数据挖掘总结范例【热选4篇】

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数据挖掘总结范文【第一篇】

关键词 数据挖掘； 原理方法； 医学应用

1数据挖掘及其意义

数据挖掘又称数据库中的知识发现（Knowledge Discov-ery in Database，KDD），是从大量的数据中，抽取潜在的、有价值的知识（模型或规则）的过程。数据挖掘所探寻的模式是一种客观存在的、但隐藏在数据中暂时未被发现的知识。现在，随着数据库技术的不断发展及数据库管理系统的广泛应用，人们面对前所未有的信息数量，目前的数据库系统虽然可以高效地实现数据的录入、查询、统计等功能，却很难发现数据中存在的关系和规则，无法根据现有的数据预测未来的发展趋势。于是，人们利用数据库存储数据，采用机器学习的方法来分析数据，挖掘大量数据背后隐藏着的重要信息和知识。这两者的结合促成了数据库中数据挖掘技术的产生和发展， 实现了对数据库海量信息的更高层次的分析。随着数据挖掘技术的逐步发展和完善，近年来在金融、电信、零售、医疗卫生、科学研究等多个领域中得到成功应用，发挥了巨大作用。当前，KDD国际研讨会的研究重点逐渐从发现方法等理论研究转向系统应用研究，注重多种发现策略和技术的集成，以及多种学科之间的相互渗透，更为医疗卫生事业的发展及医学科研工作提供了有力的武器，开辟了新的广阔前景［1］。

2数据挖掘常用的技术和工具

数据挖掘常用的技术方法有特征化规则、关联规则、分类和预测规则、聚类规则。特征化规则是对数据库中原始数据进行分析，获得它们所拥有的共同特征，又称数据总结。其目的是对数据进行浓缩，给出它的紧凑描述。其方法是根据属性列的临界值和概括层次树，对原始数据进行概括，合并相同和相似的元组，最后得到一个或几个“抽象宏记录”即为所挖掘的知识。在特征化规则的发现中，概括的程度由一个合适的阈值来控制，规则的数量被控制在阈值以内。阈值越大，发现的规则越多，但规则的概括程度越小［2］。关联规则挖掘可以发现大量数据中不同的项目集之间存在的关联或关系，从所有对象中来决定哪些相关对象应该放在一起。依照不同的标准，关联规则可以分为布尔的和量化的、单维的和多维的、单层的和多层的关联规则。关联规则的算法有很多，其中，Apriori和 DHP是比较成功的两个算法［7］。分类和预测可以用于提取数据类别的模型或预测未来的数据趋势。通过对预先建立的学习模型进行有指导的学习，最终可以获得具有一定准确率的分类方法。数据分类在统计学、机器学习、人工智能等领域都有研究，方法包括判定树归纳、贝叶斯分类和贝叶斯网络、神经网络、遗传算法和模糊集方法等。预测是构造和使用模型评估无标号样本或评估给定样本可能具有的属性值或区间值，一般采用线性回归、多元回归、非线性回归等方法获得该连续值函数模型［7］。聚类规则是将不同的母体区隔为不同构型的组群，其目的是将组与组之间的差异分辨出来，并对个别组内的相似样本进行挑选。在聚类化技术中，没有预先定义好的类别和训练样本存在，所有纪录都根据彼此相似程度来加以归类。所使用的技巧有k-means法及agglomeration法［5］。一般来讲，数据挖掘工具根据其适用的范围分为两类：专用数据挖掘工具和通用数据挖掘工具。专用数据挖掘工具是针对某个特定领域的问题提供解决方案，在涉及算法的时候充分考虑了数据、需求的特殊性，并作了优化；而通用数据挖掘工具不区分具体数据的含义，采用通用的挖掘算法，处理常见的数据类型。目前，比较著名的数据挖掘工具有IBM Intel-ligent Miner、SAS Enterprise Miner、SPSS Clementine等，它们都能够提供常规的挖掘过程和挖掘模式，在操作的简易性、工具的开放性和可伸缩性方面各有特点。其它常用的数据挖掘工具还有LEVEL5 Quest 、MineSet （SGI） 、Partek 、SE-Learn 、SPSS 的数据挖掘软件Snob、Ashraf Azmy 的SuperQuery 、WINROSA 、XmdvTool 等［6］。

3数据挖掘在医学领域的应用及其前景

近年来，数据挖掘技术在医学领域中的应用越来越广泛。在疾病诊断、治疗、器官移植、基因研究、图像分析、康复、药物开发、科学研究等方面都获得了可喜的成果。南加州大学脊椎病医院利用Information Discovery进行数据挖掘，该技术已应用到肿瘤学、肝脏病理学、肝炎的生存几率预测、泌尿学、甲状腺病例诊断、风湿病学、皮肤病诊断、心脏病学、神经心理学、妇科学、产科学等医学领域。Jiawei Han和Micheline Ka-mher从异构和分布式基因数据的语义集成、DNA序列间相似的搜索和比较、同时发现的基因序列的识别、发现在疾病不同阶段的致病基因等方面阐述了数据挖掘在DNA数据分析领域中的应用问题。Muggleton等人提出利用归纳逻辑编程，根 据氨基酸序列信息预测蛋白质第二结构。Igor kononko等从医学诊断的角度阐述了统计或模式识别方法、符号法则的归纳学习、人造神经网络3类机器学习算法在医学领域中的应用。MiroslavKubat等针对心电图、脑电图等医学推测信号的分析，提出使用决策树来初始化神经络，可以大大提高对测试样本的分类准确率。Vysis应用神经网络技术为药品开发进行蛋白质分析。Robeit Groth对聚类技术在患者术后康复问题分析的应用进行了研究等。在国内，中南大学的陈爱斌、夏利民等利用boosting机器学习方法对人脸检测进行了研究。第四军医大的陈雪峰［4］等利用数据库和数据挖掘技术建立的恶性血液病数据库分析系统，不仅可辅助医生做出初步诊断而且对数据具有强大挖掘和分析功能。富春枫［2，3］等研究了机器学习的分类方法logitBoost在判别分析中的应用及其在医学领域中的应用前景等。数据挖掘在医学上的应用有其自身的优势，因为医学上收集到的数据一般是真实可靠、不受其他因素影响的，而且数据集的稳定性较强。这些对挖掘结果的维护、不断提高挖掘模式的质量都是非常有利的条件。随着电子病历的推广，用计算机存储病案在医院已经比较普遍。如果各医院将收集的数据进一步汇总，数据总量是相当大的，而且都是病人的真实数据。从这样的数据集中运用各种数据挖掘技术了解各种疾病之间的相互关系、各种疾病的发展规律，总结各种治疗方案的治疗效果，以及对疾病的诊断、治疗和医学研究都是非常有价值的。

4结语

本研究介绍了数据挖掘的意义、技术、工具及其在医学上的应用，展现了其广阔的发展前景。这为医学的发展开辟了一条新的途径，为广大医疗科技工作者提供了新的发展机遇，抓住机遇、勇于创新，就一定会在促进医学事业的发展中大有作为。

参考文献

1 Michael J. A. Berry and Gordon S. Linoff. Data Mining Tech-niques. John Wiley & Sons，2004.

2 富春枫，荀鹏程，等。Logitboost及其在判别分析中的应用。 中国卫生统计，2006，23（2）:98～100.

3 丁祥武，杨莹。 数据挖掘在医学上的应用。 郧阳医学院学报，1999，3:130～132.

4 陈雪峰，蔡锋，王静。恶性血液病数据库分析系统的建立。 第四军医大学学报， 2005，25:252～254.

5 数据挖掘系列讲座，中国计算机用户-赛迪网。 publish-diaryID=2550666.

数据挖掘总结范文【第二篇】

前言：

为了提高医学上的工作效率，慢慢的引入了计算机，到目前为止，计算机已经在医学中得到了广泛的应用。医学上为了对医学数据分析系统化，理论化。也慢慢的出现了一个新的系统，医学信息系统。这个医学信息系统大大的促进了医学数据的数字化程度，为以后的医学数据分析带了极大地方便。但是与此同时也带了麻烦，要知道医学数据是非常庞大的，要想提高办事效率，就必须在短时间内得到与这些数据相关的有价值的信息。因此我们把数据挖掘应用到了医学数据分析上，让医生能在短时间在庞大的医学信息系统中获得最有价值的信息对医学数据作出分析，这样不但提高了医生的工作效率，而且还让医生的判断更加准确。所以说数据挖掘在医学数据分析中的应用是十分重要的。

一、 数据挖掘的概念和基本操作流程

数据挖掘技术是一项全新的技术，它是近年来数据库技术和人工智能技术飞速发展的产物。数据挖掘是帮助人们从数量庞大的，不健全的，乱七八糟的数据中找到人们需要的，能够对人们产生价值的信息。因此数据挖掘存在隐蔽性，所有我们也可以说，数据挖掘也是一个潜在有价值信息的过程。数据挖掘它具备了自动化的优点，它能根绝人们的需要自动的对人们的需求进行分析和总结，然后帮助决策者做出合理的决定。

它的基本过程：数据挖掘一般可以氛围三个阶段。数据的集成，数据的选择和数据的转换可以划分为一个部分，成为数据预处理阶段，数据的预处理阶段的效果将直接影响着数据挖掘质量的好坏。模式的发现是中间阶段，是运用数据挖掘算法从数据库中提取有效模式的阶段，最后一个阶段是后续处理阶段，它包括了模式的评估和知识的表示两个部分，后续处理阶段通过已经制定好的标准识别出有用的知识。

二、 医学数据的特点

根绝医学信息系统数据自身的局限性，我们可以对医学数据的特点作出以下总结：

（一） 隐私性

因为医学自身的局限性，导致了临床上产生的医学数据有的会牵扯到病人的隐私，如果这些隐私不经过患者的允许被公众了，就会在一定程度上对患者造成侵扰。这就要求数据挖掘者在工作的时候一定要保护好医学数据的安全性和机密性。

（二） 多态性

医学数据包含的东西很多，但不仅仅是文字，图像，其中会有很多的声音，信号等，这是其他信息所不具有的，医学信息的多属性模式给数据挖掘带了很大的麻烦。

（三） 不全面性

因为在医学上疾病多种多样，再加上案例的局限性就让医学信息系统不能全部的反应出任何一种病的信息。同时再加上记录本身的局限性，很多医学数据不能得到很好地记录，所以导致了医学信息的不全面性。

（四） 时域性

医学数据中存在很多的时间函数，有的是延迟，有的是提前，有的是波形的时间函数。同时，还有一些静态的数据，尽管这些静态的记录不具有时序性，但是这部分医疗记录在记录的时候一定要详细到某一时刻。

（五） 重复性

正如我们前面所提到的，医学数据的数量是庞大的，它具有相似性，不同的疾病有时候会采用相同的医疗手段，这样就会有很多的相同的医学数据被记录到医学信息系统中，这样会给以后数据的查找带来不便。

三、 数据挖掘在医学数据分析应用的举例

（一） 医学图像处理上

在疾病诊断的工具中，有很多方法，数据挖掘就是其中应用比较广泛方法之一。也是数据挖掘在医学数据处理应用最重要的一个方面。数据挖掘在医学图像上的应用主要是从图像上发现之间的关联，变化，然后总结出规律。提高医生的决策效率，同时也提高决策的准确度。

在数据挖掘算法中，应用最广的就是决策树算法，它是一种归纳推理算法，它通过逼近离散值函数来对噪声数据处理然后分析出表达式的方法来实现的。在这种方法中，表达式被称为决策树，也正是如此才被叫做决策树算法的。

下面我们就谈一下决策树算法的特点：一方面，种方法便于理解，因为从事教务处管理的老师并不了解数据挖掘相关的知识，而决策树算法非常形象的通过树形结构表示最后的分类结果。它符合人们认识事物的一般规律；一方面决策树算法的计算量小，复杂程度小，这样就能提高工作人员的效率吗，能在短时间内解决更多的问题；最后一方面，决策树算法能够主次分明的表达出重点，属性的重要程度能被一眼看出来。

（二） 在辅助医疗上

医学诊断是一个复杂的过程，它需要按照一定的程序进行。医生通过多种途径搜集和待诊断疾病的相关知识，然后构建诊断网络，而这些病例数据被存放在医学信息系统中，所以从医学信息系统中提出有价值的诊断规则成为了现阶段研究的重点。在数据挖掘技术的帮助下，通过数据挖掘中的正常训练集模型所筛选出有价值的诊断规则。获得有效的知识。

（三） 其他方面

数据挖掘在医学数据的处理上应用广泛，上面我们仅仅介绍了应用的几点，没介绍的也很多。比如在医疗政策数据方面上，在医疗保健数据方面上，在医疗资源数据方面上，在新药品和新的数据方面上等等都有很广泛的应用。

结语

虽然数据挖掘早医疗数据分析上已经得到了很广泛的应用，但是在多年的应用中逐渐出现了这样或那样的问题，影响着数据挖掘在医疗数据分析上的再突破和再发展。所有说，数据挖掘在医学数据分析上还具有很大的发展空间，这就要求我们随着医学理论的健全和发展，不断地对数据挖掘在医学数据分析应用上进行创新，进一步的实践探索，经过我们的努力，相信数据挖掘将会在疾病的诊断治疗医学科研和教学中产生巨大的效益。

参考文献

[1]龚著琳，陈瑛，苏懿，刘雅琴，徐立钧。数据挖掘在生物医学数据分析中的应用[J].上海交通大学学报（医学版）.2011（11）.

[2]朱远平，陈伟，李建彬，陈剑鸿，许树欣，鲁春元。构建web服务的医学数据挖掘演示系统[J].数理医药学杂志。2012（04）.

[3]唐佑萍，卓绮雯，叶霭莹，王亚娜。基于医院信息系统实施数据挖掘[J].医学信息学杂志。2013（09）.

数据挖掘总结范文【第三篇】

关键词 GT4；数据挖掘；Web Service；网格节点

中图分类号TP392 文献标识码A 文章编号 1674-6708（2012）72-0203-02

0 引言

计算机网络技术的普及给人们的生活带来了翻天覆地的变化，同时在网络上产生了大量杂乱无章的数据。而应用Globus Tookit （简称GT4）技术构建网格平台，建立一个实用的基于网格的数据挖掘系统，为人们从分布的网络资源中寻找有价值的信息提供了新的技术支持。网格技术可以使分散在不同地理位置闲散计算资源实现共享，应用GT4的核心开发工具包（Java Web Service Core）和数据挖掘技术来处理分散的数据信息，管理网格平台中的资源就像对一台计算机操作一样，操作网格资源就像使用浏览器浏览网页一样方便。

1 系统结构设计

系统的结构设计在整个软件工程中比较重要，是根据用户的需求而设计的，它是整个数据挖掘系统的基础。该平台的体系结构具有如下特点：第一，实现了网格平台下数据资源的整合和管理；第二，能够处理本地和远程计算机上的数据，实现串行/并行的数据挖掘；第三，系统节点间相互协作，增加和删除节点都比较容易，系统具有可维护性。

系统的实现目标

利用日趋成熟GT4网格管理技术和数据挖掘技术来建立一个实用的分布式数据挖掘应用系统。当代社会的主要特征：数字化、信息化、网络化。网络基础设施日趋完善，软件、硬件资源配置合理稳定。利用现成的网络资源来建立一个网格开发平台具有一定的可行性。

系统模块划分依据

基于GT4数据挖掘系统的数据源是分布式数据源，分布式数据源是指在物理上分布而逻辑上集中的数据源系统。分布式数据源存储特点具有：

1）物理分布性，数据分散存储在网络中的多个节点上；

2）逻辑全局性，物理上分散存储的在各个节点的数据逻辑上是一个全局数据源；

3）节点自治性，各个节点的数据由本地用户管理，具有自治处理能力；

在该系统中，处在这个网格中的每台计算机就是这个网格的一个节点，称之为网格节点。在众多的节点中，要有一个网格节点来控制和管理其他的节点，这个节点就叫做网格中心控制节点，决策支持都是由网格中心控制节点完成的。如果要完成某个数据挖掘任务，则可以由空闲的网格节点先按挖掘需求来完成本节点的挖掘任务，再由网格中心控制节点来汇总每个节点的数据挖掘情况。局部网格节点管理的信息具有局限性，涉及的范围较小，主要完成单个节点数据的管理，对局部的数据挖掘结果进行汇总分析，但是这些局部节点的数据与全局节点的数据又是有一定关联的。

根据以上的分析可知，网格平台下的数据挖掘任务由全局数据挖掘与局部数据挖掘共同完成，基于GT4的数据挖掘系统主要包括以下几个模块：用户接口、资源注册、全局数据挖掘、局部数据挖掘。

系统模块的功能及接口设计

本系统是建立在Java_WS_Core分布式计算体系之上的，网格中的每台计算机都是一个独立的网格节点，并且它是作为独立的Web Service注册和的。每个节点都具有良好的独立性、可操作性和可移植性。为更好的完成系统的功能，将系统划分为四个模块，具体模块功能及接口设计如下：

1）用户接口模块：该模块实现用户和网格系统资源间的交互，是系统的窗口，它是一个管理注册资源、全局数据挖掘资源和局部数据挖掘资源的图形界面，是其他三个模块之间的纽带，为了用户操作方便，用户界面采用图形界面的Web方式，这样就可以用浏览器来和查找己有的服务，并且为用户和查找服务提供统一的接口。

2）资源注册中心模块：网格系统中的空闲的局部Web Service资源在这里进行注册，由全局控制节点在资源注册中心及时的增加和删除局部Web Service资源。

局部Web Service资源使用WSDL规范定义，主要完成对数据挖掘服务的提供者、数据挖掘的特定信息进行描述。数据挖掘服务的提供者的主要描述信息包括作为网格节点计算机的主机型号、硬盘大小、内存容量、所安装的操作系统、CPU和内存利用率等信息，并将其到资源注册库中。数据挖掘的特定信息描述主要包括数据挖掘算法实例地址、数据分配实例地址、数据挖掘状态、挖掘本地文件目录等信息。

3）全局数据挖掘模块：是网格数据挖掘系统的综合服务控制节点。全局数据挖掘模块用来对各种基于Web的数据挖掘服务进行统一管理，以便达到对动态、异构的Web资源的整合。当有用户有数据挖掘服务请求时，全局控制节点向资源注册中心提出查询申请，向注册中心提供包括挖掘服务的局部节点基本信息、数据挖掘服务的数据挖掘类型、数据集、数据挖掘算法等，从多个已经注册的Web服务中，检索到满足要求的服务，并利用网格FTP服务将检索的Web服务传给局部网格节点。全局控制节点与局部节点是动态绑定的，当局部节点完成挖掘任务时，由网格FTP服务传回挖掘结果，再由全局控制节点汇总分析各个局部节点的挖掘结果，并把最终结果提交给用户接口。

数据挖掘总结范文【第四篇】

关键词：数据仓库；数据挖掘；

1数据仓库

数据仓库的含义：“数据仓库是用于支持企业或组织的决策分析处理的，面向主题的、集成的、不可更新的、且随着时间不断变化的数据集合。”互联网中的数据浩如烟海，如果用户在其中搜寻的话，基本上是大海捞针。而数据仓库便解决了此类问题，它把庞大的数据及信息从互联网中收集起来，并进行适当的处理、加工和分类，把这些凌乱的数据转换成公共的数学模型，这样便能够解决数据与数据之间的冲突、表达不一致等问题，同时还方便用户查询自己所需要的信息，这样便使得数据和信息在决策查询上理便捷。

2数据挖掘

互联网中，实际的应用操作数据往往都是数量很大，不完整且具有模糊性和随机性。而数据挖掘所要做的便是提取这类数据中隐含的、不为人知的，但对人们又有潜在用途的信息和知识。并把提取的知识和信息存放于数据仓库或其他信息库中，所以说，数据挖掘是运用统计学、人工智能、机器学习、数据库技术等方法发现数据的模型和结构、发现有价值的关系或知识的一门交叉学科。另一个角度来讲，数据仓库中的数据，利用挖掘技术的算法，将源数据收集起来，并进行适当的筛选及过滤变成相应信息。数据挖掘基于的数据库类型有：关系、面向对象、事务、演绎、时间和时间序列、多媒体、空间、遗产、文本、Web型以及新兴的数据仓库等。对于数据库的描述，通常是指面向对象的数据库在面向对象的程序为规范的程序设计标准。其描述对象可以是一定时期的人口、流量等数据。而关于一个对象的代码在一个单元中的封装，对象可以与其他对象或数据库系统通信。空间数据库涉及空间的信息，如地理、医疗和卫星图像数据库等，通过数据挖掘可以发现，描述各个地区的人口或者可以根据现有的关于某小区距离中心主要道路的距离的描述来表达这个小区低价的变化程度。通过纵轴和横轴的序列数据库我们可以看出，数据挖掘可以根据数据库中的数据的变化随时随地的进行调整，从而发现数据的变化特点和变化趋势，通过对这种变化的趋势和特点的变化，帮助人们处理计划，制定发展策略等。在文本数据库中大部分是高度化的长句和短文，数据挖掘的作用是发现、描述对象和类的特征，进行关键词和内容关联性分析以及文本对整理象的聚类。多媒体数据库存储的是图像、音频、视频数据，在其上进行数据挖掘，这是存储和搜索技术相结合的新兴技术，这种技术中，进行多媒体数据的特征的提取和基于相似性的模式匹配等。

数据库的建设是以程序设计为标准的。无论何种先进的技术都有它的局限性，数据挖掘也亦如此，它只能对信息进行初期处理，也就是说，如果收集的数据中出现丢失或冲突的现象，用数据挖掘的算法是不可行的。

3数据挖掘技术

数据挖掘分析方法数据挖掘的分析方法可分为两类：直接数据挖掘和间接数据挖掘。直接数据挖掘指：L在指定的数据中，按照某一法则，提取其中可用数据，建立一个数学模型，并用此模型对余下的数据，或是对有的数据进行描述。直接数据挖掘有：分类、估值、预言。间接数据挖掘指：目标中的数据都是没有规则的，因而不能确定某一具体的变量，所以不能用模型来对其进行系统上的描述，只能通过数据之间联系，将彼此组合起来。间接数据挖掘有：相关性分组或关联规则、聚集、描述和可视化。下面本文将对分类和预测、关联分析和聚类分析三种数据挖掘方法介绍。

分类和预测数据分析一般分为分类和预测两种形式，如果想要知道某种数据未来的走向，或是提取某种模型中重要的数据，可以利用数据分析形式的属性对其进行描述，然后得到自己想要的模型，并把数据合理的分类，以便使用原有数据对新数据进行预测。数据分析的两种形式，在信誉证实、医疗诊断、性能预测和选择购物等方面的用途也十分广泛。如在金融证券领域，想要在银行贷款，必须要分析贷款是否有足够安全性，风险性是否很高，如此便要建立一个分类模型，对其进行预测，例如想要成功销售一批计算机设备，我们必须要预测、分析哪类人可能是潜在的用户。

关联分析关联分析在交易数据、关系数据以及其他信息载体中应用较为广泛，可以查找有关于某一个项目集合或者对象集合之间存在的频繁模式、关联、相关性、或因果结构。当然这种关联分析也可以用最小置信度和支持度找出所选范围内所有感兴趣的规则。其中最为著名的关联规则发现方法常用的是Apriori算法。关联分析大多应用在消费者一次购物时同时购买锪商品购物分析、某些商品和另外一些物品次序推销或促销以及大型工厂、制造厂里生产的产品目录设计等。如某所大学，所有学生记录中，有2%的人专业是会计且选修了数据库且成绩为A；在专业是计算机科学CS且选修了数据库DB的学生中有75%的人成绩为A。

聚类分析聚类分析的方式就按照某种程度的度量方式来进行度量方法，这种方法中将用户的数据根据需要分解成相应有意义子集合。通过能否用于大数据量和不同的数据类型，能够发现不同开关和类型的聚集；对领域知识的要求昼少；对噪声或数据不同的顺序不敏感，来判断优劣，根据模型可解释。如：①一些特定症状的聚集可能预示了一个特定的疾病。②租VCD类型不相似的客户聚集，可能暗示成员属于不同的亚文化群。

数据挖掘的一般步骤

数据准备在数据挖掘初期，我们的目的是要完成初始数据的项目。而建模人员的工作要务就是在这些收集的现有数据中，提取与客户提供的主题相关的数据项，然后初步分析数据，首选用已有的程序去提取收集好的数据，然后进一步收集好的数据。然后进一步衍生变量，重复进行若干次（直到我们所要的数据变量都变成合格。）最后把这些数据整理，分类成一个文件，存于数据集市中。

取样工作人员在上步的数据集中随机抽取样本。

建立模型取样后，建模人员要对所取的样本进行逐个分析，并将数据分为两类：训练数据集体和验证数据集体，然后选用最佳方案来建立模型或规则集。一般来说，有多种方法来出库数据挖掘的问题的类型，而这些方法通常也是与数据在形式上一一压的。因此，在建立模型的工程中，经常需要返回到初级准备阶段。

验证模型模型确立后，建设人员还应该根据验证前后模型的准确性。

模型评估模型评估的标准是根据上面三个步骤的模型来作为评分的。挖掘主机评分的主程序中的数据都是由已建立的模型通过循环的方式获得的。

执行如若要运用模型对新的数据进行处理，可以保留或改善模型。数据挖掘的步骤并不是一个流水线，所以它不可能一次性做完所有任务。过程中有许多乃至全部的步骤需要循环进行，所以每一个阶段不是一成不变的。

数据挖掘工具的新的技术和应用热点介绍文本挖掘、网络挖掘两种。

文本挖掘文本挖掘，顾名思义，就是从非结构化的文本中发现潜在的概念以及概念间的相互关系。在这项技术中，是分词技术中的关键部分，词典的运行。只有让计算机依据词典完成正确之后，才可以实现将非结构化信息转化为结构化信息，然后就可以进一步研究文本之间的关系。目前，像IBM、微软等主流挖掘工具以及google和SNS网站都已经在使用广西挖掘技术。但遗憾的是，目前这些工具大多只支持英文，还不支持中文挖掘。

网络挖掘网络挖掘从主体上来看，可分为三种挖掘：文本挖掘、结构挖掘以及点击挖掘。

4数据挖掘（DM）实际应用

DM工具和软件已经在各个领域中得到广泛的应用，收到的效益显著。

金融方面为了让市场经理以及业务员能够更好的融入到公司活动和设计新的市场活动中，可以整理用DM对不同的业务，不同的信息走向，以及一些决策进行合理的划分。

客户关系管理方面DM不仅可以协助了解客户的行为，还可以找出产品的使用模式，从而一定程度上改变通道管理的程序，就好比只有理解顾客的作息周期性规律，才能更好的进行销售。

在过程控制/质量监督保证方面大量变量之间的相互作用是通过DM来协调的，某些异常数据，DM会自动识别，并进行相应的处理措施，从而让技术人员能够发现问题所在的范围，并及时处理。

远程通讯部门基于DM的分析协助组织策略变更以适应外部世界的变化，根据市场要求进行模式化的该百年来知道市场行为。在网络容量利用方面，DM客户在服务使用的结构和模式的了解，从而指导容量计划人员对网络设施作出最佳投资决策。

使用DM进行军号事信息系统中的目标特征提取、态势关联规则挖掘等。