数据挖掘：挑战、技术演进与价值挖掘

"本资源主要聚焦于数据挖掘的深度探讨，由主讲人刘显全教授引领。首先，介绍了数据挖掘的概述，包括其基本概念，如它是从大量数据中自动或半自动地发现有价值模式、趋势和知识的过程。KDD（知识发现与数据库）与数据挖掘紧密相连，强调了数据挖掘的对象——海量且快速增长的数据来源，如NASA轨道卫星的图像数据和沃尔玛的交易数据，以及人类基因组项目的基因编码数据。 随着存储技术的进步，如大容量、高速度、低成本的存储设备和数据仓库技术（如VLDB），我们面临着信息量过大、真伪难辨和组织形式不一致等问题。然而，数据挖掘的价值在于它能揭示隐藏在数据背后的深层信息，用于预测趋势并支持决策。 数据挖掘技术的发展历程被详细梳理，从八十年代的高级数据库管理系统，包括关系、面向对象等多种数据模型，到六十年代的原始文件系统，再到七十年代的层次和网络数据库，以及八十年代末期的数据仓库和OLAP技术。九十年代的Web挖掘兴起，展示了基于XML的数据库系统的新方向。在面对海量数据的时代，知识发现和数据挖掘成为解决信息利用问题的关键技术。 通过这个综述，我们可以了解到数据挖掘不仅是一个技术手段，更是现代信息化社会中数据分析和决策支持的重要工具。理解其历史发展和应用背景，有助于我们在实际工作中有效挖掘和利用数据，提升业务价值。"