数据挖掘总结范文精选

1数据挖掘在企业信息化建设之中的重要性

数据挖掘最直接也是最重要和显著的作用，在于其能够提升企业的核心竞争力。

1.1挖掘企业内部的信息在企业之中，普遍存在着一些“信息孤岛”的现象，部门之间的信息混乱而且并不能够形成科学有效的全面性分析。相关的数据挖掘负责部门或者企业的管理者可以利用数据挖掘的技术对不同的部门在经营过程之中所形成的海量的数据进行相应的分析以及阐述，并且根据相应的分析对部门自身的管理的问题做出把控。

1.2搜集外部环境各种重要信息企业在生产以及经营的过程之中，政治、经济、政策、科技、金融等环境方面的变化，影响着市场、竞争对手、供求信息、消费者等主体的行为的变化，这些数据的收集、处理以及分析，是对企业的经营以及管理有着非常重要的作用，使得企业能够抓住市场的机遇，从而及时地调整管理方法和策略，能够促进以及实现企业的健康和稳定发展。

1.3内外部信息进行整合以及筛选数据挖掘的另一个主要的作用便是在处理企业的内部以及外部的信息的基础之上，对于涉及企业所有的信息进行整合以及筛选，最终目的是能够提供对于企业的发展有着重要作用的信息。通过对于企业的内、外部信息进行合并以及挖掘，找出企业的内部以及外部之间相关的影响的信息。从而实现企业的内外部信息的综合处理以及应用，在其中提取有价值的知识，并且增强企业的管理功能，提高企业的信息化管理的效率。

2数据挖掘在企业信息化之中的实际应用

［摘要］随着信息技术在财务管理领域的广泛应用，审计机构急需采用新的审计方式和手段，以提高审计质量，降低审计风险。本文利用商业智能技术，对审计方法进行新的探讨，并建立基于商业智能的审计模型，探讨在海量数据条件下进行审计的新途径。

［关键词］OLAP;数据挖掘;审计;商业智能

1商业智能模型

本文利用SQLServer2005构建基于商业智能的审计模型TAuditMin，如图1所示。审计过程分为：采集审计数据、建立数据仓库、OLAP多维分析、数据挖掘、前端展示等。

1.1源系统

数据挖掘的基础是大量的历史数据。这里的源系统是指与审计业务相关的各种关系型数据库，如金蝶数据库、用友数据库等。这些业务系统中的数据可以应用SSIS（MicrosoftSQLServer2005IntegrationServices），通过数据清洗、转换和加载（ETL）等步骤载入数据仓库，为多维分析和数据挖掘作准备。

摘要：本文阐述了数据仓库及数据挖掘的有关概念，简述了数据仓库、数据挖掘的实施过程，介绍了如何应用数据挖掘。并对数据仓库与挖掘技术结合应用的发展做了展望。

关键词：数据仓库；数据挖掘；

1数据仓库

数据仓库的含义：“数据仓库是用于支持企业或组织的决策分析处理的，面向主题的、集成的、不可更新的、且随着时间不断变化的数据集合。”互联网中的数据浩如烟海，如果用户在其中搜寻的话，基本上是大海捞针。而数据仓库便解决了此类问题，它把庞大的数据及信息从互联网中收集起来，并进行适当的处理、加工和分类，把这些凌乱的数据转换成公共的数学模型，这样便能够解决数据与数据之间的冲突、表达不一致等问题，同时还方便用户查询自己所需要的信息，这样便使得数据和信息在决策查询上理便捷。

2数据挖掘

互联网中，实际的应用操作数据往往都是数量很大，不完整且具有模糊性和随机性。而数据挖掘所要做的便是提取这类数据中隐含的、不为人知的，但对人们又有潜在用途的信息和知识。并把提取的知识和信息存放于数据仓库或其他信息库中，所以说，数据挖掘是运用统计学、人工智能、机器学习、数据库技术等方法发现数据的模型和结构、发现有价值的关系或知识的一门交叉学科。另一个角度来讲，数据仓库中的数据，利用挖掘技术的算法，将源数据收集起来，并进行适当的筛选及过滤变成相应信息。数据挖掘基于的数据库类型有：关系、面向对象、事务、演绎、时间和时间序列、多媒体、空间、遗产、文本、Web型以及新兴的数据仓库等。对于数据库的描述，通常是指面向对象的数据库在面向对象的程序为规范的程序设计标准。其描述对象可以是一定时期的人口、流量等数据。而关于一个对象的代码在一个单元中的封装，对象可以与其他对象或数据库系统通信。空间数据库涉及空间的信息，如地理、医疗和卫星图像数据库等，通过数据挖掘可以发现，描述各个地区的人口或者可以根据现有的关于某小区距离中心主要道路的距离的描述来表达这个小区低价的变化程度。通过纵轴和横轴的序列数据库我们可以看出，数据挖掘可以根据数据库中的数据的变化随时随地的进行调整，从而发现数据的变化特点和变化趋势，通过对这种变化的趋势和特点的变化，帮助人们处理计划，制定发展策略等。在文本数据库中大部分是高度化的长句和短文，数据挖掘的作用是发现、描述对象和类的特征，进行关键词和内容关联性分析以及文本对整理象的聚类。多媒体数据库存储的是图像、音频、视频数据，在其上进行数据挖掘，这是存储和搜索技术相结合的新兴技术，这种技术中，进行多媒体数据的特征的提取和基于相似性的模式匹配等。

【摘要】基于目前移动通信系统运行过程中存在的数据挖掘缺陷，本文分析了数据挖掘技术在移动通信中应用的必要性与现状，并提出了有效运用的策略方法，其目的是为相关建设者提供一些理论依据。

【关键词】移动通信；数据挖掘技术

引言

信息时代的到来，使得人们对移动通信系统内部数据信息筛选功能的需求越来越大。然而，在实际系统建设过程中，移动通信系统并未数据挖掘技术应用提供一个良好的运用环境，这就使得数据信息筛选功能目标的实现仍有很长的一段路要走。针对这一问题，为加快移动通信系统优化建设的发展步伐，研究人员应在明确数据挖掘技术在移动通信系统应用现状的情况下，找出具有适用性以及实用性的技术运用策略。这是促进当前现代化经济建设背景下移动通信系统快速稳定发展的关键，相关人员应将其作用于实践。

1研究移动通信系统中数据挖掘技术应用的必要性

数据挖掘技术是从移动通信系统中大量具有不完全、模糊以及随机性的数据信息中，提取潜在且极具利用价值的信息知识内容。据相关数据统计，数据挖掘技术是一项具有交叉性特点的科学技术，其涉及统计学、数据库技术、可视化、信息科学以及机械学习能力等。当其作用于移动通信系统的网路优化过程，不仅能够发挥出数据信息的基本查询功能，还能从无序而模糊的数据信息环境中挖掘、整理以及提取出用户所需的信息内容。基于目前数据挖掘技术未在移动通信系统中起到真正的挖掘作用，研究人员应从系统运行的实际情况入手，找出数据挖掘技术的有效运用的阻碍与问题难点，从而对其进行控制解决。这是加快信息化发展的重要课题，相关建设人员应将其重视起来[1]。

4G移动通信网络是对原来通信网络的扩大和完善，随着科学技术的飞速发展，很移动通信的范围和网络的话务模式也在随着实际环境的转变而转变，这些情况的出现都会造成网络的实际作用和当初的设计准则不相符。因此，为了更好地突出4G移动通信网络的价值，就需要对其中有价值的数据进行挖掘，从而使得移动网络发展的更加完善，并且能随时进行调整，为移动通信用户的安全提供强有力的支持，使它能够更好的顺应时代的要求，为人们提供更为方便快捷的通信网络服务。

1数据挖掘在4G移动通信网络优化中的基本要求

1.1突出通信网络的智能化

4G移动通信网络本身既复杂又庞大，想要对它进行全方位的分析是有一定的难度的，所以我们需要在同一个阶段，只对该阶段的数据进行针对性的采集和研究，并且总结出结果才可以进行下一个阶段的研究，最后再把各个阶段的数据之间的联系进行综合分析，但是在系统的分析过程中，要保证其智能化，从而更好地保证各个任务都能够在智能的环境中，自动地分布到有关阶段的服务器中。

1.2恰当的运用分分布式处理方法

因为4G移动通信网络中蕴藏着大量的数据资料，使得通信网络的优化过程比较艰难，所以在对移动通信网络进行优化的过程中，我们不能单纯地把所有的优化体系都融合在一个服务器之中，也不能单纯地依靠一个简单的优化体系，就对其他的过程进行优化，在优化的过程中我们要做到有层次性和区域性，依照分布式的原则进行相关的数据和信息的处理工作。