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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。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。滨湖区品牌智能推荐设计

分布式的数据挖掘系统随着网络技术和分布式数据库技术的发展和成熟, 分布式数据库已经得到越来越广泛的应用, 原来数据的集中式存储和管理也逐渐转变为分布式存储和管理. 数据存储方式的变化也必然会促进数据挖掘技术及其系统结构的变化. 由于实际应用中数据的安全性、私有性、保密性以及网络的带宽限制, 使得首先将分散存储的数据集中到一个数据库中再进行挖掘的方法是不可行的, 因此分布式数据挖掘成为在分布式数据库中进行数据挖掘的为可行的解决办法。淮安现代智能推荐风格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。

数据挖掘过程模型步骤主要包括定义问题、建立数据挖掘库、分析数据、准备数据、建立模型、评价模型和实施。下面让我们来具体看一下每个步骤的具体内容： [3] 图1 数据挖掘的系统模型 [3]  (1)定义问题。在开始知识发现之前的也是重要的要求就是了解数据和业务问题。必须要对目标有一个清晰明确的定义，即决定到底想干什么。比如，想提高电子信箱的利用率时，想做的可能是“提高用户使用率”，也可能是“提高一次用户使用的价值”，要解决这两个问题而建立的模型几乎是完全不同的，必须做出决定。

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。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。

2：CARTCART也是一种决策树算法！相对于上着有条件实现一个节点下面有多个子树的多元分类，CART只是分类两个子树，这样实现起来稍稍简便些。所以说CART算法生成的决策树是结构简洁的二叉树。3：KNN(K Nearest Neighbours)这个很简单，就是看你周围的K个人（样本）中哪个类别的人占的多，哪个多，那我就是多的那个。实现起来就是对每个训练样本都计算与其相似度，是Top-K个训练样本出来，看这K个样本中哪个类别的多些，谁多跟谁。4：Naive Bayes(朴素贝叶斯NB)NB认为各个特征是的，谁也不关谁的事。所以一个样本（特征值的，比如“数据结构”出现2次，“文件”出现1次），可以通过对其所有出现特征在给定类别的概率相乘。比如“数据结构”出现在类1的概率为0.5，“文件”出现在类1的概率为0.3，则可认为其属于类1的概率为0.5*0.5*0.3。如果数据是收集自特定的个人，那么就会出现一些涉及保密、法律和伦理的问题。滨湖区品牌智能推荐设计

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。滨湖区品牌智能推荐设计

（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。滨湖区品牌智能推荐设计

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