數據開採實際是一種新的信息處理技術，其主要特點是對資料庫中的大量數據進行抽取、轉換、分析和其他模型化處理，從中提取輔助決策的關鍵性數據。簡而言之，數據開採其實是深層次的數據信息分析方法。
分析數據通過使用各種工具和技術對數據進行分析可以確定模式、關係、相關性和從屬性。隨著可處理該任務的計算機和軟體的使用,數據開採也逐漸地受到人們的歡迎。
簡介
數據開採技術從一開始就是面向套用的。它不僅僅要完成面向特定資料庫的檢索、查詢、調用，而且要對這些數據進行統計、分析、綜合和推理，以指導實際問題的求解，發現一件事和其他事件的相互關聯，甚至利用已有的數據對未來的活動進行預測。
數據開採技術的目標是從大量數據中，發現隱藏於其後的規律或數據間的關係，從而服務於決策。數據挖掘一般有以下四類主要任務：數據總結、分類、關聯分析和聚類。
來自各種源的大量數據通常以這種方式進行分析。某個機構通過將其資料庫與從其他源中獲得的資料庫相關聯,就可能從它現有的數據中提取新的數據。例如,如果用戶的資料庫結合另一個源(包含那些相同用戶的其他信息)的資料庫,則該用戶資料庫可能提供新的信息。開採可能產生超出合併的數據基本關係的未預料信息。但是數據開採的潛能超出了用戶資料庫範圍。科學資料庫是一個主要的候選者。例如,地理信息是可以“開採的”,以找到潛在的礦藏和油田位置!
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