数据挖掘技术分析论文3篇

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数据挖掘技术范文1

关键词 数据挖掘 大数据 分析方法 应用领域

一、数据挖掘

数据挖掘是一门新兴的学科，它诞生于20世纪80年代，主要面向商业应用的人工智能研究领域。从技术角度看，数据挖掘就是从大量的、复杂的、不规则的、随机的、模糊的数据中获取隐含的、人们事先没有发觉的、有潜在价值的信息和知识的过程。

从商业角度来说，数据挖掘就是从庞大的数据库中抽取、转换、分析一些潜在规律和价值，从中获取辅助商业决策的关键信息和有用知识。

二、数据挖掘的基本分析方法

分析方法是数据挖掘的核心工作，通过科学可靠的算法才能实现数据的挖掘，找出数据中潜在的规律。通过不同的分析方法，将解决不同类型的问题，在现实中针对不同的分析目标，找出相对应的方法。

目前常用的分析方法主要有聚类分析、分类和预测、关联分析等。

聚类分析

聚类分析就是将物理或抽象对象的集合进行分组，然后组成为由类似或相似的对象组成的多个分类的分析过程，其目的就是通过相似的方法来收集数据分类。它是一种无先前知识，无监督的学习过程，从数据对象中找出有意义的数据，然后将其划分在一个未知的类。这不同于分类，因为它无法获知对象的属性。“物以类聚，人以群分”，通过聚类来分析事物之间类聚的潜在规律。聚类分析广泛运用于心理学、统计学、医学、生物学、市场销售、数据识别、机器智能学习等领域。

聚类分析根据隶属度的取值范围可分为硬聚类和模糊聚类两种方法。硬聚类就是将对象划分到距离最近聚类的类，非此即彼，也就是说属于一类，就必然不属于另一类。模糊聚类就是根据隶属度的取值范围的大小差异来划分类。一个样本可能属于多个类。常见的聚类算法主要有密度聚类算法、层次聚类算法、划分聚类算法、网格聚类算法、模型聚类算法等。

分类和预测

分类和数值预测是问题预测的两种主要类型。分类是预测分类（离散、无序的）标号，而预测则是建立连续值函数模型。分类是数据挖掘的重要基础，它是对已知的训练数据集表现出来的特性，获得每个类别的描述或属性来构造相应的分类器或者分类。分类是一种有监督的学习过程，它是根据训练数据集发现准确描述来划分类别。常见的分类算法主要有决策树、粗糙集、贝叶斯、遗传算法、神经网路等。预测就是根据分类和回归来预测将来的规律。常见的预测方法主要有局势外推法、时间序列法和回归分析法。

关联分析

在自然界，事物之间存在着千丝万缕的联系，当某一事件发生时，可能会带动其它事件的发生。关联分析就是利用事物之间存在的依赖或关联知识来发现事物之间存在的规律性，然后通过这种规律性进行预测。如经典实例购物篮分析，就是通过分析顾客购物篮中物品的管理规律，来分析顾客的购物心理和习惯，然后根据这种规律来帮助营销人员制定营销策略。

三、大数据时代的数据挖掘的应用领域

市场营销领域

市场营销是数据挖掘技术应用最早和最多的领域。通过分析和挖掘用户的消费习惯和消费特点，来提高商品的销售业绩。目前，数据挖掘在市场营销方面已经不仅仅限于超市购物等方面，已经普及到各个金融领域，如保险、电子商务、银行、电信零售等行业。利用数据挖掘技术来分析顾客的消费行为，为本行业带来潜在的客户和效益。

科学研究

在科学研究中，经常需要分析各种大量的实验和观测数据，并找出相关的规律和知识。这些数据分析和挖掘都需要一定的算法，利用数据挖掘技术能科学的找出数据之间的规律以及找出我们未发现的知识。例如，对外空星体的探索、对DNA数据的分析等等。

在制造业、电信、教育领域，数据挖掘也发挥着巨大的作用，对过去政策的评估和新政策的制定都有很大的帮助。

伴随着大数据的数据管理，检索技术研究的进步，数据挖掘技术将迎来巨大的发展机遇，数据挖掘技术的应用也将更加广泛，数据挖掘的工具也将更加强大。

参 考 文 献

[1]胡天状。数据挖掘技术在教育决策支持系统中的应用[D].杭州：浙江师范大学，2002.

[2]吴文绍。甘肃省教育管理信息决策支持系统[D].兰州：兰州理工大学，2006.

[3]丁守哲。基于云计算的建筑设计行业信息系统开发模式与实现技术研究[D].合肥：合肥工业大学，2012.

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数据挖掘技术2

关键词：数据挖掘技术；Web；应用；

中图分类号：TP319文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2015）05（a）-0000-00

所谓数据挖掘，就是在大量的、随机的、无关的、不完全的数据中找出共同点，提炼有价值的规律，从而有利于企业利用这些规律进行决策，获得超额利润。而基于Web的数据挖掘技术，是指在HTML文档中或相关的服务中借助数据挖掘技术提取对用户有价值的信息。

1 基于Web数据挖掘技术的原理和分类

基于Web数据挖掘技术的原理

基于Web数据挖掘技术主要利用统计学原理把Web页面中用户访问的信息内容和超链接结构等进行统计分类，然后总结出这些数据的规律和特征，并把这些大量的数据进行筛选和过滤，从中挖掘出这些数据的潜在联系，让企业获得用户在访问网页时深层次的规律。

基于Web数据挖掘技术的分类

基于Web数据挖掘技术按照其技术原理可以分为三类：（1）、内容挖掘。这里的“内容挖掘”是指把Web网页中数字，文字，表格，文档等显示的数据信息和其它隐示的数据信息整理并挖掘出来。（2）、使用挖掘。当用户通过浏览器访问网页内容后，该网页所在的服务器会自动把这些访问的行为记录在访问日志上，而通过分析这些访问日志就可以掌握用户在该网页中的一些需求和动向，这就是“使用挖掘”的作用。所以通过使用挖掘可以掌握用户的行为动向，有利于提高网站的收益或网站的点击率。（3）、结构挖掘。数据挖掘中的结构挖掘是指分析Web页面之间的超链接结构关系，从中找到Web页面结构的有用模式及权威网页。

2 基于Web数据挖掘技术分析

路径分析技术

网络中的信息是巨大的，因此人们不可能一下子就找到自己需要的内容，总是要从一个页面链接到另一个页面，再从这个页面链接到其它页面。人们的这种访问路径会被记录在服务器的日志文件中。路径分析技术就是分析这些存有路径信息的日志文件，分析后的结果有利于帮助网站管理员根据大多数用户的需求改善网站的结构。

分类分析技术

分类分析技术借助对示例数据的详细分析建立一个分析的模型，再使用这个模型对网上的众多数据进行分类描述。使用分类分析技术可以在网络销售中向一个用户推荐他可能喜爱的相关产品。

聚类技术

聚类技术，就是把大量的用户访问数据，如用户喜欢的商品，以及访问网页的用户本身的信息等进行分析整理，然后按照一定的规则对它们进行分类，并给出该类别的特征描述。例如在网络营销中聚类技术帮助企业把客户分成不同的群体，并给出这些群体的喜好和需求，以便企业根据这些需求调整业务内容以满足不同的客户群体。

关联规则技术

关联规则技术通过分析用户在网站上的访问记录建立关联模型，可以根据用户的习惯和喜好为用户提供方便快捷的访问方式，也可以为用户推荐喜爱的商品或服务。

3 基于Web数据挖掘技术的应用

在远程教育中的应用

传统的教育方式没有注重学生的个体差异性，也不可能给每一个学生制定一套教学方案。但是在应用了数据挖掘技术的远程教育方式中，利用学生在网站的学习情况，通过数据挖掘技术可以为学生推荐适合他的教学方案，真正做到了“因材施教”，“以学生为中心”。而且利用分类分析数据挖掘技术、聚类数据挖掘技术和关联规则数据挖掘技术还可以对学生和教师进行分类和关联，这样可以为学生推荐适合他，同时也是学生喜欢的教师。数据挖掘技术在学生的学习过程中有利于学生快速的检索需要的课件资源和学习内容。

在电子商务中的应用

随着网络技术的迅速发展，电子商务已经与人们的生活密不可分。将基于Web数据挖掘技术应用在电子商务中，可以帮助企业获得及时、准确的商业信息和客户信息，帮助企业制定正确的商业发展目标，从而获得丰富的利润。

（1）、为企业定制正确的商业发展目标。在企业制定自己的商业发展目标之前需要先考察市场，掌握商品的市场动向，了解企业自身在同行业中的市场地位。采用基于Web数据挖掘技术帮助企业快速、准确地完成了上述工作，有利于企业定制商业发展目标。

（2）、提高了客户的满意度。基于Web的数据挖掘技术可以帮助企业分析客户信息和客户行为，掌握客户喜爱的商品类别，挖掘客户潜在的消费意向，为客户提供满意的服务。

（3）、提高了企业的资金使用效率。基于Web数据挖掘技术可以对企业的库存，商品交易情况，财务报表等信息进行分析后，为企业提供一份资金分配策划单，从而保证企业购买的都是畅销商品不会造成大量的库存，提高了企业的资金使用效率。

（4）、延长用户访问网页的时间。人们在网上购物时会感觉所有的商品都是一样的，没有区别，因为它们都是以网页的形式存在的。所以如果企业希望有良好的销售业绩，就需要用户在企业的网页上停留更多的时间，因为用户停留的时间越长，越有可能购买商品。企业可以利用数据挖掘技术掌握用户的习惯和喜好，为用户提供方便快捷的访问方式，这些快捷方式都是根据用户的喜好推荐的商品，因此用户愿意花费更多的时间在这个Web页面里。

（5）、挖掘潜在的商机。企业利用基于Web数据挖掘技术对服务器的日志文件进行分析和处理，可以将用户分类，并给出相应的描述。如果一个新的用户来到企业的网站时，可以利用前面的分类结果对这个新用户提供个性化的服务，投其所好，挖掘潜在的商机。

除此之外，基于Web数据挖掘技术在医疗、金融、通讯等领域也得到了比较广泛的应用，而且比较成熟，但是在电子商务领域中Web数据挖掘技术还处于起步阶段，有很多问题需要人们进一步去探索，相信随着网络技术的迅速发展，基于Web数据挖掘技术在电子商务领域中会有更大的发展空间。

参考文献

数据挖掘技术分析论文3

关键词：数据挖掘；医学；应用

中图分类号：TP274 文献标识码：A 文章编号：1009-3044(2009)36-10410-02

Data Mining Technology and Application in Medicine

JIAO Rui, LI Xiang-sheng

(Department of Computer Education, Shanxi Medical University, Taiyuan 030012, China)

Abstract: Data Mining( Data Mining , DM ) is a highly technical applications. This paper describes the concept of data mining techniques, methods and processes introduced in the current data mining application of the field of medicine.

Key words: data mining; medical; application

计算机信息管理系统以及数据库技术在医疗机构的广泛应用，促进了医学信息的数字化，使得医院数据库的信息容量急剧增加。这些数据蕴含了大量关于病人的病史、诊断、检验和治疗的临床信息、药品管理信息、医院管理信息等。如何才能不被信息的大海所淹没，从中及时发现有用的知识，更好地为医院的决策管理、医疗、科研和教学服务，已越来越为人们所关注，正是在这种背景下，医学数据挖掘应运而生[1]。

1 数据挖掘技术

数据挖掘DM是知识发现KDD的核心部分，是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中、人们事先并不知道但又是潜在有用的信息和知识的过程，诞生于二十世纪90年代，它的发展速度很快，汇聚了数据库、人工智能、数理统计、可视化、并行计算等多个学科，是多技术的综合。

任务：数据挖掘的任务常见有以下几种。

1)数据总结：其目的是对数据进行浓缩，给出它的紧凑描述。它主要关心从数据泛化的角度来讨论数据总结。

2)关联分析：其目的是找出数据库中隐藏的关系网，常用的技术有回归分析、关联规则、信念网络等。

3)聚类分析：聚类增强了人们对客观现实的认识，是概念描述和偏差分析的先决条件。它是根据数据的不同特征，将其划分为不同的数据类别。

4)分类与回归：它是数据挖掘中非常重要的任务，应用最为广泛。分类和回归都可用于预测，其目的是从已知的历史数据记录中自动推导出对给定的数据的推广描述，从而能对未来数据进行预测。

5)偏差检测：数据库中的数据常有一些异常记录，从数据库中检测这些偏差很有意义。偏差分析包括分类中的反常实例、例外模式、观测结果对期望值的偏离以及量值随时间的变化等。

技术：数据挖掘技术涉及到统计学、机器学习和模式识别等领域的知识，根据挖掘任务，数据挖掘技术可以分为概念描述、聚类分析、关联规则分析、分类分析、回归分析、序列模式分析等。选择用某种数据挖掘技术前，首先要将待解决的问题转化成数据挖掘任务，然后根据任务来选择具体使用哪一种或几种数据挖掘技术[2]。

过程：数据挖掘的过程一般由三个主要的阶段构成：数据准备、数据挖掘、结果表达和解释，对知识的发现可以描述为这三个阶段的反复过程。

1)数据准备：这个阶段又可进一步分成三个子步骤：数据集成，数据选择、数据预处理。数据集成将多文件和多数据库运行环境中的数据进行组合，解决语义模糊性，处理数据中的遗漏和清洗无效数据等。数据选择的目的是辨别出需要分析的数据集合，缩小处理范围，提高数据挖掘的质量。预处理是为了克服目前数据挖掘工具的局限性。

2)数据挖掘：这个阶段进行实际性分析工作，包括的要点是：先决定如何产生假设，再选择合适的工具进行发掘知识的操作，最后进行证实。

3)结果表述和解释：根据用户的需求对提取的信息进行分析，挑选出有效信息，并且通过决策支持工具进行移交。因此，这一步骤的任务不仅是把结果表述出来，还要对信息进行过滤处理，如果不能令用户满意，需要重复以上数据挖掘的过程。

2 数据挖掘技术在医学中应用的可行性和必要性

由于医疗工作自身的特点，如病情观察的不可间断、各种医疗检查结果的纷繁复杂以及大量的医学文献专著等，要想使数据真正成为有用的资源，只有充分利用它为医疗工作的业务决策和战略发展服务才行，否则大量的数据可能成为包袱，甚至成为垃圾。面对“被数据淹没，却饥饿于信息”的挑战，需要引进一门新的技术――数据挖掘和知识发现，以解决好海量医学信息的存储开发与利用。因此，在医学中应用数据挖掘技术不但是可行的而且是必要的。

运用数据挖掘技术，支持医院各种层次的科学决策服务，现在已具备了充分的条件。一方面，我国的医院信息系统经过多年的自动化建设，已具备相当的物质条件和人才储备，并积累了大量数据，为数据挖掘应用奠定了一定的物质基础。另一方面数据挖掘在经过多年的发展之后已经形成相对成熟的技术体系，特别是在数据挖掘设计、数据抽取以及联机分析处理技术等方面都取得了令人满意的进展，为数据挖掘的应用奠定了技术基础。

3 数据挖掘技术在医学的应用

近年来，数据挖掘技术在医学领域中的应用越来越广泛，主要表现在以下几方面。

在医院信息系统中的应用

目前，我国大中型医院均建立了医院信息系统(Hospital Information System,HIS),运用数据仓库和数据挖掘技术，对医院医疗活动过程中产生的海量数据进行深度加工可从中得到长期的、系统的、综合的数据；同时还可以通过决策树、神经网络、遗传算法、聚类等技术，对数据进行深层次的挖掘和有效利用，得到丰富的辅助决策信息。这两种技术的综合应用，能为医院的科学管理提供支持和依据，可以帮助医院管理者预测医院发展的趋势，满足更大范围、更深层次的管理分析需求，从宏观上把握医院的发展方向。

在疾病辅助诊断中的应用

医学诊断问题是基于知识的序贯诊断问题，医生通过一定途径获取知识，形成推理网络，而病例数据储存在数据库中，因此如何从病例数据库提取诊断规则成了研究的主题。采用数据挖掘可以通过对患者资料数据库中大量历史数据的处理，挖掘出有价值的诊断规则，这样根据患者的年龄、性别、生理生化指标等就可以做出诊断结论，从而排除了人为因素的干扰。此外由于处理的数据量很大，因此所得到的诊断规则有着较好的应用普遍性。例如利用关联规则找出头部创伤患者作CT检查的适应证以及将数据挖掘用于肝癌遗传综合征的自动检测等等都显示出数据挖掘技术在疾病辅助诊断的广阔的应用前景。

在医学影像中的应用

当前医学多媒体数据主要来自医院中的一些成像仪器如：X光机、B超、CT、电子显微镜等，DICOM的出现，促进了医学影像存档与通信系统PACS的发展和使用，使得医院有可能将来自不同设备的医学影像进行集中、统一的管理和使用。数据挖掘是集数据处理技术最新成果的系统性理论，尤其适用于医学影像数据分析这类多维数据。

医学影像数据挖掘的关键技术有数据预处理、信息融合技术等。数据挖掘在医学影像中应用主要在以下三点：1)提高目标影像质量和边缘提取：利用数据挖掘理论中各种数据的预处理技术去除或降低图像噪声的影响，提高目标影像质量或对目标进行边缘提取。Hsu JH等人曾利用数据挖掘技术对乳腺超声影像的边缘检测算法进行研究并探讨了算法的有效性评估问题[3]。2)组织定征和概念描述：通过对目标器官或组织进行概念描述并概括这类对象的有关特征，从而获得或验证有关参数的动态范围。3)医学影像管理与检索： 目前，医学影像存档与通信系统( PACS) 已经发展成熟，基本解决了医学影像数据的存储管理问题， 但影像的检索始终是研究热点。数据挖掘技术的应用提供了两种解决方案：一是由病例描述检索医学影像信息；二是由影像信息查询病例可能诊断[4]。

在生物信息学中的应用

近年来生物医学工程研究有了迅猛发展，国内外学者采用数据挖掘技术在DNA分析、医学影像数据自动分析、糖尿病及心血管系统疾病患者多种生理参数监护数据分析等方面都进行了研究。

DNA在遗传学研究中的重要作用已经众所周知，数据挖掘理论中有许多有意义的序列模式分析和相似检索技术，因此数据挖掘技术被认为是DNA分析中的强有力工具。Jiawei Han和Micheline Ka-mher从异构和分布式基因数据的语义集成、DNA序列间相似的搜索和比较、同时发现的基因序列的识别、发现在疾病不同阶段的致病基因等方面阐述了数据挖掘在DNA数据分析领域中的应用[5]。

4 结束语

医学数据挖掘是计算机技术、人工智能、统计学等与现代医学信息相结合的产物，是一门涉及面广、技术难度大的新兴交叉学科，需要从事计算机、医学工程及医务工作者进行通力合作，力争在多属性医学信息的融合、挖掘算法的高效性和准确性等关键技术方面有所突破。

参考文献：

[1] 曲哲，林国庆，余奎。数据挖掘技术在医学影像中的应用[J].医疗设备信息，2004,19(6):33-34.

[2] Hsu J H,Tseng SC,et methodology for evaluation of boundary detection algorithmson breast ultrasound images[J].Journal of Medical Engineering & Technology,2002(25):173-177.

[3] Jiawei Han Micheline Kamber.数据挖掘概念与技术[M].范明，孟小峰，等，译。北京：电子工业出版社，2001:3-5.