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數據挖掘是利用業務知識從數據中發現和解釋知識（或稱為模式）的過程，這種知識是以自然或者人工形式創造的新知識。 當前的數據挖掘形式，是在20世紀90年代實踐領域誕生的，是在集成數據挖掘算法平臺發

。現在，MIT、哈佛和布洛德研究所的研究人員在《科學》上的發表了 一篇論文 ，提出了 無偏見的數據挖掘技術 ，不需要先驗假設就能尋找出大數據集中變量之間的關系。 來自: Solidot

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聚類的常規應用 模式識別 空間數據分析 在GIS中，通過聚類發現特征空間來建立主題索引； 在空間數據挖掘中，檢測并解釋空間中的簇； 圖象處理 經濟學 (尤其是市場研究方面) WWW 文檔分類 分析WEB

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第 1 部分 早期的數據挖掘研究主要針對字符、數值型的商業數據，隨著信息技術的不斷提高以及移動設備和網絡的廣泛使用，數據產生的速度越來越快，數據收集的頻率越來越高，數據密度的增長越來越顯著，這些因

看山不是山，看水不是水；看山還是山，看水還是水；” 這3句話反應的禪宗的3種境界，也恰恰說明了產品經理做需求挖掘的3種境界。 第一層，像嬰兒一樣充滿了對世界的好奇與新鮮，不斷嘗試新的產品，看到什么就認識什么，不去多想；

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個一般性的結構，可以適應于任何結構類型的數據。那么圖數據挖掘是干什么的呢？難道是開著挖掘機來進行挖掘？還是扛著鋤頭？下面講講什么是圖數據挖掘。 一、什么是圖數據挖掘 這個話題感覺比較沉重，以至于我敲打每個字

數據挖掘目前在各類企業和機構中蓬勃發展。因此我們制作了一份此領域常見術語總結，希望你喜歡。 分析型客戶關系管理（Analytical CRM/aCRM）: 用于支持決策，改善公司跟顧客的互動或提高

最近看過一本《再造銷售奇跡》的書，里面說道“所有變更的動力都是因為有痛苦”，因此俺想推廣Scrum，第一步要對公司權力決策著做一次訪談，挖掘公司軟件開發過程中的痛苦并構筑愿景。 經過俺精心準備的訪談內容，并運用了《再造銷售奇跡》里的九格愿

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