数据挖掘系统设计技术分析
智能交通系统的数据挖掘与分析
智能交通系统的数据挖掘与分析智能交通系统（Intelligent Transportation System，ITS）是一种基于先进的通信、计算和控制技术的交通管理系统。
随着技术的快速发展，越来越多的交通数据被收集和储存，为了更好地理解和利用这些数据，数据挖掘与分析在智能交通系统中发挥着重要的作用。
本文将讨论智能交通系统的数据挖掘和分析相关的技术和方法。
1. 数据收集与预处理在智能交通系统中，数据的收集是第一步。
各种传感器和监控设备可以收集到交通流量、速度、车辆位置等大量数据。
这些数据在应用前需要进行预处理，包括数据清洗、去噪和数据转换等工作，以确保数据的准确性和有效性。
2. 数据挖掘技术数据挖掘技术是智能交通系统中的一项关键技术，通过从大量数据中发现隐藏的模式和规律，为交通系统的优化和决策提供支持。
在智能交通系统中，常用的数据挖掘技术包括聚类分析、分类分析、关联规则挖掘和时间序列分析等。
2.1 聚类分析聚类分析是将相似的数据对象划分到同一组别中的过程。
在智能交通系统中，聚类分析可以用来识别不同的交通模式和行为，如高峰期、拥堵路段等。
通过对聚类结果的分析，可以为交通管理部门提供决策参考。
2.2 分类分析分类分析是将数据对象划分到已知类别中的过程。
在智能交通系统中，分类分析可以用来预测交通流量、预测交通事故等。
通过对历史数据的学习，分类模型可以为交通系统的管理和规划提供决策支持。
2.3 关联规则挖掘关联规则挖掘是寻找数据集中的频繁项集和关联规则的过程。
在智能交通系统中，关联规则挖掘可以用来发现交通事故发生的相关因素和规律。
通过对关联规则的分析，可以为交通事故的预测和预防提供指导。
2.4 时间序列分析时间序列分析是对时间排序的数据进行分析和预测的过程。
在智能交通系统中，时间序列分析可以用来预测未来的交通流量、拥堵情况等。
通过对历史数据的分析，时间序列模型可以帮助交通管理部门做出相应的调度和优化措施。
数据挖掘技术分析与研究
数据挖掘技术分析与研究摘要：随着现代信息技术、网络、数据库技术的迅速发展及数据库管理系统的广泛应用，各种类型信息数据越来越多。
数据挖掘就是从大量的实际应用数据中提取隐含信息和知识，它利用了数据库、人工智能和数理统计等多方面的技术，是一类深层次的数据分析方法。
对大量数据进行高速的分析和提取。
关键词：数据挖掘；决策算法；遗传算法；近邻算法中图分类号：tp301 文献标识码：a 文章编号：1674-7712 （2013）04-0065-01一、数据挖掘概念及技术数据挖掘就是又译为资料探勘、数据采矿。
它是数据库知识发现（英语：knowledge-discoveryindatabases，简称：kdd）中的一个步骤。
数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性（属于associationrulelearning）的信息的过程。
数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。
其实实质是一种透过数理模式来分析企业内储存的大量资料，以找出不同的客户或市场划分，分析出消费者喜好和行为的方法。
其方法如下：（一）人工神经网络：数据挖掘中使用最为广泛的技术，神经网络的数据挖掘方法就是通过模仿人的神经系统来反复训练学习数据集，从待分析的数据中发现用于预测和分类的模式。
神经元网络适用于结果比可理解性更重要的分类和预测的复杂情况，可用于聚类、关联、演变分析和离散点分析。
（二）决策树归纳算法：从关系数据库中提取关联规则是主要的数据挖掘方法之一，挖掘关联是通过搜索系统中的所有事物，并从中找到出现条件概率较高的模式，适合于探测式知识的发现，广泛用于医学、制造和生产、金融分析、天文学和分子生物学。
（三）遗传算法：分类和预测是数据分析的两种重要形式，可以用于提取描述重要数据类的模型或预测未来的数据趋势。
主要方法包括：决策树，判定树、贝叶斯法、bp神经网络算法、遗传算法、粗糙集、模糊集等。
数据挖掘技术分析期末总结
数据挖掘技术分析期末总结第一章：引言数据挖掘技术在当前信息爆炸的时代扮演着至关重要的角色。
数据挖掘技术能够从大量、复杂、多源、高维度的数据中发现隐藏的、有用的信息，并利用这些信息做出智能决策。
本文将对数据挖掘技术进行分析和总结，包括数据挖掘的定义、应用、技术和挑战等方面。
第二章：数据挖掘的定义和基本概念本章将对数据挖掘的定义和基本概念进行介绍。
数据挖掘是一门综合性的学科，它将数据库技术、机器学习、统计学和模式识别等多个学科的知识融合于一体。
数据挖掘的基本概念包括数据预处理、特征选择、数据采样、模型选择、模型评估等。
第三章：数据挖掘的技术和方法本章将对数据挖掘的技术和方法进行详细介绍。
数据挖掘的核心技术包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测和预测分析等。
针对不同的任务和数据类型，我们可以选择不同的数据挖掘方法，如决策树、神经网络、支持向量机等。
第四章：数据挖掘的应用领域本章将对数据挖掘的应用领域进行梳理。
数据挖掘技术可以广泛应用于金融、电子商务、医疗、交通、社交网络等各个领域。
在这些领域中，数据挖掘可以帮助企业发现市场机会、提高生产效率、优化运营管理等。
第五章：数据挖掘的挑战和未来发展趋势本章将对数据挖掘的挑战和未来发展趋势进行分析和展望。
随着科技的不断发展，数据量的不断增加，数据挖掘面临着各种挑战，如数据隐私保护、模型解释性和数据不平衡等。
然而，数据挖掘仍然有很大的发展空间，未来可能出现更多的研究和应用领域。
第六章：结论本文通过对数据挖掘技术的分析和总结，我们可以得出以下结论：数据挖掘技术在当今社会具有重要的应用价值；数据挖掘技术包括了多种技术和方法，可以根据不同的任务和数据类型进行选择；数据挖掘技术还面临着各种挑战，但未来仍然有很大的发展潜力。
总结：数据挖掘技术是当今社会中处理和分析大数据的重要工具。
在数据挖掘技术的帮助下，我们可以从大数据中发现有价值的信息，并据此做出智能决策。
数据挖掘技术的应用领域广泛，可以帮助企业进行市场预测、产品推荐和风险控制等。
大数据的挖掘和分析技术及应用
大数据的挖掘和分析技术及应用在当今信息化的时代，大数据已经成为各行各业得以发展的重要基石之一。
大数据挖掘和分析技术，作为大数据的核心应用技术之一，其在商业、医疗、金融、政府等领域的应用得到越来越广泛的认可和重视。
本文从大数据挖掘和分析技术的基础知识出发，深入探讨了其发展历程和现有应用情况，并简单预测了其未来发展趋势。
一、大数据挖掘技术的概述大数据挖掘技术是指从海量数据中获取有价值信息的一种技术手段。
通过对数据的获取、处理、分析和模型建立，可以发现并提取其中的关联规则、异常点、趋势、模式等等。
其核心思想在于对数据进行加工，挖掘出其中的潜在价值，为机构或企业提供参考依据。
二、大数据分析技术的概述大数据分析技术是指将大数据进行筛选、计算、分析和可视化等一系列操作，得到有用的洞察和结论的技术。
它是一种好的决策工具，可为企业的经营管理、市场营销、风险管理和人才管理等提供有力的支持。
分析技术充分利用互联网各种数据源，从而挖掘其中鲜为人知的结果或信息，进而发现有利的营销机遇或其他商业模式。
三、大数据挖掘和分析技术的历史和现状大数据挖掘和分析技术得以迅速发展，受益于近几年国内外IT技术和通信技术的迅速发展，尤其是云计算、移动互联网和人工智能等技术的诞生和发展。
同时，大数据汇聚与存储的技术、新型应用模式以及跨界创新产物的兴起，也为大数据挖掘和分析技术打下了坚实基础。
在商业领域，各大企业为提高数据的价值和利用，积极在数据挖掘和分析领域做出尝试。
在福特、可口可乐、波音、华为、京东等国内外著名企业，业务实践中已经成功应用了各种大数据挖掘和分析技术，如基于数据挖掘的消费理解、基于征信评分的风险预测、基于机器学习的推荐系统等。
四、大数据的挖掘和分析技术应用领域商业领域是大数据挖掘和分析技术最广泛的应用领域之一。
比如对于营销市场部门而言，通过挖掘客户消费行为和产品偏好等信息，制定出更为合适的产品营销策略。
对于金融来说，数据挖掘和分析可以帮助预测债务信用风险、最大化利润等。
基于云计算的数据挖掘技术分析
１ ｄ ｕ ｃ ｅ 模式收集 数据 ， 但不足 的是开发 工具还不
今后结合分形维数和其他技术 的方 法是新的发展方 向。 数据挖掘也称数据库 中的知识发现过 程， 是指在大量不完 完善。 结合 网络聚类和分形维数 的思想产生的基于网络和分 形 全 的、 随机 的、 模 糊 的、 有 噪声 的数据 中发现 具有潜在 实用价 例如 ：
是无形 的、 动态 的， 实际用户不会关心应用运行 的具体位 置。
算调度任务和计算分配等 问题。（ 三） 云计算提 高了 大规模数据
（ 二） 价格 便 宜， 速度快 。“ 云 ”的构成节点极其廉 价， 所 以降 处理速 度和能力。（ 四） 数 据处理成本 降低 了， 也不再需要 高性
低了数 据 中心 管理需要 的成本 消耗 。“ 云 ”不仅成 本低 廉 ， 资 能机器 。
关键 词： 数据 挖掘 ； 云计算
１概 述
果模式评价， 这与传统 数据挖掘 过程一样 。 但是在 数据 的处理
这是因为云计 算中的数据格式与传统 的 随着 物联网、 移动互联 网的迅猛 发展 ， 数据呈指数形式增 和存储方式 上会不同， 它们大多来 自 于点击流。 加， 当今 时代 已处于信息数据过载 的海量数据 时代 ， 这 对数据 不一致 ，
２ ． ２数据存储
云计算 系统 运用最 广泛 的数据存 储方式 是分布 式存储 策
１ ． ２云计算
同一个数据存储为多个副本， 这保证 了数据 的可靠 性。 这不 狭义 上讲， 云计算指 的是通 过 网络 以便于扩展 、 按照需求 略， 同时系统 还要 有错误 隔离、 心跳检测等措施 。 的方式获得 资源 （ 硬件 、 软件 、 平 台）， 是一种Ｉ Ｔ 基础设施 的交 是冗余复制。 付 和使用模式 ， 云就是 网络 中的软、 硬件 资源 。 广义上讲 ， 云计 ３ 基于云计算的数据挖掘技术优 势 算是 指服 务提 供者 根据用户 需求 、 以便 于扩展 的方式 提供 服
基于数据挖掘的在线数据分析系统的设计
基于数据挖掘的在线数据分析系统的设计一、系统概述在线数据分析系统是指能够实时获取和分析海量数据的系统，它能够帮助用户进行数据探索、模式研究和业务决策。
而基于数据挖掘的在线数据分析系统，则是在原有系统的基础上，通过应用数据挖掘技术实现更加精确的数据分析和模式挖掘。
这种系统不仅能够对历史数据进行深入分析，还可以通过实时数据流进行智能分析和实时预测，为用户提供更加可靠的数据支持和决策依据。
二、系统架构1. 数据采集和处理：系统需要能够实时获取各种类型的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
在数据处理方面，需要考虑如何进行数据清洗、数据预处理和特征提取等工作，以便为后续的数据挖掘建模做好准备。
2. 数据存储和管理：系统需要建立高效的数据存储和管理模块，能够支持海量数据的存储和快速查询。
同时要考虑数据的安全性和隐私保护问题，确保用户数据不被泄露和滥用。
3. 数据分析和挖掘：基于数据挖掘的在线数据分析系统的核心功能是数据分析和模式挖掘。
需要建立数据挖掘模型库，包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等模型，能够灵活应对各种数据分析需求。
4. 数据可视化和展示：系统需要提供友好的用户界面，能够直观展现数据分析的结果和模型挖掘的过程，帮助用户快速理解和利用数据。
5. 实时预测和决策支持：除了对历史数据进行分析，系统还需要实现实时数据流的智能分析和预测，能够对业务做出及时的决策支持。
基于以上考虑，一个完整的基于数据挖掘的在线数据分析系统应该包括数据采集模块、数据处理模块、数据存储模块、数据分析和挖掘模块、数据可视化和展示模块以及实时预测和决策支持模块。
三、系统功能基于数据挖掘的在线数据分析系统应该具备以下一些重要功能：四、系统设计在设计基于数据挖掘的在线数据分析系统时，需要对系统的各个模块进行详细的设计。
以下是几个重要模块的设计思路：1. 数据采集和处理模块：该模块需要设计成能够接入多个数据源的统一接口，包括数据库、文件、网络接口等。
大数据分析的数据挖掘技术和方法
大数据分析的数据挖掘技术和方法近年来，随着大数据时代的到来，数据分析和数据挖掘技术的研究和应用已经成为一个热门的话题。
大数据分析技术已经被广泛应用于商业、医疗、能源、交通等诸多领域，并取得了良好的应用效果。
本文将聚焦于大数据分析的数据挖掘技术和方法，探讨其优点、技术路线和应用场景，并尝试提出一些问题和展望。
一、数据挖掘技术和方法概述数据挖掘是指从大规模数据集中提取有效信息的过程，是一种基于数据驱动的分析技术。
它通过设计合适的算法和模型，从海量数据中找出数据之间的联系和规律，以支持决策制定、商业预测、产品设计等企业和组织的决策活动。
数据挖掘技术包括关联规则挖掘、分类、聚类、预测和异常检测等方法。
具体来说，常用的数据挖掘技术有：决策树分析、聚类分析、关联规则分析、预测模型和异常检测等。
这些技术的目的都是为了从数据集合中挖掘出对决策和业务有用的信息。
二、大数据分析的技术路线大数据分析的过程主要包括数据采集、数据处理和数据分析三个阶段。
其中，数据采集是指从不同的来源获取数据，包括内部系统数据和外部数据，数据需求会议对数据的采集提出了要求。
数据处理阶段主要针对采集到的数据进行去重、清洗、预处理等处理，以保证数据的完整性和准确性。
数据分析阶段则是将处理后的数据应用于数据挖掘、统计分析、机器学习、深度学习等算法和模型，从而挖掘有价值的信息。
通常情况下，大数据分析的技术路线从数据采集、数据存储、数据预处理、数据挖掘、数据建模、数据可视化六个方面展开。
在这六个方面，数据挖掘、数据建模和数据可视化是大数据分析中的重要环节。
三、大数据分析的应用场景大数据分析技术具有很强的灵活性和适应性，广泛应用于金融、医疗、电子商务、保险、物流等领域。
以金融领域为例，数据挖掘技术能够通过对各类金融数据的挖掘和分析，对股票价格、汇率波动、基金收益等进行预测，帮助投资者实现理财增值。
在医疗领域，大数据分析技术可以运用在疾病预测、诊断和治疗等领域，为医生提供科学的治疗建议。
数据挖掘与分析
数据挖掘与分析数据挖掘与分析是一项重要的技术，通过对大量数据的处理和分析，可以发现隐藏在数据中的有价值的信息和模式。
本文将介绍数据挖掘与分析的基本概念、流程和常用方法，以及其在实际应用中的作用和意义。
一、数据挖掘与分析的基本概念数据挖掘是指从大量的数据中发现实用的信息和知识的过程。
它是一个跨学科的领域，涉及统计学、机器学习、数据库技术等多个学科的知识。
数据分析是数据挖掘的一部份，是指对数据进行处理、转化和整理，以便进行后续的挖掘和分析。
二、数据挖掘与分析的流程数据挖掘与分析的流程通常包括以下几个步骤：1. 问题定义：明确需要解决的问题和目标。
2. 数据采集：采集与问题相关的数据，可以是结构化数据（如数据库中的表格）或者非结构化数据（如文本、图象等）。
3. 数据预处理：对数据进行清洗、去重、缺失值处理等操作，以保证数据的质量和完整性。
4. 特征选择：从原始数据中选择与问题相关的特征，以减少数据的维度和复杂度。
5. 模型选择与建立：选择合适的数据挖掘模型，并根据数据建立模型。
6. 模型评估与优化：对建立的模型进行评估和优化，以提高模型的准确性和泛化能力。
7. 结果解释与应用：对挖掘得到的结果进行解释和应用，以解决实际问题或者提供决策支持。
三、数据挖掘与分析的常用方法数据挖掘与分析的常用方法包括：1. 关联规则挖掘：用于发现数据中的关联关系，如购物篮分析中的“买了A也买了B”。
2. 分类与预测：通过已有的数据建立模型，对新数据进行分类或者预测。
3. 聚类分析：将数据划分为若干个组，使得同一组内的数据相似度较高，不同组之间的相似度较低。
4. 离群点检测：用于发现与其他数据不符合的异常数据点。
5. 时间序列分析：用于对时间相关的数据进行建模和预测。
6. 文本挖掘：对大量的文本数据进行分析和挖掘，如情感分析、主题识别等。
四、数据挖掘与分析的应用数据挖掘与分析在各个领域都有广泛的应用，例如：1. 金融领域：用于信用评分、风险管理、投资决策等。
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数据挖掘系统设计技术分析【摘要】数据挖掘技术则是商业智能（Business Intelligence）中最高端的，最具商业价值的技术。
数据挖掘是统计学、机器学习、数据库、模式识别、人工智能等学科的交叉，随着海量数据搜集、强大的多处理器计算机和数据挖掘算法等基础技术的成熟，数据挖掘技术高速发展，成为21世纪商业领域最核心竞争力之一。
本文从设计思路、系统架构、模块规划等方面分析了数据挖掘系统设计技术。
【关键词】数据挖掘；商业智能；技术分析引言数据挖掘是适应信息社会从海量的数据库中提取信息的需要而产生的新学科。
它可广泛应用于电信、金融、银行、零售与批发、制造、保险、公共设施、政府、教育、远程通讯、软件开发、运输等各个企事业单位及国防科研上。
数据挖掘应用的领域非常广阔，广阔的应用领域使用数据挖掘的应用前景相当光明。
我们相信，随着数据挖掘技术的不断改进和日益成熟，它必将被更多的用户采用，使企业管理者得到更多的商务智能。
1、参考标准1.1挖掘过程标准：CRISP-DMCRISP-DM全称是跨行业数据挖掘过程标准。
它由SPSS、NCR、以及DaimlerChrysler三个公司在1996开始提出，是数据挖掘公司和使用数据挖掘软件的企业一起制定的数据挖掘过程的标准。
这套标准被各个数据挖掘软件商用来指导其开发数据挖掘软件，同时也是开发数据挖掘项目的过程的标准方法。
挖掘系统应符合CRISP-DM的概念和过程。
1.2ole for dmole for dm是微软于2000年提出的数据挖掘标准，主要是在微软的SQL SERVER软件中实现。
这个标准主要是定义了一种SQL扩展语言：DMX。
也就是挖掘系统使用的语言。
标准定义了许多重要的数据挖掘模型定义和使用的操作原语。
相当于为软件提供商和开发人员之间提供了一个接口，使得数据挖掘系统能与现有的技术和商业应用有效的集成。
我们在实现过程中发现这个标准有很多很好的概念，但也有一些是勉为其难的，原因主要是挖掘系统的整体概念并不是非常单纯，而是像一个发掘信息的方法集，所以任何概念并不一定符合所有的情况，也有一些需要不断完善和发展中的东西。
1.3PMMLPMML是1999年由DMG发布了1.0版本，他主要是一个基于XML的模型描述语言，利用XML的描述能力来表达各种挖掘模型和规则。
标准化的描述使得各个不同的厂商的软件之间可以共享，交换这些挖掘模型。
所以他主要是一种模型和规则的描述语言。
1.4对于标准的基本判断CRISP-DM的流程已经成为业界的基本认识，但他更像一个项目指导思想，而不是单纯硬性规范。
ole for dm规范了挖掘模型和操作原语，使挖掘软件能有效，简单的整合进现有的企业软件架构，对于推动挖掘软件的使用和普及意义非凡。
但ole for dm的规则模型对于结构复杂，形态各异的模型规则用简单的平面表来表示就显得非常怪异，而PMML正好弥补了这个缺陷，PMML利用了XML 的描述能力，能有效的描述挖掘模型和规则。
挖掘服务器主要以上我们对于这些标准的基本判断为基础，吸收CRISP-DM 和ole for dm的核心的优良概念，在实际开发中我们也是根据实际需求来拓展了一些概念和修正了一些做法，为客户和开发使用人员提供更好的软件。
2、软件功能设计2.1设计思想数据挖掘系统的构架设计采用如下的原则：采用分层的设计，模块化的原则采用先进和成熟的技术使用C++语言使用（C/C++语言是实现服务器级别软件的首选）；使用泛型思想，面向对象技术；使用STL容器或开发STL更优化的C++容器。
标准性系统的设计和开发遵循国际标准和行业标准；符合CRISP-DM规定的数据挖掘项目实施的过程流程标准，遵循ole for dm规范中挖掘模型和操作原语；使用DMX作为用户的接口来驱动数据挖掘过程。
良好的可扩展性系统支持多个层面的可扩展性，通过快速开发/重组、参数配置等多个方面使得系统可以实现客户未来不断变化的需求；系统有合理的层次结构；要有较强的扩展能力，可快速方便的插入新算法；系统要求支持平台无关性，能够适应多种主流主机平台、数据库平台、中间件平台，具有较强的跨系统平台的能力。
系统能适应不同的网络结构，可根据业务的发展灵活扩展硬件产品。
2.2系统架构体系根据架构分析和设计思想产生系统的架构图，并对架构图进行描述，说明分层的原因、层次的职责。
首先从系统整体架构来阐述，然后对数据挖掘服务器进一步分层，模块化，并完整说明每层实现的功能。
2.3系统整体架构上面的架构图由：数据层、挖掘服务器层、驱动层和客户层组成。
数据层：由业务系统的各个数据库或数据仓库组成。
通过ODBC或相应的驱动为挖掘服务器层提供数据支持。
挖掘服务器层：实现对数据进行预处理，包括主成分分析、抽样、过滤、投影、离散等，创建、训练、评估模型，预测，修改模型参数，删除规则，删除模型等一系列功能。
本层通过Socket与上面的驱动层交互，接收驱动层的DMX语句，执行完成后作出响应并返回结果到上一层。
驱动层：根据客户层的具体平台分为JA V A驱动和C++驱动，驱动层提供API接口供客户端调用。
类似于数据库系统中的JDBC驱动和ODBC驱动。
客户层：处于系统的最上层。
系统最终用户的使用界面和设备。
包括基于浏览器的瘦客户端和基于GUI的胖客户端应用。
3、数据挖掘服务器架构本架构图是对服务器客户端架构的进一步分层，模块化后的描述。
上面的架构图由数据源接口层、核心服务层、传输层和用户驱动（接口）层组成。
数据源接口层：提供获取数据的接口。
核心服务层：由许多核心服务单元组成，包括会话管理、DMX解析、DMX 引擎、算法、模型管理、内存管理、异步框架、持久化管理、并发控制、异常处理和计算与排序缓冲区等。
传输层：用于获取上层的输入，并向上层返回结果。
用户驱动（接口）层：用户使用DMX语句提交给本层完成模型管理、模型训练、模型预测等功能。
4、模块概要设计4.1内存管理4.1.1服务器内存。
系统内存主要分为3块：系统管理模型和规则的内存，用于排序及其它计算操作的缓冲区内存，用户连接私有内存。
内容管理的目标是实现：不产生内存碎片；内存不会泄露；内存分配和删除要快；尽量做到总是有内存可用。
4.1.2大数据量支持。
数据挖掘服务器提供对巨大数据量的支持。
当然，有些算法对于大数据量是没有意义的，比如说神经网络，这是由算法本身的特征决定的。
数据挖掘服务器可以支持大量数据，但也有可能导致计算量的急剧增加，所以相应的计算机也应该比较强劲。
用户可以通过一个参数MaxMemoryBuffer 来设置某一次处理可以使用的最大内存，如果所需内存超过这个数值，系统将使用用户的硬盘空间来处理数据，所以如果用户希望有比较大的内存，希望优化性能的话可以设大这个参数，尽可能将数据在内存处理。
4.1.3客户端数据集。
BI系统往往工作在巨大的数据量的环境中。
所以挖掘服务器是以效率为优先考虑设计的，尽量使用更少的内存，更少的代码来加快执行速度。
挖掘服务器的驱动中，结果集有三种数据缓冲类型，对应着不同的用户需求和资源（内存）需求的选项：不缓冲数据集，缓冲一行数据集（包括该行的所有子表），缓冲整个数据集。
不缓冲数据集提供深度单向遍历能力。
特点是只使用很少的内存。
这种数据集的内存需求为除了连接会使用一个网络传输的缓冲区以外，该数据集几乎不会申请其它任何内存，这种情况对于内存使用苛刻的用户使用，或作为更底层的代码集成进用户的系统，这种低资源要求是非常适合的。
但不缓冲数据集付出的代价是在结果集中有嵌套表的情况下顺序来读取这些嵌套表。
这个概念是递归的，也就是说有多层嵌套表时，必须也是按深度遍历的方式来读取。
缓冲一行数据集提供主数据集上单向遍历，子所有嵌套表随机遍历。
特点是内存需求适中，遍历能力能满足大多数需求。
这个选项是默认的选项。
这种数据集至少会缓冲主数据集的任意一行数据，包括该行的所有子嵌套表。
系统会分配一个适当大小的内存池来分配所生成的结果集对象。
这些内存在在用户遍历完一行时释放，接下来被重用。
全缓冲数据集提供主数据集，子嵌套表的随机访问能力，但在数据集比较大时会占用比较大的内存。
如果对数据集要求随机访问的话可以使用这种数据集。
用户在使用数据集时可以根据使用需求，资料意味着状况来决定使用什么类型的数据集。
图中灰色部分表示各自占用的内存。
4.2挖掘算法数据挖掘服务器系统将算法分离出来，系统为算法的接入提供统一的接口，将算法当成一种可插入式的模块。
从系统框架的角度来看，并不关心算法是如何实现的。
这种设计无疑使本系统有很强的可扩展性，将来可以方便的插入新的数据挖掘算法。
系统实现的挖掘算法应基本覆盖目前主流的挖掘算法，能满足用户各种数据挖掘任务需求。
算法实现中充分考虑运行速度和内存的使用，力求达到最佳的运行效率。
多个算法只扫描一遍输入数据集以实现支持大数据量的要求，对部分挖掘算法考虑增量挖掘。
4.3数据源4.3.1统一数据源架构。
统一数据源是产品应支持的数据源架构，挖掘服务器使用其中的平面格式部分（即表或类表的一维数据）。
统一数据源的概念是在企业的信息系统中提供统一接口的数据源接口，而不管数据实际是从不同的数据库、文件、Web Service或其它接口提供的。
4.3.2数据源连接池。
如果数据来源是数据库，用户可以对连接池进行设置。
4.3.3数据源种类。
挖掘系统现在支持平面数据源格式，包括ORACLE（原生接口），DB2（原生接口），及ODBC接口的数据源，及文本文件。
4.4异常处理为了最大程度实现异常处理的通用性、可扩展性以及可配置性，系统采用统一的异常处理框架，并且提供统一的异常处理接口。
通过统一配置错误信息，各模块中不论任何地方，只需调用此唯一的接口，框架就会根据配置信息执行需要的异常处理。
参考文献[1]Microsoft公司2000年《Microsoft OLE DB for Data Mining Specification》微软的数据挖掘规范，此规范中的DMX定义了模型和使用的操作原语[2]SIG组织1999年《cross-industry standard process for data mining》跨行业数据挖掘标准流程标准作者简介蒋勇杰（1982-）男，汉族，广西桂林人，目前在中国人民大学攻读管理学硕士研究生学位，现在中国储备粮管理总公司主要从事项目管理工作。