现代数据挖掘与传统数据挖掘的比较
网络数据挖掘的优势与局限性
网络数据挖掘的优势与局限性随着互联网技术的快速发展，以及互联网上数据的日益积累和多样化，网络数据挖掘已经成为了当前科技领域的热门话题。
网络数据挖掘通过分析和挖掘海量的网络数据，为我们提供了更多的信息和知识，有着广泛的应用前景。
然而，网络数据挖掘也存在不少的局限性，例如数据隐私和数据质量等问题。
下面我们将结合当前网络数据挖掘的热点应用，详细论述网络数据挖掘的优势和局限性。
一、网络数据挖掘的优势1.数据分析能力强网络数据挖掘需要大量数据作为支撑，具有强大的数据分析能力，能够深入挖掘数据的内涵和规律。
这种深入挖掘能力可以让我们从庞大的数据中找到更有价值的部分，使我们更好地理解和分析数据，了解客户的行为习惯，以及研究市场趋势。
2.提供更精准的决策支持网络数据挖掘能够帮助企业和政府等机构从更全面的角度展望未来，同样也可以在现实生活中给出更多的决策支持。
通过网络数据分析我们可以更好地了解市场需求的特征和规律，及时调整自己的销售策略和市场行动计划。
同时针对政府管理等方面，网络数据挖掘也可以支持合理、有效的政策制定，从而更好地服务于人民。
3.可以为企业提供创新发展方向网络数据挖掘可以让企业了解客户精准需求，同时从企业内部走向市场，尤其是通过社交网络的分析发现更多市场机会，从而为企业创造更多创新的发展方向。
二、网络数据挖掘的局限性1.数据源不足和数据质量问题网络数据挖掘离不开数据的支撑，但是在实际应用中仍然存在一些数据源不足和数据质量问题。
由于许多数据是难以收集的，因此数据来源的多样性和数据质量是网络数据挖掘成功与否的关键因素之一。
2.数据隐私问题在网络数据挖掘过程中，因为收集的数据主要来自互联网，因此隐私安全方面也有一定的风险。
由于网络数据面向的是公众，因此它更容易受到一些黑客的攻击和威胁，导致用户隐私泄露，甚至是关键敏感信息的泄露。
3.算法问题网络数据挖掘需要复杂的算法和技术支持，但是在当前的科技环境下，算法和技术还有许多问题需要解决。
大数据和数据挖掘：哪种更有前途
大数据和数据挖掘：哪种更有前途随着科技的不断进步和人工智能的日益发展，大数据和数据挖掘成为了当今社会最热门的话题之一。
许多人会想知道哪种的前景更加广阔和有潜力，本文将会就此进行分析和探讨。
首先，大数据是指那些规模庞大、复杂度高、处理效率低、分析难度大的数据集合，它来源于各种渠道，如互联网、传感器等。
而数据挖掘则是通过使用各种技术和算法，对大数据进行技术分析和挖掘，以发现其中潜在的价值和意义。
对于大数据，其涉及的范围极为广泛，包括政府、企业、社交网络、医疗健康等诸多领域，而数据挖掘则是其分析和利用的手段。
因此，若要论哪种更有前途，需要考虑它们的关系。
从实际应用场景来看，大数据和数据挖掘都有各自的优势。
大数据的优势在于它提供了明确的数据来源，它们的特点往往比较明显，有助于实现精细化操作和个性化服务。
例如，在某些场景下，企业可以通过对用户数据的归集和分析，推出更具有针对性的产品和服务。
而数据挖掘则是通过对大数据进行多维度的分析和挖掘，发现其中蕴含的价值，捕捉流行趋势，避免经验判断和盲目决策。
这种方法可以应用于企业商业数据的分析和研发，帮助企业提升竞争力和市场占有率。
此外，大数据和数据挖掘也有着各自的不足之处。
大数据在处理和分析时存在效率较低的问题，而数据挖掘则需要应用多种算法和分析方法，需要大量的人力资源和时间投入。
在工程实践中，大数据和数据挖掘往往结合起来使用，充分利用它们各自的优势，并避免它们的不足之处。
但是，随着人工智能的普及和大数据技术的发展，越来越多的企业开始意识到数据挖掘的重要性，并且越来越多的机构开始将大数据和数据挖掘的技术应用于各自的业务中。
与此同时，新的技术、新的算法和新的工具也在日新月异的变化着。
可以预见的是，随着技术的不断进步和应用的深入推广，大数据和数据挖掘技术的应用领域和前景将越来越广阔和有潜力。
因此，结合以上分析，可以得出以下结论：大数据和数据挖掘在不同的领域中都有着广泛的应用，需要结合起来使用，才能真正发挥它们的优势。
什么叫数据挖掘_数据挖掘技术解析
什么叫数据挖掘_数据挖掘技术解析数据挖掘（data mining）是指从大量的资料中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关联性的信息的过程。
在全世界的计算机存储中，存在未使用的海量数据并且它们还在快速增长，这些数据就像待挖掘的金矿，而进行数据分析的科学家、工程师、分析员的数量变化一直相对较小，这种差距称为数据挖掘产生的主要原因。
数据挖掘是一个多学科交叉领域，涉及神经网络、遗传算法、回归、统计分析、机器学习、聚类分析、特异群分析等，开发挖掘大型海量和多维数据集的算法和系统，开发合适的隐私和安全模式，提高数据系统的使用简便性。
数据挖掘与传统意义上的统计学不同。
统计学推断是假设驱动的，即形成假设并在数据基础上验证他；数据挖掘是数据驱动的，即自动地从数据中提取模式和假设。
数据挖掘的目标是提取可以容易转换成逻辑规则或可视化表示的定性模型，与传统的统计学相比，更加以人为本。
数据挖掘技术简述数据挖掘的技术有很多种，按照不同的分类有不同的分类法。
下面着重讨论一下数据挖掘中常用的一些技术：统计技术，关联规则，基于历史的分析，遗传算法，聚集检测，连接分析，决策树，神经网络，粗糙集，模糊集，回归分析，差别分析，概念描述等十三种常用的数据挖掘的技术。
1、统计技术数据挖掘涉及的科学领域和技术很多，如统计技术。
统计技术对数据集进行挖掘的主要思想是：统计的方法对给定的数据集合假设了一个分布或者概率模型（例如一个正态分布）然后根据模型采用相应的方法来进行挖掘。
2、关联规则数据关联是数据库中存在的一类重要的可被发现的知识。
若两个或多个变量的取值之I司存在某种规律性，就称为关联。
关联可分为简单关联、时序关联、因果关联。
关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。
有时并不知道数据库中数据的关联函数，即使知道也是不确定的，因此关联分析生成的规则带有可信度。
3、基于历史的MBR（Memory-based Reasoning）分析先根据经验知识寻找相似的情况，。
数据分析知识：数据挖掘中的网络分析技术
数据分析知识：数据挖掘中的网络分析技术随着数据时代的到来，企业们已经意识到，数据是提高营销效率，增加利润的重要工具。
但是，数据的价值并不仅仅只在于其中的数字，还在于它们之间的关联和联系。
数据挖掘中的网络分析技术，能够帮助人们挖掘这些关联和联系，揭示数据之间的真实含义，为企业们提供更深入的参考依据。
本文将从以下几个方面阐述网络分析技术在数据挖掘中的应用。
一、网络分析技术概述网络分析技术是一种基于图论和统计学的分析方法，研究对象是网络结构和网络中节点间的特定关系。
网络分析技术通过表达关系属性和节点度量来描述网络和节点，挖掘网络结构和节点特征。
在实际应用中，网络分析技术被广泛应用于社会网络、生物网络、技术网络、交通网络等领域。
在数据挖掘中，网络分析技术有效地应用于优化推荐系统、识别异常事件、预测趋势、数据清洗、信用评分等方面。
二、网络分析技术在社交媒体中的应用社交媒体是数据挖掘中最重要的应用之一，网络分析技术在社交媒体分析中起着至关重要的作用。
以微博为例，通过对微博中的社交联系进行网络分析，可以发现某些用户是互相关注的，通过这种互动，这些用户可以形成一个社交网络。
网络中的每个节点代表一个用户，边代表关注关系或评论互动，从而分析每个节点的重要性。
通过分析社交网络中的节点特征，就可以实现用户群体的细分、微博内容的推荐等。
此外，通过对社交网络的分析，还可以预测用户在不同时期的行为模式，从而优化广告投放等策略。
三、网络分析技术在网络安全中的应用在当前信息化的环境中，网络安全已经成为企业们重视的问题。
网络分析技术可以帮助企业在网络安全方面实现数据挖掘和监测。
比如，在网络入侵分析中，网络分析技术可以帮助企业监测网络流量，从而检测异常流量和敏感信息的泄露。
通过网络分析，企业可以识别潜在的网络攻击，及时采取预防措施，避免不必要的损失。
此外，在欺诈检测领域，网络分析技术也起到了重要作用。
通过对网络中节点和边的分析，可以实现对欺诈事件的监测和识别。
大数据的挖掘
大数据的挖掘随着科技的不断发展，大数据已经成为现代社会中不可忽视的一个重要组成部分。
大数据的挖掘为人们提供了深入了解客观世界的机会，帮助人们做出更明智的决策，进而推动社会的进步与发展。
本文将介绍大数据挖掘的定义、应用领域以及其中的挑战和未来发展方向。
一、定义大数据挖掘是指利用各种技术和工具对庞大的数据集进行分析，以发现隐藏在数据背后的规律、趋势和价值信息的过程。
这些数据可以来自于各种来源，包括社交媒体、传感器、数据采集设备等等。
通过对这些数据进行分析和挖掘，我们可以从中提取出有用的信息和知识，以支持决策、发现新的业务机会、改进产品和服务等。
二、应用领域大数据挖掘在众多领域都有广泛的应用，以下为几个典型的应用领域：1. 商业和市场营销：通过对大量的市场数据进行挖掘和分析，企业可以更好地了解消费者的需求和偏好，进而制定更精准的市场营销策略，提高销售额和市场份额。
2. 金融服务：金融机构可以利用大数据挖掘技术来预测市场趋势、评估风险、进行欺诈检测等，以提高投资决策的准确性和效率。
3. 医疗保健：医疗机构可以通过对患者的大数据进行分析，识别出与疾病相关的模式和变量，从而提供更精确的诊断和治疗方案。
4. 城市规划：政府部门可以利用大数据挖掘技术来分析城市的交通流量、能源消耗、环境污染等数据，制定更科学、高效的城市规划方案。
三、挑战与未来发展方向尽管大数据挖掘在各个领域都有广泛的应用，但其面临着一些挑战和难题。
1. 数据质量：大数据的质量往往存在问题，包括数据的准确性、完整性以及数据清洗和集成的困难等。
因此，如何保证挖掘出的结果的准确性和可靠性是一个重要的挑战。
2. 隐私保护：大数据的挖掘过程中涉及到大量的个人隐私信息，如何确保数据的安全性和隐私保护是一个亟待解决的问题。
3. 技术和人才需求：大数据挖掘依赖于各种技术和工具，而这些技术和工具的不断更新和发展对从业人员的技术水平和知识储备提出了更高的要求。
未来，大数据挖掘将继续发展和演进，其中的一些方向可能包括：1. 深度学习和人工智能的应用：将深度学习和人工智能与大数据挖掘相结合，可以更好地处理复杂的数据分析任务，提高数据挖掘的效率和准确性。
数据挖掘与大数据分析
数据挖掘与大数据分析数据挖掘和大数据分析是当今信息时代中不可或缺的技术和方法。
随着信息技术的迅猛发展和互联网的普及，海量的数据被持续地产生和积累。
而数据挖掘和大数据分析正是通过对这些海量数据的处理和分析，发掘隐藏在其中的有价值的信息和知识。
一、什么是数据挖掘是指通过自动或半自动的方式，从大量的数据中发现模式、关联、异常和趋势等有用的知识的过程。
它利用统计学、机器学习、数据库系统和可视化等技术，通过计算和算法，对数据集中的模式和规律进行探索和提取。
数据挖掘可以帮助人们理解数据，预测未来趋势和行为，优化决策和提高效率。
大数据分析则是指对大规模、高速和多样化的数据进行收集、处理、分析和展现的过程。
与传统的数据分析相比，大数据分析具有更高的速度、更强的实时性和更有效的分析能力。
通过大数据分析，人们可以了解消费者行为、市场趋势、产品质量和风险识别等，并做出相应的决策和调整。
二、数据挖掘与大数据分析的应用数据挖掘和大数据分析在各个领域都有广泛的应用，包括但不限于以下几个方面：1. 商业领域：数据挖掘可以帮助企业对客户的购买行为、消费偏好和需求进行分析，从而制定更有针对性和个性化的推广和营销策略。
大数据分析可以帮助企业了解市场竞争情况、产品销售趋势和用户反馈，从而优化产品和服务。
2. 金融领域：数据挖掘和大数据分析可以用于识别金融欺诈行为、预测股市和汇率趋势，以及评估信用风险和市场风险等。
通过对大数据的分析和挖掘，可以提高金融机构的风险管理能力，减少损失和提高效益。
3. 医疗领域：数据挖掘和大数据分析可以用于疾病诊断和预防、医疗资源分配和医疗质量评估等。
通过分析大数据，可以寻找和发现疾病的潜在因素和风险，提供个性化的医疗服务和推荐。
4. 城市管理：数据挖掘与大数据分析可以辅助城市规划和管理，包括交通规划、环境保护、资源分配、社会治理等方面。
通过对大数据进行分析和挖掘，可以提供实时的交通流量信息、环境监测数据和人口迁移趋势，有助于优化城市管理和提升居民生活质量。
数据挖掘综述
基于进化理论，并采用遗传结合、遗传 变异、以及自然选择等设计方法的优化技 术。
7 数据挖掘的主要流程（四个阶段）
系统的数据挖掘过程是一个不断循环、优化的过
程。
数据挖掘各阶段的工作量
Data Mining牵涉大量的规划与准备，专家声 称高达80%的过程花在准备数据阶段。
确定业务对象
数据准备
模式发现
数据访问 (80年代)
“在新英格兰的分 部去年三月的销售 额是多少？”
在记录级提 Oracle、Sybase、 供历史性的、 Informix、IBM、 动态数据信 Microsoft 息 在各种层次 Pilot、Comshare、 上提供回溯 Arbor、Cognos、 的、动态的 Microstrategy 数据信息
为降低决策树生成代价，人们还提出了一 种区间分类器。最近也有人研究使用神经网 络方法在数据库中进行分类和规则提取。
4.4 预测型知识（Prediction）
预测知识根据时间序列型数据，由历史的 和当前的数据去推测未来的数据，也可以 认为是以时间为关键属性的关联知识。 时间序列预测方法有经典的统计方法、神 经网络和机器学习等。
4. 数据挖掘研究的内容
目前DMKD的主要研究内容包括：
基础理论、发现算法、数据仓库、可视 化技术、定性定量互换模型、知识表示方 法、发现知识的维护和再利用、半结构化 和非结构化数据中的知识发现以及网上数 据挖掘等。
数据挖掘所发现的知识最常见的有以下 几类：
4.1 广义知识 (Generalization) 4.2 关联知识 (Association) 4.3 分类知识(Classification & Clustering) 4.4 预测型知识(Prediction) 4.5 偏差型知识(Deviation)
大数据时代下的数据分析与挖掘技术
大数据时代下的数据分析与挖掘技术在当今的大数据时代，数据不再是一种简单的数字，而是一种无限的可能。
它可以被应用于各个不同领域，包括医疗保健、市场营销、金融、物流管理等。
而数据分析与挖掘技术成为了大数据时代中最重要且不可少的领域。
数据分析和挖掘技术的发展可以追溯到20世纪80年代，当时人们开始探索如何从数据中提取更多有用的信息。
现在，随着技术的进步和数据量的增加，数据分析和挖掘技术已经成为了大数据时代中最为热门的行业之一。
它应用于各个领域，以发掘数据中的信息为目标，提高企业的生产效率，降低成本，提高盈利，促进企业持续发展。
一、大数据时代下的数据分析技术在大数据的基础上，数据分析技术不断发展，如文本分析、模式识别、数据挖掘等技术应运而生。
在企业管理和商业领域，数据分析可以帮助企业进行更为精准的经营决策，从而提高企业的效率和效益。
在医疗保健领域，数据分析可以帮助医生提前预判患者疾病的可能性，为患者提供更为个性化的治疗方案。
在金融领域，数据分析则可以用来对股票市场和投资风险进行预测和分析，从而帮助投资者更好地制定投资策略。
数据分析技术的发展还包括深度学习、神经网络、自然语言处理等技术的交叉应用。
这些技术的应用可以赋予计算机更强大的识别和理解能力，从而让计算机在数据分析中能够扮演更为重要和精确的角色。
二、大数据时代下的数据挖掘技术数据挖掘是数据分析技术的一种重要应用。
它可以通过对数据、算法和模型的整合，发掘数据中那些人类并不容易发现的模式和信息。
数据挖掘技术的应用广泛，包括市场营销、医疗保健、金融等领域。
在市场营销领域，数据挖掘技术可以通过挖掘用户数据、购买记录和消费习惯等数据，预测用户未来的购买行为，提高企业的市场竞争力。
在医疗保健领域，数据挖掘技术可以用来识别患者体内异常因素，预测疾病发展的可能性，提前发现并防范患者的疾病风险。
在金融领域，数据挖掘技术则可以从股票市场的数据中发现潜在的投资机会和风险，为投资者提供更多的投资信心和保障。
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现代数据挖掘与传统数据挖掘的比较
1、相关概念及关系
数据挖掘(Data Mining，DM)又称数据库中的知识发现（Knowledge Discover in Database，KDD），是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。
数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。
数据挖掘的任务有关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异群组分析和演变分析等。
现代数据挖掘技术是指20世纪80年代末所出现的数据挖掘技术，这些数据挖掘技术大多可以从数据仓库中提取人们所感兴趣的、事先不知的、隐含在数据中的有用的信息和知识，并将这些知识用概念、规则、规律和模式等方式展示给用户，使用户得以解决信息时代中的“数量过量，信息不足”的矛盾。
现代数据挖掘技术应该是从数据库中知识发现技术(KDD)研究的起步，知识发现技术是随着数据库开始存储了大量业务数据，并采用机器学习技术分析这些数据、挖掘这些数据背后的知识而发展起来的。
随着 KDD 研究的进展，越来越多的研究人员进入 KDD 的研究领域。
现代数据挖掘包括知识发现和数据挖掘。
知识发现是用一种简洁的方式从大量数据中抽取信息的一种技术，所抽取的信息是隐含的、未知的，并且具有潜在的应用价值。
知识发现可以看成是一种有价值信息的搜寻过程，它不必预先假设或提出问题，仍然能够找到那些非预期的令人关注的信息，这些信息表示了不同研究对象之间的关系和模式。
它还能通过全面的信息发现与分析，找到有价值的商业规则。
数据挖掘是 KDD 最核心的部分，是采用机器学习等方法进行知识挖掘的阶段。
数据挖掘算法的好坏将直接影响到所发现的知识的质量。
一般在科学领域中称为 KDD，而在工程应用领域则称为数据挖掘。
2、 现代数据挖掘与传统数据挖掘的比较
1、从研究内容来看：随着DMKD研究逐步深入,数据挖掘和知识发现的研究已经形成了三根强大的技术支柱,即数据库、人工智能和数理统计。
目前,DMKD的主要研究内容包括基础理论、发现算法、数据仓库、可视化技术、定性定量互换模型、知识表示方法、发现知识的维护和再利用、半结构化和非结构化数据中的知识发现以及网上数据挖掘等。
数据挖掘所发现的知识最常见的有以下4类:①广义知识
(Generalization),是指类别特征的概括性描述知识。
根据数据的微观特性发现其表征的、带有普遍性的、较高层次概念的、宏观的知识,反映同类事物共同性质,是对数据的概括、精炼和抽象。
②关联知识(Association),它反映一个事件与其他事件之间依赖或关联的知识。
如果两项或多项属性之间存在关联,那么其中一项的属性值就可以依据其他属性值进行预测。
③分类知识(Classifi-cation&Clustering),反映同类事物共同性质的特征型知识和不同事物之间的差异型特征知识。
最为典型的分类方法是基于决策树的分类方法。
它是从实例集中构造决策树,是一种有指导性的学习方法。
④预测型知识(Pre-diction),根据时间序列型数据,由历史的和当前的数据去推测未来的数据,也可以认为是以时间为关键属性的关联知识。
目前,时间序列预测方法有经典的统计方法、神经网络和机器学习等。
2、从技术方面看：传统技术以统计分析为代表,有描述统计、概率论、回归分析、时间序列分析、多元统计中的因子分析、判别分析以及聚类分析等。
现代技术以机器学习为代表,应用较普遍的有决策树理论、人工神经网络以及规则归纳法等，其中，决策树是用树枝状展现训练集中资料受各变量的影响情形的预测模型；人工神经网络
(Artificial Neural Network)是一种人脑仿真的资料分析模式,用输入变量与数值来自我学习，并根据学习经验所得的知识不断调整参数，以期得到资料的较好模式；规则归纳法(Rules Induction)是知识发现领域中最常用的方法,这是一种由一连串的“如果……/则……”的逻辑规则对资料进行细分的技术；遗传算法(Genetic Algorithms)是一种全新的最佳化空间搜寻法，其最初概念是由John Holland于1975年提出,是一种基于生物进化理论的技术,其基本观点是“适者生存”，用于数据挖掘中则常把任务表示为一种搜索问题,利用传算法强大的搜索能力找到最优解。
回归分析是将所要研究的变量区分为因变量和自变量,然后利用所获得的样本资料去估计模型中的参数;时间序列是分析时间序列的分析模型,主要有向量自回归、ARIMA模型、GARCH模型和STATESPACE(傲态空间)模型;多元分析是多变量的统计分析方法。
3、从数据挖掘工具看：数据工具根据应用领域可分为3类:①通用单任务类，仅支持KDD的数据挖掘步骤,并且需要大量的预处理工作,主要采用神经网络、决策树、基于例子和规则的方法,发现任务大多属于分类范畴。
②通用多任务类。
可执行多个领域的知识发现任务,集成了分类、可视化、聚集、概括等多种策略。
③专用领域类,对采掘的数据库有语义要求,发现的知识也较单一。
根据所采用的技术,挖掘工具大致分为6类:①基于规则和决策树的工具，大部分数据挖掘工具是采用规则
发现和决策树分类技术来发现数据模式和规则的,其核心是某种归纳算法,它通常先对数据库中的数据进行挖掘,生成规则和决策树,然后对新数据进行分析和预测。
②基于神经元网络的工具，由于具有对非线性数据的快速建模能力,其挖掘过程基本上是将数据簇聚,然后分类计算权值，它在市场数据库的分析和建模方面应用广泛。
③数据可视化方法，这类工具大大扩展了传统商业图形的能力,支持多维数据的可视化,提供了多方向同时进行数据分析的图形方法。
④模糊发现方法，应用模糊逻辑进行数据查询排序。
⑤统计方法，这些工具没有使用人工智能技术,因此更适于分析现有信息,而不是从原始数据中发现数据模式和规则。
⑥多种方法综合，许多工具采用了多种挖掘方法,一般规模较大。
工具系统的总体发展趋势是使数据挖掘技术进一步为用户所接受和使用,也可以理解成以使用者的语言表达知识概念。
3、 数据挖掘技术的前景及发展方向
目前，国外数据挖掘的发展前景主要有:对知识发现方法的研究进一步发展,如近年来注重对Bayes(贝叶斯)方法以及Boosting方法的研究和提高；传统的统计学回归法在KDD中的应用；KDD与数据库的紧密结合。
在应用方面包括:KDD商业软件工具不断产生和完善，注重建立解决问题的整体系统，而不是孤立的过程。
用户主要集中在大型银行、保险公司、电信公司和销售业。
国内从事数据挖掘研究的人员主要分布在高校,也有部分在研究所或公司的，所涉及的研究领域很多,一般集中于学习算法的研究、数据挖掘的实际应用以及有关数据挖掘理论方面的研究。
目前,大多数研究项目是由政府资助的,如国家自然科学基金、863计划、“九五”计划等,但还没有关于国内数据挖掘产品的报道。
未来数据挖掘的几个研究热点包括网站的数据挖掘(Web site data m in-ing)、生物信息或基因(Bio informatics/genomics)的数据挖掘及其文本的数据挖掘(Textual m in ing)、数据挖掘与商业智能应用的结合。
具体比较重要的数据挖掘研究方向如下:①研究在网络环境下的数据挖掘技术,特别是在互联网上建立数据挖掘服务器,与数据库服务器配合,实现数据挖掘；②加强对各种非结构化数据的挖掘,如文本数据、图形图像数据、多媒体数据的挖掘；③研究数据挖掘与数据仓库相结合的方式,数据挖掘与数据仓库一体化的研究等；④寻求数据挖掘过程中的可视化方法,使得知识发现的过程能够被用户理解,也便于在知识发现过程中的人机交互。