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在信息爆炸的时代，数据已成为企业、政府、科研机构等各个领域的宝贵资源，如何从海量数据中挖掘出有价值的信息，成为当今社会亟待解决的问题，而数据挖掘，作为一门新兴的交叉学科，正成为大数据时代的“宝藏猎人”，数据挖掘又称为什么？它又是如何发挥作用的呢？
数据挖掘的别名
数据挖掘，又称知识发现、数据挖掘技术、数据挖掘分析等。“知识发现”这一术语最早由美国计算机科学家Fayyad于1996年提出，意指从大量数据中发现隐含的、有价值的知识，而“数据挖掘技术”则更强调数据挖掘的实现手段和方法，在我国，数据挖掘通常被称为“数据挖掘分析”，强调其分析过程和结果。
数据挖掘的核心任务
数据挖掘的核心任务是从海量数据中提取出有价值的信息，主要包括以下几个方面：
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1、数据预处理：对原始数据进行清洗、转换、整合等操作，使其满足挖掘任务的需求。
2、特征选择：从原始数据中选择对挖掘任务有用的特征，降低数据维度，提高挖掘效率。
3、模型构建：根据挖掘任务的需求，选择合适的算法和模型，对数据进行分析和处理。
4、知识发现：从分析结果中提取出有价值的信息，如关联规则、分类规则、聚类结果等。
5、知识评估：对挖掘出的知识进行评估，判断其真实性和实用性。
数据挖掘的应用领域
数据挖掘技术广泛应用于各个领域，以下列举几个典型应用：
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1、营销领域：通过数据挖掘分析消费者行为，为企业提供精准营销策略，提高销售额。
2、金融领域：数据挖掘技术在金融风险管理、欺诈检测、信用评估等方面发挥着重要作用。
3、医疗领域：通过对医疗数据的挖掘分析，提高疾病诊断准确率，优化治疗方案。
4、智能制造：数据挖掘技术在生产线优化、设备故障预测、供应链管理等方面具有广泛应用。
5、政府部门：数据挖掘技术在公共安全、城市规划、环境保护等方面发挥重要作用。
数据挖掘的发展趋势
随着大数据时代的到来，数据挖掘技术也在不断发展，以下列举几个发展趋势：
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1、深度学习与数据挖掘相结合：深度学习在图像、语音等领域的应用为数据挖掘提供了新的思路和方法。
2、大数据与云计算的结合：云计算为数据挖掘提供了强大的计算资源，使得大规模数据处理成为可能。
3、多源异构数据的挖掘：随着数据类型的多样化，如何对多源异构数据进行有效挖掘成为研究热点。
4、可解释性与可信赖性：提高数据挖掘结果的可解释性和可信赖性，使其在实际应用中更具价值。
数据挖掘作为大数据时代的“宝藏猎人”，在各个领域发挥着越来越重要的作用，随着技术的不断发展和应用领域的不断拓展，数据挖掘将在未来发挥更大的价值，为人类社会创造更多福祉。
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