数据质量是统计工作的生命线:什么是统计工作的生命线
统计数据质量是统计工作的生命。统计数据能否取信于社会、能否得到社会的承认，关键是要优化统计数据质量。从总体上看，政府统计部门公布的主要宏观统计数据能反映当时的经济发展趋势。但是，在一些地区、部门和单位，统计数据不实的现象也确实存在，有的甚至与实际情况还相差很远。导致社会各界包括国际上对统计数据质量问题的看法比较多。不仅统计数据的使用者有看法，作为统计部门对一些数据的质量也不太满意。虽然统计部门在统计方法技术上做出了多种努力，并把如何搞准统计数据作为新时期的一项重要研究课题，但遗憾的是收效甚微。当然，统计数据不准作为统计部门来说责无旁贷，笔者究其根本原因并不仅仅是统计方法制度技术问题，它涉及到社会的各个层面，要彻底根治，必须从基础抓起，从源头抓起。一、影响统计数据质量的主要因素1、统计质量意识不强，这是统计数据质量降低的主要原因。一方面随着非公有经济的迅速发展，调查对象数量剧增，经济结构复杂，没有设置统计岗位的单位增多，基层源头统计力量日渐削弱，现有的统计人员不稳定，降低了统计数据质量；另一方面统计部门的工作人员，包括统计部门的一些领导，没有形成统计数据是产品的观念，对统计数据质量事后把关的多，建立事前预防、控制制度的少，一些统计数据存在质量问题。2、社会道德诚信失衡，这是统计数据质量降低的社会基础。改革开放以来，社会经济生活发生了重大变化和深刻变革，人民生活水平有了显著提高。但无庸讳言，随着市场经济的发展，近年来社会的道德诚信水平出现了明显的滑波，不轻信别人，不对别人说实话已成为普遍现象，在统计调查过程中，我们经常会遇到一些被调查对象不能如实地提供资料，这种社会道德失衡、诚信失范的不正常现象影响了统计数据的真实性。3、政治和经济利益的冲击，这是统计数据质量降低的重要源头。有的地方、部门、单位领导党性原则不强，法制观念淡薄，为了突出个人的政绩，直接或间接地干预统计数据，所谓“官出数字，数字出官”的不正之风也应运而生。有的为了获得上级更多的经济补助，虚报、瞒报统计数据，这些已成了干部队伍中一种特殊的腐败现象，而且导致和助长了统计数字造假的不良风气，从而严重影响了统计数据的可靠性和准确性，影响了在此基础上所制定的一系列重要政策、决策的科学性。4、统计法制意识淡薄，这是降低统计数据质量的关键因素。在一些地方，从领导到群众，从上级主管部门到基层单位，从调查者到被调查者，绝大部分都没有充分认识到虚报、瞒报、故意误报统计资料与其他触犯刑律的行为一样，也是一种严重的违法行为，也要承担法律责任。这种统计法制意识淡薄的社会环境，对不据实填报统计数据者不仅没有法律的约束，而且连社会舆论、行政监管、纪律处分的压力都没有。在统计执法缺乏应有的打击力度的情况下，统计法规失去了其应有的震慑作用，由此直接助长了社会对统计数据造假的容忍，使本已非常淡薄的统计法制意识更加淡薄，进一步助长统计数据失实的不正之风盛行。二、提高统计数据质量的对策及建议统计信息是认识国情、决定国策的重要依据。随着社会主义市场经济的发展和对外开放的扩大，不论是统计工作环境还是统计工作数据的使用者，都已经发生了很大的变化，各级领导、机关、企业、社会各界和国际社会对统计数据的需求越来越多，对统计数据质量和时效性的要求也越来越高。因此，我们要与时俱进，德法兼治，提高统计数据质量，这也是搞好统计工作的大前提。1、树立新的统计质量理念。高质量的统计信息必须符合“快、精、准”的要求。随着时代发展，人们对质量的观念，由使用性能向满足用户需要的程度以及为取得统计数据所需的成本转变。作为生产统计数据的统计部门，准确性已不是惟一的标准。要转变质量观念，要从取得数据的成本、数据的及时性和数据提供者的条件、能力和使用者的需要等多种角度来衡量数据的质量，做到准确、及时、低成本、高效益。同时，要抓住“发展”这个执政兴国的第一要务，用统计的手段反映发展、评价发展、宣传发展、促进发展。要从实际出发，用翔实、可靠、有说服力的数据客观地反映发展的进程、评价发展的成果、宣传发展的成就，实事求是地分析研究发展中存在的问题，有针对性地提出对策，在全面建设小康社会进程中充分发挥统计
的整体功能。2、强化统计法制建设。市场经济是法制经济。《统计法》是统计工作者捍卫统计数据质量最强大、最有力的武器。为了维护《统计法》的严肃性和确保统计数据的真实性、准确性，一要在县级统计机关建立一支稳定的统计执法队伍；二要提高统计执法人员的素质；三要在全社会大张旗鼓地宣传统计法制教育，提高全社会对统计的认同意识，特别是提高政府、企业领导干部对统计工作重要性的认识；四要全方位加大统计执法力度，严厉打击、处理一批严重的统计违法案件，不开后门，不留情面。3、加强社会道德诚信教育。要从根本上对统计数据质量进行有效的综合治理，就必须加强全社会的道德、诚信教育，提高全民的道德、诚信意识和水平，使得社会公众充分认识到统计数据是国民经济的“晴雨表”，是各级政府宏观决策的依据，作为被调查对象应该有义务向统计调查人员提供真实可靠的统计数据。4、进一步完善干部管理体制。“数字出官，官出数字”这是一种具有重大危害的干部腐败，其影响范围之广，对国家、对人民、对社会风气损害之大，不逊于甚至远远超出一般的贪污与行贿。因此，要建立严格、科学、规范的各级干部的业绩考核、评价与相应的升迁和任免评估制度，对该地区、部门、单位的各种考核评价指标的完成情况，采取随机抽样的方法，进行客观评估。5、建立健全统计评估制度。开展主要数据评估对保证统计数据的准确性能起到非常重要的作用。统计人员特别是县级统计机关的统计人员要消除汇总出了报表就万事大吉的思想，一定要对重要的统计指标进行定期的评估论证。一般来说，各项普查和人口抽样调查对主要指标进行评估已形成了制度，而全面报表的主要指标评估较少。因此，要建立一套完整、系统的全面报表主要指标评估论证制度，确保统计数据真实可靠。
数据挖掘是一个多学科交叉研究领域，它融合了数据库技术、人工智能、机器学习、统计学、知识工程、面向对象方法、信息检索、高性能计算以及数据可视化等最新技术的研究成果。数据挖掘是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。预测分析是一种统计或数据挖掘解决方案，包含可在结构化和非结构化数据中使用以确定未来结果的算法和技术。可为预测、优化、预报和模拟等许多其他用途而部署。预测分析可帮助用户评审和权衡潜在决策的影响力。可用来分析历史模式和概率，预测未来业绩并采取预防措施。 数据挖掘的含义是广泛的，每个人有每个人不同的体会，每个人有每个人的见解。但这些体会、见解是有许多共通之处的，从而可以归纳出数据挖掘的技术定义以及商业定义：从技术角度，数据挖掘(Data Mining)就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的但又是潜在有用的信息和知识的过程。它是涉及机器学习、模式识别、统计学、人工智能、数据库管理及数据可视化等学科的边缘学科。由于每个人的思维方式不同，这个定义可以被解读为以下几个层次：①数据源必须是真实的、大量的、含噪声的；②发现的是用户感兴趣的知识；③发现的知识要可接受、可理解、可运用；④这些知识是相对的，是有特定前提和约束条件的，在特定领域中具有实际应用价值。 预测是大数据的核心，数据挖掘之后的预测分析无疑成为开拓市场的重要环节。预测分析是一种统计或数据挖掘解决方案，包含可在结构化和非结构化数据中使用以确定未来结果的算法和技术。可为预测、优化、预报和模拟等许多其他用途而部署。预测分析和假设情况分析可帮助用户评审和权衡潜在决策的影响力。可用来分析历史模式和概率，以预测未来业绩并采取预防措施。这种级别的分析可以为规划流程提供各种信息，并对企业未来提供关键洞察。不仅可提供预测分析，使用户可以执行高级分析、发布并与更广泛的用户群交流。还可以提供
数据统计员个人工作总结范文 数据统计是否具有准确性，直接决定着单位、企业决策与管理是否科学、高效的问题。以下是为大家精心整理的数据统计员个人工作总结范文，欢迎大家阅读，供您参考。 数据统计员个人工作总结范文 过去的一年在领导和同事们的悉心关怀和指导下，通过自身的不懈努力，在工作上取得了一定的成果，但也存在了诸多不足，现将过去一年的工作情况总结如下： 一、公司领导高度重视，统计工作逐步完善。 近年来，公司领导高度重视统计工作，在统计体制改革、人员力量配备、经费保障等方面采取了很多措施，增加了统计工作人员，健全完善了统计工作体系，进一步夯实了统计基础建设，确保统计数据源头工作质量。 二、扎实做好统计基层基础工作。 近年来，围绕ldquo;人员专职化、台账规范化、管理制度化、调查法制化、手段现代化、经费有保障rdquo;的ldquo;五化一有rdquo;目标，进一步完善统计工作制度，夯实基层基础工作。统计工作部门具备独立的办公场所，同时配备了微机、打印机、办公桌椅等，确保统计工作的顺利进行。建立统计工作管理制度和统计人员管理制度，包括综合统计管理制度;建立原始记录和统计台帐、统计报表管理制度;建立数据管理制度和数据质量检查、控制制度;建立统计资料
归档及保密制度;建立企业各级专兼职统计、记录人员的岗位责任制等。 三、按时完成统计工作，为公司领导经营决策提供准确依据。 我们严格执行国家统计报表制度，认真做好各项年定报的贯彻落实。统计人员认真学习《统计法》和统计报表有关规章制度，虚心向统计局有关领导学者学习，主动采用科学的统计方法，系统地调查研究，对待每一个统计数字和统计调查分析，都一丝不苟，严肃认真，确保统计数据的质量，及时收集、掌握重要经济指标，通过静态和动态、纵向和横向的比较分析，充分了解公司的经济运行态势，提高统计分析水平，从而为促进公司经营管理目标的实现和公司领导经营决策、促进经济发展提供科学依据。 四、统计法制建设不断完善，数据质量不断提高。 统计数据质量是统计工作的核心所在。我们坚持实事求是，弘扬求真务实精神，努力提高基层数据质量。规范基础工作，确保源头数出有据。统计报表有关数据直接从企业原始记录、统计台账、会计报表取得的，报表数据和有关记录项目保持一致;统计报表有关数据以企业原始记录、统计台账、会计报表相关数据加工后取得的，以企业原始记录、统计台账、会计报表为依据。 五、建立规范的统计台账，保证源头统计数据质量。 建立规范的、统一的、可核查的统计台账，是统计基础建设的一项重要内容，是保证统计源头数据质量的一个重要抓手。统计台账依据原始记录和相关数据，按照统计指标的含义填写，统计报表的数据
2021统计员年终工作总结3篇 【篇一】统计员年终工作总结 来xx公司不知不觉已经有一年多了，我任职数据部一名数据统计员，每一项工作都与业务部有相连，跟进业务部日常行程、每天销售业绩、发生意销售、目标及占比跌幅店铺信息、物料赞助跟进等等就是我的工作。在经理的带领下和诸位同事的合作中学到很多东西，慢慢的全面把握了公司的数据准确性和保密性，这对我的职业生涯具有非凡意义，使我打下了坚实的基础。现对今年的工作加以总结。 一、团队的合作是完成工作的前提 做一份能令领导满意的数据表格不单单是自己一个人闭门造车所能造出来的，需要合理的意见和适当的帮助，自己的制表思路是要在前人的启发下才能发挥出色。 二、数据的运用 做数据表格是给人一种一目了然的清晰感，怎样把公司的数据信息及时传达公司领导、客户及客户主任尤为重要。准确的数据表格是给领导和客户的第一印象，是直接影响整份表格的进度。信息是及时、全面反映整个企业的精神面貌和工作动态，这就要求及时，迅速，对各部门上报的信息进行整理、加工，对发生的大事对各部门进行催报，使信息管理工作更加规范到位。 三、善于总结，懂得吸取经验 经验是在实际工作在中得到的，把握了经验工作自然就是事半功倍。刚开始做数据表格时，只知道一味的按部就班，缺少灵活性，表格表达不清晰。后来经过不断的摸索，领悟到表格有很多功能是值得我们去参谋的，运用常用公式，让自己变得灵活而具有战斗力。表达最美的效果，这种感觉是要在长期的工作经验中积累起来的。 四、善于沟通，避免出错 做数据表格是在第一份原始资料的基础上做出来的，第一份原始资料就是xx做的数据报表，做数据时遇到什么不明白的需请教，因此信息传递是很重要的，我们要保持信息的畅通性就必须善于沟通，否则出现差错，前功尽弃。所以，一边工作一边总结经验是百利而无一害的。
本科毕业设计（论文） 题目: 基于数据挖掘技术的学生成绩分析系统的设计与实现 姓名张宇恒 学院软件学院 专业软件工程 班级2010211503 学号10212099 班内序号01 指导教师牛琨 2014年5月
基于数据挖掘技术的学生成绩分析系统的设计与实现 摘要 随着科技的不断发展和中国教育制度的日趋完善，各大高校对教务管理工作提出了越来越高的要求。各大高校不再满足于传统的成绩管理方式，开始运用数据挖掘领域的先进方法对学生成绩进行分析和研究。教务工作人员使用关联规则挖掘算法分析课程间的内在联系，可为学校的改进教学工作提供依据，并为学生的选课和学业规划提供指导；对学生进行分类，让学生能够对自己在校期间所学课程的成绩有一个全面而清晰的了解，方便学生扬长避短选择选修课程，及时对可能在学习上遇到困难的学生进行预警；运用聚类算法对学生进行聚类，找出具有共同特征的学生，并对不同学生群体分别采取不同的教学方法，初步体现因材施教的教育理念，最终探索出适合中国国情和教育制度的个性化培养模式。 本系统采用Eclipse作为开发平台，以Java作为开发语言。通过对高校学生成绩分析系统的需求分析，本系统设计实现了可以使用关联规则挖掘算法分析课程间的内在联系，使用分类算法对学生进行分类，使用聚类算法对学生进行聚类。希望本系统能对今后高校学生成绩分析系统的开发提供一定的参考价值。 关键词成绩分析关联规则分类聚类
Design and implementation of student achievement analysis system based on data mining technology ABSTRACT With the continuous development of technology and the Chinese education system maturing, Universities have put higher requirements to their academic administration. Universities are no longer satisfied with traditional performance management, began to apply advanced data mining methods to analyze and study students’ achievement. Staff of academic affairs use association rule mining algorithm to analysis intrinsic link between courses, which can provide the basis for improving the teaching of the school and guidance for the student's enrollment and academic planning. Using classification algorithm to classify the students, so that students can have a clear understanding in their academic performance, and facilitate students in selecting courses. Warning students who probably face difficulties in the academic. Using clustering algorithm to cluster the students to identify students with common characteristics, so that teachers can teach different students in different way, embodies the concept of individualized education, finally discover a personalized education model, which is suitable for China's national conditions and education system. The system was developed in Eclipse, with java as a development language. By analyzing the need of student achievement analysis system, this system uses association rule mining algorithm to analysis intrinsic link between courses, uses classification algorithm to classify the students, uses clustering algorithm to cluster the students to identify students.I hope this system can provide some reference value to the future development of college student s’ achievement analysis system. KEY WORDS achievement analysis association rules classification clustering
企业统计员个人工作总结 企业统计员个人工作总结【一】 时光荏苒，很快就要过去了，回首过去一年来的统计工作，内心不禁感慨万千，在领 导和全体同志的关怀、帮助、支持下，紧紧围绕中心工作，充分发挥岗位职能，不断改进 工作方法，提高工作效率。 一、一年来的工作表现 (一)仔细认真，提高自身素质。为做好统计工作，我坚持严格要求自己，统计工作最 大地要求就是 (二)严于律已，不断加强作风建设。一年来我对自身严格要求，始终把耐得平淡、舍 得付出、默默无闻作为自己的准则，始终把作风建设的重点放在严谨、细致、扎实、求实 脚踏实地埋头苦干上。在工作中，以制度、纪律规范自己的一切言行，严格遵守公司各项 规章制度，尊重领导，团结同志，谦虚谨慎，主动接受来自各方面的意见，不断改进工作;坚持做到不利于公司形象的事不做，不利于公司形象的话不说，积极维护公司的良好形象。 (三)强化后勤处室职能，做好服务工作。对办公室费用方面，继续发扬以必需品为前提，节省处室费用消耗，保证各种办公必需用品齐全，确保领导与同事对办公用品的需求。在这一年里，我积极配合做好后勤工作，与同事心往一处想，劲往一处使，不会计较干得多，干得少，只希望把工作圆满完成。 二、工作中的不足与今后的努力方向 一年来的工作虽然取得了一定的进步，但也存在一些不足，在今后工作中，我一定认 真总结经验，克服不足，努力把工作做得更好。 (一)仔细认真，克服浮躁心理。面对枯燥的数字统计工作，不怕繁琐，做到谨慎细心，不浮躁，积极适应各种数据变化，在工作中磨练意志，增长才干。 (二)发扬孜孜不倦的进取精神。加强学习，勇于实践，博览群书，在向书本学习的同 时注意收集各类信息，广泛吸取各种 (三)多从细节考虑，紧跟领导意图，协调好内外部关系，多为领导分忧解难。继续加 强对公司各种制度和业务的学习，做到全面深入的了解公司的各种制度和业务。用公司的 各项制度作为自己工作的理论依据，结合实际更好的开展统计工作。 总之，一年来，我做了一定的工作，也取得了一些成绩，但距领导和同志们的要求还 有不少的差距：主要是对政治理论和文字基础的学习抓得还不够紧，学习的系统性和深度 还不够;工作创新意识不强，创造性开展不够。在今后的工作中，我将发扬成绩，克服不
数据统计工作的工作总结范文 数据统计工作的工作总结范文【一】 高度重视统计数据质量基础工作，认真宣传贯彻统计法律、法规和统计制度的要求。认真开展统计数据质量检查，扎实做好全乡统计数据质量等基础工作。 一、认真宣传《统计法》，高度重视统计数据质量工作。 乡统计员认真学习统计法律、法规，高度重视统计数据质量要求，对统计数据做到“不重、不漏、不错”三大基本要求。按照实事求是的原则，对统计数据质量在统一口径的基础上，尽量要求符合实际的原则进行统计。认真组织村级统计人员和会计人员到乡政府及市级部门等进行培训学习，提高统计人员的业务素质，认真按照统计法律、法规和统计制度的要求，做好统计数据质量的基础工作。 二、认真做好调查摸底工作，掌握统计数据的真实性。 乡统计工作，无论是月报、季度报、半年报、年终报表等，都按照“统计法”的要求，认真做好调查摸底工作，掌握原始统计数据和资料，努力做到统计数据的真实性、可靠性。掌握数据尽量全面、系统、资料齐全。 三、检查中存在的问题及不足。
1、乡镇统计人员的工作量较大，岗位津贴几乎没有，统计工作经费存在不足。 2、部份统计人员不会电脑，对一些电子数据报表的处理存在一定难度。 3、对一此统计数据的要求还存在不够全面和系统。 4、村一级统计人员的素质还有待进一步加强。 四、今后的整改意见和措施。 1、加强乡镇统计人员的岗位等工作经费的落实。 2、进一步加强统计人员的电脑培训工作。 3、进一步完善统计数据的全面、系统工作。 4、进一步加强村一级统计人员的培训，提高村一级统计人员的业务素质 数据统计工作的工作总结范文【二】 过去的一年在领导和同事们的悉心关怀和指导下，通过自身的不懈努力，在工作上取得了一定的成果，但也存在了诸多不足，现将过去一年的工作情况总结如下：
数据挖掘系统设计技术分析 【摘要】数据挖掘技术则是商业智能（Business Intelligence）中最高端的，最具商业价值的技术。数据挖掘是统计学、机器学习、数据库、模式识别、人工智能等学科的交叉，随着海量数据搜集、强大的多处理器计算机和数据挖掘算法等基础技术的成熟，数据挖掘技术高速发展，成为21世纪商业领域最核心竞争力之一。本文从设计思路、系统架构、模块规划等方面分析了数据挖掘系统设计技术。 【关键词】数据挖掘；商业智能；技术分析 引言 数据挖掘是适应信息社会从海量的数据库中提取信息的需要而产生的新学科。它可广泛应用于电信、金融、银行、零售与批发、制造、保险、公共设施、政府、教育、远程通讯、软件开发、运输等各个企事业单位及国防科研上。数据挖掘应用的领域非常广阔，广阔的应用领域使用数据挖掘的应用前景相当光明。我们相信，随着数据挖掘技术的不断改进和日益成熟，它必将被更多的用户采用，使企业管理者得到更多的商务智能。 1、参考标准 1.1挖掘过程标准：CRISP-DM CRISP-DM全称是跨行业数据挖掘过程标准。它由SPSS、NCR、以及DaimlerChrysler三个公司在1996开始提出，是数据挖掘公司和使用数据挖掘软件的企业一起制定的数据挖掘过程的标准。这套标准被各个数据挖掘软件商用来指导其开发数据挖掘软件，同时也是开发数据挖掘项目的过程的标准方法。挖掘系统应符合CRISP-DM的概念和过程。 1.2ole for dm ole for dm是微软于2000年提出的数据挖掘标准，主要是在微软的SQL SERVER软件中实现。这个标准主要是定义了一种SQL扩展语言：DMX。也就是挖掘系统使用的语言。标准定义了许多重要的数据挖掘模型定义和使用的操作原语。相当于为软件提供商和开发人员之间提供了一个接口，使得数据挖掘系统能与现有的技术和商业应用有效的集成。我们在实现过程中发现这个标准有很多很好的概念，但也有一些是勉为其难的，原因主要是挖掘系统的整体概念并不是非常单纯，而是像一个发掘信息的方法集，所以任何概念并不一定符合所有的情况，也有一些需要不断完善和发展中的东西。 1.3PMML
材料统计员的工作总结 材料统计员的工作总结【一】 转眼间进入xx银行已经两年了。两年时间说长不长，说短也不短。时间让我对于xx银行有了更加深入的了解，也让我通过自身的学习、领导和同事的教育帮助，提升自己的业务技能，更加胜任自己从事过和正在从事的岗位工作。最近这一年，我作为一名xx银行统计员工，亲身感受了xx银行股改给我们的日常工作、生活带来各方面的巨大变化，以下是我今年的工作总结。 一、经营理念的转变 经济增加值、关键绩效考核指标等概念的引入，使经营部门的经营理念真正从过去只注重量的扩张转变为注重质的提升，以及由此带来的岗位分工和收入分配的显著变化。各种规章制度的出台，对于我们xx银行“规范经营”提出了许多更为明确和细化的要求，工作中注重细节管理、精细化管理，针对违法违规行为，也有了更多的预防和惩戒措施，特别是行内开展的“违法违规行为专项整治活动”向我们再一次地敲响了警钟，工作不仅要做得“好”、“快”还要“合法”、“合规”，不仅要懂得“亡羊补牢”，重要的还在于“未雨绸缪”。 二、审批组工作 今年下半年，我报名并经行内的择优选聘有幸被调动至xx地审批组担任合规性审查岗工作。从xx支行理财中心的个贷综合岗转到原先从未接触过的以公司类信贷和个人大额信贷业务为主的审批组
合规性审查岗，这个跨度不可谓不大。但领导的教育关心、同事的帮助指导和我个人的自学努力下，通过阅读相关书籍、解读文件规章，我很快渡过了起初的不适应，迅速地融入到现在的岗位角色中。较好地完成了本岗位的工作任务要求。xx地审批组属于行内审批部门，面对的都是行内的经营部门，受理审批xx银行信贷经营部门报送的各类信贷业务。 三、处理好经营部门工作 树立内部客户理念，把经营部门作为我们所服务的客户，为客户提供优质、高效、规范的服务，是我作为一名审批组合规性审查人员最基本的要求。在日常业务中，我总是尽自己的最大努力帮助经营部门工作，耐心解答他们对于审批中存在的各种疑问，并时常通过各种合规、有效的渠道与他们进行沟通，了解经营部门的现实情况和问题，及时向领导、专审进行汇报，尽可能帮助解决审批与经营由于信息不对称造成的矛盾，为行领导与专审的有效决策提供依据，实现xx银行利益的最大化。xx地审批组是行内一个日常工作量较大、工作较为繁忙的一个部门。 四、个人能力的提升 每当有新的有关行内发文，我也认真参加部门内的例会和学习会，学习文件精神，在工作中落到实处。特别是有时还请来行内相关部门人员现场讲解业务中的疑难点，更是我学习的好时机。学习制度、理解制度、在制度的要求下办事，掌握全方位的知识，了解政策变化、行业风险，才能在审批组岗位上成为一名合格的职业人。在做好本职
一、解答题（满分30分，每小题5分） 1. 怎样理解数据挖掘和知识发现的关系？请详细阐述之 首先从数据源中抽取感兴趣的数据，并把它组织成适合挖掘的数据组织形式；然后，调用相应的算法生成所需的知识；最后对生成的知识模式进行评估，并把有价值的知识集成到企业的智能系统中。 知识发现是一个指出数据中有效、崭新、潜在的、有价值的、一个不可忽视的流程，其最终目标是掌握数据的模式。流程步骤：先理解要应用的领域、熟悉相关知识，接着建立目标数据集，并专注所选择的数据子集；再作数据预处理，剔除错误或不一致的数据；然后进行数据简化与转换工作；再通过数据挖掘的技术程序成为模式、做回归分析或找出分类模型；最后经过解释和评价成为有用的信息。 2. 时间序列数据挖掘的方法有哪些，请详细阐述之 时间序列数据挖掘的方法有： 1）、确定性时间序列预测方法:对于平稳变化特征的时间序列来说，假设未来行为与现在的行为有关，利用属性现在的值预测将来的值是可行的。例如，要预测下周某种商品的销售额，可以用最近一段时间的实际销售量来建立预测模型。 2）、随机时间序列预测方法:通过建立随机模型，对随机时间序列进行分析，可以预测未来值。若时间序列是平稳的，可以用自回归(Auto Regressive，简称AR)模型、移动回归模型(Moving Average，简称MA)或自回归移动平均(Auto Regressive Moving Average，简称ARMA)模型进行分析预测。 3）、其他方法:可用于时间序列预测的方法很多，其中比较成功的是神经网络。由于大量的时间序列是非平稳的，因此特征参数和数据分布随着时间的推移而变化。假如通过对某段历史数据的训练，通过数学统计模型估计神经网络的各层权重参数初值，就可能建立神经网络预测模型，用于时间序列的预测。
数据统计员的工作总结 【数据统计员工作总结】1 即将步入20**年，新春的气息仿佛一缕春风溢满了我们数据部每角落，又一个年度在我们不知不觉的工作中悄悄溜走，只留下令我们无限的回想和遐思。 来以纯公司不知不觉已经有一年多了，我任职数据部一名数据统计员，每一项工作都与业务部有相连，跟进业务部日常行程、每天销售业绩、发生意销售、目标及占比跌幅店铺信息、物料赞助跟进等等就是我的工作。在婷姐的带领下和诸位同事的合作中学到很多东西，慢慢的全面把握了公司的数据准确性和保密性，这对我的职业生涯具有非凡意义，使我打下了坚实的基础。 回顾这一年多时间，工作经验、社会交流等等一切都是从头开始，从无到有，从有到会，从会到熟；这一过程都离不开公司领导的带领和个人的努力，这一年是感恩的一年，真心感谢公司给我提供磨练自己的机会，更感谢公司领导一直以来对我的信任与栽培！ 渐渐的，我体会到和摸索出一些总结和感想： 总结： 一．团队的合作是完成工作的前提。
做一份能令领导满意的数据表格不单单是自己一个人闭门造车所能造出来的，需要合理的意见和适当的帮助，自己的制表思路是要在前人的启发下才能发挥出色。 二．精准的数据需要懂得数据的理念和要求，数据的运用。 做数据表格是给人一种一目了然的清晰感，怎样把公司的数据信息及时传达公司领导、客户及客户主任尤为重要。准确的数据表格是给领导和客户的第一印象，是直接影响整份表格的进度。信息是及时、全面反映整个企业的精神面貌和工作动态，这就要求及时，迅速，对各部门上报的信息进行整理、加工，对发生的大事对各部门进行催报，使信息管理工作更加规范到位。 三．善于总结，懂得吸取经验。 经验是在实际工作在中得到的，把握了经验工作自然就是事半功倍。刚开始做数据表格时，只知道一味的按部就班，缺少灵活性，表格表达不清晰。后来经过不断的摸索，领悟到表格有很多功能是值得我们去参谋的，运用VLOOKUP，SUMIF等常用公式，让自己变得灵活而具有战斗力。表达最美的效果，这种感觉是要在长期的工作经验中积累起来的。 四．善于沟通，避免出错。 做数据表格是在第一份原始资料的基础上做出来的，第一份原始资料就是小马做的数据报表，做数据时遇到什么不明白的需请教，因此信息传递是很重要的，我们要保持信息的畅通性就必
数据分析员工作总结数据分析员是根据数据分析方案进行数据分析的人员，能进行较高级的数据统计分析。下面是出国留学网的先、编为大家精心整理的“数据分析员工作总结”，供大家阅读!希望能够帮助到大家!篇一：数据分析员工作总结在数据分析岗位工作三个月以来，在公司领导的正确领导下，深入学习关于淘宝网店的相关知识，我已经从一个网店的门外汉成长为对网店有一定了解和认知的人。现向公司领导简单汇报一下我三个月以来的工作情况。 一、虚心学习 努力提高网店数据分析方面的专业知识作为一个食品专业出身的人，刚进公司时，对网店方面的专业知识及网店运营几乎一无所知，曾经努力学习掌握的数据分析技能在这里根本就用不到，我也曾怀疑过自己的选择，怀疑自己对踏出校门的第一份工作的选择是不是冲动的。 但是，公司为我提供了宽松的学习环境和专业的指导，在不断的学习过程中，我慢慢喜欢上自己所选择的行业和工作。一方面，虚心学习每一个与网店相关的数据名词，提高自己在数据分析和处理方面的能力，坚定做好本职工作的信心和决心。另一方面，向周围的同同事学习业务知识和工作方法，取人之长，补己之短，加深了与同事之间的感
情。 二、踏实工作 努力完成领导交办的各项工作任务三个月来，在领导和同事们的支持和配合下，自己主要做了一下几方面的工作 1、汇总公司的产品信息日报表，并完成信息日报表的每日更新，为产品追单提供可靠依据。 2、协同仓库工作人员盘点库存，汇总库存报表，每天不定时清查入库货品，为各部门的同事提供最可靠的库存数据。 3、完成店铺经营月报表、店铺经营日报表。 4、完成每日客服接待顾客量的统计、客服工作效果及工作转化率的查询。 5、每日两次对店铺里出售的宝贝进行逐个排查，保证每款宝贝的架上数的及时更新，防止出售中的宝贝无故下架。 6、配合领导和其他岗位的同事做好各种数据的查询、统计、分析、汇总等工作。做好数据的核实和上报工作，并确保数据的准确性和及时性。 7、完成领导交代的其它各项工作，认真对待、及时办理、不拖延、不误事、不敷衍，尽量做到让领导放心和满意。 三、存在的不足及今后努力的方向 三个月来，在公司领导和同事们的指导和配合下，自己虽然做了一些力所能及的工作，但还存在很多的不足，主要是阅历浅，经验少，有时遇到相对棘手的问题考虑欠周密，
分析报告、统计分析和数据挖掘的区别 关于数据挖掘的作用，Berry and Linoff的定义尽管有些言过其实，但清晰的描述了数据挖掘的作用。“分析报告给你后见之明 (hindsight)；统计分析给你先机 (foresight)；数据挖掘给你洞察力(insight)”。 举个例子说。 你看到孙悟空跟二郎神打仗，然后写了个分析报告，说孙悟空在柔韧性上优势明显，二郎神在力气上出类拔萃，所以刚开始不相上下；结果两个人跑到竹林里，在竹子上面打，孙悟空的优势发挥出来，所以孙悟空赢了。这叫分析报告。 孙悟空要跟二郎神打架了，有个赌徒找你预测。你做了个统计，发现两人斗争4567次，其中孙悟空赢3456次。另外，孙悟空斗牛魔王，胜率是89%，二郎神斗牛魔王胜率是71%。你得出趋势是孙悟空赢。因为你假设了这次胜利跟历史的关系，根据经验作了一个假设。这叫统计分析。 你什么都没做，让计算机自己做关联分析，自动找到了出身、教育、经验、单身四个因素。得出结论是孙悟空赢。计算机通过分析发现贫苦出身的孩子一般比皇亲国戚功夫练得刻苦；打架经验丰富的人因为擅长利用环境而机会更多；在都遇得到明师的情况下，贫苦出身的孩子功夫可能会高些；单身的人功夫总比同样环境非单身的高。孙悟空遇到的名师不亚于二郎神，而打架经验绝对丰富，并且单身，所以这次打头，孙悟空赢。这叫数据挖掘。 数据挖掘跟LOAP的区别在于它没有假设，让计算机找出这种背后的关系，而这种关系可能是你所想得到的，也可能是所想不到的。比如数据挖掘找出的结果发现在2亿条打斗记录中，姓孙的跟姓杨的打，总是姓孙的胜利，孙悟空姓孙，所以，悟空胜利。 用在现实中，我们举个例子来说，做OLAP分析，我们找找哪些人总是不及时向电信运营商缴钱，一般会分析收入低的人往往会缴费不及时。通过分析，发现不及时缴钱的穷人占71%。而数据挖掘则不同，它自己去分析原因。原因可能是，家住在五环以外的人，不及时缴钱。这些结论对推进工作有很深的价值，比如在五环外作市场调研，发现需要建立更多的合作渠道以方便缴费。这是数据挖掘的价值。
数据统计工作的工作总结范文【一】 高度重视统计数据质量基础工作，认真宣传贯彻统计法律、法规和统计制度的要求。认真开展统计数据质量检查，扎实做好全乡统计数据质量等基础工作。 一、认真宣传《统计法》，高度重视统计数据质量工作。 乡统计员认真学习统计法律、法规，高度重视统计数据质量要求，对统计数据做到“不重、不漏、不错”三大基本要求。按照实事求是的原则，对统计数据质量在统一口径的基础上，尽量要求符合实际的原则进行统计。认真组织村级统计人员和会计人员到乡政府及市级部门等进行培训学习，提高统计人员的业务素质，认真按照统计法律、法规和统计制度的要求，做好统计数据质量的基础工作。 二、认真做好调查摸底工作，掌握统计数据的真实性。 乡统计工作，无论是月报、季度报、半年报、年终报表等，都按照“统计法”的要求，认真做好调查摸底工作，掌握原始统计数据和资料，努力做到统计数据的真实性、可靠性。掌握数据尽量全面、系统、资料齐全。 三、检查中存在的问题及不足。 1、乡镇统计人员的工作量较大，岗位津贴几乎没有，统计工作经费存在不足。 2、部份统计人员不会电脑，对一些电子数据报表的处理存在一定难度。 3、对一此统计数据的要求还存在不够全面和系统。
4、村一级统计人员的素质还有待进一步加强。 四、今后的整改意见和措施。 1、加强乡镇统计人员的岗位等工作经费的落实。 2、进一步加强统计人员的电脑培训工作。 3、进一步完善统计数据的全面、系统工作。 4、进一步加强村一级统计人员的培训，提高村一级统计人员的业务素质 数据统计工作的工作总结范文【二】 过去的一年在领导和同事们的悉心关怀和指导下，通过自身的不懈努力，在工作上取得了一定的成果，但也存在了诸多不足，现将过去一年的工作情况总结如下： 一、公司领导高度重视，统计工作逐步完善。 近年来，公司领导高度重视统计工作，在统计体制改革、人员力量配备、经费保障等方面采取了很多措施，增加了统计工作人员，健全完善了统计工作体系，进一步夯实了统计基础建设，确保统计数据源头工作质量。 二、扎实做好统计基层基础工作。 近年来，围绕“人员专职化、台账规范化、管理制度化、调查法制化、手段现代化、经费有保障”的“五化一有”目标，进一步完善统计工作制度，夯实基层基础工作。统计工作部门具备独立的办公场所，同时配备了微机、打印机、
统计员个人工作总结4篇 三、工作态度方面：本人能严格遵守《统计法》的条令条例和各项规章制度，认真履行自己作为一名统计人员的职责，勤勤恳恳， 任劳任怨。平时注重个人的修养，尊重领导，团结同志，始终以高 标准、严要求磨练自己。认真执行国家干部“三大纪律八项要求五不许”，成为一名廉洁守法的好干部。 本人工作中仍存在种种不足，如缺少创新意识，依赖性较强，业务知识有待进一步提高等等，在XX年的工作中，我一定克服存在 的缺点，不断提高自身素质，提高自己对问题的综合处理能力，把 自己培养成一名优秀的统计部门工作人员，争取为我市的统计信息 化工作做出更大的贡献。 从事统计工作以来,在工作中我学到了很多知识和经验。统计工 作对我来说是一个陌生的工作，我由不懂到懂，由肤浅到深入，由 难到易，可以说这个过程是艰辛而美丽的。从工作中我所得到和领 悟的也很多。 这可以说对我以后的人生旅途都有很大的影响和帮助，也算我人生的一次不小的转折点和跨越。 所以自已也更珍惜这个难能可贵的机会。我想无论开始从事何种工作对我来说都是一种挑战,也是一种磨练。做统计一年多以来在工 作中不断的磨练了我的意志,同时增加了我对困难的征服欲,实现了我 的人生价值。 我想无论我做什么都会干一行爱一行。既然我从事了这份工作，就要爱岗敬业，尽职尽责的去认真完成我的工作。一年中工作总结 如下： 统计这份工作要求我。(首先)要敬业。要用积极的态度全身心的 投入工作，即然选择了这个职业，选择了这个岗位，就要全力以赴，尽职尽责地去完成。(二是)要以严谨细致的态度对待工作。
在工作中要严格要求自已做到一丝不苟。统计对我来说是一项细致的工作，它的要求很严格,它要求我必须认真、细致。 要做到在刚统计时与磅房核对数相符,数一定要准确无误,做表时要磅票与表格数相符。无误的数据便于以后的查账，所以，必须要认真,仔细无差错。 这就要求我们在做其它工作时也是必须用严谨细致的态度对待工作。(三是)责任心.工作对我们来说就是一种责任.我们有义务尽心尽责的去完成,去负责.所以工作的好坏,也取决于你对工作的责任心.(四是)工作的高效率。 对我来说提高工作的效率就是要多学习，从学习中汲取好的可以提高效率的知识，再就是，将问题细化，在短时间内决定，对任何事情都要当机立断，设定具体时间安排工作，给自已制定严格的最后期限(五是)保密性。我所从事的统计具有很大的保密性，保密性就是对数据的保密。在这我也体验了库管这份工作，能同时做两份工作，对我说是受益非浅。 工作虽然很辛苦可是对我真是个学习的机会。从中我体验了工作的性质，学到了很多我未曾接触过的事物和知识。不足之处也存在很多问题。例如货物入库时没有分类摆放、标记名称。环境卫生比较差、库容不整洁。新的一年又已来到。工作还在继续，但是新的一年自已要求自已要有一个全新的自我。理清自已的思路，把工作做的更细致化。 一个人对自己的工作如果有百分之百的喜欢，也许不是太可能，但是想做到百分百的喜欢，就在于我们怎样以好的心态去看待这份工作，也就是说，既然我已经选择了这份工作，我就应该义无反顾的投身其中，并体现自我的价值观，许多事业有成的人，并不是太喜欢自己的工作，但是他们有着高度的责任感和坚忍不拔的敬业精神，他们每天从事着平凡的工作，却做出了不平凡的成绩。可想只要你付出了就会有好的回报的。 在这一年的工作中，难免也出现一些不快乐的事情。我也曾为工作的压力狭益过、郁闷过、焦虑过。每个人的工作任务在逐步繁重
统计学和数据挖掘区别 数据分析微信公众号datadw——关注你想了解的，分享你需要的。 1．简介 统计学和数据挖掘有着共同的目标：发现数据中的结构。事实上，由于它们的目标相似，一些人（尤其是统计学家）认为数据挖掘是统计学的分支。这是一个不切合实际的看法。因为数据挖掘还应用了其它领域的思想、工具和方法，尤其是计算机学科，例如数据库技术和机器学习，而且它所关注的某些领域和统计学家所关注的有很大不同。 统计学和数据挖掘研究目标的重迭自然导致了迷惑。事实上，有时候还导致了反感。统计学有着正统的理论基础（尤其是经过本世纪的发展），而现在又出现了一个新的学科，有新的主人，而且声称要解决统计学家们以前认为是他们领域的问题。这必然会引起关注。更多的是因为这门新学科有着一个吸引人的名字，势必会引发大家的兴趣和好奇。把“数据挖掘”这个术语所潜在的承诺和“统计学”作比较的话，统计的最初含义是“陈述事实”，以及找出枯燥的大量数据背后的有意义的信息。当然，统计学的现代的含义已经有很大不同的事实。而且，这门新学科同商业有特殊的关联（尽管它还有科学及其它方面的应用）。 本文的目的是逐个考察这两门学科的性质，区分它们的异同，并关注与数据挖掘相关联的一些难题。首先，我们注意到“数据挖掘”对统计学家来说并不陌生。例如，Everitt定义它为：“仅仅是考察大量的数据驱动的模型，从中发现最适合的”。统计学家因而会忽略对数据进行特别的分析，因为他们知道太细致的
研究却难以发现明显的结构。尽管如此，事实上大量的数据可能包含不可预测的但很有价值的结构。而这恰恰引起了注意，也是当前数据挖掘的任务。 2．统计学的性质 试图为统计学下一个太宽泛的定义是没有意义的。尽管可能做到，但会引来很多异议。相反，我要关注统计学不同于数据挖掘的特性。 差异之一同上节中最后一段提到的相关，即统计学是一门比较保守的学科，目前有一种趋势是越来越精确。当然，这本身并不是坏事，只有越精确才能避免错误，发现真理。但是如果过度的话则是有害的。这个保守的观点源于统计学是数学的分支这样一个看法，我是不同意这个观点的。尽管统计学确实以数学为基础（正如物理和工程也以数学为基础，但没有被认为是数学的分支），但它同其它学科还有紧密的联系。 数学背景和追求精确加强了这样一个趋势：在采用一个方法之前先要证明，而不是象计算机科学和机器学习那样注重经验。这就意味着有时候和统计学家关注同一问题的其它领域的研究者提出一个很明显有用的方法，但它却不能被证明（或还不能被证明）。统计杂志倾向于发表经过数学证明的方法而不是一些特殊方法。数据挖掘作为几门学科的综合，已经从机器学习那里继承了实验的态度。这并不意味着数据挖掘工作者不注重精确，而只是说明如果方法不能产生结果的话就会被放弃。
基于HADOOP的数据挖掘平台分析与设计 【摘要】云计算技术的出现为数据挖掘技术的发展带来了新的机遇。云计算技术通过使存储和计算能力均匀的分布到集群中的多个存储和计算节点上，从而实现了对超大数据集的巨大的存储和计算能力。HADOOP是一个用于构建云平台的Apache开源项目。使用HADOOP框架有利于我们方便、快速的实现计算机集群。在HADOOP平台上，采用了HDFS（分布式文件系统）来实现超大文件的存储和容错，而使用了MapReduce的编程模式来进行计算。 【关键词】HADOOP；数据挖掘；平台；分析；设计 一、数据挖掘技术概述 作为一门快速发展的技术，数据挖掘引起了信息产业界和社会的广泛关注。数据挖掘技术跨越多个学科，无论是数据库技术、机器学习、统计学、模式识别，还是神经网络，还是人工智能，数据挖掘都能从中吸取营养，不断发展。如今，随着云计算的出现和发展，数据挖掘技术迎来了新的机遇和挑战。 1.数据挖掘发展历程与分类 数据挖掘由单个算法，单个系统到并行数据挖掘与服务的模式，经历了数据挖掘软件开始和数据库结合、多种数据类型融合、分布式挖掘等多个过程。到今天，数据挖掘软件发展的历程，可以说是进入基于云计算的数据挖掘。 由于数据挖掘是一个交叉学科领域，是在包括机器学习，模式识别等多个学科的基础上发展而来。依赖于我们所用的数据挖掘方法，我们又可以使用其他学科的多种技术，如神经网络、模糊或粗糙集合论、知识表示等。所以，对数据挖掘的研究，我们会期望出现大量的各种类型的数据挖掘系统。这样，我们就需要对数据挖掘系统给出一个很清楚的分类。有了这种认识，我们才可以帮助用户根据其需求，确定最适合其需要的数据挖掘系统。 因此，数据挖掘的分类标准也必定会出现多样化。我们可以根据挖掘的数据库类型分类，或是技术类型分类，也可以根据运用的场景分类。但是大部分情况下，我们会根据挖掘产生的知识类型进行分类，也即是根据数据挖掘的功能进行分类。 2.数据挖掘流程 数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程，表现形式为规则、概念、规律及模式等。数据挖掘主要由以下步骤组成： ①数据预处理数据
( 工作总结 ) 单位：_________________________ 姓名：_________________________ 日期：_________________________ 精品文档 / Word文档 / 文字可改 数据统计员个人工作总结Personal work summary of data statistician
数据统计员个人工作总结 篇一 时间如梭，新年的钟声即将敲响。20XX年将告别它的光辉，20XX 年从容而至。在这个辞旧迎新之际，第一次尝试把自己在这一年来的行动用语言表达。下面我就做个简单的总结。 一、统计工作 1、每日做好生产一线职工的个人产量与次品数据的汇总与登记，并间断性地抽查相关数据是否准确; 2、每月汇总并公布职工的出勤、个人产量、次品等。做好产量月报表上报生产经理和财务部门，包括生产车间和包装车间; 3、每月月底进行一次彻底的盘库，主要有原材料、辅料、半成品、成品。整理分析数据后上交财务部等相关部门;
4、每月将生产部各种人员流动情况及考勤，奖罚，请假等数据汇总上报行政人事部; 5、协助人事部门招聘、登记求职人员信息，刊出宣传橱窗; 6、配合生产部发布和修改各类制度、通知、考核等; 7、自从公司实行免费餐以后，每日进行就餐人数统计; 8、年底将部分数据用表格的形式进行汇总与分析。主要有《年度原材料消耗表》、《年度生产表》、《年度成品包装产量表》。 二、20XX的工作计划 努力完成本职工作之余，学习更多有关财务、统计方面的知识，以提升自己专业学识。 积极参加一些和专业有关的培训，有效提高对统计数据的准确性，并做好数据的登记与分析。 三、总结经验与不足之处 20XX年，在原有的各种统计报表基础上，对一些没有实际意义的表格作了改进，并对统计数字的准确性进行了加强。但也存在着不少问题，尤为突出的是“食堂就餐人数的统计”问题。由于如今
统计学和数据挖掘:交叉学科 摘要:统计学和数据挖掘有很多共同点,但与此同时它们也有很多差异。本文讨论了两门学科的性质,重点论述它们的异同。 关键词:统计学知识发现 1.简介 统计学和数据挖掘有着共同的目标:发现数据中的结构。事实上,由于它们的目标相似,一些人(尤其是统计学家认为数据挖掘是统计学的分支。这是一个不切合实际的看法。 因为数据挖掘还应用了其它领域的思想、工具和方法,尤其是计算机学科,例如数据库技术和机器学习,而且它所关注的某些领域和统计学家所关注的有很大不同。 统计学和数据挖掘研究目标的重迭自然导致了迷惑。事实上,有时候还导致了反感。统计学有着正统的理论基础(尤其是经过本世纪的发展,而现在又出现了一个新的学科,有新的主人,而且声称要解决统计学家们以前认为是他们领域的问题。这必然会引起关注。更多的是因为这门新学科有着一个吸引人的名字,势必会引发大家的兴趣和好奇。把“数据挖掘”这个术语所潜在的承诺和“统计学”作比较的话,统计的最初含义是“陈述事实”,以及找出枯燥的大量数据背后的有意义的信息。当然,统计学的现代的含义已经有很大不同的事实。而且,这门新学科同商业有特殊的关联(尽管它还有科学及其它方面的应用。 本文的目的是逐个考察这两门学科的性质,区分它们的异同,并关注与数据挖掘相关联的一些难题。首先,我们注意到“数据挖掘”对统计学家来说并不陌生。例如,Everitt定义它为:“仅仅是考察大量的数据驱动的模型,从中发现最适合的”。统计学家因而会忽略对数据进行特别的分析,因为他们知道太细致的研究却难以发现明显的结构。尽管如此,事实上大量的数据可能包含不可预测的但很有价值的结构。而这恰恰引起了注意,也是当前数据挖掘的任务。