《 论企业管理信息系统的建设 》
摘要:信息技术水平的不断革新，使得电子技术在国内经济发展过程中扮演角色的重要性日益凸显，从初始阶段的辅助作用，逐渐演变为现金企业间发挥竞争优势的舞台。本文从系统角度出发，研究分析了基于DBMS的数据处理与信息管理系统如何为企业在信息系统构建的过程中发挥支持作用的过程。
关键词:企业信息管理 基于DBMS 管理系统
一、企业管理信息系统的功能概述
企业的管理系统的作用是利用人的主导作用，辅助以现代的计算机软、硬件设备、通信网络以及办公设备等物质支持，进行的企业运营信息的收集、储存、加工、传输以及维护，进而达到提高企业日常营运效率提高，战略决策水平的增强效果。根据上述企业管理系统的作用分析，我们不难发现，该系统需要具备的功能模块需要包含以下几个方面：
(1)企业营销管理系。
(2)企业决策支持系统。
(3)企业财务管理系统。
(4)企业生产管理系统。
(5)企业人力资源管理系统。
二、企业管理信息系统的分类与设计
根据上述对企业管理信息系统的概述，我们不难发现，在该系统的建设过程中的构建重点包括以下几个方面：
(一)决策支持系统
该部分功能模块系统的基本原理是将数理统计作用于企业内收集到的经济数据，以经济学角度构造出的数学模型获得的数字结果验证经验所得的结论。利用数理统计以及计算机模块系统模型建立的综合，可将决策支持系统的建模步骤定为以下几步：
(1)企业统计决策理论的整理与陈述。
(2)决策理论的数学模型架构。
(3)决策计量的经济模型架构。
(4)获得数据。
(5)决策计量的经济模型参数估计。
(6)利用假设条件进行检验。
(7)进行预报或预测。
(8)实现模型控制以及模型制定方案的策略。
(二)财务信息系统
企业的财务信息管理是以传统的会计管理为中心，以提高盈利、降低成本、发展生产为目的，对企业内运营的资金从组成到补偿，均要做出详细的预测、科学的计划、合理的控制和严格的监督，综上所述，企业的财务信息管理系统的功能是以科学合理的核算、监督配合资金控制来保证企业的生产和销售。
根据财务信息系统的功能要求，我们可以将财务信息模块的功能划分成若干个子模块，来实现对企业财务的科学管理：
(1)账务子模块：收集企业营运过程中产生的各类会计单据，以会计法写入数据库的“账簿”部分，并在数据库内进行适当的分类及管理。
(2)财务情报模块：收集企业外部的情报，内容以政府部门、银行、资金市场等机构的资金源和投资机会，最终以文件形式汇总，实现企业的财务控制手段。
(3)财务计划模块：预存或重新生成企业的财务计划，对企业的流动资金、固定资金、收支计划等进行统一的编制控制。
(4)投资管理模块：对企业主要领导人的决策以及投资项目进行数学分析以及客观评价，对投资项目进行适当的绩效考核，模拟项目的投资收益情况。
(5)会计核算模块：与账务模块相配合，核算企业的成本、收入和利润，并满足任意时刻打印审计报表的要求;财务系统模块主要关注的是对信息的分类整理以及查询功能的实现还有对资金投资的评价，因此，该系统模块需要注意的内容需要与经济学原理和国家政府机构的政策相关，所以，模块的'判断标准需要具有较强的原则性，并且原则需要时常根据市场需求做相应调整。
(三)人力资源管理系统
企业的人力资源管理是对企业内人才资源的优化配置，对人才的吸收、开发、利用等任务作出科学的计划和控制。需要研究的内容包括人与人之间的关系调整、人与职位需求之间的调整，便于企业以最佳的组织分配形式将所有的人力资源实现最优配置。该系统需要满足的功能要求包括：
(1)保证企业的劳动力数量以及专业人才充足，满足现阶段及未来一定时期内企业的发展要求。
(2)对现有企业员工进行培训，提高员工的个人素质以及技能水平。
(3)配合员工个人的职业规划，做好单个岗位的员工考核、选拔和任用，以期充分发挥员工的才干。
(4)采取物质奖励或者思想教育等措施对员工进行工作积极性的激发和维持。
(5)根据现代市场的法律法规要求，合理协调企业与员工之间的劳务关系，做好工资以及福利的发放任务。
(四)信息图表的设计
上述的几种企业管理功能模块都需要最终能够直观的反应给领导人企业的各项经营信息，便于其作出经验性决策或者人事调整等，因此，信息图表的模块设计显得尤为重要。
对于图表的构建要求，需要做到以下几点：功能明确;流程图清楚、简洁、直观;格式简单，易懂、易填、易看;资料详尽;资料重复内容少;表格联数合理;表格流程合理;表格的体制数量恰当。图表的计算机管理，不仅是为了减少人力资源的负担，更是为了今后为企业做出各方面的决策做基础的备用数据整理。在一个企业内，尤其是图表管理的科学性和简易性，将能够从最细微处反映出企业的管理技术水平高低。
三、结论语
企业管理信息系统是将企业的运营、人才资源的发挥以及先进的电子通讯技术等结合为一体的现代化管理体系，它能够反映的不仅仅是一个管理的系统，更反映了一个社会系统。这种信息管理系统需要时时面临技术革新和市场、社会的环境变化提出的改革挑战。这种管理系统是一方系统性强、多学科交叉却又属于边缘性的研究领域，正是因为其复杂的组成结构和设计流程，需要企业以及系统开发人元投入更多的精力，不断将其完善，成为我国经济腾飞的助燃剂。
参考文献：
[1]林安民.企业管理信息系统分析与设计[M].2005
摘要:随着人们居住条件的不断提高,现代的、大型的住宅小区渐渐成了居民居住的主流,在这样的居住环境里,人们对小区物业的要求自然也就提高了。为了及时了解业主对服务的要求,也为了小区物业更好地为业主服务,拥有一个利用计算机技术对小区物业信息进行精确地登记、时时更新地、快速查询,及时的回复,对所有信息做到标准化、自动化、安全化的管理系统,对于一个高档的、现代的、新型的小区物业管理是非常必要的。因此,本小区物业信息管理系统是利用Java和数据库技术设计,功能模块包括:人事信息管理模块;小区物业管理模块;保洁绿化模块;便民服务模块,最后是系统的重新登录和退出。
关键词:物业管理;信息系统;JavaMySQL数据库
1概述
随着国内市场经济的快速发展和人们生活水平的不断提高,简单的社区服务已经不能满足人们快节奏的生活需求。如何利用先进的管理手段,提高物业管理水平,是当今物业管理所面临的一个重要课题。要想提高物业管理水平,必须全方位地提高物业管理意识,也就是要求小区管理者对物业管理进行全面的和细致的管理,其中最好的办法就是利用计算机技术对小区物业的信息进行系统化管理,从而给物业管理工作带来更高的效率,这也是物业管理科学化、自动化、现代化的重要标志。
2开发工具
本物业信息管理系统的实现是采用J2EE平台设计开发模式,采用面向对象的Java语言作为开发工具,数据库使用MySQL数据库,服务器使用tomcat。开发工具使用eclipse。Java是现在人们常用的一种简单的,面向对象的,分布式的,健壮的,安全的,结构中立的,可移植的,高效性的,多线程和动态的语言。使用它可在各式各样不同种机器,不同种操作平台的网络环境中开发软件,即SUN公司所宣扬的“一次编写,到处运行”。Eclipse采用的技术是IBM公司开发的(SWT),这是一种基于Java的窗口组件,类似Java本身提供的AWT和Swing窗口组件;Eclipse的插件机制是轻型软件组件化架构。Eclipse使用插件来提供所有的附加功能Eclipse的设计思想是:一切皆插件。Eclipse核心很小,其它所有功能都以插件的形式附加于Eclipse核心之上。MySQL是一个小型关系型数据库管理系统,被广泛地应用在Internet上的中小型网站中。由于其体积小、速度快、总体拥有成本低,尤其是开放源码这一特点,许多中小型网站为了降低网站总体拥有成本而选择了MySQL作为网站数据库。
3系统的总体设计
人事信息管理模块
这个模块的功能是存储物业管理员的基础资料、小区内工作人员的基础资料和业主的基础资料。(1)物业管理员的基础资料。主要记录的是物业管理人员的各种信息,实现管理员对自己个人信息的管理,包括信息的修改、查询、删除、添加等操作)。(2)小区内工作人员的基础资料。该模块主要是记录小区内工作人员的基本信息,实现对工作人员信息的`添加、删除、修改、查询等功能操作。(3)小区业主的基础资料。该模块主要是记录小区内业主的基本信息,实现对业主房屋信息的添加、删除、修改、查询等功能操作。
小区物业日常管理模块
该功能模块主要包括小区的房产管理和车辆管理以及设备的报修和维修管理。(1)小区房产管理。该模块主要是记录小区内的楼房的基本信息及变更情况,包括房屋查询、删除和修改等基本操作,还有给业主登记入住以及给业主分配账号和密码。(2)车辆管理。该模块主要是记录业主车辆详细信息及变更情况。(3)停车场的各种信息,实现对停车场信息的添加、删除、修改与查询的功能。
保洁绿化管理模块
该模块主要记录了小区内的保安基本工作情况和保洁基本工作信息。(1)保安工作记录。该模块主要是记录保安分工详细情况,比如保安工作分工、上下班打卡登记、园区突发事件记录、处理事件的负责人和处理时间,结果等详细信息。(2)保洁绿化。该模块主要是用来记录园区内保洁人员的分工情况、保洁时间完成工作的状态和园区绿化的详细事件。比如保洁的地方,负责保洁的人,保洁时间等信息。
便民服务模块
(1)报修、维护管理。该模块主要是记录物业配备设施使用、维护、保修的各种信息,实现对物业设施信息的添加、删除、修改与查询的功能。(2)公告。该模块主要发布园区的各种_。(3)便民服务。该模块主要记录小区物业为业主提供的各项服务。(4)留言板。该模块主要记录业主留言信息及物业反馈信息。
登录退出模块
该模块主要包括管理员登录/退出系统和业户登录/退出系统两部分。
4结语
这种物业信息管理系统利用计算机进行物业管理,特别是进行联网管理,不仅提高了新型住宅小区物业管理的工作效率,降低物业管理成本,也使得物业更好地为业主服务,保障业主的利益,同时也对增强住宅小区物业管理工作的主动性、灵活性具有重要的现实意义及借鉴和推进作用。
参考文献
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1.学生心理特点分析
(1)自我评价过低，自卑情绪较重
有相当一部分中职生从小学到初中成绩都不理想，厌学情绪严重，学习兴趣低，在应试教育的压力下，他们都是所谓的“失败者”。大部分中职生都是中考失利的学生，不得已才选择了职业教育这条路，看着离“天之骄子”的梦想越来越远，致使学生产生了自卑失落、悲观失望的心理。甚至有不少的学生沉浸在这种中自卑失落的情绪中，对很多事情都提不起兴趣，处理事情不能集中注意力，中考失利变成了心里最大的阴影，时常否定自己，认为什么事情都“做不好”，长此以往，循环往复，就陷入一个恶性循环。有部分学生更抱着“做一天和尚撞一天钟”的心态来学校混日子，找不到学习动机，降低学习兴趣，更降低了学习效率。
(2)对数学发“怵”
笔者与学生交谈，有学生曾说：“就是因为数学不好才选择了学医疗卫生相关的专业，希望总能比机械、电子类的专业少学一些与数学相关的课程，没想到还是‘逃不开’数学。”这种不良学习体验导致学生对于与数学有关的课程越来越发“怵”，产生了类似“一朝被蛇咬，十年怕井绳”的情绪体验，致使学生还在没有尝试了解课程和努力的情况下，就给自己下了“我做不到”的结论，这种心理制约了学生学习数学和卫生统计学的积极性和主动性。
中职卫生信息管理专业《卫生统计》学情分析
(3)耐受挫折能力较差
中职学生正处在身体和心理接近成熟的时期，正确的人生观、价值观尚未形成，但又有明显的个性特征，在懂事知事的背后大都存在遇事冲动、缺乏理智，同时自尊心又极强的特点，稍微受到挫折就走极端，经常因为一些小事导致情绪不稳定，再加上失落自卑，常常在经受挫折的时候放弃自己。有些学生甚至因为迟到、旷课、上课玩手机、不写作业、课堂答不出问题等受老师批评或者感觉自己“丢面子”后，就放弃了课程的学习。在学习上表现为遇到看起来复杂的公式不去记，遇到需要计算的题目就抄作业，做错的题目不改，课下不复习。
(4)缺乏恒心，自制力较弱
有很大一部分学生自我认知良好，也想要认真努力学习，但在生活实践中却容易下决定，难以持之以恒，养成了“三天打鱼，两天晒网”的不良学习习惯。经常有学生和笔者沟通学习习惯及学习习惯的养成问题，但最后经常是“说得容易，做到难”。
(5)好奇心重，对专业知识有较大兴趣
看着工作人员身穿白大褂，口吐高深的专业术语，以专注的眼神进行专业操作时，学生是最兴奋的，因为他们知道，那就是他们未来的样子。大部分的中职生还是能认识到“毕业即就业”这个事实，因此他们希望有一天也用专业工作姿态来应对自己的工作，这是可以激发中职生学习动机的有益方面。
2.学生学习兴趣倾向分析
《卫生统计》是一门基于数学理论的课程，有大量的抽象而复杂的`公式和计算。目前，大多数卫生信息管理专业的学生由于以往在初中时就没有学好数学，数学基础相对薄弱，成绩差，对数学逐渐失去兴趣，甚至产生不同程度的恐惧心理。大部分学生在进校之前本身就对数学发“怵”，从小数学没学好的经历导致了遇到与数学有关的课程就本能的逃避。
结合以往几届学生的学习兴趣反馈和学习即时状态观察，学生关于某些学习内容的兴趣倾向及反馈情况如表2所示。
3.学生认知情况
(1)个人认知受限
受自卑心理限制，大部分学生对自己能力的认知有限，自我评价过低，在学习目标上没有清晰的认识，通常对于专业也了解不够，只是单纯认为“家长说好就是好”。对于卫生信息管理专业的学生来说，致使个人认知扭曲的还有一个重要原因就是“小专业歧视”。无论是高等教育学院还是中等职业教育学校，卫生信息管理专业都是一个招生人数和报读人数较少的专业，很多学生在不了解卫生信息管理专业的情况下就“想当然”地认为“招生少代表不好就业”，所以在还没入学时就抵触这个专业，再加上以往数学基础差，遇到《卫生统计》这门课更是抱有“小专业受歧视”的态度。
(2)情境认知不足
受小时候生活和学习习惯的影响，学生的认知和思维习惯也形成了定式。再加上耐受挫折能力较差，缺乏恒心，自制力低的情况，很少有学生能使用适合自己且有效的学习方法。对于不良的生活习惯，比如迟到、早退、旷课、上课走神、看小说、玩手机等不良行为习惯，也难以坚决杜绝。
4.学生生活经验与需求分析
综合以往几届学生的反馈来看，统计学基础知识在生活中还是有少量应用的，只是平时学生很少自己拿来用，看到别人应用时很难第一时间意识到这是利用统计学方面的知识。卫生统计部分的知识专业性很强，除了工作之外生活中很少用到，所以在遇到比较“难”又 “计算麻烦”的知识点时，很多学生倾向于选择放弃学习。
题目：数据挖掘技术在神经根型颈椎病方剂研究中的优势及应用进展
关键词：数据挖掘技术; 神经根型颈椎病; 方剂; 综述;
1 数据挖掘技术简介
数据挖掘技术[1] (Knowledge Discovery in Datebase, KKD) , 是一种新兴的信息处理技术, 它融汇了人工智能、模式别、模糊数学、数据库、数理统计等多种技术方法, 专门用于海量数据的处理, 从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据集中, 提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在的有用的信息和知识, 其目的是发现规律而不是验证假设。数据挖掘技术主要适用于庞大的数据库的研究, 其特点在于:基于数据分析方法角度的分类, 其本质属于观察性研究, 数据来源于日常诊疗工作资料, 应用的技术较传统研究更先进, 分析工具、理论模型与传统研究区别较大。其操作步骤包括[2]:选择数据, 数据处理, 挖掘分析, 结果解释, 其中结果解释是数据挖掘技术研究的关键。其方法包括分类、聚类、关联、序列、决策树、贝斯网络、因子、辨别等分析[3], 其结果通常表示为概念、规则、规律、模式、约束、可视化等形式图[4]。当今数据挖掘技术的方向主要在于:特定数据挖掘, 高效挖掘算法, 提高结果的有效性、确定性和表达性, 结果的可视化, 多抽象层上的交互式数据挖掘, 多元数据挖掘及数据的安全性和保密性。因其优势和独特性被运用于多个领域中, 且结果运用后取得显着成效, 因此越来越多的中医方剂研究者将其运用于方剂中药物的研究。
2 数据挖掘术在神经根型颈椎病治方研究中的优势
中医对于神经根型颈椎病的治疗准则为辨证论治, 从古至今神经根型颈椎病的中医证型有很多, 其治方是集中医之理、法、方、药为一体的数据集合, 具有以“方-药-证”为核心的多维结构。方剂配伍本质上表现为方与方、方与药、药与药、药与剂量, 以及方药与证、病、症交叉错综的关联与对应[5], 而中医方剂讲究君臣佐使的配伍, 药物有升降沉浮, 四气五味及归经之别, 对于神经根型颈椎病的治疗, 治方中药物的种类、炮制方法、用量、用法等都是千变万化的, 而这些海量、模糊、看似随机的药物背后隐藏着对临床有用的信息和规律, 但这些大数据是无法在可承受的时间范围内可用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的, 是需要一个新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力, 而数据挖掘技术有可能从这些海量的的数据中发现新知识, 揭示背后隐藏的关系和规则, 并且对未知的情况进行预测[6]。再者, 中医辨治充满非线性思维, “方-药-证”间的多层关联、序列组合、集群对应, 形成了整体论的思维方式和原则, 而数据挖掘技术数据挖掘在技术线路上与传统数据处理方法不同在于其能对数据库内的数据以线性和非线性方式解析, 尤善处理模糊的、非量化的数据。例如赵睿曦等[7]在研究张氏骨伤治疗腰椎间盘突出症的用药规律时, 选取了100张治方, 因该病病因病机复杂, 证候不一, 骨伤名师张玉柱先生对该病的治则治法、药物使用是不同的。因此他们利用Excel建立方证数据库, 采用SPPS 软件对这些数据的用药频次、药物关联规则及药物聚类进行分析, 最后总结出张氏骨伤治疗腰椎间盘突出症遵循病从肝治、病从血治、标本兼治的原则, 也归纳出治疗三种不同证型的腰突症的三类自拟方。由此看出数据挖掘技术在方剂研究中的应用对数据背后信息、规律等的挖掘及名家经验的推广具有重大意义, 因此数据挖掘技术在神经根型颈椎病的治方研究中也同样发挥着巨大的作用。
3 数据挖掘技术在神经根型颈椎治方中的应用进展
神经根型颈椎病在所有颈椎病中最常见, 约占50%~60%[8], 医家对其治方的研究也是不计其数。近年来数据挖掘技术也被运用于其治方研究中, 笔者通过万方、中国知网等总共检索出以下几篇文献, 虽数量不多但其优势明显。刘向前等[9]在挖掘古方治疗神经根型颈椎病的用药规律时, 通过检索《中华医典》并从中筛选以治疗颈项肩臂痛为主的古方219首并建立数据库, 对不同证治古方的用药类别、总味数、单味药使用频数及药对 (组) 出现频数进行统计, 总结出风寒湿痹证、痰湿阻痹证、寒湿阻滞证、正虚不足证的用药特点, 得出解表药、祛风湿药、活血化瘀药、补虚药是治疗颈项肩臂痛古方组成的主要药物。古为今用, 该研究对于现代医家在治疗该病中有很好的借鉴和参考意义。齐兵献等[10]检索CNKI (1980-20xx年) 相关文献中治疗神经根型颈椎病的方剂建立数据库, 采用统计软件这些治方常用药物使用频次频率、性味频率、归经频率分析比较, 治疗神经根型颈椎病的中药共计99味, 使用频次479味次;所用药物种类依次以补益药、活血化瘀药、祛风湿药运用最多, 其中药味以辛、苦为主, 药性以温、寒为主, 归经以肝、脾、心为主, 而本病以肝肾亏虚, 气血瘀滞为主, 临床以补益药、活血化瘀药、祛风湿药等中药运用最多。这对于医家治疗该病选用药物的性味、归经等具有指导意义。陈元川等[11]检索20xx年1月至20xx年3月发表的以单纯口服中药治疗神经根型颈椎病的有关文献, 对其中的方剂和药物进行统计、归类、分析, 最终纳入32首方剂, 涉及111味中药, 补气药、发散风寒药、活血止痛药、补血药等使用频次较高;葛根、白芍、黄芪、当归、桂枝等药物使用频次较高, 证实与古方桂枝加葛根汤主药相同, 且该方扶阳解表的治法与该研究得出的扶正祛邪的结果相吻合, 同时也证实石氏伤科强调治伤科病当“以气为主, 以血为先”等正确性。所以大数据背后的规律和关系在很多方面古今是一致的, 同时数据依据的支持也为现代神经根型颈椎病治疗提供有力的保障。谢辉等[12]收集20xx至20xx年10月3日的166张治疗神经根型颈椎病的治方建立数据库, 采用关联规则算法、复杂系统熵聚类等无监督数据挖掘方法, 利用中医传承辅助平台 (TCMISS) 软件分析处方中各种药物的使用频次、药物之间的关联规则、核心药物组合和新处方, 从中挖掘出治疗该病中医中的常用药物、药对, 阐明了治疗该病以解肌散寒药、补气活血药、祛风胜湿药和温经通络药为主, 治法主要包括解肌舒筋、益气活血和补益肝肾, 这一方面很清晰明了地展示了药物使用频率、药物之间的联系, 证实其与很多古代经典中治疗神经根型颈椎病的治则、治法及用药规律是吻合的, 是临床用药的积累和升华, 可有效地指导临床并提高疗效;另一方面也为中药新药的创制提供处方来源, 指导新药研发[13]。
4 小结
数据挖掘技术作为一种新型的研究技术, 在神经根型颈椎病的治方研究中的运用相对于其他领域是偏少的, 并且基本上是研究文献资料上出现的治方, 在对名老中医个人治疗经验及用药规律的总结是缺乏的, 因此研究范围广而缺乏针对性, 同时使用该技术的相关软件种类往往是单一的。现在研究者在研究中医方剂时往往采用传统的研究方法, 这就导致在大数据的研究中耗时、耗力甚则无能为力, 同样也难以精准地提取大数据背后的隐藏的潜在关系和规则及缺乏对未知情况的预测。产生这样的现状, 一方面是很多研究者尚未清楚该技术在方剂研究中的优势所在, 思维模式尚未更新;另一方面是很多研究者尚未清楚该技术的操作技能及软件种类及其应用范围。故以后应向更多研究者普及该技术的软件种类、其中的优势及操作技能, 让该技术在临床中使用更广, 产生更大的效益。
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1电子商务中的数据挖掘简介
电子商务中的数据挖掘即Web挖掘，是利用数据挖掘技术从www的资源(即Web文档)和行为(即Web服务)中自动发现并提取感兴趣的、有用的模式和隐含的信息，它是一项综合技术，涉及到Internet技术学、人工智能等多个领域。当电子商务在企业中得到应用时，企业信息系统将产生大量数据，并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息，为企业创造更多潜在的利润，数据挖掘概念就是从这样的商业角度开发出来的。
2Web数据挖掘的流程
Web数据挖掘是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，从中提取商业决策的关键性数据，可以使企业把数据转化为有用的信息帮助决策，从而在市场竞争中获得优势地位。在电子商务环境下，Web数据挖掘主要分为以下几步:(1)数据收集。首先数据收集主要针对web数据中的服务器数据、用户数据。其中服务器数据是Web挖掘中的主要对象。服务器中承载着用户访问时产生的对应的服务数据，其中包括了:日志文件、cookie文件、数据流。将这些数据进行初步收集，再针对这些数据进行深度分析挖掘。(2)数据选择和预处理。通过数据收集将数据进行分类，根据所需的信息主题对收集的数据进行选择，通过选择相关的数据项缩小数据处理的范围，挑选其中的有效数据进行数据预处理。数据预处理能够提高挖掘效率，为之后的数据分析提供有效的数据。Web数据中大多数都是半结构或非结构化的，所以对web数据进行直接处理是不可行的。数据预处理能够把半结构或非结构化的数据处理成标准的数据集方便后期处理。(3)模式发现。模式发现是运用各种方法，发现数据中隐藏的模式和规则。通过模式发现技术对预处理之后的数据进行处理得到相应的事务数据库，利用模式发现对数据进行初步挖掘，将预处理下的事务数据转换成可被挖掘的存储方式，通过数据挖掘模式算法对其中有效的、新奇的、有用的及最终可以理解的信息和知识进行挖掘与总结。(4)模式分析。模式分析主要是采用合适的技术和工具，对挖掘结果进行模式的分析，其目的是根据实际应用，通过观察和选择，把发现的统计结果、规则和模型转换为知识，经过筛选后来指导实际的电子商务行为。
3电子商务中的数据挖掘技术
(1)路径分析技术。路径分析主要是对web访问路径进行搜索分析，对于频繁访问的路径进行总结。利用Web服务器的日志文件进行数据分析，对访客次数以及对应路径进行分析挖掘出频繁访问路径。通过数据可以分析出大多数访问者的共同喜好，从而能够帮助电子商务改进web设计以及提供更好更符合客户的服务。(2)关联分析技术。关联技术是通过对数据进行分析寻找出隐藏的数据联系，关联分析可是对单纯的web数据与对应的电子商务进行联系。从而可以在web数据挖掘中得到该商务网站的关联原则和信息。从而更好的使得客户和网站数据有之间的相互联系。(3)聚类分析技术。聚类分析是根据对象进行数据分析了之后，对数据的信息和客户对象之间的关系进行总结。对数据对象进行分组成为多个类或簇，按照数据对象之间的相似度进行划分。(4)分类分析技术。分类分析是通过对数据库中样本数据的分析，对每个类别做出准确的描述或分析模型或挖掘分类规则。分类分析是电子商务中一个非常重要的任务，也是应用最广泛的技术。通过分类自动推导给定数据的广义描述，以便对未来数据进行预测。
4Web数据挖掘技术在电子商务中的应用
(1)制定优质个性化服务。电子商务的发展给了人们更多元化的选择，同时，电商网站经营的商品也在不断增加，在这样多元化的网站结构中想要快速找到符合自己的商品必定会是一个繁琐的过程。然而通过数据挖掘对浏览量、购买力、搜索强度进行合理应用，针对数据分析结果对网站进行制定优质的个性化服务设计，更合理的安排网站中的物品摆放，从而为用户提供更个性化的服务。(2)优化站点设计。Web设计者可通过挖掘用户的Web日志文件，对Web站点的结构和外观进行设计和修改。网站网页的内容设置直接影响网站的访问效率。网站管理员按照大多数访问者的浏览模式对网站进行组织，尽量为大多数访问者的浏览提供方便，给客户留下好的印象，增加下次访问的机率。(3)聚类客户。在电子商务中，聚类客户就是主要的运营策略，可以对客户浏览的信息等内容出发，对客户的共性进行分类，从而让电子商务的运营者能更加全面的了解客户的需要，对网页的内容进行适当的调整，并在多方面满足客户的内在需要，尽最大限度的为客户提供优质的、合适的服务。(4)营销效益分析。利用web数据挖掘对商品访问和销售情况进行有效分析，这样能够确定一些营销及消费的生命周期。再者结合目前的市场变化，针对不同的产品进行定制独特的营销策略。数据挖掘能够有助于提高电商的营销效益。
5结语
综上所述，web数据挖掘在电子商务的应用越来越广泛，web数据挖掘能够在海量数据里挖掘出有用的信息。通过数据处理把握客户动态、追踪市场变化，在激烈的市场竞争中，做出正确的决策。Web数据挖掘在电子商务领域中一定会有广阔的应用前景，它将带领电子商务系统走向更加智能化、使客户服务走向更加个性化。
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［4］邰宇．Web数据挖掘技术在电子商务中的应用研究［J］．中国新技术新产品，20xx(2):21．
1.教学目标及培养要求
本课程在设置时按照_颁发的中等卫生职业学校卫生信息管理专业《卫生统计》教学计划和教学大纲而设置。根据“具有必须的文化科学知识和医学基础知识，有较强实践能力和良好职业素质的卫生信息管理人才”的培养要求，力求将理论教学与实践操作有机结合，要求学生在掌握卫生统计基础理论的同时，注意与计算机技术的结合，运用所学的计算机理论解决统计计算的问题。
2.课程内容设置
本课程在教学设计中强调理论的指导性和实用性，特别注重了可操作性，并结合卫生信息管理专业强化了卫生业务统计的内容，主要包括卫生统计基本理论和方法、医院统计、疾病分类等基础知识、技术操作方法、应用范围和应用价值。
根据教学目标、教学大纲、教学内容的要求，综合如表1所示。
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
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。
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。
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：
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。
保留法
该方法是防止老客户档案丢失并将客户留住的过程。对于任何一个企业来说，发展一个新的客户的成本要远远高于留住一个来客户的成本。在客户保留的过程中，对客户档案流失原因的分析至关重要，因此，采用挖掘技术对其进行分析是必要的。
分类法
通过计算机挖掘技术对档案进行分类，按照不同的性质进行系统的划分，将所有相似或相通的档案进行整理，在人们需要的时候，能够快速的被提取出来，提高了检索的效率和分类的专业性。
3、档案管理引入计算机挖掘技术的必要性
计算机挖掘技术的应用，对档案管理方式的不断完善有着极其重要的意义，其重要性主要体现在：
对档案的保护更全面
一部分具有历史意义的档案，随着保存的时间不断增加，其年代感加强，意义和价值增大。相应的，利用的频率会随着利用的价值增加，也更容易被损坏从而导致档案信息寿命折损，此外，管理不当造成泄密，使档案失去了原本的利用价值，这种存在于档案管理和利用之间的矛盾，使得档案管理面临着巨大的难题。挖掘技术的运用，缓解了这种矛盾，在档案管理工作中具有重要的意义。
提升档案管理的质量
在档案信息管理系统中引入计算机挖掘技术，使得档案信息管理打破了传统的模式，通过挖掘技术，对管理的模式有了极大的创新，工作人员以往繁重的工作压力得到释放，时间和精力更加丰富，在对档案管理的细节方面也就更加注意，同时也加快了对档案的数据信息进行处理的速度，提升档案管理的整体质量。
4、结语
综上所述，计算机数据挖掘技术涉及的内容很广，对挖掘技术的运用，使得各行各业的发展水平得到了很大的提高，推动社会经济的发展，带动社会发展模式的创新。在档案管理中使用计算机挖掘技术，使得档案信息保存的方法及安全性有了很大的提高。同时，也需要档案信息管理人员在进行档案信息管理的时候，能合理利用计算机信息挖掘技术，在提高工作效率的同时，促进管理模式的不断创新，以适应时代发展的要求。
