1、數據挖掘定義
把數據庫中大量數據背后隱藏的重要信息抽取出來，然后為公司創造很多潛在的利潤，針對這種海量數據庫中挖掘數據信息的技術稱為數據挖掘（DM）。
2、數據挖掘的分類
按照數據庫種類：關系型數據庫的數據挖掘、數據倉庫的數據挖掘、面向對象數據庫的挖掘、空間數據庫的挖掘、正文數據庫和多媒體數據庫的數據挖掘。
按知識類別來分：關聯、特征描述、分類分析、聚類分析、趨勢、偏差分析。
按知識抽象層次：一般文化知識、初級知識、多層次知識。
3、數據挖掘常用技術
人工神經網絡：仿照生理神經網絡結構的非線性預測模型，通過學習模式識別。
決策樹：代表決策集的樹形結構。
遺傳算法：基于進化理論，并采用遺傳結合、遺傳變異、以及自然選擇等設計方法的優化技術。
緊鄰算法：將數據集合中每一個記錄進行分類的方法。
規則推導：從統計意義上對數據進行規則尋找和推導。
4、數據挖掘和數據倉庫的關系
數據挖掘的關鍵在于通過訪問正確、完整、集成的數據，才能進行深層次的分析，尋求有益的信息。數據倉庫是提供數據的源頭，并且數據倉庫的聯機分析功能OLAP還為數據挖掘提供了一個極佳的操作平臺。如果兩者結合起來可以實現數據的有效聯結，可以給數據挖掘帶來便利和功能。
5、數據挖掘技術的應用過程
確定挖掘對象：要清晰定義挖掘對象、認清數據挖掘的目標。
準備數據：根據確定的挖掘對象，然后搜索所有與業務對象有關的內部和外部數據，然后選擇適合數據挖掘應用的數據。需要對數據進行預處理比如數據清洗、解決冗余、缺值、不一致、數據分組等問題。
建立模型：將數據轉換為一個分析模型，主要是針對挖掘算法建立。
數據挖掘：針對轉化的數據進行數據挖掘，一般都是數據挖掘工具自動完成。
結果分析：針對數據挖掘的結果進行解釋和評估。一般根據數據挖掘操作結果制定決策成敗來定。
數據應用：數據挖掘的結果結果業務決策人員的認可，然后就可以實際利用了。
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