大数据时代的数据挖掘
大数据挖掘——数据挖掘的方法
大数据挖掘——数据挖掘的方法数据挖掘是指从大量的数据中发现潜在的有价值的信息和知识的过程。
它是一种通过分析数据来提取模式、关联、趋势和规律的技术。
在大数据时代，数据挖掘变得尤其重要，因为大量的数据需要被处理和分析，以揭示其中蕴含的有价值的信息。
数据挖掘的方法有多种，下面将详细介绍其中几种常用的方法：1. 关联规则挖掘：关联规则挖掘是一种用于发现数据集中项之间的关联关系的方法。
它通过分析数据集中的项集，找出它们之间的关联规则。
例如，在一个超市的销售数据中，我们可以挖掘出“购买尿布的人也会购买啤酒”的关联规则。
这个规则可以匡助超市进行商品摆放策略的优化。
2. 分类与预测：分类与预测是一种用于根据已知数据的特征，对未知数据进行分类或者预测的方法。
它通过构建分类器或者预测模型，来对数据进行分类或者预测。
例如，在一个电商平台的用户数据中，我们可以根据用户的购买历史、浏览记录等特征，构建一个用户分类模型，用于预测用户的购买意向。
3. 聚类分析：聚类分析是一种用于将数据集中的对象划分为不同的组或者簇的方法。
它通过计算数据对象之间的相似性，将相似的对象归为同一组。
例如，在一个社交媒体平台的用户数据中，我们可以利用聚类分析将用户划分为不同的兴趣群体，以便为其提供个性化的推荐服务。
4. 异常检测：异常检测是一种用于发现与正常模式不符的数据对象的方法。
它通过分析数据对象的特征，找出那些与正常模式差异较大的对象。
例如，在一个网络安全监控系统中，我们可以利用异常检测方法来发现网络中的异常行为，以及潜在的安全威胁。
5. 文本挖掘：文本挖掘是一种用于从大量的文本数据中提取实用信息的方法。
它可以通过分析文本中的关键词、主题等特征，来挖掘文本中隐藏的知识和情感。
例如，在社交媒体上的用户评论数据中，我们可以利用文本挖掘方法来分析用户对某个产品的评价，以及产品在市场中的声誉。
以上仅是数据挖掘的几种常用方法，实际上还有不少其他的方法，如时间序列分析、回归分析等。
大数据挖掘——数据挖掘的方法
大数据挖掘——数据挖掘的方法数据挖掘是指通过对大量数据进行分析和挖掘，发现其中隐藏的模式、关联和规律，从而提取有价值的信息和知识的过程。
在大数据时代，数据挖掘成为了一种重要的技术手段，可以帮助企业和组织发现商业机会、优化决策、改进运营等。
数据挖掘的方法有很多，下面将介绍几种常见的方法。
1. 关联规则挖掘：关联规则挖掘是通过分析数据集中的项集之间的关联关系，发现其中的规律和模式。
常用的关联规则挖掘算法有Apriori算法和FP-Growth算法。
例如，通过分析超市的购物数据，我们可以发现“购买尿布的顾客也会购买啤酒”的关联规则，进而可以采取相应的营销策略。
2. 分类与预测：分类与预测是通过对已知数据集进行学习，构建模型，然后对未知数据进行分类或预测。
常用的分类与预测算法有决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。
例如，通过分析客户的个人信息和购买记录，我们可以构建一个客户分类模型，根据新客户的信息预测其可能的购买行为。
3. 聚类分析：聚类分析是将数据集中的对象划分为若干个类别，使得同一类别内的对象相似度高，不同类别之间的相似度低。
常用的聚类算法有K-means算法和层次聚类算法。
例如，通过对用户的行为数据进行聚类分析，我们可以发现不同类型的用户群体，为精准营销提供依据。
4. 异常检测：异常检测是通过分析数据集中的异常值，发现其中的异常模式和趋势。
常用的异常检测算法有基于统计的方法和基于机器学习的方法。
例如，在金融领域，通过对交易数据进行异常检测，可以及时发现欺诈行为。
5. 文本挖掘：文本挖掘是通过对大量的文本数据进行分析和挖掘，提取其中的主题、情感、关键词等信息。
常用的文本挖掘算法有词频统计、主题模型、情感分析等。
例如，通过对社交媒体上的用户评论进行情感分析，可以了解用户对产品或服务的满意度。
6. 时间序列分析：时间序列分析是对按时间顺序排列的数据进行建模和预测。
常用的时间序列分析方法有ARIMA模型、指数平滑法等。
大数据时代：数据价值挖掘与应用
大数据时代：数据价值挖掘与应用随着互联网技术、移动设备以及物联网技术的发展，我们进入了一个以数据作为驱动力的时代。
海量的数据流动着，为企业和社会带来了巨大的商业机会和社会效益。
然而，使这些数据具有实际价值的是数据的挖掘与应用。
本文就大数据时代数据价值挖掘与应用进行探讨。
一、数据挖掘数据挖掘是从大量数据中自动或半自动地发掘出知识、模式、规律等，并进行预测和分析的一项技术。
其目的在于发现数据中隐含的关系，挖掘数据中的价值信息，以获得商业、经济、科学、医学等领域的洞见和决策支持。
数据挖掘技术主要包括分类、聚类、关联规则挖掘、时间序列等多种方法，在不同领域具有广泛的应用，例如金融风险评估、医学诊断、电子商务推荐、智能驾驶等。
二、数据应用数据挖掘得到的信息，需要进一步应用于决策中，创造实际价值。
数据价值的实现方式包括但不限于以下几种：1. 商业场景在商业领域，数据分析可以为企业提供洞见，优化营销策略并提高营销效率，调整企业战略并提升市场竞争力。
例如，海量的交易数据可以帮助金融机构识别风险，保障客户资产安全；电商企业可以利用用户行为数据，定向投放广告以提升广告点击率和成交率。
2. 社会组织数据的价值不仅仅局限于商业领域，社会组织也可以运用数据挖掘技术，优化公共服务。
例如，公安部门可以通过数据分析技术，提高犯罪破案效率；医学机构可以对医疗数据进行挖掘，提高疾病诊断的准确性和治疗效果。
3. 个人用户在个人用户方面，数据挖掘可以为用户提供更加个性化和便捷的服务。
例如，智能音箱可以根据用户的语音指令，提供个性化的服务，甚至可以通过推荐算法，进行智能学习，为用户提供更加精准的推荐服务。
三、数据强化决策数据挖掘和应用，对于企业和组织决策十分重要。
在竞争激烈的市场环境中，数据分析可以帮助企业家、管理者在短时间内获取商业洞见，及时地调整策略，以快速响应市场变化。
同时，数据分析可以帮助企业更好地了解消费者的诉求，推出更加符合市场需求的产品和服务，提升用户体验和忠诚度。
大数据时代里数据挖掘技术的重要性
大数据时代里数据挖掘技术的重要性随着数字化时代的到来，数据的规模和种类正在呈现爆炸性的增长。
这种数据的数量和碎片化程度已经使得传统的数据处理和管理手段变得难以胜任。
而大数据时代的核心议题在于如何将这些海量和多层级的数据转化为有价值的信息。
因此，数据挖掘技术的应用变得尤为重要。
本文从大数据时代的过程入手，揭示数据挖掘技术的重要性，并探讨其发展趋势。
一、大数据时代的到来大数据时代的到来是数字化社会的必然结果。
它是指由于数据量、数据速度和数据分析的复杂性等方面的限制而无法通过传统数据处理工具来管理和分析的数据的规模。
这些数据多样性强，包含结构化、半结构化和非结构化的各种信息类型。
数据挖掘技术的应用是在不断的变革和发展中形成的。
二、数据挖掘技术在大数据时代中的应用随着大数据时代的到来，数据挖掘技术变得越发重要。
它可以对大规模数据集进行分析，发现其中蕴含的有趣和有用的信息。
这些信息包含了各种变量、关系和模式，可以帮助企业、学者、医生和政策制定者做出更加高效和基于数据的决策。
首先，数据挖掘技术的应用可以帮助企业提高经济效益。
在大数据时代中，企业需要通过数据挖掘技术的应用来掌握市场动态、客户需求和产品质量等信息，以便更好地定制化产品详情和服务，提高客户满意度和提高企业盈利。
例如，我国电子商务公司阿里巴巴就深度应用数据挖掘技术，将传统的推荐算法结合其他分析技术，生成一种称为“实时环境智能”的技术。
该技术能够实时地推荐符合用户需求的商品和服务，且推广、运营效率非常高。
其次，数据挖掘技术的应用还可引领人类医疗事业。
医疗行业应用数据挖掘可以精确预测疾病的发生率，科学地规划疾病治疗，从而降低疾病的发生率和医疗成本。
例如，研究人员调查深脑刺激治疗帕金森氏症患者的数据，发现反覆刺激可以更好地减轻这种强制综合症的症状。
这种研究突破为防治帕金森氏症患者的治疗和康复奠定了重要的基础。
而再次，数据挖掘技术可以引领公共政策制定。
政策制定人员可以通过数据挖掘技术获取更多的政策制定信息，包括人口迁移、经济投资、环境污染等方面的数据，并对得出的结论进行科学的分析，从而制订符合各种利益群体需求的公共政策方案。
大数据时代的数据分析与挖掘应用
大数据时代的数据分析与挖掘应用随着互联网技术的迅速发展和普及，每天都有数以亿计的数据在我们周围产生和流动。
这些数据包含了各行各业的信息，对于企业与个人而言，是宝贵的经济资源和商业资产。
但是面对如此庞大的数据量，如何进行有效的分析和挖掘，将其转化为实际利益，成为了摆在很多企业和个人面前的难题。
一、数据分析的基本概念首先，我们需要明确数据分析的基本概念。
所谓数据分析，就是利用相关的统计学、数学运算和机器学习算法等方法，去发现和提取数据中的有用信息，并将其转化为有意义的结论或决策支持。
数据分析可以应用于各种类型的数据，包括数值、字符、图像、音频和视频等等。
它的主要目的是为了去理解数据所反映的问题和现象，并从中发掘商业机会，做出有效的决策。
二、数据分析的基本流程数据分析的流程包含了以下几个步骤：1. 数据收集：通过各种手段（如网络、传感器等）收集数据，并对数据进行初步的清理和预处理，比如去除噪音、处理缺失值、标准化和归一化等等。
2. 数据存储：将收集到的数据存储到相应的数据库或文件中，以便后续进行查询和分析。
3. 数据预处理：对于收集到的大数据进行一些初步的处理和筛选，以保证数据的质量和可靠性。
这包括了数据采样、特征抽取和变量选择等等。
4. 数据分析：选择合适的算法，对数据进行分析和挖掘，提取数据中的有用信息，包括发现数据间的关联性、分析数据中的趋势和偏差、构建数据模型等等。
5. 结果解释：将分析出来的结果解释给客户或相关方（如企业高管、政府官员、科研人员等），并给出相应的建议或决策支持。
三、数据挖掘的基本技术除了数据分析之外，数据挖掘也是将大数据转化为实际效益的重要手段。
所谓数据挖掘，是指从大量数据中发掘隐含的、未知的有意义的信息和知识，以发现数据中的价值。
数据挖掘涉及的技术包括了分类、聚类、关联规则挖掘、序列模式挖掘、时序模式挖掘、异常检测等等。
其中，分类技术是将数据集合分成若干个群体，根据不同的属性将数据进行归类。
大数据挖掘——数据挖掘的方法
大数据挖掘——数据挖掘的方法数据挖掘是一种从大量数据中发现隐藏模式、关联和趋势的过程。
它可以帮助企业和组织从数据中获取有价值的信息，以支持决策和战略规划。
在大数据时代，数据挖掘变得尤为重要，因为大量的数据需要被分析和利用。
数据挖掘的方法有多种，下面将详细介绍几种常用的方法：1. 聚类分析：聚类分析是将相似的数据对象分组到一起的过程。
它通过计算数据对象之间的相似性度量，将数据划分为不同的群组。
聚类分析可以帮助发现数据中的潜在模式和群组结构，为数据分析提供基础。
例如，一个电子商务公司可以使用聚类分析来将顾客分成不同的群组，以便更好地了解他们的购买行为和偏好。
这样，公司可以有针对性地制定营销策略，提供个性化的推荐和优惠。
2. 关联规则挖掘：关联规则挖掘是寻找数据中的相关性和关联性的过程。
它通过分析数据中的频繁项集和关联规则，发现不同项之间的关联关系。
关联规则挖掘可以帮助企业发现产品之间的关联性，从而进行交叉销售和推荐。
例如，一个超市可以使用关联规则挖掘来找出顾客购买某种商品时通常会购买的其他商品。
这样，超市可以将这些商品放在一起展示，提高销售量。
3. 分类与预测：分类与预测是根据已有的数据样本，建立模型来预测新数据的类别或数值的过程。
它通过分析已有数据的特征和标签，训练出一个分类器或预测模型，然后用这个模型对新数据进行分类或预测。
例如，一个银行可以使用分类与预测方法来预测客户是否会违约。
银行可以根据客户的历史数据，如收入、负债情况、信用评分等，建立一个预测模型，用于判断新客户是否有违约的风险。
4. 文本挖掘：文本挖掘是从大量的文本数据中提取有用的信息和知识的过程。
它可以帮助企业和组织理解用户的意见和情感，发现关键词和主题，进行舆情分析和情感分析。
例如，一个社交媒体平台可以使用文本挖掘方法来分析用户的帖子和评论，了解用户对某个话题的态度和情感。
这样，平台可以根据用户的反馈，优化产品和服务。
5. 时间序列分析：时间序列分析是研究时间上的数据变化规律的过程。
大数据时代的数据挖掘技术
大数据时代的数据挖掘技术在大数据时代，数据挖掘技术正变得越来越重要。
数据挖掘是一种从大规模数据集中发现隐藏模式、关系和趋势的过程。
它可以帮助企业和组织发现有价值的信息，以便做出更明智的决策和预测。
数据挖掘技术包括多个步骤，从数据收集和清洗开始，到特征选择和模型构建，最后到模型评估和结果解释。
下面将详细介绍每个步骤的内容和要求。
1. 数据收集和清洗在数据挖掘的第一步，需要收集相关的数据集。
数据可以来自各种来源，如数据库、日志文件、传感器等。
收集到的数据可能包含缺失值、异常值和噪声，因此需要进行数据清洗。
数据清洗的目标是去除无效数据，填补缺失值，平滑异常值，并将数据转换为适合挖掘的格式。
2. 特征选择在数据挖掘中，特征选择是一个关键的步骤。
它的目标是从大量的特征中选择出最相关和最有用的特征。
特征选择可以帮助减少数据维度，提高模型的准确性和效率。
常用的特征选择方法包括过滤法、包装法和嵌入法。
3. 模型构建在数据挖掘中，模型构建是一个重要的步骤。
它涉及选择适当的算法和模型来分析数据集，并根据数据特征和目标制定合适的建模策略。
常用的数据挖掘算法包括决策树、神经网络、支持向量机等。
在模型构建过程中，需要根据数据集的特点进行参数调优和模型训练。
4. 模型评估在数据挖掘中，模型评估是一个关键的步骤。
它的目标是评估模型的性能和准确性。
常用的评估指标包括准确率、召回率、精确率和F1值等。
通过模型评估，可以了解模型在不同情况下的表现，并对模型进行改进和优化。
5. 结果解释在数据挖掘中，结果解释是一个重要的步骤。
它的目标是解释和理解挖掘结果，并将其转化为有用的知识和行动建议。
结果解释可以通过可视化、报告和讨论等方式进行。
通过结果解释，可以帮助企业和组织更好地理解数据，并做出相应的决策。
总结：数据挖掘技术在大数据时代具有重要的意义。
它可以帮助企业和组织从海量数据中挖掘出有价值的信息，并做出更明智的决策和预测。
数据挖掘的步骤包括数据收集和清洗、特征选择、模型构建、模型评估和结果解释。
大数据时代的数据挖掘技术与应用
大数据时代的数据挖掘技术与应用随着信息技术的快速发展，大数据已经成为当今社会的重要组成部份。
大数据的产生和积累给传统的数据处理和分析带来了巨大的挑战和机遇。
数据挖掘作为一种重要的技术手段，可以从大规模数据中发现隐藏的模式、关联和知识，为决策提供支持和指导。
本文将详细介绍大数据时代的数据挖掘技术和应用。
一、数据挖掘技术概述数据挖掘是从大量数据中自动发现并提取实用信息的过程。
它涉及统计学、机器学习、数据库技术、人工智能等多个领域的知识和技术。
数据挖掘技术的核心任务包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等。
1.1 分类分类是数据挖掘中最常见的任务之一，它将数据集中的样本划分为不同的类别。
分类算法可以基于监督学习和无监督学习。
监督学习通过已知的标签或者类别对样本进行训练，然后将未知样本进行分类。
无监督学习则是在没有标签或者类别信息的情况下对样本进行聚类，将相似的样本划分到同一个类别中。
1.2 聚类聚类是将数据集中的样本根据相似性进行分组的任务。
聚类算法通常使用距离度量来评估样本之间的相似性，并将相似的样本划分到同一个簇中。
聚类算法可以匡助我们发现数据集中的潜在模式和结构，为后续的分析和决策提供支持。
1.3 关联规则挖掘关联规则挖掘是发现数据集中项之间的关联关系的任务。
它可以匡助我们了解数据中的隐含规律和关联性，从而进行更精准的推荐和营销策略。
关联规则通常以"如果...那末..."的形式表示，例如"如果用户购买了商品A，那末他们也可能购买商品B"。
1.4 异常检测异常检测是识别数据集中与其他样本明显不同的样本的任务。
异常值可能是由于测量误差、故障或者其他异常情况引起的。
异常检测可以匡助我们发现数据中的异常情况，并采取相应的措施进行处理。
二、大数据时代的数据挖掘应用大数据时代的数据挖掘技术在各个领域都有广泛的应用。
以下是几个典型的应用领域。
2.1 金融领域在金融领域，数据挖掘技术可以匡助银行和金融机构进行信用评估、风险管理和欺诈检测等。
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大数据时代的数据挖掘 大数据是2012的时髦词汇，正受到越来越多人的关注和谈论。
大数据之所以受到人们的关注和谈论，是因为隐藏在大数据后面超千亿美元的市场机会。
大数据时代，数据挖掘是最关键的工作。
以下内容供个人学习用，感兴趣的朋友可以看一下。
智库百科是这样描述数据挖掘的“数据挖掘又称数据库中的知识发现，是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。
数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。
数据挖掘的定义 技术上的定义及含义 数据挖掘（Data Mining ）就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。
这个定义包括好几层含义：数据源必须是真实的、大量的、含噪声的；发现的是用户感兴趣的知识；发现的知识要可接受、可理解、可运用；并不要求发现放之四海皆准的知识，仅支持特定的发现问题。
与数据挖掘相近的同义词有数据融合、人工智能、商务智能、模式识别、机器学习、知识发现、数据分析和决策支持等。
----何为知识从广义上理解，数据、信息也是知识的表现形式，但是人们更把概念、规则、模式、规律和约束等看作知识。
人们把数据看作是形成知识的源泉，好像从矿石中采矿或淘金一样。
原始数据可以是结构化的，如关系数据库中的数据；也可以是半结构化的，如文本、图形和图像数据；甚至是分布在网络上的异构型数据。
发现知识的方法可以是数学的，也可以是非数学的；可以是演绎的，也可以是归纳的。
发现的知识可以被用于信息管理，查询优化，决策支持和过程控制等，还可以用于数据自身的维护。
因此，数据挖掘是一门交叉学科，它把人们对数据的应用从低层次的简单查询，提升到从数据中挖掘知识，提供决策支持。
在这种需求牵引下，汇聚了不同领域的研究者，尤其是数据库技术、人工智能技术、数理统计、可视化技术、并行计算等方面的学者和工程技术人员，投身到数据挖掘这一新兴的研究领域，形成新的技术热点。
这里所说的知识发现，不是要求发现放之四海而皆准的真理，也不是要去发现崭新的自然科学定理和纯数学公式，更不是什么机器定理证明。
实际上，所有发现的知识都是相对的，是有特定前提和约束条件，面向特定领域的，同时还要能够易于被用户理解。
最好能用自然语言表达所发现的结果。
n x _s u x i a n g ni n g 商业角度的定义 数据挖掘是一种新的商业信息处理技术，其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，从中提取辅助商业决策的关键性数据。
简而言之，数据挖掘其实是一类深层次的数据分析方法。
数据分析本身已经有很多年的历史，只不过在过去数据收集和分析的目的是用于科学研究，另外，由于当时计算能力的限制，对大数据量进行分析的复杂数据分析方法受到很大限制。
现在，由于各行业业务自动化的实现，商业领域产生了大量的业务数据，这些数据不再是为了分析的目的而收集的，而是由于纯机会的（Opportunistic ）商业运作而产生。
分析这些数据也不再是单纯为了研究的需要，更主要是为商业决策提供真正有价值的信息，进而 获得利润。
但所有企业面临的一个共同问题是：企业数据量非常大，而其中真正有价值的信息却很少，因此从大量的数据中经过深层分析，获得有利于商业运作、提高竞争力的信息，就像从矿石中淘金一样，数据挖掘也因此而得名。
因此，数据挖掘可以描述为：按企业既定业务目标，对大量的企业数据进行探索和分析，揭示隐藏的、未知的或验证已知的规律性，并进一步将其模型化的先进有效的方法。
数据挖掘常用的方法 利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web 页挖掘等， 它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。
①分类。
分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。
它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意度分析、客户的购买趋势预测等，如一个汽车零售商将客户按照对汽车的喜好划分成不同的类，这样营销人员就可以将新型汽车的广告手册直接邮寄到有这种喜好的客户手中，从而大大增加了商业机会。
②回归分析。
回归分析方法反映的是事务数据库中属性值在时间上的特征，产生一个将数据项映射到一个实值预测变量的函数，发现变量或属性间的依赖关系，其主要研究问题包括数据序列的趋势特征、数据序列的预测以及数据间的相关关系等。
它可以应用到市场营销的各个方面，如客户寻求、保持和预防客户流失活动、产品生命周期分析、销售趋势预测及有针对性的促销活动等。
③聚类。
聚类分析是把一组数据按照相似性和差异性分为几个类别，其目的是使得属于同一类别的数据间的相似性尽可能大，不同类别中的数据间的相似性尽可能小。
它可以应用到客户群体的分类、客户背景分析、客户购买趋势预测、市场的细分等。
④关联规则。
关联规则是描述数据库中数据项之间所存在的关系的规则，即根据一个事务中某些项的出现可导出另一些项在同一事务中也出现，即隐藏在数据间的关联或相互关系。
在客户关系管理中，通过对企业的客户数据库里的大量数据进行挖掘，可以从大量的记录中发现有趣的关联关系，找出影响市场营销效果的关键因素，为产品定位、定价与n x _s u x i a n g ni n g定制客户群，客户寻求、细分与保持，市场营销与推销，营销风险评估和诈骗预测等决策支持提供参考依据。
⑤特征。
特征分析是从数据库中的一组数据中提取出关于这些数据的特征式，这些特征式表达了该数据集的总体特征。
如营销人员通过对客户流失因素的特征提取，可以得到导致客户流失的一系列原因和主要特征，利用这些特征可以有效地预防客户的流失。
⑥变化和偏差分析。
偏差包括很大一类潜在有趣的知识，如分类中的反常实例，模式的例外，观察结果对期望的偏差等，其目的是寻找观察结果与参照量之间有意义的差别。
在企业危机管理及其预警中，管理者更感兴趣的是那些意外规则。
意外规则的挖掘可以应用到各种异常信息的发现、分析、识别、评价和预警等方面。
⑦Web 页挖掘。
随着Internet 的迅速发展及Web 的全球普及， 使得Web 上的信息量无比丰富，通过对Web 的挖掘，可以利用Web 的海量数据进行分析，收集政治、经济、政策、科技、金融、各种市场、竞争对手、供求信息、客户等有关的信息，集中精力分析和处理那些对企业有重大或潜在重大影响的外部环境信息和内部经营信息，并根据分析结果找出企业管理过程中出现的各种问题和可能引起危机的先兆，对这些信息进行分析和处理，以便识别、分析、评价和管理危机。
数据挖掘的功能 数据挖掘通过预测未来趋势及行为，做出前摄的、基于知识的决策。
数据挖掘的目标是从数据库中发现隐含的、有意义的知识，主要有以下五类功能。
1、自动预测趋势和行为 数据挖掘自动在大型数据库中寻找预测性信息，以往需要进行大量手工分析的问题如今可以迅速直接由数据本身得出结论。
一个典型的例子是市场预测问题，数据挖掘使用过去有关促销的数据来寻找未来投资中回报最大的用户，其它可预测的问题包括预报破产以及认定对指定事件最可能作出反应的群体。
2、关联分析 数据关联是数据库中存在的一类重要的可被发现的知识。
若两个或多个变量的取值之间存在某种规律性，就称为关联。
关联可分为简单关联、时序关联、因果关联。
关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。
有时并不知道数据库中数据的关联函数，即使知道也是不确定的，因此关联分析生成的规则带有可信度。
3、聚类 数据库中的记录可被化分为一系列有意义的子集，即聚类。
聚类增强了人们对客观现实的认识，是概念描述和偏差分析的先决条件。
聚类技术主要包括传统的模式识别方法和数学分类学。
80年代初，Mchalski 提出了概念聚类技术牞其要点是，在划分对象时不仅考n x _s u x i a n g ni n g虑对象之间的距离，还要求划分出的类具有某种内涵描述，从而避免了传统技术的某些片面性。
4、概念描述 概念描述就是对某类对象的内涵进行描述，并概括这类对象的有关特征。
概念描述分为特征性描述和区别性描述，前者描述某类对象的共同特征，后者描述同类对象之间的区别。
生成一个类的特征性描述只涉及该类对象中所有对象的共性。
生成区别性描述的方法很多，如决策树方法、遗传算法等。
5、偏差检测 数据库中的数据常有一些异常记录，从数据库中检测这些偏差很有意义。
偏差包括很多潜在的知识，如分类中的反常实例、不满足规则的特例、观测结果与模型预测值的偏差、量值随时间的变化等。
偏差检测的基本方法是，寻找观测结果与参照值之间有意义的差别。
数据挖掘与传统分析方法的区别 数据挖掘与传统的数据分析(如查询、报表、联机应用分析)的本质区别是数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识.数据挖掘所得到的信息应具有先未知,有效和可实用三个特征. 先前未知的信息是指该信息是预先未曾预料到的,既数据挖掘是要发现那些不能靠直觉发现的信息或知识,甚至是违背直觉的信息或知识,挖掘出的信息越是出乎意料,就可能越有价值.在商业应用中最典型的例子就是一家连锁店通过数据挖掘发现了小孩尿布和啤酒之间有着惊人的联系。
数据挖掘应用 1、数据挖掘解决的典型商业问题 需要强调的是，数据挖掘技术从一开始就是面向应用的。
目前，在很多领域，数据挖掘(data mining)都是一个很时髦的词，尤其是在如银行、电信、保险、交通、零售（如超级市场）等商业领域。
数据挖掘所能解决的典型商业问题包括：数据库营销（Database Marketing ）、客户群体划分（Customer Segmentation & Classification ）、背景分析（Profile Analysis ）、交叉销售（Cross-selling ）等市场分析行为，以及客户流失性分析(Churn Analysis)、客户信用记分(Credit Scoring)、欺诈发现(Fraud Detection)等等。
2、数据挖掘在市场营销的应用 数据挖掘技术在企业市场营销中得到了比较普遍的应用，它是以市场营销学的市场细分原理为基础，其基本假定是“消费者过去的行为是其今后消费倾向的最好说明”。
n x _s u x i a n g ni n g 通过收集、加工和处理涉及消费者消费行为的大量信息，确定特定消费群体或个体的兴趣、消费习惯、消费倾向和消费需求，进而推断出相应消费群体或个体下一步的消费行为，然后以此为基础，对所识别出来的消费群体进行特定内容的定向营销，这与传统的不区分消费者对象特征的大规模营销手段相比，大大节省了营销成本，提高了营销效果，从而为企业带来更多的利润。