数据挖掘方向的毕业论文

数据挖掘方向的毕业论文

数据挖掘不能作为硕士毕业论文的。写纯粹的数据挖掘算法类的论文是不行的,不过可以将数据挖掘应用到某一个系统中,写数据挖掘的应用,这个应该是可以的。

寿险行业数据挖掘应用分析寿险是保险行业的一个重要分支，具有巨大的市场发展空间，因此，随着寿险市场的开放、外资公司的介入，竞争逐步升级，群雄逐鹿已成定局。如何保持自身的核心竞争力，使自己始终立于不败之地，是每个企业必须面对的问题。信息技术的应用无疑是提高企业竞争力的有效手段之一。寿险信息系统经过了多年的发展，已逐步成熟完善，并积累了相当数量的数据资源，为数据挖掘提供了坚实的基础，而通过数据挖掘发现知识，并用于科学决策越来越普遍受到寿险公司的重视。数据挖掘数据挖掘（Data Mining，DM）是指从大量不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、有用的信息和知识的过程。其表现形式为概念（Concepts）、规则(Rules)、模式(Patterns)等形式。目前业内已有很多成熟的数据挖掘方法论，为实际应用提供了理想的指导模型。CRISP-DM（Cross-Industry Standard Process for Data Mining）就是公认的、较有影响的方法论之一。CRISP-DM强调，DM不单是数据的组织或者呈现，也不仅是数据分析和统计建模，而是一个从理解业务需求、寻求解决方案到接受实践检验的完整过程。CRISP-DM将整个挖掘过程分为以下六个阶段：商业理解（Business Understanding），数据理解(Data Understanding)，数据准备(Data Preparation)，建模(Modeling)，评估(Evaluation)和发布(Deployment)。商业理解就是对企业运作、业务流程和行业背景的了解；数据理解是对现有企业应用系统的了解；数据准备就是从企业大量数据中取出一个与要探索问题相关的样板数据子集。建模是根据对业务问题的理解，在数据准备的基础上，选择一种更为实用的挖掘模型，形成挖掘的结论。评估就是在实际中检验挖掘的结论，如果达到了预期的效果，就可将结论发布。在实际项目中，CRISP-DM模型中的数据理解、数据准备、建模、评估并不是单向运作的，而是一个多次反复、多次调整、不断修订完善的过程。行业数据挖掘经过多年的系统运营，寿险公司已积累了相当可观的保单信息、客户信息、交易信息、财务信息等，也出现了超大规模的数据库系统。同时，数据集中为原有业务水平的提升以及新业务的拓展提供了条件，也为数据挖掘提供了丰厚的土壤。根据CRISP-DM模型，数据挖掘首先应该做的是对业务的理解、寻找数据挖掘的目标和问题。这些问题包括：代理人的甄选、欺诈识别以及市场细分等，其中市场细分对企业制定经营战略具有极高的指导意义，它是关系到企业能否生存与发展、企业市场营销战略制定与实现的首要问题。针对寿险经营的特点，我们可以从不同的角度对客户群体进行分类归纳，从而形成各种客户分布统计，作为管理人员决策的依据。从寿险产品入手，分析客户对不同险种的偏好程度，指导代理人进行重点推广，是比较容易实现的挖掘思路。由于国内经济发展状况不同，各省差异较大，因此必须限定在一个经济水平相当的区域进行分析数据的采样。同时，市场波动也是必须要考虑的问题，一个模型从建立到废弃有一个生命周期，周期根据模型的适应性和命中率确定，因此模型需要不断修订。挖掘系统架构挖掘系统包括规则生成子系统和应用评估子系统两个部分。规则生成子系统主要完成根据数据仓库提供的保单历史数据，统计并产生相关规律，并输出相关结果。具体包括数据抽取转换、挖掘数据库建立、建模（其中包括了参数设置）、模型评估、结果发布。发布的对象是高层决策者，同时将模型提交给应用评估子系统.根据效果每月动态生成新的模型。应用评估子系统可以理解为生产系统中的挖掘代理程序，根据生成子系统产生的规则按照一定的策略对保单数据进行非类预测。通过系统的任务计划对生产数据产生评估指标。具体包括核心业务系统数据自动转入数据平台、规则实时评估、评估结果动态显示、实际效果评估。规则评估子系统根据规则进行检测。经过一段时间的检测，可利用规则生成子系统重新学习，获得新的规则，不断地更新规则库，直到规则库稳定。目前比较常用的分析指标有: 险种、交费年期、被保人职业、被保人年收入、被保人年龄段、被保人性别、被保人婚姻状况等。实践中，可结合实际数据状况，对各要素进行适当的取舍，并做不同程度的概括，以形成较为满意的判定树，产生可解释的结论成果。

毕业论文数据挖掘方向

能。专硕是专业型硕士的简称，属于学位类型的一种。专硕毕业论文就是专业型硕士在毕业前写的毕业论文。文献内容可以是中文或者英文，很多博士生毕业论文、硕士生毕业论文通常对自己的研究很有帮助，很适合作为参考文献。专硕毕业论文能写文献数据挖掘。数据挖掘指的是在大型的数据库中对有价值的信息知识进行获取，属于 一种先进的数据信息模式。

如果是在国内的话，电子商务专业的学生多半会考其他相关专业的研究生，比如市场营销、工商管理、国际贸易、会计、投资学等和经济管理有关的专业的研究生。国内有电子商务师考试，分等级的。不过有些开设电子商务专业比较早的学校会招电子商务专业的研究生，我们学校也有招生，我也是电子商务专业的，只是大概是因为兴趣问题，总觉得考这个不如考其他专业的——这只是我个人看法。考肯定可以考，上网查下哪些学校招生，是统考还是学校单独出题，至于有没有用，反正只要认真好学不管考哪种研究生都可以学到东西的，现在找工作不也都是跨专业找么，仔细说的话电子商务的就业面还比较广，就看楼主的兴趣所在了。

C++ java的工作机会很多很多啊如果你真的喜欢他

呃，先顶一楼一下。我本科在经管学院学的电子商务，现在信息学院读研究生，毕业论文做数据挖掘。。。。呵呵。这么说吧，看你要走什么方向了。电子商务分经济管理方向和技术方向，你要继续经管方向，就学下算法，主要会应用就好了。要是技术方向，就要走数据库编程了。不管哪个方向，如果你认真学，并且导师在这个方向能指导你的话，2年后基本理论和应用肯定没问题了。如果将来想找工作，最好在上学时跟个项目，一套流程走下来你工作就不愁了。如果做研究，就读博吧呵呵

数据挖掘方向毕业论文题目

可以先找一些在知名的国际会议上发的论文好好看看，了解下相关领域最新的进展。如果已经有了大概的方向就更好找了，关键还是在自己有兴趣的前提下尽量找一个做起来有信心的课题。举个例子吧，今年在马德里开的新一届www会议上的新论文dblp里都有索引，包括web data mining（链接在下面）^^

说实话啊！现在的导师真的是对毕业设计提供的题目不负责任！你这四个题目，后两个估计是导师给别人做的项目！前两个是导师比较感兴趣的技术！如果你时间来不及了！建议你搞个图书馆什么的管理系统！这种论文资料很多，多下点凑凑就好了！（别原封不动）

学术堂整理了十五个好写的计算机学院毕业论文题目，供大家进行参考：1、The Official Microsoft Site 玩具在线购物商城的设计与实现2、The Official Microsoft Site 电子元件仓库管理系统3、The Official Microsoft Site 网上订餐系统4、The Official Microsoft Site 电子通讯录5、The Official Microsoft Site 基于BS构架的企业工作平台的设计与实现6、The Official Microsoft Site 读来读去书社网上书店图书销售系统7、The Official Microsoft Site CS结构房屋中介租赁系统8、The Official Microsoft Site 房屋中介管理系统9、The Official Microsoft Site 火车票务信息管理系统的设计与实现10、The Official Microsoft Site 在线教育系统11、The Official Microsoft Site 基于WEB的实践环节与考核系统实现12、The Official Microsoft Site 计算机科系教研室管理系统13、The Official Microsoft Site 教案资源管理应用系统14、The Official Microsoft Site 教材管理系统15、The Official Microsoft Site 教师个人博客系统

我建议你选择：3.基于SEAM的医院统计分析系统4.基于FLEX的出生缺陷数据挖掘系统WebGIS系统的设计与实现其中之一，上面2个太注重于研究，后面2个更重于实际应用，这样的题目不仅更容易找到实际的资料，而且你做的课题更适合你找工作写到简历里去。第三个题目我觉得对于计算机专业的人来说比第4个更简单一点，这个的难点主要在你对于医院统计分析的功能设计上，这方面的源码你很容易找到，你可以去:里找，实在不愿意费时，你找个进销存的软件功能改改也能凑合及格，而且这样题目的毕业论文很多，你写论文的参考资料也多。第四个题目涉及到了webgis系统，这个的难点是你不太容易找到嵌入的平台，因为很多该类的都是商用的，我以前接触过一个开源的软件叫，你百度一下，很多地方有下载，如果这个课题做好了，以后面向的企业又会多很多。呵呵，课题主要还是看自己兴趣了，你可以针对你自己以后想切入的行业去想毕业题目，做好的毕业设计可以当做你的作品，这样给你的帮助更大，而且兴趣高的话你的毕业设计才会做得更棒，如果有啥可以给我留言

数据挖掘方面毕业论文

C# 做数据挖掘， 目前只限于 C# 结合 SQL SERVER 2005/2008 的方式。对于的其他的，像 teradata 这种数据仓库， C# 应该还是处于空白期吧建议：你搜索 C# + SQL SERVER 2005/2008 + data service 这方面的内容

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。

据我所知，没有楼主：这个可以有这个真没有

数据挖掘不能作为硕士毕业论文的。写纯粹的数据挖掘算法类的论文是不行的,不过可以将数据挖掘应用到某一个系统中,写数据挖掘的应用,这个应该是可以的。

研究生论文数据挖掘技术方向

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.

数据挖掘在软件工程技术中的应用毕业论文

【 摘要 】计算机技术在发展，软件也发展的越来越复杂，而系统开发工作也显得更加重要。信息技术的广泛应用会产生大量数据，通过对数据进行挖掘，分析其存在的规律，对实现数据资源的有效利用意义重大。本文就数据挖掘技术在软件工程中的应用作简要阐述。

【 关键词 】数据挖掘技术；软件工程中；应用软件技术

随着信息技术发展而快速发展，但是其可控性并不是特别强。软件在应用过程中会产生大量数据，数据作为一种宝贵的资源，有效的利用可以带来价值增值。作为软件开发行业，数据挖掘技术应用则实现了数据资源的有效利用，通过对其中规律进行研究，为软件工程提供相应指导，并且对于系统故障能够有效处理，成本评估的有效性也能够提升。

1数据挖掘技术应用存在的问题

信息数据自身存在的复杂性

软件工程所包含的数据可以分为两个类别，结构化与非结构化。在非结构化数据中软件代码发挥着重要作用。而对结构化数据产生影响的则是软件版本信息。结构与非结构化数据二者之间联系非常密切。实现数据有效利用就需要通过一定技术找出其中的规律。数据挖掘技术则刚好满足需求。利用该技术对结构与非结构化数据进行整合，提升其使用的有效性。

在评价标准方面缺乏一致性

数据挖掘技术在生活中的应用比较广泛，通过该技术应用能够更好的对实际情况进行评价，从而对结果进行优化。但是由于没有统一标准，导致了软件信息复杂。而在表述方式方面自身又存有差异性。信息获取者无法有效的对信息进行应用及对比。而信息缺乏统一标准的原因就在于评价方式不一致。

2数据挖掘技术在软件工程中的应用

数据挖掘执行记录

执行记录挖掘主要是对主程序的路径进行分析，从而发现程序代码存有的相关关系。其实质是通过对相关执行路径进行分析，并进行逆向建模，最终达到目的。作用在于验证，维护，了解程序。记录挖掘的过程通常是对被分析的系统进行初步插装，之后是记录过程，该过程在执行上一步程序后，对应用编程接口，系统，模块的状态变量记录，最后是对所得到的信息进行约简，过滤，聚类。最终得到的模型能够表达系统的特征。

漏洞检测

系统或是软件自身都会存在漏洞，漏洞自身具一定的隐蔽性，由于人的思维存在某些盲区，无法发现漏洞的存在，就需要借助于某些软件。检测漏洞的目的就在于找出软件中存在的漏洞及错误，并对其进行修复，从而保证软件质量与安全。将数据挖掘技术应用于软件检测，首先要确定测试项目，结合到用户需要，对测试内容进行规划，从而确定测试方法，并制定出具体方案。测试工作环节主要是对数据进行清理与转换，其基础在于漏洞数据收集，通过对收集与采集的信息进行清理，将与软件数据有关联同时存在缺陷的数据筛选出来，而将剩余无数据清理，对丢失项目采取相应措施补充，将其属性转换为数值表示。之后是选择适当的'模型进行训练与验证，该环节要结合到项目实际的需要选择挖掘方式，通过对不同数据结果进行分析与比较找到最适合的方式。之后则是重复应用上述方法，对软件存在的漏洞进行定位与检测。并将与之对应的数据收集于软件库，在对漏洞进行描述的基础上分类，最后将通过挖掘得到的知识应用到测试的项目中.

开源软件

对于开源软件的管理由于其自身的开放，动态与全局性，需要与传统管理软件进行区别对待，一般情况下，成熟的开源软件对于软件应用记录较为完整，参与的内容包括了错误报告，开发者活动。参与开发的工作人员会处在动态变化之中，存在动态变化的原因就在于软件的开放性。同时对于软件中动态性特征的挖掘，可达到对开源软件进行优质管理的目标。

版本控制信息

为了保证参与项目人员所共同编辑内容的统一性，就需要对系统应用进行控制。软件开发工程应用中，开发工作管理与保护都会通过版本控制系统来实施。并且其应用方式主要是对变更数据挖掘，找出不同模块及系统存在关系，并对程序中可能会存在的漏洞进行检测。此类技术的应用，使得系统后期维护成本被有效的降低，而对后期变更产生的漏洞也有一定的规避作用。

3数据挖掘在软件工程中的应用

关联法

该方法作用在于寻找数据中存在的相关联系与有趣关联。而体现的关联规则有两个明显的特征。①支持度；②信度。前者表示在某个事物集中，两个子集出现的概率是相同的。而后者则表明了某事物在事物集中出现的概率，而另一事物也会出现。

分类方法

该方法主要是应用于分类标号与离散值的操作。该方法的操作步骤是，首先要建立相应的模型，对数据进行描述，并利用模型对其进行分类。在分类方法选择方面，常用的有判定树法，贝叶斯法，支持项量机法等。判定树法应用的基础是贪心算法。

聚类方法

该方法常用的有划分方法，基于密度，模型，网格的方法与层次方法。聚类分析输入的是一组有序对，有序对中的数据分别表示了样本，相似度。其基本的应用理论是依据不同的对象数据予以应用。

4数据挖掘在软件工程中的应用

对克隆代码的数据挖掘

在软件工程中最为原始的是对克隆代码的检查测试。就其方式而言有文本对比为基础，标识符对比为基础。前者是利用系统中程序代码包含的语句进行判断。该方法在后期改进过程中主要是对字符串匹配效率进行提升。实际应用过程中是通过相关函数匹配对效率进行优化。

软件数据检索挖掘

该方法同样是软件工程中原始的挖掘需求之一。该方法在应用时主要有以下三个步骤。

①数据录入。其实质是对需要检索的信息录入，并结合到使用者需要在数据中查找使用者需要的数据。

②信息查找过程。确认了用户需要查找的信息后，系统将依据信息内容在数据库中进行查找，并分类罗列。

③信息数据导出与查看。用户可以依据自身需要将数据导出或者是在线查看。数据在导出时会形成相应的记录，客户再次进行查找时就会更加的方便与快捷。而将数据导出则需要利用到相关的软件。

应用于设计的三个阶段

软件工程有许多关于软件的资料，资料通常是存放于代码库中。数据运用可以提升工作效率。软件工程每一次循环都会产生大量的数据。基于软件工程生命周期可以将其分为分析设计，迭代的开发，维护应用三个阶段。

面向项目管理数据集的挖掘

软件开发工作到目前已经是将多学科集中于一体。如经济学，组织行为学，管理学等。对于软件开发者而言，关注的重点除过技术方面革新外，同时也需要科学规范的管理。除过对于版本控制信息挖掘外，还有人员组织关系挖掘。对于大规模的软件开发工作而言，对人力资源的有效分配与协调也是软件工作领域需要面对的问题。例如在大型系统开发过程中，往往会有许多人参与其中，人员之间需要进行沟通交流。交流方式包括了面对面沟通，文档传递，电子信息等。通过对人员之间的关系进行挖掘，有利于管理工作开展。员工群体存在的网络是社会网络。通过人员合理组织与分配，将会影响到项目进度，成本，成功的可能性。而对该方面实施研究通常采用的是模拟建模。

5结束语

软件工程技术在生活中许多领域都有广泛的应用，数据挖掘作为其中的一项技术，其重要性及作用随着技术发展而表现的越加明显。为了保证挖掘技术的可靠性与高效，与其它工程技术有一定融合性。数据挖掘在实际应用工作中体现出了巨大的经济效益，因此应该大力推进其应用的范围，并拓展其应用的深度与层次。

参考文献

[1]李红兰.试论数据挖掘技术在软件工程中的应用综述[J].电脑知识与技术，2016（34）.

[2]雷蕾.关于数据挖掘技术在软件工程中的应用综述究[J].电子测试，2014（02）.

[3]孙云鹏.数据挖掘技术在软件工程中的应用综述[J].中国新通信，2015（15）.

给师弟师妹们学习数据挖掘的一些建议看着刚进实验室的师弟师妹们的迷茫，虽然也与他们进行过一些零散的交谈，但是都不够系统。因此，根据自己的经历给出学习数据挖掘的一些建议，大家可以根据自身的情况，具体问题具体分析，作为参考。希望在上一届的基础上，走的更深，走的更远。一. 读研与数据挖掘基础首先介绍一下大家都比较关心的几个问题，包括我们组的研究方向是什么，论文相关问题，大数据与工作相关问题，上海户口问题几个方面。1. 我们组的研究方向是什么我们组大的研究方向是数据挖掘，论文的研究方向是推荐算法。要注意大的研究方向，论文的研究方向与工作方向的区别和联系。2. 论文相关问题读研究生免不了会思考一个问题，读研的意义是什么？我自己认为读研的最大意义是训练自己系统化的严谨的分析思维能力。在导师给定论文研究方向后，如何确立更细的研究方向，如何检索资料，如何阅读英文论文，如何提出自己的创新点，如何做实验，如何写论文，如何修改论文，如何投稿，如何退修，如果是国际会议，还要去做英文口头报告，与同行交流等，这些问题都是需要自己去思考的。3. 大数据与工作相关问题数据挖掘属于大数据专业吗？当然属于。现在大数据找工作相对还是比较理想的。关键是要学习哪些课程呢？以前给大家推荐了很多的书籍，但是效果却恰恰相反，因为实在太多了根本看不完，更不知阅读书籍的顺序，浅尝辄止，最后一本书也没有看完，研究生就结束了。（1）最低保障书籍无论将来做什么，熟练掌握一门编程语言，一个数据库，数据结构，算法都是必备的。《高性能MySQL》《数据结构与算法分析：Java语言描述》《算法》：（2）Python与机器学习《集体智慧编程》《社交网站的数据挖掘与分析》《数据挖掘：概念与技术》 Python官方文档： Scikit-Learn官方文档：（3）Java相关书籍《Java开发实战经典》《Java Web开发实战经典》《Java虚拟机规范》 Java SE： Java EE：（4）Hadoop与Spark书籍《大数据日知录：架构与算法》《Hadoop权威指南》《大数据Spark企业级实战》《Scala编程》 Hadoop官方网站： Spark官方网站： Scala官方网站：说明：认准目标，耐住性子，一步一步往前走。要把上面推荐的书籍硬着头皮读完，数据挖掘基本也就算是入门了。4. 上海户口问题上海户口属于积分制，如果想要在校期间就拿到，那么唯一的方式就是参数每年的研究生数据建模比赛，并且获奖。获奖比例还是很高的。其实，好好学习Python，买本数学建模的书籍看完，看几篇近些年来的获奖论文，比赛时硬着头皮钻研一道题目并且写好论文，基本上都可以获奖。二. 数据挖掘进阶数据挖掘涉及多个方向，但是通常从数学统计，数据库和数据仓库，机器学习三个方向来进行研究。当我想学习一个方向的时候，最希望做的事情就是让别人给我列出一个书单。因为我也会给你们列出一个书单，让你们慢慢研究吧。1. 数学统计（1）理论数学：复变函数，实变函数，泛函分析，拓扑学，积分变换，微分流形，常微分方程，偏微分方程等。（2）应用数学：离散数学（集合，逻辑，组合，代数，图论，数论），具体数学，张量分析，数值计算，矩阵论，逼近论，运筹学，凸优化，小波变换，时间序列分析等。（3）概率：概率论，测度论，随机过程等。（4）统计：统计学，多元统计，贝叶斯统计，统计模拟，非参数统计，参数统计等。2. 数据库和数据仓库《数据库系统概念》《数据库系统实现》《数据仓库》《分布式系统：概念与设计》3. 机器学习通信原理；数据挖掘；机器学习；统计学习；自然语言处理；信息检索；模式识别；人工智能；图形图像；机器视觉；语音识别；机器人学等。（这方面的经典书籍都可以看看，后面慢慢补充）4. 其它书籍（1）Linux（2）网络原理，编译原理，组成原理，（3）JVM（4）UML（5）软件工程（6）设计模式（7）云计算与Docker（8）并行计算（9）需求分析三. 学习与方法 作为一名软件工程师，需要熟练掌握的工具，如下所示：（1）博客除了学习之外，更要思考和总结，把还没有忘却的记忆缓存序列化成为文字，记录在博客中。（2）语言大数据常用的语言包括Java，Scala，Python。如果一定要选择精通一门语言，自己选择Scala，同时深度学习JVM。（3）开发工具自己选择IntelliJ IDEA用于Java和Scala的开发，Eclipse用于Python的开发。（4）GitHub每天都要坚持编程，主动参与开源项目。（5）Linux工作常用的是Ubuntu LTS。由于时间原因，上面总结的还比较粗糙，算是第一个版本吧，后面还会继续深度总结和完善。

（1）数据分析方向，这个偏运营类，就是用sql、sas、spss等工具对数据做一些分析、做一些报表之类，来影响企业决策（2）数据挖掘工程师方向，这个说白了就是开发了，至少要会一门编程语言C++或者java之类，你需要对自己有一个定位，如果你没有编程的功底我还是建议你去做分析类，里面当然也需要足一些数据挖掘 ，个人觉得做开发没啥意思 ，太辛苦