数据挖掘的现状及趋势研究
数据挖掘技术在经济统计中的应用研究
数据挖掘技术在经济统计中的应用研究数据挖掘技术是一种利用计算机技术从大量数据中自动发现模式、规律和知识的方法，它已经在各个领域得到了广泛的应用，包括经济统计领域。
随着经济发展和社会转型，经济统计数据的规模和复杂度不断增加，传统的经济统计方法已经不能很好地满足发展的需要。
如何运用数据挖掘技术来处理经济统计数据，并利用挖掘出的知识来指导经济决策，成为当前经济统计领域的一个热点问题。
本文将从数据挖掘技术在经济统计中的应用角度展开研究，探讨数据挖掘技术在经济统计中的实际应用，并分析其中存在的问题和挑战。
一、数据挖掘技术在经济统计中的应用现状1. 宏观经济数据分析数据挖掘技术可以应用于宏观经济数据的分析和预测中。
通过对GDP、CPI、PPI等宏观经济指标的历史数据进行挖掘，可以发现这些指标之间的内在关联性和规律性，为经济政策的制定提供科学依据。
可以利用时间序列分析方法挖掘出宏观经济指标之间的相互影响关系，发现宏观经济波动的周期性和规律性，从而对未来宏观经济发展趋势做出更准确的预测。
2. 企业经济数据分析数据挖掘技术也可以应用于企业的经济数据分析中。
通过对企业的销售数据、财务数据、人力资源数据等进行挖掘，可以发现企业内部的运营规律和发展趋势，帮助企业管理者进行决策。
可以利用关联规则挖掘方法挖掘出不同产品之间的交叉销售规律，发现潜在的销售机会和市场需求，为企业的市场营销策略提供参考和支持。
3. 社会经济现象分析数据挖掘技术还可以应用于分析和预测社会经济现象。
可以利用文本挖掘技术对互联网上的舆情数据进行挖掘，发现社会热点事件和舆论趋势，为政府决策和社会管理提供参考。
还可以利用空间数据挖掘技术对地理信息数据进行挖掘，发现区域经济发展的空间格局和规律，为区域经济政策的制定提供科学依据。
2. 企业经济预警某大型企业利用数据挖掘技术对企业的销售数据和财务数据进行挖掘分析，发现了销售额下降和成本增加的趋势。
通过构建企业经济预警模型，及时预警了企业可能面临的经济困难，并及时调整企业经营策略，成功避免了经济危机的发生。
大数据分析技术的发展现状与未来趋势分析
大数据分析技术的发展现状与未来趋势分析一、前言近年来，随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为不可忽视的重要资源。
大数据分析技术的兴起，为人们解决了许多难题，同时也为未来的发展带来了新的机遇。
本文将探讨大数据分析技术的发展现状与未来趋势。
二、大数据分析技术的发展现状1. 数据规模的迅速增长随着互联网的普及和信息技术的快速发展，我们每天的活动都会产生大量的数据。
数据的规模呈现出爆炸式的增长，如何高效地处理和分析这些海量数据成为了当今技术领域的挑战。
2. 数据处理技术的不断进步为了应对庞大的数据规模，研究人员不断开发出新的数据处理技术。
从传统的数据仓库到分布式计算框架，再到当前的云计算和边缘计算，数据处理技术的发展为大数据分析提供了强有力的支持。
3. 数据挖掘和机器学习算法的应用数据分析的核心在于从大数据中挖掘有价值的信息和规律。
数据挖掘和机器学习算法，如聚类、分类、预测和关联分析等，被广泛应用于大数据分析中。
这些算法通过建模和训练，能够帮助人们发现隐藏在数据背后的价值，并作出有针对性的决策。
4. 商业智能的崛起商业智能作为大数据分析技术的重要应用领域，致力于将数据转化为决策支持的信息。
通过对数据的收集、整合、分析和可视化，商业智能为企业提供了全面的数据分析解决方案。
随着商业智能的普及，大数据分析在企业中的应用越来越广泛。
三、大数据分析技术的未来趋势1. 人工智能与大数据的深度融合随着人工智能技术的进步，未来大数据分析技术将与人工智能深度融合。
通过将人工智能算法应用于大数据分析，人们可以更快速、准确地挖掘出数据背后的价值。
例如，智能推荐系统可以根据用户的历史行为和偏好，为用户提供个性化的推荐服务。
2. 隐私保护与数据安全随着大数据的普及，个人隐私保护和数据安全问题变得尤为重要。
未来的大数据分析技术将不仅仅关注数据的挖掘和分析，同时也需要加强对个人信息的保护。
匿名化技术、加密技术和权限管理等将成为大数据分析技术发展的关键。
数据挖掘研究的现状与发展趋势
数据挖掘是一门交叉学科 ， 它把人们对数据的应 据中获得更有用 的信息． 实际上 ， 这些数据 中只有一 用从 低层 次 的简 单 查 询 ， 升 到从 数据 中挖 掘 知 识 ， 提 小部分 有用 ， 人们 却渴 求获 得知 识 ， 面 临“ 据丰 提供决 策 支 持 ． 建 立 在 数 据 库 、 工 智 能 、 器 学 但 正 数 是 人 机
的但又是潜 在有用 的信息 和知识 的过程 ］它 涉及 了四个阶段 ： ． 数据搜集、 数据访 问、 数据仓库和决策支 到对数 据库 中 的大量 数据 进 行 抽 取 、 转换 、 析 以及 持 （ 表 Ｉ ¨』 分 见 ） ． 模 型化处 理 ， 中提 取 辅助 决 策 的关 键 性 数 据 ． 据 从 数 挖 掘可 以帮助 决 策者 寻找 规 律 ， 现被 忽 略 的要 素 ， 发
的努力 ， 据 挖 掘 技 术 的研 究 已经 取 得 了 丰 硕 的成 数
Ｄｓｏｅｙｉ ａ ｂｓ， ｉ ｖｒ ｎＤ ｔ ａｅ简称 Ｋ Ｄ） 是 ２ 纪 ９ ｃ ａ Ｄ ， ０世 Ｏ年代 果 ， 少软 件公 司 已研 制 出数 据 挖 掘 软 件 产 品 ， 在 不 并 以来发展起 来 的数 据 库 系统 和 数据 库应 用 领 域 一 个 北 美 、 欧洲 等 国家得 到应用 ． 欣欣 向荣 的前 沿学科 ， 是从 大量 的、 不完 全 的 、 有噪 声 数 据挖 掘可 以认 为 是数 据库 技 术 和信 息 技 术 自 的、 糊 的、 模 随机 的实 际应 用 数据 中 ， 取 隐含在 其 中 然 演变 的结 果 ． 数据 库 业 界 ， 据 挖 掘 的进 化 经 历 提 在 数
第 ８卷 第 ２期 ２ １ ４月 ０ ０年
红河学院学报
Ｊｕｎ ｌ ｆＨｏ ｇ ｅＵ ｉｅｓｔ ｏ ｒａ ｎ ｈ ｎｖ ｒｉ ｏ ｙ
数据挖掘的发展趋势及未来的研究方向
数据挖掘的发展趋势及未来的研究方向一、数据挖掘简介近十几年来，信息数据增长之巨大已到了令人咂舌地步，大型数据库、数据仓库被用于商业管理、政府办公、科学研究和工程开发等等。
于是，我们又面临了新的问题：如何从中及时发现有用的知识，提高信息利用率？要想使数据真正成为一个公司的资源，只有充分利用它为公司自身的业务决策和战略发展服务才行，否则大量的数据只能成为包袱，甚至垃圾。
因此，数据挖掘技术应运而生。
我们可以把数据挖掘理解为：数据挖掘就是从海量的数据（包括结构化和非结构化）中挖掘出隐含在其中的、事先不为人知的、潜在的、有用信息和知识的技术。
这些信息是可能有潜在价值的，是用户感兴趣的、可理解、可运用的，支持决策，可以为企业带来利益，或者为科学研究寻找突破口。
二、数据挖掘的功能数据挖掘综合了各个学科技术，有很多的功能，当前主要功能如下：（1）分类：按照分析对象的属性、特征，建立不同的组类来描述事物。
例如：银行部门根据以前的数据将客户分成了不同的类别，现在就可以根据这些来区分新申请贷款的客户，以采取相应的贷款方案。
（2）聚类：识别出分析对内在的规则，按照这些规则把对象分成若干类。
例如：将申请人分为高度风险申请者，中度风险申请者，低度风险申请者。
（3）关联规则和序列模式的发现：关联是某种事物发生时其他事物会发生的这样一种联系。
例如：每天购买尿布的人也有可能购买啤酒，比重有多大，可以通过关联的支持度和可信度来描述。
与关联不同，序列是一种纵向的联系。
例如：今天银行调整利率，明天股市的变化。
（4）预测：把握分析对象发展的规律，对未来的趋势做出预见。
例如：对未来经济发展的判断。
（5）偏差的检测：对分析对象的少数的、极端的特例的描述，揭示内在的原因。
例如：在银行的100万笔交易中有500例的欺诈行为，银行为了稳健经营，就要发现这500例的内在因素，减小以后经营的风险。
需要注意的是：数据挖掘的各项功能不是独立存在的，在数据挖掘中互相联系，发挥作用。
数据挖掘技术在医学领域中的应用现状与发展趋势
数据挖掘技术在医学领域中的应用现状与发展趋势导语：随着科技的不断发展，数据挖掘技术在医学领域中的应用越来越广泛。
利用大量的医疗数据进行分析和挖掘，可以帮助医疗工作者更好地了解疾病的发展规律，提高医疗保健水平。
本文将对数据挖掘技术在医学领域中的应用现状和发展趋势进行探讨。
一、数据挖掘技术在医学领域中的应用现状1. 疾病预测和诊断数据挖掘技术可以利用大量的患者数据，建立准确的疾病预测和诊断模型。
通过分析患者的生理指标、病史、基因信息等数据，可以帮助医生更精准地进行疾病的预测和诊断。
例如，利用机器学习算法和神经网络模型，可以预测患者患心脏病、糖尿病等疾病的风险，并提供相应的治疗方案。
2. 药物研发与个体化治疗数据挖掘技术可以帮助医药企业在药物研发过程中分析大量的药物数据和患者数据，从而更好地理解药物的作用机制、副作用及药物治疗的个体化问题。
通过挖掘患者的基因信息和药物治疗的效果数据，可以实现个体化的药物治疗，提高治疗效果。
同时，还可以挖掘患者的用药信息，帮助医生更好地判断患者的治疗依从性，减少药物滥用和不良反应的发生。
3. 医疗资源优化和运营管理利用数据挖掘技术，可以分析医疗机构的历史数据、患者的用药数据等，优化医疗资源的配置和运营管理。
通过对就诊人数、医院排队情况等数据的分析，可以合理安排医疗资源，提高服务效率和患者满意度。
同时，还可以通过挖掘患者的疾病数据和用药数据，进行疾病风险评估、医疗费用预测，更好地进行医疗计划和医保管理。
二、数据挖掘技术在医学领域中的发展趋势1. 结合深度学习算法深度学习算法在图像识别、自然语言处理等领域取得了重大突破，对于医学图像分析、疾病预测等问题具有较大的潜力。
未来，数据挖掘技术将更多地结合深度学习算法，提高医学数据的处理和分析能力。
2. 智能医疗助手的发展随着智能终端设备的普及和人工智能技术的发展，智能医疗助手正在成为医学领域的新趋势。
智能医疗助手可以根据患者的症状和疾病信息，给出个性化的医疗建议和健康管理方案。
大数据技术的发展现状与未来趋势展望
大数据技术的发展现状与未来趋势展望随着互联网技术的快速发展，数据量急剧增加，大数据技术逐渐崭露头角，成为了信息时代最为重要的技术之一。
本文将从大数据技术的概念、发展现状以及未来趋势三个方面进行阐述。
一、大数据技术的概念大数据是指传统数据库软件工具无法处理和管理的海量数据。
而大数据技术是一种可处理、存储和分析大量数据的技术，其主要包含数据挖掘、数据管理和数据分析三个方面。
大数据技术的核心是数据挖掘技术，而数据挖掘技术则是为了从海量的数据中发掘出规律和价值而产生的技术，主要应用于商业领域。
二、大数据技术的发展现状大数据技术的应用越来越广泛。
在人工智能、企业管理、市场营销、物联网等领域都有非常广泛的应用。
在人工智能方面，大数据技术配合机器学习进行数据分析和智能化推荐，为智能语音助手、智能金融、智能家居等带来了巨大的发展空间。
在企业管理和市场营销方面，大数据技术可以基于用户数据挖掘用户画像，分析用户需求，提高营销效果。
物联网技术则可以通过传感器等设备采集大量数据，并进行数据分析，以提高智能化程度。
目前，大数据技术正在引领数字经济的发展。
数字经济是指大量数据驱动的经济形态，大数据技术为数字经济提供了可靠的支撑。
根据经济学家预测，数字经济将成为未来经济发展的重要驱动力，因此大数据技术的发展也具有十分广阔的前景。
三、大数据技术的未来趋势展望大数据技术的未来发展可以从以下几个方面展望：1、云计算和大数据的结合。
目前云计算已经成为了企业建立信息化平台的主流方式，未来云计算和大数据技术的结合将成为大数据应用的重要形态。
2、深度学习和大数据的结合。
深度学习是一种类似于人类学习的算法，当前已经成为了人工智能领域的重要方法之一，未来深度学习和大数据结合将极大地加速人工智能的发展。
3、大数据的安全保障问题。
随着大数据技术的不断发展，数据泄露、数据泄密等安全问题也面临着不断增加的压力。
因此，在未来，大数据技术的安全保障问题将成为行业的重要课题。
大数据发展现状与未来趋势
大数据发展现状与未来趋势
一、大数据的发展现状
随着当今社会信息化的发展，越来越多的信息被生成和传播，存储容量也在快速增长，这些信息被称为大数据。
大数据技术是指将单纯的数据挖掘和分析技术与分布式和并行计算技术结合在一起，形成了能够处理海量数据的混合技术体系。
尤其是数据挖掘技术，将传统的数据挖掘技术完善，构建复杂的数据挖掘系统，从中获得更多价值的结果。
大数据技术目前是快速发展的技术，在很多领域都有广泛的应用。
在金融领域，大数据技术通过分析用户的行为及交易数据，可以有效的优化金融机构的风险管理。
在电子商务领域，大数据技术可以帮助电子商务企业深入分析客户行为，用以挖掘潜在客户，提升客户体验，提高电子商务企业的销售能力。
在医疗领域，大数据技术可以通过分析大量的医疗数据和病例，帮助医生进行更科学的诊断，更有效的管理病患，以此提高治疗效果。
二、大数据的未来趋势
预计大数据技术将在未来获得更多的应用，发展前景广阔。
数据挖掘研究现状及发展趋势
数据挖掘研究现状及发展趋势数据挖掘研究现状及发展趋势引言：随着信息时代的到来，人们对于数据的需求不断增加，数据的挖掘技术也逐渐崭露头角。
数据挖掘是指通过从大量的数据中发现隐含的知识和信息，进行模式识别、预测行为、分类和聚类等任务的过程。
近年来，数据挖掘技术在各个领域取得了广泛的应用，并且不断推动了科学研究和商业发展。
本文将介绍数据挖掘研究的现状及其未来的发展趋势。
一、数据挖掘的研究现状1. 数据挖掘算法数据挖掘算法是数据挖掘研究的核心。
目前，常见的数据挖掘算法包括决策树、聚类、关联规则挖掘、支持向量机等。
这些算法可以有效地从数据中发现知识和信息，并为决策提供支持。
此外，随着深度学习的兴起，神经网络等人工智能算法也被广泛应用于数据挖掘领域。
2. 数据挖掘应用数据挖掘技术在各个领域都有广泛的应用。
在商业领域，数据挖掘可以用于市场分析、客户关系管理、风险评估等。
在金融领域，数据挖掘可以用于预测股票价格、信用评估等。
在医疗领域，数据挖掘可以用于疾病诊断、药物发现等。
在科学研究中，数据挖掘可以用于发现科学规律、推动科学进展。
3. 数据挖掘工具为了帮助人们更好地进行数据挖掘研究，许多数据挖掘工具被开发出来。
例如，Weka、RapidMiner、Python的scikit-learn等工具，它们提供了丰富的功能和算法供用户选择，大大简化了数据挖掘的过程。
二、数据挖掘研究的发展趋势1. 大数据时代的挑战随着互联网的普及和物联网技术的发展，大量的数据被生成和存储。
数据量的急剧增加给数据挖掘技术提出了挑战。
未来，数据挖掘研究将面临如何高效处理和分析大数据的问题。
2. 非结构化数据挖掘现有的数据挖掘技术主要针对结构化数据，例如数据库中以表格形式存储的数据。
然而，随着社交网络、文本和多媒体数据的大量产生，非结构化数据挖掘成为了一个重要的研究方向。
未来的研究将致力于如何从非结构化数据中提取有效的信息和知识。
3. 隐私保护与数据安全随着个人数据的大规模收集和分析，数据隐私和安全成为了一个严峻的问题。
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数据挖掘的现状及趋势研究数据挖掘的现状和趋势研究近年来，随着信息行业的迅速发展，数据挖掘已经成为各行业关注的焦点问题。
本文介绍了数据挖掘的基本理论知识，并重点分析了数据挖掘在市场、金融、电商等主要数据领域的应用现状，旨在突出数据挖掘的应用优势，为企业决策者提供理论依据。
同时，本文还针对数据挖掘方法不足、性能不足、缺少用户交互意识以及数据库与挖掘系统不匹配等问题提出了解决对策。
最后，本文展望了数据挖掘在未来的发展趋势，总结了数据挖掘语言的标准化、数字化以及多种技术合作集成的发展趋势，为未来的数据挖掘研究提供参考。
背景随着科学的发展和技术的更新，信息时代已经悄然走进我们的生活。
各种网络新技术也随之而来，由各个行业搜集、储存的大量数据组成了大数据仓库。
由于数据量巨大，传统的数据挖掘方法已经无法发掘关键信息，导致很多数据无法显示出对行业发展有用的信息。
因此，决策者急需能够深入数据库内部快速分析、整理未被发现的价值信息的创新技术，以便指导企业的发展。
在这种情况下，数据挖掘技术应运而生。
数据挖掘技术数据挖掘是数据库知识发现（KDD）中的一个步骤，两者有着紧密的关系。
数据挖掘技术之所以受欢迎，是因为它能解决其它技术无法发掘信息的问题。
它能够在海量数据中获取藏匿其中的信息，这些信息的价值远远超过之前所挖掘出来的。
通过深入分析并总结价值规律，数据挖掘技术能够为企业决策者提供理论根据。
现状和趋势随着二十多年的数据挖掘技术的发展，数据挖掘已经成为综合性技术，必须与其他新技术相结合。
在理论研究方面，数据挖掘技术不断深入发掘理论基础，更新所需要的理论技术，完善自身不足。
在实际应用上，数据挖掘技术基于自身的优势，使得应用广泛，前景大好。
例如，在市场营销、保险金融等领域，数据仓库大，信息价值高。
国外的最新研究在于更深入的KDD采用算法研究，在行业应用中技术运用相当成熟。
相对来说，国内在研究方面还处在缓慢发展阶段，技术运用也不太成熟，但总体上还是稳步上升的。
解决对策在数据挖掘的发展过程中，出现了一系列问题，例如数据挖掘方法不足、性能不足、缺少用户交互意识以及数据库与挖掘系统不匹配等。
为了解决这些问题，我们需要采取相应的对策。
例如，可以加强数据挖掘方法的研究，提高数据挖掘的性能，增加用户交互意识，并且改善数据库与挖掘系统之间的匹配度。
未来趋势展望未来，数据挖掘技术将继续发展。
数据挖掘语言的标准化、数字化以及多种技术合作集成将成为发展趋势。
这将有助于行业内竞争与发展，为未来的数据挖掘研究提供参考。
本文旨在研究数据挖掘理论，并探讨其在实际应用中的现状和发展趋势。
研究目的包括对比国内外数据挖掘研究现状、展示其在各行业中的应用优势、分析存在的问题并提出应对策略、明确未来的发展方向和规划。
本研究的意义在于为决策者提供理论依据、帮助各行业紧跟发展潮流、减少错误并完善技术、统一规划行业发展。
国外在知识发现和数据挖掘领域的研究始于上世纪九十年代，各国科研工作者加大了对数据挖掘技术的重视并不断创新改进，取得了显著成效。
国外研究人员注重数据集、数据库之间的集成，数据挖掘前需要对数据集进行清洗和准备原始状态。
数据研究与趋势挖掘技术和应用的重点是数据领域之间的集成仓储和数据挖掘，强调对现实世界问题的适用性。
2）通过对国内外数据挖掘软件工具的比较和分析，探讨其优缺点及适用范围。
3）针对国内DM软件工具的研发现状，对其进行分析和评价，提出改进建议。
4）以某企业为案例，运用数据挖掘技术对其销售数据进行分析，探讨数据挖掘在实际应用中的效果和意义。
1.4.2研究方法本研究采用文献资料法、案例分析法、问卷调查法和实验研究法相结合的方法进行。
首先，通过文献资料法对国内外DM的研究现状和软件工具进行梳理和总结，探讨其发展趋势和影响意义。
其次，以某企业为案例，采用实验研究法和数据挖掘技术对其销售数据进行分析，探讨其在实际应用中的效果和意义。
最后，通过问卷调查法对国内DM软件工具的使用情况和需求进行调查，以此为基础提出改进建议。
数据挖掘是一种从大量数据中发现未知模式和规律的过程。
它是一种综合性技术，涉及到多个领域的知识和技能，如统计学、机器研究、人工智能等。
通过数据挖掘，可以发现数据中隐藏的信息，为决策者提供有效的参考和支持。
2.1.2数据挖掘的基本算法数据挖掘的基本算法包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等。
其中，分类是将数据分成不同的类别，聚类是将数据分成相似的群体，关联规则挖掘是发现数据之间的关联性，异常检测是发现数据中的异常值。
2.1.3数据挖掘的应用领域数据挖掘已经广泛应用于各个领域，如金融、医疗、电子商务等。
在金融领域，数据挖掘可以用于风险评估、信用评估等方面；在医疗领域，数据挖掘可以用于疾病诊断、药物研发等方面；在电子商务领域，数据挖掘可以用于个性化推荐、用户行为分析等方面。
2.2发展历程数据挖掘的发展可以追溯到上世纪60年代，当时主要是应用统计学方法进行数据分析。
随着计算机技术的不断发展，数据挖掘技术也不断更新和完善。
在20世纪80年代和90年代，机器研究和人工智能技术的发展促进了数据挖掘技术的进一步发展。
21世纪以来，数据挖掘技术得到了广泛应用，成为信息化领域中的重要技术之一。
然而，在数据挖掘的发展过程中，也存在着一些问题。
比如，数据质量不高、算法选择不当等问题会影响数据挖掘的效果。
针对这些问题，可以采取多种策略，如提高数据质量、优化算法选择等。
未来，随着大数据时代的到来，数据挖掘技术也将不断发展和完善，为各个领域的决策者提供更加有效的支持和帮助。
数据挖掘（DM）是对数据进行再分析和挖掘的过程。
由于数据库系统的存在，DM与之密切相关，因此在数据库知识发现（KDD）的基础上，提取数据并找到关键知识信息的过程尤为重要。
DM是知识发现的一步，是复杂过程中的重要环节。
数据挖掘需要借助多种数据分析工具，在海量的数据信息中挖掘模型之间的关系。
DM技术的基础学科是计算机科学技术，并融入统计学和其他专业学科知识，运用专业算法和规则对数据进行二次挖掘。
数据挖掘是从大量的、不完全的、模糊的、有噪声的以及具有随性的数据中，对隐含的、具有潜在作用和有意义知识进行提取的过程。
数据挖掘技术关键在于能够在初次提取的数据信息中找到隐藏在深处的数据规律，这些信息的价值远超过其它，是未来决策的重要依据，也是处理数据最高层次的应用，提高了数据的重复利用率，对数据行业做出了突出贡献。
数据挖掘的特点包括：处理的数据量非常大；用户可以在任何时间和地点使用查询系统，以保证和满足用户的要求；满足数据库的需求，分别对所有数据进行分析，覆盖全面，为以后应用提供依据；面对数据库中样本的特点，从数据本身规律出发，其发掘的算法规则只适用于自身。
这些特点与DM挖掘的样本数据和所要达到的目标有紧密的关联。
数据挖掘的任务包括：分类、聚类、关联、回归、预测、序列分析等。
分类是把数据样本中的数据按照某一概念进行排列组合，建立分类模型，最终目标是获得分类规则。
常用的分类算法包括决策树模式、神经网络算法等。
聚类是把样本数据库根据其相似性分成许多类别，使得同类中具有更多相似性，反之，不同类中尽可能不同。
虽然在应用方面与分类相近，但两者区别在于聚类个数和细分程度。
神经网络法是一种基于逻辑规则的研究过程，通过模仿神经网络的结构和功效来完成推理过程。
它具有强大的研究记忆能力，但不能用于全过程，虽结果精确但无法说明。
决策树法是一种分类方法，能够采用各种规则语言对初始数据完成分类，最终呈现出树形图。
C4.5算法包括了分类和回归双重问题，适用于大量单一变量间且非数值数据。
遗传算法基于遗传规则和生物进化原理，运用自然选择规律对目标问题进行最优解分析。
它能够处理多种复杂数据集，但所需参数巨大、复杂，在进行计算机编程更是繁琐，常用来解决神经元网络。
粗糙集法能够分析模糊不确定、不完整的数据问题，过程简单，步骤方便，但无法处理连续型数据，主要应用于近似推理、数字逻辑分析和化简、建立预测模型等问题。
模糊集法通过运用集合理论知识，对相关问题进行判断与决策，选择规则模式并使用聚类分析等。
隶属度作为一种标准来表现模糊事物的属性。
关联规则法体现了变量间的相关性，能够找到更有深意的数据。
ri算法，定义了最小支持度和最小可信度两个阈值。
Pang-Ning Tan (2010) XXX of data n and n techniques has led to the emergence of massive datasets in both business and scientific fields [13]。
XXX。
n-XXX n-makers。
enabling them to monitor the market and manage industries。
making it increasingly widely used。
Ioannis Karakatsanisa (2017) XXX。
XXX market trends and changes will be of great value to job seekers。
employers。
n-makers。
and investors [14].3.1.1 ns in MarketingIn marketing。
enterprises spend a lot of money and time on market and customer XXX-makers to conduct market analysis andn-making。
they can promptly discover the impact of n and saleson the market and customers。
obtain valuable intelligence。
control the n of enterprise markets。
and XXX。
the n of data mining in marketing is in line with the trend of market development.Facing a large number of consumers。
XXX gods。
and conduct comprehensive analysis of the consumer market and theirr on this basis。
By using data XXX。
all consumer-related concepts XXX future market strategies。
as well as stay ahead of customer XXX。