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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。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。惠山区现代化智能推荐厂家供应

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。梁溪区哪里智能推荐调试数据挖掘可以与用户或知识库交互。

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

（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。遗传算法常用于优化神经元网络，能够解决其他技术难以解决的问题。

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。数据挖掘实现了用其他方法不可能实现的方法来发现信息，但它必须受到规范，应当在适当的说明下使用。梁溪区现代化智能推荐风格

准备数据。这是建立模型之前的一步数据准备工作。惠山区现代化智能推荐厂家供应

控制层控制层用于控制系统的执行流程，协调各功能部件间的关系和执行顺序，主要包括对数据挖掘任务进行解析，并根据任务解析的结果判断挖掘任务涉及到的数据和应该采用的数据挖掘算法。 [1] 数据挖掘任务一般是通过数据挖掘语言定义和解释的，当前许多研究者提出了自己的数据挖掘语言，这些语言从结构上看都是类SQL语言，如DMQL语言等, 但是并没有实现挖掘语言的标准化。2000年3月，微软推出了一个新的数据挖掘语言规范OLE DB for Data Mining，向着数据挖掘语言标准化又迈进了一大步，Amir Netz等详细介绍了如何将OLE DB for DM规范应用到数据挖掘系统之中。惠山区现代化智能推荐厂家供应

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