資料探勘的趨勢是什麼？

資料探勘的趨勢如下：

應用探索 - 早期資料探勘應用通常針對幫助企業獲得競爭優勢。隨著電子商務和電子營銷成為零售市場的主流組成部分，資料探勘在企業中的應用探索不斷擴充套件。

資料探勘越來越多地用於探索各個領域的應用，包括財務分析、電信、生物醫學和科學。新興軟體領域包括用於反恐（包括和超越入侵檢測）和移動（無線）資料探勘的資料探勘。由於通用資料探勘系統在處理特定於應用程式的問題方面可能存在侷限性，因此可以看出向開發更多特定於應用程式的資料探勘系統的趨勢。

可擴充套件和互動式資料探勘方法 - 與傳統資料分析方法相比，資料探勘應該能夠有效地管理海量資料，並且如果可能的話，以互動方式管理。由於收集的資訊量持續快速增長，因此單一和整合資料探勘服務的可擴充套件演算法變得至關重要。

提高挖掘過程完成效率並增加客戶互動的一個重要方向是基於約束的挖掘。這透過啟用約束的描述和使用來指導資料探勘系統搜尋有趣的模式，從而為使用者提供額外的控制。

資料探勘與資料庫系統、資料倉庫系統和 Web 資料庫系統的整合 - 資料庫系統、資料倉庫系統和 Web 已成為主流資料處理系統。必須提供資料探勘作為必不可少的 資料分析元件，可以將其平滑地整合到包括資料處理環境中。

資料探勘語言的標準化 - 標準資料探勘語言或其他標準化工作將支援資料探勘解決方案的系統開發，提高多個數據挖掘系統和服務之間的互操作性，並促進資料探勘系統在市場和社會中的教育和使用。

視覺化資料探勘 - 視覺化資料探勘是從海量資料中發現知識的有效方法。視覺化資料探勘方法的系統研究和開發將支援資料探勘作為資料分析工具的推廣和使用。

資料探勘與軟體工程 - 隨著軟體程式規模越來越大，難度越來越複雜，並且傾向於源於多個軟體團隊開發的多個元件的統一，提供軟體健壯性和可靠性是一項越來越具有挑戰性的任務。

有錯誤的應用程式程式執行的分析本質上是一個數據挖掘過程，跟蹤在程式執行期間生成的資料可以揭示重要的模式和異常值，從而導致最終自動發現軟體錯誤。

Ginni

更新於：2021-11-30

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