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大数据挖掘及应用第二版王国胤pdf篇一
高度开放的中国金融市场，特别是中国银行业市场受到日趋激烈的国外银行冲击和挑战，大多数银行企业都在构建以客户为中心的客户关系管理体系，这一经营体系理念的构建，不仅仅能提高企业的知名度和顾客的满意度，而且能提高企业的经济效益。但是，随着网络技术和信息技术的发展，客户关系管理如何能结合数据挖掘技术和数据仓库技术，增强企业的核心竞争力已经成为企业亟待解决的问题。因为，企业的数据挖掘技术的运用能够解决客户的矛盾，为客户设计独立的、拥有个性化的数据产品和数据服务，能够真正意义上以客户为核心，防范企业风险，创造企业财富。
关键词：客户关系管理毕业论文
一、数据挖掘技术与客户关系管理两者的联系
随着时代的发展，银行客户关系管理的发展已经越来越依赖数据挖掘技术，而数据挖掘技术是在数据仓库技术的基础上应运而生的，两者有机的结合能够收集和处理大量的客户数据，通过数据类型与数据特征，进行整合，挖掘具有特殊意义的潜在客户和消费群体，能够观察市场变化趋势，这样的技术在国外的银行业的客户关系管理广泛使用。而作为国内的银行企业，受到国外银行业市场的大幅度冲击，显得有些捉襟见肘，面对大量的数据与快速发展的互联网金融体系的冲击，银行业缺乏数据分析和存储功能，往往造成数据的流逝，特别是在数据的智能预测与客户关系管理还处于初步阶段。我国的银行业如何能更完善的建立客户关系管理体系与数据挖掘技术相互融合，这样才能使得企业获得更强的企业核心竞争力。
二、数据挖掘技术在企业客户关系管理实行中存在的问题
现今，我国的金融业发展存在着数据数量大，数据信息混乱等问题，无法结合客户关系管理的需要，建立统一而行之有效的数据归纳，并以客户为中心实行客户关系管理。
1.客户信息不健全
在如今的银行企业，虽然已经实行实名制户籍管理制度，但由于实行的年头比较短，特别是以前的数据匮乏。重点体现在，银行的客户信息采集主要是姓名和身份证号码，而对于客户的职业、学历等相关信息一概不知，极大的影响了客户关系管理体系的构建。另外，数据还不能统一和兼容，每个系统都是独立的系统，比如：信贷系统、储蓄系统全部分离。这样存在交叉、就不能掌握出到底拥有多少客户，特别是那些需要服务的目标客户，无法享受到银行给予的高质量的优质服务。
2.数据集中带来的差异化的忧虑
以客户为中心的客户关系管理体系，是建立在客户差异化服务的基础上的，而作为银行大多数以数据集中，全部有总行分配，这样不仅不利于企业的差异化服务，给顾客提供优质得到个性化业务，同时，分行也很难对挖掘潜在客户和分析客户成分提供一手的数据，损失客户的利益，做到数据集中，往往是不明智的选择。
3.经营管理存在弊端
从组织结构上，我国的银行体系设置机构庞杂，管理人员与生产服务人员脱节现象极其普遍，管理人员不懂业务，只是一味的抓市场，而没有有效的营销手段，更别说以市场为导向，以客户为核心，建立客户关系管理体系。大多数的人完全是靠关系而非真正意义上靠能力，另外，业务流程繁琐，不利于客户享受更多的星级待遇，这与数据发掘的运用背道而驰，很难体现出客户关系管理的价值。
三、数据挖掘技术在企业的应用和实施
如何能更好的利用数据挖掘技术与客户关系管理进行合理的搭配和结合是现今我们面临的最大问题。所有我们对客户信息进行分析，利用模糊聚类分析方法对客户进行分类，通过建立个性化的信息服务体系，真正意义的提高客户的价值。
1.优化客户服务
以客户为中心提高服务质量是银行发展的根源。要利用数据挖掘技术的优势，发现信贷趋势，及时掌握客户的需求，为客户提高网上服务，网上交易，网上查询等功能，高度体现互联网的作用，动态挖掘数据，通过智能化的信贷服务，拓宽银行业务水平，保证客户的满意度。
2.利用数据挖掘技术建立多渠道客户服务系统
利用数据挖掘技术整合银行业务和营销环节为客户提供综合性的服务。采用不同的渠道实现信息共享，针对目标客户推荐银行新产品，拓宽新领域，告别传统的柜台服务体系，实行互联网与柜台体系相结合的多渠道服务媒介体系。优化客户关系管理理念，推进营销战略的执行。提高企业的美誉度。
四、数据挖掘技术是银行企业客户关系管理体系构建的基础
随着信息技术的不断发展，网络技术的快速推进，客户关系管理体系要紧跟时代潮流，紧密围绕客户为中心，利用信息优势，自动获取客户需求，打造出更多的个性化、差异化客户服务理念，使得为企业核心竞争能力得到真正意义的提高。
大数据挖掘及应用第二版王国胤pdf篇二
：中医临床理论多是由著名医家的经验升华形成的，反映了临床上不同学术派系以及不同学科的优势特征，但这其中不免掺杂了个人主观经验，因此本文就中医临床理论研究中医病案为基础，对应用病案数据挖掘结果来总结和重建中医临床理论的方式进行了探讨，认为该方法可为完善中医临床理论提供客观的数据支持，使中医临床理论的来源更具有科学性。
科研一体化中医临床理论决定着中医临床学科的发展水平，是中医临床发展的动力。从古至今，中医名医名家辈出，他们的临床经验和学术思想不断提炼升华，逐步形成了传统的中医临床理论。新中国成立以来，中医不断汲取最新的科技成果，进行了大量临床实践，而中医临床理论发展缓慢，己经成为制约当代中医学术发展的瓶颈，对如何开拓中医临床理论的研究，可谓见仁见智，但各种新的临床理论常常裹挟着“各家学说”。在当今大数据和信息技术发达的背景下，运用数据挖掘技术对中医病案进行大数据分析，客观揭示当前中医临床理论的本来面目，尽可能减少个人见解的偏倚，对于推动中医临床理论发展具有重要的现实意义，本文就基于病案数据挖掘的中医临床理论重建进行探讨如下。
1.1中医古典文献是传统中医临床理论的基础
众所周知，中医之所以能够屹立千年不倒，很大一部分原因是因为其有独特的理论体系，而在这其中，中医古典文献做出的贡献应该是第一位的。因为这些古典文献的记载和流传，为后世的医家提供了参考和借鉴，使得我们从前人的思维上不断创新，与临床进行有机结合，不断研究出新的适合于当前时代的临床理论。例如，中医学无论在理论研究还是在临床治疗方面的丰富，许多根本性的理论都是源自于《内经》。该书创立了藏象、经络、诊法等各方面的理论[1]，勾画了中医理论的雏形，构建了中医理论体系的基本框架。到后期东汉时期张仲景的《伤寒论》则是创造了以六经辨证和脏腑辨证为主的局面，其所倡导的“观其脉证，知犯何逆，随证治之”使得辨证论治登上新的高度。到了金元时期，就是百家争鸣的时代，这期间以金元四大家为主的学派开始萌生，留下了许多可供后世医家参考的古典文献并创建了不同的临床理论，而明清时期以叶天士和吴鞠通为首确立的卫气营血和三焦辨证，使温病学的辨证理论逐步趋于完善，至今仍是指导临床治疗温热病的理论依据。总之，传统中医临床理论的构建和完善，离不开前人的摸索与贡献，也得益于著名医学家创建的传统中医理论，使得我们现在的中医体系不断的饱满和充实。
1.2当代著名中医的临床经验不断提升为中医临床理论
传统中医的临床理论，在很大程度上展示着著名医家的临床经验。在中医理论与实践发展的相互促进过程中，当代医家通过读书、临证、心悟将实践经验不断总结并升华为理论，又在实践中不断完善既有的理论，成为中医理论发展的重要途径和模式，而当代中医理论的发展则需要将传统理论与现代实践相互融合起来。例如上世纪60年代时，面对中医基础理论中新的思想相对匮乏的这一局面，邓铁涛结合其治疗的临床经验，首次提出了“五脏相关学说”。尽管当时的理论准备并不完善，但是这一理论的提出，在很大程度上完善并且取代了“五行学说”中某些模糊性和不确定性，并且随着时代的发展，逐渐验证了邓老的这一经验的正确性，也成为指导中医临床理论的一大重要体系[2]。又如，脑出血这一现代疾病在古代名为中风，多数是“从风而治”，认为肝脏与中风的关系最为密切。随着时代的推进，自20世纪80年代以来，许多学者根据微观辨证和中医理论“离经之血便是瘀”，提出急性出血中风属中医血证，瘀血阻滞是急性期脑出血的最基本病机，是治疗的关键所在[3]。故现代中医临床治疗上多以活血化瘀法治疗脑出血、脑梗塞这一系列疾病。若是仔细研读传统中医临床理论后，我们不难得出其构成和完善离不开当代著名医家的临床经验，它是在历经岁月的洗礼下不断塑造成型的。
1.3传统中医临床理论不断将现代医学相关内容中医化
传统中医临床理论不断吸收现代医学的理论，将其相关内容不断中医化，将病人的各种证型通过五脏辨证、阴阳五行辨证以及八纲辨证划分得越来越细化，以提供病人在中医临床上治疗的理论依据。中医吸取了现代医学理论后正在不断壮大其内容，现代医学相关内容中医化在许多难治疾病的辨证治疗中都起到了良好的指导作用[4]。如艾滋病是古代传统中医辨证论治的空白，通过对艾滋病中医病因病机、证候规律、治法方药的系统研究，提出了“艾毒伤元”“脾为枢机”“气虚为本”的病因病机学说，确立了艾滋病“培元解毒”“益气健脾”的治疗原则，为中医药防治艾滋病奠定了理论基础，为进一步提高艾滋病的中医药临床诊疗效果提供理论依据[5]。
2.1中医主流理论不突出且与时俱进力度不够
不可否认的是，当代的中医临床理论发展也是存在诸多不足的，中医理论的完善和发展是中华五千年来集体智慧的结晶，个别医家提出的临床理论可能各有千秋，其所立的角度和思维也不尽相同。例如，同是治疗输卵管阻塞这一疾病时，朱南孙教授认为多是由于湿蕴冲任所致，其用自拟的清热利湿方来进行治疗；而李广文教授则认为这一疾病多是由于瘀血阻络为主，治疗上以活血祛瘀为法，拟通任种子汤进行治疗[6]。又如对于“和解法”这一治疗方法的理解，当代名医蒲辅周老先生认为“寒热并用，补泻合剂，表里双解，苦辛分消，调和气血，皆谓和解”。而方和谦教授则认为“在治法上扶正祛邪，表里兼顾，此法就为和解法”。不同的医家在面对不同的疾病，甚至是不同的理法方药时，所持的看法常常是“各家学说”，这就导致了当前中医临床理论发展比较混乱，不能全面地体现中国五千年来发展过程中的中医主流理论。目前中医基础理论还存在一个缺陷就是它的与时俱进力度还不够，很多古代经典方药的主治病症，在当今时代已经不再多见了。比如蛔虫导致的蛔厥这一致病因素在现代已经不再常见，对应的乌梅丸的主要适应病症也不再是蛔厥；在针对没有明显临床表现的疾病如乙肝时，按传统中医往往体现出“无证可治”的状态；传统的诊断与现代检查相结合的力度也不够，中医临床基础理论在某些程度上忽略了其与生化、b超、x光、ct等现代检查结果的结合，并没有用中医理论对其做一合理的陈述；且现在临床上很多中药的药理作用、性味归经的研究作用还不够深入、细致，其作用不能在微观上得以解释。这些都导致了临床上很多情况没有从中医理论来认识中医，不是“以中解中”，而是“以西解中”，形成了临床抛弃中医理论的状态[7]。由于中医学是一门实践性很强的学科，它是在哲学辨证的思想指导下，与临床经验不断结合，这与西医知识体系相比较，难免存在一定的滞后性，这都会使得中医临床理论发展相对的落后。
2.2部分中医理论带有权威专家的“个人学说”偏见
传统中医强调个人经验和学说，以中医内科学为例，第八版中的脑系疾病在第九版中已经删除，其涉及到的各种脑系疾病大多数归属于心系疾病与肝系疾病。根据其版本的不同，我们可以明显看出其凸显的中心内容及其思想不同，其多是体现编著者的理论思想，在一定程度上并没有客观地揭示疾病的本质，治疗理论也不够完善，一部分内容与最新研究得出的论文理论不符，这使得当代中医临床理论在某些程度上，带有权威专家的“个人学说”色彩。由于现代西方先进的科技文化流入，使得中医在一定程度上备受质疑，而正是因为人们对于中医理论的一些偏见，才使得中医长期让人诟病。
3.1临床理论应具有真实性与系统性
中医临床理论的发展方形应当是建立在客观并且真实的临床实践基础上，从一次次临床实践中得出。由于历史时代的原因以及假设推理、模式建设的广泛使用，当代中医临床理论中理论与假说并存的现象较为普遍，如中医的五运六气学说对现代疫病预测和人体各经络脏腑在时间上对于人体治病效果的不同等，就需要我们在扎实的文献与临床实践基础上，对医案进行认真总结，利用科学的方法深入挖掘，开展中医理论的去伪存真研究，以促进中医理论的科学与健康发展。另外，传统的中医临床治疗上所用的理法方药，多是根据个人经验所进行的。随着科技的不断发展与时代的不断进步，当代的中医临床理论应该在成功的中医医案上进行系统的总结，不断挖掘和研究其微观的结构，并随着年月的更迭不断更新，不断完善，使其具有科学性和理论依据。同时，对近年来兴起的传染性非典型肺炎、艾滋病、禽流感等古人所没有经历过的疾病的诊治，中医就其病因病机的认识以及探究相应的诊疗方法，无疑也是一种理论上的创新[8]。通过对其进行深一层次的研究和发现，归纳出合适的治则治法，找到针对这一疾病的理法方药，使其更具有系统性，使得临床上中医治病可以循序渐进，注重整体，也是当代临床理论的一大发展方向。
3.2临床理论具有信息化的特点并可持续拓展
随着时代的进步，当代的中医临床理论可以通过网络等方式进行共享，在大数据的这一时代背景下，随着病案的不断报道与积累，可以将各类成功的中医医案进行统计和挖掘，其结果也会不断进行更新和发展。不同的医家对于某一疾病的认识角度可能不同，其表现在病位、病性、病势和证候的判断标准也不一样，因此方药规律也不一样。而通过统计某一中医或西医疾病的较大样本病例，并对其进行数据挖掘，可以得出整个中医群体对于这一疾病诊治的证候分布、治则治法、处方用药等的规律，甚至可以根据统计的结果探索出新的方药，分析他们的共同点和所在差异。将中医临床理论具有信息化的这一特点不断地拓展下去，通过计算机等客观科学的手段进行分析，与主观的名老中医传承模式相比，更具客观性，更容易被临床医生接受，对各种疾病的中医临床用药也更具有指导价值。
4.1病案研究是中医理论发展的重要基础
在当今大数据的时代背景下，中医固有的传统整体论科学特征有了越来越多的可供改变的空间。这种变化既为其按照自身特有的规律发展特点带来了机遇，也给未来中医理论的发展提出了挑战。同时，学习医案研究也是中医学相关大学生们应该学习的一项内容。阅读医案是必要的训练，也是中医入门的方法之一。医案的故事性引人入胜，在自然而然中接受中医思维方法和传统文化知识，同时医案中所呈现的名医风范，医德对学生起到潜移默化的影响，并培养对专业的热爱[9]。病案客观、真实地直接记录疾病诊断和治疗过程，医案研究作为中医理论发展过程中至关重要的一环，是中医理论发展的重要基础，以研究病案为基础，对于中医理论的形成和临床上中医积累经验，都起到了一定的辅助提升作用。
4.2数据挖掘方法是中医理论发展的现代技术手段
利用多种数据挖掘技术对中医病案中的有关信息行进行归纳、整理，是近年来传承中医临床经验的重要方法之一[10]。通过对同一种疾病的病案进行数据挖掘以分析医者的思路和探索其用药的。方法，对中医临床病案进行规范化的整理，能够深入总结其临床经验，挖掘隐藏在大量病案背后的诊治规律，甚至探索出新的方药配伍，为中医理论的发展提供一定的科学依据的同时，使得中医理论的发展越来越现代化，不仅仅只是停留在以前的靠读书和个人经验的结合，也为广大的中医在日后的临床治疗上提供了新的思路和方向。
4.3临床实践推动理论发展，赋予转化医学新的内涵
目前，我们通过并按数据挖掘来总结一些中医对于治疗同一种疾病所采取的诊断和用药，可以获得新的思路，并且为完善我们现有的中医理论基础可以提供可靠的理论支持。采用数据挖掘技术对中医学术思想和临证经验进行研究，可以全面解析其中的规律，分析中医个体化诊疗信息特征，提炼出临证经验中蕴藏的新理论、新力法，可以实现经验的有效总结与传承[11]。与此同时，要求我们用发展的眼光将现代的科技手段整合加入到传统的中医学理论中去，推陈出新，通过临床实践与基础理论的不断结合，不断完善，推动祖国医学现代化，谱写有关于中医学在转化医学上新的篇章。
[2]邱仕君，吴玉生。在基础理论与临床医学之间———对邓铁涛教授五脏相关学说的理论思考[j].湖北民族学院学报(医学版)，2005，22（2）:36-39.
[3]顾宁，周仲英。通下法治疗急性脑出血研究进展[j].中国中医急诊，2000，9(5):227.
[4]靳士英。邓铁涛教授学术成就管[j].现代医院，2004(9):1-6.
[7]孟静岩，应森林。试论中医基础理论指导临床研究的思考与途径[j].上海中医药大学学报，2009（3）:3-5.
大数据挖掘及应用第二版王国胤pdf篇三
数据挖掘作为一种数据分析的方法，在现代社会的应用越来越广泛。因此，许多研究者致力于数据挖掘技术的研究和应用。其中，论文是数据挖掘研究最主要的成果之一。良好的数据挖掘论文可以促进数据挖掘的发展和应用，提高数据挖掘技术的效率和可靠性。因此，写一篇优秀的数据挖掘论文对于这个领域的研究人员来说至关重要。
第二段：讲述数据挖掘论文的内容需要注意的重点
在写一篇数据挖掘论文时，需要注意几个重点。首先，需要明确研究对象和研究目的，确定原始数据的来源和数据处理方法。其次，需要进行特征分析，挑选有效的特征进行数据挖掘。同时，在数据挖掘过程中需要使用合适的算法和模型，以取得优秀的预测结果。最后，还需要对结果进行验证和评价，以保证数据挖掘结果的准确性和可靠性。
第三段：谈论自己在写数据挖掘论文过程中的体会
在我的研究过程中，我深刻地认识到了数据挖掘技术的重要性和应用价值。我需要详细地了解数据采集、数据清洗、特征选择和评估模型等方面的知识，学习基本的算法和模型，并灵活运用最新的数据挖掘技术，以达到最好的预测结果。同时，我也注意到了不同论文之间的差异，不同研究的方向和方法不同，需要灵活变通和开创性思维，才能写出优秀的数据挖掘论文。
第四段：探讨数据挖掘论文的审查标准和要求
数据挖掘的研究范围和深度不断扩大，论文审查机构和专家对数据挖掘论文的要求也越来越高。好的数据挖掘论文需要有一定的贡献和创新点，同时，还需要展示出数据挖掘算法、模型和数据特征选择的能力，具有可操作性和稳健性。此外，好的数据挖掘论文还需有清晰的图表展示，数据的充分分析和结论的合理性，撰写格式规范明确，语言流畅等特点。
第五段：总结论文写作的经验和启示
总之，在撰写优秀的数据挖掘论文时，应该注重掌握所需的关键技术和知识，同时宏观和微观两个方面的考虑都需要。特别注重特征选择和数据模型的设计更是必不可少的。此外，要注意相关专业期刊的审查标准和要求，并且合理分配时间， 不断完善整理论文。相信在不断读论文，自己不断写论文的过程中，每个人都可以不断提高论文的质量，为数据挖掘技术的发展和实践做出重要贡献。
大数据挖掘及应用第二版王国胤pdf篇四
数据挖掘是当前比较热门的领域，它将统计学、人工智能、数据分析、机器学习、数据库管理等多种技术相结合，以便从大量数据中发现有价值的信息。数据挖掘被广泛应用于商业、医疗、安保、社交、在线广告及政府领域。本文将分享我的数据挖掘课程学习心得与大家分享。
第二段：学习内容
在数据挖掘的课程学习中，我们学习了数据预处理、分类、聚类、关联分析、推荐系统等模型，每个模型包含的算法并不复杂，但是在学习中要注意算法之间的联系和差异，需要通过编程将所学内容实现。
第三段：学习价值
通过学习数据挖掘，我从中收益匪浅，掌握了一些新的技能：1）了解数据预处理方法，学会数据合理化泛化和数据规范化等方法，此外还有除噪、特征选择等操作。2）学习了若干数据挖掘算法模型，如分类算法、聚类算法对应正常预测问题和无监督的数据挖掘问题。这些算法包含了统计学的多元分析、回归分析、假设检验等知识，并将其用编程的方式实践。3）学习与实践推荐系统。4） 最重要的是，在学习过程中，我意识到数据分析必须从数据中发现真正有意义的信息。
第四段：课程难点
数据挖掘的重点是数据预处理，找到合适的特征集表示，以便找到数学优化策略。由于预处理需要大量时间来完成，会对整个学习过程带来一些阻碍。同时，数据意识和建模能力的缺陷也是学习中的难点。由于没有完整的模型，我们也只能预测一些部分结果。
第五段：结尾
总之，学习数据挖掘让我了解到数据分析的重要性和真正的价值。在这个世界上，我们面对的是海量而复杂的数据，而数据挖掘则是将其中有价值的信息展现出来。这个课程对我将来的职业旅途有着极大的助力，并让我意识到数据挖掘的价值，从而深入了解这个领域，感觉非常幸运能够成为一名数据挖掘工程师。
大数据挖掘及应用第二版王国胤pdf篇五
：数据挖掘是一种特殊的数据分析过程，其不仅在功能上具有多样性，同时还具有着自动化、智能化处理以及抽象化分析判断的特点，对于计算机犯罪案件中的信息取证有着非常大的帮助。本文结合数据挖掘技术的概念与功能，对其在计算机犯罪取证中的应用进行了分析。
：数据挖掘技术；计算机；犯罪取证
随着信息技术与互联网的不断普及，计算机犯罪案件变得越来越多，同时由于计算机犯罪的隐蔽性、复杂性特点，案件侦破工作也具有着相当的难度，而数据挖掘技术不仅能够对计算机犯罪案件中的原始数据进行分析并提取出有效信息，同时还能够实现与其他案件的对比，而这些对于计算机犯罪案件的侦破都是十分有利的。
1.1数据挖掘技术的概念
数据挖掘技术是针对当前信息时代下海量的网络数据信息而言的，简单来说，就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的随机数据中对潜在的有效知识进行自动提取，从而为判断决策提供有利的信息支持。同时，从数据挖掘所能够的得到的知识来看，主要可以分为广义型知识、分类型知识、关联性知识、预测性知识以及离型知识几种。
1.2数据挖掘技术的功能
根据数据挖掘技术所能够提取的不同类型知识，数据挖掘技术也可以在此基础上进行功能分类，如关联分析、聚类分析、孤立点分析、时间序列分析以及分类预测等都是数据挖掘技术的重要功能之一，而其中又以关联分析与分类预测最为主要。大量的数据中存在着多个项集，各个项集之间的取值往往存在着一定的规律性，而关联分析则正是利用这一点，对各项集之间的关联关系进行挖掘，找到数据间隐藏的关联网，主要算法有fp-growth算法、apriori算法等。在计算机犯罪取证中，可以先对犯罪案件中的特征与行为进行深度的挖掘，从而明确其中所存在的联系，同时，在获得审计数据后，就可以对其中的审计信息进行整理并中存入到数据库中进行再次分析，从而达到案件树立的效果，这样，就能够清晰的判断出案件中的行为是否具有犯罪特征[1]。而分类分析则是对现有数据进行分类整理，以明确所获得数据中的相关性的一种数据挖掘功能。在分类分析的过程中，已知数据会被分为不同的数据组，并按照具体的数据属性进行明确分类，之后再通过对分组中数据属性的具体分析，最终就可以得到数据属性模型。在计算机犯罪案件中，可以将按照这种数据分类、分析的方法得到案件的数据属性模型，之后将这一数据属性模型与其他案件的数据属性模型进行对比，这样就能够判断嫌疑人是否在作案动机、发生规律以及具体特征等方面与其他案件模型相符，也就是说，一旦这一案件的数据模型属性与其他案件的数据模型属性大多相符，那么这些数据就可以被确定为犯罪证据。此外，在不同案件间的共性与差异的基础上，分类分析还可以实现对于未知数据信息或类似数据信息的有效预测，这对于计算机犯罪案件的处理也是很有帮助的。此外，数据挖掘分类预测功能的实现主要依赖决策树、支持向量机、vsm、logisitic回归、朴素贝叶斯等几种，这些算法各有优劣，在实际应用中需要根据案件的实际情况进行选择，例如支持向量机具有很高的分类正确率，因此适合用于特征为线性不可分的案件，而决策树更容易理解与解释。
对于数据挖掘技术，目前的计算机犯罪取证工作并未形成一个明确而统一的应用步骤，因此，我们可以根据数据挖掘技术的特征与具体功能，对数据挖掘技术在计算机犯罪取证中的应用提供一个较为可行的具体思路[2]。首先，当案件发生后，一般能够获取到海量的原始数据，面对这些数据，可以利用fp-growth算法、apriori算法等算法进行关联分析，找到案件相关的潜在有用信息，如犯罪嫌疑人的犯罪动机、案发时间、作案嫌疑人的基本信息等等。在获取这些基本信息后，虽然能够对案件的基本特征有一定的了解，但犯罪嫌疑人却难以通过这些简单的信息进行确定，因此还需利用决策树、支持向量机等算法进行分类预测分析，通过对原始信息的准确分类，可以得到案件的犯罪行为模式（数据属性模型），而通过与其他案件犯罪行为模式的对比，就能够对犯罪嫌疑人的具体特征进行进一步的预测，如经常活动的场所、行为习惯、分布区域等，从而缩小犯罪嫌疑人的锁定范围，为案件侦破工作带来巨大帮助。此外，在计算机犯罪案件处理完毕后，所建立的嫌疑人犯罪行为模式以及通过关联分析、分类预测分析得到的案件信息仍具有着很高的利用价值，因此不仅需要将这些信息存入到专门的数据库中，同时还要根据案件的结果对数据进行再次分析与修正，并做好犯罪行为模式的分类与标记工作，为之后的案件侦破工作提供更加丰富、详细的数据参考。
总而言之，数据挖掘技术自计算机犯罪取证中的应用是借助以各种算法为基础的关联、分类预测功能来实现的，而随着技术的不断提升以及数据库中的犯罪行为模式会不断得到完善，在未来数据挖掘技术所能够起到的作用也必将越来越大。
作者:周永杰单位:河南警察学院信息安全系
大数据挖掘及应用第二版王国胤pdf篇六
数据挖掘是用于发现隐藏于大量数据中的有用信息的过程。在现代商业中，数据挖掘已经成为了决策制定中不可或缺的工具。对于学习数据挖掘的人来说，写论文是一个很好的锻炼机会。本文将介绍我在撰写数据挖掘论文过程中得到的心得和体会。
一、数据收集和准备
在进行数据挖掘和撰写论文之前，首先需要进行数据收集和准备。这个过程非常费时间和精力。它需要你花费大量的时间研究和了解你想要分析的数据，并且要确保其质量和可靠性。当你收集到充足的数据后，你需要对其进行清洗和加工，以确保它符合你的研究和分析要求。
二、寻找合适的算法
对于不同的数据类型和研究目的，使用不同的算法是非常必要的。在进行数据分析前，我们需要先研究和了解有哪些算法可以使用，并确定哪个算法最适合你的数据和问题。此外，认真阅读一些经典的数据挖掘论文，了解如何使用不同类型的算法来处理和分析数据，对于指导你的研究和撰写论文有很大的帮助。
三、数据可视化
数据可视化是通过图表、示意图和图像等方式将数据表达出来。它可以使得复杂的数据变得更加容易理解和使用。当你分析完你的数据后，你需要进行可视化操作，以帮助你更好地理解和展示数据。此外，数据可视化还能使你的论文更加引人注目，视觉效果更加优美。
四、语言表达
语言表达能力在论文写作中是至关重要的。你需要清晰而有条理地表达你的研究思路和分析结果，并将其用通俗易懂的语言表现出来。此外，精确的描述和清晰的句子结构有助于阅读者理解你的思考过程。
五、多次修改和校对
写作是一个不断完善和改进的过程。你需要对论文进行多次修改和校对，以确保你的研究思路和结果清晰明了，没有错别字和语法错误。此外，还需要注意引用来源的正确性和格式的一致性。
数据挖掘论文撰写是一个需要良好耐心和细心的工作。在整个过程中，我们需要持续学习和完善自己，才能写出高质量、有科学价值的论文。对于近期对数据挖掘领域有深入接触的读者来说，我们要虚心学习，勤奋钻研，不断提高自己的写作技巧。
大数据挖掘及应用第二版王国胤pdf篇七
第一段：引言和课程介绍（200字）
数据挖掘是当今信息时代一个重要的技术和方法，它可以从大量的数据中提取出隐藏的模式和关系。在这个信息爆炸的时代，掌握数据挖掘技术对我们的学习和工作都有着重要的意义。在本学期，我选修了一门数据挖掘课程。这门课程通过讲解和实践，帮助我们理解了数据挖掘的基本概念、原理和常用算法。在学习过程中，我不仅加深了对数据挖掘的理解，还掌握了一些实用的技能。
第二段：课程内容和学习经历（300字）
在课程的最初阶段，老师向我们介绍了数据挖掘的基本概念和核心任务，如分类、聚类、关联规则挖掘等。我们学习了不同的数据挖掘算法，如决策树、神经网络、支持向量机等，并对这些算法进行了深入的分析和讨论。同时，我们还学习了一些实际案例，通过实践来应用所学的算法解决实际问题。通过这些案例，我深刻理解了数据挖掘的应用价值和重要性，并为之后的学习打下了坚实的基础。
在学习过程中，我最困难的部分是算法的实现。有些算法的原理理解起来并不困难，但是要将其转化为代码并进行实际操作时，我遇到了不少问题。幸运的是，老师和同学们都很热心地互相帮助，我得到了他们的指导和支持。通过自己的努力和与同学的合作，我最终克服了这些困难，并成功地实现了一些算法，并在实际数据上进行了测试和验证。
第三段：对数据挖掘课程的收获（300字）
通过学习数据挖掘课程，我不仅掌握了一些基本的数据挖掘算法和技术，更重要的是培养了一种独立思考和解决问题的能力。在课程中，我们面临的每个案例都需要我们自己思考和分析，找出最合适的算法和方法来解决。这锻炼了我的逻辑思维和问题解决能力，并让我在解决实际问题时更加深入和全面地思考。
此外，课程中的小组项目也给了我很大的启发。通过与小组成员的合作，我学会了如何与他人有效地沟通和合作，并学习了从不同角度思考和解决问题的方法。这些经验不仅在课程中有了实际应用，也为将来的工作和研究奠定了良好的基础。
第四段：对数据挖掘课程的建议和展望（200字）
尽管这门数据挖掘课程给了我很多启发和帮助，但我仍然认为可以进一步完善和改进。首先，在课程安排方面，我建议增加更多的实践环节，让学生通过实际操作更好地掌握和应用所学的知识和技能。其次，可以增加更多的案例和实际项目，让学生将所学的算法应用到实际中，加深对数据挖掘的理解和应用能力。
对于未来的数据挖掘课程，我希望能进一步学习一些先进的数据挖掘算法和技术，如深度学习和自然语言处理等。我也希望能学习更多实际应用的案例和项目，了解数据挖掘在不同领域的应用，进一步拓宽自己的知识面。
第五段：总结和收官（200字）
通过学习数据挖掘课程，我不仅获得了理论知识和实际操作的技能，更重要的是培养了独立思考、问题解决和团队合作的能力。这些能力在未来的学习和工作中都将起到重要的作用。通过这门课程，我更加深入地理解了数据挖掘的概念和原理，也对其重要性和应用前景有了更为清晰的认识。我相信，在不久的将来，我能运用所学的知识和技能，做出更多有意义的贡献。
大数据挖掘及应用第二版王国胤pdf篇八
：随着科学技术的不断发展，数据挖掘技术也应运而生。为了高效有序的医疗信息管理，需要加强数据挖掘技术在医疗信息管理中的实际应用，从而提升医院的管理水平，为医院的管理工作及资源的合理配置提供多样化发展的可能性。笔者将针对数据挖掘技术在医疗信息管理中的应用这一课题进行相应的探究，从而提出合理的改进建议。
：挖掘技术；医疗信息管理；应用方式
数据挖掘作为一种数据信息再利用的有效技术，能够有效地为医院的管理决策提供重要信息。它以数据库、人工智能以及数理统计为主要技术支柱进行技术管理与决策。而在医疗信息管理过程之中应用数据挖掘技术能够较好地针对医疗卫生信息进行整理与归类来建立管理模型，形成有效的总结数据的同时能够为医疗工作的高效进行提供有价值的信息。所以笔者将以数据挖掘技术在医疗信息管理中的应用为着手点，从而针对其应用现状进行探究，以此提出加强数据挖掘技术在医疗信息管理中应用的具体措施，希望能够在理论层面上推动医疗信息管理工作的飞跃。
数据挖掘是结合信息收集技术、人工智能处理技术以及分析检测技术等所形成的功能强大的技术。它能够实现对于数据的收集、问题的定义与处理，并且能够较好地对于结果进行解释与评估。在医疗信息管理工作进行的过程之中，应用数据挖掘技术可以较好地加强医疗信息数据模型的建立，同时以多种形式出现，例如文字信息、基本信号信息、图像收集等，也能够用来进行医疗信息的科普与宣传。并且，数据挖掘技术在医疗信息中所体现出的应用方式有所不同，在数据挖掘技术应用过程之中，既可以针对同一类的实物反应出共同性质的基本特征，同时也能够根据具有一定关联性的事物信息来探究差异。这些功能不仅仅能够在医疗信息的管理层面上给予医疗人员较大的信息管理指导，同时在实际的医疗诊断过程之中，也可以向医生提供患者的患病信息，并且辅助治疗的进行[1]。所以，在医疗信息管理中应用数据挖掘技术不仅仅能够推动医疗信息管理水平的提升，也是医院实现现代化、信息化建设的重要体现，需要从根本上明确医疗信息管理应用数据挖掘技术的必要性与基本内涵，从而针对医院的管理现状实现其管理方式与技术应用的转变与优化。
2.1实现建模环节以及数据收集环节的优化
在应用数据挖掘技术的过程之中，必须基于数据库信息的基础之上，其数据挖掘技术才能够进行相应的规律探究与信息分析，所以需要在源头处加强数据收集环节以及建模环节的优化。以医院中医部门为例，在对于中医处方经验的挖掘方法使用过程之中，需要针对不同的药物进行关联性建模，比如数据库中有基础性药物，针对药物进行频数和次数的统计，然后以此类推，将所有药物都按照出现的频数进行降数排列，从而探究参考价值。建模环节以及数据收集环节是医疗信息管理过程的根本，所以需要做好对于建模环节以及数据收集环节的优化，才能够为数据挖掘技术的应用奠定相应的基础[2]。
2.2细化数据挖掘技术应用类别
想要在医疗信息管理过程之中，加强对于数据挖掘技术的有效应用，就需要从数据挖掘技术应用类别处进行着手，从而提升技术应用的针对性与有效性。常见的技术应用类别有：医院资源配置方面、病患区域管理方面、医疗卫生质量管理方面、医疗急诊管理方面、医院经济管理方面以及医疗卫生常见病宣传方面等，数据挖掘技术都可以在这些类别之中实现应用，但是在应用的过程之中也有所不同。以病房区域管理为例，在应用数据挖掘技术之前，首先需要明确不同的科室状况以及病房区域分配状况等，加强病患区域的指标分析，因为病房管理不仅仅影响到科室的工作效率与工作效果，同时也是医疗物资分配与人员编制的主要参考标准。其次利用数据挖掘技术能够较好地实现不同科室工作效率、质量管理质量以及经济收益等多种指标的评估，建立其科室的运营模型，从而实现科室的又好又快发展。比如使用数据挖掘技术建立其病区管理的标准模型以及统计指标，从而计算出科室动态的工作模型以及病床动态的周转次数等[3]。另外在医疗质量管理过程之中，数据挖掘技术提供的不仅仅是资料数据的参考以及疾病的诊断，也能够针对临床的治疗效果进行分析与评价，并且能够预测治疗状况：可以利用医院的医疗数据库，对于病人的基本患病信息进行分类，从而比对死亡率、治愈率等多个数据，实现治疗方案的制订。而在医疗质量管理过程之中也有很多的影响因素，例如基础医疗设备、病床周转次数、病种治愈记录等，所以也可以利用数据挖掘技术来进一步加强其多种数据之间的关联性，从而为提升医院的社会效益与经济效益提出合理的参考性建议。
2.3明确数据挖掘技术的应用方向
医院加强数据挖掘技术应用方向的探索上，可以从客户拓展这个角度出发实现对于医疗信息管理。例如通过数据挖掘技术多方进行患者信息比对，同时制订完善的医疗服务影响策略方式，加强对于客户行为的分析；在数据挖掘的基础之上，增强其技术应用的实用性，在分析的基础之上比对自身的竞争优势，实现医院资源的合理规划与合理配置，例如药品、资金以及疾病诊断等，从而实现经营状况的优化。目前医院也逐步向现代化、信息化方向发展，无论是信息管理还是医疗技术方面，医院都已经成为了一个信息化的综合行业体系，所以在加强数据挖掘应用的过程之中，还需要加强数据信息的管理，实现数据挖掘结果的维护，从而提升医院的决策能力，实现数据挖掘技术的高效应用。
医院在目前的医疗信息管理过程之中，还有很大的发展空间，需要综合利用数据挖掘技术，实现其信息管理水平的提升。通过明确数据挖掘技术的应用方向、应用类别以及建模数据环节的优化等，促进医院管理水平的提升，实现数据挖掘技术应用效果的提升。
[2]廖亮。数据挖掘技术在医疗信息管理中的应用[j].中国科技信息，20xx(11):54,56.