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数据挖掘毕业论文指导

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数据挖掘毕业论文指导

你要先看看你单位都有什么要求的。具体有什么安排在看你需要发表那一方面的文章 希望采纳哟

每年到 毕业 的时候,学生都要写论文,而写完论文之后,老师应该如何去写评语呢?下面是有论文指导老师评语,欢迎参阅。论文指导老师评语 1.选题较具时代性和现实性,全文结构安排合理,观点表达基本准确,思路基 本清晰,全文内容基本上按照行政管理专业培养要求来写,查阅的相关资料也较 多,但行政管理专业特色体现的还不够充分,属于自己创新的东西也还不多。总 体上符合毕业论文要求。 2.该文选题符合行政管理专业培养目标要求,能较好地综合运用行政 管理知识 来分析企业行政管理实践问题,论文写作态度比较认真负责,论文内容较充分, 参考的相关资料比较切合论题的需要,层次结构比较合理,主要观点表达的比较 明确,逻辑思路基本符合要求,语言表达基本通顺。但论证的深度还不够,创新 点不足。 3.研究内容具有现实性和可操作性。选题社会 热点 问题,逻辑结构严谨。观点 表达清楚,论述全面。语言平实简洁,通俗易懂。在论证过程中也能较好地将专 业知识原理与现实问题结合起来。但论据还不够。总体上符合毕业论文要求。 4.选题较具时代性和现实性。全文结构安排合理。观点表达基本准确。全文内 容紧扣行政管理专业要求来写,充分体现出行政管理专业特色。查阅的相关资料 较多。 但不足之处主要是属于自己创新的东西还不多。 总体上符合毕业论文要求。 5.作者对以学生为中心的 英语口语 教学中教师的角色定位展开讨论。选题有较强的现实意义,论点正确,论据确凿,论述清晰,论文符合规范化要求。整个论文设计与写作过程中,作者的治学态度极其严谨、认真。 6.该同学的论文从分析英语教学的本质及特征入手,对英语教师的角色的重要性进行了论述。作者通过对中国传统和现代教学模式的比较,论述了新的教学模式中教师所扮演的角色以及教师所应具备的素质。 文章 论点明确,层次分明,结构严谨。 7.论文题与论文的内容基本相符,结构完整,语言比较流畅。即或在初稿中除了分段过细外,也没有发现多少严重的语法或拼写错误。作者试图从列夫•托尔斯泰和曹禺的作品中寻找其小说中某个人物的关联。从内容看,作者对原著比较了解,也收集到了相关的资料,如何通过分析资料得出自己的结论这是论文写作应达到的目的,而恰恰在这一点上,作者下了苦功夫。 8.本文讨论了跨 文化 交际中存在的潜在障碍,并提出了一系列改善交际效果的建议。作者能够掌握基本理论,对跨文化交际作出了思考。全文结构合理,条理清晰,语言表达流畅。但总来说,研究不够深入,分析比较抽象,实证和实例不够充分。 9.王锐同学的论文《基于FPGA技术的电子密码锁》,完成了任务书所规定地研究(设计)任务。论文采用EDA技术通过自顶向下的设计 方法 对数字密码锁进行了设计,描述了数字密码锁的总体结构、主要功能、设计流程、模块划分及总体和各模块的VHDL源程序,并且给出了数字密码锁设计的仿真结果。外语资料翻译尚可,论文格式基本规范,论述基本准确,达到了预期的要求,符合学士学位论文答辩的要求。 10.李思静同学的论文《调频电路及其设计》,很好地完成任务书规定的设计任务。论文采利用导频制调频立体声发射接收技术及高性能的专用发射与接收集成电路,设计了一套基于BA1404和C_A1238的小型无线调频立体声系统。该生除全部阅读指导教师指定的参考资料、文献外,还能阅读较多的自选资料,较好地理解课题任务并提出开题 报告 实施方案 ,能出色完成外文资料的翻译,对研究的问题能较深刻分析,反映出作者很好地掌握了有关基础理论与专业知识,论文撰写规范,符合学位论文答辩要求。 11.论文结构完整,各部分基本符合___论文的写作规范。论文的选题很好,有创意。为了写好这篇论文,作者作了一定研究,特别是斯坦贝克的原著。从作者对原著的引用情况不难看出,作者对原著的内容是相当熟悉的。语言也非常犀利,论文条理清晰、说理充分,观点具有独创性,有一定的参考价值,不失为一篇好文章。 12.本文立意新颖。全文以___为线索,结合各地的准规较全面的分析了------的问题和原因。 并针对存在的问题提出解决问题的对策。 内容论证也教科学合理。 全文充分体现行政管理专业特色,格式规范。但创新点不够。 13.选题较具时代性和现实性,全文结构安排合理,观点表达基本准确,思路基 本清晰,全文内容基本上按照行政管理专业培养要求来写,查阅的相关资料也较 多,但行政管理专业特色体现的还不够充分,属于自己创新的东西也还不多。总 体上符合毕业论文要求。 14.该文选题符合行政管理专业培养目标要求,能较好地综合运用行政管理知识 来分析企业行政管理实践问题,论文写作态度比较认真负责,论文内容较充分, 参考的相关资料比较切合论题的需要,层次结构比较合理,主要观点表达的比较 明确,逻辑思路基本符合要求,语言表达基本通顺。但论证的深度还不够,创新 点不足。 15.王莉同学的论文《无线电遥控系统设计》,较好地完成任务书规定的设计任务。论文设计了一种无线电遥控系统,包括发射电路的设计和接收电路的设计,实现了远程遥控功能。该生除全部阅读指导教师指定的参考资料、文献外,还能阅读一些自选资料,并提出较合理的开题报告实施方案,按要求按时完成外文翻译,译文质量较好。对对研究的问题能正确分析,反映出作者较好地掌握了有关基础理论与专业知识,论文撰写规范,符合学位论文答辩要求。同意该同学参加学位论文答辩。 16.赵霞同学的论文《电子信息科学与技术专业网站设计》,较好地完成电子信息科学与技术专业网站设计,完成了总体方案设计及留言板模块和新闻管理功能模块的结构设计与编程。本设计由两位同学合作完成,赵霞同学负责新闻管理功能模块的设计,其开发主要包括后台数据库的建立和维护以及前端应用程序的开发两个方面。该生除全部阅读指导教师指定的参考资料、文献外,还能阅读一些自选资料,并提出较合理的开题报告实施方案,按要求按时完成外文翻译,译文质量较好。论文撰写规范,符合学位论文答辩要求。 17.蔡凌云同学的论文《数字调频发射机的设计》,较好地完成了任务书所规定地研究任务。论文主要采用数字信号处理(DSP)和直接数字频率合成(DDS)技术,实现了数字调频发射机的设计。本设计由两位同学完成,该生主要负责数字调频发射机的数字调频调制模块部分的设计。外语资料翻译尚可,论文格式基本规范,论述基本准确,达到了预期的要求,符合学士学位论文答辩的要求。 18.研究___为题,充分的体现时代特色性。能为中国行政管理问题的解决提供 参考价值。全文结构合理,思路清晰,观点明显。在论证过程中能教好的将论证 与案例论证结合起来。不足之处是部分论点的论据还缺乏说服力。 19.以___为题进行研究。能为解决___-的问题提供参考和借鉴作用。在全文 结构中,首先要调整基本概念提出问题,然后在对问题进行深入的分析,最后为 ------提出有效的建议。 全文体现专业特色要求, 部分与本分之间衔接的比较紧密, 真正属于自己创新的内容还不是很多。总体上达到毕业论文要求。 20.选题符合行政管理专业培养目标目标,能较好地综合运用社会理论和专业知 识。论文写作态度认真负责。论文内容教充分,参考的相关资料比较充分,层次 结构较合理。主要观点突出,逻辑观点清晰,语言表达流畅。但论证的深度还不 够。 21.本文选题符合行政管理专业要求,又充分反映出社会现实的需要性。全 文结构安排合理,思路清晰,观点正确,能很好的将行政管理专业知识与要分析 论证的问题有机地结合起来。 该文在写作的过程中查阅的资料不仅充分而且与主 题结合紧密。但格式欠规范,案例论证不够。 22.张佳富同学的论文《高频功率放大器及其设计》,基本地完成了任务书所规定地研究任务。论文对高频功率放大器的发展以及应用做了介绍,设计了基本合理的高频功率放大器电路。外语资料翻译尚可,论文格式基本规范,论述基本准确,基本达到了预期的要求,符合学士学位论文答辩的要求。 23.该论文选题较为新颖,视角较为独特,体现了一定的 人力资源管理 理论的扎实功底,特别是文章能够结合相关的案例对课题进行论证分析,具有一定的实用价值。经过对论文的审核可以看出,作者在资料和案例收集上花了不少功夫,也能够提出一些较为深刻的观点,但在理论的深度和部分论据的引证上还存在一定的欠缺之处。总体而言,这是一篇合格的论文。 24.邹元杰同学的论文《基于单片机STC89C54LED点阵显示》,很好地完成任务书规定的设计任务。系统以STC89C54单片机为主控芯片,利用温度测量,实时时钟芯片和数据存储技术并配合软件,实现了温度的测量、时间、数据掉电不丢失等功能,最终很好地完成了规定任务。该生对研究的问题能较深刻分析,反映出作者很好地掌握了有关基础理论与专业知识,实际动手能力强,论文撰写规范,符合学位论文答辩要求。 25.余雨晴的论文《高频电子线路精品课程网站建设》,基本完成了高频电子线路精品课程网站的设计,论文介绍了设计思想、制作过程,并设计了基本的网站雏形。阅读指导教师指定的参考资料、文献,开题报告有实施方案,并按要求完成外文翻译,设计基本合理,对网站建设提出了个人见解,作者基本掌握了网站建设的基础理论。论文撰写规范,符合学位论文答辩要求。 论文指导老师评语精选 1、___同学的学位论文,将计算机辅助设计技术覆盖产品设计的全过程是当前CAD研究的主要内容。传统意义下的CAD技术着重于辅助产品的详细设计和绘图输出,因而有较大的局限性。本文以图形单元作为产品设计资讯的载体,通过运动分析、功能映射、变型设计、关联设计等手段,将计算机辅助设计技术全面地融入产品概念设计过程,取得了一系列有创造性的研究成果: 1.将零件结构划分为零件、功能结构和基因单元三个层次,以功能结构为单位组织基因单元,有利于实现基于功能的零件概念设计。 2.提出了产品骨架单元的提取方法,通过插入、删除、替代、分解、整合、克隆、派生等多种骨架单元置换手段,在保持功能不变的条件下,对产品进行变型设计。与传统的基于尺寸的产品参数化设计不同,上述变形设计能导致产品结构的变化,因而为创新型设计提供了有效的CAD手段。骨架单元表示完整地体现了该结构与产品中其他结构的约束关系。在保证产品中各结构单元有序性、一致性的前提下,减少了所附加大数据量,有利于在概念设计中,对设计方案反复进行斟酌与修改。 3.在关联设计中,归纳 总结 了五种关联的约束模型,为详细设计阶段自动生成导出单元提供了设计依据。 4.以图形单元置换、叠代技术为核心,构造了单元化产品信息建模原型系统。在此基础上开发了MCADDS系统,并在冲剪机床设计_JD型转辙机传统系统设计中获得了成功的应用。 5.论文内容丰富、条理清晰、结构完整,特别是在运用CAD技术辅助产品的变型设计以及在设计过程中对设计方案的反复修改方面有重要突破。本文是一篇优秀的博士学位论文,建议提交答辩。 从某种角度来说,研究生学位 论文评语 既是对研究生学位论文研究工作的评价,也反映了评阅人综合水平。既反映了评阅人的学术水平,也反映了评阅人的写 作文 风。它属于应用写作中一种专业应用文写作,值得我们研究。 2、___同学的硕士毕业论文《消费者网上购物的网站体验对网上购买意愿影响的实证研究》在相关文献研究和时事动态分析的基础上,研究了网站体验的组成要素,以及网站体验对消费者网络购买意愿的影响,其选题具有一定的理论价值和现实意义。 论文发现论网站的易用性体验、网站的有用性体验、网站的视觉体验、价格体验、商品体验、服务体验、信誉体验等七个方面的体验可以很好地解释网站体验的内涵,利用SOR模型分析得知网站体验对购买意愿有显着正向影响,情绪和感知风险是网站体验和购买意愿之间的部分中介变量。论文采用规范分析和实证分析等方法来论证自己的观点,研究方法较为科学。论文在以下几个方面有所创新:一是构建了网站体验研究的新模型,二是比较系统地运用实证分析方法从多角度分析影响网络购买意愿的因素。论文有相当的理论深度。论文观点鲜明,论证清晰有力,论据充分可靠,数据准确,资料详实,文献综述丰富而规范,其中论文关于网站体验对购买意愿的影响的观点具有一定的新的见解。不足之处在于网站体验的维度还不够全面,尤其是网站技术因素部分,未来还可以考虑研究网速等网站技术因素对网站体验的解释力度。 论文结构严谨,层次分明,采用了递进式的分析结构,逻辑性强,文笔流畅,表达清晰,重点突出。文章格式符合学术规范。反映作者具有较强的独立科研能力。论文表明作者掌握了 企业管理 学专业的基本理论和分析方法,论文达到了硕士学位论文水平,同意其参加论文答辩,并建议授予硕士学位。 3、该课题选题新颖,紧密结合临床,设计合理,属于本学科研究热点,研究工作具有一定的理论意义与实际价值。论文的内容与题目基本相符,结构完整,格式规范,层次清楚,条理分明,语言通顺流畅,内容丰富。文献材料收集丰富详实,基本涵盖了本学科相关的主要文献,并对本学科发展趋势有一定的归纳作用。数据资料充分,论述过程严谨,思路清晰,综合运用了所学知识解决问题,分析方法选用得当,结果可信。论文撰写严肃认真,推理符合逻辑,结论和建议具有现实意义,是一篇有较高学术价值的硕士生论文。 该论文反映出了作者在本门学科方面坚实的理论基础、系统的专业知识以及良好的科研能力。达到了硕士学位论文的要求,建议安排答辩。 4、___同学的学位论文《基于数据挖掘的高校本科专业设置预测系统数据模型的分析和研究》选题于 教育 部委托中山大学开展的高校本科专业设置预测系统项目。该论文研究成果对于构建高校本科专业设置预测系统具有一定的先导性意义。 本文主要围绕着高校本科专业设置预测系统的数据模型这个问题展开分析和研究。论文首先对已有的专业设置数据模型进行综述,分析其在功能性、预测性、分析性以及挖掘性方面的不足之处,然后结合高校本科专业设置的实际需求,引入数据挖掘技术、数据仓库和OLAP,构建基于数据挖掘的高校本科专业设置预测系统的数据模型。总的来说,论文框架清晰,逻辑严谨,行文体现了自己的学术思考及思辨结论,有自己的创见。 本文的写作符合硕士研究生毕业论文规范,学术水准较好,体现了两年学习的成果,可进入答辩程序。 论文长于思辨和综合,而短于对实际需求和现实情况的考量,比如各用户对于专业设置的需求以及数据挖掘中数据的可采集性及可用性等。建议今后在相关研究中采取更广泛视角。 5、___同学的硕士毕业论文《电信融合计费系统设计与应用》在相关文献研究和时事动态分析的基础上,探讨了既可以维持运营商利益同时也使消费者利益最大化的融合计费方式,并结合现实运营商的计费系统,设计了几个场景,进行了模拟分析验证,论证了该系统功能够满足了融合计费的实际工作需要,达到了设计目标。 该论文选题具有一定的理论价值和现实意义。论文以3G计费的基本流程为依据,采用全集中处理模式,搭建了集数据采集功能,预处理功能,计费功能,利用数据挖掘技术进行融合结算分析等功能的融合计费账务系统平台。该平台旨在实现客户的融合,即客户品牌与付费方式的融合;业务的融合,即实现跨业务、跨产品、跨客户的产品捆绑、交叉优惠,实现业务经营与计费策略的完整衔接;计费方式的融合,即在线计费与离线计费的融合;付费方式的融合,即预付费和后付费的融合。充分体现了3G网络下满足现有用户全部需求,发挥运营商服务到极致的工作目标,对目前电信融合方式具有一定的现实意义。 论文采用规范分析和实证分析等方法来论证自己的观点,研究方法较为科学。论文在以下几个方面有所创新:一是构建了融合结算分析的新模型,二是比较系统地运用实证分析方法从多角度分析影响融合结算的因素。三是平台设计理念新颖,投资低,可操作性强。论文有相当的理论深度。论文观点鲜明,论证清晰有力,论据充分可靠,数据准确,资料详实,文献综述丰富而规范。不足之处在于电信融合计费的实验论证还不够全面,有效工作量不够。 论文结构严谨,层次分明,采用了递进式的分析结构,逻辑性强,文笔流畅,表达清晰,重点突出。文章格式符合学术规范。反映作者具有较强的独立科研能力。论文表明作者掌握了企业管理学专业的基本理论和分析方法, 论文达到了硕士学位论文水平,同意其参加论文答辩,并建议授予硕士学位。 6、该论文选题合理,为____ 提供理论支持,研究意义重大。 该论文引用文献具有代表性和科学性,对有关的中外文献材料进行综合分析和归纳整理,掌握了____ 的研究背景、研究现状和发展前景等内容,文献综述丰富而规范。 论文借助统计分析软件对进行了因素分析,论文内容丰富、条理清晰、结构完整,资料收集详实,数据准确,论证清晰有力,论据充分可靠,结论可靠。 该论文研究结果表明,____ ,研究具有很强的实践价值和操作性,充分反映了作者对于____ 知识掌握的全面性,对于____ 实践有 经验 ,有分析,有思考,有建议。 论文格式正确,结构严谨,层次分明,书写规范,逻辑严密,语言流畅,重点突出,反映了作者具有较强的独立科研能力。论文总体优秀,同意提交答辩,建议授予农学硕士学位。

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。

数据挖掘期刊

很多 建议上小木虫查查

数据挖掘相关的权威期刊和会议-----------------------------------------------[Journals] Transactions on Knowledge Discovery from Data (TKDD) Transactions on Knowledge and Data Engineering (TKDE) Mining and Knowledge and Information & Knowledge Engineering[Conferences] Conference on Management of Data (ACM) Conference on Very Large Data Bases (Morgan Kaufmann/ACM) International Conference on Data Engineering (IEEE Computer Society) Knowledge Discovery and Data Mining (ACM) World Wide Web Conferences (W3C) International Conference on Information and Knowledge Management (ACM) Conference on Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (Springer-Verlag LNAI)个性化推荐建议去john riedl的主页逛逛,Grouplen的leader个性化推荐的书最出名的是 handbook 这是个性化推荐的"教科书" 国内貌似就有一本项亮的《推荐系统实践》

听说“Hans Journal of Data Mining”不错!不知道是不是真的!

数据挖掘(英语:Data mining),又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现(英语:Knowledge-Discovery in Databases,简称:KDD)中的一个步骤。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。数据挖掘通常与计算机科学有关,并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标。

数据挖掘论文ppt

你先看韩家炜的那本《数据挖掘》,然后看一下几个会议的论文SIGKDDCIKMICDMPAKDD里面的论文都是比较好的,具体内容需要看你最后做的是什么问题,现在做recommendation(推荐)的比较多。

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).

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:

[1]庞英智.Web数据挖掘技术在电子商务中的应用[J].情报科学,2011,29(2):235-240.

[2]马宗亚,张会彦.Web数据挖掘技术在电子商务中的应用研究[J].现代经济信息,2014(6):23-24.

[3]徐剑彬.Web数据挖掘技术在电子商务中的应用[J].时代金融,2013(4):

[4]周世东.Web数据挖掘在电子商务中的应用研究[D].北京交通大学,2008.

[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.

大数据与数据挖掘论文

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。

"大数据"是一个体量特别大,数据类别特别大的数据集,并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。 "大数据"首先是指数据体量(volumes)?大,指代大型数据集,一般在10TB?规模左右,但在实际应用中,很多企业用户把多个数据集放在一起,已经形成了PB级的数据量;其次是指数据类别(variety)大,数据来自多种数据源,数据种类和格式日渐丰富,已冲破了以前所限定的结构化数据范畴,囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度(Velocity)快,在数据量非常庞大的情况下,也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性(Veracity)高,随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣,传统数据源的局限被打破,企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。从所周知,大数据已经不简简单单是数据大的事实了,而最重要的现实是对大数据进行分析,只有通过分析才能获取很多智能的,深入的,有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据,而这些大数据的属性,包括数量,速度,多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性,所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要,可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识,大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢?大数据分析的使用者有大数据分析专家,同时还有普通用户,但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析,因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点,同时能够非常容易被读者所接受,就如同看图说话一样简单明了。大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法,各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点,也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法(可以称之为真理)才能深入数据内部,挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据,如果一个算法得花上好几年才能得出结论,那大数据的价值也就无从说起了。大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析,从大数据中挖掘出特点,通过科学的建立模型,之后便可以通过模型带入新的数据,从而预测未来的数据。大数据分析广泛应用于网络数据挖掘,可从用户的搜索关键词、标签关键词、或其他输入语义,分析,判断用户需求,从而实现更好的用户体验和广告匹配。大数据分析离不开数据质量和数据管理,高质量的数据和有效的数据管理,无论是在学术研究还是在商业应用领域,都能够保证分析结果的真实和有价值。 大数据分析的基础就是以上五个方面,当然更加深入大数据分析的话,还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。当下我国大数据研发建设应在以下四个方面着力一是建立一套运行机制。大数据建设是一项有序的、动态的、可持续发展的系统工程,必须建立良好的运行机制,以促进建设过程中各个环节的正规有序,实现统合,搞好顶层设计。二是规范一套建设标准。没有标准就没有系统。应建立面向不同主题、覆盖各个领域、不断动态更新的大数据建设标准,为实现各级各类信息系统的网络互连、信息互通、资源共享奠定基础。三是搭建一个共享平台。数据只有不断流动和充分共享,才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上,通过数据集成,实现各级各类指挥信息系统的数据交换和数据共享。四是培养一支专业队伍。大数据建设的每个环节都需要依靠专业人员完成,因此,必须培养和造就一支懂指挥、懂技术、懂管理的大数据建设专业队伍。

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.

医药数据挖掘毕业论文

医药业毕业论文

在医药的个人需要些好毕业论文,那么应该如何写论文的内容呢?本文是我整理给大家的医药业毕业论文,希望对大家有帮助。

【摘 要】 医药行业与人的生命、健康息息相关,医药类专业学生是未来医药行业的主要源泉,他们的医药职业道德素质直接关系到整个社会的稳定和发展。因此,加强高职院校医药类学生职业道德教育,分析医药类学生职业道德教育中存在的问题,提高学生职业道德素养,对于高职院校培养具备良好职业道德的医药人才具有十分重要的意义。

【关键词】 高职院校;医药专业学生;职业道德教育

0 引言

随着我国高等职业教育的迅速发展,高职院校毕业生日益成为我国新增劳动力的重要来源,其职业道德水平直接影响了从业人员队伍的整体职业道德水平,对于医药行业更是如此。医药行业与人的生命、健康息息相关,医药行业的职业道德状况也越来越受到人们的关注。医药类专业学生的职业道德修养直接关系到社会的发展和稳定,因此我们要加强医药类学生的职业道德教育,培养具有良好职业道德的高端技能型医药人才。

1 职业道德和医药职业道德

职业道德是指从业者在认同基本的职业道德原则与规范的基础上,通过内化所形成的对待自己职业的一整套相对稳定的价值观和态度。医药职业道德不仅是医药从业人员在职业活动中的行为标准和要求,而且是医药行业对社会所承担的道德责任和义务。目前,对医药类学生的职业道德教育主要指职前职业道德教育,即通过教育使他们认识到自己将来所从事的职业之社会价值,使他们增强救死扶伤的社会责任感,树立无私奉献的'医德意识,进而在就业意识和择业取向上加以贯彻,并表现在将来的从业行为上。

2 医药类学生职业道德教育存在问题的原因

社会上存在的某些不良影响

医药类专业学生目前正处于世界观、价值观形成的重要时期,他们的辨别能力还处于发展阶段,自制力和意志力相对较弱,容易受社会上存在的不良习气的影响。在市场经济发展的今天,在有着众多无私奉献的优秀医药工作者的同时,还存在制售假劣药品、药品回扣、医务人员收取红包、医患关系紧张等现象,这让我们更深刻地认识到加强医药职业道德教育的重要性。医药专业的学生是未来医药行业的中坚力量,学校要加强学生的医药职业道德教育,逐步培养他们做到辨别是非和坚持原则。

高职院校的职业道德教育没有落到实处

学校是职业道德教育的主阵地,学校的重视程度直接决定了职业道德教育的效果。目前,医药类专业的职业道德教育之所以不尽如人意,从学校层面来说,主要原因有以下三点:第一,专门开设职业道德教育课程的高职院校很少。到目前为止,大部分高职院校还是把职业道德教育纳入思想政治教育公共课,涉及职业道德教育的只有“思想道德修养”内容。第二,对学生的职业指导目标定位和职业道德要求出现脱节。在对大学生进行就业指导时,重视相关法规政策、求职基本技巧方法等传授,而轻视职业道德教育。第三,认为职业道德教育与就业无关,是工作以后的事情。不少学生认为职业道德的养成有待于在日后的工作岗位上实践,甚至部分学校的领导和德育教学人员也错误地认为,职业道德只是同人们的职业内容和职业实践相关联[1]。

学生对职业道德认识存在问题

学生是职业道德教育的主体,在职业道德教育的过程中,绝对不能忽视学生自身的认识问题。目前,在医药类专业学生中主要存在对职业道德教育认识的两大误区:第一,学生更重视就业时的各种考证培训,而忽视人文素养。当前,医药类学生更加重视例如英语等级证书、计算机等级证书和职业资格证书等证书的获得,对于人文素养的积淀无暇顾及,这也间接导致其忽视了对自身职业道德素质的培养。第二,部分医药类学生的伦理知识储备与未来本职工作的职业道德实践要求存在差距。医药类学生的职业道德教育的目标与其他专业应有所区别,应侧重传承救死扶伤精神和无监督的自律精神。然而,目前课程教学担负的职业道德教育与实际要求存在差距,教学中存一定的实效性问题。

职业道德教育缺乏职后延续性

职业道德教育缺乏职后延续性是指就职后大部分毕业生原有的职业道德观念会被弱化,而功利观、个人利益意识则被强化。有的学生把选择的职业和单位作为找到个更有“钱途”的工作的跳板,一旦找到更好的工作就马上跳槽。这种现象说明如果职业道德教育只停留在书本知识、文化成绩上的话,那么,在当前功利观的诱惑和影响下,这样的书面教育将不能产生良好的职后影响力和延续性。

3 加强医药类学生职业道德教育的几点思考

加强重视程度培养“德才兼备”的医药类学生

从医药类毕业生总体就业状况来看,绝大多数企业对人才需求的首要条件己不再是单一的专业知识和技能,而恰恰是职业道德修养。因此,高职院校应该认识到职业道德教育是高职人才培养工作的重要内容,不能只重视对学生专业技能的培养,而忽视对职业道德教育的深化。高校的教育工作者必须积极思考,认真研究,勇于探索,敢于实践,使职业道德教育取得良好的教育效果。

1)推进课程改革。根据医药行业特色,结合高职学生特点,编写适合医药专业职业道德的教材,提高医药专业学生职业道德教育的针对性、系统性。建议在各类医药专业开设此课程,将对学生有更具针对性的指导意义。

2)改进教学方法。目前思政课和职业道德课程教学多以理论讲授为主,传播具有单向性,学生仅为被动接受,不易调动学生的学习兴趣,直接影响着学习效果。我们要转变教学观念,改革教学方法,根据教学内容,创设一些有趣的、有悬念性的问题情境。在多元智能理论指导下,根据高职学生的生理心理特点,可通过案例讨论、情景模拟、辩论、考查调研和知识竞赛等多种教学形式,鼓励学生主动参与,调动其学习积极性[2]。

3)加强师资队伍的建设。医药类专业学生的职业道德教育课程性质要求授课教师不仅要具备丰富的人文知识,而且要具备丰富的医学和药学知识,才能驾轻就熟地传授好知识。其次,德育课教师必须做到为人师表、率先垂范。如果教师对自己讲授的思想观念都不信服,或者课堂上和生活中言行表现不一致,必然会使学生产生思想上的困惑,直接影响教学效果。同时,还可以聘请医药行业企业的专家模范给学生开设讲座,使学生了解医药行业,热爱医药事业,帮助学生树立正确的医药职业道德观。

加强法制教育,熟练掌握各项医药法律法规

我国拥有多部医药卫生法律、法规和部门规章制度,以及大量的医药部门规范性文件和技术性规范,在医药活动中必须严格遵守这些法律法规和规章制度。高职院校应加强医药专业学生的职业道德教育和法律法规教育,教育他们增强法制观念,自觉遵守各项医药法规,恪守医药职业道德。

运用信息网络技术,探索职业道德教育新途径

互联网的出现对高职学生的学习、生活乃至思想观念都产生了巨大的冲击,对学生道德观、价值观以及思维方式和行为方式带来了广泛而深刻的影响。高职院校要想利用好网络文化这个新载体,必须要培养一支业务精湛、精通网络技术的新型教师队伍,使他们增强主体意识,提高主体素质,掌握网络条件下职业道德教育的理论及规律[3]。其次,在网络信息化新时代,要求建立网络管理他律系统。健全网络教育体制,加强网络道德建设,是加强网络条件下高职院校职业道德教育的重要举措。

积极参加社会实践,提升医药职业道德意识

在校大学生基础品格已经基本定型,这个时期更应该注重职业理想、人生观和价值观的培养。将职业道德教育内容渗透进学生学习职业技能和教师的实践性教学活动中,这样做符合职业道德素质形成规律,更容易取得良好的教学效果[4]。因此,高职院校可以通过参观医药企业,增强大学生的社会责任感和时代使命感;同时,要努力争取让医药类学生进入一些具有优秀人文氛围的企业中实习,并担任具体岗位的实际工作,给学生提供真实的职业环境,使学生感悟企业文化,了解企业职业道德规范,提高职业道德意识,在工作实践中养成良好的职业道德和纪律习惯。

【参考文献】

[1]谷朝众.加强高职院校职业道德教育的对策分析[J].中国职业技术教育,2012(19).

[2]邱秋云.加强高职院校学生职业道德教育的必要性及有效途径[J].职业教育研究,2012(06).

[3]唐凯麟,蒋乃平.职业道德与职业指导[M].北京:高等教育出版社,2001:60-61.

[4]刘春生,徐长发.职业教育学[M].北京:化学工业出版社,2002:242-244.

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