数据挖掘系统发展历程与技术应用

数据挖掘软件的演变 第一代： 独立应用，支持单一或有限算法。 局限于单个机器处理向量数据。 第二代： 与数据库和数据仓库集成，支持多种算法。 处理规模扩大，可挖掘无法一次性放入内存的数据。 依赖同质、局域的计算机集群。 部分系统支持对象、文本和连续媒体数据。 第三代： 与预测模型系统集成，支持更复杂的数据分析。 扩展至intranet/extranet网络计算环境。 支持半结构化数据和web数据。 第四代： 融合移动数据和各种计算设备的数据。 支持普遍存在的计算模型，适应更广泛的应用场景。

随着数据库技术的快速发展和数据库管理系统的广泛应用，我们积累了大量的数据。现有的数据库系统能高效地处理数据的录入、查询和统计等功能，但却无法发现数据中的潜在关系和规律，也无法基于现有数据预测未来的发展趋势。这导致了所谓的“数据爆炸但知识贫乏”的局面。数据挖掘作为一种技术手段应运而生，揭示数据背后隐藏的知识和信息。

数据挖掘领域的老朋友——数据挖掘技术及其发展趋势.pdf，整理得还挺系统的。讲技术路线，也讲实际落地，不是那种全堆概念的材料，适合你边看边整理思路。尤其是刚上手挖掘算法的人，看这份文件能帮你搭起个大致框架，思路会清晰不少。

数据挖掘技术是一种综合运用技术，基于数据库、统计分析及人工智能等领域，已在零售、保险、电信、电力等行业展示了巨大的商业价值，并逐步向其他领域渗透。它是一种新型的商业分析处理技术，通过从大型数据仓库中发现和提取隐藏信息，帮助决策者发现数据间的潜在关联和被忽视的因素。数据挖掘不仅仅是简单的数据库查询，而是要求对数据进行微观、中观和宏观的统计分析、综合和推理，以指导实际问题的解决，甚至预测未来活动。这些信息和因素对趋势预测和决策行为至关重要。随着信息化进程的推进，企业信息化工作迅速发展，各行业对数据挖掘技术的需求不断增加。

教育数据挖掘的研究进展挺有意思的，是对做前端的你来说，能顺手挖点数据背后的用户行为逻辑，绝对不亏。EDM 发展历程这篇文章，内容比较系统，讲了教育数据怎么一步步从简单统计，走到今天能预测学生成绩、个性化推荐的地步。嗯，虽然不是直接的前端内容，但对想做教育类产品的你来说，了解这些背景，做交互设计会有的放矢。文章里面还搭了不少有用的资源，比如EDM 工作流程怎么设计、聚类算法的实际用法，还有和Matlab结合建模的案例，挺值得一看。里面有个链接讲聚类的：http://www.cpud.net/down/14168.html，用来理解后台怎么分类学生行为数据，前端展示的时候你会更有方向。再说了，现在

数据分析的历史与基础 数据分析的历史可以追溯到17世纪，当时统计学开始作为一门科学发展。然而，直到20世纪末，随着计算机技术的进步和数据存储成本的降低，数据分析才开始在更广泛的领域内得到应用。 统计学的发展：作为数据分析的基础，统计学提供了一系列工具和方法，使人们能够理解和解释数据。 计算机技术的进步：计算机的出现极大地提升了数据处理能力，特别是对于大规模数据集的分析变得更加可行。 数据存储技术的发展：存储技术的进步使得以较低成本存储大量数据成为可能，为数据分析提供了丰富的原材料。 数据分析的经典应用场景 数据分析在各行各业中都有着广泛的应用，以下是一些典型行业的应用场景：1. 零售业：零

文本挖掘是数据挖掘的一个分支，专注于从各种非结构化的文本数据中提取有用的信息和知识。在数字化时代，文本数据广泛存在于电子邮件、社交媒体、新闻报道等领域，因此有效利用这些文本资源显得尤为重要。起源于20世纪90年代，文本挖掘的初期研究集中在信息检索和自然语言处理领域，为后来的技术发展奠定了基础。随着计算能力和互联网的普及，文本挖掘得到了快速发展，成为当前研究的热点之一。核心任务包括信息抽取、情感分析、主题建模、实体识别、关系抽取、文本分类和文本聚类等。预处理、特征提取、模型训练和评估是实现文本挖掘的基本步骤。

数据挖掘的应用现在真是越来越广泛了，涉及到多领域，比如数据库技术、统计学、人工智能、机器学习等等。你想了解数据挖掘的相关技术和应用吗？这篇资源集合挺不错的，里面涵盖了许多关于数据挖掘、人工智能和机器学习的知识，几乎囊括了你需要的各类资料。如果你是刚接触数据挖掘的新人，可以从基本的资料开始学习，像是《最新大数据、人工智能、机器学习资料合集》就适合入门者。对于想深入了解具体技术的同学，《机器学习与人工智能读书报告》也有不少实用信息。另外，还可以了解一些开源资源，像《机器学习多种人工智能神经网络模型 MATLAB 源代码资源下载》就了多不错的代码示例，能够你快速上手。，这些资源适合各个阶段的学习者，

数据挖掘：起源、技术与应用 数据挖掘的由来 随着信息技术的飞速发展，各行各业积累了海量数据。如何从这些数据中提取有价值的信息，成为亟待解决的问题。数据挖掘应运而生，它融合了数据库技术、统计学、机器学习等多个学科，为我们提供了一种强大的数据分析工具。 数据挖掘技术 数据挖掘涉及多种技术，包括： 分类: 将数据划分到预定义的类别中。 聚类: 将数据分组，使得同一组内的数据相似度高，不同组之间相似度低。 关联规则挖掘: 发现数据项之间的关联关系。 异常检测: 识别与大多数数据模式不符的异常数据。 数据挖掘的应用 数据挖掘在各个领域都有着广泛的应用，例如： 商业: 客户关系管理、市场营销、风险评