数据挖掘总结范例

摘要：随着我国经济的快速发展以及互联网智能技术的普及，电子商务平台以及网络营销作为一种新兴技术得以迅速发展起来。相较于传统的营销手段以及交易平台，网络营销和电子商务平台充分发挥了互联网的交互性及快捷性，为人们的日常生活提供了极大的便利。本文介绍了数据挖掘技术的基本概念，并对数据挖掘技术在电子商务网络营销中的应用进行分析和探讨。

关键词：数据挖掘技术；电子商务；网络营销

1.数据挖掘技术介绍

数据挖掘技术就是指通过一定的信息储备以及信息分析，在庞大的数据库中搜寻到与某个主体相匹配的信息以及数据。近年来，随着生活水平的提高以及网络智能的普及，数据挖掘技术在电子商务平台被广泛地应用。具体来说，用户在进行一次电子商务平台相关商品浏览之后，其浏览记录就会成为一条数据，被上传至该电子商务交易平台的数据库里。在用户经过多次的数据浏览之后，这些浏览记录所包含的内容就会被存储于这个账号的数据库里。然后，通过电子商务平台的人工智能分析技术，能够大致对该用户的生活需求、习惯爱好以及品味做出初步判断，电子商务平台人工智能端为其推荐出符合该用户浏览习惯的商品。这种从数据记录开始，历经数据存储以及人工智能分析，最终达到对用户进行个性化商品推荐的过程，就可以被看作是一项数据挖掘技术。现阶段，人工智能技术以及网络云端储存技术得到了快速发展，使得数据挖掘技术被广泛应用到电子商务交易平台以及网络营销等方面。应用数据挖掘技术对全部电子商务平台客户进行数据统计以及数据分析，能够帮助工作人员对于各项数据之间存在的相互关系进行分析，归纳并总结出各个年龄段、各种职业的浏览习惯以及用户购买爱好等重要结论。通过数据挖掘技术，能够帮助电子商务平台优化产品结构、掌握市场需求以及最新动向，分析各种商品的销售利润和经营数量。近年来，通过数据挖掘技术所取得的数据，能够对市场竞争对手的经营动向等做出分析，从而实现对其客户的流量吸引，最终保证该电子商务平台在市场竞争中处于领先地位。

2.现阶段网络营销使用的数据挖掘方法

2.1借助信息关联性进行数据分析

关联分析，是指通过对于电子商务平台云端信息存储的大量数据进行统计以及分析，从而得到这些数据之间的相互联系。在电子商务平台及网络营销的实际应用中，关联分析以其对信息处理的高效性和明确性被广泛应用。具体来说，通过分析客户在某种商品的浏览记录，平台人工智能技术能够通过信息的关联分析，在用户进行下次浏览时自动推荐与该种商品有一定使用连接关系的商品。

一、Web数据挖掘技术简介

要了解Web数据挖掘技术，首先就必须要了解数据挖掘技术。数据挖掘是指从大量不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、有用的信息和知识的过程。它的表现形式为概念（Concepts）、规则(Rules)、模式(Patterns)等形式。数据挖掘技术是人们长期对数据库技术进行研究和开发的结果。起初各种商业数据是存储在计算机的数据库中的，然后发展到可对数据库进行查询和访问，进而发展到对数据库的即时遍历。数据挖掘技术是人们长期对数据库技术进行研究和开发的结果。起初各种商业数据是存储在计算机的数据库中的，然后发展到可对数据库进行查询和访问，进而发展到对数据库的即时遍历。Web数据挖掘是一种综合的技术，它主要是使用数据挖掘技术在互联网挖掘各种有用的、有趣的、隐藏起来的信息或者是有用的模式。与传统的数据挖掘相比，Web数据挖掘所挖掘的信息更加的海量，这些信息具有异构和分布广的特点。对于服务器上的日志与用户信息的挖掘仍然属于传统的数据挖掘。Web数据挖掘由于Web的逻辑结构其所挖掘到的模式有可能是关于Web内容的，也有可能是关于Web结构的。同时有些数据挖掘技术也不能直接运用到Web数据挖掘中。Web数据挖掘的研究范围十分广泛，它的研究主要包括了数据库技术、信息获取技术、统计学、神经网络等。Web数据挖掘根据所处理的对象可以分为三类：Web文档的内容挖掘、Web文档的结构挖掘、Web使用的挖掘。Web文档的内容挖掘指的是从Web文档及对其的描述内容中获取到有用的信息，即是对Web上大量的各种文档集合的内容进行处理，例如摘要、分类、聚类、关联分析等。同时内容挖掘还可以对各种多媒体信息进行挖掘。Web上的内容摘要是用简洁的语言和方式对文档的内容进行描述和解释，让用户在不用浏览全文的情况下就可以对全文的内容和文章写作的目的有一个总体的了解。文章写作的目的有一个总体的了解。而Web内容挖掘的这种方式非常有用，例如应用到检索结果的显示中。Web分类则指的是根据已经确定好的类别，为每一个获得的Web文档确定一个大类。聚类则是指的在没有确定类别之前，将相似度高的文档归为一类。关联分析指的是从文档集合中找出不同语词之间的具有的关系。Web文档的结构挖掘指的是从互联网的整体结构和网页之间的相互链接以及网页本身的结构中获取有用的信息和知识。目前为止针对结构的挖掘主要还是链式结构模式。对于Web结构的挖掘主要源于对引文的分析，引文分析的主要内容就是通过对网页的链接数和被连接数以及对象的分析来建立一个链接结构模式，这种模式可以用来对网页进行归类，同时还可以获取网页之间的相似度和关联度等信息。Web使用的挖掘一般情况下指的是对Web日志的挖掘。其挖掘的对象是用户与互联网交互过程中所抽取出来的各种信息，例如访问记录、用户名、用户注册信息以及用户所进行的操作等。在这一方面的研究已经比较成熟，同时也有很多较为成熟的产品例如NETPERCERPION公司的Netpercerptions，Accrue公司的AccrueInsight和AccrueHitList等都是技术较为成熟的产品。

二、Web数据挖掘技术的工作流程

Web数据挖掘技术的主要工作流程可以分为以下几个步骤：第一步，确立目标样本，这一步是用户选取目标文本，以此来作为提取用户的特征信息；第二步，提取特征信息，这一步就是根据第一步得到的目标样本的词频分布，从现有的统计词典中获取所要挖掘的目标的特征向量，并计算出其相应的权值；第三步，从网络上获取信息，这一步是利用通过搜索引擎站点选择采集站点，然后通过Robot程序采集静态的Web页面，最后再获取这些被访问站点的网络数据库中的动态信息，然后生成WWW资源库索引；第四步，进行信息特征匹配，通过提取源信息的特征向量，去和目标样本的特征向量进行匹配，最后将符合阈值条件的信息返回个用户。

三、Web数据挖掘技术在高校数字图书馆中的应用

高校数字图书馆为师生主要提供以下功能：查找图书、期刊论文、会议文献等数字资源；图书借阅、归还等服务；图书信息、管理制度；导航到图书光盘、视频资源等数据库系统。师生时常登录到网站中查找其需要的信息，根据师生所学专业、研究方向不同，关注目标也不同。通常这类师生会到常用的图书馆网站上，查找自己所需要的特定领域的资源；浏览一下有哪些内容发生变化，是否有新知识增加，而且所有改变常常是用户所关注的内容；另外，当目标网页所在的位置有所改变或这个网站的组织结构、层次关系有所变动时，所有这些问题只要稍加改动，容易使用户难以找到所需内容。本课题采用Web挖掘技术与搜索技术相结合。首先允许用户对感兴趣的内容进行定制，构造数据挖掘的先验知识，然后通过构造浏览器插件，捕获用户在浏览器上的行为数据，采用Web数据挖掘的方法，深入分析用户的浏览行为数据，获得用户的信息资料集，最终为用户提供不同的个性化服务页面，并提供用户对站内信息进行搜索功能，同时可以满足师生对于图书馆资源进行查找访问的需求，实现高校图书馆网站资源真正意义上的个性化服务。

1、为开发网络信息资源提供了工具

摘要：如何将消费者在网络行为中产生的海量数据进行充分的挖掘并加以合理的利用，使之有效地为网络营销服务，是企业应该积极思考的问题。本文结合数据挖掘的有关概念，阐述了数据挖掘技术在网络营销中的应用策略。

关键词：数据挖掘技术；网络营销；应用策略

0引言

网络营销是企业整体营销战略中的一个组成部分，是基于互联网的一种营销方式。在当前互联网影响不断扩大的趋势下，网络营销已成为众多企业广泛采用的营销手段。在网络营销活动中，企业借助网络来最大程度地满足消费者的需求，进而在营销中获得最大化收益，而急剧攀升的网上消费人数以及企业营销策略的转变，也使网络营销有了广阔的发展前景。当前形势下消费者在网上消费行为的背后隐藏着大量有价值的商业信息，这些信息能为企业从事商业活动提供可靠的数据支持，企业可以利用数据挖掘技术有针对性地对数据进行处理，使其成为企业重要的资源，从而促进网络营销活动的有效开展。

1数据挖掘技术的概念

1.1含义

数据挖掘，又称数据库中的知识发现，是指从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际数据中，提取隐含在其中的、人们所不知道的、但是又是潜在有用信息和知识的过程。数据挖掘技术是一种新型的商业信息处理技术，其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转化、分析和模式化处理，从中提取辅助商业决策的关键知识。

一、web数据挖掘技术简介

要了解web数据挖掘技术，首先就必须要了解数据挖掘技术。数据挖掘是指从大量不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、有用的信息和知识的过程。它的表现形式为概念（Concepts）、规则(Rules)、模式(Patterns)等形式。数据挖掘技术是人们长期对数据库技术进行研究和开发的结果。起初各种商业数据是存储在计算机的数据库中的，然后发展到可对数据库进行查询和访问，进而发展到对数据库的即时遍历。数据挖掘技术是人们长期对数据库技术进行研究和开发的结果。起初各种商业数据是存储在计算机的数据库中的，然后发展到可对数据库进行查询和访问，进而发展到对数据库的即时遍历。Web数据挖掘是一种综合的技术，它主要是使用数据挖掘技术在互联网挖掘各种有用的、有趣的、隐藏起来的信息或者是有用的模式。与传统的数据挖掘相比，web数据挖掘所挖掘的信息更加的海量，这些信息具有异构和分布广的特点。对于服务器上的日志与用户信息的挖掘仍然属于传统的数据挖掘。Web数据挖掘由于web的逻辑结构其所挖掘到的模式有可能是关于web内容的，也有可能是关于web结构的。同时有些数据挖掘技术也不能直接运用到web数据挖掘中。Web数据挖掘的研究范围十分广泛，它的研究主要包括了数据库技术、信息获取技术、统计学、神经网络等。Web数据挖掘根据所处理的对象可以分为三类：web文档的内容挖掘、web文档的结构挖掘、web使用的挖掘。Web文档的内容挖掘指的是从web文档及对其的描述内容中获取到有用的信息，即是对web上大量的各种文档集合的内容进行处理，例如摘要、分类、聚类、关联分析等。同时内容挖掘还可以对各种多媒体信息进行挖掘。Web上的内容摘要是用简洁的语言和方式对文档的内容进行描述和解释，让用户在不用浏览全文的情况下就可以对全文的内容和文章写作的目的有一个总体的了解。文章写作的目的有一个总体的了解。而web内容挖掘的这种方式非常有用，例如应用到检索结果的显示中。Web分类则指的是根据已经确定好的类别，为每一个获得的web文档确定一个大类。聚类则是指的在没有确定类别之前，将相似度高的文档归为一类。关联分析指的是从文档集合中找出不同语词之间的具有的关系。Web文档的结构挖掘指的是从互联网的整体结构和网页之间的相互链接以及网页本身的结构中获取有用的信息和知识。目前为止针对结构的挖掘主要还是链式结构模式。对于web结构的挖掘主要源于对引文的分析，引文分析的主要内容就是通过对网页的链接数和被连接数以及对象的分析来建立一个链接结构模式，这种模式可以用来对网页进行归类，同时还可以获取网页之间的相似度和关联度等信息。

Web使用的挖掘一般情况下指的是对web日志的挖掘。其挖掘的对象是用户与互联网交互过程中所抽取出来的各种信息，例如访问记录、用户名、用户注册信息以及用户所进行的操作等。在这一方面的研究已经比较成熟，同时也有很多较为成熟的产品例如NETPERCERPION公司的Netpercerptions，Accrue公司的AccrueInsight和AccrueHitList等都是技术较为成熟的产品。

二、Web数据挖掘技术的工作流程

Web数据挖掘技术的主要工作流程可以分为以下几个步骤：第一步，确立目标样本，这一步是用户选取目标文本，以此来作为提取用户的特征信息；第二步，提取特征信息，这一步就是根据第一步得到的目标样本的词频分布，从现有的统计词典中获取所要挖掘的目标的特征向量，并计算出其相应的权值；第三步，从网络上获取信息，这一步是利用通过搜索引擎站点选择采集站点，然后通过Robot程序采集静态的web页面，最后再获取这些被访问站点的网络数据库中的动态信息，然后生成www资源库索引；第四步，进行信息特征匹配，通过提取源信息的特征向量，去和目标样本的特征向量进行匹配，最后将符合阈值条件的信息返回个用户。

三、Web数据挖掘技术在高校数字图书馆中的应用

1、为开发网络信息资源提供了工具

摘要:随着科学技术的快速发展以及数据挖掘技术的不断改进，各个学校的教学管理系统中都已存储了大量的数据信息，本文主要对目前教师在教学评价中的现状进行了研究，并以教学评价的体系为数据挖掘的基础平台，利用数据挖掘技术对教师教学相关的数据进行挖掘和分析。重点对数据挖掘技术在教师教学评价中的应用进行研究，从而可促进学校教学的质量，对教师教学评价有重大的意义。

关键词:教师；教学评价；数据挖掘

0引言

随着新一代社交网络、数字城市等大规模互联网应用的迅猛发展。大数据的特点为：（1）弹性服务。（2）按需服务。（3）资源池化。（4）服务可计费。（5）泛在接入。大数据主要就是云架构计算技术，并且云架构计算是分布式计算、互联网技术以及大规模资源管理等技术的发展与融合，其应用和研究涉及资源虚拟化、信息安全、海量数据处理等亟待处理的重要问题。随着科学技术的快速发展以及数据挖掘技术的不断改进，各个学校的教学管理系统中都已存储了大量的数据信息，对存储的大量的数据信息都是进行简单的数字处理，不能对这些数据进行更深入的研究和分析[1]。本文主要对目前教师在教学评价中的现状进行了研究，并以教学评价的体系为数据挖掘的基础平台，利用数据挖掘技术对教师教学相关的数据进行挖掘和分析，对教师教学评价有重大的意义。

1数据挖掘技术

数据挖掘主要就是云架构计算技术，并且云架构计算是分布式计算、互联网技术以及大规模资源管理等技术的发展与融合，其应用和研究涉及资源虚拟化、信息安全、海量数据处理等亟待处理的重要问题。数据挖掘其可用于发现的模式类型主要有以下6种：（1）挖掘中的频繁项集的关联以及相关模式。（2）概念和类相关的描述，主要包含特征化和区分两个方面。（3）通过聚类对已有的数据进行类标记和分析。（4）对数据进行聚类和预测，通过对比分析建立一个概念模型。（5）对建立的模型进行演变分析，模拟数据的演变过程。（6）对数据中的表现异类的数据进行深入的分析，即对离群点进行分析。

2利用数据挖掘技术进行教师教学评价研究的流程

摘要：随着信息技术的不断发展与教育制度的深化改革，越来越多的教学资源涌入高校校园中，这就对高校教学管理工作提出了新的要求。数据挖掘技术的推广与应用是新形势下高校教学管理信息化的探索，具有重要的现实意义。文章简要概述了数据挖掘技术的定义，并分析其应用方法与要点，进而对数据挖掘技术在高校教学管理信息化中的应用进行深入研究与探讨，以期推动教育事业的发展。

关键词：数据挖掘技术；高校教学管理；信息化

在新形势下，信息化管理模式逐渐在各高校中得到推广与肯定，纷纷构建了教学管理信息系统，然而，随着教学管理信息系统使用时间与所管理学生数量的增加，大量的教学管理数据被累积，如何更好挖掘累积数据的利用价值，优化教学资源配置，提高教学资源的利用率，成为了当前广大教育事业工作者共同面对的新课题[1]。

1数据挖掘技术概述

所谓数据挖掘技术，指的是将数据进行分析与处理，从大量随机的数据中筛选有价值的数据，简化繁杂的数据库，促进资源的有效运用。通过数据挖掘技术，能够使长期积累的数据内容得到合理的处理，将不完整的、随机的数据进行全面、准确的收集，并深入分析与统计，形成一套更便于利用的统计数据系统，以达到使用者能够更好地应用与提取数据的目的。数据挖掘技术主要有发掘新知识、表现系统局部特征与规律以及实时更新的特点。通过对数据库中的知识进行分析，提取其中使用者需要的信息，信息的形式可以是模式、规则、概念、规律等不同种类；其次，根据累计数据预测未来趋势，并做出前瞻性决策；同时，数据挖掘技术能够根据信息获取原则实时更新。现阶段，数据挖掘技术被广泛运用于各行业中，尤其在高校教学管理系统中占据着重要的地位，对了解学生基本信息、掌握学生学习特征、合理设置教学课程具有良好的积极作用[2]。

2基于数据挖掘技术的高校教学管理技术流程与操作方法

2.1技术流程

摘要:企业的竞争是人才的竞争。如何在招聘过程中选拔人才，如何防止人才流失，如何根据不同的人格特点制定相应的策略，以及如何提高工作的积极性。例如，人力资源经理往往不会知道该怎么做，目前还没有合适的解决方案。数据挖掘技术的应用结合企业的实际情况创造了良好的企业人才管理环境。

关键词:人力资源管理;数据挖掘;应用

随着经济全球化和知识经济的发展，人力资源是稀缺资源，是重要的经济和社会发展。人力资源管理在提高企业竞争力和确立核心竞争优势方面将发挥更重要的作用。未来的人力资源管理将更加战略性，更加人性化，更加灵活，更加灵活。它非常适合新兴的动态人力资源信息挖掘技术，提取有用的人力资源知识，为人力资源管理分析决策提供有力的工具。

一、数据挖掘技术

数据挖掘是一个非常重要的过程，从数据集中自动提取有用的信息。它由规则，概念，规则和模式来表示。它可以帮助决策者分析历史和当前的数据，发现隐藏的关系和模式来预测未来的行为。数据挖掘过程也称为知识发现过程，是一个涉及数据库，人工智能，数理统计，可视化，并行计算等数据挖掘的交叉新兴学科是一种新兴的信息处理技术，其主要特点是提取，转换，大量数据库，数据分析数据挖掘是KDD中的一项重要技术，它不使用标准的数据库查询语言，而是对查询内容和内部规则搜索的总结。传统查询而报表处理只能得到事件的结果，并没有深入研究其原因，但数据挖掘是产生这个事件的主要原因具有一定的信心度，为未来的预测决策行为提供了有利的支持。督促员工积极承担工作责任，发挥知识财富，发挥创造潜力，为单位开发新的发展空间，创造更大的经济效益和社会效益。一方面满足专业人才的需求，另一方面，要营造良好的文化环境，提高员工的整体素质，培训工作的有效性和及时性需要渗透到激励机制中，特别是薪酬晋升，岗位职位等方面。纳入培训计划。让员工明白，只有积极从事工作的人才能得到各种支持和鼓励。为鼓励员工积极参与人力资源管理培训，制定各种形式的培训模式，将员工的需求和专业性与培训计划相结合，并定期制定培训计划，对职业技术革新进行实时培训并专职学习，进一步开展培训等。

二、数据仓库与数据挖掘

动机主要是指管理者在激励活动和资源方面所使用的一些方法，侧重于工作动机，动机等。这种行为具有以下主要意义：激励，鼓励和形成动机;广义而言，动机也有一定的抑制作用，可以鼓励整个活动，有效地防止一些不良行为。它主要包括以下几个方面，即结构之间的关系，在实践中根据实际情况，建立完善的激励制度和措施来控制企业的运作模式和演化规律。对于企业的发展而言，员工的绩效是非常重要的。员工在企业发展中的作用需要体现在个人的能力和动力上。动机不是天生的。他们努力的程度是基于目标的目标价值。动机越大，动机越大。

［摘要］作为图书馆管理信息系统的重要支撑技术，数字挖掘技术的高效化应用至关重要。其不仅有助于读者图书资源获取效率的提升，更对图书馆管理的信息化、现代化建设具有重大影响。文章在阐述数据挖掘技术与图书馆信息管理系统内涵的基础上，对其应用优势进行系统分析，并指出数据挖掘技术在图书馆管理信息系统中的具体应用内容，以期有利于数据挖掘技术应用质量的提升，继而推动图书馆管理信息系统的进一步发展。

［关键词］数据挖掘技术；图书馆管理；信息系统；应用内容

0前言

随着社会文化建设事业的不断推进，我国图书馆的建设数目不断增加，且图书馆藏书量日益扩大。其在满足人们阅读需求，提升文化层次的同时，也带来了较大的图书资源获取难度。基于此，进行图书馆管理的信息化建设已成为的当前图书馆发展的重要趋势。数据挖掘技术是图书馆信息化管理的重要支持，当前环境下，提升数据挖掘技术的应用质量对于图书馆管理信息系统的规范化建设具有重大影响。本文由此展开分析。

1数据挖掘技术与图书馆管理信息系统

1．1数据挖掘技术的基本内涵

数据挖掘技术是一种现代化的信息搜寻技术，其基于大量的数据资料而产生，在分析并研究相关资源的基础上，实现了资料隐性知识及规律的探究发现。其不仅保证了人们数据信息获取的效率，更有效地提升了数据获取的质量。工作实践中，人们长期两种方式进行数据挖掘技术的具体区分：其一，预测性数据分析法。从应用过程来看，该分析方式需要进行大量资料的初步分析，并以此获得指导性结论，从而确保未来预测的准确实现。一般情况下，分类型数据预测和统计回归型预测是其常见的两种应用形态。其二，描述性数据分析。该数据挖掘方法是对收集资料的系统描述，其为后续的资料搜寻和查找做好了准备。实践过程中，描述性数据分析可具体分为关联分析、序列分析以及聚类分析。