《BS架构的数据挖掘系统论文》-毕业学术论文设计.doc

PAGE l 中南大学 本科生毕业设计论文（设计） 题目 基于B/S的数据挖掘系统设计与实现 学生姓名 指导老师 学院 信息科学与工程学院 专业班级 电子信息工程0903班 完成时间 2013-5-23 目录 中文摘要 英文摘要 概论 1.1 课题研究的意义 1.1.1 研究背景 1.1.2 研究意义 1.1.3 术语解释 1.2 国内外研究情况 1.2.1 B/S模式的研究情况 1.2.2 数据挖掘的研究情况 第二章 课题方案研究 2.1 课题要求及规划 2.2 常用开发方式介绍 2.3 Visual Studio 2008和Microsoft SQL Server 2008 R2方案 2.3.1 B/S模式 2.3.2 Microsoft SQL Server 2008 R2 2.3.3 Visual Studio 结合 SQL Server 2008 R2开发模式 第三章 系统设计及算法 3.1 系统总体结构 3.2 系统子功能模块 3.2.1 欢迎和算法介绍模块 3.2.2 数据源和算法选择模块 3.2.3 挖掘结果演示模块 3.3 DMX语言和挖掘模型 3.3.1 模型建立 3.3.2 模型训练 3.3.3 模型使用 3.4 数据挖掘算法 3.4.1 Microsoft中的数据挖掘算法 3.4.2 决策树和线性回归算法 第四章 调试测试结果 3.1 同数据源不同算法 3.2 不同数据源相同算法 3.3 结果分析 第五章 总结及展望 5.1 总结 5.2 展望 参考文献 附录 摘要 数据挖掘（Data Mining）是在大型数据存储库中，自动地发现有用信息的过程。它用来探查大型数据库，发现先前未知的有用模式，并且还能预测未来观测结果。数据挖掘的目的在于如何善用数据，从运营历史的记录奖励，挖掘出深藏其中的宝贵经验。近年来，随着数据挖掘技术的进步发展，它在商业智能领域发挥了极大的作用。它成为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。如何使数据挖掘技术更好地应用于生活生产、交易决策活动中，具有较高的研究价值。 在本文中，从理论和实践上分析了B/S架构下利用ASP.NET技术开发数据挖掘系统的可行性。展示了该系统对数据源进行挖掘后得到的预测结果，并着重分析了对相同数据源应用不同的挖掘算法及不同的数据源应用相同的挖掘算法得出的不同结果，从而分析算法应用的优劣情况。并详细介绍了系统的架构方法和调试结果，分析了所利用的ASP.NET、ADO等WEB网络技术和数据挖掘中如何采用DMX语言对挖掘模型的训练，数据挖掘算法比较等。最后，本文通过上述研究成果，总结了该课题的研究过程并探索了该课题的深入方向。 关键词：数据挖掘 商业智能 B/S模式 SSAS Abstract Data Mining (Data Mining) is a large data repository, automatically discover useful information. It used to probe a large database, a useful model to discover previously unknown, and can predict future observations. The purpose of data mining is how to make the best use of data from the historical record of the operator reward, digging deep which valuable experience. Recent years, with the progress and development of data mining technology in the field of business intelligence played a significant role. It became the tool into the existing data in the enterprise knowledge to help companies make informed business decisions. How to make