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浅谈数据挖掘技术在商业银行业务中的应用数据挖掘技术是一种利用大量数据寻找潜在模式和规律的技术。
在商业银行业务中，数据挖掘技术已经得到广泛应用。
本文将从数据挖掘技术的原理入手，探讨数据挖掘技术在商业银行业务中的应用。
数据挖掘技术的原理是在海量数据中找到有用信息。
在商业银行中，数据挖掘技术可以帮助银行在大量客户数据中找到隐藏的客户需求和行为规律，以此来优化银行运营和提高服务水平。
具体应用包括：1.客户分类。
通过数据挖掘技术，银行可以将客户分成不同的群体，了解每个群体的特点、需求和态度，以此来制定更合适的营销策略和服务计划。
2.风险评估。
银行在评估客户信用风险时，可以将客户历史数据、财务数据和市场数据等信息进行整合、分析和预测，从而提高风险评估的精度和可靠性。
3.反欺诈。
银行可以利用数据挖掘技术识别客户信息中的疑点和风险信号，并快速响应，制定措施防止欺诈。
例如在信用卡申请中，可以通过对申请人过往信用记录进行分析，判断申请人是否属于高风险群体。
4.营销推广。
银行可通过数据挖掘技术获得客户群体的消费习惯和偏好，为其推出更优质的产品和服务。
如通过对客户购买历史和行为轨迹进行分析，推荐符合客户需求和偏好的产品和服务。
总之，通过数据挖掘技术的应用，银行可以大大提升商业流程的效率和客户满意度，同时也可以帮助银行提高收益和降低风险。
但是，在数据挖掘中涉及客户信息的保密和隐私问题，需要银行严格遵循相关法律法规，确保数据安全和客户隐私不被泄露。
在未来的发展中，数据挖掘技术将不断推陈出新，为更多的商业银行业务提供更多的可能性。
因此，商业银行在业务运营过程中要不断学习和创新，不断探索应用数据挖掘技术的新方法和路径，提高数据挖掘技术的运用水平和应用效果。
浅谈数据挖掘技术及其应用一、本文概述随着信息技术的飞速发展和大数据时代的到来，数据挖掘技术逐渐成为各行各业中不可或缺的重要工具。
数据挖掘，又称为数据库中的知识发现，是指通过特定的算法对大量数据进行分析和处理，从而挖掘出数据中潜在的、有价值的信息和知识的过程。
这种技术可以帮助决策者从海量的数据中提取出有用的信息，为企业的战略制定、市场预测、风险管理等提供决策支持。
本文旨在浅谈数据挖掘技术的基本概念、主要方法、应用领域以及面临的挑战和未来的发展趋势。
我们将对数据挖掘技术进行简要的介绍，包括其定义、发展历程以及主要特点。
接着，我们将重点介绍数据挖掘的主要方法，如分类、聚类、关联规则挖掘等，并阐述这些方法的原理和应用场景。
然后，我们将探讨数据挖掘在各个领域中的应用，如商业、医疗、金融等，并举例说明其在实际应用中的效果和价值。
我们还将分析数据挖掘技术当前面临的挑战，如数据隐私保护、算法复杂度等问题，并展望其未来的发展趋势和研究方向。
通过本文的阐述，我们希望能够让读者对数据挖掘技术有一个全面而深入的了解，为其在实际应用中的推广和应用提供有益的参考。
二、数据挖掘技术概述数据挖掘，也被广泛称为数据中的知识发现，是一门新兴的信息技术，其核心在于从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识。
数据挖掘涉及的技术范围广泛，包括机器学习、统计学、数据库技术、模式识别、神经网络等多个领域。
数据挖掘的过程通常包括数据准备、数据挖掘和结果解释评估三个阶段。
数据准备阶段主要进行数据清洗、数据转换和数据集成等操作，以确保数据的准确性和一致性。
数据挖掘阶段则利用各种算法和模型，如决策树、聚类分析、关联规则挖掘、时间序列分析、神经网络等，对数据进行深度挖掘和分析，发现其中的隐藏规律和知识。
结果解释评估阶段则将挖掘到的结果进行解释和评估，以便用户理解和应用。
随着信息技术和数据科学的发展，数据挖掘技术在各个领域都得到了广泛的应用。
浅谈经济分析中数据挖掘的方法在经济分析中，数据挖掘的方法是一种必不可少的技术手段。
数据挖掘技术是将大量数据中隐藏着的有用信息和知识从数据中提取出来，并通过统计学、机器学习和人工智能等领域的方法进行分析和处理，以达到预测、分类、聚类等不同的目的。
在经济分析中，利用数据挖掘技术可以对经济现象进行深入的分析和预测，提高市场预测和决策的精度和效率。
一、数据挖掘技术在经济分析中的应用1、市场预测利用数据挖掘技术可以对市场需求、市场供给、市场价格等多个方面进行分析和预测。
例如，可以针对商品价格、销售量、市场规模、行业发展等特定指标进行数据分析，从而预测市场趋势和市场变化。
这种预测可以帮助企业和机构做出更加准确的市场决策，提高市场竞争力。
2、金融风险预测数据挖掘技术可以对金融市场进行深入的分析，通过对市场变化、经济指标、政策变化等数据进行分类和聚类，从而提前识别出潜在的金融风险和危机。
这样可以帮助金融机构制定更加有效的风险控制策略，提高金融体系的稳定性和可靠性。
3、推荐系统推荐系统利用数据挖掘技术对顾客的购买数量、购物时间、购买行为等进行分析，通过建立用户画像和商品画像，从而实现个性化推荐和优化销售策略。
在电商、在线购物等领域应用广泛。
二、数据挖掘技术在经济分析中的方法1、决策树决策树是一种基于递归划分思想的分类算法，可以对数据集进行快速地分类和预测。
在经济分析中，决策树可以利用历史数据进行训练，从而建立一个分类模型，帮助企业和机构对销售数据、市场数据等进行分类和预测。
2、聚类分析聚类分析是一种将数据集中相似对象归为一类的算法，可以帮助企业和机构对市场和客户进行分类和划分。
例如，可以根据消费群体的年龄、职业等特征进行分类，从而制定更加个性化的销售策略。
3、关联规则分析关联规则分析是一种用于挖掘数据集中各项之间关联关系的算法，可以帮助企业和机构分析商品间互相影响的关系，从而进行差异化定价和优化销售策略。
三、数据挖掘技术的优势和挑战1、优势数据挖掘技术可以发现潜在的市场趋势和危机，提高市场预测和决策的精度和效率，从而帮助企业和机构提高市场竞争力。
我对数据挖掘的理解数据挖掘是一种通过从大量数据中发现模式、关联和趋势来提取有用信息的过程。
它是计算机科学和统计学领域的交叉学科，旨在揭示数据中隐藏的规律和知识，以帮助决策者做出更准确的决策。
在数据挖掘的过程中，首先需要明确问题的定义和目标。
通过清晰地定义问题，我们能够更好地指导数据挖掘的过程，使其能够产生有意义的结果。
然后，我们需要收集相关的数据，并对数据进行预处理。
这包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等步骤，以确保数据的质量和准确性。
接下来，我们可以使用各种数据挖掘技术来分析数据。
常用的数据挖掘技术包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测和预测等。
分类是通过将数据集划分为不同的类别，从而对未知数据进行分类。
聚类是将数据集中的相似对象分组，从而发现数据的内在结构。
关联规则挖掘是发现数据中的相关关系，帮助我们理解不同变量之间的关系。
异常检测是识别数据中的异常值或离群点，帮助我们发现潜在的问题或异常情况。
预测是通过建立模型来预测未来的趋势或结果。
在数据挖掘的过程中，评估和验证是非常重要的。
我们需要使用合适的评估指标来评估模型的性能，并验证模型的有效性。
常用的评估指标包括准确率、召回率、精确率和F1值等。
通过评估和验证，我们可以判断模型的可靠性和适用性。
数据挖掘在各个领域都有着广泛的应用。
在商业领域，数据挖掘可以帮助企业发现潜在的市场机会，优化产品定价和促销策略，提升客户满意度和忠诚度。
在医疗领域，数据挖掘可以帮助医生诊断疾病、预测疾病的风险和治疗效果，提高医疗服务的质量和效率。
在金融领域，数据挖掘可以帮助银行识别信用风险、预测市场趋势和优化投资组合，提高金融决策的准确性和效益。
然而，数据挖掘也存在一些挑战和限制。
首先，数据挖掘需要大量的数据支持，如果数据质量较差或数据量较少，可能会影响数据挖掘的效果。
其次，数据挖掘需要选择合适的算法和模型，不同的算法适用于不同的问题和数据类型。
此外，数据挖掘还需要考虑数据隐私和安全的问题，确保数据的保密性和完整性。
浅析数据挖掘技术数据挖掘技术是一种从海量数据中挖掘潜藏信息的基础技术，其目的是通过利用各种算法和模型，从数据中发现规律、关联和趋势等隐藏信息，以便于指导决策和优化业务流程。
本文将从数据挖掘技术的基础、应用和未来发展三个方面，对其进行浅析。
一、数据挖掘技术的基础数据挖掘技术基础包括数据清洗、数据集成、数据转换、模式识别、分类、聚类、关联规则挖掘等几个方面。
首先，数据清洗是所有数据挖掘技术的必要前提。
因为原始数据经常包含错误、漏洞、重复或缺失值，若这些数据直接用于数据挖掘将会引起错误结论或无意义结果。
因此，必须对原始数据进行处理，从而去除错误数据、填补缺失值等，以确保数据质量。
其次，数据集成是将多个数据源（如数据库、文件、Web页面等）中的数据融合成一个整体，从而满足数据挖掘的需要。
数据转换指的是对数据进行简单的数学计算、聚合、变换，以便从中提取有效的信息。
模式识别指的是从数据中自动发现模式，从而识别出数据中的有用信息和规律。
而分类技术是将数据划分成不同的类别，简单的说就是在一个数据集中，根据一个分类规则（比如品种）把它分成几个不同的类别。
聚类技术是将数据分成多个组或类别，每一类或组中的数据相似度高，不同组之间则有较大的差异。
关联规则挖掘是一种挖掘数据中频繁出现的事物之间的关系。
通过挖掘数据中频繁出现的事物之间的关系，我们可以对数据进行分析和预测，为决策提供更有用的信息。
二、数据挖掘技术的应用数据挖掘技术在商业、医学、金融等众多领域具有广泛的应用。
下面就以商业实例进行简单介绍：（1）市场营销：针对消费者个性化需求，数据挖掘可以帮助企业预测和识别潜在顾客，为顾客提供更具针对性的营销服务，从而提高客户满意度和销售收益。
（2）风险评估：数据挖掘技术可以帮助金融机构进行风险评估，从而根据客户的信用评分、历史信息以及其他因素对客户进行分类并评估其信用风险。
（3）产品管理：通过数据分析，企业可以了解消费者对产品的需求、倾向以及购买行为等信息，从而优化产品设计、改进产品质量并提高产品销量。
理解数据挖掘的基本概念与方法数据挖掘是一种从大量数据中自动探索和提取有用信息的技术。
随着计算机科学和数学领域的快速发展，数据挖掘已成为当今最受欢迎和流行的技术之一。
本文将探讨数据挖掘的基本概念和方法，以及它对现代社会和商业的影响。
一、数据挖掘的基本概念数据挖掘是一种从大量数据中提取有用信息的技术。
数据挖掘的目的是利用统计学、人工智能、机器学习、数据库和数据可视化等技术，探索大量数据中存在的隐藏模式和关系。
数据挖掘可以帮助人们预测未来事件，发现商业机会和优化业务流程。
数据挖掘的核心是提取数据的知识价值，为商业决策提供必要的支持。
数据挖掘的基本流程包括数据采集、数据预处理、特征选择、特征提取、数据建模和模型评估。
在数据采集的过程中，数据挖掘技术需要收集大量的数据，以便对数据进行后续处理。
数据预处理是数据挖掘的第一步，主要是对数据进行清洗、转换和规范化处理。
特征选择是确定哪些数据特征对于模型的构建是重要的。
特征提取是将原始数据转换为可用于建模的新特征。
数据建模是将转换后的数据送入模型中进行建模。
模型评估是对模型性能进行测试和评估。
二、数据挖掘的基本方法1.关联规则挖掘关联规则挖掘是数据挖掘中的一种方法，它是通过发现数据项之间的相关性来提取知识。
关联规则是指两种或更多种数据项之间的关系，如“A和B”或“C和D”。
该方法可以帮助人们了解哪些商品或服务经常一起购买，从而促进相关业务的发展。
2.聚类分析聚类分析是一种无监督学习方法，它基于数据项之间的相似性将数据项分为不同的类。
该方法适用于研究人们之间的行为、社交网络、疾病预测和市场营销等方面。
3.分类和回归分析分类和回归分析是一种监督学习方法，它基于已知的标签或输出值来预测新输入数据的标签或输出值。
该方法主要用于疾病诊断、图像识别、天气预测和股票市场预测。
4.决策树决策树是一种计算机科学和数学领域的基本算法，它是一种可视化的数据结构，用于表示基于特征集的决策规则。
数据挖掘的概念与技术介绍数据挖掘的概念与技术介绍数据挖掘是指从大量的数据中发现隐藏在其中的有价值的信息、模式和规律的过程。
随着互联网时代的到来，越来越多的数据被收集和存储，数据挖掘成为了从这些海量数据中获取洞察和知识的重要工具。
本文将围绕数据挖掘的概念和技术展开讨论，帮助读者深入理解数据挖掘的核心要素和方法。
一、数据挖掘的概念1.1 数据挖掘的定义数据挖掘是一种通过自动或半自动的方式，从大量的数据中发现有用的信息、模式和规律的过程。
通过应用统计学、机器学习和人工智能等技术，数据挖掘可以帮助人们从数据中进行预测、分析和决策。
1.2 数据挖掘的目标数据挖掘的主要目标是从数据中发现隐藏的模式和规律，并将这些知识应用于实际问题的解决。
数据挖掘可以帮助企业提高市场营销的效果、改进产品设计、优化生产过程等。
数据挖掘也被广泛应用于科学研究、金融风险分析、医学诊断等领域。
1.3 数据挖掘的流程数据挖掘的流程通常包括数据收集、数据预处理、模型构建、模型评估和模型应用等步骤。
其中，数据预处理是数据挖掘流程中非常重要的一环，它包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等子任务。
二、数据挖掘的技术2.1 关联规则挖掘关联规则挖掘是数据挖掘的一个重要技术，它用于发现数据集中的项之间的关联关系。
通过挖掘关联规则，可以发现数据中隐藏的有用信息，如购物篮分析中的“啤酒和尿布”现象。
2.2 分类与回归分类与回归是数据挖掘中常用的技术，它们用于对数据进行分类或预测。
分类是指根据已有的样本数据，建立分类模型，然后将新的数据实例分到不同的类别中。
回归则是根据数据的特征和已知的输出值，建立回归模型，然后预测新的数据实例的输出值。
2.3 聚类分析聚类分析是一种将数据分成不同的类别或簇的技术。
通过发现数据之间的相似性，聚类可以帮助人们理解数据的内在结构和特点。
聚类分析在市场细分、社交网络分析等领域具有广泛的应用。
2.4 异常检测异常检测是指从数据中识别出与大多数数据显著不同的样本或模式。
浅谈数据仓库与数据挖掘数据仓库与数据挖掘是现代信息技术领域中非常重要的概念。
数据仓库是指一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合。
而数据挖掘是指从大量数据中提取出有价值的信息和知识的过程。
数据仓库的建立是为了解决传统数据库所面临的问题。
传统数据库主要用于支持日常的业务操作，而数据仓库则更注重对历史数据的分析和决策支持。
数据仓库的建立需要经过数据抽取、转换和加载等步骤，以确保数据的质量和一致性。
同时，数据仓库还需要进行数据建模和设计，以满足用户的查询和分析需求。
数据仓库的设计需要考虑到数据的结构和关系，以及数据的存储和检索效率。
常用的数据仓库模型有星型模型和雪花模型。
星型模型以一个中心事实表为核心，周围是多个维度表；雪花模型在星型模型的基础上，将维度表进一步细分为多个子维度表。
数据仓库的设计还需要考虑到数据的粒度和层次，以及数据的聚集和分区策略。
数据挖掘是在数据仓库的基础上进行的。
数据挖掘可以帮助我们发现数据中的隐藏模式和规律，从而为决策提供支持。
常用的数据挖掘技术包括分类、聚类、关联规则挖掘、时序模式挖掘等。
分类是将数据分为不同的类别；聚类是将数据分为相似的群组；关联规则挖掘是发现数据中的关联关系；时序模式挖掘是发现数据中的时间序列模式。
数据挖掘的过程包括数据预处理、特征选择、模型构建和模型评估等步骤。
数据预处理包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等。
特征选择是从大量的特征中选择出对目标变量有影响的特征。
模型构建是根据数据建立预测模型或分类模型。
模型评估是评估模型的准确性和稳定性。
数据仓库和数据挖掘在各个领域都有广泛的应用。
在商业领域，数据仓库和数据挖掘可以帮助企业进行市场分析、客户关系管理、销售预测等。
在医疗领域，数据仓库和数据挖掘可以帮助医院进行疾病诊断、药物研发等。
在金融领域，数据仓库和数据挖掘可以帮助银行进行风险评估、信用评级等。
总之，数据仓库和数据挖掘是现代信息技术领域中非常重要的概念。
浅谈数据仓库与数据挖掘数据仓库与数据挖掘数据仓库和数据挖掘是现代信息技术领域中的重要概念，它们在数据分析和决策支持方面起着关键作用。
本文将就数据仓库和数据挖掘的概念、应用、技术和未来发展进行浅谈。
一、数据仓库数据仓库是一个用于存储和管理大量结构化和非结构化数据的系统。
它是一个面向主题的、集成的、稳定的、时间一致的数据集合，用于支持企业的决策制定。
数据仓库通常由数据抽取、转换、加载（ETL）过程组成，将来自不同数据源的数据整合到一个统一的数据模型中。
数据仓库的设计需要考虑多个方面，包括数据模型、数据抽取和加载、查询和报表等。
常见的数据模型包括星型模型和雪花模型，其中星型模型简单直观，易于理解和查询，而雪花模型可以更好地处理复杂的关系和维度。
数据仓库的应用非常广泛，包括业务智能、市场分析、客户关系管理等。
通过数据仓库，企业可以从海量数据中发现隐藏的模式和关联，为决策提供有力的支持。
二、数据挖掘数据挖掘是从大量数据中自动发现有价值的模式、关联和规律的过程。
它是数据仓库的延伸和应用，通过运用统计学、机器学习和人工智能等方法，从数据中提取知识和信息。
数据挖掘的过程包括数据清洗、数据集成、数据选择、数据变换、数据挖掘、模式评估和模式解释等步骤。
数据挖掘可以应用于分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等领域，帮助企业发现市场趋势、优化运营、提高效率等。
数据挖掘的技术包括决策树、神经网络、关联规则、聚类分析等。
这些技术可以帮助企业从数据中提取有用的信息和知识，为决策提供支持。
三、数据仓库与数据挖掘的关系数据仓库和数据挖掘是相辅相成的。
数据仓库提供了数据挖掘的数据基础，而数据挖掘则通过挖掘数据仓库中的数据，发现隐藏的模式和规律。
数据仓库为数据挖掘提供了高质量的数据，数据挖掘则为数据仓库提供了更深层次的分析和洞察力。
数据仓库和数据挖掘的结合，可以帮助企业更好地理解和利用数据，提高决策的准确性和效率。
四、数据仓库与数据挖掘的未来发展随着大数据时代的到来，数据仓库和数据挖掘的发展前景非常广阔。
数据挖掘技术理解在现代信息时代，数据的重要性愈加突显，如何快速有效地从大量数据中挖掘出有价值的信息成为了数据处理领域的热门话题。
而数据挖掘技术便是解决这一难题的有效方法之一，本文将从数据挖掘技术的基本概念、技术原理及应用案例等方面进行详细介绍。
一、什么是数据挖掘技术数据挖掘技术(Data Mining)是指通过大量数据分析处理，从中挖掘隐藏在背后的知识、信息和模式的一种技术方法。
其目的在于从数据中寻找规律或者描述数据之间的关系，并基于这些关系构建模型或进行预测，以帮助人们做出决策。
二、数据挖掘技术的三个基本任务数据挖掘技术的三个基本任务是分类、聚类和关联规则。
1.分类(Classification)是指将数据分成事先定义好的类别，即给每个数据赋予一个类别标签。
2.聚类(Clustering)是指将数据集中相似的数据放在一起，并将其分成不同的组别。
3.关联规则(Association Rule)是指在大量数据中寻找出经常共同出现的项集，即寻找事物间的相关关系和规律。
三、数据挖掘技术的技术原理数据挖掘技术可以分成三个阶段，分别是预处理阶段、挖掘阶段和后处理阶段。
1.预处理阶段：主要是通过数据清洗的方法将脏数据处理成干净整洁的数据，包括去除重复数据、填补缺失数据、纠正错误数据、选择有价值的特征、数据变换等。
2.挖掘阶段：主要是根据任务类型进行数据挖掘模型的选择与应用，包括分类、聚类和关联规则等。
3.后处理阶段：主要是通过数据可视化来呈现挖掘结果，以及对结果的分析和评价，例如生成报告、预测以及后续决策等。
四、数据挖掘技术的应用案例1.电子商务中的用户行为分析：通过数据挖掘技术分析用户的购物历史、行为特征和偏好，以便商家更好地了解消费者需求，调整营销策略。
2.金融领域的信用评估：通过数据挖掘技术构建客户信用模型，评估客户信用等级，并根据信用等级制定贷款额度、利率等相关政策。
3.医疗领域的病例分析：通过数据挖掘技术分析患者的病史、病情、用药情况等数据，寻找合适的治疗方法和预测疾病的发展趋势。
┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊装┊┊┊┊┊订┊┊┊┊┊线┊┊┊┊┊┊┊┊┊计算机与信息学院本科毕业论文（设计）文献综述浅谈数据挖掘0前言随着网络的迅猛发展，依托于网络的网络购物做为一种新型的消费方式脱颖而出，在全国乃至全球范围内都在迅猛的发展。
网络购物行业也越来越得到更多人的关注，与此同时，各种研究方法、数据分析方法也被运用到了关于网络购物的研究当中。
数据挖掘技术作为一种新的数据分析方法逐步应用到网络购物的分析中，获取数据、抽取规律、预测趋势、建立模式，这对促进网络购物行业的健康、有序发展是十分有益的。
本研究使用数据挖掘的方法，借助SAS 工具，以阿里巴巴大数据竞赛的真实数据为基础，对天猫用户购物行为进行了研究分析。
1什么是数据挖掘数据挖掘（英语：Data mining），又译为资料探勘、数据采矿。
它是数据库知识发现（英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD)中的一个步骤。
数据挖掘一般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、专家系统（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。
在较浅的层次上，它利用现有数据库管理系统的查询、检索及数据挖掘功能，与多维分析、统计分析方法相结合，进行联机运算分析处理，从而得出可供决策参考的统计分析数据的一个有商业意义的结果，这个结果可以出售给需要的卖家，这就是所谓的大数据分析。
在深层次上，则从数据库中发现前所未有的、隐含的知识。
例如：在大街上川流不息的车流量，在普通人眼里，当你通过一个十字路口时，可能会看到除了塞车就是车祸，亦或者没有事的安全通行，没有其他的信息可能会有，如果是一个数据挖掘人员就会发现其中的数据信息，一小时会有横向会有多少车流量，竖向会有多少车流量，这样可以得到一组数据，通过数据挖掘分析后得到更有的结果，十字路口的红绿灯就可以根据车流量设置时间长短。
而从另一个角度，如果在十字路口进行路线测绘的话，就可以得到类似地图的数据，手机中的导航软件就是通过这样实现的，所以我们生活中数据挖掘无处不在，只是在我们不认识数据挖掘时，不会去发现。
2数据挖掘的任务┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊装┊┊┊┊┊订┊┊┊┊┊线┊┊┊┊┊┊┊┊┊通过相应的数据挖掘分析软件，以及某些情况下需要实地考察，再结合团队间的分析，结合数据挖掘的相应模块导出一个比较合理性、可行性、具有预测性的模型，而后者是建立在前面的分析好后，通常，预测是通过分类或估值起作用的，也就是说，通过分类或估值得出模型，该模型用于对未知变量的预测。
从这种意义上说，预测的目的就是对未来未知变量的预测，这种预测需要时间来验证，所以他需要更加具体化的分析出一些较为能大众接受的信息，分析出相应的规律，总结出相关的报告，来确认验证这一预测。
3数据挖掘的特点数据挖掘技术具有以下特点：(1)数据挖掘基本分为3步骤：数据准备、规律寻找和规律表示。
(2)数据的主要分析方法有：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。
(3)需要处理的数据规模十分庞大，达到GB、TB数量级，甚至更大，所以数据挖掘常被较为“大数据挖掘”。
(4)在许多些应用(如商业投资等)中，由于数据变化迅速，因此要求数据挖掘能快速做出相应反应以随时提供决策支持。
(5)数据挖掘往往需要把一些无规律，大数量级的，含有偏离点的（因特殊因素而导致的不正常的数值），在有效的时间内转换成有规律，无瑕疵的，主要预测动向的模型。
(6)在某种角度上，数据挖掘也是可以与用户知识库交互，从用户的数据中寻找规律，并且规律是可视化的。
4 数据挖掘的过程数据挖掘的步骤会随不同领域的应用可能有所变化，每一种数据挖掘技术也会有各自的特性和使用步骤，所以首先需要明确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。
挖掘的最后结构同样是不可预测的，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，是不会得到理想的结果的。
(1)数据的准备与选择。
搜索所有与研究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。
（例：在中国统计局官网上就可以搜索到往年的与国家经济有关的数据资料）官方的数据也较为真实可靠，具有挖掘价值。
(2)数据的预处理。
主要是分析并提高数据的质量，排除一些因某些特殊因素而引起的特殊值，会影响整个数据组的最后预测效果。
(3)模型的建立。
通过数据挖掘软件（例如：SAS）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。
┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊装┊┊┊┊┊订┊┊┊┊┊线┊┊┊┊┊┊┊┊┊分析后预测的数据，通过这些数据，我们就可以知道一些即将发生的现象或者问题，并对其进行提前预防，或其他措施。
(5)数据预测的结论整理。
数据挖掘这项任务的工作者，往往不是最后的执行者，所以我们需要将预测的结果整理成一份通俗易懂的报告，最好附上图表，让上司或领导更易理解，这也是十分关键的一步，一个好的结论没有表述好，可能就会被抛弃。
5天猫用户数据挖掘的分析及作用数据挖掘如果运用到天猫、淘宝上，那么他就目的只有一个就是盈利。
我们都知道双十一网购狂欢节，今年2014年1分钟就交易额突破了1亿，如此巨大的交易额，不光需要他庞大的用户量，还需要就是分析他们的需求信息。
天猫用户那么多，首先一点就是需要明确每一个用户需要买什么东西，这就是我们数据挖掘需要做的，在我们上网点击的过程，其实就是他们数据采集的过程，他们通过你点击浏览的网站就预测你的喜好及可能还会去点击的网站，并在一个栏目对你播放相对应的广告，促使你更有欲望去购买这些东西。
6数据挖掘的应用领域及前景与国外相比，国内对DMKD的研究稍晚，1993年国家自然科学基金首次开始支持对该领域的研究项目。
近年来发展迅速，进行的大多数研究项目是由政府资助进行的，如国家自然科学基金、863计划、“九五”计划等。
所涉及的研究领域很多，一般集中于学习算法的研究、数据挖掘的实际应用以及有关数据挖掘理论方面的研究。
国内从事数据挖掘研究的机构主要在大学，也有部分在研究所或公司。
当前数据挖掘应用主要集中在电信、零售、农业、网络日志、银行、电力、生物、天体、化工、医药等方面。
5 结论数据挖掘技术是一个让你从无知到有知的探索，商业利益的强大驱动力将会不停地促进它的发展，每年都有新的数据挖掘方法和模型问世，人们对它的研究正日益广泛和深入，他也将变得更加具有交互性、可视性。
[参考文献][1]彭剑芳.基于数据挖掘的网络购物行为的分析[D].云南：云南大学，2011.5.1.[2]毛国君.数据挖掘技术与关联规则挖掘算法研究[D].北京：北京工业大学，2003.5.1.[3]李菁菁，邵培基，黄亦潇，等.数据挖掘在中国的现状和发展研究[J].管理工程学报，2004（03）：10～15.[4]毛国君，等.数据挖掘原理与算法[M].北京:清华大学出版社,2005.┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊装┊┊┊┊┊订┊┊┊┊┊线┊┊┊┊┊┊┊┊┊社,2010.12.10[6]David Hand，Helkki Mannila，Padhraic Smyth. 数据挖掘原理[J] 北京:机械工业出版社,2009,09（12）：1721-1741.[7]陈京民，等.数据仓库与数据挖掘技术[M].北京:电子工业出版社，2002.[8]陈文伟，等.数据挖掘技术[M].北京:北京工业大学出版社，2002.[9]史忠植.知识发现[D]. 北京：清华大学出版社，2002[10]蔡元龙.模式识别[D].西安：西北电讯工程学院出版社，1986.6┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ 装 ┊ ┊ ┊ ┊ ┊订┊ ┊ ┊ ┊ ┊ 线┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊本科毕业论文（设计）外文文献翻译外文文献译文数据挖掘2应用领域数据挖掘是广泛用于一系列科学学科和业务场景。
一些值得注意的例子：管理、机器学习贝叶斯-伊恩推理、知识获得专家系统、模糊逻辑、神经网络和遗传算法。
在日常业务场景的例子：包括航空公司、数据库营销面板数据的研究和创造，基于定制的贸易出版物为数百种不同的用户数据用户组。
Piatetsky-Shapiro 与相关学术人员在99年提供一个详细的进一步的使用领域的概述。
是另一个国际米兰——毛利分析美国东部时间在数据挖掘领域的研究。
现代成本会计的帮助下软件公司可以对个人所得税进行多维分析物品。
由于大量引用（e.g.产品客户托马、销售渠道、区域)和需要的对象的数量检查控制器需要方法自动识别数据模式。
在这种情况下,这些模式的组合属性值(e . g 。
“DIY 商店”和“力量训练”)以及(e . g .毛利率)措施。
一个公司,开发数据挖掘程序必须也考虑到大量数据参与。
即使在一个中型公司是很常见的,成百上千项流入每月损益表。
基于案例的推理(CBR)是其中之一数据最小的有趣的例子荷兰国际集团(ING)和机器学习在一起。
CBR 组件尝试跟踪当前问题的问题已经解决了过去。
帮助桌子,协助澄清的问题客户有购买产品,是一个实际的使用类型的过程。
尽管一些公司使用帮助台支持他们的电信电话热线,其他人给他们定制-人通过远程数据的直接访问转移。
可以非常价值——数据挖掘在这种情况下,因为它巩固聚集在成千上万的信息关键的发现——个人历史病例老年男性。
这种方法的优点是较短的过程,寻找先例可以用来回答当前客户的问题。
3方法有许多不同类型的方法分析和分类数据。
一些常见的方法包括聚类分析、贝叶斯推理和归纳学习。
可以使用聚类分析基于数值以及措施概念聚类的形式。
数据挖掘系统的结构天生是非常不同的，当然这些都很常见的:因为分析方法,识别和分析模式,是系统的核心。
因为输入可以包括组件原始数据等信息数据字典、知识的使用场景中,或缩小用户条目搜索过程。
因为输出包含发现措施,规则或信息在一个适当的形式呈现给用户,纳入系统作为新知识或集成成一个专家系统。
3.1聚类分析不论在其传统的形式还是概念聚类,聚类分析试图分裂或合并一组数字基于误码率的对象┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊装┊┊┊┊┊订┊┊┊┊┊线┊┊┊┊┊┊┊┊┊组接近这些对象之间的存在。
集群分组以便有大的对象之间的相似之处类以及大型之间的异同不同的类的对象。
3.1.1传统聚类分析不管的缩放级别对象变量,有多种方法衡量相似性和区别的距离。
基本的例子包括欧几里得(即平方根总平方差异)和曼哈顿差异(即绝对的总和个体差异变量)。
在我们可以检查指标,名义以及不同数据集的混合距离测量。
当对象有不同的类型的属性,例如,考夫曼和Rousseeuw推荐计算个人名义的差异为0属性值是相同的,和不同的是不同的。
