[数据挖掘,档案,数字]试论基于数据挖掘的数字档案信息管理研究的论文

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。

浅谈计算机数据挖掘技术在档案信息管理的运用信息技术的发展改变了档案管理的方法。

在现阶段的档案管理系统中，计算机数据挖掘技术加强了档案信息的整体效果，增强了档案工作人员的整体效率与质量。

文章着重分析了计算机数据发掘技术的的含义与基本类型，对其进行了分类阐述，加强对计算机挖掘技术在档案信息数据处理中的应用进行了分析。

计算机数据挖掘技术；档案信息管理；开发；运用与研究数据挖掘技术是一种全新的技术处理技术，这种技术在数据库中随机选取符合人们需求的数据。

数据挖掘过程是一个系统的循环的过程，如若其目标节点没有达到目标的效果，系统就会自动返回，通过重新设计、选取条件后在执行。

档案信息管理则充分的运用了这一特点，在档案信息管理过程中应用计算机数据挖掘技术可以有效的提高工作效率与质量。

数据挖掘是决策的支持过程，主要通过统计以及人工智能的等技术对原始数据进行分析、总结归纳，进而寻找出人为发现的模式，当决策者进行决策的时候，可以为其提供一定的技术依据。

在日常的工作状况下，数据挖掘技术就是在庞大的数据库中寻找KDD的整个过程。

在数据库研究中，数据挖掘是极其重要的。

数据挖掘技术是一种在庞大的数据库中发现有效的、隐藏的而且较为被人们理解的技术手段。

数据挖掘在工作的主要应用主要包括可视化、人工智能以及数理统计等行业领域。

档案信息的主要内容是对历史信息进行、归档以及纪律，有着极其珍贵的历史价值，对未来的决策有着重要的借鉴作用。

首先，档案信息在实际的应用过程中有着很高的使用率，这也就造成了档案信息的使用寿命受损，降低了其使用寿命；其次，档案信息根据其具体内容分为不同的使用途径与保密程度。

如果不重视档案信息的使用管理，未对其进行必要的监督则会造成档案信息的泄密，造成严重的后果。

但是在档案信息管理系统中充分的应用计算机数据挖掘技术，则可以根据档案信息的具体内容、保密程度等因素对其借阅行为、次数等相关数据进行统计与分析，从而对不恰当的借阅行为进行管理与监督，放置恶意利用档案信息以及档案信息泄密等状况，有效的保障了档案信息的安全性，提高了实体档案的使用寿命。

在现代档案信息管理系统中引入数据挖掘技术论文在现代档案信息管理系统中引入数据挖掘技术论文计算机技术的不断发展，信息技术不断加强，在社会新的发展趋势下，以往的传统管理模式落后于现代化发展的管理水平。

为了创新档案管理的模式，提高档案管理的质量，在现代档案信息管理系统中引入数据挖掘技术。

1、信息挖掘技术1.1数据挖掘技术概述数据挖掘技术是一种基于统计学、人工智能等等技术基础上，能够自动分析原有数据，从而做出归纳整理，并对其潜在的模式进行挖掘的决策支持过程，简单来说就是从一系列复杂的数据中提取人们需要的潜在性信息。

1.2数据挖掘技术的方法二十世纪末，计算机挖掘技术产生。

其一般用到的方法有：（1）孤立点分析。

孤立点分析法主要用于对于特殊信息的挖掘。

（2）聚类分析。

聚类分析方法是在指定的对象中，对其价值联系进行搜索。

（3）分类分析。

分类分析就是找出具有一定特点的数据，对需要解读的数据进行识别。

（4）关联性分析。

关联性分析方法是对指定数据中出现频繁的数据进行挖掘。

（5）序列分析。

与关联性分析法一样，由数据之间内在的联系得出潜在的关联。

1.3计算机挖掘技术的形式分析计算机挖掘技术在使用过程中，收集到的数据不同，数据收集的方法也就不同。

在对数据挖掘技术进行形式分析的时候，主要用到：分类形式、粗糙集形式、相关规则形式。

2、计算机数据挖掘技术在档案信息管理系统中的应用计算机挖掘技术，能够将隐藏的信息挖掘出来并进行总结和利用，运用到档案管理中来，在充分发挥挖掘技术作用的同时，极大的提高了档案数据的利用价值。

数据挖掘技术在档案管理系统中，一般用到的方法为：2.1收集法该方法在对数据库中的数据进行分析的基础上，建立对已知数据详细描述的概念模型。

然后将每个测试的样本与此模型进行比较，若有一个模型在测试中被认可，就可以以此模型对管理的对象分类。

例如，档案管理员就某事向客户进行问卷调查并将答案输入到数据库中。

在该数据库中，对客户的回答进行具体属性描述，当有新的回答内容输入的时候，系统会自动对该客户需求分类，在减轻管理员工作压力的同时，提高了档案管理的效率。

理论研究 商业2.0181数据挖掘技术在档案管理中的应用韩丽娜(东京城收费站 黑龙江牡丹江 157000)摘要：数据挖掘技术是当前实践领域应用较为广泛的一种技术,但在档案信息管理中却还是处于起步阶段,面临着巨大挑战。

本文围绕大数据挖掘技术，介绍档案服务面对的挑战，分析了该技术在档案信息管理中的应用。

关键词：大数据；计算机数据挖掘技术；档案管理系统随着科学技术的不断更新，我国现在已经处于信息环境中，计算机技术的运用，已经成为各个行业发展不可缺少的部分，在信息技术中的计算机数据挖掘技术，也得到了较为普遍的应用，在档案管理工作中，该技术可以提升档案管理体系的运转速度，因此，该技术可以应用到档案的分类与采集工作中，以此保障档案管理工作的快速进行。

在大多数企业，或者机关单位中，档案管理工作一直是重要工作，随着各种工作的开展，相应的档案数量越来越多，这给档案管理工作带来很大压力，以前的档案管理系统已经不能达到现在管理的要求，不对系统进行更新，就会导致档案管理作用低。

为了防止上述问题出现，我们就要运用数据挖掘技术，从现在的发展形势看，数据挖掘技术有很多应用优点，不仅可以实现快速管理档案，还能保障档案管理工作的安全。

一、数据挖掘技术概述 数据挖掘技术是信息技术的一种，也是近些年研制出的新技术，该技术的关键作用就是进行数据检索，即使在数据非常多的信息库，也可以实现快速找到目标数据。

如果出现一次检索没有成功的情况，那么该技术就会启动循环式检索的功能，直到达到检索的效果，因此这种技术非常合适运用在档案管理工作。

二、大数据背景下档案服务面临的挑战 （一）如何调出和发现有用的信息和知识 在进行档案信息进行查询时，其本质意义就是了解档案里面的内容。

但是档案已经不断实现信息化，档案的管理方法也随之不断变化，因此，怎样了解档案里面的内容，并快速筛选有用的信息，已经成为现在档案服务面临的主要困难。

（二）如何快速查询到目标档案信息 在信息化的大环境中，越来越多的数据开始出现，在这个形势下，每个行业都有特别多的档案数据，因此信息检索的工作开始变得困难，也就是说，在大量的档案数据中，怎样快速找到目标信息，成为了档案管理工作的重点。

数据挖掘论文(优选10篇)篇1：数据挖掘论文题目：档案信息管理系统中的计算机数据挖掘技术探讨关键词：档案信息管理系统;计算机;数据挖掘技术;1数据挖掘技术概述数据挖掘技术就是指在超多随机数据中提取隐含信息，并且将其整合后应用在知识处理体系的技术过程。

若是从技术层面判定数据挖掘技术，则需要将其划分在商业数据处理技术中，整合商业数据提取和转化机制，并且建构更加系统化的分析模型和处理机制，从根本上优化商业决策。

借助数据挖掘技术能建构完整的数据仓库，满足集成性、时变性以及非易失性等需求，整和数据处理和冗余参数，确保技术框架结构的完整性。

目前，数据挖掘技术常用的工具，如SAS企业的EnterpriseMiner、IBM企业的IntellientMiner以及SPSS企业的Clementine等应用都十分广泛。

企业在实际工作过程中，往往会利用数据源和数据预处理工具进行数据定型和更新管理，并且应用聚类分析模块、决策树分析模块以及关联分析算法等，借助数据挖掘技术对相关数据进行处理。

2档案信息管理系统计算机数据仓库的建立2.1客户需求单元为了充分发挥档案信息管理系统的优势，要结合客户的实际需求建立完整的处理框架体系。

在数据库体系建立中，要适应迭代式处理特征，并且从用户需求出发整合数据模型，保证其建立过程能按照整体规划有序进行，且能按照目标和分析框架参数完成操作。

首先，要确立基础性的数据仓库对象，由于是档案信息管理，因此，要集中划分档案数据分析的主题，并且有效录入档案信息，确保满足档案的数据分析需求。

其次，要对日常工作中的用户数据进行集中的挖掘处理，从根本上提高数据仓库分析的完整性。

(1)确定数据仓库的基础性用户，其中，主要包括档案工作人员和使用人员，结合不同人员的工作需求建立相应的数据仓库。

(2)档案工作要利用数据分析和档案用户特征分析进行分类描述。

(3)确定档案的基础性分类主题，一般而言，要将文书档案归档状况、卷数等基础性信息作为分类依据。

档案学中的数据挖掘技术在档案管理中的应用档案管理是一门重要的学科，它涉及到对大量的档案信息进行收集、整理、保存和利用。

随着信息技术的发展，档案管理也逐渐引入了数据挖掘技术，以提高档案管理的效率和准确性。

数据挖掘技术是一种利用计算机算法从大量数据中发现潜在模式和关联规则的方法。

它可以帮助档案管理人员从庞大的档案数据中快速提取有用的信息，为档案的整理、检索和利用提供支持。

首先，数据挖掘技术在档案管理中可以帮助进行档案的分类和归档。

通过对档案数据进行聚类分析，可以将相似的档案归为一类，从而方便管理人员进行整理和存储。

同时，数据挖掘技术还可以发现档案之间的关联关系，帮助管理人员建立档案之间的链接，提高档案的检索效率。

其次，数据挖掘技术在档案管理中可以帮助进行档案的质量控制。

通过对档案数据进行异常检测和错误修正，可以及时发现和纠正档案中的错误和缺失，保证档案的准确性和完整性。

此外，数据挖掘技术还可以分析档案数据的时效性，帮助管理人员制定合理的档案更新和销毁策略，保证档案的及时更新和有效利用。

另外，数据挖掘技术在档案管理中还可以帮助进行档案的检索和利用。

通过对档案数据进行文本挖掘和关键词提取，可以快速定位到用户所需的档案信息。

同时，数据挖掘技术还可以发现档案中隐藏的知识和价值，帮助管理人员挖掘档案的深层次价值，为决策提供支持。

此外，数据挖掘技术还可以帮助进行档案的保密和安全管理。

通过对档案数据进行隐私保护和风险评估，可以防止档案信息被非法获取和滥用。

同时，数据挖掘技术还可以发现档案中的异常行为和安全漏洞，帮助管理人员及时采取措施，保护档案的安全性和完整性。

综上所述，数据挖掘技术在档案管理中具有广泛的应用前景。

通过对档案数据的分类、质量控制、检索和利用，以及保密和安全管理，可以提高档案管理的效率和准确性，为档案的整理、保存和利用提供更好的支持。

随着数据挖掘技术的不断发展和创新，相信它将在档案管理中发挥越来越重要的作用，为档案管理带来更多的机遇和挑战。

浅谈计算机数据挖掘技术在档案管理系统中的应用摘要互联网充斥着海量繁杂的信息，对数据进行挖掘是计算机技术智能化与自动化的体现。

随着我国档案管理电子化、现代化的建设，在档案管理中运用计算机数据挖掘技术越来越普遍。

基于此本文主要探讨了档案管理对于数据挖掘技术的应用。

关键词档案管理；数据挖掘技术；电子化前言随着信息技术的不断发展，在可运用的领域也越来越广泛，计算机的数据挖掘技术在应用效率和质量上也在提高。

计算机数据挖掘技术为档案管理工作带来了极大的改革和影响，借助该技术它能满足工作人员对数据和资料的搜寻和整理效率等方面的工作需求，满足了当前社会对档案信息在時效性和效率的需求。

1 数据挖掘技术的技术优势及概念数据挖掘技术具有对残缺、模糊甚至错误的信息进行数据比对和分析的特点，在此过程中能分析出所搜寻信息的真实性，甚至能挖掘出有价值的隐藏信息。

这些被挖掘出的信息，能够为决策者做出判断，提供有价值的信息，对所掌握的信息全面透析，从中发现其所隐藏的潜在秘密。

数据挖掘技术除了具备对数据的检索功能外，同时还能对已检索数据进行加工和归纳，它是具有极大扩展性的技术，与人工神经网络、遗传算法等多门学科交叉，能够关联各大学科数据库，有数理计算统计、智能化、并行数值化的特性。

计算机数据挖掘技术根据要搜集的信息特征和质量的不同，可主要分为两大类型：记叙型、预知推断型。

记叙型具有较高的概括和总结的特性，能够对关键词进行模糊搜索、采集，对于挖掘某一范围内相关信息来说，这种类型更像搜索引擎。

预知判断型，它能通过对信息或数据进行整理并加以分析，继而得出二次加工处理的信息或数据。

归纳在数据挖掘技术中占据着相当大的作用，可以说是整个系统的灵魂，归纳能力的好坏决定了挖掘数据的质量和分析效果。

通过对数据库组元进行划分和分析，使数据形成的训练集在划分过程对数据进行快速划分；接着根据合适的运算算法测试剩余数据，从中筛选满足检索者需求的数据，再从此归纳。

数据挖掘技术在档案管理工作中应用价值研究摘要：基于新时代发展背景的要求，档案管理工作应该加快与新技术融合发展，档案管理工作人员应该积极主动吸收和促进新技术在档案管理工作中发挥作用。

数据挖掘技术在档案管理工作中应用前景广泛，能够极大地促进档案管理工作效率的提高。

基于此，本文从技术视角出发，首先对数据挖掘技术进行深入分析，随后就其在档案管理工作中的有效应用加以论述，以期为相关研究和实践工作提供理论参考。

关键词：数据挖掘技术；档案管理；应用价值引言：人类进入大数据时代后，信息处理技术越发尖端，新的技术不断涌现。

数据挖掘技术，虽然不像云计算技术一样为人们所熟悉熟知，但其实其与云计算一样，是大数据技术能够发挥作用的关键技术之一。

而就目前的研究现状而言，对数据挖掘技术的具体应用的研究较少，而本文将数据挖掘技术同档案管理这一具体应用领域相连接，在研究视角与研究成果是都具有一定的创新性和实用性。

一、数据挖掘技术的内涵数据挖掘是从大量数据中发现并识别具有潜在价值、可被理解信息的一个过程。

数据挖掘技术是一种从大数据中提取出有价值信息的技术。

它可以揭示数据中的未知关系和发现新的数据模式，帮助人们更好地理解数据、做出决策和方案规划，并为企业和组织提供决策支持的基础。

数据挖掘技术应用广泛，比如金融、医疗、电商、社交媒体、电子商务等领域。

数据挖掘技术主要包括以下几方面技术内容：1.数据预处理：数据预处理是数据挖掘的第一步，它包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等多个步骤。

数据预处理可以帮助数据挖掘工程师去掉无用数据，解决数据不一致的问题，并将数据整合成适合进行数据分析的形式[1]。

2.数据挖掘算法：数据挖掘算法是指从大量数据中提取出模式、关联、聚类和分类等有用信息的技术。

常见的数据挖掘算法包括决策树、神经网络、关联规则挖掘和聚类分析等。

3.模型评估：对数据挖掘算法构建的模型进行评估是数据挖掘技术中非常重要的一个步骤。

基于数据挖掘的数字档案信息管理探讨数字档案信息管理是一项被广泛关注的领域。

随着数字技术的发展和数字资源的不断增长，数字档案管理成为数字时代中不可或缺的重要组成部分。

在数据挖掘技术的支持下，数字档案信息管理也得以更好的实现。

数据挖掘技术是一种对数据进行分析、识别模式的技术。

在数字档案信息管理中，数据挖掘技术可用于识别出与数字档案有关的信息。

在数字档案信息管理中，数据挖掘主要被用于以下几个方面：首先，数据挖掘技术可以帮助数字档案管理者提取数字档案的关键信息。

数字档案中包含了大量的信息，挖掘出其中的核心信息可以让管理者更好地了解档案的内容和属性。

通过数据挖掘技术，可对数字档案中的文本、图片、视频等数据进行分析和处理，从中提取出关键词、主题、事件等信息，为数字档案的管理提供重要的支持和参考。

其次，数据挖掘技术可以帮助数字档案管理者快速找到需要的档案信息。

数字档案数量庞大，如果不加以分类、整理和归档，查找起来会非常困难。

通过数据挖掘技术，可对数字档案进行自动分类和搜索，将相关的数字档案分类到一个文件夹或文件夹组里，以方便用户进行查找、使用和管理。

再次，数据挖掘技术可用于数字档案的安全管理。

数字档案中可能包含一些敏感信息，如官方文件、机密资讯等。

这些信息要保护好，防止被非法获取和利用。

数字档案信息管理者可以利用数据挖掘技术对数字档案进行加密、备份和恢复，保护数字档案的安全性和完整性。

最后，数字档案信息管理可推进行业务分析和决策支持。

数据挖掘技术可将数字档案与其他业务数据进行分析，从而为管理者提供更丰富的洞察力和分析思路，从而更好地支持数字档案管理者的决策和业务运营。

总之，数字档案信息管理是数字时代中不可或缺的重要组成部分，数据挖掘技术的应用，更是提高数字档案信息管理效率和质量的重要手段。

只有通过数据挖掘技术的应用和不断完善和发展，才能更好地实现数字档案信息管理的目标。