数据挖掘是一种从大量数据中提取或“挖掘”知识的过程，这些知识是潜在的、未被发现的信息，能够对决策者提供帮助。随着信息技术的飞速发展，数据挖掘成为了当前一个核心的研究内容，是机器学习技术在海量数据集上应用的一个重要领域。在数据挖掘的技术特点及发展现状中，马青霞详细阐述了数据挖掘的技术领域、研究特点以及数据仓库与一般事务数据库的区别。
数据挖掘涉及的技术领域包括关联规则、决策树、聚类分析等。关联规则挖掘方法用于发现数据中的频繁模式、关联和相关性；决策树是一种分类方法，通过树结构来呈现决策结果；聚类分析则是根据对象的相似性对数据进行分组，是一种无监督的学习方法。
数据挖掘中引入了数据仓库的概念。数据仓库是一个面向主题的、集成的、时变的、非易失的数据集合，它支持对海量数据的综合分析，并且能够帮助管理部门做出决策。数据仓库与传统的事务数据库系统之间存在显著差异，主要体现在操作类型、用户群体、数据内容和数据模型上。
事务数据库主要处理日常操作，如数据的增删改查，面向的是日常运营人员，如办事员、办公文员等。其包含的数据是日常琐碎的相关数据，设计采用实体联系数据模型，减少数据冗余，便于操作。相反，数据仓库不直接提供日常操作服务，而是为数据分析人员设计，包含汇总或聚集的数据，并且在不同级别上保存数据，这些级别常常指汇总时间段的不同。数据仓库采用星型或雪花型模型，便于在不同粒度上的汇总数据间进行操作，形成数据立方体。
文章中提到的星型模型是数据仓库中常用的一种模型，它将数据以一个中心表（事实表）和多个维度表的形式组织。这种模型有利于处理多维数据分析，但也可能导致数据冗余，例如时间维表中每年统计的数据会以每季度、每月的数据形式存在，使得同一数据被多次保存。
在研究方向和未来发展趋势方面，文章指出当前面临的一个重大挑战是传统机器学习算法在海量数据集上的应用问题，尤其是算法效率问题。因此，如何将传统机器学习方法应用到海量数据集上，包括算法的改进、数据集的规划、并行技术等，是数据挖掘需要重点关注的领域。
关键词：数据挖掘、数据仓库、关联规则、决策树、聚类分析
本文还提到，作者马青霞专注于数据挖掘和系统集成的研究，是金陵科技学院信息技术学院的讲师、硕士。文章发表于2011年12月的《金陵科技学院学报》，并得到了江苏省高校自然科学研究课题和金陵科技学院博士启动基金的资助。
