商业智能是指利用数据挖掘、知识发现等技术分析和挖掘结构化的、面向特定领域的存储与数据仓库的信息。它可以帮助用户认清发展趋势、获取决策支持并得出结论。（）不属于商业智能范畴。

利用云计算、数据挖掘以及模糊识别等人工智能技术，对海量的数据和信息进行分析和处理，对物体实施智能化的控制，指的是（） 数据挖掘是知识挖掘的核心。 数据挖掘按照分析方法分类可以分为直接数据挖掘和间接数据挖掘。 数据挖掘（DAtAmining）是指从大量的存储数据中利用统计.情报检索.模式识别.在线分析处理和专家系统（依靠过去的经验）等方法或技术，发现隐含在其中.事先不知道但又是潜在有用的信息和知识的信息处理过程。根据上述定义，下列不属于数据挖掘应用的是： （）用户专门领域的知识发现和数据挖掘。 数据挖掘可以成为数据库中的知识发现（） 商业领域中的数据挖掘分析方法有（）。 主流的大数据分析和挖掘技术，主要包括：（） 数据挖掘（Data mining）是指从大量的存储数据中利用统计、情报检索、模式识别、在线分析处理和专家系统（依靠过去的经验）等方法或技术，发现隐含在其中、事先不知道但又是潜在有用的信息和知识的信息处理过程。根据上述定义，下列不属于数据挖掘应用的是（  ） 数据挖掘（Data mining）是指从大量的存储数据中利用统计、情报检索、模式识别、在线分析处理和专家系统（依靠过去的经验）等方法或技术，发现隐含在其中、事先不知道但又是潜在有用的信息和知识的信息处理过程。根据上述定义，下列不属于数据挖掘应用的是： 数据挖掘（Data mining）是指从大量的存储数据中利用统计、情报检索、模式识别、在线分析处理和专家系统（依靠过去的经验）等方法或技术，发现隐含在其中、事先不知道但又是潜在有用的信息和知识的信息处理过程。    根据上述定义，下列不属于数据挖掘应用的是： 数据挖掘(Datamining)是指从大量的存储数据中利用统计、情报检索、模式识别、在线分析处理和专家系统(依靠过去的经验)等方法或技术，发现隐含在其中、事先不知道但又是潜在有用的信息和知识的信息处理过程。根据上述定义,下列选项不属于数据挖掘应用的是() 数据挖掘（Data mining）是指从大量的存储数据中利用统计、情报检索、模式识别、在线分析处理和专家系统（依靠过去的经验）等方法或技术，发现隐含在其中、事先不知道但又是潜在有用的信息和知识的信息处理过程。根据上述定义，下列不属于数据挖掘应用的是： 数据挖掘（Data mining）是指从大量的存储数据中利用统计、情报检索、模式识别、在线分析处理和专家系统（依靠过去的经验）等方法或技术，发现隐含在其中、事先不知道但又是潜在有用的信息和知识的信息处理过程。根据上述定义，下列不属于数据挖掘应用的是： 数据挖掘是一项以（　　）为基础的数据分析技术，其主要功能是在大量数据中自动发现潜在有用的知识，这些知识可以被表示为概念、规则、规律、模式等。 这个学术搜索系统以数十亿计的海量元数据为基础，利用数据仓储、资源整合、知识挖掘、数据分析、文献学模型等相关技术，较好地解决了复杂异构数据库群的集成集合，实现高效、精准、统一的学术资源搜索，进而通过分面聚类、引文分析、知识关联分析等实现高价值学术文献发现、纵横结合的深度知识挖掘、可视化的全方位知识关联。这段广告的语言风格是： 多媒体数据挖掘技术是通过综合分析视听特性和语义，发现（ ）、可理解的模式，进而发现知识，得出事件的趋向和关联。为用户提供决策依据 数据挖掘又称从数据中发现知识，前者英文简称为（） 商业智能的实现有三个层次，数据报表、（　　）和数据挖掘。 大数据的真正意义不在“数据量大”，而是通过数据分析、比对、挖掘等发现新知识、创造新价值、提升新能力。