浅谈数据挖掘技术在燃气行业的应用数据挖掘期末论文.doc

浅谈数据挖掘技术在燃气行业的应用数据挖掘期末论文.doc浅谈数据挖掘技术在燃气行业的应用数据挖掘期末论文
摘要: 本文从数据挖掘技术入手，结合目前燃气集团的业务现状，提出分析和数据挖掘在燃气集团业务中应用的设想和建议。关键词：数据挖掘，燃气行业，应用中图分类号：：A 文章编号：1. 引言城市燃气是城市的重要基础设施，直接关系到城市居民的生活和安全，关系到城市经济的可持续发展和社会的稳定。以优质的服务赢得用户，以一丝不苟的态度回报社会一直是我们燃气人孜孜以求的目标。如何在达到较高社会效益的同时提高企业自身的经济效益呢？我认为在通过进一步优化企业管理模式，树立新思想，建立新突破的同时，必须要有全新的企业信息化管理作为保证，要有强大的数据分析能力左右坚实的后盾。数据挖掘技术是一项日趋成熟的数据统计和整理的方法论，应用多种软件和方法可以对现有纷繁复杂的数据进行归纳，梳理，从中挖掘出可供决策依据的有效数据。本文从数据挖掘技术入手，针对燃气集团目前的系统现状和数据现状，提出数据整理和挖掘的必要性，并就数据挖掘技术在燃气集团中的应用的设想做下简单的阐述。2. 数据挖掘技术简介：数据挖掘(data mining) 是一种透过数理模式来分析企业内储存的大量资料，以找出不同的客户或市场划分，分析出消费者喜好和行为的方法。也有人把数据挖掘视为数据库中知识发现过程的一个基本步骤。知识发现过程以下三个阶段组成：（1）数据准备，（2）数据挖掘，（3）结果表达和解释。数据挖掘可以与用户或知识库交互。数据挖掘是一个以数据库、人工智能、数理统计、可视化四大支柱技术为基础，我们知道，描述或说明一个算法设计分为三个部分：输入、输出和处理过程。数据挖掘算法的输入是数据库，算法的输出是要发现的知识或模式，算法的处理过程则设计具体的搜索方法。从算法的输入、输出和处理过程三个角度分，可以确定数据挖掘主要涉及三个方面：挖掘对象、挖掘任务、挖掘方法。挖掘对象包括若干种数据库或数据源，例如关系数据库、面向对象数据库、空间数据库、时态数据库、文本数据库、多媒体数据库、历史数据库，以及万维网（WEB）等。挖掘方法可以粗分为：统计方法、机器学习方法、神经网络方法和数据库方法。统计方法可细分为：回归分析、判别分析等。机器学习可细分为：遗传算法等。神经网络方法可细分为：前向神经网络、自组织神经网络等。数据库方法主要是多维数据分析方法等。数据挖掘常用技术有以下几种：（1）关联分析法从关系数据库中提取关联规则是几种主要的数据挖掘方法之一。挖掘关联是通过搜索系统中的所有事物，并从中找到出现条件概率较高的模式。关联实际上就是数据对象之间相关性的确定，用关联找出所有能将一组数据项和另一组数据项相联系的规则，这种规则的建立并不是确定的关系，而是一个具有一定置信度的可能值，即事件发生的概率。关联分析法直观、易理解，但对于关联度不高或相关性复杂的情况不太有效。（2）人工神经元网络（ANN）人工神经元网络（ANN）是数据挖掘中应用最广泛的技术。神经网络的数据挖掘方法是通过模仿人的神经系统来反复训练学习数据集，从待分析的数据集中发现用于预测和分类的模式。神经元网络对于复杂情况仍能得到精确的预测结果，而且可以处理类别和连续变量，但神经元网络不适合处理高维变量，其最大的缺点是不透明性，因为其无法解释结果是如何产生的，及其在推理过程中所