数据挖掘历史

随着数据库技术的发展和数据应用的广泛应用，海量数据逐渐积累，其中蕴含着宝贵的信息。传统查询和统计方法已无法满足商业需求，挖掘数据背后的知识势在必行。数据挖掘的出现满足了这一需求，以其强大的分析能力和信息提取能力，为数据赋能，提升商业价值。

搜索历史频繁模式挖掘是《大数据挖掘技术》@复旦课程项目的关键内容，从搜狗实验室用户的查询日志数据（2008年）中发现具有高支持度的关键词频繁二项集。在技术实施方面，我搭建了一个由五台服务器组成的微型Hadoop集群，并用Python实现了Parallel FP-Growth算法的三个MapReduce过程。为了快速开始，请确保已安装Python以及jieba中文分词库。若未安装jieba，请在命令行中执行：pip install jieba # for python pip3 install jieba # for python3，或直接运行无jieba版本的find_pair_nojieba.py（功能上会缺少关键词近似匹配）。只需运行.src/demo/find_pair.py而无需修改任何文件，即可输入您想匹配的查询词。

1989年的IJCAI会议标志着数据挖掘的开端，讨论了数据库中的知识发现。随后，1991至1994年间的KDD专题进一步推动了这一领域的发展。1995至1998年间的KDD国际会议和1997年的《数据挖掘与知识发现杂志》也是这一进程中的重要里程碑。1998年的ACM SIGKDD会议以及随后的SIGKDD Explorations进一步推动了数据挖掘的发展。此外，还有PAKDD、PKDD、SIAM-Data Mining、ICDM、DaWaK、SPIE-DM等国际会议也在促进数据挖掘技术的演进。

这是一个包含历史销售数据的Excel表格，可用于“深入浅出数据分析”一书中Solver练习。

自动电压控制 (AVC) 系统的参数设置通常缺乏依据且过程繁琐。为解决这一问题，该研究利用历史大数据，通过挖掘历史数据以指导系统关键参数的设置。 研究首先提出一种基于强化正域的属性综合约简策略，用于约简关联属性。然后，采用基于最优分类的属性变换策略将连续属性离散化，并提出一种基于数据预处理的集合近似匹配策略，用于计算不同曲线间的相似度。最后，研究构建了一个基于粗糙集的AVC系统关键参数辨识框架，用于挖掘历史大数据。 基于真实电网数据进行的算例分析表明，该辨识框架能够自动生成合理的参数设置结果。实际应用结果表明，与传统方法相比，基于历史数据挖掘结果的控制效果更佳。

WinCC 提供多种方式提取历史数据，包括： 使用 Tag Logging 功能记录指定变量的历史数据，并通过 WinCC 报表系统或 Excel 等工具进行查看和分析。 利用 WinCC 内置的脚本功能，编写 VBScript 或 C 脚本，自定义数据查询和导出逻辑，实现灵活的数据提取。 通过第三方软件或工具，例如数据库连接工具、OPC 客户端等，访问 WinCC 归档数据库，获取所需的历史数据。 选择合适的提取方法取决于具体需求，例如数据量、提取频率、分析目的等。

Hadoop的历史代码存档是一个重要的技术话题，探讨了Hadoop在不同版本间的演进和开发历程。

R语言是诞生于1980年左右的S语言的一个分支，由AT&T贝尔实验室开发。它主要用于数据探索、统计分析和作图，是S-PLUS的开源替代品。R的发展得益于Robert Gentleman和Ross Ihaka及其他志愿者的贡献，其与S-PLUS有很高的兼容性，且可以直接使用S-PLUS的手册。因此，有人称R是S-PLUS的一个“克隆”。

Oracle ERP的发展历程，对理解ERP的历史具有重要意义。

由于系统限制，当前系统中存有大量历史数据。以下是处理此问题的建议方案，欢迎参考使用。