數據開採

數據開採技術從一開始就是面向應用的。它不僅僅要完成面向特定數據庫的檢索、查詢、調用，而且要對這些數據進行統計、分析、綜合和推理，以指導實際問題的求解，發現一件事和其他事件的相互關聯，甚至利用已有的數據對未來的活動進行預測。

數據開採技術的目標是從大量數據中，發現隱藏於其後的規律或數據間的關係，從而服務於決策。數據挖掘一般有以下四類主要任務：數據總結、分類、關聯分析和聚類。

來自各種源的大量數據通常以這種方式進行分析。某個機構通過將其數據庫與從其他源中獲得的數據庫相關聯,就可能從它現有的數據中提取新的數據。例如,如果用户的數據庫結合另一個源(包含那些相同用户的其他信息)的數據庫,則該用户數據庫可能提供新的信息。開採可能產生超出合併的數據基本關係的未預料信息。但是數據開採的潛能超出了用户數據庫範圍。科學數據庫是一個主要的候選者。例如,地理信息是可以“開採的”,以找到潛在的礦藏和油田位置!