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聚类分析、联机分析、信息检索等 信息检索、聚类分析、分类分析等 聚类分析、分类分析、关联规则挖掘等 分类分析、联机分析、关联规则挖掘等
实时更新T3，即每产生一条销售记录，就将该记录同时写到T1和T3中，并触发数据挖掘程序运行，以增加数据挖掘结果的准确性和实时性 当一个销售事务完成并生成销售记录后，触发数据挖掘程序在T1上执行并得到针对该用户的商品推荐列表，然后将商品推荐列表写到T5中。每隔数小时从T1获取新数据批量更新T3 根据T1的变化实时更新T3，每天定时运行数据挖掘程序，生成用户商品推荐列表，并将其写到T5中 每天根据T1对T3做一次批量更新，数据挖掘程序根据新数据生成用户商品推荐列表，并将其写到T5中
找出大量数据中数据的相关关系 从大量数据中挖掘出有价值的数据项之间的相关关系 找出数据中相关项之间的关系 从少量数据中挖掘出有价值的数据项之间的相关关系
数据的价值与数据的利用有关 从海量低价值密度数据中常可以挖掘出有价值的信息 数据的价值与数据量成正比 大量低价值数据应保存在低成本环境中
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)
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
数据挖掘是知识发现中的一个特定步骤 数据挖掘是一个从原始数据到信息再到知识的发展过程 关联分析是数据挖掘的一个重要任务 数据挖掘的质量与挖掘方法有关，而与数据本身无关
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