隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、通訊技術(shù)、internet技術(shù)的迅速發(fā)展和電子商務(wù)、辦公自動化、管理信息系統(tǒng)、internet 的普及等,企業(yè)業(yè)務(wù)操作流程日益自動化,企業(yè)經(jīng)營過程中產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)和由此產(chǎn)生的信息是企業(yè)的寶貴財(cái)富,它如實(shí)地記錄著企業(yè)經(jīng)營的本質(zhì)狀況。但是面對如此大量的數(shù)據(jù),傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法,如數(shù)據(jù)檢索、統(tǒng)計(jì)分析等只能獲得數(shù)據(jù)的表層信息,不能獲得其內(nèi)在的、深層次的信息,管理者面臨著數(shù)據(jù)豐富而知識貧乏的困境。如何從這些數(shù)據(jù)中挖掘出對企業(yè)經(jīng)營決策有用的知識是非常重要的,數(shù)據(jù)挖掘便是為適應(yīng)這種需要應(yīng)運(yùn)而生的。
數(shù)據(jù)挖掘是一種新的商業(yè)信息處理技術(shù),其主要特點(diǎn)是對商業(yè)數(shù)據(jù)庫中的大量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取、轉(zhuǎn)換、分析和其他模型化處理,從中提取輔助商業(yè)決策的關(guān)鍵性數(shù)據(jù)。
簡而言之,數(shù)據(jù)挖掘其實(shí)是一類深層次的數(shù)據(jù)分析方法。數(shù)據(jù)分析本身已經(jīng)有很多年的歷史,只不過在過去數(shù)據(jù)收集和分析的目的是用于科學(xué)研究,另外,由于當(dāng)時計(jì)算能力的限制,對大數(shù)據(jù)量進(jìn)行分析的復(fù)雜數(shù)據(jù)分析方法受到很大限制。現(xiàn)在,由于各行業(yè)業(yè)務(wù)自動化的實(shí)現(xiàn),商業(yè)領(lǐng)域產(chǎn)生了大量的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)不再是為了分析的目的而收集的,而是由于純機(jī)會的(opportunistic)商業(yè)運(yùn)作而產(chǎn)生。分析這些數(shù)據(jù)也不再是單純?yōu)榱搜芯康男枰,更主要是為商業(yè)決策提供真正有價(jià)值的信息,進(jìn)而獲得利潤。但所有企業(yè)面臨的一個共同問題是:企業(yè)數(shù)據(jù)量非常大,而其中真正有價(jià)值的信息卻很少,因此從大量的數(shù)據(jù)中經(jīng)過深層分析,獲得有利于商業(yè)運(yùn)作、提高競爭力的信息,就像從礦石中淘金一樣,數(shù)據(jù)挖掘也因此而得名。
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數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是一個發(fā)展十分快的領(lǐng)域, 隨著對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在各領(lǐng)域日益廣泛的應(yīng)用,實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)資源共享及技術(shù)發(fā)展的跨域,從而大大提高了工作效率,并帶來巨大的成功。
信息時代萬物數(shù)化,大數(shù)據(jù)的重要性己成行業(yè)共識,針對大數(shù)據(jù)技術(shù)和應(yīng)用的創(chuàng)新,其發(fā)展趨勢不可阻擋。如何對大數(shù)據(jù)進(jìn)行充分和有效的分析和挖掘,使之轉(zhuǎn)換為有價(jià)值的信息和知識,用于解決各種各樣的科學(xué)和應(yīng)用問題,成為大數(shù)據(jù)時代信息技術(shù)發(fā)展的重大挑戰(zhàn),同時也是信息技術(shù)創(chuàng)新的新的制高點(diǎn)。
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