【正文】 件工程中, 對(duì)有效數(shù)據(jù)的挖掘和處理。文章主要探究軟件工程中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的任務(wù)和存在的問題, 并重點(diǎn)論述軟件開發(fā)過程中出現(xiàn)的問題和相關(guān)的解決措施。結(jié)語近年來, 隨著我國科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展和進(jìn)步, 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)愈加重要。 以基站的經(jīng)緯度為基礎(chǔ)的初步定位用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來進(jìn)行移動(dòng)終端定位, 其復(fù)雜性也是比較大的, 一旦區(qū)域面積增加, 那么模型和分類也相應(yīng)增加, 而且更加復(fù)雜, 所以, 利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來進(jìn)行移動(dòng)終端定位的過程, 會(huì)隨著定位區(qū)域面積的增大, 而耗費(fèi)更多的時(shí)間。因?yàn)樗膬?yōu)秀的數(shù)據(jù)處理和演練、學(xué)習(xí)的能力較強(qiáng)。它是數(shù)據(jù)庫知識(shí)篩選中非常重要的一步。數(shù)據(jù)。結(jié)語總而言之, 在檔案管理工作中應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù), 能在準(zhǔn)確判定用戶需求的同時(shí), 維護(hù)數(shù)據(jù)處理效果, 并且減少檔案數(shù)字化的成本, 為后續(xù)工作的進(jìn)一步優(yōu)化奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。值得注意的是, 在分類技術(shù)結(jié)構(gòu)中, 要結(jié)合訓(xùn)練數(shù)據(jù)集判定分類模型數(shù)據(jù)挖掘結(jié)構(gòu)。 關(guān)聯(lián)計(jì)算在實(shí)際檔案分析工作開展過程中, 關(guān)聯(lián)算法描述十分關(guān)鍵, 能對(duì)某些行為特征進(jìn)行統(tǒng)籌整合, 從而制定分析決策。另一方面, 能刪除數(shù)據(jù), 實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)更新, 檢索相關(guān)關(guān)鍵詞即可。第二, 建立維度表, 在實(shí)際數(shù)據(jù)倉庫建立和運(yùn)維工作中, 提高數(shù)據(jù)管理效果和水平, 確保建立循環(huán)和反饋的系統(tǒng)框架體系, 并且處理增長過程和完善過程, 有效實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫模型設(shè)計(jì)以及相關(guān)維護(hù)操作。文書歸檔類型, 字段類型Int, 字段為Ajtm_key。(1)確定數(shù)據(jù)倉庫的基礎(chǔ)性用戶, 其中, 主要包括檔案工作人員和使用人員, 結(jié)合不同人員的工作需求建立相應(yīng)的數(shù)據(jù)倉庫。若是從技術(shù)層面判定數(shù)據(jù)挖掘技術(shù), 則需要將其劃分在商業(yè)數(shù)據(jù)處理技術(shù)中, 整合商業(yè)數(shù)據(jù)提取和轉(zhuǎn)化機(jī)制, 并且建構(gòu)更加系統(tǒng)化的分析模型和處理機(jī)制, 從根本上優(yōu)化商業(yè)決策?？紤]到軟件的服務(wù)對(duì)象是人，因此，在軟件開發(fā)的過程中要將心理學(xué)與管理學(xué)應(yīng)用于數(shù)據(jù)挖掘，建立數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)和數(shù)據(jù)挖掘評(píng)價(jià)系統(tǒng)。開發(fā)者在準(zhǔn)備對(duì)軟件進(jìn)行完善設(shè)計(jì)的過程中，首先需要徹底了解軟件的總體設(shè)計(jì)，對(duì)軟件內(nèi)部復(fù)雜的系統(tǒng)機(jī)構(gòu)進(jìn)行詳細(xì)研究與分析，充分把握軟件細(xì)節(jié)，這有這樣才能真正實(shí)現(xiàn)軟件設(shè)計(jì)的合理性與準(zhǔn)確性。本文通過Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，將網(wǎng)絡(luò)信息安全防范與該技術(shù)進(jìn)行有效整合，提高了我國企業(yè)的網(wǎng)絡(luò)信息安全度，以為我國企業(yè)的發(fā)展提供一個(gè)良好的環(huán)境。其次，使用Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)信息進(jìn)行分類分析。從近幾年的市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展現(xiàn)狀來看，我國很多的電子產(chǎn)品被國外壟斷，如蘋果、微軟等高端電子產(chǎn)品，在我國占有很大的市場(chǎng)份額。企業(yè)還可以通過Web挖掘技術(shù)，查詢某些用戶的操作記錄，對(duì)企業(yè)的網(wǎng)絡(luò)信息安全進(jìn)行檢查審核，從而降低企業(yè)信息被不法分子竊取的風(fēng)險(xiǎn)。Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)概述Web使用記錄挖掘方式是挖掘網(wǎng)絡(luò)上的瀏覽記錄，然后進(jìn)行分析，同時(shí)還可以獲取其他企業(yè)的信息。三、結(jié)語在電子商務(wù)點(diǎn)中應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，并對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，在挖掘當(dāng)中找到有價(jià)值的數(shù)據(jù)。在設(shè)計(jì)網(wǎng)站時(shí)，為節(jié)約客戶的訪問時(shí)間，壓縮網(wǎng)站的開支，網(wǎng)站的設(shè)計(jì)者會(huì)根據(jù)訪問者的訪問路徑，并分析這些路徑。二、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電子商務(wù)中的應(yīng)用一種把客戶當(dāng)作核心的經(jīng)營策略就是客戶關(guān)系管理，為了滿足企業(yè)的產(chǎn)品開發(fā)、市場(chǎng)營銷以及管理的決策，而通過現(xiàn)代技術(shù)來滿足。商業(yè)管理、政府辦公以及科學(xué)研究等等都應(yīng)用了大量的數(shù)據(jù)庫。為此，可將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在科研管理中進(jìn)行合理應(yīng)用，對(duì)相關(guān)信息進(jìn)行深入分析，從中挖掘出有利用價(jià)值的信息，為科研管理工作的開展提供可靠的依據(jù)，由此除了能夠確?？蒲许?xiàng)目順利進(jìn)行之外，還能提高科研管理水平。2．2在項(xiàng)目管理中的應(yīng)用項(xiàng)目管理是科研管理的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，為提高項(xiàng)目管理的效率和水平，可對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行合理運(yùn)用。現(xiàn)階段，國內(nèi)的科研課題立項(xiàng)采用的是申請(qǐng)審批制，具體的流程是:由科研機(jī)構(gòu)的相關(guān)人員負(fù)責(zé)提出申請(qǐng)，然后再由科技主管部門從申請(qǐng)中進(jìn)行篩選，經(jīng)過業(yè)內(nèi)專家的評(píng)審論證之后，擇優(yōu)選取科研項(xiàng)目的承接單位。1．3聚類分析聚類具體是指將相似程度較高的數(shù)據(jù)歸為同一個(gè)類別，通過聚類分析能夠從數(shù)據(jù)集中找出類似的數(shù)據(jù)，并組成不同的組。技術(shù)應(yīng)用1數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及其具體功能分析所謂的數(shù)據(jù)挖掘具體是指通過相關(guān)的算法在大量的數(shù)據(jù)當(dāng)中對(duì)隱藏的、有利用價(jià)值的信息進(jìn)行搜索的過程。開始不知道則操作，但經(jīng)過我們各自多次重復(fù)的建表與查詢，逐漸的理解和有了自己的思路。預(yù)測(cè)型模式則是以時(shí)間為關(guān)鍵參數(shù),對(duì)于時(shí)間序列型數(shù)據(jù) , KDD(Knowledge Discovery in Database , 數(shù)據(jù)庫中的知識(shí)發(fā)現(xiàn)), 可以追溯到 20 世紀(jì) 80 年代末。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(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選。期望通過本文的研究能夠?qū)蒲泄芾硭降倪M(jìn)一步提升有所幫助。1．2回歸模式分析回歸模式主要是通過對(duì)連續(xù)數(shù)值的預(yù)測(cè)，來達(dá)到挖掘數(shù)據(jù)的目的。為進(jìn)一步提升科研管理水平，可在不同的管理環(huán)節(jié)中，對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行應(yīng)用。故此，應(yīng)當(dāng)對(duì)已有的數(shù)據(jù)進(jìn)行深入挖掘，從而找出其中更具利用價(jià)值的信息，據(jù)此對(duì)科研立項(xiàng)進(jìn)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(fèi)的使用效益獲得全面提升。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(shí)發(fā)現(xiàn)其中存在的相關(guān)問題，并針對(duì)問題采取有效的方法和措施加以應(yīng)對(duì)。信息管理系統(tǒng)的運(yùn)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(duì)企業(yè)決策工作提供有效的支持。商業(yè)數(shù)據(jù)庫正呈現(xiàn)空前發(fā)展的態(tài)勢(shì)，并且在各種行業(yè)中數(shù)據(jù)倉庫得到了廣泛的應(yīng)用。為擴(kuò)大企業(yè)銷售的渠道，制定個(gè)性化的營銷策略。發(fā)達(dá)的社會(huì)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(jì)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(duì)企業(yè)的經(jīng)營情況進(jìn)行分析，并對(duì)企業(yè)進(jìn)行資產(chǎn)的評(píng)估以及收益分析等等。[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(hào)]TP393 [文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼]A [文章編號(hào)]16730194（20xx）22002引 言世界是發(fā)展的，事物是不斷變化的，21世紀(jì)是一個(gè)大數(shù)據(jù)時(shí)代，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)顯得越來越重要。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(shí)現(xiàn)，類似于決策樹、分類等；二是建立在統(tǒng)計(jì)模型基礎(chǔ)上來實(shí)現(xiàn)，類似于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自然計(jì)算法等。目前，我國的計(jì)算機(jī)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(gè)很明顯的現(xiàn)象。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(hù)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(jìn)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。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(diǎn)進(jìn)行分類，分類后根據(jù)這些不同點(diǎn)的特征，分析出對(duì)自身企業(yè)有用的信息。存在缺陷的代碼往往會(huì)以缺陷報(bào)告的形式對(duì)開發(fā)者予以說明，由于缺陷報(bào)告的模糊性，常常會(huì)誤導(dǎo)開發(fā)者，進(jìn)而造成程序設(shè)計(jì)混亂。通過分析我國傳統(tǒng)的軟件工程數(shù)據(jù)挖掘測(cè)試工作，在很多情況下，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘測(cè)試技術(shù)無法做到對(duì)發(fā)掘數(shù)據(jù)的全面評(píng)價(jià)與實(shí)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(jìn)而導(dǎo)致我國軟件開發(fā)工作受到嚴(yán)重的抑制影響。計(jì)算機(jī)。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(jìn)行, 且能按照目標(biāo)和分析框架參數(shù)完成操作。事實(shí)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(jì)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(chǔ)存過程切實(shí)有效。文書歸檔利用單位, 字段類型Int, 字段為Dw_key。 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(jī)分析處理項(xiàng)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(shí)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(shì)。對(duì)于這種改變, 需要借助新維生成的方式進(jìn)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(shí), 也能對(duì)事實(shí)表外鍵進(jìn)行分析[2]。另外, 在分析置信度時(shí), 利用Confidence(A→B)=(A|B), 也能有效判定兩者之間的關(guān)系。在差異化訓(xùn)練體系中, 要對(duì)數(shù)據(jù)集合中的數(shù)據(jù)進(jìn)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]。關(guān)鍵詞：學(xué)習(xí)算法。在工作中我選取機(jī)器學(xué)習(xí)算法結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)傳統(tǒng)定位技術(shù)加以改進(jìn), 取得了不錯(cuò)的效果, 但也遇到了許多問題, 例如:使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來進(jìn)行精準(zhǔn)定位暫時(shí)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(shí)現(xiàn)得到更多的精準(zhǔn)定位的要求比較困難。而機(jī)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(dòng)匹配運(yùn)算所需的相關(guān)參數(shù)及模式。 采集數(shù)據(jù)和預(yù)處理本次研究, 我們采用的模型對(duì)象是我國某一個(gè)周邊長達(dá)10千米的二線城市。 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(jìn)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。(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(jìn)展摘要：數(shù)據(jù)挖掘是指在大數(shù)據(jù)中開發(fā)出有價(jià)值信息數(shù)據(jù)的過程。但是在大數(shù)據(jù)時(shí)代, 人工獲取數(shù)據(jù)信息的難度極大。第二階段, 數(shù)據(jù)的挖掘。所以這就要求軟件工程的數(shù)據(jù)挖掘需要更加先進(jìn)的結(jié)果提交方式和途徑。通常情況下, 編程需要的數(shù)據(jù)信息可以分為三個(gè)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。比如:類與類之間的聯(lián)系。(3)能夠?qū)㈠e(cuò)誤的信息反饋給軟件的研發(fā)人員。這對(duì)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。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(shì)所在, 思維模式尚未更新。一、解析數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)分析中的應(yīng)用（一）提升財(cái)險(xiǎn)客戶服務(wù)能力對(duì)于任何一個(gè)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(duì)于服務(wù)行業(yè)的財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)公司更是如此，所以對(duì)此所以財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)行業(yè)就面臨著轉(zhuǎn)型升級(jí)的事情財(cái)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。對(duì)于保險(xiǎn)公司來說這兩方面的風(fēng)險(xiǎn)是相互作用、相輔相成的，第一個(gè)方面的風(fēng)險(xiǎn)管理出現(xiàn)問題后者的風(fēng)險(xiǎn)管理就會(huì)成為空談，反之第二方面的風(fēng)險(xiǎn)管理沒有得到很好的管理，極大可能會(huì)引起前者管理出現(xiàn)問題。就以原有的普通財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)為例子，在保險(xiǎn)有效期內(nèi)未出現(xiàn)任何對(duì)客戶的產(chǎn)才造成損失的情況下，客戶所繳納的保險(xiǎn)費(fèi)用是不予以退還的，在財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)的有效期過后，客戶所繳納的保險(xiǎn)費(fèi)是由保險(xiǎn)公司所擁有的。在數(shù)據(jù)挖掘方面有三個(gè)常用的方法：DM、SEMMA以及CRISP等分析方法。為了面對(duì)這些挑戰(zhàn)，各個(gè)保險(xiǎn)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(jìn)行過度，面向客戶的營銷模式也是在這之中產(chǎn)生出來的。隨著高校招生規(guī)模不斷擴(kuò)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(gè)重要的問題，具有重要研究?jī)r(jià)值。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(shí)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。制定好目標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)，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(dāng)行為，提高學(xué)習(xí)能力。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(jī)，使用數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)聯(lián)分析與時(shí)序分析技術(shù)，能分析出原因，在此基礎(chǔ)上對(duì)課程進(jìn)行合理設(shè)置。與此同時(shí)，企業(yè)對(duì)人才招聘質(zhì)量的優(yōu)與良對(duì)自身內(nèi)部的員工、人類資源也會(huì)造成一定的影響，換句話來講，人才的招聘往往是企業(yè)人力資源管理工作開展的前期階段，然而在實(shí)際人才招聘過程中很多企業(yè)總是找不到合適的人選，同時(shí)也有大量的優(yōu)質(zhì)人才也很難找的適合自身的工作，這也就加大了企業(yè)人才招聘的難度，也進(jìn)一步加大了招聘的成本，為此，企業(yè)采取數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以有效降低人才招聘的成本支出，從而使自身獲得更大的經(jīng)濟(jì)收益與社會(huì)利益。結(jié)語綜上所述，隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的飛速發(fā)展，建設(shè)領(lǐng)域也得到逐步提高，然而在人力資源管理工作中依然存在著諸多問題，這些問題的存在也嚴(yán)重阻礙我國社會(huì)經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)固發(fā)展。所以，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在當(dāng)前的軟件工程中起著越來越重要的作用。數(shù)據(jù)挖掘在計(jì)算機(jī)軟件工程中的研究相當(dāng)多，它是分析數(shù)據(jù)的一種新穎方式。同時(shí)，使用這種技術(shù)為軟件開發(fā)者提供了有利的條件，它可以給軟件開發(fā)者提供一些對(duì)其開發(fā)軟件有用的信息。參考文獻(xiàn)：［1］曾巍、數(shù)據(jù)挖掘在人力資源市場(chǎng)中的應(yīng)用與研究［D］.吉林大學(xué)，20xx［2］賴華強(qiáng)，王三銀，仲崇高、人力資源管理領(lǐng)域的數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用展望———以基于灰色關(guān)聯(lián)模型的離職管理實(shí)證分析為例［J］.（08）：42—47［3］馬秦，張江、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在企業(yè)人力資源管理中應(yīng)用的研究［J］.中國新通信，（15）：232［4］孫明標(biāo)、基于大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)下的企業(yè)人力資源管理研究［J］.現(xiàn)代營銷（下旬刊）.20xx（01）：166數(shù)據(jù)挖掘論文12摘要：隨著計(jì)算機(jī)信息網(wǎng)絡(luò)的快速發(fā)展，數(shù)據(jù)挖掘在軟件工程中的地位越來越突出。為了企業(yè)在未來發(fā)展道路上穩(wěn)固、長久發(fā)展，應(yīng)采取數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來對(duì)人才進(jìn)行管理，以往傳統(tǒng)的管理模式往往是對(duì)員工的基本信息以及日常考核進(jìn)行管理，這種管理方式已經(jīng)不適應(yīng)現(xiàn)在時(shí)代發(fā)展的趨勢(shì)，為此，礦建企業(yè)必要順應(yīng)當(dāng)下時(shí)代的發(fā)展趨勢(shì)來采取有效的措施來對(duì)人力資源進(jìn)行管理，現(xiàn)代化的管理模式主要強(qiáng)調(diào)的是對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)的分析和整理能力，通過對(duì)數(shù)據(jù)的分析來形成具有實(shí)際指導(dǎo)作用的總結(jié)，從而為企業(yè)人力資源管理工作提供有價(jià)值的參考依據(jù)。參考文獻(xiàn)：[1]陳東民，[M].北京：北京電子工業(yè)出版社，20xx[2][J].教育科學(xué)，20xx[3][J].軟件學(xué)報(bào)，1998數(shù)據(jù)挖掘論文11摘要：隨著我國社會(huì)經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展，人力資源管理也受到越來越多人們的重視，然而在如今激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)下很多企業(yè)依然不重視人力資源管理，從而使得自身的整