数据挖掘技术论文

　　随着信息技术迅速发展，数据库的规模不断扩大，产生了大量的数据。下面是小编为大家精心推荐的数据挖掘技术论文，希望能够对您有所帮助。

　　数据挖掘技术论文篇一

　　浅谈数据挖掘

学习啦在线学习网 　　摘 要：数据挖掘是从海量数据中分析发现具有特定的模式、关联规则关系以及异常信息所表达出来的特点功能等在统计学有意义的结构和事件。该文简要分析介绍了数据挖掘的含功能、技术及其应用等。

学习啦在线学习网 　　关键词：数据挖掘 技术 应用

　　中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1674-098X(2013)04(c)-0054-01

学习啦在线学习网 　　数据挖掘是在信息的海洋中从统计学的角度分析发现有用的知识，并且能够充分利用这些信息，发挥其巨大的作用，从而创造价值，为社会生产服务。数据挖掘工具能够扫描整个数据库，并且识别潜在的以往未知的模式。

　　1 数据挖掘

　　数据挖掘是与计算机科学相关，包括人工智能、数据库知识、机器学习、神经计算和统计分析等多学科领域和方法的交叉学科，是从大量信息中提取人们还不清楚的但具有对于潜在决策过程有用的信息和知识的过程[1]。数据挖掘能够自动对数据进行分析，并归纳总结，推理，分析数据，从而帮助决策者对信息预测和决策其作用[2]。

学习啦在线学习网 　　对比数据挖掘及传统数据分析(例如查询、报表)，其本质区别在于：前者在没有明确假设的前提下通过挖掘信息，提取有用的资料，并提升到知识层面，从而帮助提供决策支持。所以数据挖掘又称为知识挖掘或者知识发现。数据挖掘通过统计学、数据库、可视化技术、机器学习和模式识别等诸多方法来实现丛大量数据中自动搜索隐藏在其中的有着特殊关联性的信息[3]。

　　2 数据挖掘技术

　　数据挖掘有许多挖掘分析工具，可以在大量数据中发现模型和数据间关系，常用数据挖掘技术包括：聚类分析和分类分析，偏差分析等。

　　分类分析和聚类分析的主要区别在于前者是已知要处理的数据对象的类，后者不清楚处理的数据对象的类。聚类是对记录分组，把相似的记录在一个聚集里，聚集不依赖于预先定义好的类，不需要训练集。分类分析是预先假定有给定的类，并假定数据库中的每个对象归属于这个类，并把数据分配到这个给定类中。通过分析训练集中的数据，准确描述每个类别，并进行建模、挖掘分类规则，并依据该分类规则，划分其他数据库中的数据类别。聚类分析是非监督学习，不依靠预先定义的类和带类标号的训练数据集，实体对象集合依照某种相似性度量原则，归纳为若干个类似实体对象组成的多个类或簇的过程，不同类中的数据尽可能存在差异，同类中的数据之间各个数据尽可能相似。

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　　3 数据挖掘方法

学习啦在线学习网 　　要的数据挖掘方法包括决策树、遗传算法、人工神经网络、近邻算法和规则推导等。通过描述和可视化来对数据挖掘结果进行表示。

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　　人工神经网络对人脑神经元进行模拟，依据其非线形预测模型，通过模式识别的方式展开，获取的知识需要存储在网络各单元之间的连接权中。人工神经网络能够完成分类和聚类等挖掘[5]。

　　关联规则是进行数据挖掘的重要的可悲发现的知识，对于两个或多个变量的取值之间存在某种规律性，并对其进行可信度的分析，挖掘其中的关联关系。这对于发现数据中存在的各种有用的信息，发现其数据模式和特征，然后发现目标行为具有重要意义。

　　4 数据挖掘的应用

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　　5 结语

学习啦在线学习网 　　数据挖掘技术能自动分析数据，广泛应用于各个企事业单位，分析调查大量数据，分析企业经营对社会，经济和环境的综合影响，并预测企业未来的发展趋势，从数据仓库中揭示出数据之间的潜在价值的规律性，形成知识发现，为决策管理提供依据。

　　参考文献

　　[1] 孟晓明.浅谈数据挖掘技术[J].计算机应用与软件，2004(8).

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　　[4] 王阳，张春华.数据挖掘技术、应用及发展趋势[J].信息化与网络建设，2003(4).

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　　[6] 唐晓萍.数据挖掘与知识发现综述[J].电脑开发与应用，2002(2).

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