2004年数据挖掘算法综述：KDD与DM的区别与应用

"数据挖掘算法介绍"这篇文章深入探讨了数据挖掘这一关键领域，它是在大量数据中寻找有价值、新颖且有潜在作用的模式的过程。数据挖掘是知识发现数据库(KDD)的一部分，KDD涵盖了数据建模、验证和实际应用的完整链条，而数据建模阶段通常被称为数据挖掘(简称DM)。DM与知识发现过程等同，强调的是在无明确假设的前提下从数据中自动揭示信息和知识，具有探索性和实用性。 与传统的在线分析处理(OLAP)相比，数据挖掘更为灵活和深入。OLAP主要针对有限的维度和数据类型，且用户主导分析流程，通常遵循假设-验证-结论的步骤。相比之下，数据挖掘能够处理更复杂的数据结构，自动发现隐藏的规律，甚至能够超越OLAP，提供更细致和未知的信息，其过程更倾向于归纳法，即从大量数据中归纳出结论。 数据挖掘与众多学科如数据库技术、统计学、信息科学、机器学习（人工智能）以及可视化紧密相关，这些学科共同推动了数据挖掘技术的发展。数据挖掘的应用广泛，如在商业智能环境中，它是通过厨房（数据仓库）连接食物（信息）、厨师（分析团队）和餐厅（决策支持系统）的重要桥梁。 数据挖掘算法介绍不仅涵盖了理论基础，还强调了其与现有工具和技术的区别和互补性，以及在实际业务中的应用潜力。通过理解和掌握这些算法，数据科学家和分析师能够更有效地从海量数据中提取有价值的信息，驱动决策和创新。