资料挖掘网路服务系统之探讨

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1、資料挖掘網路服務系統之探討第9組資四A報告組員：蔡政緯王偉哲吳全恩劉光磊目錄1.緒論2.文獻探討3.研究方法4.系統實作5.結論1.緒論-研究動機目前市面上已有許多獨立軟體開發廠商以及應用軟體服務供應商針對一般企業組織在資料挖掘上的需求，推出套裝資料挖掘軟體或是資料挖掘相關的服務與技術支援。企業在實際使用現有的資料挖掘軟體與服務時經常面臨以下的問題：一、企業部門間異質系統的整合與資料傳輸的相容性問題二、傳統資料挖掘軟體缺乏因應使用者的需求而進行流程彈性調整的能力三、軟體或服務的整合及維護成本過高研究目的為了解決以上的問題，我們將提出一個具有跨平台能力，而且具有彈性流程調整能力

2、的資料挖掘系統架構。具體而言，本研究的主要目的是在解決目前企業所面臨到的以下問題：一、克服異質系統與資料交換格式的問題二、提供彈性的資料挖掘流程三、降低軟體整合與維護成本2.文獻探討-資料挖掘「資料」(Data)、「資訊」(Information)與「知識」(Knowledge)等三者的定義與之間的關係。資料挖掘的相關技術一、分類(Classification)：分類是一種監督式學習(SupervisedLearning)，它的定義為根據一些已經有類別的歷史資料來分析它們的所有特徵，再依據這些特徵對未分類或是新的資料進行歸類，例如銀行根據某些規則將其顧客區分為高貢獻度族群、低

3、貢獻度族群等類別。二、關聯法則(AssociationRule)：關聯法則的目的是從一堆看似無關的資料中，挖掘出不同項目之間發生的關聯性，探討在同一事件中某一項目出現時，另一個項目也在該事件出現的機率三、群集(Clustering)：群集就是將一大筆資料根據它們彼此間的相似程度，將類似的資料分在一群之中，而區隔不相似的資料。資料挖掘的步驟學者Fong等人(2002)認為資料挖掘的過程一般可分為確認挖掘目標、資料選擇、資料準備、資料轉換、資料儲存、資料挖掘與結果評估等七大步驟資料前處理資料清理資料整合資料轉換資料簡化資料挖掘的應用-1資料挖掘的相關應用相當的廣泛與多樣化，在許多

4、領域如生物醫學領域、財務金融業、製造零售業等各方面都可以發現資料挖掘的相關應用與研究。以生物醫學領域為例，近十年來生物醫學領域的相關研究呈現爆炸性的成長，從新藥物的開發、癌症療法的研究到人類DNA序列解析等研究領域，均藉助資訊科技與資料挖掘技術來處理龐大的資料。資料挖掘的應用-2資料挖掘技術出現不過短短十多年，但卻能迅速地應用於各種學術與商業領域，學者BerryandLinoff(1997)經過規納分析之後，認為以下五個因素促成了資料挖掘技術的崛起：一、大量資料的取得難度降低二、資料倉儲系統的發展成熟三、電腦運算速度的加強與網際網路的發展四、全球化商業競爭的壓力五、資料挖掘軟

5、體的取得方便企業應用整合與網路服務學者Coyle(2001)則認為企業組織可以採取以下三種新技術來因應目前劇烈競爭的商業環境，它們分別為1.可延伸式標記語言2.網路服務3.無線技術異質系統與資訊整合企業組織對於資訊整合的需求已從企業應用系統的整合提升至更廣泛的資訊來源的整合，微軟(2002)認為資訊系統整合的演進大致上可分成以下三大階段：一、資料整合二、應用程式整合三、服務整合這三個資訊整合的階段清楚地表達出目前企業組織在系統整合與資料交換這兩大議題中所面臨到的限制所在，以及在不同階段中整合方式的差異之處。企業應用整合企業應用整合(EnterpriseApplicationI

6、ntegration;EAI)的發展是提供企業組織一套完整系統整合架構的解決方案，以達成企業資訊的整合與分享。企業組織應用EAI來進行企業內部的資訊整合來自以下三個因素：一、電子商務二、企業合併與組織功能的強化三、企業資源規劃雖然EAI是以企業主體為出發點，強調企業流程與資訊系統之間的整合與自動化，藉著整體採用單一系統標準及軟體來達成企業組織內部應用程式的整合，但是所必須付出的成本依舊居高不下。而為了增加企業競爭優勢，與合作夥伴以及顧客之間的資訊整合在所難免，因此，企業資訊整合的發展，除了必須以服務為導向外，也必須跳脫特定標準或介面的限制，而保有系統的彈性以及未來擴充的能力。

7、網路服務的應用由於WebService具有即時、彈性、標準化等特色，目前許多廠商紛紛開始將WebService的相關技術與其原本的領域進行整合。WebService在資訊技術(IT)領域的應用大致上有以下所述的四個方面：一、入口網站二、企業應用程式整合三、分散式運算四、應用程式服務提供者與獨立軟體開發商3.研究方法本研究將以WebService架構為基礎，將資料挖掘過程中的程序視為由一系列的WebServices所構成，並透過動態工作流程的概念，以敘述WebService流程的BPEL4WS語法，提供服