数据挖掘:从海量数据中探索知识
需积分: 9 72 浏览量
更新于2024-08-21
收藏 1.19MB PPT 举报
"数据挖掘是利用统计学、数据库管理和人工智能技术从海量数据中提取隐含的、先前未知的且有价值的信息或知识的过程。随着社会信息化的发展,政府高度重视‘信息化’和‘发展软件产业’,因为数据已成为记录社会历史的关键。然而,数据的快速增长导致了数据爆炸现象,人们面临知识贫乏的问题,需要从这些数据中挖掘出模式、趋势、事实、关系、模型、关联规则等,以支持决策制定。数据挖掘自1989年IJCAI会议首次被提出以来,经历了快速发展,包括KDD讨论专题和国际会议的举办,促进了该领域的研究和应用。"
数据挖掘是信息技术领域的一个重要分支,它的起源可以追溯到社会的信息化进程。随着国民经济和社会全面进入信息化时代,软件成为社会运行的基础,而数据则记录了社会的每一个历史瞬间。在这种背景下,政府开始重视信息化建设和软件产业发展,以应对日益增长的数据量。
数据挖掘的核心在于从海量数据中提炼知识。它综合运用统计学方法来分析数据的分布和关联,数据库技术用于高效存储和检索大规模数据,而人工智能技术则帮助识别复杂的模式和规律。数据挖掘的目标是揭示隐藏在数据背后的模式、趋势、事实、关系、模型、关联规则、序列、目标市场、资金分配、贸易选择等,以支持各种决策过程,如市场营销、金融分析、政策制定等。
数据挖掘的发展历程可以从1989年的IJCAI会议开始,当时提出了知识发现的概念。随后,KDD(知识发现与数据挖掘)讨论专题和国际会议的举办,如KDD'95-98,进一步推动了数据挖掘的研究。1997年,数据挖掘的专门期刊《数据挖掘与知识发现》(Journal of Data Mining and Knowledge Discovery)的创刊,标志着这个领域的成熟。此外,还有PAKDD、PKDD等国际会议,不断促进数据挖掘技术的进步和应用。
数据挖掘的应用范围广泛,涵盖了零售业(通过POS系统进行销售分析)、人口统计(如生命周期分析)、金融和经济预测、政府政策制定等多个领域。它能够帮助企业更好地理解消费者行为,优化运营策略,同时也能为政府提供决策支持,提升公共服务效率。
数据挖掘是现代社会处理大数据的关键技术,它通过科学的方法将数据转化为有价值的洞察,助力个人、企业和政府做出更加明智的决策。随着数据量的持续增长,数据挖掘的重要性只会进一步增强,成为未来社会发展的重要驱动力。
2021-05-30 上传
2021-05-07 上传
2022-11-12 上传
2023-06-09 上传
2023-07-27 上传
2023-05-26 上传
2023-06-06 上传
2023-04-02 上传
2019-08-14 上传
![](https://profile-avatar.csdnimg.cn/f4c5f3f734c546bba0f87d3ae1afe579_weixin_42202724.jpg!1)
鲁严波
- 粉丝: 20
- 资源: 2万+
最新资源
- 解决Eclipse配置与导入Java工程常见问题
- 真空发生器:工作原理与抽吸性能分析
- 爱立信RBS6201开站流程详解
- 电脑开机声音解析:故障诊断指南
- JAVA实现贪吃蛇游戏
- 模糊神经网络实现与自学习能力探索
- PID型模糊神经网络控制器设计与学习算法
- 模糊神经网络在自适应PID控制器中的应用
- C++实现的学生成绩管理系统设计
- 802.1D STP 实现与优化:二层交换机中的生成树协议
- 解决Windows无法完成SD卡格式化的九种方法
- 软件测试方法:Beta与Alpha测试详解
- 软件测试周期详解:从需求分析到维护测试
- CMMI模型详解:软件企业能力提升的关键
- 移动Web开发框架选择:jQueryMobile、jQTouch、SenchaTouch对比
- Java程序设计试题与复习指南