关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网络 。根据提供的资料，数据库主要可以分为参考数据库和来源数据库，数据挖掘主要有六个任务:关联分析，聚类分析，分类 ， 预测，时间序列模式，偏差分析，关联分析，关联规则挖掘最早是由RakeshApwal等人提出的，相关性分为简单相关性、时间序列相关性和因果相关性 。
1、基于数据挖掘的高校图书馆个性化服务研究(河南新乡新乡医学院)摘要:本文简述了数据挖掘技术应用于高校图书馆个性化服务的几项关键技术，并通过其在高校图书馆的应用说明了数据挖掘对高校图书馆发展的重要性-1 。关键词:数据挖掘；大学图书馆；个性化服务图书馆分类编号 。:G250.74文件识别码:A货号:10076921 (2008) 17020002 随着数据库的不断发展和网络技术的应用 ， 互联网技术和Web技术日趋成熟，个性化服务逐渐成为现代高校图书馆发展的重要趋势之一 。
因此，如何自动识别用户的信息、目标和计划是实现个性化服务的关键 。数据挖掘技术是信息识别、数据采集和数据处理技术的典型代表，能够高效地分析预测其发展趋势 ， 在图书馆个性化服务的发展和完善中发挥着重要作用 。因此，数据挖掘技术在高校图书馆个性化服务中的应用已成为必然要求 。
【关联分析 源数据库,什么是数据挖掘中的关联分析】
2、数据挖掘技术在物流业中的应用研究随着信息时代数据量的急剧增加 ， 深化物流管理最有效的方法就是将数据挖掘技术引入其中，充分合理地利用数据挖掘技术预测市场和分析，必将为正确决策打下坚实的基础 。摘要:介绍了数据挖掘技术的概念和方法，并结合物流企业的管理阐述了数据挖掘技术在物流企业中的具体应用 。1.引言物流需求的个性化、多样化和集成化，要求物流服务企业不断改进和优化其运作流程，开发有针对性的物流服务，以适应物流市场发展的变化 。
2.数据挖掘技术数据挖掘又称基于数据库的知识发现，是从大量不完整、模糊、随机的实际应用数据中提取隐藏的、潜在有用的信息和知识的过程 。它不仅仅局限于对数据的查询和访问 ， 而主要是找出数据之间的潜在关系 。从企业的角度来看 ， 数据挖掘是一种企业信息处理技术，其特点是提取、转换等 。enterprise 数据库中的数据，并提取可用于辅助企业决策的关键数据 。
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