数据挖掘

空间数据挖掘(SDM)或空间知识发现，是从大量的空间数据库中抽取隐含的知识、空间关系或非显式存储在数据库中有意义的特征或模式。

Darwin被认为是主要的数据挖掘工具之一。这与它的名声相称。最近，Oracle从Thinking Machine公司获得了Darwln以增强它的产品提供的功能—哨别是在数据

IntelligentMiner公布的对用户进行调查得到的基准测试显示工具总的性能良好并且在不同的应用环境下一些算法比别的算法运行得好。

客户关系管理系统的核心就在于客户忠诚，而要做到客户忠诚的关键在于了解客户的潜在需求，而要得到客户的潜在需求，

SQL Server 2008 R2向前端工具开放了数据挖掘能力，通过集成在Excel中的插件，允许用户连接到SQL Server服务器，直接操作多种数据挖掘算法，解决日常应用中的小型预测问题;使用过程中，用户几乎感觉不到SQL Server服务器的存在，也不必受复杂逻辑实现的困扰，一切皆由数据说了算。

随着资源国经济的复苏，工程机械行业的出口环境也正在进一步改善。固定资产投资将依然旺盛，对工程机械的需求将继续改善。房地产投资加速将使工程机械需求超出预期。在固定资产投资中，能够直接带动工程机械设备需求的主要分布在房地产、采矿业和基建三大领域。而整个工程机械行业正在由“以产品为中心”向“以客户为中心”逐步转变，客户已经成为至关重要的成功因素和潜在的利润来源。但随着客户信息的日趋复杂，客户数据的大量积累，对客户信息的有效管理成为亟待解决的问题。

在业界的预期里，2010年是CIO们手头不那么宽松的一年。尽管2009年很多企业在经济低迷期业绩下滑，但IT预算却是在2008年做出来的，因此CIO们的IT采购资金还不那么紧。但是2009年的业绩或许将影响到CIO们2010年的IT预算。

空间数据挖掘(SDM)或空间知识发现，是从大量的空间数据库中抽取隐含的知识、空间关系或非显式存储在数据库中有意义的特征或模式。此技术在理解空间数据、获取空间与非空间数据间的内在关系具有重要意义。由于近年已经和正在积累大量与空间位置相关的空间数据，因此空间数据挖掘研究已成为当前急待研究的重要课题。

对于零售连锁企业管理者而言，整合、规范企业的业务流程，高效、准确传输连锁体系内的庞杂数据；利用IT支持连锁企业的多元化经营，提高顾客管理服务价值；提高连锁扩张效率，让IT能为企业管理创新和升级提供强劲支撑平台，才能打造智慧卖场，保持企业的领先优势。

数据挖掘能够使海量数据完成“把冰冷信息人性化”的过程，数据挖掘的各种应用也开始为我们提供越来越近真实服务。

数据挖掘(Data Mining)与我们所熟悉的信息检索(Information Retrieval)的不同之处在于：信息检索是针对数据的明显特征来寻找信息，比如Google等搜索引擎就是寻找含有某关键词的网页

全球领先的企业级和移动软件公司Sybase?近日宣布，旗下适用于亚马逊云计算(Amazon Elastic Compute Cloud，EC2)环境的Sybase? SQL Anywhere?、Sybase IQ和Sybase Adaptive Server? Enterprise等业界领先的数据管理和分析服务器正式面市。

Sybase公司成立于1984年，总部设在美国加州都柏林，是全球领先的企业级和移动软件公司，致力于信息的管理、分析和移动。

IBM最近宣布收购专业统计分析公司SPSS，IBM的这一举动不仅仅是为了完善其统计分析产品结构，更是看好数据挖掘这片市场，数据挖掘正好是我关注的焦点

微软sql server 2008将整个数据挖掘流程定义为挖掘结构、挖掘模型、挖掘模型查看器、挖掘准确性图表和挖掘模型预测五个步骤，本文将讨论如何在sql server 2008中验证已经建好的数据挖掘模型。

在sql server2008中提供了9种常用的数据挖掘算法，这些算法用在不同数据挖掘的应用场景下，下面我们就各个算法逐个分析讨论。

在sql server 2008 Business Intelligence Development Studio中的数据挖掘设计器的“挖掘准确性图表”选项中，提供了提升图，利润图，分类矩阵，交叉验证报表，用来比较挖掘结构中挖掘模型的预测准确性。

Clementine是SPSS公司开发的数据挖掘工具平台。Spss clementine 数据挖掘软件能够从大量数据中，把隐藏其内的有用的信息不断地挖掘出来。

数据挖掘技术从一开始就是面向应用的。目前，在很多领域，数据挖掘(data mining)都是一个很时髦的词，尤其是在如银行、电信、保险、交通、零售（如超级市场）等商业领域。

在 SQL Server Analysis Services 中创建数据挖掘模型时所用的有些算法需要特定的内容类型才能正确运行。例如，Microsoft Naive Bayes 算法的输入不能为连续列，并且不能预测连续值。