学习了数据挖掘的一些基础性的东西，想写出有质量的论文，该如何着手？

只学习了基础算法就想写出高质量的论文，这个心情可以理解，但是事情的发展需要一个过程。首先，你要带着你的算法基本功进入某个研究领域，研究该领域里需要用数据挖掘处理的问题。其次，你要知道该领域里做数据挖掘的学术前沿状况，并且经常参加学术会议。第三，深入研究该领域里的某个具体问题，争取在该问题上做出顶尖的成绩，进而发出高质量论文。

综述数据挖掘的应用及发展趋势

你的论文题?有字数要求么?

数据挖掘(Data Mining)自1995年在KDD(Knowledge Discover in Database)国际学术会议上由Usama Fayyad首次提出后, 已成为当下最流行的词语之一. 不仅是因为其炫丽的技术, 它给商业社会带来了无限的影响，尤其是在如银行、电信、保险、交通、零售（如超级市场）等商业领域。数据挖掘所能解决的典型商业问题包括：数据库营销（Database Marketing）、客户群体划分（Customer Segmentation & Classification）、背景分析（Profile Analysis）、交叉销售（Cross-selling）等市场分析行为，以及客户流失性分析(Churn Analysis)、客户信用记分(Credit Scoring)、欺诈发现(Fraud Detection)等等。

至于发展趋势嘛，目前IBM打出了智慧地球的战略，其本质就是数据分析与数据挖掘。为了实现战略目标，IBM在近几年经济萧条期间通过大量的收购并购来构筑自己的软件和服务竞争力：2007年50亿刀收购cognos构筑自己的在线联机分析能力；2009年12亿刀收购统计分析软件SPSS（也就是数据挖掘软件）；2010年17亿刀收购数据仓库集成平台Netezza；通过观察IBM，对该行业的发展趋势可见一斑，而数据挖掘作为数据的“终极”应用，也将会成为未来行业的新宠

另外，华尔街的金融学家基本都是数据挖掘的好手（数据挖掘的原理就是数理统计分析）

如果想了解更多，可以参考韩家炜的《数据挖掘概念与技术》吧，这个比较权威。

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