1. 数据挖掘系统研究报告 报告人：朱建秋 2001 年 10 月 08 日

6. 数据挖掘过程 在这个步骤中，选择的预言模型对操作型数据或者交易数据进行记分（ score ） 。 预言记分 Predictive Scoring 4 在该步骤内，为了产生一个优化的模型，一个或多个预言模型被选择或者联合。这些预言模型可能从数据挖掘系统产生，也可能从统计模型中产生，或者通过第三方购买 。 预言模型 Predictive Modeling 3 在这个步骤中，数据从数据仓库抽取出来，用来产生预言模型或者规则集。该步骤可以自动化。 数据挖掘 Data Mining 2 数据仓库管理用于决策支持的数据。在该步骤内，数据从操作型系统以及第三方的数据源聚集、清洗、以及转换到数据仓库中，供决策分析使用。 数据仓库 Data Warehouse 1 描述 步骤名称 步骤

7. 数据挖掘系统 代 特征 数据挖掘算法 集成 分布计算模型 数据模型 第一代 数据挖掘作为一个独立的应用 支持一个或者多个算法 独立的系统 单个机器 向量数据 第二代 和数据库以及数据仓库集成 多个算法：能够挖掘一次不能放进内存的数据 数据管理系统，包括数据库和数据仓库 同质 / 局部区域的计算机群集 有些系统支持对象、文本、和连续的媒体数据 第三代 和预言模型系统集成 多个算法 数据管理和预言模型系统 intranet/extranet 网络计算 支持半结构化数据和 web 数据 第四代 和移动数据 / 各种计算数据联合 多个算法 数据管理、预言模型、移动系统 移动和各种计算设备 普遍存在的计算模型

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