数据挖掘论文的参考文献

在日常学习、工作生活中，大家都有写论文的经历，对论文很是熟悉吧，借助论文可以有效训练我们运用理论和技能解决实际问题的的能力.相信写论文是一个让许多人都头痛的问题，以下是小编收集整理的数据挖掘论文的参考文献，供大家参考借鉴，希望可以帮助到有需要的朋友.

数据挖掘论文的参考文献 篇1

[1]刘莹。基于数据挖掘的商品销售预测分析[J].科技通报.2014（07）

[2]姜晓娟，郭一娜.基于改进聚类的电信客户流失预测分析[J].太原理工大学学报.2014（04）

[3]李欣海.随机森林模型在分类与回归分析中的应用[J].应用昆虫学报.2013（04）

[4]朱志勇，徐长梅，刘志兵，胡晨刚。基于贝叶斯网络的客户流失分析研究[J].计算机工程与科学.2013（03）

[5]翟健宏，李伟，葛瑞海，杨茹。基于聚类与贝叶斯分类器的网络节点分组算法及评价模型[J].电信科学.2013（02）

[6]王曼，施念，花琳琳，杨永利。成组删除法和多重填补法对随机缺失的二分类变量资料处理效果的比较[J].郑州大学学报（医学版）.2012（05）

[7]黄杰晟，曹永锋。挖掘类改进决策树[J].现代计算机（专业版）.2010（01）

[8]李净，张范，张智江。数据挖掘技术与电信客户分析[J].信息通信技术.2009（05）

[9]武晓岩，李康。基因表达数据判别分析的随机森林方法[J].中国卫生统计.2006（06）

[10]张璐。论信息与企业竞争力[J].现代情报.2003（01）

[11]杨毅超。基于Web数据挖掘的作物商务平台分析与研究[D].湖南农业大学2008

[12]徐进华。基于灰色系统理论的数据挖掘及其模型研究[D].北京交通大学2009

[13]俞驰。基于网络数据挖掘的客户获取系统研究[D].西安电子科技大学2009

[14]冯军。数据挖掘在自动外呼系统中的应用[D].北京邮电大学2009

[15]于宝华。基于数据挖掘的高考数据分析[D].天津大学2009

[16]王仁彦。数据挖掘与网站运营管理[D].华东师范大学2010

[17]彭智军。数据挖掘的若干新方法及其在我国证券市场中应用[D].重庆大学2005

[18]涂继亮。基于数据挖掘的智能客户关系管理系统研究[D].哈尔滨理工大学2005

[19]贾治国。数据挖掘在高考填报志愿上的应用[D].内蒙古大学2005

[20]马飞。基于数据挖掘的航运市场预测系统设计及研究[D].大连海事大学2006

[21]周霞。基于云计算的太阳风大数据挖掘分类算法的研究[D].成都理工大学2014

[22]阮伟玲。面向生鲜农产品溯源的基层数据库建设[D].成都理工大学2015

[23]明慧。复合材料加工工艺数据库构建及数据集成[D].大连理工大学2014

[24]陈鹏程。齿轮数控加工工艺数据库开发与数据挖掘研究[D].合肥工业大学2014

[25]岳雪。基于海量数据挖掘关联测度工具的设计[D].西安财经学院2014

[26]丁翔飞。基于组合变量与重叠区域的SVM—RFE方法研究[D].大连理工大学2014

[27]刘士佳。基于MapReduce框架的频繁项集挖掘算法研究[D].哈尔滨理工大学2015

[28]张晓东。全序模块模式下范式分解问题研究[D].哈尔滨理工大学2015

[29]尚丹丹。基于虚拟机的Hadoop分布式聚类挖掘方法研究与应用[D].哈尔滨理工大学2015

[30]王化楠。一种新的混合遗传的基因聚类方法[D].大连理工大学2014

拓展阅读

什么是大数据?

“大数据”到底有多大?根据研究机构统计，仅在2011年，全球数据增量就达到了1.8ZB(即1.8万亿GB)，相当于全世界每个人产生200GB以上的数据。这种增长趋势仍在加速，据保守预计，接下来几年中，数据将始终保持每年50%的增长速度。

纵观人类历史，每一次划时代的变革都是以新工具的出现和应用为标志的。蒸汽机把人们从农业时代带入了工业时代，计算机和互联网把人们从工业时代带入了信息时代，而如今大数据时代已经到来，它源自信息时代，又是信息时代全方位的深化应用与延伸。大数据时代的生产原材料是数据，生产工具则是大数据技术，是对信息时代所产生的海量数据的挖掘和分析，从而快速地获取有价值信息的技术和应用。

概括来讲，大数据有三个特征，可总结归纳为“3V”，即量(Volume)、类(Variety)、时(Velocity)。量，数据容量大，现在数据单位已经跃升至ZB级别。类，数据种类多，主要来自业务系统，例如社交网络、电子商务和物联网应用。时，处理速度快，时效性要求高，从传统的事务性数据到实时或准实时数据。

什么是数据挖掘?

数据挖掘，又称为知识发现(Knowledge Discovery)，是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术。知识发现过程通常由数据准备、规律寻找和规律表示3个阶段组成。数据准备是从数据中心存储的数据中选取所需数据并整合成用于数据挖掘的数据集;规律寻找是用某种方法将数据集所含规律找出来;规律表示则是尽可能以用户可理解的方式(如可视化)将找出的规律表示出来。

“数据海量、信息缺乏”是相当多企业在数据大集中之后面临的尴尬问题。目前，大多数事物型数据库仅实现了数据录入、查询和统计等较低层次的功能，无法发现数据中存在的有用信息，更无法进一步通过数据分析发现更高的价值。如果能够对这些数据进行分析，探寻其数据模式及特征，进而发现某个客户、群体或组织的兴趣和行为规律，专业人员就可以预测到未来可能发生的变化趋势。这样的数据挖掘过程，将极大拓展企业核心竞争力。例如，在网上购物时遇到的提示“浏览了该商品的人还浏览了如下商品”，就是在对大量的购买者“行为轨迹”数据进行记录和挖掘分析的基础上，捕捉总结购买者共性习惯行为，并针对性地利用每一次购买机会而推出的销售策略。

数据挖掘在供电企业的应用前景

随着社会的进步和信息通信技术的发展，信息系统在各行业、各领域快速拓展。这些系统采集、处理、积累的数据越来越多，数据量增速越来越快，以至用“海量、爆炸性增长”等词汇已无法形容数据的增长速度。

2011年5月，全球知名咨询公司麦肯锡全球研究院发布了一份题为《大数据：创新、竞争和生产力的.下一个新领域》的报告。报告中指出，数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域，逐渐成为重要的生产因素;而人们对于大数据的运用预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。2012年3月29日，美国政府在白宫网站上发布了《大数据研究和发展倡议》，表示将投资2亿美元启动“大数据研究和发展计划”，增强从大数据中分析萃取信息的能力。

在电力行业，坚强智能电网的迅速发展使信息通信技术正以前所未有的广度、深度与电网生产、企业管理快速融合，信息通信系统已经成为智能电网的“中枢神经”，支撑新一代电网生产和管理发展。目前，国家电网公司已初步建成了国内领先、国际一流的信息集成平台。随着三地集中式数据中心的陆续投运，一级部署业务应用范围的拓展，结构化和非结构化数据中心的上线运行，电网业务数据从总量和种类上都已初具规模。随着后续智能电表的逐步普及，电网业务数据将从时效性层面进一步丰富和拓展。大数据的“量类时”特性，已在海量、实时的电网业务数据中进一步凸显，电力大数据分析迫在眉睫。

当前，电网业务数据大致分为三类：一是电力企业生产数据，如发电量、电压稳定性等方面的数据;二是电力企业运营数据，如交易电价、售电量、用电客户等方面的数据;三是电力企业管理数据，如ERP、一体化平台、协同办公等方面的数据。如能充分利用这些基于电网实际的数据，对其进行深入分析，便可以提供大量的高附加值服务。这些增值服务将有利于电网安全检测与控制(包括大灾难预警与处理、供电与电力调度决策支持和更准确的用电量预测)，客户用电行为分析与客户细分，电力企业精细化运营管理等等，实现更科学的需求侧管理。

例如，在电力营销环节，针对“大营销”体系建设，以客户和市场为导向，省级集中的95598客户服务、计量检定配送业务属地化管理的营销管理体系和24小时面向客户的营销服务系统，可通过数据分析改善服务模式，提高营销能力和服务质量;以分析型数据为基础，优化现有营销组织模式，科学配置计量、收费和服务资源，构建营销稽查数据监控分析模型;建立各种针对营销的系统性算法模型库，发现数据中存在的隐藏关系, 为各级决策者提供多维的、直观的、全面的、深入的分析预测性数据, 进而主动把握市场动态,采取适当的营销策略，获得更大的企业效益，更好地服务于社会和经济发展。此外，还可以考虑在电力生产环节，利用数据挖掘技术，在线计算输送功率极限，并考虑电压等因素对功率极限的影响，从而合理设置系统输出功率，有效平衡系统的安全性和经济性。

公司具备非常好的从数据运维角度实现更大程度信息、知识发现的条件和基础，完全可以立足数据运维服务，创造数据增值价值，提供并衍生多种服务。以数据中心为纽带，新型数据运维的成果将有可能作为一种新的消费形态与交付方式，给客户带来全新的使用体验，打破传统业务系统间各自为阵的局面，进一步推动电网生产和企业管理，从数据运维角度对企业生产经营、管理以及坚强智能电网建设提供更有力、更长远、更深入的支撑。

数据挖掘专业就业方向

1.数据挖掘主要是做算法还是做应用?分别都要求什么?

这个问题太笼统，基本上算法和应用是两个人来做的，可能是数据挖掘职位。做算法的比较少，也比较高级。

其实所谓做算法大多数时候都不是设计新的算法(这个可以写论文了)，更多的是技术选型，特征工程抽取，最多是实现一些已经有论文但是还没有开源模块的算法等，还是要求扎实的算法和数据结构功底，以及丰富的分布式计算的知识的，以及不错的英文阅读和写作能力。但即使是这样也是百里挑一的，很难找到。

绝大读书数据挖掘岗位都是做应用，数据清洗，用现成的库建模，如果你自己不往算法或者架构方面继续提升，和其他的开发岗位的性质基本没什么不同数据分析与挖掘论文，只要会编程都是很容易入门的。

2.北上广以外的普通公司用的多吗?待遇如何?

实际情况不太清楚，由于数据挖掘和大数据这个概念太火了，肯定到处都有人招聘响应的岗位，但是二线城市可能仅仅是停留在概念上，很多实际的工作并没有接触到足够大的数据，都是生搬硬套框架(从我面试的人的工作经验上看即使是在北上广深这种情况也比较多见)。

只是在北上广深，可能接触到大数据的机会多一些。而且做数据挖掘现在热点的技术比如Python，Spark，Scala，R这些技术除了在一线城市之外基本上没有足够的市场(因为会的人太少了，二线城市的公司找不到掌握这些技术的人，不招也没人学)。

所以我推测二线城市最多的还是用JAVA+Hadoop，或者用JAVA写一些Spark程序。北上广深和二线城市程序员比待遇是欺负人，就不讨论了。

3.和前端后端程序员比有什么区别?有什么优缺点?

和传统的前后端程序员相比，最主要的去别就是对编程水平的要求。从我招聘的情况来看，做数据挖掘的人编程水平要求可以降低一个档次，甚至都不用

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