基于数据挖掘信息化系统设计和实现,此文是一篇数据挖掘论文范文,为你的毕业论文写作提供有价值的参考。
数据挖掘论文参考文献：
摘 要：随着现代化技术的不断发展,在信息管理的过程中也需要采用现代化的技术对信息进行有效的管理.尤其是现在倡导科教兴国,对信息管理的方式更为重要.数据库作为一个新的技术得到了很大的发展,而且随着数据库管理系统的不断应用,人民对数据的积累量也逐渐的增多,在大量的数据背后,则需要对数据中隐藏的重要信息进行挖掘,本文就针对数据挖掘技术进行分析,然后介绍基于数据挖掘的信息化系统的设计和实现.
关键词：数据挖掘；信息化系统；设计和实现
中图分类号：TP311.13 文献识别码：A 文章编号：1001-828X（2016）016-000-01
一、数据挖掘的概念
数据挖掘实质上就是对大量的数据信息进行深入挖掘的过程,并且通过数据的挖掘将数据内隐藏的信息转换成为具有潜在价值的信息,并且在转换的过程中可以将数据信息转换成为人们易于理解的内容.
数据挖掘主要的特点包括：从大量的数据中挖掘出未知且有用的信息规律,然后对该规律进行处理.数据挖掘在进行工作的过程中能够实现的功能有：数据清洗、数据集成、数据转换、数据挖掘、模式评估、知识表示.其中数据的清洗主要是将数据中的噪声和和本次无关的数据信息进行筛选,并将这些数据进行剔除.数据集成就是将经过筛选留下来的数据进行重新的集成,集合在一起进行下一阶段的操作.数据的转换就是将数据转换成能够方便进行挖掘的数据形式.数据挖掘就是对知识挖掘的一个主要的操作步骤,在该步骤主要是采用智能化的数据处理方式对数据中存在某一规律的数据进行提取.
二、基于数据挖掘的信息化系统的设计
在进行信息化系统的设计中主要的功能需求就是将大量的数据信进行计算机自动处理过程,从而保证在数据处理的工程中能够实现无纸化的办公环境,同时还能够实现信息的有效管理,降低人力、物力和财力上的消耗,从而有效的提高工作效率.但是在进行数据挖掘的过程中一定要保持在处理的过程中数据具有一致性、准确性和及时性的特点,这样能够在进行数据挖掘的过程中能够实时获得数据的动态处理过程,还能够将各项所需的信息准确完整的呈现在人们眼前,最终为管理层的决策提供参考的依据.
信息收集和处理在一定程度上决定着一个企业的管理水平,因此在进行数据挖掘的过程中一定要做到分工明确,且在管理的过程中要依据正规的程序进行数据的访问,而且随着信息量的不断增大,在进行挖掘的过程中一定要保证数据处理的及时和准确性.
首先从技术层面上来说,在目前较为先进的信息化系统中B/S模式能够很好的满足需求.B/S模式是一个在理论研究和实际的应用过程中都非常先进的技术,能够满足未来发展的需求.而且B/S模式能够实现对数据的集成管理,这样可以在多个报表系统中进行广泛的应用,这样从对数据的更新和维护上B/S模式具有明显的优势,而且B/S模式还能够基于局域网的技术上进行开采,这样更有利于数据信息在公司内部网络上的分享,还能够对数据进行保密.
从实现手段上来说,C/S数据库是在Microsoft SQL Sever 2000的基础上进行研发的,在进行数据处理的过程中能够使用SQL Sever服务器中的管理工具对在后台保存的数据进行进行程序上的处理,从而为在客户端的使用者提供数据上的支持.但是在B/S模式的实现功能上能够基于WEB库数据系统进行集成,这样就能够有效的降低在进行数据处理过程中设计成本.而且B/S模式设计的信息化系统还能够在使用的过程中进行随时的数据拓展等功能.针对以上两种模式的数据挖掘模式,从价格、开发的时间、系统开发之后的稳定性和系统拓展的过程来说,B/S模式更适合在信息化系统中进行应用,而且B/S模式还具有更高的系统稳定性.尤其是在现代的发展过程中,在客户端最为常用的是IE浏览器,这在一定程度上以促进了B/S模式的发展和应用.
三、基于数据挖掘的信息化系统的实现
1.在高校成绩管理中数据挖掘信息化系统的实现
在完成考试之后名教师都会将学生的成绩输入到教务系统中,当数据提交之后,系统就会对数据进行挖掘,计算出学生成绩的关联规则,然后根据该规则,对学生的成绩进行匹配,同时系统还能够将最后的相关联规则反馈给授课教师和学院的教务人员,教务人员就会根据系统提交的数据进行分析,对学生的授课顺序和授课的时间进行调整,以便学生更好的进行知识的学习.在数据库中可以对成绩的属性信息进行筛选,这样可以消除不同属性对数据分析的影响,提高数据挖掘的效率,然后在系统的控制层中会将成绩进行相关联的计算方法进行有效的计算和分析,最终将分析的结果进行储存.在进行数据挖掘的过程中还可以对不同班级的成绩合格人数、专业课的平均分值、不同分数段的学生的总人数等进行数据挖掘.
2.在我国人口心理素质中数据挖掘信息化系统的实现
首先随机的选取1000人进行数据的集成,将所选取的研究对象的相关信息输入到系统中,并进行保存.然后对所储存的数据进行信息挖掘,在挖掘的过程中首先要去除和调查内容无关的信息,比如说在进行心理素质调查的过程,调查者的姓名对心理素质的影响是毫无关系的,因此在进行信息挖掘的过程中可以将姓名这一信息进行消除.这样就会剩下所有的信息都能够影响心理素质.但是由于在进行数据的采集过程中就对存在较大缺失的数据进行了剔除,这样在数据清理的过程中就会出现一部分的数据存在不完整性,为了保证数据的准确性,需要采用系统中的数据一致性的检查命令对数据进行处理,将不一致的数据进行及时的清理.这样就可以对不同名族、不同性别、不同学历、不同年龄、不同地区等的人口进行心理素质的归类和分析,确定这些影响因素和心理素质之间的内在关系,从而为以后提升我国人口的心理素质奠定良好的数据基础.
参考文献：
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结论：关于数据挖掘方面的的相关大学硕士和相关本科毕业论文以及相关大数据挖掘工具论文开题报告范文和职称论文写作参考文献资料下载。
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