王翠红

摘 要：随着信息时代的发展变化，庞大的数据规模对于当前数据挖掘算法处理的要求也越来越高。数据挖掘技术指的是从大量不完全的、模糊的以及随机的数据中提取出具有潜在价值的信息的过程，其中的知识通常所指的有意义的规律。数据挖掘技术是随着数据库技术发展必然的产物，它能够实现据库信息管理系统智能化，还能够改善系统的实用性与有效性，为决策提供科学有效的依据。但是由于数据库规模仍在不断扩大，个人电脑硬件配置也受到很大的限制，数据挖掘算法的效率面临着较大的挑战。在这样的情况下，具有提高计算机效率的抽样技术被广泛应用。由于抽样技术需要计算科学、数据库与统计学相关学科的支持，所以在数据挖掘中应用抽样技术还有待进一步完善。本文首先论述数据挖掘及抽样技术的概念，分析在数据挖掘中应用抽样技术的重要性，最后结合相关实例探讨具体应用方式。

关键词：数据挖掘；抽样技术；统计学；数据库

计算机技术的高速发展使计算机的存储能力和处理能力得到很大的提高，不同类型的数据库应用也越来越广泛。由于计算机技术和信息技术的不断融合，全球快速进入信息化时代，产生兴趣的渠道越来越多、信息量越来越大、信息更新的频率也逐渐加快。面对如此庞大的信息量，人们获取有价值的信息变得较为困难，数据库应用而生，数据库知识发现（KDD）技术就是为了满足这样的需求发展而来。……