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随着大数据的兴起，隐藏在大数据背后的相关技术也逐渐被揭开神秘的面纱，其中，数据挖掘即是大数据应用过程中非常重要的环节。
数据挖掘技术概要
从海量的数据库中选择、探索、识别出有效的、新颖的、具有潜在效用的乃至终可理解的模式以获取商业利益的非平凡的过程就是Fayyad和Piatetsky-Shapiror在1996年提出的数据挖掘的定义。这个定义有三个要点：处理海量的数据;揭示企业运作中的内在规律;为企业运作提供直接决策分析，并带来巨大经济效益。
技术不断演进，社会不断发展，对于数据挖掘的定义也发生了一些变化。例如对于数据量级的变化，从海量已经到了巨量。在1996年的时候，人们是无法想象2017年我们将会处理如此巨大的数据。而数据处理的样本规模也在从采样发展到全量。
同时，相对于1996年，数据应用发掘企业的内在规律已经拓展到了社会运行特征、人群行为特征、经济发展特征等等各个方面。而数据挖掘的目的也不仅是为了经济效益，也对社会生产力提升和管理水平提升提供了相应支持。
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