频繁图模式挖掘质量管理过程分析

质量管理 小组命题：质量管理 组长：王晓敏 主讲人：杨峰 评委：贾铨宇 小组分工： 王晓敏：检验平台模块 杨峰：来料检验模块 倪海涛：产品检验模块 范玲玲：工序检验模块 钱瑶：在库检验模块 贾铨宇：统计分析模块

毕业设计 C++ACCESS开发的质量管理系统，适用于毕业设计使用。

频繁模式挖掘在数据挖掘中扮演着关键角色，存在多种算法。本研究探索了模式连续挖掘中算法相关的主要问题和挑战。

质量管理中常见的统计技术包括基本统计图和表，如百分比图、趋势图等。品管和新品管手法包括直方图、因果图、柏拉图、层别法、检查表、散布图、控制图，以及关联图法、KJ法、系统法、矩阵图法等。此外，SPC方法涵盖控制图、过程能力分析、抽样检验、实验设计(DOE)与田口三次设计、质量功能展开(QFD)、方差分析和回归分析，以及可靠性分析。

从质量管理学科的技术发展角度看，信息化后的生产过程控制与传统生产管理存在显著差异：管理理念、管理工具及管理成果各不相同。

许多重要的数据挖掘任务都建立在频繁模式挖掘的基础之上，涵盖关联、相关性、因果性等多个方面。这包括序列模式、空间模式、时间模式以及多维数据分析。频繁模式挖掘不仅在购物篮分析、交叉销售和直销中有广泛应用，还在点击流分析和DNA序列分析等领域展现出重要价值。

数据规划：制定完善的数据模型，建立数据治理体系。 数据设计：制定并贯彻数据标准，统一数据建模和管理。 数据创建：利用数据模型保证数据完整性，执行数据标准，从源头保证数据正确性。 数据使用：利用元数据监控数据使用，执行数据标准，并利用数据质量检查加工正确的数据。

金融时序数据蕴含着丰富的市场信息，有效挖掘其中的频繁模式对于预测市场趋势、防范金融风险具有重要意义。然而，金融时序数据具有高噪声、高维度的特点，传统频繁模式挖掘算法难以有效应用。 针对上述问题，重点研究面向金融时序数据的快速频繁模式挖掘算法。首先，对金融时序数据进行预处理，降低噪声干扰并提取关键特征；其次，设计高效的频繁模式挖掘算法，降低算法时间复杂度，提高挖掘效率；最后，通过实验验证所提算法在金融时序数据集上的有效性和效率。 的研究成果预期能够为金融市场分析提供新的技术支持，推动金融风险防控和智能决策的发展。

(3) 数据质量管理 元数据基础数据管理应为画像系统的数据质量管理提供支持，建立数据质量监控模块，形成对系统数据使用情况的全程监控。 数据质量需监控数据的结构完整性、空值率、主键外键的完整性，通过定义脚本结合不同维度的数据表，采用不同的规则验证数据。 4.3.3 标签生命周期管理 用户画像系统的标签生命周期管理包括标签的创建、审核、编辑、使用、下线。 4.3.3.1 标签创建 创建标签指平台人员利用权限创建特定用户群、产品或业务特征标签。标签应以简单易懂语义化形式描述。创建方式包括：- 基于分级系统模型- 业务人员根据标签体系基础和属性使用规则创建- 导入现有数据创建 标签功能：- 包含基本信息和属性信息- 支持树状结构分类管理- 支持批量生成标签 4.3.3.2 标签审核 审核人员对新标签进行审核，确保标签描述准确、能提供准确服务。审核包括：- 查询浏览待审核标签内容- 标签审核日志- 审核结果通知