A Review of Data Mining Techniques

9
Industrial Management & Data Systems A review of data mining techniques Sang Jun Lee Keng Siau Article information: To cite this document: Sang Jun Lee Keng Siau, (2001),"A review of data mining techniques", Industrial Management & Data Systems, Vol. 101 Iss 1 pp. 41 - 46 Permanent link to this document: http://dx.doi.org/10.1108/02635570110365989 Downloaded on: 26 May 2015, At: 20:15 (PT) References: this document contains references to 17 other documents. To copy this document: [email protected] The fulltext of this document has been downloaded 7812 times since 2006* Users who downloaded this article also downloaded: Ahmed Elragal, Nada El-Gendy, (2013),"Trajectory data mining: integrating semantics", Journal of Enterprise Information Management, Vol. 26 Iss 5 pp. 516-535 http://dx.doi.org/10.1108/JEIM-07-2013-0038 (2008),"Data Mining and Knowledge Discovery Technologies20081. Data Mining and Knowledge Discovery Technologies. Hershey, PA: IGI Publishing 2008. 369 pp. US$99.00 hard cover, ISBN: 9781599049601", Online Information Review, Vol. 32 Iss 6 pp. 866-867 http://dx.doi.org/10.1108/14684520810923980 Marvin L. Brown, John F. Kros, (2003),"Data mining and the impact of missing data", Industrial Management & Data Systems, Vol. 103 Iss 8 pp. 611-621 http://dx.doi.org/10.1108/02635570310497657 Access to this document was granted through an Emerald subscription provided by 460696 [] For Authors If you would like to write for this, or any other Emerald publication, then please use our Emerald for Authors service information about how to choose which publication to write for and submission guidelines are available for all. Please visit www.emeraldinsight.com/authors for more information. About Emerald www.emeraldinsight.com Emerald is a global publisher linking research and practice to the benefit of society. The company manages a portfolio of more than 290 journals and over 2,350 books and book series volumes, as well as providing an extensive range of online products and additional customer resources and services. Emerald is both COUNTER 4 and TRANSFER compliant. The organization is a partner of the Committee on Publication Ethics (COPE) and also works with Portico and the LOCKSS initiative for digital archive preservation. *Related content and download information correct at time of download. Downloaded by Grand Canyon University At 20:15 26 May 2015 (PT)

description

A Review of Data Mining TechniquesA Review of Data Mining Techniques

Transcript of A Review of Data Mining Techniques

Page 1: A Review of Data Mining Techniques

Industrial Management & Data SystemsA review of data mining techniquesSang Jun Lee Keng Siau

Article information:To cite this document:Sang Jun Lee Keng Siau, (2001),"A review of data mining techniques", Industrial Management & Data Systems, Vol. 101 Iss1 pp. 41 - 46Permanent link to this document:http://dx.doi.org/10.1108/02635570110365989

Downloaded on: 26 May 2015, At: 20:15 (PT)References: this document contains references to 17 other documents.To copy this document: [email protected] fulltext of this document has been downloaded 7812 times since 2006*

Users who downloaded this article also downloaded:Ahmed Elragal, Nada El-Gendy, (2013),"Trajectory data mining: integrating semantics", Journal of Enterprise InformationManagement, Vol. 26 Iss 5 pp. 516-535 http://dx.doi.org/10.1108/JEIM-07-2013-0038(2008),"Data Mining and Knowledge Discovery Technologies20081. Data Mining and Knowledge Discovery Technologies.Hershey, PA: IGI Publishing 2008. 369 pp. US$99.00 hard cover, ISBN: 9781599049601", Online Information Review, Vol. 32Iss 6 pp. 866-867 http://dx.doi.org/10.1108/14684520810923980Marvin L. Brown, John F. Kros, (2003),"Data mining and the impact of missing data", Industrial Management & DataSystems, Vol. 103 Iss 8 pp. 611-621 http://dx.doi.org/10.1108/02635570310497657

Access to this document was granted through an Emerald subscription provided by 460696 []

For AuthorsIf you would like to write for this, or any other Emerald publication, then please use our Emerald for Authors serviceinformation about how to choose which publication to write for and submission guidelines are available for all. Pleasevisit www.emeraldinsight.com/authors for more information.

About Emerald www.emeraldinsight.comEmerald is a global publisher linking research and practice to the benefit of society. The company manages a portfolio ofmore than 290 journals and over 2,350 books and book series volumes, as well as providing an extensive range of onlineproducts and additional customer resources and services.

Emerald is both COUNTER 4 and TRANSFER compliant. The organization is a partner of the Committee on PublicationEthics (COPE) and also works with Portico and the LOCKSS initiative for digital archive preservation.

*Related content and download information correct at time of download.

Dow

nloa

ded

by G

rand

Can

yon

Uni

vers

ity A

t 20:

15 2

6 M

ay 2

015

(PT

)

Page 2: A Review of Data Mining Techniques

� ������ �� � �� � � ���� �����

���� ��� ������������ � �� ������������� ������� �� ������ ������ ������������ � �� ������������� ������� �� ������ ���

� ��������

��� ���������� �� ��� ��� ���

�������� ���� ���� ���� ������� ������

�� ��� �� ��� ����� ���� �� ���� � �� ����

� � ������ ��� ������ �� ��� ��� ������

��� ����� � �� ���� �� ��� ��������

���� � ���� ��� �������� ������ � ���

���� �� ������� ��� ���������� ��� ����� ��

� ����� ���� ��� ������ ��� ����� ���

�������� ���������� ��� �������������

���� ��� �� !� ��� ��� �� ��� ������ �

���� �� � �� ��� �� ���� ��� �����

�"��� ��� #��� ����� $%%&� ���������

����� �� $%%'� (����� �� ���� $%%)� *�������+

,��� � ��� ( ������ $%%$!�

� � ��� ��� �� �� �������� ��� �����

� �� � ������� �� ���� �"��� ���

#��� ����� $%%&!� #� � ��� � ����� ��

���� ��� ��� ����� �� ������ � �������

������� ��� ���������� ������ ��� �����

���� �� �������� ����� ����� ����� ���

���� ��� � �� ���� ��� �� � ������ ��

��� ����� � ������� ���������� ��

���� �� ��������� ��� �����������

�����-��� ���������� ����� �� $%%'�

*�������+,��� � ��� ( ������ $%%$!� ���

�������� ���� ����.�� � �� ��

��� ���� �����-�� ���� ��� ���� �� �����

�� ��� �� �� ����� �� ��� ���������

� � �� ����� ���� �� � �� ��� ���� ��

� ���� �� � � ��������� ������� ���

� ����� ��������� ��#! �����-���

������ �� ��� ��� ��� ������

����� � ��� � � � �� � �

/��� ��� ��� � ��� ���� 01 ���� ��� � ����

�� � � ��� �������� ������ � ��� ����

��� ����� ���� �� ������ ������

������ � �������� ������ � ������ ���

����+����� ������� ����� ��� ��������� ��

2 �� � *�������+,��� �� ��� �� � ����

3�111 ���� �� � ���� � ���� ���

�������� �� ��� ��� �� � ��� �� � ��������

� ��� ������� ��� ������� ����������

#� � $%%' ��� �� ,����� �� 4��������+�����

2� ��� 2 ��� ��������5 66���� ��� ���

� ����� ��������� � � �� ��� ��� �� ��� ���

��� ��������� � ��� ���� ��� ���� �� ���� �

��7� ����� �� ��� � ��� ��� ��

����� �� ���� ��� ���� �� �� �� ���

��� ��88 ��� �������� �� ����� ���

������� � �� ����� � ������ �� �������

� ��������� ���� �� ����� ��� � ��� �� �

��� ��� ���� ������ ��������� �

�� ����� ����������������� ��� �� ��

���� � ���������� ���� ��� ����� � �

���� ���� �� ������ ������ ����� �� ���

���������� � �� ��� ���� ����� ���

4� ������ ���� ��� �����-���� ������

��� ���� ���� � � ��� �������� �� ���

�� ��� ������ (� �������� ��� � �����

�������� ����+��� ������� ��� ���� ����

� ������ ������� �� ��� -�� ���

������������ � ����� ��� � ������� � �� ��

�� ��� -�� ��� ��� ��������� � ��� �����

��� ������ ������� ��� ��� �� ��� ��� ���

������� �� � ��� ������ ��� ���� � � ���+

����� ������ ��� ������� ��� �����

���� �� ������ � ��� �� ��� ����

��� ���� ���� �� � ��� ������ �� � � �

���� �� ������ � � ���+���� ��������

��������� �� �����.� ������� ��������

��� ����� �� ������ ���� �� ��� ����

�� ������ ������� �� � ������� �� ���7���+

� ����� ����� ��� � ��� ������ �� ��

� ��.���� ��� ��� ��� ��� ����� � �

����� ����� � � ��� ������ ��� ���

���� �� ������ ���� � ������� � ��

� ��.� ���� ��� ��� ����� ���� ��

� �� �� �+����� �����9�� �� +�����

����������� #� ���� �� ��� � ��� ���

������ �� ��� ��� ����� ������ ��

� ��.����� � ���� ��� ����� �� �� ���

�������� ������� �� �� � �� �� ��� ����

�� ������� ��� � �����+�� �� � ��� ��� ��

�������� �� �������� �����+�� ��

������� ������ ������� �� ����� ��

������� ��� �������� ���� ��� �� �� �

��� ������� �� ��� ��� ���� ������ � �� ������� �������� ��

��������������� ������������

� � �

���������� ���������� ����� ������� �!� ":11$# $�%$&

� �'( ��������� )����"#,,; 1:)<+00''#

����������� �������

���������� ������������� ������*���

������� �����

�������+��� ��� � ���� ��� ���������

������ �� ��� �����,�����-

+ �.����� *����� /���������

��������� ��� ����� ������ �

����� ���� ������ 0��1

���*��2��� ��� ������-

3�����,����� ��� �������� �

�����,� �*� ��/������ � ����

������ �� �*��� ��������� /�������

��� ���������� �//������� � ��

���*��2��� ��� � �� ������

/��� �� �*� �����,�����- +*��

/�/�� ��������� �*� ��2���������

��� �*�������� � ��� ���

������ �� ��4� �� ���*��2���

���* �� ����������� ����������

������������� ������� ����

�//���*� ������� ������*�� ���

�������,����-

Dow

nloa

ded

by G

rand

Can

yon

Uni

vers

ity A

t 20:

15 2

6 M

ay 2

015

(PT

)

Page 3: A Review of Data Mining Techniques

��������� � ������� ��� ������ � ��� ��

��� ����� ���� �� � ����

��������� �� ����� ��� ����

� � � �������� ��� ���� ��� ��� � � �

���� ��������� �� �� ������ =�� ����

������ ��� ����� � �� ���� ��� �� �

���������� ��� �������� � �������

� ������ #� ��� ������� �� ���� �� ���� ��

��� �-� ������ ��� ��������� �� ����

��� �������� � �� 4��� �� ���� $%%)!�

����� �� ������ �������� ����� �� ���� ��� �������� ������� ���� ������� ����

������ ���� �� ���� ����� �������� �����

��� ������ ����� #� � � �����-�� � �����

��� ���� ���� � ������ �� ���� �� �� �� �

�������� � �� �� ��� ����� �� ����

�� ���� ��� ����� ����� � � �� ������ ��

������ � � �����-�� �� ������ ��� ���� ��

���� ��� �� �� �� � ���� ��� ���� �� �

����������� #� ��� ��� � ������ � ������

� ���� �� ��� �������� � �� � ������

��� �� �����

�������� ����������� �� �� ������������ � ��� ���� ������ �� ������� ���

���������� ��� �� �� ����� �� ��� ��� ���

������ ����� ��� ��������� #� ���� �� ���

��� ��� ���� ���� � �����.� ��� �� �

� ��� ��� ������ �� � �������� ���

���������� �� ��� �.� �� ��� ��������

�� ������

������� �� �������� ������ ������ �� ���� �� ������ ����

��� ���������� ���� ���������� ���

������ �� ��� ����� ���� � ������ �����

��� �������� �� ��� �������� ��� �� ��������

�� �� ��� ����������� ����� ��� -����� ��

��� ������ �� ��� ����� ������ ��

��� ���� ��� �������

!������������ �� �� ��"����� ��� �������� ������� ����� � ���������� ����� ��

���� �� ��� ��� ���� �� ������ ����� ��

� �������� ���������� ����� �� $%%'!� ��

�� ��������� ��� ������� ������ ����� ��� �

�� ������ ��� ����� � �� ��� ���

�� �������� ��� ��� ��� ����� ������ ��

� ������� �� ��� ��� � � �� �� ���� � �

����� ����� ��� ���� �� ���� ������ >�+

����� -�� � ������� � ������ ���

��� ���� � �-� �� �� ��� ��� ��� �

�-����� ��� ��� ������ �� ��� ������

=�� ��� � ������ �� ���� �� ������ ����

�������� �� ��� � ������ ��� ��� ������

� �� ��� � ������ ������ ��

���� ��������� ��� �������

���� �� �������� ���������� ��#���#� � �� � ������� �� ������ ������� ���� ��

���� �� � � �������� � ��� �� ��� ��� ������

��� ����� � �� � ��������� ?������ ���

����� �� � ���� �� ��� ����� � � ��� ����

�� ��� ������� @ ��� �� ���8� 66��� ���88

����� ����� �� ������ �� ���8� � ���� ��

�������� ��� ��� � ������ ��� �������

������ ����� ��� ��� � �� ��� �� ���� ���

���� ����� ������� (� �������� � ��+�����

-�� � ��� ������� �� ��� ���� � ���

���� �� ���� �� ��� ����� ����� ����� � �

��� ���� �� � ����� �� ����� � ��� ��

���� ��� ������ �� ����� ���

���� ��������� ���� �������� ��������� ����#� ��� ��� �� ��� #��� ���� #�� ������

=�� ������ ��� ���� �� �������� ����

���� ��� ��� ��� �� ���� � ���� ��� �� ����

� � ��������� �� ��� ����� � ��

���� ������� �������� ��� ��� ����

�� ���� ��� �� ��������� � � � ��� �

��� ���� ������ �� ������� ����� ��

������ ���� � �� ���� ��� ��� ����

$�������� �� ��#��� ��� ���� �������� � � �� ��� �� � ���� ��� ���� ���� ��

������� ���� ���� ��� �� ����� � �� ����

���� ��� ����� �� ���� ��� ���� �����

������� � �� ������ ��� ��� �� ����� ����

���� �� ��� �� �� ����� ��� �� ����

�� � ����� (� �������� � � �������� ����

�� ������� � � ���� �� �� ������� ����

�� �������� ��� ����� ������ ������ ����!

��� ���� � �� �� ��� ��� ����

�� �� � � �����

#� ��� ��� ��� � � � �� �� ��� ����� � � 5

� ��� � ��� ����� ����� ��� ���� ����

������� ����� �� �������� ��� ������ ���

������ ��� ������� ������ � ���� � ��

�������� �� �������� ��� ���� ��� � ��

���� ��� �� (� �������� #? � ��� ��� �

��������� ����� �� $%%'! ������ ��� ��7�

��� ����� �� � 5

$ ���������� ��������5 ��� �������

������ �����-��� ���� �� ��� ��

����� �� ��� ������� ������

��� ���� �� � ���� � ������ �������

: ������ � �����������5 ��� ���������

������ � �����-��� �� �� ���� ����

��� ������ ��

< ���� ���� � 5 ������� ������

���������� ������� �����

3 ��������� ���������5 ������� ���

������� ��� �� ��� ��� �� ������ ��

��� ��� ������ ��������

(����� �� ��� �$%%)!� �� ��� ���� �����

� ������ ��� ������� �����5

� �% �

���� 5�� ��� ��� 6��� ����� ������ �� � �� � ����� �����

���������� ���������� ����� ������� �!� "7 �# $�%$&

Dow

nloa

ded

by G

rand

Can

yon

Uni

vers

ity A

t 20:

15 2

6 M

ay 2

015

(PT

)

Page 4: A Review of Data Mining Techniques

$ A�� ��� ��� ���� � �� � �� � ���������

: ,������ ��� ������� ������ �� �� �

����

< ����� �� ��� ��� �� ��� ������

������� ������ ��� ���� ��� ����� ���

���� ����� ��� ��� ���

3 ������ ��� ��� �� ���

� ����� ������� �����������

�������� ��� � �7�������

0 (��� ������ �� ��� � �� ������� �����

�������� � �� ���� �����

��� � �����-��� ��� ������� ���� ����

��������� ��� ������� ����� �����-���

��� �� �������� ����� �� ��� ��������� ���

�������� �� �� ������ ��� ��� ���

�����-��� �� �� ���.��� #� ��� ������� ��

���� ��� �� ��� ����������� �������

� ������ �� 4��� �� ��� �$%%)!�

&���� �� ��� ����������� � � � ���� �������� ������� ���� � �

���� � � ��.������ ���� �� ��������

��������� � �������� ��������� ��7���+

� ����� ��������� ������ ���������

�������� ��������� ����� ��������� ���

"�� ��������� � � ������ ��� ��

�������� ����� �� ��� ���� �� �������� � �

������ �� � (� �������� � � � ��������

� ������ � ��� ������ ������ �

�������� � �� �������� �������� ��� � �

�� ��7���+� ����� � ������ � ��� ������

���� �������� � �� ��7���+� �����

���������

&���� �� ��� '��(������ ������� ��� ������ �� ��� ����� ��

��������� ������ ��������� �����

��� ���� ��� ����� ����������� �����

������ �� ��������� ��� �������

�������� � ������� ��� ���� �� ��������

���� �� �� ��� ���� ����� ����� �� ���

������ �� ��������� ��� �������� ���

�� �������� ��� ��� �� ���������

� ����+����� ��������� ��� �������+

����� ���������

&���� �� ��� �����"���� ������� ��� ���� �� ����� .�� �� �

�����-���� (� �������� � � ������ ��� ��

����� .�� ���� �� �� ��� � ��� �������

���� �� ���������� �������� ���� ����+

� ��� ���� -�� �+� ��� ���� ���

��� ����� � �����-���� ���� �������� �

��� �� �������� ���� �� �� �� ���� ���

��� ��� ����� ���� �� ��� ��.����+

����� ���� ����� �+����� ����

���������+ � �����������+����� ���

��� ��� ���� ��� �������

���� �� ���� �����

#� ��� ������� �� ���� ��� ������ ���

��7� � �����-����

��������,������� � �� ����������� ��������� �

���� ��������� ������� � � ��� ��� �����

�������� ���������� #� � ���� �� ��������

��� ������ �� � �� ���� ��� ��� ��� � ��

��� ���� #� ���� ������ � ������ ��������

���� ��� �����-��� �� ������ 66����� �88� ��

������ ���� ���� ������� �� ��� �� �������

����� ,������� ��� ���� ���� ��� ����

���� ��� �������� �����-����

�����-��� � ������ � ��� ����� ��

���� ����� ���� ��� ���� �� ����� ��� �

���� �������� "� � � ��������� ������ �

��� ������.�� ��� ���� �� ���� �����

������� �� �����-��� ��� ������� �� � ������

��� ��� ���� � � ���� � � � ��� ������

����� ��������� #� ������� ��� ���� ��

��������� �����-��� �� ���� ��� ������

���� ����� ��� �����-��� �� ������� ����

��������� � � �� � ��� ���� ����� �

� � ����� ������ ������ � ���� ���� ����

�� ����� �������� � �������� �B����� �

��� * ����� $%%)!�

)����"��� ��� ���� ������������*��������� �������� �� ��������� ���� � � ���������� �

�������� �������� ��� ���� ��� ����

��� ����� ����� � �������� ���� �� ���� ��

���� $%%<� >�� ��� (�� $%%0� ����� �� ���� $%%3�

,����� � �� ���� $%%0� , ���� ��� � �����

$%%0!� ��� ���� � �� �� �� � ��� �� �� ��

��������� ���� � ��� �� � ��

66�$ � � � � ������$ � � � � � ���88 ��� �

�� ��� � � �$� � � � ���� ��� ����� � � �$� � � � ���!� � ��� ����+����� ����� � �� ��� ���������

���� ���� � � ��������� (� �������� ��� ���

��� ��� ��������� ���5 � � ������� ����

��� � ��� �� ��� � ��9��� ������� ����

������ � ��� �� ���� � ��� ����

� ��������� ?������ ��� ��������� ����

��� �-� � ������ �� ��� � ������

� �������� �������� ���������� ��� �-� ��

� ������ ���� ����� �� ��� �����

������� ���������� +�,- �����"����# �����-��� � � ����� ���� � � �

�����-��� ���� �� ����� � ��������

������ ��� ��� ��� ��� �� ����� �� ����

������ ���� ��������� C��� �����-��� �

�# ���� �� �������� ��-������ ��������

�� ���������� ��� ��� ��� � � ������� ��

��� �� ��� � ����� ����� � � �

4���������� � ��� �� ��� ��7� �

� ������� 4���������� � ��� � ����� ��

���� � ���� ��� ��� �������� ��������

���� ���� ���� ��� ����� � �� ���� ���

� �. �

���� 5�� ��� ��� 6��� ����� ������ �� � �� � ����� �����

���������� ���������� ����� ������� �!� "7 �# $�%$&

Dow

nloa

ded

by G

rand

Can

yon

Uni

vers

ity A

t 20:

15 2

6 M

ay 2

015

(PT

)

Page 5: A Review of Data Mining Techniques

� � �� 66�����88 �� ������� �� ��� ������ � ���

��� ����� � �� ���� ��� ���� � � �� 66�� 88

�� ������� � �� ��� ������ � (� �������� �

������ ����������� � ����� � �� ���� �

�������� �� ������� � ��� ���� ���� � � ��

���������� �� ������� ��� ������ �� �

�� ���� ���� �� � ����� ������� C��

������� �� ��� ����������� � ����� � ��

��� ��� �� ����� �� ���� �� �� D� �� ���

�$%%)!� ��� �� ����� �+����� � ��� ����

������� �� �� �� ��7� ������5

$ ������� ��� �������� ��� ��������5 � ���

������ � ���� �� ��� �� ����� � ����� ��

��� ����� �� ��� ������ ����� ��

�������� ��� ������ ���� ���� ������

� � � ���� ��� ����� ������

: ������� �������5 � ��� ������ ��������

���� ��� ���� � � ������ ������

�� ���� ��� ����������� � � ��� ��

��� ����� ��

< ���� � ��������5 ����������� ���� � �

��� ����� � ��� ������

C��� �# �����-��� ���� ��� �� ���� �� �

������ ����+����� ������ ��� ��������

������ 4���+����� ������ ���� ���� ���

����� �� ����.� ����� �� ��� ��� ��������

���� ��� ���� ������� � ������� � � ��

���� �� ����! �� ��� �� ��� �����

������ ���� �������������� � ��� � � � ��+������ �� ���� �� ����

�� ����� ���� �� �������� ��� ������ � ��

��� ���� ��� ��� ��� ���� �� ���

����������� �� � ���� ���� ,����� ������

� �� ������� ������ 4���������� ���

A� ����� � ��� �4�A�! ��� 4� ,-�� �

�������� #��� ����� �������� �4>�#�!�

4�A� ��� 4>�#� � � ������ � ��

�����-��� ���� �� ����������� �� � ����

���� ���� � ���� � ��� �� ���� ���� ��� ��

������ �� � ��� �����������! ���� ��� ��

� ���� ���� ��� �� ��� ���� � ���

�������� 4�A� �������� �-� �� ���� ����

� ��� ���� ���� 4>�#��

������ ��������2����� ��� ��� � � �������� ���

������ � �� ��� ��� �� �� �� ��8�

���� � �� ��������� � ��������� �� �����

���� �� ������ � ������� ������� �� �

� ������ � ������ � ����� �� ������ ����

�� � �� ���� �������� ��� �� ����� ���� � �

�������� �� �� ����! � � ������� �� � �����

����� � �� ��� ���� ��� ����� � �������

� ����� � ���� �� ������� ����� ���

����� �� ���� �� �� ���� ����� � �� ����

��� ��� ����� ��� ������ ��� �� ��.���

� ���� ��� �� ��� ������ ��� � ����� �

�� ������ ���� �� ���������� � ������

������� � ������ � ���� ���� ���� ���

���� 2����� ��� ���� � � ��� �� ��� ��

� ������ ���� �-� � ����.���� ���

������ �� ���� ���������� � �� ��� ���

�� ��� ��� �� ������ �� � � �������

��� -������ �� �� ���.�� � ����� ���

����� �� ����������� � � � �� � � ���

���� D� � ��� ������� � ������ �-� � �

���� ������� � � �� �� ����� ��� �� ���

�������� � � ��������� ������ �� ����

�� �� � ���� ���� �� ����� ��� ����

��� ������ � ������ ���� ������� ��� �� ���

��������� �� ���� ����� ��+�����

������� ��

����/����� ���� � � �� �� ��������� �� ����� ��

E���� � �����-��� ���� � ���� ��� �����

� ����� ��� � ���� �������� ��� ���� ����

���� � ��� �������� �� ��� �� �

��������� ��� ��� ���� �-� �� ���

��� ���� �� ����� � ��� � � ������

����� �$%&<� $%%1! � ����� ���� �������� ��

�����.���� �����-��� ���� ���� ����

�������� �� �� � �� �� � ���� ���� ���

� ����� ��� ����� �������� ��� � � �

���� �� ����+����� �����-��� ��

�����.� ������������� ���� ����5

������ ���� ��� ���� �������� � �������

��� ���� �� ����� ��� ������� � �7�����

��� ���� ��� ���� ����� � � �7�����

�����-��� ���� �� ���+����� �����-����

�� � ����� �����-���� ���+�����

�����-���� ��� ������ �����-����

� ����� ��������� �� ������� � ���������

��� ��� -������ � ���� � ��� �� � ���

������� ����F � ��� �� �������� ��

����� ��� � ��� ����� � ���� �� � ���

��� �� � ��� ��������� ��� �������

����������� #� �����8� ���������

��� ������� ������� �����+����

�� ��� ����� ����� ��� ��� �� �� ��������

���+�� � �� ����� >����� � � ��� �������

� �� ��� � �� ��� ��� �� �� ��� �� ���

���� ������ ������ ��� �������� ����

���� �� ���� � � ��� �������� �� �������� �

��� � � ����.�� �� ��� ������� ������

����� ������ � �����-��� � ���� � ���

����� � ��� ���� � �� � �� �����

����� ��� �����.� � ��� ���������

��� ��� �� ������ �� ����� �����������

��� ������ ��� ����� "��� � ����� ��� �

���� � �� � �������� ��� ����� � ���

����������� � ����� ��� � ��� ����� �� ��

� ��� ��� �����-������ ������ � ���

�������������

;�������� ��� #��� ��� � ��� �� ��� ����

��� ���� �� ���� ��� �������� � ���

������� ��� ������� #� � �� ��� ���� ��

����� ��� �� ������ �� ��� �� ��� ��

� �� �

���� 5�� ��� ��� 6��� ����� ������ �� � �� � ����� �����

���������� ���������� ����� ������� �!� "7 �# $�%$&

Dow

nloa

ded

by G

rand

Can

yon

Uni

vers

ity A

t 20:

15 2

6 M

ay 2

015

(PT

)

Page 6: A Review of Data Mining Techniques

��� �� ������� #� ����� ��� #��� ���

��� ������� ���������� "� �� "�� "��

�"""! ��� �� � ���� ���� �� ���� �� ���

� �� � � ���� �� ���� � ��� ���� ������

�� ��� �� ���� �� ���������� >����� � ���

�������� �� "�� ��� �� ���� ������

������� ��� ��� ��� �����.� ��� �������� ��

"�� � ��� ����� ��� ��� "�� ��� �

������� � � ����� �=�.��� $%%)!� � �����

������ ��� #��� ��� ��������� ��� � ���� �

�� ���� ����� ������� �� ����� �

��� �� ���� � � ������� � � ��� �+����

���� ��� �� ���� � � � ����� �� ���� ���

������� � ����� �������� ������� �8 �����

���� �� �� �� ��� ���� ���� � �������

#� ��� �� ������ �� ���� ����� "�� ���� ��

���� �� ��� � ����� ���� ������� ����

������� ��� � ���� ���� � ��� ��� ��� ����

�� ������ ��� �������� ���� � �� ��� ����

��� �� ���� �� ����� � ��� � �� ���������

�AC#! �� �� ���� ������� ��� ���� �����

����� ������� �������� C�� ������ ��� �� �

� � ���� ��� � ���� � ��� ��� � ���� ���

�� ������� �� ��� �� ���� �� ��� ��

���� #� � ������ ������� ������ ��� �

����� ��� �� ��� 7�� � ��� #��� ��� � ����

� ��� ���� ����.�� �� ��� �� ��� ����

��� ���� �����-��� � �+����� �� �� ���

@ ��������� � � ���� ���� � �����-���

���� � � ��� �� ������� �� �����8� ��� #��� ���

�� ���� �� ���� � �� ��� �� �����.��

������������� ���� �� � �� � ���

� ���� � ��� ���� �� �� ���� � ���+�����

��� ��+������ ��� ������ ������� �8 �������

��� ��� � �� ������ #� �+����� ��

�� ����� ���� �� ��� �� ��� ������� �����

��� �� ���� ��� ��� ���� �� �������

����� ���������� � � ���� �� ������

���������� ���� � ������ @ 66� �����

�������88 ��� ������� ������� � ���

� ������ @ 66�� ��� ����������88�

� �����-��� � � ���� ���� �� ��� ��

��� ���� ������� ��������� #? ���

� �������� ����� � ��������� �� ����

;������ ?��������� ��������� �;?�!

������� ��� ����� ������� � ��.� ���

��� � �� ��� �������� �� ���� ������� ��

��� � ���� G�� � ������ � ������

�������� ,���� �� � ��� � �� � ���� �

����� ��� -����� ���� ��������� ��������5

����� ���������� ����� �������� ������ �����

��� �� ����� ������ ��� ���� ��� ���� ������

����� �� � ����� �������� ���� � ����� ���

��� ���� ������ (� �������� ��� ���� ���

������ ��� ����� ���� �� ��� ����� �

���� �������� ��� ����� ����� � ��� ����

����� � �����������

;�������� ��� ��� �� � ��������� �

����� ��� � ��� ����� �� � �� � ����+

������� ����� ���� � �����-�� �� ����

������ � ������ ������� �� ��� � ��� ��

���� �� � ��������� ����� ���+��+����� �

��� ������ �������� ��� ��� ��� �� ���

������� ��� ����� �� ��� �� ������� �

������ ���������� ��� ���� �

�����-�� �� � ���� ���� �� �� ����� �

� � ���� �� �� �� ������ ��7� ���������

��� � ������ ���� ������ �� �����

������ ��� ������ ��� � ���������

� ������� �� � ����� ��� �������8 ����+���

��� ����� ��� �������� � � ���� 8� ������

�� ������

>��� ��� �� ��� ����� �� ��� ��

��� � � ���� �� ���� ��� �� �������

��� � ����� �� �������� ����� ���� ���� ��

�� � ��7� ����� � �� ���� � ��.������ �

������ �������� #� ��� ���������

� ��.����� ��� �� ������� �

��� ��� ��� ����� � �� ���� ��� ��� �

�������� ����� #����� � �� ���� �������

���� ��� &1 �� ���� �� ������ !"" ��������

������ ���� ���� ��� ����� �� � � ����

����� �� ������� ������� �� ��� ��� :111

�?��� ��� ?��� � $%%&!� C�������� � ���

�� ��� �� ��� ��� ��������� ������� ��

� ��.������ ������� � � ����� � �

����������� ���� ���� � ��� � �����

���� ����� ���� �� �� ������� ��� ����

���� �� ��� �� �� �����

����������� ����� A�� #������� �� ��� ,���� �� �$%%<!�

#����� � �������� ���� ������� $�� �% &���

�� ����� ������ � � *��� � ������� �� ���

�4 ,#2 C�� ���

?��� � ,� ��� ?��� � B� �$%%&!� 66 �� ��� ����� 88�

'������ �% �� ��� $������� E��� $% ;�� 3�

��� ::+'�

4���� �,�� >��� /� ��� H�� *� �$%%)!� 66�������5

�� ��� ��� � �� � �������� �� �������88�

&((( ���� ������ �� )�������� ��� ����

(����������� E��� & ;�� )� ��� &))+&<�

=�.��� C� �$%%)!� 66��� "� ��+"�� "��5

-��� � � ��� ���F88� *������������ �%

��� �*#� E��� <% ;�� $$� ��� )0+&�

(������ G�� �7� ����� ,�2� ��� "� � ;� �$%%)!�

66�������� ��� ������� ��� ������� �� ���

�� ����88� � (������ G�� *�������+,��� �� 2��

,����� *� ��� G��� ������ A� �=��!� �������

�� )�������� �� ����� ��� ���� #������ #�

* ���� 4��� ��� �� ��� 3'$+%3�

(������ G�� *�������+,��� �� 2� ��� ,����� *�

�$%%)!� 66( �� ���� ��� �� ��������

������ �5 �� ��� ���88� � (������ G��

*��������+,��� �� 2�� ,����� *� ���

G��� ������ A� �=��!� ������� �� )��������

�� ����� ��� ���� #������ #� * ����

4��� ��� ��

>��� /� ��� (�� H� �$%%0!� �� ����� �% #�������+

����� � �������� ���� %��� ����� ������ � �

*��� � ������� �� ��� :$�� #��8� 4���� E� �

D� � ���� ?����� ,������� �

� �0 �

���� 5�� ��� ��� 6��� ����� ������ �� � �� � ����� �����

���������� ���������� ����� ������� �!� "7 �# $�%$&

Dow

nloa

ded

by G

rand

Can

yon

Uni

vers

ity A

t 20:

15 2

6 M

ay 2

015

(PT

)

Page 7: A Review of Data Mining Techniques

B����� �� /� ��� * ����� �� �$%%)!� *��������

�� ������� ��� ����������� $���� ��� ,

-��� ��� �� #� ��� ���� $�� � *���

� ������� �� ��� ;������ A���� �� 4������

"�������� ��4�

D�� >�� ,������ A� ��� D�� >� �$%%)!� 66=�������

���� �� G�� ;�� �� ;���� ��88� &(((

���� ������ �� )�������� ��� ����

(����������� E��� & ;�� )� ��� %0'+)$�

������ >�� �������� >� ��� E� ����� ��#�

�$%%3!� (%%������ ��������� %�� �� ��������

� �������� ���� � ���� � ������� �� ���

���# "� ������ B������� ������ � �

���������� /����

*�������+,��� �� 2� ��� ( ������ "�/� �$%%$!�

)�������� �� ����� �� ������ �� ���#9 #�

* ����

,����� �� ��� C������� =� ��� ;������� ,�

�$%%0!� �� (%%������ ��������� %�� #�����

� �������� ���� �� ����� ������ � � ����

� ������� �� ��� :$�� #��� �������

4���� ����� E� � D� � ���� ?�����

,������� �

, ����� A� ��� � ����� A� �$%%0!� #�����

.�������/�� � �������� ���� � *���

� ������� �� ��� :$�� #��� ������� 4���� �����

E� � D� � ���� ?����� ,������� �

��������� ����� �, 0112 �$%%'!� * ��

"��� ����� "� �� ��������� 4���� � ����

*� �� 4�

������ =�A� �$%&<!� ��� 3� ��� �� ��� �%

4����������� &�%��������� 2 ����� * ����

4���� �� 4;�

������ =�A� �$%%1!� (��� ������ &�%���������

2 ����� * ���� 4���� �� 4;�

"���� ,�>� ��� #��� ����� ;� �$%%&!� ����������

���� #�����, � ��������� .����� � ��

B������� *������ �� ,�� ( ������� 4��

� �1 �

���� 5�� ��� ��� 6��� ����� ������ �� � �� � ����� �����

���������� ���������� ����� ������� �!� "7 �# $�%$&

Dow

nloa

ded

by G

rand

Can

yon

Uni

vers

ity A

t 20:

15 2

6 M

ay 2

015

(PT

)

Page 8: A Review of Data Mining Techniques

This article has been cited by:

1. T. Vafeiadis, K.I. Diamantaras, G. Sarigiannidis, K.Ch. Chatzisavvas. 2015. A comparison of machine learning techniques forcustomer churn prediction. Simulation Modelling Practice and Theory 55, 1-9. [CrossRef]

2. Ali Tamaddoni Jahromi, Stanislav Stakhovych, Michael Ewing. 2014. Managing B2B customer churn, retention andprofitability. Industrial Marketing Management 43, 1258-1268. [CrossRef]

3. H.Y. Lam, G.T.S. Ho, C.H. Wu, K.L. Choy. 2014. Customer relationship mining system for effective strategies formulation.Industrial Management & Data Systems 114:5, 711-733. [Abstract] [Full Text] [PDF]

4. A. Garg, K. Tai, M.M. Savalani. 2014. State-of-the-art in empirical modelling of rapid prototyping processes. RapidPrototyping Journal 20:2, 164-178. [Abstract] [Full Text] [PDF]

5. Zheng Zuo, Yu Hu, Qingbin Li, Liyuan Zhang. 2014. Data Mining of the Thermal Performance of Cool-Pipes in MassiveConcrete via In Situ Monitoring. Mathematical Problems in Engineering 2014, 1-15. [CrossRef]

6. Jo-Ting Wei, Ming-Chun Lee, Hsuan-Kai Chen, Hsin-Hung Wu. 2013. Customer relationship management in thehairdressing industry: An application of data mining techniques. Expert Systems with Applications 40, 7513-7518. [CrossRef]

7. Dario Marra, Marco Sorrentino, Cesare Pianese, Boris Iwanschitz. 2013. A neural network estimator of Solid Oxide Fuel Cellperformance for on-field diagnostics and prognostics applications. Journal of Power Sources 241, 320-329. [CrossRef]

8. Stephen Fox, Tuan Do. 2013. Getting real about Big Data: applying critical realism to analyse Big Data hype. InternationalJournal of Managing Projects in Business 6:4, 739-760. [Abstract] [Full Text] [PDF]

9. Sung Ho Ha, Jeongwon Yang. 2013. Classification of switching intentions toward internet telephony services: a quantitativeanalysis. Information Technology and Management 14, 91-104. [CrossRef]

10. Pantelis Longinidis, Panagiotis Symeonidis. 2013. CORPORATE DIVIDEND POLICY DETERMINANTS:INTELLIGENT VERSUS A TRADITIONAL APPROACH. Intelligent Systems in Accounting, Finance and Management20:10.1002/isaf.v20.2, 111-139. [CrossRef]

11. Ali Serhan Koyuncugil, Nermin Ozgulbas. 2012. Financial early warning system model and data mining application for riskdetection. Expert Systems with Applications 39, 6238-6253. [CrossRef]

12. Subhagata Chattopadhyay, Preetisha Kaur, Fethi RabhiAutomatic Grading of Adult Depression Using a BackpropagationNeural Network Classifier 191-225. [CrossRef]

13. Tiago Miranda, António Gomes Correia, Manuel Santos, Luís Ribeiro e Sousa, Paulo Cortez. 2011. New Models forStrength and Deformability Parameter Calculation in Rock Masses Using Data-Mining Techniques. International Journalof Geomechanics 11, 44-58. [CrossRef]

14. Waleed Zaghloul, Sang M. Lee, Silvana Trimi. 2009. Text classification: neural networks vs support vector machines.Industrial Management & Data Systems 109:5, 708-717. [Abstract] [Full Text] [PDF]

15. James H. Harrison. 2008. Introduction to the Mining of Clinical Data. Clinics in Laboratory Medicine 28, 1-7. [CrossRef]16. S. Maguire, S.C.L. Koh, C. Huang. 2007. Identifying the range of customer listening tools: a logical pre‐cursor to CRM?.

Industrial Management & Data Systems 107:4, 567-586. [Abstract] [Full Text] [PDF]17. T Miranda, A Correia, I Nogueira, M Santos, P Cortez, L SousaAlternative models for the calculation of the RMR and Q

indexes for granite rock masses . [CrossRef]18. Sally Mckechnie. 2006. Integrating intelligent systems into marketing to support market segmentation decisions. Intelligent

Systems in Accounting, Finance and Management 14:10.1002/isaf.v14:3, 117-127. [CrossRef]19. Scott Solomon, Hang Nguyen, Jay Liebowitz, William Agresti. 2006. Using data mining to improve traffic safety programs.

Industrial Management & Data Systems 106:5, 621-643. [Abstract] [Full Text] [PDF]20. Junaid M. Shaikh. 2005. E‐commerce impact: emerging technology – electronic auditing. Managerial Auditing Journal 20:4,

408-421. [Abstract] [Full Text] [PDF]21. Keng Siau, Yuan Long. 2005. Synthesizing e‐government stage models – a meta‐synthesis based on meta‐ethnography

approach. Industrial Management & Data Systems 105:4, 443-458. [Abstract] [Full Text] [PDF]22. G.T.S. Ho, H.C.W. Lau, C.K.M Lee, A.W.H. Ip. 2005. An intelligent forward quality enhancement system to achieve product

customization. Industrial Management & Data Systems 105:3, 384-406. [Abstract] [Full Text] [PDF]23. Kyun Jick Lee. 2005. A Practical Method of Predicting Client Revisit Intention in a Hospital Setting. Health Care Management

Review 30, 157-167. [CrossRef]24. A.D. Lloyd. 2005. The Grid and CRM: from ‘if ’ to ‘when’?. Telecommunications Policy 29, 153-172. [CrossRef]25. Eugenia Y. Huang, Chia‐Yu Lin. 2005. Customer‐oriented financial service personalization. Industrial Management & Data

Systems 105:1, 26-44. [Abstract] [Full Text] [PDF]

Dow

nloa

ded

by G

rand

Can

yon

Uni

vers

ity A

t 20:

15 2

6 M

ay 2

015

(PT

)

Page 9: A Review of Data Mining Techniques

26. Pedro Gago, Manuel Filipe Santos, Alvaro Silva, Paulo Cortez, José Neves, Lopes Gomes. 2005. INTCare: a KnowledgeDiscovery Based Intelligent Decision Support System for Intensive Care Medicine. Journal of Decision Systems 14, 241-259.[CrossRef]

27. Asai Asaithambi, Ventzeslav Valev. 2004. Construction of all non-reducible descriptors. Pattern Recognition 37, 1817-1823.[CrossRef]

28. H.C.W. Lau, F.T.S. Chan, Richard Fung, Christina W.Y. Wong. 2004. An XML‐based real‐time quality measurementscheme. Industrial Management & Data Systems 104:6, 505-512. [Abstract] [Full Text] [PDF]

29. Marvin L. Brown, John F. Kros. 2003. Data mining and the impact of missing data. Industrial Management & Data Systems103:8, 611-621. [Abstract] [Full Text] [PDF]

30. Jeong Yong Ahn, Seok Ki Kim, Kyung Soo Han. 2003. On the design concepts for CRM system. Industrial Management &Data Systems 103:5, 324-331. [Abstract] [Full Text] [PDF]

31. Hamid R. Nemati, Christopher D. Barko. 2003. Key factors for achieving organizational data‐mining success. IndustrialManagement & Data Systems 103:4, 282-292. [Abstract] [Full Text] [PDF]

32. Bassam Hassan. 2003. Examining data accuracy and authenticity with leading digit frequency analysis. Industrial Management& Data Systems 103:2, 121-125. [Abstract] [Full Text] [PDF]

33. Abdulrahman R. Alazemi, Abdulaziz R. AlazemiOverview of Business Intelligence through Data Mining 272-295. [CrossRef]34. Nermin Ozgulbas, Ali Serhan KoyuncugilFinancial Early Warning System for Risk Detection and Prevention from Financial

Crisis 1559-1590. [CrossRef]35. Nermin Ozgulbas, Ali Serhan KoyuncugilFinancial Early Warning System for Risk Detection and Prevention from Financial

Crisis 76-108. [CrossRef]

Dow

nloa

ded

by G

rand

Can

yon

Uni

vers

ity A

t 20:

15 2

6 M

ay 2

015

(PT

)