摘要：科学技术的不断前进使人工智能受到了更多人的注重。作为一种高尖端技术，其前期开展较为缓慢，可是就近几年的开展状况来说，人工智能的理论研究与实践使用已取得了长足前进。而这一前进，虽不能完全归功于信息技术与大数据技术，可是这两种技术为人工智能技术的开展起到了极大的推进效果。因而，对数据发掘在人工智能上的使用进行深入研究显得尤为重要。

关鍵词：数据挖掘；人工智能；决策

一、数据挖掘技术

（一）数据挖掘简介

数据挖掘（Datamining），主要是指对数据库中数据进行探索的一个过程。一般而言，数据挖掘从概念而言，包含3个方面的内容，即数据源数据的收集、对于数据源数据的处理以及最终的有效数据的表示。数据挖掘技术的应用领域主要集中在数据分析、模式识别和情报检索等方面，同时人工智能技术以及数据库技术都与其有着紧密的联系。随着数据信息爆发式的发展，从海量的数据中挖掘分析出对于管理决策、生产控制有用的数据是非常必要的，数据挖掘正是基于这样的需求日益被人们所重视。传统的数据挖掘更加侧重计算机技术的应用而未来数据发掘必然是信息科学、电子科学、计算机技术、建模技术、统计技术的大融合，随着大数据处理技术的应用、云计算的飞速发展以及数据挖掘算法的不断提升，数据挖掘必将迈向大有作为的舞台。

（二）数据挖掘步骤

源数据的收集阶段、数据预处理阶段、数据挖掘阶段、数据评估以及知识表示阶段。……