web数据挖掘论文的研究目标

相关范文：数据挖掘技术及其应用摘要：随着网络、数据库技术的迅速发畏以及数据库管理系统的广泛应用，人们积累的数据越来越多。数据挖掘(Data Mining)就是从大量的实际应用数据中提取隐含信息和知识，它利用了数据库、人工智能和数理统计等多方面的技术，是一类深层次的数据分析方法。关键词：数据挖掘；知识；分析；市场营销；金融投资随着网络、数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用，人们积累的数据越来越多。由此，数据挖掘技术应运而生。下面，本文对数据技术及其应用作一简单介绍。一、数据挖掘定义数据挖掘(Data Mining)就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。它是一种新的商业信息处理技术，其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，从中提取辅助商业决策的关键性数据。简而言之，数据挖掘其实是一类深层次的数据分析方法。从这个角度数据挖掘也可以描述为：按企业制定的业务目标，对大量的企业数据进行探索和分析，揭示隐藏的、未知的或验证已知的规律性，并进一步将其模型化的先进有效的方法。二、数据挖掘技术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，代写论文其中数据仓库技术的发展与数据挖掘有着密切的关系。大部分情况下，数据挖掘都要先把数据从数据仓库中拿到数据挖掘库或数据集市中，因为数据仓库会对数据进行清理，并会解决数据的不一致问题，这会给数据挖掘带来很多好处。此外数据挖掘还利用了人工智能(AI)和统计分析的进步所带来的好处，这两门学科都致力于模式发现和预测。数据库、人工智能和数理统计是数据挖掘技术的三大支柱。由于数据挖掘所发现的知识的不同，其所利用的技术也有所不同。1．广义知识。指类别特征的概括性描述知识。根据数据的微观特性发现其表征的、带有普遍性的、较高层次概念的、中观和宏观的知识，反映同类事物的共同性质，是对数据的概括、精炼和抽象。广义知识的发现方法和实现技术有很多，如数据立方体、面向屙性的归约等。数据立方体的基本思想是实现某些常用的代价较高的聚集函数的计算，诸如计数、求和、平均、最大值等，并将这些实现视图储存在多维数据库中。而面向属性的归约是以类SQL语言来表示数据挖掘查询，收集数据库中的相关数据集，然后在相关数据集上应用一系列数据推广技术进行数据推广，包括属性删除、概念树提升、属性阈值控制、计数及其他聚集函数传播等。2．关联知识。它反映一个事件和其他事件之间依赖或关联的知识。如果两项或多项属性之间存在关联，那么其中一项的属性值就可以依据其他属性值进行预测。最为著名的关联规则发现方法是Apriori算法和FP—Growth算法。关联规则的发现可分为两步：第一步是迭代识别所有的频繁项目集，要求频繁项目集的支持率不低于用户设定的最低值；第二步是从频繁项目集中构造可信度不低于用户设定的最低值的规则。识别或发现所有频繁项目集是关联规则发现算法的核心，也是计算量最大的部分。3．分类知识。它反映同类事物共同性质的特征型知识和不同事物之间的差异型特征知识。分类方法有决策树、朴素贝叶斯、神经网络、遗传算法、粗糙集方法、模糊集方法、线性回归和K—Means划分等。其中最为典型的分类方法是决策树。它是从实例集中构造决策树，是一种有指导的学习方法。该方法先根据训练子集形成决策树，如果该树不能对所有对象给出正确的分类，那么选择一些例外加入到训练子集中，重复该过程一直到形成正确的决策集。最终结果是一棵树，其叶结点是类名，中间结点是带有分枝的屙性，该分枝对应该屙性的某一可能值。4．预测型知识。它根据时间序列型数据，由历史的和当前的数据去推测未来的数据，也可以认为是以时间为关键属性的关联知识。目前，时间序列预测方法有经典的统计方法、神经网络和机器学习等。1968年BoX和Jenkins提出了一套比较完善的时间序列建模理论和分析方法，这些经典的数学方法通过建立随机模型，进行时间序列的预测。由于大量的时间序列是非平稳的，其特征参数和数据分布随着时间的推移而发生变化。因此，仅仅通过对某段历史数据的训练，建立单一的神经网络预测模型，还无法完成准确的预测任务。为此，人们提出了基于统计学和基于精确性的再训练方法，当发现现存预测模型不再适用于当前数据时，对模型重新训练，获得新的权重参数，建立新的模型。5．偏差型知识。它是对差异和极端特例的描述，揭示事物偏离常规的异常现象，如标准类外的特例、数据聚类外的离群值等。所有这些知识都可以在不同的概念层次上被发现，并随着概念层次的提升，从微观到中观、到宏观，以满足不同用户不同层次决策的需要。三、数据挖掘流程数据挖掘是指一个完整的过程，该过程从大型数据库中挖掘先前未知的、有效的、可实用的信息，代写毕业论文并使用这些信息做出决策或丰富知识。数据挖掘的基本过程和主要步骤如下：过程中各步骤的大体内容如下：1．确定业务对象，清晰地定义出业务问题。认清数据挖掘的目的是数据挖掘的重要一步，挖掘的最后结构不可预测，但要探索的问题应该是有预见的，为了数据挖掘而挖掘则带有盲目性，是不会成功的。2．数据准备。(1)数据选择。搜索所有与业务对象有关的内部和外部数据信息，并从中选择出适用于数据挖掘应用的数据。(2)数据预处理。研究数据的质量，进行数据的集成、变换、归约、压缩等．为进一步的分析作准备，并确定将要进行的挖掘操作的类型。(3)数据转换。将数据转换成一个分析模型，这个分析模型是针对挖掘算法建立的，这是数据挖掘成功的关键。3．数据挖掘。对所得到的经过转换的数据进行挖掘。除了完善和选择合适的挖掘算法外，其余一切工作都能自动地完成。4．结果分析。解释并评估结果。其使用的分析方法一般应视挖掘操作而定，通常会用到可视化技术。5．知识同化。将分析所得到的知识集成到业务信息系统的组织结构中去。四、数据挖掘的应用数据挖掘技术从一开始就是面向应用的。目前在很多领域，数据挖掘都是一个很时髦的词，尤其是在如银行、电信、保险、交通、零售(如超级市场)等商业领域。1．市场营销。由于管理信息系统和P0S系统在商业尤其是零售业内的普遍使用，特别是条形码技术的使用，从而可以收集到大量关于用户购买情况的数据，并且数据量在不断激增。对市场营销来说，通过数据分析了解客户购物行为的一些特征，对提高竞争力及促进销售是大有帮助的。利用数据挖掘技术通过对用户数据的分析，可以得到关于顾客购买取向和兴趣的信息，从而为商业决策提供了可靠的依据。数据挖掘在营销业上的应用可分为两类：数据库营销(database markerting)和货篮分析(basket analysis)。数据库营销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。通过对已有的顾客数据的辱淅，可以将用户分为不同级别，级别越高，其购买的可能性就越大。货篮分析是分析市场销售数据以识别顾客的购买行为模式，例如：如果A商品被选购，那么B商品被购买的可能性为95％，从而帮助确定商店货架的布局排放以促销某些商品，并且对进货的选择和搭配上也更有目的性。这方面的系统有：Opportunity Ex-plorer，它可用于超市商品销售异常情况的因果分析等，另外IBM公司也开发了识别顾客购买行为模式的一些工具(IntdligentMiner和QUEST中的一部分)。2．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(如神经网络或统计回归技术)。代写硕士论文由于金融投资的风险很大，在进行投资决策时，更需要通过对各种投资方向的有关数据进行分析，以选择最佳的投资方向。无论是投资评估还是股票市场预测，都是对事物发展的一种预测，而且是建立在对数据的分析基础之上的。数据挖掘可以通过对已有数据的处理，找到数据对象之间的关系，然后利用学习得到的模式进行合理的预测。这方面的系统有Fidelity Stock Selector和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来辅助管理多达6亿美元的有价证券。3．欺诈甄别。银行或商业上经常发生行为，如恶性透支等，这些给银行和商业单位带来了巨大的损失。对这类行为进行预测可以减少损失。进行甄别主要是通过总结正常行为和行为之间的关系，得到行为的一些特性，这样当某项业务符合这些特征时，可以向决策人员提出警告。这方面应用非常成功的系统有：FALCON系统和FAIS系统。FALCON是HNC公司开发的信用卡欺诈估测系统，它已被相当数量的零售银行用于探测可疑的信用卡交易；FAIS则是一个用于识别与洗钱有关的金融交易的系统，它使用的是一般的政府数据表单。此外数据挖掘还可用于天文学上的遥远星体探测、基因工程的研究、web信息检索等。结束语随着数据库、人工智能、数理统计及计算机软硬件技术的发展，数据挖掘技术必能在更多的领域内取得更广泛的应用。参考文献：[1]闫建红《数据库系统概论》的教学改革与探索[J]．山西广播电视大学学报，2006，(15)：16—17．其他相关：数据挖掘研究现状及最新进展（CAJ格式）仅供参考，请自借鉴希望对您有帮助补充：如何撰写毕业论文本科专业（含本科段、独立本科段）自考生在各专业课程考试成绩合格后，都要进行毕业论文的撰写（工科类专业一般为毕业设计、医科类一般为临床实习）及其答辩考核。毕业论文的撰写及答辩考核是取得高等教育自学考试本科毕业文凭的重要环节之一，也是衡量自考毕业生是否达到全日制普通高校相同层次相同专业的学力水平的重要依据之一。但是，由于许多应考者缺少系统的课堂授课和平时训练，往往对毕业论文的独立写作感到压力很大，心中无数，难以下笔。因此，对本科专业自考生这一特定群体，就毕业论文的撰写进行必要指导，具有重要的意义。本文试就如何撰写毕业论文作简要论述，供参考。毕业论文是高等教育自学考试本科专业应考者完成本科阶段学业的最后一个环节，它是应考者的总结性独立作业，目的在于总结学习专业的成果，培养综合运用所学知识解决实际问题的能力。从文体而言，它也是对某一专业领域的现实问题或理论问题进行科学研究探索的具有一定意义的论说文。完成毕业论文的撰写可以分两个步骤，即选择课题和研究课题。首先是选择课题。选题是论文撰写成败的关键。因为，选题是毕业论文撰写的第一步，它实际上就是确定“写什么”的问题，亦即确定科学研究的方向。如果“写什么”不明确，“怎么写”就无从谈起。教育部自学考试办公室有关对毕业论文选题的途径和要求是“为鼓励理论与工作实践结合，应考者可结合本单位或本人从事的工作提出论文题目，报主考学校审查同意后确立。也可由主考学校公布论文题目，由应考者选择。毕业论文的总体要求应与普通全日制高等学校相一致，做到通过论文写作和答辩考核，检验应考者综合运用专业知识的能力”。但不管考生是自己任意选择课题，还是在主考院校公布的指定课题中选择课题，都要坚持选择有科学价值和现实意义的、切实可行的课题。选好课题是毕业论文成功的一半。第一、要坚持选择有科学价值和现实意义的课题。科学研究的目的是为了更好地认识世界、改造世界，以推动社会的不断进步和发展。因此，毕业论文的选题，必须紧密结合社会主义物质文明和精神文明建设的需要，以促进科学事业发展和解决现实存在问题作为出发点和落脚点。选题要符合科学研究的正确方向，要具有新颖性，有创新、有理论价值和现实的指导意义或推动作用，一项毫无意义的研究，即使花很大的精力，表达再完善，也将没有丝毫价值。具体地说，考生可从以下三个方面来选题。首先，要从现实的弊端中选题，学习了专业知识，不能仅停留在书本上和理论上，还要下一番功夫，理论联系实际，用已掌握的专业知识，去寻找和解决工作实践中急待解决的问题。其次，要从寻找科学研究的空白处和边缘领域中选题，科学研究还有许多没有被开垦的处女地，还有许多缺陷和空白，这些都需要填补。应考者应有独特的眼光和超前的意识去思索，去发现，去研究。最后，要从寻找前人研究的不足处和错误处选题，在前人已提出来的研究课题中，许多虽已有初步的研究成果，但随着社会的不断发展，还有待于丰富、完整和发展，这种补充性或纠正性的研究课题，也是有科学价值和现实指导意义的。第二、要根据自己的能力选择切实可行的课题。毕业论文的写作是一种创造性劳动，不但要有考生个人的见解和主张，同时还需要具备一定的客观条件。由于考生个人的主观、客观条件都是各不相同的，因此在选题时，还应结合自己的特长、兴趣及所具备的客观条件来选题。具体地说，考生可从以下三个方面来综合考虑。首先，要有充足的资料来源。“巧妇难为无米之炊”，在缺少资料的情况下，是很难写出高质量的论文的。选择一个具有丰富资料来源的课题，对课题深入研究与开展很有帮助。其次，要有浓厚的研究兴趣，选择自己感兴趣的课题，可以激发自己研究的热情，调动自己的主动性和积极性，能够以专心、细心、恒心和耐心的积极心态去完成。最后，要能结合发挥自己的业务专长，每个考生无论能力水平高低，工作岗位如何，都有自己的业务专长，选择那些能结合自己工作、发挥自己业务专长的课题，对顺利完成课题的研究大有益处。选好课题后，接下来的工作就是研究课题，研究课题一般程序是：搜集资料、研究资料，明确论点和选定材料，最后是执笔撰写、修改定稿。第一、研究课题的基础工作———搜集资料。考生可以从查阅图书馆、资料室的资料，做实地调查研究、实验与观察等三个方面来搜集资料。搜集资料越具体、细致越好，最好把想要搜集资料的文献目录、详细计划都列出来。首先，查阅资料时要熟悉、掌握图书分类法，要善于利用书目、索引，要熟练地使用其他工具书，如年鉴、文摘、表册、数字等。其次，做实地调查研究，调查研究能获得最真实可靠、最丰富的第一手资料，调查研究时要做到目的明确、对象明确、内容明确。调查的方法有：普遍调查、重点调查、典型调查、抽样调查。调查的方式有：开会、访问、问卷。最后，关于实验与观察。实验与观察是搜集科学资料数据、获得感性知识的基本途径，是形成、产生、发展和检验科学理论的实践基础，本方法在理工科、医类等专业研究中较为常用，运用本方法时要认真全面记录。第二、研究课题的重点工作———研究资料。考生要对所搜集到手的资料进行全面浏览，并对不同资料采用不同的阅读方法，如阅读、选读、研读。通读即对全文进行阅读，选读即对有用部分、有用内容进行阅读，研读即对与研究课题有关的内容进行全面、认真、细致、深入、反复的阅读。在研读过程中要积极思考。要以书或论文中的论点、论据、论证方法与研究方法来触发自己的思考，要眼、手、脑并用，发挥想象力，进行新的创造。在研究资料时，还要做好资料的记录。第三、研究课题的核心工作―――明确论点和选定材料。在研究资料的基础上，考生提出自己的观点和见解，根据选题，确立基本论点和分论点。提出自己的观点要突出新创见，创新是灵魂，不能只是重复前人或人云亦云。同时，还要防止贪大求全的倾向，生怕不完整，大段地复述已有的知识，那就体现不出自己研究的特色和成果了。根据已确立的基本论点和分论点选定材料，这些材料是自己在对所搜集的资料加以研究的基础上形成的。组织材料要注意掌握科学的思维方法，注意前后材料的逻辑关系和主次关系。第四、研究课题的关键工作―――执笔撰写。考生下笔时要对以下两个方面加以注意：拟定提纲和基本格式。拟定提纲包括题目、基本论点、内容纲要。内容纲要包括大项目即大段段旨、中项目即段旨、小项目即段中材料或小段段旨。拟定提纲有助于安排好全文的逻辑结构，构建论文的基本框架。基本格式：一般毕业论文由标题、摘要、正文、参考文献等4方面内容构成。标题要求直接、具体、醒目、简明扼要。摘要即摘出论文中的要点放在论文的正文之前，以方便读者阅读，所以要简洁、概括。正文是毕业论文的核心内容，包括绪论、本论、结论三大部分。绪论部分主要说明研究这一课题的理由、意义，要写得简洁。要明确、具体地提出所论述课题，有时要写些历史回顾和现状分析，本人将有哪些补充、纠正或发展，还要简单介绍论证方法。本论部分是论文的主体，即表达作者的研究成果，主要阐述自己的观点及其论据。这部分要以充分有力的材料阐述观点，要准确把握文章内容的层次、大小段落间的内在联系。篇幅较长的论文常用推论式（即由此论点到彼论点逐层展开、步步深入的写法）和分论式（即把从属于基本论点的几个分论点并列起来，一个个分别加以论述）两者结合的方法。结论部分是论文的归结收束部分，要写论证的结果，做到首尾一贯，同时要写对课题研究的展望，提及进一步探讨的问题或可能解决的途径等。参考文献即撰写论文过程中研读的一些文章或资料，要选择主要的列在文后。第五、研究课题的保障工作―――修改定稿。通过这一环节，可以看出写作意图是否表达清楚，基本论点和分论点是否准确、明确，材料用得是否恰当、有说服力，材料的安排与论证是否有逻辑效果，大小段落的结构是否完整、衔接自然，句子词语是否正确妥当，文章是否合乎规范。总之，撰写毕业论文是一种复杂的思维活动，对于缺乏写作经验的自考生来说，确有一定的难度。因此，考生要“学习学习再学习，实践实践再实践”，虚心向指导教师求教。

给师弟师妹们学习数据挖掘的一些建议看着刚进实验室的师弟师妹们的迷茫，虽然也与他们进行过一些零散的交谈，但是都不够系统。因此，根据自己的经历给出学习数据挖掘的一些建议，大家可以根据自身的情况，具体问题具体分析，作为参考。希望在上一届的基础上，走的更深，走的更远。一. 读研与数据挖掘基础首先介绍一下大家都比较关心的几个问题，包括我们组的研究方向是什么，论文相关问题，大数据与工作相关问题，上海户口问题几个方面。1. 我们组的研究方向是什么我们组大的研究方向是数据挖掘，论文的研究方向是推荐算法。要注意大的研究方向，论文的研究方向与工作方向的区别和联系。2. 论文相关问题读研究生免不了会思考一个问题，读研的意义是什么？我自己认为读研的最大意义是训练自己系统化的严谨的分析思维能力。在导师给定论文研究方向后，如何确立更细的研究方向，如何检索资料，如何阅读英文论文，如何提出自己的创新点，如何做实验，如何写论文，如何修改论文，如何投稿，如何退修，如果是国际会议，还要去做英文口头报告，与同行交流等，这些问题都是需要自己去思考的。3. 大数据与工作相关问题数据挖掘属于大数据专业吗？当然属于。现在大数据找工作相对还是比较理想的。关键是要学习哪些课程呢？以前给大家推荐了很多的书籍，但是效果却恰恰相反，因为实在太多了根本看不完，更不知阅读书籍的顺序，浅尝辄止，最后一本书也没有看完，研究生就结束了。（1）最低保障书籍无论将来做什么，熟练掌握一门编程语言，一个数据库，数据结构，算法都是必备的。《高性能MySQL》《数据结构与算法分析：Java语言描述》《算法》：（2）Python与机器学习《集体智慧编程》《社交网站的数据挖掘与分析》《数据挖掘：概念与技术》 Python官方文档： Scikit-Learn官方文档：（3）Java相关书籍《Java开发实战经典》《Java Web开发实战经典》《Java虚拟机规范》 Java SE： Java EE：（4）Hadoop与Spark书籍《大数据日知录：架构与算法》《Hadoop权威指南》《大数据Spark企业级实战》《Scala编程》 Hadoop官方网站： Spark官方网站： Scala官方网站：说明：认准目标，耐住性子，一步一步往前走。要把上面推荐的书籍硬着头皮读完，数据挖掘基本也就算是入门了。4. 上海户口问题上海户口属于积分制，如果想要在校期间就拿到，那么唯一的方式就是参数每年的研究生数据建模比赛，并且获奖。获奖比例还是很高的。其实，好好学习Python，买本数学建模的书籍看完，看几篇近些年来的获奖论文，比赛时硬着头皮钻研一道题目并且写好论文，基本上都可以获奖。二. 数据挖掘进阶数据挖掘涉及多个方向，但是通常从数学统计，数据库和数据仓库，机器学习三个方向来进行研究。当我想学习一个方向的时候，最希望做的事情就是让别人给我列出一个书单。因为我也会给你们列出一个书单，让你们慢慢研究吧。1. 数学统计（1）理论数学：复变函数，实变函数，泛函分析，拓扑学，积分变换，微分流形，常微分方程，偏微分方程等。（2）应用数学：离散数学（集合，逻辑，组合，代数，图论，数论），具体数学，张量分析，数值计算，矩阵论，逼近论，运筹学，凸优化，小波变换，时间序列分析等。（3）概率：概率论，测度论，随机过程等。（4）统计：统计学，多元统计，贝叶斯统计，统计模拟，非参数统计，参数统计等。2. 数据库和数据仓库《数据库系统概念》《数据库系统实现》《数据仓库》《分布式系统：概念与设计》3. 机器学习通信原理；数据挖掘；机器学习；统计学习；自然语言处理；信息检索；模式识别；人工智能；图形图像；机器视觉；语音识别；机器人学等。（这方面的经典书籍都可以看看，后面慢慢补充）4. 其它书籍（1）Linux（2）网络原理，编译原理，组成原理，（3）JVM（4）UML（5）软件工程（6）设计模式（7）云计算与Docker（8）并行计算（9）需求分析三. 学习与方法 作为一名软件工程师，需要熟练掌握的工具，如下所示：（1）博客除了学习之外，更要思考和总结，把还没有忘却的记忆缓存序列化成为文字，记录在博客中。（2）语言大数据常用的语言包括Java，Scala，Python。如果一定要选择精通一门语言，自己选择Scala，同时深度学习JVM。（3）开发工具自己选择IntelliJ IDEA用于Java和Scala的开发，Eclipse用于Python的开发。（4）GitHub每天都要坚持编程，主动参与开源项目。（5）Linux工作常用的是Ubuntu LTS。由于时间原因，上面总结的还比较粗糙，算是第一个版本吧，后面还会继续深度总结和完善。

一、 开题报告的含义与作用 开题报告，就是当课题方向确定之后，课题负责人在调查研究的基础上撰写的报请上级批准的选题计划。它主要说明这个课题应该进行研究，自己有条件进行研究以及准备如何开展研究等问题，也可以说是对课题的论证和设计。开题报告是提高选题质量和水平的重要环节。研究方案，就是课题确定之后，研究人员在正式开展研之前制订的整个课题研究的工作计划，它初步规定了课题研究各方面的具体内容和步骤。研究方案对整个研究工作的顺利开展起着关键的作用，尤其是对于我们科研经验较少的人来讲，一个好的方案，可以使我们避免无从下手，或者进行一段时间后不知道下一步干什么的情况，保证整个研究工作有条不紊地进行。可以说，研究方案水平的高低，是一个课题质量与水平的重要反映。二、 写好研究方案应做的基础性工作 写好研究方案一方面要了解它们的基本结构与写法，但“汝果欲学诗，功夫在诗外”，写好开题报告和研究方案重要还是要做好很多基础性工作。首先，我们要了解别人在这一领域研究的基本情况，研究工作最根本的特点就是要有创造性，熟悉了别人在这方面的研究情况，我们才不会在别人已经研究很多、很成熟的情况下，重复别人走过的路，而会站在别人研究的基础上，从事更高层次、更有价值的东西去研究；其次，我们要掌握与我们课题相关的基础理论知识，理论基础扎实，研究工作才能有一个坚实的基础，否则，没有理论基础，你就很难研究深入进去，很难有真正的创造。因此，我们进行科学研究，一定要多方面地收集资料，要加强理论学习，这样我们写报告和方案的时候，才能更有把握一些，制定出的报告和方案才能更科学、更完善。 三、课题研究方案的结构与写法 课题研究方案主要包括以下几个方面： （一）课题名称 课题名称就是课题的名字。这看起来是个小问题，但实际上很多人写课题名称时，往往写的不准确、不恰当，从而影响整个课题的形象与质量。这就是平常人们所说的“只会生孩子，不会起名字”。那么，如何给课题起名称呢？名称要准确、规范。 准确就是课题的名称要把课题研究的问题是什么，研究的对象是什么交待清楚，比如我们现在有一个课题名称叫“佛山市教育现代化进程研究”，这里面研究对象就是佛山市，研究的问题就是教育现代化问题。有时候还要把研究方法写出来，比如鸿业小学的“小学生心理健康教育实验研究”，这里面研究的对象是小学生，而不是中学生或者大学生，研究的问题的心理健康教育，研究的主要方法是实验研究，这就说的很清楚，别人一看就知道这个课题是研究什么。而有些课题名称则起的不是很准确，比如，“学科教学中德育渗透的研究”这个名称，就没有把研究的对象、问题说清楚，你是中学生或者说是小学生、大学生，是所有的学科或者是单指语文、数学等。再比如，“集中识字 口语突破”这个名称，我想，别人只看题目，就无法看出研究的是什么问题，好象是语文，又好象是英语，是中学或者是小学，是小学高年级或者是小学低年级更没办法看出来。后来我看了一下内容，知道是小学英语教学方面研究，我想能不能改为“集中识字 口语突破”小学英语教学模式研究。总之，课题的名称一定要和研究的内容相一致，不能太大，也不能太小，要准确地把你研究的对象、问题概括出来。 规范就是所用的词语、句型要规范、科学，似是而非的词不能用，口号式、结论式的句型不要用。因为我们是在进行科学研究，要用科学的、规范的语言去表述我们的思想和观点。这里有一个课题名称叫“培养学生自主学习能力，提高课堂教学效率”，这个题目如果是一篇经验性论文，或者是一个研究报告，我觉得不错，但作为课题的名称，我认为不是很好，因为课题就是我们要解决的问题，这个问题正在探讨，正开始研究，不能有结论性的口气。第二，名称要简洁，不能太长。不管是论文或者课题，名称都不能太长，能不要的字就尽量不要，一般不要超过20个字。这次各个学校课题申报表中，我看名称都比较简洁，我就不再多说了。 （二） 课题研究的目的、意义 研究的目的、意义也就是为什么要研究、研究它有什么价值。这一般可以先从现实需要方面去论述，指出现实当中存在这个问题，需要去研究，去解决，本课题的研究有什么实际作用，然后，再写课题的理论和学术价值。这些都要写得具体一点，有针对性一点，不能漫无边际地空喊口号。不要都写成是坚持党教育方针、实施素质教育、提高教育教学质量等一般性的口号。主要内容包括：⑴ 研究的有关背景(课题的提出)： 即根据什么、受什么启发而搞这项研究。 ⑵ 通过分析本地（校） 的教育教学实际，指出为什么要研究该课题，研究的价值，要解决的问题。 有的也写问题提出背景的，比如苏州工业园区星海学校承担的江苏省教学研究课题《生活化语文教学研究》 实施方案 的“课题的提出”是这样写的： 二十世纪九十年代末，在中国的教育界引发了一场关于语文教育问题的大讨论。无论是语文界的教育专家，还是语文教育工作者，甚至众多的学生家长，都对目前语文教育的现状提出了各自的看法，并表示了极大的忧虑。究其问题的根本，在于语文教育只盯在几本教材上，远离了生活的源泉，以至于越来越深地陷入了“死水”中，教师教得死，考试考得死，学生学得死。 从大量的现实和有关的调查中反映出这样一个现实：尽管经过许多年语文课堂上的学习，但学生却积累浅薄，阅读面狭窄；写文章时言之无物，常感到没有生活；学得很苦却收获很少，对语文课感兴趣的同学越来越少，厌学情绪较浓。究其原因，我们不难发现在教学中常有这样的课堂：学生有思维，但无智慧；有行动，但无热情。因为老师没有把生活中鲜活的事实引入课堂。表面上看，生活事实不是没有出现在教材、课堂或作业中，遗憾的是，这种生活事实仅仅是以例证的角色出现的。当教师为了说明某个观点、证明某种结论、巩固某一记忆时，事实才临时被拉进了课堂，而此时此刻的生活事实，已经不是那种能给人热情、冲动、直觉、遐想的事实，它是被人制作、化妆过的一个道具或角色。老师讲得很辛苦，学生却丝毫没有感触，因为这不是他有体会、有想法、有感受的事实，他是被动的、勉强的理解事实，而要让他再写出这种生活来就更是难上加难了。所以我们的课题“生活化语文教学研究”就是针对当前语文教学为了教而教，远离生活远离学生兴趣的现状提出来的。应该讲这是一个很有现实意义的，也是非常值得研究的课题。 面对语文教学的这种现状，我们认为，语文学科作为多门学科的基础学科，要做到真正实施素质教育的一个重要突破点，就是要变“应试语文”、“课堂语文”为“生活语文”。我们希望通过多渠道的研究，能寻找到一条突破课堂教学封闭模式的新道路，扩大学语文和用语文的时空界限，使学生利用课堂上的“知”，到生活中去广泛的运用，在实际运用中提高听说读写能力。要让学生对语文学习产生足够的兴趣，由被动学习变为主动学习，由狭窄的课堂教学变为融入生活的生活化教学。 我们要通过课题的研究使师生自然摆脱语文教学的形式主义和繁琐哲学。在教与学中自觉地意识到：不熟读背诵课文，经典语言材料就吸收不了；不扩大阅读，就不可能扩大知识面，丰富营养，提高眼力；不到生活的源头活水中去学语文，不为生活而学语文，语文就失去了生命力；没有丰富的生活体验、直接的和间接的阅读，阅读能力就不可能有实质的提高，写作就会无病呻吟，搞文字游戏，抒虚情假意。因此，要使师生共同清醒地意识到要改变单一的语文课堂教学模式，开展丰富多彩的语文活动，把语文教学和生活紧密结合起来，是提高学生语文学习兴趣，提高语文教学效率的有效途径。 当然，语文教学要改革、要创新，首先应是它的施教者——教师的素质要提高、观念要更新。我校作为中新合作开发的工业园区内的第一所九年一贯制学校，有着得天独厚的优势。学校的每一位教师都是经严格考核选拔出来的，他们既有丰富的教学经验，又有着较新的教学理念，愿意尝试，敢于创新。新的学校，新的活力，需要新的教学思想来体现其强大的生命力，同时众多来自各所学校的教师聚集在一起，也需要有新的教学研究所追求的目标来将他们统一到一起，开始谱写崭新的篇章。因此，新的学校没有旧体制遗留下来的固定模式的限制，没有参差不齐的教师队伍的制约，更适合开展本课题的研究。 语文学科是基础学科的基础，从社会的要求、学科的要求、学校的要求、师生的要求几方面来看，我校确定的研究课题是体现社会需求的、符合教学规律的，也是非常有现实意义的、可行的课题，它的研究必将使学生获得最大的利益。 （三） 本课题国内外研究的历史和现状（文献综述）。 规范些应该有，如果是小课题可以省略。一般包括：掌握其研究的广度、深度、已取得的成果；寻找有待进一步研究的问题，从而确定本课题研究的平台(起点)、研究的特色或突破点。 参考总课题报告。 （四）课题研究的指导思想指导思想就是在宏观上应坚持什么方向，符合什么要求等，这个方向或要求可以是哲学、政治理论，也可以是政府的教育发展规划，也可以是有关研究问题的指导性意见等。对于范围比较大，时间又很长的课题来讲，大家在总的方面，有了一个比较明确的指导思想，就可以避免出现理论研究中的一些方向性错误。这里，我给大家介绍一下何老师在《佛山市教育现代化进程》研究方案里写的课题指导思想里的一段话：“这一课题研究要依据党中央和国家要求，依据广东省委省政府的决定，依据佛山市委市政府的决定，结合国情、市情和佛山市教育改革与发展的实际，……力求揭示佛山市教育现代化进程的规律及表现形式，为佛山市教育现代化实践服务”。另外，还有一份供大家参考一下，广东省教育科研“九五”规划重点课题《学科教学与素质教育》研究和实验方案里面，课题指导思想这样写：“坚持以马克思主义、毛泽东思想和邓小平理论为指导，从我国经济领域实现“两个转变”和我省2010年基本实现现代化对基础教育的要求出发，针对在中小学学科教学中实施素质教育的有关理论和实践问题，开展全方位的改革实验和理论研究，有效指导广大中小学教师在学科教学中深入教学改革，全面贯彻教育方针，全面提高教育质量，从而推进我省基础教育事业向前发展，为把广东建成教育强省作出贡献 ”。 （五） 课题研究的目标 课题研究的目标也就是课题最后要达到的具体目的,要解决哪些具体问题，也就是本课题研究要达到的预定目标：即本课题研究的目标定位，确定目标时要紧扣课题,用词要准确、精练、明了。相对于目的和指导思想而言,研究目标是比较具体的，不能笼统地讲，必须清楚地写出来。只有目标明确而具体，才能知道工作的具体方向是什么，才知道研究的重点是什么，思路就不会被各种因素所干扰。常见存在问题是：不写研究目标；目标扣题不紧；目标用词不准确； 目标定得过高, 对预定的目标没有进行研究或无法进行研究。 下面是《学科教学与素质教育》研究实验方案所写的课题研究目标： 1、 通过实验研究，总结出中小学各学科实施素质教育的特点和规律； 2、 提出在中小学学科教学中实施素质教育的意见； 3、 制定中小学各学科教育中实施素质教育的目标和评价方案； 4、 初步形成素质教育机制下的中小学学科教学基本理论； 5、 全面提高实验学校学生的素质，促进实验学校教育质量的大面积提高； 6、 促进实验学校教师素质的提高，造就高水平的科研队伍。 确定课题研究目标时，一方面要考虑课题本身的要求，另一方面要考虑课题组实际的工作条件与工作水平。 （六）课题研究的基本内容 我们有了课题的研究目标，就要根据目标来确定我们这个课题具体要研究的内容，相对研究目标来说，研究内容要更具体、明确。并且一个目标可能要通过几方面的研究内容来实现，他们不一定是一一对应的关系。大家在确定研究内容的时候，往往考虑的不是很具体，写出来的研究内容特别笼统、模糊，把研究的目的、意义当作研究内容，这对我们整个课题研究十分不利。因此，我们要学会把课题进行分解，一点一点地去做。 基本内容一般包括：⑴对课题名称的界说。应尽可能明确三点：研究的对象、研究的问题、研究的方法。⑵本课题研究有关的理论、名词、术语、概念的界说。 如《研究性学习与中学生创造性人格培养的研究》，应先界定什么是研究性学习，什么是人格，什么是性格，性格形成的有关理论，性格与人格的区别和联系，什么是创造性人格，研究性学习与中学生创造性人格的培养有何关系等。 研究内容的确定一是根据研究目标来确定；二是从现状研究、归因研究、应用（方法）研究或对策研究几方面来确定。 现状研究是基础。 归因研究是为了寻找解决问题的突破口， 应用（方法）研究或对策研究是研究的重点。 如课题:《小学生心理健康教育模式的研究》，其拟定的研究内容和重点为：⑴ 目前小学生心理健康的现状。⑵小学生常见心理问题及其分类。 ⑶小学生常见心理问题形成的原因分析。⑷ 研究我校学生心理健康教育机制的建立。 ⑸ 构建小学生心理健康教育的模式及操作方法。其中第(5)是本课题的研究重点。 这里再给大家举一个例子：广东有个课题《小学语文活动课研究和实验》的研究方案指出，本课题研究的中心是，如何科学有序、切实有效的开展小学语文活动课。具体内容包括下列三个方面：1、 根据初中各年级学生的情况和语文教学要求，对初中各年级语文活动课对学生认知领域、情感领域和动作技能领域素质的发展进行详细的目标规定，从而建立初中语文活动类课程的目标体系。2、 根据小学各年级语文活动课目标和语文学科的特点，安排小学各年级语文活动课的内容，内容的安排力求充实、精当、有序，并初步形成一个相对完整的活动课内容体系。3、 根据小学各年级语文活动课目标内容和初中各年级学生的心理特点，探索初中语文活动类课程的学习活动方式，确定活动类课程的教学时间、空间及程序，并在此基础上形成多种切实可行的可操作的语文活动教学模式。 （七）课题研究的方法 1、本课题研究是否要设定子课题。 各子课题既要有一定的相对独立性，又要形成课题系统。作为省、市级课题，最好设定子课题。形成全校的课题研究系统。 2、具体的研究方法可从下面选定： 观察法、调查法、实验法、经验总结法、 个案法、比较研究法、文献资料法等。 如要研究学生实践能力的现状必定离不开调查法； 要研究如何优化小学生个性宜采用实验法；要研究如何对青年教师进行培养可采用经验总结法；要研究问题家庭学生的教育对策可采用个案法等等。 3、确定研究方法时要叙述清楚“做些什么” 和“怎样做” 。如要用调查法，则要讲清调查的目的、任务、对象、范围、调查方法、问卷的设计或来源等。最好能把调查方案附上。 4、提倡使用综合的研究方法。 一个大的课题往往需要多种方法，小的课题可能主要是一种方法，但也要利用其它方法。我们在应用各种方法时，一定要严格按照方法的要求，不能不三不四，凭经验、常识去做。比如，我们要通过调查了解情况，我们如何制订调查表，如何进行分析，不是随随便便发张表，搞一些百分数、平均数就行了。突出介绍行动研究法。 （八）课题研究的步骤 课题研究的步骤，也就是课题研究在时间和顺序上的安排。研究的步骤要充分考虑研究内容的相互关系和难易程度，一般情况下，都是从基础问题开始，分阶段进行，每个阶段从什么时间开始，至什么时间结束都要有规定。课题研究的主要步骤和时间安排包括：整个研究拟分为哪几个阶段；各阶段的起止时间；各阶段要完成的研究目标、任务；各阶段的主要研究步骤；本学期研究工作的日程安排等。 举例：“适应素质教育的学校德育工作”分课题“爱国主义教育”（初中段）研究报告 第一阶段：研究准备阶段（——） 1、组建研究队伍。成立校长张胜利为组长，吴大伟副校长为副组长，曾成彬、刘晓华、阳虹、胡艳为主研人员。团队会干部、初中班主任（中队辅导员）及初中各备课组长为参研人员的研究小组，研究人员在初中教师中具有广泛的代表性。 2、确定研究对象：从研究的实效性出发，既注意中学教育的连续性又兼顾高、初中教育的阶段性特点，与分课题组的兄弟学校协商后，我们选择了初中三个年级为我们的研究对象，即我们主要进行初中阶段爱国主义教育的研究。 3、选择实验班：综合各种因素考虑，选择初2001级1班（先进班集体）和之班为研究实验班（班主任均为主研人员）。 4、前测、分析和调研。在总课题组指导下，结合我校实际制定出“西北中学学生思想道德状况调查表”并侧重在初中进行问卷调查。对问卷进行认真统计分析的基础上，形成了对我校初中学生思想道德状况的宏观认识，从而增强了研究的针对性，对过去我校进行爱国主义教育的标高、教育内容、教育方法、途径、手段等方面全面而深刻地剖析，既总结了成功之处，又找出了研究的主攻方向。 5、查阅相关资料，撰写课题《研究方案》。第二阶段：构建目标体系，设计内容，选择实施方法和途径（一） 1、构建一级目标： 根据《爱国主义教育实施纲要》精神，将“爱国主义教育”分为“国家意识”、“国情乡情校情”、“民族意识”、“集体观念”、“历史文化”、“壮丽山河”六个方面的分项目标。 2、构建二级目标： 为实施一级目标，根据初中生身心发展规律特点和认知规律，构建出六个方面的一级目标在各年级段应完成的年段教育目标。 3、设计教育内容： 围绕教育目标，结合各学科教学内容体系及学校德育工作的整体规划等设计出实现二级目标的教育内容。 4、选择教育方法、途径： 本着科学、实效原则，继承传统和开拓创新相结合，围绕目标和教育内容分别选择出多种不同的方法、途径。第三阶段：研究方案实施阶段： （——） 将构建的教育目标，设计的教育内容，按选择的途径和方法分别在初中各年段实施，在实施过程中作好观察、记录、分析，收集反馈信息。第四阶段：总结提高阶段 1、针对实施阶段的情况，整调、完善目标体系、教育内容、途径和方法。 2、将前四个阶段研究中的现象、事实、数据、经验教训等进行定量和定性分析，升华为理性认识。 3、撰写论文、个案分析、研究报告、实验报告、工作报告等。 （九）课题研究的成果形式 本课题研究拟取得什么形式的阶段研究成果和终结研究成果。形式有很多，如调查报告、实验报告、研究报告、论文、经验总结、调查量表、测试量表、 微机软件、教学设计、录像带等，其中调查报告、研究报告、论文是课题研究成果最主要的表现形式。 课题不同，研究成果的内容、形式也不一样，但不管形式是什么，课题研究必须有成果，否则，就是这个课题就没有完成。 （十）课题研究的组织机构和人员分工 在方案中，要写出课题组长、副组长、课题组成员以及分工。课题组组长就是本课题的负责人。一个课题组应该包括三方面的人，一是有权之士，二是有识之士，三是有志之士。有权了课题就可以得到更多的支持，有识了课题质量、水平就会更高，有志了可以不怕辛苦，踏踏实实踏实实去干。课题组的分工必须是要分得明确合理，争取让每个人了解自己工作和责任，不能吃大锅饭。但是在分工的基础上，也要注意全体人员的合作，大家共同研究，共同商讨，克服研究过程中的各种困难和问题。 （十一）其他有关问题或保障机制 如课题组活动时间； 学习什么有关理论和知识，如何学习，要进行或参加哪些培训； 如何保证研究工作的正常进行； 课题经费的来源和筹集； 如何争取有关领导的支持和专家的指导； 如何与校外同行交流等。 四、注意三点： 1、要学会搜集和获取信息。在百度上，打入“研究方案”四字，搜集到10500篇相关内容。 2、要多学习，多借鉴。 3、创新。处处留心皆学问（积累）集思广益开眼界（学习与借鉴）登高望远多创意（创新）关于我们－－联系我们－－法律申明－－自助友情链接－－所有链接－－网站地图 编号：陕ICP备09003963 Copyright © 1999-2005 All rights reserved.

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.