数据挖掘模型植入系统

通用数据 挖掘该工具不区分特定数据的含义，采用通用挖掘算法处理通用数据类型。通用数据 挖掘工具不区分具体数据的含义，采用通用挖掘算法处理常见数据类型。比如IBM的Almaden研究中心开发的QUEST 系统通用-4 挖掘工具可以多种模式制作挖掘、挖掘用什么挖掘均由用户根据自己的应用选择。

十三种常用技术-4挖掘第一，最前沿-4挖掘是从大量的不完整、嘈杂、模糊、随机。数据 挖掘的任务是从数据中寻找模式。可以发现的模式有很多，按照功能可以分为两类:预测型模式和描述型模式。

数据 挖掘涉及的学科和技术很多，分类也很多。根据挖掘 task可分为分类或预测模型发现、数据总结、聚类、关联规则发现、序列模式发现、依赖或依赖模型发现、异常和趋势发现等。根据挖掘 object，有关系数据 library，面向对象数据 library，space 数据 library，时态数据 library和Web/.根据挖掘方法，大致可以分为:机器学习方法、统计方法、神经网络方法和数据库方法。

摘要:随着计算机技术的迅速发展和广泛应用，特别是数据 library的普及，为企业的生产经营和决策提供了更加可靠的数据支持和信息服务，其中电网自动化是计算机应用的主要体现，给我国电力企业带来了巨大的经济效益和发展。本文关键词:电网自动化数据 挖掘中国地图分类号:TP2文献识别码:A文号:16723791(2012)06(c)002701近年来

数据库技术的应用也更加广泛。目前数据 library大多只对数据进行运算处理，处理后的信息只是数据 library所包含信息的一部分。无法有效地描述和预测数据的整体特征和发展趋势，但数据 挖掘技术的应用为电网自动化挖掘出了更多有用的信息知识和模式，提供了更便捷的决策支持。

Before数据挖掘，通常需要完成模式评估。模式评估是指对-4挖掘task生成的模式进行评估，以确定它们是否有意义和可靠。模式评估包括以下几个环节:可行性分析:确定数据 挖掘任务的可行性，包括数据可用性、数据质量和算法适用性。数据预处理:对原件数据进行预处理，包括数据清洗、数据集成、数据转换和。

铺设网络、购买硬件、安装管理软件、建立系统不是信息化的本质，但是信息资源和信息的开发利用挖掘才是企业信息化的主线。虽然是阳春三月，但许多企业仍然感到寒意。受全球金融危机影响，订单取消、企业销售下滑成为企业管理者最头疼的问题。在这种经济形势下，企业的IT部署和采购自然慢了下来。那么，IT部门能做些什么呢？

在此基础上，通过数据的分析，可以为管理者提供一些决策信息。显然数据的分析已经成为企业信息化发展到一定程度后的普遍需求。因为铺设网络、购买硬件、安装管理软件、建立系统都不是本质，信息资源和信息的开发利用挖掘才是企业信息化的主线。事实上，目前一些商业智能软件供应商正在将“用商业智能软件帮助企业过冬”作为新的卖点。

数据 挖掘概念总结数据挖掘又名KDD来自数据图书馆、。KDD一词最早出现在1989年8月举行的第11届国际联合人工智能大会上。随后，在1991年、1993年和1994年举行了KDD专题讨论会，汇集了来自各个领域的研究人员和应用程序开发人员，重点讨论数据统计学、海量数据分析算法、知识表示和知识应用。

1998年在美国纽约召开的第四届知识发现和数据 挖掘国际会议，不仅进行了学术讨论，而且有30多家软件公司展示了他们的数据 挖掘软件产品，其中很多已经在北美和欧洲，一、数据 挖掘1.1、数据 挖掘的历史是什么近十年来，人们利用信息技术生产和收集数据的能力有了很大的提高。

1、数据化简基础知识:对于小型或中型数据套，一般数据预处理步骤就足够了。但对于真正的大规模数据套，在应用挖掘技术之前，更有可能采取一个中间附加步骤数据还原。这一步简化数据的主题是降维。主要问题是这些准备好的和预处理过的数据能否在不牺牲结果质量的情况下被丢弃，准备好的数据和建立的子集能否在适当的时间和空间内被检查。

在实践中，特征的数量可以达到数百个。如果只需要几百个样本进行分析，就需要降维到挖掘，产生一个可靠的模型；另一方面，高维导致的数据超负会使部分数据 挖掘算法不切实际，新的方法是降维，预处理的三个主要维度数据 set通常以平面文件的形式出现:列(特征)、行(样本)、特征值。数据归约过程是三个基本操作:删列、删行、归约列中的值。