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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。在实际应用中，需要进一步了解错误的类型和由此带来的相关费用的多少。常州品牌智能推荐特点

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滨湖区购买智能推荐推荐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；

4．相关性分组或关联规则。其目的是发现哪些事情总是一起发生。 [5] 5．聚类。它是自动寻找并建立分组规则的方法，它通过判断样本之间的相似性，把相似样本划分在一个簇中。1、数据挖掘帮助Credilogros Cía Financiera S.A.改善客户信用评分Credilogros Cía Financiera S.A. 是阿根廷第五大公司，资产估计价值为9570万美元，对于Credilogros而言，重要的是识别与潜在预先付款客户相关的潜在风险，以便将承担的风险小化。该公司的个目标是创建一个与公司系统和两家信用报告公司系统交互的决策引擎来处理申请。同时，Credilogros还在寻找针对它所服务的低收入客户群体的自定义风险评分工具。除这些之外，其他需求还包括解决方案能在其35个分支办公地点和200多个相关的销售点中的任何一个实时操作，包括零售家电连锁店和手机销售公司。

8：FP-Tree(Mining frequent patterns without candidate generation)这个也不太清楚。FP-growth算法(Frequent Pattern-growth)使用了一种紧缩的数据结构来存储查找频繁项集所需要的全部信息。采用算法：将提供频繁项集的数据库压缩到一棵FP-tree来保留项集关联信息，然后将压缩后的数据库分成一组条件数据库（一种特殊类型的投影数据库），每个条件数据库关联一个频繁项集。9：PageRank大名鼎鼎的PageRank大家应该都知道（Google靠此发家，其实也不能说发家啦!）。对于这个算法我的理解就是：如果我指向你（网页间的连接）则表示我承认你，则在计算你的重要性的时候可以加上我的一部分重要性（到底多少，要看我自己有多少和我共承认多少个人）。通过反复这样来，可以求的一个稳定的衡量各个人（网页）重要性的值。不过这里必须要做些限制（一个人的开始默认重要性都是1），不然那些值会越来越大越来越大。数据挖掘的任务有关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异群组分析和演变分析等。

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。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。滨湖区购买智能推荐推荐

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。常州品牌智能推荐特点

挖掘层该层是数据挖掘系统的，该层的具体实现直接关系到整个系统的功能性和可扩展性。数据挖掘主要包括概念/ 类描述、关联规则分析、分类及预测、聚类分析、孤立点分析和演变分析等几种类型的模式的挖掘，针对各种类型的模式人们又都提出了多种不同的实现算法，对于一个特定的数据挖掘系统应该包括哪些类型的模式挖掘算法则要由该系统的开发目的及其面向的具体应用领域来决定。 [1] 为了提高系统的可扩展性，许多系统采用了组件技术来实现数据挖掘算法及其管理。当前比较成熟的组件技术主要有COM / DCOM、EJB / Java RMI和CORBA / IIOP，组件是指应用系统中可以明确辨识的、具有一定功能的构成模块，一个组件的典型结构包括组件接口和组件实现2 部分，组件接口和组件实现是相互分离的，只要在应用程序中保持统一的接口标准，就可以方便地在系统中加入或替换组件。常州品牌智能推荐特点

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