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关于决策支持

原创 Linux操作系统 作者:qdkss 时间:2012-02-23 08:23:34 0 删除 编辑

一 、数据挖掘的发展方向

我们认为数据挖掘其目的是为了决策支持DSS(辅助),而任何单位决策者往往对数据挖掘的各种概念一无所知,这增加了数据挖掘产品的普及推广难度。因此数据挖掘应该由“雅”而“俗”,因该向大众化发展。微软的发展就是一个样板,从机器码=》汇编语言=》DOS系统=》WINDOWS系统,就是一个高专业人才到普通大众的推广发展过程。目前我们的数据挖掘仅仅面向于高专业人才的,应该向大众化推广。我门产品的开始设计就是面向普通用户的,其信息源为各种关系型数据库(或数据仓库如SYBAS IQ),一些使用单位在我们将数据库结构录入后,普通用户短短几天时间就在知识库(关系型数据库)中设计了上千中各种条件下的决策树、多维分析、聚类分析、回归分析、弹性分析、投入产出等等。

二、数据挖掘的算法发展方向

由于普通大众对数据挖掘的了解不多(也不可能了解太深),如聚类分析用于分类,但聚类分析算法有多种,其分类结果也不同,在软件推广中用户不认为这是我们功能强大的优点,而是我们软件的自相矛盾,后来聚类分析我们只用一种算法,其效果较好(不是所有的信息都可以聚类,聚类较好的信息用不同聚类方法其结果基本都相同,而且对实际工作指导意义也最大)。我们认为数据挖掘的算法应该向广度发展,探求不同的挖掘方法。目前我们产品实现的数据挖掘功能有:数据查询、数据报表、趋势回归预测、决策表(多维分析)、决策树、动态图、分布图、对比图、数据排查、数据分析、相关分析、弹性分析、投入产出分析、聚类分析、主成分分析、判别分析及决策设计等。

三、数据挖掘的普及推广

智能查询、数据仓库,数据挖掘,其目的是为了决策支持DSS。 但回归分析、决策树、神经网络、相关分析、聚类分析等等又太专业化,现有国外数据仓库、数据挖掘软件都是面向软件专业人员的,推广困难。如何建立面向普通用户的,能让人人(只要会用鼠标)都成为数据挖掘高手,似乎不太现实, 20年前,谁说“计算机是面向普通用户的,能让人人都成为计算机高手!”,大家谁都会说不可能的吧,但微软实现了。对数据仓库、数据挖掘、决策支持让...面向普通用户的,能让人人(只要会用鼠标)都成为数据挖掘高手,应该是数据挖掘的普及推广的方向。

四、数据挖掘的道路

今天数据挖掘也面临是面向具体的特定需求而设计的数据挖掘算法,还是面向通用的(关系型数据库)的数据挖掘算法这两条道路。我的观点是后者。

当今的数据挖掘与当年的计算机、数据库的发展有惊人的相似之处。

七、八十时年代,当时也是单版机与通用计算机的讨论时期,大部分人认为计算机是专业人事研究的,应该通过实际的需求定制(单版机)。但开发通用计算机的人们则大胆的将大部分不通用的功能全部删除,才有了今天的人人都会操作的计算机。

八十时年代,计算机信息各种各样,但关系型数据库(二维表格)将大量的不能用二维表格表现的信息全部弃之不管(当然可以转化为关系型数据),才有了今天关系型数据库在计算机信息管理中的绝对统治地位。

五、现如今的任务

关键是现在归纳、终结有哪些数据挖掘算法可以抽象出来,推广应用。所说的是狭义的数据挖掘,当年的关系型数据库对数据库而言不也是狭义的么。我们追寻的是:“舍不得孩子套不着狼!”,对诸如我给你信息你给我挖掘出“1+1的哥德巴赫猜想证明”或“否定牛顿三大定律挖掘出爱因斯坦的相对论”连全世界的教授博士都难以实现的数据挖掘(到目前为止)的类似需求一概不与考虑。建设面向普通用户人人会使用、人人看得懂、人人能将结果应用于实际工作的数据挖掘,就是我们的任务。

http://www.keasense.com/

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