数据挖掘技术综述（英文版）

数据挖掘概念与技术的权威指南，包括最新技术和应用案例，中文第二版和第三版中英文对照。

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这篇文章讨论了数据挖掘方面的知识，重点放在数据挖掘算法及其英文版本。

当前，数据挖掘领域涵盖了多种常用方法，主要包括数学统计方法和机器学习算法，如人工神经网络和遗传算法。其中包括关联规则挖掘、序列模式分析、分类分析、聚类分析以及异常点检测。

数据挖掘技术的总论，包含了许多概念，对学习数据挖掘非常有帮助。

数据挖掘的技术挺广泛的，了解一些基本的概念对你做数据会有。比如，数据挖掘技术综述论文就适合想深入了解这一块的开发者。它涵盖了数据挖掘的各种技术，帮你理清楚哪些方法适合哪些场景。数据挖掘其实就像从海量数据中寻找隐藏的规律，挺实用的，尤其是在做推荐系统、用户画像、趋势预测时。例如，通过算法用户行为数据，得出一些精准的推荐策略。这篇文章简单明了，直接给你技术概览，免去你查找资料的麻烦。如果你对数据感兴趣，可以直接看看哦，挺有启发的。这篇综述文章内容虽然不长，但它涵盖了多数据挖掘的经典方法，适合入门或者深入了解这块的技术点。你可以在浏览器里打开链接，轻松学习。

数据挖掘技术方面的总体、概括性介绍。

《数据挖掘：概念与技术》是一本由韩家炜编著的专业书籍，全面介绍了数据挖掘的基本概念、技术及其应用领域。本书适用于初学者和有一定基础的技术人员，详细解析了数据挖掘的重要性和应用前景。技术进步的推动下，数据挖掘正成为企业决策的重要工具，通过从海量数据中提取有价值信息，揭示隐藏模式和趋势，为企业战略决策提供支持。

随着数据库技术的迅猛发展，数据挖掘作为一种快速增长的海量数据处理方法，在大数据存储中发挥着重要作用。现今的数据量已经超出了人类单一处理的能力，使得大量数据变得难以再次访问，形成了所谓的数据坟墓。尽管数据丰富，但信息利用存在一定缺陷。