【正文】 ，從而給科研管理工作增添了一定的難度。2科研管理中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用科研是科學(xué)研究的簡稱，具體是指為認(rèn)識客觀事物在內(nèi)在本質(zhì)及其運動規(guī)律，而借助某些技術(shù)手段和設(shè)備，開展調(diào)查研究、實驗等活動，并為發(fā)明和創(chuàng)造新產(chǎn)品提供理論依據(jù)。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。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。在關(guān)聯(lián)規(guī)則下，只要數(shù)據(jù)滿足X條件，就一定滿足Y條件，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的這個功能在商業(yè)金融等領(lǐng)域中的應(yīng)用較為廣泛。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)具有如下幾個方面的功能:1．1關(guān)聯(lián)規(guī)則分析。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)中對隱藏的、有利用價值的信息進行搜索的過程。關(guān)鍵詞:科研管理。數(shù)據(jù)挖掘論文1[1][J].(07)[2]姜曉娟,[J].(04)[3][J].(04)[4]朱志勇,徐長梅,劉志兵,[J].(03)[5]翟健宏,李偉,葛瑞海,[J].(02)[6]王曼,施念,花琳琳,[J].鄭州大學(xué)學(xué)報(醫(yī)學(xué)版).20xx(05)[7]黃杰晟,[J].現(xiàn)代計算機(專業(yè)版).20xx(01)[8]李凈,張范,[J].(05)[9]武曉巖,[J].(06)[10][J].(01)[11][D].湖南農(nóng)業(yè)大學(xué)20xx[12][D].北京交通大學(xué)20xx[13][D].西安電子科技大學(xué)20xx[14][D].北京郵電大學(xué)20xx[15][D].天津大學(xué)20xx[16][D].華東師范大學(xué)20xx[17][D].重慶大學(xué)20xx[18][D].哈爾濱理工大學(xué)20xx[19][D].內(nèi)蒙古大學(xué)20xx[20][D].大連海事大學(xué)20xx[21][D].成都理工大學(xué)20xx[22][D].成都理工大學(xué)20xx[23][D].大連理工大學(xué)20xx[24][D].合肥工業(yè)大學(xué)20xx[25][D].西安財經(jīng)學(xué)院20xx[26][D].大連理工大學(xué)20xx[27][D].哈爾濱理工大學(xué)20xx[28][D].哈爾濱理工大學(xué)20xx[29][D].哈爾濱理工大學(xué)20xx[30][D].大連理工大學(xué)20xx[31][D].湖南農(nóng)業(yè)大學(xué)20xx[32][D].北京交通大學(xué)20xx[33][D].西安電子科技大學(xué)20xx[34][D].北京郵電大學(xué)20xx[35][D].天津大學(xué)20xx[36][D].華東師范大學(xué)20xx[37][D].重慶大學(xué)20xx[38][D].哈爾濱理工大學(xué)20xx[39][D].內(nèi)蒙古大學(xué)20xx[ 40][D].大連海事大學(xué)20xx數(shù)據(jù)挖掘論文2摘要:文章首先對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及其具體功能進行簡要分析，在此基礎(chǔ)上對科研管理中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用進行論述。數(shù)據(jù)挖掘是個繁復(fù)的過程，需要我們長此以往的研究！第四篇：數(shù)據(jù)挖掘論文數(shù)據(jù)挖掘論文在現(xiàn)實的學(xué)習(xí)、工作中，許多人都有過寫論文的經(jīng)歷，對論文都不陌生吧，論文是一種綜合性的文體，通過論文可直接看出一個人的綜合能力和專業(yè)基礎(chǔ)。目前我還很欠缺這一塊知識。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。各種相關(guān)的框架如Hadoop也如雨后春筍紛紛出現(xiàn)。數(shù)據(jù)挖掘已經(jīng)有許多成功的應(yīng)用，如商務(wù)智能，Web搜索，生物信息學(xué)，衛(wèi)生保健信息學(xué)，金融，數(shù)字圖書館和數(shù)字政府等。這些領(lǐng)域包括統(tǒng)計學(xué)、機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)，以及信息檢索。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。它可以應(yīng)用到客戶群體的分類、客戶背景分析、客戶購買趨勢預(yù)測、市場的細(xì)分等。分類算法主要有決策樹歸納、貝葉斯分類、使用IFTHEN規(guī)則分類、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機等。分類是找出數(shù)據(jù)庫中一組數(shù)據(jù)對象的共同特點并按照分類模式將其劃分為不同的類，其目的是通過分類模型，將數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)項映射到某個給定的類別。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。非易失的：數(shù)據(jù)倉庫總是物理地分離存放數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)源于操作環(huán)境下的應(yīng)用數(shù)據(jù)。時變的：數(shù)據(jù)存儲從歷史的角度提供信息。因此，數(shù)據(jù)倉庫通常排除對于決策無用的數(shù)據(jù)，提供特定主題的簡明視圖。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。數(shù)據(jù)存儲從歷史的角度提供信息，并且通常是匯總的。數(shù)據(jù)倉庫通過數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)變換、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)裝入和定期數(shù)據(jù)刷新來構(gòu)造。兩者都離不開一種80年代后期興起的一種高級數(shù)據(jù)分析技術(shù)：數(shù)據(jù)倉庫和聯(lián)機分析處理。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(biāo)應(yīng)用有意義的模式和知識。在產(chǎn)品的整個壽命周期，包括從市場調(diào)研到售后服務(wù)和最終處置的各個過程都需要適當(dāng)運用數(shù)據(jù)分析過程，以提升有效性。數(shù)據(jù)分析是組織有目的地收集數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)，使之成為信息的過程。數(shù)據(jù)分析的目的是把隱沒在一大批看來雜亂無章的數(shù)據(jù)中的信息集中、萃取和提煉出來，以找出所研究對象的內(nèi)在規(guī)律。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。數(shù)據(jù)分析有極廣泛的應(yīng)用范圍。這些問題將繼續(xù)激勵數(shù)據(jù)挖掘的進一步研究與改進！數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)分析是指用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計方法對收集來的大量第一手資料和第二手資料進行分析，以求最大化地開發(fā)數(shù)據(jù)資料的功能，發(fā)揮數(shù)據(jù)的作用。作為知識發(fā)現(xiàn)過程，它通常包括數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)變換、模式發(fā)現(xiàn)、模式評估和知識表示六個步驟。數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)當(dāng)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。我們迫切需要一種工具來滿足從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)知識的需求！而數(shù)據(jù)挖掘便應(yīng)運而生了。經(jīng)過該次實驗，使我對數(shù)據(jù)庫的操作更加熟練，而且還使我對課本上的“挖掘頻繁模式”這塊知識有了很好的掌握，今后我會多做實驗，使我在實際操作過程中學(xué)得更好！第三篇：數(shù)據(jù)挖掘與分析心得體會正如柏拉圖所說：需要是發(fā)明之母。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。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(biāo)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。第二篇：數(shù)據(jù)挖掘心得體會心得體會這次數(shù)據(jù)挖掘?qū)嶒灲Y(jié)束了，期間我們小組明確分工并積極去完成，雖然有點辛苦，但我感覺充實而有收獲感！根據(jù)老師給的一些資料，我們決定采用SQL Server 2000中的Northwind數(shù)據(jù)庫里的數(shù)據(jù)作為我們的實驗數(shù)據(jù)。對于上學(xué)期的一頁紙開卷，我非常贊同這種考試方式，畢竟對于理工類課程，公式很長，又特別難記，我們在理解其思想的基礎(chǔ)上，完全沒必要再記很長的公式，在考試的過程中，可以相應(yīng)的記錄些公式帶入考場。而PPT是則是死的東西，參考的內(nèi)容也是書上的步驟，而不是授課人自己的理解，在講解過程中，不利于學(xué)生的理解和認(rèn)識。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。臺灣有位教育家曾說：如果你要講一門，至少要對該門課的五至六本經(jīng)典教材研讀幾遍，形成相應(yīng)的知識樹之后才好授課，這是題外話。第一篇：數(shù)據(jù)挖掘講課心得體會數(shù)據(jù)挖掘講課心得體會今年的數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘課程，任課老師布置每人講一章，并課中研討的授課方式，我非常贊同這種自己備課，自己上去講課并課中和同學(xué)研討、最終老師點評的做法，因為他能讓自己更好理解文章，同時又可以鍛煉自己的表達能力。我主講《數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)》中的第二章“知識發(fā)現(xiàn)過程與應(yīng)用結(jié)構(gòu)”，在整個備課和講課當(dāng)中，存在很多不足，備課時參考的書目太少，使得在講課時關(guān)于概念和文章出現(xiàn)的例子不能進行相關(guān)擴展和補充，也不能用生活中通熟易懂的例子來闡述書本中的抽象概念；講課時更多的按著PPT所寫進行概略性的講述，沒有形成自己的邏輯思維體系，我也知道，講課是門藝術(shù)，不是幾次就能掌握的，要經(jīng)過不斷的實踐積累經(jīng)驗，不斷的研讀相關(guān)書目，形成自己的“知識樹”的基礎(chǔ)上，才能對所講的知識融會貫通。關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘每一章算法的授課，我認(rèn)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。板書字體可大可小，速度可快可慢，可以寫寫停停，也可以一氣呵成，可以邊寫邊講，也可以只寫不講。講解的過程中，語速要適當(dāng)放慢，語速太快是所有人剛開始講課的通病，我也不例外，講課講得很快，自己的思維被打亂不說，主要下面的同學(xué)不能理解，畢竟講課不是演講。以上是我個人在講課和聽課過程、及其考試過程中的一些總結(jié)和體會。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。由于數(shù)據(jù)較多，因此過程比較復(fù)雜，要編寫很多的查詢語句，建立許多數(shù)據(jù)表，包括臨時表。尤其是在運用游標(biāo)的方法進行遍歷這塊，因為我們比較陌生而不理解，操作時一時無法實現(xiàn)結(jié)果，但經(jīng)過我們在網(wǎng)上查詢了解相關(guān)知識，最終得以解決。隨著信息時代的步伐不斷邁進，大量數(shù)據(jù)日積月累。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。而“挖掘”一詞確是生動形象的！人們把數(shù)據(jù)挖掘視為“數(shù)據(jù)中的知識發(fā)現(xiàn)（KDD）”的同義詞，而另一些人只是把數(shù)據(jù)挖掘視為知識發(fā)現(xiàn)過程的一個基本步驟！由此而產(chǎn)生數(shù)據(jù)挖掘的定義：從大量數(shù)據(jù)中挖掘有趣模式和知識的過程！數(shù)據(jù)源包括數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、Web、其他信息存儲庫或動態(tài)地流入系統(tǒng)的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)挖掘處理數(shù)據(jù)之多，挖掘模式之有趣，使用技術(shù)之大量，應(yīng)用范圍之廣泛都將會是前所未有的；而數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)之重也一直并存。是為了提取有用信息和形成結(jié)論而對數(shù)據(jù)加以詳細(xì)研究和概括總結(jié)的過程。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(dāng)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。推斷分析：通常使用數(shù)理統(tǒng)計方法對所定模型或估計的可靠程度和精確程度作出推斷。在實用中，數(shù)據(jù)分析可幫助人們作出判斷，以便采取適當(dāng)行動。這一過程是質(zhì)量管理體系的支持過程。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）?；蛘呖梢哉f：數(shù)據(jù)挖掘也可以是數(shù)據(jù)分析的一種！在這樣一個信息迅速膨脹的時代，數(shù)據(jù)挖掘和分析都與大量數(shù)據(jù)打交道。數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)倉庫是一個從多個數(shù)據(jù)源收集的信息存儲庫，存放在一致的的模式下，并且通常駐留在單個站點上。為便于決策，數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)圍繞主題組織。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）。數(shù)據(jù)倉庫關(guān)注決策者的數(shù)據(jù)建模與分析，而不是單位的日常操作和事務(wù)處理。集成的：通常，構(gòu)造數(shù)據(jù)倉庫是將多個異構(gòu)數(shù)據(jù)源，使用數(shù)據(jù)清理和數(shù)據(jù)集成技術(shù)，確保命名約定，編碼結(jié)構(gòu)，屬性度量等的一致性。數(shù)據(jù)倉庫中的關(guān)鍵結(jié)構(gòu)都隱式或顯式地包含時間元素。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。分類及算法分類是一種重要的數(shù)據(jù)分析形式，它提取刻畫重要數(shù)據(jù)類的模型。它可以應(yīng)用到客戶的分類、客戶的屬性和特征分析、客戶滿意度分析、客戶的購買趨勢預(yù)測等，如一個汽車零售商將客戶按照對汽車的喜好劃分成不同的類，這樣營銷人員就可以將新型汽車的廣告手冊直接郵寄到有這種喜好的客戶手中，從而大大增加了商業(yè)機會。聚類分析聚類分析是把一組數(shù)據(jù)按照相似性和差異性分為幾個類別，其目的是使得屬于同一類別的數(shù)據(jù)間的相似性盡可能大，不同類別中的數(shù)據(jù)間的相似性盡可能小。常用的算法有：劃分方法：k均值算法，k中心點算法?；诰W(wǎng)格的方法：STING（統(tǒng)計信息網(wǎng)格），CLIQUE廣泛應(yīng)用作為一個應(yīng)用驅(qū)動的領(lǐng)域，數(shù)據(jù)挖掘融匯來自其他一些領(lǐng)域的技術(shù)。數(shù)據(jù)挖掘研究與開發(fā)的多學(xué)科特點大大促進了數(shù)據(jù)挖掘的成功和廣泛應(yīng)用。學(xué)習(xí)總結(jié)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)已經(jīng)形成很廣泛的應(yīng)用空間，而目前JDMP的版本也在完善當(dāng)中，大多數(shù)數(shù)據(jù)挖掘開發(fā)工具涌現(xiàn)出來。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。對于數(shù)據(jù)挖掘的學(xué)習(xí)，還是要注重算法的研究和開發(fā)。包括統(tǒng)計學(xué)、概率論，機器學(xué)習(xí)等。那么你知道一篇好的論文該怎么寫嗎？下面是小編整理的數(shù)據(jù)挖掘論文，希望能夠幫助到大家。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。數(shù)據(jù)挖掘。數(shù)據(jù)挖掘是一門綜合性較強的科學(xué)技術(shù)，其中涉及諸多領(lǐng)域的知識，如人工智能、機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)庫、數(shù)理統(tǒng)計等等。這是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)較為重要的功能之一，可從給定的數(shù)據(jù)集當(dāng)中，找到出現(xiàn)比較頻繁的項集，該項集具體是指行形如X＞Y，在數(shù)據(jù)庫當(dāng)中，X和Y所代表的均為屬性取值。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。在該功能中，已知的條件越多，可進行挖掘的信息就越多。在聚類分析的過程中，需要使用聚類算法，借助該算法對數(shù)據(jù)進行檢測后，可以判斷其隱藏的屬性，并將數(shù)據(jù)庫分為若干個相似的組?？蒲泄芾硎菍蒲许椖咳^程的管理，如課題管理、經(jīng)費管理、成果管理等等。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。2．1在立項及可行性評估中的應(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，需要對其可行性及合理性進行全面系統(tǒng)地評估，由此使得科研課題的立項及評估成為科研管理的主要工作內(nèi)容。在進行科研課題立項的過程中，涉及諸多方面的內(nèi)容，具體包括申請單位、課題的研究領(lǐng)域、經(jīng)費安排、主管單位以及評審專家等?？蒲泄芾聿块T雖然建立了相對完善的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，并且系統(tǒng)也涵蓋與項目申請、審評等方面有關(guān)的基本操作流程，如上傳項目申報文件、將文件發(fā)給相關(guān)的評審專家、對評審結(jié)果進行自動統(tǒng)計等。故此，