数据挖掘技术在智能化系统集成应用
人工智能技术在信息系统中的应用
人工智能技术在信息系统中的应用人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为一种前沿的技术，越来越多地应用于各个领域。
信息系统作为现代社会中不可或缺的一部分，也不例外。
人工智能技术在信息系统中的应用，不仅提高了系统的智能化水平，还带来了更高效、更准确的信息处理和决策能力。
本文将围绕人工智能技术在信息系统中的几个关键领域展开论述。
一、人工智能在数据挖掘中的应用数据挖掘是信息系统中重要的一环，通过分析大量数据，从中提取有用的信息和模式，对企业经营决策和市场推广提供支持。
人工智能技术在数据挖掘中起到了至关重要的作用。
首先，人工智能通过机器学习算法能够从大量数据中学习和归纳出规律和模式。
比如，在客户关系管理系统中，通过分析用户的历史消费数据、浏览记录等信息，可以预测用户的购买偏好和行为习惯，并根据这些信息提供个性化的推荐服务。
其次，人工智能还能利用自然语言处理技术，从大量的文本数据中提取关键词、情感倾向等信息。
这在舆情分析、市场调研等领域具有重要意义。
通过分析用户在社交媒体上的言论和评论，可以了解用户对产品的反馈和评价，从而改进产品质量和提升用户满意度。
二、人工智能在智能决策支持系统中的应用智能决策支持系统（Intelligent Decision Support System，简称IDSS）是信息系统中的一个重要组成部分，它能够通过人工智能技术为决策者提供数据分析、模拟仿真、风险评估等方面的支持，帮助决策者做出科学、有效的决策。
人工智能技术在智能决策支持系统中的应用非常广泛。
首先，通过数据挖掘和机器学习算法，可以对大量的数据进行分析，发现其中的规律和模式，为决策提供准确的依据。
其次，人工智能还可以模拟和预测未来的情景，在不同的决策选项中进行比较和评估，帮助决策者选择最优的方案。
此外，人工智能技术还可以进行风险评估和决策优化，提供决策的可行性分析和建议。
三、人工智能在智能推荐系统中的应用智能推荐系统是信息系统中常见的一种应用，其目标是根据用户的兴趣和偏好，向其推荐具有个性化特点的商品、服务或信息。
数据挖掘技术在科技创新中的应用
数据挖掘技术在科技创新中的应用伴随着信息技术的飞速发展，数据挖掘技术的应用范围越来越广泛，它已经成为了科技创新的一种重要手段。
本文将从以下几个方面探讨数据挖掘技术在科技创新中的应用。
一、数据挖掘在科学研究中的应用数据挖掘技术在科学研究中的应用涉及到很多领域，比如天文学、生物学、地球科学等。
利用数据挖掘技术，研究人员可以挖掘到大量的数据信息，分析这些信息，从而找到新的科学研究方向和发现新的科学知识。
例如，在天文学领域中，科学家们利用数据挖掘算法分析星系图像，发现了许多新的星系结构，为理解宇宙的演化提供了重要的证据。
二、数据挖掘在智能化制造中的应用智能化制造是当前工业发展的一个重要方向。
数据挖掘技术在智能化制造中的应用可以提高产品质量、生产效率和资源利用率。
例如，在汽车制造行业中，企业可以利用数据挖掘技术对生产线上的数据进行分析，及时发现生产线上的异常和风险，从而优化生产流程和生产规划，提高生产效率和降低成本。
三、数据挖掘在医疗健康中的应用医疗健康是人们关注的重要领域之一。
数据挖掘技术在医疗健康中的应用可以提高医疗诊断精度、治疗效果和医疗管理水平。
例如，利用数据挖掘算法分析患者的病历记录和生理信号数据，可以提高患者的诊断精度和治疗效果，并帮助实现个性化医疗。
四、数据挖掘在金融领域中的应用金融领域是数据存储和交换量极其巨大的领域。
利用数据挖掘技术，可以更好地分析金融市场的走向和数据特征，减少风险，提高投资收益。
例如，利用数据挖掘技术分析股票市场的数据，可以帮助投资者制定更加准确的投资策略，提高投资收益率。
五、数据挖掘在智慧城市中的应用智慧城市是当前城市管理的一个重要领域。
利用数据挖掘技术，可以更加准确地了解城市的运行状况和市民的需求，促进城市治理和城市发展。
例如，在城市交通领域，利用数据挖掘技术分析交通数据，可以帮助城市规划者优化道路布局和交通运输枢纽，提高城市交通效率和便利性。
总的来说，数据挖掘技术在科技创新中的应用是非常广泛的，它已经成为了科技创新的重要手段。
数据挖掘技术在智能人工智能中的应用
数据挖掘技术在智能人工智能中的应用智能人工智能是近年来兴起的一项前沿科技，其核心在于集成智能化的算法、技术与数据分析等手段，以智能化的方式进行人类智能的模拟与实现。
而数据挖掘技术作为智能人工智能中的重要组成部分，对于智能化决策与智能化学习有着不可或缺的作用。
本文将从智能人工智能中的数据挖掘技术与应用两个方面进行阐述。
一、智能人工智能中的数据挖掘技术数据挖掘技术是一种从大量数据中发现潜在模式、关系和规律的过程。
在智能人工智能中，数据挖掘技术主要有以下几个方面的应用。
1. 数据预处理在智能人工智能应用中，数据的质量与准确性对于决策和学习的结果具有至关重要的影响。
因此，数据预处理是智能人工智能中的一项重要任务。
数据预处理过程包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等环节，通过这些环节对数据进行处理和优化，以提高智能决策和智能学习的准确性与有效性。
2. 数据特征提取与选择在智能人工智能中，往往需要从大量的原始数据中提取出对学习和决策有用的特征信息。
数据特征提取与选择是数据挖掘技术的核心环节之一。
通过分析原始数据的特征，提取出对于问题解决或模式发现最具代表性的特征集合，以优化智能决策和智能学习的结果。
3. 数据建模与模式识别数据建模与模式识别是智能人工智能中的一个核心任务。
通过对数据进行建模和模式识别，可以对某种情境下出现的模式进行分析和识别，并基于此进行智能决策与智能学习。
数据建模与模式识别技术可以采用机器学习算法、神经网络算法等方法，对大量的数据进行训练和分析，以获取最优的模型和模式。
二、智能人工智能中的数据挖掘技术应用在智能人工智能的应用领域中，数据挖掘技术有广泛的应用。
以下是几个典型的应用领域。
1. 智能推荐系统智能推荐系统是智能人工智能中的一个重要应用领域。
通过对用户的历史行为数据进行挖掘和分析，智能推荐系统可以准确地为用户推荐感兴趣的信息、产品或服务。
通过应用数据挖掘技术，智能推荐系统可以实现个性化的推荐，提高用户的满意度和购买率。
数据挖掘技术在商业智能中的应用
数据挖掘技术在商业智能中的应用在当今数字化的商业世界中，数据已成为企业最宝贵的资产之一。
企业每天都会产生大量的数据，这些数据包含了关于客户、市场、销售、运营等各个方面的信息。
然而，如果这些数据只是被存储起来而没有得到有效的分析和利用，那么它们就无法为企业创造价值。
数据挖掘技术的出现，为企业从海量数据中提取有价值的信息提供了强大的工具，在商业智能领域发挥着越来越重要的作用。
数据挖掘技术是一种从大量数据中发现潜在模式、关系和趋势的技术。
它综合运用了统计学、机器学习、数据库技术和人工智能等多个领域的知识和方法，能够帮助企业更好地理解客户需求、优化业务流程、提高决策的科学性和准确性。
在客户关系管理方面，数据挖掘技术可以帮助企业深入了解客户的行为和偏好。
通过对客户的购买历史、浏览记录、投诉反馈等数据进行分析，企业可以将客户分为不同的细分群体，并针对每个群体制定个性化的营销策略。
例如，对于高价值客户，企业可以提供更加优质的服务和专属的优惠；对于潜在流失客户，企业可以及时采取措施进行挽留。
此外，数据挖掘还可以预测客户的未来需求，从而提前做好产品研发和市场推广的准备。
在市场预测方面，数据挖掘技术可以帮助企业分析市场趋势和竞争态势。
通过对市场数据的挖掘，企业可以发现市场的潜在需求和新兴趋势，提前布局新产品和新业务。
同时，数据挖掘还可以对竞争对手的行为进行分析，帮助企业制定更加有效的竞争策略。
例如，通过分析竞争对手的产品特点、价格策略和市场份额变化，企业可以调整自己的产品定位和营销策略，以提高市场竞争力。
在销售预测和库存管理方面，数据挖掘技术也具有重要的应用价值。
通过对销售数据的分析，企业可以预测未来的销售趋势，从而合理安排生产和库存。
这样不仅可以避免库存积压导致的成本增加，还可以减少缺货现象对销售的影响。
例如，一家零售企业通过数据挖掘发现，在特定季节某些商品的销售会出现明显的增长趋势。
基于这一发现，企业提前增加了这些商品的库存，从而在销售旺季满足了客户的需求，提高了销售额和客户满意度。
新能源场站智能化运维管理平台数据挖掘技术研究
新能源场站智能化运维管理平台数据挖掘技术研究在新能源场站智能化运维管理平台数据挖掘技术研究中，数据挖掘技术的应用是至关重要的。
新能源场站包括太阳能电池、风力发电、水力发电等多种形式的能源转换装置，其运维管理面临着大量数据的挑战。
本文将探讨数据挖掘技术在新能源场站智能化运维管理平台中的应用，并分析其在提高运维效率、降低成本、优化能源利用等方面的作用。
一、数据挖掘技术在新能源场站智能化运维管理平台中的应用数据挖掘技术在新能源场站智能化运维管理平台中扮演着重要角色。
首先，通过对场站运行数据的挖掘，可以实现对设备状态的实时监测和预测分析，及时发现并解决潜在问题，保障设备运行稳定性。
其次，利用数据挖掘技术，可以对能源生产情况进行分析，找出能源生产过程中存在的瓶颈和问题，为优化生产提供决策依据。
此外，数据挖掘还可以对场站运行数据进行分类、聚类、关联规则挖掘等分析，为运维管理提供更多的数据支持和决策参考。
二、数据挖掘技术在提高运维效率方面的作用数据挖掘技术的应用可以显著提高新能源场站的运维效率。
通过对大量数据的分析和挖掘，可以实现对设备故障的自动诊断和预测，减少人工干预和维护成本，提高设备的可靠性和稳定性。
同时，数据挖掘还可以对运维过程进行优化，提高运维响应速度，减少停机时间，最大程度地保障能源生产的连续性和稳定性。
三、数据挖掘技术在降低成本方面的作用新能源场站的运维管理涉及到大量的人力、物力和财力投入，成本较高。
而数据挖掘技术的应用可以有效降低运维管理的成本。
通过对运维数据的挖掘和分析，可以发现运维过程中存在的低效问题和浪费，优化资源配置和运维流程，降低管理成本。
此外，通过对设备运行数据的分析，可以实现对设备寿命和维护周期的预测，合理安排维护计划，降低维护成本。
四、数据挖掘技术在优化能源利用方面的作用数据挖掘技术的应用还可以帮助优化能源利用，提高能源利用效率。
通过对能源生产数据的挖掘和分析，可以实现对能源生产过程的优化调控，提高能源转换效率和利用率。
计算机科学中的数据挖掘技术应用
计算机科学中的数据挖掘技术应用计算机科学作为现代科技的代表之一，早已成为办公、娱乐、交流等方方面面的支持者。
数据挖掘技术则是计算机科学的一个重要分支，其对于人们实现智能化决策、认知模式的建立等方面都有着不可替代的作用。
下文将就数据挖掘技术在计算机科学中的应用进行深入探讨。
1. 数据挖掘技术概述数据挖掘技术是指从海量、复杂、不规则的数据中，分析出有用信息、发现潜在关联、确定达到预期目标所需的数据模式和规律的技术。
计算机科学中的数据挖掘技术主要包括分类、聚类、关联规则等几种方法。
分类是指根据已知数据属性，将数据分为不同的类别，从而实现对数据的有效分析和处理。
经过分类处理后，用户可以更好地理解数据，同时也可以制定更好的决策方案。
聚类则是以相似性为基础，将同类数据分组，形成“簇”，从而更好地对数据进行处理。
聚类算法主要有K-Means、层次聚类等多种方法。
关联规则则是指根据数据集合中的已知规则，发掘未知的关联规律，从而生成新数据。
关联规则算法主要有Apriori、FP-Growth 等多种方法。
2. 在计算机科学中的应用数据挖掘技术在计算机科学中的应用范围非常广泛，包括财务管理、市场调研、医学、生命科学、环境保护、网站评估等方面。
2.1 财务管理在现代的企业管理中，对数据的分析和处理已经越来越受到重视。
众所周知，财务数据是企业发展中最为重要的数据之一。
计算机科学中的数据挖掘技术能够对企业的财务数据进行深入分析和处理，帮助企业更好地了解自身的经济状况，制定正确的决策方案。
2.2 市场调研市场调研是企业中非常重要的一个环节，它能够让企业更好地了解市场需求、竞争情况等信息。
计算机科学中的数据挖掘技术可以对市场调研数据进行深度挖掘，从中发掘出有用的信息，制定更切实可行的市场营销策略。
2.3 医学在医学领域中，利用计算机科学中的数据挖掘技术来进行疾病分析和治疗方案设计已经成为趋势。
例如，根据病人的医疗记录和检查数据，对病人进行分类，可以更加准确地进行诊断和治疗。
大数据时代里数据挖掘技术的重要性
大数据时代里数据挖掘技术的重要性随着数字化时代的到来，数据的规模和种类正在呈现爆炸性的增长。
这种数据的数量和碎片化程度已经使得传统的数据处理和管理手段变得难以胜任。
而大数据时代的核心议题在于如何将这些海量和多层级的数据转化为有价值的信息。
因此，数据挖掘技术的应用变得尤为重要。
本文从大数据时代的过程入手，揭示数据挖掘技术的重要性，并探讨其发展趋势。
一、大数据时代的到来大数据时代的到来是数字化社会的必然结果。
它是指由于数据量、数据速度和数据分析的复杂性等方面的限制而无法通过传统数据处理工具来管理和分析的数据的规模。
这些数据多样性强，包含结构化、半结构化和非结构化的各种信息类型。
数据挖掘技术的应用是在不断的变革和发展中形成的。
二、数据挖掘技术在大数据时代中的应用随着大数据时代的到来，数据挖掘技术变得越发重要。
它可以对大规模数据集进行分析，发现其中蕴含的有趣和有用的信息。
这些信息包含了各种变量、关系和模式，可以帮助企业、学者、医生和政策制定者做出更加高效和基于数据的决策。
首先，数据挖掘技术的应用可以帮助企业提高经济效益。
在大数据时代中，企业需要通过数据挖掘技术的应用来掌握市场动态、客户需求和产品质量等信息，以便更好地定制化产品详情和服务，提高客户满意度和提高企业盈利。
例如，我国电子商务公司阿里巴巴就深度应用数据挖掘技术，将传统的推荐算法结合其他分析技术，生成一种称为“实时环境智能”的技术。
该技术能够实时地推荐符合用户需求的商品和服务，且推广、运营效率非常高。
其次，数据挖掘技术的应用还可引领人类医疗事业。
医疗行业应用数据挖掘可以精确预测疾病的发生率，科学地规划疾病治疗，从而降低疾病的发生率和医疗成本。
例如，研究人员调查深脑刺激治疗帕金森氏症患者的数据，发现反覆刺激可以更好地减轻这种强制综合症的症状。
这种研究突破为防治帕金森氏症患者的治疗和康复奠定了重要的基础。
而再次，数据挖掘技术可以引领公共政策制定。
政策制定人员可以通过数据挖掘技术获取更多的政策制定信息，包括人口迁移、经济投资、环境污染等方面的数据，并对得出的结论进行科学的分析，从而制订符合各种利益群体需求的公共政策方案。
数据挖掘技术的发展趋势
数据挖掘技术的发展趋势1. 机器研究与数据挖掘的结合机器研究是数据挖掘的关键组成部分，通过建立模型和算法来从数据中研究和预测。
近年来，机器研究技术发展迅速，为数据挖掘领域带来了许多创新。
未来，机器研究算法的改进和应用将继续推动数据挖掘技术的发展。
2. 大数据时代的数据挖掘随着互联网的普及和信息技术的快速发展，大数据时代已经到来。
海量的数据成为数据挖掘的新挑战和机遇。
数据挖掘技术在面对大数据时代需要适应更高的数据量、更复杂的数据结构和更高的算法效率。
因此，数据挖掘技术将继续发展和完善，以适应大数据时代的需求。
3. 数据挖掘在智能决策中的应用数据挖掘技术能够从大量的数据中发现隐藏的知识和模式，为决策提供支持和指导。
随着人工智能的发展和智能决策的需求增加，数据挖掘技术在智能决策中的应用前景广阔。
未来，数据挖掘技术将更加深入地与智能决策相结合，为各个领域的决策提供更准确、更可靠的支持。
4. 数据隐私和安全保护数据挖掘技术的发展也带来了一些挑战，其中之一是数据隐私和安全保护。
随着个人隐私意识的提高和相关法律法规的出台，数据挖掘技术在处理敏感信息时需要考虑隐私和安全保护问题。
未来，数据挖掘技术在隐私和安全方面的研究将成为一个重要的发展方向。
5. 跨领域合作和知识融合数据挖掘技术的应用已经渗透到各个领域，如医疗、金融、电子商务等。
在未来，数据挖掘技术将需要与其他学科和领域进行更紧密的合作，进行知识融合和交叉创新。
跨领域合作将为数据挖掘技术的发展带来更多的灵感和机遇。
综上所述，数据挖掘技术的发展趋势包括机器学习与数据挖掘的结合、大数据时代的数据挖掘、数据挖掘在智能决策中的应用、数据隐私和安全保护、以及跨领域合作和知识融合。
这些趋势将进一步推动数据挖掘技术的发展，为我们带来更多的机遇和挑战。
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要特 征 ， 它主要是指 以函数表达 的方 式， 将其 发现的属性值之间相 数据输出这两方面 的功能 ； 四是 ， 数据管理 中心模块 。 该模 块的主要
互 的关系表 达出来 ， 因此 ， 其可 以在数据序列 的预测中得到广泛影 功能是提供系统管理和定制管理 ， 主要有用户使用权 限管理 、 数据 源设定 、 任务 主题 管理和行业知识树管理等 ； 五是 ， 数据 中心模块 。 响， 从而对未来可能会发生 的事情进行相应 的预测 。
析， 以便能够确保做 出正确 的归纳性 的推理 ， 从而能够使其挖掘 出 然后再将采集好的信息进行相应 的分类 、 提取和式， 可 以帮助企业 、 商家、 用户调整市场政策 、 减少风 险、 理 主题 的要求 ， 对数据和生成数据进行重新 组织； 四是 ， 信息服 务。 信 性 面对市场 ， 并做出正确的决策 。 目前， 在很多领域 尤其是在商业领 息服务主要是指根据系统用户的需求方 式， 将数据信 息成果传递给 域如银 行、 建筑 、 学校 、 电信等 ， 数据 挖掘能够 帮助人们解决很多 问 用 户 端 进 行 使 用 。 ２ ． ３智能 化 系统应 用功 能框 架 题， 无论是市场营销策略制定 、 背景分析 ， 还是企业管理危机等都可 以帮助人 们做 出正确 的决策。 大数据 的挖 掘常用 的方法有 分类、 回 智能化系统应用功 能框架主要 由以下 几个部分组成 ： 一是 ， 数 归分析 、 聚类 、 关联规则 、 神经网络方法 、 ｗｅ ｂ 数据挖掘等 。 以下是数 据采集模 块。 该模块 的主要功能是准确 的监控所有设 定的数据 源 ，
据挖掘 的主要方法 ： 然后把这些信息 自动采集到系统数据中心 ， 经过过滤 、 提炼 的处理 ； （ １ ） 分类。 分类主要是指在数据 库中找 出一组数据对象具有 的相 二是 ， 数据信息分析（ 处理） ） Ｉ 莫块。 该模块 的主要功能是 充分利用好数 同的特点 ， 然后再根据分类模 式的不同将其进行划分 ， 这样做的主 据挖掘技术 ， 将数据进行 自动分类 、 自动提取 、 自动聚类等一些智 能 要 目的就是通过分类模型 ， 从而能够使数据库中的数据项准确的映 化 的 自动处理 ； 三是， 信息服务模块。 该模块的主要功能是提供 数据 射 到相应的类别 中。 知识装备 简报 、 树 分类导航 、 质量管理预警 、 装备 报告 以及一些具有 （ ２ ） 回归分析 回归分析具有准确反映数据库 中数据属性值的重 个性化服务等性质 的功 能， 除此 之外 ， 还具 有信息智 能检索 和信息
确提取 隐含在其 中的、 人们事先不知道 的， 但同时又是潜在的、 非常 下三个层 次 ： 设备集成 ， 功能集成和技术集成 。 有用 的信息和知 识的一种过程 ” 。 １ ． ２数据 挖 掘 的主 要 方 法
２ ． ２智能化 系统 集成 的架构 智能化系统集成 的架构主要有 以下 四个部分组成 ： 一 一 是， 数据
数 据挖掘是当前大数据时代最关键 、 最重 要的工作 。 大数据的 规划 。 数据规划主要是指在对获得装备数据信息时 ， 必须 以管理或 挖掘是从大量 、 不完全的 、 有噪声的、 模糊不清 的、 随机的大型数据 决策 需求为基 础来 设定其主体 目标 ， 从而使管理任务更加 明确 ， 二 库 中发 现隐含在其 中有 价值 的、 潜在有 用的信息和 知识 的一种 过 是 ， 数据采集 。 数据 采集主要是指 以已经确定好的任务要求为基础 ， 程， 也是一种决策支持过程 。 其主要是建立在人工智 能、 机器学习 ， 对所有的数据来源进行详细的采集 ， 然后再将这些采集 的信息进行 模 式学习 、 统计学 等基 础上 ， 通过对大数据进行高度的 自动化地分 过滤处理 ； 三是 ， 数据分析 。 数据分析主要是指 以主体 目标为基础 ，
ｌ 数 字 技术
五
应 用 研 究
数据挖掘技术在智能化系统集成应用
周 俐
（ 东莞 市 高技 能公 共 实由 Ｉ ｌ 中心 广 东东 莞
５ ２ ３ ４ ６ ６ ）
摘 要： 数据挖 掘技 术 能够在大量 的信息数据 中准确提取 出有 用的信 息， 并且还具有 去伪存真作 用， 所 以其在 智能化 系统 集 中具有非 常重要 的应 用 本文 就对 其进 行 详细 的研 究和探 讨。 关键 词－ 数据 挖掘技 术 智能化 系统集 成 数 据仓 库 中图分 类号： Ｔ Ｐ ３ ９ ３ 文献标识 码： Ａ 文章编 号： 】 ０ ０ ７ — ９ ４ １ ６ （ ２ ｏ １ ４ ） ｏ ７ ０ １ ０ ９ ０ １
随着计算机技术的不断发展 ， 数字化 、 信息 化以及网络化 正 日
（ ４ ） 关联规则。 关联规则就是指在各个数据 顶之 问隐藏的关联或
益走进我们的生活和工作 中， 这就使得人们对生活质量的要求越来 者是相互关系， 也就是在其中一个数据项的基础上能够将其他数据 越高 ， 智能化也就 随之 得到了人们的重视 ； 同时 由于数据挖掘技术 项 的规律推导 出来 。 关联规则 的挖掘过程主要包括两个阶段 ： 一 能够在 大量 的信息 中籽有用 的信息提取 出来 ， 具有很强的去伪存真 阶段为从海量原始数据 中找出所有的高频项 目组 ； 第二 阶段为从这
比如在智能化汽车维修系统中可以利用关联规则对事故进行相应的分析根据汽车发动机使用的时间转速温度以及发动机转动声音的描述数据甚至是汽车其他部件出现的故障以及使用数据从而形成的面向发动机使用主题的数据仓库我们就可以根据fp增长算法将所有数据之间的关联程度进行相应的分析进而找出汽车各个部件之间相互影响的规律从而得出故障的最终原因
作用 ， 所以在智能化系统集成 中具有 非常重要 的应用 。
些高频项 目组产生关联规则 。
１数据挖掘综述
１ ． １数 据 挖 掘 的 定 义
２数据挖掘技术在智能化 系统集成中的应用
２ ． １智 能化 系统 的综 述
目前 关于数据挖掘 的定义 比较通 用的说法 是 ： “ 数据挖掘是从 智能化系统集成 的技术体系主要 以下三部分组成 ： 数据库联机 大量 的、 不完全 的、 有噪声的 、 模糊不清 的和 随机的数据 中， 能够 准 分析处理（ Ｏ Ｌ Ａ Ｐ ） 、 数据仓库、 数据挖掘 。 智能化 系统集成主要分为以