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優(yōu)秀碩士論文，全105頁。


【論文級別】 碩士
【中文摘要】 計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)與數(shù)據(jù)庫技術(shù)的迅速發(fā)展和廣泛應(yīng)用，使得“豐富的數(shù)據(jù)與貧乏的知識”問題亟待解決。因此，我們必須尋求新技術(shù)和自動工具，以便幫助我們從大量數(shù)據(jù)中找到潛在有用的信息和知識。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和KDD(數(shù)據(jù)庫中的知識發(fā)現(xiàn))系統(tǒng)作為一種嶄新的技術(shù)和工具，能自動地分析數(shù)據(jù)、自動地對數(shù)據(jù)分類、自動地對數(shù)據(jù)匯總、自動地發(fā)現(xiàn)和描述數(shù)據(jù)中的趨勢、自動地標(biāo)記異常。 數(shù)據(jù)挖掘是數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)和新的數(shù)據(jù)庫應(yīng)用的一個有希望的、欣欣向榮的學(xué)科前沿。知識發(fā)現(xiàn)是從數(shù)據(jù)集中識別出有效的、新穎的、潛在有用的，以及最終可理解的模式的非平凡過程。數(shù)據(jù)挖掘是知識發(fā)現(xiàn)過程的一個基本步驟。KDD是一門交叉學(xué)科，它涉及統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)據(jù)庫技術(shù)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、模式識別、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)等多個學(xué)科。 數(shù)據(jù)挖掘已廣泛應(yīng)用于生物醫(yī)學(xué)、金融、零售業(yè)、電信業(yè)等領(lǐng)域，并產(chǎn)生了巨大的效益。本文探討了數(shù)據(jù)挖掘在政府部門的應(yīng)用，并給出一個具體的實(shí)例。在對SAS提供的各種數(shù)據(jù)挖掘工具和方法比較之后，選擇了適合本課題需要的方法應(yīng)用于海關(guān)總署直屬海關(guān)執(zhí)法評估系統(tǒng)的開發(fā)項(xiàng)目中，并取得了滿意的結(jié)果。 論文共有八章： 第1章：簡略介紹...