数据挖掘（DataMining）是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中提取人们感兴趣的知识，这些知识是隐含的、事先未知的、潜在有用的信息。

数据挖掘是从存放在（）、数据仓库或其他信息库中的大量数据中挖掘有用知识的过程。

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（）是从大量数据中提取出可信、新颖、有效并能被人理解的模式的高级处理过程。

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（）是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，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。

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（）就是从企业的角度形成数据库的抽象模型。

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数据库的概念模型独立于具体的（），它是从（）角度看到的数据库。

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数据库的概念模型独立于具体的（），它是从（）角度看到的数据库。

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从数据库角度引入AI技术来开发具有智能的数据库系统，主要是从（）的观点出发进行知识库系统的研究。

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数据仓库系统中（）并不是简单地删除，而是从细化级别的数据逐渐上升为高度综合级的数据，直到数据已经不再具备任何意义时被清除的过程。

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（）是从总体中随即抽取样本，将从样本中获得的数据进行整理，根据这些数据找出质量波动规律，预测工序质量好坏，估算工序不合格率的一种工具。

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