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教育工作者的數(shù)據(jù)挖掘分析大全（18篇）篇一

對于*店，儲存大量的常用*品是必不可少的工作，隨之而來的對*品的數(shù)據(jù)信息管理和儲存成為了令人頭疼的問題，在接到貨源后，工作人員需要統(tǒng)計*品產(chǎn)地和價格的信息，為以后的貨源供給地，用合理的價格出售*物，是至關(guān)重要的工作。

2、單位存在的問題。

由于貨物種類、名稱眾多，在短時間內(nèi)分析好相關(guān)數(shù)據(jù)幾乎不可能，大量的數(shù)據(jù)，依靠人力或是非數(shù)據(jù)統(tǒng)計軟件進行統(tǒng)計工作，事倍功半。嚴重影響*店的正常進貨，出售*品的工作。

二、分析問題。

1、對該單位存在的問題進行分析；

由以上問題可見，利用數(shù)據(jù)挖掘進行相關(guān)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計和整理工作，簡單、省時、有效。

2、解決問題的可能途徑和方法。

利用sqlsever導入數(shù)據(jù)，再提取統(tǒng)計分析結(jié)果，很快會得到想要的數(shù)據(jù)分析結(jié)果。

1、設(shè)計數(shù)據(jù)挖掘算法；

決策樹；

數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)；

神經(jīng)元算法；

2、對挖掘結(jié)果進行深入解釋和分析。

由此可以看見在不不同的產(chǎn)地，由于地理因素和特產(chǎn)*品的原因，在*品相關(guān)的植物盛產(chǎn)區(qū)，進貨比較便宜。

教育工作者的數(shù)據(jù)挖掘分析大全（18篇）篇二

作業(yè)成本法以其對成本的精確計算和對資源的充分利用引起了人們的極大興趣，但其復(fù)雜的操作使得很多管理者望而卻步。利用數(shù)據(jù)挖掘中的回歸分析、分類分析等方法能幫助管理會計師確定成本動因，更加準確計算成本。同時，也可以通過分析作業(yè)與價值之間的關(guān)系，確定增值作業(yè)和非增值作業(yè)，持續(xù)改進和優(yōu)化企業(yè)價值鏈。在thomasg，johnj和il-woonkim的調(diào)查中，數(shù)據(jù)挖掘被用在作業(yè)成本管理中僅占3%。

2.預(yù)測分析。

管理會計師在很多情況下需要對未來進行預(yù)測，而預(yù)測是建立在大量的歷史數(shù)據(jù)和適當?shù)哪Ｐ突A(chǔ)上的。數(shù)據(jù)挖掘自動在大型數(shù)據(jù)庫中尋找預(yù)測性信息，利用趨勢分析、時間序列分析等方法，建立對如銷售、成本、資金等的預(yù)測模型，科學準確的預(yù)測企業(yè)各項指標，作為決策的依據(jù)。例如對市場調(diào)查數(shù)據(jù)的分析可以幫助預(yù)測銷售；根據(jù)歷史資料建立銷售預(yù)測模型等。

3.投資決策分析。

投資決策分析本身就是一個非常復(fù)雜的過程，往往要借助一些工具和模型。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)提供了有效的工具。從公司的財務(wù)報告、宏觀的經(jīng)濟環(huán)境以及行業(yè)基本狀況等大量的數(shù)據(jù)資料中挖掘出與決策相關(guān)的實質(zhì)性的信息，保證投資決策的正確性和有效性。如利用時間序列分析模型預(yù)測股票價格進行投資；用聯(lián)機分析處理技術(shù)分析公司的信用等級，以預(yù)防投資風險等。

4.產(chǎn)品和市場預(yù)測與分析。

品種優(yōu)化是選擇適當?shù)漠a(chǎn)品組合以實現(xiàn)最大的利益的過程，這些利益可以是短期利潤，也可以是長期市場占有率，還可以是構(gòu)建長期客戶群及其綜合體。為了達到這些目標，管理會計師不僅僅需要價格和成本數(shù)據(jù)有時還需要知道替代品的情況，以及在某一市場段位上它們與原產(chǎn)品競爭的狀況。另外企業(yè)也需要了解一個產(chǎn)品是如何刺激另一些產(chǎn)品的銷量的等等。例如，非盈利性產(chǎn)品本身是沒有利潤可言的，但是，如果它帶來了可觀的客戶流量，并刺激了高利潤產(chǎn)品的銷售，那么，這種產(chǎn)品就非常有利可圖，就應(yīng)該包括在產(chǎn)品清單中。這些信息可根據(jù)實際數(shù)據(jù)，通過關(guān)聯(lián)分析等技術(shù)來得到。

5.財務(wù)風險預(yù)測與評估。

管理會計師可以利用數(shù)據(jù)挖掘工具來評價企業(yè)的財務(wù)風險，建立企業(yè)財務(wù)危機預(yù)警模型，進行破產(chǎn)預(yù)測。破產(chǎn)預(yù)測或稱財務(wù)危機預(yù)警模型能夠幫助管理者及時了解企業(yè)的財務(wù)風險，提前采取風險防范措施，避免破產(chǎn)。另外，破產(chǎn)預(yù)測模型還能幫助分析破產(chǎn)原因，對企業(yè)管理者意義重大。，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)包括多維判別式分析、邏輯回歸分析、遺傳算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及決策樹等方法在管理會計中得到了廣泛的應(yīng)用。

六、結(jié)論。

數(shù)據(jù)挖掘是個嶄新的領(lǐng)域，對于數(shù)字和信息的處理是非常科學和方便的，也是非常高效率和合理分析的非常好的工具，對于會計管理領(lǐng)域的應(yīng)用在國際上只是剛剛開始，相信隨著會計的國際化的接軌和計算機科學的進步，在我國的會計領(lǐng)域中的數(shù)據(jù)挖掘理論會得到不斷的提升，在管理會計實際應(yīng)用中的數(shù)據(jù)挖掘也越來越多樣化和普及化。

教育工作者的數(shù)據(jù)挖掘分析大全（18篇）篇三

隨著會計現(xiàn)代化的發(fā)展，會計越來越多的運用計算機技術(shù)的拓展。

一、數(shù)據(jù)挖掘。

數(shù)據(jù)挖掘是從數(shù)據(jù)當中發(fā)現(xiàn)趨勢和模式的過程，它融合了現(xiàn)代統(tǒng)計學、知識信息系統(tǒng)、機器學習、決策理論和數(shù)據(jù)庫管理等多學科的知識。它能有效地從大量的、不完全的、模糊的實際應(yīng)用數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的潛在有用的信息和知識，揭示出大量數(shù)據(jù)中復(fù)雜的和隱藏的關(guān)系，為決策提供有用的參考。數(shù)據(jù)挖掘是從數(shù)據(jù)當中發(fā)現(xiàn)趨勢和模式的過程，它融合了現(xiàn)代統(tǒng)計學、知識信息系統(tǒng)、機器學習、決策理論和數(shù)據(jù)庫管理等多學科的知識。它能有效地從大量的、不完全的、模糊的實際應(yīng)用數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的潛存有用的信息和知識，揭示出大量數(shù)據(jù)中復(fù)雜的和隱藏的關(guān)系，為決策提供有用的參考。

二、數(shù)據(jù)挖掘的現(xiàn)代最新方法介紹。

常用的數(shù)據(jù)挖掘方法主要有決策樹(decisiontree)、遺傳算法(geneticalgorithms)、關(guān)聯(lián)分析(associationanalysis).聚類分析(c~smranalysis)、序列模式分析(sequentialpattern)以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(neuralnetworks)等。

三、數(shù)據(jù)挖掘的實際應(yīng)用。

由于數(shù)據(jù)挖掘市場還處于起步的階段，但是發(fā)展很快。在國外有一些著名的大公司對數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)進行了開發(fā)。

igentminer這是ibm公司的數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)品，它提供了很多數(shù)據(jù)挖掘算法，包括關(guān)聯(lián)、分類、回歸、預(yù)測模型、偏離檢測、序列模式分析和聚類。有2個特點：一是它的數(shù)據(jù)挖掘算法的可伸縮性；二是它與ibm/db/2關(guān)系數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)緊密地結(jié)合在一起。

t是由sgi公司開發(fā)的，它也提供了多種數(shù)據(jù)挖掘方法，包括關(guān)聯(lián)分析和分類以及高級統(tǒng)計和可視化工具。特色是它具有的強大的圖形工具，包括規(guī)則可視化工具、樹可視化工具、地圖可視化工具和多維數(shù)據(jù)分散可視化工具，它們用于實現(xiàn)數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果的可視化。

tine是由isl公司開發(fā)的，它為終端用戶和開發(fā)者提供提供了一個集成的數(shù)據(jù)挖掘開發(fā)環(huán)境。

1.提供有力的決策支持。

面對日益激烈的競爭環(huán)境，企業(yè)管理者對決策信息的需求也越來越高。管理會計作為企業(yè)決策支持系統(tǒng)的重要組成部分，提供更多、更有效的有用信息責無旁貸。因此，從海量數(shù)據(jù)中挖掘和尋求知識和信息，為決策提供有力支持成為管理會計師使用數(shù)據(jù)挖掘的強大動力。例如，數(shù)據(jù)挖掘可以幫助企業(yè)加強成本管理，改進產(chǎn)品和服務(wù)質(zhì)量，提高貨品銷量比率，設(shè)計更好的貨品運輸與分銷策略，減少商業(yè)成本。

2.贏得戰(zhàn)略競爭優(yōu)勢的有力武器。

實踐證明數(shù)據(jù)挖掘不僅能明顯改善企業(yè)內(nèi)部流程，而且能夠從戰(zhàn)略的高度對企業(yè)的競爭環(huán)境、市場、顧客和供應(yīng)商進行分析，以獲得有價值的商業(yè)情報，保持和提高企業(yè)持續(xù)競爭優(yōu)勢。如，對顧客價值分析能夠?qū)槠髽I(yè)創(chuàng)造80%價值的20%的顧客區(qū)分出來，對其提供更優(yōu)質(zhì)的服務(wù)，以保持這部分顧客。

3.預(yù)防和控制財務(wù)風險。

利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以建立企業(yè)財務(wù)風險預(yù)警模型。企業(yè)財務(wù)風險的發(fā)生并非一蹴而就，而是一個積累的、漸進的過程，通過建立財務(wù)風險預(yù)警模型，可以隨時監(jiān)控企業(yè)財務(wù)狀況，防范財務(wù)危機的發(fā)生。另外，也可以利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，對企業(yè)籌資和投資過程中的行為進行監(jiān)控，防止惡意的商業(yè)欺詐行為，維護企業(yè)利益。尤其是在金融企業(yè)，通過數(shù)據(jù)挖掘，可以解決銀行業(yè)面臨的如信用卡的惡意透支及可疑的信用卡交易等欺詐行為。根據(jù)sec的報告，美國銀行、美國第一銀行、聯(lián)邦住房借貸抵押公司等數(shù)家銀行已采用了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。

1.作業(yè)成本和價值鏈分析。

作業(yè)成本法以其對成本的精確計算和對資源的充分利用引起了人們的極大興趣，但其復(fù)雜的操作使得很多管理者望而卻步。利用數(shù)據(jù)挖掘中的回歸分析、分類分析等方法能幫助管理會計師確定成本動因，更加準確計算成本。同時，也可以通過分析作業(yè)與價值之間的關(guān)系，確定增值作業(yè)和非增值作業(yè)，持續(xù)改進和優(yōu)化企業(yè)價值鏈。在thomasg，johnj和il-woonkim的調(diào)查中，數(shù)據(jù)挖掘被用在作業(yè)成本管理中僅占3%。

2.預(yù)測分析。

管理會計師在很多情況下需要對未來進行預(yù)測，而預(yù)測是建立在大量的歷史數(shù)據(jù)和適當?shù)哪Ｐ突A(chǔ)上的。數(shù)據(jù)挖掘自動在大型數(shù)據(jù)庫中尋找預(yù)測性信息，利用趨勢分析、時間序列分析等方法，建立對如銷售、成本、資金等的預(yù)測模型，科學準確的預(yù)測企業(yè)各項指標，作為決策的依據(jù)。例如對市場調(diào)查數(shù)據(jù)的分析可以幫助預(yù)測銷售；根據(jù)歷史資料建立銷售預(yù)測模型等。

3.投資決策分析。

投資決策分析本身就是一個非常復(fù)雜的過程，往往要借助一些工具和模型。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)提供了有效的工具。從公司的財務(wù)報告、宏觀的`經(jīng)濟環(huán)境以及行業(yè)基本狀況等大量的數(shù)據(jù)資料中挖掘出與決策相關(guān)的實質(zhì)性的信息，保證投資決策的正確性和有效性。如利用時間序列分析模型預(yù)測股票價格進行投資；用聯(lián)機分析處理技術(shù)分析公司的信用等級，以預(yù)防投資風險等。

4.產(chǎn)品和市場預(yù)測與分析。

品種優(yōu)化是選擇適當?shù)漠a(chǎn)品組合以實現(xiàn)最大的利益的過程，這些利益可以是短期利潤，也可以是長期市場占有率，還可以是構(gòu)建長期客戶群及其綜合體。為了達到這些目標，管理會計師不僅僅需要價格和成本數(shù)據(jù)有時還需要知道替代品的情況，以及在某一市場段位上它們與原產(chǎn)品競爭的狀況。另外企業(yè)也需要了解一個產(chǎn)品是如何刺激另一些產(chǎn)品的銷量的等等。例如，非盈利性產(chǎn)品本身是沒有利潤可言的，但是，如果它帶來了可觀的客戶流量，并刺激了高利潤產(chǎn)品的銷售，那么，這種產(chǎn)品就非常有利可圖，就應(yīng)該包括在產(chǎn)品清單中。這些信息可根據(jù)實際數(shù)據(jù)，通過關(guān)聯(lián)分析等技術(shù)來得到。

5.財務(wù)風險預(yù)測與評估。

管理會計師可以利用數(shù)據(jù)挖掘工具來評價企業(yè)的財務(wù)風險，建立企業(yè)財務(wù)危機預(yù)警模型，進行破產(chǎn)預(yù)測。破產(chǎn)預(yù)測或稱財務(wù)危機預(yù)警模型能夠幫助管理者及時了解企業(yè)的財務(wù)風險，提前采取風險防范措施，避免破產(chǎn)。另外，破產(chǎn)預(yù)測模型還能幫助分析破產(chǎn)原因，對企業(yè)管理者意義重大。，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)包括多維判別式分析、邏輯回歸分析、遺傳算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及決策樹等方法在管理會計中得到了廣泛的應(yīng)用。

六、結(jié)論。

數(shù)據(jù)挖掘是個嶄新的領(lǐng)域，對于數(shù)字和信息的處理是非常科學和方便的，也是非常高效率和合理分析的非常好的工具，對于會計管理領(lǐng)域的應(yīng)用在國際上只是剛剛開始，相信隨著會計的國際化的接軌和計算機科學的進步，在我國的會計領(lǐng)域中的數(shù)據(jù)挖掘理論會得到不斷的提升，在管理會計實際應(yīng)用中的數(shù)據(jù)挖掘也越來越多樣化和普及化。

教育工作者的數(shù)據(jù)挖掘分析大全（18篇）篇四

可伸縮（算法在處理各種規(guī)模的數(shù)據(jù)時都有很好的性能。隨著數(shù)據(jù)的增大，效率不會下降很快。）。

高維性（簡單的說就是多維數(shù)據(jù)的意思。平時我們經(jīng)常接觸的是一維數(shù)據(jù)或者可以寫成表形式的二維數(shù)據(jù)，高維數(shù)據(jù)也可以類推，不過維數(shù)較高的時候，直觀表示很難。）。

異種數(shù)據(jù)和復(fù)雜數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)的所有權(quán)與分布（分布式數(shù)據(jù)挖掘：應(yīng)付分布式海量數(shù)據(jù)的現(xiàn)代方法）。

非傳統(tǒng)的分析（傳統(tǒng)方法：基于一種假設(shè)-檢驗?zāi)Ｊ剑粩?shù)據(jù)挖掘分析-時機性樣本，而不是隨機樣本）。

2、數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)。

1）預(yù)測任務(wù)（目標變量/因變量：被預(yù)測的屬性；說明變量/自變量：用來做預(yù)測的屬性）。

2）描述任務(wù)。

a預(yù)測建模：分類-預(yù)測離散的目標變量和回歸-預(yù)測連續(xù)的目標變量。

b關(guān)聯(lián)分析。

c聚類分析。

d異常檢測（識別其特征顯著不同于其他數(shù)據(jù)的觀測值。這樣的觀測值稱為異常點或離群點）。

3、屬性的四種類型。

1）標稱。

2）序數(shù)。

3）區(qū)間。

4）比率。

（布爾變量：booleanvariable(布爾型變量)是有兩種邏輯狀態(tài)的變量，它包含兩個值：真和假。如果在表達式中使用了布爾型變量，那么將根據(jù)變量值的真假而賦予整型值1或0。）。

教育工作者的數(shù)據(jù)挖掘分析大全（18篇）篇五

摘要：數(shù)據(jù)挖掘?qū)W科的出現(xiàn),是對計算機領(lǐng)域的補充,在計算機領(lǐng)域的發(fā)展下發(fā)展迅速,引起了國內(nèi)的重視,并在國家的大力促進下不斷發(fā)展,取得了階段*的成就,但是發(fā)展現(xiàn)狀仍然不容樂觀,本篇文章將針對數(shù)據(jù)挖掘的定義以及國內(nèi)的現(xiàn)狀進行分析,并對其發(fā)展趨勢進行預(yù)測,目的在于加快我國的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)研究進程。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘;*;現(xiàn)狀;發(fā)展;。

0引言。

隨著計算機的發(fā)展與數(shù)據(jù)量的增加,其對于數(shù)據(jù)的處理技術(shù)如生成、收集、儲存數(shù)據(jù)等的水平要求越來越高,因此新型的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的出現(xiàn)是必然趨勢,替代了傳統(tǒng)落后的數(shù)據(jù)處理技術(shù)。我國對于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的研究已經(jīng)取得矚目的效果,但是應(yīng)用程度不高,提高數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的實際應(yīng)用成為了主要的問題,需要采取必要措施加快數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用進程。

教育工作者的數(shù)據(jù)挖掘分析大全（18篇）篇六

2、查看數(shù)據(jù)報表表現(xiàn)。

3、發(fā)現(xiàn)問題。

4、分析原因。

5、提出建議。

6、測試/實驗。

7、實施。

首先要明白沒有目標也就無所謂分析，其次分析的時候要注重關(guān)聯(lián)，細分，以及數(shù)據(jù)的背景信息，同時可采用魚骨分析法分析原因類型，注意的是問題的80%可能只是20%的原因造成，找出主要問題，提出建議，不要忘了做測試，有時候原因可能不是想象中的，所以需要通過測試來驗*你的假設(shè)，最后如果實驗結(jié)果滿意就進一步具體實施，不滿意再來一邊。

1、進行總體分析。從項目需求出發(fā)，對被項目的財務(wù)、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進行總量分析，把握全局，形成對被分析的項目財務(wù)、業(yè)務(wù)狀況的總體印象。

2、確定項目重點，合理配置項目資源。在對被分析的項目總體掌握的基礎(chǔ)上，根據(jù)被分析項目特點，通過具體的趨勢分析、對比分析等手段，合理的確定分析的重點，協(xié)助分析人員作出正確的項目分析決策，調(diào)整人力物力等資源達到最佳狀態(tài)。

3、總結(jié)經(jīng)驗，建立模型。通過選取指標，針對不同的分析事項建立具體的分析模型，將主觀的經(jīng)驗固化為客觀的分析模型，從而指導以后項目實踐中的數(shù)據(jù)分析。

教育工作者的數(shù)據(jù)挖掘分析大全（18篇）篇七

摘要：大數(shù)據(jù)時代，統(tǒng)計學越來越成為一個熱門專業(yè)，而市場調(diào)研課程，作為統(tǒng)計學專業(yè)的一門專業(yè)主干課程，在聯(lián)系從理論研究到教學實踐的過程中，扮演著越來越重要的角色。作為我校（北方工業(yè)大學）統(tǒng)計學專業(yè)辦學特色之一的市場調(diào)查與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)越來越成為教學實踐的重要內(nèi)容。最近幾年，中國商業(yè)統(tǒng)計學會聯(lián)合臺灣資訊學會每年一度舉辦全國及海峽兩岸大學生市場調(diào)查分析大賽，已在全國范圍內(nèi)的許多高校引起了高度關(guān)注，我校統(tǒng)計系也正在以此為契機，將市場調(diào)研課程的實踐環(huán)節(jié)推向一個更高的平臺。本文以市場調(diào)研課程實踐性教學所注重的四個能力為目標，對該課程教學內(nèi)容結(jié)構(gòu)進行了調(diào)整，同時對該課程實踐環(huán)節(jié)做出了具體安排，最后對該課程成績評定方案進行了優(yōu)化。

關(guān)鍵詞：市場調(diào)研；實踐環(huán)節(jié)；教學模式；大數(shù)據(jù)。

一、市場調(diào)研課程實踐性教學目標。

市場調(diào)研課程是一門實踐性很強的課程，該課程不僅是廣告學、市場營銷學、經(jīng)濟學與工商管理學等專業(yè)學生的必修課，更是統(tǒng)計學專業(yè)學生的一門必修課。其課程的性質(zhì)與特點決定了該課程地位的重要性。據(jù)調(diào)查，最近的十幾年，隨著國內(nèi)外市場經(jīng)濟發(fā)展形勢的需要，統(tǒng)計學專業(yè)學生的就業(yè)趨向，已經(jīng)有超過30%的比例涉入到市場調(diào)研行業(yè)，從具體所從事的市場調(diào)研與數(shù)據(jù)處理工作的角度來考慮，這個比例幾乎超過了50%。從而市場調(diào)研課程也成為越來越受歡迎，越來越被廣大師生所認可的一門課程。隨著教學實踐與改革的不斷深入，該課程的教學體系與內(nèi)容結(jié)構(gòu)也在不斷地調(diào)整與優(yōu)化，在教學過程中，越來越注重理論教學與實際案例的結(jié)合，充分利用課堂授課與課下實踐，充分鍛煉學生的語言表達能力、寫作能力、動手實戰(zhàn)能力等綜合能力。具體來說，市場調(diào)研課程的教學實踐活動，目的是培養(yǎng)學生以下幾個方面的能力。

2.整理與鑒別數(shù)據(jù)的能力。所搜集的數(shù)據(jù)多數(shù)情況下都是粗糙的、雜亂無章的。數(shù)據(jù)整理最基礎(chǔ)的方法是排序和分組，如果是定性數(shù)據(jù)，還要涉及到對定性數(shù)據(jù)的合理量化。然而，有些數(shù)據(jù)不一定是合乎要求的數(shù)據(jù)，它們可能是受到“污染”的數(shù)據(jù)，或者是因為問卷設(shè)計不甚合理而得到是模棱兩可甚至是不真實的數(shù)據(jù)。所以，這就要求學生在整理調(diào)研數(shù)據(jù)時，首先需要具備一定的鑒別數(shù)據(jù)的能力。必要時針對某些特殊重要的不合格數(shù)據(jù)，可能需要組織二次調(diào)研。另外，在整理數(shù)據(jù)時，還要培養(yǎng)學生判斷識別異常值的能力，增加對這些“另類”數(shù)據(jù)的敏感度。多數(shù)情況下，異常數(shù)據(jù)可以直觀被感知，如果數(shù)據(jù)量較大，可以借助于統(tǒng)計手段和計算機編程，將其有效識別出來。至于如何“處置”這些異常數(shù)據(jù)，需要首先分析判斷異常值出現(xiàn)的原因，如果是純粹的偶然現(xiàn)象，出現(xiàn)頻率又很小，可以將這部分數(shù)據(jù)直接刪除。但是，如果原始數(shù)據(jù)中出現(xiàn)了較多的“另類”，并且在不同的調(diào)查組中分布得不是十分均勻，這時，需要仔細洞察其中的原因，極有可能是對調(diào)研人員培訓不夠，個別調(diào)研人員在對調(diào)查對象定位時出現(xiàn)了甄別錯誤，必要時需要對該部分調(diào)查重新組織。

3.數(shù)據(jù)分析能力。對調(diào)研數(shù)據(jù)進行分析，應(yīng)該是對統(tǒng)計學專業(yè)學生著力培養(yǎng)的強項。我校市場調(diào)研課程安排在三年級下學期開設(shè)，主要目的就是考慮到一些前序課程需要提前修完，比如，概率論與數(shù)理統(tǒng)計、統(tǒng)計學原理、抽樣技術(shù)、多元統(tǒng)計分析以及spss統(tǒng)計分析軟件等課程已充分開設(shè)的前提下，在市場調(diào)研課程中，許多數(shù)據(jù)分析工作就迎刃而解了。需要注意的是，許多學生仍是沒有很好地做到活學活用，腦子里盡管塞滿了大量的統(tǒng)計分析方法，但是當面對大量原始數(shù)據(jù)時，他們可能仍是感覺無從下手，也就是說，他們在實踐中還不會靈活調(diào)用自己所學的理論知識，從理論到實踐中，他們還沒有順利邁過那道門檻。由于課時所限，諸如參數(shù)估計、假設(shè)檢驗、回歸分析、聚類分析、因子分析等大量的統(tǒng)計分析方法將不會在該課堂中重復(fù)講解，處理數(shù)據(jù)的各種計算機技術(shù)基本也不會占用太多的授課時間，而是通過教學實踐環(huán)節(jié)的安排讓他們達到學以致用。在市場調(diào)研課堂上，最好讓學生事先分組，然后每組分別去完成一個調(diào)研項目。一般情況下，在學生完成自己的項目后，駕馭統(tǒng)計分析方法的能力都能有不同程度的提高，計算機處理數(shù)據(jù)的能力也普遍會有很大進步。

4.數(shù)據(jù)展示與寫作能力。統(tǒng)計學專業(yè)的學生基本都是理科出身，他們感悟藝術(shù)和駕馭文字的能力可能都會有所欠缺。統(tǒng)計學本身就是搜集數(shù)據(jù)、整理數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)、展示和解釋數(shù)據(jù)的一門科學和藝術(shù)，這個特點在市場調(diào)研課程中更加凸顯。隨著計算機技術(shù)在統(tǒng)計分析中的大量應(yīng)用，數(shù)據(jù)的可視化越來越成為統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析的一個基本要求。通過簡潔、美觀的統(tǒng)計圖形，將調(diào)研數(shù)據(jù)要表達的意思直觀展示出來，然后用通俗易懂的語言去解釋數(shù)據(jù)背后的意義，這樣就形成了一篇市場調(diào)研分析報告。調(diào)研分析報告有兩方面的內(nèi)容十分重要，一方面是調(diào)研數(shù)據(jù)的統(tǒng)計描述，這是對調(diào)研數(shù)據(jù)的直觀展示結(jié)果；另一方面是研究中的發(fā)現(xiàn)，這應(yīng)該是市場調(diào)研報告的精華所在。如果是一份企業(yè)委托的市場調(diào)研，這部分內(nèi)容的產(chǎn)生需要建立在與委托方充分溝通后對調(diào)研目的與要求充分知悉的基礎(chǔ)上，利用第一部分調(diào)研數(shù)據(jù)的直接描述結(jié)果，結(jié)合專家深度訪問、焦點小組座談等小規(guī)模定性訪問，才能最終形成。可見，調(diào)查報告的撰寫不僅可以加強學生對數(shù)據(jù)展示藝術(shù)的感悟，同時可以大大鍛煉學生駕馭語言文字的能力。

二、市場調(diào)研課程內(nèi)容結(jié)構(gòu)的調(diào)整。

為了順應(yīng)大數(shù)據(jù)時代潮流，在市場調(diào)研課程中對學生能力的培養(yǎng)越來越是全方位的，相應(yīng)地，市場調(diào)研課程的內(nèi)容結(jié)構(gòu)也需要與時俱進，做出適當調(diào)整。由于大量的統(tǒng)計分析方法在前序課程中已經(jīng)系統(tǒng)講授，所以該課程從內(nèi)容上應(yīng)該進一步減少理論內(nèi)容的介紹，增加動手實踐環(huán)節(jié)，讓學生在實際的市場調(diào)研案例中，學會如何去搜集數(shù)據(jù)、整理數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)和展示數(shù)據(jù)，綜合培養(yǎng)學生駕馭數(shù)據(jù)的能力。該課程總學時為48學時，其中課堂授課占用32學時，教學實踐環(huán)節(jié)占用16學時。實踐環(huán)節(jié)采用開放式，可以在教室討論方案設(shè)計或分析方法，可以在實驗室處理數(shù)據(jù)，也可以外出進行實地調(diào)研，具體根據(jù)內(nèi)容需要酌情而定。關(guān)于市場調(diào)研課程內(nèi)容結(jié)構(gòu)的調(diào)整方案如表1所示。

三、市場調(diào)研課程實踐環(huán)節(jié)的具體安排。

市場調(diào)研課程實踐環(huán)節(jié)的具體安排可以分為課內(nèi)實踐環(huán)節(jié)與課外實踐環(huán)節(jié)。在課堂教學第一章關(guān)于市場調(diào)研方案設(shè)計的授課結(jié)束后，即可安排該課程的課內(nèi)實踐環(huán)節(jié)。將全班學生進行分組，一般5～8人一組為宜，每組確定1名組長，小組成員要適當兼顧不同性別、不同學習程度與動手能力的學生。隨著課程的進展，小組項目同步進行，從方案設(shè)計到數(shù)據(jù)調(diào)研，再到數(shù)據(jù)的整理、展示與分析，最后每組產(chǎn)生一份完整的市場調(diào)研分析報告。分小組作業(yè)的好處是可以充分利用“群體動力學”的原理，“集思廣益，群策群力，各盡其能，優(yōu)勢互補”。課內(nèi)實踐環(huán)節(jié)的具體安排如下：首先，每組自行設(shè)計一個意義明確、方案可行的調(diào)研題目。考慮到調(diào)研成本問題，建議題目以社會調(diào)研為主，調(diào)研對象容易接觸，比如，盡量為學生或普通市民。其次，設(shè)計市場調(diào)研問卷，并進行實地調(diào)研，必要時先進行預(yù)調(diào)查。如果容易獲得抽樣框，建議采用概率抽樣方式獲得樣本，如果不方便實施概率抽樣或成本較高，則建議以方便抽樣為主，不過需要充分考慮到樣本的覆蓋度。然后，整理數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)并撰寫調(diào)研報告。要求有數(shù)字、有圖表，既有定性描述，又有定量分析，方法不能過分單一，調(diào)研報告簡潔明晰、通俗易懂。最后，給每一組一個10～15分鐘的課堂展示機會，每組選派2～3個人，就自己小組調(diào)研的組織過程、分析過程及研究中的發(fā)現(xiàn)等問題進行現(xiàn)場說明與展示，教師和其他組的組長可以充當評委對其進行打分，必要時也可以進行現(xiàn)場提問。各組展示表現(xiàn)及調(diào)研報告的質(zhì)量作為課堂實踐環(huán)節(jié)成績評定的主要依據(jù)。

該課程的課外實踐環(huán)節(jié)主要以一個全國范圍的市場調(diào)查分析大賽為依托。最近幾年，中國商業(yè)統(tǒng)計學會聯(lián)合臺灣資訊學會每年一度在暑期舉辦全國及海峽兩岸大學生市場調(diào)查分析大賽，我校已經(jīng)連續(xù)兩年參加比賽，并收到了良好的效果。由于該賽事的選拔賽與我們的課程安排正好同步進行，參賽選手基本也是大三學生為最佳年級，所以，可以將大賽前期的初賽、復(fù)賽（要求以參賽學校為單位自行組織）的組織工作與市場調(diào)研課程實踐教學環(huán)節(jié)的安排結(jié)合起來，甚至在分組中就考慮到大賽的需要，要求他們5人一組自行組隊，自愿報名參加大賽，復(fù)賽勝出進入決賽的代表隊均可在課程實踐環(huán)節(jié)的成績評定中獲得優(yōu)秀。這樣，以市場調(diào)查分析大賽為依托組織教學實踐，既完成了教學任務(wù)，又可以加強與全國重點高校統(tǒng)計院系之間的橫向交流，緊追全國市場調(diào)研實踐教學模式的前沿，最終又可以促動教學，拓寬任課教師思路，以期培養(yǎng)更加優(yōu)良的實踐性統(tǒng)計專業(yè)人才。

四、市場調(diào)研課程成績評定方案的優(yōu)化。

由于市場調(diào)研課程從內(nèi)容結(jié)構(gòu)上加強了實踐環(huán)節(jié)，所以在最終的課程評定中，學生實踐環(huán)節(jié)的表現(xiàn)也理應(yīng)受到足夠的重視。我校自市場調(diào)研課程開設(shè)以來，該課程期末成績評定一直采用期末一次性閉卷考試與平時教學實踐表現(xiàn)相結(jié)合的方式。然而，有所變化的是，成績評定中實踐性要求越來越突出。起初，平時教學實踐占總評分數(shù)比例為20%，然后調(diào)整為30%，目前為40%。根據(jù)形勢所需，該課程將繼續(xù)逐步加大實踐環(huán)節(jié)的分量，縮小期末閉卷考試的權(quán)重，計劃最終將調(diào)整為實踐環(huán)節(jié)60%、期末40%的占比。由于實踐環(huán)節(jié)基本都是分小組進行，調(diào)研報告及小組展示往往只能區(qū)分出不同小組的最終表現(xiàn)。而具體到某一位成員的實踐表現(xiàn)，任課教師可能難以把握。為了避免某些學生在小組實踐活動中“濫竽充數(shù)”、“渾水摸魚”，同時方便教師最后評定實踐環(huán)節(jié)成績，要求各組在調(diào)研報告最后附上對各成員表現(xiàn)的自評與互評分，以及每組的項目分工說明，必要時教師需與小組個別成員進行單獨交流，了解小組成員在項目完成過程中的實際付出情況，以便在成績評定中盡可能做到客觀公正。這種成績評定結(jié)構(gòu)，能夠?qū)⑾到y(tǒng)的統(tǒng)計理論知識、市場調(diào)研實踐能力和技能，以及數(shù)據(jù)分析與寫作的綜合素質(zhì)方面的要求充分結(jié)合起來，突出了我們實踐性統(tǒng)計人才的培養(yǎng)思路與方向。

總之，我校市場調(diào)研課程實踐性教學模式的優(yōu)化并非一蹴而就，也是一個循序漸進的過程。教學模式的優(yōu)化不僅跟師資水平有關(guān)，而且與學校的各種軟硬件配置、實驗室建設(shè)也存在很大的關(guān)系。在這個過程中，我們需結(jié)合調(diào)研，尋找我校與全國重點統(tǒng)計院校在市場調(diào)研教學方面的軟硬件差距，不斷調(diào)整教學模式。通過多方面的努力，完善市場調(diào)查實驗室的建設(shè)，提高實驗室的利用效率，提高學生的市場調(diào)研實踐能力，逐步實現(xiàn)市場調(diào)研教學實踐與就業(yè)的無縫銜接，增強學生將來融入社會的適應(yīng)能力，既能體現(xiàn)我校統(tǒng)計學專業(yè)以市場調(diào)研為依托的一個辦學特色，與當今的大數(shù)據(jù)時代背景也是十分地契合。

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教育工作者的數(shù)據(jù)挖掘分析大全（18篇）篇八

摘要：隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展，企業(yè)要保持競爭優(yōu)勢必須對企業(yè)發(fā)展過程中的內(nèi)外部信息全面及時的掌握，并制定出全面、準確的競爭戰(zhàn)略，而其實現(xiàn)需建立在以數(shù)據(jù)挖掘為基礎(chǔ)的戰(zhàn)略管理會計基礎(chǔ)上。本文以此為研究對象，對基于數(shù)據(jù)挖掘的戰(zhàn)略管理會計體系框架構(gòu)建和實施等問題展開研究，為挖掘現(xiàn)代企業(yè)的競爭優(yōu)勢作出努力。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘;戰(zhàn)略管理會計;問題。

在信息技術(shù)不斷深化和推廣過程中，戰(zhàn)略管理會計的重要性逐漸凸顯。但信息作為重要的企業(yè)戰(zhàn)略資源，其及時性、可靠性、收集處理、管理方式等方面都發(fā)揮著顯著的變化，使企業(yè)戰(zhàn)略會計管理受到嚴峻的挑戰(zhàn)。基于數(shù)據(jù)挖掘的戰(zhàn)略管理會計可提升其對環(huán)境的適應(yīng)能力，實現(xiàn)企業(yè)的競爭優(yōu)勢，所以對其展開研究現(xiàn)實意義顯著。

基于數(shù)據(jù)挖掘的戰(zhàn)略管理會計的實施要以戰(zhàn)略管理及其基本原理為指導，要實現(xiàn)數(shù)據(jù)支持和經(jīng)驗判斷的充分結(jié)合，要在人機結(jié)合的同時堅持以人為主，順應(yīng)企業(yè)的組織流程和文化內(nèi)涵，以此實現(xiàn)企業(yè)對相關(guān)信息的充分利用，使其對數(shù)據(jù)信息的理解更加全面，進而提升戰(zhàn)略管理會計在企業(yè)決策中的相關(guān)性，提升企業(yè)整體的競爭實力。現(xiàn)階段通常將大數(shù)據(jù)、云計算、商務(wù)智能等信息環(huán)境下企業(yè)信息化實踐中數(shù)據(jù)挖掘理論和技術(shù)相關(guān)的戰(zhàn)略管理會計活動稱為基于數(shù)據(jù)挖掘的戰(zhàn)略管理會計，所以其體系框架必然要涵蓋基礎(chǔ)理論與方法、數(shù)據(jù)存儲、信息分析與整合、知識發(fā)現(xiàn)、戰(zhàn)略管理五個層次，結(jié)合戰(zhàn)略管理相關(guān)理論和企業(yè)總體、業(yè)務(wù)、職能等方面的戰(zhàn)略目標，實現(xiàn)整合、挖掘、分析不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)，進而通過數(shù)據(jù)挖掘提升企業(yè)的戰(zhàn)略決策和整體運營的水平，在此過程中數(shù)據(jù)挖掘主要發(fā)生于信息分析與整合和知識發(fā)現(xiàn)兩層結(jié)構(gòu)中，可見基于數(shù)據(jù)挖掘的戰(zhàn)略管理會計體系是實現(xiàn)將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為信息、知識、智慧、價值的循序漸進的過程。

二、基于數(shù)據(jù)挖掘的`戰(zhàn)略管理會計體系框架實施分析。

此過程的實現(xiàn)需要經(jīng)過以下流程：首先，要以戰(zhàn)略管理會計的基本要求為依據(jù)對分析問題進行定位，對需要的內(nèi)外部信息進行判斷。現(xiàn)階段大部分企業(yè)通過向管理者和員工組織調(diào)查的方式進行確定，保證搜集信息的系統(tǒng)化，在此過程中要求企業(yè)管理者對分析需求的提出和過濾有較強的能力，使分析的效率和效果得到保證。其次，將企業(yè)經(jīng)營過程中相關(guān)的內(nèi)部外部信息利用各種數(shù)據(jù)收集系統(tǒng)輸入企業(yè)數(shù)據(jù)庫，使企業(yè)內(nèi)部經(jīng)營管理信息、企業(yè)宏觀環(huán)境分析、產(chǎn)業(yè)分析、競爭市場分析等通過信息管理系統(tǒng)可以得到準確的反映，在清洗、轉(zhuǎn)化、集成等數(shù)據(jù)處理后將相關(guān)數(shù)據(jù)輸入數(shù)據(jù)倉庫，為企業(yè)數(shù)據(jù)挖掘提供支持。再次，結(jié)合戰(zhàn)略管理會計相關(guān)理論方法，如戰(zhàn)略成本管理、戰(zhàn)略綜合業(yè)績評價等，實現(xiàn)信息資源向決策知識的轉(zhuǎn)變，為數(shù)據(jù)挖掘主題、數(shù)據(jù)理解、模型選擇、評價分析結(jié)果等方面提供思路和指導，使數(shù)據(jù)分析的結(jié)果得到不斷優(yōu)化，而且在人機反饋的過程中戰(zhàn)略管理會計相關(guān)工具可得到針對性的優(yōu)化。然后，利用數(shù)據(jù)挖掘信息服務(wù)的分支系統(tǒng)以各種形式定期向相關(guān)管理者提供數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果，并結(jié)合不同員工的權(quán)限進行針對性的安全設(shè)定，保證企業(yè)的戰(zhàn)略信息安全，因此企業(yè)不同職位的員工都可以結(jié)合與其職位相對應(yīng)的數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果進行自我管理與提升，進而提升企業(yè)整體的運營效果。

可見基于數(shù)據(jù)挖掘的戰(zhàn)略管理會計的實現(xiàn)需要高層管理者的支持，以此保證數(shù)據(jù)分析和收集的全面性和及時性;需要全體員工的積極參與，基于數(shù)據(jù)挖掘的戰(zhàn)略管理會計的作用需要結(jié)合組織管理實現(xiàn)，而員工是組織管理的主要對象;需要安全高效的數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)作支持，使企業(yè)數(shù)據(jù)系統(tǒng)化分析、安全可靠應(yīng)用得到保證;需要具有較高專業(yè)能力的會計人員參與，使蘊藏在數(shù)據(jù)挖掘中的相關(guān)關(guān)系得到發(fā)現(xiàn)和應(yīng)用。

在企業(yè)競爭環(huán)境分析、危機預(yù)警等方面基于數(shù)據(jù)挖掘的戰(zhàn)略管理會計發(fā)揮著不同的作用，在競爭環(huán)境分析中通過定義問題、信息源確定、數(shù)據(jù)搜集與整理、輸入數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)、數(shù)據(jù)挖掘、結(jié)果分析與表達等環(huán)節(jié)，可以使企業(yè)的應(yīng)變能力得到提升，使競爭環(huán)境得到實時的監(jiān)控，而且將企業(yè)的管理落實到企業(yè)內(nèi)部員工個體中，極大的提升企業(yè)對環(huán)境的適應(yīng)能力;在危機預(yù)警方面，利用業(yè)務(wù)信息系統(tǒng)和環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)，通過提出預(yù)警需求，確定信息源、搜集加工資料、數(shù)據(jù)挖掘、獲取預(yù)警報告，進行預(yù)警反饋等流程，有利于企業(yè)構(gòu)建建立在數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)上的財務(wù)預(yù)警模型，全面生產(chǎn)經(jīng)營和外部環(huán)境預(yù)警分析、實現(xiàn)企業(yè)經(jīng)營過程中的信用風險分析和客戶欺詐預(yù)警，可見其有利于減少企業(yè)經(jīng)營過程中的風險，使企業(yè)發(fā)展的持續(xù)性和穩(wěn)定性更有保證。戰(zhàn)略管理會計是企業(yè)為實現(xiàn)長久發(fā)展而探索的成果，隨著信息科技的發(fā)展，信息的規(guī)模、可靠性等方面都發(fā)生較大的變化，這要求戰(zhàn)略管理會計要加大數(shù)據(jù)挖掘的能力，所以基于數(shù)據(jù)挖掘的戰(zhàn)略管理會計是現(xiàn)代企業(yè)發(fā)展的必然選擇。

四、結(jié)束語。

通過上述分析可以發(fā)現(xiàn)，基于數(shù)據(jù)挖掘的戰(zhàn)略管理會計是企業(yè)在信息科技不斷發(fā)展過程中為實現(xiàn)競爭優(yōu)勢的必然選擇，其有利于企業(yè)在大數(shù)據(jù)中準確獲取并應(yīng)用有利信息，挖掘自身優(yōu)勢，制定正確的發(fā)展戰(zhàn)略，所以基于數(shù)據(jù)挖掘的戰(zhàn)略管理會計應(yīng)受到現(xiàn)代企業(yè)的高度重視。

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教育工作者的數(shù)據(jù)挖掘分析大全（18篇）篇九

數(shù)據(jù)挖掘是通過對各種數(shù)據(jù)信息進行有選擇的統(tǒng)計、歸類以及分析等挖掘隱含的有用的信息,從而為實踐應(yīng)用提出有用的決策信息的過程。通俗的說數(shù)據(jù)挖掘就是一種借助于多種數(shù)據(jù)分析工具在海量的數(shù)據(jù)信息中挖掘模數(shù)據(jù)信息和模型之間關(guān)系的技術(shù)總裁,通過對這種模型進行認識和理解,分析它們的對應(yīng)關(guān)系,以此來指導各行各業(yè)的生產(chǎn)和發(fā)展,提供重大決策上的支持。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是對海量數(shù)據(jù)信息的統(tǒng)計、分析等因此數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)呈現(xiàn)以下特點:一是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)主要是借助各種其它專業(yè)學科的知識,從而建立挖掘模型,設(shè)計相應(yīng)的模型算法,從而找出其中的潛在規(guī)律等,揭示其中的內(nèi)在聯(lián)系性;二是數(shù)據(jù)挖掘主要是處理各行數(shù)據(jù)庫中的信息,因此這些信息是經(jīng)過預(yù)處理的;三是以構(gòu)建數(shù)據(jù)模型的方式服務(wù)于實踐應(yīng)用。當然數(shù)據(jù)挖掘并不是以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)理論為目的,而是為了在各行各業(yè)的信息中找出有用的數(shù)據(jù)信息,滿足用戶的需求。

結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的概述,數(shù)據(jù)挖掘主要具體以下功能:一是自動預(yù)測趨勢和行為。數(shù)據(jù)挖掘主要是在復(fù)雜的數(shù)據(jù)庫中尋找自己有用的信息,以往的信息搜索需要采取手工分析的方式,如今通過數(shù)據(jù)挖掘可以快速的將符合數(shù)據(jù)本身的數(shù)據(jù)找出來;二是關(guān)聯(lián)分析。關(guān)聯(lián)性就是事物之間存在某種的聯(lián)系性,這種事物必須要在兩種以上,數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)是在復(fù)雜的數(shù)據(jù)中存在一類重要的可被發(fā)現(xiàn)的`知識;三是概念描述。概念描述分為特征性描述和區(qū)別性描述;四是偏差檢測。

3.1處理過程。

數(shù)據(jù)挖掘雖然能夠?qū)崿F(xiàn)在復(fù)雜的數(shù)據(jù)庫中尋求自己的數(shù)據(jù)資源,但是其需要建立人工模型,根據(jù)人工模型實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的統(tǒng)計、分析以及利用等。

3.2關(guān)鍵技術(shù)。

由于數(shù)據(jù)挖掘涉及到很多專業(yè)學科,因此相對來說,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)融合多門專業(yè)技術(shù)學科的知識,結(jié)合實踐,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)主要應(yīng)用到以下算法和模型:一是傳統(tǒng)統(tǒng)計方法。采取傳統(tǒng)的統(tǒng)計方法主要有抽樣技術(shù),也就是采取相應(yīng)的策略對數(shù)據(jù)進行合理的抽樣。多元化統(tǒng)計和統(tǒng)計預(yù)測方法;二是可視化技術(shù),可視化技術(shù)是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的熱點,它是采取可視化技術(shù)與數(shù)據(jù)挖掘過程的結(jié)合,以直觀的圖形等使人們更好地進行數(shù)據(jù)挖掘技術(shù);三是決策樹。決策樹需要對數(shù)據(jù)庫進行幾遍的掃描之后,才能完成,因此其在具體的處理過程中可能會包括很多的預(yù)測變量情況;四是4)聚類分析方法。聚類分析方法是一種非參數(shù)分析方法,主要用于分析樣本分組中多維數(shù)據(jù)點間的差異和聯(lián)系。判別分析法需要預(yù)先設(shè)定一個指針變量,假設(shè)總體為正太分布,必須嚴格遵守數(shù)理依據(jù)。而聚類分析則沒有這些假設(shè)和原則,只需要通過搜集數(shù)據(jù)和轉(zhuǎn)換成相似矩陣兩個步驟,就能完成聚類分析的全過程。聚類分析主要用于獲取數(shù)據(jù)的分布情況,能夠簡單方便的發(fā)現(xiàn)全局的分布模式,識別出密集和系數(shù)區(qū)域;此外,對于單個類的分析也有很強的處理能力,能深入分析每個類的特征,并找出變量和類之間的內(nèi)在聯(lián)系。基于距離、層次、密度和網(wǎng)絡(luò)的方法是最常用的聚類分析方法。

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)雖然在我國發(fā)展的時間還不長,但是其在實踐中的應(yīng)用已經(jīng)非常的廣泛,因為數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在實踐中的應(yīng)用價值是非常大的,其可以提取隱藏在數(shù)據(jù)背后的有用信息,具體來看,其主要應(yīng)用在:(1)在醫(yī)學上的應(yīng)用。人體的奧秘是無窮無盡的,人類遺傳密碼的信息、人類疾病史和治療方法等,都隱含了大量數(shù)據(jù)信息。采用數(shù)據(jù)挖掘來解決這些問題,將給相關(guān)工作者的工作帶來很大方便。此外,醫(yī)院內(nèi)部醫(yī)藥器具的管理、病人檔案資料的整理、醫(yī)院內(nèi)部結(jié)構(gòu)的管理等,也是龐大的數(shù)據(jù)庫。將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于醫(yī)學領(lǐng)域,深入分析人類疾病間的內(nèi)在聯(lián)系和規(guī)律,幫助醫(yī)生進行診斷和治療,能夠有效提高醫(yī)生診斷的準確率,對人類的健康和醫(yī)療事業(yè)的發(fā)展有十分重要的作用。(2)在電信業(yè)中的應(yīng)用。隨著三網(wǎng)融合技術(shù)的不斷發(fā)展,傳統(tǒng)的電信業(yè)務(wù)已經(jīng)不能滿足當前社會發(fā)展的需求,而是側(cè)重通信、圖像以及網(wǎng)絡(luò)等業(yè)務(wù)的融合,而實現(xiàn)“三網(wǎng)融合”的關(guān)鍵技術(shù)是實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的分析與統(tǒng)計,因為三網(wǎng)融合會帶來更多的數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)都需要充分的挖掘,以此實現(xiàn)“三網(wǎng)融合”戰(zhàn)略的實現(xiàn)。將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與電信業(yè)務(wù)有效的結(jié)合起來,能夠提高資源利用率,更深入的了解用戶的行為,促進電信業(yè)務(wù)的推廣,幫助各行各業(yè)獲取更大的經(jīng)濟效益。(3)在高校貧困生管理的應(yīng)用。貧困生管理分析系統(tǒng)主要應(yīng)用了數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)以及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),其主要是將高校貧困生的各種信息統(tǒng)一納入到高校信息管理平臺中,然后根據(jù)具體的貧困生劃分標準,建立模型,進而對學生的信息進行統(tǒng)計與分析,實現(xiàn)對貧困生信息的科學管理,便于高校管理者及時了解學生的信息。

5結(jié)語。

總之數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在實踐中的廣泛應(yīng)用,為我國互聯(lián)網(wǎng)+戰(zhàn)略提供了關(guān)鍵技術(shù)支撐,但是由于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在實踐中還存在某些技術(shù)問題,比如各種模型和技術(shù)難于集成、缺少與數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)耦合的通用api或挖掘系統(tǒng)僅提供孤立的知識發(fā)現(xiàn)功能,難于嵌入大型應(yīng)用等問題導致挖掘技術(shù)在實踐中的應(yīng)用還存在缺陷,因此需要我們加大對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的進一步研究,以此更好地實現(xiàn)“互聯(lián)網(wǎng)+”戰(zhàn)略。

作者:陳建偉李麗坤單位:安陽職業(yè)技術(shù)學院。

參考文獻。

[1]舒正渝.淺談數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及其應(yīng)用[j].中國西部科技,2010(02).

[2]諶章俊,蔣智剛.基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的知識發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)[j].現(xiàn)代情報,2007(05).

教育工作者的數(shù)據(jù)挖掘分析大全（18篇）篇十

清晰地定義出業(yè)務(wù)問題,認清數(shù)據(jù)挖掘的目的是數(shù)據(jù)挖掘的重要一步.挖掘的最后結(jié)構(gòu)是不可預(yù)測的,但要探索的問題應(yīng)是有預(yù)見的,為了數(shù)據(jù)挖掘而數(shù)據(jù)挖掘則帶有盲目性,是不會成功的.

2.數(shù)據(jù)準備。

1）數(shù)據(jù)清理。

消除噪聲或不一致數(shù)據(jù)。

2）數(shù)據(jù)集成。

多種數(shù)據(jù)源可以組合在一起。

3）數(shù)據(jù)選擇。

搜索所有與業(yè)務(wù)對象有關(guān)的內(nèi)部和外部數(shù)據(jù)信息,并從中選擇出適用于數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用的數(shù)據(jù).

4）數(shù)據(jù)變換。

將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成一個分析模型.這個分析模型是針對挖掘算法建立的.建立一個真正適合挖掘算法的分析模型是數(shù)據(jù)挖掘成功的關(guān)鍵.

3.數(shù)據(jù)挖掘。

對所得到的經(jīng)過轉(zhuǎn)換的數(shù)據(jù)進行挖掘.除了完善從選擇合適的挖掘算法外,其余一切工作都能自動地完成.

4.結(jié)果分析。

解釋并評估結(jié)果.其使用的分析方法一般應(yīng)作數(shù)據(jù)挖掘操作而定,通常會用到可視化技術(shù).

5.知識的同化。

將分析所得到的知識集成到業(yè)務(wù)信息系統(tǒng)的組織結(jié)構(gòu)中去.

3、數(shù)據(jù)挖掘熱點。

8.1電子商務(wù)網(wǎng)站的數(shù)據(jù)挖掘。

在對網(wǎng)站進行數(shù)據(jù)挖掘時，所需要的數(shù)據(jù)主要來自于兩個方面：一方面是客戶的背景信息，此部分信息主要來自于客戶的登記表；而另外一部分數(shù)據(jù)主要來自瀏覽者的點擊流，此部分數(shù)據(jù)主要用于考察客戶的行為表現(xiàn)。但有的時候，客戶對自己的背景信息十分珍重，不肯把這部分信息填寫在登記表上，這就會給數(shù)據(jù)分析和挖掘帶來不便。在這種情況之下，就不得不從瀏覽者的表現(xiàn)數(shù)據(jù)中來推測客戶的背景信息，進而再加以利用。就分析和建立模型的技術(shù)和算法而言，網(wǎng)站的數(shù)據(jù)挖掘和原來的數(shù)據(jù)挖掘差別并不是特別大，很多方法和分析思想都可以運用。所不同的是網(wǎng)站的數(shù)據(jù)格式有很大一部分來自于點擊流，和傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫格式有區(qū)別。因而對電子商務(wù)網(wǎng)站進行數(shù)據(jù)挖掘所做的主要工作是數(shù)據(jù)準備。

8.2生物基因的數(shù)據(jù)挖掘。

生物基因數(shù)據(jù)挖掘則完全屬于另外一個領(lǐng)域，在商業(yè)上很難講有多大的價值，但對于人類卻受益非淺。例如，基因的組合千變?nèi)f化，得某種病的人的基因和正常人的基因到底差別多大？能否找出其中不同的地方，進而對其不同之處加以改變，使之成為正常基因？這都需要數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的支持。對于生物信息或基因的數(shù)據(jù)挖掘和通常的數(shù)據(jù)挖掘相比，無論在數(shù)據(jù)的復(fù)雜程度、數(shù)據(jù)量還有分析和建立模型的算法而言，都要復(fù)雜得多。從分析算法上講，更需要一些新的和好的算法。現(xiàn)在還遠沒有達到成熟的地步。

8.3文本的數(shù)據(jù)挖掘。

在現(xiàn)實世界中，可獲取的大部分信息是存儲在文本數(shù)據(jù)庫中的，由來自各種數(shù)據(jù)源的大量文檔組成。由于電子形式的信息量的飛速增長，文本數(shù)據(jù)庫得到飛速的發(fā)展。文檔數(shù)據(jù)庫中存儲最多的數(shù)據(jù)是所謂的半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(semistructuredata)，它既不是完全無結(jié)構(gòu)的，也不是完全結(jié)構(gòu)化的。在最近數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域研究中已由大量有關(guān)半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的建模和實現(xiàn)方面的研究。而且，信息檢索技術(shù)已經(jīng)被用來處理費結(jié)構(gòu)化文檔。傳統(tǒng)的信息檢索已經(jīng)不適應(yīng)日益增長的大量文本數(shù)據(jù)處理的需要。因此，文檔挖掘就成為數(shù)據(jù)挖掘中一個日益流行而重要的流行課題。

8.4web數(shù)據(jù)挖掘。

web上有海量的數(shù)據(jù)信息，怎樣對這些數(shù)據(jù)進行復(fù)雜的應(yīng)用成了現(xiàn)今數(shù)據(jù)庫技術(shù)的研究熱點。數(shù)據(jù)挖掘就是從大量的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)隱含的規(guī)律性的內(nèi)容，解決數(shù)據(jù)的應(yīng)用質(zhì)量問題。充分利用有用的數(shù)據(jù)，廢棄虛偽無用的數(shù)據(jù)，是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的最重要的應(yīng)用。顯然，面向web的數(shù)據(jù)挖掘比面向單個數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)挖掘要復(fù)雜得多。因為它面臨如下諸多挑戰(zhàn)：

1、對于有效的數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘而言，web的存儲量實在是太龐大了。

2、web頁面的復(fù)雜性遠比任何傳統(tǒng)的文本文檔復(fù)雜得多。

3、web是一個動態(tài)性極強得信息源。

4、web面對的是一個廣泛形形色色的用戶群體。

5、web上的信息只有很小的一部分是相關(guān)的或有用的。

一般的，web數(shù)據(jù)挖掘可分為三類：web內(nèi)容挖掘(webcontentmining)，web結(jié)構(gòu)挖掘(webstructuremining)，web使用紀律挖掘(webusagemining)。

面向web的數(shù)據(jù)挖掘是一項復(fù)雜的技術(shù)，由于上述種種挑戰(zhàn)的存在，因而面向web的數(shù)據(jù)挖掘成了一個難以解決的問題。而xml的出現(xiàn)為解決web數(shù)據(jù)挖掘的難題帶來了機會。由于xml能夠使不同來源的結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)很容易地結(jié)合在一起，因而使搜索多樣的不兼容的數(shù)據(jù)庫能夠成為可能，從而為解決web數(shù)據(jù)挖掘難題帶來了希望。xml的擴展性和靈活性允許xml描述不同種類應(yīng)用軟件中的數(shù)據(jù)，從而能描述搜集的web頁中的數(shù)據(jù)記錄。同時，由于基于xml的數(shù)據(jù)是自我描述的，數(shù)據(jù)不需要有內(nèi)部描述就能被交換和處理。作為表示結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的一個工業(yè)標準，xml為組織、軟件開發(fā)者、web站點和終端使用者提供了許多有利條件。相信在以后，隨著xml作為在web上交換數(shù)據(jù)的一種標準方式的出現(xiàn)，面向web的數(shù)據(jù)挖掘?qū)兊梅浅］p松。

4、數(shù)據(jù)挖掘的未來。

當前，dmkd研究方興未艾，其研究與開發(fā)的總體水平相當于數(shù)據(jù)庫技術(shù)在70年代所處的地位，迫切需要類似于關(guān)系模式、dbms系統(tǒng)和sql查詢語言等理論和方法的指導，才能使dmkd的應(yīng)用得以普遍推廣。dmkd的研究還會形成更大的高潮，研究焦點可能會集中到以下幾個方面：

發(fā)現(xiàn)語言的形式化描述，即研究專門用于知識發(fā)現(xiàn)的數(shù)據(jù)挖掘語言，也許會像sql語言一樣走向形式化和標準化。

尋求數(shù)據(jù)挖掘過程中的可視化方法，使知識發(fā)現(xiàn)的過程能夠被用戶理解，也便于在知識發(fā)現(xiàn)的過程中進行人機交互。

研究在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)（webmining），特別是在因特網(wǎng)上建立dmkd服務(wù)器，并且與數(shù)據(jù)庫服務(wù)器配合，實現(xiàn)webmining。

加強對各種非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的開采（dataminingforaudio＆video），如對文本數(shù)據(jù)、圖形數(shù)據(jù)、視頻圖像數(shù)據(jù)、聲音數(shù)據(jù)乃至綜合多媒體數(shù)據(jù)的開采。

交互式發(fā)現(xiàn)。

知識的維護更新。

但是，不管怎樣，需求牽引與市場推動是永恒的，dmkd將首先滿足信息時代用戶的急需，大量的基于dmkd的決策支持軟件產(chǎn)品將會問世。只有從數(shù)據(jù)中有效地提取信息，從信息中及時地發(fā)現(xiàn)知識，才能為人類的思維決策和戰(zhàn)略發(fā)展服務(wù)。也只有到那時，數(shù)據(jù)才能夠真正成為與物質(zhì)、能源相媲美的資源，信息時代才會真正到來。

[數(shù)據(jù)挖掘讀書筆記]。

教育工作者的數(shù)據(jù)挖掘分析大全（18篇）篇十一

數(shù)據(jù)挖掘是一種利用統(tǒng)計分析、人工智能和機器學習等技術(shù)，從大量數(shù)據(jù)中提取有價值信息的方法。在實際應(yīng)用中，數(shù)據(jù)挖掘常常被用于解決各種問題，從市場營銷到風險評估，都可以找到數(shù)據(jù)挖掘的身影。在進行數(shù)據(jù)挖掘案例分析過程中，我深刻體會到了數(shù)據(jù)挖掘的重要性和應(yīng)用的深遠影響。

首先，在進行數(shù)據(jù)挖掘案例分析的過程中，我認識到了數(shù)據(jù)的重要性。數(shù)據(jù)是進行數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)，沒有充足的數(shù)據(jù)支撐，數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果將缺乏說服力。因此，在進行數(shù)據(jù)挖掘案例分析之前，我們需要收集和整理大量的數(shù)據(jù)。在這個過程中，我發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的質(zhì)量和準確性對分析結(jié)果的影響巨大。因此，我們需要注意數(shù)據(jù)的來源和采集方法，確保數(shù)據(jù)能夠代表真實情況。

其次，在進行數(shù)據(jù)挖掘案例分析的過程中，我意識到了數(shù)據(jù)挖掘模型的選擇和建立的重要性。不同的問題需要不同的數(shù)據(jù)挖掘模型，選擇適合的模型可以提高分析結(jié)果的準確性和可解釋性。在實際應(yīng)用中，我使用了多種數(shù)據(jù)挖掘模型，如決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機等。通過對比實驗和模型評估，我發(fā)現(xiàn)不同的模型在不同的數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)出不同的優(yōu)勢和劣勢。因此，我們需要根據(jù)具體問題選擇合適的模型，并進行模型參數(shù)調(diào)整和優(yōu)化，以取得最佳的分析結(jié)果。

另外，在進行數(shù)據(jù)挖掘案例分析的過程中，我認識到了數(shù)據(jù)預(yù)處理的重要性。數(shù)據(jù)預(yù)處理包括數(shù)據(jù)清洗、特征選擇和特征轉(zhuǎn)換等環(huán)節(jié)，是保證數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果高質(zhì)量的關(guān)鍵步驟。在實際應(yīng)用中，我遇到了許多數(shù)據(jù)缺失、錯誤和異常值等問題。通過數(shù)據(jù)清洗和異常值處理等方法，我成功地改善了數(shù)據(jù)集的質(zhì)量，并提高了模型的準確性。此外，特征選擇和特征轉(zhuǎn)換也是提高數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果準確性的關(guān)鍵步驟。通過對數(shù)據(jù)特征的有效選擇和轉(zhuǎn)換，我減少了噪聲和冗余信息的影響，得到了更好的結(jié)果。

最后，在進行數(shù)據(jù)挖掘案例分析的過程中，我認識到了數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用的深遠影響。數(shù)據(jù)挖掘不僅可以幫助我們發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)背后的規(guī)律和信息，還可以為我們提供決策的參考和指導。在實際應(yīng)用中，我將數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用于市場營銷和用戶行為分析等領(lǐng)域，取得了較好的效果。通過對數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果的解釋和分析，我不僅為企業(yè)提供了改進決策和優(yōu)化策略的建議，還為實現(xiàn)個性化服務(wù)和精準營銷提供了基礎(chǔ)。

綜上所述，數(shù)據(jù)挖掘案例分析是一項復(fù)雜而借鑒的工作。在這個過程中，我們需要高質(zhì)量的數(shù)據(jù)支持、適合的模型選擇和建立，合理的數(shù)據(jù)預(yù)處理以及深入的結(jié)果解釋和分析。通過實際應(yīng)用，我認識到了數(shù)據(jù)挖掘的重要性和應(yīng)用的深遠影響。我相信，在不斷發(fā)展和創(chuàng)新的數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域，我們可以發(fā)掘更多的寶藏，為社會和企業(yè)帶來更大的效益。

教育工作者的數(shù)據(jù)挖掘分析大全（18篇）篇十二

數(shù)據(jù)挖掘在各個領(lǐng)域都有著重要的應(yīng)用價值，具有巨大的市場潛力。作為一名學習數(shù)據(jù)挖掘課程的學生，我在學習過程中接觸到了很多實際的案例，并從中獲得了一些寶貴的心得和體會。本文將結(jié)合一些典型的數(shù)據(jù)挖掘案例，分享我對數(shù)據(jù)挖掘的理解和應(yīng)用體會。

首先，在數(shù)據(jù)挖掘的初級階段，我們學習到了一些最基本的概念和方法。例如，我們學習到了通過數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理來提高數(shù)據(jù)質(zhì)量的重要性。在一個銷售數(shù)據(jù)分析的案例中，通過對原始銷售數(shù)據(jù)進行清洗和預(yù)處理，我發(fā)現(xiàn)了一些重要的數(shù)據(jù)問題，并采取了一些有效的措施來解決這些問題，從而獲得了更準確的結(jié)果。這個案例使我認識到，數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理是數(shù)據(jù)挖掘過程中不可或缺的步驟，只有數(shù)據(jù)質(zhì)量得到保證，我們才能獲得可靠的分析結(jié)果。

其次，在數(shù)據(jù)挖掘的中級階段，我們學習到了一些更加復(fù)雜的數(shù)據(jù)挖掘算法。例如，在一個電商平臺用戶行為分析的案例中，我嘗試了關(guān)聯(lián)規(guī)則算法來分析用戶的購買習慣和偏好。通過對大量的用戶購買數(shù)據(jù)進行關(guān)聯(lián)規(guī)則分析，我發(fā)現(xiàn)了一些用戶之間存在的隱藏關(guān)聯(lián)，進而可以通過推薦系統(tǒng)來提高銷售量。這個案例讓我認識到，數(shù)據(jù)挖掘算法的選擇和應(yīng)用非常關(guān)鍵，不同的算法適用于不同的問題，只有正確選擇和應(yīng)用算法，才能獲得有效的分析結(jié)果。

再次，在數(shù)據(jù)挖掘的高級階段，我們學習到了一些更加高級的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。例如，在一個銀行違約預(yù)測的案例中，我使用了一種基于機器學習的分類算法來預(yù)測客戶是否會違約。通過對大量的客戶數(shù)據(jù)進行特征提取和模型訓練，我建立了一個準確的違約預(yù)測模型，可以幫助銀行更好地管理風險。這個案例讓我認識到，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用可以為企業(yè)提供有力的決策支持，也具有巨大的商業(yè)價值。

此外，在數(shù)據(jù)挖掘的實踐中，我也認識到了數(shù)據(jù)挖掘的局限性和挑戰(zhàn)性。例如，在一個醫(yī)療數(shù)據(jù)分析的案例中，我遇到了數(shù)據(jù)獲取困難、特征選擇和模型評估等問題。通過與團隊成員的合作和老師的指導，我成功地克服了這些困難和挑戰(zhàn)，并獲得了有意義的分析結(jié)果。這個案例讓我認識到，數(shù)據(jù)挖掘的實踐需要不斷地學習和探索，也需要集體智慧和團隊合作，只有不斷地突破和創(chuàng)新，才能在數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域取得真正的突破。

綜上所述，通過學習和實踐各種數(shù)據(jù)挖掘案例，我深刻地認識到了數(shù)據(jù)挖掘的重要性和應(yīng)用價值。數(shù)據(jù)挖掘不僅可以在各個領(lǐng)域提高決策效果，也可以為企業(yè)提供有力的市場競爭力。同時，我也意識到了數(shù)據(jù)挖掘的局限性和挑戰(zhàn)性，在實踐中需要不斷地學習和探索。我相信，在不久的將來，數(shù)據(jù)挖掘?qū)⒃诟鱾€領(lǐng)域發(fā)揮更加重要的作用，我也將繼續(xù)努力學習，在實踐中不斷地提高自己的數(shù)據(jù)挖掘能力。

教育工作者的數(shù)據(jù)挖掘分析大全（18篇）篇十三

近日在一個學術(shù)論壇中聽到了，北大光華商務(wù)統(tǒng)計及經(jīng)濟計量系副教授張俊妮，主題為“數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用案例”的演講，結(jié)合網(wǎng)絡(luò)游戲行業(yè)特點，簡要思考一下數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)分析，希望遇到同行業(yè)中從事此領(lǐng)域工作的朋友，建立聯(lián)系和交流。網(wǎng)絡(luò)游戲行業(yè)隨著規(guī)模的擴大和行業(yè)逐漸成熟，將會以具有技術(shù)含量和管理積淀形成核心競爭力，將對此領(lǐng)域長期關(guān)注和持續(xù)性思考研究。

1豐富的數(shù)據(jù)源，對象用戶達到一定級別，所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)種類多樣，豐富而且具有持續(xù)性。

3數(shù)據(jù)信息與需求緊密聯(lián)系，因果關(guān)系脈絡(luò)清晰，網(wǎng)絡(luò)游戲的各個環(huán)節(jié)通過數(shù)據(jù)信息的形式緊密聯(lián)系，信息鏈條相對純凈，“噪音”少，環(huán)環(huán)相扣產(chǎn)生數(shù)據(jù)因果。

4信息化程度高，主要基于互聯(lián)網(wǎng)的商業(yè)模式使得各運營環(huán)節(jié)都產(chǎn)生相關(guān)數(shù)據(jù)信息，從業(yè)人員普遍理解信息數(shù)據(jù)的重要作用，信息數(shù)據(jù)是企業(yè)核心資產(chǎn)和經(jīng)營基礎(chǔ)。

在與張教授的交流中，對于數(shù)據(jù)管理體系中的重要性，一致認為對于“商業(yè)理解”的重要程度超過其他學術(shù)和數(shù)據(jù)分析工具，在以往的案例中，團隊組成包括“商業(yè)管理”“it技術(shù)支持”“統(tǒng)計分析”等組成部分，一個項目實施期長達一年。數(shù)據(jù)體系將是一個反復(fù)實踐的過程，不斷隨著具體情況的變化而休整和增加。

關(guān)于網(wǎng)絡(luò)游戲的數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分享，此前已經(jīng)有較長一段時間的積累和探索，但在過程中所遇到的問題缺乏多角度的交叉驗證，游戲是一個不斷創(chuàng)新和變化的產(chǎn)業(yè)，游戲玩家的用戶規(guī)模和行為規(guī)律呈現(xiàn)越來越復(fù)雜的局面，一個公司的數(shù)據(jù)管理體系的建立和完善需要整理通力合作和長期積淀，試從個人角度提出建立數(shù)據(jù)管理體系的流程和建議，由于缺乏實踐參照，難免理想化和脫離實際，僅做參考。

一、數(shù)據(jù)積累。

網(wǎng)絡(luò)游戲運營的數(shù)據(jù)積累體現(xiàn)在多方面，從游戲用戶的行為數(shù)據(jù)積累，到市場行銷推廣的數(shù)據(jù)積累，各種能夠產(chǎn)生數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)，進行長期持續(xù)性的積累。通過數(shù)據(jù)庫或成熟的數(shù)據(jù)倉庫產(chǎn)品，將各類數(shù)據(jù)有效規(guī)范管理，以備今后的數(shù)據(jù)體系應(yīng)用。

二、觀念培育。

數(shù)據(jù)管理的觀念在執(zhí)行過程中逐漸培育，認識到數(shù)據(jù)對于企業(yè)運營的重要意義和積極作用，為今后建立數(shù)據(jù)管理體系制定長期可能的規(guī)劃，長期漸進的思維理念。

三、理論和體系人員的準備。

數(shù)據(jù)管理體系中，對于自身游戲運營的商業(yè)理解和理論準備是一個長期的過程，而體系人員是建立在對自身運營體系和行業(yè)發(fā)展方向深入認知的前提下，內(nèi)部的廣泛交流和有效溝通，形成良好的信息體系建立大環(huán)境。

四、漸進的體系實施。

數(shù)據(jù)管理體系是企業(yè)的綜合實力所決定，在正確的時間做正確的事情，根據(jù)企業(yè)發(fā)展的不同階段狀況，漸進式逐步推進信息數(shù)據(jù)管理體系的建立，不一定需要以某個固定的體系名稱，而是以期達到實際效果，能夠?qū)崿F(xiàn)以數(shù)據(jù)輔助指導運營，不同的實施階段有不同程度的效果。

網(wǎng)絡(luò)游戲的數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)分析可以本著“不為名，只圖實”的原則，能夠?qū)τ螒蜻\營管理有幫助，及時是簡單的表格羅列篩選也是一種進步，不同程度的數(shù)據(jù)挖掘和分析產(chǎn)生不同的貢獻。希望能夠向有志于此的朋友學習探討合作交流。

教育工作者的數(shù)據(jù)挖掘分析大全（18篇）篇十四

網(wǎng)站分析與網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)分析挖據(jù)有什么區(qū)別?一起來看看網(wǎng)站分析與網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)分析挖據(jù)的區(qū)別吧。

網(wǎng)站分析與網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)分析挖據(jù)有什么區(qū)別。

從字面理解，網(wǎng)站分析wa似乎應(yīng)該被包容在互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析挖掘的大范疇里面，但是實際情況卻是當前“網(wǎng)站分析wa”已經(jīng)成了一個非常獨立的明確定義的專業(yè)名稱和專業(yè)領(lǐng)域，從而事實上已經(jīng)與當前的“互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析挖掘”有了一個明確清晰的界限，所以關(guān)注互聯(lián)網(wǎng)，關(guān)注互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)分析應(yīng)用的人，對于“網(wǎng)站分析wa”和“互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析挖掘”都應(yīng)該了解并清楚知道兩者在實踐應(yīng)用上的主要區(qū)別。

目前的“網(wǎng)站分析wa”核心就是關(guān)注分析網(wǎng)站的“趨勢、轉(zhuǎn)化與細分”，實現(xiàn)這些核心的手段就是如何科學有效地布點(只有有效打點，才可以全面記錄詳細數(shù)據(jù))，結(jié)合目前成熟的一系列分析工具，“網(wǎng)站分析wa”可以進行訪客分析(新老客戶分析，不同分層分析，等等)、頁面分析、轉(zhuǎn)化及結(jié)構(gòu)分析、流量來源分析，等等。

但是，如果要從“網(wǎng)站分析wa”中發(fā)現(xiàn)它與目前“互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析挖掘”的區(qū)別的話，區(qū)別體現(xiàn)在以下幾個方面：

第一：從分析的焦距來看。

“網(wǎng)站分析wa”主要關(guān)注分析的是網(wǎng)站的宏觀表現(xiàn)，而“互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析挖掘”既可以分析網(wǎng)站的宏觀表現(xiàn)，也可以分析微觀表現(xiàn)(細化到具體的某個用戶member_id，比如可以預(yù)測任何個體的流失率，任何個體的交叉銷售可能性，等等)。

第二：從分析的技術(shù)算法看。

第三：從應(yīng)用場景來看。

第四：從使用的人群來看。

“網(wǎng)站分析wa”固然應(yīng)該被數(shù)據(jù)分析專業(yè)人員掌握，但是其同樣也適合來武裝互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)里的運營人員，運營團隊等相關(guān)業(yè)務(wù)團隊;而“互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析挖掘”更多的是用來武裝專職的數(shù)據(jù)分析人員和分析團隊的。

我目前打工的東家是中國互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的一家旗艦公司，也是一個著名的行業(yè)平臺，我注意到我的業(yè)務(wù)需求方(運營部門)在日常運營工作中他們自覺不自覺用到的就是“網(wǎng)站分析wa”里所重點關(guān)注的諸如流量來源分析，頁面結(jié)構(gòu)優(yōu)化，流量轉(zhuǎn)化漏斗，等等..

關(guān)于網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析，一般都會借助第三方分析工具，目前99click商助科技旗下的siteflow系統(tǒng)，分析數(shù)據(jù)指標全面，已成為企業(yè)開展電子商務(wù)首屈一指的軟件品牌和標準配置，自推出以來，備受行業(yè)認可，連續(xù)保持市場領(lǐng)先。

siteflow數(shù)據(jù)系統(tǒng)已成為企業(yè)開展電子商務(wù)和營銷業(yè)務(wù)的標準配置。

教育工作者的數(shù)據(jù)挖掘分析大全（18篇）篇十五

近些年來，信息科技和網(wǎng)絡(luò)的通信技術(shù)已經(jīng)得到了飛速的發(fā)展，并且全國的信息基礎(chǔ)設(shè)施也得到了完善，在全球的數(shù)據(jù)已經(jīng)呈現(xiàn)出了極速增長的模式狀態(tài)。在此種情況下，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方式已經(jīng)滿足不了現(xiàn)代化的處理需求，因此需要利用大數(shù)據(jù)的自動分析和數(shù)據(jù)挖掘來實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的有效分享和利用。大數(shù)據(jù)科學已經(jīng)成為了一個橫跨信息科學、社會科學以及網(wǎng)絡(luò)科學的新型交叉學科，受到了學術(shù)界的廣泛關(guān)注。

一、遙感大數(shù)據(jù)的概述以及特征。

在現(xiàn)代社會當中，遙感大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為了大數(shù)據(jù)的重要代表，成為了科學研究方面的重點研究方面，但是在現(xiàn)階段當中還需要對其科學理論和方式進行不斷的深入研究。遙感大數(shù)據(jù)具有大數(shù)據(jù)的特征，并且也具有自身獨特的特征。在外部特征方面，首先具有海量的特征。遙感大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)具有海量的特點，并且對著遙感技術(shù)的不斷發(fā)展，在現(xiàn)階段當中的高分辨率和高動態(tài)的新型衛(wèi)星傳感器在單位時間之內(nèi)可以捕獲到更多的數(shù)據(jù)量；其次還具有數(shù)據(jù)異構(gòu)的特點，也就是說在數(shù)據(jù)生產(chǎn)過程當中所依賴到的業(yè)務(wù)系統(tǒng)之間會呈現(xiàn)出的不同狀態(tài)，都需要由不同的數(shù)據(jù)中心來進行提供的，并且在邏輯結(jié)構(gòu)或者組織方式上也呈現(xiàn)出了不同的特點；另外，還具有數(shù)據(jù)多源的特點，集中體現(xiàn)在數(shù)據(jù)的來源和捕獲信息的手段方面，是可以擁有多種獲取形式的，包括全球的觀察網(wǎng)絡(luò)點接收到的實時信息，以及民眾手中的用戶端的個性化信息。在內(nèi)部特征方面，首先具有高維度性的特點，遙感大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)類型呈現(xiàn)出了多樣化的特點，因此數(shù)據(jù)當中的維度也變得越來越高，集中體現(xiàn)在了空間維度、時間維度以及光譜維度等。其次還具有多尺度性的.特點，成為了遙感大數(shù)據(jù)的重要特點，也就是說在進行數(shù)據(jù)的獲取過程當中，可以根據(jù)不同的遙感技術(shù)和相對應(yīng)的技術(shù)水平，來進行有效的劃分，在空間和時間上呈現(xiàn)出多尺度的特點。另外，還具有非平穩(wěn)性的特點，由于遙感大數(shù)據(jù)廣泛的獲取方式和物理意義，在信息理論的角度上來說，就屬于典型的非平穩(wěn)信號，呈現(xiàn)出分布參數(shù)或者規(guī)律隨時發(fā)生變化的特點。

二、遙感大數(shù)據(jù)的自動分析和數(shù)據(jù)挖掘。

2.1自動分析。首先，需要對遙感大數(shù)據(jù)的表達進行了解，在這個過程當中需要抽取多元化的特征來進行表示，從而建立起遙感大數(shù)據(jù)的目標一體化，在研究過程當中主要包括對遙感大數(shù)據(jù)的多元離散特征的有效提取，形成在不同的傳感器當中的提取方式和方法。還要對若干大數(shù)據(jù)的多元特征進行歸一化的表達，從而提升對大數(shù)據(jù)的處理能力和處理效率。其次就需要對遙感大數(shù)據(jù)進行相關(guān)的檢索，在檢索過程當中，需要利用網(wǎng)絡(luò)化和集成化的方式進行檢索，制定出基礎(chǔ)設(shè)施的計劃，提升對其數(shù)據(jù)的訪問和檢索效率。并且針對海量的遙感大數(shù)據(jù)來會說，需要檢索出符合用戶需求和感興趣的內(nèi)容和數(shù)據(jù)，就需要對數(shù)據(jù)內(nèi)容進行比對，從而判斷出用戶所需要的內(nèi)容，從大量的數(shù)據(jù)當中進行快速的檢索到目標。在檢索的過程當中，發(fā)展知識驅(qū)動的遙感大數(shù)據(jù)的檢索方式是最有效的方式之一，可以分為場景檢索服務(wù)、多源海量復(fù)雜場景數(shù)據(jù)的智能檢索以及信息數(shù)據(jù)的檢索等。另外，就是對遙感大數(shù)據(jù)的理解的，通過遙感大數(shù)據(jù)的科學，可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)向知識的有效轉(zhuǎn)變，在這個過程當中就需要根據(jù)遙感大數(shù)據(jù)本身的特征和數(shù)據(jù)檢索的方式來對數(shù)據(jù)內(nèi)容實現(xiàn)有效的提取。最后就是遙感大數(shù)據(jù)云的技術(shù)，可以將各種方式的遙感信息資源進行有效的整合，建立起遙感云服務(wù)的相關(guān)新型業(yè)務(wù)應(yīng)用和服務(wù)模式，可以將在天空當中的傳感器所捕捉到的信息通過軟件的計算和整合來實現(xiàn)數(shù)據(jù)資源的有效存儲和處理，從而使得用戶可以在很快的時間之內(nèi)獲取到有效的服務(wù)。

2.2數(shù)據(jù)挖掘。首先需要對遙感大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)挖掘過程進行了解，包括數(shù)據(jù)的獲取、存儲以及處理和整合等，在整個過程當中都具有大數(shù)據(jù)的特點。在進行捕獲數(shù)據(jù)的過程當中可以從各種不同的傳感器當中進行獲取，然后對數(shù)據(jù)進行采樣和過濾，之后就可以對采集到的數(shù)據(jù)進行處理和分析，最后將其數(shù)據(jù)用可視化的模式進行顯示，方便了客戶的使用和利用。其次，就是遙感大數(shù)據(jù)和廣義的遙感大數(shù)據(jù)的綜合挖掘的過程，利用此種方式，一方面可以與其他的數(shù)據(jù)方式形成良好的互補關(guān)系，另外一方面也可以對其數(shù)據(jù)當中的變化規(guī)律以及其他信息進行更好的挖掘和采集。在廣義的遙感時空大數(shù)據(jù)當中，存儲的費用是相當昂貴的，并且在數(shù)據(jù)的分析能力方面也存在嚴重不足的現(xiàn)象，因此在現(xiàn)代社會的智慧城市的建設(shè)過程當中發(fā)揮不了其巨大的作用，因此需要利用其他自動化的數(shù)據(jù)智能處理和挖掘的方式來對其空間地理分布的數(shù)據(jù)進行全新的挖掘和過濾。在時空分布的視頻數(shù)據(jù)挖掘過程當中，在對智能數(shù)據(jù)進行處理和信息提取的同時，還要通過時空當中所分布的視頻數(shù)據(jù)進行自動化的區(qū)分，來有效的區(qū)分正常和非正常的狀態(tài)。在對時空數(shù)據(jù)的挖掘過程當中，主要可以從時空數(shù)據(jù)當中進行提取出隱藏的有用的信息知識，利用各種綜合性的方式和方法，比如統(tǒng)計法、聚類法、歸納法以及云理論等。在遙感大數(shù)據(jù)的挖掘應(yīng)用方面，可以適用于地球各種尺度和方位的變化，還可以在很大程度上對未知的信息進行良好的篩選和挖掘，推動國家的科學技術(shù)的發(fā)展，實現(xiàn)社會的可持續(xù)化發(fā)展。

綜上所述，在不斷的發(fā)展過程當中，我國的遙感數(shù)據(jù)的種類和數(shù)量將呈現(xiàn)出飛速增長的模式，在很多方面以及領(lǐng)域當中已經(jīng)開展了遙感大數(shù)據(jù)的研究工作。值得注意的是，現(xiàn)階段當中需要將遙感大數(shù)據(jù)的理論知識進行實踐化的轉(zhuǎn)變，從而實現(xiàn)遙感大數(shù)據(jù)的自動分析和數(shù)據(jù)挖掘功能，推動科學信息的不斷進步。

參考文獻。

教育工作者的數(shù)據(jù)挖掘分析大全（18篇）篇十六

數(shù)據(jù)挖掘是一種通過分析大量數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)潛在的模式和關(guān)聯(lián)規(guī)則的技術(shù)。它是應(yīng)對大數(shù)據(jù)時代中信息過載問題的重要工具。數(shù)據(jù)挖掘案例分析是將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用到實際場景中，以解決現(xiàn)實問題。在進行數(shù)據(jù)挖掘案例分析時，我們可以利用機器學習、統(tǒng)計學和數(shù)據(jù)可視化等技術(shù)，幫助我們發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)中的知識和價值。

我曾參與一個金融領(lǐng)域的數(shù)據(jù)挖掘案例分析項目。該項目的目標是通過分析客戶的消費行為、貸款記錄和信用評分等數(shù)據(jù)，預(yù)測客戶是否會違約。首先，我們對原始數(shù)據(jù)進行了清洗和整理，剔除了缺失值和異常值。然后，我們使用了機器學習算法，如決策樹和隨機森林，進行了特征選擇和模型訓練。最后，我們將模型應(yīng)用到新的數(shù)據(jù)集中，預(yù)測了客戶的違約概率并給出了相應(yīng)的建議。

在進行數(shù)據(jù)挖掘案例分析時，首先需要充分了解項目的背景和目標，明確研究問題。然后，選擇合適的數(shù)據(jù)，并進行數(shù)據(jù)清洗、整理和轉(zhuǎn)換，使其適合分析。接下來，需要進行特征選擇和構(gòu)建合適的模型，常用的算法有決策樹、支持向量機和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。在應(yīng)用模型時，還需對結(jié)果進行評估和優(yōu)化，以提高模型的準確性和可靠性。此外，數(shù)據(jù)可視化也是十分重要的，可以幫助我們更直觀地理解數(shù)據(jù)和模型。

數(shù)據(jù)挖掘案例分析具有許多優(yōu)點。首先，它能夠挖掘數(shù)據(jù)中的隱藏信息和規(guī)律，幫助我們做出更有效的決策。其次，數(shù)據(jù)挖掘可以提供多種模型和算法，適用于各種不同的問題和數(shù)據(jù)類型。另外，數(shù)據(jù)挖掘可以幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)新的商機和市場需求，并提升競爭力。然而，數(shù)據(jù)挖掘也存在一些局限性，如對數(shù)據(jù)的依賴性較強，數(shù)據(jù)質(zhì)量不高可能導致結(jié)果不可靠，以及模型的解釋性較弱等。

數(shù)據(jù)挖掘案例分析對個人和社會都具有重要的影響。對個人而言，數(shù)據(jù)挖掘可以幫助我們更好地了解自己，更精準地預(yù)測和規(guī)劃個人行為。在社會層面，數(shù)據(jù)挖掘可以幫助政府制定更有效的政策，提高公共管理的水平。同時，數(shù)據(jù)挖掘也為企業(yè)提供了更好的市場研究和商業(yè)決策支持，幫助企業(yè)獲取更大的發(fā)展機遇。然而，數(shù)據(jù)挖掘也帶來了一些隱私和倫理問題，需要我們在應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)時保護好個人和社會的利益。

總結(jié)：數(shù)據(jù)挖掘案例分析是一項重要的技術(shù)，利用其可以挖掘數(shù)據(jù)中的潛在價值，幫助我們做出更明智的決策。在實際應(yīng)用中，我們需要經(jīng)歷數(shù)據(jù)清洗、特征選擇和模型訓練等步驟，并注意數(shù)據(jù)的質(zhì)量和模型的解釋性。數(shù)據(jù)挖掘案例分析對個人能力的提升和社會發(fā)展都起到積極的促進作用。然而，我們也需要意識到數(shù)據(jù)挖掘所帶來的隱私和倫理問題，并提出相應(yīng)的防范措施。

教育工作者的數(shù)據(jù)挖掘分析大全（18篇）篇十七

這個問題看上去的確比較糾纏不清，不是因為字面理解，而是因為在當前的互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的具體實踐今天是周末，我百無聊賴之際試圖針對該問題做個膚淺的一孔之見，一方面希望能拋磚引玉，接受大家的批評指正；另一方面也算是對這個周末光陰有個交代，我在這個世界混吃混喝，總是要奉獻點什么的吧。

雖然從字面理解，網(wǎng)站分析wa應(yīng)該被包容在互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析挖掘的大范疇里面，但是實際情況卻是當前“網(wǎng)站分析wa”已經(jīng)成了一個非常獨立的明確定義的專業(yè)名稱和專業(yè)領(lǐng)域，從而事實上已經(jīng)與當前的“互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析挖掘”有了一個明確清晰的界限，所以關(guān)注互聯(lián)網(wǎng)，關(guān)注互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)分析應(yīng)用的人，對于“網(wǎng)站分析wa”和“互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析挖掘”都應(yīng)該了解并清楚知道兩者在實踐應(yīng)用上的主要區(qū)別。

關(guān)于“網(wǎng)站分析wa”的具體詳細的介紹和應(yīng)用場景，,這是一個私人的博客（網(wǎng)站），但是在當今中國互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)實際上起的作用是一個“網(wǎng)站分析wa”門戶網(wǎng)站（知識庫）的角色，這個作者（博主、站長）就是宋星。從一定程度上說，宋星就是目前中國網(wǎng)站分析wa的代名詞。呵呵，所謂時勢造英雄，今日穩(wěn)坐中國網(wǎng)站分析wa江湖頭把交椅的宋頭領(lǐng)，大約應(yīng)該感恩這個偉大的互聯(lián)網(wǎng)時代，感謝命運感謝生活！！！

從我個人的膚淺理解上看，目前的“網(wǎng)站分析wa”核心就是關(guān)注分析網(wǎng)站的“趨勢、轉(zhuǎn)化與細分”，實現(xiàn)這些核心的手段就是如何科學有效地布點（只有有效打點，才可以全面記錄詳細數(shù)據(jù)），結(jié)合目前成熟的一系列分析工具，“網(wǎng)站分析wa”可以進行訪客分析（新老客戶分析，不同分層分析，等等）、頁面分析、轉(zhuǎn)化及結(jié)構(gòu)分析、流量來源分析，等等。個人認為，宋星對于當今國內(nèi)網(wǎng)站分析wa最大的價值和貢獻在于他系統(tǒng)化整理、定義了一批該領(lǐng)域的專業(yè)名稱、體系化的分析指標、該領(lǐng)域的系統(tǒng)化的分析思想和思路（實際上起到了類似的行業(yè)標準起草者的角色）。

但是，如果我們一定要從“網(wǎng)站分析wa”中發(fā)現(xiàn)它與目前“互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析挖掘”的區(qū)別的話，我個人覺得區(qū)別體現(xiàn)在以下幾個方面（我是個井底之蛙，冒昧做個膚淺小結(jié)，期待各位指正）：

說了這么多廢話，語無倫次，顛三倒四，也不知道是否表達清楚，更不知道看官是否明白。其實，但凡文字總結(jié)的都是有誤導欠準確的，真正的理解和掌握都是無法用文字和語言來總結(jié)的，真正的理解和掌握只能是心有靈犀的會心一笑。遙想當年靈山法會，世尊拈花，眾皆不識，唯有迦葉破顏微笑，世尊乃曰：“吾有正法眼藏，涅妙心，實相無相，付諸于汝。”此乃教外別傳、不立文字、直承當下之無上法門，后人籠統(tǒng)目之為“禪”。

教育工作者的數(shù)據(jù)挖掘分析大全（18篇）篇十八

數(shù)據(jù)挖掘是現(xiàn)代數(shù)據(jù)科學中不可或缺的一環(huán)，它可以從大量的數(shù)據(jù)中提取有用的信息和模式。當如今信息社會到了數(shù)據(jù)爆炸的時代，數(shù)據(jù)挖掘的重要性也不言而喻。經(jīng)過一定時間的學習和實踐，我有了一些關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘及其分析的心得體會。

第二段：掌握基本算法。

要想進行數(shù)據(jù)挖掘的分析，首先要了解幾個基本算法，如分類、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則、決策樹等。在實踐中，我發(fā)現(xiàn)不論對于哪種算法，其實最重要的是要理解算法背后的原理，而不是盲目地使用。通過對于算法的理解和掌握，才能在數(shù)據(jù)處理中取得更好的效果。

第三段：數(shù)據(jù)清洗。

數(shù)據(jù)挖掘中數(shù)據(jù)清洗是重中之重。在實踐中我曾經(jīng)遇到過數(shù)據(jù)缺失、異常值、重復(fù)數(shù)據(jù)等問題。這些問題的存在可能會影響數(shù)據(jù)的準確性、可靠性，對數(shù)據(jù)挖掘造成很大的障礙，因此要充分的考慮數(shù)據(jù)的清洗。在數(shù)據(jù)清洗過程中，正確的數(shù)據(jù)清洗策略是必不可少的。

第四段：合理選取模型。

對于數(shù)據(jù)挖掘分析來說，模型的選擇非常重要。在選取模型的時候，要注意根據(jù)數(shù)據(jù)的特性來選擇合適的模型。其次，不同的模型所對應(yīng)的模型參數(shù)的設(shè)置也很重要；通過不斷地測試，能夠不斷優(yōu)化模型，從而得到理想的分析結(jié)果。

數(shù)據(jù)可視化分析在數(shù)據(jù)分析過程中也是至關(guān)重要的。正確的數(shù)據(jù)可視化工具及分析結(jié)果的呈現(xiàn)可以使人類對于數(shù)據(jù)更加直觀、準確的理解。這些過程及其結(jié)果可以幫助人類從數(shù)據(jù)分析中得到更多的知識并形成更好的感性認知。

結(jié)論。

通過對于數(shù)據(jù)挖掘及分析的學習和實踐，我認為更加重要的不是對于單一算法的掌握，而是對于整個數(shù)據(jù)分析流程的理解、掌握和修改。在數(shù)據(jù)挖掘的過程中，要不斷總結(jié)反思，不斷完善自己的技能和數(shù)據(jù)分析思維，從而達到更好地分析數(shù)據(jù)的目的。