1. 什么是数据挖掘技术?
云计算作为当前大数据背景下的核心技术之一，在各个方面都得到了充分的应用。在数据挖掘技术中，可以充分利用云计算的各项技术，例如分布式存储技术，有效解决数据处理对服务器的高要求。同时Map Reduce计算机模型能够让数据挖掘系统实现同时满足多个用户的多种需求。
2. 数据挖掘技术涉及哪些技术领域
有利于提高数据的运用能力，促进物联网的发展进步。
3. 什么是数据挖掘技术?有怎样的应用场景
指大数据技术与应用，研究方向是将大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算等前沿技术相结合的应用
4. 什么是数据挖掘技术?在物联网领域有什么意义?
第一个特征是数据量大。大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T）。
第二个特征是数据类型繁多。包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等，多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。
第三个特征是数据价值密度相对较低。如随着物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度较低，如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”，是大数据时代亟待解决的难题。
第四个特征是处理速度快，时效性要求高。这是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征。
5. 数据挖掘技术是什么意思
数据侦查在侦查领域的预防则体现在对犯罪行为的提前感知上，即犯罪预警。
预防是对犯罪最好的打击。大数据主动型侦查通过在犯罪持续过程中其对周围关联物带来的改变来预测犯罪走势及其结果。
从技术理念层面分析，犯罪预警是通过数据建模、数据挖掘等一系列技术手段来实现犯罪预测，其预测原理在于对相关关系的分析。
即“通过总结、发掘过去的规律，来发现并预测现在与将来”。
6. 什么是数据挖掘技术?它在电子商务中的应用是什么
商业智能又名商务智能，英文为Business Intelligence，简写为BI。商业智能（Business Intelligence，简称：BI），又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。商业智能描述了一系列的概念和方法，通过应用基于事实的支持系统来辅助商业决策的制定。商业智能技术提供使企业迅速分析数据的技术和方法，包括收集、管理和分析数据，将这些数据转化为有用的信息，然后分发到企业各处。 商业智能作为一个工具，是用来处理企业中现有数据，并将其转换成知识、分析和结论，辅助业务或者决策者做出正确且明智的决定。是帮助企业更好地利用数据提高决策质量的技术，包含了从数据仓库到分析型系统等。
7. 什么是数据挖掘技术的基础
数据挖掘起源于多种学科，其中最重要的是统计学和机器学习。统计学起源于数学其强调的是数学的精确性；机器学习主要起源于计算机实践其更倾向于实践，主动检测某个东西，来确定它的表现形式。