本课题旨在研究数据挖掘技术及其应用,包括对数据挖掘算法的理论研究及数据挖掘技术的应用研究等内容。数据挖掘是兴起于九十年代的一项用于决策支持的新技术。作为数据库中知识发现的一个重要步骤,它主要对数据进行微观、中观乃至宏观的统计、分析、综合和推理,以指导实际问题的求解,企图发现事件间的相互关联,甚至利用已有的数据对未来的活动进行预测。数据挖掘是一门广义的交叉学科,涉及数据库、人工智能、数理统计、并行计算等多方面的知识,由于数据挖掘算法的好坏直接影响到所发现知识的质量,因此挖掘算法是数据挖掘的一个研究重点。本文首先对数据挖掘的概念及应用进行了较详尽的阐述,然后重点研究分析数据挖掘的一个重要方面一一关联规则挖掘,对其概念、算法进行了分析,并且着重研究了FP-growth算法。最后本文具体分析了一个数据挖掘在房地产行业中的应用实例来说明数据挖掘的应用过程。 在课题的研究过程中,我通过阅读大量国内外著作、论文,对数据挖掘技术的理论和应用有了一个较为全面的了解,在理论上对关联规则的挖掘算法进行了深入的研究;对于数据挖掘的应用通过实现具体的实例进行研究,并且对挖掘结果进行评价,从而对数据挖掘的应用步骤有了更加深刻的理解。数据挖掘是一种基于应用的技术,因此很多知识和经验还需要我们在实践中进一步总结和发现。