數據挖掘總結范文10篇

摘要：人工智能技術是智能決策支持系統的重要組成部分，數據挖掘在智能決策支持系統的影響空間中，主要負責智能決策支持的處理。因此，數據挖掘在整個智能決策支持系統中有著舉足輕重的位置。數據挖掘使用的技術和方法廣泛來自人工智能，本文分別介紹了人工智能技術和數據挖掘技術的定義,研究背景和研究目的，以及數據挖掘與人工智能的聯系,并結合國內外在該領域的研究成果指出了其廣闊的發展前景。

關鍵詞：人工智能；數據挖掘；發展前景

當今社會已經進入了人工智能時代，人工智能的應用，大大改善了我們的生活。大數據時代已經來臨，不論是從數據的使用，挖掘，處理等方面，都為人工智能的應用起到了基礎和保障。

1人工智能

1.1人工智能的定義。人工智能（ArtificialIntelligence），簡稱AI。屬于計算機學科下的分支，顧名思義，它是一門專門研究類人化的智能機器學科，即利用現階段科學的研究方法和技術，研制出具有模仿、延伸和擴展人類智能的機器或智能系統，從而實現利用機器模仿人類智能的一切行為。1.2人工智能的研究背景。在1956年的達特矛斯會議上，“人工智能”這一術語正式由麥卡錫提議并采用了，隨后人工智能的研究取得了許多引人注目的成就。在這之后，科研人員進行了許多的研究和開發，人工智能這個話題也取得了飛速的發展。人工智能是一門極具挑戰性的科學，從事這項工作的人必須了解計算機知識、心理學和哲學理念。人工智能的研究包涵廣泛的科學知識，以及其他領域的知識，如機器學習、計算機視覺等。一般來說，人工智能研究的主要目標是使機器能夠做一些通常需要人工智能完成復雜工作的機器。1.3人工智能的研發歷程。早期研究領域：人工智能專家系統，機器學習，模式識別，自然語言理解，自動定理證明，自動編程，機器人，游戲，人工神經網絡等，現在涉及以下研究領域：數據挖掘，智能決策系統，知識工程，分布式人工智能等。數據挖掘的出現使得人工智能的研究在應用領域得到廣泛的發展。以下簡要介紹其中的幾個重要部分：（1）專家系統。所謂專家系統就是控制計算的智能化程序系統，通過研發人員總結歸納了專業學科知識和日常經驗，能夠知道計算機完成某個領域內的專業性活動或者解決某些專業級別的問題。人工智能技術可以合理利用已知的經驗體系在復雜環境中，解決和處理復雜問題。（2）機器系統。機器系統簡單說就是機器人通過人造神經系統，借助于網絡或者存儲系統汲取系統的知識進行開發研究。（3）感知仿生。感知仿生系統通過模擬人類的感官，感知生物學特征，通過人工智能機器的感部件對外界外部環境進行感知，識別，判斷，分析的能力。能夠更好的適應環境，做出判斷。（4）數據重組和發掘。是指通過人工智能系統，結合當前先進的理念，對大數據的總結歸納，識別存儲，調取等應用。通過數據的加工處理，能夠主動做出判斷和分析。（5）人工智能模式。分布式人工智能是模式之一，該系統利用系統有效的規避和克服系統資源在某段時間內的局限性，并能有效地改善因資源造成的時間和空間不均衡問題。它具備，模式自動轉換，并行處理，開放啟發方式，冗余且容錯糾錯的能力。

2數據挖掘

摘要:在如今信息技術時代,計算機依然成為了現代社會的必需品,計算機數據挖掘技術是大數據環境下的必要手段,它融合了數學、統計、概率論、計算機技術等協同云計算、云存儲技術的發展而發展,為現代的科技和進步作出了巨大貢獻,本文基于計算機挖掘技術的開發和技術研究,探討出了相關應用技術,有望為計算機數據挖掘做出貢獻。

關鍵詞:計算機；挖掘技術；開發應用

隨計算機技術的迅速發展,我國如今已經進入了信息時代,計算機數據挖掘技術已經應用到各個領域,很多程度地促進了社會效益的增長。數據挖掘的出現將數據庫技術帶到了更高級的階段,它不僅可以查詢和遍歷過去的數據,還可以識別過去數據之間的潛在數據,以促進信息的傳播。計算機挖掘技術的發展不僅促進了人們的生活,促進了企業市場的調查和發展,而且在國防科技中發揮了巨大的作用。因此,如何做好計算機數據挖掘技術的發展是現階段最重要的任務,促進了互聯網技術、金融投資、生物醫學、地理等領域的快速發展,極大地滿足了市場的實際需求。

1計算機挖掘技術的過程

所謂有了目標才有方向,因此在進行數據挖掘之前,我們必須先明確目標,確定數據挖掘技術需要解決的現實問題到底是什么,從而根據問題和目的意義,尋找適宜的手段,根據我們需要解決的問題梳理思路和方法,從眾多數據挖掘方法中選取最適合的挖掘方法,并確定數據挖掘的數據庫。接下來根據問題從數據庫中提取適合數據挖掘的目標數據,并進行初步的數據處理,除去無關信息,方便后面讀取數據處理的速度,也在這個預處理過程中有效的檢驗數據是否有誤,通常金融類數據需要填補空缺值處理、對數收益率計算等相關處理,讓數據序列精簡有用,這是數據處理當中,非常基本和必要的一步,對之后的深入研究和挖掘起決定性作用。在對數據進行了初步預處理之后,我們根據數據列進行數據挖掘。通常在數據挖掘算法中需要構建數學模型,并在計算機上使用數學模型和算法,進行編程計算獲得相應結果。得到結果之后,需要對結果進行檢驗,檢驗其是否能達到數據挖掘的目的,數據結果是否符合相對應的現實意義,如果結果不符合要求將重新選擇數據挖掘算法和模型。最后將結果用于說明實際問題并指導實際工作,從而獲得數據挖掘的現實價值。

2計算機數據挖掘技術的主要工具

一、數據挖掘技術

當今社會科技迅速發展，以往收集數據的模式已經無法適應當代社會發展需要。而數據挖掘技術的誕生，提高了數據收集的速度和質量，且在某種程度上還促進了社會的發展。

(一)數據挖掘技術的概念

數據挖掘技術是從許多的、不完全的、相對模糊的、存在噪聲的、任意的實際數據當中，找出其中隱藏的、人們原先不了解的、但又是實際存在的、有用的信息和知識的過程［1］。數據挖掘所得信息具有先前未知、有效和實用三個特征。決策者對挖掘所得信息進行分析，從中提取出隱藏的關系和模式，來對未來發生的行為進行預測。

(二)數據挖掘技術的運用

在使用數據挖掘技術的過程中，數學方法經常被用到，但在一些特殊的時候，也會用到非數學的方法。另外，使用數據挖掘技術過程中，除了上面提到的方法外，還可以用演繹的方法和歸納的方法收集數據。在使用數據挖掘技術過程中，利用對相關數據進行挖掘、收集和分析得出相應的結果，并且這個結果在某些情況下，恰好能被用在管理信息、優化查詢、過程控制、決策支持及數據維護等方面［2］。然而，由于數據挖掘技術特性，其在使用的過程中，涉及學科比較廣，并且還涉及數據庫、數理統計、人工智能、并行計算、機器學習、可視化等許多領域。數據挖掘技術中，常用到的有規則歸納、決策數、人工神經網絡、遺傳算法，以及可視化等技術。

【摘要】由于我國的信息技術迅速發展，傳統檔案管理的技術已經不能滿足現代的信息需求，數據挖掘技術的應用為檔案管理工作效率的提升帶來便利。本文通過說明數據挖掘技術的有關內容，闡明數據挖掘技術的相關知識，并對數據挖掘技術在檔案管理工作中的實際運用來進行舉例分析。

【關鍵詞】數據挖掘技術；檔案管理；分析運用

由于信息技術的迅速發展，現代的檔案管理模式與過去相比，也有了很大的變化，也讓如今的檔案管理模式有了新的挑戰。讓人們對信息即時、大量地獲取是目前檔案管理工作和檔案管理系統急切需要解決的問題。

一、數據挖掘概述

（一）數據挖掘技術。數據挖掘是指從大量的、不規則、亂序的數據中，進行分析歸納，得到隱藏的，未知的，但同時又含有較大價值的信息和知識。它主要對確定目標的有關信息，使用自動化和統計學等方法對信息進行預測、偏差分析和關聯分析等，從而得到合理的結論。在檔案管理中使用數據挖掘技術，能夠充分地發揮檔案管理的作用，從而達到良好的檔案管理工作效果。（二）數據挖掘技術分析。數據挖掘技術分析的方法是多種多樣的，其主要方法有以下幾種：1.關聯分析。指從已經知道的信息數據中，找到多次展現的信息數據，由信息的說明特征，從而得到具有相同屬性的事物特征。2.分類分析。利用信息數據的特征，歸納總結相關信息數據的數據庫，建立所需要的數據模型，從而來識別一些未知的信息數據。3.聚類分析。通過在確定的數據中，找尋信息的價值聯系，得到相應的管理方案。4.序列分析。通過分析信息的前后因果關系，從而判斷信息之間可能出現的聯系。

二、數據挖掘的重要性

1電子商務中的數據挖掘簡介

電子商務中的數據挖掘即Web挖掘，是利用數據挖掘技術從www的資源(即Web文檔)和行為(即Web服務)中自動發現并提取感興趣的、有用的模式和隱含的信息，它是一項綜合技術，涉及到Internet技術學、人工智能等多個領域。當電子商務在企業中得到應用時，企業信息系統將產生大量數據，并且迫切需要將這些數據轉換成有用的信息，為企業創造更多潛在的利潤，數據挖掘概念就是從這樣的商業角度開發出來的。

2Web數據挖掘的流程

Web數據挖掘是對商業數據庫中的大量業務數據進行抽取、轉換、分析和其他模型化處理，從中提取商業決策的關鍵性數據，可以使企業把數據轉化為有用的信息幫助決策，從而在市場競爭中獲得優勢地位。在電子商務環境下，Web數據挖掘主要分為以下幾步:(1)數據收集。首先數據收集主要針對web數據中的服務器數據、用戶數據。其中服務器數據是Web挖掘中的主要對象。服務器中承載著用戶訪問時產生的對應的服務數據，其中包括了:日志文件、cookie文件、數據流。將這些數據進行初步收集，再針對這些數據進行深度分析挖掘。(2)數據選擇和預處理。通過數據收集將數據進行分類，根據所需的信息主題對收集的數據進行選擇，通過選擇相關的數據項縮小數據處理的范圍，挑選其中的有效數據進行數據預處理。數據預處理能夠提高挖掘效率，為之后的數據分析提供有效的數據。Web數據中大多數都是半結構或非結構化的，所以對web數據進行直接處理是不可行的。數據預處理能夠把半結構或非結構化的數據處理成標準的數據集方便后期處理。(3)模式發現。模式發現是運用各種方法，發現數據中隱藏的模式和規則。通過模式發現技術對預處理之后的數據進行處理得到相應的事務數據庫，利用模式發現對數據進行初步挖掘，將預處理下的事務數據轉換成可被挖掘的存儲方式，通過數據挖掘模式算法對其中有效的、新奇的、有用的及最終可以理解的信息和知識進行挖掘與總結。(4)模式分析。模式分析主要是采用合適的技術和工具，對挖掘結果進行模式的分析，其目的是根據實際應用，通過觀察和選擇，把發現的統計結果、規則和模型轉換為知識，經過篩選后來指導實際的電子商務行為。

3電子商務中的數據挖掘技術

(1)路徑分析技術。路徑分析主要是對web訪問路徑進行搜索分析，對于頻繁訪問的路徑進行總結。利用Web服務器的日志文件進行數據分析，對訪客次數以及對應路徑進行分析挖掘出頻繁訪問路徑。通過數據可以分析出大多數訪問者的共同喜好，從而能夠幫助電子商務改進web設計以及提供更好更符合客戶的服務。(2)關聯分析技術。關聯技術是通過對數據進行分析尋找出隱藏的數據聯系，關聯分析可是對單純的web數據與對應的電子商務進行聯系。從而可以在web數據挖掘中得到該商務網站的關聯原則和信息。從而更好的使得客戶和網站數據有之間的相互聯系。(3)聚類分析技術。聚類分析是根據對象進行數據分析了之后，對數據的信息和客戶對象之間的關系進行總結。對數據對象進行分組成為多個類或簇，按照數據對象之間的相似度進行劃分。(4)分類分析技術。分類分析是通過對數據庫中樣本數據的分析，對每個類別做出準確的描述或分析模型或挖掘分類規則。分類分析是電子商務中一個非常重要的任務，也是應用最廣泛的技術。通過分類自動推導給定數據的廣義描述，以便對未來數據進行預測。

摘要：在我國信息化技術不斷發展的進程中，數據挖掘技術迅速發展起來，并得到了廣泛的應用。在煙草行業質量管理過程中，利用數據挖掘技術，為煙草企業重大決策提供依據。本文首先對數據挖掘技術進行簡要的分析，然后分析煙草行業質量管理現狀，最后探討數據挖掘在煙草行業質量管理工作中的有效應用，共有關人員參考。

關鍵詞：煙草行業；質量管理；數據挖掘

煙草行業在我國市場經濟發展中迅速壯大起來，同時行業間的競爭也越來越激烈，如何在激烈的競爭中占據主動是廣大煙草企業領導者關心的問題。加強質量管理，提高煙草產品質量，在很大程度上能夠提升企業競爭力。采用數據挖掘技術，利用大數據對行業發展規律進行分析，對質量管理過程進行有效地監測，提高企業質量管理的水平，促進煙草企業持續發展。

一、數據挖掘技術概述

所謂的數據挖掘技術，就是從大量模糊的數據中，將其隱含的具有價值的信息提煉出來，在一定程度上與數據庫、數據融合等概念具有相似性。基于挖掘任務的視角出發，數據挖掘技術更加強調對相關數據的聚類以及關聯性分析，同時對大量數據進行整理、歸納，以便做出準確的預測任務。現階段，常用的數據挖掘技術包括遺傳算法、統計分析法、神經網絡法、模糊算法等等。在具體的使用過程中，首先應該根據業務的性質進行重新定義，明確任務目標，然后做好相關的準備工作，確保數據的完整性；隨后進行數據挖掘以及數據分析，將收集的數據進行整理、分析，得到目標數據信息；最后，在業務處理工作中對這些數據信息進行妥善的應用。

二、煙草行業質量管理現狀

1引言

對很多培養機構而言，目前急需解決的問題主要有：如何根據不同成員需求設置合理的課程、如何通過教學方式提高成員學習積極性、如何提高成員培訓效果、如何通過考核檢驗成員學習成果等，都是培養機構發展過程中必須面對的問題。隨著我國信息化進程的加快，一些培養機構也開始進行信息化建設，通過信息系統對培訓相關事宜進行管理。但目前在針對培養機構的信息系統中，所實現的功能和模塊是進行簡單的查詢、統計。在了解培訓評估效果時，目前的信息系統中，學員通過系統對不同課程的教師進行打分，系統自對進行匯總、統計，得出教師評價。但這種匯總、統計是最簡單的，對教師評價也缺乏全面性和深度。

2數據挖掘在培訓管理系統中的應用

大數據時代下，數據信息呈現出海量特點。如何從海量、不完全的信息中尋找到真正有用的信息，是大數據時代中重要的問題。由此便利用到數據挖掘，顧名思義，數據挖掘就是從眾多數據信息中尋找到有用、有價值的信息。大數據時代下，教育行業中，信息量也是海量的，要想提高教學質量就需要運用數據挖掘找尋到有用的教育信息，并運用到實際教學中。信息系統通過一段實際應用后，里面存儲了大量數據，相應的，學習管理系統也是如此，里面蘊含了大量數據信息。如在線課程等功能中藏有大量師生應用過程中的數據資料。如圖1為數據挖掘在培訓管理中的流程圖。

2.1初步探索

培訓管理系統中一般具有數據統計功能，將相關事宜進行統計。如網絡課程開展過程中，數據挖掘在培訓管理系統中的應用文/張宏亮在大數據時代，如何使用現有的數據對學員進行培訓管理，從而提高培訓效率是當前培訓管理中所面臨的問題。本文分析了數據挖掘在培訓管理中的應用主要表現在初步探索、數據預處理以及數據挖掘過程。其中數據預處理和數據挖掘是培訓系統的核心功能。

摘要：隨著科學技術的不斷發展，數據挖掘技術也應運而生。為了高效有序的醫療信息管理，需要加強數據挖掘技術在醫療信息管理中的實際應用，從而提升醫院的管理水平，為醫院的管理工作及資源的合理配置提供多樣化發展的可能性。筆者將針對數據挖掘技術在醫療信息管理中的應用這一課題進行相應的探究，從而提出合理的改進建議。

關鍵詞：挖掘技術；醫療信息管理；應用方式

數據挖掘作為一種數據信息再利用的有效技術，能夠有效地為醫院的管理決策提供重要信息。它以數據庫、人工智能以及數理統計為主要技術支柱進行技術管理與決策。而在醫療信息管理過程之中應用數據挖掘技術能夠較好地針對醫療衛生信息進行整理與歸類來建立管理模型，形成有效的總結數據的同時能夠為醫療工作的高效進行提供有價值的信息。所以筆者將以數據挖掘技術在醫療信息管理中的應用為著手點，從而針對其應用現狀進行探究，以此提出加強數據挖掘技術在醫療信息管理中應用的具體措施，希望能夠在理論層面上推動醫療信息管理工作的飛躍。

1在醫療信息管理中應用數據挖掘技術的基本內涵

數據挖掘是結合信息收集技術、人工智能處理技術以及分析檢測技術等所形成的功能強大的技術。它能夠實現對于數據的收集、問題的定義與處理，并且能夠較好地對于結果進行解釋與評估。在醫療信息管理工作進行的過程之中，應用數據挖掘技術可以較好地加強醫療信息數據模型的建立，同時以多種形式出現，例如文字信息、基本信號信息、圖像收集等，也能夠用來進行醫療信息的科普與宣傳。并且，數據挖掘技術在醫療信息中所體現出的應用方式有所不同，在數據挖掘技術應用過程之中，既可以針對同一類的實物反應出共同性質的基本特征，同時也能夠根據具有一定關聯性的事物信息來探究差異。這些功能不僅僅能夠在醫療信息的管理層面上給予醫療人員較大的信息管理指導，同時在實際的醫療診斷過程之中，也可以向醫生提供患者的患病信息，并且輔助治療的進行[1]。所以，在醫療信息管理中應用數據挖掘技術不僅僅能夠推動醫療信息管理水平的提升，也是醫院實現現代化、信息化建設的重要體現，需要從根本上明確醫療信息管理應用數據挖掘技術的必要性與基本內涵，從而針對醫院的管理現狀實現其管理方式與技術應用的轉變與優化。

2在醫療信息管理過程之中加強數據挖掘技術應用的重要措施

1知如何能夠投其所好，為用戶實現主動推薦，提供個性化服務；這些都是電子商務成敗的關鍵問題。在這種新型的商務模式下，如何對網絡上大量的信息進行有效組織利用，幫助海量數據的擁有者們找出真正有價值的信息和知識，以指導他們的商業決策行為，成為電子商務經營者關注的問題。迅速發展的基于Web的數據挖掘技術，為解決電子商務所面臨的問題提供了有效途徑。

2Web數據挖掘

2.1Web數據挖掘概述

數據挖掘（DataMining）是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的和隨機的數據中提取人們事先不知道的、潛在有用的信息和知識的非平凡過程。

Web數據挖掘（WebMining）是從Web文檔和Web活動中抽取感興趣的、潛在的有用模式和隱藏的信息，是數據庫、數據挖掘、人工智能、信息檢索、自然語言理解等技術的綜合應用，是在一定基礎上應用數據挖掘的方法以發現有用的知識來幫助人們從WWW中提取知識。Web數據挖掘可以分為Web內容挖掘（WebContentMining）、Web結構挖掘（WebStructureMining）、Web使用記錄挖掘（WebUsageMining）三類。Web內容挖掘是指從文檔內容或其描述中抽取知識的過程，又可以分為基于文本的挖掘和基于多媒體的挖掘兩種。Web文本挖掘可以對Web上大量文檔集合的內容進行總結、分類、聚類、關聯分析等。Web結構挖掘是指從Web組織結構和鏈接關系中推導知識。通過對Web結構的挖掘，可以用來指導對頁面進行分類和聚類，找到權威頁面，從而提高檢索的性能，同時還可以用來指導網頁采集工作，提高采集效率。Web使用記錄挖掘是指從服務器端記錄的客戶訪問日志或從客戶的瀏覽信息中抽取感興趣的模式。

基于Web的數據挖掘技術的出現不僅為商家做出正確的商業決策提供了強有力的工具，也為商家更加深入地了解客戶需求信息和購物行為的特征提供了可能性。

摘要：21世紀以來隨著互聯網的迅猛發展，我們進入了一個信息大爆炸的時代。信息經過記錄與存儲成了海量的數據，如何在這海量的數據中有效地挖掘出有價值的知識成了數據挖掘的主要解決的問題。不同的數據預處理技術影響著數據挖掘的質量，我們將分析幾種常用的數據預處理技術對于數據挖掘的影響程度。

關鍵詞：數據預處理；數據挖掘；數據挖掘質量

數據挖掘作為近幾年十分熱門的學科，隨著人工智能和數據庫的發展而崛起的一種數據技術，普遍應用于金融、軍事、農業、航空航天、科學探討以及其他范疇。它的出現可以說讓人們對于數據價值的利用率提高到了新的高度，許多未解之謎或許可以因此得以破解。常見的數據挖掘核心步驟包括數據準備階段、數據挖掘階段和結果分析階段。數據準備階段占據了大約60%的工作量，它將多種不同的數據集合到一塊，消除噪聲點數據、不一致數據和不清楚完整的數據，并從中提取出對我們有用的數據，并通過一定的規則變換，組成我們所需要的數據倉庫。我們的研究重點就是這個數據準備階段。

一、數據挖掘相關概念

（一）數據挖掘。數據挖掘是經過了分析大量的有關數據來揭示有意義的新的相關聯系、趨向和形式的過程。它融匯了人工智能、數據庫技術、模式識別、機器學習、統計學和數據可視化等多個范疇的理論和技巧。該技術的涌現的崛起是現代信息技術發展到必然階段的產物，它能夠飛快探求數據之間的潛伏相關聯系和規則。所起到作用類似于科學家們經過不斷的科學分析所發現的科學規律。（二）數據預處理。數據預處理是為了處理原始數據中所存在的“臟數據”現象，是數據挖掘中重要的一環。數據預處理的效果好，則可以提高數據挖掘的效率，從而提高挖掘的質量。數據預處理是數據挖掘前的一個非常重要的數據準備工作,是知識挖掘過程的關鍵所在，它保證挖掘數據的正確性和有效性,通過對數據格式和實質的調整,使數據更符合挖掘的需求。為什么原始數據中會存在有“臟數據”呢？重要的原因有以下三點，一是數據采集時和數據分析時，咱們所思考的要素和成分不一致，搜集到了缺失值，即缺乏完整性；二是數據傳輸過程中會出現操作失誤產生了某些噪聲值，即缺乏準確性；三是數據在收集過程不限來源導致了不一致性的值，比如序號“1”、“2”、“3”和序號“A”、“B”、“C”其實所代表的含義是一致但表達不一致，即缺乏一致性。常見的缺失值填充算法包括EM最大期望值算法、MI算法和KNNI算法等。數據預處理技術的重點功能有數據清理、數據集成、數據變換和數據簡化。而預處理方法可以大致分為，基于粗糙集（RS）理論的約簡方法、基于概念層次樹的數據濃縮方法思想和普化知識發現和基于統計分析的屬性選擇方法。本文主要測試了基于粗糙集（RS）的理論的簡約方法和基于概念層次樹的數據濃縮方法。

二、數據預處理實現方法