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教育工作者的数据挖掘分析大全（18篇）篇一
对于*店，储存大量的常用*品是必不可少的工作，随之而来的对*品的数据信息管理和储存成为了令人头疼的问题，在接到货源后，工作人员需要统计*品产地和价格的信息，为以后的货源供给地，用合理的价格出售*物，是至关重要的工作。
2、单位存在的问题。
由于货物种类、名称众多，在短时间内分析好相关数据几乎不可能，大量的数据，依靠人力或是非数据统计软件进行统计工作，事倍功半。严重影响*店的正常进货，出售*品的工作。
二、分析问题。
1、对该单位存在的问题进行分析；
由以上问题可见，利用数据挖掘进行相关数据的统计和整理工作，简单、省时、有效。
2、解决问题的可能途径和方法。
利用sqlsever导入数据，再提取统计分析结果，很快会得到想要的数据分析结果。
1、设计数据挖掘算法；
决策树；
数据关联；
神经元算法；
2、对挖掘结果进行深入解释和分析。
由此可以看见在不不同的产地，由于地理因素和特产*品的原因，在*品相关的植物盛产区，进货比较便宜。
教育工作者的数据挖掘分析大全（18篇）篇二
作业成本法以其对成本的精确计算和对资源的充分利用引起了人们的极大兴趣，但其复杂的操作使得很多管理者望而却步。利用数据挖掘中的回归分析、分类分析等方法能帮助管理会计师确定成本动因，更加准确计算成本。同时，也可以通过分析作业与价值之间的关系，确定增值作业和非增值作业，持续改进和优化企业价值链。在thomasg，johnj和il-woonkim的调查中，数据挖掘被用在作业成本管理中仅占3%。
2.预测分析。
管理会计师在很多情况下需要对未来进行预测，而预测是建立在大量的历史数据和适当的模型基础上的。数据挖掘自动在大型数据库中寻找预测性信息，利用趋势分析、时间序列分析等方法，建立对如销售、成本、资金等的预测模型，科学准确的预测企业各项指标，作为决策的依据。例如对市场调查数据的分析可以帮助预测销售；根据历史资料建立销售预测模型等。
3.投资决策分析。
投资决策分析本身就是一个非常复杂的过程，往往要借助一些工具和模型。数据挖掘技术提供了有效的工具。从公司的财务报告、宏观的经济环境以及行业基本状况等大量的数据资料中挖掘出与决策相关的实质性的信息，保证投资决策的正确性和有效性。如利用时间序列分析模型预测股票价格进行投资；用联机分析处理技术分析公司的信用等级，以预防投资风险等。
4.产品和市场预测与分析。
品种优化是选择适当的产品组合以实现最大的利益的过程，这些利益可以是短期利润，也可以是长期市场占有率，还可以是构建长期客户群及其综合体。为了达到这些目标，管理会计师不仅仅需要价格和成本数据有时还需要知道替代品的情况，以及在某一市场段位上它们与原产品竞争的状况。另外企业也需要了解一个产品是如何刺激另一些产品的销量的等等。例如，非盈利性产品本身是没有利润可言的，但是，如果它带来了可观的客户流量，并刺激了高利润产品的销售，那么，这种产品就非常有利可图，就应该包括在产品清单中。这些信息可根据实际数据，通过关联分析等技术来得到。
5.财务风险预测与评估。
管理会计师可以利用数据挖掘工具来评价企业的财务风险，建立企业财务危机预警模型，进行破产预测。破产预测或称财务危机预警模型能够帮助管理者及时了解企业的财务风险，提前采取风险防范措施，避免破产。另外，破产预测模型还能帮助分析破产原因，对企业管理者意义重大。，数据挖掘技术包括多维判别式分析、逻辑回归分析、遗传算法、神经网络以及决策树等方法在管理会计中得到了广泛的应用。
六、结论。
数据挖掘是个崭新的领域，对于数字和信息的处理是非常科学和方便的，也是非常高效率和合理分析的非常好的工具，对于会计管理领域的应用在国际上只是刚刚开始，相信随着会计的国际化的接轨和计算机科学的进步，在我国的会计领域中的数据挖掘理论会得到不断的提升，在管理会计实际应用中的数据挖掘也越来越多样化和普及化。
教育工作者的数据挖掘分析大全（18篇）篇三
随着会计现代化的发展，会计越来越多的运用计算机技术的拓展。
一、数据挖掘。
数据挖掘是从数据当中发现趋势和模式的过程，它融合了现代统计学、知识信息系统、机器学习、决策理论和数据库管理等多学科的知识。它能有效地从大量的、不完全的、模糊的实际应用数据中，提取隐含在其中的潜在有用的信息和知识，揭示出大量数据中复杂的和隐藏的关系，为决策提供有用的参考。数据挖掘是从数据当中发现趋势和模式的过程，它融合了现代统计学、知识信息系统、机器学习、决策理论和数据库管理等多学科的知识。它能有效地从大量的、不完全的、模糊的实际应用数据中，提取隐含在其中的潜存有用的信息和知识，揭示出大量数据中复杂的和隐藏的关系，为决策提供有用的参考。
二、数据挖掘的现代最新方法介绍。
常用的数据挖掘方法主要有决策树(decisiontree)、遗传算法(geneticalgorithms)、关联分析(associationanalysis).聚类分析(c~smranalysis)、序列模式分析(sequentialpattern)以及神经网络(neuralnetworks)等。
三、数据挖掘的实际应用。
由于数据挖掘市场还处于起步的阶段，但是发展很快。在国外有一些著名的大公司对数据挖掘系统进行了开发。
igentminer这是ibm公司的数据挖掘产品，它提供了很多数据挖掘算法，包括关联、分类、回归、预测模型、偏离检测、序列模式分析和聚类。有2个特点：一是它的数据挖掘算法的可伸缩性；二是它与ibm/db/2关系数据库系统紧密地结合在一起。
t是由sgi公司开发的，它也提供了多种数据挖掘方法，包括关联分析和分类以及高级统计和可视化工具。特色是它具有的强大的图形工具，包括规则可视化工具、树可视化工具、地图可视化工具和多维数据分散可视化工具，它们用于实现数据和数据挖掘结果的可视化。
tine是由isl公司开发的，它为终端用户和开发者提供提供了一个集成的数据挖掘开发环境。
1.提供有力的决策支持。
面对日益激烈的竞争环境，企业管理者对决策信息的需求也越来越高。管理会计作为企业决策支持系统的重要组成部分，提供更多、更有效的有用信息责无旁贷。因此，从海量数据中挖掘和寻求知识和信息，为决策提供有力支持成为管理会计师使用数据挖掘的强大动力。例如，数据挖掘可以帮助企业加强成本管理，改进产品和服务质量，提高货品销量比率，设计更好的货品运输与分销策略，减少商业成本。
2.赢得战略竞争优势的有力武器。
实践证明数据挖掘不仅能明显改善企业内部流程，而且能够从战略的高度对企业的竞争环境、市场、顾客和供应商进行分析，以获得有价值的商业情报，保持和提高企业持续竞争优势。如，对顾客价值分析能够将为企业创造80%价值的20%的顾客区分出来，对其提供更优质的服务，以保持这部分顾客。
3.预防和控制财务风险。
利用数据挖掘技术可以建立企业财务风险预警模型。企业财务风险的发生并非一蹴而就，而是一个积累的、渐进的过程，通过建立财务风险预警模型，可以随时监控企业财务状况，防范财务危机的发生。另外，也可以利用数据挖掘技术，对企业筹资和投资过程中的行为进行监控，防止恶意的商业欺诈行为，维护企业利益。尤其是在金融企业，通过数据挖掘，可以解决银行业面临的如信用卡的恶意透支及可疑的信用卡交易等欺诈行为。根据sec的报告，美国银行、美国第一银行、联邦住房借贷抵押公司等数家银行已采用了数据挖掘技术。
1.作业成本和价值链分析。
作业成本法以其对成本的精确计算和对资源的充分利用引起了人们的极大兴趣，但其复杂的操作使得很多管理者望而却步。利用数据挖掘中的回归分析、分类分析等方法能帮助管理会计师确定成本动因，更加准确计算成本。同时，也可以通过分析作业与价值之间的关系，确定增值作业和非增值作业，持续改进和优化企业价值链。在thomasg，johnj和il-woonkim的调查中，数据挖掘被用在作业成本管理中仅占3%。
2.预测分析。
管理会计师在很多情况下需要对未来进行预测，而预测是建立在大量的历史数据和适当的模型基础上的。数据挖掘自动在大型数据库中寻找预测性信息，利用趋势分析、时间序列分析等方法，建立对如销售、成本、资金等的预测模型，科学准确的预测企业各项指标，作为决策的依据。例如对市场调查数据的分析可以帮助预测销售；根据历史资料建立销售预测模型等。
3.投资决策分析。
投资决策分析本身就是一个非常复杂的过程，往往要借助一些工具和模型。数据挖掘技术提供了有效的工具。从公司的财务报告、宏观的`经济环境以及行业基本状况等大量的数据资料中挖掘出与决策相关的实质性的信息，保证投资决策的正确性和有效性。如利用时间序列分析模型预测股票价格进行投资；用联机分析处理技术分析公司的信用等级，以预防投资风险等。
4.产品和市场预测与分析。
品种优化是选择适当的产品组合以实现最大的利益的过程，这些利益可以是短期利润，也可以是长期市场占有率，还可以是构建长期客户群及其综合体。为了达到这些目标，管理会计师不仅仅需要价格和成本数据有时还需要知道替代品的情况，以及在某一市场段位上它们与原产品竞争的状况。另外企业也需要了解一个产品是如何刺激另一些产品的销量的等等。例如，非盈利性产品本身是没有利润可言的，但是，如果它带来了可观的客户流量，并刺激了高利润产品的销售，那么，这种产品就非常有利可图，就应该包括在产品清单中。这些信息可根据实际数据，通过关联分析等技术来得到。
5.财务风险预测与评估。
管理会计师可以利用数据挖掘工具来评价企业的财务风险，建立企业财务危机预警模型，进行破产预测。破产预测或称财务危机预警模型能够帮助管理者及时了解企业的财务风险，提前采取风险防范措施，避免破产。另外，破产预测模型还能帮助分析破产原因，对企业管理者意义重大。，数据挖掘技术包括多维判别式分析、逻辑回归分析、遗传算法、神经网络以及决策树等方法在管理会计中得到了广泛的应用。
六、结论。
数据挖掘是个崭新的领域，对于数字和信息的处理是非常科学和方便的，也是非常高效率和合理分析的非常好的工具，对于会计管理领域的应用在国际上只是刚刚开始，相信随着会计的国际化的接轨和计算机科学的进步，在我国的会计领域中的数据挖掘理论会得到不断的提升，在管理会计实际应用中的数据挖掘也越来越多样化和普及化。
教育工作者的数据挖掘分析大全（18篇）篇四
可伸缩（算法在处理各种规模的数据时都有很好的性能。随着数据的增大，效率不会下降很快。）。
高维性（简单的说就是多维数据的意思。平时我们经常接触的是一维数据或者可以写成表形式的二维数据，高维数据也可以类推，不过维数较高的时候，直观表示很难。）。
异种数据和复杂数据。
数据的所有权与分布（分布式数据挖掘：应付分布式海量数据的现代方法）。
非传统的分析（传统方法：基于一种假设-检验模式；数据挖掘分析-时机性样本，而不是随机样本）。
2、数据挖掘任务。
1）预测任务（目标变量/因变量：被预测的属性；说明变量/自变量：用来做预测的属性）。
2）描述任务。
a预测建模：分类-预测离散的目标变量和回归-预测连续的目标变量。
b关联分析。
c聚类分析。
d异常检测（识别其特征显著不同于其他数据的观测值。这样的观测值称为异常点或离群点）。
3、属性的四种类型。
1）标称。
2）序数。
3）区间。
4）比率。
（布尔变量：booleanvariable(布尔型变量)是有两种逻辑状态的变量，它包含两个值：真和假。如果在表达式中使用了布尔型变量，那么将根据变量值的真假而赋予整型值1或0。）。
教育工作者的数据挖掘分析大全（18篇）篇五
摘要：数据挖掘学科的出现,是对计算机领域的补充,在计算机领域的发展下发展迅速,引起了国内的重视,并在国家的大力促进下不断发展,取得了阶段*的成就,但是发展现状仍然不容乐观,本篇文章将针对数据挖掘的定义以及国内的现状进行分析,并对其发展趋势进行预测,目的在于加快我国的数据挖掘技术研究进程。
关键词：数据挖掘;*;现状;发展;。
0引言。
随着计算机的发展与数据量的增加,其对于数据的处理技术如生成、收集、储存数据等的水平要求越来越高,因此新型的数据挖掘技术的出现是必然趋势,替代了传统落后的数据处理技术。我国对于数据挖掘技术的研究已经取得瞩目的效果,但是应用程度不高,提高数据挖掘技术的实际应用成为了主要的问题,需要采取必要措施加快数据挖掘技术应用进程。
教育工作者的数据挖掘分析大全（18篇）篇六
2、查看数据报表表现。
3、发现问题。
4、分析原因。
5、提出建议。
6、测试/实验。
7、实施。
首先要明白没有目标也就无所谓分析，其次分析的时候要注重关联，细分，以及数据的背景信息，同时可采用鱼骨分析法分析原因类型，注意的是问题的80%可能只是20%的原因造成，找出主要问题，提出建议，不要忘了做测试，有时候原因可能不是想象中的，所以需要通过测试来验*你的假设，最后如果实验结果满意就进一步具体实施，不满意再来一边。
1、进行总体分析。从项目需求出发，对被项目的财务、业务数据进行总量分析，把握全局，形成对被分析的项目财务、业务状况的总体印象。
2、确定项目重点，合理配置项目资源。在对被分析的项目总体掌握的基础上，根据被分析项目特点，通过具体的趋势分析、对比分析等手段，合理的确定分析的重点，协助分析人员作出正确的项目分析决策，调整人力物力等资源达到最佳状态。
3、总结经验，建立模型。通过选取指标，针对不同的分析事项建立具体的分析模型，将主观的经验固化为客观的分析模型，从而指导以后项目实践中的数据分析。
教育工作者的数据挖掘分析大全（18篇）篇七
摘要：大数据时代，统计学越来越成为一个热门专业，而市场调研课程，作为统计学专业的一门专业主干课程，在联系从理论研究到教学实践的过程中，扮演着越来越重要的角色。作为我校（北方工业大学）统计学专业办学特色之一的市场调查与数据挖掘技术越来越成为教学实践的重要内容。最近几年，中国商业统计学会联合台湾资讯学会每年一度举办全国及海峡两岸大学生市场调查分析大赛，已在全国范围内的许多高校引起了高度关注，我校统计系也正在以此为契机，将市场调研课程的实践环节推向一个更高的平台。本文以市场调研课程实践性教学所注重的四个能力为目标，对该课程教学内容结构进行了调整，同时对该课程实践环节做出了具体安排，最后对该课程成绩评定方案进行了优化。
关键词：市场调研；实践环节；教学模式；大数据。
一、市场调研课程实践性教学目标。
市场调研课程是一门实践性很强的课程，该课程不仅是广告学、市场营销学、经济学与工商管理学等专业学生的必修课，更是统计学专业学生的一门必修课。其课程的性质与特点决定了该课程地位的重要性。据调查，最近的十几年，随着国内外市场经济发展形势的需要，统计学专业学生的就业趋向，已经有超过30%的比例涉入到市场调研行业，从具体所从事的市场调研与数据处理工作的角度来考虑，这个比例几乎超过了50%。从而市场调研课程也成为越来越受欢迎，越来越被广大师生所认可的一门课程。随着教学实践与改革的不断深入，该课程的教学体系与内容结构也在不断地调整与优化，在教学过程中，越来越注重理论教学与实际案例的结合，充分利用课堂授课与课下实践，充分锻炼学生的语言表达能力、写作能力、动手实战能力等综合能力。具体来说，市场调研课程的教学实践活动，目的是培养学生以下几个方面的能力。
2.整理与鉴别数据的能力。所搜集的数据多数情况下都是粗糙的、杂乱无章的。数据整理最基础的方法是排序和分组，如果是定性数据，还要涉及到对定性数据的合理量化。然而，有些数据不一定是合乎要求的数据，它们可能是受到“污染”的数据，或者是因为问卷设计不甚合理而得到是模棱两可甚至是不真实的数据。所以，这就要求学生在整理调研数据时，首先需要具备一定的鉴别数据的能力。必要时针对某些特殊重要的不合格数据，可能需要组织二次调研。另外，在整理数据时，还要培养学生判断识别异常值的能力，增加对这些“另类”数据的敏感度。多数情况下，异常数据可以直观被感知，如果数据量较大，可以借助于统计手段和计算机编程，将其有效识别出来。至于如何“处置”这些异常数据，需要首先分析判断异常值出现的原因，如果是纯粹的偶然现象，出现频率又很小，可以将这部分数据直接删除。但是，如果原始数据中出现了较多的“另类”，并且在不同的调查组中分布得不是十分均匀，这时，需要仔细洞察其中的原因，极有可能是对调研人员培训不够，个别调研人员在对调查对象定位时出现了甄别错误，必要时需要对该部分调查重新组织。
3.数据分析能力。对调研数据进行分析，应该是对统计学专业学生着力培养的强项。我校市场调研课程安排在三年级下学期开设，主要目的就是考虑到一些前序课程需要提前修完，比如，概率论与数理统计、统计学原理、抽样技术、多元统计分析以及spss统计分析软件等课程已充分开设的前提下，在市场调研课程中，许多数据分析工作就迎刃而解了。需要注意的是，许多学生仍是没有很好地做到活学活用，脑子里尽管塞满了大量的统计分析方法，但是当面对大量原始数据时，他们可能仍是感觉无从下手，也就是说，他们在实践中还不会灵活调用自己所学的理论知识，从理论到实践中，他们还没有顺利迈过那道门槛。由于课时所限，诸如参数估计、假设检验、回归分析、聚类分析、因子分析等大量的统计分析方法将不会在该课堂中重复讲解，处理数据的各种计算机技术基本也不会占用太多的授课时间，而是通过教学实践环节的安排让他们达到学以致用。在市场调研课堂上，最好让学生事先分组，然后每组分别去完成一个调研项目。一般情况下，在学生完成自己的项目后，驾驭统计分析方法的能力都能有不同程度的提高，计算机处理数据的能力也普遍会有很大进步。
4.数据展示与写作能力。统计学专业的学生基本都是理科出身，他们感悟艺术和驾驭文字的能力可能都会有所欠缺。统计学本身就是搜集数据、整理数据、分析数据、展示和解释数据的一门科学和艺术，这个特点在市场调研课程中更加凸显。随着计算机技术在统计分析中的大量应用，数据的可视化越来越成为统计数据分析的一个基本要求。通过简洁、美观的统计图形，将调研数据要表达的意思直观展示出来，然后用通俗易懂的语言去解释数据背后的意义，这样就形成了一篇市场调研分析报告。调研分析报告有两方面的内容十分重要，一方面是调研数据的统计描述，这是对调研数据的直观展示结果；另一方面是研究中的发现，这应该是市场调研报告的精华所在。如果是一份企业委托的市场调研，这部分内容的产生需要建立在与委托方充分沟通后对调研目的与要求充分知悉的基础上，利用第一部分调研数据的直接描述结果，结合专家深度访问、焦点小组座谈等小规模定性访问，才能最终形成。可见，调查报告的撰写不仅可以加强学生对数据展示艺术的感悟，同时可以大大锻炼学生驾驭语言文字的能力。
二、市场调研课程内容结构的调整。
为了顺应大数据时代潮流，在市场调研课程中对学生能力的培养越来越是全方位的，相应地，市场调研课程的内容结构也需要与时俱进，做出适当调整。由于大量的统计分析方法在前序课程中已经系统讲授，所以该课程从内容上应该进一步减少理论内容的介绍，增加动手实践环节，让学生在实际的市场调研案例中，学会如何去搜集数据、整理数据、分析数据和展示数据，综合培养学生驾驭数据的能力。该课程总学时为48学时，其中课堂授课占用32学时，教学实践环节占用16学时。实践环节采用开放式，可以在教室讨论方案设计或分析方法，可以在实验室处理数据，也可以外出进行实地调研，具体根据内容需要酌情而定。关于市场调研课程内容结构的调整方案如表1所示。
三、市场调研课程实践环节的具体安排。
市场调研课程实践环节的具体安排可以分为课内实践环节与课外实践环节。在课堂教学第一章关于市场调研方案设计的授课结束后，即可安排该课程的课内实践环节。将全班学生进行分组，一般5～8人一组为宜，每组确定1名组长，小组成员要适当兼顾不同性别、不同学习程度与动手能力的学生。随着课程的进展，小组项目同步进行，从方案设计到数据调研，再到数据的整理、展示与分析，最后每组产生一份完整的市场调研分析报告。分小组作业的好处是可以充分利用“群体动力学”的原理，“集思广益，群策群力，各尽其能，优势互补”。课内实践环节的具体安排如下：首先，每组自行设计一个意义明确、方案可行的调研题目。考虑到调研成本问题，建议题目以社会调研为主，调研对象容易接触，比如，尽量为学生或普通市民。其次，设计市场调研问卷，并进行实地调研，必要时先进行预调查。如果容易获得抽样框，建议采用概率抽样方式获得样本，如果不方便实施概率抽样或成本较高，则建议以方便抽样为主，不过需要充分考虑到样本的覆盖度。然后，整理数据、分析数据并撰写调研报告。要求有数字、有图表，既有定性描述，又有定量分析，方法不能过分单一，调研报告简洁明晰、通俗易懂。最后，给每一组一个10～15分钟的课堂展示机会，每组选派2～3个人，就自己小组调研的组织过程、分析过程及研究中的发现等问题进行现场说明与展示，教师和其他组的组长可以充当评委对其进行打分，必要时也可以进行现场提问。各组展示表现及调研报告的质量作为课堂实践环节成绩评定的主要依据。
该课程的课外实践环节主要以一个全国范围的市场调查分析大赛为依托。最近几年，中国商业统计学会联合台湾资讯学会每年一度在暑期举办全国及海峡两岸大学生市场调查分析大赛，我校已经连续两年参加比赛，并收到了良好的效果。由于该赛事的选拔赛与我们的课程安排正好同步进行，参赛选手基本也是大三学生为最佳年级，所以，可以将大赛前期的初赛、复赛（要求以参赛学校为单位自行组织）的组织工作与市场调研课程实践教学环节的安排结合起来，甚至在分组中就考虑到大赛的需要，要求他们5人一组自行组队，自愿报名参加大赛，复赛胜出进入决赛的代表队均可在课程实践环节的成绩评定中获得优秀。这样，以市场调查分析大赛为依托组织教学实践，既完成了教学任务，又可以加强与全国重点高校统计院系之间的横向交流，紧追全国市场调研实践教学模式的前沿，最终又可以促动教学，拓宽任课教师思路，以期培养更加优良的实践性统计专业人才。
四、市场调研课程成绩评定方案的优化。
由于市场调研课程从内容结构上加强了实践环节，所以在最终的课程评定中，学生实践环节的表现也理应受到足够的重视。我校自市场调研课程开设以来，该课程期末成绩评定一直采用期末一次性闭卷考试与平时教学实践表现相结合的方式。然而，有所变化的是，成绩评定中实践性要求越来越突出。起初，平时教学实践占总评分数比例为20%，然后调整为30%，目前为40%。根据形势所需，该课程将继续逐步加大实践环节的分量，缩小期末闭卷考试的权重，计划最终将调整为实践环节60%、期末40%的占比。由于实践环节基本都是分小组进行，调研报告及小组展示往往只能区分出不同小组的最终表现。而具体到某一位成员的实践表现，任课教师可能难以把握。为了避免某些学生在小组实践活动中“滥竽充数”、“浑水摸鱼”，同时方便教师最后评定实践环节成绩，要求各组在调研报告最后附上对各成员表现的自评与互评分，以及每组的项目分工说明，必要时教师需与小组个别成员进行单独交流，了解小组成员在项目完成过程中的实际付出情况，以便在成绩评定中尽可能做到客观公正。这种成绩评定结构，能够将系统的统计理论知识、市场调研实践能力和技能，以及数据分析与写作的综合素质方面的要求充分结合起来，突出了我们实践性统计人才的培养思路与方向。
总之，我校市场调研课程实践性教学模式的优化并非一蹴而就，也是一个循序渐进的过程。教学模式的优化不仅跟师资水平有关，而且与学校的各种软硬件配置、实验室建设也存在很大的关系。在这个过程中，我们需结合调研，寻找我校与全国重点统计院校在市场调研教学方面的软硬件差距，不断调整教学模式。通过多方面的努力，完善市场调查实验室的建设，提高实验室的利用效率，提高学生的市场调研实践能力，逐步实现市场调研教学实践与就业的无缝衔接，增强学生将来融入社会的适应能力，既能体现我校统计学专业以市场调研为依托的一个办学特色，与当今的大数据时代背景也是十分地契合。
参考文献：
[1]刘利兰.市场调查与预测[j].北京：经济科学出版社，2012.
[2]汤杰，栾港.市场调研实训教学模式研究[j].商业经济，2008，（2）.
[3]赵晓民，于洪彦，盛光华.关于《市场调研》课多元化多平台教学模式的探讨[j].高教研究与实践，2005，（1）.
[4]杨佐飞.市场研究合作学习实践教学模式研究[j].时代经贸，2010，（18）.
[5]曹扬.市场调查与预测课程教学的研究与实践[j].现代教育科学，2004，（5）.
教育工作者的数据挖掘分析大全（18篇）篇八
摘要：随着信息技术的快速发展，企业要保持竞争优势必须对企业发展过程中的内外部信息全面及时的掌握，并制定出全面、准确的竞争战略，而其实现需建立在以数据挖掘为基础的战略管理会计基础上。本文以此为研究对象，对基于数据挖掘的战略管理会计体系框架构建和实施等问题展开研究，为挖掘现代企业的竞争优势作出努力。
关键词：数据挖掘;战略管理会计;问题。
在信息技术不断深化和推广过程中，战略管理会计的重要性逐渐凸显。但信息作为重要的企业战略资源，其及时性、可靠性、收集处理、管理方式等方面都发挥着显着的变化，使企业战略会计管理受到严峻的挑战。基于数据挖掘的战略管理会计可提升其对环境的适应能力，实现企业的竞争优势，所以对其展开研究现实意义显着。
基于数据挖掘的战略管理会计的实施要以战略管理及其基本原理为指导，要实现数据支持和经验判断的充分结合，要在人机结合的同时坚持以人为主，顺应企业的组织流程和文化内涵，以此实现企业对相关信息的充分利用，使其对数据信息的理解更加全面，进而提升战略管理会计在企业决策中的相关性，提升企业整体的竞争实力。现阶段通常将大数据、云计算、商务智能等信息环境下企业信息化实践中数据挖掘理论和技术相关的战略管理会计活动称为基于数据挖掘的战略管理会计，所以其体系框架必然要涵盖基础理论与方法、数据存储、信息分析与整合、知识发现、战略管理五个层次，结合战略管理相关理论和企业总体、业务、职能等方面的战略目标，实现整合、挖掘、分析不同数据源的数据，进而通过数据挖掘提升企业的战略决策和整体运营的水平，在此过程中数据挖掘主要发生于信息分析与整合和知识发现两层结构中，可见基于数据挖掘的战略管理会计体系是实现将数据转化为信息、知识、智慧、价值的循序渐进的过程。
二、基于数据挖掘的`战略管理会计体系框架实施分析。
此过程的实现需要经过以下流程：首先，要以战略管理会计的基本要求为依据对分析问题进行定位，对需要的内外部信息进行判断。现阶段大部分企业通过向管理者和员工组织调查的方式进行确定，保证搜集信息的系统化，在此过程中要求企业管理者对分析需求的提出和过滤有较强的能力，使分析的效率和效果得到保证。其次，将企业经营过程中相关的内部外部信息利用各种数据收集系统输入企业数据库，使企业内部经营管理信息、企业宏观环境分析、产业分析、竞争市场分析等通过信息管理系统可以得到准确的反映，在清洗、转化、集成等数据处理后将相关数据输入数据仓库，为企业数据挖掘提供支持。再次，结合战略管理会计相关理论方法，如战略成本管理、战略综合业绩评价等，实现信息资源向决策知识的转变，为数据挖掘主题、数据理解、模型选择、评价分析结果等方面提供思路和指导，使数据分析的结果得到不断优化，而且在人机反馈的过程中战略管理会计相关工具可得到针对性的优化。然后，利用数据挖掘信息服务的分支系统以各种形式定期向相关管理者提供数据挖掘结果，并结合不同员工的权限进行针对性的安全设定，保证企业的战略信息安全，因此企业不同职位的员工都可以结合与其职位相对应的数据挖掘结果进行自我管理与提升，进而提升企业整体的运营效果。
可见基于数据挖掘的战略管理会计的实现需要高层管理者的支持，以此保证数据分析和收集的全面性和及时性;需要全体员工的积极参与，基于数据挖掘的战略管理会计的作用需要结合组织管理实现，而员工是组织管理的主要对象;需要安全高效的数据库管理系统作支持，使企业数据系统化分析、安全可靠应用得到保证;需要具有较高专业能力的会计人员参与，使蕴藏在数据挖掘中的相关关系得到发现和应用。
在企业竞争环境分析、危机预警等方面基于数据挖掘的战略管理会计发挥着不同的作用，在竞争环境分析中通过定义问题、信息源确定、数据搜集与整理、输入数据存储系统、数据挖掘、结果分析与表达等环节，可以使企业的应变能力得到提升，使竞争环境得到实时的监控，而且将企业的管理落实到企业内部员工个体中，极大的提升企业对环境的适应能力;在危机预警方面，利用业务信息系统和环境监测系统，通过提出预警需求，确定信息源、搜集加工资料、数据挖掘、获取预警报告，进行预警反馈等流程，有利于企业构建建立在数据挖掘基础上的财务预警模型，全面生产经营和外部环境预警分析、实现企业经营过程中的信用风险分析和客户欺诈预警，可见其有利于减少企业经营过程中的风险，使企业发展的持续性和稳定性更有保证。战略管理会计是企业为实现长久发展而探索的成果，随着信息科技的发展，信息的规模、可靠性等方面都发生较大的变化，这要求战略管理会计要加大数据挖掘的能力，所以基于数据挖掘的战略管理会计是现代企业发展的必然选择。
四、结束语。
通过上述分析可以发现，基于数据挖掘的战略管理会计是企业在信息科技不断发展过程中为实现竞争优势的必然选择，其有利于企业在大数据中准确获取并应用有利信息，挖掘自身优势，制定正确的发展战略，所以基于数据挖掘的战略管理会计应受到现代企业的高度重视。
参考文献：
[3]翟坤。基于数据挖掘的成本管理方法研究[d].大连：大连理工大学，2012。
文档为doc格式。
教育工作者的数据挖掘分析大全（18篇）篇九
数据挖掘是通过对各种数据信息进行有选择的统计、归类以及分析等挖掘隐含的有用的信息,从而为实践应用提出有用的决策信息的过程。通俗的说数据挖掘就是一种借助于多种数据分析工具在海量的数据信息中挖掘模数据信息和模型之间关系的技术总裁,通过对这种模型进行认识和理解,分析它们的对应关系,以此来指导各行各业的生产和发展,提供重大决策上的支持。数据挖掘技术是对海量数据信息的统计、分析等因此数据挖掘技术呈现以下特点:一是数据挖掘技术主要是借助各种其它专业学科的知识,从而建立挖掘模型,设计相应的模型算法,从而找出其中的潜在规律等,揭示其中的内在联系性;二是数据挖掘主要是处理各行数据库中的信息,因此这些信息是经过预处理的;三是以构建数据模型的方式服务于实践应用。当然数据挖掘并不是以发现数据理论为目的,而是为了在各行各业的信息中找出有用的数据信息,满足用户的需求。
结合数据挖掘技术的概述,数据挖掘主要具体以下功能:一是自动预测趋势和行为。数据挖掘主要是在复杂的数据库中寻找自己有用的信息,以往的信息搜索需要采取手工分析的方式,如今通过数据挖掘可以快速的将符合数据本身的数据找出来;二是关联分析。关联性就是事物之间存在某种的联系性,这种事物必须要在两种以上,数据关联是在复杂的数据中存在一类重要的可被发现的`知识;三是概念描述。概念描述分为特征性描述和区别性描述;四是偏差检测。
3.1处理过程。
数据挖掘虽然能够实现在复杂的数据库中寻求自己的数据资源,但是其需要建立人工模型,根据人工模型实现对数据的统计、分析以及利用等。
3.2关键技术。
由于数据挖掘涉及到很多专业学科,因此相对来说,数据挖掘技术融合多门专业技术学科的知识,结合实践,数据挖掘技术主要应用到以下算法和模型:一是传统统计方法。采取传统的统计方法主要有抽样技术,也就是采取相应的策略对数据进行合理的抽样。多元化统计和统计预测方法;二是可视化技术,可视化技术是数据挖掘技术的热点,它是采取可视化技术与数据挖掘过程的结合,以直观的图形等使人们更好地进行数据挖掘技术;三是决策树。决策树需要对数据库进行几遍的扫描之后,才能完成,因此其在具体的处理过程中可能会包括很多的预测变量情况;四是4)聚类分析方法。聚类分析方法是一种非参数分析方法,主要用于分析样本分组中多维数据点间的差异和联系。判别分析法需要预先设定一个指针变量,假设总体为正太分布,必须严格遵守数理依据。而聚类分析则没有这些假设和原则,只需要通过搜集数据和转换成相似矩阵两个步骤,就能完成聚类分析的全过程。聚类分析主要用于获取数据的分布情况,能够简单方便的发现全局的分布模式,识别出密集和系数区域;此外,对于单个类的分析也有很强的处理能力,能深入分析每个类的特征,并找出变量和类之间的内在联系。基于距离、层次、密度和网络的方法是最常用的聚类分析方法。
数据挖掘技术虽然在我国发展的时间还不长,但是其在实践中的应用已经非常的广泛,因为数据挖掘技术在实践中的应用价值是非常大的,其可以提取隐藏在数据背后的有用信息,具体来看,其主要应用在:(1)在医学上的应用。人体的奥秘是无穷无尽的,人类遗传密码的信息、人类疾病史和治疗方法等,都隐含了大量数据信息。采用数据挖掘来解决这些问题,将给相关工作者的工作带来很大方便。此外,医院内部医药器具的管理、病人档案资料的整理、医院内部结构的管理等,也是庞大的数据库。将数据挖掘技术应用于医学领域,深入分析人类疾病间的内在联系和规律,帮助医生进行诊断和治疗,能够有效提高医生诊断的准确率,对人类的健康和医疗事业的发展有十分重要的作用。(2)在电信业中的应用。随着三网融合技术的不断发展,传统的电信业务已经不能满足当前社会发展的需求,而是侧重通信、图像以及网络等业务的融合,而实现“三网融合”的关键技术是实现对数据的分析与统计,因为三网融合会带来更多的数据,这些数据都需要充分的挖掘,以此实现“三网融合”战略的实现。将数据挖掘技术与电信业务有效的结合起来,能够提高资源利用率,更深入的了解用户的行为,促进电信业务的推广,帮助各行各业获取更大的经济效益。(3)在高校贫困生管理的应用。贫困生管理分析系统主要应用了数据仓库技术以及数据挖掘技术,其主要是将高校贫困生的各种信息统一纳入到高校信息管理平台中,然后根据具体的贫困生划分标准,建立模型,进而对学生的信息进行统计与分析,实现对贫困生信息的科学管理,便于高校管理者及时了解学生的信息。
5结语。
总之数据挖掘技术在实践中的广泛应用,为我国互联网+战略提供了关键技术支撑,但是由于数据挖掘技术在实践中还存在某些技术问题,比如各种模型和技术难于集成、缺少与数据库系统耦合的通用api或挖掘系统仅提供孤立的知识发现功能,难于嵌入大型应用等问题导致挖掘技术在实践中的应用还存在缺陷,因此需要我们加大对数据挖掘技术的进一步研究,以此更好地实现“互联网+”战略。
作者:陈建伟李丽坤单位:安阳职业技术学院。
参考文献。
[1]舒正渝.浅谈数据挖掘技术及其应用[j].中国西部科技,2010(02).
[2]谌章俊,蒋智刚.基于数据挖掘技术的知识发现系统[j].现代情报,2007(05).
教育工作者的数据挖掘分析大全（18篇）篇十
清晰地定义出业务问题,认清数据挖掘的目的是数据挖掘的重要一步.挖掘的最后结构是不可预测的,但要探索的问题应是有预见的,为了数据挖掘而数据挖掘则带有盲目性,是不会成功的.
2.数据准备。
1）数据清理。
消除噪声或不一致数据。
2）数据集成。
多种数据源可以组合在一起。
3）数据选择。
搜索所有与业务对象有关的内部和外部数据信息,并从中选择出适用于数据挖掘应用的数据.
4）数据变换。
将数据转换成一个分析模型.这个分析模型是针对挖掘算法建立的.建立一个真正适合挖掘算法的分析模型是数据挖掘成功的关键.
3.数据挖掘。
对所得到的经过转换的数据进行挖掘.除了完善从选择合适的挖掘算法外,其余一切工作都能自动地完成.
4.结果分析。
解释并评估结果.其使用的分析方法一般应作数据挖掘操作而定,通常会用到可视化技术.
5.知识的同化。
将分析所得到的知识集成到业务信息系统的组织结构中去.
3、数据挖掘热点。
8.1电子商务网站的数据挖掘。
在对网站进行数据挖掘时，所需要的数据主要来自于两个方面：一方面是客户的背景信息，此部分信息主要来自于客户的登记表；而另外一部分数据主要来自浏览者的点击流，此部分数据主要用于考察客户的行为表现。但有的时候，客户对自己的背景信息十分珍重，不肯把这部分信息填写在登记表上，这就会给数据分析和挖掘带来不便。在这种情况之下，就不得不从浏览者的表现数据中来推测客户的背景信息，进而再加以利用。就分析和建立模型的技术和算法而言，网站的数据挖掘和原来的数据挖掘差别并不是特别大，很多方法和分析思想都可以运用。所不同的是网站的数据格式有很大一部分来自于点击流，和传统的数据库格式有区别。因而对电子商务网站进行数据挖掘所做的主要工作是数据准备。
8.2生物基因的数据挖掘。
生物基因数据挖掘则完全属于另外一个领域，在商业上很难讲有多大的价值，但对于人类却受益非浅。例如，基因的组合千变万化，得某种病的人的基因和正常人的基因到底差别多大？能否找出其中不同的地方，进而对其不同之处加以改变，使之成为正常基因？这都需要数据挖掘技术的支持。对于生物信息或基因的数据挖掘和通常的数据挖掘相比，无论在数据的复杂程度、数据量还有分析和建立模型的算法而言，都要复杂得多。从分析算法上讲，更需要一些新的和好的算法。现在还远没有达到成熟的地步。
8.3文本的数据挖掘。
在现实世界中，可获取的大部分信息是存储在文本数据库中的，由来自各种数据源的大量文档组成。由于电子形式的信息量的飞速增长，文本数据库得到飞速的发展。文档数据库中存储最多的数据是所谓的半结构化数据(semistructuredata)，它既不是完全无结构的，也不是完全结构化的。在最近数据库领域研究中已由大量有关半结构化数据的建模和实现方面的研究。而且，信息检索技术已经被用来处理费结构化文档。传统的信息检索已经不适应日益增长的大量文本数据处理的需要。因此，文档挖掘就成为数据挖掘中一个日益流行而重要的流行课题。
8.4web数据挖掘。
web上有海量的数据信息，怎样对这些数据进行复杂的应用成了现今数据库技术的研究热点。数据挖掘就是从大量的数据中发现隐含的规律性的内容，解决数据的应用质量问题。充分利用有用的数据，废弃虚伪无用的数据，是数据挖掘技术的最重要的应用。显然，面向web的数据挖掘比面向单个数据仓库的数据挖掘要复杂得多。因为它面临如下诸多挑战：
1、对于有效的数据仓库和数据挖掘而言，web的存储量实在是太庞大了。
2、web页面的复杂性远比任何传统的文本文档复杂得多。
3、web是一个动态性极强得信息源。
4、web面对的是一个广泛形形色色的用户群体。
5、web上的信息只有很小的一部分是相关的或有用的。
一般的，web数据挖掘可分为三类：web内容挖掘(webcontentmining)，web结构挖掘(webstructuremining)，web使用纪律挖掘(webusagemining)。
面向web的数据挖掘是一项复杂的技术，由于上述种种挑战的存在，因而面向web的数据挖掘成了一个难以解决的问题。而xml的出现为解决web数据挖掘的难题带来了机会。由于xml能够使不同来源的结构化的数据很容易地结合在一起，因而使搜索多样的不兼容的数据库能够成为可能，从而为解决web数据挖掘难题带来了希望。xml的扩展性和灵活性允许xml描述不同种类应用软件中的数据，从而能描述搜集的web页中的数据记录。同时，由于基于xml的数据是自我描述的，数据不需要有内部描述就能被交换和处理。作为表示结构化数据的一个工业标准，xml为组织、软件开发者、web站点和终端使用者提供了许多有利条件。相信在以后，随着xml作为在web上交换数据的一种标准方式的出现，面向web的数据挖掘将会变得非常轻松。
4、数据挖掘的未来。
当前，dmkd研究方兴未艾，其研究与开发的总体水平相当于数据库技术在70年代所处的地位，迫切需要类似于关系模式、dbms系统和sql查询语言等理论和方法的指导，才能使dmkd的应用得以普遍推广。dmkd的研究还会形成更大的高潮，研究焦点可能会集中到以下几个方面：
发现语言的形式化描述，即研究专门用于知识发现的数据挖掘语言，也许会像sql语言一样走向形式化和标准化。
寻求数据挖掘过程中的可视化方法，使知识发现的过程能够被用户理解，也便于在知识发现的过程中进行人机交互。
研究在网络环境下的数据挖掘技术（webmining），特别是在因特网上建立dmkd服务器，并且与数据库服务器配合，实现webmining。
加强对各种非结构化数据的开采（dataminingforaudio＆video），如对文本数据、图形数据、视频图像数据、声音数据乃至综合多媒体数据的开采。
交互式发现。
知识的维护更新。
但是，不管怎样，需求牵引与市场推动是永恒的，dmkd将首先满足信息时代用户的急需，大量的基于dmkd的决策支持软件产品将会问世。只有从数据中有效地提取信息，从信息中及时地发现知识，才能为人类的思维决策和战略发展服务。也只有到那时，数据才能够真正成为与物质、能源相媲美的资源，信息时代才会真正到来。
[数据挖掘读书笔记]。
教育工作者的数据挖掘分析大全（18篇）篇十一
数据挖掘是一种利用统计分析、人工智能和机器学习等技术，从大量数据中提取有价值信息的方法。在实际应用中，数据挖掘常常被用于解决各种问题，从市场营销到风险评估，都可以找到数据挖掘的身影。在进行数据挖掘案例分析过程中，我深刻体会到了数据挖掘的重要性和应用的深远影响。
首先，在进行数据挖掘案例分析的过程中，我认识到了数据的重要性。数据是进行数据挖掘的基础，没有充足的数据支撑，数据挖掘的结果将缺乏说服力。因此，在进行数据挖掘案例分析之前，我们需要收集和整理大量的数据。在这个过程中，我发现数据的质量和准确性对分析结果的影响巨大。因此，我们需要注意数据的来源和采集方法，确保数据能够代表真实情况。
其次，在进行数据挖掘案例分析的过程中，我意识到了数据挖掘模型的选择和建立的重要性。不同的问题需要不同的数据挖掘模型，选择适合的模型可以提高分析结果的准确性和可解释性。在实际应用中，我使用了多种数据挖掘模型，如决策树、神经网络和支持向量机等。通过对比实验和模型评估，我发现不同的模型在不同的数据集上表现出不同的优势和劣势。因此，我们需要根据具体问题选择合适的模型，并进行模型参数调整和优化，以取得最佳的分析结果。
另外，在进行数据挖掘案例分析的过程中，我认识到了数据预处理的重要性。数据预处理包括数据清洗、特征选择和特征转换等环节，是保证数据挖掘结果高质量的关键步骤。在实际应用中，我遇到了许多数据缺失、错误和异常值等问题。通过数据清洗和异常值处理等方法，我成功地改善了数据集的质量，并提高了模型的准确性。此外，特征选择和特征转换也是提高数据挖掘结果准确性的关键步骤。通过对数据特征的有效选择和转换，我减少了噪声和冗余信息的影响，得到了更好的结果。
最后，在进行数据挖掘案例分析的过程中，我认识到了数据挖掘应用的深远影响。数据挖掘不仅可以帮助我们发现隐藏在数据背后的规律和信息，还可以为我们提供决策的参考和指导。在实际应用中，我将数据挖掘应用于市场营销和用户行为分析等领域，取得了较好的效果。通过对数据挖掘结果的解释和分析，我不仅为企业提供了改进决策和优化策略的建议，还为实现个性化服务和精准营销提供了基础。
综上所述，数据挖掘案例分析是一项复杂而借鉴的工作。在这个过程中，我们需要高质量的数据支持、适合的模型选择和建立，合理的数据预处理以及深入的结果解释和分析。通过实际应用，我认识到了数据挖掘的重要性和应用的深远影响。我相信，在不断发展和创新的数据挖掘领域，我们可以发掘更多的宝藏，为社会和企业带来更大的效益。
教育工作者的数据挖掘分析大全（18篇）篇十二
数据挖掘在各个领域都有着重要的应用价值，具有巨大的市场潜力。作为一名学习数据挖掘课程的学生，我在学习过程中接触到了很多实际的案例，并从中获得了一些宝贵的心得和体会。本文将结合一些典型的数据挖掘案例，分享我对数据挖掘的理解和应用体会。
首先，在数据挖掘的初级阶段，我们学习到了一些最基本的概念和方法。例如，我们学习到了通过数据清洗和预处理来提高数据质量的重要性。在一个销售数据分析的案例中，通过对原始销售数据进行清洗和预处理，我发现了一些重要的数据问题，并采取了一些有效的措施来解决这些问题，从而获得了更准确的结果。这个案例使我认识到，数据清洗和预处理是数据挖掘过程中不可或缺的步骤，只有数据质量得到保证，我们才能获得可靠的分析结果。
其次，在数据挖掘的中级阶段，我们学习到了一些更加复杂的数据挖掘算法。例如，在一个电商平台用户行为分析的案例中，我尝试了关联规则算法来分析用户的购买习惯和偏好。通过对大量的用户购买数据进行关联规则分析，我发现了一些用户之间存在的隐藏关联，进而可以通过推荐系统来提高销售量。这个案例让我认识到，数据挖掘算法的选择和应用非常关键，不同的算法适用于不同的问题，只有正确选择和应用算法，才能获得有效的分析结果。
再次，在数据挖掘的高级阶段，我们学习到了一些更加高级的数据挖掘技术。例如，在一个银行违约预测的案例中，我使用了一种基于机器学习的分类算法来预测客户是否会违约。通过对大量的客户数据进行特征提取和模型训练，我建立了一个准确的违约预测模型，可以帮助银行更好地管理风险。这个案例让我认识到，数据挖掘技术的应用可以为企业提供有力的决策支持，也具有巨大的商业价值。
此外，在数据挖掘的实践中，我也认识到了数据挖掘的局限性和挑战性。例如，在一个医疗数据分析的案例中，我遇到了数据获取困难、特征选择和模型评估等问题。通过与团队成员的合作和老师的指导，我成功地克服了这些困难和挑战，并获得了有意义的分析结果。这个案例让我认识到，数据挖掘的实践需要不断地学习和探索，也需要集体智慧和团队合作，只有不断地突破和创新，才能在数据挖掘领域取得真正的突破。
综上所述，通过学习和实践各种数据挖掘案例，我深刻地认识到了数据挖掘的重要性和应用价值。数据挖掘不仅可以在各个领域提高决策效果，也可以为企业提供有力的市场竞争力。同时，我也意识到了数据挖掘的局限性和挑战性，在实践中需要不断地学习和探索。我相信，在不久的将来，数据挖掘将在各个领域发挥更加重要的作用，我也将继续努力学习，在实践中不断地提高自己的数据挖掘能力。
教育工作者的数据挖掘分析大全（18篇）篇十三
近日在一个学术论坛中听到了，北大光华商务统计及经济计量系副教授张俊妮，主题为“数据挖掘的应用案例”的演讲，结合网络游戏行业特点，简要思考一下数据挖掘与数据分析，希望遇到同行业中从事此领域工作的朋友，建立联系和交流。网络游戏行业随着规模的扩大和行业逐渐成熟，将会以具有技术含量和管理积淀形成核心竞争力，将对此领域长期关注和持续性思考研究。
1丰富的数据源，对象用户达到一定级别，所产生的数据种类多样，丰富而且具有持续性。
3数据信息与需求紧密联系，因果关系脉络清晰，网络游戏的各个环节通过数据信息的形式紧密联系，信息链条相对纯净，“噪音”少，环环相扣产生数据因果。
4信息化程度高，主要基于互联网的商业模式使得各运营环节都产生相关数据信息，从业人员普遍理解信息数据的重要作用，信息数据是企业核心资产和经营基础。
在与张教授的交流中，对于数据管理体系中的重要性，一致认为对于“商业理解”的重要程度超过其他学术和数据分析工具，在以往的案例中，团队组成包括“商业管理”“it技术支持”“统计分析”等组成部分，一个项目实施期长达一年。数据体系将是一个反复实践的过程，不断随着具体情况的变化而休整和增加。
关于网络游戏的数据挖掘和数据分享，此前已经有较长一段时间的积累和探索，但在过程中所遇到的问题缺乏多角度的交叉验证，游戏是一个不断创新和变化的产业，游戏玩家的用户规模和行为规律呈现越来越复杂的局面，一个公司的数据管理体系的建立和完善需要整理通力合作和长期积淀，试从个人角度提出建立数据管理体系的流程和建议，由于缺乏实践参照，难免理想化和脱离实际，仅做参考。
一、数据积累。
网络游戏运营的数据积累体现在多方面，从游戏用户的行为数据积累，到市场行销推广的数据积累，各种能够产生数据和数据之间的关联，进行长期持续性的积累。通过数据库或成熟的数据仓库产品，将各类数据有效规范管理，以备今后的数据体系应用。
二、观念培育。
数据管理的观念在执行过程中逐渐培育，认识到数据对于企业运营的重要意义和积极作用，为今后建立数据管理体系制定长期可能的规划，长期渐进的思维理念。
三、理论和体系人员的准备。
数据管理体系中，对于自身游戏运营的商业理解和理论准备是一个长期的过程，而体系人员是建立在对自身运营体系和行业发展方向深入认知的前提下，内部的广泛交流和有效沟通，形成良好的信息体系建立大环境。
四、渐进的体系实施。
数据管理体系是企业的综合实力所决定，在正确的时间做正确的事情，根据企业发展的不同阶段状况，渐进式逐步推进信息数据管理体系的建立，不一定需要以某个固定的体系名称，而是以期达到实际效果，能够实现以数据辅助指导运营，不同的实施阶段有不同程度的效果。
网络游戏的数据挖掘与数据分析可以本着“不为名，只图实”的原则，能够对游戏运营管理有帮助，及时是简单的表格罗列筛选也是一种进步，不同程度的数据挖掘和分析产生不同的贡献。希望能够向有志于此的朋友学习探讨合作交流。
教育工作者的数据挖掘分析大全（18篇）篇十四
网站分析与网络数据分析挖据有什么区别?一起来看看网站分析与网络数据分析挖据的区别吧。
网站分析与网络数据分析挖据有什么区别。
从字面理解，网站分析wa似乎应该被包容在互联网数据分析挖掘的大范畴里面，但是实际情况却是当前“网站分析wa”已经成了一个非常独立的明确定义的专业名称和专业领域，从而事实上已经与当前的“互联网数据分析挖掘”有了一个明确清晰的界限，所以关注互联网，关注互联网的数据分析应用的人，对于“网站分析wa”和“互联网数据分析挖掘”都应该了解并清楚知道两者在实践应用上的主要区别。
目前的“网站分析wa”核心就是关注分析网站的“趋势、转化与细分”，实现这些核心的手段就是如何科学有效地布点(只有有效打点，才可以全面记录详细数据)，结合目前成熟的一系列分析工具，“网站分析wa”可以进行访客分析(新老客户分析，不同分层分析，等等)、页面分析、转化及结构分析、流量来源分析，等等。
但是，如果要从“网站分析wa”中发现它与目前“互联网数据分析挖掘”的区别的话，区别体现在以下几个方面：
第一：从分析的焦距来看。
“网站分析wa”主要关注分析的是网站的宏观表现，而“互联网数据分析挖掘”既可以分析网站的宏观表现，也可以分析微观表现(细化到具体的某个用户member_id，比如可以预测任何个体的流失率，任何个体的交叉销售可能性，等等)。
第二：从分析的技术算法看。
第三：从应用场景来看。
第四：从使用的人群来看。
“网站分析wa”固然应该被数据分析专业人员掌握，但是其同样也适合来武装互联网行业里的运营人员，运营团队等相关业务团队;而“互联网数据分析挖掘”更多的是用来武装专职的数据分析人员和分析团队的。
我目前打工的东家是中国互联网行业的一家旗舰公司，也是一个著名的行业平台，我注意到我的业务需求方(运营部门)在日常运营工作中他们自觉不自觉用到的就是“网站分析wa”里所重点关注的诸如流量来源分析，页面结构优化，流量转化漏斗，等等..
关于网站数据分析，一般都会借助第三方分析工具，目前99click商助科技旗下的siteflow系统，分析数据指标全面，已成为企业开展电子商务首屈一指的软件品牌和标准配置，自推出以来，备受行业认可，连续保持市场领先。
siteflow数据系统已成为企业开展电子商务和营销业务的标准配置。
教育工作者的数据挖掘分析大全（18篇）篇十五
近些年来，信息科技和网络的通信技术已经得到了飞速的发展，并且全国的信息基础设施也得到了完善，在全球的数据已经呈现出了极速增长的模式状态。在此种情况下，传统的数据处理方式已经满足不了现代化的处理需求，因此需要利用大数据的自动分析和数据挖掘来实现对数据的有效分享和利用。大数据科学已经成为了一个横跨信息科学、社会科学以及网络科学的新型交叉学科，受到了学术界的广泛关注。
一、遥感大数据的概述以及特征。
在现代社会当中，遥感大数据已经成为了大数据的重要代表，成为了科学研究方面的重点研究方面，但是在现阶段当中还需要对其科学理论和方式进行不断的深入研究。遥感大数据具有大数据的特征，并且也具有自身独特的特征。在外部特征方面，首先具有海量的特征。遥感大数据的数据具有海量的特点，并且对着遥感技术的不断发展，在现阶段当中的高分辨率和高动态的新型卫星传感器在单位时间之内可以捕获到更多的数据量；其次还具有数据异构的特点，也就是说在数据生产过程当中所依赖到的业务系统之间会呈现出的不同状态，都需要由不同的数据中心来进行提供的，并且在逻辑结构或者组织方式上也呈现出了不同的特点；另外，还具有数据多源的特点，集中体现在数据的来源和捕获信息的手段方面，是可以拥有多种获取形式的，包括全球的观察网络点接收到的实时信息，以及民众手中的用户端的个性化信息。在内部特征方面，首先具有高维度性的特点，遥感大数据的数据类型呈现出了多样化的特点，因此数据当中的维度也变得越来越高，集中体现在了空间维度、时间维度以及光谱维度等。其次还具有多尺度性的.特点，成为了遥感大数据的重要特点，也就是说在进行数据的获取过程当中，可以根据不同的遥感技术和相对应的技术水平，来进行有效的划分，在空间和时间上呈现出多尺度的特点。另外，还具有非平稳性的特点，由于遥感大数据广泛的获取方式和物理意义，在信息理论的角度上来说，就属于典型的非平稳信号，呈现出分布参数或者规律随时发生变化的特点。
二、遥感大数据的自动分析和数据挖掘。
2.1自动分析。首先，需要对遥感大数据的表达进行了解，在这个过程当中需要抽取多元化的特征来进行表示，从而建立起遥感大数据的目标一体化，在研究过程当中主要包括对遥感大数据的多元离散特征的有效提取，形成在不同的传感器当中的提取方式和方法。还要对若干大数据的多元特征进行归一化的表达，从而提升对大数据的处理能力和处理效率。其次就需要对遥感大数据进行相关的检索，在检索过程当中，需要利用网络化和集成化的方式进行检索，制定出基础设施的计划，提升对其数据的访问和检索效率。并且针对海量的遥感大数据来会说，需要检索出符合用户需求和感兴趣的内容和数据，就需要对数据内容进行比对，从而判断出用户所需要的内容，从大量的数据当中进行快速的检索到目标。在检索的过程当中，发展知识驱动的遥感大数据的检索方式是最有效的方式之一，可以分为场景检索服务、多源海量复杂场景数据的智能检索以及信息数据的检索等。另外，就是对遥感大数据的理解的，通过遥感大数据的科学，可以实现数据向知识的有效转变，在这个过程当中就需要根据遥感大数据本身的特征和数据检索的方式来对数据内容实现有效的提取。最后就是遥感大数据云的技术，可以将各种方式的遥感信息资源进行有效的整合，建立起遥感云服务的相关新型业务应用和服务模式，可以将在天空当中的传感器所捕捉到的信息通过软件的计算和整合来实现数据资源的有效存储和处理，从而使得用户可以在很快的时间之内获取到有效的服务。
2.2数据挖掘。首先需要对遥感大数据的数据挖掘过程进行了解，包括数据的获取、存储以及处理和整合等，在整个过程当中都具有大数据的特点。在进行捕获数据的过程当中可以从各种不同的传感器当中进行获取，然后对数据进行采样和过滤，之后就可以对采集到的数据进行处理和分析，最后将其数据用可视化的模式进行显示，方便了客户的使用和利用。其次，就是遥感大数据和广义的遥感大数据的综合挖掘的过程，利用此种方式，一方面可以与其他的数据方式形成良好的互补关系，另外一方面也可以对其数据当中的变化规律以及其他信息进行更好的挖掘和采集。在广义的遥感时空大数据当中，存储的费用是相当昂贵的，并且在数据的分析能力方面也存在严重不足的现象，因此在现代社会的智慧城市的建设过程当中发挥不了其巨大的作用，因此需要利用其他自动化的数据智能处理和挖掘的方式来对其空间地理分布的数据进行全新的挖掘和过滤。在时空分布的视频数据挖掘过程当中，在对智能数据进行处理和信息提取的同时，还要通过时空当中所分布的视频数据进行自动化的区分，来有效的区分正常和非正常的状态。在对时空数据的挖掘过程当中，主要可以从时空数据当中进行提取出隐藏的有用的信息知识，利用各种综合性的方式和方法，比如统计法、聚类法、归纳法以及云理论等。在遥感大数据的挖掘应用方面，可以适用于地球各种尺度和方位的变化，还可以在很大程度上对未知的信息进行良好的筛选和挖掘，推动国家的科学技术的发展，实现社会的可持续化发展。
综上所述，在不断的发展过程当中，我国的遥感数据的种类和数量将呈现出飞速增长的模式，在很多方面以及领域当中已经开展了遥感大数据的研究工作。值得注意的是，现阶段当中需要将遥感大数据的理论知识进行实践化的转变，从而实现遥感大数据的自动分析和数据挖掘功能，推动科学信息的不断进步。
参考文献。
教育工作者的数据挖掘分析大全（18篇）篇十六
数据挖掘是一种通过分析大量数据，发现潜在的模式和关联规则的技术。它是应对大数据时代中信息过载问题的重要工具。数据挖掘案例分析是将数据挖掘技术应用到实际场景中，以解决现实问题。在进行数据挖掘案例分析时，我们可以利用机器学习、统计学和数据可视化等技术，帮助我们发现隐藏在数据中的知识和价值。
我曾参与一个金融领域的数据挖掘案例分析项目。该项目的目标是通过分析客户的消费行为、贷款记录和信用评分等数据，预测客户是否会违约。首先，我们对原始数据进行了清洗和整理，剔除了缺失值和异常值。然后，我们使用了机器学习算法，如决策树和随机森林，进行了特征选择和模型训练。最后，我们将模型应用到新的数据集中，预测了客户的违约概率并给出了相应的建议。
在进行数据挖掘案例分析时，首先需要充分了解项目的背景和目标，明确研究问题。然后，选择合适的数据，并进行数据清洗、整理和转换，使其适合分析。接下来，需要进行特征选择和构建合适的模型，常用的算法有决策树、支持向量机和神经网络等。在应用模型时，还需对结果进行评估和优化，以提高模型的准确性和可靠性。此外，数据可视化也是十分重要的，可以帮助我们更直观地理解数据和模型。
数据挖掘案例分析具有许多优点。首先，它能够挖掘数据中的隐藏信息和规律，帮助我们做出更有效的决策。其次，数据挖掘可以提供多种模型和算法，适用于各种不同的问题和数据类型。另外，数据挖掘可以帮助企业发现新的商机和市场需求，并提升竞争力。然而，数据挖掘也存在一些局限性，如对数据的依赖性较强，数据质量不高可能导致结果不可靠，以及模型的解释性较弱等。
数据挖掘案例分析对个人和社会都具有重要的影响。对个人而言，数据挖掘可以帮助我们更好地了解自己，更精准地预测和规划个人行为。在社会层面，数据挖掘可以帮助政府制定更有效的政策，提高公共管理的水平。同时，数据挖掘也为企业提供了更好的市场研究和商业决策支持，帮助企业获取更大的发展机遇。然而，数据挖掘也带来了一些隐私和伦理问题，需要我们在应用数据挖掘技术时保护好个人和社会的利益。
总结：数据挖掘案例分析是一项重要的技术，利用其可以挖掘数据中的潜在价值，帮助我们做出更明智的决策。在实际应用中，我们需要经历数据清洗、特征选择和模型训练等步骤，并注意数据的质量和模型的解释性。数据挖掘案例分析对个人能力的提升和社会发展都起到积极的促进作用。然而，我们也需要意识到数据挖掘所带来的隐私和伦理问题，并提出相应的防范措施。
教育工作者的数据挖掘分析大全（18篇）篇十七
这个问题看上去的确比较纠缠不清，不是因为字面理解，而是因为在当前的互联网行业的具体实践今天是周末，我百无聊赖之际试图针对该问题做个肤浅的一孔之见，一方面希望能抛砖引玉，接受大家的批评指正；另一方面也算是对这个周末光阴有个交代，我在这个世界混吃混喝，总是要奉献点什么的吧。
虽然从字面理解，网站分析wa应该被包容在互联网数据分析挖掘的大范畴里面，但是实际情况却是当前“网站分析wa”已经成了一个非常独立的明确定义的专业名称和专业领域，从而事实上已经与当前的“互联网数据分析挖掘”有了一个明确清晰的界限，所以关注互联网，关注互联网的数据分析应用的人，对于“网站分析wa”和“互联网数据分析挖掘”都应该了解并清楚知道两者在实践应用上的主要区别。
关于“网站分析wa”的具体详细的介绍和应用场景，,这是一个私人的博客（网站），但是在当今中国互联网行业实际上起的作用是一个“网站分析wa”门户网站（知识库）的角色，这个作者（博主、站长）就是宋星。从一定程度上说，宋星就是目前中国网站分析wa的代名词。呵呵，所谓时势造英雄，今日稳坐中国网站分析wa江湖头把交椅的宋头领，大约应该感恩这个伟大的互联网时代，感谢命运感谢生活！！！
从我个人的肤浅理解上看，目前的“网站分析wa”核心就是关注分析网站的“趋势、转化与细分”，实现这些核心的手段就是如何科学有效地布点（只有有效打点，才可以全面记录详细数据），结合目前成熟的一系列分析工具，“网站分析wa”可以进行访客分析（新老客户分析，不同分层分析，等等）、页面分析、转化及结构分析、流量来源分析，等等。个人认为，宋星对于当今国内网站分析wa最大的价值和贡献在于他系统化整理、定义了一批该领域的专业名称、体系化的分析指标、该领域的系统化的分析思想和思路（实际上起到了类似的行业标准起草者的角色）。
但是，如果我们一定要从“网站分析wa”中发现它与目前“互联网数据分析挖掘”的区别的话，我个人觉得区别体现在以下几个方面（我是个井底之蛙，冒昧做个肤浅小结，期待各位指正）：
说了这么多废话，语无伦次，颠三倒四，也不知道是否表达清楚，更不知道看官是否明白。其实，但凡文字总结的都是有误导欠准确的，真正的理解和掌握都是无法用文字和语言来总结的，真正的理解和掌握只能是心有灵犀的会心一笑。遥想当年灵山法会，世尊拈花，众皆不识，唯有迦叶破颜微笑，世尊乃曰：“吾有正法眼藏，涅妙心，实相无相，付诸于汝。”此乃教外别传、不立文字、直承当下之无上法门，后人笼统目之为“禅”。
教育工作者的数据挖掘分析大全（18篇）篇十八
数据挖掘是现代数据科学中不可或缺的一环，它可以从大量的数据中提取有用的信息和模式。当如今信息社会到了数据爆炸的时代，数据挖掘的重要性也不言而喻。经过一定时间的学习和实践，我有了一些关于数据挖掘及其分析的心得体会。
第二段：掌握基本算法。
要想进行数据挖掘的分析，首先要了解几个基本算法，如分类、聚类、关联规则、决策树等。在实践中，我发现不论对于哪种算法，其实最重要的是要理解算法背后的原理，而不是盲目地使用。通过对于算法的理解和掌握，才能在数据处理中取得更好的效果。
第三段：数据清洗。
数据挖掘中数据清洗是重中之重。在实践中我曾经遇到过数据缺失、异常值、重复数据等问题。这些问题的存在可能会影响数据的准确性、可靠性，对数据挖掘造成很大的障碍，因此要充分的考虑数据的清洗。在数据清洗过程中，正确的数据清洗策略是必不可少的。
第四段：合理选取模型。
对于数据挖掘分析来说，模型的选择非常重要。在选取模型的时候，要注意根据数据的特性来选择合适的模型。其次，不同的模型所对应的模型参数的设置也很重要；通过不断地测试，能够不断优化模型，从而得到理想的分析结果。
数据可视化分析在数据分析过程中也是至关重要的。正确的数据可视化工具及分析结果的呈现可以使人类对于数据更加直观、准确的理解。这些过程及其结果可以帮助人类从数据分析中得到更多的知识并形成更好的感性认知。
结论。
通过对于数据挖掘及分析的学习和实践，我认为更加重要的不是对于单一算法的掌握，而是对于整个数据分析流程的理解、掌握和修改。在数据挖掘的过程中，要不断总结反思，不断完善自己的技能和数据分析思维，从而达到更好地分析数据的目的。