1. 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. 数据挖掘技术有哪些
是一种统计或数据挖掘解决方案，包含可在结构化和非结构化数据中使用以确定未来结果的算法和技术。
可为预测、优化、预报和模拟等许多其他用途而部署，也可为规划流程提供各种信息，并对企业未来提供关键洞察。 ...
3. 数据挖掘技术在物联网中的应用
有利于提高数据的运用能力，促进物联网的发展进步。
4. 数据挖掘技术名词解释
MDSS主要讨论基于数据挖掘技术的知识发现在军事决策支持系统中的应用,提出了基于数据挖掘的知识发现方法,建立了知识向量集的拓扑空间概念并提出了基于拓扑空间向量集的不确定性知识表示方法
5. 数据挖掘技术属于什么技术
有利于提高数据的运用能力，促进物联网的发展进步。
6. 数据挖掘技术在电子商务中的应用
电子商务，简称电商，是指在互联网（Internet）、内部网（Intranet）和增值网（VAN，Value Added Network）上以电子交易方式进行交易活动和相关服务活动，是传统商业活动各环节的电子化、网络化。电子商务包括电子货币交换、供应链管理、电子交易市场、网络营销、在线事务处理、电子数据交换（EDI）、存货管理和自动数据收集系统。在此过程中，利用到的信息技术包括：互联网、外联网、电子邮件、数据库、电子目录和移动电话。
电子商务通常是指是在全球各地广泛的商业贸易活动中，在因特网开放的网络环境下，基于浏览器/服务器应用方式，买卖双方不谋面地进行各种商贸活动，实现消费者的网上购物、商户之间的网上交易和在线电子支付以及各种商务活动、交易活动、金融活动和相关的综合服务活动的一种新型的商业运营模式。
狭义的电子商务—是指利用Internet从事商务或活动。
广义的电子商务是使用各种电子工具从事商务或活动。这些工具包括从初级的电报、电话、广播、电视、传真到计算机、计算机网络，到NII（国家信息基础结构－信息高速公路）、GII（全球信息基础结构）和Internet等现代系统。而商务活动是从泛商品（实物与非实物，商品与非商品化的生产要素等等）的需求活动到泛商品的合理、合法的消费除去典型的生产过程后的所有活动。
扩展阅读：
在过去的30年间，电子商务的概念发生了很大的变化。最初，电子商务意味着利用电子化的手段，将商业买卖活动简化，通常使用的技术包括电子数据交换（EDI）和电子货币转帐，这些技术均是在20世纪70年代末期开始应用。典型的应用是将采购订单和发票之类的商业文档通过电子数据的方式发送出去。
电子商务中的“电子”指的是采用的技术和系统，而“商务”指的是传统的商业模式。电子商务被定义为一整套通过网络支持商业活动的过程。在70年代和80年代，信息分析技术进入电子商务。80年代，随着信用卡、自动柜员机和电话银行的逐渐被接受和应用，这些也成为电子贸易的组成部分。进入90年代，企业资源计划（ERP）、数据挖掘和数据仓库也成为电子商务的一个部分。
在“.COM”时代，电子商务增加了新的组成部分——“网络贸易”，客户在数据加密传输技术支持下，利用网上商店的虚拟购物车和信用卡等电子货币支付形式，通过互联网完成商品和服务的采购。
如今，电子商务的涵盖十分广泛的商业行为，从电子银行到信息化的物流管理。电子商务的增长促进了支持系统的发展和进步， 包括后台支持系统、应用系统和中间件，例如宽带和光纤网络、供应链管理模块、原料规划模块、客户关系管理模块、存货控制模块和会计核算/企业财务模块。
当互联网在1994进入公众的视线时，很多记者和学者预测电子贸易将很快成为主要的商业应用模式。然而，安全协议（例如HTTPS）用了四年的时间才发展的足够成熟并获得大范围的应用。接下来，在1998年和2000年之间，大量的美国和西欧公司开发了许多不成熟的网站。
虽然大量的“纯电子商务”公司在2000年和2001年的“.COM”衰退期消失了，还是有很多传统的“水泥加砖块”的零售企业认识到这些“.COM”公司揭示了潜在的有价值的市场空间，开始将电子商务的功能增加到网站上。例如，在在线食品销售公司Webvan倒闭后，两家传统的连锁超级市场Albertsons和Safeway都开始了附属的电子商务功能，消费者可以直接在线订购食品。 电子商务是在信息技术的发展和商业环境的变化等双重因素驱动下发展起来的。
7. 数据挖掘技术与应用
1）根据挖掘的数据库类型分类：数据挖掘系统可以根据挖掘的数据库类型分类。数据库系统本身可以根据不同的标准（如数据模型、数据类型或所涉及的应用）分类，每一类可能需要自己的数据挖掘技术。这样，数据挖掘系统就可以相应分类。
例如，根据数据模型分类，可以有关系的、事务的、对象-关系的或数据仓库的挖掘系统。如果根据所处理数据的特定类型分类，可以有空间的、时间序列的、文本的、流数据的、多媒体的数据挖掘系统，或万维网挖掘系统。
2）根据挖掘的知识类型分类：数据挖掘系统可以根据所挖掘的知识类型分类，即根据数据挖掘的功能分类，如特征化、区分、关联和相关分析、分类、预测、聚类、离群点分析和演变分析。一个综合的数据挖掘系统通常提供多种和/或集成的数据挖掘功能。
此外，数据挖掘系统还可以根据所挖掘的知识的粒度或抽象层进行区分，包括广义知识（高抽象层）、原始层知识（原始数据层）或多层知识（考虑若干抽象层）。一个高级数据挖掘系统应当支持多抽象层的知识发现。数据挖掘系统还可以分类为挖掘数据的规则性（通常出现的模式）与挖掘数据的奇异性（如异常或离群点）。一般地，概念描述、关联和相关分析、分类、预测和聚类挖掘数据的规则性，将离群点作为噪声排除。这些方法也能帮助检测离群点。
3）根据所用的技术类型分类：数据挖掘系统也可以根据所用的数据挖掘技术分类。这些技术可以根据用户交互程度（例如自动系统、交互探查系统、查询驱动系统），或所用的数据分析方法（例如面向数据库或面向数据仓库的技术、机器学习、统计学、可视化、模式识别、神经网络等）描述。复杂的数据挖掘系统通常采用多种数据挖掘技术，或采用有效的、集成的技术，结合一些方法的优点。
4）根据应用分类：数据挖掘系统也可以根据其应用分类。例如，可能有些数据挖掘系统特别适合金融、电信、DNA、股票市场、e-mail等。不同的应用通常需要集成对于该应用特别有效的方法。因此，泛化的全能的数据挖掘系统可能并不适合特定领域的挖掘任务
8. 数据挖掘技术是90年代发展起来的
要数据挖掘
（1） 数据收集和数据存储技术的快速进步使得各组织机构积累了海量数据。然而提取有用的信息已经成为巨大的挑战。
（2）由于数据量太大，已经无法使用传统的分析工具和技术处理它们。
（3）即使数据集相对较小，但由于数据本身具有一些非传统特点，也不能使用传统的方法进行处理。
9. 数据挖掘技术应用实例
决策树算法本身的特点使其适合进行属性数（特征数）较少情况下的高质量分类,因而适用于仅仅利用主题无关特征进行学习的关键资源定位任务。
决策树算法的核心问题是选取在树的每个结点即要测试的属性,争取能够选择出最有助于分类实例的属性.为了解决这个问题,ID3算法引入了信息增益的概念,并使用信息增益的多少来决定决策树各层次上的不同结点即用于分类的重要属性。