数据源层为了提高数据的一致性和完整性，进行数据挖掘前首先应将分散存储在多个数据源中的数据通过数据清理和数据集成等预处理操作集成到一个统一的数据库/ 数据仓库中。为了提高系统的可扩展性，屏蔽数据源采用的具体数据库产品，数据库接口应该采用ODBC、JDBC或OLE DB等技术，以便于更改数据源。赵志宏、钱卫宁等分别提出了基于数据仓库和大规模数据库的数据挖掘系统框架及其应用。 [1] 数据库可以通过4种形式集成到数据挖掘系统中：无藕合的，松藕合的，半松藕合的和紧藕合的。理想的是紧藕合方式，即通过把数据挖掘查询优化成循环的数据挖掘和检索过程从而将2者结合起来，这样可以充分利用数据库所具有的查询、汇总等数据处理功能，减少数据挖掘系统开发负担，提高系统的效率。Rosa Meo提出了一种使用数据挖掘语言Mine Rul e 实现与数据库紧藕合的数据挖掘系统框架。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；常州品牌智能推荐设计
与集中式数据挖掘系统不同，当前分布式数据挖掘系统还主要处在研究阶段，还没有出现成熟的商业产品。分布式数据挖掘当前的研究热点主要集中在对超大规模数据集的处理以及提高分布式挖掘系统的整体性能，Grossman等人提出了一种称为PDS的集成框架，在该框架中集成了支持远程数据分析和分布式数据挖掘的数据服务，设计用于在高性能网络上进行高效数据传输的网络协议以及设计用于光纤网络的链路服务，该框架可用于进行Gigabyte大数据量的分布式数据挖掘。新吴区质量智能推荐厂家供应模型建立并经验证之后，可以有两种主要的使用方法。
决策树是根据对目标变量产生效用的不同而建构分类的规则，通过一系列的规则对数据进行分类的过程，其表现形式是类似于树形结构的流程图。典型的算法是J．R．Quinlan于1986年提出的ID3算法，之后在ID3算法的基础上又提出了极其流行的C4.5算法。采用决策树法的优点是决策制定的过程是可见的，不需要长时间构造过程、描述简单，易于理解，分类速度快；缺点是很难基于多个变量组合发现规则。决策树法擅长处理非数值型数据，而且特别适合大规模的数据处理。决策树提供了一种展示类似在什么条件下会得到什么值这类规则的方法。比如，在申请中，要对申请的风险大小做出判断。
（5） 数据变换：通过平滑聚集，数据概化，规范化等方式将数据转换成适用于数据挖掘的形式。对于有些实数型数据,通过概念分层和数据的离散化来转换数据也是重要的一步。（6） 数据挖掘过程：根据数据仓库中的数据信息，选择合适的分析工具，应用统计方法、事例推理、决策树、规则推理、模糊集、甚至神经网络、遗传算法的方法处理信息，得出有用的分析信息。（7） 模式评估：从商业角度，由行业来验证数据挖掘结果的正确性。（8） 知识表示：将数据挖掘所得到的分析信息以可视化的方式呈现给用户，或作为新的知识存放在知识库中，供其他应用程序使用。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。
遗传算法遗传算法是一种基于生物自然选择与遗传机理的随机搜索算法。遗传算法具有的隐含并行性、易于和其它模型结合等性质使得它在数据挖掘中被加以应用。sunil已成功地开发了一个基于遗传算法的数据挖掘工具，利用该工具对两个飞机失事的真实数据库进行了数据挖掘实验，结果表明遗传算法是进行数据挖掘的有效方法之一[4]。遗传算法的应用还体现在与神经网络、粗集等技术的结合上。如利用遗传算法优化神经网络结构，在不增加错误率的前提下，删除多余的连接和隐层单元；用遗传算法和bp算法结合训练神经网络，然后从网络提取规则等。但遗传算法的算法较复杂，收敛于局部极小的较早收敛问题尚未解决。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。新吴区质量智能推荐厂家供应
数据的类型可以是结构化的、半结构化的，甚至是异构型的。常州品牌智能推荐设计
决策树方法决策树是一种常用于预测模型的算法，它通过将大量数据有目的分类，从中找到一些有价值的，潜在的信息。它的主要优点是描述简单，分类速度快，特别适合大规模的数据处理。有影响和早的决策树方法是由quinlan提出的的基于信息熵的id3算法。它的主要问题是：id3是非递增学习算法；id3决策树是单变量决策树，复杂概念的表达困难；同性间的相互关系强调不够；抗噪性差。针对上述问题，出现了许多较好的改进算法，如 schlimmer和fisher设计了id4递增式学习算法;钟鸣，陈文伟等提出了ible算法等。常州品牌智能推荐设计
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