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数据挖掘综述引言：数据挖掘是一种通过自动或者半自动的方法，从大量数据中发现隐藏在其中的有价值的信息的过程。
随着大数据时代的到来，数据挖掘在各个领域中的应用越来越广泛。
本文将对数据挖掘的概念、应用领域、技术方法、挑战和未来发展进行综述。
一、数据挖掘的概念1.1 数据挖掘的定义数据挖掘是指通过应用统计学、机器学习、人工智能等技术，从大规模数据集中提取出实用的信息和模式的过程。
1.2 数据挖掘的目标数据挖掘的目标是通过发现数据中的潜在规律和关联，为决策提供支持，并发现新的商业机会。
1.3 数据挖掘的基本步骤数据挖掘的基本步骤包括问题定义、数据采集和清洗、特征选择和变换、模型构建、模型评估和应用。
二、数据挖掘的应用领域2.1 金融领域数据挖掘在金融领域中被广泛应用，如信用评估、风险管理、欺诈检测等。
2.2 零售领域数据挖掘在零售领域中可以匡助企业进行销售预测、市场细分、推荐系统等。
2.3 医疗领域数据挖掘在医疗领域中可以用于疾病预测、药物研发、医疗资源优化等。
三、数据挖掘的技术方法3.1 分类与预测分类与预测是数据挖掘中常用的技术方法，通过构建模型来预测未来的结果或者分类新的数据。
3.2 聚类分析聚类分析是将数据集中的对象划分为不同的组，使得组内的对象相似度高，组间的相似度低。
3.3 关联规则挖掘关联规则挖掘是寻觅数据集中的频繁项集和关联规则，用于发现数据中的相关性和规律。
四、数据挖掘的挑战4.1 数据质量问题数据挖掘的结果受到数据质量的影响，数据质量不高会导致挖掘结果不许确。
4.2 隐私保护问题在数据挖掘过程中，可能涉及到用户的隐私信息，如何保护用户隐私是一个重要的挑战。
4.3 大数据处理问题随着数据量的增加，如何高效地处理大规模数据成为数据挖掘中的难题。
五、数据挖掘的未来发展5.1 深度学习与数据挖掘的结合深度学习作为一种强大的机器学习方法，与数据挖掘的结合将会进一步提升数据挖掘的能力。
5.2 增强学习的应用增强学习是一种通过试错来优化决策的方法，将其应用于数据挖掘领域可以发现更多的隐藏规律。
数据挖掘中的本体应用研究综述摘要：数据挖掘是个交叉领域，与人工智能、信息科学、统计分析等领域有着紧密的联系。
而本体作为一个新兴的研究领域，与数据挖掘在应用的学科领域范围上有着较大的重合，比如在生物科学和化学领域，这两者的结合研究也非常活跃。
在数据挖掘中引入本体能够极大地解决数据挖掘面临的问题。
系统研究了在数据挖掘中本体的应用情况。
关键词：数据管理；数据挖掘；本体0引言摩尔定律见证了过去40多年来计算机技术的发展：芯片的处理速度越来越快，集成电路的体积越来越小、性价比越来越高。
以硬盘为例，机械硬盘存储单位兆的成本不断下降，而性能更好的固态硬盘正在进入民用市场。
计算机的硬件成本越来越低，而硬件的性能越来越好。
存储每兆信息所需要的成本越来越低。
这为大规模的数据存储打下了物质基础。
计算机技术的普及大大提升了数据采集、存储和操作能力。
数据库与DBMS顺应了大规模的数据管理而产生。
从20世纪60年代早期简单的数据收集到建立数据库，到20世纪70年代数据库管理系统的发展，到后来各种新型数据库，到数据仓库与数据挖掘的发展，数据库发展的内在驱动因素正是出于人们对快速增长的数据利用的需求。
身处于大量数据之中，却依然感到缺乏信息，数据挖掘的产生正是为了满足从数据中挖掘信息的需求。
数据挖掘这些年来被广泛应用和研究，比如在生物科学、化学、天文和商业领域等等，这些领域的共同特点都是面临大量数据处理。
数据挖掘也面临者许多问题：处于复杂的数据环境中，需要支持多种数据源类型；挖掘算法的选择容易受使用者个人知识背景影响；产生规则过多；规则难以理解，需要领域知识背景等等。
而本体的引入，从各个方面改进了数据挖掘面临的问题。
1理论背景1.1数据挖掘的定义和KDD过程数据挖掘是“从资料中提取出隐含的过去未知的有价值的潜在信息”（1992年提出），也被认为是“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”（2001年提出），后者是被广泛引用的数据挖掘定义。
数据挖掘论文（最新范文6篇）数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际数据中，提取隐含在其中的、人们所不知道的、但又是潜在有用信息和知识的过程。
希望你在阅读了以下数据挖掘论文后对这个内容有更深入的了解。
数据挖掘论文一题目：基于数据挖掘的企业营销管理应用实证摘要：随着市场竞争的日益激烈，以及信息化、移动化和智能化时代的来临，越来越多的企业开始注重借助现代数据挖掘技术，提高企业的营销效果，降低营销成本，并提升企业在市场中的竞争力。
从数据挖掘与企业营销管理的关系入手，得出数据挖掘应用给现代企业营销管理带来的优势，然后构建精确营销平台，将其应用到电信业的营销管理中，以期为数据挖掘技术在现代企业营销中的具体应用提供参考。
关键词：数据挖掘；市场细分；竞争优势随着电子商务的不断发展，使得企业通过网络即可与来自全世界的企业进行商务活动。
而企业的大量交易，也给企业积累了很多业务数据，并以此使得企业的数据信息库越来越大。
而在这些数据中，清晰地记录了企业每年的运作及效益情况。
而要想让这些数据为企业未来的战略和决策服务，就需要充分加强对这些数据的规律、暴露出的问题的分析。
因此，数据挖掘技术进入了人们的视野，并成为人们关注的重点。
通过数据挖掘工具，可以对大量的数据进行分析，并提取其中有用的信息，为企业的决策提供参考，进而提升决策的正确率，达到提升竞争力的目的。
一、数据挖掘与企业营销管理的关系在生产销售中，生产者和消费者一般存在着单一的购买销售关系，而企业营销管理就是运用各种方法将上述单一关系转变为多重关系。
这样就在生产者和消费者之间加入营销者这一角色，三种角色之间也就必然会产生多种联系，这些关系往往牵涉众多，十分复杂。
要想处理好这些关系，就需要企业营销管理人员进行分析论证，找出可以联系的关键桥梁，也就是本文所介绍的"数据挖掘";.数据挖掘是企业营销管理中常用的一种方法，也越来越得到人们的认可。
数据挖掘论文医学数据论文：医学数据挖掘综述摘要：医学数据挖掘是提高医学信息管理水平，为疾病的诊断和治疗提供科学准确的决策，促进医疗发展的需要。
该文主要介绍了医学数据的特点，医学数据挖掘的发展状况和应用的技术方法，同时展望了数据挖掘技术在医学领域的应用前景。
关键词：数据挖掘；医学数据；神经网络；关联规则summary of medical data miningwang ju-qin(department of computer technology, wuxi institute of technology, wuxi 214121, china)abstract: medical data mining is necessary for improving the management level of medical information, providing scientific decision-making for the diagnosis and treatment of disease, and promoting the development of medicine. this paper mainly introduces the characters of mining medical data, the application and methods used in medicine, and also the application prospect medical field is outlined.key words: data mining; medical data; neural network; association rules1 数据挖掘的产生1.1 产生背景在当今信息化和网络化的社会条件下，随着计算机、数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用，各行各业都开始采用计算机以及相应的信息技术进行管理和运营，由此积累了大量的数据资料；另外，互联网的发展更是为我们带来了海量的数据和信息。
数据挖掘综述数据挖掘是一种通过从大量数据中发现模式、关联和趋势来提取有用信息的过程。
它是一门综合性的学科，结合了统计学、机器学习、数据库技术和人工智能等领域的知识和方法。
数据挖掘在各个行业和领域都有广泛的应用，包括市场营销、金融、医疗保健、社交网络分析等。
数据挖掘的过程通常包括以下几个步骤：1. 问题定义：明确需要解决的问题或目标，例如预测销售额、发现异常行为或推荐系统等。
2. 数据收集：收集与问题相关的数据，可以是结构化数据（如数据库中的表格）或非结构化数据（如文本、图像或音频）。
3. 数据清洗：对数据进行清洗和预处理，包括处理缺失值、异常值和重复值，以及转换数据格式和统一数据标准等。
4. 特征选择：选择对问题有预测能力的特征，以减少计算复杂性和提高模型性能。
5. 模型选择：选择适合问题的数据挖掘模型，例如分类、聚类、关联规则挖掘、时序分析等。
6. 模型训练：使用标记好的训练数据对选定的模型进行训练，以学习模式和关联规则。
7. 模型评估：使用测试数据对训练好的模型进行评估，以确定模型的性能和准确性。
8. 模型优化：根据评估结果对模型进行优化和调整，以提高模型的预测能力和泛化能力。
9. 结果解释：对模型的结果进行解释和可视化，以便理解和应用。
数据挖掘的技术和算法有很多，常见的包括决策树、神经网络、支持向量机、朴素贝叶斯、聚类算法、关联规则挖掘等。
选择合适的算法取决于问题的性质和数据的特点。
数据挖掘的应用非常广泛。
在市场营销中，可以通过分析客户购买历史和行为模式来预测客户的购买意愿和需求，从而制定个性化的营销策略。
在金融领域，可以通过分析交易数据和市场趋势来预测股票价格的波动和风险，以辅助投资决策。
在医疗保健领域，可以通过分析病人的病历和基因数据来预测疾病的风险和治疗效果，从而实现个性化的医疗服务。
在社交网络分析中，可以通过分析用户的社交关系和行为模式来发现社交网络中的影响力节点和社群结构，以及预测用户的兴趣和行为。
数据挖掘课程论文题目：数据挖掘中 神经网络方法综述学 号：专 业： 工业工程名：目录一、引言 (3)(一)数据挖掘的定义 (3)(二)神经网络简述 (3)二、神经网络技术基础理论 (3)(一)神经元节点模型 (3)(二)神经网络的拓扑结构 (4)(三)神经网络学习算法 (4)(四)典型神经网络模型 (5)三、基于神经网络的数据挖掘过程 (6)(一)数据准备 (6)(二)规则提取 (7)(三)规则评估 (8)四、总结 (8)一、引言(一)数据挖掘的定义关于数据挖掘的定义不少，其中被广泛接受的定义是：数据挖掘是一个从不完整的、不明确的、大量的并且包含噪声，具有很大随机性的实际应用数据中，提取出隐含其中、事先未被人们获知、却潜在实用的知识或者模式的过程。
该定义包含了一下几个含义： (1)数据源必须为大量的、真正的并且包含噪声的；(2) 挖掘到的新知识必须为用户需求的、感兴趣的； (3)挖掘到的知识为易理解的、可接受的、有效并且可运用的； (4)挖掘出的知识并不要求合用于所有领域，可以仅支持某个特定的应用发现问题。
[1]这个定义准确的叙述了数据挖掘的作用，即对海量、杂乱无章的数据进行处理和分析，并发现隐藏在这些数据中的实用的知识，为决策提供支持。
(二)神经网络简述神经网络是摹拟人类的形象直觉思维，在生物神经网络研究的基础上，根据生物神经元和神经网络的特点，通过简化、归纳，提炼总结出来的一类并行处理网络，利用其非线性映射的思想和并行处理的方法，用神经网络本身的结构来表达输入和输出的关联知识。
[2]起初，神经网络在数据挖掘中的应用并未被看好，其主要原因是神经网络具有结构复杂、可解释性差、训练时间长等缺陷。
但其对噪声数据的高承受能力和低错误率的优点，以及各种网络训练算法的陆续提出与优化，特别是各种网络剪枝算法和规则提取算法的不断提出与完善，使得神经网络在数据挖掘中的应用越来越为泛博使用者所青睐。
二、神经网络技术基础理论(一) 神经元节点模型生物神经元，也成神经细胞，是构成神经系统的基本单元。
海南大学数据挖掘论文题目：股票交易日线数据挖掘学号：20100602310002姓名：专业：10信管指导老师：分数：目录目录 (2)1. 数据挖掘目的 (3)2.相关基础知识 (3)2.1 股票基础知识 (3)2.2 数据挖掘基础知识 (4)2.2.2数据挖掘的任务 (5)3.数据挖掘方案 (6)3.1. 数据挖掘软件简介 (6)3.2. 股票数据选择 (7)3.3. 待验证的股票规律 (7)4. 数据挖掘流 (8)4.1数据挖掘流图 (8)4.2规律验证 (9)4.2.2规律2验证 (10)4.2.3规律三验证 (12)4.3主要节点说明 (14)5.小结 (15)1.数据挖掘目的数据挖掘的目的就是得出隐藏在数据中的有价值的信息，发现数据之间的内在联系与规律。
对于本次数据挖掘来说，其目的就是学会用clementine对股票的历史数据进行挖掘，通过数据的分析，找出存在股票历史数据中的规律，或者验证已存在的股票规律。
同时也加深自己对股票知识的了解和对clementine软件的应用能力。
为人们决策提供指导性信息，为公司找出其中的客户为公司带来利润的规律，如二八原则、啤酒与尿布的现象等。
2.相关基础知识2.1 股票基础知识2.1.1 股票是一种有价证券，是股份公司在筹集资本时向出资人公开或私下发行的、用以证明出资人的股本身份和权利，并根据持有人所持有的股份数享有权益和承担义务的凭证。
股票代表着其持有人（股东）对股份公司的所有权，每一股同类型股票所代表的公司所有权是相等的，即“同股同权”。
股票可以公开上市，也可以不上市。
在股票市场上，股票也是投资和投机的对象。
对股票的某些投机炒作行为，例如无货沽空，可以造成金融市场的动荡。
2.1.2 开盘价开盘价又称开市价，是指某种证券在证券交易所每个交易日开市后的第一笔买卖成交价格。
世界上大多数证券交易所都采用成交额最大原则来确定开盘价。
2.1.3 收盘价收盘价是指某种证券在证券交易所一天交易活动结束前最后一笔交易的成交价格。
如当日没有成交，则采用最近一次的成交价格作为收盘价，因为收盘价是当日行情的标准，又是下一个交易日开盘价的依据，可据以预测未来证券市场行情；所以投资者对行情分析时，一般采用收盘价作为计算依据。
2.1.4 最高价指某种证券在每个交易日从开始到收市的交易过程中所产生的最高价。
2.1.5最低价指某种证券在每个交易日从开始到收市的交易过程中所产生的最低价。
2.1.6成交量成交量是指一个时间单位内对某项交易成交的数量。
一般情况下，成交量大且价格上涨的股票，趋势向好。
成交量持续低迷时，一般出现在熊市或股票整理阶段，市场交投不活跃。
成交量是判断股票走势的重要依据，对分析主力行为提供了重要的依据。
2.1.7 K 线K 线图这种图表源处于日本德川幕府时代（1603～1867 年），被当时日本米市的商人用来记录米市的行情与价格波动，后因其细腻独到的标画方式而被引入到股市及期货市场。
通过 K 线图，我们能够把每日或某一周期的市况现完全记录下来，股价经过一段时间的盘档后，在图上即形成一种特殊区域或形态，不同的形态显示出不同意义。
插入线、抱线和利好刺激线这三种 K 线组合是最常见的经典见底形态。
2.1.8 日线任何一天的开盘价\收盘价\最高价\最低价,划出的一跟中间粗一些,两端细一些的线,就是日线,日线是每天一根的 K 线.5PMA，10PMA,20PMA。
分别代表 5 日、10 日、20 日均线。
黄色的是 5PMA 即 5 日均线；紫色的是 10PMA 即 10 日均线；绿色的是 20PMA 即 20 日均线。
2.2 数据挖掘基础知识2.2.1 数据挖掘数据挖掘(Data Mining)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。
随着信息技术的高速发展，人们积累的数据量急剧增长，动辄以 TB 计，如何从海量的数据中提取有用的知识成为当务之急。
数据挖掘就是为顺应这种需要应运而生发展起来的数据处理技术。
是知识发现(Knowledge Discovery in Database)的关键步骤。
2.2.2数据挖掘的任务(1)关联分析(association analysis)关联规则挖掘是由 Rakesh Apwal 等人首先提出的。
两个或两个以上变量的取值之间存在某种规律性，就称为关联。
数据关联是数据库中存在的一类重要的、可被发现的知识。
关联分为简单关联、时序关联和因果关联。
关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。
一般用支持度和可信度两个阀值来度量关联规则的相关性，还不断引入兴趣度、相关性等参数，使得所挖掘的规则更符合需求。
(2) 聚类分析(clustering)聚类是把数据按照相似性归纳成若干类别，同一类中的数据彼此相似，不同类中的数据相异。
聚类分析可以建立宏观的概念，发现数据的分布模式，以及可能的数据属性之间的相互关系。
(3) 分类(classification)分类就是找出一个类别的概念描述，它代表了这类数据的整体信息，即该类的内涵描述，并用这种描述来构造模型，一般用规则或决策树模式表示。
分类是利用训练数据集通过一定的算法而求得分类规则。
分类可被用于规则描述和预测。
(4)预测（predication）预测是利用历史数据找出变化规律，建立模型，并由此模型对未来数据的种类及特征进行预测。
预测关心的是精度和不确定性，通常用预测方差来度量。
(5)时序模式（time-series pattern）时序模式是指通过时间序列搜索出的重复发生概率较高的模式。
与回归一样，它也是用己知的数据预测未来的值，但这些数据的区别是变量所处时间的不同。
(6) 偏差分析（deviation）在偏差中包括很多有用的知识，数据库中的数据存在很多异常情况，发现数据库中数据存在的异常情况是非常重要的。
偏差检验的基本方法就是寻找观察结果与参照之间的差别。
2.2.3 数据挖掘方法(1)神经网络方法神经网络由于本身良好的鲁棒性、自组织自适应性、并行处理、分布存储和高度容错等特性，非常适合解决数据挖掘的问题。
(2)遗传算法遗传算法是一种基于生物自然选择与遗传机理的随机搜索算法,是一种仿生全局优化方法。
遗传算法具有的隐含并行性、易于和其它模型结合等性质使得它在数据挖掘中被加以应用。
(3)决策树方法决策树是一种常用于预测模型的算法，它通过将大量数据有目的分类，从中找到一些有价值的，潜在的信息。
它的主要优点是描述简单，分类速度快，特别适合大规模的数据处理。
(4) 统计分析方法在数据库字段项之间存在两种关系：函数关系(能用函数公式表示的确定性关系)和相关关系(不能用函数公式表示，但仍是相关确定性关系)，对它们的分析可采用统计学方法，即利用统计学原理对数据库中的信息进行分析。
(5)模糊集方法即利用模糊集合理论对实际问题进行模糊评判、模糊决策、模糊模式识别和模糊聚类分析。
(6)粗集方法粗集理论是一种研究不精确、不确定知识的数学工具。
粗集方法有几个优点：不需要给出额外信息;简化输入信息的表达空间;算法简单，易于操作。
粗集处理的对象是类似二维关系表的信息表。
(7)覆盖正例排斥反例方法它是利用覆盖所有正例、排斥所有反例的思想来寻找规则。
首先在正例集合中任选一个种子，到反例集合中逐个比较。
与字段取值构成的选择子相容则舍去，相反则保留。
按此思想循环所有正例种子，将得到正例的规则(选择子的合取式)。
3.数据挖掘方案3.1. 数据挖掘软件简介本次的数据挖掘所运用的软件是 Clementine 软件。
Clementine 是 SPSS 的数据挖掘应用工具。
这种工具可把直观的用户图形界面与多种分析技术相结合。
这些技术包括神经元网络、关联规则和规则归纳技术，这些分析能力由一个易于使用的可视化编程环境所提供。
作为一个数据挖掘平台，Clementine 结合商业技术可以快速建立预测性模型，进而应用到商业活动中，帮助人们改进决策过程。
强大的数据挖掘功能和显著的投资回报率使得Clementine 在业界久负盛誉。
同那些仅仅着重于模型的外在表现而忽略了数据挖掘在整个业务流程中的应用价值的其它数据挖掘工具相比， Clementine 其功能强大的数据挖掘算法，使数据挖掘贯穿业务流程的始终，在缩短投资回报周期的同时极大提高了投资回报率。
Clementinee 所使用的图形表现是在屏幕上拖动、按下和连接功能节点。
节点的类型分为数据访问节点、数据操纵节点、数据可视化节点、机器学习节点和模型分析节点。
模型产生过程由从托盘中选择正确的节点、把它们放到屏幕上和连接节点组成。
Clementinee 提供了丰富的数据访问能力，其中包括对展开文件和关系数据库(通过 ODBC)的访问。
Clementine 具有通过把建模结果写回一个与ODBC 兼容的 DBMS 而使它们保持一致的能力。
Clementine 可在 WindowsNT 的Intel Penhum 系统运行。
Clementine 的数据可视化能力包括分布图、线性图和网络分析。
C1emetine 是一个强大的产品。
以公布的用户基推测试来看，它在可伸缩性、预测准确率和处理的时间方面都表现得很好。
总的来说，C1gneBtine 对小规模和大规模的分析实现都很合适。
3.2. 股票数据选择股票的选择是随机选择的。
用股票代码/67=02（我学号的后两位）计算可得所要研究的股票（此过程运用 Excel 表格的取余，然后用筛选即可选出符合条件的股票）。
所以根据公式可计算出多支符合条件的股票，从中我选择自己感兴趣的股票深证万科A（000002和上证道博股份（600132）。
同时用它们的日线作为参考，对股票的数据进行研究。
3.3. 待验证的股票规律3.3.1 股市的涨跌是呈现周期性变化的且涨幅呈正态分布？这种现象指的是在股市开盘后的一种周期性的现象，具体表现在股票价格上上的周期性涨落，当股市达到高潮后，一段时间后又将返回下跌，返回低潮。
3.3.2国家对房地产行业的宏观调控政策对股市中房地产行业是否有影响?房价上涨对地产股有什么影响？指近10年来，国家为了控制房地产的价格在一个合理的范围内，所出台的一系列与房地产行业相关的政策，这条规律就是研究在政策出台之后，股市中的房地产行业是否会受其影响而产生波动。
3.3.3不同类型的上市公司由于产业的不同企业发展的经历差异其所表现出的股价涨幅波动也是否是有差异？4.数据挖掘流4.1数据挖掘流图分别做出万科和道博股份的数据流图如图1、图2所示：图1 万科的数据流图图2道博股份的数据流图图3万科道博股份合并后的数据流图4.2规律验证4.2.1规律一验证对于规律一我们可以把两支股票的直方图都做出来进行比较验证分析股票涨幅分布中存在的规律。
