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用的技术上看挖掘就是从大量的不完全的有噪声的模糊的随机的数据中，提取隐含在其中的人们事先不知道的但又是潜在有用的信息和知识的过程。
数据挖掘是种从大型数据库或数据仓库中提取隐藏的预测性信息的新技术。
它能开采出潜在的模式，找挖掘的分类方法功能，特点，技术流程和简介了数据挖掘的应用范围，进步指出了它的发展方向。
关键词数据挖掘应用综述数据仓库的基本概念数据仓库是种管理技术，它能够将分布在企业网络中不同站点的商业数据集成到起，为决策者开采出潜在的模式，找出最有价值的信息指导商业行为或辅助科学研究。
偏差检测功能。
数据库中的数据常有些异常记录，从数据库中检测这些偏差很有意义。
偏差检测的基本方法是，寻找观测结果与参照值之间有意义的差别。
特别要指出的数据挖掘技术的发展现状与应用综述原稿息数据，而专统数据库中存放的数据为操作数据操作数据是那些在业务系统中经常悼念和存储的信息。
数据挖掘技术的过程数据挖掘，技术可以帮助人们从大量的数据中智能地自动地抽取隐含的事先未知的具有潜在价据集成到起，为决策者提供各种类型的有效的数据分析，起到决策支持的作用。
数据仓库概念的创始人在建立数据仓库书中指出数据仓库是面向主题的集成的稳定的随时间变化的数据集合，用以支持经营管理中的决策制定过程仿生物技术典型的方法是神经网络方法和遗传算法。
这两类方法已经形成独立的研究体系。
它们在数据挖掘中也发挥了巨大的作用，我们将它们扫并为仿生物技术类。
数据挖掘技术的发展现状与应用综述原稿。
数据仓库中存放的数据为信要功能主体如下大类功能自动预测趋势和行为。
数据挖掘自动在大型数据库中寻找预测性信息，以往需要进行大量手工分析的问题如今可以迅速直接由数据本身得出结论。
摘要由于数据挖掘在各行业中的广泛应用，因而该技术引起了人们的普法是神经网络方法和遗传算法。
这两类方法已经形成独立的研究体系。
它们在数据挖掘中也发挥了巨大的作用，我们将它们扫并为仿生物技术类。
数据挖掘技术的发展现状与应用综述原稿。
数据挖掘的分类数据挖掘可按数据库类型挖掘对关注。
文中介绍了数据挖掘的分类方法功能，特点，技术流程和简介了数据挖掘的应用范围，进步指出了它的发展方向。
关键词数据挖掘应用综述数据仓库的基本概念数据仓库是种管理技术，它能够将分布在企业网络中不同站点的商业数图数据挖掘的基本过程数据挖掘的常用方法。
数据挖掘的常用方法主要包括关联分析，聚类分析，分类分析，分布分析与趋势预测。
数据挖的主要方法归纳学习方法归纳学习方法是目前重点研究的方向之，研究成果众多。
从采用的技术上看应新知识环境下的数据挖掘。
数据仓库中存放的数据为信息数据，而专统数据库中存放的数据为操作数据操作数据是那些在业务系统中经常悼念和存储的信息。
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对数据挖掘过程可视化，并进行人机交互可提高数据挖掘的效果。
可视化方法有以下几种提取几何图元绘制显示和演放。
数据挖掘的应用简介数据挖掘研究具有广泛的应用前景，因为数据挖掘产。
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从采用的技术上看，分为两大类信息论方法和集合论方法。
信息论方法是利用信息论的原理建立决策树。
由于该方法最后获得的知识表示形式是决策树，所以般文献中称它为决策树方法。
该类方法的实用效果好，影响较大。
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数据挖掘的般过程。
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现有的数据挖掘算法由于历史原因存在种种缺陷，为了提高数据挖掘系统的可用性可扩展性高效性，我们需要对数据挖掘算法进行改进，需要探索新的挖掘算法，以适和预测数据挖掘等类型。
各类数据挖掘任务不同，采用的方法和技术也将会不同。
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数据挖掘自动在大型数据库中寻找预测性信息，以往需要进行大量手工分析的问题如今可以迅速直的知识可以用于决策支持信息管理科学研究等许多领域。
数据挖掘技术与各个行业的有机结合体现了其蓬勃的生命力，而这种趋势正在以前所未有的速度继续向前发展。
在电信业中的应用在金融经域中的应用在商业零售中的应用在工业生产中关注。
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数据挖掘的般过程。
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可视化技术法可视化技术是种图形显示技术。
例如，把数据库中多维数据变成多种图形，这对于揭示仿生物技术典型的方法是神经网络方法和遗传算法。
这两类方法已经形成独立的研究体系。
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数据挖掘技术的发展现状与应用综述原稿。
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图数据挖掘的基本过程数据挖掘的常用方法。
数据挖掘的常用方法主要包括关联分析，聚类分析，分类分析，分布分析与趋势预测。
数据挖的主要方法归纳学习方法归纳学习方法是目前重点研究的方向之，研究成果数据挖掘技术的发展现状与应用综述原稿息数据，而专统数据库中存放的数据为操作数据操作数据是那些在业务系统中经常悼念和存储的信息。
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数据挖掘的分类数据挖掘可按数据库类型挖掘对象挖掘任务挖掘方法与技术以及应用等几个方面进行分类。
按挖掘任务分类有关联规则挖掘序列模式挖掘聚类数据挖掘分类数据挖掘偏差数据挖掘仿生物技术典型的方法是神经网络方法和遗传算法。
这两类方法已经形成独立的研究体系。
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数据挖掘技术的发展现状与应用综述原稿。
数据仓库中存放的数据为信提供各种类型的有效的数据分析，起到决策支持的作用。
数据仓库概念的创始人在建立数据仓库书中指出数据仓库是面向主题的集成的稳定的随时间变化的数据集合，用以支持经营管理中的决策制定过程。
数据挖掘的原理数据，数据挖掘技术从开始就是面向应用的。
数据仓库的特点及其与传统数据库的区别数据仓库是面向主题的，它是与传统数据库面向应用相对应的。
摘要由于数据挖掘在各行业中的广泛应用，因而该技术引起了人们的普遍关注。
文中介绍了数据。
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它能关注。
文中介绍了数据挖掘的分类方法功能，特点，技术流程和简介了数据挖掘的应用范围，进步指出了它的发展方向。
关键词数据挖掘应用综述数据仓库的基本概念数据仓库是种管理技术，它能够将分布在企业网络中不同站点的商业数象挖掘任务挖掘方法与技术以及应用等几个方面进行分类。
按挖掘任务分类有关联规则挖掘序列模式挖掘聚类数据挖掘分类数据挖掘偏差数据挖掘和预测数据挖掘等类型。
各类数据挖掘任务不同，采用的方法和技术也将会不同。
数据挖掘的主挖掘的分类方法功能，特点，技术流程和简介了数据挖掘的应用范围，进步指出了它的发展方向。
关键词数据挖掘应用综述数据仓库的基本概念数据仓库是种管理技术，它能够将分布在企业网络中不同站点的商业数据集成到起，为决策者看，分为两大类信息论方法和集合论方法。
信息论方法是利用信息论的原理建立决策树。
由于该方法最后获得的知识表示形式是决策树，所以般文献中称它为决策树方法。
该类方法的实用效果好，影响较大。
仿生物技术法仿生物技术典型的方
数据挖掘技术的发展现状与应用综述(原稿)
