数据挖掘技术详解与应用

"数据挖掘资料汇编.pdf" 是一份综合性的文档，涵盖了数据挖掘的起源、定义、研究历史、核心内容、技术应用、工具、流程、未来趋势以及相关的热点领域。 1. 数据挖掘技术的由来：数据挖掘源于对海量数据处理的需求，随着互联网的发展，数据量呈现爆炸式增长，但这些数据并未转化为有用的知识，因此，数据挖掘技术应运而生，旨在从大量数据中提取有价值的信息。 2. 数据挖掘定义：技术上，数据挖掘是通过自动化的方法发现隐藏在数据中的模式；商业上，它被视为将数据转化为业务洞察的手段。它区别于传统的数据分析，更注重发现未知的、潜在的和有用的模式。 3. 研究历史与现状：数据挖掘的研究始于上世纪80年代末，随着技术的发展，相关出版物和工具不断增多，国内也在逐步追赶国际水平，业界对其重要性的认识日益增强。 4. 数据挖掘研究内容：包括广义知识、关联知识、分类与聚类、预测型知识和偏差型知识等，这些都是数据挖掘的核心组成部分。 5. 数据挖掘功能：数据挖掘可以实现自动预测趋势、关联分析、聚类、概念描述和偏差检测等功能，帮助企业做出决策。 6. 常用技术：涉及人工神经网络、决策树、遗传算法、近邻算法和规则推导等，这些技术各有特点，适用于不同的挖掘任务。 7. 数据挖掘工具：根据技术类型，有基于神经网络、规则和决策树、模糊逻辑的工具，也有综合多种方法的工具，为企业提供了多样化的选择。 8. 数据挖掘流程：包括数据挖掘环境的构建、过程图的描绘、工作量评估，以及对人员技能的需求，强调了团队协作和专业能力的重要性。 9. 未来研究方向：如网站数据挖掘、生物信息学数据挖掘和文本数据挖掘等，都是当前和未来的研究热点，尤其是随着Web技术和生物科学的进步，这些领域的需求愈发旺盛。 10. Web数据挖掘与XML：Web数据挖掘面临解析复杂网页结构的挑战，XML作为一种结构化数据格式，为Web数据的抽取和分析提供了便利。 这份资料汇编是全面了解数据挖掘技术的一份宝贵资源，不仅介绍了理论基础，还涵盖了实践应用和未来展望，适合对数据挖掘感兴趣的初学者和专业人士参考学习。