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[电力] 数据挖掘技术用于调度数据网络业务流分析

  • 简介: 原文 1 数据挖掘技术数据挖掘又称为数据库中的知识发现(KDD),它是从数据库中发现并抽取隐含的、明显未知的、具有潜在用途的信息的过程。在数据库的海量数据中,经常蕴涵着规则、规律、论断之类的高层次信息或知识,仅通过查询处理是不可能获得...
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原文

1 数据挖掘技术

数据挖掘又称为数据库中的知识发现(KDD),它是从数据库中发现并抽取隐含的、明显未知的、具有潜在用途的信息的过程。在数据库的海量数据中,经常蕴涵着规则、规律、论断之类的高层次信息或知识,仅通过查询处理是不可能获得这些高层次信息的。数据挖掘技术能在数据库提供的数据基础上,经过分析、推理等方法,寻找数据间内在的某些关系,从中发掘出潜在的、对信息预测和决策行为起重要作用的模式,从而建立新的业务模型,以达到帮助决策者做出正确决策的目的。
数据挖掘需经历数据选择、数据预处理、模式发现以及解释评价等4个阶段。数据挖掘的一般过其中,数据模式的发现是数据挖掘的关键一步,因为数据中蕴涵的规律、规则或特征均表现在数据的某种模式上。发现数据模式有多种算法,常用的数据挖掘方法有联系分析法(relation)、分类法(Classification)、聚类法(Clustering)、粗集法(Rough Set)、遗传算法(Genetic Algorithms)等。
1.1 采用数据挖掘技术的必要性
网络业务流分析即通过运用一些分析方法对从各种渠道获得的反映网络状况和网络行为的数据进行分析,再根据分析结果分别从业务角度和资源角度,对运作的网络进行性能评价,并能识别出已存在
.....


  目录

1 数据挖掘技术
2 数据挖掘的实现过程
3 结束语


  参考资料

[1] 胡 侃,夏绍玮.基于大型数据仓库的数据采掘[J].软件学报,1998,(1):53-63.
[2] 陈 莉.数据挖掘与虚拟数据库[J].四川师范大学学报(自然科学版),1998,(4):657-661.
[3] 王清毅,张 波,蔡庆生.目前数据挖掘算法的评价[J].小型微型计算机系统,2000,(1):75-78.
[4] Andrew S T.计算机网络(第三版)[M].北京:清华大学出版社1998.


  简单介绍

针对江苏调度数据网络的业务特点,提出了利用数据挖掘技术对调度数据网络进行业务流分析的重要意义,并讨论了在网络业务流分析中,采用数据挖掘技术的必要性和可行性,以及在网络业务流分析中进行数据挖掘的具体实现。且指出,在网络业务流分析中采用数据挖掘技术是一种业务级的分析方法,不同于以数据包为单位的方法,运用该方法可从业务角度对网络状况和网络行为进行分析,从而达到网络业务流设计的目标。
关键词:数据挖掘;调度数据网络;网络业务流

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