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      数据挖掘，说得通俗一点，就是在一定范围的数据中，经过分析处理，获得对自己有用的信息。说到数据挖掘，就不得不提现在非常热门的“大数据”。对于数据挖掘，小量的数据规模没有太高的研究价值，一般都是海量的数据信息，才值得投入大量的时间和精力去研究。

      数据挖掘分析的数据有一些特性，基本上可以概括为5V（据说是IBM提出的）：Volume（大量的）、Velocity（高速的）、Variety（多样的）、Value（有价值的）Veracity（真实的）。数据挖掘有统计学、机器学习和数据库等学科作为支撑，其它还包含了可视化、信息科学等内容。数据挖掘还纳入了统计学中的回归分析、判别分析、聚类分析以及置信区间等技术，机器学习中的决策树、神经网络等技术，数据库中的关联分析、序列分析等技术。

      随着信息科学的飞速发展，数据井喷式的爆发，无论是科学研究的需要还是现实生活的需要，数据挖掘都有非常广阔的研究和应用前景，值得人类在这个领域深入探索。

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