数据挖掘工具简介
数据挖掘工具(一)Clementine
数据挖掘工具（一）SPSS Clementine18082607 洪丹Clementine是ISL(Integral Solutions Limited)公司开发的数据挖掘工具平台。
1999年SPSS公司收购了ISL公司，对Clementine产品进行重新整合和开发，现在Clementine已经成为SPSS公司的又一亮点。
作为一个数据挖掘平台， Clementine结合商业技术可以快速建立预测性模型，进而应用到商业活动中，帮助人们改进决策过程。
强大的数据挖掘功能和显著的投资回报率使得Clementine在业界久负盛誉。
同那些仅仅着重于模型的外在表现而忽略了数据挖掘在整个业务流程中的应用价值的其它数据挖掘工具相比， Clementine其功能强大的数据挖掘算法，使数据挖掘贯穿业务流程的始终，在缩短投资回报周期的同时极大提高了投资回报率。
近年来,数据挖掘技术越来越多的投入工程统计和商业运筹,国外各大数据开发公司陆续推出了一些先进的挖掘工具,其中spss公司的Clementine软件以其简单的操作,强大的算法库和完善的操作流程成为了市场占有率最高的通用数据挖掘软件。
本文通过对其界面、算法、操作流程的介绍，具体实例解析以及与同类软件的比较测评来解析该数据挖掘软件。
1.1 关于数据挖掘数据挖掘有很多种定义与解释，例如“识别出巨量数据中有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程。
” 1、大体上看，数据挖掘可以视为机器学习和数据库的交叉，它主要利用机器学习界提供的技术来分析海量数据，利用数据库界提供的技术来管理海量数据。
2、数据挖掘的意义却不限于此，尽管数据挖掘技术的诞生源于对数据库管理的优化和改进，但时至今日数据挖掘技术已成为了一门独立学科，过多的依赖数据库存储信息，以数据库已有数据为研究主体，尝试寻找算法挖掘其中的数据关系严重影响了数据挖掘技术的发展和创新。
尽管有了数据仓库的存在可以分析整理出已有数据中的敏感数据为数据挖掘所用，但数据挖掘技术却仍然没有完全舒展开拳脚，释放出其巨大的能量，可怜的数据适用率（即可用于数据挖掘的数据占数据库总数据的比率）导致了数据挖掘预测准确率与实用性的下降。
数据挖掘从海量数据中提取有价值信息的技术
数据挖掘从海量数据中提取有价值信息的技术随着互联网的迅速发展和数字化时代的来临，海量数据已经成为了人们生活、工作和商业运营中不可忽视的重要资源。
然而，仅仅拥有大量数据并不意味着我们可以从中获取有用的信息。
数据挖掘技术应运而生，成为了海量数据中提取有价值信息的重要工具。
本文将介绍数据挖掘的概念、技术以及应用领域，旨在帮助读者更好地了解和理解这一技术。
一、概述数据挖掘是一种通过应用统计学、机器学习和数据库技术，从大规模数据中自动发现模式、规律和关联的过程。
它的目标是利用数据挖掘技术，从数据中提取出对商业运营、科学研究和社会发展有意义的信息，为决策提供支持和指导。
二、数据挖掘技术1. 数据预处理在进行数据挖掘之前，首先需要对原始数据进行预处理。
这个步骤包括数据清洗、去噪、归一化等操作，以确保数据的完整性和准确性，并为后续的挖掘过程做好准备。
2. 特征选择特征选择是数据挖掘过程中的一个重要步骤，其目的是从海量数据中筛选出最相关、最有意义的特征，以便提高模型的精确度和效率。
常用的特征选择方法包括信息增益、方差分析、主成分分析等。
3. 模型选择和建立选择合适的模型是数据挖掘的关键步骤之一。
根据挖掘任务的不同，可以选择使用分类模型、回归模型、聚类模型等。
在模型建立过程中，需要考虑模型的准确度、泛化能力和可解释性，以及模型对数据的拟合程度。
4. 挖掘算法数据挖掘算法是实现数据挖掘过程的关键工具。
常用的数据挖掘算法包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机、神经网络等。
这些算法可以帮助我们从数据中挖掘出隐藏的模式和规律。
5. 结果评估和优化数据挖掘的最终目的是得到有价值的信息。
因此，在进行数据挖掘之后，需要对挖掘结果进行评估和优化。
评估指标可以包括准确率、召回率、F1值等。
三、数据挖掘的应用领域数据挖掘技术已经广泛应用于各个领域。
以下是一些常见的应用场景：1. 商业智能和市场营销：通过挖掘用户购买行为、偏好和需求等信息，帮助企业制定销售策略和市场推广活动，提高销售额和用户满意度。
数据挖掘的5种工具与技巧
数据挖掘的5种工具与技巧数据挖掘是对海量数据进行分析和提取有用信息的一项技术。
在大数据时代，数据挖掘已经成为了产业、政府和学术中不可或缺的技术之一。
而取得好的数据分析和挖掘结果，要依赖于有效的工具和技巧。
本文将讨论数据挖掘中5种必备的工具和技巧。
一、PythonPython是数据挖掘中最重要的编程语言之一。
它是一种通用编程语言，具有数据分析的功能。
Python拥有丰富的库，比如PyBrain、Scikit Learn、NumPy和Matplotlib等等。
这些库能够帮助开发者进行机器学习、数据清理、数据分析和可视化等工作，极大地简化了数据挖掘的复杂度。
值得一提的是，Python通过在线资源的分享和社区的互动，其资料和案例丰富，成为了有史以来最流行、最受欢迎的编程语言之一。
二、R语言与Python类似，R语言也是数据分析及挖掘领域非常重要的语言之一。
R语言具有数据分析和建模的强大功能，拥有大量成熟的包和工具来帮助人们进行分析和数据可视化的工作。
与Python 不同的是，R语言更加注重数学和统计分析的工具，是一种专门用于数据处理的语言。
此外，R语言的使用非常灵活，可以进行大多数的数据挖掘任务。
三、SQLSQL是一种结构化查询语言，主要应用于关系型数据库的管理和查询。
它是在1970年代诞生的，至今仍然是操作数据库最重要的语言之一。
SQL提供了许多关于数据的分析和筛选的函数，并通过数据库的查询功能来过滤出所需的数据，例如GROUP BY、HAVING、JOIN等等。
这使得SQL成为了处理大型数据的有效语言。
四、TableauTableau是一种数据可视化工具，适用于快速可视化和分析数据。
它提供了丰富的可视化方式，例如线图、条形图、饼图、地图和散点图等。
Tableau把数据和图表联系起来，在交互式的平台上帮助用户了解数据背后的趋势和洞察。
这种工具能够简化数据分析的复杂性，提高数据的可读性，让人们更好地理解数据中隐藏的信息。
数据挖掘简介
数据挖掘简介数据挖掘简介2010-04-28 20：47数据挖掘数据挖掘(Data Mining)是采用数学、统计、人工智能和神经网络等领域的科学方法，从大量数据中挖掘出隐含的、先前未知的、对决策有潜在价值的关系、模式和趋势，并用这些知识和规则建立用于决策支持的模型，为商业智能系统服务的各业务领域提供预测性决策支持的方法、工具和过程。
数据挖掘前身是知识发现(KDD)，属于机器学习的范畴，所用技术和工具主要有统计分析(或数据分析)和知识发现。
知识发现与数据挖掘是人工智能、机器学习与数据库技术相结合的产物，是从数据中发现有用知识的整个过程。
机器学习(Machine Learning)是用计算机模拟人类学习的一门科学，由于在专家系统开发中存在知识获取的瓶颈现象，所以采用机器学习来完成知识的自动获取。
数据挖掘是KDD过程中的一个特定步骤，它用专门算法从数据中抽取模式(Patterns)。
1996年，Fayyad、Piatetsky-Shapiror和Smyth将KDD过程定义为：从数据中鉴别出有效模式的非平凡过程，该模式是新的、可能有用的和最终可理解的；KDD是从大量数据中提取出可信的、新颖的、有效的，并能被人理解的模式的处理过程，这种处理过程是一种高级的处理过程。
数据挖掘则是按照既定的业务目标，对大量的企业数据进行探索，揭示隐藏其中的规律性，并进一步将其设计为先进的模型和有效的操作。
在日常的数据库操作中，经常使用的是从数据库中抽取数据以生成一定格式的报表。
KDD与数据库报表工具的区别是：数据库报表制作工具是将数据库中的某些数据抽取出来，经过一些数学运算，最终以特定的格式呈现给用户；而KDD则是对数据背后隐藏的特征和趋势进行分析，最终给出关于数据的总体特征和发展趋势。
报表工具能制作出形如"上学期考试未通过及成绩优秀的学生的有关情况"的表格；但它不能回答"考试未通过及成绩优秀的学生在某些方面有些什么不同的特征"的问题，而KDD就可以回答。
款常用的数据挖掘工具推荐
12款常用的数据挖掘工具推荐数据挖掘工具是使用数据挖掘技术从大型数据集中发现并识别模式的计算机软件。
数据在当今世界中就意味着金钱，但是因为大多数数据都是非结构化的。
因此，拥有数据挖掘工具将成为帮助您获得正确数据的一种方法。
常用的数据挖掘工具1.RR是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。
其功能包括：数据存储和处理系统；数组运算工具（其向量、矩阵运算方面功能尤其强大）；完整连贯的统计分析工具；优秀的统计制图功能；简便而强大的编程语言：可操纵数据的输入和输出，可实现分支、循环，用户可自定义功能。
2.Oracle数据挖掘（ODM）Oracle Data Mining是Oracle的一个数据挖掘软件。
Oracle数据挖掘是在Oracle 数据库内核中实现的，挖掘模型是第一类数据库对象。
Oracle数据挖掘流程使用Oracle 数据库的内置功能来最大限度地提高可伸缩性并有效利用系统资源。
3.TableauTableau提供了一系列专注于商业智能的交互式数据可视化产品。
Tableau允许通过将数据转化为视觉上吸引人的交互式可视化（称为仪表板）来实现数据的洞察与分析。
这个过程只需要几秒或几分钟，并且通过使用易于使用的拖放界面来实现。
5. ScrapyScrapy，Python开发的一个快速、高层次的屏幕抓取和web抓取框架，用于抓取web站点并从页面中提取结构化的数据。
Scrapy用途广泛，可以用于数据挖掘、监测和自动化测试。
6、WekaWeka作为一个公开的数据挖掘工作平台，集合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。
Weka高级用户可以通过Java编程和命令行来调用其分析组件。
同时，Weka也为普通用户提供了图形化界面，称为Weka KnowledgeFlow Environment和Weka Explorer。
和R相比，Weka在统计分析方面较弱，但在机器学习方面要强得多。
数据挖掘的方法和工具
数据挖掘的方法和工具随着计算机技术的快速发展，数据的存储和获取变得越来越容易。
随之而来的是一个庞大的数据集，其中包含了各式各样的信息。
大数据时代的到来，使得针对这些海量数据的分析和挖掘工作显得格外重要。
数据挖掘技术，作为一种高效的数据处理方法，成为了当今实现数据价值、探讨未知领域的工具之一。
数据挖掘技术的目的数据挖掘技术通过大数据的分析、整合和挖掘，从中发现其中存在的潜在模式、关系和趋势。
从而对数据集的结构和特征进行分析和评估，为数据决策提供支撑和保障。
为了达成这一目标，需采用一系列方法和工具。
下面我们将介绍一些常用的数据挖掘方法和工具。
基于聚类的数据挖掘方法基于聚类的数据挖掘方法，是将大量数据集中在一起，类似于物以类聚，依据数据之间的相似性以及差异性，将其归属到不同的类别之中。
这种方法可以从大量的数据中提取有用的信息，从而为数据分析和决策提供支撑。
在实际应用中，一些聚类算法，如k-means算法、DBSCAN算法、层次聚类算法等，被广泛应用于数据分组和数据分类领域。
基于关联规则的数据挖掘方法基于关联规则的数据挖掘方法，通过分析大量数据之间的关联关系，建立各组数据之间的关联规则，从而利用判断和推理方式对各种数据进行预测和分析。
该方法可以有效地发现数据之间的极强关联，并为数据分析和决策提供一定的支撑。
Apriori算法、FP-growth算法等，是主流的关联规则数据挖掘算法。
基于分类的数据挖掘方法通过分类算法描述数据样本之间的客观差异和相似性，然后将数据分类，并对其进行相关性、差异性分析，从而找出数据的属性和属性值，并使用分类器将该数据应用于相应的分类或预测中。
这种方法适用于数据建模、分类、预测、聚类和分类验证等常见领域。
朴素贝叶斯算法、决策树算法、支持向量机等，是主流的基于分类的数据挖掘算法。
数据挖掘工具与上述算法相关的数据挖掘工具，可以帮助用户高效的进行数据分析和挖掘。
例如R语言具有强大的统计分析功能，是进行数据统计和分析的首选工具之一。
数据挖掘的常用工具和技术
数据挖掘的常用工具和技术数据挖掘在当今信息化社会中扮演着重要的角色。
它是一种通过挖掘大量数据来发现隐藏于其中的有用信息的过程。
在进行数据挖掘时，人们借助各种工具和技术来加快和优化挖掘过程，本文将介绍数据挖掘的常用工具和技术。
一、数据采集工具在进行数据挖掘之前，首先需要进行数据采集。
数据采集工具是帮助我们从不同来源获取数据的工具。
常见的数据采集工具包括网络爬虫、API（Application Programming Interface）和传感器等。
1. 网络爬虫网络爬虫是一种自动化获取网页内容的技术。
它可以按照设定好的规则，通过访问网页，并提取所需数据。
常见的网络爬虫工具有Scrapy和BeautifulSoup等。
2. APIAPI是软件应用程序之间进行交流的一种方式。
通过API，我们可以与各种应用、平台和数据库等进行数据交换。
比如，Facebook和Twitter等社交媒体平台提供了API，使得我们可以获取其用户的数据。
3. 传感器传感器是一种能够感知环境并将感知到的数据转换为电信号的设备。
通过安装在各种设备上的传感器，我们可以采集到各种数据，例如温度、湿度、气压等。
二、数据预处理工具在进行数据挖掘之前，通常需要对原始数据进行预处理。
数据预处理工具是帮助我们清洗、处理和转换数据的工具。
常见的数据预处理工具包括Excel、Python和R等。
1. ExcelExcel是一款广泛使用的电子表格软件。
它提供了丰富的函数和工具，可以较方便地进行数据处理、筛选和转换等操作。
2. PythonPython是一种简单易学且功能强大的编程语言。
它提供了许多数据处理和分析库，如Pandas和NumPy，可以帮助我们对数据进行清洗、分析和转换。
3. RR是一种专门用于数据分析和统计的编程语言。
它提供了丰富的数据挖掘和机器学习库，如ggplot2和caret，可以帮助我们进行各种数据处理和分析操作。
三、数据挖掘算法在进行数据挖掘时，我们需要借助各种算法来发现、提取和分析数据中的模式和关系。
客户关系管理中的关键工具与软件推荐
客户关系管理中的关键工具与软件推荐在当今竞争激烈的商业环境中，建立并维护良好的客户关系是企业取得成功的关键之一。
随着技术的发展，越来越多的工具和软件被引入到客户关系管理中，帮助企业更好地了解和管理客户。
本文将介绍客户关系管理中的关键工具，并推荐几款行业内广泛使用的软件。
一、客户分析工具客户分析是客户关系管理的基础。
通过对客户的多维度数据进行分析，企业可以更好地了解客户的需求、偏好和购买行为，从而精准地制定市场营销策略。
在客户分析方面，推荐以下几款工具：1.数据挖掘工具：数据挖掘工具可以分析庞大的客户数据，挖掘出潜在的关联规则和模式，帮助企业预测客户的行为和需求，从而做出相应的决策。
常见的数据挖掘工具有SAS、R语言和Python等。
2.客户画像工具：客户画像工具可以根据客户的属性和行为数据，将客户分成不同的群体，并进行细分和分类。
通过客户画像，企业可以更好地了解客户的特点和需求，有针对性地提供个性化的服务。
市场上较为知名的客户画像工具有IBM的SPSS、SAP的SAS等。
二、客户互动工具客户互动是客户关系管理的核心环节，它可以帮助企业与客户建立更密切的联系，增加客户忠诚度。
以下是几种常用的客户互动工具：1.客户关系管理系统（CRM）：CRM是一种涵盖营销、销售和服务的综合性管理系统，帮助企业全面了解客户并进行有效的互动。
通过CRM系统，企业可以记录客户的沟通历史、购买记录和问题反馈等信息，并及时进行跟进和回复。
2.社交媒体管理工具：随着社交媒体的兴起，越来越多的企业将其纳入客户关系管理的范畴。
社交媒体管理工具可以帮助企业监控和管理社交媒体上的相关信息，例如评论、留言等，及时回复客户的问题和反馈，增加客户满意度。
常见的社交媒体管理工具包括Hootsuite、Sprout Social等。
三、客户反馈工具客户反馈是企业改善产品和服务质量的重要途径。
以下是几种常用的客户反馈工具：1.在线调查工具：企业可以通过在线调查工具设计和发送调查问卷，收集客户的意见和建议。
数据挖掘软件CLEMENTINE介绍
电商行业
用户画像
利用clementine对电商用户数据进行分析，构建用户画像，了解用户需求和购物习惯，优化产品推荐 和营销策略。
销量预测
通过clementine对历史销售数据进行分析，预测未来销量趋势，帮助电商企业制定库存管理和采购计 划。
医疗行业
疾病预测
利用clementine对医疗数据进行分析，预测疾病发病率和流行趋势，为公共卫生部门 提供决策支持。
可视化界面
Clementine采用直观的可视 化界面，使得用户无需编程 基础即可轻松上手，降低了 使用门槛。
高效性能
Clementine在数据预处理、 模型训练和评估等方面具有 较高的性能，能够快速完成 大规模数据的挖掘任务。
支持多种数据源
Clementine支持多种数据源 的导入，包括关系型数据库、 Excel、CSV等格式的文件， 方便用户进行数据挖掘。
缺点分析
学习成本高
虽然Clementine提供了可视化界 面，但对于一些高级功能和参数 设置，用户仍需要具备一定的专 业知识才能理解和掌握。
定制性不足
Clementine的功能虽然丰富，但 对于一些特定需求的用户来说， 其定制性可能不够灵活，难以满 足个性化需求。
社区支持有限
与其他开源软件相比， Clementine的社区支持可能不够 活跃，对于一些问题的解决可能 会有些困难。
06
Clementine的未来发展 展望
技术发展趋势
人工智能与机器学习技术的融合
随着人工智能和机器学习技术的不断发展，Clementine有望进一步集成这些先进技术， 提高数据挖掘的智能化程度和自动化水平。
大数据处理能力的提升
随着大数据时代的来临，Clementine将不断优化其数据处理能力，提高大规模数据的 处理速度和准确性。
数据仓库的工具
数据仓库的工具数据仓库是一个用于集中存储、管理和分析大量数据的系统。
为了有效地构建和维护数据仓库，许多工具和技术已被开发出来。
这些工具可以帮助企业在提供高性能数据存储和处理能力的同时，实现对数据的高效管理和分析。
下面是一些常用的数据仓库工具的简介：1. ETL工具：ETL（抽取、转换和加载）工具用于从各种数据源抽取数据并将其加载到数据仓库中。
这些工具不仅可以确保数据的有效传输和处理，还可以进行数据清洗、转换和整合，以使其符合数据仓库的要求。
常见的ETL工具包括Informatica PowerCenter、IBM InfoSphere DataStage和Microsoft SSIS（SQL Server Integration Services）等。
2. 数据仓库管理工具：数据仓库管理工具用于管理数据仓库的各种操作和维护任务。
它们可以提供数据仓库的配置、监控、备份和恢复等功能。
这些工具还可以帮助管理员监控数据仓库的性能，并提供报告和分析功能。
常见的数据仓库管理工具包括Teradata Viewpoint、Oracle Enterprise Manager和Microsoft SQL Server Management Studio等。
3. 数据挖掘工具：数据挖掘工具用于从数据仓库中发现隐藏的模式和信息。
它们使用各种算法和技术来分析大量的数据，以提取有用的信息和洞察。
数据挖掘工具可以帮助企业预测趋势、识别关联性和制定智能决策。
常见的数据挖掘工具包括IBM SPSS Modeler、SAS Enterprise Miner和RapidMiner等。
4. 可视化工具：可视化工具用于将数据仓库中的数据转化为易于理解和解释的图形和图表。
这些工具帮助用户直观地理解数据关系、趋势和模式，并提供交互式的数据探索和筛选功能。
常见的可视化工具包括Tableau、QlikView和Power BI等。
5. 查询和报告工具：查询和报告工具用于从数据仓库中提取数据并生成定制的报告和查询结果。
数据挖掘解决方案
数据挖掘解决方案数据挖掘是一种从大量数据中提取潜在信息的技术，已经成为许多领域中重要的工具。
在这篇文章中，我们将探讨数据挖掘的概念、应用领域以及基本的解决方案。
一、概念介绍数据挖掘是指通过分析数据集中的模式、关联和趋势等信息来揭示隐藏在数据中的有价值的知识。
它是从数据仓库中获取信息的一个过程，可以帮助机构做出更明智的决策和预测。
数据挖掘可以分为三个主要的任务：1. 描述性数据挖掘：描述性数据挖掘是通过对数据集进行统计分析和汇总来描述数据的基本特征。
这些特征包括频率，均值，标准差等，帮助我们从数量上了解数据的分布情况。
2. 预测性数据挖掘：预测性数据挖掘是通过建立预测模型来预测未来事件的发生概率。
这些模型可以根据历史数据的模式和趋势进行训练，并用于预测未来可能的结果。
3. 关联规则挖掘：关联规则挖掘是用于发现数据中的相关性和关联关系。
通过分析数据集中的项集，我们可以揭示出一些有意义的关联规则，帮助机构发现产品组合、市场营销策略等方面的潜在机会。
二、应用领域数据挖掘在各个领域都有广泛的应用。
以下是一些常见的应用领域：1. 零售业：数据挖掘可以帮助零售商分析消费者的购物习惯，预测产品需求，并制定更有效的促销策略。
2. 金融业：数据挖掘可用于欺诈检测、信用评分、投资组合优化等方面，帮助金融机构减少风险和提高效率。
3. 医疗保健：数据挖掘可以用于分析病人的病史和症状，辅助医生进行疾病诊断和治疗方案选择。
4. 社交媒体：数据挖掘可用于分析用户行为、提供个性化推荐等，帮助社交媒体平台提供更好的用户体验。
三、解决方案在进行数据挖掘时，我们需要遵循一系列的步骤和方法来确保准确和有效的结果。
以下是一个基本的解决方案流程：1. 定义问题：首先明确目标，确定需要解决的问题，并明确所需的数据类型和规模。
2. 数据收集：收集与问题相关的数据，并确保数据的质量和完整性。
3. 数据预处理：对数据进行清洗、去除噪声、处理缺失值和异常值等，以确保数据的可用性。
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。
掌握审计行业的专业软件与工具
掌握审计行业的专业软件与工具在现代商业环境中，审计是确保企业财务报告和信息的准确性与可靠性的重要过程。
为了提高审计效率和准确性，审计人员需要掌握和使用一系列专业软件和工具。
本文将介绍一些常见的审计软件和工具，以帮助审计人员更好地开展工作。
1. 电子数据获取与分析工具在数字化时代，大量的数据存储在计算机系统中。
审计人员需要利用电子数据获取与分析工具来提取和整理用于审计的数据。
这些工具包括但不限于数据提取软件、数据处理软件和数据分析工具。
通过这些工具，审计人员可以更加高效地获取和分析企业数据，发现潜在的问题和风险。
2. 审计软件审计软件是审计人员不可或缺的工具之一。
常见的审计软件包括事务处理系统审计软件、内部控制审计软件和风险评估软件。
这些软件可以帮助审计人员进行账务审计、内部控制评估和风险评估等工作。
通过审计软件，审计人员可以更加精准地进行审计工作，减少错误和遗漏的可能性。
3. 数据挖掘工具数据挖掘工具是一种通过分析大量数据来发现潜在关系和模式的软件。
在审计中，数据挖掘工具可以用于检测异常交易、发现欺诈行为和预测未来趋势等。
审计人员可以利用数据挖掘工具来挖掘大数据中的有用信息，从而提高审计效果。
4. 人工智能技术人工智能技术在审计行业的应用越来越广泛。
通过机器学习和自然语言处理等人工智能技术，审计人员可以更加智能地进行数据分析和决策。
人工智能技术可以帮助审计人员快速识别异常和风险，提高审计的准确性和效率。
5. 项目管理工具在进行复杂的审计项目时，审计人员需要使用项目管理工具来进行进度管理、任务分配和团队协作等工作。
这些工具可以帮助审计人员更好地组织和管理审计项目，确保项目按时完成，提高工作效率。
总结起来，掌握审计行业的专业软件与工具对于现代审计人员来说非常重要。
这些工具可以帮助审计人员更加高效地开展工作，减少错误和遗漏的可能性，提高审计的准确性和效率。
随着科技的不断发展，未来的审计工作将更加依赖于专业软件和工具的支持。
数据挖掘工具选择
数据挖掘工具选择数据挖掘工具在当今信息化时代中扮演着重要的角色。
随着大数据的迅速增长和多样化的数据类型，选择适合的数据挖掘工具变得至关重要。
本文将介绍几种常见的数据挖掘工具，并对其特点和适用场景进行分析，以帮助读者在选择数据挖掘工具时做出明智的决策。
1. WekaWeka是一款开源的数据挖掘工具，具有简单易用的特点，适合初学者入门。
它提供了包括数据预处理、分类、聚类、关联规则等多种机器学习算法。
Weka还提供了可视化界面，使得用户可以方便地进行数据挖掘任务的设置和执行。
然而，由于Weka是基于Java开发的，处理大规模数据时可能存在性能问题。
2. RapidMinerRapidMiner是一款功能强大且易于使用的数据挖掘工具。
它支持数据预处理、特征选择、模型训练、评估和部署等各个环节。
RapidMiner 提供了直观的图形界面和丰富的算法库，使得用户可以快速构建数据挖掘流程。
此外，RapidMiner还支持大规模数据处理和分布式计算，适用于处理大数据场景。
3. KNIMEKNIME是一款基于开放源代码的数据分析和集成平台。
它提供了丰富的数据挖掘和机器学习算法，并支持数据可视化和工作流程建模。
KNIME还允许用户通过自定义模块扩展功能，满足不同数据挖掘需求。
由于其模块化的特点，KNIME可以与其他工具和库集成，实现更多复杂的数据处理任务。
4. Python和RPython和R是两种常用的编程语言，也是数据科学领域的重要工具。
它们提供了强大的数据分析和机器学习库，如Python的scikit-learn和R的caret等。
Python和R具有灵活性和可扩展性，可以满足各种定制化的需求。
然而，相对于可视化工具，Python和R需要一定的编程基础和学习成本。
综合考虑以上几款数据挖掘工具的特点和适用场景，我们可以根据具体任务的需求来选择合适的工具。
对于初学者或小规模数据分析任务，Weka是一个不错的选择；如果需要处理大规模数据或进行分布式计算，RapidMiner是一个不错的选择；而对于更加复杂的数据分析流程，KNIME提供了更高的灵活性。
数据挖掘工具及其使用方法
数据挖掘工具及其使用方法随着信息技术的快速发展，大数据时代已经来临。
在海量的数据中，如何发现有价值的信息成为了一项重要的任务。
这就需要数据挖掘工具的应用。
数据挖掘工具是一种通过分析和处理数据，从中发现潜在模式和关联的技术。
本文将介绍几种常用的数据挖掘工具及其使用方法。
一、R语言R语言是一种开源的数据分析和统计软件，也是一种编程语言。
它提供了丰富的数据挖掘函数和包，可以用于数据预处理、聚类分析、分类和回归分析等任务。
使用R语言进行数据挖掘，首先需要安装R语言的开发环境。
然后，可以通过安装相应的包来扩展R语言的功能。
例如，安装“dplyr”包可以进行数据清洗和转换，安装“ggplot2”包可以进行数据可视化。
在使用R语言进行数据挖掘时，可以通过编写脚本来实现各种分析任务。
脚本中可以使用R语言提供的函数和包，进行数据处理和分析。
同时，R语言还支持交互式编程，可以逐步执行代码，观察结果。
二、PythonPython是一种通用的编程语言，也是一种流行的数据挖掘工具。
它有丰富的第三方库和工具，如NumPy、Pandas和Scikit-learn，可以用于数据处理、机器学习和深度学习等任务。
使用Python进行数据挖掘，首先需要安装Python解释器。
然后，可以通过安装相应的库来扩展Python的功能。
例如，安装NumPy库可以进行数值计算，安装Pandas库可以进行数据处理和分析。
在使用Python进行数据挖掘时，可以使用Jupyter Notebook这样的交互式环境。
它可以将代码、文档和可视化结果整合在一起，方便代码编写和结果展示。
三、WekaWeka是一种开源的数据挖掘工具，主要用于机器学习和数据预处理。
它提供了丰富的算法和功能，可以用于分类、聚类、关联规则挖掘等任务。
使用Weka进行数据挖掘，首先需要下载和安装Weka软件。
然后，可以通过导入数据文件，选择相应的算法和参数，进行数据挖掘任务。
Weka提供了可视化的界面，可以通过拖拽和配置参数来完成数据挖掘的过程。
Python中的数据分析和数据挖掘
Python中的数据分析和数据挖掘数据分析和数据挖掘在当今信息时代变得越来越重要。
大量的数据流入，需要从中提取有价值的信息和洞察，为决策提供基础。
Python作为一种强大的编程语言，在数据分析和数据挖掘领域有着广泛的应用。
本文将介绍Python中常用的数据分析和数据挖掘工具，以及它们的使用方法和案例。
一、数据分析工具1. NumPyNumPy是Python科学计算的基础库，提供了高性能的多维数组对象和用于操作数组的函数。
通过NumPy，我们可以对大规模数据进行快速的数学运算和统计分析。
例如，我们可以使用NumPy进行数组的创建、索引、切片和运算，计算数组的统计指标，还可以利用NumPy进行大规模数据的随机模拟。
2. pandaspandas是基于NumPy的数据分析工具，提供了高效的数据结构和数据分析方法。
它的核心是DataFrame和Series，分别对应于表格和一维数据。
pandas可以帮助我们进行数据清洗、数据处理和数据可视化。
通过pandas，我们可以对数据进行切片、过滤、排序和合并，还可以进行数据的统计分析和绘图。
3. MatplotlibMatplotlib是一个强大的数据可视化库，能够绘制各种类型的图表，如线图、散点图、柱状图等。
它可以结合NumPy和pandas使用，方便我们进行数据可视化和展示。
通过Matplotlib，我们可以呈现数据的分布、趋势和关系，更直观地理解数据。
同时，Matplotlib还具有丰富的配置选项，使得我们可以对图表进行定制和美化。
二、数据挖掘工具1. scikit-learnscikit-learn是一个开源的机器学习库，提供了丰富的机器学习算法和工具。
它支持数据挖掘中常用的分类、回归、聚类和降维等任务。
通过scikit-learn，我们可以进行数据预处理、特征选择、模型训练和评估等流程。
它还具有友好的API和详细的文档，使得我们可以快速上手和使用。
2. TensorFlowTensorFlow是一个开源的人工智能框架，广泛应用于深度学习和神经网络领域。
数据分析工具和技术应用
数据分析工具和技术应用随着信息时代的快速发展，数据的产生和积累变得异常庞大。
为了更好地理解、分析和利用这些数据，数据分析工具和技术应用愈发重要。
本文将探讨一些常见的数据分析工具和技术，并分析它们在实际应用中的价值和作用。
一、数据分析工具1. 数据可视化工具数据可视化工具是将数据以图表、图形等形式呈现出来，使人们更容易理解和分析数据的工具。
常见的数据可视化工具有Tableau、Power BI等，它们可以帮助用户将数据转化为图表、仪表盘等形式，并提供交互式操作功能。
利用这些工具，人们可以更直观地观察到数据间的关联性和趋势，从而更好地进行数据分析和决策。
2. 数据挖掘工具数据挖掘工具是通过自动化算法和模型来探索和分析大规模数据的工具。
常见的数据挖掘工具有R、Python等，它们提供丰富的数据分析函数和库，使用户能够进行数据清洗、特征选择、模型训练等工作。
数据挖掘工具对于提取数据背后的隐含规律和关联性非常有帮助，可以帮助企业发掘潜在业务机会和挖掘消费者行为模式。
3. 大数据处理工具随着大数据时代的到来，传统的数据处理工具已经无法胜任海量数据的处理需求。
大数据处理工具如Hadoop、Spark等，采用分布式计算的方式来处理大规模数据。
它们具备良好的可扩展性和容错性，能够高效地处理海量数据，并提供了丰富的数据分析和挖掘功能。
大数据处理工具在金融、电商等领域有着广泛的应用，为企业提供了更深入的数据分析和商业洞察。
二、数据分析技术1. 统计分析统计分析是数据分析的基础方法，通过概率统计模型来分析数据的规律和关系。
常见的统计分析方法包括描述性统计、推断统计等，可以帮助用户对数据进行整体和局部的分析。
统计分析在市场调研、质量控制等领域有着广泛的应用，能够从数据中提取出有用的信息。
2. 机器学习机器学习是一种基于数据构建模型和算法的方法，通过自动学习和优化来进行数据分析和预测。
机器学习算法可以根据已有数据进行模型的训练和优化，并利用训练好的模型对新数据进行分类、预测等任务。
常见数据挖掘工具介绍
常用数据挖掘工具介绍1.SAS统计分析软件SAS统计分析软件是用于数据分析与决策支持的大型集成式模块化软件包。
它由数十个专用模块构成，功能包括数据访问、数据储存与管理、应用开发、图形处理、数据分析、报告编制、运筹学方法、计量经济学与预测等。
SAS统计分析软件特点如下：➢信息存储简便灵活➢语言编程能力强➢丰富的统计分析方法➢较强的统计报表与绘图功能➢友好的用户界面➢宏功能➢支持分布式处理➢采用输出分发系统➢功能强大的系统阅读器SAS统计分析软件界面如下：SAS分析案例如下：2.Clementine数据挖掘软件Clementine是ISL(Integral Solutions Limited)公司开发的数据挖掘工具平台。
Clementine基于图形化的界面提供了大量的人工智能、统计分析的模型（神经网络，关联分析，聚类分析、因子分析等）。
Clementine软件特点如下：➢支持图形化界面、菜单驱动、拖拉式的操作➢提供丰富的数据挖掘模型和灵活算法➢具有多模型的整合能力，使得生成的模型稳定和高效➢数据挖掘流程易于管理、可再利用、可充分共享➢提供模型评估方法➢数据挖掘的结果可以集成于其他的应用中➢满足大数据量的处理要求➢能够对挖掘的过程进行监控，与时处理异常情况➢具有并行处理能力➢支持访问异构数据库➢提供丰富的接口函数，便于二次开发➢挖掘结果可以转化为主流格式的适当图形Clementine软件界面如下：Clementine分析案例如下：3.R统计软件R是属于GNU系统的一个自由、免费、开放源代码的软件，是一个用于统计计算、数据分析和统计制图的优秀工具。
作为一个免费的统计软件，它有UNIX、LINUX、MacOS 和WINDOWS等版本，均可免费下载使用。
R是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。
其功能包括:➢数据存储和处理系统；➢数组运算工具(其向量、矩阵运算方面功能尤其强大)；➢完整连贯的统计分析工具；➢优秀的统计制图功能；➢简便而强大的编程语言:可操纵数据的输入和输出，可实现分支、循环，用户可自定义功能。
数据分类分级的技术工具与支持方案
数据分类分级的技术工具与支持方案随着大数据时代的到来，数据管理和分类已经成为一个重要的挑战。
数据分类的目的是为了将大量的数据按照其特征和属性进行组织和区分，以便更好地进行数据分析、存储和应用。
在实际应用中，数据的分类分级不仅需要高效的技术工具支持，还需要相应的支持方案来确保数据的准确性和安全性。
本文将介绍一些常用的数据分类分级的技术工具和支持方案。
一、技术工具1. 数据挖掘工具数据挖掘工具是将大数据进行挖掘和分析的重要工具。
通过数据挖掘工具，可以从海量的数据中提取出有价值的信息和规律。
在数据分类分级中，数据挖掘工具可以根据事先定义好的规则和模型，对数据进行自动分类和分级。
常用的数据挖掘工具包括SQL Server Analysis Services、RapidMiner、Weka等。
2. 机器学习算法机器学习算法是一种通过分析大量的数据来训练模型，并通过模型预测未来数据的一种方法。
在数据分类分级中，机器学习算法可以根据已有的数据样本来训练模型，然后利用训练好的模型对新的数据进行分类和分级。
常用的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、决策树、随机森林等。
3. 数据库管理系统数据库管理系统（DBMS）是管理和组织大量数据的关键工具。
通过数据库管理系统，可以实现对数据的存储、管理和查询等操作。
在数据分类分级中，数据库管理系统可以根据数据的特征和属性将其归类，并提供相应的查询接口和安全保护机制。
常用的数据库管理系统包括MySQL、Oracle、MongoDB等。
4. 数据加密技术数据加密技术是保护敏感数据安全的重要手段。
通过对数据进行加密，可以防止未经授权的访问和窃取。
在数据分类分级中，数据加密技术可以对不同级别的数据进行不同程度的加密，以保护数据的机密性。
常用的数据加密技术包括对称加密算法、非对称加密算法等。
5. 数据备份与恢复数据备份与恢复是保障数据完整性和可用性的重要措施。
通过定期对数据进行备份，并建立完善的数据恢复机制，可以保证数据在意外灾害或系统故障发生时能够及时恢复。
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1 数据挖掘方法论
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• 1、数据挖掘方法论
数据挖掘的过程一般由三个主要的阶段组成: • （1）、数据准备 数据采样(集成)、数据探索(选择)、数据调整(预处理) • （2）、数据分析(挖掘操作) ①首先决定如何产生假设; ②选择合适的工具; ③发掘知识 的操作; ④证实发现的知识 • （3）、 结果评价(表达和解释) 这个阶段根据最终用户的决策目的对提取的信息进行分析， 把最有价值的信息区分开来,并且通过决策支持工具提交给 决策者
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待解决的问题
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• 4 待解决的问题
• (1) 由于数据挖掘是一门涉及面很广的交叉性新兴学科,它 涉及到数据库、人工智能、数理统计、可视化、并行计算 等多个领域的知识和技术，因此要把多种方法结合起来使 用,目前还很困难。 • (2) 为高效、完备、准确地实现数据挖掘,目前的工具还需 不断地改进。 • (3) 急需智能专家系统式的新数据挖掘工具和方法。 • (4) 通用工具集或工具包的开发。
1 数据挖掘方法论
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• 1. 4 数据分析(Analysis) • 这一步是数据挖掘工作的核心环节。正如Gartner Group 评论中所指出的：数理统计方法是数据挖掘工作中最常用 的主流技术手段。各种不同类型模型、不同特点数据的回 归分析，如正交回归、响应面回归、Logistic回归、非线 性回归等，且有多种形式模型化的方法选择。 • 在数据挖掘中使用哪一种方法,这主要取决于数据集的特 征和要实现的目标。
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数据挖掘工具研究的内容分析 SEMINAR
• 2 数据挖掘工具研究的内容分析
• • • • • • 笔者将数据挖掘工具的研究主题归纳为三个方面： （1）数据挖掘工具的分类； （2）数据挖掘工具的介绍与开发； （3）数据挖掘工具的比较与评价。 2. 1 数据挖掘工具的分类 按照一般的分类方法,数据挖掘工具可以分为:特定领域的数 据挖掘工具和通用的数据挖掘工具。 • 按照软件所基于的平台划分,数据挖掘工具可分为:基于DOS 的软件工具、基于Windows的软件工具、基于Linux的软件 工具和基于Solaris的软件工具等。
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总结
• 论文的主要贡献及结论：本文详细分析了数据挖掘中对数
据的处理，和对数据挖掘工具的简单介绍。
• 论文的主要缺点：论文说针对工具没用实际应用的数 据支持，只是简单的理论分析。
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题目：国内数据挖掘工具研究综述 发表杂志：情报杂志（2008年第10期） 作者：钱峰 所属机构：南京大学商学院
3
应用性能比较分析
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• 3 应用性能比较分析
• 基于沈阳东宇电子商务平台,本文针对IBM公司的QUEST、 SGI公司和美国Standford大学联合开发的MineSet、加拿 大Simon Fraser大学开发的DBMiner进行了应用性能比较 分析。 • QUEST • QUEST是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,所以系 统具有如下特点:提供了专门在大型数据库上进行各种开 采的功能:关联规则发现、序列模式发现、时间序列聚类 、决策树分类、递增式主动开采等。 • 可适用于任意大小的数据库;算法具有找全性,即能将所有 满足指定类型的模式全部寻找出来;为各种发现功能设计 了相应的并行算法。
1 数据挖掘方法论
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• 1. 3 数据调整(Modify) • 通过上述两个步骤的操作，对数据的状态和趋势可能有 了进一步的了解。对原来要解决的问题可能会有了进一 步的明确；这时要尽可能对问题解决的要求能进一步的 量化。问题越明确，越能进一步量化，问题就向它的解 决更前进了一步。这是十分重要的。 • 在问题进一步明确化的基础上，就可以按照问题的具体 要求来审视数据集了，看它是否适应问题的需要。 Gartner Group在评论当前一些数据挖掘产品时特别强 调指出:在数据挖掘的各个阶段中,数据挖掘的产品都要 使所使用的数据和所将建立模型处于十分易于调整、修 改和变动的状态,这才能保证数据挖掘有效的进行。
•
2.2 数据挖掘工具的介绍与开发
• 刘君强等开发了智能型数据挖掘工具———SmartMiner , 该工具是以在数据挖掘算法研究和专家系统研究中取得的 成果为基础,提出了挖掘作业描述语言MDL和挖掘任务模型 脚本语言,设计了挖掘向导、可视化向导和挖掘任务模型, 集成了数据仓库管理功能,挖掘引擎具有智能性,体系结构 开放并可扩展。 • 袁红春等将常用于关系数据库和事务数据库的面向属性的 归纳和关联规则挖掘方法扩展应用于GIS数据库,开发了空 间数据挖掘工具—GISMiner。 • 何耀东等开发了DM-Tools,实现了基于数据库的知识发现 (KDD) 的主要过程。
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题目：数据挖掘工具和应用中的问题 发表杂志：东北大学学报（2001.04） 作者：郝先臣，张德干，高光来，赵海 所属机构：东北大学信息科学与工程学院
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论文结构 • 一、数据挖掘方法论 数据取样 数据探索 数据调整 数据分析 结果评价 • 二、数据挖掘工具 • 三、应用性能比较分析 • 四、待解决的问题
1 数据挖掘方法论
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• 1. 2 数据探索(Explore) • 当拿到了一个样本数据集后，它是否达到原来设想的要求； 其中有没有什么明显的规律和趋势；有没有出现从未设想 过的数据状态；因素之间有什么相关性；它们可区分成怎 样一些类别……这都是要首先探索的内容。 • 进行数据特征的探索、分析，最好是能进行可视化的操作。 这里的数据探索,就是通常所进行的深入调查的过程。最 终要达到的目的可能是要搞清多因素相互影响的、十分复 杂的关系。 • 但是，这种复杂的关系不可能一下子建立起来。一开始， 可以先观察众多因素之间的相关性；再按其相关的程度， 以了解它们之间相互作用的情况。
2
数据挖掘工具
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• 例如，IBM公司的AdvancedScout 系统针对NBA的数据, 帮助教练优化战术组合;加州理工学院喷气推进实验室与 天文科学家合作开发的SKICAT系统,帮助天文学家发现遥 远的类星体;芬兰赫尔辛基大学计算机科学系开发的TASA, 帮助预测网络通信中的警报。 • （2）、通用的数据挖掘工具 • 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,一般提供六种模式。 • 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。 • 例如,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SimonFraser大学开发的 DBMiner 系统。
2
数据挖掘工具
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• 2 数据挖掘工具
• 数据挖掘工具主要有两类 • （1）、特定领域的数提供解 决方案。在设计算法的时候,充分考虑到数据、需求的特 殊性,并作了优化。对任何领域,都可以开发特定的数据挖 掘工具。 • 特定领域的数据挖掘工具针对性比较强,只能用于一种应 用;也正因为针对性强,往往采用特殊的算法,可以处理特 殊的数据,实现特殊的目的,发现的知识可靠度也比较高。
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应用性能比较分析
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• MineSet • MineSet 也是一个多任务数据挖掘系统。MineSet 集成多 种数据挖掘算法和可视化工具,帮助用户直观地、实时地 发掘、理解大量数据背后的知识。 • MineSet 2. 6有如下特点:以先进的可视化显示方法闻名于 世; 使用了6种可视化工具来表现数据和知识。对同一个挖 掘结果可以用不同的可视化工具以各种形式表示,用户也 可以按照个人的喜好调整最终效果,以便更好地理解。 • DBMiner • DBMiner同样是一个多任务数据挖掘系统,它的前身是 DBLearn。该系统设计的目的是把关系数据库和数据开采 集成在一起,以面向属性的多级概念为基础发现各种知识 。
1 数据挖掘方法论
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• 1. 5 结果评价(Assess) • 从上述过程中将会得出一系列的分析结果、模式或模型。 若能得出一个直接的结论当然很好。但更多的时候会得出 对目标问题多侧面的描述。这时就要能很好的综合它们的 影响规律性提供合理的决策支持信息。 • 评价的办法之一是直接使用原来建立模型的样板数据来进 行检验。假如这一关就通不过的话，那末决策支持信息的 价值就不太大了。 • 另一种办法是另外找一批数据，已知这些数据是反映客观 实际的规律性的。 • 再一种办法是在实际运行的环境中取出新鲜数据进行检验。 如在一个应用实例中,就进行了一个月的现场实际检验。
SEMINAR ◆题目：数据挖掘工具和应用中的问题 • 发表杂志：东北大学学报（2001.04） • 作者：郝先臣，张德干，高光来，赵海 • 所属机构：东北大学信息科学与工程学院 ◆题目：国内数据挖掘工具研究综述 • 发表杂志：情报杂志（2008年第10期） • 作者：钱峰 • 所属机构：南京大学商学院 ◆题目：国外先进数据挖掘工具的比较分析 • 发表杂志：计算机工程（2003第16期） • 作者：张海英 • 所属机构：南京农业大学信息科技学院 ◆题目：Web数据挖掘技术及工具研究 • 发表杂志：计算机工程与应用2001年第20期 • 作者：邓 英 李 明 • 所属机构：甘肃工业大学电气工程与信息工程学院
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数据挖掘工具研究的内容分析 SEMINAR
• 根据应用领域将数据挖掘工具分为3类:通用单任务类、通用 多任务类、专用领域类。 • 根据所采用的技术将数据挖掘工具分为6类:基于规则和决策 树的工具、基于神经元网络的工具、数据可视化方法、模糊 发现方法、统计方法和综合多方法。
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数据挖掘工具研究的内容分析 SEMINAR
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应用性能比较分析
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• DBMiner 系统具有如下特色:能完成多种知识的发现:泛化 规则、特性规则、关联规则、分类规则、演化知识、偏离 知识等;综合了多种数据开采技术:面向属性的归纳、统计 分析、逐级深化发现多级规则、元规则引导发现等方法; 提出了一种交互式的类SQL语言数据开采查询语言DMQL; 能与关系数据库平滑集成;实现了基于客户/ 服务器体系结 构的Unix和PC(Windows/ NT)版本的系统。