多策略数据挖掘平台MSMiner
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。
multicoretsne 用法
一、multicoretsne简介multicoretsne是一种用于高维数据降维可视化的工具，它采用了多核心并行计算的策略，能够在较短的时间内将高维数据映射到二维平面上，帮助研究人员更直观地理解数据之间的关系。
二、multicoretsne的优势1.多核心并行计算：相比传统的t-SNE算法，multicoretsne采用了多核心并行计算的策略，能够大大缩短计算时间，在处理大规模高维数据时表现出更高的效率。
2.稳定性和可靠性：multicoretsne在处理各种类型的高维数据时表现出较高的稳定性和可靠性，能够有效地保留数据间的局部结构和全局结构，为研究人员提供准确的可视化结果。
3.灵活性：multicoretsne支持多种参数设置和定制化选项，用户可以根据自己的需求进行灵活调整，获取符合自身研究目的的降维可视化结果。
4.易用性：multicoretsne提供了友好的用户界面和详细的文档说明，使用起来非常方便，即使对于初学者也能够快速上手。
三、multicoretsne的使用方法1.安装multicoretsne：在使用multicoretsne之前，首先需要安装相应的软件包和依赖项，可以通过pip或conda进行安装。
2.加载数据：将需要进行高维数据降维可视化的数据集加载到程序中，可以是Numpy数组、Pandas数据框或其他常见的数据格式。
3.参数设置：根据具体的需求，设置multicoretsne的参数，如perplexity、learning_rate、n_iter等，这些参数可以影响最终的可视化效果。
4.运行t-SNE算法：调用multicoretsne的函数来运行t-SNE算法，通过多核心并行计算快速得到高维数据在二维平面上的映射结果。
5.可视化展示：将得到的降维结果进行可视化展示，可以使用Matplotlib、Seaborn等工具进行绘图，观察数据的分布和聚类情况。
6.结果解释：根据可视化结果，研究人员可以对数据之间的关系和结构做出解释，为后续的数据分析和建模工作提供参考。
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。
数据挖掘方案与应用_比较介绍26种数据挖掘软件
比较介绍26种数据挖掘软件1、数据挖掘软件之ANGOSS软件公司2、数据挖掘软件之Business Objects3、数据挖掘软件之Cognos 公司4、数据挖掘软件之Comshare, Inc.5、数据挖掘软件之DataMind Corporation6、数据挖掘软件之DBStar7、数据挖掘软件之Group 1 Software8、数据挖掘软件之Hitachi Data Systems (HDS)9、数据挖掘软件之NC Software, Inc.10、数据挖掘软件之IBM Intelligent Miner11、数据挖掘软件之Information Discovery, Inc. PatternWarehouse Retail Sales Fore_casting System12、数据挖掘软件之John Galt Solutions, Inc. Fore_castX Wizard13、数据挖掘软件之 PATTERN614、数据挖掘软件之MapInfo Corporation TargetPro15、数据挖掘软件之Market Miner (Formerly AbTech Corp.) ModelQuest Expert16、数据挖掘软件之MathSoft, Inc. StatServer17、数据挖掘软件之Maximal Innovative Intelligence Ltd.18、数据挖掘软件之Megaputer Intelligence, Inc19、数据挖掘软件之MIS America (formerly MIS AG)20、数据挖掘软件之Oracle Corporation21、数据挖掘软件之Pilot Software (acquired by Accrue Software)22、数据挖掘软件之Quadstone, Inc.23、数据挖掘软件之Salford Systems24、数据挖掘软件之SAS25、数据挖掘软件之Seagate Software (division of Seagate Technology)26、数据挖掘软件之Search Software America1、数据挖掘软件之ANGOSS软件公司KnowledgeSTUDIO平台：NT , Windows 9X功能：CHAID算法，支持PMML，留有与SAS、S-Plus的接口，能够灵活地导入外部模型和产生规则，包含神经网络建模的能力优点：响应快，模型、文档易于理解，决策树分析直观/性能良好，SDK中容易加入新的算法缺点：决策树不能编辑打印，SDK缺乏数据预处理阶段的函数，没有示例代码，不支持AIX应用行业案例1．Frost National银行CRM收益率、客户满意度、产品功效2．SASI公司利用SDK开发行业数据挖掘应用软件（零售行业）3．Montreal银行客户分片、越区销售模型、市场站的准备、抵押支付的预测、信用风险的分析2、数据挖掘软件之Business ObjectsBusinessMiner 4.1平台：Windows 平台，支持多数据源功能：直观的决策树技术，提供所有的分类数据挖掘功能，包括：建模、发现、可视化、假设分析和分片。
达梦数据交换平台（DMETL）执行过程改进
华中科技大学硕士学位论文摘要数据抽取转换装载(ETL)是数据仓库的核心组成部分，负责从异构的数据源中抽取数据，对这些数据进行清洗、转化，并最终加载到数据仓库当中去。
ETL平台开发和设计的好坏直接影响了数据仓库的构建乃至整个商业智能系统的应用。
因此，对达梦数据交换平台(DMETL)进行改进以提高产品的指标具有重要意义。
在深入研究和分析了达梦数据交换平台的工作原理和机制以及该平台在设计和实现中所涉及的关键技术的基础上，找出了现有达梦数据交换平台存在的不足和缺陷，提出了两种改进方法。
其一：考虑到原有DMETL的串行工作方式不利于发挥系统的功效，将流水线技术引入到达梦数据交换平台之中。
流水线的工作方式实质上是利用多线程和缓存技术，使得ETL数据的抽取，转换和加载三个环节的执行可以抽象成流水线一样运行在不同的线程实例中，从而减少了中间环节的等待时间。
通过流水线工作方式充分的利用了计算机资源，提高了系统的吞吐率，提升了ETL 的工作效率。
第二，针对原有DMETL增量抽取方式对客户系统进行未授权操作所带来的弊端，同时考虑到实际项目中ORACLE作为数据源的应用较多，设计和实现了针对ORACLE数据源的基于日志分析的增量数据抽取方式。
利用ORACLE数据库自身的日志分析工具LOG MINER，对数据库日志文件进行解析，获取用户对数据库的变更操作。
通过分析数据库的变更操作来对数据库中的增量数据进行捕获。
该方法可以有效降低DMETL对客户系统的影响。
通过实验表明，流水线技术的引入是可以在一定程度上提高达梦数据交换平台的工作效率的，并且基于日志分析的增量捕获方式也是可以避免对客户业务系统的侵入。
此外，这项工作对达梦数据库开发并提供其数据库日志分析工具也有参考价值。
关键词：数据仓库，数据抽取转换加载，流水线，增量数据抽取，日志分析华中科技大学硕士学位论文AbstractETL is the core component of Data Warehouse, extracting data from heterogeneous sources, cleaning and transforming the data, finally loading them into Data Warehouse. The good or bad work of ETL development and design directly influences the construction of Data Warehouse and the application of the whole Business Intelligence system. Therefore, it is of great significance that we make a further improvement on the indicators of Dameng Interchange Platform.Based on in-depth study and analysis on the principle and mechanism of Dameng Data Interchange Platform, and also the key technologies involved, we found out some shortcomings and deficiencies existing in current platform. So, two improved methods were put forward. One, considering the serial working way of current platform against efficacy, so we introduced the pipeline technology into the platform.In fact, pipeline technology is essentially implemented by multi-threading and caching techniques, which can control data extraction, data transformation and data loading run synchronously in three different thread instances, working as abstract as pipeline in order to reduce the latency time for the intermediate links. Through this technology, we can make a full use of CPU resources to improve the system throughput rate, and to promote the ETL work efficiency.The other one, given the common problem all the extraction ways of current platform must confront to: the unauthorized access to the customer system. Moreover, taking into account that many Oracle data source were frequently used in the actual project.Therefore, we designed and implemented one extraction way based on analyzing log file to obtain the incremental data. We analyze the log file of database obtained by LOG MINER, one product of log file analysis provided by Oracle Database, to capture the changes to database, which were recorded in log file. Analyzing the change operations to the database, we can capture the incremental data. In this way, the influence of DMETL on client system can be effectively reduced.Finally, experiments we conduct show that the introduction of pipelining can improve to some extent Dameng Data Interchange Platform more efficient; and the way based on log analysis to capture the incremental data can also avoid the intrusion to business systems.华中科技大学硕士学位论文In addition, our work on the research above may play an important role to promoting the development of log analysis kits supplied by the database products.Key words：Data Warehouse, ETL, pipeline, incremental data extraction, log analysis独创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。
多策略数据挖掘平台MSMiner
掘平台MSMiner
•与元数据管理模块交互用到时了COM技术，为了
降低开发负担，我们提供了CPublicFunc公共函数类，
提交要求和项目流程如下：
1）可以两至三人为一小组工程实现； 2）实现结果为符合MSMiner数据挖掘子系统挖
掘算法DLL接口规范要求的DLL文件。 3）开发完毕，在机房MSMiner环境下进行测试。 4）最后提交程序源码和实验报告，在实验报告
中要写清算法步骤、说明以及心得体会等，源码 要求有清晰明确的注释。
掘平台MSMiner
课程项目内容要求
对MSMiner数据挖掘子系统进行扩展开发，选择 实现下列某种算法：
• 1．聚类算法：k-means、k-harmonic
• 2．分类算法：C4.5、SVM、GA
• 3．关联规则：Apriori、FP-tree
• 4．神经网络
掘平MSMiner
常见问题解答
• 几个常见问题的说明：
•1）Q：为什么要实现DLL程序，可以实现成可执行程序吗？
•A：因为本次实验要开发算法DLL程序，目的正是用于封 装数据挖掘算法，并最终由MSMiner数据挖掘子系统所调 用。所以不能实现成可执行程序。
•2）Q：算法DLL接口规范是否很复杂，难以在短时期内实现？
•3）以对话框向导引导用户建立ETL和数据挖掘任务，以 面向对象的方式来组织和执行ETL和数据挖掘任务
•4）在挖掘任务执行引擎中，提供了任务调度功能，可以 定时定期地执行挖掘任务，同时采用多线程技术并发地执 行挖掘任务和任务中的步骤。
建筑结构选型的影响因素及其对策研究
建筑结构选型的影响因素及其对策研究作者：苏金浩来源：《中国房地产业》 2017年第11期近年来, 随着经济实力、建筑技术的快速发展和对土地资源的合理、高效利用的迫切需求,我国高层建筑发展相当迅速。
高层建筑的高度不断增加, 功能和类型愈来愈复杂, 结构体系趋于多样化, 地区分布也更加广泛。
高层建筑一般是承担较多功能, 且工程造价较大的重要建筑物,所以从安全和经济的角度, 高层建筑的概念设计就相当重要。
高层建筑结构的选型在结构抗震概念设计中占有极其重要的地位, 它们直接影响着结构的安全性与经济性。
1、建筑结构选型影响因素1.1 建筑结构受力合理性建筑结构不同，其受力特征也各不相同，有的结构可能在抗风方面比较突出，而有的结构在抗震方面出类拔萃，总之，不同的结构体系具有不同的受力特性。
在选型时，要认真分析力学要求，综合比较各个体系的优缺点，挑出初步入围的几个结构体系，然后结合其他的因素做综合分析，确保结构能够达到有效抗风、可靠抗震、应力分布合理等效果，保证结构体系的受力合理。
1.2 结构功能适应性功能性是建筑物最主要的特征，是在建筑物的设计中要考虑的最关键的因素，是进行结构选型时首先考虑的关键点。
建筑物的功能要求包括使用空间要求和使用功能要求等。
1.2.1 使用空间要求任何建筑物都对空间环境有要求，这就可以据此分析建筑物的规模尺寸以及相互关系，该因素对结构选型的影响具体表现为：所选的结构形式不同，建筑物所拥有的使用空间就不同；选取的结构形式不同，建筑物所获得的空间高度亦不同。
1.3 建筑结构的经济有效性任何一个工程，都必须要考提高其投资的经济效益，因此，在结构选型决策时，经济因素就成为了十分重要的一点，必须采用综合经济分析的手段认真分析和衡量结构方案的经济性，达到最优效果。
具体而言，要考虑一次性投资费用和材料劳动力消耗；综合考虑结构方案对建筑物造价的影响，不要在意某些结构材料单价过高，但这可能会令整体造价降低；考虑由于缩短施工工期所带来的经济效益，可能一次性的投资费用会很高，但是缩短工期会使整个建筑更早的投入使用，也可缩短还贷时间，带来不小的经济效益；考虑结构全寿命期费用，进行结构方案的经济分析时，不应该只考虑一次性投资费用，还要考虑到整个寿命期内的维修、养护费用。
IBM SPSS Modeler 18.2.2 用户指南说明书
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。
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。
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。
数据处理中的数据挖掘和机器学习平台推荐(五)
数据处理是现代社会中不可或缺的重要环节，尤其在大数据时代的到来下，对数据的挖掘和分析显得尤为重要。
而在这个过程中，数据挖掘和机器学习平台成为了解决问题的有力工具。
本文将重点讨论数据挖掘和机器学习平台的选择和推荐。
一、数据挖掘的意义和应用数据挖掘是指从已有的大数据集中发现隐藏其中有价值信息的过程。
这个过程不仅可以帮助企业和机构更好地理解和利用数据，还能为决策和预测提供依据。
例如，在商业领域，数据挖掘可以帮助企业识别消费者行为模式，进行精准营销；在医疗领域，数据挖掘可以通过分析患者病历和病情数据，辅助医生进行诊断和治疗方案选择。
二、机器学习平台的选择机器学习平台是支持机器学习算法和模型开发的软件工具。
在选择机器学习平台时，需要考虑以下几个方面：1.易用性：平台是否具有友好的用户界面和操作界面，方便用户进行数据输入、算法选择、模型训练等操作，同时是否提供详尽的文档和示例代码，方便用户学习和使用。
2.算法支持：平台是否支持多种机器学习算法的实现和调用，以及是否提供了各种预处理、特征选择和评估指标等常用功能。
一个好的机器学习平台应该提供丰富的算法库和强大的算法性能。
3.扩展性：平台是否支持用户自定义算法和模型，以适应不同的应用需求。
一个灵活的机器学习平台应该提供接口和工具，方便用户进行二次开发和扩展。
4.性能和稳定性：平台是否具有高性能的计算和存储能力，以及良好的容错和并发处理机制，对于大规模的数据处理和分析任务，平台的性能和稳定性至关重要。
五、机器学习平台推荐基于以上几个方面的考虑，以下几个机器学习平台在行业中具有较高的口碑和实用价值：1. TensorFlow：由Google开发的开源机器学习平台，提供了丰富的机器学习算法和工具，易用性较高。
尤其适合深度学习领域的应用。
同时，TensorFlow还具有强大的分布式计算能力，支持在大规模集群上进行模型训练和推理。
2. Python：作为一种通用的编程语言，Python具有强大的数据处理和机器学习库，如NumPy、SciPy、scikit-learn等。
六款强大的开源数据挖掘工具推荐
六款强大的开源数据挖掘工具推荐浏览次数：2145次大数据魔镜 2014年10月14日字号: 大中小分享到：QQ空间新浪微博腾讯微博人人网豆瓣网开心网更多1当今这个大数据时代，数据就等于金钱。
随着向一个基于应用的领域过渡，数据则呈现出了指数级增长。
然而，百分之八十的数据是非结构化的，因此它需要一个程序和方法来从中提取有用信息，并且将其转换为可理解、可用的结构化形式。
在数据挖掘过程中，有大量的工具可供使用，比如采用人工智能、机器学习，以及其他技术等来提取数据。
以下为您推荐六款的数据挖掘工具：1、WEKAWEKA原生的非Java版本主要是为了分析农业领域数据而开发的。
该工具基于Java版本，是非常复杂的，并且应用在许多不同的应用中，包括数据分析以及预测建模的可视化和算法。
与RapidMiner相比优势在于，它在GNU通用公共许可证下是免费的，因为用户可以按照自己的喜好选择自定义。
WEKA支持多种标准数据挖掘任务，包括数据预处理、收集、分类、回归分析、可视化和特征选取。
添加序列建模后，WEKA将会变得更强大，但目前不包括在内。
2、RapidMiner该工具是用Java语言编写的，通过基于模板的框架提供先进的分析技术。
该款工具最大的好处就是，用户无需写任何代码。
它是作为一个服务提供，而不是一款本地软件。
值得一提的是，该工具在数据挖掘工具榜上位列榜首。
另外，除了数据挖掘，RapidMiner还提供如数据预处理和可视化、预测分析和统计建模、评估和部署等功能。
更厉害的是它还提供来自WEKA（一种智能分析环境）和R脚本的学习方案、模型和算法。
RapidMiner分布在AGPL开源许可下，可以从SourceForge上下载。
SourceForge是一个开发者进行开发管理的集中式场所，大量开源项目在此落户，其中就包括维基百科使用的MediaWiki。
3、NLTK当涉及到语言处理任务，没有什么可以打败NLTK。
NLTK提供了一个语言处理工具，包括数据挖掘、机器学习、数据抓取、情感分析等各种语言处理任务。
基于Apriori算法的公安交管业务异常数据研判模型
基于Apriori算法的公安交管业务异常数据研判模型发表时间：2019-01-04T14:25:45.853Z 来源：《防护工程》2018年第28期作者：陈跃1 陈有贤2 杨友磊1 杨灿3[导读] 针对公安交管业务异常数据人工评估效率低、覆盖范围小、难以为业务开展提供有效指导等突出应用问题，研究基于Apriori算法的公安交管综合业务相关性研判模型，为公安交管业务异常数据分析研判的常态化开展提供有效的技术保障，有效增强公安交管核心业务数据质量。
陈跃1 陈有贤2 杨友磊1 杨灿31安徽科力信息产业有限责任公司安徽合肥 230088;2安徽畅通行交通信息服务有限公司安徽合肥 230088;3北京航空航天大学合肥创新研究院安徽合肥 230000摘要：针对公安交管业务异常数据人工评估效率低、覆盖范围小、难以为业务开展提供有效指导等突出应用问题，研究基于Apriori算法的公安交管综合业务相关性研判模型，为公安交管业务异常数据分析研判的常态化开展提供有效的技术保障，有效增强公安交管核心业务数据质量。
关键词：公安交管业务异常数据；关联规则；Apriori算法1 引言随着信息化建设的逐步推进，公安交管业务的信息化程度不断提高，同时也积累了大规模的公安工作数据和社会信息。
如何将庞大的信息转换为公安交管工作所需要的？公安交管业务异常数据研判成为我国各地公安交管业务工作中非常重要的组成部分，是各级公安部门准确有效的开展业务工作的依据。
交管业务异常数据研判能够为决策者和组织机构提供有关目标车辆及其周围环境的知识。
在传统的信息环境下，公安交管机关的分析工作主要是对异常数据进行分析、综合、评价，最终形成综述报告、述评报告、研究报告等多种形式的过程。
交管业务异常数据研判可以进一步发掘交通事故、设备故障等问题。
数据挖掘等分析技术在交管业务异常数据研判中的应用已经成为国内外研究的重要课题。
数据挖掘能够从大量结构化和非结构化的数据中提取有用的信息和知识[1]。
多策略数据挖掘平台MSMiner构建中若干问题的研究
收 稿 日期 ：２ ０ １ ６ — １ １ — ０ ７
２ ０１ ７ 蓟 ． ０ ３面瓣哺与 － － － ￣ ｑ ｍｌ ｌ Ｌ ， ．
不同功能模 块中的后 天元 数据 进行 管理 。从而实现ＭＳ Ｍｉ ｎ ｅ ｒ 的不同功能需求 ，满足用户 的使用需求【 ｌ Ｊ 。对于元数据不 同 部门的管理 ，其分 布在整个系统 中的所有功能模块中。
２ ． ２ ． １ 元 数 据 管 理
对于元数据 ，其 实是数据 的管理 ，在 ＭＳ Ｍ ｉ ｎ ｅ ｒ中 ． ．其
版权 ，能够解决当前企业决策和智能信息处理等多种功能 ， 实现数据仓库和数据的抽取等功能 。
通过数据仓库 的元 数据管理理念 ，对元数 据的应用范 围进 行扩大 ，从而使 其能够实现 对数据转换规 则等 的管理 ，这
种管理方法使得数 据 的一致 性得到 了保护 ，且操作更 加简
ｌ 数 据挖 掘软件 的发 展及 其现 状
对 于数 据挖掘软 件来说 ，期截 止到 目前 已经经历 了四
单 。对于元数据 ，其是整个 系统 的核 心内容 ，能够实 现对 数据仓库 和数据挖 掘工具 的管理 ，从 而对 整个数据挖 掘流
２ ＭＳ Ｍｉ ｎ ｅ ｒ 的体 系结构
２ ． １ 结 构 组 成
对于 ＭＳ Ｍ ｉ ｎ ｅ ｒ 来说 ，其组成主要是 由 ４个子系统构成 ，
分别 为元数据管理 子系统 、联 机分 析处理子 系统 、数据挖
掘子系统和 ＭＳ Ｍ Ｔ Ｌ子系统 ，每个子系统在 ＭＳ Ｍｉ ｎ ｅ ｒ 中所 承 担 的任 务不 同。下面对 ＭＳ Ｍｉ ｎ ｅ ｒ 的特点 以及 每个子系统 的
护工作 。在对 ＭＳ Ｍ ｉ ｎ ｅ ｒ 进行 实际应用 时 ．用户就 是通过对
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•外部事务型数据库
• MSMiner体系•M结构SMiner的数据仓库以功能强大的元 数据管理MetaServer为调度中心
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MSMiner功能特点
•MSMiner的若干特点：
•1）通过ODBC接口将数据存储在第三方关系数据库(如 Oracle、Sybase、SQL Server、Informix和IBM DB2等） ，支持多种不同的数据源；
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提交要求和项目流程
提交要求和项目流程如下：
1）可以两至三人为一小组工程实现； 2）实现结果为符合MSMiner数据挖掘子系统挖
掘算法DLL接口规范要求的DLL文件。 3）开发完毕，在机房MSMiner环境下进行测试
。 4）最后提交程序源码和实验报告，在实验报告
3）算法DLL公共代码框架 (一组工程文件，工程名为 AssocALG)
4）训练数据与测试数据
5）书：史忠植 著 . 知识发现 . 清华大学出版社 .2002. P295~326，可帮助了解 MSMiner 体系设计、编程架构等 背景知识。
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常见问题解答
• 几个常见问题的说明：
•数据仓库管理工 具 MSMetaData
•OLAP及可视化工具
•OLAP（联机分析处理） 工具MSOLAP
•主题1
•主题2 •...•Fra bibliotek题n•元 数 据 管 理
•数据仓库 •数据抽取、转换、装载(Extract Transform Load)
•ETL（数据抽取、装 载、转换）工具 MSETL
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了解组件编程技术，能够开发简单的 DLL 程序 。
数据库基础知识、熟悉 SQL 语句。
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课程项目提供的资源
• 可供参考的资源：
1）MSMiner数据挖掘 子系统挖掘算法DLL的 接口详细说明
2）两个算法DLL开发示例 (BP算法、SOM算法)
MSMiner启动时欢迎界面
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MSMiner登录界面——MSMiner控制台
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MSMiner数据仓库管理子系统MSMetaData
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MSMiner ETL子系统MSETL
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•一个数据仓库解决方案主要包括：
•数据仓库的设计、建模 第三方工具如PowerDeginer
•数据转换与集成
MSETL
•数据存储与管理
第三方工具 如 Oracle, SQLServer等
•数据分析和展现 。
MSOLAP 采用第三方查询、报表工具
•数据仓库的维护和管理 MSMetaData •统计分析或数据挖掘工具 MSDM
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•DLL算法程序n
的要实现数据的输入
输出及相关参数的存 储。
•MSMiner数据挖掘子系统MSDM
•元
• 而在整个
MSMiner平台中，数
•数
据的输入输出等由元
数据管理模块统一管
•DLL算法程序1
•据
理。
• 因此，DLL程序要 与元数据管理模块打
•DLL算法程序2
•管
交道。
•理
•DLL算法程序3
•........
•MetaServer
MSMiner联机分析处理子系统MSOLAP
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MSMiner数据挖掘子系统MSDM
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课程项目内容要求
对MSMiner数据挖掘子系统进行扩展开发，选择实 现下列某种算法：
• 1．聚类算法：k-means、k-harmonic • 2．分类算法：C4.5、SVM、GA • 3．关联规则：Apriori、FP-tree • 4．神经网络
•1）Q：为什么要实现DLL程序，可以实现成可执行程序吗？
•A：因为本次实验要开发算法DLL程序，目的正是用于封 装数据挖掘算法，并最终由MSMiner数据挖掘子系统所调 用。所以不能实现成可执行程序。
•2）Q：算法DLL接口规范是否很复杂，难以在短时期内实现？
•A：我们已经提供了算法DLL接口规范文档，接口函数 只有四个，其中只有两个要自己实现，其余两个可直接 使用示例代码。开发人员要做的就是将算法功能实现和 封装，使得可以通过两个接口函数MSMiner就能所用该 算法的功能。
多策略数据挖掘平台 MSMiner
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2020年4月13日星期一
多策略数据挖掘平台软件MSMiner •MSMiner是什么?
•MSMiner( Multi-Strategies Data Miner)是一个 针对决策支持的以数据仓库为基础的通用数据 挖掘平台软件，同时提供了一个轻量级的数据 仓库解决方案。
中要写清算法步骤、说明以及心得体会等，源码 要求有清晰明确的注释。
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课程项目预备知识
以下为完成此项目的预备知识：
深刻掌握一种或几种数据挖掘算法，如聚类、分 类、关联规则、神经网络算法等，能够用 C/C++ 编程实现。
熟悉 VC++6.0 IDE 编程环境，掌握 MFC 编程机 制及其用法。
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背景介绍
•MSMiner由中科院计算所智能信 息处理重点实验室从1999年开始 设计和实现，经历了早期的VB版 本，后来又用VC重新实现，目前 正在开发3.0版本。
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•数据挖掘(Data Mining)工 具 MSDM
•数据挖掘模块
MSMiner体系架构
•与元数据管理模块交互用到时了COM技术，为了
降低开发负担，我们提供了CPublicFunc公共函数
类，该类提供了一些成员函数，封装调用了元数据
•3）Q：我管注理意模到块接M口eta规S范erv中e提r的供很算多法功D能LL。的开公发用人函员数可类生成 •体实现在中每，个不算可法避的免具CPublicF实服un例务c，对程它象序有，交什直互么接，用调避？用免其去成了员解函CO数M与技元术数。据管理组件
•2）采用DLL形式封装数据挖掘算法，从而可以灵活扩充， 这样就提供了丰富的挖掘策略。
•3）以对话框向导引导用户建立ETL和数据挖掘任务，以 面向对象的方式来组织和执行ETL和数据挖掘任务
•4）在挖掘任务执行引擎中，提供了任务调度功能，可以 定时定期地执行挖掘任务，同时采用多线程技术并发地执 行挖掘任务和任务中的步骤。