基于RoughSet的医疗数据挖掘应用分析(2008年)

为了从业务角度评价和优化网络性能，提出了一种新的网络业务分析方法——具有时态路径约束的关联规则挖掘分析方法。该方法以网络业务为分析对象，利用网络业务流的时态属性和路径属性作为约束条件，对大量的历史数据进行挖掘分析。在关联规则挖掘过程中，通过引入事务标号，同时计算候选频繁项集的支持度，避免了传统的数据库扫描操作，极大提高了挖掘效率和速度。实验结果表明，随着挖掘数据量的增加，该方法的性能和效率得到了显著提升。

数据仓库与数据挖掘基础 数据仓库作为数据挖掘的基础，为其提供强大的数据存储和分析能力。数据挖掘技术则利用统计学、机器学习等方法，从海量数据中提取隐藏的、有价值的信息。 数据挖掘的现实应用 超市 通过分析顾客购物篮数据，超市可以优化商品摆放、制定精准营销策略，提升销售额和顾客满意度。 图书馆管理 数据挖掘帮助图书馆分析借阅模式、用户偏好，从而优化馆藏结构、推荐相关书籍，提升服务效率。 保险金融业 在风险评估、欺诈检测、客户关系管理等方面，数据挖掘为保险金融机构提供数据驱动的决策支持。 产品制造业 从产品设计、生产流程到质量控制，数据挖掘帮助制造企业提高效率、降低成本、提升产品质量。

本实验利用 SQL Server 2008 开发环境，引导学习者掌握以下技能： 创建 Analysis Services 数据库: 学习如何在 SQL Server 2008 环境下创建新的 Analysis Services 数据库，为后续数据挖掘任务奠定基础。 配置数据源与数据源视图: 学习如何为 Analysis Services 数据库添加数据源和数据源视图，并进行必要的配置，确保数据能够被正确地提取和使用。 构建数据挖掘模型: 学习如何创建用于目标邮寄方案的数据挖掘模型结构，并了解如何向该结构中添加具体的模型，例如决策树、神经网络等。 通过实际操作，学习者将掌握使用

数据挖掘是从海量数据中发现有价值信息和知识的过程，在信息技术领域扮演重要角色。本资源“2008年SQL Server数据挖掘实例源码”专注于使用SQL Server 2008进行数据挖掘实践。SQL Server 2008是微软提供的强大数据库管理系统，内置数据挖掘功能，使非专业人员能进行复杂的分析工作。其中，数据预处理、建模、预测和解释是主要步骤。SQL Server 2008支持DMX语言，用于创建、查询和管理数据挖掘模型。示例文件如“Chapter8DMX.dmx”展示了数据挖掘模型的定义和查询。数据挖掘应用广泛，包括市场营销、金融风险评估和医疗诊断等。通过学习这些案例，您将掌握SQL

使用软件代理进行数据挖掘的参考（Hillol Kargupta, Brian Stafford, Ilker Hamzaoglu）

数据挖掘是数据库系统应用与发展中不可或缺的研究课题，其作为从海量数据中提取有价值知识的有效工具得到广泛应用。本研究分析了学校信息化进程中数据积累的现状，并探讨了各种数据挖掘技术在此过程中的应用。同时提出了适用于学校的数据挖掘体系结构模型。

在本项目“贷款批准预测分析：使用数据挖掘技术进行贷款批准预测”中，主要应用了多种数据挖掘技术，目标是准确预测贷款批准的可能性。项目的流程如下： 1. 数据预处理 数据预处理是数据挖掘中的重要步骤。此阶段中：- 清洗数据：处理缺失值、异常值和重复值；- 数据转换：对数值数据进行归一化或标准化处理；- 变量编码：对分类变量使用独热编码 (One-Hot Encoding)，以确保数据格式适合模型输入。 2. 数据集划分 将数据分为训练集和测试集（如70%/30%的比例）； 或使用k折交叉验证，更有效地评估模型的泛化性能。 3. 模型选择与训练 选择适合的数据挖掘算法对数据进行训练。常见算法包括

阐述了数据挖掘技术的相关概念，并结合电力系统的特点，分析了在电网企业中应用数据挖掘的必要性，详细探讨了数据挖掘在电网企业中的具体应用方向。

本案例利用WEKA软件进行数据挖掘分析，针对金融领域的大数据进行了聚类分析，比较了随机森林、支持向量机等多种算法，得出了关键结论。