谭慕华

（广州铁路公安局深圳处，广东 深圳 518001）

1 数据挖掘中对不完全归纳理论的概括

1.1 数据挖掘中的不完全归纳理论的应用对情报分析的作用

所谓不完全归纳推理，就其理论概念来讲，主要是指依据某种事物所具有的部分特征而推断出同类事物所具有的共同属性，从而总结出相应的结论。举例来讲，当人遭遇触电或者是火灾等活动后，其呈现的身体状态往往是两臂肘部弯曲，从这一特征当中我们就可以总结出来高温导致的，人体死亡状态往往具有着弯曲的两臂肘部特征。诸如此类，具有着一特点的推理方式，都属于不完全归纳推理。

1.2 数据挖掘中的不完全归纳理论对情报分析的显著特点

就其基本原理来看，不完全归纳推理既具有着一定的优势性，也存在着一定的不足之处。首先其优势在于与完全归纳推理方式的对比，完全归纳推理需要对全部对象特征加以研究分析。然而，当需要分析的对象数量过大时，使用完全归纳推理这一方式就会具有着极大的局限性，会严重影响公安情报分析活动开展的效率。而其不足之处则在于不完全归纳推理方式的实行所得出来的结果具有着或然性，也就是说与必然性相对。因为不完全归纳推理只是立足于某一部分的事物特征来对整体特征加以归纳总结，而两者之间并不是必然联系的关系。因此，通过不完全归纳推理得出来的这一结论往往会存在着一定的谬误的可能性，那么则可能对公安情报分析活动的开展造成一定的误导。……