使用数据挖掘，我们能够使用诸如关联等技术在大量数据中找到有用的模式，并且必须存在一些开源工具（这是什么示例？）。
这是基于拉取还是基于推送？我的意思是，我们是否提供数据集以及特定查询作为数据挖掘引擎的输入，它为我们提供了答案（如在SQL中）或者我们只提供大型数据集作为引擎的输入，并且它自己的查找模式（我们从未知道存在和/或我们无法为此制定查询），因此我们并没有从中提取任何特定的查询，它将模式推向我们。
对维基百科文章的一些快速阅读并没有明确表达我的怀疑。
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开源时请看Weka。
关于推拉式的东西，嗯，这两者都有。但它并不那么简单。你一定在找东西。例如。如果您正在寻找集群，那么有无监督的算法可以为您提供最少指导的答案。
在实践中，如果您了解所分析的数据并且正在查看有意义的规则和模式，那么事情会更有意义。
与Weka一起玩将让您更好地了解各种可能性。
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我最近使用的一个很棒的工具是scikit-learn