浅谈数据挖技术及其应用

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1、浅谈数据挖掘技术及其运用摘要随着信息技术、数据库技术的高速发展以及数据库管理系统的广泛应用，人们积累的数据量急剧增氏，动辄以TB为单位进行计算，如何从海量的数据中提取冇用的知识成为当务Z急。数据挖掘就是为顺应这种需要应运而生发展起来的数据处理技术。数据挖掘是近年来出现的新技术。它已用于企业决策支持，市场策略制定等。并将成为决策支持系统的一个重要组成部分。关键字：数据挖掘；数据库；数据仓库；数据挖掘技术。AbstractAlongwiththeinformationtechnology,databasetechnologyhighspeeddevelopmentandthewideap

2、plicationofdatabasemanagementsystem,theaccumulationofdataquantitypeopleincreasesharply,frequentlywithTBasunit,howtocalculatefromthemassofdataextractusefulknowledgebecometheurgentmatte匚Dataminingistoconformtotheneedarisesatthehistoricmomentdevelopeddataprocessingtechnology.Dataminingisrecentnewt

3、echnology・Ithasbeenusedintheenterprisedecisionsupport,marketstrategyformulation,etc.Andwillbecomethedecisionsupportsystemisanimportantcomponent.Keywords:datamining;Database;Datawarehouse;Thedataminingtechnology.目录引言5第1章.数据挖掘技术71・1关联分析(associationanalysis)71.2聚类分析(clustering)71.3分类(classifiedtio

4、n)71.4预狈(predication)71.5时序模式(time-seriespattcrn)81・6偏差分析(deviation)8第2章.数据挖掘的流程92.1定义问题92.2数据准备92.3数据挖掘92.4结果分析92.5知识的运用9第3章.数据挖掘的分类103.1根据挖掘的数据库类型分类103.2根据挖掘的知识类型分类113.3根据所用的技术分类113.4根据应用分类11第4章.数据挖掘的应用124.1关联发现的使用124.2聚类分析124・3分类使用124.4神经网络的使用124.5规则发现和决策树的使用13第5章.数据挖掘的主要问题141.1数据挖掘技术和用户界面问题

5、145.2性能问题155.3关于数据库类型的多样性问题16小结17参考文献：18致谢19引言随着信息技术、数据库技术的高速发展以及数据库管理系统的广泛应用，人们积累的数据量急剧增动辄以TB为单位进行计算，如何从海量的数据屮捉取冇用的知识成为当务Z急。数据挖掘就是为顺应这种需要应运而生发展起来的数据处理技术。数据挖掘是近年來出现的新技术。它已用于企业决策支持，市场策略制定等。并将成为决策支持系统的一个重要组成部分。数据挖掘其实是一个逐渐演变的过程，电子数据处理的初期，人们就试图通过某些方法来实现自动决策支持，当时机器学习成为人们关心的焦点.机器学习的过程就是将一些已知的并已被成功解决的

6、问题作为范例输入计算机，机器通过学习这些范例总结并生成相应的规则，这些规则具有通用性,使用它们可以解决某一类的问题.随后，随着神经网络技术的形成和发展，人们的注意力转向知识工程，知识工程不同于机器学习那样给计算机输入范例，让它生成出规则，而是直接给计算机输入己被代码化的规则，而计算机是通过使用这些规则来解决某些问题。专家系统就是这种方法所得到的成果，但它有投资大、效果不甚理想等不足。80年代人们又在新的神经网络理论的指导下，重新回到机器学习的方法上，并将其成果应用于处理大型商业数据库。随着在80年代末一个新的术语，它就是数据库屮的知识发现，简称KDD(Knowledgediscove

7、ryindatabase).它泛指所有从源数据中发掘模式或联系的方法，人们接受了这个术语，并用KDD来描述整个数据发掘的过程，包括最开始的制定业务目标到最终的结果分析，而用数据挖掘(datamining)來描述使用挖掘算法进行数据挖掘的子过程。但最近人们却逐渐开始使用数据挖掘屮有许多工作可以由统计方法来完成，并认为最好的策略是将统计方法与数据挖掘有机的结合起来。目前的数据库系统可以高效地实现数据的录入、查询、统计等功能，但无法发现数据中存在的关系和规则，无