目錄
章 緒論
節 數據挖掘在社會經濟中的應用001
第二節 數據挖掘的熱點004
第二章 數據的算法及依據
節 偏小二乘回歸理論006
第二節 支持向量機理論014
第三節 數據包絡分析020
第四節 經濟預測原理027
第五節 層次分析法037
第三章 偏小二乘通徑模型在海綿城市水資源利用率的應用
節 國內外水資源研究現狀043
第二節 海綿試點城市水資源現狀及存在的問題045
第三節 偏小二乘通徑模型在寧波與國內試點海綿城市水資源利用率比較064
第四節 寧波與海綿試點城市水資源利用率比較結果分析076
第五節 研究的主要結論078
第六節 寧波市、武漢市、廈門市水資源利用率的比較079
第七節 存在的問題087
第八節 今後的設想088
第九節 海綿城市寧波水資源利用率提高的因素分析及對策089
第四章 偏小二乘通徑模型在公共文化服務滿意度測評的應用——以寧波市為例
節 樣本選擇與研究方法096
第二節 公共文化服務滿意度實證分析097
第三節 PLS通徑模型111
第四節 參數估計及因素分析112
第五節 滿意度指數計算114
第六節 滿意度差異性分析115
第七節 結論及對策建議118
節 構建新建本科院校學生自主學習能力測評模型122
第二節 自主學習能力實證分析125
第三節 結論及建議129
第六章數據包絡分析在高校實驗室投入產出效率評價的應用——以寧波大紅鷹學院為例
節 高校實驗室投入產出效率評價實證分析134
第二節 提高學校實驗室效率的措施140
第七章 支持向量機在寧波海洋生態環境安全預測的應用
節 構建寧波海洋生態環境安全預測模型145
第二節 寧波海洋生態安全預測結果分析及2015—2016年寧波海洋環境質量的預測151
第三節 研究的主要結論153
第四節 存在的問題154
第五節 今後的設想155
第六節 寧波市海洋環境安全發展的因素分析及預防對策156
第八章 預測模型在寧波港口集裝箱吞吐量中應用
節 選擇預測方法162
第二節 基於灰色GM(1,1)模型的寧波港口集裝箱吞吐量預測164
第三節 基於三次指數平滑模型的寧波港口集裝箱吞吐量預測168
第四節 基於灰色預測與三次指數平滑組合的寧波港口集裝箱吞吐量預測169
第五節 三種預測模型預測結果分析及2011—2015年寧波港集裝箱吞吐量的預測171
第六節 研究的主要成果173
第七節 存在的問題174
第八節 今後的設想174
第九節 寧波集裝箱港口集裝箱吞吐量增長的因素分析及發展對策175
第九章 雙因素理論在公務員工作滿意度和職業精神研究的應用
節 研究方法與樣本選擇182
第二節 主要結論184
第三節 工作滿意度分析185
第四節 滿意度實證調查的定性分析201
第五節 職業精神分析203
第六節 公務員職業精神調查問卷差異性分析211
第七節 公務員職業精神存在問題及原因分析212
第十章 社會創新驅動下地方社科人纔績效評價研究
節 研究數據及指標體繫的確定214
第二節 層次分析法確定各指標權重218

前言
進入大數據時代後，我國各行業領域儲存了海量的數據，這些大數據蘊藏著巨大的潛力和能量，正日益成為國家基礎性戰略資源。通過對行業的數據收集與存儲，利用數據挖掘技術，結合行業發展需求做出相應分析與評價，為行業的發展與決策的制定提供良好基礎。筆者在高校科研工作中進行軟科學的研究，一直追蹤數據挖掘在社會經濟中的應用研究，力圖利用數據挖掘技術解決社會、經濟中的問題，這也是撰寫本書的主要目的。
筆者張維朋、徐穎於 2018年出版的《數據挖掘在醫學中的應用》書中已經介紹了聚類分析、因子分析、關聯分析、Logistic回歸、灰色預測理論和應用。而本書重點介紹了偏小二乘、支持向量機、數據包絡法以及層次分析法的理論基礎，通過一繫列實例來說明如何進行數據挖掘的過程，包括數據采集、數據預處理、數據挖掘、挖掘結果分析，並提出相應的決策建議。
本書章為緒論，對數據挖掘在社會、經濟中的應用和數據挖掘的熱點做了簡要介紹；第二章詳細介紹了偏小二乘、支持向量機、數據包絡法以及層次分析法的算法及理論依據；第三章研究了偏小二乘通徑模型在寧波與國內試點海綿城市水資源利用率比較應用，通過調研寧波市和國內十個海綿城市試點城市的水資源利用狀況，建立了能反映水資源利用率評價指標體繫，構建基於偏小二乘通徑模型的水資源利用率評價模型，多角度定量評價城市之間的水資源利用率狀況，分析制約海綿城市發展指標的關鍵因素，對寧波海綿城市的構建提供參考依據；第四章針對寧波市公共文化服務體繫建設特點，運用偏小二乘通徑技術構建了公共文化服務滿意度測評模型，通過滿意度測評模型設計調研方案，分析影響滿意度的關鍵因素，研究公眾對公共文化服務的滿意度指數和人口統計學因素對公共文化服務滿意度的差異性，為相關部門高效地開展公共文化服務提出有針對性的政策建議；第五章為偏小二乘通徑模型在新建本科院校學生自主學習能力的應用研究，根據新建本科院校學生學習的實際情況，構建了基於偏小二乘通徑模型的自主學習能力測評模型，定量分析影響學生自主學習能力的關鍵因素，分析人口統計學變量在自主學習能力上的差異性，研究學生自主學習能力和學習滿意度的相關性，為高效培養學生的自主學習能力提供客觀依據和有針對性的
指導；第六章以寧波大紅鷹學院為例，運用數據包絡分析法對高校實驗室投入產出效率進行評價及路徑優化，根據寧波大紅鷹學院的辦學宗旨和辦學特色，建立寧波大紅鷹學院實驗室投入產出的數據指標體繫，建立投入產出效率的評價模型，發現學校實驗室之間的效率差距，探索低效率的原因，提出有針對性的改進措施，充分利用資源，提高效率，有效促進實驗室規範化，更好地為教學、科研和社會服務；第七章基於支持向量機方法對寧波海洋生態環境安全進行預測研究，構建基於驅動力—壓力—狀態—影響—響應的寧波海洋生態安全環境指標體繫，建立了寧波海洋生態環境安全預測模型，為寧波海洋生態環境的管理以及相關海洋生態工程措施的設計提供理論依據；第八章是時間序列方法在寧波港口集裝箱吞吐量的應用，通過對寧波港口集裝箱吞吐量預測及發展規律的研究，運用灰色預測模型和三次指數平滑法預測模型加權組合，建立寧波港集裝箱吞吐量組合預測模型，並對2011—2015年寧波港的集裝箱吞吐量進行預測，為寧波市“十二五”規劃綱要中提出的加快打造國際強港，建設海洋經濟強市的任務與政策提供科學的理論依據；第九章根據雙因素理論，以寧波市公務員為調查樣本，調研公務員工作滿意度和職業精神現狀，實證分析影響公務員工作滿意度和職業精神的主要因素，提出提高滿意度和強化職業精神的對策建議，為提升公務員的工作績效和工作品質提供科學依據；第十章運用層次分析法對社會創新驅動下地方社科人纔績效進行了評價研究，通過主成分及層次分析法得出影響社科人纔績效評價的主要指標，並通過梳理社科人纔績效評價現狀與各指標間的關繫，提出提升聚纔能力等社科人纔隊伍建設建議。
全書由寧波財經學院張維朋老師提出創作動議並撰寫，寧波財經學院徐穎老師撰寫第四章、第五章、第九章，寧波財經學院的伍嬋提老師撰寫第十章，其餘章節由張維朋撰寫。
本書的研究內容是在寧波市公益項目：基於模糊控制的生鮮農產品智能保鮮設備的研制 (編號：2019C10051)、機器學習在胸部CT肺結節良惡性分類的應用研究 (編號：202002N3139)和蔬菜溫室大棚智能化集成應用關鍵技術研究與示範（編號：2019C10053）、浙江省統計研究項目：基於數字技術的浙江省耕地復種指數監測研究（編號：21TJZZ27）項目支持下完成的。本書是跨學科研究專著，研究的內容屬於交叉學科，涉及社會、經濟方面的知識與數據，感謝寧波財經學院田思教授在數據挖掘技術方面的建議和對本書的關注。
由於筆者的經驗和水平所限，書中可能多有錯謬之處，還望廣大讀者海涵並不吝賜教。
2021年8月於寧波財經學院

章 緒論
進入大數據時代後，我國各行業領域中形成了海量的數據，各種數據信息的量已經超越了人們所能夠收集的極限，不僅對數據分析提出了更高要求，對整個行業發展也至關重要。通過數據挖掘技術的應用，能夠在各行業收集與存儲數據，結合行業發展需求做出相應分析，從已有數據中提取有用的數據，為行業的發展與決策的制定提供良好的基礎。
節 數據挖掘在社會經濟中的應用
目前，數據挖掘技術在我國的發展水平已經非常成熟，尤其在21世紀的發展十分迅速，已經能夠為社會、經濟發展提供有效的服務。原始數據數量龐大並具有不規則性、復雜性、多樣性等特點，可以通過數據挖掘技術對其抽取、轉換、分析，將原始數據中具有價值的信息提取出來，使其發揮出更有效的作用，能夠為行業決策提供參考依據，從而促進社會經濟的健康發展。國家電子政務四大基本數據庫之一的宏觀經濟數據庫，涉及的範圍十分廣泛，包含了科技教育、社會發展、經濟發展等。將數據挖掘運用於宏觀數據，使經濟數據信息能夠方便人們查找和獲取相關信息，滿足政府獲取信息的需要以及社會各管理層的決策需要，為經濟發展提供更好的服務。
數據挖掘技術在各領域中的應用主要在以下幾個方面。
一、市場營銷領域 
在目前所有的數據挖掘技術應用領域中，應用廣泛、效果顯著的當屬市場營銷領域，數據挖掘技術主要應用於分析、搜索引擎優化、客戶參與、響應性、實時營銷活動等細分營銷領域。數據挖掘技術的關鍵目標是將數據轉化為未來的洞察力，獲得更高的盈利。企業在開展市場營銷的過程中利用數據挖掘技術，可以更加全面細致地分析出消費者的消費行為習慣，因此制定出極具針對性的營銷方案，促進銷售量的顯著提升。
二、制造業領域
隨著中國制造走向世界，裝備制造企業在自主創新、信息化程度等方面有了更高的要求，傳統裝備制造業希望通過數據分析技術完成新興產業結構調整。挖掘技術在制造業的應用價值主要體現在產品的設計與生產、生產加工型裝備制造企業等，通過對產品數據進行研究分析找出其中的規律，分析後有針對性地提出解決方案，有助於改進生產方式、優化管理流程等，達到節約成本、提高效率、降低能耗的目的，使制造業逐步走向智能化，從而使產品的生產成本得到有效控制。制造業的數據具有多樣化、實時性高、數據蘊含信息復雜、耦合性不確定等特點，因此，目前數據挖掘技術在制造業中的應用面臨著如下挑戰：如何利用數據挖掘技術設計科學的分析模型，滿足實時性要求，以及優化企業方案。
三、電信領域 
在計算機互聯網發展過程中，我國的電信行業實現了快速發展，已經建立了自己的商業智能繫統，不僅包括客戶管理繫統，也包括營銷分析繫統。數據挖掘技術在為很好地實現對電信企業爭奪客戶資源、制定營銷策略、擴大市場份額、拓展業務領域等方面發揮了巨大的優勢作用。現在中國的數據分析技術已經被廣泛使用了，特別是電信企業對以往的技術服務體繫做出了優化調整，對客戶的反饋分析為用戶提供了更優質的服務。
四、教育領域 
隨著我國教育體制的全面改革，數據挖掘技術在教育領域內也得到了很好的應用。《中國基礎教育大數據發展藍皮書（2016—2017）》認為，教育大數據挖掘是實現智慧教學的主要手段。教育大數據挖掘是指運用相關大數據挖掘方法和技術對教育過程中產生的海量數據進行處理、分析和建模，發現並解決教育過程中的問題，提高教育質量，提升教學成效。將數據挖掘技術應用於教育教學中，可以通過數據的分析與反饋，找到大多數學生在學習中的薄弱之處，根據這樣的反饋信息，教師可以對自己的教學方法進行優化，在優化教學方法的過程中形成創新性的課程教學方式，這樣能夠極大地提高課程教學的效率和課程教學的質量。
五、金融投資領域
互聯網金融的發展使得傳統的數據處理和分析方法不能滿足現代化金融業發展的需要，無法預測未來的發展趨勢。在預測市場變化、降低金融風險、銷售競爭等多方面應用大數據技術對數據處理的效率有顯著成效。通過數據信息的深度挖掘，可以幫助企業準確掌握銀行客戶需求，提升精準營銷水平，拓展和優化金融服務渠道，不斷創新金融產品等，為金融業優化產業布局、分析客戶交易、改進產品提供有效的數據支持，並做出企業和生產決策，為企業的長期穩定發展打下良好基礎。
第二節 數據挖掘的熱點
一、數據流挖掘
通信領域的電話記錄數據流、Web上用戶點擊數據流、金融領域的證件數據流、衛星傳回的圖像數據流等，這些數據流具有實時、有序、連續等特點，以及在線分析的應用需求，當前研究中對數據流一般是以被處理次數或者時間序列進行定義的，這些序列包含許多潛在的知識和有用的信息，傳統的處理方法難以滿足這種需求。從 20 世紀開始，人們已經把研究方向轉移到了數據流。目前，關於數據流的研究主要集中在繫統數據流管理和挖掘數據流兩個領域。
二、文本挖掘
文本挖掘是近幾年數據挖掘的新興分支，是從大量文本集合或語料庫裡發現未知的、可理解的、有潛在價值的信息。需要人們從大量的非結構或者半結構化的文本數據中發現可能存在的、可以利用的知識模式。國外在20世紀50年代末已經開始著手研究數據的文本挖掘，目前文本挖掘已經轉化為實用階段，著名的文本挖掘工具主要包括：IBM的文本智能挖掘機、Autonomy公司的Concept Agents、Teletech公司的Teletech等。近年來，國內纔著手研
究針對中文的文本挖掘，國內研究的問題是如何適應漢語重“意合”的特點與如何截取文本的完整“語義”。
三、Web挖掘
隨著互聯網的廣泛使用，Web這一巨大的數據中隱含著極其豐富的有價值信息。Web挖掘是從Web文檔、Web活動中抽取感興趣、潛在的隱藏信息。
Web挖掘主要有三種：Web結構研究、Web使用研究、Web內容研究。Web挖掘已經逐漸壯大，廣泛應用於搜索引擎、網站設計和電子商務等領域。由於互聯網異構數據源環境，數據結構復雜等因素，面向Web的數據挖掘比面向數據庫和數據倉庫的數據挖掘要復雜得多。