首页

毕业论文

首页 毕业论文 问题

毕业论文传统算法数据

发布时间:

毕业论文传统算法数据

这个题目的确是有点超出本科生能力,因为数据聚类算法很多,都不是很容易实现,更不用说在效果,效率上的分析,而且绝大多数算法的优缺点早就总结过了,也很难创新,我专业是数据挖掘,我在研究生期间都不做这样的论文

给你意见,给你参考

纯干货本科毕业论文,还在烦恼查重太高吗?学姐教你如何快速降重

论文查重最终的结果就是为了计算出论文的重复率,需要将论文上传至论文查重系统,简单来说,大多数论文查重系统只是检测论文文字的重复率,仅仅是将论文中的内容,比如一个句子或几个词作为一个区域进行拆分。然后逐一将这些部分与论文查重系统中的数据库进行比对,有相似重复的部分就会被标记出来,最后计算出的重复部分比重也就是论文总重复率。

以上解释是最容易理解的,当然论文查重系统会有一个比较复杂的计算算法,大家对此不需要进行详细了解,也没有太多的实际意义,大家知道论文重复率原理大致就是如此计算的就行,控制好借鉴抄袭部分就能有效降低论文总重复率。

论文重复率=论文重复字数/论文总字数*100%,论文查重公式大致如此,在论文查重报告中,会显示重复字符数量,可以看到论文重复率是多少,从报告的“单篇最大文字复制比”的参考数据中,大家能够清楚地看到红色标注的“重复字数”以及“论文总字数”,具体是哪些部分重复以及重复来源一般也是会被标明出来的,大家可以根据查重报告的提示进行修改降重操作。

参考资料:《论文查重是怎么算重复率的?》

数据统计法毕业论文

SPSS软件是“统计产品与服务解决方案”软件,是数据统计分析的一个重要的工具。下文是我为大家整理的关于spss统计分析论文的 范文 ,欢迎大家阅读参考!

统计分析软件SPSS的特点和应用分析

【摘要】通过文献资料法,介绍了统计分析软件SPSS的特点,并通过实例:用非参数检验中的两个独立样本的检验(Test for Two Independent Sample)进行分析,对该软件的应用做了详细的介绍,旨在为学习SPSS软件的人们提供参考。

【关键词】统计分析软件;SPSS;独立样本;非参数检验

一、前言

统计分析软件SPSS是一款统计产品与服务解决方案的软件,其全称为“统计产品与服务解决方案(Statistical Product and Service Solutions)”。该软件是一款在统计中应用很广的统计分析软件,目前在各专业 毕业 论文经常可以看到它的身影,其应用范围广、方便快捷等特点吸引着众多的 爱好 者。本文通过对统计分析软件SPSS的功特点进行介绍,通过举例用非参数检验中的两个独立样本的检验(Test for Two Independent Sample)进行分析,对该软件的操作用做了详细的介绍,为学习SPSS软件的人们提供参考。

二、SPSS软件的特点

(一)操作简便

SPSS软件的界面非常友好,除了数据录入及部分命令程序等少数输入工作需要键盘键入外,大多数操作可通过鼠标拖曳、点击“菜单”、“按钮”和“对话框”来完成。

(二)编程方便

具有第四代语言的特点,告诉系统要做什么,无需告诉怎样做。只要了解统计分析的原理,无需通晓统计 方法 的各种算法,即可得到需要的统计分析结果。对于常见的统计方法,SPSS的命令语句、子命令及选择项的选择绝大部分由“对话框”的操作完成。因此,用户无需花大量时间记忆大量的命令、过程、选择项。

(三)功能强大

具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能。自带11种类型136个函数。SPSS提供了从简单的统计描述到复杂的多因素统计分析方法,比如数据的探索性分析、统计描述、列联表分析、二维相关、秩相关、偏相关、方差分析、非参数检验、多元回归、生存分析、协方差分析、判别分析、因子分析、聚类分析、非线性回归、Logistic回归等。

(四)全面的数据接口

能够读取及输出多种格式的文件。比如由dBASE、FoxBASE、FoxPRO产生的*.dbf文件,文本编辑器软件生成的ASCⅡ数据文件, Excel 的*.xls文件等均可转换成可供分析的SPSS数据文件。能够把SPSS的图形转换为7种图形文件。结果可保存为*.txt,word,PPT及html格式的文件。

(五)灵活的功能模块组合

SPSS for Windows软件分为若干功能模块。用户可以根据自己的分析需要和计算机的实际配置情况灵活选择。

(六)针对性强

SPSS针对初学者、熟练者及精通者都比较适用。并且现在很多群体只需要掌握简单的操作分析,大多青睐于SPSS,像薛薇的《基于SPSS的数据分析》一书也较适用于初学者。而那些熟练或精通者也较喜欢SPSS,因为他们可以通过编程来实现更强大的功能。

三、实例分析――两个独立样本的检验(Test for Two Independent Sample)

例题:为了调查甲、乙两地土壤对 种植 同一种西瓜有没有影响,从这两个产地分别随机抽取同种的8只和7只西瓜,称重后得重量(市斤)如下:

甲(斤):、、、、、、、

乙(斤):、、、、、、

问:根据样本数据检验两地的土壤对种植西瓜在重量上是否有显著差异?

解:建立假设 H0:甲乙两地的西瓜重量没有显著差异;

H1:甲乙两地的西瓜重量有没有显著差异。

然后根据上面给出的数据建立数据文件,注意数据文件中有一个表示重量数据的变量和一个表示地区分组的变量。最后在数据编辑窗口进行检验。检验的具 体操 作过程如下:

第一步:单击Analyze Nonparametric Test 2 Independent Sample,打开Two-Independent-Sample对话框(见图1)。

第二步:选择检验的变量进入检验框中,选择分组变量进入Grouping Variable框中,单击Define Group键,打开Define Group对话框,将分组变量值分别键入两个框中,单击Continue返回主对话框(见图2):

第三步:在Test Type栏中,确定检验方法。

SPSS中提供了四种检验方式,几种检验方法侧重点不同,但都是先把两样本数据混合排序,再从不同的角度分析并检验两个独立总体的分布是否有显著的差异。有时这几种检验结果可能不一样,所以要结合数据的探索分析考察数据的分布状况作出结论。本文选择了常用的Mann-Whitney U曼―惠特尼检验和Kolmogorov-Smirnov Z K-S检验。

第四步:选择输出的结果形式及缺失值处理方式;

第五步:单击OK,得输出结果。

所以,以上两种检验结论是一致的。也就是说在两地种植的同一种西瓜地重量没有显著差异。

参考文献

[1]杜志渊.常用统计分析方法―SPSS应用[M].山东人民出版社,2011.

[2]刘宁元.运用SPSS对高职专业课程成绩进行相关分析[J].电脑与电信,2007(3).

[3]井海立.SPSS在数学试卷统计分析中的应用[J].科技信息(学术版),2006(10).

试谈SPSS软件在考试数据统计分析中的应用

摘要: SPSS软件是数据统计分析的一个重要的工具。本文作者利用SPSS软件对考试数据的相关性、检验假设进行了统计分析,介绍了使用SPSS进行统计分析的一般方法和步骤,文中的方法对考试研究人员具有一定的指导意义。

关键词: SPSS软件 考试数据 统计分析 操作步骤

1. 引言

一份好的试卷须有好的测量指标来表明它的优良程度,试题有难度和区分度指标,试卷有效度和信度指标,这些是评价考试最主要的测量指标,但是仅有这些指标不足以反映一份试卷的实际测量效果,考试研究人员希望从考生的试卷统计分析中获取更多的信息来评价一份试卷。在计算机未普及的年代,考试成绩统计主要依靠人工阅卷,考试数据无法电子化存储,对考试数据分析统计难以实现。随着计算机的普及和信息化的推广,各种分析数据的软件应运而生,这些软件中汇集了统计学和测量学的分析工具,使得应用电子信息技术分析统计考试成绩数据成为可能,这些统计信息可以为教研部门、考试行政部门进行行政决策等提供非常重要的帮助。在众多的统计分析软件当中,SPSS是应用最多、影响最广泛的分析工具之一。在本文中,我们以SPSS软件为工具,对 教育 招生考试成绩的数据进行统计分析,分析主要着重于考试数据的相关性、假设检验等几个方面。

2. SPSS分析软件简介

“SPSS统计分析软件”的英文名称为“Statistical Package for the Social Science”,中文名称为“社会科学统计软件包”,它是世界著名的统计分析软件之一,在自然科学、社会科学的各个领域均有非常广泛的应用。SPSS是一个组合式软件包,它集数据整理、分析于一身,主要功能包括数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等,该软件的统计分析过程包括描述性统计、均值比较、一般线性模型、相关分析、回归分析、对数线性模型、聚类分析、数据简化、生存分析、时间序列分析、多重响应等几大类。

下面我们利用SPSS软件对考试数据的相关性、检验假设进行统计分析,介绍使用SPSS进行统计分析的一般方法和步骤。

3. 相关性分析

教育考试中,考试结果的信度,试题的区分度,每个题目得分与试卷总分的关系,以及题目之间的关系,等等,都是考试研究的重要内容,最主要的研究方法就是数据的相关性分析。在众多的教育考试数据的相关性分析方法中,Pearson相关系数法、Spearman相关系数法和Cronbach α信度系数法是比较常用的几种方法。

Pearson相关系数法计算公式:

式中x为第i个考生第j题的得分,y为第i个考生第k题的得分,为第j题的平均分,为第k题的平均分,n为测试样本量。该公式既可以计算两个连续变量之间的相关性,又可以计算一个双歧变量与一个连续变量之间的相关性。

Spearman相关系数法计算公式:

r=1-(2)

式中D为两个变量的秩序之差,n为样本容量。

Cronbach a信度系数法计算公式:

α= 1-(3)

式中n为试题数,s为第i题的标准差,s为总分的标准差。该公式实际上就是将考试中所有试题间相关系数的平均值(又称内部一致性)作为α信度系数。

对于给定的一组考生成绩数据,利用SPSS统计分析软件可以非常容易地定量分析考生某学科试卷总分和该学科某道题的相关性,以及各个题目之间的相关性。我们以Pearson相关系数分析为例,利用SPSS软件进行统计分析。

数据统计分析的对象是某省高考数学6道解答题的得分情况(不是整张试卷),数据源于该省的高考数据成绩。研究的目的是测量6道解答题每两个题目之间的相关性。

我们以SPSS 版本的软件为例,介绍利用SPSS进行数据统计分析的步骤(以Pearson相关系数法为例):

(1)将考试数据导入SPSS软件,在SPSS数据窗口中,顺序点击【Analyze】→【Correlate】→【Bivariate...】,系统弹出变量相关系数设置对话框。

(2)在该对话框中,将待计算的变量从左侧的变量列表中导入到右侧的“Variables”变量列表中,在本例中导入t1、t2、t3、t4、t5、t6共6个变量(t1―t6是6道解答题的变量名称)。在“Correlation Coefficients”相关系数选项中,选取“Pearson”复选框。

(3)在该对话框的“Test of Significance”设置区域,可以点选“Two-tailed”选项或者“One-tailed”,我们采用系统默认值。

(4)对话框中的 其它 选项取软件系统的默认值,点击【OK】,开始相关系数计算,系统弹出新的窗体输出运算的结果。本次输出的情况如下:

上表的统计结果可用于题目之间相关性的分析。表中的大部分题目的相关系数都比较适中,但题目T4和题目T5之间的相关程度远高于其它几个题目,我们可以确信这两者之间一定存在着比其他题目之间更紧密的关系,这是我们通过分析获取的重要信息,该信息表明这两个题目之间的相关性高于其他几个题目之间的相关性,这在大规模考试中是不应该出现的,需要在以后的命题考试中加以改进。

Spearman相关系数分析方法和上述分析方法类似,只需要在上述SPSS操作的第二个骤中选取“Pearson”复选框,程序就会按Pearson相关系数法进行统计分析,如果同时选中“Spearman”和“Pearson”复选框,程序将会同时计算按两种分析方法统计分析的数据,并会以不同的图表进行显示,而Cronbach a信度系数法计算方法与上述方法略有不同,其操作步骤如下:

(1)在SPSS数据窗口中,顺序点击【Analyze】→【Scale】→【Reliability Analysis...】,系统弹出“Reliability Analysis”信度分析设置对话框。

(2)将待计算的变量从左列的变量列表中导入到右侧的“items”变量中,在左下列的“model”选择项的下拉列表中确保选中“Alpha”(信度系数),点击“Statistics”选择项可以进行更为详细的参数设置,我们采用系统的默认值即可。

(3)参数设置完毕之后,点击【OK】,软件开始相关系数计算并输出运算结果。

4. 选择题的选项分析

在目前的教育招生考试中选择题是一种较常见的题型,考试研究人员关注较多的是对选择题基本特征、测量功能及其优缺点的理论探讨[1][2],对选择题干扰项的设计及其施测后的实际效果关注甚少,事实上施测后对题目各选项的有效性作出判断可为评价试题质量提供重要参考依据。我们利用统计中χ检验假设,对试卷中常见的选择题选择项进行统计分析。

教育考试的单项选择项一般设置为4个,其中仅有1个选择项是正确的。命题人员在设计选择项时,应当也必然对每道题目所有的选择项(正确选择项和干扰选择项)的考生作答情况作出预测,对考生作答的分布情况作出预估。考试结束后,研究人员应该对实测的情况与命题教师预测的情况进行对比分析,以检验考试效果是否达到了预测的目标。这和χ拟合度检验的思想具有一致性,因此可以尝试使用χ检验假设进行分析。

我们依据文献[3][4]的方法来介绍χ检验假设在考试数据分析中应用的基本原理,设变量E是命题者对某道试题的期望值,E=nP,n为样本容量,P为期望的相对频率,引入以下统计量:∑(O-E)/E,其中O为观察频数。

本文为全文原貌 未安装PDF浏览器用户请先下载安装 原版全文

我们需要进行的假设检验是:零假设H:选项的实测分布与期望分布相同;非零假设H:选项的实测分布与期望分布不同。

检验假设的思想:拟合度检验的统计量在确定的某种显著性水平下如果零假设是真,则检验统计量∑(O-E)/E呈近似χ分布,其自由度为研究变量的可能值减1;如果实测分布与期望的分布相当吻合,就不排除零假设,否则就排除零假设;最后对检验假设的结果进行解释。

数据分析的目的是判断考生实际的应答结果(实测数据)与命题期望的选择概率(期望数据)是否一致。我们随机抽取某省5542个高考考生的数学有效数据构成分析样本,利用SPSS进行统计分析。

SPSS数据统计分析的步骤如下:

(1)将考试数据导入SPSS软件,依次点击【Analyze】→【Nonparametric Tests】→【Chi-Square...】,弹出“Chi-Square Tests”对话框。

(2)将变量列表中待分析的题目序号导入到“Test Variables List”(检验变量列表)中,本例中题目的序号为t7。

(3)将对选择试题的每个选项的期望值依次输入到“Expected Values”所属的方框,具体操作方法是选中单选框“Values”,输入具体的期望数值,点击“Add”按钮,依次重复上述的步骤直至所有的选项的期望值输入完毕。

(4)点击【OK】,输出软件运算结果。

我们需要进行的假设检验,H:选项的实测分布与期望分布相同;H:选项的实测分布与期望分布不同。

假设检验的显著性水平为α=,χ=∑(O-E)/E,自由度为df=4-1=3,查χ分布表或利用相关软件可得P=,由于P>α,因此不能拒绝零假设,即选项的实测分布与期望分布相同。因此,检验结果在显著性水平时,没有足够的证据拒绝零假设,即可认为本题选项的实测分布与期望分布相同,也就是说本题的实际测试效果与命题教师预测的效果是一致的,命题教师准确地估计了考生的实际水平,这是分析获得的很重要的结论。

5. 结语

SPSS软件在考试数据统计分析中应用广泛,但大部分是集中在试题难度、均值、方差统计、考试数据的图表显示等几个方面,本文从一个新的角度利用SPSS软件对考试数据的相关性、检验假设等几个方面进行了尝试性统计分析,介绍了使用SPSS进行统计分析的一般方法和步骤。从上述分析来看,软件操作步骤和统计分析过程十分简单、快捷,对于测量学和统计学基础不太好的数据分析统计人员来说,只要遵循一定的操作步骤,就可以进行分析。

参考文献:

[1]王孝玲.教育测量(修订版)[M].上海:华东师范大学出版社,2006.

[2]雷新勇.大规模教育考试:命题与评价[M].上海:华东师范大学出版社,2006.

[3]李伟明,冯伯麟,余仁胜.考试的统计分析方法[M].北京:高等教育出版社,1990.

[4]雷新勇.考试数据的统计分析和解释[M].上海:华东师范大学出版社,2007.

猜你喜欢:

1. 统计学数据分析论文

2. spss统计分析实习心得

3. 统计学学年论文

4. 统计学分析论文

这个不难,我擅长.

可以参考下面的1、保险消费群体分析研究—以上海地区为例/以某险种为例2、美元走势与某大宗商品价格走势相关性分析3、基于多元统计的上海市各区县经济综合实力评价研究4、上海市人口规模与结构变动趋势分析5、GDP增速与居民收入增长变化相关性分析-以上海市为例6、上海市居民幸福感现状的调查研究7、上海市经济增长与环境污染的实证研究8、上海金融学院《统计学》课程考核满意度的调查研究9、上海市统计学本科毕业生就业的调查研究10、上海市城乡收入差距变动及其对经济的影响研究11、上海市经济增长、能源消费与环境污染间互动性研究12、上海市主导产业的选择研究--基于聚类分析和因子分析13、医药行业上市公司绩效评价--基于因子分析和聚类分析14、创业板上市公司经营绩效评价研究--基于因子分析和聚类分析15、电力行业上市经营绩效的实证研究--基于主成分分析、因子分析与聚类分析16、航运中心建设背景下上海市物流需求预测分析——基于XX预测技术17、上海市小微型科技企业融资能力的评估分析——基于XX分析方法18、大学生网络购物影响因素的实证研究——以上海金融学院为例19、大学生专业课自主学习的实证研究——以上海金融学院为例20、自贸区建设背景下大学生职业能力的现实考量与培养策略——以上海金融学院为例21、上海自由贸易区建设金融资源配置的统计数据分析及对策22、基于VAR模型的股票指数与宏观经济统计建模—以上海综合指数为例23、沪深300和道琼斯指数对比分析(或:股指期货与沪深300指数相关性分析)24、股票指数运行方向预测----基于成交量交易数据统计分析25、宏观经济与股票指数关系----基于货币发行量的统计分析视角26、基于因子分析法的上市公司财务状况评价研究27、因子分析法在中小企业板块上市公司综合业绩评价中的应用28、上海市各区县综合发展潜力评价研究29、上海市各区县经济发展潜力的综合评价研究30、上海市城镇居民消费的典型相关分析31、股票市场成交量和股价变动的统计实证研究——以A股市场为例32、基于高频数据的期货统计套利策略分析——以上海期货交易所铜期货合约为例33、多品种商品期货相关性研究——基于协整检验和误差修正模型的实证分析34、上证A股指数走势预测研究——基于时间序列模型35、大学生在数学学习中焦虑情绪产生因素分析——基于非参数统计方法36、上海银行间短期债券回购利率和同业拆借利率的协整分析37、上海(餐饮或)旅游市场需求预测研究——基于时间序列分析方法38、关于统计学专业应届生的就业优势因素分析——以上海地区为例39、基于协整检验的上海物流产业与经济增长互动关系研究40、基于股价高频数据的波动率与成交量动态关系研究——以A股市场为例41、上海技术进步对能源效率影响的实证分析42、中国各地区能源效率的测算与分析43、XX地区产业能源效率的测算与分析44、XX地区能源效率的影响因素分析45、XX地区能源消费与产业结构相关性研究

算法数据分析毕业论文

以下是一些计算机本科毕业设计题目供您参考:

给你意见,给你参考

去看(计算机科学与应用)这样的论文~~~

这个题目的确是有点超出本科生能力,因为数据聚类算法很多,都不是很容易实现,更不用说在效果,效率上的分析,而且绝大多数算法的优缺点早就总结过了,也很难创新,我专业是数据挖掘,我在研究生期间都不做这样的论文

毕业论文数据挖掘算法

给你意见,给你参考

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).

算法很多,自己先找一种研究就行了....

数据结构与算法毕业论文

我还是建议你自己看看汉斯的(计算机科学与应用)期刊上的文献吧,别人给现成的论文估计是不大可能

是哪方面的论文呢?

写论文是很痛苦的事情,你在不经意间会死掉很多脑细胞,让你年华老去,你会遇到滞碍。这有很多原因,而且不一定能顺利解决。但是过于追求完美是一个很重要的原因。其实写作是一个不断完善的过程。当你发现所写的不是你开始想写的,写下粗稿,以后再修补。写粗稿可以理出自己的思想、渐渐进入状态。如果写不出全部内容,就写纲要,在容易写具体的内容时再补充。如果写不出来,就把想到的东西全部写出来,即使你觉得是垃圾。当你写出足够的内容,再编辑它们,转化成有意义的东西。 您的计算机专业论文具体是什么题目呢,选题老师认可同意了吗?写论文之前,一定要写个大纲,这样老师,好确定了框架,避免以后论文修改过程中出现大改的情况!!有什么要求呢,例如排版格要求,论文写作规范学校有没有和你说,论文最少要写多少字,例如5000字以下,或是八千到一万字之间等说明开题报告任务书 完成了没有?你可以告诉我具体的排版格式要求,希望可以帮到你,祝毕业顺利迈向新的人生。 写论文最忌讳的是急躁心理,在学术上,一口是吃不成胖子的,所以我认为写论文要大体经历如下过程:审题课程论文的目的就是检验大家对课程的学习状况,所以大家必须严格并准确的按照外教提出的论文题目来写,不能有自己的改动,如果是两问或者以上,更不能只选择其中一问来写,但是可以有详有略.以这次论文中的第四题"日本持续危机的原因是什么,2004年经济复苏的障碍是什么"为例,我们首先要明确这道题有两问,你可以着重写第一问,也可以着重写第二问,但是两问必须都涉及到.这次有的同学的论文,可以看出写作态度是非常认真的,但是由于跑题或者没有抓住题眼,导致分数十分不理想,这是非常遗憾的.列提纲提纲是文章的骨骼,好的提纲是写出一篇好文章的必要一环.提纲要列出文章的大体思路,还以第四题为例,提纲中可以写出持续危机的原因大概有经济方面的,制度方面的,文化方面的,国际影响方面的等,这样在找资料的时候就可以有的放矢,节省时间了.3,查阅资料要注意的是,没有必要每一个方面都进行非常详细的论述,比如,你认为银行体系的问题和日本文化方面的问题是持续危机的主要问题,你就可以详细查阅有关这两方面的问题,其他方面一笔带过即可.写作经过以上的努力,你会发现,论文已经基本成形了.在写作中要注意以下几点:⑴论述层次一定要清晰,每一个小方面要加上小标题,最好加黑表示,这样读者就能一目了然,也能提示作者紧紧围绕本段中心来写.⑵文章要体现一定的学术性,要把你所引用的事实或者数据和所学到的经济学理论结合起来,有些同学为写好论文查阅了大量资料,但是整篇论文全是现象的罗列,没有任何的分析,这样就更像调研报告而不是论文了.比如你引用了日本政府的某个政策来说明政策对日本持续危机的影响,那么你要深入分析这个政策为什么会造成日本持续危机,而不是仅仅把这个政策摆在那里.对数据的引用也是一样,这次论文有很多同学引用了大量数据,但对数据进行深入分析的同学就不多了.⑶论文的格式要规范.格式规范并不是形式主义,它体现了作者在学术上的严谨.尤其是脚注,一定要详细,这样既是对所引资料作者的尊重,也便于大家以后的二次引用.以上几点就是我对这次批改论文的几点体会,希望能和大家共勉

我这儿倒是有,不知道需要什么样子的?

相关百科

热门百科

首页
发表服务