数据挖掘萌芽于“情报深加工”为知识发现（Knowledge Discovery in Database，KDD），其实质就是发现情报背后的情报，新闻背后的新闻。
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1基于Apriori的课程实验效果分析 数据挖掘（DataMining，DM）又被称为知识发现（KnowledgeDiscoveryInDatabase，KDD），其主要研究工作就是从海量、纷繁复杂的数据中抽取出或者找到对用户有价值的知识。
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称为知识发现 knowledge discovery in database
有人称为知识发现 knowledge discovery in database
又被称为知识发现 Knowledge Discovery in Database
内核为知识发现 KDD
又称为数据库知识发现 Knowledge Discovery in Databases
更重要的，我希望你能够发现那些让你偏离的错误，并从现在开始让这些知识为你所用。
Even more important, I hope are able to identify the mistakes that have derailed you, and use that knowledge to your advantage from now on.
以生物学教学为例，跨学科综合能力培养，应善于发现和挖掘与生物学科有联系的其他学科知识，并较自然地体现于教学之中。
For instance, biology, to cultivate inter subject synthesis ability, should looking for knowledge from other subjects that with connection with biology, and integrate it in instruction naturally.
从大量的数据资料中发现有价值的信息或知识，达到为决策服务的目的，成为非常艰巨的任务。
In order for decision, it is the hard work that the valuable information or knowledge is discovered from numerous data.
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