数据挖掘（英语：data mining）是一个跨学科的计算机科学分支。它是用人工智能、机器学习、统计学和数据库的交叉方法在相对较大型的数据集中发现模式的计算过程。
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用python和R语言实现Data Mining数据挖掘
Python是一种广泛使用的解释型、高级和通用的编程语言。Python支持多种编程范型，包括函数式、指令式、结构化、面向对象和反射式编程。它拥有动态类型系统和垃圾回收功能，能够自动管理内存使用，并且其本身拥有一个巨大而广泛的标准库。
R语言，一种自由软件编程语言与操作环境，主要用于统计分析、绘图、数据挖掘。R本来是由来自新西兰奥克兰大学的罗斯·伊哈卡和罗伯特·杰特曼开发（也因此称为R），现在由“R开发核心团队”负责开发。
数据挖掘过程的总体目标是从一个数据集中提取信息，并将其转换成可理解的结构，以进一步使用。除了原始分析步骤，它还涉及到数据库和数据管理方面、数据预处理、模型与推断方面考量、兴趣度度量、复杂度的考虑，以及发现结构、可视化及在线更新等后处理。数据挖掘是“数据库知识发现”（Knowledge-Discovery in Databases,简称KDD）的分析步骤，本质上属于机器学习的范畴。
数据库知识发现（KDD）过程通常定义为以下阶段：
- 选择
- 预处理
- 变换
- 数据挖掘
- 解释/评估
类似词语“数据捕捞”、“数据捕鱼”和“数据探测”指用数据挖掘方法来采样过小以致无法可靠地统计推断出所发现任何模式的有效性的更大总体数据集的部分。
应用领域：
- 解析学
- 行为信息学
- 大数据
- 生物信息学
- 商业智能
- 数据分析
- 数据仓库
- 决策支持系统
- 领域驱动的数据挖掘
- 预测分析
- 网络挖掘
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