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数据挖掘概述
数据挖掘（Data Mining）是指利用计算机技术和统计学方法，从大量数据中提取有价值的信息、知识或模式的过程，随着互联网、大数据、人工智能等技术的飞速发展，数据挖掘已成为当今最具竞争力的热门领域之一，数据挖掘属于什么专业呢？
数据挖掘所属专业学科
1、计算机科学与技术
数据挖掘是计算机科学与技术领域的一个重要分支，涉及数据库、人工智能、机器学习、统计学等多个学科，计算机科学与技术专业的学生，在学习计算机基础知识的同时，还需掌握数据挖掘相关技术，如数据预处理、特征选择、模型选择、算法优化等。
2、统计学
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统计学是研究数据收集、整理、分析和解释的科学，数据挖掘在统计学中的应用非常广泛，如市场调查、风险评估、预测分析等，统计学专业的学生，通过对数据的深入研究和分析，为数据挖掘提供理论支持。
3、人工智能
人工智能是研究使计算机具有智能行为的一门学科，数据挖掘是人工智能领域的一个重要研究方向，旨在使计算机能够从海量数据中自动发现知识，人工智能专业的学生，在学习机器学习、深度学习等人工智能技术的同时，还需关注数据挖掘领域的最新发展。
4、信息管理与信息系统
信息管理与信息系统专业致力于培养具备信息技术、管理知识和信息素养的高级专门人才，数据挖掘在该专业中的应用十分广泛，如企业资源规划、供应链管理、客户关系管理等，信息管理与信息系统专业的学生，需要掌握数据挖掘技术，以提高企业信息管理的效率。
5、经济学
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经济学是研究社会资源配置和经济发展规律的科学，数据挖掘在经济学中的应用主要体现在市场分析、价格预测、投资决策等方面，经济学专业的学生，通过学习数据挖掘技术，可以更好地把握市场动态，为经济决策提供有力支持。
6、金融学
金融学是研究货币、金融市场、金融机构和金融工具等方面的学科，数据挖掘在金融领域的应用十分广泛，如信用评估、风险控制、资产定价等，金融学专业的学生，通过学习数据挖掘技术，可以更好地了解金融市场，提高金融风险防范能力。
数据挖掘专业发展趋势
1、跨学科融合：数据挖掘将与其他学科如生物学、地理学、社会学等相结合，形成新的研究领域。
2、深度学习：随着深度学习技术的不断发展，数据挖掘将更加注重算法的优化和模型的创新。
3、大数据：大数据时代的到来，为数据挖掘提供了海量数据资源，进一步推动了数据挖掘技术的发展。
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4、实时数据挖掘：实时数据挖掘技术将应用于金融、医疗、交通等领域，提高决策效率和安全性。
5、可解释性：提高数据挖掘算法的可解释性，使其在各个领域的应用更加可靠。
数据挖掘属于多个专业学科，具有广泛的应用前景，随着技术的不断进步，数据挖掘将在各个领域发挥越来越重要的作用。
标签： #数据挖掘属于什么专业
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