数据挖掘技术与应用论文5000字

数据挖掘技术与应用论文5000字

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数据挖掘技术与应用论文5000字开头

计算机信息管理专科毕业论文计算机信息技术的管理尹全喜摘要：大量的信息数据被储存到计算机中，如何建立一个稳健的信息系统是一个需要研究的话题。本文概述了信息系统以及通常的信息系统结构，还有信息的载体技术，网络与数据库，只有合理的利用这些技术，才能够挖掘出信息的价值。关键词：信息系统；数据；计算机 信息系统从技术上说就是为了支持决策和组织控制而收集（或获取）、处理、存储、分配信息的一组相互关联的组件。除了支持决策、协作和控制，信息系统也可用来帮助经理和工人分析解决问题，使复杂性可视化，以及创造新的产品，从商业角度看，一个信息系统是一个用于解决环境提出的挑战的，基于信息技术的组织管理方案。通常用“信息系统”这个词时，特指依赖于计算机技术的信息系统。 信息系统结构国际标准化组织ISO在1979年提出了用于开放系统体系结构的开放系统互连(Open SystemInterconnection， OSI)模型。这是一种定义连接异种计算机的标准体系结构。OSI参考模型有物理层、数据链路层、网络层、传输层、会话层、表示层和应用层七层，也称七层协议。1 作业控制层次结构。主要为DPS(Data Processing System，数据处理系统)或称TPS(Transaction Processing System，交易处理系统)，负责收集各项可用于管理的数据，处里日常例行的交易数据，并产生报表以支持组织的作业控制活动，即MRS。此类系统基本上是一种孤岛式的功能性文件系统，通常在信息系统发展的早期进行自动化时产生，可用来代替人工处里繁复的结构化数据。而此层次结构的管理人员也可以应用DSS(Decision Support System， 决策支持系统)完成相关决策工作。2 知识管理层次结构。主要是KWS(Knowledge Work System， 知识工作系统)与OS(Offi ceSystem， 办公室系统)，负责累积知识与协助运用知识以提高组织的竞争力。而此层次结构的管理人员也可以应用DSS完成相关决策工作。3 管理控制层次结构。主要为MRS(Management Reporting System， 管理报告系统)，即狭义的MIS(Management Information System， 管理信息系统)，集成各个DPS所收集各项的数据，提供组织管理信息，反应部门现况，其内容通常是部门功能导向，用来解决各种结构性问题，可以产生综合摘要与例外报表以提供中阶管理人员使用，通常是一个大型的集成架构。而此层次结构的管理人员也可以应用DSS完成相关决策工作。4 策略规划层次结构。主要为EIS(Executive Information System， 主管信息系统)或称ESS(Executive Support System， 主管支持系统)，提供组织状况，支持高层决策，是一种计算机化系统，支持、提供高级主管所需的决策信息，并支持主管规划、分析和沟通所需的能力，重点在于追踪、控制与沟通。又分成组之状况报道系统与人际沟通支持系统。而此层次结构的管理人员也可以应用DSS完成相关决策工作。 DSS是一种协助人类做决策的信息系统，协助用户规划与分析各种行动方案，常用试误的方法进行，通常是以交谈式的方法来解决半结构性或非结构性的问题，但其所强调的是支持而非代替人类进行决策。 计算机技术计算机的发展，在各行各业引发了信息革命，而这些都归功与计算机网络的发展与计算机数据处理的发展1 网络。由于计算机网络的快速发展，使企业经营，科学研究与计算机集合的更加的紧密。计算机网络用通讯介质把分布在不同的地理位置的计算机、计算机系统和其他网络设备连接起来，以功能完善的网络软件实现信息互通和网络资源共享。这些功能有效的提升了企业经营的效率，与科学研究的速度。根据组织的结构，还有使用计算机的用途不同，在计算机的网络结构也有所不同，不同的用途，有不同的计算机网络拓扑结构，拓扑结构是网络的链路和节点在地理上所形成的几何结构，并用以表示网络的整体结构外貌，同时也反映各个模块之间的结构关系。根据通讯的方式不同计算机网络的拓扑结构可分为点对点传输结构和广播传输结构两大类，而根据通信距离不同可分为局域网和广域网两种。2数据库技术在计算机中，信息是以数据的形式被存储的，而企业的商业活动，或者是业务也是以数据的形式被存储到计算机中。总之，信息系统的管理，就是数据的管理，对于海量数据来说，我们不能够用简单的文件去管理这些数据，因为用文件去管理，会存在性能瓶颈。应该有更新的技术去代替它，为此，数据库诞生了。数据库系统是对现实世界中的业务数据的存储，它有快速访问，整合业务数据的能力，由于数据库技术的发展，有些数据库 系统还支持数据挖掘功能。数据库的挖掘数据功能，能够预测未来的数据走向，起到一种数据预测的效果。要建立一个好的数据库系统，首先要建立实体联系模型(E-R模型)，它是对现实世界的一种抽象，它抽取了客观事物中人们所关心的信息，忽略了非本质的细节，并对这些信息进行了精确的描述，它属于数据库系统的逻辑设计，其次是做数据库系统的物理设计，最后是数据库系统的实施与维护。参考文献：[1]刘泽计算机信息管理基础清华大学出版社，2004，[2] 赵泉 21世纪高等院校计算机教材系列 机械工业出版社，2003，计算机信息管理毕业论文浅谈信息管理与知识管理摘要：通过信息管理、知识管理概念的比较分析，论述了知识管理与信息管理的区别与联系，阐述了知识管理在管理的对象、管理的方式和技术以及管理的目标上的拓展、改进和深化。最后得出结论：知识管理是信息管理适应知识经济时代发展的必然结果，知识管理是信息科学发展中新的增长点。关键词：信息管理；知识管理；比较研究l信息管理与知识管理的概念1．1信息管理的概念。‘信息管理’，这个术语自20世纪70年代在国外提出以来，使用频率越来越高。关于 魏 管理”的概念，国外也存在多种不同的解释。尽管学者们对信息管理的内涵、外延以及发展阶段都有着种种不同的说法，但人们公认的信息管理概念可以总结如下：信息管理是个人、组织和社会为了有效地开发和利用信息资源，以现代信息技术为手段，对信息资源实施计划、组织、指挥、控制和协调的社会活动。既概括了信息管理的三个要素：人员、技术、信息；又体现了信息管理的两个方面：信息资源和信息活动；反映了管理活动的基本特征：计划、控制、协调等。通过对国内外文献资料的广泛查阅，发现人们对信息管理的理解表现在以下五种不同含义：信息内容管理，信息媒体管理，计算机信息管理，管理信息系统，信息产业或行业的队伍管理。l．2知识管理的概念。关于知识管理的定义，在国内外众{5{纷纭。在国外，奎达斯认为，知识管程，以满足现在或将来出现的各种需要，确定和探索现有和获得的知识资产，开发新的机会。巴斯认为，知识管理是指为了增强组织的效绩而创造、获取和使用知识的过程。丹利尔?奥利里认为，就唇降组织收到的各种来源的信息转化为知识，并将知识与人联系起来的过程。马斯认为，知识管理是—个系统的发现、选择、组织、过滤和表述信息的过程，目的是改善雇员对待特定问题的理解。美国德尔集团创始人之一卡尔?费拉保罗认为，知识管理就是运用。是为企业实现显性知识和隐性知识共享提供的新途径。而如何识别、获取、开发、分解、储存、传递知识，从而使每个员工在最大限度地贡献出其积累的知识的同时，也能享用他人的知识，实现知识共享则是知识管理的目标。在国内，乌家培教授认为，知识管理是信息管理发展的新阶层，它同信息管理以往各阶段不一样，要求把信息与信息、信息与活动、信息与人连结起来，在人际交流的互动过程中，通过信息与知识(除显性知识外还包括隐性知识)的共享，运用群体的智能进行创新，以赢得竞争优势。他指出。对于知识管理的研究，最宽的理解认为，知识管理就是知识时代的管理，最窄的理解则认为，知识管理只是对知识资产(或智力资本)的管理。2信息管理与知识管理的联系信息管理是知识管理的基础，知识管理是信息管理在深度和广度上的进一步深化和发展。信息管理为知识管理提供了坚实的基础，因为共享信息是其关键因素之一，因而如果—个组织不能进行有效的信息管理就不可能成功地进行知识管理。首先，知识管理需要信息管理理论与技术的支撑。知识管理的杨 黾知识仓嘶，知识仓! 是一个连续不断的过程。在知识经济时代，知识已成为一种基本的生产资料，但知识的创新离不开信息，而知识不能简单地从所得数据进行归纳概括中产生，由知识与信息的互动性决定了信息资源演变成为知识资源的过程中，不可避免地需要运用信息管理理论与技术对信息资源进行感知、提取、识别、检索、规划、传递、开发、控制、处理、集成、存储和利用，通过学习过程与价值认知使信息转化为知识。信息管理理论和技术的发展为知识的采集与加工、交流与共享、应用与创新提供了得天独厚的环境和条件，为知识管理项目的实施奠定了坚实的基础。因此，知识管理与信息管理是相互依存的。其次，知识管理是对信息管理的扬弃。这主要表现在三个方面：一是传统的信息管理以提供一次、二次文献为主，而知识管理不再局限于利用片面的信息来满足用户的需求，而是对用户的需求系统分析，向用户提供全面、完善的解决方案，帮助用户选择有用的文献，提高知识的获取效率。二是传统的信息管理仅局限于对信息的管理，而忽视对人的管理。其实在信息获取的整个流中，人才是核心。知识管理认为对人的管理既可以提供广泛的知识来源，又可以建立良好的组织方式用以促进知识的传播，这适应了知识经济时代的要求。三是姗识管理通过对知识的管理。抛弃了信息管理中被动处理信息资源的工作模式，它与知识交流、共享、创新和应用的全过程融合，使知识管理成为知识创新的核心能力。第三，知识管理是信息管理的延伸与发展。如果说售息管理使数据转化为信息，并使信息为组织设定的目标服务，那么知识管理则使信息转化为知识，并用知识来提高特定组织的应变能力和创新能力。信息管理经历了文献管理、计算机管理、信息资源管理、竞争性情报管理，进而演进到知识管理。知识管理是信息管理发展的新阶段，它同信息管理以往各阶段不一样，要求把信息与信息、信息与活动、信息与人联结起来，在人际交流的互动过程中，通过信息与知识(除显性知识外还包括隐性知识)的共享，运用群体的智慧进行创新，以赢得竞争优势。3信息管理与知识管理的比较研究信息管理与知识管理的主要区别：3．1信息管理活动主要涉及到信息技术和信息资源两个要素，而知识管理除信息技术和信息资源之外，还要管理人力资源。知识管理的目标就是运用信息技术、整合信息资源和人力资源，促进组织内知识资源的快速流动和共享。有效的控制显性知识(信息资源)和隐性知识(人力资源)的互相转化，实现知识创新。3．2从管理对象看，信息管理着重显性知识(信息资源)的管理，而知识管理着重隐性知识(信息资源)的管理与开发。3信息管理的工作重心是解决社会信息流的有序化、易检性和信息资源的整合问题。主要是通过对信息的收集、加工与处理，形成高度相关、比纳与检索和利用的信息资源。知识管理的工作重心是对信息进行分析、综合和概括，把信息提升为对用户决策有重大价值的知识资源，实现知识发现、知识创造和知识利用。4信息管理强调信息的加工、保存和服务；知识管理则以知识的共享、创新和利用为核心。传统戏系管理比较偏重于信息、知识资源的收集、整理、分析、传递、利用，把显性知识看作管理的唯一对象，忽略了知识包断。知识管理把信息管理的平台，机械的方式变为动态的知识创新活动，从而把信息管理提高到—个更高的层次。4信息管理向知识管理的转化知识管理是信息管理过程中的产物，也就是说知识管理是信息管理发展的—个新阶段。概括地说，知识管理是随着人们对资源认识的不断深化和管理能力的不断提高而产生和发展起来的，是人力资源管理和知识资源管理的高级化合物，代表了信息管理的发展方向。从信息管理到知识管理，大致经历了三个阶段：2O世纪40年代及40年代以前，被称为文献信息的管理阶段，也被称为传统的手工方式的信息管理阶段；20世纪50年代至80年代初，由于信息总量的迅速增加，信息涌流的严峻形势使信息处理技术受到高度重视，信息系统和办公自动化系统被广泛应用，这是信息技术管理阶段；20世纪8O年代至90年代中期，以信息资源和信息活动的各种要素为管理对象的这—时期，被称为信息资源管理阶段。自1995年以来，在现代怠息技术与网络技术的作用下，进入了知识管理阶段，即信息管理的综合集成阶段，它标志着信息管理扩大到了知识管理的应用领域。从信息管理到知识管理的转化是管理理论与实践中“以人为本”的管理的进一步体现。人成为知识管理的对象，也是知识管理的目的。知识管理是信息管理适应经济时代发展的必然结果和趋势，是信息科学发展中新的增长点，是信息科学的实质、目标和任务的充分体现。实行知识管理，推进信息化建设，标志着人类社会开始进入全球经济—体化的知识文明时代。参考文献[1]何平．高洁．信息管理概论[M]．北京：科学出版社，2007。4[2]郭阳．信息管理系统与知识管理系统之比较[J]情报杂志．2006，~2．

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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

数据挖掘技术与应用论文5000字怎么写

计算机信息管理专科毕业论文计算机信息技术的管理尹全喜摘要：大量的信息数据被储存到计算机中，如何建立一个稳健的信息系统是一个需要研究的话题。本文概述了信息系统以及通常的信息系统结构，还有信息的载体技术，网络与数据库，只有合理的利用这些技术，才能够挖掘出信息的价值。关键词：信息系统；数据；计算机 信息系统从技术上说就是为了支持决策和组织控制而收集（或获取）、处理、存储、分配信息的一组相互关联的组件。除了支持决策、协作和控制，信息系统也可用来帮助经理和工人分析解决问题，使复杂性可视化，以及创造新的产品，从商业角度看，一个信息系统是一个用于解决环境提出的挑战的，基于信息技术的组织管理方案。通常用“信息系统”这个词时，特指依赖于计算机技术的信息系统。 信息系统结构国际标准化组织ISO在1979年提出了用于开放系统体系结构的开放系统互连(Open SystemInterconnection， OSI)模型。这是一种定义连接异种计算机的标准体系结构。OSI参考模型有物理层、数据链路层、网络层、传输层、会话层、表示层和应用层七层，也称七层协议。1 作业控制层次结构。主要为DPS(Data Processing System，数据处理系统)或称TPS(Transaction Processing System，交易处理系统)，负责收集各项可用于管理的数据，处里日常例行的交易数据，并产生报表以支持组织的作业控制活动，即MRS。此类系统基本上是一种孤岛式的功能性文件系统，通常在信息系统发展的早期进行自动化时产生，可用来代替人工处里繁复的结构化数据。而此层次结构的管理人员也可以应用DSS(Decision Support System， 决策支持系统)完成相关决策工作。2 知识管理层次结构。主要是KWS(Knowledge Work System， 知识工作系统)与OS(Offi ceSystem， 办公室系统)，负责累积知识与协助运用知识以提高组织的竞争力。而此层次结构的管理人员也可以应用DSS完成相关决策工作。3 管理控制层次结构。主要为MRS(Management Reporting System， 管理报告系统)，即狭义的MIS(Management Information System， 管理信息系统)，集成各个DPS所收集各项的数据，提供组织管理信息，反应部门现况，其内容通常是部门功能导向，用来解决各种结构性问题，可以产生综合摘要与例外报表以提供中阶管理人员使用，通常是一个大型的集成架构。而此层次结构的管理人员也可以应用DSS完成相关决策工作。4 策略规划层次结构。主要为EIS(Executive Information System， 主管信息系统)或称ESS(Executive Support System， 主管支持系统)，提供组织状况，支持高层决策，是一种计算机化系统，支持、提供高级主管所需的决策信息，并支持主管规划、分析和沟通所需的能力，重点在于追踪、控制与沟通。又分成组之状况报道系统与人际沟通支持系统。而此层次结构的管理人员也可以应用DSS完成相关决策工作。 DSS是一种协助人类做决策的信息系统，协助用户规划与分析各种行动方案，常用试误的方法进行，通常是以交谈式的方法来解决半结构性或非结构性的问题，但其所强调的是支持而非代替人类进行决策。 计算机技术计算机的发展，在各行各业引发了信息革命，而这些都归功与计算机网络的发展与计算机数据处理的发展1 网络。由于计算机网络的快速发展，使企业经营，科学研究与计算机集合的更加的紧密。计算机网络用通讯介质把分布在不同的地理位置的计算机、计算机系统和其他网络设备连接起来，以功能完善的网络软件实现信息互通和网络资源共享。这些功能有效的提升了企业经营的效率，与科学研究的速度。根据组织的结构，还有使用计算机的用途不同，在计算机的网络结构也有所不同，不同的用途，有不同的计算机网络拓扑结构，拓扑结构是网络的链路和节点在地理上所形成的几何结构，并用以表示网络的整体结构外貌，同时也反映各个模块之间的结构关系。根据通讯的方式不同计算机网络的拓扑结构可分为点对点传输结构和广播传输结构两大类，而根据通信距离不同可分为局域网和广域网两种。2数据库技术在计算机中，信息是以数据的形式被存储的，而企业的商业活动，或者是业务也是以数据的形式被存储到计算机中。总之，信息系统的管理，就是数据的管理，对于海量数据来说，我们不能够用简单的文件去管理这些数据，因为用文件去管理，会存在性能瓶颈。应该有更新的技术去代替它，为此，数据库诞生了。数据库系统是对现实世界中的业务数据的存储，它有快速访问，整合业务数据的能力，由于数据库技术的发展，有些数据库 系统还支持数据挖掘功能。数据库的挖掘数据功能，能够预测未来的数据走向，起到一种数据预测的效果。要建立一个好的数据库系统，首先要建立实体联系模型(E-R模型)，它是对现实世界的一种抽象，它抽取了客观事物中人们所关心的信息，忽略了非本质的细节，并对这些信息进行了精确的描述，它属于数据库系统的逻辑设计，其次是做数据库系统的物理设计，最后是数据库系统的实施与维护。参考文献：[1]刘泽计算机信息管理基础清华大学出版社，2004，[2] 赵泉 21世纪高等院校计算机教材系列 机械工业出版社，2003，计算机信息管理毕业论文浅谈信息管理与知识管理摘要：通过信息管理、知识管理概念的比较分析，论述了知识管理与信息管理的区别与联系，阐述了知识管理在管理的对象、管理的方式和技术以及管理的目标上的拓展、改进和深化。最后得出结论：知识管理是信息管理适应知识经济时代发展的必然结果，知识管理是信息科学发展中新的增长点。关键词：信息管理；知识管理；比较研究l信息管理与知识管理的概念1．1信息管理的概念。‘信息管理’，这个术语自20世纪70年代在国外提出以来，使用频率越来越高。关于 魏 管理”的概念，国外也存在多种不同的解释。尽管学者们对信息管理的内涵、外延以及发展阶段都有着种种不同的说法，但人们公认的信息管理概念可以总结如下：信息管理是个人、组织和社会为了有效地开发和利用信息资源，以现代信息技术为手段，对信息资源实施计划、组织、指挥、控制和协调的社会活动。既概括了信息管理的三个要素：人员、技术、信息；又体现了信息管理的两个方面：信息资源和信息活动；反映了管理活动的基本特征：计划、控制、协调等。通过对国内外文献资料的广泛查阅，发现人们对信息管理的理解表现在以下五种不同含义：信息内容管理，信息媒体管理，计算机信息管理，管理信息系统，信息产业或行业的队伍管理。l．2知识管理的概念。关于知识管理的定义，在国内外众{5{纷纭。在国外，奎达斯认为，知识管程，以满足现在或将来出现的各种需要，确定和探索现有和获得的知识资产，开发新的机会。巴斯认为，知识管理是指为了增强组织的效绩而创造、获取和使用知识的过程。丹利尔?奥利里认为，就唇降组织收到的各种来源的信息转化为知识，并将知识与人联系起来的过程。马斯认为，知识管理是—个系统的发现、选择、组织、过滤和表述信息的过程，目的是改善雇员对待特定问题的理解。美国德尔集团创始人之一卡尔?费拉保罗认为，知识管理就是运用。是为企业实现显性知识和隐性知识共享提供的新途径。而如何识别、获取、开发、分解、储存、传递知识，从而使每个员工在最大限度地贡献出其积累的知识的同时，也能享用他人的知识，实现知识共享则是知识管理的目标。在国内，乌家培教授认为，知识管理是信息管理发展的新阶层，它同信息管理以往各阶段不一样，要求把信息与信息、信息与活动、信息与人连结起来，在人际交流的互动过程中，通过信息与知识(除显性知识外还包括隐性知识)的共享，运用群体的智能进行创新，以赢得竞争优势。他指出。对于知识管理的研究，最宽的理解认为，知识管理就是知识时代的管理，最窄的理解则认为，知识管理只是对知识资产(或智力资本)的管理。2信息管理与知识管理的联系信息管理是知识管理的基础，知识管理是信息管理在深度和广度上的进一步深化和发展。信息管理为知识管理提供了坚实的基础，因为共享信息是其关键因素之一，因而如果—个组织不能进行有效的信息管理就不可能成功地进行知识管理。首先，知识管理需要信息管理理论与技术的支撑。知识管理的杨 黾知识仓嘶，知识仓! 是一个连续不断的过程。在知识经济时代，知识已成为一种基本的生产资料，但知识的创新离不开信息，而知识不能简单地从所得数据进行归纳概括中产生，由知识与信息的互动性决定了信息资源演变成为知识资源的过程中，不可避免地需要运用信息管理理论与技术对信息资源进行感知、提取、识别、检索、规划、传递、开发、控制、处理、集成、存储和利用，通过学习过程与价值认知使信息转化为知识。信息管理理论和技术的发展为知识的采集与加工、交流与共享、应用与创新提供了得天独厚的环境和条件，为知识管理项目的实施奠定了坚实的基础。因此，知识管理与信息管理是相互依存的。其次，知识管理是对信息管理的扬弃。这主要表现在三个方面：一是传统的信息管理以提供一次、二次文献为主，而知识管理不再局限于利用片面的信息来满足用户的需求，而是对用户的需求系统分析，向用户提供全面、完善的解决方案，帮助用户选择有用的文献，提高知识的获取效率。二是传统的信息管理仅局限于对信息的管理，而忽视对人的管理。其实在信息获取的整个流中，人才是核心。知识管理认为对人的管理既可以提供广泛的知识来源，又可以建立良好的组织方式用以促进知识的传播，这适应了知识经济时代的要求。三是姗识管理通过对知识的管理。抛弃了信息管理中被动处理信息资源的工作模式，它与知识交流、共享、创新和应用的全过程融合，使知识管理成为知识创新的核心能力。第三，知识管理是信息管理的延伸与发展。如果说售息管理使数据转化为信息，并使信息为组织设定的目标服务，那么知识管理则使信息转化为知识，并用知识来提高特定组织的应变能力和创新能力。信息管理经历了文献管理、计算机管理、信息资源管理、竞争性情报管理，进而演进到知识管理。知识管理是信息管理发展的新阶段，它同信息管理以往各阶段不一样，要求把信息与信息、信息与活动、信息与人联结起来，在人际交流的互动过程中，通过信息与知识(除显性知识外还包括隐性知识)的共享，运用群体的智慧进行创新，以赢得竞争优势。3信息管理与知识管理的比较研究信息管理与知识管理的主要区别：3．1信息管理活动主要涉及到信息技术和信息资源两个要素，而知识管理除信息技术和信息资源之外，还要管理人力资源。知识管理的目标就是运用信息技术、整合信息资源和人力资源，促进组织内知识资源的快速流动和共享。有效的控制显性知识(信息资源)和隐性知识(人力资源)的互相转化，实现知识创新。3．2从管理对象看，信息管理着重显性知识(信息资源)的管理，而知识管理着重隐性知识(信息资源)的管理与开发。3信息管理的工作重心是解决社会信息流的有序化、易检性和信息资源的整合问题。主要是通过对信息的收集、加工与处理，形成高度相关、比纳与检索和利用的信息资源。知识管理的工作重心是对信息进行分析、综合和概括，把信息提升为对用户决策有重大价值的知识资源，实现知识发现、知识创造和知识利用。4信息管理强调信息的加工、保存和服务；知识管理则以知识的共享、创新和利用为核心。传统戏系管理比较偏重于信息、知识资源的收集、整理、分析、传递、利用，把显性知识看作管理的唯一对象，忽略了知识包断。知识管理把信息管理的平台，机械的方式变为动态的知识创新活动，从而把信息管理提高到—个更高的层次。4信息管理向知识管理的转化知识管理是信息管理过程中的产物，也就是说知识管理是信息管理发展的—个新阶段。概括地说，知识管理是随着人们对资源认识的不断深化和管理能力的不断提高而产生和发展起来的，是人力资源管理和知识资源管理的高级化合物，代表了信息管理的发展方向。从信息管理到知识管理，大致经历了三个阶段：2O世纪40年代及40年代以前，被称为文献信息的管理阶段，也被称为传统的手工方式的信息管理阶段；20世纪50年代至80年代初，由于信息总量的迅速增加，信息涌流的严峻形势使信息处理技术受到高度重视，信息系统和办公自动化系统被广泛应用，这是信息技术管理阶段；20世纪8O年代至90年代中期，以信息资源和信息活动的各种要素为管理对象的这—时期，被称为信息资源管理阶段。自1995年以来，在现代怠息技术与网络技术的作用下，进入了知识管理阶段，即信息管理的综合集成阶段，它标志着信息管理扩大到了知识管理的应用领域。从信息管理到知识管理的转化是管理理论与实践中“以人为本”的管理的进一步体现。人成为知识管理的对象，也是知识管理的目的。知识管理是信息管理适应经济时代发展的必然结果和趋势，是信息科学发展中新的增长点，是信息科学的实质、目标和任务的充分体现。实行知识管理，推进信息化建设，标志着人类社会开始进入全球经济—体化的知识文明时代。参考文献[1]何平．高洁．信息管理概论[M]．北京：科学出版社，2007。4[2]郭阳．信息管理系统与知识管理系统之比较[J]情报杂志．2006，~2．

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（

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

数据挖掘技术与应用论文范文

先去了解下数据挖掘的基本概念再考虑写论文。

。。比如说从招投标文件里获取有用信息），这个招投标文件录入系统中的数据格式是虾米手头如果只是一个档案室和一堆纸。。。这个和数据挖掘米有什么关系另外，如果量少的话，一般分析分析就有信息了，不要扯数据挖掘，普通统计分析也是可以的。。。

数据挖掘技术与应用论文选题

学术堂整理了十五个和大数据有关的毕业论文题目，供大家进行参考：　　1、大数据对商业模式影响　　2、大数据下地质项目资金内部控制风险　　3、医院统计工作模式在大数据时代背景下改进　　4、大数据时代下线上餐饮变革　　5、基于大数据小微金融　　6、大数据时代下对财务管理带来机遇和挑战　　7、大数据背景下银行外汇业务管理分析　　8、大数据在互联网金融领域应用　　9、大数据背景下企业财务管理面临问题解决措施　　10、大数据公司内部控制构建问题　　11、大数据征信机构运作模式监管　　12、基于大数据视角下我国医院财务管理分析　　13、大数据背景下宏观经济对微观企业行为影响　　14、大数据时代建筑企业绩效考核和评价体系　　15、大数据助力普惠金融

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。

大数据（Big Data）又称为巨量资料，指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。“大数据”概念最早由维克托·迈尔·舍恩伯格和肯尼斯·库克耶在编写《大数据时代》中提出，指不用随机分析法（抽样调查）的捷径，而是采用所有数据进行分析处理。大数据有4V特点，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。

大数据只是一个时代背景，具体内容可以班忙做