数据挖掘技术调研
大数据技术在市场调研中的应用
大数据技术在市场调研中的应用随着互联网的迅猛发展，大数据技术在各个行业中的应用也越来越广泛。
市场调研作为企业决策的重要依据，也开始利用大数据技术进行信息收集、分析和预测。
本文将探讨大数据技术在市场调研中的应用，并分析其带来的优势和挑战。
一、大数据技术在市场调研中的应用1. 数据采集和整合：传统的市场调研通常依赖于问卷调查、访谈和观察等手段来收集数据。
而利用大数据技术，可以通过网络爬虫、社交媒体监听等方式，实时地获取大量的用户行为数据和消费偏好。
同时，大数据技术可以将各种异构的数据源整合在一起，构建完整的市场调研数据集合。
2. 数据分析和挖掘：大数据技术可以通过数据挖掘和机器学习算法，对海量的市场数据进行分析，发现数据中隐藏的规律和趋势。
这样的分析可以帮助企业了解用户的消费行为、需求和偏好，有针对性地调整产品策略和市场定位。
3. 市场预测和趋势分析：通过对历史市场数据和外部环境数据的分析，大数据技术可以预测市场的未来走向和趋势。
这对企业来说是极为重要的，可以帮助企业调整市场策略，抢占市场先机。
4. 竞争对手分析：大数据技术可以帮助企业对竞争对手进行全面分析。
通过收集、整合和分析竞争对手的市场数据，企业可以了解竞争对手的产品特点、市场份额和竞争策略，从而制定更有效的竞争策略。
二、大数据技术在市场调研中的优势1. 大规模数据处理能力：大数据技术具备处理海量数据的能力，可以快速地分析和挖掘大量的市场数据。
相比传统的市场调研方法，大数据技术可以更加高效地获得数据，减少了数据收集和整理的工作量。
2. 实时分析和反馈：传统的市场调研方法需要一定的时间来进行数据处理和分析，往往无法提供实时的结果反馈。
而大数据技术可以实时地对数据进行分析和挖掘，帮助企业快速了解市场动态，及时调整策略。
3. 潜在规律的挖掘：大数据技术通过数据挖掘和机器学习算法，可以挖掘出隐藏在海量数据中的潜在规律。
这些规律往往是人工调研很难发现的，可以为企业提供更深入的市场洞察。
市场调研数据挖掘分析工作总结
市场调研数据挖掘分析工作总结在当今竞争激烈的商业环境中，市场调研数据挖掘分析成为了企业制定战略、优化产品和服务、提升竞争力的重要手段。
过去一段时间，我深入参与了多个市场调研项目，致力于从海量的数据中挖掘有价值的信息，并对其进行深入分析，为企业决策提供有力支持。
在此，我将对这段时间的工作进行总结和回顾。
一、工作背景与目标随着市场的快速变化和消费者需求的日益多样化，企业对市场信息的准确性和及时性提出了更高的要求。
我们的市场调研数据挖掘分析工作旨在通过收集、整理和分析各类市场数据，包括消费者行为数据、竞争对手数据、行业趋势数据等，为企业提供全面、深入的市场洞察，帮助企业更好地了解市场动态、把握消费者需求、发现潜在的商业机会，并制定相应的营销策略和业务发展策略。
二、数据收集与整理1、数据源的选择为了获取全面、准确的市场数据，我们广泛收集了来自多个渠道的数据，包括线上调查问卷、线下访谈、行业报告、社交媒体数据、企业内部销售数据等。
同时，我们还与第三方数据供应商合作，获取了一些专业的市场监测数据和消费者画像数据。
2、数据清洗与预处理在收集到原始数据后，我们面临着数据质量参差不齐、格式不统一、存在缺失值和异常值等问题。
为了确保后续分析的准确性和可靠性，我们对数据进行了严格的清洗和预处理。
首先，我们去除了重复数据和无效数据；其次，我们对缺失值进行了合理的填充和处理；最后，我们对异常值进行了识别和修正。
3、数据整合与存储经过清洗和预处理后的数据，我们按照一定的规则和标准进行了整合和分类，并存储到了专门的数据仓库中。
同时，为了方便后续的查询和分析，我们建立了相应的数据索引和数据字典。
三、数据分析方法与技术1、描述性统计分析我们首先运用描述性统计分析方法，对数据的基本特征进行了概括和总结，包括数据的均值、中位数、标准差、频率分布等。
通过这些统计指标，我们对市场的整体情况有了一个初步的了解。
2、相关性分析为了探究不同变量之间的关系，我们进行了相关性分析。
数据挖掘技术在教务管理系统成绩分析中的应用研究的开题报告
数据挖掘技术在教务管理系统成绩分析中的应用研究的开题报告一、研究背景及意义随着信息技术的发展，管理信息化成为了大势所趋。
在教育管理领域，教务管理系统已成为高校教育管理的必备系统。
教务管理系统的主要功能是收集学生的各种信息，并且对学生成绩进行统计和分析，以便于对学生成绩及时准确的评价和跟踪。
因此，在教务管理系统中设计一个高效的成绩分析模块，具有实际的应用价值。
而数据挖掘技术是一种能够从大量数据中挖掘出潜在信息的方法，因此，将数据挖掘技术应用到教务管理系统中，可以提高学生成绩分析的质量和效率。
二、研究内容本文将以某高校的教务管理系统中的成绩分析为研究对象，主要研究以下内容：1. 分析教务管理系统中的学生成绩数据，包括学生的个体属性、学期成绩等信息。
2. 对学生成绩数据进行预处理，包括数据清洗、数据集成和数据变换等。
3. 应用数据挖掘技术对学生成绩进行分析，包括分类、决策树、关联规则挖掘等。
4. 设计一个成绩预测模块，利用学生历史成绩数据，预测学生未来的成绩。
三、研究方法本文主要采用以下研究方法：1. 调研法：通过对国内外相关领域的文献资料进行查阅，了解相关研究现状。
2. 实证研究法：采用某高校的教务管理系统数据作为研究对象，采用数据采集、数据预处理、数据挖掘等方法进行数据分析与处理。
3. 实验研究法：利用数据挖掘算法和成绩预测模型进行数据挖掘实验，验证算法的可靠性和实际效果。
四、预期成果通过本文的研究，预计可以达到以下成果：1. 提出一个高效的成绩分析模块，方便教务管理人员对学生成绩进行快速准确的分析。
2. 建立一个成绩预测模型，可为学生的未来学习提供指导，并帮助教育管理者进行教育决策。
3. 实现数据挖掘技术在教务管理系统中的应用，探索其在教育领域中的实际应用价值。
五、研究计划及进度安排1. 第一阶段（1~2周）：调研与文献综述。
了解数据挖掘技术在教育领域中的应用现状和发展趋势，构建本文的研究框架。
市场调研和数据分析的技术和方法
市场调研和数据分析的技术和方法市场调研和数据分析是现代企业营销管理不可或缺的一部分，市场调研是指对市场进行广泛的、系统的、客观的研究和调查，目的是为企业提供决策依据和方向；数据分析是指应用数学、统计学等分析方法对市场调研所得数据进行处理和分析，以提取有用信息、识别高价值客户和市场趋势，并为企业提供优化营销决策。
一、市场调研的技术和方法1. 问卷调查法问卷调查法是市场调研方法中最常用、最普遍的方法之一，采用的技巧多种多样，问卷调查法应该有适当的数量、科学地设计技术及合适的问题结构设计等，以确保该调查方法能够真实、完整、可靠地获取样本观察的反应。
2. 访谈法访谈法是一种口头交流方式，通常通过专业的访谈者积极参与，并进行访谈指导，以更好地收集和分析关于研究主题的信息，访谈的主体可以是企业管理人员、消费者、竞争对手等等，这种调查需要有合适的面谈策略及访问指南，以确保数据契合所需信息的类型。
3. 网络调查法因为互联网技术的不断普及和发展，越来越多的人选择在网上完成调查，网络调查也越来越受到广泛的关注和重视。
网络调查主要有在线调查、邮件调查和论坛调查三种方式，主要优点是采集数据的成本相对较低、效率高、方便快捷，并且能够吸引广泛的受访者参与。
二、数据分析的技术和方法1. 统计学分析法统计学分析法是基于概率和统计原理进行数据分析，经常用来分析随机和不确定变量，以及建立数学模型并进行验证。
它的主要优点是可以为数据集提供全面的量化、标准化和概括性指标，进而使得数据整合和比较变得更为容易。
2. 数据挖掘技术数据挖掘技术主要用于探测和分析数据之间的相关性和模式，并根据这些洞察分析结果提供决策支持信息。
数据挖掘的主要优点是能够发现隐藏在数据集背后的关联、趋势及模式，为企业带来更好的决策依据。
3. 预测分析技术预测分析技术主要通过建立模型和利用历史数据来预测未来某个过程或事件的结果，对于确定性问题进行预测分析常能带来意外的好处。
数据挖掘技术在市场调研中的使用中常见问题
数据挖掘技术在市场调研中的使用中常见问题市场调研是现代企业不可或缺的一环，通过了解消费者需求、竞争对手动态等信息，企业可以做出更明智的决策。
而随着数字化时代的到来，数据挖掘技术逐渐成为市场调研的重要工具。
然而，在数据挖掘技术应用于市场调研过程中，也会遇到一些常见的问题。
本文将就这些问题进行探讨，并提供解决方案。
问题一：数据收集不完整或低质量市场调研所依赖的数据的准确性和完整性是进行数据挖掘的基础。
然而，在实际应用中，数据往往存在收集不完整或低质量的问题。
这可能由于数据源的不确定性、数据输入错误或数据存储问题导致。
解决方案：1.明确数据需求：在进行数据收集之前，明确需要收集哪些数据以及这些数据的质量要求。
合理的数据需求可以减少收集不必要或无用的数据。
2.多元数据源：充分利用多个数据源可以增加数据完整性。
通过整合多个数据源的数据，可以提高数据的精确性和可靠性。
3.数据清洗：对已收集的数据进行清洗、去重和错误纠正等工作。
这可以有效减少数据错误对数据挖掘结果的干扰。
问题二：特征选择与维度灾难市场调研数据往往具有大量的特征，而这些特征可能包含冗余、不相关或噪音信息。
同时，由于特征维度的增加，数据挖掘算法的性能可能会下降，即所谓的维度灾难问题。
解决方案：1.特征筛选：通过评估特征与目标变量之间的相关性，筛选出对目标变量影响最显著的特征。
常用的方法包括皮尔逊相关系数、卡方检验等。
2.主成分分析（PCA）：PCA可以通过线性映射将高维数据转化为低维数据，保留原数据的主要信息。
选择保留的主成分数量可以根据方差贡献率来确定。
3.正则化方法：正则化方法可以通过增加惩罚项来控制模型的复杂度，从而避免过拟合问题。
常见的正则化方法包括L1正则化（Lasso）和L2正则化（Ridge）。
问题三：过拟合与欠拟合过拟合和欠拟合是数据挖掘中常见的问题，尤其在机器学习模型中更为突出。
过拟合指模型在训练集上表现良好，但在新数据上的表现较差。
关于档案管理方面的数据挖掘分析及应用探讨
关于档案管理方面的数据挖掘分析及应用探讨随着计算机技术的不断发展和进步，人们的生活水平质量也逐渐提高。
档案管理方面也开始应用计算机行业的数据挖掘技术，来提高档案管理效率，进而推动档案管理行业的发展。
本文将从数据挖掘概念及形式入手，分析并探讨数据挖掘技术在档案管理方面的应用。
标签：数据挖掘技术;档案管理;应用引言数据信息在人们的日常生活中扮演着重要的角色。
数据可以组成若干事件、物体，甚至能够组成整个社会。
其中，这些事件和物体之间也存在着错综复杂的关系，而数据挖掘技术便是要从所有数据中找到关系所在，并根据这些关系直接推断出来一些有价值且能够直接使用的信息，而非仅仅通过一些片面的数据信息进行定论。
目前，档案管理行业应适应社会发展，运用数据挖掘技术，使人们实时获取所需信息，提高办公效率。
本文主要对档案管理方面的数据挖掘技术的应用进行探讨。
一、数据挖掘技术的形式数据挖掘技术的形式分为描述型和预测型。
描述型是从现有的数据使用描述行为描述出存在的规则，进而发掘现有数据中更深层次的规律。
预测型是从现有的数据中总结出共同点，同时对未来即将发生的事件进行预测。
在数据挖掘技术的应用场景中，通常使用分类法、关联法和粗糙集法。
（一）分类法分类法是数据挖掘技术的核心。
分类的优劣不仅关系着数据不同属性的分析，而且会对数据质量产生较大的影响。
分类法的主要操作流程如下：首先，对数据库中现有的数据根据不同属性进行分类。
其次，对现有数据进行训练集和测试集的划分，保证训练量足够多，而测试量足够的少。
最后，对数据进行测试，再根据不同属性进行二次分类。
（二）关联法关联法在数据挖掘技术中不仅能够对现有数据的相关性进行详细的分析，而且能够精确描述出相关数据。
该方法主要流程如下：首先，对现有数据进行详细描述。
然后把属于同一属性的数据结合，并分析其相同点。
这种方法不仅提高了数据的准确性，而且提升了整体工作效率。
（三）粗糙集法粗糙集常用于研究不确定、不精确的知识。
数据挖掘在市场分析中的应用
数据挖掘在市场分析中的应用一、引言伴随着信息化时代的来临，企业面对海量数据的同时，也意识到了将这些数据转化为商业价值的重要性。
数据挖掘技术作为一种从大量数据中自动提取可用信息的有效手段，被广泛应用于市场分析领域。
本文将从市场分析的需求出发，解析数据挖掘在市场分析中的应用。
二、数据挖掘在市场调研中的应用1.数据预处理在市场调研的过程中，采集到的数据往往充满噪声、缺失值和不一致性等问题，数据预处理的流程则可以对原始数据进行去噪、填充、规范化等操作。
以市场调研中的问卷数据为例，可以通过去除填空不规范、重复或无效的问卷，来提高数据质量，从而更好地进行后续分析。
2.特征选择数据挖掘的任务就是在挖掘大量数据中找到可用而有意义的信息，因此需要在数据中选择出重要的特征，并排除没有参考价值的特征。
在市场调研中，通过特征选择可以选择出影响市场销售情况的关键特征，如客户需求、商品特性、竞争对手情况等，有助于更好地指导企业战略和产品开发。
3.分类分析在市场调研中，许多问题需要进行分类，以便更好地分析市场各种现象。
由于市场中涉及的问题较多，分类分析是数据挖掘中最常用的方法之一。
通过分类分析可以将市场分为不同的市场区域和市场细分，标识不同群体的需求，制定相应的营销策略和产品方案。
4.关联分析关联分析通过挖掘数据中存在的相关性，可以从原始数据中获取有用的信息和知识。
在市场调研中，经常需要挖掘消费者购物时的交叉销售情况，识别潜在消费者的购物需求和消费习惯，并通过制定精准的推荐产品方案，提高企业的销售业绩。
三、数据挖掘在竞争分析中的应用1.对比分析在市场竞争中，企业往往需要了解自身的产品和服务与竞争对手的产品和服务之间的优势和劣势。
数据挖掘技术可以通过对比分析自身产品与竞争对手产品的市场表现，找出相互之间的差异，为企业提供参考信息。
2.聚类分析市场中存在着各种各样的客户类型，需要对其进行分类，以便更好地了解产品和服务的市场需求。
数据挖掘关键技术在人事管理中的应用研究
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企业调研中常见的数据收集与分析方法
企业调研中常见的数据收集与分析方法在企业调研中，数据的收集与分析是一个重要的环节。
通过科学、准确地收集和分析数据，企业可以更好地了解市场情况、顾客需求以及竞争对手的优势和劣势，为业务决策提供有力的支持。
本文将介绍几种常见的企业调研中常用的数据收集与分析方法。
一、问卷调查问卷调查是企业调研中最常见的一种数据收集方法。
通过设计一份问卷，企业可以向目标受众广泛收集信息。
问卷可以包括开放性问题和封闭性问题，开放性问题可以让受访者自由发表意见，而封闭性问题则可以提供定量数据。
在设计问卷时，需要明确调查目的与问题，并选取适当的调研对象和调查样本。
此外，还需保证问卷设计的问题通俗易懂，回答选项全面准确，以提高回收率和数据质量。
最后，通过数据分析和统计方法，对问卷收集到的数据进行整理、汇总和分析，以得出客观、可靠的结论。
二、深度访谈深度访谈是一种质性的数据收集方法，通过面对面或电话等方式与目标对象进行一对一的访谈。
与问卷调查不同，深度访谈更加注重对受访者的观点、经历和态度的探讨和理解。
通过深入访谈，企业可以获得更加详细、深入的信息，了解受访者的真实感受和需求。
在进行深度访谈时，访谈对象的选择和准备非常重要。
对于关键决策者或核心用户的访谈，可以提供宝贵的洞察和参考。
在访谈过程中，需要充分倾听对方的话语，并提出明确的问题，以便更好地了解受访者的思考过程和背后的驱动因素。
最后，通过深度访谈数据的整理和分析，从中找到共性和差异，为业务决策提供有力的依据。
三、数据挖掘数据挖掘是通过分析大量数据，发现其中的潜在模式、关联规则和趋势的方法。
在企业调研中，可以通过数据挖掘技术对现有的海量数据进行分析，以发掘隐藏在数据背后的有价值的信息。
数据挖掘可以通过无监督学习或监督学习的方法进行。
无监督学习主要用于发现数据中的聚类、关联规则和异常点等，而监督学习则通过训练模型来预测和分类。
通过合理选择和应用数据挖掘算法，企业可以更好地理解市场和顾客的行为，发现潜在的商机和风险。
市场调研中的数据挖掘与分析方法
市场调研中的数据挖掘与分析方法市场调研是企业进行产品开发、推广和市场营销的重要手段。
而随着信息化技术的快速发展，大量的市场数据得以获取，如何通过数据挖掘与分析方法挖掘其中信息，从中总结经验，为企业决策提供支持和参考，已经成为市场调研的重要方向。
数据挖掘是从大量数据中发现潜在规律、模式和知识的过程。
而在市场调研中进行数据挖掘，需要涉及多个步骤：1. 数据预处理市场调研数据往往不完整、有噪声和异常值，需要进行数据清洗和处理，以确保它们可以应用到数据挖掘模型中。
2. 聚类分析聚类分析是一种将数据分成不同组别的无监督学习方法。
通过像聚类、密度估计和神经网络等技术将数据分组，对每组数据进行特征分析和挖掘，找到群体的优势和潜在需求。
3. 关联分析关联分析是一种用于发现不同性质的变量之间的相对关系的方法。
它通常用于购物篮分析，确定一组商品同时出现的概率，以此帮助企业进行产品布局和促销策略。
4. 决策树分析决策树可以理解为一种程序化的流程图，通过分解大型数据集成小的分类器，帮助企业预测未来趋势，根据数据特征进行分类和推导决策。
在市场调研中进行数据挖掘和分析，需要根据不同的业务需求和数据特点选择相应的技术。
比如，在品牌监测方面，需要从多个渠道收集大量的数据，并通过聚类分析，挖掘出品牌在网络上的曝光度、关注度、知名度等关键指标，同时结合关联分析，发现品牌和消费者行为之间的关联规律；在产品设计方面，需要通过大量的用户反馈、调研和分析，进行决策树分析，综合考虑不同因素，制定产品规划策略。
总之，市场调研中的数据挖掘与分析方法为企业提供了一个更深刻、全面的理解市场和消费者的机会。
它为企业提供可靠的、科学的市场预测和量化的决策依据，同样也可以帮助企业在同行竞争中获得更多的优势和创新。
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。
大数据分析和数据挖掘实践技术
大数据分析和数据挖掘实践技术随着信息技术的发展，数字化时代的到来，全球数据呈现出爆炸式增长的趋势，各种类型的数据呈现多样化，这给互联网企业和各行各业都带来了巨大的挑战。
据统计，全球数据每年按照50%以上的速度增长，全球数据量已经达到了多ZB的级别，而互联网企业所拥有的数据量更是难以想象。
对这些数据进行有效的挖掘和分析，将会成为各行各业企业未来竞争的重要策略。
大数据分析和数据挖掘实践技术，成为了当代信息技术领域的热门话题。
什么是大数据分析？大数据分析是指对大数据进行系统分析、挖掘和利用的过程。
由于大数据的数量非常庞大，数据类型非常复杂，因此在分析大数据时，通常需要使用一些高级的技术和算法。
在大数据分析中，我们可以使用数据仓库、数据挖掘、数据视觉化等技术手段来帮助我们对数据进行分析，并从中发现新的规律和趋势。
通过大数据分析，我们可以制定更加精准的企业决策，优化生产流程，提高市场营销效率，改进产品质量等等。
常用的大数据分析技术1. 聚类分析聚类分析是通过将数据进行分组来发现数据之间的关系。
在聚类分析中，同一组内的数据具有相似性，而不同组之间的数据差异性较大。
聚类分析在市场营销、安全监控、医疗诊断等领域中都有广泛应用。
2. 关联规则分析关联规则分析是通过对数据中的项集进行分析，发现他们之间的关系。
这种分析方法对于发现数据中的隐藏规律具有较大的帮助。
关联规则分析在众多行业都有应用，例如开发电商网站、提高销售升级、利用个性化数据分析等。
3. 时间序列分析时间序列分析是指通过对时间数据进行统计分析和预测，以揭示他们的变化规律的方法。
时间序列分析在市场调研、股票分析、自然灾害预测等领域都有广泛的应用。
什么是数据挖掘？数据挖掘是指利用计算机技术从大量的非常复杂的数据中提取有用的信息的过程。
数据挖掘的目的是发掘数据中的规律，以帮助企业更好地做出决策。
数据挖掘可以用于市场分析、产品质量检测、电子商务、金融风险评估和医学诊断等领域。
数据挖掘论文_优选10篇)
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[标签:粗体:【目录】篇1：数据挖掘论文篇2：数据挖掘论文篇3：数据挖掘论文篇4：数据挖掘论文篇5：数据挖掘论文篇6：数据挖掘论文篇7：数据挖掘论文篇8：数据挖掘论文篇9：数据挖掘论文篇10：数据挖掘论文【正文】篇1：数据挖掘论文题目：档案信息管理系统中的计算机数据挖掘技术探讨摘要：伴跟着计算机技术的不断进步和发展，数据挖掘技术成为数据处理工作中的重点技术，能借助相干算法搜索相干信息，在节省人力资本的同时，提高数据检索的实际效力，基于此，被广泛利用在数据密集型行业中。
笔者扼要分析了计算机数据挖掘技术，并集中阐释了档案信息管理系统计算机数据仓库的树立和技术实现进程，以供参考。
症结词：档案信息管理系统;计算机;数据挖掘技术;1数据挖掘技术概述数据挖掘技术就是指在超多随机数据中提取隐含信息，并且将其整合后利用在知识处理体系的技术进程。
若是从技术层面断定数据挖掘技术，则需要将其划分在商业数据处理技术中，整合商业数据提取和转化机制，并且建构更加系统化的分析模型和处理机制，从根本上优化商业决策。
借助数据挖掘技术能建构完全的数据仓库，知足集成性、时变性和非易失性等需求，整和数据处理和冗余参数，确保技术框架结构的完全性。
目前，数据挖掘技术经常使用的工具，如SAS企业的EnterpriseMiner、IBM企业的IntellientMiner和SPSS企业的Clementine等利用都十分广泛。
企业在实际工作进程中，常常会利用数据源和数据预处理工具进行数据定型和更新管理，并且利用聚类分析模块、决策树分析模块和关联分析算法等，借助数据挖掘技术对相干数据进行处理。
2档案信息管理系统计算机数据仓库的树立2.1客户需求单元为了充沛施展档案信息管理系统的优势，要结合客户的实际需求树立完全的处理框架体系。
基于数据挖掘技术分析古籍中风病腧穴处方规律
然而，本研究也存在一定的局限性。首先，由于古代医籍的描述方式较为简略， 部分腧穴处方可能存在理解上的偏差。其次，数据挖掘过程中未考虑到古代医 家的个体经验、患者病情差异等因素对针灸治疗的影响。未来研究可结合古代 医籍的深入解读以及现代医学对中风后失语的认知，进一步探讨针灸治疗该病 的最佳方案。
结论
参考内容二
基本内容
针灸治疗面瘫是一种具有悠久历史和丰富实践经验的传统疗法。为了深入探讨 针灸治疗面瘫的腧穴应用规律，本次演示将基于数据挖掘技术，对古籍中针灸 治疗面瘫的腧穴应用进行系统的分析和整理。
针灸治疗面瘫的历史可以追溯到古代，春秋战国时期《黄帝内经》就有关于针 灸治疗面瘫的记载。随后，历代医家对针灸治疗面瘫的方法和穴位选择进行了 不断的探索和总结，为后世治疗面瘫提供了宝贵的经验。然而，由于古籍中针 灸治疗面瘫的描述较为零散，缺乏系统性和规律性，因此，亟需借助现代数据 挖掘技术，对其进行深入分析和挖掘。
关联规则算法可发现腧穴之间的关联关系，聚类分析则可将具有相似特征的腧 穴组合在一起。通过这两种方法，我们可以更深入地了解古代医家针灸治疗中 风后失语的思路和方法。
结果与讨论
经过数据挖掘分析，我们发现古代针灸治疗中风后失语重视调理气血、疏通经 络。其中，神庭、本神、百会、风府、哑门等腧穴在处方中出现频率较高，可 能与中风后失语症状有关。另外，不同的症状也有各自的腧穴处方特点。例如， 对于伴有口角歪斜的患者，医家多选用风池、太阳、颊车等腧穴；而对伴有肢 体麻木的患者，则常选用外关、曲池、合谷等腧穴。这些发现为临床治疗提供 了宝贵的参考信息。
基于数据挖掘技术分析古籍中 风病腧穴处方规律
基本内容
摘要：
本研究利用数据挖掘技术对古籍中风病腧穴处方规律进行分析，旨在探索古人 经验对现代治疗的启示。通过收集整理古籍中的风病腧穴处方数据，运用聚类 分析、关联规则等方法进行数据分析，揭示风病腧穴处方的组合规律和特征。 结果表明，古籍中风病腧穴处方具有明显的规律性和有效性，对现代风病治疗 有重要的参考价值。
数据挖掘技术在智能制造中的应用研究
数据挖掘技术在智能制造中的应用研究智能制造是当前制造业发展的重要方向之一，它通过引入先进的信息技术和数据分析方法，实现生产过程的智能化和优化。
而数据挖掘技术作为一种重要的信息处理工具，正逐渐在智能制造领域发挥着重要作用。
本文将探讨数据挖掘技术在智能制造中的应用研究。
一、数据挖掘技术在产品质量监控中的应用在传统的制造过程中，产品质量监控主要依赖于人工抽样和检测，这种方式存在着效率低、准确性不高等问题。
而数据挖掘技术可以通过对生产过程中的大量数据进行分析和挖掘，从中挖掘出与产品质量相关的特征和规律。
通过建立预测模型和异常检测模型，可以实现对产品质量的实时监控和预测，及时发现潜在的质量问题并采取相应的措施，从而提高产品质量和生产效率。
二、数据挖掘技术在供应链管理中的应用供应链管理是智能制造中的关键环节之一，它涉及到多个环节和多个参与方之间的协作与合作。
而数据挖掘技术可以通过对供应链中的大量数据进行分析和挖掘，揭示出供应链中的潜在问题和优化空间。
通过建立供应链的数据模型和预测模型，可以实现对供应链中的需求预测、库存优化、运输规划等方面的智能化管理，提高供应链的运作效率和响应速度。
三、数据挖掘技术在设备故障预测与维护中的应用设备故障是制造过程中的常见问题，它不仅会导致生产停滞和资源浪费，还会对产品质量和生产计划造成影响。
而数据挖掘技术可以通过对设备运行数据和维修记录等信息进行分析和挖掘，建立设备故障预测模型和维护规划模型。
通过实时监测设备状态和预测设备故障，可以提前采取维护措施，避免设备故障对生产过程的影响，提高设备的可靠性和生产效率。
四、数据挖掘技术在产品设计与优化中的应用产品设计与优化是制造过程中的重要环节，它直接关系到产品的竞争力和市场需求。
而数据挖掘技术可以通过对市场调研数据、用户反馈数据和产品测试数据等进行分析和挖掘，揭示出产品设计中的关键特征和潜在需求。
通过建立产品设计模型和优化模型，可以实现对产品设计的智能化和个性化，提高产品的市场适应性和用户满意度。
资源挖掘调研报告
资源挖掘调研报告资源挖掘调研报告一、研究目的本次资源挖掘调研主要目的是了解资源挖掘在不同领域的应用情况，并探索其发展和前景。
二、调研方法本次调研采用了文献研究和实地调研相结合的方法。
在文献研究中，我们查阅了相关的学术论文、研究报告和书籍等资料；在实地调研中，我们通过访谈、观察等方式收集了一手数据。
三、资源挖掘概述资源挖掘是指从各种信息资源中自动发现有价值的信息或知识的过程。
它主要包括数据挖掘、文本挖掘和知识挖掘三个方面。
1. 数据挖掘数据挖掘是指从大规模数据中发现潜在模式和关系的过程。
它包括数据预处理、数据转换、数据挖掘以及结果评估等步骤。
数据挖掘在市场营销、金融、医疗等领域具有广泛应用。
2. 文本挖掘文本挖掘是指从大规模文本数据中发现隐藏在其中的有价值信息的过程。
它包括文本预处理、特征选择、文本分类和文本聚类等步骤。
文本挖掘在舆情分析、智能搜索等领域有着重要的应用。
3. 知识挖掘知识挖掘是指从结构化或半结构化数据中发现有用知识的过程。
它主要包括关联规则挖掘、分类和聚类等方法。
知识挖掘在科学研究、企业决策等领域发挥着重要作用。
四、资源挖掘的应用情况1. 市场营销资源挖掘在市场营销中的应用十分广泛。
通过分析用户购买记录和行为数据，可以发现用户的购买偏好和喜好，从而提供个性化的推荐服务。
此外，还可以通过分析市场趋势和竞争对手信息，来制定有效的营销策略。
2. 金融金融领域是资源挖掘应用的重要领域之一。
通过分析历史交易数据和市场行情数据，可以预测股票走势和汇率变动，从而指导投资决策。
此外，还可以通过信用评估和风险控制来提高贷款和保险的审核效率。
3. 医疗资源挖掘在医疗领域的应用也非常广泛。
通过分析病历数据和医学文献，可以辅助医生进行诊断和治疗，提高医疗质量和效率。
此外，还可以通过分析健康数据和生物信息，进行疾病预测和健康管理。
五、资源挖掘的发展和前景资源挖掘技术在过去几年得到了快速发展，取得了一系列重要的研究成果。
数据挖掘调研报告
数据挖掘调研报告数据挖掘调研报告一、引言数据挖掘是指通过不同的技术和算法从大规模的数据中提取有用的信息和知识，并进行深入分析和挖掘的过程。
在大数据时代，数据挖掘技术成为了企业和组织中智能决策和业务创新的重要手段。
为了更好地了解数据挖掘的发展现状和趋势，我们进行了本次调研。
二、方法和过程本次调研使用了问卷调查的方法，针对不同行业和不同企业的数据挖掘应用情况进行了调查。
我们制定了详细的调查问题，并通过网络和面对面的方式进行了问卷调查。
共计收到有效问卷100份。
三、调研结果分析1. 数据挖掘应用领域根据调研结果显示，数据挖掘主要应用在金融、电商、健康医疗、教育等领域。
其中，金融领域的应用最为广泛，超过50%的企业使用数据挖掘技术进行风险评估和客户分析等工作。
2. 数据挖掘技术工具调研结果显示，目前较为常用的数据挖掘工具有Python、R、SAS和SPSS等。
其中，Python是最受欢迎的数据挖掘编程语言，有超过80%的企业使用Python进行数据挖掘工作。
3. 数据挖掘挖掘模型调研结果显示，常用的数据挖掘模型有分类、聚类、关联规则和时序预测等。
其中，分类模型是最常用的模型之一，用于对数据进行分类和预测。
4. 数据挖掘的挑战和问题调研结果显示，数据质量和数据隐私是目前企业在数据挖掘过程中面临的主要挑战。
同时，还有部分企业反映数据挖掘技术的复杂性和成本较高，导致数据挖掘工作难以推广和应用。
四、结论和建议1. 数据挖掘应用领域广泛，特别是金融领域的应用最为广泛，有较大的发展潜力。
2. Python是目前最受欢迎的数据挖掘编程语言，企业可以提升对Python的使用和熟练度。
3. 在选择数据挖掘模型时，应结合具体场景和需求来选择最合适的模型。
4. 在数据挖掘过程中，要重视数据质量和数据隐私保护，加强数据管理和安全控制。
5. 在推广和应用数据挖掘技术时，要综合考虑技术复杂性和成本，并与实际业务需求相结合。
综上所述，数据挖掘技术在各个领域有广泛应用，对于企业和组织来说具有重要的意义。
数据调研方法有哪些
数据调研方法有哪些
数据调研方法包括：
1. 问卷调查：通过编制问题列表，采集大量受访者意见和反馈，用于分析和总结。
2. 访谈调查：通过亲自与受访者沟通交流，获取他们对于特定问题的看法、心态和态度等信息。
3. 焦点小组调查：将一些具有相似背景和经验的人聚集在一起进行集体讨论，收集意见和反馈。
4. 数据挖掘：通过计算机处理和分析大量数据，找出其中的规律和趋势，以此作为调研依据。
5. 观察法：对现实中的实际行为、事件和事物进行观察和记录，以获得足够的信息和结论。
6. 实验法：通过设计和操控变量，观察现象发生的影响和结果，以验证假设或得出结论。
基于数据挖掘的食客口味偏好分析研究
基于数据挖掘的食客口味偏好分析研究随着互联网的迅猛发展，人们的生活方式和消费习惯发生了巨大变化。
人们在选择餐厅和点餐时更加倾向于个性化和定制化的体验，而食客的口味偏好则成为决定餐厅经营成败的重要因素之一。
因此，基于数据挖掘的食客口味偏好分析研究应运而生。
数据挖掘技术通过从大量口味相关数据中提取有价值的信息，可以帮助餐厅了解食客的口味偏好，从而根据这些信息针对性地进行经营决策和市场推广。
本文将就基于数据挖掘的食客口味偏好分析研究展开讨论。
首先，数据挖掘技术可以运用在餐厅点评网站或移动应用的用户评价数据上。
餐厅经营者可以通过挖掘这些数据，了解到食客对不同菜品的评价和口感偏好。
通过分析用户评论中的关键词、评分和评论内容，可以抽取出反映菜品口味特点的关键特征。
通过提取的特征和情感分析技术，餐厅可以了解到食客对不同菜品的满意度和不满意度，从而根据顾客反馈做出调整和改进。
其次，数据挖掘技术还可以运用在顾客线下消费行为数据的分析中。
例如，餐厅可以通过顾客使用餐厅在移动应用上的订餐记录和支付数据，了解到顾客的消费模式和消费习惯。
通过分析顾客的点餐时间、消费金额、消费频率等数据，可以发现顾客的偏好，例如是否喜欢下午茶，是否偏好特定菜系等。
另外，数据挖掘技术可以运用在社交媒体平台上的用户数据分析中。
餐厅可以通过挖掘用户在社交媒体上发布的餐饮相关内容，了解到顾客对不同餐厅和菜品的讨论和评价。
通过分析用户在社交媒体上发布的评论、点赞和转发等活动，可以得到用户在口味偏好上的共性和趋势。
这些数据分析结果可以帮助餐厅了解潜在顾客的需求，从而有针对性地进行市场推广和宣传。
此外，数据挖掘技术还可以应用在用户调研数据的分析中。
通过设计问卷调查和进行用户访谈等方式，收集用户关于口味偏好的信息。
通过对收集到的用户调研数据进行数据挖掘和统计分析，可以得到不同用户群体的口味偏好特点和差异性。
这些调研结果可以为餐厅提供决策参考，提供更符合消费者口味偏好的菜品和服务。
市场调研中的定量研究方法量化数据分析技巧
市场调研中的定量研究方法量化数据分析技巧市场调研在现代经济活动中扮演着重要角色，它通过收集和分析数据，帮助企业了解市场需求、竞争情况和消费者行为，从而指导企业的决策和战略制定。
在市场调研中，定量研究方法是一种重要的数据分析技巧，它以量化的形式处理数据，提供了具有代表性的统计结果，帮助我们更好地理解市场现象和趋势。
本文将介绍几种常用的定量研究方法和量化数据分析技巧。
一、问卷调查问卷调查是市场调研中最常见的定量研究方法之一。
通过设计问卷并将其发放给目标受访者，我们可以收集大量的定量数据。
在设计问卷时，我们需要确保问题的设计合理、选项的清晰易懂，并且问卷整体的结构合理。
在数据分析阶段，我们可以使用统计软件对问卷数据进行整理、计算和分析，进而得到统计指标和结论。
二、实验研究实验研究是一种通过控制变量来观察因果关系的定量研究方法。
在市场调研中，我们可以设计实验来模拟市场环境，进而探究不同因素对市场的影响。
比如，我们可以设计实验来测量不同价格对产品销量的影响，或者观察不同广告形式对消费者购买欲望的影响。
在实验过程中，我们需要精确地记录实验数据，并运用统计方法进行数据分析，从而验证实验假设和得出结论。
三、数据挖掘数据挖掘是通过利用计算机技术和统计学方法从大量数据中提取信息和模式的过程。
在市场调研中，我们可以通过数据挖掘技术来挖掘和分析大规模的市场数据，揭示不同变量之间的关系和趋势。
比如，我们可以使用关联规则挖掘技术来发现产品销售中的潜在关联，或使用聚类分析技术将消费者划分为不同的群体。
数据挖掘方法能够帮助我们从庞杂的数据中提取有用的信息，并提供决策支持。
四、回归分析回归分析是一种用于研究变量之间关系的统计方法，可以帮助我们预测和解释因变量的变化。
在市场调研中，我们可以使用回归分析来建立变量之间的数学模型，从而研究市场现象和预测市场趋势。
比如，我们可以通过回归分析来探究广告投入与销售额之间的关系，或者分析价格和产品需求之间的关系。
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1.定义：数据挖掘（Data Mining，或称DM）又称为数据库中的知识发现（Knowledge Discovery from Database，简称KDD）数据挖掘是一个从不完整的、不明确的、大量的并且包含噪声，具有随机性的实际应用数据中，提取出隐含其中潜在有用的知识或模式的过程。
2.基本概念：文献：《数据挖掘算法及其应用研究》《数据挖掘中聚类分析算法的研究与应用》近十多年来，数据挖掘在全世界信息产业界受到了极大的关注，并飞速发展，究其原因，在于全球信息技术的迅速发展和互联网的快速普及造成了数据过量和信息爆炸，人们迫切需要有这样一种技术可以帮助他们从浩如烟海的信息中找出他们真正需要的、有价值的那一部分信息和知识。
而数据挖掘正是解决以上问题的有效手段。
关于数据挖掘，最简单明确的表述是从海量、混杂的数据里挖掘或者提取有用模式或知识的一个过程。
数据挖掘可以说是一门跨多个学科和知识领域的新兴课题，它将人们应用数据的方式从原本简单的查询提升至在数据里挖掘与发现知识以对决策行为提供支持。
而为了能满足人们从数据里发现知识的需求，来自不同领域，如数据库领域、模式识别领域、机器学习领域、人工智能领域、统计学领域、可视化领域和并行计算领域等的诸多优秀的研究者和技术专家都致力于研究这个新兴的课题——数据挖掘，不断研究和创造出优秀的研究成果，也使得数据挖掘成为了新的技术热点。
通过数据挖掘可得到多种知识，而这些知识最终可以应用到多个方面，包括给相关组织和个人提供决策支持。
在一般情况下用户并不了解大量的数据中蕴藏了哪些有意义有价值的信息，所以，对数据挖掘系统来说，应该同时能够搜索发现多种形式的信息知识，进而满足用户的实际要求和期望。
其主要有三个特点：（1）海量数据。
（2）未知的有价值的规律。
数据挖掘所发现的规律，应该是有用的并且不应该是显而易见的，应该是对不同的任务来说有意义的、隐藏的规律。
（3）数据挖掘是一个过程。
他需要数据理解、业务理解、数据准备、评估、建模、部署等一系列步骤，数据挖掘人员的业务能力和分析能力对成功有重要的影响。
数据挖掘的主要有任务有两点：描述型和分类预测型的任务。
描述型的任务是指通过数据库数据的自身内部联系，从而得到数据库中数据关系或者数据库的概要描述。
分类预测型的任务是指通过现有的已经知道的分类的数据学习模型以及类的标签的区别，称作为预测型和分类型。
3.数据挖掘的由来：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、Web页面等多种类型的复杂数据, 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, 最主要的就是有效信息难以提炼。
过多无用的信息必然会产生信息距离( 信息状态转移距离, 是对一个事物信息状态转移所遇到障碍的测度, 简称DIST或DIT )和有用知识的丢失。
这也就是约翰·内斯伯特( John Naisbert) 称为的“信息丰富而知识贫乏”窘境。
因此, 人们迫切希望能对海量数据进行深入分析, 发现并提取隐藏在其中的信息, 以更好地利用这些数据。
但仅以数据库系统的录入、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, 数据挖掘技术应运而生。
4.数据挖掘的研究及其应用现状：文献：《数据挖掘研究现状及发展趋势》《数据挖掘研究现状综述》《数据挖掘综述》每年有KDD、PAKDD和ECML&PKDD三大学术会议( 1) KDD( Knowledge Discovery in Databases) 国际学术大会数据挖掘技术出现于20世纪80年代末, 它促成了数据库中的知识发现( KDD) 产生。
在1989年美国底特律召开的第十一届国际联合人工智能学术会议上首次提到知识发现这一概念, 到1993年, 美国电气电子工程师学会( IEEE) 的知识与数据工程( Knowledge and Data Engineering) 会刊出版了KDD技术专刊, 发表的论文和摘要体现了当时KDD的最新研究成果和动态。
据统计显示, 从1995年至2007年召开的13次KDD国际学术大会中, 9次都在美国主要城市( 如纽约、芝加哥、华盛顿等) 举办, 其余4次均在加拿大举办，从未在北美以外地区举办过。
( 2) PAKDD( Pacific- Asia Conference on KDD) 学术会议1997年, 也就是首届蒙特利尔KDD国际学术大会召开之后的两年，PAKDD学术会议在亚太地区顺利召开, 这标志着亚太地区数据挖掘研究进入发展时期。
PAKDD会议每年召开一次, 从1997年至2007年的11年中, 亚洲和大洋洲的主要国家都成功举办过该项会议。
（3）ECML/PKDD学术会议( European Conference on Machine Learning&European Conference on Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases)是主要由欧洲大陆范围内的一项关于机器学习、数据库中知识发现的原理与实践欧洲会议的国际会议。
数据挖掘主要应用领域①市场分析和预测:大型超市销售分析与预测、销售渠道与价格分析等;②金融、银行; 如自动投资系统、可预测最佳投资时机;③工业生产: 主要用于发现最佳生产过程;④科学研究:天文定理的发现、用于分析地壳的构造活动等;⑤Web数据挖掘; 站点访问模式分析、网页内容自动分类;表1.数据挖掘应用比重表2.数据挖掘不同领域增长率数据挖掘的算法平台发展第一代数据挖掘软件, 支持一个或少数几个数据挖掘算法, 这些算法设计用于数据向量挖掘, 多用于商业系统。
Salford Systems公司早期的CART系统就属于这种系统。
新加坡国立大学研制的CBA, 其基于关联规则的分类算法, 能从关系数据或者交易数据中挖掘关联规则, 利用关联规则进行分类和预测。
第二代数据挖掘软件系统与数据库管理系统( DBMS) 集成, 支持数据库和数据仓库, 具有高性能的接口, 具有较高的可扩展性。
能够挖掘大数据集以及更复杂的数据集和高维数据, 但这一代的数据挖掘软件只注重模型的生成, 典型代表有DB Miner和SAS Enterprise Miner。
第三代数据挖掘系统的特点是和预言模型系统之间能够实现无缝的集成, 使得由数据挖掘软件产生的模型的变化能够及时反映到语言模型系统中, 由数据挖掘软件产生的预言模型能够自动地被操作系统吸收, 从而与操作型系统中的语言模型相联合提供决策支持的功能。
它能够挖掘网络环境下( Internet/Intranet/Extranet) 的分布式和高度异质的数据, 并且能够有效地和操作型系统集成。
其缺点是不能支持移动环境。
这一代数据挖掘系统关键的技术之一是提供对建立在异质系统上的多个预言模型以及管理这些预言模型的元数据提供第一级别的支持。
SPSS Clementine 就是属于这一代的产品。
第四代软件能够挖掘嵌入式系统、移动系统和普遍存在的计算设备产生的各种类型的数据。
目前国外技术成熟、有较强产业化能力的数据挖掘软件, 其中主要的有:①SAS Enterprise Miner: SAS系统全称为Statistics Analysis System, 是美国使用最为广泛的三大著名统计分析软件( SAS, SPSS和SYSTAT) 之一, 被誉为统计分析的标准软件。
1997年SAS发布了SAS Enterprise Miner, 这个工具为用户提供了用于建模的一个图形化流程处理环境, 并且它有一组常用的数据挖掘算法, 包括决策树、神经网络、回归、关联等, 还支持文本挖掘。
SAS 主页地址：/②SPSS Clementine: SPSS是世界上最早的统计分析软件之一。
1998年末SPSS收购了英国ISL公司, 通过继承获得了这家公司的Clementine数据挖掘包。
Clementine是首次引入数据挖掘流概念的产品之一。
它允许用户在同一个工作流环境中清理数据、转换数据和构建模型。
/software/analytics/spss/③IBM Intelligent Miner: 包括分析软件工具Intelligent Miner for Data和Intelligent Miner for Text, 不仅可以寻找包含于传统文件、数据库、数据仓库和数据中心中的隐含信息, 更允许企业从文本信息中获取有价值的客户信息。
Intelligent Miner 使用预测模型标记语言( Predictive Modeling Markup Language, PMML) 来导出挖掘模型, 这种语言由数据挖掘协会( Data Mining Group, DMG) 定义。
④Insightful Miner( I-Miner) : 由美国Insightful公司开发的具有高度可扩展性的数据分析和数据挖掘软件。
目前在金融、生物科技、政府机构等企事业单位应用非常广泛。
此外, 还有Oracle公司从Thinking Machines公司取得的Darwin; Unica公司开发的Affinium Model; Angoss Software所开发的Knowledge SEEKER; 加拿大Simon Fraser大学开发的DBMiner;SGI公司和美国Standford大学联合开发的Minset; HNC公司开发的用于信用卡诈骗分析的Database Mining Workstation;IBM公司Almaden研究中心开发的Quest; Neo Vista开发的Decision Series; 以及KEFIR系统、SKICAT系统等。
国内也有不少新兴的数据挖掘软件，如:D Miner , iD Miner , Ms Miner , AR Miner, Scope Miner ,Open Miner等相关的一些企业、机构主要有：复旦德门，数海时代，华院数据，海尔青大，宇动源，亦策，中科院计算技术所，东北大学等等。
数据挖掘平台软件份额2007截止·排名前10位中没有国内研发的数据挖掘软件；·我国研发的DM平台尚未被国际市场认可, 国内DM软件产业还不够成熟5.数据挖掘常用建模算法文献：《数据挖掘算法及其应用研究》《数据挖掘中聚类分析算法的研究与应用》《数据挖掘中的聚类方法及其应用》《聚类算法研究》（1）决策树方法(Decision Tree)定义：决策树是一个利用像树一样的图形或决策模型的决策支持工具，包括随机事件结果，资源代价和实用性。