1、“.....数据挖掘的第步就是建立模型，把待挖掘的数据存储到大数据，探索出个特定的数据集或者感兴趣的模式。数据挖掘的第步就是进行结果分析，采取有效措施对挖掘结果进行分析验证，保证发现模式的正确性。剔除冗余或者无关键的模式，对于不能满足用户要求的模式要重新进行数据选取，甚至要更换种挖掘算法。数据挖掘的第个环节就是浅析数据挖掘技术的概念及运行过程论文原稿进行过滤离散化填补等，从而分析出更有价值的信息，这就是提前处理目标数据环节接着就是数据的整合环节，这个环节的主要工作就是把现有的数据集整合为个可以适应挖掘算法需要的分析模型数据集......”。

2、“.....根据数据特点选择合适的挖掘算法，包括就是数据分析环节，对数据进行分析其目的就是为了找出预测中有影响力的因素，然后整合这些影响力因素，并且找出关键影响因素。最终通过对各因素的影响力的分析，得出个更有分析价值的影响因素。数据挖掘的第步就是建立模型，把待挖掘的数据存储到大型数据库中，然后在此般可以把数据挖掘发现的知识分为概念模式规律规则等几种形式。这些知识可以以新知识的形式转存到相应的系统知识存储机构中，相关的专家领域可以用其来修正原有的知识体系，同时决策者可以用这些知识来辅助决策过程。由此我们可以看到数据挖掘是门交叉学科，涉及到数据库数据挖掘简称，也被称为数据库中只是发现......”。

3、“.....数据挖掘技术就迅速发展起来。所谓数据挖掘就是指将事先隐藏在数据中的有重大价值的而又未被发现的信息从大量数据中挖掘并提取出来的过程。数据挖掘出的内容应该是使用者有兴趣的信息，而且应该是大家容易库统计数据库等的研究和应用，这使得越来越多的数据在数据库中被积累下来。就目前来讲，计算机数据库可以高效完成的工作有数据的查询收录以及统计等，还不能够从众多的信息中挖掘出来有效信息，以找出数据中潜藏的规律......”。

4、“.....按照数据挖掘对象对数据挖掘进行分类，主要可以分为数据库数据挖掘多媒体数据挖掘数据挖掘以及文本数据以及统计等，还不能够从众多的信息中挖掘出来有效信息，以找出数据中潜藏的规律，同时也不能够利用现有的数据资源对未来发展趋势进行科学预测。正是因为缺乏挖掘数据背后隐藏的知识手段，结果导致了现代信息技术中数据爆炸但知识缺乏的现象，于是数据挖掘应运而生。数据粗糙集方法贝叶斯模型等数据挖掘过程中涉及到数据清理数据采集数据变换数据分析数据挖掘以及数据结果表示等系列环节。关键词数据挖掘概念运行过程数据挖掘的概念与分类数据挖掘技术的概念随着现代科技的迅猛发展......”。

5、“.....尤浅析数据挖掘技术的概念及运行过程论文原稿科学预测。正是因为缺乏挖掘数据背后隐藏的知识手段，结果导致了现代信息技术中数据爆炸但知识缺乏的现象，于是数据挖掘应运而生。数据挖掘具有广阔的应用和发展前景，是数据库研究开发和应用最活跃的分支之。浅析数据挖掘技术的概念及运行过程论文原稿。掘概念运行过程数据挖掘的概念与分类数据挖掘技术的概念随着现代科技的迅猛发展，计算机数据管理系统在社会各方面都得到了广泛的应用，尤其是关系数据库系统已成为了当前事务处理的强有力工具。人类在更广泛的领域内应用数据库技术，加大了对空间数据库工程数据库时间数，它可以是文本图像和图形等半结构化的数据......”。

6、“.....同时还可以是分布在网络上的异构型数据。般可以把数据挖掘发现的知识分为概念模式规律规则等几种形式。这些知识可以以新知识的形式转存到相应的系统知识存储机构中，相关的专家挖掘等。按照数据挖掘的任务进行分类，可以分为序列模式挖掘关联规则挖掘分类数据挖掘预测挖掘聚类数据挖掘和偏差分析挖掘等类型。按照数据挖掘的技术和方法分类，数据挖掘可以分为统计分析类归纳学习类模糊数学类聚类方法类放生物技术类以及可视化技术类等。关键词数据掘具有广阔的应用和发展前景，是数据库研究开发和应用最活跃的分支之。浅析数据挖掘技术的概念及运行过程论文原稿......”。

7、“.....按照数据挖掘功能可以将数据挖掘分为两大类预测性挖掘和描述性挖掘。按照数据库类型其是关系数据库系统已成为了当前事务处理的强有力工具。人类在更广泛的领域内应用数据库技术，加大了对空间数据库工程数据库时间数据库统计数据库等的研究和应用，这使得越来越多的数据在数据库中被积累下来。就目前来讲，计算机数据库可以高效完成的工作有数据的查询收域可以用其来修正原有的知识体系，同时决策者可以用这些知识来辅助决策过程。由此我们可以看到数据挖掘是门交叉学科，涉及到数据库数理统计机器学习模式识别神经网络粗糙集和模糊集等相关技术......”。

8、“.....数据挖掘出的内容应该是使用者有兴趣的信息，而且应该是大家容易接受的信息，同时这些信息容易被理解分析和再运用挖掘的目标数据应该是大量的现实中存在的有效数据数据挖掘所挖掘的对象也是多种多样数据库中，然后在此数据库基础上建立数据仓库，建立各种统计查询图表以及挖掘模型等等。其中这些挖掘数据不需要挖掘者自己开发，而是这些挖掘模型自身数据库系统提供的，所以只需要建立数据库就行。数据挖掘的第步就是数据分析环节，对数据进行分析其目的就是为了找出预知识表示，要对发现的模式进行可视化......”。

9、“.....例如可以把分类决策树转换为的形式。参考文献姚双良数据挖掘在高校成绩分类管理中的應用研究江苏科技大学学报，第页宋虎森数理统计方法在学生成绩管理中的应用长治学院学报，第页姚双策树算法神经网络算法分类分析聚类分析等。对于那些数据集中的数据还要进行相应的转化。数据挖掘的第步就是数据挖掘环节，验证决策的正确性，这步要把前面步骤所得出的相关信息运用到各项业务流程中去。数据挖掘的核心是模式发现，充分利用数据挖掘方法分析经过转换得到数据库基础上建立数据仓库，建立各种统计查询图表以及挖掘模型等等。其中这些挖掘数据不需要挖掘者自己开发，而是这些挖掘模型自身数据库系统提供的......”。