数据挖掘技术在税务系统中的深度应用
数据挖掘技术在税务系统中的深度应用
数据挖掘技术在税务系统中的深度应用
随着计算机技术的发展和数据挖掘应用的逐渐成熟，数据挖掘技术引起了越来越多的行业的重视。在国外，政府应用数据挖掘技术发现欺诈行为已经有了30多年的历史，如今，中国的各类政府机关在信息化的进程中也都不约而同的将数据挖掘应用提到了议事日程上来。税务征管需要以更新、更便捷、更有效的方法，对大量的征管数据进行分析、提取、挖掘其隐藏信息数据中的潜能。本文着重介绍了通过数据挖掘技术如何实现纳税评估选案，从而降低征管成本，提高管理效果。
一、税务征管发展基本状况
我国和许多起他国家一样每年都会因为纳税人的偷漏税问题而损失大量的财政收入，有关税务部门一直以来都致力于解决这方面的问题。但是在没有引进计算机工具和数据挖掘工具技术之前，这方面的工作在很大程度上，是依赖专业的人员根据以往的工作经验和某些直觉上的判断来圈定那些不法纳税人的特征，虽然这在初期可能会有很大的帮助，但是随着税务体制的改革，经济的发展，自然而然的引起的税源的增加，税种的增加，这时，政府的税务管理部门在使用以往总结的凭经验和直觉判断的方法，去区分判断那些违法的纳税人，势必会导致产生以下问题：征管人员的增
长期以来，税收工作中数据利用比较常见的形式有：报表浏览、简单查询、复杂查询、税源分析、税负分析、收入预测、过程监控等，多数专家认为，目前税务数据应用的一般特征是基于汇总、分类、简单计算基础之上的原始税收数据的“复制式”展现和对税收现象的“陈列式”描述。
随着经济、社会的发展，税收数据的一般利用已经不能满足税收信息化深化和税收管理现代化的内在需求，为了加强税收征管、规范税收秩序，国务院于1994年开始实施“金税工程”。“金税工程”初期以“增值税监管”为主要目标；二期时，内容已拓宽为增值税防伪税控开票系统、防伪税控认证系统、增值税计算机交叉稽核系统、发票协查信息管理系统的四个系统；到了三期，其目标已经成为：在二期基础上，建立七个子系统(管理子系统、征收子系统、稽查子系统、处罚子系统、执行子系统、救济子系统、监控子系统)，35个模块。依据美国学者Richard．L-Nolan的理论(对于任何行业，信息化大体要经历初始、蔓延、控制、集成、数据管理和成熟这样几个发展阶段，这是信息化发展的般规律。)和Mische的补充(他认为集成和数据管理是密不可分的，因此信息化发展的必然路径是起步、增长、成熟和更新四个阶段)，目前，税务信息化的发展阶段已开始向成熟阶段过渡。
于是税收数据的深度利用便提上日程。我们可以从税收管理战略和税收政策分析两方面来看这种需求的提出。
从税务管理战略来看，在纳税前如何综合评价简化管理制度(法律)及照章纳税宣传的相对效果；在纳税中如何核算税收结构和管理程度的实际资源成本(管理、照章纳税、效率、逃税)，以及纳税后对税收差距的衡量(包括潜在税收与申报税收的差距、申报税收与实收税收的差距、实收税收与送达国库税收的差距)，都涉及到税收数据的深度利用问题。
从税收政策分析的角度来看，税收经济的和谐发展度量、税制改革方案分析、税收减免和优惠的成本和政策收益、税收政策的经济影响等等也涉及到税收数据的深度利用和挖掘问题。
这些问题都从以下两方面引发了我们对税务数据深度利用的理解和思考：一方面提出了我们需要全面检视拥有的税务数据信息的需求。在各国税务数据信息深度利用的经验当中，提出过一些全面检视的标准，例如按照税基到税收收入的实现途径，可以检视：税基的规模，包括真实税基和潜在税基；税收管理资源使用方向的详细分类；管理资源使用的效用；税收管理的效果，例如收到税款的多少，处理案件的数量等。
另一方面，更为关键的是，提出了如何科学利用、深度利用的问题。总结以上两方面，我们认为税收数据的深度利
税务数据安全管理的实践与思考
税务数据安全管理的实践与思考 云计算、大数据、移动互联网、社交是当前世界信息化发展的四大热词。而其中对于税务机关密切关联的是大数据，大数据位于这四个关键词之首。进入大数据时代后，税务机关以风险管理为导向的管理模式，也需要进行超大规模数据的保存、加工、发布，乃至达到基于数据的风险管理的税源管理方式。在这个过程中，如何保证数据安全，确保类似“棱镜门事件”的不再发生，成为地税部门关注的焦点。 一、信息化发展对税务系统数据安全管理的新要求 从国外来看，各税务机关对信息安全和数据保护十分重视，设立了专门的机构来管理。如美国国内收入局设立有信息保护和数据安全管理中心，负责防范数据丢失和泄露。从我国税务系统管理模式和信息化建设发展历程来看，正在逐步进入大数据时代，税务行业的需求会发生两方面变化。一是税务系统需要分析所有数据，其中包括结构化和非结构化的、内部和外部的数据，税务系统需要了解数据的来龙去脉，以便建立数字资产；二是税务系统会采取更加全面的方法取代特定任务的完成，如恶意的软件拦截等，这是一种风险和法规与安全管理系统间的互动，进而提高平台和系统的动态性及情景识别能力。 第一，数据可视化变得越来越重要。领导进行决策不再依靠单一来源事件，而是众多来源事件。可视化对信息和数据的抓取与分析，管控变得尤为重要。掌握了税务数据，才能够掌控税务管理。 第二身份认证变得复杂多变。多终端接入、数据的集中管理，使税务业务环境下的管理技术难度加大。 第三，涉税数据使用不方便。既然已进入大数据时代，就要能有技术手段可以管控涉税数据（纳税人递交的资质影印数据等）的合理使用和不被非法泄露，既能保障纳税人的敏感数据不被泄露，又能提高工作效率。 第四，大批量数据窃取时间越来越多。在这种形式下，需要共同协作才能找到欺诈的源头，因此可准确而完整审计有（或无）意税务数据泄露行为的系统是迫切需要的，因为安全是无边界的，但数据泄露安全防护是有边界的。 二、税务系统数据安全管理的积极探索 根据税务征收管理法和国家税务总局税务工作秘密管理暂行规定的要求，税务机关应当依法为纳税人、扣缴义务人的情况保密。但由于税务业务系统的开发本身缺乏对业务数据泄露防护的功能，很多涉税数据无法有效共享，成为公共政府建设的有效组成部分。因此，急需一套数据防泄露安全管控平台进行有效支撑，来弥补业务系统数据使用过程中的缺陷。管
对加强税收数据分析应用的思考
关于加强税收数据分析应用工作的思考 摘要：开展税收数据分析应用工作，可以为领导决策和强化征管提供科学依据。在新形势下有效地税收数据分析应用是实现税收征管“科学化、精细化”的关键所在，如何结合税收征管实际来加强税收数据分析应用工作，从而更好地为组织税收收入、加强税收征管、提高纳税服务水平服务，这是我们值得深刻思考的问题。 关键词：税收信息化数据分析应用 近年来，随着应用系统整合力度的加大，数据省级集中步伐的加快，为税收数据分析应用提供了良好的平台和载体。各地都在探索开展税收数据分析应用工作，为领导决策和强化征管发挥了积极的作用。不过我们应清醒地看到，当前税收数据分析应用工作中还存在一些问题，不同程度地制约了税收数据分析应用的深入开展。在新形势下有效地税收数据分析应用是实现税收征管“科学化、精细化”的关键所在，如何结合税收征管实际来加强税收数据分析应用工作，从而更好地为组织税收收入、加强税收征管、提高纳税服务水平服务，这是我们值得深刻思考的问题。 一、目前税收数据分析应用工作存在的主要问题 随着综合征管软件的推行、主体软件的整合和辅助软件的上线，各地都从基础性工作入手，把数据分析应用与税收管理结合起来，在一定程度上提高了征管质量和效率。但是，我们也要清醒地看到，数据分析应用工作还存在诸多问题，主要有：
（一）数据不够全面准确，征管基础不实和税源管理薄弱的问题在一些地方还不同程度地存在。征管基础和税源管理是整个税收征管的基础和核心，是反映税收征管水平的重要方面，也是实现“科学化、精细化”管理的出发点和落脚点。对于税务部门来说，纳入系统管理的纳税户数与实际管户相符，税务登记数据全面完整，申报征收数据真实准确，是确保信息数据全面准确最基本的要求，但在实践工作中要完全达到这一要求是十分困难的。同时，企业的财务数据、相关部门与税收管理密切相关的数据、宏观经济数据等也需要采集和处理，这就对数据采集工作提出更高的要求。 （二）税收数据分析选题实用性不强。目前一些基层单位的税收数据分析多限于常规分析，专题分析较少，而对本区域经济税收有针对性和指导性的分析更是少之又少，不能根据一段时间内的工作重点、政策变动、税制改革等影响进行有针对性的税收数据处理分析。还没有完全建立起税收分析、纳税评估、税源监控、税务稽查“四位一体”的良性互动机制，数据信息的深度利用在指导税源管理、税务稽查和领导决策等方面的作用还有待进一步提高。 （三）数据集中度有待进一步提高。由于税收信息化进程在开始阶段没有按照“一体化”要求进行建设，各类税收应用软件各自为政，没有统一的标准和接口，后来虽进行了多次整合和集中，但长期形成的分散、独立的信息资源依然存在。这些信息数据分散在各级税务机关、各个应用软件中，数据共享度较低，开展数据分析应用工作难度较大。一些基层单位从纳税人或其他部门采集的一些数据也没有统一的存储标准，造成数据资源的浪费。
浅谈数据挖掘技术及其应用
浅谈数据挖掘技术及其应用 數据挖掘就是从海量数据中提取潜在有趣模式的过程。数据挖掘技术现已广泛应用于零售业、金融业、电信、网络安全分析、农业、医疗卫生等领域，研究十分广泛。 标签：海量数据；数据挖掘；应用研究 一、数据挖掘概念 数据挖掘比较公认的定义是由U.M.Fayyad等人提出的：数据挖掘就是从海量数据中提取潜在有趣模式的过程[1]。还有一些术语，具有和数据挖掘类似但稍有不同的含义，如数据库中知识挖掘、知识提取、数据/模式分析、数据考古等。数据挖掘技术最初是面向应用层面的，不光可以实现检索和统计专门数据库的操作，还能够在大量的数据集中实现小型、中型乃至大型系统的分析、归纳、推理等工作。 二、数据挖掘的基本任务 数据挖掘的目的就是发现有用的知识（即概念、规则和模式）。数据挖掘的基本任务主要有以下几个方面： （1）分类与预测。 分类属于有监督的学习，在构建分类模型之前，在数据源中选取训练集数据并作分类标记，然后运用分类模型对训练集数据进行分类，实在是按照样本属性相近的划入一类，最后将完成训练的分类模型应用到在未知类别的数据集中，获得相应的分类。预测是依据历史数据和现有的数据建立两种或两种以上变量间相互依赖的函数模型，然后进行预测或控制。 （2）聚类分析。 聚类分析是在识别数据的内在规则后，将数据分成相似数据对象组，从而获得数据的分布规律，划分的原则是不同组间距离尽可能大，组内距离尽可能小。聚类分析进一步是打算从一组杂乱的数据中发掘隐藏其中的分类规则。聚类分析与分类模式模型不同，分类模式是使用有标记样本构成的训练集的一种有监督学习方法，则聚类模型是使用在无标记的数据上的一种无监督学习方法。近年来，聚类分析在图像处理、商业分析、模式识别等有广泛应用。 （3）关联规则。 关联分析是通过对数据集中数据之间隐藏的相互关系的分析，揭露了具有相同类别的数据之间未知的关系。关联分析就是将给定一组项集和一个记录集合，
数据挖掘及其应用
《数据挖掘论文》 数据挖掘分类方法及其应用 课程名称：数据挖掘概念与技术姓名 学号： 指导教师：
数据挖掘分类方法及其应用 作者：来煜 摘要：社会的发展进入了网络信息时代，各种形式的数据海量产生，在这些数据的背后隐藏这许多重要的信息，如何从这些数据中找出某种规律，发现有用信息，越来越受到关注。为了适应信息处理新需求和社会发展各方面的迫切需要而发展起来一种新的信息分析技术，这种局势称为数据挖掘。分类技术是数据挖掘中应用领域极其广泛的重要技术之一。各种分类算法有其自身的优劣，适合于不同的领域。目前随着新技术和新领域的不断出现，对分类方法提出了新的要求。 。 关键字：数据挖掘；分类方法；数据分析 引言 数据是知识的源泉。但是，拥有大量的数据与拥有许多有用的知识完全是两回事。过去几年中，从数据库中发现知识这一领域发展的很快。广阔的市场和研究利益促使这一领域的飞速发展。计算机技术和数据收集技术的进步使人们可以从更加广泛的范围和几年前不可想象的速度收集和存储信息。收集数据是为了得到信息，然而大量的数据本身并不意味信息。尽管现代的数据库技术使我们很容易存储大量的数据流，但现在还没有一种成熟的技术帮助我们分析、理解并使数据以可理解的信息表示出来。在过去，我们常用的知识获取方法是由知识工程师把专家经验知识经过分析、筛选、比较、综合、再提取出知识和规则。然而，由于知识工程师所拥
有知识的有局限性，所以对于获得知识的可信度就应该打个折扣。目前，传统的知识获取技术面对巨型数据仓库无能为力，数据挖掘技术就应运而生。 数据的迅速增加与数据分析方法的滞后之间的矛盾越来越突出，人们希望在对已有的大量数据分析的基础上进行科学研究、商业决策或者企业管理，但是目前所拥有的数据分析工具很难对数据进行深层次的处理，使得人们只能望“数”兴叹。数据挖掘正是为了解决传统分析方法的不足，并针对大规模数据的分析处理而出现的。数据挖掘通过在大量数据的基础上对各种学习算法的训练，得到数据对象间的关系模式，这些模式反映了数据的内在特性，是对数据包含信息的更高层次的抽象。目前，在需要处理大数据量的科研领域中，数据挖掘受到越来越多的关注，同时，在实际问题中，大量成功运用数据挖掘的实例说明了数据挖掘对科学研究具有很大的促进作用。数据挖掘可以帮助人们对大规模数据进行高效的分析处理，以节约时间，将更多的精力投入到更高层的研究中，从而提高科研工作的效率。 分类技术是数据挖掘中应用领域极其广泛的重要技术之一。至今已提出了多种分类算法，主要有决策树、关联规则、神经网络、支持向量机和贝叶斯、k－临近法、遗传算法、粗糙集以及模糊逻辑技术等。大部分技术都是使用学习算法确定分类模型，拟合输入数据中样本类别和属性集之间的联系，预测未知样本的类别。训练算法的主要目标是建立具有好的泛化能力的模型，该模型能够准确地预测未知样本的类别。 1．数据挖掘概述 数据挖掘又称数据库中的知识发现，是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。 数据挖掘是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术，主要有数据
税务系统数据利用存在的问题及解决方案修改
税务系统数据利用存在的问题及解决 方法 中国加入世界贸易组织对政府部门的职能提出了严峻挑战。虽然目前我国在税务机关信息化方面发展较晚。但是，也不要觉得税务机关很落后，还处于“手工查账”时代。细心的人可能会发现，税务机关正在逐渐全面信息化。 一、税务信息化是新时代的需要 众所周知，税务系统是具有共同税收目标又相互关联的各税务机构所组成的有机整体。税务机关是关系国计民生的一个重要的管理机构，从组织结构的角度分析，一个税务机关可以看成一个税收系统。它所属的各职能部门如基层征收机构，以及人事、票证、会计、统计和计划等就是组成税务机关系统的部分，它们共同的目标就是完成税收任务。税务系统与企业的发展息息相关,每一个企业发生的业务都会在税务系统数据库中留下记录。若能正确地挖掘与分析隐含这些数据中的知识,就能更好地向企业提供服务或支持,能够更好地决策当前政策。因此,数据挖掘和利用在我国税收中的研究有着十分重要的应用价值。 实现税务系统信息化是当前税务部门急待解决的问题,而数据挖掘和利用是实现信息化的充分条件。如今，虽然我国已经迈入信息化管理阶段，但我国税务系统大部分仅为地方部门内部的数据共享，并不能实现全国数据共享，甚至部门省市当地国地税均无法实现信息共享。我国和许多其他国家一样都面临着一个严峻形式，那就是每年都会因为纳税人的偷税、逃税、漏税等问题而损失大量的财政收入, 有关税务部门一直以来都致力于解决这方面的问题。通过税务信息化的发展，将全国税务系统打通，及时掌握纳税人经济业务和税收的来龙去脉，把企业、个人偷税逃税行为扼杀在摇篮之中，是新时代考验下比较有限的途径。此外在信息化道路上，我国税务机关从未停下探索、开发前沿技术的脚步，比如"金税工程"三期。 二、税务系统数据利用的问题 在税务系统中，由于规模宏大的企业都会留下税务数据。所以税务系统数据库中积累了大量的企业数据,而这些数据都记录了企业的经营情况,收益情况, 纳税情况等等。因此税务系统数据库中积累了大量的企业数据。这就形成了税务大数据。而税务大数据带给税务系统数据利用方面，有机遇也有挑战。就挑战方面而言,大量的税务数据加剧了征纳双方的信息不对称，其数据体量、复杂性远超过传统数据；而且税务数据信息过于庞大不好掌控，因此纳税人报送信息、税务机关掌握信息、其他平台方涉及信息等安全性存在较大隐患。此外，税务部门需要处理大量的税务数据，这对数据处理人才方面需求很多，如今这类人才的稀
关于税收数据信息分析与应用的几点建议(精)
88 305期 ◆郑东霞 随着税收信息化建设进程的不断推进,来自税收管理工作中的各类数据越来越多,为了对这些税收数据信息进行有效的分析, 为领导决策提供可靠的依据, 使这些数据及其分析有利于规范税收执法行为、有利于税收征管质量的提高,笔者提出以下几点建议: 一、建立税收数据分析制度 目前, 税收数据分析与应用工作已经引起了各级税务机关的高度重视, 但如何对税收数据信息进行分析和应用, 尚没有一套完整的税收数据信息分析与应用制度来准确界定。为适应信息技术的快速发展, 盘活有关企业税收数据, 使基层税务部门税收数据分析有一整套机制,应尽快建立税收数据分析与应用制度。通过出台税收分析与应用制度, 对内外部数据来源、采集方式、数据分析适用范围等提出明确要求, 对日常税收数据分析工作按照不同类别和主题制定相应的具体指标、统一标准和操作流程, 从制度层面上增强数据分析与应用的刚性, 盘活基层税务部门的数据资源, 为日常税收征管提供数据分析应用机制及科学的计算方法,充分发挥税收数据信息分析的作用, 满足日常征收、管理和稽查工作的需要, 便于基层税务人员在采集和应用数据方面知道应该做什么、不应该做什么,便于基层税务人员有效的规避执法风险。 二、完善综合数据分析系统 目前, CTAIS已经实现了数据大集中, 对征收、管理、稽查实现了全程管理, 为税务部门提供了直观的数据。但该系统还存在一些“短板” ,例如不能分税种、分税务所查询税收收入完成情况等, 而且, 该系统与出口退税系统、车购税系统等分别独立运行, 系统之间存在数据不兼容现象。建议在 CTAIS 系统基础
关于税收数据信息分析与应用的几点建议 上, 进行系统整合、数据兼容和程序研发工作, 建立统一的税收数据来源、查询、分析、决策平台。新平台应具备税收分析、监控预警和纳税评估等功能。 以所得税为例, 新平台应该便于税务部门按照不同口径自动查询分析连续三年亏损企业、扭亏为盈企业, 以 及企业所得税年度申报率、零申报率、有税率、① 入 库率、盈利面、亏损面变化等情况, 而不需要手工逐项计算, 使一线税收征管人员从繁重的统计分析工作中解放出来。同时在预警功能中, 对企业预警指标异 常的给予提示, 及时开展纳税评估工作, 从中查找和发现企业经营和纳税存在的异常,及时进行评估辅导,有效堵塞征管工作中的漏洞。 三、建立税收数据资源共享平台 目前, 外部渠道获取的税收数据信息, 主要来源于地方税务局、工商、技术监督和民政等政府职能部门,通过与这些部门召开定期联席会议、电话沟通、联合发文等形式, 对部分数据资源进行电子或纸质资料的交换和资源共享, 但这些远远满 足不了需要, 外部数据的采集缺乏一个共同适用的共享平台, 不能做到随用随取。建议利用网络建立数据资源共享平台, 分别在两个或两个以上部门之间实现数据资源共享, 根据需求互通、互换涉税数据, 实现数据交换的电子化,使各类数据实现点对点“对接” ,从而保证数据 资源交换的准确性和及时性,有效提高工作效率。 四、提高“信息管税”水平 目前电子通讯技术和互联网迅猛发展, 但由于地理位置、经济发展水平、企 业人员素质等诸多因素的影响, 企业的税收数据采集方式, 既有网上的, 也有IC卡的, 还有手工操作的, 税务机关为纳税人提供的软件和硬件
数据挖掘技术及其应用
数据挖掘毕业论文 ---------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。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。本文介绍了数据库技术的现状、效据挖掘的方法以及它在Bayesian网建网技术中的应用：通过散据挖掘解决Bayesian网络建模过程中所遇到的具体问题，即如何从太规模效据库中寻找各变量之间的关系以及如何确定条件概率问题。 关键字：数据挖掘、知识获取、数据库、函数依赖、条件概率 一、引言： 数据是知识的源泉。但是,拥有大量的数据与拥有许多有用的知识完全是两回事。过去几年中,从数据库中发现知识这一领域发展的很快。广阔的市场和研究利益促使这一领域的飞速发展。计算机技术和数据收集技术的进步使人们可以从更加广泛的范围和几年前不可想象的速度收集和存储信息。收集数据是为了得到信息,然而大量的数据本身并不意味信息。尽管现代的数据库技术使我们很容易存储大量的数据流,但现在还没有一种成熟的技术帮助我们分析、理解并使数据以可理解的信息表示出来。在过去,我们常用的知识获取方法是由知识工程师把专家经验知识经过分析、筛选、比较、综合、再提取出知识和规则。然而,由于知识工程师所拥有知识的有局限性,所以对于获得知识的可信度就应该打个 折扣。目前,传统的知识获取技术面对巨型数据仓库无能为力,数据挖掘技术就应运而生。 数据的迅速增加与数据分析方法的滞后之间的矛盾越来越突出,人们希望在对已有的大量数据分析的基础上进行科学研究、商业决策或者企业管理,但是目前所拥有的数据分析工具很难对数据进行深层次的处理,使得人们只能望“数”兴叹。数据挖掘正是为了解决传统分析方法的不足,并针对大规模数据的分析处理而出现的。数据挖掘通过在大量数据的基础上对各种学习算法的训练,得到数据对象间的关系模式,这些模式反映了数据的内在特性,是对数据包含信息的更高层次的抽象[1]。目前,在需要处理大数据量的科研领域中,数据挖掘受到越来越多
数据挖掘及其应用
数据挖掘及其应用 Revised by Jack on December 14,2020
《数据挖掘论文》 数据挖掘分类方法及其应用 课程名称：数据挖掘概念与技术 姓名 学号： 指导教师： 数据挖掘分类方法及其应用 作者：来煜 摘要：社会的发展进入了网络信息时代，各种形式的数据海量产生，在这些数据的背后隐藏这许多重要的信息，如何从这些数据中找出某种规律，发现有用信息，越来越受到关注。为了适应信息处理新需求和社会发展各方面的迫切需要而发展起来一种新的信息分析技术，这种局势称为数据挖掘。分类技术是数据挖掘中应用领域极其广泛的重要技术之一。各种分类算法有其自身的优劣，适合于不同的领域。目前随着新技术和新领域的不断出现，对分类方法提出了新的要求。 。 关键字：数据挖掘；分类方法；数据分析 引言 数据是知识的源泉。但是，拥有大量的数据与拥有许多有用的知识完全是两回事。过去几年中，从数据库中发现知识这一领域发展的很快。广阔的市场和研究利益促使这一领域的飞速发展。计算机技术和数据收集技术的进步使人们可以从更加广泛的范围和几年前不可想象的速度收集和存储信息。收集数据是为了得到信息，然而大量的数据本身并不意味信息。尽管现代的数据库技术使我们很容易存储大量的数据流，但现在还没有一种成熟的技术帮助我们分析、理解并使数据以可理解的信息表示出来。在过去，我
们常用的知识获取方法是由知识工程师把专家经验知识经过分析、筛选、比较、综合、再提取出知识和规则。然而，由于知识工程师所拥有知识的有局限性，所以对于获得知识的可信度就应该打个折扣。目前，传统的知识获取技术面对巨型数据仓库无能为力，数据挖掘技术就应运而生。 数据的迅速增加与数据分析方法的滞后之间的矛盾越来越突出，人们希望在对已有的大量数据分析的基础上进行科学研究、商业决策或者企业管理，但是目前所拥有的数据分析工具很难对数据进行深层次的处理，使得人们只能望“数”兴叹。数据挖掘正是为了解决传统分析方法的不足，并针对大规模数据的分析处理而出现的。数据挖掘通过在大量数据的基础上对各种学习算法的训练，得到数据对象间的关系模式，这些模式反映了数据的内在特性，是对数据包含信息的更高层次的抽象。目前，在需要处理大数据量的科研领域中，数据挖掘受到越来越多的关注，同时，在实际问题中，大量成功运用数据挖掘的实例说明了数据挖掘对科学研究具有很大的促进作用。数据挖掘可以帮助人们对大规模数据进行高效的分析处理，以节约时间，将更多的精力投入到更高层的研究中，从而提高科研工作的效率。 分类技术是数据挖掘中应用领域极其广泛的重要技术之一。至今已提出了多种分类算法，主要有决策树、关联规则、神经网络、支持向量机和贝叶斯、k－临近法、遗传算法、粗糙集以及模糊逻辑技术等。大部分技术都是使用学习算法确定分类模型，拟合输入数据中样本类别和属性集之间的联系，预测未知样本的类别。训练算法的主要目标是建立具有好的泛化能力的模型，该模型能够准确地预测未知样本的类别。 1．数据挖掘概述 数据挖掘又称库中的知识发现，是目前人工智能和领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平
浅谈数据挖掘技术及其应用
１ 数据挖掘的起源 ２数据挖掘的定义 ３数据挖掘的过程 ３．１目标定义阶段 ３．２数据准备阶段 ３．３数据挖掘阶段 ３．４结果解释和评估阶段 面对信息社会中数据和数据库的爆炸式增长，人们分析数据和从中提取有用信息的能力，远远不能满足实际需要。但目前所能做到的只是对数据库中已有的数据进行存储、查询、统计等功能，但它却无法发现这些数据中存在的关系和规则，更不能根据现有的数据预测未来的发展趋势。这种现象产生的主要原因就是缺乏挖掘数据背后隐藏的知识的有力手段，从而导致“数据爆炸但知识贫乏”的现象。数据挖掘就是为迎合这种要求而产生并迅速发展起来的，可用于开发信息资源的一种新的数据处理技术。数据挖掘（ＤａｔａＭｉｎｉｎｇ），又称数据库中的知识发现（ＫｎｏｗｌｅｄｇｅＤｉｓｃｏｖｅｒｙｉｎＤａｔａｂａｓｅ，简称ＫＤＤ），比较公认的定义是由Ｕ．Ｍ．Ｆａｙｙａｄ等人提出的：数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据集中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在的有用的信息和知识的过程，提取的知识表示为概念（Ｃｏｎｃｅｐｔｓ）、规则（Ｒｕｌｅｓ）、规律（Ｒｅｇｕｌａｒｉｔｉｅｓ）、模式（Ｐａｔｔｅｒｎｓ）等形式。数据挖掘是一种决策支持过程，分析各组织原有的数据，做出归纳的推理，从中挖掘出潜在的模式，为管理人员决策提供支持。ＫＤＤ的整个过程包括在指定的数据库中用数据挖掘算法提取模型，以及围绕数据挖掘所进行的预处理和结果表达等一系列的步骤，是一个需要经过反复的多次处理的过程。整个知识发现过程是由若干挖掘步骤组成的，而数据 挖掘仅是其中的一个主要步骤。整个知识发现的主要步骤有以下几点。要求定义出明确的数据挖掘目标。目标定义是否适度将影响到数据挖掘的成败，因此往往需要具有数据挖掘经验的技术人员和具有应用领域知识的专家以及最终用户紧密协作，一方面明确实际工作中对数据挖掘的要求，另一方面通过对各种学习算法的对比进而确定可用的算法。数据准备在整个数据挖掘过程中占的比例最大，通常达到６０％左右。这个阶段又可以进一步划分成三个子步骤：数据选择（ＤａｔａＳｅｌｅｃｔｉｏｎ），数据预处理（ＤａｔａＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ）和数据变换（ＤａｔａＴｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ）。数据选择主要指从已存在的数据库或数据仓库中提取相关数据，形成目标数据（ＴａｒｇｅｔＤａｔａ）。数据预处理对提取的数据进行处理，使之符合数据挖掘的要求。数据变换的主要目的是精减数据维数，即从初始特征中找出真正有用的特征以减少数据挖掘时要考虑的特征或变量个数。这一阶段进行实际的挖掘工作。首先是算法规划，即决定采用何种类型的数据挖掘方法。然后，针对该挖掘方法选择一种算法。完成了上述的准备工作后，就可以运行数据挖掘算法模块了。这个阶段是数据挖掘分析者和相关领域专家最关心的阶段，也可以称之为真正意义上的数据挖掘。 浅谈数据挖掘技术及其应用 舒正渝１、２ （１．西北师范大学数信学院计算机系，甘肃兰州７３００７０；２．兰州理工中等专业学校，甘肃兰州７３００５０）摘要：科技的进步，特别是信息产业的发展，把我们带入了一个崭新的信息时代。数据库管理系统的应用领域涉及到了各行各业，但目前所能做到的只是对数据库中已有的数据进行存储、查询、统计等功能，通过这些数据获得的信息量仅占整个数据库信息量的一小部分，如何才能从中提取有价值的知识，进一步提高信息量利用率，因此需要新的技术来自动、智能和快速地分析海量的原始数据，以使数据得以充分利用，由此引发了一个新的研究方向：数据挖掘与知识发现的理论与技术研究。数据挖掘技术在分析大量数据中具有明显优势，基于数据挖掘的分析技术在金融、保险、电信等有大量数据的行业已有着广泛的应用。关键词：数据挖掘；知识发现 Abstract:Key words:The progress of science and technology,especially the development of the information industry,brings us into a brand-new information age.The application of the data base management system has involved all trades and professions,but only the store,inquire and statistic function can be applied,account a little part of the whole database.How to improve the utilization ratio of the information has initiated a new research direction,the data mining and knowledge found theory and technique.The data mining has the advantage in analyzing a large number of data.The data mining analytical technology has been largely used finance,insurance,telecommunication industry,etc..Data mining;Knowledge discovery 收稿日期：２０１０－０１－１５修回日期：２０１０－０２－１１ 作者简介：舒正渝（１９７４－），女，重庆籍，硕士研究生，研究方向为数据库、多媒体。 中国西部科技２０１０年０２月（中旬）第０９卷第０５期第２０２期 总38
某省地方税务局大数据应用平台建设案例
某省地方税务局大数据应用平台建设案例 发布源：北京北大软件工程股份有限公司 一、建设背景 随着税务信息化建设“后金三”时代的到来，围绕着国税总局提出税收现代化改革理念，信息化建设的核心任务就是深入应用与不断完善金税三期系统工程，基于互联网+税务进行纳税服务升级，对全面的涉税信息进行整合、利用、共享，基于大数据、云计算来对数据进行深化应用实施管理创新。省地税局启动了基于大数据的技术体系，对全省范围税收业务数据进行整合，形成全省范围的数据资源平台，为税收治理提供有效的支撑。 二、提升客户价值 通过本次创新应用的建设，不断驱动大数据资源平台在数据整合、数据供应、数据治理上不断完善与提升。对数据深度分析来展示全省信息化建设成果、更加有效的识别纳税人风险、发现纳税人之间的各类关系，更加便捷的支撑各级税务人员对税源深入管理，更好的支撑更多的创新应用建设。增加各类有价值的创新应用，从而形成一个真正满足业务处室需要的、繁荣的数据应用生态。 三、建设内容 1. 借鉴国税总局大数据云平台项目、其他省局大数据建设成果的各类经验、成果，在省大数据资源平台之上，构建大数据创新应用平台。 2. 基于图表结合，建设涵盖收入、管户、税源、个税、风险等等业务主题的智慧税务监控大屏，也可以将重大时政的影响变化、重大税种的专项监控，动态的集成到监控大屏。 3. 借助电子商务领域“数据业务化”的思想------标签与画像，来构建税务体系的纳税人标签库，以画像技术来为全省纳税人提供多角度的单体画像，通过群体画像来动态圈选符合特征的纳税人群体，有效识别纳税人风险。方便税务人员进行有效的风险管理。 4. 梳理与整合纳税人的各类关系，通过可视化的关系展示与分析界面，为每
数据挖掘系统设计技术分析
数据挖掘系统设计技术分析 【摘要】数据挖掘技术则是商业智能（Business Intelligence）中最高端的，最具商业价值的技术。数据挖掘是统计学、机器学习、数据库、模式识别、人工智能等学科的交叉，随着海量数据搜集、强大的多处理器计算机和数据挖掘算法等基础技术的成熟，数据挖掘技术高速发展，成为21世纪商业领域最核心竞争力之一。本文从设计思路、系统架构、模块规划等方面分析了数据挖掘系统设计技术。 【关键词】数据挖掘；商业智能；技术分析 引言 数据挖掘是适应信息社会从海量的数据库中提取信息的需要而产生的新学科。它可广泛应用于电信、金融、银行、零售与批发、制造、保险、公共设施、政府、教育、远程通讯、软件开发、运输等各个企事业单位及国防科研上。数据挖掘应用的领域非常广阔，广阔的应用领域使用数据挖掘的应用前景相当光明。我们相信，随着数据挖掘技术的不断改进和日益成熟，它必将被更多的用户采用，使企业管理者得到更多的商务智能。 1、参考标准 1.1挖掘过程标准：CRISP-DM CRISP-DM全称是跨行业数据挖掘过程标准。它由SPSS、NCR、以及DaimlerChrysler三个公司在1996开始提出，是数据挖掘公司和使用数据挖掘软件的企业一起制定的数据挖掘过程的标准。这套标准被各个数据挖掘软件商用来指导其开发数据挖掘软件，同时也是开发数据挖掘项目的过程的标准方法。挖掘系统应符合CRISP-DM的概念和过程。 1.2ole for dm ole for dm是微软于2000年提出的数据挖掘标准，主要是在微软的SQL SERVER软件中实现。这个标准主要是定义了一种SQL扩展语言：DMX。也就是挖掘系统使用的语言。标准定义了许多重要的数据挖掘模型定义和使用的操作原语。相当于为软件提供商和开发人员之间提供了一个接口，使得数据挖掘系统能与现有的技术和商业应用有效的集成。我们在实现过程中发现这个标准有很多很好的概念，但也有一些是勉为其难的，原因主要是挖掘系统的整体概念并不是非常单纯，而是像一个发掘信息的方法集，所以任何概念并不一定符合所有的情况，也有一些需要不断完善和发展中的东西。 1.3PMML
基于大数据的数据挖掘技术与应用
基于大数据的数据挖掘技术与应用 发表时间：2019-07-17T12:49:19.997Z 来源：《基层建设》2019年第12期作者：汪洋 [导读] 摘要：科技前进的步伐越来越快，数据挖掘与传统行业相结合，在各行各业展现出了十分强大的生命力。 中国联合网络通信有限公司黄石市分公司湖北黄石 435000 摘要：科技前进的步伐越来越快，数据挖掘与传统行业相结合，在各行各业展现出了十分强大的生命力。本文从数据挖掘的基本概念和功能谈起，进一步再分析其在金融和人力资源两个方面的具体运用。 关键词：数据挖掘；大数据；金融；人力资源 一、数据挖掘的概念和功能 （一）数据挖掘概念。数据挖掘是指从庞大繁杂的数据中通过算法搜索隐藏于表面数据背后信息的过程。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、机器学习和模式识别等多种方法来实现上述目标。 （二）数据挖掘的方法和过程。数据挖掘的理论技术一般可分为传统技术和改良技术两支。就传统技术而言，以统计分析为主要代表；就改良技术而言，以决策树理论、类神经网络和规则归纳法等为主要代表。 （三）数据挖掘的主要功能。数据挖掘的功能十分强大，在与各行各业结合之后，都能为各行业带来新的发展契机。一般来说，数据挖掘的功能分为两类：一类是描述性功能，是指对目标数据的属性进行特征描述；另一类是预测性功能，是指对当前数据进行归纳，以进行发展趋势的预测。 二、数据挖掘技术的应用实践 （一）在金融方面的应用。大数据金融以庞大繁杂的数据作为基础，利用如互联网等信息化技术，分析处理对客户的消费数据，将客户及时全面的信息及时地反馈给金融企业，如此一来，使得金融企业给零散化的客户群体提供定制化的服务成为可能。数据挖掘技术在金融领域的表现十分优异，在第三方支付、p2p网络借贷、供应链金融、互联网消费金融等方面均有广泛的运用。 就第三方支付而言，因为其运用场景多样化，使用方便快捷，因而，第三方支付与上下游的交易者联系紧密。当相关数据累积到一定程度时，便可推出更多的增值服务，进一步增加利润来源。在众多增值服务中，近年来，值得一提的是由蚂蚁金服推出的蚂蚁花呗。蚂蚊花呗本质上而言是一款消费信贷产品。蚂蚁花呗利用大数据，以自身的风控模型为基础，结合对消费者在互联网上的各种网购情况、支付习惯、信用风险等的分析结果，对不同的用户根据其近期的消费情况给予不同数额的消费额度。 第三方互联网支付交易规模由于互联网理财等大额交易场景的推动保持高速增长。在2013年，第三方互联网支付交易额仅为6万亿元，但据可靠预测，在2020年，此交易额可到39万亿元。再看第三方移动支付交易额。由于移动支付场景的多样化、用户渗透率越来越高、各种第三方支付企业进军市场等原因，移动交易量不断上升。在2013年，第三方移动支付交易额仅为1万亿元。但据估计，在2020年，第三方移动支付交易额可达144万亿元。 （二）在人力资源管理方面的运用。 （1）数据挖掘与人力资源规划：通过数据挖掘技术，组织管理者可以利用搜集到的每一个员工的组织内外部的信息资料，联系企业的整体战略目标，以事实为依据，制定未来人力资源规划。 （2）数据挖掘与人才的招聘与配置：招聘时，招聘者对于求职者的了解一般都比较肤浅，对于求职者的专业技能掌握情況、工作效率等无法有效进行认知。而新兴的社交网络呈现了—个人各方面的信息，如工作经历、社会关系、工作效率等，从而能助招聘者一臂之力，达到精准的人岗匹配。 （3）数据挖掘与员工的开发：利用数据挖掘，管理者将职业生涯规划建立在员工全方位数据的基础上，如员工的应聘岗位、晋升意愿和期望薪酬等结构化与非结构化的数据信息，从而精准地为员工提供职业培训。 三、注意区分数据挖掘与个人信息侵犯 当今时代，科学技术的不断提高，使得各种数码产品更新换代速度加快，手机、电脑、照相机等电脑产品基本是一年更新换代一次甚至两三次。其中由于手机应用功能随着经济发展而逐渐增加，从原来的按键机发展到如今的触屏手机乃至折叠手机，其功能也从原来的拨打电话、发送短信、彩信功能而增加到如今的视频通话、语音通话以及上网功能。网络的普遍化丰富了人们的生活，使得人们可以便捷广泛的了解、认知自身以外的整个中国乃至整个世界，可以通过网络媒介了解到其他国家的风土民俗、地形地貌，了解自己所喜欢的明星网红的日常喜好，或是通过网络媒介得到想获得的知识、达到一个学习的作用。但网络媒介是一把双刃剑，通过网络世界了解到诸多信息时，也可能因为自己在网络上所说的一句话、所发的一个定位从而导致自身隐私泄露，个人信息被公布在大众眼中。要运用好大数据时代中网络媒体这一把双刃剑，就必须要求到人们提高自我隐私保护意识，规范网络世界中的一言一语。 （一）大数据时代信息量过大导致信息泄露 当今时代是科技不断发展的时代，是大数据时代。在大数据时代里，各种数码产品纷呈展现其自身的广泛性、普遍性，充斥在人类日常生活中。尤其是手机的发展从原始的只能打电话接电话的大哥大，渐渐变成能够发短信、收短信的按键机，为满足人们日常生活中的娱乐要求，在信息传播的同时又增加了照相机、听音乐、玩游戏等等娱乐功能。在科技发展的基础上，为满足人们日常生活中的各种精神需求，仅仅五六年时间内，按键手机逐渐演变成如今的触屏手机、智能手机。如今的手机已不仅是一个只能打电话、接电话的功能机，在满足了人们的基本通讯要求后，增加了上网的功能。如今微博app、微信app、qqapp各种社交app的崛起，使得人们日常生活充满了娱乐性、便捷性、广泛性，所接收的信息不仅来自自身以外的中国各地，而且也可以接触到中国以外其它国家，甚至来自地球以外的各大恒星的知识。如今你将会看到，越来越多的人在超市里、商场中、地铁上、公园里拿起手机刷微博、拍抖音、视频通话、拍照片等等，在大数据时代，由于网络的普遍，人们上一秒在抖音app上传了一段视频、微博上发布了一篇文章、朋友圈发表了几张照片，以网络传播速度快的特点，下一秒这个视频、这篇文章、这些照片就极有可能出现在大众视线中。网络带来便捷性的同时也带来过大的信息量以及一定性的安全隐患，人们通过信息库了解某一样东西的同时，也可能导致自身定位被人知道、自身隐私被泄露出去。 （二）大数据时代侵犯个人信息方法更多 由于科学技术进步速度快，数码产品更新换代的速度也日益加快。当手机硬件设施提高了，相应的各类软件应用层出不穷，给予了人们日常生活中的精神满足，同时也给予了不法分子有机可图的条件。人们隐私安全问题日益堪忧，由于手机等各种数码产品的普遍性，大
关于税收数据信息分析与应用的几点建议
88 《税务研究》２０１０．１０ 总第３０５期 ◆ 郑东霞 随着税收信息化建设进程的不断推进，来自税收管理工作中的各类数据越来越多，为了对这些税收数据信息进行有效的分析，为领导决策提供可靠的依据，使这些数据及其分析有利于规范税收执法行为、有利于税收征管质量的提高，笔者提出以下几点建议： 一、建立税收数据分析制度 目前，税收数据分析与应用工作已经引起了各级税务机关的高度重视，但如何对税收数据信息进行分析和应用，尚没有一套完整的税收数据信息分析与应用制度来准确界定。为适应信息技术的快速发展，盘活有关企业税收数据，使基层税务部门税收数据分析有一整套机制，应尽快建立税收数据分析与应用制度。通过出台税收分析与应用制度，对内外部数据来源、采集方式、数据分析适用范围等提出明确要求，对日常税收数据分析工作按照不同类别和主题制定相应的具体指标、统一标准和操作流程，从制度层面上增强数据分析与应用的刚性，盘活基层税务部门的数据资源，为日常税收征管提供数据分析应用机制及科学的计算方法，充分发挥税收数据信息分析的作用，满足日常征收、管理和稽查工作的需要，便于基层税务人员在采集和应用数据方面知道应该做什么、不应该做什么，便于基层税务人员有效的规避执法风险。 二、完善综合数据分析系统 目前，ＣＴＡＩＳ已经实现了数据大集中，对征收、管理、稽查实现了全程管理，为税务部门提供了直观的数据。但该系统还存在一些“短板”，例如不能分税种、分税务所查询税收收入完成情况等，而且，该系统与出口退税系统、车购税系统等分别独立运行，系统之间存在数据不兼容现象。建议在ＣＴＡＩＳ系统基础 关于税收数据信息分析与应用的几点建议 上，进行系统整合、数据兼容和程序研发工作，建立统一的税收数据来源、查询、分析、决策平台。新平台应具备税收分析、监控预警和纳税评估等功能。以所得税为例，新平台应该便于税务部门按照不同口径自动查询分析连续三年亏损企业、扭亏为盈企业，以 及企业所得税年度申报率、零申报率、有税率、① 入 库率、盈利面、亏损面变化等情况，而不需要手工逐项计算，使一线税收征管人员从繁重的统计分析工作中解放出来。同时在预警功能中，对企业预警指标异常的给予提示，及时开展纳税评估工作，从中查找和发现企业经营和纳税存在的异常，及时进行评估辅导，有效堵塞征管工作中的漏洞。 三、建立税收数据资源共享平台 目前，外部渠道获取的税收数据信息，主要来源于地方税务局、工商、技术监督和民政等政府职能部门，通过与这些部门召开定期联席会议、电话沟通、联合发文等形式，对部分数据资源进行电子或纸质资料的交换和资源共享，但这些远远满足不了需要，外部数据的采集缺乏一个共同适用的共享平台，不能做到随用随取。建议利用网络建立数据资源共享平台，分别在两个或两个以上部门之间实现数据资源共享，根据需求互通、互换涉税数据，实现数据交换的电子化，使各类数据实现点对点“对接”，从而保证数据 资源交换的准确性和及时性，有效提高工作效率。 四、提高“信息管税”水平 目前电子通讯技术和互联网迅猛发展，但由于地理位置、经济发展水平、企业人员素质等诸多因素的影响，企业的税收数据采集方式，既有网上的，也有ＩＣ卡的，还有手工操作的，税务机关为纳税人提供的软件和硬件 ① 有税率是指纳税企业户数占已申报户数的比例。 工作探索 Surveys and Thoughts
大数据时代下数据挖掘技术的应用
应用 Technology Application D I G I T C W 技术 194DIGITCW 2019.01 1 大数据时代的发展历程及现状表现 通过对大数据的发展历程进行分析，大数据在出现到现在，短短的几年的时间内，大数据的信息容量个数据交流在呈直线上升。目前大数据时代的流量总和能够满足全球人员每天消耗500G 以上。就目前我国大数据发展的过程来说，已经逐渐的应用到我国各行各业中，能够从中获取信息资源。企业可以利用大数据对产品进行综合性分析，还能根据用户的反馈对产品进行更新改造，大数据时代下，采用信息化管理，能够有效的提升企业的管理效率，进而提升企业的生产效益，所以要加强数据挖掘技术在大数据时代下的应用。 2 数据挖掘技术分析 2.1 数据挖掘 数据挖掘技术是在20世纪90年代初提出来的新兴技术，这种技术主要面对的是商业应用中的人工智能化研究方面。大数据时代下数据挖掘技术的应用具有较高的使用价值，在实际应用中，能够及时的掌握产品的具体使用情况，能够在众多的数据信息中进行优化数据信息，进而为企业的发展提供参考方向。在数据挖掘技术发展过程中，由原来的简单、清晰的数据中进行寻找信息到能够从复杂、模糊的数据中去寻找有利用价值的信息，实现了质的突破，说明技术要求较高，需要更好的利用互联网技术。[1]2.2 聚类分析 在进行数据挖掘时，可以采用聚类分析技术来对数据进行处理。聚类分析的主要作用是能够将难以理解的事物进行形象化分组，然后在根据不同性质将其划分为不同组的分析过程。聚类分析的本质能够对庞大的数据进行划分处理，在从中发现可利用的信息资源。但是在实际的使用中，聚类分析是区别于传统的分类方式，它的优势是能够在模糊对象下进行对信息数据进行分组。在目前的聚类分析方式主要有两种分类方式，一种是硬聚类，这种分类方式更加的贴合数据信息。另一种是模糊聚类，这种分类方式能够通过划分模糊数据在对其进行分类。总的来说，这两种的分类方式不一样，但是所能达到的目的是一样的，都能将数据进行划分。 2.3 特征性数据分析法 特征性数据分析方法也是数据挖掘技术的主要方式之一，特征性数据分析方法能够对整体的数据信息，进行特征性的分析，对其进行发掘有利用价值的信息。由于这种技术的方便快捷性，可以应对大多数的数据资源的分析，所以是相关研究者的主要研究方向。在应用中，相关的设计者提出了多种的特征数据分析方法，比如可以利用人工神经网络进行收集数据，在数据终端进行建立神经网络，搜集可利用的信息；采用遗传基因算法对数据进行分析，对庞大的数据进行选择、重组；利用可视化技术对数据进行搜集，挖掘，可以有效的提升数据挖掘技术的实用性。[2] 3 大数据时代中数据挖掘的应用及延展方向 3.1 市场营销领域 根据对大数据时代中数据挖掘技术应用的数据分析，市场营 销领域是应用数据挖掘技术最广的领域。在市场营销中，可以通过数据挖掘技术对市场数据进行相关的提取和总结，能够在大数据下进行分析用户的信息资源，可以根据大数据反馈回的数据信息，进行改变市场营销模式。比如，通过数据挖掘技术能够分析用户点击商品的次数，然后在后台系统中，可以继续为用户推送与此商品相关的衍生品，能够让用户有更多的选择性，提高用户的实际使用感。3.2 制造业领域 随着现代生活水平的不断提高，人们对于生活产品的质量要求也在日益增长着，在制造业领域中应用数据挖掘技术能够更好的提升生活产品的质量。大数据时代中数据挖掘技术应用在制造业中的应用，可以对生活产品生产时进行跟踪性的监管、及时得到产品问题的数据、了解产品的生产效率等。可以为以后产品的生产提供相应的数据分析，针对性的解决产品遇到的问题、提升生产效率，进而提升制造业的经济效益。数据挖掘技术在制造业领域应用，能够促进制造业的发展，是非常有必要的。[1]3.3 电信业领域 现代是信息化的时代，电信行业在蓬勃的发展中，但是电信用户基数大，所需要处理的问题也是最多的，所以需要更好的服务来解决用户的问题，才能给用户带来更好的体验感。电信技术的服务是需要非常庞大的数据进行支持才能更好的处理遇到的问题，但是这种技术服务会被数据流冲击，导致服务质量下降。数据挖掘技术在电信业领域的应用能够有效的改变这种局面，采用数据挖掘技术可以对复杂的电信数据进行分析与研究，能够在其中发现规律，针对用户反馈回的信息，进行改进，提高电信业的服务质量。3.4 教育领域 数据挖掘技术在教育领域中的应用能够有效的提升教育行业的发展，在实际的应用中，能够对全体学生的心理特点进行分析，然后得出相应的教学方案，让教师能够及时的掌握学生的学习情况，从而更好地进行教学活动。采用数据挖掘技术可以对全体学生的考试成绩进行分析，及时发现学生学习的薄弱之处，方便教师对其进行加强化教学。还可以利用数据挖掘技术对教学进行分析，能够更好的利用教学资源，最大化发挥教学资源的作用，从而提升教育领域的教学质量。 4 结束语 综上所述，随着信息化时代的不断发展，我国正在向着大数据时代迈进，要加强大数据时代下数据挖掘技术的应用，才能更好的满足各行业的实际需求。尤其是在市场营销领域、制造业领域、电信业领域、教育领域等，能够利用数据挖掘技术来进行对众多的数据分析与研究，得出可利用的数据，进而促进该行业的发展。参考文献 [1] 刘铭，吕丹，安永灿.大数据时代下数据挖掘技术的应用[J].科技导报，2018，36（09）：73-83. 大数据时代下数据挖掘技术的应用 梁?瀚 （青岛科技大学?中车青岛四方车辆研究所有限公司，青岛 266000） 摘要：随着现代社会信息化技术的不断发展，我国社会正在向信息化时代迈进。在信息化时代中，大数据时代是主要的发展环节。本文主要讲述了大数据时代下数据挖掘技术的应用方式，介绍数据挖掘技术的重要性。 关键词：大数据时代；数据挖掘技术；主要应用及延伸方向doi ：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2019.01.152中图分类号：TP311.13 文献标示码：A 文章编码：1672-7274（2019）01-0194-01