数据挖掘简介
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数据挖掘 培训SPSS clementine11
数据准备：
© 2006 SPSS Inc.
10
课程计划
建模技术：
监督学习技术，
神经网络、归纳规则（决策树）、线性回归、Logistic 回归 Kohonen 网络、两步聚类、 K-means 聚类
非监督学习技术，
关联规则、时序探测
模型评估 如何应用 CRISP-DM 流程研究数据挖掘问题
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11
第二章 Clementine简介
Clementine 简介
内容
熟悉 Clementine 中的工具和面板 介绍可视化编程的思想 初步了解 Clementine 的功能 课程的数据文件存放在目录―C:\培训\基础培训1‖中
目的
数据
© 2006 SPSS Inc.
在挖掘数据前，需要做什么样的数据预整理和 数据清洗？
将会使用什么样的数据挖掘技巧？ 将会如何评估数据挖掘的分析结果？
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8
CRISP-DM 过程模型
跨行业数据挖掘标准过程 （CRISP－DM）
定位是面向行业、工具导 向、面向应用 适用于大型工业和商业实 践的一般标准
13
Clementine用户界面
菜单栏 工具栏 数据流， 输出和模型 管理器
数据流区域
选项板区 项目窗口
节点
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14
可视化编程
节点
一个图标代表在 Clementine 中进行的一个操作 一系列连接在一起的节点 包含一系列不同功能的图标
数据挖掘的过程、技术及其工具
它能够 自动分析数据 和进行归纳性 的推理 ，从 中挖 掘出潜在 的规律或模式 ，以帮助决策者建立新的模型。
１ 数 据 挖 掘 的 过 程 ． ２
数据挖 掘不仅 能对过 去的数据进行查询和遍历 ，并且 能够找 出过去数据之间的潜 在联 系，从而促进信息的 传递。数据 挖掘的一般过程包括五个步骤 ： （ ）处理数据 ：收集 和净化来 自数据源 的信息 ，并加以存储 ，将其存放在数据仓库中。 １
一
图 １数据挖掘的一般过程
般来讲 ，可以用多个 参数来描述一个关联规则的属性 ，常用 的有 ：可信度 ，支持度 ，兴趣度 ，期望可信度 ， （ 人工神经网络 。 ２） 人工神经 网络方 法仿 照生理神经 网络结构的非线形预测模型 ， 通过学习进行模式识别。
作用度 。 神经 网络主要有三种模型 ：前馈式 网络 ，反馈式 网络 ，以及 自组织 网络 。人工神经 网络是典 型的机器学习方法 。 人工神经 网络广泛应用于预测 、模 式识别 、优化计算等领域 ，也 可用 于数据挖掘 中的聚类分 析。 （ 决策树方法 。决 策树方法 以数据集 中各字段的信 息增益 为依据 ，以信息增益最大的字段 作为决策树 的 ３） 根结点 ；并依次对各个子树进行类似 的操作 ，直到确定决策树的所 有结点 。决策树方法可用于数据挖掘 中的数
（ 生 成 最 后 的结 果 报 告 。 ４）
（ 解释结 果报告 。对结 果进行解 释 ， ５） 依据此结果采取相 应的商业措施 ，这是一个人工过程 。
数 据挖 掘 的一 般 过 程 如 图 １ 所示 ：
２ 数 据 挖 掘 常 用 技 术
（ ） １ 关联规则 挖掘技术 关联规则挖掘的 目的是 发现数据 之问的关联特性 。在许 多应用 中，往往希望发现数据 之上较高 层次的概念的关联性 ，即数据库 中一组对象之间某种 关联关 系 的规则 ，因此出现了泛化 的和多层次 的关联规则挖掘方法 。在 数据挖掘领域 中，关联规 则应用最为广泛 ，是重要的研究方向。
数据分析与数据挖掘ppt课件
（一）数据仓库定义和特点 （二）数据字典与元数据 （三）数据仓库的结构体系 （四）数据仓库的数据模型 （五）数据仓库的数据分析工具 （六）数据仓库的开发流程
火灾袭来时要迅速疏散逃生，不可蜂 拥而出 或留恋 财物， 要当机 立断， 披上浸 湿的衣 服或裹 上湿毛 毯、湿 被褥勇 敢地冲 出去
（一） 数据仓库的定义与特点
4 数据挖掘与统计学
统计学与自然、经济、社会都有紧密的关系。 其法则和方法是概率论。 通过对全部对象（总体）进行调查，为制定计划
和决策提供依据。
火灾袭来时要迅速疏散逃生，不可蜂 拥而出 或留恋 财物， 要当机 立断， 披上浸 湿的衣 服或裹 上湿毛 毯、湿 被褥勇 敢地冲 出去
统计学中应用于数据挖掘的内容
3 数据挖掘与OLAP的比较
OLAP：多维、多层次分析
OLAP的典型应用，通过商业活动变化的查询发现 的问题，经过追踪查询找出问题出现的原因，达到 辅助决策的作用。
数据挖掘：发现规律、预测未来
数据挖掘任务在于聚类（如神经网络聚类）、分类 （如决策树分类）、预测等。
火灾袭来时要迅速疏散逃生，不可蜂 拥而出 或留恋 财物， 要当机 立断， 披上浸 湿的衣 服或裹 上湿毛 毯、湿 被褥勇 敢地冲 出去
数据挖掘（DM）技术能获取关联知识、时序知识、聚 类知识、分类知识等。
数据仓库（DW）、联机分析处理（OLAP）、数据挖 掘（DM）等结合，形成决策支持系统。
火灾袭来时要迅速疏散逃生，不可蜂 拥而出 或留恋 财物， 要当机 立断， 披上浸 湿的衣 服或裹 上湿毛 毯、湿 被褥勇 敢地冲 出去
二 数据仓库基本原理与应用
火灾袭来时要迅速疏散逃生，不可蜂 拥而出 或留恋 财物， 要当机 立断， 披上浸 湿的衣 服或裹 上湿毛 毯、湿 被褥勇 敢地冲 出去
火灾袭来时要迅速疏散逃生，不可蜂 拥而出 或留恋 财物， 要当机 立断， 披上浸 湿的衣 服或裹 上湿毛 毯、湿 被褥勇 敢地冲 出去
（一） 数据仓库的定义与特点
4 数据挖掘与统计学
统计学与自然、经济、社会都有紧密的关系。 其法则和方法是概率论。 通过对全部对象（总体）进行调查，为制定计划
和决策提供依据。
火灾袭来时要迅速疏散逃生，不可蜂 拥而出 或留恋 财物， 要当机 立断， 披上浸 湿的衣 服或裹 上湿毛 毯、湿 被褥勇 敢地冲 出去
统计学中应用于数据挖掘的内容
3 数据挖掘与OLAP的比较
OLAP：多维、多层次分析
OLAP的典型应用，通过商业活动变化的查询发现 的问题，经过追踪查询找出问题出现的原因，达到 辅助决策的作用。
数据挖掘：发现规律、预测未来
数据挖掘任务在于聚类（如神经网络聚类）、分类 （如决策树分类）、预测等。
火灾袭来时要迅速疏散逃生，不可蜂 拥而出 或留恋 财物， 要当机 立断， 披上浸 湿的衣 服或裹 上湿毛 毯、湿 被褥勇 敢地冲 出去
数据挖掘（DM）技术能获取关联知识、时序知识、聚 类知识、分类知识等。
数据仓库（DW）、联机分析处理（OLAP）、数据挖 掘（DM）等结合，形成决策支持系统。
火灾袭来时要迅速疏散逃生，不可蜂 拥而出 或留恋 财物， 要当机 立断， 披上浸 湿的衣 服或裹 上湿毛 毯、湿 被褥勇 敢地冲 出去
二 数据仓库基本原理与应用
火灾袭来时要迅速疏散逃生，不可蜂 拥而出 或留恋 财物， 要当机 立断， 披上浸 湿的衣 服或裹 上湿毛 毯、湿 被褥勇 敢地冲 出去
数据挖掘与统计决策--学科概述 聚类分析 因子分析
一、数据挖掘学科概述——信息化发展与数据挖掘
1、企业信息化建设：各类管理信息系统、决策支持系统等， 如MRP（Material Requirements Planning,物料需求计划系 统）、MRPII（Manufacturing Resource Planning,制造资源 计划系统）、ERP（Enterprise Resource Planning,企业资 源计划系统）、ERPII（协同商务与智能商务的ERP）。 2、电子商务建设：信息流、资金流、物流、商务智能、协同 商务的模式与技术。 3、电子政务建设：利用互联网实现法律、法规、政策等的宣 传、引导和监控。
问题：上述六个变量如何转换为【0，1】无量纲数据？
取四个值中的最大M=1.5，最小m=-1.5，由公式 y=(x-m)/(M-m)=(x+1.5)/(1.5+1.5), 分别把x转换为如下y： X=1.5,y=1, X=-1.5,y=0, X=0.5,y=0.63, X=-0.5,y=0.37
二、数据挖掘方法——聚类分析
一、数据挖掘学科概述——信息化发展与数据挖掘
决策支持系统定义(Decision Supporting Systems,简记DSS） 指能够综合利用各种数据、 信息知识、 人工智能 和模型技术,
辅助高级决策者解决半结构化或非结构化决策问题的人机交互信息系统 .
一、数据挖掘学科概述——信息化发展与数据挖掘
一、数据挖掘学科概述
数据挖掘定义（Data Mining,简记DM）
对数据库中潜在的、不明 显的数据关系进行分析与建模的 算法。
一、数据挖掘学科概述
1、信息化发展与数据挖掘
五十年代初 : 产生数据处理系统(Data Processing Systems, 简记DPS) 或 电子数据处理系统 (Electronic Data Processing Systems, 简记EDP) 七十年代初: 产生MIS；七十年代末: 产生DSS 八十年代中: 产生专家系统(ES)、智能决策支持系统 (IDSS)、智能管理系统(IMS) 九十年代中：产生综合决策支持系统（Synthetic Decision Supporting Systems，简记SDSS，SDSS= IDSS+数据仓库+数据挖掘。
应用SASEM进行数据挖掘
03
成本较高：由于SAS EM是商业软件，其价格相对较高，可能不适合 小型企业和个人用户。
04
开放性不足：与其他开源工具相比，SAS EM的开放性较低，限制了 用户对其进行定制和扩展的能力。
SAS EM的未来发展前景
1 2 3
持续优化与升级
随着技术的不断发展，SAS EM将继续优化算法 和界面，提高数据挖掘的效率和准确性。
案例三：销售预测
总结词
利用SAS EM进行销售预测，通过分析历 史销售数据和市场趋势，预测未来的销 售情况，帮助企业制定合理的生产和销 售计划。
VS
详细描述
在销售预测中，SAS EM通过时间序列分 析方法，分析历史销售数据和市场趋势， 预测未来的销售情况。通过对不同产品、 地区、销售渠道的销售数据进行整合和分 析，SAS EM能够发现销售规律和市场变 化趋势，为企业制定合理的生产和销售计 划提供依据，提高企业的市场竞争力。
应用SAS EM进行数据挖掘
目录
• SAS EM简介 • 数据挖掘流程在SAS EM中的实现 • 案例分析 • SAS EM与其他数据挖掘工具的比较 • 结论
01
SAS EM简介
SAS EM是什么
SAS Enterprise Miner（EM）是SAS公司开发的一款数据挖掘 软件，它提供了一套完整的数据挖掘解决方案，包括数据预处 理、模型构建、模型评估和部署等。
它基于图形化界面，用户可以通过拖放节点的方式进行数据 挖掘任务的构建，无需编写复杂的代码，大大降低了数据挖 掘的门槛。
SAS EM的特点与优势
易用性
高效性
SAS EM提供了直观的图形化界面，用户可 以通过简单的拖放操作完成数据挖掘流程 的构建，无需具备深厚的编程基础。
成本较高：由于SAS EM是商业软件，其价格相对较高，可能不适合 小型企业和个人用户。
04
开放性不足：与其他开源工具相比，SAS EM的开放性较低，限制了 用户对其进行定制和扩展的能力。
SAS EM的未来发展前景
1 2 3
持续优化与升级
随着技术的不断发展，SAS EM将继续优化算法 和界面，提高数据挖掘的效率和准确性。
案例三：销售预测
总结词
利用SAS EM进行销售预测，通过分析历 史销售数据和市场趋势，预测未来的销 售情况，帮助企业制定合理的生产和销 售计划。
VS
详细描述
在销售预测中，SAS EM通过时间序列分 析方法，分析历史销售数据和市场趋势， 预测未来的销售情况。通过对不同产品、 地区、销售渠道的销售数据进行整合和分 析，SAS EM能够发现销售规律和市场变 化趋势，为企业制定合理的生产和销售计 划提供依据，提高企业的市场竞争力。
应用SAS EM进行数据挖掘
目录
• SAS EM简介 • 数据挖掘流程在SAS EM中的实现 • 案例分析 • SAS EM与其他数据挖掘工具的比较 • 结论
01
SAS EM简介
SAS EM是什么
SAS Enterprise Miner（EM）是SAS公司开发的一款数据挖掘 软件，它提供了一套完整的数据挖掘解决方案，包括数据预处 理、模型构建、模型评估和部署等。
它基于图形化界面，用户可以通过拖放节点的方式进行数据 挖掘任务的构建，无需编写复杂的代码，大大降低了数据挖 掘的门槛。
SAS EM的特点与优势
易用性
高效性
SAS EM提供了直观的图形化界面，用户可 以通过简单的拖放操作完成数据挖掘流程 的构建，无需具备深厚的编程基础。
基于数据挖掘技术的探讨
以用 到 的技 术方 法很 多 ， 主 要包 括 ：统 计 分析
方法 、遗传算法 、粗集方法 、决策树 、人工神 经网络 、模糊逻辑、规则归纳 、聚类分析和模
图 ２
式识别 、最近邻技术 、可视化技术等。
５ 数据挖 掘 的技 术方 法
５１ 统计 分析 方法 ．
控 制 实现 模 块 ，直 接 控 制 数 据 流 ，它 们 是 一 些
数据到最终知识这样一个完整的挖掘数据流程 ；
４ ３
收稿 日期 ：２０ － ６ ０ ０８ ０ — ８ 作 者 简介 ： 丁知 平 （９ Ｏ ） １８ 一 ，男 ，江 西 乐安 人 ，助 教 ，在 职研 究 生 。
第 ２期
丁知平
基于数据挖掘技术 的探讨
总第 ２ 期
的最 为 广 泛 的一 种 ，也 是 最 为 成熟 的 一类 数 据
挖掘 技术 ；
按 挖 掘 出的 知识 分 类 ：一 般情 况下 ，数 据 挖 掘 可 以挖 掘 出 的知识 包 括 ：关 联 规 则 、特 征
规则、分类 规则 、聚类 规则 、序列模式 、数据 综合和概括、总结规则 、趋势分析 、偏差分析、
模 式分析 等 。
按挖掘时用 的技术 方法分类 ：数据挖 掘可
第 １ 卷
第２ 期
２０ 年 １ ０８ ２月
清 远 职 业 技 术 学 院学 报 Ｊｕｎ ｌ ｆＱｎｙ ａ ｏ ｔ ｈ ｉ ｏｒａ ｏ ｉｇｕｎ Ｐｌ ｅ ｎｃ ｙｃ
Ｖｏ ．１， Ｎｏ １ ．２ Ｄｅ ｅ ｂ ｒ ００８ ｅ ｍ ｅ ．２
基 于 数 据 挖 掘 技 术 的 探 讨
３ 数 据挖掘 系统 的原 型框 架 根 据上 面 对数 据 挖 掘过 程 的论 述 ， 提 出一 个挖 掘 系统 的原 型结 构（ 图 ２ 。 见 ）
方法 、遗传算法 、粗集方法 、决策树 、人工神 经网络 、模糊逻辑、规则归纳 、聚类分析和模
图 ２
式识别 、最近邻技术 、可视化技术等。
５ 数据挖 掘 的技 术方 法
５１ 统计 分析 方法 ．
控 制 实现 模 块 ，直 接 控 制 数 据 流 ，它 们 是 一 些
数据到最终知识这样一个完整的挖掘数据流程 ；
４ ３
收稿 日期 ：２０ － ６ ０ ０８ ０ — ８ 作 者 简介 ： 丁知 平 （９ Ｏ ） １８ 一 ，男 ，江 西 乐安 人 ，助 教 ，在 职研 究 生 。
第 ２期
丁知平
基于数据挖掘技术 的探讨
总第 ２ 期
的最 为 广 泛 的一 种 ，也 是 最 为 成熟 的 一类 数 据
挖掘 技术 ；
按 挖 掘 出的 知识 分 类 ：一 般情 况下 ，数 据 挖 掘 可 以挖 掘 出 的知识 包 括 ：关 联 规 则 、特 征
规则、分类 规则 、聚类 规则 、序列模式 、数据 综合和概括、总结规则 、趋势分析 、偏差分析、
模 式分析 等 。
按挖掘时用 的技术 方法分类 ：数据挖 掘可
第 １ 卷
第２ 期
２０ 年 １ ０８ ２月
清 远 职 业 技 术 学 院学 报 Ｊｕｎ ｌ ｆＱｎｙ ａ ｏ ｔ ｈ ｉ ｏｒａ ｏ ｉｇｕｎ Ｐｌ ｅ ｎｃ ｙｃ
Ｖｏ ．１， Ｎｏ １ ．２ Ｄｅ ｅ ｂ ｒ ００８ ｅ ｍ ｅ ．２
基 于 数 据 挖 掘 技 术 的 探 讨
３ 数 据挖掘 系统 的原 型框 架 根 据上 面 对数 据 挖 掘过 程 的论 述 ， 提 出一 个挖 掘 系统 的原 型结 构（ 图 ２ 。 见 ）
Weka入门 简介 数据挖掘 个人整理
打开文件.ARFF (Attribute-Relation File Format)
Weka支持的数据类型
• NUMERIC包括integer和real • NOMINAL是分类，需要直接列举出来如{0，1} • STRING可包含任何字符串，适合文本数据的挖 掘
• DATE日期时间"yyyy-MM-dd HH:mm:ss"
Weka
• Weka简介
• 线性回归（Linear Regression）分析
• 决策树（Decision Tree）分析
weka的下载与安装
• /ml/weka/
weka界面介绍
数据挖掘和分析
设计自己的实验模型
设计挖掘流程，类似于流程图
命令行界面，执行简单操作
线性回归（Linear Regression）
• 从参数上看，可以看出公司的权重是最高的， 因为个人偿付金额有限。 • 接下来是over due fee，它的系数大于但接近1 ，可以推断，在实际案例中，penalty fee会大 于它，但是和他成强相关。
• 这个是非监督性学习，聚类，和线性回归需要 答案不同，这个无需答案，它会对数据根据距 离进行分类，最后得出具有相似特性的不同的 簇
• N是代表要挖掘多少个关联关系。如此例，就 是挖掘top10个关联关系
• credit_card_max_number_of_overdue='(-inf0.1]' 240 ==> credit_card_pastDue='(-inf-118.2]' 240 conf:(1)
• 第一个就代表 credit_card_max_number_of_overdue在数字0.1 以下的100%的可能credit_card_pastDue的数额 小于118
《课程_数据挖掘》课程教学大纲
数据挖掘Data Mining一、课程基本信息学时：32（含实验20学时）学分：2考核方式：考查中文简介：《数据挖掘》是统计学专业的专业选修课。
从数据分析的角度看，统计学主要是通过机器学习来实现数据挖掘，大多数数据挖掘技术都源自机器学习领域，机器学习算法和数据库原理是数据挖掘的两大支撑技术。
本课程的学习目的在于使学生掌握数据挖掘的基本概念、基本原理，常用的机器学习算法与数据分析方法，以及它们在工程实践中的应用。
为从事数据挖掘、数据分析工作和实践打下必要的基础。
二、教学目的与要求数据挖掘作为统计学专业的一门专业选修课，其前续课程有《概率论与数理统计》、《经济预测与决策》、《数据库管理系统》和《统计软件应用》等。
本课程的教学目的在于使学生掌握对数据进行分析和软件应用的能力，培养学生分析数据、获取知识的基本能力。
重点掌握以下几个方面的知识：(1)数据挖掘基础知识；(2)分类、预测与回归；(3)聚类分析；(4)关联技术；(5)离群点挖掘；(6)数据挖掘的扩展与应用。
三、教学方法与手段1、教学方法数据挖掘理论性较强，涉及较强的理论知识及数学知识，是本专业的具有广阔应用前景的理论课程。
在课程的教学过程中，根据教学内容的不同，综合采用多种的教学方法，着重培养学生定性分析、定量估算和模拟实验研究的能力，以更好地完成教学任务。
(1)课堂讲授：在课堂讲学的内容方面既要保持理论的系统性，又要注意联系实际社会生产问题，同时将大问题分成几个小问题进行讲解，然后再把小问题组装成大问题让学生更好理解。
(2)编程教学：讲授过程中，对于某些算法，老师通过课堂软件操作进行详细讲解，让学生更好的理解和掌握相关技术。
(3)课堂讨论：可以对学生分组进行组内讨论，由于与数据挖掘竞赛息息相关，可以以2～3位学生一组，通过组内队员分析与讲解，提高学生的学习与理解能力，同时培养学生的团队协作能力。
(4)启发式教学：在教学过程中以学生为中心进行引导，教师与学生进行互动探讨。
WEKA介绍ppt课件
关系声明
关系名称在ARFF文件的第一个有效行来定义，格式为
@relation <relation-name>
7
属性声明 属性声明用一列以“@attribute”开头的语句表示。数据集中 的每一个属性都有它对应的“@attribute”语句，来定义它的 属性名称和数据类型。
这些声明语句的顺序很重要。首先它表明了该项属性在数 据部分的位置。例如，“humidity”是第三个被声明的属性， 这说明数据部分那些被逗号分开的列中，第三列数据 85 90 86 96 ... 是相应的“humidity”值。其次，最后一个声明 的属性被称作class属性，在分类或回归任务中，它是默认 的目标变量。 属性声明的格式为
作为一个大众化的数据挖掘工作平台， WEKA集成了大量 能承担数据挖掘任务的机器学习算法，包括对数据进行预 处理、分类、回归、聚类、关联规则以及在新的交互式界 面上的可视化等等。通过其接口，可在其基础上实现自己 的数据挖掘算法。
2005年8月，在第11届ACM SIGKDD国际会议上，怀卡托大 学的Weka小组荣获了数据挖掘和知识探索领域的最高服务
3
2. 数据格式
巧妇难为无米之炊。首先我们来看看WEKA所用的数 据的格式。 跟Excel一样，WEKA所处理的数据集是一 个二维的表格。
4
WEKA文件相关术语。 表格里的一个横行称作一个实例（Instance），相当于统 计学中的一个样本，或者数据库中的一条记录。竖行称作 一个属性（Attrbute），相当于统计学中的一个变量，或 者数据库中的一个字段。这样一个表格，或者叫数据集， 在WEKA看来，呈现了属性之间的一种关系(Relation)。图 1中一共有14个实例，5个属性，关系名称为“weather”。
数据挖掘主要工具软件简介
数据挖掘主要工具软件简介Dataminning指一种透过数理模式来分析企业内储存的大量资料，以找出不同的客户或市场划分，分析出消费者喜好和行为的方法。
前面介绍了报表软件选购指南，本篇介绍数据挖掘常用工具。
市场上的数据挖掘工具一般分为三个组成部分：a、通用型工具；b、综合／DSS／OLAP数据挖掘工具；c、快速发展的面向特定应用的工具。
通用型工具占有最大和最成熟的那部分市场。
通用的数据挖掘工具不区分具体数据的含义，采用通用的挖掘算法，处理常见的数据类型，其中包括的主要工具有IBM 公司Almaden 研究中心开发的QUEST 系统，SGI 公司开发的MineSet 系统，加拿大Simon Fraser 大学开发的DBMiner 系统、SAS Enterprise Miner、IBM Intelligent Miner、Oracle Darwin、SPSS Clementine、Unica PRW等软件。
通用的数据挖掘工具可以做多种模式的挖掘，挖掘什么、用什么来挖掘都由用户根据自己的应用来选择。
综合数据挖掘工具这一部分市场反映了商业对具有多功能的决策支持工具的真实和迫切的需求。
商业要求该工具能提供管理报告、在线分析处理和普通结构中的数据挖掘能力。
这些综合工具包括Cognos Scenario和Business Objects等。
面向特定应用工具这一部分工具正在快速发展，在这一领域的厂商设法通过提供商业方案而不是寻求方案的一种技术来区分自己和别的领域的厂商。
这些工具是纵向的、贯穿这一领域的方方面面，其常用工具有重点应用在零售业的KD1、主要应用在保险业的Option＆Choices和针对欺诈行为探查开发的HNC软件。
下面简单介绍几种常用的数据挖掘工具：1. QUESTQUEST 是IBM 公司Almaden 研究中心开发的一个多任务数据挖掘系统，目的是为新一代决策支持系统的应用开发提供高效的数据开采基本构件。