数据挖掘：人工智能、统计分析与应用趋势

本文档《数据挖掘综述》由王光宏和蒋平撰写，发表于2004年2月的同济大学学报。该文章主要对数据挖掘技术进行了深入的探讨和总结。从人工智能、统计分析和数据库技术三个核心领域出发，阐述了数据挖掘技术的基础概念和应用。文章首先强调了数据挖掘在当今信息技术中的重要性，它旨在从大量数据中提取有价值的信息和知识。 在技术层面，作者重点介绍了数据挖掘的六个主要任务，即分类、聚类、回归、关联、序列和偏差模式识别。这些任务是数据挖掘的核心，它们帮助分析师理解数据背后的规律和潜在联系。为了实现这些任务，文章详细介绍了多种数据挖掘方法，涵盖了模糊理论、粗糙集理论、云理论、证据理论、人工神经网络、遗传算法以及归纳学习等前沿技术。这些方法各有特色，适用于不同的数据处理场景。 在实践应用方面，作者列举了一系列实际的数据挖掘应用场景，例如市场营销、客户行为分析、医疗诊断、金融风险评估等，以展示数据挖掘技术的广泛实用性。同时，文章也指出了当前数据挖掘技术的发展趋势，比如大数据处理能力的提升、实时数据分析的需求增长以及跨领域的集成应用等。 然而，文章并未忽视面临的挑战和亟待关注的问题，如数据质量、隐私保护、模型解释性和可解释性，以及如何应对不断变化的业务需求和技术发展。这些问题对于推动数据挖掘技术的健康发展至关重要。 《数据挖掘综述》是一篇全面而深入的论文，不仅介绍了数据挖掘的基本概念和技术手段，还对未来的研究方向和发展方向给出了前瞻性思考，对于从事数据挖掘研究和应用的专业人士具有很高的参考价值。