数据挖掘系统的结构

数据挖掘系统结构主要包括：数据准备、数据挖掘、模型评估和结果部署。数据准备包括数据采集、清洗和转换。数据挖掘使用各种算法和技术从数据中提取有价值的知识和模式。模型评估对挖掘结果的准确性、有效性和适用性进行验证。结果部署将挖掘结果集成到业务流程中以获得洞察力。

随着预测模型的需求增加和复杂性提升，第三代数据挖掘系统应运而生。这些系统支持模型修改和集成，将预测模型自动应用于操作型系统，提升决策支持。移动计算的普及促使第四代数据挖掘系统的研究，结合数据挖掘和移动计算。

在数据仓库与数据挖掘领域，星型结构的实例展示了Sales Fact Table中的time_key、item_key、branch_key、location_key、units_sold、dollars_sold以及avg_sales等指标。时间维度包括time_key、day_of_the_week、month、quarter和year；地理位置维度则包括location_key、street、city、province_or_state和country；商品维度包括item_key、item_name、brand、type和supplier_type；最后，分支机构维度涵盖了branch_

WEKA数据挖掘软件的包结构涵盖了多种功能模块和工具，为用户提供了广泛的数据分析和挖掘能力。每个包都设计有特定的算法集合和数据处理工具，支持用户在不同的数据挖掘任务中灵活应用。

利用协同过滤算法，在 Eclipse IDE 中使用 Java 8 语言实现音乐推荐系统。

数据挖掘应用平台和信息系统行业中，可扩展性的体系结构正在成为关键。该体系结构涵盖了MIS、ERP、CRM、E_Business等多个组件，支持客户细分、客户流失预测以及欺诈检测等数据挖掘算法的应用。

为了充分利用供电公司在生产和营销过程中产生的大量数据，并从中提取有价值信息，协助运营商实现有效市场营销和客户服务，结合数据仓库、数据挖掘技术以及在线分析处理（OLAP）技术，提出了一种基于网络的供电公司电力营销数据挖掘系统。该系统采用三层B/S体系结构，包括业务逻辑层、应用服务层和数据存取层，并基于模型-视图-控制器（MVC）设计模式，具备跨平台、可扩展和易维护等优点，具有广阔的应用前景。

本论文重点阐述数据挖掘系统的设计，包含其概念、工作流程和原形系统构建模型。同时讨论了数据挖掘技术的发展中的挑战。

数据挖掘系统选择指南 关键因素 数据类型支持: 关系型数据库、文本、事务数据、时间序列、空间数据 系统兼容性: 操作系统 数据源连接: ODBC、多关系数据源 功能与方法: 数据挖掘功能和算法 系统集成: 与数据库或数据仓库的集成 可伸缩性: 数据库大小和维度 可视化工具: 数据可视化功能 用户友好性: 数据挖掘查询语言和图形用户界面