數(shù)據(jù)挖掘是人工智能和數(shù)據(jù)庫領域研究的熱點問題，所謂數(shù)據(jù)挖掘是指從數(shù)據(jù)庫的大量數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)庫、可視化技術等，高度自動化地分析企業(yè)的數(shù)據(jù)，作出歸納性的推理，從中挖掘出潛在的模式，幫助決策者調(diào)整市場策略，減少風險，作出正確的決策。知識發(fā)現(xiàn)過程由以下三個階段組成:①數(shù)據(jù)準備；②數(shù)據(jù)挖掘；③結果表達和解釋。數(shù)據(jù)挖掘可以與用戶或知識庫交互。
數(shù)據(jù)挖掘是通過分析每個數(shù)據(jù)，從大量數(shù)據(jù)中尋找其規(guī)律的技術，主要有數(shù)據(jù)準備、規(guī)律尋找和規(guī)律表示三個步驟。數(shù)據(jù)準備是從相關的數(shù)據(jù)源中選取所需的數(shù)據(jù)并整合成用于數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)集；規(guī)律尋找是用某種方法將數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)挖掘的任務有關聯(lián)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。
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