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数据发掘模型可视化研究及其利用实例

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毕业论文范文题目：数据发掘模型可视化研究及其利用实例，论文范文关键词：数据发掘模型可视化研究及其利用实例
数据发掘模型可视化研究及其利用实例毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：咱们当初已经生活在一个网络化的时代，通信、打算机跟网络技巧正改变着全部人类跟社会。大量信息在给人们带来便利的同时也带来了一些问题：第一是信息适量，难以消化；第二是信息虚实难以辨识；第三是信息保险难以保障；第四是信息情势不一致，难以同一处理。人们开端考虑：“如何才干不被信息吞没，而是从中及时发明有用的常识、进步信息利用率？”面对这一挑衅，数据发掘（DataMining）跟常识发明（KnowledgeDiscovery）技巧应运而生。跟着数据库技巧的敏捷发展以及数据库管理体系的广泛利用，积聚的数据越来越多。激增的数据背地暗藏着很多重要的信息，人们盼望可能对其进行更高品位的分析，以便更好地利用这些数据。目前的数据库体系可能高效地实现数据的录入、查问、统计等功能，但无奈发明数据中存在的关联或规矩，无奈根据现有的数据猜测将来的发展趋势。数据发掘（DataMining）是人们长期对数据库技巧进行研究跟开发的成果。数据发掘技巧是新兴的研究范畴之一，它结合了数据库技巧、人工智能（AI）（此处忽略..）跟统计分析等多项技巧，其重要特点是对贸易数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析跟其余模型化处理，从中提取帮助贸易决定的关键性数据。数据发掘使数据库技巧进入了一个更高等的阶段，它不仅能对从前的数据进行查问跟遍历，并且可能找出从前数据之间的潜在接洽，从而促进信息的传递。数据发掘技巧的应用能从大量的、不完全的、有噪声的、含混的、随机的利用数据中提取出暗藏于数据背地的信息跟常识。决定支撑体系（DecisionSupportSystem）是在管理信息体系的基本上发展起来的，目前开发的综合DSS是以数据仓库（DataWarehouse）技巧为基本，以联机分析处理（OLAP）跟数据发掘（DataMining）工具为手段进行履行的一整套解决打算,而数据发掘是决定支撑工具中的重要组成部分。数据仓库直接为联机分析处理跟数据发掘提供数据源。在数据仓库基本上发掘的常识通常以图表、可视化、类天然语言等情势表示出来，但所发掘的常识并不都是有意思的，必须进行评估、筛选跟验证，把有意思的常识放到常（略..）识库中，跟着时光的推移将积聚更多的常识。常识库根据发掘的常识类型包含总结性常识、关联性常识、分类模型常识、聚类模型常识，这些常识通过相应发掘算法得到。本论文是在长春康达智控公司软件研发部实现的。在公司期间参加了通化钢铁集团公司决定支撑体系（TGDSS1.0）的研发工作。该软件体系分为联机分析处理（OLAP）跟数据发掘（DM）两个子体系，OLAP子体系的重要功能是通过IE（微软的INTERNETEXPLORE）或NETSCAPE等浏览器随时随地查阅贸易数据，在线创建各类数据报表，及时发布跟传递各种数据文件；DM子体系重要分析贸易数据为高层决定提供及时而有价值的信息，其功能包含对底层贸易数据预处理、发掘模型树破、常识可视化浮现等。全部体系集成了数据发掘（DM）、联机分析处理（OLAP）、可视化、WEB等技巧。全部软件体系分四个品位体系，包含数据仓服务器层、数据发掘服务器层、WEB服务器层跟用户层等四个品位的体系构造。数据发掘子体系重要基于微软的数据发掘核心技巧，以SQLServ（此处忽略..）erAnalysisServices为数据发掘的服务平台，分辨针对底层的关联型数据库跟数据仓库中的多维数据破方体两种数据WP=90源树破可视化的发掘模型，并将得到的发掘模型以两种可视化情势展示给客户。本论文重要阐述与数据发掘子体系相干的研究内容。针对通化钢铁集团公司决定支撑体系（TGDSS1.0）中的数据发掘子体系，重要做了以下方面的工作：首先阐述了数据发掘的一些相干概念、模型构造、发掘算法等内容，对数据发掘的模型跟算法等实际作了深刻的研究，针对实际的业务须要将决定树算法利用到数据发掘分类模型中；将可视化技巧引入数据发掘范畴，从数据预处理、发掘模型树破、模型验证与评估等全部数据发掘流程中形象出数据发掘模型可视化的体系构造，并将其利用于数据发掘子体系的研发过程中。其次根据数据发掘模型可视化树破过程，针对关联型数据源开发客户端数据发掘可视化分析工具---RDDMT（RelationDatabaseDateMingTool）。在该发掘工具的实现过程中，重要依靠于MicrosoftSQ（文章此处忽略..）LAnalysisServices提供的数据发掘服务，并集成多种可视化技巧实现数据预处理、发掘模型树破、模型展示等体系功能。最后基于多维数据破方体数据源开发了数据发掘子体系---MDDMT（Muti-dimensionDatacubeDataMiningTool）。该发掘工具以MicrosoftSQLAnalysisServices作为数据仓服务器，利用RDDMT预处理过的关联型数据树破多维数据破方体。第三方客户端数据发掘分析工具DBMiner2.0通过AnalysisServices提供的联机数据分析服务接口（OLEDBFOROLAP）与多维数据破方体数据源树破连接通道，对数仓库中的多维数据破方体树破可视化的发掘模型。在体系的实现过程中，通过DBMiner可能便利地对多维数据破方体进行联机分析处理跟发掘模型的可视化创建过程。在本论文中，重要提出了数据发掘模型可视化的体系构造等；并严格根据数据发掘体系的开发规程，针对通用的业务模型，实现了基于关联型数据跟

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