毕业设计论文--数据挖掘技术
毕业设计数据挖掘
毕业设计数据挖掘一、绪论数据挖掘是指从大量数据中通过一定的算法和技术挖掘出有价值的信息和知识，数据挖掘技术已经在各个领域得到了广泛的应用，包括市场营销、金融、医疗健康、社交网络等。
随着信息化的快速发展，人们面对的数据越来越庞大，如何从这些数据中挖掘出对决策和运营有意义的知识，成为了当前的一个热点问题。
本文将以数据挖掘技术为基础，结合相关理论知识和实际应用，开展相关的毕业设计研究，以期为相关领域的决策提供更精准、更有效的支持。
二、研究背景如今，在快速发展的互联网时代，数据已经成为各行各业的基础资源和重要生产要素，尤其是在网络经济和数字化转型的大背景下，数据的重要性更是日益凸显。
大量的数据可能存在信息杂乱、冗余度高等问题，单纯依靠人力分析已难以发现其中蕴含的有价值信息。
数据挖掘技术的引入成为了一种必然选择。
数据挖掘技术能够通过模型的构建、特征的筛选等手段，更好地发掘数据中的规律和潜在信息，为企业和组织提供决策支持和业务优化。
三、研究意义本文拟通过对数据挖掘技术相关理论知识的学习和实际案例的分析，结合所学专业知识，研究毕业设计数据挖掘相关的问题和应用场景，旨在：1. 深入理解数据挖掘技术的原理和方法，掌握相关技术工具的使用；2. 探索如何利用数据挖掘技术解决实际问题，尤其是在特定领域的应用；3. 分析数据挖掘技术在相关领域中的前沿发展和未来趋势；4. 提升自身的理论水平和实践能力，为将来的工作和学术研究打下坚实的基础。
四、研究内容本文的研究主要包括以下几个方面：1. 数据挖掘技术综述：介绍数据挖掘技术的基本概念、分类、流程和常用算法，重点阐述在毕业设计中常用的方法和工具；2. 毕业设计数据挖掘案例分析：选取一个实际案例，例如某企业的销售数据、某医疗机构的健康数据等，结合数据挖掘技术进行深入分析，挖掘数据中的规律和价值信息；3. 毕业设计数据挖掘实验设计与结果分析：设计相关的数据挖掘实验，比如分类、聚类、关联规则挖掘等，通过实验结果分析，验证相关算法的有效性和适用性；4. 毕业设计数据挖掘应用展望：结合当前的发展趋势和对未来的思考，展望数据挖掘技术在相关领域的应用前景，提出自己的见解和建议。
数据挖掘技术应用论文
数据挖掘技术应用论文随着互联网和信息技术的高速发展，各种数据量急剧增长，数据分析和挖掘技术成为了企业做出战略决策必不可少的技术手段。
相对于传统的数据分析方法，数据挖掘技术不仅可以更加高效地处理海量的复杂数据，更可以从中挖掘出更多的潜在价值和商业价值。
而在数据挖掘技术的应用中，论文是一种重要的研究形式，可以帮助企业、学术机构或个人更加深入地了解数据挖掘技术。
I. 引言数据挖掘技术是一种通过各种算法和技术来发掘、分析、提炼和挖掘隐藏在数据中的模式或关系的计算机技术。
相对于传统的数据采集、清洗和存储方法，数据挖掘技术可以更加高效地处理大型数据，更能够在数据中发掘出潜在的商业价值和预测性信息。
在企业决策、市场分析、社会调查等各个领域，数据挖掘技术都发挥着重要的作用。
本文旨在介绍数据挖掘技术应用论文的相关内容。
II. 数据挖掘技术应用论文在数据挖掘技术的应用中，论文是一种重要的研究形式，可以帮助企业、学术机构或个人更加深入地了解数据挖掘技术。
数据挖掘技术应用论文主要包括以下几方面：1. 研究目的在数据挖掘技术应用论文中，研究目的是非常重要的。
研究目的可以针对具体的问题或挑战，也可以是为了增加知识积累或业务拓展。
研究目的的明确不仅有助于论文的撰写，还可以帮助读者更好地理解和应用论文中介绍的技术方法。
2. 数据来源作为数据挖掘技术的应用者，数据源的选择和获取是至关重要的。
数据来源可以来自多种渠道，例如公共数据、知识库、社交媒体、企业自有数据等。
对于企业来说，自有数据是最宝贵的资源之一。
论文应该详细介绍数据来源、数据采集和预处理的方法和步骤。
3. 数据分析和挖掘方法在数据挖掘技术的应用论文中，数据分析和挖掘方法往往是关键的内容。
这些方法可以是基本的统计方法、机器学习方法、神经网络方法等等。
研究者不仅需要准确、详尽地介绍各种方法的理论和应用，还需要说明这些方法的优缺点及适应范围等内容。
同时，还需要说明对于不同的研究目的和数据集，如何根据不同的问题进行合理的选择和运用。
数据挖掘论文
数据挖掘论文数据挖掘是一种通过自动化方法从大量数据中提取有价值的信息和知识的过程。
这些信息和知识能够用于描述、识别和预测数据模式，以便用于决策制定、数据分析和预测等领域。
在现代的信息技术时代，数据挖掘技术已经成为人们对于大数据处理和分析中不可或缺的工具之一。
本篇论文将从以下几个方面开始介绍数据挖掘：1. 数据挖掘的定义和重要性数据挖掘是在处理具有多个属性的数据时提取有用信息的一个过程。
其目标是发现与一定参数相关的特征或规律性，同时也需要避免对噪声的敏感。
数据挖掘的过程包括以下几个方面：•数据清理：删除和修改不相关、重复或不完整的数据。
•数据集成：将多个来源的数据整合到一个数据库中。
•数据转换：将数据从原始格式转换为可处理的格式。
•数据挖掘：使用机器学习算法等工具发现模式和规律。
数据挖掘对于企业和商业来说非常重要，因为数据挖掘可以帮助企业从庞大的数据中发现并利用有价值的信息和知识，这些信息和知识可以用于提高产品和服务质量、提高客户满意度、优化业务流程等方面。
2. 数据挖掘的应用领域数据挖掘广泛应用于以下领域：•金融：在金融领域，数据挖掘技术可以帮助银行发现欺诈行为、评估信用风险、建立预测模型等。
•零售：在零售领域，数据挖掘技术可以帮助商家理解顾客行为、提高产品销量、发现新兴市场等。
•健康：在医疗保健领域，数据挖掘技术可以帮助医师发现疾病早期症状、制定更准确的治疗方案等。
•电信：在电信领域，数据挖掘技术可以帮助运营商优化网络性能、提高客户满意度、预测客户流失率等。
3. 数据挖掘的方法和技术数据挖掘的方法和技术可以分为以下几类：•分类：根据已知变量推测未知变量的值，通常用于分类和预测分析。
•聚类：将数据分组，使得同一组内的数据相似性较大，不同组之间距离较远。
•关联规则挖掘：从数据中发现频繁出现的组合或关联的模式。
•异常检测：通过发现不正常的模式或行为，帮助识别异常或故障现象。
常用的数据挖掘工具包括Python、R、SAS、Weka等。
毕业设计论文--数据挖掘技术
目录摘要 (iii)Abstract (iv)第一章绪论 (1)1.1 数据挖掘技术 (1)1.1.1 数据挖掘技术的应用背景 (1)1.1.2数据挖掘的定义及系统结构 (2)1.1.3 数据挖掘的方法 (4)1.1.4 数据挖掘系统的发展 (5)1.1.5 数据挖掘的应用与面临的挑战 (6)1.2 决策树分类算法及其研究现状 (8)1.3数据挖掘分类算法的研究意义 (10)1.4本文的主要内容 (11)第二章决策树分类算法相关知识 (12)2.1决策树方法介绍 (12)2.1.1决策树的结构 (12)2.1.2决策树的基本原理 (13)2.1.3决策树的剪枝 (15)2.1.4决策树的特性 (16)2.1.5决策树的适用问题 (18)2.2 ID3分类算法基本原理 (18)2.3其它常见决策树算法 (20)2.4决策树算法总结比较 (24)2.5实现平台简介 (25)2.6本章小结 (29)第三章 ID3算法的具体分析 (30)3.1 ID3算法分析 (30)3.1.1 ID3算法流程 (30)3.1.2 ID3算法评价 (33)3.2决策树模型的建立 (34)3.2.1 决策树的生成 (34)3.2.2 分类规则的提取 (377)3.2.3模型准确性评估 (388)3.3 本章小结 (39)第四章实验结果分析 (40)4.1 实验结果分析 (40)4.1.1生成的决策树 (40)4.1.2 分类规则的提取 (40)4.2 本章小结 (41)第五章总结与展望 (42)参考文献 (44)致谢 (45)附录 (46)摘要:信息高速发展的今天，面对海量数据的出现，如何有效利用海量的原始数据分析现状和预测未来，已经成为人类面临的一大挑战。
由此，数据挖掘技术应运而生并得到迅猛发展。
数据挖掘是信息技术自然演化的结果，是指从大量数据中抽取挖掘出来隐含未知的、有价值的模式或规律等知识的复杂过程。
本文主要介绍如何利用决策树方法对数据进行分类挖掘。
数据挖掘毕业论文
数据挖掘毕业论文数据挖掘毕业论文随着信息时代的到来，数据的产生和积累呈现出爆炸式增长的趋势。
如何从这些海量数据中提取有价值的信息，成为了当今科学研究和商业应用领域亟待解决的问题。
数据挖掘作为一门交叉学科，旨在通过运用统计学、机器学习、人工智能等技术，从大规模数据集中发现隐藏的模式、规律和知识，以支持决策和预测。
在我的毕业论文中，我选择了数据挖掘作为研究的主题。
我将从以下几个方面展开论述。
首先，我将介绍数据挖掘的基本概念和方法。
数据挖掘包括数据预处理、特征选择、模型构建和模型评估等步骤。
其中，数据预处理是数据挖掘的关键环节，它包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等过程。
特征选择是从原始数据中选择最具代表性的特征，以提高模型的准确性和可解释性。
模型构建是指选择合适的算法和模型来进行数据挖掘任务，如分类、聚类、关联规则挖掘等。
模型评估是对构建的模型进行性能评估和优化，以确保模型的有效性和可靠性。
其次，我将介绍数据挖掘在实际应用中的案例研究。
数据挖掘在各个领域都有广泛的应用，如金融、医疗、电商等。
以金融领域为例，数据挖掘可以用于信用评估、风险管理、欺诈检测等方面。
通过对大量的金融数据进行挖掘，可以发现客户的消费习惯、信用记录等信息，从而为银行和金融机构提供更准确的决策支持。
在医疗领域，数据挖掘可以用于疾病诊断、药物研发等方面。
通过对患者的病历、症状等数据进行挖掘，可以提高医生的诊断准确性，为患者提供更好的治疗方案。
接着，我将探讨数据挖掘的挑战和未来发展方向。
随着数据量的不断增大和数据类型的多样化，数据挖掘面临着许多挑战，如数据质量不高、算法效率低下等。
为了应对这些挑战，研究者们提出了许多解决方案，如集成多个算法、优化算法效率等。
此外，随着人工智能的快速发展，数据挖掘与机器学习、深度学习等领域的结合将成为未来的发展方向。
通过将数据挖掘与其他技术相结合，可以进一步提高模型的准确性和预测能力。
最后，我将总结我的研究成果和对数据挖掘的思考。
数据挖掘论文(最新范文6篇)
数据挖掘论文（最新范文6篇）数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际数据中，提取隐含在其中的、人们所不知道的、但又是潜在有用信息和知识的过程。
希望你在阅读了以下数据挖掘论文后对这个内容有更深入的了解。
数据挖掘论文一题目：基于数据挖掘的企业营销管理应用实证摘要：随着市场竞争的日益激烈，以及信息化、移动化和智能化时代的来临，越来越多的企业开始注重借助现代数据挖掘技术，提高企业的营销效果，降低营销成本，并提升企业在市场中的竞争力。
从数据挖掘与企业营销管理的关系入手，得出数据挖掘应用给现代企业营销管理带来的优势，然后构建精确营销平台，将其应用到电信业的营销管理中，以期为数据挖掘技术在现代企业营销中的具体应用提供参考。
关键词：数据挖掘；市场细分；竞争优势随着电子商务的不断发展，使得企业通过网络即可与来自全世界的企业进行商务活动。
而企业的大量交易，也给企业积累了很多业务数据，并以此使得企业的数据信息库越来越大。
而在这些数据中，清晰地记录了企业每年的运作及效益情况。
而要想让这些数据为企业未来的战略和决策服务，就需要充分加强对这些数据的规律、暴露出的问题的分析。
因此，数据挖掘技术进入了人们的视野，并成为人们关注的重点。
通过数据挖掘工具，可以对大量的数据进行分析，并提取其中有用的信息，为企业的决策提供参考，进而提升决策的正确率，达到提升竞争力的目的。
一、数据挖掘与企业营销管理的关系在生产销售中，生产者和消费者一般存在着单一的购买销售关系，而企业营销管理就是运用各种方法将上述单一关系转变为多重关系。
这样就在生产者和消费者之间加入营销者这一角色，三种角色之间也就必然会产生多种联系，这些关系往往牵涉众多，十分复杂。
要想处理好这些关系，就需要企业营销管理人员进行分析论证，找出可以联系的关键桥梁，也就是本文所介绍的"数据挖掘";.数据挖掘是企业营销管理中常用的一种方法，也越来越得到人们的认可。
数据挖掘论文 (优选10篇)
数据挖掘论文(优选10篇)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关键词：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，并且将其整合后应用在知识处理体系的技术过程。
若是从技术层面判定数据挖掘技术，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整的数据仓库，满足集成性、时变性以及非易失性等需求，整和数据处理和冗余参数，确保技术框架结构的完整性。
目前，数据挖掘技术常用的工具，如SAS企业的EnterpriseMiner、IBM企业的IntellientMiner以及SPSS企业的Clementine等应用都十分广泛。
企业在实际工作过程中，往往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，并且应用聚类分析模块、决策树分析模块以及关联分析算法等，借助数据挖掘技术对相关数据进行处理。
2档案信息管理系统计算机数据仓库的建立2.1客户需求单元为了充分发挥档案信息管理系统的优势，要结合客户的实际需求建立完整的处理框架体系。
在数据库体系建立中，要适应迭代式处理特征，并且从用户需求出发整合数据模型，保证其建立过程能按照整体规划有序进行，且能按照目标和分析框架参数完成操作。
首先，要确立基础性的数据仓库对象，由于是档案信息管理，因此，要集中划分档案数据分析的主题，并且有效录入档案信息，确保满足档案的数据分析需求。
其次，要对日常工作中的用户数据进行集中的挖掘处理，从根本上提高数据仓库分析的完整性。
(1)确定数据仓库的基础性用户，其中，主要包括档案工作人员和使用人员，结合不同人员的工作需求建立相应的数据仓库。
(2)档案工作要利用数据分析和档案用户特征分析进行分类描述。
(3)确定档案的基础性分类主题，一般而言，要将文书档案归档状况、卷数等基础性信息作为分类依据。
数据挖掘技术论文
数据挖掘技术摘要：数据挖掘是目前一种新的重要的研究领域。
本文介绍了数据挖掘的概念、目的、常用方法、数据挖掘过程、数据挖掘软件的评价方法。
对数据挖掘领域面临的问题做了介绍和展望。
关键词：数据挖掘数据集合一、数据挖掘的定义1、数据挖掘是从大量的、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。
随着信息技术的高速发展，人们积累的数据量急剧增长，如何从海量的数据中提取有用的知识成为当务之急。
数据挖掘就是为顺应这种需要应运而生发展起来的数据处理技术。
是知识发现(knowledge discovery in database)的关键步骤。
与数据挖掘相近的同义词有数据融合、数据分析和决策支持等。
这个定义包括好几层含义：数据源必须是真实的、大量的、含噪声的；发现的是用户感兴趣的知识；发现的知识要可接受、可理解、可运用；并不要求发现放之四海皆准的知识，仅支持特定的发现问题。
----何为知识?从广义上理解，数据、信息也是知识的表现形式，但是人们更把概念、规则、模式、规律和约束等看作知识。
人们把数据看作是形成知识的源泉，好像从矿石中采矿或淘金一样。
原始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、图形和图像数据；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。
发现的知识可以被用于信息管理，查询优化，决策支持和过程控制等，还可以用于数据自身的维护。
因此，数据挖掘是一门交叉学科，它把人们对数据的应用从低层次的简单查询，提升到从数据中挖掘知识，提供决策支持。
在这种需求牵引下，汇聚了不同领域的研究者，尤其是数据库技术、人工智能技术、数理统计、可视化技术、并行计算等方面的学者和工程技术人员，投身到数据挖掘这一新兴的研究领域，形成新的技术热点。
这里所说的知识发现，不是要求发现放之四海而皆准的真理，也不是要去发现崭新的自然科学定理和纯数学公式，更不是什么机器定理证明。
数据挖掘论文精选5篇论文
数据挖掘论⽂精选5篇论⽂数据挖掘论⽂精选5篇论⽂ 数据挖掘⼀： 题⽬：数据挖掘技术在神经根型颈椎病⽅剂研究中的优势及应⽤进展 关键词：数据挖掘技术; 神经根型颈椎病; ⽅剂; 综述; 1 数据挖掘技术简介 数据挖掘技术[1] (Knowledge Discovery in Datebase, KKD) , 是⼀种新兴的信息处理技术, 它融汇了⼈⼯智能、模式别、模糊数学、数据库、数理统计等多种技术⽅法, 专门⽤于海量数据的处理, 从⼤量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据集中, 提取隐含在其中的、⼈们事先不知道的、但⼜是潜在的有⽤的信息和知识, 其⽬的是发现规律⽽不是验证假设。
数据挖掘技术主要适⽤于庞⼤的数据库的研究, 其特点在于:基于数据分析⽅法⾓度的分类, 其本质属于观察性研究, 数据来源于⽇常诊疗⼯作,应⽤的技术较传统研究更先进, 分析⼯具、理论模型与传统研究区别较⼤。
其操作步骤包括[2]:选择数据, 数据处理, 挖掘分析, 结果解释, 其中结果解释是数据挖掘技术研究的关键。
其⽅法包括分类、聚类、关联、序列、决策树、贝斯⽹络、因⼦、辨别等分析[3], 其结果通常表⽰为概念、规则、规律、模式、约束、可视化等形式图[4]。
当今数据挖掘技术的⽅向主要在于:特定数据挖掘, ⾼效挖掘算法, 提⾼结果的有效性、确定性和表达性, 结果的可视化, 多抽象层上的交互式数据挖掘, 多元数据挖掘及数据的安全性和保密性。
因其优势和独特性被运⽤于多个领域中, 且结果运⽤后取得显着成效, 因此越来越多的中医⽅剂研究者将其运⽤于⽅剂中药物的研究。
2 数据挖掘术在神经根型颈椎病治⽅研究中的优势 中医对于神经根型颈椎病的治疗准则为辨证论治, 从古⾄今神经根型颈椎病的中医证型有很多, 其治⽅是集中医之理、法、⽅、药为⼀体的数据集合, 具有以“⽅-药-证”为核⼼的多维结构。
⽅剂配伍本质上表现为⽅与⽅、⽅与药、药与药、药与剂量, 以及⽅药与证、病、症交叉错综的关联与对应[5], ⽽中医⽅剂讲究君⾂佐使的配伍, 药物有升降沉浮, 四⽓五味及归经之别, 对于神经根型颈椎病的治疗, 治⽅中药物的种类、炮制⽅法、⽤量、⽤法等都是千变万化的, ⽽这些海量、模糊、看似随机的药物背后隐藏着对临床有⽤的信息和规律, 但这些⼤数据是⽆法在可承受的时间范围内可⽤常规软件⼯具进⾏捕捉、管理和处理的, 是需要⼀个新处理模式才能具有更强的决策⼒、洞察⼒和流程优化能⼒, ⽽数据挖掘技术有可能从这些海量的的数据中发现新知识, 揭⽰背后隐藏的关系和规则, 并且对未知的情况进⾏预测[6]。
数据挖掘技术论文（2）
数据挖掘技术论文(2)数据挖掘技术论文篇二数据挖掘技术研究[摘要] 本文主要介绍了数据挖掘的基本概念，以及数据挖掘的方法。
[关键词] 数据挖掘数据挖掘方法随着信息技术迅速发展，数据库的规模不断扩大，产生了大量的数据。
但大量的数据往往无法辨别隐藏在其中的能对决策提供支持的信息，而传统的查询、报表工具无法满足挖掘这些信息的需求。
因此，需要一种新的数据分析技术处理大量数据，并从中抽取有价值的潜在知识，数据挖掘(Data Mining)技术由此应运而生。
一、数据挖掘的定义数据挖掘是指从数据集合中自动抽取隐藏在数据中的那些有用信息的非平凡过程，这些信息的表现形式为：规则、概念、规律及模式等。
它可帮助决策者分析历史数据及当前数据，并从中发现隐藏的关系和模式，进而预测未来可能发生的行为。
数据挖掘的过程也叫知识发现的过程。
二、数据挖掘的方法1.统计方法。
传统的统计学为数据挖掘提供了许多判别和回归分析方法，常用的有贝叶斯推理、回归分析、方差分析等技术。
贝叶斯推理是在知道新的信息后修正数据集概率分布的基本工具，处理数据挖掘中的分类问题，回归分析用来找到一个输入变量和输出变量关系的最佳模型，在回归分析中有用来描述一个变量的变化趋势和别的变量值的关系的线性回归，还有用来为某些事件发生的概率建模为预测变量集的对数回归、统计方法中的方差分析一般用于分析估计回归直线的性能和自变量对最终回归的影响，是许多挖掘应用中有力的工具之一。
2.关联规则。
关联规则是一种简单，实用的分析规则，它描述了一个事物中某些属性同时出现的规律和模式，是数据挖掘中最成熟的主要技术之一。
关联规则在数据挖掘领域应用很广泛适合于在大型数据集中发现数据之间的有意义关系，原因之一是它不受只选择一个因变量的限制。
大多数关联规则挖掘算法能够无遗漏发现隐藏在所挖掘数据中的所有关联关系，但是，并不是所有通过关联得到的属性之间的关系都有实际应用价值，要对这些规则要进行有效的评价，筛选有意义的关联规则。
数据挖掘技术论文
随着信息技术迅速发展，数据库的规模不断扩大，产生了大量的数据。
下面是为大家精心推荐的，希望能够对您有所帮助。
篇一浅谈数据挖掘摘要：数据挖掘是从海量数据中分析发现具有特定的模式、关联规则关系以及异常信息所表达出来的特点功能等在统计学有意义的结构和事件。
该文简要分析介绍了数据挖掘的含功能、技术及其应用等。
关键词：数据挖掘技术应用中图分类号：TP311文献标识码：A文章编号：1674-098X202204c-0054-01数据挖掘是在信息的海洋中从统计学的角度分析发现有用的知识，并且能够充分利用这些信息，发挥其巨大的作用，从而创造价值，为社会生产服务。
数据挖掘工具能够扫描整个数据库，并且识别潜在的以往未知的模式。
1数据挖掘数据挖掘是与计算机科学相关，包括人工智能、数据库知识、机器学习、神经计算和统计分析等多学科领域和方法的交叉学科，是从大量信息中提取人们还不清楚的但具有对于潜在决策过程有用的信息和知识的过程[1]。
数据挖掘能够自动对数据进行分析，并归纳总结，推理，分析数据，从而帮助决策者对信息预测和决策其作用[2]。
对比数据挖掘及传统数据分析例如查询、报表，其本质区别在于：前者在没有明确假设的前提下通过挖掘信息，提取有用的资料，并提升到知识层面，从而帮助提供决策支持。
所以数据挖掘又称为知识挖掘或者知识发现。
数据挖掘通过统计学、数据库、可视化技术、机器学习和模式识别等诸多方法来实现丛大量数据中自动搜索隐藏在其中的有着特殊关联性的信息[3]。
2数据挖掘技术数据挖掘有许多挖掘分析工具，可以在大量数据中发现模型和数据间关系，常用数据挖掘技术包括：聚类分析和分类分析，偏差分析等。
分类分析和聚类分析的主要区别在于前者是已知要处理的数据对象的类，后者不清楚处理的数据对象的类。
聚类是对记录分组，把相似的记录在一个聚集里，聚集不依赖于预先定义好的类，不需要训练集。
分类分析是预先假定有给定的类，并假定数据库中的每个对象归属于这个类，并把数据分配到这个给定类中。
数据挖掘技术的研究论文
数据挖掘技术的研究论文•相关推荐数据挖掘技术的研究论文摘要“:互联网+”战略的实施促进了我国信息技术的快速发展,数据挖掘技术能够实现对海量信息的统计、分析以及利用等,因此数据挖掘技术在生活实践中得到了广泛的应用。
因此本文希望通过对数据挖掘技术的分析,分析数据挖掘技术在实践中具体应用的策略,以此更好的促进数据挖掘技术在实践中的应用。
关键词:数据挖掘;应用;发展1数据挖掘技术的概述数据挖掘是通过对各种数据信息进行有选择的统计、归类以及分析等挖掘隐含的有用的信息,从而为实践应用提出有用的决策信息的过程。
通俗的说数据挖掘就是一种借助于多种数据分析工具在海量的数据信息中挖掘模数据信息和模型之间关系的技术总裁,通过对这种模型进行认识和理解,分析它们的对应关系,以此来指导各行各业的生产和发展,提供重大决策上的支持。
数据挖掘技术是对海量数据信息的统计、分析等因此数据挖掘技术呈现以下特点:一是数据挖掘技术主要是借助各种其它专业学科的知识,从而建立挖掘模型,设计相应的模型算法,从而找出其中的潜在规律等,揭示其中的内在联系性;二是数据挖掘主要是处理各行数据库中的信息,因此这些信息是经过预处理的;三是以构建数据模型的方式服务于实践应用。
当然数据挖掘并不是以发现数据理论为目的,而是为了在各行各业的信息中找出有用的数据信息,满足用户的需求。
2数据挖掘的功能结合数据挖掘技术的概述,数据挖掘主要具体以下功能:一是自动预测趋势和行为。
数据挖掘主要是在复杂的数据库中寻找自己有用的信息,以往的信息搜索需要采取手工分析的方式,如今通过数据挖掘可以快速的将符合数据本身的数据找出来;二是关联分析。
关联性就是事物之间存在某种的联系性,这种事物必须要在两种以上,数据关联是在复杂的数据中存在一类重要的可被发现的知识;三是概念描述。
概念描述分为特征性描述和区别性描述;四是偏差检测。
3数据挖掘技术的步骤分析3.1处理过程数据挖掘虽然能够实现在复杂的数据库中寻求自己的数据资源,但是其需要建立人工模型,根据人工模型实现对数据的统计、分析以及利用等。
数据挖掘毕业设计论文
数据挖掘毕业设计论文数据挖掘毕业设计论文近年来，随着信息技术的快速发展和大数据时代的到来，数据挖掘作为一门重要的技术和工具，受到了广泛的关注和应用。
在各个领域，数据挖掘都发挥着重要的作用，帮助人们从海量数据中发现有价值的信息和规律。
因此，作为一名数据挖掘专业的毕业生，我决定以数据挖掘为主题进行毕业设计论文的研究。
首先，我将介绍数据挖掘的基本概念和原理。
数据挖掘是一种通过发现数据中的模式、关联、异常等信息，从而提取有用知识的技术。
它主要借助于统计学、机器学习、数据库技术等方法和工具，对大规模数据进行分析和挖掘。
在研究过程中，我将详细探讨数据挖掘的各种算法和技术，如聚类分析、分类算法、关联规则挖掘等。
其次，我将介绍数据挖掘在实际应用中的一些案例和研究方向。
数据挖掘在各个领域都有广泛的应用，如金融、医疗、电商等。
我将选择一个特定领域，深入研究数据挖掘在该领域中的应用。
例如，在金融领域，数据挖掘可以用于风险评估、信用评分等方面；在医疗领域，数据挖掘可以用于疾病诊断、药物研发等方面。
通过对这些案例的研究，我将进一步了解数据挖掘在实际应用中的优势和挑战。
接着，我将进行一项具体的数据挖掘实验。
在实验中，我将选择一个适当的数据集，应用数据挖掘算法进行分析和挖掘。
通过实验，我将验证数据挖掘算法的有效性，并探索数据集中的隐藏信息和规律。
同时，我还将对实验结果进行分析和解释，从中得出结论并提出改进和优化的建议。
最后，我将总结整个毕业设计论文的研究成果和收获。
在总结中，我将回顾论文的主要内容和研究过程，总结数据挖掘在实际应用中的价值和意义。
同时，我还将提出对未来数据挖掘发展的展望，指出数据挖掘领域的研究方向和挑战。
通过这次毕业设计论文的研究，我相信我将对数据挖掘有更深入的理解，并为将来的研究和实践奠定坚实的基础。
综上所述，本篇毕业设计论文将以数据挖掘为主题，介绍数据挖掘的基本概念和原理，探讨数据挖掘在实际应用中的案例和研究方向，进行一项具体的数据挖掘实验，并总结研究成果和展望未来。
基于大数据的数据挖掘算法实现与应用毕业设计
本科毕业设计（论文）题目基于大数据的数据挖掘算法实现与应用毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。
尽我所知，除文中特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。
对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体，均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。
作者签名：日期：指导教师签名：日期：使用授权说明本人完全了解大学关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定，即：按照学校要求提交毕业设计（论文）的印刷本和电子版本；学校有权保存毕业设计（论文）的印刷本和电子版，并提供目录检索与阅览服务；学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文；在不以赢利为目的前提下，学校可以公布论文的部分或全部内容。
作者签名：日期：学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。
除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。
对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。
本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。
作者签名：日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。
本人授权大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。
涉密论文按学校规定处理。
作者签名：日期：年月日导师签名：日期：年月日注意事项1.设计（论文）的内容包括：1）封面（按教务处制定的标准封面格式制作）2）原创性声明3）中文摘要（300字左右）、关键词4）外文摘要、关键词5）目次页（附件不统一编入）6）论文主体部分：引言（或绪论）、正文、结论7）参考文献8）致谢9）附录（对论文支持必要时）2.论文字数要求：理工类设计（论文）正文字数不少于1万字（不包括图纸、程序清单等），文科类论文正文字数不少于1.2万字。
毕业设计数据挖掘
毕业设计数据挖掘摘要：一、毕业设计背景及意义二、数据挖掘概念与方法三、毕业设计数据挖掘案例分析四、数据挖掘工具与技术的应用五、结果分析与评价六、总结与展望正文：一、毕业设计背景及意义随着大数据时代的到来，数据挖掘技术在各个领域得到了广泛的应用。
毕业设计作为一种实践性教学环节，开展数据挖掘方面的研究能够提高学生的实际动手能力，培养创新能力。
本文以某高校毕业设计为例，探讨数据挖掘在毕业设计中的应用与实践。
二、数据挖掘概念与方法数据挖掘是从大量数据中提取隐藏的、未知的、有价值的信息和知识的过程。
常用的数据挖掘方法包括分类、聚类、关联规则挖掘、时间序列分析等。
了解这些方法有助于更好地在毕业设计中运用数据挖掘技术。
三、毕业设计数据挖掘案例分析本文选取了一个实际案例，即某高校学生选课数据的挖掘。
通过收集和整理学生选课数据，利用数据挖掘技术分析学生的选课偏好、课程热度等，为学校课程设置和学生选课提供参考。
四、数据挖掘工具与技术的应用在毕业设计中，可以选择一些成熟的数据挖掘工具，如Python、R、SPSS等。
结合实际需求，运用相应的数据挖掘技术进行数据分析。
例如，在学生选课数据的挖掘中，可以采用Python的Pandas库进行数据处理，使用Scikit-learn库进行聚类和关联规则挖掘。
五、结果分析与评价对挖掘结果进行分析，评估数据挖掘技术在毕业设计中的应用效果。
在学生选课数据挖掘案例中，可以通过对比实际选课情况和挖掘结果，评估挖掘结果的有效性。
六、总结与展望本文通过对某高校毕业设计中数据挖掘的应用进行分析，展示了数据挖掘技术在实际问题中的应用价值。
随着数据挖掘技术的不断发展，其在毕业设计中的应用前景将更加广泛。
毕业生可以充分利用数据挖掘技术，解决实际问题，提高自身实践能力和创新能力。
数据挖掘毕业设计
数据挖掘毕业设计数据挖掘毕业设计近年来，随着信息技术的快速发展和互联网的普及，数据量呈现爆炸式增长。
如何从这些海量数据中挖掘出有价值的信息，成为了一个迫切需要解决的问题。
数据挖掘作为一种有效的数据分析方法，被广泛应用于各个领域。
在我即将结束的大学生涯中，我选择了数据挖掘作为我的毕业设计主题。
首先，我将从数据挖掘的基本概念和原理入手，对数据挖掘的背景和意义进行阐述。
数据挖掘是通过从大量数据中发现隐藏在其中的模式、关联和规律，以帮助人们做出决策和预测的过程。
它涉及到统计学、机器学习、人工智能等多个学科的知识，对于提高企业的竞争力和决策的准确性具有重要意义。
接着，我将介绍数据挖掘的常用技术和算法。
数据挖掘的技术包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等。
这些技术可以帮助我们从数据中提取出有用的信息，并进行有效的分析和预测。
常用的算法有决策树、支持向量机、神经网络等。
通过深入研究这些技术和算法，我将能够更好地理解数据挖掘的本质和应用。
然后，我将选取一个具体的数据集进行实际的数据挖掘实验。
在选择数据集时，我会考虑到数据的规模、特征的多样性以及实际应用的可行性。
通过对数据集的预处理、特征选择和模型构建，我将能够利用所学的知识和技术，挖掘出其中的隐藏规律和有价值的信息。
这个实验将是我毕业设计的重要组成部分，也是对我所学知识的一个检验和应用。
最后，我将对数据挖掘的未来发展进行展望。
随着人工智能的快速发展和智能化的需求增加，数据挖掘将在更多领域得到应用。
例如，在医疗领域，数据挖掘可以帮助医生提高诊断的准确性和治疗方案的个性化。
在金融领域，数据挖掘可以帮助银行预测风险和制定更有效的信贷政策。
同时，数据挖掘也面临着一些挑战，如数据隐私和安全问题，需要我们不断进行研究和创新。
总而言之，数据挖掘作为一种重要的数据分析方法，具有广泛的应用前景。
通过我的毕业设计，我将深入学习和掌握数据挖掘的基本概念、技术和算法，并通过实际的数据挖掘实验来验证所学的知识的有效性。
数据挖掘毕业论文
数据挖掘毕业论文本文旨在对数据挖掘的背景和意义进行简要介绍，并概述论文的目的和结构。
数据挖掘是一项涉及从大量数据中提取有用信息和模式的技术。
随着互联网和计算技术的迅猛发展，我们生活在一个数据爆炸的时代。
大量的数据被生成和积累，但如何从这些海量数据中找到有用的信息成为了一个挑战。
数据挖掘技术的出现使得从大数据中发现隐藏的信息和模式变得可能。
数据挖掘在各个领域都有着广泛的应用。
它可以帮助企业发现隐藏在数据背后的商业机会，优化运营策略，改进市场营销，提高竞争力。
在医疗领域，数据挖掘可以用于疾病的早期预测和诊断，提供个性化的治疗方案。
在社交媒体领域，数据挖掘可以帮助分析用户行为和偏好，提供个性化的推荐服务。
在金融领域，数据挖掘可以帮助银行发现欺诈行为，降低风险。
本论文的目的是探索数据挖掘技术在某个特定领域的应用，并提出相应的解决方案。
首先，我们将对相关的理论和方法进行综述，包括数据预处理、特征选择、模型构建等。
然后，我们将收集和分析一定规模的数据集，并应用数据挖掘算法进行实验和验证。
最后，我们将总结实验结果并提出未来的研究方向。
希望本论文的研究可以在特定领域的实际应用中发挥一定作用，为数据挖掘技术的发展和应用贡献一份力量。
回顾相关的文献和研究，说明当前数据挖掘领域的发展状况和存在的问题。
研究方法在我的毕业论文中，我使用了数据挖掘方法和算法来分析和探索特定问题。
这一节将详细描述我所使用的数据挖掘方法和算法，解释其原理和适用性。
数据挖掘方法是一种从大量数据中发现模式、规律和趋势的技术。
在我的研究中，我选择了以下几种常用的数据挖掘方法和算法：数据预处理：在开始数据挖掘之前，数据预处理是必不可少的步骤。
它包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等过程。
数据预处理的目的是通过消除异常值、处理缺失数据、去除噪音等操作，使得数据在后续的分析中更加准确和可靠。
关联规则挖掘：关联规则挖掘是一种在大规模数据集中发现不同项之间的关联性的方法。
大数据挖掘 毕业设计
大数据挖掘毕业设计一、引言随着大数据时代的到来，数据已经成为企业决策的重要依据。
数据挖掘作为从大量数据中提取有用信息的过程，已经成为大数据领域中的重要研究方向。
本文旨在探讨大数据挖掘算法及其在实践中的应用，为相关领域的研究提供参考。
二、文献综述数据挖掘作为一个跨学科的领域，涵盖了机器学习、统计学、数据库等多个学科的知识。
近年来，越来越多的学者投入到数据挖掘的研究中，发表了大量的学术论文和研究成果。
通过对相关文献的梳理，可以发现数据挖掘在各个领域的应用越来越广泛，为企业和社会带来了巨大的价值。
三、大数据基础知识大数据是指数据量巨大、类型多样、处理难度高的数据集合。
大数据具有4V+1C的特点，即体量（V olume）、速度（Velocity）、多样性（Variety）、价值（Value）和复杂性（Complexity）。
大数据的采集、存储、处理和分析都需要相应的技术和工具支持。
四、数据挖掘技术数据挖掘是从大量数据中提取有用信息的过程，主要包括以下几种技术：1. 聚类分析：将相似的数据点划分为同一个集群，用于市场细分、用户分组等。
2. 分类和预测：通过已知的训练数据集建立模型，对未知的数据进行分类或预测。
3. 关联分析：挖掘数据之间的关联规则，用于推荐系统等。
4. 时序分析：对时间序列数据进行挖掘和分析，用于趋势预测等。
5. 文本挖掘：从文本数据中提取有用的信息或知识，用于信息检索、情感分析等。
五、大数据挖掘算法随着大数据技术的发展，出现了许多针对大数据的高效算法。
这些算法能够在分布式环境下进行数据处理和分析，常见的有Hadoop、Spark等平台上的MapReduce算法、HiveQL等SQL-on-Hadoop工具以及机器学习库MLlib等。
其中，基于Spark的机器学习库MLlib提供了多种常见的机器学习算法，如逻辑回归、朴素贝叶斯、决策树、随机森林和梯度提升树等。
这些算法可以在分布式环境下运行，处理大规模数据集，提高数据挖掘的效率和准确性。
计算机毕业设计---数据挖掘
基于数据挖掘技术的超市决策系统的实现摘要随着信息技术的日益普及，企业决策系统在企业生产管理过程中已获得了广泛的应用，然而决策系统中积累的大量业务数据并没有得到充分的利用，“数据爆炸但知识贫乏”的现象己日益突出。
通过数据挖掘技术，企业根据商业目标对决策系统大量的事务数据进行抽取、转换、分析和其它模型化处理，从中提取出辅助商业决策的关键性数据，在推动企业现代化的进程中，有助于进一步增强企业竞争力。
为此，本文在分析数据挖掘现状的基础上，针对我国超市的现行发展现状，对数据挖掘进行了研究与开发。
首先，在探讨数据挖掘一般理论的基础上，研究了针对超市数据仓库的数据挖掘的基本原理；并且研究了超市数据挖掘常用的一些算法。
其次，针对超市销售的特点，与ERP紧密集成，提出了超市决策系统的体系架构和功能划分，并采用维度建模的方法建立了系统的信息模型；最后，结合我国超市现行决策的需求，采用三层架构的方式，运用了模块化设计的思想，在Visual Studio 2008环境下，用C# 3.0语言和SQL SERVER 2005工具开发了超市决策原型系统，并对原型系统进行了实例数据挖掘应用，并给出了应用的结果。
关键字：ERP系统；决策支持系统；数据仓库；OLAPData mining technology’s research and application on the data warehouse of the supermarketAbstractWith the increasing popularity of the information technology,the decision-making supporting system has been widely applied to the process of manufacuring and management of the enterprise. However, the mass data accumulated during the running of the decision-making supporting system have not been made full use of Data explodation while the knowledge concerned is far from satisfying. With data mining,information critical to business decision-making can be elicited by transforming,analyzing and modeling the abundant database of the business concerned.Hence,in the course of enterprise modernization,data mining can be enhance its competitiveness.In this paper,by analyzing the present situation of the application of data mining,tries to study and develop data mining on the basis of a distibution decision supporting system of a company.Firstly,after the research on the general theories of data mining and the fundamental principles of data mining, the paper gives a brief account of clustering analysis algorithm.Secondly,according to the characteristics of the management of Supermaket distibution,the author,by using the decision-making suport sysem,presents the structure and function dividing fo a purchasing decision supporting system,and then establishes a systematic information model based on dimensional modeling.Finally,taking the need of making distribution decisions of a manufacturing company into consideration, the author has developed aprototype distribution system of data mining by using C#3.0 and SQL SERVER2005 in the Visual Studio 2008 environment,the system basing the supermaket data warehouse,has been put to actual use, the result of which is presented in the paper.Key words：ERP；decision-making supporting system；data warehouse；OLAP目录第一章绪论 (1)1.1 课题的研究背景、内容和意义 (1)1.1.1 课题的研究背景 (1)1.1.2 课题的研究内容及意义 (1)1.1.3 国内外的研究状况 (1)1.2 论文的主要工作 (2)1.2.1 本文工作内容 (2)1.2.2 创新点 (2)1.3 小结 (2)第二章数据挖掘的基本原理及主要算法 (3)2.1 数据挖掘的基本原理 (3)2.1.1 数据挖掘的概念 (3)2.1.2 数据挖掘的任务 (3)2.1.3 数据挖掘的基本原理 (3)2.2 数据挖掘的算法模型 (4)2.2.1 数据挖掘算法概述 (4)2.2.2 聚类分析概念和理论 (5)2.3 小结 (6)第三章系统的分析与建模 (7)3.1 现状调研与分析 (7)3.2 数据理解 (7)3.2.1 数据的特点 (7)3.2.2 数据的描述 (7)3.2.3 超市决策系统应解决的问题 (9)3.3 系统模型构建 (10)3.3.1 销售主题维度模型 (10)3.3.2 商品事实表 (11)3.3.3 顾客主题维度模型、时间主题模型、退货主题模型 (14)第四章决策支持系统的设计与实现 (15)4.1 超市决策支持系统的设计 (15)4.1.1 功能设计 (15)4.1.2 模块设计 (16)4.2 超市决策系统的实现 (19)4.3 超市决策系统的开发 (20)4.3.1 客户机和服务器的连接 (20)4.3.2 数据仓库表的创建 (21)4.3.3 数据仓库的修改操作 (21)4.3.4 数据的查询操作 (22)第五章超市数据挖掘的应用研究 (24)5.1 建立顾客细分模型 (24)5.1.1 顾客细分概述 (24)5.1.2 顾客细分方法及依据 (24)5.1.3顾客细分的方法体系和流程 (25)5.1.4 顾客细分模型的应用及研究 (25)5.2 商品关联分析 (26)5.2.1 原始数据采集 (27)5.2.2 结果分析 (28)5.3 小结 (28)第六章结论 (30)6.1 结论 (30)6.2 展望 (30)参考文献 (31)谢辞 ................................................................................................... 错误！未定义书签。
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目录摘要 (iii)Abstract (iv)第一章绪论 (1)1.1 数据挖掘技术 (1)1.1.1 数据挖掘技术的应用背景 (1)1.1.2数据挖掘的定义及系统结构 (2)1.1.3 数据挖掘的方法 (4)1.1.4 数据挖掘系统的发展 (5)1.1.5 数据挖掘的应用与面临的挑战 (6)1.2 决策树分类算法及其研究现状 (8)1.3数据挖掘分类算法的研究意义 (10)1.4本文的主要内容 (11)第二章决策树分类算法相关知识 (12)2.1决策树方法介绍 (12)2.1.1决策树的结构 (12)2.1.2决策树的基本原理 (13)2.1.3决策树的剪枝 (15)2.1.4决策树的特性 (16)2.1.5决策树的适用问题 (18)2.2 ID3分类算法基本原理 (18)2.3其它常见决策树算法 (20)2.4决策树算法总结比较 (24)2.5实现平台简介 (25)2.6本章小结 (29)第三章 ID3算法的具体分析 (30)3.1 ID3算法分析 (30)3.1.1 ID3算法流程 (30)3.1.2 ID3算法评价 (33)3.2决策树模型的建立 (34)3.2.1 决策树的生成 (34)3.2.2 分类规则的提取 (377)3.2.3模型准确性评估 (388)3.3 本章小结 (39)第四章实验结果分析 (40)4.1 实验结果分析 (40)4.1.1生成的决策树 (40)4.1.2 分类规则的提取 (40)4.2 本章小结 (41)第五章总结与展望 (42)参考文献 (44)致谢 (45)附录 (46)摘要:信息高速发展的今天，面对海量数据的出现，如何有效利用海量的原始数据分析现状和预测未来，已经成为人类面临的一大挑战。
由此，数据挖掘技术应运而生并得到迅猛发展。
数据挖掘是信息技术自然演化的结果，是指从大量数据中抽取挖掘出来隐含未知的、有价值的模式或规律等知识的复杂过程。
本文主要介绍如何利用决策树方法对数据进行分类挖掘。
文中详细的阐述了决策树的基本知识和相关算法，并对几种典型的决策树算法进行了分析比较，如:核心经典算法——ID3算法;能够处理不完整的数据、对连续属性的数据离散化处理以及克服了ID3算法偏向于选择取值较多的属性作为测试属性的缺点的C4.5算法;利用GINI系数判别数据集中的分裂属性并形成二叉树的CART算法;使数据的分类不受机器主存的限制，有着良好的伸缩和并行性的SLIQ和SPRNIT 算法。
ID3算法是最核心的技术，所以本文主要对它进行了研究和设计实现。
第四章在JAVA编译器上实现ID3算法，并对结果进行分析，决策树生成，分类规则的提取，以便于以后直接使用这一规则进行数据分析。
在论文的最后一章介绍了目前数据挖掘技术的研究前景。
关键词:数据挖掘；决策树；ID3算法；信息增益；熵值Abstract: Today, the massage is passed very quickly. How to investigate current status and forecast the future with good use of tremendous original Data has been becoming the big challenge to human beings when facing the emergence of mass Data in information era. Consequently, Data mining technology emerge and boom quickly.Data mining, is the product of the evolution of information technology, which is a complex process excacting the implicated and valuable pattens, knowledge and rules from a large scale of dataset.This paper mainly introduces the decision tree algorithm for classification. Firstly, the basic knowledge about decision tree and some representative algorithms for inducing decision tree are discussed, including ID3,which is classical;C4.5,which can deal with continuous attributes and some empty attribute ,at the same time, it can overcome the ID3’weakness which is apt to select some attribute with more value; CART, which uses GINI coefficient about attribute selection and induces a binary tree; SLIQ and SPRINT, which are scalable and can be easily parallelized, moreover they don’t have any limitation of main memory. Because ID3 algorithms which is classical, so in the paper I main introduce it.The firth chapter,ID3 algorithm is developed on the java platform by java，and carries on the analysis to the result, the decision tree production, the classified rule extraction, it will be advantageous for us to use this rule to carry on the data analysis directly in the future. I introduce data mining technology research prospect in the paper last chapter.Key words: Data mining; Decision tree; ID3 algorithm ;Information gain; Entropy value第一章绪论1.1 数据挖掘技术1.1.1 数据挖掘技术的应用背景最近几十年以来，随着互联网的发展和企业信息化程度的日益提高，科研政府部门普遍使用电子事物处理技术，商品条形码被广泛使用，以及电子商务和科学数据库的急剧增长为我们带来了海量的数据。
激增的数据背后隐藏着许多重要的信息，人们希望能够对其进行更高层次的分析，以便更好地利用这些数据。
而目前的数据库系统可以高效地实现数据的录入、查询、统计等功能，但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，缺乏挖掘数据背后隐藏的知识的手段，从而导致了“数据爆炸但知识贫乏”的现象。
大量信息在给人们带来方便的同时也带来了一大堆问题：第一是信息过量，难以消化；第二是信息真假难以辨识；第三是信息安全难以保证；第四是信息形式不一致，难以统一处理。
人们开始考虑：“如何才能不被信息淹没，而是从中及时发现有用的知识、提高信息利用率？”这就引发了一门新兴的自动信息提取技术：数据中的知识发现，简称KDD[1] (Knowledge Discovery in Data Base)。
其内容主要涉及人工智能领域中的机器学习，模式识别、统计学、智能数据库、知识获取、专家系统、数据库可视化、数据库领域的数据仓库联机分析处理(OLAP)，多维数据库等方面。
KDD 已经是解决目前信息系统中普遍面临的“数据爆炸”而“信息缺乏”状况的最有效的手段之一，并且它的研究领域具有较大的研究意义和较多的研究方向一度成为数据库研究界最热的研究方向，拥有人数众多的研究群体，受到学术界和企业界的极大关注。
多学科的相互交融和相互促进，使得这一学科得以蓬勃发展，而且已初具规模。
并行计算、计算机网络和信息工程等其他领域的国际学会、学刊也把数据挖掘和知识发现列为专题和专刊讨论，甚至到了脍炙人口的程度。
数据挖掘是目前研究的热点，它可以说是数据库研究中的一个非常有应用价值的新领域，它融合了数据库、人工智能、机器学习、数理统计学、模糊数学等多个领域的理论和技术。
数据挖掘 DM[2] (Data Mining)是 KDD 的一个最关键步骤，因此实际应用中把 DM 和 KDD 不作区分。
数据挖掘是目前研究的热点，它可以说是数据库研究中的一个非常有应用价值的新领域，它融合了数据库、人工智能、机器学习、数理统计学、模糊数学等多个领域的理论和技术。
从数据分析的观点来看，数据挖掘分为两类:描述性数据挖掘和预测性数据挖掘。
描述性数据挖掘以概要方式描述数据，提供数据所具有的一般性质;预测性数据挖掘分析数据，建立一个或一组模型，产生关于数据的预测。
包括分类和回归。
分类可用于提取描述重要数据的模型或预测未来的数据趋势。
1995 年，在美国计算机年会(ACM)上，提出了数据挖掘的概念。
即通过从数据库中抽取隐含的，未知的，具有潜在使用价值信息的过程。
数据挖掘应用的普遍性及带来的巨大的经济和社会效益，吸引了许多专家和研究机构从事该领域的研究，许多公司推出了自己的数据库挖掘系统。
从1989 年举行的第十一届国际联合人工智能学术会议上 KDD被提出，到现在不过十多年的时间，但在 Gartner Group 的一次高级技术调查中将数据挖掘和人工智能列为“未来 5 年内将对工业产生深远影响的五大关键技术”之首，并且还将数据挖掘列为未来五年内十大新兴技术投资焦点的第二位。
根据最近 Gartner 的 HPC 研究表明，“随着数据捕获、传输和存储技术的快速发展，大型系统用户将更多地需要采用新技术来挖掘市场以外的价值，采用更为广阔的并行处理系统来创建新的商业增长点。
”1.1.2数据挖掘的定义及系统结构数据挖掘也称为数据库中的知识发现KDD(Knowledge Discovery in Data Base)。