文档介绍：中南大学
本科生毕业设计论文(设计)
题目基于B/S的数据挖掘系统设计与实现
学生姓名
指导老师
学院信息科学与工程学院
专业班级电子信息工程0903班
完成时间 2013-5-23
目录
中文摘要
英文摘要
概论
课题研究的意义
研究背景
研究意义
术语解释
国内外研究情况
B/S模式的研究情况
数据挖掘的研究情况
第二章课题方案研究
课题要求及规划
常用开发方式介绍
Visual Studio 2008和Microsoft SQL Server 2008 R2方案
B/S模式
Microsoft SQL Server 2008 R2
Visual Studio 结合 SQL Server 2008 R2开发模式
第三章系统设计及算法
系统总体结构
系统子功能模块
欢迎和算法介绍模块
数据源和算法选择模块
挖掘结果演示模块
DMX语言和挖掘模型
模型建立
模型训练
模型使用
数据挖掘算法
Microsoft中的数据挖掘算法
决策树和线性回归算法
第四章调试测试结果
同数据源不同算法
不同数据源相同算法
结果分析
第五章总结及展望
总结
展望
参考文献
附录
摘要
数据挖掘(Data Mining)是在大型数据存储库中,自动地发现有用信息的过程。它用来探查大型数据库,发现先前未知的有用模式,并且还能预测未来观测结果。数据挖掘的目的在于如何善用数据,从运营历史的记录奖励,挖掘出深藏其中的宝贵经验。近年来,随着数据挖掘技术的进步发展,它在商业智能领域发挥了极大的作用。它成为将企业中现有的数据转化为知识,帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。如何使数据挖掘技术更好地应用于生活生产、交易决策活动中,具有较高的研究价值。
在本文中,从理论和实践上分析了B/技术开发数据挖掘系统的可行性。展示了该系统对数据源进行挖掘后得到的预测结果,并着重分析了对相同数据源应用不同的挖掘算法及不同的数据源应用相同的挖掘算法得出的不同结果,从而分析算法应用的优劣情况。并详细介绍了系统的架构方法和调试结果,、ADO等WEB网络技术和数据挖掘中如何采用DMX语言对挖掘模型的训练,数据挖掘算法比较等。最后,本文通过上述研究成果,总结了该课题的研究过程并探索了该课题的深入方向。
关键词:数据挖掘商业智能 B/S模式 SSAS
Abstract
Data Mining (Data Mining) is a large data repository, automatically discover useful information. It used to probe a large database, a useful model to discover previously unknown, and can predict future observations. The purpose of data mining is how to make the best use of data from the historical record of the operator reward, digging deep which valuable experience. Recent years, with the progress and development of data mining technology in the field of business intelligence played a significant role. It became the tool into the existing data in the enterprise knowledge to panies make informed business decisions. How to make data mining techniques used in the production of life, the trading decisions activities, has high research value.
In this article, from the theoretical and practical analysis of the fea