数据挖掘研究现状及发展趋势
可视化数据挖掘技术的研究与实现的开题报告
可视化数据挖掘技术的研究与实现的开题报告一、选题背景和意义随着互联网和信息技术的不断发展，数据得到了广泛的应用，各个领域都在积极的探索其在自己领域的应用，其中数据挖掘技术是应用最为广泛的一种技术之一。
数据挖掘技术可以利用各种算法和模型从大量的数据中发现潜在的知识和信息，这些信息对于企业、政府等组织具有非常重要的价值。
然而，传统的数据挖掘技术往往只能提供数值和文字的信息，这样的信息不够直观和易于理解，应用范围受到限制。
为了解决这个问题，可视化数据挖掘技术应运而生。
可视化数据挖掘技术将数据挖掘得到的信息以图形和图像的形式展现出来，可以让人们更直观地了解数据挖掘得到的知识和信息，促进人们对数据的理解和分析，同时也可以帮助人们快速地发现数据中的规律和异常，提高数据分析的效率。
随着可视化技术的不断发展，可视化数据挖掘技术在各个领域中也得到了广泛的应用，比如金融、医疗、人力资源等领域。
本文旨在研究可视化数据挖掘技术的相关实现方法和应用案例，通过对已有的研究和实践的总结和分析，探讨可视化数据挖掘技术的优势和不足，为进一步推广应用可视化数据挖掘技术提供参考和借鉴。
二、研究目标和内容本研究的主要目标是探究可视化数据挖掘技术的相关理论和实现方法，并通过实例展示其在实践中的应用效果。
具体研究内容包括：1. 可视化数据挖掘技术的相关理论和算法2. 可视化数据挖掘技术在各个领域中的应用案例3. 可视化数据挖掘技术的优势和不足以及未来的发展趋势三、研究方法和技术路线本研究采用文献综述法和案例研究法进行研究。
具体技术路线如下：1. 收集与可视化数据挖掘技术相关的文献资料，深入研究和分析相关理论和算法，了解其实现原理和优缺点。
2. 选择多个领域中的可视化数据挖掘案例，深入分析并比较其应用效果，总结可视化数据挖掘技术在不同领域中的应用特点和优化方法。
3. 根据对可视化数据挖掘技术的深入了解，总结其优势和不足，并预测其未来的发展趋势。
数据分析专项研究报告(3篇)
第1篇一、摘要随着大数据时代的到来，数据分析已经成为企业、政府及各类组织决策的重要依据。
本报告针对某企业销售数据进行分析，旨在通过数据挖掘，揭示销售趋势、客户特征、产品表现等方面的问题，为企业制定销售策略提供数据支持。
二、研究背景某企业作为一家生产家电产品的公司，近年来市场竞争日益激烈，企业面临销售业绩下滑的困境。
为了提高销售业绩，企业决定开展数据分析专项研究，通过对销售数据的深入挖掘，找出影响销售业绩的关键因素，为企业的决策提供有力支持。
三、研究方法1. 数据收集：收集某企业近三年的销售数据，包括销售额、销售量、客户信息、产品信息等。
2. 数据清洗：对收集到的数据进行清洗，去除重复、缺失、异常等无效数据。
3. 数据分析：运用统计学、数据挖掘等方法对清洗后的数据进行深入分析。
4. 结果展示：采用图表、文字等形式展示分析结果。
四、数据分析1. 销售趋势分析（1）销售额趋势通过对销售额的逐年分析，可以发现以下趋势：- 2018年销售额较2017年有所下降，主要原因是市场竞争加剧，部分产品线出现滞销。
- 2019年销售额较2018年有所回升，主要得益于新产品线的推出和促销活动的开展。
- 2020年销售额较2019年有所下降，主要原因是新冠疫情对消费市场的影响。
（2）销售量趋势通过对销售量的逐年分析，可以发现以下趋势：- 2018年销售量较2017年有所下降，主要原因是市场竞争加剧，部分产品线出现滞销。
- 2019年销售量较2018年有所回升，主要得益于新产品线的推出和促销活动的开展。
- 2020年销售量较2019年有所下降，主要原因是新冠疫情对消费市场的影响。
2. 客户特征分析（1）客户地域分布通过对客户地域分布的分析，可以发现以下特征：- 该企业产品在东部沿海地区销售较好，主要原因是该地区经济发达，消费水平较高。
- 中部地区销售一般，主要原因是该地区消费水平相对较低，市场竞争较为激烈。
- 西部地区销售较差，主要原因是该地区消费水平较低，市场竞争较为激烈。
数据挖掘的研究与应用进展
数 据 挖 掘 （ ａａＭｉｉｇ ， 译 作 数 据 采 集 ， 种 公 认 的 定 义 是 ｗ ．． ｒｗｅ ，Ｇ． ｉｔｓｙｈｐｒ 人 Ｄ ｔ ｎｎ ）又 一 Ｊ Ｆａ ｌｙ Ｐａｅ ｋ Ｓａ ｉ ｔ ｏ等 提 出的 ： 据挖掘 ， 数 就是 从 大 型 数 据库 的 数 据 中提 取 人 们 感 兴 趣 的 知 识 ， 些 知 识 是 隐 含 的 、 先 未 知 的 、 这 事
知 识 发 现 与 数 据 挖 掘 是 人 工 智 能 、 器 学 习 与 数 据 库 技 术 相 结 合 的 产 物 ． 传 统 的 决 策 支持 系 统 中 ， 机 在 知识 库 中 的 知 识 和 规 则 是 由专 家 和 程 序 人 员 建 立 的 ， 由外 部 输 人 的 ． 于 那 些 决 策 者 明 了 的信 息 ， 以 是 对 可 用 查 询 、 机 分 析 处 理 直 接 获取 ， 另 外 一 些 隐 藏 在 大 量 数 据 中 的关 系 、 势 ， 既 难 以 发 现 又 至 关 重 要 联 而 趋 是
潜 在 有 用 的信 息 ， 取 的知 识 可 表 示 为 概 念 （ ｏ ｃ ｐ 、 则 （ ｕｅ ） 规 律 （ ｅ ｕａｉｅ ） 模 式 （ ａ ｅｎ ） 提 Ｃ ｎ ｅ ￣） 规 Ｒ ｌｓ 、 Ｒ ｇ ｌｒｉｓ 、 ｔ Ｐ ｔ ｒｓ 等 ｔ
形 式 ． 定 义 把 数 据 挖 掘 的对 象 仅 定 义 为数 据 库 ． 义 地 讲 ： 据 挖 掘 是 在 一 些 事 实 或 观 察 的 集 合 中 寻 找 此 广 数 模 式 的决 策 支 持 过 程 ． 就 是 说 ， 据 挖 掘 的对 象 不 仅 是 数 据 库 ， 可 以 是 文 件 系 统 ， 其 它 任 何 数 据 集 也 数 也 或
数据挖掘技术的发展与研究
数据 挖掘 分 析
．
嘉 言 篙 誊 茎 暑
被 人们 或竞争 对手 早 已掌 握 的 或 无法 实现 的事 实 都 是没 有 意 义 的。
１ １ 数 据 挖 掘 的 含 义 数 据 挖 掘 是 从大 量 数 据 中 提 取 出 可 ． 信、 新颖 、 有效 并 能被 人 理 解 的 模 式 的 高级 处理 过 程 。它 与 数 据 库 中 的 知 识 发 现 （Ｋ ｏ ｌ ｇ Ｄｓ ｖｒ ｎｗｅ ｅ ｉｏｅ ｄ ｃ Ｄ ｔ ａ ， Ｄ ） 着 紧 密 的关 系 ， Ｋ Ｄ是 ａ ｂｓ Ｋ Ｄ 有 ａ ｅ 而 Ｄ
一
个多步 骤 的 处 理 过 程 ， 般 分 为 ： 题 定 一 问
义、 数据 提取 、 数据 预处 理 、 数据 挖掘 、 识评 知
估。
由此 可见 ， 数据 挖 掘 只 是 数 据 库 中 知识 发现的 一个 步骤 ， 但又 是最 重要 的一 步 ， 离开 数据挖 掘 ， 据库 就达 不 到知识 发现 的目 的。 数
这也 是 为什 么 一 般研 究 资 料上 对 Ｋ Ｄ和数 Ｄ
据 挖掘 不加 区别 的 原 因 。数 据挖 掘 是 数 据库 研 究 中 的 一个 很有 应用价 值的 新领 域 ， 合 了 数据 库 、 工智 能 、 融 人 机器 学 习 、 计 学 统 等多个 领域 的理 论 和技 术 。这一 领 域 最 显 著 的应 用 就 是数 据 挖
掘工具 。数据 挖 掘工 具能够 对 将来 的 趋势 和 行为进 行 预 测 ， 而 从
很好地 支持 人们 的决 策 ， 比如 ， 过 对 公 司 整个 数 据 库 系统 的分 经 析， 数据 挖 掘工具 可 以 回答 诸 如 哪个 客 户 对我 们 公 司 的 邮件 推 销活动 最有 可能 作 出反应 以 及为什 么 等问题 。 １ ２ 数 据挖掘 的过程 数 据 挖 掘 是 指 一个 完 整 的过 程 ， 过 ． 该 程从大 型数 据库 中 挖掘 先前未 知 的 、 效 的 、 有 可实 用 的信 息 ， 并使 用这些 信 息做 出决 策 或 丰 富知 识 。数 据 挖 掘与 传 统 的 数 据 分析
基于CiteSpace软件中医数据挖掘文献的可视化分析研究
基于CiteSpace软件中医数据挖掘文献的可视化分析研究一、本文概述随着信息技术的飞速发展，数据挖掘技术在各个领域得到了广泛的应用。
在中医领域，数据挖掘技术的引入为中医药的研究和发展提供了新的视角和工具。
本文旨在利用CiteSpace软件对中医数据挖掘文献进行可视化分析，以期更深入地理解中医数据挖掘的现状、发展趋势以及研究热点。
本文首先介绍了中医数据挖掘的重要性和必要性，阐述了数据挖掘技术在中医领域的应用现状。
随后，详细介绍了CiteSpace软件的功能特点及其在文献分析中的应用优势。
在此基础上，本文利用CiteSpace软件对中医数据挖掘相关文献进行了可视化分析，包括文献的时间分布、关键词共现网络、主题演化等方面。
通过可视化分析，本文揭示了中医数据挖掘领域的研究热点和发展趋势，为中医药研究者提供了有价值的参考信息。
本文也指出了当前中医数据挖掘研究中存在的问题和不足，为进一步的研究提供了方向和建议。
本文的研究不仅有助于深入了解中医数据挖掘的研究现状和发展趋势，同时也为中医药的现代化、国际化提供了有力的支持。
未来，随着数据挖掘技术的不断进步和应用领域的不断拓展，相信中医数据挖掘研究将会取得更加丰硕的成果。
二、理论基础与文献综述随着信息技术的快速发展，数据挖掘技术在各个领域的应用日益广泛。
在中医领域，数据挖掘技术也被逐渐引入，以期通过对中医文献的深度挖掘和分析，发现传统医学知识中的新规律和新见解。
本文旨在利用CiteSpace软件对中医数据挖掘文献进行可视化分析，以期系统地梳理和归纳中医数据挖掘领域的研究现状和发展趋势。
理论基础方面，数据挖掘是一门通过特定算法对大量数据进行处理和分析，以发现数据中的潜在规律和有价值信息的科学。
在中医领域，数据挖掘技术可以应用于中药方剂配伍、疾病证候分析、名医经验传承等多个方面。
通过数据挖掘技术，可以对中医古籍、现代中医文献等海量数据进行深度挖掘，揭示传统医学知识中的隐藏规律和关联规则，为中医临床和科研提供新的思路和方法。
人工智能在数学中的应用及发展趋势
人工智能在数学中的应用及发展趋势一、引言在21世纪的科技浪潮中，人工智能（AI）以其强大的计算能力和数据处理能力，正逐步渗透到各个领域，其中包括数学。
数学，作为科学的基石，其严谨的逻辑和抽象思维为AI的发展提供了广阔的应用空间。
本文将探讨AI在数学中的应用现状，以及未来的发展趋势。
二、AI在数学中的应用1. 数学建模：AI通过机器学习算法，能够快速处理大量数据，构建复杂的数学模型，如金融风险分析、物理模拟等，提高计算效率。
2. 智能解题：AI辅助教学，如谷歌的AlphaGo在围棋领域的胜利，展示了AI在特定数学问题上的解题能力，如代数、几何等。
3. 数据挖掘：AI在大数据背景下，能自动发现数学规律，如模式识别、预测分析，为统计学和概率论提供新视角。
4. 算法优化：AI通过迭代优化，改进传统数学算法，如线性代数的求解算法，提高计算精度。
三、发展趋势1. AI驱动的数学研究：AI将推动数学理论的创新，如AI辅助证明、自动定理发现等。
2. 个性化学习：AI将根据每个学生的学习习惯和能力，提供个性化的数学辅导，提升教学效果。
3. 数学计算的自动化：AI将实现更高精度的数值计算，解决传统计算难题，如超大规模矩阵运算。
4. 数学伦理与安全：随着AI在数学中的广泛应用，如何保证数据安全和算法的透明性，将成为未来的重要议题。
四、挑战与展望AI在数学中的应用虽已初具规模，但仍面临数据隐私保护、算法解释性等问题。
未来，我们需要在保证技术进步的同时，建立完善的伦理规范，确保AI与数学的和谐共生。
五、结论人工智能与数学的融合，不仅改变了数学的计算方式，也拓宽了数学的应用领域。
随着技术的不断进步，我们有理由期待AI在数学中的应用将更加深入，为人类的科学探索提供强大的工具。
同时，我们也需关注其带来的伦理挑战，以确保这一技术的健康发展。
六、参考文献（此处列出相关研究论文、书籍等，以体现专业性）以上内容展示了人工智能在数学中的应用及其发展趋势，旨在提供一个全面且深入的视角，以供读者参考和讨论。
大数据时代的到来：2024年全球大数据趋势
大数据产业涉及大量的知识产权问题。各国政府通过完善知识产权保护法规，保护创新者的合法权益，激发 大数据产业的创新活力。
05
企业应对策略与建议
制定明确的大数据战略
确定大数据在企业战略中 的地位和作用
明确大数据对企业业务、运营、决策等方面 的支持作用，以及其在企业未来发展中的战 略意义。
跨国数据流动与合作机制
数据流动自由化
随着全球化的深入发展，跨国数据流 动日益频繁。各国政府逐渐认识到数 据流动对经济发展的重要性，纷纷采 取措施推动数据流动自由化。
国际合作机制
为加强在大数据领域的国际合作，各 国纷纷建立双边或多边合作机制，共 同推动大数据技术创新和应用。例如 ，中美、中欧等国家和地区在大数据 领域开展了广泛的合作。
2024年全球大数据市场预测
市场规模及增长速度
预计2024年全球大数据市场规模将达到数千亿美元级别，呈现出持续增长的态势。 随着企业对于数据价值的认识不断加深，大数据市场的增长速度将逐渐加快。
云计算、人工智能等技术的不断发展，为大数据市场提供了更广阔的发展空间。
主要市场参与者分析
全球大数据市场的主要参与者 包括IBM、Oracle、
06
未来展望与总结
全球大数据发展趋势预测
01
数据量持续增长
随着物联网、社交媒体等的快速发展，全球数据量将呈现爆炸式增长。
02
数据处理和分析能力不断提升
随着技术的进步，数据处理和分析的速度、准确性和效率将不断提高。
03
数据安全与隐私保护备受关注
随着数据价值的不断提升，数据安全和隐私保护将成为大数据发展的重
建立完善的人才培养体系
制定完善的人才培养计划，通过内部培训、外部引进、校 企合作等方式，培养一批高素质的大数据专业人才，为企 业大数据发展提供人才保障。
商务数据分析与应用专业的发展现状与趋势研究
商务数据分析与应用专业的发展现状与趋势研究随着企业信息化和数字化的发展，商务数据分析与应用专业逐渐成为热门专业之一。
商务数据分析与应用专业主要涉及数据分析、数据挖掘、商务模型等知识，旨在帮助企业更好地利用和分析数据，提高企业业务水平和竞争力。
本文将深入探讨商务数据分析与应用专业的发展现状与趋势。
1. 学科介绍商务数据分析与应用专业是一门综合性学科，涉及商务管理、统计学、计算机科学等多个领域。
学生需掌握数据分析、数据挖掘、商业模型等知识和技能。
2. 学科内容商务数据分析与应用专业的课程设置主要包括数据挖掘、大数据分析、商务模型、数据可视化等方面，具有较强的实践性和运用性。
3. 就业前景商务数据分析与应用专业具有广阔的就业市场，尤其是在金融、电商、物流等领域。
毕业生可从事数据分析师、数据挖掘工程师、商务分析师等职业。
1. 大数据随着大数据时代的到来，商务数据分析与应用专业将更加重视大数据的处理与分析，掌握大数据方面的技能将成为求职的一大优势。
2. 云计算商务数据分析与应用专业也将更加注重云计算的应用和技术，将云计算技术应用于数据分析，从而提高数据的处理和分析效率。
3. 人工智能人工智能技术的兴起将为商务数据分析与应用专业的发展带来新的机遇，人工智能技术的应用将带来更加精准和高效的商务数据分析。
4. 行业细分未来商务数据分析与应用专业将更加向具有行业细分的方向发展，将针对不同行业的数据进行分析，并提供相应的商业模型和解决方案，从而为企业提供更加定制化的商务数据分析服务。
总之，商务数据分析与应用专业是一个非常有前途和潜力的专业，随着技术的不断发展，该专业将不断发展壮大，为企业提供更加专业可靠的商务数据分析服务。
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数据挖掘研究现状及发展趋势 0 数据挖掘研究现状及发展趋势
摘要：从数据挖掘的定义出发，介绍了数据挖掘的神经网络法、决策树法、遗传算法、粗糙集法、模糊集法和关联规则法等概念及其各自的优缺点；详细总结了国内外数据挖掘的研究现状及研究热点，指出了数据挖掘的发展趋势. 关键词:数据挖掘;挖掘算法；神经网络；决策树；粗糙集；模糊集；研究现状;发展趋势 Abstract：From the definition of data mining，the paper introduced concepts and advantages and disadvantages of neural network algorithm，decision tree algorithm，genetic algorithm，rough set method，fuzzy set method and association rule method of data mining，summarized domestic and international research situation and focus of data mining in details，and pointed out the development trend of data mining. Key words:data mining，algorithm of data mining，neural network，decision tree，rough set，fuzzy set，research situation，development tendency
1 引言 随着信息技术的迅猛发展，许多行业如商业、企业、科研机构和政府部门等都积累了海量的、不同形式存储的数据资料[1］。这些海量数据中往往隐含着各种各样有用的信息,仅仅依靠数据库的查询检索机制和统计学方法很难获得这些信息，迫切需要能自动地、智能地将待处理的数据转化为有价值的信息，从而达到为决策服务的目的。在这种情况下，一个新的技术———数据挖掘（Data Mining，DM）技术应运而生[2］. 数据挖掘是一个多学科领域，它融合了数据库技术、人工智能、机器学习、统计学、知识工程、信息检索等最新技术的研究成果，其应用非常广泛。只要是有分析价值的数据库，都可以利用数据挖掘工具来挖掘有用的信息.数据挖掘典型的应用领域包括市场、工业生产、金融、医学、科学研究、工程诊断等。本文主要介绍数据挖掘的主要算法及其各自的优缺点，并对国江西理工大学 数据挖掘研究现状及发展趋势 1 内外的研究现状及研究热点进行了详细的总结，最后指出其发展趋势及问题所在。
2 数据挖掘算法 数据挖掘就是从大量的、有噪声的、不完全的、模糊的、随机的实际应用数据中提取有效的、新颖的、潜在有用的知识的非平凡过程［3］。数据挖掘过程如图1所示.这些数据的类型可以是结构化的、半结构化的、甚至是异构型的。发现知识的方法可以是数学的、非数学的、也可以是归纳的。最终被发现了的知识可以用于信息管理、查询优化、决策支持及数据自身的维护等[4]. 数据目标数据预处理数据转换数据模式知识选择预处理转换数据开采解释评价
图1数据挖掘过程 目前，数据挖掘的算法主要包括神经网络法、决策树法、遗传算法、粗糙集法、模糊集法、关联规则法等。
2.1 神经网络法 神经网络法是模拟生物神经系统的结构和功能,是一种通过训练来学习的非线性预测模型，可完成分类、聚类、特征挖掘等多种数据挖掘任务。神经网络的学习方法主要表现在权值的修改上。其优点是具有抗干扰、非线性学习、联想记忆功能，对复杂情况能得到精确的预测结果;缺点是不适合处理高维变量，不能观察中间的学习过程,具有“黑箱”性,输出结果也难以解释；其次是需较长的学习时间.神经网络法主要应用于数据挖据的聚类技术中。
2。2 决策树法 决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程，其表现形式是类似于树形结构的流程图。数据挖掘研究现状及发展趋势 2 最典型的算法是J.R.QUINLAN于1986年提出的ID3算法[5］，之后在ID3算法的基础上又提出了
极其流行的C4.5算法[6].采用决策树法的优点是决策制定的过程是可见的，不需要长时间构造过程、描述简单,易于理解,分类速度快；缺点是很难基于多个变量组合发现规则。决策树法擅长处理非数值型数据，而且特别适合大规模的数据处理.
2.3 遗传算法 遗传算法是一种采用遗传结合、遗传交叉变异及自然选择等操作来生成实现规则的、基于进化理论的机器学习方法。它的基本观点是“适者生存”原理，具有隐含并行性、易于和其它模型结合等性质主要的优点是可以处理许多数据类型，同时可以并行处理各种数据,对问题的种类有很强的鲁棒性；缺点是需要的参数太多，编码困难，一般计算量比较大。遗传算法常用于优化神经元网络,解决其它技术难以解决的问题。
2。4 粗糙集法 粗糙集法也称粗糙集理论，是一种新的处理含糊、不精确、不完备问题的数学工具,可以处理数据约简、数据相关性发现、数据意义的评估等问题。其优点是算法简单，不需要关于数据的任何预备的或额外的信息;缺点是难以直接处理连续的属性，须先进行属性的离散化。因此,连续属性的离散化问题是制约粗糙集理论实用化的难点［7]。粗糙集理论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。
2。5 模糊集法 模糊集法利用模糊集合理论对问题进行模糊评判、模糊决策、模糊模式识别和模糊聚类分析。模糊集合理论是用隶属度来描述模糊事物的属性[7］。系统的复杂性越高,模糊性就越强. 数据挖掘研究现状及发展趋势 3 2。6 关联规则法
关联规则反应了事物之间的相互依赖性或关联性。其最著名的算法是R。AGRAWAL等人提出的Apriori算法。最小支持度和最小可信度是为了发现有意义的关联规则给定的2个阈值。在这个意义上，数据挖掘的目的就是从源数据库中挖掘出满足最小支持度和最小可信度的关联规则。
3 数据挖掘研究现状 3。1 国外研究现状 知识发现［8] (Knowledge Discovery inDatabases，KDD）与DM是数据库领域中最重要的课题之一。KDD一词是在1989年8月于美国底特律市召开的第十一届国际人工智能会议上正式形成的.1995年在加拿大蒙特利尔召开的首届KDD＆Data Mining国际学术会议上，把数据挖掘技术分为科研领域的知识发现与工程领域的数据挖掘［9]。之后每年召开一次这样的会议,经过十几年的努力,数据挖掘技术的研究已经取得了丰硕的成果。目前,对KDD的研究主要围绕理论、技术和应用这三个方面展开。多种理论与方法的合理整合是大多数研究者采用的有效技术。 目前，国外数据挖掘的最新发展主要有对发现知识的方法的进一步研究，如近年来注重对Bayes（贝叶斯)方法以及Boosting方法的研究和改进提高；KDD与数据库的紧密结合；传统的统计学回归方法在KDD中的应用。在应用方面主要体现在KDD商业软件工具从解决问题的孤立过程转向建立解决问题的整体系统，主要用户有保险公司、大型银行和销售业等。许多计算机公司和研究机构都非常重视数据挖掘的开发应用，IBM和微软都相继成立了相应的研究中心[10].美国是全球数据挖掘研究最繁荣的地区，并占据着研究的核心地位。 由于数据挖掘软件市场需求量的增大,包括国际知名公司在内的很多软件公司都纷纷加入到了数据挖掘工具研发的行列中来,到目前已开发了一系列技术成熟、应用价值较高的数据挖掘数据挖掘研究现状及发展趋势 4 软件。以下为目前最主要的数据挖掘软件：
（1)Knowledge Studio:由Angoss软件公司开发的能够灵活地导入外部模型和产生规则的数据挖掘工具。最大的优点：响应速度快，且模型、文档易于理解，SDK中容易加入新的算法。 (2)IBM Intelligent Miner:该软件能自动实现数据选择、转换、发掘和结果呈现一整套数据挖掘操作;支持分类、预测、关联规则、聚类等算法,并且具有强大的API函数库,可以创建定制的模型。 （3)SPSS Clementine：SPSS是世界上最早的统计分析软件之一.Clementine是SPSS的数据挖掘应用工具，它可以把直观的用户图形界面与多种分析技术如神经网络、关联规则和规则归纳技术结合在一起。该软件首次引入了数据挖掘流概念，用户可以在同一个工作流环境中清理数据、转换数据和构建模型。 （4)Cognos Scenario:该软件是基于树的高度视图化的数据挖掘工具,可以用最短的响应时间得出最精确的结果.此外，还有由美国Insightful公司开发的I-Miner、SGI公司和美国Standford大学联合开发的Minset、Unica公司开发的Affinium Model、加拿大Simon Fraser大学开发的DBMiner、HNC公司开发的用于信用卡诈骗分析的Database MiningWorkstation、Neo Vista开发的Decision Series等。
3.2 国内研究现状 与国外相比，国内对数据挖掘的研究起步稍晚且不成熟，目前正处于发展阶段。最新发展:分类技术研究中，试图建立其集合理论体系,实现海量数据处理；将粗糙集和模糊集理论二者融合用于知识发现;构造模糊系统辨识方法与模糊系统知识模型;构造智能专家系统；研究中文文本挖掘的理论模型与实现技术；利用概念进行文本挖掘.我国也有不少新兴的数据挖掘软件: （1)MSMiner：由中科院计算技术研究所智能信息处理重点实验室开发的多策略通用数据挖掘平台[11]。该平台对数据和挖掘策略的组织有很好的灵活性.