发现的是用户感兴趣的知识；发现的知识应当能够被接受、理解和运用。也就是发现全部相对的知识，是具有特定前提与条件，面向既定领域的，同时还容易被用户接受。数据挖掘属于一种新型的商业信息处理技术，其特点为抽取、转化、分析商业数据库中的大规模业务数据，从中获得有价值的商业数据。简单来说，其实数据挖掘是一种对数据进行深入分析的方法。因此，可以描述数据挖掘为：根据企业设定的工作目标，探索与分析企业大量数据，充分揭示隐藏的、未知的规律性，并且将其转变为科学的方法。数据挖掘发现的最常见知识包括：
1.1.1广义知识体现相同事物共同性质的知识，是指类别特点的概括描述知识。按照数据的微观特点对其表征的、具有普遍性的、极高概念层次的知识积极发现，是对数据的高度精炼与抽象。发现广义知识的方法与技术有很多，例如数据立方体和归约等。
1.1.2关联知识体现一个事件与其他事件之间形成的关联知识。假如两项或者更多项之间形成关联，则其中一项的属性数值就能够借助其他属性数值实行预测。
1.1.3分类知识体现相同事物共同特点的属性知识与不同事物之间差异特点知识。
1.2数据挖掘过程
1.2.1明确业务对象对业务问题清楚定义，了解数据挖掘的第一步是数据挖掘目的。挖掘结果是无法预测的，但是研究的问题是可预见的，仅为了数据挖掘而数据挖掘一般会体现出盲目性，通常也不会获得成功。基于用户特征的电子商务数据挖掘研究刘芬（惠州商贸旅游高级职业技术学校，广东惠州516025）摘要：随着互联网的出现，全球范围内电子商务正在迅速普及与发展，在这样的环境下，电子商务数据挖掘技术应运而生。电子商务数据挖掘技术是近几年来数据挖掘领域中的研究热点，基于用户特征的电子商务数据挖掘技术研究将会解决大量现实问题，为企业确定目标市场、完善决策、获得最大竞争优势，其应用前景广阔，促使电子商务企业更具有竞争力。主要分析了电子商务内容、数据挖掘技术和过程、用户细分理论，以及基于用户特征的电子商务数据挖掘。
1.2.2数据准备第一选择数据：是按照用户的挖掘目标，对全部业务内外部数据信息积极搜索，从数据源中获取和挖掘有关数据。第二预处理数据：加工选取的数据，具体对数据的完整性和一致性积极检查，并且处理数据中的噪音，找出计算机丢失的数据，清除重复记录，转化数据类型等。假如数据仓库是数据挖掘的对象，则在产生数据库过程中已经形成了数据预处理。
1.2.4挖掘数据挖掘获得的经济转化的数据。除了对选择科学挖掘算法积极完善之外，其余全部工作都自行完成。整体挖掘过程都是相互的，也就是用户对某些挖掘参数能够积极控制。
1.2.5评价挖掘结果这个过程划分为两个步骤：表达结果和评价结果。第一表达结果：用户能够理解数据挖掘得到的模式，可以通过可视化数据促使用户对挖掘结果积极理解。第二评价结果：用户与机器对数据挖掘获得的模式有效评价，对冗余或者无关的模式及时删除。假如用户不满意挖掘模式，可以重新挑选数据和挖掘算法对挖掘过程科学执行，直到获得用户满意为止。
3.1设计问卷
研究的关键是电子商务用户特征的数据挖掘，具体包含了价值用户特征、次价值用户特征、潜在价值用户特征，对电子商务用户的认知度、用户的需求度分析。问卷内容包括3部分：其一是为被调查者介绍电子商务的概念与背景；其二是具体调查被调查对象的个人信息，包含了性别、年龄、学历、感情情况、职业、工作、生活地点、收入、上网购物经历；其三是问卷主要部分，是对用户对电子商务的了解、需求、使用情况的指标设计。
3.2调查方式
本次调查的问卷主体是电脑上网的人群，采用随机抽象的方式进行网上访问。一方面采用大众聊天工具，利用电子邮件和留言的方式发放问卷，另一方面在大众论坛上邀请其填写问卷。
3.3数据挖掘和结果
（1）选择数据挖掘的算法利用clementine数据挖掘软件，采用c5.o算法挖掘预处理之后数据。
（2）用户数据分析
1）电子商务用户认知度分析按照调查问卷的问题“您知道电子商务吗？”得到对电子商务用户认知情况的统计，十分了解20.4%，了解30.1%，听过但不了解具体使用方法40.3%，从未听过8.9%。很多人仅听过电子商务，但是并不清楚具体的功能与应用方法，甚至有一小部分人没有听过电子商务。对调查问卷问题“您听过电子商务的渠道是什么？”，大部分用户是利用网了解电子商务的，占40.2%；仅有76人是利用纸质报刊杂志上知道电子商务的并且对其进行应用；这也表明相较于网络宣传纸质媒体推广电子商务的方法缺乏有效性。
2）电子商务用户需求用户希求具体是指使用产品服务人员对应用产品或服务形成的需求或者期望。按照问题“假如你曾经使用电子商务，你觉得其用途怎样，假如没有使用过，你觉得其对自己有用吗？”得到了认为需要和十分需要的数据，觉得电子商务有用的用户为40.7%，不清楚是否对自己有用的用户为56.7%，认为不需要的仅有2.4%。
3）电子商务用户应用意愿应用意愿是指消费者对某一产品服务进行应用或者购买的一种心理欲望。按照问题“假如可以满足你所关心的因素，未来你会继续应用电子商务吗？”获得的数据可知，在满足各种因素时，将来一年之内会应用电子商务的用户为78.2%，一定不会应用电子商务的用户为1.4%。表明用户形成了较为强烈的应用电子商务欲望，电子商务发展前景很好。基于用户特征的电子商务数据研究，电子商务企业通过这一结果能够更好地实行营销和推广，对潜在用户积极定位，提高用户体验，积极挖掘用户价值。分析为企业准确营销和推广企业提供了一个有效的借鉴。
互联网中数据是最宝贵的资源之一，大量数据中包含了很大的潜在价值，对这些数据深入挖掘对互联网商务、企业推广、传播信息发挥了巨大的作用。近些年来，数据挖掘技术获得了信息产业的极大重视，具体原因是出现了大量的数据，能够广泛应用，并且需要转化数据成为有价值的信息知识。通过基于用户特征的电子商务数据挖掘研究，促使电子商务获得巨大发展机会，发现潜在用户，促使电子商务企业精准营销。
：数据挖掘是一种特殊的数据分析过程，其不仅在功能上具有多样性，同时还具有着自动化、智能化处理以及抽象化分析判断的特点，对于计算机犯罪案件中的信息取证有着非常大的帮助。本文结合数据挖掘技术的概念与功能，对其在计算机犯罪取证中的应用进行了分析。
：数据挖掘技术；计算机；犯罪取证
随着信息技术与互联网的不断普及，计算机犯罪案件变得越来越多，同时由于计算机犯罪的隐蔽性、复杂性特点，案件侦破工作也具有着相当的难度，而数据挖掘技术不仅能够对计算机犯罪案件中的原始数据进行分析并提取出有效信息，同时还能够实现与其他案件的对比，而这些对于计算机犯罪案件的侦破都是十分有利的。
1.1数据挖掘技术的概念
数据挖掘技术是针对当前信息时代下海量的网络数据信息而言的，简单来说，就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的随机数据中对潜在的有效知识进行自动提取，从而为判断决策提供有利的信息支持。同时，从数据挖掘所能够的得到的知识来看，主要可以分为广义型知识、分类型知识、关联性知识、预测性知识以及离型知识几种。
1.2数据挖掘技术的功能
总而言之，数据挖掘技术自计算机犯罪取证中的应用是借助以各种算法为基础的关联、分类预测功能来实现的，而随着技术的不断提升以及数据库中的犯罪行为模式会不断得到完善，在未来数据挖掘技术所能够起到的作用也必将越来越大。
[1]李艳花。数据挖掘在计算机动态取证技术中的应用[j]。信息与电脑（理论版），20xx（02）：174-176.
作者:周永杰单位:河南警察学院信息安全系
摘要：主要通过对数据挖掘技术的探讨，对职教多年累积的教学数据运用分类、决策树、关联规则等技术进行分析，从分析的结果中发现有价值的数据模式，科学合理地实现教学评估，让教学管理者能够从中发现教学活动中存在的主要问题以便及时改进，进而辅助管理者决策做好教学管理。
关键词：教学评估；数据挖掘；教学评估体系；层次分析法
1概述
近年来国家对中等职业教育的发展高度重视，在政策扶持与职教工作者的努力下，职业教育获得了蓬勃的发展。如何提高教学质量、培养合格的高技术人才成为职教工作者研究的课题。各种调查研究结果表明：加强师资队伍的建设，强化教师教学评估对教学质量的提高尤为重要。
所谓教学评估，就是运用系统科学的方法对教学活动或教育行为的价值、效果作出科学的判断过程。教学评估方式要灵活多样，要多途径、多方位、多形式的发挥评估的导学作用，以鼓励评估为主，充分发挥评估的激励功能，促进教学的健康发展。
在中等职业学校多年的教育教学工作中积累了大量的教务管理数据、教师档案数据等，怎样从庞杂大量的数据中挖掘出有效提高教学质量的关键因素是个难题。数据挖掘技术却可以从人工智能的角度很好地解决这一课题。通过数据挖掘技术，得到隐藏在教学数据背后的有用信息，在一定程度上为教学部门提供决策支持信息促使更好地开展教学工作，提高教学质量和教学管理水平，使之能在功能上更加清晰地认识教师教与学生学的关系及促进教育教学改革。
2数据挖掘技术
2.1数据挖掘的含义
数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘应该更正确地命名为“从数据中挖掘知识”。即数据挖掘是对巨大的数据集进行寻找和分析的计算机辅助处理过程，在这一过程中显现先前未曾发现的模式，然后从这些数据中发掘某些内涵信息，包括描述过去和预测未来趋势的信息。人工智能领域习惯称知识发现，而数据库领域习惯将其称为数据挖掘。
2.2数据挖掘的基本过程
数据挖掘过程包括对问题的理解和提出、数据收集、数据处理、数据变换、数据挖掘、模式评估、知识表示等过程，以上的过程不是一次完成的，其中某些步骤或者全过程可能要反复进行。对问题的理解和提出在开始数据挖掘之前，最基础的工作就是理解数据和实际的业务问题，在这个基础之上提出问题，对目标作出明确的定义。
2.3数据挖掘常用的算法
2.3.1分类分析方法：是通过分析训练集中的数据，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，以便以后利用这个分类规则对其它数据库中的记录进行分类的方法。2.3.2决策树算法：是一种常用于分类、预测模型的算法，它通过将大量数据有目的的分类，从而找到一些有价值的、潜在的信息。它的主要优点是描述简单，分类速度快，特别适合大规模的数据处理。2.3.3聚类算法：聚类分析处理的数据对象的类是未知的。聚类分析就是将对象集合分组为由类似的对象组成的多个簇的过程。在同一个簇内的对象之间具有较高的相似度，而不同簇内的对象差别较大。2.3.4关联规则算法：侧重于确定数据中不同领域之间的关系，即寻找给定数据集中的有趣联系。提取描述数据库中数据项之间所存在的潜在关系的规则，找出满足给定支持度和置信度阈值的多个域之间的依赖关系。
在以上各种算法的研究中，比较有影响的是关联规则算法。
3教学评估体系
评价指标体系是教学评估的基础和依据，对评估起着导向作用，因此制定一个科学全面的评价指标体系就成为改革、完善评价的首要目标。评价指标应以指导教学实践为目的，通过评价使教师明确教学过程中应该肯定的和需要改进的地方；以及给出设计评价指标的导向问题。
3.1教学评估体系的构建方法
层次分析法（简称ahp法）是美国运筹学家t·l·saaty教授在20世纪70年代初期提出的一种简便、灵活而又实用的多准则决策的系统分析方法，其原理是把一个复杂问题分解、转化为定量分析的方法。它需要建立关于系统属性的各因素多级递阶结构，然后对每一层次上的因素逐一进行比较，得到判断矩阵，通过计算判断矩阵的特征值和特征向量，得到其关于上一层因素的相对权重，并可自上而下地用上一层次因素的相对权重加权求和，求出各层次因素关于系统整体属性（总目标层）的综合重要度。
3.2构建教学评估指标体系的作用
3.2.1构建的教学评估指标，作为挖掘库选择教学信息属性的依据。
4数据挖掘在教学评估中的应用
4.1学习效果评价学习评价是教育工作者的重要职责之一。评价学生的学习情况，既对学生起到信息反馈和激发学习动机的作用，又是检查课程计划、教学程序以至教学目的的手段，也是考查学生个别差异、便于因材施教的途径。评价要遵循“评价内容要全面、评价方式要多元化、评价次数要多次化，注重自评与互评的有机结合”的原则。利用数据挖掘工具，对教师业务档案数据库、行为记录数据库、奖励处罚数据库等进行分析处理，可以即时得到教师教学的评价结果，对教学过程出现的问题进行及时指正。
另外，这种系统还能够克服教师主观评价的不公正、不客观的弱点，减轻教师的工作量。
4.2课堂教学评价
结束语
数据挖掘作为一种工具，其技术日趋成熟，在许多领域取得了广泛的应用。在教育领域里，随着数据的不断累积，把数据挖掘技术应用到教学评价系统中，让领导者能够从中发现教师教学活动中的主要问题，以便及时改进，进而辅助领导决策做好学校管理，提高学校管理能力和水平，同时通过建立有效的教学激励机制来达到提高教学质量的目的。这一研究对发展中的职业教育教学管理提出了很好的建议，为教学管理工作的计算机辅助决策增添了新的内容。将数据挖掘技术应用于中职教学评估，设计开发一套行之有效的课堂教学评价系统，是下一步要做的工作，必将有力推动职业教育的快速发展。
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”。
2017年，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。
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。
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
[2]梁昌勇，马银超，路彩虹。大数据挖掘，智游的核心[j]。开发研究，2015,5(180):134-139.
[3]张建涛，王洋，刘力刚。大数据背景下智游应用模型体系构建[j]。企业经济，2017,5(441):116-123.
[4]王竹欣，陈湉。保障大数据，从哪里入手？[n]。人民邮电究，2017-11-30.