数据挖掘技术论文3000字怎么写
数据挖掘是从大量数据中提取人们感兴趣知识的高级处理过程， 这些知识是隐含的、 事先未知的， 并且是可信的、 新颖的、 潜在有用的、 能被人们理解的模式。随着信息化的普及和数据库的广泛应用，很多大型企业事业单位积累了数百亿字节的数据， 分析利用如此海量的数据，是数据挖掘技术的用武之地。数据挖掘在争取与保留客户、 交叉销售、 趋势分析与市场预测、 欺诈检测与风险防范等方面的成功应用令人鼓舞。
楼主太有想法了，这种事也能叫别人帮你吗
大数据工作量很大呢，还要写文字。虽然3000字话多不多，话少也不少。稿费多少？呵呵
嗯。。。那你 说。。找我。。。帮你。。。可以的，
数据挖掘技术论文3000字
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你先看韩家炜的那本《数据挖掘》，然后看一下几个会议的论文SIGKDDCIKMICDMPAKDD里面的论文都是比较好的，具体内容需要看你最后做的是什么问题，现在做recommendation（推荐）的比较多。
数据挖掘、OLAP在财务决策中的应用杨春华（杭州商学院财务与会计学院，杭州，310012）[摘要]数据挖掘、OLAP是当前基于大型数据库或数据仓库的新型信息分析技术，在许多领域得到广泛应用，取得了很好的成效。如何将其应用于财务决策以提高决策的正确性、及时性，降低决策的风险，已成为财务管理领域的重要研究课题。本文在介绍数据挖掘、OLAP技术及其相互关系的基础上，分析了财务决策领域应用这两种技术的现实必要性，并进一步论述了财务决策中数据挖掘和OLAP的应用流程。[Abstract]In this paper， the author introduced Data Mining and OLAP at And then， the author analyzed the practical necessity for the firms to apply these two techniques in the area of financial decision- In the end， the author brought forward the flow of the [关键词]数据挖掘，联机分析处理，财务决策[Key words]Data Mining，OnLine Analysis Process(OLAP)，Financial Decision-making正文随着计算机技术和Internet技术的发展，以及企业在以往事务型处理中数据的不断积累，一方面企业数据资源日益丰富，信息超载，另一方面数据资源中蕴涵的知识企业却至今未能得到充分的挖掘和利用，“数据丰富而知识贫乏”是常见现象。如何才能不被信息的汪洋大海所淹没，并能从中及时发现有用的知识，提高信息的利用效率，已成为企业急需面对的一个问题。正是在这种背景下，数据挖掘、OLAP技术应运而生。这是两种基于大量数据库或数据仓库的新型数据分析技术。将其应用到财务决策领域则有利于提高决策的正确性、及时性，降低决策的风险。一、数据挖掘与OLAP1．数据挖掘关于数据挖掘，一种较为公认的定义是由GPiatetsky-Shapiro等人提出的。他们认为：数据挖掘是从大型数据库中提取人们感兴趣的知识，这些知识是隐含的、事先不知的，潜在有用的信息。数据挖掘涉及到机器学习、模式识别、统计学、智能数据库、知识获取、数据可视化、高性能计算、专家系统等各个领域。它不仅面向特定数据库的简单检索查询调用，而且要对这些数据进行微观、中观乃至宏观的统计、分析、综合和推理，以指导实际问题的求解，企图发现事件间的相互关联，甚至利用已有的数据对未来的活动进行预测。这样一来，就把人们对数据的应用从低层次的末端查询操作，提高到为各级经营决策者提供决策支持。2．OLAP联机分析处理（OLAP）的概念最早是由关系数据库之父EFCodd于1993年提出的，它是基于大型数据库或数据仓库的信息分析过程，是大型数据库或数据仓库的用户接口部分，其目的是满足决策支持或多维环境特定的查询和报表要求。简单地讲，OLAP就是共享多维信息的快速分析。它是跨部门、面向主题的，其基本特点是快速性、可分析性、多维性、信息性和共享性。也就是说，OLAP能快速响应用户的要求，能处理与应用有关的任何逻辑分析和统计分析，能提供多维数据分析的多维视图，能及时获得信息和管理大容量的信息，以及能在大量用户群中共享潜在的数据。其中“多维性”是其核心灵魂。3．数据挖掘与OLAP数据挖掘和OLAP都是基于大型数据库或数据仓库的数据分析技术，有着一定的联系和区别。数据挖掘和OLAP最本质的区别在于，数据挖掘是一种挖掘性的分析工具，它主要是利用各种分析方法主动地去挖掘大量数据中蕴涵的规律，产生一些假设，帮助人们在这些假设的基础上更有效地进行决策；而OLAP则是一种求证性的分析工具，一般由用户预先设定一些假设，然后使用OLAP去验证这些假设，提供可以使用户很方便地进行数据分析的手段。但就工具而言，数据挖掘和OLAP这两种分析工具本身又是相辅相成的，且界限正在逐渐模糊。OLAP的分析结果可以补充到系统知识库中，给数据挖掘提供分析信息并作为数据挖掘的依据；数据挖掘发现的知识可以指导OLAP的分析处理，拓展OLAP分析的深度，以便发现OLAP所不能发现的更为复杂、细致的信息。二、财务决策中应用数据挖掘、OLAP的必要性财务决策是企业决策中最重要的组成部分之一。任何好的财务决策都需要事实和数字支持。一个财务决策的正确程度取决于所使用的事实和数字的正确程度。随着竞争的增加，财务决策的时效性也变得越来越重要了。因此，在财务决策领域应用数据挖掘、OLAP是企业现实的需要。1．有利于提高财务信息的利用能力。解决企业财务决策问题需要询问为中心的数据图解，其以序列导向和多维为特征。而传统的财务数据查询是一种事务处理（OLTP），它是面向应用，支持日常操作的，对查询得到的数据信息缺乏分析能力，决策者不能够在大量历史数据的支持下对某一主题的相关数据进行多角度的比较、分析，得出科学的分析结果。因此，财务决策问题自身的多维特性驱动了数据挖掘、OLAP在其领域的应用，以提高财务信息的利用能力。2．有利于解决财务信息的噪音问题。科学财务决策必须以尽可能真实、及时、充分的信息为依据。这些信息既包括诸如企业目标、企业现状、事物状况等企业的内部资料，又包括诸如客户、供应商等企业的关联方资料，还包括诸如市场等企业所需的外部资料。由于网络技术的发展，企业可以通过Intranet、Extranet、Internet方便获取各种企业内部、关联方及外部资料。因此，现今的问题已不是信息缺乏，而是信息过量，难以消化，且信息真假难辨，可靠性难以保证。所以，对企业来说，这时就需要高效的数据分析工具——数据挖掘、OLAP在浩瀚的信息流中分辨、析取、整理、挖掘对财务决策有用的信息，减少信息噪音的影响。3．有利于满足财务信息智能化的需求。由于决策本身的动态性、复杂性，决策者本身素质层次的多样性，不同的情况应有不同的处理方式。传统的数据析取是依靠程序人员在系统开发过程中设计的专用程序来实现，非常机械化。随着数据量的增大，查询的复杂化，这种方式越来越不可取。决策者希望信息的析取过程能够智能化，如不仅能对自己想到的信息进行访问，还能对自己想不到却需要的信息进行访问，对同样数据进行多次访问时，不必须做重复操作；不同决策者作相似访问时，也不必进行重复操作等。数据挖掘能够利用现有的数据来获取新的有用信息，支持查询、存储的优化，使信息的析取具有较强的自我学习功能，满足财务信息智能化的需求。三、财务决策中数据挖掘、 OLAP的应用流程基于数据挖掘、OLAP的财务决策支持系统模型数据挖掘、OLAP是在大型数据库或数据仓库基础上进行深入的数据分析，从而获取海量数据中隐藏的关键信息的主要手段。因此，为了进一步提高财务决策的支持能力，可以将它们结合起来构成一种新型的财务决策支持框架，如图1所示。这个模型中，在数据仓库为财务决策提供完整、及时、准确和明了的综合数据的基础上，OLAP 图1 基于数据挖掘、OLAP的财务决策支持系统通过进行有效集中分析和深入研究，可以发现趋势，看到异常，并得到重要细节，而数据挖掘则可通过使用一系列方法进行分析，从中识别和抽取隐含、潜在的有用知识，并充分利用这些知识辅助财务决策。2．财务决策中数据挖掘流程财务决策中的数据挖掘流程一般由财务决策问题识别、数据准备、数据开采和结果表达和解释四个主要阶段构成，如图2所示。图2 数据挖掘流程（1）财务决策问题识别。典型的财务决策有投资决策、筹资决策、成本决策、销售决策等。在进行数据挖掘前，必须先对具体财务决策问题进行识别，即要确定进行什么决策、达到什么样的决策目标等。然后再将财务决策目标转换成数据挖掘目标，并进行定义。（2）数据准备。这个阶段又可分成3个子步骤，即数据集成、数据选择和数据预处理。数据集成是将多文件或多数据库运行环境中的数据进行合并处理，解决语义模糊性、处理数据中的遗漏和清洗脏数据等。数据选择的目的是辨别出需要分析的数据集合，缩小处理范围，提高数据挖掘的质量。而预处理则是为了克服目前数据挖掘工具的局限性。（3）数据采掘。这一阶段主要进行实际的数据挖掘工作，主要包括决定如何产生假设、选择合适的工具、发掘知识的操作和证实发现的知识等步骤。（4）结果表达和解释。根据用户的财务决策目的对提取的信息进行分析，把最有价值的信息区分出来，并提交给用户。如果结果不能让决策者满意，则重复进行上述过程。3．财务决策支持中OLAP流程财务决策中的OLAP流程一般由财务决策信息确认、维度分析、信息集成、数据切片和数据掘进五个主要阶段构成，如图3所示。图3 OLAP流程（1）财务决策信息确认。在进行OLAP之前，必须先确认要查询、分析的目标数据及其属性，即事实和维。然后用事实表来存储与之相关联的维信息和事实信息。（2）维度分析。对每个目标属性做进一步的分析，如维的层次、成员类别等，并将这些信息用维表保存下来。维表与事实表通过关键字相关联。（3）信息集成。当维数增加和事实表增大时，采用一定的综合、汇总等方法将信息进行集成，并用综合表存储。在综合表中，数据由多维构成，每个维又划分为多个汇总层次，所有元素及其层次关系构成树型结构。各维的层次划分，基本确定了每一维垂直的汇总路径。（4）数据切片。在综合表中，将某一路径与不同方向的其他若干路径作任意组合，就可实现面与块的切割，获取任意组合信息。（6）数据掘进。在数据切片中，沿其中任一条路径进行自上而下的分析，就可获取相应的详细信息。参考文献[1]马丽娜、刘弘、张希林 数据挖掘、 OLAP在决策支持系统中的应用[J] 计算机应用研究，2001，（11）：10-[2]胡彦 基于数据仓库的决策支持工具的比较研究[J] 计算机应用，2000，20（6）：20-[3]喻钢、周定康 联机分析处理（OLAP）技术的研究[J] 计算机应用，2001，21（11）：80-[4]於丹 数据挖掘走向Internet——孟小峰先生谈面向Internet的数据挖掘技术[J] 微电脑世界，2000，14（3）：36-[5]胡侃、夏绍玮 基于大型数据仓库的数据采掘：研究综述[J] 软件学报，1998，9（1）：53-[6]范小军、王方华 数据挖掘在营销领域中的应用[J] 外国经济与管理，2001，23（12）：38-[7]刘明杰、张晓京、刘洪杰、王秀峰、王治宝 数据仓库在证券交易中的研究与应用[J]计算机工程，2000，26（2）：47-49、[8]李竹平、吴相林 基于数据仓库的企业管理型会计信息系统研究[J] 华中理工大学学报，28（
数据挖掘技术论文3000字格式
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一、纸型、页面设置、版式和用字。毕业论文一律用国际标准A4型纸(297mmX210mm)打印。页面分图文区与白边区两部分，所有的文字、图形、其他符号只能出现在图文区内。白边区的尺寸(页边距)为：天头(上)25mm，地脚(下)20mm，订口(左)25mm，翻口(右)20mm。文字图形一律从左至右横写横排。文字一律通栏编辑。使用规范的简化汉字。除非必要，不使用繁体字。忌用异体字、复合字及其他不规范的汉字。二、论文封面封面由文头、论文标题、作者、学校、年级、学号、指导教师、答辩组成员、答辩日期、申请学位等项目组成。文头：封面顶部居中，占两行。上一行内容为“河南广播电视大学”用小三号宋体；下一行内容为“汉语言文学专业（本科）毕业论文”，3号宋体加粗。文头上下各空一行。论文标题：2号黑体加粗，文头下居中，上下各空两行。论文副题：小2号黑体加粗，紧挨正标题下居中，文字前加破折号。作者、学校（市级电大）、年级、学号、指导教师、答辩组成员、答辩日期、申请学位等项目名称用3号黑体，内容用3号楷体，在正副标题下适当居中左对齐依次排列。占行格式为：作者：XXX学校：XXX 年级：XXX 学号：XXX指导教师：XXX 职称：XXX答辩组成员：XXX（主持人） 职称：XXXXXX 职称：XXX……答辩日期：X年X月X日申请学位：学士（不申请可省略此项）由于论文副题可有可无，学位可申请可不申请，答辩组成员可以是3、5、7人，封面内容占行具有不确定性，为保持封面的整体美观，可对行距做适当调整。三、论文论文由论文目录（提纲）和题目、作者姓名、完成日期、摘要、关键词、正文、注释、参考文献、附录等项目组成。需要列目录的论文，目录要独占一页。“目录”二字用3号黑体，顶部居中；以下列出论文正文的一、二级标题及参考文献、附录等项及其对应页码。用小4号宋体。论文题目用3号黑体，顶部居中排列，上下各空一行；作者姓名：题目下方居中，用四号楷体。完成时间：作者姓名下方居中，字样为“X年X月”，用四号楷体。摘要：作者姓名下空一行，左起顶头，写明“摘要”字样加粗，点冒号，接排摘要内容。一般用五号字，字体用楷体。关键词：摘要下方，左起顶头，写明“关键词”字样加粗，点冒号，接排关键词。词间空一字。字型字体同摘要。正文：关键词下空一行开始。正文文字一般用5号宋体，每段起首空两格，回行顶格，单倍行距。正文文中标题：一级标题。标题序号为“一、”，4号黑体，独占行，末尾不加标点。如果居中，上下各空一行。二级标题，标题序号为“(一)”，与正文字体字号相同，独占行，末尾不加标点；三、四、五级序号分别为“1．”、“(1)”和“①”，与正文字体字号相同，一般不独占行，末尾加句号。如果独占行，则不使用标点。每级标题的下一级标题应各自连续编号。注释：注释采用脚注形式。加注符号以页为单位排序，标在须加注之处最后一个字的右上角后，用带圈或括弧的阿拉伯数字依次标示。同时在本页留出适当行数，用横线与正文分开，左起空两字后写出相应的注号，再写注文。每个注文各占一段，用小5号宋体。
数据挖掘、OLAP在财务决策中的应用杨春华（杭州商学院财务与会计学院，杭州，310012）[摘要]数据挖掘、OLAP是当前基于大型数据库或数据仓库的新型信息分析技术，在许多领域得到广泛应用，取得了很好的成效。如何将其应用于财务决策以提高决策的正确性、及时性，降低决策的风险，已成为财务管理领域的重要研究课题。本文在介绍数据挖掘、OLAP技术及其相互关系的基础上，分析了财务决策领域应用这两种技术的现实必要性，并进一步论述了财务决策中数据挖掘和OLAP的应用流程。[Abstract]In this paper， the author introduced Data Mining and OLAP at And then， the author analyzed the practical necessity for the firms to apply these two techniques in the area of financial decision- In the end， the author brought forward the flow of the [关键词]数据挖掘，联机分析处理，财务决策[Key words]Data Mining，OnLine Analysis Process(OLAP)，Financial Decision-making正文随着计算机技术和Internet技术的发展，以及企业在以往事务型处理中数据的不断积累，一方面企业数据资源日益丰富，信息超载，另一方面数据资源中蕴涵的知识企业却至今未能得到充分的挖掘和利用，“数据丰富而知识贫乏”是常见现象。如何才能不被信息的汪洋大海所淹没，并能从中及时发现有用的知识，提高信息的利用效率，已成为企业急需面对的一个问题。正是在这种背景下，数据挖掘、OLAP技术应运而生。这是两种基于大量数据库或数据仓库的新型数据分析技术。将其应用到财务决策领域则有利于提高决策的正确性、及时性，降低决策的风险。一、数据挖掘与OLAP1．数据挖掘关于数据挖掘，一种较为公认的定义是由GPiatetsky-Shapiro等人提出的。他们认为：数据挖掘是从大型数据库中提取人们感兴趣的知识，这些知识是隐含的、事先不知的，潜在有用的信息。数据挖掘涉及到机器学习、模式识别、统计学、智能数据库、知识获取、数据可视化、高性能计算、专家系统等各个领域。它不仅面向特定数据库的简单检索查询调用，而且要对这些数据进行微观、中观乃至宏观的统计、分析、综合和推理，以指导实际问题的求解，企图发现事件间的相互关联，甚至利用已有的数据对未来的活动进行预测。这样一来，就把人们对数据的应用从低层次的末端查询操作，提高到为各级经营决策者提供决策支持。2．OLAP联机分析处理（OLAP）的概念最早是由关系数据库之父EFCodd于1993年提出的，它是基于大型数据库或数据仓库的信息分析过程，是大型数据库或数据仓库的用户接口部分，其目的是满足决策支持或多维环境特定的查询和报表要求。简单地讲，OLAP就是共享多维信息的快速分析。它是跨部门、面向主题的，其基本特点是快速性、可分析性、多维性、信息性和共享性。也就是说，OLAP能快速响应用户的要求，能处理与应用有关的任何逻辑分析和统计分析，能提供多维数据分析的多维视图，能及时获得信息和管理大容量的信息，以及能在大量用户群中共享潜在的数据。其中“多维性”是其核心灵魂。3．数据挖掘与OLAP数据挖掘和OLAP都是基于大型数据库或数据仓库的数据分析技术，有着一定的联系和区别。数据挖掘和OLAP最本质的区别在于，数据挖掘是一种挖掘性的分析工具，它主要是利用各种分析方法主动地去挖掘大量数据中蕴涵的规律，产生一些假设，帮助人们在这些假设的基础上更有效地进行决策；而OLAP则是一种求证性的分析工具，一般由用户预先设定一些假设，然后使用OLAP去验证这些假设，提供可以使用户很方便地进行数据分析的手段。但就工具而言，数据挖掘和OLAP这两种分析工具本身又是相辅相成的，且界限正在逐渐模糊。OLAP的分析结果可以补充到系统知识库中，给数据挖掘提供分析信息并作为数据挖掘的依据；数据挖掘发现的知识可以指导OLAP的分析处理，拓展OLAP分析的深度，以便发现OLAP所不能发现的更为复杂、细致的信息。二、财务决策中应用数据挖掘、OLAP的必要性财务决策是企业决策中最重要的组成部分之一。任何好的财务决策都需要事实和数字支持。一个财务决策的正确程度取决于所使用的事实和数字的正确程度。随着竞争的增加，财务决策的时效性也变得越来越重要了。因此，在财务决策领域应用数据挖掘、OLAP是企业现实的需要。1．有利于提高财务信息的利用能力。解决企业财务决策问题需要询问为中心的数据图解，其以序列导向和多维为特征。而传统的财务数据查询是一种事务处理（OLTP），它是面向应用，支持日常操作的，对查询得到的数据信息缺乏分析能力，决策者不能够在大量历史数据的支持下对某一主题的相关数据进行多角度的比较、分析，得出科学的分析结果。因此，财务决策问题自身的多维特性驱动了数据挖掘、OLAP在其领域的应用，以提高财务信息的利用能力。2．有利于解决财务信息的噪音问题。科学财务决策必须以尽可能真实、及时、充分的信息为依据。这些信息既包括诸如企业目标、企业现状、事物状况等企业的内部资料，又包括诸如客户、供应商等企业的关联方资料，还包括诸如市场等企业所需的外部资料。由于网络技术的发展，企业可以通过Intranet、Extranet、Internet方便获取各种企业内部、关联方及外部资料。因此，现今的问题已不是信息缺乏，而是信息过量，难以消化，且信息真假难辨，可靠性难以保证。所以，对企业来说，这时就需要高效的数据分析工具——数据挖掘、OLAP在浩瀚的信息流中分辨、析取、整理、挖掘对财务决策有用的信息，减少信息噪音的影响。3．有利于满足财务信息智能化的需求。由于决策本身的动态性、复杂性，决策者本身素质层次的多样性，不同的情况应有不同的处理方式。传统的数据析取是依靠程序人员在系统开发过程中设计的专用程序来实现，非常机械化。随着数据量的增大，查询的复杂化，这种方式越来越不可取。决策者希望信息的析取过程能够智能化，如不仅能对自己想到的信息进行访问，还能对自己想不到却需要的信息进行访问，对同样数据进行多次访问时，不必须做重复操作；不同决策者作相似访问时，也不必进行重复操作等。数据挖掘能够利用现有的数据来获取新的有用信息，支持查询、存储的优化，使信息的析取具有较强的自我学习功能，满足财务信息智能化的需求。三、财务决策中数据挖掘、 OLAP的应用流程基于数据挖掘、OLAP的财务决策支持系统模型数据挖掘、OLAP是在大型数据库或数据仓库基础上进行深入的数据分析，从而获取海量数据中隐藏的关键信息的主要手段。因此，为了进一步提高财务决策的支持能力，可以将它们结合起来构成一种新型的财务决策支持框架，如图1所示。这个模型中，在数据仓库为财务决策提供完整、及时、准确和明了的综合数据的基础上，OLAP 图1 基于数据挖掘、OLAP的财务决策支持系统通过进行有效集中分析和深入研究，可以发现趋势，看到异常，并得到重要细节，而数据挖掘则可通过使用一系列方法进行分析，从中识别和抽取隐含、潜在的有用知识，并充分利用这些知识辅助财务决策。2．财务决策中数据挖掘流程财务决策中的数据挖掘流程一般由财务决策问题识别、数据准备、数据开采和结果表达和解释四个主要阶段构成，如图2所示。图2 数据挖掘流程（1）财务决策问题识别。典型的财务决策有投资决策、筹资决策、成本决策、销售决策等。在进行数据挖掘前，必须先对具体财务决策问题进行识别，即要确定进行什么决策、达到什么样的决策目标等。然后再将财务决策目标转换成数据挖掘目标，并进行定义。（2）数据准备。这个阶段又可分成3个子步骤，即数据集成、数据选择和数据预处理。数据集成是将多文件或多数据库运行环境中的数据进行合并处理，解决语义模糊性、处理数据中的遗漏和清洗脏数据等。数据选择的目的是辨别出需要分析的数据集合，缩小处理范围，提高数据挖掘的质量。而预处理则是为了克服目前数据挖掘工具的局限性。（3）数据采掘。这一阶段主要进行实际的数据挖掘工作，主要包括决定如何产生假设、选择合适的工具、发掘知识的操作和证实发现的知识等步骤。（4）结果表达和解释。根据用户的财务决策目的对提取的信息进行分析，把最有价值的信息区分出来，并提交给用户。如果结果不能让决策者满意，则重复进行上述过程。3．财务决策支持中OLAP流程财务决策中的OLAP流程一般由财务决策信息确认、维度分析、信息集成、数据切片和数据掘进五个主要阶段构成，如图3所示。图3 OLAP流程（1）财务决策信息确认。在进行OLAP之前，必须先确认要查询、分析的目标数据及其属性，即事实和维。然后用事实表来存储与之相关联的维信息和事实信息。（2）维度分析。对每个目标属性做进一步的分析，如维的层次、成员类别等，并将这些信息用维表保存下来。维表与事实表通过关键字相关联。（3）信息集成。当维数增加和事实表增大时，采用一定的综合、汇总等方法将信息进行集成，并用综合表存储。在综合表中，数据由多维构成，每个维又划分为多个汇总层次，所有元素及其层次关系构成树型结构。各维的层次划分，基本确定了每一维垂直的汇总路径。（4）数据切片。在综合表中，将某一路径与不同方向的其他若干路径作任意组合，就可实现面与块的切割，获取任意组合信息。（6）数据掘进。在数据切片中，沿其中任一条路径进行自上而下的分析，就可获取相应的详细信息。参考文献[1]马丽娜、刘弘、张希林 数据挖掘、 OLAP在决策支持系统中的应用[J] 计算机应用研究，2001，（11）：10-[2]胡彦 基于数据仓库的决策支持工具的比较研究[J] 计算机应用，2000，20（6）：20-[3]喻钢、周定康 联机分析处理（OLAP）技术的研究[J] 计算机应用，2001，21（11）：80-[4]於丹 数据挖掘走向Internet——孟小峰先生谈面向Internet的数据挖掘技术[J] 微电脑世界，2000，14（3）：36-[5]胡侃、夏绍玮 基于大型数据仓库的数据采掘：研究综述[J] 软件学报，1998，9（1）：53-[6]范小军、王方华 数据挖掘在营销领域中的应用[J] 外国经济与管理，2001，23（12）：38-[7]刘明杰、张晓京、刘洪杰、王秀峰、王治宝 数据仓库在证券交易中的研究与应用[J]计算机工程，2000，26（2）：47-49、[8]李竹平、吴相林 基于数据仓库的企业管理型会计信息系统研究[J] 华中理工大学学报，28（
数据挖掘技术论文3000字题目
数据挖掘、OLAP在财务决策中的应用杨春华（杭州商学院财务与会计学院，杭州，310012）[摘要]数据挖掘、OLAP是当前基于大型数据库或数据仓库的新型信息分析技术，在许多领域得到广泛应用，取得了很好的成效。如何将其应用于财务决策以提高决策的正确性、及时性，降低决策的风险，已成为财务管理领域的重要研究课题。本文在介绍数据挖掘、OLAP技术及其相互关系的基础上，分析了财务决策领域应用这两种技术的现实必要性，并进一步论述了财务决策中数据挖掘和OLAP的应用流程。[Abstract]In this paper， the author introduced Data Mining and OLAP at And then， the author analyzed the practical necessity for the firms to apply these two techniques in the area of financial decision- In the end， the author brought forward the flow of the [关键词]数据挖掘，联机分析处理，财务决策[Key words]Data Mining，OnLine Analysis Process(OLAP)，Financial Decision-making正文随着计算机技术和Internet技术的发展，以及企业在以往事务型处理中数据的不断积累，一方面企业数据资源日益丰富，信息超载，另一方面数据资源中蕴涵的知识企业却至今未能得到充分的挖掘和利用，“数据丰富而知识贫乏”是常见现象。如何才能不被信息的汪洋大海所淹没，并能从中及时发现有用的知识，提高信息的利用效率，已成为企业急需面对的一个问题。正是在这种背景下，数据挖掘、OLAP技术应运而生。这是两种基于大量数据库或数据仓库的新型数据分析技术。将其应用到财务决策领域则有利于提高决策的正确性、及时性，降低决策的风险。一、数据挖掘与OLAP1．数据挖掘关于数据挖掘，一种较为公认的定义是由GPiatetsky-Shapiro等人提出的。他们认为：数据挖掘是从大型数据库中提取人们感兴趣的知识，这些知识是隐含的、事先不知的，潜在有用的信息。数据挖掘涉及到机器学习、模式识别、统计学、智能数据库、知识获取、数据可视化、高性能计算、专家系统等各个领域。它不仅面向特定数据库的简单检索查询调用，而且要对这些数据进行微观、中观乃至宏观的统计、分析、综合和推理，以指导实际问题的求解，企图发现事件间的相互关联，甚至利用已有的数据对未来的活动进行预测。这样一来，就把人们对数据的应用从低层次的末端查询操作，提高到为各级经营决策者提供决策支持。2．OLAP联机分析处理（OLAP）的概念最早是由关系数据库之父EFCodd于1993年提出的，它是基于大型数据库或数据仓库的信息分析过程，是大型数据库或数据仓库的用户接口部分，其目的是满足决策支持或多维环境特定的查询和报表要求。简单地讲，OLAP就是共享多维信息的快速分析。它是跨部门、面向主题的，其基本特点是快速性、可分析性、多维性、信息性和共享性。也就是说，OLAP能快速响应用户的要求，能处理与应用有关的任何逻辑分析和统计分析，能提供多维数据分析的多维视图，能及时获得信息和管理大容量的信息，以及能在大量用户群中共享潜在的数据。其中“多维性”是其核心灵魂。3．数据挖掘与OLAP数据挖掘和OLAP都是基于大型数据库或数据仓库的数据分析技术，有着一定的联系和区别。数据挖掘和OLAP最本质的区别在于，数据挖掘是一种挖掘性的分析工具，它主要是利用各种分析方法主动地去挖掘大量数据中蕴涵的规律，产生一些假设，帮助人们在这些假设的基础上更有效地进行决策；而OLAP则是一种求证性的分析工具，一般由用户预先设定一些假设，然后使用OLAP去验证这些假设，提供可以使用户很方便地进行数据分析的手段。但就工具而言，数据挖掘和OLAP这两种分析工具本身又是相辅相成的，且界限正在逐渐模糊。OLAP的分析结果可以补充到系统知识库中，给数据挖掘提供分析信息并作为数据挖掘的依据；数据挖掘发现的知识可以指导OLAP的分析处理，拓展OLAP分析的深度，以便发现OLAP所不能发现的更为复杂、细致的信息。二、财务决策中应用数据挖掘、OLAP的必要性财务决策是企业决策中最重要的组成部分之一。任何好的财务决策都需要事实和数字支持。一个财务决策的正确程度取决于所使用的事实和数字的正确程度。随着竞争的增加，财务决策的时效性也变得越来越重要了。因此，在财务决策领域应用数据挖掘、OLAP是企业现实的需要。1．有利于提高财务信息的利用能力。解决企业财务决策问题需要询问为中心的数据图解，其以序列导向和多维为特征。而传统的财务数据查询是一种事务处理（OLTP），它是面向应用，支持日常操作的，对查询得到的数据信息缺乏分析能力，决策者不能够在大量历史数据的支持下对某一主题的相关数据进行多角度的比较、分析，得出科学的分析结果。因此，财务决策问题自身的多维特性驱动了数据挖掘、OLAP在其领域的应用，以提高财务信息的利用能力。2．有利于解决财务信息的噪音问题。科学财务决策必须以尽可能真实、及时、充分的信息为依据。这些信息既包括诸如企业目标、企业现状、事物状况等企业的内部资料，又包括诸如客户、供应商等企业的关联方资料，还包括诸如市场等企业所需的外部资料。由于网络技术的发展，企业可以通过Intranet、Extranet、Internet方便获取各种企业内部、关联方及外部资料。因此，现今的问题已不是信息缺乏，而是信息过量，难以消化，且信息真假难辨，可靠性难以保证。所以，对企业来说，这时就需要高效的数据分析工具——数据挖掘、OLAP在浩瀚的信息流中分辨、析取、整理、挖掘对财务决策有用的信息，减少信息噪音的影响。3．有利于满足财务信息智能化的需求。由于决策本身的动态性、复杂性，决策者本身素质层次的多样性，不同的情况应有不同的处理方式。传统的数据析取是依靠程序人员在系统开发过程中设计的专用程序来实现，非常机械化。随着数据量的增大，查询的复杂化，这种方式越来越不可取。决策者希望信息的析取过程能够智能化，如不仅能对自己想到的信息进行访问，还能对自己想不到却需要的信息进行访问，对同样数据进行多次访问时，不必须做重复操作；不同决策者作相似访问时，也不必进行重复操作等。数据挖掘能够利用现有的数据来获取新的有用信息，支持查询、存储的优化，使信息的析取具有较强的自我学习功能，满足财务信息智能化的需求。三、财务决策中数据挖掘、 OLAP的应用流程基于数据挖掘、OLAP的财务决策支持系统模型数据挖掘、OLAP是在大型数据库或数据仓库基础上进行深入的数据分析，从而获取海量数据中隐藏的关键信息的主要手段。因此，为了进一步提高财务决策的支持能力，可以将它们结合起来构成一种新型的财务决策支持框架，如图1所示。这个模型中，在数据仓库为财务决策提供完整、及时、准确和明了的综合数据的基础上，OLAP 图1 基于数据挖掘、OLAP的财务决策支持系统通过进行有效集中分析和深入研究，可以发现趋势，看到异常，并得到重要细节，而数据挖掘则可通过使用一系列方法进行分析，从中识别和抽取隐含、潜在的有用知识，并充分利用这些知识辅助财务决策。2．财务决策中数据挖掘流程财务决策中的数据挖掘流程一般由财务决策问题识别、数据准备、数据开采和结果表达和解释四个主要阶段构成，如图2所示。图2 数据挖掘流程（1）财务决策问题识别。典型的财务决策有投资决策、筹资决策、成本决策、销售决策等。在进行数据挖掘前，必须先对具体财务决策问题进行识别，即要确定进行什么决策、达到什么样的决策目标等。然后再将财务决策目标转换成数据挖掘目标，并进行定义。（2）数据准备。这个阶段又可分成3个子步骤，即数据集成、数据选择和数据预处理。数据集成是将多文件或多数据库运行环境中的数据进行合并处理，解决语义模糊性、处理数据中的遗漏和清洗脏数据等。数据选择的目的是辨别出需要分析的数据集合，缩小处理范围，提高数据挖掘的质量。而预处理则是为了克服目前数据挖掘工具的局限性。（3）数据采掘。这一阶段主要进行实际的数据挖掘工作，主要包括决定如何产生假设、选择合适的工具、发掘知识的操作和证实发现的知识等步骤。（4）结果表达和解释。根据用户的财务决策目的对提取的信息进行分析，把最有价值的信息区分出来，并提交给用户。如果结果不能让决策者满意，则重复进行上述过程。3．财务决策支持中OLAP流程财务决策中的OLAP流程一般由财务决策信息确认、维度分析、信息集成、数据切片和数据掘进五个主要阶段构成，如图3所示。图3 OLAP流程（1）财务决策信息确认。在进行OLAP之前，必须先确认要查询、分析的目标数据及其属性，即事实和维。然后用事实表来存储与之相关联的维信息和事实信息。（2）维度分析。对每个目标属性做进一步的分析，如维的层次、成员类别等，并将这些信息用维表保存下来。维表与事实表通过关键字相关联。（3）信息集成。当维数增加和事实表增大时，采用一定的综合、汇总等方法将信息进行集成，并用综合表存储。在综合表中，数据由多维构成，每个维又划分为多个汇总层次，所有元素及其层次关系构成树型结构。各维的层次划分，基本确定了每一维垂直的汇总路径。（4）数据切片。在综合表中，将某一路径与不同方向的其他若干路径作任意组合，就可实现面与块的切割，获取任意组合信息。（6）数据掘进。在数据切片中，沿其中任一条路径进行自上而下的分析，就可获取相应的详细信息。参考文献[1]马丽娜、刘弘、张希林 数据挖掘、 OLAP在决策支持系统中的应用[J] 计算机应用研究，2001，（11）：10-[2]胡彦 基于数据仓库的决策支持工具的比较研究[J] 计算机应用，2000，20（6）：20-[3]喻钢、周定康 联机分析处理（OLAP）技术的研究[J] 计算机应用，2001，21（11）：80-[4]於丹 数据挖掘走向Internet——孟小峰先生谈面向Internet的数据挖掘技术[J] 微电脑世界，2000，14（3）：36-[5]胡侃、夏绍玮 基于大型数据仓库的数据采掘：研究综述[J] 软件学报，1998，9（1）：53-[6]范小军、王方华 数据挖掘在营销领域中的应用[J] 外国经济与管理，2001，23（12）：38-[7]刘明杰、张晓京、刘洪杰、王秀峰、王治宝 数据仓库在证券交易中的研究与应用[J]计算机工程，2000，26（2）：47-49、[8]李竹平、吴相林 基于数据仓库的企业管理型会计信息系统研究[J] 华中理工大学学报，28（
数据挖掘得概念，关键技术及应用 数据挖掘的分类方法、概念、关键技术、图形图像得应用数据挖掘的关联规则、概念、算法（以两种算法规则为例）归纳算法过程
我也要弄数据挖掘方面的论文，明天就要答辩了。指导老师也不在学校，答辩也不回来，全由我糊弄！你是要数据挖掘技术在实际上的应用的，还是只是数据挖掘技术的详细介绍的？好像不怎么好找资料，都是硕士以后的论文，看不懂
数据挖掘论文3000字怎么写
嗯。。。那你 说。。找我。。。帮你。。。可以的，
楼主太有想法了，这种事也能叫别人帮你吗
大数据工作量很大呢，还要写文字。虽然3000字话多不多，话少也不少。稿费多少？呵呵
论文怎么写 一、标题 标题是文章的眉目。各类文章的标题，样式繁多，但无论是何种形式，总要以全部或不同的侧面体现作者的写作意图、文章的主旨。毕业论文的标题一般分为总标题、副标题、分标题几种。 (一)总标题 总标题是文章总体内容的体现。常见的写法有： ①揭示课题的实质。这种形式的标题，高度概括全文内容，往往就是文章的中心论点。它具有高度的明确性，便于读者把握全文内容的核心。诸如此类的标题很多，也很普遍。如《关于经济体制的模式问题》、《经济中心论》、《县级行政机构改革之我见》等。 ②提问式。这类标题用设问句的方式，隐去要回答的内容，实际上作者的观点是十分明确的，只不过语意婉转，需要读者加以思考罢了。这种形式的标题因其观点含蓄，容易激起读者的注意。如《家庭联产承包制就是单干吗?》、《商品经济等同于资本主义经济吗?》等。 ②交代内容范围。这种形式的标题，从其本身的角度看，看不出作者所指的观点，只是对文章内容的范围做出限定。拟定这种标题，一方面是文章的主要论点难以用一句简短的话加以归纳；另一方面，交代文章内容的范围，可引起同仁读者的注意，以求引起共鸣。这种形式的标题也较普遍。如《试论我国农村的双层经营体制》、《正确处理中央和地方、条条与块块的关系》、《战后西方贸易自由化剖析》等。 ④用判断句式。这种形式的标题给予全文内容的限定，可伸可缩，具有很大的灵活性。文章研究对象是具体的，面较小，但引申的思想又须有很强的概括性，面较宽。这种从小处着眼，大处着手的标题，有利于科学思维和科学研究的拓展。如《从乡镇企业的兴起看中国农村的希望之光》、《科技进步与农业经济》、《从“劳动创造了美”看美的本质》等。 ⑤用形象化的语句。如《激励人心的管理体制》、《科技史上的曙光》、《普照之光的理论》等。 标题的样式还有多种，作者可以在实践中大胆创新。 (二)副标题和分标题 为了点明论文的研究对象、研究内容、研究目的，对总标题加以补充、解说，有的论文还可以加副标题。特别是一些商榷性的论文，一般都有一个副标题，如在总标题下方，添上“与××商榷”之类的副标题。 另外，为了强调论文所研究的某个侧重面，也可以加副标题。如《如何看待现阶段劳动报酬的差别——也谈按劳分配中的资产阶级权利》、《开发蛋白质资源，提高蛋白质利用效率——探讨解决吃饭问题的一种发展战略》等。 设置分标题的主要目的是为了清晰地显示文章的层次。有的用文字，一般都把本层次的中心内容昭然其上；也有的用数码，仅标明“一、二、三”等的顺序，起承上启下的作用。需要注意的是：无论采用哪种形式，都要紧扣所属层次的内容，以及上文与下文的联系紧密性。 对于标题的要求，概括起来有三点：一要明确。要能够揭示论题范围或论点，使人看了标题便知晓文章的大体轮廓、所论述的主要内容以及作者的写作意图，而不能似是而非，藏头露尾，与读者捉迷藏。二要简炼。．论文的标题不宜过长，过长了容易使人产生烦琐和累赘的感觉，得不到鲜明的印象，从而影响对文章的总体评价。标题也不能过于抽象、空洞，标题中不能采用非常用的或生造的词汇，以免使读者一见标题就如堕烟海，百思不得其解，待看完全文后才知标题的哗众取宠之意。三要新颖。标题和文章的内容、形式一样，应有自己的独特之处。做到既不标新立异，又不落案臼，使之引人入胜，赏心悦目，从而激起读者的阅读兴趣。 二、目录 一般说来，篇幅较长的毕业论文，都没有分标题。设置分标题的论文，因其内容的层次较多，整个理论体系较庞大、复杂，故通常设目录。 设置目录的目的主要是： 1．使读者能够在阅读该论文之前对全文的内容、结构有一个大致的了解，以便读者决定是读还是不读，是精读还是略读等。 2．为读者选读论文中的某个分论点时提供方便。长篇论文，除中心论点外，还有许多分论点。当读者需要进一步了解某个分论点时，就可以依靠目录而节省时间。 目录一般放置在论文正文的前面，因而是论文的导读图。要使目录真正起到导读图的作用，必须注意： 1．准确。目录必须与全文的纲目相一致。也就是说，本文的标题、分标题与目录存在着一一对应的关系。 2．清楚无误。目录应逐一标注该行目录在正文中的页码。标注页码必须清楚无误。 3．完整。目录既然是论文的导读图，因而必然要求具有完整性。也就是要求文章的各项内容，都应在目录中反映出来，不得遗漏。 目录有两种基本类型： 1．用文字表示的目录。 2．用数码表示的目录。这种目录较少见。但长篇大论，便于读者阅读，也有采用这种方式的。 三、内容提要 内容提要是全文内容的缩影。在这里，作者以极经济的笔墨，勾画出全文的整体面目；提出主要论点、揭示论文的研究成果、简要叙述全文的框架结构。 内容提要是正文的附属部分，一般放置在论文的篇首。 写作内容提要的目的在于： 1．为了使指导老师在未审阅论文全文时，先对文章的主要内容有个大体上的了解，知道研究所取得的主要成果，研究的主要逻辑顺序。 2．为了使其他读者通过阅读内容提要，就能大略了解作者所研究的问题，如果产生共鸣，则再进一步阅读全文。在这里，内容提要成了把论文推荐给众多读者的“广告”。 因此，内容提要应把论文的主要观点提示出来，便于读者一看就能了解论文内容的要点。论文提要要求写得简明而又全面，不要罗哩罗嗦抓不住要点或者只是干巴巴的几条筋，缺乏说明观点的材料。 内容提要可分为报道性提要和指示性提要。 报道性提要，主要介绍研究的主要方法与成果以及成果分析等，对文章内容的提示较全面。 指示性提要，只简要地叙述研究的成果(数据、看法、意见、结论等)，对研究手段、方法、过程等均不涉及。毕业论文一般使用指示性提要。举例如下： ●市场经济条件下的政府，固然应服从上级规划部署的全局，但主要的着眼点应放在对下负责，对本地的经济发展，对本地的人民生活水平提高负责，这才是发展全局经济的前提，从而也自然在根本上符合对上负责。 ●变部门“齐抓共管”企业为共同服务于企业，应成为部门工作的主要重点。(摘自《政府在市场经济中 如何定位》一文的内容提要) 内容提要的写作要求可以概括为“全、精、简、实、活”。具体说来： 1．内容提要要求具有完整性。即不能把论文中所阐述的主要内容(或观点)遗漏。提要应写成一篇完整的短文，可以独立使用。 2．重点要突出。内容提要须突出论文的研究成果(或中心论点)和结论性意义的内容，其他各项可写得简明扼要。 3．文字要简炼。内容提要的写作必须字斟句酌，用精练、概括的语言表述，每项内容不宜展开论证说明。 4．陈述要客观。内容提要一般只写课题研究的客观情况，对工作过程、工作方法以及研究成果等，不宜作主观评价，也不宜与别人的研究作对比说明。一项研究成果的价值，自有公论，大可不必自我宣扬。因而，实事求是也是写作内容提要的基本原则。 5．语言要生动。提要既要写得简明扼要，又要生动活泼，引人入胜，在词语润色、表达方法和章法结构上要尽可能体现文彩，以求唤起读者阅读正文的欲望。 四、正文 正文包括绪论、本论、结论三部分。这是毕业论文最重要的组成部分，其它章节有专门详细论述，这里不再重复。 五、参考文献 参考文献又叫参考书目，它是指作者在撰写毕业论文过程中所查阅参考过的著作和报刊杂志，它应列在毕业论文的末尾。列出参考文献有三个好处：一是当作者本人发现引文有差错时，便于查找校正。二是可以使毕业论文答辩委员会的教师了解学生阅读资料的广度，作为审查毕业论文的一种参考依据。三是便于研究同类问题的读者查阅相关的观点和材料。 当然，论文所列的参考文献必须是主要的，与本论文密切相关的，对自己写成毕业论文起过重要参考作用的专著、论文及其它资料。不要轻重不分，开列过多。 列出的参考文献一般要写清书名或篇名、作者、出版者和出版年份。