數據挖掘:又稱數據庫中的知識發(fā)現（Knowledge Discover in Database，KDD），是目前人工智能和數據庫領域研究的熱點問題，所謂數據挖掘是指從數據庫的大量數據中揭示出隱含的、先前未知的并有潛在價值的信息的非平凡過程。數據挖掘是一種決策支持過程，它主要基于人工智能、機器學習、模式識別、統(tǒng)計學、數據庫、可視化技術等，高度自動化地分析企業(yè)的數據，做出歸納性的推理，從中挖掘出潛在的模式，幫助決策者調整市場策略，減少風險，做出正確的決策。
知識發(fā)現過程由以下三個階段組成：（1）數據準備，（2）數據挖掘，（3）結果表達和解釋。
數據挖掘是通過分析每個數據，從大量數據中尋找其規(guī)律的技術，主要有數據準備、規(guī)律尋找和規(guī)律表示3個步驟。數據準備是從相關的數據源中選取所需的數據并整合成用于數據挖掘的數據集；規(guī)律尋找是用某種方法將數據集所含的規(guī)律找出來；規(guī)律表示是盡可能以用戶可理解的方式（如可視化）將找出的規(guī)律表示出來。
數據挖掘的任務有關聯分析、聚類分析、分類分析、異常分析、特異群組分析和演變分析，等等。
雖然這些任務是重要的，可能涉及使用復雜的算法和數據結構，但是它們主要依賴傳統(tǒng)的計算機科學技術和數據的明顯特征來創(chuàng)建索引結構，從而有效地組織和檢索信息。
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