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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(jì)*品產(chǎn)地和價(jià)格的信息，為以后的貨源供給地，用合理的價(jià)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(shí)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(jì)軟件進(jìn)行統(tǒng)計(jì)工作，事倍功半。嚴(yán)重影響*店的正常進(jìn)貨，出售*品的工作。

二、分析問題。

1、對該單位存在的問題進(jìn)行分析；

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

2、解決問題的可能途徑和方法。

利用sqlsever導(dǎo)入數(shù)據(jù)，再提取統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果，很快會(huì)得到想要的數(shù)據(jù)分析結(jié)果。

1、設(shè)計(jì)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(jìn)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(jìn)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(jì)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(huì)計(jì)師確定成本動(dòng)因，更加準(zhǔn)確計(jì)算成本。同時(shí)，也可以通過分析作業(yè)與價(jià)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(jìn)和優(yōu)化企業(yè)價(jià)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(huì)計(jì)師在很多情況下需要對未來進(jìn)行預(yù)測，而預(yù)測是建立在大量的歷史數(shù)據(jù)和適當(dāng)?shù)哪Ｐ突A(chǔ)上的。數(shù)據(jù)挖掘自動(dòng)在大型數(shù)據(jù)庫中尋找預(yù)測性信息，利用趨勢分析、時(shí)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(xué)準(zhǔn)確的預(yù)測企業(yè)各項(xiàng)指標(biāo)，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(gè)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(cái)務(wù)報(bào)告、宏觀的經(jīng)濟(jì)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(shí)質(zhì)性的信息，保證投資決策的正確性和有效性。如利用時(shí)間序列分析模型預(yù)測股票價(jià)格進(jìn)行投資；用聯(lián)機(jī)分析處理技術(shù)分析公司的信用等級，以預(yù)防投資風(fēng)險(xiǎn)等。

4.產(chǎn)品和市場預(yù)測與分析。

品種優(yōu)化是選擇適當(dāng)?shù)漠a(chǎn)品組合以實(shí)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(dá)到這些目標(biāo)，管理會(huì)計(jì)師不僅僅需要價(jià)格和成本數(shù)據(jù)有時(shí)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(gè)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(shí)際數(shù)據(jù)，通過關(guān)聯(lián)分析等技術(shù)來得到。

5.財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測與評估。

管理會(huì)計(jì)師可以利用數(shù)據(jù)挖掘工具來評價(jià)企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，建立企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型，進(jìn)行破產(chǎn)預(yù)測。破產(chǎn)預(yù)測或稱財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型能夠幫助管理者及時(shí)了解企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，提前采取風(fēng)險(xiǎn)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(huì)計(jì)中得到了廣泛的應(yīng)用。

六、結(jié)論。

數(shù)據(jù)挖掘是個(gè)嶄新的領(lǐng)域，對于數(shù)字和信息的處理是非常科學(xué)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(huì)計(jì)管理領(lǐng)域的應(yīng)用在國際上只是剛剛開始，相信隨著會(huì)計(jì)的國際化的接軌和計(jì)算機(jī)科學(xué)的進(jìn)步，在我國的會(huì)計(jì)領(lǐng)域中的數(shù)據(jù)挖掘理論會(huì)得到不斷的提升，在管理會(huì)計(jì)實(shí)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(huì)計(jì)現(xiàn)代化的發(fā)展，會(huì)計(jì)越來越多的運(yùn)用計(jì)算機(jī)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(dāng)中發(fā)現(xiàn)趨勢和模式的過程，它融合了現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)學(xué)、知識信息系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)、決策理論和數(shù)據(jù)庫管理等多學(xué)科的知識。它能有效地從大量的、不完全的、模糊的實(shí)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(dāng)中發(fā)現(xiàn)趨勢和模式的過程，它融合了現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)學(xué)、知識信息系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)、決策理論和數(shù)據(jù)庫管理等多學(xué)科的知識。它能有效地從大量的、不完全的、模糊的實(shí)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(shí)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(jìn)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(gè)特點(diǎn)：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(jì)和可視化工具。特色是它具有的強(qiáng)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(shí)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(gè)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(huì)計(jì)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(zé)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(huì)計(jì)師使用數(shù)據(jù)挖掘的強(qiáng)大動(dòng)力。例如，數(shù)據(jù)挖掘可以幫助企業(yè)加強(qiáng)成本管理，改進(jìn)產(chǎn)品和服務(wù)質(zhì)量，提高貨品銷量比率，設(shè)計(jì)更好的貨品運(yùn)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(shí)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(jìn)行分析，以獲得有價(jià)值的商業(yè)情報(bào)，保持和提高企業(yè)持續(xù)競爭優(yōu)勢。如，對顧客價(jià)值分析能夠?qū)槠髽I(yè)創(chuàng)造80%價(jià)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(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。

利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以建立企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型。企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生并非一蹴而就，而是一個(gè)積累的、漸進(jìn)的過程，通過建立財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型，可以隨時(shí)監(jiān)控企業(yè)財(cái)務(wù)狀況，防范財(cái)務(wù)危機(jī)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(jìn)行監(jiān)控，防止惡意的商業(yè)欺詐行為，維護(hù)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(bào)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(jià)值鏈分析。

作業(yè)成本法以其對成本的精確計(jì)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(huì)計(jì)師確定成本動(dòng)因，更加準(zhǔn)確計(jì)算成本。同時(shí)，也可以通過分析作業(yè)與價(jià)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(jìn)和優(yōu)化企業(yè)價(jià)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(huì)計(jì)師在很多情況下需要對未來進(jìn)行預(yù)測，而預(yù)測是建立在大量的歷史數(shù)據(jù)和適當(dāng)?shù)哪Ｐ突A(chǔ)上的。數(shù)據(jù)挖掘自動(dòng)在大型數(shù)據(jù)庫中尋找預(yù)測性信息，利用趨勢分析、時(shí)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(xué)準(zhǔn)確的預(yù)測企業(yè)各項(xiàng)指標(biāo)，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(gè)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(cái)務(wù)報(bào)告、宏觀的`經(jīng)濟(jì)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(shí)質(zhì)性的信息，保證投資決策的正確性和有效性。如利用時(shí)間序列分析模型預(yù)測股票價(jià)格進(jìn)行投資；用聯(lián)機(jī)分析處理技術(shù)分析公司的信用等級，以預(yù)防投資風(fēng)險(xiǎn)等。

4.產(chǎn)品和市場預(yù)測與分析。

品種優(yōu)化是選擇適當(dāng)?shù)漠a(chǎn)品組合以實(shí)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(dá)到這些目標(biāo)，管理會(huì)計(jì)師不僅僅需要價(jià)格和成本數(shù)據(jù)有時(shí)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(gè)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(shí)際數(shù)據(jù)，通過關(guān)聯(lián)分析等技術(shù)來得到。

5.財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測與評估。

管理會(huì)計(jì)師可以利用數(shù)據(jù)挖掘工具來評價(jià)企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，建立企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型，進(jìn)行破產(chǎn)預(yù)測。破產(chǎn)預(yù)測或稱財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型能夠幫助管理者及時(shí)了解企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，提前采取風(fēng)險(xiǎn)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(huì)計(jì)中得到了廣泛的應(yīng)用。

六、結(jié)論。

數(shù)據(jù)挖掘是個(gè)嶄新的領(lǐng)域，對于數(shù)字和信息的處理是非常科學(xué)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(huì)計(jì)管理領(lǐng)域的應(yīng)用在國際上只是剛剛開始，相信隨著會(huì)計(jì)的國際化的接軌和計(jì)算機(jī)科學(xué)的進(jìn)步，在我國的會(huì)計(jì)領(lǐng)域中的數(shù)據(jù)挖掘理論會(huì)得到不斷的提升，在管理會(huì)計(jì)實(shí)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(shí)都有很好的性能。隨著數(shù)據(jù)的增大，效率不會(huì)下降很快。）。

高維性（簡單的說就是多維數(shù)據(jù)的意思。平時(shí)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(shí)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(yàn)?zāi)Ｊ剑粩?shù)據(jù)挖掘分析-時(shí)機(jī)性樣本，而不是隨機(jī)樣本）。

2、數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)。

1）預(yù)測任務(wù)（目標(biāo)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(biāo)變量和回歸-預(yù)測連續(xù)的目標(biāo)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(diǎn)或離群點(diǎn)）。

3、屬性的四種類型。

1）標(biāo)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(gè)值：真和假。如果在表達(dá)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(jì)算機(jī)領(lǐng)域的補(bǔ)充,在計(jì)算機(jī)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(jìn)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(jìn)行分析,并對其發(fā)展趨勢進(jìn)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(jìn)程。

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

0引言。

隨著計(jì)算機(jī)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(shí)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(jìn)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(bào)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(shí)驗(yàn)。

7、實(shí)施。

首先要明白沒有目標(biāo)也就無所謂分析，其次分析的時(shí)候要注重關(guān)聯(lián)，細(xì)分，以及數(shù)據(jù)的背景信息，同時(shí)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(shí)候原因可能不是想象中的，所以需要通過測試來驗(yàn)*你的假設(shè)，最后如果實(shí)驗(yàn)結(jié)果滿意就進(jìn)一步具體實(shí)施，不滿意再來一邊。

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

2、確定項(xiàng)目重點(diǎn)，合理配置項(xiàng)目資源。在對被分析的項(xiàng)目總體掌握的基礎(chǔ)上，根據(jù)被分析項(xiàng)目特點(diǎn)，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(diǎn)，協(xié)助分析人員作出正確的項(xiàng)目分析決策，調(diào)整人力物力等資源達(dá)到最佳狀態(tài)。

3、總結(jié)經(jīng)驗(yàn)，建立模型。通過選取指標(biāo)，針對不同的分析事項(xiàng)建立具體的分析模型，將主觀的經(jīng)驗(yàn)固化為客觀的分析模型，從而指導(dǎo)以后項(xiàng)目實(shí)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(shí)代，統(tǒng)計(jì)學(xué)越來越成為一個(gè)熱門專業(yè)，而市場調(diào)研課程，作為統(tǒng)計(jì)學(xué)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(xué)實(shí)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(xué)）統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)辦學(xué)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(xué)實(shí)踐的重要內(nèi)容。最近幾年，中國商業(yè)統(tǒng)計(jì)學(xué)會(huì)聯(lián)合臺灣資訊學(xué)會(huì)每年一度舉辦全國及海峽兩岸大學(xué)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(jì)系也正在以此為契機(jī)，將市場調(diào)研課程的實(shí)踐環(huán)節(jié)推向一個(gè)更高的平臺。本文以市場調(diào)研課程實(shí)踐性教學(xué)所注重的四個(gè)能力為目標(biāo)，對該課程教學(xué)內(nèi)容結(jié)構(gòu)進(jìn)行了調(diào)整，同時(shí)對該課程實(shí)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(jìn)行了優(yōu)化。

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

一、市場調(diào)研課程實(shí)踐性教學(xué)目標(biāo)。

市場調(diào)研課程是一門實(shí)踐性很強(qiáng)的課程，該課程不僅是廣告學(xué)、市場營銷學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)與工商管理學(xué)等專業(yè)學(xué)生的必修課，更是統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)學(xué)生的一門必修課。其課程的性質(zhì)與特點(diǎn)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(jì)發(fā)展形勢的需要，統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)學(xué)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(gè)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(rèn)可的一門課程。隨著教學(xué)實(shí)踐與改革的不斷深入，該課程的教學(xué)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(xué)過程中，越來越注重理論教學(xué)與實(shí)際案例的結(jié)合，充分利用課堂授課與課下實(shí)踐，充分鍛煉學(xué)生的語言表達(dá)能力、寫作能力、動(dòng)手實(shí)戰(zhàn)能力等綜合能力。具體來說，市場調(diào)研課程的教學(xué)實(shí)踐活動(dòng)，目的是培養(yǎng)學(xué)生以下幾個(gè)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?yàn)閱柧碓O(shè)計(jì)不甚合理而得到是模棱兩可甚至是不真實(shí)的數(shù)據(jù)。所以，這就要求學(xué)生在整理調(diào)研數(shù)據(jù)時(shí)，首先需要具備一定的鑒別數(shù)據(jù)的能力。必要時(shí)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(shí)，還要培養(yǎng)學(xué)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(jì)手段和計(jì)算機(jī)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?jǐn)?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(shí)，需要仔細(xì)洞察其中的原因，極有可能是對調(diào)研人員培訓(xùn)不夠，個(gè)別調(diào)研人員在對調(diào)查對象定位時(shí)出現(xiàn)了甄別錯(cuò)誤，必要時(shí)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(jìn)行分析，應(yīng)該是對統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)學(xué)生著力培養(yǎng)的強(qiáng)項(xiàng)。我校市場調(diào)研課程安排在三年級下學(xué)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(jì)、統(tǒng)計(jì)學(xué)原理、抽樣技術(shù)、多元統(tǒng)計(jì)分析以及spss統(tǒng)計(jì)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(xué)生仍是沒有很好地做到活學(xué)活用，腦子里盡管塞滿了大量的統(tǒng)計(jì)分析方法，但是當(dāng)面對大量原始數(shù)據(jù)時(shí)，他們可能仍是感覺無從下手，也就是說，他們在實(shí)踐中還不會(huì)靈活調(diào)用自己所學(xué)的理論知識，從理論到實(shí)踐中，他們還沒有順利邁過那道門檻。由于課時(shí)所限，諸如參數(shù)估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)、回歸分析、聚類分析、因子分析等大量的統(tǒng)計(jì)分析方法將不會(huì)在該課堂中重復(fù)講解，處理數(shù)據(jù)的各種計(jì)算機(jī)技術(shù)基本也不會(huì)占用太多的授課時(shí)間，而是通過教學(xué)實(shí)踐環(huán)節(jié)的安排讓他們達(dá)到學(xué)以致用。在市場調(diào)研課堂上，最好讓學(xué)生事先分組，然后每組分別去完成一個(gè)調(diào)研項(xiàng)目。一般情況下，在學(xué)生完成自己的項(xiàng)目后，駕馭統(tǒng)計(jì)分析方法的能力都能有不同程度的提高，計(jì)算機(jī)處理數(shù)據(jù)的能力也普遍會(huì)有很大進(jìn)步。

4.數(shù)據(jù)展示與寫作能力。統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)的學(xué)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(huì)有所欠缺。統(tǒng)計(jì)學(xué)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(xué)和藝術(shù)，這個(gè)特點(diǎn)在市場調(diào)研課程中更加凸顯。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)在統(tǒng)計(jì)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(jì)數(shù)據(jù)分析的一個(gè)基本要求。通過簡潔、美觀的統(tǒng)計(jì)圖形，將調(diào)研數(shù)據(jù)要表達(dá)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(bào)告。調(diào)研分析報(bào)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(jì)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(bào)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(diǎn)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(bào)告的撰寫不僅可以加強(qiáng)學(xué)生對數(shù)據(jù)展示藝術(shù)的感悟，同時(shí)可以大大鍛煉學(xué)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(shí)代潮流，在市場調(diào)研課程中對學(xué)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(shí)俱進(jìn)，做出適當(dāng)調(diào)整。由于大量的統(tǒng)計(jì)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(jìn)一步減少理論內(nèi)容的介紹，增加動(dòng)手實(shí)踐環(huán)節(jié)，讓學(xué)生在實(shí)際的市場調(diào)研案例中，學(xué)會(huì)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(xué)生駕馭數(shù)據(jù)的能力。該課程總學(xué)時(shí)為48學(xué)時(shí)，其中課堂授課占用32學(xué)時(shí)，教學(xué)實(shí)踐環(huán)節(jié)占用16學(xué)時(shí)。實(shí)踐環(huán)節(jié)采用開放式，可以在教室討論方案設(shè)計(jì)或分析方法，可以在實(shí)驗(yàn)室處理數(shù)據(jù)，也可以外出進(jìn)行實(shí)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(shí)踐環(huán)節(jié)的具體安排。

市場調(diào)研課程實(shí)踐環(huán)節(jié)的具體安排可以分為課內(nèi)實(shí)踐環(huán)節(jié)與課外實(shí)踐環(huán)節(jié)。在課堂教學(xué)第一章關(guān)于市場調(diào)研方案設(shè)計(jì)的授課結(jié)束后，即可安排該課程的課內(nèi)實(shí)踐環(huán)節(jié)。將全班學(xué)生進(jìn)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(dāng)兼顧不同性別、不同學(xué)習(xí)程度與動(dòng)手能力的學(xué)生。隨著課程的進(jìn)展，小組項(xiàng)目同步進(jìn)行，從方案設(shè)計(jì)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(bào)告。分小組作業(yè)的好處是可以充分利用“群體動(dòng)力學(xué)”的原理，“集思廣益，群策群力，各盡其能，優(yōu)勢互補(bǔ)”。課內(nèi)實(shí)踐環(huán)節(jié)的具體安排如下：首先，每組自行設(shè)計(jì)一個(gè)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(huì)調(diào)研為主，調(diào)研對象容易接觸，比如，盡量為學(xué)生或普通市民。其次，設(shè)計(jì)市場調(diào)研問卷，并進(jìn)行實(shí)地調(diào)研，必要時(shí)先進(jìn)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(shí)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(bào)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(bào)告簡潔明晰、通俗易懂。最后，給每一組一個(gè)10～15分鐘的課堂展示機(jī)會(huì)，每組選派2～3個(gè)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(jìn)行現(xiàn)場說明與展示，教師和其他組的組長可以充當(dāng)評委對其進(jìn)行打分，必要時(shí)也可以進(jìn)行現(xiàn)場提問。各組展示表現(xiàn)及調(diào)研報(bào)告的質(zhì)量作為課堂實(shí)踐環(huán)節(jié)成績評定的主要依據(jù)。

該課程的課外實(shí)踐環(huán)節(jié)主要以一個(gè)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(jì)學(xué)會(huì)聯(lián)合臺灣資訊學(xué)會(huì)每年一度在暑期舉辦全國及海峽兩岸大學(xué)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(jìn)行，參賽選手基本也是大三學(xué)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(xué)校為單位自行組織）的組織工作與市場調(diào)研課程實(shí)踐教學(xué)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(duì)，自愿報(bào)名參加大賽，復(fù)賽勝出進(jìn)入決賽的代表隊(duì)均可在課程實(shí)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(xué)實(shí)踐，既完成了教學(xué)任務(wù)，又可以加強(qiáng)與全國重點(diǎn)高校統(tǒng)計(jì)院系之間的橫向交流，緊追全國市場調(diào)研實(shí)踐教學(xué)模式的前沿，最終又可以促動(dòng)教學(xué)，拓寬任課教師思路，以期培養(yǎng)更加優(yōu)良的實(shí)踐性統(tǒng)計(jì)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(qiáng)了實(shí)踐環(huán)節(jié)，所以在最終的課程評定中，學(xué)生實(shí)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(shí)教學(xué)實(shí)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(shí)踐性要求越來越突出。起初，平時(shí)教學(xué)實(shí)踐占總評分?jǐn)?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(shí)踐環(huán)節(jié)的分量，縮小期末閉卷考試的權(quán)重，計(jì)劃最終將調(diào)整為實(shí)踐環(huán)節(jié)60%、期末40%的占比。由于實(shí)踐環(huán)節(jié)基本都是分小組進(jìn)行，調(diào)研報(bào)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(shí)踐表現(xiàn)，任課教師可能難以把握。為了避免某些學(xué)生在小組實(shí)踐活動(dòng)中“濫竽充數(shù)”、“渾水摸魚”，同時(shí)方便教師最后評定實(shí)踐環(huán)節(jié)成績，要求各組在調(diào)研報(bào)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(xiàng)目分工說明，必要時(shí)教師需與小組個(gè)別成員進(jìn)行單獨(dú)交流，了解小組成員在項(xiàng)目完成過程中的實(shí)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(jì)理論知識、市場調(diào)研實(shí)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(shí)踐性統(tǒng)計(jì)人才的培養(yǎng)思路與方向。

總之，我校市場調(diào)研課程實(shí)踐性教學(xué)模式的優(yōu)化并非一蹴而就，也是一個(gè)循序漸進(jìn)的過程。教學(xué)模式的優(yōu)化不僅跟師資水平有關(guān)，而且與學(xué)校的各種軟硬件配置、實(shí)驗(yàn)室建設(shè)也存在很大的關(guān)系。在這個(gè)過程中，我們需結(jié)合調(diào)研，尋找我校與全國重點(diǎn)統(tǒng)計(jì)院校在市場調(diào)研教學(xué)方面的軟硬件差距，不斷調(diào)整教學(xué)模式。通過多方面的努力，完善市場調(diào)查實(shí)驗(yàn)室的建設(shè)，提高實(shí)驗(yàn)室的利用效率，提高學(xué)生的市場調(diào)研實(shí)踐能力，逐步實(shí)現(xiàn)市場調(diào)研教學(xué)實(shí)踐與就業(yè)的無縫銜接，增強(qiáng)學(xué)生將來融入社會(huì)的適應(yīng)能力，既能體現(xiàn)我校統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)以市場調(diào)研為依托的一個(gè)辦學(xué)特色，與當(dāng)今的大數(shù)據(jù)時(shí)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(shí)的掌握，并制定出全面、準(zhǔn)確的競爭戰(zhàn)略，而其實(shí)現(xiàn)需建立在以數(shù)據(jù)挖掘?yàn)榛A(chǔ)的戰(zhàn)略管理會(huì)計(jì)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(huì)計(jì)體系框架構(gòu)建和實(shí)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(huì)計(jì);問題。

在信息技術(shù)不斷深化和推廣過程中，戰(zhàn)略管理會(huì)計(jì)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(shí)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(huì)計(jì)管理受到嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。基于數(shù)據(jù)挖掘的戰(zhàn)略管理會(huì)計(jì)可提升其對環(huán)境的適應(yīng)能力，實(shí)現(xiàn)企業(yè)的競爭優(yōu)勢，所以對其展開研究現(xiàn)實(shí)意義顯著。

基于數(shù)據(jù)挖掘的戰(zhàn)略管理會(huì)計(jì)的實(shí)施要以戰(zhàn)略管理及其基本原理為指導(dǎo)，要實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)支持和經(jīng)驗(yàn)判斷的充分結(jié)合，要在人機(jī)結(jié)合的同時(shí)堅(jiān)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(shí)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(jìn)而提升戰(zhàn)略管理會(huì)計(jì)在企業(yè)決策中的相關(guān)性，提升企業(yè)整體的競爭實(shí)力。現(xiàn)階段通常將大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、商務(wù)智能等信息環(huán)境下企業(yè)信息化實(shí)踐中數(shù)據(jù)挖掘理論和技術(shù)相關(guān)的戰(zhàn)略管理會(huì)計(jì)活動(dòng)稱為基于數(shù)據(jù)挖掘的戰(zhàn)略管理會(huì)計(jì)，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(gè)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(biāo)，實(shí)現(xiàn)整合、挖掘、分析不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)，進(jìn)而通過數(shù)據(jù)挖掘提升企業(yè)的戰(zhàn)略決策和整體運(yùn)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(huì)計(jì)體系是實(shí)現(xiàn)將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為信息、知識、智慧、價(jià)值的循序漸進(jìn)的過程。

二、基于數(shù)據(jù)挖掘的`戰(zhàn)略管理會(huì)計(jì)體系框架實(shí)施分析。

此過程的實(shí)現(xiàn)需要經(jīng)過以下流程：首先，要以戰(zhàn)略管理會(huì)計(jì)的基本要求為依據(jù)對分析問題進(jìn)行定位，對需要的內(nèi)外部信息進(jìn)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(jìn)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(qiáng)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(zhǔn)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(huì)計(jì)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(jià)等，實(shí)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(jià)分析結(jié)果等方面提供思路和指導(dǎo)，使數(shù)據(jù)分析的結(jié)果得到不斷優(yōu)化，而且在人機(jī)反饋的過程中戰(zhàn)略管理會(huì)計(jì)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(jìn)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(jìn)行自我管理與提升，進(jìn)而提升企業(yè)整體的運(yùn)營效果。

可見基于數(shù)據(jù)挖掘的戰(zhàn)略管理會(huì)計(jì)的實(shí)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(shí)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(huì)計(jì)的作用需要結(jié)合組織管理實(shí)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(huì)計(jì)人員參與，使蘊(yùn)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(jī)預(yù)警等方面基于數(shù)據(jù)挖掘的戰(zhàn)略管理會(huì)計(jì)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(dá)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(shí)時(shí)的監(jiān)控，而且將企業(yè)的管理落實(shí)到企業(yè)內(nèi)部員工個(gè)體中，極大的提升企業(yè)對環(huán)境的適應(yīng)能力;在危機(jī)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(bào)告，進(jìn)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(cái)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(shí)現(xiàn)企業(yè)經(jīng)營過程中的信用風(fēng)險(xiǎn)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(fēng)險(xiǎn)，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(huì)計(jì)是企業(yè)為實(shí)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(huì)計(jì)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(huì)計(jì)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(huì)計(jì)是企業(yè)在信息科技不斷發(fā)展過程中為實(shí)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(zhǔn)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(huì)計(jì)應(yīng)受到現(xiàn)代企業(yè)的高度重視。

參考文獻(xiàn)：

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文檔為doc格式。

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(jìn)行有選擇的統(tǒng)計(jì)、歸類以及分析等挖掘隱含的有用的信息,從而為實(shí)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(jìn)行認(rèn)識和理解,分析它們的對應(yīng)關(guān)系,以此來指導(dǎo)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(jì)、分析等因此數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)呈現(xiàn)以下特點(diǎn):一是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)主要是借助各種其它專業(yè)學(xué)科的知識,從而建立挖掘模型,設(shè)計(jì)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(shí)踐應(yīng)用。當(dāng)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(dòng)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(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)、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(xué)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(xué)科的知識,結(jié)合實(shí)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(jì)方法。采取傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)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(jìn)行合理的抽樣。多元化統(tǒng)計(jì)和統(tǒng)計(jì)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(diǎn),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(jìn)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(jìn)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(huì)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(diǎn)間的差異和聯(lián)系。判別分析法需要預(yù)先設(shè)定一個(gè)指針變量,假設(shè)總體為正太分布,必須嚴(yán)格遵守?cái)?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(gè)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(gè)類的分析也有很強(qiáng)的處理能力,能深入分析每個(gè)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(shí)間還不長,但是其在實(shí)踐中的應(yīng)用已經(jīng)非常的廣泛,因?yàn)閿?shù)據(jù)挖掘技術(shù)在實(shí)踐中的應(yīng)用價(jià)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(xué)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(xué)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(jìn)行診斷和治療,能夠有效提高醫(yī)生診斷的準(zhǔn)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(dāng)前社會(huì)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(shí)現(xiàn)“三網(wǎng)融合”的關(guān)鍵技術(shù)是實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)的分析與統(tǒng)計(jì),因?yàn)槿W(wǎng)融合會(huì)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(shí)現(xiàn)“三網(wǎng)融合”戰(zhàn)略的實(shí)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(jìn)電信業(yè)務(wù)的推廣,幫助各行各業(yè)獲取更大的經(jīng)濟(jì)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(biāo)準(zhǔn),建立模型,進(jìn)而對學(xué)生的信息進(jìn)行統(tǒng)計(jì)與分析,實(shí)現(xiàn)對貧困生信息的科學(xué)管理,便于高校管理者及時(shí)了解學(xué)生的信息。

5結(jié)語。

總之?dāng)?shù)據(jù)挖掘技術(shù)在實(shí)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(shí)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(dǎo)致挖掘技術(shù)在實(shí)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(jìn)一步研究,以此更好地實(shí)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(xué)院。

參考文獻(xiàn)。

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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(rèn)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(huì)成功的.

2.數(shù)據(jù)準(zhǔn)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(gè)分析模型.這個(gè)分析模型是針對挖掘算法建立的.建立一個(gè)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(jìn)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(dòng)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(huì)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(diǎn)。

8.1電子商務(wù)網(wǎng)站的數(shù)據(jù)挖掘。

在對網(wǎng)站進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘時(shí)，所需要的數(shù)據(jù)主要來自于兩個(gè)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?jǐn)?shù)據(jù)主要來自瀏覽者的點(diǎn)擊流，此部分?jǐn)?shù)據(jù)主要用于考察客戶的行為表現(xiàn)。但有的時(shí)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(huì)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(jìn)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(yùn)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(diǎn)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(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘所做的主要工作是數(shù)據(jù)準(zhǔn)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(gè)領(lǐng)域，在商業(yè)上很難講有多大的價(jià)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(jìn)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(yuǎn)沒有達(dá)到成熟的地步。

8.3文本的數(shù)據(jù)挖掘。

在現(xiàn)實(shí)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(shí)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(fèi)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(gè)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(jìn)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(diǎn)。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(gè)數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)挖掘要復(fù)雜得多。因?yàn)樗媾R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(shí)在是太龐大了。

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

3、web是一個(gè)動(dòng)態(tài)性極強(qiáng)得信息源。

4、web面對的是一個(gè)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(jì)律挖掘(webusagemining)。

面向web的數(shù)據(jù)挖掘是一項(xiàng)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(gè)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(jī)會(huì)。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(kuò)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(shí)，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(gè)工業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，xml為組織、軟件開發(fā)者、web站點(diǎn)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(biāo)準(zhǔn)方式的出現(xiàn)，面向web的數(shù)據(jù)挖掘?qū)?huì)變得非常輕松。

4、數(shù)據(jù)挖掘的未來。

當(dāng)前，dmkd研究方興未艾，其研究與開發(fā)的總體水平相當(dāng)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(dǎo)，才能使dmkd的應(yīng)用得以普遍推廣。dmkd的研究還會(huì)形成更大的高潮，研究焦點(diǎn)可能會(huì)集中到以下幾個(gè)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(huì)像sql語言一樣走向形式化和標(biāo)準(zhǔn)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(jìn)行人機(jī)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(shí)現(xiàn)webmining。

加強(qiáng)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(hù)更新。

但是，不管怎樣，需求牽引與市場推動(dòng)是永恒的，dmkd將首先滿足信息時(shí)代用戶的急需，大量的基于dmkd的決策支持軟件產(chǎn)品將會(huì)問世。只有從數(shù)據(jù)中有效地提取信息，從信息中及時(shí)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(shí)，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(shí)代才會(huì)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(jì)分析、人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)，從大量數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值信息的方法。在實(shí)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(fēng)險(xiǎn)評估，都可以找到數(shù)據(jù)挖掘的身影。在進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘案例分析過程中，我深刻體會(huì)到了數(shù)據(jù)挖掘的重要性和應(yīng)用的深遠(yuǎn)影響。

首先，在進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘案例分析的過程中，我認(rèn)識到了數(shù)據(jù)的重要性。數(shù)據(jù)是進(jìn)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(jìn)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(gè)過程中，我發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的質(zhì)量和準(zhǔn)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(shí)情況。

其次，在進(jìn)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(zhǔn)確性和可解釋性。在實(shí)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(jī)等。通過對比實(shí)驗(yàn)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(jìn)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(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘案例分析的過程中，我認(rèn)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(shí)際應(yīng)用中，我遇到了許多數(shù)據(jù)缺失、錯(cuò)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(zhǔn)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(zhǔn)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(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘案例分析的過程中，我認(rèn)識到了數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用的深遠(yuǎn)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(dǎo)。在實(shí)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(jìn)決策和優(yōu)化策略的建議，還為實(shí)現(xiàn)個(gè)性化服務(wù)和精準(zhǔn)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(xiàng)復(fù)雜而借鑒的工作。在這個(gè)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(shí)際應(yīng)用，我認(rèn)識到了數(shù)據(jù)挖掘的重要性和應(yīng)用的深遠(yuǎn)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(huì)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(gè)領(lǐng)域都有著重要的應(yīng)用價(jià)值，具有巨大的市場潛力。作為一名學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘課程的學(xué)生，我在學(xué)習(xí)過程中接觸到了很多實(shí)際的案例，并從中獲得了一些寶貴的心得和體會(huì)。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(huì)。

首先，在數(shù)據(jù)挖掘的初級階段，我們學(xué)習(xí)到了一些最基本的概念和方法。例如，我們學(xué)習(xí)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(gè)銷售數(shù)據(jù)分析的案例中，通過對原始銷售數(shù)據(jù)進(jìn)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(zhǔn)確的結(jié)果。這個(gè)案例使我認(rèn)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(xué)習(xí)到了一些更加復(fù)雜的數(shù)據(jù)挖掘算法。例如，在一個(gè)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(xí)慣和偏好。通過對大量的用戶購買數(shù)據(jù)進(jìn)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(jìn)而可以通過推薦系統(tǒng)來提高銷售量。這個(gè)案例讓我認(rèn)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(xué)習(xí)到了一些更加高級的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。例如，在一個(gè)銀行違約預(yù)測的案例中，我使用了一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的分類算法來預(yù)測客戶是否會(huì)違約。通過對大量的客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取和模型訓(xùn)練，我建立了一個(gè)準(zhǔn)確的違約預(yù)測模型，可以幫助銀行更好地管理風(fēng)險(xiǎn)。這個(gè)案例讓我認(rèn)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(jià)值。

此外，在數(shù)據(jù)挖掘的實(shí)踐中，我也認(rèn)識到了數(shù)據(jù)挖掘的局限性和挑戰(zhàn)性。例如，在一個(gè)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(tuán)隊(duì)成員的合作和老師的指導(dǎo)，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(gè)案例讓我認(rèn)識到，數(shù)據(jù)挖掘的實(shí)踐需要不斷地學(xué)習(xí)和探索，也需要集體智慧和團(tuán)隊(duì)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(xué)習(xí)和實(shí)踐各種數(shù)據(jù)挖掘案例，我深刻地認(rèn)識到了數(shù)據(jù)挖掘的重要性和應(yīng)用價(jià)值。數(shù)據(jù)挖掘不僅可以在各個(gè)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(shí)，我也意識到了數(shù)據(jù)挖掘的局限性和挑戰(zhàn)性，在實(shí)踐中需要不斷地學(xué)習(xí)和探索。我相信，在不久的將來，數(shù)據(jù)挖掘?qū)⒃诟鱾€(gè)領(lǐng)域發(fā)揮更加重要的作用，我也將繼續(xù)努力學(xué)習(xí)，在實(shí)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(gè)學(xué)術(shù)論壇中聽到了，北大光華商務(wù)統(tǒng)計(jì)及經(jīng)濟(jì)計(jì)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(diǎn)，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(kuò)大和行業(yè)逐漸成熟，將會(huì)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(dá)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(gè)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(yùn)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(rèn)為對于“商業(yè)理解”的重要程度超過其他學(xué)術(shù)和數(shù)據(jù)分析工具，在以往的案例中，團(tuán)隊(duì)組成包括“商業(yè)管理”“it技術(shù)支持”“統(tǒng)計(jì)分析”等組成部分，一個(gè)項(xiàng)目實(shí)施期長達(dá)一年。數(shù)據(jù)體系將是一個(gè)反復(fù)實(shí)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(shí)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(yàn)證，游戲是一個(gè)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(gè)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(gè)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(shí)踐參照，難免理想化和脫離實(shí)際，僅做參考。

一、數(shù)據(jù)積累。

網(wǎng)絡(luò)游戲運(yùn)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(jìn)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(rèn)識到數(shù)據(jù)對于企業(yè)運(yùn)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(jìn)的思維理念。

三、理論和體系人員的準(zhǔn)備。

數(shù)據(jù)管理體系中，對于自身游戲運(yùn)營的商業(yè)理解和理論準(zhǔn)備是一個(gè)長期的過程，而體系人員是建立在對自身運(yùn)營體系和行業(yè)發(fā)展方向深入認(rèn)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(jìn)的體系實(shí)施。

數(shù)據(jù)管理體系是企業(yè)的綜合實(shí)力所決定，在正確的時(shí)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(jìn)式逐步推進(jìn)信息數(shù)據(jù)管理體系的建立，不一定需要以某個(gè)固定的體系名稱，而是以期達(dá)到實(shí)際效果，能夠?qū)崿F(xiàn)以數(shù)據(jù)輔助指導(dǎo)運(yùn)營，不同的實(shí)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(shí)”的原則，能夠?qū)τ螒蜻\(yùn)營管理有幫助，及時(shí)是簡單的表格羅列篩選也是一種進(jìn)步，不同程度的數(shù)據(jù)挖掘和分析產(chǎn)生不同的貢獻(xiàn)。希望能夠向有志于此的朋友學(xué)習(xí)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(shí)際情況卻是當(dāng)前“網(wǎng)站分析wa”已經(jīng)成了一個(gè)非常獨(dú)立的明確定義的專業(yè)名稱和專業(yè)領(lǐng)域，從而事實(shí)上已經(jīng)與當(dāng)前的“互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析挖掘”有了一個(gè)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(shí)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(xì)分”，實(shí)現(xiàn)這些核心的手段就是如何科學(xué)有效地布點(diǎn)(只有有效打點(diǎn)，才可以全面記錄詳細(xì)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(jìn)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(gè)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(xì)化到具體的某個(gè)用戶member_id，比如可以預(yù)測任何個(gè)體的流失率，任何個(gè)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(yùn)營人員，運(yùn)營團(tuán)隊(duì)等相關(guān)業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì);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(tuán)隊(duì)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(gè)著名的行業(yè)平臺，我注意到我的業(yè)務(wù)需求方(運(yùn)營部門)在日常運(yùn)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(diǎn)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(huì)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(biāo)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(biāo)準(zhǔn)配置，自推出以來，備受行業(yè)認(rèn)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(biāo)準(zhǔn)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(dòng)分析和數(shù)據(jù)挖掘來實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)的有效分享和利用。大數(shù)據(jù)科學(xué)已經(jīng)成為了一個(gè)橫跨信息科學(xué)、社會(huì)科學(xué)以及網(wǎng)絡(luò)科學(xué)的新型交叉學(xué)科，受到了學(xué)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(huì)當(dāng)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(xué)研究方面的重點(diǎn)研究方面，但是在現(xiàn)階段當(dāng)中還需要對其科學(xué)理論和方式進(jìn)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(dú)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(diǎn)，并且對著遙感技術(shù)的不斷發(fā)展，在現(xiàn)階段當(dāng)中的高分辨率和高動(dòng)態(tài)的新型衛(wèi)星傳感器在單位時(shí)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(diǎn)，也就是說在數(shù)據(jù)生產(chǎn)過程當(dāng)中所依賴到的業(yè)務(wù)系統(tǒng)之間會(huì)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(jìn)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(diǎn)；另外，還具有數(shù)據(jù)多源的特點(diǎn)，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(diǎn)接收到的實(shí)時(shí)信息，以及民眾手中的用戶端的個(gè)性化信息。在內(nèi)部特征方面，首先具有高維度性的特點(diǎn)，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(diǎn)，因此數(shù)據(jù)當(dāng)中的維度也變得越來越高，集中體現(xiàn)在了空間維度、時(shí)間維度以及光譜維度等。其次還具有多尺度性的.特點(diǎn)，成為了遙感大數(shù)據(jù)的重要特點(diǎn)，也就是說在進(jìn)行數(shù)據(jù)的獲取過程當(dāng)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(jìn)行有效的劃分，在空間和時(shí)間上呈現(xiàn)出多尺度的特點(diǎn)。另外，還具有非平穩(wěn)性的特點(diǎn)，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(shí)發(fā)生變化的特點(diǎn)。

二、遙感大數(shù)據(jù)的自動(dòng)分析和數(shù)據(jù)挖掘。

2.1自動(dòng)分析。首先，需要對遙感大數(shù)據(jù)的表達(dá)進(jìn)行了解，在這個(gè)過程當(dāng)中需要抽取多元化的特征來進(jìn)行表示，從而建立起遙感大數(shù)據(jù)的目標(biāo)一體化，在研究過程當(dāng)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(dāng)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(jìn)行歸一化的表達(dá)，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(jìn)行相關(guān)的檢索，在檢索過程當(dāng)中，需要利用網(wǎng)絡(luò)化和集成化的方式進(jìn)行檢索，制定出基礎(chǔ)設(shè)施的計(jì)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(huì)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(jìn)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(dāng)中進(jìn)行快速的檢索到目標(biāo)。在檢索的過程當(dāng)中，發(fā)展知識驅(qū)動(dòng)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(xué)，可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)向知識的有效轉(zhuǎn)變，在這個(gè)過程當(dāng)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(shí)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(jìn)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(dāng)中的傳感器所捕捉到的信息通過軟件的計(jì)算和整合來實(shí)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(shí)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(jìn)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(gè)過程當(dāng)中都具有大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)。在進(jìn)行捕獲數(shù)據(jù)的過程當(dāng)中可以從各種不同的傳感器當(dāng)中進(jìn)行獲取，然后對數(shù)據(jù)進(jìn)行采樣和過濾，之后就可以對采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析，最后將其數(shù)據(jù)用可視化的模式進(jìn)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(bǔ)關(guān)系，另外一方面也可以對其數(shù)據(jù)當(dāng)中的變化規(guī)律以及其他信息進(jìn)行更好的挖掘和采集。在廣義的遙感時(shí)空大數(shù)據(jù)當(dāng)中，存儲的費(fèi)用是相當(dāng)昂貴的，并且在數(shù)據(jù)的分析能力方面也存在嚴(yán)重不足的現(xiàn)象，因此在現(xiàn)代社會(huì)的智慧城市的建設(shè)過程當(dāng)中發(fā)揮不了其巨大的作用，因此需要利用其他自動(dòng)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(jìn)行全新的挖掘和過濾。在時(shí)空分布的視頻數(shù)據(jù)挖掘過程當(dāng)中，在對智能數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和信息提取的同時(shí)，還要通過時(shí)空當(dāng)中所分布的視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)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(shí)空數(shù)據(jù)的挖掘過程當(dāng)中，主要可以從時(shí)空數(shù)據(jù)當(dāng)中進(jìn)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(jì)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(jìn)行良好的篩選和挖掘，推動(dòng)國家的科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，實(shí)現(xiàn)社會(huì)的可持續(xù)化發(fā)展。

綜上所述，在不斷的發(fā)展過程當(dāng)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(dāng)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(dāng)中需要將遙感大數(shù)據(jù)的理論知識進(jìn)行實(shí)踐化的轉(zhuǎn)變，從而實(shí)現(xiàn)遙感大數(shù)據(jù)的自動(dòng)分析和數(shù)據(jù)挖掘功能，推動(dòng)科學(xué)信息的不斷進(jìn)步。

參考文獻(xiàn)。

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(shí)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(shí)際場景中，以解決現(xiàn)實(shí)問題。在進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘案例分析時(shí)，我們可以利用機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)學(xué)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(jià)值。

我曾參與一個(gè)金融領(lǐng)域的數(shù)據(jù)挖掘案例分析項(xiàng)目。該項(xiàng)目的目標(biāo)是通過分析客戶的消費(fèi)行為、貸款記錄和信用評分等數(shù)據(jù)，預(yù)測客戶是否會(huì)違約。首先，我們對原始數(shù)據(jù)進(jìn)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(jī)器學(xué)習(xí)算法，如決策樹和隨機(jī)森林，進(jìn)行了特征選擇和模型訓(xùn)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(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘案例分析時(shí)，首先需要充分了解項(xiàng)目的背景和目標(biāo)，明確研究問題。然后，選擇合適的數(shù)據(jù)，并進(jìn)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(jìn)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(jī)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。在應(yīng)用模型時(shí)，還需對結(jié)果進(jìn)行評估和優(yōu)化，以提高模型的準(zhǔn)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(diǎn)。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(jī)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(qiáng)，數(shù)據(jù)質(zhì)量不高可能導(dǎo)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(gè)人和社會(huì)都具有重要的影響。對個(gè)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(zhǔn)地預(yù)測和規(guī)劃個(gè)人行為。在社會(huì)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(shí)，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(jī)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(shí)保護(hù)好個(gè)人和社會(huì)的利益。

總結(jié)：數(shù)據(jù)挖掘案例分析是一項(xiàng)重要的技術(shù)，利用其可以挖掘數(shù)據(jù)中的潛在價(jià)值，幫助我們做出更明智的決策。在實(shí)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(xùn)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(gè)人能力的提升和社會(huì)發(fā)展都起到積極的促進(jìn)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(gè)問題看上去的確比較糾纏不清，不是因?yàn)樽置胬斫猓且驗(yàn)樵诋?dāng)前的互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的具體實(shí)踐今天是周末，我百無聊賴之際試圖針對該問題做個(gè)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(gè)周末光陰有個(gè)交代，我在這個(gè)世界混吃混喝，總是要奉獻(xiàn)點(diǎn)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(shí)際情況卻是當(dāng)前“網(wǎng)站分析wa”已經(jīng)成了一個(gè)非常獨(dú)立的明確定義的專業(yè)名稱和專業(yè)領(lǐng)域，從而事實(shí)上已經(jīng)與當(dāng)前的“互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析挖掘”有了一個(gè)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(shí)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(xì)的介紹和應(yīng)用場景，,這是一個(gè)私人的博客（網(wǎng)站），但是在當(dāng)今中國互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)實(shí)際上起的作用是一個(gè)“網(wǎng)站分析wa”門戶網(wǎng)站（知識庫）的角色，這個(gè)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(shí)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(gè)偉大的互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，感謝命運(yùn)感謝生活！！！

從我個(gè)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(xì)分”，實(shí)現(xiàn)這些核心的手段就是如何科學(xué)有效地布點(diǎn)（只有有效打點(diǎn)，才可以全面記錄詳細(xì)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(jìn)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(gè)人認(rèn)為，宋星對于當(dāng)今國內(nèi)網(wǎng)站分析wa最大的價(jià)值和貢獻(xiàn)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(biāo)、該領(lǐng)域的系統(tǒng)化的分析思想和思路（實(shí)際上起到了類似的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)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(gè)人覺得區(qū)別體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面（我是個(gè)井底之蛙，冒昧做個(gè)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(dá)清楚，更不知道看官是否明白。其實(shí)，但凡文字總結(jié)的都是有誤導(dǎo)欠準(zhǔn)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(huì)心一笑。遙想當(dāng)年靈山法會(huì)，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(shí)相無相，付諸于汝。”此乃教外別傳、不立文字、直承當(dāng)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(xué)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(dāng)如今信息社會(huì)到了數(shù)據(jù)爆炸的時(shí)代，數(shù)據(jù)挖掘的重要性也不言而喻。經(jīng)過一定時(shí)間的學(xué)習(xí)和實(shí)踐，我有了一些關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘及其分析的心得體會(huì)。

第二段：掌握基本算法。

要想進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘的分析，首先要了解幾個(gè)基本算法，如分類、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則、決策樹等。在實(shí)踐中，我發(fā)現(xiàn)不論對于哪種算法，其實(shí)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(shí)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(huì)影響數(shù)據(jù)的準(zhǔn)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(shí)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(zhǔn)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(rèn)知。

結(jié)論。

通過對于數(shù)據(jù)挖掘及分析的學(xué)習(xí)和實(shí)踐，我認(rèn)為更加重要的不是對于單一算法的掌握，而是對于整個(gè)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(dá)到更好地分析數(shù)據(jù)的目的。