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看点：AI时代，不懂点数据挖掘怎么掘金？ [原文来自：www.ii77.com]
数据挖掘（Data Mining）是一门跨学科的计算机科学分支，它用人工智能、机器学习、统计学和数据库的交叉方法，在大规模数据中发现隐含模式，在零售、物流、旅游等行业有着广泛应用场景。
在数据爆炸的时代里，如何利用手中数据资源提高行业效率、提高行业质量，成为了众多企业决策者所关注的问题，数据挖掘也逐渐成为当下的热门研究领域之一，受到了谷歌、亚马逊、阿里、百度等科技巨头的追捧。
本期的智能内参，我们推荐来自清华大学人工智能研究院、北京智源人工智能研究院、清华-工程院知识智能联合研究中心联合推出的人工智能数据挖掘报告，详细解读了数据挖掘技术应用领域、研究概念、算法实现、与发展趋势。如果想收藏本文的报告（清华AMiner-人工智能之知识图谱），可以前往AMiner官网（http://www.aminer.cn/research_report/5c3d5a5cecb160952fa10b76?download=true）获取下载。
以下为智能内参整理呈现的干货：
数据挖掘（Data Mining），是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性的数据和信息，并将其转化为计算机可处理的结构化表示。
目前数据挖掘的主要功能包括概念描述、关联分析、分类、聚类和偏差检测等，用于描述对象内涵、概括对象特征、发现数据规律、检测异常数据等。
一般来说，数据挖掘过程有五个步骤：确定挖掘目的、数据准备、进行数据挖掘、结果分析、知识的同化。
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