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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。
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发现模式、提取知识的过程。
随着信息技术的飞速发展，各行各业都积累了海量的数据资源，但如何从中发现有用的信息成为了一项重要任务。
数据挖掘通过运用统计学、机器学习和数据库技术等手段，帮助人们从数据中挖掘出有用的信息并为决策提供参考。
数据挖掘的基本概念1. 数据源：数据挖掘的第一步是确定数据源。
数据可以来自于各种渠道，如企业的数据库、互联网上的数据、传感器采集的数据等。
2. 数据清洗：数据清洗是为了提高数据质量，包括删除重复数据、处理缺失值、处理异常值等。
清洗后的数据更有利于挖掘有用的信息。
3. 特征选择：在数据挖掘过程中，特征选择是非常重要的一步。
通过选择和提取与挖掘目标相关的特征，可以减少维度灾难，提高模型的准确性和效率。
4. 模型构建：在选择好特征后，需要构建合适的模型来完成挖掘任务。
常用的模型有分类模型、聚类模型、关联规则模型等。
5. 模型评估：模型评估是检验模型质量的重要步骤，可以通过交叉验证、混淆矩阵等方法进行评估。
评估结果可以帮助我们进一步优化模型。
数据挖掘的基本方法1. 关联规则挖掘：通过挖掘数据中的项集之间的关联关系，找到频繁项集和关联规则。
例如，在超市购物数据中，可以发现“尿布”和“啤酒”之间存在关联，进而为超市的陈设和促销策略提供一定的依据。
2. 分类：通过训练分类器，将新的数据样本分到已知类别中。
分类可以应用于很多领域，如医学诊断、垃圾邮件过滤等。
3. 聚类：聚类是将数据划分成若干互不重叠的类别，类别内的数据相似度较高，类别间的数据相似度较低。
聚类可以用于市场细分、推荐系统等。
4. 预测：基于现有的数据模型，对未知数据进行预测。
预测可以帮助机构制定未来发展策略，如金融行业的违约预测等。
5. 异常检测：通过对数据进行异常值的判断和识别，找出潜在的异常行为。
异常检测可以应用于网络安全、诈骗检测等。
总结：数据挖掘作为一项重要的技术手段，已经广泛应用于各行各业。
大数据时代的数据挖掘技术分析在当今数字化时代，大数据已经成为企业和组织的重要资产。
随着数据量的不断增长，数据挖掘技术也变得越来越重要。
本文将分析大数据时代的数据挖掘技术，探讨其发展趋势和应用前景。
一、数据挖掘技术的定义和作用1.1 数据挖掘技术是指通过各种算法和技术，从大规模数据中发现隐藏的模式、关系和规律。
1.2 数据挖掘技术可以匡助企业和组织挖掘数据中的有价值信息，提高决策效率和精准度。
1.3 数据挖掘技术在市场营销、金融风控、医疗健康等领域有着广泛的应用。
二、数据挖掘技术的发展趋势2.1 人工智能技术的发展推动了数据挖掘技术的进步，如深度学习、自然语言处理等。
2.2 数据挖掘技术与云计算、物联网等新兴技术的结合，为数据分析提供更多可能性。
2.3 数据挖掘技术的自动化和智能化程度不断提高，降低了使用门坎，使更多行业能够受益。
三、数据挖掘技术的主要方法和算法3.1 聚类分析是数据挖掘技术中常用的方法，可以将数据集划分为不同的类别。
3.2 关联规则挖掘可以发现数据之间的关联性，匡助企业了解用户行为和偏好。
3.3 分类算法是数据挖掘技术中的重要组成部份，可以用于预测和分类数据。
四、数据挖掘技术在企业中的应用案例4.1 零售行业通过数据挖掘技术分析顾客购买行为，提高销售额和客户满意度。
4.2 金融机构利用数据挖掘技术进行风险评估和欺诈检测，降低风险和损失。
4.3 医疗健康领域通过数据挖掘技术分析病例数据，提高诊断准确性和治疗效果。
五、大数据时代的数据挖掘技术发展前景5.1 随着数据量的不断增长，数据挖掘技术将变得更加重要和普及。
5.2 数据挖掘技术将与人工智能、大数据分析等技术融合，为企业提供更多智能化服务。
5.3 数据挖掘技术将带来更多的商业机会和创新，推动数字经济的发展。
综上所述，大数据时代的数据挖掘技术在各个领域都有着广泛的应用和发展前景。
随着技术的不断进步和创新，数据挖掘技术将成为企业决策和发展的重要支撑。
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。
数据挖掘概念与技术
数据挖掘是一种分析和处理海量信息的技术。
它通过分析大量数据和信息，以发现新的模式和规律，为做出客观正确的决策和行动提供重要的支持。
数据挖掘的概念产生于20世纪70年代，当时由于大量用户使用系统及其应用程序而产生海量的数据，这些数据中富含着宝贵的信息和知识，仅供数据挖掘技术去发掘。
数据挖掘技术是一种跨越传统计算机技术和统计学的技术，数据挖掘过程需要涉及多个技术领域，包括大数据库技术、机器学习、知识发现、模式识别、统计学、网络数据分析、信息可视化、语义分析等。
它是一种在固定的数据集上执行的算法，用于快速发现重要的结构、关系及规律，发现这些结构、关系及规律后，可以将其用于实际的决策和行动。
数据挖掘技术有着极大的应用价值。
数据挖掘在实际应用中具有重要的意义，它可以帮助企业管理者更有效地分析企业数据集，从而获得有价值的洞察力。
数据挖掘也可以用于个性化推荐，在推荐系统中，数据挖掘技术可以分析用户的历史行为，根据当下用户的兴趣，为用户提供更加准确、个性化的内容推荐。
此外，数据挖掘技术还可以用于市场细分，市场细分把消费者划分成不同的类别，以适应市场营销策略，数据挖掘技术可以分析关联数据，从而有效不同类别的消费者，从而有效地实现市场细分。
总之，数据挖掘技术具有广泛的应用，它可以为企业、组织和个人提供重要的决策支持，有助于企业制定更有效的企业管理战略，有
助于个人更好地了解自己，从而能够做出更加明智的决策。
随着现代科技的发展，数据挖掘技术的应用也将会越发广泛和深入，未来将会带来更多的发展空间。
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。
浅析数据挖掘技术的概念及运行过程摘要：随着当前现代科技的发展，计算机在各方面都得到了广泛的应用，计算机给人们的生活带来了翻天覆地的变化，人们对计算机的重视程度越来越高。
但是应该看到，计算机一方面带来了巨大的便利条件，另一方面也带来了很多问题，数据库中积累下来海量的数据，这些数据中往往隐藏着很多的重要信息。
如果能够对这些数据进行深入的分析，并且从中找到潜在的规律，会对管理者决策起到非常大的作用。
但是目前的数据分析工具还不能够使满足深层次分析的需要，当前从海量数据中挖掘出重要信息并为之所用，已成为一个新的研究课题。
本文主要是在分析数据挖掘技术概念的基础上，分析了数据挖掘的运行过程。
关键词：数据挖掘概念运行过程一、数据挖掘的概念与分类1、数据挖掘技术的概念随着现代科技的迅猛发展，计算机数据管理系统在社会各方面都得到了广泛的应用，尤其是关系数据库系统已成为了当前事务处理的强有力工具。
人类在更广泛的领域内应用数据库技术，加大了对空间数据库、工程数据库、时间数据库、统计数据库等的研究和应用，这使得越来越多的数据在数据库中被积累下来。
就目前来讲，计算机数据库可以高效完成的工作有：数据的查询、收录以及统计等，还不能够从众多的信息中挖掘出来有效信息，以找出数据中潜藏的规律，同时也不能够利用现有的数据资源对未来发展趋势进行科学预测。
正是因为缺乏挖掘数据背后隐藏的知识手段，结果导致了现代信息技术中“数据爆炸但知识缺乏”的现象，于是数据挖掘应运而生。
数据挖掘具有广阔的应用和发展前景，是数据库研究、开发和应用最活跃的分支之一。
数据挖掘简称DM，也被称为数据库中只是发现。
从上个世纪90年代，数据挖掘技术就迅速发展起来。
所谓数据挖掘就是指将事先隐藏在数据中的、有重大价值的而又未被发现的信息从大量数据中挖掘并提取出来的过程。
数据挖掘出的内容应该是使用者有兴趣的信息，而且应该是大家容易接受的信息，同时这些信息容易被理解分析和再运用；挖掘的目标数据应该是大量的现实中存在的有效数据；数据挖掘所挖掘的对象也是多种多样的，它可以是文本、图像和图形等半结构化的数据，也可以是关系型数据库中的数据等结构化的数据，同时还可以是分布在网络上的异构型数据。
数据挖掘概念与技术数据挖掘概念与技术一、概念介绍数据挖掘是一种通过自动或半自动的手段，从大量数据中发现有用信息的过程。
它结合了多个领域的知识，如统计学、机器学习、人工智能、数据库技术等，旨在寻找隐藏在数据背后的规律和模式，以便做出更好的决策和预测。
二、数据挖掘技术1. 数据预处理数据预处理是指在进行数据挖掘之前对原始数据进行清洗和转换，以便更好地应用于后续分析。
常见的预处理方法包括缺失值填充、异常值处理、特征选择等。
2. 分类与回归分类和回归是两种最常用的数据挖掘技术。
分类是指将事物分为不同类别或标签，例如将电子邮件分为垃圾邮件和非垃圾邮件。
回归则是用来预测数值型变量，例如预测房价或股票价格。
3. 聚类分析聚类分析是一种无监督学习方法，它将相似的对象分组在一起，并将不相似的对象分开。
聚类可以帮助我们发现新的模式和关系，也可以用于数据压缩和降维。
4. 关联规则挖掘关联规则挖掘是一种发现数据集中项之间关系的方法。
例如，在购物篮分析中，我们可以使用关联规则挖掘来发现哪些商品经常被一起购买。
5. 异常检测异常检测是一种寻找异常值的方法。
异常值可能是数据输入错误或者表示了真实世界中的一个重要事件。
异常检测可以帮助我们发现这些重要事件并且对其进行进一步分析。
三、应用场景数据挖掘技术已经广泛应用于各个领域，如金融、医疗、电子商务等。
以下是一些具体的应用场景：1. 市场营销通过对大量客户数据进行分析，可以识别出潜在客户和他们的需求，并设计相应的市场营销策略。
2. 风险管理金融机构可以使用数据挖掘技术来预测贷款违约风险和股票价格波动，并采取相应的风险管理策略。
3. 医疗领域医疗机构可以使用数据挖掘技术来预测患者病情和治疗效果，并优化诊断和治疗方案。
4. 电子商务电子商务平台可以使用数据挖掘技术来个性化推荐商品和服务，提高用户满意度和销售额。
四、未来发展趋势数据挖掘技术正不断发展和完善，以下是一些未来的发展趋势：1. 深度学习深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，它可以自动从数据中提取特征，并在大规模数据上获得更好的性能。
数据挖掘综述引言：随着信息时代的到来，大量的数据被生成和存储，如何从这些数据中提取有价值的信息成为了一个重要的问题。
数据挖掘作为一种有效的技术手段，可以匡助人们从大规模数据中发现隐藏在其中的模式和规律。
本文将就数据挖掘的概念、技术和应用进行综述，以期为读者提供一个全面的了解。
一、数据挖掘的概念1.1 数据挖掘的定义数据挖掘是指通过从大规模数据中发现隐藏的模式、关系和规律，从而提取有价值信息的过程。
它结合了机器学习、统计学和数据库技术，通过分析数据集中的变量、属性和关系，来预测未来的趋势和行为。
1.2 数据挖掘的步骤数据挖掘的过程通常包括问题定义、数据采集、数据预处理、模型选择和评估等步骤。
问题定义阶段确定了需要解决的问题，数据采集阶段获取了相关的数据，数据预处理阶段对数据进行清洗和转换，模型选择阶段选择了适合解决问题的数据挖掘模型，评估阶段对模型进行评估和优化。
1.3 数据挖掘的技术数据挖掘的技术包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测和预测等。
分类是根据已有的数据样本，将新的数据样本分到不同的类别中；聚类是将相似的数据样本分到同一个簇中；关联规则挖掘是发现数据集中的频繁项集和关联规则；异常检测是识别与正常模式不符的数据样本；预测是根据已有的数据样本，预测未来的趋势和行为。
二、数据挖掘的应用领域2.1 金融领域在金融领域，数据挖掘可以匡助银行和保险公司进行客户信用评估、风险管理和欺诈检测等。
通过分析客户的历史交易数据和行为模式，可以预测客户的信用风险和购买意愿，从而为金融机构提供决策支持。
2.2 零售领域在零售领域，数据挖掘可以匡助商家进行市场营销和销售预测。
通过分析客户的购买历史和偏好，可以为商家推荐个性化的产品和服务，提高销售额和客户满意度。
同时，数据挖掘还可以预测产品的需求量和销售趋势，匡助商家进行库存管理和供应链优化。
2.3 医疗领域在医疗领域，数据挖掘可以匡助医生进行疾病诊断和治疗方案选择。
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浅析数据挖掘概念与技术
穆瑞辉，付欢
(新乡教育学院计算机系，河南新乡 453000)
摘要：随着信息技术的迅速发展，数据库的规模不断扩大，而传统的查询、报表工具无法满足挖掘有效信息的需求，因此，需要一种新的数据分析技术处理大量数据，并从中抽取有价值的潜在知识，即数据挖掘技术。
本文深入浅出地阐述了数据挖掘技术的产生，概念以及数据挖掘的常用技术。
关键词：数据库数据挖掘知识发现 DM KDD
一、数据挖掘技术概述
随着信息技术的迅速发展，数据库的规模不断扩大，从而产生了大量的数据。
为了给决策者提供一个统一的全局视角，在许多领域建立了数据仓库，但大量的数据往往使人们无法辨别隐藏在其中的能对决策提供支持的信息，而传统的查询、报表工具无法满足挖掘这些信息的需求。
因此，需要一种新的数据分析技术处理大量数据，并从中抽取有价值的潜在知识，数据挖掘（Data Mining）技术由此应运而生，数据挖掘技术也正是伴随着数据仓库技术的发展而逐步完善起来的。
但是并非所有的信息发现任务都被视为数据挖掘，例如，使用数据库管理系统查找个别的记录，或通过因特网的搜索引擎查找特定的Web页面，则是信息检索（information retrieval）领域的任务。
数据挖掘是一个以数据库、人工智能、数理统计、可视化四大支柱技术为基础，我们知道，描述或说明一个算法设计分为三个部
分：输入、输出和处理过程。
数据挖掘算法的输入是数据库，算法的输出是要发现的知识或模式，算法的处理过程则设计具体的搜索方法。
从算法的输入、输出和处理过程三个角度分，可以确定数据挖掘主要涉及三个方面：挖掘对象、挖掘任务、挖掘方法。
挖掘对象包括若干种数据库或数据源，例如关系数据库、面向对象数据库、空间数据库、时态数据库、文本数据库、多媒体数据库、历史数据库，以及万维网（WEB）等。
挖掘方法可以粗分为：统计方法、机器学习方法、神经网络方法和数据库方法。
统计方法可细分为：回归分析、判别分析等。
机器学习可细分为：遗传算法等。
神经网络方法可细分为：前向神经网络、自组织神经网络等。
数据库方法主要是多维数据分析方法等。
数据挖掘是指从数据集合中自动抽取隐藏在数据中的那些有用信息的非平凡过程，这些信息的表现形式为：规则、概念、规律及模式等。
它可帮助决策者分析历史数据及当前数据，并从中发现隐藏的关系和模式，进而预测未来可能发生的行为。
数据挖掘的过程也叫知识发现（KDD Knowledge Discovery in Database）的过程，它是一门涉及面很广的交叉性新兴学科，涉及到数据库、人工智能、数理统计、可视化、并行计算等领域。
数据挖掘是一种新的信息处理技术，其主要特点是对数据库中的大量数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，并从中提取辅助决策的关键性数据。
数据挖掘是知识发现（KDD）过程中的一个特定步骤，它用专门算法从数据中抽取模式（patterns），它并不是用规范的数据库查询语
言（如SQL）进行查询，而是对查询的内容进行模式的总结和内在规律的搜索。
传统的查询和报表处理只是得到事件发生的结果，并没有深入研究发生的原因，而数据挖掘则主要了解发生的原因，并且以一定的置信度对未来进行预测，用来为决策行为提供有利的支持。
二、数据挖掘的常用技术
机器学习、数理统计等方法是数据挖掘进行知识学习的重要方法。
数据挖掘算法的好坏将直接影响到所发现知识的好坏，目前对数据挖掘的研究也主要集中在算法及其应用方面。
统计方法应用于数据挖掘主要是进行数据评估；机器学习是人工智能的另一个分支，也称为归纳推理，它通过学习训练数据集，发现模型的参数，并找出数据中隐含的规则。
其中关联分析法、人工神经元网络、决策树和遗传算法在数据挖掘中的应用很广泛。
（一）关联分析法。
从关系数据库中提取关联规则是几种主要的数据挖掘方法之一。
挖掘关联是通过搜索系统中的所有事物，并从中找到出现条件概率较高的模式。
关联实际上就是数据对象之间相关性的确定，用关联找出所有能将一组数据项和另一组数据项相联系的规则，这种规则的建立并不是确定的关系，而是一个具有一定置信度的可能值，即事件发生的概率。
关联分析法直观、易理解，但对于关联度不高或相关性复杂的情况不太有效。
（二）人工神经元网络（ANN），是数据挖掘中应用最广泛的技术。
神经网络的数据挖掘方法是通过模仿人的神经系统来反
复训练学习数据集，从待分析的数据集中发现用于预测和分类的模式。
神经元网络对于复杂情况仍能得到精确的预测结果，而且可以处理类别和连续变量，但神经元网络不适合处理高维变量，其最大的缺点是不透明性，因为其无法解释结果是如何产生的，及其在推理过程中所用的规则。
神经元网络适合于结果比可理解性更重要的分类和预测的复杂情况，可用于聚类、分类和序列模式。
（三）决策树（DT）是一种树型结构的预测模型，其中树的非终端节点表示属性，叶节点表示所属的不同类别。
根据训练数据集中数据的不同取值建立树的分支，形成决策树。
与神经元网络最大的不同在于其决策制定的过程是可见的，可以解释结果是如何产生的。
决策树一般产生直观、易理解的规则，而且分类不需太多计算时间，适于对记录分类或结果的预测，尤其适用于当目标是生成易理解、可翻译成SQL或自然语言的规则时。
决策树也可用于聚类、分类及序列模式，其应用的典型例子是CART（回归决策树）方法。
（四）遗传算法（GA）是一种基于生物进化理论的优化技术。
其基本观点是“适者生存”原理，用于数据挖掘中则常把任务表示为一种搜索问题，利用遗传算法强大的搜索能力找到最优解。
实际上遗传算法是模仿生物进化的过程，反复进行选择、交叉和突变等遗传操作，直至满足最优解。
遗传算法可处理许多数据类型，同时可并行处理各种数据，常用于优化神经元网络，解决其他技术难以解决
的问题，但需要的参数太多，对许多问题编码困难，一般计算量大。
(五)聚集发现聚集是把整个数据库分成不同的群组。
它的目的是要群与群之间差别很明显，而同一个群之间的数据尽量相似。
此外聚类分析可以作为其它算法（如特征和分类等）的预处理步骤，这些算法再在生成的簇上进行处理。
与分类不同，在开始聚集之前你不知道要把数据分成几组，也不知道怎么分（依照哪几个变量）。
因此在聚集之后要有一个对业务很熟悉的人来解释这样分群的意义。
很多情况下一次聚集你得到的分群对你的业务来说可能并不好，这时你需要删除或增加变量以影响分群的方式，经过几次反复之后才能最终得到一个理想的结果。
聚类方法主要有两类，包括统计方法和神经网络方法。
自组织神经网络方法和K-均值是比较常用的聚集算法。
（六）关联分析和序列模式分析关联分析，即利用关联规则进行数据挖掘，关联分析的目的是挖掘隐藏在数据间的相互关系。
序列模式分析和关联分析相似，但侧重点在于分析数据间的前后序列关系。
序列模式分析描述的问题是：在给定交易序列数据库中，每个序列是按照交易时间排列的一组交易集，挖掘序列函数作用在这个交易序列数据库上，返回该数据库中出现的高频序列。
在进行序列模式分析时，同样也需要由用户输入最小置信度C和最小支持度S。
此外还有统计分析和可视化技术等，在此不再赘述。
三、结束语
网络的发展为用户提供了多种新的信息服务，因特网以其丰富的内容、强大的功能以及简单的操作，在各种信息服务方式中脱颖而出，成为未来信息服务的主要方向。
但当前因特网信息服务中更多的是单向、被动的服务模式，而网上用户信息需求的挖掘，可以改进因特网与用户的交互，使因特网与用户真正融为一体，不再是操作与被操作的关系。
数据挖掘技术的应用，使因特网能根据用户的需求采取更主动、更有针对性的服务，并且可以建立一种个性化的信息服务系统，针对不同用户的信息需求，提供不同的信息服务。
而个性化服务系统的建立，则依赖于用户信息需求的挖掘。
数据挖掘技术及其应用是目前国际上的一个研究热点，并在许多行业中得到了很好的应用，尤其是在市场营销中获得了成功，初步体现了其优越性和发展潜力。
在信息管理领域，综合应用数据挖掘技术和人工智能技术，获取用户知识、文献知识等各类知识，将是实现知识检索和知识管理发展的必经之路。
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