不同的學(xué)者對(duì)數(shù)據(jù)挖掘有不同的理解，但個(gè)人認(rèn)為，數(shù)據(jù)挖掘的特點(diǎn)主要包括以下四個(gè)方面:1。應(yīng)用:數(shù)據(jù)挖掘是理論算法和應(yīng)用實(shí)踐的完美結(jié)合。數(shù)據(jù)挖掘來自于實(shí)際生產(chǎn)生活中的應(yīng)用需求，挖掘出的數(shù)據(jù)來自于具體的應(yīng)用。同時(shí)，通過數(shù)據(jù)挖掘發(fā)現(xiàn)的知識(shí)要應(yīng)用到實(shí)踐中，輔助實(shí)際決策。

1。分析可視化數(shù)據(jù)可視化是數(shù)據(jù)分析專家和普通用戶對(duì)數(shù)據(jù)分析工具的最基本要求?？梢暬梢灾庇^地展示數(shù)據(jù)，讓數(shù)據(jù)自己說話，讓受眾聽到結(jié)果。2.數(shù)據(jù)挖掘算法可視化是給人看的，數(shù)據(jù)挖掘是給機(jī)器看的。聚類、分割、離群點(diǎn)分析等算法讓我們可以深入挖掘數(shù)據(jù)，挖掘價(jià)值。

3.預(yù)測(cè)分析能力數(shù)據(jù)挖掘可以讓分析師更好地理解數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)分析可以根據(jù)可視化分析和數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果做出一些預(yù)測(cè)性的判斷。4.SemanticEngines(語義引擎)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的多樣性給數(shù)據(jù)分析帶來了新的挑戰(zhàn)，需要一系列工具來解析、提取和分析數(shù)據(jù)。

大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)挖掘是最關(guān)鍵的工作。大數(shù)據(jù)挖掘是從海量的、不完整的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的大型數(shù)據(jù)庫中發(fā)現(xiàn)有價(jià)值的、潛在有用的信息和知識(shí)的過程，也是一個(gè)決策支持過程。主要基于人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、模式學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)學(xué)等。通過對(duì)自動(dòng)化程度較高的大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，進(jìn)行歸納推理，從中挖掘出潛在的模式，使企業(yè)、商家和用戶能夠調(diào)整市場(chǎng)政策，降低風(fēng)險(xiǎn)，理性面對(duì)市場(chǎng)，做出正確的決策。

大數(shù)據(jù)挖掘常用的方法有分類、回歸分析、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法、Web數(shù)據(jù)挖掘等。這些方法從不同的角度挖掘數(shù)據(jù)。(1)分類。分類是找出數(shù)據(jù)庫中一組數(shù)據(jù)對(duì)象的共同特征，并按照分類方式將其劃分到不同的類中。其目的是通過分類模型將數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)項(xiàng)映射到給定的類別中。

大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)挖掘是最關(guān)鍵的工作。大數(shù)據(jù)挖掘是從海量的、不完整的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的大型數(shù)據(jù)庫中發(fā)現(xiàn)有價(jià)值的、潛在有用的信息和知識(shí)的過程，也是一個(gè)決策支持過程。主要基于人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、模式學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)學(xué)等。通過對(duì)自動(dòng)化程度較高的大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，進(jìn)行歸納推理，從中挖掘出潛在的模式，使企業(yè)、商家和用戶能夠調(diào)整市場(chǎng)政策，降低風(fēng)險(xiǎn)，理性面對(duì)市場(chǎng)，做出正確的決策。

大數(shù)據(jù)挖掘常用的方法有分類、回歸分析、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法、Web數(shù)據(jù)挖掘等。這些方法從不同的角度挖掘數(shù)據(jù)。(1)分類。分類是找出數(shù)據(jù)庫中一組數(shù)據(jù)對(duì)象的共同特征，并按照分類方式將其劃分到不同的類中。其目的是通過分類模型將數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)項(xiàng)映射到給定的類別中。

數(shù)據(jù)挖掘常用的數(shù)據(jù)分析方法主要有分類、回歸分析、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則、特征、變化和偏差分析、網(wǎng)頁挖掘等。他們從不同的角度挖掘數(shù)據(jù)，1.分類是找出數(shù)據(jù)庫中一組數(shù)據(jù)對(duì)象的共同特征，并按照分類方式將其劃分到不同的類中。其目的是通過分類模型將數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)項(xiàng)映射到給定的類別，可應(yīng)用于客戶分類、客戶屬性和特征分析、客戶滿意度分析、客戶購買趨勢(shì)預(yù)測(cè)等。例如，一家汽車零售商根據(jù)客戶對(duì)汽車的偏好將客戶分為不同的類別，這樣營(yíng)銷人員就可以直接將新車的廣告宣傳冊(cè)郵寄給有這種偏好的客戶，從而大大增加了商機(jī)。