基本信息

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文档摘要

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数据挖掘技术赋能宏观经济智能决策：理论、实践与创新

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化时代，数据以前所未有的速度增长，海量的数据蕴含着丰富的信息，如何从这些数据中挖掘出有价值的知识，成为了各领域关注的焦点。数据挖掘作为一门新兴的交叉学科，融合了统计学、机器学习、数据库等多领域的知识，旨在从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、事先未知的但又潜在有用的信息和知识。

数据挖掘的发展历程可追溯到20世纪60年代的人工智能研究阶段，当时主要关注规则发现和决策树等方法。随着数据库技术在80年代的发展，关联规则和聚类分析等方法成为研究重点。到了90