数据挖掘之动态数据
医院的信息系统数据挖掘简析
医院的信息系统层次图
决策支持（经济成本核算、绩效考核、医疗质量监督、运营分析）
数据仓库及应用
数据集市及 多维分析
事务处理
院决策人员及 上级部门数据采集
中层领导及 医生、 知识工作者
收费、 护士、 医生、 业务相关 人员等
信息模型 业务模型 业务人员
01
定向:发现特定目标变量的值
02
非定向:不限定特定变量的情况下揭示数据的结构
03
分类
04
估计
05
预测
06
关联分组或者关联规则
07
聚类
08
描述和建立简档
09
定向和非定向均有可能
数据挖掘的技术
操作需求事先可知道
操作需求事先不知道
生命周期符合SDLC
完全不同的生命周期
对性能要求高
对性能要求宽松
一个时刻操作一个单元
一个时刻操作一个集合
事物驱动
分析驱动
面向应用
面向分析
一次操作数据量小
一次操作数据量大
支持日常操作
支持管理需求
第三阶段 预测 将会发生什么
分析预测 挖掘模型
第四阶段 操作 正在发生什么
持续数据更新及快速相应查询
第五阶段 动态数据仓库 希望发生什么
事件驱动
第一阶段 报表 发生了什么
批处理和预定义查询
第二阶段 分析 为什么会发生
动态查询逐渐增加
BI 商业智能的发展阶段
三层数据仓库结构
每日/每月 诊次
趋势分析/成本分析
病人跟踪、医疗质量监督
患者 药品 医疗 病历 库存 Nhomakorabea数据仓库解决方案
数据挖掘
数据仓库与数据挖掘第一章 数据仓库和数据挖掘概述
③ 采用事件驱动和主动推送的方式为业务系统提供分析能力，例如银行的信 贷风险管理员，当审批某人的贷款请求时，关于该申请人的相关风险评级 等信息就会被主动推送过来。
1.1.2 发展历程4——数据中心
通过数据中心的构建，企业从 传统的交易系统（记录系统） 和各种差分系统（Different System）逐渐转向构建创新系 统，通过使用分析技术创造独 特的竞争优势，将分析技术慢 慢融入到企业的核心战略制定 和日常运营管理中。
1.1.1 数据仓库和数据挖掘的目标
构建数据仓库和应用数据挖掘的共同目标：
（7）构建数据治理体系，保证数据的一致性，消除信息的冗余、冲突和缺失等问题；
（8）提供高效、实时和准确的多维数据分析、报表统计、即时查询、广告版、多媒体分析、流 分析和内容分析等功能，为企业运营分析提供全面支持；
（9）提供简洁易用的数据挖掘和预测分析支撑，为企业分析提供全面支持；
。。。。。。
1.1.2 发展历程1——报表查询系统
• 随着时间的推移，这些报表查询系统越来越不能满足企业的需求。 • 例如：
① 查询访问性能比较慢 ② 报表统计相对固定难以满足企业灵活的业务需求 ③ 无法进行多维分析等
1.1.2 发展历程2——传统数据仓库技术
• 使用ETL（Extract，Transform，Load ）或ETCL（Extract， Transform，Clean，Load ）工具实现数据的导出、转换、清洗和装 入工具，使用操作型数据存储（Operational Data Store，ODS）存储 明细数据，使用数据集市和数据仓库技术实现面向主题的历史数据存 储，使用多维分析工具进行前端展现，以及使用数据仓库工具提供的 挖掘引擎或基于单独的数据挖掘工具进行预测分析等。相比之前的报 表查询系统。
人体运动动态捕捉技术及数据挖掘研究
人体运动动态捕捉技术及数据挖掘研究随着人工智能、物联网等技术的不断发展，人体运动动态捕捉技术及数据挖掘研究成为一个备受关注的领域。
这项技术可以将人的运动和动作实时转化为数据，从而为医学、体育、娱乐等领域提供了很多新的研究和应用方向。
人体运动动态捕捉技术的原理是通过高精度的传感器采集人体的动作数据，并将这些数据转化为数字信号，然后再通过计算机算法进行分析和处理。
这种技术可以实现高速、高精度、实时的数据采集，不仅能够精准地记录各种运动动作的细节信息，还可以对不同运动状态和运动能力进行深度分析，以促进运动员的训练和康复。
近年来，人体运动动态捕捉技术在体育领域得到了广泛的应用。
比如，足球比赛中可以利用这项技术来监测球员的跑动轨迹、速度和加速度等信息，从而帮助教练和分析师更好地制定训练计划和战术策略。
而在健身领域，人体运动动态捕捉技术也可以帮助人们更好地了解自己的运动状态和健康状况，提高健身效果。
除了体育领域，人体运动动态捕捉技术在医疗领域也有很多应用。
比如，在康复治疗中，该技术可以帮助医生和康复师更好地掌握患者的运动状态和进展情况，制定更有效的康复方案。
此外，在研究神经系统疾病等方面，人体运动动态捕捉技术也可以提供更多的数据和信息，帮助研究者更好地了解疾病的进展和治疗效果。
除了人体运动动态捕捉技术的应用，数据挖掘也是这个领域的一个重要方向。
数据挖掘是指通过对大数据进行分析、挖掘和提取，从中发掘出有价值的信息和知识。
利用数据挖掘技术可以帮助我们更好地了解人体运动和动作的规律和特征，找到患者康复过程中的瓶颈和障碍，制定更全面、精确的治疗方案。
为了进一步推进人体运动动态捕捉技术及数据挖掘研究，需要加强相关机构的合作与交流，整合各方资源，共同解决技术难题。
同时，也需要加强对人体运动及相关领域的研究，建立更全面、深入的理论体系，推动技术的不断完善和革新。
总之，人体运动动态捕捉技术及数据挖掘研究是一个充满活力和发展空间的领域。
挖掘滑动窗口中的数据流频繁项算法
挖掘滑动窗口中的数据流频繁项算法随着互联网和大数据时代的到来，数据量的增加让数据处理变得越来越复杂，因此频繁项集挖掘成为了一项非常重要的数据挖掘技术。
频繁项集挖掘的一种实现方式就是滑动窗口中的数据流频繁项算法，本文将详细介绍这种算法的原理和实现。
一、滑动窗口中的数据流频繁项算法的原理滑动窗口中的数据流频繁项算法是一种流式数据挖掘方法，它通过维护一个滑动窗口来处理动态数据流。
滑动窗口是指在一个固定的时间段内，能够容纳一定数量的数据，当时间推移时，窗口会向后移动一个固定的步长，将新的数据插入到窗口的最后，同时将窗口的第一个数据删除，这样就保证了窗口中的数据始终是最新的。
滑动窗口中的数据流频繁项算法主要是基于Apriori算法的改进。
Apriori算法是一种从数据集中发现频繁项集的算法，其基本思想是通过逐层扫描数据集来实现频繁项集挖掘。
但是Apriori算法不适用于处理动态数据流，因为数据流是不断变化的，频繁项集也在不断变化中。
因此，我们需要一种能够处理动态数据流的改进算法。
滑动窗口中的数据流频繁项算法通过维护一个滑动窗口，对窗口内的数据进行频繁项集挖掘。
算法的核心思想是每次新读入一个数据时，都要对窗口内的数据进行一次频繁项集挖掘，并更新频繁项集的统计信息。
具体实现中首先要对窗口内的数据进行预处理，对所有项进行标号，然后对窗口内的所有事务进行扫描，以判断其中是否包含频繁项集。
然后统计出窗口内每个项的频数，并将它们插入到一个哈希表中。
接下来，我们可以使用Apriori算法来识别频繁项集。
由于滑动窗口中的数据流频繁项算法需要频繁地更新频繁项集的统计信息，因此，在实现中需要考虑如何有效地维护这些信息，以保证算法的时间和空间效率。
二、滑动窗口中的数据流频繁项算法的实现滑动窗口中的数据流频繁项算法的实现涉及到许多细节问题，下面我们将简要介绍一些关键的实现技巧。
1. 预处理项在滑动窗口中的数据流频繁项算法中，对所有项进行标号是一个非常关键的步骤。
数据标准中的静态指标,动态指标,计算指标含义
数据标准中的静态指标,动态指标,计算指标含义1. 引言1.1 数据标准中的静态指标数据标准中的静态指标是指在一定时间点或时间段内固定的数据指标，通常用于描述过去的状态或情况。
在数据标准的制定和实施过程中，静态指标是非常重要的一部分，可以帮助企业或组织了解当前的数据情况，为决策提供参考依据。
静态指标在数据标准中的应用场景非常广泛，可以应用于各个行业和领域。
比如在金融行业，静态指标可以用于评估公司的财务健康状况和盈利能力；在医疗领域，静态指标可以用于分析病人的健康状况和疾病发展情况。
静态指标在数据标准中扮演着重要的角色，帮助企业和组织更好地理解数据，做出明智的决策。
1.2 数据标准中的动态指标数据标准中的动态指标是指随着时间或特定条件的变化而变化的指标。
动态指标可以帮助我们了解数据的变化趋势，识别数据中的异常情况，以及预测未来的发展趋势。
动态指标的含义可以理解为数据标准中能够反映数据变化趋势的指标。
销售额的月度增长率、网站访问量的每日波动等都可以作为动态指标来衡量和分析数据的变化情况。
在实际应用中，动态指标可以帮助企业监控业绩表现，及时发现问题并做出调整。
通过分析每月销售额的增长率，企业可以及时调整销售策略和市场推广活动，以实现更好的销售业绩。
动态指标在数据分析和决策过程中扮演着重要的角色，能够帮助企业更好地了解市场动态、消费者需求以及竞争对手的表现，从而制定更加有效的业务策略。
动态指标在数据标准中扮演着至关重要的角色，能够帮助企业更好地了解数据变化情况，及时作出调整，实现更好的业绩表现。
在制定数据标准和分析数据时，动态指标应当被重视和充分利用。
1.3 数据标准中的计算指标数据标准中的计算指标是指根据已有的数据指标进行计算得出的新指标，可以更全面地反映数据的特征和规律。
计算指标通常通过对已有数据指标进行运算、比较、求和等操作，得出更加具体、准确的数据信息，帮助用户更好地分析、理解数据，从而做出更科学、有效的决策。
《数据挖掘》课程PPT-聚类分析
图像处理
1 2 3
图像分割
在图像处理中，聚类分析可以用于将图像分割成 多个区域或对象，以便进行更细致的分析和处理。
特征提取
通过聚类分析，可以提取图像中的关键特征，如 颜色、形状、纹理等，以实现图像分类、识别和 检索。
图像压缩
通过聚类分析，可以将图像中的像素进行聚类， 从而减少图像数据的维度和复杂度，实现图像压 缩。
03 推荐系统
利用聚类分析对用户和物品进行分类，为用户推 荐相似或相关的物品或服务。
02
聚类分析的常用算法
K-means算法
• 概述：K-means是一种基于距离的聚类算法，通过迭代将数据划分为K个集群，使得每个数 据点与其所在集群的中心点之间的距离之和最小。
• · 概述：K-means是一种基于距离的聚类算法，通过迭代将数据划分为K个集群，使得每个数 据点与其所在集群的中心点之间的距离之和最小。
03 基于模型的聚类
根据某种模型对数据进行拟合，将数据点分配给 不同的模型，常见的算法有EM算法、高斯混合模 型等。
聚类分析的应用场景
01 客户细分
将客户按照其特征和行为划分为不同的细分市场， 以便更好地了解客户需求并提供定制化服务。
02 异常检测
通过聚类分析发现数据中的异常值或离群点，以 便及时发现潜在的问题或风险。
生物信息学
基因表达分析
在生物信息学中，聚类分析可以用于分析基因表达数据， 将相似的基因聚类在一起，以揭示基因之间的功能关联和 调控机制。
蛋白质组学分析
通过聚类分析，可以研究蛋白质之间的相互作用和功能模 块，以深入了解生物系统的复杂性和动态性。
个性化医疗
通过聚类分析，可以根据个体的基因型、表型等特征进行 分类，为个性化医疗提供依据和支持。
数据仓库与挖掘第五章_数据挖掘概述
好的、结构化的数据，数据挖掘则需要从不完全的、有噪声 的、模糊的数据中发现知识。
数据挖掘与传统数据分析方法区别
数据可能是非结构化的。数据挖掘不仅可以处 理结构化的数据，而且可以处理半结构化或者 非结构化的数据。事实上，基于文本的数据挖 掘甚至互联网上的数据挖掘正是数据挖掘的研 究方向之一 。
数据挖掘和数据仓库
大部分情况下，数据挖掘都要先把数据从数据仓库中拿到数据挖 掘库或数据集市中。 优点：数据仓库的数据清理和数据挖掘的数 据清理差不多，如果数据在导入数据仓库时已经清理过，那很可 能在做数据挖掘时就没必要再清理一次了，而且所有的数据不一 致的问题都已经被解决了。
为了数据挖掘你也不必非得建立一个数据仓库，建立一个巨大的 数据仓库，把各个不同源的数据统一在一起，解决所有的数据冲 突问题，然后把所有的数据导到一个数据仓库内，是一项巨大的 工程，可能要用几年的时间花上百万的钱才能完成。
传统的数据分析方法基于假设驱动的:一般都是先给 出一个假设然后通过数据验证。
数据挖掘在一定意义上是基于发现驱动的：模式都 是通过大量的搜索工作从数据中自动提取出来 。即 数据挖掘是要发现那些不能靠直觉发现的信息或知 识，甚至是违背直觉的信息或知识，挖掘出的信息 越是出乎意料，就可能越有价值。
数据挖掘和数据仓库
分类与估值
分类与估值（Classification and Estimation）
分类指通过分析一个类别已知的数据集的 特征来建立一组模型，该模型可用以预测类别 未知的数据项的类别。该分类模型可以表现为 多种形式：分类规则（IF-THEN），决策树或 者数学公式，乃至神经网络。
估值与分类类似，只不过它要预测的不是 类别，而是一个连续的数值。
基于数据挖掘的计算机动态取证技术
Ｏｃ ． ２ ０ ｔ ．０ ９
Ｖ０ ． ７ Ｎｏ． Ｉ１ ４
【 犯罪与对策研究】
基 于数 据 挖 掘 的 计 算 机 动 态 取 证 技 术
口魏 利梅
（ 山西警官高等 专科 学校 ， 山西 太原 ０ ０ ２ ） ３ ０ １
摘 要 ｉ 着 网络犯 罪的 Ｅ益猖獗 ， 随 ｌ 计算机 取 证 正逐 步 成 为人 们研 究与 关 注的 焦点 。 为 了能从 海 量的
可疑数 据 中发 现证据 ， 数据挖 掘技 术的参 与必 不可 少。文 章在 将数 据挖 掘技 术 应 用 于计 算机 动 态取 证 的海
据获取和分析 ， 敌深入 ， 诱 在确保 系统安 全的情况 下获取 证
据 。 不 论是 事 后 的 静 态 取 证 过 程 还 是 事 前 的 动 态 取 证 过
响较小 ； ３ ．工作方式 的透 明性 ， 即不能影响 到被测 网络 。
（ ） 据 存 储 二 数
程， 数据分析（ 或证 据分析 ） 都是至关 重要的一 步， 从数 据收 集过程汇集来 的可疑数 据的数据 量非 常大并且是 不断更 新 的， 面对这些庞大的、 变化的数据 ， 纯依靠技术人 员的经验 单 去分析、 去获取有用 的证据是 不现实 的。因此 ， 们需 要借 人 助其他工具来从海量的数据中获取 有用的电子证据 ， 或者获
量数据 分析 中 ， 出了基 于数 据挖掘 的计 算机动 态取证 系统模 型 ， 高动 态取 证 中数据 分 析 的速 度 、 给 提 分析 的 准确性 和分析 的智 能性 ， 解决动 态取 证 中的 实时性 、 效性 、 有 可适应 性和 可扩展 性 问题 。 关 键词 ： 计算机 取证 ； 态取 证 ； 据挖掘 ； 动 数 数据 分析 中图分类 号 ： ９ ７ ６ Ｄ １ ． 文献标识 码 ： Ａ 文章编 号 ：６ １ ８ Ｘ（０ ９ ０ ０ ６ ０ １７ —６ ５ ２ ０ ）４— ０ ６— ３
项目系统动态数据准备方案
项目系统动态数据准备方案一、引言在项目开发和实施的过程中，项目系统的动态数据准备是一个重要的环节。
项目系统的动态数据准备是指根据项目进展和管理需要，及时准确地收集、整理和分析相关数据，以支持决策和管理活动。
本文将从数据收集、整理和分析三个方面，提出一个项目系统动态数据准备的方案。
二、方案内容1.数据收集数据收集是项目系统动态数据准备的第一步，主要包括以下几个方面。
（1）项目进展数据的收集：及时收集项目进展数据，包括项目的开始时间、目标、里程碑、进度等信息。
可以通过项目管理软件、会议记录等方式收集相关数据，并制定相应的收集指标和标准。
（2）成本数据的收集：按照项目成本控制的要求，收集项目的预算、实际成本等数据，并进行记录和分析。
可以通过财务系统、采购系统等渠道获取相关数据。
（3）质量数据的收集：根据项目的质量管理要求，及时收集项目的质量数据，包括质量目标、质量检查结果、不良事件等信息。
可以通过质量管理系统、检查报告等方式收集相关数据。
（4）风险数据的收集：针对项目可能出现的风险，及时收集相关数据，包括风险评估、风险流程、风险控制等信息。
可以通过风险管理软件、风险报告等方式收集相关数据。
2.数据整理数据整理是项目系统动态数据准备的第二步，主要包括以下几个方面。
（1）数据清洗：对采集到的数据进行清洗和处理，去除重复数据、错误数据和不完整数据等，以保证数据的准确性和完整性。
（2）数据分类：根据数据的性质和用途，对数据进行分类和归类，以便后续的数据分析和利用。
可以按照项目进展、成本、质量、风险等方面对数据进行分类。
（3）数据存储：选择适当的数据存储方式，将整理后的数据进行存储和备份，在需要时能够快速方便地查找和使用。
可以使用数据库、云存储等方式进行数据存储。
（4）数据更新：定期对项目系统中的数据进行更新，及时反映项目的最新情况和动态变化。
可以通过数据采集、数据整理和数据存储等方式进行数据更新。
3.数据分析数据分析是项目系统动态数据准备的第三步，主要包括以下几个方面。
《数据挖掘》课件
。
Python的易读性和灵活性使得 它成为一种强大的工具，可以 快速地开发原型和实现复杂的 算法。
Python在数据挖掘中主要用于 数据清洗、特征工程、机器学 习模型训练和评估等任务。
R在数据挖掘中的应用
01
等。
02
数据挖掘技术
聚类分析
聚类分析的定义
聚类分析是一种无监督学习方法 ，用于将数据集中的对象分组， 使得同一组（即聚类）内的对象 尽可能相似，而不同组的对象尽
可能不同。
常见的聚类算法
包括K-means、层次聚类、 DBSCAN等。
聚类分析的应用
在市场细分、模式识别、数据挖 掘、统计学等领域有广泛应用。
04
Spark提供了Spark SQL、Spark MLlib和Spark GraphX等组件，可以进行结构化和非结构化数据的 处理、机器学习、图计算等任务。
Tableau在数据可视化中的应用
01 02 03 04
Tableau是一款可视化数据分析工具，能够帮助用户快速创建各种图 表和仪表板。
Tableau提供了直观的界面和强大的功能，支持多种数据源连接和数 据处理方式。
03
到了广泛应用。
数据挖掘的应用场景
商业智能
通过数据挖掘技术，企业可以 对市场趋势、客户行为等进行 深入分析，从而制定更好的商
业策略。
金融
金融机构可以利用数据挖掘技 术进行风险评估、客户细分和 欺诈检测等。
医疗
数据挖掘在医疗领域的应用包 括疾病诊断、药物研发和患者 管理等。
科学研究
数据挖掘在科研领域的应用包 括基因组学、天文学和气候学
基于动态数据的异常检测及其应用研究
基于动态数据的异常检测及其应用研究随着互联网、物联网等技术的不断发展，数据流呈现出越来越大的规模和变化的复杂性。
在这些数据之中，异常点的出现也变得越来越常见。
因此，基于动态数据的异常检测技术逐渐成为了研究的热点。
本文将介绍这项技术的基本原理和应用研究进展。
一、异常检测的基本原理异常检测是指在一组数据中，发现比大多数数据点不同的、具有异常行为的数据点。
在实际情况中，异常点往往是一件重要的事情，因为它通常意味着重要的事件或错误。
因此，异常检测技术在数据挖掘领域有很多应用。
异常检测技术的基本原理是通过数据分布模型的建立，识别那些不符合该模型的数据点为异常。
异常检测方法可以分为 parametric 和 non-parametric 两类。
parametric 按照概率分布的形式对数据进行建模，例如高斯分布、正太-指数分布、Poisson 分布等等。
而 non-parametric 则不提前对数据做出分布假设。
二、基于动态数据的异常检测技术基于动态数据的异常检测技术是指对不断变化的数据流进行实时异常检测，并及时对发现的异常情况进行响应处理。
与传统异常检测方法相比，它的主要特点是可以进行实时处理，不需要等待数据的缓存和汇总。
在实际应用中，许多数据流是非常庞大的，为了达到实时响应的目的，需要对动态数据流进行采样和分段处理。
三、基于动态数据的异常检测技术的应用基于动态数据的异常检测技术在各领域中都有着广泛的应用。
以下列举几个经典的案例：1. 金融领域金融领域是异常检测技术应用的重要领域之一。
在金融市场中，异常点可能是一笔不对称的交易或诈骗行为。
对于这些异常点的检测可以帮助监管机构捕捉不诚信行为或防范损失。
2. 工业制造在工业制造领域中，异常检测技术可以监测工厂的生产机器，及时识别故障机器并通知工作人员进行修理。
此外，异常点的识别还可以用来监测产品的合格率。
3. 健康领域在健康领域中，研究人员使用异常检测技术来监测个体的健康状况。
轨迹数据的挖掘与分析研究
轨迹数据的挖掘与分析研究随着智能手机和移动设备在人们生活中的普及，我们能够记录下我们的活动轨迹，每天在数字空间中存储着大量的轨迹数据。
很多人只是用这些数据来记录他们的运动、旅行等，但事实上，这些数据包含着重要的研究和商业价值。
轨迹数据的挖掘和分析能够为生物学、城市规划、交通管理、环境保护、GIS等领域提供很多洞见和决策支持。
本文将探索轨迹数据的挖掘与分析研究，介绍其应用，当前的研究进展，以及挑战和未来的方向。
一、轨迹数据的基础轨迹数据是一条记录一个人或物体运动历程的时间序列数据，通常有经度、纬度、高度、速度、方向、时间等信息。
地理信息（Geographic Information, GI）技术和全球定位系统（GPS）的应用大大方便了轨迹数据的采集和处理。
人们可以通过智能手机、蓝牙、Wi-Fi、传感器等多种手段获取轨迹数据。
轨迹数据分析可归为两类：一是基于单个轨迹数据的分析，包括轨迹可视化、运动分析、空间分析等；二是基于多个轨迹数据的分析，包括聚类、分类、模式发现、关联挖掘等。
二、应用轨迹数据的应用非常广泛，下面就几个案例进行分析。
2.1生物学生物学中的轨迹数据研究主要是针对动物迁徙问题。
动物的迁徙和迁徙路线对于保护生物多样性、生物灾害防治等具有重要意义。
轨迹数据的挖掘可以帮助我们了解动物的迁徙规律、迁徙路径、占据地盘范围等内容，有助于动物生态学的研究。
2.2城市规划城市规划的轨迹数据分析主要针对人口流动和交通拥堵问题。
在城市里，人口流动和交通拥堵是两个十分重要的问题。
轨迹数据的挖掘可以帮助我们了解人流动态、交通拥堵瓶颈点、公共交通的优化等问题，有助于城市规划的研究。
2.3交通管理交通管理的轨迹数据分析主要是针对交通网络中的车辆运动。
轨迹数据的挖掘可以帮助我们了解道路的拥堵情况、人车分流规律、建立交通预测模型等等。
2.4环境保护环境保护的轨迹数据分析主要是针对海洋污染问题。
海洋环境污染问题广受社会关注。
基于动态数据挖掘的钻井复杂诊断专家系统研究
基于动态数据挖掘的钻井复杂诊断专家系统研究摘要传统的基于案例推理的钻井复杂诊断专家系统的知识库往往长期得不到更新呈现“死库”状态，知识的不能及时获取和知识库的不能实时更新成了影响其发展的瓶颈。
为满足实际的需求，本文提出了一种基于动态数据挖掘的案例推理钻井复杂诊断专家系统，该系统不断对数据进行实时挖掘产生了新的案例，这些新的案例又组成了一个临时案例库，从而实现了对系统原知识库的实时更新。
关键词钻井复杂情况；动态数据挖掘；案例推理；专家系统中图分类号tp 392 文献标识码a 文章编号 1674-6708（2013）96-0213-02为满足实际的需求、解决传统的基于案例推理专家系统存在的不足，本文设计了一种基于动态数据挖掘的案例推理钻井复杂情况专家系统，该系统通过不断的对钻井过程中产生的数据信息进行动态实时挖掘，挖掘的有用信息实时产生一些新的案例，这些新的案例又组成一个临时的案例库，从而实现了对系统原知识库的实时更新。
1 基于动态数据挖掘的钻井复杂诊断专家系统设计1.1 系统应用目标钻井公司统一将该专家系统配备给各个钻井队，作为各钻井队现场技术人员的计算机辅助工具。
各钻井队会将本队所处理的钻井复杂情况或钻井事故信息向事故诊断中心发送，钻井复杂情况专家系统在动态接收复杂情况数据流信息以后，实时的对数据流信息进行动态挖掘分析，挖掘出各种复杂情况的典型信息，保存在钻井复杂情况临时案例库中，作为对系统原知识库进行更新之用，各个钻井队可以根据最近的知识库对发生的各种钻井复杂情况做出预测和判断，从而找到最佳的问题解决方案。
1.2 系统模型当钻井队遇到新问题时，技术员就会通过人机接口对新问题进行描述，汇集成目标案例，然后通过检索器在知识库里查找是否有相似案例，如果有相似案例则把相似案例传给技术人员，如果没有相似案例则重新反馈给检索器，对临时案例库进行搜索看是否有相似案例。
技术人员会根据自己的经验和知识对所搜索到的相似案例进行判定是否可用，如果不可用则直接反馈给人机接口对问题重新进行描述；如果可用，则对案例进行必要地修改，然后将修改后的案例保存在临时案例库，对案例库进行更新，以解决类似的问题。
基于数据挖掘的诈骗检测研究
基于数据挖掘的诈骗检测研究近年来，尽管科技的发展为人们的生活带来了便利与改变，但同时也催生了许多新的安全隐患。
网络诈骗作为其中之一，日益增多。
针对这一问题，学者们尝试运用数据挖掘技术来防范和打击网络诈骗。
本篇文章将从数据挖掘的定义、诈骗类型、诈骗特征、数据分析和研究结果等几个方面进行探讨，希望为读者对基于数据挖掘的诈骗检测研究有更全面的认识。
一、数据挖掘的定义数据挖掘是一种通过对大量数据进行自动智能分析的方法，挖掘出其中潜在信息并产生价值的技术。
它应用于商业决策、金融风险评估、医疗诊断、市场预测和社会分析等众多领域。
二、诈骗类型诈骗是指通过欺骗手段获取他人财物、信息、权益等。
网络诈骗是指利用网络技术手段，对他人的财产和信息进行非法获取的行为。
网络诈骗类型繁多，常见的有网购诈骗、网络电话诈骗、人际关系诈骗等。
三、诈骗特征网络诈骗在欺骗方式和手段上较传统犯罪方式更为隐蔽。
但是，由于网络诈骗具有一些通用的特征，因此可以通过数据挖掘技术进行诈骗检测。
常见的诈骗特征有：1.诈骗活动的高频率。
2.涉及大量的联系人以及交易对象。
3.诈骗活动的额度通常较大。
4.诈骗通常发生在短时间内。
5.有时涉及的交易金额大于实际交易金额。
四、数据分析数据挖掘技术通常需要通过大量有效数据进行训练来更加准确地识别特定事件，如网络犯罪。
对于网络诈骗，从数据的角度出发，可将数据分为静态数据和动态数据。
静态数据包括个人基本信息，如姓名和地址等。
动态数据则包括网络诈骗的记录，内容和时间等参数。
在数据分析方面，可以将静态数据与动态数据相结合，通过传统的数据分析，如关联规则和分类树模型等来呈现诈骗者和受害者之间的关系。
另一方面，通过时间序列和聚类分析，可以更加精确地识别突发事件，并判断是否存在新的诈骗类型。
五、研究结果许多研究表明，数据挖掘技术在网络诈骗检测和预防方面具有良好的应用前景。
以计算机网络诈骗为例，可以通过数据挖掘发现诈骗事件和信息的隐蔽性，并支持判断金融系统中可能存在的欺诈行为。
一种基于数据挖掘的敏感数据动态识别方法
一种基于数据挖掘的敏感数据动态识别方法专利名称：一种基于数据挖掘的敏感数据动态识别方法技术领域：本发明涉及一种敏感数据动态识别的方法。
主要用于解决企业中敏感数据的动态准确的识别，为敏感数据泄漏保护提供支撑。
属于信息安全软件领域。
背景技术：数据的保密性、完整性和可用性关系到国家的安全、企业的核心竞争力、个人的隐私，数据安全，作为信息安全领域中的重要课题，正越来越受到关注。
数据安全涵盖了防泄露、防丢失、防滥用三个方面，其中，数据防泄漏是当前尤为突出的热点问题。
电子邮件、即时通讯、可移动存储介质的广泛应用，在提升人们工作效率的同时，也不可避免地扩展了数据泄漏的通道，尤其是主动泄密行为，其泄漏途径更是纷繁复杂。
面对这样的严峻形势，国内外安全厂商纷纷推出自己的解决方案，目标就是确保数据的安全，防止数据被有意和无意的非法窃取和丢失。
敏感数据泄漏事关国家安全和社会稳定，其防泄漏产品是信息安全的基础性产品，无论从国家安全的高度来看，还是从经济发展的角度来看，敏感数据防泄漏都变得日益重要。
敏感数据防泄漏的关键技术主要包括敏感数据识别、敏感数据标记、敏感数据阻断与销毁和策略管理等，其中敏感数据识别是敏感数据防泄漏解决方案中非常关键的一环，只有准确地识别出了敏感数据才能对这些数据进行有效保护。
因此研究一种能够准确并高效地识别敏感数据的方法能够更好地提高敏感数据防泄漏方案的能力，具有重要的意义。
敏感数据识别主要考虑如下几方面的问题(1)敏感数据和待识别文档的预处理；(2)敏感数据动态识别模型的建立。
对于敏感数据动态识别而言，首先就是要对敏感数据和待识别文档进行分词、量化和归一化处理，得到敏感数据和待识别文档对应的特征词-文档矩阵，然后对特征词_文档矩阵中进行降维处理，再对降维后的敏感数据文档进行训练，得到敏感数据动态识别模型。
最后将待识别的文档输入到敏感数据动态识别模型中进行动态识别。
发明内容本发明的目的是提供一种基于数据挖掘的敏感数据识别方法，来解决数据防泄漏方案中敏感数据的识别问题，通过使用本方法可以实现对企业数据中心中存储的敏感数据的自动、准确和高效的识别。
实现动态数据流分布式挖掘的网格平台模型
效 率与 空间的矛盾 ， 高微观效率 ； 用网格技 术有 效地利 用计算资源进行分布式挖 掘 ， 高宏观效率 。 提 应 提
关 键 词 ：数 据 流 ；网格 ；数 据 挖 掘 ； 分布 式 系统
Ｏ 引言
动态数据流与静态数据集相 比 ， 更能够刻划实 际应 用的要 求 。由于动态数据流具有数据 量大 、 变化快 、 随机存取代价 高 、 能力要求非常高 。尽管在挖掘静态数据 集方面有很多成果 ， 挖
了新思路 。
融合 到 ｗｅ ｅｖ ｅ框架 中 ， ｂ Ｓｒｉ ｃ 把计算 资源 、 存储资 源 、 网络 、 程
序、 数据 等都表示 成网格服 务 ， 通过标 准的接 口和协议 支持 透 明服务的创建 、 终止 、 管理和开发 ， 结合 Ｗｅ ｅ ｉ 技术 ， ｂ Ｓｒ ｃ ｖ ｅ 支持 目前大多数 网格都建立在 Ｇｌ ｕ 提供的协议和服务之上 ｏ ｓ ｂ 。 功能之上。 ｏ ｕ 提出了资源管理安全 、 Ｇｌｂ ｓ 信息服务及数据管理等关
格数据挖掘成果 。
网格数据挖掘研 究刚刚兴起 ，网格环境下数据挖掘应用的标准 挖掘 。 今， 至 尚未见系统性的研 究成果 ， 尤其未见基于 ＯＧ Ａ网 Ｓ 目前 ， 有影 响的工作 是 ， 共体 的网格环境 下数据 挖掘 较 欧
０ ５年尚处在工具 与接 口的 本文围绕挖掘动态数据流 所隐藏频 繁模 式的问题 ， 出具 工具与服 务的研 究项 目，但截止 ２ ０ 提 也有 一些 关于非 ＯＧ Ａ标 准的知识 网 Ｓ 有开放体 系结构 、 能处 理分布复杂 异构 的海量数据 、 支持多 种 描述与论证阶段 。此外 ， ２ １ 。 挖掘策略 、 与网格基础结构兼容 、 能集成新算法与工具 、 网格位 格 的工作还在进行 中【
动态时间扭曲在时序数据挖掘中的应用
动态时间扭曲在时序数据挖掘中的应用时间是自然界最基本的物理量之一，它在人类社会生活中有着至关重要的作用。
随着信息技术的不断发展和应用，时序数据挖掘这一领域也越来越受到人们的关注和重视。
在时序数据挖掘中，动态时间扭曲作为一种新兴的算法，正在逐渐得到普及并被广泛应用。
一、动态时间扭曲的基本原理动态时间扭曲算法（Dynamic Time Warping，DTW）最初是由苏联学者Sakoe和Chiba在1978年所提出的。
DTW的核心思想是对不断变化的时间序列数据进行比较时，采用一种可以弯曲、拉伸或压缩时间轴的方法，从而达到最佳的匹配结果。
具体说来，DTW算法将两个时间序列进行对齐，并将它们对齐的距离作为它们之间的距离度量。
在DTW算法中，假设两个时间序列分别为X和Y，长度分别为n和m。
DTW算法通过动态规划的方式计算X和Y之间的最小距离。
具体流程是：首先生成一个n×m的矩阵D，其中D(i,j)表示第i个点与第j个点之间的距离。
接着，以D(1,1)为起点，逐步向右下角发展。
计算D(i,j)时有以下三种情况：1. 如果i=j，则D(i,j)=D(i-1,j-1)+d(i,j)。
2. 如果i≠j，则D(i,j)=min{D(i-1,j),D(i,j-1),D(i-1,j-1)}+d(i,j)，其中d(i,j)是第i个点与第j个点之间的距离。
3. 到达矩阵的右下角时，即为所求的最小距离值。
二、DTW算法在时间序列数据挖掘中的应用DTW算法最初被应用到语音识别领域中，在语音识别中DTW 算法被用来识别变化速度较快的词语，例如人名、地址和电话号码等。
除了在语音识别领域中的应用，DTW算法还可以应用到其他时间序列数据挖掘领域中，例如金融领域、天气预报领域、医疗领域等。
1. 金融领域在金融领域中，DTW算法被用来进行股价预测。
这是因为股价数据具有时间序列性质，而DTW算法可以有效地解决时间序列数据中的不完全对齐的问题。
基于关联规则的动态数据库快速挖掘算法
库 中 的数 据 也必须 随着 交易 的新 增而 动态 的记 录新 的数据 ， 因此 产 生 了在 动 态 数 据 库 进行 渐 进 式 挖 掘
可快 速 的取得 决定 频繁 项 目组所 需 的信息 。 也 利用备 用 数 据 表 （ｅ ａ ｌ ） ｔ ｔｂ ｓ 的观 念 ， 不 ｍｐ ｅ 将
门商 品通常无 法长 久 轰 动 、 力 客 户也 必 须 实 时 巩 潜
因此 ， 可支 持在 线挖 掘及渐 进 式挖 掘 的需 求 。利 为 频繁项 目组 。 同样 的 ， 步 骤 （ ） 在 ２ 中所 产 生 的关 库 ， Ｆ 联 规则 期可 靠度 也必 须达 到使用 者最 初设 定 的最 小 用 Ｄ ＭＡ可 以进 行实 时性 数据挖 掘 。 Ｆ 可靠 度 阈值 。因 为 Ａ ｒ ｒ算 法 牵 涉 到 多 次 数 据 库 ２ Ｄ ＭＡ 算法 ｐｏ ｉｉ
王 宗 江
（ 坊学 院 ， 潍 山东 摘
潍坊
２ １６ ） ６ ０ １
要： 关联 规 则 的动 态快速挖 掘 算法 （ ｙ ａ ｃＦ ｓ ＭｉｉｇＡｇｒｈ Ｄ ＭＡ） 不需要 重复 扫描 原始 Ｄ ｎｍｉ ａｔ ｎｎ ｌｏ ｔｍ， Ｆ ｉ ，
数 据库 ， 克服 关联 规 则挖掘 最具 代表 性 的 方 法 Ａ ｒ ｒ 算 法耗 时 多、 法在 线挖 掘 等 诸 多弱 点。 可 支持 在 ｐｏ ｉｉ 无 线挖 掘及 渐进 式挖 掘 的 需求。利 用 Ｄ ＭＡ 多层 同步 处理 与更 新的特 性 ， 配敏 感度 指数 的 定义 ． 以被 用 Ｆ 搭 可 来挖 掘 对决 策者有 用 的 实时性信 息 。 关键 词 ： 数据挖 掘 ； 关联 规 则 ； 线挖掘 ； 在 渐进 式挖 掘 中图分 类号 ：Ｐ ｌ Ｔ ３ｌ
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
摘要动态数据挖掘是针对动态数据库和实时数据库进行知识提取的数据挖掘技术。
随着信息技术的进一步发展，对知识新颖性的需求越来越强，采用传统的静态数据挖掘技术来分析不断产生的信息无法满足现实应用的要求，对实际应用数据源在其运行的同时进行动态数据挖掘得到相关知识显得日益重要。
动态数据挖掘（DDM）由于信息时效性越来越短，为了能充分把握新颖性的信息,对实际应用数据源(数据库、序列数据或流式数据等)在其运行的同时进行数据动态提取并加以分析来得到相关知识。
数据挖掘目前已广泛应用于现代社会的各行各业,但是大多都是针对历史数据进行分析与处理,人们追求的不再只是发现历史数据中隐藏的规律来解决实际问题,而是想在竞争激烈的社会中即时获取有用的信息,这对于传统的针对静态的历史数据进行挖掘的静态数据挖掘是不能很好实现这种需求的;设计一种针对当前数据动态分析处理的一种信息处理技术具有很大的现实意义。
结合动态数据挖掘来研究多维数据的动态预测问题在现实应用中具有广阔的实践意义。
动态数据挖掘不仅仅限于数据预测方面,对其应用领域探讨也具有很大的现实意义。
深入分析了以往数据处理技术的发展现状之后给出了一种在动态数据源运行过程中结合历史数据、当前数据以及即将到来的数据进行数据分析与处理的动态数据挖掘技术:运用滑动窗口技术动态的获取数据,通过动态数据窗口动态处理数据,运用未来数据测试动态数据挖掘的性能。
相关工作有持续数据挖掘、流式数据挖掘、移动数据流挖掘和Web在线数据挖掘。
关键词: 动态数据挖掘; 体系结构; 动态数据采集; 动态数据处理; 滑动窗口;问题分析DDM的问题关键是如何选取当前数据集,如何保持与历史数据平滑过渡,以及如何平滑地获取后续数据集。
（现在current，过去old，将来new）DDM vs DM传统的数据挖掘主要是基于历史数据集进行挖掘,提取出隐藏在其中的知识,而动态数据挖掘是集过去现在与未来于一体的知识提取的过程，动态处理各实时数据。
动态数据挖掘的体系机构保证新旧数据的平滑以及数据的及时或实时获取,运用动态数据窗口进行数据的实时动态处理；支持自动更新处理；数据挖掘与挖掘评价是紧密结合的两个过程,采用后续数据集中数据对挖掘结果进行评价,评价结果不符合要求则修正挖掘过程或重新挖掘以适应应用环境的改变。
核心技术：滑动窗口技术；动态数据窗口；评价动态数据挖掘过程1. 动态数据采集∙时间关联性强 -- 滑动窗口，某时刻的历史快照∙时间关联性不太强或者离散数据 -- 数据库SQL语句 WHERE time between T - 2 and T ( T为当前时间)2. 动态数据处理包括消除噪声、缺失数据处理、类型转换、特征提取以及数据降维处理等。
考虑到边界数据可能被忽略,结合重叠窗口技术，采用动态数据窗口，让重叠部分的数据(边界数据) 重复计算。
3. 数据挖掘∙时间性要求不强：只是为了获取新颖的知识，可用传统的挖掘算法∙时间性要求较强：效率要高合理的挖掘布局算法, 即什么时候启动挖掘。
挖掘过程处理数据与未处理数据以及目标数据集之间的数据平滑问题：K标号法（初始标号为0,每参与一次挖掘过程则将TDi的标号值加1,直到标号变为K( K ∈ N ) , 在每次启动挖掘时只使用标号值小于K的数据。
）4. 挖掘测试问题解答随着科学研究与工程应用领域的不断扩大,多维度动态数据处理与分析已成为目前信息处理、动态数据建模及可视化建模中重要的研究课题。
由于实际中往往会因各种因素造成信息数据缺失、信息对象机理知识不完整或多维空间中部分特征量损失等带来信息不完整,因此,进行多维度动态数据处理技术以及利用不完整信息建模的研究具有重要的理论和实际应用价值。
采用数据挖掘和非线性系统建模技术,针对多维度动态数据的特性,研究非线性动态系统中具有空间和过程特征的数据挖掘模型和挖掘算法,以及基于软测量技术的不完整信息数据的完整性、一致性处理方法,实现多维度动态数据的有效挖掘、不完整信息建模和非线性动态系统演化规律的模拟。
论文提出了一种较为完整的多维度动态数据挖掘系统理论架构,构造了多维度动态信息表示模型,建立了基于支持向量回归机的时间序列挖掘模型、连续输入/出的过程神经网络挖掘模型、多聚合过程神经网络挖掘模型及径向基过程神经网络挖掘模型等四种智能动态数据挖掘模型,构建了基于多元统计方法、克里格插值方法、数据过滤技术的不完整信息数据的补齐算法、网格化及数据过滤算法,采用相空间重构技术构建智能挖掘模型的训练样本集,并提出了量子粒子群算法结合梯度下降的神经网络训练算法,有效实现了对神经网络初始权值、阈值和隐含层节点数的优化。
由挖掘模型实现不完整信息建模,最终达到满意的应用结果提出了一种新的数据挖掘形式——动态数据挖掘(DDM),寻求在不断更替产生的动态数据信息中找出能被应用的知识。
给出动态数据挖掘的体系结构,并分析了动态数据挖掘实现过程,运用滑动窗口与动态数据窗口动态采集与处理动态新增数据,同时运用后续数据进行挖掘结果评价,用K标号法平滑地使用动态目标数据集进行数据挖掘,得出了一个动态数据挖掘测试算法。
动态数据窗口随着信息技术的进一步发展, 对知识的新颖性要求越来越强。
我们处在每天都有大量新鲜信息产生的社会中, 如果采用原来的针对静态数据源（如数据仓库)进行知识提取的数据挖掘技术来分析这些不断产生的信息可能无法满足现实应用要求, 因为传统的数据挖掘可能挖掘到的是过时或失效的知识。
社会在不断进步, 时代在不断改变, 信息的时效性变得越来越短。
为了能充分把握新颖性的信息, 对实际应用数据源( 数据库、序列数据或流式数据等) 在其运行的同时进行数据动态提取并加以分析来得到相关知识是十分必要的。
这方面的工作有持续数据挖掘、流式数据挖掘和W eb在线数据挖掘。
当然实际生活中还有许多与时间关系不大且不涉及W eb在线的各种应用, 针对这些应用数据源进行动态实时挖掘也是十分必要的。
为此, 本文提出了一种动态数据挖掘方法, 给出了动态数据挖掘的体系机构, 并分析了动态数据挖掘过程。
1动态数据挖掘问题在实际应用数据源运行过程中动态提取数据用于知识发现时, 关键的是如何选取当前数据集, 如何保持与历史数据平滑过渡, 以及如何平滑地获取后续数据集。
所以动态数据挖掘是集过去、现在与未来于一体的动态的过程, 下面给出一些相关定义: 给定实际运行数据源, 将其称为动态数据源( Dynam icDa ta Source, DDS), DDS中的数据记为di ( i为数据标志号, i=1，2，3…… ) 。
定义1 设当前时间点为T, 存在数( R+ ), DDS 中在T 时刻以前生成的所有di 组成的数据集合称为历史数据集, 记为Do ld。
定义2设当前时间点为T, 存在数, DDS 中在T 时刻到T 时刻生成的所有di组成的数据集合称为当前数据集, 记为Dc urrent。
定义3 设当前时间点为T, 存在数为正有理数, DDS 中在T时刻以后生成的所有di组成的数据集合称为称为后续数据集, 记为Dnew。
定义4 在DDS中运用当前数据集Dcurrent与历史数据集Do ld 结合后续数据集Dnew 进行分析, 提取出其中有意义的、新颖的、关键的知识与规则的过程称为动态数据挖掘( Dynam icDa taM in ing, DDM )。
从以上定义可以看出, 动态数据挖掘与传统从以上定义可以看出, 动态数据挖掘与传统的基于数据仓库的数据挖掘有很大的不同, 传统的数据挖掘主要是基于历史数据集进行挖掘, 提取出隐藏在其中的知识, 而动态数据挖掘是集过去现在与未来于一体的知识提取的过程。
为了便于进一步研究动态数据挖掘问题, 下面就动态数据挖掘的体系结构进行分析。
动态数据挖掘主要体现在它能动态地从DDS中提取数据进行分析, 找出其中的知识与规则, 从而更加及时新颖地为企事业单位或各管理部门提供决策方案, 其实现过程大致可分为动态数据采集、数据处理、数据挖掘、挖掘评价几个过程。
动态数据挖掘关键是要解决后续数据集D new的动态采集以及动态处理问题, 本文提出一种基于滑动窗口的动态数据采集方法, 来保证新旧数据的平滑以及数据的及时或实时获取, 运用动态数据窗口进行数据的实时动态处理; 由于动态数据挖掘在运行过程中, DDS 也在运行, 即后续数据集D new在不断增加, 鉴于此, 在数据处理以及后续的数据挖掘过程中必须要有较高的处理效率并且能支持自动更新处理; 数据挖掘与挖掘评价是紧密结合的两个过程, 采用后续数据集中数据对挖掘结果进行评价, 评价结果不符合要求则修正挖掘过程或重新挖掘以适应应用环境的改变, 尤其在对事务进行统计分析或趋势预测分析时显得尤为重要。
图1动态数据挖掘体系结构3 动态数据采集动态数据采集( Dynam ic Data A cqu isition, DDA ) 是指在动态运行数据源中动态地获取其中的历史的当前的或者即将生成的数据集。
对于从历史数据集或当前数据集中获取数据可以一次提取完成, 但对于还未生成或正在生成的数据获取就只能分步来不停地获取, 为了保证获取数据的平滑性, 采用滑动窗口作为动态数据获取窗口。
3. 1 滑动窗口滑动窗口( SlidingW indow, SW )在计算机网络通信、时间序列数据挖掘、移动数据流数据挖掘等方面都有应用。
本文借鉴这一技术来实现数据的动态获取。
世间万物都是处于时空中的, 事物的产生、发展以及灭亡都与时间有关联;为此, 对于动态数据源的数据动态获取中滑动窗口度量均可采用时间来确定。
下面给出滑动窗口的相关定义。
定义5在DDS 中, 按照数据di ( i 为数据标识号, i为正整数Z+ ) 的生成时间分成窗口大小为( t为时间段, 且t≦n) 的数据段Dk ( k为自然数 N ), 每个数据段为一个数据窗口, n为数据门限值。
定义6对于正数 n( n为Z+ , 且n ≧ 1), 某时刻T, 有数据段集D = {D1, D2,∀, Dn } 落入到窗口大小为t的窗口SW中, 该窗口每隔t时间向前移动s ( s为Z+ ,1≤s≤n )个数据窗口大小的位置, 称窗口SW 为滑动窗口。
为了说明滑动窗口动态采集数据的功能, 方便起见, 图3以滑动窗口大小为两个数据窗口每次移动一个窗口为例进行3. 2动态数据采集分析数据窗口是基于时间段来划分的, 为了能快速及时地从DDS中获取数据, 如果数据是时间性关联不是很强的数据或者是离散性数据, 往往是通过数据库来保存的, 这就需要存储DDS的数据库存储数据的产生时间, 这样就能采用数据库查询语言快速检索到满足要求的数据。
动态数据处理动态数据处理( Dynam ic Data Processing, DDP)是相对于传统的数据挖掘的数据处理过程而言的。