数据挖掘一般分为数据挖掘等种类-X题卡

数据评价数据描述数据挖掘知识提取

假设驱动的数据挖掘目标驱动的数据挖掘发现驱动的数据挖掘技术驱动的数据挖掘

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①②④ ②③④ ①②③ ①②③④

数据的逻辑结构、数据的传输结构、数据的分析挖掘数据的逻辑结构、数据的存储结构、数据的运算数据的存储结构、数据的展示方式、数据的运算数据的传输结构、护具的展示方式、数据的分析挖掘

数据挖掘的核心任务是解决实际问题数据挖掘的出发点是探索数据关系和特征数据挖掘融合多学科领域知识，有多种算法，包括聚类分析、关联分析等数据挖掘应用的数据必须真实、大量、有噪声数据挖掘可以分为指导学习(或监督学习)、无指导学习(或非监督学习)

数据的逻辑结构、数据的传输结构、数据的分析挖掘数据的逻辑结构、数据的存储结构、数据的运算数据的存储结构、数据的展示方式、数据的运算数据的传输结构、数据的展示方式、数据的分析挖掘

数据输入与输出数据描述数据采集与处理知识提取

数据库数据仓库知识库知识存取

数据挖掘可以支持人们进行决策数据挖掘可以对任何数据进行数据挖掘与机器学习是同一的数据来源质量对数据挖掘结果的影响不大

数据特征化数据区分数据分类数据预测

数据评价数据描述知识评价知识提取

结果分析和评价数据挖掘数据准备与预处理结果利用

可以更好地改进税务工作，做出更可信的决策数据挖掘是从存放在数据库、数据仓库或其他信息库中的大量数据中挖掘有趣知识的过程。数据挖掘技术大致分为两类：描述性数据挖掘和预测性数据挖掘。税收数据挖掘的结果本身就是顶尖、重大问题的决策

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数据挖掘一般分为（）数据挖掘等种类。