WIMI微美全息开發基於數據挖掘算法分析的人工智能信息管理平臺， 挖掘蕴藏在數據中的關鍵信息和知識

大數據給互聯網帶來了空前的信息大爆炸，它改變了互聯網數據的使用方式，也對人類的生產和生活產生了深遠的影響。生活在大數據時代的人，意識到大數據對數據分析的理解需要由“向後分析”轉變爲“向前分析”，這使得人們的思考方式發生了變化。在大數據時代，數據的產生和收集是基礎，而數據挖掘則是核心。在大數據領域，數據挖掘是最重要、最有價值的工作。一般而言，數據挖掘或知識發現泛指從大量數據中挖掘出隱含的、先前未知但潛在的有用信息和模式的一個工程化和系統化的過程。

目前已有的資料採掘工具，例如 Weka [4]、 SPSS、 SQL Server等，爲用戶分析提供了一個友好的界面，但是，這些方法都不適用於大規模的數據分析。同時使用這些工具時，用戶很難添加新的算法程序。爲了解決現有工具和產品在大數據挖掘中的局限性，WIMI微美全息（NASDAQ:WIMI)开發了一個新的平臺——基於數據挖掘算法分析的人工智能信息管理平臺，並取得了軟件著作權。這是一個用戶友好並支持在分布式環境中進行高效率計算和快速集成的數據挖掘系統，該平臺支持數據分析人員快速、有效地進行數據挖掘任務。

WIMI微美全息（NASDAQ:WIMI)研發的基於數據挖掘算法分析的人工智能信息管理平臺，採用人工智能、機器學習和深度學習技術，從海量的數據中提取隱藏的、先前未知的、具有潛在價值的信息。它的主要目標是從大量的數據源中抽取出超集的信息，並將其融合，以揭示其深層結構和內部聯系。將信息建立於分布式異構環境之上，可以大大減少不同物理環境給構建數據分析任務帶來的復雜度，充分利用分布式計算的能力提升數據分析的效率。另外，平臺的計算資源是可動態增減的，使其具備根據具體分析任務數量進行在线調整計算物理資源的能力。最後，友好的用戶接口爲基於平臺構建不同的大數據挖掘應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，決策樹方法和神經網絡方法，將數據挖掘的一般步驟分爲:分析問題：確定源數據庫是否符合數據挖掘標準；對數據進行提取、清理和驗證，去除數據中的噪聲，獲得數據完整、格式統一的數據；創建和調試模型：將選用的數據挖掘算法應用到數據中創建模型，通過數據來對模型進行校驗和調整，以獲得滿足使用要求的數據模型；維護數據挖掘模型：隨着數據量的增加，一些關鍵信息的改變有可能嚴重模型的精度，需對模型進行調整和維護，嚴重模型的準確性和模型維護是數據挖掘的重要環節。通過模型維護可以保持模型的活力，不斷改進模型。

隨着大數據時代的來臨，各行各業所積累的數據呈爆炸式增長，數據挖掘在各個領域的需求將會越來越強烈，與各個專業領域的結合也將會越來越廣泛。無論是在科學領域還是工程領域、理論研究還是現實生活中，WIMI微美全息的基於數據挖掘算法分析的人工智能信息管理平臺將有着極爲廣闊的發展前景。

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