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数据挖掘技术在辽河水文预报中的研究

2024-01-24 08:49:58 收藏本文 下载本文

“遇见兄弟”通过精心收集,向本站投稿了7篇数据挖掘技术在辽河水文预报中的研究,下面小编为大家带来整理后的数据挖掘技术在辽河水文预报中的研究,希望能帮助大家!

数据挖掘技术在辽河水文预报中的研究

篇1:数据挖掘技术在辽河水文预报中的研究

数据挖掘技术在辽河水文预报中的研究

针对以数据仓库为基础预报的特点,结合我国的'防洪减灾实际,建立面向预报主题的水文数据仓库的结构模型,并对其结构、功能、数据存储模型和实现技术进行研究,从而对海量水文信息进行管理与分析,建立包括数据层、组织层、挖掘层和决策层的水文数据仓库体系,各层承担着水文数据挖掘不同阶段的任务,从数据预处理、数据挖掘到知识表达,形成了一个完整的系统体系.本文结合数据仓库中的聚类、分类、关联分析等方法特点,着重探讨了在水文预报中的应用.

作 者:范雪芬 赵鑫 郭谨 FAN Xue-fen ZHAO Xin GUO Jin  作者单位:辽宁省石佛寺水库建设管理局,辽宁,沈阳,110129 刊 名:东北水利水电 英文刊名:WATER RESOURCES & HYDROPOWER OF NORTHEAST CHINA 年,卷(期): 27(7) 分类号:P338+.9 关键词:水文预报   水文数据仓库   辽河  

篇2:数据挖掘技术在水文预报中的应用及水文预报发展趋势研究

数据挖掘技术在水文预报中的应用及水文预报发展趋势研究

数据挖掘作为知识发现过程中的重要步骤,是从大型数据库中提取未知的`、有价值的和可操作性的关系、模式和趋势用于决策支持的过程.我国目前在防洪领域存在着大量水文数据,如何充分有效地利用各种智能算法对这些数据进行分析与挖掘,以形成相应的水文预报模型进行准确的水文预报是防洪决策支持系统完善和发展的重要方面.本文首先全面地介绍数据挖掘的功能分类及以数据挖掘为基础的水文预报体系,然后对数据挖掘技术在水文预报中的应用进行了探讨和研究.

作 者:张弛 王本德 李伟 ZHANG Chi WANG Ben-de LI Wei  作者单位:大连理工大学,土木水利学院,辽宁,大连,116024 刊 名:水文  ISTIC PKU英文刊名:JOURNAL OF CHINA HYDROLOGY 年,卷(期): 27(2) 分类号:P338+.9 关键词:数据挖掘   水文预报   水信息学   聚类   神经网络   决策树   关联规则挖掘  

篇3:数据挖掘技术在企业决策系统中的应用研究

数据挖掘技术在企业决策系统中的应用研究

本文首先讨论了数据挖掘技术,给出了一种企业决策系统.并就决策系统的`构成、流程和采用的数据挖掘技术进行了探讨.

作 者:师东生 Shi Dongsheng  作者单位:内蒙古科技大学信息工程学院,内蒙古包头,014010 刊 名:计算机光盘软件与应用 英文刊名:COMPUTER CD SOFTWARE AND APPLICATIONS 年,卷(期): “”(4) 分类号:N37 关键词:数据挖掘   数据仓库   企业决策系统  

篇4:数据挖掘技术在航空发动机PHM中的应用

数据挖掘技术在航空发动机PHM中的应用

总结了数据挖掘工具的方法和模式以及数据挖掘的流程,对其在航空发动机故障预测和健康管理(PHM)中的`常用方法和模式,如神经网络、时间序列分析、模糊逻辑、遗传算法、证据理论、支持向量机等及其应用案例进行了阐述.

作 者:张叔农 康锐 ZHANG Shunong KANG Rui  作者单位:北京航空航天大学工程系统工程系,北京,100083 刊 名:弹箭与制导学报  PKU英文刊名:JOURNAL OF PROJECTILES, ROCKETS, MISSILES AND GUIDANCE 年,卷(期): 28(1) 分类号:V23 关键词:数据挖掘   PHM   故障预测   健康管理   航空发动机  

篇5:数据挖掘技术在客户关系管理中怎么应用探讨管理论文

数据挖掘技术在客户关系管理中怎么应用探讨管理论文

根据波特的影响企业的利益相关者理论,企业有五个利益相关者,分别是客户、竞争对手、供应商、分销商和政府等其他利益相关者。其中,最重要的利益相关者就是客户。现代企业的竞争优势不仅体现在产品上,还体现在市场上,谁能获得更大的市场份额,谁就能在竞争中占据优势和主动。而对市场份额的争夺实质上是对客户的争夺,因此,企业必须完成从“产品”导向向“客户”导向的转变,对企业与客户发生的各种关系进行管理。进行有效的客户关系管理,就要通过有效的途径,从储存大量客户信息的数据仓库中经过深层分析,获得有利于商业运作,提高企业市场竞争力的有效信息。而实现这些有效性的关键技术支持就是数据挖掘,即从海量数据中挖掘出更有价值的潜在信息。正是有了数据挖掘技术的支持,才使得客户关系管理的理念和目标得以实现,满足现代电子商务时代的需求和挑战。

一、客户关系管理(CRM)

CRM是一种旨在改善企业与客户之间关系的新型管理方法。它是企业通过富有意义的交流和沟通,理解并影响客户行为,最终实现提高客户获取、客户保留、客户忠诚和客户创利的目的。它包括的主要内容有客户识别、客户关系的建立、客户保持、客户流失控制和客户挽留。通过客户关系管理能够提高企业销售收入,改善企业的服务,提高客户满意度,同时能提高员工的生产能力。

二、数据挖掘(DM)

数据挖掘(Data Mining,简称DM),简单的讲就是从大量数据中挖掘或抽取出知识。数据挖掘概念的定义描述有若干版本。一个通用的定义是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中提取人们感兴趣的知识,这些知识是隐讳的、事先未知的、潜在有用的信息。

常用的数据挖掘方法有:

(1)关联分析。即从给定的数据集中发现频繁出现的项集模式知识。例如,某商场通过关联分析,可以找出若干个客户在本商场购买商品时,哪些商品被购置率较高,进而可以发现数据库中不同商品的联系,进而反映客户的购买习惯。

(2)序列模式分析。它与关联分析相似,其目的也是为了控制挖掘出的数据间的联系。但序列模式分析的侧重点在于分析数据间的前后(因果)关系。例如,可以通过分析客户在购买A商品后,必定(或大部分情况下)随着购买B商品,来发现客户潜在的购买模式。

(3)分类分析。是找出一组能够描述数据集合典型特征的模型,以便能够分类识别未知数据的归属或类别。例如,银行可以根据客户的债务水平、收入水平和工作情况,可对给定用户进行信用风险分析。

(4)聚类分析。是从给定的数据集中搜索数据对象之间所存在的有价值联系。在商业上,聚类可以通过顾客数据将顾客信息分组,并对顾客的购买模式进行描述,找出他们的特征,制定针对性的营销方案。

(5)孤立点分析。孤立点是数据库中与数据的一般模式不一致的数据对象,它可能是收集数据的设备出现故障、人为输入时的输入错误等。孤立点分析就是专门挖掘这些特殊信息的方法。例如,银行可以利用孤立点分析发现信用卡诈骗,电信部门可以利用孤立点分析发现电话盗用等。

三、数据挖掘在客户关系管理中的应用

1、进行客户分类

客户分类是将大量的客户分成不同的类别,在每一类别里的客户具有相似的属性,而不同类别里的客户的属性不同。数据挖掘可以帮助企业进行客户分类,针对不同类别的客户,提供个性化的服务来提高客户的满意度,提高现有客户的价值。细致而可行的客户分类对企业的经营策略有很大益处。例如,保险公司在长期的保险服务中,积累了很多的数据信息,包括对客户的服务历史、对客户的销售历史和收入,以及客户的人口统计学资料和生活方式等。保险公司必须将这些众多的信息资源综合起来,以便在数据库里建立起一个完整的客户背景。在客户背景信息中,大批客户可能在保险种类、保险年份和保险金额上具有极高的相似性,因而形成了具有共性的.客户群体。经过数据挖掘的聚类分析,可以发现他们的共性,掌握他们的保险理念,提供有针对性的服务,提高保险公司的综合服务水平,并可以降低业务服务成本,取得更高的收益。

2、进行客户识别和保留

(1)在CRM中,首先应识别潜在客户,然后将他们转化为客户

这时可以采用DM中的分类方法。首先是通过对数据库中各数据进行分析,从而建立一个描述已知数据集类别或概念的模型,然后对每一个测试样本,用其已知的类别与学习所获模型的预测类别做比较,如果一个学习所获模型的准确率经测试被认可,就可以用这个模型对未来对象进行分类。例如,图书发行公司利用顾客邮件地址数据库,给潜在顾客发送用于促销的新书宣传册。该数据库内容有客户情况的描述,包括年龄、收入、职业、阅读偏好、订购习惯、购书资金、计划等属性的描述,顾客被分类为“是”或“否”会成为购买书籍的顾客。当新顾客的信息被输入到数据库中时,就对该新顾客的购买倾向进行分类,以决定是否给该顾客发送相应书籍的宣传手册。

(2)在客户保留中的应用

客户识别是获取新客户的过程,而客户保留则是留住老顾客、防止客户流失的过程。对企业来说,获取一个新顾客的成本要比保留一个老顾客的成本高。在保留客户的过程中,非常重要的一个工作就是要找出顾客流失的原因。例如,某专科

学校的招生人数在逐渐减少,那么就要找出减少的原因,经过广泛的搜集信息,发现原因在于本学校对技能培训不够重视,学生只能学到书本知识,没有实际的技能,在就业市场上找工作很难。针对这种情况,学校应果断的抽取资金,购买先进的、有针对性的实验实训设备,同时修改教学计划,加大实验实训课时和考核力度,培训相关专业的教师。

(3)对客户忠诚度进行分析

客户的忠诚意味着客户不断地购买公司的产品或服务。数据挖掘在客户忠诚度分析中主要是对客户持久性、牢固性和稳定性进行分析。比如大型超市通过会员的消费信息,如最近一次消费、消费频率、消费金额三个指标对数据进行分析,可以预测出顾客忠诚度的变化,据此对价格、商品的种类以及销售策略加以调整和更新,以便留住老顾客,吸引新顾客。

(4)对客户盈利能力分析和预测

对于一个企业而言,如果不知道客户的价值,就很难做出合适的市场策略。不同的客户对于企业而言,其价值是不同的。研究表明,一个企业的80%的利润是由只占客户总数的20%的客户创造的,这部分客户就是有价值的优质客户。为了弄清谁才是有价值的客户,就需要按照客户的创利能力来划分客户,进而改进客户关系管理。数据挖掘技术可以用来分析和预测不同市场活动情况下客户盈利能力的变化,帮助企业制定合适的市场策略。商业银行一般会利用数据挖掘技术对客户的资料进行分析,找出对提高企业盈利能力最重要的客户,进而进行针对性的服务和营销。

(5)交叉销售和增量销售

交叉销售是促使客户购买尚未使用的产品和服务的营销手段,目的是可以拓宽企业和客户间的关系。增量销售是促使客户将现有产品和服务升级的销售活动,目的在于增强企业和客户的关系。这两种销售都是建立在双赢的基础上的,客户因得到更多更好符合其需求的服务而获益,公司也因销售增长而获益。数据挖掘可以采用关联性模型或预测性模型来预测什么时间会发生什么事件,判断哪些客户对交叉销售和增量销售很有意向,以达到交叉销售和增量销售的目的。例如,保险公司的交叉营销策略:保险公司对已经购买某险种的客户推荐其它保险产品和服务。这种策略成功的关键是要确保推销的保险险种是用户所感兴趣的,否则会造成用户的反感。

四、客户关系管理应用数据挖掘的步骤

1。需求分析

只有确定需求,才有分析和预测的目标,然后才能提取数据、选择方法,因此,需求分析是数据挖掘的基础条件。数据挖掘的实施过程也是围绕着这个目标进行的。在确定用户的需求后,应该明确所要解决的问题属于哪种应用类型,是属于关联分析、分类、聚类及预测,还是其他应用。应对现有资源如已有的历史数据进行评估,确定是否能够通过数据挖掘技术来解决用户的需求,然后将进一步确定数据挖掘的目标和制定数据挖掘的计划。

2、建立数据库

这是数据挖掘中非常重要也非常复杂的一步。首先,要进行数据收集和集成,其次,要对数据进行描述和整合。数据主要有四个方面的来源:客户信息、客户行为、生产系统和其他相关数据。这些数据通过抽取、转换和装载,形成数据仓库,并通过OLAP和报表,将客户的整体行为结果分析等数据传递给数据库用户。

3、选择合适的数据挖掘工具

如果从上一步的分析中发现,所要解决的问题能用数据挖掘比较好地完成,那么需要做的第三步就是选择合适的数据挖掘技术与方法。将所要解决的问题转化成一系列数据挖掘的任务。数据挖掘主要有五种任务:分类,估值预测,关联规则,聚集,描述。前三种属于直接的数据挖掘。在直接数据挖掘中,目标是应用可得到的数据建立模型,用其它可得到的数据来描述感兴趣的变量。后两种属于间接数据挖掘。在间接数据挖掘中,没有单一的目标变量,目标是在所有变量中发现某些联系。

4、建立模型

建立模型是选择合适的方法和算法对数据进行分析,得到一个数据挖掘模型的过程。一个好的模型没必要与已有数据完全相符,但模型对未来的数据应有较好的预测。需要仔细考察不同的模型以判断哪个模型对所需解决的问题最有用。如决策树模型、聚类模型都是分类模型,它们将一个事件或对象归类。回归是通过具有已知值的变量来预测其它变量的值。时间序列是用变量过去的值来预测未来的值。这一步是数据挖掘的核心环节。建立模型是一个反复进行的过程,它需要不断地改进或更换算法以寻找对目标分析作用最明显的模型,最后得到一个最合理、最适用的模型。

5、模型评估

为了验证模型的有效性、可信性和可用性,从而选择最优的模型,需要对模型进行评估。我们可以将数据中的一部分用于模型评估,来测试模型的准确性,模型是否容易被理解模型的运行速度、输入结果的速度、实现代价、复杂度等。模型的建立和检验是一个反复的过程,通过这个阶段阶段的工作,能使数据以用户能理解的方式出现,直至找到最优或较优的模型。

6、部署和应用

将数据挖掘的知识归档和报告给需要的群体,根据数据挖掘发现的知识采取必要的行动,以及消除与先前知识可能存在的冲突,并将挖掘的知识应用于应用系统。在模型的应用过程中,也需要不断地对模型进行评估和检验,并做出适当的调整,以使模型适应不断变化的环境。

篇6:数据挖掘技术在软件开发信息管理中的应用论文

文章通过介绍数据挖掘技术概述,分析软件开发信息管理数据挖掘面临的挑战,对数据挖掘技术在软件开发信息管理中的应用展开探讨,旨在为相关人员基于数据挖掘技术概述、软件开发信息管理数据挖掘面临的挑战的促进软件开发信息管理有序开展研究适用提供一些思路。

数据的挖掘是一项复杂的系统工程,其主要指的是在庞大数据中收集有价值信息数据的过程。对数据挖掘技术在软件开发信息管理中的应用展开研究,有着十分重要的现实意义。

1 数据挖掘技术概述

1.1 数据挖掘流程

通常而言,数据挖掘可划分成四个阶段,分别为选择、预处理、挖掘以及吸收,如图1所示。其中,选择是就有着极强交互性的庞大数据而言的,在工作期间受信息数据不断更新影响,通常要对数据展开重新选择;预处理则是将没有得到加工的信息数据变换成适宜挖掘处理的形式;挖掘是经由科学计算方法将预处理数据输入系统,在庞大数据中收集有价值的信息内容,从而完成分类、聚类等工作;吸收也就是数据的后处理,其是为了将有价值的.信息数据反馈给用户,使数据预处理、挖掘环节具备真实意义。

1.2 数据挖掘技术

现阶段,在软件开发中数据挖掘技术诸如分析、聚类、预测及统计等已经得到较好的应用,这些技术的应用能够使数据挖掘繁杂工程得到一定的简化,也就是在海量的数据中尽可能快的时间内找出人们所需的信息,且对系统予以反馈供人们使用。在数据挖掘工程中,较为常见的技术包括关联发现、分类树、课时数据挖掘等,同时还有一些较为特殊的数据挖掘技术包括回归建模、统计分析等。在软件开发信息管理中应当对数据挖掘技术进行科学合理的选择,以完成好软件开发信息管理工作。

2 软件开发信息管理数据挖掘面临的挑战

2.1 软件开发数据较为复杂

现阶段,软件开发数据以结构化数据和非结构化数据为主,前一种数据多牵涉软件版本对应信息及缺陷报告等,后一种数据主要涵盖相关软件代码及文档等。该两方面数据无法使用同一种算法,然而它们相互又有着很大的相关性。换而言之,在数据挖掘算法开发方面,为了尽可能权衡到两方面数据的复杂关联,很大程度上提升数据挖掘难度。

2.2 分析手段并非传统模式

软件开发数据挖掘后续工作是把取得的信息提供给需要的用户。在以往数据挖掘应用期间,就好比电子商务或者金融行业,就是把信息转化为文字或图表。然而,软件开发人员所需信息并非如此简单,其还涉及了缺陷定位、编程模板等用户信息,所以对数据挖掘技术提供较高的要求。

2.3 数据挖掘结果评价标准不统一

现如今,数据挖掘技术在诸多行业得到普及推广,同时在结果呈现及评价标准等内容上相对完备。然而,在软件开发新型管理中数据挖掘技术的应用却并非如此。软件开发人员要获取诸多、繁杂的信息,且信息表示方法各不相同,如此很大程度上提升了对数据挖掘结果展开定量准确分析的难度。

篇7:数据挖掘技术在软件开发信息管理中的应用论文

在软件开发信息管理过程中,经对数据挖掘技术科学合理应用,可为软件开发带来极有利的帮助,达到软件开发信息管理低成本、高质量、短工期的要求,消除软件开发信息管理期间存在的一系列问题。全面软件开发行业在时代发展新形势下,要与时俱进,大力进行改革创新,运用先进的科学技术不断优化数据挖掘技术研究。

3.1 数据挖掘技术在开源软件开发中的应用

开源软件,即源代码为开放的软件,此类软件现阶段大部分对用户是不收取费用的,也正是受此影响提升了开源软件控制管理难度,鉴于此,可应用数据挖掘技术来改善开源软件的资料。就好比,日本某高校学生推出了一个分布式数据挖掘系统,该系统一方面可对大型系统开展数据挖掘,一方面能够一系列开源软件开展数据挖掘。

3.2 数据挖掘技术在软件项目管理中的应用

软件项目管理中数据挖掘多表现于两个方面,一方面为对组织关系开展的挖掘,一方面为对版本控制信息开展的挖掘。软件项目管理作为一个系统工程,对组织关系开展挖掘主要是指对人力资源开展协调分配。就好比,一个庞大工程可能同时有千百余人参与,在工程运行期间人员相互会出现频繁的信息数据交互,经对数据挖掘技术的有效应用,能够对人员组织关系展开合理划分,积极促进软件项目管理的有序开展。同时,数据挖掘技术还可应用于挖掘版本控制信息,能够有效缩减系统维护成本,改善软件项目管理水平。

3.3 数据挖掘技术在程序代码及机构中的应用

在数据库中收集有价值的代码、构件,现阶段,较为常用的手段包括经由关键词开展索引、经由记录输入-输出关系索引以及以建立交互关系图为基础的方法等,我们常常使用的百度、搜狗等搜索引擎均能够开展数据检索。

4 结束语

总而言之,在软件开发信息管理过程中,经对数据挖掘技术科学合理应用,可为软件开发带来极有利的帮助,达到软件开发信息管理低成本、高质量、短工期的要求,消除软件开发信息管理期间存在的一系列问题。基于此,相关人员务必要明确认识软件开发信息管理数据挖掘面临的挑战,不断钻研研究、总结经验,积极促进软件开发信息管理有序开展。

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