数据挖掘技术在人口普查数据中的应用

摘要

人口普查是全国基本人口数据的主要来源，被世界各国广泛采用来进行搜集人口资料。通过人口普查能够了解国家的基本国情，统筹安排人民的精神及物质生存水平，从而为社会和资源、人口以及环境的长久可持续发展提供保障和依据;我国各行各业的发展规划以及教育制度的完善、发展政策的改进、就业水平的提高、医疗卫生的改善以及社会保障体系的建设等等，大都是以人口状况的统计分析结果为依据来制定的。因此，人口普查对我国的发展具有重要的意义，是了解和改善我国的国情国力的一种调查手段。 数据挖掘是在多种多样数据中发现其中内在模式及其相互关系和规律的学科，数据挖掘能够找到隐藏在大量数据背后的规律性，为制定管理决策提供相应的支持信息。把数据挖掘应用于人口普查数据中具有十分重要的现实意义。 本文主要研究利用数据挖掘技术处理人口数据，采用定量方法进行人口研究。文章首先讲述了国内人口研究的现状、数据挖掘的国内外研究、应用现状和利用数据挖掘技术进行人口研究的必要性、意义。然后介绍了数据挖掘中的决策树模型算法;接着给出了本文使用的人口数据的分析以及预处理，根据人口信息系统属性规约后的属性及其间的关系，确定了人口数据统计分析任务，数据挖掘任务，以及数据挖掘功能。本文利用AlphaMiner平台进行决策树建模，并对结果进行了分析评价。最后，对本文的工作进行了总结并对研究前景进行了展望。

目录

声明

摘要

第一章 绪论

1．1 研究意义

1．2 数据挖掘技术

1．2．1 基本概念

1．2．2 研究内容

1．2．3 面临的挑战

1．3 论文研究内容

1．4 论文组织安排

第二章 人口数据挖掘及决策树模型简介

2．1 人口普查与数据挖掘

2．1．1 人口普查

2．1．2 人口数据挖掘的意义

2．2 决策树方法

2．2．1 基于决策树的分类方法

2．2．2 决策树的评价准则

2．3 决策树研究的进展

2．4 本章小结

第三章 人口数据预处理

3．1 人口数据分析

3．1．1 人口信息的数据挖掘

3．1．2 挖掘功能分析

3．2 人口数据的预处理

3．3 本章小结

第四章 决策树分类技术在人口数据中的应用

4．1 人口信息中决策树建模的原因

4．2 人口决策模型构建

4．3 分类模型

4．4 人口信息的相关性分析

4．5 本章小结

第五章 总结与展望

5．1 总结

5．2 展望

参考文献

致谢