数据挖掘过程

本PDF文件详细解析了使用SPSS Modeler进行数据挖掘的步骤，指导用户从数据导入到模型创建和评估的完整流程。

数据挖掘的基本任务包括利用分类与预测、聚类分析、关联规则、时序模式、偏差检测、智能推荐等方法，帮助企业提取数据中蕴含的商业价值，提高企业的竞争力。对餐饮企业而言，数据挖掘的主要任务是从餐饮企业采集各类菜品销量、成本单价、会员消费、促销活动等内部数据，以及天气、节假日、竞争对手及周边商业氛围等外部数据；之后利用数据分析手段，实现菜品智能推荐、促销效果分析、客户价值分析、新店选址优化、热销/滞销菜品分析和销量趋势预测；最后将这些分析结果推送给餐饮企业管理者及有关服务人员，为餐饮企业降低运营成本，增加盈利能力，实现精准营销，策划促销活动等提供智能服务支持。从本节开始，将以餐饮行业的数据挖掘应用为例，详细介绍数据挖掘的建模过程。

整个数据挖掘过程分为连接和剪枝两个关键步骤。连接步骤生成候选项集，通过将频繁项集与自身连接形成候选 k-项集的集合 Ck。剪枝步骤则是确定频繁项集，筛选出支持度满足设定阈值的项集。

数据挖掘工具过程自动化能力对比 | 工具名称 | 自动化支持 || --------------- | -------------------------------------------- || Clementine | 可视化编程和编程语言支持 || Darwin | 编程语言支持 || Enterprise Miner | 可视化编程和编程语言支持 || Intelligent Miner | 仅提供向导界面，不支持编程 || PRW | 实验管理组件支持宏，自动化程度有限 || Scenario | 自动化支持较弱，很多过程需要手动完成 |

SQL Server 2008是一款功能强大且功能完善的关系数据库管理系统，具备强大的数据挖掘和商业智能功能。将详细介绍SQL Server 2008的数据挖掘全过程，包括安装、OLAP技术解析以及数据挖掘的核心内容。首先，安装SQL Server 2008需要准备适当的实验环境，操作系统、处理器和内存等必不可少。安装过程中需要选择安装类型、输入产品序列号、选择安装组件、配置实例和安装路径。安装完成后，可以从开始菜单中启动SQL Server Management Studio。其次，深入解析了OLAP技术，即在线分析处理，是一种用于对大规模数据进行多维度分析的数据仓库技术。OLAP由数据仓库、OLAP服务器和客户端工具组成，SQL Server 2008提供独立的OLAP组件，支持独立安装和配置。最后，数据挖掘是从大量数据中发现隐藏模式、关系和知识的过程。在SQL Server 2008中，通过Data Mining Extensions（DMX）实现数据挖掘，DMX是基于SQL的查询语言，用于数据挖掘和分析。数据挖掘的主要步骤包括数据预处理、模型建立、模型评估和模型部署。此外，SQL Server 2008提供了完整的商业智能平台，包括Reports Services、Analysis Services和Integration Services等组件，用于企业决策支持。

经过若干合并步骤后，初始数据点被合并为若干簇，如C1、C2、C3、C4、C5。这一过程基于接近度矩阵进行操作，优化数据挖掘算法中的聚类分析效果。

2. 数据挖掘的过程 2.1 确定业务对象 清晰地定义出业务问题，认清数据挖掘的目的是数据挖掘的重要一步。挖掘的最终结构可能不可预测，但要探索的问题应具备预见性。若为了数据挖掘而进行数据挖掘，则容易陷入盲目性，进而影响成功的可能。 2.2 数据准备 数据选择：搜索所有与业务对象相关的内部和外部数据信息，并从中选择出用于数据挖掘应用的数据。 数据预处理：分析数据的质量，为后续分析做好准备，并确定即将进行的挖掘操作类型。

MATLAB和R语言都可以用于数据挖掘学习过程中的算法实现。

数据仓库与数据挖掘中，ETL过程是关键步骤，包括抽取、转换、装载数据到临时存储区，所有操作都由元数据驱动。

论文分析了频繁图模式挖掘的质量管理过程，探讨了影响质量的因素和管理策略。