在人類生活和社會(huì)生產(chǎn)的各個(gè)行業(yè)中都需要運(yùn)用到大數(shù)據(jù)，極大提高了人們的生活質(zhì)量和社會(huì)生產(chǎn)的效率[1]。但是當(dāng)今社會(huì)是技術(shù)更新日新月異的時(shí)代，為了促使大數(shù)據(jù)更好為人類提供服務(wù)以及促進(jìn)其自身的不斷崛起，需要挖掘更加豐富、有效且多元化的數(shù)據(jù)信息內(nèi)容，才能滿足社會(huì)發(fā)展的需求，也能有效鞏固大數(shù)據(jù)在社會(huì)發(fā)展中的重要地位。

1相關(guān)概述

1.1大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)又被稱為巨量數(shù)據(jù)，其是在物聯(lián)網(wǎng)、云制造技術(shù)影響下產(chǎn)生的一種新型的信息處理模式，通過分析信息資產(chǎn)的變化規(guī)律，從而使信息處理具有更高的流程優(yōu)化能力和決策洞察能力。

1.2大數(shù)據(jù)崛起

大數(shù)據(jù)風(fēng)暴已影響到全世界的各個(gè)角落，在社會(huì)中的各個(gè)領(lǐng)域都需要通過數(shù)據(jù)分析各行業(yè)的運(yùn)營情況，并根據(jù)數(shù)據(jù)分析結(jié)果作好相應(yīng)的決策與判斷，因此，大數(shù)據(jù)已在社會(huì)中得到廣泛使用并快速崛起。企業(yè)通過將所有的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)信息進(jìn)行整合分析，形成高速、真實(shí)及多樣的管理模式，將能有效降低企業(yè)業(yè)務(wù)操作的資源損耗，同時(shí)還能有效提升企業(yè)工作的質(zhì)量和效率[2]。

摘要:海上監(jiān)測平臺(tái)通過傳感器網(wǎng)絡(luò)獲取大量的海洋環(huán)境數(shù)據(jù)和船舶航行數(shù)據(jù)，由于作業(yè)平臺(tái)的網(wǎng)絡(luò)不穩(wěn)定，數(shù)據(jù)來源廣、類型多，不便于管理，因此，設(shè)計(jì)合理的船舶數(shù)據(jù)平臺(tái)管理系統(tǒng)有重要意義。本研究充分結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和傳感器融合技術(shù)，對船舶大數(shù)據(jù)平臺(tái)的數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)挖掘進(jìn)行了系統(tǒng)的研究，并設(shè)計(jì)了一種聚類數(shù)據(jù)挖掘算法和數(shù)據(jù)挖掘引擎。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)臺(tái)；物聯(lián)網(wǎng)；傳感器融合；數(shù)據(jù)挖掘

海上船舶監(jiān)測平臺(tái)通過采集海域內(nèi)船舶航行信息和海上氣象信息，為海上交通管理和船舶導(dǎo)航提供關(guān)鍵信息。由于海上監(jiān)測平臺(tái)的工作環(huán)境惡劣，易受到臺(tái)風(fēng)、海浪等氣象環(huán)境的影響，且監(jiān)測平臺(tái)的數(shù)據(jù)采集量大，網(wǎng)絡(luò)傳輸不穩(wěn)定。因此，海上船舶監(jiān)測平臺(tái)的數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)必須具有穩(wěn)定的網(wǎng)絡(luò)傳輸性能和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)能力[1]。本文詳細(xì)介紹了海上船舶監(jiān)測平臺(tái)的數(shù)據(jù)采集網(wǎng)絡(luò)和數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，并基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)設(shè)計(jì)了一種數(shù)據(jù)挖掘算法和數(shù)據(jù)挖掘引擎。

1船舶大數(shù)據(jù)平臺(tái)的數(shù)據(jù)采集網(wǎng)絡(luò)研究

近年來，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和信息技術(shù)的高速發(fā)展，智能化設(shè)備、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)在船舶工業(yè)的應(yīng)用越來越廣泛，船舶監(jiān)測平臺(tái)采集、分析和處理數(shù)據(jù)的能力越來越強(qiáng)，數(shù)據(jù)的規(guī)模和類型也呈指數(shù)式增長。在海上船舶監(jiān)測平臺(tái)上，為了獲得全面的海域內(nèi)船舶和航線信息，必須建立覆蓋范圍大的數(shù)據(jù)采集網(wǎng)絡(luò)，如圖1所示。數(shù)據(jù)采集網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)分為傳感器節(jié)點(diǎn)、匯聚節(jié)點(diǎn)、管理節(jié)點(diǎn)等不同類型，信息的傳輸基于IEEE802.11協(xié)議。該數(shù)據(jù)采集網(wǎng)絡(luò)具有組網(wǎng)方便、功率損耗小、成本低等優(yōu)點(diǎn)，在該網(wǎng)絡(luò)的覆蓋范圍內(nèi)可以實(shí)現(xiàn)船舶航行速度、位置、氣象條件等信息的準(zhǔn)確采集。

2基于船舶大數(shù)據(jù)平臺(tái)的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘研究

1Web數(shù)據(jù)挖掘面臨的問題

目前面向Web的數(shù)據(jù)挖掘面臨的問題，主要有兩個(gè)方面：

1.1數(shù)據(jù)庫環(huán)境的異構(gòu)型

Web上的每個(gè)站點(diǎn)就是一個(gè)數(shù)據(jù)源，數(shù)據(jù)源之間是異構(gòu)的，外加上各個(gè)站點(diǎn)的信息和組織的不同，Web網(wǎng)站就構(gòu)成了一個(gè)巨大的異構(gòu)數(shù)據(jù)庫環(huán)境。要對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，首先，要解決各個(gè)站點(diǎn)之間的異構(gòu)數(shù)據(jù)集成，提供用戶統(tǒng)一界面，從復(fù)雜的數(shù)據(jù)源中取得所需的有用的信息知識(shí)。其次，有關(guān)Web上的數(shù)據(jù)查詢。

1.2數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的半結(jié)構(gòu)化

Web上的數(shù)據(jù)比較復(fù)雜，各個(gè)站點(diǎn)的數(shù)據(jù)都獨(dú)立設(shè)計(jì)，具有動(dòng)態(tài)可變性。雖然Web上的數(shù)據(jù)形成半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。這些問題是進(jìn)行Web數(shù)據(jù)挖掘所面臨的最大困難。

近些年來，信息科技和網(wǎng)絡(luò)的通信技術(shù)已經(jīng)得到了飛速的發(fā)展，并且全國的信息基礎(chǔ)設(shè)施也得到了完善，在全球的數(shù)據(jù)已經(jīng)呈現(xiàn)出了極速增長的模式狀態(tài)。在此種情況下，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方式已經(jīng)滿足不了現(xiàn)代化的處理需求，因此需要利用大數(shù)據(jù)的自動(dòng)分析和數(shù)據(jù)挖掘來實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)的有效分享和利用。大數(shù)據(jù)科學(xué)已經(jīng)成為了一個(gè)橫跨信息科學(xué)、社會(huì)科學(xué)以及網(wǎng)絡(luò)科學(xué)的新型交叉學(xué)科，受到了學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注。

一、遙感大數(shù)據(jù)的概述以及特征

在現(xiàn)代社會(huì)當(dāng)中，遙感大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為了大數(shù)據(jù)的重要代表，成為了科學(xué)研究方面的重點(diǎn)研究方面，但是在現(xiàn)階段當(dāng)中還需要對其科學(xué)理論和方式進(jìn)行不斷的深入研究。遙感大數(shù)據(jù)具有大數(shù)據(jù)的特征，并且也具有自身獨(dú)特的特征。在外部特征方面，首先具有海量的特征。遙感大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)具有海量的特點(diǎn)，并且對著遙感技術(shù)的不斷發(fā)展，在現(xiàn)階段當(dāng)中的高分辨率和高動(dòng)態(tài)的新型衛(wèi)星傳感器在單位時(shí)間之內(nèi)可以捕獲到更多的數(shù)據(jù)量；其次還具有數(shù)據(jù)異構(gòu)的特點(diǎn)，也就是說在數(shù)據(jù)生產(chǎn)過程當(dāng)中所依賴到的業(yè)務(wù)系統(tǒng)之間會(huì)呈現(xiàn)出的不同狀態(tài)，都需要由不同的數(shù)據(jù)中心來進(jìn)行提供的，并且在邏輯結(jié)構(gòu)或者組織方式上也呈現(xiàn)出了不同的特點(diǎn)；另外，還具有數(shù)據(jù)多源的特點(diǎn)，集中體現(xiàn)在數(shù)據(jù)的來源和捕獲信息的手段方面，是可以擁有多種獲取形式的，包括全球的觀察網(wǎng)絡(luò)點(diǎn)接收到的實(shí)時(shí)信息，以及民眾手中的用戶端的個(gè)性化信息。在內(nèi)部特征方面，首先具有高維度性的特點(diǎn)，遙感大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)類型呈現(xiàn)出了多樣化的特點(diǎn)，因此數(shù)據(jù)當(dāng)中的維度也變得越來越高，集中體現(xiàn)在了空間維度、時(shí)間維度以及光譜維度等。其次還具有多尺度性的特點(diǎn)，成為了遙感大數(shù)據(jù)的重要特點(diǎn)，也就是說在進(jìn)行數(shù)據(jù)的獲取過程當(dāng)中，可以根據(jù)不同的遙感技術(shù)和相對應(yīng)的技術(shù)水平，來進(jìn)行有效的劃分，在空間和時(shí)間上呈現(xiàn)出多尺度的特點(diǎn)。另外，還具有非平穩(wěn)性的特點(diǎn)，由于遙感大數(shù)據(jù)廣泛的獲取方式和物理意義，在信息理論的角度上來說，就屬于典型的非平穩(wěn)信號(hào)，呈現(xiàn)出分布參數(shù)或者規(guī)律隨時(shí)發(fā)生變化的特點(diǎn)。

二、遙感大數(shù)據(jù)的自動(dòng)分析和數(shù)據(jù)挖掘

2.1 自動(dòng)分析。首先，需要對遙感大數(shù)據(jù)的表達(dá)進(jìn)行了解，在這個(gè)過程當(dāng)中需要抽取多元化的特征來進(jìn)行表示，從而建立起遙感大數(shù)據(jù)的目標(biāo)一體化，在研究過程當(dāng)中主要包括對遙感大數(shù)據(jù)的多元離散特征的有效提取，形成在不同的傳感器當(dāng)中的提取方式和方法。還要對若干大數(shù)據(jù)的多元特征進(jìn)行歸一化的表達(dá)，從而提升對大數(shù)據(jù)的處理能力和處理效率。其次就需要對遙感大數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)的檢索，在檢索過程當(dāng)中，需要利用網(wǎng)絡(luò)化和集成化的方式進(jìn)行檢索，制定出基礎(chǔ)設(shè)施的計(jì)劃，提升對其數(shù)據(jù)的訪問和檢索效率。并且針對海量的遙感大數(shù)據(jù)來會(huì)說，需要檢索出符合用戶需求和感興趣的內(nèi)容和數(shù)據(jù)，就需要對數(shù)據(jù)內(nèi)容進(jìn)行比對，從而判斷出用戶所需要的內(nèi)容，從大量的數(shù)據(jù)當(dāng)中進(jìn)行快速的檢索到目標(biāo)。在檢索的過程當(dāng)中，發(fā)展知識(shí)驅(qū)動(dòng)的遙感大數(shù)據(jù)的檢索方式是最有效的方式之一，可以分為場景檢索服務(wù)、多源海量復(fù)雜場景數(shù)據(jù)的智能檢索以及信息數(shù)據(jù)的檢索等。另外，就是對遙感大數(shù)據(jù)的理解的，通過遙感大數(shù)據(jù)的科學(xué)，可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)向知識(shí)的有效轉(zhuǎn)變，在這個(gè)過程當(dāng)中就需要根據(jù)遙感大數(shù)據(jù)本身的特征和數(shù)據(jù)檢索的方式來對數(shù)據(jù)內(nèi)容實(shí)現(xiàn)有效的提取。最后就是遙感大數(shù)據(jù)云的技術(shù)，可以將各種方式的遙感信息資源進(jìn)行有效的整合，建立起遙感云服務(wù)的相關(guān)新型業(yè)務(wù)應(yīng)用和服務(wù)模式，可以將在天空當(dāng)中的傳感器所捕捉到的信息通過軟件的計(jì)算和整合來實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)資源的有效存儲(chǔ)和處理，從而使得用戶可以在很快的時(shí)間之內(nèi)獲取到有效的服務(wù)。

2.2 數(shù)據(jù)挖掘。首先需要對遙感大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)挖掘過程進(jìn)行了解，包括數(shù)據(jù)的獲取、存儲(chǔ)以及處理和整合等，在整個(gè)過程當(dāng)中都具有大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)。在進(jìn)行捕獲數(shù)據(jù)的過程當(dāng)中可以從各種不同的傳感器當(dāng)中進(jìn)行獲取，然后對數(shù)據(jù)進(jìn)行采樣和過濾，之后就可以對采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析，最后將其數(shù)據(jù)用可視化的模式進(jìn)行顯示，方便了客戶的使用和利用。其次，就是遙感大數(shù)據(jù)和廣義的遙感大數(shù)據(jù)的綜合挖掘的過程，利用此種方式，一方面可以與其他的數(shù)據(jù)方式形成良好的互補(bǔ)關(guān)系，另外一方面也可以對其數(shù)據(jù)當(dāng)中的變化規(guī)律以及其他信息進(jìn)行更好的挖掘和采集。在廣義的遙感時(shí)空大數(shù)據(jù)當(dāng)中，存儲(chǔ)的費(fèi)用是相當(dāng)昂貴的，并且在數(shù)據(jù)的分析能力方面也存在嚴(yán)重不足的現(xiàn)象，因此在現(xiàn)代社會(huì)的智慧城市的建設(shè)過程當(dāng)中發(fā)揮不了其巨大的作用，因此需要利用其他自動(dòng)化的數(shù)據(jù)智能處理和挖掘的方式來對其空間地理分布的數(shù)據(jù)進(jìn)行全新的挖掘和過濾。在時(shí)空分布的視頻數(shù)據(jù)挖掘過程當(dāng)中，在對智能數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和信息提取的同時(shí)，還要通過時(shí)空當(dāng)中所分布的視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)化的區(qū)分，來有效的區(qū)分正常和非正常的狀態(tài)。在對時(shí)空數(shù)據(jù)的挖掘過程當(dāng)中，主要可以從時(shí)空數(shù)據(jù)當(dāng)中進(jìn)行提取出隱藏的有用的信息知識(shí)，利用各種綜合性的方式和方法，比如統(tǒng)計(jì)法、聚類法、歸納法以及云理論等。在遙感大數(shù)據(jù)的挖掘應(yīng)用方面，可以適用于地球各種尺度和方位的變化，還可以在很大程度上對未知的信息進(jìn)行良好的篩選和挖掘，推動(dòng)國家的科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，實(shí)現(xiàn)社會(huì)的可持續(xù)化發(fā)展。

摘要“:互聯(lián)網(wǎng)+”戰(zhàn)略的實(shí)施促進(jìn)了我國信息技術(shù)的快速發(fā)展,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)對海量信息的統(tǒng)計(jì)、分析以及利用等,因此數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在生活實(shí)踐中得到了廣泛的應(yīng)用。因此本文希望通過對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的分析,分析數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在實(shí)踐中具體應(yīng)用的策略,以此更好的促進(jìn)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在實(shí)踐中的應(yīng)用。

關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)挖掘;應(yīng)用;發(fā)展

1數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的概述

數(shù)據(jù)挖掘是通過對各種數(shù)據(jù)信息進(jìn)行有選擇的統(tǒng)計(jì)、歸類以及分析等挖掘隱含的有用的信息,從而為實(shí)踐應(yīng)用提出有用的決策信息的過程。通俗的說數(shù)據(jù)挖掘就是一種借助于多種數(shù)據(jù)分析工具在海量的數(shù)據(jù)信息中挖掘模數(shù)據(jù)信息和模型之間關(guān)系的技術(shù)總裁,通過對這種模型進(jìn)行認(rèn)識(shí)和理解,分析它們的對應(yīng)關(guān)系,以此來指導(dǎo)各行各業(yè)的生產(chǎn)和發(fā)展,提供重大決策上的支持。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是對海量數(shù)據(jù)信息的統(tǒng)計(jì)、分析等因此數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)呈現(xiàn)以下特點(diǎn):一是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)主要是借助各種其它專業(yè)學(xué)科的知識(shí),從而建立挖掘模型,設(shè)計(jì)相應(yīng)的模型算法,從而找出其中的潛在規(guī)律等,揭示其中的內(nèi)在聯(lián)系性;二是數(shù)據(jù)挖掘主要是處理各行數(shù)據(jù)庫中的信息,因此這些信息是經(jīng)過預(yù)處理的;三是以構(gòu)建數(shù)據(jù)模型的方式服務(wù)于實(shí)踐應(yīng)用。當(dāng)然數(shù)據(jù)挖掘并不是以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)理論為目的,而是為了在各行各業(yè)的信息中找出有用的數(shù)據(jù)信息,滿足用戶的需求。

2數(shù)據(jù)挖掘的功能

結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的概述,數(shù)據(jù)挖掘主要具體以下功能:一是自動(dòng)預(yù)測趨勢和行為。數(shù)據(jù)挖掘主要是在復(fù)雜的數(shù)據(jù)庫中尋找自己有用的信息,以往的信息搜索需要采取手工分析的方式,如今通過數(shù)據(jù)挖掘可以快速的將符合數(shù)據(jù)本身的數(shù)據(jù)找出來;二是關(guān)聯(lián)分析。關(guān)聯(lián)性就是事物之間存在某種的聯(lián)系性,這種事物必須要在兩種以上,數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)是在復(fù)雜的數(shù)據(jù)中存在一類重要的可被發(fā)現(xiàn)的知識(shí);三是概念描述。概念描述分為特征性描述和區(qū)別性描述;四是偏差檢測。

摘要：當(dāng)前信息社會(huì)環(huán)境下，信息產(chǎn)業(yè)成為國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的基礎(chǔ)條件，其中物聯(lián)網(wǎng)是全新信息技術(shù)的重要構(gòu)成部分，是實(shí)現(xiàn)智能化的核心技術(shù)。物聯(lián)網(wǎng)中的數(shù)據(jù)挖掘是物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)中較為重要的一個(gè)環(huán)節(jié)，其價(jià)值體現(xiàn)在為物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用數(shù)據(jù)大量增長下提供強(qiáng)力補(bǔ)充。當(dāng)前基于海量數(shù)據(jù)的增加，物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘正面臨著一定的挑戰(zhàn)，而云計(jì)算的出現(xiàn)為其提供了一個(gè)全新的發(fā)展方向。該文以云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)特征與相互聯(lián)系為基礎(chǔ)，分析基于云計(jì)算平臺(tái)的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘。

關(guān)鍵詞：云計(jì)算平臺(tái)；物聯(lián)網(wǎng)；數(shù)據(jù)挖掘

物聯(lián)網(wǎng)是當(dāng)前智能化社會(huì)發(fā)展的一個(gè)重要顯示，近幾年隨著科研事業(yè)的快速進(jìn)展下，物聯(lián)網(wǎng)以及從一個(gè)概念存在逐漸融入到現(xiàn)實(shí)生活中。物聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)實(shí)現(xiàn)了人們生活與工作的智能化，極大的改變的了生活與工作方式，提升了辦事效率。而物聯(lián)網(wǎng)的實(shí)現(xiàn)依靠中的技術(shù)的支持，其中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)便是其中一個(gè)重要支撐條件，數(shù)據(jù)挖掘?qū)崿F(xiàn)了海量信息的獲取與挖掘，而這種信息能夠支撐物聯(lián)網(wǎng)在實(shí)際操作中的智能化實(shí)現(xiàn)。文中在云計(jì)算平臺(tái)的基礎(chǔ)上分析物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘的相關(guān)研究，其中包括物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘所面臨的挑戰(zhàn)、在云計(jì)算平臺(tái)中物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘的相關(guān)技術(shù)以及實(shí)際應(yīng)用。

1云計(jì)算與物聯(lián)網(wǎng)理論基礎(chǔ)

1）云計(jì)算理論云計(jì)算是一種依賴于互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，經(jīng)由互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)為用戶提供依據(jù)需求而明確服務(wù)的計(jì)算方式。而云計(jì)算命名的由來是由于整個(gè)服務(wù)資源的選自源互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)的數(shù)據(jù)，且互聯(lián)網(wǎng)多會(huì)應(yīng)用云狀圖案對資源進(jìn)行顯示，因此被稱之為與計(jì)算。云計(jì)算基于其應(yīng)用技術(shù)的先進(jìn)性具備了以下幾大特征：第一，規(guī)模大。云計(jì)算中的云所顯示的便是差大的規(guī)模，當(dāng)前就谷歌云計(jì)算來看已經(jīng)擁有了100多萬臺(tái)服務(wù)器，而其他較大型的搜索引擎也具備了數(shù)十萬臺(tái)服務(wù)器。第二，虛擬化。云計(jì)算能夠支持用戶在任意位置或任意終端進(jìn)行服務(wù)器的登錄，所有操作在云空間進(jìn)行運(yùn)行，由此也便形成了虛擬性特征。第三，可靠性。云計(jì)算應(yīng)用數(shù)據(jù)多副本絨促以及計(jì)算節(jié)點(diǎn)同構(gòu)可互換等措施來確保服務(wù)的可靠性。第四，通用性。云計(jì)算不會(huì)針對特定的應(yīng)用，在云支持下能夠創(chuàng)造出海量的應(yīng)用。第五，可延伸性。云計(jì)算的超大規(guī)模能夠支持其進(jìn)行動(dòng)態(tài)的伸縮，由此滿足各類應(yīng)用與用戶規(guī)模的增長需求［1］。2）物聯(lián)網(wǎng)理論物聯(lián)網(wǎng)屬于全新信息技術(shù)的主要構(gòu)成部分，同時(shí)也是信息化時(shí)展的重要階段。物聯(lián)網(wǎng)實(shí)際上所指的是經(jīng)由多種技術(shù)的應(yīng)用實(shí)現(xiàn)物與物之間的連接，而這種連接形成了一個(gè)局域網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程與集中操控。物聯(lián)網(wǎng)雛形的出現(xiàn)可追溯到1990年，后期隨著各項(xiàng)理論與技術(shù)的不斷研發(fā)下，在近幾年已經(jīng)能夠?qū)崿F(xiàn)在現(xiàn)實(shí)生活中，且被廣泛的應(yīng)用。其實(shí)際意義在于，經(jīng)由各項(xiàng)技術(shù)將多種物品與互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行連接，實(shí)現(xiàn)信息交換與通信，由此實(shí)現(xiàn)了物品的智能化，用戶可經(jīng)由遠(yuǎn)程終端進(jìn)行操控，便捷了人們的生活，同時(shí)也提升了各物品應(yīng)用的安全性。與互聯(lián)網(wǎng)對比物聯(lián)網(wǎng)具備了以下幾大特征：一方面表現(xiàn)在物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用到多種感知技術(shù)；第二方面表現(xiàn)在物聯(lián)網(wǎng)屬于建立在互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)上的泛在網(wǎng)絡(luò)；第三方面表現(xiàn)在物聯(lián)網(wǎng)的核心價(jià)值是提供不限定任何場合與時(shí)間的應(yīng)用場景與用戶的自由互換［2］。3）物聯(lián)網(wǎng)的建設(shè)物聯(lián)網(wǎng)在應(yīng)用過程中需要多個(gè)行業(yè)的參與，且需要政府方面所提供的支持，物聯(lián)網(wǎng)具備多種優(yōu)勢，可廣泛地應(yīng)用在社會(huì)各個(gè)領(lǐng)域中，但是在實(shí)際應(yīng)用過程中技術(shù)建設(shè)始終是一大難題。就常規(guī)上來講，物聯(lián)網(wǎng)的建設(shè)需要經(jīng)由以下幾個(gè)步驟：第一，對需要建設(shè)物聯(lián)網(wǎng)的物體屬性進(jìn)行識(shí)別，包括靜態(tài)與動(dòng)態(tài)的屬性，其中靜態(tài)屬性可直接進(jìn)行存儲(chǔ)，而動(dòng)態(tài)屬性則需要應(yīng)用傳感器進(jìn)行探測；第二，對識(shí)別完成后的物體屬性進(jìn)行讀取，將讀取信息轉(zhuǎn)換為網(wǎng)絡(luò)識(shí)別數(shù)據(jù)；第三，將物體的信息經(jīng)由網(wǎng)絡(luò)傳輸至信息處理中心，由處理中心實(shí)現(xiàn)物體與互聯(lián)網(wǎng)之間的通信［3］。

2數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)界定與特征分析

由于目前我國大多數(shù)貨運(yùn)中心、貨運(yùn)企業(yè)對企業(yè)設(shè)備的投資管理缺乏實(shí)用的全面綜合的決策評價(jià)體系和強(qiáng)有力的手段，因而使得企業(yè)對設(shè)備的投資決策僅僅停留在設(shè)備的技術(shù)性能和價(jià)格上，而完全沒有充分考慮設(shè)備壽命期內(nèi)的綜合性能。企業(yè)對設(shè)備的投資管理關(guān)系到設(shè)備在壽命期內(nèi)的實(shí)際利用效率和產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)效益，是設(shè)備管理的基礎(chǔ)，投資管理的質(zhì)量和決策水平也就關(guān)系到了整個(gè)企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益。而企業(yè)在進(jìn)行投資管理決策時(shí)所使用的數(shù)據(jù)也很少具備直接實(shí)用性，因此，引進(jìn)其他行業(yè)相對較成熟的方法對本企業(yè)現(xiàn)有條件、數(shù)據(jù)進(jìn)行處理、挖掘就顯得尤為重要。

1數(shù)據(jù)挖掘

CRM(CustomerRelationshipManagement，客戶關(guān)系管理)數(shù)據(jù)挖掘?yàn)楦魍顿Y行業(yè)的中長期發(fā)展提供戰(zhàn)略性、決策性的技術(shù)支持；為企業(yè)的客戶（設(shè)備）管理、降低成本、增加收入、業(yè)務(wù)發(fā)展、增強(qiáng)國際國內(nèi)的競爭力等各方面都起到舉足輕重的作用。CRM是由美國的計(jì)算機(jī)技術(shù)咨詢和評估集團(tuán)GartnerGroup提出的。從管理功能上來說，主要是通過采用信息技術(shù)等手段，使企業(yè)在市場營銷、客戶服務(wù)與支持等經(jīng)營流程信息化，實(shí)現(xiàn)客戶資源有效利用的管理思想。其核心是以“客戶為中心”。目前，CRM系統(tǒng)已普遍運(yùn)用于銀行、保險(xiǎn)、證券等各類投資行業(yè)中。擁有大量的客戶數(shù)據(jù)，如何有效地利用這些數(shù)據(jù)，分析出對于行業(yè)有用的知識(shí)，進(jìn)而采取有效的市場行為來實(shí)現(xiàn)利潤的最大化，則是每個(gè)投資行業(yè)所面臨的問題。在大型物流運(yùn)輸企業(yè)同樣面臨這樣的問題。數(shù)據(jù)挖掘（DataMining）數(shù)據(jù)挖掘是一類深層次的數(shù)據(jù)分析方法。就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在的有用的信息和知識(shí)的過程。對現(xiàn)代企業(yè)來說，數(shù)據(jù)挖掘是一種新的現(xiàn)代信息處理技術(shù)，通過對企業(yè)數(shù)據(jù)庫中的大量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行簡化、分類、抽取、轉(zhuǎn)換等技術(shù)分析處理，從中提取輔助商業(yè)企業(yè)決策的關(guān)鍵性數(shù)據(jù)。也可定義為為：按企業(yè)既定的業(yè)務(wù)目標(biāo)，對大量的企業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行探索和分析，揭示隱藏的、未知的或驗(yàn)證的規(guī)律性，并進(jìn)一步將其模型化的先進(jìn)有效的方法。

2數(shù)據(jù)挖掘的步驟

Step1：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段。具體包括：數(shù)據(jù)選取、數(shù)據(jù)預(yù)處理和數(shù)據(jù)變換。數(shù)據(jù)選?。菏歉鶕?jù)企業(yè)用戶的挖掘目的從數(shù)據(jù)源中提取與挖掘相關(guān)的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)預(yù)處理：是對選取出的數(shù)據(jù)進(jìn)行初加工，主要包括檢查數(shù)據(jù)的完整性及數(shù)據(jù)的一致性，對其中噪音數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，消除重復(fù)的記錄，從而達(dá)到初步簡化數(shù)據(jù)庫。數(shù)據(jù)變換：通過投影或數(shù)據(jù)庫的其它操作來降低數(shù)據(jù)的維數(shù)，從而減少數(shù)據(jù)挖掘時(shí)數(shù)據(jù)的數(shù)量。提高挖掘算法效率。Step2：數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)挖掘階段首先確定挖掘的任務(wù)和目的，其次是根據(jù)數(shù)據(jù)集的特征，選定合適的數(shù)據(jù)挖掘算法進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘。數(shù)據(jù)挖掘算法是整個(gè)數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的核心部分，也是數(shù)據(jù)挖掘效果和質(zhì)量的保證。Step3：挖掘結(jié)果的表述和評價(jià)結(jié)果表述：數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果要用企業(yè)用戶能夠理解和接受的方式呈現(xiàn)給企業(yè)用戶。結(jié)果評價(jià)：對數(shù)據(jù)挖掘所獲得的結(jié)果和模型進(jìn)行解釋，對決策支持信息的適用性做出評價(jià)，從而對樣本數(shù)據(jù)和模型進(jìn)行檢驗(yàn)，確定是否有必要重新進(jìn)行挖掘，直到用戶滿意為止。

3數(shù)據(jù)挖掘的方法

摘要：對于CRM數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用程序，本文做出了系統(tǒng)性的總結(jié)和研究，這包括了面向CRM數(shù)據(jù)挖掘的體系和結(jié)構(gòu)，立足于客戶生命周期的角度，并結(jié)合本行業(yè)發(fā)展的前景，對CRM中的數(shù)據(jù)挖掘進(jìn)行了分析。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘；客戶關(guān)系管理(CRM)；知識(shí)發(fā)現(xiàn)

如今，經(jīng)濟(jì)全球化發(fā)展的速度不斷加快，在市場經(jīng)濟(jì)的背景之下呈現(xiàn)出蓬勃發(fā)展的局面，外加互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的日益普及化，促使當(dāng)前的市場競爭不斷加劇。眾所周知，客戶對于一家企業(yè)來說至關(guān)重要，因此為了更好的促使現(xiàn)代企業(yè)發(fā)展順利，理應(yīng)不斷維護(hù)好企業(yè)與客戶之間的關(guān)系。這種關(guān)系對于不斷增強(qiáng)企業(yè)的綜合競爭力十分重要，因此企業(yè)不斷改善客戶關(guān)系，便成了企業(yè)發(fā)展中一項(xiàng)重要的任務(wù)?？蛻舴治鍪瞧髽I(yè)發(fā)展中處理好客戶關(guān)系管理的基本，然而如何做好客戶分析呢，這就需要對數(shù)據(jù)挖掘進(jìn)行應(yīng)用，數(shù)據(jù)挖掘的研究應(yīng)用在現(xiàn)代企業(yè)客戶關(guān)系管理意義非凡。

1CRM體系結(jié)構(gòu)

客戶關(guān)系管理(CustomerRelationshipManagement，CRM)起源于上個(gè)世紀(jì)的八十年代初期，首次提出了接觸管理，也就是不斷收集客戶與企業(yè)聯(lián)系的所有有關(guān)信息。到了九十年代初，又增加了電話服務(wù)以及客戶服務(wù)支持?jǐn)?shù)據(jù)等相關(guān)的分析。經(jīng)過20多年的發(fā)展，如今企業(yè)發(fā)展中的客戶之間的關(guān)系其管理的手段和方式逐漸走向成熟化，并且在理論和實(shí)踐方面不斷成熟化。CRM是一個(gè)把客戶看做中心的營銷理念，通過信息化的技術(shù)方式，重新設(shè)計(jì)企業(yè)業(yè)務(wù)單元，優(yōu)化工作中的每一個(gè)環(huán)節(jié)的過程。它將現(xiàn)代信息技術(shù)也就是我們常說的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、多媒體信息技術(shù)、電子商務(wù)技術(shù)、數(shù)據(jù)倉庫管理信息技術(shù)、專家數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)以及人工智能呼叫中心等融合在了一起。CRM具有較強(qiáng)的自動(dòng)化特點(diǎn)，并且能夠處理好銷售與客戶管理之間的關(guān)系。它的目的在于不斷的縮短銷售的周期以及銷售中投入的成本，進(jìn)而不斷增加企業(yè)在盈利方面的能力，并且尋找一片新的產(chǎn)品市場，逐漸增加企業(yè)的業(yè)務(wù)領(lǐng)域，從而提高潛在客戶以及忠誠客戶的滿意度，盈利能力以及忠誠度等。

2CRM中數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用研究領(lǐng)域

1系統(tǒng)結(jié)構(gòu)組成

系統(tǒng)采用C/S+B/S結(jié)構(gòu),主要由前端數(shù)據(jù)采集設(shè)備(位移及載荷傳感器)、站點(diǎn)客戶端、數(shù)據(jù)庫及Web服務(wù)器等組成。各部分采取分布式協(xié)同處理運(yùn)行方式,站點(diǎn)客戶端利用前端采集的數(shù)據(jù)獨(dú)立分析計(jì)算,分析完成后上傳至數(shù)據(jù)庫服務(wù)器,并通過網(wǎng)頁服務(wù)器對外。

2系統(tǒng)數(shù)據(jù)

2.1系統(tǒng)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)系統(tǒng)采用MicrosoftSQLServer,創(chuàng)建了WPGUI與WPCHQ數(shù)據(jù)庫來管理3萬余口油井?dāng)?shù)據(jù)采集、處理及存儲(chǔ)等,建設(shè)數(shù)據(jù)表65張(見主要數(shù)據(jù)表的關(guān)系圖2),主要包括生產(chǎn)井的完井?dāng)?shù)據(jù)、靜態(tài)數(shù)據(jù)、動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)、采集數(shù)據(jù)、原油物性數(shù)據(jù)、機(jī)桿管泵等技術(shù)數(shù)據(jù),同時(shí)系統(tǒng)保存了油井近兩年功圖電參數(shù)據(jù)(每天每口井到少100張),以及根據(jù)這些數(shù)據(jù)分析計(jì)算出來的結(jié)果和匯總生成的數(shù)據(jù)。

3數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用

數(shù)據(jù)挖掘是從大量數(shù)據(jù)集中發(fā)現(xiàn)可行信息的過程,是統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)、數(shù)據(jù)庫技術(shù)及人工智能技術(shù)的綜合。面對油井工況實(shí)時(shí)分析及功圖計(jì)產(chǎn)系統(tǒng)大量的油井生產(chǎn)完備數(shù)據(jù),長慶油田充分利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),對數(shù)據(jù)進(jìn)一步清理、集成、轉(zhuǎn)換、挖掘應(yīng)用,深化功圖系統(tǒng)數(shù)據(jù)分析,先后開展了動(dòng)液面計(jì)算,系統(tǒng)效率在線實(shí)時(shí)監(jiān)測、區(qū)塊動(dòng)態(tài)分析研究等,并應(yīng)用于油田現(xiàn)場,取得了較好的效果,既節(jié)約了生產(chǎn)成本,又方便了現(xiàn)場管理應(yīng)用,進(jìn)一步提升系統(tǒng)在長慶油田數(shù)字化前端的核心地位。

摘要：大數(shù)據(jù)使現(xiàn)代化信息技術(shù)實(shí)現(xiàn)了高速發(fā)展,利用現(xiàn)代化信息技術(shù)建立狀態(tài)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)進(jìn)行院校評估，是院校管理的發(fā)展方向。數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)不應(yīng)只注重平臺(tái)服務(wù)而忽視了功能的挖掘與發(fā)揮。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對高職狀態(tài)數(shù)據(jù)采集的應(yīng)用系統(tǒng)建設(shè)方法應(yīng)注重關(guān)聯(lián)規(guī)則方法和聚類分析方法的構(gòu)建與使用。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)；狀態(tài)數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)采集；應(yīng)用系統(tǒng)

數(shù)據(jù)采集應(yīng)用系統(tǒng)又被稱之為高職院校人才培養(yǎng)工作狀態(tài)數(shù)據(jù)采集應(yīng)用系統(tǒng)，該數(shù)據(jù)采集應(yīng)用系統(tǒng)在2008年得到教育部門批準(zhǔn)并公布實(shí)施，這使數(shù)據(jù)采集應(yīng)用系統(tǒng)成為高職院校進(jìn)行方案評估的重要組成部分，并越來越受到各個(gè)高職院校的關(guān)注與重視。不過，由于數(shù)據(jù)采集應(yīng)用系統(tǒng)出現(xiàn)的時(shí)間較短，各個(gè)高職院校還沒有真正認(rèn)識(shí)到數(shù)據(jù)采集應(yīng)用系統(tǒng)的作用，對數(shù)據(jù)采集應(yīng)用系統(tǒng)的框架體系與邏輯關(guān)系的理解仍舊需要一段時(shí)間，對應(yīng)用系統(tǒng)中相關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)進(jìn)行聚合，使其成為一種能夠幫助學(xué)院進(jìn)行教學(xué)決策與管理的價(jià)值信息，更需要探索一種新的數(shù)據(jù)分析方法，再加上高職院校只注重系統(tǒng)的服務(wù)評估功能而忽視了其他功能的挖掘與應(yīng)用，這就造成許多高職院校只是在填報(bào)時(shí)才會(huì)用到該系統(tǒng)，而在填報(bào)過后便成為了擺設(shè)，這使數(shù)據(jù)采集應(yīng)用系統(tǒng)的作用未得到真正發(fā)揮，利用率較低。為此，針對以上問題，通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對高職狀態(tài)數(shù)據(jù)采集應(yīng)用系統(tǒng)進(jìn)行深化分析。

1數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

大數(shù)據(jù)具有增長速度快、海量、多樣、真實(shí)、價(jià)值密度低五大特點(diǎn)，從數(shù)據(jù)本身進(jìn)行分析，所謂數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)便是通過算法搜索，從海量的大數(shù)據(jù)中對價(jià)值密度低的價(jià)值數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘與收集的過程。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和計(jì)算機(jī)科學(xué)有著緊密的聯(lián)系，通過數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)、處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識(shí)別、情報(bào)檢索等諸多手段來達(dá)成價(jià)值數(shù)據(jù)挖掘目的。這些手段能使企業(yè)決策者根據(jù)價(jià)值數(shù)據(jù)來對策略進(jìn)行調(diào)整，以此降低風(fēng)險(xiǎn)，并做出正確決策。數(shù)據(jù)挖掘由三個(gè)階段構(gòu)成：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)挖掘、結(jié)果表達(dá)。

2數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在高職狀態(tài)數(shù)據(jù)采集應(yīng)用系統(tǒng)中的深化基礎(chǔ)