應(yīng)用提供了極大的便捷。 WIMI微美全息的該平臺利用遺傳算法，粗集方法，決策樹方法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，將數(shù)據(jù)挖掘的一般步驟分為:分析問題：確定源數(shù)據(jù)庫是否符合數(shù)據(jù)挖掘標(biāo)準(zhǔn)；對數(shù)據(jù)進(jìn)行提取、清理和驗(yàn)證，去除數(shù)據(jù)中的噪聲，獲得數(shù)據(jù)完整、格式統(tǒng)一的數(shù)據(jù)；創(chuàng)建和調(diào)試模型：將選用的數(shù)據(jù)挖掘算法應(yīng)用到數(shù)據(jù)中創(chuàng)建模型，通過數(shù)據(jù)來對模型進(jìn)行校驗(yàn)和調(diào)整，以獲得滿足使用要求的數(shù)據(jù)模型；維護(hù)數(shù)據(jù)挖掘模型：隨著數(shù)據(jù)量的增加，一些關(guān)鍵信息的改變有可能嚴(yán)重模型的精度，需對模型進(jìn)行調(diào)整和維護(hù)，嚴(yán)重模型的準(zhǔn)確性和模型維護(hù)是數(shù)據(jù)挖掘的重要環(huán)節(jié)。通過模型維護(hù)可以保持模型的活力，不斷改進(jìn)模型。
隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的來臨，各行各業(yè)所積累的數(shù)據(jù)呈爆炸式增長，數(shù)據(jù)挖掘在各個(gè)領(lǐng)域的需求將會越來越強(qiáng)烈，與各個(gè)專業(yè)領(lǐng)域的結(jié)合也將會越來越廣泛。無論是在科學(xué)領(lǐng)域還是工程領(lǐng)域、理論研究還是現(xiàn)實(shí)生活中，WIMI微美全息的基于數(shù)據(jù)挖掘算法分析的人工智能信息管理平臺將有著極為廣闊的發(fā)展前景。