随着大数据时代的到来，数据挖掘技术越来越受到重视。数据挖掘平台是支持大数据分析和挖掘的基础设施，其性能和可靠性对于数据分析和挖掘的效果至关重要。本标准旨在规范大数据数据挖掘平台技术要求和测试方法，以提高平台的质量和可靠性。

1. 平台架构要求
数据挖掘平台应该具备可扩展性、高可用性、高性能、易管理等特点。平台架构应该满足以下要求：
- 分布式架构：支持分布式计算和存储，能够处理海量数据。
- 可扩展性：支持水平和垂直扩展，能够满足不同规模的数据挖掘需求。
- 高可用性：支持容错和备份，能够保证平台的高可用性。
- 易管理：支持自动化管理和监控，能够降低管理成本。

2. 数据采集要求
数据采集是数据挖掘的第一步，数据采集的质量和效率对于后续的数据分析和挖掘至关重要。数据采集应该满足以下要求：
- 支持多种数据源：支持结构化和非结构化数据的采集，包括数据库、文件、Web、API等。
- 高效稳定：采集速度快，能够处理高并发和大流量的数据。
- 数据清洗：支持数据清洗和预处理，能够提高数据质量和准确性。

3. 数据存储要求
数据存储是数据挖掘的基础，数据存储的质量和可靠性对于后续的数据分析和挖掘至关重要。数据存储应该满足以下要求：
- 高可靠性：支持数据备份和恢复，能够保证数据的可靠性和完整性。
- 高性能：支持高速读写，能够满足大规模数据的存储和访问需求。
- 可扩展性：支持水平和垂直扩展，能够满足不同规模的数据存储需求。

4. 数据处理要求
数据处理是数据挖掘的核心，数据处理的质量和效率对于后续的数据分析和挖掘至关重要。数据处理应该满足以下要求：
- 支持多种数据处理方式：支持批处理、流处理、交互式处理等多种数据处理方式。
- 高效稳定：处理速度快，能够处理高并发和大规模的数据。
- 数据清洗：支持数据清洗和预处理，能够提高数据质量和准确性。

5. 数据分析要求
数据分析是数据挖掘的重要环节，数据分析的质量和效率对于后续的数据挖掘和应用至关重要。数据分析应该满足以下要求：
- 支持多种数据分析算法：支持分类、聚类、关联规则、异常检测等多种数据分析算法。
- 高效稳定：分析速度快，能够处理高并发和大规模的数据。
- 数据可视化：支持数据可视化和交互式分析，能够提高数据分析的效果和可视化效果。

6. 安全性要求
数据挖掘平台应该具备高安全性，保护用户数据的安全和隐私。安全性应该满足以下要求：
- 访问控制：支持用户身份认证和权限管理，能够保护用户数据的安全和隐私。
- 数据加密：支持数据加密和解密，能够保护数据的机密性和完整性。
- 安全审计：支持安全审计和日志记录，能够追踪和分析安全事件。

7. 性能要求
数据挖掘平台应该具备高性能，能够满足不同规模的数据挖掘需求。性能应该满足以下要求：
- 处理速度：支持高速数据处理和分析，能够满足高并发和大规模数据的需求。
- 响应时间：支持快速响应和交互式分析，能够提高用户体验和效率。
- 扩展性：支持水平和垂直扩展，能够满足不同规模的数据挖掘需求。

相关标准
- GB/T 20975-2007 大数据定义
- GB/T 20976-2007 大数据分类
- GB/T 20977-2007 大数据应用
- GB/T 20978-2007 大数据安全
- GB/T 20979-2007 大数据管理