数据挖掘和概述

一、数据挖掘的概念

数据挖掘（DM, Data Mining）是一种从海量杂乱不堪且难以捉摸但又蕴含着大量潜在知识与信息的数据海洋中系统地提取出未知的知识与信息 reservoirs的技术过程

数据挖掘是一项多学科交叉领域的研究方向,它涵盖了数据库技术以及机器学习算法.统计学方法.人工智能系统开发.模式识别技术应用.高性能计算资源利用等众多相关技术与科学

●常见的数据挖掘的对象有以下七大类：
（1）关系型数据库、事务型数据库和面向对象的数据库。
（2）数据仓库/多维数据库：
将数据存放在一个n维数组中，而不是像关系数据库那样以记录的形式存放。因此它存在大量稀疏矩阵，人们可以通过多维视图来观察数据。
（3）空间数据（如地图信息）。
（4）工程数据（如建筑、集成电路信息）
（5）文本和多媒体数据。
（6）时间相关数据。
（7）万维网。

二、数据挖掘的特性

在大数据时代，数据的产生和收集是基础，数据挖掘是关键。

（1）应用性：理论算法与应用实践完美融合的数据挖掘是一种高度实用的技术手段。作为一门技术科学, 数据挖掘源于实践并服务于实践。
（2）工程性：从工程学角度来看, 数据挖掘涉及多个步骤的集成过程; 在实际应用场景中, 经典的数据挖掘项目往往呈现出交互式、迭代式的特征。
（3）集合性：数据