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马克威分析系统介绍(四)-数据挖掘
数据挖掘简介 1.数据挖掘的由来 在信息化飞速发展的今天,海量的数据充斥着我们的`电脑、网络和生活.政府部门、科研部门和企业都投入大量资源去搜集信息和存储数据,然而其中只有一小部分被利用到,因为在多数情况下,我们获得的数据要么过于庞大,难以管理;要么结构过于复杂,难以有效分析.我们已经陷入了“数据丰富,信息贫乏”的尴尬境地.
作 者：马良庄 潘中岐 边云霞 作者单位： 刊 名：中国统计 PKU CSSCI英文刊名：CHINA STATISTICS 年，卷(期)： “”(10) 分类号： 关键词：马克威分析系统介绍系列(一)
数据分析与马克威分析系统近十几年来,人们利用信息技术生产和搜集数据的.能力大幅度提高,计算机技术的飞速发展使得无数个数据库被广泛应用于政府决策、产品生产、企业管理等各个领域,但随之而来的一个问题是,如何才能不被这些信息的汪洋大海所淹没,从中及时发现知识,创造价值呢?不解决好这个问题,大量的数据就可能成为包袱,甚至成为垃圾.面对“被数据淹没,却饥饿于知识”的挑战,对海量数据进行分析的统计分析和数据挖掘工具应运而生.
作 者：马良庄 潘中岐 作者单位： 刊 名：中国统计 PKU CSSCI英文刊名：CHINA STATISTICS 年，卷(期)：2006 “”(7) 分类号： 关键词：要求：
1、大学本科以上，数理统计、数据挖掘或计量经济学相关等专业方向
2、熟悉数据分析与数据挖掘理论
3、熟练使用各种数理统计、数据分析、数据挖掘工具软件
4、对保金融险行业有了解，熟悉变量分析、逻辑回归和决策树模型，有保险行业工作背景或互联网分析经验优先
5、有很强的沟通能力，能够适应工作压力
工作内容：
1、负责产品业务数据的整理、统计与分析，利用excel、spss或sas完成对多种数据源的深度诊断性组合分析，建立分析模型；
2、用户特征数据、用户行为数据、财务数据进行数据挖掘、统计建模分析。
3、为公司市场运营决策、产品方向、销售策略提供数据支持；
4、其他领导交办事宜
[聘：数据分析 数据挖掘]
背景介绍：生活的真谛是什么？是从每个人自己不同爱好、不同擅长、不同的品味中，感受对于生活的独特理解和个性化发现。所谓赌徒的生活的真谛就是下注时的快感；作家的生活的真谛就是用文学作品解剖生活；数学家生活的真谛就是探索和欣赏数学里的奥秘；舞女的生活真谛就是在灯红酒绿中体会人性的另一面；万法归宗呀，芸芸众生只有看问题的角度不同，没有绝对的对错和高低。就象本文即将分享的一个用数据分析方法部分解密《红楼梦》的前后作者一样，《红楼梦》后40回作者到底是曹雪芹还是另有其人？这个论题作为红学研究最热烈的话题当然并不是完全可以用纯粹的数学推理来解决的，但是这里分享的数学分析方法和思路，却是实实在在可以让有缘之人当作休闲的小食，不求充饥，但求有趣，从不同的角度和不同的视线观察生活，就是人生的好享受。
10月10日南京“现代快报”报道，南京林业大学汤庚国教授另辟鼷径，从海棠文化出发，分析《红楼梦》前80回与后40回的差异。汤教授主要从人文花卉方面进行分析，发现《红楼梦》前80回有16回涉及海棠，而后40回只有4回涉及海棠，以此说明前后差距明显。受汤教授的启发，东南大学数学系的韦博成先生（博导）从数学统计的专业角度对汤先生的发现进行数学证明，通过两个独立二项总体等价性检验，经过渐近正态公式计算，有92%的把握认为“前80回对于海棠花的关注程度大于后40回对于海棠花的关注程度”。根据该统计方法，韦博成先生再接再厉，对于《红楼梦》中的若干重要的情景描述进行量化，得到相应的数据集。有了数据集就可以进行数理统计分析，比较前80回与后40回在文风上的差异，结果表明，《红楼梦》前80回与后40回在某些重要的情景描述上确实有非常显著的差异。研究者韦博成先生再三再四强调，他只是从数据分析的角度指出两者的差异，尚不能说明《红楼梦》前80回与后40回作者的不同，因为“这涉及到许多人文与社会方面的问题，这是数理统计方法所无能为力的。”
本数据分析的目的：用数理统计的方法（具体来说是两个独立二项总体等价性检验）来分析《红楼梦》前80回与后40回在几个重要的情景指标（包括饮食描写、医药描写、诗词描写、花卉描写、树木描写，这里“描写”主要指出现的频率）的差异，并据此反映的文风来判断《红楼梦》前后两大部分的差异的显著性。至于这种显著性是否能推导出作者的不同，并不是本研究的目的，说白了，本数据分析研究只是数学爱好者借助自己对数学的爱好，表达对生活的有趣看法，娱自己娱他人，仅此而已，读者不应求全责备！
本数据分析的数据准备：研究时收集的各个情景指标的数据，所采用的《红楼梦》书稿来自北极星书库，研究者将十回放一个文件，共生成12个word文件。对于书稿中有关花卉、树木、饮食、医药、诗词等方面的内容，采用人工查阅与关键词搜索相结合的方法，以人工查阅为主，最后列表给出每一回涉及的上述五个指标的出现频数。另外，本研究特别注意“伪数据”的删除。比如统计作者对于花卉的描述频数，但是书中也有一些“伪数据”（虽然也是花卉，但是与情景无关，比如梅花糕、桃花庙、海棠红的棉袄等等，这些所谓的花卉并不是本研究所要记录的，所以是“伪数据”，这些数据是不计入本研究统计资料的。
分析思路：在《红楼梦》中，对于许多情景都是有非常深入的刻画和描写的，比如饮食描写，全书有40余回涉及到饮食文化的方方面面。本研究不考虑人文社会方面的问题，致力于数据分析统计，应用数理统计方法研究前80回和后40回的文风上的差异。以饮食为例，《红楼梦》前80回有34回涉及饮食方面的描写，后40回有8回涉及饮食描写，根据这个数据，作者考虑以下等价性假设检验问题。原假设H0：“前80回与后40回对于饮食描写的关注程度相同。”； 对立假设H1：“前80回对于饮食描写的关注程度大于后40回对饮食描写的关注程度。” 通过Fisher精确条件检验或者渐进正态检验，可以发现上述哪个假设更加有理由有把握是真的。
分析的结论：研究表明，饮食和花卉的显著性最高，即有充分的理由（99%）认为，前80回与后40回在饮食与花卉的描述上有明显的差异，其判错的概率不到1%；对于医药、树木、这两个指标，有90%的把握认为，前80回与后40回在这些指标的描述上是有差异的；不过，对于诗词的描述，并没有充分的理由发现前80回与后40回的差异。
[数据挖掘分析《红楼梦》]
一、提出问题
1、单位基本情况及相关业务流程介绍；
对于药店，储存大量的常用药品是必不可少的工作，随之而来的对药品的数据信息管理和储存成为了令人头疼的问题，在接到货源后，工作人员需要统计药品产地和价格的信息，为以后的货源供给地，用合理的价格出售药物，是至关重要的工作。
2、单位存在的问题。
由于货物种类、名称众多，在短时间内分析好相关数据几乎不可能，大量的数据，依靠人力或是非数据统计软件进行统计工作，事倍功半。严重影响药店的正常进货，出售药品的工作。
二、分析问题
1、对该单位存在的问题进行分析；
由以上问题可见，利用数据挖掘进行相关数据的统计和整理工作，简单、省时、有效。
2、解决问题的可能途径和方法。
利用SQL SEVER 导入数据，再提取统计分析结果，很快会得到想要的数据分析结果。
三、利用数据挖掘技术解决问题
1、设计数据挖掘算法；
决策树；
数据关联；
神经元算法；
2、对挖掘结果进行深入解释和分析
由此可以看见在不不同的产地，由于地理因素和特产药品的原因，在药品相关的植物盛产区，进货比较便宜。
可以分析出，不同的消费人群对于同类的药品的购买需求，对于同样的功能的药，药存储不同价格的种类，以满足广大消费者的需求。
可以分析以前的销售结果，哪类、什么价格的更受消费者欢迎，方便以后进货。
四、总结
通过自己的实践，对数据挖掘有了新的认识。简单来说，数据挖掘是基于“归纳”的思路，从大量的数据中（因为是基于归纳的思路，因此数据量的大小很大程度上决定了数据挖掘结果的鲁棒性）寻找规律，为决策提供证据。从这种角度上来说，数据挖掘可能并不适合进行科学研究，因为从本质上来说，数据挖掘这个技术是不能证明因果的，以一个最典型的例子来说，例如数据挖掘技术可以发现啤酒销量和尿布之间的关系，但是显然这两者之间紧密相关的关系可能在理论层面并没有多大的意义。不过，仅以此来否定数据挖掘的意义，显然就是对数据挖掘这项技术价值加大的抹杀，显然，数据挖掘这项技术从设计出现之初，就不是为了指导或支持理论研究的，它的重要意义在于，它在应用领域体现出了极大地优越性。一下是我参阅资料总结的设计数据挖掘的步骤：
① 理解数据和数据的来源
② 获取相关知识与技术
③ 整合与检查数据
④ 去除错误或不一致的数据。
⑤假设数据模型。
⑥ 实际数据挖掘工作（data mining）。
⑦ 测试和验证挖掘结果（testing and verfication）。
⑧ 解释和应用（interpretation and use）。
由上述步骤可看出，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。
[数据挖掘分析报告模板]
马克威分析系统简介(五)马克威分析系统在统计局系统的应用
统计局系统应用综述 马克威分析系统自诞生以来,一直与统计局有着良好的.合作,国家统计局和各个地方统计局签约购买马克威分析系统以后,这种合作得到了加强.
作 者：马良庄 潘中岐 作者单位： 刊 名：中国统计 PKU CSSCI英文刊名：CHINA STATISTICS 年，卷(期)： “”(11) 分类号： 关键词：马克威分析系统简介(六)-马克威分析系统在统计局系统的应用(续)
统计局系统的`其他应用 在前面(五)中我们简要的介绍了马克威统计分析系统在统计局的各个科室:国民经济统计处、投资处、外贸处、经济核算处、城市调查队、农村调查队、普查中心等等科室的应用,随着马克威分析系统的推广应用,一批又一批数据分析案例不断涌现.下面我们简要介绍其中的一些马克威分析系统在统计局系统中的经典案例.
作 者：马良庄 潘中岐 作者单位： 刊 名：中国统计 PKU CSSCI英文刊名：CHINA STATISTICS 年，卷(期)：2006 “”(12) 分类号： 关键词：1 深入浅出数据分析
这书挺简单的，基本的内容都涉及了，说得也比较清楚，最后谈到了R是大加分。难易程度：非常易。
2 啤酒与尿布
通过案例来说事情，而且是最经典的例子。难易程度：非常易。
3 数据之美
一本介绍性的书籍，每章都解决一个具体的问题，甚至还有代码，对理解数据分析的应用领域和做法非常有帮助。难易程度：易。
4 集体智慧编程
学习数据分析、数据挖掘、机器学习人员应该仔细阅读的第一本书。作者通过实际例子介绍了机器学习和数据挖掘中的算法，浅显易懂，还有可执行的Python代码。难易程度：中。
5 Machine Learning in Action
用人话把复杂难懂的机器学习算法解释清楚了，其中有零星的数学公式，但是是以解释清楚为目的的。而且有Python代码，大赞!目前中科院的王斌老师已经翻译这本书了
6 机器学习实战
这本书本身质量就很高，王老师的翻译质量也很高。难易程度：中。
7 系统实践
这本书不用说了，研究推荐系统必须要读的书，而且是第一本要读的书。难难易程度：中上。
8数据挖掘导论
最近几年数据挖掘教材中比较好的一本书，被美国诸多大学的数据挖掘课作为教材，没有推荐Jiawei Han老师的那本书，因为个人觉得那本书对于初学者来说不太容易读懂。难易程度：中上。
9The Elements of Statistical Learning
这本书有对应的中文版：
10统计学习基础
。书中配有R包，非常赞!可以参照着代码学习算法。难易程度：难。
11统计学习方法
李航老师的扛鼎之作，强烈推荐。难易程度：难。
12Pattern Recognition And Machine Learning
经典中的经典。难易程度：难。
[数据分析、挖掘的好书求推荐]
本人在读硕士一名，研二，理工科，所作工作于这两方面无关。但是，最近对这个方向特别感兴趣，真的很想从事这方面的工作。目前，正在自学中，以及找相关实习。但是，我看了一些东西之后，有些不解。问题如下：
1 数据挖掘与数据分析在 !实际工作中! 真的有很大区别甚至是区别吗?我知道一些定义，比如数据分析偏重于统计，而数据挖掘的工作是分类，聚类，是信息的提炼，但是实际工作中是不是往往两方面都在做?分不清，分不开。
2 有些单位(互联网、软件)找数据方面的人会要求编程比如python，r，hadoop等。有些则似乎要求的是应用，比如 spss，sas，modeler(过去叫clementine)等。是不是编程的那部分人使网站能动态的响应，而应用的那部分人的工作是通过了解分析改善运营跟业务状况?是不是有些公司把这部分人叫做需求分析师，业务分析师等?
3 针对与2所提问及的搞应用的人，现在的公司真的有对他们的分析结构给予足够重视吗?这部分人一般在什么部门?岗位多吗?
4 对于整个数据分析/挖掘，你们觉得是一次概念炒作，又或是我们遇到了大数据/云时代，所以有比很大的应用前景?
恳求互联网或者软件行业相关人士回答，也欢迎其他行业从业者的响应。
[数据分析/挖掘工作的疑惑？]
与临床医学数据挖掘分析相关论文
1DM概述
DM是数据库知识发现（knowledgediscoveryindatabase，KDD）不可缺少的一部分，而KDD是将未加工的数据转换为有用信息的整个过程，包括一系列转换步骤，从数据的预处理到DM的后处理［1］。其最早是在1989年举行的第11届美国人工智能协会（americanassociationforartificialintelli－gence，AAAI）学术会议上提出的，是近年来随着人工智能和数据库技术的发展而出现的一门新兴技术，其开发与研究应用是建立在先进的计算机技术、超大规模数据库的出现、对巨大量数据的快速访问、对这些数据应用精深的统计方法计算的能力这4个必要条件基础上的，以数据库、人工智能和数理统计三大技术为支柱。
2DM的基本模式及在临床医学中的应用
DM的任务通常有两大类：预测任务和描述任务。预测任务主要是根据其他属性的值，预测特定属性的值，主要有分类（classificaion）和回归（regression）2种模式。描述任务的目标是导出概括数据中潜在联系的模式（相关、趋势、聚类、轨迹和异常），主要有关联分析、聚类分析、异常检测3种模式。
2．1预测建模（predictivemodeling）
涉及以说明变量函数的方式为目标变量建立模型。有2种模式：分类和回归。分类是用于预测离散的目标变量。在临床医学中，疾病的诊断和鉴别诊断就是典型的分类过程。Melgani和Bazi以美国麻省理工学院的心律失常数据库的'心电图为原始数据，采用不同分类模型，对心电图的5种异常波形和正常波形进行分类。回归是用于预测连续的目标变量。回归可广泛应用于医学研究中如医疗诊断与预后的判别、多因素疾病的病因研究等。Burke等采用各种回归模式对影响乳腺癌患者预后的因素进行回归分析。
2．2关联分析（associationanalysis）
用来描述数据中强关联特征的模式，用于发现隐藏在大型数据集中的令人感兴趣的联系。所发现的模式通常用蕴函规则或特征子集的形式表示。关联分析主要应用于DNA序列间相似搜索与比较、识别同时出现的基因序列、在患者生理参数分析中的应用、疾病相关因素分析等。有学者对37000例肾病患者进行了追踪观察，监测肾小球过滤率、尿蛋白水平和贫血状况，结果发现以上3种生理指标中的任何一项异常都伴随着心脏病发病率的上升，这种肾病与心脏病“关联”的现象可发生在肾病的早期阶段。
2．3聚类分析（clusteranalysis）
旨在发现紧密相关的观测值组群，使得与属于不同簇的观测值相比，属于同一簇的观测值相互之间尽可能类似。聚类分析在医学领域中主要用于DNA分析、医学影像数据自动分析以及多种生理参数监护数据分析、中医诊断和方剂研究、疾病危险因素等方面。罗礼溥和郭宪国利用聚类分析对云南省25县（市）现有的112种医学革螨的动物地理区划进行分析，发现云南省医学革螨的分布明显地受到自然地理区位和特定的自然景观所制约。
2．4异常检测（anomalydetection）
用来识别其特征明显不同于其他数据的观测值。这样的观测值称为异常点（anomaly）或离群点（outlier）。异常检测的目标是发现真正的异常点，避免错误地将正常对象标注为异常点。换言之，一个好的异常检测器必须具有高检测率和低误报率，其主要应用于检测欺诈、网络攻击、疾病的不寻常模式等。
3DM的方法及研究趋势
在DM算法的理论基础上，DM常用方法：
（1）生物学方法包括人工神经网络、遗传算法等；
（2）信息论方法包括决策树等；
（3）集合论方法包括粗糙集理论、近邻算法等：
（4）统计学方法；
（5）可视化技术等方法。
DM经过十几年的蓬勃发展，很多基本算法已较为成熟，在其基础上进行更加高效的改进和算法提高显得比较困难，如传统的频繁模式和关联规则挖掘在近几年的国际著名会议和期刊上已不再作为重要的研究主题。近年来众多国内外知名学者相继探讨DM的最新方向。Yang和Wu汇总形成了DM领域十大挑战性问题报告；Agrawa等探讨了DM的现状并展望了未来的发展方向，Piatetsky－shapiro等讨论了DM新的挑战性问题，并主要探讨在生物信息学（bioinformatics）、多媒体挖掘（multimediamining）、链接挖掘（1inkmining）、文本挖掘（textmining）和网络挖掘（webmining）等领域所遇到的挑战。与国外相比，DM在国内的研究和应用始于20世纪90年代初，主要是对DM方法的介绍和推广，20世纪90年代后期和21世纪初进入蓬勃发展阶段，当前DM已成为大型企业进行经营决策时所必须采用的方法，证券和金融部门已将DM作为今后重点应用的技术之一。有学者以HIS和LIS数据库信息为数据源，人工神经网络为工具，概率论为依据，对常规检验结果和质谱指纹图数据进行DM并应用于临床实践。
4临床医学DM的特点
DM作用于医学数据库跟挖掘其他类型的数据库相比较，具有其自己的特点。以电子病历、医学影像、病历参数、化验结果等临床数据为基础建立的医学数据库是一个复杂类型数据库，这些临床信息具有隐私性、多样性、不完整性、冗余性、异质性和缺乏数学性质等自身的特殊性和复杂性，使得医学DM与常规DM之间存在较大差异。医学DM方法包括统计方法、机器学习方法、神经网络方法和数据库方法等。将这些不同的挖掘方法应用到疾病的诊断、治疗和预后分析以及医疗管理等各个领域，从疾病的诊治、医疗质量管理、医院管理、卫生政策研究与医疗资源利用评价等方面去获取诸如概念、规律、模式等相关知识；用于对疾病进行分类、分级、筛选危险因素、决定治疗方案和开药数量等。
5我国医学DM的现状及展望
生命科学的快速发展以及系统生物学（systembiology）的出现和蓬勃发展为研究现代医学模式和中医药学提供了可能的新思路和新方法。通过基因组学、蛋白质组学等方法阐述复杂生命迫切需要DM等相关计算分析方法处理海量的基因、蛋白、染色质数据如基因调控网络的研究、蛋白质交互网络的挖掘等。在我国医学数据极为丰富，但运用DM技术分析和处理这些数据资源的研究尚处于起步阶段。有些大学（如第二军医大学、哈尔滨医科大学、泸州医学院等）已经面向医学本科生及研究生开设了相关课程，上海交通大学医学院也向医学专业研究生开设了《生物医学数据挖掘》的课程，泸州医学院检验医学系开设了《检验医学信息学》课程，从检验医学信息的来源、综合、提炼和利用过程均进行了详细介绍。这些课程的开设旨在使学生及医学科学研究者了解这些知识，能理性地应用这些数学工具，并建立和其他学科领域研究人员合作的基础。医学DM是一门涉及面广、技术难度大的新兴交叉学科，是计算机技术、人工智能、统计等技术手段与现代医疗相结合的产物，需要从事计算机、统计学的科研人员与广大医务工作者之间的通力合作。随着理论研究的深入和进一步的实践摸索，医学DM必将在疾病的诊疗、医学科研与教学以及医院管理等方面发挥不可估量的巨大作用。
基于数据挖掘技术的交通事故分析
摘要：为了有效地识别和发现事故数据的模式及其内在规律,提出一种使用数据挖掘领域中的多维关联规则技术分析大量交通事故记录的'方法,通过找出可能导致交通事故发生的频繁因素组合,协助交通管理者更好地找出引发事故的原因与规律, 并作出相应的决策.作 者：刘军 艾力・斯木吐拉 马晓松 LIU Jun Eli ISMUTULLA MA Xiaosong 作者单位：新疆农业大学,乌鲁木齐,830052 期 刊：交通与计算机 ISTIC Journal：COMPUTER AND COMMUNICATIONS 年，卷(期)：, 26(1) 分类号：X913.4 关键词：数据挖掘 多维关联规则 交通事故 沙漠公路【摘要】随着改革的开放，科技的飞速发展，科技的发展速度已经超过了人们的脚步，近年来，我们国家的计算机技术越来越成熟，计算机软件也越来越广泛，人们从前获取计算机软件信息的方法是手动获取，但手工获取的信息量是有一定限度的，不能满足现代软件的需求，所以，为了解决这个问题，本文着重于软件工程数据挖掘的研究进展。分别从几个不同的方面对软件工程数据挖掘研究进行了探讨。
【关键词】软件工程；数据挖掘；数据表示；数据预处理；机器学习
1前言
软件工程的数据挖掘指的是在大量的数据中发现有用的信息。因为软件工程的发展前景很广阔，而且软件工程数据挖掘是软件开发不可或缺的一部分，所以现在在软件工程领域以及一些相关领域内软件工程数据挖掘的研究非常火热，人们都争取尽量提高软件工程数据挖掘的速度，有用信息比率，以及智能识别等。从而让软件工程更具特色，为人们提供更大的便利。
2基本概念与技术挑战
2.1基本概念
软件工程在软件开发过程中会累计很多的数据，包括文档数据，测试数据以及用户数据和用户反馈数据，软件工程的开发者为了获取软件的信息就要使用这些数据，但是软件工程开发的软件越来越大，软件工程的数据量不再是手工可以处理的数量级，而且及其复杂，所以人们使用传统的方法来收集数据是非常困难的，基本上是不可能的，所以人们必须研究快速处理数据的方法，也就是软件工程数据挖掘技术。
2.2软件工程开发的过程及其相关信息
软件工程开发时所需要的最重要的一条基本原则就是软件工程学，软件工程学讲的就是软件工程开发。软件工程开发的基本步骤如下，首先进行可行性分析，需求分析，开发者需要先进性调研，来确定用户对软件功能的需求，在确定了大致的软件开发方向之后，开发者开始编写软件代码，然后根据代码的测试进行修改完善，在软件公布之后要持续地为软件进行维护，升级。在软件的开发阶段，每个开发者都不完全了解整个开发的过程，同时又不知道软件的整体信息，所以这些开发者如果缺少这些信息，他们就会无法进行继续开发，从而导致停工。
2.3软件工程的数据挖掘过程与任务
软件工程数据挖掘主要有三项任务，第一步是对数据进行预处理，第二步是对数据进行挖掘，第三步是对挖掘的结果进行分析。①数据预处理，待挖掘的大量数据混杂在了一起，它们的格式和形式是否适合进行数据挖掘，是否符合当前任务的数据特征，这些都是未知的，需要对其进行预处理，预处理就是将大量的数据进行改造，使其都变成适合进行挖掘的形式，并且变成符合任务的.数据，整个数据挖掘过程中，预处理是最费时费力的过程，主要的手段是将数据向量化和将数据降维处理。②数据的挖掘，数据的挖掘其实就是对预处理之后的数据进行整体探索，找到其中一些有用的信息，所谓有用的信息，指的就是反应本质的数据，还有比如一些具有一定的规律的数据，将这些数据找出来就是软件工程数据挖掘的目的，数据的挖掘主要分为几种，又频繁序列的整理，关联规则的整理，还有对数据进行分类等。③软件工程数据挖掘的结果分析，结果分析像是对一项工程进行检测验收一样，对挖掘之后的数据信息进行检测，将有用的信息展示出来，也就完成了整个软件工程数据挖掘过程，这些挖掘之后的数据很有价值，对计算机软件和客户的使用效果而言有着重要的意义。
3软件工程数据挖掘面临的挑战
因为软件工程的数据与其他的普通数据不同，所以软件工程数据的处理有着很大的困难，其困难主要有三个方面：①软件工程的数据复杂化；②软件工程的数据处理非传统；③对于软件工程数据挖掘的结果分析的标准非常严格。
3.1数据复杂化
软件工程的数据主要分为两大类：①结构化数据；②非结构化数据了。首先结构化的数据主要由缺陷报告和版本信息组成，而非结构化的数据则是由代码和文档组成。这两类数据不能使用同一种算法进行计算，但是这两类数据之间又包含者重要的对应关系，比如一个版本信息中对应包含着一定的文档，而一个代码中又有着缺陷报告，这种纠缠不清的关系让人们很难对其进行整体分析，所以人们为了在数据挖掘时将这两种数据同时挖掘出来，必须开发与之对应的新型算法，这样才能保证不漏掉很多有着复杂关系的结构化数据和非结构化数据。
3.2非传统分析
上文提到，软件工程数据挖掘的过程最后的步骤就是对挖掘之后的数据信息进行分析评估，而数据的处理结果最终要交到客户手中，对于客户的各种不同的数据需求，开发者要将挖掘之后的数据进行格式上的转变，这样大大地降低了软件工程数据挖掘的效率，而且往往客户要求的信息远远不止一种信息，有时还会需要具体的事例，编程的代码，缺陷的报告等等信息，所以，软件工程数据挖掘技术还需要进行新的完善，将要提交的信息进行归类，改变格式化，以及对各种需求都要满足而且保证效率的技术，做到让客户对数据挖掘结果满意，开发者还能从中获取最大利益的技术。3.3数据挖掘结果的评价标准在从前，传统的数据挖掘技术有着完善的对结果的分析标准，而现在，面对海量的软件工程数据，这套规定已经不再适用，对于不同的数据挖掘结果，对应着不同的数据结果分析评价标准，每个评价标准之间并没有太多的联系，这就需要开发者对不同类型的数据挖掘结果制定不同的分析标准，同时也需要满足客户的要求，开发者要对数据的结果有着独特的理解，才能对其结果是否满足要求，挖掘的是否成功，这些不定量的问题进行透彻的了解。总而言之，软件工程数据挖掘最终还是为了获取信息，所以，整个软件工程数据挖掘的结果是否将问题完美的解决的标准还是最终的数据是否满足要求，所以，上述挑战将会对数据挖掘的结果造成影响，为了解决这些问题，人们还需要开发新的技术，最终达到软件工程数据挖掘技术的完善。
软件工程数据挖掘技术对计算机软件的开发，用户的完美体验都有着重要的意义，所以以后软件挖掘技术还会继续的发展下去，要完成软件工程数据挖掘技术的完善，要做到以下几点：①对已经发现的数据挖掘问题进行开发，就比如结构化数据与非结构化数据的捏合整理，这正是人们一直都没做到的重点难点，要攻破这一难关，人们必须在计算结构化与非结构化数据挖掘时舍弃传统的数据算法，开发新的适合这两数据的算法，这样才能一步到位将结构化数据与非结构化数据一起运算出来。②对将要面临的软件工程数据挖掘技术的难题进行预案，对于这些问题要做好准备，开发者要丰富自己的知识面，以免今后遇到问题时不知道怎么办。比如恶意程序，电脑高手病毒的处理，这些在未来将会越来越多，也就需要开发者对其做好先前的准备，从而在问题来临的时候迎刃而解。
5结束语
随着人们对事物的追求便利，软件工程的应用越来越广泛，所以，对于软件工程中的最重要部分软件工程数据挖掘技术也要大力发展，现在有很多软件工程数据挖掘技术正在兴起。相信随着研究的不断深入，软件工程数据挖掘工具将会越来越实用化、智能化，乃至实现真正的自动软件挖掘。
参考文献
[1]李新，张晓静，米燕涛.软件开发过程中的数据挖掘[J].石家庄职业技术学院学报，（02）：10~12.
[2]赵丽坤，陈立文，张国宗.基于数据挖掘技术的软件项目管理体系[J].经营与管理，2012（12）：34~35.
[3]邹文东，张立厚.数据挖掘在水环境分析信息化中的应用[J].图书馆论坛，（05）.
在人类生活和社会生产的各个行业中都需要运用到大数据，极大提高了人们的生活质量和社会生产的效率[1]。但是当今社会是技术更新日新月异的时代，为了促使大数据更好为人类提供服务以及促进其自身的不断崛起，需要挖掘更加丰富、有效且多元化的数据信息内容，才能满足社会发展的需求，也能有效巩固大数据在社会发展中的重要地位。
1相关概述
1.1大数据
大数据又被称为巨量数据，其是在物联网、云制造技术影响下产生的一种新型的信息处理模式，通过分析信息资产的变化规律，从而使信息处理具有更高的流程优化能力和决策洞察能力。
1.2大数据崛起
大数据风暴已影响到全世界的各个角落，在社会中的各个领域都需要通过数据分析各行业的运营情况，并根据数据分析结果作好相应的决策与判断，因此，大数据已在社会中得到广泛使用并快速崛起。企业通过将所有的业务数据信息进行整合分析，形成高速、真实及多样的管理模式，将能有效降低企业业务操作的资源损耗，同时还能有效提升企业工作的质量和效率[2]。
1.3数据挖掘
数据挖掘技术是一种新兴的科学技术，是由网络技术发展而来的，其不仅能用来分析具有特定规律的事物，同时对于数据量较大且复杂的数据信息其也能发掘其中的联系，并利用有效的技术手段，将复杂的数据信息从数据库中抽离出来，采用自身的编辑、处理及合成功能集合数据信息，供人们分析和使用[3]。
1.3.1基本特点
数据挖掘也可以被理解为数据分析，它的主要特点是能够对数据库中的各项数据进行分析、抽取、模型处理以及转换等，提取其中的关键性数据辅助人们进行企业生产决策，并能取得良好的效果。相较于传统的数据分析，其是在数据未知的情况下进行信息挖掘，因此，数据挖掘的三大基本特征是未知、实用性强、有效。在进行数据挖掘过程中可采用分类、聚类、决策树、关联规则等多种不同的分析方式进行数据信息发掘。
1.3.2基本步骤
数据挖掘一般分为数据准备、数据挖掘、运用管理、计算知识提取数据信息三个步骤。（1）数据准备，也就是要明确数据目标，在数据库中检索出符合条件且能被运用的数据，并做好分类、编辑等准备工作。（2）数据挖掘，根据数据挖掘的要求和目标，选择科学、合理的分析和计算方法，找出数据信息的特征和数据之间的联系，并归纳数据的应用价值表现[4]。（3）运用管理、计算知识提取数据信息，对于数据信息的总结还需进行实践与评估，也就是将得出的数据结论运用到实践工作中，通过实践结果判定其数据发掘分析过程的正确与否。
2数据挖掘的应用
数据挖掘被应用到市场营销、工业制造、科学研究、教育领域、医学领域、通讯行业以及网络技术应用等多个领域，对行业发展具有重要影响。（1）市场营销是最早开始使用数据挖掘技术的领域，也是目前应用大数据最多的领域，市场营销工作要取得良好的营销效果就必须充分发掘用户的消费习惯和分析其消费特点，而这些结论都需要通过对其消费的数据信息进行深入的分析，了解其中的规律，以此来判定用户的消费需求和消费能力，从而改进或转变企业的营销思路，提高企业营销业绩。通过数据分析的延伸，在市场营销方面已不仅仅包含传统的实体物品营销，对于银行、保险、电子商务以及金融领域，也可通过数据挖掘和分析市场经济的走势，为自身行业客户带来经济利益的同时，也有效促进了自身行业的发展[5]。（2）工业制造，通过分析工业制造行业的各种零部件生产数据以及分析产品缺陷，能够快速找出影响产品生产率的相关因素，在后续的工作中则会尽力减少和避免因素影响对产品造成的损坏，从而有利于提高工业产品的生产效率和良品率，将能有效促进企业的快速发展。（3）科学研究，科学研究一般都需要进行大量的数据观测和实验论证，才能获得有效的科学结论和找出某种事物的科学发展规律，而数据观测和实验论证都离不开数据的支持，利用数据挖掘技术能够快速找出科学数据之间的联系、变化规律以及科学家肉眼无法识别的科学知识，通过对相关数据信息进行科学的分析和计算，能有效降低科学研究的难度，使科学研究变得更加直观和简便。对于DNA数据、外空星体数据的探索，采用大数据分析相较于传统数据分析容易得多。（4）教育领域，其涉及教学资源的最优化配置、教学管理方式、学生心理发展状态、学习情况、教学评价以及综合素质发展等多项教学工作内容，为了使各项工作都能和谐、稳定、健康进行，需采用数据挖掘技术来实现教学管理者统筹和规划各项工作。（5）医学领域，医学数据和决策的正确与否与人类的生命安全息息相关，为了保证医疗决策数据的准确性和高效性，可采用数据挖掘技术对医疗信息数据进行有效的分析，为医疗决策提供安全保障[6]。（6）网络技术应用，数据挖掘技术是由网络技术发展而来的，因此，其与网络技术是相辅相成的关系，一方面网络技术的快速发展能有效促进数据挖掘技术的提高，另一方面数据挖掘技术可提高网络技术的发展速度，通过数据挖掘能有效提高电子商务、搜索引擎等相关网络技术的使用效率，例如得到用户需搜索的信息便可通过数据挖掘技术中的预测分类算法来实现。（7）通讯行业，通讯行业与网络技术和数据挖掘技术的发展都有着必然的联系，其不仅包含了市场营销，还包含了通讯技术和服务，而这些资源要进行有效和无缝连接需将行业内大量的复杂数据进行集合，找出各项数据信息的发展规律，然后作出正确的决策。例如，对于用户通信行为、系统负载、企业利润率、数据通信容量和速率等数据信息，需采用聚类方法和孤立点分析的方式，找出行业内的异常状态和影响行业发展的因素，从而能够及时采取有效的措施解决制约问题，促进通讯行业快速发展。
3.1大数据的崛起离不开数据挖掘的支持在人们的生活和工作中都需要应用到数据，数据的变化代表着人们行为的改变以及社会生产力的变化，而人类进行生产最主要的目的`在于促进社会经济的不断发展，因此，需要对各项生产信息数据进行深入和有效的挖掘和分析，找出事物之间的联系和生产变化的规律，目的在于根据现有的规律，预测其未来的发展方向，因此，数据挖掘技术越来越重要。而数据挖掘技术的重要性使人们对大数据的作用有了更加全面和深刻的了解，因此，要不断提升自身的数据挖掘能力，从而促进大数据技术不断崛起[7]。3.2大数据崛起有助于提高数据挖掘的工作效率任何一个实力雄厚的企业，其自身的技术能力一般不会太差，大数据崛起就说明了大数据挖掘技术已变得相当规范，从大数据技术被广泛运用到各行各业中可以看出。并且大数据的崛起，使得大数据分析的各方面技能都相对成熟，其能使数据发掘工作变得更加实用和高效，从而更好为人们提供优质的数据信息服务。
4结语
当今社会是知识、数据爆炸的时代，大数据知识和技术的快速发展改变了人们原有的生活和工作方式。其被广泛应用于市场营销、工业制造、科学研究、教育领域、医学领域、通讯行业以及网络技术应用等多个领域，有效推动了社会经济的快速发展。而大数据的崛起与数据挖掘技术又有着密切的联系，数据挖掘技术的快速发展使得大数据能够为人们提供实用和高效的数据信息服务，从而使人们在生活和工作中，能够利用数据变化的规律或事物数据之间的联系，研究出其未来的发展趋势，从而作出正确的决策，因此数据挖掘技术能有效提高人们的生产、制造水平和效率，并且能为人类企业生产的决策提供科学、合理的数据依据，使得人类的各项活动能够安全、快速开展[8]。
参考文献
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[2]马遥.计算机数据挖掘技术在CBA联赛中的应用理论研究[D].郑州:郑州大学,2014.
[3]曹莉.刍议大数据时代的数据挖掘与精细管理[J].经营管理者,(18):191-192.
[4]李平荣.大数据时代的数据挖掘技术与应用[J].重庆三峡学院学报,2014(3):145-147.
[5]韩英.浅析大数据时代的数据挖掘与精细管理[J].成都航空职业技术学院学报,2013,29(4):63-71.
[6]丁岩,杨庆平,钱煜明,等.基于云计算的数据挖掘平台架构及其关键技术研究[J].中兴通讯技术,2013,19(1):53-56,60.
[7]赵倩倩,程国建,冀乾宇,等.大数据崛起与数据挖掘刍议[J].电脑知识与技术,2014(33):7831-7833.
[8]王元卓,靳小龙,程学旗,等.网络大数据:现状与展望[J].计算机学报,2013,36(6):1125-1138.
近日在一个学术论坛中听到了，北大光华商务统计及经济计量系副教授张俊妮，主题为“数据挖掘的应用案例”的演讲，结合网络游戏行业特点，简要思考一下数据挖掘与数据分析，希望遇到同行业中从事此领域工作的朋友，建立联系和交流。网络游戏行业随着规模的扩大和行业逐渐成熟，将会以具有技术含量和管理积淀形成核心竞争力，将对此领域长期关注和持续性思考研究。
基本原理流程：围绕数据建立 “商业理解”=“数据理解”-“数据准备”=“建模”-“模型评估”-(“商业理解”)-模型发布
数据管理体系的建立是一个长期的过程，其中数据质量的好坏起到相当重要的作用，网络游戏运营中将产生大量的未经梳理的数据，数据是分析的基础，与其他行业相比，网络游戏行业具有一些天然的优
1丰富的数据源，对象用户达到一定级别，所产生的数据种类多样，丰富而且具有持续性
2数据相对客观真实，采集和筛选方便，例如：“注册”“登陆”“游戏行为”等，都是数字化网络记录和管理
3数据信息与需求紧密联系，因果关系脉络清晰，网络游戏的各个环节通过数据信息的形式紧密联系，信息链条相对纯净，“噪音”少，环环相扣产生数据因果。
4信息化程度高，主要基于互联网的商业模式使得各运营环节都产生相关数据信息，从业人员普遍理解信息数据的重要作用，信息数据是企业核心资产和经营基础。
在与张教授的交流中，对于数据管理体系中的重要性，一致认为对于“商业理解”的重要程度超过其他学术和数据分析工具，在以往的案例中，团队组成包括“商业管理”“IT技术支持”“统计分析”等组成部分，一个项目实施期长达一年。数据体系将是一个反复实践的过程，不断随着具体情况的变化而休整和增加。
关于网络游戏的数据挖掘和数据分享，此前已经有较长一段时间的积累和探索，但在过程中所遇到的问题缺乏多角度的交叉验证，游戏是一个不断创新和变化的产业，游戏玩家的用户规模和行为规律呈现越来越复杂的局面，一个公司的数据管理体系的建立和完善需要整理通力合作和长期积淀，试从个人角度提出建立数据管理体系的流程和建议，由于缺乏实践参照，难免理想化和脱离实际，仅做参考。
一、数据积累
网络游戏运营的数据积累体现在多方面，从游戏用户的行为数据积累，到市场行销推广的数据积累，各种能够产生数据和数据之间的关联，进行长期持续性的积累。通过数据库或成熟的数据仓库产品，将各类数据有效规范管理，以备今后的数据体系应用。
二、观念培育
数据管理的观念在执行过程中逐渐培育，认识到数据对于企业运营的重要意义和积极作用，为今后建立数据管理体系制定长期可能的规划，长期渐进的思维理念。
三、理论和体系人员的准备
数据管理体系中，对于自身游戏运营的商业理解和理论准备是一个长期的过程，而体系人员是建立在对自身运营体系和行业发展方向深入认知的前提下，内部的广泛交流和有效沟通，形成良好的信息体系建立大环境。
四、渐进的体系实施
数据管理体系是企业的综合实力所决定，在正确的时间做正确的事情，根据企业发展的不同阶段状况，渐进式逐步推进信息数据管理体系的建立，不一定需要以某个固定的体系名称，而是以期达到实际效果，能够实现以数据辅助指导运营，不同的实施阶段有不同程度的效果。
网络游戏的数据挖掘与数据分析可以本着“不为名，只图实”的原则，能够对游戏运营管理有帮助，及时是简单的表格罗列筛选也是一种进步，不同程度的数据挖掘和分析产生不同的贡献。希望能够向有志于此的朋友学习探讨合作交流。
[网络游戏的数据挖掘与数据分析]
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