HDP 数据访问和管理技术综述

1.4 数据挖掘技术综述。1.4.1 数据挖掘的发展受益于超大规模数据库的出现、先进的计算机技术以及经营管理实践中对数据深度分析需求的增加。

当前，数据挖掘领域涵盖了多种常用方法，主要包括数学统计方法和机器学习算法，如人工神经网络和遗传算法。其中包括关联规则挖掘、序列模式分析、分类分析、聚类分析以及异常点检测。

数据挖掘技术方面的总体、概括性介绍。

《数据挖掘：概念与技术》是一本由韩家炜编著的专业书籍，全面介绍了数据挖掘的基本概念、技术及其应用领域。本书适用于初学者和有一定基础的技术人员，详细解析了数据挖掘的重要性和应用前景。技术进步的推动下，数据挖掘正成为企业决策的重要工具，通过从海量数据中提取有价值信息，揭示隐藏模式和趋势，为企业战略决策提供支持。

随着数据库技术的迅猛发展，数据挖掘作为一种快速增长的海量数据处理方法，在大数据存储中发挥着重要作用。现今的数据量已经超出了人类单一处理的能力，使得大量数据变得难以再次访问，形成了所谓的数据坟墓。尽管数据丰富，但信息利用存在一定缺陷。

数据挖掘技术的总论，包含了许多概念，对学习数据挖掘非常有帮助。

根据提供的信息，我们可以详细探讨Java数据访问技术及其在不同领域的应用。本书主要涉及JDBC（Java数据库连接）、JNDI（Java命名和目录接口）以及JAXP（Java XML处理API）三大关键技术。这些技术不仅限于介绍核心概念和用途，还深入分析了它们在实际应用中的场景。JDBC作为Java平台上的标准SQL数据库访问接口，通过驱动管理实现与各种数据库的连接，并支持SQL执行和事务处理。JNDI提供了在分布式环境中查找和引用对象的标准API，包括名称绑定、名称查询和目录浏览等功能。JAXP则是解析和处理XML文档的API集合，支持DOM和SAX两种主要解析器。

数据挖掘（Data Mining，简称DM）是利用统计学、机器学习和人工智能等技术，深度分析海量数据，揭示数据间潜在联系和规律的过程。在商业、科研、医疗等领域，数据挖掘已成为重要的分析工具。CRISP-DM是广泛采纳的数据挖掘标准流程，指导项目从业务理解到模型部署的全过程。SPSS公司的Clementine软件提供了神经网络、聚类分析、主成分分析、决策树等多种数据挖掘工具和技术。

本书详尽总结了当前大数据及其相关技术的发展，内容涵盖大数据的概念、特点和发展历史，数据获取、存储、抽取、清洗、集成以及查询、分析、建模等方面。同时还介绍了异构数据采集、文档存储与检索、异种数据的统一访问与转换等技术，并结合微博股票市场预测和海量视频检索系统的实例，以及HDFS云文件系统等实用案例。适合大数据技术初学者、从业人员和研究人员，也是高校相关专业的教学参考书。