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 ..... |