摘要
摘要：随着数字化时代的到来，数据量激增，如何从这些庞大的数据中提炼出有价值的内容，已经成为当今学术界的一个重要课题。文章首先概述了大数据的基本特征和数据挖掘的基本概念，随后深入分析了数据挖掘的关键技术，包括分类、聚类、关联规则挖掘、预测模型构建等。进一步地，本文选取了几个典型应用领域，如金融风控、市场营销、医疗健康、教育分析等，详细阐述了数据挖掘技术如何帮助这些领域解决实际问题，提升决策效率和精准度。此外，还讨论了数据挖掘过程中面临的挑战，如数据隐私保护、算法优化、结果解释性等，并提出了相应的解决方案。最后，文章展望了数据挖掘技术在大数据时代的发展趋势，强调了跨学科合作与技术创新对于推动数据挖掘应用深入发展的重要性。
出版日期
2025年01月10日（期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
