数据挖掘研究现状综述
大数据时代的数据挖掘综述
大数据时代的数据挖掘综述一、本文概述随着信息技术的迅猛发展，大数据已经渗透到社会生活的各个领域，成为现代社会发展的重要基石。
大数据时代的来临，不仅带来了海量的数据资源，也对数据挖掘技术提出了更高的要求。
数据挖掘，作为从海量数据中提取有用信息、发现潜在规律的重要手段，已经成为当前研究的热点和前沿领域。
本文旨在对大数据时代的数据挖掘技术进行全面而系统的综述，分析当前数据挖掘领域的研究现状，探讨面临的挑战和未来的发展趋势。
本文将首先介绍大数据和数据挖掘的基本概念，阐述数据挖掘在大数据时代的重要性和应用价值。
接着，本文将重点回顾数据挖掘的发展历程，介绍数据挖掘的主要方法和技术，包括分类、聚类、关联规则挖掘、预测模型等，并结合具体案例进行说明。
同时，本文还将对数据挖掘在各个领域的应用进行梳理和总结，如商业智能、医疗健康、金融风控等。
在此基础上，本文将深入探讨大数据时代数据挖掘面临的挑战，如数据规模巨大、数据类型多样、数据质量参差不齐等问题，并分析这些问题对数据挖掘算法和性能的影响。
为解决这些问题，本文还将介绍一些新兴的数据挖掘技术和方法，如深度学习、强化学习、迁移学习等，并探讨它们在大数据时代的应用前景。
本文将展望数据挖掘未来的发展趋势，预测未来可能的研究热点和方向，为相关领域的研究人员和实践者提供参考和借鉴。
通过本文的综述，希望能够为大数据时代的数据挖掘研究提供全面而深入的理解，推动数据挖掘技术的进一步发展和应用。
二、数据挖掘相关概念及理论基础在大数据时代，数据挖掘成为了一个不可或缺的工具，它帮助我们从海量的、复杂的、多样化的数据中提取出有价值的信息和模式。
数据挖掘是一门涉及多个学科的交叉学科，其理论基础涵盖了统计学、机器学习、模式识别、数据库管理等多个领域。
数据挖掘的基本概念是通过特定算法对大量数据进行处理和分析，以发现其中的关联规则、分类模式、聚类结构、异常检测以及预测趋势等。
这一过程中，数据预处理是极其关键的一步，它包括对数据的清洗、转换、降维等操作，以确保数据的质量和有效性。
数据挖掘调研报告
数据挖掘调研报告一、调研背景和目的本调研报告旨在对数据挖掘技术进行全面的了解和探讨，以促进其在不同领域的应用。
数据挖掘是指从大量数据中发现模式、规律和知识，并以此支持决策和预测的过程。
随着数据量快速增长和计算能力的提升，数据挖掘技术变得越来越重要。
二、调研方法和过程为了全面了解数据挖掘技术的应用现状和发展趋势，我们采用了以下调研方法和过程：1. 文献综述：收集和分析相关领域的学术论文、期刊和研究报告，了解数据挖掘技术的最新进展和应用案例。
2. 专家访谈：与数据挖掘领域的专家进行深入交流，了解他们对数据挖掘技术的看法、经验和建议。
3. 实地考察：参观一些数据挖掘应用于实际场景的企业或机构，了解他们的数据挖掘流程、工具和效果。
4. 调研问卷：设计和发放问卷，收集不同领域的从业人员对数据挖掘技术的使用情况和需求意见。
三、数据挖掘技术应用现状根据收集的数据和调研结果，我们总结了数据挖掘技术在不同领域的应用现状：1. 金融领域：数据挖掘技术在风控、信贷评分和欺诈检测等方面得到广泛应用，能够帮助金融机构提高风险管理能力和预测能力。
2. 零售领域：通过分析顾客购买行为和偏好，数据挖掘技术可以帮助零售商进行精细化营销和库存管理，提高销售额和客户满意度。
3. 医疗领域：数据挖掘可以辅助医疗机构进行疾病预测、诊断和治疗方案优化，提高医疗效果和患者生活质量。
4. 市场调研领域：通过分析消费者行为数据和市场趋势，数据挖掘技术可以帮助企业做出准确的市场预测和决策，提高竞争力。
四、数据挖掘技术发展趋势根据专家访谈和文献综述的结果，我们总结了数据挖掘技术的发展趋势：1. 深度学习：随着神经网络和计算力的不断发展，深度学习将成为数据挖掘的重要技术手段，可以应用于图像识别、自然语言处理等领域。
2. 多模态数据分析：数据挖掘技术将逐渐向多模态数据分析扩展，例如结合图像、文本和语音等多种数据形式进行综合挖掘和分析。
3. 实时数据处理：随着物联网和5G技术的快速发展，实时数据处理将成为数据挖掘的重要应用场景，例如智能交通、智能制造等领域。
数据挖掘综述
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 隐私保护问题在数据挖掘过程中，可能涉及到用户的隐私信息，如何保护用户隐私是一个重要的挑战。
4.3 大数据处理问题随着数据量的增加，如何高效地处理大规模数据成为数据挖掘中的难题。
五、数据挖掘的未来发展5.1 深度学习与数据挖掘的结合深度学习作为一种强大的机器学习方法，与数据挖掘的结合将会进一步提升数据挖掘的能力。
5.2 增强学习的应用增强学习是一种通过试错来优化决策的方法，将其应用于数据挖掘领域可以发现更多的隐藏规律。
数据挖掘中的本体应用研究综述
数据挖掘中的本体应用研究综述摘要：数据挖掘是个交叉领域，与人工智能、信息科学、统计分析等领域有着紧密的联系。
而本体作为一个新兴的研究领域，与数据挖掘在应用的学科领域范围上有着较大的重合，比如在生物科学和化学领域，这两者的结合研究也非常活跃。
在数据挖掘中引入本体能够极大地解决数据挖掘面临的问题。
系统研究了在数据挖掘中本体的应用情况。
关键词：数据管理；数据挖掘；本体0引言摩尔定律见证了过去40多年来计算机技术的发展：芯片的处理速度越来越快，集成电路的体积越来越小、性价比越来越高。
以硬盘为例，机械硬盘存储单位兆的成本不断下降，而性能更好的固态硬盘正在进入民用市场。
计算机的硬件成本越来越低，而硬件的性能越来越好。
存储每兆信息所需要的成本越来越低。
这为大规模的数据存储打下了物质基础。
计算机技术的普及大大提升了数据采集、存储和操作能力。
数据库与DBMS顺应了大规模的数据管理而产生。
从20世纪60年代早期简单的数据收集到建立数据库，到20世纪70年代数据库管理系统的发展，到后来各种新型数据库，到数据仓库与数据挖掘的发展，数据库发展的内在驱动因素正是出于人们对快速增长的数据利用的需求。
身处于大量数据之中，却依然感到缺乏信息，数据挖掘的产生正是为了满足从数据中挖掘信息的需求。
数据挖掘这些年来被广泛应用和研究，比如在生物科学、化学、天文和商业领域等等，这些领域的共同特点都是面临大量数据处理。
数据挖掘也面临者许多问题：处于复杂的数据环境中，需要支持多种数据源类型；挖掘算法的选择容易受使用者个人知识背景影响；产生规则过多；规则难以理解，需要领域知识背景等等。
而本体的引入，从各个方面改进了数据挖掘面临的问题。
1理论背景1.1数据挖掘的定义和KDD过程数据挖掘是“从资料中提取出隐含的过去未知的有价值的潜在信息”（1992年提出），也被认为是“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的过程”（2001年提出），后者是被广泛引用的数据挖掘定义。
大数据相关分析综述
大数据相关分析综述随着科技的快速发展，大数据技术已经成为了现代社会的重要组成部分，并且广泛应用于社会经济、科学研究等各个领域。
本文旨在综述大数据分析领域的研究现状和发展趋势，探讨相关的概念、方法和技术，以及分析大数据分析在各领域的应用现状、研究成果及不足之处。
一、大数据概述大数据是指在传统数据处理应用软件无法处理的大量、复杂的数据集。
这些数据包括结构化数据，如数据库中的数字和事实，以及非结构化数据，如社交媒体帖子、视频和音频。
大数据通常具有四个特征：数据量大、产生速度快、种类繁多和价值密度低。
大数据分析是指通过运用数据挖掘、统计分析等手段，从海量数据中提取有价值的信息和洞见的过程。
这些信息和洞见可以用于优化企业决策、提高生产效率、改善公共服务等方面。
二、大数据分析的研究现状和发展趋势1、研究现状大数据分析的研究现状可以概括为以下几个方面：（1）大数据分析方法的研究：研究者们提出了各种大数据分析方法，如数据挖掘、机器学习和深度学习等，以处理和解析大数据。
（2）大数据安全与隐私保护：随着大数据的广泛应用，数据安全和隐私保护问题也日益凸显。
研究者们在大数据安全和隐私保护方面进行了大量研究。
（3）大数据与人工智能的融合：人工智能技术的快速发展为大数据分析提供了新的机遇。
研究者们正在研究如何将人工智能与大数据分析相结合，以实现更高效和智能的数据分析。
2、发展趋势大数据分析的发展趋势可以概括为以下几个方面：（1）大数据分析方法的不断优化和改进：随着数据处理技术的不断发展，大数据分析方法也将不断改进和优化，以提高数据分析的准确性和效率。
（2）工业大数据的广泛应用：随着工业4.0时代的到来，工业大数据的广泛应用将成为大数据分析的重要方向之一。
（3）跨学科融合：大数据分析的研究将不断融入其他学科，如物理学、生物学、社会学等，以实现跨学科的融合和发展。
三、大数据分析在各领域的应用现状及研究成果1、社会经济领域在社会经济领域，大数据分析被广泛应用于市场营销、金融风控、智慧城市等方面。
空间数据挖掘及技术(综述)
01
水质监测
通过挖掘水质监测数据，评估水体质量 状况，为水环境治理和水资源保护提供 依据。
02
03
土壤质量监测
利用空间数据挖掘技术，监测土壤质 量状况，为土地资源保护和农业可持 续发展提供支持。
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空间聚类分析
将相似的空间对象归为同一类。
空间分类模型
根据已知的空间数据对新的空间对象进行分 类。
空间数据可视化
地图可视化
将空间数据以地图的形式呈现，便于理解和 分析。
三维可视化
利用三维图形技术展示空间数据，提供更直 观的视角。
可视化交互
允许用户通过交互操作来探索和查询空间数 据。
可视化分析工具
提供专业的可视化分析功能，帮助用户深入 挖掘空间数据的价值。
可解释性机器学习
研究如何让机器学习模型产生的结果更容易被人类理解和接受。
数据隐私保护
在空间数据挖掘过程中，保护用户隐私和数据安全是重要的问题，需 要研究如何在保证隐私的前提下进行有效的数据挖掘。
05
空间数据挖掘案例研究
城市规划中的空间数据挖掘应用
城市用地适宜性评价
利用空间数据挖掘技术，对城市用地进行适 宜性评价，为城市规划提供科学依据。
人工智能与机器学习在空间数据挖掘中的应用
深度学习
利用神经网络模型对空间数据进行特征提取和 模式识别，提高挖掘精度和效率。
强化学习
通过与环境的交互学习，自动优化空间数据挖 掘任务中的参数和策略。
迁移学习
将在一个任务上学到的知识应用于其他相关任务，减少重新训练模型的时间和 成本。
空间数据挖掘与其他领域的交叉研究
2
通过空间数据挖掘，可以发现隐藏在空间数据中 的知识，揭示出地理现象的内在规律，为解决实 际问题提供科学依据。
数据挖掘综述
基于进化理论，并采用遗传结合、遗传 变异、以及自然选择等设计方法的优化技 术。
7 数据挖掘的主要流程（四个阶段）
系统的数据挖掘过程是一个不断循环、优化的过
程。
数据挖掘各阶段的工作量
Data Mining牵涉大量的规划与准备，专家声 称高达80%的过程花在准备数据阶段。
确定业务对象
数据准备
模式发现
数据访问 (80年代)
“在新英格兰的分 部去年三月的销售 额是多少？”
在记录级提 Oracle、Sybase、 供历史性的、 Informix、IBM、 动态数据信 Microsoft 息 在各种层次 Pilot、Comshare、 上提供回溯 Arbor、Cognos、 的、动态的 Microstrategy 数据信息
为降低决策树生成代价，人们还提出了一 种区间分类器。最近也有人研究使用神经网 络方法在数据库中进行分类和规则提取。
4.4 预测型知识（Prediction）
预测知识根据时间序列型数据，由历史的 和当前的数据去推测未来的数据，也可以 认为是以时间为关键属性的关联知识。 时间序列预测方法有经典的统计方法、神 经网络和机器学习等。
4. 数据挖掘研究的内容
目前DMKD的主要研究内容包括：
基础理论、发现算法、数据仓库、可视 化技术、定性定量互换模型、知识表示方 法、发现知识的维护和再利用、半结构化 和非结构化数据中的知识发现以及网上数 据挖掘等。
数据挖掘所发现的知识最常见的有以下 几类：
4.1 广义知识 (Generalization) 4.2 关联知识 (Association) 4.3 分类知识(Classification & Clustering) 4.4 预测型知识(Prediction) 4.5 偏差型知识(Deviation)
数据挖掘中的本体应用研究综述
是 同一 概 念 。而 文 献 Ｅ ３ ， 据 挖 掘被 认 为是 Ｋ Ｄ 的关 ２中 数 Ｄ
键 步骤 。Ｆ ａ ｙ ｄ将 ＫＤ 的过 程分 为 以下 几 个 步 骤 ： ｒｙａ Ｄ （ ） 据 选 择 。从 数 据 库 中选 择 与 业 务 相关 的 目标 数 １数 据 。在 大 型 数 据 库 中 ， 历 所 有 数 据 是 不 现 实 且 不 明 智 遍
的 。
（） ２ 数据 预处 理 。根 据 需 要 去 除 噪 声 。收 集 必 要 的信 息 用 以 建模 和 对 噪声 进 行 说 明 ， 据 决 策 需 要 决 定 需 要 丢 根 弃 的数 据 ， 据 时 间 需 要 等 等 因 素选 择 数 据 。 根 （ ） 据 转 化 。转 换 数 据 为 数 据 挖 掘 工 具 所 需 的 格 ３数
方 法为混合本体方法 。
在单 本 体 中 ， 用 一 个 统 一 的本 体 —— 全 局 本 体 来 描 采 述 所 有 的 数 据 源 。多 本 体 方 法 对 各 个 数 据 源 采 用 一 个 局 部 本 体 来 描 述 ， 样 做 的 优 点 是 在 数 据 源 发 生 增 改 和 删 除 这
骤 （ ） （ ） 数 据 挖 掘 中也 被 认 为 是 数 据 挖 掘 的准 备 工 １一 ４在
作 ， 此 在 本 文 中将 数 据 挖 掘 与 ＫＤＤ视 为 同 一 概 念 。 因
１２ 本体 ．
本 体 方 法 、 本 体 方 法 和 混 合 方 法 （ １ 。 目前 ， 用 的 多 图 ） 常
储 打下 了物 质 基 础 。
完全的 、 噪声的、 糊 的、 有 模 随机 的 数 据 中 ，提 取 隐 含 在 其 中的 、 们 事 先不 知 道 的 、 又 是 潜 在 有 用 的 信 息 和 知 识 人 但 的过 程 ” ２ ０ （ ０ １年 提 出 ） 后 者 是 被 广 泛 引 用 的数 据 挖 掘 定 ， 义 。数 据 挖 掘 定 义 的 变 化 伴 随 着 数 据 挖 掘 方 法 的研 究 深 入 而 变 化 ，在 商 务 智 能 领 域 ， 据 挖 掘 被 定 义 为 是 对 商 业 数
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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。
目录引言 (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)2.2.2 .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)4.2 问题分析 (14)4.2.1数据挖掘面临的问题 (14)4.2.2 实验心得及实验过程中遇到的问题分析 (14)参考文献 (14)第一章绪论1.1 数据挖掘技术的任务数据挖掘技术并不是仅仅面向特定数据库的简单检索查询，而是对大量的数据从宏观、微观的角度进行统计、分析、综合和推理，进而来指导现实生活中实际问题的解决，有时还要根据已有的数据展开推理预测。
数据挖掘的主要任务是分类、聚类、关联、序列等。
分类就是在数据中找出一个类别的概念描述，这个概念代表了这类数据的基本信息，即该类概念的内涵描述，然后根据这种描述建立模型。
常用的分类构造方法主要有统计方法、机器学习方法、神经网络方法等。
其中统计方法包括贝叶斯法和非参数法，机器学习方法包括决策树法和规则归纳法，神经网络法主要是以BP算法为主。
聚类就是把具有相似性的数据归纳成若干类别，同一类别的数据相似，不同类别的数据相异，聚类分析可以在分类的基础上进一步建立宏观的概念，进而发现数据的分布模式。
当两个或者两个以上变量的取值直接存在某种规律性时，我们就可以称之为关联。
序列和关联类似，只是把关联中一起发生的项目间关系扩展成一段时间的项目集间的关系，因此，序列常常被看作由时间变量连起来的关联。
序列的主要作用是分析长时间的相关记录，进而发现经常发生的模式。
1.2 数据挖掘技术的研究现状及发展方向近年来，随着计算机科学领域的快速发展，数据挖掘技术作为一种新兴的学科，其研究热度正在逐渐升温，研究的水平也在逐步提高，同时由于国家政府的政策支持与资金支持，越来越多的数据专业研究者被吸引加入其中。
在数据挖掘技术未来的研究过程中，其主要方向应包括以下几点：（1）参照于SQL 语言的标准化的研究成果，对数据挖掘技术进行形式化的描述，即发现数据语言。
（2）为实现关于数据额挖掘技术人机交互工作的顺利开展，应满足用户对知识发现过程的可视化进程。
（3）研究在计算机领域的数据挖掘技术的发展，可以通过数据挖掘服务器的有效配合的方式实现。
数据挖掘技术是面向应用的。
数据挖掘的研究有利地促进了数据挖掘技术应用的发展与推广。
在当今，数据的信息量是非常的庞大的，因为我们所获得的大量的实验数据的观测如果仅仅是去依靠一些比较传统的分析数据的工具，是非常的不靠谱的。
所以，对一些具有强大功能且具有自动化的工具的需要就越来越迫切了，这很显然的推动了数据挖掘技术的发展，并还在一定的程度之上取得了重要的成果。
随着研究的深入，数据挖掘技术的应用越来越广泛。
主要集中在以下几方面：（1）医学领域，随着医院信息系统和健康网站的发展，医疗活动、医学研究和健康信息行为中的数据被存储下来，形成了海量的健康医疗大数据。
这类数据的数据量大，存储形式多样，难以用传统数据处理方法进行处理数据挖掘由于能够分析海量异构数据，越来越多地被应用于健康医疗领域。
针对相关的生物医学与DNA的数据所分析的数据进行挖掘。
数据挖掘技术在基因工程中的染色体、基因序列的识别分析、基因表达路径分析、基因表达相似性分析、以及制药、生物信息和科学研究等方面都有广泛应用。
（2）金融领域，针对其金融的分析因为一些金融的投资一般都存在着很大的风险，所以我们在进行投资和决策的时候，就需要去对各种各样的投资方向相关的数据进行分析，我们现在不但可以对所获取的一些信息进行加工和处理，还可以对市场进行预测。
此外，数据挖掘技术广泛应用于银行的存款贷款趋势预测，优化存款贷款策略和投资组合。
（3）零售业，在零售业当中，运用数据挖掘技术不但可以在一定的程度之上了解相关消费者的消费倾向，从而迎合消费者的口味，制定出更加接地气的市场政策，以提高销售额。
当然，还可以适当的预测行业状况。
例如，数据挖掘技术被用来进行分析购物篮来协助货架设置，安排促销商品组合和促销时间商业活动。
（4）保险业，当中数据挖掘的应用我们知道，保险业是一种风险性十分巨大的业务。
相关的研究表明，数据挖掘技术的运用不但可以预测相关风险性，还可以在一定的程度之上为保险业务工作者提供正确的方向。
很明显，这是非常的有利于保险业的持续性发展的。
（5）商务管理，数据挖掘技术被用于分析客户的行为，分类客户，以此进一步针对客户流失、客户利润、客户响应等方面进行分析，最终改善客户关系管理。
第二章数据挖掘理论与相关技术2.1数据挖掘的基本流程在数据挖掘领域中使用率较高的是跨行业标准数据挖掘流程CRISP-DM(Cross-Industry Standard Process for Data Mining)，它是欧盟机构于1999 年联合起草的。
CRISP-DM 流程可以简单分为如图2-2 所示的围绕被挖掘数据展开的六个步骤：1.商业理解理解数据来源业务的目标，也就是说通过数据想要挖掘到什么信息，想要达到或者实现什么样的结果。
这一步骤是通过CRISP-DM 基本流程进行数据知识获取的“目标和方向”。
2.数据理解了解可以进行数据挖掘的数据概况，包括数据源、数据内容、数据类型、数据完整性等等。
这一步骤与上一步骤是一个迭代关系，在进行数据理解的时候要结合商业理解来判断和检查数据，筛选出与商业理解有关联的可用数据，剔除掉无关和无用的数据。
同时在进行数据理解的时候也是对商业理解的融会贯通和横纵扩展，能进一步明确和丰富挖掘目标。
3.数据准备这一步骤是将通过第一二步骤初步确定出的源数据进行萃取(Extract)—转制(Transform)—加载(Load)后的提炼过程，简称ETL过程。
当数据源的数据数量越庞大、数据的转换规则越复杂时，ETL的过程就越困难。
但这一过程完成的好坏也直接决定进行分析的数据质量，从而影响分析和挖掘结果的准确性和可靠性。
4.建立模型当数据准备完成后，当然就是根据数据情况和业务目标特征，选择合适的算法模型，对数据进行建模。
运行合适的模型能够有效的达到挖掘目标，提炼出有意义的知识模式。
5.评估模型挖掘出什么样的结果才是真正有趣的知识模式？对模型进行评估就是通过检测结果的可信度、精确度等，从而判定结果是否达到了挖掘目标。
如果评估后发现建模结果并不理想，那就需要再返回第三步或第四步，认真检查数据是否符合需求，以及模型是否需要进行修正或变更等。
6.发布模型当确认分析和挖掘结果达到要求了，需要将结果进行发布。
，通过简洁的文字描述，或者转化为多维表格、时间序列折线图、散列图、饼状图等这些直观、形象的可视化图表，展示最终结果。
2.2关联规则挖掘主要算法2.2.1 关联规则挖掘从数据库中发现关联规则近几年研究最多。
目前，已经从单一概念层次关联规则的发现发展到多个概念层次的关联规则的发现。
关联分析包括数据属性间关联关系的分析和数据属性间关联规则的发现两部分。
关联关系主要有简单关系、时序关系、因果关系等多种类型，关联分析的目的在于发现数据之间是否存在相互关联相互影响的情况，从而组建数据属性之间的关系网。
关联关系的确定和强弱可以通过协方差来衡量，协方差在数学统计和概率学中是标识两个随机变量相互关系的一种统计测度。
关联规则数据挖掘中最经典的案例就是沃尔玛的啤酒和尿布的故事。
在这些原始交易数据的基础上，沃尔玛利用数据挖掘方法对这些数据进行分析和挖掘。
一个意外的发现是：“跟尿布一起购买最多的商品竟是啤酒！”2.2.2 .Apriori算法：使用候选项集找频繁项集该算法的基本思想是：首先找出所有的频集，这些项集出现的频繁性至少和预定义的最小支持度一样。
然后由频集产生强关联规则，这些规则必须满足最小支持度和最小可信度。
然后使用第1步找到的频集产生期望的规则，产生只包含集合的项的所有规则，其中每一条规则的右部只有一项，这里采用的是中规则的定义。
一旦这些规则被生成，那么只有那些大于用户给定的最小可信度的规则才被留下来。
使用了递推的方法, 生成所有频繁项目集。
2.2.3 .FP-树频集算法FP-树频集算法针对Apriori算法的固有缺陷。
采用分而治之的策略，不产生候选挖掘频繁项集，在经过第一遍扫描之后，把数据库中的频集压缩进一棵频繁模式树(FP-tree)，同时依然保留其中的关联信息，随后再将FP-tree分化成一些条件库，每个库和一个长度为1的频集相关，然后再对这些条件库分别进行挖掘。
当原始数据量很大的时候，也可以结合划分的方法,使得一个FP-tree可以放入主存中。
实验表明，FP-growth对不同长度的规则都有很好的适应性，同时在效率上较之Apriori算法有巨大的提高。
2.2.4.基于划分的算法算法先把数据库从逻辑上分成几个互不相交的块，每次单独考虑一个分块并对它生成所有的频集，然后把产生的频集合并，用来生成所有可能的频集，最后计算这些项集的支持度。
这里分块的大小选择要使得每个分块可以被放入主存，每个阶段只需被扫描一次。
而算法的正确性是由每一个可能的频集至少在某一个分块中是频集保证的。
该算法是可以高度并行的，可以把每一分块分别分配给某一个处理器生成频集。
产生频集的每一个循环结束后，处理器之间进行通信来产生全局的候选k-项集。
通常这里的通信过程是算法执行时间的主要瓶颈；而另一方面，每个独立的处理器生成频集的时间也是一个瓶颈。