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《基于BS的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn) 》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫(kù)。
1、中南大學(xué)本科生畢業(yè)設(shè)計(jì)論文（設(shè)計(jì)）題目基于B/S的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)學(xué)生姓名指導(dǎo)老師學(xué)院信息科學(xué)與工程學(xué)院專(zhuān)業(yè)班級(jí)電子信息工程0903班完成時(shí)間2013-5-2325目錄中文摘要英文摘要第一章概論1.1課題研究的意義1.1.1研究背景1.1.2研究意義1.1.3術(shù)語(yǔ)解釋1.2國(guó)內(nèi)外研究情況1.2.1B/S模式的研究情況1.2.2數(shù)據(jù)挖掘的研究情況第二章課題方案研究2.1課題要求及規(guī)劃2.2常用開(kāi)發(fā)方式介紹2.3VisualStudio2008和MicrosoftSQLServer2008R2方案2.3.1B/S模式2.3.2MicrosoftSQLServer2008R2
2、2.3.3VisualStudio結(jié)合SQLServer2008R2開(kāi)發(fā)模式第三章系統(tǒng)設(shè)計(jì)及算法3.1系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)3.2系統(tǒng)子功能模塊3.2.1歡迎和算法介紹模塊3.2.2數(shù)據(jù)源和算法選擇模塊3.2.3挖掘結(jié)果演示模塊3.3DMX語(yǔ)言和挖掘模型3.3.1模型建立3.3.2模型訓(xùn)練3.3.3模型使用3.4數(shù)據(jù)挖掘算法3.4.1Microsoft中的數(shù)據(jù)挖掘算法3.4.2決策樹(shù)和線性回歸算法第四章調(diào)試測(cè)試結(jié)果3.1同數(shù)據(jù)源不同算法3.2不同數(shù)據(jù)源相同算法3.3結(jié)果分析第五章總結(jié)及展望5.1總結(jié)5.2展望參考文獻(xiàn)附錄25摘要數(shù)據(jù)挖掘（DataMining）是在大型數(shù)據(jù)存儲(chǔ)庫(kù)中，自動(dòng)
3、地發(fā)現(xiàn)有用信息的過(guò)程。它用來(lái)探查大型數(shù)據(jù)庫(kù)，發(fā)現(xiàn)先前未知的有用模式，并且還能預(yù)測(cè)未來(lái)觀測(cè)結(jié)果。數(shù)據(jù)挖掘的目的在于如何善用數(shù)據(jù)，從運(yùn)營(yíng)歷史的記錄獎(jiǎng)勵(lì)，挖掘出深藏其中的寶貴經(jīng)驗(yàn)。近年來(lái)，隨著數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的進(jìn)步發(fā)展，它在商業(yè)智能領(lǐng)域發(fā)揮了極大的作用。它成為將企業(yè)中現(xiàn)有的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為知識(shí)，幫助企業(yè)做出明智的業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)決策的工具。如何使數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)更好地應(yīng)用于生活生產(chǎn)、交易決策活動(dòng)中，具有較高的研究?jī)r(jià)值。在本文中，從理論和實(shí)踐上分析了B/S架構(gòu)下利用ASP.NET技術(shù)開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的可行性。展示了該系統(tǒng)對(duì)數(shù)據(jù)源進(jìn)行挖掘后得到的預(yù)測(cè)結(jié)果，并著重分析了對(duì)相同數(shù)據(jù)源應(yīng)用不同的挖掘算法及不同的數(shù)
4、據(jù)源應(yīng)用相同的挖掘算法得出的不同結(jié)果，從而分析算法應(yīng)用的優(yōu)劣情況。并詳細(xì)介紹了系統(tǒng)的架構(gòu)方法和調(diào)試結(jié)果，分析了所利用的ASP.NET、ADO等WEB網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和數(shù)據(jù)挖掘中如何采用DMX語(yǔ)言對(duì)挖掘模型的訓(xùn)練，數(shù)據(jù)挖掘算法比較等。最后，本文通過(guò)上述研究成果，總結(jié)了該課題的研究過(guò)程并探索了該課題的深入方向。關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘商業(yè)智能B/S模式SSAS25AbstractDataMining(DataMining)isalargedatarepository,automaticallydiscoverusefulinformation.Itusedtoprobealargedatabas
5、e,ausefulmodeltodiscoverpreviouslyunknown,andcanpredictfutureobservations.Thepurposeofdataminingishowtomakethebestuseofdatafromthehistoricalrecordoftheoperatorreward,diggingdeepwhichvaluableexperience.Recentyears,withtheprogressanddevelopmentofdataminingtechnologyinthefieldofbusinessintelli
6、genceplayedasignificantrole.Itbecamethetoolintotheexistingdataintheenterpriseknowledgetohelpcompaniesmakeinformedbusinessdecisions.Howtomakedataminingtechniquesusedintheproductionoflife,thetradingdecisionsactivities,hashighresearchvalue.Inthisarticle,fromthetheoreticalandpracticalanalysisof
7、thefeasibilityoftheuseofthetheASP.NETtechnologydevelopmentdataminingsystemB/Sstructure.Showsthepredictionresultsaftertheexcavationofthesystemdatasource,andanalyzedtheresultsofdifferentresultsfordifferentminingalgorithmstothesamedatasourceapplicationsandd
