科学数据挖掘应用系统的研究与初步设计
中药制药过程数据集成、数据挖掘与可视化技术研究
中药制药过程数据集成、数据挖掘与可视化技术研究工业自动化控制技术的广泛运用和海量制造过程数据的收集和分析，为现代中药制药工艺品质的大幅提升提供了宝贵的数据和信息资源。
因此在中药制药企业建立数据集成与管理系统变得非常重要，它将使得工厂生产数据的收集、保存、分析、展示和交流变得简单、高效。
通过数据集成、数据挖掘、数据可视化等技术的综合运用，可以打破数据孤岛，整合所有数据，提取出有用信息，并发现和沉淀生产知识，最终提高生产过程质量。
该文分析了中药制药过程有关工业大数据分析的若干关键技术，重点就数据集成、数据挖掘与数据可视化技术进行了具体探讨。
该文结合了生脉注射液生产历史数据，进行了数据挖掘与可视化实例分析，并展望了数据可视化技术在中药数字制药中的前景。
标签： 中药制药工程；过程分析；可视化技术；大数据1 中药生产过程工业大数据中药为防病治病发挥了积极的作用，在我国的卫生医疗系统中占有重要的地位。
中药产业是我国医药工业的重要组成部分，已被列入国家战略性新兴产业。
但是，当前我国的中药制药工艺水平不高，过程质量监控手段缺乏，阻碍了中药制药质量的进一步提升。
因此提升中药制造过程技术水平，实现中药质量的有效控制，有利于中药行业整体水平的提高，对于推动中药现代化进程具有重要意义。
现有的很多中药制药企业仍然停留在半自动的数据记录和收集阶段，很多的数据如批次操作记录等仍依赖人工手动记录。
人工记录收集数据信息量有限，同时容易发生错误，如录错、漏记等，從而降低了数据的质量，另外人工记录造成信息传递延时，不能在第一时间分析、总结数据，提取信息，并作出及时的反应，对工厂的生产管理造成影响。
工业自动化控制技术的广泛运用和海量制造过程数据的收集和分析，使得中药制药工艺走向“精密化，数字化，智能化”成为可能[1-3]。
2 中药生产过程数据集成、数据挖掘与数据可视化在中药制药企业建立数字化全程质量控制和管理系统，将使得工厂生产数据的收集、保存、分析、展示和交流变得简单、高效。
数据挖掘技术在课堂模拟现实中的应用——基于数据挖掘技术的车险业务系统的设计初步
建 立 物 理 模 型 只 须 扩 展 逻 辑 模 型 ， 使 模 型
求 ，将 会 主 导 未 来 相 当 长 时 间 内 各个 保 险 公司的工作战略 。 数 据 挖 掘 技 术 汇集 了 统 计 学 、人 工 智 能 、数 据 库 等 学 科 的 内 容 ，是 一 门 新 兴 的 交 叉学 科 。利 用 数 据 挖 掘 技 术 不 但 可 以从 保 险 的 海 量 数 据 中 发 现 隐 藏 在 其 后 的 规 律 ，而 且 可 以 很 好 地 降 低 保 险 行 业 的 风 险 ，因 此 ，数据 挖掘 技 术 构 筑 了中 国 保 险 业的竞 争优势 。
维普资讯
２ ８ Ｎ １ ００ Ｏ． ９
数 据 挖 掘 技 术 在 课 堂模 拟 现 实 中 的应 用 科研成果
基于数据 挖掘技术 的车 险业务系统 的设计初步
孟宪锋 张勇 程运富 翟代庆 姜广运 （ 山医学院 山东泰安 ２ １ １ ） 泰 ７ ０６
Ｃ ｈＦａ Ｅｄ ａｔｏｎ ｎ ｖａ ｎ １ ｌ ｕｃ ｉ Ｉｎｏ ｔ ｏ Ｈｅｒ Ｉ Ｊ ａｄ
实验一 Clementine12.0数据挖掘分析方法与应用
实验一Clementine12.0数据挖掘分析方法与应用一、[实验目的]熟悉Clementine12.0进行数据挖掘的基本操作方法与流程，对实际的问题能熟练利用Clementine12.0开展数据挖掘分析工作。
二、[知识要点]1、数据挖掘概念；2、数据挖掘流程；3、Clementine12.0进行数据挖掘的基本操作方法。
三、[实验内容与要求]1、熟悉Clementine12.0操作界面；2、理解工作流的模型构建方法；3、安装、运行Clementine12.0软件；4、构建挖掘流。
四、[实验条件]Clementine12.0软件。
五、[实验步骤]1、主要数据挖掘模式分析；2、数据挖掘流程分析；3、Clementine12.0下载与安装；4、Clementine12.0功能分析；5、Clementine12.0决策分析实例。
六、[思考与练习]1、Clementine12.0软件进行数据挖掘的主要特点是什么？2、利用Clementine12.0构建一个关联挖掘流（购物篮分析）。
实验部分一、Clementine简述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。
为了解决各种商务问题，企业需要以不同的方式来处理各种类型迥异的数据，相异的任务类型和数据类型就要求有不同的分析技术。
电商平台数据挖掘技术的研究与应用
电商平台数据挖掘技术的研究与应用随着互联网的不断发展，电商平台越来越受欢迎。
在这个领域，数据挖掘技术变得越来越重要。
数据挖掘是指通过运用算法和统计分析方法，从大规模数据中发现隐藏的模式、关系和异常，并从中提取有用的信息，以支持业务和决策。
本文将探讨电商平台数据挖掘技术的研究和应用。
一、电商平台数据挖掘的目标数据挖掘的主要目标是从海量数据中挖掘出有价值和有用的数据，以提高业务的效率和决策的精度。
在电商平台中，数据挖掘主要用于以下方面：1. 改进业务决策：电商平台的运营者需要根据用户的需求和购买习惯，制定更加精准的营销策略和服务承诺。
通过对用户数据、商品数据、交易数据等的挖掘，可以帮助平台运营者了解用户真正的需求和意愿，从而更好地优化平台的业务流程和服务质量。
2. 提升电商平台的用户体验：电商平台需要提供用户友好、个性化和智能化的服务。
通过对用户数据的挖掘，平台可以更好地了解用户画像、需求和购买习惯，从而为用户精准推荐商品，提供更好的服务体验。
3. 检测欺诈和保护用户安全：电商平台需要保护其平台用户的利益。
通过对用户和交易数据的挖掘，电商平台可以检测欺诈行为、保护用户数据安全，从而为用户提供更安全的购物环境。
二、电商平台数据挖掘的工具和技术数据挖掘是复杂的计算任务，需要使用多种工具和技术。
电商平台数据挖掘要从多方面入手，其中包括：1. 数据采集：数据采集是电商平台数据挖掘的第一步。
主要通过网络爬虫技术、API接口等方式收集用户数据、商品数据、交易数据等数据源。
采集到的数据需要进行清洗、去重、预处理等操作，以满足数据挖掘的需要。
2. 数据存储：电商平台需要存储海量数据，以便后续的数据挖掘。
数据存储可以使用关系型数据库、NoSQL等技术。
3. 数据挖掘工具和技术：数据挖掘主要使用机器学习、统计学、模式识别等技术和算法。
其中比较常用的算法包括聚类、分类、关联规则挖掘等。
这些算法需要借助数据挖掘工具实现，如SPSS、R、Python等。
5.1认识大数据教学设计2023—2024学年粤教版(2019)高中信息技术必修1
作业布置与反馈
-课后作业：布置相关的大数据案例分析作业，要求学生结合课堂所学知识，分析案例中的大数据应用原理和方法。
-实践作业：设计一个简单的大数据分析项目，让学生利用所学知识进行数据处理和分析，并撰写分析报告。
3.设计实践活动，让学生亲身体验大数据分析的过程，如使用数据分析软件进行简单数据分析，培养学生实际操作能力。
4.针对难点内容，提供课后辅导和拓展资源，帮助学生巩固知识点，逐步突破难点。
5.鼓励学生将大数据知识与现实生活、其他学科知识相结合，提高跨学科综合运用能力，加深对大数据的理解。
教学资源
1.软硬件资源：
解答疑问：针对学生疑问进行解答，指导学生理解难点。
-学生活动：
听讲并思考：学生专注听讲，对老师提出的问题进行积极思考。
参与课堂活动：学生在小组讨论中分享观点，通过角色扮演体验数据分析。
提问与讨论：学生针对不理解的问题提出疑问，参与课堂讨论。
-教学方法/手段/资源：
讲授法：通过案例讲解，帮助学生理解大数据特性。
5.1认识大数据教学设计2023—2024学年粤教版（2019）高中信息技术必修1
授课内容
授课时数
授课班级
授课人数
授课地点
授课时间
教学内容分析
本节课的主要教学内容为“5.1认识大数据”，选自2023—2024学年粤教版（2019）高中信息技术必修1。教学内容围绕大数据的基本概念、特性、应用场景等方面展开。本节内容与学生已有知识的联系在于，学生在初中阶段已经学习了信息技术的基础知识，对数据处理和统计有一定了解。在此基础上，本节课将引导学生探索大数据的奥秘，了解其在现代社会中的重要性与价值，并与课本中其他章节如数据处理、信息检索等内容相互关联，提高学生的信息素养和实际应用能力。
数据挖掘教案
1.4数据挖掘应用实例
某些具有特定的应用问题和应用背景的领域是最能体现数据挖掘作用的应用领域。
1.5数据挖掘的发展趋势
1.5.1数据挖掘研究方向
（1）专门用于知识发现的形式化和标准化的数据挖掘语言。
（2）数据挖掘过程中的便于用户理解的及人机交互的可视化方法。
（3）网络环境下的数据挖掘技术。
（4）加强对各种非结构化数据的挖掘。
1.5.2数据挖掘应用的热点
（1）网站的数据挖掘
（2）生物信息或基因的数据挖掘
（3）文本的数据挖掘
教学后记本章节的重点是数据挖掘与数据仓库的定义，难点是它们的应用价值，学生对它们的应用领域及案例相对较为感兴趣。
⑥建立广义索引
2.5.4数据仓库设计步骤
数据仓库系统开发时一个经过不断循环、反馈而使系统不断增长与完善的过程，其设计大体上可分为以下几个步骤：
（1）概念模型设计
（2）技术准备工作
（3）逻辑模型设计
（4）物理模型设计
（5）数据仓库生成
（6）数据仓库运行与维护
2.6数据仓库数据的访问
在一些特殊情况下，有可能会出现数据从仓库流向操作性环境的这种数据“回流”现象，当出现“回流”情况时，对数据仓库数据的访问有数据仓库数据的直接访问和间接访问两种方式。
2.6.1数据仓库数据的直接访问
所谓直接访问即操作环境下的一个传统应。
论空间数据挖掘和知识发现
论空间数据挖掘和知识发现一、本文概述空间数据挖掘和知识发现（Spatial Data Mining and Knowledge Discovery，简称SDMKD）是数据挖掘领域的一个重要分支，它主要关注于从空间数据中提取有用的信息和知识。
随着地理信息系统（GIS）和位置感知设备（如智能手机、GPS等）的普及，空间数据日益丰富，如何有效地分析和利用这些数据成为了研究的热点。
本文将对空间数据挖掘和知识发现的基本概念、主要方法、应用领域以及未来发展趋势进行详细的探讨和概述。
本文将介绍空间数据挖掘和知识发现的基本概念和原理，包括空间数据的定义、特点以及空间数据挖掘的主要任务和目标。
然后，本文将重点介绍几种常用的空间数据挖掘方法，如空间聚类分析、空间关联规则挖掘、空间异常检测等，并对这些方法的原理、优缺点进行详细的阐述。
接着，本文将探讨空间数据挖掘和知识发现在不同领域的应用，如城市规划、环境保护、交通管理、公共安全等。
通过具体的案例分析，展示空间数据挖掘在解决实际问题中的重要作用和价值。
本文将展望空间数据挖掘和知识发现的未来发展趋势，包括新技术、新方法的出现对空间数据挖掘的影响，以及空间数据挖掘在大数据、云计算等新技术背景下的挑战和机遇。
本文还将对空间数据挖掘领域未来的研究方向进行预测和探讨。
通过本文的阐述，读者可以对空间数据挖掘和知识发现有一个全面而深入的了解，为相关领域的研究和实践提供有益的参考和启示。
二、空间数据挖掘基础空间数据挖掘（Spatial Data Mining, SDM）是数据挖掘的一个重要分支，它专门处理具有空间特性的数据。
这些数据不仅包括传统数据库中的数值和文本信息，更关键的是它们带有地理空间坐标或空间关系。
这种空间信息使得数据点之间不仅存在属性上的联系，还具有空间上的关联。
空间数据挖掘的主要任务包括空间聚类、空间关联规则挖掘、空间分类与预测，以及空间异常检测等。
空间聚类旨在发现空间分布上的密集区域，这些区域中的数据点在空间上相互靠近，并且在属性上也可能具有相似性。
数据挖掘概述
7.1 数据挖掘简介
数据挖掘技术 当前国际上数据库、信息管理及决策领域的前沿 研究方向 引起学术界和工业界的广泛关注
7.1 数据挖掘简介
简单地说，数据挖掘是从大量数据中提取或“挖 掘”知识的过程。通过数据挖掘，有价值的知识、 规则或高层次的信息就可以从数据库或相关数据 集合中抽取出来，并从不同的角度显示，从而使 大型数据库和数据仓库成为一个丰富可靠的数据 资源，为决策服务。
常用的优化方法有爬山（Hill-Climing）、最陡峭下降 （Steepest-Descend）、期望最大化（ExpectationMaximization, EM）等。常用的搜索方法有贪婪搜索、分支 界定法、宽度（深度）优先遍历等。
7.2.5 搜索和优化方法
传统的统计和机器学习算法都假定数据是可以全部放入内存的， 所以不太关心数据管理技术。对于数据挖掘工作者来说， GB甚至TB数量级的数据是常见的。海量数据，应该设计有 效的数据组织和索引技术，或者通过采样、近似等手段， 来减少数据的扫描次数，从而提高数据挖掘算法的效率。
7.1.6 数据挖掘的应用
1．金融业 对帐户进行信用等级的评估
从已有的数据中分析得到信用评估的规则或标 准，即得到“满足什么样条件的帐户属于哪一 类信用等级”，并将得到的规则或评估标准应 用到对新的帐户的信用评估，这是一个获取知 识并应用知识的过程。
7.1.6 数据挖掘的应用
对庞大的数据进行主成分分析，剔除无关的甚至是错 误的、相互矛盾的数据“杂质”
1 9 9 1 年 到 1 9 9 4 年 每 年 举 行 一 次 Workshop on Knowledge Discovery in Database
1995年开始举行每年一届的KDD国际会议 AAAI和IJCAI这两大AI系统会议均开设了KDD专题
数据挖掘分析报告模板2篇
数据挖掘分析报告(bàogào)模板2篇导语：分析是一种比拟常用的文体。
有市场分析报告、行业分析报告、经济形势分析报告、社会(shèhuì)问题分析报告等等一、提出(tí chū)问题1、单位根本情况及相关(xiāngguān)业务流程介绍；对于药店，储存(chǔcún)大量的常用药品是必不可少的工作，随之而来的对药品的数据信息管理和储存成为了令人头疼的问题，在接到货源后，工作人员需要统计药品产地和价格的信息，为以后的货源供应地，用合理的价格出售药物，是至关重要的工作。
2、单位存在的问题。
由于货物种类、名称众多，在短时间内分析好相关数据几乎不可能，大量的数据，依靠人力或是非数据统计软件进行统计工作，事倍功半。
严重影响药店的正常进货，出售药品的工作。
二、分析问题1、对该单位存在的问题进行分析；由以上问题可见，利用数据挖掘进行相关数据的统计和工作，简单、省时、有效。
2、解决问题的可能途径和方法。
利用SQLSEVER导入数据，再提取统计分析结果，很快会得到想要的数据分析结果。
三、利用(lìyòng)数据挖掘技术解决问题1、设计(shèjì)数据挖掘算法；决策树；数据(shùjù)关联；神经元算法(suàn fǎ)；2、对挖掘结果(jiē guǒ)进行深入解释和分析由此图可以看见在不不同的产地，由于地理因素和特产药品的原因，在药品相关的植物盛产区，进货比拟廉价。
此图可以分析出，不同的消费人群对于同类的药品的购置需求，对于同样的功能的药，药存储不同价格的种类，以满足广阔消费者的需求。
此图可以分析以前的销售结果，哪类、什么价格的更受消费者欢送，方便以后进货。
四、通过自己的实践，对数据挖掘有了新的认识。
简单来说，数据挖掘是基于“归纳”的思路，从大量的数据中（因为是基于归纳的思路，因此数据量的大小很大程度上决定了数据挖掘结果的鲁棒性）寻找规律，为决策提供证据。
数据挖掘实验报告
数据挖掘实验报告一、实验背景。
数据挖掘是指从大量的数据中发现隐藏的、有价值的信息的过程。
在当今信息爆炸的时代，数据挖掘技术越来越受到重视，被广泛应用于商业、科研、医疗等领域。
本次实验旨在通过数据挖掘技术，对给定的数据集进行分析和挖掘，从中发现有用的信息并进行分析。
二、实验目的。
本次实验的目的是通过数据挖掘技术，对给定的数据集进行分析和挖掘，包括数据的预处理、特征选择、模型建立等步骤，最终得出有用的信息并进行分析。
三、实验内容。
1. 数据预处理。
在本次实验中，首先对给定的数据集进行数据预处理。
数据预处理是数据挖掘过程中非常重要的一步，包括数据清洗、数据变换、数据规约等。
通过数据预处理，可以提高数据的质量，为后续的分析和挖掘奠定基础。
2. 特征选择。
在数据挖掘过程中，特征选择是非常关键的一步。
通过特征选择，可以筛选出对挖掘目标有用的特征，减少数据维度，提高挖掘效率。
本次实验将对数据集进行特征选择，并分析选取的特征对挖掘结果的影响。
3. 模型建立。
在数据挖掘过程中，模型的建立是非常重要的一步。
通过建立合适的模型，可以更好地挖掘数据中的信息。
本次实验将尝试不同的数据挖掘模型，比较它们的效果，并选取最优的模型进行进一步分析。
4. 数据挖掘分析。
最终，本次实验将对挖掘得到的信息进行分析，包括数据的趋势、规律、异常等。
通过数据挖掘分析，可以为实际问题的决策提供有力的支持。
四、实验结果。
经过数据预处理、特征选择、模型建立和数据挖掘分析，我们得到了如下实验结果：1. 数据预处理的结果表明，经过数据清洗和变换后，数据质量得到了显著提高，为后续的分析和挖掘奠定了基础。
2. 特征选择的结果表明，选取的特征对挖掘结果有着重要的影响，不同的特征组合会对挖掘效果产生不同的影响。
3. 模型建立的结果表明，经过比较和分析，我们选取了最优的数据挖掘模型，并对数据集进行了进一步的挖掘。
4. 数据挖掘分析的结果表明，我们发现了数据中的一些有意义的趋势和规律，这些信息对实际问题的决策具有重要的参考价值。
数据采集自动化处理与数据挖掘毕业设计(论文)
HUNAN UNIVERSITY毕业设计（论文）设计（论文）题目:数据采集自动化处理与数据挖掘数据采集自动化处理与数据挖掘摘要目前，随着社会经济的发展，金融市场变的异常庞大和复杂，而基金作为一种金融衍生产品，在金融市场中占有一席之地。
随着基金产业的不断发展，各种类型的基金进入金融市场，作为一种理财产品，就是要为大众服务，帮助大家理财，然而当投资者面对大量的基金产品，不知应该怎样选择，所以我们的目标就是帮助普通的投资者和金融机构做出判断，指引他们选择适合自己的基金。
为了达到上面的目的，我们就需要大量的数据来做支撑，所以采集这些基金产品的数据是十分重要的，每天有来自世界各地的金融机构为我们提供这些数据，而我们的目的就是要采集这些数据，保持数据的完整性和正确性就是我们这套系统的主要功能。
我们采用程序的方式来实现这样的数据采集，并且不需要人工干预，本套系统采用了c#语言，以及三层结构本身的一些设计上特点做了较为详细的分析，以及大量采用了XML技术, 三层架构的设计实现了一套功能相对完备并具有良好用户界面和可扩展性的系统。
在本中也对本文中的创新点进行阐述，同时展望了采集数据的自动化和数据挖掘的发展方向以及前景。
关键词：基金，XML，数据挖掘Automation of Data Collection and Data MiningABSTRACTAuthor: Wu xiang binTutor:Li Wei At present, as the social and economic development, financial markets become unusually large and complex, and the fund as a financial derivative products, financial markets in a place. With the continuous development of the industry, various types of funds into the financial markets, financial products as a means for the public services, financial management help people, but when investors face a lot of fund products, they do not know what to choose, Our goal is to help ordinary investors and financial institutions to make a judgement, the guidelines they choose to suit their own funds.To achieve the above objectives, we need to do a lot of data support, the collection of data products of these funds is very important, every day from all over the world financial institutions to provide us with these data, and our goal is to acquisition of these data, and maintain data integrity and accuracy of this system is our main function.We adopt a program approach to achieve such a data collection, and does not require manual intervention, this set of systems used c # language, and the three-tier structure itself to do some design features a more detailed analysis, and a large number of XML technology, The three-tier system designed to achieve a relatively complete set of features and has a good user interface and scalability of the system. In this paper also on the point on innovation, and the prospect of automated data collection and data mining direction for the development and prospects.Key words: fund, XML, data mining.目录1绪论 (6)1.1本课题的简介 (6)1.2 本课题的目的和意义 (7)2技术背景 (8)2.1W EB服务的概念 (8) WEB服务的优势 (8)2.3XML (9)2.4系统的体系结构 (11)2.4.1 传统的两层结构 (11)2.4.2 三层结构简介 (11)2.4.3 用部署三层架构 (12)2.4.4IIS (13)2.4.5 体系结构建立的几个原则 (14)2.5数据挖掘 (15)2.5.1 什么是数据挖掘 (15)2.5.2 数据挖掘能做什么 (16)2.5.3 数据挖掘的实现 (17)3系统功能设计 (18)3.1概要说明 (18)3.2D OWNLOADER模块 (19)3.2.1 主要处理流程 (19)3.2.2 类图 (20)3.2.3 功能实现 (21)3.3P ARSER模块 (22)3.3.1 主要处理文件流程 (22)3.3.2 类图 (24)3.3.3 功能实现 (25)3.4I MPORTER模块 (27)3.4.1 主要处理流程 (27)3.4.2 类图 (28)3.4.3 功能实现 (29)3.5基金数据点定义表格 (29)3.6数据库设计 (32)3.6.1 系统要求 (32)3.6.2 数据库逻辑结构图 (32)3.7系统界面设计 (35)4系统测试 (39)4.1D OWNLOADER测试 (39)4.1.1 Email下载文件测试 (39)4.1.2 Ftp下载文件测试 (40)4.1.3 Ssh下载文件测试 (41)4.1.4 Local下载文件测试（Copy） (41)4.1.5Local下载文件测试（Move） (42)4.2P ARSER测试 (42)4.3I MPORTER测试 (43)4.3.1 导入文件到数据库中 (43)4.3.2 以固定优先级打开importer (44)5结论 (44)5.1 本文总结 (44)5.2 系统的前景展望 (45)5.3 下一步工作 (45)致谢 (46)参考文献 (47)1绪论1.1本课题的简介数据采集自动化处理其实就是一个系统，此系统主要任务就是自动化的采集数据。
面向医疗系统的数据挖掘技术研究与应用
面向医疗系统的数据挖掘技术研究与应用医疗系统的数据挖掘技术研究与应用在现代医学领域中，数据挖掘技术已经成为医疗决策、疾病研究等方面的重要工具。
它可以从海量的医疗数据中发掘出有价值的信息，为医生、科研人员提供有效的支持和指导。
本文将从医疗系统的数据挖掘技术研究与应用的角度出发，讨论该技术的相关问题。
一、数据挖掘技术的定义数据挖掘技术指的是从大量的数据中自动发掘出有价值的信息和知识，具体包括数据预处理、数据挖掘模型的选择和建立、模型验证等步骤。
数据挖掘技术可以应用于多个领域，包括医疗、生命科学、商业等。
二、医疗系统的数据挖掘技术医疗系统中的数据量极大，包括患者基本信息、诊疗记录、检验结果等，如何通过数据挖掘技术挖掘有价值的知识，提高治疗效果和医疗质量是当前医疗领域亟待解决的问题。
1. 医疗数据预处理医疗数据预处理主要包括数据清洗、数据集成、数据变换、数据归约等步骤。
数据清洗是指去掉数据中的噪声、错误等不合法数据，以提高数据质量。
数据集成是将多个数据源中的数据进行统一整合，避免冗余和重复。
数据变换是将数据的格式和表示方式进行转换，使得数据更加便于处理和分析。
数据归约是将数据的规模和复杂度进行精简，以便进行有效的分析和建模。
2. 医疗数据挖掘模型的选择和建立医疗数据挖掘模型包括分类、聚类、关联规则挖掘等。
分类模型可以将患者分为不同的疾病类别，如肺炎、心脏病等，以便医生进行相应的治疗。
聚类模型可以将相似的患者聚类到一起，以便进行相似的治疗方案。
关联规则挖掘可以挖掘出患者不同病症之间的关联性，以便医生进行全面的分析和治疗。
3. 医疗数据分析与验证医疗数据分析是指通过数据挖掘技术得出有用的结论和推论，提供有用的指导和支持。
医疗数据验证是指对数据挖掘结果进行验证和评估，以便确定其准确性和实用性。
医疗数据的分析和验证是医疗领域中数据挖掘技术的核心环节。
三、医疗系统的数据挖掘技术的应用医疗系统中的数据挖掘技术应用非常广泛，具体包括以下几个方面：1. 疾病风险预测医疗系统中可以通过数据挖掘技术预测患者患病的风险，以便医生采取适当的预防措施，加强患者健康管理。
行业数据挖掘与分析平台方案
行业数据挖掘与分析平台方案第一章：项目背景与目标 (3)1.1 项目背景 (3)1.2 项目目标 (3)第二章：行业数据概述 (4)2.1 行业数据特点 (4)2.2 行业数据类型 (4)2.3 行业数据来源 (4)第三章：数据挖掘与分析技术 (5)3.1 数据挖掘技术 (5)3.1.1 概述 (5)3.1.2 数据挖掘方法 (5)3.2 数据分析方法 (6)3.2.1 概述 (6)3.2.2 数据分析方法 (6)3.3 数据可视化技术 (6)3.3.1 概述 (6)3.3.2 数据可视化方法 (6)第四章：平台架构设计 (7)4.1 系统架构设计 (7)4.2 数据处理流程 (7)4.3 平台模块划分 (8)第五章：数据采集与预处理 (8)5.1 数据采集策略 (9)5.1.1 数据源选择 (9)5.1.2 数据采集方式 (9)5.1.3 数据采集频率 (9)5.2 数据预处理方法 (9)5.2.1 数据清洗 (9)5.2.2 数据整合 (9)5.2.3 数据转换 (9)5.2.4 数据降维 (9)5.3 数据质量保障 (10)5.3.1 数据质量控制 (10)5.3.2 数据质量评估 (10)5.3.3 数据质量改进 (10)第六章：数据挖掘与分析模型 (10)6.1 数据挖掘模型 (10)6.1.1 模型选择 (10)6.1.2 模型构建与训练 (11)6.2 数据分析模型 (11)6.2.1 描述性分析模型 (11)6.3 模型评估与优化 (11)6.3.1 模型评估 (11)6.3.2 模型优化 (11)第七章：平台功能设计 (12)7.1 数据管理功能 (12)7.1.1 数据导入与整合 (12)7.1.2 数据存储与管理 (12)7.1.3 数据安全与权限控制 (12)7.2 数据挖掘与分析功能 (12)7.2.1 数据预处理 (12)7.2.2 数据挖掘算法 (12)7.2.3 模型评估与优化 (12)7.3 结果展示与导出功能 (13)7.3.1 结果可视化 (13)7.3.2 结果导出 (13)7.3.3 报告 (13)7.3.4 结果共享与协作 (13)第八章：系统安全与隐私保护 (13)8.1 数据安全策略 (13)8.1.1 数据加密 (13)8.1.2 数据备份与恢复 (13)8.1.3 数据访问控制 (13)8.1.4 数据销毁策略 (13)8.2 用户权限管理 (14)8.2.1 用户身份认证 (14)8.2.2 权限分配与控制 (14)8.2.3 权限变更与审计 (14)8.3 隐私保护措施 (14)8.3.1 数据脱敏 (14)8.3.2 数据访问审计 (14)8.3.3 数据合规性检查 (14)8.3.4 用户隐私培训 (14)8.3.5 法律责任追究 (14)第九章：平台实施与推广 (15)9.1 平台部署与实施 (15)9.1.1 部署流程 (15)9.1.2 实施策略 (15)9.2 人员培训与支持 (15)9.2.1 培训对象 (15)9.2.2 培训内容 (15)9.2.3 培训方式 (16)9.3 平台推广与应用 (16)9.3.1 推广策略 (16)9.3.3 持续优化 (16)第十章：项目评估与总结 (16)10.1 项目评估指标 (16)10.2 项目实施效果分析 (17)10.3 项目总结与展望 (17)第一章：项目背景与目标1.1 项目背景我国社会经济的快速发展，治理体系和治理能力现代化进程不断加快，行业在数据资源管理和应用方面提出了更高的要求。
2024年课题研究调研计划
2024年课题研究调研计划引言：在瞬息万变的世界中，科学研究扮演着引领社会进步的重要角色。
为了确保研究的针对性和有效性，制定一份详尽的调研计划是至关重要的。
本文将详细阐述2024年课题研究的调研背景、目标、方法、预期成果以及实施步骤，旨在为相关领域的研究提供指导和参考。
一、调研背景随着科技的快速发展，2024年将成为一个充满机遇和挑战的时期。
本课题研究将聚焦于人工智能、绿色能源、生物技术、量子计算等前沿领域，分析这些领域的发展现状、趋势以及面临的挑战。
通过深入调研，我们将为政策制定者、企业管理者以及研究者提供有价值的信息和决策依据。
二、调研目标1.深入了解2024年科技发展趋势，识别可能对经济和社会产生重大影响的关键技术。
2.评估新兴科技的潜在应用和市场机遇，为技术创新和产业升级提供策略建议。
3.分析新兴科技对就业市场和社会结构的影响，提出应对策略。
4.探讨国际科技合作的新模式，为全球科技治理提供思路。
三、调研方法1.文献研究：系统梳理国内外相关学术文献，了解现有研究成果和理论框架。
2.专家访谈：与行业专家、学者进行深度访谈，获取一手信息和专业见解。
3.问卷调查：设计并发放问卷，收集企业和研究机构对新兴科技的看法和需求。
4.案例分析：选取具有代表性的企业和研究机构，分析其在新兴科技领域的实践经验。
5.数据挖掘：利用大数据和人工智能技术，分析相关数据，揭示隐藏的模式和趋势。
四、预期成果1.一份详细的调研报告，包括调研背景、方法、结果分析以及政策建议。
2.一套针对新兴科技发展的政策建议，为政府决策提供参考。
3.一份企业技术创新和产业升级的策略指南。
4.一篇或多篇学术论文，发表在相关领域的期刊上，为学术界贡献新的知识。
5.举办一次或多次研讨会，分享研究成果，促进知识交流。
五、实施步骤1.启动阶段（2023年6月-9月）：组建研究团队，明确研究目标，制定详细的研究计划和时间表。
2.文献收集阶段（2023年10月-12月）：广泛收集国内外相关文献，进行初步的理论研究。
基于大数据挖掘的高校学生行为数据分析系统的研究与开发
基于大数据挖掘的高校学生行为数据分析系统的研究与开发一、本文概述随着信息技术的迅猛发展和大数据时代的到来，高校作为人才培养的摇篮，其学生行为数据的挖掘和分析显得尤为重要。
这些数据不仅反映了学生的日常生活习惯、学习状态、社交活动等，还能为高校管理者提供有力的决策支持，促进教育教学的改革和创新。
研究和开发一套基于大数据挖掘的高校学生行为数据分析系统，对于提升高校管理水平和提高教育质量具有重要意义。
本文旨在探讨基于大数据挖掘的高校学生行为数据分析系统的研究与开发。
文章将概述大数据和数据挖掘的基本概念，以及其在高校学生行为分析中的应用价值。
将详细介绍该系统的架构设计、功能实现和关键技术，包括数据采集、预处理、存储、分析和可视化等环节。
在此基础上，文章还将分析系统在实际应用中的效果，并探讨其可能存在的问题和改进方向。
文章将总结研究成果，展望未来的发展方向，以期为我国高校教育信息化和智能化提供有益的参考和借鉴。
二、文献综述在信息化社会的浪潮下，大数据已经渗透到各个领域，为各行各业带来了前所未有的变革。
高校作为人才培养和知识创新的重要基地，其内部产生的学生行为数据具有极高的研究价值。
近年来，随着技术的发展，越来越多的学者和实践者开始关注如何利用数据挖掘技术来分析高校学生行为数据，从而优化教育资源配置、提高教育质量、促进学生个性化发展。
现有文献中，关于高校学生行为数据分析的研究主要集中在以下几个方面：一是学生学习行为分析，包括学习成绩、学习时长、学习资源使用等方面的数据挖掘，旨在发现学习规律，为学习预警和个性化学习推荐提供依据二是学生生活行为分析，涉及餐饮消费、社交互动、运动健康等方面的数据，旨在分析学生的生活习惯和兴趣偏好三是学生行为预测，通过构建预测模型，预测学生的未来发展趋势，如学业成就、职业选择等。
在技术开发方面，文献中提到了多种数据挖掘技术和方法，如聚类分析、关联规则挖掘、时间序列分析、神经网络等。
这些技术和方法在高校学生行为数据分析中得到了广泛应用，并取得了显著的成果。
数据挖掘技术
数据挖掘技术一．数据挖掘的含义和作用数据仓库的出现，带来了"数据丰富，但信息贫乏"的状况。
因此迫切需要一种新技术实现从企业海量的数据中发现有用的信息或知识，从而出现了数据挖掘（Data Mining）技术。
数据挖掘(Data Mining)就是应用一系列技术从大量的、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。
提取的知识表示为概念（Concepts）、规则(Rules)、模式(Patterns)等形式。
这些数据可以是结构化的,如关系数据库中的数据，也可以是半结构化的，如文本，图形，图像数据，甚至是分布在网络上的异构型数据。
发现知识的方法可以是数学的，也可以是非数学的，可以是演绎的，也可以是归纳的。
发现了的知识可以被用于信息管理、查询优化、决策支持、过程控制等，还可以进行数据自身的维护。
数据挖掘借助了多年来数理统计技术和人工智能以及知识工程等领域的研究成果构建自己的理论体系，是一个交叉学科领域，可以集成数据数据库、人工智能、数理统计、可视化、并行计算等技术。
还有一个定义：数据挖掘就是从海量的数据中挖掘出可能有潜在价值的信息的技术。
这些信息是可能有潜在价值的，支持决策，可以为企业带来利益，或者为科学研究寻找突破口。
二、数据挖掘的目的它的目标是将大容量数据转化为有用的知识和信息。
数据挖掘并不专用于特定领域，它需要凝结各种技术和创造力去探索可能隐藏在数据中的知识。
在很多情况下，应用数据挖掘技术是为了实现以下三种目的：。
发现知识：知识发现的目标是从数据库存储的数据中发现隐藏的关系、模式和关联例如,在商业应用中数据挖掘可用于发现分割、分类、关联、喜好四种知识。
发现分割知识可以将客户记录分组，策划为客户度身定做的推销活动。
发现分类知识可以将输入的数据分配到预定义的类别中，发现和理解趋势以及对文本文档的进行分类等。
发现交叉销售的机会是一种关联知识，以及发现大部分客户的喜好的知识[4]。
基于数据挖掘的选题策划的研究与设计
基于数据挖掘的选题策划的研究与设计随着信息时代的到来，数据挖掘作为一种有效的数据分析工具，被广泛应用于各个领域。
在科研领域，选题的策划是研究的起点，对于科学研究的质量和成果具有重要影响。
本文将探讨。
首先，数据挖掘可以帮助研究者从大量的数据中发现有价值的信息和规律。
传统的选题策划往往依赖于研究者的经验和直觉，容易受到主观因素的影响。
而利用数据挖掘技术，可以通过分析大量的文献、专利、期刊等数据，挖掘出研究热点、趋势和前沿领域，为选题提供客观的参考依据。
其次，数据挖掘可以帮助研究者发现研究中的潜在问题和挑战。
通过对已有研究成果和相关数据的分析，可以发现研究中存在的短板和不足之处。
研究者可以针对这些问题进行深入的思考和讨论，提出创新的研究思路和方法，从而拓展研究的领域和深度。
此外，数据挖掘还可以帮助研究者评估选题的可行性和前景。
选题的可行性是指所选研究方向是否具备足够的数据支持和技术条件。
通过对相关数据的挖掘和分析，可以评估选题的可行性，避免投入大量资源和时间却无法取得有效结果的情况。
同时，通过对已有研究成果和相关数据的分析，可以预测选题的研究前景，为研究者提供科学决策依据。
最后，数据挖掘还可以帮助研究者进行选题的优化和调整。
选题的优化和调整是指在选题策划的过程中，根据实际情况和需求进行灵活调整和修改。
通过对相关数据的挖掘和分析，可以及时发现选题中存在的问题和不足之处，从而进行相应的调整和优化。
综上所述，基于数据挖掘的选题策划的研究与设计是一种有效的方法，可以帮助研究者从大量的数据中发现有价值的信息和规律，发现研究中的潜在问题和挑战，评估选题的可行性和前景，进行选题的优化和调整。
通过数据挖掘技术的应用，可以提高选题的科学性和准确性，为科学研究提供有力支持。
因此，值得进一步深入研究和应用。
科学数据挖掘应用系统的研究与初步设计
将来自不同来源的数据整合到一起，形成一个 统一的数据集。
数据选择
根据挖掘目标选择相关的数据字段。
数据变换
对数据进行转换或处理，使其更适合于挖掘算法。
挖掘算法
应用各种算法来分析数据，发现其中的模式和关 联。
结果评估与解释
对挖掘结果进行评估，确保其准确性和有用性，并将结 果呈现给用户。
数据挖掘的应用领域
05
科学数据挖掘应用系统的 实现与测试
系统实现
数据预处理
对原始数据进行清洗、去重、转换等操作，确保数据 质量。
算法选择
根据数据特点和挖掘目标选择合适的算法，如聚类、 分类、关联规则等。
系统架构设计
采用模块化设计思想，将系统划分为数据输入、数据 测试环境搭建
03
数据挖掘技术能够从大量数据中提取有价值的信息， 为科学研究提供有力支持。
研究目的和意义
研究目的
开发一个科学数据挖掘应用系统，实 现对大规模、高维度数据的快速、准 确处理和分析。
研究意义
解决科学研究中数据处理和分析的难 题，提高科学研究效率和准确性，推 动科学研究的进步。
02
科学数据挖掘概述
数据挖掘的定义
通过实际应用案例验证，该系统在多个领域中取得了显著的成果，为科学 研究提供了有力支持。
研究不足与展望
当前研究主要集中在系统功能和算法优化方面，对于用户需求和体验的考虑还有待加强。
在实际应用中，数据安全和隐私保护问题需要进一步关注和解决。
未来研究可以拓展系统的应用领域，加强与其他科研信息化系统的集成和互操作性，以满足更多科研人 员的需求。同时，也需要关注数据质量和标准化问题，提高数据挖掘结果的可信度和可比性。
模块化设计
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存在的问题
只是对数据的共享和协同,还没有对数据进行深加工 或者分析 随着科学数据库中数据的不断积累,数据的加工处理, 从数据中获取有用的知识,充分挖掘数据资源的价值, 变得越来越重要 数据量大而且复杂,完全人工去分析或者查看是不现 实也是不可能的 科学数据库中开发数据挖掘应用的问题
首先,数据挖掘过程往往与数据挖掘模型,具体挖掘算法紧 密关联,这就带来了技术上和应用推广上的困难 其次,数据挖掘与具体应用结合,就会导致应用范围窄,灵 活性差,增加数据挖掘应用开发的难度
科学数据挖掘应用系统的研究与初步设计 周园春
2006年9月3日 年 月 日
目 录
背景 数据挖掘系统的发展现状 科学数据挖掘应用系统
科学数据库
中国科学院作为中国自然科学的研究中心,在长期的 科学研究实践中,通过观测,考察,试验,计算等多 种途径产生和积累了大量具有重要科学价值和实用意 义的科学数据和资料 科学数据的用途
缺点
应用范围是纵向的,过于狭窄,灵活性不够.比如为某个银 行定制的信用卡数据挖掘方案可能不适合其他银行.
数据挖掘系统
纵向的还是横向的数据挖据应用系统, 都很少考虑到科学数据挖掘,大多都是 应用于商业,金融等领域
目 录
背景 数据挖掘系统的发展现状 科学数据挖掘应用系统
科学数据挖掘应用系统的目标
希望在"十五"的基础上形成的大规模的科学 数据资源上,结合现有的元数据定义的规范, 为各个建库单位提供统一的,良好可扩展性和 灵活性的科学数据挖掘平台 各建库单位根据自身数据的特征来定制领域模 型,平台根据这些业务模型来实现对科学数据 进行分析和挖掘,最后以可视化的形式把结果 呈现给科研人员和科研管理人员,使得科研人 员能够从数据的背后进行更加深入科研的活动, 同时也为科研管理人员提供决策的资料来源
科学数据挖掘应用系统的目标
使科学家可以从桌面电脑上访问大量的数据和计算资 源 符合e-Science的首要的挑战
从数据的"雪崩"中有效地抽取,集成,探测,分析和表达 知识使得科学家能够利用数据的潜能
引发的不同领域的需求
数据资源集成到一起的计算基础设施——软件工程师 数据挖掘算法——计算机科学家 定义元数据标准和提出挖掘的目标 ——各个领域的专家
关于地点的统计
科学数据挖掘系统的具体应用
数据挖掘功能
利用关联规则发现算法发现属性之间的关系,例 如黄土高原地区气候数据库中各种气候属性之间 的关系 利用聚类算法在黄河流域水文泥沙数据库中发现 水文特征相似的观测站的集合,在黄土高原地区 气候数据库中发现气候特征相似的观测站的集合 利用序列模式发现算法发现属性值的变化规律 利用预测算法预测水文特征和气候特征演变的规 律和发展的趋势 黄河流域的水土流失的防治(需要相关的背景知 识)
科学数据挖掘系统的具体应用
黄土高原地区数据库介绍
来源:国家气象局 时间范围:1950年～2000年 数据的空间范围:黄土高原地区/黄河流域9个省 市自治区以县气象站为单元的气候数据 数据项目:气压,气温(平均,最高,最低), 相对湿度,风速,降水量,蒸发量,日照时数,0 厘米地温和辐射(总,净,直)的日值资料以及 分层地温的月值资料.
理论和应用的结合
数据挖掘是面向应用的多学科交叉领域,应 用推动了数据挖掘技术和理论的研究.而数 据挖掘系统是数据挖掘研究和应用的桥梁, 对数据挖掘技术的推广起到很大的作用
数据挖掘系统
数据挖掘是一个交叉学科领域,受多个学科影响,包括数据库 系统,统计学,机器学习,可视化和信息科学 .
数据挖掘系统
如何将现有的算法集中在一个统一的框 架下,并且与特定的领域相结合,构造 出能被各种层次的用户所接受的数据挖 掘应用系统,是数据挖掘系统研究需要 迫切解决的问题之一 分类:
数据挖掘算法库 科学数据挖掘应用系统的核心 主要包含一些具体的数据挖掘算法, 如关联规则,序列模式发现,决策 树,聚类,神经元网络,异常检测 等,而且还可以增加开发人员针对 不同应用改进的一些挖掘算法 目的是供领域模型所调用
数据挖掘算法库
数据挖掘模块
该模块主要包括挖掘算法的选择和具体 的数据挖掘过程
科学数据挖掘系统的具体应用
统计功能
关于时间的统计
计算某一时间,不同观测站观测值的算术平均值,最大值,最 小值 计算一个时间段内,不同观测站观测值的算术平均值,最大值, 最小值 按照流域界限划分,既计算某流域界限之内各观测站观测值的 算术平均值,最大值,最小值 按照行政界限划分,既计算某行政界限之内各观测站观测值的 算术平均值,最大值,最小值 按照生态类型区界限划分,既计算某生态类型区界限之内各观 测站观测值的算术平均值,最大值,最小值
科研人员研究的成果和积累 支持他们做更为复杂的创新研究不可替代的资源
科学数据库
始建于1983年,45个研究所, 几百个专业数据库,几十几百TB的数据量 数据库的内容覆盖了化学,生物,天文,材料,高能物理, 光学机械,自然资源,生态,遥感,大气等数据
科学数据库系统平台
各领域的专业人员可能还开发了各种不同的专业数据 库数学模型和专家系统,形成了不同专业的专业咨询 系统,科研过程和生产过程模拟系统
挖掘算法的选择:现有很多数据挖掘系统都 是需要用户自己选择挖掘算法,在该系统中, 挖掘算法的选择是根据科研人员选择的领域 模型和预处理后的数据来自动选择挖掘算法 数据挖掘:利用选择好的算法对预处理后的 科学数据进行分析和挖掘,并产生结果信息
科学数据挖掘信息的可视化
科学数据挖掘信息的可视化技术拓宽了传统的图表 功能,使用户对数据的剖析更清楚.例如把数据库 中多维的数据变成多种图形,这对于揭示数据中的 状况,内在本质以及规律性起到很强的作用 目的是让用户能够交互浏览数据,挖掘过程等 数据挖掘结果的可视化,将数据挖掘后得到的知 识和结果用可视化的形式表示出来,比如二维的 (圆,表格,树等)或者三维的(立方体等) 数据挖掘过程的可视化,用可视化的形式描述挖 掘过程,从中用户可以看出数据从哪个数据仓库 或数据库中抽取出来,怎样抽取以及怎样预处理,怎 样挖掘等
科学数据的预处理
科学数据的预处理就是按照科学数据的规律把 各种形式的科学数据(关系数据库/XML/空间 格式数据等)经过一定的处理转化成数据挖掘 的标准化形式
科学数据的预处理
异常数据 空缺数据 冗余或者重复数据 格式标准化 数据归约/压缩 ……
领域模型库
各建库单位都有一些各自典型的数学模型或者 业务逻辑,把这些数学模型或者业务逻辑综合 起来组成一个领域模型库,作为科研人员定制 领域模型的来源,它是一个开放的库,随时可 以补充新领域模型 需要各个领域的专家参与
数据和模式表示层
多维数据的可视化,多维数据挖掘任务的可视化,模式可视 化,模式比较和趋势分析可视化.
科学数据挖掘应用系统的系统框架
科学数据挖掘系统的具体流程
1)利用通用数据预处理工具对需要挖掘的数据 进行预处理; 2)基于系统领域模型,进行简单定制或进一步 开发,完成领域模型的定制; 3)执行数据挖掘,并将挖掘结果进行可视化显 示; 4)评价挖掘结果,如果有必要,可重复2),3) 步,重新定制领域模型参数,进行再次挖掘.
横向的数据挖掘工具 纵向的数据挖掘工具
横向的数据挖掘工具
数据挖掘软件需要和以下三个方面紧密结合 数据库和数据仓库 多种类型的数据挖掘算法 数据清洗,转换等预处理工作 "工具集"的数据挖掘软件(1995年) 对各个领域提供多种数据挖掘算法 包括数据的转换和可视化 并非面向特定的应用,是通用的算法集合,所以称之为横向 的数据挖掘工具 . 典型的系统有IBM的Intelligent Miner,SAS Enterprise Miner, SPSS Clmentine,SGI的MineSet,Oracle Darwin等 缺点 只有精通数据挖掘算法的专家才能熟练使用,如果对算法不 了解,难以得出好的模型
科学数据挖掘系统的具体应用
它是科学数据挖掘系统应用的具体实施 层,它根据挖掘后的信息和各个建库单 位提供的相关背景知识,能够对下一步 的科研活动和决策咨询提供一些参考性 的建议.比如说根据对黄河流水的水土 流失数据的挖掘,能够为这一地区的植 树的密度提供一些数据上的参考等
科学数据挖掘系统的具体应用
能否建立一个 科学数据挖掘的发展现状 科学数据挖掘应用系统
什么是数据挖掘? 什么是数据挖掘?
数据挖掘是从数据集中识别出有效的,新颖的, 潜在有用的,以及最终可理解的模式的非平凡 过程
数据挖掘的过程
数据挖掘到数据挖掘系统
研究重点的转移
从发现方法到系统应用,注重多种发现策略 和技术的集成,以及多学科之间的相互渗透.
水文参数和气候特征的分析预测
谢谢! 谢谢!
请提出宝贵的建议和意见
�
缺点:独立的,分散的
学科的交叉融合,新型交叉学科的出现和跨学科领域 的大型科学问题的研究:共享和集成 运用先进信息技术来支撑科学数据库的发展和应用的 软硬件综合平台 其总体目标是:硬件上满足科学数据库的需求的存储, 计算,通信和服务能力;软件上实现对科学数据库中 大规模,分布式,异构的海量数据进行整合,实现科 学数据资源的共享
纵向的数据挖掘工具
1999年开始就出现纵向的数据挖掘解决方案,即基于 工具集,针对特定的应用提供完整的数据挖掘方案 典型应用
KDI(主要用于零售业),Options&Choice(主要用于保险 业),HNC(欺诈行为侦测)和Unica Model(主要用于市场)
特点
很强的针对性,能够满足特定的应用需求 用户能专注于具体的应用问题,对具体算法无须了解.
科学数据挖掘系统的体系结构
各层主要功能
数据选择层
数据选择层的功能是把预处理后的数据表示成多维模型的形 式 简单的查询,比如SQL语言的条件选择或分组操作;基于联机 分析处理的数据立方体模型;无监督的数据分割技术,比如 聚类