基于MVC架构的数据挖掘平台的设计与实现，主要讨论了数据挖掘软件的功能模块可扩展性和复用性问题。在文章中，作者首先分析了现有数据挖掘工具的优缺点，并结合数据挖掘过程的实际特点，提出了一个基于模型-视图-控制器（MVC）架构的数据挖掘平台设计方案。通过利用Eclipse插件、RCP（Rich Client Platform，富客户端平台）、GEF（Graphical Editing Framework，图形编辑框架）等技术，作者实现了一个数据挖掘平台原型系统。该系统遵循CRISP-DM（Cross-Industry Standard Process for Data Mining，跨行业数据挖掘标准过程）的过程标准，并在软件架构上实现了低耦合、高复用性，为用户提供了一个友好、灵活、易重用且可扩展的数据挖掘应用环境。
在数据挖掘领域，随着各行各业积累了海量的数据，如何有效地利用这些数据，提取有价值的知识成为了一个重要议题。数据挖掘技术因此成为众多学者研究的热点。国外在金融、保险、零售、生物医学等领域已经广泛地应用了数据挖掘技术。在国内，虽然在理论研究上取得了一些成果，但在数据挖掘软件的应用研究方面则相对较新。数据挖掘本质上是一个从大量、不完全、有噪声、模糊、随机的数据中提取潜在有用信息和知识的过程，是知识发现过程中的一个关键步骤。知识发现过程是一个高级和复杂的处理过程，通常需要数据挖掘软件来完成各种任务。
现有的数据挖掘软件，无论是商业软件还是开源软件，在功能扩展性和易用性方面都存在一定的问题。商业软件由于竞争等因素，往往不易于功能扩展和模块重用；而开源软件虽然允许添加新算法，但在结果可视化和用户界面友好性方面可能不足。因此，设计一个低耦合、高复用、扩展性强并且使用方便的数据挖掘平台成为了作者的研究重点。
在设计数据挖掘平台时，作者提出了基于MVC架构的解决方案。MVC架构是一种软件设计模式，它将应用程序分为三个核心组件：模型（Model）、视图（View）和控制器（Controller）。模型负责管理数据和业务逻辑，视图负责展示数据，控制器负责处理用户输入并更新模型和视图。这种分离的职责使得代码复用、维护和扩展变得容易。Eclipse插件、RCP和GEF等技术的使用，使得平台能够开发出一个界面友好、功能强大且易于扩展的数据挖掘应用环境。
数据挖掘平台的实现遵循了CRISP-DM过程标准，该标准是一个已被业界广泛接受的数据挖掘过程模型。它包含六个主要阶段：业务理解、数据理解、数据准备、建模、评估和部署。遵循这一标准，平台能够确保数据挖掘过程的结构化和系统化，使得数据挖掘项目更加高效和成功。
文章最后提到，平台的原型系统已在实际的数据挖掘项目中得到应用，展现了良好的性能和灵活性。通过这个平台，用户可以更高效地完成数据挖掘任务，包括但不限于数据预处理、模型建立、模型评估和结果呈现等。这些功能的实现，大大增强了数据挖掘软件的可用性和效率，为数据分析师和决策者提供了有力的支持。
总结来说，基于MVC架构的数据挖掘平台的设计与实现，通过结构化设计方法和现代软件开发技术的结合，有效解决了现有数据挖掘软件在扩展性、复用性和易用性方面存在的问题，为数据挖掘应用的开发和部署提供了新的思路和实践案例。
