Ptree-DM

并行计算和数据挖掘这两者结合得真不错，尤其是在大数据时代，如何高效提取数据中的有价值信息变得至关重要。Ptree-DM算法就是这么个有趣的东西。它优化了传统的关联规则挖掘算法，最大特点是无需生成候选项集，减少了网络流量和同步次数。这种算法适合用在大规模数据集上，是在分布式环境下，效率杠杠的。你可以想象一下，它就像是把整个数据集分成几个小块，分别在不同机器上，再把结果合并，快速又高效。支持度和置信度是这个算法的核心，你可以通过这些指标来衡量规则的强度。，Ptree-DM在大数据环境下的表现还挺不错，尤其是分布式数据时，性能有提升。如果你在做大数据或者关联规则挖掘，考虑试试这个算法，减少通信开销的

Oracle DM Portal

CRISP-DM视图为数据挖掘项目生命周期提供了一个结构化框架，涵盖了从业务理解到部署和监控的六个阶段。

医疗健康服务网站的 HTML5 模板用过不少，这套DM 系统 v1.7还挺顺手的。页面结构清晰，响应也快，适合直接拿来做预约、资讯展示这种场景，改起来也不费劲。压缩包里有完整的前端文件，HTML + CSS + JS全套带上，常见功能都安排得明明白白。 导航布局是那种传统但好用的类型，首页轮播、医生、文章列表一应俱全。表单交互写得挺细，表单验证做得比较扎实，像手机号、邮箱那种基本都拦得住。用jQuery交互，代码量不大，挺好维护。 样式是偏蓝白色调，视觉干净，不容易出错，适合医疗主题。响应式布局支持得不错，手机和平板访问都没啥问题。用的都是主流的flex布局和media query，看着就放心

基于 DW、OLAP 和 DM 组合拳的超市销售决策系统，实用性真的挺高的。数据从业务系统里一抽，经过清洗、整合，再丢进数据仓库，前面几步就是在打好地基。再用OLAP搞多维，什么时间、地区、商品分类，轻松切换，响应也快。加一层数据挖掘，比如找出哪些商品常一起卖，或者根据客户习惯来搞定精准促销，这种玩法真的是提升销售的利器。 系统用的是Microsoft Analysis Services，前端那块是VB 6.0写的，虽然老，但当年挺稳的。多维查询靠MDX搞定，管理层接口也封装得不错，用DSO直接操控服务。整套东西搭起来不复杂，但思路挺清晰，适合做中小型零售系统的决策参考。 多维设计上用了星型模

CRISP-DM 的挖掘流程结构清晰、上手快，在链接挖掘这种场景下用起来还蛮顺的。你只要熟一点数据预和建模思路，再配上像 MATLAB 这类能搞互信息计算的工具，关联关系就不那么头疼了。嗯，尤其是搞那种共引数据的，异常链路检测也能跑出点意思来。链接挖掘的目标其实挺直白：就是找出网络中那些“存在但你没注意到”的链接。用 CRISP-DM 这个流程来搞，你能把问题切得比较细，比如数据理解和建模阶段能结合互信息来做。像mutual information这类指标，用起来蛮方便，还挺直观。要用互信息？可以看看几个实用资源。比如MATLAB 实现的互信息计算，适合你手上是离散变量的；再比如图像互信息配准

数据挖掘里的 CRISP-DM 流程标准，挺适合做项目流程梳理的。你要是经常跑模型、做特征，用上 PMML 标准会方便不少，模型在不同平台之间切换，基本不用重写代码。像SOAP这种协议，虽然老，但对接一些老系统还挺常见的。嗯，还有OLE DB for Data Mining，做数据库互操作性的时候蛮有用的，尤其是搞 SAS 或 IBM 数据源的朋友，应该知道它有多省事。

希望进入该行业的人应该熟悉crisp-dm挖掘过程的中文版。

SPSS数据挖掘流程手册使用CRISP-DM（交叉行业流程数据挖掘）作为数据挖掘流程框架，详细介绍了数据挖掘的各个步骤，包括业务理解、数据理解、数据准备、建模、评估和部署。它为使用SPSS软件进行数据挖掘提供了分步指南。

ORACLE和达梦数据库的日常巡检SQL脚本，确保数据库运行的高效性和稳定性。