数据挖掘开发及应用研究
大数据背景下数据挖掘技术的应用研究
大数据背景下数据挖掘技术的应用研究摘要：随着科技的发展，数据信息大量出现，越来越多的人想要从许多混杂的资源中找出最具有价值的信息。
本文将从数据挖掘技术的基本概念入手，并结合当下现实来分析大数据的出现给数据挖掘技术应用带来的变化。
在数据挖掘技术应用中主要从数据分析的利用和数据聚类的利用两大方面进行阐释，总体研究大数据背景下数据挖掘技术的应用。
关键词：大数据时代;数据挖掘技术;数据挖掘技术的应用大数据的发展会带来大量的信息资源，人们的思维方式也会随之发生改变。
于此同时信息发展也逐渐成为了开启信息时代的钥匙。
全球各国普遍认识到数据的重要性及其对国家的发展发挥的许多重要意义，许多国家以此为基点制定适合自己国家发展的战略性计划，由此占领数据的高地，实现国家创新性发展。
因此，大数据在当今时代具有极强的研究价值和应用价值。
笔者将主要从大数据可视化给数据挖掘技术带来的影响为着眼点，进而进一步分析高性能计算（HPC）给数据挖掘技术带来的一定程度的影响，且通过这些变化研究大数据背景下数据挖掘技术的具体应用。
正文：当今的数据挖掘技术的理论已经成熟，数据挖掘技术的应用愈加广泛。
受众趋向了解更多的数据挖掘技术，从而利用起大量的信息资源。
我们对于大数据背景下的数据挖掘技术的具体应用，将会获得信息的有效运用和资源的科学整合。
同时，掌握和了解到有关于数据挖掘技术的知识对普通受众来说不仅可以掌握到大量的数据资源，从而更好地利用这些资源为我们的生活实践服务，而且对于专业技术人员来说，广泛被大众所接受的数据挖掘知识前景将更加开阔，理论弹性增大，这将促进数据挖掘技术的进一步发展。
一、数据挖掘技术的概述数据挖掘技术主要是一个搜索的过程，它主要利用算法进行搜索，并通过一定媒介，从大量的信息中提取对搜索者有用的信息资源。
这个过程的原始数据被分成建模样本和分析样本两部分。
建模样本将会经过数据预处理后变成预处理后的专家样本。
而分析样本则会经过特征选择后变成预处理后的分析样本。
数据挖掘技术在儿童教育中的应用研究
数据挖掘技术在儿童教育中的应用研究随着信息化时代的到来，数据挖掘技术也逐渐在各行各业中发挥着越来越重要的作用，包括在儿童教育领域的应用也不断得到了越来越多人的认可。
数据挖掘技术可以通过对大量数据进行分析、提取和挖掘，帮助人们更好地理解各种现象和规律，为教育提供更科学的指导和支持。
本文将围绕数据挖掘技术在儿童教育中的应用展开讨论。
一、基于数据挖掘技术的个性化教学在传统的教学模式中，教师通常针对整个班级的学生进行统一的教学，无法满足不同学生的不同需求。
而现在，通过数据挖掘技术，我们可以对学生的学习情况进行深入了解，从而为不同学生提供个性化的教学方案。
例如，通过对学生的学习行为和学习成绩等多个维度的数据进行分析，可以判断学生运用什么方法学习更有效，哪些领域学生更需重点关注以及学生学习过程中可能遇到的困难等。
这样，将教育学生从单一策略转变为个性化教育，进而有效提高学生的学习效率和成绩。
二、基于数据挖掘技术的资源分配教育资源的分配是教育管理中的一个重要问题。
在过去，由于数据获取不易，往往根据不完全信息进行资源分配，难免存在一定的偏差。
而随着数据挖掘技术的应用，通过分析各种教育数据，可以发现某些区域或学校存在一些共性的问题，以及特定教育资源的需求等。
这将有助于政府或学校对教育资源的更加公平合理的分配，改善教育的普及度和质量。
三、基于数据挖掘技术的教学质量评估教学质量评估是学生、家长、教师和学校管理者常常需要关注的一个问题，而通过数据挖掘技术，可以实现对教学质量的自动监测和评估。
教师的教学行为、评分标准以及学生的学习情况等数据都可以通过这种方式进行分析，直观而准确地呈现出学生和老师的表现。
这样,可以帮助学校和政府更加有效地改善教学质量，追求更好的教学效果。
四、基于数据挖掘技术的家长参与教育在教育过程中，家长的参与是至关重要的。
家长可以监督孩子的学习情况、提出教育建议，有助于教育的有效实施。
而随着数据挖掘技术的应用，家长们可以更直观地查看孩子的学习数据，并随时了解孩子的学习进展、发现孩子的问题并及时处理。
数据挖掘及应用数据挖掘概述ppt课件
Past KDD (Knowledge Discovery and Data Mining) Meetings
• KDD-2019, 13th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, San Jose,
《数据挖掘技术：市场营销、销售与客户关系管理领域的应用》 数据挖掘指的是一种态度，它表明商业活动应该基于认知，分析获得的决 策比没有任何分析所得的决策好得多，经过测算的结果更有利于商业盈利。
• SAS 软件研究所对数据挖掘所下的定义是：
数据挖掘是按照既定的业务目标， 对大量的企业数据进行探索、揭示隐 藏其中的规律性并进一步将之模型化的先进、有效的方法。
国内数据挖掘研究进展
• 1993年国家自然科学基金首次支持我们对该 领域的研究项目。
• 2019年度的国家社会科学基金在统计学类中
首次对该领域的研究予以支持。
• 全国数据库学术会议(NDBC，National DataBase Academic Conference)
• 重要的杂志有计算机学报、软件学报和计算机 研究与发展等。
• KDD-99, 5th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, August 15-18, 2019, San Diego, CA, USA.
• KDD-98, 4th International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, August 27-31, 2019, New York, NY, USA.
浅谈数据挖掘技术的应用和发展
T NOLO GY TR N D1数据挖掘软件的发展历史目前,作为独立应用的第一代数据挖掘系统仍然有着广泛的市场需求;随着对挖掘算法的深入研究,第二代数据挖掘系统逐渐成为商业软件的主流;同时,部分软件开发商在第二代系统的基础上开始研发相应的第三代数据挖掘系统;第三代数据挖掘系统目前仅仅停留在理论研究阶段,还没有成熟的系统原型,但是,挖掘嵌入式系统、移动系统、普适计算(Pe rvasive Com puti ng 或Ubiquitous Com puting )设备产生的各种类型的数据,将是当前和未来的研究热点与重点。
2数据挖掘的步骤2.1数据准备了解K DD 相关领域的有关情况,熟悉有关的背景知识,并弄清楚用户的要求。
2.2数据选择根据用户的要求从数据库中提取与K DD 相关的数据,K DD 将主要从这些数据中进行知识提取,在此过程中,会利用一些数据库操作对数据进行处理。
2.3数据预处理主要是对阶段2产生的数据进行再加工,检查数据的完整性及数据的一致性,对其中的噪音数据进行处理,对丢失的数据可以利用统计方法进行填补。
2.4数据转换对经过预处理的数据,根据知识发现的任务对数据进行再处理,使之转换为有效形式,以使数据挖掘更有效。
2.5数据挖掘根据知识发现任务的要求,选择合适的数据挖掘算法(包括选取合适的模型和参数),从数据中提取出用户感兴趣的知识。
2.6模式解释对发现的模式进行解释,在此过程中,为取得更为有效的知识,可能会返回到前面处理过程中的某些步骤以反复提取。
2.7知识评价将发现的知识以用户能理解的方式呈现给用户。
3数据挖掘的应用领域由于数据挖掘能够给企业带来显著的经济效益,为企业的竞争构筑信息与决策的优势,企业对其投入了极大的热情。
目前,数据挖掘的典型行业应用主要有:3.1银行和金融部门的应用在银行和金融业中,信用欺诈的建模与预测、风险评估、收益分析、客户关系优化以及股票价格等方面,有较好应用。
数据挖掘技术在中医医案的应用研究
数据挖掘技术在中医医案的应用研究
随着科技的不断进步，数据挖掘在中医领域的应用也越来越广泛。
中医医案是中医的重要实践经验和理论积累，包含了丰富的临床诊疗信息和治疗效果数据。
因此，对中医医案进行数据挖掘，可以帮助医生更好地分析和总结临床经验，提高诊疗水平和疗效。
数据挖掘技术主要包括数据预处理、数据挖掘和模型评价等环节。
针对中医医案的数据挖掘，首先需要对数据进行清洗和预处理，包括去除重复数据、填补缺失值、数据标准化等。
接着，可以采用分类、聚类、关联规则、时间序列分析等方法对数据进行挖掘，通过挖掘中医医案中的关联和规律来辅助中医诊断和治疗。
其中，聚类算法可以发现中医医案中的共性，并将病例进行分类，有助于医生更好地把握各种疾病的基本特点和规律。
关联规则挖掘可以分析病例中的病因、病机、证候、诊断和治疗等因素的关联关系，为医生提供更准确的诊疗信息。
时间序列分析可以发现病情的动态变化趋势，并对治疗方案进行评估和优化。
在模型评价方面，需要根据中医特点对模型进行评估和优化，如合理性、实用性、科学性、依据性等方面进行评价。
在应用过程中，还需要注意保护患者隐私，避免泄露患者信息。
综上所述，数据挖掘技术的应用可以帮助中医医生更好地分析和总结临床经验，提高中医诊疗的准确性和效率。
但是，在实际应用过程中还需要加强方法的研究和探索，不断优化数据挖掘算法，以更好地服务于中医临床实践。
计算机应用新领域-数据挖掘前景及应用探究
工程技 术 Ｃ ｍ ｕ ｅ Ｄ Ｓ ｆｗ ｒ ｎ ｐ ｌｃ ｔ ｏ ｓ ｏ ｐ ｔ ｒ Ｃ ｏ ｔ ａ ｅ ａ ｄＡ ｐ ｉ ａ ｉ ｎ ２１ ０ ２年第 １ ７期
以为 了是 各 图书馆 的利益 得 到最 大 限度 的满 足 并促 使其 发 水平以及其教 学水平并结合该馆的实际情况来确定，然而 挥各 自的积极性，就务必要构建起一个具有权威性的高校 各图书馆 内都应该设置专 门进行文献传递工作的部门或人 图书馆文献传递管理中心 。为了形成快捷 的文献传递服务 员 。 就 要将 此 项工 作建 立 一套 系统 且 完善 的计 算 机 网络 、信 息 ３ 健全 文献 传 递服 务收 费机 制 。 献 传递 服务 一定 ． ４ 文 资源 数 据库 以及现 代传 输 设备 。因此 ，各 级 政府 也要 大 力 成本 的消耗是必然的， 每进行一次文献传递的费用主要有 ： 的支持便捷 、开放、互联的图书馆文献传递与资源共享的 请求馆的服务 以及文献文献资源整体传播的速度 以及交流、利用、开发广度与深度发生的重大 的改变，并 且 还 将有 利 于 加快知 识 的转 换过 程 以提 供给 知 识 的创 新 更 优 质 的服 务 。
还是 对 读者 的开支 都将 不 是一 笔小 数 目 我们 可 以适 当 的 对 国 内外文 献传 递 服务 工 作的 经验 进行 借 鉴 ，从而 总 结 出 制定健全 的文献传递收费机制才能做到成本 的有效控制 。 在经费允许的情况下从中抽出一定的款项来补贴用户 的费
（ 上接 第 １４页 ） ３ 和 陆地 的 比例 。在 非 结构 化数 据发 展 中 ，要 点是如 何 从非 我们可以看到客户买 ｌ０ １ 产品顾客再买 ９ 号产品概率 结构 化 向结 构 化转 变 ，做 结构化 处 理 。这里 面 涉及 了文 本 ４ 为 ９． ４４ ％，可 以把 两者 进行 组合 销 售 ； 同样 买 １２的产 品 挖掘 、 自然 语 言处 理等 更 细化 的技 术 实现 手段 。此 外 ，非 ２ 再买 ９ ４号产品概率为 ４ ． 也就是说顾客买 １２ ７ ％， ６ ２ 号产品 结构 化 数据 与 结构 化数 据 结合 也将 是一 个 发展 热 点，单 纯
数据挖掘研究及在高校教研中的应用
教霄科掌Ⅵ删裂■一l l i数据挖掘研究及在高校教研中的应用黄晓明(贵阳医学院计算机教学实验中心贵州贵阳550004)阴l要]随着高校信息化时代的到来，如何在这些信息中找到用户真正需要的内容，对于高校科研和教学顺利开展有着重要的意义，主要介绍数据挖掘的相关概念、数据挖掘基本原理以及其在高校教学研究中的应用．[关键词]数据挖掘模型中圈分类号：TP3文献标识码：^文章编号：1盯1—7597(2∞8)0810130—01当前，人们正在面l I缶着信息数据爆炸的挑战；随着数据挖掘(D at a M i ni ng，D M)技术的迅速发展以及数据库管理技术的广泛应用，人们所要面对数据的越来越多。
在日常的高校教学与研究中，如何从海量的数据中找到内在的规律，如何更快更方便地传递、交流、获取有用的信息，挖掘这些激增数据背后隐藏的重要信息并及时进行信息的重组已成为当前我们所研究的热点。
经过长期研究，产生了数据挖掘技术，数据挖掘技术不仅能够对过去的数据进行查询和遍历，并且能够找出数据间的潜在联系，从而促进信息的快速方面的获取。
一、量据挖曩相关知识介鲴(一)数据挖掘的概念数据挖掘是近年来随着数据库技术和人工智能技术的发展而出现的一种多学科交义的全新信息技术，尤其是随着计算机网络的发展和普遍使用，数据挖掘成为迫切需要研究的重要课题。
数据挖掘是指从海量的数据中出潜在的、有价值的知识(模型或规则)的过程，他反复使用多种数据挖掘算法从观测数据中确定模式或合理模型。
也就是根据预定义的目标，对大量的数据进行探索和分析，揭示其中隐含的规律，并进一步将其模型化的先进有效的技术过程。
口数据挖掘主要做以下不同的事情：分类(c l a ss i fi ca t i on)、估值( e st i眦t i on)、预测(pr edi c t i on)、相关性分组或关联规则(af fi ni t y gr o upi ng or ns soci at i o n rul es)、聚类(cl us t e ri ng)、描述和可视化(de scr i pt i on and vi s ual i za t i on)。
多源异构数据挖掘技术在医疗大数据中的应用研究
多源异构数据挖掘技术在医疗大数据中的应用研究随着人工智能技术的不断发展和医疗压力的增大，利用多源异构数据进行挖掘已成为医疗大数据领域的热点。
多源异构数据指来自不同类型、不同领域、不同来源、不同性质的数据，比如临床数据、基因数据、影像数据等。
在医疗大数据中，多源异构数据挖掘技术可以帮助医疗机构和医生更好地理解患者的病情和治疗效果，从而优化治疗方案，提高医疗质量。
本文将从应用场景、挖掘方法、数据整合、数据安全等角度探讨多源异构数据挖掘技术在医疗大数据中的应用研究。
一、应用场景1.临床诊断：通过收集和整合患者的临床表现、体征、实验室检查等数据，利用机器学习、深度学习等方法进行数据挖掘和分析，帮助医生更快速准确地进行病情诊断和疾病预测。
2.药物研发：多源异构数据挖掘技术可以将来自不同来源的数据整合起来进行分析，寻找药物的潜在治疗作用及其副作用，从而提高药物研发的效率和减少成本。
3.医疗管理：通过收集和整合医院、医生、患者的数据，利用数据挖掘技术进行病情统计、资源分配、病房管理等，帮助医院提高效率和降低成本。
二、挖掘方法1.监督学习：基于训练数据进行分类、回归、聚类等任务，训练模型并对测试数据进行预测。
常用于病情预测、药物疗效预测等场景。
2.无监督学习：不需要事先标注好的训练数据，通过聚类、异常检测等方法来发现数据之间的相似性和规律，常用于疾病诊断、基因表达分析等场景。
3.深度学习：基于神经网络的学习算法，可以进行图像识别、语音识别等任务，也可应用于医疗领域的数据分析和预测。
4.集成学习：将多个模型的结果进行集成来提高预测准确度，常用于病情预测、药物疗效预测等场景。
三、数据整合数据整合是多源异构数据挖掘技术的关键环节。
医疗大数据中的数据来源多种多样，包括医院信息系统、电子病历、影像数据库、基因数据库等。
由于这些数据来源的数据格式、数据内容、数据质量等存在差异，如何进行数据整合是多源异构数据挖掘技术的关键难题。
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数据挖掘开发及应用研究
摘要：数据挖掘在当今的数字时代、网络时代以及大
数据时代发展尤为迅猛，属于多学科、多领域的交叉学科，
它在较短的时间内取得了令人瞩目的研究成果，并在社会的
各个领域获得应用，表现了出巨大的优势和潜能。本文对数
据挖掘的过程和数据挖掘技术进行了较为详细的介绍，并探
讨了其应用领域和前景，旨在为数据挖掘理论与实践提供一
些借鉴和新的思路。
关键词：数据挖掘；大数据；网络
中图分类号：TP311 文献标识码：A DOI：
10.3969/j.issn.1003-6970.2015.05.017
0 引言
数据挖掘是从大量的（或海量的）、不完全的、模糊的、
有噪声的以及具有随性的数据中，对隐含的、具有潜在作用
和有意义（有时称作有趣的）知识进行提取的过程。其主要
任务是从数据集中发现模式。通过数据挖掘发现的模式形式
可以多样，根据功能可分为预测性模式和描述性模式两种。
在实际运用中，则可根据其实际作用划分为分类模式、预测
模式、相关性分析模式、序列模式、聚类模式以及数据可视
化等。数据挖掘涉及多种学科、技术和领域，因此也会有一
些不同的挖掘方法和实现。根据挖掘对象的不同，可分为关
系数据库、空间数据库、文本数据源、时态数据库、多媒体
数据库、遗产数据库和万维网Web等的挖掘技术；根据挖掘
任务的不同，可将其分为分类或预测模型发现、聚类、关联
规则发掘、数据汇总、序列模式发现、依赖关系或依赖模型
发现、异常和趋势发现等；同时还可以根据挖掘方法进行划
分，大致分为统计学方法、机器学习方法、数据库方法和神
经网络方法等。
1 数据挖掘过程
首先，目标定义与数据准备。目标定义即是定义出明确
的数据挖掘目标，数据挖掘的成败受到目标定义是否适度的
影响，因此在目标定义的过程中技术人员需要具备丰富的数
据挖掘经验，并与相关专家、最终用户实现紧密协作来实现，
在明确实际工作的数据挖掘要求的同时，进行各种学习算法
的对比，最终确定有效科学的算法。整个数据挖掘过程中数
据准备占有最大的比例，约60%左右。数据准备阶段具体过
程分为三步，即数据选择，数据预处理和数据变换。（1）数
据选择（DataSeleetion）：数据选择即是从已有的数据库或数
据仓库中进行相关数据的提取，并形成目标数据
（TargetData）。（2）数据预处理（DataProcessing）：对参与
提取的数据进行处理，从而使数据能够符合数据挖掘的要
求。（3）数据变换（Data Transformation）：数据变换的目的
主要在于使数据维数得到精简，进而从数据初始特征中找出
真正有用的特征，减小数据挖掘过程中需要考虑的变量个数
与特征。
其次，数据挖掘。数据挖掘阶段属于实际的挖掘工作过
程，首先需要进行算法的规划，决定所要采用的数据挖掘方
法，然后在挖掘方法的基础上选择一种算法，待完成上述准
备工作后，对数据挖掘算法模块予以运行。数据挖掘阶段是
相关领域专家、数据挖掘分析者最关心的阶段，能够在真正
意义上称之为数据挖掘。
最后，解释与评估。分析所提取的信息是根据最终用户
的决策目的所进行的，目的在于将最有价值的信息提取出
来。在数据挖掘阶段发现的模式，还需要采用机器或者经过
用户的评估，其删除冗余或者无关的模式，而对于那些无法
满足用户要求的模式，应退回上一阶段，重新发现模式。应
注意的是，数据挖掘所面对的最终用户是人，所以需要对发
现的模式进行可视化，或者将结果进行转换，使用户能够明
白。
2 计算机数据挖掘技术的开发
计算机数据挖掘技术的开发，一开始就已经将数据挖掘
定位成了以决策服务为导向的，以及应用型的，正是数据挖
掘的出现，使得决策者的知识储备要求获得了极大的降低，
并且对数据挖掘技术进行研究的企业也越来越多。
2.1 传统统计法
传统统计方法主要包括了三种，即抽样、多元统计分析
和统计预测。抽样指的是，在海量的数据当中，为了免于对
所有的数据进行分析进而采用的合理抽样。多元统计分析则
是进行的因子分析，或者对具有复杂结构、较高维数的数据
进行的分析。统计预测则是指回归分析、序列分析等。
2.2 遗传算法
遗传算法是一种设计方法的优化技术，是基于进化理
论，并采用遗传变异、遗传结合和自然选择等实现的。其主
要思想为“按照适者生存的原则，在最适合的规则下由当前
群体组成新的群体，并形成这些规则的后代。”这些规则的
适合度在度典型情况下，采用其对训练样本集分类的准确率
进行评估。
2.3 决策树法
一系列规则的划分为基础建立的树状图，能够用于各种
分类与预测。其算法具体包括有C4.5、ID3、CHAID和CART
等等；如今又出现了新的算法，如SLIQ和SPRINT，新算法
能够由非常大的训练集归纳决策树，并对分类属性和连续性
属性进行处理。
2.4 神经网络
一个神经网络从结构上可划分为输入层、输出层和隐含
层。在输入层中，各个节点都对应了一个相应的预测变量；
而输出层节点则对应多个目标变量。隐含层位于输入层与输
出层之间，其层数和每层节点的个数决定了神经网络的复杂
程度。神经网络每个节点除了连接输入层的节点，同时也与
它前面很多节点向连接，并且各个连接均对应权重Wxy，而
该节点的值，则是通过其所有输入节点的值与对应权重乘积
的和作为函数输入得到的，这个函数被称为挤压函数或者活
动函数。
2.5 联机分析
联机分析是一种进行多维数据分析的方法，需要通过联
机来实现。用户需要积极配合联机分析，主动提出分析要求，
筛选分析算法，并对数据进行由浅入深的探索性分析。
2.6 可视化技术
由于数据特征有时并不明显，为了解决这个问题便于用
户理解，可采用图标等方式来对数据的特征进行表述，使数
据更加直观明了，如散点图、饼图、柱状图等可视化方法等，
但是高维数据的可视化在目前还存在较大的困难。