- 数据挖掘是从海量数据中发现有趣模式的过程。作为知识发现过程，它通常包括数据清理、数据集成、数据变换、模式发现、模式评估和知识表示。
- 数据仓库是一种长期存储数据的仓库，这些数据来自多个数据源，是经过组织的，以便支持管理决策。这些数据在一种统一的模式下存放，并且通常都是汇总的。数据仓库提供一些数据分析能力，称做联机分析处理。
- 多维数据挖掘又称探索式多维数据挖掘，把数据挖掘的核心技术与基于OLAP的多维分析结合在一起。它在不同的抽象层的多维（属性）组合中搜索有趣的模式，从而探索多维数据空间。
- 数据挖掘功能用来指定数据挖掘任务发现的模式或知识类型，包括特征化和区分，频繁模式、关联和相关性挖掘，分类和回归，聚类分析和离群点检测。随着新的数据类型、新的应用和新的分析需求的不断出现，毫无疑问，将来我们会看到越来越新颖的数据挖掘任务。
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