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Web数据挖掘技术探析论文
在日复一日的学习、工作生活中，大家或多或少都会接触过论文吧，论文对于所有教育工作者，对于人类整体认识的提高有着重要的意义。那么你知道一篇好的论文该怎么写吗？以下是我收集整理的Web数据挖掘技术探析论文，供大家参考借鉴，希望可以帮助到有需要的朋友。
引言
当前，随着网络技术的发展和数据库技术的迅猛发展，有效推动了商务活动由传统活动向电子商务变革。电子商务就是利用计算机和网络技术以及远程通信技术，实现整个商务活动的电子化、数字化和网络化。基于Internet的电子商务快速发展，使现代企业积累了大量的数据，这些数据不仅能给企业带来更多有用信息，同时还使其他现代企业管理者能够及时准确的搜集到大量的数据。访问客户提供更多更优质的服务，成为电子商务成败的关键因素，因而受到现代电子商务经营者的高度关注，这也对计算机web数据技术提出了新的要求，Web数据挖掘技术应运而生。它是一种能够从网上获取大量数据，并能有效地提取有用信息供企业决策者分析参考，以便科学合理制定和调整营销策略，为客户提供动态、个性化、高效率服务的全新技术。目前，它已成为电子商务活动中不可或缺的重要载体。
计算机web数据挖掘概述
1.计算机web数据挖掘的由来
计算机Web数据挖掘是一个在Web资源上将对自己有用的数据信息进行筛选的过程。Web数据挖掘是把传统的数据挖掘思想和方法移植到Web应用中，即从现有的Web文档和活动中挑选自己感兴趣且有用的模式或者隐藏的数据信息。计算机Web数据挖掘可以在多领域中展示其作用，目前已被广泛应用于数据库技术、信息获取技术、统计学、人工智能中的机器学习和神经网络等多个方面，其中对商务活动的变革起到重大的推动作用方面最为明显。
2.计算机Web数据挖掘含义及特征
(1)Web数据挖掘的含义
Web数据挖掘是指数据挖掘技术在Web环境下的应用，是一项数据挖掘技术与WWW技术相结合产生的新技术，综合运用到了计算机语言、Internet、人工智能、统计学、信息学等多个领域的技术。具体说，就是通过充分利用网络(Internet)，挖掘用户访问日志文件、商品信息、搜索信息、购销信息以及网络用户登记信息等内容，从中找出隐性的、潜在有用的和有价值的信息，最后再用于企业管理和商业决策。
(2)Web数据挖掘的特点
计算机Web数据挖掘技术具有以下特点：一是用户不用提供主观的评价信息;二是用户“访问模式动态获取”不会过时;三是可以处理大规模的数据量，并且使用方便;四是与传统数据库和数据仓库相比，Web是一个巨大、分布广泛、全球性的信息服务中心。
(3)计算机web数据挖掘技术的类别
web数据挖掘技术共有三类：第一类是Web使用记录挖掘。就是通过网络对Web日志记录进行挖掘，查找用户访问Web页面的模式及潜在客户等信息，以此提高其站点所有服务的竞争力。第二类是Web内容挖掘。既是指从Web文档中抽取知识的过程。第三类是Web结构挖掘。就是通过对Web上大量文档集合的内容进行小结、聚类、关联分析的方式，从Web文档的组织结构和链接关系中预测相关信息和知识。
计算机web数据挖掘技术与电子商务的关系
借助计算机技术和网络技术的日臻成熟，电子商务正以其快速、便捷的特点受到越来越多的企业和个人的关注。随着电子商务企业业务规模的不断扩大，电子商务企业的商品和客户数量也随之迅速增加，电子商务企业以此获得了大量的数据，这些数据正成为了电子商务企业客户管理和销售管理的重要信息。为了更好地开发和利用这些数据资源，以便给企业和客户带来更多的便利和实惠，各种数据挖掘技术也逐渐被应用到电子商务网站中。目前，基于数据挖掘(特别是web数据挖掘)技术构建的电子商务推荐系统正成为电子商务推荐系统发展的一种趋势。
计算机web数据挖掘在电子商务中的具体应用
(1)电子商务中的web数据挖掘的过程
在电子商务中，web数据挖掘的过程主要有以下三个阶段：既是数据准备阶段、数据挖掘操作阶段、结果表达和解释阶段。如果在结果表达阶段中，分析结果不能让电子商务企业的决策者满意，就需要重复上述过程，直到满意为止。
(2)Web数据挖掘技术在电子商务中的应用
目前，电子商务在企业中得到广泛应用，极大地促进了电子商务网站的兴起，经过分析一定时期内站点上的用户的访问信息，便可发现该商务站点上潜在的客户群体、相关页面、聚类客户等数据信息，企业信息系统因此会获得大量的数据，如此多的数据使Web数据挖掘有了丰富的数据基础，使它在各种商业领域有着更加重要的.实用价值。因而，电子商务必将是未来Web数据挖掘的主攻方向。Web数据挖掘技术在电子商务中的应用主要包含以下几方面：
一是寻找潜在客户。电子商务活动中，企业的销售商可以利用分类技术在Internet上找到潜在客户，通过挖掘Web日志记录等信息资源，对访问者进行分类，寻找访问客户共同的特征和规律，然后从已经存在的分类中找到潜在的客户。
二是留住访问客户。电子商务企业通过商务网站可以充分挖掘客户浏览访问时留下的信息，了解客户的浏览行为，然后根据客户不同的爱好和要求，及时做出让访问客户满意的页面推荐和专属性产品，以此来不断提高网站访问的满意度，最大限度延长客户驻留的时间，实现留住老客户发掘新客户的目的。
三是提供营销策略参考。通过Web数据挖掘，电子商务企业销售商能够通过挖掘商品访问情况和销售情况，同时结合市场的变化情况，通过聚类分析的方法，推导出客户访问的规律，不同的消费需求以及消费产品的生命周期等情况，为决策提供及时而准确的信息参考，以便决策者能够适时做出商品销售策略调整，优化商品营销。
四是完善商务网站设计。电子商务网站站点设计者能够利用关联规则，来了解客户的行为记录和反馈情况，并以此作为改进网站的依据，不断对网站的组织结构进行优化来方便客户访问，不断提高网站的点击率。
结语
本文对Web数据挖掘技术进行了综述，讲述了其在电子商务中广泛应用。可以看出，随着计算机技术和数据库技术快速发展，计算机Web数据技术的应用将更加广泛，Web数据挖掘也将成为非常重要的研究领域，研究前景巨大、意义深远。目前，我国的Web数据应用还处于探索和起步阶段，还有许多问题值得深入研究。
摘要： 该文通过介绍电子商务及数据挖掘基本知识，分别从几个方面分析了电子商务中WEB数据挖掘技术的应用。
关键词： 电子商务；数据挖掘；应用
1概述
电子商务是指企业或个人以网络为载体，应用电子手段，利用现代信息技术进行商务数据交换和开展商务业务的活动。随着互联网的迅速发展，电子商务比传统商务具有更明显的优势，由于电子商务具有方便、灵活、快捷的特点，使它已逐渐成为人们生活中不可缺少的活动。目前电子商务平台网站多，行业竞争强，为了获得更多的客户资源，电子商务网站必须加强客户关系管理、改善经营理念、提升售后服务。数据挖掘是从数据集中识别出隐含的、潜在有用的、有效的，新颖的、能够被理解的信息和知识的过程。由数据集合做出归纳推理，从中挖掘并进行商业预判，能够帮助电子商务企业决策层依据预判，对市场策略调整，将企业风险降低,从而做出正确的决策，企业利润将最大化。随着电子商务的应用日益广泛，电子商务活动中会产生大量有用的数据，如何能够数据挖掘出数据的参考价值？研究客户的兴趣和爱好，对客户分门别类，将客户心仪的商品分别推荐给相关客户。因此,如何在电子商务平台上进行数据挖掘成为研究的热点问题。
2数据挖掘技术概述
数据挖掘（DataMining），也称数据库中的知识发现（KnowledgeDiscoveryinDatabase，KDD）。数据挖掘一般是指从海量数据中应用算法查找出隐藏的、未知的信息的过程。数据挖掘是一个在大数据资源中利用分析工具发现模型与数据之间关系的一个过程，数据挖掘对决策者寻找数据间潜在的某种关联，发现隐藏的因素起着关键作用。这些模式是有潜在价值的、并能够被理解的。数据挖掘将人工智能、机器学习、数据库、统计、可视化、信息检索、并行计算等多个领域的理论与技术融合在一起的一门多学科交叉学问，这些学科也对数据挖掘提供了很大的技术支撑。
3Web数据挖掘特点
Web数据挖掘就是数据挖掘在Web中的应用。Web数据挖掘的目的是从万维网的网页的内容、超链接的结构及使用日志记录中找到有价值的数据或信息。依据挖掘过程中使用的数据类别，Web数据挖掘任务可分为：Web内容挖掘、Web结构挖掘、Web使用记录挖掘。
1）Web内容挖掘指从网页中提取文字、图片或其他组成网页内容的信息，挖掘对象通常包含文本、图形、音视频、多媒体以及其他各种类型数据。
2）Web结构挖掘是对Web页面之间的结构进行挖掘，挖掘描述内容是如何组织的，从Web的超链接结构中寻找Web结构和页面结构中的有价值模式。例如从这些链接中，我们可以找出哪些是重要的网页，依据网页的主题，进行自动的聚类和分类，为了不同的目的从网页中根据模式获取有用的信息，从而提高检索的质量及效率。
3）Web使用记录挖掘是根据对服务器上用户访问时的访问记录进行挖掘的方法。Web使用挖掘将日志数据映射为关系表并采用相应的数据挖掘技术来访问日志数据，对用户点击事件的搜集和分析发现用户导航行为。它用来提取关于客户如何浏览和使用访问网页的链接信息。如访问了哪些页面？在每个页面中所停留的时间？下一步点击了什么？在什么样的路线下退出浏览的？这些都是Web使用记录挖掘所关心要解决的问题。
4电子商务中Web挖掘中技术的应用分析
1）电子商务中序列模式分析的应用
序列模式数据挖掘就是要挖掘基于时间或其他序列的模式。如在一套按时间顺序排列的会话或事务中一个项目有存在跟在另一个项目后面。通过这个方法，WEB销售商可以预测未来的访问模式，以帮助针对特定用户组进行广告排放设置。发现序列模式容易使客户的行为被电子商务的组织者预测，当用户浏览站点时，尽可能地迎合每个用户的浏览习惯并根据用户感兴趣的内容不断调整网页，尽可能地使每个用户满意。使用序列模式分析挖掘日志，可以发现客户的访问序列模式。在万维网使用记录挖掘应用中，序列模式挖掘可以用于捕捉用户路径之中常用的导航路径。当用户访问电子商务网站时，网站管理员能够搜索出这个访问者的对该网站的访问序列模式，将访问者感兴趣但尚未浏览的页面推荐给他。序列模式分析还能分析出商品购买的前后顺序，从而向客户提出推荐。例如在搜索引擎是发出查询请求、浏览网页信息等，会弹出与这些信息相关的广告。例如购买了打印机的用户，一般不久就会购买如打印纸、硒鼓等打印耗材。优秀的推荐系统将为客户建立一个专属商店,由每个客户的特征来调整网站的内容。也能由挖掘出的一些序列模式分析网站及产品促销的效果。
2）电子商务中关联规则的应用
关联规则是揭示数据之间隐含的相互关系，关联分析的任务是发现事物间的关联规则或相关程序。关联规则挖掘的目标是在数据项目中找出每一个数据信息的内在关系。关联规则挖掘就是要搜索出用户在服务器上访问的内容、页面、文件之间的联系，从而改进电子商务网站设计。可以更好在组织站点，减少用户过滤网站信息的负担，哪些商品顾客会可能在一次购物时同时购买？关联规则技术能够通过购物篮中的不同商品之间的联系，分析顾客的购物习惯。例如购买牛奶的顾客90%会同时还购买面包，这就是一条关联规则，如果商店或电子商务网站将这两种商品放在一起销售，将会提高它们的销量。关联规则挖掘目标是利用工具分析出顾客购买商品间的联系，也即典型购物篮数据分析应用。关联规则是发现同类事件中不同项目的相关性，例如手机加充电宝，鼠标加鼠标垫等购买习惯就属于关联分析。关联规则挖掘技术可以用相应算法找出关联规则，例如在上述例子中，商家可以依据商品间的关联改进商品的摆放，如果顾客购买了手机则将充电宝放入推荐的商品中，如果一些商品被同时购买的概率较大，说明这些商品存在关联性，商家可以将这些有关联的商品链接放在一起推荐给客户,有利于商品的销售，商家也根据关联有效搭配进货，提升商品管理水平。如买了灯具的顾客，多半还会购买开关插座，因此，一般会将灯具与开关插座等物品放在一个区域供顾客选购。依据分析找出顾客所需要的商品的关联规则，由挖掘分析结果向顾客推荐所需商品，也即向顾客提出可能会感兴趣的商品推荐，将会大大提高商品的销售量。
3）电子商务中路径分析技术的应用
路径分析技术通过对Web服务器的日志文件中客户访问站点的访问次数的分析，用来发现Web站点中最经常访问的路径来调整站点结构，从而帮助使用用户以最快的速度找到其所需要的产品或是信息。例如在用户访问某网站时，如果有很多用户不感兴趣的页面存在，就会影响用户的网页浏览速度，从而降低用户的浏览兴趣，同时也会使整个站点的维护成本提高。而利用路径分析技术能够全面地掌握网站各个页面之间的关联以及超链接之间的联系，通过分析得出访问频率最高的页面，从而改进网站结构及页面的设计。
4）电子商务中分类分析的应用
分类技术在根据各种预定义规则进行用户建模的Web分析应用中扮演着很重要的角色。例如，给出一组用户事务，可以计算每个用户在某个期间内购买记录总和。基于这些数据，可以建立一个分类模型，将用户分成有购买倾向和没有购买倾向两类，考虑的特征如用户统计属性以及他们的导航活动。分类技术既可以用于预测哪些购买客户对于哪类促销手段感兴趣，也可以预测和划分顾客类别。在电子商务中通过分类分析，可以得知各类客户的兴趣爱好和商品购买意向，因而发现一些潜在的购买客户，从而为每一类客户提供个性化的网络服务及开展针对性的商务活动。通过分类定位模型辅助决策人员定位他们的最佳客户和潜在客户，提高客户满意度及忠诚度，最大化客户收益率，以降低成本，增加收入。
5）电子商务中聚类分析的应用
聚类技术可以将具有相同特征的数据项聚成一类。聚类分析是对数据库中相关数据进行对比并找出各数据之间的关系，将不同性质特征的数据进行分类。聚类分析的目标是在相似的基础上收集数据来分类。根据具有相同或相似的顾客购买行为和顾客特征，利用聚类分析技术将市场有效地细分，细分后应可每类市场都制定有针对性的市场营销策略。聚类分别有页面聚类和用户聚类两种。用户聚类是为了建立拥有相同浏览模式的用户分组，可以在电子中商务中进行市场划分或给具有相似兴趣的用户提供个性化的Web内容，更多在用户分组上基于用户统计属性（如年龄、性别、收入等）的分析可以发现有价值的商业智能。在电子商务中将市场进行细化的区分就是运用聚类分析技术。聚类分析可根据顾客的购买行为来划分不同顾客特征的不同顾客群，通过聚类具有类似浏览行为的客户，让市场人员对顾客进行类别细分，能够给顾客提供更人性化的贴心服务。比如通过聚类技术分析，发现一些顾客喜欢访问有关汽车配件网页内容，就可以动态改变站点内容，让网络自动地给这些顾客聚类发送有关汽车配件的新产品信息或邮件。分类和聚类往往是相互作用的。在电子商务中通过聚类行为或习性相似的顾客，给顾客提供更满意的服务。技术人员在分析中先用聚类分析将要分析的数据进行聚类细分，然后用分类分析对数据集合进行分类标记，再将该标记重新进行分类，一直如此循环两种分析方法得到相对满意的结果。
5结语
随着互联网的飞速发展，大数据分析应用越来越广。商业贸易中电子商务所占比例越来越大，使用web挖掘技术对商业海量数据进行挖掘处理，分析客户购买喜好、跟踪市场变化，调整销售策略，对决策者做出有效决策及提高企业的市场竞争力有重要意义。
参考文献：
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数据分析法论文研究方法怎么写
数据分析法论文研究方法怎么写，毕业论文对大学生是很重要的一项内容，如果毕业论文不通过就可能毕不了业了，论文的数据是很重要的，如果你的论文数据不准确，就没研究意义了， 下面我和大家分享数据分析法论文研究方法怎么写。
确定数据分析方法
首先，针对实证性论文而言，在开始撰写论文之前，必须要提前确定好数据研究方法。而数据研究方法的确定与选择需要根据大家毕业论文的研究课题来确定。
另外，大家也可以跟自己的的论文指导老师多多交流，尽可能多的了解更多关于研究方法的知识，以供自己选择。除此之外，大家还需要大量查找文献资料，见多识广有大量输入之后才能有所输出，本环节需要大家跟导师沟通商议后决定。
搜集整理实验数据
接下来一个比较重要的步骤是搜集和整理实验数据。在这一部分，很多同学朋友都会遇到各种各样的问题，比如，不知道去哪里找数据，找到的数据可靠性无法保障，需要的数据总是无法搜集全面等等各种问题。
那么在这里需要跟大家强调一下，推荐大家使用国家统计局、中国统计年鉴、国泰安、万方等等这些比较权威的网站去搜集数据资料。
在此需要注意的是，国泰安和万方等这些网站是需要收费的，上去看了一下，价格不是很亲民。
给大家分享一下，如果有些数据在国家官方网站确实找不到或者毕业论文所需的最新数据还没及时发布，推荐大家可以上某宝，因为某宝上电子版数据往往都很全面，而且价格大都可以接受。
在此提醒大家搜集到数据之后，一定要按照自己的习惯整理保存好，避免后期使用数据时出现差错。
使用软件进行分析
接下来第三部分就是使用软件进行数据分析，本部分是非常重要的一个部分。因而可能会出现各种各样的问题。
在本部分大家可以通过软件对所得数据按照前面选定的研究方法进行分析。实践是检验一切的'唯一标准。有很多问题往往都是在进行了数据分析以后才暴露出来的。
根据自身经历，通过软件分析了实验数据以后，才发现结果非常不理想，此时就需要及时跟论文指导老师沟通去进行数据分析方法的调整。
在使用软件进行数据分析之前，一切都是未知的，只有分析之后才能对症下药。所以本环节大家一定要高度重视，根据分析结果及时对研究方法或者样板数据进行微调。
梳理归纳实验结果
最后一个部分就是梳理和归纳实验数据分析结果，此时，大家要讲结果进行合理化解释。同时也需要大量参考先前学者的优秀文献，寻找类似的结果或者解释，从而为自己的实验结果的合理解释提供参考。
有的实证性论文的课题研究可能还不止一个阶段，因为很多研究方法会分阶段进行，比如考虑外部因素的影响或者投出产入效率等等，所以大多研究方法都是两阶段或者三阶段。此时就需要大家根据论文整体性原则，及时对实验结果进行分阶段阐述，所以大家一定要自己思维清晰，层次分明。
这一部分也是将来在毕业论文答辩需要大家重点向答辩老师介绍和阐述的，一定要熟稔于心。
1、调查法
它是有目的、有计划、有系统地搜集有关研究对象现实状况或历史状况的材料的方法。调查方法是科学研究中常用的基本研究方法，它综合运用历史法、观察法等方法以及谈话、问卷、个案研究、测验等科学方式，对教育现象进行有计划的、周密的和系统的了解。
2、观察法
观察法是指研究者根据一定的研究目的、研究提纲或观察表，用自己的感官和辅助工具去直接观察被研究对象，从而获得资料的一种方法。
3、实验法
实验法是通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果联系的一种科研方法。其主要特点是：第一、主动变革性和控制性。
4、文献研究法
文献研究法是根据一定的研究目的或课题，通过调查文献来获得资料，从而全面地、正确地了解掌握所要研究问题的一种方法。
5、实证研究法
在科学研究中，通过定量分析法可以使人们对研究对象的认识进一步精确化，以便更加科学地揭示规律，把握本质，理清关系，预测事物的发展趋势。
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.
时间序列数据挖掘研究论文提纲 论文摘要: 随着计算机与信息技术的普及和大容量存储技术的发展,人们在日常事务处理和科学研究中逐渐积累了大量宝贵数据,这些数据背后蕴藏着对决策有重要参（略）.如何从这些历史数据中提取需要的信息正成为数据挖掘领域（略）在现实生活中,时间是数据本身固有的因素,在数据中常常会发现时序语义问题.时序数据的出现使得有必要在数据挖掘中考虑时间因素.时序数据在现实生活中广泛存在,如金融市场、工业过程、科学试验、医疗、气象、水文、生物信（略）储规模呈现爆炸式增长.因此对时间序列数据挖掘问题进行深入研究是非常必要和富有挑战性的. 从20世纪末开始,复杂网络的研究已经渗透到生命科学、数理学科和工程学科、社会科学等众多不同的领域.对复杂网络的研究,已成为科（略）个极其重要的富有挑战性的课题.其研究热点之一是寻找复杂网络中的社团结构,事实上这个过程就是一个聚类的过程,所以研究复杂网络社团划分新算法,对于时间（略）重要意义. 本文结合时间序列数据挖掘和复杂网络理论,开展了如下的研究工作: 综述了时间序列数据挖掘和时间序列模式挖掘的研究现状,指出了研究的现实意义.介绍并分析了最具代表性的... With the popularity of computer and information technology,and the great（omitted）nt of storage technique of high capacity,,a great amount of data is accumulated in daily work and in s（omitted） potentially useful knowledge is hided behind how to manage and use（omitted）e series data efficiently and extract useful information is an important problem in dat（omitted）ime is the inherent attribute of data,so we should take time into account when mining association serie... 目录:摘要 第4-5页 Abstract 第5页 1 绪论 第8-16页 ·选题背景 第8-9页 ·国内外研究现状 第9-14页 ·数据挖掘研究现状 第9-11页 ·时间序列数据挖掘的研究现状 第11-12页 ·序列模式挖掘研究现状 第12页 ·频繁趋势挖掘的研究与发展 第12-13页 ·聚类问题的研究现状 第13-14页 ·本文主要研究内容 第14-16页 2 研究背景 第16-24页 ·数据挖掘与知识发现 第16页 ·数据挖掘的起源 第16-17页 ·引发数据挖掘的挑战 第16-17页 ·相关领域对数据挖掘的`推动 第17页 ·数据挖掘的过程 第17-18页 ·数据挖掘的分类 第18-20页 ·数据挖掘的方法 第20-22页 ·数据挖掘系统 第22页 ·数据挖掘软件的评价 第22-24页 3 时间序列数据挖掘 第24-36页 ·时间序列 第24-25页 ·时间序列概念 第24页 ·时间序列分类 第24-25页 ·时间序列数据挖掘研究 第25-28页 ·序列模式挖掘 第28-34页 ·问题描述 第28页 ·序列模式挖掘 第28-29页 ·序列模式挖掘算法分析与比较 第29-34页 ·时间序列聚类分析 第34-36页 ·复杂网络社团划分方法 第34页 ·时间序列聚类与复杂网络社团结构划分 第34-36页 4 模糊频繁模式挖掘研究 第36-44页 ·趋势分析 第36页
数据通信作为当今最具潜力的电信新业务，在近几年得到了快速的发展，呈现了旺盛的生命力和巨大的市场潜力。下面是我为大家整理的数据通信 毕业 论文 范文 ，供大家参考。
《 网络数据通信隐蔽通道技术研究 》
摘要：随着科学技术的不断发展， 网络技术 也发生了日新月异的变化。 文章 通过对网络数据通信中的隐蔽通道技术的介绍，进一步就网络通信中隐蔽通道存在的技术基础和实现原理进行了探讨，并对网络通信隐蔽通道技术进行了深入的研究与分析。与此同时对隐蔽通道的检测技术进行了讨论，提出了一系列针对网络安全的防范 措施 。
关键词：网络数据通信;隐蔽通道;隐写术;网络通信协议
根据现代信息理论的分析，层与层之间的通信在多层结构系统中是必须存在的，在此过程中需要安全机制来确保通信的正确性和完整性。在经授权的多层系统的各层之间通信信道上可以建立可能的隐蔽通信信道。在远古时代的简单军事情报传输系统中就已经出现了最原始的多层结构通信系统，而现代的计算机网络也只是一个多层结构通信系统，因此，隐蔽通道会在一定程度上威胁计算机网络系统的安全。
1隐蔽通道的概述
简单来说，隐蔽通道属于通信信道，将一些不安全信息通过通信信道传输隐蔽信息，而且不容易被管理者所察觉。换句话就是借助某个通信通道来完成对另一通信通道进行掩护的目的。一旦建立隐蔽通道以后，都希望通道能够长时间有效运行，由此可见，通道技术的关键是通道隐蔽措施的质量高低。如今，多媒体和Internet技术在各行各业得到了广泛的应用，从而导致隐蔽通道对网络安全造成了较大的威胁，只要与外界保持联系，就不能从根本上清除隐蔽通道所造成的威胁。隐蔽通道按照存在环境的不同可以划分为网络隐蔽通道和主机隐蔽通道两大类。主机隐蔽通道一般是不同进程主机之间所进行的信息秘密传输，而网络隐蔽通道一般是不同主机在网络中完成信息的秘密传输。通常情况下，隐蔽通道通信工具能够在数据报文内嵌入有效的信息，然后借助载体进行传输，传输过程通过网络正常运行，不会被系统管理者发现，从而实现有效数据的秘密传输。攻击者与其控制的主机进行信息传输的主要方式就是建立网络隐蔽通道。利用隐蔽通道，通过网络攻击者将被控主机中的有效数据信息传输到另一台主机上，从而实现情报的获取。与此同时，攻击者还可以将控制命令通过隐蔽通道传输到被控主机上，使被控主机能够长期被攻击者控制。因此，对隐蔽通道的基本原理和相关技术进行研究，同时采取措施对网络隐蔽通道的检测技术进行不断的改进和完善，从而能够及时、准确地发现被控主机，并将其与外界的联系及时切断，对网络安全的提升和网络中安全隐患的消除有十分重要的意义。
2网络数据中隐蔽通道的工作原理及类型
与传统网络通信相比发现，借助隐蔽通道进行通信只是对交换数据过程中所产生的使用机制进行改变。而隐蔽通道将数据从客户端传向服务器的过程中，双方会借助已经协定好的秘密机制将传输的数据嵌入载体中，与正常通信流量没有太大区别，实现了通信的隐藏，接收到传输的数据之后对相应的数据进行提取，再从伪装后的数据中分离出秘密数据。
基于“隧道”的隐蔽通道
基于“隧道”技术的隐蔽通道是目前最为常见的隐蔽通道，也就是我们通常所说的协议隧道。理论上来说，隧道技术需要在一种协议上辅以另外一种协议，而且任何一个通信协议都可以传输其他的协议。例如SSH协议可以用来传输TCP协议，首先将服务信息写入SSH信息内，由于SSH通道已经被加密和认证，信息便可以通过SSH通道进行传输。攻击者为了防止系统管理员发现，通常采用各种协议来建立隐蔽通道。
直接隧道
通信双方直接建立的协议隧道被称为直接隧道，以ICMP协议建立隐蔽隧道为例进行详细的说明。在网络通信过程中ICMP报文是比较常用的报文形式，测试网络连通性的工具常用PING，其一般是需要发送ICMP请求报文，并接收ICMP应答报文，从而对主机是否可达进行判断。PING作为诊断工具被广泛应用于网络中。所以，通常情况下人们会选择通过ICMP回显应答报文和ICMP回显请求报文来构建隐蔽通道。通常情况下，发送端能够对ICMP报文中的序列号字段和标识符进行任意的选择，应答中这些值也应该会回显，从而使得应答端能够将请求和应答报文准确地匹配在一起，另外，还应该回显客户发送的选项数据。根据相关规范我们能够借助ICMP包中的序列号、标识符和选项数据等来秘密携带数据信息。通常情况下，对于ICMP报文来说，入侵检测或防火墙等网络设备只能够完成首步的检查，因此，使用ICMP进行隐蔽通道的建立时通常选择将需要传输的数据放到选项数据中。除此之外，还有使用IGMP，HTTP,DNS等协议来进行隐蔽通道的建立，且 方法 与ICMP类似，这类隐蔽通道具有准实时的特点，可以使客户机与服务器直接通信。
间接隧道
通信双方借助第三方中转所构建起来的协议隧道被称之为间接隧道，下面将会以SMTP协议所构建的隐蔽通道为例来对其进行分析。对于SMTP协议来说，一般要求发送者将信件上传到Mail服务器上，然后接受者才能够从服务器中获取自己所需要的信件。这样一来攻击者就会想办法将目标系统上所进行的命令写到信件中，通过Mail服务器，目标系统接收将要执行的文件，并将最终的执行结果传输到信箱中，此时攻击者可以借助收信这个环节来得到自己所需要的信息，这样就形成了隐蔽通道。在这种隐蔽通道中，目标系统和攻击者一般是借助第三方中转来紧密地衔接在一起，该间接通信在一定程度上提高了信道的时延，与直接隧道相比不再具有实时性。但由于系统目标和攻击者是通过第三方建立的联系，使得目标系统对攻击者没有任何直接的联系，不再需要知道攻击者，攻击者更具安全性。除此之外，使用FTP，LDAP，AD等协议建立隐蔽通道与SMTPA协议的做法类似，根据目标系统的基本要求和特征可以对其进行灵活的选用。
使用报文伪装技术构建隐蔽通道
通过“隧道”构建隐蔽通道具有高效的特征，但要想保证其安全性在实际过程中得到广泛的应用就需要对相关数据进行加密处理。此外，还有一种隐蔽通道的方法是使用报文伪装技术，就是将一些数据插入到协议报文的无用段内。例如可以借助TCP和IP中所含有的包头段内空间进行隐蔽通道的构建。下面以IPIdentification携带数据为例对其中所构建的隐蔽通道进行介绍，其一般需要将数据的编码放入客户IP包的Identification内，再从服务器中将数据编码取出就可以了。与之类似的做法是可以将数据放入Options、Padding等字段中。由此可见，使用报文伪装技术建立隐蔽通道虽然损失了效率，但安全性却更高了。
使用数字水印技术来构建隐蔽通道
数字水印技术对被保护的版权信息的隐藏有非常大的帮助。近年来，随着科学技术的不断进步，国内外大部分研究人员对数字水印技术进行了大量的研究，并提出了大量的解决方案。通常情况下，可以将数字水印技术划分为基于变换域的水印方案和基于时空域的水印方案两类。然而借助数字水印技术建立隐蔽通道就是将需要传送的秘密信息代替版权信息嵌入到数字水印中。在实际的操作过程中信息的载体一般为文本、静态图像、视频流、音频流等，因此，这种隐蔽通道具有很强的隐蔽性和稳健性。
基于阈下通道建立隐蔽通道
SimmonsGJ于1978年提出了阈下通道的概念，具体定位为：定义1，在认证系统、密码系统、数字签名方案等密协议中构建了阈下信道，其一般是用来传输隐藏的接收者和发送者之间的秘密信息，而且所传输的秘密信息不会被信道管理者所发现;定义2，公开的信息被当做载体，通过载体将秘密信息传输到接收者手中，即为阈下信道。就目前而言，阈下通道通常情况下是在数字签名方案中建立的。以美国数字签名标准DSA和ELGamal签名方案为例对阈下信道的建立进行简单的阐述，美国数字签名标准DSA和ELGamal签名方案都是由三元组(H(_)：r，s)组成的。首先可以对要进行传输或签名的信息 进 行相关预处理，即所谓的压缩操作或编码操作，从而提供更加便捷的使用信道。但是如果消息_较大时，函数h=H(_)能够对_信息进行摘要操作。假设h,r,s的长度均为L,其比特消息签名的实际长度为2L+[log2_]。其中大约有2-L的长度可能会被伪造、篡改或被其他信息所代替。即在2L的附件信息中既存在签名，又有一部分被当作了阈下信道使用。通过这种方式，发送者将要传输的秘密信息隐藏到签名中，并通过事先约定好的协议，接收方可以将阈下信息恢复出来，从而获得了需要的秘密信息。双方通过交换完全无害的签名信息将秘密信息进行传送，有效地避开了通信监听者的监视。
3检测技术介绍
基于特征匹配的检测技术
特征匹配检测技术是借助数据库中特征信息来实现与网络数据流的有效匹配，如果成功匹配就会发出警告。实际上，基于特征匹配的检测的所有操作是在应用层中进行的，这种检测技术攻击已知的隐蔽通道是非常有效的，但误报率较高，且无法检测加密数据，对于攻击模式的归纳和新型隐蔽通道的识别方面不能发挥作用。
基于协议异常分析的检测技术
该技术需要对网络数据流中的信息进行协议分析，一旦发现有违背协议规则的现象存在，就会有报警产生。通过对其中异常协议进行分析可以准确查找出偏离期望值或标准值的行为，因此，在对未知和已知攻击行为进行检测方面发挥着非常重要的作用。
基于行为异常分析的检测技术
该技术是针对流量模型构建的，在监控网络数据流的过程中能够对其流量进行实时监测，一旦与模型的阈值出现差别，将会发出报警。基于行为异常分析的检测技术不仅可以对事件发生的前后顺序进行确认，而且还能够对单次攻击事件进行分析。这种检测技术主要难点在于准确模拟实际网络流量模型的建立上，建立此种模型需要涉及人工智能方面的内容，需要具备相关理论基础，同时还需要花费大量的时间和精力做研究。虽然就目前而言，准确模拟实际网络流量模型的建立还有很大的难度，技术还有待进一步提高和完善，但随着检测技术的不断发展，人们对于此类检测技术的关注度越来越高，相信终有一天模型的建立可以实现。
4结语
隐蔽通道工具不是真正的攻击程序，而是长期控制的工具，如果对隐蔽通道的技术特点不了解，初期攻击检测又失败的状况下，将很难发现这些隐蔽通道。要想防范隐蔽通道，要从提高操作人员的综合素质着手，按照网络安全 规章制度 进行操作，并安装有效的信息安全设备。
参考文献：
[1]李凤华,谈苗苗,樊凯,等.抗隐蔽通道的网络隔离通信方案[J].通信学报,2014,35(11):96-106.
[2]张然,尹毅峰,黄新彭等.网络隐蔽通道的研究与实现[J].信息网络安全,2013(7):44-46.
[3]陶松.浅析网络隐蔽信道的原理与阻断技术[J].电脑知识与技术,2014(22):5198-5200,5203.
《 数据通信及应用前景 》
摘要：数据通信是一种新的通信方式，它是通信技术和计算机技术相结合的产物。数据通信主要分为有线数据通信和无线数据通信，他们主要是通过传输信道来输送数据，达到数据终端与计算机像话连接。数据通信技术的应用对社会的发展产生了巨大的影响，在很大程度上具有很好的发展前景。
关键词：数据通信;应用前景;分类;探究
一、数据通信的基本概况
(一)数据通信的基本概念。数据通信是计算机和通信相结合的产物，是一种通过传输数据为业务的通信系统，是一种新的通信方式和通讯业务。数据主要是把某种意义的数字、字母、符号进行组合，利用数据传输技术进行数据信息的传送，实现两个终端之间数据传输。数据通信可以实现计算机和终端、终端和终端以及计算机和计算机之间进行数据传递。
(二)数据通信的构成原理。数据通信主要是通过数据终端进行传输，数据终端主要包括分组型数据终端和非分组型数据终端。分组型数据终端包括各种专用终端，即：计算机、用户分组拆装设备、分组交换机、专用电话交换机、局域网设备等等。非分组型数据终端主要包括用户电报终端、个人计算机终端等等。在数据通信中数据电路主要是由数据电路终端设备和数据信道组成，主要进行信号与信号之间的转换。在计算机系统中主要是通过控制器和数据终端进行连接，其中中央处理器主要用来处理通过数据终端输入的数据[1]。
二、数据通信的分类
(一)有线数据通信。有线数据通信主要包括：数字数据网(DDN)，分组交换网(PSPDN)，帧中继网三种。数字数据网可以说是数字数据传输网，主要是利用卫星、数字微波等的数字通道和数字交叉复用。分组交换网又称为网，它主要是采用转发方式进行，通过将用户输送的报文分成一定的数据段，在数据段上形成控制信息，构成具有网络链接地址的群组，并在网上传播输送。帧中继网络的主要组成设备是公共帧中继服务网、帧中继交换设备和存储设备[2]。
(二)无线数据通信。无线数据通信是在有线数据的基础上不断发展起来的，通常称之为移动数据通信。有线数据主要是连接固定终端和计算机之间进行通信，依靠有线传输进行。然而，无线数据通信主要是依靠无线电波来传送数据信息，在很大程度上可以实现移动状态下的通信。可以说，无线数据通信就是计算机与计算机之间相互通信、计算机与个人之间也实现无线通信。这主要是通过与有线数据相互联系，把有线的数据扩展到移动和便携的互联网用户上。
三、数据通信的应用前景
(一)有线数据通信的应用。有线数据通信的数字数据电路的应用范围主要是通过高速数据传输、无线寻呼系统、不同种专用网形成数据信道;建立不同类型的网络连接;组件公用的数据通信网等。数据通信的分组交换网应用主要输入信息通信平台的交换，开发一些增值数据的业务。
(二)无线数据通信的应用。无线数据通信具有很广的业务范围，在应用前景上也比较广泛，通常称之为移动数据通信。无线数据通信在业务上主要为专用数据和基本数据，其中专用数据业务的应用主要是各种机动车辆的卫星定位、个人无线数据通信、远程数据接入等。当然，无线数据通信在各个领域都具有较强的利用性，在不同领域的应用，移动数据通信又分为三种类型，即：个人应用、固定和移动式的应用。其中固定式的应用主要是通过无线信道接入公用网络实现固定式的应用网络;移动式的应用网络主要是用在移动状态下进行，这种连接主要依靠移动数据终端进行，实现在野外施工、交通部门的运输、快递信息的传递，通过无线数据实现数据传入、快速联络、收集数据等等。
四、小结
随着网络技术的不断发展，数据通信将得到越来越广泛的应用，数据通信网络不断由分散性的数据信息传输不断向综合性的数据网络方向发展，通过传输数据、图像、语言、视频等等实现在各个领域的综合应用。无论是在工业、农业、以及服务业方面都发挥着重要的作用，展示出广阔的应用前景来。因此，当今时代学习、了解并掌握先进技术对于社会和个人的发展尤为重要。
参考文献
[1]李亚军.浅谈数据通信及其应用前景[J].中小 企业管理 与科技(上半月),2008(04).
[2]朱江山.李鸿杰.刘冰.浅谈数据通信及其应用前景[J].黑龙江科技信息,2007(01).
《 数据通信与计算机网络发展思考 》
摘要：近年来，网络及通信技术呈现了突飞猛进的发展势态。这一势态给人们生活及工作带来了极大的方便，与此同时也给数据通信及计算机网络的发展带来了巨大的机遇及挑战。本课题笔者在概述数据通信与计算机网络的基础上，进一步对基于计算机网络中的数据通信交换技术进行了分析，最后探讨了数据通信与计算机网络的发展前景。
关键词：数据通信;计算机网络;发展前景
信息时代的发展带动了经济社会的发展。从狭义层面分析，网络与通信技术的提升，为我们日常生活及工作带来了极大的便利[1]。从广义方面分析，网络与通信技术的进步及发展，能够推进人类文明的历史进程。现状下，计算机网络技术较为成熟，将其与数据通信有机融合，能够具备更为广泛的应用。鉴于此，本课题对“数据通信与计算机网络发展”进行分析与探究具有较为深远的重要意义。
1数据通信与计算机网络概述
数据通信是一种全新的通信方式，并且是由通信技术与计算机技术两者结合而产生的。对于数据通信来说，需具备传输信道，才能完成两地之间的信息传输[2]。以传输媒体为参考依据，可分为两类，一类为有线数据通信，另一类为无线数据通信。两部分均是以传输信道为 渠道 ，进一步使数据终端和计算机相连接，最终使不同地区的数据终端均能够实现信息资源共享。计算机网络指的是将处于不同地区或地域的具备独特功能的多台计算机及其外部设备，以通信线路为渠道进行连接，并在网络 操作系统 环境下实现信息传递、管理及资源共享等。对于计算机网络来说，主要的目的是实现资源共享。结合上述概念可知数据通信与计算机网络两者并不是单独存在的。两者相互融合更能够促进信息的集中及交流。通过计算机网络，能够使数据通信的信息传输及利用加快，从而为社会发展提供保障依据。例如，基于计算机网络中的数据通信交换技术，通过该项技术便能够使信息资源共享更具有效性，同时也具备多方面的技术优势。
2基于计算机网络中的数据通信交换技术
基于计算机网络中的数据通信交换技术是计算机网络与数据通信两者融合的重要产物，通过该技术能够实现数据信息交换及信息资源共享等功能。下面笔者以其中的帧中继技术为例进行探究。帧中继协议属于一类简化的广域网协议，同时也是一类统计复用的协议，基于单一物理传输线路当中，通过帧中继协议能够将多条虚电路提供出来，并通过数据链路连接标识的方式，对每一条虚电路进行标识。对于DLCI来说，有效的部分只是本地连接和与之直接连接的对端接口[3]。所以，在帧中继网络当中，不同的物理接口上同种DLCI不能视为同一种虚电路。对于帧中继技术来说，所存在的主要优势是将光纤视为传输媒介，实现高质量传输，同时误码率偏低，进一步提升了网络资源的利用效率。但同时也存在一些较为明显的缺陷，比如对于实时信息的传输并不适合，另外对传输线路的质量也有着较高的要求。当然，对于基于计算机网络中的数据通信交换技术远远不止以上一种，还包括了电路交换、报文交流及分组交换等技术。与此同时，数据通信交换技术在未来还有很大的发展空间。例如现阶段具备的光传输，其中的数据传输与交换均是以光信号为媒介，进一步在信道上完成的。在未来发展中，数据通信交换技术远远不止表现为光传输和交换阶段，将进一步以满足用户为需求，从而实现更有效率的信息资源共享等功能。
3数据通信与计算机网络发展前景
近年来，数据通信技术及计算机网络技术被广泛应用。无疑，在未来发展过程中， 无线网络 技术将更加成熟。与此同时，基于网络环境中的互联网设备也会朝着集成化及智能化的方向完善。纵观这几年，我国计算机技术逐年更新换代，从而使网络传输的效率大大提升。对于用户来说，无疑是很多方面的需求都得到了有效满足。笔者认为，网络与通信技术将从以下方面发展。(1)移动、联通、电信公司将朝着4G方向发展，从而满足用户的信息交流及信息资源共享需求。(2)宽带无线接入技术将进一步完善。随着WiFi 热点 的逐渐变大，使我国宽带局域网的发展进一步加大，显然，在数据通信与计算机网络充分融合的背景下，宽带无线接入技术将进一步得到完善。(3)光通信将获得巨大发展前景，包括ASON能够获得充分有效的利用以及带宽资源的管理力度将加大，从而使光通信技术更具实用价值。
4结语
通过本课题的探究，认识到数据通信与计算机网络两者之间存在相辅相成、共同发展的联系。总之，在信息时代的背景下，数据通信是行业发展的主要趋势。通过数据通信实现图像、视频、数据等方面的传输及共享，更能满足企业生产需求。总而言之，需要做好数据通信与计算机网络的融合工作，以此使数据通信更具实用价值，进一步为社会经济的发展起到推波助澜的作用。
参考文献：
[1]魏英韬.对通信网络数据的探讨[J].黑龙江科技信息,2011(3):80-83.
[2]刘世宇,姜山.计算机通信与网络发展技术探讨[J].科技致富向导,2012(33):253-258.
[3]屈景怡,李东霞,樊志远.民航特色的“数据通信与计算机网络”课程教改[J].电气电子教学学报,2014(1):20-22.
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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.
随着互联网的迅猛发展，数据库系统在网络环境下的面临着一系列威胁如病毒感染、黑客攻击等。下文是我为大家搜集整理的关于网络数据库安全论文范文的内容，欢迎大家阅读参考! 网络数据库安全论文范文篇1 浅论计算机网络数据库安全 【摘 要】文章阐述了网络数据库的安全因素，并且对网络数据库的安全防范措施进行了探讨。 【关键词】计算机数据库;网络环境;分析;安全 经过目前网络环境下，网络信息安全是一个亟待解决的重要问题，而计算机数据库的安全问题，又是其核心和关键问题，它直接关系到网络信息管理系统的整体的安全性。所以，为了保证网络信息系统高效、稳定、安全的运行，科学、合理的防范措施是网络数据库技术研究的重点内容。 一、网络数据库的模型构建 网络数据库的基础是后台数据库，其访问控制功能是由前台程序所提供。查询、存储等操作的信息集合是由浏览器完成的，数据库在网络环境下，其特点是实现数据信息的共享，同时能够实现访问控制和最小冗余度，保持数据的一致性和完整性，图1是网络数据库的构建模型图如下 该模型是在网络技术结合数据库技术的基础上构建的，具体是由三层结构组成，包括数据库服务器、应用服务器和WEB服务器、浏览器等。整个系统和用户连接的接口，是通用的浏览器软件。作为第一层的客户端，浏览器的功能是为用户提供信息的输入，将代码转化为网页，提供交互功能，同时处理所提出的各种请求。而第二层的WEB服务器是作为后台，通过对相应的进程进行启动，来响应各种请求，同时生成代码处理各种结果，若数据的存取也在客户端请求的范围内，则数据库服务器必须配合WEB服务器，才能对这一请求共同进行完成。第三层数据库服务器对数据库能进行有效的管理，对不同的SQL服务器发出的请求起到协调的功能。 二、分析网络数据库安全性 1、分析数据安全性 网络数据库是信息管理系统的核心部分，其安全性能会对数据库中数据的安全起到直接的影响作用，由于很多重要的数据保存在数据库服务器上，例如一些账务数据、金融数据、还有一些工程数据、技术数据、涉及到规划和战略发展的决策性数据等等，属于机密信息，严禁非法访问，对外必须严格保密的数据等。而针对企业和公司，内部资源的筹划、对外交易的进行、日常业务的运作等等，必须依赖网络数据库进行，所以数据的安全性至关重要。 2、分析系统的安全性 网络数据库是否安全，直接决定了服务器主机和局域网的安全性能，数据库系统配置的“可从端口寻址的”，表示只要具备数据的使用权限及适合的查询工具，都可直接连接数据库及服务器端口，而针对操作系统的安全检测，可巧妙避开。而多数数据库还具有公开的密码和默认号，而这种默认账号的权限非常高，既可访问数据库的各级资源，同时还可按照指令对操作系统进行操作，甚至还能开启后门，对监听程序进行存放，进而获得相关口令，对整个局域网进行控制，产生较严重的危害性。 3、分析影响数据库的安全因素 数据库服务器是网络信息系统的核心部分，里面有大量敏感的和重要的信息存在，所以数据库的安全性对保存的数据的安全性有着直接的影响。网络数据库不仅有着较大的处理量，较集中的数据信息，同时数据有着非常频繁的更新，用户访问量也非常巨大。所以，对网络数据安全带来威胁的影响因素有： (1)用户没有执行正确的访问操作，造成数据库发生错误; (2)人为对数据库进行破坏，造成数据库不能恢复正常; (3)非法访问机密信息，而表面又不留任何痕迹; (4)通过网络，用户对数据库进行访问时，会受到各种搭线窃听技术的攻击; (5)用户采取非法手段，对信息资源进行窃取; (6)在未被授权的情况下，对数据库进行修改，造成数据失真现象严重; 面对以上种种威胁，只进行网络保护还根本不够，由于和其他系统在结构上有着本质的区别，数据库中所含有的各种数据敏感级别和重要程度不同，同时还具有共享功能，为拥有各种特权的用户提供服务，所以它对安全性的要求更广，也更为严格，不仅仅需要对联机网络、外部设备等实行物理保护，为防止敏感数据被盗用，同时对非法访问进行预防，还必须采取其他有效措施，以实现数据的一致性和完整性。 三、对网络数据库实行安全防范的措施 目前所采取的各种防范策略中，往往还不全面和具体，无法真正实现数据库的安全保障。所以在网络环境下，针对数据库的安全问题，应从日常的维护和开发，系统的设计等整体方面进行考虑和设计，建立各种安全机制，形成整体的安全策略。 1、研发信息管理人员应转变设计观念 首先研发信息管理系统的人员，必须转变观念，改变以往的只对信息管理系统功能进行重视的错误看法，综合考虑系统的安全性，彻底评估所要开发的系统和软件，从后台数据库系统及前台开发工具，以及软件和硬件的实施环境等方面，查找信息系统中潜在的安全隐患，避免因为硬件环境及开发工具的不合适，造成数据库的泄密，进而使整个系统出现不稳定现象。 2、系统管理和维护人员应综合考虑数据库安全性 系统管理和维护人员，必须对数据库的安全性进行全面的考虑，具体涵盖以下两点内容： 1)外围层的安全 主要包括网络安全和计算机系统安全，而来自病毒的侵犯是最主要的威胁，所以为了对整个系统的正常运行做出保证，必须规避外层中病毒的扩散和隐藏及入侵，采用综合治理方法，将防、杀、管结合在一起，对网络数据库系统的虚拟专用网进行构筑，采用技术，使网络路由的传输安全性和接入安全性得到保障，利用防火墙技术，实现网段间隔离及网间隔离，既避免系统遭受非法入侵，同时也使网络边界安全得到保障。 同时，网路数据库外围安全重点是在WEB服务器及操作系统上，既要进行物理保护，同时还应进行应用服务器的保护，通过加密等方式，预防在传输过程中，数据被篡改或监听。因为该层对数据库自身的加密并为涉及，所以不能直接进行文件的加密，也无法使用密钥管理。同时由于主要是以WEB浏览器服务输出进行该层的运行程序，所以在ASP等具体应用软件上，更要实现其安全性能。 2)核心层安全 在整个网路数据库系统中，应用软件和数据库是重要的核心组成部分，若滥用、非法复制、窃取、篡改、丢失软件和数据，将会对系统造成毁灭性的打击，严重的会危害到社会安全。所以，我们必须进行控制用户访问权限，从数据库的加密、恢复和备份、数据分级控制等几个方面，来进行安全防范，使数据库管理系统的完整性和独立性得到保障。数据分级是一种简单易行的操作方法，可对数据库实行信息流控制。采用加密控制，通过加密数据库文件，提供几种不同速度和安全强度的加解密算法，为用户提供合理的设置。 四、结语 伴随着计算机技术的迅猛发展和不断更新换代，各种建立在Internet及计算机上的信息管理系统已经成为重要的手段，支撑和完成各种事物的运作。在网络环境下，开发和使用信息管理系统的过程中，必须重点考虑安全问题，这样才能为整个数据库服务器的数据安全提供保障，以实现一种预期的效益，更好的为广大用户服务。 参考文献： [1]徐莉.春梅.网络数据库的安全漏洞及解决方法[J].福建电脑，2007(12). [2]钱菁.网络数据库安全机制研究[J].计算机应用研究，2010(12). 网络数据库安全论文范文篇2 浅谈网络数据库安全策略 摘 要： 主要对现今网络环境中数据库所面临的安全威胁进行详尽论述，并由此全面地分析提高网络数据库安全性的解决对策。 关键词： 网络;数据库;安全对策 随着网络在21世纪社会当中的普及发展，越来越多的企业逐渐地 参与进来，并且将企业的核心逐渐的转向互联网，在地理区域内分散的部门和公司以及厂商对于数据库的应用需求明显呈现出过旺的趋势，在数据库的管理系统当中逐渐的从单机有力的扩展到了整个网络环境，针对数据的收集和储存以及处理与后期的传播方式都从集中性迈向了全面分布式模式。企业在使用数据库管理系统的时候，尤为重视的是数据库信息的安全性。 1 网络数据库安全机制 网络数据库的基础是计算机的后台数据库，在加上前台程序所以提供的访问控制，对于数据的储存和查询以及信息之间的集合操作都可以通过有效的浏览器进行逐步完成。当前信息处理网络环境当中，有效的将大量数据信息进行多用户的共享是数据库存在的最大特点，然而与此同时对于数据的完整性以及一致性都有着有效的保障，有力的实现了最小程度的访问控制。 网络数据库所采用的两个典型的模式是B/S模式和C/S模式。C/S所采用的模式主要分为三层结构：① 首先是客户机;② 应用服务器;③ 数据库服务器，主要表现形式的是由客户机将数据传输到应用服务器，然后再次传输到数据库的服务器当中。B/S所采用的模式其主要也是分为三层结构：① 首先是浏览器;② Web服务器;③ 数据库服务器，主要表现形式如上所述。由此我们可以看出，这两种网络数据库模式在结构上存在很大程度的共同点，它们全部都涉及到了网络和系统软件以及应用软件。 2 各层安全机制详述 网络系统安全机制 如果数据库受到了外部恶意的信息的攻击侵入，首先是从网络系统开始进行攻击入侵，由此我们可以判断数据库安全的第一道保护屏障就是网络系统的正常安全。我们仅站在技术角度而言，可以将其大致的分成其防入侵检测以及协作式入侵检测技术等。下面我们分别阐述： 首先，计算机系统当中都安装有防火墙，防火墙的广泛运用俨然成为了现今一种最基本的防范措施。防火墙所起到的主要作用是对可信任的网络以及不可信任的网络之间的访问渠道进行有效的监控，针对内部网络和外部网络建立一道有效的防护措施屏障，将外部网络当中的非法访问进行有效的拦截并且将内部信息进行有效的阻止防止信息外流。防火墙对于外部的入侵具有强有力的防范控制，但是对于网络内部产生的非法操作却无法进行阻拦和加以有效控制。 其次，关于入侵检测，是近几年逐渐发展壮大的一种有力的防范技术，它主要采用了统计技术和规则技术以及网络通信技术与人工智能等技术和方法进行有效的综合在一起的防范技术，入侵检测所起到的主要作用是对网络和计算机系统进行有效的监控，能够及时有效的反映出是否有被入侵或者滥用的情况。 最后，针对协作式入侵检测技术，对于以往独立的入侵检测系统的不足点和诸多方面的缺陷，协作式入侵检测技术都有着极好的弥补，其系统当中IDS是基于一种统一的规范，入侵检测组件之间的信息都有效的自动进行交换。而且通过信息的自动交换可以对入侵信息进行有效的检查，并且还能够有效的在不同的网络环境当中进行运用。 服务器操作系统安全机制 目前，市场上计算机有很大一部分都是Windows NT以及Unix操作系统，其所具有的安全级别一般的处于C1、C2级。主要的安全技术可以归纳为以下三点： ① 操作系统安全策略。主要是在本地计算机的安全设置上进行配置，主要保障的安全策略包括密码策略和账户锁定策略以及审核策略和IP安全策略等一系列的安全选项，其具体运用可以体现在用户的账户以及口令和访问权限等诸多方面。 ② 安全管理策略。主要是网络管理员对系统安全管理所采取的方法和策略。因为，操作系统和网络环境各不相同，所以需要采取的安全管理策略也都存在着各不相同的方法，但是主要核心依旧是有力的保障服务器的安全以及对各类用户的权限进行分配。 ③ 数据安全策略。这点主要具有以下几点体现：数据的加密技术和对数据进行备份以及数据储存当中的安全性等。由此可以采用的技术有很多，其中主要有：认证、IPSec ，SSL ，TLS，等技术。 数据库管理系统安全机制 数据库系统在操作系统当中都是以文件的形式进行有效的管理。所以入侵数据库的人员可以对操作系统当中的漏洞及其数据库当中的文件进行直接盗取，还可以利用OS工具进行违法操作和对数据库文件内容进行篡改。所存在的这种隐患数据库用户一般很难以察觉，针对这种漏洞进行分析被认为是BZ级别的安全技术措施。数据库的层次安全技术，主要针对当前两个层次已经被破坏的情况下进行有效的解决，保障数据库安全性。那么对于数据库的管理系统就必须要求有一套较为强有力的安全机制。 客户端应用程序安全机制 网络数据库安全性的重要方面是客户端应用程序。具有强有力和实现比较快捷方便是其主要的特点，而且还能够根据需求的变化很容易做出相对应的更改。客户端的应用程序不仅可以有效的控制用户的合法登陆以及身份的验证，而且还能够对数据进行直接的设置。想要应用系统具有更好的安全性，首先就必须在应用程序上进行行之有效的控制。另外，针对客户应用程序的编写也具有着较大的灵活性，与此同时还有很多的技巧性，可以有效全面的实现管理的灵活和安全。 3 使用DBMS安全机制防范网络攻击 有很多大型的DBMS对于数据库的安全防范技术的提供相对来讲都是非常完善的，而且针对提高数据库的安全性也有着明显的积极作用。 系统的认证和授权 认证是验证系统中请求服务的人或应用程序身份的过程;授权是将一个通过身份认证的身份映射已经授予数据库用户的许可的过程，该过程限制用户在数据库内部允许发生的行为。对SQL Server数据库服务器进行权限设置时，应该为DPeb程序单独设立一个受限的登录，指定其只能访问特定的数据库，并为该特定数据库添加一个用户，使之与该受限的登录相连，并严格设定该用户的数据库权限。 数据的备份与恢复 通过数据备份可以在系统发生故障的时候，管理员可以在最短的时间内将数据进行恢复，保持原先所处理的状态，对于数据的一个完整性和一致性有着强有力的保障。通常对于数据库的备份一般都是采取以下几种形式备份形式：其一静态备份;其二动态备份;其三逻辑备份等。然而对于数据库的恢复，可以采取磁盘镜像和数据库备份文件以及数据库在线日志等诸多方式进行有效的恢复。 全面有效的加强审查 通过有效的审查，用户可以将数据库当中所进行的所有操作都能够得以有效的自动记录，然后将所记录的信息全部保存在审查的日志当中，对于审查进行全面加强利用可以有效的跟踪信息，将数据库现有状况的一系列事件都进行充分的重现。因此，就可以有效的找出非法存取数据的人员以及存取信息的时间和内容等线索，这样就方便有效的追查有关责任，与此同时关于系统安全方面的弱点和漏洞审查也可以有效的进行发现。 4 总结 现代社会正处于一个不断发展的阶段，网络信息技术也有着空前的发展。然而互联网技术的不断高速发展，其网络数据库的安全性更是当今不断发展的主要问题，随着现代网络入侵系统手段的不断提高，其所采用的安全技术也在不断的进一步提升。只有对所出现的问题进行不断的分析和研究，总结经验进而全面有效的处理出现的一系列的新问题。总之，计算机网络数据库的安全防范是新时期一个永久性的重要问题，只有全面的通过科学合理的安全防范手段以及在后期的发展过程中进行不断的改进和完善，才能够更好的将系统的安全可靠性进行有效的全面提高。 参考文献： [1]周世忠，浅谈网络数据库安全研究与应用[J].电脑知识与技术，2010(05). [2]戴雪蕾，基于SQL SERVER的网络数据库安全管理[J].网络安全技术与应用，2009(04). [3]梁建民，网络数据库的安全因素分析和预防措施探讨[J].光盘技术，2008(09). 猜你喜欢： 1. 网络数据库安全论文 2. 关于安全教育论文范文 3. 数字图书馆论文参考范文 4. 优秀毕业论文范文 5. 技术类论文范文
在大数据环境下，计算机信息处理技术也面临新的挑战，要求计算机信息处理技术必须不断的更新发展，以能够对当前的计算机信息处理需求满足。下面是我给大家推荐的计算机与大数据的相关论文，希望大家喜欢!计算机与大数据的相关论文篇一 浅谈“大数据”时代的计算机信息处理技术 [摘 要]在大数据环境下，计算机信息处理技术也面临新的挑战，要求计算机信息处理技术必须不断的更新发展，以能够对当前的计算机信息处理需求满足。本文重点分析大数据时代的计算机信息处理技术。 [关键词]大数据时代;计算机;信息处理技术 在科学技术迅速发展的当前，大数据时代已经到来，大数据时代已经占领了整个环境，它对计算机的信息处理技术产生了很大的影响。计算机在短短的几年内，从稀少到普及，使人们的生活有了翻天覆地的变化，计算机的快速发展和应用使人们走进了大数据时代，这就要求对计算机信息处理技术应用时，则也就需要在之前基础上对技术实施创新，优化结构处理，从而让计算机数据更符合当前时代发展。 一、大数据时代信息及其传播特点 自从“大数据”时代的到来，人们的信息接收量有明显加大，在信息传播中也出现传播速度快、数据量大以及多样化等特点。其中数据量大是目前信息最显著的特点，随着时间的不断变化计算机信息处理量也有显著加大，只能够用海量还对当前信息数量之大形容;传播速度快也是当前信息的主要特点，计算机在信息传播中传播途径相当广泛，传播速度也相当惊人，1s内可以完成整个信息传播任务，具有较高传播效率。在传播信息过程中，还需要实施一定的信息处理，在此过程中则需要应用相应的信息处理工具，实现对信息的专门处理，随着目前信息处理任务的不断加强，信息处理工具也有不断的进行创新[1];信息多样化，则也就是目前数据具有多种类型，在庞大的数据库中，信息以不同的类型存在着，其中包括有文字、图片、视频等等。这些信息类型的格式也在不断发生着变化，从而进一步提高了计算机信息处理难度。目前计算机的处理能力、打印能力等各项能力均有显著提升，尤其是当前软件技术的迅速发展，进一步提高了计算机应用便利性。微电子技术的发展促进了微型计算机的应用发展，进一步强化了计算机应用管理条件。 大数据信息不但具有较大容量，同时相对于传统数据来讲进一步增强了信息间关联性，同时关联结构也越来越复杂，导致在进行信息处理中需要面临新的难度。在 网络技术 发展中重点集中在传输结构发展上，在这种情况下计算机必须要首先实现网络传输结构的开放性设定，从而打破之前计算机信息处理中，硬件所具有的限制作用。因为在当前计算机网络发展中还存在一定的不足，在完成云计算机网络构建之后，才能够在信息处理过程中，真正的实现收放自如[2]。 二、大数据时代的计算机信息处理技术 (一)数据收集和传播技术 现在人们通过电脑也就可以接收到不同的信息类型，但是在进行信息发布之前，工作人员必须要根据需要采用信息处理技术实施相应的信息处理。计算机采用信息处理技术实施信息处理，此过程具有一定复杂性，首先需要进行数据收集，在将相关有效信息收集之后首先对这些信息实施初步分析，完成信息的初级操作处理，总体上来说信息处理主要包括：分类、分析以及整理。只有将这三步操作全部都完成之后，才能够把这些信息完整的在计算机网络上进行传播，让用户依照自己的实际需求筛选满足自己需求的信息，借助于计算机传播特点将信息数据的阅读价值有效的实现。 (二)信息存储技术 在目前计算机网络中出现了很多视频和虚拟网页等内容，随着人们信息接收量的不断加大，对信息储存空间也有较大需求，这也就是对计算机信息存储技术提供了一个新的要求。在数据存储过程中，已经出现一系列存储空间无法满足当前存储要求，因此必须要对当前计算机存储技术实施创新发展。一般来讲计算机数据存储空间可以对当前用户关于不同信息的存储需求满足，但是也有一部分用户对于计算机存储具有较高要求，在这种情况下也就必须要提高计算机数据存储性能[3]，从而为计算机存储效率提供有效保障。因此可以在大数据存储特点上完成计算机信息新存储方式，不但可以有效的满足用户信息存储需求，同时还可以有效的保障普通储存空间不会出现被大数据消耗问题。 (三)信息安全技术 大量数据信息在计算机技术发展过程中的出现，导致有一部分信息内容已经出现和之前信息形式的偏移，构建出一些新的计算机信息关联结构，同时具有非常强大的数据关联性，从而也就导致在计算机信息处理中出现了新的问题，一旦在信息处理过程中某个信息出现问题，也就会导致与之关联紧密的数据出现问题。在实施相应的计算机信息管理的时候，也不像之前一样直接在单一数据信息之上建立，必须要实现整个数据库中所有将数据的统一安全管理。从一些角度分析，这种模式可以对计算机信息处理技术水平有显著提升，并且也为计算机信息处理技术发展指明了方向，但是因为在计算机硬件中存在一定的性能不足，也就导致在大数据信息安全管理中具有一定难度。想要为数据安全提供有效保障，就必须要注重数据安全技术管理技术的发展。加强当前信息安全体系建设，另外也必须要对计算机信息管理人员专业水平进行培养，提高管理人员专业素质和专业能力，从而更好的满足当前网络信息管理体系发展需求，同时也要加强关于安全技术的全面深入研究工作[4]。目前在大数据时代下计算机信息安全管理技术发展还不够成熟，对于大量的信息还不能够实施全面的安全性检测，因此在未来计算机信息技术研究中安全管理属于重点方向。但是因为目前还没有构建完善的计算机安全信息管理体系，因此首先应该强化关于计算机重点信息的安全管理，这些信息一旦发生泄漏，就有可能会导致出现非常严重的损失。目前来看，这种 方法 具有一定可行性。 (四)信息加工、传输技术 在实施计算机信息数据处理和传输过程中，首先需要完成数据采集，同时还要实时监控数据信息源，在数据库中将采集来的各种信息数据进行存储，所有数据信息的第一步均是完成采集。其次才能够对这些采集来的信息进行加工处理，通常来说也就是各种分类及加工。最后把已经处理好的信息，通过数据传送系统完整的传输到客户端，为用户阅读提供便利。 结语： 在大数据时代下，计算机信息处理技术也存在一定的发展难度，从目前专业方面来看，还存在一些问题无法解决，但是这些难题均蕴含着信息技术发展的重要机遇。在当前计算机硬件中，想要完成计算机更新也存在一定的难度，但是目前计算机未来的发展方向依旧是云计算网络，把网络数据和计算机硬件数据两者分开，也就有助于实现云计算机网络的有效转化。随着科学技术的不断发展相信在未来的某一天定能够进入到计算机信息处理的高速发展阶段。 参考文献 [1] 冯潇婧.“大数据”时代背景下计算机信息处理技术的分析[J].计算机光盘软件与应用，2014，(05)：105+107. [2] 詹少强.基于“大数据”时代剖析计算机信息处理技术[J].网络安全技术与应用，2014，(08)：49-50. [3] 曹婷.在信息网络下计算机信息处理技术的安全性[J].民营科技，2014， (12)：89CNKI [4] 申鹏.“大数据”时代的计算机信息处理技术初探[J].计算机光盘软件与应用，2014，(21)：109-110 计算机与大数据的相关论文篇二 试谈计算机软件技术在大数据时代的应用 摘要：大数据的爆炸式增长在大容量、多样性和高增速方面，全面考验着现代企业的数据处理和分析能力;同时，也为企业带来了获取更丰富、更深入和更准确地洞察市场行为的大量机会。对企业而言，能够从大数据中获得全新价值的消息是令人振奋的。然而，如何从大数据中发掘出“真金白银”则是一个现实的挑战。这就要求采用一套全新的、对企业决策具有深远影响的解决方案。 关键词：计算机 大数据时代 容量 准确 价值 影响 方案 1 概述 自从计算机出现以后，传统的计算工作已经逐步被淘汰出去，为了在新的竞争与挑战中取得胜利，许多网络公司开始致力于数据存储与数据库的研究，为互联网用户提供各种服务。随着云时代的来临，大数据已经开始被人们广泛关注。一般来讲，大数据指的是这样的一种现象：互联网在不断运营过程中逐步壮大，产生的数据越来越多，甚至已经达到了10亿T。大数据时代的到来给计算机信息处理技术带来了更多的机遇和挑战，随着科技的发展，计算机信息处理技术一定会越来越完善，为我们提供更大的方便。 大数据是IT行业在云计算和物联网之后的又一次技术变革，在企业的管理、国家的治理和人们的生活方式等领域都造成了巨大的影响。大数据将网民与消费的界限和企业之间的界限变得模糊，在这里，数据才是最核心的资产，对于企业的运营模式、组织结构以及 文化 塑造中起着很大的作用。所有的企业在大数据时代都将面对战略、组织、文化、公共关系和人才培养等许多方面的挑战，但是也会迎来很大的机遇，因为只是作为一种共享的公共网络资源，其层次化和商业化不但会为其自身发展带来新的契机，而且良好的服务品质更会让其充分具有独创性和专用性的鲜明特点。所以，知识层次化和商业化势必会开启知识创造的崭新时代。可见，这是一个竞争与机遇并存的时代。 2 大数据时代的数据整合应用 自从2013年，大数据应用带来令人瞩目的成绩，不仅国内外的产业界与科技界，还有各国政府部门都在积极布局、制定战略规划。更多的机构和企业都准备好了迎接大数据时代的到来，大数据的内涵应是数据的资产化和服务化，而挖掘数据的内在价值是研究大数据技术的最终目标。在应用数据快速增长的背景下，为了降低成本获得更好的能效，越来越趋向专用化的系统架构和数据处理技术逐渐摆脱传统的通用技术体系。如何解决“通用”和“专用”体系和技术的取舍，以及如何解决数据资产化和价值挖掘问题。 企业数据的应用内容涵盖数据获取与清理、传输、存储、计算、挖掘、展现、开发平台与应用市场等方面，覆盖了数据生产的全生命周期。除了Hadoop版本系统YARN，以及Spark等新型系统架构介绍外，还将探讨研究流式计算(Storm，Samza，Puma，S4等)、实时计算(Dremel，Impala，Drill)、图计算(Pregel，Hama，Graphlab)、NoSQL、NewSQL和BigSQL等的最新进展。在大数据时代，借力计算机智能(MI)技术，通过更透明、更可用的数据，企业可以释放更多蕴含在数据中的价值。实时、有效的一线质量数据可以更好地帮助企业提高产品品质、降低生产成本。企业领导者也可根据真实可靠的数据制订正确战略经营决策，让企业真正实现高度的计算机智能决策办公，下面我们从通信和商业运营两个方面进行阐述。 通信行业：XO Communications通过使用IBM SPSS预测分析软件，减少了将近一半的客户流失率。XO现在可以预测客户的行为，发现行为趋势，并找出存在缺陷的环节，从而帮助公司及时采取 措施 ，保留客户。此外，IBM新的Netezza网络分析加速器，将通过提供单个端到端网络、服务、客户分析视图的可扩展平台，帮助通信企业制定更科学、合理决策。电信业者透过数以千万计的客户资料，能分析出多种使用者行为和趋势，卖给需要的企业，这是全新的资料经济。中国移动通过大数据分析，对 企业运营 的全业务进行针对性的监控、预警、跟踪。系统在第一时间自动捕捉市场变化，再以最快捷的方式推送给指定负责人，使他在最短时间内获知市场行情。 商业运营：辛辛那提动物园使用了Cognos，为iPad提供了单一视图查看管理即时访问的游客和商务信息的服务。借此，动物园可以获得新的收入来源和提高营收，并根据这些信息及时调整营销政策。数据收集和分析工具能够帮助银行设立最佳网点，确定最好的网点位置，帮助这个银行更好地运作业务，推动业务的成长。 3 企业信息解决方案在大数据时代的应用 企业信息管理软件广泛应用于解决欺诈侦测、雇员流动、客户获取与维持、网络销售、市场细分、风险分析、亲和性分析、客户满意度、破产预测和投资组合分析等多样化问题。根据大数据时代的企业挖掘的特征，提出了数据挖掘的SEMMA方法论――在SAS/EM环境中，数据挖掘过程被划分为Sample、Explore、Modify、Model、Assess这五个阶段，简记为SEMMA： Sample 抽取一些代表性的样本数据集(通常为训练集、验证集和测试集)。样本容量的选择标准为：包含足够的重要信息，同时也要便于分析操作。该步骤涉及的处理工具为：数据导入、合并、粘贴、过滤以及统计抽样方法。 Explore 通过考察关联性、趋势性以及异常值的方式来探索数据，增进对于数据的认识。该步骤涉及的工具为：统计 报告 、视图探索、变量选择以及变量聚类等方法。 Modify 以模型选择为目标，通过创建、选择以及转换变量的方式来修改数据集。该步骤涉及工具为：变量转换、缺失处理、重新编码以及数据分箱等。 Model 为了获得可靠的预测结果，我们需要借助于分析工具来训练统计模型或者机器学习模型。该步骤涉及技术为：线性及逻辑回归、决策树、神经网络、偏最小二乘法、LARS及LASSO、K近邻法以及其他用户(包括非SAS用户)的模型算法。 Assess 评估数据挖掘结果的有效性和可靠性。涉及技术为：比较模型及计算新的拟合统计量、临界分析、决策支持、报告生成、评分代码管理等。数据挖掘者可能不会使用全部SEMMA分析步骤。然而，在获得满意结果之前，可能需要多次重复其中部分或者全部步骤。 在完成SEMMA步骤后，可将从优选模型中获取的评分公式应用于(可能不含目标变量的)新数据。将优选公式应用于新数据，这是大多数数据挖掘问题的目标。此外，先进的可视化工具使得用户能在多维直方图中快速、轻松地查阅大量数据并以图形化方式比较模拟结果。SAS/EM包括了一些非同寻常的工具，比如：能用来产生数据挖掘流程图的完整评分代码(SAS、C以及Java代码)的工具，以及交换式进行新数据评分计算和考察执行结果的工具。 如果您将优选模型注册进入SAS元数据服务器，便可以让SAS/EG和SAS/DI Studio的用户分享您的模型，从而将优选模型的评分代码整合进入 工作报告 和生产流程之中。SAS模型管理系统，通过提供了开发、测试和生产系列环境的项目管理结构，进一步补充了数据挖掘过程，实现了与SAS/EM的无缝联接。 在SAS/EM环境中，您可以从SEMMA工具栏上拖放节点进入工作区的工艺流程图中，这种流程图驱动着整个数据挖掘过程。SAS/EM的图形用户界面(GUI)是按照这样的思路来设计的：一方面，掌握少量统计知识的商务分析者可以浏览数据挖掘过程的技术方法;另一方面，具备数量分析技术的专家可以用微调方式深入探索每一个分析节点。 4 结束语 在近十年时间里，数据采集、存储和数据分析技术飞速发展，大大降低了数据储存和处理的成本，一个大数据时代逐渐展现在我们的面前。大数据革新性地将海量数据处理变为可能，并且大幅降低了成本，使得越来越多跨专业学科的人投入到大数据的开发应用中来。 参考文献： [1]薛志文.浅析计算机网络技术及其发展趋势[J].信息与电脑，2009. [2]张帆，朱国仲.计算机网络技术发展综述[J].光盘技术，2007. [3]孙雅珍.计算机网络技术及其应用[J].东北水利水电，1994. [4]史萍.计算机网络技术的发展及展望[J].五邑大学学报，1999. [5]桑新民.步入信息时代的学习理论与实践[M].中央广播大学出版社，2000. [6]张浩，郭灿.数据可视化技术应用趋势与分类研究[J].软件导刊. [7]王丹.数字城市与城市地理信息产业化――机遇与挑战[J].遥感信息，2000(02). [8]杨凤霞.浅析 Excel 2000对数据的安全管理[J].湖北商业高等专科学校学报，2001(01). 计算机与大数据的相关论文篇三 浅谈利用大数据推进计算机审计的策略 [摘要]社会发展以及时代更新，在该种环境背景下大数据风潮席卷全球，尤其是在进入新时期之后数据方面处理技术更加成熟，各领域行业对此也给予了较高的关注，针对当前计算机审计(英文简称CAT)而言要想加速其发展脚步并将其质量拔高就需要结合大数据，依托于大数据实现长足发展，本文基于此就大数据于CAT影响进行着手分析，之后探讨依托于大数据良好推进CAT，以期为后续关于CAT方面研究提供理论上参考依据。 [关键词]大数据 计算机审计 影响 前言：相较于网络时代而言大数据风潮一方面提供了共享化以及开放化、深层次性资源，另一方面也促使信息管理具备精准性以及高效性，走进新时期CAT应该融合于大数据风潮中，相应CAT人员也需要积极应对大数据带了的机遇和挑战，正面CAT工作，进而促使CAT紧跟时代脚步。 一、初探大数据于CAT影响 影响之机遇 大数据于CAT影响体现在为CAT带来了较大发展机遇，具体来讲，信息技术的更新以及其质量的提升促使数据方面处理技术受到了众多领域行业的喜爱，当前在数据技术推广普及阶段中呈现三大变化趋势：其一是大众工作生活中涉及的数据开始由以往的样本数据实际转化为全数据。其二是全数据产生促使不同数据间具备复杂内部关系，而该种复杂关系从很大程度上也推动工作效率以及数据精准性日渐提升，尤其是数据间转化关系等更为清晰明了。其三是大众在当前处理数据环节中更加关注数据之间关系研究，相较于以往仅仅关注数据因果有了较大进步。基于上述三大变化趋势，也深刻的代表着大众对于数据处理的态度改变，尤其是在当下海量数据生成背景下，人工审计具备较强滞后性，只有依托于大数据并发挥其优势才能真正满足大众需求，而这也是大数据对CAT带来的重要发展机遇，更是促进CAT在新时期得以稳定发展重要手段。 影响之挑战 大数据于CAT影响还体现在为CAT带来一定挑战，具体来讲，审计评估实际工作质量优劣依托于其中数据质量，数据具备的高质量则集中在可靠真实以及内容详细和相应信息准确三方面，而在CAT实际工作环节中常常由于外界环境以及人为因素导致数据质量较低，如数据方面人为随意修改删除等等，而这些均是大数据环境背景下需要严格把控的重点工作内容。 二、探析依托于大数据良好推进CAT措施 数据质量的有效保障 依托于大数据良好推进CAT措施集中在数据质量有效保障上，对数据质量予以有效保障需要从两方面入手，其一是把控电子数据有效存储，简单来讲就是信息存储，对电子信息进行定期检查，监督数据实际传输，对信息系统予以有效确认以及评估和相应的测试等等，进而将不合理数据及时发现并找出信息系统不可靠不准确地方;其二是把控电子数据采集，通常电子数据具备多样化采集方式，如将审计单位相应数据库直接连接采集库进而实现数据采集，该种直接采集需要备份初始传输数据，避免数据采集之后相关人员随意修改，更加可以与审计单位进行数据采集真实性 承诺书 签订等等，最终通过电子数据方面采集以及存储两大内容把控促使数据质量更高，从而推动CAT发展。 公共数据平台的建立 依托于大数据良好推进CAT措施还集中在公共数据平台的建立，建立公共化分析平台一方面能够将所有采集的相关数据予以集中化管理存储，更能够予以多角度全方面有效分析;另一方面也能够推动CAT作业相关标准予以良好执行。如果将分析模型看作是CAT作业标准以及相应的核心技术，则公共分析平台则是标准执行和相应技术实现关键载体。依托于公共数据平台不仅能够将基础的CAT工作实现便捷化以及统一化，而且深层次的实质研究有利于CAT数据处理的高速性以及高效性，最终为推动CAT发展起到重要影响作用。 审计人员的强化培训 依托于大数据良好推进CAT措施除了集中在上述两方面之外，还集中在审计人员的强化培训上，具体来讲，培训重点关注审计工作于计算机上的具 体操 作以及操作重点难点，可以构建统一培训平台，在该培训平台中予以多元化资料的分享，聘请高技能丰富 经验 人士予以平台授课，提供专业技能知识沟通互动等等机会，最终通过强化培训提升审计人员综合素质，更加推动CAT未来发展。 三、结论 综上分析可知，当前大数据环境背景下CAT需要将日常工作予以不断调整，依托于大数据促使审计人员得以素质提升，并利用公共数据平台建立和相应的数据质量保障促使CAT工作更加高效，而本文对依托于大数据良好推进CAT进行研究旨在为未来CAT优化发展献出自己的一份研究力量。 猜你喜欢： 1. 人工智能与大数据论文 2. 大数据和人工智能论文 3. 计算机大数据论文参考 4. 计算机有关大数据的应用论文 5. 有关大数据应用的论文
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文章的数据和分析有缺陷或者不足，一般这种文章编辑可能直接拒绝，但是也有编辑看中你文章的其他方面给你机会，那就需要做进一步的实验去获取更多数据或者阅读更多相关文献去找寻自己文章的不足之处并且加以修改。科研SCI文章的数据从何而来呢？自然是通过我们对课题探究的实验中获取，那么在获取实验数据的时候，如何整理才能有助于我们写作SCI文章呢？1.做实验前，尤其是新实验(哪怕是实验室其他人已经做了N遍的实验)先尽可能的写清楚实验步骤(protocol)， 这个protocol最好用英文写，并且做成电子版，存在自己的电脑中，打印一份贴在自己的笔记本中，以后再用该protocol， 只需写明：参见xx页(refer Pxx。这样到时候写论文时，就很方便了;2.新的实验结果一旦得到，要将数据尽快整理成图表，用Powerpoint做成PPT格式，质量和格式就和准备发表一样，哪怕是阴性结果，并且将实验的相关信息和参数尽量详细列出，这样以后无论是开会做presentation还是写作论文都会方便很多;3.如果是阴性结果，和预测的不同，分析问题的可能原因，有无别的替代方法?是否要修改原来实验方案乃至整个实验设计?;4.同样重要的是，在实验过程中，要经常查Pubmed(生物医学最着名的、最重要的摘要数据库)， 看相关领域是否有新的论文发表，如果相同思路的结果已经发表，就要及时调整实验方向。整理实验所得数据之后，如何在SCI文章中体现呢？常见的方式有直接引用或者表格列举。那么在表格列举中我们应该注意些什么呢？在SCI论文中数据(或资料)：除非要列举一定数量的精确数据,否则就不要使用表格.如果数据较少(如只有1行)或数据的变化规律明显,就在(SCI论文)正文中直接表述.为简洁并突出重点, 应忽略不必要的数据(如有关实验室的数字、简单计算的结果以及没有显著变化的变量等). 应避免大量列举不重要的数据或具重复含义的数据, 以免误导读者在数据精度方面产生假象, 并且也使数据的比较变得困难。要确保表中数据的精确, 表中的算术错误(如“总和”的计算应准确)会影响到论文中假设的可信度. 如果涉及百分比时, 一定要倍加注意, 如果百分比或其总计不是100%, 应在脚注中加以解释, 否则不仅反映出作者的不严谨, 同时读者也无法判断数据的真实性。列举数据时应尽量确保同组数据纵向排列(由上向下阅读), 以方便读者对比阅读. 只保留数字中小数点后面有效位数(保留多余的数字会令读者对数值的真实精度产生误解); 数值的个位数和小数点等符号应分别对齐。表格的形式：表格的形式一般采取三线表(3条水平线, 没有垂直线). 不同期刊对表格中水平线的规定略有差异, 如The New England Journal of Medicine在表的开始使用双横线, 结束时则使用单横线; British Medical Journal则在通用的三线基础上, 在"总和"(overall)前再加一条横线如果表格过大, 也可考虑将其作为论文的附录列出, 以免打断行文的流畅性. 同一表格要尽量安排在同一版面上, 并使内容的布局清楚、合理, 并且一定要遵循相关期刊的排版习惯。我从事sci，中文写发，修改，润色，翻译，发表，基金申请咨询，课题设计，科研设计，标书设计，实验设计，实验外包，实验委托，专利申请，数据统计。看我个人资料加
一、定义计算机毕业论文是计算机专业毕业生培养方案中的必修环节。学生通过计算机毕业论文的写作，培养综合运用计算机专业知识去分析并解决实际问题的能力，学有所用，不仅实践操作、动笔能力得到很好的锻炼，还极大地增强了今后走向社会拼搏、奋斗的勇气和自信。 二、分类计算机毕业论文一般可分为四大类：1计算机信息管理2计算机应用3计算机网络4计算机软件三、计算机毕业论文研究方向计算机毕业论文的研究方向，通常有以下四类： 1．完成一个不太大的实际项目或在某一个较大的项目中设计并完成一个模块（如应用软件、工具软件或自行设计的板卡、接口等等），然后以工程项目总结或科研报告、或已发表的论文的综合扩展等形式完成论文。 这类项目的写作提纲是：1）引言（应该写本论文研究的意义、相关研究背景和本论文的目标等内容。）；2）×××系统的设计（应该写该系统设计的主要结论，如系统的总体设计结论（包括模块结构和接口设计）、数据库/数据结构设计结论和主要算法（思想）是什么等内容。）；3）×××系统的实现（主要写为了完成该系统的设计，要解决的关键问题都有什么，以及如何解决，必要时应该给出实验结果及其分析结论等。）；4）结束语（应该总结全文工作，并说明进一步研究的目标和方向等）。2． 对一个即将进行开发的项目的一部份进行系统分析（需求分析，平台选型，分块，设计部分模块的细化）。这类论文的重点是收集整理应用项目的背景分析，需求分析，平台选型，总体设计（分块），设计部分模块的细化，使用的开发工具的内容。论文结构一般安排如下： 1）引言（重点描述应用项目背景，项目开发特色，工作难度等） ；2）项目分析设计（重点描述项目的整体框架，功能说明，开发工具简介等）；3）项目实现（重点描述数据库设计结果，代码开发原理和过程，实现中遇到和解决的主要问题，项目今后的维护和改进等，此部分可安排两到三节）；4）结束语。3.对某一项计算机领域的先进技术或成熟软件进行分析、比较，进而能提出自己的评价和有针对性创见。这类论文的写作重点是收集整理有关的最新论文或软件，分析比较心得，实验数据等内容。论文结构一般安排如下： 1）引言（重点描述分析对象的特点，分析比较工作的意义，主要结果等） ；2）分析对象的概括性描述；3）分析比较的主要结果（如果是技术分析，给出主要数据，如果是软件分析，给出代码分析结果，实验过程等） ；4）分析比较的评价和系统应用（可以给出基于分析比较的结果，提出某些设计实现方案，和进行一些实验工作 ；5）结束语。4. 对某一个计算机科学中的理论问题有一定见解，接近或达到了在杂志上发表的水平。这类论文的写作重点是收集整理问题的发现，解决问题所用到的基本知识，解决问题的独特方法，定理证明，算法设计和分析。论文结构一般安排如下： 1)引言（重点描述要解决的问题的来源，难度，解决问题的主要方法等） ；2)基本知识（解决问题涉及的基本定义，定理，及自己提出的概念等）；3)推理结论（给出问题解决方案，包括定理证明，算法设计，复杂性分析等） ；4) 结束语。 四、计算机毕业论文的构成一般，一份完整、规范的计算机毕业论文应大致包括以下项目（各院校要求不完全相同）：摘要及关键词Abstract and Keywords目录正文第一章 引言1、本课题的研究意义2、本论文的目的、内容及作者的主要贡献 第二章 研究现状及设计目标1、相近研究课题的特点及优缺点分析2、现行研究存在的问题及解决办法3、本课题要达到的设计目标 第三章 要解决的几个关键问题1、研究设计中要解决的问题2、具体实现中采用的关键技术及复杂性分析第四章 系统结构与模型1、设计实现的策略和算法描述2、编程模型及数据结构第五章 系统实现技术1、分模块详述系统各部分的实现方法2、程序流程第六章、性能测试与分析1、测试实例(测试集)的研究与选择2、测试环境与测试条件3、实例测试(表格与曲线)4、性能分析第七章 结束语致谢参考文献五、完成计算机毕业论文的各个环节：1、计算机专业实践环节形式：毕业设计2、毕业论文实践环节应注意的事项（1）、“毕业论文”实践环节在全部毕业学分中占有一定学分；（2）、“毕业论文”实践环节从起步到毕业答辩结束历时至少4周以上；（3）、“毕业论文”实践环节包括两部分内容：①完成“毕业论文”所开发的应用程序；②针对所开发的应用程序书写“毕业论文”说明书(即论文)；3、毕业论文实践环节应先完成的工作在毕业论文实践环节之前,应向有关主管设计工作的单位或老师上报如下材料：（1）《毕业论文实践环节安排意见》（包括领导小组名单，毕业班专业、级别、性质、工作计划安排、实践环节工作步骤，指导教师名单，学生分组名单）、（2）《毕业论文（论文）审批表》一式两份（要求认真审核、填写指导教师资格，包括职称、从事专业、有何论著，每人指导学生不得超过一定人数，兼职(或业余)指导教师指导学生数根据情况酌减）。4、关于“毕业论文”工作的过程步骤：（1）、“毕业论文”题目的选择选题时应遵循以下原则：①选题必须符合计算机专业的综合培养要求；②应尽可能选择工程性较强的课题，以保证有足够的工程训练；③毕业论文工作要有一定的编程量要求，以保证有明确的工作成果；④选题原则上一人一题，结合较大型任务的课题，每个学生必须有毕业论文的独立子课题；⑤选题应尽量结合本地、本单位的教学、科研、技术开发项目，在实际环境中进行。总之选题要体现综合性原则、实用性原则、先进性原则、量力性原则等选题时要达到以下目标：①选题与要求提高综合运用专业知识分析和解决问题的能力；②掌握文献检索、资料查询的基本方法和获取新知识的能力；③掌握软硬件或应用系统的设计开发能力；④提高书面和口头表达能力；⑤提高协作配合工作的能力。（2）、“毕业论文”题目审核有关单位将毕业学生选择的题目填写在同一个“毕业论文（论文）审批表”中的“毕业论文安排表”相应栏目中，，审核通过后方可开展下一步工作。（3）、“毕业论文”应用程序开发实施(大致用时安排)①需求分析阶段（约一周时间完成）②系统分析阶段（约一周时间完成），同时完成毕业论文说明书前两章资料整理工作。③系统设计阶段（约一周时间完成）④代码实现阶段（约三周时间完成）同时完成毕业论文说明书第三章、第四章资料整理工作。⑤系统调试阶段（约二周时间完成），同时完成毕业论文说明书第五章资料整理工作。⑥投入运行阶段（约一周时间完成），同时完成毕业论文说明书中第六章资料整理工作。⑦毕业论文说明书的整理定稿阶段（约二周时间完成）资料来源：
毕业论文需要的数据可以从下面几个方面获取：
一、问卷调查。很多文科的同学，用问卷调查的数据比较多，这种数据比较好收集，自己设计一套问卷，去找目标人群收集数据就行了。现在有很多专门的调查问卷的网站和小程序之类的，收集这类数据就简单多了。
二、实验数据。这种数据一般理科的同学用的比较多，通过自己的实验拿到的数据也比较可靠，自己用起来也很有底气。
三、国家和政府公布的数据，这种数据大多都是月度，季度，年度数据。数据范围比较广，官方数据很有说服力，如果是做行业调查之类的很实用，而且也不需要自己收集，直接拿来就可以用，很方便。
四、就是行业数据，行业数据可能来自于行业协会，行业专业网站等等。
五、常用的数据来源网站有：
1、国家统计局，这个网站上的数据比较官方权威。
2、中国旅游研究院，适合一些旅游专业的学生。
3、产业信息网，了解不同产业的收益、市场占额等信息。
4、国土资源部，获取土地资源、矿产资源、海洋资源等自然资源的规划、管理、保护与合理利用等信息。
5、国家企业信用信息公示系统，收集企业的信用信息。
6、中国知网，阅读参考文献的网站。
7、新浪财经，了解全球经济宏观数据。
论文数据来源置于图名称的下方， 黑体，小五号。 如果数据来源于网站， 须写明网址； 如果数据来源于期刊等论文按参考文献的格式写明。 如果图是自创无须数据来源。
1、如果采用的数据是表格的形式，可以在表格的下方加上：资料来源于......
2、如果采用的数据是以文字的形式插入内容中，如[1]、[2]，在最后的参考文献中标注来源。
3、也有的数据是以文字的形式插入内容中，如[1]、[2]，然后在每页的下方插入脚注，表明数据的来源。
论文数据来源标注的格式：作者，作品的名称，出版社，出版年份，引用页码，甚至可以将段落都标上去，尽量把引用的数据来源说明清楚。
扩展资料：
论文写作注意事项：
1、论文摘要中应排除本学科领域已成为常识的内容；切忌把应在引言中出现的内容写入摘要；一般也不要对论文内容作诠释和评论(尤其是自我评价)。
2、不得简单重复题名中已有的信息。
3、结构严谨，表达简明，语义确切。摘要先写什么，后写什么，要按逻辑顺序来安排。句子之间要上下连贯，互相呼应。摘要慎用长句，句型应力求简单。每句话要表意明白，无空泛、笼统、含混之词，但摘要毕竟是一篇完整的短文，电报式的写法亦不足取。摘要不分段。
4、用第三人称。建议采用“对……进行了研究”、“报告了……现状”、“进行了……调查”等记述方法标明一次文献的性质和文献主题，不必使用“本文”、“作者”等作为主语。
5、要使用规范化的名词术语，不用非公知公用的符号和术语。新术语或尚无合适汉文术语的，可用原文或译出后加括号注明原文。
6、除了实在无法变通以外，一般不用数学公式和化学结构式，不出现插图、表格。
7、不用引文，除非该文献证实或否定了他人已出版的著作。
参考资料来源：百度百科-论文写作
每个学校的要求是不一样的。但是统一的是，对于在论文正文中出现的文献，在论文最后的参考文献中是必须有的。 在正文中，可以选择加注的模式。
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扩展资料
数据来源的渠道
1、专业行业网站或统计网站(年鉴)。这需要主要依据拟定的写作主题的相关专业、行业网站来获取数据，同时注意记录各种数据源。
2、相关热点新闻报道或学术文献。这主要是要通过相关的财务报告或新闻报道所披露的数据作为论文写作的数据源，还可以参考相应的学术报告从一些以前的数据，以及一些最新的数据更新。
3、上市公司年报或政府门户统计经济数据。一般来说，作为上市公司的数据可以通过相应的年度报告获得，更多的宏观数据可以通过国家统计网站获得。