数据预处理领域研究综述论文

数据预处理领域研究综述论文

Web数据挖掘技术探析论文

在日复一日的学习、工作生活中，大家或多或少都会接触过论文吧，论文对于所有教育工作者，对于人类整体认识的提高有着重要的意义。那么你知道一篇好的论文该怎么写吗？以下是我收集整理的Web数据挖掘技术探析论文，供大家参考借鉴，希望可以帮助到有需要的朋友。

引言

当前，随着网络技术的发展和数据库技术的迅猛发展，有效推动了商务活动由传统活动向电子商务变革。电子商务就是利用计算机和网络技术以及远程通信技术，实现整个商务活动的电子化、数字化和网络化。基于Internet的电子商务快速发展，使现代企业积累了大量的数据，这些数据不仅能给企业带来更多有用信息，同时还使其他现代企业管理者能够及时准确的搜集到大量的数据。访问客户提供更多更优质的服务，成为电子商务成败的关键因素，因而受到现代电子商务经营者的高度关注，这也对计算机web数据技术提出了新的要求，Web数据挖掘技术应运而生。它是一种能够从网上获取大量数据，并能有效地提取有用信息供企业决策者分析参考，以便科学合理制定和调整营销策略，为客户提供动态、个性化、高效率服务的全新技术。目前，它已成为电子商务活动中不可或缺的重要载体。

计算机web数据挖掘概述

1.计算机web数据挖掘的由来

计算机Web数据挖掘是一个在Web资源上将对自己有用的数据信息进行筛选的过程。Web数据挖掘是把传统的数据挖掘思想和方法移植到Web应用中，即从现有的Web文档和活动中挑选自己感兴趣且有用的模式或者隐藏的数据信息。计算机Web数据挖掘可以在多领域中展示其作用，目前已被广泛应用于数据库技术、信息获取技术、统计学、人工智能中的机器学习和神经网络等多个方面，其中对商务活动的变革起到重大的推动作用方面最为明显。

2.计算机Web数据挖掘含义及特征

(1)Web数据挖掘的含义

Web数据挖掘是指数据挖掘技术在Web环境下的应用，是一项数据挖掘技术与WWW技术相结合产生的新技术，综合运用到了计算机语言、Internet、人工智能、统计学、信息学等多个领域的技术。具体说，就是通过充分利用网络(Internet)，挖掘用户访问日志文件、商品信息、搜索信息、购销信息以及网络用户登记信息等内容，从中找出隐性的、潜在有用的和有价值的信息，最后再用于企业管理和商业决策。

(2)Web数据挖掘的特点

计算机Web数据挖掘技术具有以下特点：一是用户不用提供主观的评价信息;二是用户“访问模式动态获取”不会过时;三是可以处理大规模的数据量，并且使用方便;四是与传统数据库和数据仓库相比，Web是一个巨大、分布广泛、全球性的信息服务中心。

(3)计算机web数据挖掘技术的类别

web数据挖掘技术共有三类：第一类是Web使用记录挖掘。就是通过网络对Web日志记录进行挖掘，查找用户访问Web页面的模式及潜在客户等信息，以此提高其站点所有服务的竞争力。第二类是Web内容挖掘。既是指从Web文档中抽取知识的过程。第三类是Web结构挖掘。就是通过对Web上大量文档集合的内容进行小结、聚类、关联分析的方式，从Web文档的组织结构和链接关系中预测相关信息和知识。

计算机web数据挖掘技术与电子商务的关系

借助计算机技术和网络技术的日臻成熟，电子商务正以其快速、便捷的特点受到越来越多的企业和个人的关注。随着电子商务企业业务规模的不断扩大，电子商务企业的商品和客户数量也随之迅速增加，电子商务企业以此获得了大量的数据，这些数据正成为了电子商务企业客户管理和销售管理的重要信息。为了更好地开发和利用这些数据资源，以便给企业和客户带来更多的便利和实惠，各种数据挖掘技术也逐渐被应用到电子商务网站中。目前，基于数据挖掘(特别是web数据挖掘)技术构建的电子商务推荐系统正成为电子商务推荐系统发展的一种趋势。

计算机web数据挖掘在电子商务中的具体应用

(1)电子商务中的web数据挖掘的过程

在电子商务中，web数据挖掘的过程主要有以下三个阶段：既是数据准备阶段、数据挖掘操作阶段、结果表达和解释阶段。如果在结果表达阶段中，分析结果不能让电子商务企业的决策者满意，就需要重复上述过程，直到满意为止。

(2)Web数据挖掘技术在电子商务中的应用

目前，电子商务在企业中得到广泛应用，极大地促进了电子商务网站的兴起，经过分析一定时期内站点上的用户的访问信息，便可发现该商务站点上潜在的客户群体、相关页面、聚类客户等数据信息，企业信息系统因此会获得大量的数据，如此多的数据使Web数据挖掘有了丰富的数据基础，使它在各种商业领域有着更加重要的.实用价值。因而，电子商务必将是未来Web数据挖掘的主攻方向。Web数据挖掘技术在电子商务中的应用主要包含以下几方面：

一是寻找潜在客户。电子商务活动中，企业的销售商可以利用分类技术在Internet上找到潜在客户，通过挖掘Web日志记录等信息资源，对访问者进行分类，寻找访问客户共同的特征和规律，然后从已经存在的分类中找到潜在的客户。

二是留住访问客户。电子商务企业通过商务网站可以充分挖掘客户浏览访问时留下的信息，了解客户的浏览行为，然后根据客户不同的爱好和要求，及时做出让访问客户满意的页面推荐和专属性产品，以此来不断提高网站访问的满意度，最大限度延长客户驻留的时间，实现留住老客户发掘新客户的目的。

三是提供营销策略参考。通过Web数据挖掘，电子商务企业销售商能够通过挖掘商品访问情况和销售情况，同时结合市场的变化情况，通过聚类分析的方法，推导出客户访问的规律，不同的消费需求以及消费产品的生命周期等情况，为决策提供及时而准确的信息参考，以便决策者能够适时做出商品销售策略调整，优化商品营销。

四是完善商务网站设计。电子商务网站站点设计者能够利用关联规则，来了解客户的行为记录和反馈情况，并以此作为改进网站的依据，不断对网站的组织结构进行优化来方便客户访问，不断提高网站的点击率。

结语

本文对Web数据挖掘技术进行了综述，讲述了其在电子商务中广泛应用。可以看出，随着计算机技术和数据库技术快速发展，计算机Web数据技术的应用将更加广泛，Web数据挖掘也将成为非常重要的研究领域，研究前景巨大、意义深远。目前，我国的Web数据应用还处于探索和起步阶段，还有许多问题值得深入研究。

摘要： 该文通过介绍电子商务及数据挖掘基本知识，分别从几个方面分析了电子商务中WEB数据挖掘技术的应用。

关键词： 电子商务；数据挖掘；应用

1概述

电子商务是指企业或个人以网络为载体，应用电子手段，利用现代信息技术进行商务数据交换和开展商务业务的活动。随着互联网的迅速发展，电子商务比传统商务具有更明显的优势，由于电子商务具有方便、灵活、快捷的特点，使它已逐渐成为人们生活中不可缺少的活动。目前电子商务平台网站多，行业竞争强，为了获得更多的客户资源，电子商务网站必须加强客户关系管理、改善经营理念、提升售后服务。数据挖掘是从数据集中识别出隐含的、潜在有用的、有效的，新颖的、能够被理解的信息和知识的过程。由数据集合做出归纳推理，从中挖掘并进行商业预判，能够帮助电子商务企业决策层依据预判，对市场策略调整，将企业风险降低,从而做出正确的决策，企业利润将最大化。随着电子商务的应用日益广泛，电子商务活动中会产生大量有用的数据，如何能够数据挖掘出数据的参考价值？研究客户的兴趣和爱好，对客户分门别类，将客户心仪的商品分别推荐给相关客户。因此,如何在电子商务平台上进行数据挖掘成为研究的热点问题。

2数据挖掘技术概述

数据挖掘（DataMining），也称数据库中的知识发现（KnowledgeDiscoveryinDatabase，KDD）。数据挖掘一般是指从海量数据中应用算法查找出隐藏的、未知的信息的过程。数据挖掘是一个在大数据资源中利用分析工具发现模型与数据之间关系的一个过程，数据挖掘对决策者寻找数据间潜在的某种关联，发现隐藏的因素起着关键作用。这些模式是有潜在价值的、并能够被理解的。数据挖掘将人工智能、机器学习、数据库、统计、可视化、信息检索、并行计算等多个领域的理论与技术融合在一起的一门多学科交叉学问，这些学科也对数据挖掘提供了很大的技术支撑。

3Web数据挖掘特点

Web数据挖掘就是数据挖掘在Web中的应用。Web数据挖掘的目的是从万维网的网页的内容、超链接的结构及使用日志记录中找到有价值的数据或信息。依据挖掘过程中使用的数据类别，Web数据挖掘任务可分为：Web内容挖掘、Web结构挖掘、Web使用记录挖掘。

1）Web内容挖掘指从网页中提取文字、图片或其他组成网页内容的信息，挖掘对象通常包含文本、图形、音视频、多媒体以及其他各种类型数据。

2）Web结构挖掘是对Web页面之间的结构进行挖掘，挖掘描述内容是如何组织的，从Web的超链接结构中寻找Web结构和页面结构中的有价值模式。例如从这些链接中，我们可以找出哪些是重要的网页，依据网页的主题，进行自动的聚类和分类，为了不同的目的从网页中根据模式获取有用的信息，从而提高检索的质量及效率。

3）Web使用记录挖掘是根据对服务器上用户访问时的访问记录进行挖掘的方法。Web使用挖掘将日志数据映射为关系表并采用相应的数据挖掘技术来访问日志数据，对用户点击事件的搜集和分析发现用户导航行为。它用来提取关于客户如何浏览和使用访问网页的链接信息。如访问了哪些页面？在每个页面中所停留的时间？下一步点击了什么？在什么样的路线下退出浏览的？这些都是Web使用记录挖掘所关心要解决的问题。

4电子商务中Web挖掘中技术的应用分析

1）电子商务中序列模式分析的应用

序列模式数据挖掘就是要挖掘基于时间或其他序列的模式。如在一套按时间顺序排列的会话或事务中一个项目有存在跟在另一个项目后面。通过这个方法，WEB销售商可以预测未来的访问模式，以帮助针对特定用户组进行广告排放设置。发现序列模式容易使客户的行为被电子商务的组织者预测，当用户浏览站点时，尽可能地迎合每个用户的浏览习惯并根据用户感兴趣的内容不断调整网页，尽可能地使每个用户满意。使用序列模式分析挖掘日志，可以发现客户的访问序列模式。在万维网使用记录挖掘应用中，序列模式挖掘可以用于捕捉用户路径之中常用的导航路径。当用户访问电子商务网站时，网站管理员能够搜索出这个访问者的对该网站的访问序列模式，将访问者感兴趣但尚未浏览的页面推荐给他。序列模式分析还能分析出商品购买的前后顺序，从而向客户提出推荐。例如在搜索引擎是发出查询请求、浏览网页信息等，会弹出与这些信息相关的广告。例如购买了打印机的用户，一般不久就会购买如打印纸、硒鼓等打印耗材。优秀的推荐系统将为客户建立一个专属商店,由每个客户的特征来调整网站的内容。也能由挖掘出的一些序列模式分析网站及产品促销的效果。

2）电子商务中关联规则的应用

关联规则是揭示数据之间隐含的相互关系，关联分析的任务是发现事物间的关联规则或相关程序。关联规则挖掘的目标是在数据项目中找出每一个数据信息的内在关系。关联规则挖掘就是要搜索出用户在服务器上访问的内容、页面、文件之间的联系，从而改进电子商务网站设计。可以更好在组织站点，减少用户过滤网站信息的负担，哪些商品顾客会可能在一次购物时同时购买？关联规则技术能够通过购物篮中的不同商品之间的联系，分析顾客的购物习惯。例如购买牛奶的顾客90%会同时还购买面包，这就是一条关联规则，如果商店或电子商务网站将这两种商品放在一起销售，将会提高它们的销量。关联规则挖掘目标是利用工具分析出顾客购买商品间的联系，也即典型购物篮数据分析应用。关联规则是发现同类事件中不同项目的相关性，例如手机加充电宝，鼠标加鼠标垫等购买习惯就属于关联分析。关联规则挖掘技术可以用相应算法找出关联规则，例如在上述例子中，商家可以依据商品间的关联改进商品的摆放，如果顾客购买了手机则将充电宝放入推荐的商品中，如果一些商品被同时购买的概率较大，说明这些商品存在关联性，商家可以将这些有关联的商品链接放在一起推荐给客户,有利于商品的销售，商家也根据关联有效搭配进货，提升商品管理水平。如买了灯具的顾客，多半还会购买开关插座，因此，一般会将灯具与开关插座等物品放在一个区域供顾客选购。依据分析找出顾客所需要的商品的关联规则，由挖掘分析结果向顾客推荐所需商品，也即向顾客提出可能会感兴趣的商品推荐，将会大大提高商品的销售量。

3）电子商务中路径分析技术的应用

路径分析技术通过对Web服务器的日志文件中客户访问站点的访问次数的分析，用来发现Web站点中最经常访问的路径来调整站点结构，从而帮助使用用户以最快的速度找到其所需要的产品或是信息。例如在用户访问某网站时，如果有很多用户不感兴趣的页面存在，就会影响用户的网页浏览速度，从而降低用户的浏览兴趣，同时也会使整个站点的维护成本提高。而利用路径分析技术能够全面地掌握网站各个页面之间的关联以及超链接之间的联系，通过分析得出访问频率最高的页面，从而改进网站结构及页面的设计。

4）电子商务中分类分析的应用

分类技术在根据各种预定义规则进行用户建模的Web分析应用中扮演着很重要的角色。例如，给出一组用户事务，可以计算每个用户在某个期间内购买记录总和。基于这些数据，可以建立一个分类模型，将用户分成有购买倾向和没有购买倾向两类，考虑的特征如用户统计属性以及他们的导航活动。分类技术既可以用于预测哪些购买客户对于哪类促销手段感兴趣，也可以预测和划分顾客类别。在电子商务中通过分类分析，可以得知各类客户的兴趣爱好和商品购买意向，因而发现一些潜在的购买客户，从而为每一类客户提供个性化的网络服务及开展针对性的商务活动。通过分类定位模型辅助决策人员定位他们的最佳客户和潜在客户，提高客户满意度及忠诚度，最大化客户收益率，以降低成本，增加收入。

5）电子商务中聚类分析的应用

聚类技术可以将具有相同特征的数据项聚成一类。聚类分析是对数据库中相关数据进行对比并找出各数据之间的关系，将不同性质特征的数据进行分类。聚类分析的目标是在相似的基础上收集数据来分类。根据具有相同或相似的顾客购买行为和顾客特征，利用聚类分析技术将市场有效地细分，细分后应可每类市场都制定有针对性的市场营销策略。聚类分别有页面聚类和用户聚类两种。用户聚类是为了建立拥有相同浏览模式的用户分组，可以在电子中商务中进行市场划分或给具有相似兴趣的用户提供个性化的Web内容，更多在用户分组上基于用户统计属性（如年龄、性别、收入等）的分析可以发现有价值的商业智能。在电子商务中将市场进行细化的区分就是运用聚类分析技术。聚类分析可根据顾客的购买行为来划分不同顾客特征的不同顾客群，通过聚类具有类似浏览行为的客户，让市场人员对顾客进行类别细分，能够给顾客提供更人性化的贴心服务。比如通过聚类技术分析，发现一些顾客喜欢访问有关汽车配件网页内容，就可以动态改变站点内容，让网络自动地给这些顾客聚类发送有关汽车配件的新产品信息或邮件。分类和聚类往往是相互作用的。在电子商务中通过聚类行为或习性相似的顾客，给顾客提供更满意的服务。技术人员在分析中先用聚类分析将要分析的数据进行聚类细分，然后用分类分析对数据集合进行分类标记，再将该标记重新进行分类，一直如此循环两种分析方法得到相对满意的结果。

5结语

随着互联网的飞速发展，大数据分析应用越来越广。商业贸易中电子商务所占比例越来越大，使用web挖掘技术对商业海量数据进行挖掘处理，分析客户购买喜好、跟踪市场变化，调整销售策略，对决策者做出有效决策及提高企业的市场竞争力有重要意义。

参考文献：

[1]庞英智.Web数据挖掘技术在电子商务中的应用[J].情报科学,2011,29(2):235-240.

[2]马宗亚,张会彦.Web数据挖掘技术在电子商务中的应用研究[J].现代经济信息,2014(6):23-24.

[3]徐剑彬.Web数据挖掘技术在电子商务中的应用[J].时代金融，2013(4):

[4]周世东.Web数据挖掘在电子商务中的应用研究[D].北京交通大学,2008.

[5]段红英.Web数据挖掘技术在电子商务中的应用[J].陇东学院学报,2009(3):32-34.

写作点拨：

一、 开题报告封面

论文题目、系别、专业、年级、姓名、导师

二、 论文的背景、目的和意义(目的要明确，充分阐明该课题的重要性)：

论文的背景、理论意义、现实意义

三、国内外研究概况(应结合毕业设计题目，与参考文献相联系，是参考文献的概括)：

理论的渊源及演进过程、国内有关研究的综述、国外有关研究的综述

四、论文的理论依据、研究方法、研究内容(思想明确、清晰，方法正确、到位，应结合所要研究内容，有针对性)

五、研究条件和可能存在的问题

六、预期的结果

七、论文拟撰写的主要内容 (论文提纲)

八、论文工作进度安排(内容要丰富，不要写得太简单，要充实，按每周填写，可2-3周，但至少很5个时间段，任务要具体，能充分反映研究内容)

开题报告的内容一般包括：题目、理论依据(毕业论文选题的目的与意义、国内外研究现状)、研究方案(研究目标、研究内容、研究方法、研究过程、拟解决的关键问题及创新点)、条件分析(仪器设备、协作单位及分工、人员配置)、课题负责人、起止时间、报告提纲等。

综述开题报告的综述部分应首先提出选题，并简明扼要地说明该选题的目的、相关课题研究情况、理论适用、研究方法。  提纲 开题报告包含的论文提纲可以是粗线条的，是一个研究构想的基本框架。

可采用整句式或整段式提纲形式。在开题阶段，提纲的目的是让人清楚论文的基本框架，没有必要像论文目录那样详细。

数据清洗与预处理研究热点论文

随着大数据时代的发展，越来越多的人开始投身于大数据分析行业。当我们进行大数据分析时，我们经常听到熟悉的行业词，如数据分析、数据挖掘、数据可视化等。然而，虽然一个行业词的知名度不如前几个词，但它的重要性相当于前几个词，即数据清洗。

顾名思义，数据清洗是清洗脏数据，是指在数据文件中发现和纠正可识别错误的最后一个程序，包括检查数据一致性、处理无效值和缺失值。哪些数据被称为脏数据？例如，需要从数据仓库中提取一些数据，但由于数据仓库通常是针对某一主题的数据集合，这些数据是从多个业务系统中提取的，因此不可避免地包含不完整的数据。错误的数据非常重复，这些数据被称为脏数据。我们需要借助工具，按照一定的规则清理这些脏数据，以确保后续分析结果的准确性。这个过程是数据清洗。

常用的数据清洗方法主要有以下四种：丢弃、处理和真值转换。让我们来看看这四种常见的数据清洗方法。

1、丢弃部分数据

丢弃，即直接删除有缺失值的行记录或列字段，以减少趋势数据记录对整体数据的影响，从而提高数据的准确性。但这种方法并不适用于任何场景，因为丢失意味着数据特征会减少，以下两个场景不应该使用丢弃的方法:数据集中存在大量数据记录不完整和数据记录缺失值明显的数据分布规则或特征。

2、补全缺失的数据

与丢弃相比，补充是一种更常用的缺失值处理方法，通过某种方法补充缺失的数据，形成完整的数据记录对后续的数据处理。分析和建模非常重要。

3、不处理数据

不处理是指在数据预处理阶段，不处理缺失值的数据记录。这主要取决于后期的数据分析和建模应用。许多模型对缺失值有容忍度或灵活的处理方法，因此在预处理阶段不能进行处理。

4、真值转换法

承认缺失值的存在，并将数据缺失作为数据分布规律的一部分，将变量的实际值和缺失作为输入维度参与后续数据处理和模型计算。然而，变量的实际值可以作为变量值参与模型计算，而缺失值通常不能参与计算，因此需要转换缺失值的真实值。

俗话说，工欲善其事，必先利其器。一个好用的工具对数据清洗工作很有帮助，思迈特软件Smartbi的数据清洗功能就十分优秀。

思迈特软件Smartbi的轻量级ETL功能，可视化流程配置，简单易用，业务人员就可以参与。采用分布式计算架构，单节点支持多线程，可处理大量数据，提高数据处理性能。强大的数据处理功能不仅支持异构数据，还支持内置排序、去重、映射、行列合并、行列转换聚合以及去空值等数据预处理功能。

现在你知道什么是数据清洗吗？数据清洗是数据分析中一个非常重要的环节，不容忽视。Smartbi的这些功能配置，无疑是数据清洗的好帮手。

作者：宋天龙

如需转载请联系华章 科技

数据缺失分为两种：一种是 行记录的缺失 ，这种情况又称数据记录丢失；另一种是 数据列值的缺失 ，即由于各种原因导致的数据记录中某些列的值空缺。

不同的数据存储和环境中对于缺失值的表示结果也不同，例如，数据库中是Null，Python返回对象是None，Pandas或Numpy中是NaN。

在极少数情况下，部分缺失值也会使用空字符串来代替，但空字符串绝对不同于缺失值。从对象的实体来看，空字符串是有实体的，实体为字符串类型；而缺失值其实是没有实体的，即没有数据类型。

丢失的数据记录通常无法找回，这里重点讨论数据列类型缺失值的处理思路。通常有4种思路。

1. 丢弃

这种方法简单明了，直接删除带有缺失值的行记录（整行删除）或者列字段（整列删除），减少缺失数据记录对总体数据的影响。 但丢弃意味着会消减数据特征 ，以下任何一种场景都不宜采用该方法。

2. 补全

相对丢弃而言，补全是更加常用的缺失值处理方式。通过一定的方法将缺失的数据补上，从而形成完整的数据记录，对于后续的数据处理、分析和建模至关重要。常用的补全方法如下。

3. 真值转换法

在某些情况下，我们可能无法得知缺失值的分布规律，并且无法对于缺失值采用上述任何一种补全方法做处理；或者我们认为数据缺失也是一种规律，不应该轻易对缺失值随意处理，那么还有一种缺失值处理思路—真值转换。

该思路的根本观点是， 我们承认缺失值的存在，并且把数据缺失也作为数据分布规律的一部分 ，将变量的实际值和缺失值都作为输入维度参与后续数据处理和模型计算中。但是变量的实际值可以作为变量值参与模型计算，而缺失值通常无法参与运算，因此需要对缺失值进行真值转换。

以用户性别字段为例，很多数据库集都无法对会员的性别进行补足，但又舍不得将其丢弃掉，那么我们将选择将其中的值，包括男、女、未知从一个变量的多个值分布状态转换为多个变量的真值分布状态。

然后将这3列新的字段作为输入维度替换原来的1个字段参与后续模型计算。

4. 不处理

在数据预处理阶段，对于具有缺失值的数据记录不做任何处理，也是一种思路。这种思路主要看后期的数据分析和建模应用， 很多模型对于缺失值有容忍度或灵活的处理方法 ，因此在预处理阶段可以不做处理。

常见的能够自动处理缺失值的模型包括：KNN、决策树和随机森林、神经网络和朴素贝叶斯、DBSCAN（基于密度的带有噪声的空间聚类）等。这些模型对于缺失值的处理思路是：

在数据建模前的数据归约阶段，有一种归约的思路是 降维 ，降维中有一种直接选择特征的方法。假如我们通过一定方法确定带有缺失值（无论缺少字段的值缺失数量有多少）的字段对于模型的影响非常小，那么我们根本就不需要对缺失值进行处理。

因此，后期建模时的字段或特征的重要性判断也是决定是否处理字段缺失值的重要参考因素之一。

对于缺失值的处理思路是先通过一定方法找到缺失值，接着分析缺失值在整体样本中的分布占比，以及缺失值是否具有显著的无规律分布特征，然后考虑后续要使用的模型中是否能满足缺失值的自动处理，最后决定采用哪种缺失值处理方法。

在选择处理方法时，注意投入的时间、精力和产出价值，毕竟，处理缺失值只是整个数据工作的冰山一角而已。

在数据采集时，可在采集端针对各个字段设置一个默认值。以MySQL为例，在设计数据库表时，可通过default指定每个字段的默认值，该值必须是常数。

在这种情况下，假如原本数据采集时没有采集到数据，字段的值应该为Null，虽然由于在建立库表时设置了默认值会导致“缺失值”看起来非常正常，但本质上还是缺失的。对于这类数据需要尤其注意。

异常数据是数据分布的常态，处于特定分布区域或范围之外的数据通常会被定义为异常或“噪音”。产生数据“噪音”的原因很多，例如业务运营操作、数据采集问题、数据同步问题等。

对异常数据进行处理前，需要先辨别出到底哪些是真正的数据异常。从数据异常的状态看分为两种：

大多数数据挖掘或数据工作中，异常值都会在数据的预处理过程中被认为是噪音而剔除，以避免其对总体数据评估和分析挖掘的影响。但在以下几种情况下，我们无须对异常值做抛弃处理。

1. 异常值正常反映了业务运营结果

该场景是由业务部门的特定动作导致的数据分布异常，如果抛弃异常值将导致无法正确反馈业务结果。

例如：公司的A商品正常情况下日销量为1000台左右。由于昨日举行优惠促销活动导致总销量达到10000台，由于后端库存备货不足导致今日销量又下降到100台。在这种情况下，10000台和100台都正确地反映了业务运营的结果，而非数据异常案例。

2. 异常检测模型

异常检测模型是针对整体样本中的异常数据进行分析和挖掘，以便找到其中的异常个案和规律，这种数据应用围绕异常值展开，因此异常值不能做抛弃处理。

异常检测模型常用于客户异常识别、信用卡欺诈、贷款审批识别、药物变异识别、恶劣气象预测、网络入侵检测、流量作弊检测等。在这种情况下，异常数据本身是目标数据，如果被处理掉将损失关键信息。

3. 包容异常值的数据建模

如果数据算法和模型对异常值不敏感，那么即使不处理异常值也不会对模型本身造成负面影响。例如在决策树中，异常值本身就可以作为一种分裂节点。

数据集中的重复值包括以下两种情况：

去重是重复值处理的主要方法，主要目的是保留能显示特征的唯一数据记录。但当遇到以下几种情况时，请慎重（不建议）执行数据去重。

1. 重复的记录用于分析演变规律

以变化维度表为例。例如在商品类别的维度表中，每个商品对应的同1个类别的值应该是唯一的，例如苹果iPhone7属于个人电子消费品，这样才能将所有商品分配到唯一类别属性值中。但当所有商品类别的值重构或升级时（大多数情况下随着公司的发展都会这么做），原有的商品可能被分配了类别中的不同值。如下表所示展示了这种变化。

此时，我们在数据中使用Full join做跨重构时间点的类别匹配时，会发现苹果iPhone7会同时匹配到个人电子消费品和手机数码2条记录。对于这种情况，需要根据具体业务需求处理。

2. 重复的记录用于样本不均衡处理

在开展分类数据建模工作时，样本不均衡是影响分类模型效果的关键因素之一。解决分类方法的一种方法是对少数样本类别做简单过采样，通过随机过采样，采取简单复制样本的策略来增加少数类样本。

经过这种处理方式后，也会在数据记录中产生相同记录的多条数据。此时，我们不能对其中的重复值执行去重操作。

3. 重复的记录用于检测业务规则问题

对于以分析应用为主的数据集而言，存在重复记录不会直接影响实际运营，毕竟数据集主要是用来做分析的。

但对于事务型的数据而言， 重复数据可能意味着重大运营规则问题 ，尤其当这些重复值出现在与企业经营中与金钱相关的业务场景时，例如：重复的订单、重复的充值、重复的预约项、重复的出库申请等。

这些重复的数据记录通常是由于数据采集、存储、验证和审核机制的不完善等问题导致的，会直接反映到前台生产和运营系统。以重复订单为例：

因此，这些问题必须在前期数据采集和存储时就通过一定机制解决和避免。如果确实产生了此类问题，那么数据工作者或运营工作者可以基于这些重复值来发现规则漏洞，并配合相关部门，最大限度地降低由此而带来的运营风险。

本文摘编自《Python数据分析与数据化运营》（第2版），经出版方授权发布。

将非数值型数据转换为数值型数据的最佳方法是：将所有分类或顺序变量的值域从一列多值的形态转换为多列只包含真值的形态，其中的真值可用True、False或0、1的方式来表示。这种标志转换的方法有时候也称为 真值转换 。 为什么不能直接用数字来表示不同的分类和顺序数据，而一定要做标志转换？这是因为在用数字直接表示分类和顺序变量的过程中，无法准确还原不同类别信息之间的信息差异和相互关联性

大数据采集预处理技术的研究论文

网络安全与大数据技术应用探讨论文

摘要： 随着互联网技术的高速发展与普及，现如今互联网技术已经广泛应用于人们工作与生活之中，这给人们带来了前所未有的便利，但与此同时各种网络安全问题也随之显现。基于此，本文主要介绍了大数据技术在网络安全领域中的具体应用，希望在网络系统安全方面进行研究的同时，能够为互联网事业的持续发展提供可行的理论参考。

关键词： 网络安全；大数据技术；应用分析

前言

随着近年来互联网技术的不断深入，网络安全事故也随之频频发生。出于对网络信息安全的重视，我国于2014年成立了国家安全委员会，正式将网络安全提升为国家战略部署，这同时也表示我国网络信息安全形势不容乐观，网络攻击事件处于高发状态。木马僵尸病毒、恶意勒索软件、分布式拒绝服务攻击、窃取用户敏感信息等各类网络攻击事件的数量都处于世界前列。时有发生的移动恶意程序、APT、DDOS、木马病毒等网络攻击不仅会严重阻碍网络带宽、降低网络速度、并且对电信运营商的企业声誉也会产生一定影响。根据大量数据表明，仅仅依靠传统的网络防范措施已经无法应对新一代的网络威胁，而通过精确的检测分析从而在早期预警，已经成为现阶段网络安全能力的关键所在。

1网络安全问题分析

网络安全问题不仅涉及公民隐私与信息安全，更关乎国事安全，例如雅虎的信息泄露，导致至少五亿条用户信息被窃；美国棱镜门与希拉里邮件门等等事件都使得网络安全问题进一步升级、扩大。随着互联网构架日益复杂，网络安全分析的数据量也在与日俱增，在由TB级向PB级迈进的过程，不仅数据来源丰富、内容更加细化，数据分析所需维度也更为广泛。伴随着现阶段网络性能的增长，数据源发送速率更快，对安全信息采集的速度要求也就越高，版本更新延时等导致的Odav等漏洞日渐增多，网络攻击的影响范围也就进一步扩大；例如APT此类有组织、有目标且长期潜伏渗透的多阶段组合式攻击更加难以防范，唯有分析更多种类的安全信息并融合多种手段进行检测抵御。在传统技术架构中，大多使用结构化数据库来进行数据存储，但由于数据存储的成本过高，系统往往会将原始数据进行标准化处理后再进行存储，如此易导致数据的丢失与失真以及历史数据难以保存而造成的追踪溯源困难；同时对于嘈杂的大型、非结构化数据集的执行分析以及复杂查询效率很低，导致数据的实时性及准确性难以保证，安全运营效率不高，因此传统网络安全技术已经难以满足现阶段网络安全分析的新要求。大数据技术这一概念最初由维克托.迈尔.舍恩伯格与肯尼斯.库克耶在2008年出版的《大数据时代》一书中提出的，大数据是指不采用随机分析法，而是对所有的数据进行综合分析处理。大数据技术作为现阶段信息架构发展的趋势之首，其独有的高速、多样、种类繁多以及价值密度低等特点，近年来被广泛应用于互联网的多个领域中。大数据的战略意义在于能够掌握庞大的数据信息，使海量的原始安全信息的存储与分析得以实现、分布式数据库相比传统数据库的存储成本得以降低，并且数据易于在低廉硬件上的水平扩展，极大地降低了安全投入成本；并且伴随着数据挖掘能力的大幅提高，安全信息的采集与检测响应速度更加快捷，异构及海量数据存储的支持打造了多维度、多阶段关联分析的基础，提升了分析的深度与广度。对于网络安全防御而言，通过对不同来源的数据进行综合管理、处理、分析、优化，可实现在海量数据中极速锁定目标数据，并将分析结果实时反馈，对于现阶段网络安全防御而言至关重要。

2大数据在网络安全中的应用

将大数据运用到网络安全分析中，不仅能够实现数据的优化与处理，还能够对日志与访问行为进行综合处理，从而提高事件处理效率。大数据技术在网络安全分析的效果可从以下几点具体分析：

数据采集效率

大数据技术可对数据进行分布式地采集，能够实现数百兆/秒的采集速度，使得数据采集速率得到了极大的提高，这也为后续的关联分析奠定了基础。

数据的存储

在网络安全分析系统中，原始数据的存储是至关重要的，大数据技术能够针对不同数据类型进行不同的数据采集，还能够主动利用不同的方式来提高数据查询的效率，比如在对日志信息进行查询时适合采用列式的存储方式，而对于分析与处理标准化的数据，则适合采用分布式的模式进行预处理，在数据处理后可将结果存放在列式存储中；或者也可以在系统中建立起MapReduce的查询模块，在进行查询的时候可直接将指令放在指定的节点，完成处理后再对各个节点进行整理，如此能够确保查询的速度与反应速度。

实时数据的分析与后续数据的处理

在对实时数据的分析中，可以采用关联分析算法或CEP技术进行分析，如此能够实现对数据的采集、分析、处理的综合过程，实现了更高速度以及更高效率的处理；而对于统计结果以及数据的处理，由于这种处理对时效性要求不高，因此可以采用各种数据处理技术或是利用离线处理的方式，从而能够更好地完成系统风险、攻击方面的分析。

关于复杂数据的分析

在针对不同来源、不同类型的复杂数据进行分析时，大数据技术都能够更好的完成数据的分析与查询，并且能够有效完成复杂数据与安全隐患、恶意攻击等方面的处理，当网络系统中出现了恶意破坏、攻击行为，可采用大数据技术从流量、DNS的角度出发，通过多方面的数据信息分析实现全方位的防范、抵御。

3基于大数据技术构建网络系统安全分析

在网络安全系统中引入大数据技术，主要涉及以下三个模块：

数据源模块

网络安全系统中的`数据及数据源会随着互联网技术的进步而倍增技术能够通过分布式采集器的形式，对系统中的软硬件进行信息采集，除了防火墙、检测系统等软件，对设备硬件的要求也在提高，比如对服务器、存储器的检查与维护工作。

数据采集模块

大数据技术可将数据进行对立分析，从而构建起分布式的数据基础，能够做到原始数据从出现到删除都做出一定说明，真正实现数据的访问、追溯功能，尤其是对数据量与日俱增的今天而言，分布式数据存储能够更好地实现提高数据库的稳定性。

数据分析模块

对网络安全系统的运营来说，用户的业务系统就是安全的最终保障对象，大数据分析能够在用户数据产生之初，及时进行分析、反馈，从而能够让网络用户得到更加私人化的服务体验。而对于用户而言，得其所想也会对网络系统以及大数据技术更加的信任，对于个人的安全隐私信息在系统上存储的疑虑也会大幅降低。当前网络与信息安全领域正在面临着全新的挑战，企业、组织、个人用户每天都会产生大量的安全数据，现有的安全分析技术已经难以满足高效率、精确化的安全分析所需。而大数据技术灵活、海量、快速、低成本、高容量等特有的网络安全分析能力，已经成为现阶段业界趋势所向。而对互联网企业来说，实现对数据的深度“加工处理”，则是实现数据增值的关键所在，对商业运营而言是至关重要的。

4结语

在当下时代，信息数据已经渗透到各个行业及业务领域中，成为重要的社会生产因素。正因如此，互联网数据产生的数量也在与日倍增中，这给网络安全分析工作带来了一定难度与压力，而大数据技术则能够很好的完善这一问题。在网络系统中应用大数据技术不仅能够满足人们对数据处理时所要求的高效性与精准性，并且能够在此基础上构建一套相对完善的防范预警系统，这对维护网络系统的安全起着非常关键的作用，相信大数据技术日后能够得到更加广泛的应用。

参考文献：

[1]鲁宛生.浅谈网络安全分析中大数据技术的应用[J].数码世界，2017.

[2]王帅,汪来富,金华敏等.网络安全分析中的大数据技术应用[J].电信科学，2015.

[3]孙玉.浅谈网络安全分析中的大数据技术应用[J].网络安全技术与应用，2017.

《大数据技术对财务管理的影响》

摘 要：大数据可以快速帮助财务部门建立财务分析工具，而不是单纯做账。大数据应该不仅仅局限于本单位的微观数据，更为重要的关注其他单位的宏观数据。大数据技术不仅带来了企事业单位财务数据搜集的便利和挑战，而且也衍生出了诸多关于单位人员个人信息保密等问题的积极探索。本文主要研究大数据技术(meta-data或big data)对企业或事业单位财务管理的影响，以期为财务数据管理的安全性提供一种分析的依据和保障。

关键词：大数据;财务管理;科学技术;知识进步

数据是一个中性概念。人类自古以来几千年的辉煌变迁，无外乎就是数据的搜集和使用过程而已。纵观古今中外的人际交流与合作，充满着尔虞我诈和勾心斗角，那么他们在争什么呢?实际上是在争夺信息资源;历史上品相繁多的战争，实际上不是在维持什么所谓的正义和和平，抑或为了人间的正道，而是在争夺数据的使用权;“熙熙攘攘皆为利往、攘攘熙熙皆为利来”的世俗变迁逻辑已经让位于数据游戏的哲学法则。人类自英国产业革命以来所陆续发明的技术，尽管被人们美其名曰“第四次科技革命的前沿技术”，实际上不过就是“0”和“1”两个数字的嬉戏而已。正如有学者指出的，汽车技术、生命科学技术、基因技术、原子能技术、宇宙航天技术、纳米技术、电子计算机技术，看起来美轮美奂，实则隐含着杀机，那就是由于人们把技术当成了目的后，导致了“技术专制”后的“技术腐败”和“技术灾难”。人类一方面在懒惰基因的诱惑下，发明了诸多所谓的机械装置，中国叫“机巧”;另一方面又在勤奋的文化下，发明了诸多抑制懒惰的制度和机制。本来想寻求节俭，结果却越来越奢侈;本来想节约，结果却越来越浪费;本来想善良，结果却越来越邪恶;本来想美好，结果却越来越丑陋。正如拉美特里所说：“人是什么?一半是天使，一半是野兽。当人拼命想成为天使的时候，其实他会逐渐变成野兽;当人想极力崇拜野兽的时候，结果会逐渐接近天使。”我们不是在宣讲宿命的技术，我们只是在预测技术的宿命。本文主要研究大数据技术(meta-data或big data)对企业或事业单位财务管理的影响，以期为财务数据管理的安全性提供一种分析的依据和保障。

一、大数据技术加大了财务数据收集的难度

财务数据的收集是一个复杂的系统工程，国际上一般采用相对性原则，即首先利用不完全统计学的知识对数据进行初步的计算，接着对粗糙的数据进行系统的罗列，最后对类型化的数据进行明分梳理。使用者如果想进入该数据库，就必须拥有注册的用户名和密码。由于国际上对于网络数据的监督均采取了实名注册的模式，所以一旦该用户进入到核心数据库之后想窃取数据，一般都会暴露自己的bug地址源，网管可以循着这一唯一性存留，通过云计算迅速找到该网络终端的IP地址，于是根据人机互动原理，再加上各种网吧所安装的监控平台，可以迅速找到数据库的剽窃者。如果按照上述数据变迁逻辑，那么财务数据的收集似乎变得易如反掌，而事实并非如此。因为：①数据的量化指标受制于云计算服务器的安全性。当云服务器受到不可抗力的打击，如地震、水患、瘟疫、鼠疫、火灾、原子能泄露或各种人为破坏的作用，数据会呈现离散型散落。这时的数据丢失会演变成数字灾难;②各种数据版权的拥有者之间很难实现无缝隙对接。比如在经过不同服务器的不同数据流之间，很难实现现实意义上的自由流通。正如专家所指出的，教育服务器的事业单位的人员数据、行政部门人事管理部门的保密性数据、军事单位的军事数据、医疗卫生事业的数据、工商注册数据、外事数据等在无法克服实际权力的分割陷阱之前，很难实现资源的共享，这时对数据的所谓搜集都会演化为“不完全抽样”的数字假象。由此而衍生的数据库充其量只是一部分无用的质料而已。

二、大数据技术影响了财务数据分析的准确性

对于搞财务管理的人来说，财务数据的收集只是有效实现资源配置的先决条件，真正有价值的或者说最为关键的环节是对财务数据的分析。所谓“财务数据分析”是指专业的会计人员或审计人员对纷繁复杂的单位人力资源信息进行“去魅”的过程。所谓“去魅”就是指去粗取精、去伪存真、由此及彼、由表及里、内外互联，彼此沟通、跨级交流、跨界合作。在较为严格的学术意义上，分析的难度广泛存在与财务工作人员的日常生活中。大数据技术尽管为数据的搜集提供了方便法门，但同时加大了财务人员的工作量和工作难度。原先只是在算盘或者草稿纸上就可以轻松解决的数据计算，现在只能借助于计算机和云图建模。对于一些借助于政治权力因素或者经济利益因素，抑或是借助于自身的人际关系因素上升到财务管理部门的职工来说，更大的挑战开始了。他们不知道如何进行数据流的图谱分析，不知道基于计算机软件技术的集成线路技术的跌级分类，不知道基于非线性配置的液压传动技术的模板冲压技术，不知道逆向网络模型来解决外部常态财务变量的可篡改问题。由于技术不过硬，导致了领导安排的任务不能在规定的时间内完成，即时仓促做完的案例，也会因为数据分析技术的落后而授人以柄，有的脾气不好的领导可能会大发雷霆;脾气好的领导只是强压着内心的怒火，那种以静制动的魄力和安静更是摄魂夺魄。所以说数据分析难度的增加不是由于财务人员的良心或善根缺失，在很大程度上是由于技术的进步和大数据理念给我们带来的尖锐挑战。对于普通的没有家庭和社会背景的财务管理人员来说，能做的或者说唯一可做的就是尊重历史发展的周期律，敬畏生生不息的科学革命，认真领会行政首长的战略意图，提升自己的数据分析技术，升华在自身的“硬实力”。否则觊觎于领导的良心发现和疏忽大意，期望技术的静止或者倒退，抑或是在违法犯罪之后天真的认为可以相安无事，可能都只会落得“恢恢乎如丧家之犬”的境遇。

三、大数据技术给财务人事管理带来了挑战

一个单位的财务人事管理牵扯到方方面面的问题，其意义不可小视。一般来讲，单位在遴选财务管理部门管理人员的时候，大多从德才绩行四个方面全面权衡。然而这种“四有标准”却隐含着潜在的危机和不可避免的长远威胁，这其中的缘由就在于人性的复杂性和不可猜度性。历史和现实一再告诉人们，单纯看眼前的表现和话语的华丽，不仅不能对人才的素质进行准确的评价，而且还会导致官员的远期腐败和隐性腐败。对于中国的腐败，国人大多重视了制度和道德的缘起，却往往忽视了财务管理的因素。试想如果财务管理人员牢牢践行“焦裕禄精神”，不对任何政治权力开绿灯，国有资产又如何流出国库而了无人知晓呢?事实上，中国的所有腐败，不论是国有资产的国外流失抑或是国内流失，都在很大程度上与财务人员有关，可能有些管理人员会强调那不是自己的责任，出纳签字是领导的授意，会计支出费用那是长官的意思清晰表示。实际上，处于权力非法授予的签字、盖章、取现、流转和变相洗钱都是违法的，甚至是犯罪的。间接故意也是应当追究责任的。值得高兴的是，伴随着数字模拟技术的演进，财务管理中的腐败现象和人事管理科学化问题得到了极大的改善，相关领导伸手向财务要钱的行为，不仅会受到数据进入权限的限制，而且还会受到跟数据存留的监控，只要给予单位科技人员以足够的权限，想查找任何一笔资金的走向就变得非常简单，而且对于每一笔资金的经手者的信息也会了如指掌。这在一定程度上减少了只会指挥、不懂电脑的首长的孵化几率。

四、大数据技术加大了单位信息保密的难度

IMA(美国注册会计师协会)研发副总裁Raef・Lawson博士曾经指出：“客观上讲，大数据技术的正面效用是非常明显的，但一个不容回避的事实是大数据技术为财务信息的安全性提出了越来越严峻的挑战。我们已经注意到，在欧洲大陆、美洲大陆已经存在基于数据泄露而产生的各种抗议活动，这些活动牵扯到美国的数据窃听丑闻、俄罗斯对军事数据的强制性战友举动、以色列数据专家出卖阿拉伯世界经济数据的案件、在东方的中国香港一部分利用数据的窃取而发家致富的顶尖级黑客专家。”在数据集成的拓扑领域，大数据技术的保密性挑战肇始于蚁群算法的先天性缺陷。本来数据流的控制是依靠各种所谓的交易密码，实际上这些安全密码只是数据的另一种分类和组合而已。在数据的非线性组合和线路的真空组装模式下，任何密码都只是阻挡了技术侏儒的暂时性举动，而没有超出技术本身的惰性存在。当一个hacker掌握了源代码的介质性接洽技术之后，所剩下的就是信息和数据的搜集了，只要有足够的数据源，信息的户的几乎是轻而易举的。

2003年，北京的一家名为飞塔公司的防火墙安全软件在中关村科技城闪亮上市。该安全控制软件的开发者随机开发了一款名曰MAZE天网的软件，并且采用了“以其之矛攻其之盾”的攻防策略。测试的结果是尽管maze的源代码采用了24进制蝶形加密技术，但 FortiGate防火墙技术仍然能够阻挡住善意木马对电脑终端用户信息的剽窃和非法利用。FortiWeb已经通过全球权威的ICSA认证，可以阻断如跨站脚本、SQL注入、缓冲区溢出、远程文件包含、拒绝服务，同时防止敏感数据库外泄，为企事业单位Web应用提供了专业级的应用安全防护。飞塔公司之所以耗费人力和物力去开发这一新型的换代产品，就在于大数据时代对单位信息保密性的冲击。试想，如果一个单位连职工最起码的个人信息都不能安全存储的话，那么财务管理的科学性和人本性将从何谈起?只能说，即使在人权保护意识相对薄弱的法治环境里，我们也应该尽量提升自己的保密意识，加强对个人信息的保护和合理运用。

作者简介：田惠东(1967- )，女，汉族，河北定兴人，副高级会计师，本科学历，研究方向：财务管理，单位：保定市第一医院

服装行业领域大数据研究论文

创新能力是当今企业在竞争激烈的全球化市场中生存和发展的关键因素,而创新设计作为产品设计中的核心内容,很大程度上决定着企业的竞争力。下面是我为大家整理的服装创新论文，供大家参考。

服装创新论文 范文 一：小议针织服装的创新设计

一、针织服装发展现状

(1)个性化。正如范思哲所说，“如果不能穿出自我，我宁可不穿衣服”。在现今社会当中，自由民主的政治体系加强了消费者自我意识，大学生则是鲜明代表。“破洞”、“铆钉”、“色彩的碰撞”、“拼接”等一系列的设计手段，也将进一步运用到针织服装设计领域，打造别样的个性化服装。

(2)休闲化。相较于文艺复兴时期的服饰，现代服饰最大的特点便是舒适，便于日常生活。为了适应快节奏的现代生活，“服装人体工程学”被推上一个新的高度，舒适度成为消费者最为关注的要素之一，就此针织服装备受青睐。

二、大学生针织服装喜好

为了迎合大学生消费者的不同喜好，市面上的针织服装主要分为“欧美简约风”、“日系甜美风”、“创意另类风”，三种风格在款式、色彩上都具有其鲜明的设计特点。“欧美简约风”主张大气，款式简约，“镂空”、“拼接”等设计手法强调其强烈设计感。“日系甜美风”崇尚自然而反对虚假的华丽、烦琐的装饰和雕琢的美。款式可爱俏皮，圆润的领形、条纹或是可爱图案是日韩风针织服装主要设计点。“创意另类风”多数运用了另类的图案或是朋克摇滚风的设计元素，如“铆钉”、“皮革”、“金属”等，色彩为深色系，黑红色偏多。就“欧美简约风”、“日系甜美风”、“创意另类风”，我们利用眼动仪对一千多名志愿者进行测试，分析测试所得十组有效数据(如下表所示)。以上数据足以说明在所分的三类针织衫风格中，最受消费者欢迎的是“日系甜美风”，其次为“欧美简约风”，而“创意另类风”的针织服饰由于其本身具有的特定元素以及当代大学生的心理接受等因素，并不是非常被关注。基于“日系甜美风”是最受大学生关注的服装风格，我们同样运用眼动仪针对此类款式进行了研究，数据如图1、图2所示。我们不难发现，在针织服装中，现阶段带图案的针织服装占据市场主导地位，在“日系甜美风”中尤为明显。再者，其消费者所关注图案设计的比重占整件服装的各局部细节设计的比重的50%以上。由此我们得出结论，对于针织衫而言，图案、色彩是很重要的设计元素，在设计针织衫时，应该突破大多数针织衫黑白灰等浊色调的桎梏，使针织面料的色彩尽可能地丰富多彩。

三、趋势下的创新设计

经过上述调查及数据显示，我国大学生针织服装设计尚不成熟，其主要表现为针织服装款式不够新颖脱俗。但事实上，由于其特有的弹性与针织肌理，针织面料的可塑性极强。时代在发展，针织服装设计也将被赋予新的使命———打破穿同款式限制，寻求创新设计。

1面料设计新思路

俗话说得好，“巧妇难为无米之炊”，服装面料是设计的第一要素，往往一个好的设计师的设计工作从面料就已经开始。而对于针织面料而言，纱线的设计、特殊的 编织 方式赋予它更多变化的可能。在针织服装设计中，选择有表现力的纱线是一件针织服装设计成功的一半。设计师必须对纱线的发展潜力和可塑性以及针织机的性能都有足够的认识，才能把他们的创意发挥得淋漓尽致。从常规纱线入手，利用不同数量比例的不同品种纱线进行混合编织，从而展示针织面料的节奏与韵律，这早已算不上是创新之法。而通过纱线色彩和外形上的变化，结合相应其他材料(如梭织面料、串珠、亮片、蕾丝、金银线等)，运用多种多样的编织方式(即钩织、棒织等)有机结合可打破常规针织服装设计局限性，创造出丰富多变的视觉效果。

2造型设计新突破

由于传统针织服装的造型款式太过单一，现代针织衫必须在原有造型基础上加以改变，赋予其时尚年轻化的造型感。例如:袖形，可以采用宽松的蝙蝠袖;领形，设计为荷叶领、自由领等。甚至，在造型廓形上可以有更为大胆的设计，力求通过结构和服装组合形式打造针织服装立体造型，并且利用针织面料本身的弹性，在服装穿着上进行适当调整，呈现不同的形态，实现针织服装“一衣多穿”的功能。从而让“朴素、平板”针织服装，从轮廓上逐步接近梭织服装的多样化设计。

3图案运用新主张

色彩与图案非常讨巧，且具有鲜明视觉冲击力，是服装设计中的两大重要元素，也是设计师在针织服装设计过程中的常用手法，“条纹、菱形格、图案”则是其钟爱的。随着工业化生产及此类针织服装的普及，仅仅是这样的图案似乎已经不能满足消费者的好奇心，在原有的图案上进行创新则是针织服装图案设计的必然选择。使用梭织服装的图案设计手法，如印花、染色等二次设计;平面与立体相结合，运用钉珠、绣花、烫钻等手法使服装在保持原有风格的同时，丰富服装平面设计感，使服装整体更显趣味性。

四、结论

在不知不觉中，针织服装已变成一个极具发展潜力的服装门类，以其独特的视觉效果和穿着的舒适性吸引着大学生消费者。然而，国内针织服装尚且存在设计朴素、死板等问题。针织服装创新设计是立足于市场现状、消费者喜好的一次思考，只有打破常规，从根本上提高针织服装设计水平，才能使针织服装实用性与艺术性相结合，跟上时代的步伐。

服装创新论文范文二：审美法则与服装创新设计研究

所谓的绘画和表现，其实是一种后天可以弥补的表达工具而已。唯有这种对思想的训练，是非自己不能修炼的。因此，我们把它称之为设计的天赋。当你有了这种习惯思考的天赋，那么整个人都变成了易燃体，只等着灵感的火花把你引爆。但是，对于把设计当成常态如一日三餐一样的设计工作者，相比与等待灵感，更需要学会储存灵感，或者寻找、制造灵感。

灵感可能只是一个物象，也可能直接是一段技术上的想法。以服装设计为例，灵感分为直接灵感和间接灵感。直接灵感看似好用，但其实比较忌讳直接的使用，因为直接使用在无形中就会限制你的发挥空间，例如面对一块面料，第一眼见它的印象，会引导你做出常规式设计，这源于人们约定俗成的 经验 ，能获得习惯性认可，但是很有可能新意不足，没有惊喜。而间接灵感的运用，则需要丰富的联想和打散重构，在设计过程中不可控的因素较多，略有难度，但是却可能创造出感染力非常强的作品。二者各有利弊，需要根据具体的设计目的而进行权衡选择。市场化的服装设计以运用直接灵感来源为主，间接灵感参考为辅，可以很好的在规矩之内尽显方圆;而创意服装设计则尽量避免运用直接灵感，如以某大师的风格甚至是某款服装成为设计的灵感来源，在接下来的设计创作中，就会很难摆脱人们对此作品固有的印象。但是如果尝试将经典高雅的可可•香奈儿套装，解构成薇薇安•韦斯特伍德的叛逆摇滚，这种反常规的嫁接，通过联想能力，将灵感理念和服装元素联系到一起，通过颠覆性的思维舞蹈过程，如果做得巧妙，就很可能有如新星爆炸一样的效果。

俗语说，没有规矩，不成方圆。真正的强者，不会惧怕规则，而是会让规矩成就自己。首先，所有视觉设计艺术工作者共同的规则就是：形式美法则。早在人们思想蒙昧茹毛饮血的远古时代，就有敏感的艺术家们观察到了自然界中不可言说的美妙规律，例如松果，凤梨上螺旋交叉的分割，花瓣的排列，游鱼的形状等，并从实物中提取出共同的特点，用点、线、面这几种基本的符号表达在了自己的泥瓦灌上。直到人类文明高度发达后，一些智者找到了这些触动人类天生敏感的审美触觉的规律，是斐波那契数列，也是著名的黄金分割比。

黄金分割为公元前六世纪古希腊数学家毕达哥拉斯所发现，是一个数字的比例关系，它具有严格的比例性、艺术性、和谐性，蕴藏着丰富的美学价值。为什么人们对这样的比例，会本能地感到美的存在?其实这与人类的演化和人体正常发育密切相关。据研究，从猿到人的进化过程中，人体中有许多比例关系接近，从而使人体美在几十万年的历史积淀中固定下来。人类最熟悉自己，势必将人体美作为最高的审美标准;于是黄金分割律作为一种重要形式美法则，成为世代相传的审美经典规律，至今不衰。而这就成为了艺术设计界的黄金法则，更是服装设计中需要遵循的视觉准则。

除了单纯视觉上的审美需求，人们对服装同样有着最基本的审美原则要求，通过审美法则，从而实现人与服装、人与环境之间以及“形式美”与“功效性”在服装设计中的和谐与统一，使服装介质的各个指标与人体各种要求相适应，让服装的艺术成分与穿着效果达到最佳匹配。因此，仅仅从造型上论，无论多么惊世骇俗的作品，哪怕前卫设计作品中常见的将服装的材质替换成塑胶或者金属，哪怕比基尼只有几寸的面料相连接，这些作品还想被称之为“服装”，就必须在人体上有支撑挂靠的点，就一定能够穿戴到人体上。常用人体支撑点有很多，例如肩颈，后背，上胸围，腰跨等处，也可以通过一定的力学设计开发其他支撑点。创意服装的创新造型天马行空，但是最终需要如同寄生植物一样与人体穿插交缠，才能够展现服装的魅力。

创意服装设计作品除了造型上需要考虑与人体之间的关系，人自身内心的桎梏也会影响对作品的判断。大千世界千人千面，人们被各种不同的 方法 分成很多的群种。国籍，民族，地域，阅历，身份，学识，性格，性别等等，每个群种又相互交叠，不同的群种对服装的审美都有大致相同的选择，也有微小的区别。服装设计有着一套成熟的审美法则，例如从风格对应到品类、搭配、面料、色彩、图案的表现形式，都有着相对固定的程式化色彩。但是成功的服装创新设计作品中，小心机无处不在，给予人惊喜又满足使用者的需求。所以从某种角度来说，成功的服装设计者，能够玩转规则，使之为自己服务，成就自己。这种 逆向思维 需要在保证上述所说的符合审美法则的同时，发挥神奇的作用，将服装设计这门传统艺术点石成金，成就视觉盛宴。

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5. 关于写创新的议论文5篇

6. 成功源于创新论文3篇

摘要:服装在现代来说已经有了新的意义,他已经渐渐淡化遇寒的得到作用,而走想一个新的的领域,它是一种符号,一种文化的氛围在服装领域越来越浓,服饰开始成为了一种文化的象征,它不仅仅在是为了遇寒,更重要的是装饰自己,打扮自己,在更高的一个层次上他就是表现人气质,精神面貌,它边县一个人的内在美,透露出人的高贵的品质.因此服饰在当代成了一门富有丰富内涵的文化的科学. 关键词:男人,女人,西装,婚纱. 我们先从男人的角度谈谈服饰文化,男人的装束有好多,西装,夹克,衬衣,衬衫,T恤,风衣等等.这里我们主要说西装,毕竟西装在现代对于男士来说,是十分正规的衣服,也是十分普遍,十分具有代表性.西装作为一种符号,一种服饰,它具有丰富的内涵和历史渊源,西装来源与西方,现在它渐渐地作为一种正式的服装在世界各地流行,它可以从场合,搭配上来具体的阐释. 衬衫,在套装与衬衫的组合上，衬衫的下摆要放入裤子里，整装后，衬衣领和袖口均要比外衣长出１－２ｃｍ左右.净白色或白色带清爽蓝条纹的长袖衬衫是必不可少的基本服装配件。请留意：领口和袖口一沾上污渍就不应该再往身上穿，一定要洗得干干净净、熨得笔挺的衬衫才悦目。西装净色而颜色偏深的整套西装适于多种场合，最派用场。由于中国人脸色偏黄，在选择颜色时应少选黄色、绿色、紫色，宜选深蓝色、深灰暖性色、中性色等色系。脸色较暗的男士，可选择浅色系和中性色。有明袋的上装只适合在较随便的场合穿着，暗袋上装适合正式场合。袜子,深色袜子可以配深色的西装，也可以配浅色的西装。浅色的袜子能配浅色西装，但不宜配深色西装。忌用白色袜子配西装。袜子长度的原则为宁长勿短。鞋子黑色皮鞋是万能鞋，它能配任何一种深颜色的西装。灰色的鞋子决不宜配深色的西装，浅色的鞋也只可配浅色西装。而漆皮鞋只宜配礼服。鞋子擦得锃亮的人，会显得特别光鲜，容易给人以好感，脏兮兮的鞋子最不宜登大雅之堂。皮带深色西装可配深色腰带，浅色西装则可深可浅的皮带都配得上。此外，皮带的颜色应与皮鞋协调。插袋巾,锦上添花的装饰品，颜色不一定要跟领带一样，只要质料够软，插在袋里服服贴贴挺自然就行了，即使一条白手帕也照样能胜任，但不能把它折得死死板板地插在袋里，否则易被人叫着“老土”。另还常用鲜花做装饰的“插袋巾”.西装饰物,西装上的饰物作为衣着整体美的组成部分，是浓缩了的文化艺术标志。随着男士对于着装的重视，西装的饰物也成了人们关注的话题。了解一下西装饰物的来历，就不会在穿西装时把花眼割开、穿正式西装不打领带、上衣袋里装钢笔等等，避免在社交场合出现不协调(续)与西装搭配的另一个重要的就是领带,可以说领带是窗西装的灵魂所在,西装服饰的是否恰当就是看领带打得是否好了,有是在一些正规的场合,领带换成了领结,还有 什么样的西装配什么样的领带,颜色的选择,条纹的布局还有领带的长短这些都是要根据不同的西装来搭配的,有人说男人的领带要有一打这话说得的确是恰当,这是西装的搭配问题.另外西装还有在不同的场合中的选择在大型会议就要穿着庄重的西装,而在家却可以穿稍微宽松的西装,看起来不是很庄重严肃,使家里充满温馨,充满幸福. 总的来是说西装给我们的是大方,风度,要充分显示男士的绅士风度.这是西装在现在最为重要的功能,而御寒和装饰的作用将会随着社会的发展变得越来越小,但将会持续着.这是随着社会的发展和文化水平的提高造成的. 2.下面就谈谈女士的着装,说到女的着装,更是五花八门,丰富多彩.女性衣服种类和款式的丰富在很大程度上是由女士的性格特点决点的,因而在这里就主要就谈谈女士的婚纱艺术.婚纱同男士 东西状有这异曲同工之妙,不仅是为了装饰的需求的,更是为了体现女士内在品质.不过相对男装来说他在装饰的层面上作用要大于男士的西装.婚纱的来源也是有一定的历史背景的,因而在不同地域婚纱的文化也有区别:东西方新人对婚纱的避讳不同，在美国，结婚典礼之前新郎是不能看见女方的婚纱款式，所以挑选婚纱时，女方多会和姊妹或女性朋友前往挑选，也因此美国新人的结婚照，多是婚礼现场所拍摄;在东方社会中，较无此项避讳，台湾及香港的婚纱公司除了提供礼服租赁之外，还延伸出婚纱摄影行业，提供专属的摄影棚、摄影师与婚礼相关服务，帮新人拍摄婚纱照，并设计成册和谢卡，放在婚礼现场供来宾翻、取阅.在传统的婚礼上，戴在新娘头上的头纱，通常在双方交换戒指，牧师或证婚人宣布两人成为合法夫妻後，由新郎揭开。过去只有第一次结婚的新娘才可以披头纱，改嫁的不可以，但现时不少人已不清楚过去有这一种习惯。 婚纱由西方国家传入我国不过百年时间。现代的白色婚纱起源於18世纪法国拿破仑时代。白色给人的印象是安静，纯洁。一目了然却能引发无穷的遐思。张爱玲曾以白玫瑰与红玫瑰来比喻姑娘与少妇，白色犹如少女不设防的心，散发著独特的魅力。白色作为婚纱颜色中的主流颜色，是有其深厚的历史根源的。在君主统治时期，妇女的社会地位十分低下，人们十分看重女子的贞洁，女孩子在婚前一定要守身如玉，这种想法也反映在新娘穿著的礼服的颜色上。过去有的地方就规定：白色婚纱是少女的专利，而二婚或已失身的女子是不能穿白色婚纱的，因为人们认为：结婚那天的新娘应该是最纯洁、最美丽的，而白色是唯一能和她的纯洁美丽相配的颜色。随著时代的发展，越来越多的女孩已不满足於单一的婚纱颜色，她们在举行婚礼时大胆的披上了各色婚纱，恬静的蓝、明朗活泼的黄、华丽高贵的紫……很多新娘还会在婚礼当天不同的时刻换不同颜色的婚纱，多种的色彩充分体现了新娘不同的性格，让新娘在这个属於她们的日子里分外的光彩照人。但在婚礼当天的正式场合，白色婚纱一直是大多数新娘的首选。因为在人们，包括新娘自己的内心深处，都希望婚礼当天的女孩是一朵「清水芙蓉」，乾净、恬静；纯洁、美丽。在这纷乱的尘世中，人们都渴望能有一方净土让自己歇息，爱情是世纪末的童话，而收获爱情的女孩是幸运的。阳光、绿意，蓝天、白云，披著洁白婚纱的新娘是美丽的天使，是上帝的宠儿。在瞬息万变的潮流中，白色也一直以其独特的魅力占据著流行色彩的主位，一切的绚烂终归於平静，人们内心渴望著平静和自由，而白色赋於生活更深刻的内涵。而婚纱的款式七月也很丰富:极简派,极简的线条往往最能烘托出穿衣人的特质，如何利用简单的线条来强调自己的优点，就是极简派的一大学问了。精湛的剪裁和高档的面料是极简派过人之处，它可以非常好的体现婚纱的档次与品质，使新娘在众人中脱颖而出。适合独立意识强的女孩;浪漫派,一说到结婚大家马上就会想到“浪漫”这个字眼，如何在婚纱上营造出自然又浪漫的风格呢？镂空的蕾丝花边、缀有小碎花的透明褶皱、多层次的宽松裙摆、曳长的头纱。。。都是浪漫风格婚纱的完美体现。适合人文气息浓厚的女孩;华丽派,不可否认，华丽的风格总是会让人眼前一亮，但是在呈现华丽之余还要彰显高贵，所以注意搭配是华丽风格的基本原则。繁杂的手工缝制加上层叠的梦幻裙摆，这种法国宫廷式的婚纱，可以将新娘大户人家的华丽气息一显无余;典雅派,这是最常见的新娘装扮，只要打扮得当，再朴素的原料都可以呈现出新娘最完美的状态。而按找款式又可分为:公主型,贴身型,王后型,蓬裙型等等. 通过对西装和婚纱的概述,可以看出在现代服饰作为一种文化成为一种科学受得到了社会的关注,这个每一个人都直得研究的科学,他和每有人的成长,发展都是密切相关的,服装不在停留在御寒和装饰的层面,更为重要的是他体现人是气质,人的精神面貌.因而他的这种作用会随着社会的发展越来越显著,为了美好的明天,对衣服关注吧,不,现在不应该是衣服,恰当地说,应该是为了服装.

服装工程专业毕业论文

转眼间充实的大学生活即将结束，毕业前都要通过最后的毕业论文，毕业论文是一种比较正规的检验学生学习成果的形式，我们该怎么去写毕业论文呢？以下是我收集整理的服装工程专业毕业论文，欢迎大家借鉴与参考，希望对大家有所帮助。

【摘 要】本文针对现代服装工程类人才的社会需求，在探索服装工程类人才培养模式的特点和规律基础上，分析其能力培养需求，以知识结构为核心，构建并实施该体系。体现教学中知识结构的相对独立性与整体协调的关系。

【关键词】服装工程专业；教学微体系法；多元化

为适应我国社会和经济发展对于现代服装工程技术人才培养的需要，以及服装行业发展中对多学科交叉复合型人才培养的需要，体现教育“面向工业界、面向未来、面向世界”的工程教育理念，实践大学培养高质量应用型人才的办学目标和建设现代化特色大学的办学理念，围绕都市型工业和大力发展现代服务业的发展战略，坚持加强基础理论、突出学科交叉、重视新兴技术的专业特色，贯彻德智体全面发展的教育方针，重视知识、能力、素质协调发展，满足纺织服装行业数字化和信息化技术发展的要求，着力提高学生的工程意识、工程素质和实践能力，强化创新能力的培养，采用产学合作、工学交替，学科链、专业链对接产业链的特色培养方式，如何合理架构专业学科的实践教学体系，不断提高实践教学水平与质量，是当前服装工程专业实践教学改革与发展所面临的重要课题。针对服装工程专业的研究主要是专业课程的教学质量、如何将理论教学与实践结合、如何进行师资队伍建设等，对于服装工程专业教育的理论系统处于摸索阶段。

本文针对现代服装工程类人才的'社会需求，在探索服装工程类人才培养的特点和规律基础上，分析其服装工程专业能力培养需求，课程培养需求、增加学生的就业机会及增进校企合作，缩短学校和企业的距离的目的。

1.服装工程专业培养方向及专业培养体系

服装工程专业主要事实在现场从事产品的生产、营销、服务或工程项目的施工、运行和维护；针对我国未来纺织服装产业发展对工程类人才知识和能力的要求，依据纺织服装行业标准，按照“面向工业界、面向未来、面向世界”的工程教育指导思想、“知识、能力、素质协调发展”的人才培养理念和“强能力、高素质”的人才培养目标。

服装工程专业培养体系主要包括三个部分：人文社会及自然科学知识、工程领域基本知识和服装设计与工程专业知识。

人文社会及自然科学姿势主要是让学生具备从事工程技术工程所需的理论联系实际的学法、工程技术工作所需的扎实的数学、物理基础。工程领域知识主要建立工程学的系统化概念和工程研究的思路，初步掌握理论分析和综合运用的基本方法。服装设计与工程专业知识主要了解服装领域的新材料、新工艺、新设备和先进生产方式，服装工程领域的发展现状和趋势，掌握服装工程领域的技术标准和规范，服装工程与加工的基本原理及工程实践知识。掌握现代服装制造装备的基本原理、工艺条件、工程应用以及技术经济评价指标。

服装工程专业培养体系需掌握的能力素质主要是熟悉服装产品的生产流程，具有较强的在服装产品生产一线从事工艺设计、产品检验和解决服装产品生产实际问题的能力；熟悉服装面料的开发技术，具有较强的新型服装面料的设计、分析和开发的能力；熟悉服装设计与加工工程项目的组织实施和管理过程，局部综合运用经济、工程管理等知识和方法进行工程项目组织管理的能力。

2.服装工程专业课程体系

根据应用型服装工程人才培养的知识体系和能力素质要求，构建包括公共基础教育体系、学科基础教育体系、专业教育课程和实践教育课程。这些课程体系主要以学生工程实践能力、创新能力的培养为核心，以实践与训练为主线，涵盖了工程基础课程群、工程技能课程群、服装设计与工程课程群和企业工程实践教育内容，使学生有兴趣、有研究、有实践地学习领域的知识，逐步地、系统地增长工程实践能力与创新能力。其中最主要的是实践教育环节，实践教育主要包含课程实践和企业实践两个层次，课程实践主要是加深对所学知识的掌握和培养初步的工程能力，企业实践是为了对能力素质进行全面的锻炼，培养较强的工程实践能力、良好的工程素质和团队合作能力。

3.以教学体系为单元，动态调整和培训师资队伍

师资队伍是学生与教学工作紧密结合的纽带，是教学工作主动、灵活地适应社会需求的关键环节。在发挥原有的理论与实践相结合的师资培养方式的同时，积极结合学科的教学微体系、职业技能认证和创新科研能力结合，把师资队伍培养成为思想稳定、知识丰富、能力较强、素质较高的“理论、技能、科研”三维一体的教学力量。

教学师资队伍需要熟悉实践工作的操作流程，能够帮助企业解决实际问题。在增强师资队伍责任感和使命感的同时，充分发挥教师的主动性、积极性和创造性，让教师在定位微体系的课程有计划、有目的建设成国家级、省级、校级、院级品牌课程，实现一个专业教师一个特色，以特色求发展。本专业力求创建“理论、技能、科研”三维一体的师资力量，但鉴于每个体系对于这三项的要求侧重不同及教师个性化知识特色，建立具有特色的个性化师资体系。服装结构与工艺教学体系的课程主要侧重于技能，鼓励定位教师进行实践培训和考取职业认证资格，相反服装舒适性与功能教学体系的课程侧重于理论和科研，需要鼓励定位教师进行科学研究。

4.结语

随着服装院校教学水平的提高，在我国服装高校呈现国际化的大好形势的推动下，服装工程专业的教育重点是加强大学生实践能力和创新能力培养。通过服装工程专业多元化教学微体系的构建与实施达到将理论教学转为技能培养、增加学生的就业机会及增进校企合作，缩短学校和企业的距离的目的，为服装培养工程人才提供服务。

参考文献：

[1]余寿文，王孙禺.中国高等工程教育与工程师的培养[J].清华大学研究， 2004，25（3）： 1-6.

[2]张国玲等.从工科毕业生现状及企业需求看工程教育改革的必要性[J].实验技术与管理， 2007，24（8）： 112-114.

[3]季晓芬，李艳梅，朱伟明.我国纺织服装业面临的挑战及其对策[J].纺织学报， 2004，25（3）： 120-122.

[4]姜嘉乐，张海英.中国工程教育问题探源―朱高峰院士访谈录[J].高等工程教育研究， 2005（6）：7-14.

论文研究数据处理方法

创建论文数据分析计划提示：

1、系统化

学生可以通过将研究数据系统化来开始论文数据分析。收集想法，思考哪些方面是重要的，而哪些会让自己的想法变得混乱。思考自己所收集信息的真正价值，信息的数量不会帮助论文写作，质量更加重要。

2、结构

组织论文分析。对于学生和读者来说，一切都应该非常清楚。无论主题多么复杂，都应该将其分成几部分，并按顺序排列，使人们能够对问题的所有要点有一个很好的了解。每一章都应该是自己的一个小想法。

3、词汇

论文中不应该有自己不理解的任何词汇，因为很可能读者也不会理解。对于不理解的术语，或者在写作过程中学到的术语，应该在创建论文分析时进行解释。

4、因果关系

在收集数据并将材料系统化后，学生应该退后一步，考虑因果关系。应分析关键点的有效性。如果已经做好了系统和结构部分，这应该不会太复杂。

5、重要性

从理论和实践上思考论文的要点。如果不了解大局，就无法制定好的论文数据分析计划，这就是整篇论文的意义所在。

6、简化

最后，论文数据分析计划可以帮助写作。不要浪费太多时间将已经很复杂的任务复杂化。目标应该清晰，过程要简化。

论文数据方法有多选题研究、聚类分析和权重研究三种。

1、多选题研究：多选题分析可分为四种类型包括：多选题、单选-多选、多选-单选、多选-多选。

2、聚类分析：聚类分析以多个研究标题作为基准，对样本对象进行分类。如果是按样本聚类，则使用SPSSAU的进阶方法模块中的“聚类”功能，系统会自动识别出应该使用K-means聚类算法还是K-prototype聚类算法。

3、权重研究：权重研究是用于分析各因素或指标在综合体系中的重要程度，最终构建出权重体系。权重研究有多种方法包括：因子分析、熵值法、AHP层次分析法、TOPSIS、模糊综合评价、灰色关联等。

拓展资料：

一、回归分析

在实际问题中，经常会遇到需要同时考虑几个变量的情况，比如人的身高与体重，血压与年龄的关系，他们之间的关系错综复杂无法精确研究，以致于他们的关系无法用函数形式表达出来。为研究这类变量的关系，就需要通过大量实验观测获得数据，用统计方法去寻找他们之间的关系，这种关系反映了变量间的统计规律。而统计方法之一就是回归分析。

最简单的就是一元线性回归，只考虑一个因变量y和一个自变量x之间的关系。例如，我们想研究人的身高与体重的关系，需要搜集大量不同人的身高和体重数据，然后建立一个一元线性模型。接下来，需要对未知的参数进行估计，这里可以采用最小二乘法。最后，要对回归方程进行显著性检验，来验证y是否随着x线性变化。这里，我们通常采用t检验。

二、方差分析

在实际工作中，影响一件事的因素有很多，人们希望通过实验来观察各种因素对实验结果的影响。方差分析是研究一种或多种因素的变化对实验结果的观测值是否有显著影响，从而找出较优的实验条件或生产条件的一种数理统计方法。

人们在实验中所观察到的数量指标称为观测值，影响观测值的条件称为因素，因素的不同状态称为水平，一个因素可能有多种水平。

在一项实验中，可以得到一系列不同的观测值，有的是处理方式不同或条件不同引起的，称为因素效应。有的是误差引起的，称做实验误差。方差分析的主要工作是将测量数据的总变异按照变异原因的不同分解为因素效应和试验误差，并对其作出数量分析，比较各种原因在总变异中所占的重要程度，作为统计推断的依据。

例如，我们有四种不同配方下生产的元件，想判断他们的使用寿命有无显著差异。在这里，配方是影响元件使用寿命的因素，四种不同的配方成为四种水平。可以利用方差分析来判断。

三、判别分析

判别分析是用来进行分类的统计方法。我来举一个判别分析的例子，想要对一个人是否有心脏病进行判断，可以取一批没有心脏病的病人，测其一些指标的数据，然后再取一批有心脏病的病人，测量其同样指标的数据，利用这些数据建立一个判别函数，并求出相应的临界值。

这时候，对于需要判别的病人，还是测量相同指标的数据，将其带入判别函数，求得判别得分和临界值，即可判别此人是否属于有心脏病的群体。

四、聚类分析

聚类分析同样是用于分类的统计方法，它可以用来对样品进行分类，也可以用来对变量进行分类。我们常用的是系统聚类法。首先，将n个样品看成n类，然后将距离最近的两类合并成一个新类，我们得到n-1类，再找出最接近的两类加以合并变成n-2类，如此下去，最后所有的样品均在一类，将上述过程画成一张图。在图中可以看出分成几类时候每类各有什么样品。

比如，对中国31个省份的经济发展情况进行分类，可以通过收集各地区的经济指标，例如GDP，人均收入，物价水平等等，并进行聚类分析，就能够得到不同类别数量下是如何分类的。

五、主成分分析

主成分分析是对数据做降维处理的统计分析方法，它能够从数据中提取某些公共部分，然后对这些公共部分进行分析和处理。

在用统计分析方法研究多变量的课题时，变量个数太多就会增加课题的复杂性。人们自然希望变量个数较少而得到的信息较多。在很多情形，变量之间是有一定的相关关系的，当两个变量之间有一定相关关系时，可以解释为这两个变量反映此课题的信息有一定的重叠。

主成分分析是对于原先提出的所有变量，将重复的变量（关系紧密的变量）删去多余，建立尽可能少的新变量，使得这些新变量是两两不相关的，而且这些新变量在反映课题的信息方面尽可能保持原有的信息。

最经典的做法就是用F1（选取的第一个线性组合，即第一个综合指标）的方差来表达，即Var(F1)越大，表示F1包含的信息越多。因此在所有的线性组合中选取的F1应该是方差最大的，故称F1为第一主成分。

如果第一主成分不足以代表原来P个指标的信息，再考虑选取F2即选第二个线性组合，为了有效地反映原来信息，F1已有的信息就不需要再出现在F2中，用数学语言表达就是要求Cov(F1, F2)=0，则称F2为第二主成分，依此类推可以构造出第三、第四，……，第P个主成分。

六、因子分析

因子分析是主成分分析的推广和发展，它也是多元统计分析中降维的一种方法。因子分析将多个变量综合为少数几个因子，以再现原始变量与因子之间的相关关系。

在主成分分析中，每个原始变量在主成分中都占有一定的分量，这些分量（载荷）之间的大小分布没有清晰的分界线，这就造成无法明确表述哪个主成分代表哪些原始变量，也就是说提取出来的主成分无法清晰的解释其代表的含义。

因子分析解决主成分分析解释障碍的方法是通过因子轴旋转。因子轴旋转可以使原始变量在公因子（主成分）上的载荷重新分布，从而使原始变量在公因子上的载荷两级分化，这样公因子（主成分）就能够用哪些载荷大的原始变量来解释。以上过程就解决了主成分分析的现实含义解释障碍。

例如，为了了解学生的学习能力，观测了许多学生数学，语文，英语，物理，化学，生物，政治，历史，地理九个科目的成绩。为了解决这个问题，可以建立一个因子模型，用几个互不相关的公共因子来代表原始变量。我们还可以根据公共因子在原始变量上的载荷，给公共因子命名。

例如，一个公共因子在英语，政治，历史变量上的载荷较大，由于这些课程需要记忆的内容很多，我们可以将它命名为记忆因子。以此类推，我们可以得到几个能评价学生学习能力的因子，假设有记忆因子，数学推导因子，计算能力因子等。

接下来，可以计算每个学生的各个公共因子得分，并且根据每个公共因子的方差贡献率，计算出因子总得分。通过因子分析，能够对学生各方面的学习能力有一个直观的认识。

七、典型相关分析

典型相关分析同样是用于数据降维处理，它用来研究两组变量之间的关系。它分别对两组变量提取主成分。从同一组内部提取的主成分之间互不相关。用从两组之间分别提取的主成分的相关性来描述两组变量整体的线性相关关系。

请在此输入您的回答，每一次专业解答都将打造您的权威形象数据源：（是什么）研究区域描述：（如果你研究的是区域的话，要写出研究区域你要研究的那一方面的发展概况）数据处理方法：你用了什么方法，仔细描绘，比如怎么选取变量，有无修正参数或部分数据啦等等，怎么检验你处理的方法是否恰当啦

如何利用数据分析工具，对自己的文章进行诊断