国内数据挖掘软件发展现状与挑战

"数据挖掘软件的现状国内情况主要体现在大部分研究仍处于科研阶段，主要由各大高校和科研机构主导，专注于数据挖掘算法的研发。国内在数据挖掘领域的专著相对较少，多为翻译自国外的作品。此外，一些公司基于国外产品进行二次开发，推出特定应用，如IBM的Intelligent Miner和SAS的Enterprise Miner。同时，也有拥有自主知识产权的数据挖掘软件，如复旦德门等企业的产品。数据挖掘讨论组www.dmgroup.org.cn为业内交流提供了平台。" 数据挖掘，作为一种从海量数据中提取规律的技术，融合了统计学、数据库管理和人工智能等多个领域的知识。它的兴起源于社会的信息化进程，随着数据库的不断膨胀，如何从这些数据中提炼出有价值的知识成为了一大挑战。数据挖掘不仅涉及到模式识别、趋势分析、事实揭示、关系挖掘、模型构建、关联规则、序列模式、目标市场划分、资金分配策略、贸易选择、广告定位、销售地理分布、金融市场、经济活动、政府决策等多个领域，而且对于POS系统、人口统计和生命周期管理等方面也有重要应用。 自1989年IJCAI会议首次提出数据库中的知识发现讨论以来，数据挖掘逐渐成为一个独立的研究领域。1991年至1994年间，KDD（知识发现和数据挖掘）成为研究热点，随后发展为国际会议，如KDD'95-98，以及《数据挖掘和知识发现》期刊的创立。ACM SIGKDD的成立和SIGKDD会议的举办，如'99-02年的会议，以及SIGKDD Explorations的发布，进一步推动了该领域的学术交流和实际应用。除此之外，还有诸如PAKDD、PKDD等其他国际会议，不断促进着数据挖掘技术的进步和应用的拓展。 在国内，尽管数据挖掘软件的发展相对滞后，但随着科研力量的投入和市场需求的增长，预计未来会有更多具有创新性和实用性的数据挖掘工具出现，服务于各个行业的决策支持和智能化进程。