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数据挖掘依赖于（1）基于统计的抽样、估计和假设检验的思想；（2）基于人工智能、模式识别和机器学习的搜索算法、建模方法和学习理论。数据挖掘也迅速吸收了其他领域的思想，包括优化、演化计算、信息论、信号处理、可视化和信息检索。其他一些领域也发挥着重要的支撑作用。特别是，数据库系统必须提供高效的存储、索引和查询处理支持。在处理海量数据集时，基于高性能计算的方法通常很重要。分布式技术还可以帮助处理大量数据，并且在无法集中处理数据时更为重要。数据挖掘和OLAP的区别在于，数据挖掘不是用来检查预期的模型是否正确，而是在数据库中查找模型本身。基本上，这是一个归纳过程。例如，使用数据挖掘工具的分析师想要找到导致违约的风险因素。数据挖掘工具可以帮助他发现高负债和低收入的影响因素，甚至可以发现一些分析师从未想过或尝试过的其他因素，例如年龄。数据挖掘从未如此简单。新型数据挖掘类型

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    177.［10］赵东波.线性回归模型中多重共线性问题的研究［D］.锦州：渤海大学,2017.［11］李锋,盖玉洁,卢一强.测量误差模型的自适应LASSO变量选择方法研究［J］.中国科学:数学,2014,44(9):983-1006.［12］刘晓宁.基于Lasso特征选择的方法比较［J］.安徽电子信息职业技术学院学报,2014,13(1):26-30.［13］李春红,吴英,覃朝勇.基于LASSO变量选择方法的网络广告点击率预测模型研究［J］.数理统计与管理,2016,35(5):803-809.［14］郭貔,王力,郝元涛.基于LASSO回归模型与百度搜索数据构建的流感**预测系统［J］.中国卫生统计,2017,34(2):186-191.［15］崔东佳.大数据时代背景下的品牌汽车销量预测的实证研究［D］.开封：河南大学,2014.［16］田锐锋.用季节**乘模型预测奥迪汽车在华销量［J］.统计与管理,2016(8):70-71.（收稿日期：2018-04-03）作者简介：谢天保（1966-），男，博士，副教授，主要研究方向：数据挖掘、电子商务与决策支持。崔田（1991-），通信作者，男，硕士研究生，主要研究方向：数据挖掘、电子商务。E-mail：@。传统零售数据挖掘类型

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