第10章数据挖掘的应用与发展趋势
浙江大学数据挖掘在线作业答案
您的本次作业分数为：100分1.【第001章】孤立点挖掘适用于下列哪种场合？A 目标市场分析B 购物篮分析C 模式识别D 信用卡欺诈检测正确答案:D2.【第01章】根据顾客的收入和职业情况，预测他们在计算机设备上的花费，所使用的相应数据挖掘功能是（）。
A 关联分析B 分类和预测C 演变分析D 概念描述正确答案:B3.【第01章】数据挖掘应用和一些常见的数据统计分析系统的最主要区别在于（）。
A 所涉及的算法的复杂性B 所涉及的数据量C 计算结果的表现形式D 是否使用了人工智能技术正确答案:B4.【第01章】下列几种数据挖掘功能中，（）被广泛的应用于股票价格走势分析。
A 关联分析B 分类和预测C 聚类分析D 演变分析正确答案:D5.【第01章】下列几种数据挖掘功能中，（）被广泛的用于购物篮分析。
A 关联分析B 分类和预测C 聚类分析D 演变分析正确答案:A6.【第01章】帮助市场分析人员从客户的基本信息库中发现不同的客户群，通常所使用的数据挖掘功能是（）。
A 关联分析B 分类和预测C 聚类分析D 孤立点分析E 演变分析正确答案:C7.【第01章】下面的数据挖掘的任务中，（）将决定所使用的数据挖掘功能。
A 选择任务相关的数据B 选择要挖掘的知识类型C 模式的兴趣度度量D 模式的可视化表示正确答案:B8.【第01章】假设现在的数据挖掘任务是解析数据库中关于客户的一般特征的描述，通常所使用的数据挖掘功能是（）。
A 关联分析B 分类和预测C 孤立点分析D 演变分析E 概念描述正确答案:E9.【第02章】下列哪种可视化方法可用于发现多维数据中属性之间的两两相关性？A 空间填充曲线B 散点图矩阵C 平行坐标D 圆弓分割正确答案:B10.【第02章】计算一个单位的平均工资，使用哪个中心趋势度量将得到最合理的结果？A 算术平均值B 截尾均值C 中位数D 众数正确答案:B11.【第02章】字段Size = {small, medium, large}属于那种属性类型？A 标称属性B 二元属性C 序数属性D 数值属性正确答案:C12.【第02章】字段Hair_color = {auburn, black, blond, brown, grey, red, white}属于那种属性类型？A 标称属性B 二元属性C 序数属性D 数值属性正确答案:A13.【第03章】哪种数据变换的方法将数据沿概念分层向上汇总？A 平滑B 聚集C 数据概化D 规范化正确答案:C14.【第03章】下面哪种数据预处理技术可以用来平滑数据，消除数据噪声？A 数据清理B 数据集成C 数据变换D 数据归约正确答案:A15.【第03章】（）通过将属性域划分为区间，从而减少给定连续值的个数。
数据挖掘调研报告
数据挖掘调研报告一、调研背景和目的本调研报告旨在对数据挖掘技术进行全面的了解和探讨，以促进其在不同领域的应用。
数据挖掘是指从大量数据中发现模式、规律和知识，并以此支持决策和预测的过程。
随着数据量快速增长和计算能力的提升，数据挖掘技术变得越来越重要。
二、调研方法和过程为了全面了解数据挖掘技术的应用现状和发展趋势，我们采用了以下调研方法和过程：1. 文献综述：收集和分析相关领域的学术论文、期刊和研究报告，了解数据挖掘技术的最新进展和应用案例。
2. 专家访谈：与数据挖掘领域的专家进行深入交流，了解他们对数据挖掘技术的看法、经验和建议。
3. 实地考察：参观一些数据挖掘应用于实际场景的企业或机构，了解他们的数据挖掘流程、工具和效果。
4. 调研问卷：设计和发放问卷，收集不同领域的从业人员对数据挖掘技术的使用情况和需求意见。
三、数据挖掘技术应用现状根据收集的数据和调研结果，我们总结了数据挖掘技术在不同领域的应用现状：1. 金融领域：数据挖掘技术在风控、信贷评分和欺诈检测等方面得到广泛应用，能够帮助金融机构提高风险管理能力和预测能力。
2. 零售领域：通过分析顾客购买行为和偏好，数据挖掘技术可以帮助零售商进行精细化营销和库存管理，提高销售额和客户满意度。
3. 医疗领域：数据挖掘可以辅助医疗机构进行疾病预测、诊断和治疗方案优化，提高医疗效果和患者生活质量。
4. 市场调研领域：通过分析消费者行为数据和市场趋势，数据挖掘技术可以帮助企业做出准确的市场预测和决策，提高竞争力。
四、数据挖掘技术发展趋势根据专家访谈和文献综述的结果，我们总结了数据挖掘技术的发展趋势：1. 深度学习：随着神经网络和计算力的不断发展，深度学习将成为数据挖掘的重要技术手段，可以应用于图像识别、自然语言处理等领域。
2. 多模态数据分析：数据挖掘技术将逐渐向多模态数据分析扩展，例如结合图像、文本和语音等多种数据形式进行综合挖掘和分析。
3. 实时数据处理：随着物联网和5G技术的快速发展，实时数据处理将成为数据挖掘的重要应用场景，例如智能交通、智能制造等领域。
1课程教学进度表-人工智能通识教程-周苏-清华大学出版社
4
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第4章模糊逻辑与大数据思维
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第5章包容体系结构与机器人技术
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第5章包容体系结构与机器人技术
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第6章机器学习
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第6章机器学习
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第7章神经网络与深度学习
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第8章智能代理
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第9章群体智能
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第10章数据挖掘与统计数据
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第11章智能图像处理
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第12章自然语言处理
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第13章自动规划
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第14章人工智能的未来
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课程学习总结
填表人（签字）：日期：
系（教研室）主任（签字）：日期：
课程教学进度表
（20 —20学年第学期）
课程号：课程名称：人工智能学分：2周学时：2
总学时：32（其中理论学时：32实践学时：）
主讲教师：
序号
校历
周次
章节（或实训、习题课等）
名称与内容学时ຫໍສະໝຸດ 教学方法课后作业布置
1
1
引言
第1章思考的工具
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课文
作业
研究性学习
2
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第2章什么是人工智能
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3
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第3章规则与专家系统
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。
数据挖掘与知识发现技术的应用
数据挖掘与知识发现技术的应用随着互联网的飞速发展，数据的规模和复杂性不断地增加，如何从这些数据中获取有价值的信息成为了一个亟待解决的问题。
数据挖掘和知识发现技术应运而生，成为了处理大规模、高维度、多种类型数据的有效手段。
本文将从数据挖掘和知识发现技术的定义、应用和前景三个方面介绍其重要性。
一、数据挖掘和知识发现技术的定义数据挖掘和知识发现技术常被用来描述从大量数据中抽取有价值的信息、模式和关系的方法。
具体而言，数据挖掘是一种通过使用先进的统计、机器学习和算法来发现隐藏在数据中的模式、规律和趋势的过程；而知识发现则强调利用已有的数据和知识来产生新的知识或洞见的过程。
两种技术通常结合使用，以便更好地了解和解释现实世界中的数据，从而帮助人们做出更好的决策。
二、数据挖掘和知识发现技术的应用数据挖掘和知识发现技术可以应用于各种领域，包括商业、金融、医疗、教育等。
以下是几个典型的应用示例：1. 市场营销市场营销是数据挖掘和知识发现技术的典型应用领域之一。
通过分析消费者购买历史记录、行为和偏好，企业可以更好地了解其目标受众，进而设计更具针对性的广告和宣传活动。
例如，企业可以通过挖掘数据来确定其最喜欢的产品类别、购买时间和购买地点，以便提供更好的营销策略。
2. 金融风险管理另一个数据挖掘和知识发现技术典型应用是金融风险管理。
公司或银行可以通过分析大量的金融数据来识别风险因素，帮助他们做出更好的投资决策。
例如，银行可以通过数据挖掘技术来检测欺诈行为，从而防止客户账户被盗用。
3. 医疗诊断近年来，在医疗诊断领域，数据挖掘和知识发现技术得到了广泛的应用。
医院可以利用这些技术来分析大量的患者病历和医学图像，以更好地诊断和治疗疾病。
例如，通过利用机器学习算法，医生可以更精确地诊断肿瘤并提供更好的治疗方案。
三、数据挖掘和知识发现技术的前景数据挖掘和知识发现技术的前景非常广阔。
尤其是随着人工智能技术的不断发展，利用大数据来洞悉现实世界的可能性越来越大。
《2024年数据挖掘研究现状及发展趋势》范文
《数据挖掘研究现状及发展趋势》篇一一、引言随着信息技术的高速发展，大数据已经成为了新时代的基石。
数据挖掘技术作为从海量数据中提取有价值信息的重要手段，其在各行各业的应用愈发广泛。
本文旨在探讨数据挖掘的当前研究现状以及其未来的发展趋势。
二、数据挖掘研究现状1. 技术发展数据挖掘技术已经历了多年的发展，从传统的统计方法、机器学习算法，到现今的深度学习、人工智能算法，其技术手段不断更新迭代。
目前，数据挖掘技术已经能够处理结构化、半结构化乃至非结构化的数据，为各行业提供了强大的数据支持。
2. 应用领域数据挖掘的应用领域十分广泛，包括但不限于金融、医疗、教育、商业等领域。
在金融领域，数据挖掘被用于风险评估、股票预测等；在医疗领域，数据挖掘帮助实现疾病预测、基因分析等；在教育领域，数据挖掘为个性化教学、学生评估等提供了有力支持。
3. 研究挑战尽管数据挖掘技术取得了显著的进步，但仍面临一些挑战。
首先是数据的质量和数量问题，大数据环境下如何保证数据的准确性和有效性是一个亟待解决的问题。
其次，算法的复杂性和计算成本也是研究者们需要面对的挑战。
此外，数据隐私和安全问题也是阻碍数据挖掘技术发展的关键因素。
三、发展趋势1. 技术进步未来，随着人工智能、机器学习等技术的进一步发展，数据挖掘技术将更加成熟。
深度学习、强化学习等新兴算法将更深入地应用于数据挖掘中，使得数据处理的速度和准确性得到进一步提升。
2. 多源异构数据处理随着物联网、传感器等技术的发展，多源异构数据的处理将成为数据挖掘的重要方向。
如何从不同来源、不同格式的数据中提取有价值的信息，将是未来研究的重点。
3. 隐私保护与安全随着数据安全意识的提高，如何在保护个人隐私的前提下进行数据挖掘将是未来的一个重要发展方向。
通过采用加密技术、隐私保护算法等手段，实现数据的匿名化和加密处理，同时确保数据的完整性和准确性。
4. 跨界融合与应用创新随着各行业的数字化转型，数据挖掘将与其他领域的技术进行深度融合，如与区块链、云计算等技术的结合，将进一步推动各行业的创新发展。
数据挖掘在大数据分析中的应用
数据挖掘在大数据分析中的应用随着数字化时代的到来，大数据作为一种新型数据形式引领了信息时代的发展。
大数据在众多领域都展现出了其广泛的应用性和重要性，同时也面临着许多挑战和机遇。
为了有效地对大数据进行利用和分析，数据挖掘技术逐渐成为一种必不可少的工具。
本文将以数据挖掘在大数据分析中的应用为主题，探讨数据挖掘技术在大数据分析中的重要作用。
一、数据挖掘的概念和意义数据挖掘，是指通过从大量数据中发掘出隐藏的模式和关联性，从而提取出有价值的信息和知识的过程。
其主要目的在于发掘数据中隐藏的规律、趋势和模式等，从而帮助企业或者组织做出更加合理、准确的决策。
数据挖掘技术的应用范围非常广泛，包括商业、金融、医疗等多个领域。
其意义在于提高企业的生产效率、降低成本、提升市场竞争能力，并且发现新的商业机会。
同时，数据挖掘技术也是研究人员寻找信息、技术推进和创新的重要手段。
二、大数据分析的特点和挑战大数据分析是指从大量数据中提取知识和信息的过程，其特点在于数据规模大、速度快、结构松散。
大数据分析的主要任务是通过分析庞大的数据集，识别出其中潜在的规律，例如，发现其中的趋势、有价值的关联以及所涉及的变量等等。
在进行大数据分析时，受到以下几大挑战：首先是数据量大，有时甚至高达亿级别。
在处理如此大量的数据时，如何提高数据处理的效率是一大挑战。
其次是数据多元化，不同类型的数据在各方面差异较大，如何综合研究分析不同类型的数据，也将是一个挑战。
再次，由于数据具有复杂性、实时性和异构性等特点，因此如何确保数据的质量，进行有意义的特征选择和优化，成为数据分析中的一大难点。
三、数据挖掘在大数据分析中的应用数据挖掘技术在大数据分析中有多种应用，其中最为广泛的是聚类分析、分类分析、关联分析和异常检测。
聚类分析是指将具有相似性特征的数据划分为一类，不同类别之间具有较大差异，在研究数据类型比较多的场景，如视频图像、社交网络等领域具有非常广泛的应用。
数据挖掘技术的应用与发展
数据挖掘技术的应用与发展近年来，随着信息技术的快速发展，数据的存储、处理和分析的能力得到了极大的提升，从而进一步推动了数据挖掘技术的应用与发展。
数据挖掘技术是一个可以从大量数据中自动提取与发现潜在知识的过程，通过自动化地发掘数据内在的模式和规律，从而为生产、管理和科学研究提供了更有效的方法和手段。
一、数据挖掘技术的基本概念和分类数据挖掘技术的基本概念包括：数据预处理、数据挖掘算法、模型的评价和结果可视化等。
其中，数据预处理是指在数据挖掘过程中对数据集进行转换、清洗、集成和规约等处理操作，以便能够更好地分析和挖掘数据。
数据挖掘算法一般可分为分类、聚类、关联和预测等几类，这些算法可以用来解决不同类型的问题。
模型评价是指对数据挖掘算法得到的模型的准确性、稳定性和可扩展性等方面进行评估。
结果可视化是指将数据挖掘得到的结果以图表、图形和文字等形式展示出来，以便人们更好地理解和利用这些结果。
二、数据挖掘技术的应用领域数据挖掘技术的应用领域非常广泛，下面分几个方面进行详细阐述。
（一）商业与金融在商业与金融领域中，数据挖掘技术可以用于市场预测、消费者行为分析、信用风险评估、股票市场预测和保险行业等方面。
例如，通过对大量的市场数据进行分析，商业人员可以更好地了解市场需求和消费者行为，从而制定更准确的销售策略和营销方案。
同样，金融机构可以利用数据挖掘技术对大量的财务数据进行分析和挖掘，从而更好地评估风险和收益，并制定更有效的金融产品和服务。
（二）医疗和生物领域在医疗和生物领域中，数据挖掘技术可以用于基因序列分析、疾病预测和治疗、药物发现和疾病监测等方面。
例如，在对癌症的治疗方面，数据挖掘技术可以用来分析不同的治疗方案的效果，从而制定更有效的治疗计划和康复方案。
（三）政府与公共服务在政府与公共服务领域中，数据挖掘技术可以用于公共安全、社会福利、交通管理、环境保护等方面。
例如，在公共安全领域中，警方可以利用数据挖掘技术对犯罪数据进行分析和挖掘，从而更好地预测犯罪行为和制定更有效的预防措施。
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2006年11月17日星期五
怎样选择一个数据挖掘系统? (2)
数据源 ASCII 文本文件, 多个关系数据源 支持 ODBC 连接或 (OLE DB, JDBC) 数据挖掘的功能和方法 支持一种和多种数据挖掘功能 每个功能有一种和多种方法
2006年11月17日星期五
Data Mining: Concepts and Techniques
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DNA 分析: 例子
DNA 序列相似搜索和比较 比较每一类中频繁出现的模式（例，带病的基因和健康的基因） 识别在不同疾病中起作用的基因序列模式 关联分析：同时出现的基因序列的识别 大部分疾病不是由单一基因引起的，而是由基因组合起来共同作用 的结果 关联分析可用于帮助确定在目标样本中同时出现的基因类 路径分析：发现在疾病不同阶段的致因基因 不同的基因可能在疾病的不同阶段起着作用 开发针对疾病不同阶段的治疗药物 可视化工具和遗传数据分析
2006年11月17日星期五
Data Mining: Concepts and Techniques
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生物医学数据挖掘和DNA分析
DNA序列：四个基本的构块（称为核苷）：腺嘌呤（A)， 胞核嘧啶 （C)，鸟嘌呤（G)，胸腺嘧啶（T) 基因：由成百个核苷按一定次序组织而成 人类大约有100,000个基因 核苷按不同的次序和序列可以形成不同的基因，几乎是不 计其数的 异构、分布式基因数据库的语义集成 目前：DNA数据高度分散、无控的生成于使用 数据挖掘中的数据清理和数据集成将有助于基因数据库 集成和用于基因数据分析的数据仓库的构造
Data Mining: Concepts and Techniques 9
2006年11月17日星期五
电信业中的数据挖掘 (1)
电信业是一个迅速扩张并竞争非常激烈的行业，对数据 挖掘有极大的需求
帮助理解商业行为 确定电信模式 捕捉盗用行为 充分利用资源 提高服务质量 电信数据本身具有多维性：如呼叫时间，持续时间， 呼叫者位置，呼叫类型等
Data Mining: Concepts and Techniques 8
2006年11月17日星期五
零售业中的数据挖掘的例子
基于数据挖掘的数据仓库的设计和构造 销售，顾客，产品，时间和地区的多维分析 促销活动的有效性分析 顾客保持力：顾客忠诚分析 通过顾客荣誉卡信息，可以记录下一个顾客的 购买序列 使用序列模式挖掘分析顾客消费和忠诚的变化 据此对价格和商品的花样加以调整 购买推荐和商品参照
数 据 挖 掘
概念与技术
——第 十 章 ——
（加）
Jiawei Han Micheline Kamber
著
http://www.cs.sfu.ca
2006年11月17日星期五 Data Mining: Concepts and Techniques 1
第十章：数据挖掘的应用和发展 趋势
Data Mining: Concepts and Techniques
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MineSet 3.0中的关联规则可视化
2006年11月17日星期五
Data Mining: Concepts and Techniques
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MineSet 3.0中的决策树可视化
2006年11月17日星期五
Data Mining: Concepts and Techniques
2006年11月17日星期五
Data Mining: Concepts and Techniques
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商业数据挖掘系统的例子(2)
SGI MineSet 多种数据挖掘算法和先进的统计技术 强大的可视化工具 Clementine (SPSS) 为终端用户和开发者提供了一个集成的数据挖掘开发环 境 多种数据挖掘算法和可视化工具 DBMiner (DBMiner Technology Inc.) 多种数据挖掘模型：发现驱动的OLAP分析、关联、分 类、和聚类 有效的频繁模式挖掘功能和集成的可视化分类方法 在关系数据库金额数据仓库上进行挖掘
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Data Mining: Concepts and Techniques
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针对金融数据分析的数据挖掘
在银行和金融机构中产生的金融数据通常相对比 较完整、可靠和高质量 为多维数据分析和数据挖掘设计和构造数据库 按月，按地区，按部门，和按其它因素，查看 负债和收入的变化情况 提供最大，最小，总和，平均和其它统计信息 贷款偿还预测和客户信用政策分析 特征选择和属性相关计算 贷款偿还行为 客户信用比率
多维关联和序列模式分析
电信数据分析中可视化工具的使用
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Data Mining: Concepts and Techniques
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第十章：数据挖掘的应用和发展 趋势
数据挖掘的应用 数据挖掘系统产品和研究原型 数据挖掘的其它主题 数据挖掘的社会影响 数据挖掘的发展趋势 小结
Data Mining: Concepts and Techniques 6
2006年11月17日星期五
针对金融分析的数据挖掘
对目标市场客户的分类和聚类 通过最近邻居，分类，决策树等多维分析方法 来识别顾客群或者把某个顾客与适当的顾客群 联系起来 洗黑钱和其它金融犯罪的的侦破 把多个数据库（如银行交易数据库、联邦和州 的犯罪历史数据库）的信息集成起来 工具：数据可视化工具，连接分析工具，分类 工具，聚类分析工具，孤立点分析工具和序列 模式分析工具
Data Mining: Concepts and Techniques 15
2006年11月17日星期五
商业数据挖掘系统的例子 (1)
IBM Intelligent Miner 提供广范围的数据挖掘算法 挖掘算法的可伸缩性 工具集：神经网络算法，统计方法，数据准备模型和数 据可视化工具 它与 IBM‘s DB2 关系数据库系统紧密结合在一起 SAS Enterprise Miner 具有多种统计分析工具 数据仓库工具和多种数据挖掘算法 Mirosoft SQLServer 2000 把 DB 和 OLAP 同数据挖掘结合在一起 支持OLEDB 的DM 标准
支持多种数据挖掘功能同时支持又支持多种方法的数据挖掘系 统，能提供给用户很大的灵活性和很强的分析能力
数据挖掘系统和数据库和数据仓库系统的结合 四种形式的耦合：无耦合的，松耦合的，半松耦合的和 紧密合的
理想情况下，数据挖掘系统应该和数据库系统紧密耦合
Data Mining: Concepts and Techniques 14
Data Mining: Concepts and Techniques 17
2006年11月17日星期五
第十章：数据挖掘的应用和发展 趋势
数据挖掘的应用 数据挖掘系统产品和研究原型 数据挖掘的其它主题 数据挖掘的社会影响 数据挖掘的发展趋势 小结
2006年11月17日星期五
Data Mining: Concepts and Techniques
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可视化数据挖掘
可视化：使用计算机图形学来创建可视化图形以帮 助理解复杂和大型的数据表示 可视化数据挖掘：使用可视化技术从从大型数据集 发现隐含却有用知识的过程 可视化的目的
通过把数据映射到图形中来获得对信息空间的直接理解 提供大型数据集的定量观测 搜索数据中的模式,趋势,结构和关系 帮助发现感兴趣的区域和合适的参数来进行深入定量的 分析
2006年11月17日星期五
Data Mining: Concepts and Techniques
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怎样选择一个数据挖掘系统（1）?
ห้องสมุดไป่ตู้
商业数据挖掘系统很少有共同点 不同的数据挖掘功能和方法 甚至在完全不同的数据集上进行工作 在选择上需要用多维的观点看 数据类型：关系数据库数据，交易数据库数据，文本数 据，时间序列数据，空间数据 系统问题 数据挖掘系统可能只在一个系统上运行，也可能在多个 系统上运行 一个客户/服务器结构 提供基于web的接口并且允许输入和输出XML数据
散列图和盒状图（通过描述性的数据挖掘中获得） 决策树 关联规则 s簇 孤立点 概化规则
2006年11月17日星期五
Data Mining: Concepts and Techniques
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SAS Enterprise Miner中数据挖掘结果的 可视化: 散列图
2006年11月17日星期五
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IBM Intelligent Miner中簇分组可视 化
2006年11月17日星期五
Data Mining: Concepts and Techniques
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数据挖掘过程可视化
用可视化形式描述各种挖掘过程以至于用户可以看出 数据是怎样被抽取的 它们是从哪个数据库或数据仓库抽取的 被选择的数据是怎样被清理，集成，预处理和挖掘的 数据挖掘选择的方法 结果存储的地方 显示方法
Data Mining: Concepts and Techniques 10
电信数据的多维分析
2006年11月17日星期五
电信业中的数据挖掘(2)
盗用模式分析和异常模式识别