［摘要］处于大数据时代这一环境内，数据生成在方方面面，教育这一行业也囊括其内，大量原本无法紧抓、量化的教学讯息均变换成了数据施以储藏与处理。新时期起始，是否可以发掘与运用潜藏在教学相关数据中还没有挖掘出来的价值，促使开放型教育或是成人型教育这类行业得以革新，关联到教学相关工作中对于大数据与其潜藏的各类价值与作用的认知、心态和数据发掘层次。
［关键词］开放教育;大数据思维;数据挖掘
一、开放型教育行业内部教学相关数据的运用问题
虽然开放型教育这一行业早就生成了“大数据库存”，不过，学校内部缺少对于数据本身的汇集监管及科学运用，对于数据相应的运用极为狭隘，许多数据仅储藏在数据库内，极难自其内找出具备规律与价值的一类讯息，这类状况大体上囊括了如下几大模块:
(一)业务机构较难予以数据相应的正确需要
学校内部的业务机构对于数据本身的搜集、归整、调研大多由于业务驱使，业务进程完成过后，数据就会被潜藏，数据调研处在被动这一状况内。另外，许多业务机构并未知晓大数据相应的运用价值与区域，还没有生成大数据这一观念以引领各项工作的实施，处于具体的工作内，极难予以大数据相应的正确需要:要想改良某一业务，所需哪类数据，这类数据要从哪类渠道内获得，搜集的数据应依据怎样的规范施以归整、发掘与调研，数据本身的可视化操作要开展至哪种程度等，均不具备明晰的规范。
(二)对数据开展运用被渠道与技术所约束
学校内部各个层级与各个种类的学习体系、讯息监管体系的数据总量极多，然而，对于数据本身的储存与运用却较低。就数据相应的储藏与归整而言，存在数据种类多元化、数据读取受限、储藏负担、体系特性受限、数据调研成效较低、数据不够安全等问题。例如，开放型教育相关的教务监管体系，大量的学习成绩有关数据已经大于原本体系本身的储藏与调研一类能力，使得对数据相应的归整留存在简易的查阅、归整、打印等步骤内，没有对数据施以深层次调研，也没有收获对教学一类工作具备益处的讯息。
(三)现行的数据调研极为分散与分裂
处于大数据这一时代内，要着眼于生成部门本身各大模块数据、数据库存、多媒体数据、各大渠道数据、各大讯息媒介数据间的关联性，力争最大程度地运用数据。然而，现存的教育相关数据依旧存在机构化、部门化一类问题，数据体现出分裂、分散等状况，数据调研也极少注重数据间的关联性。例如。教务处会定期归整每个学期相应的在籍生总量、各大专业学生总量、设立科目明细、学期选课学生总量、学生上课率、按时毕业率、学位获得率、退学率、终结性考试合格率一类数据，然而，却较少发掘这类数据间的关联性与干涉关系，也没有发掘各个机构数据间的关联性。
(四)不具备专业的数据调研岗位与人才
大数据这一时代予以了大量新兴的观念与技术，具备与原本全然不一的数据储藏与归整方法，然而，现存的体系监管者、数据库监管者依旧会运用原本的数据库监管体系，短时间内极难配备面对今后的数据调研技艺。其原因:其一，学校本身对于数据调研有关人才与岗位相应的需要态度还没有明晰;其二，新兴技术的运用条件极为繁杂，与大量数据相关的技术在成熟程度与可查看性方面比原数据库和数据监管配备更差，能够运用到辅助体系的监管者也极少。
二、大数据相关思维对于开放型教育各式数据发掘的启迪
(一)从高至低生成与教学监管相应的数据思维
现阶段，广播电视大学等正朝着开放型大学进行转变，成人学校的办学类型、办学面积、专业构造与总量、师生资源及其所处的环境均会发生变化。对于开放型教育相关的数据施以发掘及调研，能够辅助成人一类学校获取办学定位信息，提升教学、监管本身的合理性，还给学校改良并增强宏观方面的监管予以了有价值的监测方法与评测技术。大数据相关思维获得推行与运用，规定学校内部的监管方法、构造、技术都要与大数据这一时代相符。所以，应在地区或是学校内部生成总体的大数据相关战略，并把此当作学校本身的关键目标，借助大数据相关的思维把讯息化教学、讯息化监管、远端教育扶持服务及学校平日的各类工作加以归整，借助调节化的方法，全部机构一同训练并提升搜集、储藏、监管、调研与共享大量数据需要的技术及思维，逐渐促使数据监管本身的常态化、时时化、开放化与网络化得以实现。
(二)以智慧型校园助推教学监管智能化
现如今，物联网与云计算得以生成，校园内部的讯息化构建要尽早从数字型校园朝智慧型校园转变。构建智慧型校园，需将传感器融汇至校园内部的各类体系内，把校园监管的各式软件体系渠道融汇至校园云，促使网络、物联网、云得以关联与联通，据此能够促使校园内部时时数据的收获、储藏与调研得以实现，进而给学校本身的进步与教学运用予以科学的决策凭据，智慧型校园即教育讯息化构建的一大实体，对于践行大数据本身的价值来说不可或缺。另外，智慧型校园还囊括了大数据相关的规范系统、校园内部的数字化生态条件与相关的讯息化组织监管系统等模块的构建。从基本设备构建着手，逐渐实施基于云计算的大数据运用，促使教师自身的教学动作、学生远端的学习动作、学生本身的特性特点等得以调研与评测，给促使学生身心进步予以适宜的引领与辅助，予以学校运作所需的时时动态数据，助推教学监管得以合理化与智能化。
(三)全方位发掘并调研现存的各类数据
处于大数据这一时代，数据种类多元，不单具备构造化数据，还掺杂了许多半构造化与非构造化数据。把握、调研半构造化与非构造化数据本身的能力对于许多学校而言是一项极大的挑战。学校要把构造化数据发掘当作大数据相关思维运用的着眼点，关注搜集并储藏用户讯息与动作数据，为今后各式运用做好全方位的准备。同时，借用现存的数据调研方法，凭借数据引领开放型教育本身的进步。处于初始运用时期，应自教学数据、监管数据以对教育数据施以发掘。1．网络教学这一渠道相关的数据发掘。学习者自身特点辨别:辨别学习者本身的特点，尤其是学习者群体相应的特点，并凭借某类核心特点对学习者群体施以区分，促使前阶段的教学相关设计得以全方位践行，并给个体化学习的开展予以凭据。例如，“学生总量归整及趋向评测”“学生自身的特点归类及调研”等。学习者在线开展学习动作调研:在网络教学这一渠道内师生开展学习期间的各类数据，对教师与学生自身的动作方法，如登入、查阅资源、发帖、训练一类动作与动作生成的时间，加上各式资源、教学模块的运用状况施以归整、可视化与发掘。例如，“学生登入动作调研”“学生资源查阅方法调研”“师生互动渠道调研”“学生动作干涉要素调研”等等。师生互动调研:对网络教学相关渠道互动论坛内的数据施以调研，辅助教师评判学生对于教学目的的把握状况，方便对学生随时施以回馈与引导。2．教育监管讯息这一体系相关的数据发掘。教师相关的监管:从人事讯息有关的数据库、后勤讯息体系、教师监管与评测相关体系内发掘现存数据，对学校处于人才引用、教师成绩评测、教师进步、职业计划、后勤监管、教育决策扶持体系一类模块予以迅速、正确的决策辅助。学生方面的监管:鉴于学籍相关的数据库、招生相关的`数据库实施数据发掘，改良学生方面的监管工作，给学校内部的就业引导、毕业生跟踪、科目设立、招生决策等予以优良的辅助。例如，发掘学生自身的修业成果数据、对毕业生自身的特点施以调研、毕业成果干涉要素与毕业时间干涉要素调研、毕业成果评测规定与毕业时间评测规定等。
(四)全方位开展数据式人才准备
进入信息时代以来，世界电子商务呈现飞速发展的势头。站在长远的角度，企业能否在新经济的背景下生存，关键在于企业能否利用电子商务的优势，但是电子商务在发展的同时也使得企业暴露了一些问题，其中企业的数据量大，而真正有用的信息却很少。所以现代企业急需解决的问题是如何在大量数据中发现有用数据，获得利于企业的商业运作的数据，从而提高企业的竞争力。要解决这些问题，传统的数据分析已经不能适应企业的发展需求，传统的数据分析工具对数据的内在信息无法提取，而是对指定的数据进行简单的处理。信息管理系统的运用以及信息量的加大，企业希望有人可以创新及提高数据分析功能，只有拥有了高层次的数据分析功能，才能对企业决策工作提供有效的支持。所以，数据挖掘技术呈现在人们的眼前。
一、数据挖掘技术的发展背景
在近几十年中，人们在利用信息技术生产和搜集数据的能力上有了很大提升。商业管理、政府办公以及科学研究等等都应用了大量的数据库。并且仍在继续发展，所以人们为此将面临一个新的挑战，在信息爆炸的今天，我们都需面对地问题是信息过量，那么我们将如何在大量的信息库当中获取有用的知识，提高信息利用率呢？要想让数据成为企业的有效资源，并使它为企业的战略发展及业务决策提供有效保障。否则，大量的数据将会阻碍公司的发展。因此，数据挖掘技术在人们被数据淹没且急需知识的境地中带来了希望，并在发展过程中显示了它顽强的生命力。
人们长期对数据库的技术进行研究和开发而创新出数据挖掘技术，刚开始时商业数据一般存于计算机的数据库里，然后变成了对数据库进行访问并查询，而数据库技术进入更高的台阶是由于数据挖掘技术的广泛应用，数据挖掘技术给企业的运作和发展带来很大便利，它不仅可以对以往的数据进行查阅，从而可以把各个时期的数据进行对比分析，利于商业水平的提高。商业数据库正呈现空前发展的态势，并且在各种行业中数据仓库得到了广泛的应用。数据挖掘的`核心包括数据统计、人工智能以及机器学习等等。且历经了十多年的发展历程，使得数据挖掘技术趋向于稳定。
二、数据挖掘技术在电子商务中的应用
1.数据挖掘技术在客户关系管理中的应用
一种把客户当作核心的经营策略就是客户关系管理，为了满足企业的产品开发、市场营销以及管理的决策，而通过现代技术来满足。为获取商业知识而利用客户的信息，并以此来提高企业在市场当中的竞争力，采用数据挖掘技术，企业可以充分地利用客户数据资源，并对客户进行分类分析，这样不仅有利于企业对客户的盈利能力进行分析，更有利于寻找有潜力的客户，为企业带来发展。另夕卜，为应对商业数据的不断增多，数据挖掘技术将成为企业立足的关键技术，这项技术不仅可以加强企业对客户的管理及其跟踪市场活动，预测客户的消费方向，并依据消费的趋势开发产品。另外，客户评价模型对客户进行评价，并在分析客户行为对企业收益产生的影响，达到企业与客户和企业利润最优化。同时，在客户数据挖掘技术应用的基础上，企业可以依据重点客户和评价市场性能。为扩大企业销售的渠道，制定个性化的营销策略。通过呼叫中心优化及畅通沟通的渠道，强化客户关系管理的智能化并提高服务质量。
2.数据挖掘技术在网站运营中的应用
3.数据挖掘技术在商业信用评估中的应用
目前，不良的商业秩序受低劣信用状况影响，网上诈骗的事件屡见不鲜及企业财务中的造价现象也时有发生，这些现象的发生导致了信用危机的产生，严重制约着电子商务的发展和繁荣。发达的社会信息水平作为发展电子商务的基础，通过偏差分析，控制企业数据的统计和历史记录的差别，为构建完善的安全体系，采用数据挖掘技术对企业的经营情况进行分析，并对企业进行资产的评估以及收益分析等等。另外，为强化网站中的网上交易行为的安全，应对网络进行全程的监控。在此基础上，建立客户的信誉记录，这样不仅可以有效地防止信用危机，更有利于提升企业风险管理的水平和能力。
三、结语
在电子商务点中应用数据挖掘技术，并对这些数据进行挖掘，在挖掘当中找到有价值的数据。所以，将数据挖掘技术应用于电子商务，并建立数据挖掘为核心的客户管理系统，将使得企业在市场变化中立于不败之地。
(1)审计目的信息化技术运用的初期，外部审计任务依赖计算机技术，可以经过对数据的察看和剖析找到审计中存在的成绩，爲详细任务的展开提供参考。大数据剖析技术的使用则将审计任务带到了新的高度，它不只可以发现成绩，还可以对风险停止评价，对效益停止剖析，及时发现审计任务中存在的成绩，降低外部控制风险，爲企业开展做出预测性考虑。
(2)审计内容数字是传统外部审计任务参考的重点，包括营业支出、费用收入、税收状况等等。大数据剖析则打破了原来数字化的限制，根本外延和审计的内容不时向内涵展，打破了传统数据构造化的款式缺乏，在不同的工夫范围内可以生成复杂多变的数据，其中包括文本、音频、视频、xml等，构建出了审计的平面化办法。
(3)剖析技术大数据剖析与外部审计使用的结合，最大的'改动就在于技术的更新，大数据剖析可以完成大数字的整合，从五大技术方面停止了完善。即可视化剖析、数据发掘算法、预测性剖析、语义引擎和数据质量与管理。这些新技术可以经过规范化的方式，树立数据新模型，提取隐藏起来的外部审计信息，应用图表展现数据剖析的全进程，并做出前瞻性的判别，从而进步数据的剖析精确性。
一、在对计算机病毒数据库的数据挖掘方面存在的问题和局限
对计算机病毒数据库的数据挖掘技术有限
据有关调查，目前的信息技术行业对计算机病毒数据库的数据挖掘在技术方面还是存在局限与问题的；从客观层面上来讲，没有哪一种计算机的技术可以完全杜绝或制止计算机病毒对计算机数据库的侵入和威胁，这种糟糕情况的出现，不仅给单个计算机的系统造成损害，而且给整个计算机技术行业在某些时候也会造成不必要的损失和危害。所以说，开创有关减弱甚至是消灭计算机病毒数据库的计算机技术就显得尤为重要。
对计算机病毒数据库的数据挖掘效率极低
我们都知道，可以利用相应的计算机技术来对计算机病毒数据库的数据进行挖掘，但是就目前而言，单一而又较为简单的计算机技术很难高效地对数据进行挖掘，只能够从具有病毒的数据库中挖掘出极少数数据甚至是挖掘不出来。所以说，提高计算机病毒数据库的数据挖掘效率也就显得尤为重要。
对计算机病毒数据库的数据挖掘成本较高
值得注意的`是，某些计算机病毒数据库中的数据是值得使用和发挥作用的，所以，计算机行业的某些操作人员就会尽可能采用多种渠道和方法来对有用的数据进行挖掘和分析，这样一来，通常花费的成本就会相对地高，不免也就会给某些企业造成沉重的负担。所以说，降低对计算机病毒数据库的数据挖掘成本就显得尤为重要了。
二、计算机病毒数据库的数据挖掘的策略与方法
实施相应的计算机病毒监控技术
如何进一步地减弱计算机病毒对计算机数据库的侵入和威胁，我们需要慎重考虑，而实施相应的计算机病毒监控技术已成为此时的无疑之策；进一步来说，就是设置多种监控技术，例如设置内存监控，配备相应的文件监控，还有就是注册不同的表监控等等，这些都是有效地减弱甚至是防止计算机病毒侵袭数据库的监控技术。总之，我们通过这些技术，就会尽可能的从计算机病毒数据库中挖掘出需要的数据。
配置适当的计算机病毒源的追踪设备
据有关部门调查，目前使用较为有效的计算机病毒源的追踪设备就是邮件追踪设备，它能够有效地通过相应的消息或指令来对计算机的查询进行追踪，这样就能够高效地检测出是否有计算机病毒侵入。依据这种情况，我们可以进一步开拓思维，尤其是计算机行业的管理员和操作人员，更应该为计算机设计出以及配置适当的不同的计算机病毒源的追踪设备，从而使人们在计算机病毒侵入数据库的情况下，仍然能够得到自己想要的正常数据。
设置独特的计算机反病毒数据库
所谓的计算机反病毒数据库，就是在计算机操作系统的底部值入反病毒的指令或程序，让它成为计算机系统内部数据库的底层模块，而不是计算机系统外部的某种软件。这样一来，当计算机的病毒侵入系统内数据库时，就会被底层的反病毒程序代码或指令反攻出来，就进一步达到了减弱甚至消除计算机病毒对计算机数据库的侵袭和威胁的目的，那么我们这时就可以挖掘出必需的数据了。
三、结束语
概而言之，就现在的计算机病毒来说，可谓是呈现日益猖獗的态势；也就是说，计算机技术迅速发展了，计算机病毒也就会跟其迅速“发展”。我们想要有效地遏制住计算机病毒，从计算机病毒数据库中挖掘出必需的数据，对于普通人来说就应该多多了解一些预防计算机病毒侵入的知识；而对于计算机行业的管理员或操作人员来说，就应该多设计出一些遏制计算机病毒侵袭的软件或方案，从而使我们的计算机环境更干净，更安全。
摘 要：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
关键词：客户关系管理毕业论文
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。
1.软件工程数据的挖掘测试技术
代码编写
通过对软件数据进行分类整理，在进行缺陷软件的排除工作以后，根据软件开发过程中的各种信息进行全新的代码编写。基于代码编写人员的编写经验，在一般情况，对结构功能与任务类似的模块进行重新编写，这些重新编写的模块应遵循特定的编写规则，这样才能保证代码编写的合理有效性。
错误重现
代码编写完成以后开发者会将这些代码进行版本的确认，然后将正确有效的代码实际应用到适当版本的软件中去。而对于存在缺陷的代码，开发者需要针对代码产生缺陷的原因进行分析，通过不但调整代码内的输入数据，直到代码内的数据与程序报告中的描述接近为止。存在缺陷的代码往往会以缺陷报告的形式对开发者予以说明，由于缺陷报告的模糊性，常常会误导开发者，进而造成程序设计混乱。
理解行为
软件开发者在设计软件的过程中需要明确自己设计软件中每一个代码的内容，同时还需要理解其他开发者编写的.代码，这样才能有效地完善软件开发者的编写技术。同时，软件开发者在进行代码编写的过程中，需要对程序行为进行准确的理解，以此保证软件内文档和注释的准确性。
设计推究
开发者在准备对软件进行完善设计的过程中，首先需要彻底了解软件的总体设计，对软件内部复杂的系统机构进行详细研究与分析，充分把握软件细节，这有这样才能真正实现软件设计的合理性与准确性。
2.软件工程数据挖掘测试的有效措施
进行软件工程理念和方法上的创新
应通过实施需求分析，将数据挖据逐渐演变成形式化、规范化的需求工程，在软件开发理念上，加强对数据挖掘的重视，对软件工程的架构进行演化性设计与创新，利用新技术，在软件开发的过程中添加敏捷变成与间件技术，由此，提高软件编写水平。
利用人工智能
随着我国科学技术的不断发展与创新，机器学习已经逐渐被我国各个领域所广泛应用，在进行软件工程数据挖掘技术创新的过程中，可以将机器学习及数据挖掘技术实际应用于软件工程中，以此为我国软件研发提供更多的便捷。人工智能作为我国先进生产力的重要表现，在实际应用于软件工程数据的挖掘工作时，应该利用机器较强的学习能力与运算能力，将数据统计及数据运算通过一些较为成熟的方法进行解决。在软件工程数据挖掘的工作中，合理化的将人工智能实际应用于数据挖掘，以此为数据挖掘提供更多的开发测试技术。
针对数据挖掘结果进行评价
通过分析我国传统的软件工程数据挖掘测试工作，在很多情况下，传统的数据挖掘测试技术无法做到对发掘数据的全面评价与实际应用研究，这一问题致使相应的软件数据在被发掘出来以后无法得到有效地利用，进而导致我国软件开发工作受到严重的抑制影响。针对这一问题，数据开发者应该利用挖掘缺陷检验报告，针对缺陷检验的结果，制定相应的挖掘结构报告。同时，需要结合软件用户的体验评价，对挖掘出的数据进行系统化的整理与分析，建立一整套严谨、客观的服务体系，运用CodeCity软件，让用户在的体验过后可以对软件进行评价。考虑到软件的服务对象是人，因此，在软件开发的过程中要将心理学与管理学应用于数据挖掘，建立数据挖掘系统和数据挖掘评价系统。
3.结束语
综上所述，由于软件工程数据挖掘测试技术广阔的应用前景，我国相关部门已经加大了对软件技术的投资与开发力度，当下，国内已经实现了软件工程的数据挖掘、人工智能、模式识别等多种领域上的发展。
