出处：信息科学卷 • 计算机科学技术 • 软件与系统
| 词条 | 数据挖掘 |
| 释义 | 数据挖掘 数据挖掘 一种从数据源（通常指数据库）中探寻有用模式或知识的过程。需要多学科交叉技术，包括机器学习、统计、数据库、人工智能、信息检索和可视化技术。通常分为三个步骤：预处理、数据挖掘和后处理。采用的方法有分类技术、聚类技术、关联规则挖掘和序列模式挖掘。如果数据源是文本集合，称“文本挖掘”。如果数据源是互联网，则称“Web挖掘”。 出处：信息科学卷 • 计算机科学技术 • 软件与系统 数据挖掘 从大量的数据中提取所需信息,发现知识的技术。应用于生物医学、金融经济、商务管理、市场分析、生产控制、科学探索等方面。目前主要工作集中在:数据的特征化与区分、关联分析、相关分析、分类与预测、孤立点挖掘、演化分析等方面。随着社会和市场的竞争日趋剧烈,这项技术越显重要。 出处：数理化力学卷 • 数 学 • 计算数学 数据挖掘 利用人工智能技术、统计学和机器学习等技术,从数据库的大量数据中找到隐藏在数据间的潜在的联系,以供管理者做出前瞻性的预测、决策、推理和正确的判断的活动。 出处：管理学卷 • 信息管理 • 信息技术 数据挖掘 一种从数据源（通常指数据库）中探寻有用模式或知识的过程。需要多学科交叉技术，包括机器学习、统计、数据库、人工智能、信息检索和可视化技术。通常分为三个步骤：预处理、数据挖掘和后处理。采用的方法有分类技术、聚类技术、关联规则挖掘和序列模式挖掘。如果数据源是文本集合，称“文本挖掘”。如果数据源是互联网，则称“Web挖掘”。 出处：信息科学卷 • 自动控制 • 智能控制 数据挖掘 亦称“数据库中的知识发现”。一类通过分析大量数据来寻找其中所蕴涵规律的人工智能技术。包括关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异群组分析、演变分析等。基本步骤为数据准备、规律寻找、规律表示等。起源于商务管理和市场分析等领域。近年来已广泛应用于生物信息学等科学探索研究，成为处理海量分子生物学数据的有效手段。 出处：生命科学卷 • 总论 • 遗传学 |
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