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数据挖掘是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术，主要有数据准备、规律寻找和规律表示三个步骤。数据准备是从相关的数据源中选取所需的数据并整合成用于数据挖掘的数据集；规律寻找是用某种方法将数据集所含的规律找出来；规律表示是尽可能以用户可理解的方式（如可视化）将找出的规律表示出来。数据挖掘的任务有关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异群组分析和演变分析等。近年来，数据挖掘引起了信息产业界的极大关注，其主要原因是存在大量数据，可以使用，并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识。经验证明，有效的模型并不一定是正确的模型。镇江品牌智能推荐风格

数据挖掘系统挖掘的知识模式经过知识评价后可以存储在知识库中以便重用，为了便于不同数据挖掘系统间知识模式的共享，DMG组织（the data mining）提出了预言模型标记语言PMML(prediction model markup language)，PMML是一种基于XML的语言，为数据挖掘产生的预言模型提供了一种统一的定义和描述标准，使得遵循该标准的不同厂商的数据挖掘系统之间可以方便地共享预言模型，提高了模型的可重用性和系统的可扩展性。Wettschereck等介绍了PMML在模型交换中的应用。惠山区质量智能推荐怎么设置数据准备是从相关的数据源中选取所需的数据并整合成用于数据挖掘的数据集；

经验证明，有效的模型并不一定是正确的模型。造成这一点的直接原因就是模型建立中隐含的各种假定，因此，直接在现实世界中测试模型很重要。先在小范围内应用，取得测试数据，觉得满意之后再向大范围推广。 [3] (7)实施。模型建立并经验证之后，可以有两种主要的使用方法。第一种是提供给分析人员做参考；另一种是把此模型应用到不同的数据集上。数据挖掘分为有指导的数据挖掘和无指导的数据挖掘。有指导的数据挖掘是利用可用的数据建立一个模型，这个模型是对一个特定属性的描述。无指导的数据挖掘是在所有的属性中寻找某种关系。具体而言，分类、估值和预测属于有指导的数据挖掘；关联规则和聚类属于无指导的数据挖掘。

虽然由记录器方法生成的信息准确无误，但是无法实时传递数据，客户和DHL都无法在发生温度偏差时采取任何预防和纠正措施。因此，DHL的母公司德国邮政世界网（DPWN）通过技术与创新管理（TIM）集团明确拟定了一个计划，准备使用RFID技术在不同时间点全程跟踪装运的温度。通过IBM全球企业咨询服务部绘制决定服务的关键功能参数的流程框架。DHL获得了两方面的收益：对于终客户来说，能够使医药客户对运送过程中出现的装运问题提前做出响应，并以引人注目的低成本切实地增强了运送可靠性。对于DHL来说，提高了客户满意度和忠实度；为保持竞争差异奠定坚实的基础；并成为重要的新的收入增长来源。发现知识的方法可以是数字的、非数字的，也可以是归纳的。

数据挖掘系统（data mining system）是指从存放在数据库、数据仓库或其他信息库中的大量数据中挖掘出有趣知识的系统。近年来为了推动数据挖掘在实际中的应用，许多研究者对数据挖掘系统的体系结构做了大量的研究工作。一个结构合理的数据挖掘系统应该具有以下几个特点： [1] （1）系统功能和辅助工具的完备性；（2）系统的可扩展性；（3）支持多种数据源；（4） 对大数据量的处理能力；（5） 良好的用户界面和结果展示能力。当前出现的数据挖掘系统主要包括集中式的和分布式的数据挖掘系统，而每种系统的具体结构及其各个组成部分却有多种不同的实现技术和实现方式。可以把此步骤分为四个部分：选择变量，选择记录，创建新变量，转换变量。镇江品牌智能推荐风格

它是自动寻找并建立分组规则的方法，它通过判断样本之间的相似性，把相似样本划分在一个簇中。镇江品牌智能推荐风格

模糊集法模糊集法是利用模糊理论对问题进行模糊评判、模糊决策、模糊模式识别和模糊聚类分析。模糊理论是用隶属度来描述模糊事物的属性。系统的复杂性越高，模糊性就越强。 [4] 关联规则法关联规则反映了事物之间的相互依赖性或关联性。其的算法是R．Agrawal等人提出的Apriori算法。其算法的思想是：首先找出频繁性至少和预定意义的小支持度一样的所有频集，然后由频集产生强关联规则。小支持度和小可信度是为了发现有意义的关联规则给定的2个阈值。在这个意义上，数据挖掘的目的就是从源数据库中挖掘出满足小支持度和小可信度的关联规则。镇江品牌智能推荐风格

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