挖掘技术范文10篇

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。

目前随着电子商务经济环境的逐渐发展完善,企业从传统意义上的区域内销售,到跨地域限制的全球销售,从原料选购、产品宣传、销售、货款结算及售后服务一系列环节都在网络上进行。这样,网站是电子商务中最为重要的介质。网站对用户的吸引程度直接决定了企业发展。为了使企业不断壮大,不断提升企业竞争力,企业决策者开始搭建独具创新的,更具个性化的,更能吸引客户的一流的信息化网站,其中个性化特征是各企业追捧的方式之一。如何从众多数据中抽取出个性化的数据,就运行到了数据挖掘技术。本文将对数据挖掘技术在电子商务中的应用做重点介绍。

1数据挖掘概念

数据挖掘(DataMining)是一种信息转化的过程,将各种无律的、非完整的、杂乱无章的、随机的信息中经过各种方式转化成我们需要的、有用的信息。Web数据挖掘(WebDataMining)是将数据挖掘技术应用到Web网页中。即从Web各种活动信息中分析提取出有用的隐藏信息,在一定程度上利用数据挖掘技术提取出有用的知识来帮助企业和用户更好地从网站中得到各自所需要的信息。

2Web数据挖掘的分类

Web数据挖掘大概可以分为三大类:Web页面信息挖掘(WebContentMining)、Web用户记录挖掘(WebUsageMining)、Web结构挖掘(WebStructureMining)。Web页面信息挖掘是指从页面的内容中或者网页描述中收集有用信息进行挖掘,根据类型不同,可以分为文本挖掘、图片挖掘和视频挖掘等。Web用户记录挖掘是当用户访问页面时,记录用户访问页面的信息,根据用户在页面的停留时间,访问的产品等等进行信息挖掘,运用一些数学方法建立用户兴趣和关注模型,不断的跟踪用户完善模型,预计猜测用户行为,从而可以对用户进行分类,为不同用户量身制作自身最感兴趣的产品信息,从而对不同用户动态更新个性化产品展示和相关广告,取得利益最大化。Web结构挖掘是指从Web网页之间的关联性进行挖掘,如分析一个网页链接和被链接数量来建立Web自身链接的结构模式。将相似产品网页归类,将关联产品进行整合。使得用户非常容易的找到相关产品,类似产品的信息。

3电子商务中Web数据挖掘的步骤

摘要：现代挖掘机一般都采用了机电液一体化控制模式，常见故障为发动机转速下降，工作速度变慢，挖掘无力等一些日常使用中的故障。本文简单介绍了挖掘机在这几类故障中的故障判断及维修技术，另外还介绍了挖掘机的日常保养技术，以保障挖掘机的正常工作。

关键词：挖掘机；维修；保养

随着科技的进步，现代挖掘机一般都采用了机电液一体化控制模式，我们在排除一些故障时，解决的多是发动机、液压泵、分配阀、外部负荷的匹配问题。一般在挖掘机作业中，这几方面不能匹配，经常会表现为：发动机转速下降，工作速度变慢，挖掘无力以及一些常见问题。

一、发动机转速下降

首先要测试发动机本身输出功率，如果发动机输出功率低于额定功率，则产生故障的原因可能是燃油品质差、燃油压力低、气门间隙不对、发动机的某缸不工作、喷油定时有错、燃油量的调定值不对、进气系统漏气、制动器及其操纵杆有毛病和涡轮增压器积炭。如果发动机输出动力正常，就需要查看是否因为液压泵的流量和发动机的输出功率不匹配。

液压挖掘机在作业中速度与负载是成反比的，就是流量和泵的输出压力乘积是一个不变量，泵的输出功率恒定或近似恒定。如果泵控制系统出现了故障，就不能实现发动机、泵及阀在不同工况区域负荷优化匹配状态，挖掘机从而将不能正常工作。此类故障要先从电器系统入手，再检查液压系统，最后检查机械传动系统。

[摘要]本文主要介绍了数据挖掘的基本概念，以及数据挖掘的方法。

[关键词]数据挖掘数据挖掘方法

随着信息技术迅速发展，数据库的规模不断扩大，产生了大量的数据。但大量的数据往往无法辨别隐藏在其中的能对决策提供支持的信息，而传统的查询、报表工具无法满足挖掘这些信息的需求。因此，需要一种新的数据分析技术处理大量数据，并从中抽取有价值的潜在知识，数据挖掘（DataMining）技术由此应运而生。

一、数据挖掘的定义

数据挖掘是指从数据集合中自动抽取隐藏在数据中的那些有用信息的非平凡过程，这些信息的表现形式为：规则、概念、规律及模式等。它可帮助决策者分析历史数据及当前数据，并从中发现隐藏的关系和模式，进而预测未来可能发生的行为。数据挖掘的过程也叫知识发现的过程。

二、数据挖掘的方法

一、数据挖掘相关概念

数据挖掘技术是近些年发展起来的一门新兴学科，它涉及到数据库和人工智能等多个领域。随着计算机技术的普及数据库产生大量数据，能够从这些大量数据中抽取出有价值信息的技术称之为数据挖掘技术。数据挖掘方法有统计学方法、关联规则挖掘、决策树方法、聚类方法等八种方法，关联规则是其中最常用的研究方法。关联规则算法是1993年由R.Atal,Inipusqi,Sqtm三人提出的Apriori算法，是指从海量数据中挖掘出有价值的能够揭示实体和数据项间某些隐藏的联系的有关知识，其中描述关联规则的两个重要概念分别是Suppor（t支持度）和Confi-dence（可信度）。只有当Support和Confidence两者都较高的关联规则才是有效的、需要进一步进行分析和应用的规则。

二、使用Weka进行关联挖掘

Weka的全名是怀卡托智能分析环境（WaikatoEnviron-mentforKnowledgeAnalysis），是一款免费的、非商业化的、基于JAVA环境下开源的机器学习以及数据挖掘软件[2]。它包含了许多数据挖掘的算法，是目前最完备的数据挖掘软件之一。Weka软件提供了Explorer、Experimenter、Knowledge-Flow、SimpleCLI四种模块[2]。其中Explorer是用来探索数据环境的，Experimenter是对各种实验计划进行数据测试，KnowledgeFlow和Explorer类似，但该模块通过其特殊的接口可以让使用者通过拖动的形式去创建实验方案，Simple-CLI为简单的命令行界面。以下数据挖掘任务主要用Ex-plorer模块来进行。

（一）数据预处理

数据挖掘所需要的所有数据可以由系统排序模块生成并进行下载。这里我们下载近两年的教师科研信息。为了使论文总分、学术著作总分、科研获奖总分、科研立项总分、科研总得分更有利于数据挖掘计算，在这里我们将以上得分分别确定分类属性值。

摘要：信息时代的来临，使得信息数据化，数据中包含了大量的信息。但同时数据量也越来越多，种类也越来越繁杂，想要从庞大的数据库中提炼出有用的信息也就变得困难了，传统的数据挖掘技术也显得力不从心了。顺应时代的发展，计算机数据挖掘技术的优点逐渐凸显出来，成为焦点，本文将就这一技术进行相关的论述。

关键词：计算机；数据挖掘

一、什么是计算机数据挖掘技术

1.1 计算机数据挖掘技术的概念。信息时代中的数据形形色色，而从这些数据中提炼出那一小部分有用的信息的过程就被称为数据挖掘[1]。计算机数据挖掘技术是通过计算机整理庞大的数据库系统，并通过科学的分析方式，淘汰掉无利用价值的信息，筛选出有用的数据，通常包括对过去有用的数据记录和对未来有用的预测价值[2]。

1.2 计算机数据挖掘技术的对象。信息时代的信息量大，更新的速度也很快，这就要求准确快速的处理信息，提取价值。这些数据被应用到社会的方方面面，最为突出的属金融与医学方面。在金融方面，企业在运营的过程中，历史的经营成果需要数据记录，更重要的就是通过大数据对企业未来的发展做出分析预测，并根据这些数据做出让企业利益最大化的未来目标的决策，这也能够让企业在这个竞争力越来越大的社会中不受威胁，脱颖而出。而这重要的大数据既包括企业自身的经营状况，又包括社会的需求情况和竞争企业的发展，庞大的信息量需要通过计算机数据挖掘技术准确有效地提取出有效的信息，让企业充分有效地利用大数据，实现自身的发展。

二、计算机数据挖掘技术的操作

我国的经济社会不断发展，科学技术水平不断提升，在数据时代背景下，信息呈现爆炸增长趋势，需要对数据信息进行高效处理，不断提高工作效率。信息技术加快了数据传播的速度，优化了信息交流的方式，但也存在安全隐患问题。为了保障网络安全，可以应用计算机文本信息挖掘技术。

1计算机文本信息挖掘技术概述

计算机文本信息挖掘技术类属于数据处理技术的范畴，被应用在数据处理之中，主要面向文本信息。应用计算机文本信息挖掘技术可以从海量文本信息中提取有效信息，并概括这些信息数据的特点等，对这些信息进行分类和识别。计算机文本信息挖掘技术具有复杂性特征，其应用流程如下所示：（1）计算机文本信息挖掘技术会对文本对象进行选取，文本对象大多是来自期刊、网页和其他数据库中的文本信息。（2）计算机文本信息挖掘技术对文本对象进行了预处理，包括对文本对象进行去噪处理、分词处理等等。在预处理过程中，计算机文本信息挖掘技术提取了文本对象的特征，并将文本对象特征表示出来。（3）计算机文本信息挖掘技术对文本信息进行了深入挖掘，对具有统一特征的文本对象进行了分类，并考察了信息数据之间的关联性，预测了文本对象的发展趋势。以上三步是计算机文本信息挖掘技术应用的重要流程，也是文本挖掘的主要步骤。在应用计算机文本信息挖掘技术时，还需要经常应用邻近分类算法。邻近分类算法类属于文本分类方法的范畴，在应用邻近分类算法的过程中，需要先制定分类方案，并对数据、分类方案进行比对，看文本属性最接近哪一个分类方案，可以被归入到哪一个分类方案之中。为了确保分类的准确性，需要明确分类方案的描述特征，并对文本进行设置。通过计算文本和分类方案的邻近性，可以对文本进行初步分类。

2计算机文本信息挖掘技术在网络安全中的应用

2.1应用必要性。当前信息数据越来越多，如何剔除无效数据，保留有效数据，成为各行各业关注的重点问题。信息技术改变了人们的生活方式，改变了社会的生产方式，人们依靠手机、电脑进行线上交流，通过微博、微信等进行线上互通；社会通过网络系统进行生产控制，通过信息技术进行运营监督。信息技术在一定程度上便捷了人们的生活，推动了社会的发展，需要进一步推动信息技术创新，扩大信息技术的应用范围。在发展的同时，也需要看到信息技术存在的问题。伴随信息量的不断增加，网络中的虚假信息、诈骗信息等越来越多，只有对这些垃圾信息进行有效拦截，才能保证网络安全，保障用户的个人权益。计算机文本信息挖掘技术有着重要的应用价值，其可以对海量信息进行有效分类，识别网络中的真实信息、虚假信息，并对广告信息等进行剔除。计算机文本信息挖掘技术对信息数据进行有效判断，能够保障网络安全。实际应用条件上，针对网络化的信息形式，需要对其中的基础文本信息进行分析，尤其是与系统内容相关联的信息内容上，务必要进行必要的调整，并通过相应的技术条件，保证网络信息内容的安全性。例如，在当前的技术应用条件下，通过手机系统程序，就可以完成对与手机接收信息的文本分析，并在大数据系统的基础上，通过文本内容的捕捉，确定此类信息的状态。由此，定位可能存在的垃圾信息，并在手机使用设定中，将此类信息规整到统一的存储格式中，由使用者进行二次确认，并保证信息管理的有效性状态。2.2应用路径。为了发挥计算机文本信息挖掘技术的作用，应该改进邻近分类方法。计算机文本信息挖掘技术通过邻近分类方法对互联网信息进行分类，只有优化邻近分类方法，才能提升文本信息分类的准确性。传统的邻近分类方法存在弊端，不同分类特征可能存在共线，文本信息分类可能会出现讹误情况。在技术改进过程中，需要坚持将传统方法作为依托，并对文本特征进行细化描述。技术人员需要合并共性属性比较明显的文本特征，并考察特征向量的维度，对其进行有效压缩。通过上述方法，文本信息分类将更加高效。为了验证计算机文本信息挖掘技术的有效性，需要开展实验，考察计算机文本信息挖掘技术与网络安全检测之间的关系。技术人员首先要确定实验对象，包括文本信息预测库等，并尽量扩充其中的文本信息，确保其中有正常文本信息、广告信息、诈骗信息等等。根据语料库设定原则，需要对文本中的数据信息特征进行有效概括，看哪一种信息类属于文本信息、哪一种信息类属于广告信息和诈骗信息。技术人员也可以对广告信息、诈骗信息等进行合并，将其命名为危害信息。技术人员需要采用邻近分类方法，测试计算机文本信息挖掘技术的应用效果。在设置评价参数的过程中，应该采用算法判定方式和专家判定方式。上述实验将会出现四种可能性：（1）算法、专家判定安全信息；（2）算法、专家判定危害信息；（3）算法判定安全、专家判定危害信息；（4）算法判定危害、专家判定安全信息。技术人员需要对评价精度、评价误差等进行计算，并设计信息检测平台，为计算机文本信息挖掘技术的应用提供支撑。网络信息检测平台应该分成一级功能、二级功能，一级功能应该包括首页、用户管理等，而二级功能应该包括分类方法、参数评价等。2.3文本挖掘主要技术方向。文本挖掘技术，是计算机网络化的应用技术手段，也是具体系统开发的方向性技术，在与具体产业进行结合的过程中，可以凭借自身的技术又是条件，适应到多种类型的技术空间中，展示自身科技型价值，适应知识经济发展环境。（1）基于网络文本分析的技术条件，可以在网络新闻与舆情发掘的过程中，发挥自身的技术优势，对构筑安全的网路环境，贡献出基础性技术内容。在网络化的舆情环境中，个人信息、商业机密等内容的传播，都会造成严重损失，威胁到企业与个人的信息与财产安全。而在这一内容的管理中，需要对客观的网络舆情状态进行分析，在过滤文内容的同时，过滤具体的信息数据，通过关联性分析、网络溯源、舆情评价等内容，保证对于整体信息的管理状态。尤其在舆情的推演中，可以形成完整的模型系统，并在模型的综合作用下，保证技术的完整性与成长性，针对实际工作环境做出必要的基础性保证。（2）专利信息的安全管理中，应用文本数据挖掘的工作模式，也可以起到积极作用。专利信息，大多是企业核心科技的关键内容，与企业的经济收益与市场竞争条件息息相关，需要在技术内容上，形成系统性的防护条件，并在执行过程中，针对专利系统的管理流程，设置具体的文本挖掘工作方案，在程序的规范性状态下，保证管理的有效性。方法上，需要针对专利权登记资料、专利所有权挖掘、专利使用权调查等内容，维护整体技术管理体系的建设状体，实现同步化的专利技术分析。（3）在文本挖掘技术的应用开发中，表现出了明显的技术成长性，在多种专业领域展现技术应用条件的同时，也在综合性、管理性的内容中，呈现出了明显的应用价值特征。例如，在医疗领域，文本分析可以被应用在医学健康分析的工作中，通过在中药成分分析、西药用药规律总结等多种信息化内容的安全数据整理，利用各种敏感词汇与数据，保证了整体信息化系统的建设条件。又如，在企业的市场管理中，可以凭借这技术应用条件，对市场环境中的相关信息进行提取与分析。并在综合相关市场人员掌握数据的同时，结合企业实际发展状态，形成指导性的参考数据材料，保证整体信息系统的建设状态，并使相应网络资料为实际运行策略的制定提供参考，维护了发展信息综合性分析执行效果。

3结论

摘要：新时期背景下，社会经济发展速度明显加快，有关经济的数据与信息内容不断累积，在海量数据当中有效地提取价值程度较高的信息，借助数据信息的提取与分析，为经济发展提供了有价值的参考依据。其中，数据挖掘技术就可以在数据库当中找到一定价值的隐藏事件，在人工智能、预测以及统计等诸多科学技术的作用下，能够为经济决策奠定坚实基础。文章将数据挖掘技术作为重点研究对象，阐述其在经济统计中的具体应用，希望有所帮助。

关键词：数据挖掘技术；经济统计；应用

经济数据本身的发展性以及信息量的庞大性都十分明显，所以作为统计数据工作人员在使用数据信息的时候，仅被局限在数据数字信息分析以及使用方面，并未对数据信息当中所蕴含的重要统计资料展开深入地挖掘。针对数据挖掘技术而言，其属于全新统计方法，最明显的优势就是可以横向与纵向地开发信息数据，并且在实践中实现了研究领域的延伸，能够进一步挖掘数据信息，并在基础数据中获取价值性较高的数据信息，并为社会统计数据工作的开展提供有价值的参考依据。

一、数据挖掘技术概述

（一）基本内涵

通过对数据挖掘技术的应用，可以集中整合并深度处理数据信息，确保深层次开发项目优化更加全面，实现系统升级。而在实践操作方面，数据挖掘技术即可在相对复杂的数据库当中对数据信息进行提取，以实现集中整合与分析的目标，并在大量数据信息当中对数据信息实用性展开深入挖掘。近年来，在经济活动逐渐频繁的背景下，信息量不断增加，组成结构更加复杂，以上是原生态信息最明显的特征。所以，为了综合管理信息价值，必须针对其实施精细化研究，以免信息的价值被限制亦或是浪费。如果信息与数据价值得不到发挥，必然会对牵制数据信息统计工作产生不利的影响。在这种情况下，处理数据的过程中，各部门将数据挖掘技术进入其中，并系统化地分析杂乱原始数据信息，最终整合成具备现实意义的数据形态，全面优化数据提取的效果与应用的效果，并对其实施深入加工与综合处理，进一步升级数据挖掘的水平。

［摘要］数据挖掘作为信息化环境中发展的新技术，是从大量的数据中发现和提取有效信息和知识的过程，对于信息的深入加工和科学利用方面具有强大的功能。管理会计在随着时代的发展过程中，不仅需要理论的发展推动，还需要管理技术和方法的不断创新。将数据挖掘技术运用到管理会计中，将有效提高企业的市场竞争力。文章将通过介绍数据挖掘技术的主要应用方法，指出在管理会计中数据挖掘技术的重要意义，分析和探讨数据挖掘技术如何在管理会计领域中进行应用。

［关键词］数据挖掘;管理会计;应用

随着社会经济的发展和科学技术的进步，管理会计的实践应用和发展对管理会计的方法技术提出了新的要求，引入新的技术对管理会计的方法进行创新成为迫切需要。近年来，数据挖掘技术在信息化时代的环境背景下得到快速发展，其从海量的数据中提取有效信息的技术在很多行业和领域都获得了非常大的成功。而管理会计作为信息系统的重要构成，将数据挖掘技术运用其中具有可行性和必要性。

1数据挖掘技术的应用流程

1.1数据取样

在进行数据挖掘之前，要根据数据挖掘所要达到的目标对相关的数据库进行选定，而后通过创建数据表的方式对数据库进行数据信息的抽样。值得注意的是，对于从数据库中所抽取的样本要有实际意义，同时抽取的样本数据不宜过多。

摘要：受全球环境和能源形势以及相关政策的影响，发展液压挖掘机节能技术的重要性尤为突出。文章对国内外液压挖掘机节能技术的专利申请趋势、申请人分布、技术构成作了分析。

关键词：液压挖掘机；节能；专利申请

液压挖掘机是各类生产、建设工程中的常规机械，但在其工作过程中普遍存在能量损失，损耗率可以达到2/3，甚至更高，直接影响到能源利用率和生产成本[1-2]。近年来，液压挖掘机节能降耗的研发工作取得了诸多成果，相关专利申请日渐增多。

1专利申请量趋势

如图1所示，降低液压挖掘机能耗的最早专利申请于1982年出现在德国，但此后很长一段时间内，节能降耗技术未取得较大突破，全球申请量处于持续低迷状态。从21世纪初开始，专利申请量开始增多，虽然在2009年以前仍处于缓慢增长阶段，但重要技术革新已经开始萌芽。全球申请量从2010年进入突增阶段，在2012年达到最大值，但随即快速回落，表明这一阶段的技术研发可能将逐渐趋于饱和，新的节能降耗技术亟待发展。

2专利申请人分布