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关联分析方法对特定数据集的分析应用

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数据 分析有哪些方法(转② 数据 分析为了挖掘更多的问题，找出原因；③不能坐-2分析for do-2分析 。2.步骤:①调查:收集，分析，挖掘数据②图表分析:分析 ， 将挖掘结果制成图表3，常用方法:使用，常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变异与偏离分析、网页挖掘等 ， 他们从不同的角度挖掘 。

1、BI的功能_笔的功能许多制造商活跃在商业智能(BI)领域 。事实上 ， 能够满足用户需求的BI产品和解决方案必须建立在一个稳定、集成的平台上，这个平台需要提供用户管理、安全控制、连接数据 source、访问、分析和信息共享等功能 。BI平台的标准化也很重要，因为这关系到与企业中各种应用系统的兼容性 。如果不能解决兼容性问题，BI系统就无法发挥应有的作用 。这里我们通过对一个实验室BI系统模型(我们称之为D系统)的功能解剖来介绍BI系统 。

d系统可以从简单的标准报表浏览到高级数据 分析，满足内部人员的需求 。D系统涵盖了传统商业智能系统的功能，其主要框架包括以下几个方面 。1.读取数据D系统可以读取各种格式的文件(如Excel、Aess、带制表符分割的txt、定长的txt等 。)，也可以在关系型数据 library(对应ODBC)中读取数据中 。

2、基于 数据挖掘的高校图书馆个性化服务研究(河南新乡新乡医学院)摘要:本文简要介绍了数据 mining技术应用于高校图书馆个性化服务的几项关键技术 ， 并通过数据 mining在高校图书馆的应用说明了其对高校图书馆发展的重要性 。关键词:数据矿业；大学图书馆；个性化服务图书馆分类编号 。:G250.74文件识别码:A货号:10076921 (2008) 17020002 随着数据图书馆和网络技术应用的不断发展，互联网技术和Web技术日趋成熟 ， 个性化服务逐渐成为现代高校图书馆发展的重要趋势之一 。

【关联分析方法对特定数据集的分析应用】因此，如何自动识别用户的信息、目标和计划是实现个性化服务的关键 。 数据挖掘技术是信息识别的典型代表，数据收集和数据加工技术 ， 可以高效地分析预测图书馆潜在信息和读者个人信息的发展趋势，为图书馆提供个性化服务 。因此，挖掘技术在高校图书馆个性化服务中的应用成为必然要求 。

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