目录：

关联规则

大数据OOOO

关联规则

1、据挖掘技术能够有效地处理大量数据信息的管理和利用的问题,并从中获得有关知识。由于保险行业的复杂性和重要性,开发保险业数据信息具有重要的学术价值和广阔的应用前景。数据挖掘技术作为分析处理数据的有效手段当前的发展已经日渐成熟并且已经应用到部分领域及部门。本OO以保险营销数据挖掘系统的分析、设计、研究与实现为主体,主要讨论基于保险营销数据仓库的数据挖掘技术的研究。以关联规则数据挖掘技术为基础,在关联规则众多算法中选择经典Apriori算法,从理论和样本数据应用两方面发现Apriori算法本身固有的候选集多、访问数据库效率低等一系列OO,采用FP_growth算法,并且说明针对Apriori的算法原理无法达到FP_growth算法性能和效率的优越。针对保险营销的具体数据情况和FP_growth的算法特点制定B/S结构的算法实现机制。最后总结了已经完成的工作和对未来研究工作的分析与展望。

大数据OOOO

1、（1）确定业务对象：做好业务对象的明确是数据域挖掘的首要步骤，挖掘的最后结构是不可预测的，但是探索的问题必须是有预见的，明确业务对象可以避免数据挖掘的盲目性，从而大大提高成功率。

2、（2）数据准备：，对于业务目标相关的内部和外部数据信息进行查找，从中找出可以用于数据挖掘的信息；其次，要对数据信息的内容进行全面细致分析，确定需要进行挖掘操作的类型；，结合相应的挖掘算法，将数据转化称为相应的分析模型，以保证数据挖掘的顺利进行。

3、水利工程在经济和社会发展中是非常重要的基础设施，做好水利工程管理工作，确保其功能的有效发挥，是相关管理人员需要重点考虑的问题。最近几年，随着社会经济的飞速发展，水利工程项目的数量和规模不断扩大，产生的水利科学数据也在不断增加，这些数据虽然繁琐，但是在许多科研生产活动和日常生活中都是不可或缺的。例如，在对洪涝、干旱的预防以及对生态环境问题的处理方面，获取完整的水利科学数据是首要任务。那么，针对日益繁杂的海量水利科学数据，如何对有用的信息知识进行提取呢？数据挖掘技术的应用有效的解决了这个问题，可以从海量的数据信息中，挖掘出潜在的、有利用价值的.知识，为相关决策提供必要的支持。

4、要想对各类数据进行科学有效的收集和整理，就必须建立合理完善的数据库。对于水利工程而言，应该建立分类数据库，如水文、河道河情、水量调度、防洪、汛情等，确保数据的合理性、全面性和准确性，选择合适的方法，对有用数据进行挖掘。