冯晓媛

摘要：近年来由于计算器技术和信息产业的快速发展，促使了相关的数据量也产生了极大的增长。然而面对这些庞大且杂乱的多维数据集，我们无法快速且有效的找到我们所需要的信息。因此我们必须要使用数据挖掘技术以从数据集中去提取我们所需要的资料，并且进行分析与处理。在本中，将介绍大数据挖掘分析软件 Rapidminer，并且与其他旧有的数据挖掘分析软件来做一个功能性的比较。

关键词：信息；Rapi；dMiner；大数据；挖掘；应用

中图分类号：TP393 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2019）01-0127-02

0引言

透过线性回归、类神经网络、判定树和支持向量机，说明应用Rapidminer进行大数据挖掘分析的运作流程，并介绍Rapidminer的操作接口跟分析方法。本篇论文采用Rapidminer的原因，主要是因为它拥有非常便捷的图形化接口，而且使用者在操作上不需要再额外去学习其它的程序语法，只需要透过选取组件以及设定参数的方式就可以完成。而且在分析结果的显示上也非常的多样化，可以让使用者自行选择要观看哪一种图形显示分析的结果。

1 数据探勘流程探讨

1.1 资料清除

是过滤掉数据当中的那些噪声和无法判别的资料跟不一致的数据，保留可用的且有效的数据。

1.2 数据的整合

不一定都来自相同的一个数据库，所以必须做数据的整合，将来自不同数据库的数据整合处理完后处理在我们的数据仓储。

1.3 数据选择

在数据探勘中是一个相当重要的环节，选到有用的数据可以提高分析预测的准确度，但是选到无用的数据却可能会拉低分析预测的准确度，所以在做数据的选择时必须先对这些数据有一定的认识，才能做出正确的选择。……