数据挖掘研究现状综述

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数据挖掘研究及发展现状

数据挖掘是一种通过对数据的分析和探索，以发现其中隐藏的有用信

息的技术，在现今的信息时代具有重要的意义。随着信息技术的发展与完善，数据挖掘应用于各个领域的研究也越来越广泛。近几年来，数据挖掘

的研究和应用取得了特别的发展，建立了多种相关的理论模型，应用于社

会的各个领域，并得到了广泛的应用。

一、数据挖掘发展研究的现状

在社会和科学研究的各个领域，数据挖掘的应用已经取得了显著的成果。从健康保障、交通、经济到社会政治、安全、财税等各个领域均有其

应用，在提高效率、降低成本和改善服务质量方面取得了突出成果。其中，数据挖掘研究的主要内容包括：数据收集、处理、实验、分析、可视化以

及应用等。

1、数据收集

数据收集是进行数据挖掘研究的基础步骤，可以通过实际测量、实验

及分析等方法获得原始数据。数据收集以及处理研究已经被广泛应用于社

会服务、医疗、管理决策、政策分析等多个领域，充分发挥了其作用。

2、数据处理

数据处理是数据挖掘研究中的重要环节，其主要内容包括：数据清洗、数据筛选、数据转换、数据统计等。

我国的数据挖掘技术现状分析论文

摘要：数据挖掘学科的出现, 是对计算机领域的补充, 在计算机领域的发展下发展迅速, 引起了国内的重视, 并在国家的大力促进下不断发展, 取得了阶段性的成就, 但是发展现状仍然不容乐观, 本篇文章将针对数据挖掘的定义以及国内的现状进行分析, 并对其发展趋势进行预测, 目的在于加快我国的数据挖掘技术研究进程。

关键词：数据挖掘; 中国; 现状; 发展;

0 引言

随着计算机的发展与数据量的增加, 其对于数据的处理技术如生成、收集、储存数据等的水平要求越来越高, 因此新型的数据挖掘技术的出现是必然趋势, 替代了传统落后的数据处理技术。我国对于数据挖掘技术的研究已经取得瞩目的效果, 但是应用程度不高, 提高数据挖掘技术的实际应用成为了主要的问题, 需要采取必要措施加快数据挖掘技术应用进程。

1 数据挖掘的定义

数据挖掘(DM) 是一个新兴的学科, 学名叫做数据库中发现知识(KDD) , 其出现在20世纪90年代, 并在这三十年间发展迅速, 它的主要工作领域为数据库系统以及数据库应用领域, 其作用在于能够从应用数据中提取隐藏的关键信息与知识, 应用数据的范围广泛, 不管是不完整的数据, 还是受干扰的数据, 数据挖掘技术都能够通过对其数据的转换分析或者模块化处理进行识别与筛选, 并提取和处理其中的有用信息。数据挖掘的目的在于通过对数据中信息的处理, 筛选关键数据, 发现被忽略的数据, 从而寻找数据中的规律, 为决策者提供合理科学的数据分析报告, 帮助其作出最优化的决策。

数据挖掘技术学科的本质在于加深对数据的使用层次, 挖掘数据的内在含义并进行抽象化的概括, 改变了以往数据只能简单查询的低级层次。数据挖掘具有先知性、实用性以及科学性的特点, 同时数据挖掘的发展依赖于数据库、人工智能统计学等计算机学科的快速发展, 因此吸引了一大批专业人才加入到其的研发过程中, 加快了其的研究发展进程。

数据挖掘现状与前景

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 Mining，DM）是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。

基于数据挖掘可能产生的巨大价值，我国的各大重点院校都针对数据挖掘开了专业课程以及研究课题，不仅如此，政府以及大型企业也开始重视这一领域，投资人力物力支持数据挖掘项目。

或许这样说还不够直观，那就就数字佐证。

据IDC对欧洲和北美62家采用了商务智能技术的企业的调查分析发现，这些企业的3年平均投资回报率为401%，其中25%的企业的投资回报率超过600%。调查结果还显示，一个企业要想在复杂的环境中获得成功，高层管理者必须能够控制极其复杂的商业结构，若没有详实的事实和数据支持，是很难办到的。因此，随着数据挖掘技术的不断改进和日益成熟，它必将被更多的用户采用，使更多的管理者得到更多的商务智能。

国外如此，那中国呢？

随着我国信息化的发展，数据的积累及计算机的广泛应用，加上来自外资企业商业智能数据挖掘应用带来的竞争压力，商业智能及数据挖掘也逐渐在中国也形成了一个产业。随着成功案例的增多，不仅仅是金融保险电信等行业或是政府机构，中小企业也逐渐将商业智能应用于业务之中。

数据挖掘综述

引言：

数据挖掘是一种通过自动或者半自动的方法，从大量数据中发现隐藏在其中的有价值的信息的过程。随着大数据时代的到来，数据挖掘在各个领域中的应用越来越广泛。本文将对数据挖掘的概念、应用领域、技术方法、挑战和未来发展进行综述。

一、数据挖掘的概念

1.1 数据挖掘的定义

数据挖掘是指通过应用统计学、机器学习、人工智能等技术，从大规模数据集中提取出实用的信息和模式的过程。

1.2 数据挖掘的目标

数据挖掘的目标是通过发现数据中的潜在规律和关联，为决策提供支持，并发现新的商业机会。

1.3 数据挖掘的基本步骤

数据挖掘的基本步骤包括问题定义、数据采集和清洗、特征选择和变换、模型构建、模型评估和应用。

二、数据挖掘的应用领域

2.1 金融领域

数据挖掘在金融领域中被广泛应用，如信用评估、风险管理、欺诈检测等。

2.2 零售领域

数据挖掘在零售领域中可以匡助企业进行销售预测、市场细分、推荐系统等。

2.3 医疗领域

数据挖掘在医疗领域中可以用于疾病预测、药物研发、医疗资源优化等。

三、数据挖掘的技术方法

3.1 分类与预测

分类与预测是数据挖掘中常用的技术方法，通过构建模型来预测未来的结果或者分类新的数据。

3.2 聚类分析

聚类分析是将数据集中的对象划分为不同的组，使得组内的对象相似度高，组间的相似度低。

3.3 关联规则挖掘

关联规则挖掘是寻觅数据集中的频繁项集和关联规则，用于发现数据中的相关性和规律。

四、数据挖掘的挑战

4.1 数据质量问题

数据挖掘的结果受到数据质量的影响，数据质量不高会导致挖掘结果不许确。

4.2 隐私保护问题

数据挖掘研究现状综述

数据挖掘

引言

数据挖掘是一门交叉学科，涉及到了机器学习、模式识别、归纳推理、统计学、数据库、高性能计算等多个领域。

所谓的数据挖掘(Data Mining)指的就是从大量的、模糊的、不完全的、随机的数据集合中提取人们感兴趣的知识和信息，提取的对象一般都是人们无法直观的从数据中得出但又有潜在作用的信息。从本质上来说，数据挖掘是在对数据全面了解认识的基础之上进行的一次升华，是对数据的抽象和概括。如果把数据比作矿产资源，那么数据挖掘就是从矿产中提取矿石的过程。与经过数据挖掘之后的数据信息相比，原始的数据信息可以是结构化的，数据库中的数据，也可以是半结构化的，如文本、图像数据。从原始数据中发现知识的方法可以是数学方法也可以是演绎、归纳法。被发现的知识可以用来进行信息管理、查询优化、决策支持等。而数据挖掘是对这一过程的一个综合性应用。

引言 (1)

第一章绪论 (3)

1.1数据挖掘技术的任务 (3)

1.2数据挖掘技术的研究现状及发展方向 (3)

第二章数据挖掘理论与相关技术 (5)

2.1数据挖掘的基本流程 (5)

2.2.1关联规则挖掘 (6)

222 . Apriori算法：使用候选项集找频繁项集 (7)

2.2.3 . FP-树频集算法 (7)

2.2.4.基于划分的算法 (7)

2.3聚类分析 (7)

2.3.1聚类算法的任务 (7)

2.3.3 COBWEB算法 (9)

2.3.4模糊聚类算法 (9)

2.3.5聚类分析的应用 (10)

第三章数据分析 (11)

第四章结论与心得 (14)

4.1结果分析 (14)

网络数据挖掘技术现状及发展趋势研究

一、前言

网络数据挖掘技术是当今数字化时代的重要技术之一，随着互联网的高速发展，各种数据不断涌现，如何从这些数据中挖掘有用的信息，成为了学界和工业界的热门话题。本文将探讨网络数据挖掘技术的现状及发展趋势。

二、网络数据挖掘技术现状

网络数据挖掘技术是一门综合性较强的学科，涉及到计算机科学、数学、统计学、人工智能等多个领域。其主要目的是从互联网及其他网络传输中产生的数据中提取出有用的模式、关系和知识。目前，网络数据挖掘技术已经在各个领域得到了广泛的应用，在以下三个方面表现尤为突出：

1.搜索引擎

搜索引擎是人们使用网络获取信息的重要工具。网络数据挖掘技术在搜索引擎

中的应用主要是对网站进行信息的抓取、索引、排名和推荐等方面，通过对用户的搜索历史、浏览行为等数据的分析，提升搜索结果的准确度和速度，提高用户体验。

2.社交网络

随着社交网络的兴起，人们日常生活中的大量信息和对他人的评价都在社交网

络中得到了表达。网络数据挖掘技术在社交网络中的应用主要是对用户行为数据的分析，通过挖掘用户对各种主题的兴趣和倾向，精准推送个性化的广告和服务，提高广告和营销的效果。

3.金融风控

金融行业对风险控制的要求极高，而网络数据挖掘技术可发挥重要作用。传统

的金融风险管理主要是基于历史数据的风险评估，而网络数据挖掘技术则可通过对

大数据的分析，发现传统方法无法探测到的风险因素和波动，提升金融风险管理的精度和效率。

三、网络数据挖掘技术发展趋势

随着大数据时代的到来，网络数据挖掘技术的应用场景越来越广泛。未来，网

数据挖掘研究的现状与发展趋势

的但又是潜在有用的信息和知识的过程］它涉及了四个阶段：．数据搜集、数据访问、数据仓库和决策支到对数据库中的大量数据进行抽取、转换、析以及持（表Ｉ ¨』分见）．模型化处理，中提取辅助决策的关键性数据．据从数挖掘可以帮助决策者寻找规律，现被忽略的要素，发
郑继刚王边疆：数据挖掘研究的现状与发展趋势
表１数据挖掘研究的进化历程
进化阶段数据搜集（０世纪６２０年代）数据访问
支持技术计算机、磁带和磁盘关系数据库、
产品厂家ＩＭ、ＤＢＣＣＯａｌ、ｙａｃｒｃＳｂｓ、ｅ
的努力，据挖掘技术的研究已经取得了丰硕的成数
Ｄｓｏｅｙｉａｂｓ，ｉｖｒｎＤｔａｅ简称ＫＤ）是２纪９ｃａＤ，０世Ｏ年代果，少软件公司已研制出数据挖掘软件产品，在不并以来发展起来的数据库系统和数据库应用领域一个北美、欧洲等国家得到应用．欣欣向荣的前沿学科，是从大量的、不完全的、有噪声数据挖掘可以认为是数据库技术和信息技术自的、糊的、模随机的实际应用数据中，取隐含在其中然演变的结果．数据库业界，据挖掘的进化经历提在数

数据挖掘技术的发展现状与未来发展趋势

随着信息时代的到来，数据的产生和积累变得越来越巨大。如何从这海量的数

据中挖掘出有价值的信息，成为了当今学术界和产业界的一大挑战。数据挖掘技术的发展正助力着人类社会的进步，在各个领域发挥着越来越重要的作用。

数据挖掘技术（Data Mining）是一种从大量数据中提取出隐含其中的、以往并

没有被人们注意到的、但却具有重要价值的信息和知识的技术手段。它结合了统计学、人工智能、机器学习等多个领域的方法和理论，通过构建模型、分析和预测，帮助人们在各种应用领域中做出准确的决策。

近年来，数据挖掘技术得到了广泛的应用。在商业领域，数据挖掘技术被用于

市场调研、客户关系管理、销售预测等，帮助企业提高效益和竞争力。在医学领域，数据挖掘技术被用于医疗诊断、疾病预测等，为医务人员提供更好的辅助决策工具。在社交网络中，数据挖掘技术被用于推荐系统、广告定向投放等，为用户提供个性化的服务。在生物信息学中，数据挖掘技术被用于基因表达、蛋白质结构预测等，帮助研究人员更好地理解生命现象。

当前，数据挖掘技术正面临一些挑战和问题。首先是数据规模的增长。随着互

联网的快速发展，数据量以指数级增长，如何高效地处理这些巨量数据成为了数据挖掘技术亟待解决的问题。其次是数据质量问题。由于数据的多源和异构性，数据的准确性和完整性难以保证。这需要研究人员在挖掘过程中采用有效的处理方法，从而提高数据的质量。另外，隐私保护也是一个重要的问题。尽管数据挖掘可以帮助人们获取有价值的信息，但也有可能侵犯个人隐私。因此，数据挖掘技术需要与法律、伦理等其他领域进行深入的结合，确保数据隐私得到保护。

数据挖掘研究现状及发展趋势

引言：

随着信息时代的到来，人们对于数据的需求不断增加，数据的挖掘技术也逐渐崭露头角。数据挖掘是指通过从大量的数据中发现隐含的知识和信息，进行模式识别、预测行为、分类和聚类等任务的过程。近年来，数据挖掘技术在各个领域取得了广泛的应用，并且不断推动了科学研究和商业发展。本文将介绍数据挖掘研究的现状及其未来的发展趋势。

一、数据挖掘的研究现状

1. 数据挖掘算法

数据挖掘算法是数据挖掘研究的核心。目前，常见的数据挖掘算法包括决策树、聚类、关联规则挖掘、支持向量机等。这些算法可以有效地从数据中发现知识和信息，并为决策提供支持。此外，随着深度学习的兴起，神经网络等人工智能算法也被广泛应用于数据挖掘领域。

2. 数据挖掘应用

数据挖掘技术在各个领域都有广泛的应用。在商业领域，数据挖掘可以用于市场分析、客户关系管理、风险评估等。在金融领域，数据挖掘可以用于预测股票价格、信用评估等。在医疗领域，数据挖掘可以用于疾病诊断、药物发现等。在科学研究中，数据挖掘可以用于发现科学规律、推动科学进展。

3. 数据挖掘工具

为了帮助人们更好地进行数据挖掘研究，许多数据挖掘工具被开发出来。例如，Weka、RapidMiner、Python的scikit-

learn等工具，它们提供了丰富的功能和算法供用户选择，大

大简化了数据挖掘的过程。

二、数据挖掘研究的发展趋势

1. 大数据时代的挑战

随着互联网的普及和物联网技术的发展，大量的数据被生成和存储。数据量的急剧增加给数据挖掘技术提出了挑战。未来，数据挖掘研究将面临如何高效处理和分析大数据的问题。

我国的数据挖掘技术现状分析论文[大全5篇]

第一篇：我国的数据挖掘技术现状分析论文

关键词：数据挖掘;中国;现状;发展;

0 引言

数据挖掘(DM)是一个新兴的学科, 学名叫做数据库中发现知识(KDD), 其出现在20世纪90年代, 并在这三十年间发展迅速, 它的主要工作领域为数据库系统以及数据库应用领域, 其作用在于能够从应用数据中提取隐藏的关键信息与知识, 应用数据的范围广泛, 不管是不完整的数据, 还是受干扰的数据, 数据挖掘技术都能够通过对其数据的转换分析或者模块化处理进行识别与筛选, 并提取和处理其中的有用信息。数据挖掘的目的在于通过对数据中信息的处理, 筛选关键数据, 发现被忽略的数据, 从而寻找数据中的规律, 为决策者提供合理科学的数据分析报告, 帮助其作出最优化的决策。

数据挖掘研究现状综述

技术应运而生。
去仅管理一些简单数据发展到管理由各种计算机所产生的
图形、图像、、音频视频、电子档案、ｅ页面等多种类型的复Ｗｂ杂数据，并且数据量也越来越大。在给我们提供丰富信息的
同时，也体现出明显的海量信息特征。信息爆炸时代，海量信息给人们带来许多负面影响，最
家和地区进行学术交流提供便利。文章￣：ＡＤＰＫＤ学术会议ＫＤｕｇｔ￣ｎｇｅｓ的统计数据对当前数据挖掘现状进行综述分析。
关键词：据挖掘数
ＰＫＤＡＤ文献标识码：Ａ文章编号：１０ — ９８２０）５０４ — ６０３６３（ｏ８０ — ０１０
１引言
上世纪九十年代，随着数据库系统的广泛应用和网络技
术的高速发展，数据库技术也进入一个全新的阶段，即从过
系统的录入、查询、统计等功能，无法发现数据中存在的关系和规则，无法根据现有的数据预测未来的发展趋势，更缺乏挖掘数据背后隐藏知识的手段。正是在这样的条件下，数据挖掘
２数据挖掘研究现状
２１学术研究．
（）Ｄ（ｎｗｅｇｉｏｅａｂｓｓ国际学术大会１ＫＤＫｏｌｅｓｖｒｉＤｔａｅ）ｄＤｃｙｎａ

数据挖掘神经网络法的研究现状和发展趋势综述

摘要：随着计算机技术的迅猛发展，数据挖掘技术越来越受到世界的关注。从数据挖掘的概念出发，介绍了数据挖掘的对象、功能及其挖掘过程，结合数据挖掘的几种常见挖掘算法：决策树法、关联规则法和神经网络法等，对其主要思想及其改进做了相关描述；总结了国内外数据挖掘的研究现状和应用，指出了数据挖掘的发展趋势。

关键词：数据挖掘；决策树法；关联规则法；神经网络法；研究现状；发展趋势

0引言

数据挖掘作为一个新兴的多学科交叉应用领域，正在各行各业的决策支持活动中扮演着越来越重要的角色。随着信息技术的迅速发展，各行各业都积累了海量异构的数据资料。这些数据往往隐含着各种各样有用的信息，仅仅依靠数据库的查询检索机制和统计学方法很难获得这些信息，迫切需要将这些数据转化成有用的信息和知识，从而达到为决策服务的目的。数据挖掘分析得到的信息和知识现在已经得到了广泛的应用，例如商务管理、生产控制、市场分析、工程设计和科学探索等。数据挖掘是一个多学科领域，它融合了数据库技术、人工智能、机器学习、统计学、知识工程、信息检索等最新技术的研究成果。本文主要介绍了数据挖掘的几种主要算法及其改进，并对国内外的研究现状及研究热点进行了总结，最后指出其发展趋势<sup>[1]</sup>。

1研究背景

1.1数据挖掘

目前数据挖掘是人工智能和数据库领域的研究热点，数据挖掘是发现数据库中隐含知识的重要步骤。数据挖掘出现于20世纪80年代末，早期主要研究从数据库中发现知识（Knowlegde Discovery in Database，KDD），数据挖掘的概念源于1995年在加拿大召开了第一届知识发现和数据挖掘国际会议<sup>[2]</sup>。数据挖掘作为一种多学科综合的产物，综合利用人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，自动分析数据并从中得到潜在隐含的知识，从而帮助决策者做出合理并正确的决策。

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 definition of data mining，the paper introduced concepts and advantages and disadvantages of neural network algorithm，decision tree algorithm，genetic algorithm，rough set method，fuzzy set method and association rule method of data mining，summarized domestic and international research situation and focus of data mining in details，and pointed out the development trend of data mining.

Key words:data mining，algorithm of data mining，neural network，decision tree，rough set，fuzzy set，research situation，development tendency

数据挖掘的现状及趋势研究

数据挖掘的现状和趋势研究

近年来，随着信息行业的迅速发展，数据挖掘已经成为各行业关注的焦点问题。本文介绍了数据挖掘的基本理论知识，并重点分析了数据挖掘在市场、金融、电商等主要数据领域的应用现状，旨在突出数据挖掘的应用优势，为企业决策者提供理论依据。同时，本文还针对数据挖掘方法不足、性能不足、缺少用户交互意识以及数据库与挖掘系统不匹配等问题提出了解决对策。最后，本文展望了数据挖掘在未来的发展趋势，总结了数据挖掘语言的标准化、数字化以及多种技术合作集成的发展趋势，为未来的数据挖掘研究提供参考。

背景

随着科学的发展和技术的更新，信息时代已经悄然走进我们的生活。各种网络新技术也随之而来，由各个行业搜集、储存的大量数据组成了大数据仓库。由于数据量巨大，传统的数据挖掘方法已经无法发掘关键信息，导致很多数据无法显示出

对行业发展有用的信息。因此，决策者急需能够深入数据库内部快速分析、整理未被发现的价值信息的创新技术，以便指导企业的发展。在这种情况下，数据挖掘技术应运而生。

数据挖掘技术

数据挖掘是数据库知识发现（KDD）中的一个步骤，两

者有着紧密的关系。数据挖掘技术之所以受欢迎，是因为它能解决其它技术无法发掘信息的问题。它能够在海量数据中获取藏匿其中的信息，这些信息的价值远远超过之前所挖掘出来的。通过深入分析并总结价值规律，数据挖掘技术能够为企业决策者提供理论根据。

现状和趋势

随着二十多年的数据挖掘技术的发展，数据挖掘已经成为综合性技术，必须与其他新技术相结合。在理论研究方面，数据挖掘技术不断深入发掘理论基础，更新所需要的理论技术，完善自身不足。在实际应用上，数据挖掘技术基于自身的优势，使得应用广泛，前景大好。例如，在市场营销、保险金融等领

数据挖掘研究现状及发展趋势

作者：张莉

来源：《赤峰学院学报·自然科学版》 2014年第18期

张莉

（合肥工业大学，安徽合肥 230009；淮北职业技术学院，安徽淮北 235000）

摘要：随着网络技术的不断迅速发展，大型数据库开始不断出现，而如何从大量数据中获取有特定意义的知识成为了当前技术需要解决的重要问题，由此出现了数据挖掘这种新型的信息处理技术.主要从数据挖掘概念出发，介绍了数据挖掘中的几种比较常见的处理方法的概念与特点；同时也详细的总结了当前情况下在这一方面的研究现状，并最终指出了该技术在未来几年的发展方向.

关键词：数据挖掘；信息处理；发展方向

中图分类号：TP181文献标识码：A文章编号：1673-260X（2014）09-0014-02

1 引言

随着信息时代的到来，科学技术不断进步，网络新技术不断出现，社会生活中的各行各业都积累大量的数据，形成了大数据仓库.而在这些有大量数据组成的大数据仓库中需要通过利用一定的发现方法来对其中对企业或者社会的发展有意义的信息进行发现，以往的信息挖掘的方式一般通过信息检索或者数理统计的方法，但是这样大数据量的条件很难得到希望的结果，因此我们就迫切的需要可以自动地或者智能地把这些等待处理的数据信息转换成为有意义的参考信息，而为企业进行决策服务[1].就是在这样一种环境下，一种崭新的技术即数据挖掘技术（简称DM技术）开始发展起来.

DM是一种涉及到多学科领域的信息处理技术，其不仅仅融合了数据库的技术，同时也结合了许多当今时代最新的研究成果.本文主要对数据挖掘应用中采用的比较重要的算法及其缺点进行一一介绍，并对当前数据挖掘领域的国内外研究现状进行了细致的总结与叙述，最终指出了数据挖掘领域的发展趋势及主要问题所在.

数据挖掘现状和未来发展趋势

• 未来研究方向
处理的数据将会涉及到更多的数据类型，这些数据类型或者比较复杂，或者是结构比较独特。为了处理这些复杂的数据，就需要一些新的和更好的分析和建立模型的方法，同时还会涉及到为处理这些复杂或独特数据所做的费时和复杂数据准备的一些工具和软件。
交互式发现及知识的维护更新。
结束语
• 结束语
研究热点
生物信息或基因的数据挖掘
对于生物信息或基因的数据挖掘和通常的数据挖掘相比，无论在数据的复杂程度、数据量还有分析和建立模型的算法而言，都要复杂得多。从分析算法上讲，更需要一些新的和好的算法。现在很多厂商正在致力于这方面的研究。但就技术和软件而言，还远没有达到成熟的地步。
未来的研究方向
01
商场从顾客购买商品中发现一定的关联规则，提供打折、购物券等促销手段，提高销售额；
02
保险公司通过数据挖掘建立预测模型，辨别出可能的欺诈行为，避免道德风险，减少成本，提高利润；
03
在制造业中，半导体的生产和测试中都产生大量的数据，就必须对这些数据进行分析，找出存在的问题，提高质量；
04
电子商务的作用越来越大，可以用数据挖掘对网站进行分析，识别用户的行为模式，保留客户，提供个性化服务，优化网站设计；
研究热点
• 研究热点
网站的数据挖掘
在对网站进行数据挖掘时，所需要的数据主要来自于两个方面：一方面是客户的背景信息，此部分信息主要来自于客户的登记表；而另外一部分数据主要来自浏览者的点击流（ Clickstream），此部分数据主要用于考察客户的行为表现。但有的时候，客户对自己的背景信息十分珍重，不肯把这部分信息填写在登记表上，这就会给数据分析和挖掘带来不便。在这种情况之下，就不得不从浏览者的表现数据中来推测客户的背景信息，进而再加以利用。