蒲海坤＊ 高 鑫 桑 鑫

（西京学院 信息工程学院，陕西 西安 710123）

近年来,我国经济飞速发展,科学技术方面也得到了巨大的进步,人们也不断在其他领域进行探索,信息技术的迅猛发展标志着信息时代已经到来,伴随而来的是数据的爆发,“大数据”被越来越多的提及。目前数据挖掘技术主要运用在对信息的提取、分类、筛选等方面,以获取有用信息,而决策树算法就是其中之一。随着大数据时代的到来,人们对于海量信息背后蕴藏的知识的渴求更加强烈,数据的处理方法势必受到关注和重视,以帮助人们找到这些海量数据背后所存在的规律和相应的关系,以根据现有规则对未来事物或发展做出预测。

1 知识挖掘概念与步骤

数据挖掘是一个对数据处理分析的过程，对海量数据进行分析处理以挖掘探索有价值知识的过程，简单说来就是从大量知识中找到有价值的、自己所需要的知识。

知识挖掘一般是由以下几个步骤构成：

（1）数据清洗：用来清洗和剔除不相关的数据知识。

（2）数据集成：将来自于不同地方的数据资源集合在一起。

（3）数据转换：将集合起来的数据资源转换成易于存贮的形式，便于后续程序运用。

（4）数据挖掘：主要作用是利用先进智能的方法来挖掘数据或将数据知识进行规律归纳，是整个过程中的基本步骤。

（5）模式评估：此环节是根据标准评价出具有价值的数据知识。

（6）知识表示：利用相关技术向用户展示所需要的数据知识。……