數(shù)據(jù)挖掘是從龐大且復雜的數(shù)據(jù)集中找出有價值信息的過程。這一過程強調數(shù)據(jù)的有效性、新穎性、實用性及可理解性。數(shù)據(jù)挖掘跨多個領域，融合了機器學習、統(tǒng)計學、神經(jīng)網(wǎng)絡、數(shù)據(jù)庫技術、模式識別、粗糙集理論及模糊數(shù)學等。數(shù)據(jù)挖掘技術大致可以分為四大類：統(tǒng)計方法、機器學習方法、神經(jīng)網(wǎng)絡方法和數(shù)據(jù)庫方法。在統(tǒng)計方法中，我們有回歸分析（包括多元回歸與自回歸）和判別分析（如貝葉斯判別、案例基推理法、遺傳算法及貝葉斯信念網(wǎng)絡）。神經(jīng)網(wǎng)絡方法包括前向神經(jīng)網(wǎng)絡（例如BP算法）與自組織神經(jīng)網(wǎng)絡（例如自組織特征映射和競爭學習）。數(shù)據(jù)庫方法側重于多維數(shù)據(jù)分析及OLAP技術，還包含基于屬性的歸納方法。統(tǒng)計方法主要關注數(shù)據(jù)的定量分析，通過回歸分析和判別分析等技術，從大量數(shù)據(jù)中提取有價值的信息。判別分析則側重于區(qū)分不同類別的數(shù)據(jù)，通過貝葉斯判別、案例基推理法、遺傳算法及貝葉斯信念網(wǎng)絡等方法實現(xiàn)。機器學習方法強調模型的訓練與優(yōu)化，通過學習數(shù)據(jù)中的規(guī)律，生成能夠對未知數(shù)據(jù)進行預測的模型。神經(jīng)網(wǎng)絡方法模擬人腦神經(jīng)元的工作原理，通過前向神經(jīng)網(wǎng)絡和自組織神經(jīng)網(wǎng)絡等技術，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的自動分類和模式識別。數(shù)據(jù)庫方法則側重于數(shù)據(jù)的多維分析和可視化。基于可視化的多維數(shù)據(jù)分析技術，可以幫助我們從多個角度理解數(shù)據(jù)，而OLAP技術則提供了強大的數(shù)據(jù)分析工具，使我們能夠快速地對數(shù)據(jù)進行切片、切塊、旋轉等操作。面向屬性的歸納方法則是通過歸納學習，從已知的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛在的模式和規(guī)則。總的來說，數(shù)據(jù)挖掘技術的應用范圍非常廣泛，涵蓋了從金融、醫(yī)療到市場分析等眾多領域。通過這些技術，我們可以更好地理解和利用數(shù)據(jù)，為決策提供有力支持。