隨著信息技術的高速發展、數據庫管理系統的廣泛應用，人們積累的數據量急劇增長，大量的信息給人們帶來方便的同時，也帶來了諸如：信息過量難以消化，信息真假難以辨識，信息安全難以保證，信息形式不一致難以統一處理等問題。如何從海量的數據中提取有用的知識成為當務之急。數據挖掘就是為順應這種需要應運而生發展起來的數據處理技術。

　　數據挖掘就是對觀測到的數據集進行分析，目的是發現未知的關系和以數據擁有者可以理解并對其有價值的新穎方式來總結數據。它利用各種分析方法和分析工具在大規模海量數據中建立模型和發現數據間關系的過程，這些模型和關系可以用來做出決策和預測。
　　? 數據挖掘的過程就是知識發現的過程，其所能發現的知識有如下幾種：廣義型知識，反映同類事物共同性質的知識;特征型知識，反映事物各方面的特征知識;差異型知識，反映不同事物之間屬性差別的知識;關聯型知識，反映事物之間依賴或關聯的知識;預測型知識，根據歷史的和當前的數據推測未來數據;偏離型知識，揭示事物偏離常規的異常現象。所有這些知識都可以在不同的概念層次上被發現，隨著概念樹的提升，從微觀到中觀再到宏觀，以滿足不同用戶、不同層次決策的需要。
　　大數據技術及其應用的驅動原因，在于數據管理理念的不斷變革。數據管理是利用計算機硬件和軟件技術對數據進行有效地收集、存儲、處理和應用的過程，其目的在于充分有效地發揮數據的作用。
　　靈玖軟件NLPIR大數據語義智能分析平臺針對中文數據挖掘的綜合需求,融合了網絡精準采集、自然語言理解、文本挖掘和語義搜索的研究成果,先后歷時十八年,服務了全球四十萬家機構用戶,是大時代語義智能分析的一大利器。
　　NLPIR大數據語義智能分析平臺平臺針對互聯網內容處理的需要，融合了自然語言理解、網絡搜索和文本挖掘的技術，提供了用于技術二次開發的基礎工具集。
　　NLPIR能夠全方位多角度滿足應用者對大數據文本的處理需求，包括大數據完整的技術鏈條：網絡采集、正文提取、中英文分詞、詞性標注、實體抽取、詞頻統計、關鍵詞提取、語義信息抽取、文本分類、情感分析、語義深度擴展、繁簡編碼轉換、自動注音、文本聚類等。
　　數據挖掘技術是一個發展十分快的領域，?隨著對數據挖掘技術在各領域日益廣泛的應用，實現了數據資源共享及技術發展的跨域，從而大大提高了工作效率，并帶來巨大的成功。
　　信息時代萬物數化，大數據的重要性己成行業共識，針對大數據技術和應用的創新，其發展趨勢不可阻擋。如何對大數據進行充分和有效的分析和挖掘，使之轉換為有價值的信息和知識，用于解決各種各樣的科學和應用問題，成為大數據時代信息技術發展的重大挑戰，同時也是信息技術創新的新的制高點。 與50位技術專家面對面20年技術見證，附贈技術全景圖

總結

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