数据挖掘软件发展历程：挖掘知识宝藏的关键

本文档深入探讨了数据挖掘软件的发展历程，从数据挖掘的概念出发，阐述了其产生的背景和驱动力。数据挖掘是一种综合运用统计学、数据库技术和人工智能技术，从海量数据中提取有价值信息和知识的过程。它起源于20世纪80年代末的IJCAI会议，其中知识发现被正式提出为一个独立的研究领域，由G.Piatetsky-Shapiro和W.Frawley在1991年的论文中首次定义为"Knowledge Discovery in Databases"。 随着社会信息化的推进，政府强调"信息化"和软件产业发展的重要性，数据量的爆炸性增长使得挖掘隐藏在其中的模式、趋势和关系成为关键。数据挖掘的应用范围广泛，包括但不限于商业智能（如目标市场分析、资金分配）、市场营销（如广告策略和地理位置选择）、金融、经济、政府管理等领域，甚至是零售业的POS系统和人口统计数据分析，以及消费者生命周期管理等。 在1990年代，数据挖掘的研究和实践逐渐深化，KDD（Knowledge Discovery and Data Mining）讨论专题和国际会议成为重要的研究平台，如KDD'95-98期间的系列会议和后来的ACM SIGKDD会议，推动了技术的不断进步。同时，数据挖掘领域的国际会议如PAKD也见证了其在全球学术界的活跃度和影响力。 本文档通过详尽的历史回顾和实例，展示了数据挖掘软件如何随着时间的推移，从理论探索到实际应用的转变，以及在推动各行各业决策制定和知识发现方面的重要作用。这不仅是一份技术发展的历史记录，也是对未来数据挖掘技术发展趋势的预示。