1、什麼是資料探勘？
從大型資料庫中提取有趣的（非平凡的、蘊含的、先前未知的且是潛在有用的）資訊或模式。
2、什麼是bi（business intelligence商務智慧型）？
企業利用資訊科技以企業內部及外部既有的資料庫資料為基礎，根據所需解決的問題進行資料彙總，整合成資料倉儲後，利用適當的工具進行資料處理，利用聯機分析及資料探勘等技術分析資料，將所發現的潛在特性或是建立的**模型傳遞給決策者，以提供協助其進行決策，並達到企業目標。
3、bi的三大核心技術？
dw資料倉儲：是前提和基礎，負責統一資料規則的處理和儲存。知識發現（kdd）的核心
olap聯機分析處理：是操作，側重顯性知識的處理和分析，與使用者的互動，快速響應及提供資料的多維檢視。
dm資料探勘：是發現，側重隱性知識發掘和利用，發現隱藏在資料中的模式和有用資訊。
4、資料探勘的應用？
資料庫分析和決策支援
– 市場分析和管理：針對銷售（target marketing）， 顧客關係管理，購物籃分析，交叉銷售（cross selling），市場分割（market segmentation）
– 風險分析與管理：**，顧客關係，改進保險，質量控制，競爭能力分析
– 欺騙檢測與管理
其它應用
– 文字挖掘（新聞組、email、文件資料）
– 流資料探勘（stream data mining）
– web挖掘
– dna 資料分析
5、資料探勘的步驟過程？
6、kdd的基本步驟？
•學習應用領域
– 相關的先驗知識和應用的目標
• 建立目標資料集：資料選擇
• 資料清理和預處理（可能佔全部工作的 60%!）
• 資料歸約與變換
– 發現有用的特徵，維/變數歸約，不變數的表示
• 選擇資料探勘函式
– 彙總，分類，回歸，關聯，聚類
• 選擇挖掘演算法
• 資料探勘：搜尋有趣的模式
• 模式評估和知識表示
– 視覺化，變換，刪除冗餘模式，等
• 發現知識的使用
7、資料探勘的典型系統結構？
8、資料探勘在什麼資料上進行？
•平面檔案
• 關聯式資料庫
– 包括物件導向和物件-關聯式資料庫
• 事務（交易）資料庫
• 異種資料庫和遺產資料庫
• 資料倉儲
• 多**資料庫、空間資料庫、時間序列資料庫、文字資料庫
9、資料探勘的功能？
概化，彙總，比較資料特徵
關聯 （相關和因果關係）
分類和**，找出描述和識別類或概念的模型（函式），用於將來的**，**某些未知或遺漏的數值
聚類分析：聚類原則：最大化類內的相似性，最小化類間的相似性
孤立點（outlier）分析：孤立點：乙個資料物件，與資料的一般行為不一致，孤立點可以被視為例外，但對於欺騙檢測和罕見事件分析，它是相當有用的
趨勢和演變分析
其它基於模式或統計的分析
10、web挖掘？
web usage mining是在web資料儲存地中應用資料探勘技術抽取使用模式的方法
11、文字挖掘？
資料探勘應用於文字儲存地+基本語言學
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