数据挖掘实验总结 第1篇
关键词 数据挖掘；关联分析；聚类分析
1 数据挖掘的概念
2 数据挖掘的作用
关联分析
关联是反映两个或者两个以上事件之间存在某种依赖或联系规律性。关联规则挖掘是由Rakesh Apwal提出来的。在数据库中，如果存在一项或多项之间的关联，则其中一项属性值能够依据其他属性值进行推测。关联分为简单关联、时序关联和因果关联。关联分析的目的是找出数据库中所有频繁项目集，这是数据挖掘中最成熟的技术之一。例如：每天购买洗发水的人也有可能购买肥皂，比重有多大。
聚类分析
聚类分析是把数据按照所选样本的关联相似性划分成若干小组，同一小组中的数据具有较高的相似度，不同组中的数据则相异，即同组中的相似性尽可能大，而组别间的相似性尽可能小。聚类事先不知道组别数和各组的相似特性。聚类分析可以发现数据的分布模式，以及可能的数据属性之间的相互关系。例如：将学生分为成绩优秀的学生，成绩中等的学生，成绩差的学生。
分类
分类就是按照以前数据库中的数据，分析它们的属性、特征，找出一个类别的概念描述，并利用这种描述构造模型，每个类别都代表了本类数据的整体信息，一般用规则或决策树模式表示。分类事先知道类别数和各类的典型特征。例如：学校根据以前的数据将教师分成了不同的类别，现在就可以根据这些来区分新教师，以采取不同的待遇分配方案。
预测
预测是利用历史和当前的数据找出变化规律，推测未来数据的种类及特征。预测是以时间为关键属性的关联规则。例如：对未来经济形势的判断。
偏差分析
数据库中的数据存在很多异常情况，偏差是对差异和极端情况的描述，发现数据库中数据偏离常规的异常现象，揭示内在原因。例如：在本次数学测试中有30%的同学不及格，教师为了提高教学质量，就要找出这30%不及格同学的内在因素，提高及格率。
3 数据挖掘的流程
定义目标
为了避免数据挖掘的盲目性，首先就必须清晰地定义出业务问题，确定数据挖掘的目标。挖掘的目标明确了，但结果是不可预测的。
数据准备
1）数据选择。在大型数据库和数据仓库目标中搜索有关的内、外部数据信息，提取适用于数据挖掘的数据；
2）数据预处理。研究数据信息，进行数据的加工、集成等，去除重复的数据信息，选择要进行数据挖掘的数据，并定义数据类型；
3）数据转换。数据转换决定数据挖掘能否成功，数据转换就是将数据转换成一个针对挖掘算法的模型。
数据挖掘
根据数据功能的类型和数据的特点完善和选择合适的挖掘算法，对所得到的经过转换的数据进行数据挖掘。
结果分析
解释和评估数据挖掘的结果，最终转换成用户能够理解的知识。
知识的同化
将分析所得到的知识集成到业务信息系统的组织结构中去。
4 数据挖掘的应用
数据挖掘技术在市场营销中的应用
数据挖掘技术普遍应用于市场营销中，假定“以往消费者的行为是未来消费者的消费理念的直接解释”，以市场营销学的市场细化原理为基础。通过收集、整理消费者以往的消费信息为数据信息，总结消费者的特点及兴趣爱好，根据不同的属性分类，推测出类似消费群体的消费行为，对不同类的消费群体进行定向营销，这样降低了营销的盲目性，节省了营销成本，提高了营销效率，为企业创造出更多的利润。
在经济发达国家和地区，许多企业都利用数据挖掘技术对数据信息进行加工处理，针对不同的消费群体，发出不同的营销材料，以突出自己的竞争优势，扩大产品的营业额。
数据挖掘技术在商业银行中的应用
数据挖掘技术广泛应用于金融界，金融事务搜索大量的数据信息，对这些数据进行加工处理，发现其特征，从而发现不同类别客户的特点，评估其信誉，推测其需求。商业银行所作业务的利润与风险是并存的，为了保证最大利润和最小风险，必须对客户的账户进行科学精确的分析归纳。
美国银行使用数据挖掘技术工具，根据不同消费者的特点制定不同的产品，增强其竞争优势。
数据挖掘技术在医学上的应用
数据挖掘技术在医学上的应用相当广泛，可以利用数据挖掘技术手段来提高从药物的生产制造到医疗诊断等的效率和效益。在药物生产方面，通过对药物分子结构的分析，可以确定是什么成分对病患的治疗发挥了作用，从而推测出该药对什么病有治疗作用；在医疗诊断方面，通过对基因的分析处理，可以确诊是什么发生了病变，属于哪种病毒等。
数据挖掘技术在欺诈甄别中的应用
银行或者商业上经常发生欺诈行为，给银行和商业单位带来了不可估量的损失。通过数据挖掘可以对这种欺诈行为进行预测，总结各种诈骗的行为特征，提醒广大人们注意。
5 结论
数据挖掘技术是一个全新的研究领域，每年都有新的数据挖掘方法和模型产生，随着数据库等技术的发展，数据挖掘技术的应用领域将会更加广泛和深入。尽管如此，数据挖掘技仍然存在许多问题需要解决，尤其是超大规模数据挖掘的效率有待提高。
参考文献
[1]xxx，xxxData Mining and Knowledge Discovery.数据挖掘与知识发现[M].北京高等教育出版社，2003.
数据挖掘实验总结 第2篇
[关键词]联通业务 客户关系 数据挖掘
一 概述
客户决定企业命运。企业关注重点从产品逐步转换到客户，逐渐形成客户为中心的客户关系管理理念。客户关系管理是信息技术和商业发展过程中得出的理论体系，客户管理需要客户的支持。客户关系管理是企业利用信息技术和企业生产销售相结的产物。客户关系管理核心价值就是实现客户价值。客户关系管理利用计算机技术，实现市场信息化、销售自动化过程、对客户分析的全过程。客户关系管理可以使企业及时了解客户实际情况，增强客户对企业归属感和信任感。它是一种全新的管理客户模式。数据挖掘在客户关系管理研究与实践，大大促进客户价值实现。数据挖掘对客户挖掘结果会给企业带来指导意见，决定企业未来发展方向。
联通的客户关系管理系统是基于客户战略的，它为企业传递的是一种新的客户服务理念，是联通客户需求的风向标，它直接影响联通如何认识客户以及如何对待客户， 也直接影响联通公司的客户服务形象。通过数据挖掘系统与客户管理系统的结合，可以有效的实现对客户消费模式和客户市场推广的分析，实现对客户的动态防欺诈、流失分析及竞争对手分析。正确有效的运用数据挖掘意义重大。
二 数据挖掘的步骤
1.理解数据和数据的来源，进行数据收集
大量全面丰富的数据是数据挖掘的前提，没有数据，数据挖掘也就无从做起。数据挖掘牵涉了大量的准备工作与规划工作，事实上许多专家都认为整套数据挖掘的过程中，有80%的时间和精力是花费在数据预处理阶段，其中包括数据的净化、数据格式转换、变量整合，以及数据表的链接。可见，在进行数据挖掘技术的分析之前，还有许多准备工作要完成。数据收集是数据挖掘的首要步骤。
2.整合与检查数据
收集到的数据必须是有用的，避免可能存在自身的不一致性，或者有缺失数据的存在等，因此数据的整理是必须的。同时，通过数据整理，可以对数据做简单的泛化处理，从而在原始数据的基础上得到更为丰富的数据信息，进而便于下一步数据挖掘的顺利进行。
3.利建立模型和假设
主要采用时序算法、聚类算法、关联算法等，根据采集数据建立模型。
4.模型评估
模型建立完毕后，需要验证模型的正确性，并进行调整。应该利用未参与建模的数据对模型进行检验。这样做的原因是按照使用建模的数据进行检验，由于模型就是按照这些数据建立的，检验结果自然会很好。但是一旦运用到实际数据中，就会产生很大的偏差。检验的方法是对已知客户状态的数据利用模型进行预测，并将所得到的模型预测值，和实际的客户状态相比较，预测正确值最多的模型就是最优模型。不断重复进行数据挖掘一评估过程，多次的循环反复，以达到预期的效果。
5.决策分析
数据挖掘的最终目的是辅助决策。决策者可以根据数据挖掘的结果，结合实际情况，调整竞争策略等。
三.数据挖掘在联通客户管理业务中的作用
1 数据总结
数据总结目的是对大量的数据进行浓缩，将数据库中的有关数据从较低的个体层次抽象总结到较高的总体层次上，从而实现对原始基本数据的总体把握。是数据挖掘的基本作用。用统计学中的方法计算出数据库的各个数据项的总和、平均、方差、最大值、最小值等基本描述统计量，或者通过利用统计图形工具，对数据制作直方图、饼状图等，是最简单的数据总结方法。另一种广泛使用的数据总结方法是联机分析处理，是对用户当前及历史数据进行分析、辅助领导决策，主要通过多维数据的查询、旋转、钻取和切片等关键技术对数据进行分析和报表。
2 关联分析
数据库中的数据一般都存在着关联关系，也就是说，两个或多个变量的取值之间存在某种规律性。
3 分类
分析数据的各种属性，一个分类函数或分类模型（也常常称作分类器），该模型能够根据数据的属性将数据分派到不同的组中，并预测新数据将属于哪一个组。
4 聚类
聚类分析是按照某种相近程度度量方法，将用户数据分成一系列有意义的子集合。每一个集合中的数据性质相近，不同集合之间的数据性质相差较大。
四.数据挖掘技术在联通客户管理管理方面的应用
1.客户市场推广分析
通过优惠策略预测仿真的方法，利用数据挖掘技术实现优惠策略的仿真。根据数据挖掘模型，进行模拟计费和模拟出账，其仿真结果可以揭示优惠策略中存在的问题，并进行相应的调整优化，以达到优惠促销活动的收益最大化。
2.客户消费模式分析
客户分类是客户数据分析基础，数据挖据对客户分类使用聚类和分类。通过分类可以发现不同客户群体的习惯和规律，找到客户价值点，准确预测客户消费方向。客户分类让市场营销活动更有目的性，提高市场营销效率，企业合理配置企业资源。客户分类结果实现客户利益最大化。如固话及移动话费行为分析，是对客户历年来长话、市话、信息台的大量详单数据以及客户档案资料等相关数据进行关联分析，增值业务话费分析，结合客户的分类，可以从消费能力、消费习惯、消费周期等诸方面对客户的话费行为进行分析和预测，从而为联通全业务运营商的相关经营决策提供依据。
3.客户流失分析
这是根据已有的客户流失数据，建立客户属性、服务属性、客户消费情况等数据与客户流失概率相关联的数学模型，找出这些数据之间的关系，给出明确的数学公式，并根据此模型来监控客户流失的可能性。如果客户流失的可能性过高，可通过促销等手段来提高客户忠诚
度，防止客户流失的发生，这就彻底改变了以往电信运营商在成功获得客户以后无法监控客户流失、无法有效实现客户关怀等状况。
4.对客户欠费进行分析和动态防欺诈
通过数据挖掘，总结现存的各种骗费及其欠费行为的内在规律，并建立一套防欺诈和防欠费行为的规则库，当客户的话费行为与该库中规则吻合时，系统可以提示运营商相关部门采取措施，从而降低运营商的损失风险。
5.竞争对手分析
准确定位通信群体的属，预测对手市场政策和活动规律，提前做好市场竞争准备。 通过对竞争对手的客户消费行为研究与分析，搭建竞争对手模型。通过模型研究市场，利用对竞争对手的客户群体数量和增长情况，推出竞争对手的客户群体。
数据挖掘实验总结 第3篇
关键词：数据挖掘；考试成绩；数据分析
计算机等级考试已运行多年，日积月累，数据越来越多，形成海量数据。这些数据是否还有意义呢？能否挖掘出些规则、知识反馈到学校教学中，促进教育发展？
1 数据挖掘技术
数据挖掘是从大量的、不完整的、有噪音的、模糊的、随机的数据中提取出隐含在其中的，事前不知道的，但又是潜在的有用的信息和知识的过程，致力于数据分析和理解。其处理对象是大量的日常业务数据，目的是为了从这些数据中抽取一些有价值的知识或信息，提高信息利用率，原始数据是形成知识的源泉。数据挖掘包括数据描述、聚类、分类、预测、孤立点分析、关联规则等多方面。其中数据描述又称为数据总结，目的是对数据进行浓缩，给出它总体的综合性描述，实现对原始数据的总体把握。常用数据描述方法是统计学的传统方法，如计算机数据项的总和、均值、所在比例、方差等基本描述统计量，或是绘制直方图、折线图等统计图形。数据分类是指研究已分类资料的特征，分析对象属性，据此建立一个分类函数或是分类模型，然后运用该函数或模型计算总结出据特征，将其他未经分类或新的数据分派到不同的组中，计算结果通常简化为及格离散值，常用来对资料做筛选工作。
2 数据挖掘在计算机等级考试中的应用
大量的计算机等级考试数据，结构完好，数据全面，但是目前这些数据没充分利用起来，每次的数据都各自成为一个信息孤岛。为改变这种局势，打通信息孤岛的局面，把数据挖掘技术应用到计算机等级考试数据中，挖掘出潜在的、有意义的规则或知识。
数据对象。在计算机等级考试中，涉及的数据繁多，如报名数据，成绩数据，考点数据等等。本文需要挖掘的对象是学生的成绩，成绩数据表包含如下字段，准考证号，姓名，民族、性别、出生年月日、身份证号、身份证号等，如表1。
从表中可以看出，成绩有笔试客观成绩、笔试主观成绩、笔试成绩，上机成绩和总成绩，其中笔试客观成绩和笔试主观成绩都是百分制，笔试成绩、上机成绩和总成绩都是等第数据，笔试成绩由笔试客观成绩和笔试主观成绩组成，总成绩由笔试成绩和上机成绩组成。
数据预处理。本次挖掘的数据为我校多年形成的全国计算等级考试和省计算机等级考试的成绩数据。在实际的数据挖掘过程中，还必须对这些数据进行一系列预处理工作，转为适合的可用的数据。数据预处理方法很多：如数据抽取，数据清理，数据转换等。
数据抽取。首先分别从两个考试数据中抽取出需要的成绩数据，具体信息包括笔试客观成绩、笔试主管成绩、笔试总成绩，上机成绩和总成绩。
数据清理。挖掘的原始数据可能不完整，如某些记录表中有些字段的值为空，对这样的记录要做相应处理，可以将这些字段为空的值补全，或赋最常见的值，或根据数值的分布情况赋其他值等处理。
在全国计算机等级考试的数据中有少许社会考生数据，直接做删掉处理，因为我们研究的目的之一为了反馈给我校的教学，促进教学改革和发展。
数据转换数据转换将数据变成统一的格式，以适合数据挖掘。如关联规则Apriori算法中在处里类似分数值之类的数据时，需要转换为等第形式的成绩，因此对前面处里的数据进行如下转化，优秀——100～90，良好——89～80，及格——79～60，不及格——59～0，如表2
结果分析。由挖掘结果进一步分析，在总成绩未通过的记录中，因为笔试未通过的人数为466人，占未通过人数的7%，因上机成绩未通过的人数为1078，占未通过人数的，二者合计占总成绩未通过的，这比较发现：因上机成绩未通过的学生比因笔试成绩未通过的多，且近四分之一都是因为笔试或者上机成绩未通过。
总成绩通过记录中，总成绩分为三档：及格、良好和优秀，大致比例24：5：1。可见通过的学生中绝大部分都仅仅是及格而已。具体为及格人数达到2418人，占通过人数的，占总报名人数的；良好人数为512人，占通过人数的，占总报名人数的，优秀人数为108人，分别占通过人数的，占总报名人数的。由此可见，获得优良成绩的人数太少。
在总成绩为及格的记录中，笔试和上机成绩为均及格的1127人，占此部分的，另外笔试成绩为及格，上机成绩为优良的929人，xxx绩为及格一档人数的，上机成绩为及格，笔试为优良的仅362人，xxx
绩为及格一档人数的，这说明上机考试只要会做就容易取得好成绩。
总成绩为良好的512人，优秀的108人，分别占通过人数的的和，占总报名人数的和，二者合计仅和。
建议。通过上面的结果分析发现：首先整个计算机等级考试的通过率太低，其次因笔试或上机成绩未通过的大约占1/4，且因上机未通过的大约是因笔试未通过的3倍；再次取得优良成绩的人数太少。因此建议：
第一、计算机的相关任课教师反思自己的教学方式方法以及相应内容。计算机等级考试是国家教育司或省教育厅推出的一种考试，具有至高权威性、科学性和公平性，通过率（通过的人数与报名人数的百分比）在一定程度上表现了一个学校的计算机教育教学水平。
第二、学校相关职能部门应该制定相关政策及制度，加强学生积极报考和备考教育，降低缺考，提高通过率。在我们考试组织工作中，发现缺考现象较重，尤其是省计算机等级考试。
第三、相关计算机教师应加强上机课程的指导。因为挖掘结果表明因上机成绩未通过的人数大约是因笔试成绩未通过的3倍，足以说明需要大大加强上机课程指导。
第四、加强学生课后动手能力学习。在通过的学生中，取得上机成绩优良的人数远远多于笔试成绩优良的人数，因为上机考试的题型大多都是程序题，只要能调试运行出正确结果就容易取得好成绩。
4 结束语
计算机等级考试一般都由笔试考试和上机考试组成，笔试考试主要考察学生理论水平，上机考试主要考察学生运用知识的动手能力。因此不仅要把理论知识学好，还要加强课堂和课后上机操作练习，才能获得好成绩，取得计算机等级证书。
计算机等级考试的成绩好坏涉及到方方面面，上述分析到的仅仅是少许，成绩数据中潜在的可能还有很多，需要更加科学的方法分析。
参考文献：
[1]聂永红.计算机等级考试信息的数据挖掘分析[J].微计算机信息，2008年底24卷第2～3期.
[2]xxx.数据挖掘在考试系统中的应用[J].2005年北京工业大学工程硕士学位论文.
[3]湛德照.基于关联规则的考试数据挖掘[J].五邑大学学报2009年5月第23卷第2期.
数据挖掘实验总结 第4篇
20xx年我项目部认真贯彻落实实施公司各种要求，通过广大干部职工的共同努力，顺利的完成了矿方给项目部所下达各项任务，在和矿派管理人员双重安全管理模式下，不但最大限度地稳定了队伍，而且也很好地磨合了队伍锤炼了队伍，生产经营也取得了重大的突破，20xx年产值突破了亿元，项目部现在目前有1200多名职工，各项工作都取得了可人的成绩。
一、20xx年项目部顺利完成各项生产任务
完成掘进进尺6500余米，巷道挑顶2500米， 6个风桥，起底6500米，硬化铺底3500米，巷道补强4500余米，巷道注浆施工：3500余米，还完成了2308、4307、4304综放工程面附属工程，水仓、绞车硐室50余个，完成零工约11万个，还有矿方安排的其他紧急零星工程等。我积极配合领导与矿方各个部室协调沟通，项目部没有出现窝工、返工的现象。
二、管理创新显成效
今年以来，我项目部管理人员为更好的为队组服务，进行组织机构创新，对项目部进行分组管理，共分为生产运输组、技术组、安全通风组、后勤组、机电设备组、劳资财务组共六个组。队组针对需要解决的问题，进行对口解决。使我项目部的工作效率大大提高。
（一）生产创新管理显成效：通过生产制度创新，比如每个月25日项目部召开生产评估会，对项目部9个队组的当月完成情况进行汇总、并进行通报；对完成生产任务的队组进行相应制度的奖励，对未完成生产任务的队组进行相应制度的处罚；并对当月队组施工过程中遇到的难题进行解决。组织管理人员深入井下一线解困难，当项目部队组掘进过程中遭遇困难时，我项目部组织相关管理人员到井下现场，通过开现场会的形式，把我项目部队组的施工困难解决在现场；
（二）安全生产双丰收：深入开展安全活动， 强化人本管理，加大教育培训力度，提高全员素质，以员工素质保安全（以素保安）；突出一通三防、防治水等安全重点，狠抓现场管理，落实安全生产责任制，以责任落实保安全（以责保安）；三违教育管理：经过一段时间对职工的培训教育后，职工安全意识有了很大进步，从3月份开始我项目部“三违”次数有了明显的下降趋势，由原来的每月40余起，降至现在的每月20余起，同比下降了50%。特别是普掘队组，上半年发生的几起磕手碰脚事故都是由于违章引起的，自5月份开始，“三违”人次由原来的每月10余人降至现在的每月6人次左右，有的队组更是实现了月度零违章。
本年度项目部共查隐患1142条，其中严重隐患23条，进入“安全月”后，各队组基本实现了月度无二次下卡，无严重隐患。
全年实现了重伤以上事故为零的指标，但在施工作业过程中，部分队组由于仍然有不重视的思想，还是发生了6起磕手碰脚的小事故，相比去年下降了2起。
通过加强安全管理体系和制度建设，实现依法保安；加强安全文化建设，营造了浓厚的安全氛围，促进了项目部安全形势的持续稳定发展。实现了安全生产双丰收。
（三）机电管理上台阶：立足安全规程，制定各种制度，强化机电安全质量标准化。结合项目部实际情况制定了《项目部机电安全质量标准化及考评办法》；《项目部机电管理制度》；并制定了专业考核标准，对井下出现的电气失爆，电缆吊挂及保护情况，加大了维护措施。其它问题也得到了相应的整改，电缆悬挂明显整齐，脏，乱，差的现象基本得到控制。同时为了加强制度化和规范化的管理，特别制定了机电工岗位责任制。
加强现场机电设备的管理和检修维护，充分发挥机械设备的优势和效能，减少机电事故，提高全体机电人员的管理和操作水平。利用“春检”和“雨季三防”，定期对井上下高低压线路巡视检修。对项目部各队组供电系统进行隐患排查处理对项目部地面线路进行了两次整改。强化每月机电检查，加强平时排查。加强机电工培训工作。本年度与矿建机电经理联系组织各队机电工到矿建中心和江苏八达机械厂家培训3次，培训人数达到35人。在项目部联系风机切换开关技术人员前来我项目部机电实验室现场讲课培训，对岗位司机和看护风机人员进行理论和实践上的培训。每月抽空在项目部开机电例会一次。20xx年，项目部共组织各队组机电检查15次，共查出并整改问题215条。设备失爆率有了很大程度下降，较大程度地扼制了安全事故的发生。
（四）科技创新新征程：根据矿建公司对科技创新工作的安排，项目部也对科技创新工作进行了针对性的布臵，并成立了科技创新领导组，设定了20xx年上报5项，力争8项的创新目标。通过努力，项目部本年度上报科技创新项目8项，五小成果13项。在矿建公司组织的科技创新座谈会，项目部有4项科技创新成果荣登矿建公司的《科技创新专刊》。
（五）后勤管理有保障：今年以来，后勤系统紧紧围绕矿建中心总体工作目标，实出环境整治、供热、房改工作等重点管理，使员工的生活质量得到了明显提高。
狠抓环境卫生，今年共清理垃圾500吨，保证了项目部内的整洁，全年无传染病、无食物中毒事件。强化住房管理工作，住房是我项目部的一件大事，关系到每一位职工的切身利益，修建了活动室，配备了台球案、乒乓球案、双杠、象棋、跳棋、哑铃等，活动器材丰富了职工的业余生活，扩建澡塘100多平方，并给女职工修建澡塘保证每一位职工在班后能及时洗上热水澡，维修职工住宿200多平方，保证职工的住宿问题，并派有专人负责。在食堂和澡塘、供热管理上，20xx年我们以服务职工为宗旨，为职工担供最优质的洗浴、住宿、就餐服务，并完成了各类检查工作组的接待任务。
（六）加强职工培训，注重人才培养：
1、特殊工种培训：
（1）、安管初训人员72人，复训16人，再培训14人；
（2）、班组长初训52人，复训11人；
（3）、井下电工初训84人，复训24人；
（4）、掘进机司机初训30余人，复训2人；
（5）、探放水共初训23人；
2、一般工种培训：
（1）、支护工初训650人，再训500人；
（2）、掘进工初训100人；
（3）、刮板司机初训440人，再训150人；
（4）、三机司机初训400人；
（5）、小绞车司机初训150人；
（6）、水泵司机初训200人；
（7）、挖掘机司机培训50余人；
3、在矿职教部培训安检工40余人，瓦斯检查工20人，创伤自救人员30人，探放水工39人。
4、共计初训：2380人次，复训：717人次；
我项目部通过组织结构创新、管理制度创新、等方方面面进行科学实践，让创新的理念、创新的方法、创新的氛围深入人心，为企业的发展进行有益的尝试。
三、建立健全各项规章制度，用制度来规范管理，约束行为
今年以来，项目部人员不断增加，管理难度也越来越大，项目部领导班子就开始重视制度建设，不断地建立健全各项规章制度，把队伍稳定做为制定制度的出发点，把锻炼队伍做为提升管理的根本点，不是全盘否定，而是xxx完善，我们把好的制度继续执行下去，把不好的制度进行重新完善，最大限度地照顾到职工的情绪，在短短的三个月，我们就建立健全的各项规章制度，先后制定和完善了各岗位责任制，并制定和修改了《安全质量标准化考核办法》、《月度生产绩效考核管理制度》《项目部管理人员工资分配方案》、《运输及顶板考核办法》、《管理人员请销假制度》、《xxxxx项目部节能降耗方案》等，迅速地与矿建公司和xxxxx公司各项管理制度接轨，也使管理走上了健康发展的轨道。
数据挖掘实验总结 第5篇
【关键词】 数据挖掘; 原理方法; 医学应用
1数据挖掘及其意义
数据挖掘又称数据库中的知识发现（Knowledge Discov-ery in Database，KDD），是从大量的数据中，抽取潜在的、有价值的知识（模型或规则）的过程。数据挖掘所探寻的模式是一种客观存在的、但隐藏在数据中暂时未被发现的知识。现在，随着数据库技术的不断发展及数据库管理系统的广泛应用，人们面对前所未有的信息数量，目前的数据库系统虽然可以高效地实现数据的录入、查询、统计等功能，却很难发现数据中存在的关系和规则，无法根据现有的数据预测未来的发展趋势。于是，人们利用数据库存储数据，采用机器学习的方法来分析数据，挖掘大量数据背后隐藏着的重要信息和知识。这两者的结合促成了数据库中数据挖掘技术的产生和发展， 实现了对数据库海量信息的更高层次的分析。随着数据挖掘技术的逐步发展和完善，近年来在金融、电信、零售、医疗卫生、科学研究等多个领域中得到成功应用，发挥了巨大作用。当前，KDD国际研讨会的研究重点逐渐从发现方法等理论研究转向系统应用研究，注重多种发现策略和技术的集成，以及多种学科之间的相互渗透，更为医疗卫生事业的发展及医学科研工作提供了有力的武器，开辟了新的广阔前景［1］。
2数据挖掘常用的技术和工具
3数据挖掘在医学领域的应用及其前景
4结语
参考文献
1 Michael J. A. Berry and Gordon S. Linoff. Data Mining Tech-niques. John Wiley & Sons，2004.
2 富春枫，xxx，等.Logitboost及其在判别分析中的应用. 中国卫生统计，2006，23（2）:98～100.
3 xxx武，xxx 数据挖掘在医学上的应用. 郧阳医学院学报，1999，3:130～132.
4 xxx，xxx，王静.恶性血液病数据库分析系统的建立. 第四军医大学学报， 2005，25:252～254.
数据挖掘实验总结 第6篇
职责：
1. 协助数据管理人员处理各类销售和库存数据，能对数据进行准确的分析和合理应用。
2. 通过整理和分析公司的销售数据，从而能够对销售情况做具体的解析和预测。
3. 建立各类数据模板，协助销售部门建立和完善数字统计和分析表格的系统建立。
4. 配合销售部门其他同事完成其他相关的工作。
任职要求：
1)商务类、管理类等相关专业大专及以上学历，熟悉日常电脑操作 ;
2)熟悉erp系统；
3)有数据处理(录入)和核查经验者优先 ;
4)有责任心，工作认真负责 ，有耐心。
数据挖掘实验总结 第7篇
1.可以使用pandas、matplotlib绘制统计图
散点图矩阵可以分析每两个变量的关系。
2.计算相关系数
①Pearson相关系数
②Spearman秩相关系数
③判定系数
使用pandas的corr()计算相关系数
绘制条形图和折线图：
缺失：
基本命令：
Windows中
或者下载源代码安装
Pandas默认安装不能读写Excel文件，需要安装xlrd和xlwt库才能支持excel的读写
StatModel可pip可exe安装，注意，此库依赖于Pandas和patsy
数据挖掘实验总结 第8篇
职责：
1.针对项目需求，进行基于java的web后台开发；
2.按照项目计划，与项目组其他成员协同工作，在保证质量的前提下，按时完成开发任务；
3.对接短信通道，维护优化短信平台；
4.积极、认真地根据测试人员提出的问题对程序进行修改，确保产品的高品质。
任职资格：
年以上java开发实际工作经验；
2.熟练使用java语言，熟悉javaee体系架构，具有b/s应用开发经验；
3.熟悉应用开发框架ssh及其他主流javaee开发技术；熟悉jquery等框架；
4:熟练掌握sqlserver数据库技术，熟练掌握sql语句 ;
5.对用户体验、交互操作流程及用户需求有深入理解；
6.具有规范的编程习惯与文档编写能力，积极配合公司各项规范化建设工作；
7.有短信平台开发维护经验优先。
数据挖掘实验总结 第9篇
职责：
1、负责公司大数据平台自动化运维开发、监控和优化工作，保障数据平台服务的稳定性和可用性；
2、负责公司hadoop核心技术组件日常运维工作 ;
3、负责公司大数据平台现场故障处理和排查工作；
4、研究大数据前沿技术，改进现有系统的服务和运维架构，提升系统可靠性和可运维性；
任职要求：
1、本科或以上学历，计算机、软件工程等相关专业，3年以上相关从业经验
2、精通linux运维命令，熟悉linux的维护和管理，熟悉shell/python脚本开发，掌握scala/java优先；
3、熟悉大数据项目实施：包括不限于kafka、hadoop、hive、hbase、spark等大数据生态的平台搭建，监控和调优；
4、良好团队精神服务意识，沟通协调能力；
数据挖掘实验总结 第10篇
也许有人会问我，“许向前，你好好一个租赁分公司的总工不当，跑到项目上当一名专业工程师，你后悔吗？”
今年1-5月我还是租赁分公司的总工； 6月1日-8月13日在滨河路项目任机械工程师；8月14日至-12月底在中铁逸都国际项目任机械工程师。职位降低了好几级，每月工资也少了三千元，这一切，我后悔吗？在下面的20xx年工作总结中，也许有了答案……
一、 在租赁分公司工作（1-5月）
二、 在滨河路道路及连络线工程项目工作（6月1日-8月13日）
刚一调到这个项目，我总对经理等人说，“真的有点不好意思，把我调到这里来管机械，而这里并没有机械，只有几台挖掘机，我能否把工地临时用电也管起来？”领导给了我这个机会，我就边学边完成了我自己的第一个《临时用电施工组织设计》的编制。
三、 中铁逸都国际三期五标段项目
这个项目是我今年工作得最充实的项目，应当说，在这里，我对塔吊、施工电梯很强的管理能力特别是现场抢修处理能力得到了充分的展现，为项目抢工期提供了有力的垂直运输保障。
8月14日刚来到中铁逸都项目时，公司xxx副总经理在抢工期动员会上，专门跟我讲了垂直运输机械的在保证工期方面的重要性。此项目12月28日就要交房，工期相当紧。xxx对我说，“你的责任不轻，一定要保证5台塔吊和9台施工电梯高效、安全使用，并做到故障少、故障能及时快速修复。”
在这工地我遇到了一个很棘手的问题：一是，此14台机械全部是从外面私人老板处租来的，关系十分复杂，此老板总拿项目欠他钱来作借口，故意拖延机械的故障维修或者大部分根本就不来修。二是，大部分设备的本质安全状况相当差，安全保护装置严重不齐全，带病作业现象严重。三是，操作司机半数以上没有操作证。四是，机械几乎每天都要加晚班，运转时间相当长，根本容不得你长时间停下来维修！
我是从以下几方面努力，保证了机械安全、高效使用，并安全顺利拆除退场完毕。
（一） 亲自动手，强化塔吊和施工电梯的本质安全
我认为，起重机械本质安全至关重要，它而且是最好操作，最易见成效的，它是机械安全的最有效的保障。机械不能做到本质安全，其它方面做得再好，花再多功夫，都难真正防止事故发生。因为其它方面主要是人的不安全行为，而人的不安全行为通常只能通过诸如安全教育、制度约束、技能培训、人选把关等方面来着手，但人始终是带有偶然性、不可预见性的。
首先，我亲自加强安全检查及故障排除。我每天都要巡视一下施工电梯，电梯再忙，我至少每天都要在笼子里仔细观察一下笼子的各个滚轮、压轮、齿轮、传动机构总成板的销轴有无松动退出——因为这样也不会耽误机械使用时间。然后，每隔三天，就要对每台电梯运行上去全面检查一遍。每周对每台塔吊检查一遍。在检查中，我发现了许多安全隐患，有的隐患是相当严重的。比如：48栋2单元电梯右笼，压轮都掉了一个，电梯居然还在运行，我发现立即叫停，为防止民工乱动，我还亲自把电源线拆除了，因为整个梯笼的几个小齿轮与齿条都因为压轮掉了而发生分离了！再继续使用，很可能随时发生梯笼坠落的严重事故！
其次，我自己动手，修复完善多台塔吊和电梯的安全保护装置。这些私人老板的观念是“只要能用就行，一切安全保护装置都是要不要无所谓。”大多数电梯、塔吊无总起动按钮（有的是被短接；而有的是根本就没有设置这个总起控制回路——这样的产品居然也“准入”了？）、无紧急停止按钮、无断相与相序保护继电器。（有的或许是上一个工地就坏了，他们就短接起来了使用，等于没有相序保护）——我一边修换一边跟工人讲解：相序保护器一定不能少，没有它，工地停电了后，用发电机发电时，常会有送电反相了的现象发生，而反相了，正常应当是无法起动总起的，但相充保护器被短接后，电梯就会反向运行，司机就会把向下当作向上开，而这是所有的上限位、下限位都会失效！电梯冲顶的危险就增加很多了！
自己维修机械与电气控制故障
我亲自维修了大大小小的塔吊、施工电梯故障好几十起，保证了机械故障能得到及时修复。除了较大的故障，比如电机更换、钢丝绳更换是强行要求出租方安排人来修换外，大部分故障，我都是亲自检修。这样比打电话叫人来修要快得多。比如，47栋塔吊起升机构刹车打不开，我上去查出是液力推动器坏了，
通知出租方送来后，我亲自提着很重的推动器爬到塔吊上修换；比如51栋电梯压轮坏了，我立即骑车去世纪城买来更换上去。
有一次，出租方故意把49栋塔吊电气控制线路交换接错，然后说“是PLC电脑板坏了，起至少要10天才能修好”——这塔吊老板因为项目欠他一两个月租金，就出如此狠招。我毫不犹豫爬上塔吊亲自去检修（因为领导们都已经多次打电话通知出租方来修，却被故意拖延。）发现了有四根控制线是明显不符合常理的错误接法，我将其调换过来，塔吊无法回转的故障立即完全恢复正常了！后来，塔吊老板也承认了是他安排人故障把线路调换错的！
（二） 充分利用微信群的曝光效果，配合罚款函等措施，把人员管理好。
比如，我检查出49栋塔吊钢丝绳断丝严重，打了两次电话还不见把钢丝绳买来，我就出了一个罚款警告函，签字盖项目章后，发给出租方，第二天终于来人换钢丝绳了。又如，电梯拆除的承包人，（同时又是司机承包者），在拆除51栋电梯时，不戴安全帽，不系安全带，并且把我亲自制作的极限开关笼顶紧急拉线故意扯下不用。我开一罚款警告单，发到微信群里，后来几台电梯拆除违章现象改正过来了。同样，高处作业吊篮老板，我也是开一个罚单在微信群里曝光警告他，后来的一两百台吊篮配重块保险绳全部穿好了。
20xx年是我工作了二十一年以来调动得最多的一年，从任租赁分公司总工一职转变到一个项目上的机械管理员，内心难免有些失落感，但不管怎么样，我只要做到问心无愧，尽职尽责做好我的工作，也就无愿无悔。
（三） 全过程监管拆除现场，保证了14台起重机械安全顺利并快速拆除出场
拆除14台起重机械，都是我全过程坚守在现场直至拆除装车出场完毕，没有一台漏过。在安全技术交底方面，我都要求现场签字并拍照。每台拆除，我都帮他们摘钩。这些私人老板，48栋二单元，拆除电梯大多数都只有两个人，我就无偿帮他们拆除附着，叫安质部另一个帮我在地面看管安全。因为当时的工期相当紧！项目总工为了排时间表，费尽了心血，每台施工电梯务必一天拆除完毕并装车拉走。否则就会延误后面的工序。
有一台电梯头天下午没拆除完，我就把电源线拆除下来，防止晚上有人乱开动电梯，因为已经拆除了一半了，这时没有无齿节、没有上限位等，如果哪个“不怕死的”晚上私自开动电梯，很容易发生冲顶坠落事故！因为他们还以为是30层高呢！哪知已经拆除到只有50多米高了！
每台塔吊拆除完后，裙楼楼板上剩下现一个“大洞”，我都亲自搬钢管、架板盖好，防止有人不小心掉下。拆除中，百分之九十以上的摘钩都是我无偿帮他们摘的。我为了什么？还不是为了让塔吊快点出场，吊篮好进行安装作业，因为工期太紧了。拆除中，遇到各种情况，我都快速及时处理，为拆除退场加快了速度。
总之，我就是从上述三方面着手，尽职尽责地管好了中铁逸都项目的14台起重机械，没有为项目紧张地抢工期拖后腿。并且，这些施工电梯的安装方案等备案资料都不齐全，有的连安装方案都没有，我都把这些资料补齐全了，并交给安质部长完成了施工电梯的备案登记工作。
在中铁逸都项目做得不足应当改进之处，一是，我没有对司机、指挥进行书面的安全教育，没有要求司机签字；二是公司要求的周检记录资料我没有及时填报； 三是台班运转记录没有要求司机认真填写；四是施工电梯的防坠安全器台帐登记了，但是有几台已经过超过了检验期限，我没有强制要求出租方更换。
最新范文
数据挖掘实验总结 第11篇
0 引言
1 系统结构设计
系统的实现目标
系统模块划分依据
基于GT4数据挖掘系统的数据源是分布式数据源，分布式数据源是指在物理上分布而逻辑上集中的数据源系统。分布式数据源存储特点具有：
2）逻辑全局性，物理上分散存储的在各个节点的数据逻辑上是一个全局数据源；
3）节点自治性，各个节点的数据由本地用户管理，具有自治处理能力；