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随着网络技术与数据库技术的迅速发展，人们所积累的数据越来越多，这些数据的背后隐藏着许多有用的信息和知识，这些信息和知识得到了广泛的引用，比如金融投资、政府决策、生产控制、市场分析、医疗保险和科学研究等领域。如今的社会，竞争很激烈，拥有获取隐藏在数据背后的有用知识，并利用它们的能力变得越来越重要。
数据挖据(Data Mining)就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。随着数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用，人们积累的数据越来越多。激增的数据背后隐藏着许多重要的信息，人们希望能够对其进行更高层次的分析，以便更好地利用这些数据。传统的数据库对数据的处理功能包括：数据的增删改、数据的查询和统计等，无法发现数据中存在的关系和规则，也无法根据现有的数据预测未来的发展趋势。而数据挖掘的提出正是为了解决这样的问题。
数据挖掘技术从一开始就是面向应用的。数据挖掘的应用领域非常广泛，比如金融〔风险预测〕、零售〔顾客行为分析〕、体育、电信、气象、电子商务等等。数据挖掘的研究几乎和它的应用同步进行。早在80年代初期，就有一些简单的工具问世。目前，数据挖掘已成为一个炙手可热的行业，数据挖掘工具可以分为两类：通用挖掘工具和特定领域的挖掘工具。
NLPIR大数据语义智能分析平台针对大数据内容采编挖搜的综合需求，融合了网络精准采集、自然语言理解、文本挖掘和语义搜索的新研究成果，先后历时十八年，服务了全球四十万家机构用户，是大数据时代语义智能分析的一大利器。
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