本文主要探讨的是基于E-Learning的数据挖掘系统的改进设计与实现，其目标是解决传统数据挖掘系统在面对用户数据复杂性和多变性时的挑战，提高数据挖掘的精度和稳定性。E-Learning是一种在线学习或电子化教学的方式，而在此文中，它被应用于数据挖掘系统的设计中，以更好地理解和满足用户的需求。
首先，文章指出，由于用户数据的复杂性和变化无常，传统的数据挖掘系统往往难以准确预测用户的行为趋势，这降低了系统的预测准确度。为了解决这个问题，作者提出了一个基于E-Learning的数据挖掘系统。这个系统由E-Learning编辑服务器和数据处理体系两部分组成。
E-Learning编辑服务器包含了三个关键模块：准备模块、展示模块和生成模块。准备模块主要是为了帮助那些不熟悉E-Learning数据挖掘系统的用户，它负责收集和传递用户行为数据。展示模块则负责对这些数据进行控制、筛选和解析，这一过程有助于去除噪声数据和提取有用信息。解析后的数据会被传递到生成模块，生成模块根据用户的需求进行个性化定制，以提供更精准的服务。
数据处理体系则是系统的核心，它利用数据挖掘查询语言来查找和解析数据。经过解析的数据会被存储到知识库中，并且可以循环使用，这样可以持续更新和优化挖掘结果。通过数据挖掘查询语言，系统能够评估用户的兴趣点，进行多样性的非标准挖掘，这有助于发现隐藏的模式和趋势。
文章通过实验验证了这种方法的有效性，结果显示，提出的E-Learning数据挖掘系统具有较高的挖掘准确度和稳定性。这表明该系统能更好地适应用户数据的变化，提高数据挖掘的质量，从而为教育、政府、金融、医疗等领域的决策支持提供更可靠的信息。
关键词涵盖了E-Learning、数据挖掘、设计改进和数据处理，强调了本文关注的焦点在于如何利用E-Learning的特性改进数据挖掘的过程，提升系统在处理行业数据和进行数据分析时的表现。通过这种方式，不仅可以提高数据挖掘的效率，还能增强系统的适应性和用户满意度，对于现代电子技术和信息科学的发展具有重要意义。
