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      標簽　>　數據挖掘

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      數據挖掘簡介

      　　數據挖掘（英語：Data mining），又譯為資料探勘、數據采礦。它是數據庫知識發(fā)現(xiàn)（英語：Knowledge-Discovery in Databases，簡稱：KDD）中的一個步驟。數據挖掘一般是指從大量的數據中通過算法搜索隱藏于其中信息的過程。數據挖掘通常與計算機科學有關，并通過統(tǒng)計、在線分析處理、情報檢索、機器學習、專家系統(tǒng)（依靠過去的經驗法則）和模式識別等諸多方法來實現(xiàn)上述目標。

      數據挖掘百科

      　　數據挖掘（英語：Data mining），又譯為資料探勘、數據采礦。它是數據庫知識發(fā)現(xiàn)（英語：Knowledge-Discovery in Databases，簡稱：KDD）中的一個步驟。數據挖掘一般是指從大量的數據中通過算法搜索隱藏于其中信息的過程。數據挖掘通常與計算機科學有關，并通過統(tǒng)計、在線分析處理、情報檢索、機器學習、專家系統(tǒng)（依靠過去的經驗法則）和模式識別等諸多方法來實現(xiàn)上述目標。

      　　起源

      　　需要是發(fā)明之母。近年來，數據挖掘引起了信息產業(yè)界的極大關注，其主要原因是存在大量數據，可以廣泛使用，并且迫切需要將這些數據轉換成有用的信息和知識。獲取的信息和知識可以廣泛用于各種應用，包括商務管理，生產控制，市場分析，工程設計和科學探索等。

      　　數據挖掘利用了來自如下一些領域的思想：（1） 來自統(tǒng)計學的抽樣、估計和假設檢驗，（2）人工智能、模式識別和機器學習的搜索算法、建模技術和學習理論。數據挖掘也迅速地接納了來自其他領域的思想，這些領域包括最優(yōu)化、進化計算、信息論、信號處理、可視化和信息檢索。一些其他領域也起到重要的支撐作用。特別地，需要數據庫系統(tǒng)提供有效的存儲、索引和查詢處理支持。源于高性能（并行）計算的技術在處理海量數據集方面常常是重要的。分布式技術也能幫助處理海量數據，并且當數據不能集中到一起處理時更是至關重要。

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      數據挖掘知識

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      數據挖掘技術

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      數據挖掘資訊

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