随着信息技术的快速发展，服务器在各个领域的应用日益普及，对于服务器价值的评估也成为了企业和个人关注的重点。
那么，服务器的价值究竟如何评估呢？本文将从多个方面探讨服务器的价值评估方法。
一、硬件性能
服务器的硬件性能是评估其价值的重要因素之一。
服务器的硬件配置包括CPU、内存、硬盘、网络等，这些硬件的性能直接影响到服务器的运行速度和数据处理能力。
例如，高性能的CPU可以加快处理速度，大容量的内存和硬盘可以提高数据存储空间，高速的网络连接可以提高数据传输效率。
因此，在评估服务器价值时，硬件性能是一个不可忽视的因素。
二、软件功能
除了硬件性能外，软件的功能和性能也是评估服务器价值的重要因素。
服务器的软件包括操作系统、数据库软件、中间件等，这些软件的功能和性能直接影响到服务器的运行效率和稳定性。
例如，一个优秀的操作系统可以提高服务器的运行效率和管理效率，一个高效的数据库软件可以加快数据处理速度，而中间件则可以提高服务器之间的协同效率。
因此，在评估服务器价值时，软件的功能和性能也是一个重要的评估因素。
三、可扩展性和可维护性
服务器的可扩展性和可维护性也是评估其价值的重要因素。
随着业务的不断发展，服务器需要能够适应不断变化的业务需求，具备较好的可扩展性。
同时，服务器的可维护性也是评估其价值的关键因素之一。
一个好的服务器应该具备易于维护和管理的特点，能够方便地进行升级和故障排除。
因此，在评估服务器价值时，需要考虑服务器的可扩展性和可维护性。
四、数据安全
数据安全是评估服务器价值不可忽视的一个方面。
服务器存储着大量的数据，包括企业的重要信息和客户的个人信息等。
因此，服务器的数据安全性能至关重要。
在评估服务器价值时，需要考虑服务器的数据安全性，包括数据加密、数据备份、防病毒等方面。
一个安全的服务器可以保护数据的安全性和完整性，避免因数据泄露或损坏而造成损失。
五、品牌影响力
品牌影响力也是评估服务器价值的一个重要因素。
知名品牌的服务器在硬件、软件、售后服务等方面都有较高的保障，可以为用户提供更稳定、更安全的服务。
知名品牌的服务器还可以带来更好的口碑和信誉，有助于企业在商业竞争中取得优势。
因此，在评估服务器价值时，品牌影响力也是一个需要考量的因素。
六、性价比
性价比是评估服务器价值的重要因素之一。
不同的服务器品牌和型号，价格也会有所不同。
在评估服务器价值时，需要考虑服务器的性价比，即价格与性能的比值。
用户需要根据自己的需求和预算选择适合自己的服务器。
一般来说，性价比高的服务器可以在满足用户需求的同时，节约用户的成本。
七、售后服务
售后服务也是评估服务器价值的一个重要方面。
好的售后服务可以提供及时的技术支持和故障排除，保证服务器的稳定运行。
在评估服务器价值时，需要考虑服务商的售后服务质量，包括响应速度、服务范围、服务内容等方面。
一个好的售后服务可以大大提高服务器的使用效率和稳定性，减少用户的后顾之忧。
服务器的价值评估涉及多个方面，包括硬件性能、软件功能、可扩展性和可维护性、数据安全、品牌影响力、性价比和售后服务等。
在评估服务器价值时，需要根据实际需求进行综合考量，选择适合自己的服务器。
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数据挖掘中的数据预处理技术有哪些，它们分别适用于哪些场合
一、数据挖掘工具分类数据挖掘工具根据其适用的范围分为两类：专用挖掘工具和通用挖掘工具。
专用数据挖掘工具是针对某个特定领域的问题提供解决方案，在涉及算法的时候充分考虑了数据、需求的特殊性，并作了优化。
对任何领域，都可以开发特定的数据挖掘工具。
例如，IBM公司的AdvancedScout系统针对NBA的数据，帮助教练优化战术组合。
特定领域的数据挖掘工具针对性比较强，只能用于一种应用；也正因为针对性强，往往采用特殊的算法，可以处理特殊的数据，实现特殊的目的，发现的知识可靠度也比较高。
通用数据挖掘工具不区分具体数据的含义，采用通用的挖掘算法，处理常见的数据类型。
通用的数据挖掘工具不区分具体数据的含义，采用通用的挖掘算法，处理常见的数据类型。
例如，IBM公司Almaden研究中心开发的QUEST系统，SGI公司开发的MineSet系统，加拿大SimonFraser大学开发的DBMiner系统。
通用的数据挖掘工具可以做多种模式的挖掘，挖掘什么、用什么来挖掘都由用户根据自己的应用来选择。
二、数据挖掘工具选择需要考虑的问题数据挖掘是一个过程，只有将数据挖掘工具提供的技术和实施经验与企业的业务逻辑和需求紧密结合，并在实施的过程中不断的磨合，才能取得成功，因此我们在选择数据挖掘工具的时候，要全面考虑多方面的因素，主要包括以下几点：(1)可产生的模式种类的数量：分类，聚类，关联等(2)解决复杂问题的能力(3)操作性能(4)数据存取能力(5)和其他产品的接口三、数据挖掘工具介绍是IBM公司Almaden研究中心开发的一个多任务数据挖掘系统，目的是为新一代决策支持系统的应用开发提供高效的数据开采基本构件。
系统具有如下特点：提供了专门在大型数据库上进行各种开采的功能：关联规则发现、序列模式发现、时间序列聚类、决策树分类、递增式主动开采等。
各种开采算法具有近似线性计算复杂度，可适用于任意大小的数据库。
算法具有找全性，即能将所有满足指定类型的模式全部寻找出来。
为各种发现功能设计了相应的并行算法。
是由SGI公司和美国Standford大学联合开发的多任务数据挖掘系统。
MineSet集成多种数据挖掘算法和可视化工具，帮助用户直观地、实时地发掘、理解大量数据背后的知识。
MineSet有如下特点：MineSet以先进的可视化显示方法闻名于世。
支持多种关系数据库。
可以直接从Oracle、Informix、Sybase的表读取数据，也可以通过SQL命令执行查询。
多种数据转换功能。
在进行挖掘前，MineSet可以去除不必要的数据项，统计、集合、分组数据，转换数据类型，构造表达式由已有数据项生成新的数据项，对数据采样等。
操作简单、支持国际字符、可以直接发布到Web。
是加拿大SimonFraser大学开发的一个多任务数据挖掘系统，它的前身是DBLearn。
该系统设计的目的是把关系数据库和数据开采集成在一起，以面向属性的多级概念为基础发现各种知识。
DBMiner系统具有如下特色：能完成多种知识的发现：泛化规则、特性规则、关联规则、分类规则、演化知识、偏离知识等。
综合了多种数据开采技术：面向属性的归纳、统计分析、逐级深化发现多级规则、元规则引导发现等方法。
提出了一种交互式的类SQL语言——数据开采查询语言DMQL。
能与关系数据库平滑集成。
实现了基于客户/服务器体系结构的Unix和PC（Windows/NT）版本的系统。
由美国IBM公司开发的数据挖掘软件IntelligentMiner是一种分别面向数据库和文本信息进行数据挖掘的软件系列,它包括IntelligentMinerforData和IntelligentMinerforText。
IntelligentMinerforData可以挖掘包含在数据库、数据仓库和数据中心中的隐含信息,帮助用户利用传统数据库或普通文件中的结构化数据进行数据挖掘。
它已经成功应用于市场分析、诈骗行为监测及客户联系管理等；IntelligentMinerforText允许企业从文本信息进行数据挖掘，文本数据源可以是文本文件、Web页面、电子邮件、LotusNotes数据库等等。
这是一种在我国的企业中得到采用的数据挖掘工具，比较典型的包括上海宝钢配矿系统应用和铁路部门在春运客运研究中的应用。
SASEnterpriseMiner是一种通用的数据挖掘工具，按照抽样–探索–转换–建模–评估的方法进行数据挖掘。
可以与SAS数据仓库和OLAP集成，实现从提出数据、抓住数据到得到解答的端到端知识发现。
是一个开放式数据挖掘工具，曾两次获得英国政府SMART创新奖，它不但支持整个数据挖掘流程，从数据获取、转化、建模、评估到最终部署的全部过程，还支持数据挖掘的行业标准–CRISP-DM。
Clementine的可视化数据挖掘使得思路分析成为可能，即将集中精力在要解决的问题本身，而不是局限于完成一些技术性工作（比如编写代码）。
提供了多种图形化技术，有助理解数据间的关键性联系，指导用户以最便捷的途径找到问题的最终解决法。
7.数据库厂商集成的挖掘工具SQLServer2000包含由Microsoft研究院开发的两种数据挖掘算法：Microsoft决策树和Microsoft聚集。
此外，SQLServer2000中的数据挖掘支持由第三方开发的算法。
Microsoft决策树算法：该算法基于分类。
算法建立一个决策树，用于按照事实数据表中的一些列来预测其他列的值。
该算法可以用于判断最倾向于单击特定标题（banner）或从某电子商务网站购买特定商品的个人。
Microsoft聚集算法：该算法将记录组合到可以表示类似的、可预测的特征的聚集中。
通常这些特征可能是隐含或非直观的。
例如，聚集算法可以用于将潜在汽车买主分组，并创建对应于每个汽车购买群体的营销活动。
，SQLServer2005在数据挖掘方面提供了更为丰富的模型、工具以及扩展空间。
包括：可视化的数据挖掘工具与导航、8种数据挖掘算法集成、DMX、XML/A、第三方算法嵌入支持等等。
OracleDataMining(ODM)是Oracle数据库10g企业版的一个选件，它使公司能够从最大的数据库中高效地提取信息并创建集成的商务智能应用程序。
数据分析人员能够发现那些隐藏在数据中的模式和内涵。
应用程序开发人员能够在整个机构范围内快速自动提取和分发新的商务智能—预测、模式和发现。
ODM针对以下数据挖掘问题为Oracle数据库10g提供支持：分类、预测、回归、聚类、关联、属性重要性、特性提取以及序列相似性搜索与分析(BLAST)。
所有的建模、评分和元数据管理操作都是通过OracleDataMining客户端以及PL/SQL或基于Java的API来访问的，并且完全在关系数据库内部进行。
IBMIntelligentMiner通过其世界领先的独有技术，例如典型数据集自动生成、关联发现、序列规律发现、概念性分类和可视化呈现，它可以自动实现数据选择、数据转换、数据发掘和结果呈现这一整套数据发掘操作。
若有必要，对结果数据集还可以重复这一过程，直至得到满意结果为止。
现在，IBM的IntelligentMiner已形成系列，它帮助用户从企业数据资产中识别和提炼有价值的信息。
它包括分析软件工具—-IntelligentMinerforData和IBMIntelligentMinerforText，帮助企业选取以前未知的、有效的、可行的业务知识—-如客户购买行为，隐藏的关系和新的趋势，数据来源可以是大型数据库和企业内部或Internet上的文本数据源。
然后公司可以应用这些信息进行更好、更准确的决策，获得竞争优势。
IT是什么职业？
IT(Information Technology，即信息技术)的基本概念和所指范围。
IT实际上有三个层次：第一层是硬件，主要指数据存储、处理和传输的主机和网络通信设备；第二层是指软件，包括可用来搜集、存储、检索、分析、应用、评估信息的各种软件，它包括我们通常所指的ERP(企业资源计划)、CRM(客户关系管理)、SCM(供应链管理)等商用管理软件，也包括用来加强流程管理的WF(工作流)管理软件、辅助分析的DW/DM(数据仓库和数据挖掘)软件等；第三层是指应用，指搜集、存储、检索、分析、应用、评估使用各种信息，包括应用ERP、CRM、SCM等软件直接辅助决策，也包括利用其它决策分析模型或借助DW/DM等技术手段来进一步提高分析的质量，辅助决策者作决策(强调一点，只是辅助而不是替代人决策)。
有些人理解的IT把前二层合二为一，统指信息的存储、处理和传输，后者则为信息的应用；也有人把后二层合二为一，则划分为前硬后软。
通常第三层还没有得到足够的重视，但事实上却是唯有当信息得到有效应用时IT的价值才能得到充分发挥，也才真正实现了信息化的目标。
信息化本身不是目标，它只是在当前时代背景下一种实现目标比较好的一种手段。
卡尔的IT是指什么呢？在那篇文章里面他并没有明确提出，不过他提到信息技术的核心功能–数据存储、处理和传输。
从他推理的逻辑来看，即从蒸汽机、铁路、电报电话、电力等基础设施建设推过来的，还用摩尔定律来佐证主机和光纤的发展。
如果他就此打住，只从这一点出发，他的逻辑论证是非常严谨的，后面对《IT不再重要》发表不管支持与反对评论的人，在这一点上都是基本认同的(除了那些硬件和网络厂商外)，笔者也认同这一点。
整个文章里他对物化的IT基础设施建设部分关注很多，基本没有关注应用层面。
但后面他讲到大众化趋势时，又提到“信息技术极易复制”，则把IT又推到了商业软件，这里已经迈出了“危险”的一步。
在2004年他出版同名书时开篇就定义了他研究、类比过来的IT，“我用的‘IT’是指通常意义上的，即所有被用来以数字形式存储、处理和传输信息的硬件和软件，特别强调的是，我只是指技术本身，我指的‘IT’并不包括技术中流动的信息和那些使用技术的人才技能”，所以他所指的IT是指前二层。
如果就这此打住，可能还是不会有太大争议(这次又加上那些难受的软件厂商)。
客观地分析软件本身的特征，的确不具备核心竞争力的四个判断标准中的三个即：稀缺性、不易复制性、不易替代性，卡尔本人也没有否认而且是在强调IT具备核心竞争力的第四个判断标准，即有价值。
但他偏偏又把题目定成了“IT不再重要”，几欲把整个IT一棍子打死! 可惜他在IT这一概念上是经常含混不清：一会儿指主机网络，一会儿又跑到软件，在他后来出版的书里甚至经常“一不小心”就迈到了第三层，完全违背了他在书开头所界定的IT范围，如论述信息技术的应用、对CIO发出的诘问等。
有很多读者、包括哈佛商业评论的编辑当时就指出了这一点。
后面其它很多人也因为这一点来攻击他，甚至有人说卡尔干脆就不懂IT，有可能是真的，因为他毕竟本来就不是做IT的。
这也给我们搞研究的人也给予很大的启示和警醒，对自己不太熟悉的领域套用其它方法来研究时要特别小心，否则会闹出很多笑话。
这里笔者要强调一点，经常有软件厂商(国内外的都有)宣称上了信息化就能如何如何，就能加强企业核心竞争力（反正多是现在流行什么就跟什么，“与时俱进”）。
不知道他们是有意还是无意，且不按核心竞争力判断的四个标准来推断，试反问几个简单的问题：如果上了信息化就能如何，有多少上了信息化的企业已经亏损甚至倒闭？尤其是那些宣称有几十万家客户使用他们软件的软件企业该问问自己。
如果上了信息化就能如何，那么我们假设入库、出库、销售、库存等信息全是准确的，就能自动提高销售、降低库存吗？如果说没有上信息化之前，老板可能还可因为看不见而糊涂但幸福地过过日子，那么现在呢？只是痛苦地知道有如此多的库存在仓库里呆了如此长的时间，如此多的商品长时间占据着柜台却没有带来任何销售额更不要说利润!分析一下软件厂商们宣传“信息技术是企业的核心竞争力”的现象，结论只有两个：要么这些企业不懂什么是核心竞争力（我想应该大多数还是懂的，既希望他们懂又希望他们不懂，希望结果是懂是因为至少软件企业还能懂一些管理理念而不是埋头纯粹一技术性公司，希望结果是不懂是因为这样可以少被别人攻击没有职业道德，不知者不为过嘛），要么是另有所图。
一般企业客户与IT企业之间存在严重的信息不对称问题。
IT企业与企业客户之间的博弈，最后的结果往往会是次优选择，即所谓的“柠檬效应”。
在这点上，除了IT企业和从业人员要提高自身的职业操守外，政府或行业必须加强对信息化建设的培训教育，提高企业对信息化建设的认识，引进管理咨询公司、监理公司等来改变这一博弈结局，以达到新的平衡，促进IT业更健康的发展。
信息技术本身只是一个工具，就象一柄利剑或一枝好笔，买了它并不能一定保证你武功增进多少、字写漂亮多少，还需要你不断地去练习如何舞剑、如何写字，信息化建设也需要你不断地提升运用信息的能力，这才是真正核心也是最难的地方。
功夫全在题外！信息化(数字化)目的并不是上系统拿几个数字，它只是基础，其核心在一个“化”字，把各种资源相关的信息整合起来后进行“合理化”、“优化”的配置。
譬如用历史信息来辅助做销售预测、采购计划、生产计划、配送计划、库存计划，并按照这些计划下达指令并根据实际运行情况滚动修正计划。
美国哈林顿（Joseph Harrington）博士提出的计算机集成制造（Computer Integrated Manufacturing，CIM）包含两个基本观点：一是企业生产的各个环节包括市场分析、产品设计、加工制造、经营管理和售后服务等是一个不可分割的整体，必须紧密相连、统一考虑；二是整个运作过程实质上是一个数据的采集、传递和加工处理过程，最终产品可以看作是数据的物质表现。
如果上了信息系统却不用它来辅助决策，还是按照原来的运作方式运作，则信息系统的作用可能只是限于解放某些岗位的某些工作，如统计报表等，且同时还会增加另外一些岗位的工作。
大量经验表明，如果不用信息系统收集上来的数据，要实现用来辅助决策的准确、及时、完整的信息根本不可能，信息系统只有用它才可能逐步提高其准确性、及时性和完整性。
按照核心竞争力的评价标准，要构造核心竞争力，本质上只有整合能力才是，而且越外显的能力越容易被模仿。
冰山一角，露在外面的越少越不容易被模仿，越能构成核心竞争力。
就象哈佛商业评论编辑Hal Varian（加利福尼亚大学伯克利分校信息管理与系统系主任）指出的那样：“卡尔说IT正在商品化、不再提供竞争优势，这一点他是对的。
但知道如何有效使用IT还是一种非常稀缺的技能。
”“提供竞争优势的不是IT本身，而是那些知道如何有效利用它的人。
”“公司在花成千上万的钱在数据存储和获取客户交易数据上，但一大堆数据就躺在那儿、没有经过分析、没有使用，但是，在那些训练有素的分析人员手上同样的数据却能产生巨大的回报！”这是一个数据丰富的时代，但同时是一个知识贫乏的时代! 波士顿大学管理学院信息系统管理学教授托马斯·H.达文波特要把“过去的40年，更确切地描述为‘数据时代’，而不是‘信息时代’”，“将数据转化为某种更有用的东西，需要相当多的人力投入和智慧，但大多数组织仅仅从技术的角度来看待这一问题。
拥有一个数据库或数据挖掘系统，与拥有其它技术一样，是必要的，但对于高质量的信息和知识而言，则是不够的”。
所以这里我们有必要明确一下一些经常混淆的基本概念。
数据(Data)＝事实的记录，如上季度甲系列产品在华东地区销售额为120万。
信息=(Information)＝数据+ 意义，如上季度甲系列产品华东地区销售额比去年同期减少了25 %。
智能(Intelligence)＝信息+理解(understanding)与推理(reasoning)，如分析原因是华东地区销售单位不行，或甲系列产品进入了衰退期，还是公司整体营销活动落后，竞争者强力促销导致？或是其它原因。
知识(Knowledge) ＝解决问题的技能(skill)，针对这一问题公司应对的策略是什么？ 智慧(Wisdom) ＝知识的选择(Selection) 应对的行动方案可能有多种，但(战略)选择哪个*智慧。
行动则又会产生新的交易数据。
数据、信息、智能、知识、智慧、行动与管理活动的关系见下图，事实上它们之间存在多重循环关系。
图1 数据、信息、智能、知识、智慧、行动与管理活动之间的关系 同样的高速公路、同样的高档车，开车的人不同将会开出完全不同的水平，这时更关键的因素–开车的本事就显得至关重要了。
在初级阶段，竞争比较粗放，可能主要是看谁能修好道，买好车。
到后面，大家硬件基础设施差不多，竞争日趋白热化，这个时候人的作用就突显出来了，光有好道好车还不行，还得有舒马赫这样的顶级选手才能赢得比赛。
企业经营与赛车还不太一样，赛车有人制定规则，规定只能跑一样的道，企业之间的竞争是八仙过海各显神通，有钱的就可以买高档的服务器、小型机，没有钱的就只能买PC服务器；有钱的就可以用光纤宽带，没有钱的则只能用ADSL甚至拨号；有钱的可以花几千万去买SAP、Oracle，没有钱的则只能用用金蝶、用友，甚至只有一些基本功能的小的进销存或财务软件；有钱的可以请五大帮他们制定符合未来趋势的战略并进行培训，没有钱的则只能*企业家自己摸着石头过河……的确，这是一场不太公平的竞争。
但网络经济来了，用卡尔的话说，就是IT技术已经变得“大众化”，已变成商品。
更何况ASP模式的出现，将极大的降低了企业信息化的门槛，昂贵的服务器、网络、软件费用的门槛被一下子降低了。
好比虽然你有私家的宝马、奔驰，可以很快地到达你想要到的地方。
但我也可以坐出租车差不多也能实现同样的效果，再差点儿我有公共汽车、地铁，只要很低的成本也能基本实现我的目标。
但同样的宽带、同样一套系统软件，但使用的人一样，效果却完全不一样，君不见同样是使用SAP、Oracle或者金蝶、用友，有很成功的，也有很失败的？还是那句话，功夫在诗外!
