数据挖掘技术应用论文

摘要：随着社会的进步及经济的快速发展，我国科学技术水平获得了较大的突破，尤其是在计算机数据挖掘技术方面，不仅得到了较好的发展，还被应用于多个领域之中，其中就包含了高校档案信息管理系统对计算机数据挖掘技术的应用。下面小编整理了一些《数据挖掘技术应用论文(精选3篇)》，供大家参考借鉴，希望可以帮助到有需要的朋友。

数据挖掘技术应用论文 篇1：

互联网领域中计算机数据挖掘技术应用研究

摘要：随着信息技术的快速发展，人们已经步入了大数据时代。在大数据的时代背景下通过对数据挖掘技术的应用，就可以通过对海量数据的分析、整理从而发现数据中的规律，实现对数据价值最大程度的发挥。数据挖掘技术对各行各业的发展都有着重要影响，通过在互联网领域中应用计算机数据挖掘技术，就可以实现通过对数据的挖掘利用，做到不断完善平台的数据服务，使人们的生活能得以改善。下面本文将对互联网领域中计算机数据挖掘技术应用做一个研究。

关键词：互联网领域;计算机数据挖掘技术;应用研究

随着互联网与人们的日常生活的逐渐融合，无论是在人们的日常生活中还是在企业生活中都需要频繁使用互联网，其中就包括在个人生活中的通信、娱乐以及在企业的宣传工作都离不开互联网技术。随着计算机技术的不断发展，互联网领域已经对各行各业进行了广泛渗透。医学平台、教育平台、金融平台等互联网平台每日都会产生大量的用户数据，所以就需要通过计算机数据挖掘技术对这些数据进行处理，这样才能够实现通过互联网技术为人们的日常生活提供更好的服务。

一、计算机数据挖掘技术的有关概念

计算机数据挖掘技术也被人们称为数据开采技术，这项数据的主要功能在于对于数据的快速挖掘，同时还能够实现对数据的分析、整理，最后汇聚成统计数据。其中计算机挖掘技术的最重要的功能是对数据的分析，计算机数据挖掘技术的分析功能与传统的数据分析相比，这项技术更加的科学、高效。近些年来随着数据挖掘技术的不断完善，这项技术已经在互联网领域中得到了广泛应用，对互联网领域的发展发挥了重要作用。其中数据挖掘技术主要可以分为内容挖掘、结构挖掘和信息挖掘三类。其中内容挖掘主要是指通过挖掘用户所需要的信息从而创造出更多的数据量。结构挖掘主要是指加互联网中所有的链接结构模式进行充分发掘。信息发掘主要是指通过对所有访客信息进行挖掘的前提下，快速找到自身所需要的最有价值的信息。从这三大类数据挖掘技术的整体出发就可以发现，计算机数据挖掘技术包含了统计学、经济学以及计算机语言学等多个学科的重要内容、这就要求想要实现计算机数据挖掘技术在互联网领域中的高效应用，有关人员一定要做好经济学、统计学以及计算机语言学方面的知识积累工作，这样才能发挥出计算机数据挖掘技术的最大价值。

二、计算机数据挖掘技术在互联网领域中的应用

（一）计算机数据挖掘技术在电子商务领域的应用

互联网领域的不断发展对我国实体行业造成了很大冲击，网购已经逐渐成为人们日常生活的一部分，这对我国电子商务的发展带来了极大地推动作用。通过计算机数据挖掘技术在互联网电子商务领域上的广泛应用，就可以实现通过挖掘技术对网络上浏览的商品记录以及购买习惯进行数据分析，实现对购买者的喜好进行推算。电子商务领域通过这项技术的应用，就可以实现在后台对用户的数据进行分析，从而明确不同用户群体的喜好商品，这样电子商务平台就可以从实际的用户需求出发对自身的营销手段进行改善，保证电子商务营销服务能够得到不断提升。同时通过计算机数据挖掘技术在电子商务领域的应用，在实现购物网络化的基础上，同时还能逐渐为用户打造一个完整的网络服务系统，保证为用户的日常生活提供更好的服务，其中就包括在用户进行出行方式、旅游路线、日常饮食等多个方面对用户的数据进行充分挖掘，这样就可以实现为用户提供最切合的私人服务体验[1]。

（二）计算机数据挖掘技术在互联网金融领域的应用

近些年来随着银行业对大数据对其经营管理方面作用了解程度的不断提升，已经逐渐认识到大数据已经逐渐成为金融行业的发展方向。通过大数据挖掘技术在互联网金融领域方面的应用，金融行业就可以对大数据中蕴含的价值进行深度挖掘，实现有效推动银行产品的创新。同时银行在进行产品的研发方面，就可以通过数据挖掘技术对用户的消费习惯进行充分挖掘，保证银行的产品特点更能够满足用户的实际需求。通过挖掘用户信息可以实现对银行相关产品的针对性推荐，通过计算机数据挖掘技术通过对客户的资产以及购买产品等情况进行分析，就可以计算出不同用户群体的产品贡献率，实现通过数据挖掘技术区分出优质客户群体和有潜力客户群体，这样银行就可以根据不同的客户群体进行针对性的银行服务，这对提高客户的满意度以及体验感都有着重要帮助。同时在金融投资方面通过数据挖掘技术的应用，能通过数据分析有效降低金融投资的风险，逐渐实现利益的最大化，通过计算机数据挖掘技术在互联网金融领域的应用，对金融行业发展有着重要影响[2]。

（三）计算机数据挖掘技术在互联网教育领域的应用

由于社会环境影响以及网络技术的不断发展，近些年来网络教育得到了空前发展。通过互联网教育领域对计算机数据挖掘技术的广泛应用。可以为网络教育提供更广阔的发展空间。通过对互联网教育领域中学习者的信息进行挖掘，可以快速地对学习者的学习情况以及课程的教学质量进行正确反馈，这对网络教育完善教学方式有着重大帮助。通过计算机数据挖掘技术在互联网领域的不断应用，就可以对学生的网络行为以及知识掌握程度进行充分掌握，以此作為基础进行教学内容的重难点规划，从而保证教学品质能够得到不断提高。同时通过数据挖掘技术对点击率高、评价好的课程进行挖掘，通过挖掘这些课程中受欢迎的主要原因，可以保证教师创造出更多的精品课程，从而有效推动互联网教育领域的发展[3]。

（四）计算机数据挖掘技术在互联网音乐领域的应用

这些年来随着音乐资源在网络平台上的不断传播，大众的音乐接收模式已经逐渐向网络化方向，这就导致大众通常采用网络平台进行音乐的收听以及查询。在互联网音乐领域中，音乐资源和用户体验作为音乐平台的重要指标，通过计算机数据挖掘技术在互联网音乐领域的应用，通过对音乐数据的不断挖掘，就可以分析出更多的流行音乐资源，通过对这些流行的音乐资源进行收录，可以有效提高音乐平台的资源量。同时通过应用计算机数据挖掘技术对用户的反馈信息进行充分挖掘，就可以研发出更加人性化的音乐平台功能，其中就包括音乐平台可以为用户推送相似艺人以及相似歌单等功能，有效提高用户对音乐平台的体验感。同时通过对用户的歌曲曲风以及艺人信息进行充分挖掘，可以为用户推送相似曲风的歌曲，实现通过计算机数据挖掘技术在互联网音乐领域的应用，可以不断完善互联网音乐平台[4]。

三、结束语

综上所述，通过数据挖掘技术在互联网领域中的应用，可以通过计算机数据挖掘技术的分析功能，能够在海量的信息中快速挖掘出最有价值的用户信息，通过数据挖掘技术的不断应用，可以保证互联网领域的服务体系更加完善，在改善人们日常生活的基础上可以有效推动互联网领域的发展。

参考文献：

[1]李伟.探讨计算机数据挖掘技术在互联网中的应用[J].长江信息通信，2021，34（07）：119-121.

[2]王漪果.计算机数据挖掘技术在互联网行业应用探究[J].信息记录材料，2020，21（12）：168-169.

[3]徐金焕.计算机数据挖掘技术在互联网行业应用探究[J].信息记录材料，2020，21（8）：175-176.

[4]叶建龙.计算机数据挖掘技术在互联网行业应用浅析[J].信息记录材料，2020，21（6）：160-161.

作者简介：韩帅;男;1996年10月21日;山西省大同市;汉;硕士研究生;研究方向：数据挖掘。

作者：韩帅

数据挖掘技术应用论文 篇2：

高校档案信息管理系统中计算机数据挖掘技术应用分析

摘要：随着社会的进步及经济的快速发展，我国科学技术水平获得了较大的突破，尤其是在计算机数据挖掘技术方面，不仅得到了较好的发展，还被应用于多个领域之中，其中就包含了高校档案信息管理系统对计算机数据挖掘技术的应用。对于高校档案信息管理系统而言，计算机数据挖掘技术有着较大优势和潜力，既能够为档案信息管理提供技术保障，又可以有效降低档案人员的工作量，从而为信息管理工作带来更为便捷和高效的服务。同时，计算机挖掘技术还能进一步提升高校的档案管理意识，让档案信息保存效果更为完好。基于此，本文对计算机挖掘技术在档案信息管理系统中的应用意义进行了分析，并阐释了数据挖掘技术在档案管理中的具体运用，希望能够为社会的进步、计算机行业的发展提供借鉴。

关键词：高校;档案信息管理;计算机挖掘技术;应用

随着现代科学技术的高速发展与不断进步，计算机数据挖掘技术随之出现，并处于持续创新与完善的状态。与传统的技术相比，计算机数据挖掘技术更能适应社会时代的发展需求，其在数据收集方面有着较高的速度与质量，不仅有效提升了有关数据收集、整理及分析工作的效率，还对档案信息管理综合水平進行了强化。数据挖掘技术主要是以计算机系统为平台，分析、整理系统中海量的随机数据，并从中提取出需要的数据，对于高校档案信息而言，既可以有效减轻档案信息工作人员量，提升信息管理工作效率，还能够对信息化整合机制进行完善，更加深入、有差异性的分析基本数据，为下一步的工作打下良好基础。

1在高校档案信息管理系统中应用计算机挖掘技术的意义

1.1增加档案信息的安全性

档案信息资源既复杂又带较大的信息量，包含了相关人员的教育、生活、工作背景，以及获得奖惩的具体情况等，这些档案资源能够为人们的学习和工作提供较为专业的信息，所以是需要进行分级别秘密保存的，而在实际使用过程中，如果出现计算机系统故障、人为原因及对借阅过程监督不到位都会导致信息损失或泄露，使用数据挖掘技术便能够对档案信息管理系统进行协助，统计出档案借阅内容、次数及恶意损坏信息等情况，继而对不恰当行为进行监督，保证档案的安全性。

1.2增强档案信息的使用率

在实际生活中，高校档案信息的使用率并不高，而通过计算机数据挖掘技术的使用，可以利用网络平台和借阅者进行交流和沟通，从而了解其需求，然后创建其双向档案供需途径，既能够促进高校档案人员服务水平的提升，又能够增强档案信息的使用率，在保障档案信息安全性的基础上发挥出其较大价值。

1.3增加档案鉴定的便捷性

通过发挥计算机数据挖掘技术的优势，能够在纷乱复杂的数据源中将那些完整清晰、潜在价值较高的信息筛选出来，而且系统所提供的有力支撑能够有效防止档案信息的丢失。同时，计算机系统能够对人为失误和疏忽进行弥补，在庞大的数据源中发掘出有规律的实质信息，进而对有关人员的隐私进行良好保护。

1.4降低档案鉴定工作的成本

通过计算机数据挖掘技术的应用，能够有效降低档案鉴定工作的成本[1]。计算机系统的分析能力可以对海量信息资源进行科学合理的筛选和处理，除了能够对档案的真实性进行保障外，还能够为鉴定工作提供基本依据。同时，该技术在实际使用过程中，可以对信息资源进行针对性的管理、维护，支持筛选、分析工作顺利进行，并在一定程度上避免了档案信息的丢失或人为失误造成的信息损失。

2数据挖掘技术在高校档案管理中的具体运用

2.1收集档案信息

高校档案信息管理的首要工作便是收集学生、教师及与教学相关的各种信息，然后通过计算机挖掘技术的使用，对信息数据的类型、属性等以数学角度进行深入分析，从而获取较为精确的信息数据模型。对海量信息数据资源进行收集是开展后续分类工作的关键，也是档案管理工作的重要基础。譬如，高校档案管理员想要利用调查问卷来搜集一些信息，便可以通过计算机平台向所有借阅者发布问卷，然后将其回馈的问卷结果进行批量整理和归纳，并传向数据库中。档案管理平台对广大借阅者的调查结果进行统一分析后，不仅能够获取针对性较强的数据信息，还可以提供个性化的数据管理服务性能。

2.2分类、预测档案信息

高校档案信息管理系统通过对计算机数据挖掘技术的应用，可以把整个区域划分成不相同的工作流程及类别，继而根据信息的属性和计算机数据挖掘系数进行分类与分析[2]。对于一组属性完全不相同的数据，可以对其进行筛选，并分成良好的训练集，以此创立出模型，从而为用户采用计算机系统提取原始信息提供支持，并将用户的特征总结出来。譬如，借阅者通过计算机网络平台查询档案类别时，高校档案信息系统便能够根据用户对网络的访问情况、搜索内容、访问次数及停留时间等了解到用户的需求，从而推算出用户的具体喜好和个人特征。

2.3整合档案信息

高校档案信息系统中储备了大量的信息，但是部分档案的内容属于“僵尸”档案，虽说占用了相应的信息资源，却游离于中心工作之外，没有对其进行具体的开发和利用。所以档案信息工作人员可以通过计算机数据挖掘技术对这些数据进行处理，将其中还有利用价值的信息提取出来整合为全新的档案信息资源，更好的服务于档案借阅者。譬如，档案信息管理系统中那些没有利用起来的信息属于静态资源，而已经开发、归纳过的信息属于动态资源，带有被利用及可传播等特性。目前，对传统的纸质档案资源利用率较低，而通过计算机数据挖掘技术的使用，不仅能够将纸质档案重新开发为数字化资源，还可以利用信息检索系统与网络平台为档案借阅者提供更为精准的服务，较好的发挥出资源整合优势。

3结语

随着科学技术的迅猛发展，计算机科技让我们的生活更加便捷，并为高校档案信息管理系统提供了相应的技术保障，不仅让高校档案信息管理工作的效率及服务水平得到有效提升，而且还让档案信息管理系统得到优化与完善，较好的延长了档案信息的保留时间，有效避免相关数据信息的流失。

参考文献：

[1]鲁馨月.高校档案信息管理系统中计算机数据挖掘技术应用分析[J].电脑知识与技术，2021，17（15）：41-42+47.

[2]刘斌.档案信息管理系统中的计算机数据挖掘技术探讨[J].信息与电脑（理论版），2018（03）：138-139+142.

沈阳建筑大学 辽宁 沈阳 110168

作者：刘凯昀

数据挖掘技术应用论文 篇3：

基于医院信息系统中数据挖掘技术应用的研究

摘 要：由于现代计算机技术在不断的发展，信息化也得到了广泛的普及，给人们生活、工作带来了极大方便的同时也产生了大量的数据信息，数据挖掘技术已经成为信息化发展的重要组成部分，并广泛的应用于医疗工作当中，提高医务人员的工作效率，促进医疗事业的不断发展。

关键词：医院；信息系统；数据挖掘；

1前言

我国的科技创新能力在不断进步，科学力量在不断壮大，信息技术也朝着飞速发展的趋势。其中数字化已经越来越成为人们热议的话题，并且将数字化与现代医院信息化发展建设相结合，而将数据挖掘技术运用到医院数信息化建设中已经成为了必然的选择，打破原有的思维处理模式，针对资源处理问题也有一定的突破，减轻工作人员的工作负担，促进医院可持续发展的方向前进。

2 医疗数据挖掘技术的意义

2.1 优化医院信息资源

在医院日常工作当中每时每刻都会产生很多相似的数据信息，比如很多相似或相同的疾病特征、以及救治方法，或是在医院管理中出现的问题、以及解决方法。要把这些相似的信息充分的利用起来并应用到临床、管理工作当中，就需要通过数据挖掘技术对这些有用的资源进行分析和总结。更加全面的了解医院现有资源，充分利用数据信息对医院管理层进行调整和完善，更好的运用到临床工作当中。

2.2 降低医院运营成本

在医院运营过程中药品的采购以及医疗设备的引进都是较大的项目支出，通过数据挖掘技术，对药品种类以及需求量进行监测与分析，有针对性的进行药品的采购，避免不必要的浪费而带来的损失，满足临床工作的需要。通过对医疗设备的运营情况的监测，分析保养维护情况以及可能会出现的问题，合理并充分利用资源，从而有效降低医院的运营成本。

2.3 优化信息检索方式

服务水平已经成为体现医院发展程度的重要标准。通过信息检索的方式能够更好地提升服务水平，而传统的检索系统检索时间长，获取数据不够精准，无法满足用户的需求，医院通过将数据挖掘技来在解决检索中出现的问题。

2.4 提高医院的综合实力

通过对医院信息系统中的数据进行挖掘能够有效地、快速地分析出患者的就诊信息，更快的为患者提出最佳治疗方案，有效提高卫生服务质量和服务效率，构建和谐的医患关系。技能和知识是体现医院综合实力重要标志，医院的综合实力提高的同时能够为医院带来更好的经济效益，更高的的医疗技术水平。通过数据挖掘技术，能够对客观的认识医院的诊疗技术水平，和服务水平，取长补短，在发展中提高医技水平，提高医院的综合实力。

3 医疗数据挖掘技术的概述

3.1数据挖掘技术概念

数据挖掘技术的概念數据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际数据中，提取并发现隐含在其中的、不为人知的，但同时又具有极大潜在使用价值的信息和知识的过程。 [1]

3.2数据挖掘的关键技术

数据挖掘技术中最关键的技术是数据的预处理，在需要分析的数据库包存在数据不一致性或含大量的噪声或者的情况时，更加需要进行数据预处理。数据预处理技术主要包括对分析数据进行集成、转换以及清洗等。

4 数据挖掘技术在医院信息系统的应用过程

4.1确定挖掘对象

在进行数据挖掘的过程中最先应该明确挖掘的目标，确认挖掘的对象，虽然不能预测数据挖掘的最终结果，但要探索是有预见性。为进行数据挖掘而挖掘数。

4.2准备数据

在选择数据前，要搜索出全部合适的进行挖掘的数据。在选择时，要挑选出重要的数据源，来忙组数据挖掘的需要。并在选择数据后，采用数据的预处理对所挖掘的数据进行净化，处理数据中的冗余缺失得信息，来保证挖掘模型的完好性。在明确挖掘对象之后，需要在与挖掘对象有关地内部外部的数据中搜索适合挖掘的数据。在选择数据的过程中，要根据数据挖掘需要，区分数据挖掘中那些数据源是重要的数据，来保证挖掘适合的数据应用。

4.3建立模型

建立模型是数据挖掘算法的关键步骤，在挖掘过程中的关键是将准备好的数据进行转化，转化成一个适合挖掘算法的分析模型。模型的建立必须从数据的分析开始，首先为模型选择变量，接着从原始数据中构建新的预示值，然后需要从数据中选取一个子集或样本来建立模型，最后需要转换变量，使之和选定用来建立模型的算法一致。[2]

4.4分析结果

结果分析是数据挖掘的一个重要环节，在数据挖掘的结果出现后，利用可视化技术将结果显示的更加清晰，并对其进行解释和评估，更加有利于达到预期的目标。

4.5知识应用

在数据挖掘的结果得到管理人员的认可后，才可以进行实际的应用。并将挖掘所得到的结果充分运用到信息系统当中，才能够有效地应用在实际的管理上，应用在医院工作中。将数据挖掘的结果和医学知识结合，选择最优的模型， 作出评估， 得到新知识。将知识应用于医学研究和医院管理中，发挥指导作用。[3]

5 数据挖掘技术的在医院的应用

5.1 分析病人费用构成

国家对药占比有着严格的要求，如何判断科室开具的处方是否超过了药占比，这就需要对数据仓库中的某段时间进行分析，包括病人在院期间的手术费、治疗费、检查费等各项费用。分析每位病人的费用构成，有针对性的对费用的比例进行控制，让患者的费用构成比例更加合理，有效控制医院的药占比。

5.2分析医疗工作量影响因素

医疗工作量的一个重要指标就是收治的患者量，针对不同的情况来有效的分析医疗工作的影响因素，其主要目的是找出其中最主要的原因，更有根据的进行管理和决策，通过数据挖掘技术对医院收治的患者量进行分析。提高医院的经济效益和社会效益。

5.3分析病人就诊时间

为了合理配置医疗设施，对人力资源进行合理配置，可以充分利用病人发病存在季节性的特征，利用数据仓库对每个月门诊人数、住院人数、床位周转率进行分析。建立数据挖掘中的灰色预测模型，来预测下一时期的门诊和住院人次。根据预测信息，医院管理者可以提出有针对性的措施，确定最优的服务项目时间表，从而作出终止或开拓某种医疗服务项目的决定。[4]

6 结语

数据挖掘技术在医院信息系统中发挥着重要的作用，不仅是提高医疗卫生服务水平的一个重要手段，更是医院进行科研创新的重要方法。未来的HIS系统中的数据挖掘将朝着数据的集成化、挖掘方法的多样化、系统的智能化和医疗服务的个性化方向发展。[5] 相信数据挖掘的未来以及实用价值将会有更广阔的前景，从而促进我国医疗事业的可持续发展。

参考文献：

[1]李霁雨.数据挖掘技术在医院信息系统中的应用[J].新技术应用与实践，2018（02）：102-103

[2] 崔柔刚，温阳东.数据挖掘技术在医院信息管理中的应用[J].安徽水利水电职业技术学院学报，2004，4（1）：54-55

[3] 樊敏.数据挖掘在医院信息系统中的应用探讨[J].科技资讯2009（27）：88-89

[4] 韩春阳.数据挖掘技术在医院信息管理中的应用分析研究[J].信息工程，2014（16）：72-73

[5] 林超英.数据挖掘在医院信息化建设中的应用研究[J].计算机工程应用技术，2011（2）：255-256

作者简介：

于晓雪（ 1996 - ）女，黑龙江黑河人，学生；张久涛

（1978-），男，辽宁辽阳人，讲师，从事思想政治教育研究.

基金项目：黑龙江省大学生创新创业训练重点项目，项目编号：201810229049.

作者：于晓雪 张久涛