数据挖掘技术应用与研究

分析数据仓库构建方法，探讨数据挖掘技术应用。通过分析服务器构建数据仓库，实施联机分析。以决策树算法建立顾客信用度分类模型为例。

这份文档深入探讨了数据挖掘技术在 Web 环境下的研究进展和应用案例。

数据挖掘与知识发现 定义: 数据挖掘是一种从大量数据中自动搜索隐藏于其中的信息和知识的过程。 目的: 发现有价值的信息来辅助决策制定。 应用场景: 商业智能、市场分析、客户关系管理等。 数据挖掘面临的挑战 大数据挑战: 随着数据量的增加，传统的单机数据处理方式难以满足实时性要求。 计算资源消耗: 大规模数据集的处理需要大量的计算资源。 响应时间: 对于大规模数据集的数据挖掘，响应时间较长。 并行数据挖掘 并行计算基础: 并行计算是利用多台计算机同时处理任务的技术，可以显著提高处理速度。 优势: 减少处理时间、提高数据处理能力、增强模型的准确性。 关键技

数据挖掘是一种技术，用于从庞大的、不完整、有噪音、模糊、随机的实际应用数据中提取潜在的有用信息和知识，这些信息通常不为人所知。

数据挖掘结合了多学科技术，在各个领域的决策支持中发挥着至关重要的作用。它应用于企业决策、市场策略等方面，成为决策支持系统不可或缺的一部分。该综述从技术和应用角度深入探讨了数据挖掘。

数据挖掘：起源、技术与应用 数据挖掘的由来 随着信息技术的飞速发展，各行各业积累了海量数据。如何从这些数据中提取有价值的信息，成为亟待解决的问题。数据挖掘应运而生，它融合了数据库技术、统计学、机器学习等多个学科，为我们提供了一种强大的数据分析工具。 数据挖掘技术 数据挖掘涉及多种技术，包括： 分类: 将数据划分到预定义的类别中。 聚类: 将数据分组，使得同一组内的数据相似度高，不同组之间相似度低。 关联规则挖掘: 发现数据项之间的关联关系。 异常检测: 识别与大多数数据模式不符的异常数据。 数据挖掘的应用 数据挖掘在各个领域都有着广泛的应用，例如： 商业: 客户关系管理、市场营销、风险评

顾名思义，数据挖掘是从海量数据中提取有用信息的过程。随着技术的发展，数据挖掘在全球范围内得到了广泛应用，预计未来几年市场将保持快速增长。2000年7月，IDC发布了信息存取工具市场的报告，预测数据挖掘市场到2002年将达到22亿美元。数据挖掘不仅是技术进步的体现，更是未来中国新兴产业的重要组成部分。从“数据挖掘讨论组”网站整理了关于数据挖掘基本理论和方法的内容，帮助读者深入了解该领域。

这本经典的电子书《数据挖掘概念与技术》由韩家炜撰写，全面介绍了数据挖掘的核心概念和技术。

数据挖掘作为一门从海量数据中提取有用信息的交叉学科，近年来发展迅速，并在各个领域得到广泛应用。将对数据挖掘技术进行全面概述，涵盖其起源、定义、发展历程、研究内容、主要功能、常用技术、常用工具以及未来研究方向等方面。 一、 数据挖掘概述 数据挖掘技术的起源与发展背景 数据挖掘的定义及内涵 数据挖掘的研究历史、现状及发展趋势 数据挖掘的研究内容、本质及与其他学科的关系 二、 数据挖掘技术 数据挖掘的主要功能和目标 常用的数据挖掘技术：关联规则挖掘、分类与预测、聚类分析、异常检测等 各种数据挖掘技术的优缺点比较 不同数据挖掘技术在实际应用中的选择策略 三、 数据挖掘工具与平台 常用的数据挖