待挖掘数据层该层为数据挖掘层提供符合数据挖掘算法要求的待挖掘数据集，待挖掘数据集是由数据源层中与挖掘任务相关的数据经过数据变换和数据规约等数据预处理操作形成的。 [1] 除了直接基于数据库/ 数据仓库中的数据进行挖掘外，数据挖掘还可以基于联机分析处理(OLAP)进行，称作联机分析挖掘(OLAM)。由于OLAM将2 者结合了起来，充分发挥2 者的优点，所以可以使数据挖掘具有较高的效率和良好的交互性。Jia-wei Han 教授等提出了一种OLAP和DM集成的OLAM系统的结构框架，并且开发出了基于这种结构的一个数据挖掘系统BD Miner。Sanjay Goil等研究了一种基于并行处理技术的可扩展的OLAP和数据挖掘集成的系统体系结构。其次是需较长的学习时间。神经网络法主要应用于数据挖掘的聚类技术中。泰州好的智能推荐私人定做
粗集方法粗集理论是一种研究不精确、不确定知识的数学工具。粗集方法有几个优点：不需要给出额外信息；简化输入信息的表达空间；算法简单，易于操作。粗集处理的对象是类似二维关系表的信息表。但粗集的数学基础是论，难以直接处理连续的属性。而现实信息表中连续属性是普遍存在的。因此连续属性的离散化是制约粗集理论实用化的难点。覆盖正例排斥反例方法它是利用覆盖所有正例、排斥所有反例的思想来寻找规则。首先在正例中任选一个种子，到反例中逐个比较。与字段取值构成的选择子相容则舍去，相反则保留。按此思想循环所有正例种子，将得到正例的规则(选择子的合取式)。比较典型的算法有michalski的aq11方法、洪家荣改进的aq15方法以及他的ae5方法。滨湖区高科技智能推荐私人定做源于高性能（并行）计算的技术在处理海量数据集方面常常是重要的。
统计分析方法在数据库字段项之间存在两种关系：函数关系(能用函数公式表示的确定性关系)和相关关系(不能用函数公式表示，但仍是相关确定性关系)，对它们的分析可采用统计学方法，即利用统计学原理对数据库中的信息进行分析。可进行常用统计(求大量数据中的最大值、最小值、总和、平均值等)、回归分析(用回归方程来表示变量间的数量关系)、相关分析(用相关系数来度量变量间的相关程度)、差异分析(从样本统计量的值得出差异来确定总体参数之间是否存在差异)等。模糊集方法即利用模糊理论对实际问题进行模糊评判、模糊决策、模糊模式识别和模糊聚类分析。系统的复杂性越高，模糊性越强，一般模糊理论是用隶属度来刻画模糊事物的亦此亦彼性的。李德毅等人在传统模糊理论和概率统计的基础上，提出了定性定量不确定性转换模型--云模型，并形成了云理论。
上面对集中式数据挖掘系统的各个组成部分的实现技术做了详细介绍，目前已出现了许多基于集中式结构的商业数据挖掘软件并开始得到广泛的应用。比较有影响的商业软件主要有SAS公司的Enterprise Miner，IBM公司的Intelligent Miner和SPS公司的Clementine等。Enterprise Miner实现了与SAS数据仓库和OLAP的集成，可以实现从提出数据、抓住数据到得到解答的端到端的知识发现。Intelligent Miner for Data支持对多种数据源的挖掘，如传统文件、数据库、数据仓库和数据中心等。Clementine采用了数据挖掘过程模型CRISP-DM，能让用户轻松、容易且有效地执行与管理整个数据挖掘的工作。同时这3 种软件目前都提供了对PMML 2.1的支持，实现了挖掘模型的共享。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。
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。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。泰州好的智能推荐私人定做
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。泰州好的智能推荐私人定做
数据挖掘过程是一个反复循环的过程，每一个步骤如果没有达到预期目标，都需要回到前面的步骤，重新调整并执行。不是每件数据挖掘的工作都需要这里列出的每一步，例如在某个工作中不存在多个数据源的时候，步骤（2）数据集成的步骤便可以省略。步骤（3）数据规约（4）数据清理（5）数据变换又合称数据预处理。在数据挖掘中，至少60%的费用可能要花在步骤（1）信息收集阶段，而至少60%以上的精力和时间是花在数据预处理神经网络神经网络由于本身良好的鲁棒性、自组织自适应性、并行处理、分布存储和高度容错等特性非常适合解决数据挖掘的问题，用于分类、预测和模式识别的前馈式神经网络模型；以hopfield的离散模型和连续模型为的，分别用于联想记忆和优化计算的反馈式神经网络模型；以art模型、koholon模型为的，用于聚类的自组织映射方法。神经网络方法的缺点是"黑箱"性，人们难以理解网络的学习和决策过程。泰州好的智能推荐私人定做
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