问在数据挖掘的过程中，什么环节最重要

一、数据挖掘工具分类 数据挖掘工具根据其适用的范围分为两类：专用挖掘工具和通用挖掘工具。 专用数据挖掘工具是针对某个特定领域的问题提供解决方案，在涉及算法的时候充分考虑了数据、需求的特殊性，并作了优化。对任何领域，都可以开发特定的数据挖掘工具。例如，IBM公司的AdvancedScout系统针对NBA的数据，帮助教练优化战术组合。特定领域的数据挖掘工具针对性比较强，只能用于一种应用；也正因为针对性强，往往采用特殊的算法，可以处理特殊的数据，实现特殊的目的，发现的知识可靠度也比较高。 通用数据挖掘工具不区分具体数据的含义，采用通用的挖掘算法，处理常见的数据类型。通用的数据挖掘工具不区分具体数据的含义，采用通用的挖掘算法，处理常见的数据类型。例如，IBM公司Almaden研究中心开发的QUEST系统，SGI公司开发的MineSet系统，加拿大SimonFraser大学开发的DBMiner系统。通用的数据挖掘工具可以做多种模式的挖掘，挖掘什么、用什么来挖掘都由用户根据自己的应用来选择。 二、数据挖掘工具选择需要考虑的问题 数据挖掘是一个过程，只有将数据挖掘工具提供的技术和实施经验与企业的业务逻辑和需求紧密结合，并在实施的过程中不断的磨合，才能取得成功，因此我们在选择数据挖掘工具的时候，要全面考虑多方面的因素，主要包括以下几点： (1) 可产生的模式种类的数量：分类，聚类，关联等 (2) 解决复杂问题的能力 (3) 操作性能 (4) 数据存取能力 (5) 和其他产品的接口 三、数据挖掘工具介绍： 1.QUEST QUEST是IBM公司Almaden研究中心开发的一个多任务数据挖掘系统，目的是为新一代决策支持系统的应用开发提供高效的数据开采基本构件。系统具有如下特点： 提供了专门在大型数据库上进行各种开采的功能：关联规则发现、序列模式发现、时间序列聚类、决策树分类、递增式主动开采等。 各种开采算法具有近似线性计算复杂度，可适用于任意大小的数据库。 算法具有找全性，即能将所有满足指定类型的模式全部寻找出来。 为各种发现功能设计了相应的并行算法。 2.MineSet MineSet是由SGI公司和美国Standford大学联合开发的多任务数据挖掘系统。MineSet集成多种数据挖掘算法和可视化工具，帮助用户直观地、实时地发掘、理解大量数据背后的知识。MineSet有如下特点： MineSet以先进的可视化显示方法闻名于世。 支持多种关系数据库。可以直接从Oracle、Informix、Sybase的表读取数据，也可以通过SQL命令执行查询。 多种数据转换功能。在进行挖掘前，MineSet可以去除不必要的数据项，统计、集合、分组数据，转换数据类型，构造表达式由已有数据项生成新的数据项，对数据采样等。 操作简单、支持国际字符、可以直接发布到Web。 3.DBMiner DBMiner是加拿大SimonFraser大学开发的一个多任务数据挖掘系统，它的前身是DBLearn。该系统设计的目的是把关系数据库和数据开采集成在一起，以面向属性的多级概念为基础发现各种知识。DBMiner系统具有如下特色： 能完成多种知识的发现：泛化规则、特性规则、关联规则、分类规则、演化知识、偏离知识等。 综合了多种数据开采技术：面向属性的归纳、统计分析、逐级深化发现多级规则、元规则引导发现等方法。 提出了一种交互式的类SQL语言——数据开采查询语言DMQL。 能与关系数据库平滑集成。 实现了基于客户/服务器体系结构的Unix和PC（Windows/NT）版本的系统。

一个完整数据挖掘过程的四个步骤：1、鉴别商业问题；2、使用数据挖掘技术将数据转换成可以采取行动的信息；3、根据信息采取行动；4、衡量结果。在现代社会中，公司大多数商务流程的核心部分是数据。而数据挖掘的任务就是在如此海量的数据中发现有用的数据。但是仅仅发现数据那是不够的。我们必须对这种模型做出一定的反应，并采取行动，最后将有用的数据转换成信息，信息变成行动，行动转换成价值。这个就是数据挖掘在商业应用上的一个完整的流程。