現(xiàn)在企業(yè)管理的最終目的是充分利用資源，挖掘 value。對于銷售行業(yè)、服務(wù)行業(yè)等。，分析潛在的客戶，潛在的市場發(fā)展方向無疑能夠更快地?fù)屨际袌?。通過數(shù)據(jù)倉庫銷售數(shù)據(jù)，對客戶的分布、銷售業(yè)績、趨勢進(jìn)行分析，進(jìn)一步通過建立模型挖掘潛在客戶銷售群體、客戶購買力等“未來”可能發(fā)生的事情，更好地把握當(dāng)前未來的發(fā)展。是什么意義我不懂，但是屬于兩個不同層次的技術(shù)。

另一個正在開發(fā)中。在市場競爭日益激烈、商業(yè)環(huán)境信息日益密集的情況下，企業(yè)必須能夠深入靈活地利用積累的大量-2挖掘潛在規(guī)律，提高決策質(zhì)量，把握和發(fā)現(xiàn)市場機會，提升企業(yè)競爭力。實施商業(yè)智能是一個非常復(fù)雜的過程，成功的商業(yè)智能應(yīng)該具備三個要素:業(yè)務(wù)需求、大量的數(shù)據(jù)和實現(xiàn)商業(yè)智能的技術(shù)。因此，商業(yè)智能有其具體的實現(xiàn)方法，包括三個方面:對商業(yè)智能的明確需求、對企業(yè)現(xiàn)有信息化情況的了解和對各種商業(yè)智能技術(shù)的充分掌握。

營銷大學(xué)數(shù)據(jù)信息服務(wù)的發(fā)展引導(dǎo)了企業(yè)的商業(yè)規(guī)劃，優(yōu)化了商業(yè)資源的配置，提高了商業(yè)營銷的效率，實現(xiàn)了精準(zhǔn)營銷。征信大學(xué)數(shù)據(jù)的信息服務(wù)的開展，有效地解決了交易雙方信用信息不對稱的問題，提高了交易的可靠性保障，使商業(yè)活動的開展更加值得信賴和健康。數(shù)據(jù) 挖掘是從大量不完整、有噪聲、模糊、隨機的信息中提取潛在有用的信息和知識的過程數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)編制:數(shù)據(jù)編制包括:選擇數(shù)據(jù)-提取自大數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫目標(biāo)。數(shù)據(jù)預(yù)處理-執(zhí)行數(shù)據(jù)再處理，包括檢查數(shù)據(jù)的完整性和數(shù)據(jù)的一致性，去噪，填充缺失字段和刪除無效-2。數(shù)據(jù) 挖掘:根據(jù)數(shù)據(jù)的函數(shù)類型和數(shù)據(jù)的特性，選擇相應(yīng)的算法，在提純轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)集合上進(jìn)行。結(jié)果分析:對數(shù)據(jù) 挖掘的結(jié)果進(jìn)行解釋和評價，并轉(zhuǎn)化為用戶最終能夠理解的知識。

數(shù)據(jù)挖掘(英文:Datamining)，又譯為數(shù)據(jù)挖掘，數(shù)據(jù)mining。這是數(shù)據(jù)knowledge discovery indatabases(簡稱KDD)中的一個步驟。數(shù)據(jù) 挖掘一般指通過算法搜索隱藏在大量數(shù)據(jù)中的信息的過程?；舴fIT培訓(xùn)的發(fā)現(xiàn)-2挖掘通常與計算機科學(xué)有關(guān)，通過統(tǒng)計學(xué)、聯(lián)機分析處理、信息檢索、機器學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)(依靠過去的經(jīng)驗規(guī)則)、模式識別等多種方法實現(xiàn)上述目標(biāo)。

涉及到很多算法，比如機器學(xué)習(xí)衍生的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和決策樹，基于統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論的支持向量機，分類回歸樹，相關(guān)分析等。數(shù)據(jù) 挖掘的定義是從海量的數(shù)據(jù)中尋找?guī)в幸饬x的模式或知識。大數(shù)據(jù)(bigdata)是指在可承受的時間范圍內(nèi)，常規(guī)軟件工具無法捕獲、管理和處理的數(shù)據(jù)的集合。它是一種信息資產(chǎn)，需要新的處理模式來擁有更強的決策力、洞察和發(fā)現(xiàn)能力以及流程優(yōu)化能力，以適應(yīng)大規(guī)模、高增長率和多樣化。

蘇云數(shù)據(jù) 挖掘企業(yè)信息化建設(shè)過程中有一套固定的應(yīng)用流程，即將各種信息轉(zhuǎn)化為企業(yè)需要的業(yè)務(wù)知識?；跀?shù)據(jù) 挖掘的具體流程，可以促進(jìn)企業(yè)的信息化建設(shè)。圖像分割的基本原理:根據(jù)圖像的構(gòu)圖結(jié)構(gòu)和應(yīng)用要求，將圖像分割成若干互不相交的子區(qū)域的過程。這些子區(qū)域是在某個意義下具有共同屬性的像素的連接集合。常用的方法有:1)像素聚類法，以區(qū)域為對象，以相似性原理為分割依據(jù)，根據(jù)圖像的灰度、顏色、變換關(guān)系的相似性，劃分圖像的子區(qū)域，將每個像素歸入對應(yīng)的對象或區(qū)域，即區(qū)域法；2)將對象邊界作為分割對象，通過直接確定區(qū)域之間的邊界來實現(xiàn)分割；3)先檢測邊緣像素，然后連接邊緣像素形成邊界，形成分割。

老公可以用銅當(dāng)鏡子穿衣服；以史為鑒，可以知興亡；以人為鏡，有得有失。數(shù)據(jù) 挖掘相當(dāng)于“找銅、煉銅、制鏡”。而數(shù)據(jù)分析就是“照鏡子”，然后我們要做的就是“打扮”。數(shù)據(jù) 挖掘，主要是通過收集現(xiàn)有的數(shù)據(jù)，作為參考，這個工作看似繁瑣，但卻很重要，能收集到自己真正想要的數(shù)據(jù)，還是比較少見的。數(shù)據(jù)分析就是分析挖掘數(shù)據(jù)。當(dāng)然，不同的目的分析的維度不同，所需的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)也不同，一般以“穿衣得體”為目的。

首先，數(shù)據(jù)當(dāng)然包含了價值，但是如果它的價值挖掘沒有通過正當(dāng)?shù)氖侄谓沂境鰜?，?shù)據(jù)是沒有用的，其次，只有正宗的數(shù)據(jù)才有用。國內(nèi)各大科技公司都是基于“大-2”的工作原理，在“大-2”的各種用例中，通過對“-2”的持續(xù)分析，提高運營效率。隨著互聯(lián)網(wǎng)的蓬勃興起，物聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)和人工智能越來越頻繁地出現(xiàn)在公眾視野中。云計算相當(dāng)于人的大腦，相當(dāng)于物聯(lián)網(wǎng)的神經(jīng)中樞。

Big 數(shù)據(jù)相當(dāng)于人腦從小學(xué)到大學(xué)記憶和儲存的海量知識。這些知識只有通過消化、吸收和重構(gòu)，才能創(chuàng)造更大的價值，人工智能的類比是，一個人吸收了大量的人類知識(數(shù)據(jù))，一直在深度學(xué)習(xí)，進(jìn)化成一個高人。人工智能離不開Da 數(shù)據(jù)，基于云計算平臺完成深度學(xué)習(xí)進(jìn)化，物聯(lián)網(wǎng)是互聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用拓展，類似于之前的“互聯(lián)網(wǎng) ”，即結(jié)合了互聯(lián)網(wǎng)的業(yè)務(wù)和應(yīng)用，核心是以用戶體驗為核心的應(yīng)用創(chuàng)新。