數(shù)據(jù)挖掘又譯為數(shù)據(jù)探索，數(shù)據(jù)挖掘。它是通過數(shù)學(xué)模型分析企業(yè)存儲的大量數(shù)據(jù)，找出不同的客戶或細分市場，分析消費者的偏好和行為的方法。是數(shù)據(jù) library知識發(fā)現(xiàn)的一步。數(shù)據(jù) 挖掘一般指自動搜索大量數(shù)據(jù)中隱藏的具有特殊關(guān)系的信息的過程。主要有三個步驟:數(shù)據(jù)準備、規(guī)則發(fā)現(xiàn)和規(guī)則表示。數(shù)據(jù) 挖掘的任務(wù)包括相關(guān)分析、聚類分析、分類分析、異常分析、獨特群分析和演化分析。

是利用數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)問題、解決問題的學(xué)科。通常通過探索、處理、分析或建模來實現(xiàn)數(shù)據(jù)。我們可以看到數(shù)據(jù) 挖掘具有以下特點:基于大量的數(shù)據(jù):并不是說小數(shù)據(jù)不能進行挖掘?qū)嶋H上大多數(shù)/但是，一方面，太小的數(shù)據(jù)數(shù)量完全可以通過人工分析進行總結(jié)

customer 數(shù)據(jù)是企業(yè)發(fā)展的基礎(chǔ)。尤其是在數(shù)據(jù)的時代，企業(yè)發(fā)展必須以用戶為中心，通過與客戶的關(guān)系數(shù)據(jù)形成，是企業(yè)贏得市場的參考。IDC報告顯示，2013年大型數(shù)據(jù)應(yīng)用已經(jīng)融入傳統(tǒng)行業(yè)，加速其數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)型。隨著數(shù)據(jù) 挖掘技術(shù)的成熟，CRM軟件不斷被推廣，CRM在這個過程中發(fā)揮作用。

CRM系統(tǒng)具有強大的客戶信息管理能力，可以詳細記錄客戶信息，集中管理和共享客戶信息，從而綜合評估客戶價值:客戶的未來貢獻、客戶的未來貢獻、客戶的忠誠度、客戶的信用和客戶的成長潛力。二、數(shù)據(jù)匯總分析匯總數(shù)據(jù)的關(guān)鍵在于如何使用。如果不整合分析形成有用的信息，再多的數(shù)據(jù)對企業(yè)來說都是沒有價值的。

數(shù)據(jù)挖掘，有哪些應(yīng)用領(lǐng)域？它們的應(yīng)用非常廣泛，比如零售業(yè)、制造業(yè)、電子商務(wù)、保險、房地產(chǎn)、教育等等。以電子商務(wù)為例，我們可以用數(shù)據(jù) 挖掘來分析網(wǎng)站，識別用戶的行為模式，留住客戶，提供個性化服務(wù)，優(yōu)化網(wǎng)站設(shè)計。數(shù)據(jù) 挖掘具有廣泛的應(yīng)用。只要行業(yè)有數(shù)據(jù)分析價值和需求的庫，都可以使用數(shù)據(jù) 挖掘工具進行有目的的挖掘和分析。常見的應(yīng)用案例多發(fā)生在零售、制造、金融、金融保險、通信和醫(yī)療服務(wù)等領(lǐng)域。

數(shù)據(jù)挖掘是從大量不完整的、有噪聲的、模糊的、隨機的數(shù)據(jù)中提取隱藏的、但潛在有用的信息和知識的過程。數(shù)據(jù) 挖掘過程:定義問題:明確定義業(yè)務(wù)問題，確定數(shù)據(jù) 挖掘的目的。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。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。

結(jié)果分析:解釋和評價-2挖掘的結(jié)果并轉(zhuǎn)化為用戶最終能理解的知識。數(shù)據(jù) 挖掘的技術(shù)大致可以分為統(tǒng)計方法、機器學(xué)習(xí)方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法和數(shù)據(jù)庫方法。統(tǒng)計方法可以細分為回歸分析(多元回歸、自回歸等。)和判別分析(貝葉斯判別、CBR、遺傳算法、貝葉斯信念網(wǎng)絡(luò)等。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法可細分為:前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BP算法等。)和自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(自組織特征映射、競爭學(xué)習(xí)等。).

數(shù)據(jù)挖掘是一種技術(shù)，將傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法與復(fù)雜算法相結(jié)合，處理大量的數(shù)據(jù)，從大量、不完整、有噪聲、模糊。數(shù)據(jù) 挖掘技術(shù)的應(yīng)用非常廣泛，例如在交通領(lǐng)域，它有助于制定鐵路票價和預(yù)測交通流量。在生物學(xué)上，挖掘基因與疾病的關(guān)系，蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測，代謝途徑預(yù)測等。

鋪設(shè)網(wǎng)絡(luò)、購買硬件、安裝管理軟件、建立系統(tǒng)都不是信息化的本質(zhì)，而信息資源和信息的開發(fā)利用挖掘才是企業(yè)信息化的主線。雖然是陽春三月，但許多企業(yè)仍然感到寒意。受全球金融危機影響，訂單取消、企業(yè)銷售下滑成為企業(yè)管理者最頭疼的問題。在這種經(jīng)濟形勢下，企業(yè)的IT部署和采購自然慢了下來。那么，IT部門能做些什么呢？

在此基礎(chǔ)上，通過數(shù)據(jù)的分析，可以為管理者提供一些決策信息。顯然數(shù)據(jù)的分析已經(jīng)成為企業(yè)信息化發(fā)展到一定程度后的普遍需求，因為鋪設(shè)網(wǎng)絡(luò)、購買硬件、安裝管理軟件、建立系統(tǒng)都不是必不可少的，信息資源和信息的開發(fā)利用挖掘才是企業(yè)信息化的主線。事實上，目前一些商業(yè)智能軟件供應(yīng)商正在將“用商業(yè)智能軟件幫助企業(yè)過冬”作為新的賣點。