材料数据挖掘方法与应用

《计算材料学》课程设计

指导老师：江建军 教授

电子科学与技术系 2004年6月

数据挖掘方法在V-PTC材料最优化设计中的应用

童庆强 周伶俐 操 靖 唐 鹏 程书芬 温 琳 崔太有 刘 刚 王增要 涂晓光

( 华中科技大学电子科学与技术系0108班3 组 武汉 430074 )

摘要 简要介绍数据挖掘中三个算法，即主成份降维技术、人工神经网络技术和遗传算法技术，在V-PTC材料介电性能和五个影响因素之间建立神经网络模型，然后应用遗传算法搜索最高电阻值和相应的配方，优化结果表明：数据挖掘的各种算法在分析合理选择的样本数据，总结其中的数值规律，进而对材料性能进行优化设计方面，具有一定应用价值。 关键词 数据挖掘；主成份分析；神经网络；遗传算法；优化设计；陶瓷材料

Data Mining Methods in the Research of V-PTC Materials

(Department of Electronic Science and Technology ,Huazhong University of Science and

Technology,Wuhan,430074,China)

Abstr

《计算材料学》课程设计

指导老师：江建军 教授

电子科学与技术系 2004年6月

数据挖掘方法在V-PTC材料最优化设计中的应用

童庆强 周伶俐 操 靖 唐 鹏 程书芬 温 琳 崔太有 刘 刚 王增要 涂晓光

( 华中科技大学电子科学与技术系0108班3 组 武汉 430074 )

摘要 简要介绍数据挖掘中三个算法，即主成份降维技术、人工神经网络技术和遗传算法技术，在V-PTC材料介电性能和五个影响因素之间建立神经网络模型，然后应用遗传算法搜索最高电阻值和相应的配方，优化结果表明：数据挖掘的各种算法在分析合理选择的样本数据，总结其中的数值规律，进而对材料性能进行优化设计方面，具有一定应用价值。 关键词 数据挖掘；主成份分析；神经网络；遗传算法；优化设计；陶瓷材料

Data Mining Methods in the Research of V-PTC Materials

(Department of Electronic Science and Technology ,Huazhong University of Science and

Technology,Wuhan,430074,China)

Abstr

SAS数据挖掘方法论 ─ SEMMA

(2009-07-20 21:15:48)

Sample ─数据取样

Explore ─数据特征探索、分析和予处理

Modify ─问题明确化、数据调整和技术选择

Model ─模型的研发、知识的发现

Assess ─模型和知识的综合解释和评价

Sample──数据取样

当进行数据挖掘时，首先要从企业大量数据中取出一个与你要探索问题相关的样板数据子集，而不是动用全部企业数据。这就象在对开采出来矿石首先要进行选矿一样。通过数据样本的精选，不仅能减少数据处理量，节省系统资源，而且能通过数据的筛选，使你想要它反映的规律性更加凸现出来。

通过数据取样，要把好数据的质量关。在任何时候都不要忽视数据的质量，即使你是从一个数据仓库中进行数据取样，也不要忘记检查其质量如何。因为通过数据挖掘是要探索企业运作的规律性的，原始数据有误，还谈什么从中探索规律性。若你真的从中还探索出来了什么“规律性”，再依此去指导工作，则很可能是在进行误导。若你是从正在运行着的系统中进行数据取样，则更要注意数据的完整性和有效性。再次提醒你在任何时候都不要忽视数据的质量，慎之又慎！

从巨大的企业数据母体中取出哪些数据作为样本数据呢？这要依你所要达到的目标来区

SAS数据挖掘方法论 ─ SEMMA

(2009-07-20 21:15:48)

Sample ─数据取样

Explore ─数据特征探索、分析和予处理

Modify ─问题明确化、数据调整和技术选择

Model ─模型的研发、知识的发现

Assess ─模型和知识的综合解释和评价

Sample──数据取样

当进行数据挖掘时，首先要从企业大量数据中取出一个与你要探索问题相关的样板数据子集，而不是动用全部企业数据。这就象在对开采出来矿石首先要进行选矿一样。通过数据样本的精选，不仅能减少数据处理量，节省系统资源，而且能通过数据的筛选，使你想要它反映的规律性更加凸现出来。

通过数据取样，要把好数据的质量关。在任何时候都不要忽视数据的质量，即使你是从一个数据仓库中进行数据取样，也不要忘记检查其质量如何。因为通过数据挖掘是要探索企业运作的规律性的，原始数据有误，还谈什么从中探索规律性。若你真的从中还探索出来了什么“规律性”，再依此去指导工作，则很可能是在进行误导。若你是从正在运行着的系统中进行数据取样，则更要注意数据的完整性和有效性。再次提醒你在任何时候都不要忽视数据的质量，慎之又慎！

从巨大的企业数据母体中取出哪些数据作为样本数据呢？这要依你所要达到的目标来区

西安电子科技大学数据挖掘课程课件,关于分类聚部分的

分类技术在很多领域都有应用，例如可以通过客户分类构造一个分类模型来对银行贷款进行风险评估；当前的市场营销中很重要的一个特点是强调客户细分。客户类别分析的功能也在于此，采用数据挖掘中的分类技术，可以将客户分成不同的类别，比如呼叫中心设计时可以分为：呼叫频繁的客户、偶然大量呼叫的客户、稳定呼叫的客户、其他，帮助呼叫中心寻找出这些不同种类客户之间的特征，这样的分类模型可以让用户了解不同行为类别客户的分布特征；其他分类应用如文献检索和搜索引擎中的自动文本分类技术；安全领域有基于分类技术的入侵检测等等。机器学习、专家系统、统计学和神经网络等领域的研究人员已经提出了许多具体的分类预测方法。下面对分类流程作个简要描述：

训练：训练集——>特征选取——>训练——>分类器

分类：新样本——>特征选取——>分类——>判决

最初的数据挖掘分类应用大多都是在这些方法及基于内存基础上所构造的算法。目前数据挖掘方法都要求具有基于外存以处理大规模数据集合能力且具有可扩展能力。

神经网络

神经网络是解决分类问题的一种行之有效的方法。神经网络是一组连接输入/输出单元的系统，每个连接都与一个权值相对应，

西安电子科技大学数据挖掘课程课件,关于分类聚部分的

分类技术在很多领域都有应用，例如可以通过客户分类构造一个分类模型来对银行贷款进行风险评估；当前的市场营销中很重要的一个特点是强调客户细分。客户类别分析的功能也在于此，采用数据挖掘中的分类技术，可以将客户分成不同的类别，比如呼叫中心设计时可以分为：呼叫频繁的客户、偶然大量呼叫的客户、稳定呼叫的客户、其他，帮助呼叫中心寻找出这些不同种类客户之间的特征，这样的分类模型可以让用户了解不同行为类别客户的分布特征；其他分类应用如文献检索和搜索引擎中的自动文本分类技术；安全领域有基于分类技术的入侵检测等等。机器学习、专家系统、统计学和神经网络等领域的研究人员已经提出了许多具体的分类预测方法。下面对分类流程作个简要描述：

训练：训练集——>特征选取——>训练——>分类器

分类：新样本——>特征选取——>分类——>判决

最初的数据挖掘分类应用大多都是在这些方法及基于内存基础上所构造的算法。目前数据挖掘方法都要求具有基于外存以处理大规模数据集合能力且具有可扩展能力。

神经网络

神经网络是解决分类问题的一种行之有效的方法。神经网络是一组连接输入/输出单元的系统，每个连接都与一个权值相对应，

西安电子科技大学数据挖掘课程课件,关于分类聚部分的

分类技术在很多领域都有应用，例如可以通过客户分类构造一个分类模型来对银行贷款进行风险评估；当前的市场营销中很重要的一个特点是强调客户细分。客户类别分析的功能也在于此，采用数据挖掘中的分类技术，可以将客户分成不同的类别，比如呼叫中心设计时可以分为：呼叫频繁的客户、偶然大量呼叫的客户、稳定呼叫的客户、其他，帮助呼叫中心寻找出这些不同种类客户之间的特征，这样的分类模型可以让用户了解不同行为类别客户的分布特征；其他分类应用如文献检索和搜索引擎中的自动文本分类技术；安全领域有基于分类技术的入侵检测等等。机器学习、专家系统、统计学和神经网络等领域的研究人员已经提出了许多具体的分类预测方法。下面对分类流程作个简要描述：

训练：训练集——>特征选取——>训练——>分类器

分类：新样本——>特征选取——>分类——>判决

最初的数据挖掘分类应用大多都是在这些方法及基于内存基础上所构造的算法。目前数据挖掘方法都要求具有基于外存以处理大规模数据集合能力且具有可扩展能力。

神经网络

神经网络是解决分类问题的一种行之有效的方法。神经网络是一组连接输入/输出单元的系统，每个连接都与一个权值相对应，

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浅析大数据时代物流信息的挖掘与应用

作者：杨曙

来源：《电脑知识与技术》2017年第18期

摘要：伴随信息技术的飞速进步，为电子商务发展创造了良好契机，近年来，人们对物流市场需求逐步攀升，大数据时代，物流企业不可避免的面临着如何从庞大数据中挖掘有效数据的困境。文章通过阐述大数据时代下的物流行业发展现状，分析物流管理系统中的物流信息挖掘，对数据挖掘在物流信息系统中的应用展开探讨，旨在为如何促进大数据时代物流行业有序健康发展研究适用提供一些思路。

关键词：大数据；物流信息；数据挖掘；应用

中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2017）18-0001-02

大数据时代下，人们对物流需求提出了越来越严苛的要求，如此一来，物流企业应当紧随社会发展脚步，推进企业自身运作流程的优化改良，通过不断创造出更具针对性、更高质量的物流服务，以实现对物流市场发展需求的有效满足。数据挖掘技术可对事物相互间关联性进行充分挖掘，具备一系列优势功能，所以可对物流中产生的海量信息开展有效整合，为物流企业制定决策提供可靠依

SQL Server数据挖掘算法及应用实例

一、算法概述

SQL Server 2005 中AnalysisServices包括了以下算法类型：

分类算法：基于数据集中的其他属性预测一个或多个离散变量。分类算法的一个示例是Microsoft决策树算法。

回归算法：基于数据集中的其他属性预测一个或多个连续变量，如利润或亏损。回归算法的一个示例是Microsoft时序算法。

分割算法：将数据划分为组或分类，这些组或分类的项具有相似属性。分割算法的一个示例是Microsoft聚类分析算法。

关联算法：查找数据集中的不同属性之间的相关性。这类算法最常见的应用是创建可用于市场篮分析的关联规则。关联算法的一个示例是Microsoft关联算法。

顺序分析算法：汇总数据中的常见顺序或事件，如Web路径流。顺序分析算法的一个示例是Microsoft顺序分析和聚类分析算法。

应用算法：

为特定的业务任务选择正确的算法很重要，可以使用不同的算法来执行同样的业务任务，每个算法会生成不同的结果，而某些算法还会生成多种类型的结果。

算法不必独立使用，在一个数据挖掘解决方案中可以使用一些算法来探析数据，而使用其他算法基于该数据预测特定结果。例如，可以使用聚类分析算法来识别

SQL Server数据挖掘算法及应用实例

一、算法概述

SQL Server 2005 中AnalysisServices包括了以下算法类型：

分类算法：基于数据集中的其他属性预测一个或多个离散变量。分类算法的一个示例是Microsoft决策树算法。

回归算法：基于数据集中的其他属性预测一个或多个连续变量，如利润或亏损。回归算法的一个示例是Microsoft时序算法。

分割算法：将数据划分为组或分类，这些组或分类的项具有相似属性。分割算法的一个示例是Microsoft聚类分析算法。

关联算法：查找数据集中的不同属性之间的相关性。这类算法最常见的应用是创建可用于市场篮分析的关联规则。关联算法的一个示例是Microsoft关联算法。

顺序分析算法：汇总数据中的常见顺序或事件，如Web路径流。顺序分析算法的一个示例是Microsoft顺序分析和聚类分析算法。

应用算法：

为特定的业务任务选择正确的算法很重要，可以使用不同的算法来执行同样的业务任务，每个算法会生成不同的结果，而某些算法还会生成多种类型的结果。

算法不必独立使用，在一个数据挖掘解决方案中可以使用一些算法来探析数据，而使用其他算法基于该数据预测特定结果。例如，可以使用聚类分析算法来识别