什么是数据挖掘？数据挖掘技术有哪些？

数据挖掘（data mining）是指从大量的资料中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关联性的信息的过程。在全世界的计算机存储中，存在未使用的海量数据并且它们还在快速增长，这些数据就像待挖掘的金矿，而进行数据分析的科学家、工程师、分析员的数量变化一直相对较小，这种差距称为数据挖掘产生的主要原因。数据挖掘是一个多学科交叉领域，涉及神经网络、遗传算法、回归、统计分析、机器学习、聚类分析、特异群分析等，开发挖掘大型海量和多维数据集的算法和系统，开发合适的隐私和安全模式，提高数据系统的使用简便性。

数据挖掘与传统意义上的统计学不同。统计学推断是假设驱动的，即形成假设并在数据基础上验证他；数据挖掘是数据驱动的，即自动地从数据中提取模式和假设。数据挖掘的目标是提取可以容易转换成逻辑规则或可视化表示的定性模型，与传统的统计学相比，更加以人为本。

商业应用数据挖掘的实现步骤：

1.  进行多部门访谈，以用户实际发生的行为为主要信息来源，确定并理解商业目标；

2.  数据挖掘的数据准备和数据理解；

3.  建立模型，模型评估，结果发布。

数据挖掘的具体应用举例：

1.商业管理：数据库营销、客户群体划分、背景分析、交叉销售等市场分析行为，以及客户流失性分析、客户信用记分、欺诈发现等。

2.营销方面：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，提高了营销效果，从而为企业带来更多的利润。

3.企业危机管理：对企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，从中提取辅助经营决策的关键性数据。

4. 产品制造：在产品的生产制造过程中常常伴随有大量的数据，如产品的各种加工条件或控制参数(如时间、温度等控制参数)，这些数据反映了每个生产环节的状态，不仅为生产的顺利进行提供了保证,而且通过对这些数据的分析,得到产品质量与这些参数之间的关系。这样通过数据挖掘对这些数据的分析,可以对改进产品质量提出针对性很强的建议,而且有可能提出新的更高效节约的控制模式,从而为制造厂家带来极大的回报。这方面的系统有CASSIOPEE(由Acknosoft公司用KATE发现工具开发的),已用于诊断和预测在制造波音飞机制造过程中可能出现的问题。

5. Internet应用：SNS应用数据挖掘，给用户带来基于直接信息的大量潜在信息和价值，能够一直保持用户对SNS的兴趣。商家能够更方便的将商品推送给目标人群，消费者也更容易买到最实惠的自己最需要的产品。 

人大济论坛数据挖掘培训：
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