、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，作出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，作出正确的决策。
数据挖掘的基本步骤。数据挖掘通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术，主要有数据准备、规律寻找和规律表示三个步骤。数据准备是从相关的数据源中选取所需的数据并整合成用于数据挖掘的数据集;规律寻找是用某种方法将数据集所含的规律找出来;规律表示是尽可能以用户可理解的方式将找出的规律表示出来。数据挖掘的任务有关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异群组分析和演变分析等。
在开始知识发现之前最先的也是最重要的要求就是了解数据和业务问题。必须要对目标有一个清晰明确的定义，即决定到底想干什么。比如，想提高电子信箱的利用率时，想做的可能是“提高用户使用率”，也可能是“提高一次用户使用的价值”，要解决这两个问题而建立的模型几乎是完全不同的，必须做出决定。
建立数据挖掘库包括以下几个步骤：数据收集，数据描述，选择，数据质量评估和数据清理，合并与整合，构建元数据，加载数据挖掘库，维护数据挖掘库。
分析的目的是找到对预测输出影响最大的数据字段，和决定是否需要定义导出字段。如果数据集包含成百上千的字段，那么浏览分析这些数据将是一件非常耗时和累人的事情，这时需要选择一个具有好的界面和功能强大的工具软件来协助你完成这些事情。
建立模型之前的最后一步数据准备工作。可以把此步骤分为四个部分：选择变量，选择记录，创建新变量，转换变量。
建立模型是一个反复的过程。需要仔细考察不同的模型以判断哪个模型对面对的商业问题最有用。先用一部分数据建立模型，然后再用剩下的数据来测试和验证这个得到的模型。有时还有第三个数据集，称为验证集，因为测试集可能受模型的特性的影响，这时需要一个独立的数据集来验证模型的准确性。训练和测试数据挖掘模型需要把数据至少分成两个部分，一个用于模型训练，另一个用于模型测试。
模型建立好之后，必须评价得到的结果、解释模型的价值。从测试集中得到的准确率只对用于建立模型的数据有意义。在实际应用中，需要进一步了解错误的类型和由此带来的相关费用的多少。经验证明，有效的模型并不一定是正确的模型。
造成这一点的直接原因就是模型建立中隐含的各种假定，因此，直接在现实世界中测试模型很重要。先在小范围内应用，取得测试数据，觉得满意之后再向大范围推广实施。模型建立并经验证之后，可以有两种主要的使用方法。第一种是提供给分析人员做参考;另一种是把此模型应用到不同的数据集上。
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挑战,如推荐效率,推荐精度等问题。针对商品推荐系统所面临的主要挑战,本文从以下几个方面对电子商务推荐系统以及所用到的技术进行了分析和研究。首先,详细分析了各种
主要分为三类：分类算法、聚类算法和相关规则，基本涵盖了当前商业市场对算法的所有需求。这三类包含了许多经典算法。市面上很多关于
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中提取信息的过程。然而，在不同的场景下，它们之间有一些本质的区别。 机
与机器学习专业就业方向 随着信息技术的不断发展以及互联网的普及，我们现在生活在一个大
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分类是用于识别什么样的事务属于哪一类的方法，可用于分类的算法有决策树、bayes分类、神经网络、支持向量机等等。
通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。
流往往是无界的、不断变化的和未标记的。因此，为实现高度准确的异常检测，提出集成流
库中发现知识》（缩写为KDD）。它首次出现在1989年8月在底特律举行的第十一届国际联合人工智能会议上。为了统一理解，Fayyad，Piatetsky-Shapiro和Smyth
(Data Mining)是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的
中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。
常用算法，分别是朴素贝叶斯、逻辑回归（logisticregression）、最近邻算法——KNN、决策树、Adaboosting。
的任务有哪些，分别是关联分析（associationanalysis）、聚类分析（clustering）、分类（classification）、预测（predication）、时序模式（time-seriespattern）。
库中知识发现 （ KnowledgeDiscovery in Databases）或知识发现， 它是一个从大量
布尔关联规则频繁项集的算法。其核心是基于两阶段频集思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单
机器学习是一门更加偏向理论性学科，其目的是为了让计算机不断学习找到接近目标函数f的假设h。而
则是使用了包括机器学习算法在内的众多知识的一门应用学科，它主要是使用一系列处理方法
来解决具体问题。其更多是针对某一个具体的问题，是以解决具体问题为导向的。
集中找出关系、集群、模式、分类信息等。借助这类工具可以帮助我们做出最准确的决策，为我们的业务获取更多收益。
的目标是提取可以容易转换成逻辑规则或可视化表示的定性模型，与传统的统计学相比，更加以人为本。
算法流的研究，提出了一种基于Spark并行计算框架的并行化算法流解决方案，并通过编 程实PG平台 电子现、并行效率测试、算法调优，最终得出一个并行效果良好的并行
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出有益知识，这对有效预防同类案件的发生具有重要的现实意义。简要介绍了Rough 集理论和
信息，而这些信息是进行软件维护所必需的基础信息，如何高效地利用这些信息是能否成功进行软件维护的关键，
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