1、“.....目前，具备基本计算机操作能力已经不是问题，数据挖掘的过程与方法是后续学习关注的主体和要点。参考文献薛薇基于的数据挖掘中国人民大学出版社，。基于的数据挖掘过程解析基于的数据挖掘过程解析论文原稿公益活动，置信度为如果家长鼓励，且在校综合评价指数小于等于分，则不参加社会公益活动，置信度为如果家长鼓励，且在校综合评价指数大于等于分，则参加社会公益活动，置信度为。总之，家长鼓励是学生参与社会公益活动最关键的因素，其次......”。

2、“.....选择建模选项卡中的节点添加到数据流的恰当位置上，并进行对应参数设置，此处可以选择默认设置。模式表示与评估运行并在流管理器的模型选项卡中浏览挖掘结果，可以看目标变量，将编号以外的变量设置为输入变量。数据选取与变换。从图中不难看出，在是否无偿献血列的取值不规范，应该将取值和分别调整为和。可以使用字段选项选项卡中重新分类节点进行变量类别的调整，将该节点添加到追加节点后模式评估与表示最后使用可视化和知识表示技术，向用户提供挖掘的知识......”。

3、“.....由于文件中包含两个表分别是老生表和新生表。所以需要将这两个表的数据进行合并。首先在数据流算机的运算处理能力和图形展现能力，将应用方法与工具有效结合，目前已经成为内容全面功能强大使用最为广泛的数据挖掘软件。下面我们以个简单的实例介绍基于的数据挖掘过程。基于的数据挖注的主体和要点。参考文献薛薇基于的数据挖掘中国人民大学出版社，。基于的数据挖掘过程解析论文原稿。模式评估与表示最后使用可视化和知识表示技术，向用户提供挖掘的知识......”。

4、“.....且在校综合评价指数大于等于分，则参加社会公益活动，置信度为。总之，家长鼓励是学生参与社会公益活动最关键的因素，其次是学生在校的综合评价指数。学生的家庭人均收入是否无偿献血没有进入决策树，对是否参与社会公点添加到数据流的恰当位置上，并进行对应参数设置，此处可以选择默认设置。模式表示与评估运行并在流管理器的模型选项卡中浏览挖掘结果，可以看到挖掘结果以文字和图形两种形式分别显示在模型和查看器选项卡中，如图所示此外可以使用输出基于的数据挖掘过程解析论文原稿掘过程解析论文原稿......”。

5、“.....并确定如何将该算法应用于数据上，并进行对应数据挖掘算法进行模式提取，确定适用于描述和解释的表现形式。软件介绍是公司将统计分析软件与数据挖掘软件进行整合，并推广到全球市场。该软件集成了诸多计算机機器学习的优秀算法，以及行之有效的统计分析方法，充分利用计血列的取值不规范，应该将取值和分别调整为和。可以使用字段选项选项卡中重新分类节点进行变量类别的调整，将该节点添加到追加节点后面数据流的对应位置......”。

6、“.....针对在校综合评价指数进行标准化处理，使其模式评估对学习结果的新颖性和有效性进行评价。数据挖掘在这步骤主要的工作是根据业务需求和数据选择合适的数据挖掘算法，并确定如何将该算法应用于数据上，并进行对应数据挖掘算法进行模式提取，确定适用于描述和解释的表现形式。益活动的影响很小。结语以上对基于的数据挖掘基本过程中的数据选取过滤和挖掘过程进行了简要介绍，由于篇幅原因具体设置界面未提供，目前，具备基本计算机操作能力已经不是问题......”。

7、“.....查看该挖掘模型的准确率。结果分析从分析的结果可以看出如果家长不鼓励个观测值，则不参加社会公益活动，置信度为如果家长鼓励，且在校综合评价指数小于等于分，则不参加社会公益活动，置够以百分制只管反映学生在校综合表现水平。这里使用字段选项选项卡中的填充节点完成，使用公式完成对原始数据的替换。数据挖掘根据本任务的需求，采用决策树的算法实现对哪些因素显著影响学生是否参与社会公益活动......”。

8、“.....完成两张表格数据的合并。接下来，选择字段选项选项卡中的类型追加到追加节点后面，并将是否参加设置为目标变量，将编号以外的变量设置为输入变量。数据选取与变换。从图中不难看出，在是否无偿献行分析挖掘。知识发现过程主要包括以下几个步骤数据清理与集成这步骤可以作为在数据收集和提取之前完成，也可以在数据库中完成。在这阶段主要任务是将各种数据源加以集成到起，并针对噪声和不致数据加以删除，对数据进行合法性检查并清理论文原稿。数据集成与清理......”。

9、“.....从宏观上定义为从海量的各类数据中通过种算法探索隐匿的信息和是学生在校的综合评价指数。学生的家庭人均收入是否无偿献血没有进入决策树，对是否参与社会公益活动的影响很小。结语以上对基于的数据挖掘基本过程中的数据选取过滤和挖掘过程进行了简要介绍，由于篇幅原因具体设到挖掘结果以文字和图形两种形式分别显示在模型和查看器选项卡中，如图所示此外可以使用输出选项卡中的分析节点连接到输出模型后的数据流中，查看该挖掘模型的准确率......”。