科学数据挖掘应用系统的研究与初步设计
中药制药过程数据集成、数据挖掘与可视化技术研究
中药制药过程数据集成、数据挖掘与可视化技术研究工业自动化控制技术的广泛运用和海量制造过程数据的收集和分析，为现代中药制药工艺品质的大幅提升提供了宝贵的数据和信息资源。
因此在中药制药企业建立数据集成与管理系统变得非常重要，它将使得工厂生产数据的收集、保存、分析、展示和交流变得简单、高效。
通过数据集成、数据挖掘、数据可视化等技术的综合运用，可以打破数据孤岛，整合所有数据，提取出有用信息，并发现和沉淀生产知识，最终提高生产过程质量。
该文分析了中药制药过程有关工业大数据分析的若干关键技术，重点就数据集成、数据挖掘与数据可视化技术进行了具体探讨。
该文结合了生脉注射液生产历史数据，进行了数据挖掘与可视化实例分析，并展望了数据可视化技术在中药数字制药中的前景。
标签： 中药制药工程；过程分析；可视化技术；大数据1 中药生产过程工业大数据中药为防病治病发挥了积极的作用，在我国的卫生医疗系统中占有重要的地位。
中药产业是我国医药工业的重要组成部分，已被列入国家战略性新兴产业。
但是，当前我国的中药制药工艺水平不高，过程质量监控手段缺乏，阻碍了中药制药质量的进一步提升。
因此提升中药制造过程技术水平，实现中药质量的有效控制，有利于中药行业整体水平的提高，对于推动中药现代化进程具有重要意义。
现有的很多中药制药企业仍然停留在半自动的数据记录和收集阶段，很多的数据如批次操作记录等仍依赖人工手动记录。
人工记录收集数据信息量有限，同时容易发生错误，如录错、漏记等，從而降低了数据的质量，另外人工记录造成信息传递延时，不能在第一时间分析、总结数据，提取信息，并作出及时的反应，对工厂的生产管理造成影响。
工业自动化控制技术的广泛运用和海量制造过程数据的收集和分析，使得中药制药工艺走向“精密化，数字化，智能化”成为可能[1-3]。
2 中药生产过程数据集成、数据挖掘与数据可视化在中药制药企业建立数字化全程质量控制和管理系统，将使得工厂生产数据的收集、保存、分析、展示和交流变得简单、高效。
数据挖掘技术在课堂模拟现实中的应用——基于数据挖掘技术的车险业务系统的设计初步
建 立 物 理 模 型 只 须 扩 展 逻 辑 模 型 ， 使 模 型
求 ，将 会 主 导 未 来 相 当 长 时 间 内 各个 保 险 公司的工作战略 。 数 据 挖 掘 技 术 汇集 了 统 计 学 、人 工 智 能 、数 据 库 等 学 科 的 内 容 ，是 一 门 新 兴 的 交 叉学 科 。利 用 数 据 挖 掘 技 术 不 但 可 以从 保 险 的 海 量 数 据 中 发 现 隐 藏 在 其 后 的 规 律 ，而 且 可 以 很 好 地 降 低 保 险 行 业 的 风 险 ，因 此 ，数据 挖掘 技 术 构 筑 了中 国 保 险 业的竞 争优势 。
维普资讯
２ ８ Ｎ １ ００ Ｏ． ９
数 据 挖 掘 技 术 在 课 堂模 拟 现 实 中 的应 用 科研成果
基于数据 挖掘技术 的车 险业务系统 的设计初步
孟宪锋 张勇 程运富 翟代庆 姜广运 （ 山医学院 山东泰安 ２ １ １ ） 泰 ７ ０６
Ｃ ｈＦａ Ｅｄ ａｔｏｎ ｎ ｖａ ｎ １ ｌ ｕｃ ｉ Ｉｎｏ ｔ ｏ Ｈｅｒ Ｉ Ｊ ａｄ
实验一 Clementine12.0数据挖掘分析方法与应用
实验一Clementine12.0数据挖掘分析方法与应用一、[实验目的]熟悉Clementine12.0进行数据挖掘的基本操作方法与流程，对实际的问题能熟练利用Clementine12.0开展数据挖掘分析工作。
二、[知识要点]1、数据挖掘概念；2、数据挖掘流程；3、Clementine12.0进行数据挖掘的基本操作方法。
三、[实验内容与要求]1、熟悉Clementine12.0操作界面；2、理解工作流的模型构建方法；3、安装、运行Clementine12.0软件；4、构建挖掘流。
四、[实验条件]Clementine12.0软件。
五、[实验步骤]1、主要数据挖掘模式分析；2、数据挖掘流程分析；3、Clementine12.0下载与安装；4、Clementine12.0功能分析；5、Clementine12.0决策分析实例。
六、[思考与练习]1、Clementine12.0软件进行数据挖掘的主要特点是什么？2、利用Clementine12.0构建一个关联挖掘流（购物篮分析）。
实验部分一、Clementine简述Clementine是ISL(Integral Solutions Limited)公司开发的数据挖掘工具平台。
1999年SPSS公司收购了ISL公司，对Clementine产品进行重新整合和开发，现在Clementine已经成为SPSS公司的又一亮点。
作为一个数据挖掘平台，Clementine结合商业技术可以快速建立预测性模型，进而应用到商业活动中，帮助人们改进决策过程。
强大的数据挖掘功能和显著的投资回报率使得Clementine在业界久负盛誉。
同那些仅仅着重于模型的外在表现而忽略了数据挖掘在整个业务流程中的应用价值的其它数据挖掘工具相比，Clementine其功能强大的数据挖掘算法，使数据挖掘贯穿业务流程的始终，在缩短投资回报周期的同时极大提高了投资回报率。
为了解决各种商务问题，企业需要以不同的方式来处理各种类型迥异的数据，相异的任务类型和数据类型就要求有不同的分析技术。
电商平台数据挖掘技术的研究与应用
电商平台数据挖掘技术的研究与应用随着互联网的不断发展，电商平台越来越受欢迎。
在这个领域，数据挖掘技术变得越来越重要。
数据挖掘是指通过运用算法和统计分析方法，从大规模数据中发现隐藏的模式、关系和异常，并从中提取有用的信息，以支持业务和决策。
本文将探讨电商平台数据挖掘技术的研究和应用。
一、电商平台数据挖掘的目标数据挖掘的主要目标是从海量数据中挖掘出有价值和有用的数据，以提高业务的效率和决策的精度。
在电商平台中，数据挖掘主要用于以下方面：1. 改进业务决策：电商平台的运营者需要根据用户的需求和购买习惯，制定更加精准的营销策略和服务承诺。
通过对用户数据、商品数据、交易数据等的挖掘，可以帮助平台运营者了解用户真正的需求和意愿，从而更好地优化平台的业务流程和服务质量。
2. 提升电商平台的用户体验：电商平台需要提供用户友好、个性化和智能化的服务。
通过对用户数据的挖掘，平台可以更好地了解用户画像、需求和购买习惯，从而为用户精准推荐商品，提供更好的服务体验。
3. 检测欺诈和保护用户安全：电商平台需要保护其平台用户的利益。
通过对用户和交易数据的挖掘，电商平台可以检测欺诈行为、保护用户数据安全，从而为用户提供更安全的购物环境。
二、电商平台数据挖掘的工具和技术数据挖掘是复杂的计算任务，需要使用多种工具和技术。
电商平台数据挖掘要从多方面入手，其中包括：1. 数据采集：数据采集是电商平台数据挖掘的第一步。
主要通过网络爬虫技术、API接口等方式收集用户数据、商品数据、交易数据等数据源。
采集到的数据需要进行清洗、去重、预处理等操作，以满足数据挖掘的需要。
2. 数据存储：电商平台需要存储海量数据，以便后续的数据挖掘。
数据存储可以使用关系型数据库、NoSQL等技术。
3. 数据挖掘工具和技术：数据挖掘主要使用机器学习、统计学、模式识别等技术和算法。
其中比较常用的算法包括聚类、分类、关联规则挖掘等。
这些算法需要借助数据挖掘工具实现，如SPSS、R、Python等。
5.1认识大数据教学设计2023—2024学年粤教版(2019)高中信息技术必修1
作业布置与反馈
-课后作业：布置相关的大数据案例分析作业，要求学生结合课堂所学知识，分析案例中的大数据应用原理和方法。
-实践作业：设计一个简单的大数据分析项目，让学生利用所学知识进行数据处理和分析，并撰写分析报告。
3.设计实践活动，让学生亲身体验大数据分析的过程，如使用数据分析软件进行简单数据分析，培养学生实际操作能力。
4.针对难点内容，提供课后辅导和拓展资源，帮助学生巩固知识点，逐步突破难点。
5.鼓励学生将大数据知识与现实生活、其他学科知识相结合，提高跨学科综合运用能力，加深对大数据的理解。
教学资源
1.软硬件资源：
解答疑问：针对学生疑问进行解答，指导学生理解难点。
-学生活动：
听讲并思考：学生专注听讲，对老师提出的问题进行积极思考。
参与课堂活动：学生在小组讨论中分享观点，通过角色扮演体验数据分析。
提问与讨论：学生针对不理解的问题提出疑问，参与课堂讨论。
-教学方法/手段/资源：
讲授法：通过案例讲解，帮助学生理解大数据特性。
5.1认识大数据教学设计2023—2024学年粤教版（2019）高中信息技术必修1
授课内容
授课时数
授课班级
授课人数
授课地点
授课时间
教学内容分析
本节课的主要教学内容为“5.1认识大数据”，选自2023—2024学年粤教版（2019）高中信息技术必修1。教学内容围绕大数据的基本概念、特性、应用场景等方面展开。本节内容与学生已有知识的联系在于，学生在初中阶段已经学习了信息技术的基础知识，对数据处理和统计有一定了解。在此基础上，本节课将引导学生探索大数据的奥秘，了解其在现代社会中的重要性与价值，并与课本中其他章节如数据处理、信息检索等内容相互关联，提高学生的信息素养和实际应用能力。
数据挖掘教案
1.4数据挖掘应用实例
某些具有特定的应用问题和应用背景的领域是最能体现数据挖掘作用的应用领域。
1.5数据挖掘的发展趋势
1.5.1数据挖掘研究方向
（1）专门用于知识发现的形式化和标准化的数据挖掘语言。
（2）数据挖掘过程中的便于用户理解的及人机交互的可视化方法。
（3）网络环境下的数据挖掘技术。
（4）加强对各种非结构化数据的挖掘。
1.5.2数据挖掘应用的热点
（1）网站的数据挖掘
（2）生物信息或基因的数据挖掘
（3）文本的数据挖掘
教学后记本章节的重点是数据挖掘与数据仓库的定义，难点是它们的应用价值，学生对它们的应用领域及案例相对较为感兴趣。
⑥建立广义索引
2.5.4数据仓库设计步骤
数据仓库系统开发时一个经过不断循环、反馈而使系统不断增长与完善的过程，其设计大体上可分为以下几个步骤：
（1）概念模型设计
（2）技术准备工作
（3）逻辑模型设计
（4）物理模型设计
（5）数据仓库生成
（6）数据仓库运行与维护
2.6数据仓库数据的访问
在一些特殊情况下，有可能会出现数据从仓库流向操作性环境的这种数据“回流”现象，当出现“回流”情况时，对数据仓库数据的访问有数据仓库数据的直接访问和间接访问两种方式。
2.6.1数据仓库数据的直接访问
所谓直接访问即操作环境下的一个传统应。
论空间数据挖掘和知识发现
论空间数据挖掘和知识发现一、本文概述空间数据挖掘和知识发现（Spatial Data Mining and Knowledge Discovery，简称SDMKD）是数据挖掘领域的一个重要分支，它主要关注于从空间数据中提取有用的信息和知识。
随着地理信息系统（GIS）和位置感知设备（如智能手机、GPS等）的普及，空间数据日益丰富，如何有效地分析和利用这些数据成为了研究的热点。
本文将对空间数据挖掘和知识发现的基本概念、主要方法、应用领域以及未来发展趋势进行详细的探讨和概述。
本文将介绍空间数据挖掘和知识发现的基本概念和原理，包括空间数据的定义、特点以及空间数据挖掘的主要任务和目标。
然后，本文将重点介绍几种常用的空间数据挖掘方法，如空间聚类分析、空间关联规则挖掘、空间异常检测等，并对这些方法的原理、优缺点进行详细的阐述。
接着，本文将探讨空间数据挖掘和知识发现在不同领域的应用，如城市规划、环境保护、交通管理、公共安全等。
通过具体的案例分析，展示空间数据挖掘在解决实际问题中的重要作用和价值。
本文将展望空间数据挖掘和知识发现的未来发展趋势，包括新技术、新方法的出现对空间数据挖掘的影响，以及空间数据挖掘在大数据、云计算等新技术背景下的挑战和机遇。
本文还将对空间数据挖掘领域未来的研究方向进行预测和探讨。
通过本文的阐述，读者可以对空间数据挖掘和知识发现有一个全面而深入的了解，为相关领域的研究和实践提供有益的参考和启示。
二、空间数据挖掘基础空间数据挖掘（Spatial Data Mining, SDM）是数据挖掘的一个重要分支，它专门处理具有空间特性的数据。
这些数据不仅包括传统数据库中的数值和文本信息，更关键的是它们带有地理空间坐标或空间关系。
这种空间信息使得数据点之间不仅存在属性上的联系，还具有空间上的关联。
空间数据挖掘的主要任务包括空间聚类、空间关联规则挖掘、空间分类与预测，以及空间异常检测等。
空间聚类旨在发现空间分布上的密集区域，这些区域中的数据点在空间上相互靠近，并且在属性上也可能具有相似性。
数据挖掘概述
7.1 数据挖掘简介
数据挖掘技术 当前国际上数据库、信息管理及决策领域的前沿 研究方向 引起学术界和工业界的广泛关注
7.1 数据挖掘简介
简单地说，数据挖掘是从大量数据中提取或“挖 掘”知识的过程。通过数据挖掘，有价值的知识、 规则或高层次的信息就可以从数据库或相关数据 集合中抽取出来，并从不同的角度显示，从而使 大型数据库和数据仓库成为一个丰富可靠的数据 资源，为决策服务。
常用的优化方法有爬山（Hill-Climing）、最陡峭下降 （Steepest-Descend）、期望最大化（ExpectationMaximization, EM）等。常用的搜索方法有贪婪搜索、分支 界定法、宽度（深度）优先遍历等。
7.2.5 搜索和优化方法
传统的统计和机器学习算法都假定数据是可以全部放入内存的， 所以不太关心数据管理技术。对于数据挖掘工作者来说， GB甚至TB数量级的数据是常见的。海量数据，应该设计有 效的数据组织和索引技术，或者通过采样、近似等手段， 来减少数据的扫描次数，从而提高数据挖掘算法的效率。
7.1.6 数据挖掘的应用
1．金融业 对帐户进行信用等级的评估
从已有的数据中分析得到信用评估的规则或标 准，即得到“满足什么样条件的帐户属于哪一 类信用等级”，并将得到的规则或评估标准应 用到对新的帐户的信用评估，这是一个获取知 识并应用知识的过程。
7.1.6 数据挖掘的应用
对庞大的数据进行主成分分析，剔除无关的甚至是错 误的、相互矛盾的数据“杂质”
1 9 9 1 年 到 1 9 9 4 年 每 年 举 行 一 次 Workshop on Knowledge Discovery in Database
1995年开始举行每年一届的KDD国际会议 AAAI和IJCAI这两大AI系统会议均开设了KDD专题
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存在的问题
只是对数据的共享和协同,还没有对数据进行深加工 或者分析 随着科学数据库中数据的不断积累,数据的加工处理, 从数据中获取有用的知识,充分挖掘数据资源的价值, 变得越来越重要 数据量大而且复杂,完全人工去分析或者查看是不现 实也是不可能的 科学数据库中开发数据挖掘应用的问题
首先,数据挖掘过程往往与数据挖掘模型,具体挖掘算法紧 密关联,这就带来了技术上和应用推广上的困难 其次,数据挖掘与具体应用结合,就会导致应用范围窄,灵 活性差,增加数据挖掘应用开发的难度
科学数据挖掘应用系统的研究与初步设计 周园春
2006年9月3日 年 月 日
目 录
背景 数据挖掘系统的发展现状 科学数据挖掘应用系统
科学数据库
中国科学院作为中国自然科学的研究中心,在长期的 科学研究实践中,通过观测,考察,试验,计算等多 种途径产生和积累了大量具有重要科学价值和实用意 义的科学数据和资料 科学数据的用途
缺点
应用范围是纵向的,过于狭窄,灵活性不够.比如为某个银 行定制的信用卡数据挖掘方案可能不适合其他银行.
数据挖掘系统
纵向的还是横向的数据挖据应用系统, 都很少考虑到科学数据挖掘,大多都是 应用于商业,金融等领域
目 录
背景 数据挖掘系统的发展现状 科学数据挖掘应用系统
科学数据挖掘应用系统的目标
希望在"十五"的基础上形成的大规模的科学 数据资源上,结合现有的元数据定义的规范, 为各个建库单位提供统一的,良好可扩展性和 灵活性的科学数据挖掘平台 各建库单位根据自身数据的特征来定制领域模 型,平台根据这些业务模型来实现对科学数据 进行分析和挖掘,最后以可视化的形式把结果 呈现给科研人员和科研管理人员,使得科研人 员能够从数据的背后进行更加深入科研的活动, 同时也为科研管理人员提供决策的资料来源
科学数据挖掘应用系统的目标
使科学家可以从桌面电脑上访问大量的数据和计算资 源 符合e-Science的首要的挑战
从数据的"雪崩"中有效地抽取,集成,探测,分析和表达 知识使得科学家能够利用数据的潜能
引发的不同领域的需求
数据资源集成到一起的计算基础设施——软件工程师 数据挖掘算法——计算机科学家 定义元数据标准和提出挖掘的目标 ——各个领域的专家
关于地点的统计
科学数据挖掘系统的具体应用
数据挖掘功能
利用关联规则发现算法发现属性之间的关系,例 如黄土高原地区气候数据库中各种气候属性之间 的关系 利用聚类算法在黄河流域水文泥沙数据库中发现 水文特征相似的观测站的集合,在黄土高原地区 气候数据库中发现气候特征相似的观测站的集合 利用序列模式发现算法发现属性值的变化规律 利用预测算法预测水文特征和气候特征演变的规 律和发展的趋势 黄河流域的水土流失的防治(需要相关的背景知 识)
科学数据挖掘系统的具体应用
黄土高原地区数据库介绍
来源:国家气象局 时间范围:1950年～2000年 数据的空间范围:黄土高原地区/黄河流域9个省 市自治区以县气象站为单元的气候数据 数据项目:气压,气温(平均,最高,最低), 相对湿度,风速,降水量,蒸发量,日照时数,0 厘米地温和辐射(总,净,直)的日值资料以及 分层地温的月值资料.
理论和应用的结合
数据挖掘是面向应用的多学科交叉领域,应 用推动了数据挖掘技术和理论的研究.而数 据挖掘系统是数据挖掘研究和应用的桥梁, 对数据挖掘技术的推广起到很大的作用
数据挖掘系统
数据挖掘是一个交叉学科领域,受多个学科影响,包括数据库 系统,统计学,机器学习,可视化和信息科学 .
数据挖掘系统
如何将现有的算法集中在一个统一的框 架下,并且与特定的领域相结合,构造 出能被各种层次的用户所接受的数据挖 掘应用系统,是数据挖掘系统研究需要 迫切解决的问题之一 分类:
数据挖掘算法库 科学数据挖掘应用系统的核心 主要包含一些具体的数据挖掘算法, 如关联规则,序列模式发现,决策 树,聚类,神经元网络,异常检测 等,而且还可以增加开发人员针对 不同应用改进的一些挖掘算法 目的是供领域模型所调用
数据挖掘算法库
数据挖掘模块
该模块主要包括挖掘算法的选择和具体 的数据挖掘过程
科学数据挖掘系统的具体应用
统计功能
关于时间的统计
计算某一时间,不同观测站观测值的算术平均值,最大值,最 小值 计算一个时间段内,不同观测站观测值的算术平均值,最大值, 最小值 按照流域界限划分,既计算某流域界限之内各观测站观测值的 算术平均值,最大值,最小值 按照行政界限划分,既计算某行政界限之内各观测站观测值的 算术平均值,最大值,最小值 按照生态类型区界限划分,既计算某生态类型区界限之内各观 测站观测值的算术平均值,最大值,最小值
科研人员研究的成果和积累 支持他们做更为复杂的创新研究不可替代的资源
科学数据库
始建于1983年,45个研究所, 几百个专业数据库,几十几百TB的数据量 数据库的内容覆盖了化学,生物,天文,材料,高能物理, 光学机械,自然资源,生态,遥感,大气等数据
科学数据库系统平台
各领域的专业人员可能还开发了各种不同的专业数据 库数学模型和专家系统,形成了不同专业的专业咨询 系统,科研过程和生产过程模拟系统
挖掘算法的选择:现有很多数据挖掘系统都 是需要用户自己选择挖掘算法,在该系统中, 挖掘算法的选择是根据科研人员选择的领域 模型和预处理后的数据来自动选择挖掘算法 数据挖掘:利用选择好的算法对预处理后的 科学数据进行分析和挖掘,并产生结果信息
科学数据挖掘信息的可视化
科学数据挖掘信息的可视化技术拓宽了传统的图表 功能,使用户对数据的剖析更清楚.例如把数据库 中多维的数据变成多种图形,这对于揭示数据中的 状况,内在本质以及规律性起到很强的作用 目的是让用户能够交互浏览数据,挖掘过程等 数据挖掘结果的可视化,将数据挖掘后得到的知 识和结果用可视化的形式表示出来,比如二维的 (圆,表格,树等)或者三维的(立方体等) 数据挖掘过程的可视化,用可视化的形式描述挖 掘过程,从中用户可以看出数据从哪个数据仓库 或数据库中抽取出来,怎样抽取以及怎样预处理,怎 样挖掘等
科学数据的预处理
科学数据的预处理就是按照科学数据的规律把 各种形式的科学数据(关系数据库/XML/空间 格式数据等)经过一定的处理转化成数据挖掘 的标准化形式
科学数据的预处理
异常数据 空缺数据 冗余或者重复数据 格式标准化 数据归约/压缩 ……
领域模型库
各建库单位都有一些各自典型的数学模型或者 业务逻辑,把这些数学模型或者业务逻辑综合 起来组成一个领域模型库,作为科研人员定制 领域模型的来源,它是一个开放的库,随时可 以补充新领域模型 需要各个领域的专家参与
数据和模式表示层
多维数据的可视化,多维数据挖掘任务的可视化,模式可视 化,模式比较和趋势分析可视化.
科学数据挖掘应用系统的系统框架
科学数据挖掘系统的具体流程
1)利用通用数据预处理工具对需要挖掘的数据 进行预处理; 2)基于系统领域模型,进行简单定制或进一步 开发,完成领域模型的定制; 3)执行数据挖掘,并将挖掘结果进行可视化显 示; 4)评价挖掘结果,如果有必要,可重复2),3) 步,重新定制领域模型参数,进行再次挖掘.
横向的数据挖掘工具 纵向的数据挖掘工具
横向的数据挖掘工具
数据挖掘软件需要和以下三个方面紧密结合 数据库和数据仓库 多种类型的数据挖掘算法 数据清洗,转换等预处理工作 "工具集"的数据挖掘软件(1995年) 对各个领域提供多种数据挖掘算法 包括数据的转换和可视化 并非面向特定的应用,是通用的算法集合,所以称之为横向 的数据挖掘工具 . 典型的系统有IBM的Intelligent Miner,SAS Enterprise Miner, SPSS Clmentine,SGI的MineSet,Oracle Darwin等 缺点 只有精通数据挖掘算法的专家才能熟练使用,如果对算法不 了解,难以得出好的模型
科学数据挖掘系统的具体应用
它是科学数据挖掘系统应用的具体实施 层,它根据挖掘后的信息和各个建库单 位提供的相关背景知识,能够对下一步 的科研活动和决策咨询提供一些参考性 的建议.比如说根据对黄河流水的水土 流失数据的挖掘,能够为这一地区的植 树的密度提供一些数据上的参考等
科学数据挖掘系统的具体应用
能否建立一个 科学数据挖掘的发展现状 科学数据挖掘应用系统
什么是数据挖掘? 什么是数据挖掘?
数据挖掘是从数据集中识别出有效的,新颖的, 潜在有用的,以及最终可理解的模式的非平凡 过程
数据挖掘的过程
数据挖掘到数据挖掘系统
研究重点的转移
从发现方法到系统应用,注重多种发现策略 和技术的集成,以及多学科之间的相互渗透.
水文参数和气候特征的分析预测
谢谢! 谢谢!
请提出宝贵的建议和意见
�
缺点:独立的,分散的
学科的交叉融合,新型交叉学科的出现和跨学科领域 的大型科学问题的研究:共享和集成 运用先进信息技术来支撑科学数据库的发展和应用的 软硬件综合平台 其总体目标是:硬件上满足科学数据库的需求的存储, 计算,通信和服务能力;软件上实现对科学数据库中 大规模,分布式,异构的海量数据进行整合,实现科 学数据资源的共享
纵向的数据挖掘工具
1999年开始就出现纵向的数据挖掘解决方案,即基于 工具集,针对特定的应用提供完整的数据挖掘方案 典型应用
KDI(主要用于零售业),Options&Choice(主要用于保险 业),HNC(欺诈行为侦测)和Unica Model(主要用于市场)
特点
很强的针对性,能够满足特定的应用需求 用户能专注于具体的应用问题,对具体算法无须了解.
科学数据挖掘系统的体系结构
各层主要功能
数据选择层
数据选择层的功能是把预处理后的数据表示成多维模型的形 式 简单的查询,比如SQL语言的条件选择或分组操作;基于联机 分析处理的数据立方体模型;无监督的数据分割技术,比如 聚类