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在現今資料氾濫的時代，如何從雜亂不堪的數據中，找出真正有用的資訊，是一門學問；拜科技的進步，以前人工無法做到的事，可用電腦來處理，也因此有了資料探勘的產生，處處可以窺得它的蹤影，需要用到大量資訊的產業，就可能有它存在，舉凡每天播報的氣象新聞，利用它來分析大氣中的資料，才能推測明天是晴天或陰天等等應用。

OK桑大概先把一些基本觀念說給我們聽，還有主要的資料探勘技術和它面臨的挑戰；
技術有四種:
預測模式:用分類或回歸模式分析離散型或連續型的資料。
關聯規則分析:在資料中找出高度關聯屬性的一種樣式，最有名的就是菜籃子定理。
分群分析:把相似的資料分成一群，藉此分析和其他群不同的特性。
異常偵測:找出明顯異常的資料。
挑戰則為六種:
擴展性、高維度的問題、異質性及複雜性的資料、資料品質、資料擁有者與分散性、非傳統式的分析。