数据挖掘是从数据中发掘知识的过程，而在这个过程中人工智能和数据库技术可以作为挖掘工具。

数据挖掘过程的7个步骤依次为：数据选择、数据清理、数据集成、数据转换、数据挖掘、模式评估和知识表示。

在这个大数据爆炸的时代，我们期待能够从这些数据中提炼出有用的知识，解决的方法就是 技术和数据挖掘技术。

数据挖掘过程即将数据转换为知识的过程

应用性是大数据挖掘的一个特性，是指数据挖掘的应用特性决定了数据挖掘不仅仅是算法分析和应用，而是一个包含数据准备和管理、数据预处理和转换、挖掘算法开发和应用、结果展示和验证以及知识积累和使用的完整过程。

聚类分析在数据挖掘中的应用有：

数据挖掘的过程中，数据挖掘是第一步。 该说法是否正确？

从宏观上看，数据挖掘过程主要由三个部分组成，即（）

数据挖掘的过程中，数据挖掘是第一步。 该说法是否正确？

数据挖掘又称从数据中发现知识，前者英文简称为（）。