数据挖掘结课论文_袁博
最新-数据挖掘论文(精选10篇)范文
数据挖掘论文(精选10篇)摘要：伴随着计算机技术的不断进步和发展，数据挖掘技术成为数据处理工作中的重点技术，能借助相关算法搜索相关信息，在节省人力资本的同时，提高数据检索的实际效率，基于此，被广泛应用在数据密集型行业中。
笔者简要分析了计算机数据挖掘技术，并集中阐释了档案信息管理系统计算机数据仓库的建立和技术实现过程，以供参考。
关键词：档案信息管理系统;计算机;数据挖掘技术;1数据挖掘技术概述数据挖掘技术就是指在超多随机数据中提取隐含信息，并且将其整合后应用在知识处理体系的技术过程。
若是从技术层面判定数据挖掘技术，则需要将其划分在商业数据处理技术中，整合商业数据提取和转化机制，并且建构更加系统化的分析模型和处理机制，从根本上优化商业决策。
借助数据挖掘技术能建构完整的数据仓库，满足集成性、时变性以及非易失性等需求，整和数据处理和冗余参数，确保技术框架结构的完整性。
目前，数据挖掘技术常用的工具，如SAS企业的EnterpriseMiner、IBM企业的IntellientMiner以及SPSS企业的Clementine等应用都十分广泛。
企业在实际工作过程中，往往会利用数据源和数据预处理工具进行数据定型和更新管理，并且应用聚类分析模块、决策树分析模块以及关联分析算法等，借助数据挖掘技术对相关数据进行处理。
2档案信息管理系统计算机数据仓库的建立2.1客户需求单元为了充分发挥档案信息管理系统的优势，要结合客户的实际需求建立完整的处理框架体系。
在数据库体系建立中，要适应迭代式处理特征，并且从用户需求出发整合数据模型，保证其建立过程能按照整体规划有序进行，且能按照目标和分析框架参数完成操作。
首先，要确立基础性的数据仓库对象，由于是档案信息管理，因此，要集中划分档案数据分析的主题，并且有效录入档案信息，确保满足档案的数据分析需求。
其次，要对日常工作中的用户数据进行集中的挖掘处理，从根本上提高数据仓库分析的完整性。
数据挖掘经验总结汇报
数据挖掘经验总结汇报数据挖掘经验总结汇报引言：数据挖掘是一项重要的技术，它可以帮助我们从大量的数据中发现隐藏的模式和关联规则，为决策提供有力支持。
在过去的一段时间里，我参与了一个数据挖掘项目，通过分析和挖掘数据，我积累了一些经验和教训，现在将在本文中进行总结和汇报。
1. 数据收集和预处理：在数据挖掘项目中，数据的质量和准确性对于结果的影响非常大。
因此，我首先花费了大量的时间和精力来收集和预处理数据。
数据收集的过程中，我遇到了一些困难，如数据缺失、重复和噪声等问题。
为了解决这些问题，我使用了数据清洗、数据集成和数据转换等技术。
通过这些预处理步骤，我成功地获得了高质量的数据集，为后续的分析和挖掘奠定了基础。
2. 特征选择和特征工程：在数据挖掘过程中，选择合适的特征对于结果的准确性和可解释性至关重要。
我通过分析数据集中的各个特征，使用了统计方法和领域知识来选择最相关和最有价值的特征。
此外，我还进行了特征工程，通过组合、转换和创建新的特征来提高模型的性能。
这些步骤帮助我准确地描述了数据集中的特征，并为后续的建模和分析提供了有力支持。
3. 模型选择和建模：在数据挖掘项目中，选择适合的模型对于结果的准确性和稳定性至关重要。
我在项目中尝试了多种不同的模型，如决策树、支持向量机和神经网络等。
通过对比和评估这些模型的性能，我最终选择了最适合数据集的模型。
此外，我还进行了模型调参和优化，以提高模型的泛化能力和预测准确性。
这些步骤帮助我构建了一个高效和准确的数据挖掘模型。
4. 模型评估和结果解释：在数据挖掘项目中，模型的评估和结果的解释对于项目的成功和可持续发展至关重要。
我使用了多种评估指标，如准确率、召回率和F1值等，来评估模型的性能。
此外，我还使用了可视化工具和图表来解释和展示结果，使非技术人员也能够理解和使用这些结果。
这些步骤帮助我有效地评估了模型的性能，并为项目的成功提供了有力支持。
结论：通过参与数据挖掘项目，我积累了丰富的经验和教训。
数据挖掘期末论文
医学数据挖掘期末论文数据挖掘技术在中医方剂研究中应用的探讨学生姓名________专业_________________学院__________________2016年6月数据挖掘技术在中医方剂研究中应用的探讨湛薇摘要：现有的中医方剂数据存在冗余大的、不一致的、无效的噪声数据，降低了中医方剂数据的利用，且其方剂数据需要更加高效的存储、查询以及共享。
而数据库技术融汇了人工智能、模式识别、模糊数学、数据库、数理统计等多种技术方法专门用于海量数据的处理[1]，从而解决中医方剂研究中所存在的问题，提高利用效率并且发掘潜在信息。
本文利用关联规则、聚类分析、分类模式等数据挖掘方法，揭示方剂配伍规律的研究，对中医方剂信息的问题进行探讨。
关键词：中医方剂；数据挖掘技术；关联规则；聚类分析；分类模式Data mining technology applied in the study of prescription oftraditional Chinese medicineZhan Wei【Absract】:Existing in traditional Chinese medicine prescription data redundancy, big noise, inconsistent, invalid data, reduces the use of traditional Chinese medicine prescription data, and the prescription data need to be more efficient storage, query and sharing. And the database technology of artificial intelligence, pattern recognition, fuzzy mathematics, database, mathematical statistics and so on the many kinds of technical methods specifically for mass data processing [1], so as to solve the problems in the research of TCM prescriptions and improve the utilization efficiency and explore potential information. Based on association rule, clustering analysis and data mining methods such as classification model, reveals the law of herbal research, discusses the problem of prescription of traditional Chinese medicine information.【Key words】：Prescriptions of traditional Chinese medicine; Data mining technology; Association rules; Clustering analysis; Classification model1引言中医学信息化在这几年来发展迅速，大量中医方剂数据库已被构建与完善，但中医方剂的数据挖掘方面依然有很多亟待解决的问题。
数据挖掘论文
数据挖掘论文数据挖掘是一种通过自动化方法从大量数据中提取有价值的信息和知识的过程。
这些信息和知识能够用于描述、识别和预测数据模式，以便用于决策制定、数据分析和预测等领域。
在现代的信息技术时代，数据挖掘技术已经成为人们对于大数据处理和分析中不可或缺的工具之一。
本篇论文将从以下几个方面开始介绍数据挖掘：1. 数据挖掘的定义和重要性数据挖掘是在处理具有多个属性的数据时提取有用信息的一个过程。
其目标是发现与一定参数相关的特征或规律性，同时也需要避免对噪声的敏感。
数据挖掘的过程包括以下几个方面：•数据清理：删除和修改不相关、重复或不完整的数据。
•数据集成：将多个来源的数据整合到一个数据库中。
•数据转换：将数据从原始格式转换为可处理的格式。
•数据挖掘：使用机器学习算法等工具发现模式和规律。
数据挖掘对于企业和商业来说非常重要，因为数据挖掘可以帮助企业从庞大的数据中发现并利用有价值的信息和知识，这些信息和知识可以用于提高产品和服务质量、提高客户满意度、优化业务流程等方面。
2. 数据挖掘的应用领域数据挖掘广泛应用于以下领域：•金融：在金融领域，数据挖掘技术可以帮助银行发现欺诈行为、评估信用风险、建立预测模型等。
•零售：在零售领域，数据挖掘技术可以帮助商家理解顾客行为、提高产品销量、发现新兴市场等。
•健康：在医疗保健领域，数据挖掘技术可以帮助医师发现疾病早期症状、制定更准确的治疗方案等。
•电信：在电信领域，数据挖掘技术可以帮助运营商优化网络性能、提高客户满意度、预测客户流失率等。
3. 数据挖掘的方法和技术数据挖掘的方法和技术可以分为以下几类：•分类：根据已知变量推测未知变量的值，通常用于分类和预测分析。
•聚类：将数据分组，使得同一组内的数据相似性较大，不同组之间距离较远。
•关联规则挖掘：从数据中发现频繁出现的组合或关联的模式。
•异常检测：通过发现不正常的模式或行为，帮助识别异常或故障现象。
常用的数据挖掘工具包括Python、R、SAS、Weka等。
《数据挖掘》结课报告
《数据挖掘》结课报告--基于k-最近邻分类方法的连衣裙属性数据集的研究报告(2013--2014 学年第二学期)学院：专业：班级：学号：姓名：指导教师：二〇一四年五月二十四日一、研究目的与意义（介绍所选数据反应的主题思想及其研究目的与意义）1、目的（1）熟悉weka软件环境；（2）掌握数据挖掘分类模型学习方法中的k-最近邻分类方法；（3）在weka中以“Dress Attribute DataSet”为例，掌握k-最近邻分类算法的相关方法；（4）取不同的K值，采用不同的预测方法，观察结果，达到是否推荐某款连衣裙的目的，为企业未来的规划发展做出依据。
2、意义此数据集共有14个属性，500个实例，包含了连衣裙的各种属性和根据销售量的不同而出现的推荐情况，按照分类模型学习方法中的k-最近邻分类方法依据各属性推断应推广哪些种类的裙子，对发展市场的扩大及企业的发展战略具有重要意义。
二、技术支持（介绍用来进行数据挖掘、数据分析的方法及原理）1、原理：k-最近邻分类算法是一种基于实例的学习方法，不需要事先对训练数据建立分类模型，而是当需要分类未知样本时才使用具体的训练样本进行预测，通过在训练集中找出测试集的K个最近邻，来预测估计测试集的类标号；2、方法：k-最近邻方法是消极学习方法的典型代表，其算法的关键技术是搜索模式空间，该方法首先找出最近邻即与测试样本相对接近的所有训练样本，然后使用这些最近邻的类标号来确定测试样本的类标号。
三、数据处理及操作过程（一）数据预处理方法1、“remove”属性列：数据集中属性“Dress_ID”对此实验来说为无意义的属性，因此在“Attributes”选项中勾选属性“Dress_ID”并单击“remove”，将该属性列去除，并保存新的数据集；2、离散化预处理：需要对数值型的属性进行离散化，该数据集中只有第3个属性“rating”和第13个属性“recommendation”为数值型，因此只对这两个属性离散化。
数据仓库与数据挖掘结业论文
数据仓库与数据挖掘结业论文1. 引言数据仓库与数据挖掘是当今信息技术领域中备受关注的重要研究领域。
数据仓库是一个用于存储和管理大量数据的系统，而数据挖掘则是从这些数据中发现有价值的信息和知识。
本论文旨在探讨数据仓库与数据挖掘的概念、原理、方法以及在实际应用中的重要性和效果。
2. 数据仓库2.1 数据仓库的概念和特点数据仓库是一个面向主题、集成、稳定、随时间变化而演化的数据集合，用于支持管理决策的过程。
它具有高度集成的特点，可以将来自不同数据源的数据进行统一的存储和管理。
此外，数据仓库还具有面向主题的特点，即它关注的是某个特定的主题或者业务领域。
2.2 数据仓库的架构和组成数据仓库的架构通常包括数据源层、数据清洗层、数据存储层和数据展示层。
数据源层负责从各种数据源中提取数据，数据清洗层用于对数据进行清洗和预处理，数据存储层用于存储清洗后的数据，而数据展示层则用于展示和分析数据。
3. 数据挖掘3.1 数据挖掘的概念和目标数据挖掘是从大量数据中自动发现隐藏在其中的有价值的信息和知识的过程。
它的目标是通过应用各种数据挖掘算法和技术，从数据中发现模式、规律和关联性，以支持决策、预测和优化等任务。
3.2 数据挖掘的方法和技术数据挖掘的方法和技术包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等。
分类是将数据分为不同的类别或者类别集合的过程，聚类是将数据分为不同的簇或者簇集合的过程，关联规则挖掘是发现数据中的关联关系的过程，异常检测是发现数据中的异常行为或者异常模式的过程。
4. 数据仓库与数据挖掘的应用4.1 市场营销数据仓库与数据挖掘在市场营销领域中有着广泛的应用。
通过对大量的市场数据进行分析和挖掘，可以发现潜在的客户群体、市场趋势以及产品销售的关键因素，从而制定更加精准的市场营销策略。
4.2 金融风险管理数据仓库与数据挖掘在金融风险管理中也发挥着重要的作用。
通过对金融数据进行分析和挖掘，可以预测风险事件的发生概率，匡助金融机构制定风险管理策略，减少风险损失。
数据仓库与数据挖掘结业论文
数据仓库与数据挖掘结业论文一、引言数据仓库和数据挖掘是当今信息技术领域中的热门话题。
数据仓库作为一个集成的、主题导向的、时间一致的、非易失性的数据集合，被广泛应用于企业决策支持系统和商业智能领域。
数据挖掘则是通过应用统计学、机器学习和人工智能等技术，从大量的数据中发现隐藏的模式、关联和知识。
本论文旨在探讨数据仓库与数据挖掘的关系，并分析其在实际应用中的价值和挑战。
二、数据仓库的概念和架构数据仓库是一个面向主题的、集成的、非易失性的数据集合，用于支持企业决策。
其主要特点包括数据的主题导向、集成性、稳定性和非易失性。
数据仓库的架构通常包括数据源层、数据集成层、数据存储层和数据展示层。
数据源层负责从各种数据源中提取数据，数据集成层负责将不同数据源的数据进行整合和转换，数据存储层负责存储整合后的数据，数据展示层则提供各种报表和查询工具，方便用户进行数据分析和决策。
三、数据挖掘的基本任务和技术数据挖掘是从大量的数据中发现隐藏的模式、关联和知识的过程。
其基本任务包括分类、聚类、关联规则挖掘和异常检测等。
分类是将数据分为不同的类别，聚类是将数据分为相似的群组，关联规则挖掘是发现数据中的关联关系，异常检测是发现与正常数据不符的异常数据。
数据挖掘的技术包括统计学方法、机器学习方法和人工智能方法等。
常用的数据挖掘算法有决策树、神经网络、支持向量机和关联规则挖掘算法等。
四、数据仓库与数据挖掘的关系数据仓库和数据挖掘是密切相关的。
数据仓库提供了数据挖掘所需的数据，而数据挖掘则可以匡助数据仓库发现更多的知识和价值。
数据仓库提供了数据的存储和管理，使得数据挖掘可以更加高效地进行。
数据挖掘则可以通过对数据仓库中的数据进行分析和挖掘，匡助企业发现隐藏的模式和关联规则，从而提供更好的决策支持。
五、数据仓库与数据挖掘的应用实例数据仓库和数据挖掘在实际应用中有着广泛的应用。
以零售业为例，通过建立数据仓库并应用数据挖掘技术，企业可以从大量的销售数据中发现产品的销售趋势、顾客的购买偏好和市场的变化等。
数据挖掘毕业论文
数据挖掘毕业论文数据挖掘毕业论文随着信息时代的到来，数据的产生和积累呈现出爆炸式增长的趋势。
如何从这些海量数据中提取有价值的信息，成为了当今科学研究和商业应用领域亟待解决的问题。
数据挖掘作为一门交叉学科，旨在通过运用统计学、机器学习、人工智能等技术，从大规模数据集中发现隐藏的模式、规律和知识，以支持决策和预测。
在我的毕业论文中，我选择了数据挖掘作为研究的主题。
我将从以下几个方面展开论述。
首先，我将介绍数据挖掘的基本概念和方法。
数据挖掘包括数据预处理、特征选择、模型构建和模型评估等步骤。
其中，数据预处理是数据挖掘的关键环节，它包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等过程。
特征选择是从原始数据中选择最具代表性的特征，以提高模型的准确性和可解释性。
模型构建是指选择合适的算法和模型来进行数据挖掘任务，如分类、聚类、关联规则挖掘等。
模型评估是对构建的模型进行性能评估和优化，以确保模型的有效性和可靠性。
其次，我将介绍数据挖掘在实际应用中的案例研究。
数据挖掘在各个领域都有广泛的应用，如金融、医疗、电商等。
以金融领域为例，数据挖掘可以用于信用评估、风险管理、欺诈检测等方面。
通过对大量的金融数据进行挖掘，可以发现客户的消费习惯、信用记录等信息，从而为银行和金融机构提供更准确的决策支持。
在医疗领域，数据挖掘可以用于疾病诊断、药物研发等方面。
通过对患者的病历、症状等数据进行挖掘，可以提高医生的诊断准确性，为患者提供更好的治疗方案。
接着，我将探讨数据挖掘的挑战和未来发展方向。
随着数据量的不断增大和数据类型的多样化，数据挖掘面临着许多挑战，如数据质量不高、算法效率低下等。
为了应对这些挑战，研究者们提出了许多解决方案，如集成多个算法、优化算法效率等。
此外，随着人工智能的快速发展，数据挖掘与机器学习、深度学习等领域的结合将成为未来的发展方向。
通过将数据挖掘与其他技术相结合，可以进一步提高模型的准确性和预测能力。
最后，我将总结我的研究成果和对数据挖掘的思考。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
数据挖掘课程论文题目：数据挖掘中神经网络方法综述学号：********名：**专业：工业工程目录一、引言 (3)（一）数据挖掘的定义 (3)（二）神经网络简述 (3)二、神经网络技术基础理论 (3)（一）神经元节点模型 (3)（二）神经网络的拓扑结构 (4)（三）神经网络学习算法 (4)（四）典型神经网络模型 (5)三、基于神经网络的数据挖掘过程 (6)（一）数据准备 (6)（二）规则提取 (7)（三）规则评估 (8)四、总结 (8)一、引言（一）数据挖掘的定义关于数据挖掘的定义很多，其中被广泛接受的定义是：数据挖掘是一个从不完整的、不明确的、大量的并且包含噪声，具有很大随机性的实际应用数据中，提取出隐含其中、事先未被人们获知、却潜在有用的知识或模式的过程。
该定义包含了一下几个含义：（1）数据源必须为大量的、真实的并且包含噪声的；（2）挖掘到的新知识必须为用户需求的、感兴趣的；（3）挖掘到的知识为易理解的、可接受的、有效并且可运用的；（4）挖掘出的知识并不要求适用于所有领域，可以仅支持某个特定的应用发现问题。
[1]这个定义准确的叙述了数据挖掘的作用，即对海量、杂乱无章的数据进行处理和分析，并发现隐藏在这些数据中的有用的知识，为决策提供支持。
（二）神经网络简述神经网络是模拟人类的形象直觉思维，在生物神经网络研究的基础上，根据生物神经元和神经网络的特点，通过简化、归纳，提炼总结出来的一类并行处理网络，利用其非线性映射的思想和并行处理的方法，用神经网络本身的结构来表达输入和输出的关联知识。
[2]起初，神经网络在数据挖掘中的应用并未被看好，其主要原因是神经网络具有结构复杂、可解释性差、训练时间长等缺陷。
但其对噪声数据的高承受能力和低错误率的优点，以及各种网络训练算法的陆续提出与优化，尤其是各种网络剪枝算法和规则提取算法的不断提出与完善，使得神经网络在数据挖掘中的应用越来越为广大使用者所青睐。
二、神经网络技术基础理论（一）神经元节点模型生物神经元，也成神经细胞，是构成神经系统的基本单元。
生物神经元主要由细胞体、树突和轴突构成。
人们将生物神经元抽象化，建立了一种人工神经元模型。
(1) 连接权连接权对应于生物神经元的突触，各个人工神经元之间的连接强度由连接权的权值表示，权值正表示激活，为负表示抑制。
(2) 求和单元求和单元用于求和各输入信号的加权和（线性组合）。
(3) 激活函数激活函数起非线性映射作业，并将人工神经元输出幅度限制在一定范围内，一般限制在(0,1)或者( − 1,1)之间。
（二）神经网络的拓扑结构人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANN）是由大量人工神经元广泛互联而成的，它可以用来模拟神经系统的结构和功能。
人工神经网络可以看成是以人工神经元为节点，用有向加权弧连接起来的有向图。
根据连接方式，ANN 主要分为两大类：(1)前馈型网络前馈型网络是静态非线性映射，通过简单非线性处理的复合映射可获得复杂的非线性处理能力。
网络中各个神经元接受前一级的输入，并输出到下一级，网络中没有反馈，且同层中的神经元之间无连接。
(2) 反馈型网络反馈型神经网络是一种从输出到输入具有反馈连接的神经网络，神经元的输出可以反馈至同层或者前层神经元。
因此，信号能够正向和反向流通。
（三）神经网络学习算法下面介绍神经网络中最基本的几种学习算法：(1) Hebb 型学习Hebb 型学习的出发点是 Hebb 学习规则，即如果神经网络中某一神经元同另一直接与它连接的神经元同时处于兴奋状态，那么这两个神经元之间的连接强度将得到加强。
该学习方式可用如下表示：(2) 误差修正学习误差修正学习是一种有导师的学习过程，其基本思想是利用神经网络的期望输出与实际之间的偏差作为连接权值调整的参考，并最终减少这种偏差。
最基本的误差修正规则规定：连接权值的变化与神经元希望输出和实际输出之差成正比。
该规则的连接权的计算公式如下所示：(3) 竞争型学习竞争型学习是指网络中某一组神经元相互竞争对外界刺激模式响应的权力，在竞争中获胜的神经元，其连接权会向着对这一刺激模式竞争更为有利的方向发展。
竞争型学习是一种典型的无导师学习，学习时只需要给定一个输入模式集作为训练集，网络自行组织训练模式，并将其分成不同类型。
[3](4)随机型学习随机型学习的基本思想是结合随机过程、概率和能量（函数）等概念来调整网络的变量，从而使网络的目标函数达到最大（或最小）。
网络的变量可以是连接权，也可以是神经元的状态[4]。
（四）典型神经网络模型自1957年美国学者F.Rosenblatt于第一届人工智能会议上展示他构造的第一个人工神经网络模型—MP 模型以来，据统计到目前为止，已提出的神经网络模型有上百种之多。
前馈型网络，以 BP（Back Propagation）模型、函数型网络为代表，用于分类、预测和模式识别等方面；反馈型网络，以 Hopfield 离散模型和连续模型为代表，常用于联想记忆和优化计算；自组织型网络，以 Kohonen 和ART 模型为代表，常用于聚类和模式识别。
(1) BP 误差反向传播网络，是一种多层前向网络，采用最小均方差学习方式。
这是一种最广泛应用的网络。
它可用于语言综合，识别和自适应控制等用途。
BP 神经网络是需要有教师的训练。
(2) Hopfield 网络是由相同的神经元构成的单层，并且不具学习功能的自联想网络，并且需要对称连接。
(3) Kohonen 自组织神经网络，也称为自组织特征映射网络 SOM。
它的输入层是单层单维神经元；而输出层是二维的神经元，神经元之间存在以“墨西哥帽”形式进行侧向交互的作用。
因而，在输出层中，神经元之间有近扬远抑的反馈特性，从而使 Kohonen 网络可以作为模式特征的检测器。
(4) ART 网络也是一种自组织网络模型，无教师学习网络。
它能够较好地协调适应性，稳定性和复杂性的要求。
在 ART 网络中，通常需要两个功能互补的子系统（注意子系统和取向子系统）相互作用。
它不足之处是在于对转换、失真和规模变化较敏感。
[5]三、基于神经网络的数据挖掘过程经过研究，得出了如图所示的基于神经网络的数据挖掘的过程。
该过程由数据准备、规则提取和规则评估三个阶段组成。
[6]（一）数据准备拥有数据是进行数据挖掘的必要条件，但仅仅拥有数据还是不够的。
因此很有必要在实施数据挖掘之前进行数据准备。
所谓数据准备就是对被挖掘的数据进行定义、处理和表示，以使它适应于特定的数据挖掘方法。
数据准备是数据挖掘过程中的第一个重要步骤，在整个数据挖掘过程中起着举足轻重的作用。
它主要包括以下四个过程。
（1）数据清洗：数据清洗就是填充数据中的空缺值，消除噪声数据，纠正数据中的不一致数据。
因为数据仓库中的数据来源于异质操作数据库，这些异质操作数据库中的数据并非都是正确的，常常不可避免地存在着不完整、不一致、不精确和重复的脏数据。
数据清洗可以在数据装入数据仓库之前或之后进行。
目前最常用的数据清洗方法有基于规则的方法、可视化的方法和统计的方法。
（2）数据选择：数据选择就是选择用于本次挖掘的数据列和行。
在绝大多数情况下，虽然人们无法精确地知道哪些参数是对决策最重要的，但神经网络可以帮助人们建立一个与参数相关的模型，进而帮助确定哪些是最重要的参数。
数据选择实际上是在两个维上进行的。
首先是列或参数维的选择，其次是行或记录维的选择。
（3）数据预处理：数据预处理就是对选择后的干净数据进行增强处理。
这种增强处理有时意味着根据一个或多个字段产生新的数据项，有时意味着用一个信息量更大的字段去代替若干个字段。
应该说明的是，输入字段的数目不应该是提供给数据挖掘算法信息量的量度。
因为有些数据可能是冗余的，也就是说，有些属性只不过是相同事实的不同度量方式而已。
（4）数据表示：数据表示就是将数据预处理后的数据转化成基于神经网络的数据挖掘算法可以接受的形式。
基于神经网络的数据挖掘只能处理数值数据，因此需要将符号数据转化为数值数据。
各种常见的神经网络模型的学习算法、网络结构以及基本功能见参考文献[7]。
（二）规则提取规则的提取方法很多，其中最为常用的方法有如下几种。
（1）LRE的方法：用LRE的方法对MLP（多层感知器）进行规则提取主要有两步：第一，对网络中的每一隐层结点和输出结点，搜索不同的输入组合使得输入加权和大于当前结点的阈值；第二，对每个组合产生一条规则，其前提是各个输入条件的合取。
Either、KT、Subset算法就是LRE方法中有代表性的三种方法。
这三种方法的优点是所产生的规则较容易理解；缺点是搜索空间大、搜索效率低、前后产生的规则有可能发生重复以及不能保证所有有用的规则都被产生出来。
[9]（2）黑盒的方法：黑盒的方法仅考虑从前馈神经网络的输入和输出的行为来提取规则，之所以称它为黑盒方法，是因为使用该方法在提取规则时不考虑神经网络的类型和结构，只关心网络的输入与输出之间的映射关系。
Saito and Nakano为了从训练好的神经网络提取医疗诊断规则而提出的改进算法就是该方法的一个典型的例子。
（3）提取模糊规则的方法：在模糊神经网络和神经模糊系统的研究中，有些模糊神经网络和神经模糊系统中包含了模糊规则的提取和精华方法。
（4）从递归网络中提取规则的方法：该方法将递归网络的状态和有限自动机的状态相对应，从离散时间递归网络中提取出有限自动机的文法规则。
另外，使用该方法可以提高神经网络的泛化能力。
（5）最近，Tasa和Ghosh又提出了一些新的规则提取方法：二值输入输出规则提取算法、部分规则提取算法以及全部规则提取算法。
有关这三种算法的具体描述见参考文献[8]。
（三）规则评估尽管规则评估的目标依赖于各个具体的应用，但总体说来，可以根据以下目标来评估规则：（1）寻找提取规则的最优顺序，使得它在给定的数据集上取得最好的效果；（2）测试被提取规则的正确性；（3）检测在神经网络中还有多少知识未被提取出来；（4）检测被提取出来的规则与训练好的神经网络之间存在的不一致性的地方。
但是，预先确定规则的顺序对规则的运用有着重要的作用，然而，从神经网络中提取规则的过程并未给出任何有关规则顺序的信息，但可以在以下三个测度的基础上实现它：健壮性测度，它在给定的数据集上测试每条规则被激发的次数，显然它与规则的顺序无关；完备性测度，它测试有多少模式被单独一条规则所识别；错误警戒性测度，它测试一条规则被错误激发的次数。
[10]四、总结目前，全球信息技术迅速发展，互联网快速普及，现代信息系统进入了大数据时代，人们不得不面对着从过量和海量的数据和信息中挖掘出自己真正需要的数据的境况。
所以数据挖掘算法的研究在近十年来受到了全世界专家学者极大的关注，并飞速发展。