数据挖掘，数据归档

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明确需求－信息收集－数据采样－清除转换－分析提炼－信息归档－信息发送－使用反馈。
　数据挖掘大体上有两种功能：预测 / 验证功能和描述功能。前者指用数据库的若干已知属性预测或验证其他未知属性值；后者指找到描述数据的可理解模式。具体地说，数据挖掘的任务主要包括：
　　（1）数据分类(Classification)：发现每一数据与既定类别间的映像函数的过程，在市场调查、信用评估等领域应用广泛，常用的方法有决策树、神经网络、遗传算法、Rough集等。
　　（2）回归分析（Regression）：发现变量和属性间的依赖关系。
　　（3）聚类分析（Clustering）：根据对象之间的相似性把对象分组。
　　（4）概括（Summarization）：寻找数据集合的描述。
　　（5）构造依赖模式（Dependency Pattern）：构造变量间函数依赖关系或相关关系的模型。
　　（6）偏差分析（DeviationDetection）：探测数据现状和历史记录或标准之间的差别，例如结果与期望的偏离，反常实例等。
中国多有哪些公司正在从事这样的工作？


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