数据挖掘应用现状与产品分析

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1、第卷第期微计算机应用,年月,数据挖掘应用现状与产品分析高敏新龙科技实业有限公司商业智能部广州摘要数据挖掘技术的研究,极大地推动了相关行业的发展。目前,有关的学术讨论异常热。,。,烈而在产业界也已经有部分比较成熟的产品问世本文结合自己从事数据仓库的实际经验分,,、析了数据挖掘的应用现状对其产品的主要特性进行了研究和评价以期望为从事数据挖掘研究开发、系统集成的有关人员提供有益的参考。关键词数据挖掘知识发现商业智能客户关系管理前言数据库中的知识发现一词首次出现在年月举行的第届国际联合人工智能学术会议上。

2、从年至今,的定义随着人们研,目前比较公认的究的不断深入也在不断地完善定义是等给出的是从数据集中识别出有效的、新颖的、潜在的、有用的以及最终可理解模式的高级处理过程。的过程一般包括数据清理、数据集成、数据选择、数据变换、数据挖掘、模式评估、知识表示图。,,,其中数据挖掘是中的一个很重要的步骤但在通常的应用中并不区分二者的概念。数据挖,,掘的任务是从数据集中发现模式模式可以有很多种按功能可分为两大类预测型模式和描述型、模式。在实际应用中,往往根据模式的实际作用,,回,,。细分为以下几种分类聚类归序列时

3、间序列等数据控掘的所处理的数据类型也,,,。,很丰富包括文本数据关系数据库页面等数据挖掘的应用领域非常广泛比如金融风险预测、零售顾客行为分析、体育、电信、气象、电子商务等等。数据挖掘的研究几乎和它的应用同步进行。早在世纪年代初期,就有一些简单的工具问世。数据挖掘工具可以分为两类通用挖掘工具和特定领域的挖掘工具。通用的数据,,。挖掘工具不区分具体数据的含义采用通用的挖掘算法处理常见的数据类型而专用挖掘工具则是针对某个特定领域的问题提供解决方案。在设计算法的时候,往往会充分考虑到数据、需求的特殊性,并

4、作了优化闭。通用挖掘产品·,,,采用了多种统计方法和挖掘算法主要有单变量曲线双变量统计线,,,,,,,,。性回归因子分析主要量分析分类分群关联相似序列序列模式预测等,,它能处理的数据类型有结构化数据如数据库表数据库视图平面文件和半结构化或,。一一一。一本文于收到收到修改稿微计算机应用年,,,,。非结构化数据如顾客信件在线服务传真电子邮件网页等,、、,发通过其独有的世界领先技术例如自动生成典型数据集发现关联现序列规律、概念性分类和可视化呈现,可以自动实现数据选择、数据转换、数据挖掘和结。,,果呈现这

5、一整套数据挖掘操作若有必要对结果数据集还可以重复这一过程直至得到满意结果为止。根据的统计,目前是数据挖掘领域最先进的产品。它采取客户服务器架构,并且它的提供了类和方法川。可用于行销、财务、产品管理和客户联系管理领域的数据分析人员和业务技术人员。是美国名列第二的银行,是首先采用业务智能系统的大型企业之’。一也是成功运用的案例之一提供了一套分析数据库的挖掘过程、统计函数和查看、解释挖掘结果的可视化工具。它可以从企业数据集中验证并析取高价值的商业,,,,,矢识包括大星交易数据的销售点信用卡呼叫中心或电子

6、商务应用。分析家和商业技术专家能够发现那些隐藏的、用其他类型的分析工具无法洞察的模式。提供了基本的技术和工具来支持挖掘过程,同时还提供了应用服务支持定制应用的发展。是一个通用的联机分析挖掘系统,用于在大塑关系数据库和数据仓库中交互地挖掘多层次的知识。其独特之处在于紧密集成了联机分析处理“和多种数据挖掘功能,包括特征化、关联、分类、预。目。,,测和聚类等田前最新版本是其优点为①对关系数据多维数据的强大的在线分析挖掘功能。②通过和可以连接到多种数据源。③关联和时序算法对挖掘大数据集上频繁的、连续的模式

7、,相关性、依赖分析性能卓越。①对数据源、挖掘任务、挖掘应用的多重集成。⑤革新的倾斜的多维利润分析技术。⑧支持浏,,、,,,。如数据聚集透视表的充分集成⑦用户自定义参数和,。,、可视化分类能帮助用户更好的发现知识⑧分析关系数据和多维数据分散的地图式的观察界面。肋发现驱动的探测器,更容易的导航。系列产品提供统计分析功能。乙为提供具有丰富的计量经济学和时间序歹,分析方法的产品,包含方便的各种模型设定手段,多样的参数估计方法,是研究复杂系统和进行预测的有利工其。是一个功能强大的可视化的数据探索与分析的工具

8、。是一个图形化界面,菜单驱动的、拖拉式操作的、对用户非。,,常友好且功能强大的数据挖掘集成环境其中集成了数据获取工具数据抽样工具数据,,,,,筛选工具数据变量转换工具数据挖掘数据库数据挖掘过程多种形式的回归工具为,,人工神经元网络,。建立决策树的数据剖分工具决策树浏览工具数据挖掘的评价工具等、领导了健康护理的一场革命。为判断高危病人提供一个健壮的数据挖掘和建模解决方案,使得他们可以为病人提供周到的护理和服务。使用来帮助他们建立利润较高的顾客关系策略。第期微计算机应用·系列产品是的核