1、析。系统分析包括以下几个方面用户业务管理分析用户的功能需求数据源调查与分析业务流程分析与建模系统界面分析。系统架构设计和网络结构设计系统架构是整个信息系统的骨架，决定了系统各个逻辑组织部分，而网络结构是其中的重要部分。系统架构设计要从系统组织的层次多组成部分的关系出发，设计出实用结构灵活可扩展性的系统架构。功能子系统设计系统具有功能繁多的特点，必须对各个具体功能进行分析规范分类，建立功能子系统，把具体功能点归人各功能子系统，才能方便用户使用。数据整合与集成设计由于国土资源数据多源性多格式的特点，如何整合和集成这些数量大形式多样量纲不兼具定量和定性特点的数据，是系统建设中的重要内容。在确定了数据库的概念体系结构之后，数据的整合和集成设计过程是构建大。
2、还提供了多种图形化技术，有助理解数据间的关键性联系，指导用户以最便捷的途径找到问题的最终解决办法。其它常用的数据挖掘工具还有的数据挖掘软件的等。数据挖掘在国土资源信息化中的应用初探如何把数据仓库和数据挖掘技术应用到北京市国土资源信息化中来，是个很重要的研究课题。我局数据仓库和数据挖掘课题组经过调研分析，认为这二种技术应用主要有以下形式报表含文字报告图表地图分析和数据挖掘与预测分析。而要把这些形式应用到电子政务中来，许多信息化单位都提出了不同的方法，其中建立数据综合分析与决策支持系统是个常用的方法。应用形式报表由于数据仓库的数据来自国上资源系统各个已有系统，提供非常完整而集成的全局数据。因而数据仓库的大应用可以是替代或增强现有业务报表系统，为国土资。
3、得到了研究与应用。在数据挖掘与知识发现领域，最有影响的发现算法有的的关联算法加拿大教授的概念树提升算法澳大利亚的教授的分类算法以等的聚类算法密西根州立大学的遗传算法等。在挖掘工具方面的产品也比较成熟。如基于规则和决策树的工具典型产品有开发的。聚类，规则归纳，发现多种因果关系，图形方式显示决策树，支持多种数据库在基于人工神经网络的工具典型产品为的。环境，适于市场分析，自然聚类分段统计模型和可视化技术。在国内，对数据挖掘的研究稍晚，还没有形成整体力量，大多数相关成果停留在实验阶段，目前尚未见商品化软件。李德仁院士领导的课题组对发现状态空间理论和云模型在中的应用进行了系统的研究北京系统工程研究所对模糊方法在知识发现中的应用进行了较深人的研究华中科技大学。
4、用户利用传统数据库或普通文件中的结构化数据进行数据挖掘。它已经成功应用于市场分析诈骗行为监测及客户联系管理等允许企业从文本信息进行数据挖掘，文本数据源可以是文本文件页面电子邮件数据库等等。这是种在我国的企业中得到较多应用的数据挖掘工具，比较典型的包括上海宝钢配矿系统应用和铁路部门在春运客运研究中的应用。是种通用的数据挖掘工具，按照抽样探索转换建模评估的方法进行数据挖掘可以与数据仓库和集成，实现从提出数据抓住数据到得到解答的端到端知识发现。数据挖掘的技术和分析方法数据挖掘的核心模块技术历经了数十年的发展，主要涉及到数据库人工智能决策树统计分析等多种技术，这些技术多数已被集成到大型数据仓库和系统中。常用数据挖掘技术，见表。数据挖掘利用的技术越多，得出。
5、建数据立方体。它包括土地利用现状基本农田土地规划土地整理和储备等多种分析。对于高级用户来言，可以理解为多维复杂报表，决策者可以通过随时查找他感兴趣的主题数据，得到实用的报表，而不需要每次工作都由技术人员来完成。数据挖掘和预测数据挖掘能够帮助实现国土资源数据向国土知识转换，同时发现隐含的信息。预测是在充分考虑些重要的国土资源数据社会经济与其他因素的条件下，研究或利用套系统的数学方法模型对未来国土资源的要素发展进行预计和推测，例如农用地耕地变化的预测。数据挖掘和预测都是决策支持的重要方向。国土资源综合分析与决策支持系统设计国土资源综合分析与决策支持系统以下简称决策系统设计主要由需求分析系统设计系统开发实现系统集成与测试系统运行等阶段组成。每阶段均有其。
6、源系统不同层次和不同部门提供服务。国土资源数据仓库的应用涉及多个部门和应用，不同部门对报表的需求是多样化的。用户以数据仓库作为基准平台可以采取两种方式产生报表是由数据仓库平台只为各部门提供基础数据，由各个部门自己开发实现报表系统其二是提供个掘多媒体空间数据库的数据挖掘知识的可视化表达分布式空间数据的知识发现空间数据挖掘语言新算法和高效率的空间挖掘算法与空间数据仓库与与空间决策知识系统与专家系统的集成等方面。主流数据挖掘厂商及其解决方案目前，主流的数据挖掘厂家有等，他们的产品历史长应用而广，有较大的用户群。由美国公司开发的数据挖掘软件是种分别面向数据库和文本信息进行数据挖掘的软件系列，它包括和。可以挖掘包含在数据库数据仓库和数据中心中的隐含信息，帮。
7、型数据库最困难的部分。在具体设计过程中，有较多的技术难点，需要解决好整合集成的方法和技术路线问题。数据组织与管理设计国土资源数据是内容复杂的海量数据，建设国土资源数据仓库是十分必要。通过本文前面所提到的建设流程方法，利用概念设计逻辑设计和物理设计共同完成对北京市国土资源数据仓库的数据仓库设计。可视化分析和表达方式设计可视化分析和表达方式是利用最新的可视化表达技术，针对七个主题中的数据特点，设计可视化分析和表达方式，最终以文字图表专题地图报表等多种方式展现给用户，为管理决策部门提供决策辅助功能。参考文献缺点。德国慕尼黑大学加拿大大学芬兰赫尔辛基大学等空间数据挖掘取得了进展。例如，提出了集数据数据表达数据处理三位体的方式的空间数据挖掘的体系结构。在这。
8、种结构中，用户可以控制挖掘过程的每步。挖掘所需的空间及属性信息存储在个知识库中，通过数据库接口进行访问。加拿大大学开发了空间数据挖掘系统原形已迈出的软件开发的第步。系统功能模块包括空间数据立方体构件模块空间联机分析处理模块和空间数据挖掘模块挖掘语言为挖掘规则有特征规则判别规则和关联规则。这些研究大多具有计算机科学背景，只是把空间数据挖掘作为数据挖掘的个应用领域，研究的重点是提高原先数据挖掘算法在空间数据库的执行效率。在遥感的影像识别方面，许多学者实际已经做了大量的空间数据挖掘工作。在国内，李德仁院士最早开始关注空间数据挖掘和知识发现，提出了空间数据挖掘和知识发现的概念，率先研究了从数据库中发现知识，构筑了空间数据挖掘和知识发现的理论框架，系统地研。
9、识发现的理论和方法武汉武汉测绘科技大学，丙小平，张彦敏空间信息可视化挖掘研究测绘科学表自动创建工具，用户利用该工具创建报表。也可以结合企业系统来实现数据仓库的报表实现。地图地图是国土资源业务管理和决策分析的最重要工具之。利用地图可以实现传统报表无法实现的功能，展示空间数据，实现可视化效果。事实上，国土资源业务审批已经和地图紧密地联系在起，核心业务审批和宏观决策都离不开地图技术的支持，利用地图和报表可以更好地为宏观决策提供可视化支持。因此，根据业务需要，开发出灵活直观的专题地图，为业务管理和决策支持提供可视化技术支持，是项必要的需求。分析的应用数据仓库的特点应用是提供分析。国土资源数据仓库中数据己经被组织成各个主题，可以针对主题以及需要决策的层面构。
10、相应的具体工作内容。系统建设的详细流程如图邸凯昌空间数据发掘与知识发现武汉大学出版社，范明，孟小峰等译数据挖掘机械工业出版社，李德仁，王树良，李德毅等论空间数据挖掘和知识发现的理论与方法武汉大报信息科学版年李德仁，王树良，史文中等论空间数据挖掘和知识发现科学出版社，黄添强关于空间数据挖掘环境调控空间决策支持系统研究福州大学硕士学位文，,,，,,蓝荣钦，林丽霞，陈良友，赵宁军空间数据挖掘和知识发现的现状与发展地理空间信息，吉根林，孙志挥数据挖掘技术中国图象图形学报，陈中祥，岳超源空间数据挖掘的研究与发展计算机工程与应用，所示。系统分析系统的需求分析必须要考虑到管理相关部门现有的资源及其在本系统的充分应用。在对系统用户需求充分调研基础上，进行系统需求。
11、的结果精确性就越高。数据挖掘方法有多种，其中比较典型的有关联分析序列模式分析分类分析聚类分析等，具体如表所示。数据挖掘研究现状目前，数据挖掘己从高速运行的初级阶段进人了方兴未艾的中级阶段。初级阶段已完成了理论草创模型框架学术领域的组织落实等工作中级阶段，在理论上完成模型补遗算法优化，理论完善，撰写著作教科书。近年来，对关系数据库中的数据挖掘和知识发现研究己经取得了不少进展，其中代表性的工作有用面向属性的归纳方法在关系数据库中发现特征规则和区分规则。在事务数据库中发现关联规则。基于距离的和基于密度的聚类分析的优化等。为了处理数据库中的不确定性问题，集和模糊集理论得到了广泛的研究与应用。另外，决策树神经网络遗传算法可视化等方法也在机器学习与知识发现中。
12、了粗糙集和云理论在空间数据挖掘中的理论和技术，提出了用于空间数据挖掘的地学粗空间理论。目前武汉大学中国科学院与环境信息系统国家重点实验室中国科学院软件研究所等高校和科研院所开展了空间数据挖掘的理论研究和应用研究。数据挖掘从提出到现在只短短年时间，而空间数据挖掘则更年轻，但其发展十分迅速，已经取得了十分丰富的成果。空间数据挖掘将具有广阔的发展前景。目前，空间数据挖掘理论和技术研究方面有待于进步研究和探索，如多分辨率的数据挖掘并行数据是个开放式数据挖掘工具，曾两次获得英国政府创新奖，它不但支持整个数据挖掘流程，从数据获取转化建模评估到最终部署的全部过程，还支持数据挖掘的行业标准。的可视化数据挖掘使得思路分析成为可能，即将集中精力在要解决的问题本身，它。
参考资料：
1、该文档不包含其他附件(如表格、图纸)，本站只保证下载后内容跟在线阅读一样，不确保内容完整性，请务必认真阅读。
2、有的文档阅读时显示本站（www.woc88.com）水印的，下载后是没有本站水印的（仅在线阅读显示），请放心下载。
3、除PDF格式下载后需转换成word才能编辑，其他下载后均可以随意编辑、修改、打印。
4、有的标题标有”最新”、多篇，实质内容并不相符，下载内容以在线阅读为准，请认真阅读全文再下载。
5、该文档为会员上传，下载所得收益全部归上传者所有，若您对文档版权有异议，可联系客服认领，既往收入全部归您。
数据挖掘研究在信息化中的应用研究