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法律研究可以挖掘哪些类型的数据？
数据挖掘定义了从海量数据中提取或挖掘知识的过程。数据挖掘通常用于保存和处理大量数据的地方。例如，银行系统使用数据挖掘来保存大量数据，这些数据会不断被处理。
在数据挖掘中，根据多个类别将数据的隐藏模式转换为有用的数据。这些数据被收集在一个区域，包括用于分析的数据仓库，并执行数据挖掘算法。这些数据有助于做出有效的决策，从而降低成本并提高收入。
以下列出了各种用于数据的数据挖掘应用程序类型：
关系型数据库 - 数据库系统也称为数据库管理系统。它包括一组相互关联的数据（称为数据库）和一组用于处理和访问数据的软件程序。
关系型数据库是一组表，每个表都有一个唯一的名称。每个表都包含一组属性（列或字段），并且通常存储大量元组（记录或行）。关系表中的每个元组都定义了一个由唯一键标识的对象，并由一组属性值表示。通常会为关系型数据库构建一个语义数据模型，包括实体关系 (ER) 数据模型。ER 数据模型将数据库定义为一组实体及其关系。
事务型数据库 - 事务型数据库包含一个文件，其中每条记录都定义一个事务。事务通常包含一个唯一的事务标识号 (trans ID) 和构成事务的项目的列表（例如，在商店中购买的商品）。
事务型数据库可以具有与其相关的其他表，其中包括有关销售的其他数据，包括交易日期、客户 ID 号、销售人员的 ID 号以及出现销售的分支机构的 ID 号等。
对象关系型数据库 - 对象关系型数据库基于对象关系型数据模型构建。该模型通过支持用于管理复杂对象和面向对象的功能的丰富数据类型来扩展关系模型。
时间序列数据库 - 时间序列数据库通常存储包含与时间相关的属性的关系数据。这些属性可以包括多个时间戳，每个时间戳都有不同的语义。
序列数据库 - 序列数据库存储有序事件的序列，无论是否具有时间的事实概念。例如，客户购物序列、网络点击流和生物序列。
时间序列数据库 - 时间序列数据库存储随着时间的推移重复测量获得的值或事件的序列（例如，每小时、每天、每周）。例如，从股票交易所、库存控制和自然现象测量（如温度和风）中收集的数据。
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