数据 挖掘:目前需要改进现有的数据 挖掘、机学习技术；发展数据网络挖掘、地方病组挖掘、图挖掘等新型数据挖掘。突破基于对象数据连接与相似连接数据融合技术；突破用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析的大-2挖掘-3/，的作品数据挖掘Need学习What技术Big数据-2/。
Before学习-2挖掘，要明白以下几点:数据 挖掘目前在国内并不流行，就像屠龙这个技能一样。数据前期准备通常占整个-2挖掘项目工作量的70%左右。数据 挖掘是统计的组合，数据库和机学习，并不是新的技术。数据挖掘技术更适合商务人员学习(效率更高的OLAP技术人事学习商务
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随着数据storage技术的发展，大规模的数据数据库保证了机器学习和统计学等许多领域的研究人员可以应用于不同的科学领域特别是在生物、化学、物理和天文学、统计方法、计算方法和机器-中技术已成功申请。随着本体和知识表示的新发展，自动科学发现有着光明的前景，并将走得更远。这本书由13章组成。
1.科学的背景-2挖掘和知识发现，介绍机器学习、统计推理、科学哲学、认知科学和知识表示五个领域；二是科学计算方法，介绍计算方法在地理学、化学、生物信息学等学科中的应用，包括地理学中的空间技术、化学中的计算化学、生物信息学中的字符串信息挖掘；三。-2挖掘-3/在科学知识发现、引论-2挖掘-3/在地理、地理、地理、地理、地理、地理、科学和科学。四。-2挖掘-3/知识发现领域的未来趋势和研究方向，
