数据挖掘论文总结与体会心得感悟

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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（

数据挖掘论文总结与体会心得

"大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。 "大数据"首先是指数据体量(volumes)?大，指代大型数据集，一般在10TB?规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度（Velocity）快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性（Veracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。　　从所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识，大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢？　　大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。　　大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。　　大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。　　大数据分析广泛应用于网络数据挖掘，可从用户的搜索关键词、标签关键词、或其他输入语义，分析，判断用户需求，从而实现更好的用户体验和广告匹配。　　大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。　　当下我国大数据研发建设应在以下四个方面着力　　一是建立一套运行机制。大数据建设是一项有序的、动态的、可持续发展的系统工程，必须建立良好的运行机制，以促进建设过程中各个环节的正规有序，实现统合，搞好顶层设计。　　二是规范一套建设标准。没有标准就没有系统。应建立面向不同主题、覆盖各个领域、不断动态更新的大数据建设标准，为实现各级各类信息系统的网络互连、信息互通、资源共享奠定基础。　　三是搭建一个共享平台。数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类指挥信息系统的数据交换和数据共享。　　四是培养一支专业队伍。大数据建设的每个环节都需要依靠专业人员完成，因此，必须培养和造就一支懂指挥、懂技术、懂管理的大数据建设专业队伍。

你先看韩家炜的那本《数据挖掘》，然后看一下几个会议的论文SIGKDDCIKMICDMPAKDD里面的论文都是比较好的，具体内容需要看你最后做的是什么问题，现在做recommendation（推荐）的比较多。

数据挖掘论文总结与体会心得怎么写

我这次的毕业设计让我收获了很多，我看到了自己的不足和需要改进的地方，同时又从别的同学的论文当中学到了很多的经验，看到了山外有山有人外有人的这个道理。

美台中学 2015年暑假，临高县思源学校的胡传亮老师为我们作了教学论文撰写方面的讲座，有幸与同事们一道聆听，受益匪浅。现浅谈几点体会: 首先论点要新颖，也就是要阐述的观点。要使文章新颖，有必要做到这样几点:一是题目不老。题目如同人的眼睛，它是文章的神采所在。只有题目不落窠臼

通过大学的学籍学习呀，对这个专业啊一些实验有了很大的了解，收获就是丰富了专业知识，体会是真不容易。

读后感，就是写一个人读了某本书、某篇文章、某个故事后获得的一些心得和体会，然后把这种体会用文字记录和表达出来的文体，就是读后感。接下来小编为你带来论文读后感怎么写，希望对你有帮助。　　想要把论文读后感写得出彩的话，并不十分难，关键是你能读懂文章，然后把你的一些个人简洁给完整表达出来即可。不过有些人对读后感的写作感觉比较难。　　第一步：要把所读的论文给吃透。　　比如说这个论文的主题是什么，产生背景是怎样的，它所研究的问题、提出的观点有意义吗或者有趣吗？它论证这个问题或观点时采取的是哪些论据和论证手段，最终得出的结论是什么？这样的结论有什么意义或者其实，这个结论是否存在问题和不足等。要把这些都搞懂了，你后期写读后感就利索多了。　　第二步：把你对论文的理解和想到的问题一一罗列出来。　　运用发散思维的方式，在内心梳理好，打好腹稿了，才开始下笔写文章。读后感虽然讲究的是随个人的性致来发散思考，但是你个人引发出的论点和论题也不应该离所读的论文主旨太远，否则两者之间就没啥联系了。　　第三步：要谨记写论文读后感要有明确的论点、论据。　　而非是让你写流水账，也不是让你写记叙文，让你写的是自己真心实意的感受，对这个论文的看法，以及你为何会产生这样的看法，对你未来的人生和处事方法等有哪些借鉴或者改变、指导等。　　第四步：执笔为读后感拟题目。　　一般常见的题目格式大概为——“读《……》有感”或者“《……》读后感”，这种格式就是使用你所看到的论文题目直接加上“读后感”这三个字就行了，简单明了，不拐弯抹角，很直白。不过你想让题目更出彩一点的话，可以把你自己论文的观点当主标题，然后副标题再写上“读《……》有感”就行了。　　第五步：简述所看论文的主要内容。　　把你所看的论文的主旨内容用自己的文字复述简明扼要的复述一遍，然后重点阐释自己的总体感受和观点。这是作为文章的第一段开头来写的，文字不需要太多，以免出现凤头鸡尾的现象，两三百字就可以了。　　第六步：叙述你这篇读后感的主要内容和自身的感受。　　这部分的内容可以分为多段表述，首先你对所读论文提出了自己的见解和观点，然后再细细地去论证就好了。其中，也可以重点针对所读论文的一些内容和语句进行感情抒发。毕竟这里写的是读后感嘛，有点真情实意表达在里边才比较妥当。不然整个文章看起来冷冰冰的，实在是不成功的一篇读后感哟。　　第七步：写你读完这篇论文后，对自己的未来人生带来哪些思考。　　这个思考可以是对你的学习、生活、信心等各方面的，也可以是对现在社会的一种呼吁、感触和思量。不管怎么说，写论文的读后感，主要是写你内心切实的一种感受，而非让你“强附上一些浮夸的东西”，所以抓住了你的真实感受，就能够很好的组织语言写下来了。

数据挖掘论文总结与体会范文

我给你发个摘要吧随着4G时代的到来，电信市场的竞争越来越激烈，客户资源成为电信企业竞争的焦点。而客户消费行为规律是客户知识的重要组成部分，因此基于消费行为认知的客户细分就成为电信企业客户关系管理的重头戏。利用数据挖掘算法针对某一具体的客户消费数据集进行分析，挖掘出有趣的信息，并根据这些有趣的结论进一步调整企业的营销策略。本文针对当前电信企业在4G客户细分方面的不足，结合电信企业客户的特征通过关联分析来实现对电信企业现有客户的细分，帮助电信企业实现电信客户的合理分类，从而对电信企业的营销策略提出指导性意见。通过对某一运营商的4G客户数据库进行分析，采用Apriori算法发现客户消费行为和消费特点之间有趣的关联规则，并根据这些信息进一步分析，为营销决策者提供一种新的思考问题的视角。本文的研究思路是对样本数据进行预处理后，将样本数据划分为换4G卡、换4G套餐、换4G终端三大客户群体，再分别计算出月均arpu值、月均mou值、月均dou值，最后利用Clementine软件对三大客户群体的这三个值进行基于MDLP原则的熵分组，得到细分的特征客户群。然后对这些客户群再做进一步的研究，利用Apriori算法产生频繁项集，依据频繁项集产生简单关联规则，挖掘出客户消费行为和细分变量品牌、arpu值、mou值和dou值之间的关联关系，总结出相应的规律，帮助电信企业找到特定消费群体的消费习惯，以此为基础，对所识别出来的消费群体进行有针对性的营销。

数据挖掘论文总结与体会怎么写

论文摘要主要分这几部分1、提出问题2、分析问题3、解决问题4、结果对于不同的期刊摘要字数有限制，参阅你要投稿的期刊仔细写，摘要要简洁明了，论点突出，祝你的论文能早日录用