电商网站设计中网络数据挖掘技术的运用论文（共14篇）由网友“瓜农李马克”投稿提供，以下是小编精心整理的电商网站设计中网络数据挖掘技术的运用论文，希望对大家有所帮助。
篇1：电商网站设计中网络数据挖掘技术的运用论文
电商网站设计中网络数据挖掘技术的运用论文
在经济全球化的时代背景下，信息经济早已成为世界范围内的新的经济增长点，而且随着我国逐渐加强了与国际经济的交流合作，使得企业的综合竞争力得到了增强，以此才能更好地应对全球市场中日趋激烈的竞争，同时我国还需要加强对电子商务所具有的众多优势的充分发挥，为企业的产品提供展现的舞台。
一、网络数据挖掘的重要性
电子商务的开展与完善的电子商务平台是密切相连的，作为电子商务平台之一的电子商务网站也应该在创新中不断的完善，而且与传统商务相比，电子商务网站具有独特的优势。在进行电子商务的过程中，进行电子商务网站的设计和建立是必不可少的，而建立一个电子商务网站还是比较简单的，但是唯一需要注重的问题就是对其经济和社会效益的提高。同时还要考虑网站在运行中。会有大量的记录以及日志文件等再相应服务器中生成，这些数据包含了很多客户信息，因此需要充分分析和挖掘这些数据，进而让所设计出来的网站基本满足客户的需求，以此才能使得自身的竞争力得到有效加强，进而获取更多的效益。
二、网络数据挖掘在电子商务网站设计的应用
在设计电子商务网站的时候，首选就需要帮助销售商对客户行为的了解，这样才能使得站点的使用效率得到有效提高，此时就需要应用数据挖掘技术，这样网络管理员就可以根据客户在上网过程中所浏览的网站页面及其数据信息归纳分析经常访问该站点的用户类型，及其访问途径和通过怎样的方式完成交易等内容，这样才能让建立的网站更吸引客户，同时也为网站结构的进一步优化、站点访问量和效果的提升提供有利的依据。整个电子商务网站的设计包括三个步骤，分别为数据信息的采集、分析以及提供个性化服务。
1.数据信息的采集
因为只有将客户相关的数据信息收集起来，才能在分析之后，将个性化的服务提供给客户，也就是说电子商务网站向客户提供个性化服务是基于说数据信息采集的。销售商能够得到客户在注册过程中保存的信息，即客户的基本信息，包括姓名、籍贯、家庭住址、出生日期以及爱好等，同时还能根据客户所浏览的网页和商品等信息，对客户关注和倾向的商品进行判断，进而为客户建立相应的`服务档案。而且客户人员还能在计算机的数据库中存储客户与自身交流时的数据信息。当客户完成订单和付款之后，可以对其收货地址信息加以确定，进而掌握客户的所在地等信息，进而进一步完善客户对应的信息数据库。同时还能够对客户的投诉和评价进行分类整理，使客户的服务档案得到不断的完善，以此为网站的优化提供更加有利的数据资料。与此同时还会将数据挖掘技术引入到网络服务器中，进行一个可以对客户浏览途径和页面以及点击产品信息加以记载的数据库系统，实现各企业资源共享的目标，并且还不会对网络服务器的访问速度产生影响。
2.数据信息的分析
想要设计出一个成功的电子商务网站，就应该在保持对客户完全透明的基础上，及时、快速、准确的分析客户资料及其访问行为，进而保证客户访问页面的处理时间不被占用的条件下，为客户提供一个可以更方便、快捷的进行网购、网上交易等商务活动环境。首先，就要分析客户行为和登录方式，对网站客户群进行划分归类；其次在进行内容设计的时候重点考虑客户群的年龄、爱好和特点等方面，将网站内容加以归类，并针对不同类别的客户群，展示客户感兴趣的商品信息，最后再根据客户的访问、浏览信息以及订单信息，为客户的行为资料进行及时修改和完善。
3.个性化服务
这就是通过挖掘网络数据信息，了解和掌握客户的需求和兴趣，准确的向客户提供个性化的产品推荐，这不但要根据客户的诸多方面对其提供满足其需求的信息，而且还是主动为客户提供所需信息，使网站的个性化服务的特点更为突出，进而吸引更多的客户。并且为了使得客户类型更加稳定和准确，就需要优先臭氧统计具有较长注册时间、较多浏览记录以及产品购买数量大的客户。
三、结束语
总而言之，对于电子商务网站的设计，因其页面较多，是动态的，并且较为复杂，很难找到完整的结构模型，因此很难在网络中快速的找到人们所需的商业数据信息，这就需要在网站设计中应用网络数据挖掘，进而为销售商带去更多效益。
参考文献：
[1]黄玲。在电子商务中应用 Web数据挖掘的研究[D].湖南大学，.
[2]马宗亚，张会彦。Web 数据挖掘技术在电子商务中的应用研究[J].现代经济信息，2014,06:395.
[3]杜芳芳。浅析基于 Web 数据挖掘的电子商务网站架构[J].电子商务，,02:69-70.
[4]申云凤。基于 Web 数据挖掘的电子商务网站个性化服务的研究[J].中国管理信息化，,08:61-64.
篇2：水利工程管理中数据挖掘技术的运用论文
水利工程管理中数据挖掘技术的运用论文
1数据挖掘技术在水利工程管理中面临的主要问题
1.1与GIS系统相孤立
GIS是水利工程信息系统的主体,它可以生成大部分空间数据。但是查询、计算与分析空间数据,使其可视化显示是一项较为复杂的技术,需要充分利用GIS系统。因此,充分利用其原有数据,让数据挖掘与GIS有效的结合,二者共同处理复杂的空间数据是一项重要问题。
1.2数据挖掘系统模型尚未建立
数据挖掘系统模型能帮助水利工程进行数据挖掘。在系统工程中,模型对于研究与设计以及实现工程目标具有重要作用,建构模型是系统工程完美实现的重要基础。
2如何在水利工程中高效利用数据挖掘技术
2.1充分利用GIS系统
水利工程的建设与管理受到地形、地质、河流、水文以及社会经济等多方因素的影响,需要运用处理和分析空间信息能力较强的GIS系统加以帮助。利用GIS系统中的大量空间和属性数据提供数据指导。将数据挖掘技术与GIS系统向结合能有效提高GIS的查询与分析能力,促进智能化系统的建立。
2.2加强嵌入式耦合模式的运用
将数据挖掘系统与GIS进行耦合,形成双系统。让GIS系统为数据挖掘提供基础,同时利用其丰富的空间数据与较强的分析能力减少数据挖掘的开发量,是开发效率达到一个新的突破。
2.3重视松散式耦合
数据挖掘系统与GIS系统既相互联系又彼此独立,数据挖掘仅调用GIS系统中的空间数据与属性数据进行数据分析,让其他数据仍在原系统中进行,二者保持相对的独立性。这样可以促进各自系统的'不断发展,得到更好、更快的开发与利用。
2.4保持紧密式耦合
水利工程管理数据挖掘系统的首选便是紧密式耦合,它将嵌入式与松散式耦合向结合,在相互独立的情况下加强彼此的联系。让数据挖掘系统发挥独立功能,使开发难度有所降低,增强系统的灵活性。
3结语
在水利工程管理中利用数据挖掘技术,对水利工程数据进行全面综合的分析,找出并充分利用有价值的潜在信息,提供更加有效的管理决策,使建设资金得到更加高效的利用,降低工程管理的总成本,让水利工程发挥重大的经济效益与社会效益。该文主要探讨数据挖掘技术的实施方法以及如何在水利工程管理中高效的数据挖掘技术,初步认为在水利工程管理中需要数据挖掘技术与GIS系统的合作,二者的相互协调合作能够充分利用工程数据,促进数据挖掘技术的高效运作,提高水利工程管理水平。希望数据挖掘技术得到更多的开发与利用,为水利工程管理提供更多的帮助,促进国民经济的快速发展。
篇3：数据挖掘技术在移动通信网络优化中的运用论文
数据挖掘技术在移动通信网络优化中的运用论文
我国4G网络快速的发展，实现了网络覆盖不断扩大，并且与用户之间的联系更紧密起来。在移动通信网络优化的过程中，在4G环境下，如何应用数据挖掘技术促进移动通信网络优化，成为了我国移动网络发展的重要研究内容。因此，本文主要结合数据挖掘的特点和实际性能，在移动通信网络优化中起到的作用进行分析和阐述，以期待能够让移动通信网络达到更快的速度，满足社会对移动通信网络的要求。
一、数据挖掘技术概述
数据挖掘技术，顾名思义就是在庞大的信息数据库内，找到具有相关性和相似性的数据，并能够建立起相关数学模型的数据技术。这是对具有潜在价值数据的一种挖掘方式，利用不同的分析工具，对数据进行分析，从而找到两者之间的联系和规律，这样可以在移动通信网络优化的过程中，提高网络数据的排列，加快网络的运行。在网络数据具有复杂性的前提下，促进移动通信网络的优化。
二、在4G环境下，数据挖掘技术在移动通信网络优化中的运用
1、利用数据挖掘，对移动通信网络选择科学合理的站点。由于数据挖掘能够在庞大的数据体系中，找到具有相关性的数据，并且对数据进行分析，找到特性。同时运用到移动通网络优化中，能够帮助移动通信网络选择科学合理的站点。从一个初始可行解出发，然后选择一系列的特定方向，进行移动搜索，并且找到能够让特定目标函数值变化最多的移动，从而确定最科学合理的移动站点。这能够有效的降低移动运营商的成本。减少设备维护成本，从而提高移动运营商的经济收益。
2、利用数据挖掘，对移动通信网络有效的干扰分析。使用数据挖掘技术，可以快速的找到4G网络信号干扰项,进行移动通信网络干扰分析。这样可以保证在最短的时间内，找到4G网络中的干扰部位以及干扰源，并且对干扰源进行一定的处理，降低因为干扰源导致的移动通信网络信号不好的情况发生的概率，并且维持网络通信的稳定性。同时需要对干扰源进行进一步的干扰处理，这样才能在移动通信网络优化的过程中，通过数据挖掘技术能够快速的、准确的定位干扰部位和干扰源，为下一步的处理提供了保障。
3、利用数据挖掘，对移动通信网络进行有效的掉话分析。移动通信中，对于掉话分析是最重要的环节。而在4G环境下，对语音进行掉话分析的时候，就需要使用数据挖掘技术，对测试中的数据进行分析，找到具有相关性的数据，以及对掉话有影响的数据，通过整理分析，可以确定掉话形成的主要因素以及解决办法，并制定解决方案。所以，在对语音中的掉话分析的时候，并且在优化网络的时候,可以对数据运行的`规律和变化进行预测。
4、利用数据挖掘，对移动通信网络进行切换分析。移动通信网络优化，首先需要对网络进行切换分析，如果网络切换出现故障，则会导致网络出现延迟和卡死的情况。而利用数据挖掘技术，可以有效的分析出移动通信网络切换数据波动范围，并且对数据进行优化配置，这对移动通信网络的优化局也有帮助作用。这样可以避免移动终端不能切换基站的情况发生。
5、利用数据挖掘，对移动通信网络进行有效的网络覆盖分析。我国4G移动网络已经逐步覆盖到每一个角落，这对移动通信网络的使用和扩大具有重要的意义和作用。而且优化移动通信网络，也能够促进移动通信网络进一步有效的覆盖。而使用数据挖掘技术，能够有效的分析出移动设备与移动网络覆盖面积大小的相关性，从而找到移动通信网络全面覆盖存在的问题，并加以解决，进一步提高网络的质量和覆盖面。
三、结束语
在4G环境下，使用数据挖掘技术，能够使得移动通信网络优化手段更加有效，是目前重要的研究方向。而本文针对数据挖掘技术的特点和性能，对移动通信网络优化中起到的作用进行了阐述和分析，期待能够进一步的发展移动通信网络。
参考文献:
[1]陈孚.4G环境下数据挖掘在移动通信网络优化中的运用[J].通讯世界，（06）：133-138.
[2]张小军，任帅，申丹丹.浅析4G环境下数据挖掘在移动通信网络优化中的运用[J].电子技术与软件工程，（07）：145-149.
[3]陈红霞，张连星，杨业磊，韩静.4G环境下数据挖掘在移动通信网络优化中的运用[J].通讯世界，（06）：122-126.
[4]曾海强.探究4G环境下数据挖掘在通信网络优化中的应用[J].中国新通信，（09）：123-126.
篇4：数据挖掘技术在WEB的运用论文
数据挖掘技术在WEB的运用论文
一、数据挖掘的背景
互联网、计算机信息技术迅猛的发展势头，数据从结构化存储以及转化为非结构化的存储，数据存储形式的转变，不同数据类型的存储变多，音频、视频等大格式的信息存储在多个应用中实现。行业中的计算机化、信息化和网络化，使计算机和服务器上积累了各种各样海量的数据。传统的人工分析已经不能满足和适应如此大量的数据，各行各业都产生了巨大数据信息，包括生产加工、研究、物流运输、客户、营销、售后等数据，人们却不知道怎么利用这些数据实现价值的增长。如果能将这些数据进行挖掘分析，很可能会产生巨大的商业价值，很多有价值的信息可以被发现。现在，越来越多的公司和企业意识到数据挖掘的重要性，但是怎么能从如此海量的数据中挖掘出有价值有用的信息，已经成为研究的热门话题。在传统的数据分析基础上，相关人员结合新开发人工智能和数据挖掘等相关的技术，数据库孕育而生，让我们能从海量的数据中挖掘出有价值的信息，促使信息化的发展，称之为数据挖掘。
二、数据挖掘的过程
1、数据收集。将要进行数据分析的海量数据资源收集到数据仓库中。把不同来源、格式、特点性质的数据在逻辑上或物理上有机地集中，抽象出分析相关的数据，进行非结构化数据的分类，筛选出不相关或者无价值的数据，减少数据集的容量。
2、数据清洗和转换。数据清洗是为了删除掉无用的数据信息。数据转换的目的最直接的是把所有信息统一化。将完整，有效的信息存入数据仓库。
3、模型建立。模型建立是数据挖掘的核心阶段。首先，要和相关领域的专家组成团队，进行需求分析，明确数据挖掘的目的和具体的数据挖掘任务。根据不同的任务，选择相关算法，利用这些算法来建立模型，再用专业的模型评估工具比较模型的准确度。即使是同一种算法，参数选取的不同，所建模型的'准确度也不一样。
4、模型评估。从商业角度来讲，模型评估是对我们所建立的预测模型的正确性进行价值评估，如若模型中模式无价值，就要重复数据挖掘过程中的2～4步，即数据清洗和转换、模型建立。
5、知识表示。将数据挖掘最后的结果以最直观的方式呈现给用户，通常用数据图形展示工具来表示。
6、应用集成。将数据挖掘集成到现实的实际应用中。例如，CRM中有了数据挖掘功能，就可以对客户进行等级分类。
7、模型管理。根据不同数据模型的生命周期做好数据应用和管理。
三、WEB数据挖掘
基于WEB内容的挖掘就是针对网页内容进行数据挖掘，通过用户对网页访问的交互，留下的数据信息进行收集分类，完成数据挖掘。目前对文本内容的挖掘技术取得了一定的成果，对图像、音频、视频等各种多媒体数据的数据挖掘技术都开始采用非结构化大数据应用技术来完成。基于WEB结构的挖掘是发现页面、文档和WEB的结构，主要是发现WEB潜在的结构模式，利用分析这些结构我们可以得到很多潜在有价值的信息。基于WEB使用的数据挖掘，即针对用户的访问网页的轨迹收集分析。WEB内容的挖掘和结构的挖掘面对的主要挖掘对象是大规模的轨迹数据，对挖掘数据进行分析可以让管理者了解用户的不同需求，从而为用户提供个性化的服务。
四、数据挖掘在WEB中个性化定制的应用
通过网站与用户的交互，可以得到用户访问的内容、时间、方式、频率等，从中发现潜在的商业价值，通过价值数据进行数据挖掘以及算法分析得出商业结论。就可以根据挖掘到的信息对这些客户进行特定的推销策略，进行个性化定制。在商业领域中，通过对相似轨迹数据的客户进行分类，分析他们的共性，帮助管理者发现不同客户的需求和兴趣，提供适宜各类人的服务。按照不同用户的不同兴趣和爱好，向用户提供动态的浏览建议。对大多数用户来说，如果可以访问该网站可以体会到量身定做的服务，那么数据挖掘个性化定制就成功完成了。
五、数据挖掘技术在WEB中的应用
网站的功能设计及其版面的内容直接影响到网站的访问率。相关人员发现用户的需要和兴趣，对需求强烈的地方提供优化，使用数据挖掘去发现页面间的关联，针对不同的用户动态调整网站的设计和链接，使用户可以便捷地访问到自己想要访问的页面。将数据挖掘技术的在WEB中的应用，吸引更多的用户。随着数据挖掘技术在WEB中的应用，用户可以通过分析挖掘的结果了解各种客户的需求和喜好，得到各种定制个性化服务。随着互联网上轨迹数据信息量的急速增长，不断复杂化的数据结构，挖掘技术也面临着一系列新的问题和挑战。
参考文献：
[1]胡继平、数据挖掘技术[J]、景德镇高专学报，
[2]NguyenT，SrinivasanV、AccessingrelationaldatabasesfromtheWorldWideWEB、In：ProcofIEEEDataEngineering[J]、NewOrleansLouisiana，
篇5：数据挖掘技术在科技期刊网站中的应用论文
随着互联网技术的快速发展，学术研究环境较以前更加开放，对传统的科技出版业提出了开放性、互动性和快速性的要求; 因此，以信息技术为基础的现代数字化出版方式对传统的科技出版业产生着深刻的影响。为了顺应这一趋势，不少科技期刊都进行了数字化建设，构建了符合自身情况、基于互联网B /S 结构的稿件处理系统。
以中华医学会杂志社为代表的部分科技期刊出版集团均开发使用了发行系统、广告登记系统、在线销售系统以及站。这些系统虽然积累了大量的原始用户业务数据; 但从工作系统来看，由于数据本身只属于编辑部的业务数据，因此一旦相关业务工作进行完毕，将很少再对这些数据进行分析使用。
随着目前人工智能和机器学习技术的发展，研究人员发现利用最新的数据挖掘方法可以对原始用户业务数据进行有效分析和学习，找出其中数据背后隐含的内在规律。这些有价值的规律和宝贵的经验将对后续科技期刊经营等工作提供巨大的帮助。
姚伟欣等指出，从STM 期刊出版平台的技术发展来看，利用数据存取、数据管理、关联数据分析、海量数据分析等数据挖掘技术将为科技期刊的出版和发行提供有力的帮助。通过使用数据挖掘( data mining) 等各种数据处理技术，人们可以很方便地从大量不完全且含有噪声或相对模糊的实际数据中，提取隐藏在其中有价值的信息，从而对后续科技期刊出版工作起到重要的知识发现和决策支持的作用。
篇6：数据挖掘技术在科技期刊网站中的应用论文
传统的数据库对数据的处理功能包括增、删、改、查等。这些技术均无法发现数据内在的关联和规则，更无法根据现有数据对未来发展的趋势进行预测。现有数据挖掘的任务可以分为对数据模型进行分类或预测、数据总结、数据聚类、关联规则发现、序列模式发现、依赖关系发现、异常或例外点检测以及趋势发现等，但目前国内科技期刊行业利用数据挖掘方法进行大规模数据处理仍处在起步阶段。张品纯等对中国科协所属的科技期刊出版单位的现状进行分析后发现，中国科协科技期刊出版单位多为单刊独立经营，单位的规模较小、实力较弱，多数出版单位不具备市场主体地位。这样就导致国内大部分科技期刊既没有能力进行数据挖掘，也没有相应的数据资源准备。以数据挖掘技术应用于期刊网站为例，为了进行深入的数据分析，期刊经营人员需要找到稿件与读者之间、读者群体之间隐藏的内在联系。目前，数据挖掘的基本步骤为: 1) 明确数据挖掘的对象与目标;2) 确定数据源; 3) 建立数据模型; 4) 建立数据仓库; 5)数据挖掘分析; 6) 对象与目标的数据应用和反馈。
2 期刊数据的资源整合
编辑部从稿件系统、发行系统、广告系统、站等各个系统中将相关数据进行清洗、转换和整理，然后加载到数据仓库中。进一步，根据业务应用的范围和紧密度，建立相关数据集市。期刊数据资源的整合过程从数据体系上可分为数据采集层、数据存储处理层和数据展现层。
要获得能够适合企业内部多部门均可使用、挖掘和分析的数据，可以从业务的关联性分析数据的准确性、一致性、有效性和数据的内在关联性。
3 期刊数据的信息挖掘
信息挖掘为了从不同种类和形式的业务进行抽取、变换、集成数据，最后将其存储到数据仓库，并要对数据的质量进行维护和管理。数据挖掘可以有效地识别读者的阅读行为，发现读者的阅读模式和趋势，对网站改进服务质量、取得更好的用户黏稠度和满意度、提高科技期刊经营能力有着重要的意义。作为一个分析推荐系统，我们将所分析的统计结果存储于服务器中，在用户或决策者需要查询时，只需输入要找寻的用户信息，系统将从数据库中抽取其个人信息，并处理返回到上网时间分布、兴趣点所在、适配业务及他对于哪些业务是有价值客户，甚至包括他在什么时段对哪类信息更感兴趣等。只有这些信息才是我们的使用对象所看重和需要的。
网站结构挖掘是挖掘网站中潜在的链接结构模式。通过分析一个网页的链接、链接数量以及链接对象，建立网站自身的链接结构模式。在此过程中，如果发现某一页面被较多链接所指向，则说明该页面信息是有价值的，值得期刊工作人员做更深层次的挖掘。网站结构挖掘在具体应用时采用的结构和技术各不相同; 但主要过程均包括预处理、模式发现和模式分析3 部分。为了反映读者兴趣取向，就需要对数据库中的数据按用户进行抽样分析，得到兴趣点的统计结果，而个人的兴趣分析也可基于此思路进行。下面以《中华医学杂志》为例做一介绍。
预处理预处理是网站结构挖掘最关键的一个环节，其处理得到的数据质量直接关系到使用数据挖掘和模式分析方法进行分析的结果。预处理步骤包括数据清洗、用户识别、会话识别、路径补充和事件识别。以《中华医学杂志》网站www. nmjc. net. cn 的日志分析为例。首先给出一条已有的Log，其内容为“-03-04 12: 13: 47 W3SVC80003692 172. 22. 4. 3GET /index. asp-80-123. 185. 247. 49Mozilla /5. 0 +( Windows + NT + 6. 1; + WOW64 ) + AppleWebKit /537. 36 + ( KHTML，+ like + Gecko) + Chrome /28. 0.1500. 95 + Safari /537. 36 + SE + 2. X + MetaSr + 1. 0200 0 0”。从Log 的内容，工作人员可以得到相关信息，如用户IP、用户访问页面事件、用户访问的页面、用户请求的方法、返回HTTP 状态以及用户浏览的上一页面等内容。
由于服务器同时部署了多个编辑部网站，这就要求工作人员必须对得到的访问www. nmjc. net. cn 日志，去除由爬虫软件产生的记录。这些记录一般都会在日志结尾包含“Spider”的字样。同时，还需要去除不是由GET 请求产生的日志以及请求资源不是页面类型的日志。最后，工作人员还需要去除访问错误的请求，可以根据日志中请求的状态进行判断。一般认为，请求状态在( 200， 300) 范围内是访问正确的日志，其他如403、400 和500 等都是访问错误的日志。用户识别可以根据用户的IP 地址和用户的系统信息来完成。只有在IP 地址和系统信息都完全一致的情况下，才识别为一个用户。会话识别是利用面向时间的'探索法，根据超时技术来识别一个用户的多次会话。如果用户在一段时间内没有任何操作，则认为会话结束。用户在规定时间后重新访问，则被认为不属于此次会话，而是下次会话的开始。
利用WebLogExplore 分析日志、用户和网页信息在获得了有效的日志数据后，工作人员可以利用一些有效数据挖掘算法进行模式发现。目前，主要的数据挖掘方法有统计分析、关联规则、分类、聚类以及序列模式等技术。本文主要讨论利用Apriori 算法来发现科技期刊日志数据中的关联规则。本质上数据挖掘不是用来验证某个假定的模式的正确性，而是在数据库中自己寻找模型，本质是一个归纳的过程。支持度( Support) 的公式定义为: Support ( A≥B) = P( A ∪B) 。支持度可以用于度量事件A 与B 同时出现的概率。如果事件A 与B 同时出现的概率较小，说明事件A 与B 的关系不大; 如果事件A 与B 同时出现非常频繁，则说明事件A 与B 总是相关的。置信度( Confidence) 的公式定义为: Confidence( A≥B) = P( A | B) 。置信度揭示了事件A 出现时，事件B 是否也会出现或有多大概率出现。如果置信度为100%，则事件A 必然会导致事件B 出现。置信度太低，说明事件A 的出现与事件B 是否出现关系不大。
对所有的科技期刊日志数据进行预处理后，利用WebLogExplore 软件可得到日志汇总表。表中存储了所有用户访问网站页面的详细信息，工作人员可将其导入数据库中。以查看到所选择用户访问期刊页面的详细信息。
同样，在WebLogExplore 软件中选择感兴趣的页面，可以查看所有用户访问该页面的统计信息，如该页面的访问用户数量等。工作人员可以对用户访问排名较高的页面进行进一步的模式分析。
步骤1: 将图2 日志信息汇总表中的数据导入数据库中，建立日志总表。
步骤2: 在数据库中建立一个新表命名为tj。
步骤3: 通过查询程序得到日志总表中每一个用户访问的页面，同时做distinct 处理。
步骤4: 将查询得到的用户访问页面记录进行判断。如果用户访问过排名前20 位的某个页面，则在数据库中写入true，否则写入false。依次循环判断写入数据库中。
步骤5: 统计每个访问排名靠前页面的支持度，设置一维项目集的最小阀值( 10%) 。
步骤6: 统计大于一维阀值的页面，写入数组，并对数组内部页面进行两两组合，统计每个组合2 个页面值均为true 时的二维项目集的支持度。
步骤7: 设置二维项目集支持度的阀值，依次统计三维项目集支持度和置信度( A≥B) ，即当A 页面为true 时，统计B 页面为true 的数量，除以A 为true 的数量。设置相应的置信度阀值，找到访问排名靠前页面之间较强的关联规则。
4 数据挖掘技术应用的意义
1) 对频繁访问的用户，可以使用用户识别技术分析此用户的历史访问记录，得到他经常访问的页面。当该用户再次登录系统时，可以对其进行个性化提示或推荐。这样，既方便用户使用，也可将系统做得更加友好。很多OA 期刊网站，不具备历史浏览记录的功能; 但浏览记录对用户来讲其实十分重要，隐含了用户对文章的筛选过程，所以对用户经常访问的页面需要进行优化展示，不能仅仅提供链接地址，需要将文章题名、作者、关键词等信息以列表的方式予以显示。
2) 由数据挖掘技术而产生的频繁项目集的分析，可以对网站的结构进行改进。支持度很高的页面，说明该页面的用户访问量大。为了方便用户以及吸引更多的读者，可以将这些页面放置在更容易被访问的位置，科技期刊的网站内容一般以年、卷、期的形式展示。用户如果想查看某一篇影响因子很高的文章，也必须通过年卷期的方式来查看，非常不方便而且页面友好性不高。通过数据挖掘的分析，编辑部可以把经常被访问或者高影响因子的文章放在首页展示。
3) 对由数据挖掘技术产生的频繁项目集的分析，可以发现用户的关注热点。若某些页面或项目被用户频繁访问，则可以用这些数据对用户进行分析。一般来说科技期刊的读者，每个人的专业和研究方向都是不同的，编辑部可以通过数据挖掘技术来判断读者的研究方向和感兴趣的热点，对每一个用户进行有针对性的内容推送和消息发送。
4) 网站管理者可以根据在不同时间内频繁项目集的变化情况对科技期刊网站进行有针对性的调整，比如加入更多关于该热点的主题资源。目前大多数科技期刊网站首页的内容，均为编辑部工作人员后台添加、置顶、高亮来吸引用户的; 通过数据挖掘技术，完全可以摈弃这种展示方式。编辑部网站的用户访问哪些页面频繁，系统便会自动将这些页面的文章推向首页，不需要编辑部的人工干预，整个网站实现自动化运行。
5 后记
本文重点讨论了数据挖掘技术与科技期刊网站页面之间的关系。其实我们还可以从很多方面进行数据挖掘，比如可以对网站的用户和内容进行数据挖掘，通过分析可以为后期的期刊经营做好铺垫。
有一点很重要，没有一种数据挖掘的分析方法可以应付所有的需求。对于某一种问题，数据本身的特性会影响你的选择，需要用到许多不同的数据挖掘方法以及技术从数据中找到最佳的模型。
在目前深化文化体制改革，推动社会主义文化大发展、大繁荣的政治形势下，利用数据挖掘技术从中进行提取、分析和应用，能有效地帮助企业了解客户、改进系统、制订合理的市场策略、提高企业的销售水平和利润。通过利用数据挖掘技术准确定位优质客户，向客户提供更精确、更有价值的个性化服务。这将成为未来科技期刊经营十分重要的突破点和增长点。
篇7：移动通信网络优化中数据挖掘技术分析论文
3.1利用数据挖掘技术对站点的合理选择
站点对于移动通信网络优化而言无疑具有非常重要的意义，移动站点的对少直接决定了运营商投资规模的多少，而站点位置的选择则对移动网络质量的好坏也有很重要的影响。在移动通信网络优化的过程当中应用数据挖掘技术，可以对站点选择的合理化水平起到提升的作用。其具体的方法是在初始可行解的基础之上，进行具体的特定方位的搜索，在一个过程中让相关的目标函数值变化最多的进行移动。这样一来，不仅能够较为合理、科学的对移动站点进行选择，而且还可以大幅度的降低移动运营商在这方面的资金费用。与此同时，用于设备维修的资金也会相应的减少。这样一来，无疑也会获得更多的利润。
3.2科学研究掉话现象
对于移动通信网络当中存在的掉话现象的具体的分析，主要是建立在对数据挖掘技术的基础之上的，同时在研究的过程中还要注意对相关数据和资料的研究。在此基础上，还要针对具体研究的类别情况，才能在最快的`时间之内查出在移动通讯当中出现掉话现象的缘由。因此，在优化移动通信网络的过程当中有效的应用数据挖掘技术，不但能够实现实践序列方法的有效的利用，而且还能够保证对话务出现的特点以及原因进行有效而快速的分析，从而实现全面系统的分析和研究移动网络中电话现象出现的原因的目的。
3.3利用数据挖掘技术还可以提升干扰分析的准确程度
数据挖掘技术在优化移动通信网络的过程当中一个非常重要的方面便是对移动通信网络的干扰数据进行分析。例如在对上行干扰进行分析时，其计算的公式为上行干扰功率=干扰UE上行发射功率+干扰UE到目标基站的路径损耗+目标基站对干扰UE的上行智能天线增益。而在对下行干扰进行分析时其计算的公式为下行干扰功率=干扰基站对干扰UE的下行发射功率+干扰基站到干扰UE的路径损耗+干扰基站对目标UE的下行智能天线增益。因此，利用数据挖掘技术对移动通信网络进行干扰分析，不仅能够以较快的速度找到干扰的物体和干扰的位置，而且还能够较为及时的对这些问题进行处理，从而保证移动通信网络的正常平稳运行。
3.4数据挖掘技术在移动通信优化中话务预测的具体应用
在进行网络规划的过程当中，需要对移动通信过程当中的话务情况进行预测，并根据具体的预测情况进行相关硬件设施的投资建设。当话务预测过高时可能会导致硬件设施采购过多，而造成资源的浪费。当话务预测过低时，又会造成大量话务的溢出，进而导致收入情况的损失。而利用数据挖掘当中时间序列预测的方法可以较好的解决这一问题。该方法主要指的是，通过对过去相关的历史数据的研究，来对未来的需求进行有效的预测。具体而言就是在对未来预测的过程中，分析并发现事物的变化特征以及发展规律，从而为话务预测提供有效的参考。
4结语
随着4G网络发展的不断深入，人们对移动通信技术也提出了更高的要求。在这种情况下，在移动通讯网络优化的过程中有效的利用数据挖掘技术，不仅能够更好的提升网络的质量，而且对于降低移动运营商的投资成本，提升其利润，提高市场竞争力都具有非常重要的意义和价值。
参考文献：
[1]胡勇.数据挖掘技术在移动通信网络优化中的应用[J].网络通信，，24(1)
[2]闻峰，左贵安.浅谈数据挖掘在移动网络优化中的应用[J].信息技术，，31(7)
篇8：移动通信网络优化中数据挖掘技术分析论文
2.1分布式处理方法的科学应用
由于在移动通信网络当中的数据资料规模十分庞大，这种情况无疑增加可移动通信网络优化的难度。所以，在移动通信网络优化的过程当中绝对不能仅仅依靠一个服务端口的单纯的融合来对网络进行优化，而且同时也不能依靠一个简单的优化体系来对其他的过程优化。而要进行富有层次性和区域性的方法进行系统的优化，所以在进行数据和信息的处理分析时，必须要用分布式处理方法对移动通信网络进行优化。
2.2移动通信网络阶段性分析的科学应用
由于移动通信网络兼具复杂性和广泛性的特点，因此在实际的网络优化过程中很难对整个移动通信网络进行非常全面有效的分析。所以，这就需要人们有针对性的对移动通信网络的每个阶段进行细致而有效的分析。在阶段性的分析完成之后，还要对其进行系统的总结，藉此为下一个阶段的分析提供必要的参考。在对每个阶段的分析完成之后，还需要对各个阶段的分析结果进行研究，发现各个阶段的内在联系，进而达到为移动通信网络优化提供参考的目的。
2.3智能性数据挖掘的基本要求
在移动通信网络优化过程中使用数据挖掘技术必须要遵循一定的要求，所以在对相关的数据资料进行整理时，一定要注意工人专业技术和数据挖掘技术的有机结合，从而实现自动化和智能化的数据信息分析。而对于从事移动通信网络优化的工作人员而言，必须要有非常扎实的理论功底，只要这样才能保证移动通信网络优化工作更好的开展。
篇9：移动通信网络优化中数据挖掘技术分析论文
1.1移动通信网络优化
移动通信主要指的是通信的双方至少有一个处在移动状态的通信。一般而言，移动通讯系统主要包括移动台机即MS、网络子系统即NSS、基站子系统即BSS以及操作和维护子系即OSS构成。而移动通信网络优化主要指的是对正在运营的网络进行参数的调整和数据分析，进而找出影响网络运行的因素并通过某种技术手段使网络达到最佳的运行状态的一种方法。移动通信网络优化主要包括两个方面的内容，即无线网络优化以及交换网络优化。一般而言，移动通信网络优化是一个长期的过程，主要移动网络存在，便存在网络的优化。
1.2数据挖掘技术
数据挖掘技术作为一种新型的科学技术是随着网络信息技术的发展而发展起来的。它主要指的是对大量的数据信息进行分析和处理并找到数据之间的内在的联系，进而得到有价值信息，为科学的决策提供必要的依据的一种科学技术。在具体的实践当中，应用不同的数据分析的工具，可以对现有的数据及数据模型进行有效的分析，进而从中找到数据之间潜在的联系，并进行相关的预测。根据上文对数据挖掘技术的分析，其关于数据分析的方法主要包括以下几个方面内容：
①关联分析法，利用这种方法可以发现给定数据之间的联系，即找出其关联性；
②序列分析法，该方法和关联分析法相似，但是和其相比，序列分析法更加侧重于对给定数据之间先后关系的分析；
③分类分析法。这种方法主要可以将数据的组和集合进行不同的标记记录，进而实现对网络功能异常情况的检测。
篇10：数据挖掘技术在软件工程的运用工程论文
1在软件工程中应用数据挖掘技术的重要意义
1.1录入正确的信息
由于数据挖掘技术的运算功能较强，常规的数据信息系统在实际的运算过程中，会消耗掉大量的时间，甚至由于数据庞大会对运算系统造成一定影响，在数据挖掘技术的作用下，不会出现这种问题，还能节省运算时间。另外，在对数据进行运算的过程中，不会出现数据丢失的现象。在大规模数据中，有些数据的应用价值不大，属于垃圾数据，会影响系统的整体效率，利用数据挖掘技术，能够保留精准的数据，摒除垃圾数据，为数据质量提供相应的保证。
1.2缩减数据处理时间
利用挖掘数据技术能够进行数据的转换，将杂乱的数据进行整合与处理，转变为试用形式。从这些数据的角度进行分析，能够进行科学化的调用，在进行数据的挖掘过程中，会对于不清楚的数据进行清理，保证得到数据的科学性。从各个不同的角度，对于数据的真实性进行考核，并将数据进行整合。也就是说，将分析的结果提供给管理人员，合理的运用到软件工程中，进而缩减数据处理时间。
篇11：数据挖掘技术在软件工程的运用工程论文
2.1数据挖掘技术在软件工程中的发展
首先，由于数据挖掘技术是立足于数据库进行发展的，随着技术的不断发展与进步，已经从理论转换为实践应用，并且在实际应用中发挥着重大作用。另外，软件工程是工程化的学科，能够根据项目任务的差异、资金及客户需求进行产品的研发。由于原有的工程软件开发较为复杂，但经过发展迅速壮大，实际的应用性较强，会更多的被应用于项目当中，与此同时，利用数据挖掘技术主要就是对软件工程的数据库信息进行挖局，对于软件工程的可持续发展有着重大的意义。
2.2挖掘信息
其次，软件工程能够对信息的挖掘进行掌控，实际的应用范围较广，软件工程能够将软件开发时的信息进行统一，进而保证在进行软件开发的过程中，能够将数据进行及时更新，进而从根本上保证开发的质量，保证项目任务的顺利实施。就目前实际情况进行分析，在数据挖掘中还包含着软件开发更改的数据信息，能够更加直观的.看出软件内部的差异，还能够利用这一特点及时发现运用过程中产生的问题，并结合实际情况，及时作出有效的解决措施，保证项目目标任务能够顺利完成。
2.3挖掘软件漏洞
再次，数据挖掘技术中，最重要的一点就是对软件漏洞进行检测，在实际的运用过程中，能够及时发现软件开发中产生的错误，并进行修整与优化，及时找到处理的方法，在一定程度上保证软件工程的安全等级与质量。另外，在利用数据挖掘技术对漏洞进行检测的过程中，相关的技术人员要明确检测的内容，还要立足于客户基本需求，进一步找到相对应的测试内容，利用合理的方式对软件进行测试，进而得到各方面都完美的方案。与此同时，由软件工程对数据信息进行处理，在找到漏洞信息后，对多余的信息进行及时处理，进而从根本上保证数据信息的科学性与完整性。在实际的运用过程中，相关的工作人员要根据科学化的方案，合理的将数据挖掘技术运用到软件工程中，利用合理化的方式对于软件工程中的漏洞问题进行分析，及时找出错误根源，使操作者能够更加容易进进行漏洞的挖掘与修复工作。就目前实际情况进行分析，数据库挖掘技术主要就是将数据信息进行转化，并进行整合存到信息库中，再由相关的工作人员结合实际需求，对于软件进行测试，查看是否存在漏洞，利用这种方式保证后续工作的顺利开展，促进软件工程的健康发展。
2.4挖掘软件执行记录
在数据挖掘技术的应用过程中，软件执行记录尤为重要，在进行数据挖掘的过程中，相关的技术工作人员要对数量进行合理分析，对于不同代码之间的关系进行探究。使相关的工作人员能够利用软件系统的行踪进行管理与探究，进而在一定程度上促进软件工程的稳步发展。
2.5挖掘开源软件代码
最后，对于开源软件代码进行挖掘，能够将其规划到软件工程中挖掘技术要运用的对象挖掘类型房中，由于开源软件代码技术通常都被应用到代码克隆的检测过程中，能够更加简单的对于代码漏洞进行处理，通过这种方式在一定程度上提高了工作的高效性。
3结束语
综上所述，在软件工程项目中，合理化的运营数据挖掘技术，能够有效促进软件工程的发展，结合实际应用状况进行分析，可以了解到数据挖局技术的发展空间广阔，相关的技术人员要认识到其重要程度，并进行不断改进，将内在的理论与外在价值进行充分挖掘。通过这种方式从根本上强化专业素质，将数据挖掘技术的作用发挥到最大化，促进软件工程的健康长远发展。
参考文献
[1]龙艳.分析数据挖掘技术在软件工程中的应用[J].科技风,(02):83.
[2]梅拥军.软件工程中数据挖掘技术的应用[J].电子技术与软件工程,2019(01):141.
[3]王应邦,孔春丽.论软件工程中数据挖掘技术的应用[J].农家参谋,(18):226.
篇12：数据挖掘技术在银行信贷风险的运用论文
数据挖掘技术在银行信贷风险的运用论文
【关键词】数据挖掘；信贷风险；管理
当前，我国很多银行小型网点受到硬件设施、数据处理技术的等方面限制，无法有效的把握贷款相关信息，进而无法准确、有效地评估信贷风险，容易出现决策失误现象，因此对银行信贷风险管理期间数据挖掘技术的应用开展深入研究，对于降低信贷风险、维护金融市场稳定有着重要的指导意义。
一、数据挖掘与银行信贷风险概述
（一）数据挖掘概述
数据挖掘是指在海量数据中将一些隐藏，却又具有价值的数据进行发现、提取的方法，具体是指将一些不为人知的、具有未知性、规律性、隐蔽性的'信息进行发现，提取的整个过程。
（二）银行信贷风险概述
信贷风险可以划分为市场性风险、非市场性风险，其中市场性风险多数来自于借款企业、借款人的生产以及销售风险，主要是指借款放在生产、销售自身产品期间，由于市场条件、生产技术的变动的所引起的风险。非市场风险包括社会风险、自然风险，自然风险是指因自然因素造成借款人的经济遭受损失，无法偿还信贷本息风险；社会风险表示由组织、个人在社会上的某些行为所引起的风险。
二、数据挖掘在银行信贷风险管理中的运用
（一）应用原理
利用数据挖掘，可利用不同类别贷款特征建立贷款管理模型，一旦有新贷款申请，当即利用模型来判断贷款类别，银行可依据模型的类别，对贷款申请采取针对性措施，同时，在应用数据挖掘期间，会每隔一段时间，就对每一笔贷款开展重新分类，进而有效提高信贷风险管理力度。
（二）数据挖掘具体应用
银行信贷原始数据描述。我国一些银行网点设立于县级，乃至是县级以下的地域，这些小型银行所开展的贷款业务主要面对来自于农村地区的客户，例如某商业银行开展的小额贷款业务，分为农户、商户两种，本次研究以商户小额贷款为研究对象。商户小额度贷款可分为商户联保贷款、商户保证贷款，在对此类小型某商业银行的商业信贷风险管理开展数据挖掘期间，为了不会侵犯到贷款客户的隐私，避免客户信息的泄露，在数据提取阶段，将商户的姓名、居住地址、店铺位置、企业名称、联系方式、营业执照编号等数据信息进行过滤，经过对海量客户相关数据分析之后，将数据提取确认为如下字段：
（1）客户代码；
（2）婚姻状况；
（3）教育程度；
（4）主营业务；
（5）经营年限；
（6）年龄；
（7）贷款种类；
（8）贷款额度；
（9）贷款期限；
（10）客户流动总资产；
（11）固定总资产；
（12）客户负载；
（13）客户还款方式；
（14）客户月净收入；
（15）客户月投入；
（16）客户信用信息[1]。
2.数据预处理。数据采集的第二步，就是对错误、空值数据进行预处理，数据预处理的过程为数据收集―――数据选择―――数据清理―――数据转换，在上一部分，针对某某商业银行信贷管理业务，进行了17个属性字段的数据收集，随后，以随机的方式在数据库中对100条贷款用户信息记录进行收集、整理，整理过后经过处理，去除无参考价值的数据，对剩余的属性字段进行概化，如表1：在本次开展分类抽取整理的客户资料当中，有52个为已经分类的案例，其中关注类9例，次级类6例，可疑类5例、损失类2例、正常类30例，此外，一般损失类借款人的相关财务资料都难以获取，因此只有其他4类参与，即：正常类=30，关注类=9；次级类=6，可疑类=5，损失类=2。3.构造决策树。将上表中过滤后的数据，转换成CSCDataFiles格式时WEKA可以读取，随后使用WEKA建造模型，选择建立决策树方法建立决策树，采用准确率最高的J48分类器。4.评估模型。以分类模型和样本数据作为依据，利用测试样本的百分比来表示模型预测的准确率，假设正确率可接受，那么就可以用于指导对客户群的分流，J48分类器通过默认粉分层10折较差验证，准确率高达82%，为可以接受范围，此刻，当银行收到新的贷款申请，就可以利用模型得出估计的类别，进而对不同的类别采取针对性的措施，如果贷款类型为正常范围，直接审批通过，弱势关注范围，就需要对其加强审查、加强贷后检查或是对其进行拒绝，进一步提高信贷资产安全性，有效控制银行信贷风险[2]。
三、结语
本次研究，针对银行信贷风险管理中数据挖掘的应用进行了深入研究，在分析数据挖掘、银行信贷风险的基础上，分别对数据挖掘中的原始数据描述，、数据预处理、决策树构造、评估模型开展深入的研究，通过本次研究，可以明确数据挖掘的每个步骤经过，相关行业可以借鉴本次研究，将数据挖掘应用到银行的信贷风险管理中，以确保信贷资产的安全性，降低信贷风险。
参考文献
[1]夏春梅.数据挖掘技术在银行信贷风险管理中的应用[J].现代电子技术，(4):78-81.
[2]蒋仁云.关于银行信贷风险管理与防范的研究[J].科技风，(3):221-221.
篇13：浅析水利工程管理中数据挖掘技术应用论文
浅析水利工程管理中数据挖掘技术应用论文
引言
近几年，中国经济建设的快速发展也带动了水利这些基础建设的发展，水利工程的增多正在逐渐改善我国的水利体系，如防洪、排水、灌溉、发电、养殖、旅游等，同时也反过来促进国民经济更加稳健发展。此外，为了能加快水利工程建设的发展，需要在水利工程管理上做出新的调整，以给水利工程注入新鲜血液，使水利工程起到更巨大的作用。因此，本文通过阐述数据挖掘技术的一些实施要点，探讨了数据挖掘技术在水利工程中的可行性和应用情况。
1数据挖掘
从另一个角度看，数据挖掘是资料收集、信息化采矿等。在水利工程项目管理过程中，数据挖掘技术的应用对水利工程项目的管理起着重要的推动作用。同时，数据挖掘是从数据库中发掘信息的过程(数据库知识发现)。数据挖掘的主要应用于大量的数据的采集整理，通过搜索算法来隐藏信息的过程。同样，在当今的信息时代，数据挖掘与计算机和先进的科学技术密切相关，通过计算机、互联网搜索、统计、分析、和其他方面的发展，可服务于许多行业和许多项目，本文借助于某市的水利工程，详细的阐述了其在现场数据管理中的应用情况。
2浅析数据挖掘技术实施方法
数据挖掘是以现有的海量数据为重要资源，采用数据挖掘引擎技术，通过分析数据库中的数据，提取出最有价值的信息。
2.1相关性分析
通过数据源之间的相关性，找到所需的目标数据和扩展的信息，通过数据之间的联系找到规律，以便更好地分析数据的使用情况。
2.2数据的分类与整合
为了达到对更多的数据进行分类和整合的目的，对于没有规律和类型的标记数据按照相关的分类规则，以同一规则将信息汇总在一起，方便查找和应用数据，提高工作效率。
2.3坚持预测分析
在数据源中坚持预测分析，通过对重要数据进行建模，对信息进行综合有效的分析和预测，从而得出数据的发展趋势。让数据本身通过数据挖掘技术得出必要的结论。
2.4把握概念
通过了解数据源中所需信息的含义，总结主要特点，并给出概念描述，使数据具有高度的清晰度。
2.5把握据偏差
数据在输入和输出时不可避免地会出现差错，通过数据挖掘技术检测数据准确性是必要的，要找出参考值与结果之间是否存在差异，寻找一些潜在的信息，以减少数据误差。
3数据挖掘技术在水利工程管理中的应用出现的问题
3.1部门专家观点之间存在差异
在水利工程管理中使用了大量的数据，特别是采煤工艺在处理大空间问题上，加之水利部门普遍较大，且越来越多，需要与各部门协调配合工作。但不同的部门通常只负责沟通、交流的时间少，再加上数据分析技术落后于实践，各部门使用的仪器不一样，在数据点的分析上各专家持不同意见，这将阻碍数据处理，从而影响部门之间的合作，数据非常容易干扰，从而影响整个项目进展情况。
3.2与GIS系统联系不密切
GIS在水利工程信息系统中占有很大的比重，是水利工程信息系统中不可缺少的一部分，它的主要功能是产生大量的空间数据，空间数据的.计算、查询和分析，以及空间数据可视化是非常复杂的，单纯的依靠手工和一般信息系统是无法解决的，所以我们应该充分利用GIS系统。然而，在现实中，由于在这方面缺乏专业人才，充分利用原有的数据和GIS系统以进行有效结合，两者一起处理复杂的空间数据，现在还有很多事情要解决。
3.3数据挖掘模型建立不够完善
我国的水利工程虽然已经开展多年，但水利工程信息系统的应用还处于起步阶段。如今，数据挖掘技术模型可以帮助水利工程数据挖掘的人员可以预见在工程设计和施工过程中存在的差距等问题，确保水利工程项目按照原先设定好的方向进展。
4实例分析
4.1概况
某水电站于1963开始建设，于1975年完工，其位于黄河中游的陕西境内，装机容量122万5000kW，是新中国成立以来为数不多的达到百万千瓦的大型水利水电项目。大坝主体结构为混凝土结构，大坝高度为147m，其电站总存储容量为57亿8000万m3。其水利项目主要管理内容包括水库管理、水闸管理、堤防管理、引水工程管理、水利工程管理等。
4.2工程管理数据挖掘模型的构建
数据模型主要功能包括水利工程防洪、除涝、灌溉、运输、发电、水产养殖等，电站周边区域的社会经济和农业发展受其影响尤为巨大。在过去的发展过程中，某市的水利工程在管理和决策中，这些都是比较复杂的非结构化决策。因此，构建一个探索性或查询驱动的数据挖掘模型会给水电站的工作人员和专家在数据检索和专业分析的工作上提供方便，使管理者在管理工作上更加的科学合理。
库和数据仓库OLAP和OLAM层(数据挖掘的核心内容)，用户界面层。用户界面层主要功能是管理员或用户进行人际对话、挖掘数据查询、挖掘结果显示以及数据结果输出。
4.3数据挖掘技术与水利工程管理软件的集成
该水利工程项目管理的内容主要包括：管理水库，水闸管理、堤防管理、南水北调工程管理、项目管理、灌溉等方面。虽然数据挖掘有助于这个过程的开展，水给利工程的管理提供了科学依据，但如果该水利工程管理只是单单的进行数据挖掘，这是不符合数据挖掘系统理论的基本思想。因此，只有在现有的、成熟的国内水利工程项目管理成果的基础上，结合数据挖掘系统，这才是开发水电站管理种数据挖掘系统的最佳方式。
国内许多水利工程在管理和施工过程中，最常用的是GIS技术软件。GIS软件具有分析处理功能、空间数据查询功能。GIS技术软件本身蕴含着多样的数据信息，如当地的一些社会经济、地形地貌、地质、水文环境等。所以，对于水利工程管理数据挖掘系统的未来发展，首先要考虑的应该是如何实现GIS系统和数据挖掘理论系统完美衔接。
5总结
综上所述，数据挖掘技术在水利工程管理中的应用使我们能够分析水利工程的数据更加的全面，这样我们就可以充分挖掘潜在的、有价值的信息，使项目管理更加有效率，使工程的投入资金能被合理的利用，从而提高水电工程质量和工作效率，降低项目管理成本，使水电工程发挥出最大的社会效益和经济效益。虽然在挖掘数据方面还存在很多问题，但我们希望能在今后的水电工程管理中更多的去采用这种技术，为项目管理提供更多的帮助，促进国民经济的发展。
篇14：网络营销中数据挖掘技术的应用论文
网络营销中数据挖掘技术的应用论文
前言
近些年来，已经有越来越多的企业把通信、网络技术和计算机应用引入企业的日常管理工作和业务开发处理当中，企业的各类信息化程度也在不断提高。现代科技信息技术的广泛应用已经显著的提高了企业的工作效率和经济效益。但是，在使用信息技术给企业带来的方便、快捷的同时，也不断的出现了新的问题和需求。企业经过多年积累了大量的历史数据，这些数据对企业当前的日常经营活动几乎没有任何的使用价值，成了留之无用弃之可惜的累赘。而且储藏这些历史数据会对企业造成很大的困难和费用开销。为此数据挖掘技术应用在网络营销中势在必行，全面细致的分析数据库资源并从中提取有价值的信息来对商业决策进行支持，从而来控制运营成本、提高经济效益。本文将从网络营销中数据挖掘技术的几个应用进行探讨和分析。
1客户关系管理
客户关系管理在网络营销，商业竞争是一家以客户为中心的竞技状态的客户，留住客户，扩大客户基础，建立密切的客户关系，客户需求分析和创造客户需求等，是非常关键的营销问题。客户关系管理，营销和信息技术领域是一个新概念，这在90年代初，软件产品在上世纪90年代后期出现的诞生。目前，在国内和国外的此类产品的研究和发展阶段。然而，继续与数据仓库和数据挖掘技术的进步和发展，客户关系管理，也是对实际应用阶段。CRM的目标是管理者与客户的互动，提升客户价值，提高客户满意度，提高客户的忠诚度，还发现，市场营销和销售渠道，然后寻找新客户，提高客户的利润贡献率的最终目的是为了推动社会和经济效益。客户关系管理的目的，应用是改善企业与客户的关系，它是企业和服务本质管理和协调，以满足客户的需求，企业政策支持这项工作，并联系客户服务加强管理，提高客户满意度和品牌忠诚度。
然而，数据挖掘可以应用到很多方面的CRM和不同阶段，包括以下内容：
（1）“一对一”营销的内部工作人员认识到，客户是在这个领域的企业，而不是贸易发展生存的关键。与每一个客户接触的过程，也是了解客户的进程，而且也让客户了解业务流程。
（2）企业与客户之间的销售应该是一种商业关系不断向前发展。客户和营销公司成立这种方式，而且有许多方法可以使这种与客户的关系，往往以改善包括：延长时间，客户关系和维护客户关系，以进一步加强相互交往过程中，公司可以在对方取得联系更多的利润。
（3）客户对客户盈利能力分析。我们的客户盈利能力是非常不同的，如果你不明白客户盈利能力，很难制定有效的营销策略，以获取最有价值的客户，或进一步提高客户的忠诚度的价值。数据挖掘技术可以用来预测客户在市场条件变化不同的盈利能力。它可以找到所有这些行为和使用模型来预测客户行为模式的客户交易盈利水平或新客户找到高利润。
（4）在所有部门维护客户关系的竞争日趋激烈，企业获得新客户的成本上升，因此，保持现有客户的关系变得越来越重要。对于企业客户可分为三大类：没有价值或者低价值的客户，不容易失去宝贵的客户，并不断寻找更多的优惠，更有价值的服务给客户。前两个类型的`客户，客户关系管理，现代化，然而，最具潜力的市场活动，是第三个层次的用户，而且还特别需求和营销工具，以保护客户，可以减缓企业经营成本，而且还获得了宝贵的客户。数据挖掘还可以发现，由于客户流失，该公司能够满足这些客户的需要，采取适当措施，保持销售。
（5）客户访问企业业务系统资源，包括能够获得新客户的关键指标。为了提供这些新的资源，包括企业搜索客户谁不知道该产品的客户，可能是竞争对手，服务客户。这些细分客户，潜在客户可以帮助企业完成检查。
2企业经营定位
通过挖掘客户的有关数据，可以对客户进行分类，找出其相同点和不同点，以便为客户提供个性化的产品和服务，使企业和客户之间能够通过网络进行有效的沟通和信息交流。例如，关联分析，客户在购买某种商品时，有可能会连带着购买其他的相关产品，这样购买的某种商品和连带购买的其他相关产品之间就存在着某种关联，企业可以针对这种关联进行分析，分析出规律，已制定有效的营销策略来长效的起到吸引客户连带消费，购买其他产品的营销策略。它能够智能化地从大量的数据中提取出有用的信息和知识，为企业的管理人员提供决策支持。数据挖掘技术使数据库技术进入了一个更高级的阶段，它不仅能对过去的数据进行查询和遍历，并且能够找出过去数据之间的潜在联系，从而促进信息的传递。
客户群体的划分也会用到数据挖掘，没有基于数据挖掘的客户划分，就没有真正的差异化、个性化营销，就没有现代营销的根本。做为企业的领导者，不管你的企业是卖产品的还是卖服务，第一个应该准确把握的商业问题就是你的目标客户群体，他们是谁，有什么特点和行为模式，有那些独特的喜好可以作为营销的突破口，有多大的多长久的赢利价值。这些问题是你整个商业运做的核心和基础，不了解你的客户，下面的路就根本别指望能走下去了。数据挖掘营销应用中的客户群体划分可以科学有效的解决这个问题，也能给企业找到一个合理的营销定位。
3客户信用风险控制
数据挖掘技术在90年代开始应用于信用评估与风险分析中。企业在进行网络营销的过程中会受到各种各样的来自买方的信用风险的威胁，随着市场竞争的加剧，贸易信用已经成为企业成功开发客户和加强客户关系的重要条件。客户信用管理主要是搜集储存客户信息，因为客户既是企业最大的财富来源，也是风险的主要来源。为了让企业在这方面更少的受到威胁，可以利用数据挖掘技术发现企业经常面临的诈骗行为或延付货款行为，进而进行回避。同时尽可能把客户信用风险控制在交易发生之前是成功信用管理的根本。因此，充分获取客户的详细资料并做出安全的决策非常重要。
客户信用风险管理应用数据挖掘技术的优势：
（1）数据挖掘技术，自动总结相对简单的评估模型，数据挖掘应用程序的形式被广泛用于学习技术，它可以自动完成统计归纳和推理机实现的任务数量，系统用户无法理解模型详情及有关统计知识的情况下，它可以很容易地得出结论。这种评价模型在实际应用中降低了成本；
（2）数据挖掘技术更适合描述的财务指标和信贷上的信用评价模型指标为基础的传统方法，非线性特性的情况基本上是线性的基础上适当的方法和实际应用，企业信用状况和财务指标常表现出非线性特性，但在体重指标体系和分配方法来描述这些困难的非线性关系，实现了数据挖掘应用，其中不少是在非线性系统为基础，尤其描述了合适的非线性特性；
（3）数据挖掘技术也可以适应各种形式的数据，数据挖掘可以是连续的数据，离散数据，而其他形式的数据处理，以便在更大的灵活性，在选择指标时，更加符合客观实际的信用风险模型。
（4）数据挖掘技术是优于修正的噪音数据，对那些在特殊阶段或数据的完整性，市场条件可能不准确，有可能是虚假的数据。由数据挖掘的方法可以修改一些在一定程度上，从而提高了模型的准确性进行评估；
（5）数据挖掘在不完全信息的情况下也可以计算，计算信贷风险往往会遇到德国不完整的信息问题，一些指标只能在一个范围的估计。通过粗糙集数据挖掘或分类树方法，可以优化性能的范围，以获取该指标更准确的估计；
为现代信用风险管理方法有两个：第一是所谓的指数法，其基础是信用相关业务的某些特性来企业信用评估；第二类是所谓的结构化方法，根据历史数据和市场数据模拟在企业资产价值变化的动态持续的过程，然后确定其企业信用的位置。
4在网络营销中进行数据挖掘的优势
网络营销作为适应网络经济时代的网络虚拟市场的新营销理论，是市场营销理念在新时期的发展和应用。它能够智能化地从大量的数据中提取出有用的信息和知识，为企业的管理人员提供决策支持。数据挖掘技术使数据库技术进入了一个更高级的阶段，它不仅能对过去的数据进行查询和遍历，并且能够找出过去数据之间的潜在联系，从而促进信息的传递。
1．维护原有客户，挖掘潜在新客户
网络营销中销售商可以通过客户的访问记录来挖掘出客户的潜在信息，跟据客户的兴趣与需求向客户有针对性的做个性化的推荐，制定出客户满意的产品服务。在做好维护原有老客户的基础上，通过对数据的挖掘，利用分类技术，也可以寻找出潜在的客户，通过对web日志的挖掘，可以对已经存在的访问者进行分类，根据这种精细的分类，还可以找到潜在的新客户。
2．制定营销策略，优化促销活动
对于保留的商品访问记录和销售记录进行挖掘，可以发现客户的访问规律，了解客户消费的生命周期，起伏规律，结合市场形势的变化，针对不同的商品和客户群制定不同的营销策略，保证促销活动针对客户群有的放矢，收到意想不到的效果。
3．降低运营成本，提高竞争力
网络营销的管理者可以通过数据挖掘发现市场反馈的可靠信息，预测客户未来的购买行为，有针对性的进行营销活动，还可以根据产品访问者的浏览习惯来觉定产品广告的位置，使广告有针对性的起到宣传的效果。从而提高广告的投资回报率，从而能降低运营成本，提高且的核心竞争力。
4．对客户进行个性化推荐
根据客户采矿活动对网络规则，有针对性的网络营销平台，提供“个性化”服务。个性化服务是在服务策略和服务内容的不同客户的不同，其本质是客户为中心的Web服务的需求。它通过收集和分析客户资料，以了解客户的利益和购买行为，然后采取主动，以达到建议的服务。
5．完善网络营销网站的设计
网站的建设者可以根据对客户交易行为的记录和反馈的情况对站点做出改进，站点的设计者可以根据这些信息进一步优化网站结构，站点导航等功能来提高站点的点击率，为客户提供更为方便的浏览方式。利用关联规则，
参考文献
1 冯英健著,《网络营销基础与实践》,清华大学出版社,2002年1月第1版
2 U.M.Fayyad. P.Smyt,and. G.Piatetsky-Shairo h,R.Uthurusamy.Advances in Knowledge discovery and data mining. AAAI/MIT Press,Menlo Park,CA.1996:
10 刘书香,卢才武,张志霞.数据挖掘中的客户聚类分析及其算法实现 信息技术2004(1):5~8
★ 电子类毕业论文
★ 高职商科专业论文
【电商网站设计中网络数据挖掘技术的运用论文（共14篇）】相关文章：
电子商务发展论文2022-08-18
发达国家物流管理的差别以及借鉴电商论文2024-03-13
电子商务毕业论文2022-09-14
超市信息管理系统研究论文2023-01-08
O2O电子商务模式分析论文2022-05-23
电子商务800字论文范文2023-11-02
电子商务范文2022-04-30
新型APP营销模式初见锋芒电商论文2023-01-24
我国跨境电子商务发展思考论文2022-05-04
农田水利建构状况研讨论文2023-02-19