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实践中的数据挖掘应用（优质14篇）篇一
在软件开发信息管理过程中，经对数据挖掘技术科学合理应用，可为软件开发带来极有利的帮助，达到软件开发信息管理低成本、高质量、短工期的要求，消除软件开发信息管理期间存在的一系列问题。全面软件开发行业在时代发展新形势下，要与时俱进，大力进行改革创新，运用先进的科学技术不断优化数据挖掘技术研究。
开源软件，即源代码为开放的软件，此类软件现阶段大部分对用户是不收取费用的，也正是受此影响提升了开源软件控制管理难度，鉴于此，可应用数据挖掘技术来改善开源软件的资料。就好比，日本某高校学生推出了一个分布式数据挖掘系统，该系统一方面可对大型系统开展数据挖掘，一方面能够一系列开源软件开展数据挖掘。
软件项目管理中数据挖掘多表现于两个方面，一方面为对组织关系开展的挖掘，一方面为对版本控制信息开展的挖掘。软件项目管理作为一个系统工程，对组织关系开展挖掘主要是指对人力资源开展协调分配。就好比，一个庞大工程可能同时有千百余人参与，在工程运行期间人员相互会出现频繁的信息数据交互，经对数据挖掘技术的有效应用，能够对人员组织关系展开合理划分，积极促进软件项目管理的有序开展。同时，数据挖掘技术还可应用于挖掘版本控制信息，能够有效缩减系统维护成本，改善软件项目管理水平。
在数据库中收集有价值的代码、构件，现阶段，较为常用的手段包括经由关键词开展索引、经由记录输入-输出关系索引以及以建立交互关系图为基础的方法等，我们常常使用的百度、搜狗等搜索引擎均能够开展数据检索。
4结束语。
总而言之，在软件开发信息管理过程中，经对数据挖掘技术科学合理应用，可为软件开发带来极有利的帮助，达到软件开发信息管理低成本、高质量、短工期的要求，消除软件开发信息管理期间存在的一系列问题。基于此，相关人员务必要明确认识软件开发信息管理数据挖掘面临的挑战，不断钻研研究、总结经验，积极促进软件开发信息管理有序开展。
实践中的数据挖掘应用（优质14篇）篇二
文章通过介绍数据挖掘技术概述，分析软件开发信息管理数据挖掘面临的挑战，对数据挖掘技术在软件开发信息管理中的应用展开探讨，旨在为相关人员基于数据挖掘技术概述、软件开发信息管理数据挖掘面临的挑战的促进软件开发信息管理有序开展研究适用提供一些思路。
数据的挖掘是一项复杂的系统工程，其主要指的是在庞大数据中收集有价值信息数据的过程。对数据挖掘技术在软件开发信息管理中的应用展开研究，有着十分重要的现实意义。
1数据挖掘技术概述。
1.1数据挖掘流程。
通常而言，数据挖掘可划分成四个阶段，分别为选择、预处理、挖掘以及吸收，如图1所示。其中，选择是就有着极强交互性的庞大数据而言的，在工作期间受信息数据不断更新影响，通常要对数据展开重新选择;预处理则是将没有得到加工的信息数据变换成适宜挖掘处理的形式;挖掘是经由科学计算方法将预处理数据输入系统，在庞大数据中收集有价值的信息内容，从而完成分类、聚类等工作;吸收也就是数据的后处理，其是为了将有价值的.信息数据反馈给用户，使数据预处理、挖掘环节具备真实意义。
1.2数据挖掘技术。
现阶段，在软件开发中数据挖掘技术诸如分析、聚类、预测及统计等已经得到较好的应用，这些技术的应用能够使数据挖掘繁杂工程得到一定的简化，也就是在海量的数据中尽可能快的时间内找出人们所需的信息，且对系统予以反馈供人们使用。在数据挖掘工程中，较为常见的技术包括关联发现、分类树、课时数据挖掘等，同时还有一些较为特殊的数据挖掘技术包括回归建模、统计分析等。在软件开发信息管理中应当对数据挖掘技术进行科学合理的选择，以完成好软件开发信息管理工作。
2.1软件开发数据较为复杂。
现阶段，软件开发数据以结构化数据和非结构化数据为主，前一种数据多牵涉软件版本对应信息及缺陷报告等，后一种数据主要涵盖相关软件代码及文档等。该两方面数据无法使用同一种算法，然而它们相互又有着很大的相关性。换而言之，在数据挖掘算法开发方面，为了尽可能权衡到两方面数据的复杂关联，很大程度上提升数据挖掘难度。
2.2分析手段并非传统模式。
软件开发数据挖掘后续工作是把取得的信息提供给需要的用户。在以往数据挖掘应用期间，就好比电子商务或者金融行业，就是把信息转化为文字或图表。然而，软件开发人员所需信息并非如此简单，其还涉及了缺陷定位、编程模板等用户信息，所以对数据挖掘技术提供较高的要求。
2.3数据挖掘结果评价标准不统一。
现如今，数据挖掘技术在诸多行业得到普及推广，同时在结果呈现及评价标准等内容上相对完备。然而，在软件开发新型管理中数据挖掘技术的应用却并非如此。软件开发人员要获取诸多、繁杂的信息，且信息表示方法各不相同，如此很大程度上提升了对数据挖掘结果展开定量准确分析的难度。
实践中的数据挖掘应用（优质14篇）篇三
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(datamining)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。
实践中的数据挖掘应用（优质14篇）篇四
摘要：大数据和智游都是当下的热点,没有大数据的智游无从谈“智慧”,数据挖掘是大数据应用于智游的核心,文章探究了在智游应用中,目前大数据挖掘存在的几个问题。
关键词：大数据;智游;数据挖掘;。
1引言。
随着人民生活水平的进一步提高,旅游消费的需求进一步上升,在云计算、互联网、物联网以及移动智能终端等信息通讯技术的飞速发展下,智游应运而生。大数据作为当下的热点已经成了智游发展的有力支撑,没有大数据提供的有利信息,智游无法变得“智慧”。
2大数据与智游。
旅游业是信息密、综合性强、信息依存度高的产业[1],这让其与大数据自然产生了交汇。,江苏省镇江市首先提出“智游”的概念,虽然至今国内外对于智游还没有一个统一的学术定义,但在与大数据相关的描述中,有学者从大数据挖掘在智游中的作用出发,把智游描述为:通过充分收集和管理所有类型和来源的旅游数据,并深入挖掘这些数据的潜在重要价值信息,然后利用这些信息为相关部门或对象提供服务[2]。这一定义充分肯定了在发展智游中,大数据挖掘所起的至关重要的作用,指出了在智游的过程中,数据的收集、储存、管理都是为数据挖掘服务,智游最终所需要的是利用挖掘所得的有用信息。
实践中的数据挖掘应用（优质14篇）篇五
企业盈利的关键是节约成本，利用数据挖掘技术可以找到企业消耗资源的关键点和各种活动的投入与产出比例，进而为企业提供科学合理的调整方案，例如资源循环利用、降低库存等方法。通过数据挖掘技术，企业可以预先知道市场上的商业信息，使企业把握市场动态，创造更多的盈利。
3.2管理客户资料。
俗话说知己知彼，百战不殆。对于企业来说，了解客户是至关重要的，比如客户是男是女、爱好是什么、职业是什么等，从而根据不同客户需求，改善网络结构，推出个性化网页，吸引更多的客户对本企业的关注。例如对电子商务网站的网站流量进行分析。人们在点击或者是访问某一个网站的同时，就将个人对网站内容的反馈信息反映了出来，用户点击了哪一个链接，在哪个网页中停留的时间最长，采用了哪个搜索的项目或者是总共使用的浏览时间等信息都会被保存在网站中，将这些信息保存下来，进行数据分析，能够有效的确定用户的访问特点以及产品特征，从而提高电子商务信息提供的精确性。
3.3评估商业信誉。
一个企业若是没有良好的商业信誉做基础，一切都是空口说白话。所以建立有效的商业评估制度就成了重中之重。利用数据挖掘技术对企业营销进行追踪，开展资产评估、发展潜力预测以及利润收益分析，建立完善的安全系统，对企业商誉安全进行保障，可以有效的预防和解决信用风险，提高企业信誉度。例如，商品售卖出去，要进行科学有效的跟踪，了解客户用后体验，对客户使用产品情况进行追踪式分析，开展科学合理的资产评估，不断发展潜在用户体验，通过客户的反馈信息进行综合性分析，提高客户满意度，提高商家的信用。
3.4确定异常事件。
在商业领域中，确定异常事件具有十分重要的商业价值。在企业经营时间里，经常会有异常事件发生，例如话费拖欠、客户流失、信用卡欺诈等，通过数据挖掘技术中的异常点分析可以十分准确快速地发现异常点，使企业及时修整系统，减少不必要损失。例如，当客户将商品加入购物车后，对没有付款的原因进行科学合理的分析，从而确定要催付的客户群体。这种催付的行为在一定程度上可能会打扰到客户，所以需要准确的分析其真正的原因。例如客户没有付款的主要原因为：遗忘、冲动消费不想买了、货比三家，发现更好地商品、支付发生故障等。这个时候就需要商家对号入座，确定是否要进行客户催付。这就需要数据挖掘技术发挥自身的优势，进行数据分析，提出相应的解决方案。在催付时间的选择上，根据数据挖掘技术的分析通常情况下理论上在第三天进行催付是最为合理的，因为在第二天有不少会自发付款的客户。同时还需要考虑到女性消费者冲动购物的习惯，过了这个冲动期就不容易再购买。所以实际上要在客户下单的第二天进行催付最为合理。在拟定催付内容的时候需要科学分析客户一天各个时间段的情绪变化，减少客户对商家的排斥与厌烦的心理。
4结语。
随着网络技术的不断发展，电子商务已经成为现如今经济发展的主要方式。数据挖掘技术是电子商务发展的重要手段。利用数据挖掘可以帮助企业从大量的繁杂的数据中发现潜在的规律，找到有效的信息，以此指导企业调整经营策略，提高企业声誉，获得更有利的竞争能力。
实践中的数据挖掘应用（优质14篇）篇六
根据波特的影响企业的利益相关者理论，企业有五个利益相关者，分别是客户、竞争对手、供应商、分销商和政府等其他利益相关者。其中，最重要的利益相关者就是客户。现代企业的竞争优势不仅体现在产品上，还体现在市场上，谁能获得更大的市场份额，谁就能在竞争中占据优势和主动。而对市场份额的争夺实质上是对客户的争夺，因此，企业必须完成从“产品”导向向“客户”导向的转变，对企业与客户发生的各种关系进行管理。进行有效的客户关系管理，就要通过有效的途径，从储存大量客户信息的数据仓库中经过深层分析，获得有利于商业运作，提高企业市场竞争力的有效信息。而实现这些有效性的关键技术支持就是数据挖掘，即从海量数据中挖掘出更有价值的潜在信息。正是有了数据挖掘技术的支持，才使得客户关系管理的理念和目标得以实现，满足现代电子商务时代的需求和挑战。
一、客户关系管理（crm）。
crm是一种旨在改善企业与客户之间关系的新型管理方法。它是企业通过富有意义的交流和沟通，理解并影响客户行为，最终实现提高客户获取、客户保留、客户忠诚和客户创利的目的。它包括的主要内容有客户识别、客户关系的建立、客户保持、客户流失控制和客户挽留。通过客户关系管理能够提高企业销售收入，改善企业的服务，提高客户满意度，同时能提高员工的生产能力。
二、数据挖掘（dm）。
数据挖掘（datamining，简称dm），简单的讲就是从大量数据中挖掘或抽取出知识。数据挖掘概念的定义描述有若干版本。一个通用的定义是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中提取人们感兴趣的知识，这些知识是隐讳的、事先未知的、潜在有用的信息。
常用的数据挖掘方法有：
（1）关联分析。即从给定的数据集中发现频繁出现的项集模式知识。例如，某商场通过关联分析，可以找出若干个客户在本商场购买商品时，哪些商品被购置率较高，进而可以发现数据库中不同商品的联系，进而反映客户的购买习惯。
（2）序列模式分析。它与关联分析相似，其目的也是为了控制挖掘出的数据间的联系。但序列模式分析的侧重点在于分析数据间的前后（因果）关系。例如，可以通过分析客户在购买a商品后，必定（或大部分情况下）随着购买b商品，来发现客户潜在的购买模式。
（3）分类分析。是找出一组能够描述数据集合典型特征的模型，以便能够分类识别未知数据的归属或类别。例如，银行可以根据客户的债务水平、收入水平和工作情况，可对给定用户进行信用风险分析。
（4）聚类分析。是从给定的数据集中搜索数据对象之间所存在的有价值联系。在商业上，聚类可以通过顾客数据将顾客信息分组，并对顾客的购买模式进行描述，找出他们的特征，制定针对性的营销方案。
（5）孤立点分析。孤立点是数据库中与数据的一般模式不一致的数据对象，它可能是收集数据的设备出现故障、人为输入时的输入错误等。孤立点分析就是专门挖掘这些特殊信息的方法。例如，银行可以利用孤立点分析发现信用卡诈骗，电信部门可以利用孤立点分析发现电话盗用等。
1、进行客户分类。
客户分类是将大量的客户分成不同的类别，在每一类别里的客户具有相似的属性，而不同类别里的客户的属性不同。数据挖掘可以帮助企业进行客户分类，针对不同类别的客户，提供个性化的服务来提高客户的满意度，提高现有客户的价值。细致而可行的客户分类对企业的经营策略有很大益处。例如，保险公司在长期的保险服务中，积累了很多的数据信息，包括对客户的服务历史、对客户的销售历史和收入，以及客户的人口统计学资料和生活方式等。保险公司必须将这些众多的信息资源综合起来，以便在数据库里建立起一个完整的客户背景。在客户背景信息中，大批客户可能在保险种类、保险年份和保险金额上具有极高的相似性，因而形成了具有共性的.客户群体。经过数据挖掘的聚类分析，可以发现他们的共性，掌握他们的保险理念，提供有针对性的服务，提高保险公司的综合服务水平，并可以降低业务服务成本，取得更高的收益。
2、进行客户识别和保留。
（1）在crm中，首先应识别潜在客户，然后将他们转化为客户。
这时可以采用dm中的分类方法。首先是通过对数据库中各数据进行分析，从而建立一个描述已知数据集类别或概念的模型，然后对每一个测试样本，用其已知的类别与学习所获模型的预测类别做比较，如果一个学习所获模型的准确率经测试被认可，就可以用这个模型对未来对象进行分类。例如，图书发行公司利用顾客邮件地址数据库，给潜在顾客发送用于促销的新书宣传册。该数据库内容有客户情况的描述，包括年龄、收入、职业、阅读偏好、订购习惯、购书资金、计划等属性的描述，顾客被分类为“是”或“否”会成为购买书籍的顾客。当新顾客的信息被输入到数据库中时，就对该新顾客的购买倾向进行分类，以决定是否给该顾客发送相应书籍的宣传手册。
（2）在客户保留中的应用。
学校的招生人数在逐渐减少，那么就要找出减少的原因，经过广泛的搜集信息，发现原因在于本学校对技能培训不够重视，学生只能学到书本知识，没有实际的技能，在就业市场上找工作很难。针对这种情况，学校应果断的抽取资金，购买先进的、有针对性的实验实训设备，同时修改教学计划，加大实验实训课时和考核力度，培训相关专业的教师。
（3）对客户忠诚度进行分析。
客户的忠诚意味着客户不断地购买公司的产品或服务。数据挖掘在客户忠诚度分析中主要是对客户持久性、牢固性和稳定性进行分析。比如大型超市通过会员的消费信息，如最近一次消费、消费频率、消费金额三个指标对数据进行分析，可以预测出顾客忠诚度的变化，据此对价格、商品的种类以及销售策略加以调整和更新，以便留住老顾客，吸引新顾客。
（4）对客户盈利能力分析和预测。
对于一个企业而言，如果不知道客户的价值，就很难做出合适的市场策略。不同的客户对于企业而言，其价值是不同的。研究表明，一个企业的80%的利润是由只占客户总数的20%的客户创造的，这部分客户就是有价值的优质客户。为了弄清谁才是有价值的客户，就需要按照客户的创利能力来划分客户，进而改进客户关系管理。数据挖掘技术可以用来分析和预测不同市场活动情况下客户盈利能力的变化，帮助企业制定合适的市场策略。商业银行一般会利用数据挖掘技术对客户的资料进行分析，找出对提高企业盈利能力最重要的客户，进而进行针对性的服务和营销。
（5）交叉销售和增量销售。
交叉销售是促使客户购买尚未使用的产品和服务的营销手段，目的是可以拓宽企业和客户间的关系。增量销售是促使客户将现有产品和服务升级的销售活动，目的在于增强企业和客户的关系。这两种销售都是建立在双赢的基础上的，客户因得到更多更好符合其需求的服务而获益，公司也因销售增长而获益。数据挖掘可以采用关联性模型或预测性模型来预测什么时间会发生什么事件，判断哪些客户对交叉销售和增量销售很有意向，以达到交叉销售和增量销售的目的。例如，保险公司的交叉营销策略：保险公司对已经购买某险种的客户推荐其它保险产品和服务。这种策略成功的关键是要确保推销的保险险种是用户所感兴趣的，否则会造成用户的反感。
四、客户关系管理应用数据挖掘的步骤。
1。需求分析。
只有确定需求，才有分析和预测的目标，然后才能提取数据、选择方法，因此，需求分析是数据挖掘的基础条件。数据挖掘的实施过程也是围绕着这个目标进行的。在确定用户的需求后，应该明确所要解决的问题属于哪种应用类型，是属于关联分析、分类、聚类及预测，还是其他应用。应对现有资源如已有的历史数据进行评估，确定是否能够通过数据挖掘技术来解决用户的需求，然后将进一步确定数据挖掘的目标和制定数据挖掘的计划。
2、建立数据库。
这是数据挖掘中非常重要也非常复杂的一步。首先，要进行数据收集和集成，其次，要对数据进行描述和整合。数据主要有四个方面的来源：客户信息、客户行为、生产系统和其他相关数据。这些数据通过抽取、转换和装载，形成数据仓库，并通过olap和报表，将客户的整体行为结果分析等数据传递给数据库用户。
3、选择合适的数据挖掘工具。
如果从上一步的分析中发现，所要解决的问题能用数据挖掘比较好地完成，那么需要做的第三步就是选择合适的数据挖掘技术与方法。将所要解决的问题转化成一系列数据挖掘的任务。数据挖掘主要有五种任务：分类，估值预测，关联规则，聚集，描述。前三种属于直接的数据挖掘。在直接数据挖掘中，目标是应用可得到的数据建立模型，用其它可得到的数据来描述感兴趣的变量。后两种属于间接数据挖掘。在间接数据挖掘中，没有单一的目标变量，目标是在所有变量中发现某些联系。
4、建立模型。
建立模型是选择合适的方法和算法对数据进行分析，得到一个数据挖掘模型的过程。一个好的模型没必要与已有数据完全相符，但模型对未来的数据应有较好的预测。需要仔细考察不同的模型以判断哪个模型对所需解决的问题最有用。如决策树模型、聚类模型都是分类模型，它们将一个事件或对象归类。回归是通过具有已知值的变量来预测其它变量的值。时间序列是用变量过去的值来预测未来的值。这一步是数据挖掘的核心环节。建立模型是一个反复进行的过程，它需要不断地改进或更换算法以寻找对目标分析作用最明显的模型，最后得到一个最合理、最适用的模型。
5、模型评估。
为了验证模型的有效性、可信性和可用性，从而选择最优的模型，需要对模型进行评估。我们可以将数据中的一部分用于模型评估，来测试模型的准确性，模型是否容易被理解模型的运行速度、输入结果的速度、实现代价、复杂度等。模型的建立和检验是一个反复的过程，通过这个阶段阶段的工作，能使数据以用户能理解的方式出现，直至找到最优或较优的模型。
6、部署和应用。
将数据挖掘的知识归档和报告给需要的群体，根据数据挖掘发现的知识采取必要的行动，以及消除与先前知识可能存在的冲突，并将挖掘的知识应用于应用系统。在模型的应用过程中，也需要不断地对模型进行评估和检验，并做出适当的调整，以使模型适应不断变化的环境。
实践中的数据挖掘应用（优质14篇）篇七
（宁夏回族自治区中卫市海原县李旺中学）。
摘要：在初中政治课堂教学中，通过语言对学生进行鼓励，让学生能够树立学习初中政治的信心，进而能够提高初中政治课堂教学的有效性，让学生在学习过程中养成自主创新能力。教师对学生的鼓励，能够引导学生对政治学习的充满积极性，让学生在课堂上掌握主动权，因此针对激励理论而进行了相应的研究。
实践中的数据挖掘应用（优质14篇）篇八
随着我国科技、经济力量的`进步,培养计算机软件技术专业领域技能型紧缺人才已成为高校教学领域的紧迫任务,让学生成为适合国家发展和企业需要的有用人才、有一技之长的劳动者和实用型人才,成为目前教学工作的主要目的.
作者：李怡作者单位：山东省淄博市技师学院刊名：职业英文刊名：occupation年，卷(期)：“”(8)分类号：g71关键词：
实践中的数据挖掘应用（优质14篇）篇九
没有共产党就没有新中国，在中国工人阶级的先锋队中国共产党的领导下，中国人民经过长期、艰苦的斗争，推翻了半殖民地半封建的社会制度，取得了新民主主义革命的胜利，创建了中华人民共和国，然后在我党的坚强领导下，中国一步步走向光明。这一切成绩的取得，都要归功于我党一贯坚持的实事求是思想路线。实事求是的思想路线是马克思主义中国化理论成果的精髓，建国以来，中国取得的一切举世瞩目成就，无论是理论上的重大发展、政策上的成功调整、还是在经济建设和社会全面进步取得的巨大成绩，无一不是坚持和发展党的实事求是思想路线的结果。
因此，全面认识和深刻把握党的思想路线，对于我们总结历史经验，高举中国特色社会主义伟大旗帜，坚定不移地走中国特色社会主义道路具有重要意义。本文将从以下几个方面浅谈我党实事求是思想路线的主要内容、发展形成及其在实践中的具体应用。
《中国共产党章程》把党的思想路线表述为：“一切从实际出发，理论联系实际，实事求是，在实践中检验真理和发展真理。”是马克思主义哲学理论在中国的具体实践。其精髓是：解放思想、实事求是、与时俱进。分为以下四个内容：
1、一切从实际出发是做到实事求是的基本前提。
一切从实际出发，指的是人们在认识事物、解决问题时，从不以人的主观意志为转移的客观实际出发，尊重和承认客观事实。我党确定的思想路线从实际出发，就是指导全党从中国的具体国情出发，即中国目前正处于并将长期处于社会主义初级阶段。因此我们想问题，办事情，做决策，都布能脱离这个实际，都必须从我国社会主义初级阶段的国情出发。
坚持一切从实际出发，就必须反对唯心论和机械唯物论两种错误的思想。反对将主观和客观相分裂，将认识和实践相分离的言论。从实际出发，就是要全面地、发展地看问题，把现象当作人们的向导，去粗取精、由此及彼、由表及里，找出事物的本质。
2、理论联系实际是实事求是的关键环节。
理论联系实际，就是要把马克思主义的基本原理同中国具体实际结合起来，既要吃透理论，注重把握马克思主义的立场、观点和方法，又要搞清实际，把对中国国实际的感性认识上升到对其本质的理性认识，并使二者紧密结合起来。
切从人民群众的利益出发和全心全意为人民服务作为党的根本宗旨，作为一切认识和实践活动必须遵循的准则。这既体现了尊重社会发展规律与尊重人民群众历史主体地位的统一，也体现了完成党的各项任务与实现人民群众最大利益的统一。
3、在实践中检验真理和发展真理，是实事求是思想路线的核心。
在实践中检验真理和发展真理是党的思想路线的验证条件和目的。要判断我们是不是做到了实事求是，是不是达到了真理性的认识，拿什么作标准?判定认识或理论是否真理，不是依主观觉得如何而定，而是依客观上社会实践的结果如何而定。真理的标准只能是社会实践。社会实践是检验真理的唯一标准。
在实践中检验真理和发展真理，需要弘扬与时俱进的精神。马克思主义具有强大的生命力的奥秘，就是在于它具有与时俱进的理论品质。马克思主义理论的一个重要特征是实践性，这一特征赋予了它根据新的实践不断丰富和发展。当原有理论中的某些结论同新的实践产生矛盾的时候，就不能以原有的理论中某些结论来裁剪新的实践，而应该由实践来赋予原有理论以新的内容，敢于抛弃不合时宜的旧观念，以实践的发展来推动理论的发展。
任何一项理论成果都是经过时间的考验，不断完善，不断发展而来的，我党思想路线的形成也是经历了一个不断发展和完善的过程。
毛泽东在中国革命的实践中，反对主观主义，尤其是反对教条主义，把马克思主义的普遍真理与中国革命具体实践相结合，确立了实事求是的思想路线。土地革命战争期间，毛泽东从“没有调查就没有发言权”的原则出发，第一次阐述了“共产党人从斗争中创造新局面的思想路线”。抗日战争前期，他先后写了《实践论》、《矛盾论》等著作，为为解决思想路线问题提供理论武器，并向全党提出解决思想路线、思想方法、学习方法的任务。1942年的延安整风运动，在研究党的历史、总结历史经验和教训的基础上，整顿党风、学风、文风，以解决全党的思想路线问题，使全党掌握了马克思主义同中国革命的实践相结合这个根本思想原则和思想方法。中共七大和《党的若干历史问题的决议》标志着全党确立了正确的思想路线。
2、实事求是思想路线的完善和发展。
文革结束后，邓小平最早提出要完整、准确地理解毛泽东思想的科学体系，强调毛泽东思想的精髓就是实事求是，旗帜鲜明的提出“两个凡是”不符合马克思主义。他领导和支持了关于实践是检验真理唯一标准的大讨论，号召全党解放思想，实事求是，恢复和发展毛泽东倡导的马克思主义思想路线。提出了实事求是，一切从实际出发，理论联系实际，坚持实践是检验真理的标准，这就是我们党的思想路线。之后，邓小平在毛泽东思想的基础上，提出了要强调坚持四项基本原则，形成“一个中心、两个基本点”的基本路线、做出社会主义初级阶段论断、创立中国特色社会主义理论奠定了思想基础。在总结历史经验的基础上，重新恢复和确立了党的思想路线，实践了党思想路线的一次飞跃。
3、新时期实事求是思想路线的继承和不断深化。以为核心的中共第三代中央领导集体始终坚持党的思想路线，根据新的实践赋予党的思想路线新的内涵。他指出，坚持党的思想路线，解放思想，实事求是，与时俱进，是我们党坚持先进性和增强创造力的决定性因素，体现了我们党的马克思主义思想品格，是我们党应对各种新情况新问题、不断开创事业新局面的法宝，是党的生命线。
新的历史阶段，以为的党中央提出了实现科学发展、构建和谐社会等思想和创新理论。进一步完善和发展了党的思想路线。
新中国成立60年，尤其是改革开放30年来，是我们党领导的改革开放和现代化建设蓬勃发展前进的历史时期，也是我们党取得坚持和发展解放思想、实事求是、与时俱进思想路线宝贵经验的重要时代。
三、实事求是思想路线的指导意义及实践中的应用党的思想路线是党的政治路线的基础，是观察问题、处理问题的基本观点与根本方法。思想路线与否决定了革命事业的成败得失。在新的历史发展机遇期，始终把握和坚持党的思想路线，是贯彻求真务实，落实科学发展观，做好各项工作的需要，有着十分重要的现实意义和指导意义。
1、实事求是思想路线是马克思主义认识论在中国的具体实践、丰富和发展。
党的实事求是思想路线的确立，就是以马克思主义认识论为哲学基础的。它强调从实际出发，用全面的观点和发展的观点看问题;强调思想和实际相结合，理论和实践相结合;强调认识是从实践到理论、再从理论到实践的没有止境的过程;强调解放思想和实事求是的有机统一，党的思想路线的发展充分体现并进一步丰富和发展了马克思主义认识论。
2、实事求是思想路线是我们党政治路线的思想基础。政治路线是党为实现一定历史时期的奋斗目标而制定的总路线和总政策，关乎人民的利益。必须建立在对客观情况的深刻了解和科学分析的基础上，以正确的思想路线为指导。回顾党的历史，从根本上说，我们取得的一切胜利，都是因为坚持了实事求是的思想路线，并制定出正确的政治路线，从而推进了党的事业的发展和党的自身成熟。
3、实事求是思想路线为中国特色社会主义的发展奠定了坚实的思想和理论基础。
邓小平在新的历史条件下，继承和发扬了毛泽东实事求是的思想，促进了中国化进程，是中国走上了改革开放的发展道路，提出了建设有中国特色社会主义的命题;新时期下，继承了毛泽东思想、邓小平理论，提出了“三个代表”的重要思想，指导中国社会主义现代化建设和实现小康社会，进一步丰富和发展了中国特色社会主义的内涵;新世纪新阶段，在我党思想路线基础上，提出求真务实的新要求，树立科学发展观，构建社会主义和谐社会，创立社会主义新农村的新理论。
这些都是在坚持和完善解放思想、实事求是思想路线基础上的伟大实践和重要理论创新，为我党和新中国的发展建设提供了不竭的动力。
实践中的数据挖掘应用（优质14篇）篇十
针对传统路面检测方法的局限性,介绍了几种路面无损检测技术的基本原理和优点,包括频谱分析技术、图像技术、超声波技术、激光技术,对无损检测方法的主要仪器设备作了简要说明,阐述了路面无损检测技术的'发展前景,以期进一步推广该技术的应用.
作者：李会宁作者单位：佛山市交通工程质量监督站,广东,佛山,528041刊名：山西建筑英文刊名：shanxiarchitecture年，卷(期)：36(19)分类号：u416.2关键词：无损检测技术基本原理仪器设备发展前景
实践中的数据挖掘应用（优质14篇）篇十一
我国提出用十年时间基本实现智游的目标[3]过去几年国家旅游局的相关动作均为了实现这一目标。但是在借助大数据推动智游的可持续性发展中大数据所产生的价值却亟待提高原因之一就是在收集、储存了大量数据后对它们深入挖掘不够没有发掘出数据更多的价值。
3.1信息化建设。
智游的发展离不开移动网络、物联网、云平台。随着大数据的不断发展,国内许多景区已经实现wi-fi覆盖,部分景区也已实现人与人、人与物、人与景点之间的实时互动,多省市已建有旅游产业监测平台或旅游大数据中心以及数据可视化平台,从中进行数据统计、行为分析、监控预警、服务质量监督等。通过这些平台,已基本能掌握跟游客和景点相关的数据,可以实现更好旅游监控、产业宏观监控,对该地的旅游管理和推广都能发挥重要作用。
但从智慧化的发展来看,我国的信息化建设还需加强。虽然通讯网络已基本能保证,但是大部分景区还无法实现对景区全面、透彻、及时的感知,更为困难的是对平台的建设。在数据共享平台的建设上,除了必备的硬件设施,大数据实验平台还涉及大量部门,如政府管理部门、气象部门、交通、电子商务、旅行社、旅游网站等。如此多的部门相关联,要想建立一个完整全面的大数据实验平台,难度可想而知。
3.2大数据挖掘方法。
大数据时代缺的不是数据,而是方法。大数据在旅游行业的应用前景非常广阔,但是面对大量的数据,不懂如何收集有用的数据、不懂如何对数据进行挖掘和利用,那么“大数据”犹如矿山之中的废石。旅游行业所涉及的结构化与非结构化数据,通过云计算技术,对数据的收集、存储都较为容易,但对数据的挖掘分析则还在不断探索中。大数据的挖掘常用的方法有关联分析,相似度分析,距离分析,聚类分析等等,这些方法从不同的角度对数据进行挖掘。其中,相关性分析方法通过关联多个数据来源,挖掘数据价值。但针对旅游数据,采用这些方法挖掘数据的价值信息,难度也很大,因为旅游数据中冗余数据很多,数据存在形式很复杂。在旅游非结构化数据中,一张图片、一个天气变化、一次舆情评价等都将会对游客的.旅行计划带来影响。对这些数据完全挖掘分析,对游客“行前、行中、行后”大数据的实时性挖掘都是很大的挑战。
3.3数据安全。
数据安全事件屡见不鲜伴着大数据而来的数据安全问题日益凸显出来。在大数据时代无处不在的数据收集技术使我们的个人信息在所关联的数据中心留下痕迹如何保证这些信息被合法合理使用让数据“可用不可见”[4]这是亟待解决的问题。同时在大数据资源的开放性和共享性下个人隐私和公民权益受到严重威胁。这一矛盾的存在使数据共享程度与数据挖掘程度成反比。此外经过大数据技术的分析、挖掘个人隐私更易被发现和暴露从而可能引发一系列社会问题。
大数据背景下的旅游数据当然也避免不了数据的安全问题。如果游客“吃、住、行、游、娱、购”的数据被放入数据库,被完全共享、挖掘、分析,那游客的人身财产安全将会受到严重影响,最终降低旅游体验。所以,数据的安全管理是进行大数据挖掘的前提。
3.4大数据人才。
大数据背景下的智游离不开人才的创新活动及技术支持,然而与专业相衔接的大数据人才培养未能及时跟上行业需求,加之创新型人才的外流,以及数据统计未来3~5年大数据行业将面临全球性的人才荒,国内智游的构建还缺乏大量人才。
4解决思路。
在信息化建设上,加大政府投入,加强基础设施建设,整合结构化数据,抓取非结构化数据,打通各数据壁垒,建设旅游大数据实验平台;在挖掘方法上,对旅游大数据实时性数据的挖掘应该被放在重要位置;在数据安全上,从加强大数据安全立法、监管执法及强化技术手段建设等几个方面着手,提升大数据环境下数据安全保护水平。加强人才的培养与引进,加强产学研合作,培养智游大数据人才。
参考文献。
实践中的数据挖掘应用（优质14篇）篇十二
近期我馆开展了党的群众路线教育实践活动，通过这一阶段的学习，使我更加深入的理解了什么是群众路线以及群众路线的重要性。群众路线概况起来讲就是四句话：“一切为了群众，一切依靠群众，从群众中来，到群众中去”。它是我党的根本工作路线，是我党事业发展取得胜利的重要法宝，也是我们党始终保持生机与活力的重要源泉。只有把根深深扎在人民群众之中，从人民群众中汲取智慧和力量，同人民群众同呼吸、共命运、心连心，我们党才能充满活力，党的事业才能充满生机。通过本次学习我认为开展党的群众路线教育实践活动具有重大意义。随着社会的发展、条件的改善，面对世情、国情、党情的深刻变化，我们党内存在精神懈怠、脱离群众、消极腐败等形式主义、官僚主义、享乐主义和奢靡之风的四风问题。因此有必要开展群众教育实践活动，顺应群众期盼，保持党的先进性和纯洁性、巩固党的执政基础和执政地位，对推进中国特色社会主义伟大事业具有重要时代意义。
我馆近年来建立健全各项规章制度并取得了显著成效，这都源于坚持群众路线和民主集中制原则，在群众中反复征求意见，不断修改完善，促进了图书馆各项工作的有效开展。作为从事具体工作的馆员，尤其是党员，我认为应该以习总书记提出的“自我净化、自我完善、自我革新、自我提高”为着眼点，做到“照镜子、正衣冠、洗洗澡、治治病”，投身到群众路线教育实践活动中。我认为主要从以下几点来“自我净化、自我完善、自我革新、自我提高”。
第一，不搞形势主义，主动联系读者和馆员。作为图书馆人应以坚持读者需求为根本出发点，加强与读者之间的交流和沟通，听取意见、建议，促进工作发展。同时，深入馆员当中，了解馆员需求，掌握第一手情况，在人事工作中加以落实。
第二，不搞官僚主义，认真踏实工作。读者满意是我们工作的立足点，在工作中想读者之所想，急读者之所急，在任何细微的地方都要体现以读者为先，为读者着想，为读者提供便利、快捷、准确的服务，满足读者的需要，使服务变得更专业、有特色。
第三，不搞享乐主义，践行党员模范作用。对自己严格要求，恪守做人原则;不投机取巧、阿谀奉承，不谋私利，不贪便宜;诚实做人，踏实做事，扎实做学问。自觉运用科学理论武装自己，对待工作认真负责、任劳任怨、按质按量完成各项工作。
第四，坚决抵制奢靡之风，奉行艰苦朴素。在现代生活中，我们应该把奉行艰苦朴素上升成为一种精神境界，时刻严格要求自己，把心思放在工作上，而不贪图享受。从自我做起，从现在做起，从点滴小事做起，聚沙成塔，崇尚节俭，合理消费，以建设“节约型社会”为目标，增强节约意识，改掉不良陋习，做到“以勤养志、以俭养德”。
总之，读者就是群众，读者的感受就是一面镜子，为了读者，依靠读者，对读者的需求和利益做到“四心”——上心、用心、尽心、虚心，是党的群众路线在图书馆读者服务中的体现，也是做好读者服务工作的保障。
通过此次学习，使我充分的意识到群众路线的重要性和学习的必要性，要求自己在实际生活工作中去“照镜子、正衣冠、洗洗澡、治治病”，加强与周围群众的关系，发现自己在工作中的问题进行自我剖析与改正，切实摒除“形式主义、官僚主义、享乐主义、奢靡之风”，充分发挥党员在工作中的带头作用，为图书馆事业的发展做出自己应有的作用。
实践中的数据挖掘应用（优质14篇）篇十三
随着数字化检测技术、计算机网络技术及量具量仪的发展，科学有效地将三者结合起来已成为现代制造发展的必然趋势和迫切要求。本文以钛合金零件加工生产线在线检测为例，从如何将数字化量具量仪在生产线上进行集成、对接，如何实现每个工位数据的自动采集，如何实现现场测量数据数据化管理，如何使检测过程控制等几个方面，阐述数字化检测技术在零件加工生产线上的实施方案。
需求背景。
目前，很多公司计量检验工作还主要是采用传统手工测量的方法完成，测量结果由检验人员手动记录测量数据。该测量、检验流程具有以下缺点：
(1)各种计量器具分散放置在不同部门，无法对现场量具量仪、人员的工作效率进行管理。
(2)受测量人员的经验和技术水平限制，难以保证测量过程的一致性、稳定性和可靠性。
(3)测量数据写入现场纸质文。
件，各个质量检测控制点的检测信息分散，不能实时汇总，必然造成数据。
查询不方便。
(1)在我公司现有的数字化管理系统平台的基础上，将现有的数控机床加工中心(主要以斯达拉格、海天品牌为主)、激光跟踪仪(主要以莱卡品牌为主)、三坐标测量机(主要以海克斯康品牌为主)，以及其他量具量仪(主要以马尔和英士品牌为主)构成一个基于网络化的数字化检测系统。
(2)对于生产现场使用的数显卡尺、数显千分尺、数显千分表、数显内径规及气动量仪等，通过智能测量工作站，指导检验人员按设定的检验工艺操作。数据实时自动记录，能显著减少测量人员数据记录中的错误。
(3)对测量的数据文件进行转换，按统一的数据结构变换，通过网络与质量管理系统存于服务器的数据库中。
(4)工程技术人员和管理人员可通过服务器或终端实时监控生产过程中的加工异常波动，通过工艺能力指数cp,cpk，运行图、预控图等实时曲线图定量分析，实现产品质量预警控制。
数字化检测系统信息化的框架结构。
数字化检测系统是以数字化量具量仪为基础，集产品检测工艺、检测过程、质量控制一体化的数字化解决方案，打通检测数据的“数据孤岛”，实现真正的检测信息集成与共享。具体实现过程如图1所示，结合检测工艺流程编辑管理、自动测量技术及网络技术，进行数字化检测与质量管理系统开发集成。系统主要内容包括：
(1)测量检验编辑平台。工程技术人员根据已有知识与经验，自动从cad文件提取几何要素信息，自动导入工件的几何尺寸、公差、基准、测量规范等信息，通过工艺人员编辑，确定测量工艺基准，选择合理的计量器具，设置测量工作站的配置，设定报表格式，最后生成测量包括工件检验图纸的工艺文件，作为检验工作站的指导文件存入数据库。
(2)面向生产线的计量仪器、检测设备等。通过rs232串口、usb或其他通信协议，对各种数字通用智能量仪进行终端数据采集。对带有微处理器的各种计量仪器、检测设备与仪器，例如数控机床、三坐标测量机及粗糙度测量仪等，利用其网络接口，按统一的数据结构，对测量的数据文件进行转换，通过局域网将检测数据上传至服务器数据库中进一步分析和管理，并监控生产线检测状况。
(3)通过系统中的spc软件模块，建立工序能力评价模型，构造实时spc系统，对制造过程中的关键工艺进行质量控制，判断制造工序是否处于稳定状态，并生成对应spc的各种控制图和数据报表。
(4)对于各部门的查询，考虑到数据库中所存储信息是公司内部共享的数据，因此需要对用户进行管理，依照不同权限，通过公司局域网，相关的技术人员和管理人员利用其终端的查询浏览器可以随时查阅检测数据，包括实时检测数据和历史数据等。
(5)质量溯源。对于小批量、多品种的产品，关键零部件，实现质量跟踪溯源，可以根据零件编号、生产日期、检验人员等对检验记录进行动态查询。
构建生产线上数字化检测系统。
数字化检测系统包括软件和硬件两部分，其中软件构架主要由两部分组成，即客户端应用程序和数据库服务器程序。将测量软件安装在各个测量终端作为客户端，工艺员可以通过客户端进行测量工艺编辑;检测工人则可以通过客户端得到被测零件的测量检验信息，并以此为作业指导，对被测零件进行测量检验并保存获得的测量数据;系统自动对测量数据进行spc分析，产生报表。系统的硬件部分主要是数据采集与传输模块。将数字化量仪进行再组织，形成面向大批量产品的分布式测量单元。
对于测量结果的采集与传输，一种是串口数据采集rs232，将多个带有rs232接口的数字化量仪(如数显卡尺、数显深度尺等)，通过多串口卡或者通过rs232-usb转接器形成多个虚拟串口，同客户端进行数据交互;另一种是基gpib(通用接口总线)接口的局域网数据采集，适于这种采集方式的数字化量仪，本身一般都带内置有微处理器(如粗糙度仪、测高仪器、三坐标测量机等)，使得仪器具有数字计算、控制和数字通信能力，按ieee488通信协议，实现仪器与客户端的数据传输与交换。现以某接头零件加工生产线为例，它包含4个工位。
根据接头零件的工序检测要求，在4个工位上分别配置通用量具量仪，主要包括：数显卡尺、数显深度尺、数显高度尺、数显内、外径千分尺、粗糙度仪等，本条线的量具量仪均选用马尔和英士两个品牌，因这两个品牌的量具量仪在数据传输过程中数据接收比较稳定。检测工位有自己的数据采集、分析和显示系统，方便检验员自行监控。第4个检测工位为接头零件加工生产线最后一个检测工位，我们把它作为本条线的综合检测站，该站对工件所有适合现场测量的被测要素实施测量。
另外，在生产线还配一名巡检员，主要负责监控终端。正常情况下，所有测量尺寸位于控制图中公差范围之内的位置，如果出现偏离，有明显异常走势或尺寸落入预警区时，巡检员及时报警，工程技术人员现场分析处理，及时解决产品在加工过程中的问题，实现了过程控制的.质量管理模式，降低了产品报废率，提高了产品加工的质量。
结束语。
基于网络化的数字化检测系统，是一种适应加工生产全过程的,包括产品生产过程测量检验、最终验收检验和零件质量控制的完整解决方案，其具有如下优点：
(1)对生产线上的量具量仪，如数显卡尺、数显千分尺、三坐标测量机及激光跟踪仪等测量设备进行监控。
(2)在生产线上建立统一的测量原始数据的网络数据库，按公司的数字化制造系统中零件的产品型号、零组件号、批次号、零件编号及生产序号等项目对产品数据进行有效管理。
(3)跨部门进行检测数据管理和使用，实时监控，从以前被动成品检验，变成制造过程的监控、预警，减少零件报废率。
(4)结合公司的cps信息化制造系统，真正实现了设计、制造、检测数字一体化系统，缩短溯源连，提高了公司生产效率和经济效益。
本文论述了数字化检测系统在零件加工生产线上的具体应用，阐述了数字化检测流程的一些关键技术，系统采用数字化量具量仪和计算机网络技术相结合的方式，对产品零件在加工过程中几何尺寸进行100%监控，测量结果可以得到及时、有效的分析与处理。该系统不仅在本公司得到了成功应用，同时也受到了系统内相关单位的极大关注。笔者相信，不久的将来，数字化检测技术会以互联网的方式遍布整个相关行业，如，航空、航天等。
实践中的数据挖掘应用（优质14篇）篇十四
随着科学技术的迅猛发展，非物理量的测试与控制技术，已越来越广泛地应用于航天、航空、交通运输、冶金、机械制造、石化、轻工、技术监督与测试等技术领域，而且也正逐步引入人们的日常生活中去。可以说，测试技术与自动控制水平的高低，是衡量一个国家科学技术现代化程度的重要标志。
传感器技术是实现测试与自动控制的重要环节。在测试系统中，被作为一次仪表定位，其主要特征是能准确传递和检测出某一形态的信息，并将其转换成另一形态的信息。
具体地说传感器是指那些对被测对象的某一确定的信息具有感受（或响应）与检出功能，并使之按照一定规律转换成与之对应的可输出信号的元器件或装置。如果没有传感器对被测的原始信息进行准确可靠的捕获和转换，一切准确的测试与控制都将无法实现，即使最现代化的'电子计算机，没有准确的信息（或转换可靠的数据），不失真的输入，也将无法充分发挥其应有的作用。
传感器种类及品种繁多，原理也各式各样。其中电阻应变式传感器是被广泛用于电子秤和各种新型机构的测力装置，其精度和范围度是根据需要来选定的过高的精度要求对某种使用也无太大意义，过宽的范围度也会使测量精度降低，而且会造成成本过高及增加工艺上的困难，因此，应根据测量对象的要求，恰当地选择精度和范围度是至关重要的。但无论何种条件、场合使用的传感器，均要求其性能稳定，数据可靠，经久耐用。为此，在研究高精度传感器的同时，必须重视可靠性和稳定性的研究。目前，包括床暗器的研究、设计、试制、生产、检测与应用等诸项内容在内的传感器技术，已逐渐形成了一门相对独立的专门学科。
一般情况下，由于传感器设置的场所并非理想，在温度、湿度、压力等效应的综合影响下，可引起传感器零点漂移和灵敏度的变化，已成为使用中的严重问题。虽然人们在制作传感器过程中，采取了温度补偿及密封防潮的措施，但它与应变片、粘帖胶本身的高兴能化、粘帖技术的精确和熟练、弹性体材料的选择及冷、热加工工艺的制定均有密切的关系，哪一方面都不能忽视，都需精心设计和制作。同时，还须注意传感器的安装方法，支撑结构的设置，如何克服横向力等问题。
作为一次仪表的传感器通常由敏感元件与转换元件组成。
转换元件就是精密的电桥。因此，测力秤重用电阻应变式传感器主要由弹性体、应变片、粘帖胶及各种补偿电阻构成。他的稳定性也必然是由这些元件的内、外因的综合作用所决定。本文就此问题进行探讨，谈些粗浅看法，与同行商榷。
首先是弹性元件。弹性元件一般是由优质合金钢材及有色金属铝、铍青铜等加工成型，影响弹性体稳定性，主要是它经各种处理后的金相组织及残余应力。考虑到应力释放时的相互平衡关系及弹性体结构形式的约束，要想让残余应力释放，就要进行时效处理，这在实际中若采用自然时效法，则释放缓慢、周期长，常常是不可取的，需要人为缩短时间，一般要消除弹性体表面残余应力的方法是：做真空回火处理和疲劳式脉动处理及共振。这样可大幅度地降低残余应力，在短时间内完成通常的长时间的自然时效，使组织性能更为稳定。
其次，是应变片和粘接胶。影响应变片稳定性的是箔材本身，制造应变片的电阻合金种类很多，其中以康铜合金使用最广，它有较好的稳定性，高的疲劳寿命及小的电阻温度系数，是理想的丝栅制造材料。此外，制造应变片过程中应消除不良影响而造成的不稳定性。如：丝栅与基底胶的粘接强度，应变片与弹性体间的粘帖强度，基底胶内应力的释放等等，都是不稳定因素。另外，应变片的粘帖，也是非常关键的要素之一，这一工作的好坏，直接影响胶的粘接质量，乃至测量精度，如果帖片不严格，技术不熟练，即使使用最好的应变片也无济于事。