數(shù)據(jù)挖掘利用了來自如下一些領(lǐng)域的思想:(1)來自統(tǒng)計學(xué)的抽樣、估計和假設(shè)檢驗，(2)人工智能、模式識別和機器學(xué)習(xí)的搜索算法、建模技術(shù)和學(xué)習(xí)理論。數(shù)據(jù)挖掘也迅速地接納了來自其他領(lǐng)域的思想，這些領(lǐng)域包括最優(yōu)化、進化計算、信息論、信號處理、可視化和信息檢索。

數(shù)據(jù)挖掘是一門綜合性學(xué)科，涵蓋了多個領(lǐng)域的理論和方法。它不僅僅依賴于某一個單一學(xué)科，而是結(jié)合了多種學(xué)科的思想和技術(shù)。對于這個問題，正確答案應(yīng)該是：

A: 來自統(tǒng)計學(xué)的抽樣、估計和假設(shè)檢驗
B: 信息論、信號處理
C: 可視化和信息檢索
D: 最優(yōu)化、進化計算

所有選項都是正確的。以下是每個選項的專業(yè)分析：

A: 來自統(tǒng)計學(xué)的抽樣、估計和假設(shè)檢驗
統(tǒng)計學(xué)在數(shù)據(jù)挖掘中起著非常重要的作用。抽樣技術(shù)用于從大規(guī)模數(shù)據(jù)集中選擇代表性樣本，估計和假設(shè)檢驗則用于數(shù)據(jù)分析和模式識別。

B: 信息論、信號處理
信息論提供了處理和分析信息的理論基礎(chǔ)，信號處理技術(shù)則用于數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征提取，這些都是數(shù)據(jù)挖掘中的關(guān)鍵步驟。

C: 可視化和信息檢索
數(shù)據(jù)可視化是數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果展示和解釋的重要手段，而信息檢索技術(shù)則用于從大規(guī)模數(shù)據(jù)中快速找到相關(guān)信息。

D: 最優(yōu)化、進化計算
最優(yōu)化技術(shù)用于模型參數(shù)的調(diào)整和算法性能的提升，進化計算則通過模擬自然進化過程來解決復(fù)雜的優(yōu)化問題。

因此，數(shù)據(jù)挖掘確實吸收了這些領(lǐng)域的思想和技術(shù)，是一個跨學(xué)科的綜合性研究領(lǐng)域。