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
1.1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。
1.2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
2.1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。
2.2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.
2.3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。
2.4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
3.1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。
3.2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。
3.3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
4.1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。
4.2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。
4.3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。
4.4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）.
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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[5]段红英.Web数据挖掘技术在电子商务中的应用[J].陇东学院学报,2009(3):32-34.
计算机信息管理专科毕业论文
计算机信息技术的管理
尹全喜
摘要：大量的信息数据被储存到计算机中，如何建立一个稳健的信息系统是一个需要研究的话题。本文概述了信息系统以及通常的信息系统结构，还有信息的载体技术，网络与数据库，只有合理的利用这些技术，才能够挖掘出信息的价值。
关键词：信息系统；数据；计算机
1. 信息系统
从技术上说就是为了支持决策和组织控制而收集（或获取）、处理、存储、分配信息的一组相互关联的组件。除了支持决策、协作和控制，信息系统也可用来帮助经理和工人分析解决问题，使复杂性可视化，以及创造新的产品，从商业角度看，一个信息系统是一个用于解决环境提出的挑战的，基于信息技术的组织管理方案。通常用“信息系统”这个词时，特指依赖于计算机技术的信息系统。
2. 信息系统结构
国际标准化组织ISO在1979年提出了用于开放系统体系结构的开放系统互连(Open SystemInterconnection, OSI)模型。这是一种定义连接异种计算机的标准体系结构。OSI参考模型有物理层、数据链路层、网络层、传输层、会话层、表示层和应用层七层，也称七层协议。
2.1 作业控制层次结构。主要为DPS(Data Processing System,数据处理系统)或称TPS(Transaction Processing System,交易处理系统)，负责收集各项可用于管理的数据，处里日常例行的交易数据，并产生报表以支持组织的作业控制活动，即MRS。此类系统基本上是一种孤岛式的功能性文件系统，通常在信息系统发展的早期进行自动化时产生，可用来代替人工处里繁复的结构化数据。而此层次结构的管理人员也可以应用DSS(Decision Support System, 决策支持系统)完成相关决策工作。
2.2 知识管理层次结构。主要是KWS(Knowledge Work System, 知识工作系统)与OS(Offi ceSystem, 办公室系统)，负责累积知识与协助运用知识以提高组织的竞争力。而此层次结构的管理人员也可以应用DSS完成相关决策工作。
2.3 管理控制层次结构。主要为MRS(Management Reporting System, 管理报告系统)，即狭义的MIS(Management Information System, 管理信息系统)，集成各个DPS所收集各项的数据，提供组织管理信息，反应部门现况，其内容通常是部门功能导向，用来解决各种结构性问题，可以产生综合摘要与例外报表以提供中阶管理人员使用，通常是一个大型的集成架构。而此层次结构的管理人员也可以应用DSS完成相关决策工作。
2.4 策略规划层次结构。主要为EIS(Executive Information System, 主管信息系统)或称ESS(Executive Support System, 主管支持系统)，提供组织状况，支持高层决策，是一种计算机化系统，支持、提供高级主管所需的决策信息，并支持主管规划、分析和沟通所需的能力，重点在于追踪、控制与沟通。又分成组之状况报道系统与人际沟通支持系统。而此层次结构的管理人员也可以应用DSS完成相关决策工作。 DSS是一种协助人类做决策的信息系统，协助用户规划与分析各种行动方案，常用试误的方法进行，通常是以交谈式的方法来解决半结构性或非结构性的问题，但其所强调的是支持而非代替人类进行决策。
3. 计算机技术
计算机的发展，在各行各业引发了信息革命，而这些都归功与计算机网络的发展与计算机数据处理的发展
3.1 网络。由于计算机网络的快速发展，使企业经营，科学研究与计算机集合的更加的紧密。计算机网络用通讯介质把分布在不同的地理位置的计算机、计算机系统和其他网络设备连接起来，以功能完善的网络软件实现信息互通和网络资源共享。这些功能有效的提升了企业经营的效率，与科学研究的速度。
根据组织的结构，还有使用计算机的用途不同，在计算机的网络结构也有所不同，不同的用途，有不同的计算机网络拓扑结构，拓扑结构是网络的链路和节点在地理上所形成的几何结构，并用以表示网络的整体结构外貌，同时也反映各个模块之间的结构关系。根据通讯的方式不同计算机网络的拓扑结构可分为点对点传输结构和广播传输结构两大类，而根据通信距离不同可分为局域网和广域网两种。
3.2数据库技术在计算机中，信息是以数据的形式被存储的，而企业的商业活动，或者是业务也是以数据的形式被存储到计算机中。总之，信息系统的管理，就是数据的管理，对于海量数据来说，我们不能够用简单的文件去管理这些数据，因为用文件去管理，会存在性能瓶颈。应该有更新的技术去代替它，为此，数据库诞生了。
数据库系统是对现实世界中的业务数据的存储，它有快速访问，整合业务数据的能力，由于数据库技术的发展，有些数据库 系统还支持数据挖掘功能。数据库的挖掘数据功能，能够预测未来的数据走向，起到一种数据预测的效果。
要建立一个好的数据库系统，首先要建立实体联系模型(E-R模型)，它是对现实世界的一种抽象，它抽取了客观事物中人们所关心的信息，忽略了非本质的细节，并对这些信息进行了精确的描述，它属于数据库系统的逻辑设计，其次是做数据库系统的物理设计，最后是数据库系统的实施与维护。
参考文献：
[1]刘泽.计算机信息管理基础.清华大学出版社,2004,9.
[2] 赵泉. 21世纪高等院校计算机教材系列. 机械工业出版社,2003,3.
计算机信息管理毕业论文
浅谈信息管理与知识管理
摘要：通过信息管理、知识管理概念的比较分析，论述了知识管理与信息管理的区别与联系，阐述了知识管理在管理的对象、管理的方式和技术以及管理的目标上的拓展、改进和深化。最后得出结论：知识管理是信息管理适应知识经济时代发展的必然结果，知识管理是信息科学发展中新的增长点。
关键词：信息管理；知识管理；比较研究
l信息管理与知识管理的概念
1．1信息管理的概念。‘信息管理’，这个术语自20世纪70年代在国外提出以来，使用频率越来越高。关于 魏 管理”的概念，国外也存在多种不同的解释。尽管学者们对信息管理的内涵、外延以及发展阶段都有着种种不同的说法，但人们公认的信息管理概念可以总结如下：信息管理是个人、组织和社会为了有效地开发和利用信息资源，以现代信息技术为手段，对信息资源实施计划、组织、指挥、控制和协调的社会活动。既概括了信息管理的三个要素：人员、技术、信息；又体现了信息管理的两个方面：信息资源和信息活动；反映了管理活动的基本特征：计划、控制、协调等。通过对国内外文献资料的广泛查阅，发现人们对信息管理的理解表现在以下五种不同含义：信息内容管理，信息媒体管理，计算机信息管理，管理信息系统，信息产业或行业的队伍管理。
l．2知识管理的概念。关于知识管理的定义，在国内外众{5{纷纭。在国外，奎达斯认为，知识管程，以满足现在或将来出现的各种需要，确定和探索现有和获得的知识资产，开发新的机会。巴斯认为，知识管理是指为了增强组织的效绩而创造、获取和使用知识的过程。丹利尔?奥利里认为，就唇降组织收到的各种来源的信息转化为知识，并将知识与人联系起来的过程。马斯认为，知识管理是—个系统的发现、选择、组织、过滤和表述信息的过程，目的是改善雇员对待特定问题的理解。美国德尔集团创始人之一卡尔?费拉保罗认为，知识管理就是运用。是为企业实现显性知识和隐性知识共享提供的新途径。而如何识别、获取、开发、分解、储存、传递知识，从而使每个员工在最大限度地贡献出其积累的知识的同时，也能享用他人的知识，实现知识共享则是知识管理的目标。
在国内，乌家培教授认为，知识管理是信息管理发展的新阶层，它同信息管理以往各阶段不一样，要求把信息与信息、信息与活动、信息与人连结起来，在人际交流的互动过程中，通过信息与知识(除显性知识外还包括隐性知识)的共享，运用群体的智能进行创新，以赢得竞争优势。他指出。对于知识管理的研究，最宽的理解认为，知识管理就是知识时代的管理，最窄的理解则认为，知识管理只是对知识资产(或智力资本)的管理。
2信息管理与知识管理的联系
信息管理是知识管理的基础，知识管理是信息管理在深度和广度上的进一步深化和发展。信息管理为知识管理提供了坚实的基础，因为共享信息是其关键因素之一，因而如果—个组织不能进行有效的信息管理就不可能成功地进行知识管理。
首先，知识管理需要信息管理理论与技术的支撑。知识管理的杨 黾知识仓嘶，知识仓! 是一个连续不断的过程。在知识经济时代，知识已成为一种基本的生产资料，但知识的创新离不开信息，而知识不能简单地从所得数据进行归纳概括中产生，由知识与信息的互动性决定了信息资源演变成为知识资源的过程中，不可避免地需要运用信息管理理论与技术对信息资源进行感知、提取、识别、检索、规划、传递、开发、控制、处理、集成、存储和利用，通过学习过程与价值认知使信息转化为知识。信息管理理论和技术的发展为知识的采集与加工、交流与共享、应用与创新提供了得天独厚的环境和条件，为知识管理项目的实施奠定了坚实的基础。因此，知识管理与信息管理是相互依存的。
其次，知识管理是对信息管理的扬弃。这主要表现在三个方面：一是传统的信息管理以提供一次、二次文献为主，而知识管理不再局限于利用片面的信息来满足用户的需求，而是对用户的需求系统分析，向用户提供全面、完善的解决方案，帮助用户选择有用的文献，提高知识的获取效率。二是传统的信息管理仅局限于对信息的管理，而忽视对人的管理。其实在信息获取的整个流中，人才是核心。知识管理认为对人的管理既可以提供广泛的知识来源，又可以建立良好的组织方式用以促进知识的传播，这适应了知识经济时代的要求。三是姗识管理通过对知识的管理。抛弃了信息管理中被动处理信息资源的工作模式，它与知识交流、共享、创新和应用的全过程融合，使知识管理成为知识创新的核心能力。
第三，知识管理是信息管理的延伸与发展。如果说售息管理使数据转化为信息，并使信息为组织设定的目标服务，那么知识管理则使信息转化为知识，并用知识来提高特定组织的应变能力和创新能力。信息管理经历了文献管理、计算机管理、信息资源管理、竞争性情报管理，进而演进到知识管理。知识管理是信息管理发展的新阶段，它同信息管理以往各阶段不一样，要求把信息与信息、信息与活动、信息与人联结起来，在人际交流的互动过程中，通过信息与知识(除显性知识外还包括隐性知识)的共享，运用群体的智慧进行创新，以赢得竞争优势。
3信息管理与知识管理的比较研究
信息管理与知识管理的主要区别：3．1信息管理活动主要涉及到信息技术和信息资源两个要素，而知识管理除信息技术和信息资源之外，还要管理人力资源。知识管理的目标就是运用信息技术、整合信息资源和人力资源，促进组织内知识资源的快速流动和共享。有效的控制显性知识(信息资源)和隐性知识(人力资源)的互相转化，实现知识创新。3．2从管理对象看，信息管理着重显性知识(信息资源)的管理，而知识管理着重隐性知识(信息资源)的管理与开发。3.3信息管理的工作重心是解决社会信息流的有序化、易检性和信息资源的整合问题。主要是通过对信息的收集、加工与处理，形成高度相关、比纳与检索和利用的信息资源。知识管理的工作重心是对信息进行分析、综合和概括，把信息提升为对用户决策有重大价值的知识资源，实现知识发现、知识创造和知识利用。3.4信息管理强调信息的加工、保存和服务；知识管理则以知识的共享、创新和利用为核心。传统戏系管理比较偏重于信息、知识资源的收集、整理、分析、传递、利用，把显性知识看作管理的唯一对象，忽略了知识包断。知识管理把信息管理的平台，机械的方式变为动态的知识创新活动，从而把信息管理提高到—个更高的层次。
4信息管理向知识管理的转化
知识管理是信息管理过程中的产物，也就是说知识管理是信息管理发展的—个新阶段。概括地说，知识管理是随着人们对资源认识的不断深化和管理能力的不断提高而产生和发展起来的，是人力资源管理和知识资源管理的高级化合物，代表了信息管理的发展方向。
从信息管理到知识管理，大致经历了三个阶段：2O世纪40年代及40年代以前，被称为文献信息的管理阶段，也被称为传统的手工方式的信息管理阶段；20世纪50年代至80年代初，由于信息总量的迅速增加，信息涌流的严峻形势使信息处理技术受到高度重视，信息系统和办公自动化系统被广泛应用，这是信息技术管理阶段；20世纪8O年代至90年代中期，以信息资源和信息活动的各种要素为管理对象的这—时期，被称为信息资源管理阶段。自1995年以来，在现代怠息技术与网络技术的作用下，进入了知识管理阶段，即信息管理的综合集成阶段，它标志着信息管理扩大到了知识管理的应用领域。
从信息管理到知识管理的转化是管理理论与实践中“以人为本”的管理的进一步体现。人成为知识管理的对象，也是知识管理的目的。知识管理是信息管理适应经济时代发展的必然结果和趋势，是信息科学发展中新的增长点，是信息科学的实质、目标和任务的充分体现。实行知识管理，推进信息化建设，标志着人类社会开始进入全球经济—体化的知识文明时代。
参考文献
[1]何平．高洁．信息管理概论[M]．北京：科学出版社，2007。4
[2]郭阳．信息管理系统与知识管理系统之比较[J]情报杂志．2006,~2．
首先介绍大数据带来的好处，然后介绍大数据带来的弊端。
大数据带来的好处
1、大数据便利我们的生活：
自助缴水、电、燃气、电视费，汽车摇号、手机充值、违章查询、公积金查询、手机代开发票、查询法院案子进展，这是运用大数据促进保证和改善民生的典型事例。此外，大数据还运用到智能家居中，智能照明体系等。
2、大数据便利看病：
大数据最强大的应用就是电子医疗记录的收集。每一个病人都有自己的电子记录，包括个人病史、家族病史、过敏症以及所有医疗检测结果等。大数据收集病人信息，可以尽早发现疾病，对于患者来说，不但降低了身体健康受损的风险，同时也能够减少医疗支出。
另一个创新是可穿戴设备的应用，这些设备能够实时汇报病人的健康状况。这些新的分析设备具备同样的功能，但能在医疗机构之外的场所使用，降低了医疗成本，病人在家就能获知自己的健康状况，同时还获得智能设备所提供的治疗建议。
3、大数据便利我出行：
人们的出行越来越离不开大数据的协助，运用电子地图，初来乍到的游客可以在生疏的城市自由行走；繁忙一天的上班族可以查询最快回家的交通方法；出租车司机经过语音导航，知晓前方路程状况，防止堵车或超速违章。
大数据仍是缓解交通压力的利器，它可以猜测未来交通状况，为改善交通状况供给优化方案，这有助于交通部门进步对路程交通的把控才干，防止缓和解交通拥堵。
4、利用大数据提升自己：
大数据技能不只能够提高人们使用数据的效率，并且能够实现数据的再使用和重复使用，进而大大降低交易成本，提升人们开发自我潜能的空间。
大数据的弊端
1、个人数据隐私与安全
大数据会记录浏览习惯，购买习惯，常用淘宝支付宝这些软件的人，消费能力、购物习惯、活动产所、收入情况、生活质量、年龄、身高、体重、鞋码、三围、口味等，都是可以分析出来的，这些基本囊括了我们的生活。
个人数据安全就成了一个大问题，一旦数据泄露（或被买卖），可能会对用户人身财产、国家和公司的安全造成威胁。
2、大数据杀熟
杀熟，即同样的商品或服务，老客户看到的价格反而比新客户要贵出许多。
包括滴滴出行、携程、飞猪、京东、美团、淘票票等多家互联网平台均被曝疑似存在“杀熟”情况，涵盖在线差旅、在线票务、网络购物、交通出行等多个领域，特别是OTA（Online Travel Agent）在线差旅平台较为突出。
大数据的价值体现
1、对许多顾客供给产品或服务的企业可以运用大数据进行精准营销。
2、做小而美形式的中小微企业可以运用大数据做服务转型。
3、面对互联网压力之下，有必要转型的传统企业需求与时俱进充沛运用大数据的价值。
在当前的“大数据”时代，人们可能会受到大数据带来的损失。大数据分析包括使用来自多个来源的大量数据进行链接和分析，以发现预测人类行为的模式。即使在完全合法的情况下，这样的分析也会伤害到人们的利益。
