数据挖掘技术的发展现状与应用综述.docx

数据挖掘技术的发展现状与应用综述 本文系统地介绍了数据挖掘技术的发展现状、分类、原理、功能、应用范围和发展方向，旨在帮助读者更好地理解数据挖掘技术的概念和应用价值。 一、数据仓库的基本概念 数据仓库是一种管理技术，能够将分布在企业网络中不同站点的商业数据集成到一起，为决策者提供各种类型的、有效的数据分析，起到决策支持的作用。数据仓库概念的创始人 WJ-Hnmon 在《建立数据仓库》一书中指出：“数据仓库是面向主题的、集成的、稳定的、随时间变化的数据集合，用以支持经营管理中的决策制定过程。” 二、数据挖掘的原理 数据挖掘（DM）就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘是一种从大型数据库或数据仓库中提取隐藏的预测性信息的新技术。 三、数据挖掘的分类 数据挖掘可按数据库类型、挖掘对象、挖掘任务、挖掘方法与技术以及应用等几个方面进行分类。按挖掘任务分类有：关联规则挖掘、序列模式挖掘、聚类数据挖掘、分类数据挖掘、偏差数据挖掘和预测数据挖掘等类型。 四、数据挖掘的主要功能 数据挖掘的主要功能有五大类：自动预测趋势和行为、关联分析功能、聚类功能、概念描述功能和偏差检测功能。 五、数据仓库的特点及其与传统数据库的区别 数据仓库的特点有五个方面：面向主题、随时间变化、集成、一致和稳定、信息数据。这些特点与传统数据库的特点有所不同。 六、数据挖掘技术的过程 数据挖掘技术的过程一般可分为：数据选取、数据预处理、数据转换、数据挖掘、模式解释和知识评估等知识利用等等。 七、数据挖掘的常用方法 数据挖掘的常用方法主要包括：关联分析、聚类分析、分类分析、分布分析与趋势预测等。 八、数据挖掘的主要方法 数据挖掘的主要方法有五种：归纳学习方法、仿生物技术法、公式发现法、统计分析法和模糊数学法。每种方法都有其特点和应用范围。 数据挖掘技术是最近二十年来发展起来的一种新技术，它可以帮助人们从大量的数据中智能地、自动地抽取隐含的、事先不知道的、具有潜在价值的信息和知识。数据挖掘技术的应用范围非常广泛，包括商业、科学研究、医疗、金融等领域。