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数据挖掘是指通过算法从大量数据中寻找隐藏信息的过程。
数据挖掘通常与计算机科学有关，通过统计学、联机分析处理、信息检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验规则)、模式识别等多种方法来实现上述目标。
数据挖掘对象
1.数据类型可以是结构化的、半结构化的，甚至是异构的。发现知识的方法可以是数学的、非数学的、归纳的。最终发现的知识可用于信息管理、查询优化、决策支持和数据维护。
2.数据挖掘的对象可以是任何类型的数据源。可以是关系数据库，是包含结构化数据的数据源；也可以是数据仓库、文本、多媒体数据、空间数据、时间序列数据、W
验证性因素分析是指在已经知道问题需要分成多少类，每个问题属于哪一类的情况下，我们可以用验证性因素分析进行验证。如果没有预期框架等清晰的概念，就需要探索性的因子分析，尝试对条目进行分类，探索因子与对应条目之间的关系。
如果我们能清楚地回答这些问题，
分几个因子？
该项目对应于哪个因素？
有没有理论上的预期？
那么可以用验证性因素分析；另一方面，如果研究者没有扎实的理论基础，先用探索性因子分析，在此基础上再用验证性因子分析更科学。
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