数据挖掘技术在科技信息管理中的应用研究一、数据挖掘的定义与目的数据挖掘是一种从大量数据中抽取或“挖掘”信息的过程,旨在发现数据中的潜在规律、模式和关联关系。
它不是简单的数据查询或者数据处理,而是通过特定算法对数据进行分析,以期得到非平凡的、隐含的、先前未知的且具有潜在价值的信息或知识。
这一技术对于科技信息管理尤其重要,因为它可以帮助管理者从海量信息中提取有价值的数据,为决策提供科学依据。
二、数据挖掘在科技信息管理中的应用科技管理信息化的发展导致了信息量的大幅增长,给信息的提取带来了难度。
数据挖掘技术可以有效地挖掘海量数据背后未知的规律或模式,为科技管理决策提供了有力的依据和支持。
在科技信息管理中,数据挖掘可以用来分析科技人员、科技成果、科技项目之间的关联关系,通过数据挖掘模型,发现三者之间的深层关系,为科技管理提供决策支持。
三、数据挖掘技术的分类数据挖掘技术可以分为多个类别,其中包括关联规则、决策树、聚类、分类、变化和偏差分析、回归分析、Web页挖掘等。
每种技术有其特定的适用场景和分析方法。
例如,关联规则挖掘主要通过发现不同数据项集之间的隐藏关联规则来工作,而决策树分析则是构建一个模型,用以预测目标变量的值。
四、关联规则与Apriori算法关联规则挖掘在数据挖掘中是一种重要的技术。
它通过在数据库中找出置信度和支持度都大于给定阈值的规则,揭示数据项集之间的潜在关联。
Apriori算法是挖掘布尔关联规则频繁项集的算法之一,基于两阶段频集的递推思想,主要通过逐层搜索迭代方法,从大量数据中找出项集之间的关系或规则。
该算法对于处理科技信息管理中的大量数据尤为有效。
五、数据挖掘过程数据挖掘的过程可以分为几个阶段:问题定义、数据抽取、数据预处理、数据挖掘、结果评估与表示等。
在问题定义阶段,首先要明确数据挖掘的目标和任务;
数据抽取阶段,是从数据库或数据仓库中提取相关数据;
数据预处理阶段,对提取的数据进行清洗、转换等操作,使之适合进行挖掘;
数据挖掘阶段,运用特定算法对预处理后的数据进行分析,以提取信息和知识;
最后在结果评估与表示阶段,对挖掘出的模式进行评价,并以易于理解的方式展示结果。
六、数据挖掘在安阳市科技信息管理系统中的应用实例文章中提到安阳市科学技术信息研究所利用数据挖掘技术,通过安阳市科技信息管理系统,对512名科技人员、899项科技成果和3014项科技项目进行关联分析。
通过构建数据挖掘模型,研究科技人员的年龄、职称、单位等信息与所产出的科技成果、参与的科技项目之间的关联规则。
通过这种方式,不仅能够发现隐藏的关系和规律,还能够为科技人才合理分配和科技项目管理提供参考。
七、数据准备与处理数据准备是数据挖掘过程中的首要步骤,它包括数据选择、数据预处理和数据变换等环节。
数据选择需要从现有的数据库或数据仓库中提取相关数据,形成目标数据集。
数据预处理和变换则是为了消除数据中的噪声和不一致性,提高数据质量,确保挖掘结果的准确性。
八、结论随着信息化和大数据时代的到来,数据挖掘技术已经成为科技信息管理不可或缺的重要工具。
它能够从庞大的科技信息数据库中提炼出有价值的信息,帮助管理者做出更加精准和高效的决策。
通过持续研究和实践,数据挖掘在科技信息管理中的应用将更加广泛,对科技进步的贡献也将更加显著。
2025/6/16 2:41:25 274KB
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最容易掌握灰色关联分析法的教程,具体的例子帮助理解灰色关联分析法及其计算方法
2025/4/2 22:03:26 660KB 灰色关联 PPT
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做功能基因定位的生物狗基本都知道,经过10来年的发展,关联分析与连锁分析一样,已经成为一项基本工具,广泛应用于动植物功能基因挖掘中。
在动植物(尤其是植物)的关联分析中,TASSEL软件是最早出现的开源软件,相对于其他软件,TASSEL也是使用的最广泛的
2025/2/14 20:58:15 71.77MB TASSEL
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该数据集是开源软件RGui里arules软件包中的Groceries数据集,记录了某个杂货店一个月的真实交易记录。
具体是9835行,169列,即9835条消费记录、169个不同商品,可用于Apriori、FP_Growth、ecalt等算法进行频繁集的挖掘和关联分析。
2024/8/26 10:10:04 594KB Apriori  数据集 Groceries
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本书全面介绍了数据挖掘的理论和方法,着重介绍如何用数据挖掘知识解决各种实际问题,涉及学科领域众多,适用面广。
,书中涵盖5个主题:数据、分类、关联分析、聚类和异常检测。
除异常检测外,每个主题都包含两章:前面一章讲述基本概念、代表性算法和评估技术,后面一章较深入地讨论高级概念和算法。
目的是使读者在透彻地理解数据挖掘基础的同时,还能了解更多重要的高级主题。
,本书特色,·包含大量的图表、综合示例和丰富的习题。
,·不需要数据库背景,只需要很少的统计学或数学背景知识。
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2024/8/8 5:39:31 67.61MB 数据挖掘导论
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参加数学建模时自己编写的一个灰色关联分析法的函数封装,里面都有注释说明。
2024/8/6 21:12:34 974B 数学建模 数据分析 MATLAB
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灰色关联分析matlab代码计算方法参考文献:王宁练:冰川平衡线变化的主导气候因子灰色关联分析冰川冻土
2024/6/12 14:53:30 952B 灰色关联分析matlab代码
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经典的关联规则数据挖掘算法Apriori算法广泛应用于各种领域,通过对数据的关联性进行了分析和挖掘,挖掘出的这些信息在决策制定过程中具有重要的参考价值。
2024/6/6 4:42:42 206KB apriori 关联规则 matlab
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该文件是《数据挖掘》课程作业题目是基于weka对银行客户信息的关联分析内有代码
2024/6/4 12:19:43 115KB 关联分析
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第一章:引言第二章:文本特征提取技术第三章:文本检索技术第四章:文本自动分类技术第五章:文本自动聚类技术第六章:话题检测跟踪技术第七章:文本过滤技术第八章:关联分析技术第九章:文档自动摘要技术第十章:信息抽取第十一章:智能问答(QA)技术第十二章:文本情感分析技术第十三章:Ontology第十四章:半结构化文本挖掘方法第十五章:文本挖掘工具与应用
2024/5/12 6:28:58 12.78MB 文本挖掘技术 北京大学 课件
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡