數據挖掘范文10篇

在人類生活和社會生產的各個行業中都需要運用到大數據，極大提高了人們的生活質量和社會生產的效率[1]。但是當今社會是技術更新日新月異的時代，為了促使大數據更好為人類提供服務以及促進其自身的不斷崛起，需要挖掘更加豐富、有效且多元化的數據信息內容，才能滿足社會發展的需求，也能有效鞏固大數據在社會發展中的重要地位。

1相關概述

1.1大數據

大數據又被稱為巨量數據，其是在物聯網、云制造技術影響下產生的一種新型的信息處理模式，通過分析信息資產的變化規律，從而使信息處理具有更高的流程優化能力和決策洞察能力。

1.2大數據崛起

大數據風暴已影響到全世界的各個角落，在社會中的各個領域都需要通過數據分析各行業的運營情況，并根據數據分析結果作好相應的決策與判斷，因此，大數據已在社會中得到廣泛使用并快速崛起。企業通過將所有的業務數據信息進行整合分析，形成高速、真實及多樣的管理模式，將能有效降低企業業務操作的資源損耗，同時還能有效提升企業工作的質量和效率[2]。

摘要:海上監測平臺通過傳感器網絡獲取大量的海洋環境數據和船舶航行數據，由于作業平臺的網絡不穩定，數據來源廣、類型多，不便于管理，因此，設計合理的船舶數據平臺管理系統有重要意義。本研究充分結合物聯網技術和傳感器融合技術，對船舶大數據平臺的數據管理和數據挖掘進行了系統的研究，并設計了一種聚類數據挖掘算法和數據挖掘引擎。

關鍵詞：大數據臺；物聯網；傳感器融合；數據挖掘

海上船舶監測平臺通過采集海域內船舶航行信息和海上氣象信息，為海上交通管理和船舶導航提供關鍵信息。由于海上監測平臺的工作環境惡劣，易受到臺風、海浪等氣象環境的影響，且監測平臺的數據采集量大，網絡傳輸不穩定。因此，海上船舶監測平臺的數據管理系統必須具有穩定的網絡傳輸性能和數據存儲能力[1]。本文詳細介紹了海上船舶監測平臺的數據采集網絡和數據管理系統，并基于物聯網技術設計了一種數據挖掘算法和數據挖掘引擎。

1船舶大數據平臺的數據采集網絡研究

近年來，隨著計算機技術和信息技術的高速發展，智能化設備、物聯網等技術在船舶工業的應用越來越廣泛，船舶監測平臺采集、分析和處理數據的能力越來越強，數據的規模和類型也呈指數式增長。在海上船舶監測平臺上，為了獲得全面的海域內船舶和航線信息，必須建立覆蓋范圍大的數據采集網絡，如圖1所示。數據采集網絡的節點分為傳感器節點、匯聚節點、管理節點等不同類型，信息的傳輸基于IEEE802.11協議。該數據采集網絡具有組網方便、功率損耗小、成本低等優點，在該網絡的覆蓋范圍內可以實現船舶航行速度、位置、氣象條件等信息的準確采集。

2基于船舶大數據平臺的物聯網數據挖掘研究

1Web數據挖掘面臨的問題

目前面向Web的數據挖掘面臨的問題，主要有兩個方面：

1.1數據庫環境的異構型

Web上的每個站點就是一個數據源，數據源之間是異構的，外加上各個站點的信息和組織的不同，Web網站就構成了一個巨大的異構數據庫環境。要對這些數據進行挖掘，首先，要解決各個站點之間的異構數據集成，提供用戶統一界面，從復雜的數據源中取得所需的有用的信息知識。其次，有關Web上的數據查詢。

1.2數據結構的半結構化

Web上的數據比較復雜，各個站點的數據都獨立設計，具有動態可變性。雖然Web上的數據形成半結構化數據。這些問題是進行Web數據挖掘所面臨的最大困難。

近些年來，信息科技和網絡的通信技術已經得到了飛速的發展，并且全國的信息基礎設施也得到了完善，在全球的數據已經呈現出了極速增長的模式狀態。在此種情況下，傳統的數據處理方式已經滿足不了現代化的處理需求，因此需要利用大數據的自動分析和數據挖掘來實現對數據的有效分享和利用。大數據科學已經成為了一個橫跨信息科學、社會科學以及網絡科學的新型交叉學科，受到了學術界的廣泛關注。

一、遙感大數據的概述以及特征

在現代社會當中，遙感大數據已經成為了大數據的重要代表，成為了科學研究方面的重點研究方面，但是在現階段當中還需要對其科學理論和方式進行不斷的深入研究。遙感大數據具有大數據的特征，并且也具有自身獨特的特征。在外部特征方面，首先具有海量的特征。遙感大數據的數據具有海量的特點，并且對著遙感技術的不斷發展，在現階段當中的高分辨率和高動態的新型衛星傳感器在單位時間之內可以捕獲到更多的數據量；其次還具有數據異構的特點，也就是說在數據生產過程當中所依賴到的業務系統之間會呈現出的不同狀態，都需要由不同的數據中心來進行提供的，并且在邏輯結構或者組織方式上也呈現出了不同的特點；另外，還具有數據多源的特點，集中體現在數據的來源和捕獲信息的手段方面，是可以擁有多種獲取形式的，包括全球的觀察網絡點接收到的實時信息，以及民眾手中的用戶端的個性化信息。在內部特征方面，首先具有高維度性的特點，遙感大數據的數據類型呈現出了多樣化的特點，因此數據當中的維度也變得越來越高，集中體現在了空間維度、時間維度以及光譜維度等。其次還具有多尺度性的特點，成為了遙感大數據的重要特點，也就是說在進行數據的獲取過程當中，可以根據不同的遙感技術和相對應的技術水平，來進行有效的劃分，在空間和時間上呈現出多尺度的特點。另外，還具有非平穩性的特點，由于遙感大數據廣泛的獲取方式和物理意義，在信息理論的角度上來說，就屬于典型的非平穩信號，呈現出分布參數或者規律隨時發生變化的特點。

二、遙感大數據的自動分析和數據挖掘

2.1 自動分析。首先，需要對遙感大數據的表達進行了解，在這個過程當中需要抽取多元化的特征來進行表示，從而建立起遙感大數據的目標一體化，在研究過程當中主要包括對遙感大數據的多元離散特征的有效提取，形成在不同的傳感器當中的提取方式和方法。還要對若干大數據的多元特征進行歸一化的表達，從而提升對大數據的處理能力和處理效率。其次就需要對遙感大數據進行相關的檢索，在檢索過程當中，需要利用網絡化和集成化的方式進行檢索，制定出基礎設施的計劃，提升對其數據的訪問和檢索效率。并且針對海量的遙感大數據來會說，需要檢索出符合用戶需求和感興趣的內容和數據，就需要對數據內容進行比對，從而判斷出用戶所需要的內容，從大量的數據當中進行快速的檢索到目標。在檢索的過程當中，發展知識驅動的遙感大數據的檢索方式是最有效的方式之一，可以分為場景檢索服務、多源海量復雜場景數據的智能檢索以及信息數據的檢索等。另外，就是對遙感大數據的理解的，通過遙感大數據的科學，可以實現數據向知識的有效轉變，在這個過程當中就需要根據遙感大數據本身的特征和數據檢索的方式來對數據內容實現有效的提取。最后就是遙感大數據云的技術，可以將各種方式的遙感信息資源進行有效的整合，建立起遙感云服務的相關新型業務應用和服務模式，可以將在天空當中的傳感器所捕捉到的信息通過軟件的計算和整合來實現數據資源的有效存儲和處理，從而使得用戶可以在很快的時間之內獲取到有效的服務。

2.2 數據挖掘。首先需要對遙感大數據的數據挖掘過程進行了解，包括數據的獲取、存儲以及處理和整合等，在整個過程當中都具有大數據的特點。在進行捕獲數據的過程當中可以從各種不同的傳感器當中進行獲取，然后對數據進行采樣和過濾，之后就可以對采集到的數據進行處理和分析，最后將其數據用可視化的模式進行顯示，方便了客戶的使用和利用。其次，就是遙感大數據和廣義的遙感大數據的綜合挖掘的過程，利用此種方式，一方面可以與其他的數據方式形成良好的互補關系，另外一方面也可以對其數據當中的變化規律以及其他信息進行更好的挖掘和采集。在廣義的遙感時空大數據當中，存儲的費用是相當昂貴的，并且在數據的分析能力方面也存在嚴重不足的現象，因此在現代社會的智慧城市的建設過程當中發揮不了其巨大的作用，因此需要利用其他自動化的數據智能處理和挖掘的方式來對其空間地理分布的數據進行全新的挖掘和過濾。在時空分布的視頻數據挖掘過程當中，在對智能數據進行處理和信息提取的同時，還要通過時空當中所分布的視頻數據進行自動化的區分，來有效的區分正常和非正常的狀態。在對時空數據的挖掘過程當中，主要可以從時空數據當中進行提取出隱藏的有用的信息知識，利用各種綜合性的方式和方法，比如統計法、聚類法、歸納法以及云理論等。在遙感大數據的挖掘應用方面，可以適用于地球各種尺度和方位的變化，還可以在很大程度上對未知的信息進行良好的篩選和挖掘，推動國家的科學技術的發展，實現社會的可持續化發展。

摘要“:互聯網+”戰略的實施促進了我國信息技術的快速發展,數據挖掘技術能夠實現對海量信息的統計、分析以及利用等,因此數據挖掘技術在生活實踐中得到了廣泛的應用。因此本文希望通過對數據挖掘技術的分析,分析數據挖掘技術在實踐中具體應用的策略,以此更好的促進數據挖掘技術在實踐中的應用。

關鍵詞:數據挖掘;應用;發展

1數據挖掘技術的概述

數據挖掘是通過對各種數據信息進行有選擇的統計、歸類以及分析等挖掘隱含的有用的信息,從而為實踐應用提出有用的決策信息的過程。通俗的說數據挖掘就是一種借助于多種數據分析工具在海量的數據信息中挖掘模數據信息和模型之間關系的技術總裁,通過對這種模型進行認識和理解,分析它們的對應關系,以此來指導各行各業的生產和發展,提供重大決策上的支持。數據挖掘技術是對海量數據信息的統計、分析等因此數據挖掘技術呈現以下特點:一是數據挖掘技術主要是借助各種其它專業學科的知識,從而建立挖掘模型,設計相應的模型算法,從而找出其中的潛在規律等,揭示其中的內在聯系性;二是數據挖掘主要是處理各行數據庫中的信息,因此這些信息是經過預處理的;三是以構建數據模型的方式服務于實踐應用。當然數據挖掘并不是以發現數據理論為目的,而是為了在各行各業的信息中找出有用的數據信息,滿足用戶的需求。

2數據挖掘的功能

結合數據挖掘技術的概述,數據挖掘主要具體以下功能:一是自動預測趨勢和行為。數據挖掘主要是在復雜的數據庫中尋找自己有用的信息,以往的信息搜索需要采取手工分析的方式,如今通過數據挖掘可以快速的將符合數據本身的數據找出來;二是關聯分析。關聯性就是事物之間存在某種的聯系性,這種事物必須要在兩種以上,數據關聯是在復雜的數據中存在一類重要的可被發現的知識;三是概念描述。概念描述分為特征性描述和區別性描述;四是偏差檢測。

摘要：當前信息社會環境下，信息產業成為國民經濟發展的基礎條件，其中物聯網是全新信息技術的重要構成部分，是實現智能化的核心技術。物聯網中的數據挖掘是物聯網技術中較為重要的一個環節，其價值體現在為物聯網應用數據大量增長下提供強力補充。當前基于海量數據的增加，物聯網數據挖掘正面臨著一定的挑戰，而云計算的出現為其提供了一個全新的發展方向。該文以云計算、物聯網、數據挖掘技術特征與相互聯系為基礎，分析基于云計算平臺的物聯網數據挖掘。

關鍵詞：云計算平臺；物聯網；數據挖掘

物聯網是當前智能化社會發展的一個重要顯示，近幾年隨著科研事業的快速進展下，物聯網以及從一個概念存在逐漸融入到現實生活中。物聯網的出現實現了人們生活與工作的智能化，極大的改變的了生活與工作方式，提升了辦事效率。而物聯網的實現依靠中的技術的支持，其中數據挖掘技術便是其中一個重要支撐條件，數據挖掘實現了海量信息的獲取與挖掘，而這種信息能夠支撐物聯網在實際操作中的智能化實現。文中在云計算平臺的基礎上分析物聯網數據挖掘的相關研究，其中包括物聯網數據挖掘所面臨的挑戰、在云計算平臺中物聯網數據挖掘的相關技術以及實際應用。

1云計算與物聯網理論基礎

1）云計算理論云計算是一種依賴于互聯網技術，經由互聯網服務為用戶提供依據需求而明確服務的計算方式。而云計算命名的由來是由于整個服務資源的選自源互聯網內的數據，且互聯網多會應用云狀圖案對資源進行顯示，因此被稱之為與計算。云計算基于其應用技術的先進性具備了以下幾大特征：第一，規模大。云計算中的云所顯示的便是差大的規模，當前就谷歌云計算來看已經擁有了100多萬臺服務器，而其他較大型的搜索引擎也具備了數十萬臺服務器。第二，虛擬化。云計算能夠支持用戶在任意位置或任意終端進行服務器的登錄，所有操作在云空間進行運行，由此也便形成了虛擬性特征。第三，可靠性。云計算應用數據多副本絨促以及計算節點同構可互換等措施來確保服務的可靠性。第四，通用性。云計算不會針對特定的應用，在云支持下能夠創造出海量的應用。第五，可延伸性。云計算的超大規模能夠支持其進行動態的伸縮，由此滿足各類應用與用戶規模的增長需求［1］。2）物聯網理論物聯網屬于全新信息技術的主要構成部分，同時也是信息化時展的重要階段。物聯網實際上所指的是經由多種技術的應用實現物與物之間的連接，而這種連接形成了一個局域網絡，實現遠程與集中操控。物聯網雛形的出現可追溯到1990年，后期隨著各項理論與技術的不斷研發下，在近幾年已經能夠實現在現實生活中，且被廣泛的應用。其實際意義在于，經由各項技術將多種物品與互聯網進行連接，實現信息交換與通信，由此實現了物品的智能化，用戶可經由遠程終端進行操控，便捷了人們的生活，同時也提升了各物品應用的安全性。與互聯網對比物聯網具備了以下幾大特征：一方面表現在物聯網應用到多種感知技術；第二方面表現在物聯網屬于建立在互聯網基礎上的泛在網絡；第三方面表現在物聯網的核心價值是提供不限定任何場合與時間的應用場景與用戶的自由互換［2］。3）物聯網的建設物聯網在應用過程中需要多個行業的參與，且需要政府方面所提供的支持，物聯網具備多種優勢，可廣泛地應用在社會各個領域中，但是在實際應用過程中技術建設始終是一大難題。就常規上來講，物聯網的建設需要經由以下幾個步驟：第一，對需要建設物聯網的物體屬性進行識別，包括靜態與動態的屬性，其中靜態屬性可直接進行存儲，而動態屬性則需要應用傳感器進行探測；第二，對識別完成后的物體屬性進行讀取，將讀取信息轉換為網絡識別數據；第三，將物體的信息經由網絡傳輸至信息處理中心，由處理中心實現物體與互聯網之間的通信［3］。

2數據挖掘技術界定與特征分析

由于目前我國大多數貨運中心、貨運企業對企業設備的投資管理缺乏實用的全面綜合的決策評價體系和強有力的手段，因而使得企業對設備的投資決策僅僅停留在設備的技術性能和價格上，而完全沒有充分考慮設備壽命期內的綜合性能。企業對設備的投資管理關系到設備在壽命期內的實際利用效率和產生的經濟效益，是設備管理的基礎，投資管理的質量和決策水平也就關系到了整個企業的經濟效益。而企業在進行投資管理決策時所使用的數據也很少具備直接實用性，因此，引進其他行業相對較成熟的方法對本企業現有條件、數據進行處理、挖掘就顯得尤為重要。

1數據挖掘

CRM(CustomerRelationshipManagement，客戶關系管理)數據挖掘為各投資行業的中長期發展提供戰略性、決策性的技術支持；為企業的客戶（設備）管理、降低成本、增加收入、業務發展、增強國際國內的競爭力等各方面都起到舉足輕重的作用。CRM是由美國的計算機技術咨詢和評估集團GartnerGroup提出的。從管理功能上來說，主要是通過采用信息技術等手段，使企業在市場營銷、客戶服務與支持等經營流程信息化，實現客戶資源有效利用的管理思想。其核心是以“客戶為中心”。目前，CRM系統已普遍運用于銀行、保險、證券等各類投資行業中。擁有大量的客戶數據，如何有效地利用這些數據，分析出對于行業有用的知識，進而采取有效的市場行為來實現利潤的最大化，則是每個投資行業所面臨的問題。在大型物流運輸企業同樣面臨這樣的問題。數據挖掘（DataMining）數據挖掘是一類深層次的數據分析方法。就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應用數據中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在的有用的信息和知識的過程。對現代企業來說，數據挖掘是一種新的現代信息處理技術，通過對企業數據庫中的大量業務數據進行簡化、分類、抽取、轉換等技術分析處理，從中提取輔助商業企業決策的關鍵性數據。也可定義為為：按企業既定的業務目標，對大量的企業數據進行探索和分析，揭示隱藏的、未知的或驗證的規律性，并進一步將其模型化的先進有效的方法。

2數據挖掘的步驟

Step1：數據準備階段。具體包括：數據選取、數據預處理和數據變換。數據選取：是根據企業用戶的挖掘目的從數據源中提取與挖掘相關的數據。數據預處理：是對選取出的數據進行初加工，主要包括檢查數據的完整性及數據的一致性，對其中噪音數據進行處理，消除重復的記錄，從而達到初步簡化數據庫。數據變換：通過投影或數據庫的其它操作來降低數據的維數，從而減少數據挖掘時數據的數量。提高挖掘算法效率。Step2：數據挖掘數據挖掘階段首先確定挖掘的任務和目的，其次是根據數據集的特征，選定合適的數據挖掘算法進行數據挖掘。數據挖掘算法是整個數據挖掘系統的核心部分，也是數據挖掘效果和質量的保證。Step3：挖掘結果的表述和評價結果表述：數據挖掘的結果要用企業用戶能夠理解和接受的方式呈現給企業用戶。結果評價：對數據挖掘所獲得的結果和模型進行解釋，對決策支持信息的適用性做出評價，從而對樣本數據和模型進行檢驗，確定是否有必要重新進行挖掘，直到用戶滿意為止。

3數據挖掘的方法

摘要：對于CRM數據挖掘的應用程序，本文做出了系統性的總結和研究，這包括了面向CRM數據挖掘的體系和結構，立足于客戶生命周期的角度，并結合本行業發展的前景，對CRM中的數據挖掘進行了分析。

關鍵詞：數據挖掘；客戶關系管理(CRM)；知識發現

如今，經濟全球化發展的速度不斷加快，在市場經濟的背景之下呈現出蓬勃發展的局面，外加互聯網技術的日益普及化，促使當前的市場競爭不斷加劇。眾所周知，客戶對于一家企業來說至關重要，因此為了更好的促使現代企業發展順利，理應不斷維護好企業與客戶之間的關系。這種關系對于不斷增強企業的綜合競爭力十分重要，因此企業不斷改善客戶關系，便成了企業發展中一項重要的任務。客戶分析是企業發展中處理好客戶關系管理的基本，然而如何做好客戶分析呢，這就需要對數據挖掘進行應用，數據挖掘的研究應用在現代企業客戶關系管理意義非凡。

1CRM體系結構

客戶關系管理(CustomerRelationshipManagement，CRM)起源于上個世紀的八十年代初期，首次提出了接觸管理，也就是不斷收集客戶與企業聯系的所有有關信息。到了九十年代初，又增加了電話服務以及客戶服務支持數據等相關的分析。經過20多年的發展，如今企業發展中的客戶之間的關系其管理的手段和方式逐漸走向成熟化，并且在理論和實踐方面不斷成熟化。CRM是一個把客戶看做中心的營銷理念，通過信息化的技術方式，重新設計企業業務單元，優化工作中的每一個環節的過程。它將現代信息技術也就是我們常說的互聯網技術、多媒體信息技術、電子商務技術、數據倉庫管理信息技術、專家數據管理系統以及人工智能呼叫中心等融合在了一起。CRM具有較強的自動化特點，并且能夠處理好銷售與客戶管理之間的關系。它的目的在于不斷的縮短銷售的周期以及銷售中投入的成本，進而不斷增加企業在盈利方面的能力，并且尋找一片新的產品市場，逐漸增加企業的業務領域，從而提高潛在客戶以及忠誠客戶的滿意度，盈利能力以及忠誠度等。

2CRM中數據挖掘的應用研究領域

1系統結構組成

系統采用C/S+B/S結構,主要由前端數據采集設備(位移及載荷傳感器)、站點客戶端、數據庫及Web服務器等組成。各部分采取分布式協同處理運行方式,站點客戶端利用前端采集的數據獨立分析計算,分析完成后上傳至數據庫服務器,并通過網頁服務器對外。

2系統數據

2.1系統數據結構系統采用MicrosoftSQLServer,創建了WPGUI與WPCHQ數據庫來管理3萬余口油井數據采集、處理及存儲等,建設數據表65張(見主要數據表的關系圖2),主要包括生產井的完井數據、靜態數據、動態數據、采集數據、原油物性數據、機桿管泵等技術數據,同時系統保存了油井近兩年功圖電參數據(每天每口井到少100張),以及根據這些數據分析計算出來的結果和匯總生成的數據。

3數據挖掘應用

數據挖掘是從大量數據集中發現可行信息的過程,是統計分析技術、數據庫技術及人工智能技術的綜合。面對油井工況實時分析及功圖計產系統大量的油井生產完備數據,長慶油田充分利用數據挖掘技術,對數據進一步清理、集成、轉換、挖掘應用,深化功圖系統數據分析,先后開展了動液面計算,系統效率在線實時監測、區塊動態分析研究等,并應用于油田現場,取得了較好的效果,既節約了生產成本,又方便了現場管理應用,進一步提升系統在長慶油田數字化前端的核心地位。

摘要：大數據使現代化信息技術實現了高速發展,利用現代化信息技術建立狀態數據采集系統進行院校評估，是院校管理的發展方向。數據采集系統不應只注重平臺服務而忽視了功能的挖掘與發揮。數據挖掘技術對高職狀態數據采集的應用系統建設方法應注重關聯規則方法和聚類分析方法的構建與使用。

關鍵詞：數據挖掘技術；狀態數據；數據采集；應用系統

數據采集應用系統又被稱之為高職院校人才培養工作狀態數據采集應用系統，該數據采集應用系統在2008年得到教育部門批準并公布實施，這使數據采集應用系統成為高職院校進行方案評估的重要組成部分，并越來越受到各個高職院校的關注與重視。不過，由于數據采集應用系統出現的時間較短，各個高職院校還沒有真正認識到數據采集應用系統的作用，對數據采集應用系統的框架體系與邏輯關系的理解仍舊需要一段時間，對應用系統中相關聯的數據進行聚合，使其成為一種能夠幫助學院進行教學決策與管理的價值信息，更需要探索一種新的數據分析方法，再加上高職院校只注重系統的服務評估功能而忽視了其他功能的挖掘與應用，這就造成許多高職院校只是在填報時才會用到該系統，而在填報過后便成為了擺設，這使數據采集應用系統的作用未得到真正發揮，利用率較低。為此，針對以上問題，通過數據挖掘技術對高職狀態數據采集應用系統進行深化分析。

1數據挖掘技術

大數據具有增長速度快、海量、多樣、真實、價值密度低五大特點，從數據本身進行分析，所謂數據挖掘技術便是通過算法搜索，從海量的大數據中對價值密度低的價值數據進行挖掘與收集的過程。數據挖掘技術和計算機科學有著緊密的聯系，通過數據的統計、處理、機器學習、模式識別、情報檢索等諸多手段來達成價值數據挖掘目的。這些手段能使企業決策者根據價值數據來對策略進行調整，以此降低風險，并做出正確決策。數據挖掘由三個階段構成：數據準備、數據挖掘、結果表達。

2數據挖掘技術在高職狀態數據采集應用系統中的深化基礎