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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。数据挖掘可以通过分析数据集中的模式和趋势，发现隐藏在数据背后的规律和关联。在线数据挖掘工具

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