数据挖掘策略

在构建数据挖掘系统时，策略的选择至关重要。当需要运用多个预测模型，或模型需频繁更新时，建议选择新兴的第三代数据挖掘系统。这类系统不仅支持上述功能，还能与数据库或数据仓库无缝集成。 第三代数据挖掘系统和预测模型系统的一大优势在于，系统生成的预测模型可自动融入操作型系统，与其中的预测模块协同，为决策支持提供有力支撑。 随着移动计算在企业日常运营中的地位日益凸显，第四代数据挖掘系统被寄予厚望，它将数据挖掘与移动计算深度融合，预示着该领域未来的发展方向。 值得注意的是，数据挖掘技术的发展尚处于早期阶段。虽然第一代系统仍在完善，但第二代、第三代系统已相继问世。目前，尚未出现有关第四代系统的报道。

为了达成业务目标，下一步就是确定能够支持解决业务问题的数据源。这些数据可以来自操作型数据或公司内部的数据库和数据仓库。参与者包括业务分析员、数据挖掘分析员和IT人员，活动包括与IT部门的会议和访谈。

第一代数据挖掘系统直接将需要挖掘的数据一次性调入内存，成功与团队和数据质量的组织策略密切相关。对于大数据量和频繁变化的情况，需采用数据库或数据仓库技术进行有效管理，进而推动第二代数据挖掘系统的发展。当前的数据仓库设计主要用于OLAP操作，而非数据挖掘应用，因此真正的第二代数据挖掘系统需结合专门的数据管理系统，以弥补现有系统的不足。标准策略包括生成PMML或类似的开放格式，以便挖掘结果与操作系统集成。

如果要使用多个预测模型或需要经常修改预测模型，应考虑采用最新一代数据挖掘系统，支持这些需求，并能与数据库或数据仓库集成。第三代数据挖掘系统和预测模型系统的一个显著优势是，其生成的预测模型能够自动集成到操作系统中的预测模块，为决策提供支持。随着移动计算在公司日常运营中的重要性日益突显，第四代数据挖掘系统的应用变得至关重要。数据挖掘与移动计算的结合是当前研究的热点。尽管第一代数据挖掘系统仍未完全成熟，但第二代和第三代系统已经问世，而第四代系统的研究报道尚未见到。

某公司数据挖掘项目汇报—高价值客户维系，详细介绍了利用数据挖掘技术进行高价值客户的分群、个性化营销方案及操作实施。该策略提升客户满意度和忠诚度，优化企业市场竞争力。

以跨行业数据挖掘过程标准 (CRISP-DM) 六个阶段为基础，构建电力决策支持系统数据挖掘流程。并针对电力决策支持的不同应用领域，如安全稳定性评估、电力负荷预测、电力系统故障分析和电力营销策略支持等，选择合适的数据挖掘算法进行应用分析。

当内存中的数据被修改后，并不立即更新到磁盘，这种技术称为redo log，提升效率。redo log的主要功能是保护数据完整性，同时带来额外的好处包括数据恢复（备份集+归档日志）、数据同步（DG，streams，gg）以及日志挖掘。随着技术的进步，如何优化这些过程成为当前的研究热点。

数据备份是保障 ASE 数据库安全稳定的重要环节，合理的备份策略能够最大程度降低数据丢失的风险。以下是一些常用的 ASE 数据备份策略： 完全备份: 定期创建数据库的完整副本，例如每天、每周或每月进行一次。 差异备份: 备份自上次完全备份后修改过的数据，可以缩短备份时间和存储空间。 事务日志备份: 备份数据库事务日志，可以实现更精细的数据恢复，例如恢复到某个时间点。 选择合适的备份策略需要根据实际业务需求和数据量大小进行权衡。例如，对于数据量较小且数据变更频率较低的数据库，可以采用完全备份和事务日志备份相结合的策略；而对于数据量庞大且数据变更频繁的数据库，则可以考虑采用完全备份、差异备份和事务日志备份相结合的策略。 除了制定合理的备份策略外，还需要定期测试备份数据的可用性，以确保在需要时能够顺利恢复数据。

在IT行业中，数据导入是数据库管理中至关重要的环节，特别是在处理大数据量时。确保Excel数据在导入SQL Server前进行正确的格式预处理，包括日期、数字等格式的检查和无效记录的清除。使用SQL Server Management Studio (SSMS)的导入数据向导，选择合适的数据映射和目标表，确保数据准确导入。对于大量数据，可以考虑使用BULK INSERT命令或T-SQL的OpenRowset函数，以及利用Power Query（M语言）进行数据清洗和转换。对于企业级需求，SQL Server Integration Services（SSIS）提供了强大的ETL功能，可以处理复杂的导入流程和性能优化。

数据挖掘应用服务器管理平台构建策略与技术实现 平台发展路线图 平台建设将分三个阶段进行： 阶段一： 建立数据挖掘模型可视化工具 开发服务器调度和监听模块 研制数据抽取工具 阶段二： 实现模型显示可视化 开发模型组件应用功能 支持特定行业应用 阶段三： 实现组件二次开发应用 优化人机交互界面 核心技术与方法 平台建设过程中，将重点关注以下技术领域： 数据挖掘基本理论： 深入了解和掌握当前数据挖掘研究动态，为平台开发提供理论基础。 商业模型研究： 分析商业模式，为平台的商业化应用提供支持。 数据仓库建模： 建立高效的数据仓库模型，为数据挖掘提供高质量的数据支持。 数据挖掘算法实现： 研究和实现各种数据挖掘算法，满足不同应用场景的需求。 服务器框架构建： 构建稳定可靠的服务器框架，保障平台的稳定运行。 平台应用领域 平台将面向多个行业应用，例如： 金融风险控制 市场营销分析 客户关系管理 欺诈检测等 平台优势 可视化建模工具，降低使用门槛 灵活的模型组件，支持二次开发 友好的人机交互界面，提升用户体验 支持特定行业应用，满足多样化需求