1、“.....自上世纪年代末，数据挖掘的技术思想在底特律召开的第十届国际人工智能会议第次展开专题讨论，当时会议的主题是数据库的知另个非常重要的技术手段和方法，它是将样本数据按照特定的属性聚集在起，根据样本与模型的相似度进行匹配，也就是把个体按照相似性划分成若干个类别，以实现对数据样本的聚集归类，可以理解為人们常说的物以类聚。在经过归类后，得到组组数据对象的集合。这些集合内的元素彼此之间有较强的相似数据挖掘技术综述浅析论文原稿的数据，从而推导出未来的趋势。这类模型对数据的时间连续性要求较强，同时由于使用的数据类型相对单，在数据的获取上较容易实现。结语通过对数据挖掘相关知识的总结梳理和分类......”。

2、“.....为今后相关的研究奠定了定的理论基础，给同仁在此方面的研究提供借鉴参考价藏的与时间关系联系紧密的规则，并对时间数据的发展趋势进行预测。时间序列挖掘主要用于对数据进行可视化描述分析给定时间序列的产生原理，寻找两个或两个以上变量间的关系根据现有数据通过模型进行拟合，预测未来时间的数据通过改变时间序列模型的输入变量，得到符合目标的输出变量，这可以帮频繁项和频繁项中的高置信度。关联规则首次提出是为了解决商家关于库存量进货量的安排等问题。等提出的算法，通过挖掘顾客交易数据中商品关联关系，得到了客户购物的般购物模式结果。时间序列挖掘算法是种应用广泛的分析方法，已在股指预测生产过程监测电气系统监在金融领域......”。

3、“.....发现交易规则，或通过对客户收入水平偿还收入比受教育程度等主导因素分析，可以完成对客户信用等级评价，以预测客户贷款还款能力，降低银行放贷风险。许江峰对网络金融平台数据进行关联分析和回归，在解决国内网络金融平台面临用于数据预警预测的主要有分类聚类关联规则时间序列等。数据挖掘技术综述浅析论文原稿。在市场销售领域，可以完成消费群体分析市场定位销售情况趋势预测仓库进出库分析优化市场策略判别用户购买行为优化促销活动等。诸多分析人员也在此领域做出了研究。王旺利用软件，对便利店购买交，或通过对客户收入水平偿还收入比受教育程度等主导因素分析，可以完成对客户信用等级评价，以预测客户贷款还款能力，降低银行放贷风险......”。

4、“.....在解决国内网络金融平台面临的借贷双方信息不对等借款业务操作无参考等问题方面进的趋势。这类模型对数据的时间连续性要求较强，同时由于使用的数据类型相对单，在数据的获取上较容易实现。结语通过对数据挖掘相关知识的总结梳理和分类，对数据挖掘应用的领域有了深刻的认识，为今后相关的研究奠定了定的理论基础，给同仁在此方面的研究提供借鉴参考价值。参考文献刘健基于数的规则，并对时间数据的发展趋势进行预测。时间序列挖掘主要用于对数据进行可视化描述分析给定时间序列的产生原理，寻找两个或两个以上变量间的关系根据现有数据通过模型进行拟合，预测未来时间的数据通过改变时间序列模型的输入变量......”。

5、“.....这可以帮助决策者及时调整变量，数据挖掘技术综述浅析论文原稿易数据进行关联性分析，提出在商品布局促销推广等方面的优化应用黄玉佳将生命周期理论与模型相结合，进行消费者购买模式偏好计算，为企业创造利润的方向提供了借鉴耿晓中设计了超市管理系统，并基于该系统实现算法，找出了消费者购买行为模式。周期理论与模型相结合，进行消费者购买模式偏好计算，为企业创造利润的方向提供了借鉴耿晓中设计了超市管理系统，并基于该系统实现算法，找出了消费者购买行为模式。数据挖掘分类数据挖掘的方法和所涉及到的学科领域分类分支有很多，其中，按照数据挖掘的任务划分，常信度。关联规则首次提出是为了解决商家关于库存量进货量的安排等问题。等提出的算法......”。

6、“.....得到了客户购物的般购物模式结果。时间序列挖掘算法是种应用广泛的分析方法，已在股指预测生产过程监测电气系统监测销售额预测等领域发挥行了探索研究。在市场销售领域，可以完成消费群体分析市场定位销售情况趋势预测仓库进出库分析优化市场策略判别用户购买行为优化促销活动等。诸多分析人员也在此领域做出了研究。王旺利用软件，对便利店购买交易数据进行关联性分析，提出在商品布局促销推广等方面的优化应用黄玉佳将生命据挖掘的软件系统优化与重构的研究河北工业大学，武书彦，李咚数据挖掘的探索性研究制造业自动化，张莹基于的案例挖掘的应用研究合肥工业大学，王旺数据挖掘在零售行业的应用云南大学，......”。

7、“.....在金融领域，通过对金融交易活动的监督，发现交易规则进行有效控制。聚类和关联规则本质上属于描述型模型，主要是需要通过对数据之间隐含的模式或者关系进行挖掘识别，从而发现所需要的知识。这类方法要求的数据类型较多，获取程度上也较复杂。分类和时间序列分析属于预测型模型，是以时间为关键属性开展的，分析历史或当前的数据，从而推导出未来了重要作用。它是对在不同时间下取得的样本数据进行挖掘，用于分析样本数据之间的变化趋势，这些数据是要按照定的时间间隔排列的。从数据的时间特性入手，获取数据知识，其主要手段是要对时间特性进行分析，找寻事物演变的过程。换言之......”。

8、“.....常见的聚类挖掘算法流程如图所示。关联规则挖掘算法是用来寻找数据样本中潜在的对用户有用的联系。在大量的数据样本中，找到所有的高频项，再在这些项中找到相互联系的规则，即事件的发生将触发与之关联的事件发生，挖掘策略主要是寻找最小支持度阈值的频繁项和频繁项中的高置识发现。随后每年举办次关于知识发现的专题讨论，直至年在蒙特利尔召开了第届数据挖掘国际会议。在此之后，每年召开的有关于数据挖掘的国际会议越来越多，期刊的数量也在不断增加。聚类挖掘算法是数据挖掘技术中另个非常重要的技术手段和方法，它是将样本数据按照特定的属性聚集在起，根据样本性，集合之间的元素之间有较大的差异性......”。

9、“.....常见的聚类挖掘算法流程如图所示。关键词数据挖掘应用网络中图分类号文献标识码文章编号引言数据挖掘，又被称为知识发现资料探勘数据采矿等，是利用机器对样本数据进行分析和发掘形成知识的过程。值。参考文献刘健基于数据挖掘的软件系统优化与重构的研究河北工业大学，武书彦，李咚数据挖掘的探索性研究制造业自动化，张莹基于的案例挖掘的应用研究合肥工业大学，王旺数据挖掘在零售行业的应用云南大学，。数据挖掘技术综述浅析论文原稿。聚类挖掘算法是数据挖掘技术中助决策者及时调整变量，进行有效控制。聚类和关联规则本质上属于描述型模型，主要是需要通过对数据之间隐含的模式或者关系进行挖掘识别，从而发现所需要的知识。这类方法要求的数据类型较多......”。