第四代数据挖掘系统：移动计算与知识发现

"数据挖掘系统[第四代]-Data Mining Report-DSD" 数据挖掘是一个关键的领域，它结合了统计学、人工智能和数据库技术，旨在从海量数据中揭示隐藏的、有价值的模式和知识。随着移动计算的兴起，第四代数据挖掘系统正逐渐成为研究焦点，这些系统能够处理来自嵌入式系统、移动设备以及无处不在的计算环境中的多样化数据。尽管如此，第四代的原型或商业化数据挖掘系统在当时似乎还未得到广泛报道。 在数据挖掘过程中，首先要对概念进行概述。数据挖掘不仅仅是对大量数据进行分析，更是一种探索性的知识发现过程。它满足商业界的需求，因为隐藏在大数据背后的模式和规则可以为企业提供重要的洞察力，帮助制定战略、市场规划，甚至创造新的收入来源。例如，客户关系管理（CRM）中的客户分析、市场购物篮分析、零售业的交叉销售策略、信用评分、欺诈检测、电子商务、网络挖掘等都是数据挖掘在实际业务中的应用实例。 数据挖掘的任务通常分为描述型和预测型。描述型挖掘关注的是理解数据中的内在规律，这可以通过统计分析和数据可视化来实现，以便快速直观地理解数据。而聚集或分群是描述型挖掘的一种，它能找出数据集中具有相似特征的子集，有助于识别用户群体或市场细分。 另一方面，预测型挖掘利用历史数据来预测未来趋势，如销售预测、股市走势分析，甚至可以应用于体育策略分析或医疗结果研究。这一过程通常涉及分类和回归分析，通过建立模型来预测未知事件。 在实施数据挖掘时，还需要考虑数据挖掘的标准和常见问题，例如数据质量、数据预处理、算法选择、模型评估以及结果解释。IBM的Intelligent Miner作为一款强大的数据挖掘工具，可以帮助用户处理这些问题，提供从数据准备到模式发现的全面解决方案。 数据挖掘是一个多学科交叉的领域，它在第四代系统中融入了移动计算的特点，以适应不断变化的技术环境。通过有效运用数据挖掘技术，企业和组织能够从海量信息中提取价值，从而做出更明智的决策，提升业务效率和竞争力。