1.数据挖掘的最高境界。
从数据中获取只是，辅助科学决策。
2.“啤酒与尿布”是数据挖掘的代名词，萨姆·沃尔顿的营销策略。
3.数据挖掘的目的：要从所获取的数据中发现这种规律性的知识，从而帮助企业在他们的数据仓库中找到最重要的信息，预测未来趋势和行为，使得商务和生产活动具有前瞻性，并作出具有知识驱动的决策。
4.数据挖掘（Data Mining）就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用信息和知识的过程。
5.数据仓库是一个面向主题的、集成的、随时间变化的、持久的数据集合，用于支持管理层的决策过程。
6.联机在线分析（OnLine Analytical Processing，OLAP）
一种具有对数据进行汇集、合并和聚集以及从不同角度观察信息的分析技术。
7.我们沉浸在数据的海洋里，却渴望知识的淡水。
8.数据挖掘（Data Mining）和数据库中的知识发现（KDD）互为别名。
9.数据挖掘的功能：
关联分析、聚类分析、分类、回归、时间序列分析和偏差甄别。
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