单位文秘网 2021-07-19 08:16:19 点击: 次
企业和社会中的应用。
(2)寻求数据挖掘过程中的可视化方法:可视化要求已经成为数据挖掘系统中不可少的技术。通过人机界面可以在发现知识的过程中进行很好的人机交互。数据的可视化推动人们主动进行知识发现的作用。
(3)与特定数据存储类型的适应问题:根据不同的数据存储类型的特点,进行针对性的研究是必须面对的问题。
(4)网络与分布式环境下的KDD问题:随着网络不断发展,网络资源日渐丰富,需要独立的技术人员各自独立地处理分离数据库的工作。考虑适应分布式与网络环境的关系,技术及系统将是数据挖掘中一个最为重要和繁荣的子领域。
(5)应用的探索:随着数据挖掘的日益普通,应用范围日益扩大,如电信业、零售业、生物医学等领域。由于数据挖掘在处理特定应用问题时存在局限性,目前的研究趋势是开发针对于特定应用的数据挖掘系统。
(6)数据挖掘与数据库系统以及Web数据库系统的集成:数据库系统和Web数据库已经成为信息处理系统的主流。数据挖掘系统的理想体系结构是与数据库和数据仓库系统的紧密结合。
结束语
数据挖掘技术作为一种新兴的数据分析技术,经过了十几年的充实和发展,到目前为止已经成功地运用在各个不同的领域。伴随着科学技术的不断发展和信息量的海量增加,比如依靠传统的方法要在庞大的数据库中找到具有科学决策的信息是非常困难的,数据挖掘技术就是从大量的数据中发现有用的知识和线索,借助于数据挖掘本身的技术去挖掘蕴藏在数据库中的客观规律,从而为科学合理的决策提供有力的支持。将数据挖掘技术引入到概率统计教学中,有助于在日常概率统计教学管理中不断获得有规律的信息,为民办高校管理层提供决策依据,从而不断提高概率统计教学质量。本文通过对概率统计课程学生成绩的评定的案例分析,阐述了数据挖掘技术在分析影响学生学习成绩因素中的重要意义,目的是推广数据挖掘技术在民办高校教学实践中的应用,使数据挖掘技术在民办高校得到进一步发展。
参考文献:
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[责任编辑 王玉妹]
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