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电子商务教学的应用论文
1.1由相关协会组织在行业协会的组织下、企业赞助的形势下，这种竞赛主要是以培训和实习的方式推动大学生的实务操作能力、建立了促进就业的平台，为电子商务专业的学生的职业发展奠定基础。为我国互联网行业储备人才、推动发展、提高竞争力提供保障。1.2由企业组织电子商务企业组织这类竞赛活动的目的主要是为了在竞赛中发现人才、为企业带来新鲜的血液，同时也为促进大学生就业贡献力量。
数据挖掘在电子商务的应用论文
摘要：人类利用图书馆产生信息活动时所表现出的最基础、最平常、最通用的一种关系，便是用户资源和图书馆之间的关系。从这种关系出发，分析嫁接起这一简单联系的规律，便是数据挖掘技术。本文认为对图书馆用户资源分析研究应以数据挖掘技术为逻辑起点，从云计算、信息共享、数据排查、智能搜索、大数据存储等对图书馆用户资源进行整合和建设。应对信息资源日益丰富的这天，数据挖掘技术对管理图书馆信息资源技术带给了巨大便利。
关键词：数据挖掘；用户资源。
数据挖掘，即数据系统中的信息发现。随着计算机技术，个性是云计算、大数据记忆技术的快速发展，传统的手动查找信息模式被大数据智能检索替代。数据挖掘技术广泛应用于市场、工业、金融行业、科学界、互联网行业以及医疗业。数据挖掘技术在图书馆的应用，能够将海量的用户资源进行聚类、关联、整合，能够对用户搜索记录、图书流通记录、用户借阅信息等数据进行精确预判，发现一些隐蔽的联系，为图书馆采购图书、淘汰文献资料带给科学推荐，也能够为用户带给个性化订阅服务，创新用户服务模式，为图书馆建设整个信息网络带给有力支撑。
1大数据下的图书馆用户资源特征。
图书馆用户资源是透过数字技术进行组织和管理的：（1）经过数据关联分析，把数据库中存在的两个或两个以上用户之间的相同性提取出来，提高支持度和说服力；（2）把用户信息按照相似性归纳成几个类别，建立宏观概念，发现其间的相互关系；其次定义这些相互关系，概念产生以后，即等同于这些相互关系的整体信息，用于建构分类规则或者数据模型；其次利用以上数据找出变化规律，对此规律进行模型化处理，并由数据模型对未知信息进行预判；（3）把用户资源进行时序排序，检索出高重复率的模型；（4）进行偏差比对，检查数据之中的异常状况。图书馆利用超多的用户访问信息获取用户兴趣，发现用户群体，为不同的群体定制信息，还能够建立一个共享信息平台，让不同用户建立网络交流。
1.1数据量大并且分布更广。
大数据形势下，图书馆能够获取的用户资源不仅仅限于用户个人信息和搜索记录，也包括档案、学术研究、教学模式、用户评价和反馈等，数据丰富。同时，数据分布广泛，在互联网时代，可从图书馆应用系统、数据系统记录以及各种网页、移动终端的信息获取，显示出用户资源的分散性。
1.2数据资料多元化，形式灵活化。
数据系统里的存储方式不同，服务器不同，系统开发平台不同，致使许多用户资源无法交流互换。图书馆用户资源有半模型化、模型化和非模型化之分。传统的图书馆用户资源中，用户只是图书资源的使用者，与图书馆之间只是点对点单线互动，用户之间不存在交流，而在大数据网络平台下，用户之间能够建立资料共享互动平台，使得用户资源的资料更加多元化。
2图书馆用户资源利用。
2.1有助于利用数据挖掘技术建立用户资源图书馆。
用户资源图书馆具备信息量大的特点，用户可获得各方各面的信息，且从服务的个性化和全方位化而言，图书馆可根据社会热点或用户需求定制服务。一方面，建立用户资源图书馆，使各类用户信息在同一界面统一呈现，方便用户的选取和检索。另一方面，利用数据挖掘技术建立的用户资源图书馆，服务器众多，具有较强的计算潜力和存储潜力，拥有较高的数据处理潜力，能同时容纳多数用户。因数据量大所导致的硬件费用和后期运行费用剧增，可透过构建用户资源图书馆平台以及应用服务得到解决。为应付不断提高的用户资源存储方面的压为，目前亟需的就是投入超多资金以扩容存储设备，无疑，建立用户资源平台能够解决此问题。
2.2加速图书馆资源的数字化。
强大的互联网呈现功能和用户信息保存的可靠性功能，用户资源存储的复杂性问题可得到很好的解决。其次，数据挖掘技术对于资源整合方面具有优势，透过分布式的存储模式整合超多信息资源带给给用户检索。不同的数据之间的互相操作以及全方位的互联网服务得以实现，很好的解决了资源重复建设的问题。因此，利用数据挖掘使得图书馆资源数字化具备可行性。从这个好处上来看，资源的馆藏数字化将会加快发展，而不只是图书书目的剧增。
2.3降低人力资源成本，使图书馆各类资源得以整合和优化。
随着各类用户资源利用步伐的加快，加之依靠因特网的用户对服务的可行性和效率性要求更高，超多不同体系的服务器布置在机房，系统维护人员的压力也相应増大。透过数据挖掘技术，可有效进行资源整合和优化，无需透过人力进行。
2.4有利于分析用户心理和提升用户体验。
数据挖掘技术能够利用用户资源计算出用户模型，这是研究用户需求、偏好、行为的一种常规方式，一般认为用户模型是对用户在某段时间内相对稳定的信息需求的记录。用户模型反过来对获取用户资源有十分重要的作用，建构用户模型，能够使图书馆更加精深、准确地掌握当前用户资源。透过对用户资源的处理来预测用户需求，进而到达持续提高服务质量和用户满意度的目的。一方面，预判用户心理是利用图书馆用户资源更加深入的表现。随着用户环境与图书馆环境的不断变化，这种预判力覆盖范围已经不单单是用户信息行为的某个过程或某几个过程，相反，用户心理能够对用户需求的强弱、层次、方向产生极为重要的影响，同时也能够对获取用户资源全部过程产生重要影响。另一方面，最先研究用户体验研究当属企业营销活动，主要用来研究用户与企业、产品或服务之间的互动。数据挖掘技术能够更精准预测用户的实际感受，透过研究用户情感体验与用户行为动作，提高用户的满意度，满足用户需求。
3结语。
在数据大爆发时代，重视图书馆用户资源，透过多渠道、多方式汇聚用户资源，采用数据挖掘、数据归档分析等技术，掌握用户资源特征，有助于图书馆精准定位用户群体，对调整图书馆运营策略有重要前置作用，更能创新图书馆服务的资料和形式，实现图书馆资源的有效利用。
参考文献。
[1]陈文伟等.数据挖掘技术[m].北京:北京工业出版社，2002.
[2]郭崇慧等.北京数据挖掘教程[m].北京:清华大学出版社，2005.
[3]徐永丽等.网络环境中用户信息需求障碍分析[j].图书馆理论与实践，2004.
电子商务教学的应用论文
强化信息化应用水平提高竞争力我国信息方面的基础设施有待于进一步完善，国内电子商务的发展还处于起步阶段，因此政府一定要想方设法的利用各个方面的力量，健全国内在信息领域的基础设施，促进我国整体信息化水平实现有效的提升。国内企业对于信息还不是很敏感，而且在信息方面的获取能力需要进一步强化。因此，强化企业在竞争以及信息方面的意识，促进企业朝着信息化的方向发展，打造出安全、让人信赖的市场环境，就会让电子商务实现更好的发展。而企业要想让自身在市场上的竞争力实现有效的提升，就一定要利用信息化手段来强化自己，构建起现代化的企业制度，促使企业信息化管理水平的提高。
二、加快确立企业诚信制度。
(一)引导企业和消费者树立诚信意识在全社会倡导做人诚信，做企业诚信，诚信是一个国家和民族的灵魂，即便是处于日趋激烈化的国际竞争中，依然能够占据重要位置。一直以来，中华民族都是以诚信为荣，现如今却并非如此。市场经济背景下，少数人见利忘义，早就抛弃诚信这一美德，对此，我国需要加强社会信用建设。(二)完善构建企业信用档案、消费者信用档案要清楚记录参与社会经济活动的人员的信用情况，让丧失诚信的企业无法继续展开商业活动，如此一来，能够谨防不诚信行为的出现。选取最合适的方式制定科学合理化的信用评价标准，构建完善成熟的信用评估体系，充分利用媒体、广大消费者的力量，加强监督与管理。完善构建科学合理化的惩罚制度，针对失信于人的个人或者是企业，给予严厉惩治。成功构建信用评价体系之后，还要制定与之相对应的惩治措施，将失信于人的个人与企业驱逐出市场，创造良好的信用环境。
三、发挥人才优势推动网站技术研究。
(一)加强对电子商务人才培养国际贸易期间，电子商务得以广泛应用，信息技术的研发与使用离不开专业国际贸易人才、信息技术人才。电子商务活动中，人们是实际参与者，即便是最精炼的设备与技术都是要依靠人类进行操纵的，所以，个人素质直接决定了设备与技术的整体水平。为推动电子商务事业快速持续发展，尤其要注重信息技术方面的建设，积极培育信息技术人才、国际贸易人才，电子商务人才。(二)深化关键技术的研究电子商务发展期间困难重重，尤其是技术方面，因为科技水平、经济水平不高，加之电子商务发展的时间相对较短，所以，技术方面存在很多不足之处。基于电子商务进行国际贸易，必须要联合商务、进出口、税收、金融、信息等部门，相互配合，相互协作，共同奋斗。电子商务交易过程中，包含诸多核心技术，例如，网络安全、电子支付、信息加密、数字签名等，所以，必须要联合各个行业、技术部门共同解决实质问题。面对一系列的问题，政府需要在其中作好协调员的角色，发挥多行业、各部门的力量努力攻关，争取尽快壮大技术研究力量，提高我国的技术研究水平。
(一)创造自身的营销品牌从某种角度上来讲，品牌是一个进出口企业的核心所在，可以称得上是其“灵魂”。尤其是电子商务的发展，品牌对于一个企业来说其意义就更为深远了，同时其表现形式也出现了创新，即域名，由此诞生了网络品牌。从作用上来讲，网络品牌主要是引导客户点击企业的网站，吸引客户关注的重要途径。对于进出口企业而言，构建网络品牌，提高企业的影响力，对电子商务的成功开展具有极为重要的作用。要想塑造良好的网络品牌，既要在网上付出努力，又要在网下不断努力。网上开展宣传工作主要包括两个方面的内容：首先，在一些比较知名的网站上打广告，通过电子邮件还有各种网络论坛来宣传企业，从而提高网站的点击率；其次，要积极连接相似站点，以及相关站点，从而增大网站的影响力，使宣传效果发挥的更好。网下开展宣传活动，主要是指对传统媒体的'有效利用，以此来扩大网站的影响力。此外，塑造网络品牌的过程中，要注意保持企业名称，以及产品品牌，还有网络品牌这三者之间的一致性，从而提升宣传的有效性。(二)开拓电子商务平台销售渠道借助商务平台进行销售。目前国内外部分比较著名的电子商务平台，也是开辟销售渠道的重要方式。由于此类网站具有较强的针对性，享誉世界，在设计上也比较精美，所以尽管在成本上要比采用搜索引擎营销方式高，然而针对性较强。由于公司的一些潜在客户往往会通过这些平台寻找中国供应商，所以公司信息将会被此类买家反复搜索，这样就有助于增添开发新途径的机会。走定制营销的渠道销售。定制营销指的是外贸企业将消费者的个人意愿作为依据来生产产品，把所有的顾客当成是独立的细分市场，按照个人的独特需求确定市场营销的具体组合，从而是所有顾客的需求都得到满足的营销方式。定制营销对外贸企业的主要意义是将中间商的具体意愿作为依据，生产他们所需要的产品，从而满足他们的个性需求。因此，公司需要转变营销理念，改变被动接收的态度，加强同客户之间的联系，主动提供个性化的产品和服务，以此来提高客户满意度，提升市场竞争力，促进企业的持续发展。总之，我国外贸企业在面对电子商务带来的商机和挑战时，一定要抓住其中的商机，把握改革的机会，才能够战胜电子商务带来的挑战。在未来，电子商务销售渠道是时代的必然发展，外贸企业绝对不能忽视这一点，而且要更加重视这一点。只有这样，我国外贸企业才能够在竞争越来越激烈的国际贸易市场上占据一席之地。
电子商务教学的应用论文
摘要：电子商务背景下传统商超转型发展是其实现健康、平稳、高效发展的`根本保障。
文章首先对互联网时代电子商务对传统商超的冲击效应进行了简要论述，重点分析电子商务背景下传统商超的经营困境。
在此基础上对电子商务背景下传统商超的发展出路进行了探究，研究显示：要将发展思路与战略进行适当调整，传统商业超市借助互联网平台形成“线下体验销售+线上网络销售”的双线平行转型发展，比单纯线上电子商务更具优势;传统商超凭借较强的商品流流、信息流、资金流，其在零售端的竞争力将非常强。
关键词：电子商务;商业超市;经营困境;发展出路。
一、前言。
迈入21世纪，互联网技术的快速发展与广泛普及已经逐步影响人类生活的各个方面，传统出版行业被网络电子书冲击的奄奄一息，传统光碟行业被网络音频竞争的举步维艰，就连传统的教育行业也有被远程教育革命的趋势，传统的商业超市也不例外。
毫无疑义，互联网时代任何行业都必须接受网络化的变革与冲击，这既是一次经营革命的挑战也是一次创新发展的机遇。
电子商务凭借其超高的效率、超低的成本、超广的覆盖率，已经在零售行业掀起了变革狂潮，b2b、b2c、o2o、c2c等近十种电子商务模式开始广泛普及，传统商超的经营面临极大的威胁和挑战，线下商业运营模式亟待转型升级。
众所周知，电子商务的“引流效应”对传统商超的经营发展具有极强的冲击力。
据全国城市商业信息网络监测数据显示，1-5月我国十大城市销售额前100位百货商店合计销售额同比下降10.6%，其中有82家百货店同比销售呈负增长。
许多商业超市大鳄(如沃尔玛、家乐福等)开始收缩战线，不断地减少线下门店，且开始谋求线上发展的机会，以面对竞争日益加剧的电子商务的分流竞争。
专业店、超市和百货店销售同比增幅分别仅为6.9%、5.3%、4.1%，而网络购物同比增长29.9%，由此可见，传统商业超市不得不思考自身经营模式的出路。
三、电子商务背景下传统商超转型发展的出路与比较优势。
电子商务背景下传统商超转型发展是其实现健康、平稳、高效发展的根本保障。
笔者在这要提出来的是，只要将发展思路与战略进行适当调整，传统商业超市借助互联网平台形成“线下体验销售+线上网络销售”的双线平行转型发展，比单纯的线上电子商务更具优势，具体表现在以下三个方面。
首先，单纯的线上销售虽然成本低，但是其销售后劲存在不足。
从图1可以看到，通常需求曲线是向右下方向倾斜的，即价格越低，产品的销售量越大，但是这里面有一个前提条件：商品同质。
但事实上，网络销售商品的质量往往得不到保障，因此消费者并非会单纯的被其低价格吸引，因此商品需求曲线出现了弯曲。
相反，传统商业超市由于长期的信誉积淀，在消费者的信任反馈上获得了较好的评价，因此其销售具有不小的“超市正品”品牌效应。
其次，单纯的线上销售虽然覆盖广，但是其销售服务水平极低。
目前，大多数网络销售的售后服务缺乏，有的网络销售模式虽然有退货、赔款等制度，但是由于网络交易的虚拟性与开放性，经常造成消费者与网络卖家的纠纷，据中国质量万里行年投诉统计分析报告显示，网络服务投诉量增幅屡屡居于消费者投诉首位，而传统商超由于具有线下实体，往往可以在售后方面做得更好，以此可以吸收客源。
再者，单纯的现实销售虽然效率高，但是其综合销售能力较弱。
由于传统商超有着多年稳定的产品来源与销售团队，其能凭借较强的商品流、信息流、资金流，在零售端充分发挥其销售竞争力，不仅做到“线下+线上”的双销售，还可以做到“线上获客，线下体验，线上线下交易模式仍客户自由选择”的灵活局面，这无疑比单一的线上销售更具吸引力、竞争力。
四、结语。
总而言之，电子商务背景下传统商超转型发展是其实现健康、平稳、高效发展的根本保障。
但传统商业超市的末日并未真正到来，只要将发展思路与战略进行适当调整，传统商业超市借助互联网平台形成“线下体验销售+线上网络销售”的双线平行转型发展，比单纯的线上电子商务更具优势，并且传统商超凭借较强的商品流流、信息流、资金流，其在零售端的竞争力将远远超过单纯的电商模式。
参考文献。
[1]江育.b2c的发展对传统商超的影响[j].财经界.(05)。
[2]陈玲，肖继新.大型综合超市的经营特征和组织管理——沃尔玛、家乐福、易买得经营管理比较分析[j].特区经济.(04)。
[3]杨宜苗.沃尔玛、家乐福在华市场营销组合比较研究[j].商业研究.2008(08)。
[4]林泉，林志扬.沃尔玛的信息化之路与启示——基于信息依赖度分析模型的案例研究[j].中国工业经济.(10)。
[5]高旭涛，荣朝和.从实体店到线上线下融合——沃尔玛的电商物流[j].综合运输.(05)。
[6]周勇，池丽华，伊铭.上海大型综合超市调查发现与对策分析[j].上海商学院学报.2011(01)。
[7]顾国建.大型综合超市需要转型与提升[j].中国市场.(51)。
[8]柴国君.培育超市核心竞争力[j].商业时代.2003(24)。
电子商务教学的应用论文
摘要:目前,物流模式的正确选择对电子商务企业的发展具有重大的影响力.在结合电子商务对物流提出的新要求下,首先分析了电子商务企业在物流方面存在的问题,并在此基础上对电子商务企业的物流模式进行了阐述,最后针对电子商务企业如何选择物流模式提出了相应的意见.
关键词:电子商务;物流网络;模式。
同时物流配送体系也为电子商务提供了支持;另一方面,电子商务为物流企业提高效率和效益提供了技术条件和市场环境,为物流功能集成、物流企业实现规模化经营创造了有利条件,促进了物流基础设施的改善和物流管理水平的提高,影响和改善了物流运作形态,推动着物流社会化和国际化,同时电子商务环境也要求物流企业创新客户服务模式.
电子商务教学的应用论文
摘要：随着社会经济的发展，现代电子商务发展越来越快，并占据着越来越重要的地位。而高职院校的发展中也将电子商务专业列为重要的发展课程，其教学模式和应用也在日益发展成熟。但在高职电子商务教学中还存在很多问题，必须要解决教学过程中遇到的问题，通过这些问题的解决提高高职电子商务的教学质量，并明确构建多元化教学模式的重要性，推动高职电子商务教学的多元化发展，最终提高高职院校学生的就业率。
作为社会人才输送的重要媒介，高职院校在进行大量人才培养的同时，要注重进行高职学生具体操作技能和实践能力的提高，尤其在电子商务教学中。结合目前的高职电子商务教学，就会发现教学中存在很多问题，必须要进行改革，要运用科学有效的教学手段，丰富其教学模式，改变传统的教学方式，弥补其教学过程中的不足，多途径的提高高职电子商务教学的教学质量。
1.1与教学体系不配套高职电子商务教学体系打造是“基础+核心+特色”的教学模式，并依据学科优势进行学生基础理论的构建，要求学生具备经济、管理和计算机理论知识等相关基础知识。在这样的基础上，再为学生讲述电子商务的专业理论和知识，将其应用和技术开发相结合，最终提高学生的问题分析和解决能力。但在目前的高职院校电子商务教学中，教学模式和教学体系不配套，没有结合其具体教学实践出发，而且教学方法比较落后，缺乏新意和创新，影响教学质量，使得教学过程变为一种被动的月子过程。
1.2不重视实践。
高职电子商务教学中还比较偏重理论教学，不重视具体实践，理论教学方法的阐述更普遍。而电子商务其实是一门理论性也非常强的学科，如果不开展实务模拟和社会实践，学生在具体实践过程中就会难以下手。目前教育部推行高职“2+1”的教学模式，高职院校也普遍开始缩减课时，但在课程处理中就使得授课内容的缩减出现很多不合理的问题，严重制约了课程的教学效果，使得其教学实践更加被忽视。
1.3人才培养与需求不符。
高职院校的人才培养和实际社会需求相脱节，制订的人才培养方案难以满足企业和社会的发展需求，只注重学校自身的教学，继续沿用传统的人才培养模式，使得学生缺乏自主学习的.能力，教学方法也不够先进。而且目前校企的衔接比较疏离，学校和企业间没有开展合作，使得高职院校的教学过程与具体实践吻合更差，和企业行业结合不紧密。
1.4教学条件差。
要提高高职电子商务的教学质量必须要有与之相配套的教学设施和良好的教学环境，这样才能推进其教学模式发展。因为现在的高职电子商务教学不重视实践，其教学环境和教学条件设置就比较差，专用的实验室、教学设备和软件配置都比较落后，实际的教学效果也容易被忽视，严重影响课程的教学质量。目前电子商务已经从传统的3g转变到4g的移动模式，但高职院校的教学中大多还没有建立起与之相适应的教学设施，而且也没有更新建设的规划，使得学校的教学更加落后。如果学生还继续接受这样的教育，在其到企业就业前还要开展上岗培训，无形中增加了企业负担。高职院校在具备教学设施和良好的教学环境的同时，还需要有相应的信息技术支持，需要很多运行费用、损耗成本等，这在目前高职院校是很难开展的。而且学校和企业间没有开展校企合作平台，学校在人才培养时就要先了解企业的发展需求，需要专门去收集人才培养信息，这也增加了学校的难度，难以实现标准化的教学质量和人才培养。
1.5考核体系不完善。
在高职电子商务教学中缺乏完善的考核评价体系，对于学生的技能和实践很少有涉及，考核体系缺失。在大多数高职院校运用的考核模式都只注重理论考核，就平时的考勤、作业完成情况和最后的笔试进行考核，完全将实践教学屏蔽在课程考核之外，使得学生和教师都不重视教学实践，这与其教学目标有很大的出入，面对实际问题学生难以有效的解决。
2.1弥补教材不足。
在高职电子商务教学中要构建多元化的教学模式，建立信息交流的交互式平台，这样才能解决目前教学中缺失的实践性教学，为学校和企业交流合作提供条件，弥补教材的不足，增加更多实践教学。而且多元化的教学模式在教学内容制定、人才培养计划等方面都有非常重要的作用，可以推动教学过程的监督机制发展，实现人才培养目标。通过运用多元化教学模式，可以丰富实践教学的手段，能够结合具体教学情况进行课程设置。比如教师可以直接为学生模拟实践中的电子商务，通过网店和电子商务应用平台进行客户咨询、付款、下订单、发货的全过程，还可以设置一些教学环节让学生可以直接参与进来，明确具体的操作过程，弥补教材中的不足。
2.2增加学习动力。
通过多元化的教学模式，学生在课堂中可以了解到更多的案例和实践项目，其学习内容更加能够丰富，这就有利于改变传统的教学氛围，提高学生的综合素质。这样的教学模式不仅丰富了课堂内容，而且学生有更多的自我学习和研究的空间，学生的积极性更容易被激发，学生更愿意主动参与到课堂教学中，这样才能提高课堂的教学质量。在课堂教学中，通过网络技术资源的运用，将更多图片、视频、实际案例结合到课堂中来，不仅可以弥补以往教学中的不足，学生也更加愿意学习。
2.3优化人才培养。
在高职电子商务教学中运用多元化教学模式可以培养满足社会和企业需求的专业人才，优化其人才培养机制。在多元化的教学模式中，教师会采用多种形式不同的教学方法开展教学，学生也可以通过自主学习和小组讨论的形式参与课程教学，通过更多的具体实践，学生才能了解具体的课程操作。通过在教学过程中的学习和讨论，学生有了更多的经验体会，而教师提供的实践途径和机会为学生资料收集整理提供了可靠的数据来源，通过小组协作，学生的团队协作能力和协作意识都得到了提升。在课程学习中，教师可以设置相关的评价机制等培养学生的评价能力，并提高学生的课堂参与积极性。
3.1创新教学思想。
要构建多元化的高职电子商务教学，就必须要先进行其课程体系改革，并将人才培养计划与之结合起来，根据市场需求和就业形势变化进行改革，紧紧把握其对应岗位中需要具备的工作技能，加强对学生实践操作技能的提高。目前高职院校要改变其办学理念，注重学生实际技能的培养，发挥电子商务专业的专业技能。同时还要提高学校的人才培养定位目标，将其专业设置与人才培养目标相结合，推动学校的人才培养发展计划，并依据其行业的特点打造学校的人才培养模式，实现高职电子商务专业的专业人才培养计划，提高学生的的信息技术操作能力，培养复合型的应用型人才。
3.2改革教学模式。
随着电子商务专业人才培养目标的确立，高职电子商务教学必须要培养具备专业知识和专业技能的优秀人才，因此，高职院校必须要改革其教学模式，深入市场调研，丰富其教学模式，并继续推行课程改革，推动“基础+专业+实践”的教学模式改革。在教学过程中，要让学生了解电子商务的基础知识，奠定其扎实的专业基础，并在此基础上提升学生的专业技能，为学生提供继续深入研究的条件。在高职电子商务教学中，要改变其传统的教学模式，推动实践教学模式发展，并建立系统的实践教学体系，发挥学生的课堂主体地位。通过加强学校和企业间的合作，将工程案例引入到教学中来，不断强化学生的实践能力和职业技能。
3.3丰富教学手段。
在高职电子商务教学中要丰富其教学手段，改变以往单一的教学手段，将高职教育的特色体现出来，加强双向互动教学的应用，运用更加科学的教学方法，最终调动学生的积极性，让他们主动参与到课堂教学中来。在不同的课程设置中，要结合其课程特点进行教学方法的制定，比如运用案例教学、研讨式教学等，营造多样有趣的教学氛围，提高学生的学习主动性。同时要加强实验室教学的应用，将课程教学和实验操作结合起来，为学生提供更多动手实践的机会，多途径的提高其动手操作能力。通过多种教学手段的结合运用，学生对课程学习就更加感兴趣，可以积极配合教师完成教学，而且学校还可以组织学生参与不同的设计制作，去企业内部进行实地调研等，对自己所从事的专业和以后的主要工作进行了解，提高其课程教学质量。
3.4提高教师素质。
在高职院校的课程教学中，提高教学质量的基础就是要提高教师的综合素质，建设新型的师资队伍。在高职电子商务专业中也是如此，必须要全方位的提高教师的综合素质能力，打造现代化高素质的教师队伍，并与社会经济发展相适应。因此，在高职院校的校内教师必须要树立终身学习的新思想，不断进行自我充电，为教师提供更多本专业发展的新动向，并为其提供培训和深造的机会，让其可以不断进行自我知识的更新和储备。在教师招聘中也要与其专业发展相结合，提高对教师的素质能力要求，将社会和企业的相关教学资源充分利用起来，加快专业教师队伍的建立，提高高职电子商务教学的实用性。
结语。
随着我国高职院校的建立和发展，其教学理念也在不断转变，专业人才培养成为了各高职院校的主要教学目标。现阶段我国的高职院校教学有很多问题，在高职电子商务教学中更是如此，其教学模式和教学体系还不配套，教学目标也存在很大问题，使得人才培养和社会需求不相符，教学环境和设施还不够完善，忽视了教学过程中实践的作用，考核体系也需要进一步完善。在这样的条件下，高职电子商务课程就要构建一种多元化的教学模式，不断创新其教学理念和教学手段，通过多元化的教学模式为学生提供实践的机会，并在具体实践过程中掌握专业知识和技能，通过主动参与教学活动，最终提高自身的动手操作能力，培养高素质、专业化的电子商务专业人才，推动高职的电子商务教学发展。
参考文献：
[2]张欣.高职电子商务课程实践教学模式探索[j].知识经济，2016(8):165.
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科研管理中数据挖掘技术的应用论文
对很多培养机构而言，目前急需解决的问题主要有：如何根据不同成员需求设置合理的课程、如何通过教学方式提高成员学习积极性、如何提高成员培训效果、如何通过考核检验成员学习成果等，都是培养机构发展过程中必须面对的问题。随着我国信息化进程的加快，一些培养机构也开始进行信息化建设，通过信息系统对培训相关事宜进行管理。但目前在针对培养机构的信息系统中，所实现的功能和模块是进行简单的查询、统计。在了解培训评估效果时，目前的信息系统中，学员通过系统对不同课程的教师进行打分，系统自对进行汇总、统计，得出教师评价。但这种汇总、统计是最简单的，对教师评价也缺乏全面性和深度。
大数据时代下，数据信息呈现出海量特点。如何从海量、不完全的信息中寻找到真正有用的信息，是大数据时代中重要的问题。由此便利用到数据挖掘，顾名思义，数据挖掘就是从众多数据信息中寻找到有用、有价值的信息。大数据时代下，教育行业中，信息量也是海量的，要想提高教学质量就需要运用数据挖掘找寻到有用的教育信息，并运用到实际教学中。信息系统通过一段实际应用后，里面存储了大量数据，相应的，学习管理系统也是如此，里面蕴含了大量数据信息。如在线课程等功能中藏有大量师生应用过程中的数据资料。如图1为数据挖掘在培训管理中的流程图。
2.1初步探索。
培训管理系统中一般具有数据统计功能，将相关事宜进行统计。如网络课程开展过程中，数据挖掘在培训管理系统中的应用文/张宏亮在大数据时代，如何使用现有的数据对学员进行培训管理，从而提高培训效率是当前培训管理中所面临的问题。本文分析了数据挖掘在培训管理中的`应用主要表现在初步探索、数据预处理以及数据挖掘过程。其中数据预处理和数据挖掘是培训系统的核心功能。
2.2数据预期处理。
数据预处理时，原始数据库会发生转变，以适应数据挖掘、数据挖掘算法等的要求。在处理结构化的数据时，数据预处理需要完成两项任务，即消除数据缺陷现象的存在和为数据挖掘奠定良好基础。数据处理是对现有的数据进行前期处理，方便后期数据挖掘。如图2为培训管理系统中数据预处理模块。
2.3数据挖掘。
wangj开发了一个将数据挖掘技术与基于模拟的培训相结合的混合框架，以提高培训评估的有效性。以信仰为基础的学习概念，用于从知识/技能水平和信心水平的两个维度来评估学员的学习成果。数据挖掘技术用于分析受训人员的个人资料和基于模拟的培训产生的数据，以评估学员的表现和学习行为。提出的方法论以台湾基于模拟的步兵射击训练的实例为例。结果表明，提出的方法可以准确地评估学员的表现和学习行为，并且可以发现潜在的知识来提高学员的学习成果。bodeacn使用数据挖掘技术进行了培训学习管理，用于分析参加在线两年制硕士学位课程项目管理的学生的表现。系统数据来源是收集学生意见的调查数据，学生记录的操作数据和电子学习的平台记录的学生活动数据。
3、总结。
目前培训机构在进行教学评估时，所选择的指标都是参考其他机构的，并没有真正从自身实际出发进行评估，因此教学评估时存在诸多问题。其中最明显的两个问题是：第一教学评估方式单一化严重，只以数字评估为主；第二评估时容易受各种主观因素影响。
参考文献。
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科研管理中数据挖掘技术的应用论文
近几年，中国经济建设的快速发展也带动了水利这些基础建设的发展，水利工程的增多正在逐渐改善我国的水利体系，如防洪、排水、灌溉、发电、养殖、旅游等，同时也反过来促进国民经济更加稳健发展。此外，为了能加快水利工程建设的发展，需要在水利工程管理上做出新的调整，以给水利工程注入新鲜血液，使水利工程起到更巨大的作用。因此，本文通过阐述数据挖掘技术的一些实施要点，探讨了数据挖掘技术在水利工程中的可行性和应用情况。
从另一个角度看，数据挖掘是资料收集、信息化采矿等。在水利工程项目管理过程中，数据挖掘技术的应用对水利工程项目的管理起着重要的推动作用。同时，数据挖掘是从数据库中发掘信息的过程(数据库知识发现)。数据挖掘的主要应用于大量的数据的采集整理，通过搜索算法来隐藏信息的过程。同样，在当今的信息时代，数据挖掘与计算机和先进的科学技术密切相关，通过计算机、互联网搜索、统计、分析、和其他方面的发展，可服务于许多行业和许多项目，本文借助于某市的水利工程，详细的阐述了其在现场数据管理中的应用情况。
数据挖掘是以现有的海量数据为重要资源，采用数据挖掘引擎技术，通过分析数据库中的数据，提取出最有价值的信息。
2.1相关性分析。
通过数据源之间的相关性，找到所需的目标数据和扩展的信息，通过数据之间的联系找到规律，以便更好地分析数据的使用情况。
2.2数据的分类与整合。
为了达到对更多的数据进行分类和整合的目的，对于没有规律和类型的标记数据按照相关的分类规则，以同一规则将信息汇总在一起，方便查找和应用数据，提高工作效率。
2.3坚持预测分析。
在数据源中坚持预测分析，通过对重要数据进行建模，对信息进行综合有效的分析和预测，从而得出数据的发展趋势。让数据本身通过数据挖掘技术得出必要的结论。
2.4把握概念。
通过了解数据源中所需信息的含义，总结主要特点，并给出概念描述，使数据具有高度的清晰度。
2.5把握据偏差。
数据在输入和输出时不可避免地会出现差错，通过数据挖掘技术检测数据准确性是必要的，要找出参考值与结果之间是否存在差异，寻找一些潜在的信息，以减少数据误差。
3.1部门专家观点之间存在差异。
在水利工程管理中使用了大量的数据，特别是采煤工艺在处理大空间问题上，加之水利部门普遍较大，且越来越多，需要与各部门协调配合工作。但不同的部门通常只负责沟通、交流的时间少，再加上数据分析技术落后于实践，各部门使用的仪器不一样，在数据点的分析上各专家持不同意见，这将阻碍数据处理，从而影响部门之间的合作，数据非常容易干扰，从而影响整个项目进展情况。
3.2与gis系统联系不密切。
gis在水利工程信息系统中占有很大的比重，是水利工程信息系统中不可缺少的一部分，它的主要功能是产生大量的空间数据，空间数据的.计算、查询和分析，以及空间数据可视化是非常复杂的，单纯的依靠手工和一般信息系统是无法解决的，所以我们应该充分利用gis系统。然而，在现实中，由于在这方面缺乏专业人才，充分利用原有的数据和gis系统以进行有效结合，两者一起处理复杂的空间数据，现在还有很多事情要解决。
3.3数据挖掘模型建立不够完善。
我国的水利工程虽然已经开展多年，但水利工程信息系统的应用还处于起步阶段。如今，数据挖掘技术模型可以帮助水利工程数据挖掘的人员可以预见在工程设计和施工过程中存在的差距等问题，确保水利工程项目按照原先设定好的方向进展。
4实例分析。
4.1概况。
某水电站于1963开始建设，于1975年完工，其位于黄河中游的陕西境内，装机容量122万5000kw，是新中国成立以来为数不多的达到百万千瓦的大型水利水电项目。大坝主体结构为混凝土结构，大坝高度为147m，其电站总存储容量为57亿8000万m3。其水利项目主要管理内容包括水库管理、水闸管理、堤防管理、引水工程管理、水利工程管理等。
数据模型主要功能包括水利工程防洪、除涝、灌溉、运输、发电、水产养殖等，电站周边区域的社会经济和农业发展受其影响尤为巨大。在过去的发展过程中，某市的水利工程在管理和决策中，这些都是比较复杂的非结构化决策。因此，构建一个探索性或查询驱动的数据挖掘模型会给水电站的工作人员和专家在数据检索和专业分析的工作上提供方便，使管理者在管理工作上更加的科学合理。
库和数据仓库olap和olam层(数据挖掘的核心内容)，用户界面层。用户界面层主要功能是管理员或用户进行人际对话、挖掘数据查询、挖掘结果显示以及数据结果输出。
该水利工程项目管理的内容主要包括：管理水库，水闸管理、堤防管理、南水北调工程管理、项目管理、灌溉等方面。虽然数据挖掘有助于这个过程的开展，水给利工程的管理提供了科学依据，但如果该水利工程管理只是单单的进行数据挖掘，这是不符合数据挖掘系统理论的基本思想。因此，只有在现有的、成熟的国内水利工程项目管理成果的基础上，结合数据挖掘系统，这才是开发水电站管理种数据挖掘系统的最佳方式。
国内许多水利工程在管理和施工过程中，最常用的是gis技术软件。gis软件具有分析处理功能、空间数据查询功能。gis技术软件本身蕴含着多样的数据信息，如当地的一些社会经济、地形地貌、地质、水文环境等。所以，对于水利工程管理数据挖掘系统的未来发展，首先要考虑的应该是如何实现gis系统和数据挖掘理论系统完美衔接。
5总结。
综上所述，数据挖掘技术在水利工程管理中的应用使我们能够分析水利工程的数据更加的全面，这样我们就可以充分挖掘潜在的、有价值的信息，使项目管理更加有效率，使工程的投入资金能被合理的利用，从而提高水电工程质量和工作效率，降低项目管理成本，使水电工程发挥出最大的社会效益和经济效益。虽然在挖掘数据方面还存在很多问题，但我们希望能在今后的水电工程管理中更多的去采用这种技术，为项目管理提供更多的帮助，促进国民经济的发展。
网络经济数据挖掘在工商管理中的应用论文
在软件开发信息管理过程中，经对数据挖掘技术科学合理应用，可为软件开发带来极有利的帮助，达到软件开发信息管理低成本、高质量、短工期的要求，消除软件开发信息管理期间存在的一系列问题。全面软件开发行业在时代发展新形势下，要与时俱进，大力进行改革创新，运用先进的科学技术不断优化数据挖掘技术研究。
开源软件，即源代码为开放的软件，此类软件现阶段大部分对用户是不收取费用的，也正是受此影响提升了开源软件控制管理难度，鉴于此，可应用数据挖掘技术来改善开源软件的资料。就好比，日本某高校学生推出了一个分布式数据挖掘系统，该系统一方面可对大型系统开展数据挖掘，一方面能够一系列开源软件开展数据挖掘。
软件项目管理中数据挖掘多表现于两个方面，一方面为对组织关系开展的挖掘，一方面为对版本控制信息开展的挖掘。软件项目管理作为一个系统工程，对组织关系开展挖掘主要是指对人力资源开展协调分配。就好比，一个庞大工程可能同时有千百余人参与，在工程运行期间人员相互会出现频繁的信息数据交互，经对数据挖掘技术的有效应用，能够对人员组织关系展开合理划分，积极促进软件项目管理的有序开展。同时，数据挖掘技术还可应用于挖掘版本控制信息，能够有效缩减系统维护成本，改善软件项目管理水平。
在数据库中收集有价值的代码、构件，现阶段，较为常用的手段包括经由关键词开展索引、经由记录输入-输出关系索引以及以建立交互关系图为基础的方法等，我们常常使用的百度、搜狗等搜索引擎均能够开展数据检索。
4结束语。
总而言之，在软件开发信息管理过程中，经对数据挖掘技术科学合理应用，可为软件开发带来极有利的帮助，达到软件开发信息管理低成本、高质量、短工期的要求，消除软件开发信息管理期间存在的一系列问题。基于此，相关人员务必要明确认识软件开发信息管理数据挖掘面临的挑战，不断钻研研究、总结经验，积极促进软件开发信息管理有序开展。
网络经济数据挖掘在工商管理中的应用论文
文章通过介绍数据挖掘技术概述，分析软件开发信息管理数据挖掘面临的挑战，对数据挖掘技术在软件开发信息管理中的应用展开探讨，旨在为相关人员基于数据挖掘技术概述、软件开发信息管理数据挖掘面临的挑战的促进软件开发信息管理有序开展研究适用提供一些思路。
数据的挖掘是一项复杂的系统工程，其主要指的是在庞大数据中收集有价值信息数据的过程。对数据挖掘技术在软件开发信息管理中的应用展开研究，有着十分重要的现实意义。
1数据挖掘技术概述。
1.1数据挖掘流程。
通常而言，数据挖掘可划分成四个阶段，分别为选择、预处理、挖掘以及吸收，如图1所示。其中，选择是就有着极强交互性的庞大数据而言的，在工作期间受信息数据不断更新影响，通常要对数据展开重新选择;预处理则是将没有得到加工的信息数据变换成适宜挖掘处理的形式;挖掘是经由科学计算方法将预处理数据输入系统，在庞大数据中收集有价值的信息内容，从而完成分类、聚类等工作;吸收也就是数据的后处理，其是为了将有价值的.信息数据反馈给用户，使数据预处理、挖掘环节具备真实意义。
1.2数据挖掘技术。
现阶段，在软件开发中数据挖掘技术诸如分析、聚类、预测及统计等已经得到较好的应用，这些技术的应用能够使数据挖掘繁杂工程得到一定的简化，也就是在海量的数据中尽可能快的时间内找出人们所需的信息，且对系统予以反馈供人们使用。在数据挖掘工程中，较为常见的技术包括关联发现、分类树、课时数据挖掘等，同时还有一些较为特殊的数据挖掘技术包括回归建模、统计分析等。在软件开发信息管理中应当对数据挖掘技术进行科学合理的选择，以完成好软件开发信息管理工作。
2.1软件开发数据较为复杂。
现阶段，软件开发数据以结构化数据和非结构化数据为主，前一种数据多牵涉软件版本对应信息及缺陷报告等，后一种数据主要涵盖相关软件代码及文档等。该两方面数据无法使用同一种算法，然而它们相互又有着很大的相关性。换而言之，在数据挖掘算法开发方面，为了尽可能权衡到两方面数据的复杂关联，很大程度上提升数据挖掘难度。
2.2分析手段并非传统模式。
软件开发数据挖掘后续工作是把取得的信息提供给需要的用户。在以往数据挖掘应用期间，就好比电子商务或者金融行业，就是把信息转化为文字或图表。然而，软件开发人员所需信息并非如此简单，其还涉及了缺陷定位、编程模板等用户信息，所以对数据挖掘技术提供较高的要求。
2.3数据挖掘结果评价标准不统一。
现如今，数据挖掘技术在诸多行业得到普及推广，同时在结果呈现及评价标准等内容上相对完备。然而，在软件开发新型管理中数据挖掘技术的应用却并非如此。软件开发人员要获取诸多、繁杂的信息，且信息表示方法各不相同，如此很大程度上提升了对数据挖掘结果展开定量准确分析的难度。
消防灭火救援中数据挖掘的应用论文
随着城市化建设步伐的加快，城市中人口的集中，产生了许多安全隐患，尤其是火灾隐患，所以消防灭火工作变成了现今城市建设中的重要工作。消防灭火救援中最重要的是对水的需求，做好城市消防灭火工作的基础是有效设置好城市给水系统的合理设置。数据挖掘就是将大量的随机化数据编程课被理解的智慧的过程，使用数据挖掘等相关知识可以对城市消防及水系统中的相关信息进行有效处理。本文通过对数据挖掘技术进行分析，从而得出其在消防灭火救援工作中的作用，从而分析消防灭火救援中数据挖掘的应用。
数据挖掘是20世纪80年代产生的一种用来分析信息数据的一种专业技术，常常用来决策或者解决商业方面的问题。数据挖掘的操作方法是对一些大量的数据进行提纯，运用一定的手段对数据进行处理，将数据中的有效信息提取出来，实现数据和信息的有效转化。数据挖掘就是将大量的随机化数据编程课被理解的智慧的过程。数据挖掘的过程主要可以分为以下几步：首先是数据的准备，将被挖掘的数据进行详细罗列，其次是数据挖掘，也就是从数据样本中提取有效信息，最后是对挖掘结果的解释。数据挖掘是一项十分综合性的技术，他是数理统计、数据库、模糊数学等相关技术的综合体，是一项多种数学学科交叉的综合性学科，数据挖掘的价值主要表现在以下几个方面：可视化、估值与预测、分类与聚类、关联分析以及异类分析几种。
数据挖掘作为综合性的统计技术，在各行业的作用不容小视，其中运用于消防灭火救援过程中也是十分有效的。而数据挖掘在消防灭火救援中被应用的优势也就是其发挥的作用主要表现在以下几点：首先是使用数据挖掘等相关知识可以对城市消防及水系统中的相关信息进行有效处理。其处理步骤为：（1）根据消防灭火救援中的供水需求进行分析，在现有的数据库中寻找相关数据，并将数据进行整合。（2）运用数据仓库分析技术对数据进行初步处理，粗略计算出积水系统的供水量。（3）采用聚类分析方法对数据进行分类，有效规划好城市消防给水系统的大框架。其次，数据挖掘技术中所涉及的数据仓库技术能够有效解决当前消防数据库中信息利用率低的缺点，能够有效整合多个数据库中的数据建立专门的数据库，并能够对数据进行分析，对现有的消防灭火救援工作提供便利。此外，我国现有的地面水源的有效利用率还不是很高，江河湖海中的'水大部分都是火灾的时候临时抽取，难免有些处理不当，数据挖掘能够有效整理消防供水系统，将地面水源规划到消防供水的库存中，提高地面水源利用率，也有效降低管理成本。最后，数据挖掘中的聚类分析方法能够有效对城市中所发生的活在源头和隐患进行整理和排查，有效防止火灾的发生，也能够进一步优化城市消防系统，扩大消防供水系统的覆盖点，完善城市消防灭火系统，而且数据挖掘还能够对不同的建筑分步进行细化分类，对不同程度的火灾所需要的水量进行预测，从而能够实现对城市消火栓的分布情况进行科学性处理。
消防灭火救援中最重要的是对水的需求，做好城市消防灭火工作的基础是有效设置好城市给水系统的合理设置。所以消防灭火救援中数据挖掘的应用要从消防的供水需求出发，对现有的数据库进行分析和整合，确定需水状况，进一步对事实表和维度进行划分，建立新的数据仓库，为消防给水系统的运行提供决策方面的支持。步骤如下：
（一）建立数据模型。
从上文分析来看，建立新的数据库要具有以下功能：火灾风险评估功能、消防给水功能以及历史或再分析功能。而要做到这三点，就要对数据仓库进行分类，建立三层分类模型，分别是概念模型、逻辑模型和物理模型三类。概念模型的设计主要以信息包图为基础进行，首先要确定信息包图的指标、维度和类别三大方面，然后再对实体对象进行分析，从而完成信息包图；逻辑模型的基础是星型图，它的主要方面是指标实体、维度实体和详细类别实体三种，主要反映概念模型中涉及的实体间的关系；物理模型的基础是数据库表，主要是将指标的实体转化成的数据编成表，主要内容的是星型图中各种中心和边角上的数据信息，能够有效形成火灾风险防控的星星模式结构。
（二）联机网络进一步分析。
这一步是运用网络工具进行联机分析，主要的步骤为：首先定义控制流任务，运用合适的多媒体工具进行数据的提取和转换，而且还要确保数据的时效性；其次是建立对微数据，将数据仓库中的事实表和维表从而为表转换为多维化数据。
（三）聚类方法分析火灾风险。
聚类分析是数据挖掘技术中一种重要的数据处理方法，主要原理是将指标量变为数据量，主要步骤是：建立指标体系――确定指标因子的权重――量化指标――实现聚类分析。通过聚类分析可以对不同地区的火灾等级进行分类，评估不同地区的火灾隐患严重度，从而进行供水系统的有效安排，保障该区域的消防灭火工作的进行，也能够对火灾进行有效的防控。结语综上所述，数据挖掘技术是时代发展的成果，是对数据进行统计的重要技术，在各行业的应用都很广泛。本文通过分析消防灭火救援中数据挖掘的应用，对数据挖掘技术有了初步了解。虽然我国消防工作中设计了大量数据，对于数据处理的技术还很生疏使得数据的利用率比较低，本文将消防工作和数据挖掘技术联系起来，能够对消防工作中的数据处理起到一些参考作用，相信随着时间发展，数据挖掘终将运用于消防领域中，为我国未来的建设贡献一份力量。
参考文献。
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[4]张大可.数据挖掘技术在火灾事故分析中的应用研究[d].首都经济贸易大学，.
数据挖掘技术的电子商务系统研究论文
方剂中药物的研究。
规律时，选取了100张治方，因该病病因病机复杂，证候不一，骨伤名师张玉柱先生对该病的治则治法、药物使用是不同的。因此他们利用excel建立方证数据库，采用sppsclementine12.0软件对这些数据的用药频次、药物关联规则及药物聚类进行分析，最后总结出张氏骨伤治疗腰椎间盘突出症遵循病从肝治、病从血治、标本兼治的原则，也归纳出治疗三种不同证型的腰突症的三类自拟方。由此看出数据挖掘技术在方剂研究中的应用对数据背后信息、规律等的挖掘及名家经验的推广具有重大好处，因此数据挖掘技术在神经根型颈椎病的治方研究中也同样发挥着巨大的作用。
经典中治疗神经根型颈椎病的治则、治法及用药规律是吻合的，是临床用药的积累和升华，可有效地指导临床并提高疗效;另一方面也为中药新药的创制带给处方来源，指导新药研发[13]。
4小结。
数据挖掘技术作为一种新型的研究技术，在神经根型颈椎病的治方研究中的运用相对于其他领域是偏少的，并且基本上是研究文献资料上出现的治方，在对名老中医个人治疗经验及用药规律的总结是缺乏的，因此研究范围广而缺乏针对性，同时使用该技术的相关软件种类往往是单一的。此刻研究者在研究中医方剂时往往采用传统的研究方法，这就导致在大数据的研究中耗时、耗力甚则无能为力，同样也难以精准地提取大数据背后的隐藏的潜在关系和规则及缺乏对未知状况的预测。产生这样的现状，一方面是很多研究者尚未清楚该技术在方剂研究中的优势所在，思维模式尚未更新;另一方面是很多研究者尚未清楚该技术的操作技能及软件种类及其应用范围。故以后应向更多研究者普及该技术的软件种类、其中的优势及操作技能，让该技术在临床中使用更广，产生更大的效益。
参考文献。
[2]曹毅，季聪华.临床科研设计与分析[m].杭州:浙江科学技术出版社，2015:189.
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网络经济数据挖掘在工商管理中的应用论文
摘要：数据挖掘是当前数据库和信息决策领域的最前沿研究方向之一。
该文从知识发现和数据挖掘的概念出发,总结了数据挖掘常采用的技术方法,同时对数据挖掘的应用及发展进行了阐述。
该文以一个淘宝网行业的数据挖掘案例探讨了数据挖掘在网络经济下工商的应用;从技术和商业需求两个方面分别研究了数据挖掘商务应用的可行性，并指出因竞争战略的细化导致了对数据挖掘的商业需求。
关键词：数据挖掘;网络经济;序列模式。
随着数据库和网络等技术的迅速发展,我们产生和收集数据的能力已经迅速提高,大量的数据储存在数据库和数据仓库中,我们已被淹没在数据和信息的汪洋大海中。
这项以数据库技术、网络技术、统计分析、人工智能等为依托的综合性运用技术的出现有其必然性和可行性。
人们需要有新的、更有效的手段地各种大量数据进行挖掘以发挥其潜能,数据挖掘正是在这样的应用需求环境下产生并迅速发展起来的,它的出现为自动和智能地把海量的数据转化为有用的信息和知识提供了手段。
1网络经济。
网络经济，一种建立在计算机网络基础之上，以现代信息技术为核心的新的经济形态。
它以信息为基础，以计算机网络为依托，以生产、分配、交换和消费网络产品为主要内容，以高科技为支持，以知识和技术创新为灵魂。
它不仅是指以计算机为核心的信息技术产业的兴起和快速增长，也包括以现代计算机技术为基础的整个高新技术产业的崛起和迅猛发展，更包括由于高新技术的推广和运用所引起的传统产业、传统经济部门的深刻的革命性变化和飞跃性发展。
它实际上是一种在传统经济基础上产生的、经过以计算机为核心的现代信息技术提升的高级经济发展形态。
2.1电子商务行业概况。
随着电子商务行业不断发展，新的供应商仍在进人市场与传统企业竞争。
电子商务行业促使杂货、药品、玩具零售商提供更低的价格和更全的商品。
电子商务正以低成本、高效率、覆盖广、协调性强、透明度高等一系列明显的交易优势席卷经济的各个层面。
中国移动互联网市场规模达393.1亿元，同比增长97.5%，移动电子商务的飞速发展正是中国移动互联网市场快速增长的主要推动力。
20，移动电商在移动互联网市场中的占比已接近三成，预计在末可以达到57%以上。
传统互联网电商企业在发展到一定规模后，有足够的经验和资本向移动终端转移，是移动电商快速增长的主要原因。
2.2数据挖掘分析过程。
上面面用一个针对淘宝网滁州店铺采集的样本数据，进行挖掘的例子来说明数据挖掘的具体应用。
表1给出了数据源的部分字段格式。
表2、表3给出了经过整理和转换后的适用于挖掘工具的数据样本。
在本案例中，我们自行编写挖掘工具。
限于篇幅，具体数据挖掘过程省略。
从上面电子商务行业数据挖掘后分析可以得出:。
电子商务销售的主体:我们找到进行网络销售的主体人(店铺)及相关个人店铺信息;。
监管范围的扩展：传统工商监管只对实体店铺进行监管，通过对网络的市场监管，可以扩大工商管理监管范围，更加规范的市场。
针对网络经济形态下的数据挖掘，我们主要采用以下三种方式进行数据挖掘:。
3.1关联分析。
利用关联规则进行数据挖掘。
在数据挖掘研究领域,对于关联分析的研究开展得比较深入,人们提出了多种关联规则的挖掘算法,如apriori、stem、ais、dhp等算法。
关联分析的目的是挖掘隐藏在数据间的相互关系,它能发现数据库中形如“90%的顾客在一次购买活动中购买商品a的同时购买商品b”之类的知识。
关联分析就是生成所有具有用户指定的最小置信度和最小支持度的关联规则。
3.2分类分析。
设有一个数据库和一组具有不同特征的类别(标记),该数据库中的每一个记录都赋予一个类别的标记,这样的数据库称为示例数据库或训练集。
分类分析就是通过分析示例数据库中的数据,为每个类别做出准确的描述或建立分析模型或挖掘出分类规则,然后用这个分类规则对其它数据库中的记录进行分类。
3.3序列模式分析。
序列模式分析和关联分析法相似,其目的也是为了采掘出数据之间的联系,但序列模式分析的侧重点在于分析数据间的前后(因果)关系。
运用序列模式分析销售记录,零售商则可以发现客户潜在的购物模式,例如客户在购买微波炉前常购买何种商品。
3.4数据挖掘与信息过滤技术的结合。
网络的迅速发展导致了“信息过载”、“信息超载”现象，利用网络数据挖掘中得到的数据进行信息过滤机制就是为了克服上述现象，减少用户在获得信息过程中的负担，同时向用户提供数量适宜、质量优良的信息应运而生的。
比如在网络内容挖掘之前对网络文档中包含的信息进行过滤、筛选、分类和归档等操作，使网络内容挖掘所要处理的数据量得以减少，使输入数据的质量、网络内容挖掘的信息挖掘速度及精确度和用户所得信息的时效性得以提高。
1)确定应用领域:包括此领域的基本知识和目标。
2)建立目标数据集:选择一个数据集或在多数据集的子集上聚焦。
3)数据预处理:在大数据集中,根据需求,利用数据净化和整合技术,选择与任务相关数据,在不降低其准确度的状况下减少处理数据量。
4)数据转换:找到数据的特征进行编码,减少有效变量的数目。
5)数据挖掘:根据数据和所要发现知识的种类来确定相应的挖掘算法。
6)数据评价:将挖掘出的知识和数据以各种可视化方式显示,并将其以图形、文本等方式存储在库中,以便对它们进一步挖掘,直至满意为止。
7)实施和应用:利用数据挖掘技术所建立模型在实际项目中的应用,包括数据库的构建,个性化用户服务、基于知识的企业信息管理(mis)、企业目标管理、决策支持等等。
以上数据时网络经济形态下，在工商管理部分的应用，实际的工商管理目标是为工商管理与决策提供服务，未来的数据挖掘将会形成标准的数据挖掘语言或其他方面的标准化工作的数据挖掘系统。
数据挖掘能发现网络中隐含的有价值的信息和知识，从而提高标引、自动摘要、自动分类和自动聚类等的准确率;能促进用户兴趣模型的构建，从而为用户提供更好的个性化信息，难以满足网络信息用户的动态需求。
在网络信息检索的实际应用中，往往不是单一地运用数据挖掘技术，数据挖掘需和其他相关技术结合，才能发挥出更大的效用。
参考文献:。
[5]苗杰,倪波.面向集成竞争情报系统的数据挖掘应用研究[j].情报学报,2001(8):443—450.
网络经济数据挖掘在工商管理中的应用论文
摘要：网络经济就是依托网络技术发展的经济，主要特点就是信息，表现形式为信息产业和服务业。
网络经济还存在众多名称：“数字经济”、“信息经济”、“新经济”。
随着我国科学技术的发展，这种新型经济形式表现出强大的生命力，进一步加快了经济增长、经济结构、经济运行规则的转变。
工商管理部门作为国家管理经济、市场的有力工具，在建立和维护市场经济秩序中发挥着重要作用，由于网络经济形式的出现，工商管理部门也需顺应时代发展，而创新管理思路和管理方法，以促进这种新型经济的健康发展。
网络经济数据挖掘在工商管理中的应用论文
我国提出用十年时间基本实现智游的目标[3]过去几年国家旅游局的相关动作均为了实现这一目标。但是在借助大数据推动智游的可持续性发展中大数据所产生的价值却亟待提高原因之一就是在收集、储存了大量数据后对它们深入挖掘不够没有发掘出数据更多的价值。
3.1信息化建设。
智游的发展离不开移动网络、物联网、云平台。随着大数据的不断发展,国内许多景区已经实现wi-fi覆盖,部分景区也已实现人与人、人与物、人与景点之间的实时互动,多省市已建有旅游产业监测平台或旅游大数据中心以及数据可视化平台,从中进行数据统计、行为分析、监控预警、服务质量监督等。通过这些平台,已基本能掌握跟游客和景点相关的数据,可以实现更好旅游监控、产业宏观监控,对该地的旅游管理和推广都能发挥重要作用。
但从智慧化的发展来看,我国的信息化建设还需加强。虽然通讯网络已基本能保证,但是大部分景区还无法实现对景区全面、透彻、及时的感知,更为困难的是对平台的建设。在数据共享平台的建设上,除了必备的硬件设施,大数据实验平台还涉及大量部门,如政府管理部门、气象部门、交通、电子商务、旅行社、旅游网站等。如此多的部门相关联,要想建立一个完整全面的大数据实验平台,难度可想而知。
3.2大数据挖掘方法。
大数据时代缺的不是数据,而是方法。大数据在旅游行业的应用前景非常广阔,但是面对大量的数据,不懂如何收集有用的数据、不懂如何对数据进行挖掘和利用,那么“大数据”犹如矿山之中的废石。旅游行业所涉及的结构化与非结构化数据,通过云计算技术,对数据的收集、存储都较为容易,但对数据的挖掘分析则还在不断探索中。大数据的挖掘常用的方法有关联分析,相似度分析,距离分析,聚类分析等等,这些方法从不同的角度对数据进行挖掘。其中,相关性分析方法通过关联多个数据来源,挖掘数据价值。但针对旅游数据,采用这些方法挖掘数据的价值信息,难度也很大,因为旅游数据中冗余数据很多,数据存在形式很复杂。在旅游非结构化数据中,一张图片、一个天气变化、一次舆情评价等都将会对游客的.旅行计划带来影响。对这些数据完全挖掘分析,对游客“行前、行中、行后”大数据的实时性挖掘都是很大的挑战。
3.3数据安全。
数据安全事件屡见不鲜伴着大数据而来的数据安全问题日益凸显出来。在大数据时代无处不在的数据收集技术使我们的个人信息在所关联的数据中心留下痕迹如何保证这些信息被合法合理使用让数据“可用不可见”[4]这是亟待解决的问题。同时在大数据资源的开放性和共享性下个人隐私和公民权益受到严重威胁。这一矛盾的存在使数据共享程度与数据挖掘程度成反比。此外经过大数据技术的分析、挖掘个人隐私更易被发现和暴露从而可能引发一系列社会问题。
大数据背景下的旅游数据当然也避免不了数据的安全问题。如果游客“吃、住、行、游、娱、购”的数据被放入数据库,被完全共享、挖掘、分析,那游客的人身财产安全将会受到严重影响,最终降低旅游体验。所以,数据的安全管理是进行大数据挖掘的前提。
3.4大数据人才。
大数据背景下的智游离不开人才的创新活动及技术支持,然而与专业相衔接的大数据人才培养未能及时跟上行业需求,加之创新型人才的外流,以及数据统计未来3~5年大数据行业将面临全球性的人才荒,国内智游的构建还缺乏大量人才。
4解决思路。
在信息化建设上,加大政府投入,加强基础设施建设,整合结构化数据,抓取非结构化数据,打通各数据壁垒,建设旅游大数据实验平台;在挖掘方法上,对旅游大数据实时性数据的挖掘应该被放在重要位置;在数据安全上,从加强大数据安全立法、监管执法及强化技术手段建设等几个方面着手,提升大数据环境下数据安全保护水平。加强人才的培养与引进,加强产学研合作,培养智游大数据人才。
参考文献。
网络经济数据挖掘在工商管理中的应用论文
摘要：大数据和智游都是当下的热点,没有大数据的智游无从谈“智慧”,数据挖掘是大数据应用于智游的核心,文章探究了在智游应用中,目前大数据挖掘存在的几个问题。
关键词：大数据;智游;数据挖掘;。
1引言。
随着人民生活水平的进一步提高,旅游消费的需求进一步上升,在云计算、互联网、物联网以及移动智能终端等信息通讯技术的飞速发展下,智游应运而生。大数据作为当下的热点已经成了智游发展的有力支撑,没有大数据提供的有利信息,智游无法变得“智慧”。
2大数据与智游。
旅游业是信息密、综合性强、信息依存度高的产业[1],这让其与大数据自然产生了交汇。,江苏省镇江市首先提出“智游”的概念,虽然至今国内外对于智游还没有一个统一的学术定义,但在与大数据相关的描述中,有学者从大数据挖掘在智游中的作用出发,把智游描述为:通过充分收集和管理所有类型和来源的旅游数据,并深入挖掘这些数据的潜在重要价值信息,然后利用这些信息为相关部门或对象提供服务[2]。这一定义充分肯定了在发展智游中,大数据挖掘所起的至关重要的作用,指出了在智游的过程中,数据的收集、储存、管理都是为数据挖掘服务,智游最终所需要的是利用挖掘所得的有用信息。
网络经济数据挖掘在工商管理中的应用论文
企业盈利的关键是节约成本，利用数据挖掘技术可以找到企业消耗资源的关键点和各种活动的投入与产出比例，进而为企业提供科学合理的调整方案，例如资源循环利用、降低库存等方法。通过数据挖掘技术，企业可以预先知道市场上的商业信息，使企业把握市场动态，创造更多的盈利。
3.2管理客户资料。
俗话说知己知彼，百战不殆。对于企业来说，了解客户是至关重要的，比如客户是男是女、爱好是什么、职业是什么等，从而根据不同客户需求，改善网络结构，推出个性化网页，吸引更多的客户对本企业的关注。例如对电子商务网站的网站流量进行分析。人们在点击或者是访问某一个网站的同时，就将个人对网站内容的反馈信息反映了出来，用户点击了哪一个链接，在哪个网页中停留的时间最长，采用了哪个搜索的项目或者是总共使用的浏览时间等信息都会被保存在网站中，将这些信息保存下来，进行数据分析，能够有效的确定用户的访问特点以及产品特征，从而提高电子商务信息提供的精确性。
3.3评估商业信誉。
一个企业若是没有良好的商业信誉做基础，一切都是空口说白话。所以建立有效的商业评估制度就成了重中之重。利用数据挖掘技术对企业营销进行追踪，开展资产评估、发展潜力预测以及利润收益分析，建立完善的安全系统，对企业商誉安全进行保障，可以有效的预防和解决信用风险，提高企业信誉度。例如，商品售卖出去，要进行科学有效的跟踪，了解客户用后体验，对客户使用产品情况进行追踪式分析，开展科学合理的资产评估，不断发展潜在用户体验，通过客户的反馈信息进行综合性分析，提高客户满意度，提高商家的信用。
3.4确定异常事件。
在商业领域中，确定异常事件具有十分重要的商业价值。在企业经营时间里，经常会有异常事件发生，例如话费拖欠、客户流失、信用卡欺诈等，通过数据挖掘技术中的异常点分析可以十分准确快速地发现异常点，使企业及时修整系统，减少不必要损失。例如，当客户将商品加入购物车后，对没有付款的原因进行科学合理的分析，从而确定要催付的客户群体。这种催付的行为在一定程度上可能会打扰到客户，所以需要准确的分析其真正的原因。例如客户没有付款的主要原因为：遗忘、冲动消费不想买了、货比三家，发现更好地商品、支付发生故障等。这个时候就需要商家对号入座，确定是否要进行客户催付。这就需要数据挖掘技术发挥自身的优势，进行数据分析，提出相应的解决方案。在催付时间的选择上，根据数据挖掘技术的分析通常情况下理论上在第三天进行催付是最为合理的，因为在第二天有不少会自发付款的客户。同时还需要考虑到女性消费者冲动购物的习惯，过了这个冲动期就不容易再购买。所以实际上要在客户下单的第二天进行催付最为合理。在拟定催付内容的时候需要科学分析客户一天各个时间段的情绪变化，减少客户对商家的排斥与厌烦的心理。
4结语。
随着网络技术的不断发展，电子商务已经成为现如今经济发展的主要方式。数据挖掘技术是电子商务发展的重要手段。利用数据挖掘可以帮助企业从大量的繁杂的数据中发现潜在的规律，找到有效的信息，以此指导企业调整经营策略，提高企业声誉，获得更有利的竞争能力。
科研管理中数据挖掘技术的应用论文
近些年来，已经有越来越多的企业把通信、网络技术和计算机应用引入企业的日常管理工作和业务开发处理当中，企业的各类信息化程度也在不断提高。现代科技信息技术的广泛应用已经显著的提高了企业的工作效率和经济效益。但是，在使用信息技术给企业带来的方便、快捷的同时，也不断的出现了新的问题和需求。企业经过多年积累了大量的历史数据，这些数据对企业当前的日常经营活动几乎没有任何的使用价值，成了留之无用弃之可惜的累赘。而且储藏这些历史数据会对企业造成很大的困难和费用开销。为此数据挖掘技术应用在网络营销中势在必行，全面细致的分析数据库资源并从中提取有价值的信息来对商业决策进行支持，从而来控制运营成本、提高经济效益。本文将从网络营销中数据挖掘技术的几个应用进行探讨和分析。
1客户关系管理。
客户关系管理在网络营销，商业竞争是一家以客户为中心的竞技状态的客户，留住客户，扩大客户基础，建立密切的客户关系，客户需求分析和创造客户需求等，是非常关键的营销问题。客户关系管理，营销和信息技术领域是一个新概念，这在90年代初，软件产品在上世纪90年代后期出现的诞生。目前，在国内和国外的此类产品的研究和发展阶段。然而，继续与数据仓库和数据挖掘技术的进步和发展，客户关系管理，也是对实际应用阶段。crm的目标是管理者与客户的互动，提升客户价值，提高客户满意度，提高客户的忠诚度，还发现，市场营销和销售渠道，然后寻找新客户，提高客户的利润贡献率的最终目的是为了推动社会和经济效益。客户关系管理的目的，应用是改善企业与客户的关系，它是企业和服务本质管理和协调，以满足客户的需求，企业政策支持这项工作，并联系客户服务加强管理，提高客户满意度和品牌忠诚度。
然而，数据挖掘可以应用到很多方面的crm和不同阶段，包括以下内容：
（1）“一对一”营销的内部工作人员认识到，客户是在这个领域的企业，而不是贸易发展生存的关键。与每一个客户接触的过程，也是了解客户的进程，而且也让客户了解业务流程。
（2）企业与客户之间的销售应该是一种商业关系不断向前发展。客户和营销公司成立这种方式，而且有许多方法可以使这种与客户的关系，往往以改善包括：延长时间，客户关系和维护客户关系，以进一步加强相互交往过程中，公司可以在对方取得联系更多的利润。
（3）客户对客户盈利能力分析。我们的客户盈利能力是非常不同的，如果你不明白客户盈利能力，很难制定有效的营销策略，以获取最有价值的客户，或进一步提高客户的忠诚度的价值。数据挖掘技术可以用来预测客户在市场条件变化不同的盈利能力。它可以找到所有这些行为和使用模型来预测客户行为模式的客户交易盈利水平或新客户找到高利润。
（4）在所有部门维护客户关系的竞争日趋激烈，企业获得新客户的成本上升，因此，保持现有客户的关系变得越来越重要。对于企业客户可分为三大类：没有价值或者低价值的客户，不容易失去宝贵的客户，并不断寻找更多的优惠，更有价值的服务给客户。前两个类型的`客户，客户关系管理，现代化，然而，最具潜力的市场活动，是第三个层次的用户，而且还特别需求和营销工具，以保护客户，可以减缓企业经营成本，而且还获得了宝贵的客户。数据挖掘还可以发现，由于客户流失，该公司能够满足这些客户的需要，采取适当措施，保持销售。
（5）客户访问企业业务系统资源，包括能够获得新客户的关键指标。为了提供这些新的资源，包括企业搜索客户谁不知道该产品的客户，可能是竞争对手，服务客户。这些细分客户，潜在客户可以帮助企业完成检查。
2企业经营定位。
通过挖掘客户的有关数据，可以对客户进行分类，找出其相同点和不同点，以便为客户提供个性化的产品和服务，使企业和客户之间能够通过网络进行有效的沟通和信息交流。例如，关联分析，客户在购买某种商品时，有可能会连带着购买其他的相关产品，这样购买的某种商品和连带购买的其他相关产品之间就存在着某种关联，企业可以针对这种关联进行分析，分析出规律，已制定有效的营销策略来长效的起到吸引客户连带消费，购买其他产品的营销策略。它能够智能化地从大量的数据中提取出有用的信息和知识，为企业的管理人员提供决策支持。数据挖掘技术使数据库技术进入了一个更高级的阶段，它不仅能对过去的数据进行查询和遍历，并且能够找出过去数据之间的潜在联系，从而促进信息的传递。
客户群体的划分也会用到数据挖掘，没有基于数据挖掘的客户划分，就没有真正的差异化、个性化营销，就没有现代营销的根本。做为企业的领导者，不管你的企业是卖产品的还是卖服务，第一个应该准确把握的商业问题就是你的目标客户群体，他们是谁，有什么特点和行为模式，有那些独特的喜好可以作为营销的突破口，有多大的多长久的赢利价值。这些问题是你整个商业运做的核心和基础，不了解你的客户，下面的路就根本别指望能走下去了。数据挖掘营销应用中的客户群体划分可以科学有效的解决这个问题，也能给企业找到一个合理的营销定位。
3客户信用风险控制。
数据挖掘技术在90年代开始应用于信用评估与风险分析中。企业在进行网络营销的过程中会受到各种各样的来自买方的信用风险的威胁，随着市场竞争的加剧，贸易信用已经成为企业成功开发客户和加强客户关系的重要条件。客户信用管理主要是搜集储存客户信息，因为客户既是企业最大的财富来源，也是风险的主要来源。为了让企业在这方面更少的受到威胁，可以利用数据挖掘技术发现企业经常面临的诈骗行为或延付货款行为，进而进行回避。同时尽可能把客户信用风险控制在交易发生之前是成功信用管理的根本。因此，充分获取客户的详细资料并做出安全的决策非常重要。
（3）数据挖掘技术也可以适应各种形式的数据，数据挖掘可以是连续的数据，离散数据，而其他形式的数据处理，以便在更大的灵活性，在选择指标时，更加符合客观实际的信用风险模型。
为现代信用风险管理方法有两个：第一是所谓的指数法，其基础是信用相关业务的某些特性来企业信用评估；第二类是所谓的结构化方法，根据历史数据和市场数据模拟在企业资产价值变化的动态持续的过程，然后确定其企业信用的位置。
网络营销作为适应网络经济时代的网络虚拟市场的新营销理论，是市场营销理念在新时期的发展和应用。它能够智能化地从大量的数据中提取出有用的信息和知识，为企业的管理人员提供决策支持。数据挖掘技术使数据库技术进入了一个更高级的阶段，它不仅能对过去的数据进行查询和遍历，并且能够找出过去数据之间的潜在联系，从而促进信息的传递。
1．维护原有客户，挖掘潜在新客户。
网络营销中销售商可以通过客户的访问记录来挖掘出客户的潜在信息，跟据客户的兴趣与需求向客户有针对性的做个性化的推荐，制定出客户满意的产品服务。在做好维护原有老客户的基础上，通过对数据的挖掘，利用分类技术，也可以寻找出潜在的客户，通过对web日志的挖掘，可以对已经存在的访问者进行分类，根据这种精细的分类，还可以找到潜在的新客户。
2．制定营销策略，优化促销活动。
对于保留的商品访问记录和销售记录进行挖掘，可以发现客户的访问规律，了解客户消费的生命周期，起伏规律，结合市场形势的变化，针对不同的商品和客户群制定不同的营销策略，保证促销活动针对客户群有的放矢，收到意想不到的效果。
3．降低运营成本，提高竞争力。
网络营销的管理者可以通过数据挖掘发现市场反馈的可靠信息，预测客户未来的购买行为，有针对性的进行营销活动，还可以根据产品访问者的浏览习惯来觉定产品广告的位置，使广告有针对性的起到宣传的效果。从而提高广告的投资回报率，从而能降低运营成本，提高且的核心竞争力。
4．对客户进行个性化推荐。
根据客户采矿活动对网络规则，有针对性的网络营销平台，提供“个性化”服务。个性化服务是在服务策略和服务内容的不同客户的不同，其本质是客户为中心的web服务的需求。它通过收集和分析客户资料，以了解客户的利益和购买行为，然后采取主动，以达到建议的服务。
5．完善网络营销网站的设计。
参考文献。
1冯英健著,《网络营销基础与实践》,清华大学出版社,1月第1版。
2.,and.sky-shairoh,esinknowledgediscoveryanddatamining.aaai/mitpress,menlopark,ca.:。