挖掘范文10篇

1發動機轉速下降

首先要測試發動機本身輸出功率，如果發動機輸出功率低于額定功率，則產生故障的原因可能是燃油品質差、燃油壓力低、氣門間隙不對、發動機的某缸不工作、噴油定時有錯、燃油量的調定值不對、進氣系統漏氣、制動器及其操縱桿有毛病和渦輪增壓器積炭。如果發動機輸出動力正常，就需要查看是否因為液壓泵的流量和發動機的輸出功率不匹配。

液壓挖掘機在作業中速度與負載是成反比的，就是流量和泵的輸出壓力乘積是一個不變量，泵的輸出功率恒定或近似恒定。如果泵控制系統出現了故障，就不能實現發動機、泵及閥在不同工況區域負荷優化匹配狀態，挖掘機從而將不能正常工作。此類故障要先從電器系統入手，再檢查液壓系統，最后檢查機械傳動系統。

2工作速度變慢

挖掘機工作速度變慢主要原因是整機各部磨損造成發動機功率下降與液壓系統內泄。挖掘機的液壓泵為柱塞變量泵，工作一定時間后，泵內部液壓元件（缸體、柱塞、配流盤、九孔板、龜背等）不可避免的產生過度磨損，會造成內漏，各參數據不協調，從而導致流量不足油溫過高，工作速度緩慢。這時就需要整機大修，對磨損超限的零部件進行修復更換。

但若不是工作時間很長的挖掘機突然變慢，就需要檢查以下幾方面。先查電路保險絲是否斷路或短路，再查先導壓力是否正常，再看看伺服控制閥-伺服活塞是否卡死以及分配器合流是否故障等，最后將液壓泵拆卸進行數據測量，確認挖機問題所在。

內容摘要：以海州五大宮調為例，闡述了當前保護非物質文化遺產

的重要性，針對“非遺”的保護問題，提出了挖掘保護并充分利用“非遺”傳承人有效資源的見解，并結合當前保護傳承人的實際情況采取一系列保護措施。但對傳承人資源保護任重道遠。

關鍵詞：保護非遺傳承人資源

非物質文化的保護是當今一項國際性的探索課題。我國是世界上非物質文化遺產資源極為豐富的國家，隨著我國加入聯合國教科文組織在巴黎通過的《保護非物質文化遺產公約》，國務院辦公廳于2005年又頒布了《關于加強我國非物質文化遺產保護工作意見》，使我國非物質文化遺產保護出現了前所未有的良好局面。非物質文化遺產的保護有諸多問題需要探索，但筆者以為，對代表性傳承人資源的挖掘及保護，是整個保護工作的核心和關鍵。當前，隨著經濟全球化和城市化進程的加快，許多珍貴的非物質文化遺產顯然受到嚴重沖擊，而不少代表性傳承人也因年事已高或后繼乏人，其所掌握的技藝隨時有可能失傳。因此，加強對傳承人的保護，鼓勵和支持這些代表性傳承人將其所掌握的技藝進行傳承，并總結他們的藝術規律，已成為當前非物質文化遺產保護工作的一項重要而迫切的任務。

首批國家級非物質文化遺產保護項目海州五大宮調歷史悠久，是江蘇明清俗曲重要的一脈，是古老的"諸宮調"寶貴的遺存，對我國民間音樂乃至民間曲藝的研究具有難得的實證價值。海州五大宮調歷史悠久，積蘊頗厚。一些明代的小曲如【寄生草】、【山坡羊】、【打棗竿】等雖幾經傳衍，但仍保存完整；在江浙地區幾近失傳的樂曲如【馬頭調】等也可在這里找到傳人，一些演唱難度很高的集曲至今仍有人在傳唱。但因保護意識不強,自1980年后，五大宮調已漸呈瀕危狀態。直到2005年,海州五大宮調才被列入江蘇省首批非物質文化遺產保護目錄，2006年，入選國家級非物質文化遺產保護名錄。海州五大宮調是我國明清俗曲的一份珍貴遺產，它的發掘保護，為繼承和發揚傳統的民間文化，為中國明清音樂史的研究，產生著積極的推動作用。

非物質文化遺產是靠人的行為來傳承的。許多獨特的技藝，不見書載，不見史錄，均存在于傳承者的身上，“身在藝在，身亡藝亡”是非物質文化遺產傳承中非常令人扼腕嘆惜的現象。而現在許多優秀傳承人已年邁體弱，致使某些民間技藝瀕臨絕境。因此建立代表性傳承人的體系，提高他們的社會地位，贊助他們的傳承活動，總結他們所承載的文化價值，就顯得十分必要和十分緊迫。如海州五大宮調代表性傳承人徐希來老人,生前會唱[馬頭調],四年前他完成了自己最終的絕唱，離開了人世。遺憾的是他的[馬頭調]和[九腔十八調]等絕技沒有來得及授徒流傳。同樣，1890年出生的連云港市灌云縣板浦鎮的趙廣江老人，他演唱的集曲“娃娃憶”和“草蟲”，短小精干、地方色彩濃郁而演唱難度極大，堪稱海州五大宮調中的兩支精品小令。當他92歲高齡為我們作最后一次錄音后，沒有傳人而去世。所幸的是多少年前一次文化創作采風活動，均為他們的演唱進行了錄音，保留了聲譜一致的記譜，使這些珍貴的遺產得以完整保存。2008年2月，第二批國家級非物質文化遺產項目代表性傳承人名單也已出爐，就在名單正式公布之際，551位傳承人中已有兩位離世，令人痛感非物質文化遺產傳承人保護之刻不容緩、時不我待，因此，對這些傳承人進行搶救性的保護，正是我們目前最緊迫的重要工作任務。因此，對代表性傳承人本質特征的透析與資源挖掘成為非遺保護工作的重點。本人不端淺陋，根據對五大宮調保護工作的深入調研，在這里粗略總結出代表性傳承人的幾點本質特征，并從傳承人的特征分析中，逐漸挖掘保護傳承人的潛在資源。

〔摘要〕信息時代，科學技術的發展突飛猛進。以信息技術為基礎，以中醫藥膝痹知識為資源，建立中醫膝痹病數據庫，能為中醫膝痹病教學、臨床與科研提供知識發現的基礎設施，有利于中醫知識傳播共享與增值利用。探析中醫骨傷科膝痹病文獻數字化保存數據庫建立的步驟、方法、功能、內容、數據庫維護，數字化保存與挖掘中醫膝痹病臨床文獻，為臨床實現中醫膝痹病證治的標準化、數據化提供行之有效的思路與方法。

〔關鍵詞〕膝痹病；數據庫；文獻；數據挖掘

膝痹病又稱膝骨關節炎（kneeosteoarthritis,KOA），是一種常見的以膝關節軟骨的變性、破壞及骨質增生為特征的慢性關節病，屬中醫學“骨痹”范疇，是臨床較為多見的慢性骨關節性疾病，此種疾病不僅患病率較高且病變的范圍較為廣泛，后期嚴重影響肢體功能，甚至致殘。緩解KOA病人疼痛，恢復患膝功能，改善生活質量，一直是骨傷科臨床的重要研究課題。本課題擬建立膝痹病專題數據庫，目的是通過對中醫膝痹病古今文獻進行挖掘、分析，總結前人對中醫膝痹病證治思想，發現診療規律，系統總結中醫膝痹病的理論和辨證論治體系，從而提高膝痹病中醫診療與服務水平。其作用突出表現在三個方面：一是為臨床治療疾病提供一定依據，提高醫療質量、提高醫療效率；二是傳承中醫治病經驗和傳統特色方法；三是便于臨床教學和科研使用[1-2]。

1數據庫建設

1.1文獻來源。膝痹數據庫是為國家臨床重點專科重點病種膝痹病服務的專題數據庫。研究收集較為規范的膝痹病古今文獻，較為全面地收集中醫院士、國醫大師、全國名中醫、國家級名老中醫藥專家及近現代具有重要影響力的中醫骨科專家的膝痹經驗。數據庫文獻來源主要包括：（1）紙質版書籍。以“痹”或者“關節炎”為關鍵詞項檢索詞，在中國國家圖書館•中國國家數字圖書館檢索發現膝痹專著，或者包含膝痹論述的專著書目。購買膝痹病古籍、近現代名老中醫關于膝痹病的著作。（2）數字化文獻。整合湖南中醫藥大學圖書館的數字資源，納入中國知網、萬方數據資源、中國生物醫學文獻數據庫、超星期刊、維普中文期刊服務平臺、PubMed、MedlineComplete等中文、外文文獻數據庫。數據庫中涵蓋了關于膝痹病的期刊論文、會議論文、博士論文、碩士論文、報紙、標準、專利、成果等多種學術資源。（3）網絡資源。采集關于膝痹病的網絡信息資源，如新藥、科研獎勵、新技術研發等。1.2古籍整理。1.2.1書目的分類膝痹病古典專著較少，很多相關文字記錄都是散見于各類中醫醫籍里，然而每本書籍論述的內容以及著重點均不相同，所以研究團隊根據其側重點將古典書籍進行分類，列為中醫理論類、中草藥類、方劑類、針灸推拿類、按摩導引類、臨證醫案類等。1.2.2資料的摘編為了適應臨床的實用和后期數據庫的開發及維護等要求,摘編的基本原則設定如下:（1）內容在200字以下的一般應采取以文摘卡形式摘錄；（2）內容在200字以上的采取掃描全文或者復印的方式,最后予以剪貼整理；（3）摘編的書名、版本、作者、出版社、疾病名或病證名、篇名、起止頁碼、出版時間、摘抄人、復核人等重要內容必須信息完備。1.2.3資料的分類整理按時間(朝代及年份)的先后順序、作者、成書年代、疾病或病證名、病因病機、治則治法、方藥、調護等方面分類整理,待所有資料的錄入全部完成后,再經二次校稿篩查整理完成。1.2.4中醫膝痹病敘詞表的建立敘詞，是一類經過特殊規范化處理的詞或者詞組，它具有以基本概念為基礎能夠表達出文獻主題的特性或屬性。而具有這類特性或屬性的詞或者詞組的匯集就組成了敘詞表，可以用于檢索和標引，它還能體現概念之間的相互關系。故中醫古籍敘詞表的建立對后續進行中醫古籍信息標引時主要起到能夠自動（輔助）選擇索引詞的功能，及進行檢索時的后控制，是提高查全率、查準率、實現多語檢索和智能化概念檢索的重要途徑，是構建中醫古籍知識庫的基礎[3]。借鑒以往構建中醫古籍敘詞表的方式方法，研究團隊擬采用以下幾步建立中醫膝痹病文獻敘詞表：（1）參考GB13190-91漢語主題詞表編制規則和GJB1776A-99軍用主題詞表編制規則制定詞表的編制標準；（2）大量收集現有的與中醫藥相關的主題詞表，包括已頒布的當前各種有關的國標、行標、參考以及各類中醫藥相關工具書。病名證名的制定和選取主要參考各類中醫辭典、《中醫病證名大辭典》以及《中醫名詞術語精華辭典》或者其他經典名籍文獻中收錄[4]；（3）在類目層級設置上，盡量減少層級，對文獻較多，檢索頻率較高的類目適當提高其列類等級，增強分類法的易用性和直觀性[5]。1.3現代文獻整理。1.3.1文獻的分類現代膝痹病文獻較多，包含各大數據資源，因此，研究團隊可以根據文獻的種類以及研究的方向來進行分類整理，分為學術期刊、會議論文、博碩士學位論文等。根據其研究方向的側重點不同可以分類為：實驗研究、臨床觀察、基礎理論研究等。1.3.2資料的歸類整理按文獻發表的先后時間順序、期刊雜志類型、臨床治療、實驗研究等歸類整理,待所有資料的錄入全部完成后,再經二次校稿篩查整理完成。1.4數據庫建設步驟。1.4.1制定數據庫檢索關鍵詞根據臨床研究及科研需求，結合文獻庫的特點，選定檢索關鍵詞，如病名、辨證分型、治療方法等，設定規范的關鍵詞語用于檢索，檢索關鍵詞的制定參考中醫診斷學、中醫骨傷科常見疾病診療指南及我院制定的中醫膝痹病診療規范，制定膝痹病敘詞表。1.4.2文獻信息采集與加工主要是圖文信息的采圖1數據庫系統建立工作流程圖集，文本類的可以用高掃或者OCR識別，圖像類的信息可以借助于數碼攝像機或相關攝像工具；資源可以使用采編軟件、動態軟件系統或TRS管理員工具等有關系統軟件進行。利用開發工具MicrosoftVisualStudio、Dreamweaver、Photo-shop設計。文獻的整理分為四個方面：（1）按照歷史年代延續的先后（先秦-兩漢-晉-唐-宋-金-元-明-清），對歷代先賢關于膝痹病的相關論述，追其溯源，知其由來，審其變遷；（2）整理目前現有的中醫和西醫所有關于膝痹病的診治資料，含括其基本概念、發病機制、證候特點以及論治規律等；（3）按類歸納古今名家對膝痹病臨床治療的經驗籍冊，古代名家可按歷史朝代先后分類，現代名家則按國家級和省級名老中醫分類收錄，研究了解不同時代醫家們關于膝痹病的認識及其論治心得；（4）廣泛整理收集中醫從古至今治療膝痹病的相關內服外敷的專方專藥，或者敷貼、熏洗、針灸等治療方法。1.4.3制定策略校對文獻原始資料，提取與中醫膝痹病相關的章節內容，提煉檢索詞語。1.4.4檢索數據庫將檢索出來相關結果反饋給檢索者進行篩選或者供其調整檢索方式方法進行再次或多次檢索。經檢索后將符合要求的數據格式進行規范化處理后導入數據庫。數據字段參考CBM的全字段標準。1.4.5文獻分析與挖掘在做到對“專而精”的文獻資料系統規范化采集基礎上，對文獻資料分析與挖掘，使其能夠對原始資料中“理-法-方-藥”之間的關聯規則進行統計分析，為形成系統理論體系提供資料支持。1.4.6數據庫軟件創建步驟待研究團隊完成了數據庫創建的前期工作，研究團隊最后一步就是如何將研究成果應用于臨床實踐，所以數據庫的創建其實就是理論到實踐的過程。研究團隊將按以下步驟創建數據庫軟件：（1）安裝MySQL數據庫軟件，并且配置信息（MySQL是一個關系型數據庫管理系統，將數據保存在不同的表中，而不是將所有數據堆積在一個大的倉庫內，于是就提高了數據庫的運行速度和靈活性）；（2）創建連接。創建一個數據庫的連接，只有創建了數據庫連接,才能在該數據庫的方案中創建、更改對象或編輯表中的數據；（3）測試連接。填寫對應的連接名、主機名、端口、用戶名和密碼，確定數據庫連接無誤；（4）新建數據庫。根據前面創建的連接，在該連接下新建數據庫，填寫數據庫的名稱和字符編碼（UTF-8）；（5）新建表。在新建的數據庫下建立本項目所使用的表，本項目建立的表主要為：搜索答案詳情表（字段包括title,document,category等）,搜索關鍵詞詳情表（字段包括number,searchWord等）以及關鍵詞與title的映射表（字段包括num-ber,title等）；（6）數據導入。在新建好的表中導入搜集到的數據；（7）數據驗證。待數據導入結束，測試導入的正確性，通過SQL的相關查詢語句驗證表內數據的條數，以及抽樣查看表中數據與導入數據的一致性（例如：select*frommyTablewhereds='20190222'andsearchWordisnotnull，查詢表中行數：selectcount(*)frommyTablewhereds='20190222'）。見圖1。

2數據庫內容與功能

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。

1發動機轉速下降

首先要測試發動機本身輸出功率，如果發動機輸出功率低于額定功率，則產生故障的原因可能是燃油品質差、燃油壓力低、氣門間隙不對、發動機的某缸不工作、噴油定時有錯、燃油量的調定值不對、進氣系統漏氣、制動器及其操縱桿有毛病和渦輪增壓器積炭。如果發動機輸出動力正常，就需要查看是否因為液壓泵的流量和發動機的輸出功率不匹配。

液壓挖掘機在作業中速度與負載是成反比的，就是流量和泵的輸出壓力乘積是一個不變量，泵的輸出功率恒定或近似恒定。如果泵控制系統出現了故障，就不能實現發動機、泵及閥在不同工況區域負荷優化匹配狀態，挖掘機從而將不能正常工作。此類故障要先從電器系統入手，再檢查液壓系統，最后檢查機械傳動系統。

2工作速度變慢

挖掘機工作速度變慢主要原因是整機各部磨損造成發動機功率下降與液壓系統內泄。挖掘機的液壓泵為柱塞變量泵，工作一定時間后，泵內部液壓元件（缸體、柱塞、配流盤、九孔板、龜背等）不可避免的產生過度磨損，會造成內漏，各參數據不協調，從而導致流量不足油溫過高，工作速度緩慢。這時就需要整機大修，對磨損超限的零部件進行修復更換。

但若不是工作時間很長的挖掘機突然變慢，就需要檢查以下幾方面。先查電路保險絲是否斷路或短路，再查先導壓力是否正常，再看看伺服控制閥-伺服活塞是否卡死以及分配器合流是否故障等，最后將液壓泵拆卸進行數據測量，確認挖機問題所在。

1發動機轉速下降

首先要測試發動機本身輸出功率，如果發動機輸出功率低于額定功率，則產生故障的原因可能是燃油品質差、燃油壓力低、氣門間隙不對、發動機的某缸不工作、噴油定時有錯、燃油量的調定值不對、進氣系統漏氣、制動器及其操縱桿有毛病和渦輪增壓器積炭。如果發動機輸出動力正常，就需要查看是否因為液壓泵的流量和發動機的輸出功率不匹配。

液壓挖掘機在作業中速度與負載是成反比的，就是流量和泵的輸出壓力乘積是一個不變量，泵的輸出功率恒定或近似恒定。如果泵控制系統出現了故障，就不能實現發動機、泵及閥在不同工況區域負荷優化匹配狀態，挖掘機從而將不能正常工作。此類故障要先從電器系統入手，再檢查液壓系統，最后檢查機械傳動系統。

2工作速度變慢

挖掘機工作速度變慢主要原因是整機各部磨損造成發動機功率下降與液壓系統內泄。挖掘機的液壓泵為柱塞變量泵，工作一定時間后，泵內部液壓元件（缸體、柱塞、配流盤、九孔板、龜背等）不可避免的產生過度磨損，會造成內漏，各參數據不協調，從而導致流量不足油溫過高，工作速度緩慢。這時就需要整機大修，對磨損超限的零部件進行修復更換。

但若不是工作時間很長的挖掘機突然變慢，就需要檢查以下幾方面。先查電路保險絲是否斷路或短路，再查先導壓力是否正常，再看看伺服控制閥-伺服活塞是否卡死以及分配器合流是否故障等，最后將液壓泵拆卸進行數據測量，確認挖機問題所在。

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。

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：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

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