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应用数据挖掘的实践经验（优秀24篇）篇一
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。
应用数据挖掘的实践经验（优秀24篇）篇二
科研是科学研究的简称，具体是指为认识客观事物在内在本质及其运动规律，而借助某些技术手段和设备，开展调查研究、实验等活动，并为发明和创造新产品提供理论依据。科研管理是对科研项目全过程的管理，如课题管理、经费管理、成果管理等等。由于科学研究中涉及的内容较多，从而给科研管理工作增添了一定的难度。为进一步提升科研管理水平，可在不同的管理环节中，对数据挖掘技术进行应用。下面就此展开详细论述。
2．1在立项及可行性评估中的应用。
科研管理工作的开展需要以相关的科研课题作为依托，当课题选定之后，需要对其可行性及合理性进行全面系统地评估，由此使得科研课题的立项及评估成为科研管理的主要工作内容。现阶段，国内的科研课题立项采用的是申请审批制，具体的流程是:由科研机构的相关人员负责提出申请，然后再由科技主管部门从申请中进行筛选，经过业内专家的评审论证之后，择优选取科研项目的承接单位。在进行科研课题立项的过程中，涉及诸多方面的内容，具体包括申请单位、课题的研究领域、经费安排、主管单位以及评审专家等。通过调查发现，由于国家宏观调控政策的缺失，导致科研立项中存在低水平、重复性研究的情况，从而造成大量的研究经费浪费，所取得的研究成果也不显著。科研管理部门虽然建立了相对完善的数据库系统，并且系统也涵盖与项目申请、审评等方面有关的基本操作流程，如上传项目申报文件、将文件发给相关的评审专家、对评审结果进行自动统计等。从本质的角度上讲，数据库管理系统所完成的.这些工作流程，就是将传统管理工作转变为信息化。故此，应当对已有的数据进行深入挖掘，从而找出其中更具利用价值的信息，据此对科研立项进行指导，这样不但能够使有限的科技资源得到最大限度地利用，而且还能使科研经费的使用效益获得全面提升。在科研立项阶段，可对数据挖掘技术进行合理运用，借此来对课题申请中涉及的各种因素进行挖掘，找出其中潜在的规则，为指标体系的构建和遴选方法的选择提供可靠依据，最大限度地降低不合理因素对课题立项带来的影响，对确需资助的科研项目进行准确选择，并给予相应的资助。在科研立项环节中，对数据挖掘技术进行应用时，可以借助改进后的apriori算法进行数据挖掘，从中找出关联规则，在对该规则进行分析的基础上，对立项的合理性进行评价。
项目管理是科研管理的关键环节，为提高项目管理的效率和水平，可对数据挖掘技术进行合理运用。在信息时代到来的今天，计算机技术、网络技术的普及程度越来越高，国内很多科研机构都纷纷构建起了相关的管理信息系统，其中涵盖了诸多的信息，如课题、科研人员、研究条件等等，而在这些信息当中，隐藏着诸多具有特定意义的规则，为找出这些规则，需要借助数据挖掘技术，对信息进行深入分析，进而获取对科研项目有帮助的信息。由于大部分科研管理部门建立的科研管理信息系统时间较早，从而使得系统本身的功能比较单一，如信息删减、修改、查询、统计等等，虽然这些功能可以满足对科研课题进展、经费使用等方面的管理，但其面向的均为数据库管理人员，处理的也都是常规事务。而从科研课题的管理者与决策者的角度上看，管理信息系统这些功能显然是有所不足的，因为他们需要对历史进行分析和提炼，从中获取相应的数据，为决策和管理工作的开展提供支撑。对此，可应用数据挖掘技术的olap，即数据库联机分析处理，由此能够帮助管理者从不同的方面对数据进行观察，进而深入了解数据并获取所需的信息。利用olap可以发现多种于科研课题有关信息之间的内在联系，这样管理者便能及时发现其中存在的相关问题，并针对问题采取有效的方法和措施加以应对。运用数据挖掘技术能够对科研项目的相关数据进行分析，找出其中存在的矛盾，从而使管理工作的开展更具针对性。
3结论。
综上所述，科研管理是一项较为复杂且系统的工作，其中涵盖的信息相对较多。为此，可将数据挖掘技术在科研管理中进行合理应用，对相关信息进行深入分析，从中挖掘出有利用价值的信息，为科研管理工作的开展提供可靠的依据，由此除了能够确保科研项目顺利进行之外，还能提高科研管理水平。
参考文献:。
［3］丁磊．数据挖掘技术在高校教师科研管理中的应用研究［d］．大连海事大学，．。
应用数据挖掘的实践经验（优秀24篇）篇三
对很多培养机构而言，目前急需解决的问题主要有：如何根据不同成员需求设置合理的课程、如何通过教学方式提高成员学习积极性、如何提高成员培训效果、如何通过考核检验成员学习成果等，都是培养机构发展过程中必须面对的问题。随着我国信息化进程的加快，一些培养机构也开始进行信息化建设，通过信息系统对培训相关事宜进行管理。但目前在针对培养机构的信息系统中，所实现的功能和模块是进行简单的查询、统计。在了解培训评估效果时，目前的信息系统中，学员通过系统对不同课程的教师进行打分，系统自对进行汇总、统计，得出教师评价。但这种汇总、统计是最简单的，对教师评价也缺乏全面性和深度。
大数据时代下，数据信息呈现出海量特点。如何从海量、不完全的信息中寻找到真正有用的信息，是大数据时代中重要的问题。由此便利用到数据挖掘，顾名思义，数据挖掘就是从众多数据信息中寻找到有用、有价值的信息。大数据时代下，教育行业中，信息量也是海量的，要想提高教学质量就需要运用数据挖掘找寻到有用的教育信息，并运用到实际教学中。信息系统通过一段实际应用后，里面存储了大量数据，相应的，学习管理系统也是如此，里面蕴含了大量数据信息。如在线课程等功能中藏有大量师生应用过程中的数据资料。如图1为数据挖掘在培训管理中的流程图。
2.1初步探索。
培训管理系统中一般具有数据统计功能，将相关事宜进行统计。如网络课程开展过程中，数据挖掘在培训管理系统中的应用文/张宏亮在大数据时代，如何使用现有的数据对学员进行培训管理，从而提高培训效率是当前培训管理中所面临的问题。本文分析了数据挖掘在培训管理中的`应用主要表现在初步探索、数据预处理以及数据挖掘过程。其中数据预处理和数据挖掘是培训系统的核心功能。
2.2数据预期处理。
数据预处理时，原始数据库会发生转变，以适应数据挖掘、数据挖掘算法等的要求。在处理结构化的数据时，数据预处理需要完成两项任务，即消除数据缺陷现象的存在和为数据挖掘奠定良好基础。数据处理是对现有的数据进行前期处理，方便后期数据挖掘。如图2为培训管理系统中数据预处理模块。
2.3数据挖掘。
wangj开发了一个将数据挖掘技术与基于模拟的培训相结合的混合框架，以提高培训评估的有效性。以信仰为基础的学习概念，用于从知识/技能水平和信心水平的两个维度来评估学员的学习成果。数据挖掘技术用于分析受训人员的个人资料和基于模拟的培训产生的数据，以评估学员的表现和学习行为。提出的方法论以台湾基于模拟的步兵射击训练的实例为例。结果表明，提出的方法可以准确地评估学员的表现和学习行为，并且可以发现潜在的知识来提高学员的学习成果。bodeacn使用数据挖掘技术进行了培训学习管理，用于分析参加在线两年制硕士学位课程项目管理的学生的表现。系统数据来源是收集学生意见的调查数据，学生记录的操作数据和电子学习的平台记录的学生活动数据。
3、总结。
目前培训机构在进行教学评估时，所选择的指标都是参考其他机构的，并没有真正从自身实际出发进行评估，因此教学评估时存在诸多问题。其中最明显的两个问题是：第一教学评估方式单一化严重，只以数字评估为主；第二评估时容易受各种主观因素影响。
参考文献。
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应用数据挖掘的实践经验（优秀24篇）篇四
摘要：人类利用图书馆产生信息活动时所表现出的最基础、最平常、最通用的一种关系，便是用户资源和图书馆之间的关系。从这种关系出发，分析嫁接起这一简单联系的规律，便是数据挖掘技术。本文认为对图书馆用户资源分析研究应以数据挖掘技术为逻辑起点，从云计算、信息共享、数据排查、智能搜索、大数据存储等对图书馆用户资源进行整合和建设。应对信息资源日益丰富的这天，数据挖掘技术对管理图书馆信息资源技术带给了巨大便利。
关键词：数据挖掘；用户资源。
数据挖掘，即数据系统中的信息发现。随着计算机技术，个性是云计算、大数据记忆技术的快速发展，传统的手动查找信息模式被大数据智能检索替代。数据挖掘技术广泛应用于市场、工业、金融行业、科学界、互联网行业以及医疗业。数据挖掘技术在图书馆的应用，能够将海量的用户资源进行聚类、关联、整合，能够对用户搜索记录、图书流通记录、用户借阅信息等数据进行精确预判，发现一些隐蔽的联系，为图书馆采购图书、淘汰文献资料带给科学推荐，也能够为用户带给个性化订阅服务，创新用户服务模式，为图书馆建设整个信息网络带给有力支撑。
1大数据下的图书馆用户资源特征。
图书馆用户资源是透过数字技术进行组织和管理的：（1）经过数据关联分析，把数据库中存在的两个或两个以上用户之间的相同性提取出来，提高支持度和说服力；（2）把用户信息按照相似性归纳成几个类别，建立宏观概念，发现其间的相互关系；其次定义这些相互关系，概念产生以后，即等同于这些相互关系的整体信息，用于建构分类规则或者数据模型；其次利用以上数据找出变化规律，对此规律进行模型化处理，并由数据模型对未知信息进行预判；（3）把用户资源进行时序排序，检索出高重复率的模型；（4）进行偏差比对，检查数据之中的异常状况。图书馆利用超多的用户访问信息获取用户兴趣，发现用户群体，为不同的群体定制信息，还能够建立一个共享信息平台，让不同用户建立网络交流。
1.1数据量大并且分布更广。
大数据形势下，图书馆能够获取的用户资源不仅仅限于用户个人信息和搜索记录，也包括档案、学术研究、教学模式、用户评价和反馈等，数据丰富。同时，数据分布广泛，在互联网时代，可从图书馆应用系统、数据系统记录以及各种网页、移动终端的信息获取，显示出用户资源的分散性。
1.2数据资料多元化，形式灵活化。
数据系统里的存储方式不同，服务器不同，系统开发平台不同，致使许多用户资源无法交流互换。图书馆用户资源有半模型化、模型化和非模型化之分。传统的图书馆用户资源中，用户只是图书资源的使用者，与图书馆之间只是点对点单线互动，用户之间不存在交流，而在大数据网络平台下，用户之间能够建立资料共享互动平台，使得用户资源的资料更加多元化。
2图书馆用户资源利用。
2.1有助于利用数据挖掘技术建立用户资源图书馆。
用户资源图书馆具备信息量大的特点，用户可获得各方各面的信息，且从服务的个性化和全方位化而言，图书馆可根据社会热点或用户需求定制服务。一方面，建立用户资源图书馆，使各类用户信息在同一界面统一呈现，方便用户的选取和检索。另一方面，利用数据挖掘技术建立的用户资源图书馆，服务器众多，具有较强的计算潜力和存储潜力，拥有较高的数据处理潜力，能同时容纳多数用户。因数据量大所导致的硬件费用和后期运行费用剧增，可透过构建用户资源图书馆平台以及应用服务得到解决。为应付不断提高的用户资源存储方面的压为，目前亟需的就是投入超多资金以扩容存储设备，无疑，建立用户资源平台能够解决此问题。
2.2加速图书馆资源的数字化。
强大的互联网呈现功能和用户信息保存的可靠性功能，用户资源存储的复杂性问题可得到很好的解决。其次，数据挖掘技术对于资源整合方面具有优势，透过分布式的存储模式整合超多信息资源带给给用户检索。不同的数据之间的互相操作以及全方位的互联网服务得以实现，很好的解决了资源重复建设的问题。因此，利用数据挖掘使得图书馆资源数字化具备可行性。从这个好处上来看，资源的馆藏数字化将会加快发展，而不只是图书书目的剧增。
2.3降低人力资源成本，使图书馆各类资源得以整合和优化。
随着各类用户资源利用步伐的加快，加之依靠因特网的用户对服务的可行性和效率性要求更高，超多不同体系的服务器布置在机房，系统维护人员的压力也相应増大。透过数据挖掘技术，可有效进行资源整合和优化，无需透过人力进行。
2.4有利于分析用户心理和提升用户体验。
数据挖掘技术能够利用用户资源计算出用户模型，这是研究用户需求、偏好、行为的一种常规方式，一般认为用户模型是对用户在某段时间内相对稳定的信息需求的记录。用户模型反过来对获取用户资源有十分重要的作用，建构用户模型，能够使图书馆更加精深、准确地掌握当前用户资源。透过对用户资源的处理来预测用户需求，进而到达持续提高服务质量和用户满意度的目的。一方面，预判用户心理是利用图书馆用户资源更加深入的表现。随着用户环境与图书馆环境的不断变化，这种预判力覆盖范围已经不单单是用户信息行为的某个过程或某几个过程，相反，用户心理能够对用户需求的强弱、层次、方向产生极为重要的影响，同时也能够对获取用户资源全部过程产生重要影响。另一方面，最先研究用户体验研究当属企业营销活动，主要用来研究用户与企业、产品或服务之间的互动。数据挖掘技术能够更精准预测用户的实际感受，透过研究用户情感体验与用户行为动作，提高用户的满意度，满足用户需求。
3结语。
在数据大爆发时代，重视图书馆用户资源，透过多渠道、多方式汇聚用户资源，采用数据挖掘、数据归档分析等技术，掌握用户资源特征，有助于图书馆精准定位用户群体，对调整图书馆运营策略有重要前置作用，更能创新图书馆服务的资料和形式，实现图书馆资源的有效利用。
参考文献。
[1]陈文伟等.数据挖掘技术[m].北京:北京工业出版社，2002.
[2]郭崇慧等.北京数据挖掘教程[m].北京:清华大学出版社，2005.
[3]徐永丽等.网络环境中用户信息需求障碍分析[j].图书馆理论与实践，2004.
应用数据挖掘的实践经验（优秀24篇）篇五
摘要：当前信息社会环境下，信息产业成为国民经济发展的基础条件，其中物联网是全新信息技术的重要构成部分，是实现智能化的核心技术。物联网中的数据挖掘是物联网技术中较为重要的一个环节，其价值体现在为物联网应用数据大量增长下提供强力补充。当前基于海量数据的增加，物联网数据挖掘正面临着一定的挑战，而云计算的出现为其提供了一个全新的发展方向。该文以云计算、物联网、数据挖掘技术特征与相互联系为基础，分析基于云计算平台的物联网数据挖掘。
关键词：云计算平台；物联网；数据挖掘。
物联网是当前智能化社会发展的一个重要显示，近几年随着科研事业的快速进展下，物联网以及从一个概念存在逐渐融入到现实生活中。物联网的出现实现了人们生活与工作的智能化，极大的改变的了生活与工作方式，提升了办事效率。而物联网的实现依靠中的技术的支持，其中数据挖掘技术便是其中一个重要支撑条件，数据挖掘实现了海量信息的获取与挖掘，而这种信息能够支撑物联网在实际操作中的智能化实现。文中在云计算平台的基础上分析物联网数据挖掘的相关研究，其中包括物联网数据挖掘所面临的挑战、在云计算平台中物联网数据挖掘的相关技术以及实际应用。
1、云计算与物联网理论基础。
1）云计算理论云计算是一种依赖于互联网技术，经由互联网服务为用户提供依据需求而明确服务的计算方式。而云计算命名的由来是由于整个服务资源的选自源互联网内的数据，且互联网多会应用云状图案对资源进行显示，因此被称之为与计算。云计算基于其应用技术的先进性具备了以下几大特征：
第一，规模大。云计算中的云所显示的便是差大的规模，当前就谷歌云计算来看已经拥有了100多万台服务器，而其他较大型的搜索引擎也具备了数十万台服务器。
第二，虚拟化。云计算能够支持用户在任意位置或任意终端进行服务器的登录，所有操作在云空间进行运行，由此也便形成了虚拟性特征。
第三，可靠性。云计算应用数据多副本绒促以及计算节点同构可互换等措施来确保服务的可靠性。
第四，通用性。云计算不会针对特定的应用，在云支持下能够创造出海量的应用。
第五，可延伸性。云计算的超大规模能够支持其进行动态的伸缩，由此满足各类应用与用户规模的增长需求［1］。
2）物联网理论物联网属于全新信息技术的主要构成部分，同时也是信息化时代发展的重要阶段。物联网实际上所指的是经由多种技术的应用实现物与物之间的连接，而这种连接形成了一个局域网络，实现远程与集中操控。物联网雏形的出现可追溯到1990年，后期随着各项理论与技术的不断研发下，在近几年已经能够实现在现实生活中，且被广泛的应用。其实际意义在于，经由各项技术将多种物品与互联网进行连接，实现信息交换与通信，由此实现了物品的智能化，用户可经由远程终端进行操控，便捷了人们的生活，同时也提升了各物品应用的安全性。与互联网对比物联网具备了以下几大特征：一方面表现在物联网应用到多种感知技术；第二方面表现在物联网属于建立在互联网基础上的泛在网络；第三方面表现在物联网的核心价值是提供不限定任何场合与时间的应用场景与用户的自由互换［2］。
3）物联网的建设物联网在应用过程中需要多个行业的参与，且需要政府方面所提供的支持，物联网具备多种优势，可广泛地应用在社会各个领域中，但是在实际应用过程中技术建设始终是一大难题。就常规上来讲，物联网的建设需要经由以下几个步骤：第一，对需要建设物联网的物体属性进行识别，包括静态与动态的属性，其中静态属性可直接进行存储，而动态属性则需要应用传感器进行探测；第二，对识别完成后的物体属性进行读取，将读取信息转换为网络识别数据；第三，将物体的信息经由网络传输至信息处理中心，由处理中心实现物体与互联网之间的通信［3］。
2、数据挖掘技术界定与特征分析。
2．1数据挖掘技术概念。
数据挖掘技术出现在二十世纪后期，虽然其出现时间不长，但是对社会中各领域的发展形成了巨大的影响，也引起自有优势得到了广泛的'应用。数据挖掘从广泛意义上来讲所指的是从大量数据中经由可靠的算法搜索隐藏其中信息的整个过程。数据挖掘与计算机科学存在着紧密的联系，利用计算机技术经由统计、分析、情报检索、机器学习等多种手段实现其实际价值。当前数据挖掘在应用到不同领域后，也被赋予了不同的概念。但就其应用价值可从三个方面进行概述，第一个方面为提供海量可靠信息；第二个方面为经由数据挖掘所获取的信息对人们具有较高的应用价值；第三个方面为所获取的信息能够被人们理解与分析，并以此为根据做出决策［4］。
2．2数据挖掘技术特征。
数据挖掘技术具备了分布广、规模大、节点资源有限、安全性复杂等特征。其中分布广主要是数据挖掘是物联网技术中的一个构成部分，而物联网本身就具备的分布广泛的特点，由此数据挖掘基于需要将数据存储在不同的地方，也便具备了分布广的特点；规模大方面主要是物联网中具有海量数据的传输与应用，而数据挖掘作为数据分析与处理环节自然具备了规模大特点；节点资源有限方面是给予物联网较为庞大的数据链，需要设置多个传感器节点，因此需要有能够快速解决处理数据的中央节点，而节点资源并非无限，中央节点通常不需要所有的数据，但需要数据参数，由此对需求数据进行输出［5］。
3、物联网数据挖掘面临的挑战。
基于物联网技术自身所具备的特征，在数据挖掘中也具备了一定的优势，但是新技术在数据挖掘中应用较多，物联网技术在数据挖掘中也面临着一定的挑战，具体表现为以下几个方面。第一，物联网数据具有一定的规则，但是由于其规则过多也相对较为繁杂，经由中央模式对分布式数据进行挖掘的方式效果并不理想。第二，物联网数据规模较大，需要及时给予可靠的处理，而当前处理模式对硬件要求较高，若硬件不能够符合要求则可能无法实现。第三，数据需求的节点不断增加，需求与供给之间存在着一定的矛盾。第四，给予物联网数据存在着诸多外在影响因素，包括数据传输安全性、数据传输的隐私性、法律约束等因素。将所有数据集中存储在相同的数据仓库中这一渠道显然不具备可靠性。基于上述几点问题充分显示出，对物联网进行数据挖掘过程中，当前所具备的以及应用的多种技术与手段存在着一定的弊端，针对此需要不断地进行更为深入的研究，以寻找到更为有效的解决方案。
4．1物联网感知层。
物联网感知层也就是实现感知作用，具体是依赖于目标区域范围内设置大量数据采集点予以实现。也就是说节点是经由传感器与摄像头以及其他相关设备实现数据的采集，所采集到的数据需要依赖于物联网感知层所具备的网络通信设备进行集中处理，将所需要的数据传递至各节点，再经由集中储存后再次通过传输层传递至云计算平台的数据处理中心，实现整个感知层的职能。
4．2物联网传输层。
物联网传输层是所有数据传递的中间环节，其中涵盖着传感器、无限网络等设备与技术，经由多种网络设备的连接，形成高效率无缝数据的传输系统，能够更为有效地将物联网感知层所收集到的数据经由网络传输到数据处理中心，由此实现全方位的互通互联目标。就其实际工作内容来分析，所指向的是将多种属性的监测处理设备进行联网，实现传输功效，对各设备与节点之间的数据信息进行传播。
4．3数据层。
数据层是物联网云计算平台中数据挖掘技术的核心环节，物联网自身具有一定的异构性与海量性特点，由此在数据层内将物联网设备所收集到的所有数据信息进项储存处理与分析的能力是基于云计算的物联网数据挖掘平台的重点。数据层内部涵盖了数据源转化与存储两个主要部分，其中数据源转化所指的是对物联网异构性的数据化进行转化，存储方面所指向的是应用hadoop所构建的平台中hdfs系统进行分布式存储，由此将物联网中大量的数据能够可靠的存储在各个数据节点中。在物联网平台内部，针对不同的目标需要收集不同的数据类型对其进行显示，在特定环境下，同一种目标同样会选择不同的数据类型进行表现，基于此数据源转化的作用主要为表现保持数据的完整性，同时避免异构性的物联网数据在转化中基于其他不确定因素有所损坏，由此实现确保数据挖掘可靠性的目的。数据源转化在整个系统中的价值主要是作为数据层与感知层之间的连接线角色存在，经由数据包的解码与转换将不同属性的数据转换为所需要的数据类型，同时将其以分布式手段存储在数据处理中心。
4．4数据挖掘服务层。
数据挖掘服务层内部涵盖数据准备模块、数据挖掘引擎模块、用户模块几个部分。其中数据准备模块中涵盖着对数据的情况、转变、数据规等环节；数据挖掘引擎模块中涵盖着数据挖掘算法集、模式评估等环节；用户模块中涵盖着数据挖掘知识的可视化展现技术。基于知识挖掘类型的差异性，数据挖掘引擎模块具备了区分、关联、聚类、趋势分析、偏差分析、类似性分析等特征。而提供以上所述的功能核心环节为数据挖掘模块中的算法集所具备的多种功能算法，在hadoop平台中数据挖掘算法需要对传统所应用的数据挖掘算法进行一定程度的调整，也就是实现算法并行化的处理。用户模块是应用物联网数据挖掘平台用户的直接接触端，基于其担负着将系统显示转化为用户可识别显示的重要责任，需要具备一定的友好性，也就是一定的人性化，使用户能够便捷的应用用户界面进行操作，实现数据挖掘的目的，同时也能够获取到能够理解的知识。为提升数据挖掘平台的可移植性，在用户服务底层模块加入了一个开放接口模块，由此能够使得第三方调用物联网数据挖掘平台的功能，使物联网具备更为丰富的应用，同时提升其实际应用价值。
5、结论。
云计算与物联网均属于信息化社会的先进产物，是社会发展的一大表现，物联网引起自身的多种优势被广泛地应用在社会各个领域中。但是，当前物联网在我国发展进程较为缓慢，主要是由于物联网的建设需要应用到多种技术，而技术建设始终是一个难题，为此，在本文中对基于云计算平台的物联网数据挖掘技术应用与实现效果进行了全面分析，为进一步推动基于云计算基础物联网的建设提供理论参考。
参考文献：
应用数据挖掘的实践经验（优秀24篇）篇六
摘要“:互联网+”战略的实施促进了我国信息技术的快速发展,数据挖掘技术能够实现对海量信息的统计、分析以及利用等,因此数据挖掘技术在生活实践中得到了广泛的应用。因此本文希望通过对数据挖掘技术的分析,分析数据挖掘技术在实践中具体应用的策略,以此更好的促进数据挖掘技术在实践中的应用。
关键词:数据挖掘;应用;发展。
应用数据挖掘的实践经验（优秀24篇）篇七
数据挖掘，即在数据库中的信息发现，是指在大量的、不完整的、模糊的、有噪音的和随机的数据中，提取出潜在的、不为人知的、同时又是非常有用的知识和信息的过程。数据挖掘是一项应用技术广泛的交叉学科，它聚集了众多不同领域的知识，例如人工智能、可视化、数据库、数理统计等。从始至终数据挖掘技术都是面向应用领域，不仅是对于特定数据库的简单检索查询，还包括对数据的不同层面、不同角度的统计、分析、推理和综合，以此得到问题的求解，以及发现事件之间的联系，还有对未发生活动的预测。另外数据挖掘技术在存在大量数据积累的电子商务行业有着广泛的应用，是现代商务企业发展的不二选择。
1.2.1数据预处理。
在实际情况中，企业获得的数据具有不完整性、模糊性和冗余性，所以数据挖掘技术针对的不是已得到的数据，而是潜在的数据信息，并通过预处理技术获得简洁、准确的数据。预处理的工作分为三步，数据合并、数据选择和数据清洗。先将多个数据库和文件中的数据进行合并，然后选择适合分析的数据信息集合，最后剔除无关记录，并将各个文件转换成方便数据挖掘的格式。
1.2.2模式发现。
这个阶段就是利用挖掘计算技术挖掘出有用的、潜在的、新颖的、可以理解的知识和信息。像关联分析、聚类分析、路径选择、序列分析等都可以用于web的挖掘技术。
1.2.3模式分析。
这个阶段是将模式发现中没有用的模式和规则过滤掉。通过技术分析，得到有效的结论。常用关联规则、序列等手段。
2.1关联分析。
所谓的关联分析，就是利用数据间相互关联的规则进行数据挖掘，为的是挖掘数据间潜在的联系规则。比如，在进行关联分析时，能发现类似哪些产品更受客户的欢迎、为什么、产品优势有哪些、有多少客户会再次购买等问题。
2.2序列模式分析。
这个过程和第一个关联分析有些类似，但主要任务是发现数据间的`前后顺序联系，比如在这段时间里，企业先销售出x产品，随后销售y产品，然后是z产品，所以就形成x-y-z的销售序列，出现频率较高，进而对其进行分析。序列模式分析工作方向是：在指定的交易数据库中，找出按照时间排布的交易集，发现其中的高频序列，从而进行下一个步骤。
2.3分类分析。
假设有一个数据库和一组互相区别的标记，利用特殊标记数据库中的每一个数据，这样的数据库被叫做训练集或者实例数据库。分类分析就是利用分析标记数据库中的每一个数据，对每个类别建立分析模型或做出精准的描述或者挖掘出分析模型，然后利用分类模式对数据库中的数据进行分类分析。
2.4聚类分析。
聚类分析所根据的分类规则主要取决于聚类分析工具。不同的聚类方法，对于同样的记录集合会有不同的划分结果。聚类分析针对的未分类的记录，而且所有记录适合分成几类，事先也不知情，然后依据一定的分类规则，分析记录数据，确定每一个数据所对应的类别。
应用数据挖掘的实践经验（优秀24篇）篇八
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。
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。
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。
3.1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。
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。
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。
应用数据挖掘的实践经验（优秀24篇）篇九
数据挖掘是通过对各种数据信息进行有选择的统计、归类以及分析等挖掘隐含的有用的信息,从而为实践应用提出有用的决策信息的过程。通俗的说数据挖掘就是一种借助于多种数据分析工具在海量的数据信息中挖掘模数据信息和模型之间关系的技术总裁,通过对这种模型进行认识和理解,分析它们的对应关系,以此来指导各行各业的生产和发展,提供重大决策上的支持。数据挖掘技术是对海量数据信息的统计、分析等因此数据挖掘技术呈现以下特点:一是数据挖掘技术主要是借助各种其它专业学科的知识,从而建立挖掘模型,设计相应的模型算法,从而找出其中的潜在规律等,揭示其中的内在联系性;二是数据挖掘主要是处理各行数据库中的信息,因此这些信息是经过预处理的;三是以构建数据模型的方式服务于实践应用。当然数据挖掘并不是以发现数据理论为目的,而是为了在各行各业的信息中找出有用的数据信息,满足用户的需求。
2数据挖掘的功能。
结合数据挖掘技术的概述,数据挖掘主要具体以下功能:一是自动预测趋势和行为。数据挖掘主要是在复杂的数据库中寻找自己有用的信息,以往的信息搜索需要采取手工分析的方式,如今通过数据挖掘可以快速的将符合数据本身的数据找出来;二是关联分析。关联性就是事物之间存在某种的联系性,这种事物必须要在两种以上,数据关联是在复杂的数据中存在一类重要的可被发现的`知识;三是概念描述。概念描述分为特征性描述和区别性描述;四是偏差检测。
3数据挖掘技术的步骤分析。
3.1处理过程。
数据挖掘虽然能够实现在复杂的数据库中寻求自己的数据资源,但是其需要建立人工模型,根据人工模型实现对数据的统计、分析以及利用等。
3.2关键技术。
由于数据挖掘涉及到很多专业学科,因此相对来说,数据挖掘技术融合多门专业技术学科的知识,结合实践,数据挖掘技术主要应用到以下算法和模型:一是传统统计方法。采取传统的统计方法主要有抽样技术,也就是采取相应的策略对数据进行合理的抽样。多元化统计和统计预测方法;二是可视化技术,可视化技术是数据挖掘技术的热点,它是采取可视化技术与数据挖掘过程的结合,以直观的图形等使人们更好地进行数据挖掘技术;三是决策树。决策树需要对数据库进行几遍的扫描之后,才能完成,因此其在具体的处理过程中可能会包括很多的预测变量情况;四是4)聚类分析方法。聚类分析方法是一种非参数分析方法,主要用于分析样本分组中多维数据点间的差异和联系。判别分析法需要预先设定一个指针变量,假设总体为正太分布,必须严格遵守数理依据。而聚类分析则没有这些假设和原则,只需要通过搜集数据和转换成相似矩阵两个步骤,就能完成聚类分析的全过程。聚类分析主要用于获取数据的分布情况,能够简单方便的发现全局的分布模式,识别出密集和系数区域;此外,对于单个类的分析也有很强的处理能力,能深入分析每个类的特征,并找出变量和类之间的内在联系。基于距离、层次、密度和网络的方法是最常用的聚类分析方法。
4数据挖掘技术的实践应用。
数据挖掘技术虽然在我国发展的时间还不长,但是其在实践中的应用已经非常的广泛,因为数据挖掘技术在实践中的应用价值是非常大的,其可以提取隐藏在数据背后的有用信息,具体来看,其主要应用在:(1)在医学上的应用。人体的奥秘是无穷无尽的,人类遗传密码的信息、人类疾病史和治疗方法等,都隐含了大量数据信息。采用数据挖掘来解决这些问题,将给相关工作者的工作带来很大方便。此外,医院内部医药器具的管理、病人档案资料的整理、医院内部结构的管理等,也是庞大的数据库。将数据挖掘技术应用于医学领域,深入分析人类疾病间的内在联系和规律,帮助医生进行诊断和治疗,能够有效提高医生诊断的准确率,对人类的健康和医疗事业的发展有十分重要的作用。(2)在电信业中的应用。随着三网融合技术的不断发展,传统的电信业务已经不能满足当前社会发展的需求,而是侧重通信、图像以及网络等业务的融合,而实现“三网融合”的关键技术是实现对数据的分析与统计,因为三网融合会带来更多的数据,这些数据都需要充分的挖掘,以此实现“三网融合”战略的实现。将数据挖掘技术与电信业务有效的结合起来,能够提高资源利用率,更深入的了解用户的行为,促进电信业务的推广,帮助各行各业获取更大的经济效益。(3)在高校贫困生管理的应用。贫困生管理分析系统主要应用了数据仓库技术以及数据挖掘技术,其主要是将高校贫困生的各种信息统一纳入到高校信息管理平台中,然后根据具体的贫困生划分标准,建立模型,进而对学生的信息进行统计与分析,实现对贫困生信息的科学管理,便于高校管理者及时了解学生的信息。
5结语。
总之数据挖掘技术在实践中的广泛应用,为我国互联网+战略提供了关键技术支撑,但是由于数据挖掘技术在实践中还存在某些技术问题,比如各种模型和技术难于集成、缺少与数据库系统耦合的通用api或挖掘系统仅提供孤立的知识发现功能,难于嵌入大型应用等问题导致挖掘技术在实践中的应用还存在缺陷,因此需要我们加大对数据挖掘技术的进一步研究,以此更好地实现“互联网+”战略。
作者:陈建伟李丽坤单位:安阳职业技术学院。
参考文献。
[1]舒正渝.浅谈数据挖掘技术及其应用[j].中国西部科技,(02).
[2]谌章俊,蒋智刚.基于数据挖掘技术的知识发现系统[j].现代情报,(05).
应用数据挖掘的实践经验（优秀24篇）篇十
网络舆情是在各种事件的刺激下,网民通过互联网来表达和传播的各种不同情感、认知、态度和行为交错的总和[7]。随着互联网技术的飞速发展,网民的公共空间得到了极大的拓展,网络平台为网民提供发表意见和参与议事的捷径。
网络舆情危机是指社会事件发生出现在网络上,在短时间内产生大量信息,网民的个人意见在众多观点的碰撞下,最终形成占据主导性的意见,同时就可能使得事件变得更为敏感、甚至尖锐。
网络舆情危机的管理需职能部门建立敏捷的反应机制和推出较为妥善的解决策略。而在计算机技术呈现蓬勃发展的时代背景下,相关部门对网络舆情的积极应对就需要借助信息化管理。本次研究即对数据挖掘技术在网络舆情危机管理中的应用展开如下的分析与阐述。
(1)对网络舆情危机应对数据进行分析。在整个网络舆情应对事例系统中,基础性的关键部分就是舆情危机应对数据。因而,就可以使用数据挖掘技术,对舆情应对数据中危机的发生频率和种类的'规律进行统计和分析,从这些网络舆情危机的种类中提取得到危机发生频率最高的事件,在此基础上,就可根据这些统计结果与数据申报专项研究课题,进而同步增加该方面研究投入。
(2)对整体危机管理水平进行评价。在网络舆情危机管理系统中,可以利用数据挖掘技术对整体的危机管理水平实现综合性的预估和评价。总地说来,数据挖掘技术可以对已有的网络舆情危机应对处理信息进行分析和筛选,进而对该类危机处理质量、服务质量、网络舆情危机系统的使用情况等形成全局性的认知和了解,如此将不仅有利于改善现实危机应对水平,也有助于对未来的非常规突发情况在第一时间调动应急部署,做出合理规划。
(3)对管理效果进行分析。在网络舆情危机管理中,应该对常见的同类网络舆情危机的管理效果进行分析。以在网络舆情危机中职能部门直接或间接地参与到事件数据为依据,通过应用数据挖掘技术可以对危机处理过的具体情况、应对危机时采用的方法、危机处理后的结果引入过滤、分析等优化集成环节,从而制定出针对该类网络舆情突发事件的处理方案,为未来危机发生时的迅捷应对增加了可供参照的应用范例。
研究可知,职能部门可以通过应用数据挖掘技术,对影响其应对舆情危机数量的相关因素进行分析和归类提取描述,有助于该部门及时对现有工作人员按需实施及时变动与合理调整。
职能部门关于应对的工作量指标与该部门应对危机的工作质量有着直接的关系,而其关注和参与的危机数量则能直接体现该部门工作量的执行情况。在对这些数据进行统计和分析时,部门工作人员还应注意灵活运用数据挖掘技术辨识各类舆情危机数量的增减态势,从而为政府未来危机的爆发预测积累第一手的丰富素材与依据。
2.3对网络舆情进行分组聚类方面的应用。
在应对网络舆情危机系统数据的挖掘中,比较常见的就是聚类分析技术。在实际的工作中,根据职能部门的特点和工作要求,将各类网络舆情危机数据信息建立起不同的特征独具的模型仓库,对舆情危机事件信息进行深度挖掘。在此过程中,可以将舆情危机信息作为基础,以舆情危机事件的爆发时间作为标识,使用数据挖掘技术在各类网络舆情事件全程涌现的描述性信息、关键词汇等因子中找出不同舆情危机时间之间的联系,再依据这些联系节点就能得出不同分组事件的舆情信息和处理结果。至此,可以把这些规律和舆情事件进行有机紧密结合,再对舆情危机的运用方法施以适当调整,即可达到良好的危机应对效果。
2.4在提供个性化服务中的应用。
在所有的服务行业中,个性化服务是最高的标准,同时也是公共服务发展的终极目标[8]。网络舆情的爆发往往是信息的不对称导致的事态走向趋于严峻。职能部门对网络舆情危机的应对处理需要在专门的系统平台上向网民做出透明化公示。网民希望在最短时间里找到对自己有价值的信息,由部门定制的个性化服务即能从根本上解决这一问题。个性化服务的核心是培养网民的个人习惯,利用科学的方式引导网民的使用习惯朝着科学方向转变,在大数据技术下就能达到这一预设性目标。
数据挖据技术在设计衍生个性化服务时主要体现在2个方面,研究要点可阐析如下。
(1)数据挖掘技术可以满足职能部门工作人员和网民的实际需求,助其及时找到对自己有价值的信息。
(2)职能部门可以根据舆情危机事件和网民的实际情况,运用大数据技术提供具有针对性、多样性的信息和服务。
实际上,前者主要强调的是部门工作人员和网民需发挥主观能动性,而后者则着重强调了智慧政府的建设。在一定程度上,智慧政府即是未来社会的潮流发展趋势。
3结束语。
随着信息化技术的快速发展,数据挖掘技术的应用领域日趋广泛。数据挖掘技术在职能部门舆情危机应对的信息化和决策支持中具有重要作用。通过运用数据挖掘技术可以最大限度地发挥数字化优势,对舆情危机的数据信息进行深入的挖掘和分析,进而提高社会整体的网络舆情危机应对能力。
参考文献。
[2]vosoughis,royd,aralspreadoftrueandfalsenewsonline[j].socialscience,,359(6380):1146-1151.
应用数据挖掘的实践经验（优秀24篇）篇十一
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。
（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。
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。
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。
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,1月第1版。
2.,and.sky-shairoh,esinknowledgediscoveryanddatamining.aaai/mitpress,menlopark,ca.:。
应用数据挖掘的实践经验（优秀24篇）篇十二
摘要：在本科高年级学生中开设符合学术研究和工业应用热点的进阶课程是十分必要的。以数据挖掘课程为例，本科高年级学生了解并掌握数据挖掘的相关技术，对于其今后的工作、学习不无裨益。着重阐述数据挖掘等进阶课程在本科高年级学生中的教学方法，基于本科高年级学生的实际情况，以及进阶课程的知识体系特点，提出有针对性的教学方法参考，从而提高进阶课程的教学效果。
学生在本科高年级学生中开设数据挖掘等进阶课程是十分必要的，以大数据、数据挖掘为例，其相关技术不仅是当前学术界的研究热点，也是各家企事业单位招聘中重要岗位的要求之一。对于即将攻读硕士或博士学位的学生，对于即将走上工作岗位的学生，了解并掌握一些大数据相关技术，尤其是数据挖掘技术，都是不无裨益的。在目前本科教学中，对于数据挖掘等课程的教学，由于前序课程的要求，往往是放在本科四年级进行。如何激发本科四年级学生在考研，找工作等繁杂事务中的学习兴趣，从而更好地掌握数据挖掘的相关技术是本课程面临的主要挑战，也是所有本科进阶课程所面临的难题之一。
1数据挖掘等进阶课程所面临的问题。
1.1进阶课程知识体系的综合性。
进阶课程由于其理论与技术的先进性，往往是学术研究的前沿，工业应用的热点，是综合多方面知识的课程。以数据挖掘课程为例，其中包括数据库、机器学习、模式识别、统计、可视化、高性能技术，算法等多方面的知识内容。虽然学生在前期的本科学习中已经掌握了部分相关内容，如数据库、统计、算法等，但对于其他内容如机器学习、人工智能、模式识别、可视化等，有的是与数据挖掘课程同时开设的进阶课程，有的已经是研究生的教学内容。对于进阶课程繁杂的知识体系，应该如何把握广度和深度的关系尤为重要。
1.2进阶课程的教学的目的要求。
进阶课程的知识体系的综合性体现在知识点过多、技术特征复杂。从教学效益的角度出发，进阶课程的教学目的是在有限的课时内最大化学生的知识收获。从教学结果的可测度出发，进阶课程的教学需要能够有效验证学生掌握重点知识的.学习成果。1.3本科高年级学生的实际情况本科高年级学生需要处理考研复习，找工作等繁杂事务，往往对于剩余本科阶段的学习不重视，存在得过且过的心态。进阶课程往往是专业选修课程，部分学分已经修满的学生往往放弃这部分课程的学习，一来没有时间，二来怕拖累学分。
2数据挖掘等进阶课程的具体教学方法。
进阶课程的教学理念是在有限的课时内，尽可能地提高课程的广度，增加介绍性内容，在授课中着重讲解1~2个关键技术，如在数据挖掘课程中，着重讲解分类中的决策树算法，聚类中的k-means算法等复杂度一般，应用广泛的重要知识点，并利用实践来检验学习成果。
2.1进阶课程的课堂教学。
数据挖掘等进阶课程所涉及的知识点众多，在课堂上则采用演示和讲授相结合的方法，对大部分知识点做广度介绍，而对需要重点掌握知识点具体讲授，结合实践案例及板书。在介绍工业实践案例的过程中，对于具体数据挖掘任务的来龙去脉解释清楚，尤其是对于问题的归纳，数据的处理，算法的选择等步骤，并在不同的知识点的教学中重复介绍和总结数据挖掘的一般性流程，可以加深学生对于数据挖掘的深入理解。对于一些需要记忆的知识点，在课堂上采用随机问答的方式，必要的时候可以在每堂课的开始重复提问，提高学习的效果。
2.2进阶课程的课后教学。
对于由于时间限制无法在课上深入讨论的知识点，只能依靠学生在课后自学掌握。本科高年级学生的课后自学的动力不像低年级学生那么充足，可以布置需要动手实践并涵盖相关知识点的课后实践，但尽量降低作业的工程量。鼓励学生利用开源软件和框架，基于提供的数据集，实际解决一些简单的数据挖掘任务，让学生掌握相关算法技术的使用，并对算法有一定的了解。利用学院与大数据相关企业建立的合作关系，在课后通过参观，了解大数据技术在当前企业实践中是如何应用的，激发学生的学习兴趣。
2.3进阶课程的教学效果考察进阶课程的考察不宜采取考试的形式，可以采用大作业的形式。从具体的数据挖掘实践中检验教学的成果，力求是学生在上完本课程后可以解决一些简单的数据挖掘任务，将较复杂的数据挖掘技术的学习留给学生自己。
3结语。
数据挖掘是来源于实践的科学，学习完本课程的学生需要真正理解，掌握相关的数据挖掘技术，并能够在实际数据挖掘任务中应用相关算法解决问题。这也对教师的教学水平提出了挑战，并直接与教师的科研水平相关。在具体的教学过程中，发现往往是在讲授实际科研中遇到的问题时，学生的兴趣较大，对于书本上的例子则反映一般。进阶课程在注重教学方法的基础上，对于教师的科研水平提出了新的要求，这也是对于教师科研的反哺，使教学过程变成了教学相长的过程。
参考文献：
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[4]郝洁．《无线传感器网络》课程特点、挑战和解决方案[j]．现代计算机，（35）.
[5]王永红．计算机类专业剖析中课程分析探讨[j]．现代计算机，（04）.
应用数据挖掘的实践经验（优秀24篇）篇十三
关于数据挖掘的应用，最近还有这样一个真实案例在数据挖掘和营销挖掘领域广为流传。
美国一名男子闯入他家附近的一家美国零售连锁超市target店铺(美国第三大零售商塔吉特)进行抗议：“你们竟然给我17岁的女儿发婴儿尿片和童车的优惠券。”店铺经理立刻向来者承认错误，但是其实该经理并不知道这一行为是总公司运行数据挖掘的结果。如图所示。一个月后，这位父亲来道歉，因为这时他才知道他的女儿的确怀孕了。target比这位父亲知道他女儿怀孕的时间足足早了一个月。
target能够通过分析女性客户购买记录，“猜出”哪些是孕妇。他们从target的数据仓库中挖掘出25项与怀孕高度相关的商品，制作“怀孕预测”指数。比如他们发现女性会在怀孕四个月左右，大量购买无香味乳液。以此为依据推算出预产期后，就抢先一步将孕妇装、婴儿床等折扣券寄给客户来吸引客户购买。
如果不是在拥有海量的用户交易数据基础上实施数据挖掘，target不可能做到如此精准的营销。
应用数据挖掘的实践经验（优秀24篇）篇十四
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。
应用数据挖掘的实践经验（优秀24篇）篇十五
摘要：网络经济就是依托网络技术发展的经济，主要特点就是信息，表现形式为信息产业和服务业。
网络经济还存在众多名称：“数字经济”、“信息经济”、“新经济”。
随着我国科学技术的发展，这种新型经济形式表现出强大的生命力，进一步加快了经济增长、经济结构、经济运行规则的转变。
工商管理部门作为国家管理经济、市场的有力工具，在建立和维护市场经济秩序中发挥着重要作用，由于网络经济形式的出现，工商管理部门也需顺应时代发展，而创新管理思路和管理方法，以促进这种新型经济的健康发展。
应用数据挖掘的实践经验（优秀24篇）篇十六
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。
应用数据挖掘的实践经验（优秀24篇）篇十七
就算没去过纽约，也应该都听说过拥有百年历史的纽约地铁，又脏又臭又阴暗，但是纽约客以及自世界各地来的旅客又都离不开地铁，每天550万人搭乘，想必每一座地铁、每一层阶梯、每一列车厢，到处沾满人类陈年积淀的汗渍与污垢。不过，真实情况可能要你大吃一惊，不是没那么脏，而是比我们想象得更奇幻。
康乃尔大学weill医学院的研究者们，花了18个月的时间执行了一项大数据项目。他们用鉴识科学常用的棉花棒，在486个纽约地铁站搜集目标样本，车厢门、楼梯扶手、座椅、灯杆、垃圾桶都不放过，最后总共发现1万5千多种微生物，将近一半的样本是人类未知的有机生物，27%是活性并俱有抗药性的细菌，虽然所有细菌仅有12%与疾病相关，还发现了三个与腺鼠疫、炭疽相关样本，但幸而这些样本都没有活性。而与人类的基因组相匹配的只占了不到2%。
关于地铁细菌的研究，不只是有趣，也不只是满足了科学家的好奇心，研究者们将把这些物种分门别类，未来就能把它们当作对照样本，确定某些疾病、甚至也可预测未来若恐怖份子把某些细菌当做生物武器攻击的物质，是否已经扩散。
文档为doc格式。
应用数据挖掘的实践经验（优秀24篇）篇十八
摘要：支持向量机(supportvectormachine,svm)是数据挖掘和机器学习中的一个很有效的工具。结合支持向量机在数据挖掘和机器学习中的应用,介绍了支持向量机的基本原理,发展方向及其研究热点。
关键词：支持向量机;数据挖掘;机器学习オ。
1svm的提出和基本思想。
支持向量机是vapnik等人提出的，在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中表现出许多特有的优势,已应用于手写体识别、三维目标识别、人脸识别、文本图像分类等实际问题中，性能优于已有的学习方法，表现出良好的学习能力。它是从线性可分情况下的线性分类面发展而来的，接着利用核函数很好的解决了非线性可分情况。
2支持向量机的几个发展。
（1）模糊支持向量机，引入样本对类别的隶属度函数，这样每个样本对于类别的影响是不同的，这种理论的应用提高了svm的抗噪声的能力，尤其适合在未能完全揭示输入样本特性的情况下。
（2）最小二乘支持向量机。这种方法是在提出，经过这几年的发展，已经应用要很多相关的领域。研究的问题已经推广到：对于大规模数据集的处理；处理数据的鲁棒性；参数调节和选择问题；训练和仿真。
（3）加权支持向量机（有偏样本的加权，有偏风险加权）。
（4）主动学习的支持向量机。主动学习在学习过程中可以根据学习进程，选择最有利于分类器性能的样本来进一步训练分类器，特能有效地减少评价样本的数量。
（5）粗糙集与支持向量机的结合。首先利用粗糙集理论对数据的属性进行约简，能在某种程度上减少支持向量机求解计算量。
（6）基于决策树的支持向量机。对于多类问题，采用二岔树将药分类的样本集构造出一系列的两类问题，每个两类构造一个svm。
（7）分级聚类的支持向量机。基于分级聚类和决策树思想构建多类svm，使用分级聚类的方法，可以先把n-1个距离较近的类别结合起来，暂时看作一类，把剩下的一类作为单独的一类，用svm分类，分类后的下一步不再考虑这单独的一类，而只研究所合并的n-1类，再依次下去。
（8）算法上的提高。vapnik在1995年提出了一种称为“chunking”的块算法，即如果删除矩阵中对应lagrange乘数为0的行和列，将不会影响最终结果。osuna提出了一种分解算法，应用于人脸识别领域。joachims在将osuna提出的分解策略推广到解决大型svm学习的算法。platt于19提出了序贯最小优化每次的工作集中只有2个样本。
（9）核函数的构造和参数的选择理论研究。基于各个不同的应用领域，可以构造不同的核函数，能够或多或少的引入领域知识。现在核函数广泛应用的类型有：多项式逼近、贝叶斯分类器、径向机函数、多层感知器。参数的选择现在利用交叉验证的`方法来确认。
（10）支持向量机从两类问题向多类问题的推广。weston在1998年提出的多类算法为代表。在经典svm理论的基础上，直接在目标函数上进行改进，重新构造多值分类模型，建立k分类支持向量机。通过sv方法对新模型的目标函数进行优化，实现多值分类。
一对多（one-against-rest）――vapnik提出的,k类――k个分类器，第m个分类器将第m类与其余的类分开，也就是说将第m类重新标号为1，其他类标号为-1。完成这个过程需要计算k个二次规划，根据标号将每个样本分开，最后输出的是两类分类器输出为最大的那一类。不足：容易产生属于多类别的点（多个1）和没有被分类的点（标号均为-1）――不对，训练样本数据大，训练困难，推广误差无界。
层（数分类方法），是对一对一方法的改进，将k个分类合并为两个大类，每个大类里面再分成两个子类，如此下去，直到最基本的k个分类，这样形成不同的层次，每个层次都用svm来进行分类――1对r-1法，构建k-1个分类器，不存在拒绝分类区。
3主要研究热点。
从上面的发展中，我们可以总结出，目前支持向量机有着几方面的研究热点：核函数的构造和参数的选择；支持向量机从两类问题向多类问题的推广；更多的应用领域的推广；与目前其它机器学习方法的融合；与数据预处理（样本的重要度、属性的重要度、特征选择等）方法的结合。
参考文献。
［1］@张学工.统计学习理论的本质［m］.北京：清华大学出版社，.
［2］@nellocristianini,johnshawe-taylor.支持向量机导论［m］.北京：电子工业出版社，.
应用数据挖掘的实践经验（优秀24篇）篇十九
摘要：数据挖掘是当前数据库和信息决策领域的最前沿研究方向之一。
该文从知识发现和数据挖掘的概念出发,总结了数据挖掘常采用的技术方法,同时对数据挖掘的应用及发展进行了阐述。
该文以一个淘宝网行业的数据挖掘案例探讨了数据挖掘在网络经济下工商的应用;从技术和商业需求两个方面分别研究了数据挖掘商务应用的可行性，并指出因竞争战略的细化导致了对数据挖掘的商业需求。
关键词：数据挖掘;网络经济;序列模式。
随着数据库和网络等技术的迅速发展,我们产生和收集数据的能力已经迅速提高,大量的数据储存在数据库和数据仓库中,我们已被淹没在数据和信息的汪洋大海中。
这项以数据库技术、网络技术、统计分析、人工智能等为依托的综合性运用技术的出现有其必然性和可行性。
人们需要有新的、更有效的手段地各种大量数据进行挖掘以发挥其潜能,数据挖掘正是在这样的应用需求环境下产生并迅速发展起来的,它的出现为自动和智能地把海量的数据转化为有用的信息和知识提供了手段。
1网络经济。
网络经济，一种建立在计算机网络基础之上，以现代信息技术为核心的新的经济形态。
它以信息为基础，以计算机网络为依托，以生产、分配、交换和消费网络产品为主要内容，以高科技为支持，以知识和技术创新为灵魂。
它不仅是指以计算机为核心的信息技术产业的兴起和快速增长，也包括以现代计算机技术为基础的整个高新技术产业的崛起和迅猛发展，更包括由于高新技术的推广和运用所引起的传统产业、传统经济部门的深刻的革命性变化和飞跃性发展。
它实际上是一种在传统经济基础上产生的、经过以计算机为核心的现代信息技术提升的高级经济发展形态。
2.1电子商务行业概况。
随着电子商务行业不断发展，新的供应商仍在进人市场与传统企业竞争。
电子商务行业促使杂货、药品、玩具零售商提供更低的价格和更全的商品。
电子商务正以低成本、高效率、覆盖广、协调性强、透明度高等一系列明显的交易优势席卷经济的各个层面。
中国移动互联网市场规模达393.1亿元，同比增长97.5%，移动电子商务的飞速发展正是中国移动互联网市场快速增长的主要推动力。
20，移动电商在移动互联网市场中的占比已接近三成，预计在末可以达到57%以上。
传统互联网电商企业在发展到一定规模后，有足够的经验和资本向移动终端转移，是移动电商快速增长的主要原因。
2.2数据挖掘分析过程。
上面面用一个针对淘宝网滁州店铺采集的样本数据，进行挖掘的例子来说明数据挖掘的具体应用。
表1给出了数据源的部分字段格式。
表2、表3给出了经过整理和转换后的适用于挖掘工具的数据样本。
在本案例中，我们自行编写挖掘工具。
限于篇幅，具体数据挖掘过程省略。
从上面电子商务行业数据挖掘后分析可以得出:。
电子商务销售的主体:我们找到进行网络销售的主体人(店铺)及相关个人店铺信息;。
监管范围的扩展：传统工商监管只对实体店铺进行监管，通过对网络的市场监管，可以扩大工商管理监管范围，更加规范的市场。
针对网络经济形态下的数据挖掘，我们主要采用以下三种方式进行数据挖掘:。
3.1关联分析。
利用关联规则进行数据挖掘。
在数据挖掘研究领域,对于关联分析的研究开展得比较深入,人们提出了多种关联规则的挖掘算法,如apriori、stem、ais、dhp等算法。
关联分析的目的是挖掘隐藏在数据间的相互关系,它能发现数据库中形如“90%的顾客在一次购买活动中购买商品a的同时购买商品b”之类的知识。
关联分析就是生成所有具有用户指定的最小置信度和最小支持度的关联规则。
3.2分类分析。
设有一个数据库和一组具有不同特征的类别(标记),该数据库中的每一个记录都赋予一个类别的标记,这样的数据库称为示例数据库或训练集。
分类分析就是通过分析示例数据库中的数据,为每个类别做出准确的描述或建立分析模型或挖掘出分类规则,然后用这个分类规则对其它数据库中的记录进行分类。
3.3序列模式分析。
序列模式分析和关联分析法相似,其目的也是为了采掘出数据之间的联系,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。
运用序列模式分析销售记录,零售商则可以发现客户潜在的购物模式,例如客户在购买微波炉前常购买何种商品。
3.4数据挖掘与信息过滤技术的结合。
网络的迅速发展导致了“信息过载”、“信息超载”现象，利用网络数据挖掘中得到的数据进行信息过滤机制就是为了克服上述现象，减少用户在获得信息过程中的负担，同时向用户提供数量适宜、质量优良的信息应运而生的。
比如在网络内容挖掘之前对网络文档中包含的信息进行过滤、筛选、分类和归档等操作，使网络内容挖掘所要处理的数据量得以减少，使输入数据的质量、网络内容挖掘的信息挖掘速度及精确度和用户所得信息的时效性得以提高。
1)确定应用领域:包括此领域的基本知识和目标。
2)建立目标数据集:选择一个数据集或在多数据集的子集上聚焦。
3)数据预处理:在大数据集中,根据需求,利用数据净化和整合技术,选择与任务相关数据,在不降低其准确度的状况下减少处理数据量。
4)数据转换:找到数据的特征进行编码,减少有效变量的数目。
5)数据挖掘:根据数据和所要发现知识的种类来确定相应的挖掘算法。
6)数据评价:将挖掘出的知识和数据以各种可视化方式显示,并将其以图形、文本等方式存储在库中,以便对它们进一步挖掘,直至满意为止。
7)实施和应用:利用数据挖掘技术所建立模型在实际项目中的应用,包括数据库的构建,个性化用户服务、基于知识的企业信息管理(mis)、企业目标管理、决策支持等等。
以上数据时网络经济形态下，在工商管理部分的应用，实际的工商管理目标是为工商管理与决策提供服务，未来的数据挖掘将会形成标准的数据挖掘语言或其他方面的标准化工作的数据挖掘系统。
数据挖掘能发现网络中隐含的有价值的信息和知识，从而提高标引、自动摘要、自动分类和自动聚类等的准确率;能促进用户兴趣模型的构建，从而为用户提供更好的个性化信息，难以满足网络信息用户的动态需求。
在网络信息检索的实际应用中，往往不是单一地运用数据挖掘技术，数据挖掘需和其他相关技术结合，才能发挥出更大的效用。
参考文献:。
[5]苗杰,倪波.面向集成竞争情报系统的数据挖掘应用研究[j].情报学报,2001(8):443—450.
应用数据挖掘的实践经验（优秀24篇）篇二十
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。
应用数据挖掘的实践经验（优秀24篇）篇二十一
对很多培养机构而言，目前急需解决的问题主要有：如何根据不同成员需求设置合理的课程、如何通过教学方式提高成员学习积极性、如何提高成员培训效果、如何通过考核检验成员学习成果等，都是培养机构发展过程中必须面对的问题。随着我国信息化进程的加快，一些培养机构也开始进行信息化建设，通过信息系统对培训相关事宜进行管理。但目前在针对培养机构的信息系统中，所实现的功能和模块是进行简单的查询、统计。在了解培训评估效果时，目前的信息系统中，学员通过系统对不同课程的教师进行打分，系统自对进行汇总、统计，得出教师评价。但这种汇总、统计是最简单的，对教师评价也缺乏全面性和深度。
大数据时代下，数据信息呈现出海量特点。如何从海量、不完全的信息中寻找到真正有用的信息，是大数据时代中重要的问题。由此便利用到数据挖掘，顾名思义，数据挖掘就是从众多数据信息中寻找到有用、有价值的信息。大数据时代下，教育行业中，信息量也是海量的，要想提高教学质量就需要运用数据挖掘找寻到有用的教育信息，并运用到实际教学中。信息系统通过一段实际应用后，里面存储了大量数据，相应的，学习管理系统也是如此，里面蕴含了大量数据信息。如在线课程等功能中藏有大量师生应用过程中的数据资料。如图1为数据挖掘在培训管理中的流程图。
2.1初步探索。
培训管理系统中一般具有数据统计功能，将相关事宜进行统计。如网络课程开展过程中，数据挖掘在培训管理系统中的应用文/张宏亮在大数据时代，如何使用现有的数据对学员进行培训管理，从而提高培训效率是当前培训管理中所面临的问题。本文分析了数据挖掘在培训管理中的`应用主要表现在初步探索、数据预处理以及数据挖掘过程。其中数据预处理和数据挖掘是培训系统的核心功能。
2.2数据预期处理。
数据预处理时，原始数据库会发生转变，以适应数据挖掘、数据挖掘算法等的要求。在处理结构化的数据时，数据预处理需要完成两项任务，即消除数据缺陷现象的存在和为数据挖掘奠定良好基础。数据处理是对现有的数据进行前期处理，方便后期数据挖掘。如图2为培训管理系统中数据预处理模块。
2.3数据挖掘。
wangj开发了一个将数据挖掘技术与基于模拟的培训相结合的混合框架，以提高培训评估的有效性。以信仰为基础的学习概念，用于从知识/技能水平和信心水平的两个维度来评估学员的学习成果。数据挖掘技术用于分析受训人员的个人资料和基于模拟的培训产生的数据，以评估学员的表现和学习行为。提出的方法论以台湾基于模拟的步兵射击训练的实例为例。结果表明，提出的方法可以准确地评估学员的表现和学习行为，并且可以发现潜在的知识来提高学员的学习成果。bodeacn使用数据挖掘技术进行了培训学习管理，用于分析参加在线两年制硕士学位课程项目管理的学生的表现。系统数据来源是收集学生意见的调查数据，学生记录的操作数据和电子学习的平台记录的学生活动数据。
3、总结。
目前培训机构在进行教学评估时，所选择的指标都是参考其他机构的，并没有真正从自身实际出发进行评估，因此教学评估时存在诸多问题。其中最明显的两个问题是：第一教学评估方式单一化严重，只以数字评估为主；第二评估时容易受各种主观因素影响。
参考文献。
应用数据挖掘的实践经验（优秀24篇）篇二十二
就算没去过纽约，也应该都听说过拥有百年历史的纽约地铁，又脏又臭又阴暗，但是纽约客以及自世界各地来的旅客又都离不开地铁，每天550万人搭乘，想必每一座地铁、每一层阶梯、每一列车厢，到处沾满人类陈年积淀的汗渍与污垢。不过，真实情况可能要你大吃一惊，不是没那么脏，而是比我们想象得更奇幻。
康乃尔大学weill医学院的研究者们，花了18个月的时间执行了一项大数据项目。他们用鉴识科学常用的棉花棒，在486个纽约地铁站搜集目标样本，车厢门、楼梯扶手、座椅、灯杆、垃圾桶都不放过，最后总共发现1万5千多种微生物，将近一半的样本是人类未知的有机生物，27%是活性并俱有抗药性的细菌，虽然所有细菌仅有12%与疾病相关，还发现了三个与腺鼠疫、炭疽相关样本，但幸而这些样本都没有活性。而与人类的基因组相匹配的只占了不到2%。
关于地铁细菌的研究，不只是有趣，也不只是满足了科学家的好奇心，研究者们将把这些物种分门别类，未来就能把它们当作对照样本，确定某些疾病、甚至也可预测未来若恐怖份子把某些细菌当做生物武器攻击的物质，是否已经扩散。
应用数据挖掘的实践经验（优秀24篇）篇二十三
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。
应用数据挖掘的实践经验（优秀24篇）篇二十四
随着城市化建设步伐的加快，城市中人口的集中，产生了许多安全隐患，尤其是火灾隐患，所以消防灭火工作变成了现今城市建设中的重要工作。消防灭火救援中最重要的是对水的需求，做好城市消防灭火工作的基础是有效设置好城市给水系统的合理设置。数据挖掘就是将大量的随机化数据编程课被理解的智慧的过程，使用数据挖掘等相关知识可以对城市消防及水系统中的相关信息进行有效处理。本文通过对数据挖掘技术进行分析，从而得出其在消防灭火救援工作中的作用，从而分析消防灭火救援中数据挖掘的应用。
数据挖掘是20世纪80年代产生的一种用来分析信息数据的一种专业技术，常常用来决策或者解决商业方面的问题。数据挖掘的操作方法是对一些大量的数据进行提纯，运用一定的手段对数据进行处理，将数据中的有效信息提取出来，实现数据和信息的有效转化。数据挖掘就是将大量的随机化数据编程课被理解的智慧的过程。数据挖掘的过程主要可以分为以下几步：首先是数据的准备，将被挖掘的数据进行详细罗列，其次是数据挖掘，也就是从数据样本中提取有效信息，最后是对挖掘结果的解释。数据挖掘是一项十分综合性的技术，他是数理统计、数据库、模糊数学等相关技术的综合体，是一项多种数学学科交叉的综合性学科，数据挖掘的价值主要表现在以下几个方面：可视化、估值与预测、分类与聚类、关联分析以及异类分析几种。
数据挖掘作为综合性的统计技术，在各行业的作用不容小视，其中运用于消防灭火救援过程中也是十分有效的。而数据挖掘在消防灭火救援中被应用的优势也就是其发挥的作用主要表现在以下几点：首先是使用数据挖掘等相关知识可以对城市消防及水系统中的相关信息进行有效处理。其处理步骤为：（1）根据消防灭火救援中的供水需求进行分析，在现有的数据库中寻找相关数据，并将数据进行整合。（2）运用数据仓库分析技术对数据进行初步处理，粗略计算出积水系统的供水量。（3）采用聚类分析方法对数据进行分类，有效规划好城市消防给水系统的大框架。其次，数据挖掘技术中所涉及的数据仓库技术能够有效解决当前消防数据库中信息利用率低的缺点，能够有效整合多个数据库中的数据建立专门的数据库，并能够对数据进行分析，对现有的消防灭火救援工作提供便利。此外，我国现有的地面水源的有效利用率还不是很高，江河湖海中的'水大部分都是火灾的时候临时抽取，难免有些处理不当，数据挖掘能够有效整理消防供水系统，将地面水源规划到消防供水的库存中，提高地面水源利用率，也有效降低管理成本。最后，数据挖掘中的聚类分析方法能够有效对城市中所发生的活在源头和隐患进行整理和排查，有效防止火灾的发生，也能够进一步优化城市消防系统，扩大消防供水系统的覆盖点，完善城市消防灭火系统，而且数据挖掘还能够对不同的建筑分步进行细化分类，对不同程度的火灾所需要的水量进行预测，从而能够实现对城市消火栓的分布情况进行科学性处理。
消防灭火救援中最重要的是对水的需求，做好城市消防灭火工作的基础是有效设置好城市给水系统的合理设置。所以消防灭火救援中数据挖掘的应用要从消防的供水需求出发，对现有的数据库进行分析和整合，确定需水状况，进一步对事实表和维度进行划分，建立新的数据仓库，为消防给水系统的运行提供决策方面的支持。步骤如下：
（一）建立数据模型。
从上文分析来看，建立新的数据库要具有以下功能：火灾风险评估功能、消防给水功能以及历史或再分析功能。而要做到这三点，就要对数据仓库进行分类，建立三层分类模型，分别是概念模型、逻辑模型和物理模型三类。概念模型的设计主要以信息包图为基础进行，首先要确定信息包图的指标、维度和类别三大方面，然后再对实体对象进行分析，从而完成信息包图；逻辑模型的基础是星型图，它的主要方面是指标实体、维度实体和详细类别实体三种，主要反映概念模型中涉及的实体间的关系；物理模型的基础是数据库表，主要是将指标的实体转化成的数据编成表，主要内容的是星型图中各种中心和边角上的数据信息，能够有效形成火灾风险防控的星星模式结构。
（二）联机网络进一步分析。
这一步是运用网络工具进行联机分析，主要的步骤为：首先定义控制流任务，运用合适的多媒体工具进行数据的提取和转换，而且还要确保数据的时效性；其次是建立对微数据，将数据仓库中的事实表和维表从而为表转换为多维化数据。
（三）聚类方法分析火灾风险。
聚类分析是数据挖掘技术中一种重要的数据处理方法，主要原理是将指标量变为数据量，主要步骤是：建立指标体系――确定指标因子的权重――量化指标――实现聚类分析。通过聚类分析可以对不同地区的火灾等级进行分类，评估不同地区的火灾隐患严重度，从而进行供水系统的有效安排，保障该区域的消防灭火工作的进行，也能够对火灾进行有效的防控。结语综上所述，数据挖掘技术是时代发展的成果，是对数据进行统计的重要技术，在各行业的应用都很广泛。本文通过分析消防灭火救援中数据挖掘的应用，对数据挖掘技术有了初步了解。虽然我国消防工作中设计了大量数据，对于数据处理的技术还很生疏使得数据的利用率比较低，本文将消防工作和数据挖掘技术联系起来，能够对消防工作中的数据处理起到一些参考作用，相信随着时间发展，数据挖掘终将运用于消防领域中，为我国未来的建设贡献一份力量。
参考文献。
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