本文選題：工商管理系統(tǒng)　切入點(diǎn)：數(shù)據(jù)挖掘　出處：《云南大學(xué)》2016年碩士論文

【摘要】：隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來,數(shù)據(jù)的利用價(jià)值日益受到各行業(yè)的重視。數(shù)據(jù)挖掘在對(duì)已有的數(shù)據(jù)進(jìn)行二次利用方面顯示出了優(yōu)越性,這能夠?qū)ξ覀兊纳町a(chǎn)生巨大的經(jīng)濟(jì)效益。工商管理部門為提高管理工作效率,適應(yīng)現(xiàn)代化的管理,已經(jīng)逐漸建立了自己的業(yè)務(wù)管理系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)了經(jīng)濟(jì)戶口的數(shù)字化。但其當(dāng)前的業(yè)務(wù)系統(tǒng)只能提供日常的事務(wù)管理,且隨著數(shù)據(jù)的爆發(fā)式增長(zhǎng),數(shù)據(jù)庫(kù)變得非常龐大,業(yè)務(wù)系統(tǒng)無法提供深層次的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析與挖掘,想要從業(yè)務(wù)系統(tǒng)中獲取有用的信息變得越來越困難,嚴(yán)重影響了對(duì)數(shù)據(jù)的充分利用。因此,客觀現(xiàn)實(shí)迫切要求在工商管理系統(tǒng)中采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),對(duì)工商管理數(shù)據(jù)進(jìn)行深入了解和分析。本文基于昆明市工商行政管理局的管理數(shù)據(jù),運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)技術(shù),詳細(xì)說明了在工商管理數(shù)據(jù)中實(shí)際運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的方法,給出了基于分類分析方法的工商管理數(shù)據(jù)挖掘模型。同時(shí),以Java語言口Spring.Struts.Hibernate三大開源框架為開發(fā)工具,設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了工商管理數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng),獲得了一些在市場(chǎng)主體發(fā)展趨勢(shì)上的應(yīng)用實(shí)例。此外,通過分析挖掘需求、現(xiàn)有數(shù)據(jù)特點(diǎn)以及決策樹算法,本文對(duì)C4.5決策樹算法做出了一些修改和完善。與未改進(jìn)的算法相比較,改進(jìn)后的算法采用屬性標(biāo)準(zhǔn)優(yōu)化,引入用戶關(guān)注度,使得挖掘結(jié)果更能滿足實(shí)際需求。
[Abstract]:With the arrival of big data era, the value of data utilization has been paid more and more attention by various industries. Data mining has shown its superiority in reusing existing data. In order to improve the efficiency of management and adapt to modern management, the industrial and commercial administration has gradually established its own business management system. But the current business system can only provide daily transaction management, and with the explosive growth of data, the database becomes very large, the business system can not provide the deep level of statistical analysis and mining data. It is becoming more and more difficult to obtain useful information from business systems, which seriously affects the full utilization of data. Based on the management data of Kunming Municipal Administration for Industry and Commerce, this paper explains in detail the practical application of data mining technology in industrial and commercial management data by using the relevant data mining technology. In this paper, a business administration data mining model based on classification analysis method is presented. At the same time, the business administration data mining system is designed and implemented with the three open source frameworks of Java language port Spring.Struts.Hibernate as the development tool. In addition, through the analysis of mining requirements, the characteristics of existing data and the decision tree algorithm, In this paper, the C4.5 decision tree algorithm is modified and improved. Compared with the unimproved algorithm, the improved algorithm adopts the attribute standard optimization, and introduces user concern, which makes the mining results more satisfied with the actual demand.
【學(xué)位授予單位】：云南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP311.13

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 香麗蕓;淺談數(shù)據(jù)挖掘及其應(yīng)用[J];昌吉師專學(xué)報(bào);2001年02期

2 鄭雪燕,張杰明,岳洋;數(shù)據(jù)挖掘語言[J];計(jì)算機(jī)時(shí)代;2001年11期

3 劉明晶;數(shù)據(jù)挖掘[J];華南金融電腦;2001年04期

4 張偉;劉勇國(guó);彭軍;廖曉峰;吳中福;;數(shù)據(jù)挖掘發(fā)展研究[J];計(jì)算機(jī)科學(xué);2001年07期

5 鐘曉;馬少平;張鈸;俞瑞釗;;數(shù)據(jù)挖掘綜述[J];模式識(shí)別與人工智能;2001年01期

6 朱建平,張潤(rùn)楚;數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)展及其特點(diǎn)[J];統(tǒng)計(jì)與決策;2002年07期

7 傅嵐;在數(shù)據(jù)海洋中打撈信息數(shù)據(jù)挖掘[J];科技廣場(chǎng);2002年11期

8 李峻;數(shù)據(jù)挖掘,企業(yè)洞察先機(jī)的“慧眼”[J];中國(guó)計(jì)算機(jī)用戶;2002年48期

9 羅可,蔡碧野,卜勝賢,謝中科;數(shù)據(jù)挖掘及其發(fā)展研究[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2002年14期

10 ;2002數(shù)據(jù)挖掘研討班[J];計(jì)算機(jī)工程;2002年06期

相關(guān)會(huì)議論文 前10條

1 史東輝;蔡慶生;張春陽;;一種新的數(shù)據(jù)挖掘多策略方法研究[A];第十七屆全國(guó)數(shù)據(jù)庫(kù)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集（研究報(bào)告篇）[C];2000年

2 張弦;;數(shù)據(jù)挖掘在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用[A];紀(jì)念中國(guó)農(nóng)業(yè)工程學(xué)會(huì)成立30周年暨中國(guó)農(nóng)業(yè)工程學(xué)會(huì)2009年學(xué)術(shù)年會(huì)（CSAE 2009）論文集[C];2009年

3 魏順平;;教育數(shù)據(jù)挖掘:現(xiàn)狀與趨勢(shì)[A];信息化、工業(yè)化融合與服務(wù)創(chuàng)新——第十三屆計(jì)算機(jī)模擬與信息技術(shù)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2011年

4 關(guān)清平;沉培輝;;概率網(wǎng)絡(luò)在數(shù)據(jù)挖掘上的應(yīng)用[A];科技、工程與經(jīng)濟(jì)社會(huì)協(xié)調(diào)發(fā)展——中國(guó)科協(xié)第五屆青年學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2004年

5 丁瑾;;基于Web數(shù)據(jù)挖掘的綜述[A];山西省科學(xué)技術(shù)情報(bào)學(xué)會(huì)學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2004年

6 聶茹;田森平;;Web數(shù)據(jù)挖掘及其在電子商務(wù)中的應(yīng)用[A];中南六�。▍^(qū)）自動(dòng)化學(xué)會(huì)第24屆學(xué)術(shù)年會(huì)會(huì)議論文集[C];2006年

7 李菊;王軍;;數(shù)據(jù)挖掘在客戶關(guān)系管理的應(yīng)用[A];計(jì)算機(jī)技術(shù)與應(yīng)用進(jìn)展·2007——全國(guó)第18屆計(jì)算機(jī)技術(shù)與應(yīng)用（CACIS）學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2007年

8 肖陽;李啟賢;;數(shù)據(jù)挖掘在中國(guó)鋼鐵行業(yè)中的應(yīng)用[A];中國(guó)計(jì)量協(xié)會(huì)冶金分會(huì)2012年會(huì)暨能源計(jì)量與節(jié)能降耗經(jīng)驗(yàn)交流會(huì)論文集[C];2012年

9 楊磊;王貴成;汪勇;張占勝;;SQL Server 2005在數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用[A];2009年中國(guó)智能自動(dòng)化會(huì)議論文集（第二分冊(cè)）[C];2009年

10 謝中;邱玉輝;;面向商務(wù)網(wǎng)站有效性的數(shù)據(jù)挖掘方法[A];第十八屆全國(guó)數(shù)據(jù)庫(kù)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集（技術(shù)報(bào)告篇）[C];2001年

相關(guān)重要報(bào)紙文章 前10條

1 本報(bào)記者褚寧;數(shù)據(jù)挖掘如“挖金”[N];解放日?qǐng)?bào);2002年

2 周蓉蓉;數(shù)據(jù)挖掘需要點(diǎn)想像力[N];計(jì)算機(jī)世界;2004年

3 □中國(guó)電信股份有限公司北京研究院 張舒博 □北京郵電大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院 牛琨;走出數(shù)據(jù)挖掘的誤區(qū)[N];人民郵電;2006年

4 《網(wǎng)絡(luò)世界》記者 王瑩;數(shù)據(jù)挖掘保險(xiǎn)業(yè)的新藍(lán)海[N];網(wǎng)絡(luò)世界;2012年

5 劉俊麗;基于地理化的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘與分析提升投資有效性[N];人民郵電;2014年

6 本報(bào)記者 連曉東;數(shù)據(jù)挖掘：金融信息化新熱點(diǎn)[N];中國(guó)電子報(bào);2002年

7 本報(bào)記者 鳳小華 朱仁康;“數(shù)字挖掘軟件”引領(lǐng)中國(guó)信息化新浪潮[N];中國(guó)電子報(bào);2003年

8 本報(bào)記者　史延廷;“成功企業(yè)數(shù)據(jù)挖掘暨數(shù)量化管理論壇”在京舉辦[N];中國(guó)旅游報(bào);2002年

9 朱小寧;數(shù)據(jù)挖掘：信息化戰(zhàn)爭(zhēng)的基礎(chǔ)工程[N];解放軍報(bào);2005年

10 本報(bào)記者 王小平;從“大集中”走向數(shù)據(jù)挖掘[N];金融時(shí)報(bào);2002年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前10條

1 于自強(qiáng);海量流數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)問題研究[D];山東大學(xué);2015年

2 張馨;全基因組SNP芯片應(yīng)用于CNV和L0H分析的軟件比對(duì)與數(shù)據(jù)挖掘[D];復(fù)旦大學(xué);2011年

3 彭計(jì)紅;基于數(shù)據(jù)挖掘的癡呆中醫(yī)證的研究[D];南京中醫(yī)藥大學(xué);2015年

4 李秋虹;基于MapReduce的大規(guī)模數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)研究[D];復(fù)旦大學(xué);2013年

5 鄔文帥;基于多目標(biāo)決策的數(shù)據(jù)挖掘方法評(píng)估與應(yīng)用[D];電子科技大學(xué);2015年

6 謝邦彥;整合數(shù)據(jù)挖掘與TRIZ理論的質(zhì)量管理方法研究[D];首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué);2010年

7 何偉全;云南高校學(xué)生意外傷害因素關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘及風(fēng)險(xiǎn)管控體系研究[D];昆明理工大學(xué);2015年

8 段功豪;基于多結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)挖掘的滑坡災(zāi)害預(yù)測(cè)模型研究[D];中國(guó)地質(zhì)大學(xué);2016年

9 白曉明;基于數(shù)據(jù)挖掘的復(fù)合材料宏—細(xì)觀力學(xué)模型研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2016年

10 藍(lán)永豪（LAM Wing Ho）;基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析當(dāng)代中醫(yī)名家痤瘡驗(yàn)方經(jīng)驗(yàn)研究[D];南京中醫(yī)藥大學(xué);2016年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 林仁紅;基于數(shù)據(jù)挖掘的機(jī)遇識(shí)別與評(píng)價(jià)研究[D];首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué);2007年

2 張彥俊;游戲運(yùn)營(yíng)中的數(shù)據(jù)挖掘[D];復(fù)旦大學(xué);2011年

3 焦亞召;基于多核函數(shù)FCM算法在數(shù)據(jù)挖掘聚類中的應(yīng)用研究[D];昆明理工大學(xué);2015年

4 王杰鋒;物聯(lián)網(wǎng)能耗數(shù)據(jù)智能分析及其應(yīng)用平臺(tái)設(shè)計(jì)[D];江南大學(xué);2015年

5 劉學(xué)建;數(shù)據(jù)挖掘在電子商務(wù)推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用研究[D];昆明理工大學(xué);2015年

6 戴陽陽;基于數(shù)據(jù)挖掘的金融時(shí)間序列預(yù)測(cè)研究與應(yīng)用[D];江南大學(xué);2015年

7 石思優(yōu);基于主題模型的醫(yī)療數(shù)據(jù)挖掘研究[D];廣東技術(shù)師范學(xué)院;2015年

8 陳丹;移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)信令挖掘?qū)崿F(xiàn)智慧營(yíng)銷的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)應(yīng)用研究[D];華南理工大學(xué);2015年

9 陳思;基于數(shù)據(jù)挖掘的大學(xué)生客戶識(shí)別模型的研究[D];昆明理工大學(xué);2015年

10 位長(zhǎng)帥;基于客戶數(shù)據(jù)挖掘的電信客戶關(guān)系管理研究[D];西南交通大學(xué);2015年

，

本文編號(hào)：1659783