数据挖掘课程报告
数据挖掘课程报告
数据挖掘课程报告一、课程简介数据挖掘是指利用计算机科学方法从大量数据中挖掘出有用的信息和知识的过程。
本课程主要介绍数据挖掘的基本概念、数据预处理、分类与聚类、关联与序列挖掘、异常检测等内容。
通过本课程的学习，不仅可以掌握数据挖掘理论知识，而且能够运用相关算法实现对大规模数据的挖掘和分析。
二、课程内容1. 数据预处理数据预处理是数据挖掘的第一步，它主要包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据归约等几个方面。
在这里，我们将介绍数据挖掘的数据预处理流程，并且演示一些数据预处理的具体操作方法。
2. 分类与聚类分类和聚类是数据挖掘的两个主要任务。
分类是将数据分成若干个类别的过程，而聚类则是把数据分成若干个相似的组。
在这个模块中，我们介绍了分类和聚类的基本概念、常用算法和具体应用场景。
3. 关联与序列挖掘关联与序列挖掘是数据挖掘的另外两个任务。
它们主要用于挖掘数据之间的相关性，并且能够发现在数据之间的因果关系和规律。
在这个模块中，我们将介绍关联与序列挖掘的基本原理，以及一些实际的案例分析。
4. 异常检测异常检测是数据挖掘的一个重要任务，它主要用于在给定的数据集中检测出异常值。
在这个模块中，我们将介绍异常检测的基本概念和常用的算法模型，以及一些实际的应用案例。
三、课程收获通过学习数据挖掘课程，我获得了以下几个方面的收获：1. 系统性的学习了数据挖掘的基本概念、算法和应用场景，掌握了常见的数据挖掘技术和方法，提高了自己的数据分析和挖掘能力。
2. 实战性的学习了数据挖掘的操作流程和方法，掌握了数据预处理、关联与序列挖掘、分类与聚类、异常检测等操作技能，能够熟练运用数据挖掘工具对实际问题进行分析和挖掘。
3. 拓展了实际应用场景的视野，在学习的过程中遇到了许多实际的数据挖掘案例，对于不同应用场景的数据挖掘方法和技术有了更加深刻的认识。
四、课程总结数据挖掘是一个非常广泛的领域，它随着数据技术的不断发展和数据的爆炸式增长，正变得越来越重要。
python数据挖掘课程报告(附有代码和数据)
python数据挖掘课程报告（附有代码和数据）Python数据挖掘课程报告（附有代码和数据）1. 引言本报告旨在总结我在Python数据挖掘课程中的研究和实践经验。
报告包括了我在课程中使用的代码和相关数据。
2. 数据挖掘项目2.1 项目描述在课程中，我选择了一个关于销售预测的数据挖掘项目。
该项目的主要目标是根据历史销售数据，预测未来某个时间段内的销售额。
2.2 数据收集为了完成该项目，我首先收集了公司过去两年的销售数据。
这些数据包括销售日期、销售额、产品类别等信息。
2.3 数据预处理在进行数据挖掘之前，我对数据进行了一些预处理操作。
首先，我去除了缺失值和异常值。
然后，对日期进行了格式转换和特征工程操作，以便于后续建模分析。
2.4 特征选择为了减少模型复杂度并提高预测准确率，我使用了特征选择技术。
通过分析特征与目标变量之间的相关性，我选择了一部分最相关的特征进行建模。
2.5 模型建立基于选定的特征，我使用了多个数据挖掘算法进行建模，并比较它们的性能。
其中包括了决策树、随机森林和神经网络等算法。
2.6 模型评估为了评估模型的性能，我使用了交叉验证和评估指标（如均方误差和准确率）进行了模型评估。
根据评估结果，选择了性能最佳的模型进行预测。
3. 代码和数据本报告附带的代码和数据文件包括了我在数据挖掘项目中使用的全部代码和相关数据。
代码文件包括数据预处理、特征选择、模型建立和模型评估等部分。
数据文件包括原始销售数据和经过预处理后的数据。
4. 结论通过本次数据挖掘项目，我深入了解了Python在数据挖掘领域的应用。
在项目过程中，我学会了数据收集、数据预处理、特征选择、模型建立和模型评估等关键技术。
这些技术对于解决实际问题具有重要意义，并且可以帮助企业做出更准确的决策。
5. 参考文献[1] 作者1. (年份). 标题1. 期刊名, 卷(期), 页码.[2] 作者2. (年份). 标题2. 会议名, 页码.。
数据挖掘实验报告结论(3篇)
第1篇一、实验概述本次数据挖掘实验以Apriori算法为核心，通过对GutenBerg和DBLP两个数据集进行关联规则挖掘，旨在探讨数据挖掘技术在知识发现中的应用。
实验过程中，我们遵循数据挖掘的一般流程，包括数据预处理、关联规则挖掘、结果分析和可视化等步骤。
二、实验结果分析1. 数据预处理在实验开始之前，我们对GutenBerg和DBLP数据集进行了预处理，包括数据清洗、数据集成和数据变换等。
通过对数据集的分析，我们发现了以下问题：（1）数据缺失：部分数据集存在缺失值，需要通过插补或删除缺失数据的方法进行处理。
（2）数据不一致：数据集中存在不同格式的数据，需要进行统一处理。
（3）数据噪声：数据集中存在一些异常值，需要通过滤波或聚类等方法进行处理。
2. 关联规则挖掘在数据预处理完成后，我们使用Apriori算法对数据集进行关联规则挖掘。
实验中，我们设置了不同的最小支持度和最小置信度阈值，以挖掘出不同粒度的关联规则。
以下是实验结果分析：（1）GutenBerg数据集在GutenBerg数据集中，我们以句子为篮子粒度，挖掘了林肯演讲集的关联规则。
通过分析挖掘结果，我们发现：- 单词“the”和“of”在句子中频繁出现，表明这两个词在林肯演讲中具有较高的出现频率。
- “and”和“to”等连接词也具有较高的出现频率，说明林肯演讲中句子结构较为复杂。
- 部分单词组合具有较高的置信度，如“war”和“soldier”，表明在林肯演讲中提到“war”时，很可能同时提到“soldier”。
（2）DBLP数据集在DBLP数据集中，我们以作者为单位，挖掘了作者之间的合作关系。
实验结果表明：- 部分作者之间存在较强的合作关系，如同一研究领域内的作者。
- 部分作者在多个研究领域均有合作关系，表明他们在不同领域具有一定的学术影响力。
3. 结果分析和可视化为了更好地展示实验结果，我们对挖掘出的关联规则进行了可视化处理。
通过可视化，我们可以直观地看出以下信息：（1）频繁项集的分布情况：通过柱状图展示频繁项集的分布情况，便于分析不同项集的出现频率。
数据挖掘课程设计报告题目
数据挖掘课程设计报告题目一、课程目标知识目标：1. 理解数据挖掘的基本概念、任务和过程；2. 掌握常见的数据挖掘算法，如分类、聚类、关联规则挖掘等；3. 了解数据预处理、特征工程在数据挖掘中的作用；4. 掌握运用数据挖掘技术解决实际问题的方法。
技能目标：1. 能够运用数据挖掘软件（如WEKA、Python等）进行数据挖掘实验；2. 能够独立完成数据预处理、特征工程、模型构建等数据挖掘流程；3. 能够根据实际问题选择合适的数据挖掘算法，并调整参数优化模型；4. 能够撰写数据挖掘报告，对挖掘结果进行分析和解释。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对数据挖掘的兴趣，激发学习热情；2. 培养学生的团队协作意识，学会与他人共同解决问题；3. 培养学生具备良好的数据伦理素养，尊重数据隐私，遵循数据挖掘道德规范；4. 培养学生勇于面对挑战，克服困难，独立解决问题的精神。
本课程针对高年级学生，结合学科特点，注重理论与实践相结合。
课程目标旨在使学生掌握数据挖掘的基本知识和技能，培养其运用数据挖掘技术解决实际问题的能力。
同时，关注学生的情感态度价值观培养，使其在学习过程中形成积极的学习态度，具备良好的团队协作精神和数据伦理素养。
通过本课程的学习，为学生未来的学术研究或职业发展奠定基础。
二、教学内容1. 数据挖掘基本概念：数据挖掘定义、任务、过程；2. 数据预处理：数据清洗、数据集成、数据变换、数据归一化；3. 特征工程：特征选择、特征提取、特征变换；4. 常见数据挖掘算法：分类（决策树、支持向量机等）、聚类（K均值、层次聚类等）、关联规则挖掘（Apriori算法、FP-growth算法等）；5. 数据挖掘软件应用：WEKA、Python等；6. 模型评估与优化：交叉验证、评估指标（准确率、召回率等）、参数调优；7. 实际案例分析与讨论：运用数据挖掘技术解决具体问题，如商品推荐、客户分群等；8. 数据挖掘报告撰写：报告结构、数据分析与解释。
(完整)数据挖掘课程报告
数据挖掘课程报告学习“数据挖掘”这门课程已经有一个学期了，在这十余周的学习过程中，我对数据挖掘这门技术有了一定的了解，明确了一些以前经常容易混淆的概念，并对其应用以及研究热点有了进一步的认识.以下主要谈一下我的心得体会,以及我对数据挖掘这项课题的见解。
随着数据库技术和计算机网络的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用,人们积累的数据越来越多，而数据挖掘(Data Mining)就是在这样的背景下诞生的。
简单来说，数据挖掘就是从大量的数据中，抽取出潜在的、有价值的知识、模型或规则的过程。
作为一类深层次的数据分析方法，它利用了数据库、人工智能和数理统计等多方面的技术.从某种角度上来说,数据挖掘可能并不适合进行科学研究，因为从本质上来说，数据挖掘这个技术是不能证明因果的，以一个最典型的例子来说，例如数据挖掘技术可以发现啤酒销量和尿布之间的关系，但是显然这两者之间紧密相关的关系可能在理论层面并没有多大的意义。
不过,仅以此来否定数据挖掘的意义,显然就是对数据挖掘这项技术价值加大的抹杀，显然，数据挖掘这项技术从设计出现之初，就不是为了指导或支持理论研究的,它的重要意义在于，它在应用领域体现出了极大地优越性.首先有一点是我们必须要明确的，即我们为什么需要数据挖掘这门技术?这也是在开课前一直困扰我的问题。
数据是知识的源泉,然而大量的数据本身并不意味信息.尽管现代的数据库技术使我们很容易存储大量的数据，但现在还没有一种成熟的技术帮助我们分析、理解这些数据。
数据的迅速增加与数据分析方法的滞后之间的矛盾越来越突出,人们希望在对已有的大量数据分析的基础上进行研究，但是目前所拥有的数据分析工具很难对数据进行深层次的处理,使得人们只能望“数”兴叹。
数据挖掘正是为了解决传统分析方法的不足，并针对大规模数据的分析处理而出现的。
数据挖掘可以帮助人们对大规模数据进行高效的分析处理,以节约时间，将更多的精力投入到更高层的研究中，从而提高科研工作的效率。
数据挖掘课设报告
数据挖掘课设报告1.数据挖掘是一种从大量数据中提取隐藏模式、知识和信息的过程。
在当今信息爆炸的时代，数据挖掘技术在各个领域的应用越来越广泛。
本报告将介绍我们在数据挖掘课设中进行的工作和成果。
2. 数据集选择在课设开始前，我们需选择合适的数据集。
我们需要一个具有一定规模和特征的数据集，以便我们能够进行数据挖掘的实验和分析。
我们选择了一个关于电商销售的数据集，其中包含了订单时间、商品种类、销售金额等信息。
3. 数据预处理在进行数据挖掘之前，我们需要对数据进行预处理。
数据预处理是数据挖掘的重要步骤，可以清洗数据、填充缺失值、去除异常值等。
我们对选定的数据集进行了预处理，包括去除重复值和缺失值，并进行了数据的标准化处理，以便更好地进行挖掘模式。
4. 特征选择在数据挖掘中，特征选择是指从原始数据中选取与目标特征相关性较高的特征，以降低数据维度并提高模型性能。
在我们的课设中，我们使用了信息增益和卡方检验等特征选择方法，选取了一组与销售金额相关性较高的特征。
5. 模型建立在数据准备阶段完成后，我们开始建立模型。
根据我们的数据集和目标，我们选择了常用的回归模型进行建模。
我们使用了线性回归、决策树回归和随机森林回归等算法对数据进行建模，并评估了它们的模型性能。
6. 模型评估与优化建立模型后，我们需要对模型进行评估和优化。
我们使用了均方根误差（RMSE）和决定系数（R^2）等指标对模型进行评估。
通过评估结果，我们发现随机森林回归在预测销售金额时具有比较好的性能。
为了进一步提高模型性能，我们进行了参数调优和特征筛选。
我们使用了交叉验证和网格搜索等方法，寻找最佳的模型参数配置。
，我们还使用了递归特征消除等方法进一步筛选特征。
7. 结果分析与展示在模型优化后，我们对最终的模型进行了结果分析。
我们通过可视化方式展示了模型的预测结果，并与实际销售金额进行对比。
通过分析结果，我们发现我们的模型能够较为准确地预测销售金额，并且找到了一些影响销售金额的重要特征。
python数据挖掘课程报告(附有代码和数据)
python数据挖掘课程报告（附有代码和数据）本报告旨在总结和分享我在python数据挖掘课程中所学到的知识和经验。
报告包含了我所使用的代码和相关数据。
1. 简介数据挖掘是一种从海量数据中提取有用信息的技术。
Python作为一种强大的编程语言，提供了丰富的数据处理和分析工具，因此被广泛应用于数据挖掘领域。
2. 数据准备在数据挖掘过程中，首先需要准备好待分析的数据。
我选择了一个关于销售数据的数据集作为示例。
数据集包含了产品名称、销售额、销售日期等信息。
代码示例import pandas as pd读取数据集data = pd.read_csv('sales_data.csv')查看数据集的前几行data.head()3. 数据清洗清洗数据是数据挖掘的重要步骤，可以帮助我们去除无效或重复的数据，以及处理缺失值等。
在本次课程中，我使用了pandas库来进行数据清洗。
代码示例去除重复值data = data.drop_duplicates()处理缺失值data = data.dropna()4. 特征选择特征选择是指从原始数据中选择对目标变量有重要影响的特征。
在数据挖掘过程中，我们可以使用各种算法和技术来进行特征选择。
在本次课程中，我使用了特征重要性评估和相关性分析等方法进行特征选择。
代码示例特征重要性评估from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor创建随机森林回归模型model = RandomForestRegressor()训练模型model.fit(data[['销售额', '销售日期']], data['产品名称'])查看特征重要性importance = model.feature_importances_5. 模型建立和评估在数据挖掘中，我们需要建立合适的模型来对数据进行预测和分析。
数据挖掘课设报告
数据挖掘课设报告在当今数字化的时代，数据挖掘已经成为了从海量数据中获取有价值信息的关键技术。
通过本次数据挖掘课程设计，我深入了解了数据挖掘的流程和方法，并在实践中积累了宝贵的经验。
一、课程设计背景与目标随着信息技术的飞速发展，各个领域都积累了大量的数据。
这些数据中蕴含着丰富的知识和潜在的价值，但如何有效地提取和利用这些信息成为了一个重要的挑战。
数据挖掘作为一种能够从大规模数据中发现模式、趋势和关系的技术，具有重要的应用价值。
本次课程设计的目标是运用所学的数据挖掘知识和技术，解决一个实际的问题，并通过实践加深对数据挖掘流程和方法的理解，提高数据分析和解决问题的能力。
二、数据来源与预处理为了完成课程设计任务，我选择了一个公开的数据集，该数据集包含了有关_____的信息。
在获取数据后，首先需要对数据进行预处理，以确保数据的质量和可用性。
数据预处理包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等步骤。
在数据清洗过程中，我处理了缺失值、异常值和重复值等问题。
对于缺失值，根据数据的特点采用了合适的填充方法，如均值填充、中位数填充或使用模型预测填充。
对于异常值，通过数据可视化和统计分析进行识别，并根据具体情况进行删除或修正。
在数据集成方面，将来自多个数据源的数据进行整合，确保数据的一致性和准确性。
数据变换则包括对数据进行标准化、归一化和编码等操作，以便于后续的分析和建模。
最后，通过数据规约技术，如特征选择和主成分分析，减少数据的维度和规模，提高数据处理的效率。
三、数据挖掘方法选择与应用根据问题的特点和数据的特征，我选择了以下几种数据挖掘方法进行分析：1、分类算法决策树：决策树是一种直观且易于理解的分类算法。
通过对数据的递归分割，构建一棵决策树，能够根据输入的特征预测目标变量的类别。
支持向量机（SVM）：SVM 是一种基于核函数的分类算法，对于线性不可分的数据具有较好的分类效果。
随机森林：随机森林是由多个决策树组成的集成学习算法，通过集成多个决策树的预测结果，提高了分类的准确性和稳定性。
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数据挖掘课程报告
学习“数据挖掘”这门课程已经有一个学期了，在这十余周的学习过程中，我对数据挖掘这门技术有了一定的了解，明确了一些以前经常容易混淆的概念，并对其应用以及研究热点有了进一步的认识。
以下主要谈一下我的心得体会，以及我对数据挖掘这项课题的见解。
随着数据库技术和计算机网络的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用，
人们积累的数据越来越多，而数据挖掘(Data Mining)就是在这样的背景下诞生的。
简单来说，数据挖掘就是从大量的数据中，抽取出潜在的、有价值的知识、模型或规则的过程。
作为一类深层次的数据分析方法，它利用了数据库、人工智能和数理统计等多方面的技术。
从某种角度上来说，数据挖掘可能并不适合进行科学研究，因为从本质上来说，数据挖掘这个技术是不能证明因果的，以一个最典型的例子来说，例如数据挖掘技术可以发现啤酒销量和尿布之间的关系，但是显然这两者之间紧密相关的关系可能在理论层面并没有多大的意义。
不过，仅以此来否定数据挖掘的意义，显然就是对数据挖掘这项技术价值加大的抹杀，显然，数据挖掘这项技术从设计出现之初，就不是为了指导或支持理论研究的，它的重要意义在于，它在应用领域体现出了极大地优越性。
首先有一点是我们必须要明确的，即我们为什么需要数据挖掘这门技术？这也是在开课前一直困扰我的问题。
数据是知识的源泉，然而大量的数据本身并不意味信息。
尽管现代的数据库技术使我们很容易存储大量的数据，但现在还没有一种成熟的技术帮助我们分析、理解这些数据。
数据的迅速增加与数据分析方法的滞后之间的矛盾越来越突出，人们希望在对已有的大量数据分析的基础上进行研究，但是目前所拥有的数据分析工具很难对数据进行深层次的处理，使得人们只能望“数”兴叹。
数据挖掘正是为了解决传统分析方法的不足，并针对大规模数据的分析处理而出现的。
数据挖掘可以帮助人们对大规模数据进行高效的分析处理，以节约时间，将更多的精力投入到更高层的研究中，从而提高科研工作的效率。
那么数据挖掘可以做些什么呢？数据挖掘的研究领域非常广泛，主要包括数据库系统、基于知识的系统、人工智能、机器学习、知识获取、统计学、空间数据库和数据可视化等领域。
具体来说，它可以做这七件事情：分类，估计，预测，关联分析，聚类分析，描述和可视化，复杂数据类型挖掘。
在本学期的学习过程中，我们对大部分内容进行了较为详细的研究，并且建立了一些基本的概念，对将来从事相关方向的研究奠定了基础。
由于篇幅限制，就不对这些方法一一讲解了，这里只谈一下我在学习工程中的一些见解和心得。
在学习关联规则的时候，我们提到了一个关于“尿布与啤酒”的故事：在一
家超市里，尿布和啤酒被摆在一起出售，但是这个奇怪的举措却使尿布和啤酒的销量双双增加了。
其实，这是由于这家超市对其顾客的购物行为进行购物篮分析，在这些原始交易数据的基础上，利用数据挖掘方法对这些数据进行分析和挖掘，从而意外的发现“跟尿布一起购买最多的商品竟是啤酒”。
按我们的常规思维，尿布与啤酒本是两个毫无关联的商品，但是借助数据挖掘技术对大量交易数据进行挖掘分析后，却可以寻求到这一有价值的规律。
我想，这个有趣的故事在一定程度上说明了数据挖掘技术的巨大价值。
而之前学习的决策树是一种树型结构的预测模型，其中树的非终端节点表示属性，叶节点表示所属的不同类别。
根据训练数据集中数据的不同取值建立树的分支，形成决策树。
决策树一般产生直观、易理解的规则，而且分类不需太多计算时间，适于对记录分类或结果的预测，尤其适用于当目标是生成易理解、可翻译成SQL或自然语言的规则时。
决策树也可用于聚类、分类及序列模式，其应用的典型例子是CART（回归决策树）方法。
聚集是把整个数据库分成不同的群组。
它的目的是要群与群之间差别很明显，而同一个群之间的数据尽量相似。
此外聚类分析可以作为其它算法（如特征和分类等）的预处理步骤，这些算法再在生成的簇上进行处理。
与分类不同，在开始聚集之前你不知道要把数据分成几组，也不知道怎么分（依照哪几个变量）。
因此在聚集之后要有一个对业务很熟悉的人来解释这样分群的意义。
很多情况下一次聚集你得到的分群对你的业务来说可能并不好，这时你需要删除或增加变量以影响分群的方式，经过几次反复之后才能最终得到一个理想的结果。
通过对数据挖掘的学习我也了解到遗传算法是一种基于生物进化理论的优化技术。
其基本观点是“适者生存”原理，用于数据挖掘中则常把任务表示为一种搜索问题，利用遗传算法强大的搜索能力找到最优解。
实际上遗传算法是模仿生物进化的过程，反复进行选择、交叉和突变等遗传操作，直至满足最优解。
遗传算法可处理许多数据类型，同时可并行处理各种数据，常用于优化神经元网络，解决其他技术难以解决的问题，但需要的参数太多，对许多问题编码困难，一般计算量大。
还有一个比较重要的问题：数据挖掘过程包括哪些步骤？首先，要确定研究对象，这是数据挖掘的重要一步。
挖掘的最后结果是不可预测的，但要探索的问
题应是很明确的，为了数据挖掘而数据挖掘则带有盲目性，是不会成功的。
第二，数据准备阶段，这也是我们第一节课所讨论的问题。
具体包括以下几个步骤：1)数据的选择，即搜索所有与业务对象有关的内部和外部数据信息，并从中选择出适用于数据挖掘应用的数据；2)数据的预处理，也就是研究数据的质量，为进一步的分析做准备，并确定将要进行的挖掘操作的类型；3)数据的转换，将数据转换成一个分析模型，这个分析模型是针对挖掘算法建立的，能否建立一个真正适合挖掘算法的分析模型是数据挖掘成功的关键。
第三，数据挖掘阶段，即对经过预处理的数据进行挖掘。
其中包括分类和预测，关联分析以及聚类分析的相关算法等等。
第四，结果分析阶段，解释并对结果进行评估，通常会用到可视化技术。
最后一个阶段，知识的同化，将分析所得到的知识集成到业务信息系统的组织结构中去，从而得到有价值的信息。
以上便是对数据挖掘过程的简要描述，当然，在实际操作过程中可能会遇到各种各样的问题，这就需要我们熟练运用所学知识，在探索中逐一解决。
网络的发展为用户提供了多种新的信息服务，因特网以其丰富的内容、强大的功能以及简单的操作，在各种信息服务方式中脱颖而出，成为未来信息服务的主要方向。
但当前因特网信息服务中更多的是单向、被动的服务模式，而网上用户信息需求的挖掘，可以改进因特网与用户的交互，使因特网与用户真正融为一体，不再是操作与被操作的关系。
数据挖掘技术的应用，使因特网能根据用户的需求采取更主动、更有针对性的服务，并且可以建立一种个性化的信息服务系统，针对不同用户的信息需求，提供不同的信息服务。
而个性化服务系统的建立，则依赖于用户信息需求的挖掘。
现代的商业社会中，充斥着大量的信息，如何从这些信息中迅速的定位并找到有价值的信息显然可以成为企业制胜的关键，毕竟在这个信息过载的世界里，基于多少信息所做出的决策会显著的影响决策的质量和科学性，而数据挖掘技术就使这种归纳决策得到了实现。
数据挖掘可以从企业数据仓库中定位有价值的、但是并未事先被企业员工或者高层管理者知道的信息，并对这些信息进行一些基本的分析（例如聚类、回归等）。
从目前的应用来看，将数据挖掘技术应用在营销或企业决策方面，管理者遵循的逻辑是“消费者过去的行为会极大的影响甚至决定未来所做出的选择”，而过往真实的数据显然就是对消费者行为最真实的记
录，从中挖掘出的规律对于企业决策自然是至关重要的。
一项好的技术并不一定要面面俱到，就像数据挖掘一样，目前来说，这项技术在理论研究中应用可能并不合适，但是用于实际决策或者企业营销的过程中，显然可以令过往数据完备的企业获益匪浅。
在本学期即将结束的时候，按照要求每人准备一篇关于数据挖掘的论文，在深入研究的基础上，将对这门课的认识和理解写出来。
通过这门课，让我对数据挖掘的具体应用有了进一步的了解，同时也感到自己对某些方法的研究还不是十分透彻。
在今后的学习中，相信还会涉及数据挖掘的相关知识，所以还需进一步学习和研究。
总之，数据挖掘技术是一个发展十分迅速的领域，随着数据挖掘技术在各领域日益广泛的应用，越来越多的人会投入到相关的研究中来。
就我个人而言，我也会继续关注数据挖掘技术的最新研究进展，希望能对我将来的学习与工作有所帮助。