数据挖掘概念与技术 数据挖掘在这个大数据的时代下变得越来越流行了，越来越多的人开始学习数据挖掘。那什么是数据挖掘呢？ 数据挖掘的概念：数据挖掘又叫作数据库中的知识发现，是当前人工智能和数据库领域研究的焦点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中找出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的不寻常过程。数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、模式识别、机器学习、数据库、统计学、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。越来越多的数据又让我们面临了新的问题：如何从中及时发现有用的知识，提高信息利用率？要想使数据真正成为一个公司的资源，只有充分利用它为公司自身的业务决策和战略发展服务才行，否则大量的数据只能成为包袱，甚至垃圾。因此，数据挖掘技术应运而生。 数据挖掘常用的方法：利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等， 它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。 数据挖掘的功能： 1、 自动预测趋势和行为 2、 关联分析 3、 聚类 4、 概念描述 5、 偏差检测 常用的5种数据挖掘技术工具： 1、 Intelligent Miner 2、 SAS Enterpreise Miner 3、 SPSS Clementine 4、 马克威分析系统 5、 GDM 数据挖掘应用领域：在很多地方，挖掘都是一个很潮流的词，尤其是在如电信、交通、保险、银行、零售（如超市）等商业领域。数据挖掘所能解决的典型商业问题包括：客户群体划分、背景分析、数据库营销、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、欺诈发现等等。 数据挖掘工程师的工作内容： 1、数据挖掘工程师根据自己对本业，以及自己公司业务的了解，独自承担复杂分析任务，并形成分析报告； 2、相关分析方向包括：广告点击分析、用户行为分析，业务逻辑相关以及竞争环境相关； 3、根据业务逻辑变化，设计相应分析模型并支持业务分析工作开展。 当今，许多企业将数据看成宝贵的财富，于是利用各种新的科技和方法发现其中隐藏的信息，借此获得巨额的回报。中国国内暂时还没有官方关于数据挖掘行业本身的市场统计分析报告，但是国内数据挖掘在各个行业都有一定的研究。据很多专家预测，在今后的几年内，随着数据量的日益积累以及计算机的广泛应用，数据挖掘将在中国形成一个产业，数据挖掘也会迎来新的时代。
