數據挖掘與統計工作.doc34

數據發掘的工作（Data Mining）是近年來數據庫應用領域中，相當熱門的議題。它是個神奇又時髦的技術，但卻也不是什麼新東西，因為Data Mining使用的分析方法，如預測模型（回歸、時間數列）、數據庫分割（Database Segmentation）、連接分析（Link Analysis）、偏差偵測（Deviation Detection）等；美國政府從第二次世界大戰前，就在人口普查以及軍事方麵使用這些技術，但是信息科技的進展超乎想象，新工具的出現，例如關連式數據庫、對象導向數據庫、柔性計算理論（包括Neural network、Fuzzy theory、Genetic Algorithms、Rough Set等）、人工智能的應用（如知識工程、專家係統），以及網絡通訊技術的發展，使從數據堆中挖掘寶藏，常常能超越歸納範圍的關係；使Data Mining成為企業智慧的一部份。

Data Mining 是一個浮現中的新領域。在範圍和定義上、推理和期望上有一些不同。 時代不一樣了，現在數據來得
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