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这也就是约翰·内斯伯特( John Nalsbert)称为的“信息丰富而知识贫乏”窘境。因此，人们迫切希望能对海量数据进行深入分析，发现并提取隐藏在其中的信息，以更好地利用这些数据。但以数据库系统的录入、查询、统计等功能，无法发现数据中存在的关系和规则，无法根据现有的数据预测未来的发展趋势，更缺乏挖掘数据背后隐藏知识的手段。正是在这样的条件下，数据挖掘技术应运而生。数据的类型可以是结构化的、半结构化的，甚至是异构型的。发现知识的方法可以是数学的、非数学的，也可以是归纳的。终被发现了的知识可以用于信息管理、查询优化、决策支持及数据自身的维护等。正是在这样的条件下，数据挖掘技术应运而生。泰州现代智能推荐厂家供应

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。宜兴高科技智能推荐设置源于高性能（并行）计算的技术在处理海量数据集方面常常是重要的。

数据挖掘的可视化主要包括数据的可视化、挖掘过程的可视化和挖掘模型的可视化，当前的可视化技术主要包括传统的几何学方法( 如曲线图、直方图、散点图、饼图等)、SOM 网可视化技术、平行坐标系技术、面向象素的可视化技术等。基于SOM网络和基于平行坐标系的可视化技术是目前应用较多的2项技术，它们的原理都是通过把高维数据映射为二维数据从而将数据显示在二维平面上。如汪加才等设计的一个基于SOM 网的可视化挖掘系统VISMiner，刘勘等研究了平行坐标系技术在数据挖掘系统中的具体应用。

数据挖掘的对象可以是任何类型的数据源。可以是关系数据库，此类包含结构化数据的数据源；也可以是数据仓库、文本、多媒体数据、空间数据、时序数据、Web数据，此类包含半结构化数据甚至异构性数据的数据源。 [4] 发现知识的方法可以是数字的、非数字的，也可以是归纳的。被发现的知识可以用于信息管理、查询优化、决策支持及数据自身的维护等。在实施数据挖掘之前，先制定采取什么样的步骤，每一步都做什么，达到什么样的目标是必要的，有了好的计划才能保证数据挖掘有条不紊地实施并取得成功。很多软件供应商和数据挖掘顾问公司投提供了一些数据挖掘过程模型，来指导他们的用户一步步地进行数据挖掘工作。比如，SPSS公司的5A和SAS公司的SEMMA。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。

（2）提高可可扩展性。由于用户的应用环境是不断变化的，因此可扩展性对于数据挖掘系统来说非常重要，系统应该支持多种数据源的挖掘以及挖掘算法的可扩展性，允许用户根据需要加入新的算法。（3）与特定行业应用相结合。随着应用环境的发展，通用的数据挖掘系统已越来越不能满足用户的需要，用户如果不了解挖掘算法的特性就很难得出好的模型，因此数据挖掘系统应该和特定的应用紧密结合起来, 为该应用领域提供一个完整的解决方案。4) 遵循统一标准。尽管目前数据挖掘还没有形成一套完整的业界标准, 但已出现了一些标准, 如数据挖掘过程标准CRISP DM、预言模型交换标准PMML和Microsoft的OLE DB for DM。遵循统一标准的数据挖掘系统间可以方便地实现挖掘算法和模型的共享。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。南京常见智能推荐厂家供应

分析的目的是找到对预测输出影响的数据字段，和决定是否需要定义导出字段。泰州现代智能推荐厂家供应

数据挖掘是人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，作出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，作出正确的决策。知识发现过程由以下三个阶段组成：①数据准备；②数据挖掘；③结果表达和解释。数据挖掘可以与用户或知识库交互泰州现代智能推荐厂家供应

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