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宜昌亚荣主营业务:数据挖掘

2019-02-07阅览次数: 432次
数据挖掘(data mining)是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的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

随着信息技术的高速发展,人们积累的数据量急剧增长,如何从海量的数据中提取有用的知识成为当务之急。数据挖掘就是为顺应这种需要应运而生发展起来的数据处理技术。是知识发现(knowledgediscoveryindatabase)的关键步骤

我们现在已经生活在一个网络化的时代,通信、计算机和网络技术正改变着整个人类和社会。如果用芯片集成度来衡量微电子技术,用cpu处理速度来衡量计算机技术,用信道传输速率来衡量通信技术,那么摩尔定律告诉我们,它们都是以每18个月翻一番的速度在增长,这一势头已经维持了十多年。在美国,广播达到5000万户用了38年;电视用了13年;internet拨号上网达到5000万户仅用了4年。全球ip网发展速度达到每6个月翻一番,国内情况亦然。1999年初,中国上网用户为210万,现在已经达到600万。网络的发展导致经济全球化,在1998年全球产值排序前100名中,跨国企业占了51个,国家只占49个。有人提出,对待一个跨国企业也许比对待一个国家还要重要。在新世纪钟声刚刚敲响的时候,回顾往昔,人们不仅要问:就推动人类社会进步而言,历史上能与网络技术相比拟的是什么技术呢?有人甚至提出要把网络技术与火的发明相比拟。火的发明区别了动物和人,种种科学技术的重大发现扩展了自然人的体能、技能和智能,而网络技术则大大提高了人的生存质量和人的素质,使人成为社会人、全球人

现在的问题是:网络之后的下一个技术热点是什么?让我们来看一些身边俯拾即是的现象:《纽约时报》由60年代的10~20版扩张至现在的100~200版,最高曾达1572版;《北京青年报》也已是16~40版;市场营销报已达100版。然而在现实社会中,人均日阅读时间通常为30~45分钟,只能浏览一份24版的报纸。大量信息在给人们带来方便的同时也带来了一大堆问题:第一是信息过量,难以消化;第二是信息真假难以辨识;第三是信息安全难以保证;第四是信息形式不一致,难以统一处理。人们开始提出一个新的口号:“要学会抛弃信息”。人们开始考虑:“如何才能不被信息淹没,而是从中及时发现有用的知识、提高信息利用率?”面对这一挑战,数据开采和知识发现(dmkd)技术应运而生,并显示出强大的生命力。

数据爆炸但知识贫乏   

另一方面,随着数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用,人们积累的数据越来越多。激增的数据背后隐藏着许多重要的信息,人们希望能够对其进行更高层次的分析,以便更好地利用这些数据。目前的数据库系统可以高效地实现数据的录入、查询、统计等功能,但无法发现数据中存在的关系和规则,无法根据现有的数据预测未来的发展趋势。缺乏挖掘数据背后隐藏的知识的手段,导致了“数据爆炸但知识贫乏”的现象。

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