□文/霍 亮 杨 柳 张俊芝

（1.河北金融学院；2.河北大学经济管理实验教学中心 河北·保定）

我们现在已经生活在一个网络化的时代，通信、计算机和网络技术正改变着整个人类和社会。大量信息在给人们带来方便的同时也带来了一大堆问题。例如：信息过量，信息真假难以辨识；信息安全难以保证；信息形式不一致等。面对这一挑战，数据挖掘和知识发现技术应运而生，并显示出强大的生命力。

一、数据挖掘概念和技术

1、数据挖掘的概念。数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。它利用各种分析方法和分析工具在大规模海量数据中建立模型和发现数据间关系，是近年来发展起来的一门涉及面很广的交叉学科，融合了人工智能、数理统计、数据库等方面的最新进展，它的应用遍及金融、零售、电信、保险等众多领域，发展前景十分广阔。

2、数据挖掘方法和技术。数据挖掘的技术很多，相应的实现方法也很多，总的来说，数据挖掘方法和技术可以分为以下八大类：

（1）归纳学习方法。是当前重点研究方向，研究成果较多，从采用的技术上看，分为两大类：判定树方法和集合论方法。

（2）仿生技术。典型的方法是神经网络方法和遗传算法。

（3）公式发现。是数据挖掘的一项重要内容，它主要是从数据中找出数据变量之间的函数关系，求得相应的数学公式。

（4）统计分析方法。……