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数据挖掘，又称数据库中的知识发现，是人工智能和数据库研究的热点，所谓数据挖掘是指用常用的分析技术从大量数据中揭示隐藏的、以前未知的、具有潜在价值的信息数据挖掘使用数据挖掘主要包括分类、回归分析、聚类、关联规则，通用数据挖掘方法、特征、变化和方差分析、网页挖掘等，它们从不同的角度提取数据。首先简单介绍一下什么是数据挖掘。数据挖掘是指从大量数据中发现特定信息和模式的过程，很多人将此过程视为知识发现。数据挖掘中常用的算法包括回归、分类、聚类和模式检测。在工程中，数据挖掘通常与大数据技术联系在一起。在行业实践中，从业者还必须对数据中包含的主题领域有合理的理解。行业分析方法常用于用户画像、商业智能、社区发现等场景。数据挖掘是从大量不完整的，通用数据挖掘方法、嘈杂的、模糊的和随机的数据中提取隐藏的、未知的但可能有用的信息和知识的过程，通用数据挖掘方法。丰富的行业经验，更理解需求，支持个性化定制。通用数据挖掘方法

    0引言近年来，我国汽车产销呈现较快增长，产销总量屡创历史新高，据中国汽车工业协会统计数据，2016年中国汽车产销均超2800万辆，连续八年蝉联全球***［1］。据车主之家网站提供的数据显示，2009~2016年我国销量排名**的品牌汽车占比高达，对于我国汽车消费者而言，品牌效应十分***。但是汽车生产厂商追求规模效应时存在一定的盲目性，导致产能过剩的问题日益凸显。在严峻的形势下，汽车生产企业应认真分析市场未来的需求量和可能存在的变化趋势，合理规划生产计划，采用以销定产的生产策略。因此如何准确地预测销量，对于汽车生产企业研究市场行情及时调整生产经营策略有着极其重要的意义。随着人工智能的出现以及基于网络数据的预测研究的***开展，将网络搜索数据应用于汽车销量的预测已成为研究的热点。传统的汽车销量预测研究采用的主要方法有灰色系统理论［2］、时间序列模型［3］以及人工神经网络［4］等，但这些研究采用的数据时间粒度比较大，研究对象大都集中于我国汽车年度总销量的预测，研究成果难以应用推广。文献［5］在建立网络关键词搜索数据与汽车销量理论框架的基础上，使用自动推荐技术选取关键词并进行关键词合成。通用数据挖掘方法为业务优化、产业升级提供极速支持。

数据挖掘在教育行业的应用教育行业是数据挖掘技术的重要应用领域之一。通过对学生学习记录、考试成绩等数据进行分析，可以帮助教育机构更好地了解学生学习情况，提高教学质量，优化教学方案等。同时，数据挖掘还可以帮助教育机构预测学生学习趋势，提高教育管理能力。数据挖掘在物流行业的应用物流行业是数据挖掘技术的重要应用领域之一。通过对货物运输记录、仓储管理等数据进行分析，可以帮助物流企业更好地了解货物流向，提高物流效率，优化物流方案等。同时，数据挖掘还可以帮助物流企业预测市场需求，提高供应链管理能力。

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