数据挖掘技术在软件工程中的应用研究_陈建桦
数据挖掘技术在软件工程中的应用研究
陈建桦
（海南师范大学（桂林洋校区），海南海口 571000）
摘 要 随着信息技术的不断发展，日常生活中人们所接触的信息量越来越多，如何在众多信息量中找到自己有用的信息，成为影响人们工作效率和工作质量的关键因素，而数据挖掘技术的应用则能很好的解决这个问题。本文将通过介绍数据挖掘技术在软件工程中的应用，详细分析数据挖掘技术的作用和影响。
关键词 数据挖掘；软件工程；开源软件
中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1671-7597（2014）01-0073-01
所谓数据挖掘是指在大量、无序、模糊的数据中挖掘出其中有用的信息的过程，它能实现信息的分类、聚类并进行偏差分析。在这个信息爆炸的时代里，人们获取的信息量是非常惊人的。在软件工程中，软件的开发及管理过程中都会出现大量信息和数据，如何更好地在众多信息中快速找出有用信息成为困扰软件工程的一大问题，因此，对信息数据的挖掘在软件工程中显得更为重要。
1 数据挖掘的过程及技术
一般的数据挖掘过程包括4个步骤，即对软件库里的数据进行选择、对被选择的数据进行预处理形成格式化数据、再对格式化的信息进行挖掘，最终吸收其中有用的知识。
在软件工程中数据挖掘的工作一般可以分为3个层次，即交互式可视数据探查、自动模式提取及模型建构，这3个层面相互关联，其中可视数据探查为提取模式及模型的建构提供基础，模型的建构又为数据探查和模式提取提供了指导。
软件工程中常用的数据挖掘技术主要是通过分析、聚类、预测及统计分析等技术从众多资源中找出潜在的、对人们有用的信息并反馈给软件系统。
2 数据挖掘技术在软件工程中的应用
数据挖掘技术被应用到软件工程中已经有20多年的历史，随着科学技术的不断进步，数据挖掘技术的应用也越来越广泛，如，在银行、保险、交通及零售等行业都在应用数据挖掘技术。而在软件工程中使用数据挖掘则可以提高软件系统的维护效率并增加系统的稳定性和安全性。软件工程中的程序代码分析、软件项目管理、软件故障检测及开源软件开发等方面都应用了数据挖掘技术。
2.1 开源软件开发中的数据挖掘
开源软件（OSS）顾名思义就是源代码是开放的软件，这种软件目前大多对客户都是免费的，也正是由于这个原因使得开源软件的控制和管理非常困难，因此，要引进数据挖掘技术帮助开源软件提高质量。如，大阪大学的学生就设计了一个分布式的数据挖掘系统，它不仅能对大规模系统进行挖掘还能对多个开源软件进行挖掘。还有牛津大学设计的数据挖掘系统能实现对系统的开发者与使用者进行跟踪管理，极大地提高了开源软件的质量和使用率。
2.2 软件项目管理中的数据挖掘
软件项目管理中的数据挖掘主要体现在两个方面，一个是对组织关系的挖掘一个是对版本控制信息的挖掘。其中，软件项目的管理是一个复杂的工程，对人员组织关系的挖掘主要是
对人力资源进行协调和分配。例如，一个工程项目可能有成百上千人参与，在参与过程中人员之间的电子邮件、文档等都会产生交互，交互中极易造成秩序混乱，而数据挖掘技术的使用则可以很好的将工作人员的组织关系进行区分，有利于软件项目管理的顺利进行。
此外，数据挖掘技术还体现在对版本控制信息的挖掘。版本控制可以记录文件内容的变化，以方便用户查看版本的修订情况。将数据挖掘技术引入到版本控制信息中可以减少系统后期的维护成本。它能为软件系统的维护提供警示作用，有些挖掘数据能清晰的查找出系统修复记录中的错误，通过查找错误记录使软件的设计者能成功避开很多常见的错误，提高软件项目的管理水平。
2.3 程序代码及机构中的数据挖掘
这里所说的程序代码指的是克隆代码，所谓克隆代码就是通过简单的复制和粘贴进行再次使用的代码。对克隆代码的检测也是数据挖掘中应用最早的，目前对克隆代码的检测主要有以下几种方式，基于文本对比方法、基于标识符对比方法、基于度量的方法、基于程序结构表示的方法及运用潜在语义索引等方法。但是对于克隆代码的数据挖掘还不是很成熟，主要是因为数据挖掘时仅考虑了语法信息而忽略了对语义的挖掘。
其次，是对横切关注点（Aspect）的挖掘，对Aspect进行挖掘主要是因为有些关注点在程序中的代码非常相似甚至是同一代码段。对于Aspect的挖掘方式有很多，如，对代码文本分析时，可以根据不同的特点可以分为基于文本和类型的分析、形式概念分析方法、基于聚类分析方法及基于自然语言的分析方法等等。对于执行模式进行挖掘时可采用形式概念分析法及基于方法执行关系的挖掘两种方式。对于调用关系分析时，可以采用扇入分析软件探查技术和基于耦合与Page Rank度量的方式进行挖掘。
最后是在数据库中挖掘有用的代码或构件。目前，常用的方法有通过记录输入-输出关系检索、通过关键词进行索引和挖掘、寻找相似的代码源和语义、基于构建交互关系图的方法及对所需构件进行形式化描述等等，如我们使用的Google、百度等搜索引擎都可以进行数据的检索。
2.4 软件故障检测中的数据挖掘
数据挖掘技术还能从程序的执行记录中挖掘到程序的说明（规约）及交互模式，这些都可以对软件故障进行定位和检测。
对程序说明的挖掘主要是通过对信息的跟踪进行逆向建模，有利于加强对程序的理解和后续的维护。目前使用较多的挖掘方式有基于规则和基于自动化两种挖掘方式。其中，基于规则
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2.4 带宽扩展性（Scalable OFDMA）
由于OFDM 系统使用的子载波数量决定了它的信号带宽，因此OFDM 系统具有很好的带宽扩展性。不同宽带的系统所采用的FFT 点数是不一样的，称之为Scalable OFDMA。例如，在子载波带宽为15 kHz 的前提下，载波带宽为5 MHz 的FFT 点数为512，而载波带宽为20 MHz 的FFT 点数为2048。在实现上，载波带宽的改变只要通过调整IFFT 尺寸即可实现，增加的系统复杂度并不明显。
3 OFDM 的不足
3.1 OFDM 技术最大的缺点是对频率偏移特别敏感
在OFDM 系统中，要想正确接收信号，只有先保证载波间的正交性，而完成这种操作，只能通过发送和接收的子载波完全一致这种方法。
任何频率偏移都会破坏载波间的正交性，这将不可避免地导致ICI，在现实系统中，因为本地时钟（晶体振荡器）产生载波频率不是很准确，还附加了一些随机相位调制信号，结果在接收器不能与发送方产生完全相同的频率；对于单载波系统，相位噪声和频率偏移会导致SNR 的损失，却不会产生干扰。
但对于多载波系统，却会造成子载频间干扰（ICI），虽然在接受端可以通过频率同步来获取频率偏移并进行校正，但由于频偏估计的不精确而引起的残留频偏将会使信号检测性能下降。3.2 时域信号的峰均比高
OFDM 系统中，独立的、经过调制的子载波信号相互组合就会形成OFDM 信号，这样，如果该子载波又具有相同的相位，在时域中波形又直接叠加，此在的瞬时功率信号将是非常大的，即，
峰值功率大，比信号的平均功率高得多，因此所得的峰均功率比（PAPR）较高，调制信号的动态范围大，发射器增加了攻放的成本，而且耗电量也大。
4 总结
OFDM 技术的主要优点在于其频谱利用率高、有效抵抗衰退，而且成本低，由于这些原因使得人们越来越关注这项技术。为了满足人们更大的需求，随着无线多媒体通信技术未来的发展，只是加紧实现3G 系统商业化是仅仅不够的，还要加大力度研究4G（3.9G）技术。在人们对于宽带化、通信数字化、移动化和个人化的需求越来越大的浪潮下，OFDM 技术必将在固定无线接入领域和移动接入领域中应用得越来越广泛。OFDM 技术的应用前景目前已被一些高校以及大公司充分认识到，相继纷纷投入巨资展开深入研究，在改善OFDM 的同步、峰均比高等技术难题外，还包括OFDM 与其他通信技术相结合的研究工作。例如联合发送、联合检测、空时码、动态分组分配、智能天线等。目前这些研究结果已经表明，无线OFDM 技术系统的性能得到了提高，而且这些研究技术也将形成未来OFDM 系统的核心技术。将来对这些方面的研究会更加广泛，在这个活跃的研究领域里，有更多的课题等着我们去做深入研究。参考文献
[1]梁红，张效民.信号检测与估值[M].西北工业大学出版社.[2]（韩）赵勇洙.MIMO-OFDM无线通信技术及MATLAB实现[M].电子工业出版社.
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传统的对软件故障进行定位技术采用的是程序切片，但这种技术过于复杂，通常导致定位不准确。后来经过对传统定位方式不断的改进，目前较为成功的是通过程序谱抽象表示出程序的执行轨迹，并将成功的运行与故障的运行进行比较，通过之间的差异来判定故障的来源，以及通过近邻查询的方式进行故障定位等等。这些新式数据挖掘技术的应用极大的提高了软件故障检测的效率和准确性。
3 结束语
数据挖掘技术在分析程序代码、软件故障检测、开源软件开发及软件项目管理等方面的广泛应用，有利于提高软件工程的控制和管理。但是目前对于数据挖掘技术的研究还不是很成熟，因此我们要继续加强对软件工程中数据挖掘技术的深入研究，更好的促进软件的开发和管理。参考文献
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调度转发。同时接受后台机发送的各种命令，例如遥控、遥调、下行对钟等。再通过下行通道发送给RTU。前置机是整个系统的最前端，它的稳定性决定了整个系统的可靠性。
在前置机的设计上，从硬件到软件，我们都充分考虑了可靠性。硬件采用具有应付各种恶劣条件的工控机，可以长时间可靠运行。在软件方面则采取了多进程的设计方法。每一个通道均为独立进程设计，任何一个通道都不与别的通道发生关联。一个通道的故障只影响自己，不会造成系统的瘫痪。线程分级别，实时性高的线程具有较高的级别，保证数据的完整性。
RE-8000电力监控软件的报表制作非常简单，运行报表子系统后，会出现报表制作对话框。由于本系统的数据库连接采用系统自动连接方式，系统默认连接的数据库服务器是本机；这样只需要按照对话框中的报表模板制作出所需的报表样式后，连接数据库即可完成报表制作。
3 结论
综上所述，RE-8000电力监控软件，是一款安装简单，功能强大，容易理解和接受的监控软件，所以在电力系统中得到了广泛的应用。参考文献
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[3]陈德树.计算机保护原理与技术[M].水利电力出版社，1992.
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数据挖掘研究现状综述
数据挖掘 引言 数据挖掘是一门交叉学科，涉及到了机器学习、模式识别、归纳推理、统计学、数据库、高性能计算等多个领域。 所谓的数据挖掘（Data Mining）指的就是从大量的、模糊的、不完全的、随机的数据集合中提取人们感兴趣的知识和信息，提取的对象一般都是人们无法直观的从数据中得出但又有潜在作用的信息。从本质上来说，数据挖掘是在对数据全面了解认识的基础之上进行的一次升华，是对数据的抽象和概括。如果把数据比作矿产资源，那么数据挖掘就是从矿产中提取矿石的过程。与经过数据挖掘之后的数据信息相比，原始的数据信息可以是结构化的，数据库中的数据，也可以是半结构化的，如文本、图像数据。从原始数据中发现知识的方法可以是数学方法也可以是演绎、归纳法。被发现的知识可以用来进行信息管理、查询优化、决策支持等。而数据挖掘是对这一过程的一个综合性应用。
目录 引言 (1) 第一章绪论 (3) 1.1 数据挖掘技术的任务 (3) 1.2 数据挖掘技术的研究现状及发展方向 (3) 第二章数据挖掘理论与相关技术 (5) 2.1数据挖掘的基本流程 (5) 2.2.1 关联规则挖掘 (6) 2.2.2 .Apriori算法：使用候选项集找频繁项集 (7) 2.2.3 .FP-树频集算法 (7) 2.2.4.基于划分的算法 (7) 2.3 聚类分析 (7) 2.3.1 聚类算法的任务 (7) 2.3.3 COBWEB算法 (9) 2.3.4模糊聚类算法 (9) 2.3.5 聚类分析的应用 (10) 第三章数据分析 (11) 第四章结论与心得 (14) 4.1 结果分析 (14) 4.2 问题分析 (14) 4.2.1数据挖掘面临的问题 (14) 4.2.2 实验心得及实验过程中遇到的问题分析 (14) 参考文献 (14)
数据挖掘工具应用及前景分析
数据挖掘工具应用及前景
介绍以下数据挖掘工具分别为： 1、 Intelligent Miner 2、 SAS Enterpreise Miner 3、SPSS Clementine 4、马克威分析系统 5、GDM Intelligent Miner 一、综述：IBM的Exterprise Miner简单易用，是理解数据挖掘的好的开始。能处理大数据量的挖掘，功能一般，可能仅满足要求．没有数据探索功能。与其他软件接口差，只能用DB2，连接DB2以外的数据库时，如Oracle, SAS, SPSS需要安装DataJoiner作为中间软件。难以发布。结果美观，但同样不好理解。 二、基本内容：一个挖掘项目可有多个发掘库组成；每个发掘库包含多个对象和函数对象： 数据:由函数使用的输入数据的名称和位置。 离散化:将记录分至明显可识别的组中的分发操作。 名称映射:映射至类别字段名的值的规范。 结果:由函数创建的结果的名称和位置。 分类:在一个项目的不同类别之间的关联层次或点阵。 值映射:映射至其它值的规范。 函数： 发掘:单个发掘函数的参数。 预处理:单个预处理函数的参数。 序列:可以在指定序列中启动的几个函数的规范。 统计:单个统计函数的参数。 统计方法和挖掘算法：单变量曲线，双变量统计，线性回归，因子分析，主变量分析，分类，分群，关联，相似序列，序列模式，预测等。 处理的数据类型：结构化数据(如：数据库表，数据库视图，平面文件) 和半结构化或非结构化数据(如：顾客信件，在线服务，传真，电子邮件，网页等) 。 架构：它采取客户/服务器（C/S）架构，并且它的API提供了C++类和方法 Intelligent Miner通过其独有的世界领先技术，例如自动生成典型数据集、发现关联、发现序列规律、概念性分类和可视化呈现，可以自动实现数据选择、数据转换、数据挖掘和结果呈现这一整套数据挖掘操作。若有必要，对结果数据集还可以重复这一过程，直至得到满意结果为止。 三、现状：现在，IBM的Intelligent Miner已形成系列，它帮助用户从企业数据资产中 识别和提炼有价值的信息。它包括分析软件工具——Intelligent Miner for Data和IBM Intelligent Miner forText ，帮助企业选取以前未知的、有效的、可行的业务知识——
浅谈数据挖掘技术及其应用
浅谈数据挖掘技术及其应用 數据挖掘就是从海量数据中提取潜在有趣模式的过程。数据挖掘技术现已广泛应用于零售业、金融业、电信、网络安全分析、农业、医疗卫生等领域，研究十分广泛。 标签：海量数据；数据挖掘；应用研究 一、数据挖掘概念 数据挖掘比较公认的定义是由U.M.Fayyad等人提出的：数据挖掘就是从海量数据中提取潜在有趣模式的过程[1]。还有一些术语，具有和数据挖掘类似但稍有不同的含义，如数据库中知识挖掘、知识提取、数据/模式分析、数据考古等。数据挖掘技术最初是面向应用层面的，不光可以实现检索和统计专门数据库的操作，还能够在大量的数据集中实现小型、中型乃至大型系统的分析、归纳、推理等工作。 二、数据挖掘的基本任务 数据挖掘的目的就是发现有用的知识（即概念、规则和模式）。数据挖掘的基本任务主要有以下几个方面： （1）分类与预测。 分类属于有监督的学习，在构建分类模型之前，在数据源中选取训练集数据并作分类标记，然后运用分类模型对训练集数据进行分类，实在是按照样本属性相近的划入一类，最后将完成训练的分类模型应用到在未知类别的数据集中，获得相应的分类。预测是依据历史数据和现有的数据建立两种或两种以上变量间相互依赖的函数模型，然后进行预测或控制。 （2）聚类分析。 聚类分析是在识别数据的内在规则后，将数据分成相似数据对象组，从而获得数据的分布规律，划分的原则是不同组间距离尽可能大，组内距离尽可能小。聚类分析进一步是打算从一组杂乱的数据中发掘隐藏其中的分类规则。聚类分析与分类模式模型不同，分类模式是使用有标记样本构成的训练集的一种有监督学习方法，则聚类模型是使用在无标记的数据上的一种无监督学习方法。近年来，聚类分析在图像处理、商业分析、模式识别等有广泛应用。 （3）关联规则。 关联分析是通过对数据集中数据之间隐藏的相互关系的分析，揭露了具有相同类别的数据之间未知的关系。关联分析就是将给定一组项集和一个记录集合，
5种数据挖掘工具分析比较
数据挖掘工具调查与研究 姓名：马蕾 学号：18082703
5种数据挖掘工具分别为： 1、 Intelligent Miner 2、 SAS Enterpreise Miner 3、SPSS Clementine 4、马克威分析系统 5、GDM Intelligent Miner 一、综述：IBM的Exterprise Miner简单易用，是理解数据挖掘的好的开始。能处理大数据量的挖掘，功能一般，可能仅满足要求．没有数据探索功能。与其他软件接口差，只能用DB2，连接DB2以外的数据库时，如Oracle, SAS, SPSS需要安装DataJoiner作为中间软件。难以发布。结果美观，但同样不好理解。 二、基本内容：一个挖掘项目可有多个发掘库组成；每个发掘库包含多个对象和函数对象： 数据:由函数使用的输入数据的名称和位置。 离散化:将记录分至明显可识别的组中的分发操作。 名称映射:映射至类别字段名的值的规范。 结果:由函数创建的结果的名称和位置。 分类:在一个项目的不同类别之间的关联层次或点阵。 值映射:映射至其它值的规范。 函数： 发掘:单个发掘函数的参数。 预处理:单个预处理函数的参数。 序列:可以在指定序列中启动的几个函数的规范。 统计:单个统计函数的参数。 统计方法和挖掘算法：单变量曲线，双变量统计，线性回归，因子分析，主变量分析，分类，分群，关联，相似序列，序列模式，预测等。 处理的数据类型：结构化数据(如：数据库表，数据库视图，平面文件) 和半结构化或非结构化数据(如：顾客信件，在线服务，传真，电子邮件，网页等) 。 架构：它采取客户/服务器（C/S）架构，并且它的API提供了C++类和方法 Intelligent Miner通过其独有的世界领先技术，例如自动生成典型数据集、发现关联、发现序列规律、概念性分类和可视化呈现，可以自动实现数据选择、数据转换、数据挖掘和结果呈现这一整套数据挖掘操作。若有必要，对结果数据集还可以重复这一过程，直至得到满意结果为止。 三、现状：现在，IBM的Intelligent Miner已形成系列，它帮助用户从企业数据资产中 识别和提炼有价值的信息。它包括分析软件工具——Intelligent Miner for Data和IBM Intelligent Miner forText ，帮助企业选取以前未知的、有效的、可行的业务知识——
数据挖掘研究的现状与发展趋势_郑继刚
数据挖掘研究的现状与发展趋势 郑继刚,王边疆 (保山学院数学系,云南保山678000) 影响其空间分布的因素之间的关系;预测型的模 型用来根据给定的一些属性预测某些属性,如分类模 型和回归模型等. 目前,主要在空间数据挖掘的体系结构和挖掘过 程做了大量研究,包括面向对象的空间数据库的数据 挖掘、模糊空间关联规则的挖掘、不确定性挖掘、聚类 挖掘、挖掘空间数据的偏离和演变规则、基于多专题 地图的挖掘、交叉概化、基于时空数据的概化、并行数 据挖掘、统计分析与数据挖掘的协同和遥感影像的挖 掘等,主要采用了基于统计学和概率论、集合论、机器 学习、仿生物学、地球信息学的研究方法. 4.2多媒体数据挖掘 多媒体数据,包括图形、图像、文本、文档、超文 本、声音、视频和音频数据等,数据类型复杂.随着信 息技术的进步,人们所接触的数据形式越来越丰富, 多媒体数据的大量涌现,形成了很多海量的多媒体数 据库[8].这些数据大多是非结构化数据、异构数据, 特征向量通常是数十维甚至数百维,转化为结构数据 和降维成了多媒体数据挖掘的关键技术. 有研究者提出了多媒体数据挖掘的系统原型 ＭＤＭＰ,将多媒体数据的建模表示、存储和检索等多 媒体数据库技术与数据挖掘技术有机地结合在一起, 采用多媒体图像数据的相似性搜索、多维分析、关联 规则挖掘、分类与聚类分析等挖掘方法,广泛地应用 于医学影像诊断分析、卫星图片分析、地下矿藏预测 等各种领域. 4.3时序数据挖掘 时序数据挖掘通过研究信息的时间特性,深入洞 悉事物进化的机制,揭示其内在规律(如波动的周期、 振幅、趋势的种类等),成为获得知识的有效途径.关 键问题是要是寻找一种合适的序列表示方式,基于点 距离和关键点是常用的算法,但都不能完整表示出序 列的动态属性.时序数据挖掘的主要技术有趋势分析 和相似搜索,在宏观的经济预测、市场营销、客流量分 析、太阳黑子数、月降水量、河流流量、股票价格波动 等众多领域得到了应用.
数据挖掘技术及其应用
数据挖掘毕业论文 ---------数据挖掘技术及其应用 摘要：随着网络、数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用，人们积累的数据越来越多。数据挖掘(Data Mining)就是从大量的实际应用数据中提取隐含信息和知识，它利用了数据库、人工智能和数理统计等多方面的技术，是一类深层次的数据分析方法。本文介绍了数据库技术的现状、效据挖掘的方法以及它在Bayesian网建网技术中的应用：通过散据挖掘解决Bayesian网络建模过程中所遇到的具体问题，即如何从太规模效据库中寻找各变量之间的关系以及如何确定条件概率问题。 关键字：数据挖掘、知识获取、数据库、函数依赖、条件概率 一、引言： 数据是知识的源泉。但是,拥有大量的数据与拥有许多有用的知识完全是两回事。过去几年中,从数据库中发现知识这一领域发展的很快。广阔的市场和研究利益促使这一领域的飞速发展。计算机技术和数据收集技术的进步使人们可以从更加广泛的范围和几年前不可想象的速度收集和存储信息。收集数据是为了得到信息,然而大量的数据本身并不意味信息。尽管现代的数据库技术使我们很容易存储大量的数据流,但现在还没有一种成熟的技术帮助我们分析、理解并使数据以可理解的信息表示出来。在过去,我们常用的知识获取方法是由知识工程师把专家经验知识经过分析、筛选、比较、综合、再提取出知识和规则。然而,由于知识工程师所拥有知识的有局限性,所以对于获得知识的可信度就应该打个 折扣。目前,传统的知识获取技术面对巨型数据仓库无能为力,数据挖掘技术就应运而生。 数据的迅速增加与数据分析方法的滞后之间的矛盾越来越突出,人们希望在对已有的大量数据分析的基础上进行科学研究、商业决策或者企业管理,但是目前所拥有的数据分析工具很难对数据进行深层次的处理,使得人们只能望“数”兴叹。数据挖掘正是为了解决传统分析方法的不足,并针对大规模数据的分析处理而出现的。数据挖掘通过在大量数据的基础上对各种学习算法的训练,得到数据对象间的关系模式,这些模式反映了数据的内在特性,是对数据包含信息的更高层次的抽象[1]。目前,在需要处理大数据量的科研领域中,数据挖掘受到越来越多
数据挖掘技术及应用综述
作者简介：韩少锋，男，１９８０年生，中北大学在读硕士研究生。研究方向：人工智能技术。 引言 “人类正被信息淹没，却饥渴于知识．”这是１９８２年 趋势大师ＪｏｈｎＮａｉｓｂｉｔｔ的首部著作《大趋势》（Ｍｅｇａ－ｔｒｅｎｄｓ）中提到的。 随着数据库技术的迅速发展，如何从含有海量信息的数据库中提取更有价值、更直观的信息和知识？人们结合统计学﹑数据库﹑机器学习﹑神经网络﹑模式识别﹑模糊数学﹑粗糙集理论等技术，提出‘数据挖掘’这一新的数据处理技术来解决这一难题。数据挖掘（ＤａｔａＭｉｎｉｎｇ）就是从大量的﹑不完全的﹑有噪声的﹑模糊的﹑随机的数据中，提取隐含在其中的﹑人们事先不知道的﹑但又是潜在的有用的信息和知识的过程。这些数据可以是：结构化的，半结构化的，分布在网络上的异构性数据。数据挖掘在许多领域得到了成功的应用，使数据库技术进入了一个更高级的发展阶段，很多专题会议也把数据挖掘和知识发现列为议题之一。 １数据挖掘技术概述 １．１数据挖掘的概念 数据挖掘的概念有多种描述，最常见的有两种：（１）Ｇ．ＰｉａｔｅｔｓｋｙＳｈａｐｉｏｒ，Ｗ．Ｊ．Ｆｒａｗｌｅｙ数据挖掘定义为：从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先进而未知的、潜在有用信息的频繁过程。（２）数据挖掘的广义观点：数据挖掘是从存放在数据库、数据仓库或其他信息库中的大量数据中挖掘有趣知识的过程。数据挖掘的特点有：１）用户需要借助数据挖掘技术从大量的信息中找到感兴趣的信息；２）处理的数据量巨大；３）要求对数据的变化做出及时的响应；４）数据挖掘既要发现潜在的规则，也要管理和维护规则，规则的改变随着新数据的不断更新而更新；５）数据挖掘规则的发现基于统计规律，发现的规则不必适用于全部的数据。 数据挖掘要面对的是巨大的信息来源；通过数据挖 掘，有价值的知识、规则或高层次的信息就能从数据库的相关数据集合中抽取出来，并从不同角度显示，从而使大型数据库作为一个丰富可靠的资源为知识归纳服务。 １．２数据挖掘的简史 从数据库中知识发现（ＫＤＤ）一词首先出现在１９８９ 年举行的第十一届国际联合人工智能学术会议上。目前为止，由美国人工智能协会主办的ＫＤＤ国际研讨会已经召开了８次，规模由原来的专题讨论会发展到国际学术大会，研究重点也从发现方法转向系统应用。１９９９年，亚太地区在北京召开的第三届ＰＡＫＤＤ会议收到１５８篇论文，研讨空前热烈。 目前，数据挖掘技术在零售业的购物篮分析﹑金融风险预测﹑产品质量分析﹑通讯及医疗服务﹑基因工程研究等许多领域得到了成功的应用。 １．３数据挖掘的对象 数据挖掘的对象包含大量数据信息的各种类型数 据库。如关系数据库，面向对象数据库等，文本数据数据源，多媒体数据库，空间数据库，时态数据库，以及 Ｉｎｔｅｒｎｅｔ等类型数据或信息集均可作为数据挖掘的对 象。 １．４数据挖掘的工具 许多软件公司和研究机构，根据商业的实际需要 开发出许多数据挖掘工具。例如：有多种数据操控和转换特点的ＳＡＳＥｎｔｅｒｐｒｉｓｅＭｉｎｅｒ；采用决策树、神经网络和聚类技术综合的数据挖掘工具集－ＩＢＭＩｎｔｅｒｌｌｉｇｅｎｔＭｉｎｅｒ；可以提供多种统计分析、 决策树和回归方法，在Ｔｅｒａｄａｔａ数据库管理系统上原地挖掘的Ｔｅｒａｄａｔａ ＷａｒｅｈｏｕｓｅＭｉｎｅｒ；以及同时具有数据管理和数据概括能力，能够用于多种商业平台的ＳＰＳＳＣｌｅｍｅｎｔｉｎｅ。以上 主流数据挖掘工具都能提供常用的挖掘过程和挖掘模 数据挖掘技术及应用综述 韩少锋 陈立潮 （中北大学计算机科学与技术系 山西 太原 ０３００５１） 【摘要】介绍了数据挖掘技术的背景、概念、流程、数据挖掘算法，并阐述了数据挖掘技术的应用现状。 【关键词】数据挖掘 知识发现 人工智能 数据仓库 【中图分类号】ＴＰ３１１．１３８ 【文献标识码】Ｂ 【文章编号】１００３－７７３Ｘ（２００６）０２－００２３－０２ 第２期（总第８９期）机械管理开发 ２００６年４月Ｎｏ．２（ＳＵＭＮｏ．８９）ＭＥＣＨＡＮＩＣＡＬＭＡＮＡＧＥＭＥＮＴＡＮＤＤＥＶＥＬＯＰＭＥＮＴ Ａｐｒ．２００６ ２３??
数据挖掘及其应用
数据挖掘及其应用 Revised by Jack on December 14,2020
《数据挖掘论文》 数据挖掘分类方法及其应用 课程名称：数据挖掘概念与技术 姓名 学号： 指导教师： 数据挖掘分类方法及其应用 作者：来煜 摘要：社会的发展进入了网络信息时代，各种形式的数据海量产生，在这些数据的背后隐藏这许多重要的信息，如何从这些数据中找出某种规律，发现有用信息，越来越受到关注。为了适应信息处理新需求和社会发展各方面的迫切需要而发展起来一种新的信息分析技术，这种局势称为数据挖掘。分类技术是数据挖掘中应用领域极其广泛的重要技术之一。各种分类算法有其自身的优劣，适合于不同的领域。目前随着新技术和新领域的不断出现，对分类方法提出了新的要求。 。 关键字：数据挖掘；分类方法；数据分析 引言 数据是知识的源泉。但是，拥有大量的数据与拥有许多有用的知识完全是两回事。过去几年中，从数据库中发现知识这一领域发展的很快。广阔的市场和研究利益促使这一领域的飞速发展。计算机技术和数据收集技术的进步使人们可以从更加广泛的范围和几年前不可想象的速度收集和存储信息。收集数据是为了得到信息，然而大量的数据本身并不意味信息。尽管现代的数据库技术使我们很容易存储大量的数据流，但现在还没有一种成熟的技术帮助我们分析、理解并使数据以可理解的信息表示出来。在过去，我
们常用的知识获取方法是由知识工程师把专家经验知识经过分析、筛选、比较、综合、再提取出知识和规则。然而，由于知识工程师所拥有知识的有局限性，所以对于获得知识的可信度就应该打个折扣。目前，传统的知识获取技术面对巨型数据仓库无能为力，数据挖掘技术就应运而生。 数据的迅速增加与数据分析方法的滞后之间的矛盾越来越突出，人们希望在对已有的大量数据分析的基础上进行科学研究、商业决策或者企业管理，但是目前所拥有的数据分析工具很难对数据进行深层次的处理，使得人们只能望“数”兴叹。数据挖掘正是为了解决传统分析方法的不足，并针对大规模数据的分析处理而出现的。数据挖掘通过在大量数据的基础上对各种学习算法的训练，得到数据对象间的关系模式，这些模式反映了数据的内在特性，是对数据包含信息的更高层次的抽象。目前，在需要处理大数据量的科研领域中，数据挖掘受到越来越多的关注，同时，在实际问题中，大量成功运用数据挖掘的实例说明了数据挖掘对科学研究具有很大的促进作用。数据挖掘可以帮助人们对大规模数据进行高效的分析处理，以节约时间，将更多的精力投入到更高层的研究中，从而提高科研工作的效率。 分类技术是数据挖掘中应用领域极其广泛的重要技术之一。至今已提出了多种分类算法，主要有决策树、关联规则、神经网络、支持向量机和贝叶斯、k－临近法、遗传算法、粗糙集以及模糊逻辑技术等。大部分技术都是使用学习算法确定分类模型，拟合输入数据中样本类别和属性集之间的联系，预测未知样本的类别。训练算法的主要目标是建立具有好的泛化能力的模型，该模型能够准确地预测未知样本的类别。 1．数据挖掘概述 数据挖掘又称库中的知识发现，是目前人工智能和领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平
数据挖掘在大数据时代下的应用
数据挖掘在大数据时代下的应用 【摘要】数据挖掘一直是各个行业的关注的重点。 近几年，数据挖掘伴随着大数据的火热开始迎来更大的机遇。本文介绍了数据挖掘相关的概念，一些常用的数据挖掘的分析方法，最后介绍了数据挖掘技术几个常见的应用领域。 【关键词】数据挖掘分析方法应用 一、基本概念介绍 1、大数据。2011 年5 月，麦肯锡全球研究院在《大数据：创新、竞争和生产力的下一个新领域》中指出，大数据是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域，逐渐成为重要的生产要素；而人们对于大数据的运用预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。据估计，在未来，数据将至少保持每年50%的增长速度。 2、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。 1、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??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
数据挖掘现状与前景
数据挖掘，这是个听起来既神秘，又具有诱惑性的词。就好像要去一片热带沙漠搜寻宝藏，宝藏的诱惑性很强，但是黄沙远处却看不透彻，不知此行是对是错，看到的光亮又是否只是虚幻的海市蜃楼。 所以很多学习数据挖掘的，或是想选择数据挖掘方向的人会在是否踏出第一脚时犹豫不决。 以下，我们就来分析看看数据挖掘的现状及前景。 首先看看百科中数据挖掘的定义：数据挖掘（Data Mining，DM）是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。 基于数据挖掘可能产生的巨大价值，我国的各大重点院校都针对数据挖掘开了专业课程以及研究课题，不仅如此，政府以及大型企业也开始重视这一领域，投资人力物力支持数据挖掘项目。 或许这样说还不够直观，那就就数字佐证。 据IDC对欧洲和北美62家采用了商务智能技术的企业的调查分析发现，这些企业的3年平均投资回报率为401%，其中25%的企业的投资回报率超过600%。调查结果还显示，一个企业要想在复杂的环境中获得成功，高层管理者必须能够控制极其复杂的商业结构，若没有详实的事实和数据支持，是很难办到的。因此，随着数据挖掘技术的不断改进和日益成熟，它必将被更多的用户采用，使更多的管理者得到更多的商务智能。 国外如此，那中国呢？ 随着我国信息化的发展，数据的积累及计算机的广泛应用，加上来自外资企业商业智能数据挖掘应用带来的竞争压力，商业智能及数据挖掘也逐渐在中国也形成了一个产业。随着成功案例的增多，不仅仅是金融保险电信等行业或是政府机构，中小企业也逐渐将商业智能应用于业务之中。 信息化时代数据的潜力不容小觑，IT部门一直是企业的核心，而数据挖掘技术更是得到了前所未有的重视和期待。目前我国数据挖掘、商业智能技术的人才培养体系还未健全，而企业对这方面的需求却一直在增长。数据知识发展为核心竞争力是现在及未来必然的形势。因此数据挖掘、商业智能行业的前景还是非常可观的。 所以，请坚定勇敢地踏出迈向数据挖掘的那一步吧，然后扎实地学好所需的知识理论及实践技巧，最后所收获到的，或许比你所期待的还多。
浅谈数据挖掘技术及其应用
１ 数据挖掘的起源 ２数据挖掘的定义 ３数据挖掘的过程 ３．１目标定义阶段 ３．２数据准备阶段 ３．３数据挖掘阶段 ３．４结果解释和评估阶段 面对信息社会中数据和数据库的爆炸式增长，人们分析数据和从中提取有用信息的能力，远远不能满足实际需要。但目前所能做到的只是对数据库中已有的数据进行存储、查询、统计等功能，但它却无法发现这些数据中存在的关系和规则，更不能根据现有的数据预测未来的发展趋势。这种现象产生的主要原因就是缺乏挖掘数据背后隐藏的知识的有力手段，从而导致“数据爆炸但知识贫乏”的现象。数据挖掘就是为迎合这种要求而产生并迅速发展起来的，可用于开发信息资源的一种新的数据处理技术。数据挖掘（ＤａｔａＭｉｎｉｎｇ），又称数据库中的知识发现（ＫｎｏｗｌｅｄｇｅＤｉｓｃｏｖｅｒｙｉｎＤａｔａｂａｓｅ，简称ＫＤＤ），比较公认的定义是由Ｕ．Ｍ．Ｆａｙｙａｄ等人提出的：数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据集中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在的有用的信息和知识的过程，提取的知识表示为概念（Ｃｏｎｃｅｐｔｓ）、规则（Ｒｕｌｅｓ）、规律（Ｒｅｇｕｌａｒｉｔｉｅｓ）、模式（Ｐａｔｔｅｒｎｓ）等形式。数据挖掘是一种决策支持过程，分析各组织原有的数据，做出归纳的推理，从中挖掘出潜在的模式，为管理人员决策提供支持。ＫＤＤ的整个过程包括在指定的数据库中用数据挖掘算法提取模型，以及围绕数据挖掘所进行的预处理和结果表达等一系列的步骤，是一个需要经过反复的多次处理的过程。整个知识发现过程是由若干挖掘步骤组成的，而数据 挖掘仅是其中的一个主要步骤。整个知识发现的主要步骤有以下几点。要求定义出明确的数据挖掘目标。目标定义是否适度将影响到数据挖掘的成败，因此往往需要具有数据挖掘经验的技术人员和具有应用领域知识的专家以及最终用户紧密协作，一方面明确实际工作中对数据挖掘的要求，另一方面通过对各种学习算法的对比进而确定可用的算法。数据准备在整个数据挖掘过程中占的比例最大，通常达到６０％左右。这个阶段又可以进一步划分成三个子步骤：数据选择（ＤａｔａＳｅｌｅｃｔｉｏｎ），数据预处理（ＤａｔａＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ）和数据变换（ＤａｔａＴｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ）。数据选择主要指从已存在的数据库或数据仓库中提取相关数据，形成目标数据（ＴａｒｇｅｔＤａｔａ）。数据预处理对提取的数据进行处理，使之符合数据挖掘的要求。数据变换的主要目的是精减数据维数，即从初始特征中找出真正有用的特征以减少数据挖掘时要考虑的特征或变量个数。这一阶段进行实际的挖掘工作。首先是算法规划，即决定采用何种类型的数据挖掘方法。然后，针对该挖掘方法选择一种算法。完成了上述的准备工作后，就可以运行数据挖掘算法模块了。这个阶段是数据挖掘分析者和相关领域专家最关心的阶段，也可以称之为真正意义上的数据挖掘。 浅谈数据挖掘技术及其应用 舒正渝１、２ （１．西北师范大学数信学院计算机系，甘肃兰州７３００７０；２．兰州理工中等专业学校，甘肃兰州７３００５０）摘要：科技的进步，特别是信息产业的发展，把我们带入了一个崭新的信息时代。数据库管理系统的应用领域涉及到了各行各业，但目前所能做到的只是对数据库中已有的数据进行存储、查询、统计等功能，通过这些数据获得的信息量仅占整个数据库信息量的一小部分，如何才能从中提取有价值的知识，进一步提高信息量利用率，因此需要新的技术来自动、智能和快速地分析海量的原始数据，以使数据得以充分利用，由此引发了一个新的研究方向：数据挖掘与知识发现的理论与技术研究。数据挖掘技术在分析大量数据中具有明显优势，基于数据挖掘的分析技术在金融、保险、电信等有大量数据的行业已有着广泛的应用。关键词：数据挖掘；知识发现 Abstract:Key words:The progress of science and technology,especially the development of the information industry,brings us into a brand-new information age.The application of the data base management system has involved all trades and professions,but only the store,inquire and statistic function can be applied,account a little part of the whole database.How to improve the utilization ratio of the information has initiated a new research direction,the data mining and knowledge found theory and technique.The data mining has the advantage in analyzing a large number of data.The data mining analytical technology has been largely used finance,insurance,telecommunication industry,etc..Data mining;Knowledge discovery 收稿日期：２０１０－０１－１５修回日期：２０１０－０２－１１ 作者简介：舒正渝（１９７４－），女，重庆籍，硕士研究生，研究方向为数据库、多媒体。 中国西部科技２０１０年０２月（中旬）第０９卷第０５期第２０２期 总38
数据挖掘研究现状及发展趋势
数据挖掘研究现状及发展趋势摘要：从数据挖掘的定义出发，介绍了数据挖掘的神经网络法、决策树法、遗传算法、粗糙集法、模糊集法和关联规则法等概念及其各自的优缺点；详细总结了国内外数据挖掘的研究现状及研究热点，指出了数据挖掘的发展趋势。 关键词：数据挖掘；挖掘算法；神经网络；决策树；粗糙集；模糊集；研究现状；发展趋势 Abstract：From the definition of data mining，the paper introduced concepts and advantages and disadvantages of neural network algorithm，decision tree algorithm，genetic algorithm，rough set method，fuzzy set method and association rule method of data mining，summarized domestic and international research situation and focus of data mining in details，and pointed out the development trend of data mining. Key words：data mining，algorithm of data mining，neural network，decision tree，rough set，fuzzy set，research situation，development tendency 1引言 随着信息技术的迅猛发展，许多行业如商业、企业、科研机构和政府部门等都积累了海量的、不同形式存储的数据资料[1]。这些海量数据中往往隐含着各种各样有用的信息，仅仅依靠数据库的查询检索机制和统计学方法很难获得这些信息，迫切需要能自动地、智能地将待处理的数据转化为有价值的信息，从而达到为决策服务的目的。在这种情况下，一个新的技术———数据挖掘(Data Mining，DM)技术应运而生[2]。 数据挖掘是一个多学科领域，它融合了数据库技术、人工智能、机器学习、统计学、知识工程、信息检索等最新技术的研究成果，其应用非常广泛。只要是有分析价值的数据库，都可以利用数据挖掘工具来挖掘有用的信息。数据挖掘典型的应用领域包括市场、工业生产、金融、医学、科学研究、工程诊断等。本文主要介绍数据挖掘的主要算法及其各自的优缺点，并对国内外的研究现状及研究热点进行了详细的总结，最后指出其发展趋势及问题所在。 江西理工大学
数据挖掘技术在软件工程中的应用研究
数据挖掘技术在软件工程中的应用研究 发表时间：2018-06-20T10:03:11.023Z 来源：《电力设备》2018年第5期作者：张佳鑫李爱萍 [导读] 摘要：社会发展的信息化水平在不断提高，越来越多的信息资源被相应的数据所替代，而实现这些信息资源充分利用的前提即是对其相应的数据进行管理与分析。 （太原理工大学计算机科学与技术学院山西太原 030024） 摘要：社会发展的信息化水平在不断提高，越来越多的信息资源被相应的数据所替代，而实现这些信息资源充分利用的前提即是对其相应的数据进行管理与分析。数据挖掘技术作为一种新型的网络技术，在软件工程的大数据分析中占据核心地位，有利于提高数据的可靠性与安全性。本文主要分析了数据挖掘技术在软件工程中的应用策略。 关键词：数据挖掘；软件工程；策略；发展 随着信息技术的不断发展，日常生活中人们所接触的信息量越来越多，如何在众多信息量中找到自己有用的信息，成为影响人们工作效率和工作质量的关键因素，而数据挖掘技术的应用则能很好的解决这个问题。所谓数据挖掘是指在大量、无序、模糊的数据中挖掘出其中有用的信息的过程，它能实现信息的分类、聚类并进行偏差分析。数据挖掘技术一般流程为数据预处理、数据挖掘、模式评估与知识表示等等，笔者结合实际经验，分析了数据挖掘技术在软件工程中的应用策略，对数据挖掘技术的发展提出了几点思考。 1数据挖掘技术概述 1.1数据挖掘技术的定义 数据挖掘技术，也成为数据库中的知识发现，发展于上个世纪末，是当前数据库领域内最新的应用研究技术。历经多年的发展，数据挖掘技术已成为当前数据库领域内最为关键的组成部分，但是还没有较为统一的定义。当前数据挖掘技术定义认可度最高的便是由W.J.Frawley等人所提出的，将数据挖掘技术理解为从数据中提炼出更为高效、更为新颖、更具潜在应用价值，并最终可理解模式的非平凡过程中。主要具有如下多方面内容： （1）数据源务必真实、数据量较大、并含噪音，不完全； （2）应用于获取终端用户兴趣较高的未知知识信息； （3）所获取的知识具备有效性、新颖性，且为潜在的； （4）更用于发现特定的问题，对知识量没有过多要求； 综合而言，数据挖掘属于复杂度较高的交叉学科，包括人工智能、模式识别、统计学、数据可视化等等交叉性相对较大的新型学科，未来拥有良好的发展空间。 1.2数据挖掘技术一般流程 一般而言，数据挖掘主要由数据预处理、数据挖掘以及模式评估和知识表示等三阶段组成。具体如下： （1）数据预处理。主要由原始信息获取、数据清洗、数据抽取及数据交换等构成。原始数据获取在于获取发现任务的处理对象，主要按照相应的需求而获取数据。数据清洗目的在于完善原始数据所缺失的数据。数据抽取指将特定的数据源中获取与分析任务相关的数据。数据转换在于规格化数据，以满足特定范围要求。 （2）数据挖掘，第一步便是明确挖掘任务，包括数据分类、数据总结等等，紧接着便是确定挖掘算法，应结合数据实际特点以及具体系统特定需求来确定算法。 （3）模式评估与知识表示。模式用于表示数据挖掘所形成的结果，用特定的兴趣度进行度量，用于识别表示知识的真正有趣模式。在此之中所使用的度量特定值通常由领域专家、用户标准等给出 2数据挖掘技术在软件工程中的应用情况 2.1执行记录 对于执行记录挖掘来说，就是分析程序执行路径，找寻存在于程序中的代码关系，将数据挖掘及时应用到软件工程中就是跟踪相关执行路径，在逆向建模的作用下达到既定目标，其主要作用是维护与验证程序。在执行记录的过程中，主要是插装系统，然后用相关软件接口编程，同时记录相关变量等，最终将收集来的信息整合在一起，构建相应的系统模型。 2.2漏洞检测 在软件工程中利用数据挖掘技术进行漏洞检测，主要是为了及时发现存在于软件开发中的问题，这样就可以尽快将漏洞弥补，对提高软件质量有很好的作用。通常情况下，利用数据挖掘及时检测软件漏洞看，就是先对软件进行系统测试看，同时根据用户需求制定出科学合理的应对措施。然后将各种漏洞数据收集整理在一起，逐一做好数据清理与转换。通过分析这些数据信息能够得知，为做好数据清理工作，就需要将多余数据清理出去，然后对丢失项目进行补充，这样再将数据属性以数值的形式体现出来。其次，要构建合适的数据模型，做好验证与训练。在这一过程中应重视与项目实际的联系，选择与之相匹配的挖掘方式，以便构成测试集，获得相应结果。此外，还要做好漏洞扫描与分类，将所有漏洞整理起来构成漏洞库，然后再次扫描，防止漏洞遗失，最后将通过挖掘得来的数据知识应用到软件测试中。 2.3开源软件 对于开源软件来说，其挖掘环境带有明显的开放性与全面性特征，所以，在管理这样的软件时，就不能使用传统软件的开发方式。一般而言，较为成熟的开源软件，能够详细记录开发中所遇到的错误，同时也包括软件开发者的一些活动，以及软件在市场中的应用情况。对于参与软件开发的人员来说，他们是社会网络的主要创造者，然而，由于开源软件的开放特征较为明显，所以也就让这些参与人员随之发生变化。同时，由于开源软件还带有动态特征，所以就需要重视开源项目的进一步管理，也就是由专业人士管理软件系统，在这项工作中做的最好的莫过于英国牛津大学的Sima系统。 2.4版本信息控制 在版本信息控制应用中，主要是确保项目参与者所使用的档案相同，这样也有利于全面更新。对于软件工程开发来说，通常会用版本控制系统管理与开发软件。同时利用版本信息控制，选择合适的变更历史信息的方法，以便获取不同模块，在这种情况下子系统也可以相互映衬，这对深度挖掘程序变化，做好漏洞检测具有重要作用。随着数据挖掘技术在软件工程中的应用，不仅可以有效减少系统维护资
基于大数据的数据挖掘技术与应用
基于大数据的数据挖掘技术与应用 发表时间：2019-07-17T12:49:19.997Z 来源：《基层建设》2019年第12期作者：汪洋 [导读] 摘要：科技前进的步伐越来越快，数据挖掘与传统行业相结合，在各行各业展现出了十分强大的生命力。 中国联合网络通信有限公司黄石市分公司湖北黄石 435000 摘要：科技前进的步伐越来越快，数据挖掘与传统行业相结合，在各行各业展现出了十分强大的生命力。本文从数据挖掘的基本概念和功能谈起，进一步再分析其在金融和人力资源两个方面的具体运用。 关键词：数据挖掘；大数据；金融；人力资源 一、数据挖掘的概念和功能 （一）数据挖掘概念。数据挖掘是指从庞大繁杂的数据中通过算法搜索隐藏于表面数据背后信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习和模式识别等多种方法来实现上述目标。 （二）数据挖掘的方法和过程。数据挖掘的理论技术一般可分为传统技术和改良技术两支。就传统技术而言，以统计分析为主要代表；就改良技术而言，以决策树理论、类神经网络和规则归纳法等为主要代表。 （三）数据挖掘的主要功能。数据挖掘的功能十分强大，在与各行各业结合之后，都能为各行业带来新的发展契机。一般来说，数据挖掘的功能分为两类：一类是描述性功能，是指对目标数据的属性进行特征描述；另一类是预测性功能，是指对当前数据进行归纳，以进行发展趋势的预测。 二、数据挖掘技术的应用实践 （一）在金融方面的应用。大数据金融以庞大繁杂的数据作为基础，利用如互联网等信息化技术，分析处理对客户的消费数据，将客户及时全面的信息及时地反馈给金融企业，如此一来，使得金融企业给零散化的客户群体提供定制化的服务成为可能。数据挖掘技术在金融领域的表现十分优异，在第三方支付、p2p网络借贷、供应链金融、互联网消费金融等方面均有广泛的运用。 就第三方支付而言，因为其运用场景多样化，使用方便快捷，因而，第三方支付与上下游的交易者联系紧密。当相关数据累积到一定程度时，便可推出更多的增值服务，进一步增加利润来源。在众多增值服务中，近年来，值得一提的是由蚂蚁金服推出的蚂蚁花呗。蚂蚊花呗本质上而言是一款消费信贷产品。蚂蚁花呗利用大数据，以自身的风控模型为基础，结合对消费者在互联网上的各种网购情况、支付习惯、信用风险等的分析结果，对不同的用户根据其近期的消费情况给予不同数额的消费额度。 第三方互联网支付交易规模由于互联网理财等大额交易场景的推动保持高速增长。在2013年，第三方互联网支付交易额仅为6万亿元，但据可靠预测，在2020年，此交易额可到39万亿元。再看第三方移动支付交易额。由于移动支付场景的多样化、用户渗透率越来越高、各种第三方支付企业进军市场等原因，移动交易量不断上升。在2013年，第三方移动支付交易额仅为1万亿元。但据估计，在2020年，第三方移动支付交易额可达144万亿元。 （二）在人力资源管理方面的运用。 （1）数据挖掘与人力资源规划：通过数据挖掘技术，组织管理者可以利用搜集到的每一个员工的组织内外部的信息资料，联系企业的整体战略目标，以事实为依据，制定未来人力资源规划。 （2）数据挖掘与人才的招聘与配置：招聘时，招聘者对于求职者的了解一般都比较肤浅，对于求职者的专业技能掌握情況、工作效率等无法有效进行认知。而新兴的社交网络呈现了—个人各方面的信息，如工作经历、社会关系、工作效率等，从而能助招聘者一臂之力，达到精准的人岗匹配。 （3）数据挖掘与员工的开发：利用数据挖掘，管理者将职业生涯规划建立在员工全方位数据的基础上，如员工的应聘岗位、晋升意愿和期望薪酬等结构化与非结构化的数据信息，从而精准地为员工提供职业培训。 三、注意区分数据挖掘与个人信息侵犯 当今时代，科学技术的不断提高，使得各种数码产品更新换代速度加快，手机、电脑、照相机等电脑产品基本是一年更新换代一次甚至两三次。其中由于手机应用功能随着经济发展而逐渐增加，从原来的按键机发展到如今的触屏手机乃至折叠手机，其功能也从原来的拨打电话、发送短信、彩信功能而增加到如今的视频通话、语音通话以及上网功能。网络的普遍化丰富了人们的生活，使得人们可以便捷广泛的了解、认知自身以外的整个中国乃至整个世界，可以通过网络媒介了解到其他国家的风土民俗、地形地貌，了解自己所喜欢的明星网红的日常喜好，或是通过网络媒介得到想获得的知识、达到一个学习的作用。但网络媒介是一把双刃剑，通过网络世界了解到诸多信息时，也可能因为自己在网络上所说的一句话、所发的一个定位从而导致自身隐私泄露，个人信息被公布在大众眼中。要运用好大数据时代中网络媒体这一把双刃剑，就必须要求到人们提高自我隐私保护意识，规范网络世界中的一言一语。 （一）大数据时代信息量过大导致信息泄露 当今时代是科技不断发展的时代，是大数据时代。在大数据时代里，各种数码产品纷呈展现其自身的广泛性、普遍性，充斥在人类日常生活中。尤其是手机的发展从原始的只能打电话接电话的大哥大，渐渐变成能够发短信、收短信的按键机，为满足人们日常生活中的娱乐要求，在信息传播的同时又增加了照相机、听音乐、玩游戏等等娱乐功能。在科技发展的基础上，为满足人们日常生活中的各种精神需求，仅仅五六年时间内，按键手机逐渐演变成如今的触屏手机、智能手机。如今的手机已不仅是一个只能打电话、接电话的功能机，在满足了人们的基本通讯要求后，增加了上网的功能。如今微博app、微信app、qqapp各种社交app的崛起，使得人们日常生活充满了娱乐性、便捷性、广泛性，所接收的信息不仅来自自身以外的中国各地，而且也可以接触到中国以外其它国家，甚至来自地球以外的各大恒星的知识。如今你将会看到，越来越多的人在超市里、商场中、地铁上、公园里拿起手机刷微博、拍抖音、视频通话、拍照片等等，在大数据时代，由于网络的普遍，人们上一秒在抖音app上传了一段视频、微博上发布了一篇文章、朋友圈发表了几张照片，以网络传播速度快的特点，下一秒这个视频、这篇文章、这些照片就极有可能出现在大众视线中。网络带来便捷性的同时也带来过大的信息量以及一定性的安全隐患，人们通过信息库了解某一样东西的同时，也可能导致自身定位被人知道、自身隐私被泄露出去。 （二）大数据时代侵犯个人信息方法更多 由于科学技术进步速度快，数码产品更新换代的速度也日益加快。当手机硬件设施提高了，相应的各类软件应用层出不穷，给予了人们日常生活中的精神满足，同时也给予了不法分子有机可图的条件。人们隐私安全问题日益堪忧，由于手机等各种数码产品的普遍性，大