挖掘大数据价值的核心支撑技术是（）。A、数据挖掘B、数据库C、机器学习D、云计算

正确答案：A
解析：数据挖掘是从大量的数据中，抽取出潜在的、有价值的信息(或知识，或模型，或规则)的过程。其挖掘的结果(模型或规则)可以辅助人们进行决策支持，因此选项A是本试题的正确答案。
  数据挖掘可以对很多类型的数据进行挖掘，包括高维、海量、异构、不完全、半结构化数据等，但不是对任何数据都可以进行挖掘的。如果对少量的数据进行挖掘，那么挖掘出来的很可能是无意义的规则，数据挖掘本身也失去了意义，故选项B的说法是不正确的。
  机器学习是计算机科学和人工智能AI发展的产物。机器学习经常归结为搜索问题，即对一个非常大的假设空间进行搜索，以确定一个最佳拟合观察到的数据和学习器己有知识的假设。数据挖掘过程中经常用到机器学习的算法，但这两者不是同一的，故选项C的说法是不正确的。
  要用数据挖掘方法挖掘数据中潜在的、有效的规则，那么数据质量是至关重要的，故选项D的说法是不正确的。

正确答案：A
解析：本题考查的是数据挖掘的基础知识。数据挖掘是从大量的数据中，抽取出潜在的、有价值的知识(模型或规则)的过程。数据挖掘的结果(模型或规则)可以辅助人们进行决策支持，所以正确答案为A。数据挖掘可以对很多类型的数据进行挖掘，包括高维、海量、异构、不完全、半结构化数据等，但不是对任何数据都可以进行挖掘的。如果对少量的数据进行挖掘，那么挖掘出来的很可能是无意义的规则，数据挖掘本身也失去了意义，故B不正确。机器学习是计算机科学和人工智能AI发展的产物。机器学习经常归结为搜索问题，即对一个非常大的假设空间进行搜索，以确定一个最佳拟合观察到的数据和学习器已有知识的假设。数据挖掘过程中经常用到机器学习的算法，但这两者不是同一的，故C不正确。要用数据挖掘方法挖掘数据中潜在的、有效的规则，那么数据质量是至关重要的，故D不正确。

参考答案：A

正确答案：C
解析：数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持决策分析；数据挖掘用于从数据库中发现知识；数据仓库和数据挖掘的结合为决策支持系统 (DSS)开辟了新方向，它们也是商业智能的主要组成部分。

答案：B

解析：

正确答案：A