资料探勘(DataMining)

按一下以編輯母片標題樣式,按一下以編輯母片文字樣式,第二層,第三層,第四層,第五層,*,*,*,資料探勘(Data Mining),1,課程特色,理論與實務並重,深入淺出，減少繁雜的學理性探討，著重觀念及實際應用,以,SQL 2005,及自行開發之,DMAS 2.0,作為實務講解工具,提供教學資源網站 (,http:/data-mining,),2,內容概要,PART I,：基本與進階之資料探勘技術,PART II,：資料探勘之深入應用,PART III,：軟體工具和專案實作,中英對照表,P.S. 書中標示*及*的章節表示選擇性授課單元，如授課時數有限時，可略過。,3,授課計畫(1),PART I 基本與進階之資料探勘技術(38hr40hr),第一章 簡介(4hr),第二章資料倉儲(6hr),第三章 資料前置處理(3hr),第四章 資料精簡(3hr),第五章 資料分類法(6hr),第六章 資料群集分析(6hr),第七章 關連法則探勘(6hr),第八章 時間序列分析(4hr6hr),4,授課計畫(2),PART II 資料探勘之深入應用 (3hr11hr),第九章 網頁資料探勘(3hr),第十章 網路入侵偵測系統(0hr4hr),第十一章 數位學習(0hr4hr),PART III軟體工具和專案實作 (4hr7hr),第十二章 工具介紹 (3hr6hr),第十三章 案例探討-圖書借閱 (1hr),5,第一章簡 介,6,奇奇電視購物您好，敝姓陳，很高興為您,服務,。,陳小姐妳好，,我想要,先生，請先告訴我您的身分證號碼,喔！我的身分證號碼是A123456789,王先生您好，先跟您核對一下個人資料：您住在民生路二段34號5樓，您家電話是21234567，您的公司電話是29876543，您的行動電話是0915123456。是嗎？,沒錯！你怎麼知道得這麼詳細？,王先生，因為我們已經連線到神機妙算客服系統,喔！我想要訂購一台室內跑步機送給我老婆當生日禮物,王先生，室內跑步機不適合您太太喔。,為什麼？,根據您太太的醫療紀錄，她有膝關節疼痛的毛病，不適合做跑步運動,那妳能不能推,薦其他的禮物？,您可以試試看我們新推出的全方位按摩椅，不必做激烈運動也能達到全身運動的效果，而且您自己也可以使用喔！,喔. 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America),從客戶資料中，找出既有客戶申請貸款的時機，,規劃全新行銷方案；該方案推出後，接受率立即,成長兩倍以上,10,資料探勘的應用,以類似,PC-Home之線上,購物商店為例,可獲取之資料,顧客居住地區、年齡、性別、個人資料、交易紀錄,可進行之資料探勘應用,：,建立個人化行銷模式,找出潛在的客戶名單,了解顧客族群的屬性,預測目前哪些顧客可能流失,11,資料探勘的興起,歸功三項技術的成熟,大量資料的收集技術,：,網路發達、關聯式資料庫(relational database)應用廣泛、整合技術成熟,高效能的多處理器電腦架構,平行處理架構，使大量資料處理能在可容忍的時間內完成,資料探勘演算法的成熟,包括統計學(statistics)、人工智慧(artificial intelligence) 、機器學習(machine learning) 、,基因演算法( genetic algorithms ) 等等,12,資料探勘的功能,預測未來的趨勢,股市行情預測,天氣預測,地震預測,消費行為預測,商品出貨量預測等等,找出未知的樣式,找出會購買筆記型電腦的顧客特徵,依消費習性相近的顧客進行群組,推薦鑑別消費者可能會同時購買的商品組合等等,13,第一章 資料探勘簡介,緣起,何謂資料探勘,資料探勘的演進,資料探勘與其他系統的比較,知識發現的過程,資料探勘常用的技術,資料探勘的模型,資料探勘的應用,資料探勘的工具,資料探勘未來的發展與挑戰,14,何謂資料探勘(1),學者曾對資料探勘做過的定義,Frawley,資料庫中挖掘潛在、明確、而且非常有用資訊的過程,Grupe & Owrang,從已存在的資料庫當中挖掘出專家仍未知的新事實,Fayyad,定義知識發掘,(Knowledge Discovery),為從大量資料中選取合適的資料，進行資料處理、轉換等工作，再進行資料探勘與結果評估的一系列過程,Berry & Linoff,使用自動或半自動的方法，對大量資料分析，找出有意義的關係或法則。,15,何謂資料探勘(2),資料探勘=資料庫之知識發掘,（Knowledge Discovery in Databases，簡稱KDD）,從大型資料庫裡頭所儲存的資料當中去萃取出一些有趣的知識,知識,指的就是一些規則,大型資料庫包括線上作業的資料庫 (On-line Database) 及資料倉儲 (Data Warehouse)等等,知識範例,如果顧客的年齡是在三十歲到四十歲之間，而且年收入是在四十萬到六十萬之間，那麼此顧客很有可能會購買筆記型電腦。,16,第一章 資料探勘簡介,緣起,何謂資料探勘,資料探勘的演進,資料探勘與其他系統的比較,知識發現的過程,資料探勘常用的技術,資料探勘的模型,資料探勘的應用,資料探勘的工具,資料探勘未來的發展與挑戰,17,資料探勘歷史,演進步驟,目標企業問題,應用技術,系統供應商,系統特性,檔案系統,(1960,年代,),“2002,年,12,月筆記型,電腦的銷售明細為,何？,”,電腦、磁帶、磁碟,IBM, CDC,傳遞歷史性,的靜態資料,資料庫系統,(1970,年代,),“IBM X31,筆記型電,腦目前的售價是多,少,?”,階層式資料庫,(hierarchical ,database),、網路式資料庫,(network database),、關聯式,資料庫,(relational database),、,結構化查詢語言,(SQL),、開,放性資料庫連結協定,(ODBC),Oracle, Sybase,Informix, IBM,Microsoft,傳遞即時性,的單層次動,態資料,資料倉儲系統,（,1990,年代）,“,去年北部地區筆記,型電腦的總銷售量是,多少,?,其中台北市的,銷售量是多少,?”,線上分析處理,(OLAP),、多,維度資料模型,(multidimensional data,model),、資料倉儲,(data,warehouse),Pilot, Comshare,Arbor, Cognos,Microstrategy,Microsoft,傳遞歷史性,的多層次動,態資料,資料探勘系統,（現代）,“,明年筆記型電腦的,預估銷售量為何,?,為,什麼,?”,進階演算法、多處理器電腦,系統、大量資料儲存技術、,人工智慧,Pilot, Lockheed,IBM, SGI,傳遞預知,的、鑑往知,來的資訊,18,資料探勘的演進,資料庫,資料倉儲,資料探勘,資料,資訊,知識,資料操作員,資料分析師,管理決策者,專家系統,知識庫系統,決策支援系統,19,第一章 資料探勘簡介,緣起,何謂資料探勘,資料探勘的演進,資料探勘與其他系統的比較,知識發現的過程,資料探勘常用的技術,資料探勘的模型,資料探勘的應用,資料探勘的工具,資料探勘未來的發展與挑戰,20,與決策支援系統的不同點,決策支援系統,(Decision Support System，DSS）,依決策模型或推論規則,、,提供建議,可以來自於領域專家,(Domain Expert),的,經驗法則,可運用知識工程,(Knowledge Engineering),的,技術自專家腦中擷取,可以用資料探勘技術所分析歸納出來的隱藏規則,資料探勘系統,自動化的資料分析與預測,21,與線上分析的不同點,線上分析,(On-Line Analytical Processing，簡稱OLAP),對制式化、關連性低的資料分析，統計數據供決策人員參考,讓零售業瞭解不同產品、銷售區域對於成本及營業毛利之影響，,但無法了解顧客的購買行為模式,線上分析處理,資料探勘,多少人曾購買筆記型電腦？,哪些顧客可能會購買筆記型電腦？,上個月有多少顧客沒有進入網站瀏覽商品？,哪些顧客較有可能在未來三個月內不上站瀏覽商品？,顧客的平均單月消費總金額是多少？,哪些顧客下個月的消費有可能會超過一萬元？,哪些顧客訂單超過三天未付款？,哪些顧客較有可能延遲付款？,電子報的點閱率多少？,電子報行銷方式對那些會員較有效？,去年的銷售業績統計報表,明年預期之銷售業績額度。,22,與統計分析的不同點(1),統計分析,(Statistical Analysis),以假設,(Hypothesis),及驗證,(Verification),為基礎,對較少資料，資料間的關連性或統計學上不同標的分析,由具專業專家對統計結果加以檢測,資料探勘,以發現,(Discovery),為基礎，著重樣式辨認,供不具專業背景的使用者（高層決策人員）使用,23,與統計分析的不同點,(2),範例,統計分析,女性和男性消費者個別在本月的消費總額,不同網域的消費者在本月的消費總額,不同年齡層的消費者在本月的消費總額等,資料探勘,找出如下的規則：,IF 住在台北,AND 性別是男性,AND 年齡介於 37到42歲之間,THEN 購買筆記型電腦的可能性是 85%,24,第一章 資料探勘簡介,緣起,何謂資料探勘,資料探勘的演進,資料探勘與其他系統的比較,知識發現的過程,資料探勘常用的技術,資料探勘的模型,資料探勘的應用,資料探勘的工具,資料探勘未來的發展與挑戰,25,知識發現的過程,資料前置處理,資料倉儲建立,資料探勘,樣式評估,結果展示,知識庫,使用者,多維度資料庫,資料庫,原始資料,資料收集,資料庫,26,資料收集,知識發現的第一個步驟,原始資料來源,資料庫系統,Excel表格,文字檔,網際網路,問卷調查等等,27,資料前置處理,原因,真實的資料非常雜亂，且收集資料的工具並沒有做精確的檢查，導致收集到的資料，並不見得全都可用,資料探勘有80%,時間花費在前置作業,包含資料的淨化,、,格式轉換、表格的連結等前置作業,28,資料倉儲的建立,決策支援系統的基礎,含整合資料、詳細資料,、,總合性,(summarized),資料,、,歷史性資料,、,描述資料綱要資料,線上分析處理,（,On-Line Analytical Processing，OLAP,）,統計,、,分析功能,可由關聯式資料庫建構,Sybase、Oracle,、Redbrick等,OLAP,提供多維度結構,(multidimensional structures),使用者依據不同維度，例如產品、地區,、,其它更透徹的觀察角度做統計,29,資料探勘,用統計與模型化的方法,資料倉儲所提供的資訊，供資料探勘做進步挖掘，而萃取隱藏知識後，再轉到知識庫,資料探勘是,知識發現,的一部分,知識發現的過程會影響資料探勘的成功,30,樣式評估,樣式評估,(pattern evaluation),評估所挖掘的知識是不是真的有用 ?,過濾沒用的資訊，最後剩下有價值的知識供給使用者,範例,天氣好，旅遊人數就多；天氣差，旅遊人數就少，這樣的探勘結果我們可能認為它“有趣”的程度並不高，因為它是屬於一般常識,31,結果展示,複雜的探勘結果要讓使用者看懂並不容易,需要圖形化介面，把有趣的知識做好的呈現,例如：Microsoft SQL Server 2005的圖形化介面非常豐富,用類似油表的燈號，讓使用者看到現在的預算消耗量是加滿油的狀態、還是沒有油的狀態,32,第一章 資料探勘簡介,緣起,何謂資料探勘,資料探勘的演進,資料探勘與其他系統的比較,知識發現的過程,資料探勘常用的技術,資料探勘的模型,資料探勘的應用,資料探勘的工具,資料探勘未來的發展與挑戰,33,資料探勘常用的技術,傳統技術,以統計分析為代表,包括敘述統計、機率論、迴歸分析、類別資料分析,用高等統計學含括的變因分析 (factor analysis)精簡變數,用區隔分析 (discriminated analysis) 來做分類,用群集分析 (cluster analysis),對象,大多是變數繁多且筆數龐大的資料,34,資料探勘常用的技術(續),改良技術,類神經網路,(artificial neural network),決策樹,(decision tree),基因演算法,(genetic algorithms),規則推論法,(rules induction),模糊理論,(fuzzy logic),35,類神經網路,何謂類神經網路,模仿生物神經網路，用大量人工神經元,(neuron),模擬,高速的運算功能，有記憶、學習、容錯能力,運算方法,用許多參數建立一個模式，過程中需要提供資料給網路，能夠產生,一組,最佳結果的加權值 (weights),訓練方法回溯,(back-propagation),特性,預測根據不明確,對於測試資料可以做相當正確的預測，但對於真實資料的預測，準確性差,36,類神經網路,運算範例,n維的輸入向量x，透過矩陣相乘,(scalar product),和,非線性函數映射的方法，對應到變數y,m,k,-,f,權重加總,輸入向量,x,輸出,y,活化函數,(Activation,Function),權重向量,w,w,0,w,1,w,n,x,0,x,1,x,n,37,決策樹,何謂決策樹,用樹狀結構產生規則,內部節點,(,internal node),某項屬性的測試,分支,(brache),被測試屬性當中一個可能的值,葉節點,(leaf node),布林函數,運算方法,樹的每個節點都是判斷式，判斷所輸入資料是否等於某個屬性值，構成樹狀結構,特性,適用於所有的分類問題,不一定較準確，但容易了解,38,決策樹範例-購買筆記型電腦,39,基因演算法,1960 年代John Von Neumann,提出一個自我複製 (self-reproducing) 的理論，奠定了基因演算法的基礎,美國密西根大學教授John Holland,延續此觀念，於1970 年發展出簡單基因演算法（Simple Genetic Algorithms 簡稱SGA），使,基因演算法的架構有了初步的雛型,40,基因演算法(續),基因演算法,(最佳化空間搜尋法),適合解決最佳化問題,物競天擇、適者生存，不適者淘汰,運算方法,選擇,(selection),、複製 (reproduction) 、,交配,(crossover),、,突變,(mutation),進行演化，求最佳解,特性,高度的問題獨立性,不容易陷入局部最佳化,(local optimum),，而向整體最佳解收斂,(global optimum),41,透過適應函數 Fitness function 對每一個個體進行評估，並賦予每一個個體一個適應值Fitness value,選擇 Selection,複製 Reproduction,交配 Crossover,突變 Mutation,群體 Population,基因演算法範例,42,規則推論法,規則推論法,最直接也最為一般使用者所瞭解方法,瞭解資料庫中資料之特性規律，稱之為規則,(Rule),運算方法,一連串如果./則.,(If / Then),之邏輯規則對資料進行細分的技術,特性,實際運用時，如何界定規則為有效是最大的問題,通常需先將資料中發生數太少的項目先剔除，以避免產生無意義的邏輯規則,43,規則推論法範例-,購買筆記型電腦,以購買筆記型電腦為例：,IF 婚姻狀態=單身 AND 年齡=30歲,THEN 購買筆記型電腦=是,IF 婚姻狀態=已婚 AND 收入=低,THEN 購買筆記型電腦=否,IF 婚姻狀態=已婚 AND 收入=中,THEN 購買筆記型電腦=否,IF 婚姻狀態=已婚 AND 收入=高,THEN購買筆記型電腦=是,44,模糊理論,模糊理論,嘗試用人類思維去簡化問題複雜度,美國加州大學,L. A. Zadeh,（扎德）教授提出,模糊集合 (Fuzzy Sets),運算方法,人類主觀表現的概念作大略的定量化處理,傳統必須依靠數學模型來達成控制,特性,和人類主觀感覺有關係，人們無法清楚了解他人的感受,，,只能從語意做大概判斷，達到彼此溝通目的,45,模糊理論運算範例,傳統電腦決策,不是對(1)就是錯(0),例如 168公分以下算矮，那168公分以上就算高,何謂模糊,在對(1)與錯(0)之間，再多加幾各等級,幾乎對(0.8),可能對(0.6),可能錯(0.4),幾乎錯(0.2),168公分算不算高?,身高cm,矮,隸屬度,中,高,160,170,180,46,迴歸分析,迴歸分析,分析多個獨立變數,(independent variable),對於某個依變數,(dependent variable),的影響,，,主要功能如下,利用獨立變數,解釋依變數,利用獨立變數,預測依變數,利用依變數,控制獨立變數,分析必須做下列假設,各母體,(population),之間必須要是獨立的,每個母體必須要符合常態分配,樣本是從母體當中隨機的被抽取出來,47,迴歸分析範例,原始迴歸係數：,適於預測之用。,當資料為原始分數時，則預測方程式為：,Y,= a,b,1,X,1,b,2,X,2,b,i,X,i,（,a,：截矩,b,：斜率）,範例,設客戶年齡為獨立變數,X1,，,客戶年收入為獨立變數,X2,，筆記型電腦售價為依變數,Y,，分析客戶年齡、客戶年收入與客戶所購買的筆記型電腦售價三者之歷史數據，建立出一個迴歸分析模型,Y,= 542,X1,+ 0.026,X2,48,第一章 資料探勘簡介,緣起,何謂資料探勘,資料探勘的演進,資料探勘與其他系統的比較,知識發現的過程,資料探勘常用的技術,資料探勘的模型,資料探勘的應用,資料探勘的工具,資料探勘未來的發展與挑戰,49,資料探勘的模型,主要有以下四種,資料分類,(data classification),資料關連,(data association),資料分群,(data clustering),循序樣式探勘,(sequential pattern mining),50,資料分類,何謂分類,(classification),監督式學習 (supervised learning),分析資料的屬性，分門別類加以定義，以建立,類組,(class),適用領域,顧客分類、疾病因素分析等,範例,將信用卡申請者的風險屬性，區分為高度風險、中度風險,、,低度風險申請者,51,資料關連,資料關連,探討資料項目間的關係，找出某一事件或資料中會同時出現的項目,也叫做關連法則探勘,適用領域,購物籃分析,(market basket analyses),幫助零售業者瞭解客戶的消費行為,範例,如果顧客買,NB,，同時購買隨身碟的機率是,80%,如果買全麥麵包及低脂優酪乳，那麼顧客同時也買低脂牛奶的機率是,85%,52,資料分群,資料分群,(Clustering),非監督式學習,(unsupervised learning),從大,量資料中找出案例間相似性,，,案例中每個屬性都可視為一個維度，如果案例有n個屬性，就可將每個案例都各投射到,n,維空間上的一點,適用領域,顧客分群、群組推薦等等,範例,一群住在附近的人，駕駛相同的汽車，使用相同家電，並且食用相同的食物。而另一群從事相同行業的人,，,家庭成員人數接近，年收入接近，出國次數也很接近。透過觀察資料為何被群集在一起的，可以更了解資料間的關係，以及這些關係將會如何影響預言的結果,53,循序樣式探勘,循序樣式探勘,分析序列狀態轉變，從相關的序列當中預測未來的狀態,與關連法則所不同的是循序樣式探勘中相關的項目(,item),是以時間區分,適用領域,股市行情預測、行為預測等等,舉例,在通訊品質不佳的無線網路環境中時，此舉尚可提供客戶在離開無線網路涵蓋區時，仍能離線瀏覽網頁的功能,54,第一章 資料探勘簡介,緣起,何謂資料探勘,資料探勘的演進,資料探勘與其他系統的比較,知識發現的過程,資料探勘常用的技術,資料探勘的模型,資料探勘的應用,資料探勘的工具,資料探勘未來的發展與挑戰,55,資料探勘的應用實例,(1),成功案例,LTV,鋼鐵公司,(全美第三大),偵測品質問題，使不良品減少,99,%,美國匯豐銀行,(HSBC-Bank-USA),在顧客資料中進行探勘，用生活方式區隔進行行銷，對行銷資源做最佳化規劃，銷售量提高了,50%,Jubii,（丹麥最受歡迎的入口網站,）,運用資料探勘探索哪一種瀏覽路徑最有可能促成交易?，改善網站設計，使得瀏覽率提升,30%50%,，媒體銷售業績成長,10%15%,56,資料探勘的應用實例,(2),金融保險業,信用評等、客製化金融服務、客戶資產管理、呆帳分析、保險潛在客戶名單分析、直效行銷、,分析購買行為、偵測信用卡詐騙行為、股匯市行情預測,零售製造業,分店設點區位分析、銷售產品組合、庫存管理、即時輔助購買決策、連續銷售、促銷商品組合、DM名單、庫存分析,醫療生技業,預防醫學分析、院內感染分析、臨床病徵分析、基因圖譜比對、基因定序、演化分析,教育業,學生來源分析、課程規劃、學習評量、適性化教學,57,資料探勘在顧客關係管理之應用,零售業者而言,瞭解顧客消費特性，發掘顧客採購模式，強化客戶關係，達到留住顧客目的,銀行業者而言,瞭解信用卡發放可能產生之弊端，找出最有利潤、忠誠度佳的顧客,保險業者而言,分析保戶要求理賠之模式，並可加強稽核，以防止詐財之發生,優點,有效地在不同層面增加公司收益，達成營運目標,58,資料探勘在網路行銷之應用,分析顧客於網站上之行為模式,當顧客拜訪網站時，往往提供許多寶貴的資料，如個人資料、點選的網頁內容、在網頁所停留的時間、利用搜尋引擎時所使用的關鍵字、以及顧客到訪網站的時間點等，企業可藉由分析這些資訊來瞭解顧客的行為模式，藉以提高顧客對公司所提供之產品與服務的滿意度。,應用範例,可用以下特性區分訪客的特質,地理區隔,包括訪客地址、收入、購買能力,人格特質,訪客之購買特性，是否為衝動性或精打細算型,訪客使用之資訊設備,網路頻寬、操作系統、瀏覽器或伺服器,59,資料探勘在網路入侵行為分析之應用,發掘異常網路行為,傳統分析突發網路狀況，需很長時間,利用高速運算，分析異常網路行為,、,動態調整與更新防禦機制,應用範例,協助網管執行進階的網路控管，並動態調整與更新防禦機制，進而遏阻網路入侵攻擊的潛在威脅,協助網管建立正常網路行為模型,、,異常的行為模型,60,資料探勘在網路學習之應用,適性化網路學習,(Adaptive E-learning),提供適合學習路徑給不同背景學習者,建構學習概念圖,(concept map),規劃學生學習路徑,分析成績了解試題關連性，推導對應之概念,應用範例,利用關連法則探勘技術,分析學習者的學習成績並了解試題間的關連性,推導出相對應於試題之概念間的關連,找出可以幫助領域專家建構學習概念圖的法則,構建適切的課程概念圖。,61,第一章 資料探勘簡介,緣起,何謂資料探勘,資料探勘的演進,資料探勘與其他系統的比較,知識發現的過程,資料探勘常用的技術,資料探勘的模型,資料探勘的應用,資料探勘的工具,資料探勘未來的發展與挑戰,62,資料探勘的工具,整合型系統,將資料倉儲、資料探勘、及專家系統/決策支援系統整合,Cognos,出品的,SCENARIO,(),Business Objects,出品的,BusinessMiner,(),一般,性套裝軟體,單純只做資料探勘工作,IBM,的,Intelligent Miner,SPSS,的,Clementine,客製化軟體,依照某企業體或是某行業的需要所量身訂做的軟體,針對零售業開發的,KD1,針對信用卡詐欺或呆帳偵測所開發的,HNC,63,Microsoft SQL Server,SQL 7.0,微軟率先推出綜合兩種特色的,HOLAP,（混雜式,OLAP,）,將資料存放在關聯式資料表,處理效率大幅增進,同時在最少的額外儲存空間下，能夠有不錯的查詢速度,SQL Server 2000,只有決策樹和群集分析兩種演算法,僅能進行部分的分類、分群和預測的功能,SQL Server 2005（代號Yukon）,包含了七種演算法,包括決策樹、類神經網路、貝氏演算法、序列群集分析、關連法則分析、迴歸樹,(regression trees),、,以及時間序列分析，增加許多大廠嚴重的競爭壓力,64,(Data Mining Assistant System),交大曾憲雄教授主持的知識工程實驗室所開發的資料探勘輔助系統,以,JAVA,開發,包含以下幾個模組,資料描述模組： 負責連結各種不同的資料來源,資料前置處理模組：提供資料前置處理,應用程式介面,資料集模組： 負責擷取訓練資料集,關連法則探勘模組：提供關連法則探勘,分類模型探勘模組：提供分類模型探勘,群集分析模組： 提供群集分析,樣式集模組： 存放探勘出的樣式或模型,展示模組： 提供瀏覽樣式集,65,運作方式,運作方式,利用簡單的視窗操作介面呼叫資料探勘引擎,直接撰寫,JAVA,程式呼叫相關的應用程式介面來完成探勘的工作,66,第一章 資料探勘簡介,緣起,何謂資料探勘,資料探勘的演進,資料探勘與其他系統的比較,知識發現的過程,資料探勘常用的技術,資料探勘的模型,資料探勘的應用,資料探勘的工具,資料探勘未來的發展與挑戰,67,未來的發展與挑戰,不同型態的資料處理,資料探勘演算法的效能,資料探勘結果的可用性及正確性,資料探勘結果的呈現方式,多重抽象層次中的互動式知識發掘,不同來源資料的整合,隱私保護與資料安全議題,更具預測能力的模型,更具延展性的模型,更具成本效益的模型,不斷進化成長的資料探勘標準,與關聯式資料庫的整合,68,總結,資料探勘憑著可預測未來的趨勢,，創造新的,商業契機,沒有高品質的資料，就沒有高品質的探勘結,果！前置處理是資料探勘最重要第一步,資料探勘是知識發現 (knowledge discovery) 過程的一部分,資料探勘技術應用人才培訓上，尚待加強,69,