谁会毕业论文的数据分析啊
毕业论文数据分析的做法如下：
首先，针对实证性论文而言，在开始撰写论文之前，必须要提前确定好数据研究方法。而数据研究方法的确定与选择需要根据大家毕业论文的研究课题来确定。
另外，大家也可以跟自己的的论文指导老师多多交流，尽可能多的了解更多关于研究方法的知识，以供自己选择。除此之外，大家还需要大量查找文献资料，见多识广有大量输入之后才能有所输出，本环节需要大家跟导师沟通商议后决定。
接下来一个比较重要的步骤是搜集和整理实验数据。在这一部分，很多同学朋友都会遇到各种各样的问题，比如，不知道去哪里找数据，找到的数据可靠性无法保障，需要的数据总是无法搜集全面等等各种问题。
那么在这里需要跟大家强调一下，推荐大家使用国家统计局、中国统计年鉴、国泰安、万方等等这些比较权威的网站去搜集数据资料。
在此需要注意的是，国泰安和万方等这些网站是需要收费的，上去看了一下，价格不是很亲民。
给大家分享一下，如果有些数据在国家官方网站确实找不到或者毕业论文所需的最新数据还没及时发布，推荐大家可以上某宝，因为某宝上电子版数据往往都很全面，而且价格大都可以接受。
在此提醒大家搜集到数据之后，一定要按照自己的习惯整理保存好，避免后期使用数据时出现差错。
一、学习背景
本科学了四年文科专业，除了形式逻辑外几乎没再接触过与理科搭边的东西。想借着毕业论文学一点数据分析的东西，知网上找了几篇相关文献，以为数据分析很简单，于是跟导师定了题开始着手做。
二、问卷编制+数据分析类论文框架
(一)低阶版：非专业，要求低，不需要用spss，调研规模200+即可。
如果时间相对紧张，不想在毕业论文上花过多时间，建议采用低阶版即可，字数也绝对够。知网上“问卷编制+数据分析”类的文章除少部分期刊论文，大多数都是硕博论文，看看文献综述即可，不要用他们的数据分析框架，这是高阶版需要考虑的。
引言，研究背景写完，就写研究综述。把需要研究的变量列出来分别写研究综述，记得加上一些国外的研究，引用一些外文文献。接下来，简单地说一下自己如何编制的问卷，如何发放的问卷(线上/线下)，回收问卷的情况。然后写样本情况，可以列一个大表格，内容包括哪类人有多少个，占百分之多少。接下来就是对数据结果的分析，用例如“A越...，B就越...”、“C的总体水平较低/高”、“D的....比E的....水平要高”的句式，找出一些规律即可。最后就可以写讨论、结论、总结对策建议了。
(二)高阶版：比较专业，要求高，不确定因素大(比如数据可能真的拟合不了模型)，需要用spss statistics 和 amos。
采用高阶版不仅对人有要求，对数据也有要求。如果你没有把握自己能拿到样本较大的数据，也没有把握帮你填问卷的人是认真的，还是谨慎尝试为好，免得前面都做得很好，最后卡在模型拟合或者相关分析之类。大多数本科毕业论文的同学都是用问卷星，让小伙伴、家长等帮扩，这个样本量可能不会很大，而且如果题目比较多，不排除会出现开始东一个西一个乱填的情况。
以上内容就是青藤小编关于本科毕业论文做问卷和数据分析应该怎么着手的相关分享，希望对小伙伴们有所帮助，想要了解更多毕业论文相关内容，欢迎大家及时在本平台进行查看哦!
会计毕业论文有数据分析
确实比较难，主要由3个原因：①模型即理论的问题，也就是说，模型本身是缺乏理论支撑的。这就是为什么量化论文要有严格的理论推导过程。②构念的操作化出现了问题，比如你要测量“品牌忠诚”（只是举一个简单的例子），真正测出来的是否就是品牌忠诚。测量的效度问题不能只看数据统计结果，测量的内容效度需要结合定性方法判断。引起测量效度低的原因可能包括：原始量表为英文量表时，翻译出现了问题，所以严谨的文献中要求用back-translation的方法；量表中遗漏了关键的要素，导致测量的充分性（measurementadequacy）不足。③数据收集过程中的问题。即便理论和测量都没有问题，数据收集过程仍然可能会导致“结果不理想”的情况。所以要对数据收集过程进行严格的控制。例如，针对谁调研，明确告知调研目的，匿名性保证，清晰的问卷填写说明，设置陷阱题，尽可能采用线下问卷调研，给予被调适当的激励，尽可能随机地发放问卷，等等。
一般，看个人能力。这个要根据具体情况具体对待。一、个人能力方面如果你的个人能力不强，想借鉴相关文献。那么你可以在别人研究基础上进行创作。如果你觉的自己能力可以，可以找个没人研究的。二、数据获取研究过的案例通常数据获取是没有问题的，除非该作者学术不端。三、具体方法：1.公司被研究次数较少2.具备典型性3.非典型上市公司就比如像有些同学选择的非上市公司案例，数据获取非常的困难。因为非上市公司的数据很多一部分不会进行披露，除非他们要上市，这种情况招股书中会进行说明。否则在写到一半的时候会出现写不下去，要么编数据、要么重新换题重新开始写。因此案例的选择在论文中比较重要，一个好的案例可以帮助你建立整体的框架，理清自己的思路。可以选择研究上市公司进行研究，上市公司会在官网披露每年的财务数据。
毕业论文为什么一定要数据分析啊
做数据分析，对论文的意义是非常重大的，因为有的论文的结论是需要数据来支持的。
我们在场在写毕业论文的时候都是需要有数据分析的，毕竟是毕业论文是需要达到要求的，所以需要用数据来进行支撑自己的论文观点。
论文的过程，提出问题——分析问题——解决问题，分析问题方法有很多，可以用经验分析，也可以用实证分析，其中经验分析适用于领域大牛，我们普通人用数据分析、实证分析会更容易提高论文档次，因为通过数据分析问题是客观的。
毕业论文不一定要有数据。
毕业论文（graduation study），按一门课程计，是普通中等专业学校、高等专科学校、本科院校、高等教育自学考试本科及研究生学历专业教育学业的最后一个环节，为对本专业学生集中进行科学研究训练而要求学生在毕业前总结性独立作业、撰写的论文。
从文体而言，它也是对某一专业领域的现实问题或理论问题进行 科学研究探索的具有一定意义的论文。一般安排在修业的最后一学年（学期）进行。学生须在教师指导下，选定课题进行研究，撰写并提交论文。目的在于培养学生的科学研究能力；加强综合运用所学知识、理论和技能解决实际问题的训练；从总体上考查学生学习所达到的学业水平。
论文题目由教师指定或由学生提出，经教师同意确定。均应是本专业学科发展或实践中提出的理论问题和实际问题。
通过这一环节，应使学生受到有关科学研究选题，查阅、评述文献，制订研究方案，设计进行科学实验或社会调查，处理数据或整理调查结果，对结果进行分析、论证并得出结论，撰写论文等项初步训练。
2020年12月24日，《本科毕业论文（设计）抽检办法（试行）》提出，本科毕业论文抽检每年进行一次，抽检比例原则上应不低于2%。
会计研究的数据分析论文
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会计学是一门非常严谨的学科。它具备六大要素：资产、负债、所有者权益、收入、费用、利润。几大要素之间相互依赖存在相当复杂的制约关系。这本来是为了互相印证确保会计数据的准确性而设计，但有时也给缺乏专业知识的人在阅读上带来了困难，如何正确理解财务数据的含义，是每个投资者必须面对的问题。 在做上市公司财务报表分析时应分两步；一、阅读了解：首先是阅读财务报表。仔细阅读会计报表的各个项目。在阅读时应该注意以下内容：一是金额较大和变动幅度较大的项目，了解其影响；二要了解公司的控股股东的情况以及公司所属子公司的情况，了解控股股东的控股比率、上市公司对控股股东的重要性、控股股东所拥有的其他资产以及控股股东的财务状况等。对于子公司，要了解上市公司持有的股权比率、子公司销售与母公司以及各子公司之间的相关性、子公司销售额和盈利对母公司的贡献度以及各子公司的所得税率和执行优惠税率的阶段。三是还需对关联方之间的各类交易做详细的了解和深入分析。对其中交易量大、交易所产生收益大的交易行为，以及关联交易的定价依据及支付手段予以特别关注。该类关联交易主要包括资产转让、组建合资公司、销售、采购、商标使用以及资金占用等。阅读财务报表时应重点关注以下项目，第一，应收账款与其他应收款的增减关系。如果是对同一单位的同一笔金额由应收账款调整到其他应收款，则表明有操纵利润的可能。第二，应收账款与长期投资的增减关系。如果对一个单位的应收账款减少而产生了对该单位的长期投资增加，且增减金额接近，则表明存在利润操纵的可能。第三，待摊费用与待处理财产损失的数额。如果待摊费用与待处理财产损失数额较大，有可能存在拖延费用列入损益表的问题。第四，借款、其他应收款与财务费用的比较。如果公司有对关联单位的大额其他应付款，同时财务费用较低，说明有利润关联单位降低财务费用的可能。二、分析研究财务指标：当我们对上市公司的财务报表有了初步判断，认为其并不存在重大造假行为。下一步的工作就是对数据进行分析，以求得出可靠结论。作为一家上市公司，企业的偿债能力与获利能力是财务分析的核心指标。（一）偿债能力分析企业偿债能力是反映企业财务状况和经营能力的重要标志，偿债能力是企业偿还到期债务的承受能力或保证程度，包括偿还短期和中长期债务的能力。一般而言，企业债务偿付的压力主要有如下两个方面：一是一般性债务本息的偿还，如各种长期借款、应付债券、长期应付款和各种短期结算债务等；二是具有刚性的各种应付税款，企业必须偿付。不是所有的债务都对企业直接构成压力，对企业债务清偿真正有压力的是那些即期到期的债务，而不包括那些尚未到期的部份。企业能否清偿到期债务是建立在足够资产或资本基础之上，要有足够的现金流入量为保证。偿债能力是债权人最关心的，鉴于对企业安全性的考虑，也越来越受到股东和投资者的普遍关注。企业偿债能力低，不仅说明企业资金周转不灵，难以偿还到期应付的债务，甚至面临破产危险。1.流动比率流动比率是企业流动资产与流动负债的比率。公式为流动比率=流动资产/流动负债*100%.这项比率是评价企业用流动资产偿还流动负债能力的指标，说明企业每一元流动负债有多少流动资产可以用作支付保证，一般认为，流动比率为2：1对于大部份企业来说是比较合适的比率。这是因为流动资产中变现能力最差的存货金额约占流动资产总额的一半，剩下的流动性较大的流动资产至少要等于流动负债，企业的短期偿债能力才会有保证。流动比率过低，企业可能面临清偿到期债务的困难，流动比率过高，表明企业持有不能盈利的闭置的流动资产，企业资产利用率低下，管理松懈，资金浪费，同时表明企业过于保守，没有充分使用目前的借款能力。2.速动比率速动比率是从流动资产中扣除存货部分再除以流动负债的比值，由于流动资产中存货的变现速度最慢，或由于某种原因部分存货可能已报废还没做处理或部分存货已抵押给某债权人，另外，存货估价还存在着成本与合理市价相差悬殊的因素，因此把存货从流动资产总额中减去而计算出的速动比率反映的短期偿债能力更加令人可信。一般认为，1：1的速动比率被认为是合理的，它说明企业每1元流动负债有1元的速动资产（即有现款或近似现款的资产）做保证。如果速动比率偏高，说明企业有足够的能力偿还短期债务，同时也表示企业有较多的不能盈利的现款和应收账款，企业就失去了收益的机会。如偏低，则企业将依赖出售存货或举新债来偿还到期的债务，这就可能造成急需出售存货带来的削价损失或举新债形成的利息负担。但这仅是一般的看法，因为行业不同，速动比率会有很大差别。3.现金到期债务比流动比率和速动比率都是从静态上分析企业的偿债能力，虽然能够在一定程度上揭示公司的偿债能力，但有很大的局限性，这主要是因为流动资产中绝大部分并不能很快转变为可偿债的现金，真正能用于偿还债务的是现金流量。现金流量和债务的比较可以更好地反映企业偿还债务的能力。现金流动债务比=经营现金净流量/流动负债，这个指标反映企业实际的短期偿债能力。因为债务最终是以现金偿还，所以，该比率越高说明企业偿还短期债务的能力越强，反之则表示企业短期偿债能力越差。在分析时注意与同行业相比。现金债务总额比=经营现金净流量/债务总额*100%该指标反映企业用每年经营现金流量偿还全部债务的能力，指标越高，偿债能力越大，可反映企业的最大付息能力，企业只要能够按时付息，就能借新债还旧债，维持债务规模。若低于银行同期贷款利率，说明该公司营业现金流量不足，举债能力差。4.资产负债率资产负债率是负债总额除以资产总额的百分比，也就是负债总额与资产总额的比例关系，资产负债率反映在总资产中有多大比例是通过借债来筹资的，也可以衡量企业在清算时保护债权人利益的程度。这个指标反映债权人所提供的资本占全部资本的比例。这个指标也被称为举债经营比率。从股东的立场看，在全部资本利润率高于借款利息率时，负债比例越大越好，否则相反。5.产权比率产权比率也是衡量长期偿债能力的指标之一。这个指标是负债总额与股东权益总额之比率，也叫做债务股权比率。该指标反映由债权人提供的资本与股东提供的资本以相对关系，反映企业基本财务结构是否稳定。一般来说，股东资本大于借入资本较好，但也不能一概而论。从股东来看在通货膨胀加剧时期，企业多借债可以把损失和风险转嫁给债权人。经济繁荣时期，企业多借债可以获取额外的利润。经济萎缩时期，少借债可以减少利息和财务风险。产权比率高是高风险高报酬的财务结构。产权比率低是低风险低报酬的财务结构。该指标同时也表明债权人投入的资本受到股东权益保障的程度，或者说是企业清算时对债权人利益的保障程度，
我国信息技术上市公司资本结构对财务治理效率的影响,那么怎么数据分析呢？下面是我精心收集的会计论文中的数据分析，希望能对你有所帮助。
会计财务教学的传统目标是使学生能够利用会计与财务的基本理论与基本方法对企业的生产经营交易事项进行记录，根据相应的恒等式对企业的相关账户进行整理与汇总，编制相应的财务报表。然而随着计算机水平，会计电算化已经得到了相当大的普及，人工智能已经能够替代人实现会计的传统目标，那么会计财务的传统目标理应有所改变，顺应时代的潮流。所以在传统目标的`基础上，我们应该在教学过程中，应该培养学生的分析能力，加强理论与实践的融合。那么如何培养学生的分析与创新能力将是急需解决的目标。数据分析能力的培养将是在会计财务教学中提出的一个新要求。面对数以万计的财务报表，以及财务报表中的数字，如何从数字中提取价值将是摆在学生面前的难题。所以，本文将以Stata软件为例介绍关于会计财务的数据分析。Stata软件拥有强大的数据分析能力，包括统计分析、回归分析、数据管理等功能。本文将从回归分析、盈余管理度量与事件研究法三个角度介绍Stata软件在会计财务中的应用。
一、Stata在会计财务教学中的应用案例
（一）回归分析方法
回归分析方法是统计学上的一种方法，目的在于检验两个变量之间的因果关系。然而，随着大数据分析技术的普及，回归分析方法越来越被用来检验两个变量之间的相关关系。尽管如此，他们的基本思路都是通过建立相关模型，利用相关数据，采用最小二乘法对变量的系数进行估计，得到变量的系数与相关统计量，并依据统计学知识，对变量的显著性进行分析，从而得到两个变量之间的关系。回归方法经常被用于会计财务的研究中。比如，著名的MM理论认为公司的价值与企业资本结构无关，然而相关研究利用企业数据回归分析发现资本结构与企业价值之间可能存在二次函数关系。另外企业绩效与企业借贷成本之间的关系也得到了数据证实，即企业绩效越好，借贷成本越小。相关的Stata命令如下：reg y x x1 x2 x3...，r /*reg是stata的回归命令，y是因变量，x时自变量，其他x是控制变量，表示模型进行了异方差调整.
（二）盈余管理的度量
许多文献已经证实了企业存在盈余管理（刘慧龙等，2014），盈余管理往往是管理层自利行为的工具。所以如何识别企业的盈余管理程度，对于投资者与监管者相当关键。对于盈余管理的度量，目前较多采用修正的Jones模型按照用行业同年度进行回归（Dechow et al.，1995），得到模型的残差，以此度量出企业的盈余管理水平。其中，当残差为正时，代表正向盈余管理，即调高相应的业绩；当残差为负时，代表负向盈余管理，即调低相应的业绩。那么计算相应的残差将显得十分关键。本文拟从Stata软件介绍相关命令来获得相应残差，以此度量企业盈余管理水平。
1.循环命令实现。如何以循环命令实现同年度同行业的回归。首先，产生一个空变量来存储残差；其次，需要构建两个循环，一个是年度循环、一个是行业循环；最后，使用回归命令进行循环。
（三）事件研究法在会计财务中的应用市场效率假说认为市场中所有可能影响股票涨跌的因素都能即时且完全反应在股票涨跌上面。并在此基础上，Fama提出了弱势效率、半强势效率及强势效率市场的概念，以此来分析相关信息对于股票价格的影响。现阶段，事件研究法是分析市场有效性的一个工具，其原理是检验某一事件发生前后，股票价格是否存在剧烈波动，从而产生异常报酬率。从而达到检验该事件是否存在信息含量。通过事件法的研究，能够了解投资者对于该事件的认知。在会计财务教学中，可以使用的事件很多，比如公司并购行为、定向增发股票行为、回购行为、诉讼风险行为等。
二、结论
通过上述对Stata在会计财务中的应用案例分析可知，会计计量分析在会计财务中有着很强的应用价值。会计人员能够有效的利用财务报表相关数据进行分析，挖掘出数据背后的价值。因此，我们有必要在会计财务教学中提高学生的实际操作能力与数据处理能力。鉴于此，我们应该在教学中引入相关数据分析课程，使得理论分析与实际相结合，提高学生自主学习的积极性，同时也能够适应时代的要求以及使得教学效果的提升。
数据挖掘与数据分析毕业论文
浅谈数据挖掘技术在企业客户关系管理的应用论文
摘 要：高度开放的中国金融市场，特别是中国银行业市场受到日趋激烈的国外银行冲击和挑战，大多数银行企业都在构建以客户为中心的客户关系管理体系，这一经营体系理念的构建，不仅仅能提高企业的知名度和顾客的满意度，而且能提高企业的经济效益。但是，随着网络技
关键词：客户关系管理毕业论文
高度开放的中国金融市场，特别是中国银行业市场受到日趋激烈的国外银行冲击和挑战，大多数银行企业都在构建以客户为中心的客户关系管理体系，这一经营体系理念的构建，不仅仅能提高企业的知名度和顾客的满意度，而且能提高企业的经济效益。但是，随着网络技术和信息技术的发展，客户关系管理如何能结合数据挖掘技术和数据仓库技术，增强企业的核心竞争力已经成为企业亟待解决的问题。因为，企业的数据挖掘技术的运用能够解决客户的矛盾，为客户设计独立的、拥有个性化的数据产品和数据服务，能够真正意义上以客户为核心，防范企业风险，创造企业财富。
关键词：客户关系管理毕业论文
一、数据挖掘技术与客户关系管理两者的联系
随着时代的发展，银行客户关系管理的发展已经越来越依赖数据挖掘技术，而数据挖掘技术是在数据仓库技术的基础上应运而生的，两者有机的.结合能够收集和处理大量的客户数据，通过数据类型与数据特征，进行整合，挖掘具有特殊意义的潜在客户和消费群体，能够观察市场变化趋势，这样的技术在国外的银行业的客户关系管理广泛使用。而作为国内的银行企业，受到国外银行业市场的大幅度冲击，显得有些捉襟见肘，面对大量的数据与快速发展的互联网金融体系的冲击，银行业缺乏数据分析和存储功能，往往造成数据的流逝，特别是在数据的智能预测与客户关系管理还处于初步阶段。我国的银行业如何能更完善的建立客户关系管理体系与数据挖掘技术相互融合，这样才能使得企业获得更强的企业核心竞争力。
二、数据挖掘技术在企业客户关系管理实行中存在的问题
现今，我国的金融业发展存在着数据数量大，数据信息混乱等问题，无法结合客户关系管理的需要，建立统一而行之有效的数据归纳，并以客户为中心实行客户关系管理。
1.客户信息不健全
在如今的银行企业，虽然已经实行实名制户籍管理制度，但由于实行的年头比较短，特别是以前的数据匮乏。重点体现在，银行的客户信息采集主要是姓名和身份证号码，而对于客户的职业、学历等相关信息一概不知，极大的影响了客户关系管理体系的构建。另外，数据还不能统一和兼容，每个系统都是独立的系统，比如：信贷系统、储蓄系统全部分离。这样存在交叉、就不能掌握出到底拥有多少客户，特别是那些需要服务的目标客户，无法享受到银行给予的高质量的优质服务。
2.数据集中带来的差异化的忧虑
以客户为中心的客户关系管理体系，是建立在客户差异化服务的基础上的，而作为银行大多数以数据集中，全部有总行分配，这样不仅不利于企业的差异化服务，给顾客提供优质得到个性化业务，同时，分行也很难对挖掘潜在客户和分析客户成分提供一手的数据，损失客户的利益，做到数据集中，往往是不明智的选择。
3.经营管理存在弊端
从组织结构上，我国的银行体系设置机构庞杂，管理人员与生产服务人员脱节现象极其普遍，管理人员不懂业务，只是一味的抓市场，而没有有效的营销手段，更别说以市场为导向，以客户为核心，建立客户关系管理体系。大多数的人完全是靠关系而非真正意义上靠能力，另外，业务流程繁琐，不利于客户享受更多的星级待遇，这与数据发掘的运用背道而驰，很难体现出客户关系管理的价值。
三、数据挖掘技术在企业的应用和实施
如何能更好的利用数据挖掘技术与客户关系管理进行合理的搭配和结合是现今我们面临的最大问题。所有我们对客户信息进行分析，利用模糊聚类分析方法对客户进行分类，通过建立个性化的信息服务体系，真正意义的提高客户的价值。
1.优化客户服务
以客户为中心提高服务质量是银行发展的根源。要利用数据挖掘技术的优势，发现信贷趋势，及时掌握客户的需求，为客户提高网上服务，网上交易，网上查询等功能，高度体现互联网的作用，动态挖掘数据，通过智能化的信贷服务，拓宽银行业务水平，保证客户的满意度。
2.利用数据挖掘技术建立多渠道客户服务系统
利用数据挖掘技术整合银行业务和营销环节为客户提供综合性的服务。采用不同的渠道实现信息共享，针对目标客户推荐银行新产品，拓宽新领域，告别传统的柜台服务体系，实行互联网与柜台体系相结合的多渠道服务媒介体系。优化客户关系管理理念，推进营销战略的执行。提高企业的美誉度。
四、数据挖掘技术是银行企业客户关系管理体系构建的基础
随着信息技术的不断发展，网络技术的快速推进，客户关系管理体系要紧跟时代潮流，紧密围绕客户为中心，利用信息优势，自动获取客户需求，打造出更多的个性化、差异化客户服务理念，使得为企业核心竞争能力得到真正意义的提高。
数据挖掘的算法及技术的应用的研究论文
摘要： 数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中发现隐含的、规律性的、人们事先未知的, 但又是潜在有用的并且最终可被理解的信息和知识的非平凡过程。任何有数据管理和知识发现需求的地方都可以借助数据挖掘技术来解决问题。本文对数据挖掘的算法以及数据挖掘技术的应用展开研究, 论文对数据挖掘技术的应用做了有益的研究。
关键词： 数据挖掘; 技术; 应用;
引言: 数据挖掘技术是人们长期对数据库技术进行研究和开发的结果。起初各种商业数据是存储在计算机的数据库中的, 然后发展到可对数据库进行查询和访问, 进而发展到对数据库的即时遍历。数据挖掘使数据库技术进入了一个更高级的阶段, 它不仅能对过去的数据进行查询和遍历, 并且能够找出过去数据之间的潜在联系, 从而促进信息的传递。
一、数据挖掘概述
数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中发现隐含的、规律性的、人们事先未知的, 但又是潜在有用的并且最终可被理解的信息和知识的非平凡过程。
二、数据挖掘的基本过程
(1) 数据选择:选择与目标相关的数据进行数据挖掘。根据不同的数据挖掘目标, 对数据进行处理, 不仅可以排除不必要的数据干扰, 还可以极大地提高数据挖掘的效率。 (2) 数据预处理:主要进行数据清理、数据集成和变换、数据归约、离散化和概念分层生成。 (3) 模式发现:从数据中发现用户感兴趣的模式的过程.是知识发现的主要的处理过程。 (4) 模式评估:通过某种度量得出真正代表知识的模式。一般来说企业进行数据挖掘主要遵循以下流程——准备数据, 即收集数据并进行积累, 此时企业就需要知道其所需要的是什么样的数据, 并通过分类、编辑、清洗、预处理得到客观明确的目标数据。数据挖掘这是最为关键的步骤, 主要是针对预处理后的数据进行进一步的挖掘, 取得更加客观准确的数据, 方能引入决策之中, 不同的企业可能采取的数据挖掘技术不同, 但在当前来看暂时脱离不了上述的挖掘方法。当然随着技术的进步, 大数据必定会进一步成为企业的立身之本, 在当前已经在很多领域得以应用。如市场营销, 这是数据挖掘应用最早的领域, 旨在挖掘用户消费习惯, 分析用户消费特征进而进行精准营销。就以令人深恶痛绝的弹窗广告来说, 当消费者有网购习惯并在网络上搜索喜爱的产品, 当再一次进行搜索时, 就会弹出很多针对消费者消费习惯的商品。
三、数据挖掘方法
1、聚集发现。
聚集是把整个数据库分成不同的群组。它的目的是要群与群之间差别很明显.而同一个群之间的数据尽量相似.聚集在电子商务上的典型应用是帮助市场分析人员从客户基本库中发现不同的客户群, 并且用购买模式来刻画不同客户群的特征。此外聚类分析可以作为其它算法 (如特征和分类等) 的预处理步骤, 这些算法再在生成的簇上进行处理。与分类不同, 在开始聚集之前你不知道要把数据分成几组, 也不知道怎么分 (依照哪几个变量) .因此在聚集之后要有一个对业务很熟悉的人来解释这样分群的意义。很多情况下一次聚集你得到的分群对你的业务来说可能并不好, 这时你需要删除或增加变量以影响分群的方式, 经过几次反复之后才能最终得到一个理想的结果.聚类方法主要有两类, 包括统计方法和神经网络方法.自组织神经网络方法和K-均值是比较常用的`聚集算法。
2、决策树。
这在解决归类与预测上能力极强, 通过一系列的问题组成法则并表达出来, 然后经过不断询问问题导出所需的结果。典型的决策树顶端是一个树根, 底部拥有许多树叶, 记录分解成不同的子集, 每个子集可能包含一个简单法则。
四、数据挖掘的应用领域
市场营销
市场销售数据采掘在销售业上的应用可分为两类:数据库销售和篮子数据分析。前者的任务是通过交互式查询、数据分割和模型预测等方法来选择潜在的顾客以便向它们推销产品, 而不是像以前那样盲目地选择顾客推销;后者的任务是分析市场销售数据以识别顾客的购买行为模式, 从而帮助确定商店货架的布局排放以促销某些商品。
金融投资
典型的金融分析领域有投资评估和股票交易市场预测, 分析方法一般采用模型预测法。这方面的系统有Fidelity Stock Selector, LBS Capital Management。前者的任务是使用神经网络模型选择投资, 后者则使用了专家系统、神经网络和基因算法技术辅助管理多达6亿美元的有价证券。
结论:数据挖掘是一种新兴的智能信息处理技术。随着相关信息技术的迅猛发展, 数据挖掘的应用领域不断地拓宽和深入, 特别是在电信、军事、生物工程和商业智能等方面的应用将成为新的研究热点。同时, 数据挖掘应用也面临着许多技术上的挑战, 如何对复杂类型的数据进行挖掘, 数据挖掘与数据库、数据仓库和Web技术等技术的集成问题, 以及数据挖掘的可视化和数据质量等问题都有待于进一步研究和探索。
参考文献
[1]孟强, 李海晨.Web数据挖掘技术及应用研究[J].电脑与信息技术, 2017, 25 (1) :59-62.
[2]高海峰.智能交通系统中数据挖掘技术的应用研究[J].数字技术与应用, 2016 (5) :108-108.