简介

数据挖掘指的是在大型的数据库中对有价值的信息知识进行获取， 属于 一种先进的数据信息模式。更具体的说，数据挖掘就是人们常说的知识发现，通过对海量的、杂乱无章的、不清晰的并且随机性很大的数据进行挖掘，找到其中蕴含的有规律并且有价值和能够理解应用的知识，这一过程就是数据挖掘。

它主要是借助分析工具找到数据和模型之间的关系，之后进行预测，并将数据回归到真实变量。在网络异常检测技术中应用数据挖掘技术，能够从海量数据中找到需要的信息，并且根据数据信息建立模型，从而对入侵行为和正常操作进行分类了。

主要方法

数据挖掘的方法有两种：一种是分类分析，一种是聚类。

分类分析需要找到数据之间的依赖关系，并且进行预判断输出离散类别。

聚类分析是通过反复的分区从而找到解决办法，它的输出是各个不同类型的数据，也就是先对数据进行初始归类，之后去粗取精进行合并，最后使得对象之间能够彼此联系归于一类。

参考资料

1、黄煜坤 . 网络安全异常检测技术探究 [J].电子测试 ,2015(05):40-45.

2、马莉婷.数据挖掘技术在客户精细营销预测模型中的应用一一以移 动通 信业务为例[J].闽江学院学报.2017(05) :88-94.

3、李珺岫.浅谈数据挖掘技术在移动通信中的应用[J].中国新技术新产 品,2018(09): 52-53.