特教学校机房信息管理系统中数据挖掘技术的运用论文14篇 学校大数据技术平台方案
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浅析水利工程管理中数据挖掘技术应用论文
引言
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。
1数据挖掘
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。
2浅析数据挖掘技术实施方法
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数据挖掘技术在水利工程管理中的应用出现的问题
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。
4.2工程管理数据挖掘模型的构建
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。
4.3数据挖掘技术与水利工程管理软件的集成
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。
网络营销中数据挖掘技术的应用论文
前言
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。
客户信用风险管理应用数据挖掘技术的优势：
（1）数据挖掘技术，自动总结相对简单的评估模型，数据挖掘应用程序的形式被广泛用于学习技术，它可以自动完成统计归纳和推理机实现的任务数量，系统用户无法理解模型详情及有关统计知识的情况下，它可以很容易地得出结论。这种评价模型在实际应用中降低了成本；
（2）数据挖掘技术更适合描述的财务指标和信贷上的信用评价模型指标为基础的传统方法，非线性特性的情况基本上是线性的基础上适当的方法和实际应用，企业信用状况和财务指标常表现出非线性特性，但在体重指标体系和分配方法来描述这些困难的非线性关系，实现了数据挖掘应用，其中不少是在非线性系统为基础，尤其描述了合适的非线性特性；
（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。
（4）数据挖掘技术是优于修正的噪音数据，对那些在特殊阶段或数据的完整性，市场条件可能不准确，有可能是虚假的数据。由数据挖掘的方法可以修改一些在一定程度上，从而提高了模型的准确性进行评估；
（5）数据挖掘在不完全信息的情况下也可以计算，计算信贷风险往往会遇到德国不完整的信息问题，一些指标只能在一个范围的估计。通过粗糙集数据挖掘或分类树方法，可以优化性能的范围，以获取该指标更准确的估计；
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。
4在网络营销中进行数据挖掘的优势
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
网站的建设者可以根据对客户交易行为的记录和反馈的情况对站点做出改进，站点的设计者可以根据这些信息进一步优化网站结构，站点导航等功能来提高站点的点击率，为客户提供更为方便的浏览方式。利用关联规则，
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 U.M.Fayyad. P.Smyt,and. G.Piatetsky-Shairo h,R.Uthurusamy.Advances in Knowledge discovery and data mining. AAAI/MIT Press,Menlo Park,CA.:
10 刘书香,卢才武,张志霞.数据挖掘中的客户聚类分析及其算法实现 信息技术(1):5~8
电力调度自动化系统中数据挖掘的运用的论文
摘要：本文主要以电力调度自动化系统中数据挖掘技术运用分析为重点进行阐述，结合当下数据挖掘概述为主要依据，从神经网络法、灰色分析法、模糊分析法、线路故障专家系统、负荷管理专家系统、状态检修专家系统这六方面进行深入探索与研究，其目的在于提升电力调度自动化系统中数据挖掘技术运用效率，为加强电力调度自动化系统的实效性做铺垫。
关键词：数据挖掘；电力调度自动化；数据仓库
0引言
对于电力调度自动化系统来讲合理应用数据挖掘技术十分重要，其是确保电力调度自动化系统效用充分发挥的基础，也是推动现代化社会持续稳定发展的关键。基于此，相关人员需给予数据挖掘技术高度重视，促使其存在的价值与效用在电力调度自动化系统中发挥出最大，为提高我国国民生活水平奠定基础。本文主要分析电力调度自动化系统中数据挖掘技术运用，具体如下。
1数据挖掘相关概述
从技术层面讲，数据挖掘便是在诸多数据中，利用多种分析工具探寻数据同模型间的关系，并通过此种关系的发现为决策提供有效依据。由于数据挖掘的飞速发展，随着出现了许多多元化的技术与方法，基于此便形成了多种不同的分类。通俗的讲，能够把数据挖掘分为验证驱动性和发现驱动型这两种知识发现。验证驱动型指的是客户利用多元化工具对自己所提的假设进行查询与检索，来否定或是验证假设的一个过程；而发现驱动型是通过统计或是机器学习等技术来研究新的假设。
2数据挖掘技术在电力调度自动化系统中的运用
（1）灰色分析法。在对时间线上相关联的数据进行分析时会应用到灰色分析法，通过应用一定的数学方法，把数据中的白色部分当作主要依据，找出它同黑色部分有关联的地方，进而实现数据灰色化。在挖掘电力数据时，灰色分析法为最普遍的利用方法之一，主要把其应用到电力数据预测及分析中。它的优点为尽管数据不完整或是数据有限皆能够应用与分析，但其不足为不能将大数据的使用价值充分的发挥出。
（2）神经网络法。所谓神经网络法指的是合理应用计算机的计算机能力的前提下，对离散数据展开逻辑处理的一种方式，为专家系统中应用的基础方式。通过对计算机云计算的能力合理应用，这些专家系统能够对电力数据进行深度分析、充分挖掘，其对电力数据预测与整理具有不可或缺的作用，事实上，神经网络法属于人工智能法，其能够实现对诸多数列展开联动分析，并明确每个数列间的关系，让其逻辑性得到有效发挥。
（3）模糊分析法。此种方法为聚类分析法的一种，是最常应用聚类方法，其主要是对已知数列进行聚类与分析，让数据能够展开全面、综合的分类。同灰色分析法差异点为，利用模糊分析法能够合理应用大数据优势，满足对其的实质性需求。
3电力调度自动化对数据挖掘技术的具体需求
目前，我国数据挖掘技术，因五防系统等技术还处于发展的初级阶段，对应的管理措施还未完全构成，所以，尽管说数据挖掘的专家系统以能够在多方面展现出优势，但若想实现遥控系统和专家系统是一件不可能实现的事。
（1）负荷管理系统。电力负荷管理为电力调度自动化系统中的主要环节。依据冗余回路间的负荷分布，电能能够自动对负荷的上级节点进行连续与切换。另外，当其中有一个节点出现故障，符合管理系统则能够充分发挥效用，让该故障节点在事故出现以后被自动切除。负荷管理系统的实际工作原理为依据对各线路的负荷状态进行全面监测，并通过合理应用数据挖掘技术，对满足这些状态表现出的'数据进行预测，并分析、判断、整理这些数据变化形式，基于此来对负荷进行道闸分配。目前，在我国电力调度中，负荷管理系统已投入应用，但因有关技术的滞后性，不能实现同电网远控系统完美对接，所以还没有实现广泛应用，对于调度系统中所发布的命令皆由人工来实现。
（2）线路故障系统。传统的电力线路检修，一般都是在线路出现严重故障以后，才开展利用相应方法对电力线路进行巡查，并且探寻出存在其中的故障。但若是把线路故障系统利用到其中，那么该系统会依据电力线路两端产生故障形式，在电力线路产生故障以后自动且及时的判断出电力线路受损的部位。相比于较完善的线路故障系统而言，还能够同时判断多个故障点。通过将线路故障系统利用到电力调动自动化系统之中，不但能够将冗杂的线路切除掉，还能减小电力线路故障发生率，以及停电检修率，并且还能在很大程度上监督电力线路巡查力度，让电力维修人员能够有足够的实践对线路出现故障的部位分析、判断，并制定与之对应的补救措施。特别是一些地埋线路等，利用此种能够定位的线路故障系统具有积极作用。
（3）状态检修系统。对变压器、电缆、开关等设施的具体运行状态进行充分分析，外加对互感器、集中器等设备的运行状况进行判断，状态检修系统能够以此来对电力调度自动化系统的运行状态进行检查，探究其是否健康，并深入规划故障设备切除方案，自动的把故障设备切除掉。合理利用状态检修系统是电力检修的前提条件，为实现对全部设备充分管理的关键点，并且其利用价值为能够自动化更换再用设备，使倒阀变成检修的状态，并朝着调动系统进行报警。当然，因有关技术的不成熟，导致状态检修系统在部分企业依旧处于闲置的状态，致使其含有的效用无法充分的发挥出。
4结束语
综上所述，若想电力调度自动化系统存在的价值发挥出最大，有关人员加强数据挖掘技术应用势在必行。因其是保证电力调度自动化系统稳定性的根本要素，还是推动电力调度自动化系统效用发挥的关键点。为此，有关部门需合理应用数据挖掘技术，让其包含的作用都利用到电力调度自动化系统中，为进一步提高社会公众生活水平提供有效依据。
参考文献：
[1]聂宇,罗超,高小芊,寇霄宇,何宇雄,苑晋沛,李蔚.基于电力调度自动化系统中数据挖掘技术的应用[J].科技创新与应用,(03):143-144.
[2]周洋.数据挖掘在电力调度自动化系统中的应用解析[J].科技创新与应用,(35):149-150.
[3]刘雅铭.解析电力调度自动化系统中数据挖掘技术应用[J].低碳世界,2017(33):66-67.
[4]朱维佳,曹坚.电力调度自动化系统中数据挖掘技术的应用[J].电气时代,(07):108-111.
数据挖掘技术在银行信贷风险的运用论文
【关键词】数据挖掘；信贷风险；管理
当前，我国很多银行小型网点受到硬件设施、数据处理技术的等方面限制，无法有效的把握贷款相关信息，进而无法准确、有效地评估信贷风险，容易出现决策失误现象，因此对银行信贷风险管理期间数据挖掘技术的应用开展深入研究，对于降低信贷风险、维护金融市场稳定有着重要的指导意义。
一、数据挖掘与银行信贷风险概述
（一）数据挖掘概述
数据挖掘是指在海量数据中将一些隐藏，却又具有价值的数据进行发现、提取的方法，具体是指将一些不为人知的、具有未知性、规律性、隐蔽性的'信息进行发现，提取的整个过程。
（二）银行信贷风险概述
信贷风险可以划分为市场性风险、非市场性风险，其中市场性风险多数来自于借款企业、借款人的生产以及销售风险，主要是指借款放在生产、销售自身产品期间，由于市场条件、生产技术的变动的所引起的风险。非市场风险包括社会风险、自然风险，自然风险是指因自然因素造成借款人的经济遭受损失，无法偿还信贷本息风险；社会风险表示由组织、个人在社会上的某些行为所引起的风险。
二、数据挖掘在银行信贷风险管理中的运用
（一）应用原理
利用数据挖掘，可利用不同类别贷款特征建立贷款管理模型，一旦有新贷款申请，当即利用模型来判断贷款类别，银行可依据模型的类别，对贷款申请采取针对性措施，同时，在应用数据挖掘期间，会每隔一段时间，就对每一笔贷款开展重新分类，进而有效提高信贷风险管理力度。
（二）数据挖掘具体应用
银行信贷原始数据描述。我国一些银行网点设立于县级，乃至是县级以下的地域，这些小型银行所开展的贷款业务主要面对来自于农村地区的客户，例如某商业银行开展的小额贷款业务，分为农户、商户两种，本次研究以商户小额贷款为研究对象。商户小额度贷款可分为商户联保贷款、商户保证贷款，在对此类小型某商业银行的商业信贷风险管理开展数据挖掘期间，为了不会侵犯到贷款客户的隐私，避免客户信息的泄露，在数据提取阶段，将商户的姓名、居住地址、店铺位置、企业名称、联系方式、营业执照编号等数据信息进行过滤，经过对海量客户相关数据分析之后，将数据提取确认为如下字段：
（1）客户代码；
（2）婚姻状况；
（3）教育程度；
（4）主营业务；
（5）经营年限；
（6）年龄；
（7）贷款种类；
（8）贷款额度；
（9）贷款期限；
（10）客户流动总资产；
（11）固定总资产；
（12）客户负载；
（13）客户还款方式；
（14）客户月净收入；
（15）客户月投入；
（16）客户信用信息[1]。
2.数据预处理。数据采集的第二步，就是对错误、空值数据进行预处理，数据预处理的过程为数据收集―――数据选择―――数据清理―――数据转换，在上一部分，针对某某商业银行信贷管理业务，进行了17个属性字段的数据收集，随后，以随机的方式在数据库中对100条贷款用户信息记录进行收集、整理，整理过后经过处理，去除无参考价值的数据，对剩余的属性字段进行概化，如表1：在本次开展分类抽取整理的客户资料当中，有52个为已经分类的案例，其中关注类9例，次级类6例，可疑类5例、损失类2例、正常类30例，此外，一般损失类借款人的相关财务资料都难以获取，因此只有其他4类参与，即：正常类=30，关注类=9；次级类=6，可疑类=5，损失类=2。3.构造决策树。将上表中过滤后的数据，转换成CSCDataFiles格式时WEKA可以读取，随后使用WEKA建造模型，选择建立决策树方法建立决策树，采用准确率最高的J48分类器。4.评估模型。以分类模型和样本数据作为依据，利用测试样本的百分比来表示模型预测的准确率，假设正确率可接受，那么就可以用于指导对客户群的分流，J48分类器通过默认粉分层10折较差验证，准确率高达82%，为可以接受范围，此刻，当银行收到新的贷款申请，就可以利用模型得出估计的类别，进而对不同的类别采取针对性的措施，如果贷款类型为正常范围，直接审批通过，弱势关注范围，就需要对其加强审查、加强贷后检查或是对其进行拒绝，进一步提高信贷资产安全性，有效控制银行信贷风险[2]。
三、结语
本次研究，针对银行信贷风险管理中数据挖掘的应用进行了深入研究，在分析数据挖掘、银行信贷风险的基础上，分别对数据挖掘中的原始数据描述，、数据预处理、决策树构造、评估模型开展深入的研究，通过本次研究，可以明确数据挖掘的每个步骤经过，相关行业可以借鉴本次研究，将数据挖掘应用到银行的信贷风险管理中，以确保信贷资产的安全性，降低信贷风险。
参考文献
[1]夏春梅.数据挖掘技术在银行信贷风险管理中的应用[J].现代电子技术，(4):78-81.
[2]蒋仁云.关于银行信贷风险管理与防范的研究[J].科技风，(3):221-221.
数据挖掘技术在WEB的运用论文
一、数据挖掘的背景
互联网、计算机信息技术迅猛的发展势头，数据从结构化存储以及转化为非结构化的存储，数据存储形式的转变，不同数据类型的存储变多，音频、视频等大格式的信息存储在多个应用中实现。行业中的计算机化、信息化和网络化，使计算机和服务器上积累了各种各样海量的数据。传统的人工分析已经不能满足和适应如此大量的数据，各行各业都产生了巨大数据信息，包括生产加工、研究、物流运输、客户、营销、售后等数据，人们却不知道怎么利用这些数据实现价值的增长。如果能将这些数据进行挖掘分析，很可能会产生巨大的商业价值，很多有价值的信息可以被发现。现在，越来越多的公司和企业意识到数据挖掘的重要性，但是怎么能从如此海量的数据中挖掘出有价值有用的信息，已经成为研究的热门话题。在传统的数据分析基础上，相关人员结合新开发人工智能和数据挖掘等相关的技术，数据库孕育而生，让我们能从海量的数据中挖掘出有价值的信息，促使信息化的发展，称之为数据挖掘。
二、数据挖掘的过程
1、数据收集。将要进行数据分析的海量数据资源收集到数据仓库中。把不同来源、格式、特点性质的数据在逻辑上或物理上有机地集中，抽象出分析相关的数据，进行非结构化数据的分类，筛选出不相关或者无价值的数据，减少数据集的容量。
2、数据清洗和转换。数据清洗是为了删除掉无用的数据信息。数据转换的目的最直接的是把所有信息统一化。将完整，有效的信息存入数据仓库。
3、模型建立。模型建立是数据挖掘的核心阶段。首先，要和相关领域的专家组成团队，进行需求分析，明确数据挖掘的目的和具体的数据挖掘任务。根据不同的任务，选择相关算法，利用这些算法来建立模型，再用专业的模型评估工具比较模型的准确度。即使是同一种算法，参数选取的不同，所建模型的'准确度也不一样。
4、模型评估。从商业角度来讲，模型评估是对我们所建立的预测模型的正确性进行价值评估，如若模型中模式无价值，就要重复数据挖掘过程中的2～4步，即数据清洗和转换、模型建立。
5、知识表示。将数据挖掘最后的结果以最直观的方式呈现给用户，通常用数据图形展示工具来表示。
6、应用集成。将数据挖掘集成到现实的实际应用中。例如，CRM中有了数据挖掘功能，就可以对客户进行等级分类。
7、模型管理。根据不同数据模型的生命周期做好数据应用和管理。
三、WEB数据挖掘
基于WEB内容的挖掘就是针对网页内容进行数据挖掘，通过用户对网页访问的交互，留下的数据信息进行收集分类，完成数据挖掘。目前对文本内容的挖掘技术取得了一定的成果，对图像、音频、视频等各种多媒体数据的数据挖掘技术都开始采用非结构化大数据应用技术来完成。基于WEB结构的挖掘是发现页面、文档和WEB的结构，主要是发现WEB潜在的结构模式，利用分析这些结构我们可以得到很多潜在有价值的信息。基于WEB使用的数据挖掘，即针对用户的访问网页的轨迹收集分析。WEB内容的挖掘和结构的挖掘面对的主要挖掘对象是大规模的轨迹数据，对挖掘数据进行分析可以让管理者了解用户的不同需求，从而为用户提供个性化的服务。
四、数据挖掘在WEB中个性化定制的应用
通过网站与用户的交互，可以得到用户访问的内容、时间、方式、频率等，从中发现潜在的商业价值，通过价值数据进行数据挖掘以及算法分析得出商业结论。就可以根据挖掘到的信息对这些客户进行特定的推销策略，进行个性化定制。在商业领域中，通过对相似轨迹数据的客户进行分类，分析他们的共性，帮助管理者发现不同客户的需求和兴趣，提供适宜各类人的服务。按照不同用户的不同兴趣和爱好，向用户提供动态的浏览建议。对大多数用户来说，如果可以访问该网站可以体会到量身定做的服务，那么数据挖掘个性化定制就成功完成了。
五、数据挖掘技术在WEB中的应用
网站的功能设计及其版面的内容直接影响到网站的访问率。相关人员发现用户的需要和兴趣，对需求强烈的地方提供优化，使用数据挖掘去发现页面间的关联，针对不同的用户动态调整网站的设计和链接，使用户可以便捷地访问到自己想要访问的页面。将数据挖掘技术的在WEB中的应用，吸引更多的用户。随着数据挖掘技术在WEB中的应用，用户可以通过分析挖掘的结果了解各种客户的需求和喜好，得到各种定制个性化服务。随着互联网上轨迹数据信息量的急速增长，不断复杂化的数据结构，挖掘技术也面临着一系列新的问题和挑战。
参考文献：
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电力营销系统中数据挖掘技术优秀论文
1、数据挖掘技术的应用及特点
数据挖掘技术是一种新型的技术，在现代数据存储以及测量技术的迅猛发展过程中，人们可以进行信息的大量测量并进行存储。但是，在大量的信息背后却没有一种有效的手段和技术进行直观的表达和分析。而数据挖掘技术的出现，是对目前大数据时代的一种应急手段，使得有关计算机数据处理技术得到加快发展。数据挖掘技术最早是从机器学习的概念中而产生的，在对机器的学习过程中，一般不采用归纳或者较少使用这种方法，这是一种非常机械的操作办法。而没有指导性学习的办法一般不从这些环境得出反馈，而是通过没有干预的情况下进行归纳和学习，并建立一种理论模型。数据挖掘技术是属于例子归纳学习的一种方式，这种从例子中进行归纳学习的方式是介于上述无指导性学习以及较少使用归纳学习这两种方式之间的一种方式。因此，可以说，数据挖掘技术的特征在出自于机器学习的背景下，与其相比机器主要关心的是如何才能有效提高机器的学习能力，但数据挖掘技术主要关心如何才能找到有用、有价值的信息。其第二个特征是，与机器学习特点相比较而言，机器关心的是小数据，而数据挖掘技术所面临的对象则是现实中海量规模的数据库，其作用主要是用来处理一些异常现象，特别是处理残缺的、有噪音以及维数很高的数据项，甚至是一些不同类型数据。以往的数据处理方法和现代的数据挖掘技术相比较而言，其不同点是以往的传统数据处理方法前提是把理论作为一种指导数据来进行处理，在现代数据挖掘技术的出发角度不同，主要运用启发式的归纳学习进行理论以及假设来处理的。
2、数据挖掘技术主要步骤
数据挖掘技术首先要建立数据仓库，要根据实际情况而定，在易出现问题的有关领域建立有效的数据库。主要是用来把数据库中的所有的存储数据进行分析，而目前的一些数据库虽然可以进行大量的存储数据，同时也进行了一系列的技术发展。比如，系统中的在线分析处理，主要是为用户查询，但是却没有查询结果的分析能力，而查询的结果仍旧由人工进行操作，依赖于对手工方式进行数据测试并建模。其次，在数据库中存储的数据选一数据集，作为对数据挖掘算法原始输入。此数据集所涉及到数据的时变性以及统一性等情况。然后，再进行数据的预处理，在处理中主要对一些缺损数据进行补齐，并消除噪声，此外还应对数据进行标准化的处理。随后，再对数据进行降维和变换。如果数据的维数比较高，还应找出维分量高的数据，对高维数数据空间能够容易转化为检点的低维数数据空间进行处理。下一步骤就是确定任务，要根据现实的需要，对数据挖掘目标进行确定，并建立预测性的.模型、数据的摘要等。随后再决定数据挖掘的算法，这一步骤中，主要是对当前的数据类型选择有效的处理方法，此过程非常重要，在所有数据挖掘技术中起到较大作用。随后再对数据挖掘进行具体的处理和结果检验，在处理过程中，要按照不同的目的，选择不同的算法，是运用决策树还是分类等的算法，是运用聚类算法还是使用回归算法，都要认真处理，得出科学的结论。在数据挖掘结果检验时，要注意几个问题，要充分利用结论对照其他的信息进行校核，可对图表等一些直观的信息和手段进行辅助分析，使结论能够更加科学合理。需要注意的是要根据用户来决定结论有用的程度。最后一项步骤是把所得出的结论进行应用到实际，要对数据挖掘的结果进行仔细的校验，重点是解决好以前的观点和看法有无差错，使目前的结论和原先看法的矛盾有效解除。
3、数据挖掘技术的方法以及在电力营销系统中的应用和发展
数控挖掘技术得到了非常广泛的应用，按照技术本身的发展出现了较多方法。例如，建立预测性建模方法，也就是对历史数据进行分析并归纳总结，从而建立成预测性模型。根据此模型以及当前的其他数据进行推断相关联的数据。如果推断的对象属于连续型的变量，那么此类的推断问题可属回归问题。根据历史数据来进行分析和检测，再做出科学的架设和推定。在常用的回归算法以及非线性变换进行有效的结合，能够使许多问题得到解决。电力营销系统中的数据挖掘技术应用中关联规则是最为关键的技术应用之一。这种应用可以有效地帮助决策人员进行当前有关数据以及历史数据的规律分析，最后预测出未来情况。把关联规则成功引入电力营销分析，通过FP-Growth算法对电力营销的有关数据进行关联规则分析，从中得出各种电量销售的影响因素以及外部因素、手电水平等的关联信息，以便更好地为电力的市场营销策略提供参谋和决策。对电力营销系统的应用中，时间序列挖掘以及序列挖掘非常经典、系统，是应用最为广泛的一种预测方法。这种方法的应用中，对神经网络的研究非常之多。因此，在现实中应用主要把时间序列挖掘以及神经网络两者进行有效地结合，然后再分析有关电力营销数据。此外，有关专家还提出应用一种时间窗的序列挖掘算法，这种方式可以进行有效地报警处理，使电力系统中的故障能够准确的定位并诊断事故。此算法对电力系统的分析和挖掘能力的提高非常有效，还可判定电力系统的运行是否稳定，对错误模型的分析精度达到一定的精确度。
4、结语
目前，对数据挖掘技术在整个电力营销系统中的应用还处于较低水平上，其挖掘算法的单一并不能有效地满足实际决策需要。但是，由于数据挖掘技术对一些潜在的问题预测能力较强，特别是对电力营销系统中较大规模的非线性问题，具有较强的处理能力，在未来的发展中会成为营销领域中重要的应用工具。
在现代档案信息管理系统中引入数据挖掘技术论文
计算机技术的不断发展，信息技术不断加强，在社会新的发展趋势下，以往的传统管理模式落后于现代化发展的管理水平。为了创新档案管理的模式，提高档案管理的质量，在现代档案信息管理系统中引入数据挖掘技术。
1、信息挖掘技术
1.1数据挖掘技术概述
数据挖掘技术是一种基于统计学、人工智能等等技术基础上，能够自动分析原有数据，从而做出归纳整理，并对其潜在的模式进行挖掘的决策支持过程，简单来说就是从一系列复杂的数据中提取人们需要的潜在性信息。
1.2数据挖掘技术的方法
二十世纪末，计算机挖掘技术产生。其一般用到的方法有：
（1）孤立点分析。孤立点分析法主要用于对于特殊信息的挖掘。
（2）聚类分析。聚类分析方法是在指定的对象中，对其价值联系进行搜索。
（3）分类分析。分类分析就是找出具有一定特点的数据，对需要解读的数据进行识别。
（4）关联性分析。关联性分析方法是对指定数据中出现频繁的数据进行挖掘。
（5）序列分析。与关联性分析法一样，由数据之间内在的联系得出潜在的关联。
1.3计算机挖掘技术的形式分析
计算机挖掘技术在使用过程中，收集到的数据不同，数据收集的方法也就不同。在对数据挖掘技术进行形式分析的时候，主要用到：分类形式、粗糙集形式、相关规则形式。
2、计算机数据挖掘技术在档案信息管理
系统中的应用计算机挖掘技术，能够将隐藏的信息挖掘出来并进行总结和利用，运用到档案管理中来，在充分发挥挖掘技术作用的同时，极大的提高了档案数据的利用价值。数据挖掘技术在档案管理系统中，一般用到的方法为：
2.1收集法
该方法在对数据库中的数据进行分析的基础上，建立对已知数据详细描述的概念模型。然后将每个测试的样本与此模型进行比较，若有一个模型在测试中被认可，就可以以此模型对管理的对象分类。例如，档案管理员就某事向客户进行问卷调查并将答案输入到数据库中。在该数据库中，对客户的回答进行具体属性描述，当有新的回答内容输入的时候，系统会自动对该客户需求分类，在减轻管理员工作压力的同时，提高了档案管理的效率。
2.2保留法
该方法是防止老客户档案丢失并将客户留住的过程。对于任何一个企业来说，发展一个新的客户的成本要远远高于留住一个来客户的成本。在客户保留的过程中，对客户档案流失原因的分析至关重要，因此，采用挖掘技术对其进行分析是必要的。
2.3分类法
通过计算机挖掘技术对档案进行分类，按照不同的性质进行系统的划分，将所有相似或相通的档案进行整理，在人们需要的时候，能够快速的被提取出来，提高了检索的效率和分类的专业性。
3、档案管理引入计算机挖掘技术的必要性
计算机挖掘技术的应用，对档案管理方式的'不断完善有着极其重要的意义，其重要性主要体现在：
3.1对档案的保护更全面
一部分具有历史意义的档案，随着保存的时间不断增加，其年代感加强，意义和价值增大。相应的，利用的频率会随着利用的价值增加，也更容易被损坏从而导致档案信息寿命折损，此外，管理不当造成泄密，使档案失去了原本的利用价值，这种存在于档案管理和利用之间的矛盾，使得档案管理面临着巨大的难题。挖掘技术的运用，缓解了这种矛盾，在档案管理工作中具有重要的意义。
3.2提升档案管理的质量
在档案信息管理系统中引入计算机挖掘技术，使得档案信息管理打破了传统的模式，通过挖掘技术，对管理的模式有了极大的创新，工作人员以往繁重的工作压力得到释放，时间和精力更加丰富，在对档案管理的细节方面也就更加注意，同时也加快了对档案的数据信息进行处理的速度，提升档案管理的整体质量。
4、结语
综上所述，计算机数据挖掘技术涉及的内容很广，对挖掘技术的运用，使得各行各业的发展水平得到了很大的提高，推动社会经济的发展，带动社会发展模式的创新。在档案管理中使用计算机挖掘技术，使得档案信息保存的方法及安全性有了很大的提高。同时，也需要档案信息管理人员在进行档案信息管理的时候，能合理利用计算机信息挖掘技术，在提高工作效率的同时，促进管理模式的不断创新，以适应时代发展的要求。
1在软件工程中应用数据挖掘技术的重要意义
1.1录入正确的信息
由于数据挖掘技术的运算功能较强，常规的数据信息系统在实际的运算过程中，会消耗掉大量的时间，甚至由于数据庞大会对运算系统造成一定影响，在数据挖掘技术的作用下，不会出现这种问题，还能节省运算时间。另外，在对数据进行运算的过程中，不会出现数据丢失的现象。在大规模数据中，有些数据的应用价值不大，属于垃圾数据，会影响系统的整体效率，利用数据挖掘技术，能够保留精准的数据，摒除垃圾数据，为数据质量提供相应的保证。
1.2缩减数据处理时间
利用挖掘数据技术能够进行数据的转换，将杂乱的数据进行整合与处理，转变为试用形式。从这些数据的角度进行分析，能够进行科学化的调用，在进行数据的挖掘过程中，会对于不清楚的数据进行清理，保证得到数据的科学性。从各个不同的角度，对于数据的真实性进行考核，并将数据进行整合。也就是说，将分析的结果提供给管理人员，合理的运用到软件工程中，进而缩减数据处理时间。
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 软件开发信息管理数据挖掘面临的挑战
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。
引言
数据库信息管理技术具有准确度高、速度快的优势，可充分实现对后台、前台的数据信息管理。可以将多个操作、数据信息及时提取、转化、处理后进行传输控制，根据设定程序、软件需求等将数据信息管理技术进行全面深入分析，并充分加工后投入使用，具有便捷客户、提升管理效率的优势。此外，信息传输中，需要根据数据库特点进行相关信息的分类、采集处理工作。借助电脑实现良好的信息控制、自动检索处理，保证传递信息的合理性、科学性、可靠性。
1数据库信息管理技术的特点分析
数据库信息管理工作任务为：采集、组织、存储及管理数据。为相关作业人员提供充分合理的参考数据，具有速度快、精度高的优势。可实现将前台数据库中的有效信息快速提取、转换和传输处理。根据应用软件的设置进行深层次分析、技术加工处理，提供合理快捷的操作环境。一般情况下，数据采集的工作状态具有稳定性的特点，可提供性能优良的服务管理效应。根据数据库进行程序设定可实现良好的信息传递、采集、分析。相关程序的设计中，需要充分注重电脑检索控制的效果、信息合法与否的要求等，保证二次解析数据的合理精确。数据库信息管理技术早期在军事领域应用较广，可进行对应的模拟分析、演算控制等。经济快速发展、社会进步均带动了机械自动化、数据信息管理能力的提升，整体时间、人力的耗费程度大幅度下降，嵌入式系统的应用研发就是在这种管理技术下实现的。
水利工程管理中数据挖掘技术的运用论文
1数据挖掘技术在水利工程管理中面临的主要问题
1.1与GIS系统相孤立
GIS是水利工程信息系统的主体,它可以生成大部分空间数据。但是查询、计算与分析空间数据,使其可视化显示是一项较为复杂的技术,需要充分利用GIS系统。因此,充分利用其原有数据,让数据挖掘与GIS有效的结合,二者共同处理复杂的空间数据是一项重要问题。
1.2数据挖掘系统模型尚未建立
数据挖掘系统模型能帮助水利工程进行数据挖掘。在系统工程中,模型对于研究与设计以及实现工程目标具有重要作用,建构模型是系统工程完美实现的重要基础。
2如何在水利工程中高效利用数据挖掘技术
2.1充分利用GIS系统
水利工程的建设与管理受到地形、地质、河流、水文以及社会经济等多方因素的影响,需要运用处理和分析空间信息能力较强的GIS系统加以帮助。利用GIS系统中的大量空间和属性数据提供数据指导。将数据挖掘技术与GIS系统向结合能有效提高GIS的查询与分析能力,促进智能化系统的建立。
2.2加强嵌入式耦合模式的运用
将数据挖掘系统与GIS进行耦合,形成双系统。让GIS系统为数据挖掘提供基础,同时利用其丰富的空间数据与较强的分析能力减少数据挖掘的开发量,是开发效率达到一个新的突破。
2.3重视松散式耦合
数据挖掘系统与GIS系统既相互联系又彼此独立,数据挖掘仅调用GIS系统中的空间数据与属性数据进行数据分析,让其他数据仍在原系统中进行,二者保持相对的独立性。这样可以促进各自系统的'不断发展,得到更好、更快的开发与利用。
2.4保持紧密式耦合
水利工程管理数据挖掘系统的首选便是紧密式耦合,它将嵌入式与松散式耦合向结合,在相互独立的情况下加强彼此的联系。让数据挖掘系统发挥独立功能,使开发难度有所降低,增强系统的灵活性。
3结语
在水利工程管理中利用数据挖掘技术,对水利工程数据进行全面综合的分析,找出并充分利用有价值的潜在信息,提供更加有效的管理决策,使建设资金得到更加高效的利用,降低工程管理的总成本,让水利工程发挥重大的经济效益与社会效益。该文主要探讨数据挖掘技术的实施方法以及如何在水利工程管理中高效的数据挖掘技术,初步认为在水利工程管理中需要数据挖掘技术与GIS系统的合作,二者的相互协调合作能够充分利用工程数据,促进数据挖掘技术的高效运作,提高水利工程管理水平。希望数据挖掘技术得到更多的开发与利用,为水利工程管理提供更多的帮助,促进国民经济的快速发展。
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。
3.1 数据挖掘技术在开源软件开发中的应用
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。
3.2 数据挖掘技术在软件项目管理中的应用
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。
3.3 数据挖掘技术在程序代码及机构中的应用
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。
数据挖掘技术在移动通信网络优化中的运用论文
我国4G网络快速的发展，实现了网络覆盖不断扩大，并且与用户之间的联系更紧密起来。在移动通信网络优化的过程中，在4G环境下，如何应用数据挖掘技术促进移动通信网络优化，成为了我国移动网络发展的重要研究内容。因此，本文主要结合数据挖掘的特点和实际性能，在移动通信网络优化中起到的作用进行分析和阐述，以期待能够让移动通信网络达到更快的速度，满足社会对移动通信网络的要求。
一、数据挖掘技术概述
数据挖掘技术，顾名思义就是在庞大的信息数据库内，找到具有相关性和相似性的数据，并能够建立起相关数学模型的数据技术。这是对具有潜在价值数据的一种挖掘方式，利用不同的分析工具，对数据进行分析，从而找到两者之间的联系和规律，这样可以在移动通信网络优化的过程中，提高网络数据的排列，加快网络的运行。在网络数据具有复杂性的前提下，促进移动通信网络的优化。
二、在4G环境下，数据挖掘技术在移动通信网络优化中的运用
1、利用数据挖掘，对移动通信网络选择科学合理的站点。由于数据挖掘能够在庞大的数据体系中，找到具有相关性的数据，并且对数据进行分析，找到特性。同时运用到移动通网络优化中，能够帮助移动通信网络选择科学合理的站点。从一个初始可行解出发，然后选择一系列的特定方向，进行移动搜索，并且找到能够让特定目标函数值变化最多的移动，从而确定最科学合理的移动站点。这能够有效的降低移动运营商的成本。减少设备维护成本，从而提高移动运营商的经济收益。
2、利用数据挖掘，对移动通信网络有效的干扰分析。使用数据挖掘技术，可以快速的找到4G网络信号干扰项,进行移动通信网络干扰分析。这样可以保证在最短的时间内，找到4G网络中的干扰部位以及干扰源，并且对干扰源进行一定的处理，降低因为干扰源导致的移动通信网络信号不好的情况发生的概率，并且维持网络通信的稳定性。同时需要对干扰源进行进一步的干扰处理，这样才能在移动通信网络优化的过程中，通过数据挖掘技术能够快速的、准确的定位干扰部位和干扰源，为下一步的处理提供了保障。
3、利用数据挖掘，对移动通信网络进行有效的掉话分析。移动通信中，对于掉话分析是最重要的环节。而在4G环境下，对语音进行掉话分析的时候，就需要使用数据挖掘技术，对测试中的数据进行分析，找到具有相关性的数据，以及对掉话有影响的数据，通过整理分析，可以确定掉话形成的主要因素以及解决办法，并制定解决方案。所以，在对语音中的掉话分析的时候，并且在优化网络的时候,可以对数据运行的`规律和变化进行预测。
4、利用数据挖掘，对移动通信网络进行切换分析。移动通信网络优化，首先需要对网络进行切换分析，如果网络切换出现故障，则会导致网络出现延迟和卡死的情况。而利用数据挖掘技术，可以有效的分析出移动通信网络切换数据波动范围，并且对数据进行优化配置，这对移动通信网络的优化局也有帮助作用。这样可以避免移动终端不能切换基站的情况发生。
5、利用数据挖掘，对移动通信网络进行有效的网络覆盖分析。我国4G移动网络已经逐步覆盖到每一个角落，这对移动通信网络的使用和扩大具有重要的意义和作用。而且优化移动通信网络，也能够促进移动通信网络进一步有效的覆盖。而使用数据挖掘技术，能够有效的分析出移动设备与移动网络覆盖面积大小的相关性，从而找到移动通信网络全面覆盖存在的问题，并加以解决，进一步提高网络的质量和覆盖面。
三、结束语
在4G环境下，使用数据挖掘技术，能够使得移动通信网络优化手段更加有效，是目前重要的研究方向。而本文针对数据挖掘技术的特点和性能，对移动通信网络优化中起到的作用进行了阐述和分析，期待能够进一步的发展移动通信网络。
参考文献:
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2.1数据挖掘技术在软件工程中的发展
首先，由于数据挖掘技术是立足于数据库进行发展的，随着技术的不断发展与进步，已经从理论转换为实践应用，并且在实际应用中发挥着重大作用。另外，软件工程是工程化的学科，能够根据项目任务的差异、资金及客户需求进行产品的研发。由于原有的工程软件开发较为复杂，但经过发展迅速壮大，实际的应用性较强，会更多的被应用于项目当中，与此同时，利用数据挖掘技术主要就是对软件工程的数据库信息进行挖局，对于软件工程的可持续发展有着重大的意义。
2.2挖掘信息
其次，软件工程能够对信息的挖掘进行掌控，实际的应用范围较广，软件工程能够将软件开发时的信息进行统一，进而保证在进行软件开发的过程中，能够将数据进行及时更新，进而从根本上保证开发的质量，保证项目任务的顺利实施。就目前实际情况进行分析，在数据挖掘中还包含着软件开发更改的数据信息，能够更加直观的.看出软件内部的差异，还能够利用这一特点及时发现运用过程中产生的问题，并结合实际情况，及时作出有效的解决措施，保证项目目标任务能够顺利完成。
2.3挖掘软件漏洞
再次，数据挖掘技术中，最重要的一点就是对软件漏洞进行检测，在实际的运用过程中，能够及时发现软件开发中产生的错误，并进行修整与优化，及时找到处理的方法，在一定程度上保证软件工程的安全等级与质量。另外，在利用数据挖掘技术对漏洞进行检测的过程中，相关的技术人员要明确检测的内容，还要立足于客户基本需求，进一步找到相对应的测试内容，利用合理的方式对软件进行测试，进而得到各方面都完美的方案。与此同时，由软件工程对数据信息进行处理，在找到漏洞信息后，对多余的信息进行及时处理，进而从根本上保证数据信息的科学性与完整性。在实际的运用过程中，相关的工作人员要根据科学化的方案，合理的将数据挖掘技术运用到软件工程中，利用合理化的方式对于软件工程中的漏洞问题进行分析，及时找出错误根源，使操作者能够更加容易进进行漏洞的挖掘与修复工作。就目前实际情况进行分析，数据库挖掘技术主要就是将数据信息进行转化，并进行整合存到信息库中，再由相关的工作人员结合实际需求，对于软件进行测试，查看是否存在漏洞，利用这种方式保证后续工作的顺利开展，促进软件工程的健康发展。
2.4挖掘软件执行记录
在数据挖掘技术的应用过程中，软件执行记录尤为重要，在进行数据挖掘的过程中，相关的技术工作人员要对数量进行合理分析，对于不同代码之间的关系进行探究。使相关的工作人员能够利用软件系统的行踪进行管理与探究，进而在一定程度上促进软件工程的稳步发展。
2.5挖掘开源软件代码
最后，对于开源软件代码进行挖掘，能够将其规划到软件工程中挖掘技术要运用的对象挖掘类型房中，由于开源软件代码技术通常都被应用到代码克隆的检测过程中，能够更加简单的对于代码漏洞进行处理，通过这种方式在一定程度上提高了工作的高效性。
3结束语
综上所述，在软件工程项目中，合理化的运营数据挖掘技术，能够有效促进软件工程的发展，结合实际应用状况进行分析，可以了解到数据挖局技术的发展空间广阔，相关的技术人员要认识到其重要程度，并进行不断改进，将内在的理论与外在价值进行充分挖掘。通过这种方式从根本上强化专业素质，将数据挖掘技术的作用发挥到最大化，促进软件工程的健康长远发展。
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