公务员期刊网 精选范文 数据分析分析技术范文

数据分析分析技术精选(九篇)

数据分析分析技术

第1篇:数据分析分析技术范文

1计算机大数据分析中云计算技术作用分析

云计算技术可以给提供计算机数据传递与共享的条件,融合软硬件数据保存,促进计算机处理工作更好的开展。云计算技术可以给用户提供良好的网络环境与保存空间,处理数据传递环节的各项问题。与传统大数据分析技术相比,云计算计算可以提高大数据分析质量。人们借助云计算技术获得云终端的数据,切实满足人们对于数据的需求。现阶段计算机市场形成完善的结构体系,围绕云计算技术推动计算机大数据分析工作的开展,奠定后期云计算技术发展的基础。目前,人们生活中全面运用云计算技术,基于云计算技术研发的服务器及操作系统方便人们处理各类信息技术。同时,云计算技术数据保存有着较强的安全性,极小可能出现数据丢失情况,满足人们的实际需求,直接体现出云计算技术的优势。优化云计算环境下计算机的数据处理中心,就可以不断提升计算机的云计算能力,让云计算不仅为网络信息所用,还在计算机网络安全中发挥极为重要的作用。目前,计算机的使用人群更为注重的是在高速发达的信息社会,自己的信息,也就是使用计算机网络的安全性能是否能得到保障,这时候考验的就是云计系统的完善性。目前存在的最主要计算机安全问题就是黑客问题和系统漏洞问题。系统漏洞这一人为因素可以通过不断检索进行漏洞的发现和修补,面对黑客的攻击,能够做的就是防患于未然,不断地升级和优化系统,最终达到完善的数据处理效果。

2云计算技术下计算机大数据分析面临的问题

2.1网络技术安全

由于相关技术的不断发展,云计算环境下的网络安全技术正在朝着稳定和成熟的方向发展,但在具体的应用过程中依然表现出一定的网络安全问题,因此用户在使用过程中应该做好相关的应对工作。网络安全问题具体表现在用户在使用信息传输的过程中,一旦出现服务性中断问题,难以保证数据的安全性,启动被动保护模式的情况使信息的安全性更加难以保障,这也成为云计算模式下的网络技术安全中的重点问题,一旦得不到及时有效的解决,用户在使用过程中就会受到不同程度的威胁。

2.2网络环境安全

网络环境安全是保证网络正常使用,信息传输质量有保证的重要前提,一旦网络环境存在不安全因素,将会引发病毒的入侵和黑客的攻击。因此网络环境安全也是云计算技术价值得以发挥的重要前提。计算机在使用过程中如果长期受到病毒的困扰和黑客的威胁,将会降低人们对计算机的信赖性,甚至在工作和生活中将会在网络环境安全方面投入更多的成本。

3计算机大数据分析中云计算技术的具体应用

3.1数据传输安全分析

在云计算的作用下,云安全含义逐渐形成,具体来说,云安全主要指在用户借助云计算技术来实现计算机大数据分析时,让数据安全性得到了保证。用户端数据和数据安全往往呈现出正比关系,随着应用群体数量的增多,涉及的计算机数据范畴将不断扩充,假设计算机遭受病毒的攻击,可以在云计算技术的作用下实现病毒的拦截,以此让计算机数据安全性得到保证。从云计算技术自身角度来说,其提供的各个服务均是由IaaS基础设施级服务以及PaaS平台级服务两项内容构建而成。首先,IaaS基础设施级服务其作用在于,可以给用户提供对应的服务,也就是对各个计算机基础设备进行操作和应用,其中包含了CPU处理、数据保存、数据传递等。其次,PaaS平台级服务则是指,把云计算中各个服务器及开发环境当作服务,通过PaaS平台用户能够结合自身需求实现对应操作流程的部署和应用。

3.2监督数据资源共享

网络资源在传输过程中遭遇到的安全威胁是用户时时刻刻关注的问题,因此在具体的工作和管理中,需要提高云计算网络安全技术的应用程度,通过不断创新安全模式,完善相应的防护体系,从而有效消除安全性问题,提升数据传输的安全性和稳定性。具体在应用过程中,可以借助云计算技术的优势,对数据传输的整个路径进行监控,保证传输通道环境的安全性,一旦出现问题及时进行预警,有效预防黑客的攻击,降低网络安全事故发生的概率。对此,有关部门应该提高重视程度,同时完善相应的监督管理制度,采用科学的管理方式,实现预期的监测目标。

3.3提高数据使用安全

计算机用户本身的安全意识也是当前需要关注的重要方面,为了进一步提升用户数据信息和计算机系统的安全系数,需要重视身份认证工作的提升,具体可以使用实名制的方式进行认证处理,从而不断提升整个网络结构的安全性。对于网络应用过程中涉及到的安全问题,可以通过实名追踪的方式进行可疑目标锁定,从而有效控制恶意攻击情况的发生。但在应用过程中也需要重视假人名情况的出现,提高网络数据信息窃取的预防水平。计算机网络环境算是一种相对开放的环境,在使用过程中会面向大量的用户,通过重视用户的身份认证,可以有效避免用户对数据的非法访问。同时在使用者进行计算机登录和使用的时候,需要对用户名和密码进行核实。按照权限的不同,确保数据库信息的安全有效性。通过对数据库信息加密处理,可以确保数据库信息的安全性。这种加密处理可以在原有数据信息的基础上进行算法的处理改进,使用者可以通过自身的权限获取想要了解的信息,如果没有解密方式,不法分子将会难以获取数据的原始信息。

3.4网络安全等级防护

在云计算环境下的安全管理中心具备系统管理、安全管理和安全审计等功能,能够满足不同云计算环境下不同安全等级的保护要求,并且通过服务层的安全保护框架,实现对不同等级云服务客户端的安全保护,为使用者提供安全可靠的资源访问服务。在访问云服务商时,用户可通过通信网络、API接口和Web服务方式访问云服务器,但是用户终端系统的安全防护不在网络安全等级保护框架体系内。在保护框架体系内,资源层和服务层安全是云计算环境安全保护的重点,资源层包括物理资源安全和虚拟资源安全,应按照安全设计要求构建资源层安全保护框架。云计算环境下的网络安全等级保护要针对不同等级云计算平台确定不同的安全目标,一般情况下安全保护等级最低为二级,并根据安全目标和等级要求实施安全设计步骤,具体包括:第一步,根据云平台的租户数量和业务系统情况确定云计算安全保护标准,制定云计算平台的安全保护策略,以避免在云计算平台上发生安全事件;第二步,细化安全技术要求,针对安全计算环境、安全区域边界、安全通信网络以及安全管理中心制定出相应的安全保护策略;第三步,根据云计算功能框架中的各层功能和保护要求,制定安全技术机制,使其满足云计算功能框架的安全保护要求。在完成云计算环境下的网络安全等级保护设计之后,还应增加虚拟化安全、镜像安全、接口安全等安全控制点,并采用访问控制技术、身份识别技术等安全防护技术,实现与云计算平台上各功能层次的对接,提出各层的安全保护措施。

3.5重视相应程序开发

网络安全应用程序需要随着技术的进步和人们生活和工作的需要进行逐步提升,从而及时对病毒程序进行开发和处理,确保计算机系统可以敏锐捕捉到病毒的活动迹象,提升自身的防御能力。通常情况下,对于计算机的服务,内网隐蔽处理,可以提升网站平台的访问速度,可以避免不安全网址带来的不良效应,从而为计算机的安全防御提供一定的屏障。在计算机数据的使用中,由于安全性威胁导致的数据丢失问题,可以通过备份和恢复改善。这种恢复性功能也可以保证数据的一致性和完整性。通常由逻辑备份、动态备份以及静态备份等几种情况。计算机黑客数量增多,净化网络环境显然存在较大难度,但通过必要的防范措施依然可以在数据库信息的保护中起到关键作用。而使用防火墙保护工具就能很好的为计算机网络提供一种安全保障。通过防火墙,可以在一定程度上防止黑客的侵害。

第2篇:数据分析分析技术范文

关键词:联机数据分析;处理数据;分析和转换数据

中图分类号:TP311 文献标识码:A 文章编号:1009-3044(2016)03-0006-03

为了提升大学物理公共课程的教学水平,更好地了解学生的学习情况,需要引用联机数据技术,通过科学建立模型对教学数据进行处理和分析。维度模型的建立是为了能够全方位地剖析数据。

1 建立数据模型

建立模型是为了更加直观地表达数据和事实。对于同一批数据,人们总是会以不同的角度对其进行观察,这就是维度。维度模型从不同的角度分析数据,最终得出一张事实表。

如图1所示,维度模型包括了教材维度表,学期维度表,教师维度表,学生维度表和教学事实表。为了更好地分析教学效果,维度模型从四个不同的角度进行分析,每一张维度表上都注明了详细的数据内容。最后,在总结四张维度表的基础上,概括了最终的教学事实表。

2 OLAP技术

2.1 数据的采集

原有的Visual和SQL数据库上储存了学生的信息,教师的信息以及教学的数据等等。如图二所示,教务数据库中包含了课程信息表,学生信息表以及选课成绩表。DTS工具能够从不同的数据库中自动抽取需要进行分析的数据,并且将其全部集中在一个新的数据库中。新的SQL数据库既可以储存信息,还能够对信息进行管理。联机分析处理技术从不同的角度分析数据,有助于全面了解学生的学习情况和教师的教学质量。

2.2 数据分析的结构

从图2中可以看出,数据分析的结构包括了四层,其中最底层的是各种信息数据库和文本文件,在此基础上建立数据ETL,然后建立相应的维度模型,最后利用联机分析技术对数据进行分析。采集数据和转换数据是使用联机分析技术的基础,也是必不可少的一步。多维度分析是该结构中的最后一步,最终的结果将会把数据转换成图表的形式呈现出来。

2.3 转换数据

由于不同数据的语法可能存在差异,因此,把不同的数据转换成相同的结构显得尤为必要。在联机分析技术应用的过程中,转换数据是关键的一步,能否成功转换数据,决定了维度模型的建立是否具有科学性与全面性。转换数据是为了解决语法,语义结构不同引起的问题。

和数据语义不同相比,处理不同语法的数据显得更为简单。如果数据本身和目标数据之间存在语法结构不同的问题,那么只需要通过函数对其进行转换即可。一般来说,数据本身的内容并不会影响转换过程,只要建立原数据和目标数据之间的对应关系,就能解决数据名称存在冲突的问题。例如,学生数据库本身的信息包括了学生的ID和班级,这就相当于最终目标数据中学生对应的名称和班别。如果数据类型不同,可以运用相应的函数对其进行转换,例如trim()函数就能完成数据的转换。下面是利用函数对原数据中学生的ID,专业以及院名进行转换的过程,其转换代码如下:

Function Main()

DTSDestination(“ID”)=trim(DTSSourse(“名称”))

DTSDestination(“专业”)=cstr(DTSSourse(“专业”))

DTSDestination(“院名”)=trim(DTSSourse(“学院”))

Main=DTSTransformStat_OK

End Function

转换不同语义结构的数据是一个复杂的过程,它需要重视数据本身的信息和内容。因此,仅仅通过一步完成数据转换的过程是几乎不可能的,它需要将原数据进行一次次转换,才能得到最终的目标数据。例如每一个教师都有以及开展项目,在原数据中只能看到项目的名称和论文的名称,如果需要将其转换成教师的论文数量和项目数量,则需要经过两步的数据转换。

2.4 数据结果分析

原数据从SQL中提取出来,然后通过函数对其进行转换,最后利用联机分析技术进行数据管理和分析,从不同的角度研究数据,从而全面分析学生的学习情况和教师的教学情况。数据分析的方法有很多种,其目的都是为了全方位地剖析数据。

2.4.1 高校教师教学质量的对比分析

在教师维度表中,我们已经按照教师的从业年龄,学历以及职称对其进行划分,不同职称的教师,其教学质量有着明显的区别。教师的学历不同,教龄有所差异,这都和教学效果息息相关。

2.4.2 不同时期对教学质量的影响分析

联机分析处理技术能够从多角度分析数据,教学质量不可能是一成不变的,它与多个因素密不可分,时间也是其中一个因素。在不同的时期,由于政策的变动和外界因素的影响,教师的教学质量也会随之而受到不同程度的影响。

2.4.3 教学质量和其他因素息息相关

除了时间和教师的水平会对教学质量造成一定的影响,还有其他因素同样会影响教学效果,例如:学生的学习能力,学校选用的课本等。综合考虑各个因素对教学效果的影响,有利于教育部门更好地作出相应的政策调整。

3 计算机分析处理技术中的数据处理方法分析

无可置疑,计算机技术的出现颠覆了人们传统的思想和工作模式。如今,计算机技术已经全面渗透到我们生活中和工作中的各个方面。不管是在工业生产还是科研数据处理中,计算机技术都发挥着不可替代的作用。如今我们需要处理的数据正与日俱增,这就意味着传统的数据处理方法已经无法满足人们的需求了。仪表生产和系统控制要求数据具有高度精确性,这些数字在显示之前,都必须经过一系列的转换,计算以及处理。首先,数据会以一种形式经过转换器,然后变成另一种新的形式,只有这样计算机才能对数据进行处理和分析。处理数据是一个复杂多变的过程,它的方法并不是单一的,根据数据处理的目标不同,需要选择不同的数据处理方法。例如,有的数据需要进行标度转换,但有些数据只需要进行简单计算即可,计算机技术的不断进步是为了更好地应对人们对数据处理新的需要。

计算机数据处理技术的应用离不开系统,它比传统的系统更加具有优越性:

1)自动更正功能,计算机系统在处理数据时,对于计算结果出现的误差能够及时修正,确保结果的准确度。

2)传统模拟系统只能进行数据的简单计算,而计算机系统则能够处理复杂多变的数据,其适用范围和领域更加广。

3)计算机系统不需要过多的硬件,只需要编写相应的程序就能够完成数据的处理,在节省空间的同时也降低了数据处理的成本。

4)计算机系统特有的监控系统,能够随时监测系统的安全性,从而确保数据的准确度。

对于不同的数据,往往需要采用不同的处理方式,处理数据的简单方法包括查表,计算等。除此之外,标度转换,数字滤波同样是应用十分广的处理技术。

3.1 数据计算

在各种数据处理方法中,计算法是最为简单的一种,利用现有的数据设置程序,然后直接通过计算得出最终的目标数据。一般来说,利用这种方法处理数据需要遵循一个过程:首先,求表达式,这是计算法最基本的一步;其次,设计电路,在此之前必须将转换器的位数确定下来;最后,利用第一步已经求出的表达式运算数据。

3.2 数据查表

3.2.1 按顺序查表格

当需要搜索表格中的数据时,往往需要按照一定的顺序和步骤。首先,明确表格的地址和长度,然后再设置关键词,最后按照顺序进行搜索。

3.2.2 通过计算查表格

这是一种较为简单的方法,适用范围并不广。只有当数据之间表现出明显的规律或者数据之间存在某种关系时,才能够使用这种方法查表格。

3.2.3 利用程序查表格

相比于上述的两种方法,利用程序查表格是一种相对复杂的方法,但是这种方法的优点在于查找效率高,并且准确度高。

3.3 数据滤波处理

采集数据并不难,但是确保每一个数据的真实性却十分困难,尤其是在工业系统中,数据的测量难以确保绝对准确,因为在测量的过程中,外界环境对数据的影响往往是难以预估的。为了提高数据处理的精确度和准确率,需要借助检测系统对采集的数据进行深加工。尽可能地让处理的数据接近真实的数据,并且在数据采集的过程中最大限度地减少外界因素对其的影响,从而提高计算结果的准确度。

滤波处理技术的应用首先要确定数据的偏差,一般来说,每两个测量数据之间都会存在一定的误差,首先需要计算数据与数据之间可能出现的最大误差。一旦超出这一数值,可以认定数据无效,只有符合偏差范围内的数据,才能进行下一步的处理。

为了减少由于外界影响导致数据失真的情况,利用程序过滤数据是很有必要的。滤波技术有几种,根据不同的需要可以选择相应的数据处理技术,每一种数据滤波技术都有其适用范围和优点。数据滤波技术包括算术平均值滤波,加权平均值滤波,中值滤波,限幅滤波,限速滤波以及其他类型的滤波技术。

3.4 转换量程和标度

在测量数据的过程中,每一种参数都有相应的单位,为了方便数据处理,需要使用转换器把数据转换为统一的信号。标度转换是必不可少的,为了加强系统的管理和监测,需要不同单位的数字量。转换方法包括非线性参数标度变换,参数标度变换,量程转换,这几种转换方法在数据处理的过程中较为常见。当计算过程遇到困难,可以结合其他的标度转换方法进行数据处理。

3.5 非线性补偿计算法

3.5.1 线性插值计算方法

信号的输入和输出往往会存在一定的关系。曲线的斜率和误差之间存在正相关关系,斜率越大,误差越大。由此可见,这一计算方法仅仅适用于处理变化不大的数据。当曲线绘制选用的数据越多,曲线的准确程度越高,偏差越小。

3.5.2 抛物线计算方法

抛物线计算方法是一种常用的数据处理方法,只需要采集三组数据,就可以连成一条抛物线。相比于直线,抛物线更加接近真实的曲线,从而提高数据的准确度。抛物线计算法的过程,只需要求出最后两步计算中的M值,就能够直接输入数据得出结果。

3.6 数据长度的处理

当输入数据和输出数据的长度不一,需要对其进行转换,使数据长度达到一致。由于采集数据所使用的转换器和转换数据所选择的转换器不同,因此,当输入位数大于输出位数,可以通过移位的方法使位数变成相同。相反,当输入位数少于输出位数时,可以使用填充的方法将其转换成相同的位数。

4 结语

本文对联机分析技术进行了详细的论述,该技术的应用对于评价教学效果有着重要的意义。在物理公共课程中,教学数据数量巨大,如果利用传统的方法对其进行分析,将会耗费大量的人力物力,而采用OLAP技术则能更加快速准确地分析处理数据。数据分析是评估教学质量必经的过程,而使用QLAP技术是为了能够多层次,全方位地分析各个因素对教学质量的影响,从而更好地改进高校教育中存在的不足。除了分析物理课程数据,联机分析技术同样适用于其他课程的数据处理和分析。

参考文献:

[1] Ralph kimball,Margy Ross.The Data Warehouse Toolkit:the Complete Guide to Dimensional Modeling[M]..北京:电子工业出版社,2003.

第3篇:数据分析分析技术范文

关键词:电力营销数据;数据挖潜; mapreduce hadoop;技术架构

1.前言

电力作为特殊商品,为国家经济建设及人类生活提供了诸多便利与支持。电力营销的理念引入,促使电力市场发生巨大变化,以客户需求与服务满意度为中心的电力营销根据市场导向的原则,成为供电企业的核心业务,电力所有生产、经营性活动均服务于营销业务的需要。电力营销有效开展需要对用户及需求市场进行大量研究,需要具备完善的售前和售后服务保障体系,需要分析大量的各种业务数据,提升电力供应安全及服务水平,这就要求电力企业运用大数据技术,大力推动数据分析技术的升级,开展数据采集、检测、处理、分析、实现企业内部数据的应用、共享、标准化、集约化、一体化,完善企业风险评价,提升企业运行效率,增强企业核心竞争力,实现企业经营效益最大化。因此,本文研究大数据挖潜技术在电力营销系统中的应用,具有一定的现实意义。

2.大数据发展应用现状

大数据技术得益于计算技术及网络通信技术的快速发展,而迅速发展的智能技术之一。1989年8月,第11届国际人工智能会议在美国底特律召开,这次会议上有科学家提出了Knowledge Discoveryin Databases(KDD),即知识发现的概念,随后一些大学教授和研究机构展开相应研究,1995年KDD&DataMining国际学术研讨会议正式举行,随后每年举行一次,会议主题是对人工智能数据挖潜等领域成果进行讨论及推广,促使数据挖潜技术快速发展,并取得了很多有价值的成果。目前国际上从理论、技术、应用维度方面对数据挖掘展开分析与研究,科学家们运用数据统计分析及概率相关理论、模糊技术、量子技术等多种理论与方法进行技术融合,解决复杂问题[1]。

我国数据挖掘技术研究开始于1993年,中科院合肥分院当时承担了一项国家自然科学基金项目,即开展人工智能领域的数据挖掘技术的研究。随后的一些年大数据研究逐步步入正轨,由大学教授、科研人员组成的团队开展一些学习算法、相关理论、数据挖掘技术际应用等研究。随着云计算、智能工程、mapreduce hadoop等技术应用日益广泛,大数据挖潜技术也应用到电力营销、网店运营、经济数据分析、餐饮服务、航空航天、铁路运输等很多领域。伴随着网络信息技术的快速发展,许多电力企业都积累了海量的、有价值的、多种形式的数据,,因此如何利用数据挖潜技术智能地、自动地发掘数据中的有效价值,为电力企业经营管理提供最佳决策,成为急需解决的问题。

3.电力大数据技术

3.1电力大数据特征

2006年,国家电网公司制定了“SG186”和“SG-ERP'信息系统规划,运用电力企业信息系统平台,通过8大主模块组装模式覆盖电力企业全部业务,并且构建了6个业务保障子系统。国家电网公司数据中心多年运营中,积累了海量的数据。这些电力大数据的特征归纳为灵活度高(Vitality),主要是数据动态变化,市场千变万化;体量大(Volume),目前电力数据的数据流GB ,TB级无法满足需要,已经达到PB ,EB ,ZB级别;类型多(Variety),主要包含结构化、半结构化、非结构化类型数据;价值大(value),电力数据蕴含着巨大的潜在价值;速度快(Velocity),电力数据以数据流的形态快速、动态的产生,数据处理的速度要求达到高速实时处理的特征;这称为“5V”特点,同时具有复杂度高(Complexity)的“1C”特点,总结起来就是“5C1V”。在分析和处理数据模型方面灵活度高,速度快,能够适应快速市场变化需求;在新的处理方法适应异构数据统一接入及实时数据处理的需求方面,系统复杂度高;从数据体量特征和技术范畴方面来看,电力大数据有着重要的、广义的背景,随着国家大数据平台建设完成和逐步应用,大量的企业运营数据得以积累应用及开发,为电力市场分析决策提供了必要的数据基础[2]。

3.2电力大数据分析技术

电力大数据的分析技术从海量的、模糊的、随机的、片断性的、原始的一些电力数据中,运用统计学、计算机科学等学科中的算法、分析理论等技术挖掘出内在的模态和规律,为电力企业决策人员提供必要的决策帮助。统计学分析在于使用均值、比例、众数、中位数、四分位数、极值、方差、标准差等统计分析方法对数据形态进行分析;采用泊松分布、均匀分布、二项分布、正态分布进行数据描述,采用二项分布假设检验、T检验、K-S检验、F检验、卡方检验、游程检验等判定检验方法对分布情况进行分析,从而发现数据结构、数据分析模型,掌握电力数据的稳定性情况及电力数据分布情况。如图1所示数据挖潜技术与统计学分析技术的关系。

3.3系统支撑平台技术

电力大数据的信息处理技术是基于查询发现有价值的信息。这主要运用数据库技术、分布式计算技术、流处理技术、内存储计算技术。底层存储技术HDFS/Hbase等进行超级规模数据的存储和处理;运用MapReduce进行分布式计算;流处理Storm/S4/Spark等技术解决电力数据的高效读取和在线的实时计算,离线处理框架MapReduce及Hive/Impala相关技术处理实时到达的、速度和规模不受控制的数据。如图2所示电力大数据平台结构图。

图2中构建了基于Hadoop文件的电力大数据平台分布式存储环境。数据采集服务按照预定规则将数据写入数据交换区,数据传输应用程序规划在HDFS之上,将交换区数据写入“数据存储区’,由“结构化数据抽取应用程序”将结构化指标数据抽取到“结构化分析数据存储区”,并作为HIVE服务的数据存储,由HIVE服务将数据以结构化数据服务的形式。

在电力营销数据分析中,主要对营销业务的指标体系的电费业务风险、客户停电信息、风电风险、电力服务、大客户服务等数据进行梳理、收集,对电力营销系统数据、TMR系统数据、客户服务系统数据等进行分析,从而研究电力营销业务关注的数据维度、统计周期,并收集相关业务数据。

电力营销大数据分析系统通过模型分析,运用数据挖据工具,选取适合的算法及模型,并对构建的模型进行符合度验证,再将分析模型封装,研究WebService、服务、算法三种调用方式,实现数据挖掘平台接入、调用的可行性及难易程度,快速响应分析需求,并确定系统的分析方案,最后数据系统利用可视化技术直接呈现给决策层,最终实现模型分析功能。以实现电力营销业务趋势预测、营销策略制订等,从而提高电力企业的经营发展水平以及经济效益。

4.电力营销系统技术架构设计

电力营销系统技术架构如图3所示,运用电力公司数据中心的系统集成,Hadoop平台实现数据采集;系统通过自身的高效传输、抽取、计算的特点,完成数据清洗、加载,最后利用数据挖掘软件平台,进行在线分析,完成营销业务分析报告,为电网企业提升营销服务品质,强化风险管理提供支撑,进一步提升企业的运营效益[3]。

根据电力营销系统特点及功能要求,基于J2EE框架,按照分布式处理架构、多层结构和面向服务架构(SOA)的开发思路,严格按照成熟、规范技术路线实现程序设计。系统开发按照数据挖掘的典型流程进行程序架构的设计,如图4所示。

5.结论

大数据时代背景已经形成,基于计算机及网络通信技术的大数据挖潜技术必将颠覆传统数据处理及分析的模式,在分析大数据发展应用现状基础上,对电力营销大数据特征,电力大数据技术特点进行分析,对电力营销大数据应用平台进行设计,提出具体技术架构及软件技术的实现思路,有利于提供合理的电力营销策略,提高电力营销业务的服务能力和质量,提升企业经济效益。

参考文献

[1] 吴普剑.大数据背景下电力营销市场行业发展趋势研究[J].中国新技术新产品,2015(23):157-157.

第4篇:数据分析分析技术范文

[关键词] ERP系统;大数据;数据挖掘

doi : 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2017. 11. 028

[中图分类号] F270.7 [文献标识码] A [文章编号] 1673 - 0194(2017)11- 0061- 02

0 引 言

ERP系统是公司主要的经营管理系统,目前财务、物资、设备、销售等业务全部纳入系统运行,实现了业务与财务的无缝集成,是公司智慧管理的重要组成部分。系统上线运行以来,结合公司自身的业务管理需要不断进行深化应用,目前正着手开展ERP系统数据价值挖掘的相关工作。

大数据技术就是从各类数据中快速获得有价值信息的技术,适用于大数据的技术包括大规模并行处理(MPP)数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。

1 ERP系统应用概况

1.1 建设成效

ERP的实施规范了业务流程,统一了数据标准,强化了业务管控,推动油田管理理念的提升,给精细管理注入新鲜血液,进一步提高了勘探开发整体效率和整体效益。实现各部门在同一平台上协同工作;实现成本控制与计划执行的实时监控;实现物流、资金流和信息流“三流合一” ;实现全油田各经营管理流程规范统一;实现公司基础数据规范、唯一,经营管理数据来源统一。

2 大数据与ERP的契合

2.1 存在问题

ERP系统经过几年的运行,在后台数据库中积累了大量的数据信息,同时因为系统具有严格的管控手段,所有的业务操作都可追溯。但ERP本身是面向事务处理型的系统,满足不了企业对数据挖掘分析的需求。传统的数据分析也无法快速有效的挖掘这些数据的价值。因此,亟待利用大数据分析技术进行ERP数据价值挖掘,以实现业务流程监控、薄弱环节管理、预测企业未来,从而进一步提升管理水平。

2.2 ERP数据挖掘流程

ERP数据通过FTP接口推送到本地服务器,针对推送过来的数据进行解析,并存储到本地数据资源池中。利用ETL技术对数据资源池中的数据进行抽取、转换、加载,清洗过的数据放置数据仓库,再通过大数据分析平台对其进行分析建模,最终以图文形式展现分析结果。

2.3 ERP数据分析

ERP系统中即累积了大量的业务数据,也记录了用户操作行为的日志数据,对ERP数据的分析,主要从两个方面入手,即用户行为分析和相关业务分析。

2.4 ERP用户分析的取数方案

用户行为分析,是指对获得的用户数据进行统计、分析,从中发现用户的活动规律。用户行为分析涉及的数据包括用户登录日志、操作日志和权限配置等相关数据,通过对这些数据的组合分析,让管理者能够直观地了解本单位用户的工作状态,找出工作中的薄弱环节,掌握工作链条中各岗位的工作情况,有针对性地开展岗位培训和管理,合理安排工作计划。

2.5 优质用户分析

ERP系统涉及业务多,用户量大,挖掘优质用户将会带动系统整体应用水平的提高。本次分析选取用户量大、业务处理相对集中的供应处为例进行。从ERP服务器中抽取供应处80多名业务人员2014年系统中处理的采购申请、采供订单等10万多条凭证,从业务处理量、准确性两个指标综合考虑进行优质用户的选取。

2.6 用户登录习惯分析

抽取系统中2012-2014年三年的100余万条,对所有业务凭证的处理时间进行提取汇总,以此来反映出用户登录系统处理业务的时间,可以直观的反映出在每年的四季度尤其是年底,及每月的15-25日为业务处理集中的时段,给系统的运行带来很大压力。

针对这种集中做业务导致的系统负载均衡高、速度慢的情况,提出了业务处理的理想化状态曲线,为达成这种状态,建议从管理层面和系统层面控制两方面进行优化。 在管理层面:分批次提报计划,加强考核管理,以此实现合理调峰;在系统层面:对系统做增强控制,分流管控业务操作时段,需求计划的提报放在每月的中上旬进行处理。

3 ERP数据深度挖掘

在前期ERP数据分析的基础上,根据业务管理的需要,配合集团公司应用集成项目及决策支持平台、用户访问平台的开展,并与公司管理一体化平台以及其他经营管理系统相结合,充分挖掘数据新价值,对数据进行主题分析、绩效分析、战略分析。

3.1 主题分析

主题分析是指对历史数据进行价值挖掘,分析出改善的空间和手段,付诸到业务管理中,以提高管理效益,可以从投资管理分析、项目效益评价、设备维修成本分析、物资计划分析、质量检验分析等方面入手进行。这些需要与业务部门进行充分的沟通,根据业务部门的真正需求开展。

3.2 绩效分析

绩效分析指对执行时间长、时效性要求高的业务流程进行监控,分析出影响执行效率的短板岗位或流程节点,进而优化流程,提升业务运行效率。

3.3 战略分析

战略分析是根据用户需求的不同,将其最关注的业务指标,以图文并茂的方式呈现出来,使决策者实时掌握经营管理全貌,并根据指标预警信息来判断是否需要干预业务。

4 结 语

随着云计算、物联网、移动互联网、大数据等新技术的发展,企业的管理需求不断深化,不再局限于传统优化内部业务流程、提升运营效率的层面上,转而着眼企业管理系统能否提供有价值的商业信息,供管理层进行科学决策。

运转多年的EPR系统积累了大量的行业数据,这些数据对于企业的经营管理和决策分析来说意义重大。如何确保这些数据安全存储和及时运用,将影响到企业能否最大化地发挥ERP的价值。可以说,后ERP时代,数据的深度挖掘和应用分析将是企业管理的焦点,而大数据与ERP的融合给这一切带来了无限可能。

第5篇:数据分析分析技术范文

【关键词】临床医学;数据挖掘技术;临床应用

随着人工智能技术与数据库技术的发展,数据挖掘应运而生。其不仅是一种新型的信息技术,也是支持决策的过程体系,更好的为决策提供信息支持。现阶段大部分医院已经建立了自己的数据库,但是,数据库有效利用率比较低,仅限于查询、录入、修改等操作,缺乏对数据的分析与集成,更谈不上知识的与医学决策的自动获取,数据挖掘的应用成为临床医学的重点。

1 简要论述数据挖掘技术

数据挖掘技术[1]就是指从大量不完整的、随机的、有噪声模糊的数据里提取出隐匿于其中人们所不知道却又有潜在有用的信息及知识的过程,简而言之数据挖掘就是从各种数据中挖掘或提取信息和知识。在信息技术飞速发展的今天,数据收集及存储技术的快速进步使各个组织机构得以积累大量的数据,面对如此庞大的数据量,现存的统计技术都遇到了各种各样的问题,于是人们就开始对数据采取抽样的方式收集信息,这样一来如何抽样,抽多大样本,怎么评价抽样效果,都是需要我们去研究的。

数据挖掘技术是将观测到的庞大数据集加以分析研究,其目的是找的未知的关系及数据拥有者能够理解且有价值的新方法来总结数据,经数据挖掘技术推导出的关系及摘要常被称为模式或模型。数据挖掘技术的出发点就是替代专家从海量数据中找出隐含知识,它使数据储存进入了一个新阶段,它既有传统数据库的存储功能,又能查询历史数据,找出其潜在的联系,挖掘出海量数据背后隐匿的重要信息,这些信息在决策生成中有重要参考意义,从而能更好地帮助人们做出正确的决策。

2 数据挖掘中常用的工具分析

作为人工智能同数据库技术结合下的产物,数据挖掘技术的很多方法都来源于机器的学习,所以模式识别,机器学习以及人工智能领域常规的技术例如决策树、聚类分析、统计分析等方法在改进后都能用于挖掘数据。对医学数据库的数据挖掘,最重要的是对疾病的分类以及疾病预测。现阶段床用的挖掘工具有几下几种:

2.1 以统计分析为基础的数据挖掘法

数据挖掘技术里非常多的实用工具都是以统计分析作为基础构造而成的,作为一门比较成熟的分析数据的技术,统计技术在很多挖掘数据的工具中得到了充分的应用。

2.2 人工神经网络法

作为计算领域的重要技术,人工的神经元网络技术[2]能根据管理模式或者非管理模式进行学习和研究,管理模式中的神经网络要预测现有的示例可能造成的结果,并将预测到的结果同目标答案比较;非管理模式学习法对数据的描述很有效却可以预测结果,而非管理模式里的神经网络创建了自己的合法性验证及操作、类描述,无关于数据模式,神经网络需要经历相当的时间,同时由于它们像黑盒一样的行为会不能满足信息分析员的要求。

2.3 决策规则法与决策树

决策规则法与决策树就是一种解决在实际应用中的分类问题的方法,简单的说,分类是使数据反映到一个事先定义好的类中的函数过程,以一组输入属性值的向量或者相应类,归纳学习算法,然后得出分类。学习的目标就是要构建分类模型,根据属性输入值来预测实体的类。换言之,分类就是将一不连续标识值分到一个未标识的记录中的过程,分类规则由于较直观,因而易容于让人接受,许多实施的决策树在机器获取领域中得到了有效算法。

2.4 进化的计算法

这是模仿了生物进化的一种计算方法的总称,包括遗传编程、进化规划、进化策略及遗传算法,它们一般具有下列特点;进化计算在函数的适度约束下进行智能搜索,在目标函数的驱动下优胜劣汰,通过数次迭代逐步接近目标,因为进化计算大都采用变异、杂交等的操作以扩大搜索的范围,所以其能接近全局的最优解,且具有框架式结构。一般在完成编码及适应度函数选择后,下面的遗传、杂交及变异等操作都能自动完成。

3 临床医学中数据挖掘技术的运用分析

3.1 疾病诊断

疾病诊断的准确性对于病人合理用药指导以及康复指导非常重要。在临床医学上,疾病类型多种多样、致病原因错综复杂,通过数据挖掘技术的应用,能够更好的进行临床诊断。在疾病诊断方面,模糊逻辑分析法、人工神经网络、粗糙集理论等工具非常有效。我国学者[3]通过人工神经网络分析法用于类风湿的临床诊断,临床诊断准确性大大提高。国外学者也通过人工神经网络分析法用于实体性肺结节的临床诊断,准确率高达百分之百。在心血管疾病诊断中[4],应用模糊逻辑开发以及粗糙集理论,临床准确准确率高达93.5%。

3.2 分析疾病相关因素

在医院信息库中,含有大量的患者个人资料以及病情信息,包括患者的性别、年龄、生活情况等多方面资料,通过对数据库中相关信息的综合研究与分析,可以得出有指导性意义的模式以及关系。疾病的发病原因、相关性危险因素分析,能够有效指导此类疾病的预防。比如说,国外研究人员[5]运用数据挖掘技术成功分析了导致产科早产的三个危险性因素。

3.3 疾病预测分析

通过数据挖掘技术运用,能够确定疾病的未来发展方向,结合患者的病史、临床症状,分析、预测疾病的发展,从而有的方式的进行疾病预防。比如说,运用粗糙集分析方法,可以有预测疾病的发生。现阶段,通过粗糙集理论预测疾早产准确率高达70%-90%,而人工预测准确性仅为16%-35%。

3.4 在临床影像学中的应用

随着医学的不断进步以及影像学的发展,在临床医学中,影像图像被越来越多的应用到临床疾病诊断中去。PET、MRI、CT等就是常用的疾病诊断工具。随着数据挖掘技术的发展与应用,其在医学图像中逐渐应用,并发挥越来越重要的价值。西方学者[6]通过数据挖掘机是成功对SPECT心肌图像进行了临床诊断分类。

【参考文献】

[1]李晓毅.Bayes判别分析及其在疾病诊断中的应用[J].中国卫生统计,2011,21(6):356-357.

[2]网帅立,吴永明.数据挖掘技术在HIS中的应用探讨[J].计算机应用与软件,2012,20(4):248-249.

[3]姜兴岳,耿道颖.人工神经元网络鉴别星形胶质细胞瘤良恶性的初步研究[J].中国医学计算机成像杂志,2011,27(2):186-187.

第6篇:数据分析分析技术范文

【关键词】大数据技术 电力行业 应用

大数据在一些公共管理以及互联网、电信等行业有了迅速的推广,并且在当前我国的市场中的需求量较大,电力大数据是大数据的理念以及技术方法在这一行业的实践。

1 大数据技术的基本特点分析

在网络时代,全球的互联网巨头对大数据时代的数据重要意义有着重要的关注,关于大数据其自身具有着几个重要的特点,首先就是在数据体方面比较大庞大,从TB级跃升到PB级;在价值密度方面不高,通过对视频这一内容进行分析就能够发现,在连续不间断的监控过程当中而真正在数据上发挥作用的也就只有一两秒的时间;还有就是在数据的类型方面较多,这其中对图片以及视频和地理位置等都在其范围之类;最后就是实时性以及处理速度快的特点,符合与传统的数据挖掘相异的一秒定律。在这几个特点方面将其归纳为四个v,也就是Value,Volume,Velocity,Variety[1]。

2 大数据和电力行业的关系分析

电力行业是我国的基础性能源设施,和我们的生活有着非常密切联系,同时也是我国发展的一个重要保障。在当前的信息化技术得到快速发展的同时,电力信息对电力企业的决策运营等方面的作用愈来愈大,电力信息化已经成了对传统运维的突破已经产生新的增值服务的重要力量,在管理的模式上也有了新的发展,而这一系列的变化将会在数据中心的上发挥作用,对数据中心也会赋予更多的职能,例如数据分析和决策能力等。在电力行业的数据最为主要的还是在运营管理中的数据以及生产方面的数据,其涵盖的范围比较的广泛,所以电力行业在实际的发展过程中要能够对数据背后的一些价值得到充分的认识,在数据的治理以及数据的挖掘等方面要进一步的加强,从而尽快的实现大数据的战略发展,为电力行业中的各个环节的建设提供技术上的指导和较为科学有效的解决问题的方案。

3 大数据技术在电力行业中对电网的影响及具体应用

3.1 大数据分析对电网的影响

发电领域:电力大数据可协助电网调度预测用电负荷、合理安排发电计划、优化电网运行方式、更多的促进对间歇式可再生能源的消纳。

输电领域:合理安排电力设备检修并对电网运行设备电能损耗进行分析,最大程度降低电网网损。

用电领域:对电力用户的用电特性进行分析,结合电力营销策略,错峰用电、引导全社会节能减排观念,推动中国电力工业由高耗能、高排放、低效率的粗放发展方式向低耗能、低排放、高效率的绿色发展方式转变。

3.2 大数据技术在电力行业中的具体应用

大数据不仅是一门技术也是在当前的一种商业的模式,大数据技术已经和云计算共同构建了新的经济生态系统,并对电力行业的影响愈来愈大。电力行业在大数据技术的应用下首先要能够在数据规则方面进行建立,电力大数据的应用是和宏观的经济以及社会保障等信息进行融合的,这对我国的经济社会发展起到了很大的促进作用,同时也是电力行业跨单位、跨专业的数据融合,这在管理的水平上以及经济效益方面有了很大的提升。

在可持续发展的理念基础上,能够借助电力生产MIS系统和地理信息GIS系统中的数据和环境采集数据相结合,对各个地域的电力生产的水平进行详细的分析考量,在大数据的数据挖掘技术作用下给决策人员提供电站建设布局的相关决策数据,从而进行科学的调配。然后在建立分布式的数据中心,对厂级监控SIS系统数据进行有效的处理,对电力行业中的相关设备运行状况和维护的方式等在数据中心作用下进行分析整合。在生产系统数据互通方面加以建立,通过不同的生产系统来对传统的发电企业以及清洁能源发电企业都将给数据层面的决策性的预测,同时在基础数据的积累下对电厂以及相关设备的周围环境的变化以及不同时期的煤炭储备量和消耗之间的关系进行掌握。

在大数据技术中的分析处理技术和挖掘技术在电力行业中的应用是最为常用的,首先就是对故障的诊断以及安全评估,在这一技术下对电力设备进行动态的监视,同时PI以及DCS系统实时数据在数据挖掘技术下能够发现异常数据分布情况,根据这一情况的变化来进行分析并有效的协助检修人员对问题进行解决。在数据挖掘技术的决策和控制基础上能够发挥出定性的分析能力,在庞大的数据资料当中对某一特定的故障特征进行提取,这就能够有效的对电力设备的故障找出真确的决策依据,从而利于问题的解决。在大数据技术应用中对电力设备的状态检修的作用比较大,主要是在历史运行数据以及缺陷的信息的数据挖掘,这样就能够得到在缺陷下的参数值以及特征值,从而来检测电力设备的运行状况的正常与否。

同时在大数据的可视化技术也在电力行业中有着较为广泛的应用,在庞大的电网数据当中,可视化方法是解决大规模数据分析的有效方法,在电网产生的数据当中涵盖高精度以及高分辨率数据以及多变量数据,通过对大数据技术中的可视化技术进行应用能够将数据绘制成高分辨率的图片,还能够提供交互工具,在人的视觉系统下能够实时的改变数据处理以及算法参数,从而达到对数据进行观测以及定性和定量分析的目的。在这一技术的应用过程中也面临着一些挑战,例如可视化算法的可扩展性以及并行图像合成算法等等。

4 结语

总而言之,大数据是未来信息发展的一个必然趋势,也是在电力行业中应用的主流,其作为新兴的技术和理念虽然现在处在发展的阶段,但也已经展示出了数据所蕴藏的巨大能量,大数据技术在电力行业中的应用必将能够促进电力行业的顺利转型。

参考文献

[1]李振元,李宝聚,王泽一.大数据技术对我国电网未来发展的影响研究[J].吉林电力,2014(01).

[2]宋亚奇,刘树仁,朱永利,王德文,李莉.电力设备状态高速采样数据的云存储技术研究[J].电力自动化设备,2013(10).

[3]姚玮,江樱.浅析电力企业如何应对大数据[J].科协论坛(下半月),2013(08).

作者简介

王平(1976-),男,贵州省雷山县人。现供职于贵州电网公司电力调度控制中心。

第7篇:数据分析分析技术范文

1 概述

电子商务是指企业或个人以网络为载体,应用电子手段,利用现代信息技术进行商务数据交换和开展商务业务的活动。随着互联网的迅速发展,电子商务比传统商务具有更明显的优势,由于电子商务具有方便、灵活、快捷的特点,使它已逐渐成为人们生活中不可缺少的活动。目前电子商务平台网站多,行业竞争强,为了获得更多的客户资源,电子商务网站必须加强客户关系管理、改善经营理念、提升售后服务。数据挖掘是从数据集中识别出隐含的、潜在有用的、有效的,新颖的、能够被理解的信息和知识的过程。由数据集合做出归纳推理,从中挖掘并进行商业预判,能够帮助电子商务企业决策层依据预判,对市场策略调整,将企业风险降低,从而做出正确的决策,企业利润将最大化。随着电子商务的应用日益广泛,电子商务活动中会产生大量有用的数据,如何能够数据挖掘出数据的参考价值?研究客户的兴趣和爱好,对客户分门别类,将客户心仪的商品分别推荐给相关客户。因此,如何在电子商务平台上进行数据挖掘成为研究的热点问题。

2 数据挖掘技术概述

数据挖掘(Data Mining),也称数据库中的知识发现(Knowledge Discovery in Database,KDD)。数据挖掘一般是指从海量数据中应用算法查找出隐藏的、未知的信息的过程。数据挖掘是一个在大数据资源中利用分析工具发现模型与数据之间关系的一个过程,数据挖掘对决策者寻找数据间潜在的某种关联,发现隐藏的因素起着关键作用。这些模式是有潜在价值的、并能够被理解的。数据挖掘将人工智能、机器学习、数据库、统计、可视化、信息检索、并行计算等多个领域的理论与技术融合在一起的一门多学科交叉学问,这些学科也对数据挖掘提供了很大的技术支撑。

3 Web 数据挖掘特点

Web 数据挖掘就是数据挖掘在Web中的应用。Web数据挖掘的目的是从万维网的网页的内容、超链接的结构及使用日志记录中找到有价值的数据或信息。依据挖掘过程中使用的数据类别,Web数据挖掘任务可分为:Web内容挖掘、Web结构挖掘、Web使用记录挖掘。

1)Web内容挖掘指从网页中提取文字、图片或其他组成网页内容的信息,挖掘对象通常包含文本、图形、音视频、多媒体以及其他各种类型数据。

2)Web结构挖掘是对Web页面之间的结构进行挖掘,挖掘描述内容是如何组织的,从Web的超链接结构中寻找Web结构和页面结构中的有价值模式。例如从这些链接中,我们可以找出哪些是重要的网页,依据网页的主题,进行自动的聚类和分类,为了不同的目的从网页中根据模式获取有用的信息,从而提高检索的质量及效率。

3)Web使用记录挖掘是根据对服务器上用户访问时的访问记录进行挖掘的方法。Web使用挖掘将日志数据映射为关系表并采用相应的数据挖掘技术来访问日志数据,对用户点击事件的搜集和分析发现用户导航行为。它用来提取关于客户如何浏览和使用访问网页的链接信息。如访问了哪些页面?在每个页面中所停留的时间?下一步点击了什么?在什么样的路线下退出浏览的?这些都是Web使用记录挖掘所关心要解决的问题。

4电子商务中Web挖掘中技术的应用分析

1)电子商务中序列模式分析的应用

序列模式数据挖掘就是要挖掘基于时间或其他序列的模式。如在一套按时间顺序排列的会话或事务中一个项目有存在跟在另一个项目后面。通过这个方法,WEB销售商可以预测未来的访问模式,以帮助针对特定用户组进行广告排放设置。发现序列模式容易使客户的行为被电子商务的组织者预测,当用户浏览站点时,尽可能地迎合每个用户的浏览习惯并根据用户感兴趣的内容不断调整网页,尽可能地使每个用户满意。使用序列模式分析挖掘日志,可以发现客户的访问序列模式。在万维网使用记录挖掘应用中,序列模式挖掘可以用于捕捉用户路径之中常用的导航路径。当用户访问电子商务网站时,网站管理员能够搜索出这个访问者的对该网站的访问序列模式,将访问者感兴趣但尚未浏览的页面推荐给他。序列模式分析还能分析出商品购买的前后顺序,从而向客户提出推荐。例如在搜索引擎是发出查询请求、浏览网页信息等,会弹出与这些信息相关的广告。例如购买了打印机的用户,一般不久就会购买如打印纸、硒鼓等打印耗材。优秀的推荐系统将为客户建立一个专属商店, 由每个客户的特征来调整网站的内容。也能由挖掘出的一些序列模式分析网站及产品促销的效果。

2)电子商务中关联规则的应用

关联规则是揭示数据之间隐含的相互关系,关联分析的任务是发现事物间的关联规则或相关程序。关联规则挖掘的目标是在数据项目中找出每一个数据信息的内在关系。关联规则挖掘就是要搜索出用户在服务器上访问的内容、页面、文件之间的联系,从而改进电子商务网站设计。可以更好在组织站点,减少用户过滤网站信息的负担,哪些商品顾客会可能在一次购物时同时购买?关联规则技术能够通过购物篮中的不同商品之间的联系,分析顾客的购物习惯。例如购买牛奶的顾客90%会同时还购买面包,这就是一条关联规则,如果商店或电子商务网站将这两种商品放在一起销售,将会提高它们的销量。关联规则挖掘目标是利用工具分析出顾客购买商品间的联系,也即典型购物篮数据分析应用。关联规则是发现同类事件中不同项目的相关性,例如手机加充电宝,鼠标加鼠标垫等购买习惯就属于关联分析。关联规则挖掘技术可以用相应算法找出关联规则,例如在上述例子中,商家可以依据商品间的关联改进商品的摆放,如果顾客购买了手机则将充电宝放入推荐的商品中,如果一些商品被同时购买的概率较大,说明这些商品存在关联性,商家可以将这些有关联的商品链接放在一起推荐给客户,有利于商品的销售,商家也根据关联有效搭配进货,提升商品管理水平。如买了灯具的顾客,多半还会购买开关插座,因此,一般会将灯具与开关插座等物品放在一个区域供顾客选购。依据分析找出顾客所需要的商品的关联规则,由挖掘分析结果向顾客推荐所需商品,也即向顾客提出可能会感兴趣的商品推荐,将会大大提高商品的销售量。

3)电子商务中路径分析技术的应用

路径分析技术通过对Web服务器的日志文件中客户访问站点的访问次数的分析,用来发现Web站点中最经常访问的路径来调整站点结构,从而帮助使用用户以最快的速度找到其所需要的产品或是信息。例如在用户访问某网站时,如果有很多用户不感兴趣的页面存在,就会影响用户的网页浏览速度,从而降低用户的浏览兴趣,同时也会使整个站点的维护成本提高。而利用路径分析技术能够全面地掌握网站各个页面之间的关联以及超链接之间的联系,通过分析得出访问频率最高的页面,从而改进网站结构及页面的设计。

4)电子商务中分类分析的应用

分类技术在根据各种预定义规则进行用户建模的Web分析应用中扮演着很重要的角色。例如,给出一组用户事务,可以计算每个用户在某个期间内购买记录总和。基于这些数据,可以建立一个分类模型,将用户分成有购买倾向和没有购买倾向两类,考虑的特征如用户统计属性以及他们的导航活动。分类技术既可以用于预测哪些购买客户对于哪类促销手段感兴趣,也可以预测和划分顾客类别。在电子商务中通过分类分析,可以得知各类客户的兴趣爱好和商品购买意向,因而发现一些潜在的购买客户,从而为每一类客户提供个性化的网络服务及开展针对性的商务活动。通过分类定位模型辅助决策人员定位他们的最佳客户和潜在客户,提高客户满意度及忠诚度,最大化客户收益率,以降低成本,增加收入。

5)电子商务中聚类分析的应用

聚类技术可以将具有相同特征的数据项聚成一类。聚类分析是对数据库中相关数据进行对比并找出各数据之间的关系,将不同性质特征的数据进行分类。聚类分析的目标是在相似的基础上收集数据来分类。根据具有相同或相似的顾客购买行为和顾客特征,利用聚类分析技术将市场有效地细分,细分后应可每类市场都制定有针对性的市场营销策略。聚类分别有页面聚类和用户聚类两种。用户聚类是为了建立拥有相同浏览模式的用户分组,可以在电子中商务中进行市场划分或给具有相似兴趣的用户提供个性化的Web内容,更多在用户分组上基于用户统计属性(如年龄、性别、收入等)的分析可以发现有价值的商业智能。在电子商务中将市场进行细化的区分就是运用聚类分析技术。聚类分析可根据顾客的购买行为来划分不同顾客特征的不同顾客群,通过聚类具有类似浏览行为的客户,让市场人员对顾客进行类别细分,能够给顾客提供更人性化的贴心服务。比如通过聚类技术分析,发现一些顾客喜欢访问有关汽车配件网页内容,就可以动态改变站点内容,让网络自动地给这些顾客聚类发送有关汽车配件的新产品信息或邮件。

分类和聚类往往是相互作用的。在电子商务中通过聚类行为或习性相似的顾客,给顾客提供更满意的服务。技术人员在分析中先用聚类分析将要分析的数据进行聚类细分,然后用分类分析对数据集合进行分类标记,再将该标记重新进行分类,一直如此循环两种分析方法得到相对满意的结果。

第8篇:数据分析分析技术范文

关键词:数据挖掘;过程;应用

1 数据挖掘概念

数据挖掘(Data Mining,DM),是随着数据库和人工智能发展起来的新兴的信息处理技术。数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中,提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程,其主要特点是对数据库中的大量数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理,并从中提取辅助决策的关键性数据。它可帮助决策者分析历史数据及当前数据,并从中发现隐藏的关系和模式,进而预测未来可能发生的行为。数据挖掘是一门涉及面很广的交叉性新兴学科,涉及到数据库、人工智能、数理统计、可视化、并行计算等领域。

2 数据挖掘技术

2.1 关联规则方法

关联规则是一种简单,实用的分析规则,描述了一个事物中某些属性同时出现的规律和模式,是数据挖掘中最成熟的主要技术之一。大多数关联规则挖掘算法能够无遗漏发现隐藏在所挖掘数据中的所有关联关系,所挖掘出的关联规则量往往非常巨大,但是。并不是所有通过关联得到的属性之间的关系都有实际应用价值,对这些关联规则进行有效的评价。筛选出用户真正感兴趣的。有意义的关联规则尤为重要。

2.2 分类和聚类方法

分类就是假定数据库中的每个对象属于一个预先给定的类。从而将数据库中的数据分配到给定的类中。而聚类分析是根据所选样本间关联的标准将其划分成几个组,同组内的样本具有较高的相似度,不同组的则相异。分类和聚类的区别在于分类事先知道类别数和各类的典型特征,而聚类则事先不知道。聚类方法适合于探讨样本间的内部关系,从而对样本结构做出合理的评价。

2.3 数据统计方法

使用这些方法一般首先建立一个数据模型或统计模型,然后根据这种模型提取有关的知识。传统的统计学为数据挖掘提供了许多判别和回归分析方法。贝叶斯推理、回归分析、方差分析等技术是许多挖掘应用中有力的工具之一。

2.4 神经网络方法

神经元网络,具有非线形映射特性、信息的分布存储、并行处理和全局集体的作用、高度的自学习、自组织和自适应能力的种种优点。这些优点使得神经元网络非常适合解决数据挖掘的问题。因此近年来越来越受到人们的关注。典型的神经网络模型主要分3大类;用于分类、预测和模式识别的前馈式神经网络模型;用于联想记忆和优化计算的反馈式神经网络模型;用于聚类的自组织映射方法。

2.5 决策树方法

决策树学习是一种通过逼近离散值日标函数的方法,把实例从根结点排列到某个叶子结点来分类实例。叶子结点即为实例所属的分类,利用信息论中的互信息(信息增益)寻找数据库中具有最大信息量的字段。建立决策树的一个结点,再根据字段的不同取值建立树的分支;在每个分枝子集中,重复建立树的下层结点和分支的过程,即可建立决策树。

2.6 粗糙集

粗糙集(Rough Set)能够在缺少关于数据先验知识的情况下,只以考察数据的分类能力为基础,解决模糊或不确定数据的分析和处理问题。粗糙集用于从数据库中发现分类规则的基本思想是将数据库中的属性分为条件属性和结论属性,对数据库中的元组根据备个属性不同的属性值分成相应的子集,然后对条件属性划分的子集与结论属性划分的子集之间上下近似关系生成判定规则。粗糙集理论可以应用于数据挖掘中的分类、发现不准确数据或噪声数据内在的结构联系。

3 数据挖掘过程

按工作流程包括以下几个步骤:

(1)数据准备:一般存储在数据库系统中的是长期积累的大量的数据,往往不适合利用这些进行处理,需要做数据准备工作,一般包括数据的选择、净化、推测、转换、数据缩减,通过这些工作生成数据仓库。数据准备是否做好将影响到数据挖掘的效率和准确度以及最终模式的有效性。

(2)数据挖掘:在前面步骤所获得的数据集上进行数据挖掘,可以单独利用也可以综合利用各种数据挖掘方法对数据进行分析,根据数据挖掘的目的。选定数据挖掘算法,选择某个特定数据挖掘算法(如汇总、分类、回归、聚类等)用于搜索数据中的模式。

(3)结果的分析和同化;上面得到的模式模型,有可能是没有实际意义或没有使用价值的。因此需要评估,确定哪些是有效的、有用的模式。评估可以根据用户多年的经验,有些模式也可以直接用数据来检验其准确性。对数据挖掘出的结果进行解释和评价,转换成为能够最终被用户理解的知识。其具体的挖掘过程如图1:

4 数据挖掘的应用

4.1 在金融领域中的应用

多数银行和金融机构都提供丰富多样的储蓄、信用、投资、保险等服务。他们产生的金融数据通常比较完整、可靠,但是数据量是非常巨大的,数据挖掘技术可以将这些庞杂的信息充分利用:如采用多维数据分析来分析这些数据的一般特性,观察金融市场的变化趋势;使用数据可视化、分类、聚类分析、序列模式分析等工具侦破洗黑钱和其他金融犯罪行为;对于预防信用卡欺诈行为。可以利用数据挖掘对客户信誉进行分析。

4.2 在零售业中的应用

在零售业中,数据挖掘的运用是比较成功的。由于MIS系统在商业的普遍使用,特别是条码技术的使用。零售业积累了大量的销售数据,如顾客购买史记录、货物进出、消费与服务记录等等。零售数据挖掘有助于划分顾客群体,使用分类技术和聚类技术。可以更精确地挑选出潜在的顾客;识别顾客购买行为,发现顾客购买模式和趋势,进行关联分析,以便更好地进行货架摆设;同时可以为经营管理人员提供正确的决策手段,这样对促进销售及提高竞争力是大有帮助

第9篇:数据分析分析技术范文

随着大数据技术的发展,人们在日常生活方面的质量得到了很大程度上的提高,大数据融入了人们日常生活的各个方面。同时,大数据技术和计算机软件技术二者已经实现了深度融合,也让大数据技术在未来发展中有了更大的空间,但是还存在一些需要解决的问题,这也就意味着相关研究人员,需要对其在应用方面进行更加深入的研究,让其在具体应用过程当中自身的价值能够得到充分的发挥。

2计算机软件处理技术的作用

大数据时代背景之下,计算机软件技术其实就是对于相关科学技术在理论方面实行了有效融合,通过监测、传输、分析等方式,对相关数据进行有效分析以及处理,进而对更多的新内容进行有效获取。计算机软件技术其主要应用就是,在企业管理的相关数据库中进行有效应用。如果企业要实现更好的运作以及发展,就需要对计算机软件技术进行相关研发以及应用,这样不仅可以让人力、物力得到有效节约,还能够让企业在运营方式方面朝着更加专业化以及科学化的方向发展。计算机软件信息技术的发展,在很大程度上对于传统的办公方式起到了有利的转变,让办公人员在公务处理能力以及办公效率方面得到了很大程度上的提升[1]。

3大数据时代之下的计算机软件技术

3.1云储存技术

对于人们当下的日常生活来说,要想实现更加高效的便利性,就需要对云储存技术进行有效应用。云储存技术相比较于以往储存技术来说,具备着更大的优势性,云储存技术其实就是对传统技术展开的有效优化以及改进,进而得到快速发展的一项技术。通常来说,要想实现随时随地地下载以及浏览云储存当中的一些内容以及资源,通常只需要在网络终端方面对网络进行有效连接就可以,但是相对于传统的储存技术来说,这样的操作很难得到有效实现。同时在云储存技术当中,人们可以对所需要的资料进行有效的归纳以及整理,然后还可以对其在有需求时进行及时提取。云储存技术当下在大数据时代,在发展当中可谓是一种必然的趋势,可以在大数据时代的发展当中对于各项需求进行有效满足,对于海量的数据进行科学合理的有效分类,使人们日常生活工作更加便捷高效[2]。

3.2信息安全技术

对于信息安全而言,在互联网当中可谓是一个相对普遍的问题,因为互联网本身具有开放性的特点,这就对于资源在管理方面来讲,属于一项弊端。网络上的资源会由于自身具备的开放性,受到一些不明病毒或者是黑客的攻击,这就会造成资源破坏和丢失。互联网其实可以对大多数技术进行有效的支持以及运行,但是对于资源以及数据而言,它们之间都是互联互通的,这就在一定程度上给数据以及资源在安全方面带来了威胁。因此,需要对计算机信息安全技术进行有效的设计,尽量让互联网在安全问题的方面得到有效的保障,让人们在使用互联网的时候,对于资源在安全性方面得到有效的保障。对于当下的互联网而言,信息安全这项技术在保障方面起到了不可或缺的重要作用,但是在提升方面还是有着很大的发展空间,通过计算机信息安全的相关技术,可以对大数据的发展起到更好的推动作用。

3.3云储存服务技术

随着大数据的发展,云储存服务技术在应用力度方面,已经得到了极大程度的提高。计算机软件当中这项技术的具体应用,不仅可以对于传统计算机在存储模式方面展开全方位的完善以及优化,还可以让计算机在存储的时候最大程度地避免受到时间和空间方面的双重限制,进而让计算机存储在大数据时代下的发展要求可以起到最大程度的保障作用。而且将云储存的服务技术在大数据时代进行具体应用,通过对网络连接进行有效强化,能够让大数据存储技术在现实当中的作用得到有效增强,同时还可以对用户起到一定保障作用,让其通过各种特定的渠道,对于之前所存储的一些相关数据信息,通过一些特定渠道进行有效浏览,还可以方便用户对于各种数据信息进行及时有效的处理,如果在存储过程当中出现一些突发问题,还可以进行快速及时的处理。为了对云存储的服务技术进行有效的强化,就需要对大数据时代中的网络存储在作用效果方面进行突出。那么相关工作人员对于云储存的服务技术在现实作用以及计算机存储单元的相关结构方面,对于具体状况就要进行有效了解,这点必须有足够的保障,让计算机结构当中基础功能的各项优势得到充分显现,让各项基础信息在存储效果方面得到非常有效的提升。而且大数据环境之下,对于用户信息在服务状态以及基础信息存储的效果方面,也相应提出了更高程度上的要求,这就应该对于云储存的服务技术和大数据时代之间,在关联效果方面进行非常有效的强化,那么在有必要的时候,有关部门还可以对云储存服务技术进行有效的借用,进而对各项数据信息在整理方面可以更加高效。在大数据时代之下,对于云储存服务技术,在联系方面要进行更加有效的突出,让云储存服务技术在大数据时代的应用价值得到有效的提高以及体现[3]。

4计算机软件技术在大数据时代之下的具体应用

4.1企业管理层中的应用

在企业中可以对管理者起到有效的帮助作用,让其对多个部门进行有效实时的掌握,对于多条业务线在核心目标方面进行精准掌控,对于订阅报表实行定期的自动化推送,对业务决策进行相应支持,对市场变化进行有效应对。针对管理进行概述,让数据具备实时性,对公司中不同团队以及不同业务的运作情况方面进行及时反映,及时发现相关问题,及时进行决策。常规报告、定制报告这些都可以及时推送到领导者的邮箱中,而且报告还可以在内容方面实行灵活的定制,让自动化成为一种办公习惯。

4.2运营中的应用

在营销方面形成一举两得的全方位模式,对于不同情况之下的用户人群实行精准的定位,然后在营销方面实行多样化的个性指导,对于用户在操作方面要具备一定的针对性。对于用户进行有效细分,有目标地进行营销,然后对普通用户群体进行有效锁定,分组组建群体,组建一些永远保留群体,然后推出一些大数据之下的相关营销内容,使用语义分析以及深度学习的模型构建相关引擎。那么推荐结果就可以使用数据分析的模型,进行多个指标、多个维度的实时性、效果性的分析。在反馈方面既快速又及时,迭代特征集以及算法模型都会相应更加精准,进而让客户在粘性程度方面可以得到有效提高,同时让用户保有量得到有效的提高。对于用户整体的保有量进行有效的分析以及显示,对于那些长期没有登录的用户进行有效锁定,然后推送一些营销的相应模式,对于流失用户进行有效的挽救。对于用户进行深入有效的分析,综合用户的各种行为对操作数据进行交叉行为的分析,对于核心用户的具体特征进行有效洞察,然后对于用户的行为轮廓进行准确勾勒[4]。

4.3相关产品中的具体应用

对用户行为进行有效跟踪,对于核心流程进行有效分析以及转换,对于修订计划进行快速形式的验证,让新用户可以得到最大程度上的保留,让老用户可以得到最大程度上的消耗。对于用户转型进行最大程度上的改进,对于核心转型的流程,比如:开户、注册、支付等进行漏斗形式的分析,对于亏损问题进行及时有效的洞察,对于用户转型进行有效改进。让用户在保留率方面得到最大程度上的提高,对数据进行验证时要使用当下最流行的功能,进行迭代形式的A/B测试,对于效果进行有效评估,对于功能进行有效增强,对于活动性以及保留率进行有效增强。对用户体验进行有效改善,对于用户在行为路径方面进行有效的跟踪,对于站内的一些流量进行合理的分配,对于产品交互与布局进行合理的微调,让用户体验得到有效的提升。

4.4在市场营销部门中的应用

通过优质的渠道寻找相应的最优资源,对营销策略进行有效调整,让领先转化率得到有效提高,进而让市场上的整体投资在回报率方面得到有效提高。针对流量进行有效跟踪并进行相应的测量,然后对能力进行牵引。对于新用户在渠道来源方面进行有效沟通,使用相关数据分析对于渠道在拉动能力方面进行直观性质的有效评估。对于通道质量实行有效的分析转换,并且进行有效识别。对于注册转型以及支付转型进行有效分析,对于渠道创新质量要实行端到端的具体衡量,对于渠道营销的整体策略要进行不断的整体优化以及调整。对于网站进行整体优化,对于线索进行转化以及完善,对用户行为进行有效跟踪,对于内容交互以及浏览体验进行有效优化,对注册线索在转化率方面进行有效提高[5-6]。

5结语

综上所述,我国计算机软件技术当下正在和大数据实现着飞速融合,而且关系日益紧密。当下人们对于大数据相关的概念,在接受程度上越来越高,就未来发展而言,大数据技术研发一定会更加全面以及到位,进而为我国信息行业在未来发展中提供非常大的助力。

【参考文献】

[1]侯聪聪.大数据环境下计算机软件技术的应用探讨[J].电脑迷,2018(3):52.

[2]林兰芝.大数据环境下计算机软件技术的应用分析[J].电脑迷,2017(17):43.

[3]刘甜.大数据时代下计算机软件技术的应用探索[J].计算机产品与流通,2019(6):20.

[4]李子强,戴文雄.基于大数据背景下计算机软件技术的应用研究[J].计算机产品与流通,2019(2):9.

[5]崔妍.大数据时代计算机软件技术应用研究[J].信息与电脑(理论版),2020,32(4):15-16.