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消费者的购买型为主要受到动机、直觉、习得行为和态度四个方面的心理因素影响。一、动机。动机是推动人进行各种活动的愿望和理想。动机是行为的直接原因，它推动和诱发人们从事某种行为，规定行为的方向。动机是由需要产生的。人的需要有许许多多，动机也就有多种多样。在一定时期，许多动机中只有一个最强烈的动机能引起人们的行为。消费者购买动机，就是推动消费者实行某种购买行为的一种愿望或念头，它反映了消费者对某种商品的需要。消费者购买动机一般可分为以下两类:1、生理性购买动机。也称为本能动机。就是指消费者由于生理上的需要(如吃、穿等)所引起的购买满足生理需要的商品的动机。2、心理性购买动机。当社会经济发展到一定水平时，激起人们购买行为的心理性动机往往占重要地位。心理性购买动机比之身理性购买动机更为多样。心理性购买动机，一般可分为感情动机、理智动机和惠顾动机。感情动机包括情绪动机和情感动机两种。人的喜、怒、哀、乐、爱、恶、惧七情，是消费者基本情绪表现形式。凡是有这些情绪所引起的购买动机，称之为情绪动机。由情绪动机所引起的购买行为，具有冲动性，即景性和不稳定性的特点。情感动机是由道德、集体感、美感、愉快感、幸福感等人类高级情感引起的动机。由情感动机引起的购买行为，一般具有较大的稳定性和深刻性，往往可以从购买中反映出消费者的精神面貌。理智动机是建立在人们对商品的客观认识之上，经过分析、比较以后产生的动机。具有客观性、周密性和控制性等特点。在理之动机驱使下的购买，比较注重商品的质量，讲求实用、可靠、价格适宜、使用方便、设计科学、效率较高，服务周到等等。回顾动机基于感情与理智的经验，对特定的商店、厂牌或商品，产生特殊的信任和偏好，使消费者重复的、习惯的前往购买的一种行为动机。惠顾动机往往产生于企业较高的信誉、周到的服务、完备的设施、价廉物美的商品、便利的交通等。二、知觉。知觉就是理解了的感觉。消费者在购买商品之前，必须对商品有一个从感觉到知觉的认识过程。消费者要通过五种感官(视觉、听觉、嗅觉、味觉、触觉)形成对某一商品个别属性的反应，这就是感觉。随着感觉的深入，将感觉到的材料通过大脑进行综合分析，对商品的各种属性进行理解、整理，得到知觉。人们会对同一刺激物产生不同的知觉，这是因为人们会经历三种知觉过程，那就是:选择性注意，选择性曲解和选择性记忆过程。1、选择性注意。在人们感觉到的刺激物中，真正引起人们注意的是少数，多数被忽略掉。有关调研结果表明，人们对以下三种刺激较为注意，它们是:与当前需要有关的刺激、人们期待的刺激和非同寻常的刺激。2、选择性曲解。人们倾向于对自己的先入之见，用支持而不是用挑战的方式来对信息做出阐释。每个人总想得到的信息适合于他或她现有的思想形式。选择性扭曲就是人们将信息加以扭曲，使之合乎自己意思的倾向。3、选择性记忆。人们在生活中，往往容易记住那些与自己态度、信念一致的东西，而忘却与己无关的东西。三、习得行为。习得行为是人们经后天学习后所表现的行为。人类除本能驱使力(饥、渴、性)支配的行为外，其他行为皆属习得行为。习得行为是某一刺激物与某一反应之间建立联系时所发生的行为。心理学家陶拉德(JohnDouard)和米勒(NealMiller)将刺激与反应的关系分成驱使力、刺激物、提示、反应与强化等。(见下图)驱使力刺激物提示物反应强化该模式又称“刺激--反应”模式或“S--R”模式。这个模式中的驱使力是指人受本能或心理动机的作用而产生的购买商品的冲动力;刺激物是客观存在的能够满足人的动机需要的商品或劳务;提示物是加深对“刺激物”印象的次刺激物，如广告宣传、商品的外观形态、陈列展览等;反应是指购买者对“刺激物”采取的具体行动;强化是具体行动之后进一步加深对刺激物的印象。比如，一个行人在路上突然感到饥饿，产生了食欲。他正好看到路旁小吃店在卖宁波汤团，于是想起宁波汤团的招贴画，他就决定去小吃店买宁波汤团来充饥。这位行人吃了非常满意，打算下次感到饥饿时再去购买。在这个例子中，行人的食欲就是驱使力，小店的宁波汤团是刺激物，宁波汤团的招贴画是提示物，行人买宁波汤团来充饥是反应，吃后的满意感就是强化(一种正向强化)。4、态度。在日常生活中，态度对人们的行为有着深刻的影响。消费者的购买行为，在很大程度上也由他或她对所购买商品或服务的态度所支配。态度是一个人对他人或外界事物、环境所持有的一种较具持久性和一致性的行为反应倾向。态度本身包括信仰、情感和行为倾向三个方面。消费者信仰包括对产品或服务所具备的知识;情感包括对产品或服务的喜、恶、爱、恨及其他在情绪上的反应;行为倾向则是指对产品或服务所采取买或者不买的行为。市场营销观念演变过程及其各阶段特点市场营销观念是指企业从事营销活动的指导思想。市场营销观念是在一定的历史条件下产生的，并随企业外部环境的变化而变化。因此，在某种意义上说，市场营销学的产生和发展就是新的营销观念产生和发展的过程。根据西方发达国家的市场营销历史，我们可以发现市场营销观念的演进可大致分为五个阶段:生产观念阶段，产品观念阶段，推销观念阶段，市场营销观念阶段和社会市场营销观念阶段。一.生产观念生产观念是指导销售者行为的最古老的观念之一。生产观念认为，消费者喜欢那些可以随处买得到而且价格低廉的产品，企业应致力于提高生产效率和分销效率，扩大生产，降低成本已扩展市场。生产观念缠身于20世纪20年代前。当时，资本主义社会生产力相对落后，市场趋势是求大与供的卖方市场。由于社会生产力相对落后，许多产品的成本很高，企业为了扩大市场，必须提高生产率，降低成本。由于市场求大与供，因而顾客最关心的是能否得到产品，而不是关心产品的细小特征。于是，生产企业就要集中力量想方设法扩大生产。因而，生产观念不是从消费者需求出发，而是从企业生产出发。其主要表现是“我生产什么，就卖什么”。企业经营管理的主要任务是改善生产技术，改进劳动组织，提高劳动生产率，降低成本，增加销售量。二.产品观念产品观念认为，消费者最喜欢高质量多功能和具有某些特色的产品，企业应致力于生产优质产品，并不断加以改进。它产生于市场产品供不应求的“卖方市场”形势下。最容易滋生产品观念的场合，莫过于当企业发明一项新产品时。此时，企业最容易导致“市场营销近视”，既不适当的把注意力放在产品上，而不是放在市场需要上，在市场营销管理中缺乏远见，只看到自己的产品质量好，看不到市场需求在变化，致使企业经营陷入困境。三.推销观念推销观念(或称销售观念)视为许多企业所采用的另一种观念。它认为，消费者通常表现出一种购买惰性或抗衡心理，如果听其自然的话，消费者一般不会足量购买某一企业的产品，因此，企业必须积极推销和大力促销，以刺激消费者大量购买本企业产品。推销观念在现代市场经济条件下被大量用于推销那些非渴求物品，即购买者一般不会想到要去购买的产品或服务。许多企业在产品过剩时，也常常奉行推销观念。推销观念产生于20世纪20年代末至50年代前。当时，社会生产力有了巨大发展，市场趋势由卖方市场向买方市场过渡，大量产品销售不出去，因而迫使企业重视采用广告术与推销术去推销产品。推销观念表现为“我卖什么，顾客就买什么”。四.市场营销观念市场营销观念的形成使企业经营观念上的一次“革命”，它是作为对上述诸观念的挑战而出现的一种崭新的企业经营观念。在20世纪50年代中期，营销观念认为，实现企业营销目标的关键在于正确确定目标市场的需要和欲望。“发现欲望，并满足它们”，“生产你能够出售的东西，而不是出售你能够生产的东西”，“热爱顾客而非产品”，“尽我们最大的努力，使顾客的每一块钱都能买到十足的价值、质量和满意”。概括起来说:顾客需要什么，企业就生产什么。这种观念抛弃了以企业为中心的指导思想，代之而起的是以消费者为中心的指导思想。推销观念注重卖方需要;营销观念则注重买方的需要。推销以卖方需要为出发点，考虑如何把产品变成现金，而营销则考虑如何通过产品来满足顾客的需要。推销观念采用从内向外的顺序。它从明确的市场出发，以顾客需要为中心，协调所有影响顾客的活动，并通过创造性的顾客满足来获利。可见，市场营销观念的4个支柱是:市场中心，顾客导向，协调营销和利润。推销观念的4个支柱是:企业，产品导向，推销，赢利。从本质上说，市场营销观念是一种以顾客需要和欲望为导向的哲学，是消费者主权论在企业市场营销管理中的体现。五.社会市场营销观念社会市场营销观念是对市场营销观念的修改和补充。这种观念认为，企业的任务是确定目标市场需求，并且在保持和增进消费者和社会福利的情况下，比竞争者更有效率的使目标顾客满意。这不仅要求企业满足目标顾客的需求与欲望，而且要考虑消费者及社会的长远利益，即企业利益、消费者利益与社会利益有机的结合起来。这种观念产生于20世纪70年代。进入20世纪70年代以后，市场营销环境发生了一系列新的变化:环境恶化、资源短缺、人口爆炸、世界性通货膨胀、社会服务被忽视等。在这种情况下，一个企业仅仅奉行营销观念满足个体消费者需要是不够的，它往往会导致资源浪费、环境污染、损害广大消费者利益等诸多弊病。因为市场营销观念回避了消费者需要、消费者利益和长期社会福利之间隐含着冲突的现实。
标准答案可以自行百度、谷歌，这里简单讲一下。所谓人工智能，就是模拟人的意识、思维和处理事情的能力（这些你听听就好别当真）。这是一个很大的领域，你能想到的所有跟“智能”相关的都可以包括在内。所谓的智能家居、智慧城市什么的都是。。。模式识别是一门学科，你可以把它当做一种处理问题的思路和方法。从名字来看，pattern recognition，首先就是”模式“，把自然界的问题抽象为一个个模式；然后”识别“，从这一点来说主要做的是分类工作（当然不仅仅是）。像是图像处理中的目标检测、分类问题就是典型的模式识别问题。数据挖掘，这个更偏应用一些了。首先是数据，这个显然要用到数据库的各种技术和理论；然后是挖掘，一般而言也就是用机器学习的方法去做。（这里要说明的是机器学习和模式识别关系很紧密的，二者本来就有很多是共通的，我也不好去下定义；某种意义上来说也都是人工智能的范畴）总结就是，人工智能是一种概念（巨大的坑。。。）；模式识别偏应用一些，有很多具体的方法；数据挖掘就更是一个应用了，使用的方法既包括本学科的也需要机器学习、模式识别方向的知识。
[市场营销]商业智能在现代企业管理中的运用 内容摘要：由于现代先进管理理念加强了人和企业文化的关注，将业务自身的决策权下放到对应的作业层也就成为了趋势。原来单纯事物处理人员现在要做与他业务相关的决策。因而作业人员也要了解相关的综合性的数据和信息。这些传统ERP却不能够提供。于是产生了新一代事物处理和分析处理相结合的应用软件。 关键字：ERP、商业智能、数据仓库、联机分析处理、数据挖掘 ERP将企业所有资源进行整合集成管理，将企业的三大流：物流，资金流，信息流进行全面一体化管理的管理信息系统。它的功能模块不同于MRP或MRPII的模块。它不仅可用于生产企业的管理，而且在许多其它类型的企业如一些非生产、公益事业的企业也可导入ERP系统进行资源计划和管理。对企业来讲，它包括四个方面的内容：生产控制(计划，制造)，物流管理(分销，采购，库存管理)和财务管理(会计核算，财务管理)和人力资源管理( 规划，工资，工时，差旅)。 一、传统ERP的运行机制 传统ERP虽然增强了与客户和供应商业务的交互和互联能力，但在计划技术基础和功能方面都不具备协调多个企业间资源的观念和能力，ERP仍旧是面向企业内部的事物处理系统。 二、现代企业对新一代ERP的需求 ERP开通后，数据虽多，但对于高层管理人员来说，能够应用的仅仅是企业运作当前状态的作业数据和浅层次的现象信息。而他们更多的需要了解综合的、历史的、反映全过程的信息，以及对若干现象的分析，以发现有助于决策的趋势和模式。限于ERP当时的历史责任的局限性，从本质上说ERP系统的中存留的是数据而不是信息，高层管理人员直接用不上。因为，传统的ERP系统只着眼于企业后台的管理，缺少直接面对客户的系统功能设计。传统的企业只是着力于对买到物美价廉的原材料，快速高效地生产出产品，至于哪种产品更受欢迎，哪些服务最有待改进这一类的问题，却往往没有确切的答案，只能凭经验臆测。在电子商务的大环境中，客户可能分散在全球各地，企业不可能对他们的情况都了如指掌，所以必须有一个系统来收集客户信息，并加以分析和利用。 三、管理的商务智能 过去10年中，ERP技术和商务智能都有重大的发展，但它们的发展道路或多或少是并行的。两者的商业判断能力都有赖于信息技术，但功能特点却各自针对于商业智能和业绩跟踪的不同方面。虽然存在类似之处，但商务智能和ERP绝对不是同一事物或是同一事物体的两个方面，而是两个互补的系统。它们最大的共性就是，使企业运行得更有效率、响应更及时并易于整合。因此，已实施了ERP的企业需要商务智能是显而易见的。 商务智能能提高行业用户在关键领域的信息获知能力及掌控精度。首先，报告格式将大大改良,整合后的用户数据无疑使报告进行得更快、更及时、更精确。其次, 信息传输也将越来越实时化，在各部门周转时间将大为减少。最后，业务处理流程当中可能出现的问题和失误也易于及时发现，从而使纠错工作更加迅速和准确。 四、新一代的ERP及其所运用的技术商业智能是对与企业决策过程相关的所有内部的和可能得到的外部数据，进行采集、清洗、汇总、综合、分析、利用和传递，使数据转换成为信息和知识的过程。商业智能BI是企业信息化的新领域和更高的层次，是企业数据的全生命周期的第二阶段。 多年来，企业一直在寻找对商业智能的理解和实现的方式，以增强企业的竞争力。商业智能代表为提高企业运营性能而采用的一系列方法、技术和软件的总和。它是帮助企业提高决策能力和运营能力的概念、方法、过程以及软件的集合。 于是ERP集成了两种数据处理方法：传统的联机事物处理OLTP（ On-line Transaction Processing ）和新增的联机分析处理OLAP（ On-line Analytical Processing ），也就是说把作业系统和业务智能分析联结起来。ERP为业务智能分析提供了集成的数据源，OLAP对原来没有利用的数据进行分析，形成了计划—执行—分析—决策—调整的不断优化作用，构成决策和执行的闭合循环系统，更多地释放了ERP的能量，帮助企业将数据变为信息和知识。给企业以开发“金矿”的工具。将DW和OLAP技术应用在现有的ERP系统，实现了ERP在事务处理控制方面的本质飞跃。结合了DW和OLAP技术的ERP系统，强调了企业的事前控制能力，将设计、制造、销售等通过集成来并行地进行各种相关作业，为企业提供了保证质量、适应变化、客户满意、绩效等关键问题的实时分析能力。 五、现代企业管理的数据仓库 如何有效地管理企业在经营过程中所产生或收集的大量数据与信息，一直是信息管理人员所面临的一个重要的问题。20世纪70年代所出现的关系数据库在收集、存储、处理数据中发挥了重要的作用。随着市场竞争的加剧，信息系统的用户已经不满足于仅用计算机去处理日复一日的事务数据，而是需要能够支持决策的信息去帮助管理决策。这就需要一种能够将日常业务处理中所收集到的各种数据转变为具有商业价值信息的技术，而传统数据库系统已经无法承担这一任务。 传统数据库对日常事务处理十分理想，但是要给予事务处理的数据库帮助决策分析，就产生了很大的困难。其原因主要是传统数据库的处理方式和决策分析中的数据需求不相称，导致传统数据库无法支持决策分析活动。这些不相称性主要体现在决策处理中的系统响应问题，决策数据需求的问题和决策数据操作的问题。 以往的数据库是一种基础系统，严格说应该叫数据库管理信息系统。数据仓库只是它上面的一种应用系统，还有其它应用，如民航订票系统、银行ATM系统以及证券、期货交易系统等业务系统就属于OLTP。OLTP和OLAP无论是从使用方法和作用上来说都是相反的，前者是要尽快地把数据存进数据库里，后者是从数据库中提取数据，经过加工转换成规律信息供管理人员做分析用，而对速度要求不是很高。以前和现在的大部分数据库应用属于OLTP，而数据仓库应用属于OLAP，它的基础是数据库。 数据仓库Data Warehouse是面向主题的、集成的、稳定的、不同时间的数据集合，用以支持数据分析和管理决策过程。在这个定义中，主题是数据归类的标准，每个主题对应一个客观分析领域，它可以为辅助决策集成多个部门、不同系统的大量数据。通俗来说，数据仓库是按照我们分析的对象组织的。它包含了大量的历史数据，因为经集成后进入数据仓库的数据是极少更新的。数据仓库内的数据时限一般为5年至10年，主要是用来进行时间趋势分析的。 商业智能是当前企业应用的热点。如何把商业智能应用到企业中给企业带来真正的价值，是商业智能应用真正成熟的标志。它能更好地制订战略和决策提供良好的环境，为特定的应用系统，如ERP提供数据环境和决策分析支持。当面向特定应用的特定战略和决策问题时，商业智能从数据准备做起，建立或虚拟一个集成的数据环境，在集成的数据环境之上，利用科学的决策分析工具，通过数据分析、知识发现等过程，为战略制订和决策提供支持。当然，在这整个过程中，集成的数据环境和决策分析工具是十分重要、不要缺少的。
说到人工智能，就不能不提到机器学习和深度学习。很多时候，我们得先明确人工智能与机器学习和深度学习的关系，我们才能更好地去分析和理解人工智能与数据分析和数据挖掘思维关联。人工智能与数据分析和数据挖掘的联系，更多的是机器学习与深度和数据分析与数据挖掘的关联。0.人工智能人工智能英文缩写为AI，它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学研究领域的一个重要分支，又是众多学科的一个交叉学科，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括语音识别、图像识别、机器人、自然语言处理、智能搜索和专家系统等等，人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能包括众多的分支领域，比如大家熟悉的机器学习、自然语言理解和模式识别等。1.机器学习机器学习属于人工智能研究与应用的一个分支领域。机器学习的研究更加偏向理论性，其目的更偏向于是研究一种为了让计算机不断从数据中学习知识，而使机器学习得到的结果不断接近目标函数的理论。机器学习，引用卡内基梅隆大学机器学习研究领域的着名教授Tom Mitchell的经典定义：如果一个程序在使用既有的经验E(Experience)来执行某类任务T(Task)的过程中被认为是“具备学习能力的”，那么它一定要展现出：利用现有的经验E，不断改善其完成既定任务T的性能(Performance)的特质。机器学习已经有了十分广泛的应用，例如：数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人运用。在我们当下的生活中，语音输入识别、手写输入识别等技术，识别率相比之前若干年的技术识别率提升非常巨大，达到了将近97%以上，大家可以在各自的手机上体验这些功能，这些技术来自于机器学习技术的应用。那机器学习与数据挖掘的联系是什么呢？机器学习为数据挖掘提供了理论方法，而数据挖掘技术是机器学习技术的一个实际应用。逐步开发和应用了若干新的分析方法逐步演变而来形成的；这两个领域彼此之间交叉渗透，彼此都会利用对方发展起来的技术方法来实现业务目标，数据挖掘的概念更广，机器学习只是数据挖掘领域中的一个新兴分支与细分领域，只不过基于大数据技术让其逐渐成为了当下显学和主流。2.数据挖掘数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘本质上像是机器学习和人工智能的基础，它的主要目的是从各种各样的数据来源中，提取出超集的信息，然后将这些信息合并让你发现你从来没有想到过的模式和内在关系。这就意味着，数据挖掘不是一种用来证明假说的方法，而是用来构建各种各样的假说的方法。数据挖掘不能告诉你这些问题的答案，他只能告诉你，A和B可能存在相关关系，但是它无法告诉你A和B存在什么相关关系。机器学习是从假设空间H中寻找假设函数g近似目标函数f。数据挖掘是从大量的数据中寻找数据相互之间的特性。数据挖掘是基于数据库系统的数据发现过程，立足与数据分析技术之上，提供给为高端和高级的规律趋势发现以及预测功能；同时数据量将变得更为庞大，依赖于模式识别等计算机前沿的技术；其还有另外一个名称为商业智能(BI, Business Intelligence)，依托于超大型数据库以及数据仓库、数据集市等数据库技术来完成。主要挖掘方法有: 分类 、 估计、预测、相关性分组或关联规则、 聚类、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)等技术。3.深度学习深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。晦涩难懂的概念，略微有些难以理解，但是在其高冷的背后，却有深远的应用场景和未来。那深度学习和机器学习是什么关系呢？深度学习是实现机器学习的一种方式或一条路径。其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据。比如其按特定的物理距离连接；而深度学习使用独立的层、连接，还有数据传播方向，比如最近大火的卷积神经网络是第一个真正多层结构学习算法，它利用空间相对关系减少参数数目以提高训练性能，让机器认知过程逐层进行，逐步抽象，从而大幅度提升识别的准确性和效率。神经网络是机器学习的一个分支，而深度学习又是神经网络的一个大分支，深度学习的基本结构是深度神经网络。4.数据分析数据分析的概念：基于数据库系统和应用程序，可以直观的查看统计分析系统中的数据，从而可以很快得到我们想要的结果；这个就是最基本的数据分析功能，也是我们在信息化时代了，除了重构业务流程、提升行业效率和降低成本之外的了。另外数据分析更多的是指从历史数据里面发现有价值的信息，从而提高决策的科学性。数据分析更侧重于通过分析数据的历史分布然后从中得出一些有价值的信息。还有一个数据分析更重要的功能，就是数据可视化。比如说，在财务系统的信息化中，基于企业的财务系统，我们可以直观获取企业现金流量表、资产负债表和利润表，这些都来自与我们的数据分析技术。数据分析目前常用的软件是Excel, R, Python等工具。在对比数据分析和数据挖掘时，数据分析则更像是对历史数据的一个统计分析过程，比如我们可以对历史数据进行分析后得到一个粗糙的结论，但当我们想要深入探索为什么会出现这个结论时，就需要进行数据挖掘，探索引起这个结论的种种因素，然后建立起结论和因素之间模型，当有因素有新的值出现时，我们就可以利用这个模型去预测可能产生的结论。因此数据分析更像是数据挖掘的一个中间过程。5.总结人工智能与机器学习、深度学习的关系严格意义上说，人工智能和机器学习没有直接关系，只不过是机器学习的方法被大量的应用于解决人工智能的问题而已。目前机器学习是人工智能的一种实现方式，也是最重要的实现方式。深度学习是机器学习比较火的一个方向，其本身是神经网络算法的衍生，在图像、语音等富媒体的分类和识别上取得了非常好的效果。数据挖掘与机器学习的关系数据挖掘主要利用机器学习界提供的技术来分析海量数据，利用数据库界提供的技术来管理海量数据。机器学习是数据挖掘的一种重要方法，但机器学习是另一门学科，并不从属于数据挖掘，二者相辅相成。深度学习、机器学习的发展带了许多实际的商业应用，让虚幻的AI逐步落地，进而影响人类社会发展；深度学习、机器学习以及未来的AI技术，将让无人驾驶汽车、更好的预防性治疗技术、更发达智能的疾病治疗诊断系统、更好的人类生活娱乐辅助推荐系统等，逐步融入人类社会的方方面面。AI即使是现在，也是未来，不再是一种科幻影像和概念，业界变成了人类社会当下的一种存在，不管人类是否喜欢或者理解，他们都将革命性地改变创造AI的我们人类自身。
关联规则挖掘吧,我刚做完相关的论文.用的是SQL Server2005中的智能挖掘平台.介绍一本书给你看下,就是图片里的那本书.里面有完整的使用sql server数据挖掘的过程.写论文十分辛苦,但一定会有收获!加油!
浅谈数据挖掘技术在企业客户关系管理的应用论文
摘 要：高度开放的中国金融市场，特别是中国银行业市场受到日趋激烈的国外银行冲击和挑战，大多数银行企业都在构建以客户为中心的客户关系管理体系，这一经营体系理念的构建，不仅仅能提高企业的知名度和顾客的满意度，而且能提高企业的经济效益。但是，随着网络技
关键词：客户关系管理毕业论文
高度开放的中国金融市场，特别是中国银行业市场受到日趋激烈的国外银行冲击和挑战，大多数银行企业都在构建以客户为中心的客户关系管理体系，这一经营体系理念的构建，不仅仅能提高企业的知名度和顾客的满意度，而且能提高企业的经济效益。但是，随着网络技术和信息技术的发展，客户关系管理如何能结合数据挖掘技术和数据仓库技术，增强企业的核心竞争力已经成为企业亟待解决的问题。因为，企业的数据挖掘技术的运用能够解决客户的矛盾，为客户设计独立的、拥有个性化的数据产品和数据服务，能够真正意义上以客户为核心，防范企业风险，创造企业财富。
关键词：客户关系管理毕业论文
一、数据挖掘技术与客户关系管理两者的联系
随着时代的发展，银行客户关系管理的发展已经越来越依赖数据挖掘技术，而数据挖掘技术是在数据仓库技术的基础上应运而生的，两者有机的.结合能够收集和处理大量的客户数据，通过数据类型与数据特征，进行整合，挖掘具有特殊意义的潜在客户和消费群体，能够观察市场变化趋势，这样的技术在国外的银行业的客户关系管理广泛使用。而作为国内的银行企业，受到国外银行业市场的大幅度冲击，显得有些捉襟见肘，面对大量的数据与快速发展的互联网金融体系的冲击，银行业缺乏数据分析和存储功能，往往造成数据的流逝，特别是在数据的智能预测与客户关系管理还处于初步阶段。我国的银行业如何能更完善的建立客户关系管理体系与数据挖掘技术相互融合，这样才能使得企业获得更强的企业核心竞争力。
二、数据挖掘技术在企业客户关系管理实行中存在的问题
现今，我国的金融业发展存在着数据数量大，数据信息混乱等问题，无法结合客户关系管理的需要，建立统一而行之有效的数据归纳，并以客户为中心实行客户关系管理。
1.客户信息不健全
在如今的银行企业，虽然已经实行实名制户籍管理制度，但由于实行的年头比较短，特别是以前的数据匮乏。重点体现在，银行的客户信息采集主要是姓名和身份证号码，而对于客户的职业、学历等相关信息一概不知，极大的影响了客户关系管理体系的构建。另外，数据还不能统一和兼容，每个系统都是独立的系统，比如：信贷系统、储蓄系统全部分离。这样存在交叉、就不能掌握出到底拥有多少客户，特别是那些需要服务的目标客户，无法享受到银行给予的高质量的优质服务。
2.数据集中带来的差异化的忧虑
以客户为中心的客户关系管理体系，是建立在客户差异化服务的基础上的，而作为银行大多数以数据集中，全部有总行分配，这样不仅不利于企业的差异化服务，给顾客提供优质得到个性化业务，同时，分行也很难对挖掘潜在客户和分析客户成分提供一手的数据，损失客户的利益，做到数据集中，往往是不明智的选择。
3.经营管理存在弊端
从组织结构上，我国的银行体系设置机构庞杂，管理人员与生产服务人员脱节现象极其普遍，管理人员不懂业务，只是一味的抓市场，而没有有效的营销手段，更别说以市场为导向，以客户为核心，建立客户关系管理体系。大多数的人完全是靠关系而非真正意义上靠能力，另外，业务流程繁琐，不利于客户享受更多的星级待遇，这与数据发掘的运用背道而驰，很难体现出客户关系管理的价值。
三、数据挖掘技术在企业的应用和实施
如何能更好的利用数据挖掘技术与客户关系管理进行合理的搭配和结合是现今我们面临的最大问题。所有我们对客户信息进行分析，利用模糊聚类分析方法对客户进行分类，通过建立个性化的信息服务体系，真正意义的提高客户的价值。
1.优化客户服务
以客户为中心提高服务质量是银行发展的根源。要利用数据挖掘技术的优势，发现信贷趋势，及时掌握客户的需求，为客户提高网上服务，网上交易，网上查询等功能，高度体现互联网的作用，动态挖掘数据，通过智能化的信贷服务，拓宽银行业务水平，保证客户的满意度。
2.利用数据挖掘技术建立多渠道客户服务系统
利用数据挖掘技术整合银行业务和营销环节为客户提供综合性的服务。采用不同的渠道实现信息共享，针对目标客户推荐银行新产品，拓宽新领域，告别传统的柜台服务体系，实行互联网与柜台体系相结合的多渠道服务媒介体系。优化客户关系管理理念，推进营销战略的执行。提高企业的美誉度。
四、数据挖掘技术是银行企业客户关系管理体系构建的基础
随着信息技术的不断发展，网络技术的快速推进，客户关系管理体系要紧跟时代潮流，紧密围绕客户为中心，利用信息优势，自动获取客户需求，打造出更多的个性化、差异化客户服务理念，使得为企业核心竞争能力得到真正意义的提高。
大学生活将要谢下帷幕，毕业前要通过最后的毕业论文，毕业论文是一种比较正规的检验学生学习成果的形式，那么应当如何写毕业论文呢？下面是我精心整理的毕业论文导师评语，供大家参考借鉴，希望可以帮助到有需要的朋友。
良好：能按期完成任务书规定的任务，能较好地运用所学理论和专业知识。论文条理清楚，论述正确，符合规范化要求答辩时能正确回答主要问题。
中等：能按期完成任务书规定的任务，在运用理论和专业知识上基本正确。论文文理通顺，论述不够清楚，书写不够工整。答辩时对主要问题回答基本正确。
及格：在指导教师帮助下能按期完成规定任务，在运用理论和专业知识中没有大的原则性错误。论文文理基本通顺，叙述不够恰当。答辩时能回答主要问题，但个别欠妥。
不及格：未按期完成任务书规定的任务，在运用理论和专业知识中存在个别原则性错误。论文文理不通顺，叙述不规范。答辩时基本概念不清，回答主要问题有错误。
该生通过查阅有关论题的资料和信息，在吸收学术研究成果的基础上，能够良好的运用自身所学知识对论题进行较为深入的分析和研究。
整篇论文的论述观点正确，论点突出，材料充实，叙述层次分明，文字通顺、流畅，有较强的逻辑性和良好的时效性。
此外，论文格式正确，结构科学、书写规范，条理清晰，符合所要求的标准和规范，有一定的创新见解，但对有关问题研究的深入程度不足。
该生的综合能力反映了学士学位具备的良好水平，其论文达到了本科良好论文的水准。
该生查阅文献资料能力一般，能收集关于论题的资料和文献，在写作过程中能够运用系统知识对问题进行较合理的分析。
论文论题与论文内容基本相符，结构完整，语言比较流畅，学术表达一般。
文章篇幅符合所要求的规定，内容基本完整，层次结构安排一般，但主要观点不够突出，逻辑性较差，没有个人见解。
该生的综合能力反映了学士学位具备的中等水平，其论文达到了本科中等论文的水准。
该生热爱祖国，工作努力、勤奋，有创新精神，勇于探索新的东西和事物；科学研究和论文工作比较踏实，责任心较强；学习努力，成绩优良；外语水平较高，有很好的阅读、协作和口语表达能力；此外该生全面发展，科研学习和文艺社团工作都体现出较高素质。
完成硕士论文课题期间，该生运用科学的思维方法和严谨的科研思路进行实验设计，熟练掌握了纺织工程、生物材料、生物化学等方面的实验技能，并能够熟练的应用origin等数据处理软件进行统计分析。经过文献查阅、开题报告、课题实施、资料整理、论文等系统培养，该同学已获得了独立从事上述科研工作的能力。
我认为该硕士论文已达到申请硕士学位的要求，特同意其进行硕士论文答辩，并推荐其申请硕士学位。
论文对批量控制中的配方与异常处理进行研究，在分析了经典聚类算法和子空间算法基础上设计了一种改进的子空间算法，这种算法对配方数据聚类能够取到良好的效果。
异常处理是任何控制过程中都不可避免的，论文提出了一种基于内部模型状态机的方法，使用JGrafchart对啤酒生产过程中糖化过程进行建模。然后构建异常处理系统，该系统能够运行糖化配方，并进行异常诊断和异常处理，最后填料过程中阀门未响应，分析了三种原因。仿真结果表明，所设计的异常处理系统能够有效的对批量生产过程中的异常行为进行诊断和处理。
该文运用文献资料等方法，首先分析了高校校园足球文化的功能，进而研究了足球运动对高校校园体育精神文化的影响以及足球文化与大学生体育目标，对大学生足球运动的开展提供了一定的理论依据。
论文文字表达准确，内容阐述较为准确，格式较规范。该生在论文的写作过程中，积极与指导教师联系，并认真调查研究，阅读了大量的文献资料，能够熟练掌握本专业的基础理论知识，具有一定的科研能力。但本文题目有些偏大，内容略显空洞。
该文运用文献资料、调查访问和数理统计等方法，对德州学院大学生选修足球的各种动机进行调查分析，这对德州学院足球选修课的开展和调动大家学习的'积极性提供一定的理论依据。
论文结构较严谨，逻辑性较强，文字表达准确，内容阐述较为详实，格式较规范。该生在论文的写作过程中，积极与指导教师联系，并认真调查研究，阅读了大量的文献资料，能够熟练掌握本专业的基础理论知识，具有一定的科研能力。
(一)成果
王贞慧用广告作业中影片制作的监控方法与把握能力，来衡量一位创意人员是否合格，这是对广告业提出的一个狠问题。为了便于回应这个至今并未达成共识的意见，她将广告影像的形式与风格归结为一个系统，倡导用准绳作监控，而不是在专业技术上作并非专业人的外行干涉(因为那会伤到制作人的自尊而消极怠工，或是监控无力而造成放任)。她提出的影像广告构成的七条原则和规律，是一份协助创意人跨进制作门坎与影视导演、制作人对话的基础，是创意人自身专业知识补充的方便餐，更是一个便于把控工作节奏的系统方法。
为了方便认识影片系统，王贞慧用内、外两个属性概括了影片的宏观局面，这也是该论文的论述特点。她没有在具体的操作技术上细谈枝末，因为，如果创意人监控的是技术，那么，只会造成“你来吧”的尴尬局面，毕竟别人是专业，而你并不专业，她是从三维、四维、甚至五维的角度来说事，通过谈论影调风格、表现形式是否与创意协调，使创意者具有发言的空间，因为这样的监控，可为实现创意初衷找到对话的系统语境，串起创、导、摄、剪辑的共识。将形式与风格作为大局加以控制，是一个具有实践意义的原创性方法，因此，该论文具有学术价值。
(二)不足
王贞慧通过论文努力搭建广告创意人和影片制作人的对话平台非常好，如果能再将“影调概念”提出来，在执行过程中用影调概念词(比如：是“优雅”或是“酷”)将“影像的形式与风格”简短地概括出来，那么，论文的创新意义将会更加明显。
该文运用文献资料、调查问卷和数理统计等方法，对德州学院普通大学生参与足球运动的现状进行调查研究，分析成因，提出自己的结论与建议，这提高大学生足球运动参与的积极性和德州学院足球运动的开展具有一定的指导意义。
论文结构较严谨，逻辑性较强，文字表达较准确，内容阐述较为详实，但格式不够规范。该生在论文的写作过程中，积极与指导教师联系，并做了调查研究，阅读了大量的文献资料，能够熟练掌握本专业的基础理论知识，具有一定的科研能力。
该生能圆满地完成毕业设计任务，方案合理，方法正确，能综合运用所学知识分析和解决实际问题。
毕业设计过程中态度端正，勤奋刻苦，论文论点正确，论证充分，软件设计符合工程规范，文档及程序清单齐全。建议毕业设计评为优秀。
崔亮同学的学士学位论文《碎片剪辑与周星驰影片中“无厘头”风格的营造》研究了碎片剪辑这一近年来颇为流行的剪辑艺术手段，并重点分析了周星驰影片中碎片剪辑的运用，创作手段与艺术作品互见，具有明确的主题和清晰的理论脉络，也有比较强烈的使用价值。
该论文结构清晰，层次分明，对碎片剪辑产生的电影／文化背景进行了较为详尽的剖析，研究了历史传承，结合中外各国代表影片对碎片剪辑的方式方法进行了有效的分析。更加可贵的是，我国以往对香港／周星驰电影的研究多集中在文化／个体的层面上，而本文从具体的技术／艺术角度研究了周星驰电影的一个创作层面，以理性的态度对其独特艺术形态的形成进行了令人信服的总结和归纳，对于此类电影的研究有着积极的意义。
该论文文字严谨，论点明确，例证丰富，论证方法多样。崔亮同学在写作过程中参考了大量文字／影片资料，多次加工修改，不断提高了论文的水平。由于作者是剪辑专业的毕业生，在论文写作中也注重紧紧围绕电影剪辑的艺术／技术特点，避免空洞的理论说教，而是结合具体的剪辑艺术处理，以例证为论据，以分镜头列表、镜头截图和扎实的分析为论证过程，具有剪辑专业毕业论文的特点，并在各章节中注意理论的提升。这是一篇比较优秀的论文。
某某同学的学位论文《基于数据挖掘的高校本科专业设置预测系统数据模型的分析和研究》选题于教育部委托中山大学开展的高校本科专业设置预测系统项目。该论文研究成果对于构建高校本科专业设置预测系统具有一定的先导性意义。
本文主要围绕着高校本科专业设置预测系统的数据模型这个问题展开分析和研究。论文首先对已有的专业设置数据模型进行综述，分析其在功能性、预测性、分析性以及挖掘性方面的不足之处，然后结合高校本科专业设置的实际需求，引入数据挖掘技术、数据仓库和OLAP，构建基于数据挖掘的高校本科专业设置预测系统的数据模型。总的来说，论文框架清晰，逻辑严谨，行文体现了自己的学术思考及思辨结论，有自己的创见。
本文的写作符合硕士研究生毕业论文规范，学术水准虾茫体现了两年学习的成果，可进入答辩程序。
论文长于思辨和综合，而短于对实际需求和现实情况的考量，比如各用户对于专业设置的需求以及数据挖掘中数据的可采集性及可用性等。建议今后在相关研究中采取更广泛视角。
初学者短期学会数据仓库与数据挖掘技术比较不现实，不过学术性的随便做个主题应该还不是很难。要想深入学习，建议报培训机构。1.数据仓库，是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持目的而创建。 为需要业务智能的企业，提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性（属于Association rule learning）的信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，所以学好数据仓库与数据挖掘技术还是有必要的。2.数据挖掘（英语：Data mining），又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现。数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性的信息的过程。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、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。如果说想要了解数据仓库和数据挖掘技术，这里推荐CDA数据分析师的相关课程。CDA数据分析师覆盖了国内企业招聘数据分析师所要求的所有技能，包括概率统计知识、软件应用、数据挖掘、数据库、数据报告、业务应用等。CDA数据分析师分为LEVELⅠ、Ⅱ、Ⅲ三个等级，成为一名合格的CDA数据分析师能够胜任企业不同层次的数据分析工作。点击预约免费试听课。
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该论文反映出了作者在本门学科方面坚实的理论基础、系统的专业知识以及良好的科研能力。达到了硕士学位论文的要求，建议安排答辩。
xxx同学的学位论文《基于数据挖掘的高校本科专业设置预测系统数据模型的分析和研究》选题于教育部委托中山大学开展的高校本科专业设置预测系统项目。该论文研究成果对于构建高校本科专业设置预测系统具有一定的先导性意义。
本文主要依靠着高校本科专业设置预测系统的数据模型这个问题展开分析和研究
论文首先对已有的专业设置数据模型进行综述，分析其在功能性、预测性、分析性以及挖掘性方面的不足之处，然后结合高校本科专业设置的实际需求，引入数据挖掘技术、数据仓库和OLAP，构建基于数据挖掘的`高校本科专业设置预测系统的数据模型。总的来说，论文框架清晰，逻辑严谨，行文体现了自己的学术思考及思辨结论，有自己的创见。
开题报告评语：
该生在前期通过查阅文献，对研究内容所涉及的研究领域进行了较为全面的调研，对课题《拱桥平面内自由振动模型及特性研究》有了较全面的认识，论文的研究方法基本已经掌握。工作安排合理，态度认真，目前论文写作的前期准备工作已经基本完成，开题报告符合规范格式，准予开题。
中期考核导师意见
该生为人处世和善热情，乐观开朗，乐于助人，意志坚强。尊重师长，和同学关系融洽。学术上努力、勤奋，认真钻研专业知识，奠定了较为坚实的专业基础，取得了较好的成绩。在校期间积极参与学校的各项集体活动，锻炼了自身的实践操作能力，也提升了自身素质 在硕士论文研究期间，具有积极探索的精神，埋头苦干，努力钻研，阅读了大量的文献资料，能依据导师要求积极进行论文创作课题进展符合预期计划 。
中期考核小组意见：
该生在前期的工作中能充分的分析课题任务需求，熟练掌握拱桥平面内自由振动模型及特性研究，完成了下承式拱桥和系杆拱桥平面内自由振动模型及特性研究所做研究具有一定的工程实际意义，也为下一步工作的展开做好了充分的准备。期间该生工作安排合理，学术态度认真，学术作风严谨，科研工作量较大，课题进展符合预期计划。
摘要：随着网络、数据库技术的迅速发畏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。 关键词：数据挖掘；知识；分析；市场营销；金融投资 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。由此，数据挖掘技术应运而生。下面，本文对数据技术及其应用作一简单介绍。一、数据挖掘定义数据挖掘(Data Mining)就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。它是一种新的商业信息处理技术，其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，从中提取辅助商业决策的关键性数据。简而言之，数据挖掘其实是一类深层次的数据分析方法。从这个角度数据挖掘也可以描述为：按企业制定的业务目标，对大量的企业数据进行探索和分析，揭示隐藏的、未知的或验证已知的规律性，并进一步将其模型化的先进有效的方法。二、数据挖掘技术数据挖掘技术是人们长期对数据库技术进行研究和开发的结果，代写论文其中数据仓库技术的发展与数据挖掘有着密切的关系。大部分情况下，数据挖掘都要先把数据从数据仓库中拿到数据挖掘库或数据集市中，因为数据仓库会对数据进行清理，并会解决数据的不一致问题，这会给数据挖掘带来很多好处。此外数据挖掘还利用了人工智能(AI)和统计分析的进步所带来的好处，这两门学科都致力于模式发现和预测。数据库、人工智能和数理统计是数据挖掘技术的三大支柱。由于数据挖掘所发现的知识的不同，其所利用的技术也有所不同。1．广义知识。指类别特征的概括性描述知识。根据数据的微观特性发现其表征的、带有普遍性的、较高层次概念的、中观和宏观的知识，反映同类事物的共同性质，是对数据的概括、精炼和抽象。广义知识的发现方法和实现技术有很多，如数据立方体、面向屙性的归约等。数据立方体的基本思想是实现某些常用的代价较高的聚集函数的计算，诸如计数、求和、平均、最大值等，并将这些实现视图储存在多维数据库中。而面向属性的归约是以类SQL语言来表示数据挖掘查询，收集数据库中的相关数据集，然后在相关数据集上应用一系列数据推广技术进行数据推广，包括属性删除、概念树提升、属性阈值控制、计数及其他聚集函数传播等。2．关联知识。它反映一个事件和其他事件之间依赖或关联的知识。如果两项或多项属性之间存在关联，那么其中一项的属性值就可以依据其他属性值进行预测。最为著名的关联规则发现方法是Apriori算法和FP—Growth算法。关联规则的发现可分为两步：第一步是迭代识别所有的频繁项目集，要求频繁项目集的支持率不低于用户设定的最低值；第二步是从频繁项目集中构造可信度不低于用户设定的最低值的规则。识别或发现所有频繁项目集是关联规则发现算法的核心，也是计算量最大的部分。3．分类知识。它反映同类事物共同性质的特征型知识和不同事物之间的差异型特征知识。分类方法有决策树、朴素贝叶斯、神经网络、遗传算法、粗糙集方法、模糊集方法、线性回归和K—Means划分等。其中最为典型的分类方法是决策树。它是从实例集中构造决策树，是一种有指导的学习方法。该方法先根据训练子集形成决策树，如果该树不能对所有对象给出正确的分类，那么选择一些例外加入到训练子集中，重复该过程一直到形成正确的决策集。最终结果是一棵树，其叶结点是类名，中间结点是带有分枝的屙性，该分枝对应该屙性的某一可能值。4．预测型知识。它根据时间序列型数据，由历史的和当前的数据去推测未来的数据，也可以认为是以时间为关键属性的关联知识。目前，时间序列预测方法有经典的统计方法、神经网络和机器学习等。1968年BoX和Jenkins提出了一套比较完善的时间序列建模理论和分析方法，这些经典的数学方法通过建立随机模型，进行时间序列的预测。由于大量的时间序列是非平稳的，其特征参数和数据分布随着时间的推移而发生变化。因此，仅仅通过对某段历史数据的训练，建立单一的神经网络预测模型，还无法完成准确的预测任务。为此，人们提出了基于统计学和基于精确性的再训练方法，当发现现存预测模型不再适用于当前数据时，对模型重新训练，获得新的权重参数，建立新的模型。5．偏差型知识。它是对差异和极端特例的描述，揭示事物偏离常规的异常现象，如标准类外的特例、数据聚类外的离群值等。所有这些知识都可以在不同的概念层次上被发现，并随着概念层次的提升，从微观到中观、到宏观，以满足不同用户不同层次决策的需要。三、数据挖掘流程数据挖掘是指一个完整的过程，该过程从大型数据库中挖掘先前未知的、有效的、可实用的信息，代写毕业论文并使用这些信息做出决策或丰富知识。数据挖掘的基本过程和主要步骤如下：过程中各步骤的大体内容如下：1．确定业务对象，清晰地定义出业务问题。认清数据挖掘的目的是数据挖掘的重要一步，挖掘的最后结构不可预测，但要探索的问题应该是有预见的，为了数据挖掘而挖掘则带有盲目性，是不会成功的。2．数据准备。(1)数据选择。搜索所有与业务对象有关的内部和外部数据信息，并从中选择出适用于数据挖掘应用的数据。(2)数据预处理。研究数据的质量，进行数据的集成、变换、归约、压缩等．为进一步的分析作准备，并确定将要进行的挖掘操作的类型。(3)数据转换。将数据转换成一个分析模型，这个分析模型是针对挖掘算法建立的，这是数据挖掘成功的关键。3．数据挖掘。对所得到的经过转换的数据进行挖掘。除了完善和选择合适的挖掘算法外，其余一切工作都能自动地完成。4．结果分析。解释并评估结果。其使用的分析方法一般应视挖掘操作而定，通常会用到可视化技术。5．知识同化。将分析所得到的知识集成到业务信息系统的组织结构中去。四、数据挖掘的应用数据挖掘技术从一开始就是面向应用的。目前在很多领域，数据挖掘都是一个很时髦的词，尤其是在如银行、电信、保险、交通、零售(如超级市场)等商业领域。1．市场营销。由于管理信息系统和P0S系统在商业尤其是零售业内的普遍使用，特别是条形码技术的使用，从而可以收集到大量关于用户购买情况的数据，并且数据量在不断激增。对市场营销来说，通过数据分析了解客户购物行为的一些特征，对提高竞争力及促进销售是大有帮助的。利用数据挖掘技术通过对用户数据的分析，可以得到关于顾客购买取向和兴趣的信息，从而为商业决策提供了可靠的依据。数据挖掘在营销业上的应用可分为两类：数据库营销(database markerting)和货篮分析(basket analysis)。数据库营销的任务是通过交互式查询、数据分割和模型预测等方法来选择潜在的顾客，以便向它们推销产品。通过对已有的顾客数据的辱淅，可以将用户分为不同级别，级别越高，其购买的可能性就越大。货篮分析是分析市场销售数据以识别顾客的购买行为模式，例如：如果A商品被选购，那么B商品被购买的可能性为95％，从而帮助确定商店货架的布局排放以促销某些商品，并且对进货的选择和搭配上也更有目的性。这方面的系统有：Opportunity Ex-plorer，它可用于超市商品销售异常情况的因果分析等，另外IBM公司也开发了识别顾客购买行为模式的一些工具(IntdligentMiner和QUEST中的一部分)。2．金融投资。典型的金融分析领域有投资评估和股票交易市场预测，分析方法一般采用模型预测法(如神经网络或统计回归技术)。代写硕士论文由于金融投资的风险很大，在进行投资决策时，更需要通过对各种投资方向的有关数据进行分析，以选择最佳的投资方向。无论是投资评估还是股票市场预测，都是对事物发展的一种预测，而且是建立在对数据的分析基础之上的。数据挖掘可以通过对已有数据的处理，找到数据对象之间的关系，然后利用学习得到的模式进行合理的预测。这方面的系统有Fidelity Stock Selector和LBS Capital Management。前者的任务是使用神经网络模型选择投资，后者则使用了专家系统、神经网络和基因算法技术来辅助管理多达6亿美元的有价证券。3．欺诈甄别。银行或商业上经常发生行为，如恶性透支等，这些给银行和商业单位带来了巨大的损失。对这类行为进行预测可以减少损失。进行甄别主要是通过总结正常行为和行为之间的关系，得到行为的一些特性，这样当某项业务符合这些特征时，可以向决策人员提出警告。这方面应用非常成功的系统有：FALCON系统和FAIS系统。FALCON是HNC公司开发的信用卡欺诈估测系统，它已被相当数量的零售银行用于探测可疑的信用卡交易；FAIS则是一个用于识别与洗钱有关的金融交易的系统，它使用的是一般的政府数据表单。此外数据挖掘还可用于天文学上的遥远星体探测、基因工程的研究、web信息检索等。结束语随着数据库、人工智能、数理统计及计算机软硬件技术的发展，数据挖掘技术必能在更多的领域内取得更广泛的应用。 参考文献：[1]闫建红《数据库系统概论》的教学改革与探索[J]．山西广播电视大学学报，2006，(15)：16—17．
浅谈数据挖掘技术在企业客户关系管理的应用论文
摘 要：高度开放的中国金融市场，特别是中国银行业市场受到日趋激烈的国外银行冲击和挑战，大多数银行企业都在构建以客户为中心的客户关系管理体系，这一经营体系理念的构建，不仅仅能提高企业的知名度和顾客的满意度，而且能提高企业的经济效益。但是，随着网络技
关键词：客户关系管理毕业论文
高度开放的中国金融市场，特别是中国银行业市场受到日趋激烈的国外银行冲击和挑战，大多数银行企业都在构建以客户为中心的客户关系管理体系，这一经营体系理念的构建，不仅仅能提高企业的知名度和顾客的满意度，而且能提高企业的经济效益。但是，随着网络技术和信息技术的发展，客户关系管理如何能结合数据挖掘技术和数据仓库技术，增强企业的核心竞争力已经成为企业亟待解决的问题。因为，企业的数据挖掘技术的运用能够解决客户的矛盾，为客户设计独立的、拥有个性化的数据产品和数据服务，能够真正意义上以客户为核心，防范企业风险，创造企业财富。
关键词：客户关系管理毕业论文
一、数据挖掘技术与客户关系管理两者的联系
随着时代的发展，银行客户关系管理的发展已经越来越依赖数据挖掘技术，而数据挖掘技术是在数据仓库技术的基础上应运而生的，两者有机的.结合能够收集和处理大量的客户数据，通过数据类型与数据特征，进行整合，挖掘具有特殊意义的潜在客户和消费群体，能够观察市场变化趋势，这样的技术在国外的银行业的客户关系管理广泛使用。而作为国内的银行企业，受到国外银行业市场的大幅度冲击，显得有些捉襟见肘，面对大量的数据与快速发展的互联网金融体系的冲击，银行业缺乏数据分析和存储功能，往往造成数据的流逝，特别是在数据的智能预测与客户关系管理还处于初步阶段。我国的银行业如何能更完善的建立客户关系管理体系与数据挖掘技术相互融合，这样才能使得企业获得更强的企业核心竞争力。
二、数据挖掘技术在企业客户关系管理实行中存在的问题
现今，我国的金融业发展存在着数据数量大，数据信息混乱等问题，无法结合客户关系管理的需要，建立统一而行之有效的数据归纳，并以客户为中心实行客户关系管理。
1.客户信息不健全
在如今的银行企业，虽然已经实行实名制户籍管理制度，但由于实行的年头比较短，特别是以前的数据匮乏。重点体现在，银行的客户信息采集主要是姓名和身份证号码，而对于客户的职业、学历等相关信息一概不知，极大的影响了客户关系管理体系的构建。另外，数据还不能统一和兼容，每个系统都是独立的系统，比如：信贷系统、储蓄系统全部分离。这样存在交叉、就不能掌握出到底拥有多少客户，特别是那些需要服务的目标客户，无法享受到银行给予的高质量的优质服务。
2.数据集中带来的差异化的忧虑
以客户为中心的客户关系管理体系，是建立在客户差异化服务的基础上的，而作为银行大多数以数据集中，全部有总行分配，这样不仅不利于企业的差异化服务，给顾客提供优质得到个性化业务，同时，分行也很难对挖掘潜在客户和分析客户成分提供一手的数据，损失客户的利益，做到数据集中，往往是不明智的选择。
3.经营管理存在弊端
从组织结构上，我国的银行体系设置机构庞杂，管理人员与生产服务人员脱节现象极其普遍，管理人员不懂业务，只是一味的抓市场，而没有有效的营销手段，更别说以市场为导向，以客户为核心，建立客户关系管理体系。大多数的人完全是靠关系而非真正意义上靠能力，另外，业务流程繁琐，不利于客户享受更多的星级待遇，这与数据发掘的运用背道而驰，很难体现出客户关系管理的价值。
三、数据挖掘技术在企业的应用和实施
如何能更好的利用数据挖掘技术与客户关系管理进行合理的搭配和结合是现今我们面临的最大问题。所有我们对客户信息进行分析，利用模糊聚类分析方法对客户进行分类，通过建立个性化的信息服务体系，真正意义的提高客户的价值。
1.优化客户服务
以客户为中心提高服务质量是银行发展的根源。要利用数据挖掘技术的优势，发现信贷趋势，及时掌握客户的需求，为客户提高网上服务，网上交易，网上查询等功能，高度体现互联网的作用，动态挖掘数据，通过智能化的信贷服务，拓宽银行业务水平，保证客户的满意度。
2.利用数据挖掘技术建立多渠道客户服务系统
利用数据挖掘技术整合银行业务和营销环节为客户提供综合性的服务。采用不同的渠道实现信息共享，针对目标客户推荐银行新产品，拓宽新领域，告别传统的柜台服务体系，实行互联网与柜台体系相结合的多渠道服务媒介体系。优化客户关系管理理念，推进营销战略的执行。提高企业的美誉度。
四、数据挖掘技术是银行企业客户关系管理体系构建的基础
随着信息技术的不断发展，网络技术的快速推进，客户关系管理体系要紧跟时代潮流，紧密围绕客户为中心，利用信息优势，自动获取客户需求，打造出更多的个性化、差异化客户服务理念，使得为企业核心竞争能力得到真正意义的提高。
数据挖掘在软件工程技术中的应用毕业论文
【 摘要 】计算机技术在发展，软件也发展的越来越复杂，而系统开发工作也显得更加重要。信息技术的广泛应用会产生大量数据，通过对数据进行挖掘，分析其存在的规律，对实现数据资源的有效利用意义重大。本文就数据挖掘技术在软件工程中的应用作简要阐述。
【 关键词 】数据挖掘技术；软件工程中；应用软件技术
随着信息技术发展而快速发展，但是其可控性并不是特别强。软件在应用过程中会产生大量数据，数据作为一种宝贵的资源，有效的利用可以带来价值增值。作为软件开发行业，数据挖掘技术应用则实现了数据资源的有效利用，通过对其中规律进行研究，为软件工程提供相应指导，并且对于系统故障能够有效处理，成本评估的有效性也能够提升。
1数据挖掘技术应用存在的问题
信息数据自身存在的复杂性
软件工程所包含的数据可以分为两个类别，结构化与非结构化。在非结构化数据中软件代码发挥着重要作用。而对结构化数据产生影响的则是软件版本信息。结构与非结构化数据二者之间联系非常密切。实现数据有效利用就需要通过一定技术找出其中的规律。数据挖掘技术则刚好满足需求。利用该技术对结构与非结构化数据进行整合，提升其使用的有效性。
在评价标准方面缺乏一致性
数据挖掘技术在生活中的应用比较广泛，通过该技术应用能够更好的对实际情况进行评价，从而对结果进行优化。但是由于没有统一标准，导致了软件信息复杂。而在表述方式方面自身又存有差异性。信息获取者无法有效的对信息进行应用及对比。而信息缺乏统一标准的原因就在于评价方式不一致。
2数据挖掘技术在软件工程中的应用
数据挖掘执行记录
执行记录挖掘主要是对主程序的路径进行分析，从而发现程序代码存有的相关关系。其实质是通过对相关执行路径进行分析，并进行逆向建模，最终达到目的。作用在于验证，维护，了解程序。记录挖掘的过程通常是对被分析的系统进行初步插装，之后是记录过程，该过程在执行上一步程序后，对应用编程接口，系统，模块的状态变量记录，最后是对所得到的信息进行约简，过滤，聚类。最终得到的模型能够表达系统的特征。
漏洞检测
系统或是软件自身都会存在漏洞，漏洞自身具一定的隐蔽性，由于人的思维存在某些盲区，无法发现漏洞的存在，就需要借助于某些软件。检测漏洞的目的就在于找出软件中存在的漏洞及错误，并对其进行修复，从而保证软件质量与安全。将数据挖掘技术应用于软件检测，首先要确定测试项目，结合到用户需要，对测试内容进行规划，从而确定测试方法，并制定出具体方案。测试工作环节主要是对数据进行清理与转换，其基础在于漏洞数据收集，通过对收集与采集的信息进行清理，将与软件数据有关联同时存在缺陷的数据筛选出来，而将剩余无数据清理，对丢失项目采取相应措施补充，将其属性转换为数值表示。之后是选择适当的'模型进行训练与验证，该环节要结合到项目实际的需要选择挖掘方式，通过对不同数据结果进行分析与比较找到最适合的方式。之后则是重复应用上述方法，对软件存在的漏洞进行定位与检测。并将与之对应的数据收集于软件库，在对漏洞进行描述的基础上分类，最后将通过挖掘得到的知识应用到测试的项目中.
开源软件
对于开源软件的管理由于其自身的开放，动态与全局性，需要与传统管理软件进行区别对待，一般情况下，成熟的开源软件对于软件应用记录较为完整，参与的内容包括了错误报告，开发者活动。参与开发的工作人员会处在动态变化之中，存在动态变化的原因就在于软件的开放性。同时对于软件中动态性特征的挖掘，可达到对开源软件进行优质管理的目标。
版本控制信息
为了保证参与项目人员所共同编辑内容的统一性，就需要对系统应用进行控制。软件开发工程应用中，开发工作管理与保护都会通过版本控制系统来实施。并且其应用方式主要是对变更数据挖掘，找出不同模块及系统存在关系，并对程序中可能会存在的漏洞进行检测。此类技术的应用，使得系统后期维护成本被有效的降低，而对后期变更产生的漏洞也有一定的规避作用。
3数据挖掘在软件工程中的应用
关联法
该方法作用在于寻找数据中存在的相关联系与有趣关联。而体现的关联规则有两个明显的特征。①支持度；②信度。前者表示在某个事物集中，两个子集出现的概率是相同的。而后者则表明了某事物在事物集中出现的概率，而另一事物也会出现。
分类方法
该方法主要是应用于分类标号与离散值的操作。该方法的操作步骤是，首先要建立相应的模型，对数据进行描述，并利用模型对其进行分类。在分类方法选择方面，常用的有判定树法，贝叶斯法，支持项量机法等。判定树法应用的基础是贪心算法。
聚类方法
该方法常用的有划分方法，基于密度，模型，网格的方法与层次方法。聚类分析输入的是一组有序对，有序对中的数据分别表示了样本，相似度。其基本的应用理论是依据不同的对象数据予以应用。
4数据挖掘在软件工程中的应用
对克隆代码的数据挖掘
在软件工程中最为原始的是对克隆代码的检查测试。就其方式而言有文本对比为基础，标识符对比为基础。前者是利用系统中程序代码包含的语句进行判断。该方法在后期改进过程中主要是对字符串匹配效率进行提升。实际应用过程中是通过相关函数匹配对效率进行优化。
软件数据检索挖掘
该方法同样是软件工程中原始的挖掘需求之一。该方法在应用时主要有以下三个步骤。
①数据录入。其实质是对需要检索的信息录入，并结合到使用者需要在数据中查找使用者需要的数据。
②信息查找过程。确认了用户需要查找的信息后，系统将依据信息内容在数据库中进行查找，并分类罗列。
③信息数据导出与查看。用户可以依据自身需要将数据导出或者是在线查看。数据在导出时会形成相应的记录，客户再次进行查找时就会更加的方便与快捷。而将数据导出则需要利用到相关的软件。
应用于设计的三个阶段
软件工程有许多关于软件的资料，资料通常是存放于代码库中。数据运用可以提升工作效率。软件工程每一次循环都会产生大量的数据。基于软件工程生命周期可以将其分为分析设计，迭代的开发，维护应用三个阶段。
面向项目管理数据集的挖掘
软件开发工作到目前已经是将多学科集中于一体。如经济学，组织行为学，管理学等。对于软件开发者而言，关注的重点除过技术方面革新外，同时也需要科学规范的管理。除过对于版本控制信息挖掘外，还有人员组织关系挖掘。对于大规模的软件开发工作而言，对人力资源的有效分配与协调也是软件工作领域需要面对的问题。例如在大型系统开发过程中，往往会有许多人参与其中，人员之间需要进行沟通交流。交流方式包括了面对面沟通，文档传递，电子信息等。通过对人员之间的关系进行挖掘，有利于管理工作开展。员工群体存在的网络是社会网络。通过人员合理组织与分配，将会影响到项目进度，成本，成功的可能性。而对该方面实施研究通常采用的是模拟建模。
5结束语
软件工程技术在生活中许多领域都有广泛的应用，数据挖掘作为其中的一项技术，其重要性及作用随着技术发展而表现的越加明显。为了保证挖掘技术的可靠性与高效，与其它工程技术有一定融合性。数据挖掘在实际应用工作中体现出了巨大的经济效益，因此应该大力推进其应用的范围，并拓展其应用的深度与层次。
参考文献
[1]李红兰.试论数据挖掘技术在软件工程中的应用综述[J].电脑知识与技术，2016（34）.
[2]雷蕾.关于数据挖掘技术在软件工程中的应用综述究[J].电子测试，2014（02）.
[3]孙云鹏.数据挖掘技术在软件工程中的应用综述[J].中国新通信，2015（15）.
数据挖掘的算法及技术的应用的研究论文
摘要： 数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中发现隐含的、规律性的、人们事先未知的, 但又是潜在有用的并且最终可被理解的信息和知识的非平凡过程。任何有数据管理和知识发现需求的地方都可以借助数据挖掘技术来解决问题。本文对数据挖掘的算法以及数据挖掘技术的应用展开研究, 论文对数据挖掘技术的应用做了有益的研究。
关键词： 数据挖掘; 技术; 应用;
引言: 数据挖掘技术是人们长期对数据库技术进行研究和开发的结果。起初各种商业数据是存储在计算机的数据库中的, 然后发展到可对数据库进行查询和访问, 进而发展到对数据库的即时遍历。数据挖掘使数据库技术进入了一个更高级的阶段, 它不仅能对过去的数据进行查询和遍历, 并且能够找出过去数据之间的潜在联系, 从而促进信息的传递。
一、数据挖掘概述
数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中发现隐含的、规律性的、人们事先未知的, 但又是潜在有用的并且最终可被理解的信息和知识的非平凡过程。
二、数据挖掘的基本过程
(1) 数据选择:选择与目标相关的数据进行数据挖掘。根据不同的数据挖掘目标, 对数据进行处理, 不仅可以排除不必要的数据干扰, 还可以极大地提高数据挖掘的效率。 (2) 数据预处理:主要进行数据清理、数据集成和变换、数据归约、离散化和概念分层生成。 (3) 模式发现:从数据中发现用户感兴趣的模式的过程.是知识发现的主要的处理过程。 (4) 模式评估:通过某种度量得出真正代表知识的模式。一般来说企业进行数据挖掘主要遵循以下流程——准备数据, 即收集数据并进行积累, 此时企业就需要知道其所需要的是什么样的数据, 并通过分类、编辑、清洗、预处理得到客观明确的目标数据。数据挖掘这是最为关键的步骤, 主要是针对预处理后的数据进行进一步的挖掘, 取得更加客观准确的数据, 方能引入决策之中, 不同的企业可能采取的数据挖掘技术不同, 但在当前来看暂时脱离不了上述的挖掘方法。当然随着技术的进步, 大数据必定会进一步成为企业的立身之本, 在当前已经在很多领域得以应用。如市场营销, 这是数据挖掘应用最早的领域, 旨在挖掘用户消费习惯, 分析用户消费特征进而进行精准营销。就以令人深恶痛绝的弹窗广告来说, 当消费者有网购习惯并在网络上搜索喜爱的产品, 当再一次进行搜索时, 就会弹出很多针对消费者消费习惯的商品。
三、数据挖掘方法
1、聚集发现。
聚集是把整个数据库分成不同的群组。它的目的是要群与群之间差别很明显.而同一个群之间的数据尽量相似.聚集在电子商务上的典型应用是帮助市场分析人员从客户基本库中发现不同的客户群, 并且用购买模式来刻画不同客户群的特征。此外聚类分析可以作为其它算法 (如特征和分类等) 的预处理步骤, 这些算法再在生成的簇上进行处理。与分类不同, 在开始聚集之前你不知道要把数据分成几组, 也不知道怎么分 (依照哪几个变量) .因此在聚集之后要有一个对业务很熟悉的人来解释这样分群的意义。很多情况下一次聚集你得到的分群对你的业务来说可能并不好, 这时你需要删除或增加变量以影响分群的方式, 经过几次反复之后才能最终得到一个理想的结果.聚类方法主要有两类, 包括统计方法和神经网络方法.自组织神经网络方法和K-均值是比较常用的`聚集算法。
2、决策树。
这在解决归类与预测上能力极强, 通过一系列的问题组成法则并表达出来, 然后经过不断询问问题导出所需的结果。典型的决策树顶端是一个树根, 底部拥有许多树叶, 记录分解成不同的子集, 每个子集可能包含一个简单法则。
四、数据挖掘的应用领域
市场营销
市场销售数据采掘在销售业上的应用可分为两类:数据库销售和篮子数据分析。前者的任务是通过交互式查询、数据分割和模型预测等方法来选择潜在的顾客以便向它们推销产品, 而不是像以前那样盲目地选择顾客推销;后者的任务是分析市场销售数据以识别顾客的购买行为模式, 从而帮助确定商店货架的布局排放以促销某些商品。
金融投资
典型的金融分析领域有投资评估和股票交易市场预测, 分析方法一般采用模型预测法。这方面的系统有Fidelity Stock Selector, LBS Capital Management。前者的任务是使用神经网络模型选择投资, 后者则使用了专家系统、神经网络和基因算法技术辅助管理多达6亿美元的有价证券。
结论:数据挖掘是一种新兴的智能信息处理技术。随着相关信息技术的迅猛发展, 数据挖掘的应用领域不断地拓宽和深入, 特别是在电信、军事、生物工程和商业智能等方面的应用将成为新的研究热点。同时, 数据挖掘应用也面临着许多技术上的挑战, 如何对复杂类型的数据进行挖掘, 数据挖掘与数据库、数据仓库和Web技术等技术的集成问题, 以及数据挖掘的可视化和数据质量等问题都有待于进一步研究和探索。
参考文献
[1]孟强, 李海晨.Web数据挖掘技术及应用研究[J].电脑与信息技术, 2017, 25 (1) :59-62.
[2]高海峰.智能交通系统中数据挖掘技术的应用研究[J].数字技术与应用, 2016 (5) :108-108.
数据挖掘在软件工程技术中的应用毕业论文
【 摘要 】计算机技术在发展，软件也发展的越来越复杂，而系统开发工作也显得更加重要。信息技术的广泛应用会产生大量数据，通过对数据进行挖掘，分析其存在的规律，对实现数据资源的有效利用意义重大。本文就数据挖掘技术在软件工程中的应用作简要阐述。
【 关键词 】数据挖掘技术；软件工程中；应用软件技术
随着信息技术发展而快速发展，但是其可控性并不是特别强。软件在应用过程中会产生大量数据，数据作为一种宝贵的资源，有效的利用可以带来价值增值。作为软件开发行业，数据挖掘技术应用则实现了数据资源的有效利用，通过对其中规律进行研究，为软件工程提供相应指导，并且对于系统故障能够有效处理，成本评估的有效性也能够提升。
1数据挖掘技术应用存在的问题
信息数据自身存在的复杂性
软件工程所包含的数据可以分为两个类别，结构化与非结构化。在非结构化数据中软件代码发挥着重要作用。而对结构化数据产生影响的则是软件版本信息。结构与非结构化数据二者之间联系非常密切。实现数据有效利用就需要通过一定技术找出其中的规律。数据挖掘技术则刚好满足需求。利用该技术对结构与非结构化数据进行整合，提升其使用的有效性。
在评价标准方面缺乏一致性
数据挖掘技术在生活中的应用比较广泛，通过该技术应用能够更好的对实际情况进行评价，从而对结果进行优化。但是由于没有统一标准，导致了软件信息复杂。而在表述方式方面自身又存有差异性。信息获取者无法有效的对信息进行应用及对比。而信息缺乏统一标准的原因就在于评价方式不一致。
2数据挖掘技术在软件工程中的应用
数据挖掘执行记录
执行记录挖掘主要是对主程序的路径进行分析，从而发现程序代码存有的相关关系。其实质是通过对相关执行路径进行分析，并进行逆向建模，最终达到目的。作用在于验证，维护，了解程序。记录挖掘的过程通常是对被分析的系统进行初步插装，之后是记录过程，该过程在执行上一步程序后，对应用编程接口，系统，模块的状态变量记录，最后是对所得到的信息进行约简，过滤，聚类。最终得到的模型能够表达系统的特征。
漏洞检测
系统或是软件自身都会存在漏洞，漏洞自身具一定的隐蔽性，由于人的思维存在某些盲区，无法发现漏洞的存在，就需要借助于某些软件。检测漏洞的目的就在于找出软件中存在的漏洞及错误，并对其进行修复，从而保证软件质量与安全。将数据挖掘技术应用于软件检测，首先要确定测试项目，结合到用户需要，对测试内容进行规划，从而确定测试方法，并制定出具体方案。测试工作环节主要是对数据进行清理与转换，其基础在于漏洞数据收集，通过对收集与采集的信息进行清理，将与软件数据有关联同时存在缺陷的数据筛选出来，而将剩余无数据清理，对丢失项目采取相应措施补充，将其属性转换为数值表示。之后是选择适当的'模型进行训练与验证，该环节要结合到项目实际的需要选择挖掘方式，通过对不同数据结果进行分析与比较找到最适合的方式。之后则是重复应用上述方法，对软件存在的漏洞进行定位与检测。并将与之对应的数据收集于软件库，在对漏洞进行描述的基础上分类，最后将通过挖掘得到的知识应用到测试的项目中.
开源软件
对于开源软件的管理由于其自身的开放，动态与全局性，需要与传统管理软件进行区别对待，一般情况下，成熟的开源软件对于软件应用记录较为完整，参与的内容包括了错误报告，开发者活动。参与开发的工作人员会处在动态变化之中，存在动态变化的原因就在于软件的开放性。同时对于软件中动态性特征的挖掘，可达到对开源软件进行优质管理的目标。
版本控制信息
为了保证参与项目人员所共同编辑内容的统一性，就需要对系统应用进行控制。软件开发工程应用中，开发工作管理与保护都会通过版本控制系统来实施。并且其应用方式主要是对变更数据挖掘，找出不同模块及系统存在关系，并对程序中可能会存在的漏洞进行检测。此类技术的应用，使得系统后期维护成本被有效的降低，而对后期变更产生的漏洞也有一定的规避作用。
3数据挖掘在软件工程中的应用
关联法
该方法作用在于寻找数据中存在的相关联系与有趣关联。而体现的关联规则有两个明显的特征。①支持度；②信度。前者表示在某个事物集中，两个子集出现的概率是相同的。而后者则表明了某事物在事物集中出现的概率，而另一事物也会出现。
分类方法
该方法主要是应用于分类标号与离散值的操作。该方法的操作步骤是，首先要建立相应的模型，对数据进行描述，并利用模型对其进行分类。在分类方法选择方面，常用的有判定树法，贝叶斯法，支持项量机法等。判定树法应用的基础是贪心算法。
聚类方法
该方法常用的有划分方法，基于密度，模型，网格的方法与层次方法。聚类分析输入的是一组有序对，有序对中的数据分别表示了样本，相似度。其基本的应用理论是依据不同的对象数据予以应用。
4数据挖掘在软件工程中的应用
对克隆代码的数据挖掘
在软件工程中最为原始的是对克隆代码的检查测试。就其方式而言有文本对比为基础，标识符对比为基础。前者是利用系统中程序代码包含的语句进行判断。该方法在后期改进过程中主要是对字符串匹配效率进行提升。实际应用过程中是通过相关函数匹配对效率进行优化。
软件数据检索挖掘
该方法同样是软件工程中原始的挖掘需求之一。该方法在应用时主要有以下三个步骤。
①数据录入。其实质是对需要检索的信息录入，并结合到使用者需要在数据中查找使用者需要的数据。
②信息查找过程。确认了用户需要查找的信息后，系统将依据信息内容在数据库中进行查找，并分类罗列。
③信息数据导出与查看。用户可以依据自身需要将数据导出或者是在线查看。数据在导出时会形成相应的记录，客户再次进行查找时就会更加的方便与快捷。而将数据导出则需要利用到相关的软件。
应用于设计的三个阶段
软件工程有许多关于软件的资料，资料通常是存放于代码库中。数据运用可以提升工作效率。软件工程每一次循环都会产生大量的数据。基于软件工程生命周期可以将其分为分析设计，迭代的开发，维护应用三个阶段。
面向项目管理数据集的挖掘
软件开发工作到目前已经是将多学科集中于一体。如经济学，组织行为学，管理学等。对于软件开发者而言，关注的重点除过技术方面革新外，同时也需要科学规范的管理。除过对于版本控制信息挖掘外，还有人员组织关系挖掘。对于大规模的软件开发工作而言，对人力资源的有效分配与协调也是软件工作领域需要面对的问题。例如在大型系统开发过程中，往往会有许多人参与其中，人员之间需要进行沟通交流。交流方式包括了面对面沟通，文档传递，电子信息等。通过对人员之间的关系进行挖掘，有利于管理工作开展。员工群体存在的网络是社会网络。通过人员合理组织与分配，将会影响到项目进度，成本，成功的可能性。而对该方面实施研究通常采用的是模拟建模。
5结束语
软件工程技术在生活中许多领域都有广泛的应用，数据挖掘作为其中的一项技术，其重要性及作用随着技术发展而表现的越加明显。为了保证挖掘技术的可靠性与高效，与其它工程技术有一定融合性。数据挖掘在实际应用工作中体现出了巨大的经济效益，因此应该大力推进其应用的范围，并拓展其应用的深度与层次。
参考文献
[1]李红兰.试论数据挖掘技术在软件工程中的应用综述[J].电脑知识与技术，2016（34）.
[2]雷蕾.关于数据挖掘技术在软件工程中的应用综述究[J].电子测试，2014（02）.
[3]孙云鹏.数据挖掘技术在软件工程中的应用综述[J].中国新通信，2015（15）.