数据挖掘与文本数据库：大数据时代的信息发现

文本数据库和万维网(WWW)在大数据领域扮演着重要角色。文本数据库主要存储对象的文字描述，分为无结构类型（如大多数文本资料和网页）、半结构类型（如XML数据）和结构类型（如图书馆数据）。这些数据库的设计旨在从大量非结构化数据中提取有价值的信息，这正是数据挖掘的核心任务。 数据挖掘是浙江大学大数据课程的重要部分，由主讲教师王灿教授讲解。课程内容涵盖了数据挖掘的全面概述，包括数据仓库和在线分析处理（OLAP）技术。数据预处理是挖掘过程的关键步骤，确保数据的质量和可用性。数据挖掘的发展源于数据爆炸的时代背景，自动化数据收集工具和数据库技术的成熟促使大量数据被储存待分析，但同时也带来了如何从海量数据中提取有价值信息的挑战。 数据库技术自20世纪60年代以来经历了多个阶段的演变：从最初的文件系统到层次数据库、网状数据库，再到关系数据模型和RDBMS，然后是高级数据库系统和面向特定应用的数据库，如空间、时间序列和多媒体数据库。21世纪初，数据挖掘、数据仓库和新类型的数据库（如流数据管理、XML数据库和整合的信息系统）进一步发展。 数据挖掘本身是对大量数据进行深入分析的过程，目的是发现隐藏的模式、规则、规律和约束，从而转化为有用的知识。它与查询处理、专家系统和简单的统计计算有所不同。数据挖掘的应用广泛，如市场分析、决策支持、风险分析、客户关系管理、欺诈检测和异常模式识别等，这些都是大数据时代企业运营和管理中的关键环节。 总结来说，文本数据库和万维网作为大数据的基础存储和展示平台，与数据挖掘技术紧密结合，共同推动了现代信息技术的进步，为企业提供了洞见和竞争优势。而数据挖掘作为这一过程中不可或缺的技术，其理论和实践在不断发展和完善，以适应不断变化的信息需求。