1.2数据挖掘流程分析及应用软件

一、挖掘过程分析

    知识发现(KDD)是从数据中发现有用知识的整个过程

   个过程定义：从数据中鉴别出有效模式的非平凡过程，该模式是新的、可能有用的和最终可理解的。

  

    知识发现主要步骤（如图1.3）：

        1）数据清洗：清除数据噪声和无关数据

        2）数据集成：将来自多数据源中的数据集合到一起

        3）数据转换：将数据转换为易于进行数据挖掘的数据存储形式

        4）数据挖掘：利用智能方法挖掘数据模式或规律知识

        5）模式评估：根据一定评估标准从挖掘结果中筛选出有意义的知识

        6）知识表示：利用可视化和知识表达的技术，向用户展示所挖掘的相关知识

     

  

    数据挖掘过程步骤（如图1.4）：

        1）数据收集

        2）知识提取

        3）知识辅助决策

     

二、相关应用软件

    商用软件：SPSS Clementine、SAS Enterprise Mining、Oracle DM、IBM Intelligent Miner、Microsoft SQL2005 Data Mining、MATLAB、XLMiner

    开源软件：Weka、RapidMiner、ARMiner

——感谢广州市智宇科技有限责任公司提供知识分享