目前是大数据时代，也是人工智能的时代。 全世界每时每刻产生海量数据，对这些数据进行挖掘得到的信息和知识可以为人类带来巨大的宝藏财富： 可以提高生产效率、医疗水平、工作效率和学习效率，还可以带来巨大商业利益。可以提高人工智能水平，可以提高人类决策正确性。 数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息和知识的过程。 通常认为数据挖掘（Data mining）是数据库知识发现（英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD)中的一个步骤。 数据挖掘主要通过统计学方法、人工智能技术（机器学习、专家系统和模式识别）、模糊数学和粗糙...

目前是大数据时代，也是人工智能的时代。 全世界每时每刻产生海量数据，对这些数据进行挖掘得到的信息和知识可以为人类带来巨大的宝藏财富： 可以提高生产效率、医疗水平、工作效率和学习效率，还可以带来巨大商业利益。可以提高人工智能水平，可以提高人类决策正确性。 数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息和知识的过程。 通常认为数据挖掘（Data mining）是数据库知识发现（英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD)中的一个步骤。 数据挖掘主要通过统计学方法、人工智能技术（机器学习、专家系统和模式识别）、模糊数学和粗糙集等方法进行工作。 主要的数据挖掘任务有分类、聚类、预测、关联规则、时序分析和复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)，数据和成果描述和可视化。