数据挖掘的方法中,()通过将大量数据进行有目的的分类,从中找到一些有价值的、潜在的信息。A.神经网络方法B.决策树方法C.遗传算法D.统计分析方法

正确答案：C
数据挖掘（英语：Datamining），又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现（英语：Knowledge-DiscoveryinDatabases，简称：KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。数据挖掘是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术，主要有数据准备、规律寻找和规律表示3个步骤。数据准备是从相关的数据源中选取所需的数据并整合成用于数据挖掘的数据集；规律寻找是用某种方法将数据集所含的规律找出来；规律表示是尽可能以用户可理解的方式（如可视化）将找出的规律表示出来。数据挖掘的任务有关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异群组分析和演变分析，等等。

正确答案：B
解析：数据挖掘(datamiller)又称知识发现(KDD，knowledgediscoveryindatabase)，从广义来说，就是从巨大的数据库中提炼我们感兴趣的东西，或者提炼出我们不易观察或断言的关系，最后给出一个有用的并可以解释的结论；简单地说就是在数据中发现模式、知识或数据间的关系。数据挖掘的特点有三个方面。第一，数据挖掘的数据量是巨大的。因此，如何高效率地存取数据，如何根据一定应用领域找出数据关系即提高算法的效率，以及是使用全部数据还是部分数据，都成为数据挖掘过程中必须考虑的问题；第二，数据挖掘面临的数据常常是为其他目的而收集的数据，这就为数据挖掘带来了一定的困难，即一些很重要的数据可能被疏漏或丢失。因此未知性和不完全性始终贯穿数据挖掘的全过程。最后，数据挖掘常常要求算法主动地提示一些数据的内在关系。新颖性是衡量一个数据挖掘算法好坏的重要标准。