大規模なデータでも処理できるような仕組み有
あらかじめ仮説をたてないで知識発見が可能（データ全部を対象とする）
従来の統計解析は多変量データを最も効果的に示す直線上に投影して全体を要約するという手法が多いが、データマイニングは全体の中から特定の個データを条件に基づいて抜き出す手法が多い。
データ前処理の方法論が確立している
解析結果をさらに高度な知識獲得に向けて再利用する仕組みをもつ
迅速な意思決定が行えるような仕組み（視覚化等）をもっている
複数の解析手法の統合化して知識を得る場合もある
データウェアハウスの特長を活かし、時間軸の考えを取り入れ解析可能になった。
上記は基本と思えるものです。注意すべきことはすべてのデータマイニング手法に当てはまらないということです。解析者がそれぞれの価値観でデータマイニングを作っているからです。

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