数据挖掘是做什么的

          数据挖掘(Data Mining)的定义是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术，主要有数据准备、规律寻找和规律表示3个步骤。数据挖掘的任务有关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异群组分析和演变分析等。数据挖掘能做以下七种不同事情：· 分类 （Classification）· 估计（Estimation）· 预测（Prediction）· 相关性分组或关联规则（Affinity groupingor association rules）· 聚类（Clustering）· 描述和可视化（Description and Visualization）· 复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)。

            数据挖掘是最近几年才开始在国内兴起，并且进入企业应用。网站的智能化和个性化，也需要这样的技术来支持。其中，数据挖掘的算法很多来自机器学习和人工智能技术。

        我想说的是，大家也来举例说明，数据挖掘带给我们什么。

       我来说一个。比如在豆瓣里面，关于书的推荐问题，关键词或者tag的相似度计算，比如有人买了数据挖掘，还要买茶方面的书，这2个关键词是不同的，从分类角度说是么有联系的，但是从数据挖掘的角度来讲，用户的习惯如此。