數據挖掘論文全文(5篇)

一、數據挖掘在財務分析中的重要作用

首先,提高財務信息的利用能力。傳統財務數據查詢主要面向應用,屬于一種支持日常操作的事務處理,沒有分析所查詢的數據信息的能力,決策者也無法在分析大量歷史數據的基礎上多維度的比較、分析某個主題的相關數據。而財務分析中應用數據挖掘技術體現出序列導向及多維度的特點,從而有效提高財務信息的應用能力。其次,解決財務信息的噪聲問題。網絡環境下,企業可以方便、快捷的獲取企業內部信息、各關聯方及外部信息,這個過程中難免會出現信息過量的問題,如何迅速從海量信息中獲取對決策有用的信息成為各決策者及管理者面臨的重要問題。這種情況下,數據挖掘技術可以在海量信息中分辨、挖掘出對財務決策有用的信息,最大程度上減少信息噪聲的影響。最后,提高財務分析的智能化水平。決策本身體現出動態性、復雜性、多樣性的特點,而決策者本身的綜合素質也會對決策的準確性產生影響,因此同一種情況可能產生不同的決策結果。隨著數據量的不斷增加,傳統依靠程序人員設計專用程序查詢數據的方法已經相對滯后,決策者需要更加智能化的信息分析方法,數據挖掘技術便可滿足這一要求,其利用現有數據獲取新的、有用的信息,并對信息的查詢、存儲過程預以優化,體現出強大的自我學習功能,從而最大程度上滿足財務信息分析智能化的要求。

二、數據挖掘技術在財務分析中的應用

財務分析的主要目的是改善經營管理,提高企業的經濟效益,其主要目的是保證會計信息資料的正確可靠性,以保證企業財產的安全性、完整性。比如某生態園林企業需要投入大量資金完善生產基礎設施,并保證現場作業的有序,如有必要還要投資于企業產品周邊附屬產業的發展,因此財務決策的重要性不言而喻,而在財務決策中應用數據挖掘技術十分必要。財務分析中應用數據挖掘的基本流程包括問題識別、數據準備、數據開采及結果表達與解釋等四個步驟,圖1可將財務分析數據挖掘的過程直觀的表達出來:

(一)問題識別

典型的財務決策包括投資決策、籌資決策、成本決策、銷售決策等,企業要進行財務分析前必須識別決策問題,明確需要達到的決策目標等,再將決策目標轉換為數據挖掘的目標,最后進行準確的數據定義。如企業需要投資企業產品周邊附屬產業,則需要利用數據挖掘技術明確以下問題:

(1)企業經營中可隨時支配的資金額度,需要財務人員建立數據庫模型,將可用于投資的資金情況準確、詳細的計算出來;

1數據挖掘技術和過程

1.1數據挖掘技術概述

發現的是用戶感興趣的知識；發現的知識應當能夠被接受、理解和運用。也就是發現全部相對的知識，是具有特定前提與條件，面向既定領域的，同時還容易被用戶接受。數據挖掘屬于一種新型的商業信息處理技術，其特點為抽取、轉化、分析商業數據庫中的大規模業務數據，從中獲得有價值的商業數據。簡單來說，其實數據挖掘是一種對數據進行深入分析的方法。因此，可以描述數據挖掘為：根據企業設定的工作目標，探索與分析企業大量數據，充分揭示隱藏的、未知的規律性，并且將其轉變為科學的方法。數據挖掘發現的最常見知識包括：

1.1.1廣義知識體現相同事物共同性質的知識，是指類別特點的概括描述知識。按照數據的微觀特點對其表征的、具有普遍性的、極高概念層次的知識積極發現，是對數據的高度精煉與抽象。發現廣義知識的方法與技術有很多，例如數據立方體和歸約等。

1.1.2關聯知識體現一個事件與其他事件之間形成的關聯知識。假如兩項或者更多項之間形成關聯，則其中一項的屬性數值就能夠借助其他屬性數值實行預測。

1.1.3分類知識體現相同事物共同特點的屬性知識與不同事物之間差異特點知識。

1.2數據挖掘過程

一、數據挖掘技術概述

（1）確定業務對象：做好業務對象的明確是數據域挖掘的首要步驟，挖掘的最后結構是不可預測的，但是探索的問題必須是有預見的，明確業務對象可以避免數據挖掘的盲目性，從而大大提高成功率。

（2）數據準備：首先，對于業務目標相關的內部和外部數據信息進行查找，從中找出可以用于數據挖掘的信息；其次，要對數據信息的內容進行全面細致分析，確定需要進行挖掘操作的類型；然后，結合相應的挖掘算法，將數據轉化稱為相應的分析模型，以保證數據挖掘的順利進行。

（3）數據挖掘：在對數據進行轉化后，就可以結合相應的挖掘算法，自動完成相應的數據分析工作。

（4）結果分析：對得到的數據分析結果進行評價，結合數據挖掘操作明確分析方法，一般情況下，會用到可視化技術。

（5）知識同化：對分析得到的數據信息進行整理，統一到業務信息系統的組成結構中。這個步驟不一定能夠一次完成，而且其中部分步驟可能需要重復進行。

二、數據挖掘技術在水利工程管理中的實施要點

一、醫院管理中數據挖掘的方法

現有的醫院數據挖掘主要是從兩個方面進行的，一個是從功能的角度，而另一個是從數據對象的角度進行的。

（一）從功能角度

常用的數據挖掘可以分為統計分析、知識發現、和其他的數據挖掘技術這三類。

1．統計分析

統計分析是指運用統計方法及與分析對象有關的知識，從定量與定性的結合上進行的研究活動。在醫療數據挖掘中的應用中，可對病人的各種醫學影像進行自動分析、對在院病人的監護數據進行統計分析、分析中醫診斷和方劑、疾病危險成因的研究等。

2．知識發現

1我國煤礦安全管理存在的問題

1.1安全技術資金不足

煤炭的持續開采會受到地質條件的直接影響，過去國家投入眾多的設施，使用至今均已出現老化，并且維修量非常大。隨著礦井的不斷延深，礦壓極度強化，巷道的維修任務更是不斷的增加，礦井的供電以及通風、提升與排水等都不能適應生產的需要。

1.2安全管理模式傳統

與西方發達產煤國家相比較，我國的煤礦使用技術研究起步很晚。并且人力、財力非常缺乏，某些重大的安全技術問題，比如沖擊地壓以及煤和瓦斯的突出、地熱以及突水等災害不能進行有效的預測和控制。且受到以往傳統運營思想的直接作用與影響以及各個企業的經濟實力的約束，我國的煤礦生產裝備和安全監控設施相對落后。井巷的斷面設計以及支護強度的確定、支護材料的型號選擇較小。生產設施功率以及礦井的供風量等富余參數非常低，極易出現事故。絕大多數的煤炭企業還是利用以往傳統的安全管理模式，各種報表計算仍是靠人工勞動并且精確度很低。信息傳送的時間較長，且速度較慢，管理者的工作重復性很大，資料查詢十分困難，并且工作效率很低。安全檢查以及等級鑒定等總是憑借主觀意念以及相關的經驗。

1.3安全信息管理體制不健全

安全信息可以說是安全管理工作的重要依據，它主要包括事故和職業傷害的有效記錄與分析統計，職業的安全衛生設施的相關研究與設計、生產以及檢驗技術，法律法規以及相應技術標準和其變化的動態，教育培訓以及宣傳和社會活動，國內的新型技術動態以及隱患評估與技術經濟類分析和咨詢、決策的體系。信息體制的健全是安全體制工程以及計算機技術的有效結合，可促使安全工作轉型為定性和定量的超前預測，不過大多數礦井還是處于起步與摸索階段，并未呈現出健全的體制，真正的使用還有待進一步的發展。