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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）.

聚类分析在企业网络营销中的应用论文

论文摘要：本文针对企业网络营销中的大量数据为基础进行数据的分析，依据数据挖掘技术中典型的聚类分析方法进行数据的处理，并以一个网络营销公司为例，对其客户信息进行了聚类分析，得到了一些有价值的信息，对于企业的营销策略的决策给与一定的支持。

论文关键词：聚类分系,网络营销,策略,客户关系

0前言

现代科学技术的迅猛发展，特别是在互联网的应用和开发上更加的迅速，企业必须通过网络对自己的产品加强宣传以增强自己的竞争力。客户是一个非常重要的、有价值的重要资源，现在如何更好地从数据库中挖掘出客户中有价值的信息，更好的培植和经营与有价值客户的关系，抛弃那些无利可图没有发展前景而且营销费用高的客户，并且可以针对不同价值的客户给与不同的政策同时制定出个性化的营销策略，这些才能够保证企业的生存发展。对于这一切数据挖掘无疑是行之有效的好方法之一。本文以一个网络营销公司为例，提出了一套可操作性的对客户价值评价方法，然后使用数据挖掘技术中比较常见和常用的聚类分析算法对客户信息进行聚类从而达到非常重要的信息并为企业在网络营销中提供决策依据。

1聚类分析

聚类（clustering）是对于数据挖掘技术是非常重要的一部分，现在也是数据挖掘技术中关键的一种。聚类的意义就是针对物理或逻辑上的数据对象的进行自动分类，最后将数据对象分为多个类或簇的过程。对于聚类结果要使得数据对象在同一个分类中具有最大的相似度，而在不同的类中具有最小相似度。聚类的现实意义就是在于可以将数据按照一定得关系进行自动的分类，事先不知道所有的数据对象共有多少类，通过算法的处理最后得到一个分类结果进行应用。譬如在市场研究领域中，特别是针对网络营销的企业或网站，从大量的网络数据进行分析聚类，可以讲客户分成不同的类别，针对这些类别不同的购买力和兴趣爱好来进行个性化的营销手段，提高企业的经济效益。目前研究人员大多针对于聚类分析算法的改进和完善进行研究，进而提高聚类分析的工作效率。著名的算法有：CLARANS，BRICH，DBSCAN，CURE，STING，CLIGUE和WaveCluster等。

2聚类分析应用于企业客户资源管理

现针对某电子商务公司进行分析，该电子商务公司的客户分布在全国各地以及国外一些地区，现仅列出具有代表性的10个大客户：吉林，黑龙江，山东，江苏，浙江，安徽，湖南，缅甸，印度，南非等。在数据挖掘的目的就是从客户中找到一些共同点，在对这些客户数据进行处理前要使用聚类分析的方法进行研究看看这10个客户能否有一些共同之处以便企业针对不同类型的客户给与不同的对策，首先对该公司采用专家打分的方法，而且还有通过网上问卷调查和访谈的方式，收集各地销售专员的意见等方式，然后对数据加以综合，最后聚类分析法确定各项指标的权重。

那么在具体实施聚类分析法的时候可分为5个步骤进行：

第1步：首先对各项指数构建层次结构，其中被评定的10个大客户作为方案层，客户价值放在目标层中进行处理，各项指标是准则层，按照这样的分层结构来构造客户关系评价系统中个指数的结构图，见图2-1所示；

从数据可以看出有两种情形：一是缅甸和南非，从数据中可看出这类客户的当前价值很小，但是具有很大的隐含价值，势必会有一天他们的成长给企业会带来丰厚的物质利益，这样具有发展潜能的客户应该采取措施激发潜能；二是安徽和印度这类客户，虽然从数据中看出这类客户当前价值很小，但是就这两个省份的地理位置和经济状况来分析他们隐含着较大的价值。对于这一类的客户，企业就应该采取灵活的措施，激发他们的购买能力促使该类型的客户不断地向前发展；

第2类是“维持型”客户，他们会源源不断的为企业提供利润，如黑龙江和江苏，他们这类客户根据以往的交易记录分析到得结果就是目前价值大，不过没什么发展的潜能，或者说在某种情况下它的时常还会萎缩，当前这类客户会给企业带肋比较丰厚的利润但是就长期发展而言却不是利润的主要来源，他们在某种情况下会流失掉，会被其他的企业竞争对手的介入而流失，为此对于企业一方面要维持与这类客户的良好关系，保持稳定的`客户关系，另一方面还要采取一些营销手段来刺激该类客户的消费，提供一些个性化的服务和策略；

第3类“淘汰型”客户，这类用户就如同鸡肋了，对于企业的现在和将来都意义不大，目前的销售份额较小，企业对他们营销的成本还很高，年利润率很低，根据分析这类客户包括浙江、湖南和吉林，他们没有长期的发展的趋势，所以企业采取的策略就是应充分挖掘他们给企业带来的当前价值后逐渐地放弃他们；

第4类是“贵宾型”客户，这类用户是企业的主要经济利润的来源，在某种程度上可以说是企业生存的保证，他对企业是关系到生死存亡的重要客户，从数据中看山东就是该企业的这类贵宾型的客户，他的当前价值和潜在价值都很大，企业必须认真对待，细心呵护与这类客户的关系，以及该客户企业的关键性人物的关系，加强与这类客户的沟通和关系的培养，同时还要提高警惕，防止竞争对手抢走这些贵宾型客户。针对贵宾型客户企业就应该对其进行一对一的营销策略，进行良好的客户需求沟通，尽最大可能满足他们的需求，适当给与一些特殊政策来加强和他们的关系。从不同角度来加强客户对企业的忠诚度、满意度等。企业根据这些重要的信息就可以针对不同的客户采取合适的销售策略。

3小结

总之，企业首先对客户的价值进行全方位、多角度进行评价，再将分析结果量化后进行数据挖掘，通过聚类分析，对客户进行细分，针对不同类型的客户给与个性化的服务。

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。