数 かず 据 すえ 英語 えいご Data mining ）是 ぜ 一 いち 学科 がっか 的 てき 计算机 つくえ 科学 かがく 分 ぶん 支 ささえ [ 1] [ 2] [ 3] 用 よう 人工 じんこう 智能 ちのう 机 つくえ 器 き 学 がく 统计学 がく 和 わ 数 かず 据 すえ 的 てき 交叉 こうさ 方法 ほうほう 在 ざい 相對 そうたい 型 がた 的 てき 数 かず 据 すえ 集 しゅう 中 ちゅう 模 も 式 しき 的 てき [ 1]
数 かず 据 すえ 的 てき 目 め 可 か 理解 りかい 的 てき 一 いち 步 ほ 使用 しよう [ 1] 除 じょ 了 りょう 原始 げんし 分析 ぶんせき 步 ふ 涉 わたる 数 すう 据 すえ 数 かず 据 すえ 管理 かんり 方面 ほうめん 数 かず 据 すえ 理 り 模型 もけい 与 あずか 推断 すいだん 方面 ほうめん 考量 こうりょう 度 ど 度量 どりょう 复杂度 ど 的 てき 考 こう 可 か 在 ざい 更新 こうしん 等 とう 后 きさき [ 1] 数 かず 据 すえ 是 ぜ 資料 しりょう 庫 こ 知識 ちしき 發現 はつげん 的 てき 分析 ぶんせき 步 ふ [ 4] 本 ほん 属 ぞく 器 き 学 がく
类似词语“資料 しりょう 採 と 数 かず 据 すえ 捕 ど 和 かず 数 かず 据 すえ 探 さがせ 指 ゆび 用 よう 数 すう 据 すえ 方法 ほうほう 来 らい 采 さい 可能 かのう 可 か 靠 もたれ 地 ち 推断 すいだん 出所 しゅっしょ 任 にん 何 なん 模 も 式 しき 的 てき 有效 ゆうこう 性 せい 的 てき 更 さら 大 だい 数 すう 据 すえ 集 しゅう 的 てき 部分 ぶぶん 不 ふ 方法 ほうほう 可 か 建立 こんりゅう 新 しん 的 てき 假 かり 更 さら 大数 たいすう 据 すえ
資料 しりょう 探 さがせ 勘 かん 是 ぜ 因 いん 為 ため 海 うみ 量 りょう 有用 ゆうよう 資料 しりょう 快速 かいそく 增長 ぞうちょう 的 てき 產物 さんぶつ 使用 しよう 計算 けいさん 機 き 進行 しんこう 歷史 れきし 資料 しりょう 分析 ぶんせき 年代 ねんだい 數字 すうじ 方式 ほうしき 採集 さいしゅう 資料 しりょう 已 やめ 經 けい 實現 じつげん 年代 ねんだい 关系数 すう 据 すえ 隨 ずい 著 ちょ 能 のう 應 おう 動態 どうたい 分析 ぶんせき 資料 しりょう 的 てき 結構 けっこう 化 か 語 ご 言 げん 發展 はってん 起 おこり 來 らい 数 かず 据 すえ 開始 かいし 用 よう 來 らい 存 そん 儲 もうか 大量 たいりょう 的 てき 資料 しりょう
因 いん 為 ため 面 めん 處理 しょり 資料 しりょう 庫 こ 中 ちゅう 大量 たいりょう 資料 しりょう 的 てき 挑戰 ちょうせん 資料 しりょう 探 さがせ 勘 かん 應 おう 運 うん 對 たい 問題 もんだい 主要 しゅよう 方法 ほうほう 是 ぜ 資料 しりょう 統計 とうけい 分析 ぶんせき 和 わ 人工 じんこう 智能 ちのう 搜索 そうさく 技術 ぎじゅつ
資料 しりょう 探 さがせ 勘 かん 有 ゆう 以下 いか 不同 ふどう 的 てき 定義 ていぎ
「從 したがえ 資料 しりょう 中 ちゅう 提 つつみ 取出 とりで 隱 かくれ 過去 かこ 未 み 知的 ちてき 有價 ゆうか 潛在 せんざい 信 しん 息 いき [ 5]
「一門 いちもん 從 したがえ 大量 たいりょう 資料 しりょう 或 ある 資料 しりょう 庫 こ 中 ちゅう 提 ひっさげ 取 ど 有用 ゆうよう 信 しんじ 息 いき 的 てき 科學 かがく [ 6] 儘管通常 つうじょう 資料 しりょう 探 さがせ 勘 かん 應用 おうよう 資料 しりょう 分析 ぶんせき 但 ただし 是 ぜ 像 ぞう 人工 じんこう 智能 ちのう 一樣 いちよう 是 ぜ 可用 かよう 不同 ふどう 的 てき 領域 りょういき 的 てき 是 ぜ 是 ぜ 据 すえ 中 ちゅう 辨 べん 有效 ゆうこう 的 てき 新 しん 潜在 せんざい 有用 ゆうよう 的 てき 最 さい 理解 りかい 的 てき 模 も 式 しき 的 てき 据 すえ 是 ぜ 通 どおり 特定 とくてい 的 てき 算法 さんぽう 在 ざい 可 か 接受 せつじゅ 的 てき 效率 こうりつ 限 げん 制 せい 内 ない 生成 せいせい 特定 とくてい 模 も 式 しき 的 てき 一 いち 事 こと 在 ざい 的 てき 文献 ぶんけん 中 ちゅう 常 つね 不 ふ 加 か 区分 くぶん 的 てき 使用 しよう
数 かず 据 すえ 本 ほん 属 ぞく 器 き 学 がく 内容 ないよう
例 れい 数 かず 据 すえ 机 つくえ 器 き 学 がく 一 いち [ 7] 大 だい 部分 ぶぶん 是 ぜ 机 つくえ 器 き 学 がく 内容 ないよう 初 はつ 只 ただ 叫 さけべ 机 つくえ 器 き 学 がく 数 かず 据 すえ [ 8] 通常 つうじょう 情 じょう 使用 しよう 更 さら 式 しき 的 てき 大 だい 数 かず 据 すえ 分析 ぶんせき 和 わ 分析 ぶんせき 学 がく 或 ある 者 もの 指出 さしで 的 てき 研究 けんきゅう 方法 ほうほう 例 れい 人工 じんこう 智能 ちのう 和 わ 机 つくえ 器 き 学 がく 会 かい 更 さら 准 じゅん
数 かず 据 すえ 的 てき 工作 こうさく 是 ぜ 数 すう 据 すえ 自 じ 半 はん 自 じ 分析 ぶんせき 取 と 未 み 知的 ちてき 有 ゆう 的 てき 潜在 せんざい 信 しん 息 いき 例 れい 据 すえ 的 てき 分 ぶん 通 つう 聚类分析 ぶんせき ）、数 かず 据 すえ 的 てき 通 つう 异常检测 ）和 わ 数 すう 据 すえ 之 の 通 つう 关联式 しき 挖掘）。这通常 つうじょう 涉 わたる 数 すう 据 すえ 例 れい 空 そら 索引 さくいん 潜在 せんざい 信 しん 息 いき 可 か 通 どおり 数 すう 据 すえ 之 の 后 きさき 的 てき 来 らい 呈 てい 之 これ 后 きさき 可 か 一 いち 步 ほ 分析 ぶんせき 比 ひ 器 き 学 がく 预测分析 ぶんせき 。举个例 れい 子 こ 数 すう 据 すえ 操作 そうさ 可能 かのう 要 よう 把 わ 数 すう 据 すえ 分 ぶん 成 なり 多 た 然 しか 后 きさき 可 か 使用 しよう 决策支持 しじ 系 けい 以获得 どく 更 さら 加 か 精 せい 不 ふ 据 すえ 收集 しゅうしゅう 数 かず 据 すえ 理 り 解 かい 撰 せん 写 うつし 都 と 不 ふ 算数 さんすう 据 すえ 的 てき 步 ふ 但 ただし 是 ぜ 属 ぞく 資料 しりょう 庫 こ 知識 ちしき 發現 はつげん 只 ただ 不 ふ
数 かず 据 すえ 通常 つうじょう 定 てい 以下 いか
(1) 选择
(2) 预处理 り
(3) 变换
(4) 数 すう 据 すえ
(5) 解 かい [ 4] 在 ざい 数 すう 据 すえ 算法 さんぽう 之 の 前 まえ 收集 しゅうしゅう 目 め 据 すえ 集 しゅう 由 よし 据 すえ 只 ただ 能 のう 存在 そんざい 据 すえ 中 ちゅう 的 てき 模 も 式 しき 目 もく 据 すえ 集 しゅう 大 だい 到 いた 足 あし 包含 ほうがん 模 も 式 しき 余 あまり 的 てき 足 あし 在 ざい 常 つね 数 すう 据 すえ 源 げん 資料 しりょう 超 ちょう 市 し 或 ある 資料 しりょう 倉 くら 儲 もうか 在 ざい 数 すう 据 すえ 之 の 前 まえ 有 ゆう 必要 ひつよう 理 り 来 らい 分析 ぶんせき 多 た 数 かず 据 すえ 然 しか 后 きさき 要 よう 清 きよし 理 り 目 め 数 かず 据 すえ 清 きよし 理 り 移 うつり 除 じょ 包含 ほうがん 噪声 和 わ 含有 がんゆう 缺 かけ 失 しつ 数 すう 据 すえ 的 てき 量 りょう
数 かず 据 すえ 涉 わたる [ 4]
异常检测 （异常/变化/偏差 へんさ 不 ふ 的 てき 数 すう 据 すえ 数 すう 据 すえ 需要 じゅよう 一 いち 步 ほ 关联规则学 がく （依 よ 模 も 搜索 そうさく 之 の 例 れい 学 がく 超 ちょう 市 し 可 か 定 てい 一 いち 起 おこり 利用 りよう 信 しん 息 いき 称 しょう 物 ぶつ 分析 ぶんせき 聚类 – 是 ぜ 在 ざい 未知数 みちすう 据 すえ 的 てき 下 か 数 すう 据 すえ 的 てき 分類 ぶんるい 是 ぜ 的 てき 数 すう 据 すえ 已 やめ 知的 ちてき 的 てき 任 にん 例 れい 正常 せいじょう 或 ある 迴歸 – 试图找到能 のう 最小 さいしょう 数 すう 据 すえ 建 けん 模 も 的 てき 函数 かんすう 汇总 提供 ていきょう 了 りょう 包括 ほうかつ 生成 せいせい 可 か 和 わ 数 かず 据 すえ 的 てき 一般 いっぱん 一定 いってい 的 てき 目的 もくてき 目的 もくてき 是 ぜ 否 いや 得 え 到 いた 是 ぜ 指 ゆび 通 つう 提供 ていきょう 客 きゃく 据 すえ 定 てい 要求 ようきゅう 已 やめ 得 え 到 いた 的 てき 活 かつ 策 さく 和 わ 完成 かんせい 与 あずか 要求 ようきゅう 的 てき 内容 ないよう 相 しょう 数 かず 据 すえ 中 ちゅう 的 てき 数 すう 据 すえ 的 てき 要求 ようきゅう 的 てき 往往 おうおう 与 あずか 数 かず 据 すえ 要 よう 的 てき 基本 きほん 目 め 目 め 最 さい 的 てき 可能 かのう 是 ぜ 要求 ようきゅう 得 とく 到 いた 完全 かんぜん 或 ある 者 もの 完全 かんぜん 没 ぼつ 有 ゆう 得 え 到 いた 介 かい 者 しゃ 之 の 程度 ていど 的 てき 状 じょう 可 か 数 すう 据 すえ 的 てき 人 じん 自己 じこ 完成 かんせい 他人 たにん 参与 さんよ 或 ある 完全 かんぜん 通 どおり 他人 たにん 的 てき 数 すう 据 すえ 者 しゃ 的 てき 方式 ほうしき 数 すう 据 すえ 者 しゃ 是 ぜ 不可能 ふかのう 不 ふ 参与 さんよ 的 てき 但 ただし 中 ちゅう 的 てき 客 きゃく 据 すえ 的 てき 收集 しゅうしゅう 的 てき 等 とう 通 どおり 提出 ていしゅつ 者 しゃ 的 てき 人 じん 来 らい 往往 おうおう 更 さら 具有 ぐゆう 客 きゃく 通 つう 果 はて 数 すう 据 すえ 者 しゃ 可 か 到 いた 自己 じこ 所 しょ 的 てき 数 すう 据 すえ 高低 こうてい 的 てき
與 あずか 資料 しりょう 探 さがせ 勘 かん 有 ゆう 關 せき 的 てき 還 かえ 問題 もんだい 例 れい 一 いち 個 こ 可 か 透過 とうか 訪問 ほうもん 醫療 いりょう 記錄 きろく 來 らい 篩 ふるい 選出 せんしゅつ 那 な 糖尿 とうにょう 病 びょう 或 ある 者 もの 嚴重 げんじゅう 心臟 しんぞう 病的 びょうてき 人 じん 從 したがえ 意圖 いと 削減 さくげん 保險 ほけん 支出 ししゅつ 然 しか 會 かい 導 しるべ 倫理 りんり 和 わ 法律 ほうりつ 問題 もんだい
對 たい 政府 せいふ 和 わ 商業 しょうぎょう 資料 しりょう 的 てき 可能 かのう 會 かい 涉 わたる 的 てき 是 ぜ 國家 こっか 安全 あんぜん 或 ある 者 もの 商業 しょうぎょう 機密 きみつ 之 の 類 るい 的 てき 問題 もんだい 密 みつ 個 こ 不 ふ 小 しょう 的 てき 挑戰 ちょうせん [ 10]
資料 しりょう 探 さがせ 勘 かん 有 ゆう 合法 ごうほう 的 てき 用途 ようと 例 れい 患者 かんじゃ 群 ぐん 的 てき 資料 しりょう 庫 こ 中 ちゅう 某 ぼう 藥物 やくぶつ 和 わ 副作用 ふくさよう 的 てき 關聯 かんれん 關聯 かんれん 可能 かのう 在 ざい 人 にん 中也 ちゅうや 不 ふ 會 かい 出現 しゅつげん 一 いち 例 れい 但 ただし 藥物 やくぶつ 學 がく 相關 そうかん 的 てき 項目 こうもく 運用 うんよう 此方 こちら 法 ほう 減少 げんしょう 對 たい 藥物 やくぶつ 有 ゆう 不良 ふりょう 反應 はんのう 的 てき 病人 びょうにん 數量 すうりょう 還 かえ 有 ゆう 可能 かのう 生命 せいめい 但 ただし 中 ちゅう 還 かえ 是 ぜ 存在 そんざい 着 ぎ 資料 しりょう 庫 こ 可能 かのう 被 ひ 濫用 らんよう 的 てき
資料 しりょう 探 さがせ 勘 かん 實現 じつげん 了 りょう 用 よう 方法 ほうほう 不可能 ふかのう 實現 じつげん 的 てき 方法 ほうほう 來 らい 發現 はつげん 資 し 但 ただし 必須 ひっす 規範 きはん 應 おう 當 とう 在 ざい 適當 てきとう 的 てき 說明 せつめい 下 か 使用 しよう
如果資料 しりょう 是 ぜ 收集 しゅうしゅう 自 じ 特定 とくてい 的 てき 個人 こじん 那 な 會 かい 出現 しゅつげん 法律 ほうりつ 和 わ 倫理 りんり 的 てき 問題 もんだい [ 11]
2018年 ねん 月 がつ 日 にち 歐 おう 盟 めい 一般 いっぱん 資料 しりょう 保護 ほご 規範 きはん 正式 せいしき 上路 あげろ 保障 ほしょう 個人 こじん 資料 しりょう 蒐集 しゅうしゅう 的 てき 同意 どうい 權 けん 與 あずか 要求 ようきゅう 在 ざい 進入 しんにゅう 網 もう 會 かい 進行 しんこう 個人 こじん 資料 しりょう 蒐集 しゅうしゅう 處理 しょり 利用 りよう 之 の 告知 こくち 並 なみ 在 ざい 當事 とうじ 人 じん 同意 どうい 之 の 下 しも 蒐集 しゅうしゅう [ 12]
数 かず 据 すえ 的 てき 方法 ほうほう 包括 ほうかつ 監督 かんとく 式 しき 學習 がくしゅう 非 ひ 監督 かんとく 式 しき 學習 がくしゅう 半 はん 学 がく 增强 ぞうきょう 学 がく 監督 かんとく 式 しき 學習 がくしゅう 包括 ほうかつ 分類 ぶんるい 預 あずか 測 はか 非 ひ 式 しき 学 がく 包括 ほうかつ 分析 ぶんせき
数 かず 据 すえ 在 ざい 零 れい 行 くだり 業 ぎょう 中 ちゅう 的 てき 應用 おうよう 零 れい 公司 こうし 客 きゃく 戶 ど 的 てき 購買 こうばい 情況 じょうきょう 發現 はつげん 某 ぼう 個 こ 客 きゃく 戶 ど 購買 こうばい 了 りょう 大量 たいりょう 的 てき 真 しん 絲 いと 資料 しりょう 探 さがせ 勘 かん 系統 けいとう 戶 ど 和 わ 真 しん 絲 いと 之 の 間 あいだ 建立 こんりゅう 關聯 かんれん 部 ぶ 會 かい 看 み 到 いた 息 いき 直接 ちょくせつ 發送 はっそう 真 しん 絲 いと 的 てき 當 とう 前 まえ 行 ぎょう 情 じょう 所有 しょゆう 真 ま 戶 ど 零 れい 店 てん 通過 つうか 資料 しりょう 探 さがせ 勘 かん 系統 けいとう 發現 はつげん 了 りょう 以前 いぜん 未 み 知的 ちてき 關 せき 戶 ど 的 てき 新 しん 信 しん 息 いき
通常 つうじょう 作為 さくい 與 あずか 資料 しりょう 倉庫 そうこ 和 わ 分析 ぶんせき 相關 そうかん 的 てき 技術 ぎじゅつ 資料 しりょう 探 さがせ 勘 かん 處 しょ 中間 ちゅうかん 然 しか 有 ゆう 時 じ 還 かえ 會 かい 出現 しゅつげん 十 じゅう 分 ふん 可 か 笑 わらい 的 てき 應用 おうよう 例 れい 掘出 ほりだし 不 ふ 存在 そんざい 但 ただし 看 み 起 おこり 來 らい 振 ふ 心的 しんてき 模 も 式 しき 特別 とくべつ 的 てき 因果 いんが 關係 かんけい 根本 こんぽん 不 ふ 相關 そうかん 的 てき 誤 あやま 入 にゅう 的 てき 或 ある 是 ぜ 價 か 關聯 かんれん 在 ざい 統計 とうけい 學 がく 文獻 ぶんけん 裡 うら 通常 つうじょう 被 ひ 戲 おどけ 稱 しょう 為 ため 資料 しりょう Data dredging, data fishing, or data snooping ）。
資料 しりょう 探 さがせ 勘 かん 意味 いみ 著 ちょ 可能 かのう 存 そん 在任 ざいにん 何 なん 關係 かんけい 的 てき 資料 しりょう 然 しか 後 こう 篩 ふるい 選出 せんしゅつ 符合 ふごう 的 てき 模 も 式 しき 叫 さけべ 作 さく 過度 かど 匹 ひき 配 はい 模 も 式 しき 大量 たいりょう 的 てき 數 すう 據 よりどころ 集中 しゅうちゅう 總會 そうかい 有 ゆう 或 ある 特定 とくてい 的 てき 資料 しりょう 有 ゆう 著 ちょ 令 れい 人 じん 振 ふ 關係 かんけい 因 よし 一 いち 探索 たんさく 性 せい 資料 しりょう 分析 ぶんせき 還 かえ 是 ぜ 需要 じゅよう 應用 おうよう 統計 とうけい 分析 ぶんせき 尋 ひろ 資料 しりょう 所以 ゆえん 好 このみ 的 てき 統計 とうけい 方法 ほうほう 和 わ 數 すう 據 よりどころ 資料 しりょう 的 てき 界 かい 限 げん 並 なみ 不 ふ 是 ぜ
更 さら 危險 きけん 是 ぜ 出現 しゅつげん 根本 こんぽん 不 ふ 存在 そんざい 的 てき 關聯 かんれん 性 せい 投資 とうし 分析 ぶんせき 家 か 似 に 容易 ようい 犯 はん 錯誤 さくご 在 ざい 一本 いっぽん 叫 さけべ 顧客 こきゃく 的 てき 遊 ゆう 艇 てい 在 ざい 的 てき 書中 しょちゅう 寫 うつし 道 どう 總 そう 是 ぜ 有 ゆう 相當 そうとう 數量 すうりょう 的 てき 可憐 かれん 人 じん 忙 せわし 上 じょう 十分 じゅうぶん 不幸 ふこう 的 てき 是 ぜ 他 た 常會 じょうかい [ 13]
多數 たすう 的 てき 資料 しりょう 探 さがせ 勘 かん 研究 けんきゅう 都 と 關 せき 注 ちゅう 發現 はつげん 大量 たいりょう 的 てき 資料 しりょう 集中 しゅうちゅう 一 いち 個 こ 高度 こうど 詳細 しょうさい 的 てき 模 も 式 しき 在 ざい 大 だい 忙 せわし 人的 じんてき 資料 しりょう 探 さがせ 勘 かん 一 いち 書中 しょちゅう 西 にし 弗 どる 吉 よし 尼 に 亞大 あだい 學 がく 和 わ 不 ふ 列 れつ 倫 りん 比 ひ 亞 あ 大學 だいがく 研究 けんきゅう 者 しゃ 討論 とうろん 了 りょう 一 いち 個 こ 交替 こうたい 模 も 式 しき 用 よう 來 らい 發現 はつげん 目標 もくひょう 是 ぜ 發現 はつげん [ 14]
方法 ほうほう 应用领域 应用实例 相 あい 数 かず 据 すえ 是 ぜ 分析 ぶんせき 数 かず 据 すえ 的 てき 有 ゆう 数 すう 据 すえ 中 ちゅう 提 ひっさげ 取 ど 信 しんじ 息 いき 的 てき 信 しん 息 いき 参 まいり
^ 1.0 1.1 1.2 1.3 Data Mining Curriculum . ACM SIGKDD [2014-01-27 ] . （原始 げんし 内容 ないよう 存 そん ^ Clifton, Christopher. Encyclopædia Britannica: Definition of Data Mining . 2010 [2010-12-09 ] . （原始 げんし 内容 ないよう 存 そん ^ Hastie, Trevor ; Tibshirani, Robert ; Friedman, Jerome . The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction . 2009 [2012-08-07 ] . （原始 げんし 内容 ないよう 存 そん ^ 4.0 4.1 4.2 Fayyad, Usama ; Piatetsky-Shapiro, Gregory ; Smyth, Padhraic. From Data Mining to Knowledge Discovery in Databases (PDF) . 1996 [17 December 2008] . （原始 げんし 内容 ないよう (PDF) 存 そん ^ W. Frawley and G. Piatetsky-Shapiro and C. Matheus (Fall 1992). "Knowledge Discovery in Databases: An Overview ". AI Magazine : pp. 213-228. ISSN 0738-4602 .
^ D. Hand, H. Mannila, P. Smyth (2001). "Principles of Data Mining ". MIT Press, Cambridge, MA. ISBN 0-262-08290-X .
^ Witten, Ian H. ; Frank, Eibe; Hall, Mark A. Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques 3. Elsevier. 30 January 2011. ISBN 978-0-12-374856-0 ^ Bouckaert, Remco R.; Frank, Eibe; Hall, Mark A.; Holmes, Geoffrey; Pfahringer, Bernhard; Reutemann, Peter; Witten, Ian H. WEKA Experiences with a Java open-source project. Journal of Machine Learning Research. 2010, 11 : 2533–2541. the original title, "Practical machine learning", was changed ... The term "data mining" was [added] primarily for marketing reasons. ^ 《大數 たいすう 據 よりどころ 語意 ごい 分析 ぶんせき 的 てき 大 だい 航海 こうかい 時代 じだい 數 すう 據 よりどころ 的 てき 隱 かくれ 私權 しけん 是 ぜ 否 ひ 有 ゆう 疑 うたぐ 慮 おもんばか . 飛 ひ 原始 げんし 内容 ないよう 存 そん ^ K.A. Taipale (December 15, 2003). "Data Mining and Domestic Security: Connecting the Dots to Make Sense of Data ". Colum. Sci. & Tech. L. Rev. 5 (2). SSRN 546782 / OCLC 45263753 .
^ Chip Pitts (March 15, 2007). "The End of Illegal Domestic Spying? Don't Count on It ". Wash. Spec.
^ 個人 こじん 資料 しりょう 保護 ほご 室 しつ 月 がつ 10日 とおか 正式 せいしき 上路 あげろ 自由時報 じゆうじほう 原始 げんし 内容 ないよう 存 そん ^ Fred Schwed, Jr (1940). "Where Are the Customers' Yachts? ". ISBN 0-471-11979-2 . ^ T. Menzies, Y. Hu (November 2003). "Data Mining For Very Busy People ". IEEE Computer : pp. 18-25. ISSN 0018-9162 .
Cabena, Peter; Hadjnian, Pablo; Stadler, Rolf; Verhees, Jaap; Zanasi, Alessandro (1997); Discovering Data Mining: From Concept to Implementation , Prentice Hall , ISBN 0-13-743980-6
M.S. Chen, J. Han, P.S. Yu (1996) "Data mining: an overview from a database perspective （页面存 そん ，存 そん 互联网档案 あん ）". Knowledge and data Engineering, IEEE Transactions on 8 (6), 866–883
Feldman, Ronen; Sanger, James (2007); The Text Mining Handbook , Cambridge University Press , ISBN 978-0-521-83657-9
Guo, Yike; and Grossman, Robert (editors) (1999); High Performance Data Mining: Scaling Algorithms, Applications and Systems , Kluwer Academic Publishers
Han, Jiawei , Micheline Kamber, and Jian Pei. Data mining: concepts and techniques . Morgan kaufmann, 2006.Hastie, Trevor , Tibshirani, Robert and Friedman, Jerome (2001); The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction , Springer, ISBN 0-387-95284-5 Liu, Bing (2007); Web Data Mining: Exploring Hyperlinks, Contents and Usage Data , Springer , ISBN 3-540-37881-2
Murphy, Chris. Is Data Mining Free Speech?. InformationWeek (UMB ). 16 May 2011: 12. Nisbet, Robert; Elder, John; Miner, Gary (2009); Handbook of Statistical Analysis & Data Mining Applications , Academic Press /Elsevier, ISBN 978-0-12-374765-5
Poncelet, Pascal; Masseglia, Florent; and Teisseire, Maguelonne (editors) (October 2007); "Data Mining Patterns: New Methods and Applications", Information Science Reference , ISBN 978-1-59904-162-9
Tan, Pang-Ning; Steinbach, Michael; and Kumar, Vipin (2005); Introduction to Data Mining , ISBN 0-321-32136-7
Theodoridis, Sergios; and Koutroumbas, Konstantinos (2009); Pattern Recognition , 4th Edition, Academic Press, ISBN 978-1-59749-272-0
Weiss, Sholom M.; and Indurkhya, Nitin (1998); Predictive Data Mining , Morgan Kaufmann
Witten, Ian H. ; Frank, Eibe; Hall, Mark A. Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques 3. Elsevier. 30 January 2011. ISBN 978-0-12-374856-0 Free Weka software )Ye, Nong (2003); The Handbook of Data Mining , Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum
创建数 すう 据 すえ
Concepts Variants Elements Fact Dimension Filling
基本 きほん 概念 がいねん 數學 すうがく 模型 もけい 學習 がくしゅう 範式 はんしき 主要 しゅよう 應用 おうよう 相關 そうかん 領域 りょういき
