众所周之，数据挖掘（DW）是商业智能（BI）里相当重要的一部分。那数据挖掘到底是什么呢，本文将对此探讨一下。
人们在日常生活中经常会遇到这样的情况：超市的经营者希望将经常被同时购买的商品放在一起，以增加销售；保险公司想知道购买保险的客户一般具有哪些 特征；医学研 究人员希望从已有的成千上万份病历中找出患某种疾病的病人的共同特征，从而为治愈这种疾病提供一些帮助。
对于以上问题，现有信息管理系统中的数据分析工具无法给出答案。因为无论是查询、统计还是报表，其处理方式都是对指定的数据进行简单的数字处理，而 不能对这些数据所包含的内在信息进行提取。随着信息管理系统的广泛应用和数据量激增，人们希望能够提供更高层次的数据分析功能，从而更好地对决策或科研工 作提供支持。
正是为了满足这种要求，从大量数据中提取出隐藏在其中的有用信息，将机器学习应用于大型数据库的数据挖掘(Data Mining)技术得到了长足的发展。
数据挖掘（DW），也可以称为数据库中的知识发现(Knowledge Discover 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。
数据库中的知识发现是一个多步骤的处理过程，一般分为：
问题定义了解相关领域的有关情况，熟悉背景知识，弄清用户要求。
数据提取根据要求从数据库中提取相关的数据。
数据预处理主要对前一阶段产生的数据进行再加工，检查数据的完整性及数据的一致性，对其中的噪音数据进行处理，对丢失的数据进行填补。
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或使用一些常用的表示方式。
知识评估将发现的知识以用户能了解的方式呈现，根据需要对知识发现过程中的某些处理阶段进行优化，直到满足要求。
由此可见，数据挖掘只是数据库中知识发现的一个步骤，但又是最重要的一步。因此，往往可以不加区别地使用KDD和数据挖掘。一般在研究领域被称作数 据库中知识发现的，在工程领域则称之为数据挖掘。
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