数据挖掘技术概述及前景展望

数据挖掘研究现状及发展趋势摘要：从数据挖掘的定义出发，介绍了数据挖掘的神经网络法、决策树法、遗传算法、粗糙集法、模糊集法和关联规则法等概念及其各自的优缺点；详细总结了国内外数据挖掘的研究现状及研究热点，指出了数据挖掘的发展趋势。关键词：数据挖掘；挖掘算法；神经网络；决策树；粗糙集；模糊集；研究现状；发展趋势Abstract：From the definiti

数据挖掘，这是个听起来既神秘，又具有诱惑性的词。就好像要去一片热带沙漠搜寻宝藏，宝藏的诱惑性很强，但是黄沙远处却看不透彻，不知此行是对是错，看到的光亮又是否只是虚幻的海市蜃楼。所以很多学习数据挖掘的，或是想选择数据挖掘方向的人会在是否踏出第一脚时犹豫不决。以下，我们就来分析看看数据挖掘的现状及前景。首先看看百科中数据挖掘的定义：数据挖掘（Data Minin

数据挖掘的发展及实施郑灵武（河海大学企业管理学院，江苏常州）摘要：本文主要论述知识管理工具体系中，数据挖掘的产生、发展、作用和代表性软件，讲述数据挖掘的实施过程及存在的问题，并给出改进的措施。关键字：数据挖掘；发展；实施一、序言随着科学技术飞速的发展，经济和社会都取得了极大的进步，与此同时，在各个领域产生了大量的数据，如人类对太空的探索，银行每天的巨额交易数

万方数据万方数据万方数据万方数据万方数据Ｖｏ．ｌ１８．Ｎ．ｏ３管理工程学报２００４年第３期圈回［ｌ４ｊ网［ｌ６ｊ皿［ｌｓｊ［ｌ９ｊ厂．Ｌｌ周生炳，张钱，成栋．于规则面向属性的数据库归纳的无回基溯算法［７软件学报，９，（）６３６８１．１９１７：７一７．９０蒋嵘，李德毅，范建华．数值型数据的泛概念树的自动生成方法【１计算机学报，０，（）４０４６ｉ．２０２５：一７

数据挖掘技术的研究现状及发展方向摘要：数据挖掘技术是当前数据库和人工智能领域研究的热点。从数据挖掘的定义出发，介绍了数据挖掘的神经网络法、决策树法、遗传算法、粗糙集法、模糊集法和关联规则法等概念及其各自的优缺点；详细总结了国内外数据挖掘的研究现状及研究热点，指出了数据挖掘的发展方向。关键词：数据挖掘；神经网络；决策树；粗糙集；模糊集；研究现状；发展方向The

数据挖掘的起源及发展过程

数据挖掘技术引言面对如今海量数据库，人们感到“数据爆炸”，但“知识贫乏”。数据挖掘技术的出现正是解决了这一问题，能在“数据矿山”中找到蕴藏的“知识金块”，帮助企业减少不必要投资的同时提高资金回报。世界范围内具有创新性的公司都开始采用数据挖掘技术来判断哪些是他们的最有价值客户、重新制定他们的产品推广策略，以最小的花费得到最好的销售。数据挖掘就是从大量的、不完全

数据挖掘技术的研究现状及发展方向陈娜1.2（1.北京交通大学计算机学院，北京100044；2.石家庄铁路运输学校，河北石家庄050021）第!"电脑与信息技术卷（!）可视化技术［"］通过直观的图形方式将信息数据、关联关系以及发展趋势呈现给决策者，使用最多的方法是直方图、数据立方体、散点图。其中数据立方体可以通过#$%&操作将更多用户关心的信息反映给用户。（’

Vol .18,No .3管 理 工 程 学 报Journal of Industrial Engineering Engineering Management2004年第3期数据挖掘在中国的现状和发展研究李菁菁,邵培基,黄亦潇(电子科技大学管理学院,成都610054)摘要:数据挖掘是人工智能和数据库研究的新兴领域,近年来,数据挖掘技术的理论与应用研究发展迅

数据挖掘的应用和发展趋势

数据挖掘的现状及趋势研究近些年来，信息行业的发展带动了数据挖掘的快速兴起，面对数据挖掘的发展潮流趋势，数据挖掘领域已然成为各行业关注的焦点问题。通过对数据挖掘研究现状和基本理论知识的介绍，着重分析了数据挖掘在市场、金融、电商等主要数据领域的一些应用现状，旨在突出数据挖掘的应用优势，为企业决策者监督和管理企业提供理论依据。并针对发展过程中出现的数据挖掘方法不足