CN111813834A - 一种数据挖掘系统以及数据挖掘方法 - Google Patents

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李云松
张芸
刘东旭
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Abstract

本发明公开了一种数据挖掘系统，包括大数据库，大数据库的输出端连接有数据采集模块，数据采集模块的输出端连接有数据读取模块，数据读取模块的输出端连接有数据检验模块，数据检验模块的输出端连接有数据挖掘模块，数据挖掘模块的输出端连接有数据验证模块，数据推送模块的输出端连接有网络传输端口，本发明的有益效果是通过设有的数据检验模块、数据筛选模块和数据验证模块，通过数据检验模块以及数据筛选模块对提取读取的数据信息进行识别筛选，去除数据信息中的无效数据以及其他数据，降低数据挖掘模块的计算量，提高数据挖掘模块的运行效率，同时通过数据验证模块对挖掘的信息进一步的验证，保证数据的可靠性依据有效性。

Description

一种数据挖掘系统以及数据挖掘方法
技术领域
本发明涉及一种数据挖掘系统，特别涉及一种数据挖掘系统以及数据挖掘方法，属于数据处理技术领域。
背景技术
数据(data)是事实或观察的结果，是对客观事物的逻辑归纳，是用于表示客观事物的未经加工的原始素材，数据可以是连续的值，比如声音、图像，称为模拟数据。也可以是离散的，如符号、文字，称为数字数据。在计算机系统中，数据以二进制信息单元0,1的形式表示。
近年来，随着网络技术的迅猛发展，海量数据不断增长，数据挖掘引起了信息产业界的极大关注，现有的数据挖掘系统依据数据挖掘方法较为简单，不能够验证数据的可靠性以及准确性，且挖掘出的数据不能够有效整合，使用者获取数据时还要归类整理，较为不便，为此我们提供一种数据挖掘系统以及数据挖掘方法，以解决提出的问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种数据挖掘系统以及数据挖掘方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种数据挖掘系统，包括大数据库，所述大数据库的输出端连接有数据采集模块，所述数据采集模块的输出端连接有数据读取模块，所述数据读取模块的输出端连接有数据检验模块，所述数据检验模块的输出端连接有数据挖掘模块，所述数据挖掘模块的输出端连接有数据验证模块，所述数据验证模块的输出端连接有数据整合模块，所述数据整合模块的输出端连接有数据推送模块，所述数据推送模块的输出端连接有网络传输端口，所述网络传输端口的输出端固定连接有数据显示模块，所述数据显示模块其中一个输出端口与数据采集模块的其中一个输入端口连接。
作为本发明的一种优选技术方案，所述大数据库由实时数据模块和历史数据模块组成。
作为本发明的一种优选技术方案，所述网络传输端口包括DB接口、API接口和OPC接口，所述DB接口、API接口和OPC接口均与数据显示模块电性连接。
作为本发明的一种优选技术方案，所述数据检验模块的输出端与数据挖掘模块的输入端之间设有数据筛选模块。
作为本发明的一种优选技术方案，一种数据挖掘方法，包括以下步骤：
S1:所述数据显示模块接收到用户需求，通过数据采集模块从实时数据模块和历史数据模块中提取相关的信息数据，并将提取相关的信息数据传递到数据读取模块进行读取；
S2:通过数据读取模块将信息数据传递到数据检验模块进行验证，验证通过时，通过数据检验模块将信息数据传递数据筛选模块进行数据筛选，验证未通过时，通过数据检验模块将指令传递到数据采集模块，重新提取信息数据；
S3:筛选过后将有效信息数据传递到数据挖掘模块进行数据挖掘分析，将挖掘出的数据进行加权求和，获得最终数据挖掘结果；
S4:数据挖掘之后将数据传递到数据整合模块，对挖掘的数据进行整理归纳分类，并通过数据整合模块将整合后的数据集传输到数据推送模块处，依据信息所需要的传输端口自动匹配对应的DB接口、API接口和OPC接口，通过对应的DB接口、API接口和OPC接口将数据传输到数据显示模块处，在数据显示模块显示挖掘整合后的数据。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
1.本发明一种数据挖掘系统以及数据挖掘方法，通过设有的数据检验模块、数据筛选模块和数据验证模块，通过数据检验模块以及数据筛选模块对提取读取的数据信息进行识别筛选，去除数据信息中的无效数据以及其他数据，降低数据挖掘模块的计算量，提高数据挖掘模块的运行效率，同时通过数据验证模块对挖掘的信息进一步的验证，保证数据的可靠性依据有效性。
2.本发明一种数据挖掘系统以及数据挖掘方法，通过设有的数据整合模块、数据推送模块和网络传输端口，便于对挖掘的数据信息进行整理归纳，便于使用者分类了解依据筛选出合适自己的数据信息，使用方便。
附图说明
图1为本发明的模块结构示意图；
图2为本发明中网络传输端口组成模块示意图；
图中：1、大数据库；2、数据采集模块；3、数据读取模块；4、数据检验模块；5、数据筛选模块；6、数据挖掘模块；7、数据验证模块；8、数据整合模块；9、数据推送模块；10、网络传输端口；11、数据显示模块；12、实时数据模块；13、历史数据模块；14、DB接口；15、API接口；16、OPC接口。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1-2，本发明提供了一种数据挖掘系统以及数据挖掘方法的技术方案：
根据图1-2所示，包括大数据库1，大数据库1的输出端连接有数据采集模块2，数据采集模块2的输出端连接有数据读取模块3，数据读取模块3的输出端连接有数据检验模块4，数据检验模块4的输出端连接有数据挖掘模块6，数据挖掘模块6的输出端连接有数据验证模块7，数据验证模块7的输出端连接有数据整合模块8，数据整合模块8的输出端连接有数据推送模块9，数据推送模块9的输出端连接有网络传输端口10，网络传输端口10的输出端固定连接有数据显示模块11，数据显示模块11其中一个输出端口与数据采集模块2的其中一个输入端口连接。
根据图1和图2所示，大数据库1由实时数据模块12和历史数据模块13组成，便于集中的储存实时数据和历史数据，包容更多的数据，网络传输端口10包括DB接口14、API接口15和OPC接口16，DB接口14、API接口15和OPC接口16均与数据显示模块11电性连接，便于依据信息所需要的传输端口自动匹配对应的DB接口14、API接口15和OPC接口16，避免信息传输过程中发生损坏，数据检验模块4的输出端与数据挖掘模块6的输入端之间设有数据筛选模块5，数据筛选模块5便于对检验的数据进行筛选，除去无效数据以及其他数据。
具体使用时，本发明一种数据挖掘系统以及数据挖掘方法，数据显示模块11接收到用户需求，通过数据采集模块2从实时数据模块12和历史数据模块13中提取相关的信息数据，并将提取相关的信息数据传递到数据读取模块3进行读取，通过数据读取模块3将信息数据传递到数据检验模块4进行验证，验证通过时，通过数据检验模块4将信息数据传递数据筛选模块5进行数据筛选，验证未通过时，通过数据检验模块4将指令传递到数据采集模块2，重新提取信息数据，筛选过后将有效信息数据传递到数据挖掘模块6进行数据挖掘分析，将挖掘出的数据进行加权求和，获得最终数据挖掘结果，数据挖掘之后将数据传递到数据整合模块8，对挖掘的数据进行整理归纳分类，并通过数据整合模块8将整合后的数据集传输到数据推送模块9处，依据信息所需要的传输端口自动匹配对应的DB接口14、API接口15和OPC接口16，通过对应的DB接口14、API接口15和OPC接口16将数据传输到数据显示模块11处，在数据显示模块11显示挖掘整合后的数据，综上所述，本发明通过设有的数据检验模块4、数据筛选模块5和数据验证模块7，通过数据检验模块4以及数据筛选模块5对提取读取的数据信息进行识别筛选，去除数据信息中的无效数据以及其他数据，降低数据挖掘模块6的计算量，提高数据挖掘模块6的运行效率，同时通过数据验证模块7对挖掘的信息进一步的验证，保证数据的可靠性依据有效性，通过设有的数据整合模块8、数据推送模块9和网络传输端口10，便于对挖掘的数据信息进行整理归纳，便于使用者分类了解依据筛选出合适自己的数据信息，使用方便。
在本发明的描述中，需要理解的是，指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
在本发明中，除非另有明确的规定和限定，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系，除非另有明确的限定，对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (5)

1.一种数据挖掘系统，包括大数据库（1），其特征在于，所述大数据库（1）的输出端连接有数据采集模块（2），所述数据采集模块（2）的输出端连接有数据读取模块（3），所述数据读取模块（3）的输出端连接有数据检验模块（4），所述数据检验模块（4）的输出端连接有数据挖掘模块（6），所述数据挖掘模块（6）的输出端连接有数据验证模块（7），所述数据验证模块（7）的输出端连接有数据整合模块（8），所述数据整合模块（8）的输出端连接有数据推送模块（9），所述数据推送模块（9）的输出端连接有网络传输端口（10），所述网络传输端口（10）的输出端固定连接有数据显示模块（11），所述数据显示模块（11）其中一个输出端口与数据采集模块（2）的其中一个输入端口连接。
2.根据权利要求1所述的一种数据挖掘系统，其特征在于：所述大数据库（1）由实时数据模块（12）和历史数据模块（13）组成。
3.根据权利要求1所述的一种数据挖掘系统，其特征在于：所述网络传输端口（10）包括DB接口（14）、API接口（15）和OPC接口（16），所述DB接口（14）、API接口（15）和OPC接口（16）均与数据显示模块（11）电性连接。
4.根据权利要求1所述的一种数据挖掘系统，其特征在于：所述数据检验模块（4）的输出端与数据挖掘模块（6）的输入端之间设有数据筛选模块（5）。
5.一种数据挖掘方法，其特征在于，根据权利要求1-4任一所述的一种数据挖掘系统，包括以下步骤：
S1:所述数据显示模块（11）接收到用户需求，通过数据采集模块（2）从实时数据模块（12）和历史数据模块（13）中提取相关的信息数据，并将提取相关的信息数据传递到数据读取模块（3）进行读取；
S2:通过数据读取模块（3）将信息数据传递到数据检验模块（4）进行验证，验证通过时，通过数据检验模块（4）将信息数据传递数据筛选模块（5）进行数据筛选，验证未通过时，通过数据检验模块（4）将指令传递到数据采集模块（2），重新提取信息数据；
S3:筛选过后将有效信息数据传递到数据挖掘模块（6）进行数据挖掘分析，将挖掘出的数据进行加权求和，获得最终数据挖掘结果；
S4:数据挖掘之后将数据传递到数据整合模块（8），对挖掘的数据进行整理归纳分类，并通过数据整合模块（8）将整合后的数据集传输到数据推送模块（9）处，依据信息所需要的传输端口自动匹配对应的DB接口（14）、API接口（15）和OPC接口（16），通过对应的DB接口（14）、API接口（15）和OPC接口（16）将数据传输到数据显示模块（11）处，在数据显示模块（11）显示挖掘整合后的数据。
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