

3數據挖掘應用

數據挖掘是從大量數據集中發現可行信息的過程,是統計分析技術、數據庫技術及人工智能技術的綜合。面對油井工況實時分析及功圖計產系統大量的油井生產完備數據,長慶油田充分利用數據挖掘技術,對數據進一步清理、集成、轉換、挖掘應用,深化功圖系統數據分析,先后開展了動液面計算,系統效率在線實時監測、區塊動態分析研究等,并應用于油田現場,取得了較好的效果,既節約了生產成本,又方便了現場管理應用,進一步提升系統在長慶油田數字化前端的核心地位。

3.1區塊動態分析

油井生產中,每天都會獲得大量的實時生產數據,目前系統主要對單井完成工況分析及產液量計算,如何通過分析和處理這些數據,及時全面了解油田區塊產油量、壓力、含水等變化規律是數據挖掘應用又一問題。長慶油田開展了基于油井工況診斷及功圖計產系統的區塊動態分析,從空間和歷史角度,對油井分類、分級、分層次進行統計分析,挖掘生產數據里有用的信息,提煉區塊共性問題,并按照設計的模板(區塊指標統計圖表、供液能力分析、產量分析、故障井分析等)每月30日自動生成全面及時的區塊油井生產動態分析,從而指導區塊生產管理,實現油田的精細管理,為油田開發決策提供依據。

4結束語

隨著長慶油田數字化建設的不斷深入,各種生產、研究、管理等數據庫不斷增加,如何深化數據應用,準確迅速從數據庫是提取有用信息,已成為是數字油田生產管理的迫切需求。在基于油井工況實時分析及功圖計產系統數據挖掘應用中我們積累了不少經驗,拓展了系統功能,提升系統在長慶油田數字化前端的核心地位。在今后應用中,油田數據挖掘應用注意幾個問題:

(1)數據是數字油田的血液,為了保證數據挖掘效率,在數據庫建設中要規范數據存儲格式,保證數據源及數據類型的統一,同時加強數據審核,注重數據入庫的質量;

(2)數據挖掘中盡可能使用可視化工具,一幅圖勝過千句話,數據挖掘可視化主要包括數據可視化、挖掘結果可視化、挖掘過程可視化等;

數據挖掘論文范文2

[關鍵詞]數據挖掘客戶關系管理應用步驟

根據波特的影響企業的利益相關者理論，企業有五個利益相關者，分別是客戶、競爭對手、供應商、分銷商和政府等其他利益相關者。其中，最重要的利益相關者就是客戶。現代企業的競爭優勢不僅體現在產品上，還體現在市場上，誰能獲得更大的市場份額，誰就能在競爭中占據優勢和主動。而對市場份額的爭奪實質上是對客戶的爭奪，因此，企業必須完成從“產品”導向向“客戶”導向的轉變，對企業與客戶發生的各種關系進行管理。進行有效的客戶關系管理，就要通過有效的途徑，從儲存大量客戶信息的數據倉庫中經過深層分析，獲得有利于商業運作，提高企業市場競爭力的有效信息。而實現這些有效性的關鍵技術支持就是數據挖掘，即從海量數據中挖掘出更有價值的潛在信息。正是有了數據挖掘技術的支持，才使得客戶關系管理的理念和目標得以實現，滿足現代電子商務時代的需求和挑戰。

一、客戶關系管理（CRM）

CRM是一種旨在改善企業與客戶之間關系的新型管理方法。它是企業通過富有意義的交流和溝通,理解并影響客戶行為,最終實現提高客戶獲取、客戶保留、客戶忠誠和客戶創利的目的。它包括的主要內容有客戶識別、客戶關系的建立、客戶保持、客戶流失控制和客戶挽留。通過客戶關系管理能夠提高企業銷售收入，改善企業的服務，提高客戶滿意度，同時能提高員工的生產能力。

二、數據挖掘（DM）

數據挖掘（DataMining，簡稱DM），簡單的講就是從大量數據中挖掘或抽取出知識。數據挖掘概念的定義描述有若干版本。一個通用的定義是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應用數據中提取人們感興趣的知識，這些知識是隱諱的、事先未知的、潛在有用的信息。

常用的數據挖掘方法有：（1）關聯分析。即從給定的數據集中發現頻繁出現的項集模式知識。例如，某商場通過關聯分析，可以找出若干個客戶在本商場購買商品時，哪些商品被購置率較高，進而可以發現數據庫中不同商品的聯系，進而反映客戶的購買習慣。（2）序列模式分析。它與關聯分析相似，其目的也是為了控制挖掘出的數據間的聯系。但序列模式分析的側重點在于分析數據間的前后（因果）關系。例如，可以通過分析客戶在購買A商品后，必定（或大部分情況下）隨著購買B商品，來發現客戶潛在的購買模式。（3）分類分析。是找出一組能夠描述數據集合典型特征的模型，以便能夠分類識別未知數據的歸屬或類別。例如，銀行可以根據客戶的債務水平、收入水平和工作情況，可對給定用戶進行信用風險分析。（4）聚類分析。是從給定的數據集中搜索數據對象之間所存在的有價值聯系。在商業上，聚類可以通過顧客數據將顧客信息分組，并對顧客的購買模式進行描述，找出他們的特征，制定針對性的營銷方案。（5）孤立點分析。孤立點是數據庫中與數據的一般模式不一致的數據對象，它可能是收集數據的設備出現故障、人為輸入時的輸入錯誤等。孤立點分析就是專門挖掘這些特殊信息的方法。例如，銀行可以利用孤立點分析發現信用卡詐騙，電信部門可以利用孤立點分析發現電話盜用等。

三、數據挖掘在客戶關系管理中的應用

1.進行客戶分類

客戶分類是將大量的客戶分成不同的類別，在每一類別里的客戶具有相似的屬性，而不同類別里的客戶的屬性不同。數據挖掘可以幫助企業進行客戶分類，針對不同類別的客戶，提供個性化的服務來提高客戶的滿意度，提高現有客戶的價值。細致而可行的客戶分類對企業的經營策略有很大益處。例如，保險公司在長期的保險服務中，積累了很多的數據信息，包括對客戶的服務歷史、對客戶的銷售歷史和收入，以及客戶的人口統計學資料和生活方式等。保險公司必須將這些眾多的信息資源綜合起來，以便在數據庫里建立起一個完整的客戶背景。在客戶背景信息中，大批客戶可能在保險種類、保險年份和保險金額上具有極高的相似性，因而形成了具有共性的客戶群體。經過數據挖掘的聚類分析，可以發現他們的共性，掌握他們的保險理念，提供有針對性的服務，提高保險公司的綜合服務水平，并可以降低業務服務成本，取得更高的收益。

2.進行客戶識別和保留

(1)在CRM中,首先應識別潛在客戶,然后將他們轉化為客戶

這時可以采用DM中的分類方法。首先是通過對數據庫中各數據進行分析，從而建立一個描述已知數據集類別或概念的模型，然后對每一個測試樣本，用其已知的類別與學習所獲模型的預測類別做比較，如果一個學習所獲模型的準確率經測試被認可，就可以用這個模型對未來對象進行分類。例如，圖書發行公司利用顧客郵件地址數據庫，給潛在顧客發送用于促銷的新書宣傳冊。該數據庫內容有客戶情況的描述，包括年齡、收入、職業、閱讀偏好、訂購習慣、購書資金、計劃等屬性的描述，顧客被分類為“是”或“否”會成為購買書籍的顧客。當新顧客的信息被輸入到數據庫中時，就對該新顧客的購買傾向進行分類，以決定是否給該顧客發送相應書籍的宣傳手冊。

(2)在客戶保留中的應用

客戶識別是獲取新客戶的過程，而客戶保留則是留住老顧客、防止客戶流失的過程。對企業來說，獲取一個新顧客的成本要比保留一個老顧客的成本高。在保留客戶的過程中，非常重要的一個工作就是要找出顧客流失的原因。例如，某專科學校的招生人數在逐漸減少，那么就要找出減少的原因，經過廣泛的搜集信息，發現原因在于本學校對技能培訓不夠重視，學生只能學到書本知識，沒有實際的技能，在就業市場上找工作很難。針對這種情況，學校應果斷的抽取資金，購買先進的、有針對性的實驗實訓設備，同時修改教學計劃，加大實驗實訓課時和考核力度，培訓相關專業的教師。

(3)對客戶忠誠度進行分析

客戶的忠誠意味著客戶不斷地購買公司的產品或服務。數據挖掘在客戶忠誠度分析中主要是對客戶持久性、牢固性和穩定性進行分析。比如大型超市通過會員的消費信息，如最近一次消費、消費頻率、消費金額三個指標對數據進行分析,可以預測出顧客忠誠度的變化，據此對價格、商品的種類以及銷售策略加以調整和更新，以便留住老顧客，吸引新顧客。

(4)對客戶盈利能力分析和預測

對于一個企業而言，如果不知道客戶的價值，就很難做出合適的市場策略。不同的客戶對于企業而言，其價值是不同的。研究表明，一個企業的80%的利潤是由只占客戶總數的20%的客戶創造的，這部分客戶就是有價值的優質客戶。為了弄清誰才是有價值的客戶，就需要按照客戶的創利能力來劃分客戶，進而改進客戶關系管理。數據挖掘技術可以用來分析和預測不同市場活動情況下客戶盈利能力的變化，幫助企業制定合適的市場策略。商業銀行一般會利用數據挖掘技術對客戶的資料進行分析，找出對提高企業盈利能力最重要的客戶，進而進行針對性的服務和營銷。

(5)交叉銷售和增量銷售

交叉銷售是促使客戶購買尚未使用的產品和服務的營銷手段，目的是可以拓寬企業和客戶間的關系。增量銷售是促使客戶將現有產品和服務升級的銷售活動，目的在于增強企業和客戶的關系。這兩種銷售都是建立在雙贏的基礎上的，客戶因得到更多更好符合其需求的服務而獲益，公司也因銷售增長而獲益。數據挖掘可以采用關聯性模型或預測性模型來預測什么時間會發生什么事件，判斷哪些客戶對交叉銷售和增量銷售很有意向，以達到交叉銷售和增量銷售的目的。例如，保險公司的交叉營銷策略：保險公司對已經購買某險種的客戶推薦其它保險產品和服務。這種策略成功的關鍵是要確保推銷的保險險種是用戶所感興趣的，否則會造成用戶的反感。

四、客戶關系管理應用數據挖掘的步驟

1.需求分析

只有確定需求，才有分析和預測的目標，然后才能提取數據、選擇方法，因此，需求分析是數據挖掘的基礎條件。數據挖掘的實施過程也是圍繞著這個目標進行的。在確定用戶的需求后,應該明確所要解決的問題屬于哪種應用類型,是屬于關聯分析、分類、聚類及預測，還是其他應用。應對現有資源如已有的歷史數據進行評估，確定是否能夠通過數據挖掘技術來解決用戶的需求，然后將進一步確定數據挖掘的目標和制定數據挖掘的計劃。

2.建立數據庫

這是數據挖掘中非常重要也非常復雜的一步。首先,要進行數據收集和集成，其次,要對數據進行描述和整合。數據主要有四個方面的來源：客戶信息、客戶行為、生產系統和其他相關數據。這些數據通過抽取、轉換和裝載，形成數據倉庫，并通過OLAP和報表，將客戶的整體行為結果分析等數據傳遞給數據庫用戶。

3.選擇合適的數據挖掘工具

如果從上一步的分析中發現，所要解決的問題能用數據挖掘比較好地完成，那么需要做的第三步就是選擇合適的數據挖掘技術與方法。將所要解決的問題轉化成一系列數據挖掘的任務。數據挖掘主要有五種任務：分類，估值預測，關聯規則，聚集，描述。前三種屬于直接的數據挖掘。在直接數據挖掘中，目標是應用可得到的數據建立模型，用其它可得到的數據來描述感興趣的變量。后兩種屬于間接數據挖掘。在間接數據挖掘中，沒有單一的目標變量，目標是在所有變量中發現某些聯系。

4.建立模型

建立模型是選擇合適的方法和算法對數據進行分析，得到一個數據挖掘模型的過程。一個好的模型沒必要與已有數據完全相符，但模型對未來的數據應有較好的預測。需要仔細考察不同的模型以判斷哪個模型對所需解決的問題最有用。如決策樹模型、聚類模型都是分類模型，它們將一個事件或對象歸類。回歸是通過具有已知值的變量來預測其它變量的值。時間序列是用變量過去的值來預測未來的值。這一步是數據挖掘的核心環節。建立模型是一個反復進行的過程，它需要不斷地改進或更換算法以尋找對目標分析作用最明顯的模型，最后得到一個最合理、最適用的模型。

5.模型評估

為了驗證模型的有效性、可信性和可用性，從而選擇最優的模型，需要對模型進行評估。我們可以將數據中的一部分用于模型評估，來測試模型的準確性，模型是否容易被理解模型的運行速度、輸入結果的速度、實現代價、復雜度等。模型的建立和檢驗是一個反復的過程，通過這個階段階段的工作，能使數據以用戶能理解的方式出現，直至找到最優或較優的模型。

6.部署和應用

將數據挖掘的知識歸檔和報告給需要的群體，根據數據挖掘發現的知識采取必要的行動，以及消除與先前知識可能存在的沖突，并將挖掘的知識應用于應用系統。在模型的應用過程中，也需要不斷地對模型進行評估和檢驗，并做出適當的調整，以使模型適應不斷變化的環境。

參考文獻:

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[2]馬剛:客戶關系管理[M]大連：東北財經大學出版社，2008

[3]朱美珍:以數據挖掘提升客戶關系管理[J]．高科技產業技術與創新管理，2006，（27）

[4]顧桂芳何世友:數據挖掘在客戶關系管理中的應用研究[J].企業管理，2007，（7）

數據挖掘論文范文3

網上銀行促銷渠道分析系統采用C/S架構或者B/S架構，充分考慮系統易用性和投入產出。從維護網上銀行的C/S架構和B/S架構角度來分析，使用網上銀行促銷渠道分析系統的多是管理人員，并且在未來的發展過程中，系統用戶數量也不會大幅度上漲，綜合網上銀行系統的維護成本和開發成本，盡量選擇C/S架構。從使用者和系統數據傳輸的角度來分析，只有銀行工作人員才能使用這個系統，而C/S架構具有良好的靈活性。綜上所述，網上銀行促銷渠道分析系統可以使用C/S架構來部署軟件模塊。由于網上銀行系統包含大量的客戶信息數據，因此網上銀行系統必須具有更高的安全性和保密性，相關操作人員必須強化風險防范意識，規范網上銀行系統操作，嚴格控制系統的數據傳輸。網上銀行系統必須具有良好的擴展性，為數據表和數據查詢算法留出充足的軟硬件資源。同時，網上銀行渠道分析系統要支持工作人員擴展數據查詢、數據字典和數據表之前的交叉查詢，將用戶的查詢記錄保存在本地網絡服務器上，盡量避免重復查詢，提高網上銀行渠道分析系統的查詢速度。

2數據挖掘技術在網上銀行促銷活動中的運用

隨著商業銀行的快速發展，網上銀行受到人們的廣泛關注。網上銀行系統以計算機網絡為交易平臺，各種新型的促銷策略，使網上銀行業務得到迅速拓展。但是，和四大行相比，一些商業銀行的網上銀行業務仍然存在很大的差距。同時，近年來，網上銀行市場競爭日益激烈，某些網上銀行業務在應用過程中出現了促銷成本不斷增加，而促銷效果不理想的狀況，數據挖掘技術在網上銀行促銷活動中的運用，要積極解決這些問題。

2.1提高營銷質量當前，很多銀行都逐漸加大了網上銀行促銷力度，但是促銷活動的效果卻不明顯，單純的依靠贈送禮品或者各種優惠措施，在很大程度上會提升促銷成本，并且難以真正地吸引客戶。在網上銀行促銷活動中應用數據挖掘技術，分析不同促銷活動的特點，根據網上銀行系統自身的特點和優化，對不同客戶進行組合促銷，將不同的網上銀行業務或者產品聯系起來，有針對性地對有意向的客戶進行促銷，合理安排網上銀行促銷活動內容和時間，盡量在電子商務交易高峰時段之前，實現網上銀行促銷活動的目標。

2.2優化客戶結構一些商業銀行不了解客戶的真實需求，在發展潛在客戶時，缺乏針對性，網上銀行促銷活動的交易需求較弱。因此要應用數據挖掘技術挖掘一些隱含的信息，明確哪些客戶對網上銀行的哪些產品或者業務有需求，挖掘潛在的、有實力的客戶，將這些客戶作為網上銀行促銷活動的重點客戶。

2.3優化促銷活動流程在網上銀行促銷活動中運用數據挖掘技術，采用運用關聯分析，挖掘傳統銀行渠道重點產品和網上銀行系統重點產品的業務數據，挖掘非網絡銀行系統和網絡銀行系統業務以及網絡銀行系統不同業務或者產品之間的關聯關系，通過數據挖掘技術尋找符合網上銀行系統運營條件的關聯關系，探索網上銀行系統不同產品和業務之間的依存性或者相似性[2]，由此將網上銀行系統的某一項業務或者產品作為重點促銷產品來拉動其他業務和產品的銷售，并且可以將一些業務或者產品組合起來進行有針對性的促銷，提高網上銀行促銷活動效果。另外，挖掘優質、有潛力客戶特征，優質客戶可以銀行提供大量的業務收入和交易量，因此可以通過數據挖掘技術的聚類方法分析銀行系統的客戶構成，挖掘優質客戶的共同特征，為網上銀行促銷活動提供重要的依據。

3結束語

數據挖掘論文范文4

國外很多大學都開設了數據挖掘類課程，波士頓大學的“數據管理與商務智能”課程主要包括基礎、核心技術、應用三部分。授課方式包括理論內容講授、案例教學，以及學生以團隊合作方式完成項目并進行課堂演講。從麻省理工學院開放性課程資料（斯隆管理學院）中可以看出，在每章講解一種算法之后都盡可能地安排了商務實例的分析，并在課程后期安排了客座講座的形式。國內對于數據挖掘的教學類研究成果也很多，主要集中在三類問題的研究上，較為普遍的是根據專業建立大綱的研究，例如針對電子商務專業進行大綱設計；另外也有專注研究某一種或多種適合數據挖掘或商務智能的教學方法，如專題研討法；還有的討論算法理解與程序設計、軟件應用的關系。

2、基于模塊化方法的課程內容分析

模塊化教學模式是按照程序模塊化的構想和原則來設計教學內容的一整套教學體系，它是在既定的培養目標指導下，將全部教學內容按照一定標準或規則進行分解，使其成為多個相對獨立的教學模塊，且各教學模塊之間可以按照一定的規則有選擇性的重新組合。該方法在20世紀70年代，由國際勞工組織引入教學之中，開發出以現場教學為主，以技能培訓為核心的模塊化教學模式，在很多國家得到廣泛應用。由于該教學法具有針對性、靈活性、現實性等特點，越來越受到教育界的關注。模塊化教學本質上是以知識點與實踐的細化為出發點研究，本課程的知識點細化分為兩個層次：一是從宏觀角度，參考ACM的SIGKDD的數據挖掘課程建設建議，設計課程的基礎內容模塊和高級主題模塊；二是從微觀角度，針對較為復雜的算法進行的知識點劃分。課程內容的一至五章屬于基礎內容模塊，介紹本課程的基礎理論和入門的數據挖掘技術；六至第八章介于基礎內容與高級主題之間，介紹數據挖掘的核心算法，可以根據學生情況進行靈活處理，可強調應用，也可深化算法介紹；第九、十章為高級主題模塊，可以作為擴展材料介紹應用，或為感興趣同學提供算法介紹；課程實踐模塊包含數據倉庫建設與數據挖掘算法的應用，難度居中，可以在引導學生思考的前提下給出實驗步驟，并引導學生使用類似的方法處理不同的數據。

3、基于模塊化方法進行重要知識點的模塊化分析

重要知識點內涵較為豐富，一般體現在經典數據挖掘算法上，通常一大類算法下還分有多個算法，不同算法的在難度上有漸進層次，同一種算法也有很大改進研究空間，講授彈性比較大。因此，適合使用模塊化方法進行處理，并且需要在課程設計中明確一定課時量所要達到的內容和難度。基礎部分為必選內容，介紹基本概念和基本原理；決策樹作為數據挖掘分類算法的最基礎算法也是必選內容，決策樹算法有多種分類，需要進行按照難易程度進行選擇；最后要根據難度選擇其他分類算法進行介紹。

4、結論

數據挖掘論文范文5

數據挖掘技術是一種新型的技術，在現代數據存儲以及測量技術的迅猛發展過程中，人們可以進行信息的大量測量并進行存儲。但是，在大量的信息背后卻沒有一種有效的手段和技術進行直觀的表達和分析。而數據挖掘技術的出現，是對目前大數據時代的一種應急手段，使得有關計算機數據處理技術得到加快發展。數據挖掘技術最早是從機器學習的概念中而產生的，在對機器的學習過程中，一般不采用歸納或者較少使用這種方法，這是一種非常機械的操作辦法。而沒有指導性學習的辦法一般不從這些環境得出反饋，而是通過沒有干預的情況下進行歸納和學習，并建立一種理論模型。數據挖掘技術是屬于例子歸納學習的一種方式，這種從例子中進行歸納學習的方式是介于上述無指導性學習以及較少使用歸納學習這兩種方式之間的一種方式。因此，可以說，數據挖掘技術的特征在出自于機器學習的背景下，與其相比機器主要關心的是如何才能有效提高機器的學習能力，但數據挖掘技術主要關心如何才能找到有用、有價值的信息。其第二個特征是，與機器學習特點相比較而言，機器關心的是小數據，而數據挖掘技術所面臨的對象則是現實中海量規模的數據庫，其作用主要是用來處理一些異常現象，特別是處理殘缺的、有噪音以及維數很高的數據項，甚至是一些不同類型數據。以往的數據處理方法和現代的數據挖掘技術相比較而言，其不同點是以往的傳統數據處理方法前提是把理論作為一種指導數據來進行處理，在現代數據挖掘技術的出發角度不同，主要運用啟發式的歸納學習進行理論以及假設來處理的。

2、數據挖掘技術主要步驟

數據挖掘技術首先要建立數據倉庫，要根據實際情況而定，在易出現問題的有關領域建立有效的數據庫。主要是用來把數據庫中的所有的存儲數據進行分析，而目前的一些數據庫雖然可以進行大量的存儲數據，同時也進行了一系列的技術發展。比如，系統中的在線分析處理，主要是為用戶查詢，但是卻沒有查詢結果的分析能力，而查詢的結果仍舊由人工進行操作，依賴于對手工方式進行數據測試并建模。其次，在數據庫中存儲的數據選一數據集，作為對數據挖掘算法原始輸入。此數據集所涉及到數據的時變性以及統一性等情況。然后，再進行數據的預處理，在處理中主要對一些缺損數據進行補齊，并消除噪聲，此外還應對數據進行標準化的處理。隨后，再對數據進行降維和變換。如果數據的維數比較高，還應找出維分量高的數據，對高維數數據空間能夠容易轉化為檢點的低維數數據空間進行處理。下一步驟就是確定任務，要根據現實的需要，對數據挖掘目標進行確定，并建立預測性的模型、數據的摘要等。隨后再決定數據挖掘的算法，這一步驟中，主要是對當前的數據類型選擇有效的處理方法，此過程非常重要，在所有數據挖掘技術中起到較大作用。隨后再對數據挖掘進行具體的處理和結果檢驗，在處理過程中，要按照不同的目的，選擇不同的算法，是運用決策樹還是分類等的算法，是運用聚類算法還是使用回歸算法，都要認真處理，得出科學的結論。在數據挖掘結果檢驗時，要注意幾個問題，要充分利用結論對照其他的信息進行校核，可對圖表等一些直觀的信息和手段進行輔助分析，使結論能夠更加科學合理。需要注意的是要根據用戶來決定結論有用的程度。最后一項步驟是把所得出的結論進行應用到實際，要對數據挖掘的結果進行仔細的校驗，重點是解決好以前的觀點和看法有無差錯，使目前的結論和原先看法的矛盾有效解除。

3、數據挖掘技術的方法以及在電力營銷系統中的應用和發展

數控挖掘技術得到了非常廣泛的應用，按照技術本身的發展出現了較多方法。例如，建立預測性建模方法，也就是對歷史數據進行分析并歸納總結，從而建立成預測性模型。根據此模型以及當前的其他數據進行推斷相關聯的數據。如果推斷的對象屬于連續型的變量，那么此類的推斷問題可屬回歸問題。根據歷史數據來進行分析和檢測，再做出科學的架設和推定。在常用的回歸算法以及非線性變換進行有效的結合，能夠使許多問題得到解決。電力營銷系統中的數據挖掘技術應用中關聯規則是最為關鍵的技術應用之一。這種應用可以有效地幫助決策人員進行當前有關數據以及歷史數據的規律分析，最后預測出未來情況。把關聯規則成功引入電力營銷分析，通過FP-Growth算法對電力營銷的有關數據進行關聯規則分析，從中得出各種電量銷售的影響因素以及外部因素、手電水平等的關聯信息，以便更好地為電力的市場營銷策略提供參謀和決策。對電力營銷系統的應用中，時間序列挖掘以及序列挖掘非常經典、系統，是應用最為廣泛的一種預測方法。這種方法的應用中，對神經網絡的研究非常之多。因此，在現實中應用主要把時間序列挖掘以及神經網絡兩者進行有效地結合，然后再分析有關電力營銷數據。此外，有關專家還提出應用一種時間窗的序列挖掘算法，這種方式可以進行有效地報警處理，使電力系統中的故障能夠準確的定位并診斷事故。此算法對電力系統的分析和挖掘能力的提高非常有效，還可判定電力系統的運行是否穩定，對錯誤模型的分析精度達到一定的精確度。

4、結語

數據挖掘論文范文6

云計算與云存儲的出現，為圖書館文獻資源信息服務的建設注入了新的活力。利用云計算服務可以為圖書館提供存儲、平臺和計算功能，而圖書館也可以利用云服務來處理業務，大大降低圖書館信息技術的資金成本和人力資源。圖書館通過對各類信息資源、格式采用一個統一的管理平臺，實現更大的網絡信息效益，同時也可以共享應用和數據。

2文獻資源存儲

2．1存儲現狀

從存儲系統的模式來看，當前存儲技術有以下3種：直接連接存儲DAS（DirectAttachedStor－age）、網絡接入存儲NAS（NetworkAttachedStor－age）和存儲區域網絡SAN（StorageAreaNet－work）［1］。DAS是最早的服務器與磁盤直聯的存儲方式。由于存儲量小，該模式已經不再適合圖書館大容量數據資源的存儲要求。NAS采用網絡TCP／IP技術，優點是可以支持多計算機平臺，適合訪問量不大的數據庫和事務處理。

2．2存儲區域網絡SAN

SAN是采用光纖通道交換機和光纖線纜把存儲設備和服務器機群連接。提供速率高達4Gbps的數據傳輸，是真正的高速共享存儲。它不占用外網的資源，具有自己獨立的存儲區域，光纖接口提供連接長度達10km。其獨立的存儲管理系統對存儲設備進行集中管理和監測。與傳統的直連存儲方式相比，SAN更關注磁盤、磁帶等存儲設備的可靠結構。成為最具發展潛力的存儲模式，在大型數據庫資源存儲中是主流技術。在云存儲的技術支持下，我們可以利用光纖通道SAN陣列來存儲數據量成倍增加的信息資源數據。把SAN陣列劃分成若干邏輯區域，每個區域存放一個服務器上的數據。通過存儲區域網絡服務組之間的共享存儲陣列，可以實現存儲資源的聚合，采用集中存儲架構，服務器將接入這個存儲網絡，并由存儲平臺統一提供空間并保證存儲系統的可靠性和可用性。

2．3陣列存儲形式

在存儲區域網絡SAN的數據存儲模式下，文獻信息資源是以磁盤陣列的方式存儲的。磁盤陣列是數據存儲的重要設備，其穩定性和可靠性是非常重要的。考慮到圖書館文獻資源存儲量日益增大，磁盤以RAID5的陣列存儲形式構成。在RAID5中，數據以塊為單位分布到各個硬盤上。RAID5本身不對數據進行備份，而是把數據和與其相對應的奇偶校驗信息存儲到組成RAID5的各個陣列磁盤上，而且數據和奇偶校驗信息分別存儲于不同的磁盤上。當RAID5的一個磁盤數據損壞后，利用剩下的數據和相應的奇偶校驗信息可以恢復被損壞的數據［3］。RAID5是目前冗余能力和存儲安全性能非常好的方式。根據RAID5的特性，陣列中其中一塊磁盤是作為熱備盤使用的，正常狀態下該盤不存儲數據。

3數據挖掘技術

數據的安全存儲和有效利用是現代化圖書館文獻資源建設的2個重要方面。在數據得以安全存儲的前提下，如何利用好這些海量的數據信息，發現其中規律，用于指導現在或是未來的工作，就需要一門新的技術來研究它們的規律。數據挖掘技術就在這個背景下應運而生，并且得到了迅速的發展。數據挖掘簡稱KDD知識發現，又稱數據庫中的知識發現。它是從龐大的不完整、模糊的隨機數據中提取潛在的和有價值的信息。例如：通過對讀者以往書籍的借閱情況進行挖掘分析、對比，可以發現他們的學習情況、興趣愛好等規律，還可以通過分析，評估圖書館工作的成效，給圖書館的服務提供科學指導。其次，可以將關聯規則算法應用到圖書流通數據的分析，挖掘讀者借閱行為中的潛在規則，以指導圖書館的讀者服務工作。應用關聯規則算法，發現借閱流通日志中圖書之間的關聯，從而指導讀者的借閱行為和提供個性化服務。通過實驗分析獲得的相關規律和結論，為圖書館數字資源的采購、引進以及個性化服務推薦提供有力的數據依據和決策管理支持。

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