数据挖掘的应用与分析

“湘潭大学” 2017

王伟峰

【摘要】: 在互联网时代，随着机器学习和人工智能的发展，数据挖掘已成为重要的研究方向. 随着数据的增长和技术的逐渐成熟，数据挖掘技术已在医疗保健，生产和销售，保险，金融业，物流管理和航空业等许多方面得到充分利用. 数据挖掘技术的实施和应用为企业带来了巨大的利益，也给人们的日常生活带来了很多便利. 例如，数据挖掘在电信反欺诈行业中的应用使欺诈无处躲藏，人们的日常消费将变得更加“安全”. 但是，数据挖掘在许多方面仍具有巨大的发展潜力: 数据挖掘理论和算法是一个无休止的研究过程，同时，挖掘各种类型的复杂数据也是一项繁重而复杂的项目，所有这些它给数据挖掘工程师带来了巨大的挑战. 本文在现有数据挖掘理论的基础上，对数据挖掘的应用进行了分析. 首先，介绍了数据挖掘的概念和功能. 然后数据挖掘论文，本文扩展并扩展了数据挖掘的常用理论，例如聚类分析，k-means和其他常用算法. 最后，通过四种情况介绍了数据挖掘在贝叶斯网络中的应用，并分析了如何发现数据之间潜在的潜在联系. 使用Python工具和大型数据在用户肖像中进行数据挖掘的应用示例数据用户肖像的原理验证了数据肖像的结果，并总结了大数据用户肖像的一般理论方法；信用风险评分案例分析的基本思想是从根节点到顶部递归地对数据集进行抽样，根据一定的标准选择属性，然后使用逻辑回归模型对数据进行转换并使用``二分法''进行分支，得到贷方与贷方各项指标之间的模型关系. 本文通过以上示例证明，数据挖掘在日常生活中起着越来越重要的作用. 因此，研究数据挖掘具有深远的意义.

[学位授予单位]: 湘潭大学

[学位]: 硕士

[学位奖]: 2017

[分类号]: TP311.13

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