数据挖掘技术及其应用
数据挖掘技术是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，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。这是一种新的商业信息处理技术，其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，从中提取辅助商业决策的关键性数据。
数据挖掘技术的定义可以从不同的角度进行描述。从一个角度看，数据挖掘是按企业制定的业务目标，对大量的企业数据进行探索和分析，揭示隐藏的、未知的或验证已知的规律性，并进一步将其模型化的先进有效的方法。从另一个角度看，数据挖掘是从大量的实际应用数据中提取隐含信息和知识，它利用了数据库、人工智能和数理统计等多方面的技术，是一类深层次的数据分析方法。
数据挖掘技术的发展离不开数据库技术、人工智能和数理统计的支持。在数据库技术方面，数据仓库技术的发展与数据挖掘有着密切的关系。大部分情况下，数据挖掘都要先把数据从数据仓库中拿到数据挖掘库或数据集市中，因为数据仓库会对数据进行清理，并会解决数据的不一致问题，这会给数据挖掘带来很多好处。
在人工智能方面，数据挖掘利用了人工智能的进步所带来的好处，人工智能致力于模式发现和预测。统计分析也为数据挖掘带来了很多帮助，统计分析致力于模式发现和预测。数据库、人工智能和数理统计是数据挖掘技术的三大支柱。
数据挖掘技术可以发现多种类型的知识，包括广义知识、关联知识、分类知识、预测型知识和偏差型知识。广义知识是指类别特征的概括性描述知识，关联知识是指两个或多个事件之间的依赖或关联的知识，分类知识是指同类事物共同性质的特征型知识和不同事物之间的差异型特征知识，预测型知识是指根据时间序列型数据，由历史的和当前的数据去推测未来的数据，偏差型知识是指对差异和极端特例的描述，揭示事物偏离常规的异常现象。
数据挖掘技术的流程是一个完整的过程，该过程从大型数据库中挖掘先前未知的、有效的、可实用的信息和知识。数据挖掘流程可以分为几个步骤，首先是数据准备，包括数据清理、数据转换和数据加载等，然后是模式评价和知识表示，最后是知识表示和知识应用。
数据挖掘技术的应用非常广泛，包括市场营销、金融投资、医疗保健、教育等领域。在市场营销中，数据挖掘技术可以发现客户的购买习惯和偏好，帮助企业更好地进行市场营销策略。在金融投资中，数据挖掘技术可以发现股票价格的变化规律，帮助投资者更好地进行投资决策。在医疗保健中，数据挖掘技术可以发现疾病的规律和预测疾病的发展趋势，帮助医生更好地进行诊断和治疗。
数据挖掘技术是一种非常重要的数据分析方法，它可以从大量的实际应用数据中提取隐含信息和知识，对企业和个人都非常有价值。但是，数据挖掘技术也存在一些挑战，例如数据质量问题、数据安全问题和隐私问题等。因此，在应用数据挖掘技术时，需要充分考虑这些挑战，确保数据挖掘技术的安全和可靠性。
