大数据挖掘技术应用

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

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，

《海量数据挖掘技术及工程实践》题目

一、单选题（共80题）

1) ( D )的目的缩小数据的取值范围，使其更适合于数据挖掘算法的需要，并且能够得到

和原始数据相同的分析结果。

A.数据清洗 B.数据集成 C.数据变换 D.数据归约

2) 某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖

掘的哪类问题？(A)

A. 关联规则发现 B. 聚类

C. 分类 D. 自然语言处理

3) 以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准？ (A)

(a)警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 (b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。 A. Precision,Recall B. Recall,Precision A. Precision,ROC D. Recall,ROC

4) 将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务？(C)

A. 频繁模式挖掘 B. 分类和预测 C. 数据预处理 D. 数据流挖掘

5) 当不知道数据所带标签时，可以使用哪种技术

《海量数据挖掘技术及工程实践》题目

一、单选题（共80题）

1) ( D )的目的缩小数据的取值范围，使其更适合于数据挖掘算法的需要，并且能够得到

和原始数据相同的分析结果。

A.数据清洗 B.数据集成 C.数据变换 D.数据归约

2) 某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖

掘的哪类问题？(A)

A. 关联规则发现 B. 聚类

C. 分类 D. 自然语言处理

3) 以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准？ (A)

(a)警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 (b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。 A. Precision,Recall B. Recall,Precision A. Precision,ROC D. Recall,ROC

4) 将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务？(C)

A. 频繁模式挖掘 B. 分类和预测 C. 数据预处理 D. 数据流挖掘

5) 当不知道数据所带标签时，可以使用哪种技术

数据挖掘技术在税务稽查中的应用

数据挖掘技术在税务稽查中的应用

◆　　蒋丽华

内容提要：多年的信息化建设，使税务应用软件系统中沉积了大量的数据。如何将这些“历史的、静态的”数据变成动态的、具有分析决策性质的信息，已成为当前急需研究的课题。本文通过对数据挖掘技术在税务稽查工作各个环节的应用研究，以期对纳税评估、税源监控与预测等具体工作提供思路，把“死数据”变成支持税务决策的有用信息，全面提升税务系统信息化建设的水平和应用效能。关键词：数据挖掘　　税务稽查　　应用

随着税务信息化建设的发展，应用数据库的规模和数据量在迅速膨胀，各个系统中存储着大量的涉税信息。但是面对这些海量的信息数据，在具体工作中，却往往是“数据丰富”与“信息缺乏”并存，因此如何将这些“历史的、静态的”数据变成具有分析决策价值的信息，已成为目前税务信息化建设向更高层次推进的瓶颈。本文拟从粗糙集、分类、聚类等数据挖掘技术在税务稽查中的应用做一些探讨，以期给纳税评估、税源监控与预测、纳税信誉等级评估等决策信息挖掘工作提供一些思路。

教育和收入等职能作用，有效地维护了税法的严肃性和税收经济的正常秩序。但离新形势下税务稽查工作的要求还有一定的距离，特别是稽查管理的精细化、科学化程度还不高。主要表现

数据挖掘技术在税务稽查中的应用

数据挖掘技术在税务稽查中的应用

◆　　蒋丽华

内容提要：多年的信息化建设，使税务应用软件系统中沉积了大量的数据。如何将这些“历史的、静态的”数据变成动态的、具有分析决策性质的信息，已成为当前急需研究的课题。本文通过对数据挖掘技术在税务稽查工作各个环节的应用研究，以期对纳税评估、税源监控与预测等具体工作提供思路，把“死数据”变成支持税务决策的有用信息，全面提升税务系统信息化建设的水平和应用效能。关键词：数据挖掘　　税务稽查　　应用

随着税务信息化建设的发展，应用数据库的规模和数据量在迅速膨胀，各个系统中存储着大量的涉税信息。但是面对这些海量的信息数据，在具体工作中，却往往是“数据丰富”与“信息缺乏”并存，因此如何将这些“历史的、静态的”数据变成具有分析决策价值的信息，已成为目前税务信息化建设向更高层次推进的瓶颈。本文拟从粗糙集、分类、聚类等数据挖掘技术在税务稽查中的应用做一些探讨，以期给纳税评估、税源监控与预测、纳税信誉等级评估等决策信息挖掘工作提供一些思路。

教育和收入等职能作用，有效地维护了税法的严肃性和税收经济的正常秩序。但离新形势下税务稽查工作的要求还有一定的距离，特别是稽查管理的精细化、科学化程度还不高。主要表现

　　摘要：在现代化科学技术的发展应用下，大数据技术应用发展的研究越来越重视。本文通过在对大数据技术应用的研究过程中，按照云计算技术和大数据技术应用的需求，将两种技术应用结合在一起设计了专门的技术应用平台，其技术应用中的平台设计控制分为系统平台设计需求和系统平台设计方案两部分。希望本文的研究，能够为云计算技术应用和大数据平台挖掘技术的应用提供参考。

　　21世纪是信息化技术高速发展时代，在这种时代背景下的技术发展中，针对于数据技术的处理和挖掘也越来越重视，并且在整个技术的应用控制中，不断地按照其技术应用控制中的技术进行对应的技术控制整改。结合大数据技术和云计算技术的应用，设计专门的技术应用整合平台是可行的，在该平台的应用中进行数据的技术控制处理，可以满足整个云计算技术应用和大数据技术处理的控制性能提升，保障技术处理控制中的技术平台设计能够为数据处理技术控制奠定基础，以此提升技术的处理性能。

　　一、云计算技术应用下大数据挖掘平台设计需求分析

　　在现代化技术的发展应用下，已经实现了云计算技术应用和大数据技术应用的控制性能提升，并且在技术的应用发展之下，在不断地转变技术应用控制整合，将云计算技术应用和大数据技术应用整合，能够保障在技术的应用控制中，能够

大数据应用技术和潜在问题研究

大数据应用的技术体系

1.云计算及其编程模型MapReduce

1)云计算简述:大约从2007年下半年开始,云计算由于其能提供灵活动态的IT平台,服务质量保证的计算环境以及可配置的软件服务而成为热门话题。文献中给出了云计算的比较完整的定义:云计算一个大规模的由规模经济驱动的分布式模型,位于其中的抽象的、虚拟的、动态可扩展的、可管理的计算能源、存储、平台、服务等通过因特网交付给外围客户。由上述云计算的定义我们知道,云计算首先得是大规模的、分布式的,少量的计算处理用不着云计算;其次,它是跟规模经济相关联的,比较形象的说法是,云计算资源跟“电”和“水”一样,是按需收费的,并且是大规模式销售的,通常在建立数据中心时会考虑成本因素;最后,它从广义上说是给客户的一种服务,可以包括提供存储、计算等资源。云计算可以按服务的内容和交付形式分为基础设施即服务(IaaS)、平台即服务(PaaS)、软件即服务(SaaS)等。在单机芯片集成度已进入极小尺度级别,指令级并行度提升也已接近极限的今天,纵向扩展似乎已经不够现实,这也远远不能满足大数据处理的要求,而云计算的要求比较宽松的允许异构网络的横向扩展,无疑给大数据处理带来了方便。云计算能为大数