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數據挖掘系統
隨著信息時代的來臨，存儲數據的爆炸性增長和網絡的流行日益將人們淹沒在數據和信息的汪洋大海中。90年代初期，代表“從數據中挖掘知識”的數據挖掘技術有了突飛猛進的發展，在市場、電信、銀行、金融、生產制造、電子商務、提取出隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的決策信息和知識的過程。 對于經濟管理人員和決策者而言，他們最關心的問題是當前的經濟形勢如何，未來的發展趨勢將會怎樣，如何消除對發展不利的因素，以及制定什么樣的措施來促進經濟的持續增長。這些問題的答案都隱藏于反映經濟發展狀況的各種統計指標的歷史數據之中，通過數據挖掘工具提供的各種方法，挖掘數據內部的規律性以及數據之間的相互關聯和影響，決策者將能夠更深入地理解經濟發展的規律，掌握各經濟因素之間的相互關系； “數據挖掘分析系統”是建立在數據倉庫基礎之上的，從大量數據中“挖掘有趣知識”的智能軟件工具。數據挖掘分析系統的特點主要體現為：
分析數據來源廣泛。系統可以讀取多種來源與格式的數據，包括文本數據、電子表格數據、存儲在多種數據庫以及數據倉庫中的數據;
分析方法豐富。目前，系統提供的分析方法主要包括：神經元網絡、時間序列、聚類分析、相關分析以及其他一元或多元統計分析方法，如線性回歸、主成分分析、因子分析等;
各種分析方法之間可以相互銜接，從而實現對數據的層層分析和深入挖掘;
分析結果可以自動生成多種格式的報告文件，數據結果可以方便的導出，從而有利于分析結果的發布和共享，以及對結果的進一步應用;
圖形化界面，直觀形象，操作簡單，使用方便。
