求教：事故参数，事故模拟，装备配置等概念

好几个都是明白，但是说不出来的，呵呵。

1 数据挖掘(Data Mining)，又称为数据库中的知识发现(Knowledge Discovery in Database, KDD)，就是从大量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程，简单的说，数据挖掘就是从大量数据中提取或“挖掘”知识。

并非所有的信息发现任务都被视为数据挖掘。例如，使用数据库管理系统查找个别的记录，或通过因特网的搜索引擎查找特定的Web页面，则是信息检索（information retrieval）领域的任务。虽然这些任务是重要的，可能涉及使用复杂的算法和数据结构，但是它们主要依赖传统的计算机科学技术和数据的明显特征来创建索引结构，从而有效地组织和检索信息。尽管如此，数据挖掘技术也已用来增强信息检索系统的能力。

数据挖掘的一般流程
·定义问题：清晰地定义出业务问题，确定数据挖掘的目的。·数据准备：数据准备包括：选择数据--在大型数据库和数据仓库目标中提取数据挖掘的目标数据集；数据预处理--进行数据再加工，包括检查数据的完整性及数据的一致性、去噪声，填补丢失的域，删除无效数据等。
·数据挖掘：根据数据功能的类型和和数据的特点选择相应的算法，在净化和转换过的数据集上进行数据挖掘。
·结果分析：对数据挖掘的结果进行解释和评价，转换成为能够最终被用户理解的知识。
·知识的运用：将分析所得到的知识集成到业务信息系统的组织结构中去。

数据挖掘能做以下六种不同事情（分析方法）：

· 分类 （Classification）
· 估值（Estimation）
· 预言（Prediction）
· 相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）
· 聚集（Clustering）
· 描述和可视化（Des cription and Visualization）
· 复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)

好专业啊，路过！！

这个问题应该到专业网站.飘过...