数据挖掘范文10篇

在人类生活和社会生产的各个行业中都需要运用到大数据，极大提高了人们的生活质量和社会生产的效率[1]。但是当今社会是技术更新日新月异的时代，为了促使大数据更好为人类提供服务以及促进其自身的不断崛起，需要挖掘更加丰富、有效且多元化的数据信息内容，才能满足社会发展的需求，也能有效巩固大数据在社会发展中的重要地位。

1相关概述

1.1大数据

大数据又被称为巨量数据，其是在物联网、云制造技术影响下产生的一种新型的信息处理模式，通过分析信息资产的变化规律，从而使信息处理具有更高的流程优化能力和决策洞察能力。

1.2大数据崛起

大数据风暴已影响到全世界的各个角落，在社会中的各个领域都需要通过数据分析各行业的运营情况，并根据数据分析结果作好相应的决策与判断，因此，大数据已在社会中得到广泛使用并快速崛起。企业通过将所有的业务数据信息进行整合分析，形成高速、真实及多样的管理模式，将能有效降低企业业务操作的资源损耗，同时还能有效提升企业工作的质量和效率[2]。

摘要:海上监测平台通过传感器网络获取大量的海洋环境数据和船舶航行数据，由于作业平台的网络不稳定，数据来源广、类型多，不便于管理，因此，设计合理的船舶数据平台管理系统有重要意义。本研究充分结合物联网技术和传感器融合技术，对船舶大数据平台的数据管理和数据挖掘进行了系统的研究，并设计了一种聚类数据挖掘算法和数据挖掘引擎。

关键词：大数据台；物联网；传感器融合；数据挖掘

海上船舶监测平台通过采集海域内船舶航行信息和海上气象信息，为海上交通管理和船舶导航提供关键信息。由于海上监测平台的工作环境恶劣，易受到台风、海浪等气象环境的影响，且监测平台的数据采集量大，网络传输不稳定。因此，海上船舶监测平台的数据管理系统必须具有稳定的网络传输性能和数据存储能力[1]。本文详细介绍了海上船舶监测平台的数据采集网络和数据管理系统，并基于物联网技术设计了一种数据挖掘算法和数据挖掘引擎。

1船舶大数据平台的数据采集网络研究

近年来，随着计算机技术和信息技术的高速发展，智能化设备、物联网等技术在船舶工业的应用越来越广泛，船舶监测平台采集、分析和处理数据的能力越来越强，数据的规模和类型也呈指数式增长。在海上船舶监测平台上，为了获得全面的海域内船舶和航线信息，必须建立覆盖范围大的数据采集网络，如图1所示。数据采集网络的节点分为传感器节点、汇聚节点、管理节点等不同类型，信息的传输基于IEEE802.11协议。该数据采集网络具有组网方便、功率损耗小、成本低等优点，在该网络的覆盖范围内可以实现船舶航行速度、位置、气象条件等信息的准确采集。

2基于船舶大数据平台的物联网数据挖掘研究

1Web数据挖掘面临的问题

目前面向Web的数据挖掘面临的问题，主要有两个方面：

1.1数据库环境的异构型

Web上的每个站点就是一个数据源，数据源之间是异构的，外加上各个站点的信息和组织的不同，Web网站就构成了一个巨大的异构数据库环境。要对这些数据进行挖掘，首先，要解决各个站点之间的异构数据集成，提供用户统一界面，从复杂的数据源中取得所需的有用的信息知识。其次，有关Web上的数据查询。

1.2数据结构的半结构化

Web上的数据比较复杂，各个站点的数据都独立设计，具有动态可变性。虽然Web上的数据形成半结构化数据。这些问题是进行Web数据挖掘所面临的最大困难。

近些年来，信息科技和网络的通信技术已经得到了飞速的发展，并且全国的信息基础设施也得到了完善，在全球的数据已经呈现出了极速增长的模式状态。在此种情况下，传统的数据处理方式已经满足不了现代化的处理需求，因此需要利用大数据的自动分析和数据挖掘来实现对数据的有效分享和利用。大数据科学已经成为了一个横跨信息科学、社会科学以及网络科学的新型交叉学科，受到了学术界的广泛关注。

一、遥感大数据的概述以及特征

在现代社会当中，遥感大数据已经成为了大数据的重要代表，成为了科学研究方面的重点研究方面，但是在现阶段当中还需要对其科学理论和方式进行不断的深入研究。遥感大数据具有大数据的特征，并且也具有自身独特的特征。在外部特征方面，首先具有海量的特征。遥感大数据的数据具有海量的特点，并且对着遥感技术的不断发展，在现阶段当中的高分辨率和高动态的新型卫星传感器在单位时间之内可以捕获到更多的数据量；其次还具有数据异构的特点，也就是说在数据生产过程当中所依赖到的业务系统之间会呈现出的不同状态，都需要由不同的数据中心来进行提供的，并且在逻辑结构或者组织方式上也呈现出了不同的特点；另外，还具有数据多源的特点，集中体现在数据的来源和捕获信息的手段方面，是可以拥有多种获取形式的，包括全球的观察网络点接收到的实时信息，以及民众手中的用户端的个性化信息。在内部特征方面，首先具有高维度性的特点，遥感大数据的数据类型呈现出了多样化的特点，因此数据当中的维度也变得越来越高，集中体现在了空间维度、时间维度以及光谱维度等。其次还具有多尺度性的特点，成为了遥感大数据的重要特点，也就是说在进行数据的获取过程当中，可以根据不同的遥感技术和相对应的技术水平，来进行有效的划分，在空间和时间上呈现出多尺度的特点。另外，还具有非平稳性的特点，由于遥感大数据广泛的获取方式和物理意义，在信息理论的角度上来说，就属于典型的非平稳信号，呈现出分布参数或者规律随时发生变化的特点。

二、遥感大数据的自动分析和数据挖掘

2.1 自动分析。首先，需要对遥感大数据的表达进行了解，在这个过程当中需要抽取多元化的特征来进行表示，从而建立起遥感大数据的目标一体化，在研究过程当中主要包括对遥感大数据的多元离散特征的有效提取，形成在不同的传感器当中的提取方式和方法。还要对若干大数据的多元特征进行归一化的表达，从而提升对大数据的处理能力和处理效率。其次就需要对遥感大数据进行相关的检索，在检索过程当中，需要利用网络化和集成化的方式进行检索，制定出基础设施的计划，提升对其数据的访问和检索效率。并且针对海量的遥感大数据来会说，需要检索出符合用户需求和感兴趣的内容和数据，就需要对数据内容进行比对，从而判断出用户所需要的内容，从大量的数据当中进行快速的检索到目标。在检索的过程当中，发展知识驱动的遥感大数据的检索方式是最有效的方式之一，可以分为场景检索服务、多源海量复杂场景数据的智能检索以及信息数据的检索等。另外，就是对遥感大数据的理解的，通过遥感大数据的科学，可以实现数据向知识的有效转变，在这个过程当中就需要根据遥感大数据本身的特征和数据检索的方式来对数据内容实现有效的提取。最后就是遥感大数据云的技术，可以将各种方式的遥感信息资源进行有效的整合，建立起遥感云服务的相关新型业务应用和服务模式，可以将在天空当中的传感器所捕捉到的信息通过软件的计算和整合来实现数据资源的有效存储和处理，从而使得用户可以在很快的时间之内获取到有效的服务。

2.2 数据挖掘。首先需要对遥感大数据的数据挖掘过程进行了解，包括数据的获取、存储以及处理和整合等，在整个过程当中都具有大数据的特点。在进行捕获数据的过程当中可以从各种不同的传感器当中进行获取，然后对数据进行采样和过滤，之后就可以对采集到的数据进行处理和分析，最后将其数据用可视化的模式进行显示，方便了客户的使用和利用。其次，就是遥感大数据和广义的遥感大数据的综合挖掘的过程，利用此种方式，一方面可以与其他的数据方式形成良好的互补关系，另外一方面也可以对其数据当中的变化规律以及其他信息进行更好的挖掘和采集。在广义的遥感时空大数据当中，存储的费用是相当昂贵的，并且在数据的分析能力方面也存在严重不足的现象，因此在现代社会的智慧城市的建设过程当中发挥不了其巨大的作用，因此需要利用其他自动化的数据智能处理和挖掘的方式来对其空间地理分布的数据进行全新的挖掘和过滤。在时空分布的视频数据挖掘过程当中，在对智能数据进行处理和信息提取的同时，还要通过时空当中所分布的视频数据进行自动化的区分，来有效的区分正常和非正常的状态。在对时空数据的挖掘过程当中，主要可以从时空数据当中进行提取出隐藏的有用的信息知识，利用各种综合性的方式和方法，比如统计法、聚类法、归纳法以及云理论等。在遥感大数据的挖掘应用方面，可以适用于地球各种尺度和方位的变化，还可以在很大程度上对未知的信息进行良好的筛选和挖掘，推动国家的科学技术的发展，实现社会的可持续化发展。

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

1数据挖掘技术的概述

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。

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

由于目前我国大多数货运中心、货运企业对企业设备的投资管理缺乏实用的全面综合的决策评价体系和强有力的手段，因而使得企业对设备的投资决策仅仅停留在设备的技术性能和价格上，而完全没有充分考虑设备寿命期内的综合性能。企业对设备的投资管理关系到设备在寿命期内的实际利用效率和产生的经济效益，是设备管理的基础，投资管理的质量和决策水平也就关系到了整个企业的经济效益。而企业在进行投资管理决策时所使用的数据也很少具备直接实用性，因此，引进其他行业相对较成熟的方法对本企业现有条件、数据进行处理、挖掘就显得尤为重要。

1数据挖掘

CRM(CustomerRelationshipManagement，客户关系管理)数据挖掘为各投资行业的中长期发展提供战略性、决策性的技术支持；为企业的客户（设备）管理、降低成本、增加收入、业务发展、增强国际国内的竞争力等各方面都起到举足轻重的作用。CRM是由美国的计算机技术咨询和评估集团GartnerGroup提出的。从管理功能上来说，主要是通过采用信息技术等手段，使企业在市场营销、客户服务与支持等经营流程信息化，实现客户资源有效利用的管理思想。其核心是以“客户为中心”。目前，CRM系统已普遍运用于银行、保险、证券等各类投资行业中。拥有大量的客户数据，如何有效地利用这些数据，分析出对于行业有用的知识，进而采取有效的市场行为来实现利润的最大化，则是每个投资行业所面临的问题。在大型物流运输企业同样面临这样的问题。数据挖掘（DataMining）数据挖掘是一类深层次的数据分析方法。就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在的有用的信息和知识的过程。对现代企业来说，数据挖掘是一种新的现代信息处理技术，通过对企业数据库中的大量业务数据进行简化、分类、抽取、转换等技术分析处理，从中提取辅助商业企业决策的关键性数据。也可定义为为：按企业既定的业务目标，对大量的企业数据进行探索和分析，揭示隐藏的、未知的或验证的规律性，并进一步将其模型化的先进有效的方法。

2数据挖掘的步骤

Step1：数据准备阶段。具体包括：数据选取、数据预处理和数据变换。数据选取：是根据企业用户的挖掘目的从数据源中提取与挖掘相关的数据。数据预处理：是对选取出的数据进行初加工，主要包括检查数据的完整性及数据的一致性，对其中噪音数据进行处理，消除重复的记录，从而达到初步简化数据库。数据变换：通过投影或数据库的其它操作来降低数据的维数，从而减少数据挖掘时数据的数量。提高挖掘算法效率。Step2：数据挖掘数据挖掘阶段首先确定挖掘的任务和目的，其次是根据数据集的特征，选定合适的数据挖掘算法进行数据挖掘。数据挖掘算法是整个数据挖掘系统的核心部分，也是数据挖掘效果和质量的保证。Step3：挖掘结果的表述和评价结果表述：数据挖掘的结果要用企业用户能够理解和接受的方式呈现给企业用户。结果评价：对数据挖掘所获得的结果和模型进行解释，对决策支持信息的适用性做出评价，从而对样本数据和模型进行检验，确定是否有必要重新进行挖掘，直到用户满意为止。

3数据挖掘的方法

摘要：对于CRM数据挖掘的应用程序，本文做出了系统性的总结和研究，这包括了面向CRM数据挖掘的体系和结构，立足于客户生命周期的角度，并结合本行业发展的前景，对CRM中的数据挖掘进行了分析。

关键词：数据挖掘；客户关系管理(CRM)；知识发现

如今，经济全球化发展的速度不断加快，在市场经济的背景之下呈现出蓬勃发展的局面，外加互联网技术的日益普及化，促使当前的市场竞争不断加剧。众所周知，客户对于一家企业来说至关重要，因此为了更好的促使现代企业发展顺利，理应不断维护好企业与客户之间的关系。这种关系对于不断增强企业的综合竞争力十分重要，因此企业不断改善客户关系，便成了企业发展中一项重要的任务。客户分析是企业发展中处理好客户关系管理的基本，然而如何做好客户分析呢，这就需要对数据挖掘进行应用，数据挖掘的研究应用在现代企业客户关系管理意义非凡。

1CRM体系结构

客户关系管理(CustomerRelationshipManagement，CRM)起源于上个世纪的八十年代初期，首次提出了接触管理，也就是不断收集客户与企业联系的所有有关信息。到了九十年代初，又增加了电话服务以及客户服务支持数据等相关的分析。经过20多年的发展，如今企业发展中的客户之间的关系其管理的手段和方式逐渐走向成熟化，并且在理论和实践方面不断成熟化。CRM是一个把客户看做中心的营销理念，通过信息化的技术方式，重新设计企业业务单元，优化工作中的每一个环节的过程。它将现代信息技术也就是我们常说的互联网技术、多媒体信息技术、电子商务技术、数据仓库管理信息技术、专家数据管理系统以及人工智能呼叫中心等融合在了一起。CRM具有较强的自动化特点，并且能够处理好销售与客户管理之间的关系。它的目的在于不断的缩短销售的周期以及销售中投入的成本，进而不断增加企业在盈利方面的能力，并且寻找一片新的产品市场，逐渐增加企业的业务领域，从而提高潜在客户以及忠诚客户的满意度，盈利能力以及忠诚度等。

2CRM中数据挖掘的应用研究领域

1系统结构组成

系统采用C/S+B/S结构,主要由前端数据采集设备(位移及载荷传感器)、站点客户端、数据库及Web服务器等组成。各部分采取分布式协同处理运行方式,站点客户端利用前端采集的数据独立分析计算,分析完成后上传至数据库服务器,并通过网页服务器对外。

2系统数据

2.1系统数据结构系统采用MicrosoftSQLServer,创建了WPGUI与WPCHQ数据库来管理3万余口油井数据采集、处理及存储等,建设数据表65张(见主要数据表的关系图2),主要包括生产井的完井数据、静态数据、动态数据、采集数据、原油物性数据、机杆管泵等技术数据,同时系统保存了油井近两年功图电参数据(每天每口井到少100张),以及根据这些数据分析计算出来的结果和汇总生成的数据。

3数据挖掘应用

数据挖掘是从大量数据集中发现可行信息的过程,是统计分析技术、数据库技术及人工智能技术的综合。面对油井工况实时分析及功图计产系统大量的油井生产完备数据,长庆油田充分利用数据挖掘技术,对数据进一步清理、集成、转换、挖掘应用,深化功图系统数据分析,先后开展了动液面计算,系统效率在线实时监测、区块动态分析研究等,并应用于油田现场,取得了较好的效果,既节约了生产成本,又方便了现场管理应用,进一步提升系统在长庆油田数字化前端的核心地位。

摘要：大数据使现代化信息技术实现了高速发展,利用现代化信息技术建立状态数据采集系统进行院校评估，是院校管理的发展方向。数据采集系统不应只注重平台服务而忽视了功能的挖掘与发挥。数据挖掘技术对高职状态数据采集的应用系统建设方法应注重关联规则方法和聚类分析方法的构建与使用。

关键词：数据挖掘技术；状态数据；数据采集；应用系统

数据采集应用系统又被称之为高职院校人才培养工作状态数据采集应用系统，该数据采集应用系统在2008年得到教育部门批准并公布实施，这使数据采集应用系统成为高职院校进行方案评估的重要组成部分，并越来越受到各个高职院校的关注与重视。不过，由于数据采集应用系统出现的时间较短，各个高职院校还没有真正认识到数据采集应用系统的作用，对数据采集应用系统的框架体系与逻辑关系的理解仍旧需要一段时间，对应用系统中相关联的数据进行聚合，使其成为一种能够帮助学院进行教学决策与管理的价值信息，更需要探索一种新的数据分析方法，再加上高职院校只注重系统的服务评估功能而忽视了其他功能的挖掘与应用，这就造成许多高职院校只是在填报时才会用到该系统，而在填报过后便成为了摆设，这使数据采集应用系统的作用未得到真正发挥，利用率较低。为此，针对以上问题，通过数据挖掘技术对高职状态数据采集应用系统进行深化分析。

1数据挖掘技术

大数据具有增长速度快、海量、多样、真实、价值密度低五大特点，从数据本身进行分析，所谓数据挖掘技术便是通过算法搜索，从海量的大数据中对价值密度低的价值数据进行挖掘与收集的过程。数据挖掘技术和计算机科学有着紧密的联系，通过数据的统计、处理、机器学习、模式识别、情报检索等诸多手段来达成价值数据挖掘目的。这些手段能使企业决策者根据价值数据来对策略进行调整，以此降低风险，并做出正确决策。数据挖掘由三个阶段构成：数据准备、数据挖掘、结果表达。

2数据挖掘技术在高职状态数据采集应用系统中的深化基础