《互联网思维》与大数据

有没有因为这样的问题而苦闷：产品在开发过程中，逐渐走入了死胡同，进度缓慢，再难上一个台阶？这是因为我们在产品的改变上逐渐失去了行业的把控，找回当初的产品感觉，深度解读用户，需要互联网思维。

有没有无奈地发现：无论多么卖力的广告和大量的活动策划，每一次的结果依然让人失望？互联网市场中，坚持不一定就会胜利，而是需要掌握用户的兴奋点，并且把控用户的MOT。在这个时候，我们也需要互联网思维。

有没有常常感慨：同行的产品推陈出新的速度远远高于自己？互联网上人人都在刷存在感，连产品也不例外？但是怎么刷，产品才会一直存在？

有没有恍然大悟：随着用户量的增加，维护用户的成本越来越高，用户都开始自称为“粉”了？小米的用户是“米粉”，华为的用户是“花粉”。产品需要“粉丝”，但是“粉丝”从何而来？前100个用户的秘密，我们读懂了吗？

互联网，是“屌丝”的互联网，服务好“屌丝”才有互联网的基础；互联网，也是“粉丝”的互联网，没有“粉丝”的产品不能称之为好产品；互联网，同时还是产品经理的互联网，因为用户随时都在考虑是否要换个产品。

2013年11月3日，中央电视台《新闻联播》头条播出了《互联网思维带来了什么》，以海尔空调和小米手机为例，展示了信息交互、知识分享的互联网新思维给中国制造业带来的巨大改变，掀起全民学

习“互联网思维”的浪潮。

不仅仅是互联网行业，所有的行业都在不停地前进中。不管是哪个行业，在新时代想要与同行业竞争，都离不开互联网思维的指导，互联网思维不仅仅影响当下的互联网企业，传统企业更需要学习它。

热议互联网思维的背后，是新一轮颠覆的开始，在这一刻,如果止步不前，就将在下一刻被永远地丢在身后。互联网思维不是神话，而是一套指导思想，映射在每一个环节中，同时也是一个整体，缺一不可。互联网思维革命已经开始，你准备好了吗？什么是互联网思维？通俗地说，互联网思维（或互联网思想）就是充分利用互联网的优势来指导、改造一切行业的行为准则。（就像互联网本身一样，互联网思维没有标准的定义）。

具体的讲，互联网思维是相对于工业化思维而言的一种思维模式，它是一种商业民主化的思维，同时是一种用户至上的思维，互联网思维下的产品和服务是一个有机的生命体，有互联网思维的企业组织一定是扁平化的。

它具有6大思维内容：用户思维、简约思维、极致思维、迭代思维、流量思维、社会化思维、大数据思维、平台思维、跨界思维。

一般认为“去中心化、用户至上、极致、民主、免费、消费痛点、大数据研究”等等都属于互联网思维范畴。

2、一些企业家及网络上的表述：

小米雷军：互联网思想就是：专注、极致、口碑、快！

（专注就是只做一款47寸的电视，其他型号不考虑。极致就是干到

你能力的极限。口碑是互联网的核心，没有口碑靠广告一点戏都没有。快，只有互联网企业能实现，都是24小时值守，有问题立即解决。）搜狗王小川：互联网思维就是：用户量+免费+体验至上。

马云：今后所有的企业都得是互联网企业，互联网思维可以改造中国物流。

3、互联网思维的概念提出：

有人认为李彦宏在2011年最早提出“互联网思维”，意思是指要基于互联网的特征来思考，他的描述非常的碎片化，所以并没有引起重视。

2012年雷军开始频繁提及互联网思想，试图总结出互联网企业的与众不同，参考文章《关于互联网的两次长考》和《用互联网思想武装自己》。

2013年罗振宇等自媒体人士开始频繁提及“互联网思维。2013年11月3日，新闻联播发布了专题报道：互联网思维带来了什么。

2013年11月8日，马化腾说：互联网已经改变了音乐、游戏、媒体、零售和金融等行业，未来互联网精神将改变每一个行业，传统企业即使还想不出怎么去结合互联网，但一定要具备互联网思维。

行业领军人物和新闻联播的连续引用及各类媒体纷纷摇旗呐喊，互联网思维迅速引起重视。

互联网的本质是信息电子化，并在这个基础上完成存储和传输，因此说互联网主要是改变了信息传输的效率。而人类活动本质上是由

信息流和物流组成的，而互联网未来的发展必然会走向物联网，实现物体与物体间的无缝对接，以及人与物的整合。未来将没有“互联网企业”和“传统企业”的区别，所有的企业都是互联网企业。

因此，在未来互联网、移动互联网、物联网、大数据、云计算及智慧城市的时代，任何环节的信息交流均会被加速，互联网改变了信息传输的效能，未来将没有“互联网企业”和“传统企业”的区别，所有的企业都是互联网企业。

对于企业而言，大体上可以从战略、营运、定位、渠道、定价五个方面加以应用互联网思维。具体可以实现：

1）从外至内的资源组织，以及效率为中心的管理体系：

互联网打通了全球的信息传输，那么企业的外部资源是可以在更大的范围内进行筛选。任何硬件资源都可以全球采购，信息资源同样可以进行跨区域的组织，这就要求一家企业的管理不仅建构于企业内部，还要将标准化体系输出至外部。

但是，面对宽广的外部环境，需要整合多大范围的资源？如何更有效率的进行整合？企业最核心的能力集中在怎样的范围内？能够回答这些问题，才能确定企业的发展战略。因为外部资源是开放的，任何商业模式在信息透明的互联网时代将很快被复制，只有基于在同等商业模式上效率的竞争才会维持企业的发展。

2）通过众包进行创新管理，以及从用户端建立纠错机制：通过外部的众包可以完成创新。人才资源是互联网时代最贵的生产资料，任何企业都不可能做到在这个层面的垄断，因为人口基数十

分庞大，人才的筛选机制不是以企业的力量就可以构建的，但是信息如此发达，我们可以在全球适时跟进各项技术的发展，伺机猎食。

至于以用户为中心，这本来就是任何企业的核心要义之一。随着移动互联技术的发展，用户与企业之间沟通的渠道非常通畅，企业完全可以将用户反馈囊括在纠错机制之中，形成内部创新的标准化体系，加快产品的更新周期。所以快速迭代不是制胜法宝，快速迭代背后的纠错机制才是核心武器，

3）精准的市场定位和可以延展的竞争能力，以及创新型品牌人格：互联网时代的消费者，在任何产品上所面临的选择都变得空前繁杂。一个消费者可以在全球筛选商品，也可能接触过全球各地的服务。大的企业往往通过用户粘性和对信息资源的控制建立起一定的壁垒，对于一家新的企业来说，就需要通过在某个环节完成突破性的创新才能够解决自身的生存问题，这个环节可能是一个非常细分和小众的市场。

为了便于企业在细分市场突破之后经营范围的多元化调整，塑造以创新能力为主的人格化品牌形象将给企业的生长带来便利。

4）信息推广渠道的多样化，以及物流向集约化转移：

当今消费者接触信息的渠道非常的分散，传统的硬广+软文+陈列的推广模式需要按照传播渠道进一步的细分。为了便于传播，利用最有效率的口碑途径，企业必须在形式感上有所突破，表现出一定的偏执。可以选择在产品、服务、商业模式、研发等任何环节来表现你的偏执，体现你对用户满意度的重视。具体将哪个环节作为中心其实不

重要，但只有做到形式感的绝对迥异，才具备口碑传播的价值。

与信息传播相对应的，是物流的集约化，在信息传播受到地域限制的时代，物流和信息流是同步的，一家企业需要通过仓库的层层转移，才能接触到顾客。随着图文音像信息传播效率的提高，依靠信息便可以让消费者对体验产生期待，所以物流完全可以滞后于信息，进行更加系统的分发和管理。

5）多层次的定价策略，将交易从基础服务转向溢价能力更高的增值服务：

免费的背后实质上是互联网时代供应的充盈，如果世界上只有一个搜索引擎，只有一个通讯工具，那么他们都不会免费。互联网行业免费如此丰富，和供应能力的充足息息相关，其他行业同样，我们是一个全球消费一体化的时代，同时也是一个全球供应一体化的时代。

既然基础服务难以产生很高的溢价，那么定价策略就必须要向增值服务转移。QQ解决生存问题的收入是来自于移动QQ的流量收费；宜家销售的也不是家具，而是简洁、美观以及高性价比的解决方案，所以在宜家不同商品的利润差距非常明显；麦当劳在中国从售卖合家欢的聚餐场所，再到销售快餐中的“快”，卖的都不仅仅是汉堡；迪斯尼通过电影和乐园所提供的卡通形象，一年可以在全球卖掉300亿美元以上零售额的授权商品；这些都是在互联网时代供应非常充盈时，定价策略的成功案例。

有人认为“互联网思维”涵盖了一切，从生意到革命，从产品到人生，而且适用于所有企业。

也有人认为，互联网思维来源于互联网技术及其它信息技术对社会和生产的影响和模式的改变，但互联网技术本质上属于信息技术的范畴，因此最能体现信息技术的价值，其本质是信息技术带给生产生活带来的影响，是面对新科技的发展所秉承的一种积极态度。

还有人认为，互联网思维是产业融合大环境下赋予企业的一种新的思考方式，一种追求极致的精神，一种崭新的营销方式，一种迎接产业融合的方法论。

所以说“互联网思维”相对于过去的工业时代思维有其发展进步的一面，但本质上属于“学习型思维”的一种，是目前在信息化时代的一种学习型思维的具体体现。

水能载舟，亦能覆舟！互联网思维不可被神化，也未必是包治百病的良药，但我们应该以积极心态从信息化发展的角度看待互联网思想，积极推进在信息化发展的新时代企业能够更好的利用信息化技术及信息化的思维模式获取新的发展能力。

大学生思想政治教育工作

大学生思想政治教育总结我校一直高度重视大学生思想政治教育工作，始终坚持把德育工作放在各项工作的首位，认真按照《中国普通高等学校德育大纲》和《中共中央、国务院关于进一步加强和改进大学生思想政治教育的意见》的要求，扎实做好大学生思想政治教育工作。先后将大学生思想政治教育列入学校“xxx”规划，学校第二次党代会、教代会工作报告中和人才培养方案中。坚持以育人为根本，与时俱进，开拓创新，不断提高大学生思想政治工作水平，促进学生全面素质的提高。准确定位创新教育思想观念 “培养什么样的人”、“怎样培养人”是我国社会主义高等教育必须解决好的根本问题。在近50年办学育人的历程中，特别是中央16号文件颁发以来，我校始终重视发挥思想道德教育、思想政治工作的优势，深刻认识大学生思想政治教育工作的重要性和紧迫性，把大学生的思想政治教育工作摆在首位，坚持“育人为本，德育为先”的教育理念，不断创新思想道德教育内容和方法，培养了一批批具有“勤奋、自强、求是、创新”科院精神的合格人才，为纺织行业和区域经济建设做出了应有的贡献。学校与时俱进，不断更新教育思想观念，逐步确立了“创优质、办特色”的办学理念，形成了“勤奋、自强、求是、创新”的优良校风。树立以学科为基础，培养适应社会需要的人才，为区域经济和纺织行业服务的办学观;树立“规模、结构、质量、效益”协调发展的科学发展观;树立德智体美全面发展及知识、能力、素质协调发展的人才质量

观;把培养符合自身目标定位，适应社会需要的人才作为重要的质量标准;确定了“以人才培养为根本，以学科建设为龙头，以教学为中心，大力开展科学研究，积极推进教育创新”的办学思想，指导办学实践。学校领导高度重视教育思想观念的指导作用，以科学发展观为指导，不断深入学习、研究，积极探索先进的教育思想观念，形成了“在改革中讲稳定，在稳定中求发展，在发展中抓质量，在质量中显特色，在特色中上水平”的科学发展思路。近三年，学校领导出版专著近十部;在《党建与思想政治研究》、《中国高等教育》等重要期刊发表相关理论研究文章近二十篇。在长期教育实践中，我校坚持党委统一领导、党政齐抓共管、各部门分工协作、全校教师紧密配合、学生自我教育的管理体制和工作创新机制，把思想道德教育渗透到人才培养的全过程，学校领导率先垂范，进行教育机制创新，充分发挥教师在思想政治教育中的主力军作用，实施全员育人;学校全方位开发各种教育资源，进行教育途径创新，实施全方位育人;把握大学生成长成才规律，进行教育环节创新，实施全过程育人。形成了我校“全员育人、全方位育人、全过程育人”这一重要的办学育人特色。我校注重以学生工作特色活动为载体，大力实施“特色品牌工程”，不断增强学生工作的吸引力和感染力，提高学生工作的实效性。鼓励二级学院结合专业和学生特点，创造性地开展工作，打造学生工作特色活动品牌，形成了“院院有亮点、个个有特色”的学生工作格局。近年来，我校认真贯彻落实上级文件精神，全面、深入、创造性

互联网思维

互联网思维，离我们有多远？首先，非常荣幸能够受冯先生之托，撰写一篇关于互联网思维的文章。在开篇之前，我想跟大家分享我的一次用餐经历。前几天，跟同事一起到一家名为西贝莜面村的餐厅吃饭。该连锁餐厅作为中国西北美食的代表，2013年底参加了联合国的中国传统美食文化交流活动。走进餐厅，随处可见“西贝莜面村走进联合国”的宣传标语。在用餐期间，餐厅还特别准备了一个玩“剪刀石头布”赢莜面的游戏环节，并有一个简短的莜面文化介绍，在了解莜面文化之余，增加互动性和顾客的参与感，让顾客乐在其中。另外，在入门处，还有两位小姑娘在现场表演制作莜面的过程，并非常乐意与顾客分享。在用餐完毕出来后，楼下的咨客还会主动递上薄荷糖，让顾客保持清新的口气，这是一个超越客户体验的行为。好了，言归正传。提到互联网思维，很多人感觉“高大上”，与自己好像扯不上任何关系。关于这个词，最早是由百度CEO李彦宏在2011年提出的，但由于只是碎片式的提到，并没有引起大家的更多关注。2013年11月3日，新闻联播发布了专题报道：互联网思维带来了什么，让这个词汇开始走红。互联网思维虽然到现在还没有一个正式的定义，但我们知道，互联网思维是相对于工业化思维而言。在此，我借用一位人士对互联网思维的定义：在(移动)互联网、大数据、云计算等科技不断发展的背景下，对市场、对用户、对产品、对企业价值链乃至对整个商业生态的进行重新审视的思考方式。那么，互联网思维到底会给我们带来什么？在谈论这个之前，我想先试着对我们公司的发展历程做一个简单的阐述：龙腾捷旅是一家顺应市场的发展需求，依托包房战略取得差异化价格优势，并利用市场的信息不对称，在蓝海市场不断发展壮大起来的。按照里斯和特劳特的定位理论，目前来说，我们是成功的。但是，以前的成功经验，并不会天然成为我们下一步成功的推动力，甚至有可能成为我们的前进障碍。因为市场在变化，人在变化，商业环境在变化。正如海尔集团总裁张瑞敏所说：“没有成功的企业，只有时代的企业。” 可以说，我们现在的发展，是多年积累起来的资源优势所形成的一种势能，一种惯性发展。如果没有新的推动力，这种势能不在或者减弱，那么我们就有可能深陷绝境。鸡蛋从外打破是食物，从内打破是生命。

浅谈数据挖掘技术及其应用

浅谈数据挖掘技术及其应用數据挖掘就是从海量数据中提取潜在有趣模式的过程。数据挖掘技术现已广泛应用于零售业、金融业、电信、网络安全分析、农业、医疗卫生等领域，研究十分广泛。标签：海量数据；数据挖掘；应用研究一、数据挖掘概念数据挖掘比较公认的定义是由U.M.Fayyad等人提出的：数据挖掘就是从海量数据中提取潜在有趣模式的过程[1]。还有一些术语，具有和数据挖掘类似但稍有不同的含义，如数据库中知识挖掘、知识提取、数据/模式分析、数据考古等。数据挖掘技术最初是面向应用层面的，不光可以实现检索和统计专门数据库的操作，还能够在大量的数据集中实现小型、中型乃至大型系统的分析、归纳、推理等工作。二、数据挖掘的基本任务数据挖掘的目的就是发现有用的知识（即概念、规则和模式）。数据挖掘的基本任务主要有以下几个方面：（1）分类与预测。分类属于有监督的学习，在构建分类模型之前，在数据源中选取训练集数据并作分类标记，然后运用分类模型对训练集数据进行分类，实在是按照样本属性相近的划入一类，最后将完成训练的分类模型应用到在未知类别的数据集中，获得相应的分类。预测是依据历史数据和现有的数据建立两种或两种以上变量间相互依赖的函数模型，然后进行预测或控制。（2）聚类分析。聚类分析是在识别数据的内在规则后，将数据分成相似数据对象组，从而获得数据的分布规律，划分的原则是不同组间距离尽可能大，组内距离尽可能小。聚类分析进一步是打算从一组杂乱的数据中发掘隐藏其中的分类规则。聚类分析与分类模式模型不同，分类模式是使用有标记样本构成的训练集的一种有监督学习方法，则聚类模型是使用在无标记的数据上的一种无监督学习方法。近年来，聚类分析在图像处理、商业分析、模式识别等有广泛应用。（3）关联规则。关联分析是通过对数据集中数据之间隐藏的相互关系的分析，揭露了具有相同类别的数据之间未知的关系。关联分析就是将给定一组项集和一个记录集合，

大学生思想政治教育

大学生思想政治教育加强和改进大学生思想政治教育工作是一项贯穿于中华民族伟大复兴事业的战略任务。自中共中央、国务院《关于进一步加强和改进大学生思想政治教育的意见》颁布实施以来,大学生的素质尤其是思想政治素质得到进一步提高,思想主流继续保持积极、健康、向上的良好态势。然而,这项艰巨而光荣的任务在新形势下面临着诸多挑战。胡锦涛总书记指出,部分大学生中存在着四个方面的突出思想问题:有的政治信仰迷茫、理想信念模糊;有的社会责任感不强、团结协作意识较差;有的艰苦奋斗精神不足、心理素质脆弱;有的受到拜金主义、享乐主义、极端个人主义影响较深。对此需要认真面对并采取有效措施。一、新形势下大学生思想政治教育面临的挑战 (一)宏观层面:国内外大环境的深刻变化所导致或引发的新挑战 1.在新的历史起点上全面推进改革开放和现代化建设,开创中国特色社会主义事业新局面,对提高当代大学生的综合素质提出了新的更高的要求。而大学生的政治素质、思想素质、社会公德、身体心理状况与国家和社会的要求还有一定差距。 2.经济全球化、世界多极化深入发展,世界范围内思想文化交流交融交锋日益频繁,对增强当代大学生政治敏锐性和政治鉴别力提出了新的更高的要求。国际敌对势力与我们争斗下一代的斗争更加激烈,大学生成为敌对势力传播西方资产阶级政治观点、价值观念、生活方

式的重要目标;他们面临着大量西方文化思潮和价值观的冲击,某些腐朽没落的生活方式对大学生的影响不可低估。 3.我国经济社会发生深刻变革,社会思想价值观念越来越多元多样多变,对引导当代大学生树立正确的世界观、人生观、价值观提出了新的更高的要求。近年来,对“社会主义终究可以战胜资本主义”这一命题,大学生的坚定性存在下降趋势;对社会主义和资本主义的走向问题,有很多大学生表现出茫然点或持非主流观。 4.互联网等新兴媒体迅猛发展,在大学生生活、学习和思想观念的形成过程中的影响日益广泛,对更加有效地开展大学生思想政治教育提出了新的更高的要求。互联网是一把“双刃剑”,它扩展了高校思想政治工作的空间,提供了现代化手段,然而,虚假的、不健康的、甚至是反动的信息往往乘虚而入,一些错误思想和不良文化乘机扩大传播范围,对广大青年学子的身心健康造成极大危害。 5.当代大学生群体特点和个性需求更加鲜明,思想活动的独立性、多变性、选择性、差异性日趋明显,对创新大学生思想政治教育的方式方法提出了新的更高的要求。目前在校学生的自学能力、自律能力以及自身素质与20世纪八九十年代大学生相比有所下降。他们中的一些人自我意识强、团结协作能力弱,自我期望值高、应对挫折能力差,自由权利意识强、责任义务意识弱,自尊与自卑同在、理想与失落并存。 (二)微观层面:思想政治教育绩效欠佳和对象本身的变化所形成的挑战

互联网思维学习心得体会

互联网思维学习心得体会篇一：互联学习心得智能感知与“互联+”学习心得体会一、知识点总结《中国制造2025》《中国制造2025》是中国政府实施制造强国战略第一个十年的行动纲领。目前我国制造业大而不强，自主创新不足，处于价值链低端，生产经营效率不高，产业结构不合理，产品质量问题突出。我国制造业形势严峻，但也面临极大的机遇，以数字化制造为标志的第三次工业革命已经来临，有望实现弯道超车。 “中国制造2025”是在新的国际国内环境下，中国政府立足于国际产业变革大势，作出的全面提升中国制造业发展质量和水平的重大战略部署。其根本目标在于改变中国制造业“大而不强”的局面，通过10年的努力，使中国迈入制造强国行列，为到2045年将中国建成具有全球引领和影响力的制造强国奠定坚实基础。其总体结构体现为“一二三四五五十”。 “一”，就是从制造业大国向制造业强国转变，最终实现制造业强国的一个目标。 “二”，就是通过两化融合发展来实现这一目标。党的十八大提出了用信息化和工业化两化深度融合来引领和带

动整个制造业的发展，这也是我国制造业所要占据的一个制高点。“三”，就是要通过“三步走”的一个战略，大体上每一步用十年左右的时间来实现我国从制造业大国向制造业强国转变的目标。“四”，就是确定了四项原则。第一项原则是市场主导、政府引导。第二项原则是既立足当前，又着眼长远。第三项原则是全面推进、重点突破。第四项原则是自主发展和合作共赢。“五五”，就是有两个“五”。第一就是有五条方针，即创新驱动、质量为先、绿色发展、结构优化和人才为本。还有一个“五”就是实行五大工程，包括制造业创新中心建设的工程、强化基础的工程、智能制造工程、绿色制造工程和高端装备创新工程。十个领域包括新一代信息技术产业、高档数控机床和机器人、航空航天装备、海洋工程装备及高技术船舶、先进轨道交通装备、节能与新能源汽车、电力装备、农机装备、新材料、生物医药及高性能医疗器械等十个重点领域。传感器与微系统技术传感器作为工业基石，直接决定着重大装备的主机性能，其核心元器件发展滞后，制约着我工业由大变强的主要障碍。它已经列为我国工业强基的国家战略的重要组成部分。传感器发展的主要趋势：智能化、微型化、无线化、集成化、多样化。技术发展路线为：由机械式、机电式（MEMS IC制备）总线式、无线式到智能型。特别是基于光纤激光传感器在光电信息、先进仪器制造、

数据挖掘技术及其应用

数据挖掘毕业论文 ---------数据挖掘技术及其应用摘要：随着网络、数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用，人们积累的数据越来越多。数据挖掘(Data Mining)就是从大量的实际应用数据中提取隐含信息和知识，它利用了数据库、人工智能和数理统计等多方面的技术，是一类深层次的数据分析方法。本文介绍了数据库技术的现状、效据挖掘的方法以及它在Bayesian网建网技术中的应用：通过散据挖掘解决Bayesian网络建模过程中所遇到的具体问题，即如何从太规模效据库中寻找各变量之间的关系以及如何确定条件概率问题。关键字：数据挖掘、知识获取、数据库、函数依赖、条件概率一、引言：数据是知识的源泉。但是,拥有大量的数据与拥有许多有用的知识完全是两回事。过去几年中,从数据库中发现知识这一领域发展的很快。广阔的市场和研究利益促使这一领域的飞速发展。计算机技术和数据收集技术的进步使人们可以从更加广泛的范围和几年前不可想象的速度收集和存储信息。收集数据是为了得到信息,然而大量的数据本身并不意味信息。尽管现代的数据库技术使我们很容易存储大量的数据流,但现在还没有一种成熟的技术帮助我们分析、理解并使数据以可理解的信息表示出来。在过去,我们常用的知识获取方法是由知识工程师把专家经验知识经过分析、筛选、比较、综合、再提取出知识和规则。然而,由于知识工程师所拥有知识的有局限性,所以对于获得知识的可信度就应该打个折扣。目前,传统的知识获取技术面对巨型数据仓库无能为力,数据挖掘技术就应运而生。数据的迅速增加与数据分析方法的滞后之间的矛盾越来越突出,人们希望在对已有的大量数据分析的基础上进行科学研究、商业决策或者企业管理,但是目前所拥有的数据分析工具很难对数据进行深层次的处理,使得人们只能望“数”兴叹。数据挖掘正是为了解决传统分析方法的不足,并针对大规模数据的分析处理而出现的。数据挖掘通过在大量数据的基础上对各种学习算法的训练,得到数据对象间的关系模式,这些模式反映了数据的内在特性,是对数据包含信息的更高层次的抽象[1]。目前,在需要处理大数据量的科研领域中,数据挖掘受到越来越多

数据挖掘及其应用

数据挖掘及其应用 Revised by Jack on December 14,2020

《数据挖掘论文》数据挖掘分类方法及其应用课程名称：数据挖掘概念与技术姓名学号：指导教师：数据挖掘分类方法及其应用作者：来煜摘要：社会的发展进入了网络信息时代，各种形式的数据海量产生，在这些数据的背后隐藏这许多重要的信息，如何从这些数据中找出某种规律，发现有用信息，越来越受到关注。为了适应信息处理新需求和社会发展各方面的迫切需要而发展起来一种新的信息分析技术，这种局势称为数据挖掘。分类技术是数据挖掘中应用领域极其广泛的重要技术之一。各种分类算法有其自身的优劣，适合于不同的领域。目前随着新技术和新领域的不断出现，对分类方法提出了新的要求。。关键字：数据挖掘；分类方法；数据分析引言数据是知识的源泉。但是，拥有大量的数据与拥有许多有用的知识完全是两回事。过去几年中，从数据库中发现知识这一领域发展的很快。广阔的市场和研究利益促使这一领域的飞速发展。计算机技术和数据收集技术的进步使人们可以从更加广泛的范围和几年前不可想象的速度收集和存储信息。收集数据是为了得到信息，然而大量的数据本身并不意味信息。尽管现代的数据库技术使我们很容易存储大量的数据流，但现在还没有一种成熟的技术帮助我们分析、理解并使数据以可理解的信息表示出来。在过去，我

们常用的知识获取方法是由知识工程师把专家经验知识经过分析、筛选、比较、综合、再提取出知识和规则。然而，由于知识工程师所拥有知识的有局限性，所以对于获得知识的可信度就应该打个折扣。目前，传统的知识获取技术面对巨型数据仓库无能为力，数据挖掘技术就应运而生。数据的迅速增加与数据分析方法的滞后之间的矛盾越来越突出，人们希望在对已有的大量数据分析的基础上进行科学研究、商业决策或者企业管理，但是目前所拥有的数据分析工具很难对数据进行深层次的处理，使得人们只能望“数”兴叹。数据挖掘正是为了解决传统分析方法的不足，并针对大规模数据的分析处理而出现的。数据挖掘通过在大量数据的基础上对各种学习算法的训练，得到数据对象间的关系模式，这些模式反映了数据的内在特性，是对数据包含信息的更高层次的抽象。目前，在需要处理大数据量的科研领域中，数据挖掘受到越来越多的关注，同时，在实际问题中，大量成功运用数据挖掘的实例说明了数据挖掘对科学研究具有很大的促进作用。数据挖掘可以帮助人们对大规模数据进行高效的分析处理，以节约时间，将更多的精力投入到更高层的研究中，从而提高科研工作的效率。分类技术是数据挖掘中应用领域极其广泛的重要技术之一。至今已提出了多种分类算法，主要有决策树、关联规则、神经网络、支持向量机和贝叶斯、k－临近法、遗传算法、粗糙集以及模糊逻辑技术等。大部分技术都是使用学习算法确定分类模型，拟合输入数据中样本类别和属性集之间的联系，预测未知样本的类别。训练算法的主要目标是建立具有好的泛化能力的模型，该模型能够准确地预测未知样本的类别。 1．数据挖掘概述数据挖掘又称库中的知识发现，是目前人工智能和领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平

浅谈数据挖掘技术及其应用

１数据挖掘的起源２数据挖掘的定义３数据挖掘的过程３．１目标定义阶段３．２数据准备阶段３．３数据挖掘阶段３．４结果解释和评估阶段面对信息社会中数据和数据库的爆炸式增长，人们分析数据和从中提取有用信息的能力，远远不能满足实际需要。但目前所能做到的只是对数据库中已有的数据进行存储、查询、统计等功能，但它却无法发现这些数据中存在的关系和规则，更不能根据现有的数据预测未来的发展趋势。这种现象产生的主要原因就是缺乏挖掘数据背后隐藏的知识的有力手段，从而导致“数据爆炸但知识贫乏”的现象。数据挖掘就是为迎合这种要求而产生并迅速发展起来的，可用于开发信息资源的一种新的数据处理技术。数据挖掘（ＤａｔａＭｉｎｉｎｇ），又称数据库中的知识发现（ＫｎｏｗｌｅｄｇｅＤｉｓｃｏｖｅｒｙｉｎＤａｔａｂａｓｅ，简称ＫＤＤ），比较公认的定义是由Ｕ．Ｍ．Ｆａｙｙａｄ等人提出的：数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据集中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在的有用的信息和知识的过程，提取的知识表示为概念（Ｃｏｎｃｅｐｔｓ）、规则（Ｒｕｌｅｓ）、规律（Ｒｅｇｕｌａｒｉｔｉｅｓ）、模式（Ｐａｔｔｅｒｎｓ）等形式。数据挖掘是一种决策支持过程，分析各组织原有的数据，做出归纳的推理，从中挖掘出潜在的模式，为管理人员决策提供支持。ＫＤＤ的整个过程包括在指定的数据库中用数据挖掘算法提取模型，以及围绕数据挖掘所进行的预处理和结果表达等一系列的步骤，是一个需要经过反复的多次处理的过程。整个知识发现过程是由若干挖掘步骤组成的，而数据挖掘仅是其中的一个主要步骤。整个知识发现的主要步骤有以下几点。要求定义出明确的数据挖掘目标。目标定义是否适度将影响到数据挖掘的成败，因此往往需要具有数据挖掘经验的技术人员和具有应用领域知识的专家以及最终用户紧密协作，一方面明确实际工作中对数据挖掘的要求，另一方面通过对各种学习算法的对比进而确定可用的算法。数据准备在整个数据挖掘过程中占的比例最大，通常达到６０％左右。这个阶段又可以进一步划分成三个子步骤：数据选择（ＤａｔａＳｅｌｅｃｔｉｏｎ），数据预处理（ＤａｔａＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ）和数据变换（ＤａｔａＴｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ）。数据选择主要指从已存在的数据库或数据仓库中提取相关数据，形成目标数据（ＴａｒｇｅｔＤａｔａ）。数据预处理对提取的数据进行处理，使之符合数据挖掘的要求。数据变换的主要目的是精减数据维数，即从初始特征中找出真正有用的特征以减少数据挖掘时要考虑的特征或变量个数。这一阶段进行实际的挖掘工作。首先是算法规划，即决定采用何种类型的数据挖掘方法。然后，针对该挖掘方法选择一种算法。完成了上述的准备工作后，就可以运行数据挖掘算法模块了。这个阶段是数据挖掘分析者和相关领域专家最关心的阶段，也可以称之为真正意义上的数据挖掘。浅谈数据挖掘技术及其应用舒正渝１、２（１．西北师范大学数信学院计算机系，甘肃兰州７３００７０；２．兰州理工中等专业学校，甘肃兰州７３００５０）摘要：科技的进步，特别是信息产业的发展，把我们带入了一个崭新的信息时代。数据库管理系统的应用领域涉及到了各行各业，但目前所能做到的只是对数据库中已有的数据进行存储、查询、统计等功能，通过这些数据获得的信息量仅占整个数据库信息量的一小部分，如何才能从中提取有价值的知识，进一步提高信息量利用率，因此需要新的技术来自动、智能和快速地分析海量的原始数据，以使数据得以充分利用，由此引发了一个新的研究方向：数据挖掘与知识发现的理论与技术研究。数据挖掘技术在分析大量数据中具有明显优势，基于数据挖掘的分析技术在金融、保险、电信等有大量数据的行业已有着广泛的应用。关键词：数据挖掘；知识发现 Abstract:Key words:The progress of science and technology,especially the development of the information industry,brings us into a brand-new information age.The application of the data base management system has involved all trades and professions,but only the store,inquire and statistic function can be applied,account a little part of the whole database.How to improve the utilization ratio of the information has initiated a new research direction,the data mining and knowledge found theory and technique.The data mining has the advantage in analyzing a large number of data.The data mining analytical technology has been largely used finance,insurance,telecommunication industry,etc..Data mining;Knowledge discovery 收稿日期：２０１０－０１－１５修回日期：２０１０－０２－１１作者简介：舒正渝（１９７４－），女，重庆籍，硕士研究生，研究方向为数据库、多媒体。中国西部科技２０１０年０２月（中旬）第０９卷第０５期第２０２期总38

大数据时代下思想政治教育面临的机遇与挑战_夏晓东

2014年10月总第369、370期前沿 Forward Position No．102014 Sum No．369、 370大数据时代下思想政治教育面临的机遇与挑战夏晓东（郑州大学，河南郑州450002）［摘要］随着互联网技术的不断发展，人类社会步入了大数据时代。大数据时代的到来，带来的不仅仅是可以获取海量的信息，更是对人们思维认知、学习方式和生活习惯上的冲击与改变。在大数据时代下，如何改进教育方式，利用大数据做好大学生思想政治教育工作使我们需要积极思考和深入研究的课题。［关键词］大数据；大学生；思想政治教育［中图分类号］G641［文献标识码］A ［文章编号］1009－8267（2014）10－0211－02 ［基金项目］本文系2014年度河南省教育厅人文社会科学（马克思主义理论学科）辅导员专项课题研究成果（项目编号：2014－MFD －114），主持人姓名：聂娜。［作者简介］夏晓东（1986— ），男，山东昌邑人，四川农业大学硕士研究生，郑州大学助教，主要研究方向为大学生思想政治教育。随着互联网技术的不断发展，尤其是基于3G /4G 技术的移动网络终端设备的广泛应用，人类收集处理信息的能力得到空前的提高，随之而来的是全球数据总信息量产生惊人的增长，无论是科学研究，还是互联网以及各种联网传感器，都在采集者数量惊人的数据。国际数据公司（IDC ）在其研究报告《Extracting Value from Chaos 》中指出，2011年全球数据总量为1.8ZB ，到2020年将超过40ZB ，届时全球数据总量甚至超过可存储空间总量。大数据时代的到来给社会的各个领域都掀起了一场全新的信息革命，让人们以全新的角度认识社会。大数据时代的到来，对于伴随着网络成长起来的大学生而言，带来的不仅仅是可以获取海量的信息，更是对他们的思维认知、学习方式和生活习惯上的冲击与改变。在大数据时代下，如何改进教育方式，利用大数据做好大学生思想政治教育工作使我们需要积极思考和深入研究的课题。一、大数据的含义与价值大数据这一概念早在上世纪90年代就已提出，美国宇航局研究员迈克尔·考克斯和大卫·埃尔斯用“大数据问题”来描述超级计算机生成的大量信息。首次对大数据进行科学界定的是麦肯锡公司，他在其研究报告《大数据：创新、竞争和生产力的下一个领域》中提出大数据的概念：大数据是之那些超出了传统数据库软件采集、储存、管理和分析能力的数据集，大数据是一个动态的数据集合，它将跟随这科技的发展而不断增多。 ”［1］维克·托迈尔在其著作的《大数据时代》中指出， “大数据是人们在大规模数据的基础上可以做到的事情，而这些事情在小规模数据的基础上是无法完成的。大数据是人们获得新的认知、创造新的价值的源泉；大数据还是改变市场、组织机构，以及政府与公民关系的方法。 ”［2］在接受《人民日报》采访时，他指出大数据不仅是一种技术手段，更“是一种价值观、方法论。 ”［3］大数据的特征可以从四个方面来概括：数据数量巨大（volume ），数据类型繁多（variety ），价值密度小（value ），处理速度快（velocity ）。大数据与传统数据库有所不同，它拥有的不是支离破碎的数据片段，而是完整的数据集合；它的来源也纷繁复杂，跨领域、跨门类，能够凸显出以往容易被人们忽视的事物之间的潜在关联性。通过对海量数据的全面整理，进行深度数据挖掘和数据分析，从而探索出各种事物的关联性，判断事件发生的概率，预测事物变化的走向，从而有的放矢地制定策略并完成决策。二、大数据时代下思想政治教育的特点大数据时代下，人们对于事物的认识逐步由单个独立的事件转化为探索研究事物之间的潜在关系。通过对海量数据的分析整理，从深层次挖掘出事件产生的本质原因。大学生作为社会各阶层中思想最活跃的群体，其思维方式、价值观念和行为习惯等必然受到海量数据的冲击和影响。在大数据时代下，深刻了解大数据对大学生价值观念形成及影响，把握新时代下大学生思想政治教育特点，对高校思想政治教育工作具有非常重要的意义。（一）对大学生群体的信息掌握更全面传统形式下，大学生思想政治教育教育工作往往是通过谈心谈话、开展主题班会、组织集体活动等形式开展的，随着互联网技术的普及，通过网络论坛、微博、微信等新媒体开展思想政治教育也成为当前高校思想政治教育工作者的主要手段。网络思想政治教育已经初见成效，然而我们对于大学生思想动态的了解却不够深入，思想政治教育教育往往缺乏针对性、实时性。通常情况下，大学生思想行为信息采集是通过调查问卷、访谈、样本分析等方式进行的，调查结果虽然能够反映学生整体的思想动态，但是针对性不强、精确度不高，容易忽视同学们思想上或情绪上存在的隐性问题，对思想政治教育工作的开展产生不利影响。在大数据时代下，传统信息采集方式的不利局面得到了有效逆转。利用大数据技术，计算机可以自动采集学生 · 112·DOI:10.14129/https://www.360docs.net/doc/809239430.html,ki.forwordposition.2014.za.075

大学生思想政治教育之学生党团建设

大学生思想政治教育之学生党团建设随着高职教育的蓬勃发展，高职学生充当的社会角色也越来越多，担任的社会责任也越来越重要。大学生是国家宝贵的人才资源是名族的希望祖国的未来，要使大学生成为中国特色的社会主义事业合格的建设者和可靠的接班人不仅要大力提高科学文化素质，更要大力提高他们的思想政治教育,同时在高职也要大力建设学生党员的队伍建设。只有大学生党团的建设提高了,大学生的思想才能更好的体现出来，并保质保量的为国家培养出更多优秀的复合性人才承担起国家的接班人,同时在大学里也开展起了学生党员的培养，把党的建设和大学生紧密的结合在了一起，形成了我们的学生党组织，我们的口号是：“一名党员，一名旗帜”。让理想从这里起飞，让新的生命从这里开始，让我们的种子在这里发芽，成长，最终成为一个能撑起一片绿荫的大树，发挥我们的作用肩负起我们的责任，与时代同步伐，与国家共命运，与人民齐奋斗，为实现富强昌盛的国家，而为知奋斗终生。一．党员建设在高校大学生政治教育的重要性高校学生党团建设是培养社会主义接班人的重要内容，是国家实施教兴战略、人才强国的基础工程，江泽民同志在党的十六大报告中提出：切实做好基层党建工作，增强党的阶级基础和扩大党的群众基础。高校是培养人才的重要阵地，是知识分子集中的地方，青年大学生更是将来国家社会主义建设的栋梁之材，他们掌握着先进的科学技术有着全

新的文化理念。随着经济全球化和知识经济的到来，他们在经济发展和社会进步中的地位越来越突出，作用也越来越重要。因此，做好高校中发展党员工作是保证党员事业后继有人、兴旺发达的需要，是实现全面建设小康社会主义宏伟目标的需要，也是大学生成长发展的需求。二.我院党团建设的现状（一）对团员进行管理教育我院学生约有4000人，团员占总人数的96%，占全校学生的很大一部分，同时要加强对团员思想上的建设，只有团员们的思想政治教育提高了，才能带动班风、系风，甚至校风的提高。对未加入团员组织的学生进行培训学习团章，并组织活动锻炼提高他们的对团的认识，并组织学习团知识考试，凡考试合格、在校无违纪现象、学习成绩科目无大挂、各方面表现良好者方可加入团员的队伍中。对已经是团员的学生们进行“三会一课”的思想政治教育，一月一次以班级为单位，给一个统一的题目或是由本班的团支书组织以多样的形式，进行团员之间的学习和交流；并由系部的团总支书记进行检查；由院部的团助委进行抽擦查；并对抽查的结果进行评比，并在星期一的升国旗时公布最好的班级以及较差的班级。三个星期组织一次德育课实践，由团委的老师进行检查，资料由班长写入班主任工作手册中，同时不定期的由班级、系部、院部组织一月最少一次的青年志愿者活动，并把青年志愿者的名单同参加人数以及时间一起上交团委，并由系部团总支统一填写在青

互联网新思维心得体会

互联网新思维心得体会篇一：学习营销新思维的心得与体会学习营销新思维的心得与体会姓名:梁颖思学号:XX105220213班级：13级服装设计与工程2班在学习营销新思维这门课程之前,我对营销就是单纯地认为就是卖东西。虽然学习这门课程的时间并不长，可是却大大地扩展了我的知识并且影响着我。一开始以为营销新思维是一门枯燥无味的课程，但事实与之相反。在学习过程中老师总会播放很多与知识相关的营销视频或微电影给我们看，这大大提高了我对这门课程的兴趣。最近，有两个品牌广告很雷人，一个是“这样紫”，一个是“喝啥呦”。它们看起来很山寨，却是大品牌所为。查了一下，“这样紫”是顺鑫牵手公司旗下的品牌，由热门的音乐团体SHE代言，产品来自葡萄、黑加仑和蓝莓三种水果富含花青素的概念，品牌名源于一句网络热刺“酱紫”。“这样紫”的官方网站上这样解释它的品牌初衷：“我们从消费者的生活形态出发，抓住目标人群的特点，开辟新角度的营销之路。因此我们思考什么是影响现代人生活形态的最重要因素？从某种意义上说，是网络。随着网络技术的不断升级，互联网渗透到了生活的点点滴滴。而对于商家来讲，抓住了?网络流行?就等于抓住了巨大商机。”“喝啥呦”由上海著

名食品品牌天喔推出，李小璐代言。“喝啥呦”也是一句流行语，语出韩语“你好”的发音—AN NIANG HA SAI YOU。这两个广告在网络上引发了不少争议，有个家伙就在天涯论坛里点评“喝啥呦”广告—“看得我全身抽搐，差点就回了火星。”事实上，通过谐音、流行语创立品牌，一直是中国企业的小爱好，有不少大品牌就是由此而来，比如康师傅、哇哈哈，当然，也有不少山寨级小品牌。但是，品牌命名不是我关注的重点，我更关注的是他们在打动新一代消费者身上下的工夫。事实上，对于任何消费品牌来说，新一代消费者是一个新战场，对他们进行营销，需要新思维。这也是“这样紫”、“喝啥呦”能够带给我们的启发。首先，要放下身段研究新一代消费者的心理。攻占新一代消费者，就必须先了解他们的生活方式、心理、习惯等。我曾经看到不少大公司已经启动这方面的研究，比如索尼、腾讯等。咨询公司摩立特认为这一年轻消费群体的年龄大约为15岁至30岁，他们的数量极为庞大，总人口达到亿人，占全国消费者总数的26%。根据摩立特对北京、上海和广州年轻消费者的调查，年轻受访者每月的人均消费支出为人民币1730元，这还不包括他们的父母在教育和娱乐方面为他们花费的间接支出。其次，针对新一代消费者，企业要出奇招。“这样紫”、“喝啥呦”这种打破常规的做法，可能会让60后消费者讨

基于大数据的数据挖掘技术与应用

基于大数据的数据挖掘技术与应用发表时间：2019-07-17T12:49:19.997Z 来源：《基层建设》2019年第12期作者：汪洋 [导读] 摘要：科技前进的步伐越来越快，数据挖掘与传统行业相结合，在各行各业展现出了十分强大的生命力。中国联合网络通信有限公司黄石市分公司湖北黄石 435000 摘要：科技前进的步伐越来越快，数据挖掘与传统行业相结合，在各行各业展现出了十分强大的生命力。本文从数据挖掘的基本概念和功能谈起，进一步再分析其在金融和人力资源两个方面的具体运用。关键词：数据挖掘；大数据；金融；人力资源一、数据挖掘的概念和功能（一）数据挖掘概念。数据挖掘是指从庞大繁杂的数据中通过算法搜索隐藏于表面数据背后信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习和模式识别等多种方法来实现上述目标。（二）数据挖掘的方法和过程。数据挖掘的理论技术一般可分为传统技术和改良技术两支。就传统技术而言，以统计分析为主要代表；就改良技术而言，以决策树理论、类神经网络和规则归纳法等为主要代表。（三）数据挖掘的主要功能。数据挖掘的功能十分强大，在与各行各业结合之后，都能为各行业带来新的发展契机。一般来说，数据挖掘的功能分为两类：一类是描述性功能，是指对目标数据的属性进行特征描述；另一类是预测性功能，是指对当前数据进行归纳，以进行发展趋势的预测。二、数据挖掘技术的应用实践（一）在金融方面的应用。大数据金融以庞大繁杂的数据作为基础，利用如互联网等信息化技术，分析处理对客户的消费数据，将客户及时全面的信息及时地反馈给金融企业，如此一来，使得金融企业给零散化的客户群体提供定制化的服务成为可能。数据挖掘技术在金融领域的表现十分优异，在第三方支付、p2p网络借贷、供应链金融、互联网消费金融等方面均有广泛的运用。就第三方支付而言，因为其运用场景多样化，使用方便快捷，因而，第三方支付与上下游的交易者联系紧密。当相关数据累积到一定程度时，便可推出更多的增值服务，进一步增加利润来源。在众多增值服务中，近年来，值得一提的是由蚂蚁金服推出的蚂蚁花呗。蚂蚊花呗本质上而言是一款消费信贷产品。蚂蚁花呗利用大数据，以自身的风控模型为基础，结合对消费者在互联网上的各种网购情况、支付习惯、信用风险等的分析结果，对不同的用户根据其近期的消费情况给予不同数额的消费额度。第三方互联网支付交易规模由于互联网理财等大额交易场景的推动保持高速增长。在2013年，第三方互联网支付交易额仅为6万亿元，但据可靠预测，在2020年，此交易额可到39万亿元。再看第三方移动支付交易额。由于移动支付场景的多样化、用户渗透率越来越高、各种第三方支付企业进军市场等原因，移动交易量不断上升。在2013年，第三方移动支付交易额仅为1万亿元。但据估计，在2020年，第三方移动支付交易额可达144万亿元。（二）在人力资源管理方面的运用。（1）数据挖掘与人力资源规划：通过数据挖掘技术，组织管理者可以利用搜集到的每一个员工的组织内外部的信息资料，联系企业的整体战略目标，以事实为依据，制定未来人力资源规划。（2）数据挖掘与人才的招聘与配置：招聘时，招聘者对于求职者的了解一般都比较肤浅，对于求职者的专业技能掌握情況、工作效率等无法有效进行认知。而新兴的社交网络呈现了—个人各方面的信息，如工作经历、社会关系、工作效率等，从而能助招聘者一臂之力，达到精准的人岗匹配。（3）数据挖掘与员工的开发：利用数据挖掘，管理者将职业生涯规划建立在员工全方位数据的基础上，如员工的应聘岗位、晋升意愿和期望薪酬等结构化与非结构化的数据信息，从而精准地为员工提供职业培训。三、注意区分数据挖掘与个人信息侵犯当今时代，科学技术的不断提高，使得各种数码产品更新换代速度加快，手机、电脑、照相机等电脑产品基本是一年更新换代一次甚至两三次。其中由于手机应用功能随着经济发展而逐渐增加，从原来的按键机发展到如今的触屏手机乃至折叠手机，其功能也从原来的拨打电话、发送短信、彩信功能而增加到如今的视频通话、语音通话以及上网功能。网络的普遍化丰富了人们的生活，使得人们可以便捷广泛的了解、认知自身以外的整个中国乃至整个世界，可以通过网络媒介了解到其他国家的风土民俗、地形地貌，了解自己所喜欢的明星网红的日常喜好，或是通过网络媒介得到想获得的知识、达到一个学习的作用。但网络媒介是一把双刃剑，通过网络世界了解到诸多信息时，也可能因为自己在网络上所说的一句话、所发的一个定位从而导致自身隐私泄露，个人信息被公布在大众眼中。要运用好大数据时代中网络媒体这一把双刃剑，就必须要求到人们提高自我隐私保护意识，规范网络世界中的一言一语。（一）大数据时代信息量过大导致信息泄露当今时代是科技不断发展的时代，是大数据时代。在大数据时代里，各种数码产品纷呈展现其自身的广泛性、普遍性，充斥在人类日常生活中。尤其是手机的发展从原始的只能打电话接电话的大哥大，渐渐变成能够发短信、收短信的按键机，为满足人们日常生活中的娱乐要求，在信息传播的同时又增加了照相机、听音乐、玩游戏等等娱乐功能。在科技发展的基础上，为满足人们日常生活中的各种精神需求，仅仅五六年时间内，按键手机逐渐演变成如今的触屏手机、智能手机。如今的手机已不仅是一个只能打电话、接电话的功能机，在满足了人们的基本通讯要求后，增加了上网的功能。如今微博app、微信app、qqapp各种社交app的崛起，使得人们日常生活充满了娱乐性、便捷性、广泛性，所接收的信息不仅来自自身以外的中国各地，而且也可以接触到中国以外其它国家，甚至来自地球以外的各大恒星的知识。如今你将会看到，越来越多的人在超市里、商场中、地铁上、公园里拿起手机刷微博、拍抖音、视频通话、拍照片等等，在大数据时代，由于网络的普遍，人们上一秒在抖音app上传了一段视频、微博上发布了一篇文章、朋友圈发表了几张照片，以网络传播速度快的特点，下一秒这个视频、这篇文章、这些照片就极有可能出现在大众视线中。网络带来便捷性的同时也带来过大的信息量以及一定性的安全隐患，人们通过信息库了解某一样东西的同时，也可能导致自身定位被人知道、自身隐私被泄露出去。（二）大数据时代侵犯个人信息方法更多由于科学技术进步速度快，数码产品更新换代的速度也日益加快。当手机硬件设施提高了，相应的各类软件应用层出不穷，给予了人们日常生活中的精神满足，同时也给予了不法分子有机可图的条件。人们隐私安全问题日益堪忧，由于手机等各种数码产品的普遍性，大

大数据时代下数据挖掘技术的应用

应用 Technology Application D I G I T C W 技术 194DIGITCW 2019.01 1 大数据时代的发展历程及现状表现通过对大数据的发展历程进行分析，大数据在出现到现在，短短的几年的时间内，大数据的信息容量个数据交流在呈直线上升。目前大数据时代的流量总和能够满足全球人员每天消耗500G 以上。就目前我国大数据发展的过程来说，已经逐渐的应用到我国各行各业中，能够从中获取信息资源。企业可以利用大数据对产品进行综合性分析，还能根据用户的反馈对产品进行更新改造，大数据时代下，采用信息化管理，能够有效的提升企业的管理效率，进而提升企业的生产效益，所以要加强数据挖掘技术在大数据时代下的应用。 2 数据挖掘技术分析 2.1 数据挖掘数据挖掘技术是在20世纪90年代初提出来的新兴技术，这种技术主要面对的是商业应用中的人工智能化研究方面。大数据时代下数据挖掘技术的应用具有较高的使用价值，在实际应用中，能够及时的掌握产品的具体使用情况，能够在众多的数据信息中进行优化数据信息，进而为企业的发展提供参考方向。在数据挖掘技术发展过程中，由原来的简单、清晰的数据中进行寻找信息到能够从复杂、模糊的数据中去寻找有利用价值的信息，实现了质的突破，说明技术要求较高，需要更好的利用互联网技术。[1]2.2 聚类分析在进行数据挖掘时，可以采用聚类分析技术来对数据进行处理。聚类分析的主要作用是能够将难以理解的事物进行形象化分组，然后在根据不同性质将其划分为不同组的分析过程。聚类分析的本质能够对庞大的数据进行划分处理，在从中发现可利用的信息资源。但是在实际的使用中，聚类分析是区别于传统的分类方式，它的优势是能够在模糊对象下进行对信息数据进行分组。在目前的聚类分析方式主要有两种分类方式，一种是硬聚类，这种分类方式更加的贴合数据信息。另一种是模糊聚类，这种分类方式能够通过划分模糊数据在对其进行分类。总的来说，这两种的分类方式不一样，但是所能达到的目的是一样的，都能将数据进行划分。 2.3 特征性数据分析法特征性数据分析方法也是数据挖掘技术的主要方式之一，特征性数据分析方法能够对整体的数据信息，进行特征性的分析，对其进行发掘有利用价值的信息。由于这种技术的方便快捷性，可以应对大多数的数据资源的分析，所以是相关研究者的主要研究方向。在应用中，相关的设计者提出了多种的特征数据分析方法，比如可以利用人工神经网络进行收集数据，在数据终端进行建立神经网络，搜集可利用的信息；采用遗传基因算法对数据进行分析，对庞大的数据进行选择、重组；利用可视化技术对数据进行搜集，挖掘，可以有效的提升数据挖掘技术的实用性。[2] 3 大数据时代中数据挖掘的应用及延展方向 3.1 市场营销领域根据对大数据时代中数据挖掘技术应用的数据分析，市场营销领域是应用数据挖掘技术最广的领域。在市场营销中，可以通过数据挖掘技术对市场数据进行相关的提取和总结，能够在大数据下进行分析用户的信息资源，可以根据大数据反馈回的数据信息，进行改变市场营销模式。比如，通过数据挖掘技术能够分析用户点击商品的次数，然后在后台系统中，可以继续为用户推送与此商品相关的衍生品，能够让用户有更多的选择性，提高用户的实际使用感。3.2 制造业领域随着现代生活水平的不断提高，人们对于生活产品的质量要求也在日益增长着，在制造业领域中应用数据挖掘技术能够更好的提升生活产品的质量。大数据时代中数据挖掘技术应用在制造业中的应用，可以对生活产品生产时进行跟踪性的监管、及时得到产品问题的数据、了解产品的生产效率等。可以为以后产品的生产提供相应的数据分析，针对性的解决产品遇到的问题、提升生产效率，进而提升制造业的经济效益。数据挖掘技术在制造业领域应用，能够促进制造业的发展，是非常有必要的。[1]3.3 电信业领域现代是信息化的时代，电信行业在蓬勃的发展中，但是电信用户基数大，所需要处理的问题也是最多的，所以需要更好的服务来解决用户的问题，才能给用户带来更好的体验感。电信技术的服务是需要非常庞大的数据进行支持才能更好的处理遇到的问题，但是这种技术服务会被数据流冲击，导致服务质量下降。数据挖掘技术在电信业领域的应用能够有效的改变这种局面，采用数据挖掘技术可以对复杂的电信数据进行分析与研究，能够在其中发现规律，针对用户反馈回的信息，进行改进，提高电信业的服务质量。3.4 教育领域数据挖掘技术在教育领域中的应用能够有效的提升教育行业的发展，在实际的应用中，能够对全体学生的心理特点进行分析，然后得出相应的教学方案，让教师能够及时的掌握学生的学习情况，从而更好地进行教学活动。采用数据挖掘技术可以对全体学生的考试成绩进行分析，及时发现学生学习的薄弱之处，方便教师对其进行加强化教学。还可以利用数据挖掘技术对教学进行分析，能够更好的利用教学资源，最大化发挥教学资源的作用，从而提升教育领域的教学质量。 4 结束语综上所述，随着信息化时代的不断发展，我国正在向着大数据时代迈进，要加强大数据时代下数据挖掘技术的应用，才能更好的满足各行业的实际需求。尤其是在市场营销领域、制造业领域、电信业领域、教育领域等，能够利用数据挖掘技术来进行对众多的数据分析与研究，得出可利用的数据，进而促进该行业的发展。参考文献 [1] 刘铭，吕丹，安永灿.大数据时代下数据挖掘技术的应用[J].科技导报，2018，36（09）：73-83. 大数据时代下数据挖掘技术的应用梁?瀚（青岛科技大学?中车青岛四方车辆研究所有限公司，青岛 266000）摘要：随着现代社会信息化技术的不断发展，我国社会正在向信息化时代迈进。在信息化时代中，大数据时代是主要的发展环节。本文主要讲述了大数据时代下数据挖掘技术的应用方式，介绍数据挖掘技术的重要性。关键词：大数据时代；数据挖掘技术；主要应用及延伸方向doi ：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2019.01.152中图分类号：TP311.13 文献标示码：A 文章编码：1672-7274（2019）01-0194-01