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1、第23卷第4期计算技术与自动化Vol123,No142004年12月ComputingTechnologyandAutomationDec.2004文章编号:1003-6199(2004)04-0099-04数据挖掘技术及其在决策支持系统中的应用1233王向辉,匡晓宁,刘伟达,亢建波(1.保定市供电公司;河北保定071000;2.国土资源和房屋管理局,北京102600;3.华北电力大学计算机科学与工程系,河北保定071003;摘要:介绍了数据挖掘和决策支持系统的概念以及分析方法,讨论了基于数据挖掘的决策支持系
2、统,构建了一个应用于实际的基于数据挖掘的税收决策支持系统构架。关键词:数据挖掘;决策支持系统中图分类号:TP311.13文献标识码:ATheTechnologyofDataMinganditsApplicationonDecisionSupportingSystem1233WANGXiang2hui,KUANGXiao2yu,LIUWei2da,KANGJian2bo(1.BaodingElectricPowerServiceCompany,Baoding071000,China;2.Landresource
3、andhouseanagementbureauofdaxingdistrict,Beijing102600,China;3.Dept.ofElectronicandCommunicationEngineering,NorthChinaElectricPowerUniversity,Baoding071003,China)Abstract:ThispaperintroducestheconceptionandanalyticalmethodofDataMingandDecisionSupportingSyste
4、m,discussesDecisionSup2portingSystembasedonDataMing,andconstructsaframeworkoftaxdecisionsupportingsystembasedondataminingwhichcanbeapplicatedonreality.Keywords:datamining;decisionsupportingsystem给出的定义是:从大型数据库的数据中,提取人们感兴趣的1前言知识,即正确的、非平凡的、未知的、有潜在应用价值的并最终可为用户理
5、解的模式。数据挖掘涉及到机器学习、模式识别、统计学、智能数据库、知识获取、数据可视化、高性能自从ScottMorton等人在70年代初提出计算机对于计算、专家系统等各个领域。决策的支持作用和决策支持系统的概念后;二十年来,随着2.2数据挖掘的任务决策理论、汁算机技术、人工智能、信息技术的发展,决策支根据发现知识的不同,数据挖掘的任务可以分为以下持系统无论在概念、结构方面还是在应用方面都取得了较几类:1)关联规则分析:其目的是发现隐藏在数据间的相互快的发展。但随着信息量的剧增,如何从看似无关而实则关系。这是数据
6、挖掘中研究比较成熟的问题。2)特征规则相关的海量数据中发掘出有用的知识和模式以进行决策支分析:从数据中提取出关于这些数据的特征式,用以表达该持,是信息时代人们所面临的主要挑战,数据挖掘技术的应数据集的总体特征。区分规则分析发现或提取数据的某些[1]运而生,它在许多领域得到了广泛应用,本文主要介绍了特征,使之与对比数据区分开来。3)分类分析:先为每个记数据挖掘技术的发展及其在决策支持系统中的应用。录赋予一个标记,即按标记分类记录,然后检测这些标记的记录,描述出这些记录的特征。4)聚类分析:从数据中得出2数据挖掘
7、一组聚类规则,将数据分成若干类。5)预测:通过对数据的分析处理,估计一组数据中的某些丢失的数据的可能值或2.1数据挖掘简介数据集合中某种属性值的分布情况。6)变化和偏差分析:数据挖掘,也叫数据开采、数据采掘。W.J.Frawley等探测现有数据与历史记录或标准之间的显著变化和偏离,收稿日期:2004-06-28作者简介:王向辉(1973—),男,河北保定人,工程师,研究方向:计算机应用。100计算技术与自动化2004年12月从而获得有用的知识。知识,针对某—类型的半结构化和非结构化决策问题,通过2.3数据挖掘
8、的方法提供背景材料协助明确问题、修改完善模型、列举可能方案数据挖掘的核心技术是人工智能、机器学习、数学统计等方式,为管理者做出正确决策提供帮助的人机交互式系等,但它并非多种技术的简单组合,而是一个不可分割的整统。其从功能逻辑结构上看,是由数据库系统、模型库系体,还需要其他技术的支持,才能挖掘出令用户满意的结统、方法库系统、知识库系统及入机会话系统等部分组成果。具体来说,有以下几种主要的数据挖掘方法:
