數據挖掘技術范例

摘要:數據挖掘技術是依托于大數據技術所誕生和發展的新技術，它隸屬于人工智能技術，主要應用于商業領域。數據挖掘技術的誕生源自原始數據具有不規則性、復雜性、多樣性等特點。運用數據挖掘技術可以將原始數據中具有價值的信息提取出來，使其發揮出更多的作用。通過聚類分析、分類和預測、關聯分析等手段，發現數據挖掘技術在市場營銷領域、制造業領域、電信領域、教育領域都得到了廣泛的應用。在可預期的將來，數據挖掘技術還會在更多的領域中大放異彩，為社會經濟發展提供技術支持和數據信息服務。

關鍵詞:大數據時代;數據挖掘技術;聚類分析;關聯分析

1數據挖掘技術及其意義

數據挖掘技術是依托于大數據技術所誕生和發展的新技術，它隸屬于人工智能技術，主要應用于商業領域。數據挖掘技術的誕生源自原始數據具有不規則性、復雜性、多樣性等特點，運用數據挖掘技術可以將原始數據中具有價值的信息提取出來，使其發揮出更多的作用。從商業層面上看，原始數據雖然數量龐大，但通過數據挖掘技術對其抽取、轉換、分析后，就可以為商業決策提供參考依據，從而促進相關行業及企業的健康發展。

2數據挖掘技術的常見類型

2.1聚類分析。聚類分析分為硬聚類和模糊聚類兩種主要類型。硬聚類是在指向距離最短的聚類中劃撥事物，且該項事物只屬于某一類。模糊聚類則不歸屬于某一類，極有可能存在多種類型?？傮w來說，聚類分析是對數據庫或對象庫進行抽選后，在每一組類當中放置一個相同或者相類似的數據，由此生成多個組類，這一過程就是聚類分析過程。聚類分析過程無須知識基礎，也無須監督管控，只需要找到數據中有價值的部分并對其進行相應的分類即可。聚類分析與“分類”之間既存在著一定的相似之處又存在著差異性，比如聚類分析無法知道相應的屬性，但可以分析出相間類聚的某些規律。因此，聚類分析技術在心理學領域、醫學領域具有較為廣泛的應用。

2.2分類和預測。預測過程主要包括分類和預測兩種類型。分類指的是預估分類標號，也可以將分類視為數據挖掘技術中的一個基礎性步驟，在訓練數據可以預計的情況下，分類可以很好地呈現出其相應的特性，只要完成一個類別描述，便可以進行下一步的分類構建。在分類的過程中，不僅存在著監督的必要，還需要來源于訓練數據的確定性描述。目前的分類存在多種方法，決策樹和神經網絡是其中比較常用的兩種方法。在神經網絡系統當中存在著眾多具有分布式存儲信息、可大規模并行處理、自組織自學習能力良好的神經單元。也可以將神經網絡視為多個神經單元的集合，從而使軸突連接的生物神經元大群集問題得以有效解決。但事實上，每個神經單元還可以同時連接多個其它神經單元，特別是將相應的數值輸入以后，神經單元之間便可以重新進行數值組合，也可以對其進行求和。預測是指通過連續值函數模型的構建再借助分類、回歸、回歸分析法、局勢外推法等方法對數據規律進行預估。以回歸分析法為例，它可以根據數據庫當中某一數據的函數關系體現出數據之間的聯系與區別，最終分析出數據信息特質的依賴程度。

摘要：

隨著我國科學技術的不斷進步，數字時代也逐漸到來，我國的石油工程在發展的過程中也與數字相結合，這也意味著油田工程技術中“大數據”的到來。但是面對著龐大的數據量，還有構成數據的復雜情況，傳統的石油工程技術和傳統的數據庫技術、分析數據、預測方法都已經無法應對現階段龐大的數據量，因此這樣的情況也就推動了我國石油工程數據挖掘技術的快速發展。本文根據石油工程中挖掘技術的發展情況，闡述了數據在石油工程領域中的應用現狀，并且分析其發展的狀況，預測數據挖掘技術在石油工程中的未來發展前景。

關鍵詞：

數據；挖掘技術；石油工程

前言：

隨著我國計算機技術的不斷發展，各行各業中的信息量和數據量也在迅速增長，想要在大量的數據中，以不同的形式和存儲的數據資料中尋找到非常具有價值的信息或者知識量，這些都成了目前石油工程中數據挖掘的一項艱巨的任務，下面本文針對現階段石油工程中數據挖掘技術的發展現狀展開分析，并且對于石油工程領域中數據挖掘技術的發展前景進行評價，提出相關建議，以期我國石油工程能夠提高發展速度，為我國提高經濟和科技水平做出貢獻。

1大數據時代下的油田技術

摘要:首先對數據挖掘技術的基本含義進行概述，從便于各項信息的了解、便于信息的正確錄入、利于縮短數據處理時間三個方面，對數據挖掘技術在軟件工程中的應用意義進行解析，并以此為依據，提出數據挖掘技術在軟件工程中的應用意義對策。

關鍵詞:數據挖掘技術；軟件工程；應用對策

1引言

隨著信息化時代的來臨，傳統信息處理技術已經無法滿足現代化信息處理需求，無法實現大量信息精準傳送和保存。數據挖掘技術的出現，可以將這一現象進行處理，實現各項信息的精準記錄和傳遞?，F階段，數據挖掘技術已經在各個領域中廣泛應用。軟件工程作為近幾年快速發展的產業，軟件工程發展往往和信息技術發展有著直接關聯。把數據挖掘技術運用到軟件工程中，能夠將數據挖掘技術自身作用全面激發，提升軟件工程研發效率，減少軟件工程管理成本投放，防止不必要問題的出現。由此可見，數據挖掘技術在軟件工程中應用，具備現實性意義。下面，本文將進一步闡述和解析數據挖掘技術在軟件工程中應用。

2數據挖掘技術的基本概述

從數據挖掘技術自身角度來說，其主要指一種現代化信息處理技術，和傳統信息處理技術進行比較，數據挖掘技術憑借自身強大的功能，在各個領域中廣泛應用。當前，數據挖掘技術沒有得到全面普及和推廣，大部分IT行業對數據挖掘技術應用價值缺少深入了解，依舊采用傳統信息處理技術，使得信息處理效率相對不高。通常情況下，數據挖掘技術中包含了數據處理、數據轉換、數據分析等功能，并且各個功能之間均存在一定關聯，能夠實現綜合評估[1]。針對部分軟件工程企業而言，通過將數據挖掘技術運用到軟件工程中，可以有效提升信息處理效率，防止不必要失誤出現，對企業穩定發展起到了重要作用。

3數據挖掘技術在軟件工程中的應用意義

摘要：

本文在分析商業網站中使用的數據挖掘技術的基礎上，從網站數據挖掘、網站結構設計和網站功能設計這三個方面對數據挖掘技術在商業網站設計中的應用問題展開了探討，以便為商業網站的設計提供一些指導。

關鍵詞：

數據挖掘；網站設計；應用

就目前來看，受到網絡化的影響，很多既有交易型態和商業行為都開始將交易機制轉移到網站上。所以，如何設計商業網站，成為了不少企業關注的問題。而利用數據挖掘技術可以完成對商業網站中的大量數據的分析，從而實現網站商品的定向營銷。

1數據挖掘技術概念及應用概況

從技術層面上來看，數據挖掘技術就是從大量數據中進行有用數據信息的提取的技術，需要擺脫噪聲數據、隨機數據和模糊數據的干擾。而從商業角度來看數據挖掘技術是供應商行業處理信息的技術，可以幫助企業從商業數據庫中提取大量有用業務數據，并且通過處理和分析這些數據信息實現對關鍵知識的提取，從而為企業制定決策提供依據。就目前來看，在商業網站中應用的數據挖掘技術有路徑分析技術、關聯規則的發現技術、序列模式和分類聚類技術等。

摘要：計算機技術與互聯網技術的發展帶來了大數據時代，現如今，依靠數據信息分析市場需求、調整發展策略已經成為各行各業運營和發展中的一項重要任務，數據挖掘技術的應用也因此被給予了高度重視。文章主要以軟件工程為例，在簡要介紹數據挖掘技術的同時，探討該技術在軟件工程中的實際應用，以此來進一步促進軟件開發水平。

關鍵詞：數據挖掘技術；軟件工程；應用

21世紀以來，計算機技術開始逐步滲透到人們的生活和學習中，不斷改變著人們的生活方式，尤其在近幾年，計算機技術和網絡技術更是得到了前所未有的普及與發展。為了滿足社會發展對計算機軟件的需求，利用數據挖掘技術在海量數據中提取有價值的信息，并將其應用到軟件開發與設計中非常重要，這不僅可以大幅度降低軟件開發成本，而且還有助于提高軟件的開發效率和整體質量。

1數據挖掘技術概述

所謂數據挖掘技術，簡單的說就是在海量數據中提取目標信息的一種計算方式。在大數據時代，軟件工程需要處理的信息量很大，如果仍然采用傳統的數據處理方法，那么不僅工作量大，而且處理效果也不盡人意。所以，迫切需要一種新型的數據處理方式，由此數據挖掘技術應運而生，能夠快速、準確的在海量數據中提取所需信息，給數據整理和分析工作帶來的很大方便。

2數據挖掘技術在軟件工程中的應用

2.1數據挖掘技術在軟件項目管理中的應用

摘要:本文結合數據額挖掘的內涵，探析軟件工程應用數據挖掘的意義，提出相應的應用對策。在現代信息技術快速發展的過程中，數據挖掘技術被逐漸應用在社會各領域，不僅為我國社會市場經濟的快速發展提供助力，更推動了我國現代化建設的步伐。

關鍵詞:數據挖掘;軟件工程

在信息化背景下，我國傳統的數據信息技術已經難以滿足現代企業發展的需求。而數據挖掘的發展與普及，能夠有效實現數據信息的即時保存與精準傳送，推動我國現代企業信息化建設的步伐。現階段，作為我國產業發展最快的軟件功能，往往與數字信息技術存在緊密的聯系，而將數據挖掘應用到軟件工程產業體系中，不僅能夠激發數據挖掘的全部潛能，更能提高軟件工程的發展質量，降低軟件工程的成本投放，規避相應的風險出現。因此軟件工程企業應用數據挖掘，不僅具有重要的現實意義，更有顯著的時代意義。

1數據挖掘的基本內涵及內容

數據挖掘具體指現代信息技術，與傳統數據技術相比，具有強大的信息處理、傳送、存儲等功能。在我國社會各領域中得到廣泛的應用。然而現階段，我國部分企業對該技術的應用價值了解甚少，依舊采用傳統的數據信息處理手段，導致信息處理質量與效率相對低下。而數據挖掘具體包括了數據分析、數據轉換以及數據處理等功能，不同功能間具有緊密的聯系，可以有效實現對數據信息的綜合評估。對于軟件工程產業來講，應用數據挖掘技術，不僅能夠有效增強數據信息的處理質量，防止失誤出現，更對企業的全面發展具有重要的推進作用。在具體的數據挖掘環節層面，軟件工程公司首先應“界定”商業問題，進行相應的數據準備，進而以數學建模的方式理解數據，并對比既定的商業問題，對數學模型進行評估。最后，將模型應用與商業問題中，明確數學模型的時效性，以此徹底解決原有的商業問題。其中，在模型評估的過程中，需要圍繞數據源對商業問題的具體內容進行二次界定，以此保障模型評估的準確性與科學性。

2軟件工程應用數據挖掘的意義

2.1深化對信息的理解

摘要：如何將消費者在網絡行為中產生的海量數據進行充分的挖掘并加以合理的利用，使之有效地為網絡營銷服務，是企業應該積極思考的問題。本文結合數據挖掘的有關概念，闡述了數據挖掘技術在網絡營銷中的應用策略。

關鍵詞：數據挖掘技術；網絡營銷；應用策略

0引言

網絡營銷是企業整體營銷戰略中的一個組成部分，是基于互聯網的一種營銷方式。在當前互聯網影響不斷擴大的趨勢下，網絡營銷已成為眾多企業廣泛采用的營銷手段。在網絡營銷活動中，企業借助網絡來最大程度地滿足消費者的需求，進而在營銷中獲得最大化收益，而急劇攀升的網上消費人數以及企業營銷策略的轉變，也使網絡營銷有了廣闊的發展前景。當前形勢下消費者在網上消費行為的背后隱藏著大量有價值的商業信息，這些信息能為企業從事商業活動提供可靠的數據支持，企業可以利用數據挖掘技術有針對性地對數據進行處理，使其成為企業重要的資源，從而促進網絡營銷活動的有效開展。

1數據挖掘技術的概念

1.1含義

數據挖掘，又稱數據庫中的知識發現，是指從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際數據中，提取隱含在其中的、人們所不知道的、但是又是潛在有用信息和知識的過程。數據挖掘技術是一種新型的商業信息處理技術，其主要特點是對商業數據庫中的大量業務數據進行抽取、轉化、分析和模式化處理，從中提取輔助商業決策的關鍵知識。

摘要:在信息技術水平不斷的當下，新型網絡技術也在不斷的已經涌出，其中就包括數據挖掘技術。在現代信息工程中，其中最重要的一項就是軟件工程，其完善性對于是否能夠將信息快速的分類、整理，穩定龐大的數據系統至關重要。而將數據挖掘技術應用到軟件工程中，能夠對信息更加快捷的整理?；诖耍韵挛恼轮袑⑾葘祿诰蚣夹g的作用進行探討，并對其在軟件工程中的應用進行分析，希望能夠對讀者提供有價值的參考。

關鍵詞:軟件工程;數據挖掘技術;應用

信息時代的迅速發展導致傳統的信息已經無法正確的傳輸和儲存大量的信息，而這一問題可以因數據挖掘技術的應用很好的解決。它在完成對信息進行傳輸和記錄的同時保證信息的精準性。目前，該項技術已經在各個領域中得到廣泛應用。信息技術的發展帶動了軟件工程行業的發展，而在軟件工程中應用數據挖掘技術，一方面可以推進軟件工程的發展，另一方面可以充分發揮數據挖掘技術的價值。

1數據挖掘技術的作用

1.1它能夠實現對不同的信息數據進行分類處理

相對于傳統的信息處理方式而言，數據挖掘技術的應用范圍更廣，能夠針對于信息的特點進行分析，在大量的數據當中構建信息控制系統，同時確保信息系統的準確性，當需求者對信息有需求時，可以對信息罪進行隨時查看。

1.2在算法上來看數據數據挖掘技術相比較傳統技術更為強大