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数据挖掘是现代信息技术领域的重要组成部分，其任务包括关联分析、聚类分析和孤立点分析。随着大数据时代的到来，数据挖掘的重要性日益突显。数据挖掘需要应对数据容量的快速增长和数据的多样性，要求算法具有可扩展性和处理不确定性的策略。在学术界，数据挖掘的研究主要集中在顶级会议和权威期刊上。理解数据是数据挖掘的基础，数据类型包括记录数据、图数据和有序数据。统计描述和可视化工具如直方图和散点图用于展示数据的中心趋势和分布。

具体分为以下几种： INNER JOIN 显示符合条件的记录，此为默认值； LEFT （OUTER） JOIN 显示符合条件的数据行以及左边表中不符合条件的数据行，此时右边数据行会以NULL来显示，此称为左连接； RIGHT （OUTER） JOIN 显示符合条件的数据行以及右边表中不符合条件的数据行，此时左边数据行会以NULL来显示，此称为右连接； FULL （OUTER） JOIN 显示符合条件的数据行以及左边表和右边表中不符合条件的数据行，此时缺乏数据的数据行会以NULL来显示； CROSS JOIN 会将一个表的每一笔数据和另一表的每笔数据匹配成新的数据行。当将JOIN关键词放于FROM子句中时，应有关键词ON与之相对应，以表明连接的条件。

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