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数据爆炸式增长
随着互联网、物联网、大数据等技术的飞速发展，全球数据量呈爆炸式增长，据统计，截至2020年，全球数据量已达到44ZB，预计到2025年将达到175ZB，如此庞大的数据量，为数据挖掘提供了丰富的素材，数据挖掘技术应运而生，旨在从海量数据中提取有价值的信息，为企业和个人提供决策支持。
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商业竞争加剧
在当今这个竞争激烈的市场环境下，企业要想脱颖而出，就必须具备强大的数据分析能力，数据挖掘技术可以帮助企业从海量数据中挖掘出潜在的商业机会，为企业决策提供有力支持，随着商业竞争的加剧，越来越多的企业开始重视数据挖掘技术，将其视为提升竞争力的关键。
技术创新推动
数据挖掘技术的发展离不开技术创新的推动，近年来，人工智能、深度学习、云计算等技术的快速发展，为数据挖掘提供了强大的技术支持，深度学习技术在图像识别、语音识别等领域取得了显著成果，为数据挖掘提供了新的思路和方法。
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政策扶持与市场需求
近年来，我国政府高度重视大数据产业发展，出台了一系列政策扶持措施，随着数据挖掘技术的不断成熟，市场需求也日益旺盛，从金融、医疗、教育、物流等多个领域，都对数据挖掘技术提出了更高的要求，政策扶持与市场需求的共同推动，使得数据挖掘技术得到了快速发展。
人才需求激增
随着数据挖掘技术的广泛应用，对相关人才的需求也日益增加，企业需要大量具备数据挖掘技能的专业人才，以应对日益复杂的数据分析和决策需求，数据挖掘技术人才的培养成为了当务之急，各大高校和研究机构纷纷开设相关课程，为数据挖掘技术人才提供培训和支持。
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数据挖掘技术产生的驱动力主要包括数据爆炸式增长、商业竞争加剧、技术创新推动、政策扶持与市场需求以及人才需求激增，这些驱动力共同推动了数据挖掘技术的快速发展，使其成为了当今数据时代的重要引擎，面对未来，数据挖掘技术将继续发挥重要作用，为各行各业带来更多的创新和发展机遇。
标签： #数据挖掘技术产生的驱动力
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