数据挖掘是在哪一年开始兴起的？

二、数据挖掘(英文:Data mining)，也译为数据挖掘和数据挖掘。这是数据库知识发现的一个步骤。数据挖掘一般是指通过算法从大量数据中寻找隐藏信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，通过统计学、联机分析处理、信息检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验规则)、模式识别等多种方法来实现上述目标。

三、起源:

需要是发明之母。近年来，数据挖掘引起了信息产业的极大关注。主要原因是有大量可以广泛应用的数据，迫切需要将这些数据转化为有用的信息和知识。所获得的信息和知识可广泛用于各种应用，包括商业管理、生产控制、市场分析、工程设计和科学探索。

数据挖掘使用来自以下领域的思想:来自统计学的采样、估计和假设检验，搜索算法，人工智能的建模技术和学习理论，模式识别和机器学习。数据挖掘也很快接受了其他领域的想法，包括优化、进化计算、信息论、信号处理、可视化和信息检索。其他一些领域也起着重要的辅助作用。特别是，数据库系统需要提供有效的存储、索引和查询处理支持。源自高性能(并行)计算的技术在处理海量数据集时通常很重要。分布式技术还可以帮助处理海量数据，在数据不能一起处理的时候就更重要了。

四、发展阶段:

第一个阶段:电子邮件阶段，可以认为是70年代初，平均通信量一年增长了好几倍。

第二阶段:信息发布阶段。从1995开始，以Web技术为代表的信息发布系统爆发式增长，成为互联网的主要应用。中小企业如何把握电子商务从“粗放”到“精准”营销时代？

第三阶段:EC(电子商务)，即电子商务的阶段，在美国刚刚开始。之所以把EC列为划时代的东西，是因为互联网最终的主要商业用途是电子商务。同时，另一方面，可以说几年后的商业信息主要是通过互联网传递的。互联网即将成为我们商业信息社会的神经系统。1997年底在加拿大温哥华举行的APEC第五次非正式峰会上，美国总统克林顿提出了敦促各国促进电子商务发展的议案，引起了全球领导人的关注。IBM、HP、Sun等国际知名信息技术厂商纷纷宣布1998为电子商务年。

第四阶段:全电子商务阶段，随着SaaS(Software as a service)软件服务模式的出现，软件登陆互联网[5]，延伸了电子商务链条，形成了“全电子商务”的最新概念模式。因此形成了一门独立的学科——数据挖掘与客户关系管理硕士。