【正文】 數(shù)據(jù)庫中記載著以往各專業(yè)學(xué)生各學(xué)科考試成績，使用數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)聯(lián)分析與時序分析技術(shù)，能分析出原因，在此基礎(chǔ)上對課程進行合理設(shè)置。制定好目標標準，挖掘?qū)W生的學(xué)習(xí)習(xí)慣及學(xué)習(xí)特長，輔助教師指導(dǎo)學(xué)生，指導(dǎo)學(xué)生改正自己的不當行為，提高學(xué)習(xí)能力。二、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)數(shù)據(jù)挖掘（DataMining）是指從海量數(shù)據(jù)中找到人們未知的、可能有用的、隱藏的規(guī)則，可以通過關(guān)聯(lián)分析、聚類分析、時序分析等各種算法發(fā)現(xiàn)一些無法通過觀察圖表得出的深層次原因。隨著高校招生規(guī)模不斷擴大，如何保證高校的教學(xué)質(zhì)量最終完成人才培養(yǎng)方案，成為一個重要的問題，具有重要研究價值。為了面對這些挑戰(zhàn)，各個保險公司都復(fù)出了努力在積極的面向轉(zhuǎn)型，由傳統(tǒng)的粗放式經(jīng)營向集約化經(jīng)營的方式進行過度，面向客戶的營銷模式也是在這之中產(chǎn)生出來的。在數(shù)據(jù)挖掘方面有三個常用的方法：DM、SEMMA以及CRISP等分析方法。就以原有的普通財產(chǎn)保險為例子，在保險有效期內(nèi)未出現(xiàn)任何對客戶的產(chǎn)才造成損失的情況下，客戶所繳納的保險費用是不予以退還的，在財產(chǎn)保險的有效期過后，客戶所繳納的保險費是由保險公司所擁有的。對于保險公司來說這兩方面的風(fēng)險是相互作用、相輔相成的，第一個方面的風(fēng)險管理出現(xiàn)問題后者的風(fēng)險管理就會成為空談，反之第二方面的風(fēng)險管理沒有得到很好的管理，極大可能會引起前者管理出現(xiàn)問題。一、解析數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在財產(chǎn)保險分析中的應(yīng)用（一）提升財險客戶服務(wù)能力對于任何一個公司來說沒有客戶所有的產(chǎn)品經(jīng)營都是紙上談兵，這對于服務(wù)行業(yè)的財產(chǎn)保險公司更是如此，所以對此所以財產(chǎn)保險行業(yè)就面臨著轉(zhuǎn)型升級的事情財產(chǎn)行業(yè)的轉(zhuǎn)型就意味著面臨著面向客戶的服務(wù)質(zhì)量的提升。產(chǎn)生這樣的現(xiàn)狀, 一方面是很多研究者尚未清楚該技術(shù)在方劑研究中的優(yōu)勢所在, 思維模式尚未更新。這對于醫(yī)家治療該病選用藥物的性味、歸經(jīng)等具有指導(dǎo)意義。(3)能夠?qū)㈠e誤的信息反饋給軟件的研發(fā)人員。比如:類與類之間的聯(lián)系。通常情況下, 編程需要的數(shù)據(jù)信息可以分為三個方面:(1)軟件的研發(fā)人員能夠在已經(jīng)存在的代碼中搜集可以重新使用的代碼。所以這就要求軟件工程的數(shù)據(jù)挖掘需要更加先進的結(jié)果提交方式和途徑。第二階段, 數(shù)據(jù)的挖掘。但是在大數(shù)據(jù)時代, 人工獲取數(shù)據(jù)信息的難度極大。(20):1114.[2][D].北京郵電大學(xué), 20xx.[3][J].科教文匯, 20xx(07):： 題目：軟件工程數(shù)據(jù)挖掘研究進展摘要：數(shù)據(jù)挖掘是指在大數(shù)據(jù)中開發(fā)出有價值信息數(shù)據(jù)的過程。 以K近鄰法為基礎(chǔ)的三次定位第一步要做的就是選定需要定位的區(qū)域面積, 在二次輸出之后, 確定其經(jīng)緯度, 然后依賴經(jīng)緯度來確定邊長面積, 這些都是進行區(qū)域定位的基礎(chǔ)性工作, 緊接著就是定位模型的訓(xùn)練。 采集數(shù)據(jù)和預(yù)處理本次研究, 我們采用的模型對象是我國某一個周邊長達10千米的二線城市。而機器學(xué)習(xí)算法主要依靠人工智能科技, 通過大量的樣本收集、學(xué)習(xí)和訓(xùn)練, 可以自動匹配運算所需的相關(guān)參數(shù)及模式。在工作中我選取機器學(xué)習(xí)算法結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對傳統(tǒng)定位技術(shù)加以改進, 取得了不錯的效果, 但也遇到了許多問題, 例如:使用機器學(xué)習(xí)算法來進行精準定位暫時無法滿足更大的區(qū)域要求, 還有想要利用較低的設(shè)備成本, 實現(xiàn)得到更多的精準定位的要求比較困難。關(guān)鍵詞：學(xué)習(xí)算法。在差異化訓(xùn)練體系中, 要對數(shù)據(jù)集合中的數(shù)據(jù)進行系統(tǒng)化分析以及處理, 確保構(gòu)建要求能適應(yīng)數(shù)據(jù)挖掘的基本結(jié)構(gòu)[4]。另外, 在分析置信度時, 利用Confidence(A→B)=(A|B), 也能有效判定兩者之間的關(guān)系。對于這種改變, 需要借助新維生成的方式進行處理, 從而保證不同維表能有效連接, 整合正確數(shù)據(jù)的同時, 也能對事實表外鍵進行分析[2]。 多維數(shù)據(jù)模型建立單元在檔案多維數(shù)據(jù)模型建立的過程中, 相關(guān)技術(shù)人員要判定聯(lián)機分析處理項目和數(shù)據(jù)挖掘方案, 整合信息系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)視圖、維度參數(shù)以及屬性參數(shù)等, 保證具體單元能發(fā)揮其實際作用, 并且真正發(fā)揮檔案維表的穩(wěn)定性、安全性優(yōu)勢。文書歸檔利用單位, 字段類型Int, 字段為Dw_key。事實表是數(shù)據(jù)模型的核心單元, 主要是記錄相關(guān)業(yè)務(wù)和統(tǒng)計數(shù)據(jù)的表, 能整合數(shù)據(jù)倉庫中的信息單元, 并且提升多維空間處理效果, 確保數(shù)據(jù)儲存過程切實有效。在數(shù)據(jù)庫體系建立中, 要適應(yīng)迭代式處理特征, 并且從用戶需求出發(fā)整合數(shù)據(jù)模型, 保證其建立過程能按照整體規(guī)劃有序進行, 且能按照目標和分析框架參數(shù)完成操作。計算機。通過分析我國傳統(tǒng)的軟件工程數(shù)據(jù)挖掘測試工作，在很多情況下，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘測試技術(shù)無法做到對發(fā)掘數(shù)據(jù)的全面評價與實際應(yīng)用研究，這一問題致使相應(yīng)的軟件數(shù)據(jù)在被發(fā)掘出來以后無法得到有效地利用，進而導(dǎo)致我國軟件開發(fā)工作受到嚴重的抑制影響。存在缺陷的代碼往往會以缺陷報告的形式對開發(fā)者予以說明，由于缺陷報告的模糊性，常常會誤導(dǎo)開發(fā)者，進而造成程序設(shè)計混亂。最后，利用Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，根據(jù)收集到的資源信息的不同點進行分類，分類后根據(jù)這些不同點的特征，分析出對自身企業(yè)有用的信息。網(wǎng)絡(luò)信息安全，關(guān)乎我國企業(yè)的發(fā)展，是企業(yè)重要資料不外漏的重要保護屏障，本文將網(wǎng)絡(luò)信息安全防范與Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進行整合（見圖2），旨在提高網(wǎng)絡(luò)信息環(huán)境的安全度，提高我國網(wǎng)絡(luò)信息安全防范能力。目前，我國的計算機信息技術(shù)水平，在總體上還落后于其他很多國家，而在該方面的人才緊缺問題，是目前一個很明顯的現(xiàn)象。整體來說，Web挖掘技術(shù)有兩種類型，一是建立在人工智能模型的基礎(chǔ)上來實現(xiàn)，類似于決策樹、分類等；二是建立在統(tǒng)計模型基礎(chǔ)上來實現(xiàn)，類似于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自然計算法等。[關(guān)鍵詞]Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)；網(wǎng)絡(luò)信息；安全防范doi：[中圖分類號]TP393 [文獻標識碼]A [文章編號]16730194（20xx）22002引 言世界是發(fā)展的，事物是不斷變化的，21世紀是一個大數(shù)據(jù)時代，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)顯得越來越重要。發(fā)達的社會信息水平作為發(fā)展電子商務(wù)的基礎(chǔ)，通過偏差分析，控制企業(yè)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計和歷史記錄的差別，為構(gòu)建完善的安全體系，采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對企業(yè)的經(jīng)營情況進行分析，并對企業(yè)進行資產(chǎn)的評估以及收益分析等等。為擴大企業(yè)銷售的渠道，制定個性化的營銷策略。商業(yè)數(shù)據(jù)庫正呈現(xiàn)空前發(fā)展的態(tài)勢，并且在各種行業(yè)中數(shù)據(jù)倉庫得到了廣泛的應(yīng)用。信息管理系統(tǒng)的運用以及信息量的加大，企業(yè)希望有人可以創(chuàng)新及提高數(shù)據(jù)分析功能，只有擁有了高層次的數(shù)據(jù)分析功能，才能對企業(yè)決策工作提供有效的支持。利用OLAP可以發(fā)現(xiàn)多種于科研課題有關(guān)信息之間的內(nèi)在聯(lián)系，這樣管理者便能及時發(fā)現(xiàn)其中存在的相關(guān)問題，并針對問題采取有效的方法和措施加以應(yīng)對。故此，應(yīng)當對已有的數(shù)據(jù)進行深入挖掘，從而找出其中更具利用價值的信息，據(jù)此對科研立項進行指導(dǎo)，這樣不但能夠使有限的科技資源得到最大限度地利用，而且還能使科研經(jīng)費的使用效益獲得全面提升。為進一步提升科研管理水平，可在不同的管理環(huán)節(jié)中，對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進行應(yīng)用。1．2回歸模式分析回歸模式主要是通過對連續(xù)數(shù)值的預(yù)測，來達到挖掘數(shù)據(jù)的目的。期望通過本文的研究能夠?qū)蒲泄芾硭降倪M一步提升有所幫助。這些現(xiàn)象的出現(xiàn)，正是因為數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)展會有越來越廣泛的天空。常用的算法有：劃分方法：k均值算法，k中心點算法。由于這種分離，數(shù)據(jù)倉庫不需要事務(wù)處理、恢復(fù)和并發(fā)控制機制。數(shù)據(jù)倉庫提供一些數(shù)據(jù)分析能力，稱作聯(lián)機分析處理（OLAP）。由上可見，數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析雖然概念上層次清晰，作用上分工明確（數(shù)據(jù)分析主要以上數(shù)理統(tǒng)計為主，數(shù)據(jù)挖掘主要是挖掘算法為主）。典型的數(shù)據(jù)分析可能包含以下三個步：探索性數(shù)據(jù)分析：當數(shù)據(jù)剛?cè)〉脮r，可能雜亂無章，看不出規(guī)律，通過作圖、造表、用各種形式的方程擬合，計算某些特征量等手段探索規(guī)律性的可能形式，即往什么方向和用何種方式去尋找和揭示隱含在數(shù)據(jù)中的規(guī)律性。正如書中所說：數(shù)據(jù)挖掘已經(jīng)并且將繼續(xù)在我們從數(shù)據(jù)時代大步跨入信息時代的歷程中做出貢獻。根據(jù)表Order Details中的數(shù)據(jù)，我們分別根據(jù)ProductID和OrderID字段，并結(jié)合我們規(guī)定的最小支持度閥值對數(shù)據(jù)進行篩選。關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘每一章算法的授課，我認為在有限的時間里先把一個核心算法解釋清楚，對其他算法可以簡略帶過(最后一次課XXX對PageRank的講解就很到位)，因為，后面算法一般是前面所講算法的一種改進。算法講解時，除了要對該算法的原理和概念講述清楚之外，要對該算法的實例最好用板書的形式解釋清楚，并演算每一步，而不是拘泥于PPT進行講解。依次篩選出1項頻繁集、2項頻繁集和3項頻繁集，其中還會使用游標的方式來遍歷2項集與3項集的候選集，分別選出2項頻繁集和3項頻繁集。數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)當更正確的命名為：“從數(shù)據(jù)中挖掘知識”，不過后者顯得過長了些。模型選定分析，在探索性分析的基礎(chǔ)上提出一類或幾類可能的模型，然后通過進一步的分析從中挑選一定的模型。但很明顯的是，數(shù)據(jù)挖掘必須借助數(shù)據(jù)分析的有關(guān)方法來挖掘出有效的，對目標應(yīng)用有意義的模式和知識。數(shù)據(jù)倉庫有以下四種關(guān)鍵特征：面向主題的：數(shù)據(jù)倉庫圍繞一些重要主題，如顧客、供應(yīng)商、產(chǎn)品、和銷售組織。通常，它只需要兩種數(shù)據(jù)訪問操作：數(shù)據(jù)的初始化裝入和數(shù)據(jù)訪問。層次方法：層次聚類算法、平衡迭代歸約和算法、Chameleon（變色龍）、基于密度的方法：DBSCAN算法，OPTICS算法，DENCLUE算法。然而數(shù)據(jù)挖掘還是有很多需要面臨并且急需解決的問題??而我們也希望其越來越深刻的研究和改進。關(guān)鍵詞:科研管理。例如，已知企業(yè)某個人的教育背景、工作年限等條件，可對其年薪的范圍進行判定，整個分析過程是利用回歸模型予以實現(xiàn)的。下面就此展開詳細論述。在科研立項階段，可對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進行合理運用，借此來對課題申請中涉及的各種因素進行挖掘，找出其中潛在的規(guī)則，為指標體系的構(gòu)建和遴選方法的選擇提供可靠依據(jù)，最大限度地降低不合理因素對課題立項帶來的影響，對確需資助的科研項目進行準確選擇，并給予相應(yīng)的資助。運用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠?qū)蒲许椖康南嚓P(guān)數(shù)據(jù)進行分析，找出其中存在的矛盾，從而使管理工作的開展更具針對性。所以，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)呈現(xiàn)在人們的眼前。數(shù)據(jù)挖掘的核心包括數(shù)據(jù)統(tǒng)計、人工智能以及機器學(xué)習(xí)等等。通過呼叫中心優(yōu)化及暢通溝通的渠道，強化客戶關(guān)系管理的智能化并提高服務(wù)質(zhì)量。另外，為強化網(wǎng)站中的網(wǎng)上交易行為的安全，應(yīng)對網(wǎng)絡(luò)進行全程的監(jiān)控。在科技發(fā)展的同時，互聯(lián)網(wǎng)也在家家戶戶普及，然而網(wǎng)絡(luò)安全問題卻隨之而來，人們在運用科技時也在擔心網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的安全性。 Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的兩種方式Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)整體上來說有兩種方式，分別為內(nèi)容挖掘和使用記錄挖掘。我國在該領(lǐng)域常常要引進國外技術(shù)，受制于人，這也就間接地將自己的弊端暴露于人前，因此，我國要積極培養(yǎng)具有計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的高端人員，從而促進該領(lǐng)域不斷實現(xiàn)創(chuàng)新。本文初探Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與網(wǎng)絡(luò)信息安全防范的整合，將分別從4個方面來提高我國的網(wǎng)絡(luò)信息安全性能。從整體上說，Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)通過運用其強大的分析能力，可對網(wǎng)絡(luò)信息進行篩選、整合，企業(yè)可再根據(jù)這些整合出來的資源信息，為自身制定戰(zhàn)略，為企業(yè)發(fā)展提供一個良好的網(wǎng)絡(luò)信息環(huán)境。軟件開發(fā)者在設(shè)計軟件的過程中需要明確自己設(shè)計軟件中每一個代碼的內(nèi)容，同時還需要理解其他開發(fā)者編寫的代碼，這樣才能有效地完善軟件開發(fā)者的編寫技術(shù)。針對這一問題，數(shù)據(jù)開發(fā)者應(yīng)該利用挖掘缺陷檢驗報告，針對缺陷檢驗的結(jié)果，制定相應(yīng)的挖掘結(jié)構(gòu)報告。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。首先, 要確立基礎(chǔ)性的數(shù)據(jù)倉庫對象, 由于是檔案信息管理, 因此, 要集中劃分檔案數(shù)據(jù)分析的主題, 并且有效錄入檔案信息, 確保滿足檔案的數(shù)據(jù)分析需求。(1)檔案管理中文書檔案目錄卷數(shù)事實表:事實表主鍵, 字段類型Int, 字段為Id。文書歸檔利用類別, 字段類型Int, 字段為Dalb_key。第一, 檔案事實表中的數(shù)據(jù)穩(wěn)定, 事實表是加載和處理檔案數(shù)據(jù)的基本模塊, 按照檔案目錄數(shù)據(jù)表和檔案利用情況表分析和判定其類別和歸檔時間, 從而提高數(shù)據(jù)獨立分析水平。檔案信息管理系統(tǒng)計算機數(shù)據(jù)倉庫的實現(xiàn) 描述需求隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和數(shù)據(jù)庫技術(shù)不斷進步, 要提高檔案數(shù)字化水平以及完善信息化整合機制, 加快數(shù)據(jù)庫管控體系的更新, 確保設(shè)備存儲以及網(wǎng)絡(luò)環(huán)境一體化水平能滿足需求, 尤其是在檔案資源重組和預(yù)測項目中, 只有從根本上落實數(shù)據(jù)挖掘體系, 才能為后續(xù)信息檔案管理項目升級奠定堅實基礎(chǔ)。在出現(xiàn)置信度A的情況下, B的出現(xiàn)概率則是整體參數(shù)關(guān)系的關(guān)鍵, 若是置信度的數(shù)值達到100%, 則直接證明A和B能同一時間出現(xiàn)。例如, 檔案管理人員借助數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能整合檔案使用人員長期瀏覽與關(guān)注的信息, 并且能集中收集和匯總間隔時間、信息查詢停留時間等, 從而建構(gòu)完整的數(shù)據(jù)分析機制, 有效向其推送或者是提供便捷化查詢服務(wù), 保證檔案管理數(shù)字化水平的提高。GSM網(wǎng)絡(luò)。所以本文對機器學(xué)習(xí)算法進行了深入的研究, 希望能夠幫助其更快速的定位、更精準的定位, 滿足市場的需要。它綜合了數(shù)學(xué)、物理學(xué)、自動化和計算機科學(xué)等多種學(xué)習(xí)理論, 雖然能夠應(yīng)用的領(lǐng)域和目標各不相同, 但是這些算法都可以被獨立使用運算, 當然也可以相互幫助, 綜合應(yīng)用, 可以說是一種可以“因時而變”、“因事而變”的算法。在該城市區(qū)域內(nèi), 我們測量了四個不同時間段內(nèi)的數(shù)據(jù), 為了保證機器學(xué)習(xí)算法定位的精準性和有效性, 我們把其中的三批數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù), 最后一組數(shù)據(jù)作為定位數(shù)據(jù), 然后把定位數(shù)據(jù)周邊十米內(nèi)的前三組訓(xùn)練數(shù)據(jù)的相關(guān)信息進行清除。以K近鄰法為基礎(chǔ)的三次定位需要的是綜合訓(xùn)練信息數(shù)據(jù), 對于這些信息數(shù)據(jù), 要以大小為選擇依據(jù)進行篩選和合并, 這樣就能夠減少計算的重復(fù)性。計算機技術(shù)的不斷進步, 通過人工的方式進行軟件的開發(fā)與維護難度較大。當前, 軟件工程中運用最多的就是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。第三階段, 對結(jié)果的評估。 對數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果難以達成一致的評價我國傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘已經(jīng)初步形成統(tǒng)一的評價標準, 而且評價體系相對成熟。(2)軟件的研發(fā)人員可以搜尋可以重用的靜態(tài)規(guī)則, 比如繼承關(guān)系等。其實現(xiàn)的具體流程如下:(1)軟件的開發(fā)人員創(chuàng)建同時具備例程和上下文架構(gòu)的代碼庫。結(jié)束語在軟件工程的數(shù)據(jù)挖掘過程中, 數(shù)據(jù)挖掘的概念才逐步被定義, 但是所需要挖掘的數(shù)據(jù)是已經(jīng)存在的。陳元川等[11]檢索20xx年1月至20xx年3月發(fā)表的以單純口服中藥治