数据挖掘研究现状

一、 时代的挑战 近十几年来,人们利用信息技术生产和搜集数据的能力大幅度提高,千万万个数据库被用于商业管理、政府办公、科学研究和工程开发等等,这一势头仍将持续发展下去。于是,一个新的挑战被提了

DBA最痛苦的事莫过于磁盘损坏、数据丢失。这不仅对DBA个人，对一个企业来说也是一项无法估计的损失。因此，要将这种风险降到最低，就要求数据库系统需要有完整的数据备份、灾难恢复方案，确保数据的万无一失！

前段时间在做一个挖掘模型时，模型的特征决定了选择的数据是严重有偏的，怎样在这样的数据上进行抽样，得到能比较好地反映真实情况的数据样本是很关键的。自己对统计学仅仅限于大学课程的学习，很少做过实验，在做数

随着GIS技术在各个行业的应用以及数据挖掘、空间数据采集技术、数据库技术的迅速发展，对从空间数据库发现隐含知识的需求日益增长，从而出现了用于在空间数据库中进行知识发现的技术——空间数据挖掘(Spati

这篇论坛文章（赛迪网技术社区）扼要的介绍了完整数据挖掘过程必备的四个具体步骤，更多内容请参考下文。 在现代社会中，公司大多数商务流程的核心部分是数据。而数据挖掘的任务就是在如此海量的数据中发现有用

一、数据归约基本知识： 对于小型或中型数据集，一般的数据预处理步骤已经足够。但对真正大型数据集来讲，在应用数据挖掘技术以前，更可能采取一个中间的、额外的步骤-数据归约。本步骤中简化数据的主题是维

随着数据库技术的不断发展及数据库治理系统的广泛应用，数据库中存储的数据量急剧增大，在大量的数据背后隐藏着许多重要的信息，假如能把这些信息从数据库中抽取出来，将为公司创造很多潜在的利润，而这种从海量

数据挖掘工具是怎样准确地告诉你那些隐藏在数据库深处的重要信息的呢？它们又是如何作出猜测的？答案就是建模。建模实际上就是在你知道结果的情况下建立起一种模型，并且把这种模型应用到你所不知道的那种情况中

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