大数据图形化软件的新建挖掘之回归
描述
大数据图形化软件FineBI的数据挖掘之回归主要是预测字段类型为数值类型的字段与其他字段之间的关系，简要来说，就是线性关系。
1.算法种类
大数据图形化软件FineBI的数据挖掘回归模型使用的是多元回归算法，从历史的大量数据中，找到回归数值（目标）字段和其他相关字段之间的关系，并以回归算法来描述这些关系，再将这些关系规律用到已知其他相关字段，但回归（目标）字段不确定的数据上，预测或推断回归（目标）字段的数值。
2.示例
如下图，我们有一张销量的数据表，记录了每年的销售额情况：
我们想预测2014年的销售额情况，下面我们通过FineBI的数据挖掘功能来寻找年份与销售额之间的关系，并得出2014年的预测结果。
3.数据准备
我们将该张数据表添加到BIdemo业务包中，数据表的添加过程详细请查看数据表管理。
4.寻找规律
在大数据图形化软件FineBI中将业务包创建好之后，点击BI>新建挖掘，业务包选择BIdemo，影响因素绑定年份字段，预测目标为销售额字段，并添加一个条件过滤掉数据表中的无效数据，比如说，我们这里如果销售额小于1000，则属于无效数据，配置完成之后，点击预测按钮，则会在下方增加一列销售额_Prediction，该列数据显示的是通过预测出来的模型计算的预测值，通过与前面的销售额数据列的实际数据进行对比，可以看到数据相差不大，说明该预测模型准确性高，可用于预测2014年的数据，如下图：
预测完成之后，保存新建挖掘，会在大数据图形化软件FineBI的业务包列表中新增一个名为数据挖掘业务包的业务包，该业务包在首次添加之后将不能被删除，如果要清除预测的模型，直接将在我创建的列表中将新建挖掘（或者是保存的新建挖掘）删除即可。
注：一定要保存数据挖掘。
5.数据挖掘(规律表现)
上面已经从大量数据中将数值指标和影响因素之间的关系预测出来了，下面我们应用这个关系来预测2014年的销售额。
新建分析
在大数据图形化软件FineBI中点击BI>新建分析，拖曳一个表格组件至分析页面中，点击“点击进入配置界面”，业务包选择数据挖掘业务包，里面会展示所有的数据挖掘预测出来的模型，以数据表的形式存在，不同于原来的数据表，这里面多了一列XXX_Prediction，我们将年份拖曳到行表头中，销售额_Prediction拖曳到数值区域中，如下图：
6.开始预测
在大数据图形化软件FineBI中，数据绑定好之后，就可以开始预测2014年的销售额了，在数值区域中，点击需要预测的数值指标后面的下拉按钮，点击预测该指标，弹出输入预测参数对话框，输入需要预测的年份参数2014，如下图：
注：大数据图形化软件FineBI会自动判断数值区域中该指标是不是通过数据挖掘得来的预测指标，从而判断是否有预测该指标这个选项。
7.点击保存按钮之后，表格中就会多了一行2014年的数据，如下图：
此时，数据挖掘就全部完成。
注：如果要删除业务包中的预测模型，直接在我创建的列表中将保存的数据挖掘删除即可。
数据挖掘研究现状综述
数据挖掘 引言 数据挖掘是一门交叉学科，涉及到了机器学习、模式识别、归纳推理、统计学、数据库、高性能计算等多个领域。 所谓的数据挖掘（Data Mining）指的就是从大量的、模糊的、不完全的、随机的数据集合中提取人们感兴趣的知识和信息，提取的对象一般都是人们无法直观的从数据中得出但又有潜在作用的信息。从本质上来说，数据挖掘是在对数据全面了解认识的基础之上进行的一次升华，是对数据的抽象和概括。如果把数据比作矿产资源，那么数据挖掘就是从矿产中提取矿石的过程。与经过数据挖掘之后的数据信息相比，原始的数据信息可以是结构化的，数据库中的数据，也可以是半结构化的，如文本、图像数据。从原始数据中发现知识的方法可以是数学方法也可以是演绎、归纳法。被发现的知识可以用来进行信息管理、查询优化、决策支持等。而数据挖掘是对这一过程的一个综合性应用。
目录 引言 (1) 第一章绪论 (3) 1.1 数据挖掘技术的任务 (3) 1.2 数据挖掘技术的研究现状及发展方向 (3) 第二章数据挖掘理论与相关技术 (5) 2.1数据挖掘的基本流程 (5) 2.2.1 关联规则挖掘 (6) 2.2.2 .Apriori算法：使用候选项集找频繁项集 (7) 2.2.3 .FP-树频集算法 (7) 2.2.4.基于划分的算法 (7) 2.3 聚类分析 (7) 2.3.1 聚类算法的任务 (7) 2.3.3 COBWEB算法 (9) 2.3.4模糊聚类算法 (9) 2.3.5 聚类分析的应用 (10) 第三章数据分析 (11) 第四章结论与心得 (14) 4.1 结果分析 (14) 4.2 问题分析 (14) 4.2.1数据挖掘面临的问题 (14) 4.2.2 实验心得及实验过程中遇到的问题分析 (14) 参考文献 (14)
软件工程中数据挖掘技术的作用()
软件工程中数据挖掘技术的作用 软件工程中数据挖掘技术的作用 摘要：信息时代背景下，计算机技术等现代信息技术在社会各个行业、领域，得到了越来越广泛且深入的应用，极大提高人们信息处理效率，方便人们工作、生活的同时，对于数据挖掘技术的科学应用，提出了更高、更新的要求。信息时代背景下，数据挖掘技术表现出广阔的应用前景，是快速处理海量信息的技术基础。笔者即从数据挖掘技术入手，就其在软件工程中的应用，发表几点看法，以供相关人员参考。关键词软件工程数据挖掘技术作用 本文即围绕数据挖掘技术，就其在软件工程中的具体应 用，进行了分析和探讨，具体内容如下： 1数据挖掘技术概述 数据挖掘（Datamining），也称为数据采矿，是数据库知 识发现的一个基础环节，是在海量数据中自动完成隐藏特 殊关系数据搜索的过程，数据挖掘技术就是这一过程应用 的相关技术。一般来说，数据挖掘过程可以分为四个环节 进行，分别是选择软件库保存的数据、完成选择数据的预 处理、对预处理得到的格式化数据进行挖掘、以及最终获
得目标数据。软件工程是数据挖掘技术的重要应用领域，具体的数据挖掘工作普遍分为三个层次进行，分别是交互式可视数据探查、自动模式提取和建构模型。三个层次之间存在着直接的关联联系，其中可视数据探查是后两者的基础，而建构模型又是前两者的指导。软件工程领域应用数据挖掘技术的目的，主要是借助聚类、分析、预测、统计等技术手段，在海量数据资源中快速分辨、寻找符合人们应用需求的数据信息，并自动将检索到的信息反馈至软件系统。此外，为保障数据挖掘的科学性和有效性，数据源还应尽可能达到庞大、真实的要求。 2数据挖掘技术的应用分析 2.1开源软件开发中的应用分析 所谓开源软件，就是源代码处于开放状态的软件，一般来说，开源软件普遍对客户免费开放，也正由于开源软件的这一特性，导致对开源软件的管理和控制变得相对困难。在这种环境背景下，在开源软件开发阶段引入数据挖掘技术，可有效提高开源软件的开发质量。以大阪大学设计的分布式数据挖掘系统为例，该系统就可以在实现大规模系统挖掘的同时，完成对不同开源软件的挖掘；再以牛津大学设计的数据挖掘系统为例，该系统实现了系统开发者和
第七章 图形化编程软件平台
举手之劳发信人: ilyfe (伊犁*飞), 信区: LabVIEW 标题: 第七章图形化编程软件平台 发信站: 饮水思源(2003年05月04日13:24:43 星期天), 站内信件 第七章图形化编程软件平台 图形化编程软件平台作为虚拟仪器应用程序的开发环境，具有编程简单、使用方便等优势，本章介绍了图形化编程软件平台的特点，重点介绍了浙江大学数字技术及仪器研究所自主开发的图形化编程软件平台VPP的设计思路与应用。 7.1 图形化编程软件平台的特点 自动测试系统应用程序开发环境可以选择传统文本形式的语言环境，如BC、VC、VB、Delphi 或LabWindows/CVI等，也可以选择图形化的软件开发环境。被称为快速应用程序开发环境（RAD）的VC、VB、Delphi等开发平台具有可视化界面与已经以类形式封装的可视化控件，在很大程度上编程也不需要从头开始，但是，它们的源代码从本质上还是一行行的文本代码，编程还是包含了许多技巧。对于一个仪器工程师而言，在进行测试系统应用程序设计与调试时，往往会将精力与时间过多地停留于语言调试本身，而很难集中时间与精力在真正系统集成任务上，工作量大，难度也大。为了让仪器工程师从繁重的编程任务中走出来，回归到他们本职工作上去，业界推出了图形化语言的概念。在现实的生活中和科学研究过程中，人们常常以框图来描述事物。框图不仅可以描述事物的位置、大小，更为重要的是，它可以描述事物的运行过程。在计算机上以二维平台上的框图描述一个程序的结构和运行过程，就形成了图形化语言。简略地说，一个图形化语言是指一个计算机系统，其执行过程可由二维平台上的框图来描述。与一些框图绘制系统不同的是，图形化语言需要满足两个规范： 1、图形化语言中的框图必须是可运行的。就是说，与那些静态的流程框图绘制软件和图像处理软件不同，图形化语言中的框图描述的是系统的运行过程，并且每个部分在运行中会执行一定的操作。 2、框图可以动态修改，这里的修改不只是设定一些参数或变量值，框图编辑环境可以修改程序的结构和运行的流程。因此，那些基于文本的具有一定图形化特性的编程语言如VB、VC、Delphi等，都不是图形化语言，它们只是文本语言的图形化环境或者称为支持可视化的环境。那些用于描述图形结构和内容的语言如Postscript也不是图形化语言。绘图软件也不是图形化语言，因为它们并不解释图形所代表的意义。图形化语言是图形化计算机领域中的一个重要分支。为了与其它一些图形化系统相区别，在一些文献中称图形化语言为图形化
数据挖掘工具应用及前景分析
数据挖掘工具应用及前景
介绍以下数据挖掘工具分别为： 1、 Intelligent Miner 2、 SAS Enterpreise Miner 3、SPSS Clementine 4、马克威分析系统 5、GDM Intelligent Miner 一、综述：IBM的Exterprise Miner简单易用，是理解数据挖掘的好的开始。能处理大数据量的挖掘，功能一般，可能仅满足要求．没有数据探索功能。与其他软件接口差，只能用DB2，连接DB2以外的数据库时，如Oracle, SAS, SPSS需要安装DataJoiner作为中间软件。难以发布。结果美观，但同样不好理解。 二、基本内容：一个挖掘项目可有多个发掘库组成；每个发掘库包含多个对象和函数对象： 数据:由函数使用的输入数据的名称和位置。 离散化:将记录分至明显可识别的组中的分发操作。 名称映射:映射至类别字段名的值的规范。 结果:由函数创建的结果的名称和位置。 分类:在一个项目的不同类别之间的关联层次或点阵。 值映射:映射至其它值的规范。 函数： 发掘:单个发掘函数的参数。 预处理:单个预处理函数的参数。 序列:可以在指定序列中启动的几个函数的规范。 统计:单个统计函数的参数。 统计方法和挖掘算法：单变量曲线，双变量统计，线性回归，因子分析，主变量分析，分类，分群，关联，相似序列，序列模式，预测等。 处理的数据类型：结构化数据(如：数据库表，数据库视图，平面文件) 和半结构化或非结构化数据(如：顾客信件，在线服务，传真，电子邮件，网页等) 。 架构：它采取客户/服务器（C/S）架构，并且它的API提供了C++类和方法 Intelligent Miner通过其独有的世界领先技术，例如自动生成典型数据集、发现关联、发现序列规律、概念性分类和可视化呈现，可以自动实现数据选择、数据转换、数据挖掘和结果呈现这一整套数据挖掘操作。若有必要，对结果数据集还可以重复这一过程，直至得到满意结果为止。 三、现状：现在，IBM的Intelligent Miner已形成系列，它帮助用户从企业数据资产中 识别和提炼有价值的信息。它包括分析软件工具——Intelligent Miner for Data和IBM Intelligent Miner forText ，帮助企业选取以前未知的、有效的、可行的业务知识——
数据挖掘研究的现状与发展趋势_郑继刚
数据挖掘研究的现状与发展趋势 郑继刚,王边疆 (保山学院数学系,云南保山678000) 影响其空间分布的因素之间的关系;预测型的模 型用来根据给定的一些属性预测某些属性,如分类模 型和回归模型等. 目前,主要在空间数据挖掘的体系结构和挖掘过 程做了大量研究,包括面向对象的空间数据库的数据 挖掘、模糊空间关联规则的挖掘、不确定性挖掘、聚类 挖掘、挖掘空间数据的偏离和演变规则、基于多专题 地图的挖掘、交叉概化、基于时空数据的概化、并行数 据挖掘、统计分析与数据挖掘的协同和遥感影像的挖 掘等,主要采用了基于统计学和概率论、集合论、机器 学习、仿生物学、地球信息学的研究方法. 4.2多媒体数据挖掘 多媒体数据,包括图形、图像、文本、文档、超文 本、声音、视频和音频数据等,数据类型复杂.随着信 息技术的进步,人们所接触的数据形式越来越丰富, 多媒体数据的大量涌现,形成了很多海量的多媒体数 据库[8].这些数据大多是非结构化数据、异构数据, 特征向量通常是数十维甚至数百维,转化为结构数据 和降维成了多媒体数据挖掘的关键技术. 有研究者提出了多媒体数据挖掘的系统原型 ＭＤＭＰ,将多媒体数据的建模表示、存储和检索等多 媒体数据库技术与数据挖掘技术有机地结合在一起, 采用多媒体图像数据的相似性搜索、多维分析、关联 规则挖掘、分类与聚类分析等挖掘方法,广泛地应用 于医学影像诊断分析、卫星图片分析、地下矿藏预测 等各种领域. 4.3时序数据挖掘 时序数据挖掘通过研究信息的时间特性,深入洞 悉事物进化的机制,揭示其内在规律(如波动的周期、 振幅、趋势的种类等),成为获得知识的有效途径.关 键问题是要是寻找一种合适的序列表示方式,基于点 距离和关键点是常用的算法,但都不能完整表示出序 列的动态属性.时序数据挖掘的主要技术有趋势分析 和相似搜索,在宏观的经济预测、市场营销、客流量分 析、太阳黑子数、月降水量、河流流量、股票价格波动 等众多领域得到了应用.
软件工程数据挖掘存在的挑战与解决方案
软件工程数据挖掘存在的挑战与解决方案 软件工程数据挖掘工作的最后阶段是将获取的挖掘信息呈现给 所需用，下面是搜集的一篇关于软件工程数据挖掘问题探究的论文范文，欢迎阅读借鉴。 1引言(Introduction) 数据挖掘技术既是在海量的数据当中将需求信息挖掘出来的过 程[1].软件工程数据挖掘则是数据挖掘技术在软件工程领域的重要 应用[2].软件工程数据挖掘技术可以有效地提高软件的开发效率，增强软件的稳定性以及可用性，随着软件工程数据挖掘技术的不断提升，其应用范围更加的广泛[3].因此，对其的研究工作不仅具有重要的学术价值，更具有重大的实际应用价值。本文重点探索软件工程数据挖掘技术面临的挑战以及将来的发展趋势。 2软件工程数据挖掘(Softwareengineeringdatamining) (1)软件工程数据挖掘的必要性 软件工程数据主要是指在软件开发阶段积累的相关数据，其中 包括软件的可行性分析以及需求分析文本，软件的注释或者代码等等。这些信息是软件开发者获取软件相关数据的唯一。随着软件研发技术以及规模的不断提升，其中包括的软件工程数据也是成指数性增长。例如：Linux操作系统软件，其仅代码一项就超过了500万行。这在无形中增加了软件开发者获取软件相关数据的难度。因此，借助于数据挖掘技术的软件工程信息搜索技术是十分必要的。 (2)软件工程数据挖掘任务及其过程
一般来讲，软件工程的数据挖掘工作主要包括： a.软件数据的预处理。这一过程主要是将未曾加工的数据变为便于挖掘出来的形式。其主要涉及到不同以及格式数据的融合，进而转化成为统一格式的数据。选取数据挖掘任务有关的数据记录，并对数据中的噪音以及重复值进行清理。目前，数据挖掘的预处理技术主要采用的是LSA、PLSA、LDA等。 b.数据挖掘。这一过程主要是要将海量数据中能够反映出软件本质或者规律的信息搜取出来。其中运用了大量的算法。输入的是结构规整的数据，而将关联、分类等信息模式进行输出，这些信息模式与挖掘任务有关。 c.结果评估。这一过程的目的就是要是用户获得有用的信息。主要包括提出信息质量不高的部分结果数据，以及将计算机处理以及理解的信息模式转换成为用户能够理解的信息模式，并传递给用户。 2软件工程数据挖掘存在的挑战(Challengeofsoftwareengineeringdatamining) (1)软件工程数据复杂度高 (2)分析方法并非传统模式 软件工程数据挖掘工作的最后阶段是将获取的挖掘信息呈现给所需用户。在传统的数据挖掘应用过程中，例如：银行或者电子商务，都是将其转化为文字或者图表的形式。但是，软件开发者所需的信息并没有如此简单。其囊括了编程模板、缺陷定位等客户信息。因此，这对数据挖掘技术提出了更高要求。
EXCEL数据图形化常用技巧
2 Excel 数据的图形化技术............................................................................................................1 2.1 概述..................................................................................................................................1 2.2 Excel 标准图表类型.........................................................................................................2 2. 3 标准图表制作的一般步骤..............................................................................................3 例2.3.1......................................................................................................................3 例2.3.2......................................................................................................................6 例2.3.3......................................................................................................................7 2. 4 图表的编辑和修饰..........................................................................................................9 2.4.1 修改网格线和背景色...........................................................................................9 2.4.2 修改数据源的系列.............................................................................................11 2.4.3 修改坐标轴格式.................................................................................................12 2.4.4 修改数据系列格式.............................................................................................13 2.4. 5 修改图例.............................................................................................................13 2.4. 6 修改坐标轴和图表标题.....................................................................................13 思考题.....................................................................................................................13 2.4. 7 修改图表区格式.................................................................................................13 2.4. 8 更换图表类型.....................................................................................................14 2.4. 9 调整、移动和复制图表.....................................................................................14 小提示.....................................................................................................................15 例2.4.1....................................................................................................................15 例2.4.2....................................................................................................................16 例2.4.3....................................................................................................................16 2.5 图表中加图形和文字....................................................................................................18 2.6 对数坐标图的制作........................................................................................................19 例2.6.1....................................................................................................................19 2.7 多曲线图形的制作........................................................................................................20 例2.7.1....................................................................................................................20 2.8 重叠曲线的分开............................................................................................................21 例2.8.1....................................................................................................................22 2.9 内嵌小插图的制作........................................................................................................22 例2.9.1....................................................................................................................23 2.10 本章教学讲义参考读物..............................................................................................23 N U S T
数据挖掘现状与前景
数据挖掘，这是个听起来既神秘，又具有诱惑性的词。就好像要去一片热带沙漠搜寻宝藏，宝藏的诱惑性很强，但是黄沙远处却看不透彻，不知此行是对是错，看到的光亮又是否只是虚幻的海市蜃楼。 所以很多学习数据挖掘的，或是想选择数据挖掘方向的人会在是否踏出第一脚时犹豫不决。 以下，我们就来分析看看数据挖掘的现状及前景。 首先看看百科中数据挖掘的定义：数据挖掘（Data Mining，DM）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。 基于数据挖掘可能产生的巨大价值，我国的各大重点院校都针对数据挖掘开了专业课程以及研究课题，不仅如此，政府以及大型企业也开始重视这一领域，投资人力物力支持数据挖掘项目。 或许这样说还不够直观，那就就数字佐证。 据IDC对欧洲和北美62家采用了商务智能技术的企业的调查分析发现，这些企业的3年平均投资回报率为401%，其中25%的企业的投资回报率超过600%。调查结果还显示，一个企业要想在复杂的环境中获得成功，高层管理者必须能够控制极其复杂的商业结构，若没有详实的事实和数据支持，是很难办到的。因此，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，使更多的管理者得到更多的商务智能。 国外如此，那中国呢？ 随着我国信息化的发展，数据的积累及计算机的广泛应用，加上来自外资企业商业智能数据挖掘应用带来的竞争压力，商业智能及数据挖掘也逐渐在中国也形成了一个产业。随着成功案例的增多，不仅仅是金融保险电信等行业或是政府机构，中小企业也逐渐将商业智能应用于业务之中。 信息化时代数据的潜力不容小觑，IT部门一直是企业的核心，而数据挖掘技术更是得到了前所未有的重视和期待。目前我国数据挖掘、商业智能技术的人才培养体系还未健全，而企业对这方面的需求却一直在增长。数据知识发展为核心竞争力是现在及未来必然的形势。因此数据挖掘、商业智能行业的前景还是非常可观的。 所以，请坚定勇敢地踏出迈向数据挖掘的那一步吧，然后扎实地学好所需的知识理论及实践技巧，最后所收获到的，或许比你所期待的还多。
数据挖掘研究现状及发展趋势
数据挖掘研究现状及发展趋势摘要：从数据挖掘的定义出发，介绍了数据挖掘的神经网络法、决策树法、遗传算法、粗糙集法、模糊集法和关联规则法等概念及其各自的优缺点；详细总结了国内外数据挖掘的研究现状及研究热点，指出了数据挖掘的发展趋势。 关键词：数据挖掘；挖掘算法；神经网络；决策树；粗糙集；模糊集；研究现状；发展趋势 Abstract：From the definition of data mining，the paper introduced concepts and advantages and disadvantages of neural network algorithm，decision tree algorithm，genetic algorithm，rough set method，fuzzy set method and association rule method of data mining，summarized domestic and international research situation and focus of data mining in details，and pointed out the development trend of data mining. Key words：data mining，algorithm of data mining，neural network，decision tree，rough set，fuzzy set，research situation，development tendency 1引言 随着信息技术的迅猛发展，许多行业如商业、企业、科研机构和政府部门等都积累了海量的、不同形式存储的数据资料[1]。这些海量数据中往往隐含着各种各样有用的信息，仅仅依靠数据库的查询检索机制和统计学方法很难获得这些信息，迫切需要能自动地、智能地将待处理的数据转化为有价值的信息，从而达到为决策服务的目的。在这种情况下，一个新的技术———数据挖掘(Data Mining，DM)技术应运而生[2]。 数据挖掘是一个多学科领域，它融合了数据库技术、人工智能、机器学习、统计学、知识工程、信息检索等最新技术的研究成果，其应用非常广泛。只要是有分析价值的数据库，都可以利用数据挖掘工具来挖掘有用的信息。数据挖掘典型的应用领域包括市场、工业生产、金融、医学、科学研究、工程诊断等。本文主要介绍数据挖掘的主要算法及其各自的优缺点，并对国内外的研究现状及研究热点进行了详细的总结，最后指出其发展趋势及问题所在。 江西理工大学
数据挖掘技术在软件工程中的应用研究
数据挖掘技术在软件工程中的应用研究 发表时间：2018-06-20T10:03:11.023Z 来源：《电力设备》2018年第5期作者：张佳鑫李爱萍 [导读] 摘要：社会发展的信息化水平在不断提高，越来越多的信息资源被相应的数据所替代，而实现这些信息资源充分利用的前提即是对其相应的数据进行管理与分析。 （太原理工大学计算机科学与技术学院山西太原 030024） 摘要：社会发展的信息化水平在不断提高，越来越多的信息资源被相应的数据所替代，而实现这些信息资源充分利用的前提即是对其相应的数据进行管理与分析。数据挖掘技术作为一种新型的网络技术，在软件工程的大数据分析中占据核心地位，有利于提高数据的可靠性与安全性。本文主要分析了数据挖掘技术在软件工程中的应用策略。 关键词：数据挖掘；软件工程；策略；发展 随着信息技术的不断发展，日常生活中人们所接触的信息量越来越多，如何在众多信息量中找到自己有用的信息，成为影响人们工作效率和工作质量的关键因素，而数据挖掘技术的应用则能很好的解决这个问题。所谓数据挖掘是指在大量、无序、模糊的数据中挖掘出其中有用的信息的过程，它能实现信息的分类、聚类并进行偏差分析。数据挖掘技术一般流程为数据预处理、数据挖掘、模式评估与知识表示等等，笔者结合实际经验，分析了数据挖掘技术在软件工程中的应用策略，对数据挖掘技术的发展提出了几点思考。 1数据挖掘技术概述 1.1数据挖掘技术的定义 数据挖掘技术，也成为数据库中的知识发现，发展于上个世纪末，是当前数据库领域内最新的应用研究技术。历经多年的发展，数据挖掘技术已成为当前数据库领域内最为关键的组成部分，但是还没有较为统一的定义。当前数据挖掘技术定义认可度最高的便是由W.J.Frawley等人所提出的，将数据挖掘技术理解为从数据中提炼出更为高效、更为新颖、更具潜在应用价值，并最终可理解模式的非平凡过程中。主要具有如下多方面内容： （1）数据源务必真实、数据量较大、并含噪音，不完全； （2）应用于获取终端用户兴趣较高的未知知识信息； （3）所获取的知识具备有效性、新颖性，且为潜在的； （4）更用于发现特定的问题，对知识量没有过多要求； 综合而言，数据挖掘属于复杂度较高的交叉学科，包括人工智能、模式识别、统计学、数据可视化等等交叉性相对较大的新型学科，未来拥有良好的发展空间。 1.2数据挖掘技术一般流程 一般而言，数据挖掘主要由数据预处理、数据挖掘以及模式评估和知识表示等三阶段组成。具体如下： （1）数据预处理。主要由原始信息获取、数据清洗、数据抽取及数据交换等构成。原始数据获取在于获取发现任务的处理对象，主要按照相应的需求而获取数据。数据清洗目的在于完善原始数据所缺失的数据。数据抽取指将特定的数据源中获取与分析任务相关的数据。数据转换在于规格化数据，以满足特定范围要求。 （2）数据挖掘，第一步便是明确挖掘任务，包括数据分类、数据总结等等，紧接着便是确定挖掘算法，应结合数据实际特点以及具体系统特定需求来确定算法。 （3）模式评估与知识表示。模式用于表示数据挖掘所形成的结果，用特定的兴趣度进行度量，用于识别表示知识的真正有趣模式。在此之中所使用的度量特定值通常由领域专家、用户标准等给出 2数据挖掘技术在软件工程中的应用情况 2.1执行记录 对于执行记录挖掘来说，就是分析程序执行路径，找寻存在于程序中的代码关系，将数据挖掘及时应用到软件工程中就是跟踪相关执行路径，在逆向建模的作用下达到既定目标，其主要作用是维护与验证程序。在执行记录的过程中，主要是插装系统，然后用相关软件接口编程，同时记录相关变量等，最终将收集来的信息整合在一起，构建相应的系统模型。 2.2漏洞检测 在软件工程中利用数据挖掘技术进行漏洞检测，主要是为了及时发现存在于软件开发中的问题，这样就可以尽快将漏洞弥补，对提高软件质量有很好的作用。通常情况下，利用数据挖掘及时检测软件漏洞看，就是先对软件进行系统测试看，同时根据用户需求制定出科学合理的应对措施。然后将各种漏洞数据收集整理在一起，逐一做好数据清理与转换。通过分析这些数据信息能够得知，为做好数据清理工作，就需要将多余数据清理出去，然后对丢失项目进行补充，这样再将数据属性以数值的形式体现出来。其次，要构建合适的数据模型，做好验证与训练。在这一过程中应重视与项目实际的联系，选择与之相匹配的挖掘方式，以便构成测试集，获得相应结果。此外，还要做好漏洞扫描与分类，将所有漏洞整理起来构成漏洞库，然后再次扫描，防止漏洞遗失，最后将通过挖掘得来的数据知识应用到软件测试中。 2.3开源软件 对于开源软件来说，其挖掘环境带有明显的开放性与全面性特征，所以，在管理这样的软件时，就不能使用传统软件的开发方式。一般而言，较为成熟的开源软件，能够详细记录开发中所遇到的错误，同时也包括软件开发者的一些活动，以及软件在市场中的应用情况。对于参与软件开发的人员来说，他们是社会网络的主要创造者，然而，由于开源软件的开放特征较为明显，所以也就让这些参与人员随之发生变化。同时，由于开源软件还带有动态特征，所以就需要重视开源项目的进一步管理，也就是由专业人士管理软件系统，在这项工作中做的最好的莫过于英国牛津大学的Sima系统。 2.4版本信息控制 在版本信息控制应用中，主要是确保项目参与者所使用的档案相同，这样也有利于全面更新。对于软件工程开发来说，通常会用版本控制系统管理与开发软件。同时利用版本信息控制，选择合适的变更历史信息的方法，以便获取不同模块，在这种情况下子系统也可以相互映衬，这对深度挖掘程序变化，做好漏洞检测具有重要作用。随着数据挖掘技术在软件工程中的应用，不仅可以有效减少系统维护资
大数据图形化软件如何设置表格组件
1.描述 大数据图形化软件FineBI的表格组件是传统的展现数据的一个组件，通过简单的拖曳即可实现，如下图： 2.示例 在大数据图形化软件FineBI中新建一个分析，实现如上图所示效果，输入模板名称为Simple，点击创建，即新建了一个数据分析，如下图：
3.添加表格组件 布局方式选择自由布局，在右侧的组件框中选中表格组件，拖拽至分析页面，如下图： 4.类型选择
大数据图形化软件FineBI的表格组件包括三种类型，在组件属性配置界面点击表格组件后面的下拉选项，可以选择表格组件类型，如下图： 分组表：表格组件默认是分组表，分组表是指由一个行表头和数值区域组成的分组报表，没有列表头。 交叉表：是指由行表头和列表头以及数值区域组成的较为复杂的报表。 复杂表：是交叉表的一种类型，适用于很复杂的交叉表。 5.绑定数据 点击点击进入配置界面按钮，进入大数据图形化软件FineBI的表格配置界面，选择BIdemo业务包，将该业务包中的分公司信息数据表中的分公司名称和合同信息数据表中的合同类型作为行表头，合同金额作为数值区域指标，如下图：
此时，一张简单分组模板就已经就做好了。 6.样式设置 默认展开所有节点 在下方效果预览中可以看到，其第一个列数据是收缩的，导致只能看到汇总数据，看不到后面的详细分组数据，查看时，只能一个个展开查看，那么，如果要默认展开的话，点击样式，勾选默认展开所有节点即可，如下图：
7.表格维度冻结 大数据图形化软件FineBI的表格维度冻结是指，将表格的表头冻结起来，包括行表头和列表头，当数据过多，有滚动条的时候，滚动查看下方数据，表头还停留在原来的位置，可以清晰的知道每个数据列的具体含义，如下图： 8.显示序号
大数据图形化软件如何设置过滤指标条件
描述 大数据图形化软件FineBI的数据过滤是指只显示满足条件的数据，大数据图形化软件FineBI中的控件天然支持数据的过滤，即无需任何其他设置，控件选择数据之后就会自动过滤；而除了控件的天然过滤之外，大数据图形化软件FineBI还支持手动设置过滤条件的功能，可手动设置过滤条件的地方有三个：指标的过滤、通用查询控件以及业务包权限配置。 下面以数值类型指标的过滤来讲解指标过滤条件的使用，为合同信息中的合同金额指标添加一个过滤条件，合同付款类型为一次性付款，即合同金额的汇总数据是汇总了合同付款类型为一次性付款的金额。 1.示例 以大数据图形化软件FineBI的BIAnalytics分析为例，点击我创建的，单击BIAnalytics，进入大数据图形化软件FineBI的即时分析编辑界面，点击右上角的按钮进入组件配置界面，选择数值区域下的合同金额后面的下拉选中中的过滤设置，进入合同金额过滤条件添加界面，如下图： 在大数据图形化软件FineBI的过滤设置界面可以添加两种数据过滤方式：添加公式和添加条件，同时还可以添加多个过滤条件，过滤条件并存方式可以选择或和且。
2添加过滤字段 点击大数据图形化软件FineBI的添加条件按钮，选择需要过滤的数据所在的表和字段，这里选择合同信息表中的合同付款类型，如下图 注：在创建业务包的时候会建立数据表之间的关联关系，这里点击添加条件按钮之后，大数据图形化软件FineBI会自动根据关联关系显示所有与该指标有关联关系的数据表，以供选择。
3.添加过滤字段需满足的条件 选择字段之后，页面会回到大数据图形化软件FineBI的过滤条件添加界面，单击空白处添加需满足的条件，如下图：
软件工程一级学科
年软件工程一级学科 攻读博士学位研究生培养方案 一、适用学科、专业：软件工程（一级学科，工学） ●软件工程理论（二级学科、专业） ●软件工程技术与管理（二级学科、专业） ●信息系统工程（二级学科、专业） ●软件服务工程（二级学科、专业） 二、培养方式 . 博士生培养实行导师负责制。必要时可由导师组织指导小组，指导小组成员必须具有副高级以上职称或具有博士学位的讲师。一般不设副导师，如论文工作特殊需要，经审批同意后，导师可以聘任一名副教授及以上职称的专家担任其博士生的学位论文副指导教师。. 跨一级学科（或交叉领域）培养博士生时，应从相关学科中聘请相关学科的博士生导师作为联合指导教师，经院系主管负责人审查批准后，报校学位办公室备案。 . 建立规范化的学术交流和学术报告制度，按期检查培养环节的完成情况。 . 导师应有适于培养博士生的研究课题和充足的研究经费。导师（副导师或指导小组）应与博士生定期交流，关心博士生的思想品德、业务能力和综合素质。促进博士生德、智、体全面发展。 三、培养目标及课程学习的基本要求 . 培养目标 进一步学习与掌握马列主义、毛泽东思想和邓小平理论，热爱祖国，遵纪守法，诚信公正、有社会责任感；掌握软件工程学科坚实宽广的基础理论与系统深入的专门知识，熟练掌握门外国语，具有独立从事科学研究工作的能力，具有创新能力，在当今快速变化的信息科学研究领域能起主导作用，能独立提出和开展某一领域的科学研究，能从事高校教学工作，具有高层管理工作的能力的德、智、体全面发展的软件工程领域的高级专门人才。 . 课程学习及学分组成 普博生及论文博士生在攻读博士学位期间，需获得学位课程学分不少于，其中公共必修课程不少于学分，必修环节学分。 直博生在攻读博士学位期间，需获得学位课程学分不少于，其中公共必修课程不少于学分，学科专业课程学分不少于，必修环节学分。提前攻博生的学分要求同直博生。
数据可视化解决方案介绍
数据可视化解决方案介绍
?信息技术与经济社会的交汇融合引发了数据迅猛增长，数据已成为国家基础性战略资源。大数据正日益对全球生产、流通、分配、消费活动以 及经济运行机制、社会生活方式和国家治理能力产生重要影响。?2015年9月5日，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》（以下简称《纲要》），系统部署大数据发展工作。 ?在越来越物联化、互联智能化的环境中，政府、企业的基础设施设备正在迅速数字化，使得各系统、各设备产生瞬息万变的海量数据，促使产生新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。 背景概述
?大数据成为推动经济转型发展的新动力；?大数据成为重塑国家竞争优势的新机遇；?大数据成为提升政府治理能力的新途径； ?大数据将成为商业企业宝贵的信息资产，对商业企业经营全过程、各环节产生深度影响，推动传统企业转型，适应新的市场环境、新的商业模式。 发展趋势 价值表现 ?对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销 ?做小而美模式的中长尾企业可以利用大数据做服务转型 ?面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值 大数据环境下需要大显示，纵览全局，把握数据万千变化。
什么是数据可视化？ ?数据可视化指的是利用图形、图像处理、计算机视觉以及用户界面，通过表达、建模以及对立体、表面、属性以及动画的显示，对数据加以可视化解释。 ?数据可视化的核心在于“可视”，数据是信息的表现形式，数据是分散的、无逻辑的，将分散的数据进行集合、整理、分析、展示即为数据可视化的全部过程。 ?数据可视化的表现在于将数据信息图形化，通过IT技术将信息整合，综合、直观的展现出来，使无序的数据信息具有可读性，且直观易懂。 数据可视化的现状及发展： ?数据可视化目前是一个较为宽泛的概念，没有统一的技术标准，市场化程度有限，在国家大力推进互联网+政策背景下，伴随着大数据市场的蓬勃发展，以及公众对数据可视化意识的觉醒，未来会有广阔的成长空间。
大数据图形化软件如何新增数据集
1.描述 大数据图形化软件FineBI可以直接通过可视化操作从数据库中添加数据表至业务包中，同时支持SQL语句从数据库中取数和导入外部Excel，下面详细描述。 2.SQL数据集 通过SQL语句写出来的数据表，我们称之为数据集，以大数据图形化软件FineBI的BIdemo为例，点击数据配置>业务包管理，进入BIdemo业务包中进行业务包管理，点击下方的+SQL数据集按钮。 2.1增加SQL语句 在大数据图形化软件FineBI中点击数据连接选择下拉框，选择构建自循环列中建立的mysql数据连接，在SQL语句输入框中输入一个SQL查询语句，如下图：注：数据连接的创建方式请查看大数据图形化软件FineBI的配置数据连接
2.2数据预览 点击预览按钮，即可查看该SQL查询语句的查询结果：
2.3数据表重命名 点击下一步，进入大数据图形化软件FineBI的数据表的配置界面，在表名输入框中输入表名称，比如说公司部门，点击保存，即可在大数据图形化软件FineBI的业务包管理界面看到该业务包中多了一个数据表，如下图： 3.Excel数据集 大数据图形化软件FineBI的Excel数据集就是指以外部Excel中数据为数据源的数据表。 点击+Excel数据集按钮，进入Excel数据集添加界面，如下图：
3.1上传Excel 点击上传数据按钮，选中需要上传的Excel文件，如下图，即可将Excel数据上传至大数据图形化软件FineBI的业务包中：
3.2重命名数据表 点击下一步，回到大数据图形化软件FineBI的表设置界面，在表名后面的文本框中输入上传Excel得到的数据表的名称，比如说省份数据，点击保存，即可在大数据图形化软件FineBI的BIdemo业务包中看到该张数据表，如下图：
数据挖掘在中国的现状和发展研究
数据挖掘在中国的现状和发展研究 导读：本文以科学引文索引数据库(SCI)、工程索引数据库(EI)以及清华全文数据库(CNKI)中有关“数据挖掘”研究文章的统计数据为研究基础，对数据挖掘在我国研究的总体趋势、研究热点、研究分支三个方面进行分析和研究。本文分析了数据挖掘在我国的发展，并对进一步发展我国数据挖掘的理论研究和实际应用提出了建议。 关键字：数据挖掘 0 引言 近年来，随着计算机对数据的生成、收集、存贮和处理能力的大大提高，数据量与日俱增，传统的数据分析工具对海量数据的处理力不从心，数据挖掘技术应运而生。 中国科研工作者近几年来积极开展了对数据挖掘的研究，并在理论研究和实际应用上取得了一定的成绩，但是有关数据挖掘的成功应用还比较少。本文通过对中国有关数据挖掘研究文章数量的统计，对数据挖掘在中国发展的现状及发展趋势进行分析和研究，通过分析有关论文的发表，对数据挖掘在中国的理论研究和实际应用提出建议。 1 数据挖掘的应用与研究发展 数据挖掘是指从存放在数据库、数据仓库或其他信息库中的大量数据中挖掘有用知识的过程。数据挖掘是一门新兴的边缘学科，近年来引起了中国学术界和产业界的广泛关注。 数据挖掘出现于20世纪80年代后期，90年代有了突飞猛进的发展。2001年，Gartner Group的一次高级技术调查将数据挖掘和人工智能列为“未来三到五年内将对工业产生深远影响的五大关健技术”之首，并且还将并行处理体系和数据挖掘列为未来五年内投资焦点的十大新兴技术前两位。美国麻省理工学院在2001年1月份的《科技评论》(Technology Review)提出将在未来5年对人类产生重大影响的10大新兴技术，其中第3项就是数据挖掘。 数据挖掘技术已被广泛的应用于各个领域，其中一些典型应用如加州理工学院喷气推进实验室与天文科学家合作开发的SKICAT系统，能够帮助天文学家发现遥远的类星体，是人工智能技术在天文学和空间科学上的第一批成功应用之一；生物学研究中用数据挖掘技术对DNA进行分析利用数据挖掘技术识别顾客的购买行为模式，对客户进行了分析；对银行或商业上经常发生的诈骗行为进行预测IBM公司