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简述数据发展的历程及其特点数据发展的历程及其特点可以追溯到人类社会的起源。
从最早期的文字记录到如今数字化的大数据时代，数据的产生、收集、存储和分析已经发生了巨大的变化。
一、数据的历程1.文字记录阶段：人类最早的数据记录方式是通过刻画或书写来进行信息传递和保存。
最早的文字刻画来自于古埃及和古巴比伦等文明，而发明的活字印刷术使得大规模印刷成为可能。
这种记录方式能够记录大量信息，但由于存储和传播的限制，数据的获取和分析都十分困难。
2.电子计算机阶段：20世纪40年代，电子计算机的发明引领了数据处理的革命。
电子计算机不仅能够存储大量的数据，还能够高效地进行数据处理和分析。
这一时期的数据处理主要是围绕着电子计算机展开的，但数据的获取仍然受限于人工的收集和输入。
3.互联网时代：互联网的普及使得数据的获取和共享变得更加便捷。
从20世纪90年代开始，随着互联网的快速发展，数据的生成和传输量呈爆炸式增长。
人们可以通过电子邮件、网页浏览器等工具进行数据的传输和共享。
这个时代的特点是数据的规模庞大，但处理和分析的手段相对简单。
4.大数据时代：21世纪初，随着云计算和物联网等新兴技术的兴起，数据进入了爆发式增长的时代。
大数据的特点是数据量巨大、速度快、种类多样，需要借助先进的计算和分析手段来获取和利用数据。
大数据的出现也带来了数据隐私和安全等问题，对数据的处理和使用提出了新的挑战。
二、数据发展的特点1.数据量的增长：随着科技的进步和社交媒体的普及，数据量呈指数级增长。
根据国际数据公司（IDC）的预测，到2025年，全球数据总量将达到163ZB（1ZB等于10的21次方字节）。
数据量的增长使得数据处理和分析变得更加复杂和困难。
2.数据速度的加快：互联网、物联网和移动通信等技术的普及使得数据的传输速度大大加快。
人们可以通过各种设备和传感器实时采集和传输数据。
这对数据的处理和分析提出了更高的要求，要求能够实时处理大规模的数据流。
数据挖掘的基本流程数据挖掘是一种通过发现和提取大量数据中的模式、关联和趋势来获取有用信息的技术。
它可以帮助企业和组织做出更明智的决策、预测未来趋势、发现潜在机会和优化业务流程。
下面将介绍数据挖掘的基本流程。
1. 问题定义在数据挖掘的流程中，首先需要明确问题的定义。
这包括确定需要解决的业务问题、目标和假设。
例如，一个电商公司可能想要预测用户购买某个产品的可能性，以便制定针对性的推荐策略。
2. 数据收集在数据挖掘的流程中，数据的质量和多样性对结果的影响非常大。
因此，收集高质量的数据是非常重要的。
数据可以来自各种来源，包括数据库、文件、传感器等。
在收集数据时，需要注意数据的完整性、准确性和可靠性。
3. 数据清洗数据清洗是数据挖掘流程中的关键步骤，它包括处理缺失值、异常值和重复值等数据质量问题。
在清洗数据时，可以使用各种技术和方法，如插补、删除异常值、去重等。
清洗后的数据将为后续的分析和建模提供可靠的基础。
4. 数据探索数据探索是对数据进行可视化和统计分析的过程。
通过数据探索，可以发现数据中的模式、关联和趋势。
常用的数据探索方法包括描述性统计、数据可视化、相关性分析等。
这些分析可以帮助我们更好地理解数据，并为后续的建模和预测提供指导。
5. 特征选择在数据挖掘中，特征选择是从大量的特征中选择出最具有预测能力的特征。
通过特征选择，可以减少模型的复杂性、提高模型的准确性和可解释性。
常用的特征选择方法包括过滤法、包装法和嵌入法等。
6. 模型建立在数据挖掘的流程中，模型建立是一个核心步骤。
在这一步骤中，根据问题的定义和数据的特征，选择合适的建模算法，并使用训练数据对模型进行训练。
常用的建模算法包括决策树、逻辑回归、支持向量机等。
7. 模型评估模型评估是评估模型的性能和准确性的过程。
通过使用测试数据集对模型进行评估，可以得到模型的预测准确率、召回率、精确率等指标。
常用的模型评估方法包括混淆矩阵、ROC曲线、精确度-召回率曲线等。
数据发展的历程及其特点一、数据起源数据起源于远古时代，人们通过计数、记录等方式进行信息管理。
最初的数据处理方式是手工处理，例如用石子、结绳等原始的方式进行计数和记录。
二、手工处理随着社会的进步和发展，数据处理方式也逐渐进化。
手工处理的方式虽然繁琐，但却是数据处理的基础。
在这个阶段，数据处理主要依靠人力和简单的工具完成，如算盘、计算器等。
数据处理效率低下，容易出现错误，但是为后续的数据处理奠定了基础。
三、电子化处理随着计算机技术的出现和发展，数据处理方式发生了革命性的变化。
电子化处理的方式大大提高了数据处理的速度和精度，同时也降低了人力成本。
在这个阶段，数据处理主要依靠计算机和相关的软件完成，如Excel、数据库等。
电子化处理使得数据处理更加高效、便捷和准确。
四、大数据时代随着互联网、移动设备等技术的快速发展，数据量呈爆炸式增长，我们进入了大数据时代。
大数据时代的特点是数据量大、种类多、速度快、价值高。
在这个阶段，数据处理主要依靠大规模的计算机集群和高效的算法，如Hadoop、Spark等。
大数据技术的应用范围广泛，包括金融、医疗、教育、电商等领域。
通过对大数据的分析和处理，可以挖掘出更多的信息和价值，帮助企业和政府做出更明智的决策。
五、人工智能应用人工智能技术的快速发展为数据处理带来了更多的可能性。
人工智能技术可以自动化地对大量数据进行分类、清洗、分析和利用。
同时，人工智能技术还可以通过机器学习和深度学习等技术对数据进行自动化学习和预测，为决策提供更加准确和可靠的依据。
人工智能技术的应用范围广泛，包括自然语言处理、图像识别、智能推荐等领域。
六、数据安全与隐私随着数据的不断增加和处理技术的不断提高，数据安全和隐私保护成为越来越重要的问题。
企业和政府需要采取一系列的安全措施来保护数据的安全和隐私，包括加密技术、访问控制、安全审计等。
同时，也需要制定相关的法律法规来规范数据的收集和使用，保障个人隐私和企业商业秘密的安全。
数据挖掘的原理及应用1. 数据挖掘概述数据挖掘是一种从大量数据中提取出有价值信息的过程。
它利用统计学、机器学习和数据库技术等方法，通过分析和挖掘数据中的模式、关联和规律，提供给决策者用于预测、分类和优化等目的的有用信息。
2. 数据挖掘的原理数据挖掘的原理包括数据预处理、特征选择、数据建模和模型评估等步骤。
2.1 数据预处理数据预处理是数据挖掘的第一步，它主要包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等过程。
通过对原始数据进行预处理，可以消除数据中的噪音、缺失值和冲突等问题，提高挖掘结果的准确性和可靠性。
•数据清洗：去除数据中的噪音和异常值，确保数据的一致性和完整性。
•数据集成：将来自多个数据源的数据进行整合，消除冗余和重复的数据。
•数据转换：对数据进行统一的表示和编码，以适应挖掘算法的需求。
•数据规约：通过数据压缩和抽样等方法，减少数据集的规模，提高挖掘效率。
2.2 特征选择特征选择是从原始数据中选择最具有代表性和相关性的属性作为挖掘的特征。
它可以降低数据维度、提高模型的训练速度和预测精度。
特征选择的方法包括过滤法、包装法和嵌入法等。
过滤法基于统计指标和相关度等选择特征，包装法则使用机器学习算法评估特征的重要性，而嵌入法将特征选择纳入到训练模型的过程中。
2.3 数据建模数据建模是数据挖掘的核心步骤，它利用统计学、机器学习和人工智能等技术构建模型并进行训练。
常用的数据挖掘算法有决策树、朴素贝叶斯、聚类分析、关联规则等。
这些算法可以根据不同的问题和任务，进行分类、回归、聚类和关联分析等任务。
2.4 模型评估模型评估是对构建的挖掘模型进行性能评估，以确定模型的准确性和可靠性。
常用的模型评估指标包括准确率、召回率、F1值、ROC曲线等。
通过对模型的评估，可以选择最优模型并进行后续应用和优化。
3. 数据挖掘的应用数据挖掘在各个领域有着广泛的应用，以下是一些常见的应用场景：•电子商务：通过挖掘用户的购买行为和偏好，推荐相似产品和个性化营销策略，提高销售额和用户满意度。
数据挖掘的六大过程数据挖掘是一种以有限的资源和时间，从复杂的巨大的数据集中发现有价值的信息和知识的过程，其目的是帮助决策者做出更明智的决定。
数据挖掘主要包括六个过程：数据收集、数据清洗、特征选择、模型建立、结果评估和部署。
1、数据收集 (Data Collection)：数据收集是数据挖掘的第一步，也是最重要的一步。
在这一步中，我们需要从各种不同的源收集到所需的数据。
收集的数据可能包括结构化数据、文本数据和图像数据等。
2、数据清洗 (Data Cleansing)：数据清洗是将原始数据转换为一致格式，方便进行分析的过程。
它包括将数据格式化、替换和删除缺失值、检测和清理异常值等步骤。
3、特征选择 (Feature Selection)：特征选择是指从原始数据中选择有意义的特征，以便于进一步完成数据挖掘任务。
在特征选择中，我们可以使用一些统计学和机器学习的方法来评估特征的重要性，并从原始数据中选择出有价值的特征。
4、模型建立 (Model Building)：模型建立是指根据已选择的特征，利用机器学习技术来构建统计模型的过程。
根据实际情况，我们可以选择不同类型的机器学习模型，比如决策树、聚类、神经网络等。
5、结果评估 (Result Evaluation)：结果评估是指根据预测结果，对模型的性能进行评估的过程。
这个过程中，我们可以使用一些度量指标，比如准确率、召回率等，来度量模型的性能。
6、部署 (Deployment)：部署是指将模型部署到实际应用环境中的过程。
这个步骤需要考虑整个模型的生命周期，以及模型的保护、维护等问题。
以上就是数据挖掘的六大过程，数据挖掘是一个复杂的过程，在每一步都需要仔细考虑，以确保挖掘到的数据有效而有价值。
一、数据挖掘（DM）的基本介绍数据挖掘(Data Mining)是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术，主要有数据准备、规律寻找和规律表示3个步骤。
数据挖掘的任务有关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异群组分析和演变分析等。
（百度百科）。
数据挖掘起源于从数据库中发现知识(Knowledge Discovery in Database，简称KDD)。
KDD一词于1989年8月首次出现在美国底特律市举行的第11届国际联合人工智能学术会议上。
KDD被定义为“从数据中发现隐含的、先前不知道的、潜在有用的信息的非平凡过程”，即从数据库中提取隐含的、感兴趣的、有用的知识和模式。
在1996年出版的总结该领域进展的权威论文集《知识发现与数据挖掘研究进展》中，Fayyad等人重新给出了KDD和数据挖掘的定义，将二者加以区分：KDD是从数据中辨别有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的过程；数据挖掘是KDD过特定的算法在可接受的计算效率限制生成特定模式的一个步骤。
换句话说，KDD是一个包括数据选择、数据预处理、数据变换、数据挖掘、模式评价等步骤，最终得到知识的全过程，而数据挖掘只是其中的一个关键步骤。
简而言之，许多人把数据挖掘视为KDD的同义词，而另一些人则把数据挖掘视为数据库中发现知识过程中的一个基本步骤，认为数据挖掘是知识发现过程中的一步，而且是最重要的一步。
因此，数据挖掘的广义观点为：数据挖掘是指从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中提取隐含的、未知的、潜在的、有用的知识的过程。
为了统一认识，Fayyad et al.（1996）对KDD和数据挖掘进行了重新定义。
KDD的新定义为：“从数据中辨别有效用的，新颖的，潜在有用的，最终可理解模式的过程”。
Fayyad et al.（1996）认为：“数据挖掘是通过KDD过程中特定的算法处理，在可接受的计算效率下生成特定模式的一个步骤”。
数据挖掘（Data Mining）DM：数据挖掘（Data Mining）KDD：知识发现（Knowledge Discovery in Databases）一、背景1、目前的数据库系统虽然可以高效地实现数据的录入、查询、统计等功能，但无法发现数据中存在的关系和规则2、数据十分丰富，而信息相当贫乏。
3、数据坟墓二、数据挖掘的定义1、数据挖掘是从大量数据中提取或“挖掘”知识2、数据挖掘（Data Mining）就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程n所谓基于数据库的知识发现3、所谓基于数据库的知识发现（KDD）是指从大量数据中提取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可被理解的模式的非平凡过程。
OLAP【联机分析处理】面向主题的，主要面向公司领导者；OLTP【联机事务处理】面向应用的，主要面向公司职员。
OLAP是验证型的，建立在数据仓库的基础上；数据挖掘是挖掘型的，建立在各种数据源的基础上三、数据挖掘工具：DBMiner、Admocs、Predictive－CRM、SAS/EM（Enterprise Miner）、Weka目前，世界上比较有影响的典型数据挖掘系统包括：•SAS公司的Enterprise Miner•IBM公司的Intelligent Miner•SGI公司的SetMiner•SPSS公司的Clementine•Sybase公司的Warehouse Studio•RuleQuest Research公司的See5•还有CoverStory、EXPLORA、Knowledge Discovery Workbench、DBMiner、Quest等。
四、KDD过程在上述步骤中，数据挖掘占据非常重要的地位，它主要是利用某些特定的知识发现算法，在一定的运算效率范围内，从数据中发现出有关知识，决定了整个KDD过程的效果与效率。
数据挖掘概念与技术
数据挖掘是一种通过分析巨大数据集来寻找隐藏的、有价值的信息的过程。
这种技术使用建模、统计和机器学习技术分析大量数据，提取出深层次的关系。
数据挖掘可以用于系统性地识别数据中的模式，以及挖掘出潜在的事实或关联性。
数据挖掘的概念几乎可以追溯到数学以及计算机科学的起源，但数据挖掘技术可以被追溯到1970年的机器学习研究。
从那时起，数
据挖掘从基础理论走向实际应用，在数据挖掘领域中取得了巨大的发展。
数据挖掘的目的是从较大的数据集中提取有用的信息，以帮助决策者在有限的时间内发现新的模式和关系。
数据挖掘有助于提高业务流程和人类活动的效率，可以用于数据清洗、分类、聚类和异常检测。
数据挖掘的技术可以分为三类：基于规则的技术、统计技术和机器学习技术。
基于规则的技术利用专家知识和领域知识，使用可以自动分析的规则，从数据中提取有用的信息。
统计技术可以构建数学模型，从而预测未来趋势，预测错误和关联性。
机器学习技术可以使用计算机算法来模拟人类思考过程，从而自动提取数据中的模式。
数据挖掘是一种非常有用的技术，可以用于从巨量数据中检索有价值的信息，可以说这是当今时代的一种重要的技术。
它的发展已经日臻完善，可以为企业的决策提供极大的帮助。
数据挖掘的关键是获取大量有价值的数据，然后使用有效的工具来发现数据中的有用模式，从而使企业的决策更加精确和有效。
数据挖掘的原理与应用1. 数据挖掘的概述
•数据挖掘的定义
•数据挖掘的分类
•数据挖掘的应用领域
2. 数据挖掘的原理
•数据预处理
–数据清洗
–数据集成
–数据变换
–数据离散化
•特征选择
•模型选择
•模型评估
3. 数据挖掘的常用技术和算法
•关联规则挖掘
•聚类分析
•分类
•预测
•神经网络
4. 数据挖掘的应用案例
•零售业中的市场篮子分析
•银行业中的信用评估
•医疗领域中的疾病预测
•互联网平台中的推荐系统
5. 数据挖掘的优势和挑战
•优势
–发现隐藏在数据中的模式和规律
–提供数据驱动的决策支持
•挑战
–数据质量问题
–数据隐私和安全问题
–大规模数据处理问题
6. 数据挖掘的发展趋势
•多源数据挖掘
•实时数据挖掘
•集成方法和混合模型
•可解释性和透明度的提高
7. 总结
•数据挖掘是一种利用统计学、人工智能和机器学习等方法从大规模数据中挖掘出有用模式和知识的过程。
•数据挖掘的原理包括数据预处理、特征选择、模型选择和模型评估等步骤。
•数据挖掘的应用广泛，包括市场篮子分析、信用评估、疾病预测和推荐系统等领域。
•数据挖掘具有发现隐藏规律和提供决策支持的优势，但也面临数据质量、隐私安全和大规模数据处理等挑战。
•数据挖掘在多源数据挖掘、实时数据挖掘和集成方法等方面还有很大的发展空间。
数据挖掘pdf摘要：1.数据挖掘的定义和重要性2.数据挖掘的方法和技术3.数据挖掘的应用领域4.数据挖掘的发展趋势和未来展望正文：1.数据挖掘的定义和重要性数据挖掘是指从大量数据中提取有价值的信息和知识的过程，它是一种跨学科的研究领域，涉及到统计学、机器学习、数据库技术等多个领域。
在当今信息爆炸的时代，数据挖掘的重要性日益凸显，它能帮助企业和组织更好地理解和利用其拥有的海量数据，从而提高决策效率和精确度。
2.数据挖掘的方法和技术数据挖掘的方法和技术主要包括数据预处理、分类、聚类、关联规则挖掘、回归分析等。
其中，数据预处理是数据挖掘的重要步骤，包括数据清洗、数据集成、数据选择和数据变换等。
分类和聚类是数据挖掘中最常用的方法，它们可以帮助企业和组织对数据进行有效的分类和分组，从而更好地理解和利用数据。
关联规则挖掘和回归分析则可以帮助企业和组织发现数据之间的关联和因果关系。
3.数据挖掘的应用领域数据挖掘在各个领域都有广泛的应用，包括金融、医疗、零售、教育等。
在金融领域，数据挖掘可以帮助银行和保险公司更好地理解和评估风险，从而提高贷款和保险的准确性。
在医疗领域，数据挖掘可以帮助医生和医院更好地诊断和治疗疾病，提高医疗质量和效率。
在零售和教育领域，数据挖掘可以帮助企业和学校更好地理解客户和学生的需求和行为，从而提高销售和教学效果。
4.数据挖掘的发展趋势和未来展望随着大数据和人工智能技术的发展，数据挖掘的发展趋势也日益明显。
首先，数据挖掘将更加智能化和自动化，人工智能技术将更好地应用于数据挖掘中。
其次，数据挖掘将更加注重数据的质量和安全性，数据治理和隐私保护将成为数据挖掘的重要环节。
最后，数据挖掘将更加注重应用和效果，企业和组织将更加注重数据挖掘的实际效果和应用价值。
总的来说，数据挖掘是一个重要的研究领域，它在企业和组织的决策和运营中发挥着重要的作用。
中国大数据发展史一、大数据的概念和起源大数据是指以海量、高速、多样的数据为基础，通过相关技术和工具进行采集、存储、管理和分析的一种数据处理方式。
大数据的概念最早于2008年被提出，但其起源可以追溯到计算机技术的发展和互联网的普及。
随着互联网的快速发展，人们对数据的需求越来越大，传统的数据处理方式已无法满足需求，大数据应运而生。
二、大数据的发展阶段1. 数据的采集和存储阶段在大数据发展初期，数据的采集和存储成为首要任务。
各个领域开始积极收集和保存数据，涌现出了一批数据仓库和数据中心。
同时，云计算技术的兴起为大数据的存储和处理提供了强有力的支持。
2. 大数据分析和挖掘阶段随着数据量的不断增加，如何从海量数据中提取有价值的信息成为一个重要问题。
大数据分析和挖掘技术应运而生，包括数据清洗、数据挖掘、机器学习等技术的应用，为企业和决策者提供了更多的决策支持。
3. 大数据应用和商业化阶段大数据的应用逐渐从科研领域扩展到商业领域。
各行各业开始意识到大数据对企业发展的重要性，并积极探索如何将大数据应用于生产、销售、运营等方面。
大数据商业化的兴起进一步推动了大数据技术的发展和应用。
三、大数据在中国的发展1. 国家政策的支持中国政府高度重视大数据的发展，并出台了一系列相关政策和文件，明确了大数据的战略地位和发展目标。
政府的支持为大数据的快速发展提供了良好的政策环境和资金保障。
2. 企业的积极参与中国的互联网企业在大数据领域具有明显的优势，他们积极参与大数据的研究和应用。
例如，阿里巴巴、腾讯等企业在大数据领域有着丰富的经验和技术积累，为中国大数据的发展做出了重要贡献。
3. 大数据的应用场景在中国，大数据已广泛应用于金融、电商、物流、交通、医疗等领域。
例如，通过对金融交易数据的分析，可以提高金融风控的能力；通过对电商数据的挖掘，可以实现个性化推荐和精准营销；通过对物流数据的分析，可以提高物流效率和降低成本。
四、大数据面临的挑战和发展趋势1. 数据隐私和安全问题随着大数据的广泛应用，数据隐私和安全问题日益凸显。
数据挖掘知识点总结数据挖掘是现代信息技术的一个重要分支，在数据科学、人工智能、商业智能等领域都有着重要的应用和意义。
数据挖掘是从大量的数据中提取隐藏在其中的有用信息和知识的过程。
通过数据挖掘，可以发现数据中的规律、模式、趋势和关联性，为企业决策、市场营销、产品研发等提供有力的支持。
数据挖掘涉及的知识点非常广泛，包括数据预处理、特征选择、模型建立、模型评估等方面。
本文将对数据挖掘的相关知识点进行总结，包括其基本概念、方法、工具等方面。
一、数据挖掘的基本概念1. 数据挖掘的定义数据挖掘是从大量的数据中发现潜在的、先前未知的有用信息和知识的过程。
数据挖掘技术可以帮助人们从数据中找到可靠的、较严谨的、可解释的、普遍适用的模式，这些模式可以应用到现实世界的决策中去。
2. 数据挖掘的应用领域数据挖掘技术可以应用到许多领域，包括商业、金融、医疗、交通、环境等。
在商业领域，数据挖掘可以帮助企业发现内在规律，提高销售、服务质量和市场竞争力；在金融领域，数据挖掘可以帮助银行、保险公司和证券公司识别欺诈行为和风险，提高风险管理和效率；在医疗领域，数据挖掘可以帮助医疗机构发现潜在的危险因素、疾病的规律、潜在的患者群等。
3. 数据挖掘的基本任务数据挖掘的基本任务包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等。
其中，分类是把数据分成不同的类别，聚类是发现数据中的相似的组，关联规则挖掘是找出数据之间的相关性，异常检测是识别不符合全局模式的个体。
二、数据挖掘的方法1. 数据预处理数据预处理是数据挖掘工作的第一步，它包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等过程。
数据清洗是指处理数据中的错误、缺失、重复、不一致等问题，数据集成是指将不同数据源的数据集成到一起，数据变换是指将原始数据转换为更适合挖掘的形式，数据规约是指减少数据量，同时保持数据集的特征和信息。
2. 特征选择特征选择是指选择最相关、最有效的特征子集，以便构建更好的模型。
特征选择有助于减少数据维度、提高模型训练和预测效率、降低过拟合风险。
数据挖掘技术一．数据挖掘的含义和作用数据仓库的出现，带来了"数据丰富，但信息贫乏"的状况。
因此迫切需要一种新技术实现从企业海量的数据中发现有用的信息或知识，从而出现了数据挖掘（Data Mining）技术。
数据挖掘(Data Mining)就是应用一系列技术从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。
提取的知识表示为概念（Concepts）、规则(Rules)、模式(Patterns)等形式。
这些数据可以是结构化的,如关系数据库中的数据，也可以是半结构化的，如文本，图形，图像数据，甚至是分布在网络上的异构型数据。
发现知识的方法可以是数学的，也可以是非数学的，可以是演绎的，也可以是归纳的。
发现了的知识可以被用于信息管理、查询优化、决策支持、过程控制等，还可以进行数据自身的维护。
数据挖掘借助了多年来数理统计技术和人工智能以及知识工程等领域的研究成果构建自己的理论体系，是一个交叉学科领域，可以集成数据数据库、人工智能、数理统计、可视化、并行计算等技术。
还有一个定义：数据挖掘就是从海量的数据中挖掘出可能有潜在价值的信息的技术。
这些信息是可能有潜在价值的，支持决策，可以为企业带来利益，或者为科学研究寻找突破口。
二、数据挖掘的目的它的目标是将大容量数据转化为有用的知识和信息。
数据挖掘并不专用于特定领域，它需要凝结各种技术和创造力去探索可能隐藏在数据中的知识。
在很多情况下，应用数据挖掘技术是为了实现以下三种目的：。
发现知识：知识发现的目标是从数据库存储的数据中发现隐藏的关系、模式和关联例如,在商业应用中数据挖掘可用于发现分割、分类、关联、喜好四种知识。
发现分割知识可以将客户记录分组，策划为客户度身定做的推销活动。
发现分类知识可以将输入的数据分配到预定义的类别中，发现和理解趋势以及对文本文档的进行分类等。
发现交叉销售的机会是一种关联知识，以及发现大部分客户的喜好的知识[4]。
