应用开发的研究和探索论文

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.

浅谈人才测评技术的应用和研究论文

人，是具有价值观、思维和能力差异性的，不同的人思维方式都不一样，其行为结果与其生长环境、教育背景、心理活动等深层次的个体因素具有密切的因果关系。人才测评技术正是根据对这种差异性和因果关系的研究和实践，通过对个体观念、思维、主张、个性等进行量化评价，预测其差异性将导致人在组织中可能做出的行为及产生的效果。

1关于人才测评技术

人才测评技术的定义

人才测评技术又称素质测量，是对人的心理进行测量并将测量结果应用于组织人事决策的技术和方法的统称。在现代组织管理中，人才测评技术的应用主要是针对特定的组织人事管理任务(包括人才招募、人才选拔、人事配置、人才开发、人才使用、绩效考核、职业规划和发展激励等),采取经验判断、数值计量、素质映射等测评方法，对组织中个体的特征和能力进行描述，并以符合或数字等形式分级和判断的过程，从而为组织人事决策提供科学数据和依据。

人才素质的理论基础

与数学定律和公式一样，任何的管理方法论都具有一定的假设体系，人才测评技术的开发和应用正是基于对人才素质假设理论基础之上的。

(1)素质差异理论。对于个体素质存在差异这一理论早已被古今中外的管理者所普遍认知。素质差异理论指出由于遗传基因、外界环境等因素交互影响着个体的成长过程，使得他们在形体、气质、心理特征等方面显示出或迥异或细微的差别。正是由于个体在素质上存在差异，因此不同的个体对职业和岗位的胜任能力出现差异，这也赋予了人才测评技术在研究和开发上的现实意义。

(2)行为起因理论。行为起因理论为个体做出某种具体行为的原因列出了明确的公式，即B=f(P,E)

(3)人职匹配理论。人职匹配理论的主要研究对象是个性素质与职业性质之间的关联性。其基本观点是：出于社会分工的不同，每一种职业都有其具体的任职要求、职责特点、工作环境、操作方式等，对于不同的任职人来说，只有那些具备相应工作知识、技术、性情和心理素质的人才能有效地完成工作任务并有良好的绩效表现，而不具备以上心理素质和能力要求的，则难于胜任该职业。

(4)素质可知理论。素质可知论认为个体的素质并非神秘或高深莫测的，相反地，通过一定的工具和手段能够进行精准的测量和评价。早在中国古代，孔丘的“观由、视以、察安”;周文王的“六征八观”;诸葛亮的“识人七观”等都是对此最好的诠释。在近代西方管理学界、戴尔·卡耐基(DaleCarnegie)的“人性的优点”;海伦·帕尔默(HelenPalm-er)的“九型人格”等也是对素质可知理论的进一步升华。素质可知论为人才测评技术开发和应用在可行性方面提供了理论基础。

不断追求人与职的高度匹配并持续提高组织的工作绩效是组织人力资源管理的终极目标。但随着外部政策与环境的不断变化，组织的战略目标和职位职责也在不断调整，因此，在现代的组织人力资源管理实践中，人才测评技术不是静态的，而应该是贯穿组织发展的动态工具。

2针对组织的人才测评技术应用

针对不同性质组织的人才测评适用性

应社会进步和发展的需要，社会分工逐步产生并日趋稳定，农林牧副渔等各行各业经历了漫长的发展都逐步形成了具有各自鲜明特点的行业惯例和规范，这些惯例和规范有具体地体现在对从业人员知个性特征、识技能、综合素质、职业倾向、发展动机等各方面的限制和要求。

因此，针对不同行业的从业者而言，人才测评在测评内容、考核指标、实施方法上都需要进行具体问题具体分析，在人才测评的设计上应更有针对性地反映出该行业的特点。

针对不同规模组织的人才测评适用性

对于规模较小的组织，由于其结构简单、成员少，人事管理职能往往不健全，对于这类组织的一些基础性人事工作可以通过人才测评技术来实现，例如应用测评技术来决策人员录用、职责配置、岗位晋升等，对于小规模组织来说，通常不考虑进行组织或团队层面的系统测评盘点。

对于规模较大的组织，其员工数量庞大，组织的人力资源管理比较系统且职能健全，人才测评技术更多的应用在对组织层面和团队层面的人才素质系统盘点，提供人事决策的辅助信息。

3人才测评技术在组织中应用

人才测评的常见模式

在现代组织人力资源管理中常见的人才测评技术主要有简历评估、现场问答法、心理测试、测评中心、情境模拟、角色扮演测验等等。

(1)简历评估在人事招聘中最为常用，它也是一种比较经济和快捷的测评技术。主要是以人才简历为载体，通过搜集和比选候选人的关键数据和信息(包括基础信息、学习经历、工作经验、行为描述等),对其的岗位胜任能力进行分析和判断。

(2)现场问答法是人才甄别中最原始的方法，主要是通过评价者对于候选人的表达、形体、反应、逻辑等的现场观察，凭借自己的主观经验进行判断，因此具有比较大的主观性。现在越来越多的'通过结构化面试、文件筐等手段来弥补这一主观性的缺陷。

(3)心理测试也叫智力(能力)测验，是人才测评的狭义定义。主要是指应用现代科学的测评手段，借助数字、文字、图案、表格等载体对被测者的能力和素质及潜在行为进行量化衡量和定性评价。心理测试主要包括标准测验和投射测验等两大类。

人才测评的实施程序

人才测评是一项严谨和系统的工作，需要严格按照一定的程序进行开展以保证其实施效果。

人才测评的功能应用

人才测评技术在组织人力资源管理中的应用范围很广，对于组织管理者来说，应该密切关注测评技术的前沿理论和实践发展，同时，结合本组织管理实际，合理设置人才测评的关节点，使之能够切实有效地为组织人力资源管理服务，为组织战略目标服务。

(1)人才招聘：在现代商业竞争中，组织间的竞争态势从广度与深度均有巨大发展，职业对人的心理和素质要求越来越高。组织竞争优胜的第一步人才优胜，传统的单凭管理者经验和喜好来选拔人才的方法无疑具有很大的风险性，人才测评技术在选人的科学性、效率性具有优越性。

(2)人员配置：为人才合理配置提供可靠信息与依据是人才测评技术在人员配置方面的主要功能。只有做到在组织中每位成员都能找到自己的准确定位和适合自身能力的职位，使得每个职位都有最合适的人来承担相应的职责，才能有效提高组织的工作效率，顺利实现组织目标。

(3)人才开发：人是具有能动性的生产因素，人的大部分能力和素质可以通过教育、训练和工作实践不断提高。在现代的组织管理中，对员工培训教育越来越受到重视，运用人才测评技术可以快速地甄别出员工个体和团队的能力短板和素质缺陷，在此基础上进行培训方案规划，能做到事半功倍。

(4)职业发展：离开了个体，组织就无从谈其生存与发展，另一方面，与组织背道而驰的个体也是注定无法长久发展，因此做好人才的职业规划是组织人力资源管理的关键。通过人才测评技术分析个体与组织价值观、组织文化的配适度，并有针对性、有步骤地进行组织凝聚力的捏合，通过人的核心竞争力打造组织的核心竞争力。

4关于人事测评技术的展望

毋庸置疑，在现代组织人力资源管理中人才素质测评技术已经被广泛应用并发挥着巨大的作用。在近百年的理论研究和实践探索中，人才测评技术无论实在基础理论研究上，还是具体测量指标和考核工具的开发和应用上均取得了长足发展，但是需要关注的是，现代人事测评技术起源于西方经济管理学界，并在西方工业社会中得到长期实践和应用且初步形成固化模式后才逐步传入我国，并迅速地复制和应用起来，对此我们应该摒弃“拿来主义”的弊端，针对我国经济和社会发展的实际情况，结合各行业各组织的发展需要，系统地开展研究和改良，相信随着我国经济的发达，企业管理水平不断提升，本土化的人才测评技术将更好的服务于我国的各类组织。

参考文献

[1]董青卿，李超志。基于胜任特征的人才测评综述[J].才智，2011(08).

[2]白静。浅议员工胜任素质测评[J].北京广播电视大学学报，2005(03).

[3]许欣。人才测评及其在人力资源管理中的应用[J].职业圈，2007(21).

[4]寇家伦。人才测评教程[M].中国发展出版社，2009.

软件开发的毕业论文主要写的是开发软件的整个过程。可行性分析，需求分析，总体设计，详细设计，编码，文档，测试等都要写的，主要写的还是前五项。不过文档也很重要，文档也是验证是不是一个全面的完整的，好的软件开发的标准之一，不可忽略。选题方法1、同步选题法。要顺应科学技术发展的趋势，要和科技发展的主流相同步。要注意层次性、相关性、可采性和前沿性，以适应当前科学技术发展的主流。2、阶段分析法。确定学科所处的发展阶段，然后依据学科的成熟情况来选题。统计表明，一门学科的发展．大体上是呈“s”型，即经过一个时期酝酿之后，进入指数增长阶段，然后按负数下降。