数据挖掘论文全文(5篇)

一、数据挖掘在财务分析中的重要作用

首先,提高财务信息的利用能力。传统财务数据查询主要面向应用,属于一种支持日常操作的事务处理,没有分析所查询的数据信息的能力,决策者也无法在分析大量历史数据的基础上多维度的比较、分析某个主题的相关数据。而财务分析中应用数据挖掘技术体现出序列导向及多维度的特点,从而有效提高财务信息的应用能力。其次,解决财务信息的噪声问题。网络环境下,企业可以方便、快捷的获取企业内部信息、各关联方及外部信息,这个过程中难免会出现信息过量的问题,如何迅速从海量信息中获取对决策有用的信息成为各决策者及管理者面临的重要问题。这种情况下,数据挖掘技术可以在海量信息中分辨、挖掘出对财务决策有用的信息,最大程度上减少信息噪声的影响。最后,提高财务分析的智能化水平。决策本身体现出动态性、复杂性、多样性的特点,而决策者本身的综合素质也会对决策的准确性产生影响,因此同一种情况可能产生不同的决策结果。随着数据量的不断增加,传统依靠程序人员设计专用程序查询数据的方法已经相对滞后,决策者需要更加智能化的信息分析方法,数据挖掘技术便可满足这一要求,其利用现有数据获取新的、有用的信息,并对信息的查询、存储过程预以优化,体现出强大的自我学习功能,从而最大程度上满足财务信息分析智能化的要求。

二、数据挖掘技术在财务分析中的应用

财务分析的主要目的是改善经营管理,提高企业的经济效益,其主要目的是保证会计信息资料的正确可靠性,以保证企业财产的安全性、完整性。比如某生态园林企业需要投入大量资金完善生产基础设施,并保证现场作业的有序,如有必要还要投资于企业产品周边附属产业的发展,因此财务决策的重要性不言而喻,而在财务决策中应用数据挖掘技术十分必要。财务分析中应用数据挖掘的基本流程包括问题识别、数据准备、数据开采及结果表达与解释等四个步骤,图1可将财务分析数据挖掘的过程直观的表达出来:

(一)问题识别

典型的财务决策包括投资决策、筹资决策、成本决策、销售决策等,企业要进行财务分析前必须识别决策问题,明确需要达到的决策目标等,再将决策目标转换为数据挖掘的目标,最后进行准确的数据定义。如企业需要投资企业产品周边附属产业,则需要利用数据挖掘技术明确以下问题:

(1)企业经营中可随时支配的资金额度,需要财务人员建立数据库模型,将可用于投资的资金情况准确、详细的计算出来;

1数据挖掘技术和过程

1.1数据挖掘技术概述

发现的是用户感兴趣的知识；发现的知识应当能够被接受、理解和运用。也就是发现全部相对的知识，是具有特定前提与条件，面向既定领域的，同时还容易被用户接受。数据挖掘属于一种新型的商业信息处理技术，其特点为抽取、转化、分析商业数据库中的大规模业务数据，从中获得有价值的商业数据。简单来说，其实数据挖掘是一种对数据进行深入分析的方法。因此，可以描述数据挖掘为：根据企业设定的工作目标，探索与分析企业大量数据，充分揭示隐藏的、未知的规律性，并且将其转变为科学的方法。数据挖掘发现的最常见知识包括：

1.1.1广义知识体现相同事物共同性质的知识，是指类别特点的概括描述知识。按照数据的微观特点对其表征的、具有普遍性的、极高概念层次的知识积极发现，是对数据的高度精炼与抽象。发现广义知识的方法与技术有很多，例如数据立方体和归约等。

1.1.2关联知识体现一个事件与其他事件之间形成的关联知识。假如两项或者更多项之间形成关联，则其中一项的属性数值就能够借助其他属性数值实行预测。

1.1.3分类知识体现相同事物共同特点的属性知识与不同事物之间差异特点知识。

1.2数据挖掘过程

一、数据挖掘技术概述

（1）确定业务对象：做好业务对象的明确是数据域挖掘的首要步骤，挖掘的最后结构是不可预测的，但是探索的问题必须是有预见的，明确业务对象可以避免数据挖掘的盲目性，从而大大提高成功率。

（2）数据准备：首先，对于业务目标相关的内部和外部数据信息进行查找，从中找出可以用于数据挖掘的信息；其次，要对数据信息的内容进行全面细致分析，确定需要进行挖掘操作的类型；然后，结合相应的挖掘算法，将数据转化称为相应的分析模型，以保证数据挖掘的顺利进行。

（3）数据挖掘：在对数据进行转化后，就可以结合相应的挖掘算法，自动完成相应的数据分析工作。

（4）结果分析：对得到的数据分析结果进行评价，结合数据挖掘操作明确分析方法，一般情况下，会用到可视化技术。

（5）知识同化：对分析得到的数据信息进行整理，统一到业务信息系统的组成结构中。这个步骤不一定能够一次完成，而且其中部分步骤可能需要重复进行。

二、数据挖掘技术在水利工程管理中的实施要点

一、医院管理中数据挖掘的方法

现有的医院数据挖掘主要是从两个方面进行的，一个是从功能的角度，而另一个是从数据对象的角度进行的。

（一）从功能角度

常用的数据挖掘可以分为统计分析、知识发现、和其他的数据挖掘技术这三类。

1．统计分析

统计分析是指运用统计方法及与分析对象有关的知识，从定量与定性的结合上进行的研究活动。在医疗数据挖掘中的应用中，可对病人的各种医学影像进行自动分析、对在院病人的监护数据进行统计分析、分析中医诊断和方剂、疾病危险成因的研究等。

2．知识发现

1我国煤矿安全管理存在的问题

1.1安全技术资金不足

煤炭的持续开采会受到地质条件的直接影响，过去国家投入众多的设施，使用至今均已出现老化，并且维修量非常大。随着矿井的不断延深，矿压极度强化，巷道的维修任务更是不断的增加，矿井的供电以及通风、提升与排水等都不能适应生产的需要。

1.2安全管理模式传统

与西方发达产煤国家相比较，我国的煤矿使用技术研究起步很晚。并且人力、财力非常缺乏，某些重大的安全技术问题，比如冲击地压以及煤和瓦斯的突出、地热以及突水等灾害不能进行有效的预测和控制。且受到以往传统运营思想的直接作用与影响以及各个企业的经济实力的约束，我国的煤矿生产装备和安全监控设施相对落后。井巷的断面设计以及支护强度的确定、支护材料的型号选择较小。生产设施功率以及矿井的供风量等富余参数非常低，极易出现事故。绝大多数的煤炭企业还是利用以往传统的安全管理模式，各种报表计算仍是靠人工劳动并且精确度很低。信息传送的时间较长，且速度较慢，管理者的工作重复性很大，资料查询十分困难，并且工作效率很低。安全检查以及等级鉴定等总是凭借主观意念以及相关的经验。

1.3安全信息管理体制不健全

安全信息可以说是安全管理工作的重要依据，它主要包括事故和职业伤害的有效记录与分析统计，职业的安全卫生设施的相关研究与设计、生产以及检验技术，法律法规以及相应技术标准和其变化的动态，教育培训以及宣传和社会活动，国内的新型技术动态以及隐患评估与技术经济类分析和咨询、决策的体系。信息体制的健全是安全体制工程以及计算机技术的有效结合，可促使安全工作转型为定性和定量的超前预测，不过大多数矿井还是处于起步与摸索阶段，并未呈现出健全的体制，真正的使用还有待进一步的发展。