統(tǒng)計預(yù)測與決策論文

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統(tǒng)計預(yù)測與決策論文范文第1篇

【關(guān)鍵詞】 計算機(jī) 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù) 開發(fā)

引言：計算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是基于計算機(jī)原有的功能基礎(chǔ)之上，融入了一些統(tǒng)計學(xué)理論，使人們可以利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在眾多的計算機(jī)系統(tǒng)內(nèi)部的信息中抓取自己需要的信息和數(shù)據(jù)。計算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的出現(xiàn)極大的促進(jìn)了社會整體的進(jìn)步，引領(lǐng)了社會各個領(lǐng)域內(nèi)的數(shù)據(jù)量潮流，人們要想在無限的數(shù)據(jù)中采集有用信息，就必須深入計算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的開發(fā)研究。

一、計算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)開發(fā)流程

1.1明確數(shù)據(jù)挖掘目的

由于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的功能是多種多樣的，所以在開發(fā)具體的計算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)過程中需要根據(jù)自身需要明確數(shù)據(jù)挖掘目的，進(jìn)而選擇對應(yīng)數(shù)據(jù)庫。因為在開發(fā)過程中，不同的數(shù)據(jù)挖掘目標(biāo)需要依靠不同的挖掘技術(shù)數(shù)據(jù)算法，如果目的不明很容易造成最終開發(fā)結(jié)果的偏差[1]。

1.2數(shù)據(jù)選擇和預(yù)處理

明確數(shù)據(jù)挖掘目標(biāo)、數(shù)據(jù)庫后還要對所持有的數(shù)據(jù)進(jìn)行選擇和預(yù)處理，數(shù)據(jù)選擇是要將數(shù)據(jù)中的部分信息納入數(shù)據(jù)挖掘研究范圍內(nèi)，預(yù)處理是將這些數(shù)據(jù)中的錯誤信息進(jìn)行刪除和修正，確保列下有用信息。

1.3數(shù)據(jù)挖掘

數(shù)據(jù)挖掘過程中要有兩個步驟，其一是根據(jù)挖掘目標(biāo)確定接下來要利用的開發(fā)技術(shù)和采用的算法，其二是在確定了挖掘技術(shù)和數(shù)據(jù)算法后構(gòu)建出數(shù)學(xué)模型，以此來推動挖掘技術(shù)的開發(fā)。

1.4評估結(jié)果

評估結(jié)果的最大作用就是對開發(fā)出的數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果進(jìn)行科學(xué)評估，對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的開發(fā)成果進(jìn)行檢測和驗證。如果數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果不能夠達(dá)到數(shù)據(jù)挖掘開發(fā)目的要求，就要及時進(jìn)行修正，如果數(shù)據(jù)開發(fā)結(jié)果符合數(shù)據(jù)開發(fā)目的要求，那么就可以將其投入到實踐應(yīng)用之中[2]。

二、計算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)開發(fā)

1、可視化技術(shù)開發(fā)。要想得到有效的信息，就需要從計算機(jī)系統(tǒng)中獲得的信息入手，但是當(dāng)前的網(wǎng)絡(luò)信息中存在不少的隱性信息，這些信息的獲得就要依靠計算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。采用計算機(jī)挖掘技術(shù)可以有效的抓取隱性信息的某些特征，當(dāng)利用散點(diǎn)圖的方式將這些隱性信息表現(xiàn)出來。所以可視化技術(shù)是計算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)開發(fā)項目中的一個重點(diǎn)。

2、聯(lián)機(jī)分析處理。網(wǎng)絡(luò)是復(fù)雜的，其中的網(wǎng)絡(luò)信息和數(shù)據(jù)更是十分的龐雜，要想快速、準(zhǔn)確的抓取到自己想要的信息，需要依靠聯(lián)機(jī)分析出不同地域和時段的多維數(shù)據(jù)，聯(lián)機(jī)分析處理方式需要依靠用戶的配合。在處理多維數(shù)據(jù)時，需要所有計算機(jī)用戶自行的使用或者篩選出分析算法，利用這些分析算法對數(shù)據(jù)做處理，這樣對探索數(shù)據(jù)也有巨大的推動作用。

3、決策樹。計算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的開發(fā)中需要對決策樹進(jìn)行規(guī)則化建立，決策樹是一項重要的開發(fā)項目，因為決策樹的作用是發(fā)揮預(yù)測和分類的功能，對所處理的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行具體的預(yù)測和分類。目前開發(fā)的決策樹算法已經(jīng)有很多種，主要有SLIQ、SPRINT、ID3、C4.5等，SLIQ算法具備連續(xù)性屬性，還可以對數(shù)據(jù)做出具體的分類，SPRINT算法與SLIQ算法有同樣的功能屬性，并且這兩種算法可以通過大型訓(xùn)練集對決策時做出歸納[3]。

4、計算機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。計算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在開發(fā)之中借助了醫(yī)學(xué)神經(jīng)系統(tǒng)的研究結(jié)果，將人體神經(jīng)元研究脈絡(luò)通過技術(shù)處理形成了計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)的研究，并且經(jīng)過一系列的深入探索，目前已經(jīng)取得了重大的成果。計算機(jī)中研發(fā)出的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是安全輸入、輸出和處理單元三種類型進(jìn)行規(guī)劃的，這三個層面代表了計算機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，當(dāng)前的開發(fā)結(jié)果中顯示，可以利用計算機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)實現(xiàn)數(shù)據(jù)的調(diào)整、計算和整理。

5、遺傳算法。計算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的開發(fā)中借鑒了許多其他學(xué)科領(lǐng)域中的研究方向和理論，在自然學(xué)科中，生物基因可以通過遺傳中的不同變化促進(jìn)后代的自我優(yōu)化，利用這種思想理論，在計算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的開發(fā)中也可以通過對不同模型進(jìn)行組合、演變來創(chuàng)新開發(fā)出新的數(shù)據(jù)算法。

結(jié)束語：計算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)屬于當(dāng)前社會中最重要的分析工具之一，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)已經(jīng)被各個領(lǐng)域廣泛的應(yīng)用，并且其功能得到驗證，極大的促進(jìn)了社會行業(yè)的快速發(fā)展。隨著科技水平的日益提升，相信計算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)將會得到更多方面的創(chuàng)新研究和開發(fā)，給社會帶來更大的促進(jìn)作用。

參 考 文 獻(xiàn)

[1]夏天維. 計算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的開發(fā)及其應(yīng)用探究[A]. 《Q策與信息》雜志社、北京大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院.“決策論壇――管理科學(xué)與工程研究學(xué)術(shù)研討會”論文集（下）[C].《決策與信息》雜志社、北京大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院：，2016：1.