【正文】 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(guó)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展，人力資源管理也受到越來(lái)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，從而使得自身的整體工作效率不高。高校學(xué)生的課程安排設(shè)置是循序漸進(jìn)的，每門課程之間都有一定的關(guān)聯(lián)和前后順序，在學(xué)習(xí)一門專業(yè)課程之前必須先修一門基礎(chǔ)課程，基礎(chǔ)知識(shí)沒學(xué)好勢(shì)必影響專業(yè)課程的學(xué)習(xí)。提高學(xué)生各方面綜合素質(zhì)。例如，學(xué)校發(fā)現(xiàn)高等數(shù)學(xué)等主干課的不及格率有逐年上升的趨勢(shì)，一般認(rèn)為是學(xué)習(xí)不認(rèn)真所致，但做了很多工作效果并不明顯，這時(shí)通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘分析挖掘最近10年所有有過(guò)不及格課程的學(xué)生的成績(jī)，發(fā)現(xiàn)有較高比例的學(xué)生來(lái)自西部地區(qū)，而且還發(fā)現(xiàn)有較高比例的學(xué)生家庭收入非常高或者非常低（生源地和經(jīng)濟(jì)情況問(wèn)題）。將計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和傳統(tǒng)的人力管理相結(jié)合，以學(xué)生為本，建立健全全方位學(xué)籍預(yù)警構(gòu)架，做到“防微杜漸”，為學(xué)校順利完成教育目標(biāo)起到促進(jìn)作用。只有出現(xiàn)嚴(yán)重的學(xué)籍異常后，才會(huì)觸發(fā)預(yù)警機(jī)制，采取相應(yīng)的對(duì)策解決問(wèn)題，家長(zhǎng)對(duì)學(xué)生的在校學(xué)習(xí)情況了解不清，了解不及時(shí)，比如之前學(xué)期表現(xiàn)良好的學(xué)生本學(xué)期出現(xiàn)網(wǎng)癮狀態(tài)而不能及時(shí)發(fā)現(xiàn)，往往會(huì)錯(cuò)過(guò)對(duì)該生的最佳教育期。普通高校學(xué)籍的預(yù)警方式一般采用學(xué)校和院系雙向管理，學(xué)校負(fù)責(zé)統(tǒng)一制定學(xué)籍預(yù)警標(biāo)準(zhǔn)，通過(guò)學(xué)習(xí)進(jìn)度推進(jìn)的不同階段劃分學(xué)分預(yù)警標(biāo)準(zhǔn)，在達(dá)到一定學(xué)分線開始預(yù)警，分為考勤預(yù)警、選課預(yù)警、成績(jī)預(yù)警、學(xué)籍異動(dòng)預(yù)警、畢業(yè)預(yù)警。DataMining。在對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)建設(shè)的繁榮以及促進(jìn)財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)公司自身的長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展，都做出了不可磨滅的貢獻(xiàn)，也是對(duì)國(guó)家的號(hào)召積極的響應(yīng)。而如果采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來(lái)對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)中所存在的大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行高水平而深層次的分析，就能夠?yàn)閷?shí)現(xiàn)保險(xiǎn)公司的決策及科學(xué)經(jīng)營(yíng)提供切實(shí)可行的依據(jù)，因此此技術(shù)的出現(xiàn)從而得到了許多保險(xiǎn)公司的應(yīng)用與重視。（三）保險(xiǎn)行業(yè)應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的必要性在保險(xiǎn)行業(yè)的運(yùn)營(yíng)中，常常會(huì)出現(xiàn)一下的幾個(gè)問(wèn)題：例如，細(xì)分客戶的問(wèn)題：對(duì)于不同的社會(huì)收入階層、不同年齡段、不同的行業(yè)的客戶，該怎么樣去確定其的保險(xiǎn)金額呢？客戶的成長(zhǎng)問(wèn)題：如何把握時(shí)機(jī)對(duì)客戶進(jìn)行交叉銷售；險(xiǎn)種關(guān)聯(lián)分析問(wèn)題：在對(duì)購(gòu)買某種保險(xiǎn)的客戶進(jìn)行分析與探查，觀察其是否在同一時(shí)間購(gòu)買另一種保險(xiǎn)產(chǎn)品，客戶的獲取問(wèn)題：如何在付出最小的成本獲得最有價(jià)值的客戶的挽留及索賠優(yōu)化的問(wèn)題：如何對(duì)索賠受理的過(guò)程進(jìn)行優(yōu)化，挽留住有價(jià)值的投保人。二、保險(xiǎn)業(yè)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及應(yīng)用的必要性（一）保險(xiǎn)業(yè)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的含義什么是保險(xiǎn)行業(yè)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，就是從客戶管理的角度出發(fā)，針對(duì)保險(xiǎn)行業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)內(nèi)大量的保險(xiǎn)單，對(duì)客戶的信用數(shù)據(jù)進(jìn)行屬性變量提取，進(jìn)而采用自動(dòng)化或半自動(dòng)化等多種挖掘技巧和方法來(lái)對(duì)客戶的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，找到潛在的有價(jià)值的信息.（二）數(shù)據(jù)挖掘的過(guò)程及方法數(shù)據(jù)挖掘是一個(gè)跨越多種學(xué)科的交叉技術(shù)，主要的用途是利用各種數(shù)據(jù)為商業(yè)上存在的問(wèn)題提供切實(shí)可行的方法與數(shù)據(jù)。而現(xiàn)在通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)，保險(xiǎn)公司可以根據(jù)對(duì)客戶信息的了解進(jìn)行分析，保險(xiǎn)公司推出了一款新的家庭財(cái)產(chǎn)兩全保險(xiǎn)保險(xiǎn)，這是一種全新的保險(xiǎn)類別。后者自不必說(shuō)，基于我國(guó)財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)公司數(shù)據(jù)庫(kù)信息方面已經(jīng)積累了很多，而后通過(guò)對(duì)信息的數(shù)據(jù)進(jìn)行發(fā)掘，使實(shí)現(xiàn)新產(chǎn)品的開發(fā)成為可能。保險(xiǎn)公司可以以計(jì)算機(jī)為使用的工具，通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)，可以對(duì)數(shù)據(jù)內(nèi)大量的信息進(jìn)行查找并比對(duì)分析，高效的識(shí)別出在計(jì)算機(jī)內(nèi)不符合正常業(yè)務(wù)邏輯的數(shù)據(jù)，這樣管理者就可以及時(shí)就這些風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)漏洞進(jìn)行監(jiān)測(cè)與管控，以減少違法亂紀(jì)的事情發(fā)生，逐步消除或減少隱藏的風(fēng)險(xiǎn)。并填寫上合計(jì)金額，不得出現(xiàn)多報(bào)的行為，從而提高差旅費(fèi)報(bào)銷工作的質(zhì)量。客戶對(duì)于保險(xiǎn)行業(yè)也出現(xiàn)了個(gè)性化與差異化的需求。關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)；財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)；應(yīng)用；分析在最近幾年中，我國(guó)對(duì)于保險(xiǎn)行業(yè)給予了高度的關(guān)注與重視并出臺(tái)了許多與之相對(duì)應(yīng)的相關(guān)政策，這些政策的發(fā)行對(duì)于我國(guó)的保險(xiǎn)行業(yè)帶來(lái)的極大程度的發(fā)展空間。故以后應(yīng)向更多研究者普及該技術(shù)的軟件種類、其中的優(yōu)勢(shì)及操作技能, 讓該技術(shù)在臨床中使用更廣, 產(chǎn)生更大的效益。小結(jié)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)作為一種新型的研究技術(shù), 在神經(jīng)根型頸椎病的治方研究中的運(yùn)用相對(duì)于其他領(lǐng)域是偏少的, 并且基本上是研究文獻(xiàn)資料上出現(xiàn)的治方, 在對(duì)名老中醫(yī)個(gè)人治療經(jīng)驗(yàn)及用藥規(guī)律的總結(jié)是缺乏的, 因此研究范圍廣而缺乏針對(duì)性, 同時(shí)使用該技術(shù)的相關(guān)軟件種類往往是單一的。葛根、白芍、黃芪、當(dāng)歸、桂枝等藥物使用頻次較高, 證實(shí)與古方桂枝加葛根湯主藥相同, 且該方扶陽(yáng)解表的治法與該研究得出的扶正祛邪的結(jié)果相吻合, 同時(shí)也證實(shí)石氏傷科強(qiáng)調(diào)治傷科病當(dāng)“以氣為主, 以血為先”等正確性。參考文獻(xiàn)[1][J].電子技術(shù)與軟件工程, 20xx(18):64.[2][J].數(shù)字通信世界, 20xx(09):187.[3][J].電腦迷, 20xx(08):2728.[4][J].中國(guó)新通信, 20xx, 19(13):119.數(shù)據(jù)挖掘論文71電子商務(wù)中的數(shù)據(jù)挖掘簡(jiǎn)介電子商務(wù)中的數(shù)據(jù)挖掘即Web挖掘，(198020xx年)相關(guān)文獻(xiàn)中治療神經(jīng)根型頸椎病的方劑建立數(shù)據(jù)庫(kù), 、性味頻率、歸經(jīng)頻率分析比較, 治療神經(jīng)根型頸椎病的中藥共計(jì)99味, 使用頻次479味次。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在軟件工程中的運(yùn)用能夠降低研發(fā)人員的工作量, 同時(shí)軟件工程與數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)合是計(jì)算機(jī)技術(shù)必然的發(fā)展方向。(2)實(shí)現(xiàn)對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)的保存, 可以通過(guò)隊(duì)列等簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)完成。(2)軟件的研發(fā)人員能夠向代碼庫(kù)提供類的相關(guān)信息, 然后對(duì)反饋的結(jié)果進(jìn)行評(píng)估, 創(chuàng)建新型的代碼庫(kù)。但是這種方式哦足跡信息將會(huì)耗費(fèi)工作人員大量的精力。(3)軟件的開發(fā)人員搜尋可以重用的動(dòng)態(tài)規(guī)則。 對(duì)軟件代碼的編寫過(guò)程該過(guò)程需要軟件的研發(fā)人員能夠?qū)ψ约盒枰帉懙拇a結(jié)構(gòu)與功能有充分的了解和認(rèn)識(shí)。但是軟件工程的數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程中, 研發(fā)人員需要更多復(fù)雜而又具體的數(shù)據(jù)信息, 所以數(shù)據(jù)的表示方法也相對(duì)多樣化, 數(shù)據(jù)之間難以進(jìn)行對(duì)比, 所以也就難以達(dá)成一致的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)和結(jié)果。 數(shù)據(jù)分析結(jié)果的表現(xiàn)更加特殊傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果可以通過(guò)很多種結(jié)果展示出來(lái), 最常見的有報(bào)表和文字的方式。第一階段的主要任務(wù)有對(duì)數(shù)據(jù)的分類、對(duì)異常數(shù)據(jù)的檢測(cè)以及整理和提取復(fù)雜信息等。在軟件工程中數(shù)據(jù)挖掘的主要任務(wù)在數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中, 軟件工程數(shù)據(jù)挖掘是其中之一, 其挖掘的過(guò)程與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的挖掘無(wú)異。軟件挖掘技術(shù)是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在軟件工程方向的其中一部分。解決措施。而數(shù)據(jù)挖掘能夠有效的提升軟件開發(fā)的效率, 并能夠在大量的數(shù)據(jù)中獲得有效的數(shù)據(jù)。所以, 對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)算法, 相關(guān)人員要加以重視, 不斷的進(jìn)行改良以及改善, 切實(shí)的發(fā)揮其有利的方面, 將其廣泛應(yīng)用于智能定位的各個(gè)領(lǐng)域, 幫助我們解決關(guān)于戶外移動(dòng)終端的定位的問(wèn)題。當(dāng)然了, 選擇的區(qū)域面積越大, 其定位的速度和精準(zhǔn)性也就越低。后期的預(yù)算主要依賴決策函數(shù)計(jì)算和樣本向量機(jī)計(jì)算。一旦確定某一待定位數(shù)據(jù), 就要在不同的時(shí)間內(nèi)進(jìn)行測(cè)量, 按照測(cè)量出的數(shù)據(jù)信息的經(jīng)緯度和平均值, 再進(jìn)行換算, 最終, 得到真實(shí)的數(shù)據(jù)量, 提升定位的速度以及有效程度。綜合來(lái)看, 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建模, 它的精準(zhǔn)度比較高, 綜合表述能力優(yōu)秀, 而且在應(yīng)用的過(guò)程中, 不需要依賴專家的輔助力量, 雖然仍有缺陷, 比如在訓(xùn)練數(shù)據(jù)的時(shí)候耗時(shí)較多, 知識(shí)的理解能力還沒有達(dá)到智能化的標(biāo)準(zhǔn), 但是, 相對(duì)于其他方式而言, 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢(shì)依舊是比較突出的。在機(jī)器學(xué)習(xí)算法的領(lǐng)域, 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是比較重要和常見的一種。統(tǒng)計(jì)算法和機(jī)器學(xué)習(xí)算法是數(shù)據(jù)挖掘算法里面應(yīng)用得比較廣泛的兩類。數(shù)據(jù)挖掘概述數(shù)據(jù)挖掘又名數(shù)據(jù)探勘、信息挖掘。隨著通信網(wǎng)絡(luò)普及, 移動(dòng)終端定位技術(shù)的發(fā)展也得到了一些幫助, 使得其定位的精準(zhǔn)度和速度都得到了全面的優(yōu)化和提升。定位。其中機(jī)器學(xué)習(xí)算法就是一則典型案例——作為一種新型的算法, 其廣泛應(yīng)用于各行各業(yè)之中。另一方面, 在檔案收集管理工作中應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù), 主要是對(duì)數(shù)據(jù)信息進(jìn)行分析, 結(jié)合基本結(jié)果建立概念模型, 保證模型以及測(cè)試樣本之間的比較參數(shù)符合標(biāo)準(zhǔn), 從而真正建立更加系統(tǒng)化的分類框架體系。尤其是檔案使用者在對(duì)檔案具體特征進(jìn)行差異化分析的過(guò)程中, 能結(jié)合不同的元素對(duì)具體問(wèn)題展開深度調(diào)研。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法除了要對(duì)檔案的實(shí)際內(nèi)容進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)庫(kù)建構(gòu), 也要對(duì)其利用情況進(jìn)行判定, 目前較為常見的利用率分析算法就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法, 其借助數(shù)據(jù)分類系統(tǒng)判定和分析數(shù)據(jù)對(duì)象。若是兩者出現(xiàn)的概率并不大, 則證明兩者之間的關(guān)聯(lián)度較低。另外, 在數(shù)據(jù)表和文書等基礎(chǔ)性數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)模型建立的基礎(chǔ)上, 要按照規(guī)律制定具有個(gè)性化的主動(dòng)性服務(wù)機(jī)制。在維表管理工作中, 檔案參數(shù)和數(shù)據(jù)的安全穩(wěn)定性十分關(guān)鍵, 由于其不會(huì)隨著時(shí)間的推移出現(xiàn)變化, 因此, 要對(duì)其進(jìn)行合理的處理和協(xié)調(diào)。一方面, 能追加有效的數(shù)據(jù), 保證數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)信息的基本質(zhì)量, 也能追加時(shí)間判定標(biāo)準(zhǔn), 能在實(shí)際操作中減少掃描整個(gè)表浪費(fèi)的時(shí)間, 從根本上提高實(shí)際效率。最后, 要集中判定數(shù)據(jù)庫(kù)工具, 保證數(shù)據(jù)庫(kù)平臺(tái)在客戶管理工作方面具備一定的優(yōu)勢(shì), 集中制訂商務(wù)智能解決方案, 保證集成環(huán)境的穩(wěn)定性和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建模的效果, 真正提高數(shù)據(jù)抽取以及轉(zhuǎn)換工作的實(shí)際水平。文書歸檔利用年份, 字段類型Int, 字段為Dayear_key等[1]。(2)檔案管理中文書檔案卷數(shù)事實(shí)表:事實(shí)表主鍵, 字段類型Int, 字段為Id。文書歸檔年份, 字段類型Int, 字段為Gdyear_key。 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)單元在設(shè)計(jì)過(guò)程中, 要針對(duì)不同維度建立相應(yīng)的參數(shù)體系和組成結(jié)構(gòu), 并且有效整合組成事實(shí)表的主鍵項(xiàng)目, 建立框架結(jié)構(gòu)。其次, 要對(duì)日常工作中的用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行集中的挖掘處理, 從根本上提高數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)分析的完整性。企業(yè)在實(shí)際工作過(guò)程中, 往往會(huì)利用數(shù)據(jù)源和數(shù)據(jù)預(yù)處理工具進(jìn)行數(shù)據(jù)定型和更新管理, 并且應(yīng)用聚類分析模塊、決策樹分析模塊以及關(guān)聯(lián)分析算法等, 借助數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。1 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)概述數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)就是指在大量隨機(jī)數(shù)據(jù)中提取隱含信息, 并且將其整合后應(yīng)用在知識(shí)處理體系的技術(shù)過(guò)程。筆者簡(jiǎn)要分析了計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù), 并集中闡釋了檔案信息管理系統(tǒng)計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的建立和技術(shù)實(shí)現(xiàn)過(guò)程, 以供參考。同時(shí)，需要結(jié)合軟件用戶的體驗(yàn)評(píng)價(jià)，對(duì)挖掘出的數(shù)據(jù)進(jìn)行系統(tǒng)化的整理與分析，建立一整套嚴(yán)謹(jǐn)、客觀的服務(wù)體系，運(yùn)用CodeCity軟件，讓用戶在的體驗(yàn)過(guò)后可以對(duì)軟件進(jìn)行評(píng)價(jià)。人工智能作為我國(guó)先進(jìn)生產(chǎn)力的重要表現(xiàn)，在實(shí)際應(yīng)用于軟件工程數(shù)據(jù)的挖掘工作時(shí)，應(yīng)該利用機(jī)器較強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力與運(yùn)算能力，將數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)及數(shù)據(jù)運(yùn)算通過(guò)一些較為成熟的方法進(jìn)行解決。同時(shí)，軟件開發(fā)者在進(jìn)行代碼編寫的過(guò)程中，需要對(duì)程序行為進(jìn)行準(zhǔn)確的理解，以此保證軟件內(nèi)文檔和注釋的準(zhǔn)確性。代碼編寫完成以后開發(fā)者會(huì)將這些代碼進(jìn)行版本的確認(rèn)，然后將正確有效的代碼實(shí)際應(yīng)用到適當(dāng)版本的軟件中去。結(jié) 語(yǔ)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在給用戶帶來(lái)便利的同時(shí)，也給用戶的信息安全造成了極大的威脅，科技進(jìn)步，技術(shù)也在不斷進(jìn)步，為了使信息得到最大的保護(hù)，網(wǎng)絡(luò)信息的安全技術(shù)要隨著科技的進(jìn)步不斷發(fā)展，為互聯(lián)網(wǎng)的運(yùn)用提供一個(gè)完善安全的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。再次，使用Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)信息進(jìn)行聚類分析。首先，將存在于網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)尋找出來(lái)，然后整合交給企業(yè)進(jìn)行分析，企業(yè)通過(guò)這些關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)，分析提煉出對(duì)自己企業(yè)有用的信息，繼而制定企業(yè)戰(zhàn)略，防范風(fēng)險(xiǎn)。網(wǎng)絡(luò)信息安全防范與Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的整合近幾年，網(wǎng)絡(luò)信息安全問(wèn)題一直是國(guó)民較為關(guān)注的一個(gè)話題，我國(guó)也在該方面加大了防范力度。 自身安全技術(shù)漏洞問(wèn)題除了人才緊缺，我國(guó)的網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品自身還存在許多的安全技術(shù)漏洞。我國(guó)企業(yè)在網(wǎng)絡(luò)信息安全方面存在的問(wèn)題也逐步顯現(xiàn)，而網(wǎng)絡(luò)信息安全技術(shù)人才緊缺是較為明顯的一個(gè)問(wèn)題。Web內(nèi)容挖掘指的是企業(yè)可以通過(guò)Web挖掘技術(shù)，自己從網(wǎng)上尋找對(duì)企業(yè)有用的信息資源，同時(shí)對(duì)后臺(tái)設(shè)置進(jìn)行監(jiān)控，減少某些重要交易內(nèi)容的丟失、泄露。圖1為Web數(shù)據(jù)發(fā)掘技術(shù)工作流程。鑒于此，本文探討利用Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來(lái)控制網(wǎng)絡(luò)安全，以提高網(wǎng)絡(luò)信息安全度。21世紀(jì)作為一個(gè)信息時(shí)代，網(wǎng)絡(luò)信息的安全防范也顯得尤為重要，而Web數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)技術(shù)，對(duì)于網(wǎng)絡(luò)信息安全防范來(lái)說(shuō)，是一個(gè)新的技術(shù)運(yùn)用。在此基礎(chǔ)上，建立客戶的信譽(yù)記錄，這樣不僅可以有效地防止信用危機(jī)，更有利于提升企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理的水平和能力。企業(yè)為增強(qiáng)廣告的目的性，為公司帶來(lái)更大的收益，應(yīng)依據(jù)訪問(wèn)者瀏覽習(xí)慣安排廣告的位置，為企業(yè)帶來(lái)一定的廣告收益。為提高網(wǎng)站的點(diǎn)擊率，網(wǎng)站的設(shè)計(jì)者們?cè)谠O(shè)計(jì)網(wǎng)站時(shí)不再完全根據(jù)專家的意見來(lái)設(shè)計(jì)，而是依據(jù)訪問(wèn)者在網(wǎng)站當(dāng)中留下的痕跡來(lái)設(shè)計(jì)網(wǎng)站，其中包括了網(wǎng)站結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)和外觀。另外，客戶評(píng)價(jià)模型對(duì)客戶進(jìn)行評(píng)價(jià)，并在分析客戶行為對(duì)企業(yè)收益產(chǎn)生的影響，達(dá)到企業(yè)與客戶和企業(yè)利潤(rùn)最優(yōu)化。且歷經(jīng)了十多年的發(fā)展歷程，使得數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)趨向于穩(wěn)定。因此，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在人們被數(shù)據(jù)淹沒且急需知識(shí)的境地中帶來(lái)了希望，并在發(fā)展過(guò)程中顯示了它頑強(qiáng)的生命力。一、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的發(fā)展背景在近幾十年中，人們?cè)诶眯畔⒓夹g(shù)生產(chǎn)和搜集數(shù)據(jù)的能力上有了很大提升。所以現(xiàn)代企業(yè)急需解決的問(wèn)題是如何在大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有用數(shù)據(jù)，獲得利于企業(yè)的商業(yè)運(yùn)作的數(shù)據(jù)，從而提高企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力。3結(jié)論綜上所述，科研管理是一項(xiàng)較為復(fù)雜且系統(tǒng)的工作，其中涵蓋的信息相對(duì)較多。而從科研課題的管理者與決策者的角度上看，管理信息系統(tǒng)這些功能顯然是有所不足的，因?yàn)樗麄冃枰獙?duì)歷史進(jìn)行分析和提煉，從中獲取相應(yīng)的數(shù)據(jù)，為決策和管理工作的開展提供支撐。在科研立項(xiàng)環(huán)節(jié)中，對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行應(yīng)用時(shí)，可以借助改進(jìn)后的Apriori算法進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，從中找出關(guān)聯(lián)規(guī)則，在對(duì)該規(guī)則進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上，對(duì)立項(xiàng)的合理性進(jìn)行評(píng)價(jià)?？蒲泄芾聿块T雖然建立了相對(duì)完善的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)，并且系統(tǒng)也涵蓋與項(xiàng)目申請(qǐng)、審評(píng)等方面有關(guān)的基本操作流程，如上傳項(xiàng)目申報(bào)文件、將文件發(fā)給相關(guān)的評(píng)審專家、對(duì)評(píng)審結(jié)果進(jìn)行自動(dòng)統(tǒng)計(jì)等。2．1在立項(xiàng)及可行性評(píng)估中的應(yīng)用科研管理工作的開展需要以相關(guān)的科研課題作為依托，當(dāng)課題選定之后，需要對(duì)其可行性及合理性進(jìn)行全面系統(tǒng)地評(píng)估，由此使得科研課題的立項(xiàng)及評(píng)估成為科研管理的主要工作內(nèi)容?？蒲泄芾硎菍?duì)科研項(xiàng)目全過(guò)程的管理，如課題管理、經(jīng)費(fèi)管