數(shù)據(jù)挖掘論文全文(5篇)

一、數(shù)據(jù)挖掘在財(cái)務(wù)分析中的重要作用

首先,提高財(cái)務(wù)信息的利用能力。傳統(tǒng)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)查詢主要面向應(yīng)用,屬于一種支持日常操作的事務(wù)處理,沒有分析所查詢的數(shù)據(jù)信息的能力,決策者也無法在分析大量歷史數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上多維度的比較、分析某個主題的相關(guān)數(shù)據(jù)。而財(cái)務(wù)分析中應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)體現(xiàn)出序列導(dǎo)向及多維度的特點(diǎn),從而有效提高財(cái)務(wù)信息的應(yīng)用能力。其次,解決財(cái)務(wù)信息的噪聲問題。網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下,企業(yè)可以方便、快捷的獲取企業(yè)內(nèi)部信息、各關(guān)聯(lián)方及外部信息,這個過程中難免會出現(xiàn)信息過量的問題,如何迅速從海量信息中獲取對決策有用的信息成為各決策者及管理者面臨的重要問題。這種情況下,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以在海量信息中分辨、挖掘出對財(cái)務(wù)決策有用的信息,最大程度上減少信息噪聲的影響。最后,提高財(cái)務(wù)分析的智能化水平。決策本身體現(xiàn)出動態(tài)性、復(fù)雜性、多樣性的特點(diǎn),而決策者本身的綜合素質(zhì)也會對決策的準(zhǔn)確性產(chǎn)生影響,因此同一種情況可能產(chǎn)生不同的決策結(jié)果。隨著數(shù)據(jù)量的不斷增加,傳統(tǒng)依靠程序人員設(shè)計(jì)專用程序查詢數(shù)據(jù)的方法已經(jīng)相對滯后,決策者需要更加智能化的信息分析方法,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)便可滿足這一要求,其利用現(xiàn)有數(shù)據(jù)獲取新的、有用的信息,并對信息的查詢、存儲過程預(yù)以優(yōu)化,體現(xiàn)出強(qiáng)大的自我學(xué)習(xí)功能,從而最大程度上滿足財(cái)務(wù)信息分析智能化的要求。

二、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在財(cái)務(wù)分析中的應(yīng)用

財(cái)務(wù)分析的主要目的是改善經(jīng)營管理,提高企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益,其主要目的是保證會計(jì)信息資料的正確可靠性,以保證企業(yè)財(cái)產(chǎn)的安全性、完整性。比如某生態(tài)園林企業(yè)需要投入大量資金完善生產(chǎn)基礎(chǔ)設(shè)施,并保證現(xiàn)場作業(yè)的有序,如有必要還要投資于企業(yè)產(chǎn)品周邊附屬產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,因此財(cái)務(wù)決策的重要性不言而喻,而在財(cái)務(wù)決策中應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)十分必要。財(cái)務(wù)分析中應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘的基本流程包括問題識別、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)開采及結(jié)果表達(dá)與解釋等四個步驟,圖1可將財(cái)務(wù)分析數(shù)據(jù)挖掘的過程直觀的表達(dá)出來:

(一)問題識別

典型的財(cái)務(wù)決策包括投資決策、籌資決策、成本決策、銷售決策等,企業(yè)要進(jìn)行財(cái)務(wù)分析前必須識別決策問題,明確需要達(dá)到的決策目標(biāo)等,再將決策目標(biāo)轉(zhuǎn)換為數(shù)據(jù)挖掘的目標(biāo),最后進(jìn)行準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)定義。如企業(yè)需要投資企業(yè)產(chǎn)品周邊附屬產(chǎn)業(yè),則需要利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)明確以下問題:

(1)企業(yè)經(jīng)營中可隨時支配的資金額度,需要財(cái)務(wù)人員建立數(shù)據(jù)庫模型,將可用于投資的資金情況準(zhǔn)確、詳細(xì)的計(jì)算出來;

1數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和過程

1.1數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)概述

發(fā)現(xiàn)的是用戶感興趣的知識；發(fā)現(xiàn)的知識應(yīng)當(dāng)能夠被接受、理解和運(yùn)用。也就是發(fā)現(xiàn)全部相對的知識，是具有特定前提與條件，面向既定領(lǐng)域的，同時還容易被用戶接受。數(shù)據(jù)挖掘?qū)儆谝环N新型的商業(yè)信息處理技術(shù)，其特點(diǎn)為抽取、轉(zhuǎn)化、分析商業(yè)數(shù)據(jù)庫中的大規(guī)模業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，從中獲得有價值的商業(yè)數(shù)據(jù)。簡單來說，其實(shí)數(shù)據(jù)挖掘是一種對數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析的方法。因此，可以描述數(shù)據(jù)挖掘?yàn)椋焊鶕?jù)企業(yè)設(shè)定的工作目標(biāo)，探索與分析企業(yè)大量數(shù)據(jù)，充分揭示隱藏的、未知的規(guī)律性，并且將其轉(zhuǎn)變?yōu)榭茖W(xué)的方法。數(shù)據(jù)挖掘發(fā)現(xiàn)的最常見知識包括：

1.1.1廣義知識體現(xiàn)相同事物共同性質(zhì)的知識，是指類別特點(diǎn)的概括描述知識。按照數(shù)據(jù)的微觀特點(diǎn)對其表征的、具有普遍性的、極高概念層次的知識積極發(fā)現(xiàn)，是對數(shù)據(jù)的高度精煉與抽象。發(fā)現(xiàn)廣義知識的方法與技術(shù)有很多，例如數(shù)據(jù)立方體和歸約等。

1.1.2關(guān)聯(lián)知識體現(xiàn)一個事件與其他事件之間形成的關(guān)聯(lián)知識。假如兩項(xiàng)或者更多項(xiàng)之間形成關(guān)聯(lián)，則其中一項(xiàng)的屬性數(shù)值就能夠借助其他屬性數(shù)值實(shí)行預(yù)測。

1.1.3分類知識體現(xiàn)相同事物共同特點(diǎn)的屬性知識與不同事物之間差異特點(diǎn)知識。

1.2數(shù)據(jù)挖掘過程

一、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)概述

（1）確定業(yè)務(wù)對象：做好業(yè)務(wù)對象的明確是數(shù)據(jù)域挖掘的首要步驟，挖掘的最后結(jié)構(gòu)是不可預(yù)測的，但是探索的問題必須是有預(yù)見的，明確業(yè)務(wù)對象可以避免數(shù)據(jù)挖掘的盲目性，從而大大提高成功率。

（2）數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：首先，對于業(yè)務(wù)目標(biāo)相關(guān)的內(nèi)部和外部數(shù)據(jù)信息進(jìn)行查找，從中找出可以用于數(shù)據(jù)挖掘的信息；其次，要對數(shù)據(jù)信息的內(nèi)容進(jìn)行全面細(xì)致分析，確定需要進(jìn)行挖掘操作的類型；然后，結(jié)合相應(yīng)的挖掘算法，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化稱為相應(yīng)的分析模型，以保證數(shù)據(jù)挖掘的順利進(jìn)行。

（3）數(shù)據(jù)挖掘：在對數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)化后，就可以結(jié)合相應(yīng)的挖掘算法，自動完成相應(yīng)的數(shù)據(jù)分析工作。

（4）結(jié)果分析：對得到的數(shù)據(jù)分析結(jié)果進(jìn)行評價，結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘操作明確分析方法，一般情況下，會用到可視化技術(shù)。

（5）知識同化：對分析得到的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行整理，統(tǒng)一到業(yè)務(wù)信息系統(tǒng)的組成結(jié)構(gòu)中。這個步驟不一定能夠一次完成，而且其中部分步驟可能需要重復(fù)進(jìn)行。

二、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在水利工程管理中的實(shí)施要點(diǎn)

一、醫(yī)院管理中數(shù)據(jù)挖掘的方法

現(xiàn)有的醫(yī)院數(shù)據(jù)挖掘主要是從兩個方面進(jìn)行的，一個是從功能的角度，而另一個是從數(shù)據(jù)對象的角度進(jìn)行的。

（一）從功能角度

常用的數(shù)據(jù)挖掘可以分為統(tǒng)計(jì)分析、知識發(fā)現(xiàn)、和其他的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)這三類。

1．統(tǒng)計(jì)分析

統(tǒng)計(jì)分析是指運(yùn)用統(tǒng)計(jì)方法及與分析對象有關(guān)的知識，從定量與定性的結(jié)合上進(jìn)行的研究活動。在醫(yī)療數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用中，可對病人的各種醫(yī)學(xué)影像進(jìn)行自動分析、對在院病人的監(jiān)護(hù)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析、分析中醫(yī)診斷和方劑、疾病危險成因的研究等。

2．知識發(fā)現(xiàn)

1我國煤礦安全管理存在的問題

1.1安全技術(shù)資金不足

煤炭的持續(xù)開采會受到地質(zhì)條件的直接影響，過去國家投入眾多的設(shè)施，使用至今均已出現(xiàn)老化，并且維修量非常大。隨著礦井的不斷延深，礦壓極度強(qiáng)化，巷道的維修任務(wù)更是不斷的增加，礦井的供電以及通風(fēng)、提升與排水等都不能適應(yīng)生產(chǎn)的需要。

1.2安全管理模式傳統(tǒng)

與西方發(fā)達(dá)產(chǎn)煤國家相比較，我國的煤礦使用技術(shù)研究起步很晚。并且人力、財(cái)力非常缺乏，某些重大的安全技術(shù)問題，比如沖擊地壓以及煤和瓦斯的突出、地?zé)嵋约巴凰葹?zāi)害不能進(jìn)行有效的預(yù)測和控制。且受到以往傳統(tǒng)運(yùn)營思想的直接作用與影響以及各個企業(yè)的經(jīng)濟(jì)實(shí)力的約束，我國的煤礦生產(chǎn)裝備和安全監(jiān)控設(shè)施相對落后。井巷的斷面設(shè)計(jì)以及支護(hù)強(qiáng)度的確定、支護(hù)材料的型號選擇較小。生產(chǎn)設(shè)施功率以及礦井的供風(fēng)量等富余參數(shù)非常低，極易出現(xiàn)事故。絕大多數(shù)的煤炭企業(yè)還是利用以往傳統(tǒng)的安全管理模式，各種報表計(jì)算仍是靠人工勞動并且精確度很低。信息傳送的時間較長，且速度較慢，管理者的工作重復(fù)性很大，資料查詢十分困難，并且工作效率很低。安全檢查以及等級鑒定等總是憑借主觀意念以及相關(guān)的經(jīng)驗(yàn)。

1.3安全信息管理體制不健全

安全信息可以說是安全管理工作的重要依據(jù)，它主要包括事故和職業(yè)傷害的有效記錄與分析統(tǒng)計(jì)，職業(yè)的安全衛(wèi)生設(shè)施的相關(guān)研究與設(shè)計(jì)、生產(chǎn)以及檢驗(yàn)技術(shù)，法律法規(guī)以及相應(yīng)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)和其變化的動態(tài)，教育培訓(xùn)以及宣傳和社會活動，國內(nèi)的新型技術(shù)動態(tài)以及隱患評估與技術(shù)經(jīng)濟(jì)類分析和咨詢、決策的體系。信息體制的健全是安全體制工程以及計(jì)算機(jī)技術(shù)的有效結(jié)合，可促使安全工作轉(zhuǎn)型為定性和定量的超前預(yù)測，不過大多數(shù)礦井還是處于起步與摸索階段，并未呈現(xiàn)出健全的體制，真正的使用還有待進(jìn)一步的發(fā)展。