数据挖掘工具对比：参数控制与扩展功能详解

"本文主要讨论了数据挖掘的详细分类及其在实际应用中的比较与分析。首先，文章介绍了数据挖掘的起源，指出随着信息时代的到来，海量数据的增长使得传统数据库系统无法揭示其中隐藏的知识，从而催生了数据挖掘这一新兴领域。数据挖掘被定义为从大量数据中提取有用信息的过程，其目的是发现数据间的模式、关联和规律，以支持决策制定。 在产品比较部分，文中特别强调了Enterprise Miner和PRW在算法参数控制方面的优势，而Intelligent Miner在这方面相对较弱。在扩展功能上，Clementine和Scenario在决策树修剪选项功能上表现突出，展示了良好的灵活性。在神经网络的处理能力上，各产品之间的差异也反映了技术的多样性。 文章接着探讨了数据挖掘技术的组成部分，包括数据挖掘系统、算法、国际会议和期刊等资源，以及数据挖掘在电信领域的具体应用，如广东移动的案例，展示了该技术如何在实际业务场景中发挥作用。此外，还提到了数据挖掘工具的选择和使用，以及后续的学习材料，如参考文献和课后深入研究的论文。 通过本文的分析，读者可以了解到数据挖掘技术的核心概念、发展历程、工具选择以及实际应用中的优劣势，这对于理解和利用数据挖掘进行知识发现和商业智能分析具有重要的指导意义。"