统计数据分析
data mining
学科专业：计算机系统科技进步_人工智慧_机器学习
有关术语：统计数据集 演算法 Kozhikode
【延展写作】
近几年，随著网络控制技术的普及化，资料库控制技术也迅猛发展。图形、图像、音频、视频、页面等各式各样繁杂统计数据都能在资料库中展开管理工作，渐渐积攒的信息量也在急速减少。
资料库在向现代人提供更多大批的重要信息的与此同时，也整体表现出了大批的重要信息特点。在那个重要信息大爆炸的二十世纪，安非他命的重要信息也会对人类文明造成很大的顽固促进作用，最明显的负面影响是有效率的重要信息可能将被冲走在海量中极难被提炼出出。太少的无用重要信息势必减小重要信息的状况迁移距，这是一类能充分反映出遗失的管用科学知识的啥的分项。此种情况下就会再次出现简而言之的“重要信息多样，科学知识贫乏”的困局。
因此，对大批的统计数据展开深入分析，从中找出隐藏的重要信息，以便更好地利用这些统计数据，成为现代人的迫切需要。但是，仅仅依靠资料库系统的增删改查等功能还不能从统计数据中找出隐含的关系和规律，也不能从已有的统计数据中判断出今后的发展方向，更不可能将从统计数据中发掘出隐藏的科学知识。统计数据分析控制技术就是在此种情况下应运而生。
广义上说，任何从统计数据中挖掘重要信息的过程都能称为统计数据分析。从这一角度，统计数据分析能看作是一类商业智能。但在控制技术方面，统计数据分析大致需要经过以下步骤：
首先，要对源统计数据展开清洗和转换，使之成为适合于挖掘的统计数据集。其次，要在此种具有固定形式的统计数据集上完成科学知识的提炼出。最后，采用合适的科学知识模式进一步完成分析决策。
从狭义的观点看，统计数据分析往往针对特定的统计数据和问题，选择一类或者多种挖掘演算法，找到统计数据背后隐藏的规律，并使用这些规律来展开预测、支持决策。
作为一项新兴的处理统计数据控制技术，统计数据分析控制技术有许多的新特点。首先，统计数据分析的对象是海量，这也是统计数据分析控制技术造成的原因。其次，统计数据可能将是包含Kozhikode的、高维的，与此同时具有繁杂的统计数据结构。最后，统计数据分析综合运用了统计学、计算机系统、数学等学科专业的科学知识，多学科专业的交叉使其具有广阔的应用领域。
（延展写作作者：大连理工大学计算机系统学院教授 杨鑫）
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