數(shù)據(jù)挖掘大作業(yè)結果分析報告

1、v1.0可編輯可修改數(shù)據(jù)倉庫期末作業(yè)-數(shù)據(jù)挖掘分析報告某藥店常用藥品信息數(shù)據(jù)挖掘解決方案作者劉金龍學院計算機信息管理學院專業(yè)計算機科學與技術年 級 2011學 號 6某藥房常用藥品價格、產(chǎn)地的數(shù)據(jù)挖掘解決方案提出問題1、單位基本情況及相關業(yè)務流程介紹；對于藥店，儲存大量的常用藥品是必不可少的工作， 隨之而來的對藥 品的數(shù)據(jù)信息管理和儲存成為了令人頭疼的問題， 在接到貨源后，工作人 員需要統(tǒng)計藥品產(chǎn)地和價格的信息，為以后的貨源供給地，用合理的價格 出售藥物，是至關重要的工作。2、單位存在的問題。由于貨物種類、名稱眾多，在短時間內分析好相關數(shù)據(jù)幾乎不可能，大量的數(shù)據(jù)，依靠人力或是非數(shù)據(jù)統(tǒng)計軟件進行

2、統(tǒng)計工作，事倍功半。嚴重影響藥店的正常進貨，出售藥品的工作。分析問題1、對該單位存在的問題進行分析；由以上問題可見，利用數(shù)據(jù)挖掘進行相關數(shù)據(jù)的統(tǒng)計和整理工作，簡單、 省時、有效。2、解決問題的可能途徑和方法。利用SQL SEVER導入數(shù)據(jù)，再提取統(tǒng)計分析結果，很快會得到想要的 數(shù)據(jù)分析結果。利用數(shù)據(jù)挖掘技術解決問題1、設計數(shù)據(jù)挖掘算法；決策樹；數(shù)據(jù)關聯(lián)；神經(jīng)元算法；2、對挖掘結果進行深入解釋和分析由此圖可以看見在不不同的產(chǎn)地，由于地理因素和特產(chǎn)藥品的原因，在藥品相關的植物盛產(chǎn)區(qū)，進貨比較便宜此圖可以分析出，不同的消費人群對于同類的藥品的購買需求，對于同樣的功能的藥，藥存儲不同價格的種類，以滿足

3、廣大消費者的需求。此圖可以分析以前的銷售結果，明E類、什么價格的更受消費者歡迎，方便以后進貨四、 總結通過自己的實踐，對數(shù)據(jù)挖掘有了新的認識。簡單來說，數(shù)據(jù)挖 掘是基于“歸納”的思路，從大量的數(shù)據(jù)中(因為是基于歸納的思路， 因此數(shù)據(jù)量的大小很大程度上決定了數(shù)據(jù)挖掘結果的魯棒性)尋找規(guī)律，為決策提供證據(jù)。從這種角度上來說，數(shù)據(jù)挖掘可能并不適合進 行科學研究，因為從本質上來說，數(shù)據(jù)挖掘這個技術是不能證明因果 的，以一個最典型的例子來說，例如數(shù)據(jù)挖掘技術可以發(fā)現(xiàn)啤酒銷量 和尿布之間的關系，但是顯然這兩者之間緊密相關的關系可能在理論 層面并沒有多大的意義。不過，僅以此來否定數(shù)據(jù)挖掘的意義，顯然 就是對

4、數(shù)據(jù)挖掘這項技術價值加大的抹殺，顯然，數(shù)據(jù)挖掘這項技術 從設計出現(xiàn)之初，就不是為了指導或支持理論研究的，它的重要意義 在于，它在應用領域體現(xiàn)出了極大地優(yōu)越性。一下是我參閱資料總結 的設計數(shù)據(jù)挖掘的步驟： 理解數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)的來源 獲取相關知識與技術 整合與檢查數(shù)據(jù) 去除錯誤或不一致的數(shù)據(jù)。 假設數(shù)據(jù)模型。 實際數(shù)據(jù)挖掘工作(data mining )。 測試和驗證挖掘結果(testing and verfication )。 解釋和應用(interpretationand use)。由上述步驟可看出，數(shù)據(jù)挖掘牽涉了大量的準備工作與規(guī)劃工作，事 實上許多專家都認為整套數(shù)據(jù)挖掘的過程中，有80%勺時間和精力是花費在數(shù)據(jù)預處理階段，