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来源：《新课程·教研版》2011年第17期
摘 要：近年来，数据挖掘引起了社会各界特别是信息产业界的极大关注，其主要原因是在统计学和数据库知识高速发展的今天，以前积累了大量数据，迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识。通过数据挖掘技术获取的信息和知识可以广泛用于各个领域，包括商务管理、生产控制、市场分析、工程设计和科学探索等。 关键词：数据挖掘；数据仓库；直接数据挖掘；间接数据挖掘
一、数据挖掘的定义
数据挖掘，在人工智能领域，习惯上又称为数据库中知识发现（Knowledge Discovery in Database，简称为KDD），也有人把数据挖掘视为数据库中知识发现过程的一个基本步骤。
换言之，就是从存放在数据库、数据仓库或其他信息库中大量的数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程。
二、数据挖掘的关键步骤
1.挖掘
把潜在的不明确数据关系的数据提取并转化为数学问题。这一步的结果只是表明数据之间有关系，但是具体是什么关系仍然不明确。 ２.建模
把不明确的数据关系通过数学建模过程转化为明显的数据关系，即把数据之间的内在变化规律由数学符号与数学结构表示出来。
未载入sso模块>螺杆并联压缩机组 三、数据挖掘分类
1.直接数据挖掘
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目标是利用可用的数据建立一个模型，这个模型对剩余的数据，即一个特定的变量进行描述。
纸币清分机 2.间接数据挖掘
目标中没有选出某一具体的变量，而是在所有的变量中建立起某种关系。
四、数据挖掘技术实现
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在技术上可以根据它的工作过程分为：数据的抽取、数据的存储和管理、数据的展现等关键技术。
１.数据的抽取
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