数据挖掘过程的多维视图  

A Multidimensional Perspective of Data Mining Process

作　　者：潘无名[1] 潘云鹤[1] 

机构地区：[1]浙江大学计算机学院,浙江杭州310027

出　　处：《计算机应用研究》2004年第8期211-213,216,共4页Application Research of Computers

摘　　要：数据挖掘 (DM)是非常具有挑战性的工作 ,数据挖掘过程是多个因素耦合的决策问题。讨论了当前流行的DM过程CRISP DM和SEMMA的不同之处及优缺点。从机器学习、统计和数据质量角度对挖掘有效性作了讨论 ,认为一个真正高效的过程应该面向算法 ,强调探索 ,以挖掘出高可靠性的具有商业价值的知识目标 ,并紧跟技术的发展。给出数据挖掘过程的多维视图 ,将算法分解为组件维、模型维和过程维等维度 。The Applications of Data mining in business is very challengeable,and the process of data mining is affected by many factors.In this paper we discuss two main methodology of data mining process.We analyze the validity of data mining results from aspects of machine learning,statistics and data quality.We put data mining process in a multidimensional perspective,and propose a new process framework of data mining.

关 键 词：数据挖掘 过程 算法 

分 类 号：TP311.13[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]