1、除了搜索工具，另外一种常用于知识获取的工具是数据挖掘技术数据挖掘，也可以称为数据库中的知识发现Knowledge Discovery in Database，KDD，是从大量数据中提取出可信新颖有效并能被人理解的模式的高级处理过程数据挖掘运用选定的知识发现算法，从数据中提取出用户所需要的知识，这些知识可以用一种特定的方式表示。

2、数据挖掘是一种从大量数据中提取有用信息和知识的技术数据挖掘，也称为数据采掘或知识发现，是从海量的数据中识别出有效的模式关系或其他有用信息的过程它通过一系列的技术和方法，如统计学机器学习算法和人工智能技术等，来分析和处理数据数据挖掘的目标是根据特定业务需求，找出数据中的内在规律。

3、JDM，即quotJava Data Miningquot的缩写，直译为quotJava数据挖掘quot，是一个在软件开发领域中广泛应用的概念这个英文缩写表示使用Java编程语言进行数据挖掘的过程，这是一种从大量数据中提取有价值信息和知识的技术JDM的中文拼音为quotshù jù wā juéquot，在英语中的流行度达到了3179，表明它在业界具有一定的知名。

4、数据挖掘Data Mining就是从大量数据中发现潜在规律提取有用知识的方法和技术因为与数据库密切相关，又称为数据库知识发现Knowledge Discovery in Databases，KDD ，就是将高级智能计算技术应用于大量数据中，让计算机在有人或无人指导的情况下从海量数据中发现潜在的，有用的模式也叫知识 广义上说，任何从。

5、数据挖掘，通常被称为Data MiningDM，或知识发现于数据库Knowledge Discover in Database，KDD，在当前人工智能和数据库研究领域备受瞩目其核心目标是从庞大的数据库中揭示出隐藏的未知且具有商业价值的信息，通过一个非平凡的决策支持过程实现数据挖掘结合了人工智能机器学习模式识别统计。

6、数据挖掘Data Mining是指通过大量数据集进行分类的自动化过程，以通过数据分析来识别趋势和模式，建立关系来解决业务问题换句话说，数据挖掘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原则上讲，数据挖掘可以。

7、数据挖掘是指通过大量数据集进行分类的自动化过程，以通过数据分析来识别趋势和模式，建立关系来解决业务问题换句话说，数据挖掘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数据挖掘的作用体现在数据挖掘的定义上。

8、2神经网络技术神经网络是通过数学算法来模仿人脑思维的，它是数据挖掘中机器学习的典型代表神经网络是人脑的抽象计算模型，数据挖掘中的“神经网络”是由大量并行分布的微处理单元组成的，它有通过调整连接强度从经验知识中进行学习的能力，并可以将这些知识进行应用3回归分析技术回归分析包括线性。

9、人工智慧，通常被称为人工智能AI，指的是通过计算机程序和算法模拟扩展甚至超越人类智能的技术领域人工智能的核心在于其学习和决策能力与传统编程不同，AI并非仅遵循预设的规则，而是能够从大量数据中提取知识，自我优化并做出决策例如，深度学习是AI的一个分支，它模仿人脑神经网络的工作方式。

10、计算提取指的是从某个数据集中提取所需信息并进行计算的过程1 基本含义计算提取是数据处理中的一个重要环节当我们面对大量的数据时，直接分析所有数据可能既不现实也无效这时，我们通常需要提取数据中的关键信息，进行进一步的分析和处理这个提取信息并进行计算的过程，就称为计算提取无论是在。

11、数据挖掘在电子政务中的应用，是一种从大量数据中提取有价值信息和知识的过程，这一过程包括了关联规则分类聚类概念描述和偏差检测等模式的发现例如，税务部门可以运用偏差检测来分析相同类型的纳税人数据，从而发现潜在的偷税漏税行为这一过程复杂而精细，主要任务在于寻找有效的方法从已有数据中提取。

12、计算机科学在数据科学或信息检索领域，extraction可能指的是从大量数据中提取有用信息或知识的过程食品工业在食品加工中，extraction可能涉及到从食材中提取特定的味道颜色或营养成分3 具体的操作过程无论是哪种情境下，extraction通常涉及使用某种方法或技术，如溶剂热量压力等，以分离出目标。

13、数据挖掘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数据挖掘流程定义问题清晰地定义出业务问题，确定数据挖掘的目的数据准备数据准备包括选择数据–在大型数据库和数据仓库目标中 提取数据挖掘的目标数据集。

14、然后，这些特征被输入到预先训练好的模型或算法中，进行分类和识别这可能涉及到一些复杂的计算和优化过程，以确保机器能够准确地识别和分类数据总的来说，模式识别是一种强大的技术，它可以帮助我们自动地从大量数据中提取有用的信息，并将其转化为机器可以理解和处理的形式这种技术对于许多领域都有着。

15、3 定量法的应用过程 在应用定量法时，研究者通常需要首先明确研究问题，然后收集相关数据接下来，运用统计学知识和计算机软件对数据进行分析和处理最后，根据分析结果得出结论，并对结论进行解释和讨论在这个过程中，定量法能够帮助研究者从大量数据中提取有意义的信息，从而加深对研究问题的理解4。

16、这一过程要求研究者具备高超的分析能力和广阔的视野，以便准确地把握对象的内在联系和外在表现抽取在不同领域有着不同的含义和应用在金融领域，它可能涉及到从资金池中提取特定份额在科学研究中，它可能意味着从大量数据中筛选出关键信息在艺术创作中，它可能指从已有作品中汲取灵感，形成新的艺术。

17、分析数据，无论是定量还是定性，都是研究过程中至关重要的一步，其目的是从大量数据中提取出有意义的见解首先，我们需要确保数据的质量，因为只有高质量的数据才能产生准确的分析结果分析定量数据的第一步是数据准备，这一过程旨在将原始数据转化为易于理解的形式它包括验证数据收集的准确性编辑数据。

18、机器学习的核心在于从大量数据中提取有价值的信息，进而通过算法和模型实现预测或决策这一过程通常包括数据预处理特征选择模型训练和评估等多个步骤数据预处理旨在清洗和整理原始数据，以便于后续的分析特征选择则是为了挑选出对任务最有帮助的特征模型训练则是根据选定的特征训练模型，而模型评估。