题目：档案信息管理系统中的计算机数据挖掘技术探讨
摘要：伴随着计算机技术的不断进步和发展, 数据挖掘技术成为数据处理工作中的重点技术, 能借助相关算法搜索相关信息, 在节省人力资本的同时, 提高数据检索的实际效率, 基于此, 被广泛应用在数据密集型行业中。笔者简要分析了计算机数据挖掘技术, 并集中阐释了档案信息管理系统计算机数据仓库的建立和技术实现过程, 以供参考。
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大量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Enterprise Miner、IBM企业的Intellient Miner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
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, 要将文书档案归档情况、卷数等基础性信息作为分类依据。
数据库设计单元
在设计过程中, 要针对不同维度建立相应的参数体系和组成结构, 并且有效整合组成事实表的主键项目, 建立框架结构。
第一, 建立事实表。事实表是数据模型的核心单元, 主要是记录相关业务和统计数据的表, 能整合数据仓库中的信息单元, 并且提升多维空间处理效果, 确保数据储存过程切实有效。 (1) 档案管理中文书档案目录卷数事实表:事实表主键, 字段类型Int, 字段为Id;文书归档年份, 字段类型Int, 字段为Gdyear_key;文书归档类型, 字段类型Int, 字段为Ajtm_key;文书归档单位, 字段类型Int, 字段为Gddw_key;文书档案生成年份, 字段类型Int, 字段为Ajscsj_key, 以及文书档案包括的文件数目。 (2) 档案管理中文书档案卷数事实表:事实表主键, 字段类型Int, 字段为Id;文书归档利用日期, 字段类型Int, 字段为Date_key;文书归档利用单位, 字段类型Int, 字段为Dw_key;文书归档利用类别, 字段类型Int, 字段为Dalb_key;文书归档利用年份, 字段类型Int, 字段为Dayear_key等[1]。
第二, 建立维度表, 在实际数据仓库建立和运维工作中, 提高数据管理效果和水平, 确保建立循环和反馈的系统框架体系, 并且处理增长过程和完善过程, 有效实现数据库模型设计以及相关维护操作。首先, 要对模式的基础性维度进行分析并且制作相应的表, 主要包括档案年度维表、利用方式维表等。其次, 要建构数据库星型模型体系。最后, 要集中判定数据库工具, 保证数据库平台在客户管理工作方面具备一定的优势, 集中制订商务智能解决方案, 保证集成环境的稳定性和数据仓库建模的效果, 真正提高数据抽取以及转换工作的实际水平。需要注意的是, 在全面整合和分析处理数据的过程中, 要分离文书档案中的数据, 相关操作如下:
from dag gd temp//删除临时表中的数据
Ch count=dag ( wswj) //将文书目录中数据导出到数据窗口
Dag 1.() //将数据窗口中的数据保存到临时表
相关技术人员要对数据进行有效处理, 以保证相关数据合并操作、连接操作以及条件性拆分操作等都能按照数据预处理管理要求合理化进行, 从根本上维护数据处理效果。
多维数据模型建立单元
在档案多维数据模型建立的过程中, 相关技术人员要判定联机分析处理项目和数据挖掘方案, 整合信息系统中的数据源、数据视图、维度参数以及属性参数等, 保证具体单元能发挥其实际作用, 并且真正发挥档案维表的稳定性、安全性优势。
第一, 档案事实表中的数据稳定, 事实表是加载和处理档案数据的基本模块, 按照档案目录数据表和档案利用情况表分析和判定其类别和归档时间, 从而提高数据独立分析水平。一方面, 能追加有效的数据, 保证数据仓库信息的基本质量, 也能追加时间判定标准, 能在实际操作中减少扫描整个表浪费的时间, 从根本上提高实际效率。另一方面, 能删除数据, 实现数据更新, 检索相关关键词即可。并且也能同时修改数据, 维护档案撤出和档案追加的动态化处理效果。
第二, 档案维表的安全性。在维表管理工作中, 档案参数和数据的安全稳定性十分关键, 由于其不会随着时间的推移出现变化, 因此, 要对其进行合理的处理和协调。维表本身的存储空间较小, 尽管结构发生变化的概率不大, 但仍会对代表的对象产生影响, 这就会使得数据出现动态的变化。对于这种改变, 需要借助新维生成的方式进行处理, 从而保证不同维表能有效连接, 整合正确数据的同时, 也能对事实表外键进行分析[2]。
3 档案信息管理系统计算机数据仓库的实现
描述需求
随着互联网技术和数据库技术不断进步, 要提高档案数字化水平以及完善信息化整合机制, 加快数据库管控体系的更新, 确保设备存储以及网络环境一体化水平能满足需求, 尤其是在档案资源重组和预测项目中, 只有从根本上落实数据挖掘体系, 才能为后续信息档案管理项目升级奠定坚实基础。另外, 在数据表和文书等基础性数据结构模型建立的基础上, 要按照规律制定具有个性化的主动性服务机制。
关联计算
在实际档案分析工作开展过程中, 关联算法描述十分关键, 能对某些行为特征进行统筹整合, 从而制定分析决策。在进行关联规则强度分析时, 要结合支持度和置信度等系统化数据进行综合衡量。例如, 档案数据库中有A和B两个基础项集合, 支持度为P (A∪B) , 则直接表述了A和B在同一时间出现的基础性概率。若是两者出现的概率并不大, 则证明两者之间的关联度较低。若是两者出现的概率较大, 则说明两者的关联度较高。另外, 在分析置信度时, 利用Confidence (A→B) = (A|B) , 也能有效判定两者之间的关系。在出现置信度A的情况下, B的出现概率则是整体参数关系的关键, 若是置信度的数值达到100%, 则直接证明A和B能同一时间出现。
神经网络算法
除了要对档案的实际内容进行数据分析和数据库建构, 也要对其利用情况进行判定, 目前较为常见的利用率分析算法就是神经网络算法, 其借助数据分类系统判定和分析数据对象。值得注意的是, 在分类技术结构中, 要结合训练数据集判定分类模型数据挖掘结构。神经网络算法类似于人脑系统的运行结构, 能建立完整的信息处理单元, 并且能够整合非线_换结构, 确保能凭借历史数据对计算模型和分类体系展开深度分析[3]。
实现多元化应用
在档案管理工作中应用计算机数据挖掘技术, 能对档案分类管理予以分析, 保证信息需求分类总结工作的完整程度。尤其是档案使用者在对档案具体特征进行差异化分析的过程中, 能结合不同的元素对具体问题展开深度调研。一方面, 计算机数据挖掘技术借助决策树算法处理规则化的档案分析机制。在差异化训练体系中, 要对数据集合中的数据进行系统化分析以及处理, 确保构建要求能适应数据挖掘的基本结构[4]。例如, 档案管理人员借助数据挖掘技术能整合档案使用人员长期浏览与关注的信息, 并且能集中收集和汇总间隔时间、信息查询停留时间等, 从而建构完整的数据分析机制, 有效向其推送或者是提供便捷化查询服务, 保证档案管理数字化水平的提高。另一方面, 在档案收集管理工作中应用数据挖掘技术, 主要是对数据信息进行分析, 结合基本结果建立概念模型, 保证模型以及测试样本之间的比较参数符合标准, 从而真正建立更加系统化的分类框架体系。
4 结语
总而言之, 在档案管理工作中应用数据挖掘技术, 能在准确判定用户需求的同时, 维护数据处理效果, 并且减少档案数字化的成本, 为后续工作的进一步优化奠定坚实基础。并且, 数据库的建立, 也能节省经费和设备维护成本, 真正实现数字化全面发展的目标, 促进档案信息管理工作的长效进步。
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数据挖掘论文四： 题目：机器学习算法在数据挖掘中的应用
摘要：随着科学技术的快速发展, 各种新鲜的事物和理念得到了广泛的应用。其中机器学习算法就是一则典型案例——作为一种新型的算法, 其广泛应用于各行各业之中。本篇论文旨在探讨机器学习算法在数据挖掘中的具体应用, 我们利用庞大的移动终端数据网络, 加强了基于GSM网络的户外终端定位, 从而提出了3个阶段的定位算法, 有效提高了定位的精准度和速度。
关键词：学习算法; GSM网络; 定位; 数据;
移动终端定位技术由来已久, 其主要是利用各种科学技术手段定位移动物体的精准位置以及高度。目前, 移动终端定位技术主要应用于军事定位、紧急救援、网络优化、地图导航等多个现代化的领域, 由于移动终端定位技术可以提供精准的位置服务信息, 所以其在市场上还是有较大的需求的, 这也为移动终端定位技术的优化和发展, 提供了推动力。随着通信网络普及, 移动终端定位技术的发展也得到了一些帮助, 使得其定位的精准度和速度都得到了全面的优化和提升。同时, 传统的定位方法结合先进的算法来进行精准定位, 目前依旧还是有较大的进步空间。在工作中我选取机器学习算法结合数据挖掘技术对传统定位技术加以改进, 取得了不错的效果, 但也遇到了许多问题, 例如:使用机器学习算法来进行精准定位暂时无法满足更大的区域要求, 还有想要利用较低的设备成本, 实现得到更多的精准定位的要求比较困难。所以本文对机器学习算法进行了深入的研究, 希望能够帮助其更快速的定位、更精准的定位, 满足市场的需要。
1 数据挖掘概述
数据挖掘又名数据探勘、信息挖掘。它是数据库知识筛选中非常重要的一步。数据挖掘其实指的就是在大量的数据中通过算法找到有用信息的行为。一般情况下, 数据挖掘都会和计算机科学紧密联系在一起, 通过统计集合、在线剖析、检索筛选、机器学习、参数识别等多种方法来实现最初的目标。统计算法和机器学习算法是数据挖掘算法里面应用得比较广泛的两类。统计算法依赖于概率分析, 然后进行相关性判断, 由此来执行运算。
而机器学习算法主要依靠人工智能科技, 通过大量的样本收集、学习和训练, 可以自动匹配运算所需的相关参数及模式。它综合了数学、物理学、自动化和计算机科学等多种学习理论, 虽然能够应用的领域和目标各不相同, 但是这些算法都可以被独立使用运算, 当然也可以相互帮助, 综合应用, 可以说是一种可以“因时而变”、“因事而变”的算法。在机器学习算法的领域, 人工神经网络是比较重要和常见的一种。因为它的优秀的数据处理和演练、学习的能力较强。
而且对于问题数据还可以进行精准的识别与处理分析, 所以应用的频次更多。人工神经网络依赖于多种多样的建模模型来进行工作, 由此来满足不同的数据需求。综合来看, 人工神经网络的建模, 它的精准度比较高, 综合表述能力优秀, 而且在应用的过程中, 不需要依赖专家的辅助力量, 虽然仍有缺陷, 比如在训练数据的时候耗时较多, 知识的理解能力还没有达到智能化的标准, 但是, 相对于其他方式而言, 人工神经网络的优势依旧是比较突出的。
2 以机器学习算法为基础的GSM网络定位
定位问题的建模
建模的过程主要是以支持向量机定位方式作为基础, 把定位的位置栅格化, 面积较小的栅格位置就是独立的一种类别, 在定位的位置内, 我们收集数目庞大的终端测量数据, 然后利用计算机对测量报告进行分析处理, 测量栅格的距离度量和精准度, 然后对移动终端栅格进行预估判断, 最终利用机器学习进行分析求解。
采集数据和预处理
本次研究, 我们采用的模型对象是我国某一个周边长达10千米的二线城市。在该城市区域内, 我们测量了四个不同时间段内的数据, 为了保证机器学习算法定位的精准性和有效性, 我们把其中的三批数据作为训练数据, 最后一组数据作为定位数据, 然后把定位数据周边十米内的前三组训练数据的相关信息进行清除。一旦确定某一待定位数据, 就要在不同的时间内进行测量, 按照测量出的`数据信息的经纬度和平均值, 再进行换算, 最终, 得到真实的数据量, 提升定位的速度以及有效程度。
以基站的经纬度为基础的初步定位
用机器学习算法来进行移动终端定位, 其复杂性也是比较大的, 一旦区域面积增加, 那么模型和分类也相应增加, 而且更加复杂, 所以, 利用机器学习算法来进行移动终端定位的过程, 会随着定位区域面积的增大, 而耗费更多的时间。利用基站的经纬度作为基础来进行早期的定位, 则需要以下几个步骤:要将边长为十千米的正方形分割成一千米的小栅格, 如果想要定位数据集内的相关信息, 就要选择对边长是一千米的小栅格进行计算, 而如果是想要获得边长一千米的大栅格, 就要对边长是一千米的栅格精心计算。
以向量机为基础的二次定位
在完成初步定位工作后, 要确定一个边长为两千米的正方形, 由于第一级支持向量机定位的区域是四百米, 定位输出的是以一百米栅格作为中心点的经纬度数据信息, 相对于一级向量机的定位而言, 二级向量机在定位计算的时候难度是较低的, 更加简便。后期的预算主要依赖决策函数计算和样本向量机计算。随着栅格的变小, 定位的精准度将越来越高, 而由于增加分类的问题数量是上升的, 所以, 定位的复杂度也是相对增加的。
以K-近邻法为基础的三次定位
第一步要做的就是选定需要定位的区域面积, 在二次输出之后, 确定其经纬度, 然后依赖经纬度来确定边长面积, 这些都是进行区域定位的基础性工作, 紧接着就是定位模型的训练。以K-近邻法为基础的三次定位需要的是综合训练信息数据, 对于这些信息数据, 要以大小为选择依据进行筛选和合并, 这样就能够减少计算的重复性。当然了, 选择的区域面积越大, 其定位的速度和精准性也就越低。
3 结语
近年来, 随着我国科学技术的不断发展和进步, 数据挖掘技术愈加重要。根据上面的研究, 我们证明了, 在数据挖掘的过程中, 应用机器学习算法具有举足轻重的作用。作为一门多领域互相交叉的知识学科, 它能够帮助我们提升定位的精准度以及定位速度, 可以被广泛的应用于各行各业。所以, 对于机器学习算法, 相关人员要加以重视, 不断的进行改良以及改善, 切实的发挥其有利的方面, 将其广泛应用于智能定位的各个领域, 帮助我们解决关于户外移动终端的定位的问题。
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数据挖掘论文五： 题目：软件工程数据挖掘研究进展
摘要：数据挖掘是指在大数据中开发出有价值信息数据的过程。计算机技术的不断进步, 通过人工的方式进行软件的开发与维护难度较大。而数据挖掘能够有效的提升软件开发的效率, 并能够在大量的数据中获得有效的数据。文章主要探究软件工程中数据挖掘技术的任务和存在的问题, 并重点论述软件开发过程中出现的问题和相关的解决措施。
关键词：软件工程; 数据挖掘; 解决措施;
在软件开发过程中, 为了能够获得更加准确的数据资源, 软件的研发人员就需要搜集和整理数据。但是在大数据时代, 人工获取数据信息的难度极大。当前, 软件工程中运用最多的就是数据挖掘技术。软件挖掘技术是传统数据挖掘技术在软件工程方向的其中一部分。但是它具有自身的特征, 体现在以下三个方面:
(1) 在软件工程中, 对有效数据的挖掘和处理;
(2) 挖掘数据算法的选择问题;
(3) 软件的开发者该如何选择数据。
1 在软件工程中数据挖掘的主要任务
在数据挖掘技术中, 软件工程数据挖掘是其中之一, 其挖掘的过程与传统数据的挖掘无异。通常包括三个阶段:第一阶段, 数据的预处理;第二阶段, 数据的挖掘;第三阶段, 对结果的评估。第一阶段的主要任务有对数据的分类、对异常数据的检测以及整理和提取复杂信息等。虽然软件工程的数据挖掘和传统的数据挖掘存在相似性, 但是也存在一定的差异, 其主要体现在以下三个方面:
软件工程的数据更加复杂
软件工程数据主要包括两种, 一种是软件报告, 另外一种是软件的版本信息。当然还包括一些软件代码和注释在内的非结构化数据信息。这两种软件工程数据的算法是不同的, 但是两者之间又有一定的联系, 这也是软件工程数据挖掘复杂性的重要原因。
数据分析结果的表现更加特殊
传统的数据挖掘结果可以通过很多种结果展示出来, 最常见的有报表和文字的方式。但是对于软件工程的数据挖掘来讲, 它最主要的职能是给软件的研发人员提供更加精准的案例, 软件漏洞的实际定位以及设计构造方面的信息, 同时也包括数据挖掘的统计结果。所以这就要求软件工程的数据挖掘需要更加先进的结果提交方式和途径。
对数据挖掘结果难以达成一致的评价
我国传统的数据挖掘已经初步形成统一的评价标准, 而且评价体系相对成熟。但是软件工程的数据挖掘过程中, 研发人员需要更多复杂而又具体的数据信息, 所以数据的表示方法也相对多样化, 数据之间难以进行对比, 所以也就难以达成一致的评价标准和结果。不难看出, 软件工程数据挖掘的关键在于对挖掘数据的预处理和对数据结果的表示方法。
2 软件工程研发阶段出现的问题和解决措施
软件在研发阶段主要的任务是对软件运行程序的编写。以下是软件在编码和结果的提交过程中出现的问题和相应的解决措施。
对软件代码的编写过程
该过程需要软件的研发人员能够对自己需要编写的代码结构与功能有充分的了解和认识。并能够依据自身掌握的信息, 在数据库中搜集到可以使用的数据信息。通常情况下, 编程需要的数据信息可以分为三个方面:
(1) 软件的研发人员能够在已经存在的代码中搜集可以重新使用的代码;
(2) 软件的研发人员可以搜寻可以重用的静态规则, 比如继承关系等。
(3) 软件的开发人员搜寻可以重用的动态规则。
包括软件的接口调用顺序等。在寻找以上信息的过程中, 通常是利用软件的帮助文档、寻求外界帮助和搜集代码的方式实现, 但是以上方式在搜集信息过程中往往会遇到较多的问题, 比如:帮助文档的准确性较低, 同时不够完整, 可利用的重用信息不多等。
对软件代码的重用
在对软件代码重用过程中, 最关键的问题是软件的研发人员必须掌握需要的类或方法, 并能够通过与之有联系的代码实现代码的重用。但是这种方式哦足迹信息将会耗费工作人员大量的精力。而通过关键词在代码库中搜集可重用的软件代码, 同时按照代码的相关度对搜集到的代码进行排序, 该过程使用的原理就是可重用的代码必然模式基本类似, 最终所展现出来的搜索结果是以上下文结构的方式展现的。比如:类与类之间的联系。其实现的具体流程如下:
(1) 软件的开发人员创建同时具备例程和上下文架构的代码库;
(2) 软件的研发人员能够向代码库提供类的相关信息, 然后对反馈的结果进行评估, 创建新型的代码库。
(3) 未来的研发人员在搜集过程中能够按照评估结果的高低排序, 便于查询, 极大地缩减工作人员的任务量, 提升其工作效率。
对动态规则的重用
软件工程领域内对动态规则重用的研究已经相对成熟, 通过在编译器内安装特定插件的方式检验代码是否为动态规则最适用的, 并能够将不适合的规则反馈给软件的研发人员。其操作流程为:
(1) 软件的研发人员能够规定动态规则的顺序, 主要表现在:使用某一函数是不能够调用其他的函数。
(2) 实现对相关数据的保存, 可以通过队列等简单的数据结构完成。在利用编译拓展中检测其中的顺序。
(3) 能够将错误的信息反馈给软件的研发人员。
3 结束语
在软件工程的数据挖掘过程中, 数据挖掘的概念才逐步被定义, 但是所需要挖掘的数据是已经存在的。数据挖掘技术在软件工程中的运用能够降低研发人员的工作量, 同时软件工程与数据挖掘的结合是计算机技术必然的发展方向。从数据挖掘的过程来讲, 在其整个实施过程和周期中都包括软件工程。而对数据挖掘的技术手段来讲, 它在软件工程中的运用更加普遍。在对数据挖掘技术的研究过程中可以发现, 该技术虽然已经获得一定的效果, 但是还有更多未被挖掘的空间, 还需要进一步的研究和发现。
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【摘要】企业精准营销服务是在充分了解客户的基础上，针对客户特点及需求，有针对性地进行产品营销的行为。大数据时代数据呈现井喷式爆炸性增长，不断驱动企业大数据精准营销的应用，数据挖掘成了企业从海量数据中获取信息知识的必要技术手段。本文主要探讨数据挖掘常见方法、挖掘过程及在企业精准营销服务的应用，以实际案例分析总结企业利用数据挖掘开展精准营销工作更为合理的方法、流程。
【关键词】数据挖掘；方法论；精准营销服务；策略
一、引言
大数据时代的来临，数据呈现井喷式爆炸性增长。在海量数据中，隐藏着无数商业机会，但如何将大数据利用起来却是一项艰巨的工作。在企业实施精准营销服务过程中，面临着客户在哪？客户有什么特征？客户需要什么产品？如何进行有效营销，提升客户价值？我们在数据的海洋里淹死了，却在知识的海洋里渴死了……而从庞大的数据中，借助合适的数据挖掘技术及工具，借助结合实际的数据挖掘方法，以客观统计分析和挖掘算法挖掘出企业精准营销服务的潜在目标用户、用户特征，同时匹配合适的营销服务策略，可以显著提升企业营销服务精准度与成功率。
二、数据挖掘方法
数据挖掘工作本质上是一个解决实际业务问题的过程，需要有系统、科学的数据挖掘方法论来指导。业内主流的数据挖掘方法论有：欧盟机构联合起草的CRISP-DM、SAS公司提出的SEMMA。CRISP-DM将数据挖掘分为6个阶段，即商业理解（Busi-nessunderstanding）、数据理解（Dataunderstanding）、数据准备（Datapreparation）、建模（Modeling）、评估（Evaluation）、部署（Deployment）。而SEMMA将数据挖掘分为5个阶段，即数据取样（Sample）、数据特征探索、分析和预处理（Explore）、问题明确化、数据调整和技术选择（Modify）、模型的研发、知识的发现（Model）、模型和知识的综合解释和评价（Assess）。从工作流程来看，CRISP-DM是从项目执行角度谈的方法论，更关注与商业目标的结合，而SEMMA则是从具体数据探测和挖掘出发谈的方法论，更关注数据探索的过程。但从具体工作内容来看，CRISP-DM和SEMMA本质上都是在数据挖掘应用中提出问题、分析问题和解决问题的过程。因此，CRISP-DM和SEMMA互不矛盾，只是强调的重点不同而已。结合企业实施数据挖掘工作的实践经验，经常采用PDMA数据挖掘方法。PDMA将数据挖掘分为4个阶段，即定义业务问题（Problemdefinition）、数据准备（DataPreparation）、模型构建（ModelCreation）、模型应用（ModelApplication）。与CRISP-DM、SEMMA等相比，PDMA类似CRISP-DM，但又有较大差异。首先，PDMA将CRISP-DM的数据理解、数据准备做了提炼与分解。PDMA的数据准备是在满足业务目标的前提下，确定挖掘建模的数据范围，并构建生成宽表数据及核查数据准确性。PDMA的模型构建是在数据准备后，从数据集中采集业务问题相关的样本数据集，探索数据的规律和趋势，针对数据建模的数据集数据进行探索，选择一种或几种挖掘算法，进行模型构建及从技术和业务两个角度进行模型评估。可见，PDMA的数据准备只负责建模挖掘宽表准备，数据探索包括衍生变量的生成、选择等部分数据处理工作在模型构建阶段实现，各阶段间的工作分工也更为清晰。其次，PDMA的模型应用不仅仅是模型部署，还包括模型评分、模型监控与维护，确保当市场环境、用户数据发生变化时，能及时判别在用的挖掘模型是否还有效、适用。对于不适用的挖掘模型及时调整优化，实现模型闭环管理。同时，PDMA的模型应用还强调模型输出目标用户的细分，及与市场营销策略的`匹配建议，帮助业务部门更好理解模型输出及指导后续工作的开展。PDMA数据挖掘方法论是CRISP-DM、SEMMA等方法论的提炼优化。
三、数据挖掘精准营销应用
随着三大运营商全业务经营的迅猛发展，宽带市场竞争激烈、市场日益饱和，越发呈现价格战的竞争格局。借助大数据分析挖掘可精准识别宽带营销服务潜在目标客户及特征，从而实现营销服务有的放矢。
1、定义业务问题
（1）基于历史数据挖掘过往宽带营销服务客户宽带使用特征、消费水平特征、上网偏好等，剖析营销服务用户的主要特征和原因，输出潜在目标用户清单。（2）在输出潜在目标用户清单的基础上，对目标客户进一步深入挖掘分群，剖析出不同人群客户的宽带使用、消费行为的典型特点，提出针对性营销服务策略。（3）针对输出的潜在目标用户清单和分群制定具体的销售策略，进行派单执行，跟踪效果，做好下次模型迭代优化。
2、数据准备
数据准备是在满足业务目标前提下，确定数据建模的数据范围，描述和检查这些数据，并构建建模宽表。针对宽带用户的行为特征，可以选取以下几个数据维度：上网偏好维度、消费行为维度、产品及终端结构维度。其中，偏好类别数据主要利用DPI数据对用户访问的目标URL地址，进行多维度的统计计算后，得出的兴趣类别标签。输入模型的变量要根据不同区域和每次预测的数据源动态调整。经过数据清洗、整理、派生，最终确定模型输入变量时，主要依据对于模型输出结果的影响显著性选择。
3、模型构建
模型构建就是在数据准备后，从数据集市中采集业务问题相关的样本数据集，探索数据的规律和趋势，针对数据建模的数据集数据进行修正，选择一种或几种挖掘方法，进行数据模型构建，从技术和业务两个层面进行模型评估。通常情况下，主要以逻辑回归和决策树等作为建模主要方法，此类模型能输出具体流失公式和规则。在进行用户分群时，主要以聚类模型为主要方法，寻找不同类型用户特征，制定分群针对性维系策略。
4、模型应用
在输出潜在目标用户清单的基础上，对目标客户进行分群。根据数据挖掘模型结果，宽带营销服务用户可以分为以下5类：低需求型用户、供给过剩型用户、供给不足型用户、长期高需求型用户、短期高需求型用户。基于分群后的目标用户，可以针对性进行营销服务策略匹配，如低需求型用户可以采用宽带资费优惠（如对上网少用户采取特定的低资费），供给不足型用户可以采用加快低宽带客户向高带宽的迁移政策。最后进行派单执行，跟踪效果。
四、结束语
大数据时代，由于信息技术的应用普及，产生了大量的数据，每年都以指数级速度增长。数据量大导致数据应用也会变得越来越困难，而借助合适的数据挖掘技术及工具，结合实际的数据挖掘方法，可以更加有效地提高数据的利用率，更深层次地挖掘出对企业精准营销有价值的信息，实现对海量信息的掌控，让企业实现更为精准的营销服务。
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]目前，随着现代科技的发展，互联网已成为当代主流，互联网技术的应用已经是任何一个国家所不能脱离的，经济全球化已成为一个必然的趋势，在这样的一个大数据时代，人民对信息的获取需求呈直线上升的状态。21世纪作为一个信息时代，网络信息的安全防范也显得尤为重要，而Web数据的数据技术，对于网络信息安全防范来说，是一个新的技术运用。本文从Web数据挖掘技术的基本概述入手，分析我国企业在网络信息安全方面存在的问题，最后提出将网络信息安全防范与Web数据挖掘技术进行整合运用。
[关键词]Web数据挖掘技术；网络信息；安全防范
doi： -
引 言
世界是发展的，事物是不断变化的，21世纪是一个大数据时代，互联网技术显得越来越重要。在科技发展的同时，互联网也在家家户户普及，然而网络安全问题却随之而来，人们在运用科技时也在担心网络技术的安全性。鉴于此，本文探讨利用Web数据挖掘技术来控制网络安全，以提高网络信息安全度。
1 Web数据挖掘技术概述
Web使用记录挖掘方式是挖掘网络上的浏览记录，然后进行分析，同时还可以获取其他企业的信息。通过使用Web数据挖掘技术，企业可以进行复杂的操作，然后从网页浏览记录分析出自身企业的受关注度，并了解同行竞争企业的详细信息，寻找自身的不足。
Web数据挖掘技术的含义
Web数据挖掘技术，指的是通过自身的技术，在获取网上资源的同时，寻找到企业感兴趣的信息资料。图1为Web数据发掘技术工作流程。
Web数据发掘技术可以涉及多个领域，通过多种数据挖掘方式，为企业找到有用的`信息资源。整体来说，Web挖掘技术有两种类型，一是建立在人工智能模型的基础上来实现，类似于决策树、分类等；二是建立在统计模型基础上来实现，类似于神经网络、自然计算法等。
Web数据挖掘技术的两种方式
Web数据挖掘技术整体上来说有两种方式，分别为内容挖掘和使用记录挖掘。Web内容挖掘指的是企业可以通过Web挖掘技术，自己从网上寻找对企业有用的信息资源，同时对后台设置进行监控，减少某些重要交易内容的丢失、泄露。企业还可以通过Web挖掘技术，查询某些用户的操作记录，对企业的网络信息安全进行检查审核，从而降低企业信息被不法分子窃取的风险。由于其他企业也有同样的Web数据挖掘技术，因此，企业也不能深入地去探索同行企业的内部信息，但其通过该技术，可以分析其他企业的基本信息资源，然后整合出对自身有用的资源，从而制定企业市场战略。
2 我国企业在网络信息安全方面存在的问题
目前，科技的发展，使全球的政治、经济一体化趋势越来越明显，互联网的进步也使国家企业面临着更多的挑战。我国企业在网络信息安全方面存在的问题也逐步显现，而网络信息安全技术人才紧缺是较为明显的一个问题。
人才紧缺问题
21世纪是一个互联网的世纪，我国目前正在积极地吸收、引进人才，同时也在不断地走出去，各行各业面临的压力也在逐渐变大，要想在快速发展的世界潮流中占据一席之地，我国必须积极发展自己的科技产业。目前，我国的计算机信息技术水平，在总体上还落后于其他很多国家，而在该方面的人才紧缺问题，是目前一个很明显的现象。我国在该领域常常要引进国外技术，受制于人，这也就间接地将自己的弊端暴露于人前，因此，我国要积极培养具有计算机网络技术的高端人员，从而促进该领域不断实现创新。
自身安全技术漏洞问题
除了人才紧缺，我国的网络产品自身还存在许多的安全技术漏洞。从近几年的市场经济发展现状来看，我国很多的电子产品被国外垄断，如苹果、微软等高端电子产品，在我国占有很大的市场份额。我国要想重新将自己的电子产品推向市场，就目前的形势来看，还需要很大的努力，国民崇尚国外产品，不是为了标榜自己的地位，更多的是国外产品的性能确实比我国的要好。因此，通过我国网络产品自身存在的安全技术漏洞可以看出，我国在网络安全技术方面存在许多的不足。
3 网络信息安全防范与Web数据挖掘技术的整合
近几年，网络信息安全问题一直是国民较为关注的一个话题，我国也在该方面加大了防范力度。国家在发展创新互联网技术的同时，也不能忽略其安全问题。网络信息安全，关乎我国企业的发展，是企业重要资料不外漏的重要保护屏障，本文将网络信息安全防范与Web数据挖掘技术进行整合（见图2），旨在提高网络信息环境的安全度，提高我国网络信息安全防范能力。
本文初探Web数据挖掘技术与网络信息安全防范的整合，将分别从4个方面来提高我国的网络信息安全性能。
首先，将存在于网络数据间的关联寻找出来，然后整合交给企业进行分析，企业通过这些关联数据，分析提炼出对自己企业有用的信息，继而制定企业战略，防范风险。
其次，使用Web數据挖掘技术对网络信息进行分类分析。企业应将所有的信息进行综合，然后按照一定的指标分出类别，并对这些不同类别的信息进行整理，方便后续的检索。该项功能主要依靠人工智能来完成，以保证资料能够得到完整的利用。
再次，使用Web数据挖掘技术对网络信息进行聚类分析。企业应将这些具有共同点的信息进行分类，将这些数据分成各个小组，但每一个小组都要有一个共同的类似点，以便于从整体对局部进行分析。
最后，利用Web数据挖掘技术，根据收集到的资源信息的不同点进行分类，分类后根据这些不同点的特征，分析出对自身企业有用的信息。从整体上说，Web数据挖掘技术通过运用其强大的分析能力，可对网络信息进行筛选、整合，企业可再根据这些整合出来的资源信息，为自身制定战略，为企业发展提供一个良好的网络信息环境。
4 结 语
网络技术在给用户带来便利的同时，也给用户的信息安全造成了极大的威胁，科技进步，技术也在不断进步，为了使信息得到最大的保护，网络信息的安全技术要随着科技的进步不断发展，为互联网的运用提供一个完善安全的网络系统。本文通过Web数据挖掘技术，将网络信息安全防范与该技术进行有效整合，提高了我国企业的网络信息安全度，以为我国企业的发展提供一个良好的环境。
主要参考文献
[1]刘波.浅谈数据挖掘技术在临床医学领域中的应用[J].电子世界，20xx（12）.
[2]赵炬红，陈坤彦.基于数据挖掘技术的茶叶营销策略分析[J].福建茶叶，20xx（5）.
[3]崔道江，陈琳，李勇.智能检索引擎中的网络数据挖掘技术优化研究[J].计算机测量与控制，20xx（6）.
[4]王珣.基于Spark平台的大数据挖掘技术研究[J].微型电脑应用，20xx（6）
综上所述，大数据技术的开展对审计任务提出了新的、更高的要求，也爲审计提供了新的工具。传统的大数据剖析与外部审计任务的结合不够严密，技术使用不够突出，且人才缺失。基于大数据剖析的新状况，外部审计任务必需从数据、资源、人才方面逐渐积聚资源，创新大数据剖析的思绪和形式，研讨技术开展的状况，并树立掩盖公司业务流程的审计信息化管理零碎，使公司各业务线在一致、通明、规范的审计监控下阳光运转，确保大数据在外部审计中的高效使用。
参考文献：
[1]王磊.数据发掘技术在保险公司外部审计中的运用研讨[D].山东财经大学,2015.
[2]梁秀根,黄邓秋,蔡赟,魏连涛,梁国平.继续审计结合数据发掘技术在外部审计中的探求和使用[A].全国际部审计实际研讨优秀论文集(2013)[C].2014:10.
[3]荀大志,王文胜,毛勇,丁文,刘睿,郑磊,孟令谦,付苓.商业银行信息化外部审计开展途径讨论[A].全国际部审计实际研讨优秀论文集(2013)[C].2014:12.
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[3]荀大志,王文胜,毛勇,丁文,刘睿,郑磊,孟令谦,付苓.商业银行信息化外部审计开展途径讨论[A].全国际部审计实际研讨优秀论文集(2013)[C].2014:12.
开题报告是考核研究生独立进行科学研究的能力，是多方征求意见保证学位论文质量的重要环节。通过开题报告，可以使研究生在导师和学科点教师的共同指导下，做到选题准确、合理、恰当，明确论文要达到的水平以及存在的问题和解决问题的办法。为加强对学位论文工作各个环节的管理，确保学位论文质量，依据《_学位条例》及其《暂行实施办法》和《吉林财经大学学位授予工作细则》特作如下规定：
一、学位论文的选题
1、应站在社会经济发展需要解决的问题或本学科发展前沿的需要下选题，要提出新见解、新观点，并对本学科发展、国家经济建设和社会进步有一定的理论和实际应用价值。
2、在导师的指导下，由硕士研究生独立进行选题，论文题目应与其所学专业和指导教师的研究方向相对应。
3、所选题目要正确规范，观点阐述要正确无误。
4、所选题目应具备能够按期完成的基本物质条件和在规定学习年限内取得创新性成果的可能，其难易程度和工作量要适当。
二、开题报告的内容
1、选题依据(研究的背景、价值或理论意义、国内外研究现状及文献综述);
2、研究的主要内容(包括研究内容、研究目标、拟解决的关键问题、学位论文框架及本选题的特色及创新之处等);
3、拟采取的研究方案及可行性分析(有关方法、调研路线、完成手段等);
4、参考文献。
三、开题报告撰写要求
1、开题报告字数为4000字以内，用a4纸张小4号宋体打印。
2、研究生在对相关学科、专业领域的资料进行收集、阅读和整理，获取全面准确的学位文献体系后，填写《吉林财经大学硕士学位论文开题报告审批表》。
3、参考文献应为25篇以上，其中外文资料原则上应不少于5篇。
四、开题报告的时间
工商管理硕士研究生开题报告的时间一般在第三或第四学期的6-8月期间进行，如因故不能按期进行，必须及时办理手续，经导师和系、部、所分管领导签字同意后，报研究生院批准。无故不参加开题报告或未能按时参加开题的`学生不得参加该届毕业论文答辩。
工商管理硕士开题报告时间每年进行两次，见《吉林财经大学mba学位论文撰写进度安排》。
五、开题报告的其他相关要求
1、开题报告采取报告和答辩相结合的方式进行，报告人以ppt形式汇报，时间为10—15分钟。
2、开题报告要开放进行，开题报告前一周，在mba官方网站上公布时间、地点等，相关研究生务必参加，其他人员可以旁听。
3、开题报告以硕士点所在学院、研究所为单位，由硕士点负责人组织不少于3名具有副教授以上职称或具有博士学位的教师(包括导师)组成开题报告审定小组，组长由院、系、所指定，负责主持开题报告会。
参加研究生学位论文开题报告的教师应当对开题报告进行评议，主要评议论文选题是否恰当，研究设想是否合理、可行，研究内容与方法是否具有开拓性、创新性，研究生是否可以开始进行论文写作等。
4、开题报告会后，经审定小组认真讨论并做出是否可以开题的决定。决定经与会专家三分之二以上同意，即为通过;未通过者，在1-2个月内重新做开题报告，如仍未通过，需在下一年开题。
会后由专家审定小组组长填写小组意见和决议，报系、部、所分管领导审核并签署意见后，送交研究生院备案。
5、开题报告通过后，原则上不再改题。如有特殊原因需要改题者，须由研究生写出书面报告，经导师签署意见，工商管理学院分管领导审批后，报mba教育中心备案，并重新做开题报告。
6、未参加开题或开题未通过者，不再安排参与其他与论文相关的程序。
六、其它
1、本规定自公布之日起执行。
2、本规定由研究生院及mba教育中心负责解释。
1.选题
选题大家先不要输入系统中，先通过邮件和我交流，确认没有问题后再录入系统。系统中包括3部分，每一部分的写法跟大家说一下。
1.题目：选一个切实可行的题目，发给我确认
2.选题描述：对选题的背景和拟研究的问题进行描述，即为什么要开展该研究，预备研究哪些问题。不用太长，简明扼要说。
3.课题任务，就是具体要研究的内容，列出条目，即：第一部分研究什么，第二部分研究什么等。不用具体章节，描述每一部分要研究的内容即可。
所有同学请按以上要求改正后给我发邮件，我确认后再提交系统。
2.开题报告
管理类的开题报告应包括的内容：①题目②选题的背景及意义③研究的思路与主要内容④毕业设计（论文）的主创观点或新颖之处⑤写作进度安排⑥最终目标⑦参考文献。字数不少于1500字。
格式要求；若学校有固定格式则使用学校规定的格式，若没有固定格式，使用以下格式：论文题目黑体3号，一级标题宋体四号，其他标题宋体小四，正文宋体小四，行间距固定值22榜。
对其中几个部分的写法给大家一些建议。
②选题的背景及意义
首先，要阐明课题研究的背景，即根据什么、受什么启发而进行这项研究的。一般都是阐述某个领域的现状和存在的问题。其次，要阐明为什么要研究这个课题、研究它有什么价值，能解决什么问题。一般是针对前面存在的问题提出研究课题，并阐明该研究的价值和能解决的问题。第三，要认真、仔细查阅与本课题有关的`文献资料，了解前人或他人对本课题或有关问题所做的研究及研究的指导思想、研究范围、方法、成果等。把已有的研究成果作为自己的研究起点，并从中发现以往的不足，确认自己的创意，从而确定自己研究的特色或突破点。
③研究的思路与主要内容
针对选题背景中提出的要研究的问题，拟采取什么样的研究思路。即先做什么后做什么，采取什么样的研究方法等。研究的主要内容，就是论文以后的主体部分，一般按照研究和论文的顺序，分为几个部分来写，每个部分研究的内容都要与论文题目紧密相关，且要写得明确而具体，不能空泛。
④毕业设计（论文）的主创观点或新颖之处。
从研究内容中，提炼出自己的主要观点和创新的地方。即论文完成后将会有哪些主要的成果，这些成果能解决哪些问题，跟以往的研究成果相比有什么创新的地方。用简洁的语言提炼表述出来。
⑤写作进度安排
写作进度安排，就是课题研究在时间和顺序上的安排。一般情况下，都是从基础性问题开始，分阶段进行，每一阶段从什么时间开始，至什么时间结束，每一阶段的工作内容和任务是什么等。
⑥最终目标
课题研究最终要达到什么样的目标，解决哪些主要问题。
⑦参考文献。
列出本课题主要参考的前人的研究成果。包括书籍、期刊文章、网页等等。严格按照参考文献格式列出来（参加书和文章后面参考文献的写法）。一般开题报告参考文献不少于10篇。
参考格式：
[1] 文亚栋.软件项目的风险管理[j]. 计算机系统应用, XX,2:71-73.
[2] 刘国钧，陈绍业，王凤翥. 图书馆目录［m］. 北京：高等教育出版社，1957. 15-18.
一、数据挖掘概述
（一）数据挖掘
数据挖掘(DataMining)指的是，在大量的、不规则的、随机的、复杂的、有噪声的实际应用数据中，获得一些信息和知识，能够对用户祈祷潜在作用的效果的过程。将数据挖掘用通俗的话来描述就是在数据库中发现潜在有用的知识发现(KDDKnowledgeDiscoveryinDatabase)。在这个定义中主要包含了以下几方面的含义：首先数据源的特性是大量、随机、不规则、噪声；信息是客户所感兴趣的对象；选取的知识必须是在可接受、可理解、可运用的范围内的，并不是全部符合要求的都可以，对于问题要有一定的针对性。也就是说对于所发现的知识的筛选是有一定的约束和限制条件的，同时也要符合用户的理解和学习能力，最好还能够用通俗的语言来表达最终的结果。
（二）Web数据挖掘
Web数据挖掘实际上是属于数据挖掘的范畴的。概括的来说，Web数据挖掘的数据库特定的就是Web服务器上的数据文件，从中发现用户感兴趣并有所应用潜能的知识。Web数据挖掘主要针对的就是页面内容、页面之间的结构、用户访问信息、电子商务等内在信息，通过数据挖掘技术来获得有价值的信息。Web数据和传统数据库存在着很大的差异，传统的数据库都是在一定的数学模型范围之内的，通过模型来描述其中的数据；但是web数据库相对来讲就要复杂许多，没有通用的模型来描述数据，每个网页都有其独特的数据描述方式，丙炔数据自身都是可变的、动态的。因而，Web数据虽然具有一定的结构性，不能用架构化的形式来表达，也可以称其为半结构化的数据。Web数据的最大特点就是半结构化，加上Web数据的信息量极大，导致整一个数据库成为一个巨大的异构数据库。
二、网络数据挖掘的类型
（一）网络内容挖掘
网络内容挖掘的对象是网页的内容、数据、文档,这通常也是网页在急性搜索的时候需要考察的访问对象。由于网络信息繁多，按照信息源的不同可以划分为Gopher、FTP、Usenet等已经隐藏到WWW形式之后的资源,我们称之为WWW信息资源,存储于数据库管理信息系统中的数据,以及不能直接访问的私人数据。按照网络资源的形式又可以划分为文本、图像、音频、视频等数据。
（二）网络结构挖掘
网络结构挖掘的对象就是Web潜在的链接结构模式。这种类型最早出现在引文分析,在建立web自身的链接结构模型的时候借鉴了网页链接和被链接数量以及对象。在网页归类的时候往往会采用这种模式,还能够得到不同网页间相似度及关联度的相关数据。网络结构挖掘能够帮助用户在相关领域中找到最有分量的网站。
（三）网络用法挖掘
网络用法挖掘的目的在于掌握用户的一系列网络行为数据。网络内容挖掘、网络结构挖掘针对的都是网上的原始数据,而网络用法挖掘针对的是用户在上网过程中的人机交互的第二手数据,主要有用户的网页游览记录、代理服务器日志记录、网页维护信息、用户简介、注册信息、聊天记录、交易信息等等。
三、网络经济环境下数据挖掘在工商管理中的运用步骤
（一）识别网站访问者的特征信息
企业对电子商务网站的`数据进行挖掘的第一步，就是要明确访问者的特点，找出访问者使用的条款特征。访问者特征主要有入口统计、心理状态和技术手段等要素。人口统计并不是一成不变的，比如家庭地址、收入、购买力等因素都会不断改变。心理状态指的是在心理调研中展现出的个性类型，比如对商品的选择去世、价格优惠心理、技术兴趣等。随着访问者数量的增加，相关数据也会不断累积。条款的交互信息主要包括购买历史、广告历史和优选信息。网站统计信息是指每次会话的相关要素。公司信息主要包括访问者对接的服务器所包含的一系列要素信息。
（二）制定目标
开展网上交易的最大优势在于企业对于访问者的反应有着更好的前瞻性。当厂商的目标是明确且具象的时候，就能够通过数据挖掘技术得到较好的效果。企业通常可以设定以下的目标:网页访问者的增加量；类此网页访问的浏览时间增加；每次结账的平均利润;退换货的减少；品牌知名度效应；回头客的数量等等。
（三）问题描述
开展电子商务的企业最关键要面对的一个问题就是如何进行商品的传播，要实现网页的个性化又要将商品的信息完整的展现给顾客，就需要了解同一类访问者的共有特征、估计货物丢失的数据并预测未来行为。所有这一切都涉及寻找并支持各种不同的隐含模式。
（四）关联分析
对顾客大量的交易数据进行关联规则分析，能够发现顾客购买组合商品的趋势。关联分析指的是在一次浏览或者会话中所涉及到的商品，也叫做市场分析。若电子商务网站能够将这些商品放在同一个网页中，就能够提高顾客同时购买这些商品的概率。如果在关联的一组商品中有某一项商品正在进行促销，就能够带动其他组合产品的销量。关联也能够用在静态的网站目录网页。在这种情况下，网站排序的主要依据是厂商选择的且是网站所要查看的第一页内容，将其以及其相关的商品信息放在网页的首页。
（五）聚类
聚类指的是将具有相同特征的商品归为一类，将特征平均，以形成一个“特征矢量”。聚类技术能够确定一组数据有多少类，并用其中一个聚类来表示其余大多数数据。通常在企业分析访问者类型的时候使用聚类技术。
（六）决策树
决策树描绘的是都想决定在做出的一系列过程中的问题或数据点。比如做出购买电视机这一决定就要经历对于电视机的需求、电视机的品牌、尺寸等等问题，最终确定好买哪一台电视机为止。决策树能够较一个决策过程进行系统的排序，以便选出最优的路径来尽可能减少决策的步骤，提高决定的质量和速度。许多企业将决策树体系添加到自己的产品选择系统中，能够帮助访问者解决特定问题。
（七）估计和预测
估计是对未知量的判断，预测是根据当前的趋势做出将来的判断。估计和预测使用的算法类似。估计能够对客户空白的项目做到预判。如果网站想知道某个访问者的收入，就可以通过与收入密切相关的量估计得到，最后通过与其有相同特征的访问者的收入来衡量这个访问者的收入和信用值。预测是对未来事项的判断。尤其是在某些个性化网页中显得尤为重要。企业通过数据的汇总增进对客户的了解。即使是对以往事件的分析中也可以得到有效的信息。预测能够对访问者的特征作出总结和汇总，以便企业能够找出更有针对性的组合商品来满足客户的需求。Web数据和传统数据库存在着很大的差异，最大特点就是半结构化，加上Web数据的信息量极大，导致整一个数据库成为一个巨大的异构数据库。能够帮助用户在特性是大量、随机、不规则、噪声的信息中发现感兴趣的对象。
