数据挖掘（Data Mining）是从大量数据中提取有用的信息和知识的过程。它是一种新的信息处理技术，能够发现数据的隐含模式、趋势和关联性，并用于决策支持、过程控制和预测分析。

数据挖掘通常采用人工智能、统计学、机器学习等领域的技术和方法，从大型数据库中提取隐含在其中的有用信息，并以易于理解的方式呈现给用户，帮助他们做出决策和制定战略。

数据挖掘的应用范围非常广泛，包括金融、医疗、零售、电信等各个行业。它可以帮助企业发现市场趋势、客户群体、关联规则等有价值的信息，从而优化业务流程、提高效率、降低成本。同时，数据挖掘还可以帮助企业更好地了解客户需求和行为，为产品设计和市场营销提供支持。

数据挖掘是一种强大的信息处理工具，能够从大量数据中提取有用的信息和知识，为企业决策提供重要支持。

数据挖掘的功能：

1、分类：数据挖掘中的分类主要是将分析对象依不同的属性分类加以定义，建立不同的类组。这是数据挖掘中常见的功能之一。

2、估计：根据不同相关属性数据的连续性数值，找出各属性间的关联性，以了解并获得某一特定属性未知的连续性数值。这通常需要使用回归分析或类神经网络算法。

3、预测：预测工作的目的在于以其他属性的值为基础来预测特定属性的值。这是数据挖掘的重要功能之一，可以帮助决策者了解未来的趋势和变化。

4、关联分析：数据关联是数据中存在的一类重要的可发现的知识，若两个或多个变量之间存在着某种规律性，就称为关联。关联分析的目的就是找出数据中隐藏的关联网。

5、聚类分析：聚类分析又称无指导学习，其目的在于客观地按被处理对象的特征分类，将有相同特征的对象归为一类。

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文章来源：天狐定制

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