發(fā)布時間：2018-01-29 21:31

  本文關(guān)鍵詞： SaaS 數(shù)據(jù)挖掘 weka 分類預(yù)測 聚類 關(guān)聯(lián)規(guī)則　出處：《西安電子科技大學(xué)》2014年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：SaaS模式作為一種完全創(chuàng)新的軟件應(yīng)用模式，已經(jīng)被認為是IT行業(yè)發(fā)展的無可爭議的方向。與此同時，SaaS平臺上的數(shù)據(jù)在急劇的增長，海量數(shù)據(jù)處理和海量數(shù)據(jù)應(yīng)用成為了SaaS平臺一個重要的問題。SaaS平臺上的數(shù)據(jù)具有復(fù)雜、海量、異構(gòu)、多源等特點，這樣對SaaS平臺數(shù)據(jù)分析面臨著巨大的挑戰(zhàn)，所以需要借助數(shù)據(jù)挖掘軟件來完成SaaS平臺數(shù)據(jù)分析。由于SaaS發(fā)展起來的時間并不長，針對SaaS平臺的功能正在不斷的擴展完善，本文根據(jù)用戶及SaaS廠商的需要提出SaaS平臺數(shù)據(jù)挖掘的解決方案。 本文首先分析了SaaS平臺的大數(shù)據(jù)，并對SaaS平臺數(shù)據(jù)存儲方式及數(shù)據(jù)特點進行了分析，根據(jù)上述分析提出了SaaS平臺數(shù)據(jù)挖掘功能需求及系統(tǒng)需求。 其次，本文對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進行了簡單描述，簡要介紹了數(shù)據(jù)挖掘的流程及經(jīng)典數(shù)據(jù)挖掘算法。針對SaaS平臺，在比較當(dāng)前流行的數(shù)據(jù)挖掘軟件后本系統(tǒng)選擇了公開的數(shù)據(jù)挖掘軟件Weka，并針對SaaS平臺注冊公司信息數(shù)據(jù)、公司使用用戶數(shù)據(jù)、SaaS模塊租用信息數(shù)據(jù)分別提出了相對應(yīng)的數(shù)據(jù)挖掘算法。 然后，本文提出SaaS平臺數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)設(shè)計方案，采用分模塊的設(shè)計思想，SaaS平臺數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)分為存儲各種數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)模塊、進行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換及預(yù)處理的數(shù)據(jù)服務(wù)模塊、進行數(shù)據(jù)挖掘算法實現(xiàn)及應(yīng)用程序?qū)崿F(xiàn)模塊。 最后，本文實現(xiàn)了SaaS平臺數(shù)據(jù)挖掘過程，封裝了SaaS平臺數(shù)據(jù)挖掘算法，并通過實驗驗證了本系統(tǒng)的有效性及實用性。實驗結(jié)果表明：租用者在選擇SaaS模塊時，SaaS提供商可推薦相應(yīng)關(guān)聯(lián)性大的模塊；公司根據(jù)員工信息對員工進行分類，公司可以更方便的對員工進行分層次管理；通過對注冊公司性質(zhì)的預(yù)測，，SaaS提供商可更好的做好SaaS商品營銷策略。
[Abstract]:As a completely innovative software application model, SaaS model has been regarded as the indisputable direction of IT industry development. At the same time, the data on SaaS platform is growing rapidly. Mass data processing and data application has become an important problem in SaaS platform. The data on SaaS platform is complex, massive, heterogeneous, multi-source and so on. In this way, the data analysis of SaaS platform is facing a huge challenge, so we need to use data mining software to complete the data analysis of SaaS platform. Because SaaS is not developed for a long time. In view of the continuous expansion and perfection of the function of SaaS platform, this paper puts forward the solution of SaaS platform data mining according to the needs of users and SaaS manufacturers. This paper first analyzes the big data of the SaaS platform, and analyzes the data storage mode and data characteristics of the SaaS platform. According to the above analysis, the functional requirements and system requirements of SaaS platform data mining are put forward. Secondly, this paper gives a brief description of data mining technology, introduces the flow of data mining and classic data mining algorithms, aiming at the SaaS platform. After comparing the current popular data mining software, the system chooses the open data mining software Weka. and for the SaaS platform to register company information data, the company uses user data. The corresponding data mining algorithms are proposed for SaaS module rental information data. Then, this paper puts forward the design scheme of SaaS platform data mining system, which is divided into data modules to store all kinds of data. Data service module for data conversion and preprocessing, data mining algorithm implementation and application program implementation module. Finally, this paper implements the SaaS platform data mining process, encapsulates the SaaS platform data mining algorithm. The validity and practicability of the system are verified by experiments. The experimental results show that the renters can recommend the relevant modules with great relevance when choosing the SaaS module. The company classifies the employee according to the employee information, the company can carry on the stratification management to the staff more conveniently; By predicting the nature of registered companies, SaaS providers can do a better job of marketing strategy.
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TP311.13;TP393.09

【參考文獻】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 翁曉奇;李妙旎;;基于SaaS應(yīng)用模式的企業(yè)信息化前景分析[J];硅谷;2009年19期

2 鞏軍全;;數(shù)據(jù)挖掘及其軟件選擇應(yīng)用[J];消費導(dǎo)刊;2009年11期

3 高陽;廖家平;吳偉;;基于決策樹的ID3算法與C4.5算法[J];湖北工業(yè)大學(xué)學(xué)報;2011年02期

4 趙進;;SaaS成熟度模型淺析[J];程序員;2008年08期

5 陳慧萍;林莉莉;王建東;苗新蕊;;WEKA數(shù)據(jù)挖掘平臺及其二次開發(fā)[J];計算機工程與應(yīng)用;2008年19期

6 顧天竺;沈潔;陳曉紅;李慧;張舒;吳顏;;基于XML的異構(gòu)數(shù)據(jù)集成模式的研究[J];計算機應(yīng)用研究;2007年04期

7 陳鵬;薛恒新;;面向中小企業(yè)信息化的SaaS應(yīng)用研究[J];中國制造業(yè)信息化;2008年01期

8 孟小峰;慈祥;;大數(shù)據(jù)管理:概念、技術(shù)與挑戰(zhàn)[J];計算機研究與發(fā)展;2013年01期

9 莫展宏;;國內(nèi)外SaaS模式的發(fā)展現(xiàn)狀分析[J];商場現(xiàn)代化;2012年07期

10 趙法信,王國業(yè);數(shù)據(jù)挖掘中聚類分析算法研究[J];通化師范學(xué)院學(xué)報;2005年02期

相關(guān)博士學(xué)位論文 前1條

1 何月順;關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)的研究及應(yīng)用[D];南京航空航天大學(xué);2010年

本文編號：1474405