前言：一篇好的文章需要精心雕琢，小编精选了8篇数据挖掘总结范例，供您参考，期待您的阅读。
数据挖掘总结范文1
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。
2.2对所存储的信息进行统计分析
统计分析，是现阶段电子商务交易平台最常使用的数据挖掘技术,是将用户浏览网页的内容、浏览时间以及浏览深度进行数据储存以及统计学分析，从而得到每个用户使用电子商务交易平台时最常浏览的页面、商品以及浏览路径长度。通过这些数据，能够协助电子商务平台相关工作人员完善网络站点的站点位置和密度、优化电子商务平台用户使用体验以及提高电子商务交易平台的交易安全性等。
2.3将用户以及数据聚类分析
聚类分析，是指将具有相同特征的数据信息进行归纳以及存储，从而方便人工智能技术对其进行进一步的分析，总结出具有相同使用习惯的客户以及具有相似功能的商品等。聚类分析，通常被用于电子商务平台在市场层面的发展。通过将电子商务平台云端存储的大量数据进行分析，能够协助相关工作人员对市场需求进行划分，并针对每个对应部分的商品市场进行具有强烈针对性的市场营销手段以及策略，最大限度地满足客户的使用以及购买需求，最终达到提升电子商务平台经营收益的目的。
2.4将庞大的数据进行分类分析
分类分析,是现阶段电子商务平台最多使用的一项数据挖掘技术，可以理解成对于某一类用户或某一类问题进行归类，减少电子商务平台工作人员不必要的工作量，实现工作效率的提升。分类分析不仅能够对已有存储记录的数据进行归纳总结，还能够通过归纳总结的数据以及发展趋势对某些信息未来的发展情况做出预测。
3.数据挖掘技术在电子商务平台网络营销中的应用
3.1确定网络营销目标
随着交易平台从线下实体转向电子商务平台，使得传统商品的营销策略和营销手段都发生了巨大的变化。现阶段，对某一目标进行网络营销需要通过市场数据细分、市场目标选择以及结合市场需求进行定位等。通过利用数据挖掘技术，能够准确得到一特定商品的具体市场，从而为公司的发展规划以及营销手段的确立提供数据支持。
3.2制定网络营销计划
网络营销计划，可以说是电子商务平台吸引客流量、抢夺市场的重要手段，因此在制定网络营销计划之前，相关工作人员需要对市场客户具体需求以及消费群体进行分析。通过确定市场需求以及消费人群，能够协助相关工作人员确定用户消费习惯以及消费规律，从而为制定切实可行的营销计划打下夯实的基础。
3.3进行独立的电子商务平台网络营销
数据挖掘技术在网络营销中的最终作用，是为了实现通过数据分析得到准确的消费习惯以及消费需求，从而达到虚拟一对一营销的目的。数据挖掘技术通过对数据进行存储以及分析，从而得到消费者的消费习惯以及消费需求，企业根据这些数据对客户进行分类，从而实现更为准确的服务投放，最终实现提升客户满意度的目的。
4.结语
综上所述，在数据挖掘技术之下，掌握消费者的消费规律以及访问时间，协助企业制定最恰当的网络营销策略，在竞争激烈的市场中，提升企业自身的核心竞争力。
参考文献：
[1]詹欣哲.数据挖掘在电子商务中的应用[J].现代经济信息,2018(13):357.
数据挖掘总结范文2
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
数字图书馆需要的是一种可以有效的将信息进行组织管理，同时还能够对信息进行深层的加工管理，提供多层次的、智能化的信息服务和全方位的知识服务，提供经过加工、分析综合等处理的高附加值的信息产品和知识产品的工具。目前许多高校数字图书馆的查询手段还只局限于一些基本的数据操作，对数据只能进行初步的加工，不具有从这些数据中归纳出所隐含的有用信息的功能，也使得这些信息不为人知，从而得不到更好的使用，这些都是对网络信息资源的一种浪费。而通过Web数据挖掘技术科研有效的解决这一问题。这种技术可以用于挖掘文档的隐含的有用的内容，或者可以在其他工具搜索的基础上进一步进行处理，得到更为有用和精确的信息。通过Web数据挖掘技术科研对数字图书关注中的信息进行更加有效地整合。
2、为以用户为中心的服务提供帮助
通过浏览器访问数字图书馆后，可被记载下来的数据有两类，一类是用户信息，另一类是用户访问记录。其中用户信息包括了用户名，用户访问IP地址，用户的职业、年龄、爱好等。用户名师用户登录图书馆时输入，用户访问IP地址通过程序获得，其他的信息都是用户在注册时所填写的，访问记录则是在用户登录时所记录的，也是由程序获得。对这些用户信息进行分析可以更加有效的了解用户的需求通过分析服务器中用户请求失败的数据，结合聚集算法，可以发现信息资源的缺漏，从而指导对信息资源采集的改进，让高校数字图书馆的信息资源体系建设的更加合理。对数字图书馆系统的在线调查、留言簿、荐书条等的数据进行收集整理，并使之转化为标准的结构化数据库，然后在通过数据挖掘，皆可以发现用户所感兴趣的模式，同时还可以预先发现用户群体兴趣的变迁，调整馆藏方向，提前做好信息资源的采集计划。通过Web数据挖掘，可以对用户的信息需求和行为规律进行总结，从而为优化网络站点的结构提供参考，还可以适当各种资源的配置更加的合理，让用户可以用更少的时间找到自己所需要的资源。例如可以通过路径分析模式采掘捕捉确定用户频繁浏览访问的路径，调整站点结构，并在适当处加上广告或荐书条。
3、Web数据挖掘技术在图书馆采访工作中的应用
在图书馆的工作中有一步十分的重要，这就是采访工作，采访工作的做的好坏程度会直接的对图书馆的服务质量产生影响。通常情况图书馆的工作人员会根据图书馆的性质、服务对象及其任务来决定采访的内容。但是这种采访局限性很大，很多时候会受采访人员的主观意识的影响，同时这种方式也会显得死板不灵活。很多时候会出现应该购进的文献没有买，不应该买的文献却买了很多等与读者的需求不符的现象。这些现象的产生都是因为缺乏对读者需求的了解和分析。要解决这些问题就必须对读者的需求进行全面的了解和分析，而Web数据挖掘则为解决该问题提供了一种较好的方法。通过对各种日志文件和采访时获得的数据进行分析，可以很清楚的得到读者需要的是什么样的书籍、不需要的又是什么样的书籍，从而为采购提供各种科学合理的分析报告和预测报告。根据对分析还能帮组图书馆管理人员确定各种所需书籍的比例，从而确定哪些文献应该及时的进行补充，哪些文献应该进行剔除，对馆藏机构进行优化，真正的为高校里的师生提供所需要的文献和资料。
4、使用Web数据挖掘技术提供个性化服务
传统的信息检索工具在友好型、可理解性、交互性方面都存在着很大的缺陷。通常情况下都只是将各种查询结果毫无逻辑的简单的进行罗列，用户很难从其中获取自己需要的信息，通过数据挖掘，可以对图书馆网站上的在线调查、留言簿、读者调查表等数据进行收集整理，对不需要的冗余信息进行剔除。通过分析可以获知用户所喜好的浏览模式是哪种，他们常访问的网站的路径是什么，他们对图书馆中的那些资源比较有兴趣。然后再根据用户的普遍需求与每个人的个性需求，建立起相应的规则，从而帮助网站设计人员对网站进行设计和优化，使得这些信息检索变得更加的个性化、智能化，并根据每个用户的偏好等特征将检索到的信息排列处理，使得读者可以用最快的速度获得想要检索的文献信息。通过Web数据挖掘技术可以对用户的特征信息进行总结，将那些从没有发出过信息的潜在用户进行归类，同时还可以免费的为他们提供各种他们所感兴趣的信息和资料，把这些潜在的用户转变为正式的用户使用Web数据挖掘可以对用户的检索日志进行分析，从而得知用户所感兴趣的内容、他们的研究方向，并根据这些内容为用户指定个性化服务的内容，为用户提供各种他们所感兴趣的各种信息。
数据挖掘总结范文3
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
数字图书馆需要的是一种可以有效的将信息进行组织管理，同时还能够对信息进行深层的加工管理，提供多层次的、智能化的信息服务和全方位的知识服务，提供经过加工、分析综合等处理的高附加值的信息产品和知识产品的工具。目前许多高校数字图书馆的查询手段还只局限于一些基本的数据操作，对数据只能进行初步的加工，不具有从这些数据中归纳出所隐含的有用信息的功能，也使得这些信息不为人知，从而得不到更好的使用，这些都是对网络信息资源的一种浪费。而通过web数据挖掘技术科研有效的解决这一问题。这种技术可以用于挖掘文档的隐含的有用的内容，或者可以在其他工具搜索的基础上进一步进行处理，得到更为有用和精确的信息。通过web数据挖掘技术科研对数字图书关注中的信息进行更加有效地整合。
2、为以用户为中心的服务提供帮助
通过浏览器访问数字图书馆后，可被记载下来的数据有两类，一类是用户信息，另一类是用户访问记录。其中用户信息包括了用户名，用户访问IP地址，用户的职业、年龄、爱好等。用户名师用户登录图书馆时输入，用户访问IP地址通过程序获得，其他的信息都是用户在注册时所填写的，访问记录则是在用户登录时所记录的，也是由程序获得。对这些用户信息进行分析可以更加有效的了解用户的需求通过分析服务器中用户请求失败的数据，结合聚集算法，可以发现信息资源的缺漏，从而指导对信息资源采集的改进，让高校数字图书馆的信息资源体系建设的更加合理。对数字图书馆系统的在线调查、留言簿、荐书条等的数据进行收集整理，并使之转化为标准的结构化数据库，然后在通过数据挖掘，皆可以发现用户所感兴趣的模式，同时还可以预先发现用户群体兴趣的变迁，调整馆藏方向，提前做好信息资源的采集计划。通过web数据挖掘，可以对用户的信息需求和行为规律进行总结，从而为优化网络站点的结构提供参考，还可以适当各种资源的配置更加的合理，让用户可以用更少的时间找到自己所需要的资源。例如可以通过路径分析模式采掘捕捉确定用户频繁浏览访问的路径，调整站点结构，并在适当处加上广告或荐书条。
3、web数据挖掘技术在图书馆采访工作中的应用
在图书馆的工作中有一步十分的重要，这就是采访工作，采访工作的做的好坏程度会直接的对图书馆的服务质量产生影响。通常情况图书馆的工作人员会根据图书馆的性质、服务对象及其任务来决定采访的内容。但是这种采访局限性很大，很多时候会受采访人员的主观意识的影响，同时这种方式也会显得死板不灵活。很多时候会出现应该购进的文献没有买，不应该买的文献却买了很多等与读者的需求不符的现象。这些现象的产生都是因为缺乏对读者需求的了解和分析。要解决这些问题就必须对读者的需求进行全面的了解和分析，而web数据挖掘则为解决该问题提供了一种较好的方法。通过对各种日志文件和采访时获得的数据进行分析，可以很清楚的得到读者需要的是什么样的书籍、不需要的又是什么样的书籍，从而为采购提供各种科学合理的分析报告和预测报告。根据对分析还能帮组图书馆管理人员确定各种所需书籍的比例，从而确定哪些文献应该及时的进行补充，哪些文献应该进行剔除，对馆藏机构进行优化，真正的为高校里的师生提供所需要的文献和资料。
4、使用web数据挖掘技术提供个性化服务
传统的信息检索工具在友好型、可理解性、交互性方面都存在着很大的缺陷。通常情况下都只是将各种查询结果毫无逻辑的简单的进行罗列，用户很难从其中获取自己需要的信息，通过数据挖掘，可以对图书馆网站上的在线调查、留言簿、读者调查表等数据进行收集整理，对不需要的冗余信息进行剔除。通过分析可以获知用户所喜好的浏览模式是哪种，他们常访问的网站的路径是什么，他们对图书馆中的那些资源比较有兴趣。然后再根据用户的普遍需求与每个人的个性需求，建立起相应的规则，从而帮助网站设计人员对网站进行设计和优化，使得这些信息检索变得更加的个性化、智能化，并根据每个用户的偏好等特征将检索到的信息排列处理，使得读者可以用最快的速度获得想要检索的文献信息。通过web数据挖掘技术可以对用户的特征信息进行总结，将那些从没有发出过信息的潜在用户进行归类，同时还可以免费的为他们提供各种他们所感兴趣的信息和资料，把这些潜在的用户转变为正式的用户使用web数据挖掘可以对用户的检索日志进行分析，从而得知用户所感兴趣的内容、他们的研究方向，并根据这些内容为用户指定个性化服务的内容，为用户提供各种他们所感兴趣的各种信息。
数据挖掘总结范文4
关键词：数据挖掘技术；企业人资管理；应用
引言
企业内部组织管理中，人、财及物等资源是管理的主要对象，即统筹管理人与人的工作行为，调动的生产与工作积极性，发挥人尽其才的效果，以此提高企业生产力与综合竞争力。数据挖掘技术则是数据统筹并分析人的社会与经济活动，获得企业人资管理信息，形成新社会与经济活动，并将两者结合起来，对企业人资管理效用的提高至关重要。
一、数据挖掘技术优势分析
大数据时期，数据信息量日益增加，此种情况下，如何获得所需信息，已成为企业面临的首要问题，作为大数据的核心，数据挖掘技术主要指挖掘海量数据中的相关信息，通常可根据数据统计、分析、信息检索与经验法则等途径实现，检索相关信息。社会大环境中，各行业领域广泛应用该技术，且在商业领域取得了很大的成果，比如零售与餐饮行业等应用的客户挖掘与需求分析技术，另外，还能帮助企业合理制定营销方案、选择市场并处理危机风险。面对海量复杂、不完整且随机性的模数数据，利用数据挖掘技术，方便企业归纳推断，再借助该技术详细分析企业内部与所处市场环境，从而及时调整市场发展战略、分析客户与竞争对手行为，更好的规避经营风险，以此便于企业管理者理性的树立经营与市场观，基于市场环境对决策正确性进行分析，实现稳定发展。企业人资管理中，管理系统不健全、人才流失与工作流程繁琐等问题依然存在，工作效率受到了严重的影响，管理资源造成了很大的浪费，针对这些问题，企业必须要重视数据挖掘技术的应用，发挥其价值，协调内外部环境，工作质量与效率得到提高，为企业人资管理水平的提升奠定基础。
二、数据挖掘技术在企业人资管理中的具体应用
1.应用于企业人才招聘环节
随着时代的进步，大数据与现代网络信息技术在企业内部管理中得到了广泛的应用，企业建立健全人才数据信息库，有效应用数据挖掘技术，做好有效分析，以此了解企业发展优势与不足，便于企业领导逐步完善并改进人资管理模式。企业运营管理中，人才招聘是企业增添活力的重要渠道，人资管理部门通过校园招聘会、人才市场及人才网招聘等不同渠道进行人才招聘，再根据不同招聘方式吸引人才，以此筛选流程，为企业选聘优秀人才参与企业运营发展。现阶段，人才市场上，优秀人力资源与需求矛盾之间的矛盾日益突出，企业无法招聘到高端人才，很多优秀应聘者也无法找到自己满意的岗位，盲目招聘是引起企业人才使用现状的重要因素。利用数据挖掘技术可有效解决这一问题，针对求职者简历，构建相应的数据信息库，整合分析人才身份与特点等重要数据，以此总结员工离职数据，构建原因模型，便于人资管理部门掌握求职者实际岗位需求，以此通过企业办公环境与薪酬福利等手段的调整，为企业招聘更多的人才，同时合理预测其岗位需求，确保招聘部门针对性地录取优秀应聘者。
2.应用于企业员工管理
企业运营管理中，员工管理并非简单的记录员工信息并统计相关数据，例如，员工基本信息。重要的应用相关数据挖掘技术统计并分析员工各种考核信息，例如利用数据挖掘信息技术，掌握企业整体业务起伏或下降，对员工实际工资进行分析，提出成本控制信息，这些有效的数据信息利于企业有效开展人资招聘、调配及培训等。
3.人力资源的合理配置
企业人才管理中，除过不完善的系统与人才流失等问题，人力资源配置不合理是面临的重要问题一直，资源的优化配置，尽可能发挥员工工作积极性，简化工作流程，以此提高员工工作效率与质量。具体可从以下几方面入手合理配置企业人力资源：(1)利用挖掘技术，发现历史岗位信息，了解其实际工作量，通过定额方式为员工分配工作，形成相应的生产标准。(2)企业人力资源系统中录入员工日常工作量，对比员工实际工作量与要求，及时调整，发掘其信息，选拔优秀人才，激发员工工作潜力，从而为企业创造更多的经济效益，为企业人力资源管理水平的提高奠定良好的基础。
4.应用于企业员工离职
企业人力资源管理中红，应用数据挖掘技术，便于企业有效建立人才流失管理机制。通过建立该管理机制，降低企业人才流失比率，尽可能减少人才流失造成的损失。应用数据挖掘技术，首先分析离职人员数据，将数据整理并绘制成表格，将无关与多余的数据删除掉。再通过构建模型，总结并分析员工离职的根本原因。在此必须要注意，通常采用树形模式进行此项分析工作，其利于决策者从海量信息中找到有效的决策点。实际操作中，可将员工离职原因设为该模式的目标树形，将其它属性设置为独立变量，划分并归类员工离职的不同原因，总结其离职真正因素，在此基础上，了解潜在离职员工，如果是优秀员工，企业必须要重视，适当地采取保护措施留住人才。
5.应用于员工薪酬设计工作中
企业运营管理与员工稳定性方面，员工薪酬管理是十分必要的，企业合理制定薪酬体系，利于为企业创造最大化经济利益，提高人力资源使用效率。企业传统薪酬设计中，缺乏数据分析基础，所以薪酬不合理问题是普遍存在的，使得应聘者岗位需求得不到满足。亦或是，企业拥有很多数据信息，但却并未对其进行有效地分析与整理，但数据挖掘技术的应用却能解决这一问题。另外，企业人力资源绩效考核工作涉及很多信息，具体主要包含员工工作能力、学习能力及职业素养等。将数据挖掘技术应用于企业人力资源工作中，挖掘并分析海量数据，掌握薪酬设计内部影响因素，以此为薪酬制定者提供相应的数据参考，从而确保为企业制定的薪资管理体系有合理性。另外，对求职者岗位薪资需求做好准确定位，为企业精准招聘所需人才，降低企业招聘成本。
三、结语
综上所述，随着社会经济的快速发展，企业人资管理中应用数据挖掘技术，充分发挥挖掘技术的作用，对企业人力管理系统进行逐步完善，针对员工离职帮助企业建立相应的预测机制，对人力资源进行合理配置，以此提高资源使用效率。另外，企业要重视数据挖掘技术的应用，在激烈的市场竞争环境中，积极提高自身综合实力，获得更多的市场份额，为企业实现可持续发展目标奠定良好的基础。
参考文献：
数据挖掘总结范文5
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。
1.2功能
（1）关联分析。数据库海量的信息中存在一些有用的能被发现的知识，其中存在有规律可循的两个或两个以上的对象，便可将其关系判定为关联。关联又可划分为简单关联、因果关联以及时序关联，进行关联分析旨在发现隐藏在数据库中的关联网，并且关联分析生成的规则是客观、可信的。（2）聚类分析。数据库中的记录可被划分成多个有用的。这个过程叫做聚类。聚类分析是概念描述以及偏差检测的铺垫，聚类技术主要包括传统的模式识别方法和数学分类法，但比较传统技术又较为全面。（3）概念描述。概念描述是指对同属一类对象的含义以及特点做以总结性的描述，具体分为同一性描述和差异性描述，即描述一类对象的共性以及此类对象内部存在的相互之间的特性，例如遗传算法以及决策树算法均是对特性的描述方法。（4）偏差检测。数据库本身不乏有一些异常的记录，而通过数据挖掘就能将这些偏差一一检测出来，在这个过程中隐含着许多潜在有用的知识，例如不稳定的量变、观测结果与测算结果的偏差等，偏差检测的主要方法是找出观测结果和测算结果之间有意义的差别。
2数据挖掘技术在网络营销中的应用
2.1数据挖掘在网络营销中的流程
随着网络营销的普及和发展，企业面临的竞争压力也随之增大，企业可以借助数据挖掘技术对网络营销中涉及的大量数据进行识别、转换、分析以及模型化处理，从中提取出有助于决策的关键性数据，来提高企业的效益。为此，我们提出了网络营销中数据挖掘的流程。由图示可知，数据挖掘技术在网络营销中的运用大体可以分为五个步骤，首先确定挖掘方向，然后选择目标数据、进行数据的预处理并使用挖掘算法，最后使用模式评估。具体来说，第一，挖掘方向是根据营销的预期目标来确定的；第二，在网络营销中，可供选择的数据来源有很多，包括网站的消费数据、客户端数据以及服务器数据等；第三，数据的预处理分为三步，即数据清理、用户识别以及网页浏览识别；第四，挖掘算法是数据挖掘技术的关键，通常采用关联分析、聚类分析等方法对数据进行挖掘。
2.2数据挖掘技术在网络营销中的实践
怎样才能对数据库中真正具有价值的信息进行使用，从而提高有效信息的利用程度，这就需要新的技术来进行这方面的工作。数据挖掘技术从被开发以来便被广泛利用，它能够有效地实现对有价值信息的自动、智能和快速的分析与提出[2]。企业通过数据挖掘提取出对制定网络营销策略有帮助的重要数据，以此来确定最终的营销战略，实现高质量的网络营销。现将数据挖掘技术在网络营销中的实践进行如下呈现。（1）运用关联分析刺激消费。在数据库字段项之间存在两种关系，即函数关系和相关关系，通过数据挖掘对数据库中的信息进行关联分析，进而找出数据间的关联规则。在网络营销活动中，企业通常从消费者的相关信息中寻找数据间的相互关系，在此基础上对其联系进行分析。例如，企业可以通过关联分析找出某一个或一类消费者的关联购买需要。一些客户在购买某种品牌的商品时，会习惯性地购买这一品牌的其他产品，企业可以针对客户的这一消费习惯制定出相应的营销策略，通过增加特定品牌的产品种类来刺激客户的购买欲望，或者延伸与品牌相关的服务项目来吸引更多的客户。（2）运用聚类分析科学营销。在网络营销活动中，企业通常将消费者按照不同属性进行归类，并且对其消费心理以及消费习惯作进一步的分析。例如，企业可以采用聚类分析从客户的性别、年龄、职业、收入等不同方面对其进行统一划分，由于同一类别的客户具有相似的特征，企业可以通过分析各个消费群体的心理特征以及消费特征，采取科学化的营销战略，针对不同的客户群体制定相应的营销策略，优化产品结构。（3）运用Web挖掘与寻找潜在客户。在数据挖掘技术中，Web挖掘是一种常用方法，通过WWW分析为网站运行提供具体准确和简洁有力的分析依据。由于用户在访问企业网站时在Web服务器上会留下相关的记录数据，企业因此可以利用Web挖掘来寻找潜在客户。例如，企业可以采用Web挖掘的方法通过用户一段时期以来访问站点时在Web服务器上留下的记录数据来分析用户的兴趣所在，进而对用户是否是潜在客户进行判断。对于潜在客户群体，企业可采取一定的市场营销策略将其发展为现实客户群体[3]。
3结束语
随着网络营销的兴起与发展以及消费者群体的日渐发展成熟，企业应与时俱进，秉着从实际出发的原则，合理有效地运用数据挖掘的具体方法，从而充分地体现数据挖掘技术在网络营销中的应用架构实践。
参考文献
[1]周曦.数据挖掘技术在网络营销中的作用[J].电脑知识与技术.2011(11).
[2]李怡.数据挖掘技术及应用[J].科技资讯.2017(24).
数据挖掘总结范文6
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
Romero等研究学者认为在教师教学评价中数据挖掘技术的应用会是一个十分重要的循环迭代，通过数据挖掘技术将得到的教师教学评价相关的知识进入评价系统的循环中，并且通过改进学习系统、支持决策以及改善学习者的学习等过程，而不是简单的将数据转换为教师简单的评价过程[2-4]。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，通过对这些数据进行更深入的研究和分析，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，采用数据挖掘技术对教师教学评价的研究过程中主要的流程包括数据收集、确定数据挖掘目的、数据的挖掘以及模式评估与知识表示等四个部分。数据挖掘的过程主要包括以下几个方面：（1）根据已知的条件，确定数据挖掘目的。（2）需要挖掘数据的准备，即对数据的清洗、数据的筛选等步骤。（3）根据选定的算法对已有的数据进行挖掘。（4）依据上述挖掘的结果，对数据挖掘的模式评估与知识进行表示。大数据与实际生产应用紧密结合，并且其研究领域广泛。通过对已有大数据体系结构以及关键技术的研究，对大数据还可以从以下两个方面进行深入的研究：一方面，通过拓展大数据的外沿，比如将大数据与移动互联网领域以及科学计算相结合，来拓展新的大数据应用模式；另一方面，通过讨论大数据模型的缺陷来挖掘大数据的内涵，比如以大规模程序调试诊断以及端到云的海量数据传输为例来分析云架构技术面临的挑战。移动互联网的飞速发展极大的丰富了大数据的外部应用，使得大数据和移动互联网的联系十分密切。由于移动设备在接入方式上和硬件配置上的特殊性，使得对于大数据和移动互联网的关系研究十分重要。下面对移动互联网中移动设备的资源以及网络接入问题进行更为深入的探讨[5-6]。
2.1有限的移动设备资源
往往需要在浏览器端解释的如JavaScript、Ajax等执行脚本程序才能访问基于Web门户的大数据服务，这样会消耗较多的移动设备的计算能源与资源，并且移动设备运行平台具有更新速度快以及种类繁多等特点，从而为移动设备定制客户端成为不可能的事件。因此，为大数据平台设计相对应的访问接口非常迫切。
2.2网络接入问题
应用需求动态的调整系统规模，使得系统的运行成本降低，对于大数据的分布式应用，开发者需要考虑资源回收以及动态分配的问题，但这个过程很容易发生死锁、资源泄露等问题。同时上述大规模各领域的应用对于大数据平台的搭建带来了难题，因为其使得大数据平台的搭建过程更为繁琐和复杂。因此，需要不断开发新的应用模型以及适合大数据的实用工具来解决这些问题显得更为迫切。
3支持向量机SVM算法在教师教学评价中的应用
3.1支持向量机SVM算法
支持向量机SVM算法将我们待解决的问题通过一个二次规划来进行解决。例如，通过假设样本集上存在超平面xb0能够将已有的样本划分为两大类，那么有一个超平面能使两类样本到其距离的和能达到最大值，那么该平面为超平面，并且超平面的计算公式为：虽然支持向量机SVM的理论目前的应用领域很广泛，但是它在我们实际的应用过程中还会遇到一些如核函数的选择、归纳、优化及内积参数寻优等问题。
3.2支持向量机SVM算法在教师教学评价中的应用
在应用数据挖掘技术进行教师教学评价研究的过程中，本文在实验过程中使用Weka中的J48聚类器进行教师测评结果信息表的挖掘，详细过程为：（1）启动软件进入Explorer界面，打开己经进行预处理(离散化)后的数据表格，选择preprocess选项卡，观察数据表中数据情况，其中包含625条数据信息，4个属性。在结果窗口中单击右键，可以看到支持向量机SVM算法在教师教学评价中的应用的图像，能够对聚类结果一目了然，本文方法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具有很好的效果[7-9]。
4总结
数据挖掘总结范文7
关键词:数字图书馆;计算机技术;应用模块;数据挖掘;网格技术
1数字图书馆概述
“数字化”的生活模式伴随着科技的发展应运而生，人们也越来越适应并习惯了这种生活模式，数字图书馆的出现使得人们对它的需求越来越高，同时它也直接关系着当代图书馆的生存与发展。而数字图书馆的概念是由美国的一位学者在研究图书馆的时效性时提出来的，它就是一个信息化的平台，拥有着全球性的知识资源和媒体内容，一方面能够使用户及时的了解到全球的讯息，另一方面用户使用搜索功能可以搜索到一些多样化的信息。而其中关键性技术的应用与研究成为了当今国内外IT界和图书馆界研究的热门技术。而评价一个国家信息基础设施好坏的标志之一就是数字图书馆的建设。数字图书馆作为一种高新技术的产物，涉及到了以下技术:数字化处理技术、超大规模数据库技术、网络技术、多媒体信息处理技术、信息压缩与传送技术、安全保密技术、自然语言理解技术等。本文主要介绍了网络技术、数据挖掘技术、Agent技术。
2数据挖掘技术的应用研究
2．1数据挖掘的基本概念
数据挖掘也可以叫作数据库中的知识发现，它是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。其一般与计算机科学有关，可以通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统及模式识别等多种方法来实现所要达到的目标。数字图书馆的数据挖掘对象是挖掘出其中的大型数据库、数据仓库以及大量的网络信息空间，通过对这些数据的统计分析和总结，可以找到数据间内在的关系，进而可以预测到未来发展的趋势。数据挖掘涉及到了很多前沿的学科，比如数据库、数理统计、人工智能、神经网络等，这是当今国际上最高端的技术研究之一了。
2．2数据挖掘技术的方法
2．2．1数据挖掘
数据挖掘是一种面向数值数据的方法，它是用人工智能、机器学习、统计学、数据库的交叉方法在一个较大的数据集中发现模式的计算过程，是一门跨学科的计算机科学分支。它的目标是从一个数据集中提取信息，然后将其转换成可理解的结构，以此进一步使用。数字图书馆的建设基础就是数据挖掘，利用多种数据挖掘算法，通过数字处理和研究数字模型的变化，以此来进行总结得到数据的变化情况。
2．2．2基于Web的数据挖掘
Web数据挖掘是数据挖掘在Web上的应用，它是利用数据挖掘技术抽取出与Web有关的一些感兴趣的、有用的资源信息、行为及模式，涉及到了多个研究领域的技术，在挖掘内容的过程中，我们一般从以下两个角度进行着手分析:一是对文本文档进行挖掘，二是挖掘多媒体文档。在调整数字图书馆的网页时一般都用追踪和个性化使用记录的全面追踪这两种模式来保证给用户提供个性化的服务。
2．2．3文本数据挖掘
文本数据挖掘是指从文本中挖掘出有一定价值的信息和知识的计算机处理技术，挖掘的对象的数据类型全是由文本类型组成的，在对巨量文本信息进行自动化信息分析与处理所使用的方法是利用数据挖掘算法和信息检索算法来实现的。文本挖掘方法主要包含以下几种:文本分类、文本聚类、信息抽取、摘要、压缩。为了能够更加更好的丰富图书馆的信息量，处理好文本的摘要和数据，提高数据挖掘的精确度，可以利用文本数据的挖掘和传输来实现。
2．3利用数据挖掘实现数字图书馆的个性化服务
实现数字图书馆的个性化服务是通过把挖掘技术应用到数字图书馆建设中，一方面可以通过提高数字图书馆的建设标准来增强各方面的服务质量，另一方面还可以有效的巩固信息资源的建设力度。在信息用户掌握信息使用的行为、习惯、偏好等时，个性化的服务可以为用户提供满足其所需要的一些相关服务，主要是两个方面:一是个性化，二是主动服务。其原理是根据不同的用户不同的需求使用不同的服务办法来进行针对性的服务，系统不需要用户去做什么就可以给用户提供相对应的服务，通过简化用户的操作来达到个性化服务。个性化服务主要表现在以下几个方面:数据挖掘服务、个人书架、个性化检索、信息分类定制及推送、虚拟咨询服务等。
3网格技术的应用
3．1网格技术在数字图书馆中的应用
在数字图书馆的建设中，网格技术是一种不可或缺的技术，为了确保数字图书馆的完整性和较好的服务性，就要利用网络来调节因数字的变化而造成的改变，而数字图书馆建设拥有良好基础的前提就是在网格技术应用过程中要结合信息资源建设网络基础设施，并在后期结合相关的Web技术方法，以图书馆的基础架构作为基础，搭建一个良好的可以实现资源信息共享的信息技术平台，整合网络各方面的资源，在统一管理的基础上实现良好的信息服务。
3．2数字图书馆网格的目标实现
网格目标的实现采用“四步走”战略:第一步，异地信息的透明化访问机制，即用户访问不同地区的数据资源不会受到任何限制;第二步，不同地区数据的一体化，全面共享数字图书馆的语义信息;第三步，通过网络维护和不断的数据更新，可以较好的去完善数字图书馆建设中的信息目录服务;第四步，采取有效稳当的网络安全保护机制能够保证数字图书馆运行在一个可靠稳定的环境里，同时用户的权益和网络资源也不会受到侵害，网络的信息共享服务有着一个良好的秩序。
参考文献:
［1］陈煌．数字图书馆建设中的计算机技术应用［J］．南方农机，2019，50(07):234．
［2］刘新茂．计算机技术在数字图书馆建设中的应用［J］．信息记录材料，2017，18(04):194-196．
［3］陈敏．计算机技术在数字图书馆中的应用［J］．内蒙古科技与经济，2017(07):40-41+44．
数据挖掘总结范文8
关键词：数据挖掘技术；软件工程；应用
21世纪以来，计算机技术开始逐步渗透到人们的生活和学习中，不断改变着人们的生活方式，尤其在近几年，计算机技术和网络技术更是得到了前所未有的普及与发展。为了满足社会发展对计算机软件的需求，利用数据挖掘技术在海量数据中提取有价值的信息，并将其应用到软件开发与设计中非常重要，这不仅可以大幅度降低软件开发成本，而且还有助于提高软件的开发效率和整体质量。
1数据挖掘技术概述
所谓数据挖掘技术，简单的说就是在海量数据中提取目标信息的一种计算方式。在大数据时代，软件工程需要处理的信息量很大，如果仍然采用传统的数据处理方法，那么不仅工作量大，而且处理效果也不尽人意。所以，迫切需要一种新型的数据处理方式，由此数据挖掘技术应运而生，能够快速、准确的在海量数据中提取所需信息，给数据整理和分析工作带来的很大方便。
2数据挖掘技术在软件工程中的应用
2.1数据挖掘技术在软件项目管理中的应用
软件项目管理所采用的方法是否科学，将直接影响到软件工程的整体质量，将数据挖掘技术应用在此项工作中，可以从两个方面分析其优势所在。首先是对项目组织关系的有效梳理和协调。随着软件工程规模的不断扩大，工程管理越来越复杂。在这种情况下，若想切实提高项目管理目标，首要任务就是做好人力资源的高效分配及利用。数据挖掘技术的应用可以实现对人员组织关系的深入分析，然后以项目管理需求为依据，实现人力资源的重新梳理和优化，确保项目的高效运转。其次是对系统漏洞进行修复，保证项目管理水平。这一点主要体现在版本控制信息的管理上，将数据挖掘技术应用到版本控制信息管理中，可以帮助设计者及时发现系统中的漏洞并进行处理，不仅节约了后期维护成本，而且还有助于提高项目管理水平。
2.2数据挖掘技术在开源软件设计中的应用
开放性是开源软件的一个主要特点，正因为如此，致使源数据的管理和控制难度较大，从而降低了管理效果。数据挖掘技术在此项工作中的应用主要以分布式数据挖掘系统为主，通过对大规模系统和多个开源软件的挖掘，并对系统开发人员和使用人员进行跟踪管理，在提高开源软件使用率的同时，为开源软件质量提供保障。
2.3数据挖掘技术在软件程序开发中的应用
在软件工程中，软件程序开发占据着重要地位，直接决定了软件的性能和开发效率。近年来，为了切实提高软件开发速度，采用的技术主要以克隆代码技术为主，数据挖掘技术在软件程度开发中的应用主要就是对该技术进行检测，检测方法主要以度量比对法、文本比对法和标识符比对法为主。此外，数据挖掘技术还可以在软件程序开发过程中用于挖掘数据库的有用代码。具体方法包括对输入输出关系记录进行检索、利用关键词进行索引、根据代码源和语义的相似性进行检索、利用构建交互关系图进行索引以及采用形式化描述方法进行数据挖等。其原理与百度、谷歌等搜索引擎的功能原理类似。
2.4数据挖掘技术在软件故障检测中的应用
在软件工程项目开发过程中，程序设计不可避免地会出现一些漏洞，或因编程人员的操作失误，使软件功能受到影响。为了保证软件能够快速恢复应用，技术人员就需要对软件故障问题进行快速定位和检测，并根据实际情况尽快对程序代码加以优化和完善，确保各项功能的正常发挥。采用数据挖掘技术进行故障检测主要是通过对信息进行跟踪检测，或采用逆向建模方法，及时发现软件故障问题，提高程序的可维护性。数据挖掘技术在软件故障检测中的应用主要包括两种方式，一是基于规则的挖掘方式，二是基于自动化的挖掘方式。基于规则的挖掘方式是根据程序行为总结运行规则，并采用时态逻辑进行表达。基于自动化的挖掘方式具体是指基于自动机抽象表示的API规则挖掘方法。两种方法都能够有效发现软件故障问题。传统的软件故障监测主要采用程序切片定位技术，不仅过程较为复杂、定位准确性低且耗时较长。采用数据挖掘技术代替传统软件故障监测方法，可以有效提高故障检测效率，同时对故障点进行精确定位，为软件检测和调试提供方便。
3结束语
综上所述，将数据挖掘技术应用到软件工程行业中，不仅可以有效解决软件开发和设计过程中出现的各类问题，提高软件开发效率和质量，而且还可以大幅度降低开发成本，为企业发展创造更高的经济效益和社会效益。因此，在未来的时间里，企业应提高对数据挖掘技术的重视度，并将其有效渗透到软件开发和设计中，以此来更好的促进行业的长足发展。
参考文献
[1]张勇.软件工程行业中数据挖掘的应用探讨[J].中国新通信，2018（11）.
