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1．分类。它首先从数据中选出已经分好类的训练集，在该训练集上运用数据挖掘技术，建立一个分类模型，再将该模型用于对没有分类的数据进行分类。 [5] 2．估值。估值与分类类似，但估值终的输出结果是连续型的数值，估值的量并非预先确定。估值可以作为分类的准备工作。 [5] 3．预测。它是通过分类或估值来进行，通过分类或估值的训练得出一个模型，如果对于检验样本组而言该模型具有较高的准确率，可将该模型用于对新样本的未知变量进行预测。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；常州质量智能推荐风格

数据挖掘系统（data mining system）是指从存放在数据库、数据仓库或其他信息库中的大量数据中挖掘出有趣知识的系统。近年来为了推动数据挖掘在实际中的应用，许多研究者对数据挖掘系统的体系结构做了大量的研究工作。一个结构合理的数据挖掘系统应该具有以下几个特点： [1] （1）系统功能和辅助工具的完备性；（2）系统的可扩展性；（3）支持多种数据源；（4） 对大数据量的处理能力；（5） 良好的用户界面和结果展示能力。当前出现的数据挖掘系统主要包括集中式的和分布式的数据挖掘系统，而每种系统的具体结构及其各个组成部分却有多种不同的实现技术和实现方式。宜兴好的智能推荐调试模型建立并经验证之后，可以有两种主要的使用方法。

与数据挖掘有关的，还牵扯到隐私问题，例如：一个雇主可以通过访问医疗记录来筛选出那些有糖尿病或者严重心脏病的人，从而意图削减保险支出。然而，这种做法会导致伦理和法律问题。对于和商业数据的挖掘，可能会涉及到的，是或者商业机密之类的问题。这对于保密也是个不小的挑战。数据挖掘有很多合法的用途，例如可以在患者群的数据库中查出某药物和其副作用的关系。这种关系可能在1000人中也不会出现一例，但药物学相关的项目就可以运用此方法减少对药物有不良反应的病人数量，还有可能挽救生命；但这当中还是存在着数据库可能被滥用的问题。

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。模型建立好之后，必须评价得到的结果、解释模型的价值。

（2） 数据集成：把不同来源、格式、特点性质的数据在逻辑上或物理上有机地集中，从而为企业提供的数据共享。（3） 数据规约：执行多数的数据挖掘算法即使在少量数据上也需要很长的时间，而做商业运营数据挖掘时往往数据量非常大。数据规约技术可以用来得到数据集的规约表示，它小得多，但仍然接近于保持原数据的完整性，并且规约后执行数据挖掘结果与规约前执行结果相同或几乎相同。（4） 数据清理：在数据库中的数据有一些是不完整的（有些感兴趣的属性缺少属性值），含噪声的（包含错误的属性值），并且是不一致的（同样的信息不同的表示方式），因此需要进行数据清理，将完整、正确、一致的数据信息存入数据仓库中。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。淮安现代智能推荐特点

可以把此步骤分为四个部分：选择变量，选择记录，创建新变量，转换变量。常州质量智能推荐风格

数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。需要是发明之母。近年来，数据挖掘引起了信息产业界的极大关注，其主要原因是存在大量数据，可以使用，并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识。获取的信息和知识可以用于各种应用，包括商务管理，生产控制，市场分析，工程设计和科学探索等。常州质量智能推荐风格

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