数据挖掘开发及应用研究

大数据背景下数据挖掘技术的应用研究摘要：随着科技的发展，数据信息大量出现，越来越多的人想要从许多混杂的资源中找出最具有价值的信息。

本文将从数据挖掘技术的基本概念入手，并结合当下现实来分析大数据的出现给数据挖掘技术应用带来的变化。

在数据挖掘技术应用中主要从数据分析的利用和数据聚类的利用两大方面进行阐释，总体研究大数据背景下数据挖掘技术的应用。

关键词：大数据时代;数据挖掘技术;数据挖掘技术的应用大数据的发展会带来大量的信息资源，人们的思维方式也会随之发生改变。

于此同时信息发展也逐渐成为了开启信息时代的钥匙。

全球各国普遍认识到数据的重要性及其对国家的发展发挥的许多重要意义，许多国家以此为基点制定适合自己国家发展的战略性计划，由此占领数据的高地，实现国家创新性发展。

因此，大数据在当今时代具有极强的研究价值和应用价值。

笔者将主要从大数据可视化给数据挖掘技术带来的影响为着眼点，进而进一步分析高性能计算（HPC）给数据挖掘技术带来的一定程度的影响，且通过这些变化研究大数据背景下数据挖掘技术的具体应用。

正文：当今的数据挖掘技术的理论已经成熟，数据挖掘技术的应用愈加广泛。

受众趋向了解更多的数据挖掘技术，从而利用起大量的信息资源。

我们对于大数据背景下的数据挖掘技术的具体应用，将会获得信息的有效运用和资源的科学整合。

同时，掌握和了解到有关于数据挖掘技术的知识对普通受众来说不仅可以掌握到大量的数据资源，从而更好地利用这些资源为我们的生活实践服务，而且对于专业技术人员来说，广泛被大众所接受的数据挖掘知识前景将更加开阔，理论弹性增大，这将促进数据挖掘技术的进一步发展。

一、数据挖掘技术的概述数据挖掘技术主要是一个搜索的过程，它主要利用算法进行搜索，并通过一定媒介，从大量的信息中提取对搜索者有用的信息资源。

这个过程的原始数据被分成建模样本和分析样本两部分。

建模样本将会经过数据预处理后变成预处理后的专家样本。

而分析样本则会经过特征选择后变成预处理后的分析样本。

数据挖掘技术在儿童教育中的应用研究随着信息化时代的到来，数据挖掘技术也逐渐在各行各业中发挥着越来越重要的作用，包括在儿童教育领域的应用也不断得到了越来越多人的认可。

数据挖掘技术可以通过对大量数据进行分析、提取和挖掘，帮助人们更好地理解各种现象和规律，为教育提供更科学的指导和支持。

本文将围绕数据挖掘技术在儿童教育中的应用展开讨论。

一、基于数据挖掘技术的个性化教学在传统的教学模式中，教师通常针对整个班级的学生进行统一的教学，无法满足不同学生的不同需求。

而现在，通过数据挖掘技术，我们可以对学生的学习情况进行深入了解，从而为不同学生提供个性化的教学方案。

例如，通过对学生的学习行为和学习成绩等多个维度的数据进行分析，可以判断学生运用什么方法学习更有效，哪些领域学生更需重点关注以及学生学习过程中可能遇到的困难等。

这样，将教育学生从单一策略转变为个性化教育，进而有效提高学生的学习效率和成绩。

二、基于数据挖掘技术的资源分配教育资源的分配是教育管理中的一个重要问题。

在过去，由于数据获取不易，往往根据不完全信息进行资源分配，难免存在一定的偏差。

而随着数据挖掘技术的应用，通过分析各种教育数据，可以发现某些区域或学校存在一些共性的问题，以及特定教育资源的需求等。

这将有助于政府或学校对教育资源的更加公平合理的分配，改善教育的普及度和质量。

三、基于数据挖掘技术的教学质量评估教学质量评估是学生、家长、教师和学校管理者常常需要关注的一个问题，而通过数据挖掘技术，可以实现对教学质量的自动监测和评估。

教师的教学行为、评分标准以及学生的学习情况等数据都可以通过这种方式进行分析，直观而准确地呈现出学生和老师的表现。

这样,可以帮助学校和政府更加有效地改善教学质量，追求更好的教学效果。

四、基于数据挖掘技术的家长参与教育在教育过程中，家长的参与是至关重要的。

家长可以监督孩子的学习情况、提出教育建议，有助于教育的有效实施。

而随着数据挖掘技术的应用，家长们可以更直观地查看孩子的学习数据，并随时了解孩子的学习进展、发现孩子的问题并及时处理。

T NOLO GY TR N D1数据挖掘软件的发展历史目前,作为独立应用的第一代数据挖掘系统仍然有着广泛的市场需求;随着对挖掘算法的深入研究,第二代数据挖掘系统逐渐成为商业软件的主流;同时,部分软件开发商在第二代系统的基础上开始研发相应的第三代数据挖掘系统;第三代数据挖掘系统目前仅仅停留在理论研究阶段,还没有成熟的系统原型,但是,挖掘嵌入式系统、移动系统、普适计算(Pe rvasive Com puti ng 或Ubiquitous Com puting )设备产生的各种类型的数据,将是当前和未来的研究热点与重点。

2数据挖掘的步骤2.1数据准备了解K DD 相关领域的有关情况,熟悉有关的背景知识,并弄清楚用户的要求。

2.2数据选择根据用户的要求从数据库中提取与K DD 相关的数据,K DD 将主要从这些数据中进行知识提取,在此过程中,会利用一些数据库操作对数据进行处理。

2.3数据预处理主要是对阶段2产生的数据进行再加工,检查数据的完整性及数据的一致性,对其中的噪音数据进行处理,对丢失的数据可以利用统计方法进行填补。

2.4数据转换对经过预处理的数据,根据知识发现的任务对数据进行再处理,使之转换为有效形式,以使数据挖掘更有效。

2.5数据挖掘根据知识发现任务的要求,选择合适的数据挖掘算法(包括选取合适的模型和参数),从数据中提取出用户感兴趣的知识。

2.6模式解释对发现的模式进行解释,在此过程中,为取得更为有效的知识,可能会返回到前面处理过程中的某些步骤以反复提取。

2.7知识评价将发现的知识以用户能理解的方式呈现给用户。

3数据挖掘的应用领域由于数据挖掘能够给企业带来显著的经济效益,为企业的竞争构筑信息与决策的优势,企业对其投入了极大的热情。

目前,数据挖掘的典型行业应用主要有:3.1银行和金融部门的应用在银行和金融业中,信用欺诈的建模与预测、风险评估、收益分析、客户关系优化以及股票价格等方面,有较好应用。

数据挖掘技术在中医医案的应用研究
随着科技的不断进步，数据挖掘在中医领域的应用也越来越广泛。

中医医案是中医的重要实践经验和理论积累，包含了丰富的临床诊疗信息和治疗效果数据。

因此，对中医医案进行数据挖掘，可以帮助医生更好地分析和总结临床经验，提高诊疗水平和疗效。

数据挖掘技术主要包括数据预处理、数据挖掘和模型评价等环节。

针对中医医案的数据挖掘，首先需要对数据进行清洗和预处理，包括去除重复数据、填补缺失值、数据标准化等。

接着，可以采用分类、聚类、关联规则、时间序列分析等方法对数据进行挖掘，通过挖掘中医医案中的关联和规律来辅助中医诊断和治疗。

其中，聚类算法可以发现中医医案中的共性，并将病例进行分类，有助于医生更好地把握各种疾病的基本特点和规律。

关联规则挖掘可以分析病例中的病因、病机、证候、诊断和治疗等因素的关联关系，为医生提供更准确的诊疗信息。

时间序列分析可以发现病情的动态变化趋势，并对治疗方案进行评估和优化。

在模型评价方面，需要根据中医特点对模型进行评估和优化，如合理性、实用性、科学性、依据性等方面进行评价。

在应用过程中，还需要注意保护患者隐私，避免泄露患者信息。

综上所述，数据挖掘技术的应用可以帮助中医医生更好地分析和总结临床经验，提高中医诊疗的准确性和效率。

但是，在实际应用过程中还需要加强方法的研究和探索，不断优化数据挖掘算法，以更好地服务于中医临床实践。

教霄科掌Ⅵ删裂■一l l i数据挖掘研究及在高校教研中的应用黄晓明(贵阳医学院计算机教学实验中心贵州贵阳550004)阴l要]随着高校信息化时代的到来，如何在这些信息中找到用户真正需要的内容，对于高校科研和教学顺利开展有着重要的意义，主要介绍数据挖掘的相关概念、数据挖掘基本原理以及其在高校教学研究中的应用．[关键词]数据挖掘模型中圈分类号：TP3文献标识码：^文章编号：1盯1—7597(2∞8)0810130—01当前，人们正在面l I缶着信息数据爆炸的挑战；随着数据挖掘(D at a M i ni ng，D M)技术的迅速发展以及数据库管理技术的广泛应用，人们所要面对数据的越来越多。

在日常的高校教学与研究中，如何从海量的数据中找到内在的规律，如何更快更方便地传递、交流、获取有用的信息，挖掘这些激增数据背后隐藏的重要信息并及时进行信息的重组已成为当前我们所研究的热点。

经过长期研究，产生了数据挖掘技术，数据挖掘技术不仅能够对过去的数据进行查询和遍历，并且能够找出数据间的潜在联系，从而促进信息的快速方面的获取。

一、量据挖曩相关知识介鲴(一)数据挖掘的概念数据挖掘是近年来随着数据库技术和人工智能技术的发展而出现的一种多学科交义的全新信息技术，尤其是随着计算机网络的发展和普遍使用，数据挖掘成为迫切需要研究的重要课题。

数据挖掘是指从海量的数据中出潜在的、有价值的知识(模型或规则)的过程，他反复使用多种数据挖掘算法从观测数据中确定模式或合理模型。

也就是根据预定义的目标，对大量的数据进行探索和分析，揭示其中隐含的规律，并进一步将其模型化的先进有效的技术过程。

口数据挖掘主要做以下不同的事情：分类(c l a ss i fi ca t i on)、估值( e st i眦t i on)、预测(pr edi c t i on)、相关性分组或关联规则(af fi ni t y gr o upi ng or ns soci at i o n rul es)、聚类(cl us t e ri ng)、描述和可视化(de scr i pt i on and vi s ual i za t i on)。

多源异构数据挖掘技术在医疗大数据中的应用研究随着人工智能技术的不断发展和医疗压力的增大，利用多源异构数据进行挖掘已成为医疗大数据领域的热点。

多源异构数据指来自不同类型、不同领域、不同来源、不同性质的数据，比如临床数据、基因数据、影像数据等。

在医疗大数据中，多源异构数据挖掘技术可以帮助医疗机构和医生更好地理解患者的病情和治疗效果，从而优化治疗方案，提高医疗质量。

本文将从应用场景、挖掘方法、数据整合、数据安全等角度探讨多源异构数据挖掘技术在医疗大数据中的应用研究。

一、应用场景1.临床诊断：通过收集和整合患者的临床表现、体征、实验室检查等数据，利用机器学习、深度学习等方法进行数据挖掘和分析，帮助医生更快速准确地进行病情诊断和疾病预测。

2.药物研发：多源异构数据挖掘技术可以将来自不同来源的数据整合起来进行分析，寻找药物的潜在治疗作用及其副作用，从而提高药物研发的效率和减少成本。

3.医疗管理：通过收集和整合医院、医生、患者的数据，利用数据挖掘技术进行病情统计、资源分配、病房管理等，帮助医院提高效率和降低成本。

二、挖掘方法1.监督学习：基于训练数据进行分类、回归、聚类等任务，训练模型并对测试数据进行预测。

常用于病情预测、药物疗效预测等场景。

2.无监督学习：不需要事先标注好的训练数据，通过聚类、异常检测等方法来发现数据之间的相似性和规律，常用于疾病诊断、基因表达分析等场景。

3.深度学习：基于神经网络的学习算法，可以进行图像识别、语音识别等任务，也可应用于医疗领域的数据分析和预测。

4.集成学习：将多个模型的结果进行集成来提高预测准确度，常用于病情预测、药物疗效预测等场景。

三、数据整合数据整合是多源异构数据挖掘技术的关键环节。

医疗大数据中的数据来源多种多样，包括医院信息系统、电子病历、影像数据库、基因数据库等。

由于这些数据来源的数据格式、数据内容、数据质量等存在差异，如何进行数据整合是多源异构数据挖掘技术的关键难题。

电网信息化管理系统中的数据挖掘技术应用研究随着社会的不断发展和科技的不断进步，电力行业的发展也日新月异。

传统的电网运行方式已经难以满足日益增长的需求，同时，不断涌现的新兴技术也让电力行业有了更多的可能性。

而电网信息化管理系统作为一种新兴的电网运行方式，一直以来备受关注。

其中，数据挖掘技术在电网信息化管理系统中的应用则具有非常重要的意义。

一、数据挖掘在电网信息化管理系统中的应用数据挖掘技术是指从大量数据中挖掘出规律、模式等信息的一种技术手段。

在电网信息化管理系统中，如果能将数据挖掘技术运用到数据处理中，就能够更有效地挖掘出有用的信息，减少无效数据的影响，提高电网的运行效率和管理水平。

1、故障诊断电网的故障是不可避免的，但如何快速准确地诊断故障是很重要的。

在传统的方法中，诊断难度大，需要借助专业知识。

如果应用数据挖掘技术，可以从历史数据中分析故障情况，并预测可能出现的故障隐患，提高故障自动隔离和快速恢复的能力。

2、电网负荷预测电网的预测是电网管理人员非常重要的工作之一。

如果预测准确，就能够在提前进行调控，保障电网的可靠性和稳定性。

而基于数据挖掘技术的负荷预测模型，则能够利用历史数据和天气变化等影响因素，从而提高电网预测准确性。

3、用电行为分析用电行为是指消费者在使用电力时所表现出的行为特征。

通过数据挖掘技术可以分析用电行为，预测不同时间段的用电量差异，从而为电网运行调控提供准确的依据，如实行不同的用电优惠政策。

二、数据挖掘技术在电网信息化管理系统中存在的问题数据挖掘技术在电网信息化管理系统中的应用虽然能够提高电网运行和管理水平，但同时也存在一些问题。

1、数据质量问题数据挖掘技术的好坏取决于数据的优劣。

如果数据存在着重复、缺失、异常等问题，则会影响到数据挖掘的效果。

因此，对于电网信息化管理系统中的数据，必须进行严格的归集、控制和处理，以提高数据质量。

2、算法选择问题对于不同的数据，合适的算法也是不同的。

数据挖掘技术在高校人力资源管理中应用研究1. 引言1.1 背景介绍当前，高校面临着人才培养、招聘、员工绩效评估等方面的挑战和问题。

传统的人力资源管理方法往往存在信息获取不足、分析效率低下等问题，难以适应高校管理的需求。

而数据挖掘技术的出现为解决这些问题提供了新的途径。

通过对高校人力资源管理中的各个环节进行数据挖掘分析，可以发现潜在的规律和模式，为高校管理者提供重要的决策参考。

探索数据挖掘技术在高校人力资源管理中的应用，具有重要的理论和实践意义。

本文将针对此问题展开研究，探讨数据挖掘技术在高校人力资源管理中的应用，旨在为高校管理提供新的思路和方法。

1.2 问题提出高校人力资源管理是高校管理的重要组成部分，对高校的整体发展起着至关重要的作用。

在传统的管理模式下，高校人力资源管理普遍存在着一些问题：人力资源信息不够及时、准确；人才选拔过程繁杂且不够科学；员工绩效评估缺乏客观性和公正性；人才培养策略缺乏针对性和科学性；人力资源策略制定缺乏数据支持等。

这些问题的存在导致了高校人力资源管理效率低下、成本高昂、管理决策不够科学等一系列负面影响。

1.3 研究意义高校人力资源管理是高校管理中的重要组成部分，对于高校的发展具有重要意义。

而数据挖掘技术的应用，则为高校人力资源管理提供了新的可能性和机遇。

本研究旨在探讨数据挖掘技术在高校人力资源管理中的应用，具体而言，通过对高校人力资源管理中的招聘、员工绩效评估、人才培养和人力资源策略制定等环节进行分析，探讨数据挖掘技术在这些方面的应用效果和优势。

研究意义主要表现在以下几个方面：随着高校规模不断扩大和管理需求不断增加，传统的人力资源管理方式已经无法满足高校的需求。

数据挖掘技术可以帮助高校更好地实现人力资源管理的智能化和个性化，提高管理效率和管理水平。

数据挖掘技术能够帮助高校更好地理解和分析员工的特点、需求和行为，从而更好地制定招聘政策和员工绩效评估标准，提高员工的满意度和忠诚度，促进高校组织的稳定和发展。

数据挖掘在医学领域中的应用在现代医学领域中，数据分析已经成为了非常重要的一部分。

随着科技的不断进步，各种药品和医疗手段的研发和应用也在不断地拓展新的领域。

而数据挖掘则是其中非常重要的一环，作为分析和处理大量数据的有效方法，它的应用在医学领域中也越来越多。

数据挖掘在医学领域中主要用于以下几个方面：1、临床分析临床分析是指将临床数据进行分析，在患者的疾病阶段、症状、治疗方案、体检结果等方面建立一个系统化的分析模型。

这些数据可以来自于医院的电子病历系统、医学图像系统、检验报告系统等。

利用数据挖掘技术，可以从这些数据中发现患者疾病发生的规律，制定处方和治疗方案，从而提高医疗水平和疗效。

2、疾病预测疾病预测是指通过分析病人的病史、生活方式、遗传等因素，建立一个预测模型，预测患者是否会患某种疾病，同时探索患病的原因。

数据挖掘可以利用患者的基因数据、生理特征、环境因素等信息，为预防疾病提供更好的策略和方法。

3、病理分析病理分析是指通过对患者病理报告、组织切片、影像分析等多种方式，建立一个病理分析模型，来预测诊断和治疗方案。

数据挖掘可以从病理报告、组织切片中提取有效信息，进行细胞分析、组织分析等等，为医生提供更为精确的医学诊断和治疗方案。

4、药物研究药物研究是指利用机器学习算法，对大量数据进行统计和挖掘，从而预测未来药物的作用和副作用，进行新药开发和研究。

例如，可以通过研究药物分子结构和生物作用，预测药物的副作用和药效，优化药物结构和剂量，从而降低药物的风险性和提高治疗效果。

除了以上几个方面，数据挖掘还可以应用于医学图像分析、仿真模拟和医学决策等多个领域。

数据挖掘在医学领域中的应用，不但可以为医疗行业提供更高的效率和精度，也可以在个人防病和预防方面起到非常重要的作用。

当然，对于医学领域而言，数据的隐私和安全也是非常重要的，医疗行业必须确保数据隐私和安全的保护。

大数据与数据挖掘技术在教育领域中的应用研究随着信息技术的快速发展，大数据与数据挖掘技术在各个领域都得到了广泛的应用，教育领域也不例外。

大数据与数据挖掘技术在教育领域中的应用研究可以帮助学校和教育机构更好地了解学生的学习情况和需求，提供个性化的教育服务，促进教育的智能化和高效化。

一、学生成绩预测和分析通过大数据和数据挖掘技术，学校可以收集和分析学生的历史成绩、课程表现以及其他相关数据，建立学生成绩预测模型。

基于这些模型，学校可以预测学生未来的学习成绩，为学生提供个性化的学习辅导和指导。

同时，通过对学生成绩的分析，可以发现学生的学习问题和薄弱环节，以及提供相应的改进措施和教学方案。

二、教学质量评估通过大数据和数据挖掘技术，可以分析学生的学习过程和学习结果，评估教师的教学质量。

例如，通过分析学生在课堂上的互动行为和回答问题的准确率，可以评估教师的教学效果。

同时，也可以通过对学生作业和考试成绩的分析，评估教师的教学质量和教学方法的有效性。

这些评估结果可以为学校提供改进教学和培训教师的依据。

三、学生群体分析和个性化教育通过大数据和数据挖掘技术，学校可以对学生进行群体分析，了解学生的学习特点和需求。

例如，通过对学生的学习行为和学习习惯的分析，可以对学生进行分类，进而为不同群体的学生提供个性化的教育服务。

例如，对于学习效果好的学生，可以提供更多的挑战性课程和学习资源；对于学习效果差的学生，可以提供更多的辅导和帮助。

这样，可以最大限度地满足学生的学习需求，提高学生的学习兴趣和学习效果。

四、教学内容优化通过大数据和数据挖掘技术，可以对教学内容进行分析和优化。

例如，学校可以通过对学生作业和考试的分析，了解学生对不同知识点的掌握程度和理解深度，进而针对性地优化教学内容和教学方法，提高学生的学习效果和学习兴趣。

尽管大数据与数据挖掘技术在教育领域的应用已经取得了一定的成果，但仍然面临一些挑战。

例如，数据的采集和标注需要一定的成本和人力投入；数据的处理和分析需要高水平的技术支持和专业知识。

S l LI-■V A数据挖掘技术探讨及其基于w eb的应用研究李慧(苏州建设交通高等职业技术学校江苏苏州215000)信患科学[摘要]w eb七有海量的数据信息．怎样对这些数据进行复杂的应用成了现令数据库技术的研究热点。

数据挖掘就是从大景的数据中发现隐含的规律性的内容。

解决数据的麻用质量问题。

允分利j}j有用的数据．绂弃虚伪无用的数据，是数据挖掘技术的最重要的戍用。

论述web数据挖掘的基本概述，基本蟓理，然后讨论web数据挖掘的实现．最后对w eb数据挖掘的麻_【}I进行阐述。

【关键词)数据挖掘w eb应用中图分类号：TP3文献标识码：^文章编号：1671--7597(2008)1120071--01一、引曹在嘲络环境下．人们可以借助互联网卜．f#富的信息资源、功能强人的搜索引擎和快捷的传送手段，使文献资料的搜集和抉取变得十分容易．然而在使用中，人们也发现要准确、快速地查找自L所需的信息却足越来越}f{难。

W e b数据挖掘应运而牛，w e b挖掘指使用数据挖掘技术在w w数据I}I发现潜在的、有用的模式或信息。

w eb挖掘研究覆盖J，多个研究领域，包括数据库技术、信息获取技术、统计学、人I．智能I}I的机器学爿和神经网络等，数据挖掘技术不仪能够对过去的数据进行青询和遍历，并且能够找}{j数据间的潜在联系，从而促进信息的1‘递。

他使数据库技术进入一个吏高的阶段。

二、w eb数据挖掘摄述和基本原理(一)w e b数据挖掘概念。

w eb数据挖掘是一项综合技术，是从w w资源上抽取信息(或知谚{)的过程，是对w eb资源中蕴涵的、未知的、自．潜在应用价值的模式的提取。

他反复使用多种数捌挖掘算法，从观测数据l|l确定模式或合理模型，也是将数据挖掘技术和理论应用于埘w w资源进行挖掘的一个新兴的研究领域。

w e b数据挖掘从数据挖掘发展而来，都是在分析人荤数据的基础上，做出归纳性的推理，预测客户的行为，帮助企qk的决镱者调整市场策略、减少风险"做f I{正确决策的过程。

数据挖掘技术在教学管理中的应用研究摘要：本文就数据挖掘技术内涵、科学重要性，探讨了其在教学管理中的实践应用、开发研究。

通过英语四六级成绩通过率数据处理分析、系统模块设计，教师评价管理应用，体现了数据挖掘技术的显著优势。

对优化高校教学管理水平，提升工作效率，有积极有效的促进作用。

关键词：数据挖掘技术；教学管理；应用中图分类号：g642文献标识码：a文章编号：1009-0118（2013）03-0162-02一、数据挖掘技术内涵及应用任务（一）数据挖掘技术内涵数据挖掘技术通过知识发现手段，由较多不完整、不明确、模糊、丰富、随机可影响数据中做价值化、隐秘数据、知识及信息的提取。

该技术可以说是多学科技术知识的交叉形成产物，从其中挖掘精髓内容，涵盖数据库技术、神经网络技术、机器学习手段、模糊控制、统计原理、人工智能、知识库体系、搜索信息、可视化数据库技术等内容。

（二）数据挖掘技术应用任务通过数据挖掘技术的知识发现进程，可完成各类关键数据管理任务，即关联分析、聚类分析、预测分析与异常检测。

关联分析主体通过数据关联特征挖掘进行描述，倘若一些数据项取值存在重复，同时出现该现象的机率较高，则证明该类数据间包含相应关联性，进而可创建同该类数据项的具体关联规则。

可通过该项规则将各关系数据进行有效聚合，进而便于实践工作管理。

基于该项关联规则，在实践教学管理中，倘若学生需要在教务处系统中进行成绩查询，则与该学生相关联的成绩、学分均会呈现出来，可全面提升教学管理效率，优化实践控制效果。

针对教学管理数据库体系来说，聚类分析主要针对存储的丰富数据，进行有效合理、科学的归类。

可将归类方式分成聚类与分类等。

倘若明确用户要求，可依据要求引入分类方式进行分析。

聚类则通过不知晓要求基础上，针对数据信息中的相关特点，例如同类集合、关联特征等实现分类分析。

预测分析主体依据自变数据进行他类目标变量、特定数据的预测，该分析对数据信息研究尤为重要。

数据挖掘的应用领域数据挖掘是指通过使用各种算法和技术从大量数据中发掘出有用的信息，以帮助人们了解数据，发现规律，做出更加准确的预测和决策。

数据挖掘技术的发展已经应用到各个领域，包括商业、医疗、金融、政府、社交网络等等。

在这篇文章中，我们将会讨论一些目前数据挖掘的应用领域。

一、商业领域可以说商业领域是数据挖掘的主要领域之一。

数据挖掘技术可以帮助企业进行市场分析、顾客行为分析、销售预测、产品推荐等，以便企业更好地定位市场和产品的研发方向。

举个例子，用户购买记录的分析和挖掘，能够帮助商家识别用户的偏好、需求和购买习惯等信息，从而进行更加精准的营销策略和促销活动，促进销售。

二、医疗领域在医疗领域，数据挖掘技术可以用来分析疾病数据、医疗健康记录、疾病发展趋势等，以便医生，研究人员和政府了解不同种类的疾病、人群之间的关系，从而预防和治疗疾病。

例如，结合病例数据，数据挖掘技术可以帮助医生更好的诊断和治疗，同时也可以帮助医疗机构进行资源配置和管理。

三、金融领域在金融领域，数据挖掘技术广泛应用于投资决策、信用评估、欺诈检测等方面。

利用数据挖掘技术可以对大量的金融数据进行分析和预测，更加准确地评估投资价值和风险。

对于个人财务管理，数据挖掘技术也可以帮助用户了解自己的支出和储蓄情况，更好地做出财务决策。

四、政府领域在政府领域，数据挖掘技术可以帮助政府了解社会、经济、环境等各个方面的数据，从而更好地制定和评估政策。

对于公共安全和法律领域，数据挖掘技术也可以用来实现犯罪预测和调查，提高社会安全水平，保护公民权益。

五、社交网络领域随着社交网络的普及，数据挖掘技术在社交网络领域也得到了广泛应用，包括社交网络分析、内容分析、用户偏好等。

利用数据挖掘技术，可以更好地理解用户在社交网络上的行为和互动方式，从而更好地提供个性化的服务和优化体验。

总之，数据挖掘技术已经成为了一个重要的工具，在各个领域应用广泛。

随着人们对数据价值的认知不断提高，数据挖掘技术的应用和发展也将会更加深入和广泛。

数据挖掘技术在中医药研究中的应用随着医学机构积累的数据越来越多，促进了医学信息包括中医药信息的数字化；如何利用海量信息为防控疾病提供科学依据，总结优化各种诊治方案，已引起业内专家的高度关注。

于是数据挖掘技术在中医药研究被日益重视，它将有力促进中医药的现代化进程。

1 数据挖掘的概念、步骤及常用方法1.1 数据挖掘概念、步骤数据挖掘（Data mining，DM）即数据库中的知识发现，是从大型数据库的海量数据中提取人们感兴趣的知识，这些知识是隐藏的、事先未知的、潜在有用的信息，挖掘的知识表现为概念、规则、规律、模式等形式［1］。

数据挖掘的目的在于使用所发现的模式帮助解释当前的行为或预测未来的结果［2］。

挖掘步骤大致有：问题定义、数据提取、数据预处理、数据挖掘、知识评估、结果应用这六步。

1.2 数据挖掘常用方法1.2.1 描述统计数据总结的目的是对数据进行从低层次抽象、浓缩到高层次，得出它的紧凑描述。

最简单的数据总结方法是描述统计，它包括平均数、中位数、分位数等，它常和统计图配合应用。

1.2.2 关联规则关联规则从本质上讲是条件概率，即当A发生时、B同时出现的概率有多大？只要B离50％较远就有意义。

数据关联是数据库中存在的一类重要的可被发现的知识。

若两个或多个变量的取值之间存在某种规律性，就称为关联。

关联包括简单关联、时序关联、因果关联。

关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。

有时我们并不知道数据库中数据的关联函数，即使知道也不确定。

因此关联分析生成的规则带有可信度。

1.2.3 分类和聚类这是最常用的技术。

分类方法主要有：回归、决策树、神经网络。

分类分析在数据挖掘中是一项重要任务。

分类器的构造方法有统计方法、机器学习方法、神经网络方法等。

聚类是根据事物本身潜在的特性研究对象分类的方法。

通过聚类把一个数据集合中的个体按照相似性归成若干类别，使其“物以类聚”，将数据库中的记录划分为一系列有意义的子集。

聚类要解决的就是实现满足这种要求的类的聚合。