数据挖掘的趋势是什么？

数据挖掘的趋势如下：

应用探索 - 早期数据挖掘应用通常针对帮助企业获得竞争优势。随着电子商务和电子营销成为零售市场的主流组成部分，数据挖掘在企业中的应用探索不断扩展。

数据挖掘越来越多地用于探索各个领域的应用，包括财务分析、电信、生物医学和科学。新兴软件领域包括用于反恐（包括和超越入侵检测）和移动（无线）数据挖掘的数据挖掘。由于通用数据挖掘系统在处理特定于应用程序的问题方面可能存在局限性，因此可以看出向开发更多特定于应用程序的数据挖掘系统的趋势。

可扩展和交互式数据挖掘方法 - 与传统数据分析方法相比，数据挖掘应该能够有效地管理海量数据，并且如果可能的话，以交互方式管理。由于收集的信息量持续快速增长，因此单一和集成数据挖掘服务的可扩展算法变得至关重要。

提高挖掘过程完成效率并增加客户交互的一个重要方向是基于约束的挖掘。这通过启用约束的描述和使用来指导数据挖掘系统搜索有趣的模式，从而为用户提供额外的控制。

数据挖掘与数据库系统、数据仓库系统和 Web 数据库系统的集成 - 数据库系统、数据仓库系统和 Web 已成为主流数据处理系统。必须提供数据挖掘作为必不可少的 数据分析组件，可以将其平滑地集成到包括数据处理环境中。

数据挖掘语言的标准化 - 标准数据挖掘语言或其他标准化工作将支持数据挖掘解决方案的系统开发，提高多个数据挖掘系统和服务之间的互操作性，并促进数据挖掘系统在市场和社会中的教育和使用。

可视化数据挖掘 - 可视化数据挖掘是从海量数据中发现知识的有效方法。可视化数据挖掘方法的系统研究和开发将支持数据挖掘作为数据分析工具的推广和使用。

数据挖掘与软件工程 - 随着软件程序规模越来越大，难度越来越复杂，并且倾向于源于多个软件团队开发的多个组件的统一，提供软件健壮性和可靠性是一项越来越具有挑战性的任务。

有错误的应用程序程序执行的分析本质上是一个数据挖掘过程，跟踪在程序执行期间生成的数据可以揭示重要的模式和异常值，从而导致最终自动发现软件错误。

Ginni

更新于：2021-11-30

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