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写一篇《数据挖掘的算法》论文
数据挖掘是一种采用计算机技术来从大量数据中发掘有用信息的过程。
它的目的是为了从海量的数据中发现新的信息、规律，并将其应用于商业、管理、工程和社会等领域，从而进行决策和控制。
数据挖掘的算法是数据挖掘的核心，它们具有非常重要的意义。
现在，有三种常见的数据挖掘算法，即关联法、分类法和聚类法。
关联法是指利用统计技术，从大量数据中发现不同事物之间的关联性，从而进行复杂数据集的分析和探索。
它具有快速、精准、可靠等优点，可以帮助我们找出特定的数据属性之间的关联关系，帮助决策者做出正确的判断。
分类法是指基于特征值，将目标对象归类到特定的类别或群体中，常见的分类算法包括逻辑回归、决策树和支持向量机等。
它可以帮助我们快速地划分类别和数据，使我们了解特定类别数据的分布情况，以便进行更好的分析和挖掘。
聚类法是指根据目标对象的特征值，将其分为不同的聚类，从而获得聚类之间的相似性和差异性。
层次聚类分析、K-均值
聚类等是常见的聚类方法。
通过这种方式，我们可以有效地发现数据集中的隐藏规律和特征，它有助于我们掌握数据的空间构成和特征分布，从而为后续的操作提供备选方案或策略。
以上就是数据挖掘的三种算法的基本介绍。
它们在数据挖掘中
扮演着重要的角色，我们可以根据实际需要，利用合适的方法，从海量数据中获取有用的信息，为后续决策提供可靠的支持。
数据挖掘技术应用论文随着互联网和信息技术的高速发展，各种数据量急剧增长，数据分析和挖掘技术成为了企业做出战略决策必不可少的技术手段。
相对于传统的数据分析方法，数据挖掘技术不仅可以更加高效地处理海量的复杂数据，更可以从中挖掘出更多的潜在价值和商业价值。
而在数据挖掘技术的应用中，论文是一种重要的研究形式，可以帮助企业、学术机构或个人更加深入地了解数据挖掘技术。
I. 引言数据挖掘技术是一种通过各种算法和技术来发掘、分析、提炼和挖掘隐藏在数据中的模式或关系的计算机技术。
相对于传统的数据采集、清洗和存储方法，数据挖掘技术可以更加高效地处理大型数据，更能够在数据中发掘出潜在的商业价值和预测性信息。
在企业决策、市场分析、社会调查等各个领域，数据挖掘技术都发挥着重要的作用。
本文旨在介绍数据挖掘技术应用论文的相关内容。
II. 数据挖掘技术应用论文在数据挖掘技术的应用中，论文是一种重要的研究形式，可以帮助企业、学术机构或个人更加深入地了解数据挖掘技术。
数据挖掘技术应用论文主要包括以下几方面：1. 研究目的在数据挖掘技术应用论文中，研究目的是非常重要的。
研究目的可以针对具体的问题或挑战，也可以是为了增加知识积累或业务拓展。
研究目的的明确不仅有助于论文的撰写，还可以帮助读者更好地理解和应用论文中介绍的技术方法。
2. 数据来源作为数据挖掘技术的应用者，数据源的选择和获取是至关重要的。
数据来源可以来自多种渠道，例如公共数据、知识库、社交媒体、企业自有数据等。
对于企业来说，自有数据是最宝贵的资源之一。
论文应该详细介绍数据来源、数据采集和预处理的方法和步骤。
3. 数据分析和挖掘方法在数据挖掘技术的应用论文中，数据分析和挖掘方法往往是关键的内容。
这些方法可以是基本的统计方法、机器学习方法、神经网络方法等等。
研究者不仅需要准确、详尽地介绍各种方法的理论和应用，还需要说明这些方法的优缺点及适应范围等内容。
同时，还需要说明对于不同的研究目的和数据集，如何根据不同的问题进行合理的选择和运用。
数据挖掘论文
以下是一些与数据挖掘相关的论文主题的建议：
1. 基于机器学习的预测模型：分析不同的机器学习算法在数据挖掘任务中的性能，并比较它们的预测准确性和效率。
2. 社交媒体数据挖掘：通过分析社交媒体平台上的用户行为和趋势，研究该领域中的数据挖掘技术，如情感分析、用户推荐等。
3. 时间序列数据挖掘：研究针对时间序列数据的数据挖掘算法，例如预测股票价格、交通流量等。
4. 图数据挖掘：研究分析和挖掘图结构数据的方法，如社交网络分析、推荐系统等。
5. 异常检测：研究如何使用数据挖掘技术来检测异常模式，如网络入侵检测、诈骗检测等。
6. 文本挖掘：通过分析大规模文本数据集，探索文本挖掘算法的应用，如文本分类、情感分析等。
7. 遗传算法与数据挖掘：研究如何使用遗传算法优化数据挖掘过程中的参数选择和特征选择。
8. 基于深度学习的数据挖掘技术：研究如何使用深度学习算法来解决数据挖掘任务，如图像识别、语音识别等。
9. 私隐保护：研究如何在数据挖掘过程中保护用户的隐私，并提出相应的隐私保护算法和技术。
10. 数据挖掘在医疗领域的应用：研究使用数据挖掘技术在医疗领域中进行疾病诊断、药物研发等方面的应用。
以上是一些数据挖掘论文主题的建议，您可以根据自己的兴趣和背景选择一个合适的主题并展开研究。
数据挖掘论文数据挖掘是一种通过自动化方法从大量数据中提取有价值的信息和知识的过程。
这些信息和知识能够用于描述、识别和预测数据模式，以便用于决策制定、数据分析和预测等领域。
在现代的信息技术时代，数据挖掘技术已经成为人们对于大数据处理和分析中不可或缺的工具之一。
本篇论文将从以下几个方面开始介绍数据挖掘：1. 数据挖掘的定义和重要性数据挖掘是在处理具有多个属性的数据时提取有用信息的一个过程。
其目标是发现与一定参数相关的特征或规律性，同时也需要避免对噪声的敏感。
数据挖掘的过程包括以下几个方面：•数据清理：删除和修改不相关、重复或不完整的数据。
•数据集成：将多个来源的数据整合到一个数据库中。
•数据转换：将数据从原始格式转换为可处理的格式。
•数据挖掘：使用机器学习算法等工具发现模式和规律。
数据挖掘对于企业和商业来说非常重要，因为数据挖掘可以帮助企业从庞大的数据中发现并利用有价值的信息和知识，这些信息和知识可以用于提高产品和服务质量、提高客户满意度、优化业务流程等方面。
2. 数据挖掘的应用领域数据挖掘广泛应用于以下领域：•金融：在金融领域，数据挖掘技术可以帮助银行发现欺诈行为、评估信用风险、建立预测模型等。
•零售：在零售领域，数据挖掘技术可以帮助商家理解顾客行为、提高产品销量、发现新兴市场等。
•健康：在医疗保健领域，数据挖掘技术可以帮助医师发现疾病早期症状、制定更准确的治疗方案等。
•电信：在电信领域，数据挖掘技术可以帮助运营商优化网络性能、提高客户满意度、预测客户流失率等。
3. 数据挖掘的方法和技术数据挖掘的方法和技术可以分为以下几类：•分类：根据已知变量推测未知变量的值，通常用于分类和预测分析。
•聚类：将数据分组，使得同一组内的数据相似性较大，不同组之间距离较远。
•关联规则挖掘：从数据中发现频繁出现的组合或关联的模式。
•异常检测：通过发现不正常的模式或行为，帮助识别异常或故障现象。
常用的数据挖掘工具包括Python、R、SAS、Weka等。
数据挖掘毕业论文数据挖掘毕业论文随着信息时代的到来，数据的产生和积累呈现出爆炸式增长的趋势。
如何从这些海量数据中提取有价值的信息，成为了当今科学研究和商业应用领域亟待解决的问题。
数据挖掘作为一门交叉学科，旨在通过运用统计学、机器学习、人工智能等技术，从大规模数据集中发现隐藏的模式、规律和知识，以支持决策和预测。
在我的毕业论文中，我选择了数据挖掘作为研究的主题。
我将从以下几个方面展开论述。
首先，我将介绍数据挖掘的基本概念和方法。
数据挖掘包括数据预处理、特征选择、模型构建和模型评估等步骤。
其中，数据预处理是数据挖掘的关键环节，它包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等过程。
特征选择是从原始数据中选择最具代表性的特征，以提高模型的准确性和可解释性。
模型构建是指选择合适的算法和模型来进行数据挖掘任务，如分类、聚类、关联规则挖掘等。
模型评估是对构建的模型进行性能评估和优化，以确保模型的有效性和可靠性。
其次，我将介绍数据挖掘在实际应用中的案例研究。
数据挖掘在各个领域都有广泛的应用，如金融、医疗、电商等。
以金融领域为例，数据挖掘可以用于信用评估、风险管理、欺诈检测等方面。
通过对大量的金融数据进行挖掘，可以发现客户的消费习惯、信用记录等信息，从而为银行和金融机构提供更准确的决策支持。
在医疗领域，数据挖掘可以用于疾病诊断、药物研发等方面。
通过对患者的病历、症状等数据进行挖掘，可以提高医生的诊断准确性，为患者提供更好的治疗方案。
接着，我将探讨数据挖掘的挑战和未来发展方向。
随着数据量的不断增大和数据类型的多样化，数据挖掘面临着许多挑战，如数据质量不高、算法效率低下等。
为了应对这些挑战，研究者们提出了许多解决方案，如集成多个算法、优化算法效率等。
此外，随着人工智能的快速发展，数据挖掘与机器学习、深度学习等领域的结合将成为未来的发展方向。
通过将数据挖掘与其他技术相结合，可以进一步提高模型的准确性和预测能力。
最后，我将总结我的研究成果和对数据挖掘的思考。
数据挖掘论文（最新范文6篇）数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际数据中，提取隐含在其中的、人们所不知道的、但又是潜在有用信息和知识的过程。
希望你在阅读了以下数据挖掘论文后对这个内容有更深入的了解。
数据挖掘论文一题目：基于数据挖掘的企业营销管理应用实证摘要：随着市场竞争的日益激烈，以及信息化、移动化和智能化时代的来临，越来越多的企业开始注重借助现代数据挖掘技术，提高企业的营销效果，降低营销成本，并提升企业在市场中的竞争力。
从数据挖掘与企业营销管理的关系入手，得出数据挖掘应用给现代企业营销管理带来的优势，然后构建精确营销平台，将其应用到电信业的营销管理中，以期为数据挖掘技术在现代企业营销中的具体应用提供参考。
关键词：数据挖掘；市场细分；竞争优势随着电子商务的不断发展，使得企业通过网络即可与来自全世界的企业进行商务活动。
而企业的大量交易，也给企业积累了很多业务数据，并以此使得企业的数据信息库越来越大。
而在这些数据中，清晰地记录了企业每年的运作及效益情况。
而要想让这些数据为企业未来的战略和决策服务，就需要充分加强对这些数据的规律、暴露出的问题的分析。
因此，数据挖掘技术进入了人们的视野，并成为人们关注的重点。
通过数据挖掘工具，可以对大量的数据进行分析，并提取其中有用的信息，为企业的决策提供参考，进而提升决策的正确率，达到提升竞争力的目的。
一、数据挖掘与企业营销管理的关系在生产销售中，生产者和消费者一般存在着单一的购买销售关系，而企业营销管理就是运用各种方法将上述单一关系转变为多重关系。
这样就在生产者和消费者之间加入营销者这一角色，三种角色之间也就必然会产生多种联系，这些关系往往牵涉众多，十分复杂。
要想处理好这些关系，就需要企业营销管理人员进行分析论证，找出可以联系的关键桥梁，也就是本文所介绍的"数据挖掘";.数据挖掘是企业营销管理中常用的一种方法，也越来越得到人们的认可。
2023年旅游管理下数据挖掘运用论文4篇（完整文档）文章搜索无论在学习或是工作中，大家都经常接触到论文吧，论文写作的过程是人们获得直接经验的过程。
你知道论文怎样才能写的好吗？这次漂亮的小编为亲带来了4篇《旅游管理下数据挖掘运用论文》，希望能为您的思路提供一些参考。
旅游管理下数据挖掘运用论文篇一一、深入旅游企业顶岗实践工作期间的主要工作学习任务与酒店中西餐厅的主管和经理座谈了解我校实习生的工作状态，了解酒店企业专业用人需求特点，学习酒店中西餐厅服务与管理工作经验。
在酒店中西餐厅营业运营期间，以实习主管的身份留意观察酒店不同岗位的员工服务用餐客人的方式以及灵活处理客人纠纷的技巧。
深入旅行社企业顶岗实践工作期间的主要工作学习任务：与总经理座谈，学习旅行社经营与管理的行业经验，为高职“旅行社经营与管理”课程提供教学建议。
与旅游计调业务总监座谈，学习如何依据旅游客人的需求计调制作旅游线路，并学习组团计调如何向地接社询问目的地的旅游信息和价格，然后再把完整的报价和完整的线路行程汇报给旅游客人，从而为旅行社计调业务的教学提供真实的案例和完善的思路。
与会议计调业务总监座谈，学习旅行社如何向会议主办方提供完善的会议接待方案，具体而言包括酒店会议场地布置、参会人员的酒店住宿安排以及参会人员接送服务的车辆安排。
与公司财务总监座谈，学习了解旅行社在经营上的办公费用开支情况和税收缴纳情况，从而为“旅行社经营与管理”课程在财务方面的教学提供行业经验和建议。
参与旅游客人和参会客人的接送服务接待工作，学习旅行社在接送服务环节的接待要求和服务流程，为旅行社接送服务环节的教学积累真实的教学案例。
参与单位团队京山鸳鸯溪漂流一日游活动的跟团实习活动，了解学习旅行社在一日游旅游活动的旅游安排情况和旅游费用的支出情况与公司利润的获取情况。
参加公司每周日早上的例会，听取公司各位同事对旅游业务的执行情况和公司总经理对上周工作的总结和本周工作计划的安排，依据自身的顶岗实践情况谈收获与体会，对公司的发展提出中肯的建议。
数据挖掘课程论文题目：数据挖掘中 神经网络方法综述学 号：专 业： 工业工程名：目录一、引言 (3)(一)数据挖掘的定义 (3)(二)神经网络简述 (3)二、神经网络技术基础理论 (3)(一)神经元节点模型 (3)(二)神经网络的拓扑结构 (4)(三)神经网络学习算法 (4)(四)典型神经网络模型 (5)三、基于神经网络的数据挖掘过程 (6)(一)数据准备 (6)(二)规则提取 (7)(三)规则评估 (8)四、总结 (8)一、引言(一)数据挖掘的定义关于数据挖掘的定义不少，其中被广泛接受的定义是：数据挖掘是一个从不完整的、不明确的、大量的并且包含噪声，具有很大随机性的实际应用数据中，提取出隐含其中、事先未被人们获知、却潜在实用的知识或者模式的过程。
该定义包含了一下几个含义： (1)数据源必须为大量的、真正的并且包含噪声的；(2) 挖掘到的新知识必须为用户需求的、感兴趣的； (3)挖掘到的知识为易理解的、可接受的、有效并且可运用的； (4)挖掘出的知识并不要求合用于所有领域，可以仅支持某个特定的应用发现问题。
[1]这个定义准确的叙述了数据挖掘的作用，即对海量、杂乱无章的数据进行处理和分析，并发现隐藏在这些数据中的实用的知识，为决策提供支持。
(二)神经网络简述神经网络是摹拟人类的形象直觉思维，在生物神经网络研究的基础上，根据生物神经元和神经网络的特点，通过简化、归纳，提炼总结出来的一类并行处理网络，利用其非线性映射的思想和并行处理的方法，用神经网络本身的结构来表达输入和输出的关联知识。
[2]起初，神经网络在数据挖掘中的应用并未被看好，其主要原因是神经网络具有结构复杂、可解释性差、训练时间长等缺陷。
但其对噪声数据的高承受能力和低错误率的优点，以及各种网络训练算法的陆续提出与优化，特别是各种网络剪枝算法和规则提取算法的不断提出与完善，使得神经网络在数据挖掘中的应用越来越为泛博使用者所青睐。
二、神经网络技术基础理论(一) 神经元节点模型生物神经元，也成神经细胞，是构成神经系统的基本单元。
数据挖掘论⽂精选5篇论⽂数据挖掘论⽂精选5篇论⽂ 数据挖掘⼀： 题⽬：数据挖掘技术在神经根型颈椎病⽅剂研究中的优势及应⽤进展 关键词：数据挖掘技术; 神经根型颈椎病; ⽅剂; 综述; 1 数据挖掘技术简介 数据挖掘技术[1] (Knowledge Discovery in Datebase, KKD) , 是⼀种新兴的信息处理技术, 它融汇了⼈⼯智能、模式别、模糊数学、数据库、数理统计等多种技术⽅法, 专门⽤于海量数据的处理, 从⼤量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据集中, 提取隐含在其中的、⼈们事先不知道的、但⼜是潜在的有⽤的信息和知识, 其⽬的是发现规律⽽不是验证假设。
数据挖掘技术主要适⽤于庞⼤的数据库的研究, 其特点在于:基于数据分析⽅法⾓度的分类, 其本质属于观察性研究, 数据来源于⽇常诊疗⼯作,应⽤的技术较传统研究更先进, 分析⼯具、理论模型与传统研究区别较⼤。
其操作步骤包括[2]:选择数据, 数据处理, 挖掘分析, 结果解释, 其中结果解释是数据挖掘技术研究的关键。
其⽅法包括分类、聚类、关联、序列、决策树、贝斯⽹络、因⼦、辨别等分析[3], 其结果通常表⽰为概念、规则、规律、模式、约束、可视化等形式图[4]。
当今数据挖掘技术的⽅向主要在于:特定数据挖掘, ⾼效挖掘算法, 提⾼结果的有效性、确定性和表达性, 结果的可视化, 多抽象层上的交互式数据挖掘, 多元数据挖掘及数据的安全性和保密性。
因其优势和独特性被运⽤于多个领域中, 且结果运⽤后取得显着成效, 因此越来越多的中医⽅剂研究者将其运⽤于⽅剂中药物的研究。
2 数据挖掘术在神经根型颈椎病治⽅研究中的优势 中医对于神经根型颈椎病的治疗准则为辨证论治, 从古⾄今神经根型颈椎病的中医证型有很多, 其治⽅是集中医之理、法、⽅、药为⼀体的数据集合, 具有以“⽅-药-证”为核⼼的多维结构。
⽅剂配伍本质上表现为⽅与⽅、⽅与药、药与药、药与剂量, 以及⽅药与证、病、症交叉错综的关联与对应[5], ⽽中医⽅剂讲究君⾂佐使的配伍, 药物有升降沉浮, 四⽓五味及归经之别, 对于神经根型颈椎病的治疗, 治⽅中药物的种类、炮制⽅法、⽤量、⽤法等都是千变万化的, ⽽这些海量、模糊、看似随机的药物背后隐藏着对临床有⽤的信息和规律, 但这些⼤数据是⽆法在可承受的时间范围内可⽤常规软件⼯具进⾏捕捉、管理和处理的, 是需要⼀个新处理模式才能具有更强的决策⼒、洞察⼒和流程优化能⼒, ⽽数据挖掘技术有可能从这些海量的的数据中发现新知识, 揭⽰背后隐藏的关系和规则, 并且对未知的情况进⾏预测[6]。
浅析数据挖掘技术的应用摘要：作为数据库研究、开发和应用最活跃的一个分支，数据挖掘技术的研究日益蓬勃的发展。
从信息处理的角度来看，数据挖掘技术在帮助人们分析数据和理解数据，并帮助人们基于丰富的数据作出决策上起到了非常重要的角色。
从大量数据中以平凡的方法发现有用的知识是数据挖掘技术的核心，也是今后在各个领域中发展的核心技术。
关键词：数据挖掘；功能；应用中图分类号：tp311.13 文献标识码：a文章编号：1007-9599(2011)24-0000-01analysis of data mining technology applicationzhang pengyu,duan shiliu(henan polytechnic,zhengzhou450000,china)abstract:as the database research,development and application of the most active branch of data mining technology research booming development. from the perspective of information processing,data mining technology to help people analyze data and understand the data,and help people make decisions based on the wealth of data has played a very important role. from large amounts of data in an extraordinary way to discover useful knowledge is the core of data mining technology,but also the future development invarious fields in the core technology.keywords:data mining;function;application一、数据挖掘概述近年来，数据挖掘引起了信息产业界和整个社会的极大关注，其主要原因是存在可以广泛使用大量数据，并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识。
数据挖掘的实现过程摘要关键词：数据挖掘挖掘过程数据模型应用领域目录一．数据挖掘的定义及发展1.数据挖掘的定义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，做出归纳性的推理，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，做出正确的决策。
2.数据挖掘的发展需要是发明之母。
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，可以广泛使用，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广泛用于各种应用，包括商务管理，生产控制，市场分析，工程设计和科学探索等。
数据挖掘的发展主要包括以下四个阶段：第一阶段：电子邮件阶段这个阶段可以认为是从70年代开始，平均的通讯量以每年几倍的速度增长。
第二阶段：信息发布阶段从1995年起，以Web技术为代表的信息发布系统，爆炸式地成长起来，成为目前Internet的主要应用。
中小企业如何把握好从“粗放型”到“精准型”营销时代的电子商务。
第三阶段： EC(Electronic Commerce），即电子商务阶段EC在美国也才刚刚开始，之所以把EC列为一个划时代的东西，是因为Internet的最终主要商业用途，就是电子商务。
同时反过来也可以说，若干年后的商业信息，主要是通过Internet传递。
Internet即将成为我们这个商业信息社会的神经系统。
1997年底在加拿大温哥华举行的第五次亚太经合组织非正式首脑会议（APEC）上美国总统克林顿提出敦促各国共同促进电子商务发展的议案，其引起了全球首脑的关注，IBM、HP和Sun等国际著名的信息技术厂商已经宣布1998年为电子商务年。
第四阶段：全程电子商务阶段随着SaaS（Software as a service）软件服务模式的出现，软件纷纷登陆互联网[5]，延长了电子商务链条，形成了当下最新的“全程电子商务”概念模式。
二．数据挖掘的实现过程数据挖掘是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术，主要有数据准备、规律寻找和规律表示3个步骤。
过程中各步骤的大体内容如下:(1). 确定业务对象清晰地定义出业务问题,认清数据挖掘的目的是数据挖掘的重要一步.挖掘的最后结构是不可预测的,但要探索的问题应是有预见的,为了数据挖掘而数据挖掘则带有盲目性,是不会成功的.(2). 数据准备1)、数据的选择搜索所有与业务对象有关的内部和外部数据信息,并从中选择出适用于数据挖掘应用的数据.2)、数据的预处理研究数据的质量,为进一步的分析作准备.并确定将要进行的挖掘操作的类型.3)、数据的转换将数据转换成一个分析模型.这个分析模型是针对挖掘算法建立的.建立一个真正适合挖掘算法的分析模型是数据挖掘成功的关键.(3). 数据挖掘对所得到的经过转换的数据进行挖掘.除了完善从选择合适的挖掘算法外,其余一切工作都能自动地完成.(4). 结果分析解释并评估结果.其使用的分析方法一般应作数据挖掘操作而定,通常会用到可视化技术.(5). 知识的同化将分析所得到的知识集成到业务信息系统的组织结构中去.生据挖掘是从大型数据集中发现可行信息的过程。
数据挖掘使用数学分析来派生存在于数据中的模式和趋势。
通常，由于这些模式的关系过于复杂或涉及数据过多，因此使用传统数据浏览无法发现这些模式。
这些模式和趋势可以被收集在一起并定义为“数据挖掘模型”。
成挖掘模型是大型过程的一部分，此过程包括从提出相关数据问题并创建模型以解答这些问题到将模型部署到工作环境的所有事情。
此过程可以使用下列六个基本步骤进行定义：1.定义问题2.准备数据3.浏览数据4.生成模型5.浏览和验证模型6.部署和更新模型1.定义问题：该步骤包括分析业务需求，定义问题的范围，定义计算模型所使用的度量，以及定义数据挖掘项目的特定目标。
这些任务转换为下列问题：∙您在查找什么？您要尝试找到什么类型的关系？∙您要尝试解决的问题是否反映了业务策略或流程？∙您要通过数据挖掘模型进行预测，还是仅仅查找受关注的模式和关联？∙您要尝试预测哪个结果或属性？∙您具有什么类型的数据以及每列中包含什么类型的信息？或者如果有多个表，则表如何关联？您是否需要执行任何清除、聚合或处理以使数据可用？∙数据如何分布？数据是否具有季节性性质？数据是否可以准确反映业务流程？若要回答这些问题，可能必须进行数据可用性研究，必须调查业务用户对可用数据的需求。
如果数据不支持用户的需求，则还必须重新定义项目。
此外，还需要考虑如何将模型结果纳入用于度量业务进度的关键绩效指标(KPI)。
2.准备数据：搜索所有与业务对象有关的内部和外部数据信息,并从中选择出适用于数据挖掘应用的数据.3.浏览数据必须了解数据，以便在创建挖掘模型时作出正确的决策。
浏览技术包括计算最小值和最大值，计算平均偏差和标准偏差，以及查看数据的分布。
借助您自己对业务问题的理解来浏览数据，您可以确定数据集是否包含缺陷数据，随后您可以设计用于解决该问题的策略或者更深入地理解业务的典型行为。
4.生成模型：在处理结构和模型之前，数据挖掘模型也只是一个容器，它指定用于输入的列、要预测的属性以及指示算法如何处理数据的参数。
处理模型通常称为“定型”。
定型表示向结构中的数据应用特定数学算法以便提取模式的过程。
在定型过程中找到的模式取决于选择的定型数据、所选算法以及如何配置该算法。
5.浏览和验证模型在将模型部署到生产环境之前，您需要测试模型的性能。
此外，在生成模型时，您通常需要使用不同配置创建多个模型，并对所有这些模型进行测试，以便查看哪个模型为您的问题和数据生成最佳结果。
7.部署和更新模型当生产环境中部署了挖掘模型之后，便可根据您的需求执行许多任务。
下面是一些可以执行的任务：∙使用这些模型创建预测，您以后可以使用这些预测进行业务决策。
SQL Server 提供可用于创建预测查询的 DMX 语言以及帮助生成查询的预测查询生成器。
有关详细信息，请参阅数据挖掘扩展插件 (DMX) 参考。
∙创建内容查询以检索模型中的统计信息、规则或公式。
有关详细信息，请参阅数据挖掘查询。
∙直接将数据挖掘功能嵌入到应用程序。
您可以包括含有一组对象的分析管理对象 (AMO)，应用程序可使用这组对象创建、更改、处理以及删除挖掘结构和挖掘模型。
另外，可以直接将 XML for Analysis (XMLA) 消息发送到 Analysis Services 实例。
有关详细信息，请参阅Development(Analysis Services - Data Mining)。
∙使用 Integration Services 创建一个包，在这个包中，挖掘模型用于将传入数据合理地分离到多个表中。
例如，如果数据库不断地通过潜在客户进行更新，则可以结合使用挖掘模型和 Integration Services 将传入数据拆分为可能购买产品的客户和不可能购买产品的客户。
有关详细信息，请参阅Typical Uses of Integration Services。
∙创建可让用户直接对现有挖掘模型进行查询的报表。
有关详细信息，请参阅SQL Server Data Tools 中的 Reporting Services (SSDT)。
∙在查看和分析后更新模型。
任何更新都要求您重新处理该模型。
有关详细信息，请参阅处理数据挖掘对象。
∙随着组织传入的数据不断增多，应将动态更新模型并进行一致更改（以便提高解决方案的效率）作为部署策略的一部分。
有关详细信息，请参阅管理数据挖掘解决方案和对象。
三．数据挖掘的应用领域目前擞据挖掘的应用领域包括以下八个方面：金融、医疗保健、市场业、零售业、制造业、司法、工程和科学、保险业1.信用卡公司：信用卡公司可使用数据探勘来增加信用卡的应用，做购买授权决定、分析持卡人的购买行为、并侦测诈骗行为，成功的案例有Amercian Express 及Citibank.2.零售商：了解顾客购买行为及偏好对零售商的策略来说是必需的，数据探勘可以提供所需要的信息，像菜篮分析(MBA)或采购篮分析(SBA)，利用电子销售点(EPOS)数据，并运用其结果来极力投入有效的促销及广告，有些商店也会应用数据探勘技术来侦测收银员诈骗的行为，成功的案例有Wal-Mart及Victoria's Secret3.金融服务机构：证券分析师广泛使用数据探勘来分析大量的财务数据以建立交易及风险模式来发展投资策略。
许多公司的财务部门已经试着去使用数据探勘的产品，而且都有不错的效果.4.银行：虽然数据探勘已经显得对银行有非常大的潜力但这仍是在起步而已，大约只有11% 的银行懂得使用数据仓储来促进数据探勘的活动，银行应该以他们自有的能力来搜集并分析详细的顾客信息，然后整合那些结果成为营销策略，银行也可使用数据探勘以识别顾客的贷款活动、调整金融商品以符合顾客需求、寻找新的顾客、及加强顾客服务，一个成功的案例像美国银行，较小的银行因其有限的资源及技术，可以委外来进行数据探勘及数据仓储活动.5.电话销售及直销：电话销售及直销公司因使用数据探勘已节省许多金钱并且能够精确的取得目标顾客，电话销售公司现在不只能够减少通话数而且可以增加成功通话的比率。
直销公司正依顾客过去的购买数据及地理数据来配置及邮寄他们的产品目录，而直效营销也可利用Data Mining分析顾客群之消费行为与交易纪录，结合基本数据，并依其对品牌价值等级的高低来区隔顾客，进而达到差异化营销的目的。
6.航空业：当航空业者不断的增加，竞争也愈来愈激烈了，了解顾客需求已经变得极为重要，航空业者取得顾客数据以制定因应策略.7.制造业：数据探勘已广泛的被使用在制造工业的控制及排程技术生产程序，LTV Steel Corp. 全美第三大的钢铁公司，使用数据探勘来侦测潜在的质量问题，使得他们的不良品减少了99%.8.电信公司：电信公司过去最有名的就是削价策略，但新的策略是了解他们的顾客将会比过去来得好，使用数据探勘，电信公司可以提供顾客各种顾客想购买的新服务，电信巨人像AT&T和GTE 正应用这些快速侦测不寻常的行为技术来防止窃打.9.保险公司：保险公司对数据的需求是极为重要的，数据探勘最近已提供保险业者从大型数据库中取得有价值的信息以进行决策，这些信息能够让保险业者较了解他们的顾客并有效的侦测保险诈欺.10. 医疗业：预测手术、用药、诊断或是流程控制的效率。
来源：那些行业和领域应用到数据挖掘。
