发布时间：
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。
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。
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）.
数据挖掘是从大量数据中提取人们感兴趣知识的高级处理过程， 这些知识是隐含的、 事先未知的， 并且是可信的、 新颖的、 潜在有用的、 能被人们理解的模式。随着信息化的普及和数据库的广泛应用，很多大型企业事业单位积累了数百亿字节的数据， 分析利用如此海量的数据，是数据挖掘技术的用武之地。数据挖掘在争取与保留客户、 交叉销售、 趋势分析与市场预测、 欺诈检测与风险防范等方面的成功应用令人鼓舞。
python数据挖掘技术及应用论文选题如下：1、基于关键词的文本知识的挖掘系统的设计与实现。2、基于MapReduce的气候数据的分析。3、基于概率图模型的蛋白质功能预测。4、基于第三方库的人脸识别系统的设计与实现。5、基于hbase搜索引擎的设计与实现。6、基于Spark-Streaming的黑名单实时过滤系统的设计与实现。7、客户潜在价值评估系统的设计与实现。8、基于神经网络的文本分类的设计与实现。
论文摘要主要分这几部分1、提出问题2、分析问题3、解决问题4、结果对于不同的期刊摘要字数有限制，参阅你要投稿的期刊仔细写，摘要要简洁明了，论点突出，祝你的论文能早日录用
主要是两点或者三点第一个是爬虫的技术框架，这个比较好，理解了第二个是医疗数据内容以及可视化选择，就比如说医疗数据，你是用饼图还是柱状图去反映一些病情然后写一些代码实践上的技术考量，以及运行结果这就是核心了，然后照着论文框架套一下就可以了
如何用Python进行大数据挖掘和分析？快速入门路径图大数据无处不在。在时下这个年代，不管你喜欢与否，在运营一个成功的商业的过程中都有可能会遇到它。什么是 大数据 ？大数据就像它看起来那样——有大量的数据。单独而言，你能从单一的数据获取的洞见穷其有限。但是结合复杂数学模型以及强大计算能力的TB级数据，却能创造出人类无法制造的洞见。大数据分析提供给商业的价值是无形的，并且每天都在超越人类的能力。大数据分析的第一步就是要收集数据本身，也就是众所周知的“数据挖掘”。大部分的企业处理着GB级的数据，这些数据有用户数据、产品数据和地理位置数据。今天，我将会带着大家一起探索如何用 Python 进行大数据挖掘和分析？为什么选择Python?Python最大的优点就是简单易用。这个语言有着直观的语法并且还是个强大的多用途语言。这一点在大数据分析环境中很重要，并且许多企业内部已经在使用Python了，比如Google，YouTube，迪士尼等。还有，Python是开源的，并且有很多用于数据科学的类库。现在，如果你真的要用Python进行大数据分析的话，毫无疑问你需要了解Python的语法，理解正则表达式，知道什么是元组、字符串、字典、字典推导式、列表和列表推导式——这只是开始。数据分析流程一般可以按“数据获取-数据存储与提取-数据预处理-数据建模与分析-数据可视化”这样的步骤来实施一个数据分析项目。按照这个流程，每个部分需要掌握的细分知识点如下：数据获取：公开数据、Python爬虫外部数据的获取方式主要有以下两种。第一种是获取外部的公开数据集，一些科研机构、企业、政府会开放一些数据，你需要到特定的网站去下载这些数据。这些数据集通常比较完善、质量相对较高。另一种获取外部数据的方式就是爬虫。比如你可以通过爬虫获取招聘网站某一职位的招聘信息，爬取租房网站上某城市的租房信息，爬取豆瓣评分评分最高的电影列表，获取知乎点赞排行、网易云音乐评论排行列表。基于互联网爬取的数据，你可以对某个行业、某种人群进行分析。在爬虫之前你需要先了解一些 Python 的基础知识：元素（列表、字典、元组等）、变量、循环、函数………以及，如何用 Python 库（urllib、BeautifulSoup、requests、scrapy）实现网页爬虫。掌握基础的爬虫之后，你还需要一些高级技巧，比如正则表达式、使用cookie信息、模拟用户登录、抓包分析、搭建代理池等等，来应对不同网站的反爬虫限制。数据存取：SQL语言在应对万以内的数据的时候，Excel对于一般的分析没有问题，一旦数据量大，就会力不从心，数据库就能够很好地解决这个问题。而且大多数的企业，都会以SQL的形式来存储数据。SQL作为最经典的数据库工具，为海量数据的存储与管理提供可能，并且使数据的提取的效率大大提升。你需要掌握以下技能：提取特定情况下的数据数据库的增、删、查、改数据的分组聚合、如何建立多个表之间的联系数据预处理：Python（pandas）很多时候我们拿到的数据是不干净的，数据的重复、缺失、异常值等等，这时候就需要进行数据的清洗，把这些影响分析的数据处理好，才能获得更加精确地分析结果。对于数据预处理，学会 pandas （Python包）的用法，应对一般的数据清洗就完全没问题了。需要掌握的知识点如下：选择：数据访问缺失值处理：对缺失数据行进行删除或填充重复值处理：重复值的判断与删除异常值处理：清除不必要的空格和极端、异常数据相关操作：描述性统计、Apply、直方图等合并：符合各种逻辑关系的合并操作分组：数据划分、分别执行函数、数据重组Reshaping：快速生成数据透视表概率论及统计学知识需要掌握的知识点如下：基本统计量：均值、中位数、众数、百分位数、极值等其他描述性统计量：偏度、方差、标准差、显著性等其他统计知识：总体和样本、参数和统计量、ErrorBar概率分布与假设检验：各种分布、假设检验流程其他概率论知识：条件概率、贝叶斯等有了统计学的基本知识，你就可以用这些统计量做基本的分析了。你可以使用 Seaborn、matplotlib 等（python包）做一些可视化的分析，通过各种可视化统计图，并得出具有指导意义的结果。Python 数据分析掌握回归分析的方法，通过线性回归和逻辑回归，其实你就可以对大多数的数据进行回归分析，并得出相对精确地结论。这部分需要掌握的知识点如下：回归分析：线性回归、逻辑回归基本的分类算法：决策树、随机森林……基本的聚类算法：k-means……特征工程基础：如何用特征选择优化模型调参方法：如何调节参数优化模型Python 数据分析包：scipy、numpy、scikit-learn等在数据分析的这个阶段，重点了解回归分析的方法，大多数的问题可以得以解决，利用描述性的统计分析和回归分析，你完全可以得到一个不错的分析结论。当然，随着你实践量的增多，可能会遇到一些复杂的问题，你就可能需要去了解一些更高级的算法：分类、聚类。然后你会知道面对不同类型的问题的时候更适合用哪种算法模型，对于模型的优化，你需要去了解如何通过特征提取、参数调节来提升预测的精度。你可以通过 Python 中的 scikit-learn 库来实现数据分析、数据挖掘建模和分析的全过程。总结其实做数据挖掘不是梦，5步就能让你成为一个Python爬虫高手!
python数据挖掘技术及应用论文选题如下：1、基于关键词的文本知识的挖掘系统的设计与实现。2、基于MapReduce的气候数据的分析。3、基于概率图模型的蛋白质功能预测。4、基于第三方库的人脸识别系统的设计与实现。5、基于hbase搜索引擎的设计与实现。6、基于Spark-Streaming的黑名单实时过滤系统的设计与实现。7、客户潜在价值评估系统的设计与实现。8、基于神经网络的文本分类的设计与实现。