国内数据挖掘软件现状

截止2002年9月，亚马逊网站上关于数据挖掘的书籍已达251本。 与此同时，数据挖掘软件产品数量也已达到数百个，其应用范围正在不断扩大。

国内在数据挖掘领域的研究相对于国外稍晚起步，但目前发展迅速。1993年，国家自然科学基金首次资助复旦大学进行相关研究项目，自此以后，国内许多科研单位和高等院校纷纷投入到基础理论及应用研究中。

1.2 国内外研究现状 1.2.1 国外研究现状 国外有关量化交易的研究内容非常广阔，这里主要选取公开出版的著作进行讨论。斯坦福大学华人统计学家黎子良从理论研究的角度讲述了数量金融中最重要的统计模型和方法，通过统计建模与统计决策的理论，将复杂的金融理论与投资实务相结合，具有深刻的理论意义和借鉴价值。Richard Tortoriello归纳了七个投资维度：盈利性、估值、现金流、成长性、资产配置、价格动量及危险信号，给出了如何有效结合单个投资因子或组件因子，构建多因子策略，从而形成更全面的选股模型。金斯伯格详细阐述了基于MATLAB软件的量化投资技术，特别是对三大类金融工具箱的介绍，具有良好的实操性。Andrew Pole阐述了统计套利的发展历程和基本原理，特别是对实施统计套利过程中所用的几类重要统计模型进行了分析。Irene Aldridge全面介绍了高频交易的历史、适用范围、实施高频交易所需的模型和关键技术，并对交易的整个流程进行了详细介绍。Barry Johnson为量化投资中的算法交易程序设计部分提供了技术基础。 1.2.2 国内研究现状 国内有关量化交易的研究主要由中国量化投资学会理事长丁鹏博士主导，涵盖多个领域。

数据挖掘研究现状 数据挖掘领域近年来发展迅速，新的算法和应用不断涌现。当前研究热点主要集中在以下几个方向： 深度学习: 深度学习技术在图像识别、自然语言处理等领域取得了突破性进展，也被引入数据挖掘领域，用于处理复杂数据、提升预测精度。 大规模数据挖掘: 随着数据规模的爆炸式增长，如何高效地处理和分析海量数据成为一大挑战。分布式计算、云计算等技术被应用于大规模数据挖掘，以提高效率和可扩展性。 数据隐私和安全: 数据挖掘在带来便利的同时，也引发了隐私和安全问题。差分隐私、联邦学习等技术被用于保护数据隐私，保障数据安全。 跨领域数据融合: 不同领域的数据融合可以提供更全面的信息，有助于更深入的分析和洞察。跨领域数据融合需要解决数据异构、数据质量等问题。 可解释性: 许多数据挖掘算法缺乏可解释性，难以理解其工作原理和结果。研究人员致力于开发更具解释性的算法，提高模型的透明度和可信度。 数据挖掘技术正在不断发展和完善，未来将在更多领域发挥重要作用。

数据挖掘语言包含数据挖掘查询语言、建模语言和通用语言，支持临时、交互式数据挖掘，便于知识发现。每种语言各有特点： 数据挖掘查询语言：侧重于查询和检索 数据挖掘建模语言：专注于构建模型 通用数据挖掘语言：融合多种功能，涵盖数据预处理、建模、可视化等

1.2 国内外研究现状 1.2.1 Linux内存取证研究现状在对计算机系统进行取证调查时，具备获取和分析物理内存(RAM)数据的能力是至关重要的。因为，物理内存中不仅保存有最近运行程序、打开文件以及访问网络等操作所留下的痕迹信息，并且还能检索到一些只在内存中出现且未曾保存到硬盘上的数据信息，例如恶意代码入侵的痕迹信息以及磁盘加密文件的解密密钥等易失性数据信息。与此类似的是，在进行Android手机取证调查时，同样需要具备获取和分析物理内存（也称作运行内存）数据的能力。由于Android系统是基于Linux内核开发的，因此可以把Linux内存取证的研究思路和方法借鉴到Android物理内存取证的研究工作中。 Linux内存的获取方法获取Linux内存镜像传统的方法是在dev/mem目录下使用dd命令获取物理内存的映射文件，但只可以获取到物理内存前896MB的数据。如果物理内存的大小超过896MB，则无法获取完整的内存数据。随着Linux内核安全机制的增强，从内核版本Linux 2.6开始这种方法便在所有的Linux系统发行版中被禁止了。为了获取物理内存中完整的内容，J. Sylve和A. Case[3]开发了可导入内核模块LiME（以前被称为DMD）[4]，取证调查人员把该内核模块加载到系统内核就可以获取到Linux和Android系统的完整内存(RAM)镜像。这虽然被公认为目前最好的方法，但是加载...

数据挖掘技术及其应用现状探析 一、数据挖掘技术概述 数据挖掘 (Data Mining, DM) 是从海量、不完整、有噪声、模糊、随机的数据集中提取出隐含的、未知的、有潜在用处的信息和知识的过程。随着大数据和信息技术的发展，这项技术变得越来越重要。 二、数据挖掘过程 数据挖掘过程通常可以分为以下几个阶段： 数据准备：这是数据挖掘的第一步，包含数据选取和数据预处理两个子步骤。 数据选取：根据用户需求从原始数据库中选取目标数据。 数据预处理：包括数据清洗、缺失值处理、异常值检测、数据转换和数据归约等。 例如，通过数据清洗去除噪声数据，通过数据转换将连续型数据转换为离散型数据等。 数据挖掘：此阶段需要确定挖掘目标、选择合适的挖掘算法，并执行挖掘操作。 确定目标：明确数据挖掘的具体目的。 选择算法：根据挖掘目标选择合适的算法，如关联规则、分类、聚类等。 实施挖掘：运用选定的算法从数据库中抽取知识。 结果解释与评估：评估挖掘出来的知识的有效性和实用性，必要时进行结果的解释工作，以确保用户能够理解并使用这些知识。 三、数据挖掘系统的体系结构 数据挖掘系统通常采用三层架构：1. 数据源层：包括数据库、数据仓库等数据存储资源。2. 挖掘器层：该层负责处理数据挖掘算法和技术，实现数据挖掘功能。3. 用户层：提供用户接口，使用户能够查看和理解挖掘得到的知识。 四、数据挖掘的主要方法 数据挖掘的方法多样，常见的包括：1. 关联规则方法：用于发现数据集中物品之间的相关性。例如，“90%的客户在购买面包的同时也会购买牛奶”这种类型的规则揭示了购物篮分析中的模式。2. 分类和聚类方法：- 分类：根据已知类别将数据对象分配到不同的类中。例如，预测客户是否会购买某个产品。- 聚类：将相似的对象聚集在一起形成簇。这种方法不需要预定义的类别，适合于探索性数据分析。3. 回归分析：用于预测数值型变量间的依赖关系。4. 决策树：通过树状结构来表示决策过程和可能的结果。5. 神经网络：模仿人脑神经元工作原理的一种算法，适用于非线性关系的建模。6. 支持向量机：特别适用于高维数据的分类任务。

对国内数据挖掘工具进行分类、介绍与开发进行综述，并比较评价其优劣。

随着信息技术的迅猛发展，数据挖掘技术在各个行业中展现出广泛的应用前景。通过对大数据的深度分析和处理，数据挖掘技术不仅提升了企业的运营效率，还为决策提供了科学依据。在金融、医疗、零售等领域，数据挖掘技术已经成为提升竞争力和创新能力的关键工具。