[1]陈华英.数据挖掘项目的特征和关键环节[J].计算机技术与发展,2006,(09):85-87.
　CHEN Hua-ying.Features and Key Processes of Data Mining Project[J].,2006,(09):85-87.
点击复制

数据挖掘项目的特征和关键环节()
分享到：

《计算机技术与发展》[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:
期数:
2006年09期
页码:
85-87
栏目:
智能、算法、系统工程
出版日期:
1900-01-01

文章信息/Info

Title:
Features and Key Processes of Data Mining Project
文章编号:
1673-629X（2006）09-0085-03
作者:
陈华英
中国民用航空飞行学院
Author(s):
CHEN Hua-ying
Civil Aviation Flight University of China
关键词:
数据挖掘; 数据挖掘方法论; SEMMA; CRISP—DM; 记分
Keywords:
data mining;  data mining methodology;  SEMMA;  CRISP-DM;  Scoring
分类号:
TP311.13
文献标志码:
A
摘要:
数据挖掘技术作为企业信息技术应用的自然延伸，正在成为近年来企业在实施数据仓库项目后的关注重点。文中在大量数据挖掘项目的实施总结基础上，对数据挖掘项目的特征、人员构成和角色分析、方法论和关键环节进行了深入分析。为以后不断地跟踪最新的数据挖掘知识和项目实施方法论，不断地通过数据挖掘项目实践来创造业务效益，提供了理论依据。数据挖掘相关理论和技术研究应该作为国内信息技术领域在今后一个时期的焦点命题
Abstract:
Data mining technology attracts increasingly focus as the natural expansion of the IT application in today＇s enterprises. Deeply analyze the features, team member roles, methodology and key processes of data mining project, based on the experiences and summaries of projects implemented. It offers the academic gists for advanced track the knowledge of data mining and projects implement and create benefit. The correlative theory and technology of data mining must be focus proposition of domestic information technology domain

相似文献/References:

[1]项响琴 汪彩梅.基于聚类高维空间算法的离群数据挖掘技术研究[J].计算机技术与发展,2010,(01):120.
　XIANG Xiang-qin,WANG Cai-mei.Study of Outlier Data Mining Based on CLIQUE Algorithm[J].,2010,(09):120.
[2]李雷 丁亚丽 罗红旗.基于规则约束制导的入侵检测研究[J].计算机技术与发展,2010,(03):143.
　LI Lei,DING Ya-li,LUO Hong-qi.Intrusion Detection Technology Research Based on Homing - Constraint Rule[J].,2010,(09):143.
[3]吉同路 柏永飞 王立松.住宅与房地产电子政务中数据挖掘的应用研究[J].计算机技术与发展,2010,(01):235.
　JI Tong-lu,BAI Yong-fei,WANG Li-song.Study and Application of Data Mining in E-government of House and Real Estate Industry[J].,2010,(09):235.
[4]杨静 张楠男 李建 刘延明 梁美红.决策树算法的研究与应用[J].计算机技术与发展,2010,(02):114.
　YANG Jing,ZHANG Nan-nan,LI Jian,et al.Research and Application of Decision Tree Algorithm[J].,2010,(09):114.
[5]赵裕啸 倪志伟 王园园 伍章俊.SQL Server 2005数据挖掘技术在证券客户忠诚度的应用[J].计算机技术与发展,2010,(02):229.
　ZHAO Yu-xiao,NI Zhi-wei,WANG Yuan-yuan,et al.Application of Data Mining Technology of SQL Server 2005 in Customer Loyalty Model in Securities Industry[J].,2010,(09):229.
[6]张笑达 徐立臻.一种改进的基于矩阵的频繁项集挖掘算法[J].计算机技术与发展,2010,(04):93.
　ZHANG Xiao-da,XU Li-zhen.An Advanced Frequent Itemsets Mining Algorithm Based on Matrix[J].,2010,(09):93.
[7]王爱平 王占凤 陶嗣干 燕飞飞.数据挖掘中常用关联规则挖掘算法[J].计算机技术与发展,2010,(04):105.
　WANG Ai-ping,WANG Zhan-feng,TAO Si-gan,et al.Common Algorithms of Association Rules Mining in Data Mining[J].,2010,(09):105.
[8]张广路 雷景生 吴兴惠.一种改进的Apriori关联规则挖掘算法（英文）[J].计算机技术与发展,2010,(06):84.
　ZHANG Guang-lu,LEI Jing-sheng,WU Xing-hui.An Improved Apriori Algorithm for Mining Association Rules[J].,2010,(09):84.
[9]吴楠 胡学钢.基于聚类分区的序列模式挖掘算法研究[J].计算机技术与发展,2010,(06):109.
　WU Nan,HU Xue-gang.Research on Clustering Partition-Based Approach of Sequential Pattern Mining[J].,2010,(09):109.
[10]吴青 傅秀芬.水平分布数据库的正负关联规则挖掘[J].计算机技术与发展,2010,(06):113.
　WU Qing,FU Xiu-fen.Positive and Negative Association Rules Mining on Horizontally Partitioned Database[J].,2010,(09):113.

备注/Memo

备注/Memo:
中国民航飞行学院科研基金（J2004-23）陈华英（1968-），女，四川广汉人，副教授，硕士，研究方向为数据库
更新日期/Last Update: 1900-01-01