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随着信息技术的飞速发展，大数据时代已经来临，在这个时代，数据挖掘技术应运而生，成为各行各业解决复杂问题的有力工具，是什么驱动力促使数据挖掘技术崛起呢？本文将从以下几个方面进行探讨。
数据量的爆炸式增长
随着互联网、物联网、移动互联网等技术的普及，人类进入了一个信息爆炸的时代，据国际数据公司（IDC）预测，全球数据量将以每年40%的速度增长，预计到2020年，全球数据量将达到44ZB，如此庞大的数据量，若想从中挖掘出有价值的信息，就需要借助数据挖掘技术。
数据价值的凸显
在数据爆炸的背景下，数据价值逐渐被重视，企业、政府、科研机构等各个领域都希望通过挖掘数据，发现潜在的商业机会、优化决策、提高效率，数据挖掘技术能够从海量数据中提取有价值的信息，为企业带来实实在在的效益，因此受到广泛关注。
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算法与技术的突破
近年来，算法与技术的突破为数据挖掘技术的发展提供了强有力的支撑，以下是一些关键因素：
1、机器学习算法的进步：机器学习算法在数据挖掘领域取得了显著成果，如支持向量机、决策树、神经网络等，这些算法能够有效处理非线性、高维数据，提高了数据挖掘的准确性和效率。
2、大数据处理技术的突破：随着分布式计算、云计算等技术的发展，大数据处理能力得到了大幅提升，这使得数据挖掘技术能够处理海量数据，挖掘出有价值的信息。
3、数据可视化技术的应用：数据可视化技术能够将复杂的数据以图形、图像等形式直观展示，便于用户理解数据挖掘结果，这使得数据挖掘技术更加实用，吸引了更多用户。
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产业需求的推动
随着数据挖掘技术的不断发展，产业需求也在不断增长，以下是一些关键领域：
1、金融行业：数据挖掘技术在金融领域应用广泛，如信用风险评估、欺诈检测、风险管理等。
2、零售行业：数据挖掘技术可以帮助企业分析消费者行为，实现精准营销、个性化推荐等。
3、医疗行业：数据挖掘技术在医疗领域应用广泛，如疾病预测、药物研发、医疗资源优化等。
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4、政府部门：数据挖掘技术可以帮助政府部门提高决策效率，优化公共服务。
政策与法规的支持
近年来，我国政府高度重视大数据产业发展，出台了一系列政策与法规，为数据挖掘技术提供了良好的发展环境。《大数据产业发展规划（2016-2020年）》明确提出，要推动大数据与实体经济深度融合，培育新的经济增长点。
数据挖掘技术崛起的背后，是数据量的爆炸式增长、数据价值的凸显、算法与技术的突破、产业需求的推动以及政策与法规的支持等多重因素的共同作用，在未来的发展中，数据挖掘技术将继续发挥重要作用，为人类社会创造更多价值。
标签： #数据挖掘技术产生的驱动力
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