数据挖掘课程作业结果分析报告.docx

简介：
本报告为《数据挖掘》课程作业成果总结，涵盖数据预处理、模型构建与评估等内容，旨在展示数据挖掘技术在实际问题中的应用效果。 数据仓库期末作业 - 数据挖掘分析报告 某药店常用药品信息数据挖掘解决方案 作者：刘金龙 学院：计算机信息管理学院 专业：计算机科学与技术 年级：2011级 学号：112103209 **提出问题** 单位基本情况及相关业务流程介绍； 对于药店，储存大量的常用药品是必不可少的工作。随之而来的对药品的数据信息管理和存储成为了令人头疼的问题，在接到货源后，工作人员需要统计药品产地和价格的信息，以便合理定价并出售药物。 **存在的问题** 由于货物种类、名称众多，在短时间内分析好相关数据几乎不可能，依靠人力或是非数据统计软件进行统计工作会事倍功半。这严重影响药店的正常进货与销售药品的工作。 **分析问题** 对该单位存在的问题进行了深入分析； 由以上问题可见，利用数据挖掘技术可以有效地解决这一难题：简单、省时且有效率高。 **解决问题的方法和途径** - 利用SQL SEVER 导入数据，并通过提取统计分析结果来快速获取所需的数据。 **利用数据挖掘技术解决问题** 设计了以下几种算法： 1. 决策树 2. 数据关联规则 3. 神经元网络 通过对这些方法的应用，我们能够从不同的角度深入解析和解释数据分析的结果。 例如：通过决策树分析可以得知不同产地药品进货价格的差异；而数据关联法则能帮助了解消费者对同类药品的不同需求及偏好。此外，还能基于历史销售记录预测未来的市场需求趋势等。 **总结** 此次实践使我对数据挖掘有了新的认识。简单来说，数据挖掘是利用归纳法从大量信息中寻找规律，并为决策提供依据的一种方法。虽然这项技术可能无法证明因果关系（例如发现啤酒销量和尿布之间的关联性），但其在实际应用中的价值不容忽视。 根据参考文献总结了实施数据挖掘的步骤如下： 1. 理解数据及来源 2. 获取知识与技能 3. 整合并检查数据，去除错误或不一致的数据。 4. 假设模型 5. 数据挖掘工作（data mining） 6. 测试和验证结果（testing and verification） 7. 解释应用 从上述步骤可以看出，在进行实际的分析之前还有很多准备工作需要完成。事实上，许多专家认为数据预处理阶段占据了整个过程中80%的时间与精力。 通过此次项目实践，我对如何利用数据挖掘技术解决现实中的问题有了更全面的理解，并且对未来的进一步研究充满期待。