数据挖掘的发展和应用综述
数据挖掘技术在高校教务管理中的应用综述
（ １ ） 概念描述。它是指 描述某类对象具有 的内涵 、 并概括
教务管理 中的应用进 行论述 。
２数 据 挖 掘 概 述 ２ ． １ 数 据 挖 掘 的 概 念 与 应 用
这类对象的有关特 征。概念描述 的两种方式分 别是数据特 征
化和数＿ 据 区分。数据特 征化 是描述某类对象 的共 同特征 ，而 数据区分则是描述不同类对象之 间的区别 。 （ ２ ） 分类和预测 首先， 分类 建立 一个 能够描述 并区分数
（ ８ ） 灵活性好 ， 拓 展空问火。
（ ７ ） 并种信息构建在统一的平台之上 ， 经过融合加工后 ， 能 用水 、 电、 煤气和 也话那样使用交通资源而又无需关注底层复
算机信息处理能力 ， 高效采集， 分析和应用交 通信 息， 提 供实 云计算足指计算 资源 统一规 划组织管理协调以实现集 中 时高效的交通服务功能。 共享为 目的计算机 系统 。在 云计 算资源基础 上。利用 已有交
前 已经广 泛应用于许多领域 ，比如生物医学 、 金融数据 分析 、 则展示的是两个或两个 以上 的数据项频繁地在给定数据集 中
起 出现 的条件矗 这些数据项足 以某种规律共 同Ｉ Ｊ ｊ 现 的话，
（ ３ ） 每个 信息节 点既是信息的享 有者也足信息的提供者 ， 上的开放 式服 务模式 ， 使得使用者参与 到了系统 中来 ， 帮助人 随着 计算机硬件和 信来自技术 的发展，使得海量数据 的处
理 已经成为研究与生产 中的一项重要工 作，数据挖掘技术 由 据类的模型， 然后使用这个模型米预测类标 记未知的对缘类。
此 丽诞生。数据挖掘也 叫知识发现 ，指的足从大型数据集中 归纳分类 的形式有 多样 ， 比如分类 规则、 判定树和神经 网络等
计算机文献综述范文3000字
计算机文献综述范文3000字引言计算机科学与技术是一个快速发展的领域，每年都有大量的研究论文涉及到各种各样的主题。
本文旨在对计算机科学与技术领域的一些重要研究进行综述，以探讨当前的研究趋势和未来的发展方向。
一、人工智能人工智能（Artificial Intelligence，AI）是计算机科学与技术领域的一个重要研究方向。
近年来，随着深度学习技术的快速发展，人工智能在图像识别、自然语言处理、智能推荐等方面取得了显著的进展。
例如，深度神经网络在图像识别领域的应用已经达到甚至超过了人类的水平。
此外，强化学习算法在游戏领域的应用也取得了重要的突破，比如AlphaGo在围棋比赛中战胜了世界冠军。
然而，人工智能研究还面临一些挑战。
首先，深度学习算法需要大量的标注数据进行训练，而获取大规模标注数据是一项非常耗时和困难的任务。
其次，深度学习算法的黑盒性质使得其解释性较差，难以理解其决策过程。
此外，人工智能在伦理和法律方面也引发了一系列的讨论和争议，比如自动驾驶汽车的安全性和责任归属等问题。
二、大数据与数据挖掘随着互联网的快速发展，大数据成为了一个热门的研究领域。
大数据的特点是数据量大、数据类型多样、数据生成速度快。
数据挖掘是从大数据中提取有价值信息的一项重要技术。
近年来，大数据与数据挖掘在各个领域的应用越来越广泛，比如金融、医疗、电子商务等。
在大数据与数据挖掘领域，一些重要的研究方向包括数据预处理、特征选择、聚类分析、分类算法等。
例如，数据预处理是在数据挖掘之前对原始数据进行清洗和转换的过程，以提高数据挖掘算法的性能。
特征选择是从众多特征中选择出最有代表性的特征，以减少数据维度和提高分类算法的性能。
三、云计算与边缘计算云计算和边缘计算是计算机科学与技术领域的另外两个热门研究方向。
云计算是一种基于互联网的计算模式，通过将计算和存储资源集中在云端，实现资源的共享和高效利用。
边缘计算是一种将计算和存储资源放置在离用户更近的地方，以减少网络延迟和提高用户体验的计算模式。
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。
数据挖掘技术及应用综述
维普资讯
第 ２期（ 总第 ８ ９期） Ｎ． Ｓ Ｍ Ｎ ． ） ｏ Ｕ ｏ ９ ２（ ８
机 械 管 理 开 发
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２ｏ ０ ６年 ４月
Ａ ｒ２ ０ ｐ ．０ ６
“ 类正 被信 息淹 没 。 人 却饥 渴 于 知识 ．这是 １ ８ 年 ” ９２
趋势大师Ｊ ｎＮ ｉ ｉ的首部著作 《 ｏ ａ ｂｔ ｈ ｓ ｔ 大趋势》 Ｍ ｇ． （ ｅａ
ｔ ｎｓ中提 到的 。 ｒ ｄ） ｅ 随着数 据库 技术 的迅 速发展 ． 如何 从 含有 海量 信息 的数据 库 中提取更 有 价值 、更直 观 的信 息和知 识 ？ 人们结 合统 计学 、 据库 、 数 机器 学 习 、 神经 网 络 、 式识别 、 糊数学 、 模 模 粗糙 集 理论 等技 术 。 出 ‘ 提 数 据挖掘 ’ 一新 的数据 处理 技术来 解 决这 一难题 。 据 这 数 挖 掘 （ ａａＭｉｉｇ 就 是 从 大 量 的 、 完 全 的 、 噪 声 Ｄ ｔ ｎｎ ） 不 有 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 、 又是潜 在 的有用 的信 息 和知识 的过程 。 但 这 些数 据 可 以是 ： 构 化 的 ． 结 构 化 的 ， 布在 网络 结 半 分
１１ 数据 挖掘 的概 念 ．
数 据挖掘 的对 象包 含大量 数 据信息 的各 种类 型数
据 库 。如关 系数据 库 ， 向对 象 数据库 等 ， 本数 据数 面 文 据源 ， 多媒 体 数 据 库 ， 间数 据 库 ， 态 数 据 库 ， 空 时 以及 Ｉｔ ｎｔ 类 型 数 据 或 信 息 集 均 可 作 为数 据 挖 掘 的对 ｎｅ ｅ等 ｒ
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。
文本数据挖掘技术综述
文本数据挖掘技术综述随着互联网的发展，文本数据呈指数级别地增长。
如何从海量的文本数据中获取有价值的信息，是文本数据挖掘的核心问题。
本文概述了文本数据挖掘的相关理论、方法和应用。
一、文本数据挖掘的相关理论1. 信息检索信息检索是文本数据挖掘的前提，其目的是通过关键词检索，从大量的文本库中找到相关文献。
与传统的数据库查询不同，信息检索需要对文本进行语义分析，并根据相关性对结果进行排名。
2. 自然语言处理自然语言处理是对人类语言进行计算机处理的领域，其目的在于识别和理解自然语言的含义。
自然语言处理为文本数据挖掘提供了丰富的语义分析工具。
二、文本数据挖掘的相关方法1. 文本分类文本分类是对大量文本进行分类的过程，其目的是为文本自动打标签，并可以将文本按照主题、情感或其他属性进行分类。
文本分类的应用包括新闻分类、情感分析等。
2. 文本聚类文本聚类是将相似的文本聚集在一起形成簇的过程，并将不相似的文本分到不同的簇中。
文本聚类的应用包括搜索引擎结果聚类、信息推荐等。
三、文本数据挖掘的相关应用1. 新闻分类新闻分类将本文按照新闻的主题分类，并自动推荐给用户相应领域的新闻内容。
文本分类技术已被应用于现有的新闻app中。
2. 情感分析情感分析是通过对文本中情感词汇和情感语境的分析，确定文本的情感倾向。
情感分析技术已被应用于舆情监测、社交媒体分析等领域。
四、结论文本数据挖掘技术在信息检索、自然语言处理、文本分类、文本聚类、情感分析等方面都有广泛的应用。
文本数据挖掘技术的发展将进一步推动文本数据的挖掘和应用，以满足人们日益增长的信息需求。
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。
THANKS
感谢观看
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
数据挖掘在大数据中的应用综述
数据挖掘在⼤数据中的应⽤综述数据挖掘在⼤数据中的应⽤综述***(上海海事⼤学上海 201306)摘要: ⾯对⼤规模多源异构的数据，数据挖掘的⽅法不断的得到改善与发展，同时对于数据挖掘体系的完善也提出了新的挑战。
针对当前数据挖掘在⼤数据⽅⾯的应⽤，本⽂从数据挖掘的各个阶段进⾏了⽅法论的总结及应⽤，主要包括数据准备的⽅法、数据探索的⽅法、关联规则⽅法、数据回归⽅法、数据分类⽅法、数据聚类⽅法、数据预测⽅法和数据诊断⽅法。
最后还指出类数据挖掘在鲁棒性表达⽅⾯的进⼀步研究。
关键词: 数据挖掘;⽅法论;⼤数据;鲁棒性Application of Data Mining in Large Data***(Shanghai Maritime University,Shanghai 201306)Abstract: In the face of large-scale multi-source heterogeneous data, data mining methods continue to improve and develop, at the same time for the improvement of data mining system also put forward new challenges. In this paper, the method of data mining, the method of data exploration, the association rule method, the data regression method, the data classification method, the data classification method, the data classification method, the data classification method, the data classification method, the data classification method, the data classification method, the data classification method, Data clustering method, data prediction method and data diagnosis method. Finally, it also points out the further research on the robustness of class data mining.Key words: Data mining; methodology; large data; robustness随着⼈类⽣活⽅式的多样化，由此产⽣的数据的规模和复杂性也在急速增长，对于数据的各种分析也应运⽽⽣。
数据挖掘总结汇报
数据挖掘总结汇报
数据挖掘是一种通过分析大量数据来发现隐藏模式、关系和趋
势的过程。
在过去的一段时间里，我们团队进行了一项数据挖掘项目，旨在利用数据挖掘技术来发现对我们业务有益的信息。
在这篇
文章中，我将对我们的数据挖掘项目进行总结汇报。
首先，我们收集了大量的数据，包括客户的购买记录、网站浏
览行为、市场营销活动的效果等。
然后，我们使用了各种数据挖掘
技术，如聚类分析、关联规则挖掘、预测建模等，来分析这些数据
并发现其中的模式和趋势。
通过我们的数据挖掘项目，我们得出了一些重要的结论。
首先，我们发现了一些客户群体的行为模式，这有助于我们更好地了解客
户的需求和偏好。
其次，我们发现了一些产品之间的关联规则，这
有助于我们设计更加有效的市场营销策略。
最后，我们建立了一些
预测模型，可以帮助我们预测客户的购买行为和市场趋势，从而更
好地制定业务决策。
总的来说，我们的数据挖掘项目取得了一些重要的成果，为我
们的业务发展提供了有力的支持。
通过对大量数据的分析和挖掘，
我们发现了一些隐藏的信息和规律，这有助于我们更好地理解客户和市场，并为我们的业务决策提供了更加可靠的依据。
我们将继续深入挖掘数据，不断优化我们的数据挖掘技术，以更好地服务于我们的业务发展。
面向大数据的时空数据挖掘综述
3.2生态环境
利用时空数据挖掘技术，可以对生态环境的变迁进行监测和分析，为环境保护 和治理提供科学依据。例如，通过分析历史气候数据，可以预测未来气候变化 趋势，为应对全球气候变化提供支持。
3.3社会安全
时空数据挖掘可以帮助政府部门和社会组织分析社会安全问题，如犯罪热点分 析、公共安全事件预测等，从而采取有效的应对措施。
参考内容
基本内容
随着科技的快速发展，大数据技术已经成为现代社会中不可或缺的一部分。大 数据技术主要涉及数据的收集、存储、处理和分析等过程，其中的数据处理和 分析是大数据技术的核心。本次演示将主要讨论面向大数据的数据处理与分析 算法的相关问题。
一、数据处理
大数据处理是一个对大量数据进行处理的过程，主要涉及数据的收集、清洗、 整合和存储等方面。
2.1数据采集
时空数据采集是时空数据挖掘的首要环节，包括空间数据采集和时间数据采集。 空间数据采集可以通过GIS技术、遥感技术、GPS技术等实现，而时间数据采 集则需要收集不同时间点的数据，如历史数据和实时数据。
2.2数据预处理
时空数据预处理主要包括数据清洗、格式转换、投影转换等，旨在提高数据质 量，为后续的数据挖掘打下基础。
谢谢观看
1、研究意义
时空数据挖掘是一种从大量时空数据中提取有用信息的过程，旨在发现数据的 空间和时间关联模式、趋势和异常现象。通过对时空数据的挖掘，可以为城市 规划、交通管理、生态环境、社会安全等领域提供决策支持，从而更好地应对 各种挑战和问题。因此，时空数据挖掘具有重要的理论和应用价值。
2、技术与方法
5、结论
面向大数据的时空数据挖掘在多个领域具有广泛的应用前景，但也面临着一些 挑战和问题。本次演示对时空数据挖掘的技术、应用领域、挑战和解决方案进 行了综述。针对现有的研究不足和未来可能的研究方向，我们提出以下建议： 进一步深入研究时空数据挖掘算法和模型的性能优化问题；加强时空数据挖掘 在实际应用领域的探索和实践；时空数据隐私保护和安全问题；推动时空数据 挖掘技术的普及和应用。
文本挖掘技术综述
文本挖掘技术综述一、本文概述随着信息技术的快速发展，大量的文本数据在各个领域产生并积累，如何从海量的文本数据中提取出有用的信息成为了亟待解决的问题。
文本挖掘技术应运而生，它通过对文本数据进行处理、分析和挖掘，以揭示隐藏在其中的知识和模式。
本文旨在对文本挖掘技术进行全面的综述，从基本概念、主要方法、应用领域以及未来发展趋势等方面进行深入探讨，以期对文本挖掘技术的研究与应用提供有益的参考和启示。
本文将对文本挖掘技术的定义、特点、发展历程等基本概念进行阐述，帮助读者对文本挖掘技术有一个整体的认识。
接着，将重点介绍文本挖掘的主要方法，包括文本预处理、特征提取、文本分类、聚类分析、情感分析、实体识别等，并对各种方法的原理、优缺点进行详细的分析和比较。
本文还将探讨文本挖掘技术在不同领域的应用，如新闻推荐、舆情监控、电子商务、生物医学等，通过具体案例展示文本挖掘技术的实际应用效果。
同时，也将分析文本挖掘技术所面临的挑战和问题，如数据稀疏性、语义鸿沟、计算效率等，并探讨相应的解决方案和发展方向。
本文将对文本挖掘技术的未来发展趋势进行展望，随着、自然语言处理、深度学习等技术的不断发展，文本挖掘技术将在更多领域发挥重要作用，为实现智能化、个性化的信息服务提供有力支持。
本文将对文本挖掘技术进行全面而深入的综述，旨在为读者提供一个清晰、系统的文本挖掘技术知识框架，推动文本挖掘技术的进一步研究和应用。
二、文本挖掘的基本流程文本挖掘，作为数据挖掘的一个分支，专注于从非结构化的文本数据中提取有用的信息和知识。
其基本流程可以分为以下几个关键步骤：数据收集：需要收集并整理相关的文本数据。
这些数据可能来源于网络、数据库、文档、社交媒体等，涵盖了各种语言、格式和领域。
数据预处理：在得到原始文本数据后，需要进行一系列预处理操作，包括去除无关字符、标点符号，进行分词、词干提取、词性标注等。
这些操作的目的是将文本数据转化为适合后续处理的结构化形式。
数据挖掘技术在客户关系管理中的应用案例综述
数据挖掘技术在客户关系管理中的应用案例综述概述客户关系管理（CRM）是指企业通过建立和维护良好的客户关系，以实现企业目标的一种管理方式。
随着信息技术的发展，数据挖掘技术被广泛用于客户关系管理中，帮助企业更好地了解客户需求，提升销售业绩。
本文将综述数据挖掘技术在客户关系管理中的应用案例，并分析其效果和挑战。
1. 销售预测销售预测是客户关系管理的核心任务之一，有助于企业调整销售策略并提前做好资源配置。
数据挖掘技术通过分析历史销售数据、客户行为和市场趋势等信息，可以准确预测未来的销售量和趋势。
例如，某电商平台通过对用户的购买记录、浏览行为和用户属性等进行数据挖掘，可以预测不同类别商品的销售情况，从而优化库存管理和推荐策略。
2. 客户分群客户分群是根据客户的特征和行为将客户划分为不同的群体，以便于企业更好地了解客户需求并制定个性化的营销策略。
数据挖掘技术可以通过聚类分析、关联规则挖掘和决策树等方法，将客户分为不同的群体，如忠诚客户、潜在客户和流失客户。
例如，某银行通过对客户的交易记录、贷款需求和信用评分等数据进行聚类分析，将客户分为高净值客户、年轻用户和小微企业主等群体，以便于制定相应的营销策略。
3. 个性化推荐个性化推荐是根据用户的兴趣和偏好，向其推荐最符合其需求的产品或服务。
数据挖掘技术可以通过分析用户的购买记录、点击行为和评分等信息，建立用户兴趣模型，并根据模型进行个性化推荐。
例如，某视频平台通过分析用户的观看历史、点赞行为和关注列表等数据，可以给用户推荐最感兴趣的电影或剧集，提升用户体验和留存率。
4. 潜在客户挖掘潜在客户是指那些对企业产品或服务感兴趣，但尚未购买的潜在消费者。
数据挖掘技术可以通过分析市场调研数据、网站访问日志和社交媒体数据等信息，挖掘潜在客户，为企业提供潜在销售机会。
例如，某保险公司通过对社交媒体上用户的言论和兴趣进行文本挖掘，挖掘出有购买意向的用户，并进行主动营销，提升销售量和市场份额。
机器学习与数据挖掘技术综述
机器学习与数据挖掘技术综述随着信息时代的到来，以及互联网和移动设备的普及，我们生活在的世界正在发生巨大变化。
数据的增长速度越来越快，数据的价值也越来越高。
如何从这些海量数据中挖掘出有价值的信息，成为了重大挑战之一。
机器学习和数据挖掘技术正是帮助我们应对这个挑战的有效工具。
一、机器学习技术机器学习是人工智能领域的主要分支之一。
机器学习的目标是使计算机具有自我学习的能力，即通过对大量数据的分析和总结来学习一些规律和模式，从而对未来的数据进行预测和分类。
机器学习可以分为监督学习、无监督学习和强化学习三种。
1. 监督学习监督学习是指需要事先准备好一组已知分类的样本数据，然后通过计算机分析这些样本，从而得出一个分类模型。
分类模型可以用来预测未知数据应该属于哪一个类别。
监督学习的代表算法有决策树、朴素贝叶斯、神经网络等。
2. 无监督学习无监督学习是指在没有明确分类的数据集中，自动发现其中的模式和规律。
无监督学习的代表算法有聚类、PCA、SOM等。
3. 强化学习强化学习是指一个智能体通过与环境的交互，学习如何做出最优的决策。
强化学习的代表算法有Q学习、TD学习等。
二、数据挖掘技术数据挖掘是指从海量数据中自动发现有用的模式和规律，是一种有效的知识发现方法。
数据挖掘技术可以用于预测、分类、聚类、关联规则挖掘等领域。
数据挖掘可以分为基于统计学、基于人工智能和基于机器学习的方法。
1. 基于统计学的方法基于统计学的方法利用统计学原理和方法对数据进行分析。
常用的统计学方法有假设检验、方差分析、回归分析等。
这些方法能够提取出数据集中的一些重要特征，但是并不能发现复杂的模式。
2. 基于人工智能的方法基于人工智能的方法采用人工智能技术对数据进行分析。
人工智能技术包括神经网络、进化计算等。
这些方法能够处理更为复杂的数据模式，但是它们需要更多的计算资源和更长的训练时间。
3. 基于机器学习的方法基于机器学习的方法强化了机器学习技术在数据挖掘中的应用。
数据挖掘介绍范文
数据挖掘介绍范文
一、数据挖掘的定义
数据挖掘，又称数据深度挖掘，是一种基于大数据的分析与挖掘的技术，通过使用复杂的算法从海量数据中挖掘出有价值的信息，并将这些信
息用于决策、建模等多种用途。
数据挖掘可以说是一种从大量数据中发现
隐藏知识、发掘隐藏关联的一种数据分析技术。
可以将数据挖掘看作是从
巨量数据中挖出更好知识的一种工具，它能够帮助挖掘更多有价值的信息，包括数据的潜在规律和趋势等。
二、数据挖掘技术
数据挖掘技术通常可以概括分为四大部分：
1、描述性分析：通过计算不同的指标来对数据做描述性分析，以深
入了解数据的特征、变化、分布、分类等，从而发掘出特定的知识。
2、聚类分析：聚类分析是一种基于聚类技术的数据挖掘方法，它可
以将同一类数据集中聚合，从而挖掘潜在的关系，以提高数据分析的准确性。
3、预测分析：预测分析是一种针对未来趋势预测的数据挖掘方法，
它可以通过分析当前数据和历史资料，预测未来可能发生的现象，从而帮
助管理者做出决策。
4、关联分析：关联分析是利用数据挖掘技术挖掘大数据集中的相关
数据关系，以便找出影响因素。
数据挖掘技术的研究应用综述
。
，
在同
一
2
国 内 研 究现 状
，
与 国外相 比
国 内对 数 据 挖 掘 的研 究起 步 稍 晚 且 不
(6 )遗 传 算 法 ： 模 拟 生 物 进 化 过程
，
由繁殖 交叉 变
、 、
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维普资讯
目前
，
自适 应 等 功 能
国 外 数 据 挖 掘 的研 究 方 向及 趋 势 主 要 是 对 数
一
(4 )粗 集方 法 ： 在 数据 库 中视 行 为 对 象 列 为 元 素
同 满 足 R 的对 象 组 成 的集 合 称 为 其 等 价 类
，
，
定
据 挖 掘 方 法 研 究 的进
及B
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，
构 造模 糊 系统 知 识模 型 与
项 艰 巨 任务
，
。
本 文 总 结 并 评 价 了 国 内外 数 据 挖
模糊 系 统辨 识 方 法 构 造 智 能专 家 系 统 ； 研 究 中文 文本 挖
掘 的 理 论 模 型 与实现 技 术 ； 利 用 概 念 格 进 行 文 本 挖 掘
目前
，
。
掘技术 的发展 现 状
1
产 生规则 和发现 规律
寻 找 数 据 库 中具 有 最 大 信 息 量 的
．
国 外 研 究现 状
字段
，
建 立 决策 树 的
一
个 人 工 只 能 和识别 技术
，
。
国 际 K D D (知 识 发现 )组 委会 于 19 9 5 年在 加拿 大 蒙特
数据挖掘方法在商业领域的应用研究综述
数据挖掘方法在商业领域的应用研究综述
崔 广 风 西 南石 油 大 学研 究 生 院 四川 成都 ６ １ ０ ５ ０ ０ ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
钟 仪 华 西 南石 油 大 学理 学 院
四川 成都 ６ １ ０ ５ ０ ０
引言 发挥作用 ， 为企业的管理和决策工作提供 良好的帮助。 在知识经济主导的趋势下 ， 数据 采集 与知识发现在 刺激 经济 数据采集技术也在不断发展和进步 ， 人们收集到的商业数据 发展 、提高商业领域竞争力、建立核心竞争优势中将扮演更为重 和信息 日渐 庞大。如何从众 多的数据挖掘 方法 中选择有 效的技 要 的角 色 。 术， 从这些海量数据 中挖掘有用 的知识是商业数据分析者或商业 所谓商业 ， 是 以货 币为媒 介进行 交换 从而实现商品流通的经 决策者面临的艰 巨任务 。 济活动和服务。商业领域是指 商业活动发生 的社会环境 。商业有 目前 ， 数据 挖掘 是国内外学术界和实践界的研究热点 。数据 广义与狭义之分 ， 广义的商业是指所有 以营利为 目的的事业 ， 而狭 挖掘是一个 交叉学科领 域 ， 是若 干相关学科 的汇合 ， 因此其他学 义的商业是指专门从事商品交换活动的营利性事业。而进行商业 科 的方法也可 以应用到数据挖掘 中来 。国内外学者和实践者 ， 在 的主体是企业 ， 随着企业各项 目的深入开展和事业 的不断壮大 ， 企 常规 的数据 挖掘 的理论 、方法及 应用上 做 了大量的研 究 ， 取得 业的数据库积累了大量 的基 础数据 ， 储藏着企业海量的客户和业 了丰硕 的成果 ； 在 最新热点 的研 究 中也提 出了一些新 的方 法 ， 如 务信息 。这些数据在很大程度上还没有被 充分 利用 。其 实， 商业 Ｂ ｏ ｏ ｓ ｔ ｉ ｎ ｇ 算法 、Ｈ ｙ ｂ ｒ ｉ ｄ 算法 、Ｂ ａ ｇ ｇ ｉ ｎ ｇ 、粗糙 集、最邻近算法 界的决策者都很重视数据资源 ， 注意积累 、分析数据 ， 问题 的关键 等 。尽管数据挖掘在商业领域 已经有很多的成功应用 ， 主要涉及 是找到合适的数据挖掘方法和有 效的技术 ， 使这种数据资源充分 商品进货量 的确定、广告与销售之间的关联 、商品的关联销售、
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数据挖掘可按数据库类型、挖掘对象、挖掘任 务 、挖 掘 方 法 与 技 术 以 及 应 用 等 几 方 面 进 行 分 类 ［２］。
数据挖掘最开始是从在关系数据库中挖掘知识发展起来的， 随着数据库类型的不断增加， 现有： 关系数据挖掘、模糊数据挖掘、 历 史 数 据 挖 掘 、空 间 数 据 挖 掘 等 多 种 不 同 数 据 库 的 数 据 挖 掘 类 型 。
１ 引言
随 着 信 息 技 术 的 高 速 发 展 ， 数 据 库 应 用 的 规 模 、范 围 和 深 度 空前发展， 人们迫切需要一种自动地和智能地将待处理的数据转 化为有用的信息和知识的方法， 从而达到为决策服务的目的。在 这种情况下， 数据挖掘技术应运而生。数据挖掘（Ｄａｔａ Ｍｉｎｉｎｇ）就是 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［１］。
按数据挖掘的对象分， 除了数据库数据挖掘外， 还有文本数 据挖据、多媒体数据挖掘、Ｗｅｂ 数据挖掘。
按挖掘任务分类有： 关联规则挖掘、序列模式 挖 掘 、聚 类 数 据 挖 掘 、分 类 数 据 挖 掘 、偏 差 数 据 挖 掘 和 预 测 数 据 挖 掘 等 类 型 。各 类 数据挖掘任务不同， 采用的方法和技术也将会不同。
（１）归 纳 学 习 方 法 归纳学习方法是目前重点研究的力向之一， 研究成果众多。 从采用 的 技 术 上 看 ， 分 为 两 大 类 ： 信 息 论 方 法（这 也 是 常 说 的 决 策 树方法［３］）和集合论方法， 每类方法义包含多个具体方法。 信 息 论 方 法 是 利 用 信 息 论 的 原 理 建 立 决 策 树 。由 于 该 方 法 最 后获得的知识表示形式是决策树， 所以一般文献中称它为决策树 方法［３］。该类方法的实用效果好， 影响较大。信息论方法中较有特 色 的 方 法 以 下 几 种 ： ＩＤ３ 等 方 法 、ＩＢＬＥ 方 法 、集 合 论 方 法 、概 念 树 方 法 、粗 糙 集 方 法 、覆 盖 正 例 排 斥 反 例 方 法 。 （２）仿 生 物 技 术 仿 生 物 技 术 典 型 的 方 法 是 神 经 网 络 方 法 和 遗 传 算 法 。这 两 类 方 法 在 数 据 挖 掘 中 也 发 挥 了 巨
（ 下转第 １５１３ 页）
收稿日期： ２００７－ ０８－ １０ 作者简介： 文小燕（ １９８２－ ） ， 男， 四川宜宾人， 西南交通大学研究生。
１４８６ 电脑知识与技术
本 栏 目 责 任 编 辑 ：闻 翔 军
序不变； 若 ＨＤＲ＝ＹＥＳ 或没有该选项时， 则字段顺序会按照字典顺 序重新排列。
③ ＩＮＳＥＲＴ ＩＮＴＯ ＯＰＥＮＤＡＴＡＳＯＵＲＣＥ （＇ＭＩＣＲＯＳＯＦＴ．ＪＥＴ． ＯＬＥＤＢ．４．０＇，＇Ｄａｔａ Ｓｏｕｒｃｅ＝ｃ：
（３）科 学 研 究 数据挖掘在科学研究方面有着广泛的应用， 科研工作者利用 数据挖掘技术来促进、提高科研工作。数据挖掘在科 学 研 究 中 的 应用主要有生物研究、生物医学研究、气象研究、水文地 质 研 究 和 考古等。下面从生物医学的角度介绍数据挖掘在科学上的应用 ［７］。数 据 挖 掘 非 常 适 用 于 医 学 数 据 分 析 这 类 缺 乏 先 验 知 识 的 多 维 数 据 分 折 ， 特 别 是 在 ＤＮＡ 分 析 、医 学 图 像 分 析 、老 年 性 疾 病 及 其 并发症等领域。在 ＤＮＡ 分析领域应用最为普遍，研究热点集中在 ＤＮＡ 序列间相似性搜索、多基因共同控制性状表达以及不同基因 在疾病不同阶段的功能作用等问题； 在医学图像分析研究中， 数 据挖掘技术主要用于目标组织的特征表达， 即图像特征自动提取 和模式识别。在一系列老年性疾病及其并发症的课题中， 利用数 据挖掘技术对生理监护数据进行多维分析也是一类新的研究热 点。随着老龄化问题的日益严重， 这方面的研究成果将直接带来 巨大的社会效益。 ４．２ 数据挖掘发展趋势 （１）改 进 数 据 挖 掘 算 法 。现 有 的 数 据 挖 掘 算 法 由 于 历 史 原 因 存 在 种 种 缺 陷 ， 为 了 提 高 数 据 挖 掘 系 统 的 可 用 性 、可 扩 展 性 、高 效 性， 我们需要对一些数据挖掘算法进行改进， 需要探索新的挖掘 算法， 以适应新知识环境下的数据挖掘。例如研究基于约束的挖 掘的可伸缩的数据挖掘方法， 致力于增加用户交互同时改进挖掘 处理的总体效率； 针对原有算法不能很好的处理复杂的数据类 型， 研究复杂数据类型挖掘的新方法。 （２）应用的探索。目前正探索扩大其应用范围， 如生物医学、考 古等领域。 （３）数 据 挖 掘 语 言 的 标 准 化 。数 据 挖 掘 语 言 的 发 展 经 过 了 数 据
（Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｍｅｃｈａｎｉｃａｌ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｓｏｕｔｈｗｅｓｔ Ｊｉａｏｔｏｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｃｈｅｎｇｄｕ ６１００３１，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓ ｔｒａｃｔ：Ｉｎ ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ，ｗｅ ｉｎｔｒｕｄｕｃｔ ｔｈｅ ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｍｅａｓｕｒｅ ａｎｄ ｃｕｒｒｅｎｔｌｙ ｓｏｍｅ ｏｆ ｔｈｅ ｍｏｒｅ ｇｅｎｅｒａｌ ｕｓｅｄ ｍｉｎｉｎｇ ｍｅｔｈｏｄｓ ｏｆ ｄａｔａ ｍｉｎｉｎｇ． Ｔｈｅ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｄａｔａ ｍｉｎｉｎｇ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｉｎ ｂｕｓｉｎｅｓｓ， Ｗｅｂ ｍｉｎｉｎｇ， ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃ ｒｅｓｅａｒｃｈ， ａｎｄ ｓｅｖｅｒａｌ ｏｔｈｅｒ ｋｅｙ ａｒｅａｓ ｉｓ Ａｎａｌｙｚｅｄ ａｎｄ ｓｕｍｍａｒｉｚｅｄ． Ｓｕｍｍａｒｉｚｅｓ ｔｈｅ ｆｕｔｕｒｅ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｔｒｅｎｄ ｏｆ ｄａｔａ ｍｉｎｉｎｇ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ ：Ｄａｔａ ｍｉｎｉｎｇ；Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ；Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ；Ｓｕｍｍａｒｙ
Ｕｓｅｒ ＩＤ ＝Ａｄｍｉｎ；Ｐａｓｓｗｏｒｄ ＝ ；Ｅｘｔｅｎｄｅｄ ｐｒｏｐｅｒｔｉｅｓ ＝Ｔｅｘｔ；＇）．．． ［ｏｕｔ＿ａｕｔｈｏｒｓ＃ｔｘｔ］ ＳＥＬＥＣＴ ＊ ｆｒｏｍ ａｕｔｈｏｒｓ 导出的字段顺序也按照字 典顺序重新排列了。
数据导入： ＳＥＬＥＣＴ ＊ ＩＮＴＯ ｉｎ＿ａｕｔｈｏｒｓ ＦＲＯＭ ＯＰＥＮＤＡＴＡＳＯＵＲＣＥ（＇Ｍｉ－ ｃｒｏｓｏｆｔ．Ｊｅｔ．ＯＬＥＤＢ．４．０＇，＇ｔｅｘｔ；ＨＤＲ＝ＹＥＳ； ＤＡＴＡＢＡＳＥ＝Ｃ：＼＇） ．．．ｏｕｔ＿ａｕ－ ｔｈｏｒｓ＃ｔｘｔ 注 意 ： ＨＤＲ＝ＹＥＳ 或 没 有 该 项 时 字 段 顺 序 按 照 字 典 顺 序 重 新 排列； 若 ＨＤＲ＝ＮＯ 则表示没有标题行， 字段顺序不变。 （６）导出到 ｄＢａｓｅ 数据表或从 ｄＢａｓｅ 数据表导入 使 用 “用 于 Ｊｅｔ 的 Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ ＯＬＥ ＤＢ 提 供 程 序 ”， ｐｒｏｖｉｄｅｒＮａｍｅ 为 Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ．Ｊｅｔ．ＯＬＥＤＢ．４．０， ｄａｔａＳｏｕｒｃｅ 为 ｄＢａｓｅ 数 据 文 件 （ 扩 展 文 件名为．ｄｂｆ） 的完整路径名。 数据导入（Ｃ：＼ＴＥＳＴ．ＤＢＦ 导入到新表 ＴＥＳＴ１）： ＳＥＬＥＣＴ ＊ ＩＮＴＯ ＴＥＳＴ１ ＦＲＯＭ ＯＰＥＮＲＯＷＳＥＴ（＇Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ．Ｊｅｔ． ＯＬＥＤＢ．４．０＇，＇ｄＢａｓｅ ＩＶ；ＤＡＴＡＢＡＳＥ＝ Ｃ：＼＇， ＇ｓｅｌｅｃｔ ＊ ｆｒｏｍ ＴＥＳＴ．ＤＢＦ＇） 数据导出（ＴＥＳＴ１ 导出到 Ｃ：＼ＴＥＳＴ１．ＤＢＦ， ＴＥＳＴ１．ＤＢＦ 与 ＴＥＳＴ１
大的作用， 我们将它们归并为仿生物技术类。 （３）公 式 发 现 在工程和科学数据库中对若干数据项进行一定的数学运算
得相应的数学公式。常见的有物理定律发现系统 ＢＡＣＯＮ、经验公 式发现系统统。
（４）统 计 分 析 方 法 利用统计学原理对数据库中的数据进行分析， 能得到各种不 同的统计信息和知识， 它是一门独立学科， 也作为数据挖掘的— 大 类 方 法 ， 包 括 ： 常 用 统 计 、相 关 分 析 、回 归 分 析 、差 异 分 析 、聚 类 分 析 、判 别 分 析 。 （５）模 糊 数 学 方 法 模糊性是客观的存在， 当系统的复杂性越高， 其精确化能力 便越低， 这就意味着模糊 性 越 强 。 这 是 Ｚａｄｅｈ 总 结 出 的 互 克 性 原 理。利用模糊集合理论进行数据挖掘［４］的方法有： 模糊模式识别、 模 糊 聚 类 、模 糊 分 类 和 模 糊 关 联 规 则 等 。 （６）可 视 化 技 术 ［５］ 可视化技术是一种图形显示技术。例如， 把数据库中多维数 据变成多种图形， 这对于揭示数据中内在本质以及分布规律起到 很强的作用。对数据挖掘过程可视化， 并进行人机交互可提高数 据挖掘的效果。可视化方法有以下几种： 提取几何图 元 、绘 制 、显 示和演放。
（ 上接第 １４８６ 页） 整性， 随意地散布在因特网的各个角落， 这已成为这座世界性图 书馆的一大遗憾。而今天因特网的规模在急剧地扩大， 其上的信 息量也在爆炸般地增长， 这时人们若小有意识地去寻求弥补该缺 憾的有效途径， 在小远的将来人们将迷途于信息的汪洋中。数据 挖 掘 在 Ｉｎｔｅｒｎｅｔ 上 的 应 用［６］包 括 ： 在 搜 索 引 擎 上 对 文 档 进 行 自 动 分类、帮助寻找用户感兴趣的新闻以及利用数据挖掘 设 计 一 个 电 子新闻过滤系统。已利用文本学习建立起该用户的趋向模型， 当 用户进入一份电子报纸的网页时， 该系统就会根据学习所得的模 型对其中的每一篇文章与用户的兴趣的接近程度进行打分排序， 使用户最先看到的是他最感兴趣的新闻。
关键词： 数据挖掘； 应用； 发展； 综述 中图分类号： Ｎ３７ 文献标识码： Ａ 文章编号： １００９－ ３０４４（２００７）１８－ ３１４８６－ ０１
Ｓ ｕｍｍａｒｙ ｏｆ Ｄａｔａ Ｍｉｎｉｎｇ Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ａｎｄ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ＷＥＮ Ｘｉａｏ－ ｙａｎ，ＤＵ Ｈａｉ－ ｒｕｏ
数据库及信息管理
本 栏 目 责 任 编 辑 ：闻 翔 军