資料探勘一般是指從大量的資料中通過演算法搜尋隱藏於其中資訊的過程。資料探勘本質上像是機器學習和人工智慧的基礎，它的主要目的是從各種各樣的資料**中，提取出超集的資訊，然後將這些資訊合併讓你發現你從來沒有想到過的模式和內在關係。這就意味著，資料探勘不是一種用來證明假說的方法，而是用來構建各種各樣的假說的方法。資料探勘不能告訴你這些問題的答案，他只能告訴你，a和b可能存在相關關係，但是它無法告訴你a和b存在什麼相關關係。機器學習是從假設空間h中尋找假設函式g近似目標函式f。資料探勘是從大量的資料中尋找資料相互之間的特性。
資料探勘是基於資料庫系統的資料發現過程，立足與資料分析技術之上，提供給為高階和高階的規律趨勢發現以及**功能；同時資料量將變得更為龐大，依賴於模式識別等計算機前沿的技術；其還有另外乙個名稱為商業智慧型(bi,businessintelligence)，依託於超大型資料庫以及資料倉儲、資料集市等資料庫技術來完成。
機器學習為資料探勘提供了理論方法，而資料探勘技術是機器學習技術的乙個實際應用。逐步開發和應用了若干新的分析方法逐步演變而來形成的；這兩個領域彼此之間交叉滲透，彼此都會利用對方發展起來的技術方法來實現業務目標，資料探勘的概念更廣，機器學習只是資料探勘領域中的乙個新興分支與細分領域，只不過基於大資料技術讓其逐漸成為了當下顯學和主流。
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