数据挖掘技术概论：技术、方法和应用

数据挖掘技术概论 数据挖掘是指从大量数据中自动发现有价值的知识、模式和规律的过程。这篇资料对数据挖掘技术进行了概括性介绍，涵盖了数据挖掘的由来、数据挖掘系统、数据挖掘算法、国际会议和期刊、主要参考资料等方面。 数据挖掘的由来可以追溯到20世纪60年代，当时数据库技术开始发展，人们开始关注如何从大量数据中提取有价值的信息。随着数据库技术的发展和数据量的急剧膨胀，数据挖掘逐渐成为了一个热点领域。数据挖掘的应用非常广泛，包括商业智能、科学研究、医疗健康、金融分析等领域。 数据挖掘的基本概念包括数据挖掘系统、数据挖掘算法和数据挖掘应用。数据挖掘系统是指用于数据挖掘的软件和硬件平台，数据挖掘算法是指用于数据挖掘的数学模型和算法，数据挖掘应用是指将数据挖掘技术应用于特定领域的实际应用。 数据挖掘的基本特征包括自动发现、预测和描述三个方面。数据挖掘可以自动地从大量数据中发现有价值的知识和模式，从而实现预测和描述的功能。 数据挖掘的其他主题包括数据挖掘在商业智能、科学研究、医疗健康、金融分析等领域的应用，数据挖掘在这些领域的应用可以带来很大的经济和社会效益。 数据挖掘技术可以分为两大类：描述性数据挖掘和预测性数据挖掘。描述性数据挖掘是指从数据中发现有价值的知识和模式的过程，而预测性数据挖掘是指使用数据挖掘技术来预测未来的发展趋势。 数据挖掘算法是数据挖掘技术的核心部分，常见的数据挖掘算法包括决策树算法、神经网络算法、关联规则算法、聚类算法等。这些算法可以用于不同的数据挖掘任务，例如分类、聚类、关联规则挖掘等。 国际会议和期刊是数据挖掘领域的重要组成部分，例如SIGKDD、ICDM、ICDE、VLDB等国际会议和Journal of Data Mining、Data Mining and Knowledge Discovery等期刊为数据挖掘领域的研究和发展提供了重要的平台。 数据挖掘技术是指从大量数据中自动发现有价值的知识、模式和规律的过程，它的应用非常广泛，包括商业智能、科学研究、医疗健康、金融分析等领域。数据挖掘技术可以带来很大的经济和社会效益，对于人类社会的发展和进步具有重要的意义。